Matlabで画像のノイズの分散を推定する

Question

Matlabの中で私は既知の分散を持つ画像にノイズを追加しています。

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

結果的にノイズが発生することは明らかです。しかし、私は、私は本当にすべての相関

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 

を見ていないよ、ハイパスフィルタの中央値を算出することにより、ノイズ分散を推定しようとする場合、私は分散を推定感謝難しい問題ですが、私はちょうど取得したいです合理的に近い結果、例えば50％の誤差は許容される。私は間違って何をしていますか？

Answer 1

この場合は、実際には、すべての周波数で成分を示す白色ノイズの近似バージョンを追加しているので、このケースでは不十分です。ハイパスフィルタを使用すると、ノイズの周波数成分がクリッピングされるため、推定精度が低下します。

確かに言及したように、1つの画像からのノイズ推定は簡単な問題ではありません。しかし、いくつかのアプローチがあります。たとえば、データの分散（この場合、カーネルの下のピクセル強度）を取得して近似できるmedian absolute deviationを使用できます。

Answer 2

ハイパスフィルタリングの分散を計算できます画像。 Variableを計算するMatlab関数の名前なので、変数名にvarを使用しないでください。

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));