專利名稱：：確定圖像中斑點噪聲強度的方法
技術領域：
：本發明屬于圖像處理
技術領域：
，具體涉及到結合基于高斯厄米特矩(Gaussian-Hermite)的噪聲分析模型確定圖像中斑點噪聲強度的方法。
背景技術：
：圖像獲取和傳輸過程使得大多數數字圖像帶有不同程度的噪聲，不但影響圖像的視覺效果，而且妨礙后序的目標檢測、特征提取和參數測量等各種處理，直接影響圖像解譯質量。根據噪聲與圖像的疊加方式，圖像噪聲包括乘性噪聲和加性噪聲兩類。目前研究重點集中在加性噪聲中的高斯噪聲，現有的噪聲參數估計代表性成果包括1990年，PeterMeer等人以零均值的高斯噪聲為研究對象，通過圖像金字塔來盲估計含噪圖像的方差，其特點是平均錯誤率為0.06，估計時間為0(log(N))(N為圖像大小)。1999年，KRank等人以被高斯噪聲污染的圖像為研究對象，通過三步來完成對噪聲的估計，首先通過水平和豎直的操作抑制原圖像所受的影響，第二步計算局部信號方差直方圖，最后統計計算直方圖所得到的估計方差值。2005年，DHShin等人介紹了一種快速的噪聲估計方法，該方法用高斯濾波估計被加性高斯白噪聲污染的圖像，是基于分塊的噪聲估計方法，可用于商業圖像和視頻降噪。廣泛應用的是Donoho和Johnstone提出的小波域噪聲標準方差估計公式σ=MAD/0.6745，其中MAD是對角線方向子帶小波系數幅度的中值。該方法在噪聲較小時，估計噪聲會偏大，所以在工程應用中人們對這種方法進行了改進，目前應用最多的是全局方差和局部方差。斑點噪聲是常見的一種乘性噪聲，例如在日益發揮重要作用的合成孔徑雷達圖像及醫學超聲圖像中，由于成像機制的原因，斑點噪聲成為固有噪聲。合理分析和抑制斑點噪聲是各種斑點噪聲圖像處理等應用的前提條件和關鍵步驟。不同于高斯噪聲，由于斑點噪聲是以相乘的方式疊加到圖像中，很難通過含噪圖像和抑噪圖像相減的方式直接估計噪聲細節。目前處理斑點噪聲的方法多是將之進行取對數運算，轉化為加性的高斯噪聲模型，再進行分析。目前為止，還不存在一種通用的斑點噪聲強度確定的方法。
發明內容本發明所要解決的技術問題在于克服現在噪聲強度確定方法的不足，提供一種快速、準確的確定圖像中斑點噪聲強度的方法。解決上述技術問題所采用的技術方案包括下述步驟1、選取灰度相對均勻區域在含噪圖像中選取一塊灰度相對均勻的區域。2、計算灰度相對均勻區域象素的灰度均值和該區域內象素的不同階高斯厄米特矩；上述的灰度均值是灰度相對均勻區域內各象素點的灰度平均值。灰度相對均勻區域象素的不同階高斯厄米特矩按下式計算<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>式(1)中，G(t，v，σ)為二維高斯函數，且有<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>HP,q(t/o,ν/σ)為二維(ρ，q)階厄米特多項式，且有<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula><formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>式(1)(4)中t為-1或0或1，ν為-1或0或1，σ為0.7。3、構造特征向量根據式(1)計算的不同階高斯厄米特矩，通過下式構造特征向量<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>式(5)中，λ是不同階的高斯厄米特矩的聯合權重系數，0<λ<1。對圖像中所選均勻區域的每一個點(x，y)，通過式(5)可得到一個特征向量[MU，MV]T。4、計算檢測圖像的噪聲強度特征值按式(6)計算噪聲強度特征值<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>式中Muv為噪聲強度特征值，N是特征向量的個數，N為正整數。5、轉換噪聲強度特征值將步驟2的灰度相對均勻區域內各象素點的灰度平均值和步驟4的檢測圖像噪聲強度特征值代入式(7)灰度常量=轉換后噪聲強度特征值灰度平均值—檢測圖像噪聲強度特征值轉換噪聲強度特征值。6、確定圖像中斑點噪聲的強度值按下式確定圖像中斑點噪聲的強度值y=99.1468χ4_32·0896χ3+51.8903χ2_0·1269χ+0.0013(8)式中χ為步驟5轉換后的噪聲強度特征值。本發明建立了基于高斯厄米特矩的噪聲強度確定的多項式函數，該函數可以利用輸入圖像的小區域快速確定斑點噪聲的強度信息；與常見的“將乘性噪聲經對數變換轉換為加性噪聲”的處理方式不同，本發明直接以乘性噪聲模型為基礎，在沒有任何先驗知識的情況下，進行噪聲強度的確定，具有精度高、速度快、實用性和通用性強的特點，可用于具有灰度均勻區的可見光圖像、合成孔徑雷達圖像以及醫學超聲圖像等含斑點噪聲的圖像噪聲強度的確定。圖1為本發明斑點噪聲強度確定方法的流程圖。圖2是確定仿真圖像中的斑點噪聲強度。圖3是確定可見光圖像中的斑點噪聲強度。圖4是確定海岸線合成孔徑雷達圖像中的斑點噪聲強度。具體實施例方式下面結合附圖和實施例對本發明進一步詳細說明，但本發明不限于這些實施例。實施例1以確定仿真圖像(含斑點噪聲強度為0.02)的斑點噪聲強度為例，其方法步驟如下1、選取灰度相對均勻區域在含斑點噪聲強度為0.02的仿真圖像中選取一塊相對均勻的灰度區域1，選取的灰度區域1為矩形方框內的區域，見圖2。2、計算所選區域象素的灰度均值和該區域內象素的不同階高斯厄米特矩上述的灰度均值是灰度相對均勻區域內各象素點的灰度平均值，得灰度區域1象素的灰度均值為191。灰度區域1中各象素的不同階高斯厄米特矩按以下公式計算<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>式中G(t，ν,σ)為二維高斯函數，且有<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>(2)HP,q(t/o,ν/σ)為二維(ρ，q)階厄米特多項式，且有<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>(3)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>(4)式(1)(4)中t為-1或0或1，ν為-1或0或1，σ為0.7。3、構造特征向量根據式(1)計算的不同階高斯厄米特矩，通過下式構造特征向量<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>(5)式(5)中，λ是不同階的高斯厄米特矩的聯合權重系數，0<λ<1。對圖像中所選均勻區域的每一個點(x，y)，通過式(5)可得到一個特征向量[MU，MV]T。4、計算檢測圖像的噪聲強度特征值按式(6)計算噪聲強度特征值<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>(6)式中Muv為噪聲強度特征值，N是特征向量的個數，N為5664，得噪聲強度特征值Muv為0.0771。5、轉換噪聲強度特征值將步驟2的灰度區域1內各象素點的灰度平均值和步驟4的檢測圖像噪聲強度特征值代入式⑵灰度常量=轉換后噪聲強度特征值(,灰度平均值_檢測圖像噪聲強度特征值^；轉換噪聲強度特征值，式中灰度常量為50，得轉換后噪聲強度特征值為0.0202。6、確定圖像中斑點噪聲的強度值按下式確定圖像中斑點噪聲的強度值y=99.1468χ4_32·0896χ3+51.8903χ2_0·1269χ+0.0013(8)式中χ為步驟5轉換后的噪聲強度特征值，得灰度區域1中斑點噪聲的強度值為0.0196，與圖像內的含斑點噪聲強度為0.02相比，錯誤率為2%，運行時間為0.26秒。實施例2以確定可見光圖像“硬幣”(含斑點噪聲強度為0.1)的斑點噪聲強度為例，其方法步驟如下在選取灰度相對均勻區域步驟1中，在含斑點噪聲強度為0.1的可見光圖像“硬幣”中選取一塊相對均勻的灰度區域2，選取的灰度區域2為矩形方框內的區域，見圖3。在計算所選區域象素的灰度均值和該區域內象素的不同階高斯厄米特矩步驟2中，灰度區域2象素的灰度均值為226，灰度區域2中各象素的不同階高斯厄米特矩所用的計算公式與實施例1相同，式(1)⑷中的t、ν、σ的取值與實施例1相同。構造特征向量步驟3與實施例1相同。在計算檢測圖像的噪聲強度特征值步驟4中，計算噪聲強度特征值所用的計算公式與實施例1相同，式中Muv為噪聲強度特征值，N是特征向量的個數，N為3234，得噪聲強度特征值2072。在轉換噪聲強度特征值步驟5中，轉換噪聲強度特征值所用的計算公式與實施例1相同，式中灰度常量為50，得轉換后噪聲強度特征值為0.0457。在確定圖像中斑點噪聲的強度值步驟6中，確定圖像中斑點噪聲的強度值所用的計算公式與實施例1相同，得灰度區域2中斑點噪聲的強度值為0.1014，與圖像內的含斑點噪聲強度為0.1相比，錯誤率為1.4%，運行時間為0.18秒。實施例3以確定合成孔徑雷達海岸線圖像的斑點噪聲強度為例，其方法步驟如下在選取灰度相對均勻區域步驟1中，在合成孔徑雷達海岸線圖像中選取一塊相對均勻的灰度區域3，選取的灰度區域3為矩形方框內的區域，見圖4。在計算所選區域象素的灰度均值和該區域內象素的不同階高斯厄米特矩步驟2中，灰度區域3象素的灰度均值為25，灰度區域3象素的不同階高斯厄米特矩所用的計算公式與實施例1相同，式(1)⑷中的t、v、σ的取值與實施例1相同。構造特征向量步驟3與實施例1相同。在計算檢測圖像的噪聲強度特征值步驟4中，計算噪聲強度特征值所用的計算公式與實施例1相同，式中Muv為噪聲強度特征值，N是特征向量的個數，N為4020，得噪聲強度特征值Muv為0.0193。在轉換噪聲強度特征值步驟5中，轉換噪聲強度特征值所用的計算公式與實施例1相同，式中灰度常量為50，得到轉換后噪聲強度特征值為0.0388。在確定圖像中斑點噪聲的強度值步驟6中，確定圖像中斑點噪聲的強度值所用的計算公式與實施例1相同，得灰度區域3中斑點噪聲的強度值為0.073，運行時間為0.20秒。權利要求一種確定圖像中斑點噪聲強度的方法，其特征在于它包括下述步驟(1)選取灰度相對均勻區域在含噪圖像中選取一塊灰度相對均勻的區域；(2)計算灰度相對均勻區域象素的灰度均值和該區域內象素的不同階高斯厄米特矩；上述的灰度均值是灰度相對均勻區域內各象素點的灰度平均值；灰度相對均勻區域象素的不同階高斯厄米特矩按下式計算<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)為二維高斯函數，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)為二維(p，q)階厄米特多項式，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為-1或0或1，v為-1或0或1，σ為0.7；(3)構造特征向量根據式(1)計算的不同階高斯厄米特矩，通過下式構造特征向量<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是不同階的高斯厄米特矩的聯合權重系數，0＜λ＜1，對圖像中所選均勻區域的每一個點(x，y)，通過式(5)可得到一個特征向量[Mu，Mv]T；(4)計算檢測圖像的噪聲強度特征值按式(6)計算噪聲強度特征值<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為噪聲強度特征值，N是特征向量的個數，N為正整數；(5)轉換噪聲強度特征值將步驟2的灰度相對均勻區域內各象素點的灰度平均值和步驟4的檢測圖像噪聲強度特征值代入式(7)轉換噪聲強度特征值；(6)確定圖像中斑點噪聲的強度值按下式確定圖像中斑點噪聲的強度值y＝99.1468x4-32.0896x3+51.8903x2-0.1269x+0.0013(8)式中x為步驟(5)轉換后的噪聲強度特征值。FSA00000006267100021.tif全文摘要一種確定圖像中斑點噪聲強度的方法，包括選取灰度相對均勻區域、計算相對均勻區域中象素的灰度均值和各象素不同階高斯厄米特矩、構造特征向量、計算檢測圖像的噪聲強度特征值、轉換噪聲強度特征值、確定圖像中斑點噪聲的強度值6個步驟。本發明直接以乘性噪聲模型為基礎，在沒有任何先驗知識的情況下，進行噪聲強度的確定，具有精度高、速度快、實用性和通用性強的特點，可用于具有灰度均勻區的可見光圖像、合成孔徑雷達圖像以及醫學超聲圖像等含斑點噪聲的圖像噪聲強度的確定。文檔編號G06T7/00GK101807298SQ201010100890公開日2010年8月18日申請日期2010年1月22日優先權日2010年1月22日發明者丁生榮,張艷寧,郭敏,馬苗申請人:陜西師范大學