Así que tenemos Histogramas ... ¿Hay algún algoritmo para generar una imagen original de ellos?¿Hay Algoritmo para convertir histogramas de Imagen en la imagen original?
alt text http://www.petrileskinen.fi/Actionscript/HistogramTest/HistogramTest.jpg
No, porque los histogramas simplemente trazar el número de píxeles de diferentes tonos, no sus localizaciones .
No. Los histogramas son con pérdida.
Eso es como decir: "¿Puedes reconstruir una pintura específica (sin saber cuál) de un par de vasijas de pintura?"
No es posible reconstruir una imagen desconocida de un histograma, pero eso no significa que no haya nada que pueda hacer. Si tiene una base de datos de posibles imágenes, puede "tomar las huellas dactilares" de cada imagen, generando su histograma, y luego usar el histograma para buscar en esa base de datos de huellas digitales para identificar qué imagen es. Si encuentras una métrica de distancia decente, incluso podrías usarla para buscar imágenes que sean "similares" (en un sentido muy aproximado) a la imagen que tienes.
No puede usar esto para decir "aquí hay una imagen de la Torre de Londres, ahora encuéntreme otras imágenes de la Torre de Londres", pero podría usarla para decir "aquí hay una foto de una puesta de sol; encuéntreme imágenes que contienen un conjunto de colores similar ", lo que podría llegar a ser útil en cierta medida.
Por supuesto, es posible que su imagen de paisaje nocturno tenga un histograma muy similar a algo completamente irrelevante, y que tenga un histograma completamente diferente a una imagen que, a un ser humano, se vea similar. Entonces no es un enfoque robusto. Pero si todo lo que tiene es el histograma, entonces puede valer la pena analizar qué se puede lograr.
Buena publicación. El histograma también se puede usar para análisis forense de imágenes, es decir, para determinar un historial de operaciones realizadas sobre la imagen. Un histograma puede revelar trazas de ajustes de luminancia, como estiramiento de contraste, ecualización o corrección gamma. Por ejemplo, vea las dos primeras publicaciones de mi colega aquí: http://www.ece.umd.edu/~mcstamm/research.html –
Right.De hecho, los histogramas de color fueron la primera característica que se usó en los sistemas de búsqueda de imágenes, IIRC. –
Un histograma no contiene ninguna información espacial. Quiero decir, no es posible encontrar la posición x, y del píxel que contribuyó a un contenedor de histograma en particular. El histograma solo representa la información de brillo global de la imagen.
Histogram solo lleva y proporciona información sobre la distribución de los tonos en una imagen. Es una agregación de información discreta codificada en la imagen original: cuántos píxeles tienen valores particulares. Por lo tanto, no es posible generar una imagen original sin proporcionar detalles adicionales como la ubicación de los píxeles, etc.
Aunque no está mal, diría que esta respuesta es confusa. Con Lossy generalmente se refiere a la compresión con pérdida, donde se pierde algo de información en la compresión, pero el original se puede reconstruir con un cierto error tolerable. En el caso de los histogramas de color, simplemente no hay manera de que la imagen original pueda ser reconstruida. –
Supongo que uno podría adivinar el tipo de imagen del histograma y presentar la mejor imagen que coincida con una pequeña selección. Puede funcionar bien con imágenes de bosques (verde), rostros (rosa) y agua (azul) ... Se podría considerar que una compresión MUY con pérdidas –
los histogramas no son imágenes que se han comprimido. ni siquiera son una representación alternativa de una imagen ... transmiten una parte de la información contenida en la imagen, pero no todos. Esto no significa que sean con pérdidas. Ellos transmiten toda la información que están destinados a. si los histogramas con pérdida serían "histogramas del hombre pobre" – Egon