Abstract— Digital image processing

Abstract— Digital image processing (DIP) has a much broader scope of tools, techniques and algorithms than the corresponding analog image processing. This valuable advantage can be invested in processing and restoring informative image out of distorted one, for instance noisy image. The main objective of this paper is to insure accurate quality metrics to measure spatial filtering techniques in estimating an actual image out of noisy data. The image is distorted with Salt & Pepper noise. The proposed restoration techniques include Mean filter, Median filter, Max filter, Min filter and Wiener filter. The filters are investigated versus the grayscale image. Different quality metrics are employed, including, Mean Square Error (MSE), Performance Index (PI), Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), and Image Enhancement Factor (IEF). Moreover, blind metrics that include BRISQUE and NIQE are studied and their accuracies get assessed. Constantly, the investigated quality metrics show that Median filter demonstrates a greater outcome than all of its counterparts. Study shows also that the accuracies of quality measures are in agreement with each other as well as with the subjective assessment of the restored images.
Keywords: estimation techniques, quality metrics, and Salt & Pepper noise

Abstract— Digital image processing (DIP) has a much broader scope of tools, techniques and algorithms than the corresponding analog image processing. This valuable advantage can be invested in processing and restoring informative image out of distorted one, for instance noisy image. The main objective of this paper is to insure accurate quality metrics to measure spatial filtering techniques in estimating an actual image out of noisy data. The image is distorted with Salt & Pepper noise. The proposed restoration techniques include Mean filter, Median filter, Max filter, Min filter and Wiener filter. The filters are investigated versus the grayscale image. Different quality metrics are employed, including, Mean Square Error (MSE), Performance Index (PI), Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), and Image Enhancement Factor (IEF). Moreover, blind metrics that include BRISQUE and NIQE are studied and their accuracies get assessed. Constantly, the investigated quality metrics show that Median filter demonstrates a greater outcome than all of its counterparts. Study shows also that the accuracies of quality measures are in agreement with each other as well as with the subjective assessment of the restored images. 
Keywords: estimation techniques, quality metrics, and Salt & Pepper noise

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摘要：数字图像处理（DIP）具有工具，技术和算法比相应的模拟图像处理的更广阔的范围。这些宝贵的优点是可以在处理和恢复信息的图像进行投资了一个扭曲的，例如嘈杂的图像。本文的主要目标是确保精确的质量度量来测量空间滤波技术在估计的实际图像嘈杂的数据。图像失真与椒盐噪声。建议的修复技术包括均值滤波，中值滤波，最大过滤，最小滤波器和Wiener滤波器。该过滤器研究与灰度图像。不同质量度量被采用，包括，均方误差（MSE），性能指数（PI），峰值信噪比（PSNR），和图像增强因子（IEF）。此外，研究了盲目的指标，包括必胜和NIQE及精度得到评估。不断，被调查的质量指标表明，中值滤波演示比所有的同行更大的成果。研究还表明，质量措施的精度是相互的协议，以及与恢复图像的主观评价。<BR>关键词：估计技术，质量指标和椒盐噪声

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摘要数字图像处理（DIP）具有比相应的模拟图像处理更广泛的工具、技术和算法。这一宝贵的优势可以投资在处理和恢复信息图像从扭曲的一个，例如嘈杂的图像。本文的主要目标是确保精确的质量指标，以测量空间过滤技术，从噪声数据中估计实际图像。图像被扭曲与盐和胡椒噪音。建议的恢复技术包括均值滤波器、中值滤波器、最大滤波器、最小滤波器和维纳滤波器。对滤镜与灰度图像进行调查。采用不同的质量指标，包括平均平方误差（MSE）、性能指数（PI）、峰值信噪比（PSNR）和图像增强系数（IEF）。此外，还研究了包括BRISQUE和NIQE在内的盲指标，并评估了它们的精度。不断，调查的质量指标显示，Median 筛选器显示比其所有对应筛选器更大的结果。研究还表明，质量测量的精度与恢复图像的主观评估是一致。<BR>关键词：估计技术、质量指标和盐和胡椒噪声

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摘要数字图像处理（DIP）比相应的模拟图像处理具有更广泛的工具、技术和算法范围。这一有价值的优势可以投资于处理和恢复失真图像中的信息图像，例如噪声图像。本文的主要目的是保证在噪声数据中估计实际图像时，测量空间滤波技术的准确质量指标。图像被椒盐噪声扭曲了。提出的恢复技术包括均值滤波、中值滤波、最大滤波、最小滤波和维纳滤波。根据灰度图像对滤波器进行了研究。采用不同的质量指标，包括均方误差（mse）、性能指数（pi）、峰值信噪比（psnr）和图像增强因子（ief）。此外，还研究了包括brisque和niqe在内的盲度量，并对其准确性进行了评估。不断地，被调查的质量指标表明，中值滤波比其所有对应的结果更大。研究还表明，质量测量的准确度与恢复图像的主观评价是一致的。<BR>关键词：评价技术、质量指标和椒盐噪声<BR>

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