回答
爲了解決我的問題,我用另一個方法:
我,噪聲等級只是數字,被認定爲噪聲像素。爲了區分正常像素和噪聲,我只計算了相鄰像素的中值,如果它的值大於某個臨界值,我們就說這是噪聲。
if (ABS(1 - (currentPixel.R+currentPixel.G+currentPixel.B)/(neigborsMediumValues.R + neigboursMediumValues.G + neigboursMediumValues.B))) > criticalValue)
then
{
currentPixelIsNoise = TRUE;
}
而不是像素噪聲超過這樣的閾值分類,你可以測量「錯誤」並計算圖像中所有像素的方差或標準偏差。這將有助於區分剛好超過閾值的n個像素和n個像素的出口重疊。它也避免了選擇閾值的需要。 –
@AdrianMcCarthy與圖像失真或均方誤差(MSE)相同嗎? – GTodorov
從圖像處理的觀點,你可以諮詢經典論文「Image quality assessment: From error visibility to structural similarity」發表在IEEE 事務圖像處理,這已經根據谷歌學術引用3000+倍。基本思想是人的視覺感知系統對結構相似性高度敏感。但是,噪聲(或失真)通常會打破這種相似性。因此,作者試圖根據這種動機提出一個基於圖像質量的目標測量。你可以在MATLAB here中找到一個實現。
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什麼樣的噪音?噪音的來源是什麼?它來自相機的ccd嗎?還是像高斯噪聲一樣被創建並通過程序添加到圖像中? –
似乎是一個副本:http://stackoverflow.com/questions/2440504/noise-estimation-noise-measurement-in-image – bummzack