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ガウス ノイズ リダクションに関する私の質問に関して、ノイズ リダクション フィルタの成功を定量化する簡単な方法を知りたいです。

いくつかのノイズ低減方法を試しましたが、どの方法が最も効果的かを判断する方法が必要です。元の画像、ノイズの多いバージョン、およびノイズを減らす試みから作成されたいくつかのバージョンがあります。ノイズリダクションの方法を比較するために、強化された画像と元の画像から行列距離測定を試みることを考えました。これでうまくいくでしょうか、それとも写真を見る以外に一般的な方法はありますか?

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平均二乗誤差メトリックの問題は、復元されたイメージの視覚的な品質をうまく表していないことです。それに対処するために、いくつかの他の指標が開発されました。現在非常に人気のあるものは、構造的類似性と呼ばれています。そのソースコードはここにあります。

于 2011-12-25T08:10:33.997 に答える
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ノイズリダクションに取り組んでいる私の同僚は、常に信号対ノイズ比（SNR）を使用して、ノイズ除去の品質を比較しています。http: //en.wikipedia.org/wiki/Signal-to-noise_ratio

これが私の同僚のジュリアン・マイラルが最先端のノイズリダクションを行っている科学記事です： http ：//www.di.ens.fr/~mairal/index.php

于 2011-12-25T01:30:21.423 に答える
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使用する明らかな距離は、ピクセル エラーの二乗和です。2 乗ピクセル エラーは、グレースケール イメージの場合 (p1 - p2)^2 (2 つのピクセルの強度は p1​​ と p2)、または (r1 - r2)^2 + (g1 - g2)^2 + (b1 - RGB 画像の場合は b2)^2 (2 つのピクセルの色は (r1, g1, b1) と (r2, g2, b2) です)。人間の目は緑や赤よりも青に強く反応しないという事実を補うために、RGB コンポーネントを別の方法でスケーリングすることで、これを少し調整できます。

于 2011-12-24T17:08:55.250 に答える