品質評価に関する記事を読みましたが、そこで提案された手法の 1 つは、画像を 3 つのカテゴリに分類することでした。「滑らか」「質感」「エッジ」。この記事では、特徴のこれらの分散を計算する必要があると述べています。私はこれら2つの違いを知りません。
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プログラミングとは関係ないので、これは SO にとってはあまり良い質問ではありませんが。ガイドとしてお答えし、別のサイトで詳細情報を探すことをお勧めします。たとえば、dsp.stackexchange.com
「グレーレベルの頻度カウントの分散」は、事実上、画像のグレースケールヒストグラムの分散です。これにより、さまざまな強度レベルが画像に存在する方法が示されますが、これらのグレーレベルの位置については何もわかりませんが、バイモーダル (またはマルチモーダル) ヒストグラムは、いくつかの「特徴」の存在を示しています。親切。
「すべてのピクセル値の分散」は、画像自体の分散であり、同じものではありません。これにより、画像のテクスチャの指標が得られます。分散が大きいとエッジの数が多くなり (つまり、高頻度コンテンツ)、分散が小さいとテクスチャが「滑らか」になります。したがって、この測定値は、ピクセルの位置とそのグレー レベルに依存します。
この関連する質問を見てください。違いの良い例がいくつかあります。
于 2013-04-08T14:11:01.347 に答える