5、图像质量评估、压缩与K近邻分类的技术解析

图像质量评估、压缩与K近邻分类的技术解析

1. 图像质量评估与比较

在图像分析中，PSNR（峰值信噪比）和MSE（均方误差）是常用的图像质量评估指标。PSNR的计算是在量化（即将浮点像素值转换为整数）之后，但在裁剪强度范围之前进行的。对于RGB图像，会考虑像素的RGB强度向量的范数。

PSNR适用于比较图像的恢复结果，但对于比较不同的图像则意义不大。为了改善这种情况，可以使用Mathematica的内置函数来计算两个图像之间的距离。这里采用了基于256-bin直方图的不同图像之间的归一化熵作为距离度量，该度量最初是为灰度图像开发的。其计算公式为：
[H = - \sum_{k \in K} p_k \log p_k]
其中，(k \in K) 是灰度级的数量，(p_k) 是与灰度级 (k) 相关的概率。

2. 图像压缩方法比较

以曼陀罗图像为例，比较了主成分分析（PCA）和离散小波变换（DWT）两种压缩方法在不同压缩比下的图像质量。

2.1 PCA方法

• 数据准备 ：

img = ...;
data = ImageData[img];
data // Dimensions;  // {338, 338, 3}
vector = Flatten[data];
Dimensions[vector];  // {342732}
dvector = Partition[vector, 338];