图像噪声估计/噪声测量 [英] Noise Estimation / Noise Measurement in Image

问题描述

我想估计图像中的噪点。

I want to estimate the noise in an image.

让我们假设一个Image + White Noise的模型。
现在我想估计噪声方差。

Let's assume the model of an Image + White Noise. Now I want to estimate the Noise Variance.

我的方法是计算图像的局部方差（3 * 3到21 * 21块）然后找到局部方差相当恒定的区域（通过计算局部方差矩阵的局部方差）。
我假设这些区域是平坦的，因此方差几乎是纯粹的噪音。

My method is to calculate the Local Variance (3*3 up to 21*21 Blocks) of the image and then find areas where the Local Variance is fairly constant (By calculating the Local Variance of the Local Variance Matrix). I assume those areas are "Flat" hence the Variance is almost "Pure" noise.

然而我没有得到恒定的结果。

Yet I don't get constant results.

有更好的方式吗？

谢谢。

PS
我不能假设任何关于图像但是独立噪声（对于真实图像不是这样，但我们假设它）。

P.S. I can't assume anything about the Image but the independent noise (Which isn't true for real image yet let's assume it).

推荐答案

您可以使用以下方法估算噪声方差（此实现仅适用于灰度图像）：

You can use the following method to estimate the noise variance (this implementation works for grayscale images only):

def estimate_noise(I):

  H, W = I.shape

  M = [[1, -2, 1],
       [-2, 4, -2],
       [1, -2, 1]]

  sigma = np.sum(np.sum(np.absolute(convolve2d(I, M))))
  sigma = sigma * math.sqrt(0.5 * math.pi) / (6 * (W-2) * (H-2))

  return sigma

参考：J.Immerkær，Fast Noise Variance Estimation，Computer Vision and Image Understanding，Vol。 64，第2期，第300-302页，1996年9月[ PDF ]

Reference: J. Immerkær, "Fast Noise Variance Estimation", Computer Vision and Image Understanding, Vol. 64, No. 2, pp. 300-302, Sep. 1996 [PDF]

这篇关于图像噪声估计/噪声测量的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！