сравнение двух изображений

Question

У меня есть бинаризованное изображение, к которому я добавляю шум, а затем пытаюсь отфильтровать шум, используя различные алгоритмы порога, такие как otsu и niblack. Как я могу сравнить результирующее изображение с исходным изображением, чтобы найти процентную ошибку, котораясуществует между двумя ??

, исходное изображение таково:

, а результирующее изображение:

Мне нужен способ найтипроцентная ошибка, которая присутствует.

Примечание: исходное и результирующее изображение имеют одинаковый размер.

Answer 1

Мне нужен способ найти процентную ошибку, которая присутствует.

Вы можете найти процентную ошибку несколькими различными способами, и вы получите несколько разных ответов.Различные меры подчеркивают разные аспекты сходства.Не существует единственного «правильного» метода.

Некоторые общие показатели сходства изображений включают в себя:

• Кросс-корреляция
• Среднеквадратичная разница
• Взаимная информация

Обычно самые простые методы, такие как среднеквадратичная разница, не очень согласныхорошо с человеческим восприятием.Тем не менее, ваша отправная точка хороша: если изображения имеют одинаковый размер и являются двоичными, то вы уже исключили пару фундаментальных проблем сравнения изображений (ориентация, масштабирование, изменения яркости / контрастности).

Answer 2

Простейшими используемыми показателями ошибок являются RMSE, MAE, (P) SNR.

• RMSE - среднеквадратическая ошибка. sqrt(mean((I1(:) - I2(:))^2))
• MAE - максимальная абсолютная ошибка. max(abs(I1(:) - I2(:)))
• PSNR - отношение пикового сигнала к шуму: 10*log10(1/mean((I1(:) - I2(:)).^2));

Найдите больше информации о них в литературе!