比较两个图像

Question

我有一个二值化图像，我添加了噪音，然后尝试使用各种阈值算法（如otsu和niblack）滤除噪音。如何将结果图像与原始图像进行比较，以便找到百分比误差存在于两者之间？

原始图像是这样的：

，结果图像是：

我需要一种方法来查找存在的百分比错误。

注意：原始图像和生成的图像大小相同。

Answer 1

  

我需要一种方法来查找存在的百分比错误。

您可以通过多种不同的方式找到百分比错误，您将获得多个不同的答案。不同的措施强调相似性的不同方面。没有单一的“正确”方法。

image similarity的一些常见措施包括：

• Cross-correlation
• Mean squared difference
• Mutual information

通常，最简单的方法，例如均方差，与人类感知不太一致。你的起点很好：如果图像尺寸完全相同，并且是二进制的，那么你已经排除了比较图像（方向，缩放，亮度/对比度变化）的几个基本挑战。

Answer 2

使用中最简单的错误措施是RMSE，MAE，（P）SNR。

• RMSE - 均方根误差。 sqrt(mean((I1(:) - I2(:))^2))
• MAE - 最大绝对误差。 max(abs(I1(:) - I2(:)))
• PSNR - 峰值信噪比：10*log10(1/mean((I1(:) - I2(:)).^2));

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