[发明专利]图像噪声评价方法、图像噪声评价装置

权利要求书

1.一种图像噪声评价方法，其特征在于，包括：

利用估计获得的所述图像的噪声和所述图像的梯度图像提取所述图像中的平坦区域，所述估计获得的所述图像的噪声的步骤包括：

利用滤波器过滤所述图像，提取所述图像中的噪声；

估算获得所述图像的噪声Sigma；

其中，所述PI表示圆周率，D表示所述图像的像素个数，I表示所述图像的图像矩阵，表示卷积，a0表示固定系数；

获得所述图像的梯度图像的步骤包括：

将所述图像转成灰度图像，获得灰度图像矩阵Gray；

使用滤波器和过滤所述灰度图像；

计算获得梯度图像ImageAdd；

以梯度图像中像素值大于第一预设值nThreshold的部分作为平坦区域Region；

其中，nThreshold＝a1×Sigma，a1表示固定的系数；

自适应迭代优化所述平坦区域，具体为利用所述平坦区域的噪声水平和所述梯度图像，迭代优化所述平坦区域，所述迭代优化所述平坦区域的步骤包括：

重复执行下述步骤直至平坦区域的噪声值基本不变获得优化后的平坦区域Region：

计算获得平坦区域的噪声水平Sigma_region；

以梯度图像中像素值大于第二预设值nThreshold′的部分作为平坦区域Region；

其中，D_region表示平坦区域的像素个数，nThreshold′＝a2×Sigma_region，a2表示固定的系数；

利用优化后的平坦区域的图像评价所述图像的噪声水平，具体按下述步骤评价图像的噪声水平：

计算获得优化后的平坦区域的图像和均值平滑图像的偏差Sigma_Mean；

计算Sigma′＝a3·Sgima_region+a4·Sigma_Mean+a5，获得图像的噪声水平Sigma′；

其中，Mean表示图像矩阵的M×N均值平滑图像，Area_region表示平坦区域的面积，a3、a4和a5为分别设定的整数值。

2.一种图像噪声评价装置，其特征在于，包括：提取图像中的平坦区域的第一单元、自适应迭代优化所述平坦区域的第二单元和利用优化后的平坦区域的图像评价所述图像的噪声水平的第三单元；

所述第一单元包括：噪声估计单元、梯度图像单元和平坦区域提取单元；

噪声估计单元，用于估计获得所述图像的噪声，所述噪声估计单元包括：

的高通滤波器，用于过滤所述图像，提取所述图像中的噪声；

估算单元，用于估算获得所述图像的噪声Sigma；

其中，所述PI表示圆周率，D表示所述图像的像素个数，I表示所述图像的图像矩阵，表示卷积，a0表示固定系数；

所述梯度图像单元，用于计算获得所述图像的梯度图像，所述梯度图像单元包括：

转换单元，用于将所述图像转成灰度图像，获得灰度图像矩阵Gray；的第一滤波器，的第二滤波器，用于过滤所述灰度图像；

第一计算单元，用于计算获得梯度图像ImageAdd；

所述平坦区域提取单元，用于利用噪声估计单元获得的图像噪声和梯度图像单元获得的梯度图像提取图像中的平坦区域，所述平坦区域提取单元以梯度图像中像素值大于第一预设值nThreshold的部分作为平坦区域Region；其中，nThreshold＝a1×Sigma，a1表示固定的系数；

所述第二单元包括：

噪声计算单元，用于计算平坦区域的噪声水平；

平坦区域优化单元，用于利用噪声计算单元获得的平坦区域的噪声水平和梯度图像单元获得的梯度图像，优化所述平坦区域；

所述第二单元对平坦区域进行迭代优化，直至平坦区域的噪声值基本不变，其过程如下：

噪声计算单元计算获得平坦区域的噪声水平Sigma_region；

平坦区域优化单元以梯度图像中像素值大于第二预设值nThreshold′的部分作为平坦区域Region；

其中，D_region表示平坦区域的像素个数，nThreshold′＝a2×Sigma_region，a2表示固定的系数；

所述第三单元包括：

第二计算单元，用于计算获得优化后的平坦区域的图像和均值平滑图像的偏差Sigma_Mean；和

第三计算单元，用于计算Sigma′＝a3·Sgima_region+a4·Sigma_Mean+a5，获得图像的噪声水平Sigma′；

其中，Mean表示图像矩阵的M×N均值平滑图像，Area_region表示平坦区域的面积，a3、a4和a5为分别设定的整数值。