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从图像处理的角度来看,您可以参考IEEE图像处理交易中发表的经典论文" 图像质量评估:从错误可见性到结构相似性 ",根据Google Scholar,已经被引用了3000多次.基本思想是人类的视觉感知系统对结构相似性高度敏感.然而,噪声(或失真)经常打破这种相似性.因此,作者试图基于这种动机提出一种客观的图像质量测量方法.你可以在MATLAB的实现在这里.
为了解决我的问题,我使用了下一种方法:
我的噪声评级只是被识别为噪声的像素数。为了区分正常像素和噪声,我只计算了其相邻像素的中值,如果它的值大于某个临界值,我们就说这个是噪声。
if (ABS(1 - (currentPixel.R+currentPixel.G+currentPixel.B)/(neigborsMediumValues.R + neigboursMediumValues.G + neigboursMediumValues.B))) > criticalValue)
then
{
currentPixelIsNoise = TRUE;
}
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