复杂纹理图像的噪声评估技术研究.pdf

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1、第4J4卷第5期激光与红外Vo1．44．No．52014年5月LASER＆INFRAREDMay，2014文章编号：1001—5078(2014)05-0567-05·图像与信号处理·复杂纹理图像的噪声评估技术研究王帅，于劲松，姜杨(北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，北京100191)摘要：现有方法对复杂纹理图像的噪声评估误差较大，本文提出一种准确估计复杂纹理图像噪声大小的方法。其主要原理是先经高通滤波器去除纹理；再对滤波后的图像进行局部标准差计算并将得到的一系列的标准差划归到整数区间进行个数统计绘制直

2、方图；进而根据理论上的卡方分布构造修正曲线对得到的直方图曲线进行修正；最后进行迭代计算得到噪声的估计值。仿真实验结果表明：与已有的噪声评估算法相比，本方法对噪声的评估不仅精度高，而且稳定性好。关键词：复杂纹理；噪声方差；评估中图分类号：TP391．41文献标识码：ADOI：10．3969／j．issn．1001—5078．2014．05．019ResearchonnoiseassessmentalgorithmofcomplextextureimagesWANGShuai，YUJin—song，JIANGYan

3、g(SchoolofAutomationScienceandElectricalEngineering，BeihangUniversity，Beijing100191，China)Abstract：Sincecommonmethodsforcalculatingthenoiseofcomplextextureinmgeshavelargeerrors，amethodtoac—curatelyestimatethenoiseincomplextextureimagesisproposed．Firstly，high

4、—passfilterisusedtofilteroutthecon—tourinformation．Secondlylocalstandarddeviationiscalculatedbasedonfilteredimage，thenaseriesofstandarddevi—ationsareclassifiedtothenearestwholenumberintervalsinordertodrawthehistogram．Thirdly，thehistogramiscor·rectedaccording

5、tothechi—squaredistribution．Finally，thenoisevalueiscalculatedbyiterativecalculation．Thesimu—lationresultsshowthatcomparedwiththeexistingalgorithm，thenoisecalculatedbythismethodhashigheraccuracyandstability．Keywords：complextexture；noisevariance；assessment1引言挂

6、载在运动的物体上，系统运动将对噪声估计产生信噪比是衡量红外光电系统性能的重要指标，较大的影响。一类利用单幅图像来计算娟J，但这不同能量的辐射最终表现为图像像素灰度的不同，些算法在纹理较复杂的情况下存在着估计值偏大的因此图像信噪比是对实际运行系统信噪比的有效评情况。由于现在对地、对空实拍图像本身就存在着估。另一方面，红外场景仿真为了与实际场景有较较为复杂的纹理，因此有必要增强对复杂纹理的适高的相似度，也需要研究实际场景的噪声大小，进而应程度。本论文根据噪声直方图的分布规律，提出在仿真场景中加入模拟噪声。最后，现有

7、的基于小了一种估算复杂纹理图像噪声方差的方法。波变换等红外图像去噪算法需要预先估算出噪声方差的大小才能确定阈值以达到较好的处理效果j。基金项目：航空科学基金项目(No．20100751010)资助。作者简介：王帅(1988一)，男，硕士研究生，主要研究方向是红已有的噪声方差估算方法可以分为两大类，一外光电探测系统仿真。E-mail：bhncreater@163．corn类利用多幅图像来计算，但实际中光电系统往往收稿日期：2013-08-26；修订日期：2013-09-28568激光与红外第44卷2算法描述不影响

8、噪声的估算，剩下的图像信息基本是噪声根据噪声直方图统计估算复杂纹理图像噪声的信息。主要思想是：先通过高通滤波器尽可能过滤掉轮廓2．2计算局部方差信息而保留相对较多的噪声信息，进而对局部噪声=滤波后图像剩余的主要是噪声信息，利用附近分布信息进行直方图统计并进行修正，最后根据统●●像2素组成小窗口来计算局部方差(，Y)。通常计结果得到噪声的估计值。情(况下选取的窗口为大小L×(L=2k+1