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申请/专利权人：东莞理工学院

摘要：本发明公开一种散斑噪声水平估计方法、系统及结构光投影系统，该方法包括：获取待处理图像的第一数字图像，对第一数字图像进行同态变换，以获得基于加性散斑噪声模型描述的第二数字图像；将第二数字图像切分为若干图像块；计算所有图像块构成的数据集的特征值集合；根据特征值集合中各个特征值的大小，将特征值集合分为两组，分别为第一集合和第二集合，其中，第一集合中的任一特征值大于第二集合中的任一特征值，且第二集合中的特征值在统计上符合对称分布；根据第二集合中若干特征值的均值估计待处理图像的散斑噪声水平。基于估计方法，有效降低计算资源的消耗，提高效率，使得对高或低水平的散斑噪声都能够准确估计，并且适用于复杂纹理图像。

主权项：1.一种用于图像处理的散斑噪声水平估计方法，其特征在于，包括：获取待处理图像的第一数字图像，所述第一数字图像基于乘性散斑噪声模型描述该待处理图像；对所述第一数字图像构成的矩阵进行同态变换，以获得第二数字图像，所述第二数字图像基于加性散斑噪声模型描述该待处理图像；将所述第二数字图像切分为若干图像块；基于预设统计算法计算所有所述图像块构成的数据集的特征值集合，所述特征值集合中的特征值表示各个所述图像块之间数据的变化方向和强度；根据所述特征值集合中各个所述特征值的大小，将所述特征值集合分为两组，分别为第一集合和第二集合，其中，所述第一集合中的任一所述特征值大于所述第二集合中的任一所述特征值，且所述第二集合中的所述特征值在统计上符合对称分布；根据所述第二集合中若干所述特征值的均值估计所述待处理图像的散斑噪声水平；所述特征值集合的计算方法包括：基于下述公式计算所有所述图像块构成的数据集的协方差矩阵， 其中，n为所述图像块的个数，表示由第i个所述图像块内所有的像素值排列成的一维向量；对做特征值分解，以获得特征值集合；所述第二集合的生成方法包括：根据特征值的大小，对计算出的所有所述特征值进行排序，以生成所述特征值集合；根据预设的分组参数，从所述特征值集合中取出若干所述特征值，以生成待确认集合；判断当前所述待确认集合中的多个所述特征值在统计上是否符合对称分布，如果是，则将该待确认集合定义为所述第二集合，如果否，则修改分组参数，以减少所述待确认集合中所述特征值的个数，并再次进行判断。

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