[发明专利]图像的噪声估计方法、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种图像的噪声估计方法、计算机设备和存储介质。所述方法包括：对待估计图像进行分块处理得到含噪图像块，并对所述含噪图像块进行奇异值分解处理；获取奇异值分解处理后的所述含噪图像块的特征信息，并利用所述特征信息对所述含噪图像块进行标记，以得到标记后的含噪图像块；对所述含噪图像块进行预去噪处理，以生成残差图像块；根据所述残差图像块确定所述含噪图像块的权值系数；利用所述标记后的含噪图像块和所述权值系数计算噪声强度。采用本方法通过对含噪图像块进行标记，提升了处理速度；并且结合了预去噪处理得到的残差图像块和标记后的含噪图像块的特性对图像的噪声强度进行估计，提高了精确度。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别涉及一种图像的噪声估计方法、计算机设备和存储介质，以及一种图像去噪方法。

背景技术

随着核成像技术的发展，其被广泛应用于国防、医学、航空航天等诸多领域；其中核成像技术包括中子成像技术、计算机断层扫描成像技术、核磁共振成像技术等。由于图像在成像、传输、存储等过程中不可避免地受到各种噪声干扰产生含噪，进而出现模糊、降质等现象。为了提高图像的质量可以采用性能良好的去噪算法，如三维块匹配滤波，以及非局部均匀值图像去噪算法(Non Local Means，简称NLM)等；在实际场景中噪声强度往往是未知，并且去噪处理时需要确定噪声强度，因此需要对噪声强度其进行估计。

现有的噪声估计方法通常采用迭代主成分分析(Principal ComponentAnalysis简称PCA)的最小特征值、梯度或拉普拉斯算子；但采用PCA方法的噪声估计在应用于核图像时得到的估计结果和现有去噪算法结合后，其所能达到的去噪效果并不理想，并且存在处理速度低、估计精确度差的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种图像的噪声估计方法、计算机设备和存储介质，以及一种图像去噪方法。

一种图像的噪声估计方法，所述方法包括：

对待估计图像进行分块处理得到含噪图像块，并对所述含噪图像块进行奇异值分解处理；

获取奇异值分解处理后的所述含噪图像块的特征信息，并利用所述特征信息对所述含噪图像块进行标记，以得到标记后的含噪图像块；

对所述含噪图像块进行预去噪处理，以生成残差图像块；

根据所述残差图像块确定所述含噪图像块的权值系数；

利用所述标记后的含噪图像块和所述权值系数计算所述待估计图像的噪声强度。

在其中一个实施例中，所述获取奇异值分解处理后的所述含噪图像块的特征信息，并利用所述特征信息对所述含噪图像块进行标记，以得到标记后的含噪图像块的步骤包括：

获取所述含噪图像块的最大特征值；

计算所述最大特征值的梯度差；

利用所述梯度差确定纹理图像块；

获取所述纹理图像块与所述含噪图像块的对应关系，并根据所述对应关系进行标记，将被标记的所述含噪图像块作为标记后的含噪图像块。

在其中一个实施例中，所述利用所述梯度差确定纹理图像块的步骤还包括：

将所述梯度差与预设阈值进行比较；

响应于所述梯度差小于所述预设阈值，则将与所述梯度差对应的所述含噪图像块作为纹理图像块。

在其中一个实施例中，所述对所述标记后的含噪图像块进行预去噪处理，以生成残差图像块的步骤包括：

对所述含噪图像块进行卷积操作，得到所述含噪图像块的方差和第一方差均值；

利用所述第一方差均值对所述含噪图像块进行预去噪处理，将预去噪处理后的含噪图像块作为残差图像块。