我正在开展一个项目，在那里我收到了一系列手机摄像头拍摄的照片，这些照片的质量差别很大。我想排除任何具有大量图像噪声的图像，然后保存/显示其余图像。
到目前为止我看过的每个JS图像处理库都提到了降噪或者为画布图像添加噪点的能力，这些都不适合我只是需要标记图像是否过于嘈杂的用例。理想情况下，我可以在浏览器中使用canvas进行操作，但我也会考虑一个服务器端库，我可以在那里处理图像并将其发回。
这一切都可能吗？在计算机视觉/图像处理方面，我没有太多的知识，并且会对所建议的任何资源/库/方法表示赞赏。
答案 0 :(得分：2)
要检测噪音，首先需要了解有用数据的属性。
因此，如果您没有输入图像的先验知识，那么您无法可靠地检测噪声。
有很多种噪音。通常噪声存在于较高的频率范围内（点伪影，颗粒噪声......）但情况并非总是如此，例如图像的位置失真或照明伪像通常是低频噪声
一些方法：
想法是知道数据应包含哪些内容并过滤掉其余内容
通过 FFT / DCT 检测是否存在与您的数据不一致的任何频率，这应该标记出噪声。对于颜色执行直方图并查看是否存在与预期直方图形状不一致的情况也是如此
了解存在哪种噪音（了解数据是如何获得的）
在这种情况下，你可以专门寻找可能的噪音，例如颜色模拟电视信号经常被黑色或白色点点噪，特别是在风暴期间。因此，如果发现标志为噪音，你可以在整个图像中寻找几乎均匀分布的奇异白点和黑点......
如前所述，由于不同的东西会产生很多种噪音，所以如果您知道 HW 配置数据采集，那么您可以估算出哪些噪音可以存在并专门查找。
如果您对数据或噪音没有先验知识
然后你运气不好，因为你无法可靠地区分数据噪音