Matlab을 사용하여 이미지의 노이즈 분산 추정

Question

Matlab 내에서 알려진 분산이있는 이미지에 노이즈가 추가됩니다. 나는 다음과 같이 그렇게 할 수 있다는 사실을 알고 :

var = 0.01; 
i = im2double(imread('lena.bmp')); 
i_n = imnoise(i, 'gaussian',0,var); 

분명히 결과 이미지 노이즈가 있습니다. 나는 하이 패스 필터의 평균을 계산하여 잡음 분산을 추정하려고하지만, 난 정말 내가 분산을 추정 감사

k = [1 4 6 4 1]'*[1 4 6 4 1]; 
kk = k ./sum(sum(k)); 

var_est = median(median(abs(i_n - imfilter(i_n,kk)))) 

    var_est(:,:,1) = 

    0.0631 


    var_est(:,:,2) = 

    0.0620 


    var_est(:,:,3) = 

    0.0625 

어려운 문제가 어떤 상관 관계를 보이지 않아요,하지만 난 그냥 싶어 합리적으로 가까운 결과, 예. 50 % 오류는 허용됩니다. 내가 뭘 잘못하고 있니?

Answer 1

imnoise를 사용할 때 모든 주파수에서 구성 요소를 나타내는 근사 버전의 백색 잡음을 실제로 추가하기 때문에이 경우 부적절합니다. 하이 패스 필터를 사용할 때 노이즈의 주파수 성분을 클리핑하므로 추정의 정확도가 떨어집니다.

실제로 언급 한 것처럼 하나의 이미지로만 노이즈를 추정하는 것은 간단한 문제가 아닙니다. 그러나 몇 가지 접근법이 있습니다. 예를 들어 median absolute deviation을 사용하면 데이터의 분산 (이 경우 커널의 픽셀 강도)을 구할 수 있습니다.

Answer 2

하이 패스 필터링 된 분산을 계산할 수 있습니다 영상. Variable을 계산하는 Matlab 함수의 이름이기 때문에 변수 이름에 var을 사용하지 마십시오.

v = var; % use v instead of var for your variance variable 
clear var; % clear your variable "var" so we can use the var function 
est_variance = var(reshape(i_n - imfilter(i_n,kk), [], 1));