基于CNN噪声分离模型的噪声水平估计算法

现有的噪声水平估计(noise level estimation, NLE)算法通常采取先将图像内容信号与噪声信号分离,然后基于分离出的噪声信号估计出图像噪声水平值的实现策略.由于仅有噪声图像本身的信息可以利用,这些算法为保证噪声分离的准确性设计了各种复杂的处理过程,导致其执行效率偏低.为此,提出一种新的基于卷积神经网络噪声分离模型的NLE算法.首先,对大量原始无失真图像施加不同噪声水平的高斯噪声获得噪声图像集合,然后利用卷积神经网络构建一个专门从噪声图像中分离噪声信号获得噪声映射图(noise mapping)的预测模型.考虑到噪声映射图的系数值具有类高斯分布特性,利用广义高斯分布(generalized Gaussian distribution, GGD)模型对噪声映射图建模并以模型参数值作为反映图像噪声水平高低的特征值.最后,利用改进的BP神经网络将该特征值映射为最终的噪声水平预测值.大量实验数据表明:所提出的NLE算法在预测准确度和执行效率2个方面的综合性能优于现有的NLE算法,更具实用价值.

采用训练策略实现的快速噪声水平估计

目的大多数图像降噪算法都属于非盲降噪算法,其获得良好降噪性能的前提是能够准确地获知图像的噪声水平值。然而,现有的噪声水平估计(NLE)算法在噪声水平感知特征(NLAF)提取和噪声水平值映射两个核心模块中分别存在特征描述能力不足和预测准确性有待提高的问题。为此,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)自动提取NLAF特征,并利用增强BP(back propagation)神经网络将其映射为相应噪声水平值的改进算法。方法在训练阶段,首先通过训练卷积神经网络模型并以全连接层中若干与噪声水平值相关系数较高的输出值构成NLAF特征矢量;然后,在Ada Boost技术的支撑下,利用多个映射能力相对较弱的BP神经网络构建一个非线性映射能力更强的增强BP神经网络预测模型,将NLAF特征矢量直接映射为噪声水平值。在预测阶段,首先从给定噪声图像中随机选取若干个图块输入到卷积神经网络模型中,提取每个图块的若干维NLAF特征值后,利用预先训练的BP网络模型将其映射为对应的噪声水平值,然后以估计值的中值作为图像噪声水平值的最终估计结果。结果对于具有不同噪声水平和内容结构的噪声图像,利用所提算法估计出的噪声水平值与真实值之间的估计误差小于0. 5,均方根误差小于0. 9,表现出良好的预测准确性和稳定性。此外,所提算法具有较高的执行效率,估计一幅512×512像素的图像的噪声水平值仅需约13. 9 ms。结论实验数据表明,所提算法在高、中、低各个噪声水平下都具有稳定的预测准确性和较高的执行效率,与现有的主流噪声水平估计算法相比综合性能更佳,可以很好地应用于要求噪声水平作为关键参数的实际应用中。