如何确定图像中的高斯噪声量

Question

我有多个仪表的彩色图像。我应用自适应高斯阈值使过滤器成为图像，使刻度和针更突出。 对于上述阈值，我使用了 start node root { do { #connectSafe("<PHONE_NUMBER>"); //make Dasha call your IVR } transitions { step2: goto step2 on #messageHasIntent("press_one"); //use conversational AI to understand that IVR says "press one to ..." } } node step2 { do { #sendDTMF("1"); //make selection by sending DTMF code } transitions { step3: goto step3 on #messageHasIntent("press_two"); } } node step3 { do { #sendDTMF("2"); } } //etc...... 。 (21,2) 似乎总体上处理图像最好。

然而，当规范图像太暗时，adaptThresh(21,2) 会产生很多噪音

增加内核大小（adaptiveThreshold 参数）过滤椒盐噪声并生成我想要的图像。

我希望能够确定图像中有多少高斯（盐和胡椒）噪声，以便如果噪声过多，我的算法将增加过滤器大小。在这种情况下，衡量噪声量的好指标是什么？

Answer 1

一种流行的方法是考虑图片的“衍生物”，或者换句话说，图片“变化”了多少。一种流行的方法是使用 Total-Variation。在离散域中有很多方法可以定义它，但最终它们归结为相邻像素绝对差的（加权）总和。这意味着，如果图像包含均匀亮度的大区域（具有“短”边界），则您的总变化很小，而嘈杂或高频图像的值会很大。

所以测量噪声的一种简单方法就是测量总变化，如果它高于某个阈值，您可以尝试增加过滤器尺寸。