[发明专利]图像噪声强度处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理方法领域，具体涉及一种图像噪声强度处理方法。

背景技术

在图像的获取、处理和传输过程中，噪声是不可避免的。噪声的来源包括感光片颗粒，如扫描仪、数码相机的传感器和电路器件，数码设备的光子探测器，图像量化编码器以及通信信道。去噪一般是各种图像处理应用不可少的预处理步骤，但大多数去噪算法都有个假设前提，即噪声强度是预先知道的。在实际应用中，一般根据经验对噪声强度取经验值。目前对噪声强度进行估计研究较少，已有的算法总体来说适用范围不广。对低噪声强度估计较精确的算法，在高噪声环境下表现不好；而适用于高噪声情况的算法，往往在低噪环境中估计偏差大。

发明内容

本发明的目的是提供一种适用于各种图像类型、且能够稳定精确地计算噪声强度的图像噪声强度处理方法。

实现本发明目的的技术方案是提供一种图像噪声强度处理方法，其包括以下步骤：

步骤A：对噪声强度σ未知的含噪图像进行奇异值分解；

步骤B：选取步骤A中尾部M个奇异值得出其平均值P；

步骤C：对噪声强度σ未知的含噪图像添加噪声强度为σ₁的高斯白噪声，得到噪声强度为的新含噪图像；

步骤D：对步骤C中添加高斯白噪声后的新含噪图像进行奇异值分解；

步骤E：选取步骤D中尾部M个奇异值得出其平均值P₁；

步骤F：由平均值P和平均值P₁结合得出含噪图像的噪声强度会计值σ。

其中添加的噪声强度σ₁＝50(dB)。

步骤B中尾部M个奇异值的平均值P由公式：

P=Σi=n-M+1nsi=aσ+b]]>

得出，对不同类型的图像，其中的参数α只与尾部奇异的数目M相关，不受图像内容的影响，可由标准图像实验统计得出，参数b由图像内容确定，结构越复杂，参数b值越大。

步骤E中的平均值P₁由公式：

P1=aσ2+σ12+b]]>

得出，对不同类型的图像，其中的参数α只与尾部奇异的数目M相关，不受图像内容的影响，可由标准图像实验统计得出，参数b由图像内容确定，结构越复杂，参数b值越大。

步骤F中噪声强度的公式为：