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¿Cómo puedo medir el ruido de la imagen? (2)

Desde una vista del procesamiento de imágenes, puede consultar el documento clásico " Evaluación de la calidad de la imagen: de la visibilidad de error a la similitud estructural " publicado en IEEE Transaction on Image Processing , que ya ha sido citado más de 3000 veces según Google Scholar. La idea básica es que el sistema de percepción visual del ser humano es altamente sensible a la similitud estructural. Sin embargo, el ruido (o distorsión) a menudo rompe esa similitud. Por lo tanto, los autores intentaron proponer una medición objetiva de la calidad de la imagen basada en esta motivación. Puedes encontrar una implementación en MATLAB here .

He encontrado algunas formas de reducir el ruido de la imagen, pero mi tarea es medirlo.

Así que estoy interesado en el algoritmo que me dará algún número, la clasificación de ruido. Que con ese número podré decir que una imagen tiene menos ruido que otras.


Para resolver mi problema utilicé el siguiente enfoque:

Mi clasificación de ruido es solo el número de píxeles que se reconocieron como ruido. Para diferenciar los píxeles normales del ruido, solo calculé el valor medio de los píxeles adyacentes y si su valor era más grande que algún valor crítico, decimos que este es ruido.

if (ABS(1 - (currentPixel.R+currentPixel.G+currentPixel.B)/(neigborsMediumValues.R + neigboursMediumValues.G + neigboursMediumValues.B))) > criticalValue) then { currentPixelIsNoise = TRUE; }