blocks|key|97612|text|这是一件很麻烦的事情。首先，侵蚀/扩张你的形象。然后从原始图像中减去这个处理后的图像。然后使用滑动窗口并计算强度的分布。这种分布可能是噪声的一个很好的代表。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|97613|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

As a hacky thing to try. First erode/dilate your image. Then subtract this processed image from the original image. Then use a sliding window and calculate a distribution of of intensities. This distribution might be a good proxy for the noise

Noise can be different and it requires different techniques to remove it:

<blockquote>
 <ul>
 <li>gaussian noise </li>
 <li>speckle noise</li>
 <li>salt noise</li>
 <li>pepper noise</li>
 </ul>
</blockquote>

I've faced with noise samples which look like smth mean between gaussian and speckle noise.
It more looks like uniform speckle noise which evenly fills all the space on the image.

<a href="https://i.stack.imgur.com/AdFEp.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/AdFEp.png" alt="enter image description here"></a>

What Image Processing Toolbox function or general algorithm can be used to only detect the noise (not remove)? So that it can be measured on the piece of image.

<a href="https://i.stack.imgur.com/y2E9P.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/y2E9P.png" alt="enter image description here"></a>

I guess that it would be smth like pixel brightness density (how many bright pixels are presented on the image area) or brightness rarefaction (how much is average distance between bright pixels on the image part). But I think there is more robust way.

An example below is non-noise representation in scale.

<a href="https://i.stack.imgur.com/n9DbX.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/n9DbX.png" alt="enter image description here"></a>

Detecting noise presense on medical images

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

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噪声可以是不同的，并且需要不同的技术来消除它：高斯噪声斑点噪声盐噪声胡椒噪声我遇到过噪声样本，它们看起来像高斯噪声和斑点噪声之间的smth均值。它看起来更像均匀的斑点噪声，均匀地填满了图像上的所有空间。​​什么图像处理工具箱函数或通用算法可以用来只检测噪声(而不是去除)？这样就可以在图像上测量它了。​​我猜它会像像素亮度密度(在图像区域上显示多少明亮像素)或亮度稀疏度(图像部分上明亮像素之间的平均

问医学图像的噪声检测
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