[發明專利]基于壓縮感知的CCD噪聲估計方法

無效

• 申請號: 201110349787.9
• 申請日: 2011-11-07
• 公開（公告）號: CN102436646A
• 公開（公告）日: 2012-05-02
• 發明（設計）人: 楊敬鈺;吳兆陽;岳煥景;侯春萍
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 杜文茹

技術領域

本發明涉及一種圖像噪聲的估計，特別是涉及一種利用壓縮感知技術，從單幅噪聲圖像中，估計出嚴重依賴于信號強度的基于壓縮感知的CCD噪聲估計方法。

背景技術

電荷耦合器件CCD(Charge?Coupled?Devices)是20世紀70年代發展起來的新型半導體器件。CCD以其具有自掃描、高分辨率、輸出噪聲低、動態范圍大、量子效率高、電荷轉移效率高、光譜響應范圍寬、幾何穩定性好等優點，在計算機視覺系統中應用越來越廣泛。

CCD圖像傳感器的輸出信號是空間采樣的離散模擬信號。CCD工作時，在輸入結構、輸出結構、信號電荷存儲和轉移過程中，都會產生噪聲。CCD噪聲主要包括有光子散粒噪聲、復位噪聲、暗電流噪聲、固定模式噪聲、放大器噪聲以及量化噪聲等。噪聲是影響圖像信噪比的重要參數，噪聲疊加在信號電荷上，形成了干擾，嚴重降低了信號精度。特別是隨著CCD器件的小型化、集成化發展，對CCD噪聲的估計和去除顯得尤為重要。

傳統的噪聲估計方法主要針對高斯白噪聲設計。但是CCD噪聲是嚴重依賴于信號強度的，不符合高斯白噪聲的分布，所以對CCD噪聲的估計得到的是一個噪聲水平函數NLF(Noise?Level?Function)。再加上CCD相機的響應函數(Camera?Response?Function，簡稱CRF)復雜的非線性特征，導致傳統的噪聲估計方法估計CCD噪聲時很不理想。

目前CCD噪聲估計方法大致可以分為兩類。一類是在空間域進行估計。根據圖像像素值的不同，對整幅圖像進行分塊，然后通過計算塊與塊的差值來估計對應像素的噪聲水平，最后利用這些噪聲點進行插值，得到NLF曲線。這種方法可以一定程度上估計出圖像噪聲，但是得到的噪聲曲線非常粗糙，且參數的自適應性差。另外一類就是在變換域進行噪聲估計。先是利用小波變換對圖像進行去噪，用噪聲圖像減掉去噪后的估計圖像得到了對應像素的噪聲，統計平均后得到噪聲曲線。這種方法對于紋理和邊緣較少的圖像比較有效，但是對于高紋理的圖像很容易出現噪聲的過估計，同時對圖像的去噪效果要求較高。而非均勻噪聲圖像的去噪本身就是圖像處理與計算機視覺領域的一個難點。

現存的技術在估計CCD噪聲方面有著明顯的不足，特別是對于高紋理和多邊緣的圖像，從單幅圖估計出的噪聲水平函數(NLF)有著較大的偏差，并且算法的復雜度很高。

目前對于單張圖像還沒有很有效的方法精確預測每個像素值的噪聲水平，但是我們可以采用塊匹配的方法，準確估計出光滑區域的部分樣本點的噪聲水平。壓縮感知技術表明，如果信號在某組基下是稀疏的，那么就有可能通過少數的采樣點恢復出原信號。因此，采用壓縮感知技術可以由已估計出的部分噪聲水平樣本點來重構出完整的噪聲水平曲線。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是，提供一種只需要準確的估計部分光滑區域的噪聲水平，就可以利用壓縮感知技術估計出整幅圖像的噪聲水平函數的基于壓縮感知的CCD噪聲估計方法。

本發明所采用的技術方案是：一種基于壓縮感知的CCD噪聲估計方法，包括如下階段：

1)單張圖像CCD噪聲樣本點估計階段，即從單幅圖像中準確估計出部分像素的噪聲水平，采用的是基于塊的三維DCT變換進行去噪，包括如下步驟：

(1)搜索合適的圖像塊；

(2)對圖像塊進行去噪；

(3)估計樣本點的噪聲水平；

2)基于壓縮感知的噪聲水平曲線重構階段，即模擬出各種不同型號的CCD在不同情況下的噪聲水平曲線，利用主成分分析的方法得到所述曲線的特征向量，選取其中的10個向量作為字典，將現有的樣本點作為對代求曲線的采樣值，由此構造出采樣矩陣，然后根據采樣值、采樣矩陣以及字典，利用OMP算法得到待求曲線在所述字典下的稀疏表示的系數，最后用系數和字典中的向量相乘，就準確的重建出一條特定的噪聲曲線。

所述的搜索合適的圖像塊，是采用塊搜索步長N_s＝3，即每隔三行三列取一個圖像塊，塊的大小取N＝8，每取一個圖像塊，計算該圖像塊的期望值和方差值，并設定門限值，只對方差值小于門限值的圖像塊進行塊搜索，并根據圖像塊的均值來控制塊的選取，對于每一個選中的圖像塊，在搜索半徑N_r＝7的范圍內，計算所有8x8圖像塊與參考塊的距離，然后，取與參考塊距離最小的N_t＝8個塊作為相似塊，重疊在一起形成一個8x8x8的三維圖像塊，這樣就完成了一個圖像塊的搜索。

所述的期望反映的是該圖像塊的像素水平，而方差則表示的是該圖像塊的光滑的程度。