測量圖像之間的距離

關於我的question about Gaussian noise reduction，我想知道一個簡單的方法來量化降噪濾波器的成功。測量圖像之間的距離

我試過一些降噪方法，我想用某種方法來確定哪一種最好。我有原始圖像，嘈雜的版本和從減少噪音的嘗試中創建的幾個版本。我考慮過從增強圖像和原始圖像中嘗試一些矩陣距離測量，以便比較降噪方法。這會工作好嗎？還是有其他一些常見的方法，而不是隻看圖片？

2011-12-24 shwartz

您需要注意，過濾噪聲圖像會降低噪點，但它也會修改底層圖像本身。所以當你進行比較時，你會量化兩個單獨的效果。 – 2011-12-24 20:16:54

@OliCharlesworth確實如此，但我想知道去噪圖像距離原始無噪圖像有多遠。我認爲使用誤差平方和的方法應該可以幫助我，因爲它將減少像素的權重，而這些像素只是某些結果模糊的一部分，對像素的權重更大，因爲這些噪點未能很好地去除。感謝您的意見，但。考慮到這一點很重要。 – shwartz 2011-12-25 16:13:18

均方誤差度量的問題是它不能很好地表示恢復的圖像的視覺質量。爲了解決這個問題，已經開發了一些其他指標。現在很流行的一種叫做Structural Similarity。它的源代碼可以找到here。

來源

2011-12-25 08:10:33

這很有趣。我讀了一下，沒有進入公式的細節，因爲它對我的案例來說似乎有點太過分了（沒有什麼專業的，只是我在分配結果上做的測試）。 – shwartz 2011-12-25 16:22:18

明顯的使用距離是像素誤差的平方和。對於灰度圖像（兩個像素的強度是p1和p2）或（r1-r2）^ 2 +（g1-g2）^ 2 +（b1-p2）^ 2，平方像素誤差將是（p1-p2） b2）^ 2如果你有一個RGB圖像（兩個像素的顏色是（r1，g1，b1）和（r2，g2，b2））。您可以通過不同的方式縮放RGB分量來改善這一點，以補償人眼對藍色的反應不如綠色和紅色強烈。

來源

2011-12-24 17:08:55

這是結果比較的常用方法嗎？只是看起來我不能說我喜歡任何結果，因爲噪音沒有降低到足夠我的口味，但這可能與使用卷積（這是我的指令）一樣好。 – shwartz 2011-12-24 17:13:42

是的，平方和誤差常用於許多領域。由於其易於計算並且它直接代表「實驗」和「模型」（這裏使用的術語鬆散地）之間的差異，因此這很有吸引力。 – 2011-12-25 01:55:53

我的同事們對噪音redution工作一直使用的信號噪聲比（SNR）比較去噪的質量： http://en.wikipedia.org/wiki/Signal-to-noise_ratio

這裏是我的同事朱利安Mairal的一些科學論文做國家的the-藝術降噪： http://www.di.ens.fr/~mairal/index.php

來源

2011-12-25 01:30:21 Oli

我已經看過有關圖像中信噪比的部分，通過mean to std計算。偏差率。我不能確切地看到這有什麼用處，因爲我不知道如何測量去噪圖像中的噪聲量（這就是我想要做的）。無論如何，我可以看到這個SNR定義與Z-Score（AKA標準分數）的定義相似，據我所知，這是比較從不同人羣獲取的手段的一個有用的衡量標準，但在這種情況下，我使用的是相同的圖像比較的方法，這可能會對我的情況有點矯枉過正。 – shwartz 2011-12-25 16:07:56

測量圖像之間的距離

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