[發(fā)明專利]基于人眼視覺特征和分塊分析法的圖像噪聲估計(jì)方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410153992.1
• 申請日: 2014-04-17
• 公開（公告）號: CN103955921B
• 公開（公告）日: 2017-04-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙巨峰;逯鑫淼;辛青;高秀敏
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州電子科技大學(xué)
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T5/00
• 代理公司: 杭州裕陽專利事務(wù)所(普通合伙)33221
• 代理人: 應(yīng)圣義

1.一種基于人眼視覺特征和分塊分析法的圖像噪聲估計(jì)方法，其特征在于，包括：

利用人眼對比敏感函數(shù)對原始帶噪圖進(jìn)行處理，獲得初步處理圖；

利用分水嶺分割算法對初步處理圖進(jìn)行近似區(qū)域分割，得到若干分割圖像區(qū)域塊，獲得區(qū)域分割圖；

對區(qū)域分割圖中的各個(gè)分割區(qū)域進(jìn)行無噪圖像的近似重建，獲得整幅圖像的重建估計(jì)無噪圖；

根據(jù)原始帶噪圖和重建估計(jì)無噪圖，獲取強(qiáng)度-噪聲對的分布圖，利用強(qiáng)度-噪聲對的分布圖獲得原始帶噪圖的噪聲指標(biāo)。

2.如權(quán)利要求1所述的基于人眼視覺特征和分塊分析法的圖像噪聲估計(jì)方法，其特征在于，利用人眼對比敏感函數(shù)對原始帶噪圖進(jìn)行處理，獲得初步處理圖的具體方法包括：J(x,y)＝I(x,y)*S(x,y)，I(x,y)為原始帶噪圖像，J(x,y)為初步處理圖，S(x,y)為人眼對比敏感函數(shù)，其中S(u,v)=1.5e-σ2(2πu2+v2/60)2/2-e-2σ2(2πu2+v2/60)2,]]>u、v分別代表原始帶噪圖水平、豎直方向的空間頻率分量。

3.如權(quán)利要求1所述的基于人眼視覺特征和分塊分析法的圖像噪聲估計(jì)方法，其特征在于，獲得區(qū)域分割圖的具體步驟包括：利用分水嶺分割算法對初步處理圖的灰度進(jìn)行分析，將初步處理圖中灰度和像素值相似區(qū)域分為同一分塊，得到若干大小相當(dāng)、互不相交的分割圖像區(qū)域塊，形成區(qū)域分割圖。

4.如權(quán)利要求1所述的基于人眼視覺特征和分塊分析法的圖像噪聲估計(jì)方法，其特征在于，利用仿射重建法進(jìn)行無噪圖像的近似重建。

5.如權(quán)利要求4所述的基于人眼視覺特征和分塊分析法的圖像噪聲估計(jì)方法，其特征在于，所述仿射重建法具體包括：為重建估計(jì)無噪圖，M為仿射矩陣，且為區(qū)域分割圖的不同分割圖像區(qū)域塊，C為對應(yīng)的分割圖像區(qū)域塊的坐標(biāo)變量。

6.如權(quán)利要求1所述的基于人眼視覺特征和分塊分析法的圖像噪聲估計(jì)方法，其特征在于，獲取強(qiáng)度-噪聲對的分布圖的方法包括：若原始帶噪圖中的圖像區(qū)域塊為對應(yīng)的重建估計(jì)無噪圖中的圖像區(qū)域塊為則為的均值，σ為的標(biāo)準(zhǔn)差，從而獲得強(qiáng)度-噪聲對將所有圖像區(qū)域塊的強(qiáng)度-噪聲對在同一坐標(biāo)系中畫出，得到強(qiáng)度-噪聲對的分布圖。