[红外图像处理]测量数字细节的改进(DDE)

那么为什么我们可以用标准偏差解释改进呢? 由于该值可以在一定程度上反映细节上的改善程度,因此值越高,图像波动越明显,但这与改进细节的目的一致。评价可能略显粗糙! DV...


那么为什么我们可以用标准偏差解释改进呢?
由于该值可以在一定程度上反映细节上的改善程度,因此值越高,图像波动越明显,但这与改进细节的目的一致。评价可能略显粗糙!
DV-BV值将图像的像素划分为背景像素和前景像素。对于像素,如果相邻灰度值的方差小于阈值T,则将像素标记为背景像素,否则将其标记为前景像素。
背景像素的所有邻域的方差的均值是BV的值,并且特写附近的所有方差的平均值是DV的值。
优异的图像增强方法使得高亮图像的BV值不同于原始图像,DV值变得非常大,并且值越高,表达越精细。
细节上的改进是针对主观感知的,因此我们必须最后解释它。通过测量几个参数指标很难充分反映算法的处理效果,这些指标必须通过真实场景中图像的视觉效果进行分析和验证。
因此,这些参数只能用于参考和推广。
实际上,高清晰度细化算法的性能肯定很高,但高清晰度细化算法不应该是一个很好的算法。
[红外图像处理]使用数字细节增强(DDE)测量

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