расчет зональной статистики jpeg-изображений

[Geobotanic]

Здравствуйте!
Можно ли использовать для расчета зональной статистики изображения в формате jpeg и изображения bmp - полученные из jpeg? Меня смущает факт того, что jpeg - алгоритм сжатия данных С ПОТЕРЯМИ, а значит опасность того, что при малом размере выборки (несколько пикселей) статистика (среднее значение и дисперсия) покажет результаты обусловленные особенностями формата, а не объекта фотографирования.

[Максим Дубинин]

а что за данные вы будете суммировать в случае bmp и jpg, значения яркости 0-255 (ну или 16 бит) по 3 каналам?

[Boris]

На 98% процентов вы и сам знаете ответ. В научных целях - нельзя. В целях банального деления лес - поле - дорога скорее всего можно. Но "квадратики" jpeg попортят вам не мало крови

[Geobotanic]

Спасибо за ответ. Статистика необходима по значению яркости. Тогда вот такой вопрос сразу возникает. Можно ли (и как) по фотографии определить величину сжатия jpeg файла? То есть узнать минимально возможную выборку. Понятно, что если визуально jpeg и bmp неразличимы, то на определенном размере выборки статистика будет идентичной. Ох, уж эти потери...

[Boris]

jpeg вроде в файле где-то хранит % сжатия. можно ли это определить по фотографии? вряд ли. то есть наверное можно только для этого опыт должен быть - многолетний и полиграфический.
Если bmp сделан из jpg, то они не только на вид. но и по-пиксельно будут идентичны. к тому же в памяти компьютера при любой обработке сжатый растр преобразуется в матрицу, так что компьютерный размер всегда один и тот же. по крайне мере для графических пакетов, где растр отображается на экран. при пакетной обработке он может распаковываться по мере прохода по растру.

[Geobotanic]

Windows показыывает следующее:
Единица разрешения = 2
Сжатие, бит на точку = 4

Под единицей разрешения я понимаю подразумеваются квадраты 2х2 пикселя, в которых собственно и происходит отсечение основной информации. Но, как истолковать "Сжатие, бит на точку = 4"?
Насколько я понимаю, минимальная выборка должна составлять 64 пикселя (блок 8х8 пикс.). Это в случае если анализируется один растр, скажем для распознания с/х - угодий. Правомочно, ли использовать меньшие выборки, если они берутся из каждого отдельного растра (компрессия изображения ведь во всех случаях проходила одинаково)? Скажем для каждого из 100 изображений, рассчитать среднее отношение размаха яркости канала к стандартному отклонению от среднего в выборках из 2-х, 4-х, 8-ми и т. д. пикселей ?

[Geobotanic]

Прошу прощения за назойливость , просто предыдущий вопрос принципиальной важности. В интернете конкретного ответа не нашел (возможно "коды Хаффмана" что-то и могут пояснить, но для знающего человека). Можно ли сравнивать между собой статистику по изображениям jpeg с одинакового степенью сжатия?

[Boris]

сравнивать - можно. научно доказать тождественность данных можно только в случае полной тождественности исходных данных или использования очень больших однородных площадей. на границах сжатия всегда будут артефакты от алгоритма jpeg.
кроме того практическая наука говорит, что любая спектральная классификация будет тем надежней, чем ближе она к исходным данным. каждый уровень обработки, тем более тональное выравнивание будет искажать результаты.
и вообще, алгоритм jpeg создан для обеспечения адекватно отображения для человеческого глаза - он убивает все, на чем собственно и строиться машинная классификация и сравнение.