[发明专利]基于人眼视觉特征和分块分析法的图像噪声估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术，尤其涉及一种基于人眼视觉特征和分块分析法的图像噪声估计方法。

背景技术

随着人类社会向高度数字化方向的发展，数字图像、数字视频、数字电视的飞速发展和普及也将成为必然。在数字图像处理的各种技术中数字图像在获取、压缩、储存、传输和重建等过程中可能会受到各种各样的退化失真，尤其是噪声，将不可避免会导致图像降质的问题，如何更有效地评估图像噪声的问题也应运而生，并且成为图像处理的研究热点。

因为图像最终是给人观看的，所以最佳噪声评价方式是人眼的主观评价。但是，这种评价方法的自由度大，并且受观察者的自身素质、观测目的、观测环境和人的某一阶段的心理因素等的影响，其操作过于繁杂、耗时、相对昂贵；而且，主观无法给出一个相对准确的噪声估计数字，也就是说，人的视觉心理因素很难用准确的数学模型来表达，从而导致评价结果不够精确，且不便于图像系统的设计、工程应用中应用。在这种情况下，客观噪声评估方法应运而生，其目标就是要自动快速地得到图像噪声的量化指标。

目前广泛采用的噪声评估方法如局部方差、局部标准差等等，但一般的图像不可能是亮度均匀的场景，也就是说图像中含有许多内容，必须在图像中选择一块灰度分布比较均匀的小区域来估算整个图像的噪声方差。但是，这些算法对某些模糊或者图像内容敏感的图像难以处理，导致应用受限。

此外，大部分噪声评估方法在定义上来讲的确精确严格，简单易行，能较好确定图像之间的噪声水平差别，却一般都没有考虑图像观测者的视觉心理因素，而图像评价的主体——人在图像评价时往往起着很重要的作用，因而客观评价方法的评价结果很多时候无法与人眼主观评价的结果相吻合。

发明内容

本发明解决的问题是提供一种基于人眼视觉特征和分块分析法的图像噪声估计方法，利用所述方法获得的评价结果与人眼主观评价的结果较吻合。

为解决上述问题，本发明实施例提供了一种基于人眼视觉特征和分块分析法的图像噪声估计方法，其特征在于，包括：利用人眼对比敏感函数对原始带噪图进行处理，获得初步处理图；利用分水岭分割算法对初步处理图进行近似区域分割，得到若干分割图像区域块，获得区域分割图；对区域分割图中的各个分割区域进行无噪图像的近似重建，获得整幅图像的重建估计无噪图；根据原始带噪图和重建估计无噪图，获取强度-噪声对的分布图，利用强度-噪声对的分布图获得原始带噪图的噪声指标。

可选的，利用人眼对比敏感函数对原始带噪图进行处理，获得初步处理图的具体方法包括：J(x,y)＝I(x,y)*S(x,y)，I(x,y)为原始带噪图像，J(x,y)为初步处理图，S(x,y)为人眼对比敏感函数，其中S(u,v)=1.5e-σ2(2πu2+v2/60)2/2-e-2σ2(2πu2+v2/60)2,]]>u、v分别代表原始带噪图水平、竖直方向的空间频率分量。