En el discurso habitual, al mirar una imagen fotografiada (A) -que es un JPG- y una versión ligeramente retocada con Photoshop (A2), la mayoría de las personas pueden comparar intuitivamente las dos y evaluar visualmente que son, de hecho, la misma imagen excepto por un pequeño número de diferencias.
Sin embargo, esa no es una prueba formal de que las dos imágenes son "casi idénticas" y, como tales, pueden cuestionarse en un entorno donde se necesita un estándar de prueba más estricto (entorno legal o Skeptics.SE).
Si se tratara de un par de archivos de texto, uno podría ejecutar un diff
comando en ellos y establecer una gran similitud por el resultado de que la diferencia es significativamente más pequeña que el tamaño del archivo.
Pero dado que se trata de imágenes JPG, esperaría que el efecto de editar con Photoshop y guardar una segunda versión, con una relación de compresión ligeramente diferente, para empezar, haría que la diferencia directa fuera 100% inútil.
¿Existen metodologías formales en el procesamiento de imágenes que se puedan usar para "diferenciar" las dos imágenes fotográficas guardadas con compresión con pérdida (JPG) ?
La metodología debe ser examinada (por ejemplo, a través de un proceso de revisión por pares hasta la publicación en una publicación conocida de procesamiento de imágenes/visión por computadora/etc.).
La salida deseada es un % numérico de cambio; o algún método de visualización.
La metodología debe ser insensible al procesamiento posterior ligero, como el recorte de bordes menores, el cambio de tamaño y el guardado con una relación de compresión diferente que causa pérdidas menores.
Si es así, ¿hay sitios web disponibles públicamente o programas gratuitos que (a) puedan tener 2 archivos JPG cargados y producir la "diferencia"; (b) Publicar la metodología exacta que utilizan, que se ajusta al n.° 1.
La comunidad de investigación de visión por computadora utiliza con frecuencia el PSNR (relación máxima de señal a ruido) al comparar imágenes, por ejemplo, para evaluar qué tan bueno es un algoritmo particular de compresión o reconstrucción de imágenes.
La página de wikipedia describe cómo calcularlo: http://en.wikipedia.org/wiki/Peak_signal-to-noise_ratio
Es una puntuación matemática basada en la diferencia numérica entre los valores de los píxeles. Requiere que las dos imágenes estén alineadas primero, una pequeña desalineación podría conducir a una mala puntuación de coincidencia incluso si la imagen es idéntica.
Puede usar Photoshop y capas para ver una "diferencia" entre ellos. Conozco una aplicación diff para Mac que hace esto con imágenes: el alcance de la imagen de Kaleidoscope suena como lo que quieres.
Lo que necesita es una medida de similitud de imagen.
Este documento trata de eso, pero tendrá que implementarlo usted mismo. No sé si sus resultados son precisos, ya que no puedo ver las imágenes que usaron.
Este papel detrás de paywall también se ocupa de eso usando una técnica que usé antes, llamada NCD (distancia de compresión normalizada). El resultado de dicha medida es un valor entre 0 y 1, donde 0 indica que ambas imágenes son idénticas (bueno, nunca vi que fuera 0 ni siquiera para archivos idénticos, sino valores muy cercanos a 0).
¿Qué pasa con el cálculo de la correlación de las imágenes? Este es un método bien establecido para encontrar las diferencias entre imágenes y le brinda un número útil para cuantificar la diferencia.
Estoy seguro de que hay muchos programas gratuitos que pueden hacer correlación.
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