在对视频添加椒盐噪声后对其进行方框滤波降噪,但这两个视频的psnr为0是为什么
时间: 2023-06-20 22:07:18 浏览: 53
PSNR是衡量图像质量的一种指标,它的计算公式为:
PSNR = 10 * log10(MAX^2 / MSE)
其中,MAX为图像像素值的最大值,MSE为均方误差。当MSE为0时,PSNR为无穷大,表示图像完美无缺。而当MSE为非常小的值时,PSNR也会很高,说明图像的质量很高。
在对视频添加椒盐噪声后进行方框滤波降噪,可能会导致图像变得模糊,细节丢失,从而使得PSNR的值非常低甚至为0。这是因为方框滤波是一种平滑滤波器,它会模糊图像的边缘和纹理,从而降低图像的质量。因此,对于添加了噪声的图像,我们需要使用更加先进的降噪技术,例如基于深度学习的降噪方法,以提高图像的质量。
相关问题
opencv c++将一个视频文件添加椒盐噪声后命名为a,然后将a进行方框滤波降噪,并命名为b,如何计算a与b之间的psnr
要计算两个图像之间的 PSNR,可以使用 OpenCV 中的 `cv::PSNR` 函数。以下是一些基本的代码示例:
```c++
// 读取原始视频文件
cv::VideoCapture cap("original_video.mp4");
// 检查是否成功打开视频文件
if(!cap.isOpened()){
std::cout << "Error opening video file" << std::endl;
return -1;
}
// 读取视频帧并添加椒盐噪声
cv::Mat noisy_frame, original_frame, denoised_frame;
float noise_ratio = 0.1; // 噪声比例为10%
while(cap.read(original_frame)){
cv::randu(noisy_frame, 0, 255);
cv::threshold(noisy_frame, noisy_frame, 255 * noise_ratio, 255, cv::THRESH_BINARY);
noisy_frame.copyTo(noisy_frame, 1 - noisy_frame / 255);
original_frame.convertTo(original_frame, CV_32F);
noisy_frame.convertTo(noisy_frame, CV_32F);
cv::Mat noisy_channels[3];
cv::split(noisy_frame, noisy_channels);
cv::Mat original_channels[3];
cv::split(original_frame, original_channels);
for(int i = 0; i < 3; i++){
noisy_channels[i] += original_channels[i];
}
cv::merge(noisy_channels, 3, noisy_frame);
noisy_frame.convertTo(noisy_frame, CV_8U);
// 保存带噪声的视频
cv::imwrite("noisy_video.avi", noisy_frame);
}
// 读取带噪声的视频文件
cv::VideoCapture noisy_cap("noisy_video.avi");
// 检查是否成功打开视频文件
if(!noisy_cap.isOpened()){
std::cout << "Error opening noisy video file" << std::endl;
return -1;
}
// 对带噪声的视频进行方框滤波
cv::Mat noisy_frame, denoised_frame;
int filter_size = 3;
while(noisy_cap.read(noisy_frame)){
cv::boxFilter(noisy_frame, denoised_frame, -1, cv::Size(filter_size, filter_size));
// 保存降噪后的视频
cv::imwrite("denoised_video.avi", denoised_frame);
}
// 读取降噪后的视频文件
cv::VideoCapture denoised_cap("denoised_video.avi");
// 检查是否成功打开视频文件
if(!denoised_cap.isOpened()){
std::cout << "Error opening denoised video file" << std::endl;
return -1;
}
// 计算视频帧之间的 PSNR
double psnr_sum = 0.0;
int num_frames = 0;
while(original_cap.read(original_frame) && denoised_cap.read(denoised_frame)){
double psnr = cv::PSNR(original_frame, denoised_frame);
psnr_sum += psnr;
num_frames++;
}
double average_psnr = psnr_sum / num_frames;
std::cout << "Average PSNR: " << average_psnr << std::endl;
```
需要注意的是,在计算 PSNR 之前,必须对原始视频帧和降噪后的视频帧进行相同的数据类型转换。在上面的示例代码中,我们将原始视频帧和带噪声的视频帧转换为 `CV_32F` 类型,将降噪后的视频帧转换为 `CV_8U` 类型。如果原始视频帧是 `CV_8U` 类型,那么可以直接将带噪声的视频帧和降噪后的视频帧转换为 `CV_8U` 类型。
opencv c++计算两个视频的psnr结果是0是为什么
如果两个视频的 PSNR 结果为0,可能有以下几种原因:
1. 视频质量差:如果视频质量很差,两个视频之间的差异将非常小,导致 PSNR 结果为0。
2. 视频分辨率不同:如果两个视频的分辨率不同,则计算 PSNR 时需要进行插值处理,这可能会导致精度降低。
3. 视频格式不同:如果两个视频的格式不同,例如一个视频是 RGB 格式,另一个是 YUV 格式,那么计算 PSNR 时需要进行颜色空间转换,这也可能会造成误差。
4. 计算错误:如果代码实现有误,也可能导致计算结果为0。
你可以检查一下以上几个原因,看看是否能够解决问题。如果仍然无法解决,可以提供更详细的信息,我会尽力帮助你。
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