Smoothing - Revision history

Kinoshita: /* Smoothing by process at frequency regions */

2014-10-08T02:45:37Z

‎Smoothing by process at frequency regions

Kinoshita at 02:45, 8 October 2014

2014-10-08T02:45:22Z

Kinoshita at 02:22, 8 October 2014

2014-10-08T02:22:16Z

Kinoshita at 02:12, 8 October 2014

2014-10-08T02:12:05Z

Kinoshita: /* The method by using local operator */

2014-10-08T01:10:07Z

‎The method by using local operator

Kinoshita at 00:51, 8 October 2014

2014-10-08T00:51:12Z

Kinoshita: Created page with "'''Smoothing''' is a method to restore image from degradation by noise. Perform preprocess to remove the noise, then the image can be analyzed properly. ==The method by using..."

2014-10-08T00:18:53Z

Created page with "'''Smoothing''' is a method to restore image from degradation by noise. Perform preprocess to remove the noise, then the image can be analyzed properly. ==The method by using..."

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'''Smoothing''' is a method to restore image from degradation by noise. Perform preprocess to remove the noise, then the image can be analyzed properly.

==The method by using local operator==
　The method by using local operator convolution is a most basic calculation to remove noise.
=== Simple Average ===
==== Local Average Filter ====
　Average pixels in specified window.
[[Eos]] performs by using [[mrcImageSmoothing]] (-m 2), or [[mrcImageConvolution]] with suitable kernel.

==== Local Weighted Average Filter ====
　局所平均Filterが,指定したウィンドウ内のPixelを一様にあるが,こちらは中心付近のPixelの寄与を大きくします.
[[mrcImageConvolution]]によって,適切なカーネルをSettingすれば,実行できます.
　Gaussian Functionを畳み込むことも出来ます.この場合,一般には,±2σ ~±3σ の窓関数を用意します.

=== 画質(エッジ,線)を損なわないSmoothing ===
　
==== メジアンFilter ====
　指定した窓の中の中央値を代表値としてとるFilterである.非線形Filterである.
[[mrcImageSmoothing]]で対応している.

　長所:エッジが鈍らない.ごま塩型のNoise(ポアッソン型Noise)に強い.
　欠点:時間がかかる.演算が非線形である.

==== 可変加重平均法 ====
　局所領域における加重平均の重みを,それぞれの密度パターンによって適応的に変化させることにより,雑音を押さえることを目指したものである.

===== Edge and Line weights smoothing =====

===== Contrast-sensitive weights smoothing =====

===== Gradient inverse weighted smoothing =====

==== サブ局所領域分割法 ====
　局所領域を複数の局所領域に分割し,もっとも均一と思われるサブ領域を選択し,その領域をSmoothingする手法である.

===== エッジ保存Smoothing =====

===== 矢村のSmoothingFilter =====

==== Lee-Sigma Filter(Lee-Sigma Filter) ====
　局所領域の中で,指定した±Kσの範囲を超えているdata(特異値)を省いた平均値を代表点として用いる方法である.
[[mrcImageSmoothing]]で対応している.

　長所:エッジが鈍らない.ごま塩型のNoise(ポアッソン型Noise)に強い.
　欠点:時間がかかる.演算が非線形である.

==== バイラテラルFilter(Bilateral Filter)====
　エッジを保存しながら,Smoothingすることを目的として,密度差がある領域での点拡がり関数を小さくする.
[[mrcImageSmoothing]]で対応している.

==== 非対称拡散Filter(Anisotropic Diffusion)====

== 弛緩法 ==
　画素の濃淡レベルを確率として取り扱い,繰り返し計算を通して,最終的に適切な解をえる.

== Frequency領域での処理によるSmoothing ==
===ローパスFilter===
　ガウス型NoiseなどのNoiseが,Spatial frequencyの低周波成分から高周波成分まで比較的同定の強度をもつのに対して,信号である画像は,一般に,低周波成分の強度が高く,高周波成分の強度が低い傾向がある.そのため,高周波成分を抑えることにより,SN比の向上を図ることを目的としたFilterである.

長所:比較的高速である.線形演算である.
短所:エッジが鈍る.

@@ Line 58: / Line 58: @@
 　Noise(e.g. Gaussian Noise) has intensity to same extent for each frequency component in a spatial frequency. Against it, generally a signal has large intensity at low frequency component, and has small intensity at high frequency component. For it, there is this filter that improves the SN ratio by reducing the high frequency component.
-Merit: comparatively high speed. Linear calculation.
+Merit: comparatively high speed. Linear calculation.<br>
 Demerit: Edge become sometimes dull.

@@ Line 56: / Line 56: @@
 == Smoothing by process at frequency regions ==
 === Low-Pass Filter ===
-　ガウス型NoiseなどのNoiseが,Spatial frequencyの低周波成分から高周波成分まで比較的同定の強度をもつのに対して,信号である画像は,一般に,低周波成分の強度が高く,高周波成分の強度が低い傾向がある.そのため,高周波成分を抑えることにより,SN比の向上を図ることを目的としたFilterである.
+　Noise(e.g. Gaussian Noise) has intensity to same extent for each frequency component in a spatial frequency. Against it, generally a signal has large intensity at low frequency component, and has small intensity at high frequency component. For it, there is this filter that improves the SN ratio by reducing the high frequency component.
-長所:比較的高速である.線形演算である.
+Merit: comparatively high speed. Linear calculation.
-短所:エッジが鈍る.
+Demerit: Edge become sometimes dull.

@@ Line 39: / Line 39: @@
 ==== Lee-Sigma Filter ====
-　This is a method which treats the mean about local region without data over specified range ±Kσ () as a representative value.
+　This is a method which treats the mean about local region without data over specified range ±Kσ (Unique point) as a representative value.
 [[mrcImageSmoothing]] supports it.
@@ Line 49: / Line 49: @@
 [[mrcImageSmoothing]] supports it.
-==== 非対称拡散Filter(Anisotropic Diffusion)====
+==== Anisotropic Diffusion Filter ====
-== 弛緩法 ==
+== Relaxation ==
-　画素の濃淡レベルを確率として取り扱い,繰り返し計算を通して,最終的に適切な解をえる.
+　This method treats grayscale level as probability, and get a suitable solution by repeating calculation finally.
-== Frequency領域での処理によるSmoothing ==
+== Smoothing by process at frequency regions ==
-===ローパスFilter===
+=== Low-Pass Filter ===
 　ガウス型NoiseなどのNoiseが,Spatial frequencyの低周波成分から高周波成分まで比較的同定の強度をもつのに対して,信号である画像は,一般に,低周波成分の強度が高く,高周波成分の強度が低い傾向がある.そのため,高周波成分を抑えることにより,SN比の向上を図ることを目的としたFilterである.
 長所:比較的高速である.線形演算である.
 短所:エッジが鈍る.

@@ Line 15: / Line 15: @@
 === Smoothing without lack of Image quality(edge, line) ===
 ==== Median Filter ====
 　This is a filter which treats a medium value in specified window as the representative value. It is non linear filter.
@@ Line 23: / Line 22: @@
 　Demerit: It needs to spend many time. The calculation is nonlinear.
-==== 可変加重平均法 ====
+==== Variable weighted averaging method ====
-　局所領域における加重平均の重みを,それぞれの密度パターンによって適応的に変化させることにより,雑音を押さえることを目指したものである.
+　This purpose is relaxation of noise by adaptively changing weight of weighted average in local region  depending on each density pattern.
 ===== Edge and Line weights smoothing =====
@@ Line 32: / Line 31: @@
 ===== Gradient inverse weighted  smoothing =====
-==== サブ局所領域分割法 ====
+==== Sub local region splitting method ====
-　局所領域を複数の局所領域に分割し,もっとも均一と思われるサブ領域を選択し,その領域をSmoothingする手法である.
+　This is a method that splits a local region to multiple local region, and selects a most uniform subregion, and performs smoothing at the region.
-===== エッジ保存Smoothing =====
+===== Edge preserving smoothing =====
-===== 矢村のSmoothingFilter =====
+===== Smoothing Filter by Yamura =====
-==== Lee-Sigma Filter(Lee-Sigma Filter) ====
+==== Lee-Sigma Filter ====
-　局所領域の中で,指定した±Kσの範囲を超えているdata(特異値)を省いた平均値を代表点として用いる方法である.
+　This is a method which treats the mean about local region without data over specified range ±Kσ () as a representative value.
-[[mrcImageSmoothing]]で対応している.
+[[mrcImageSmoothing]] supports it.
-　長所:エッジが鈍らない.ごま塩型のNoise(ポアッソン型Noise)に強い.
+　Merit: Edge doesn't become almost dull. Good at removing the salt-and-pepper noise (Poisson noise).
-　欠点:時間がかかる.演算が非線形である.
+　Demerit: It needs to spend many time. The calculation is nonlinear.
-==== バイラテラルFilter(Bilateral Filter)====
+==== Bilateral Filter====
-　エッジを保存しながら,Smoothingすることを目的として,密度差がある領域での点拡がり関数を小さくする.
+　This is used for smoothing preserving edge, and the Point Spread Function([[PSF]]) on region that has great difference among its densities is reduced.
-[[mrcImageSmoothing]]で対応している.
+[[mrcImageSmoothing]] supports it.
 ==== 非対称拡散Filter(Anisotropic Diffusion)====

@@ Line 20: / Line 20: @@
 [[mrcImageSmoothing]] supports it.
-　Merit: エッジが鈍らない.ごま塩型のNoise(ポアッソン型Noise)に強い.
+　Merit: Edge doesn't become almost dull. Good at removing the salt-and-pepper noise (Poisson noise).
-　Demerit: 時間がかかる.演算が非線形である.
+　Demerit: It needs to spend many time. The calculation is nonlinear.
 ==== 可変加重平均法 ====

@@ Line 6: / Line 6: @@
 ==== Local Average Filter ====
 　Average pixels in specified window.
-[[Eos]] performs by using [[mrcImageSmoothing]] (-m 2), or [[mrcImageConvolution]] with suitable kernel.
+[[Eos]] can perform by using [[mrcImageSmoothing]] (-m 2), or [[mrcImageConvolution]] with suitable kernel.
 ==== Local Weighted Average Filter ====
-　局所平均Filterが,指定したウィンドウ内のPixelを一様にあるが,こちらは中心付近のPixelの寄与を大きくします.
+　Local Average Filter deals uniformly pixels in specified window. Against it, this filter greatly affects pixels near the centre.
-[[mrcImageConvolution]]によって,適切なカーネルをSettingすれば,実行できます.
+You can perform by using [[mrcImageConvolution]] with suitable kernel.
-　Gaussian Functionを畳み込むことも出来ます.この場合,一般には,±2σ ~±3σ の窓関数を用意します.
+　In Addition, it supports convolution of Gaussian Function. In this case, generally use a Windowing Function as ±2σ ~±3σ.
-=== 画質(エッジ,線)を損なわないSmoothing ===
-==== メジアンFilter ====
+==== Median Filter ====
-　指定した窓の中の中央値を代表値としてとるFilterである.非線形Filterである.
+　This is a filter which treats a medium value in specified window as the representative value. It is non linear filter.
-[[mrcImageSmoothing]]で対応している.
+[[mrcImageSmoothing]] supports it.
-　長所:エッジが鈍らない.ごま塩型のNoise(ポアッソン型Noise)に強い.
+　Merit: エッジが鈍らない.ごま塩型のNoise(ポアッソン型Noise)に強い.
-　欠点:時間がかかる.演算が非線形である.
+　Demerit: 時間がかかる.演算が非線形である.
 ==== 可変加重平均法 ====