[发明专利]一种基于梯度的图像噪声水平估计方法在审
| 申请号： | 201610408403.9 | 申请日： | 2016-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN106127729A | 公开（公告）日： | 2016-11-16 |
| 发明（设计）人： | 叶福军;张根源 | 申请（专利权）人： | 浙江传媒学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/40 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 沈自军 |
| 地址： | 310028 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于梯度的图像噪声水平估计方法，包括：(1)将待估计噪声水平的带噪图像分成多个固定大小的图像块；(2)计算每个图像块中各像素的综合梯度度量值，根据综合梯度度量值的区间分布选取预定数量的图像块；(3)利用神经网络，对每个选取出来的图像块进行去噪并计算去噪前后的方差值；(4)选取最小的方差值作为最终的图像噪声水平估计值。本发明通过采用统计图像梯度的方式，选择相应的纹理较弱的图像块，提高了最终方差的计算精度；利用神经网络，将选择的图像块先进行一个去噪处理，再计算差值图像块的方差，使得算法更加鲁棒，适用范围更广。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 梯度 图像 噪声 水平 估计 方法 | ||
【主权项】：
一种基于梯度的图像噪声水平估计方法，其特征在于，包括：(1)将待估计噪声水平的带噪图像分成多个固定大小的图像块；(2)计算每个图像块中各像素的综合梯度度量值，根据综合梯度度量值的区间分布选取预定数量的图像块；(3)利用神经网络，对每个选取出来的图像块进行去噪并计算去噪前后的方差值；(4)选取最小的方差值作为最终的图像噪声水平估计值。
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