数字图像计量技术应用分析论文

Word第第页数字图像计量技术应用分析论文【关键词】数字图像；分析软件；应用

数字技术的进一步进展，使得数字相机进入到了亿像素的时代，通过数字成像的方法应用就成为了主流，数字的成像质量优劣就对印刷品复制图像质量有着直接影响，而对图像质量的分析，就要使用专业的分析软件。在对数字图像质量分析软件计量技术应用讨论下，就能有助于对技术有更深的熟悉。

1数字图像质量分析软件计量的现状及计量误差分析

1.1数字图像质量分析软件计量的现状

数字技术的快速进展下，一些软件的数量也开头增多，各种软件在人们的生产生活当中都得到了广泛应用，并发挥着主动作用。软件系统功能的多样化，以及软件的精确牢靠的运行成为重要考虑的要素。软件的应用一旦消失了故障，就会造成很大的损失。加强软件的应用精确计量就显得比较重要[1]。当前的国内国外对软件计量的技术讨论方面都在不断的努力，如美国方面对软件计量的任务实施，就是通过模型的建立以及程序和测量等来保障润软件的平安牢靠性。我国的.计量院一些讨论人员，对软件的计量技术也进行了相应讨论，在对源代码以及可执行代码文本状态等层面进行绽开的讨论分析。当前的软件计量技术主要还是测试为主。通过软件的测试就能对软件当中所存在的问题有明确熟悉，从而对软件的功能性能能否满意用户实际需求进行验证。而在对软件的验证过程中，对软件的评审以及测评并不能完全说明软件计量的精确性，不能对软件中不存在的缺陷进行确认。

1.2数字图像质量分析软件计量误差

数字图像质量分析软件的计量技术应用中，受到多方面因素的影响就存在着一些误差，而对这些误差的来源能具体分析加以明确，对提高软件计量技术的水平就比较有利。通过软件计量就和物理计量有着很大差异。软件计量当中的溯源源头是什么要能明确。详细的软件测量过程中，较为常用的单位有像素以及比特等，还有就是由这些单位导出的单位，所导出的单位就不属国际单位制，在当前是不是能用来源头要和怎样素养是需要商量的[2]。在对软件的计量过程中，对于不确定度进行定义也是比较重要的。有计算机系统以及软件的结构上比较冗杂，在对代码查找问题和原理讨论不确定度就有着超大工作量，也是不太现实的。软件自由的特征，在偶然误差方面可为零，在这一过程中不确定度评估以及有无还没有标准的结论。依据相应的讨论分析工作实施，对软件的应用中所存在的误差主要表达在手段引起的近似值以及精确值的误差[3]。通过对有限位数浮点数进行对实数表示的时候，就会产生舍入的误差，而在肯定状况下，这一误差也会随着运算次数渐渐的扩大，所造成的偏差就会比较大。在这一层面的误差消失就比较简单是软件的定义过失。较为常见的就是阿里安娜5号火箭软件系统想将64位浮点数转变成16浮点数，结果就造成了溢出过失。但是也有可能是软件通过平台中的一些核心芯片应用，由于性能比较差，这就会造成计算的精度受到很大的限制。除此之外，还有一类的软件计量误差就是不确定性造成的。由于神经网络的冗杂算法，在模型上有着内在不确定性，在详细的计算过程中就比较简单消失过失。而模型确实定算大在同样功能函数不同实现也会带来误差。比较常见的高斯-牛顿，最小二乘法等数值的优化算法选取方面，对于不同的起始位置以及边界条件设定，对计算的结果也可能带来相应的误差。就算是同功能以及模型软件，计算的结果也会可能消失误差[4]。这些误差的存在是软件计量当中所消失的不确定度的来源，对软件计量技术应用中的误差减小，在当前仍是一个比较重要的讨论课题，信任在将来的进展过程中，这一问题就能得到有效解决。

2数字图像质量分析软件校准方法及应用效果

加强对数字图像质量分析软件计量的校准就是当前比较重要的工作，在通过对软件计量通用体系提出之后，对软件计量过程中存在的不确定度来源进行了简要分析，通过和数字图像质量分析算法作为标准来实施分析，通过这一有着代表性的软件计量技术应用，在高质量数字图像方面于遥感以及探月等系统的结合度比较紧密，所以将其作为讨论的标准就有着现实意义。对软件功能的实现，不一样的厂商所提出的实现方案也有着不同，在对软件的应用中也会带来相应误差，对算法优劣评估就要注意标准案例集，在经过了对比之后，就能够对软件系统的不确定因素加强分析。对于相对比较简洁化的软件来说可能没有误差，但相对冗杂的应用软件就比较简单消失误差[5]。在对软件的测试评估过程中，就要能构建足够的有漏洞的测试案例集，对数字图像质量分析算法进行评估。当前比较常用的图像数据库进行对图像质量分析算法优劣进行评估，较为突出的就是LIVE等等。对存在的测试方案进行了参考之后，就可提出数字图像质量分析软件校准的方法实施。通过校准方法中所构建的图像库作为标准器，在这一图像库中所涉及到的内容比较多，有参考图像以及不同质量损伤失真图像，在对国际高跟算法对图像质量实施标定，这样就能够对被测图像质量分析软件分析相应参考图像以及失真图像，在经过了对比之后就能给出相应计算机结果，在和标定值对比后就能对图片质量精确性得以明确。在对这一方法的应用过程中，要能抓住重点，对标准库的选择以及算法标定中，对误差的估量要加强重视。通过结构相像度算法作为最优算法，结构相像度能够把对比度以及亮度从图像结构信息当中进行分别，然后结合结构信息对图像质量加以评价，将其作为图像质量评价指标在视频输码标准当中的校验模型中应用。设x和y分别是参考图像和失真图像，结构相像度指标由亮度比较函数l〔x，y〕、对比度比较函数c〔x，y〕以及结构比较函数s〔x，y〕合并加权得到，在经过了计算之后就能够得到结果[5]。部分内容中对结构相像度算法的应用，会存在相应误差，结构相像度模型相对来说是比较确定的，影响变量主要敞亮。在计算中通过输入图像方式，就能直接选取有代表性图像。设计中可能会受到一些因素影响产生少许的波动，软件当中存在着不确定的因素所致[6]。在此次的讨论中，在通过例子的算法比较简洁，方法的应用是相通的，对于不确定因素在对蒙特卡罗的方法应用下会对实际计算结果产生误差，这就需要根据相应标准进行评估。

3结语

总而言之，对于软件计量技术的应用，在随着技术的