应用高斯滤波器后测量图像的噪声水平答案

【问题标题】：measure noise level of an image after apply gaussian filter应用高斯滤波器后测量图像的噪声水平
【发布时间】：2013-11-16 09:40:50
【问题描述】：

我目前致力于内窥镜胃炎图像的图像增强。我要做的第一步是将高斯滤波器应用于图像。我已经应用了不同大小的内核。但我不知道如何衡量增强后的图像是否得到了改善。

我发现了一些技术，例如 PSNR。但是，它必须具有原始图像。现在，我只有内窥镜图像和高斯滤波器增强图像。

谁能告诉我如何衡量增强图像的好坏？

谢谢。

【问题讨论】：

标签： image matlab image-processing image-quality image-enhancement

【解决方案1】：

您可以使用 SNR 或 CNR 来衡量图像质量。如果图像中的背景信号可以被视为噪声，请计算这些像素的标准偏差（增量）。然后获得对比度的平均值（u_gasritis）和 SNR=u_gasritis/delta。如果图像中有多个对比，CNR=(u_gasritis-u_2ndContrast)/delta 您还可以使用调制传递函数来量化图像质量，参考： http://en.wikipedia.org/wiki/Modulation_transfer_function_(infrared_imaging)

【讨论】：

嗨，@lennon310，感谢您的回复。目前，我在matlab中使用高斯滤波器来过滤图像。我通过无过滤图像减去过滤图像找到了无过滤图像和过滤图像之间的差异。因此我得到了唯一的噪声图像。然后，我计算唯一噪声图像的标准偏差。我所做的一切都是真的吗？但是，我发现随着高斯滤波器参数的增加，标准偏差也会增加。因此，不能证明噪声降低了。我现在能做什么？请帮忙！！！
@user2545866，我不建议您对两张图像进行“减”操作，因为过滤/卷积过程还会在抑制背景噪声的同时改变胃炎值。所以不同之处不仅在于噪声图像。如果背景区域是先验知识，您可以直接选择这些区域来计算平均值和标准值。希望对你有帮助