Enthält ein einfaches Foto mehr Informationen als ein komplexes Gemälde?

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Ich hoffe, dass diese Frage für diese Website geeignet ist.

Ich bin auf diese Passage in The Three Body Problem gestoßen , einem Roman von Liu Cixin:

Der Professor hatte zwei Bilder zusammengestellt: Eines war das berühmte Gemälde der Song-Dynastie entlang des Flusses während des Qingming-Festivals , das voller feiner, reicher Details war; das andere war ein Foto des Himmels an einem sonnigen Tag, die tiefblaue Fläche nur von einem Wolkenfetzen unterbrochen ... Der Informationsgehalt des Fotos - seine Entropie - überstieg den des Gemäldes um ein oder zwei Größenordnungen

Repräsentative Bilder:

Ist das wahr? Wie erklärt man dieses kontraintuitive Phänomen?

image image-compression soft-question

— RSS
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Gibt es mehr Kontext in dem Buch?

— Endolith

@endolith nein leider nicht.

— RSS

Ich wünschte, Entropie wäre das einzige Maß für den Inhalt. Aber nein. Es werden RGB-Bilder erstellt, die von Menschen betrachtet werden können, sowohl von Gemälden als auch von Fotografien. Also schau es dir an. Welches ist Ihrer Meinung nach informativer und umfangreicher? Ihre Wahl ist richtig, unabhängig von den von uns erfundenen Computermaßnahmen.

— Tolga Birdal

@TolgaBirdal Fair genug, aber ich wäre immer noch interessiert zu verstehen, warum die Computer es in diesem Fall falsch machen.

— RSS

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Es kommt darauf an, wie Sie den Begriff "Information" oder "Entropie" definieren.

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

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

p_{k}

$p_k$

k

$k$

Diese Art von Entropie ist richtig, wenn wir die Korrelation zwischen Pixeln ignorieren. Zum Beispiel haben die beiden Bilder nach dieser Definition die gleiche Entropie.

$p_k$ $p_k$

Wir Menschen, am Beispiel von Ihnen, verwenden diese Art der Korrelation, um die Bilder wahrzunehmen. Diese Art der Korrelation nennt man "Details", und wir / Sie erwarten, dass detailreiche Bilder mehr Informationen / Entropie enthalten sollten als einfache. Dies ist der Grund, warum Sie es als nicht intuitiv empfunden haben.

PS:

Ich habe versucht, die Entropie der beiden von Ihnen geposteten Bilder zu berechnen, aber sie unterscheiden sich nicht "um ein oder zwei Größenordnungen" !!!!

"Entlang des Flusses während des Qingming Festivals" Entropie ca. 7

"Der Himmel" Entropie um 6

Es dürfen nicht die gleichen Dateien des Professors sein.

— AlexTP
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Danke, ich denke das ist die Antwort, nach der ich gesucht habe. Natürlich sollten die von mir hochgeladenen Bilder nur repräsentativ sein, ich habe keine Ahnung, was der fiktive Professor der Klasse tatsächlich gezeigt hat: D

— RSS

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Zuallererst ist es nicht das Gemälde selbst, sondern das Foto (oder ein Scan) davon, das wir mit dem Foto (oder dem Scan) von etwas anderem, wie einer natürlichen Szene, vergleichen können.

Ausgehend von den von Ihnen zur Verfügung gestellten Bildern sollte das Bild in der Wahrnehmung natürlich mehr Informationen enthalten als ein einfacher Himmel. Das Ergebnis ist, dass beim Komprimieren die Maldatei unter demselben Komprimierungsalgorithmus größer als die Himmelsdatei ist.

Allerdings kann die einfache Himmelszene wahrnehmbar unsichtbare Komponenten wie Quantisierungsartefakte, den Farbverlauf oder ähnliche Elemente enthalten, die von einem mathematischen Algorithmus als statistische Information behandelt werden, sodass die Entropie erhalten bleibt Bildrand wird vergrößert. Das Ergebnis ist eine größere Datei.

Das gleiche könnte natürlich auch für die Maldatei passieren.

— Fat32
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Sie haben eine gute Unterscheidung getroffen, dh der Professor hat ein Foto mit dem tatsächlichen Gemälde verglichen (nennen wir dies die schwächere Hypothese) oder würde sogar ein Scan des Gemäldes weniger Informationen enthalten (stärkere Hypothese). Also ist Ihrer Erklärung nach nur die schwächere Hypothese wahr?

— RSS

N

$N$

f [n 1, n 2]

$f[n1,n2]$

0

Beide enthalten die gleiche Information, dh beide haben 1 Bit Information. Betrachten Sie an Bord Ebene gibt es 2 zwei Bilder eines Gemäldes und eines anderen Fotos. Die Wahrscheinlichkeit eines Bildes ist also 1/2 = 0,5. Wie Sie nicht wissen, welches das Bild ist, bevor Sie sie sehen.

— Amruth A
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