== 目的 ==
 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 ==

 1. 图像保真度评价标准
    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。  

 1. 图像的熵(Entropy)
    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。