用MATLAB进行图像处理

图像处理概念，算法和MATLAB

避免使用JPEG图像分析

저자史蒂夫·埃丁，

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2022年12月20日:我写这篇文章时考虑到了有损JPEG。如果您使用DICOM数据，请参阅Jeff Mather在下面的评论中关于在DICOM中使用无损JPEG的说明。

我最近在MATLAB Answers上读了很多关于图像处理和图像分析的问题。任何做同样事情的人都会很快看到多产者发布的评论和答案 图像分析 ， MATLAB答案MVP，在过去的11年里，他已经发布了惊人的34,600多个答案。
我总是喜欢在这些答案中发现的旁注。例如，我在一个回答中遇到了这样的代码注释:
这是一张可怕的图片。千万不要使用JPG格式
%用于图像分析。使用PNG、TIFF或BMP代替。
今天，我愿借此机会赞同这一发言，并作进一步阐述。为什么我们不喜欢JPEG文件的图像分析?
原因是JPEG是一种 有损 图像压缩格式。有损压缩方法实现了大幅度减少文件大小使用 "不精确的近似和部分数据丢弃来表示内容。" 使用JPEG压缩，粗略地说，是将像素分组成块，然后对每个块中的像素数据进行量化并部分丢弃。方法被调用 有损 因为你无法从JPEG文件中获得精确的原始图像像素数据;信息丢失了。
我以前写过有损压缩和无损压缩的文章;看到我的 02 - 2013年5月,职位 ．
通常，这种形式的压缩对于观看照片是可以接受的，因为压缩方法利用了人类视觉感知的特性，因此信息损失相对不易察觉。但是，在图像分析应用程序中，当您试图自动检测或测量事物时，JPEG文件中的像素数据缺陷可能会把事情搞砸。
让我给你们看几个不同版本的图片:
IMG_6129-reduced-size.png
原始图片以RAW模式(无损)拍摄，并保存为4032x3024的PNG文件，文件大小为23mb。
这是图片中心的高度放大视图。你可以看到单独的像素。
lossless-magnified.png
我创建了这个文件的JPEG版本，文件大小只有大约1mb。如果你看整个图片，JPEG版本看起来像原始的。
lossy-version-reduced.png
但是如果你看一个高度放大的视图，你可以看到像素数据已经以块的方式被部分丢弃了。
lossy-magnified.png
您可能可以想象这将如何影响物体检测和测量。
因此，正如Image Analyst所说，对于图像分析应用程序，请坚持使用无损格式，如PNG或TIFF。
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