Лекция 2 мин.
Привет, сегодня поговорим про меры качества дискретизованных изображений, обещаю рассказать все что знаю. Для того чтобы лучше понимать что такое меры качества дискретизованных изображений , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Цифровая обработка изображений.
При кодировании изображений для хранения или передачи с помощью минимально возможного количества цифр требуется сохранить качество воспроизводимого изображения в допустимых пределах. Для повышения визуального качества изображения разрабатываются системы улучшения изображений. Системы исправления изображений предназначаются для компенсации искажений и создания изображений, приближающихся к тем, которые были бы получены с помощью идеальной системы, не вносящей искажений. Во всех трех задачах общим является вопрос о качестве изображения — о том, чтобы в процессе обработки изображений поддерживать, повышать или восстанавливать его.
Качество изображения можно оценивать двояко: либо определяя верность воспроизведения, либо оценивая дешифрируемость изображения. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Верность воспроизведения характеризует степень отклонения обработанного изображения от некоторого эталонного, а дешифрируемость указывает, в какой степени человек или машина может извлечь из изображения полезную информацию. Чаще всего верность воспроизведения связана с небольшими различиями между обработанным и эталонным изображениями. О дешифрируемости же, напротив, говорят, как правило, в связи с большими различиями между этими изображениями.
Очевидно, что количественные меры верности и дешифрируемости изображения очень нужны для проектирования и оценки систем воспроизведения изображений. Эти меры во многом помогут избавиться от трудоемкой и подчас неточной современной методики оценки изображений посредством субъективной экспертизы. Кроме того, на основе количественных мер можно развивать методы оптимизации систем обработки изображений.
В разработке количественных критериев верности и дешифрируемости изображений достигнуты значительные успехи. Однако введенные критерии не являются достаточно совершенными: очень часто можно привести примеры изображений, качество которых формально оценивается как высокое, а субъективно — как низкое и наоборот. Создание более совершенных критериев оценки качества изображений связано, несомненно, с более глубоким изучением свойств зрительной системы человека.
рис. примеры мер качества оценок изображений
Надеюсь, эта статья об увлекательном мире меры качества дискретизованных изображений, была вам интересна и не так сложна для восприятия как могло показаться. Желаю вам бесконечной удачи в ваших начинаниях, будьте свободными от ограничений восприятия и позвольте себе делать больше активности в изученном направлени . Надеюсь, что теперь ты понял что такое меры качества дискретизованных изображений и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Цифровая обработка изображений
Из статьи мы узнали кратко, но содержательно про меры качества дискретизованных изображений
Комментарии