图片质量分析方法

Ⅰ 分析PSNR对图像质量评价的优缺点并试图规划一种方案克服SNR的缺点

PSNR优点：便于计算和理解,能大致反映图象质量.一般情况下,PSNR的值高的图象质量相对

较高,通常,当PSNR值在28以上时,图象质量差异不太显着,当高于35～40时,则肉眼分辨不出差异.

PSNR缺点：,PSNR有时反映图象质量与人眼观察的图象质量情况并不完全相符.实验表明,
在同一幅图象中分别在图象高频部分、中低频部分、低频部加入白噪声干扰时,在高频部分
加入干扰时图象质量优于其它两种情况,但三者的峰值信噪比相同.
有理由认为PSNR 并不是一个很好的图象质量评价指标。由于PSNR的局限性,人们仍在不断的探讨,试图找出更接近人视觉特征的评价指标.

由于 PSNR的局限性 ,人们仍在不断的探讨 ,试图找出更接近人视觉特征的评价指标. 目前新的图象质量评价方案大多数为基于人眼视觉系统(HVS)的测量方法 ,以期更接近人眼的主观视觉.

新标准大致可以分为两类:基于视觉感知的测量方法和基于视觉兴趣的测量方法.

1. 基于视觉感知的图象评价方法较早也较成功的有基于刚辨差(JND ,Just Notice Difference)的视觉感知方法.由于人眼分辨亮度差异的能力与背景亮度有关 ,在宽阔的常用背景亮度变化范围内 ,人眼的JND为常数;当背景亮度较强或较弱时,人眼的分辨能力减弱 ,即JND 增大.该方法基于此原理达到对图象质量定量测量的目的.

2. 基于视觉兴趣的图象质量评价方法的思想是将图象分为感兴趣区(ROI ,Region of Interest) 和不感兴趣区 ,并由感兴趣程度对其设定加权值.整幅图象的视觉质量往往取决于感兴趣区的质量 ,不感兴趣区质量的降质则影响较小. 例如 ,假设测试图象中只有一个感兴趣区A1 ,其面积为S1 ,不感兴趣区A2 ,面积为S2 ,图象总面积为S = S1 + S2 .则由此可定义一个自己的均方误差IMSE:

Ⅱ 数字图像处理与分析方法有哪些

数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：
1） 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2） 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3） 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立"降质模型"，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4） 图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
5） 图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
6） 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

Ⅲ 质量管理中的统计方法有哪几种

1、统计分析表法和措施计划表法：

质量管理讲究科学性，一切凭数据说话。因此对生产过程中的原始质量数据的统计分析十分重要，为此必须根据本班组，本岗位的工作特点设计出相应的表格。

2、排列图法：

排列图法是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法。

收集数据，即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。如，可收集1个月或3个月或半年等时期里的废品或不合格品的数据。

作排列图。即根据上表数据进行作图。需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧，然后从原点开始，点与点之间以直线连接，从而作出帕累托曲线。

3、因果分析图法：

因果分析图又叫特性要因图。按其形状，有人又叫它为树枝图或鱼刺图。它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。

画因果分析图的注意事项：影响产品质量的大原因，通常从五个大方面去分析，即人、机器、原材料、加工方法和工作环境。每个大原因再具体化成若干个中原因，中原因再具体化为小原因，越细越好，直到可以采取措施为止。

(3)图片质量分析方法扩展阅读

标准化工作是质量管理的重要前提，是实现管理规范化的需要，“不讲规矩不成方圆”。企业的标准分为技术标准和管理标准。

工作标准实际上是从管理标准中分离出来的，是管理标准的一部分。技术标准主要分为原材料辅助材料标准、工艺工装标准、半成品标准、产成品标准、包装标准、检验标准等。

它是沿着产品形成这根线环环控制投入各工序物料的质量，层层把关设卡，使生产过程处于受控状态。在技术标准体系中，各个标准都是以产品标准为核心而展开的，都是为了达到产成品标准服务的。

管理标准是规范人的行为、规范人与人的关系、规范人与物的关系，是为提高工作质量、保证产品质量服务的。它包括产品工艺规程、操作规程和经济责任制等。

企业标准化的程度，反映企业管理水平的高低。企业要保证产品质量，要建立健全各种技术标准和管理标准，力求配套。

Ⅳ 质量管理七大手法是什么

品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。

1、 统计分析表

统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单，但实用有效。

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新七大手法

1、关联图(Relationship Diagram)

关联图，又称关系图，20世纪60年代由日本应庆大学千住镇雄教授提出，是用来分析事物之间“原因与结果”、“目的与手段”等复杂关系的一种图表，它能够帮助人们从事物之间的逻辑关系中，寻找出解决问题的办法。

2、亲和图(Affinity Diagram)

亲和图法，又叫KJ法，是日本川喜田二郎首创，把大量收集到的关于未知事物或不明确的事实的意见或构思等语言资料，按其相互亲和性(相近性)归纳整理这些资料，使问题明确起来，求得统一认识和协调工作,以利于问题解决的一种方法。

3、系统图(System Diagram)

系统图就是把要实现的目的与需要采取的措施或手段，系统地展开，并绘制成图， 以明确问题的重点，寻找最佳手段或措施的一种方法。

4、过程决策程序图(PDPC)

过程决策程序图，又称PDPC(Process Decision Program Chart)法是随事态的进展分析能导致各种结果的要素，并确定一个最优过程使之达到理想结果的方法。

5、矩阵图(Matrix Diagram)

矩阵图法就是从多维问题的事件中，找出成对的因素，排列成矩阵图，然后根据矩阵图来分析问题，确定关键点的方法，它是一种通过多因素综合思考，探索问题的好方法。

6、矩阵数据分析法(Matrix Data Analysis Chart)

矩阵数据分析法是对多个变动且复杂的因果进行解析。 矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。在QC新七种工具中，数据矩阵分析法是唯一种利用数据分析问题的方法，但其结果仍要以图形表示。

7、箭条图(Arrow Diagram)

箭条图法是将项目推行时所需的各步骤、作业按从属关系用网络图表示出来的一种方法。

Ⅳ 质量分析方法有那些

质量分析方法有：因果分析图、主次分析图、质量直方图。

Ⅵ 质量问题分析手法

质量问题分析是制造业占比较大的质量工作，质量专业人员每天都在不断分析解决质量问题。关于的你说的的质量分析手法非常的多如5Y,5D,8D等等，但是质量分析本身也有其自己的流程步骤，那些分析工具与方法是质量分析过程中的工具应用。

质量分析与刑事侦查类似，有相当强的专业性与逻辑性。

详细讲解可以参考网络文库：如何进行专业的质量分析2019

Ⅶ 统计分析中常用的有哪几种“方法图”

统计质量控制分析方法之一：排列图法，利用排列图寻找影响质量主次因素的一种有效方法。统计质量控制分析方法之二：统计调查表法，利用专门设计的统计表对质量数据进行收集、整理和粗略分析质量状态的一种方法。统计质量控制分析方法之三：直方图法，将收集到的质量数据进行分组整理，绘制成频数分布直方图，用以描述质量分布状态的一种分析方法。统计质量控制分析方法之四：分层法，将调查收集的原始数据，根据不同的目的和要求，按某一性质进行分组、整理的分析方法。统计质量控制分析方法之五：因果分析图法，利用因果分析图来系统整理分析某个质量问题（结果）与其产生原因之间关系的有效工具。统计质量控制分析方法之六：控制图，用途主要有两个：过程分析，即分析生产过程是否稳定。过程控制，即控制生产过程质量状态。统计质量控制分析方法之七：相关图，在质量控制中它是用来显示两种质量数据之间关系的一种图形。以上就是统计质量控制的几种分析方法及用途，它不仅适用于质量控制，更可应用于一切管理过程。采用统计质量控制的这几种方法可以帮助企业在质量控制上真正作到"事前"预防和控制。

Ⅷ 怎样用photoshop分析两张照片的质量

打开色阶看直方图暗部，中间调，亮部的黑色都很多说明这张图的色彩明暗正确，照片质量高，相反如果暗部或都亮部黑色很少，说明这张照片曝光过度或都是曝光不足，照片偏灰照片质量就差了。如果图片大小相同看看图片所占的硬盘大小，前提是相同格式未处理过的图片，大的那张质量好些，有更多的细节。不知道我这样说你能明折吗？可以追加提问。

Ⅸ 简述图像真实检验的主要技术

图像真实性鉴别方法
摘要 通过从图像检验的原理入手，对常见的伪造图像方法进行分析研究，介绍了照片的质量检验、照片重复区域法检验、数字图像与数码相机本底噪声一致性检验、图像内容间景深关系的检验、光照方向一致性的检验、照片中成像透视比例的检验、模拟摄影法检验和实物对照检验等方法，检验图像的真实性。
关键词 伪造图像 检验鉴定

伪造照片在其伪造过程中使用的素材、工具、材料等十客观存在的，同时拍摄过程中的构图，用光、调焦以及各种景物的透视关系和照片后期制作中的色彩矫正、反差控制等，无不反映出照片是否一体性的特征，它们为检验鉴定提供了可行性，由于科技发展变化迅速，电脑制作出鉴定计算机伪造照片的标准和数据，目前也非常困难。本文从鉴定照片原理入手，介绍照片检验的常用方法。

1 检验原理
1.1 摄影成像的景深
我们在拍照时要对拍摄主体进行调焦，使主体清晰成像在焦平面上，而且景物空间中位于调焦无平面前后一定距离内的景物，也能结成人眼视觉上相对清晰的影像，人们常将调焦物前后相对清晰成像的景物空间距离称为景深。景深现象的产生是由于人眼存在最小分辨角的缘故，他是一个相对的概念。从景深产生的原理可知，照片上景深范围内的物体的清晰程度是不一致的，成渐变趋势，越靠近对焦平面，影像的清晰度越高；此外，前景深小于后景深。这一成像特性对添加性伪造照片的鉴别停工了理论根据。
1.2 拍摄成像的透视原理
物体通过光学镜头成像在焦平面上时符合物体成像的透视原理。物体在照片上成像后虽然从三维空间转变到二维平面上，但照片中物体位置的关系还是符合空间中的透视规律的。物体在照片中成像的透视的规律如下：
（1） 凡是兑换面平行的直线、平面，在画面上就没有变化，仍保持它原有的方向。
（2） 不平行画面的平行直线要消失到一点，这个点叫消点。
（3） 近大远小。是因为看近的物体所用视角大，看远的物体视角小。视角大的透视图就大，是较小透视图就小。
（4） 平面要消失到一条直线上，这条直线就是消线。消线就是平面的方向，消线不同就是平面的方向不同。
透视原理为判断照片中人物身高和检验拼接伪造照片提供了依据。
1.3 用光及光照均匀性
摄影是用光成像，光在摄影中同时起到照明和造型两种作用。不同的打光角度和方向，在照片上形成各自不同的光线线条和影调。在照片检验中，光线线条和影调的一致性可以判断照片的真实性。
镜头成像时，相面照度的不均匀性决定了图像中通以色块的亮度是变化的，也就是说不管物体表面多么均匀，照片上都没有完全相同的成块空间。利用该原则可以检验通过克隆法进行伪造的照片。
1.4 数码相机的本底噪声
数码相机的成像元件（CCD或CMOS）一般有数百万个感光单元，如果其中某个感光单元损坏，不能成像，即成为坏点——DEAD PIXEL。数码摄影和传统相机不同，传统相机拍摄时很少因电子零件产生环境就复杂多了，从操作过程中机体升温效应，CCD上的残留能量一致于机身零件本身，甚至来自外界的电磁波干扰都有可能会在画面上形成杂色的斑点，此为噪点。坏点和噪点共同形成了数码相机的本底噪声，它对用该相机拍摄出的数码影像产出直接的影响。利用数码相机的本底噪声可以对数码影像的原始性进行检验。
2 计算机伪造照片的类型
计算机伪造照片的原始图像主要由数码相机拍摄、扫描仪扫描和网上下载等方式制得。在存储器中以数字形式存储实物的外在表现（事物的大小、形状、颜色、相对关系等）。由于图像的这种存储特点使得数字图像易于编辑、伪造照片的类型有：
（1） 拼接性伪造。就是通过对不同照片的不同部位进行拼接。
（2） 添加性伪造。就是在照片画面上添加某些内容。
（3） 裁减性伪造。就是在照片画面上裁切掉或删掉某些内容。
（4） 克隆法伪造。利用计算机图像处理中的克隆印章对图像的某一局部进行克隆，从而实现伪造的目的。
3 鉴别方法
3.1 图像质量的一般检验
对打印或扩印出的照片进行常规观察检验，结合拼接照片在剪切拼接和翻拍过程中可能出现的特点，如图像的清晰度、反差大小、色块大小、色调连续性，又无非正常斑块、又无影像变形等，分析其成因是否为剪切拼接过程所遗留。对照片可能编造区域的边缘采用实弹的放大倍率进行观察，查看其有无线条的错位、成像不实、图像之间的衔接是否正常又无袖描痕迹等特征。
对数码图像需要放大到像素级时才能够观察到图像的细微变化，此时可以通过灰度变化的梯级、通以色块的色彩的变化等找出图像的可疑点或处理位置。然后进入下一步进行具体确认。
3.2 影响重复区、克隆区的检验
对于局部复制或是用克隆技术进行区域查询软件进行预检，对同一影像的各个区域进行扫描，改变扫描区域大小，找出相似区块和重复区块；对不同图像则找出两个图像相近或相同的区域，为进一步检验提供线索。
对预检出的区域进行图像比队、测试，找出差异点和相同点，分析其成因、制作方式和伪装方式，从而对图像作出相应的认定。
3.3 数码图像与相机本底噪声的一致性检验
对数码图像，如果有拍摄该图像的相机，就可以利用本底噪声进行图像与数码相机拍摄关系的认定，一方面验证两者的关系，另一方面也验证了数码图像的原始性，因为经过图像处理后的图像的本底噪声会发生相应变化。具体办法是利用专门的数码相机本底噪声检测软件，检验该相机的本底噪声，得到数码相机的本底噪声分布情况，然后与图像中噪声点相比较，判断两者的一致性。
3.4 图像内容间景深关系的检验
对于添加或克隆方式伪造的照片，加入部分图像个部分的清晰度与前后景间图像的清晰度的关系大多会违背景深原理，检验图像时可以先找到图像的对焦平面，然后检验对焦平面先后物体的清晰度变化是否与景深原理相符合，从而判断的真实性。
3.5 光照方向一致性的检验
利用摄影用光时产生的光照效果的一致性来检验图像的真实性。具体方法是对图像中各个景物在摄影用光照明方向上形成的阴影的方向、大小、强度、反差等进行分析，找出可疑点或差异点，进行数值量化检验，判断成因。
3.6 照片中成像透视比例的检验
利用摄影的几何透视原理和空气透视原理，比较图像中各个成像物的大小透视、方向透视、影调透视以及物体间的比例关系，确定图像中有无违背规律的现象存在。
3.7 模拟摄影法检验和实物对照法检验
当被歼图像在景深、用光和透视等方面，出现不能确认的可疑点时，常常需要实际模拟拍摄法来检验、验证说明图像中出现的真实与否。
此外，对一致送检照片的实际拍摄人物、物体和场景检验时，可以通过模拟摄影法，按照被歼图像的位置关系实际模拟拍摄，通过比对直接检验照片中的人、物、景符合程度和差异位置，以确定相关部位的客观真实性。
综上所述，计算机伪造照片的检验既有明确的科学理论根据，又有系统的检验方法，但是矛与盾是相辅相承德两个对立面，随着科学技术，特别是应用软件的发展，图像伪造技术水平也在提高，这就需要广大技术人员共同努力，发掘、发现更多、更有效的检验手段和方法。

Ⅹ 质量管理里面，进行问题原因分析的方法有哪些

共七种统计分析方法,另一种是综合运用

在统计过程控制中可以应用各种统计方法，保证并改进质量。其中最常用的统计方法有控制图、排列图、因果图、散布图、直方图、检查表、分居法，统称为常用的七种工具。本文结合一些实例把部分统计工具在印制板、SMT质量控制中的应用情况作一些介绍。
一、引言
20世纪二、三十年代，美国人休哈特博士首先提出过程控制的概念与实施过程监控的方法，经过几十年的发展，现己形成统计过程控制理论，即SPC(Statistical Process Control)。它是应用统计方法对过程中的各个阶段进行监控，从而达到保证与改进质量的目的。SPC强调全过程的预防为主。SPC的精髓是全系统的，要求全员参加，人人有责，强调用科学方法来保证达到目的。质量控制中的统计工具是SPC在现场应用过程中所采用的重要的统计方法。
二、SPC的理论要点
在SPC中最常用、最重要的是控制图理论。控制图可用来直接监控过程，是七种工具的核心。SPC理论要点主要包括以下内容。
1．产品质量的统计观点
产品质量的统计观点是现代质量管理的基本观点。它包括两部分内容：(1)产品质量是具有变异性的。(2)产品质量的变异具有统计规律性。认识了统计规律的特点和性质，我们就可以用来保证与改进产品质量。控制图就是在这种思想指导下提出来的。
2． 抓住异常因素就是抓住主要矛盾
将质量因素分为偶然因素和异常因素。偶然因素对产品质量影响微小，随生产过程始终存在。难以去除。反之，异常因素对产品质量影响很大，在生产过程中有时存在，又不难去除。因此，在生产过程中，要时刻关注异常因素，一旦发生，要尽快把它找出来，并采取措施消除，这就是住主要矛盾。控制图是发现异常因素的主要工具。
3．稳定状态是生产过程追求的目标
在生产过程中，只存在偶然因素而没有异常因素的状态称为稳定状态，简称为稳态，也叫作统计控制状态。在稳态下生产，我们对产品的质量有完全的把握，同时，生产过程也是最经济的，所生产的不合格品最少，因此，稳定状态是生产过程追求的目标，一道工序稳定称为稳定工序，道道工序稳定的生产线称为全稳生产线。建立全稳生产线是建立产品质量保证体系的基础。
4．预防为主是质量管理的重要原则
SPC中的控制图和其他经常采用的统计方法，在实际应用中都遵循预防为主这一质量管理的重要原则。
在SPC的进行过程中有一个关键的步骤，即确定关键变量，(关键质量因素)，要完成这一工作，要对生产过程中每道工序进行分析，此时我们常用的是因果图。当要找出对最终产品影响最大的关键变量时，我们常采用排列图。下面对排列图和因果图的使用进行举例说明。
三、排列图
现场质量管理往往有各种各样的问题，我们应从何入手?怎样抓住关键?一般说来，任何事物都遵循“少数关键，多数次要”的客观规律。例如，大多数废品由少数人员造成，大部分设备停顿时间由少数故障引起。排列图即是一种能够反映出这种规律的图。此图是将各种问题按原因或状况分类，把数据从大到小排列后所作出的累计柱形图。
例一：某厂为降低多层印制板的翘曲度，对98年6月至99年5月期间印制板产生翘曲超标的原因进行统计，列出统计表，做出排列图。
表1翘曲度超标因素统计表
序号 1 2 3 4 5
项目 层压产生翘曲 热风整平产生翘曲 布线不匀产生翘曲 其他 合计
频数 82 11 6 3 102
累计频数 82 93 99 102
累计百分比 80.4% 91.2% 97.1% 100%
排列图的作法如下：
步骤1：针对所存在的问题收集一定期间的数据，此时间不可过长，以免统计对象有变动；也不可过短，以免只反映一时情况而不全面。然后将数据按原因、工序、人员、部位或内容等进行分类，并统计各
项目的频数。参见表1。
步骤2：将工序按频数从大到小排列，并计算各自的累计百分比，计算结果见表1所示。
步骤3：以左侧纵坐标为频数，横坐标按频数从大到小依次列出各工序，将频数用直方表示，成为挪若干个直方相连由左至右逐个下降的图形，即排列图。见图1所示。
步骤4：以右侧纵坐标为比率，依次将各工序的累计比率用折线表示，参见图1。注意，累计比率100％刻度应对应于不合格品频数102的高度。
排列图是一种频数分布图，用于找出少数关键，分清主次，抓住主要矛盾。因次，对于排列图应注意观察以下几点：(1)哪一项是最主要的?前多少项是包含60％以上内容，?(2)哪些项目采取措施后，可使存在的问题减少百分之几?(3)对照采取措施前后的排列图，研究各个组成项目的变化。本例由图1可以看出，出现翘曲超标的主要原因是由层压工序引起的，占总数的80．4％。换句话说，只要解决了这道工序的问题，由翘曲超标产生的不合格率就可以降低80．4％。因果图是日本质量管理专家首先提出的。在发生质量问题后，为了找出其原因，分析与研究诸原因之间的因果关系而采用的一种树状图，或鱼刺图，就是因果图。它把影响产品质量的诸因素之间的因果关系清楚地表现出来，使人们一目了然，便于采取措施解决，因此，因果图广泛应用于制造业和服务业中。下面结合实例介绍因果图。例二：在上一例里已经提到应用排列图分析多层板翘曲的原因，并己知层压是多层板产生翘曲的主要质量因素。那么，现在希望通过因果图找出层压过程中使多层板产生翘曲的主要原因。以便采取有针对性的措施来解决问题。
因果图的作法如下：
步骤1：将层压为何产生翘曲作为该问题的特性，在它左侧画一个从左到右的粗箭头，
步骤2：将造成板翘曲的原因分为人、设备、工艺、材料四大类，用长箭头表示，见图2。
步骤3：分别对人、设备、工艺、材料进行分析，找出导致它们不好的原因，逐类细分，直到能具体采取措施为止。具体参见图2。例三：某研究所为解决SMT表面贴装质量不好的问题，对影响表面贴装质量的诸因素进行分析，并希望通过因果图找出表面贴装质量不好的主要原因，以便采取有针对性的措施来解决问题。