2012-01-22 13 views
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Ho trovato alcuni modi per ridurre il rumore dall'immagine, ma il mio compito è misurarlo.Come posso misurare il rumore dell'immagine

Quindi sono interessato all'algoritmo che mi darà un certo numero, valutazione del rumore. Con quel numero potrò dire che un'immagine ha meno rumore di altre.

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che tipo di rumore? quale fonte del rumore? è dal ccd di una telecamera? o è creato come rumore gaussiano e aggiunto all'immagine da un programma? –

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Sembra essere un duplicato di: http://stackoverflow.com/questions/2440504/noise-estimation-noise-misura-in-image – bummzack

risposta

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per risolvere il mio problema ho usato l'approccio successivo:

La mia valutazione del rumore è solo il numero di pixel che sono stati riconosciuti come rumore. Per differenziare i pixel normali dal rumore, ho appena calcolato il valore medio dei pixel adiacenti e se il suo valore era maggiore di qualche valore critico, diciamo che questo è rumore.

if (ABS(1 - (currentPixel.R+currentPixel.G+currentPixel.B)/(neigborsMediumValues.R + neigboursMediumValues.G + neigboursMediumValues.B))) > criticalValue) 
then 
{ 
    currentPixelIsNoise = TRUE; 
}  
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Invece di classificare un pixel come rumore se supera tale soglia, è possibile misurare il "errore" e calcola la variazione o la deviazione standard per tutti i pixel nell'immagine. Questo ti aiuterà a distinguere tra avere n pixel appena sopra la soglia e n pixel in uscita. Evita anche la necessità di selezionare una soglia. –

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@AdrianMcCarthy equivale a Distorsione dell'immagine o Errore quadratico medio (MSE)? – GTodorov

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Dal punto di vista della elaborazione delle immagini, si può consultare la carta classica "Image quality assessment: From error visibility to structural similarity" pubblicato nel IEEE Transaction on Image Processing, che è già stato citato 3000+ volte, in base a Google Scholar. L'idea di base è che il sistema di percezione visiva dell'uomo è altamente sensibile alla somiglianza strutturale. Tuttavia, il rumore (o la distorsione) spesso rompe tale somiglianza. Pertanto gli autori hanno provato a proporre un obiettivo con misurazione per la qualità dell'immagine in base a questa motivazione. È possibile trovare un'implementazione in MATLAB here.

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