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该方法能够准确评估单幅图像中的噪声水平。

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简介:
NoiseLevel函数用于评估单个噪声图像中所包含的噪声程度。其功能可以表示为 [nlevel, th, num] = NoiseLevel(img, patchsize, decim, conf, itr),其中:nlevel代表估计的噪声水平;th是于最后一次迭代中筛选出的弱纹理补丁的阈值;num则是上次迭代中提取的弱纹理补丁的数量。输出参数的维度与输入图像的通道数一致。该函数接受以下输入参数:img,即输入单张图像;patchsize(可选),指定补丁的大小,默认值为7;decim(可选),表示抽取的因子,增大该值可以加速计算过程,默认值为0;conf(可选),用于定义弱纹理阈值的置信区间,在实际应用中通常将其设置为接近于1的值,默认值为0.99;itr(可选),表示迭代次数,默认值为3。例如,可以通过代码 img = double(imread(img.png)); nlevel = NoiseLevel(img); 来调用该函数。

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客服
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  • 计:精点-MATLAB开发
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    本研究探讨了在MATLAB环境下开发的算法,用于评估单幅图像中的噪声水平。该方法提供了一种有效的途径来量化和分析数字图像中的随机干扰,为后续的图像处理步骤打下坚实的基础。 该实现用于估计图像中的噪声水平,并根据论文《单幅图像盲去噪的噪声水平估计》由刘心豪、田中正之和奥富正敏撰写。主要功能通过函数NLEstimate来完成,具体如下: 输入: - I:待处理的图像或灰度向量 - ps(可选):补丁大小,默认为7 - maxiter(可选):迭代次数,默认值为5 输出: ENL:噪声水平估计结果 使用方法示例包括: 1. 使用默认参数估算单幅图像“football.jpg”的噪声水平。 ENL = NLEstimate(imread(football.jpg)); 2. 对RGB格式的football.jpg,先转换成灰度图像后进行噪声水平评估 ENL = NLEstimate(rgb2gray(imread(football.jpg))); 参考文献: [1] 刘心豪, 田中正之和奥富正敏的相关研究。
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    本项目使用MATLAB实现了一种快速估计灰度图像中噪声标准差的方法。该方法能够高效准确地评估图像噪声,便于后续处理和分析。 这是一个简单的MATLAB文件,实现了J. Immerkær在《计算机视觉与图像理解》期刊第64卷第2期(1996年9月)文章中描述的方法。该函数接收灰度图像I作为输入,并返回噪声估计值Sigma。 示例使用方法如下: ```matlab I = rgb2gray(imread(sample.jpg)); Sigma=estimate_noise(I); ``` 此方法的优点在于它包含了一个拉普拉斯运算,这一操作几乎不依赖于图像的结构特征,而仅基于图像中的噪声进行计算。
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    该文探讨了一种用于准确度评测的图像或数据分割算法,旨在提升计算机视觉和模式识别领域中对象边界定义的精确性。 该算法主要针对分割后的准确度进行评价,并能定量测定出分割的效果。