基于张量 T-积的图像噪声水平估计方法

当前许多算法通过独立选择第三阶张量的每个页面来估计彩色图像的噪声水平，采用大小为 ${M_1} \times {M_1}$ 的滑动块。这种方法会扰乱张量的数据结构，导致估计结果误差。为避免扰乱张量的数据结构，本文直接使用大小为 ${M_1} \times {M_1} \times 3$ 的滑动块对张量进行选择，然后进行重新排列。新获得的张量通过 T-积分解为块对角矩阵形式。证明该矩阵的特征值与彩色图像的噪声水平相关。随后通过学习方法训练关系系数，从而获得估计的噪声水平。通过数值实验验证了该算法的有效性，并实现了高估计精度。