图像噪声水平估计--图像噪声水平估计的高效统计方法
新人第一次写博文,介绍一篇文章
Chen G, Zhu F, Heng P A. An Efficient Statistical Method for Image Noise Level Estimation[C]. IEEE International Conference on Computer Vision. IEEE, 2015:477-485.
下载地址:http://pdfs.semanticscholar.org/3924/f6b1ab44a35370a8ac8e2e1df5d9cd526414.pdf
该文章对图像的噪声水平进行估计,是很多图像去噪算法的前提。
该文章基于两个假设对图像噪声水平进行估计。
1、认为图像的小斑块处于低秩流形中。 其原文为:
Our work is based on the observation that patches taken from the noiseless image often lie in a low-dimensional subspace, instead of being uniformly distributed across the ambient space.
2、假设噪声类型为:加性高斯白噪声。 其原文为:
One important noise model widely used in different computer vision problems, including image denoising, is the additive, independent and homogeneous Gaussian noise model, where “homogeneous” means that the noise variance is a constant for all pixels within an image and does not change over the position or color intensity of a pixel.
第一个假设是对图像的假设,这对大多图像来说是满足的。第二个假设则限定了该算法的使用范围。
经实际检验,该算法具有良好的噪声水平估计效果。
下面附上相应的MATLAB程序(本人编写)。
首先需要说明的是,下面的程序只适合灰度图像,不适合彩色图像,虽然它们没有本质上的区别。
%d为斑块大小,默认为8
function [delta]=NoiseLE(Im,d)
if nargin<2
d=8;
end
Im=double(Im);
[m,n]=size(Im);
X=[];
for ii=1:m-d+1
for jj=1:n-d+1
F=Im(ii:ii-1+d,jj:jj-1+d);
F=reshape(F,d^2,1);
X=[X,F];
end
end
[mm,nn]=size(X);
miu=(mean((X')))';
X=X-repmat(miu,1,nn);
F=zeros(mm,mm);
for ii=1:nn
F=F+X(:,ii)*X(:,ii)';
end
F=F/nn;
[~,D]=eig(F);
D=diag(D);
for ii=1:d^2-2
t=sum(D(ii:d^2))/(d^2+1-ii);
F=floor((d^2+ii)/2);
F1=F-1;
F2=min(F+1,d^2);
if (t<=D(F1))&&(t>=D(F2))
delta=sqrt(t);
break;
end
end
end
推荐阅读
-
图像噪声水平估计--图像噪声水平估计的高效统计方法
-
DeepShip-它由四个类别的265艘不同船只的47小时4分钟的真实世界水下录音组成。建议的数据集包括全年不同海况和噪音水平的记录。所提供的数据集不仅有助于评估现有算法的性能,而且还将使研究团体在未来受益。使用提出的数据集,我们还对六种基于时频提取特征的各种机器学习和深度学习算法进行了全面研究。此外,我们提出了一种新的基于可分离卷积的自编码器网络,以提高分类精度。对比分类准确率、精密度、查全率、fl-score等方面的实验结果,并进行配对抽样统计测试,结果表明,基于CQT特征的网络分类准确率达到77.53%,优于其他方法。 1.Introduction 近年来,由于水声分类在海洋船舶分类和探测、测量这些船舶的声音对环境的影响、退出船设计和海洋生物分类等方面的应用,引起了广泛的关注(Erbe et al., 2019;Malfante, Mars, Dalla Mura, & Gervaise, 2018)。复杂的水下环境、背景噪声、声音数据的频率依赖性吸收和散射等因素使其成为一个具有挑战性的领域(Erbe et al., 2019)。此外,螺旋桨、发动机和隐形船体技术的改进使该领域更具挑战性(Khishe &摩萨维,2020 年)。