¿Qué es la cuantización uniforme?

Debe comprender el concepto de señales digitales y analógicas para comprender el problema que la cuantificación uniforme está tratando de resolver. Supongamos que vives en un mundo donde solo tienes números enteros para ayudarte a contar. No existe el concepto de números decimales o fraccionarios. Ahora, si desea representar 4.5 en este mundo, debe elegir entre 4 o 5 como valor, ya que no hay forma de representar la parte fraccionaria. Del mismo modo, la intensidad de una imagen (en escala de grises o en color) debe representarse por el número de bits permitidos. Si q es el número de bits permitido, entonces tiene 2 ^ q números para trabajar. Si solo tiene 1 bit permitido, puede elegir 0 o 1. 0 podría significar un píxel blanco, 1 podría significar negro o viceversa. Ahora digamos que tienes 2 bits. Entonces tienes 4 números para trabajar. 00, 01, 10 y 11. 00 significaría todo blanco, 01 significaría 3/4 blanco y 1 / 4th negro, 10 significaría 1 / 4th blanco y 3 / 4th negro, y 11 significaría todo negro. En el mundo real, sus señales son analógicas. Su rango de color podría ser números fraccionales de intensidad de luz que no podrá representar ya que no tiene suficiente resolución en sus bits. Si comienza con q bits, tiene 2 ^ q números para representar las intensidades de luz y tendrá que asignar estos valores del mundo real a uno de los números en el rango. La cuantificación uniforme resuelve este problema. Nuestros ojos son tan buenos para distinguir la densidad de píxeles. Cuantos más bits representen los niveles de intensidad de la luz, más nítida será su imagen, ya que estará cerca de los valores del mundo real, la cantidad de aproximación que tendría que hacer sería menor. Espero que esto ayude y gracias por A2A.