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龙图腾网获悉深圳市华汉伟业科技有限公司申请的专利一种基于加权平均的图像噪声估计方法及其系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117078537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310887758.0，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于加权平均的图像噪声估计方法及其系统是由杨洋设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于加权平均的图像噪声估计方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于加权平均的图像噪声估计方法及其系统。该方法包括：获取原始图像，将原始图像划分为多个待估计子图像；基于待估计子图像的梯度图像对待估计子图像进行判断，以确定待估计子图像是否为有效待估计子图像块；利用二阶差分滤波核分别对有效待估计子图像块进行卷积运算或相关运算而得到二阶差分子图像块；对于有效待估计子图像块，基于其对应的二阶差分子图像块计算其噪声估计值，将该噪声估计值作为原始图像的局部噪声估计值；基于局部噪声估计值生成局部噪声估计值直方图；基于局部噪声估计值直方图对原始图像的局部噪声估计值进行加权平均而得到原始图像的噪声估计值。该方法可以提升原始图像的噪声估计值的准确性和稳定性。

本发明授权一种基于加权平均的图像噪声估计方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于加权平均的图像噪声估计方法，其特征在于，包括： 获取原始图像，将所述原始图像划分为多个待估计子图像；其中，相邻的两个所述待估计子图像之间不存在重叠区域；基于所述待估计子图像的梯度图像，对每个所述待估计子图像进行判断，以确定所述待估计子图像是否为有效待估计子图像块； 利用二阶差分滤波核分别对多个有效待估计子图像块进行卷积运算或相关运算而得到多个二阶差分子图像块；其中，所述二阶差分子图像块包含所述原始图像的二阶差分信息； 对于每个所述有效待估计子图像块，基于其对应的二阶差分子图像块，计算其噪声估计值，将该噪声估计值作为所述原始图像的一个局部噪声估计值； 基于所述原始图像的每个局部噪声估计值，生成与所述局部噪声估计值对应的局部噪声估计值直方图；所述生成与所述局部噪声估计值对应的局部噪声估计值直方图，包括：设定所述局部噪声估计值直方图中直方柱的宽度；基于所述直方柱的宽度，确定所述局部噪声估计值直方图中直方柱的总数量；基于所述直方柱的宽度，确定所述局部噪声估计值直方图中每个直方柱的横坐标均值；确定所述局部噪声估计值直方图中每个直方柱的纵坐标；基于所述局部噪声估计值直方图中每个直方柱的横坐标均值和纵坐标，生成局部噪声估计值直方图； 其中，所述确定所述局部噪声估计值直方图中每个直方柱的纵坐标，包括： 获取第k个所述有效待估计子图像块对应的局部噪声估计值；其中，所述k的取值范围为1至M，M为所述有效待估计子图像块的总数量； 根据所述局部噪声估计值是否在与第l个直方柱对应的第一平均索引值和与第l个直方柱对应的第二平均索引值之间对各所述局部噪声估计值进行筛选：若第k个所述有效待估计子图像块对应的局部噪声估计值在与第l个直方柱对应的第一平均索引值和与第l个直方柱对应的第二平均索引值之间，则将所述局部噪声估计值直方图中第l个直方柱的纵坐标加1；其中，与第l个直方柱对应的第一平均索引值的表达式为；与第l个直方柱对应的第二平均索引值为，其中，上述与第l个直方柱对应的第一平均索引值和第二平均索引值中的l的取值范围为：1lN，N为所述直方柱的总数量；V l 为第l个直方柱的横坐标均值；V l-1为第l-1个直方柱的横坐标均值；V l+1为第l+1个直方柱的横坐标均值；所述纵坐标的初始值为0；其中，，l=1，2，…，N；V max 和V min 分别表示与第k个所述有效待估计子图像块对应的梯度图像中有效噪声估计区域中像素的灰度值的最大值和最小值；b为所述直方柱的宽度；其中，当l=1时，与第1个直方柱对应的第一平均索引值等于第1个直方柱的横坐标均值V 1 ；当l=N时，与第N个直方柱对应的第二平均索引值等于第N个直方柱的横坐标均值V N ；当对各所述局部噪声估计值的筛选完成后，获取所述直方柱的纵坐标； 基于所述局部噪声估计值直方图，对所述原始图像的局部噪声估计值进行加权平均，而得到所述原始图像的噪声估计值。

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