31、扫描与数字成像系统的图像质量及处理技术

扫描与数字成像系统的图像质量及处理技术

1. 图像信息相关理论

图像的信息含量和质量评估是数字成像领域的重要研究内容。在计算图像的信息含量时，有多种公式和方法。
- 一维信息含量公式 ：
- 公式(H_i=\frac{1}{2}\int_{-\infty}^{\infty}\frac{\Phi_i(f)MTF(f)^2}{\Phi_N(f)}df)用于计算图像的信息含量(H_i)，其中(\Phi_i(f))是输入场景或文档的维纳谱，(MTF(f))是成像系统的调制传递函数（假设为线性且所有组件级联），(\Phi_N(f))是系统噪声的维纳谱，(f)是空间频率，通常以每毫米周期数表示。为了便于理解基本概念，该公式采用一维形式，而对于实际图像，这些概念需扩展到二维。与处理摄影图像不同，对于数字图像，不能假设均匀各向同性性能来简化符号为径向单位，必须保留图像正交的(x)和(y)维度的分离。
- 替代的信息容量计算方法 ：
- 一些替代方法不明确包含空间频率依赖，但明确处理概率。例如公式(H = N\times p\times\log_2 M)，其中(N)是每单位面积的独立信息存储单元数，可设为图像最小有效单元面积的倒数，如像素数或扩展函数；(p)是区分信息单元内不同消息的可靠性；(M)是每个单元的消息数，由在可靠性(p)下，考虑系统噪声时可区分的统计上不同的灰度级数确定。
- 综合考虑的通用公式 ：
- 将公式进行推广和综合考虑后，得到一些更通用的公式。例如在考虑成像系统增益(K)等因素后，公式进一步完善。(K)用于将输入谱的单位转换为与分母中噪声谱内容