Подавление шума и оценка различий в изображениях

Для оценки различий между двумерными изображениями обычно используется метрика PSNR (Отношение сигнала к шуму). Недавно была предложена более приближенная к человеческому восприятию мера для оценки различий – SSIM (Оценка структурного подобия). Данная статья посвящена улучшенной оценке разницы между изображениями, вычисляемой как сумма структурных параметров, взвешенная критерием наличия ребер в рассматриваемой точке изображения. Предлагаемая метрика значительно ближе к человеческому восприятию различий в изображениях по сравнению с общеизвестными оценками (PSNR, SSIM). Рассмотрена пара типовых случаев изменения изображения, когда PSNR и SSIM не могут зафиксировать различия между изображениями, а предлагаемая метрика хорошо справляется с задачей. Предложен новый алгоритм удаления шума из двумерных изображений, основанный на детектировании ребер и широко известном методе двухсторонней (bilateral) фильтрации.