"图像压缩实验"版本比较

版本12和18间的区别 (跳过第6版)

目的

掌握压缩图像的保真度计算
掌握图像的信息熵计算

内容

图像保真度评价标准
1. 写一个程序，计算压缩图像的均方根误差 $e_{rms}=\sqrt{\frac{1}{MN}\sum_{x=0}^{M-1}\sum_{y=0}^{N-1}[\hat{f}(x,y)-f(x,y)]^2 }$ 和均方信噪比 $SNR_{ms} = \frac{\sum_{x=0}^{M-1}\sum_{y=0}^{N-1}\hat{f}(x,y)^2}{\sum_{x=0}^{M-1}\sum_{y=0}^{N-1}\left[\hat{f}(x,y) - f(x,y)\right]^2}$ 。
2. 下载图片 fig8.4a.jpg ，写一个程序将这个图像量化到16级灰度，生成类似如图
  
  中(b)所示效果。用前面的程序计算图像的失真，并解释。
图像的熵(Entropy)
1. 写一个程序计算图像的信息熵。 $H = -\sum_{i=0}^{L-1} Pi\log Pi$ ，其中Pi为各个像素级的概率，它等于各个像素级的像素个数除以图像像素总数。
2. 下载图片 fig8.14a.jpg 和 fig8.14b.tif ，使用上面的程序来计算它们的熵。解释这个结果。

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+   ← 于2008-05-28 18:24:17修订的的版本18 → ⇥
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 1. 掌握压缩图像的保真度计算
 1. 掌握图像的信息熵计算
== 内容 ==
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-    a. 写一个程序，计算压缩图像的均方根误差 attachment:eq818.png 和均方信噪比 attachment:eq819.png 。
    a. 下载图片 [attachment:fig8.4a.jpg] ，写一个程序将这个图像量化到16级灰度，生成类似如图[[BR]] attachment:fig8.4.jpg [[BR]]中(b)所示效果。用前面的程序计算图像的失真，并解释。
+    a. 写一个程序，计算压缩图像的均方根误差<<latex($$e_{rms}=\sqrt{\frac{1}{MN}\sum_{x=0}^{M-1}\sum_{y=0}^{N-1}[\hat{f}(x,y)-f(x,y)]^2 }$$)>>和均方信噪比 <<latex($$ SNR_{ms} = \frac{\sum_{x=0}^{M-1}\sum_{y=0}^{N-1}\hat{f}(x,y)^2}{\sum_{x=0}^{M-1}\sum_{y=0}^{N-1}\left[\hat{f}(x,y) - f(x,y)\right]^2}$$)>> {{attachment:eq819.png}}。
    a. 下载图片 [[attachment:fig8.4a.jpg]] ，写一个程序将这个图像量化到16级灰度，生成类似如图<<BR>> {{attachment:fig8.4.jpg}} <<BR>>中(b)所示效果。用前面的程序计算图像的失真，并解释。
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-    a. 写一个程序计算图像的信息熵。
    a. 下载图片 [attachment:fig8.14a.jpg] 和 [attachment:fig8.14b.tif] ，使用上面的程序来计算它们的熵。解释这个结果。
+    a. 写一个程序计算图像的信息熵。<<latex($$ H = -\sum_{i=0}^{L-1} Pi\log Pi $$)>>，其中Pi为各个像素级的概率，它等于各个像素级的像素个数除以图像像素总数。
    a. 下载图片 [[attachment:fig8.14a.jpg]] 和 [[attachment:fig8.14b.tif]] ，使用上面的程序来计算它们的熵。解释这个结果。