画像処理におけるノイズとは何ですか？ – 簡易解説

画像処理におけるノイズとはどのようなものですか？- 初心者向け解説

もし、実際の画像には含まれていないはずの埃の粒子が写真に見えることがあるなら、おそらく画像の中の「ノイズ」を目にしていることになります。なぜこれが起こるのかは多くの技術的な理由があります。ノイズは通常、実際の画像を不明瞭にし、デジタル画像の品質低下の主な原因です。

ここで画像処理が堅牢な解決策を提供します。それは、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、ディープラーニング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、ノイズを低減するために使用できるいくつかの主要な技術と、画像ノイズの主なタイプと原因について調査していきます。さあ、見てみましょう！

画像処理のノイズの種類

ノイズバリエーションのシミュレーション – Mdf、CC BY-SA 3.0、via Wikimedia Commons

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環境条件からカメラのセンサーまで、さまざまな要素が画像にノイズをもたらすことがあります。通常、画像に見られる4つの主なノイズのタイプは次のとおりです。

• 加算ノイズ：画像全体における明るさや色情報のランダムな変動により引き起こされます。これは画像によく見られる最も一般的なノイズのタイプです。
• 減算ノイズ：元の画像からピクセルの値がランダムに減算され、画像の品質が低下し、画像中の暗いスポットや領域として頻繁に見られます。減算ノイズは通常、光量の少な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ことにより引き起こされます。これにより、画像の明るい部分周辺の画像品質が低下することがよくあります。ピクセル値の大きな変動があるため、このタイプのノイズを除去するのが最も難しいです。
• インパルスノイズ：ピクセル値の急な変化により引き起こされ、画像中のランダムな黒と白のピクセルとして鮮明な乱れとして視覚化されます。これは、「塩と胡椒のノイズ」とも呼ばれます。カメラの欠陥、伝送エラー、または宇宙線から生じます。

画像処理におけるノイズの原因

画像のノイズは、次のようなさまざまな要因によって引き起こされることがあります。

1. 環境条件：光の当たり具合や近くの電子機器の干渉など、外部要因がよく画像のノイズを引き起こします。これらは画像にランダムな変動をもたらすことがあります。
2. センサーノイズ：カメラやスキャナーに使用されるセンサーに問題があると、画像のノイズが増幅されます。例えば、光量の少ない環境で、良質なセンサーを使用していない場合、光とともにノイズが増幅されることがあります。
3. 量子化ノイズ：アナログ信号がデジタル形式に変換される際に発生し、特に高コントラストの画像でよく見られます。例えば、写真をスキャンすると、結果の画像にしばしばノイズが現れます。これは画像のデジタル化から発生する量子化ノイズです。
4. 伝送ノイズ：画像がノイズのあるチャネルを通じて伝送される際に発生します。ネットワーク（例：インターネット）やノイズのあるストレージメディア（ハードドライブなど）を介して画像が伝送される場合に起こります。
5. 処理ノイズ：フィルタリング、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、ノイズの発生メカニズムをシミュレーションによって理解し、それに対処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：

1. ガウスノイズ：最も一般的なノイズモデルの1つで、「ガウスノイズ」はベル形状の確率分布を特徴とします。これは画像に見られるランダムな変動を再現します。センサーノイズや量子化ノイズなど、さまざまなソースから生じることがあり、テレビやラジオの信号でよく見られる静的ノイズに類似しています。
2. エルランノイズ：ガンマ分布を特徴とする多乗法ノイズモデルで、ノイズのあるセンサーでキャプチャされる画像やノイズのあるチャネルを介して伝送される画像によく見られます。
3. 一様ノイズ：一様分布を持つ加算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。

ノイズ測定

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。これは画像中のノイズレベルを数量化することを含みます。このプロセスは、2つの主要なノイズ測定技術に依存しています：

1. ピーク信号対ノイズ比（PSNR）： PSNRは、画像再構成の品質を評価するための基準として機能します。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、画像がどれだけ忠実に再現されているかを数値で示します。
2. 平均二乗誤差（MSE）： 対照的に、MSEは2つの画像のピクセル値の差を評価します。この方法では、2つの画像の対応するピクセルの差の2乗の平均を計算します。この定量的なアプローチにより、画像中のノイズの程度と品質への影響が理解できます。

一般的なノイズ低減技術

ノイズは画像を粗くし、色を変え、細部をわかりにくくします。この効果を中和するため、ノイズ低減技術は写真、セキュリティ、ビデオ会議、監視などの多くの領域で画質の向上に役立ちます。例えば、医療画像診断や治療計画において正確性の高いノイズ低減が重要です。

ノイズ低減技術は、光量が少ない、ISO設定が高い、シャッタースピードが速い、または元々ノイズの多いカメラとの取り扱いの際に最も効果的です。

一部の一般的なノイズ低減技術には以下があります：

• 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、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。
• ガウシアンフィルタリング： 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加重平均で置き換えます。
• バイラテラルフィルタリング： この技術は、メディアンフィルタリングとガウシアンフィルタリングを組み合わせ、エッジを保持しつつノイズを低減します。
• ウェーブレットフィルタリング： この技術は、フーリエ変換モデル（https://www.voagi.com/using-gpt-models-to-convert-natural-language-into-sql-queries.html）を使用し、画像のウェーブレット係数を渡してノイズを低減します。

ノイズ低減の応用

ノイズ低減は、画像修復や画像拡大などの様々な業界で応用されていますが、最も重要な応用分野は以下の通りです：

• 医療画像： ノイズ低減技術により、MRIやCTスキャンにおける疾患の診断が改善され、患者の結果が改善されます。
• 衛星画像： ノイズ低減により、衛星画像におけるオブジェクトや特徴の識別が向上します。
• 災害管理：ノイズ低減により、環境モニタリングやマッピングにおけるリモートセンシング画像が改善されます。
• 法執行機関： 監視映像や法医学的画像のクリアさが向上し、容疑者やオブジェクトの識別が容易になります。
• 宇宙研究： ノイズ低減により、天体画像がクリーンアップされ、深宇宙観測において微かな天体や細部を検出することが可能になります。

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