Một số khái niệm về ảnh số và cấu trúc của ảnh số

Hãy cùng FUNiX khám phá những kiến thức cơ bản nhất liên quan đến ảnh số nhé!

>> Người Việt đang sử dụng Internet hàng giờ mỗi ngày như thế nào?

>> Hệ điều hành và vai trò trong hệ thống máy tính

Trong thời đại công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ như hiện nay, ảnh số đã trở thành một phần không thể thiếu trong đời sống hàng ngày của con người. Từ việc chụp ảnh cho đến các ứng dụng xử lý ảnh trong y tế, giáo dục, giải trí hay nghiên cứu khoa học, ảnh số đóng một vai trò quan trọng trong việc truyền tải thông tin. Tuy nhiên, để hiểu rõ hơn về ảnh số, ta cần tìm hiểu về các khái niệm cơ bản cũng như cấu trúc của ảnh số. Bài viết này sẽ trình bày một số khái niệm về ảnh số và cấu trúc của ảnh số, từ đó giúp người đọc có cái nhìn tổng quan về loại hình dữ liệu này.

1. Ảnh số là gì? Cấu trúc của ảnh số

Ảnh số (digital image) là hình ảnh được biểu diễn dưới dạng các tín hiệu số, tức là các giá trị số được mã hóa để lưu trữ và xử lý trên các thiết bị điện tử. Khác với ảnh analog (ảnh truyền thống), ảnh số là sự chuyển đổi từ các tín hiệu ánh sáng (có thể nhìn thấy bằng mắt thường) thành dạng số có thể xử lý được bằng máy tính.

Quá trình chuyển đổi từ ảnh analog sang ảnh số được gọi là quá trình số hóa (digitization), bao gồm hai bước chính:

• Mã hóa theo không gian (sampling): Là quá trình lấy mẫu ánh sáng tại các điểm khác nhau của ảnh, tạo thành các điểm ảnh (pixel).
• Mã hóa theo giá trị màu sắc (quantization): Là quá trình gán giá trị số cho mỗi điểm ảnh, thể hiện màu sắc hoặc độ sáng của điểm ảnh đó.

Ảnh số có thể được lưu trữ dưới dạng các file dữ liệu và được chia thành nhiều loại dựa trên cách mã hóa màu sắc, độ phân giải và phương thức nén.

Cấu trúc của ảnh số là tập hợp các điểm ảnh với mức xám phù hợp để mô tả ảnh gần với ảnh thực. Điểm ảnh (Pixel) chính là một phần tử của ảnh số tại tọa độ (x,y) với độ xám hoặc màu nhất định. Kích thước và khoảng cách giữa các pixel được lựa chọn thích hợp. Có thể giúp mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh gần nhất với cảnh thực.

Mật độ pixel được ấn định trên một ảnh chính là độ phân giải của ảnh. Độ phân giải càng thấp thì hình ảnh hiển thị càng mờ, ngược lại độ phân giải càng cao thì ảnh càng sắc nét. Mức xám của ảnh số là kết quả của sự mã hóa tương ứng cường độ sáng của mỗi điểm ảnh với một giá trị số. 

>>> Đọc thêm: Tất tần tật thông tin về cách lập trình game bằng Python

2. Cấu trúc của ảnh số

Cấu trúc của ảnh số chủ yếu bao gồm các yếu tố sau: điểm ảnh (pixel), độ phân giải và kênh màu. Mỗi yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc quyết định chất lượng và độ chi tiết của ảnh.

2.1. Điểm ảnh (Pixel)

Điểm ảnh (hay pixel, từ viết tắt của “picture element”) là đơn vị cơ bản của một ảnh số. Mỗi điểm ảnh tương ứng với một vị trí trong ảnh và có một giá trị số thể hiện màu sắc hoặc độ sáng tại vị trí đó. Khi tạo ra ảnh số, một hình ảnh thực tế sẽ được chia thành hàng nghìn hoặc triệu điểm ảnh, mỗi điểm ảnh này sẽ chứa thông tin về độ sáng và màu sắc.

Ví dụ, trong ảnh đen trắng, mỗi điểm ảnh sẽ có một giá trị số từ 0 (đen) đến 255 (trắng), với các giá trị nằm giữa thể hiện các mức xám. Trong ảnh màu, mỗi điểm ảnh sẽ chứa ba giá trị, tương ứng với ba kênh màu cơ bản là đỏ (Red), xanh lá (Green) và xanh dương (Blue), gọi chung là mô hình màu RGB.

2.2. Độ phân giải của ảnh

Độ phân giải của ảnh là chỉ số biểu thị số lượng điểm ảnh có trong một ảnh. Độ phân giải càng cao, ảnh sẽ càng sắc nét và chi tiết. Độ phân giải của ảnh có thể được biểu thị theo hai chiều:

• Số lượng điểm ảnh theo chiều rộng và chiều cao: Ví dụ, một ảnh có độ phân giải 1920×1080 có nghĩa là ảnh có 1920 điểm ảnh theo chiều ngang và 1080 điểm ảnh theo chiều dọc.
• Độ phân giải không gian (spatial resolution): Được đo bằng số điểm ảnh trên một đơn vị chiều dài, ví dụ, số điểm ảnh trên mỗi inch (dpi – dots per inch).

Một ảnh có độ phân giải cao sẽ có nhiều điểm ảnh hơn, giúp tạo ra hình ảnh chi tiết hơn. Tuy nhiên, độ phân giải cao cũng đồng nghĩa với việc cần nhiều bộ nhớ và tài nguyên tính toán hơn.

2.3. Kênh màu

Ảnh số có thể có một hoặc nhiều kênh màu. Các ảnh đơn sắc thường chỉ có một kênh màu, trong khi ảnh màu phổ biến nhất sử dụng ba kênh màu cơ bản là đỏ (R), xanh lá (G) và xanh dương (B). Mỗi kênh màu này sẽ chứa thông tin về cường độ của màu sắc tương ứng tại mỗi điểm ảnh.

Mô hình màu RGB là mô hình phổ biến trong ảnh số vì mắt người có thể phân biệt ba màu cơ bản này để tạo ra mọi màu sắc khác nhau. Ngoài RGB, còn có các mô hình màu khác như CMYK (dùng trong in ấn), HSV (hệ màu theo sắc thái, độ bão hòa và độ sáng) và HSL (mô hình màu tương tự HSV nhưng thay đổi một chút về cách biểu diễn).

2.4. Mã hóa màu sắc (Color Depth)

Mã hóa màu sắc (hay bit depth) là số lượng bit dùng để đại diện cho giá trị màu sắc của mỗi điểm ảnh. Số bit này quyết định khả năng phân biệt các mức độ màu sắc và độ sáng khác nhau.

• 8-bit: Có thể biểu diễn 256 màu sắc khác nhau (2^8 = 256).
• 16-bit: Có thể biểu diễn 65,536 màu sắc khác nhau.
• 24-bit: Được sử dụng phổ biến trong ảnh màu, với 8 bit cho mỗi kênh màu (đỏ, xanh lá, xanh dương), cho phép biểu diễn 16.7 triệu màu sắc khác nhau.

Mã hóa màu sắc càng cao, ảnh sẽ càng trung thực với thực tế, nhưng đồng thời cũng yêu cầu nhiều bộ nhớ hơn để lưu trữ.

3. Phân loại ảnh số

Ở phần trên chúng ta đã được cung cấp một số khái niệm liên quan, vậy có bao nhiêu loại ảnh số? Sự khác biệt giữa các loại ảnh được thể hiện như thế nào? Cùng FUNiX tiếp tục tìm hiểu trong phần nội dung dưới đây nhé! Tùy vào giá trị dùng để biểu diễn điểm ảnh, có thể chia ảnh số thành 2 loại: ảnh đen trắng và ảnh màu.

3.1 Ảnh đen trắng

Ảnh đen trắng là loại ảnh chỉ bao gồm 2 màu đen và trắng, không chứa các màu khác. Thực tế ảnh đen trắng lại được phân thành 2 loại khác nhau là ảnh nhị phân và ảnh đa cấp xám. Người ta phân mức đen trắng của ảnh thành L mức. Nếu L bằng 2 nghĩa là chỉ có 2 mức 0 và mức 1, hay còn được gọi là ảnh nhị phân. Nếu L lớn hơn 2 thì ta sẽ có ảnh đa cấp xám. 

Nói cách khác, mỗi điểm ảnh nhị phân được mã hóa trên 1 bit còn ảnh xám 256 mức được mã hóa trên 8 bit (1 byte). Với ảnh đen trắng, nếu ta dùng 8 bit để biểu diễn mức xám thì có thể biểu diễn được 256 mức xám. Mỗi mức xám sẽ được biểu diễn dưới dạng một số nguyên nằm trong khoảng từ 0 đến 255. Trong đó mức 0 biểu diễn cho mức cường độ đen nhất và 255 biểu diễn cho mức cường độ sáng nhất.

Ảnh nhị phân khá đơn giản, các phần tử ảnh có thể được coi như các phần tử logic. Nó thường được ứng dụng theo tính logic nhằm phân biệt đối tượng ảnh với nền hoặc phân biệt điểm biên với điểm khác.

3.2 Ảnh màu

Tùy theo từng trường hợp mà ảnh màu được biểu diễn bằng những không gian màu khác nhau. Không gian màu chính là mô hình toán học dùng để mô tả các màu sắc trong thực tế dưới dạng số học. Không có mô hình nào có thể biểu diễn đầy đủ mọi khía cạnh của màu. Do đó phải sử dụng những mô hình khác nhau để mô tả những tính chất được nhận biết khác nhau của màu.

Phổ biến nhất có thể kể đến không gian màu RGB được ứng dụng để sản xuất màn hình ti vi. Hoặc không gian màu HSV mô tả các màu dựa trên nhận thức của con người. Cùng tìm hiểu chi tiết hơn về các không gian màu biểu diễn ảnh số trong nội dung tiếp theo của bài viết nhé!

>>> Xem thêm: Mách bạn lập trình game cần học những gì 2023

4. Các không gian màu biểu diễn ảnh số

4.1 Không gian màu RGB

Đây là không gian màu được ứng dụng phổ biến trong các thiết bị kỹ thuật số hiện nay. Nguyên lý cơ bản của nó là sử dụng 3 màu cơ bản: Red (đỏ), Green (lục) và Blue (lam) để biểu diễn tất cả màu sắc. Mỗi màu sẽ được mã hóa bởi 8 bit, ứng với một pixel ảnh màu sẽ chiếm 24 bit (3 byte). Với mô hình này, số lượng màu tối đa đạt được là: 256 x 256 x 256 = 16.777.216.

4.2 Không gian màu CMYK

Mô hình màu CMYK dựa trên cơ sở trộn chất màu của các màu: Cyan (xanh lơ), Magenta (hồng sẫm), Yellow (vàng) và Key (đen). Nó hoạt động dựa trên nguyên lý hấp thụ ánh sáng, màu mà mắt người nhìn thấy là từ phần của ánh sáng không bị hấp thụ. Trong CMYK, hồng sẫm cộng với màu vàng cho màu đỏ, xanh lơ với vàng sinh ra xanh lá cây. Hồng sẫm kết hợp cùng xanh lơ tạo ra xanh lam, tổ hợp xanh lơ – hồng sẫm – vàng sinh ra màu đen.

4.3 Không gian màu HSV (HSB)

Đây là không gian màu mô tả màu sắc một cách tự nhiên hơn, dựa trên ba thuộc tính: Hue, Saturation và Bright (hoặc Value). Trong đó, Hue là bước sóng của ánh sáng, Saturation là độ bão hòa và Bright (Value) là cường độ hay độ chói ánh sáng.

4.4 Không gian màu CIE LAB

Tất cả các màu có cùng độ sáng sẽ nằm trên cùng một mặt phẳng dạng hình tròn theo 2 trục a* và b_. Màu có giá trị a_ dương thì ngả đỏ, còn màu có giá trị a* thì ngả lục. Tương tự nếu b* dương thì ngả vàng và b* âm thì sẽ ngả lam. Độ sáng của màu sẽ thay đổi theo trục dọc.

Bài viết trên đây FUNiX đã cung cấp các vấn đề cơ bản nhất liên quan đến ảnh số. Hy vọng những thông tin này sẽ giúp ích cho bạn trong quá trình học công nghệ thông tin. Bạn cũng đừng quên theo dõi bài viết tiếp theo của FUNiX để có thêm nhiều kiến thức hữu ích nhé!

>>> Đăng ký khóa học ngôn ngữ lập trình C++ của FUNiX tại đây:

>>> Xem thêm bài viết:

 Top 5+ Ứng dụng game điện thoại và PC hay nhất mọi thời đại

Xu hướng phát triển nghề lập trình Game blockchain

5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX

Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam

Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX

Phạm Thị Thanh Ngọc