影响图像质量的技术指标主要有哪些,图像质量评价标准

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影响因素有:分辨率、颜色深度、图像文件的尺寸、文件保存格式。图像质量的含义包括图像的逼真度和图像的可读懂性。所谓图像的逼真度是指被评价图像与标准图像的偏离程度,偏差越小,逼真度越高。

大家好,今天小编在百度知道关注到一个比较有意思的话题,就是关于图像质量的问题,于是小编就整理了4个相关介绍图像质量的解答,让我们一起看看吧。

影响图像质量的技术指标主要有哪些,图像质量评价标准

文章目录:

  1. 影响图像质量的技术指标主要有哪些
  2. 图像质量评价标准
  3. 图像质量名词解释
  4. 「干货」图像质量与图像分辨率的关系

一、影响图像质量的技术指标主要有哪些

影响因素有:分辨率、颜色深度、图像文件的尺寸、文件保存格式。

图像质量的含义包括图像的逼真度和图像的可读懂性。所谓图像的逼真度是指被评价图像与标准图像的偏离程度,偏差越小,逼真度越高。

而图像的可读懂性是指由图像能向人或机器提供信息的能力,它不仅与图像系统的应用要求有关,而且常常与人眼的主观感觉有关。图像质量指标凳激包括分辨率、色彩深度、图像失真等方面。

图像质量

图像质没粗灶量的含义包括图像的逼真度和图像的可读懂性。所谓图像的逼真度是指被评价图像与标准图像的偏离程度,偏差越小,逼真度越高。

而图像的可读枯扮懂性是指由图像能向人或机器提供信息的能力,它不仅与图像系统的应用要求有关,而且常常与人眼的主观感觉有关。

二、图像质量评价标准

图像质量评价标准有评价参数、模糊、噪声。

一、评旁兄价参数。

1、对比度分辨率是指将客观对比度转换成图像对比度的能力。

2、分辨率高的成像装置可将低对比的组织区分开;分辨率低的成像装置只能将高对比的组织区分开。

3、例如:CT与平片。左图是普通平片,属于分辨率低的装置(X线机)摄取的片子:右图是胸部CT横断片,属于高分辨率的装置(CT机)摄取的片子。

二、模糊。

1、指物体的边界不清楚。

2、每个物点的像向周围有不同程度的扩展。

3、降低了图像的清晰度。空间分辨率:区分相互靠近的两个物体细节的能力源启瞎。用LP/mm表示。是评价影像设备性能优劣的重要指标。

三、噪声。

1、图像中可随机观察到的光密度变化。表现为:斑点、雪花、网纹等。原因是x线光子的随机分布。描述是信噪比(SNR)。SNR越大,图像质量越好。

2、伪影指图像中出现的被检体不存在的虚假信息。影响:干扰正常结构,造成误诊。指物体雹空的形态、大小和位置不同程度的改变。因观察角度不同,圆柱体的上面成为了椭圆。

三、图像质量名词解释

图像质量指人们对一幅图像视觉感受的主观评价。通常认为图像质量指被测图像(即目标图像)相对于标准图像(即原图像)在人眼视觉系统中产生误差的程度。图像质量又可分笑神为图像逼真档升迅度和图像可懂度。图像逼真度描述所处理的图像和原始图像之间的偏离程度;而图像行此可懂度则表示人或机器能从图像中抽取有关特征信息的程度。

四、「干货」图像质量与图像分辨率的关系

在谈论图像质量时,我们都会提到分辨率。 分辨率当然是指以像素(图像元素)为单位测量的图像的大小。 当您将图像分辨率的宽度和高度相乘时,它将给出图像的总像素数。 而质量是指图像中存储在像素中的细节内容,如颜色、阴影、等。 有些说法是,更高的分辨率可以提高图像的质量。 意思就是说,如果你有一张低分辨率的图片,增加它的分辨率也会提高质量。 这样氏毁真的能提高图像的质量吗?

这里有一张分辨率为1280x960像素的照片。 原始图像与放大到646%的 图像一起显示。

图像放大时,仍然可以看到场景的细节。 虽然随着图像的放大,图像变得越来越像素化和模糊,但质量看起来还不错,即便不是很好。

如果我们提高图像的分辨率,图像细节的质量会更好吗?

现在,原始图像将被放大到3800 x 2850像素的分辨率。 我们使用了一个300ppi 的两次立方插值算法。 再一次将图像放大646% 显示。

我们看到,通过增加分辨率,图像质量本身没有什么明显改善。 虽然在无缩放时最大分辨率下看起来还不错,但是当你开始放大图像的时候,图像的质量实际上会受到影响。 它看起来更模糊。 颜色看起来也更加淡了,场景看起来不那么协调。 事实上,低分辨率拍摄到的图像在缩放到高分辨率时不会提高质量。

那么,图像分辨率不能决定图像质量吗?

图像的分辨率和质量取决于一些因素。 为了更好地理解这一点,我们要先了解,电子传感器(单反和无反相机)捕捉到的数字图像使用了所谓的光栅格式。 光栅格式使用像素(数字成像)或点(打印数字图像时)创建图像。 光栅文件被创建并存储在可以被照片编辑软件修改的存储介质上。 之后我们可以压缩光栅文件()以减小文件大小() ,但需要在画面细节上进行折衷。

一旦图像通过光栅格式获得,它就将所有细节存储在图像的像素里。 因此,你事实上吵核没是不能通过提到更高的分辨率来提高图像的质量。 相反,通过软件插值来提供分辨率,其实是复制相邻或最近的像素,你实际上添加的是已经存储在原始图像像素中的已有信息。 例如,如果在原始图像中捕获的某个像素的 RGB 值为“39,48,43” ,那么当图像被放大时,它仍然是相同的值。 没有任何新的信息可以添加(如今通过AI人工智能技术可以动态添加一些信息,但技术还不成熟和高效,暂不在本文讨论范围)。

这就是为什么专业摄影师和老司机们更喜欢使用高分辨率图像的原因,因为他们有更多的像素来存储更多的信息。 更多的信息意味着更多的细节,因此比低分辨率的图像质量要好得多。 如果这是商业化摄影,拥有最高质量的图像是很重要的。 如果一个摄影师用800万像素而不是3200万像素拍摄这张照片,那么这张照片在印刷时就不那么好看了,但是在网络上可能不会有什么不同。 这是因为大多数网页内容,像图片一样,没有以升纳100%的大小显示,所以不会有明显的差别。 当打印时,质量是非常明显的。 这就是为什么出版商在影像分辨率和质量方面会给摄影师一定的标准。

分辨率由像素与图像大小的比例决定。 这是以 PPI (每英寸像素)来衡量的。 高分辨率的图像通常每平方英寸有更多的像素。 像素的数量与穿过图像的对角线的长度成比例。 PPI 越高,图像分辨率越高,这也意味着图像质量越高。

点间距(Dot Pitch)是用来测定图像清晰度的一种方法。 这是使用毫米为单位,数值越小意味着越清晰的图像。 当你有更近的像素点间距,图像看起来更清晰。 点间距是从一个像素的中心到下一个像素的距离。 一般情况下,点间距更小的图像质量看上去更好。 例如,1024 x 768分辨率的点距为0.297。 3840 x 2400分辨率的点距为0.125。 后者将比前者更清晰,因此有更好的图像质量。(这里我们可以参考手机屏幕的,类似的概念)

压缩 是衡量质量的另一个因素。 原始光栅格式的图像称为 RAW 文件。 Raw 文件包含最高质量的图像,所以一些摄影师只使用所谓的无损格式来保持图像质量。 这方面的一个例子是 TIFF 文件格式,它也占用了磁盘上最大的存储空间。 Jpeg 格式,基于 DCT (离散余弦变换)算法,允许进一步压缩图像(有损数据压缩) ,以减少文件大小。 然而,通过压缩图像, 其质量会损失。 图像压缩的次数越多,保存的质量就越差。 在互联网的早期,JPEG 在网页内容上变得流行起来。 由于文件尺寸较小,它允许网站在带宽有限的情况下加载内容更快些。

这可能是大多数人都知道的。 与普通的智能手机相机相比,佳能5d Mark IV 相机在默认情况下肯定能够捕捉到更好的图像。 相机的镜头,传感器大小,图像分辨率,固件功能,IS系统和图像信号处理器等规格特性决定了质量。 传感器的大小很重要,摄影圈内有句“底大一级压死人”就是说的它,因为它负责收集光线来创建图像。 由于智能手机的传感器尺寸更小,相比同等像素数码单反相机的质量就没那么好了。

在影像质量方面,光线可能经常被忽略,但它和相机一样重要。 你需要光线来创建图像。 伟大摄影师所拍摄的质量最好的照片有一个共同点,那就是良好的光线。 不管相机有多高端,如果光线不好,你不会得到高质量的图像。 光线不好的图像编辑起来也很痛苦,因为某些细节无法从阴影和颗粒状区域恢复。 缺乏光线也会产生模糊的图像,不够清晰。 在光线不好的情况下,颜色也会受到影响,从而降低图像的整体质量。 故意在光线不好的情况下拍摄一张照片可能会被解释为艺术,但这更多的是出于创造性的目的,而不是最佳实践。

有一台好的显示器,对于还原图像原貌,查看最高品质的图像也是很重要的。 标准 VGA 显示器与4 k 显示器相比就是天壤之别。 当你试图在 VGA 显示器上查看你的32mp 图像时,你不会得到很好的质量。 这也表明,即使是高分辨率的图像,如果你的显示效果很差,也可能会看到很差的质量。 当然,一个100万像素的图像在4 k 显示器上也不会变好。 这就是为什么在后期制作工作室里,编辑们要求使用最好的显示屏和5 k 以上的分辨率。

刚开始时可能会令人有点困惑,现在让我们分析一下到目前为止讨论的内容。

图像分辨率和图像质量直接由图像被捕捉的一刻决定 (不考虑后期)。 例如,如果你用高分辨率的设备拍摄,你就会得到高质量的图像。

在编辑图像时,图像分辨率和图像质量并不相关 。 例如,当你将一个低分辨率的图像的分辨率提高,你不会提高它的质量。

用于显示图像的媒介类型非常重要 。 在高分辨率显示器(如电脑显示器、电视、电影屏幕)上观看效果最佳。 在印刷品上发表的图片要看起来高质量,就需要用高分辨率输出。 在高分辨率显示器上显示的低分辨率图像看起来也不会好多少。 低分辨率的图片在网页上看起来不错,但在印刷品上就不行了。

压缩图像文件会导致图像质量下降 。

光线好,质量高,光线差,质量低 。

随着技术的进步,现在有新的算法正在研发,可以放大图像,同时添加“新的”细节,以改善图像质量。 利用的人工智能方法,研究人员正在测试使用深度卷积神经网络技术的成像算法。 这可能很快就会成为常态,在这种情况下,提高图像分辨率确实可以改善图像质量。 对于传统成像(不涉及人工智能) ,图像质量仍然在很大程度上取决于捕捉的时刻,其质量将取决于相机的规格(如图像分辨率、传感器大小等)。

到此,以上就是小编对于图像质量的问题就介绍到这了,希望介绍关于图像质量的4点解答对大家有用。