Метод слепой оценки дисперсии шума на изображениях на основе дискретного вейвлетного преобразования

УДК 681.325

Метод слепой оценки дисперсии шума
на изображениях на основе дискретного
вейвлетного преобразования
С. В. Коваль, студент 569М гр., Н.Н. Пономаренко, д.т.н., доцент Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского «ХАИ»

Широкое распространение мобильных устройств, позволяющих получать изображения с высоким разрешением, обуславливает повышение требований к эффективности и быстродействию методов контроля и улучшения качества цифровых изображений. Данная работа посвящена разра¬ботке одного из таких методов. Предлагаемый метод позволяет осуществлять слепую оценку дисперсии шума и основывается на использовании дискретного вейвлетного преобразования (ДВП).

ДВП было выбрано по той причине, что оно обеспечивает приемлемую декорреляцию пикселей изображения, и при этом обладает большим быстродействием, чем дискретное косинусное преобразование, что хорошо согласуется с использованием метода на мобильных устройствах.
Моделирование работы метода производилось в программном пакете Matlab с использованием доступных в нем семейств ДВП. В качестве базового метода было выбрано ДВП Добеши 11, как обеспечивающее наилучший компромисс между быстродействием и эффективностью декорреля- циии данных. Исследования метода проводились на десяти черно-белых изображениях разрешением 512x512 пикселей и 5 изображений с разрешением 1200x900 пикселей.
Для слепого оценивания дисперсии было принято использовать алгоритм с использованием нуль-дерева (zero-tree). При этом низкочастотные квадранты коэффициентов ДВП использовались для обнаружения информационной составляющей изображения, которая затем исключалась из анализа при оценивании значения дисперсии шума на высокочастотных квадрантах. Предложенный метод позволил определять дисперсию с точ¬ностью до 10% на простых изображениях (barbara, goldhill и изображениях 1200x900 пикселей), и до 20% на сложных (baboon).
Была исследована возможность использования критериев согласия для более точного разделения данных на информационную и шумовую составляющие. Исследование показало, что в данной задаче использование критериев согласия является неоправданным, так как не приводит к существенному повышению точности оценивания.
*Научный руководитель д.т.н., доцент, Н.Н. Пономаренко