[发明专利]基于拜耳模式的图像内相关噪声估计方法

摘要

本发明属于计算机视觉领域，为提供更为精确的噪声估计的方法，为此，本发明采用的技术方案是，基于拜耳模式的图像内相关噪声估计方法，步骤如下：1)建立噪声模型：2)对噪声图像进行下采样；3)对四副子图进行初步去噪；4)估计每副子图的噪声方差图：41)为去除RGB通道之间的相关性；42)搜索相似块；43)估计噪声方差；44)聚合估计方差；45)恢复整副图的方差图。本发明主要应用于计算机视觉场合。

主权项

一种基于拜耳模式的图像内相关噪声估计方法，其特征是，步骤如下：1)建立噪声模型：Σ(x,y)=[σy2,σu2,σv2]---(1)]]>建立噪声模型为噪声方差图，即每个像素点都对应一个噪声水平，方程(1)中，(x,y)为当前像素的坐标，∑(x,y)是当前像素位置对应的方差矩阵，分别为该像素位置在YUV通道的噪声方差；2)对噪声图像进行下采样：依照Bayer模式对图像进行下采样，得到四副子图{I1,I2,I3,I4}，用Ii(i＝1,2,3,4)表示其中一幅子图；3)对四副子图进行初步去噪：采用彩色3维块匹配CBM3D算法分别对四副子图去噪，得到它们的去噪图像用表示其中一幅去噪图像，i＝1,2,3,4，该算法包含一个噪声水平参数σ，按照相机拍摄时采用的ISO值来确定，其计算公式为：σ=3(log2ISO1600+4)---(2)]]>采用CBM3D(彩色3维块匹配)算法对四副子图进行去噪时，参数σ的值是固定的，并且由公式(2)计算出的σ通常要比噪声图像的实际噪声水平要大,从而彻底滤出噪声；4)估计每副子图的噪声方差图41)为去除RGB通道之间的相关性，分别将子图Ii和去噪子图从RGB空间变换到YUV空间，变换公式为：IyIuIv=AIRIGIB---(3)]]>A是变换矩阵，变换后图像分别表示为42)搜索相似块：以步长为s,将分为k×k的图像块，对于每一个图像块,在包含其的一定范围的区域内搜索与之最为相似的m个图像块，分为一组记为利用中图像块的坐标在中选取相应的图像块，分为一组记为G；43)估计噪声方差：估计G携带的噪声样本N，公式为：N=G-G‾---(4)]]>计算N中噪声样本的方差σ2，即为当前图像块中像素所对应的噪声水平，计算公式为：σ2=1nΣi=1n(xi-x‾)2---(5)]]>n是N中噪声样本总数，xi是N中第i个样本点，是N中所有样本均值；44)聚合估计方差：由于设定的步长s一般小于图像块尺寸，所以对于一个像素点将会出现估计出多个方差的情况，对这个像素点所有估计出来的方差进行聚合，作为该像素点所对应的方差；45)恢复整副图的方差图：按照上述步骤分别估计出四副子图在YUV通道的噪声方差图由四副子图的方差图通过上采样分别恢复整幅图像的YUV通道的噪声方差图。