Лекция
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
Оставить комментарий
Цифровая обработка изображений
Термины: Цифровая обработка изображений