2 u010728841 u010728841 于 2016.04.07 12:52 提问

求推荐图像中的噪声定量评估方法 1C

如何定量评估一副图像中的噪声种类和大小?
请附参考文献!谢谢!

Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
准确详细的回答,更有利于被提问者采纳,从而获得C币。复制、灌水、广告等回答会被删除,是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
图像复原与重建(2):噪声种类以及噪声参数估计
本文主要介绍噪声的种类及其参数估计。具体的,首先介绍噪声的空间和频率特性,给出一些重要噪声的概率密度函数及直方图,并给出了噪声的估计方法。
图像噪声
1.1 图像噪声的概念与分类       图像噪声是图像在摄取或传输时所受的随机信号干扰,是图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素。很多时候将图像噪声看成是多维随机过程,因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述,即用其概率分布函数和概率密度分布函数。 图像噪声是多种多样的,其性质也千差万别,所以了解噪声的分类是很有必要的。 一.按产生的原因分类
风险评估定量与定性的分析方法
对风险评估的定量和定性分析方法,给出了一些标准,方向,共参考。
数字图像处理,若干图像质量评价指标的实现
首先从图像质量大的分类方法来看,可分为主管评价和客观评价! 其次,客观评价又根据其对参考图像的依赖程度, 可分成三类。 (1)全参考:需要和参考图像上的像素点做一一对应的比较; (2)半参考:只需要和参考图像上的部分统计特征做比较; (3)无参考:不需要具体的参考图像。其中全参考算法是研究时间最长、发展最成熟的部分 1,Peak S
噪声估计的主要方法简要概述
目前,噪声估计已成为语音增强技术中很关键的环节。在很多单通道语音增强算法中,尤其在噪声源不可知的情况下,实时噪声功率谱估计是很重要的。噪声估计的准确性会直接影响最终效果:若噪声估计过高,则徼弱的语音将被去掉,增强语音会产生失真;若估计过低,则会有较多的背景残留噪声。 近年来,非稳定环境下噪声功率谱估计得到了重视。传统的噪声估计方法实现纯粹基于语音活动的检测,制约了噪声在语音存在时的更
图像质量评价指标--大全
http://sse.tongji.edu.cn/linzhang/IQA/IQA.htm
实验二 图像运算
<br />实验二 图像运算<br />    本实验是综合性实验,涵盖Matlab程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等多章基本知识及其应用。需四个学时。<br />一、实验目的与要求<br />&#61548; 理解图像点运算、代数运算、几何运算的基本定义和常见方法;<br />&#61548; 掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法;<br />&#61548; 掌握在MATLAB中进行插值的方法<br />&#61548; 运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转<
图像平均及其在降噪方面的应用
图像平均及其在降噪方面的应用 图像平均以及图像平均在应对椒盐/高斯/相机噪声方面的对比分析 概述: 图像平均操作是减少图像噪声的一种简单方式。 我们可以简单地从图像列表中计算出一幅平均图像。 假设所有的图像具有相同的大小,我们可以将这些图像简单地相加,然后除以图像的数目,来计算平均图像。 算法步骤: 对列表中的数字图像进行图像平均的处理顺序如下: a.输入或者获取文件名列表
语音增强噪声类型及评估方法
语音增强属于数字信号处理中的语音信号处理领域。 1、简介 1.1 噪声类型     语音增强的目的是提高语音信号的质量或可懂度,减少失真。这里主要介绍单麦克风信号语音增强,常见的失真有:         (a) 加性声学噪声:就是麦克风在录制语音时同时录制进去的背景环境声音         (b) 声学混响:多径反射引起的叠加效应         (c) 卷积信道效应:导致不均匀或带宽
定量实验的误差评价指标选择
在涉及测量的定量实验中,设计合理的精度评定指标是个很重要的问题。对于具体的情况应该使用不同的评价指标,否则可能无法完整揭示观测结果的特点。很多文献里使用中误差(RMSE),最大残差(max residue)和最小残差(min residue)三个指标衡量误差,其实并不完善。本文通过一个具体的例子来阐述几种主要的精度评定指标。