画像処理における自然画像の冗長性

Question

私は、お互いのピクセルごとにシフトした2つの画像の間に約correlationを計算し、これらの画像間の相関を測定しようとしています。誰かが説明することができ、私はこのrooster imageとwoods image

のような画像の森とオンドリのイメージを持っているし、私はmatlab

このような

Im_Rooster = imread('rooster.jpg'); //read image file 
Im_Woods = imread('woods.png'); 

Im_DRooster = im2double(rgb2gray(Im_Rooster)); //convert to gray image and double data type 
Im_DWoods = im2double(Im_Woods); 

for i = 0:1:30 
    Img_Rooster_shift = circshift(Im_DRooster,i,2); // shift image by 1 pixel 
    Img_Woods_shift = circshift(Im_DRooster,i,2); 
    Rooster_correlation_val(1,i+1) = corr2(Im_DRooster,Img_Rooster_shift); // calculate correlation coefficient between original image and shifted image 
    Woods_correlation_val(1,i+1) = corr2(Im_DWoods,Img_Woods_shift); 
end 

x = 0:1:30; 
figure(1),plot(x,Rooster_correlation_val,x,Woods_correlation_val) // plot the result graph 
legend('rooster','woods') 

にいくつかのコードを実行してから、私はこのplot graph result

のようなグラフがプロットされていますこのの意味は？ imagesの間の係数接続はcorrelationとは何ですか？

Answer 1

結果は、自然な画像では、近傍のピクセルが同じ色情報を共有する確率が、同じ光強度/値を共有する確率よりも高いことを意味します。これは自然界の色が軽い物質の相互作用の結果であり、物質の種類がランダムに分布していないという事実によって自然に説明されていますが、通常は影が周囲の空間に依存するので、よりランダムにbeahve。 イメージをサークルシフトすると、実際に隣接ピクセルが比較されますが、これは自己相関ですが空間内にあります。色の情報を無視すると、光の角度や物の形や隣り合った形や位置に依存して、今度は明るい影の領域に入るので、簡単に高い周波数を持つ値/強度の値をとどめています。