北京邮电大学学报

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北京邮电大学学报 ›› 2010, Vol. 33 ›› Issue (3): 130-134.doi: 10.13190/jbupt.201003.130.037

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局部同质性测度的平滑式图像噪声估计

吴强1,迟耀斌1,王智勇2   

  1. 1. 中国科学院 遥感应用研究所, 北京 100101; 

    2. 北京宇视蓝图信息技术有限公司, 北京 100096

  • 收稿日期:2009-11-06 修回日期:2010-01-28 出版日期:2010-06-28 发布日期:2010-05-14
  • 通讯作者: 吴强 E-mail:timwq@yahoo.com.cn
  • 作者简介:吴 强(1981—), 男, 博士生, E-mail: timwq@yahoo.com.cn; 迟耀斌(1942—), 男, 研究员, 博士生导师.

A Smoothing-Based Noise Estimation Method of the Image Based on Local Homogeneity Measurement

WU Qiang1, CHI Yao-bin1, WANG Zhi-yong2   

  1. 1. Institute of Remote Sensing Applications, Chinese Academy of Sciences, Beij

    ing 100101, China;

    2. Beijing Landview Mapping Information Technology Corporation Limited, Beijing 

    100096, China

  • Received:2009-11-06 Revised:2010-01-28 Online:2010-06-28 Published:2010-05-14
  • Contact: Qiang WU E-mail:timwq@yahoo.com.cn

摘要:

提出一种基于局部同质性测度的静止图像平滑式加性噪声估计方法为增强图像中各像元的

同质性测度值差异,以柯西分布函数作为核函数,提出一种图像同质性测度的新方法;为提

取图像的真实边缘,采用各向异性扩散平滑算法;在去除包含图像真实边缘的子图像基础上

,根据所设定的同质性测度阈值,选取具有较高同质性的子图像,并计算这些子图像的标准

方差,最后将这些各图像标准方差的中值作为图像噪声的估计值所提的图像平滑式加

性噪声估计方法可自动化实现,无需任何人工参与实验结果表明,与其他滤波式噪声估计

方法相比,本方法具有更高的估计精度和更好的鲁棒性. 

关键词: 噪声, 标准方差, 同质性, 柯西分布函数, 边缘

Abstract:

A smoothing-based additive-noise estimation method of static image based on local homogeneity 

measurement is proposed. In order to enhance the difference of homogeneity measurement values

 between pixels, Cauchy distribution function is selected as the kernel function for proposed meas-urement method of the image homogeneity. The anisotropic diffusion based smoothing method is

 also used for extracting the real image boundaries. After excluding sub-images including real 

boundaries of the whole image, the most homogeneous sub-images are determined according to

 the defined threshold value. Then, standard deviation values of these sub-images are calculated. Finally, 

the median value of these values is extracted as the estimated value of the image noise. Furthermore,

 there is no need to involve with any human interaction in implementation of the proposed noise 

estimation method. Experiments show that the proposed method possesses higher estimation accuracy

 and better robustness for additive-noise estimation after comparing with other filter-based noise

 estimation methods.

Key words: noise, standard deviation, homogeneity, Cauchy distribution function, edge

中图分类号: