[OpenCV] 峰值信號雜訊比 (Peak Signal to Noise Ratio)
在瞭解峰值信號雜訊比 (Peak Signal to Noise Ratio)定義之後,接下來當然就來驗證它的威力~
在此我特地找了png檔(無損壓縮)的影像,用nEOiMAGING影像處理軟體,將它另存為jpg檔(有損壓縮)的影像,其中jpg又有分壓縮品質。用肉眼也許看不太出來其中的差異,然而卻很容易從檔案大小看出端倪,壓縮品質越差,檔案大小越小。
在瞭解峰值信號雜訊比 (Peak Signal to Noise Ratio)定義之後,接下來當然就來驗證它的威力~
在此我特地找了png檔(無損壓縮)的影像,用nEOiMAGING影像處理軟體,將它另存為jpg檔(有損壓縮)的影像,其中jpg又有分壓縮品質。用肉眼也許看不太出來其中的差異,然而卻很容易從檔案大小看出端倪,壓縮品質越差,檔案大小越小。
通常在經過影像壓縮之後,輸出的影像通常都會有某種程度與原始影像不一樣。為了衡量經過處理後的影像品質,我們通常會參考PSNR值(峰值信號雜訊比 (Peak Signal to Noise Ratio))來認定某個處理程序是否令人滿意。來看Lena如何決定PSNR吧~

Denoising results using different methods in the DWT domain. (a) Clean image; (b) noisy image: PSNR=22.16 dB (σ=20); (c) denoised image using BiSrhink: PSNR=31.09 dB; (d) denoised image using ProbShrink: PSNR=31.00 dB; (e) denoised image using SURE-LET: PSNR=31.02 dB and (f) denoised image using the proposed method: PSNR=31.26 dB.
已經食用瓜拿那豆茶兩個月的我,很明顯地感受到精神和體力變好,於是開始想要深入瞭解瓜拿納 (Guarana)這玩意兒,到底還藏著什麼樣的秘密!這也才發現,之前我所喝過的提神飲料,或多或少有含瓜拿納~
第一次看到瓜拿納怪可怕樣,像眼球又像蟲,大概是因為長相如此特別,才有相當特殊的功效。

繼影像訓練成果→亮度之後,我再拿暖色系這個增強效果來做實驗,使用同樣的訓練影像對跟測試影像。先看一下測試影像程式結果圖和測試影像軟體修改圖,辨別的方式就是前者有藍色斑點,這個瑕疵未來會解決!
我以為透過OpenCV轉換色彩空間,可以很輕易地來回轉換,而且不會有失真的問題。然而後來我知道,轉換色彩空間會有計算上精準度的問題(小問題),除此之外我又發現一個更容易失真的問題(大問題),其實對程式設計師而言相當容易發現才是,也就是:轉換色彩空間一個函式、儲存影像一個函式,後者失真程度遠大於前者!怎麼會這樣子呢?來看一下實驗結果……
既台北捷運路線圖歷史 (History of Taipei MRT Route Map)之後,我來發表第二波台北捷運路線圖歷史(路線篇),前言請看之前那一篇,感謝該工程師鉅細靡遺地把台北捷運路線給設計出來,讓後人可以方便查詢,甚至為未來的生活做規劃~

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