一种基于多级DCT系数的图像噪声水平估计方法

摘要

本发明属于电子信号处理领域，公开了一种基于多级DCT系数的图像噪声水平估计方法，包括：将待估计噪声的目标图像划分为M×N个8×8块，并将各个8×8块进行DCT变换；测量每个8×8图像块的边缘度；对所获得的边缘度集合选出其中占集合元素个数10％的最小元素值；对边缘度最小的数个图像块寻找到相似图像块；对选出的相似图像块求解与噪声水平密切相关的系数中间值；对所有8×8图像块进行以下操作以计算得到图像结构修正因子；按照非线性公式进行噪声水平估计。本发明方法能够提高噪声水平估计的精度和稳定性，满足噪声水平估计的实时性要求，并具有简单的硬件实现性。

主权项

一种基于多级DCT系数的图像噪声水平估计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)将待估计噪声的目标图像划分为M×N个8×8图像块，M表示图像每行划分的块数，N表示每列划分的块数，M，N为整数，并将每个8×8图像块进行DCT变换，每个8×8图像块经DCT变换后得到一个包含64个DCT系数的8×8DCT系数二维矩阵；此矩阵的矩阵元素位置(k,l)对应的是第k行、第l列位置，其对应的元素值，即DCT系数值，标记为F(k,l)，k＝0,1,…,7；l＝0,1,…,7；(2)测量每个局部8×8图像块的边缘度e_i，对每个8×8DCT系数矩阵进行以下计算：$e_i=\frac{\underset{k=0}{\overset{7}{\Sigma }}\underset{l=0}{\overset{7}{\Sigma }}\left|F(k,l)\right|-\left|F(0,0)\right|}{\left|F(0,0)\right|}$其中i表示按由左至右、由上往下排列的第i个8×8块；从而得到包含M×N个边缘度元素值的集合S＝{e_i|i＝1,2,…,M×N}；(3)对所获得的边缘度元素值的集合S＝{e_i|i＝1,2,…,M×N}中的元素值按照从小到大的顺序排序，选出其中占集合元素个数10％的最小元素值，即选出元素集合其中i指表示按由左至右、由上往下排列的任意第i个8×8图像块，j表示按从小到大排列后e_i对应的新的序列号，且满足表示取小于或等于x的最大整数；选出元素集合中的每一个边缘度值e_i对应一个8×8图像块，由此选出边缘度最小的块集合B，此块集合对应的图像块是j＝1,2,…,J；(4)从块集合B中找到最小边缘度的L个块作为参考块，对每一个参考块找到其对应的相似块，从而得到L个相似块组；对每一个参考块，其相似块均在集合B中寻找；假定某参考块为i_a，按以下规则判定块i_b为其相似块：$\left\{\begin{array}{c}\frac{|e_a-e_b|}{\left|e_a\right|}<{\tau }_1\\ \frac{|u_a-u_b|}{\left|u_a\right|}<{\tau }_2\end{array}\right.$其中τ₁和τ₂为定义的常量阈值，e_a、e_b分别参考块为i_a、判定块i_b对应的边缘度；u_a、u_b分别为参考块为i_a、判定块i_b对应的平均像素值；(5)第s个相似块组中的第r个8×8图像块，其中s＝1,…,L，r表示该相似块组中的任意一个图像块，进行以下计算：L_rv＝median(C_rv)；L_rd＝median(C_rd)；L_rh＝median(C_rh)；其中C_rh＝{F(k,l)|k＝2,3；l＝6,7；}，C_rv＝{F(k,l)|k＝6,7；l＝2,3；}，C_rd＝{F(k,l)|k＝6,7；l＝6,7；}，median(C)表示对集合C进行中值滤波；然后对获得的数据集合{C_rh,C_rv,C_rd|r＝1,2,…,J_s}，J_s表示第s个相似块组中图像块总数；进行以下求解：Q_s＝median({C_rh,C_rv,C_rd|r＝1,2,…,J_s})；对s分别取值为1,…,L，得到元素个数为L个的Q值集合{Q_s|s＝1,…,L}；(6)按以下公式计算噪声的粗糙估计Q^*：Q^*＝median({Q_s|s＝1,…,L})；(7)对所有8×8图像块进行以下操作并计算图像结构修正因子η；对第i个8×8图像块i＝1,2,…,M×N，选出系数绝对值|F(1,1)|；对所有选出的系数|F(1,1)|集合按相应块的位置放置组合得到大小为M×N的边缘结构图；对此边缘结构图，统计满足以下条件的元素个数：a＞a_thr其中a为边缘结构图的任意元素值，a_thr为指定的阈值；假设满足上述的元素个数为P个，则结构修正因子η计算为：$\eta =\frac{P}{M\times N}$(8)对获得Q^*值进行修正，得到修正值Q′：Q′＝Q^*/η；(9)进行噪声水平方差估计δ_n：δ_n＝α×Q′^β+γ其中α,β,γ为进行非线性映射的参数。