我可以在去噪算法中使用图像熵，以检查它们的有效性吗？

Question

我在数字图像恢复领域工作，我研究了许多图像噪声去除研究论文，所有这些论文都使用 PSNR 来检查他们算法的有效性，我的一件事是从SSIM Page 注意到，PSNR 主要取决于 MSE 和 MSE 的一个弱点是，尽管图像对于缩放是不变的，但该度量取决于变量的缩放.。

所以现在我的问题是这个。

我可以使用图像熵来检查任何去噪方法的有效性吗？

Answer 1

当然可以，请参阅 [http://scholar.google.co.uk/scholar?q=image+denoising+entropy]

该列表显示熵是一种在某些领域比其他领域更有效的度量。例如：如果您知道有效表示无噪声图像的最佳基（例如傅立叶基或小波基）但不能有效地模拟噪声，则变换后的无噪声图像在变换域中将是稀疏的，并且您的噪声-免费图片不会。稀疏信号熵低，而密集信号熵高。

如果您知道所有这些事情都是正确的，那么您可以使用变换域熵度量来评估您的去噪方法。

你需要做一些额外的工作来校准你的新错误信息，当然你不能使用基于熵的方法来进行去噪。那将是双重浸入。