[发明专利]用单幅图像分布参数样本反演高斯噪声方差的盲测定方法

摘要

本发明公开了一种用单幅图像分布参数样本反演高斯噪声方差的盲测定方法，利用图像峰度和方差之间存在的内在蕴含关系以及峰度随图像频率衰减下的近似不变性；根据一组预先构造的正交滤波器对去均值图像进行分频处理，构造不同频率滤波图像；计算不同频率滤波图像的峰值和方差，并对峰度按照低频到高频进行衰减，构造分布参数样本；将噪声的方差看作未知量，建立噪声方差的优化反演模型，然后利用直接搜索法通过求解该反演模型的最小点，将求得的最小点作为噪声方差的估计。本发明能够实现图像中高斯噪声方差的自动高精度估计；不需要优选平坦区域和其他参考图像，不需要人工设定任何参数，完全自动，对噪声方差的统计估计精度高。

主权项

1.一种用单幅图像分布参数样本反演高斯噪声方差的盲测定方法，其特征在于以自然图像的高阶统计特性为基础，利用图像峰度和方差之间存在的内在蕴含关系以及峰度随图像频率衰减下的近似不变性；根据一组预先构造的正交滤波器对去均值图像进行分频处理，构造不同频率滤波图像；计算不同频率滤波图像的峰值和方差，并对峰度按照低频到高频进行衰减，构造分布参数样本；将噪声的方差看作未知量，建立噪声方差的优化反演模型，然后利用直接搜索法通过求解该反演模型的最小点，将求得的最小点作为噪声方差的估计，具体步骤为：步骤1： 去均值：输入一幅含噪声图像,计算含噪图像的平均值,然后得到去均值图像；  步骤2: 构造一组正交滤波器，其中为滤波器的个数；  步骤3：根据正交滤波器组对去均值图像进行分频处理，构造不同频率滤波的图像序列；步骤4: 利用不同频率滤波图像序列，计算每幅滤波图像的峰度和方差或标准方差，得到个峰度和个方差样本或标准方差；步骤5：对N个峰度进行幂指数衰减，得到个衰减的峰度样本值；步骤6：利用步骤5计算的个衰减的峰度样本值和步骤4计算的个方差样本，构造未知噪声方差或标准方差的最小化拟合反演模型，其中:为未知变量；为未知变量，表示理想没有污染的图像的峰度；步骤7: 利用直接搜索法求解最小化反演模型，将搜索得到的最小点作为噪声方差的最优估计。