2012-01-22 17 views
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He encontrado algunas formas de reducir el ruido de la imagen, pero mi tarea es medirlo.Cómo puedo medir el ruido de la imagen

Así que estoy interesado en el algoritmo que me dará algún número, calificación de ruido. Que con ese número podré decir que una imagen tiene menos ruido que otras.

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¿qué tipo de ruido? ¿Cuál es la fuente del ruido? ¿es desde el ccd de una cámara? ¿o se creó como ruido gaussiano y se agregó a la imagen por un programa? –

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Parece ser un duplicado de: http://stackoverflow.com/questions/2440504/noise-estimation-noise-measurement-in-image – bummzack

Respuesta

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para resolver mi problema he usado acercamiento siguiente:

Mi calificación ruido es simplemente el número de píxeles que fueron reconocidos como ruido. Para diferenciar los píxeles normales del ruido, simplemente calculé el valor medio de sus píxeles vecinos y si su valor era mayor que algún valor crítico, decimos que este es ruido.

if (ABS(1 - (currentPixel.R+currentPixel.G+currentPixel.B)/(neigborsMediumValues.R + neigboursMediumValues.G + neigboursMediumValues.B))) > criticalValue) 
then 
{ 
    currentPixelIsNoise = TRUE; 
}  
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En lugar de clasificar un píxel como ruido si supera dicho umbral, podría medir el "error" y calcule la varianza o desviación estándar para todos los píxeles en la imagen. Esto te ayudaría a distinguir entre tener n píxeles justo por encima del umbral y n píxeles de salida. También evita la necesidad de seleccionar un umbral. –

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@AdrianMcCarthy ¿Es esto lo mismo que distorsión de la imagen o error cuadrático medio (MSE)? – GTodorov

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Desde un punto de vista de procesamiento de imágenes, puede consultar el artículo clásico "Image quality assessment: From error visibility to structural similarity" publicado en transacciones de IEEE en Procesamiento de Imágenes, que ya ha sido citado 3000+ tiempos según Google Scholar. La idea básica es que el sistema de percepción visual del ser humano es altamente sensible a la similitud estructural. Sin embargo, el ruido (o la distorsión) a menudo rompe esa similitud. Por lo tanto, los autores intentaron proponer una medida de objetivo para la calidad de imagen basada en esta motivación. Puede encontrar una implementación en MATLAB here.

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