Qu'est-ce que "l'énergie" dans le traitement de l'image?

Ça dépend du contexte, mais en général, en Traitement du Signal, de "l'énergie" correspond à la moyenne au carré de la valeur du signal (généralement mesurée par rapport à la moyenne globale de valeur). Ce concept est généralement associée à la Le théorème de Parsevalqui nous permet de penser de l'énergie distribuée le long des "fréquences" (et si l'on peut dire, par exemple, qu'une image a la plupart de son énergie concentrée dans les basses fréquences).

Une autre liées à l'utilisation est à l'image des transformations: par exemple, la DCT de transformation (base de la méthode de compression JPEG) se transforme en un des blocs de pixels (8x8 image) dans une matrice de coefficients de transformée; pour les images, il en résulte que, tandis que l'original 8x8 image a son énergie distribuée uniformément parmi les 64 pixels, l'image a son énergie concentrée dans la gauche-en haut "pixels" (ce qui, encore une fois, correspondent à des "basses fréquences", dans certains analogues sens).

L'énergie est une mesure localisée, changement de l'image.

L'énergie est un tas de noms différents et beaucoup de contextes différents, mais a tendance à se référer à la même chose. C'est le taux de changement dans la couleur, la luminosité et l'ampleur des pixels sur les zones locales. Cela est particulièrement vrai pour les bords de choses à l'intérieur de l'image et en raison de la nature de la compression, ces zones sont les plus difficiles à compresser et, par conséquent, c'est une solide suppose que ceux-ci sont de plus en plus important, ils sont souvent bords rapide ou dégradés. Ce sont les différents contextes, mais ils se réfèrent à la même chose.

Le seam carving algorithme utilise les déterminations de l'énergie (utilise l'ampleur du gradient) pour trouver le moins remarqué s'il a été retiré. JPEG représente le cluster local de pixels par rapport à l'énergie de la première. Le Serpent de l'algorithme qu'il utilise pour trouver le local profilée bord d'une chose à l'image. Donc il y a beaucoup de définitions différentes, mais ils se réfèrent tous à la sorte de peps de l'image. Si c'est la somme de la section locale des pixels dans les termes de la place de l'absolu de la luminosité ou de l'bits pour compresser en jpeg, ou les bords Savant Bord de la détection ou de l'ampleur du gradient:

L'important est que l'énergie est là, le truc est.

L'énergie de l'image de façon plus générale est la distance de qualité entre les pixels d'une localité.

Nous pouvons prendre la somme des LABdE2000 couleur distances à l'intérieur d'un correctement pondérée 2d noyau gaussien. Ici les distances sont additionnées, la localité est défini par un noyau gaussien et la qualité de la couleur et de la distance à parcourir est de LABORATOIRE Delta formule à partir de l'année 2000 (Errata: auparavant, ce prétendu E se tenait pour Euclidien, mais la distance standard delta E est Euclidien, mais le 94 et 00 formules ne sont pas strictement Euclidienne et le " E " signifie Empfindung; allemand pour "sensation"). On pourrait aussi ajouter le local 3x3 noyau de la différence de luminosité, ou carré de luminosité, etc. Nous avons besoin de mesurer la version localisée de changement de l'image.

Dans cet exemple, le local est défini comme un noyau gaussien 2d et la couleur de la distance comme LabDE2000 algorithme.

Si vous avez pris une image et déplacé tous les pixels et triés par couleur pour une raison quelconque. Vous permettrait de réduire l'énergie de l'image. Vous pourriez prendre une collection de 50% des pixels noirs et 50% de pixels blancs, et de les organiser comme du bruit aléatoire pour le maximum de l'énergie ou des deux côtés de l'image pour un minimum d'énergie. De même, si vous aviez 100% pixels blancs de l'énergie serait de 0, peu importe comment vous les avez organisés.

Pour en revenir à ma chimie - Énergie et l'Entropie sont les termes étroitement liés. Et l'Entropie et l'Aléatoire sont également étroitement liés. Ainsi, dans le Traitement de l'Image, de l'Énergie pourrait être semblable à de l'Aléatoire. Par exemple, une photo d'un mur uni a basse énergie, tandis que l'image d'une ville prise d'un hélicoptère élevée de l'énergie.

De l'énergie, c'est comme les "informations sur l'image". La Compression d'images à cause de l'énergie-la perte. Je suppose que c'est quelque chose comme ça.

Le Serpent algorithme d'une technique de traitement d'image utilisé pour déterminer le contour d'un objet, le serpent n'est rien, mais un vecteur de (X,Y) de points avec certaines contraintes, son but final est d'entourer l'objet et décrire sa forme (contour) et ensuite de suivre ou de représenter l'objet par sa forme.

L'algorithme a deux sortes d'énergies, internes et externes.

Intérieur de l'énergie (le serpent de l'énergie) (IE) est un définis par l'utilisateur de l'énergie qui agit sur le serpent (en interne) pour imposer des contraintes sur la douceur du serpent, sans une telle force, le serpent de la forme va se retrouver avec la forme exacte de l'objet, ce n'est pas souhaitable, parce que la forme exacte d'un objet est très difficile à obtenir, en raison de conditions d'éclairage, la qualité de l'image, le bruit, etc.

L'énergie externe (EE) se pose à partir des données (à l'image des intensités), et il n'en est rien, mais la valeur absolue de la différence des intensités dans les directions x et y (l'intensité de gradient) multiplié par -1, pour être additionnées avec intérieur de l'énergie, car le total de l'énergie doivent être réduites au minimum. de sorte que le total de l'énergie pour l'ensemble de la snake point doit être réduite au minimum, Idéalement, cette réalité quand il y a des arêtes, parce que le gradient sur le bord ou (EE) est maximisée, et depuis il est multiplié par -1, l'énergie totale du serpent autour de l'objet le plus proche est réduite, et donc l'algorithme converge vers une solution, qui est, espérons-le vrai contour de l'objet étudié.

parce que cet algorithme s'appuie sur l'EE qui n'est pas seulement élevé sur les bords, mais également élevé sur la bruyante points, parfois le serpent algorithme ne converge pas vers une solution optimale, c'est pourquoi il est approximatif algorithme glouton.

Pour mon projet d'imagerie, ce qui est rendu une source de lumière diffuse, j'aimerais considérer l'énergie comme l'énergie de la lumière, ou l'énergie du rayonnement. La Question que j'avais d'abord: ne RVB "valeur de pixel" représentent l'énergie de la lumière ? On pourrait faire valoir à l'aide d'une lumière indicateur d'intensité et de générer des écrans suivants avec le gris des pixels de valeurs (n,n,n) pour 0..255. Selon matlabs foruml'énergie rayonnée de 1 niveaux de gris des pixels est toujours proportionnelle à sa valeur de pixel, mais de pixel à pixel va varier légèrement.

Il y a une autre hypothèse concernant l'énergie: lors de l'exécution de l'en avant de lancer de rayons, je cède un rayon compter sur chaque échantillon en position de frapper. Ce rayon comte est, ou, de préférence, doit être proportionnelle à l'énergie de rayonnement qui aurait touché la cible à cette position. Afin d'être en mesure de le comparer à de véritables prises de photos, j'aurais à normaliser le rayon compter que pour certaines valeurs de pixel gamme..(?) Je joins un exemple ci-dessous, la source d'énergie est diffus émetteur de lumière à l'intérieur d'un sombre cylindre.