图像处理算法的标准

Question

可以使用哪些标准来衡量图像过滤算法？

我正在写一篇与卷积图像处理相关的论文，但我缺乏可用于衡量分析我的结果的标准。 我认为它会影响图像质量，但是我似乎找不到任何令人信服的方程式或标准来解决诸如噪声污染或失真等问题。

从字面上看，任何帮助都非常感谢，因为我的时间不多了。

Answer 1

图像质量是一个很大的领域，可能有些模糊，因为一个指标的改进会直接导致另一个指标的下降。 就像 Nico S. 评论的那样，质量测量是基于应用程序的。 人类用户可能更关心准确的颜色而不是清晰度，而机器视觉算法可能需要最小的噪声而不是准确的颜色。

这是关于图像噪声测量和方程的重要资源。

这里有一些锐度测量技术。

这是失真测量方法的链接。

不要只是无缘无故地使用这些方法，弄清楚什么对您的应用程序很重要以及为什么，然后解释您的算法如何在重要的特定领域提高图像质量。 由于您正在研究过滤器，因此更接近您的应用程序的示例可能是高斯过滤器如何降低噪声。 您可以在应用过滤器之前和之后测量图像的噪声。 高斯过滤器的权衡是因为高斯过滤器会模糊您的图像，所以您会失去清晰度。 如果论文的目的纯粹是为了提供分析，您可以同时展示这两个质量指标，以表明它改进了您希望它改进的内容，但它从另一个领域带走了质量。

这是您可以探索的其他图像质量因素的另一个链接。 祝你好运。