研究目的
对评估图像质量的方法进行分类，并研究各类噪声对图像质量的影响。
研究成果
该论文得出结论：理解和分类不同类型的噪声对于评估和改进图像识别系统的质量至关重要。研究强调，将噪声作为函数进行研究以确定其参数及其对图像质量的影响具有重要意义。
研究不足
该研究仅关注噪声叠加问题，未考虑旋转或缩放等其他同样影响图像质量的图像修改类型。
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[2018年IEEE第13届计算机科学与信息技术国际科学与技术会议(CSIT) - 乌克兰利沃夫(2018.9.11-2018.9.14)] 2018年IEEE第13届计算机科学与信息技术国际科学与技术会议(CSIT) - 不同类型噪声图像质量评估方法
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[2018年IEEE第13届计算机科学与信息技术国际科学与技术会议(CSIT) - 乌克兰利沃夫(2018.9.11-2018.9.14)] 2018年IEEE第13届计算机科学与信息技术国际科学与技术会议(CSIT) - 不同类型噪声图像质量评估方法
DOI：10.1109/STC-CSIT.2018.8526693
出版年份：2018
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
在评估图像识别系统质量时需注意，噪声并非唯一的干扰类型。对图像进行有目的的修改、旋转或缩放等操作同样会影响图像分辨率。研究表明，决策过程复杂化的原因之一在于：基于各类图像获取的输入信息质量因叠加不同来源与特性的噪声而下降。通过将特定噪声类别视为函数进行研究，有助于聚焦其参数确定、参数影响程度分析及人工噪声生成。为进一步评估识别系统，我们对不同类型噪声及其影响进行了综述。此类噪声需经分类处理，以便研究、形式化描述并最终消除或最小化其有害影响。通过将特定噪声类别视为函数进行研究，有助于聚焦其参数确定、参数影响程度分析及人工噪声生成。
作者：
Oleh Kosar，Nataliya Shakhovska
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