Формула для расчета стандартной девиации шума на изображении - Свободное общение

Ivan_32 · 14.01.2013, 14:35

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.

Kostia · 14.01.2013, 20:38

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.

14.01.2013, 14:35	#1
Ivan_32 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

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

14.01.2013, 20:38	#2
Kostia 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.