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公开(公告)号：CN110503625A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910589179.1
申请日：2019-07-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种CMOS图像信号相关噪声参数估计方法。图像灰度熵虽然对于无噪图像的纹理分析有较好的结果，但对于包含噪声的图像并不是十分理想。本发明的步骤如下：一、在目标图像中提取出多个大小为d×d的图像块。二、对每一个提取出的图像块利用局部二进制模式方法计算纹理强度。三、将各图像块按照纹理强度从小到大进行排序；取前M个图像块作为低纹理图像块。四、计算各低纹理图像块的各低纹理图像块的像素估计值和噪声方差估计值。五、得到目标图像的信号相关噪声参数。本发明通过改进的局部二值模式定义了一种较为精确的计算图像块纹理强度的新方法，并将其应用到低纹理图像块的选择中。
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公开(公告)号：CN109767405B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201910080360.X
申请日：2019-01-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于噪声水平函数的信号依赖噪声分段线性去噪方法。现有技术中，对信号依赖噪声去噪的图像融合方法需要通过相机进行多次捕获，在实际应用中消耗了大量人力和计算，十分消耗资源和时间，因此实际用途并不能采取。本发明如下：一、求取被处理图像的噪声水平函数曲线并分段；二、划分最终匹配块。三、在最终匹配块中进一步划分搜索框。四、更新搜索框中心位置的像素。本发明能够精确地对信号依赖噪声被处理图像进行噪声估计，并清楚的展现被处理图像的噪声水平函数。此外，本发明解决了传统的对信号依赖图像去噪方法不能参照实际的随灰度水平变换的噪声进行去噪的问题。
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公开(公告)号：CN109767405A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910080360.X
申请日：2019-01-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于噪声水平函数的信号依赖噪声分段线性去噪方法。现有技术中，对信号依赖噪声去噪的图像融合方法需要通过相机进行多次捕获，在实际应用中消耗了大量人力和计算，十分消耗资源和时间，因此实际用途并不能采取。本发明如下：一、求取被处理图像的噪声水平函数曲线并分段；二、划分最终匹配块。三、在最终匹配块中进一步划分搜索框。四、更新搜索框中心位置的像素。本发明能够精确地对信号依赖噪声被处理图像进行噪声估计，并清楚的展现被处理图像的噪声水平函数。此外，本发明解决了传统的对信号依赖图像去噪方法不能参照实际的随灰度水平变换的噪声进行去噪的问题。
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公开(公告)号：CN110503625B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201910589179.1
申请日：2019-07-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种CMOS图像信号相关噪声参数估计方法。图像灰度熵虽然对于无噪图像的纹理分析有较好的结果，但对于包含噪声的图像并不是十分理想。本发明的步骤如下：一、在目标图像中提取出多个大小为d×d的图像块。二、对每一个提取出的图像块利用局部二进制模式方法计算纹理强度。三、将各图像块按照纹理强度从小到大进行排序；取前M个图像块作为低纹理图像块。四、计算各低纹理图像块的各低纹理图像块的像素估计值和噪声方差估计值。五、得到目标图像的信号相关噪声参数。本发明通过改进的局部二值模式定义了一种较为精确的计算图像块纹理强度的新方法，并将其应用到低纹理图像块的选择中。
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