改进的基于分块法的图像噪声估计
发布时间：2018-11-29点击次数：
- 发表刊物：计算机应用
- 刊物所在地：中国科学院成都计算应用研究所;四川省计算机学会
- 关键字：噪声估计；分块法；欠估计；灰度级溢出；自适应
- 摘要：针对含高斯白噪声图像的噪声估计问题，提出一种改进传统分块法的新型算法。该算法提出灰度级范围对部分噪声的抑制作用，并因此造成对偏亮或偏暗图像的噪声估计有严重的欠估计。所提算法从解决此问题着手，合理结合滤波法对噪声的粗略估计结果得出溢出灰度级的边界条件。改进后的分块法自适应地选取划分图像的窗口大小、筛选噪声未溢出的子块及求取标准差排序后的数学统计参数。该算法不仅适用于噪声估计中常用的经典图像，也适用于现实生活中常见的各种监控图像，且噪声估计的结果受图像细节影响很小，对具有不同尺寸、不同信噪比、亮度不均衡及含不同等级噪声等特征的图像均取得较优的估计结果。实验结果表明，该算法具有更普遍的适用性、更高的精度和更好的鲁棒性。
- 是否译文：否
- 发表时间：2013-12-07
- 第一作者：戴声奎
+
论文成果
个人信息
- 性别：男
- 职称：副教授
- 出生日期：1971-03-25
- 学历：博士研究生
- 学位：工学博士学位
- 学科：
计算机应用技术;
模式识别与智能系统;
信号与信息处理 - 电子邮箱：
其他联系方式
- email：