如何计算被柯西噪声污染的去噪图像的psnr值？ - 腾讯云开发者社区

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什么是图像噪声？是如何产生的？图像去噪技术都有哪些？

什么是图像噪声？是如何产生的？在一些图像中，像素值会在原始场景理想均匀的区域内变化，其原因要么是光子或其他信号的有限计数统计、在芯片内的电子偏移中引入的损耗；要么是放大器或电缆中出现了电子噪声。...简要介绍一下图像去噪技术都有哪些？图像去噪技术是现代数字图像处理器中最为重要的步骤，负责去除在像素值产生、读出、处理过程中产生的各类型噪声。...此类方法的特点是：简单、计算复杂度和资源消耗低，机械的考虑去噪时周围的位置相似度而非图像纹理、细节的相似度，因此时常产生局部平滑的效果。...区别于局部去噪技术, 此类方法的特点是：效果优良、纹理清晰，但也伴随着过大的计算资源消耗和存储消耗。...遭受噪声污染后，图像矩阵的无序性变强而差异性变弱。因此如何从无序性强的噪声矩阵映射到无噪矩阵，可通过压缩的方法进行处理。

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综述 | 图像去噪方法比较

作者：CV君来自：我爱计算机视觉图像去噪是计算机视觉领域的传统方向，对于可见光图像、视频、核磁图像等的处理仍应用广泛，在工业和学术界引起很多人的关注，基于BM3D(block-matching...另外，对于图像去噪PSNR 和 SSIM 并不能完美反应图像质量，作者还做了大量的视觉效果评估： 1）CC15 数据集(PSNR) （图8） ?...高斯噪声下 MSt-SVD 和 QRNN3D 的平均PSNR/SSIM 值和计算时间（分钟）σ∈{10，20}（表8） ? 在真实世界 HHD 数据集上，MSI 去噪方法比较结果：（图13） ?...σ≥11%时高噪声水平下的去噪性能比较：（图14） ? T1w、T2w和PDw数据被Rician噪声破坏的情况下，不同方法的平均PSNR/SSIM 值和计算时间(s)（表9） ?...CBM3D1 在 σ∈[10，30]时五个数据集上的 PSNR 和 SSIM 值对比（图18） ? PSNR 和 SSIM 6种不同实现的（图19） ?

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图像去噪综合比较研究

图像去噪是计算机视觉领域的传统方向，对于可见光图像、视频、核磁图像等的处理仍应用广泛，在工业和学术界引起很多人的关注，基于BM3D(block-matching 3D ，2007)框架的系列算法是该领域的著名方法...另外，对于图像去噪PSNR 和 SSIM 并不能完美反应图像质量，作者还做了大量的视觉效果评估： 1）CC15 数据集(PSNR) （图8） ?...高斯噪声下 MSt-SVD 和 QRNN3D 的平均PSNR/SSIM 值和计算时间（分钟）σ∈{10，20}（表8） ? 在真实世界 HHD 数据集上，MSI 去噪方法比较结果：（图13） ?...σ≥11%时高噪声水平下的去噪性能比较：（图14） ? T1w、T2w和PDw数据被Rician噪声破坏的情况下，不同方法的平均PSNR/SSIM 值和计算时间(s)（表9） ?...CBM3D1 在 σ∈[10，30]时五个数据集上的 PSNR 和 SSIM 值对比（图18） ? PSNR 和 SSIM 6种不同实现的（图19） ?

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基于 CNN 的视频压缩预处理研究

这个模型能够解决盲去噪任务和非盲去噪任务。 DnCNN 的输入是如同形式的噪声图像，去噪的目的是通过调整（标准差为的加性高斯噪声）从噪声图像中恢复出干净图像。...由于 HEVC 编码器生成的 PSNR 结果是噪声（或去噪）视频和压缩视频之间的结果，因此直接是不公平的。...例如，HEVC 编码器计算出的 Y 分量的PSNR是去噪视频和具有一定量化参数（QP）的压缩视频之间的 PSNR，这个 PSNR 与原始视频（即没有任何高斯噪声）和压缩视频之间的 PSNR 不同。...因此，如果我们想比较压缩噪声视频与压缩去噪视频的图像质量，我们不能使用 HEVC 编码器计算的直接结果。相反，我们需要使用外部库来衡量压缩视频与原始视频的质量差异。...由于量化，当解压缩以后，两类视频都含有最少的噪声。事实上，很难发现噪声图像和去噪图像的主观差异，大部分的视觉可见噪声都在编码预处理阶段被去除。

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CTNet：西工大、哈工大、中南大学和台湾清华大学一种交叉 Transformer 的图像去噪方法

但如何通过 CNNs 获取有效的结构信息解决复杂场景的图像去噪问题是关键。...）的PSNR结果表3 不同图像去噪方法在Urban100数据集上对于三种不同等级噪声等级（15、25、50）的PSNR结果表4 不同图像去噪方法在CBSD68数据集上对于五种不同等级噪声等级（15、...25、35、50和75）的PSNR结果表5 不同图像去噪方法在Kodak24数据集上对于五种不同噪声等级（15、25、35、50和75）的PSNR结果表6 不同图像去噪方法在McMaster数据集上对于五种不同噪声等级...（15、25、35、50和75）的PSNR结果表7 不同图像去噪方法在CC数据集上对于真实噪声的PSNR结果表8 不同图像去噪方法在SIDD和Mayo数据集上对于智能手机图像和CT图像的PSNR结果...此外，Transformer机制被嵌入到串行模块和并行模块中，以有效地提取互补的显著性信息来去除噪声。最后，使用残差块来重建清晰的图像。根据大量的实验分析，所提出的方法非常适合复杂场景的图像去噪。

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小波变换和小波阈值法去噪

CWT连续小波变换 CWT步骤：首先选择一个小波基函数，固定一个尺度因子，将它与信号的初始段进行比较；通过CWT的计算公式计算小波系数（反映了当前尺度下的小波与所对应的信号段的相似程度）；改变平移因子...被噪声污染的信号=干净的信号+噪声。...经过软阈值函数的作用，小波系数在小波域就比较光滑了，因此用软阈值去噪得到的图象看起来很平滑，类似于冬天通过窗户看外面一样，像有层雾罩在图像上似的。...比较硬阈值函数去噪和软阈值函数去噪：硬阈值函数去噪所得到的峰值信噪比(PSNR)较高，但是有局部抖动的现象；软阈值函数去噪所得到的PSNR不如硬阈值函数去噪，但是结果看起来很平滑，原因就是软阈值函数对小波系数进行了较大的...而固定阈值估计和启发式阈值估计去噪比较彻底，在去噪时显得更为有效，但是也容易把有用的信号误认为噪声去掉。

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EfﬁcientDeRain: Learning Pixel-wise Dilation Filtering for High-EfﬁciencySingle-Image Deraining

作为一种常见的现实世界现象，几乎强制性地，全天候视觉系统配备有用于使用的减噪能力。一种去噪方法处理被雨水破坏的图像/视频数据并去除雨水条纹，目的是为下游视觉任务实现良好的图像质量。...在这项工作中，我们从不同的角度来处理单个图像的去噪问题，旨在提出一种有效而通用的去噪方法。首先，我们提出的方法是无模型的，它不假设降雨是如何产生的。...3、方法 3.1、去雨的逐像素滤波在这一部分中，我们提出了一种基于图像滤波的无模型去噪方法。一般来说，降雨可以被视为一种退化，可能会导致遮挡、雾、运动模糊等影响。...指标我们使用常用的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）作为所有数据集的定量评估指标。一般来说，较大的PSNR和SSIM表示更好的去噪结果。...未来，我们将研究去线性化对其他计算机视觉任务的影响，例如，对象分割和对象跟踪，以及最先进的DNN测试工作。我们还想从对抗性攻击方法的角度来研究单图像去噪。

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对单张图像循环进行多次超分辨，图像增强，去模糊等图像处理是否合理？以及如何评价图像质量？

对单张图像循环进行多次超分辨，图像增强，去模糊等图像处理是否合理？以及如何评价图像质量？...这是知乎原问题，但我没能理解题主的核心意思，超分辨率，去噪，去模糊这类问题在深度学习领域非常流行，而且这个问题也涉及很多高深的数学问题。...空间滤波器是由一个邻域（典型的是一个较小的矩形）和对该邻域包围的图像像素执行的预定义操作组成。而输出的值就是滤波器中心坐标像素的值。...核与图像卷积，计算核覆盖区域的像素点的最大值，并把这个最大值赋值给核的中心坐标像素。这样就会使图像中的高亮区域逐渐增长。...可以参看：江户川柯壮：图像质量评估指标 SSIM / PSNR / MSE https://zhuanlan.zhihu.com/p/150865007 THE END

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图像降噪有哪些方法？

本期我们主要总结了图像增强中图像去噪的主要方法以及对不同算法的基本理解。噪音模型图像中有许多噪声源，这些噪声来自各个方面，例如图像采集，传输和压缩。噪声的类型也不同，例如盐和胡椒噪声，高斯噪声等。...均值滤波器的概念非常直观。滤镜窗口中像素的平均灰度值用于替换图像中的像素值。 ? 结果是减少了图像的锐利变化。结果，虽然平均滤波器可以减少噪点，但也会模糊图像的边缘。 ?...第三步，聚合：对这些图块进行逆变换，然后放回原处，使用非零分量的数量计算堆栈权重，最后将堆栈后的图像除以每个点的权重，得到基本的估计图像，权重取决于设置的数字0和噪点的强度，此时图像的噪点已被大大消除。...通常，PSNR值越高，质量越好。一般来说，当PSNR小于30dB时，它代表了人眼无法忍受的范围。因此，大多数PSNR值必须> 30dB。但是，高PSNR并不意味着图像质量一定很好。...有时必须使用人眼来帮助判断图像质量是否更正确。 ? PSNR量度的图示。结论大多数图像处理算法的有效性取决于仔细的参数选择。例如，去噪方法通常需要降噪强度或一个补丁的大小进行设置。

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非局部均值滤波算法

以此类推，可以计算出图中所有点经过非局部均值滤波后的值优点可以既去除噪声，又保留图像边缘细节当然去噪声指的一般是高斯白噪声，因为高斯白噪声的均值是0，所以求和取平均会比较有效果缺点计算起来很慢...：PSNR和SSIM #####PSNR 峰值信噪比，主要用来评价算法的去噪能力，计算公式如下： P S N R = 10 l o g 10 ( 2 n − 1 ) 2 M S E = 20 l...(2n−1)2=20log20MSE 2n−1 其中MSE表示原始图像和去噪图像的均方误差 M S E = 1 m n ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n ∥ I ( i , j...，I和K分别表示原图和去噪后的图从公式可以看出，PSNR的值越大，表示去噪的效果越好求PSNR的代码如下： function PSNR=PSNR_work(I,In) %I：滤波后的图像...和SSIM就能评价非局部均值的去噪能力了，当然，还是需要一个对比来显示出非局部均值算法的去噪能力，这里先写了一个简单的均值滤波，代码如下： function [Im]=Average_Filter(I,

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哈工大与北大提出注意力引导的图像去噪

本文由我爱计算机视觉粉丝菜鸟青年投稿。...FEB利用长路径集成全局和局部的特征信息来增强去噪模型的表达能力。AB是被用于提取隐藏在复杂背景中的噪声信息。该模块对于复杂的噪声图像（真实噪声图像和盲噪声）是非常有效的。...5.不同方法在Set12数据库上对于15，25和50的噪声级别的平均PSNR (dB) ? 6.在彩色合成噪声图像的去噪与盲去噪结果 ? 7.不同方法在真实噪声图像的去噪结果 ?...8.不同方法的执行速度 ? 9.不同方法的复杂度 ? 10.在Kodak24上彩色噪声图像的去噪可视化效果 ? 11.在McMaster上彩色噪声图像的去噪可视化效果 ?...12.在BSD68上灰色噪声图像的去噪可视化效果 ? 13.在Set12上灰色噪声图像的去噪可视化效果 ?

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【论文解读】NBNet：抛开复杂的网络结构设计，旷世&快手提出子空间注意力模块用于图像降噪

NBNet提出动机图像去噪是图像处理和计算机视觉领域的基本任务，一个典型的加性噪声模型可用下式表示：y=x+n，想要恢复出干净的图像x其实是一个病态问题。...为解决上述问题，通过投影来利用非局部图像信息从而设计图像去噪网络。如上图是图像投影和基底示意图，从输入图像生成一系列的图像基底向量，然后从这些基底向量构成的子空间重建出去噪图像。...本文方法取得了最好PSNR值。 ? 2、SIDD Benchmark SIDD可以用作测试智能手机摄像头的去噪性能基准，因此用SIDD验证NBNet对真实图像的去噪性能。...下表和图展示了性能指标和计算量，本文方法NBNet在PSNR和SSIM两个指标上都比MIRNet有所提高，同时计算量和参数量大幅度降低。 ? 下图是在SIDD Benchmark上的去噪实例。...提交在SIDD Benchmark验证数据上最好的模型到DND Benchmark。下表展示了性能指标，本文方法NBNet在PSNR指标上比MIRNet有所提高，但计算量和参数量大幅度降低。 ?

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哈工大与北大提出注意力引导的图像去噪

FEB利用长路径集成全局和局部的特征信息来增强去噪模型的表达能力。AB是被用于提取隐藏在复杂背景中的噪声信息。该模块对于复杂的噪声图像（真实噪声图像和盲噪声）是非常有效的。...扩展的实验显示所提出的ADNet就定性和定量估计而言在合成的噪声图像、真实的噪声图像和盲去噪方面都获得好的性能。...5.不同方法在Set12数据库上对于15，25和50的噪声级别的平均PSNR (dB) ? 6.在彩色合成噪声图像的去噪与盲去噪结果 ? 7.不同方法在真实噪声图像的去噪结果 ?...8.不同方法的执行速度 ? 9.不同方法的复杂度 ? 10.在Kodak24上彩色噪声图像的去噪可视化效果 ? 11.在McMaster上彩色噪声图像的去噪可视化效果 ?...12.在BSD68上灰色噪声图像的去噪可视化效果 ? 13.在Set12上灰色噪声图像的去噪可视化效果 ?

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使用深度学习进行图像去噪

但是，实际上，真实图像上的噪点可能要复杂得多。真实图像上的这种噪声称为真实噪声或盲噪声。传统的滤波器无法在具有此类噪点的图像上表现良好。所以问题的表述变成了：我们如何去噪包含盲噪声的图像？...我们的目的是用盲噪声对彩色图像进行去噪，没有延迟的限制，因为我想对图像进行降噪处理，使其尽可能接近真实值实况，即使它花费了合理的时间盲去噪是指在去噪过程中，用于去噪的基础是从有噪声的样本本身学习来的。...该算法将像素的估计值计算为图像中所有像素的加权平均值，但是权重族取决于像素i和j之间的相似度。换句话说，它查看一个图像块，然后识别整个图像中的其他相似块，并对它们进行加权平均。...考虑以下使用NLM滤镜去噪的灰度图像。 ? 您可以看到NLM在图像去噪方面做得不错。如果仔细观察，将会发现去噪图像略有模糊。这是由于应用于任何数据的均值将使值平滑。...如您所见，该体系结构在去噪图像方面效果很好。您绝对可以看到噪点有所减少，并且图像正在尝试针对损坏的像素适应图像的原始颜色。该体系结构的PSNR得分为30.5713，SSIM得分为0.7932。

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NIPS 2024 | 跨领域图像去噪的适应性领域学习

摘要不同的相机传感器具有不同的噪声模式，因此在一个传感器上训练的图像去噪模型通常无法很好地泛化到另一个传感器上。一个可行的解决方案是为每个传感器收集大量数据进行训练或微调，但这不可避免地耗时且费力。...），实现跨领域RAW图像去噪。...此外，作者引入了一个调制模块，用于采用传感器特定的信息（传感器类型和ISO）来理解输入数据以进行图像去噪。...作者在包含多种智能手机和DSLR相机的公开数据集上进行了广泛的实验，结果表明，在目标领域传感器提供少量图像数据的情况下，作者提出的模型在跨领域图像去噪方面优于现有工作。...作者设计了基于PSNR的软标准，通过维护一个优先队列来存储训练过程中历史上的最高PSNR值。按PSNR值升序排列。作者将在训练过程中迭代时模型在动态验证集上的PSNR记为。

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收集30GB、近20万对训练样本，复旦大学团队发布UniFMIR：用AI突破显微成像极限

当评估 SR SIM 图像的荧光强度和结构时，更高的 PSNR/SSIM 值和更低的 NRMSE 值表示更好的 SR，UniFMIR 显然在这些指标上都比较突出。...* 3D 去噪研究人员进一步在 Planaria 和 Tribolium 数据集上进行了 UniFMIR 在活细胞图像去噪任务中的性能基准测试。...对扁虫进行3D图像去噪任务的视觉结果与两个基于 U-Net 的去噪模型 CARE 和 GVTNets 相比，UniFMIR 模型在不同激光功率/曝光时间下显著抑制了低信噪比荧光显微镜图像的噪声，并清晰地描绘了带有标记的细胞核的扁虫...当前的深度学习模型 (ARE 和 GVTNets) 将这个图像恢复问题分为两个子问题，即 3D 到 2D 表面投影和 2D 图像去噪，并使用两个特定任务的网络，遵循与 U-Net 相同的编码器-解码器框架来解决它们...AI 驱动生命科学领域图像处理新范式如今，显微镜的进步正在创造大量的成像数据，如何高效地进行图像处理是生物医学领域研究的重要环节。

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【技术综述】一文道尽传统图像降噪方法

此滤波半径可能被用于在该局部窗口内计算像素的相似性，也可能是一些高斯或拉普拉斯算子的计算窗口。...这个块邻域在整幅图像中移动，计算图像中其他区域跟这个块的相似度，相似度越高，得到的权重越大。最后将这些相似的像素值根据归一化之后的权重加权求和，得到的就是去噪之后的图像了。...1.2 变换域去噪算法空域去噪都是从空间的角度去思考如何去噪，也就是所谓的spatial noise reduction，这条路子能想的方法也都做得差不多了，于是有人就换个角度想问题，就有了变换域做去噪的方法...因此可通过设定合适的阈值，首先将小于阈值的系数置零，而保留大于阈值的小波系数；然后经过阈值函数映射得到估计系数；最后对估计系数进行逆变换，就可以实现去噪和重建；而另外一种萎缩方法则不同，它是通过判断系数被噪声污染的程度...虽然去噪效果很明显，但很多细节被去除，只有整体形状被保留，不过美颜相机磨皮恰恰就需要这种算法（如下图美女磨皮后的效果）。 ?

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MatIR：融合Mamba与 Transformer 的混合图像修复模型，实验验证其显著有效性！

引言图像恢复旨在从退化或损坏的输入中恢复清晰且高质量的图像。这是计算机视觉中的一个长期问题，包括了一系列子问题，如超分辨率、图像去噪和去模糊。...在借鉴前人工作[30, 59]的基础上，作者对包括图像超分辨率和图像去噪（即高斯彩色图像去噪和现实场景去噪）以及散焦去模糊效果（即S：单图像散焦去模糊。...在大多数图像恢复任务中，作者采用峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）和LPIPS作为评估指标。一般来说，更高的PSNR和SSIM值，以及更低的LPIPS和FID值，意味着更好的性能。...由于篇幅限制，作者在补充材料中提供了更多定量和定性的结果。 4.6. 真实图像去噪作者进一步转向真实图像去噪任务，以评估MatIR在面临现实世界退化时的鲁棒性。...结果如表7所示，作者的方法在现有最先进模型中实现了最佳性能，并在SIDD数据集上比其他方法（如Uformer[53]）高出了0.31 dB的PSNR，展示了作者方法在真实图像去噪方面的能力。

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图像处理-噪声检测

噪声检测噪声检测方法将噪声和信号区分开来是影响去噪效果好坏的重要因素之一。...（2）极值法极值法[2]的基本思想是：在一幅图像中，邻域内的像素点和其它像素点存在较大的关联性，大多数情况下信号点与邻近像素点的灰度值差别不是太大，但噪声点相差较大；被椒盐噪声污染的像素点通常以最大值或最小值...极值判断法在一定程度上能区分噪声点和信号点，尤其椒盐噪声图像，且该方法不用设置阈值，传统的自适应中值去噪方法即采用的是极值法，但该方法对椒盐去噪时，邻域内的某些极值信号像素点在判断过程中易被误判为噪声点...邢藏菊 ,王守觉 ,邓浩江 ,罗予普 .一种基于极值中值的新型去噪算法 [J].中国图象图形学报,2001, 6A(6):533-536 3. 董继扬 , 张军英 ....一种简单的椒盐噪声去噪算法 . 计算机工程与应用 , 2003, 39(20): 28-31 章节来源：《图像椒盐噪声去噪算法研究及应用》-邓中东

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使用深度学习的模型对摄影彩色图像进行去噪

具有干净且嘈杂的图像对，我们可以训练深度学习卷积体系结构以对图像进行降噪。图像去噪效果可能是肉眼可见的。我使用PSNR和SSIM指标来衡量图像去噪器性能。...测量指标： PSNR：PSNR块计算两个图像之间的峰值信噪比，以分贝为单位。该比率用作原始图像和压缩图像之间的质量度量。PSNR越高，压缩或重构图像的质量越好。...均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）用于比较图像压缩质量。MSE代表压缩图像和原始图像之间的累积平方误差，而PSNR代表峰值误差的量度。MSE的值越小，误差越小。...所以对于每个通道，我们可以获得单独的权值或者给每个通道，使用单一的架构得到去噪后的通道图像，使用于训练的数据点数量增加3倍。我已经把原始图像切成碎片，但我没有重新组合它们。...我们可以对图像的去噪部分进行估计，并将其组合生成一幅大图像。

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什么是图像噪声？是如何产生的？图像去噪技术都有哪些？

综述 | 图像去噪方法比较

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使用深度学习进行图像去噪

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图像处理-噪声检测

使用深度学习的模型对摄影彩色图像进行去噪

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