史蒂夫与MATLAB图像处理

图像处理的概念、算法和MATLAB

避免使用JPEG图像分析

发布的史蒂夫·埃丁,

(30天)| 26日视图喜欢|8的评论

注意添加20 - 12月- 2022年:我写这篇文章有有损JPEG。如果你与DICOM数据工作,看到杰夫马瑟的注意在下面的评论中使用无损的DICOM JPEG。

我最近读了很多在MATLAB图像处理和图像分析的问题的答案。的人做同样的评论和答案很快就会遇到多产 图像分析 MATLAB的答案MVP,贴了一个惊人的34600 +答案在过去11年。
我总是喜欢一边评论我有时发现在这些答案。例如,我遇到了这段代码评论一个答案:
%,这是一个可怕的形象。不要使用JPG格式
%进行图像分析。使用PNG、TIFF或BMP。
今天,我想借此机会支持这种说法,并详细说明这一点。为什么我们不爱图像分析JPEG文件吗?
原因是JPEG是一个 有损 图像压缩格式。有损压缩方法实现实质性的减少文件大小使用 “不精确的近似和部分数据丢弃代表内容。” JPEG压缩,大致说来,像素分成块,然后每个块中的像素数据量化和部分丢弃。该方法被称为 有损 因为你不能得到准确的原始图像像素数据从一个JPEG文件;信息已经丢失。
我之前写过一篇关于有损和无损压缩;看到我的 02 - 2013年5月,职位 。
通常,这种形式的压缩可以查看照片,因为压缩方法利用人类视觉感知的属性,这样信息损失相对听不清。在图像分析应用中,当你试图自动检测或测量,JPEG文件的像素数据缺陷可能搞砸了。
让我告诉你几个不同版本的这张照片:
IMG_6129-reduced-size.png
原始照片拍摄在原始模式(无损)和4032 x3024保存为PNG文件,文件大小的23 MB。
这是一个图片的中心高度放大的视图。你可以看到单个像素。
lossless-magnified.png
我创建了一个JPEG文件大小的这个文件的版本只有大约1 MB。如果你看整个画面,看起来像原始的JPEG版本。
lossy-version-reduced.png
但如果你看看一个高度放大的视图中,您可以看到,像素数据已经部分被丢弃的基于块的方式。
lossy-magnified.png
你可以想象这可能如何影响物体检测和测量。
所以,作为图像分析师说,坚持无损格式如PNG或TIFF图像分析应用程序。
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