Estimation du niveau de bruit par la détection non paramétrique de zones homogènes
Résumé
Most image processing applications rely on the knowledge of the noise level, yet there are relatively few methods that automatically estimate it in an image without strong assumptions. A major difficulty is that the noise level is usually signal dependent. We propose a two-step algorithm that estimates the noise level function, i.e., the noise variance as a function of the image intensity. Assuming only that the noise is spatially uncorrelated, homogeneous areas are detected based on Kendall's τ coefficient. The noise-level function is then assumed to be a second order polynomial and estimated by L 1 minimization from the statistics of these regions. Our numerical experiments show the efficiency of our estimator with a relative error under 10%, and the ability to use the noise estimation for image denoising for example.
De nombreuses applications en traitement d'image nécessitent de connaitre le niveau de bruit, pourtant il existe peu de méthodes qui permettent son estimation automatique sans de fortes hypothèses préalables. L'une des difficultés majeures est que le bruit est souvent dépendant du signal. Nous développons un algorithme en deux étapes qui estime la fonction de niveau de bruit, c'est-à-dire la variance du bruit en fonction de l'intensité de l'image. En supposant seulement que le bruit est décorrélé spatialement, des zones homogènes sont détectées à l'aide du coefficient de corrélation de Kendall. Puis la fonction de niveau de bruit, assimilée à un polynôme du second ordre, est estimée à l'aide d'un algorithme de minimisation L 1 à partir des statistiques issues de ces régions homogènes. Les expériences numériques montrent l'efficacité de l'estimateur, qui offre une erreur relative inférieure à 10%, et qui peut notamment permettre un débruitage adapté.
Domaines
Traitement des images [eess.IV]| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
|---|
Loading...