Artificial Intelligence
画像処理におけるノイズとは何ですか? – 入門書
実際の画像の一部ではない塵の粒子が見られる写真を見たことがある場合は、おそらく画像内に「ノイズ」が表示されていると思われます。これが起こる理由には多くの技術的な理由があります。実際の画像が見えにくくなることが多く、デジタル画像送信における画質劣化の主な原因となります。
ここで、画像処理が堅牢なソリューションを提供します。 空間フィルタリング、周波数フィルタリング、変換ベースのフィルタリング、深層学習ベースのフィルタリングなど、幅広いノイズ低減技術を提供します。
この記事では、画像ノイズの主な種類と原因を調査するとともに、画像のノイズを低減するために使用できるいくつかの重要なテクニックを検討します。 飛び込んでみましょう！
画像処理におけるノイズの種類
騒音変動のシミュレーション – MDF, CC BY-SA 3.0、ウィキメディアコモンズ経由
環境条件からカメラのセンサーに至るまでのさまざまな要因により、画像にノイズが発生する可能性があります。 画像に通常見られるノイズの主なタイプは次の XNUMX つです。
- 加算ノイズ: 画像全体の明るさまたは色情報のランダムな変動によって引き起こされます。 これは、画像に見られる最も一般的なタイプのノイズです。
- 減算ノイズ: 元の画像からピクセル値がランダムに減算されることで発生し、画像の品質が低下し、画像内に暗い斑点や領域が現れることがよくあります。 減算ノイズは通常、暗い環境で発生します。
- 乗算ノイズ: ノイズ値が元のピクセル値に乗算されるときに発生し、画像の明るい部分の周囲の画質が低下することがよくあります。 これは、ピクセル値の変動が大きいため、除去するのが最も難しいタイプのノイズです。
- インパルスノイズ: ピクセル値の突然の変化が原因で、ランダムな黒と白のピクセルとして表示され、画像内で鋭い乱れとして見えます。 「ソルトアンドペッパーノイズ」とも呼ばれます。 これは、カメラの欠陥、送信エラー、または宇宙線によって発生します。
画像処理におけるノイズの原因
画像ノイズは、次のようなさまざまな原因によって発生する可能性があります。
- 環境条件： 照明不足や近くの電子干渉などの外部要因により、画像にノイズが発生するのが一般的です。 画像にランダムなバリエーションを追加できます。
- センサーノイズ: カメラやスキャナーで使用されるセンサーに問題があると、画像にノイズが発生する可能性があります。 たとえば、照明条件が悪い場合、高品質のセンサーを使用していないと、光とともにノイズも増幅される可能性があります。
- 量子化ノイズ: 特に高コントラストの画像で、アナログ信号がデジタル形式に変換されるときに発生します。 たとえば、写真をスキャンすると、得られた画像にノイズが現れることがよくあります。 画像をデジタル化する際に発生する量子化ノイズです。
- 送信ノイズ: 画像がネットワーク (インターネットなど) を介して送信される場合や、ノイズの多い記憶媒体 (ハード ドライブなど) に保存される場合に発生します。
- 処理ノイズ: フィルタリングや圧縮などの画像処理操作中に発生します。
画像処理におけるノイズモデル
画像処理におけるノイズ モデルは、画像に影響を与える可能性のあるさまざまな種類のノイズの数学的表現として機能します。 これらのモデルは、シミュレーションを通じてさまざまな種類のノイズの発生を理解するのに役立ち、それを低減するための戦略を開発するのに役立ちます。
一般的なノイズ モデルには次のようなものがあります。
- ガウスノイズ: 最も一般的なタイプのノイズ モデルの XNUMX つである「ガウス ノイズ」は、釣鐘型の確率分布によって特徴付けられます。 画像に含まれるランダムな変動をシミュレートします。 これはセンサーや量子化ノイズなどの発生源から発生する可能性があり、テレビやラジオ信号でよく見られる静電気に似ています。
- アーランノイズ: これはガンマ ノイズとしても知られ、ガンマ分布を特徴とするもう XNUMX つの乗法ノイズ モデルです。 通常、ノイズの多いセンサーで撮影された画像や、ノイズの多いチャネルを通じて送信された画像に見られます。
- 均一なノイズ: これは均一な分布を持つ加法性ノイズ モデルであり、量子化された画像や伝送エラーによって破損した画像でよく観察されます。
騒音測定
画像解析において、ノイズの評価と評価は基本的なタスクです。 これには、画像内のノイズのレベルを定量化することが含まれます。 このプロセスは、次の XNUMX つの主要なノイズ測定手法に依存します。
- ピーク信号対雑音比 (PSNR): PSNR は、画像再構成の品質を評価するためのベンチマークとして機能します。 元の画像のピクセル値と再現された画像のピクセル値を比較し、画像がどの程度忠実に再現されているかを数値的に測定します。
- 平均二乗誤差 (MSE): 対照的に、MSE は XNUMX つの画像のピクセル値間の差異を評価します。 このメソッドは、XNUMX つの画像内の対応するピクセル間の差の二乗の平均を計算します。 この定量的なアプローチは、画像内のノイズの範囲とそれが品質に及ぼす影響を理解するのに役立ちます。
一般的なノイズ低減技術
ノイズにより画像が粗くなったり変色したりして、細かい部分が見えにくくなります。 この影響を中和するために、ノイズ リダクション技術は、写真、セキュリティ、ビデオ会議、監視などの多くの分野で画質を改善し、より良い結果をもたらすのに役立ちます。たとえば、医療画像における正確な診断と治療計画には、ノイズ リダクションが不可欠です。
ノイズ低減技術は、低照度、高 ISO 設定、速いシャッター スピードなどの条件下、または本質的にノイズの多いカメラを扱う場合に最適に機能します。
一般的なノイズ低減技術には次のようなものがあります。
- メディアンフィルタリング: インパルス ノイズを除去するために、メディアン フィルタリングはピクセルの値をその近くのピクセルの中央値で置き換えます。
- ガウスフィルタリング: この技術は、画像内の各ピクセルを、そのピクセルの周囲のピクセルの近傍にあるピクセルの加重平均に置き換えます。
- 双方向フィルタリング: この手法では、メディアン フィルタリングとガウス フィルタリングを組み合わせて、エッジをそのままにしてノイズを低減します。
- ウェーブレット フィルタリング: このテクニックでは、 フーリエ変換 画像を渡すモデル ウェーブレット係数 ノイズを軽減します。
ノイズリダクションの応用
ノイズリダクションは、次のような業界全体でさまざまな用途に使用できます。 画像修復 および 画像のアップスケーリング、しかし最も重要なものは次のとおりです。
- 医療画像処理： ノイズ低減技術により、MRI および CT スキャンでの疾患診断が向上し、患者の転帰が合理化されます。
- 衛星画像: ノイズリダクションは、衛星画像内の物体や特徴の識別を向上させるのに役立ちます。
- 災害管理: ノイズ低減により、環境モニタリングとマッピングのためのリモート センシング画像が向上します。
- 法執行機関： 透明度を高めます 監視 容疑者と物体を特定するための映像と法医学画像。
- 宇宙研究： ノイズリダクションにより天体画像がきれいになり、深宇宙観測における微かな天体や細部の検出が可能になります。
関連コンテンツを読むには、次のサイトにアクセスしてください AIを統合する.
