调整图像大小会增加噪点？答案

【问题标题】：Resizing image increases noise?调整图像大小会增加噪点？
【发布时间】：2019-10-22 20:34:01
【问题描述】：

我想知道，当我们使用 Matlab 将图像从 30x30 像素图像调整为 150x150 像素图像时。调整大小是否会在图像中增加额外的噪点？反之亦然

【问题讨论】：

取决于你如何测量噪音
如果我说噪声意味着不精确的像素值。就像使用插值参数将较小的图像调整为大一样，它会添加可能不是图像精确值的额外像素。
单词是糟糕的数学方程式。您需要准确地知道如何定义噪音。坏像素的数量？显然，更大的图像将有更多的像素，因此会有更多的坏像素。信噪比？那么很可能噪音是相似或相同的。高频噪音？插值会降低噪声的频率，从而降低较高的频带。
我想表明可以使用不同数量的像素捕获相同的目标，具体取决于传感器的规格。如果我们调整较小图像的大小以匹配较高像素图像的大小，则调整后的图像将具有更多的计算像素，因此比实际的较高像素图像具有更多的 snr
SNR 是一个 ratio，因此它应该与总像素数无关。无论如何，这不是一个编程问题，而是硬件或基本概念问题

【解决方案1】：

缩小尺寸可能会增加 SNR（例如，如果每个目标像素是 2x2 源像素的总和）。 Resize up 会增加模糊，但不会降低 SNR。

你可以做一个简单的测试：
加载“干净的图像”，通过添加随机高斯噪声创建噪声图像，并测量 SNR。

例子：

I = im2double(imread('cameraman.tif')); %I is the "clean" image.
J = imnoise(I); %Add noise
N = J - I; %Noise image
r = snr(I, N);

结果：r = 14.84

缩小：

I2 = imresize(I, 0.5);
J2 = imresize(J, 0.5);
N2 = J2 - I2;
r2 = snr(I2, N2);

结果：r2 = 22.41（SNR 大约提高了 sqrt(2) 倍 - 理论改进）。

调整大小：

I3 = imresize(I2, 2);
J3 = imresize(J2, 2);
N3 = J3 - I3;
r3 = snr(I3, N3);

结果：r3 = 23.66（SNR 差不多）

【讨论】：