摘要：准确可靠的噪声强度估计是数字图像处理领域中一个重要的研究课题。噪声估计的难点在于如何提取用于估计的纯噪声信息，近几年，许多算法采用主成分分析技术来避免图像纹理信息的干扰，用最小特征值来估计噪声方差，可以有效地减少图像纹理信息对估计结果的影响，所以这类方法对于高频图像（丰富纹理图像）效果很好。由于图像块数量有限，最小特征值实际上比真实噪声方差小，而且图像块数量越少，偏差越大。如果直接把最小特征值作为估计方差，则容易低估计高噪声。该文通过回归分析确定最小特征值跟真实噪声方差的比值和图像块数量呈幂函数关系，因此可以通过最小特征值和幂函数关系得到真实的噪声方差。实验表明该文方法既能处理高频图像，又适合各种噪声水平，同时也能处理乘性高斯噪声。

关键词：噪声图像 高斯噪声 噪声估计 主成分分析 回归分析 

单位：榆林学院信息工程学院; 榆林719000; 西安电子科技大学计算机学院; 西安710071