「平滑化」の版間の差分

2014年7月29日 (火) 14:24時点における版

平滑化処理とは、主に雑音による画像の劣化を復元するための手法である。雑音を取り除くための前処理を行うことにより、適切な画像解析が可能となる。

局所オペレータを用いる方法

　畳み込み演算を用いた局所オペレータを用いる方法は、ノイズを除去するための最も基本的な演算といえる。　

単純平均化

局所平均フィルタ

　指定したウィンドウのピクセルを平均します。 Eosでは、 mrcImageSmoothing (-m 2)、もしくは、mrcImageConvolutionにより適切なカーネルを設定すれば、実行できます。

局所加重平均フィルタ

　局所平均フィルタが、指定したウィンドウ内のピクセルを一様にあるが、こちらは中心付近のピクセルの寄与を大きくします。 mrcImageConvolutionによって、適切なカーネルを設定すれば、実行できます。 　ガウス関数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）を損なわない平滑化

メジアンフィルタ

　指定した窓の中の中央値を代表値としてとるフィルタである。非線形フィルタである。

　長所：エッジが鈍らない。ごま塩型のノイズ（ポアッソン型ノイズ）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

バイラテラルフィルタ

　エッジを保存しながら、平滑化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。

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。

周波数領域での処理による平滑化

ローパスフィルタ

　ガウス型ノイズなどのノイズが、空間周波数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フィルタである。

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。