Измерение расстояния между изображениями

Что касается моего вопрос о шумоподавлении по Гауссу, я хотел бы узнать о простом методе количественной оценки успеха фильтра шумоподавления.

Я попробовал несколько методов шумоподавления, и мне нужен какой-то метод, чтобы определить, какой из них работает лучше всего. У меня есть исходное изображение, зашумленная версия и несколько версий, созданных в результате попыток уменьшить шум. Я подумал о том, чтобы попробовать измерить матричное расстояние от улучшенного изображения и исходного изображения, чтобы сравнить методы шумоподавления. Будет ли это нормально работать или есть какой-то другой распространенный метод, кроме простого просмотра картинок?


matlab image-processing noise-reduction image-enhancement
person shwartz    schedule 24.12.2011    source источник
comment
Вы должны знать, что фильтрация вашего зашумленного изображения уменьшит шум, но также изменит само основное изображение. Поэтому, когда вы затем будете проводить сравнения, вы будете количественно оценивать два отдельных эффекта.   -  person Oliver Charlesworth    schedule 25.12.2011
comment
@OliCharlesworth Это правда, но я хочу знать, насколько удаленное изображение отличается от исходного изображения без шума. Я полагаю, что использование метода суммы квадратов ошибок должно помочь мне в этом, потому что он придаст меньший вес пикселям, которые являются лишь частью некоторого результирующего размытия, и больший вес пикселям, которые являются шумом, который не был удален слишком хорошо. Тем не менее, спасибо за вклад. Это важно учитывать.   -  person shwartz    schedule 25.12.2011

Ответы (3)


arrow_upward
4
arrow_downward

Проблема с метрикой среднеквадратичной ошибки заключается в том, что она плохо отражает визуальное качество восстановленного изображения. Для решения этой проблемы были разработаны некоторые другие показатели. Один из них, который сейчас довольно популярен, называется Структурное сходство. Исходный код можно найти здесь.

person nojka_kruva    schedule 25.12.2011
comment
Это интересно. Я немного почитал, не вдаваясь в детали формулы, так как это кажется слишком много для моего случая (ничего профессионального, просто тест, который я делаю по результатам своего задания). - person shwartz; 25.12.2011

arrow_upward
2
arrow_downward

Мои коллеги, работающие над шумоподавлением, всегда используют соотношение сигнал-шум (SNR) для сравнения качества шумоподавления: http://en.wikipedia.org/wiki/Signal-to-noise_ratio

Вот несколько научных статей моего коллеги Жюльена Майрала, занимающегося современным шумоподавлением: http://www.di.ens.fr/~mairal/index.php

person Oli    schedule 25.12.2011
comment
Я видел там раздел, посвященный SNR в изображениях, рассчитанный по среднему значению для стандартного. коэффициент отклонения. Я не могу точно понять, как это помогает, потому что я не знаю, как измерить количество шума в дешумированном изображении (это то, что я пытаюсь сделать). В любом случае, я вижу сходство этого определения SNR с определением Z-Score (стандартный показатель AKA), и, как я понимаю, это полезная мера для сравнения средних значений, взятых из разных популяций, но в этом случае я использую то же самое. изображение для сравнения метода, так что это может быть немного излишним для моего случая. - person shwartz; 25.12.2011

arrow_upward
1
arrow_downward

Очевидным расстоянием для использования является сумма квадратов ошибок пикселей. Квадрат ошибки пикселя будет (p1 - p2)^2 для изображения в градациях серого (интенсивность двух пикселей равна p1 и p2) или (r1 - r2)^2 + (g1 - g2)^2 + (b1 - b2)^2, если у вас есть изображение RGB (цвета двух пикселей: (r1, g1, b1) и (r2, g2, b2)). Вы можете немного улучшить это, по-разному масштабируя компоненты RGB, чтобы компенсировать тот факт, что человеческий глаз менее сильно реагирует на синий, чем на зеленый и красный.

person Community    schedule 24.12.2011
comment
Это обычный метод сравнения результатов? Просто посмотрев, я не могу сказать, что мне нравится какой-либо из результатов, поскольку шум недостаточно уменьшен, на мой вкус, но это, вероятно, настолько хорошо, насколько это возможно, используя только свертки (которые являются моими инструкциями). - person shwartz; 24.12.2011
comment
Да, ошибка суммы квадратов обычно используется во многих областях. Это привлекательно из-за простоты вычислений и того факта, что оно напрямую представляет разницу между экспериментом и моделью (термины используются здесь вольно). - person reve_etrange; 25.12.2011