[發明專利]用單幅圖像分布參數樣本反演高斯噪聲方差的盲測定方法

有效

• 申請號: 201210099898.3
• 申請日: 2012-04-09
• 公開（公告）號: CN102663698A
• 公開（公告）日: 2012-09-12
• 發明（設計）人: 肖亮;李恒;唐松澤;張梵彪
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 唐代盛

技術領域

本發明屬于含噪聲圖像中高斯噪聲方差的盲測定技術，特別是一種圖像處理噪聲抑制算法中噪聲水平的自動估計。

背景技術

圖像在采集、傳輸、存儲過程中不可避免的存在噪聲污染，人們希望通過設計高性能的處理算法最大限度的抑制噪聲，并保持圖像的邊緣和紋理結構。而在圖像去噪算法中，一個重要前提是只有知道噪聲的強度水平，才能有針對的去除噪聲。但是，很多算法僅僅是通過人工方法給出噪聲強度水平的估計，這樣如果噪聲水平估計過高容易導致過平滑，而估計過低又不能有效去除噪聲。例如，在正則化方法中，往往需要在圖像正則化項和數據保真項之間的建立較好的平衡關系，這時也需要根據噪聲的強度水平選擇合適的拉格朗日乘子。又如在不需要參考圖像的圖像質量評測方法中，人們希望自動的從單幅圖像中估計噪聲水平，從而計算圖像失真的信噪比水平。因此，利用單幅含噪圖像來估計噪聲水平的技術具有重要應用價值。

目前大多數噪聲水平評價方法都是基于多幅圖像進行，統計多幅圖像的偏差來達到圖像噪聲水平的估計，如果僅有一幅圖像樣本，噪聲估計往往會失效。而利用單幅圖像進行噪聲估計的方法，一般需要優化選取圖像中平坦的區域，統計平坦區域的偏差特性來估計噪聲水平。例如中國專利[200910142250.8]發明了圖像噪聲評價方法、圖像噪聲評價裝置，該方法提取圖像中的平坦區域，自適應迭代優化所述平坦區域，利用優化后的平坦區域的圖像評價所述圖像的噪聲水平。該方法的不足是:一是需要選定平坦區域；二是需要進行迭代優化。如果對復雜場景的圖像，優化選取平坦區域很難完全自動化，而迭代優化非常費時。

發明內容

本發明的目的在于提供一種利用單幅圖像分布參數樣本反演高斯噪聲方差的盲測定方法，充分考慮了圖像在不同頻率分解下的峰度衰減的規律,?不需要其它參考圖像，不需要優化選取平坦區域，完全自動，平均估計精度高，可以廣泛應用于高斯噪聲退化的光學成像系統的信噪比自動測定。

實現本發明目的的技術解決方案為：一種用單幅圖像分布參數樣本反演高斯噪聲方差的盲測定方法，以自然圖像的高階統計特性為基礎，利用圖像峰度和方差之間存在的內在蘊含關系以及峰度隨圖像頻率衰減下的近似不變性；根據一組預先構造的正交濾波器對去均值圖像進行分頻處理,構造不同頻率濾波圖像；計算不同頻率濾波圖像的峰值和方差，并對峰度按照低頻到高頻進行衰減，構造分布參數樣本；將噪聲的方差看作未知量，建立噪聲方差的優化反演模型，然后利用直接搜索法通過求解該反演模型的最小點，將求得的最小點作為噪聲方差的估計，具體步驟為：

步驟1：?去均值：輸入一幅含噪聲圖像???????????????????????????????????????????????,計算含噪圖像的平均值,然后得到去均值圖像；

????步驟2:?構造一組正交濾波器，其中為濾波器的個數；

????步驟3：根據正交濾波器組對去均值圖像進行分頻處理，構造不同頻率濾波的圖像序列?；

步驟4:?利用不同頻率濾波圖像序列?,計算每幅濾波圖像的峰度和方差或標準方差，得到個峰度和個方差樣本或標準方差；

步驟5：對N個峰度進行冪指數衰減，得到個衰減的峰度樣本值；

步驟6：利用步驟5計算的個衰減的峰度樣本值和步驟4計算的個方差樣本，構造未知噪聲方差或標準方差的最小化擬合反演模型?；

步驟7:?利用直接搜索法求解最小化反演模型，將搜索得到的最小點作為噪聲方差的最優估計。

本發明與現有技術相比，其顯著優點：能夠實現圖像中高斯噪聲方差的自動高精度估計。不需要優選平坦區域，不需要其他參考圖像，不需要人工設定任何參數，完全自動，對噪聲方差的統計估計精度高。在光學遙感成像系統、數碼成像系統、電視制導、航空探測等都有廣泛的應用前景，同時也為圖像噪聲的盲去除提供了新的方法。

下面結合附圖對本發明作進一步詳細描述。

附圖說明

圖1是本發明利用單幅圖像分布參數樣本反演高斯噪聲方差的盲測定方法的流程圖。

圖2是本發明在采取預先存儲的正交濾波器組時的數據流圖。

圖3是本發明實施實例中的3個測試清晰圖像（大小為512512的3幅清晰國際標準圖像，從左到右：House,?Boat,?Lena）。

圖4是本發明實施實例中仿真生成的不同方差噪聲污染圖像。