Una semplice fotografia contiene più informazioni di un dipinto complesso?

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Spero che questa domanda sia appropriata per questo sito.

Mi sono imbattuto in questo passaggio in The Three Body Problem , un romanzo di Liu Cixin:

Il professore aveva messo su due quadri: uno era il famoso dipinto della dinastia Song lungo il fiume durante il Festival di Qingming , pieno di bei dettagli ricchi; l'altra era una fotografia del cielo in una giornata di sole, la distesa blu intenso spezzata solo da un filo di una nuvola ... Il contenuto informativo della fotografia - la sua entropia - superava il dipinto di uno o due ordini di grandezza

Immagini rappresentative:

È vero? Come si spiega questo fenomeno controintuitivo?

image image-compression soft-question

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C'è più contesto nel libro?

— endolith

@endolith no, purtroppo no.

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Vorrei che l'entropia fosse l'unica misura del contenuto. Ma no. Le immagini RGB sono create per essere guardate dall'uomo, sia dipinti che fotografie. Quindi guardalo tu stesso. Quale pensi sia più informativo e ricco? La tua scelta è corretta, indipendentemente dalle misure del computer che inventiamo.

— Tolga Birdal,

@TolgaBirdal Abbastanza giusto, ma sarei comunque interessato a capire perché i computer sbagliano in questo caso.

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Dipende da come si definisce il termine "informazioni" o "entropia".

La definizione convenzionale di entropia di un'immagine è di pensare un'immagine come una matrice bidimensionale di pixel e dove è la probabilità, che viene calcolata dall'istogramma, associata al livello di grigio .

H = - \sum_{k} p_{k} \log_{2} (p_{k})

$H = - \sum_k p_k \log_2(p_k)$

p_{k}

$p_k$

k

$k$

Questo tipo di entropia è corretto se ignoriamo la correlazione tra i pixel. Ad esempio, le due immagini hanno la stessa entropia con questa definizione.

$p_k$ $p_k$

Noi esseri umani, con te come esempio, usiamo questo tipo di correlazione per percepire le immagini. Questo tipo di correlazione è chiamato "dettaglio" e ci aspettiamo che le immagini con dettagli dettagliati abbiano più informazioni / entropia di quelle semplici. Questo è il motivo per cui l'hai trovato controintuitivo.

PS:

Ho provato a calcolare l'entropia delle due immagini che hai pubblicato, ma non sono diverse "per uno o due ordini di grandezza" !!!!

"Lungo il fiume durante il Festival di Qingming" entropia circa 7

"Il cielo" entropia circa 6

Non devono essere gli stessi file del professore.

— AlexTP
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Grazie, penso che questa sia la risposta che stavo cercando. Ovviamente le immagini che ho caricato dovevano essere solo rappresentative, non ho idea di ciò che il professore di finzione ha effettivamente mostrato alla classe: D

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Prima di tutto, non è il dipinto stesso, ma la sua fotografia (o una scansione) che possiamo confrontare con la fotografia (o la scansione) di qualcos'altro, come una scena naturale.

Sulla base delle immagini fornite, dal punto di vista percettivo il dipinto dovrebbe ovviamente comprendere più informazioni rispetto a un semplice cielo. Il risultato è che quando viene compresso, il file di disegno sarà più grande del file di cielo con lo stesso algoritmo di compressione.

Detto questo, tuttavia, la semplice scena del cielo potrebbe includere componenti percettibilmente invisibili come artefatti di quantizzazione, gradiente di colore o cose simili, che, sebbene non sia possibile percepirne l'esistenza, un algoritmo matematico tratterà comunque come informazioni statistiche in modo che l'entropia il limite dell'immagine viene aumentato. Il risultato è un file più grande.

Lo stesso potrebbe ovviamente accadere anche per il file di pittura.

— fat32
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Hai fatto una buona distinzione, cioè il professore ha confrontato una fotografia con il dipinto reale (chiamiamo questa l'ipotesi più debole) o anche una scansione del dipinto conterrebbe meno informazioni (ipotesi più forte). Quindi, secondo la tua spiegazione, solo l'ipotesi più debole è vera?

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N

$N$

f [n 1, n 2]

$f[n1,n2]$

0

Entrambi contengono le stesse informazioni, ovvero entrambi hanno 1 bit di informazioni. Considerare a livello di bordo ci sono 2 due immagini, una di pittura e l'altra fotografia. Quindi la probabilità di un'immagine è 1/2 = 0,5. Dato che non sai quale sia l'immagine prima di vederli.

— Amruth A
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