如何识别图像中存在的噪音类型

我目前正在处理图像中的噪音消除问题。如果手头唯一可用的信息是受噪声影响的灰度图像，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确定噪音的类型？我正在使用灰度图像。如何识别图像中存在的噪音类型

2017-01-02 Flower

+1一个奇妙的问题。您应该尝试分析傅立叶域中的图像。使用FFT（快速傅里叶变换）转换图像并研究在频域中产生的图案。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 –

非常感谢你的想法。我试图绘制功率谱，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？我如何手动或自动修改模式？ – Flower

我读过FFT在周期性噪声的情况下很有用。对于像斑点噪声，盐和胡椒噪声等非周期性噪声，我是否可以使用相同的方法？ – Flower

一种可能的方法是分析已知为均质的手动选择图像片段的直方图。考虑哪些片段当然取决于图像的性质。

2017-01-02 13:57:13

我认为我可以使用统计参数，如平均值，方差，标准差，偏斜，峰度等来确定噪音的类型。可能吗？ – Flower

我会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，我将检查已知是均匀区域的直方图。例如，您的图像包含您认为应该是白色的背景区域。因此，理想情况下，如果没有噪声存在，那么灰度值的变化在该区域中将是最小的。然而，如果图像被高斯噪声破坏，背景片段的直方图就像一个钟。这是我的想法。 –

@花了很多心思，并与一些朋友在工作中进行了一些讨论Sergii的想法也可能是一个很好的解决方案。 +1 Sergii –

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