インパルス ノイズ、ガウス ノイズ、または混合ノイズ (インパルス ノイズまたはガウス ノイズの両方) の影響を受けた画像をメディアン フィルターを使用してフィルター処理しました。メディアン フィルターを使用して画像をフィルター処理すると、画像の冗長性が高まると思います。私は正しいですか？メディアン フィルターを画像に適用した後、冗長性情報が増加するか減少するかを誰かが説明してくれませんか。
破損したピクセルを置き換えるために中央値を使用しているため、フィルタリングされたピクセル値は同じ範囲になります (あまり近いとは限りません)。したがって、これにより画像の冗長性が高まると思います。私は学生で、それについて確信が持てません。画像にメディアン フィルターを適用した後、冗長性情報が増加するか減少するかを教えてください。matlab を使用してこれを確認したいのですが、matlab で画像の冗長性を見つける方法がわかりません。
ありがとう
フィルターを使用して新しい情報を導入することはできないため (画像コンテンツのみに基づいているため)、情報コンテンツを減らすか、せいぜいそのままにしておくことしかできません。情報理論の観点からは、同じサイズの配列をより少ない情報量で埋める場合、冗長性が増します。しかし、画像の冗長性には多くの定義があるため、どれを使用しているかによって異なります (クイック検索で空間、コーディング、ピクセル間冗長性に出会いました)。これにより、matlab で計算する方法が決まりますentropy。情報理論の観点から見ている場合は、おそらく便利な関数になるでしょう。
http://www.cs.dartmouth.edu/~geelong/spatial/ - 空間冗長性に関する情報を提供します。 http://my.safaribooksonline.com/book/photo-and-graphic-manipulation/9789332501454/chapter-5-image-compression/ch5_sub5_2_xhtml - プレビューでは、冗長性をコーディングするための簡単な式が示されます。