ડિજિટલ ઇમેજ કમ્પ્રેશન ટેક્નોલોજી કેવી રીતે કામ કરે છે અને તે આપણા રોજિંદા જીવનમાં શું ભૂમિકા ભજવે છે?

ડિજિટલ ઇમેજ પિક્સેલની બનેલી હોય છે, અને લોસલેસ અને લોસી કમ્પ્રેશન તકનીકોનો ઉપયોગ ડેટાની માત્રા ઘટાડવા માટે થાય છે. JPEG ફોર્મેટમાં કમ્પ્રેશનમાં પ્રીપ્રોસેસિંગ, DCT, ક્વોન્ટાઈઝેશન અને એન્કોડિંગનો સમાવેશ થાય છે. ડિજિટલ ઈમેજીસનો ઉપયોગ વિવિધ ક્ષેત્રોમાં થાય છે, જેમાં ફોટોગ્રાફી, મેડિકલ ઈમેજીંગ, આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ અને વધુનો સમાવેશ થાય છે, જેમાં ગુણવત્તા વૃદ્ધિ અને કોપીરાઈટ સુરક્ષામાં પ્રગતિ થાય છે.

 

ડિજિટલ ઇમેજ એ ફોટોગ્રાફ અથવા ડ્રોઇંગનું ડિજિટલ પ્રતિનિધિત્વ છે. આ ડિજિટલ ઈમેજો પિક્સેલ્સથી બનેલી છે, જે બિંદુઓનું સૌથી નાનું એકમ છે, જેમાંથી દરેકને તેજ, ​​રંગ વગેરે દર્શાવવા માટે મૂલ્ય અસાઇન કરવામાં આવ્યું છે. સામાન્ય રીતે, પિક્સેલની સંખ્યા જેટલી વધારે છે, તેટલું વધારે રિઝોલ્યુશન, પરંતુ તેના ખર્ચે સંગ્રહિત ડેટાનો જથ્થો. આ ડિજિટલ છબીઓને કાર્યક્ષમ રીતે સંગ્રહિત કરવા અને પ્રસારિત કરવા માટે, ડેટાની માત્રા ઘટાડવા માટે ડિજિટલ ઇમેજ કમ્પ્રેશન તકનીકોની જરૂર છે.
બે પ્રકારની ડિજિટલ ઇમેજ કમ્પ્રેશન તકનીકો છે: લોસલેસ કમ્પ્રેશન અને લોસી કમ્પ્રેશન. લોસલેસ કમ્પ્રેશન કમ્પ્રેશન પ્રક્રિયા દરમિયાન કોઈપણ ડેટા નુકશાનનો ઉપયોગ કરતું નથી, તેથી તે ઓછું કાર્યક્ષમ છે, પરંતુ તેને મૂળ જેવી જ છબી પર પુનઃસ્થાપિત કરી શકાય છે. બીજી બાજુ, લોસી કમ્પ્રેશન, બિનજરૂરી અથવા બિનજરૂરી ડેટાને દૂર કરે છે, જે મૂળ જેવી જ ઇમેજને પુનઃસ્થાપિત કરવાનું મુશ્કેલ બનાવે છે, પરંતુ તે લોસલેસ કમ્પ્રેશન કરતાં અનેકગણીથી હજારો ગણી ઊંચી કમ્પ્રેશન કાર્યક્ષમતા પ્રાપ્ત કરી શકે છે, જે તેને લોકપ્રિય બનાવે છે. કમ્પ્રેશન તકનીક.
જેપીઇજી, જેનો આપણે સામાન્ય રીતે ઉપયોગ કરીએ છીએ, તે નુકસાનકારક કમ્પ્રેશન સાથેનું પ્રતિનિધિ ડિજિટલ ઇમેજ ફાઇલ ફોર્મેટ છે. JPEG ફોર્મેટનું કમ્પ્રેશન મુખ્યત્વે પ્રીપ્રોસેસિંગ, DCT, ક્વોન્ટાઇઝેશન અને એન્કોડિંગનું બનેલું છે.
પ્રથમ, પ્રીપ્રોસેસિંગમાં રંગ મોડેલ અને "સેમ્પલિંગ" બદલવાનો સમાવેશ થાય છે. પ્રથમ, ડિજિટલ ઈમેજનું કલર મોડલ RGB થી YCbCr માં બદલાઈ ગયું છે. RGB મૉડલ પિક્સેલના રંગ અને તેજને એકસાથે રજૂ કરવા માટે પ્રકાશના ત્રણ પ્રાથમિક રંગોને જોડે છે, જ્યારે YCbCr મૉડલ પિક્સેલની માહિતીને Yમાં અલગ કરે છે, જે તેજ માહિતીનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, અને Cb અને Cr, જે રંગની માહિતીનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. જ્યારે રંગ મોડેલને RGB મોડેલમાંથી YCbCr મોડેલમાં બદલવામાં આવે છે, ત્યારે પિક્સેલમાંથી માત્ર અમુક મૂલ્યો કાઢવા માટે નમૂના લેવામાં આવે છે.
માનવ આંખ તેજમાં થતા ફેરફારો પ્રત્યે સંવેદનશીલ હોય છે અને રંગમાં થતા ફેરફારો પ્રત્યે પ્રમાણમાં ઓછી સંવેદનશીલ હોય છે, તેથી સેમ્પલિંગ તમામ વાયને કાઢે છે, જે તેજની માહિતીનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, અને માત્ર Cb અને Crનો એક ભાગ, જે રંગની માહિતીનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, તે હદ સુધી. માનવ આંખ રંગમાં થતા ફેરફારોને જોઈ શકતી નથી. આ નમૂના J:a ગુણોત્તરમાં પિક્સેલ્સના બ્લોકમાંથી માહિતી કાઢે છે
J:a ના ચોક્કસ ગુણોત્તરમાં પિક્સેલ્સના બ્લોકમાંથી. જ્યાં J એ પિક્સેલ બ્લોકમાં આડી પિક્સેલ્સની સંખ્યા છે, a એ પિક્સેલ બ્લોકની પ્રથમ પંક્તિમાંથી માહિતીના પિક્સેલ્સની સંખ્યા છે, અને b એ બીજી હરોળમાંથી માહિતીના પિક્સેલ્સની સંખ્યા છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો તમે 4:2:0 ના ગુણોત્તરમાં રંગ માહિતીનો નમૂના લો છો, તો 4 આડા પિક્સેલવાળા પિક્સેલ બ્લોકની પ્રથમ પંક્તિ રંગ માહિતીના 2 ટુકડાઓ કાઢે છે, અને બીજી પંક્તિ કોઈ રંગ માહિતીને બહાર કાઢતી નથી. અંતે, 4×2 બ્લોકમાં આઠ રંગોમાંથી માત્ર બે જ કાઢવામાં આવે છે, જે ડેટાની માત્રામાં ઘટાડો કરે છે.
પ્રીપ્રોસેસિંગ પછી, ડીસીટી નામનું રૂપાંતરણ કરવામાં આવે છે. ડીસીટી એ એવી પ્રક્રિયા છે જે નમૂનારૂપ પિક્સેલમાંની માહિતીને ફ્રીક્વન્સીમાં રૂપાંતરિત કરે છે અને આવર્તન ડોમેનમાં નિયમિતપણે અલગ કરાયેલા ડેટા તરીકે ડેટાને રજૂ કરે છે. કાર્યક્ષમતા માટે, DCT એ મૂળભૂત એકમ તરીકે 8 પિક્સેલ આડા અને 8 પિક્સેલ ઊભી રીતે અવરોધિત મેટ્રિક્સ પર કરવામાં આવે છે. જ્યારે DCT કરવામાં આવે છે, ત્યારે ઓછા-આવર્તન ઘટકો, જે પડોશી પિક્સેલ્સ વચ્ચેની માહિતીમાં નાના તફાવતોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, તે મેટ્રિક્સની ઉપર ડાબી બાજુએ ભેગા થાય છે, અને ઉચ્ચ-આવર્તન ઘટકો, જે મોટા તફાવતોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, મેટ્રિક્સની નીચે જમણી બાજુએ ભેગા થાય છે. , અને ફ્રિક્વન્સી ડોમેન સાથે વિભાજિત મેટ્રિક્સ મૂલ્યો તરીકે રજૂ થાય છે. ઓછી-આવર્તન ઘટકનું કટઓફ મૂલ્ય ઉચ્ચ-આવર્તન ઘટકના કટઓફ મૂલ્ય કરતાં મોટું છે.
આગળનું પગલું પરિમાણીકરણ છે. પરિમાણ પ્રક્રિયામાં, DCT દ્વારા મેળવેલ મેટ્રિક્સ મૂલ્ય ચોક્કસ પ્રીસેટ સ્થિરાંક અને ગોળાકાર દ્વારા વિભાજિત થાય છે. આ કિસ્સામાં, ઓછી-આવર્તન ઘટકનું મેટ્રિક્સ મૂલ્ય નાના સ્થિરાંક અને ગોળાકાર દ્વારા વિભાજિત કરવામાં આવે છે, પરંતુ ઉચ્ચ-આવર્તન ઘટકના મેટ્રિક્સ મૂલ્યને મોટા સ્થિરાંક વડે વિભાજિત કરવામાં આવે છે અને તેને શૂન્યનું મૂલ્ય બનાવવા માટે ગોળાકાર કરવામાં આવે છે. આ ઓછી-આવર્તન ઘટકોના સંપૂર્ણ મૂલ્યને ઘટાડીને અને ઉચ્ચ-આવર્તન ઘટકોને દૂર કરીને ડેટાનું કદ ઘટાડવાનું છે, માનવ આંખ ઓછી-આવર્તન ઘટકો પ્રત્યે સંવેદનશીલ છે પરંતુ ઉચ્ચ-આવર્તન ઘટકો માટે ઓછી સંવેદનશીલ છે.
છેલ્લે, ડેટા એન્કોડેડ છે. એન્કોડિંગ એ ક્વોન્ટાઇઝ્ડ મેટ્રિક્સ મૂલ્યોની દ્વિસંગી રજૂઆત છે. હફમેન એન્કોડિંગનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે આ પ્રક્રિયા માટે થાય છે. હફમેન એન્કોડિંગ વારંવાર બનતા ડેટાને રજૂ કરવા માટે ઓછા બિટ્સ અને અવારનવાર બનતા ડેટાને રજૂ કરવા માટે વધુ બિટ્સ સોંપીને કામ કરે છે. પરિણામે, હફમેન એન્કોડિંગ પ્રક્રિયા કોઈપણ ડેટા ગુમાવ્યા વિના ડિજિટલ ઇમેજમાં ડેટાની માત્રાને ઘટાડી શકે છે.
ડિજિટલ ઇમેજનો ઉપયોગ આપણા રોજિંદા જીવનના ઘણા ક્ષેત્રોમાં થાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, તેનો ઉપયોગ ફોટોગ્રાફી, મેડિકલ ઇમેજિંગ, સેટેલાઇટ ઇમેજરી, ગ્રાફિક ડિઝાઇન, ઓનલાઈન સ્ટોર્સમાં પ્રોડક્ટ ઈમેજીસ અને અન્ય ઘણી એપ્લિકેશન્સમાં થાય છે. ડિજિટલ ઈમેજોના વધતા ઉપયોગ સાથે, ઈમેજ પ્રોસેસિંગમાં સામેલ ટેક્નોલોજીઓ પણ ઝડપથી વિકસિત થઈ રહી છે. ખાસ કરીને, આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) અને મશીન લર્નિંગ (ML) નો ઉપયોગ કરીને ઇમેજ રેકગ્નિશનમાં થયેલી પ્રગતિએ ચહેરાની ઓળખ, સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર અને સ્માર્ટ કેમેરા જેવી નવીન તકનીકોને સક્ષમ કરી છે.
ડિજિટલ ઈમેજીસના ઉપયોગની સાથે સાથે એક મહત્વનો મુદ્દો કોપીરાઈટનો મુદ્દો છે. જેમ જેમ ડિજિટલ ઈમેજીસ કોપી અને વિતરિત કરવા માટે સરળ બને છે, તેમ કોપીરાઈટનું રક્ષણ કરવા અને ઉલ્લંઘનને રોકવા માટે કાનૂની અને તકનીકી પગલાં જરૂરી છે. ઉદાહરણ તરીકે, ડિજિટલ વોટરમાર્કિંગ ટેક્નોલૉજીનો ઉપયોગ છબીઓમાં કૉપિરાઇટ માહિતીને અદૃશ્ય સ્વરૂપમાં એમ્બેડ કરવા માટે થાય છે જેથી છબીઓની ગેરકાયદેસર નકલ અટકાવી શકાય.
ડિજિટલ ઇમેજની ગુણવત્તા સુધારવા માટે પણ સંશોધન ચાલી રહ્યું છે. વિવિધ પ્રકારની ઇમેજ પ્રોસેસિંગ તકનીકો વિકસાવવામાં આવી રહી છે, જેમાં ઉચ્ચ-રિઝોલ્યુશન છબીઓ બનાવવાની તકનીકો, અવાજ દૂર કરવા અને રંગ સુધારણાનો સમાવેશ થાય છે. આ તકનીકો ડિજિટલ છબીઓને વધુ તીવ્ર અને વધુ સચોટ બનાવવામાં મદદ કરે છે.
ડિજિટલ છબીઓ આપણા જીવનના ઘણા પાસાઓમાં મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા ભજવે છે, અને તેમનું મહત્વ ભવિષ્યમાં વધતું રહેશે, તેથી ડિજિટલ છબીઓ સાથે સંકળાયેલ તકનીકોને સમજવું અને તેનો યોગ્ય રીતે ઉપયોગ કરવામાં સક્ષમ બનવું મહત્વપૂર્ણ છે. ડિજિટલ ઈમેજો માત્ર ફોટોગ્રાફ્સ અથવા ડ્રોઈંગ કરતાં વધુ છે; તેઓ આપણા રોજિંદા જીવન અને તકનીકી પ્રગતિ પર ઊંડી અસર કરે છે.