数字图像处理（计算摄影）答案

【问题标题】：Digital Image Processing (Computational Photography)数字图像处理（计算摄影）
【发布时间】：2011-07-10 23:27:53
【问题描述】：

我正在研究图像形成之前的图像增强，因此这个领域被称为计算摄影。我的疑问是，当我通过一些算法增强任何图像时，我拥有原始图像和参考图像，并且我正在找出增强图像和参考图像之间的 RMS 误差 (RMSE)，但我不知道最大值是多少RMSE 表示新图像是可以接受的。我只是想知道RMSE的可接受范围。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您将始终获得 RMSE。这并不意味着您的计算出错了。 error 一词在这里表示两个图像之间的一些方便的差异度量。因此，我认为在图像增强后获得多少 RMSE 不应该有任何限制。

另外，请尝试更清楚地表达您的问题，因为我不确定我是否回答正确。您可以阅读FAQ 部分中的提问指南。

【讨论】：

【解决方案2】：

据我了解，通常在计算摄影中，要评估去模糊或去噪等算法的输出，您需要获取参考图像，通过添加模糊（与模糊核卷积）或添加噪声（高斯、椒盐等）以降低图像质量。然后，您应用该算法并获得恢复/增强的图像。目标是使恢复的数据尽可能接近参考，从而有效地消除退化。

因此，我认为任何保真度度量（例如 RMSE、PSNR 等）的可接受范围仅相对于原始退化程度才有意义。您可能应该说增强和参考之间的 RMSE 是原始和参考之间的 RMSE 的 1/4，等等。

对于什么构成良好的性能，请查看最近几年的 ICCV/CVPR/SIGGRAPH 以了解您感兴趣的算法类型。您会看到我在上一段中描述的效果的表格。归根结底，这些措施通常不如显示图像并依靠旧的 Eyeball Mk I 来区分它们那样令人信服。

【讨论】：