画像のノイズ除去は画像処理における重要なタスクであり、画像内のノイズを低減または除去して画像の品質と鮮明さを向上させることを目的としています。この記事では、Matlab を使用して画像のノイズ除去を実装する方法を紹介します。
実装手順
まず、画像ノイズの種類を理解する必要があります。一般的な画像ノイズのタイプには、ガウス ノイズ、塩胡椒ノイズ、ポアソン ノイズなどが含まれます。ノイズの種類が異なれば、異なるノイズ除去方法が必要になります。Matlab では、画像処理ツールボックスの関数を使用して画像のノイズ除去を実現できます。以下は、基本的な画像ノイズ除去パイプラインです。
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画像の読み取り: 関数 imread を使用して、ノイズ除去が必要な画像を読み取ります。たとえば、次のコードを使用して、「image.jpg」という名前の画像を読み取ることができます。
image = imread('image.jpg'); -
画像の前処理: 必要に応じて画像を前処理します。たとえば、画像のサイズ、コントラスト、明るさなどを調整できます。imresize や imadjust などの関数を使用できます。
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ノイズ推定: 画像の特性とノイズの種類に従って、画像内のノイズ パラメータを推定します。たとえば、imnoise、psnr などの関数をノイズ推定に使用できます。
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ノイズ除去アルゴリズムの選択: ノイズのタイプとノイズ パラメーターに従って、適切なノイズ除去アルゴリズムを選択します。一般的な画像ノイズ除去アルゴリズムには、平均値フィルタリング、メディアン フィルタリング、ウェーブレット ノイズ除去、トータルバリエーション ノイズ除去などが含まれます。
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ノイズ除去の実行: 選択したノイズ除去アルゴリズムとパラメーターに従って画像のノイズ除去を実行します。たとえば、ノイズ除去には medfilt2、wiener2、wdenoise などの関数を使用します。
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ノイズ除去されたイメージを保存する: 関数 imwrite を使用して、ノイズ除去されたイメージを指定したファイルに保存します。たとえば、次のコードを使用して、ノイズ除去された画像を「denoized_image.jpg」として保存します。
imwrite(denoised_image, 'denoised_image.jpg');
上記の手順を通じて、画像の基本的なノイズ除去を実現できます。ただし、より高度な画像ノイズ除去アルゴリズムを実装するには、より多くの機能と技術を使用する必要がある場合があります。たとえば、ウェーブレット変換や非局所平均ノイズ除去などの方法を使用して、より正確なノイズ除去効果を実現できます。
要約すると、Matlab を使用して画像のノイズ除去を実現するには、画像の読み取り、前処理、ノイズ推定、ノイズ除去アルゴリズムの選択、ノイズ除去の実行、ノイズ除去された画像の保存などの手順を実行します。Matlab の画像処理ツールボックスの関数を使用すると、ガウス ノイズ、塩胡椒ノイズ、ポアソン ノイズなど、さまざまなタイプの画像ノイズ除去を実装できます。この記事が Matlab での画像ノイズ除去の実装を理解するのに役立つことを願っています。
ソースコード + データセットのダウンロード
Matlab に基づく複数の画像ノイズ除去ケース (ソース コード + データ セット).rar: https://download.csdn.net/download/m0_62143653/88189907