Точность изображения - Википедия - Image fidelity

Точность изображения, часто упоминается как способность различать два изображения[1] или насколько точно изображение представляет реальный исходный код.[2] Отличается от Качество изображения, что часто называют предпочтением одного изображения перед другим, точность изображения представляет собой способность процесса точно визуализировать изображение без каких-либо видимых искажений или потери информации. Эти два термина часто используются как синонимы, но это не одно и то же.[3]

Естественно, существует путаница между верностью и качеством изображения. Качество изображения, например, если мы не можем обнаружить разницу между фотографией и изображением, напечатанным цифровым способом, мы можем сделать вывод, что цифровая печать имеет фотографическое качество изображения.[4] Но субъективные впечатления от качества изображения гораздо труднее охарактеризовать и, следовательно, практически невозможно измерить количественно. Нетрудно продемонстрировать, что люди используют несколько визуальных факторов или измерений в сложных нелинейных комбинациях, чтобы судить о качестве изображения.[5] В их суждениях также есть существенные индивидуальные различия.[6]

Факторы верности изображения в фотографии

В фотографии качество изображения также называют микроконтрастом или 3D Pop. Внутренняя тональная передача изображения может быть обнаружена по мере визуализации большего количества оттенков и деталей.

Есть три способа повысить точность изображения.[7]

Во-первых, адаптировать к камере объектив с высоким светопропусканием. Линзы с высокой пропускной способностью могут направлять больше света на датчик.

Во-вторых, увеличить насыщение сенсора. Есть два способа реализовать это: во-первых, уменьшить толщину матрицы фильтров на датчике камеры, чтобы можно было записать больше света с низким усилением; во-вторых, необходимо увеличить освещенность объекта, чтобы датчик был более насыщенным. Последнее бывает чаще. Обычно это достигается с помощью вспышки.

В-третьих, уменьшение или удаление массива цветных фильтров на датчике камеры. Чтобы удалить или уменьшить толщину массива фильтров на датчике камеры, чтобы можно было записать больше света с низким усилением.[8] Этот процесс также называют «дебайерингом датчика».[9]

Рекомендации

  1. ^ Silverstein, D.A .; Фаррелл, Дж. Э. (сентябрь 1996 г.). «Взаимосвязь между точностью изображения и качеством изображения». Труды 3-й Международной конференции IEEE по обработке изображений. 1: 881–884 т.1. Дои:10.1109 / ICIP.1996.559640. ISBN  0-7803-3259-8. S2CID  17711937.
  2. ^ "2000ASPC..217..344W Стр. 344". article.adsabs.harvard.edu. Bibcode:2000ASPC..217..344 Вт. Получено 2020-12-03.
  3. ^ Silverstein, D.A .; Фаррелл, Дж. Э. (сентябрь 1996 г.). «Взаимосвязь между точностью изображения и качеством изображения». Труды 3-й Международной конференции IEEE по обработке изображений. 1: 881–884 т.1. Дои:10.1109 / ICIP.1996.559640. ISBN  0-7803-3259-8. S2CID  17711937.
  4. ^ Сильверштейн, Д. А .; Фаррелл, Дж. Э. (сентябрь 1996 г.). «Взаимосвязь между точностью и качеством изображения». Труды 3-й Международной конференции IEEE по обработке изображений. 1: 881–884 т.1. Дои:10.1109 / ICIP.1996.559640. ISBN  0-7803-3259-8. S2CID  17711937.
  5. ^ «КАЧЕСТВО ИЗОБРАЖЕНИЯ: МНОГОМЕРНАЯ ПРОБЛЕМА» (PDF). НАСА.
  6. ^ Многомерное масштабирование: теория и приложения в поведенческих науках. Нью-Йорк: Seminar Press. 1972. С. 105–156. ISBN  978-0127857817.
  7. ^ «ФАКТЫ ТОВАРНОСТИ ИЗОБРАЖЕНИЯ и ее существования». YouTube.
  8. ^ Дизайн, Wild Dog (22.09.2017). ""Монохромный "датчик цвета и цветная фотография с помощью Monochrom - Wild Dog Design". Получено 2020-12-03.
  9. ^ Дизайн, Wild Dog (22.09.2017). ""Монохромный "датчик цвета и цветная фотография с помощью Monochrom - Wild Dog Design". Получено 2020-12-03.

дальнейшее чтение

  • Янник Хонг, Micro-Contrast, самая большая оптическая роскошь в мире https://yannickkhong.com/blog/2016/2/8/micro-contrast-the-biggest-optical-luxury-of-the-world
  • Чжоу Ван, А.С. Бовик, Х. Р. Шейх и Э. П. Симончелли, «Оценка качества изображения: от видимости ошибок до структурного сходства», в IEEE Transactions on Image Processing, vol. 13, нет. 4, стр. 600–612, апрель 2004 г., DOI: 10.1109 / TIP.2003.819861.