一种基于多级dct系数的图像噪声水平估计方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电子信号处理领域，特别设及一种基于多级DCT系数值iscrete CosineTransform,简称DCT)的图像噪声水平估计方法。
【背景技术】
[0002] 图像是人类获取信息最重要的方式，据统计人类获取信息的80%来源于图像。图 像或视频设备在成像过程中会产生多种噪声，使得图像会或多或少带有噪声。WCCD像机 成像过程为例，光子对图像传感器进行感光，进行光电转换，通过一系列的处理最后形成像 素比特值，在运个过程中存在的主要噪声源有：BayerPattern插值噪声（fixedpaterrn noise)、暗噪声(darkcurrentnoise)、瞬击噪声(shotnoise)、放大噪声(amplifier noise)和截断噪声（quantizationnoise)。运些噪声的存在会使得图像质量降低，并会使 得后续对图像进行处理和分析带来影响。对噪声水平进行估计的主要意义在于，准确的噪 声水平估计能够为后续图像处理和分析算法提供重要的参数设置依据，使得相关算法发挥 出满足设计要求的性能，比如很多图像去噪、压缩、分割等方法所设及的参数都需要根据噪 声水平来调节，它们的性能优劣很大程度上取决于噪声水平估计的精度。
[0003] 一般的，应用最广泛的噪声模型为图像内容无关的高斯白噪声加性噪声模型，即 假定噪声为高斯分布，且其均值为0,方差为与图像内容无关的量。在运种模型下，噪声水 平估计即是对方差S。进行估计。目前存在许多噪声水平估计的方法。典型的方法有W下 几类：第一类为基于同源区域检测的方法，即首先对图像中不含图像结构、边缘且像素值变 化比较平缓、单一的区域，然后W运些区域的像素方差作为噪声方差的估计；第二类为基于 图像滤波的方法，即首先对图像进行滤波处理，比如高通滤波；或者采用低通滤波，并求低 通滤波后与原图像的差值。运种滤波处理的结构带有噪声W及图像边缘等信息；图像边缘 可W通过边缘检测算子检测并去除，剩下的即认为是噪声，最后对剩下的像素进行方差求 解得到噪声方差估计；第Ξ类是基于频率变换的方法，即对图像进行某种频率域变换，对获 得变换系数进行处理和分析；典型的方法是采用小波变换，W第一级高频子块（HHi)作为噪 声估计的数据，其根据在于可认为运些高频系数最容易受到噪声的干扰，其值在噪声为零 的情况下大部分为0,而在噪声不为0的情况下，运些系数值一般是随着噪声的增大而增大 的；类似的也有基于傅里叶变换、离散余弦变换的方法；第四类方法是基于局部方差分布 分析的方法，此类方法的基本思想一般是对局部块的像素进行统计分析，对易受噪声影像 的量进行选择和建模，W得到反映出噪声水平的估计模型。
[0004] 上述噪声水平估计方法在很多方面都得到了应用。但是一般方法存在W下不足： 第一，噪声估计的精度不够高，稳定性不够好，经常会出现在噪声小的时候估计偏大，噪声 大的时候又估计偏小；第二，有的噪声水平估计算法计算复杂度较高，不适合快速计算或硬 件实现。
【发明内容】
阳〇化]本发明的目的是设计噪声水平估计算法W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。
[0006] 本发明的技术方案是：
[0007] 一种基于多级DCT系数的图像噪声水平估计方法，包括W下步骤： 阳00引 （1)将待估计噪声的目标图像划分为MXN个8X8图像块，Μ表示图像每行划分的 块数，Ν表示每列划分的块数，Μ，Ν为整数，并将各个8X8图像块进行DCT变换，每个8X8 图像块经DCT变换后得到一个包含64个DCT系数的8X8DCT系数二维矩阵；此矩阵的矩 阵元素位置也1)对应的是第k行、第1列位置，其对应的元素值，即DCT系数值，标记为 F(k，l)，k= 0，l，'''，7;l=0，1，···，7;
[0009] 似测量每个局部8X8图像块的边缘度θι，对每个8X8DCT系数矩阵进行W下计 算：
[0010]
W11] 其中i表示按由左至右、由上往下排列的第i个8X8图像块；从而得到包含MXN个边缘度元素值的集合S=拉Ii= 1，2,…，MXN}; 阳01引 做对所获得的边缘度元素值的集合S=K|i= 1，2,…，MXN}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r=括h!·色礼么…:，:舶X,ν}../二I，2，··.，·^，其中i指表示按由左至右、由上往下排 列的任意第i个8X8图像块，j表示按从小到大排列后ei对应的新的序列号，且满足 y<J= ，以」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 缘度值曰1对应一个8X8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;
[0013] (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。，按W下规则判定块ib为其相似块：
[0014]
[0015] 其中τ1和τ2为定义的常量阔值，e。、eb分别参考块为i。、判定块ib对应的边缘 度；U。、Ub分别为参考块为i。、判定块ib对应的平均像素值；
[0016] 妨第S个相似块组中的第r个8X8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W下计算：
[0017] L"=median(C") ;Lrd=median(Crd) ;Lrh=median(Crh); 阳0化]其中Crh={F化，U|k= 2,3 ;1 = 6,7 ;}，C"={F化，U|k= 6,7 ;1 = 2,3 ;}， [0019]Cfd= {F(k,D|k= 6, 7 ;1 = 6, 7 ;}，median似表示对集合C进行中值滤波；然 后对获得的数据集合{Cfh，c"，CfdIr= 1，2,…，1表示第S个相似块组中图像块总数； 进行w下求解： 阳020] Qs=median({Crh，C…Cjr= 1，2,…，Js});
[0021] 对s分别取值为1，一山得到元素个数为L个的Q值集合{Q」s= 1，···，〇 ;
[0022] (6)按W下公式计算噪声的粗糖估计矿：
[0023] Q*=median({Q」S= 1,…，U)
[0024] (7)对所有8X8图像块进行W下操作并计算图像结构修正因子η;对第i个8X8 图像块i= 1，2,…，MXN，选出系数绝对值If(1，1)I;对所有选出的系数If(1，1)I集合按 相应块的位置放置组合得到大小为MXN的边缘结构图；对此边缘结构图，统计满足W下条 件的元素个数： 阳0巧]a>athr
[00%] 其中a为边缘结构图的任意元素值，athf为指定的阔值；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：
[0027]
[002引 做对获得矿值进行修正，得到修正值Q' :Q' =Q7n;
[0029] (9)进行噪声水平方差估计δη:
[0030] δη=αXQ'V丫
[0031] 其中α，β，丫为进行非线性映射的参数。
[0032] 进一步地，在所述步骤（1)之后，所述步骤（2)之前，进行去除过曝的图像块处理， 具体过程是：
[0033] 计算平均像素值U:
[0034]
[0035] 定义平均像素值不在（16,235)之间的图像块为过曝图像块；若被检测为过曝的 图像块，则将该图像块去除，即该图像块不参与后续步骤中的噪声估计计算；即不参与后续 的相似块计算和查找。
[0036] 与现有技术相比，本发明所具有的有益效果为：
[0037] 本发明的噪声水平估计方法适合基于DCT编码的图像或视屏数据的实时噪声水 平估计，具有简单的硬件可实现性；噪声估计具有较高的精度和稳定性。
【附图说明】
[0038] 图1为本发明的噪声水平估计方法的流程图；
[0039] 图2为对目标图像进行块划分示意图； W40] 图3为8X8DCT系数矩阵示意图；
[0041] 图4为进行边缘度计算结果示意图；
[0042] 图5为进行边缘结构图提取结果示意图；
[0043] 图6为采用本发明进行图像噪声水平估计的结果示例一；
[0044] 图7为采用本发明进行图像噪声水平估计的结果示例二。
【具体实施方式】
[0045] 下面结合附图和具体实施例对本发明的具体实施例进行详细描述，但不构成对本 发明的限制。
[0046] 如图1所示，本发明一种基于多级DCT系数的图像噪声水平估计方法包括W下步 骤：
[0047] (1)将待估计噪声的目标图像划分为MXN个8X8图像块，如图2所示，Μ表示图 像每行划分的块数，Ν表示每列划分的块数，Μ，Ν为整数，原始图像宽度和高度分别为W、Η;并将每个8X8图像块进行DCT变换，每个8X8图像块经DCT变换后得到一个包含64个 DCT系数的8X8DCT系数二维矩阵；此矩阵的矩阵元素位置也1)对应的是第k行、第1列 位置，其对应