가장자리를 없애지 않고 이미지에서 가우스 노이즈를 제거하는 방법은 무엇입니까?

가장자리를 파괴하지 않고 가우시안 노이즈를 제거하는 가장 좋은 필터는 무엇입니까? 가우스 노이즈가 추가 된 표준 Lena 이미지를 사용하고 있으며 이방성 확산을 적용하기 전에 노이즈를 제거하려고합니다. 가장자리가 흐려지기 때문에 필터를 조정하고 싶지 않습니다. 적응 형 필터링을 시도했지만 결과가 만족스럽지 않았습니다.

보다 고급 기술을 고려해야 할 수도 있습니다. 가장자리 보존 노이즈 제거에 관한 최근 두 가지 논문은 다음과 같습니다.

• 최적의 색상 공간 투사를 통한 이미지 노이즈 제거 [색상] 이 용지는 이미지를 "최적의"색상 공간으로 분해하고 잔물결 축소를 수행하여 가장자리를 유지합니다. 최적의 색상 공간은 휘도 / 색차 제품군 (L * a * b * 또는 YCrCb)에 속합니다.

• 종이에서 이미지 노이즈 제거를 유지하는 가장자리 구조 :

이 방법은 [점프 회귀 분석]을 기반으로하며 아래에 설명 된 세 가지 주요 단계로 구성됩니다. 먼저, 에지 픽셀은 에지 검출기에 의해 전체 설계 공간에서 검출된다. 둘째, 주어진 픽셀의 이웃에서, 그 근방의 하부 에지 세그먼트에 근사하도록 간단하지만 효율적인 알고리즘에 의해 검출 된 에지 픽셀로부터 단편 선형 곡선이 추정된다. 마지막으로, 주어진 픽셀과 같이, 추정 된 에지 세그먼트의 동일한면에서 관찰 된 이미지 강도는 주어진 픽셀에서의 실제 이미지 강도를 추정하기 위해 로컬 선형 커널 평활화 절차 (cf., [35])에 의해 평균화된다.

( 점프 회귀 모델은 단계 함수를 사용하여 불연속을 통합합니다. 주요 저자는 이 주제에 대한 책이 있습니다 .)

시작점으로 일종의 웨이블릿 변환과 함께 비선형 수축 기법을 사용합니다 (웨이블릿 변환에만 한정되지는 않음). 수축 규칙은 개념적으로 간단하고 빠르고 구현하기 쉬우 며 우수한 결과를 제공합니다.

전제는 대부분의 에너지가 적은 수의 계수에 집중되도록 원하는 신호를 일부 도메인에서 표현할 수 있다는 것입니다. 반대로 노이즈는 여전히 모든 계수 (AWGN 일 가능성이 있음)에 퍼져 있습니다. 그런 다음 계수를 "축소"하여 일부 비선형 규칙에 따라 값을 줄이면 신호에 대한 영향이 노이즈에 대한 영향과 비교하여 작을 수 있습니다.

웨이블릿 변환은 에너지를 적은 수의 계수로 압축하는 데 우수하기 때문에 사용하기에 적합한 변환입니다. 개인적으로 추가 속성에 대해 듀얼 트리 복합 웨이블릿 변환 (DTCWT)을 권장합니다.

주제에 관한 두 가지 아주 좋은 논문은 이것 과 이것입니다 (둘 다 같은 저자의). 이 논문은 가독성과 설명의 명확성 측면에서 진정한 대우입니다. (또한 이름이 붙여지는 Lenna의 멋진 그림이 있습니다 :)

확실히 더 최근의 논문이 있지만, 일반적으로 그 논문에 설명 된 매우 간단한 기술에 비해 많은 양의 개선이 이루어지지 않습니다.

모든 신호 처리 문제는 여기에 모든 솔루션에 맞는 사람은 없습니다.

1. 가장자리를 유지하기 위해 이미지의 가장자리를 찾으십시오. 캐니 가장자리 탐지기를 사용하여 이미지 내 가장자리를 찾으십시오.
2. 이미지에서 출력되는 가장자리의 경계를 넓히거나 (각 가장자리의 너비가 2-5 픽셀 일 수 있음)이를 "마스크"라고합니다.
3. 마스크를 뒤집습니다.
4. 마스크를 이미지에 적용합니다. 즉, 가장자리가 아닌 항목 만 통과시킵니다.
5. 가우스 제거 기술 적용
6. 원래 가장자리 마스크를 사용하여 가장자리가있는 이미지 픽셀 값을 가져옵니다.
7. 그것들을 다시 측정 된 이미지로 다시 놓으십시오

다른 방법으로, 디가 우징 기술을 이미지 전체에 적용한 다음 가우 징되지 않은 픽셀을 다시 이미지에 다시 도입 할 수 있습니다.