摘要:为了提高图像复原算法的性能 ,提出了一种改进的奇异值分解法估计图像的点扩散函数。从图像的退化离散模型 出发 ,对图像进行逐层分块奇异值分解 ,并自动选取奇异值重组阶数以减少噪声对估计的影响。利用理想图像奇异值向 量平均能谱指数模型 ,估计点扩散函数奇异值向量的频谱 ,再反傅里叶变换得到其时域结果。实验结果表明 ,该方法能 在不同信噪比情况下估计成像系统的点扩散函数 ,估计结果比原有估计方法有所提高 ,有望为图像复原算法的预处理提 供一种有效的手段。-Abstract : T

1993年gao的局部均值与局部标准差法来估计图像噪声，可参考-GAO 1993 local mean and local standard deviation method to estimate the image signal to noise ratio, can be reference

利用matlab针对图像进行马氏距离计算 ,高斯白噪声的生成程序，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。- Using matlab to calculate the Mahalanobis distance for the image, Gaussian white noise generator, Bayesian parameter estimation principle mixed logit model.

正在成像的物体的光谱反射率的重建对于在各种观察光源下再现颜色是重要的。在这项工作中，导出了一个简单的公式来评估一组旨在重建光谱反射率的彩色图像传感器的质量，并将其应用于多光谱图像采集系统。由于质量不仅取决于光谱灵敏度，还取决于系统中存在的噪声，所以不可能在没有其中存在噪声的情况下对一组传感器进行评估。因此，多光谱相机的噪声方差由新方案估算，并首次应用于评估。结果表明，实验结果与评估模型的预测吻合良好，估计噪声方差估计方法对评估是有用的。(The reconstruction of spectra