目前，許多算法使用單個最小特征值來估計真實噪聲水平，并且這些算法估計的水平已被證明小于真實噪聲水平，這稱為低估。

針對這一問題，利用多個特征值，通過樣本訓練得到特征值與真實噪聲水平之間的關系，通過線性擬合計算關系表達式中不同噪聲水平的學習系數，然后將學習系數輸入到噪聲中用于噪聲水平估計的圖像。

實驗表明，提出的算法能夠顯著改善傳統算法的低估問題，對于各種場景的灰度圖像、彩色圖像和紋理圖像中的各種噪聲水平具有更好的估計精度。