基于尺度不变峰度和分段平稳性的自然图像噪声水平估计
噪声水平估计在许多图像处理应用（例如盲图像降噪）中至关重要。 在本文中，我们通过联合利用带通域中峰度的分段平稳性和正则性质，提出了一种用于自然图像的噪声级估计方法。 我们设计了一种基于K均值的算法，将图像自适应地划分为一系列不重叠的区域，每个区域的干净版本均假定与整个尺度上恒定但未知的峰度相关联。 然后，将噪声水平估计引入一个问题，以最佳地拟合此新峰度模型。 此外，我们开发了一种纠正方案，以通过噪声注入机制进一步降低估计偏差。 大量的实验结果表明，我们的方法可以可靠地估计各种噪声类型的噪声水平，并且优于某些最新技术，尤其是对于非高斯噪声。
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