我已经阅读了几本图像处理书籍和网站，但我仍然不确定图像处理中“能量”一词的真正定义。我找到了几个定义，但有时它们只是不匹配。
当我们在图像处理中说“能量”时，我们在暗示什么？
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能量是图像局部变化的量度。
能量有许多不同的名称和许多不同的上下文，但往往指的是同一件事。它是局部区域像素的颜色/亮度/大小的变化率。对于图像内部事物的边缘尤其如此，并且由于压缩的性质，这些区域是最难压缩的，因此可以肯定地猜测这些区域更重要，它们通常是边缘或快速渐变。这些是不同的上下文，但它们指的是同一件事。
接缝雕刻算法使用能量的确定（使用梯度幅度）来找到最不被注意的（如果被移除）。JPEG 表示相对于第一个像素的能量的局部像素簇。Snake 算法使用它来查找图像中事物的局部轮廓边缘。所以有很多不同的定义，但它们都指的是图像的魅力。无论是绝对亮度平方的局部像素总和，还是 jpeg 中要压缩的硬比特，还是 Canny 边缘检测中的边缘或梯度幅度：
重要的一点是，能量就是东西所在的地方。
更广泛地说，图像的能量是某个位置的像素之间的某种质量的距离。
我们可以在适当加权的 2d 高斯核内获取 LABdE2000 颜色距离的总和。这里距离相加，局部性由高斯核定义，质量是颜色，距离是 2000 年的 LAB Delta 公式（勘误表：以前声称 E 代表欧几里得，但标准 delta E 的距离是欧几里得但 94 和 00 公式不是严格的欧几里得公式，“E”代表 Empfindung；德语代表“感觉”）。我们还可以将局部亮度差异或亮度平方等的局部 3x3 内核相加。我们需要测量图像的局部变化。
在本例中，局部定义为 2d 高斯核，颜色距离定义为 LabDE2000 算法。
如果您拍摄图像并移动所有像素并出于某种原因按颜色对它们进行排序。你会减少图像的能量。您可以收集 50% 的黑色像素和 50% 的白色像素，并将它们排列为随机噪声以获得最大能量，或者将它们作为图像的两侧以获得最小能量。同样，如果您有 100% 白色像素，则无论您如何排列它们，能量都将为 0。
于 2017-01-21T13:34:43.240 回答
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它取决于上下文，但通常，在信号处理中，“能量”对应于信号的均方值（通常相对于全局平均值测量）。这个概念通常与Parseval 定理有关，它允许我们将总能量视为沿“频率”分布的（因此可以说，例如，图像的大部分能量集中在低频）。
另一个相关用途是在图像变换中：例如，DCT变换（JPEG 压缩方法的基础）将像素块（8x8 图像）变换为变换系数矩阵；对于典型图像，结果是，虽然原始 8x8 图像的能量均匀分布在 64 个像素中，但转换后的图像的能量集中在左上角的“像素”中（同样，对应于“低频”，在某种类似的意义上）。
于 2010-12-30T17:41:41.980 回答
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能量是一个相当宽松的术语，用于描述任何用户定义的功能（在图像域中）。
使用“能量”一词的动机是典型的对象检测/分割任务被提出为能量最小化问题。我们定义了一个能量来捕获我们想要的解决方案并执行梯度下降以计算其最小值，从而产生图像分割的解决方案。
于 2010-12-30T17:17:45.423 回答
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图像处理中“能量”的定义不止一种，因此取决于使用它的环境。
当在概率框架下（例如 MAP（最大先验）估计结合马尔可夫随机场）制定操作时，能量用于描述“信息”的度量。有时能量可以是最小化的负面度量，有时它是最大化的积极度量。
于 2010-12-30T14:59:51.687 回答
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如果您认为（对于相机捕获的自然图像）光是一种能量，您可以将能量称为某个通道上像素的值。
但是，我认为这些书所指的能量是指光谱密度。来自维基百科：
能量谱密度描述了信号或时间序列的能量（或方差）如何随频率分布
于 2010-12-30T13:16:38.700 回答
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回到我的化学——能量和熵是密切相关的术语。熵和随机性也密切相关。所以在图像处理中，能量可能类似于随机性。例如，一张普通的墙壁图片能量较低，而从直升机上拍摄的城市图片可能能量较高。
于 2010-12-30T17:20:57.913 回答
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图像“能量”应该与图像的香农熵成反比。但是正如已经说过的图像能量是松散耦合的术语，最好使用“可压缩性”术语来代替。也就是说——高图像“能量”应该对应于高图像压缩率。
http://lcni.uoregon.edu/~mark/Stat_mech/thermodynamic_entropy_and_information.html
于 2011-01-02T12:21:13.757 回答
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能量就像“图像上的信息”。压缩图像会导致能量损失。我猜它是这样的。
于 2010-12-30T13:24:18.093 回答
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Snake 算法是一种用于确定物体轮廓的图像处理技术，snake 只不过是带有一些约束的 (X,Y) 点的向量，其最终目标是围绕物体并描述其形状（轮廓）和然后通过其形状来跟踪或表示对象。
该算法有两种能量，内部和外部。
内能（蛇能量）（IE）是用户定义的能量，作用于蛇（内部）以对蛇的平滑度施加约束，如果没有这样的力，蛇的形状最终会得到物体的确切形状，这是不可取的，因为由于光照条件、图像质量、噪声等原因，很难获得物体的确切形状。
外部能量（EE）来自数据（图像强度），它只是x和y方向强度的绝对差（强度梯度）乘以-1，与内部能量相加，因为总能量必须最小化。所以所有蛇点的总能量应该最小化，理想情况下，当有边缘时这会实现，因为边缘上的梯度或（EE）被最大化，并且因为它乘以 -1，总能量最近物体周围的蛇被最小化，因此算法收敛到一个解，希望是所研究物体的真实轮廓。
因为该算法依赖于EE，EE不仅边缘高，噪声点也高，有时snake算法不能收敛到最优解，这就是为什么它是一个近似的贪心算法。
于 2015-01-13T18:50:25.343 回答
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能量是基于图像的归一化直方图定义的。能量显示灰度级是如何分布的。当灰度级数低时，能量高。
于 2013-07-07T05:59:32.713 回答
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我在图像处理书上找到了这个；
活力：S_N = sum (from b=0 to b=L-1) of abs(P(b))^2
P(b) = N(b) / M
其中M表示以 为中心的邻域窗口中的像素总数(j,k)，N(b)是同一窗口中振幅的像素数。
如果我们看到这个带有熵的方程，它可能会让我们更好地理解；
熵：S_E = - sum (from b=0 to b=L-1) of P(b)log2{P(b)}
资料来源：pp。538~539 数字图像处理 William K. Pratt (第 4 版)
于 2015-12-14T17:35:29.427 回答
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对于我目前正在渲染漫射光源的成像项目，我想将能量视为光能或辐射能。我最初的问题：RGB“像素值”是否代表光能？可以使用光强度计进行断言，并生成灰度像素值 (n,n,n) 为 0..255 的后续屏幕。根据matlabs 论坛，1 个灰度像素的辐射能量始终与其像素值成正比，但像素与像素之间会略有不同。
关于能量还有另一个假设：在执行前向光线追踪时，我会在每个采样位置命中产生一个光线计数。该射线计数与或优选地应该与将在该位置击中目标的辐射能量成比例。为了能够将其与拍摄的实际照片进行比较，我必须将光线计数归一化为某个像素值范围。（？）我在下面附上了一个例子，能源是一个暗圆柱体内的漫射光发射器.
于 2017-11-25T21:36:12.363 回答
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信号处理中的能量是信号边界内信号平方的积分。可以进行涉及二维信号的类比，您可以对像素值求平方并对所有像素求和。
于 2020-01-31T16:28:44.130 回答
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图像能量通过 MATLAB 计算，使用：
image_energy = graycoprops(i1, {'energy'})
于 2014-03-05T08:41:47.887 回答