Измерьте расстояние между изображениями

Question

Что касается моего вопроса о гауссовском шумоподавлении , я хотел бы знать простой метод количественной оценки успеха фильтра шумоподавления.шумоподавление, и я хочу какой-то метод, чтобы определить, какой из них работает лучше всего.У меня есть исходное изображение, шумная версия и несколько версий, созданных из попыток уменьшить шум.Я подумал о том, чтобы попытаться измерить расстояние матрицы от улучшенного изображения и исходного изображения, чтобы сравнить методы шумоподавления.Будет ли это работать нормально или есть какой-то другой распространенный метод, кроме как просто смотреть на картинки?

Answer 1

Проблема со среднеквадратичной ошибкой заключается в том, что она не очень хорошо отражает визуальное качество восстановленного изображения.Для решения этой проблемы были разработаны некоторые другие метрики.Тот, который сейчас очень популярен, называется Структурное сходство .Исходный код для этого можно найти здесь .

Answer 2

Мои коллеги, работающие над подавлением шума, 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, делающего современное шумоподавление: http://www.di.ens.fr/~mairal/index.php

Answer 3

Очевидное расстояние для использования - это сумма квадратов ошибок пикселей.Квадратная ошибка пикселей будет (p1 - p2) ^ 2 для изображения в оттенках серого (интенсивность двух пикселей - 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 уточнить это, по-разному масштабируя компоненты RGB, чтобы компенсировать тот факт, что человеческий глаз реагирует на синий цвет менее сильно, чем зеленый и красный.