专利名称：：确定图像中斑点噪声强度的方法
技术领域：
：本发明属于图像处理
技术领域：
，具体涉及到结合基于高斯厄米特矩(Gaussian-Hermite)的噪声分析模型确定图像中斑点噪声强度的方法。
背景技术：
：图像获取和传输过程使得大多数数字图像带有不同程度的噪声，不但影响图像的视觉效果，而且妨碍后序的目标检测、特征提取和参数测量等各种处理，直接影响图像解译质量。根据噪声与图像的叠加方式，图像噪声包括乘性噪声和加性噪声两类。目前研究重点集中在加性噪声中的高斯噪声，现有的噪声参数估计代表性成果包括1990年，PeterMeer等人以零均值的高斯噪声为研究对象，通过图像金字塔来盲估计含噪图像的方差，其特点是平均错误率为0.06，估计时间为0(log(N))(N为图像大小)。1999年，KRank等人以被高斯噪声污染的图像为研究对象，通过三步来完成对噪声的估计，首先通过水平和竖直的操作抑制原图像所受的影响，第二步计算局部信号方差直方图，最后统计计算直方图所得到的估计方差值。2005年，DHShin等人介绍了一种快速的噪声估计方法，该方法用高斯滤波估计被加性高斯白噪声污染的图像，是基于分块的噪声估计方法，可用于商业图像和视频降噪。广泛应用的是Donoho和Johnstone提出的小波域噪声标准方差估计公式σ=MAD/0.6745，其中MAD是对角线方向子带小波系数幅度的中值。该方法在噪声较小时，估计噪声会偏大，所以在工程应用中人们对这种方法进行了改进，目前应用最多的是全局方差和局部方差。斑点噪声是常见的一种乘性噪声，例如在日益发挥重要作用的合成孔径雷达图像及医学超声图像中，由于成像机制的原因，斑点噪声成为固有噪声。合理分析和抑制斑点噪声是各种斑点噪声图像处理等应用的前提条件和关键步骤。不同于高斯噪声，由于斑点噪声是以相乘的方式叠加到图像中，很难通过含噪图像和抑噪图像相减的方式直接估计噪声细节。目前处理斑点噪声的方法多是将之进行取对数运算，转化为加性的高斯噪声模型，再进行分析。目前为止，还不存在一种通用的斑点噪声强度确定的方法。
发明内容本发明所要解决的技术问题在于克服现在噪声强度确定方法的不足，提供一种快速、准确的确定图像中斑点噪声强度的方法。解决上述技术问题所采用的技术方案包括下述步骤1、选取灰度相对均勻区域在含噪图像中选取一块灰度相对均勻的区域。2、计算灰度相对均勻区域象素的灰度均值和该区域内象素的不同阶高斯厄米特矩；上述的灰度均值是灰度相对均勻区域内各象素点的灰度平均值。灰度相对均勻区域象素的不同阶高斯厄米特矩按下式计算<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>式(1)中，G(t，v，σ)为二维高斯函数，且有<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>HP,q(t/o,ν/σ)为二维(ρ，q)阶厄米特多项式，且有<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula><formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>式(1)(4)中t为-1或0或1，ν为-1或0或1，σ为0.7。3、构造特征向量根据式(1)计算的不同阶高斯厄米特矩，通过下式构造特征向量<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>式(5)中，λ是不同阶的高斯厄米特矩的联合权重系数，0<λ<1。对图像中所选均勻区域的每一个点(x，y)，通过式(5)可得到一个特征向量[MU，MV]T。4、计算检测图像的噪声强度特征值按式(6)计算噪声强度特征值<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>式中Muv为噪声强度特征值，N是特征向量的个数，N为正整数。5、转换噪声强度特征值将步骤2的灰度相对均勻区域内各象素点的灰度平均值和步骤4的检测图像噪声强度特征值代入式(7)灰度常量=转换后噪声强度特征值灰度平均值—检测图像噪声强度特征值转换噪声强度特征值。6、确定图像中斑点噪声的强度值按下式确定图像中斑点噪声的强度值y=99.1468χ4_32·0896χ3+51.8903χ2_0·1269χ+0.0013(8)式中χ为步骤5转换后的噪声强度特征值。本发明建立了基于高斯厄米特矩的噪声强度确定的多项式函数，该函数可以利用输入图像的小区域快速确定斑点噪声的强度信息；与常见的“将乘性噪声经对数变换转换为加性噪声”的处理方式不同，本发明直接以乘性噪声模型为基础，在没有任何先验知识的情况下，进行噪声强度的确定，具有精度高、速度快、实用性和通用性强的特点，可用于具有灰度均勻区的可见光图像、合成孔径雷达图像以及医学超声图像等含斑点噪声的图像噪声强度的确定。图1为本发明斑点噪声强度确定方法的流程图。图2是确定仿真图像中的斑点噪声强度。图3是确定可见光图像中的斑点噪声强度。图4是确定海岸线合成孔径雷达图像中的斑点噪声强度。具体实施例方式下面结合附图和实施例对本发明进一步详细说明，但本发明不限于这些实施例。实施例1以确定仿真图像(含斑点噪声强度为0.02)的斑点噪声强度为例，其方法步骤如下1、选取灰度相对均勻区域在含斑点噪声强度为0.02的仿真图像中选取一块相对均勻的灰度区域1，选取的灰度区域1为矩形方框内的区域，见图2。2、计算所选区域象素的灰度均值和该区域内象素的不同阶高斯厄米特矩上述的灰度均值是灰度相对均勻区域内各象素点的灰度平均值，得灰度区域1象素的灰度均值为191。灰度区域1中各象素的不同阶高斯厄米特矩按以下公式计算<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>式中G(t，ν,σ)为二维高斯函数，且有<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>(2)HP,q(t/o,ν/σ)为二维(ρ，q)阶厄米特多项式，且有<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>(3)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>(4)式(1)(4)中t为-1或0或1，ν为-1或0或1，σ为0.7。3、构造特征向量根据式(1)计算的不同阶高斯厄米特矩，通过下式构造特征向量<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>(5)式(5)中，λ是不同阶的高斯厄米特矩的联合权重系数，0<λ<1。对图像中所选均勻区域的每一个点(x，y)，通过式(5)可得到一个特征向量[MU，MV]T。4、计算检测图像的噪声强度特征值按式(6)计算噪声强度特征值<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>(6)式中Muv为噪声强度特征值，N是特征向量的个数，N为5664，得噪声强度特征值Muv为0.0771。5、转换噪声强度特征值将步骤2的灰度区域1内各象素点的灰度平均值和步骤4的检测图像噪声强度特征值代入式⑵灰度常量=转换后噪声强度特征值(,灰度平均值_检测图像噪声强度特征值^；转换噪声强度特征值，式中灰度常量为50，得转换后噪声强度特征值为0.0202。6、确定图像中斑点噪声的强度值按下式确定图像中斑点噪声的强度值y=99.1468χ4_32·0896χ3+51.8903χ2_0·1269χ+0.0013(8)式中χ为步骤5转换后的噪声强度特征值，得灰度区域1中斑点噪声的强度值为0.0196，与图像内的含斑点噪声强度为0.02相比，错误率为2%，运行时间为0.26秒。实施例2以确定可见光图像“硬币”(含斑点噪声强度为0.1)的斑点噪声强度为例，其方法步骤如下在选取灰度相对均勻区域步骤1中，在含斑点噪声强度为0.1的可见光图像“硬币”中选取一块相对均勻的灰度区域2，选取的灰度区域2为矩形方框内的区域，见图3。在计算所选区域象素的灰度均值和该区域内象素的不同阶高斯厄米特矩步骤2中，灰度区域2象素的灰度均值为226，灰度区域2中各象素的不同阶高斯厄米特矩所用的计算公式与实施例1相同，式(1)⑷中的t、ν、σ的取值与实施例1相同。构造特征向量步骤3与实施例1相同。在计算检测图像的噪声强度特征值步骤4中，计算噪声强度特征值所用的计算公式与实施例1相同，式中Muv为噪声强度特征值，N是特征向量的个数，N为3234，得噪声强度特征值2072。在转换噪声强度特征值步骤5中，转换噪声强度特征值所用的计算公式与实施例1相同，式中灰度常量为50，得转换后噪声强度特征值为0.0457。在确定图像中斑点噪声的强度值步骤6中，确定图像中斑点噪声的强度值所用的计算公式与实施例1相同，得灰度区域2中斑点噪声的强度值为0.1014，与图像内的含斑点噪声强度为0.1相比，错误率为1.4%，运行时间为0.18秒。实施例3以确定合成孔径雷达海岸线图像的斑点噪声强度为例，其方法步骤如下在选取灰度相对均勻区域步骤1中，在合成孔径雷达海岸线图像中选取一块相对均勻的灰度区域3，选取的灰度区域3为矩形方框内的区域，见图4。在计算所选区域象素的灰度均值和该区域内象素的不同阶高斯厄米特矩步骤2中，灰度区域3象素的灰度均值为25，灰度区域3象素的不同阶高斯厄米特矩所用的计算公式与实施例1相同，式(1)⑷中的t、v、σ的取值与实施例1相同。构造特征向量步骤3与实施例1相同。在计算检测图像的噪声强度特征值步骤4中，计算噪声强度特征值所用的计算公式与实施例1相同，式中Muv为噪声强度特征值，N是特征向量的个数，N为4020，得噪声强度特征值Muv为0.0193。在转换噪声强度特征值步骤5中，转换噪声强度特征值所用的计算公式与实施例1相同，式中灰度常量为50，得到转换后噪声强度特征值为0.0388。在确定图像中斑点噪声的强度值步骤6中，确定图像中斑点噪声的强度值所用的计算公式与实施例1相同，得灰度区域3中斑点噪声的强度值为0.073，运行时间为0.20秒。权利要求一种确定图像中斑点噪声强度的方法，其特征在于它包括下述步骤(1)选取灰度相对均匀区域在含噪图像中选取一块灰度相对均匀的区域；(2)计算灰度相对均匀区域象素的灰度均值和该区域内象素的不同阶高斯厄米特矩；上述的灰度均值是灰度相对均匀区域内各象素点的灰度平均值；灰度相对均匀区域象素的不同阶高斯厄米特矩按下式计算<mrow><msub><mi>M</mi><mrow><mi>p</mi><mo>,</mo><mi>q</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><mi>I</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munderover><mi>Σ</mi><mrow><mi>t</mi><mo>=</mo><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mn>1</mn></munderover><munderover><mi>Σ</mi><mrow><mi>v</mi><mo>=</mo><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mn>1</mn></munderover><mi>G</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>,</mo><mi>v</mi><mo>,</mo><mi>σ</mi><mo>)</mo></mrow><msub><mi>H</mi><mrow><mi>P</mi><mo>,</mo><mi>q</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>/</mo><mi>σ</mi><mo>,</mo><mi>v</mi><mo>/</mo><mi>σ</mi><mo>)</mo></mrow><mi>I</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>+</mo><mi>t</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>+</mo><mi>v</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>式(1)中，G(t，v，σ)为二维高斯函数，且有<mrow><mi>G</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>,</mo><mi>v</mi><mo>,</mo><mi>σ</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mrow><mn>2</mn><msup><mi>πσ</mi><mn>2</mn></msup></mrow></mfrac><mi>exp</mi><mrow><mo>(</mo><mo>-</mo><mfrac><mrow><mo>(</mo><msup><mi>t</mi><mn>2</mn></msup><mo>+</mo><msup><mi>v</mi><mn>2</mn></msup><mo>)</mo></mrow><msup><mrow><mn>2</mn><mi>σ</mi></mrow><mn>2</mn></msup></mfrac><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>HP，q(t/σ，v/σ)为二维(p，q)阶厄米特多项式，且有HP，q(t/σ，v/σ)＝Hp(t/σ)Hq(v/σ)(3)Hn(t)＝(-1)nexp(t2)(dn/dtn)exp(-t2)(4)式(1)～(4)中t为-1或0或1，v为-1或0或1，σ为0.7；(3)构造特征向量根据式(1)计算的不同阶高斯厄米特矩，通过下式构造特征向量<mrow><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><msub><mi>M</mi><mi>u</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>M</mi><mi>v</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>=</mo><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><msub><mi>λM</mi><mn>1,0</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><mi>I</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>λ</mi><mo>)</mo></mrow><msub><mi>M</mi><mn>3.0</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><mi>I</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>λM</mi><mn>0.1</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><mi>I</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>λ</mi><mo>)</mo></mrow><msub><mi>M</mi><mn>0.3</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><mi>I</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>5</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>式(5)中，λ是不同阶的高斯厄米特矩的联合权重系数，0＜λ＜1，对图像中所选均匀区域的每一个点(x，y)，通过式(5)可得到一个特征向量[Mu，Mv]T；(4)计算检测图像的噪声强度特征值按式(6)计算噪声强度特征值<mrow><msub><mi>M</mi><mi>uv</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mrow><mn>2</mn><mi>N</mi></mrow></mfrac><mi>Σ</mi><mrow><mo>(</mo><mo>|</mo><msub><mi>M</mi><mi>u</mi></msub><mo>|</mo><mo>+</mo><mo>|</mo><msub><mi>M</mi><mi>v</mi></msub><mo>|</mo><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>6</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>式中Muv为噪声强度特征值，N是特征向量的个数，N为正整数；(5)转换噪声强度特征值将步骤2的灰度相对均匀区域内各象素点的灰度平均值和步骤4的检测图像噪声强度特征值代入式(7)转换噪声强度特征值；(6)确定图像中斑点噪声的强度值按下式确定图像中斑点噪声的强度值y＝99.1468x4-32.0896x3+51.8903x2-0.1269x+0.0013(8)式中x为步骤(5)转换后的噪声强度特征值。FSA00000006267100021.tif全文摘要一种确定图像中斑点噪声强度的方法，包括选取灰度相对均匀区域、计算相对均匀区域中象素的灰度均值和各象素不同阶高斯厄米特矩、构造特征向量、计算检测图像的噪声强度特征值、转换噪声强度特征值、确定图像中斑点噪声的强度值6个步骤。本发明直接以乘性噪声模型为基础，在没有任何先验知识的情况下，进行噪声强度的确定，具有精度高、速度快、实用性和通用性强的特点，可用于具有灰度均匀区的可见光图像、合成孔径雷达图像以及医学超声图像等含斑点噪声的图像噪声强度的确定。文档编号G06T7/00GK101807298SQ201010100890公开日2010年8月18日申请日期2010年1月22日优先权日2010年1月22日发明者丁生荣,张艳宁,郭敏,马苗申请人:陕西师范大学