|
|
Регистрация Восстановить пароль |
Повторная активизация e-mail |
Регистрация | Задать вопрос |
Заплачу за решение |
Новые сообщения |
Сообщения за день |
Расширенный поиск |
Правила |
Всё прочитано |
|
Опции темы | Поиск в этой теме |
14.01.2013, 14:35 | #1 |
somewhere else
Участник клуба
Регистрация: 17.07.2008
Сообщений: 1,409
|
Формула для расчета стандартной девиации шума на изображении
Пытаюсь реализовать один метод для определения уровня шума, описан вот здесь: A Fast Method For Image Noise Estimation Using
Laplacian Operator and Adaptive Edge Detection. Получилось у меня вот что: C++ CImg noise deviation. Честно говоря в математике я не силен и не совсем понимаю что эта формула должна мне дать на выходе (и вообще смотрится она нелогично или может я просто неправильно понял что это N означает). Вопрос такой: правильно ли я понял формулу и что она мне должна дать на выходе? Для сильно зашумленного изображения я получил результат около 1800000, что на процент конечно не похоже. На количество пикселей являющихся шумом тоже не похоже, там их всего-то пикселей было 150000. И еще возможно тут просто можно использовать pixel_average - pixel_value ? Т.е. посчитать среднее арифметическое, вычесть из каждого пикселя, просуммировать и поделить на количество пикселей и на выходе будет некий коэффициент отклонения от среднего? Проблема только будет в том, что возможно на сильно зашумленных изображениях среднее арифметическое будет ведь и много шумных пикселей включать и следовательно оно будет завышенным и соответственно уровень шума тогда будет определен меньший, чем есть на самом деле, причем скорее всего значительно меньший.
"Тяжело в учении, легко в бою" - А.В. Суворов
|
14.01.2013, 20:38 | #2 |
Участник клуба
Регистрация: 21.11.2007
Сообщений: 1,690
|
Что значит шумный пиксел?
F(x) = f(x) + шум, где F(x) - замер прибора f(x) - реальное значение замеряемого параметра или расчетное шум - случайная величина вызванная погрешностью прибора и рядом других факторов. Если f(x) нам не известно, то его получают путем сглаживания F(x). Сгладить можно огромным количеством способов, самые простые это метод скользящего среднего или метод медианного сглаживания и также любые способы аппроксимаций функции по точкам. По сути никто не мешает спроецироваться все это на изображение. Возьмите окно размером 5x5, вычислите в нем среднее значения яркости, вычислите среднее отклонение, сдвиньте окно на пиксель и повторите. После чего вы получите множество как бы шума или случайной составляющей для каждого окна и можете вычислить среднее, дисперсию, квадратичное отклонение и т.д. Этот подход более менее близок к правде. Но вот как быть, если шум представлен большими пятнами на изображении, тут нужно покопаться. |
Похожие темы | ||||
Тема | Автор | Раздел | Ответов | Последнее сообщение |
Формула для расчета времени | 7-nadiya | Microsoft Office Excel | 14 | 19.08.2016 11:23 |
Запрос для расчета ЗП | ta_n_u_s_h_ka | БД в Delphi | 0 | 03.06.2012 19:57 |
формула для расчета дней, проведенных в коммандировке; | stkats | Microsoft Office Excel | 2 | 10.01.2011 10:23 |
Формула для автоматического расчета покупки | 7-nadiya | Microsoft Office Excel | 26 | 20.05.2010 09:30 |
Формула расчета стоимости доставки | Андрей 2009 | Microsoft Office Excel | 12 | 08.04.2009 12:52 |