[digital image processing] Wang-Bovik index map
Ciao a tutti 
spiego il mio problema: ho implementato il filtro bilaterale su matlab; è un filtro non lineare che fa smoothing gaussiano preservando i contorni degli oggetti/persone/paesaggi ecc.. presenti nell'immagine. L'algoritmo richiede in ingresso ovviamente l'immagine da filtrare, la grandezza della maschera, e la deviazione standard della gaussiana in range. L'obiettivo delle mie simulazioni è trovare una relazione "ottima" tra la dev. standard del gaussiano in range e la dev. standard del rumore gaussiano bianco sommato all'immagine che poi devo filtrare appunto.
Per valutare ciò, devo utilizzare la mappa SSIM di Wang-Bovik (e non il suo valore medio MSSIM). Poiché essa è una ulteriore immagine, come faccio a capire se una mappa è migliore dell'altra, dati i rispettivi valori della deviazione standard del gaussiano in range che le hanno generate?
Spero di essermi fatto capire
grazie in anticipo
spiego il mio problema: ho implementato il filtro bilaterale su matlab; è un filtro non lineare che fa smoothing gaussiano preservando i contorni degli oggetti/persone/paesaggi ecc.. presenti nell'immagine. L'algoritmo richiede in ingresso ovviamente l'immagine da filtrare, la grandezza della maschera, e la deviazione standard della gaussiana in range. L'obiettivo delle mie simulazioni è trovare una relazione "ottima" tra la dev. standard del gaussiano in range e la dev. standard del rumore gaussiano bianco sommato all'immagine che poi devo filtrare appunto.
Per valutare ciò, devo utilizzare la mappa SSIM di Wang-Bovik (e non il suo valore medio MSSIM). Poiché essa è una ulteriore immagine, come faccio a capire se una mappa è migliore dell'altra, dati i rispettivi valori della deviazione standard del gaussiano in range che le hanno generate?
Spero di essermi fatto capire
grazie in anticipo
Risposte
Immagino che la tua risposta risieda in una più corretta definizione della tua relazione "ottima". Che cosa stai cercando di ottenere esattamente? Quando una relazione tra queste due grandezze è migliore di un'altra?
l'obiettivo della simulazione è trovare una relazione credo del tipo $sigma_r=alpha*sigma_n$ ("credo" perché penso sia lineare la relazione), dove le due deviazioni sono rispettivamente quella della gaussiana in range e del rumore. Per trovare questa relazione devo aggiungere il rumore (con dev. standard $sigma_n$ appunto) ad una immagine di riferimento, filtrarla, e successivamente darla in pasto (insieme all'immagine di riferimento stessa) all'algoritmo che calcola la mappa di Wang-Bovik.
$sigma_n$ è fissato una volta imposto il rapporto segnale-rumore (infatti queste prove vanno ripetute al variare del rapporto segnale-rumore). Fissata $sigma_n$, vario $sigma_r$ ed osservo le varie mappe che vengono fuori; quì il problema: come vanno interpretate? quando capisco che un certo $sigma_r$ da una mappa "migliore" rispetto ad un altro $sigma_r$?
$sigma_n$ è fissato una volta imposto il rapporto segnale-rumore (infatti queste prove vanno ripetute al variare del rapporto segnale-rumore). Fissata $sigma_n$, vario $sigma_r$ ed osservo le varie mappe che vengono fuori; quì il problema: come vanno interpretate? quando capisco che un certo $sigma_r$ da una mappa "migliore" rispetto ad un altro $sigma_r$?
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