La estimación del nivel de ruido (NLE) basada en el nivel de parches a menudo es inexacta e ineficiente debido a los estrictos criterios requeridos para seleccionar un pequeño número de parches homogéneos. En este documento, se propone un método rápido de NLE de imágenes basado en una búsqueda global de píxeles similares para resolver el problema mencionado anteriormente. Específicamente, la distancia cuadrada media (MSD) se expresa primero en forma de desviación estándar (std) y valor medio de los parches de imagen. Posteriormente, los dos valores, std y media, se calculan y almacenan de antemano. Luego, se adopta un histograma estadístico 2D y una tabla de área sumada para acelerar la búsqueda de parches similares. Además, se seleccionan los píxeles más similares de los parches similares para obtener una estimación inicial. Finalmente, corregimos la desviación de la estimación inicial reinyectando ruido para una estimación secundaria. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto supera a las técnicas de vanguardia en NLE rápido y reducción de ruido guiada.