情報・知能工学実験 情報応用D 第四回 ノイズリダクション 担当：神納 [email protected] TA：岡，大橋，斎藤，山崎 ノイズ 得たい情報以外の不要な情報 周りの騒音 部屋に散らかったゴミ テレビ画面の乱れ 情報・知能工学実験 情報応用D 2 ノイズリダクション • 人と話しているときの雑音 → 耳をふさぐ 雑音は抑えられるが， 肝心の人の話まで 聞こえづらくなる • 散らかった部屋のゴミ → 手当たり次第に捨てる 部屋は綺麗になるが， 大事なものまで 捨ててしまうことがある 情報・知能工学実験 情報応用D 3 ノイズリダクション • 画像中のノイズ → 遠くから見る つまり，平滑化 画像の高周波も失われるが，ノイズも抑えられる ノイズのみをうまく取り除くことが必要！ そのためには敵を知る必要がある！ 情報・知能工学実験 情報応用D 4 デジタル画像のノイズ • インパルス性のノイズ – インパルスノイズ – ペッパー＆ソルトノイズ • 特定のモデルに従うノイズ – ショットノイズ – 白色ノイズ – ガウシアンノイズ • その他 – ブロックノイズ – モスキートノイズ • など 情報・知能工学実験 情報応用D 5 単なる平滑化では難しいノイズ • ペッパー＆ソルトノイズ • インパルスノイズ • など ノイズがあまり消えず，むしろ周りに伸ばされて汚くなっている 情報・知能工学実験 情報応用D 6 メディアンフィルタ • 新たな平滑化フィルタ • インパルス性のノイズに有効 フィルタウインドウ内のメディアン（中央値）を取るフィルタ 情報・知能工学実験 情報応用D 7 メディアンフィルタ 今までのフィルタリングとちょっと違う ① ② ③ ④ 𝒊,⑤𝒋 ⑥ 𝒊, 𝒋 ⑦ ⑧ ⑨ 出力画像 𝑔 入力画像 𝑓 ①～⑨の中の中央値を出力する 𝑔(𝑖, 𝑗) = 𝑚𝑒𝑑 𝑓 𝑖 − 1, 𝑗 − 1 , 𝑓 𝑖 − 1, 𝑗 , … , 𝑓 𝑖 + 1, 𝑗 + 1 ソートが必要！ → バブルソートやクイックソート 情報・知能工学実験 情報応用D 8 バブルソート 特徴 ： 計算量が多く，遅いが，簡単 繰 り 返 す 3 5 1 4 7 2 3 5 1 4 2 7 3 5 1 4 2 7 3 5 1 2 4 7 右が小さい場合，入れ替え 3 5 1 2 4 7 入れ替えなし 2 4 7 一番左に一番小さい値が浮かび上がる 右が小さい場合，入れ替え ・ ・ ・ 1 3 5 とりあえず，これでやってみる 情報・知能工学実験 情報応用D 9 ノイズの定量的評価 • SNR（Signal to Noise Ratio） – 信号とノイズの比を算出し，ノイズの影響を調べる 𝑃𝑆 𝑆𝑁𝑅 = 10 log10 [𝑑𝐵] 𝑃𝑁 = 10 log10 𝑃𝑆 = 𝐴𝑆2 ：原信号のパワー 𝑃𝑁 = 𝐴2𝑁 ：ノイズのパワー 𝐴𝑆2 𝐴𝑆 − 𝐴𝑆𝑁 2 𝑑𝐵 𝐴𝑆 ：原信号 𝐴𝑆𝑁 ：ノイズあり信号 𝐴𝑆 = 20 log10 [𝑑𝐵] 𝐴𝑠 − 𝐴𝑆𝑁 𝐴𝑁 = 𝐴𝑆 − 𝐴𝑆𝑁 ：ノイズ ノイズが大きいと小さくなる • 画像におけるSNR 𝑖, 𝑗 2 𝐼𝑆 𝑖, 𝑗 − 𝐼𝑆𝑁 𝑖, 𝑗 𝑖,𝑗 𝐼𝑆 𝑆𝑁𝑅 = 10 log10 𝑖,𝑗 2 [𝑑𝐵] 情報・知能工学実験 情報応用D 𝑖, 𝑗：画素のインデックス 10 実験４ • ４－１：メディアンフィルタでノイズ・リダク せよ ション • ４－２：SNRを用いて画像の劣化度を評価せよ • ４－３：フィルタごとのノイズリダクション効果 を考察せよ – 様々な平滑化を試してみる 考察例：このフィルタだとこれに強そうなど ノイズについても調べると良い 情報・知能工学実験 情報応用D 11 おまけ：クイックソート 特徴 ： 計算量が少なく，速いが，やや複雑 3 5 1 4 7 3以上を探索 3未満を探索 3 5 2 1 5 4 2 3 4 1 2 1 4 7 2 7 双方で発見されたら入れ替え 探索点が交差したら終了し， そこで分ける 3 7 5 上記を繰り返す 1 2 3 4 5 7 情報・知能工学実験 情報応用D 12
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