Обработка изображений: альтернативный метод PSNR и MSE?

Предполагая случайный гауссовский шум на изображении, как можно определить, какой метод шумоподавления является лучшим в количественном отношении?

Во многих статьях используются MSE и PSNR. Однако более низкий MSE может также означать, что было удалено недостаточно шума, поэтому я думаю, что MSE и PSNR на самом деле не лучший способ сказать.


person user3796320    schedule 04.01.2016    source источник


Ответы (1)


Таблица PSNR исходного изображения и изображения после применения различных алгоритмов шумоподавления должна быть хорошим методом для количественного анализа результатов различных методов. Вы также можете рассчитать дельтаPSNR между результатом и зашумленным изображением.

Если у вас есть исходное изображение без шума, вы можете рассчитать PSNR этого изображения. Затем вы можете добавить шум к изображению и снова рассчитать PSNR. Наконец, после шумоподавления снова определите PSNR. Этот окончательный PSNR можно сравнить с исходным изображением, чтобы увидеть, насколько каждый результат похож на оригинал.

person RyanL    schedule 04.01.2016
comment
Спасибо. У меня нет изображений без шума. Поэтому я рассчитал PSNR, используя изображение с шумом и шумом, следуя уравнению из Вики. Тем не менее, некоторые изображения с высоким значением PSNR, очищенные от шума, по-прежнему довольно зашумлены и не так хороши, как изображения с более низким значением PSNR. Вот почему я надеюсь, что, возможно, есть другой способ количественного анализа результатов. - person user3796320; 05.01.2016
comment
Происходит ли какой-либо сдвиг яркости при применении алгоритмов шумоподавления? Или изменение разрядности? И используете ли вы одно и то же тестовое изображение для всего набора алгоритмов шумоподавления? Вы можете попробовать использовать энтропию в качестве измерения шума (средняя энтропия или общая энтропия изображения). - person RyanL; 05.01.2016
comment
Я не думаю, что есть изменение яркости (от взгляда глазами) или битовой глубины... И да, я использую одно и то же тестовое изображение для каждого алгоритма :) Я пробовал энтропию раньше. Я столкнулся с аналогичной проблемой, когда алгоритм не удаляет достаточно шума (энтропия шума выше, чем у алгоритма, который удаляет немного больше шума, и результат кажется лучше - также я использую свои глаза, чтобы сказать) - person user3796320; 06.01.2016