ノイズ源
カメラセンサーが画像をキャプチャするとき、外部環境や感光チップ自体の品質の影響を受ける可能性があります。画像化後、伝送プロセス中の伝送媒体も他の干渉を受ける可能性があり、その結果、最終的に受信した画像。この干渉情報はノイズと呼ばれます。以降の画像解析では、事前にノイズを除去しないと、画像解析の結果に影響が出ます。
次に、いくつかの一般的なノイズを簡単に紹介し、Matlabを使用してこれらのノイズをシミュレートします。
一般的な画像ノイズ
- ごま塩ノイズ
- ガウスノイズ
- ポアソンノイズ
- 周期的なノイズ
元の画像
i = imread('lena.jpg');
imshow(i);
ごま塩ノイズ
ソルトグレインノイズ：ピクセル値が255の白色点ノイズが画像にランダムに追加されます。
ペッパーノイズ：ピクセル値0のブラックドットノイズが画像にランダムに追加されます。
ごま塩ノイズ：上記の2つのノイズのランダムな混合が追加されます。このノイズは、元のピクセル値の一部を確率でランダムにドロップするため、ランダムドロップノイズとも呼ばれます。主に、イメージングシステムのセンシングユニットの故障が原因です。
j = imnoise(i,'salt & pepper');
imshow(j);
ガウスノイズ
ガウスノイズは、確率密度分布が正規分布である統計的ノイズです。これは主に増幅器または検出器で生成されます。原子の熱振動と物体の放射エネルギー状態の離散性であるため、電子ノイズとも呼ばれます。
j = imnoise(i,'gaussian');
imshow(j);
ポアソンノイズ
このノイズの出現は、主にX線、可視光線、ガンマ線などの電磁波の統計的特性によるものです。X線およびガンマ線源
は、単位時間あたりに多数の光子を生成します。これらの光線は線源から体内に入る可能性があり、X線およびガンマ線イメージングシステムによって認識されます。これらの光源には光子のランダムな変動があり、最終的には画像の空間的および時間的領域にランダム性を引き起こす可能性があります。したがって、このノイズは量子ノイズとも呼ばれます。
j = imnoise(i,'poisson');
imshow(j);
周期的なノイズ
画像に周期的に現れる一種のノイズ、および画像をフーリエ変換した後のノイズの輝点をはっきりと見ることができます。
for i=1:M
for j=1:N
J(i,j)=i(i,j)+40*sin(40*i)+40*sin(40*j);
end
end
figure,imshow(J);
要約する
画像を取得したら、最初に処理を開始しないでください。まず、画像にノイズがあるかどうかを分析する必要があります。ノイズがある場合は、ノイズの種類を調べてから、処理に適したノイズ除去アルゴリズムを選択します。次に、一般的に使用されるいくつかのノイズ除去アルゴリズムを紹介します。