如何识别图像中存在的噪声类型

Posted 2023-02-14

【中文标题】如何识别图像中存在的噪声类型

【英文标题】：How can i identify the type of noise present in the images

【发布时间】：2017-05-16 06:52:47

【问题描述】：

我目前正在处理图像中的噪声消除。如果手头唯一可用的信息是受噪声影响的灰度图像，我如何识别图像中存在什么类型的噪声（例如，高斯、泊松、散斑、均匀等）？我可以考虑哪些参数来识别噪声类型？我正在使用灰度图像。

【问题讨论】：

+1 提出了一个很好的问题。您应该尝试在傅立叶域中分析您的图像。使用 FFT（快速傅里叶变换）转换图像并研究频域中产生的模式。修改模式并使用逆 FFT 将其转换回原始形式。你可以在这方面使用OpenCV

非常感谢您的想法。我尝试绘制功率谱，但我不知道如何分析它。是否有任何特定的程序来分析频域模式？如何手动或自动修改图案？

我读到 FFT 在周期性噪声的情况下很有用。我可以在散斑噪声、椒盐噪声等非周期性噪声的情况下使用相同的方法吗？

【参考方案1】：

一种可能的方法是分析手动选择的已知同质图像片段的直方图。当然，要考虑哪些片段取决于图像的性质。

【讨论】：

我认为我可以使用均值、方差、SD、偏斜、峰度等统计参数来识别噪声类型。有可能吗？

我想说你提到的统计参数可以用来识别噪声的参数。为了估计类型，我将检查已知均匀区域的直方图。例如，您的图像包含您知道应该是白色的背景区域。因此，理想情况下，如果不存在噪声，则该区域的灰度值变化将最小。然而，如果图像被高斯噪声破坏，则背景片段的直方图会像一个铃铛。这是我的想法。

@Flower 经过深思熟虑并与工作中的一些朋友讨论后，Sergii 的想法也可能是一个很好的解决方案。 +1 谢尔盖

非常感谢。我会开始尝试这个。

有谁知道这些参数对于不同噪声的范围？有没有关于这个范围的文献？