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    重庆时时彩是真吗: 基于人眼视觉特征和分块分析法的图像噪声估计方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410153992.1

    申请日:

    2014.04.17

    公开号:

    CN103955921A

    公开日:

    2014.07.30

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 专利权的转移IPC(主分类):G06T 7/11登记生效日:20171218变更事项:专利权人变更前权利人:杭州电子科技大学变更后权利人:浙江摩根智能技术有限公司变更事项:地址变更前权利人:310018 浙江省杭州市江干区下沙高教园区2号大街变更后权利人:315000 浙江省宁波市镇海区骆驼街道长骆路181号|||授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/00申请日:20140417|||公开
    IPC分类号: G06T7/00; G06T5/00 主分类号: G06T7/00
    申请人: 杭州电子科技大学
    发明人: 赵巨峰; 逯鑫淼; 辛青; 高秀敏
    地址: 310018 浙江省杭州市江干区下沙高教园区2号大街
    优先权:
    专利代理机构: 杭州裕阳专利事务所(普通合伙) 33221 代理人: 应圣义
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410153992.1

    授权公告号:

    |||||||||

    法律状态公告日:

    2018.01.05|||2017.04.12|||2014.08.27|||2014.07.30

    法律状态类型:

    专利申请权、专利权的转移|||授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    一种基于人眼视觉特征和分块分析法的图像噪声估计方法,包括:利用人眼对比敏感函数对原始带噪图进行处理,获得初步处理图;利用分水岭分割算法对初步处理图进行近似区域分割,得到若干分割图像区域块,获得区域分割图;对区域分割图中的各个分割区域进行无噪图像的近似重建,获得整幅图像的重建估计无噪图;根据原始带噪图和重建估计无噪图,获取强度-噪声对的分布图,利用强度-噪声对的分布图获得原始带噪图的噪声指标。通过结合人眼的视觉特征,将原始的观测图像进行分块分析并进行噪声评估,最终获取单一的综合评估指标值,其结果非常接近人眼视觉系统。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于人眼视觉特征和分块分析法的图像噪声估计方法,其特征在于,包括:
    利用人眼对比敏感函数对原始带噪图进行处理,获得初步处理图;
    利用分水岭分割算法对初步处理图进行近似区域分割,得到若干分割图像区域块,获得区域分割图;
    对区域分割图中的各个分割区域进行无噪图像的近似重建,获得整幅图像的重建估计无噪图;
    根据原始带噪图和重建估计无噪图,获取强度-噪声对的分布图,利用强度-噪声对的分布图获得原始带噪图的噪声指标。

    2.  如权利要求1所述的基于人眼视觉特征和分块分析法的图像噪声估计方法,其特征在于,利用人眼对比敏感函数对原始带噪图进行处理,获得初步处理图的具体方法包括:J(x,y)=I(x,y)*S(x,y),I(x,y)为原始带噪图像,J(x,y)为初步处理图,S(x,y)为人眼对比敏感函数,其中S(u,v)=1.5e-σ2(2πu2+v2/60)2/2-e-2σ2(2πu2+v2/60)2,]]>u、v分别代表原始带噪图水平、竖直方向的空间频率分量。

    3.  如权利要求1所述的基于人眼视觉特征和分块分析法的图像噪声估计方法,其特征在于,获得区域分割图的具体步骤包括:利用分水岭分割算法对初步处理图的灰度进行分析,将初步处理图中灰度和像素值相似区域分为同一分块,得到若干大小相当、互不相交的分割图像区域块,形成区域分割图。

    4.  如权利要求1所述的基于人眼视觉特征和分块分析法的图像噪声估计方法,其特征在于,利用仿射重建法进行无噪图像的近似重建。

    5.  如权利要求4所述的基于人眼视觉特征和分块分析法的图像噪声估计方 法,其特征在于,所述仿射重建法具体包括:为重建估计无噪图,M为仿射矩阵,且为区域分割图的不同分割图像区域块,C为对应的分割图像区域块的坐标变量。

    6.  如权利要求1所述的基于人眼视觉特征和分块分析法的图像噪声估计方法,其特征在于,获取强度-噪声对的分布图的方法包括:若原始带噪图中的图像区域块为对应的重建估计无噪图中的图像区域块为则为的均值,σ为的标准差,从而获得强度-噪声对将所有图像区域块的强度-噪声对在同一坐标系中画出,得到强度-噪声对的分布图。

    7.  如权利要求6所述的基于人眼视觉特征和分块分析法的图像噪声估计方法,其特征在于,利用强度-噪声对的分布图获得原始带噪图的噪声水平的方法包括:将分布图的横轴归一化,并将其等分为X个区间,区间内散点个数分布较多的权重较大,响应的散点分布数较少的区间权重较小,噪声水平累计评价数值定义为:其中min(σl)表示第l(l=1,2,3…X)个区间范围内噪声方差值的最小值,作为该区间内的噪声水平估计值,nl为第l个区间内的噪声散点个数,ntotal为所有区间的噪声散点个数。

    8.  如权利要求7所述的基于人眼视觉特征和分块分析法的图像噪声估计方法,其特征在于,对于彩色图像,Noise值包含了三个值,分别是RGB三个通道的单一噪声指标,三个Noise的均值表征原始带噪图的噪声指标;对于灰度图像,Noise仅一个值表征原始带噪图的噪声指标。

    关 键 词:
    基于 视觉 特征 分块 分析 图像 噪声 估计 方法
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