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基于多图像先验知识的噪声水平评估算法

更新时间:2020-01-02 12:19:08 大小:2M 上传用户:IC老兵查看TA发布的资源 标签:噪声水平评估 下载积分:1分 评价赚积分 (如何评价?) 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

为解决基于单图像噪声水平评估算法抗干扰能力低和执行效率不高的问题,提出一种基于多图像先验知识的噪声水平评估算法.首先,在具有广泛代表性且未受噪声干扰图像集合上添加已知噪声水平的高斯噪声构建失真样本图像集合,并提取每幅样本图像中的若干统计特征值构成描述他们噪声水平值高低的噪声水平感知特征矢量.然后,利用样本图像上所提取的特征矢量及对其所施加的噪声水平值构成样本库.在评估时,先提取待评价噪声图像的特征矢量并在样本库中检索出与之类似的若干特征矢量及它们所对应的噪声水平值,之后基于这些样本信息以加权均值法估算待评价图像的噪声水平值.实验数据表明:较现有的噪声水平评估算法,新算法不仅在高、中、低噪声水平下都具有稳定的预测准确度,而且评估速度快.尤其是对于高斯噪声中伴有脉冲或者泊松噪声情况,具有较好的抗干扰能力.


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54sn100239 2018 20170336  
计 算 机 研 究 与 发 展  
?
 ,  
2 2741 2752 2018  
Journom tesearclo nt  
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ  
p p  
基于多图像先验知识的噪声水平评估算法  
徐少平 曾小霞 唐祎玲 江顺亮  
ꢀ ꢀ ꢀ  
南昌大学信息工程学院 南昌  
330031  
xushan ncn  
@  
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haen aon Y n Shuan  
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p  
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Ke wrds enin  LE eature ted  
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为解决基于单图像噪声水平评估算法抗干扰能力低和执行效率不高的问题 提出一种基于多图  
像先验知识的噪声水平评估算法 首先 在具有广泛代表性且未受噪声干扰图像集合上添加已知噪声水  
平的高斯噪声构建失真样本图像集合 并提取每幅样本图像中的若干统计特征值构成描述他们噪声水  
平值高低的噪声水平感知特征矢量 然后 利用样本图像上所提取的特征矢量及对其所施加的噪声水平  
值构成样本在评估先提取噪声图像的特征矢量并在样本检索与之类似的若干特征  
矢量及们所对的噪声水平值 基于息以法估算像的噪声水平  
: , 、 、  
数据明 较现有的噪声水平评估算法 法不高 中 低噪声水平测  
, ,  
准确度 而且评估速度快 尤对于高斯噪声中脉冲或者泊松噪声情况 具有较好的抗干扰能力  
修回日期  
2018 03 05  
收稿日期  
- -  
2017 05 18  
基金项目 家自然科学基金项目  
( , , ,  
61662044 61163023 51765042 81501560  
);  
江西省自然科学基金项目  
2017202017  
u ote turaencounda 61662044 61163023 51765042 81501560 and  
ꢀ ꢀ  
thturaencoundroa 2017202017 .  
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通信作者 祎玲  
( )  
 n  
gy  
( )  
2018 52  
计算机研究与发展  
2742  
; ; ; ; ;  
图像噪 噪声水平估计 噪声水平感知特征 加权均值估计 执行效率 鲁棒性  
关键词  
中图法分类号  
391  
现有已提出的大多数图像降噪算法实际上属于  
计图像的噪声水平值 这法在实现的具  
ꢀꢀ  
16  
计算复杂度高 与用噪声与图像信  
非盲降噪算法  
noenin am  
ꢀ  
g g  
在实际使用中 这些非盲降噪算法只有在获得关于  
号分离的实现策略过利  
用图像到噪声干扰所表现出的规律变化实现  
噪声图像准确的噪声水平值 即高斯噪声模型中的  
19  
等人 过分析  
方差 作为入口参数后才能得到比较好的降噪效果  
噪声水平值的如  
ran  
因此 以获得噪声图像的噪声水平值为目标的噪声  
图像  
变 换 后 的 数 发 现 噪 声 会 导 致 图 像  
DCT  
算法被相继  
LE  
值有规律变化 并根一  
rtos  
水平评估  
3  
提出来  
已提出的  
算法多数于  
基于  
噪声水 平 算  
rtos  
NLE  
所谓 的 基 于 图 像 噪 声 水 平 评 估  
算法在像噪声的效  
e  
g g  
仅  
baseNLE  
通过寻找的方法实现  
的 计算效比较高水平噪声寻  
依据噪声图像本身评估图像中的噪声水平值 早期  
[ ]  
14  
[ ]  
13  
提出图像行滤波各  
优失败能 在此基上  
等人 自然  
Don  
rkaer  
素点局部邻域内方差 然后以点  
得方差的平作为像噪 声水平 计  
图像带通的  
值的稳  
tos  
, ,  
提出一种的噪声水平计方法 能有效估  
各种类的噪声 在 非高斯噪 声 现 出 此  
值 以  
算法为基于整个执  
rkaer  
12  
等人 从  
行滤波操作实现的  
算法要特点是其执行速  
Khma  
NLE  
噪声图像中 去 除 量 筛 块  
w  
常快 况下所给估值的准确性  
),  
使用  
却不尤其是对杂纹理内容图像受  
分析技术进行噪声水平  
rank atches  
p  
PCA  
法基于 图 像 性  
NLE  
[ ]  
15  
中 高噪声水平图像  
评估 述  
为获得测  
实现声水平声图像上进  
准确率 近 年 来 研 究 者 们 逐 渐 开 始 在 图 块  
ime  
粒度 研 究噪声水平 估问 题  
atches  
的  
013  
[ ]  
16  
出的  
算法 定  
等人  
提 出 了 一 种 被 称 为 基 于 弱 纹 理 块  
SNLE  
上的个问题亟待解决  
Liu  
的 噪 声 水 平 评 估 算 法 该  
xtured atches  
p  
干扰现有的  
算法基于度和分析的方法噪声图像中选择  
算法噪  
SNLE  
弱 纹 理 使 用 成 分 分 析  
声图像中噪声为斯噪声 实际的高  
斯噪声往混合量脉冲或 泊 松 的噪  
l  
, )  
计算纹理方  
nen CA  
算法情况理不鲁棒 斯噪  
矩阵将它噪声 水平值的 估  
NLE  
声水平值的现较大后  
应处算法的能  
17  
等人 推导声图  
en  
015  
像中图方差矩阵若干特值与噪声水平值之  
的计算关满足条件个特值  
计算效低 由于  
2 .  
算法有噪声图像  
SNLE  
本身的信息多  
计图像中的噪声水平值 法在征  
算法了  
SNLE  
出噪声水平值的程中式选择  
各种复杂保证计出准确的噪声水  
[ ]  
18  
平值 是复杂法的行  
地  
等人  
an  
基于理  
分析 择  
严重法作为 图像 工  
LE  
弱纹理图像这些图像进行特  
作的前置于噪声水平值准确  
, ,  
完成 避免影  
分析 选择的方法完成的  
这些基于图粒度现的  
算法点  
图像算法的率  
NLE  
是预测准确较高 现中大  
算法题 近年来噪声水  
于  
SNLE  
域所完成些工作以基于  
[ ] ,  
算效述  
NLE  
算法的工作意义噪声图像中的  
图像这方工作 献  
20  
噪声信图像信分离 后基于噪声信分  
等人提出一种于多图像的非部均估  
en  

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