画像ノイズ低減用のウィナーフィルター(画像ノイズ除去)


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私は、イメージノイズを低減するために、ウィナーフィルターの動作を頭で確認しようとしています。私の場合、最初に別のノイズ低減フィルターを使用してから、この結果をウィナーフィルターのノイズ特性の近似値として使用します。

Wienerフィルターに関する情報に関して、次のMatlabコードと説明が役立つことがわかりました。

http://www.mathworks.co.uk/help/toolbox/images/f11-12251.html#f11-14272

などのいくつかの他の良いリンク

http://blogs.mathworks.com/steve/2007/11/02/image-deblurring-wiener-filter/

したがって、Matlabの観点から、組み込みのMatlab関数の使用方法を見ることができますが、関数呼び出しを使用するだけでなく、より基本的な理解を得たいと思いますが、同時に、より消化しやすいものを見つけたいですウィナーフィルタリングに関するウィキペディアのエントリ

Wienerフィルタリングについて簡単に説明したい人はいますか?


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答えが出される前に...あなたはあなたの背景が何であるかを述べる必要があります。ランダムプロセス理論を知っていますか?ランダムプロセス理論を知らずに具体的な説明をすることはほとんど不可能です。
トレバーボイドスミス

もっと手を振って説明しても大丈夫でない限り。
トレバーボイドスミス

回答ありがとうございます。はい、私はランダムなプロセス理論に十分満足しており、私の背景は画像処理にあります
トリカン

3
まあ...あなたがランダムなプロセスのバックグラウンドを持っているなら、それは良い説明を与えることが可能であるべきです。(今私は良い説明を書く時間を見つける必要があります。)
トレバーボイドスミス

トレバーありがとう!非常に感謝しています-正しい方向に私を蹴るためのいくつかの良いポインターでも大歓迎です。
トリカン

回答:


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探しているのは、経験的Weinerフィルタリングに関する情報です[1,2]。BM3Dの人々は、Weinerフィルターを使用して、ノイズ除去の最初のステップのパラメーターを最適化します。具体的には、3D変換の小さな係数を除去するしきい値を選択します。

[1] 経験的ウィナーフィルタリングによる改善されたウェーブレットノイズ除去

[2] http://dune.ece.wisc.edu/pdfs/gallaire_tfts_wieny98.pdf


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画像処理により適したWienerフィルタリングに関する別のWikipediaエントリがあります。

要約する(および2Dに変換する)ために、システムが与えられた場合: ここで

y(n,m)=h(n,m)x(n,m)+v(n,m)
  • は畳み込みを示し、
  • は(未知の)真の画像です。x
  • は、線形の時不変フィルターのインパルス応答です。h
  • は、 xに依存しない加法未知のノイズであり、vx
  • は観測された画像です。y

gx

x^(n,m)=g(n,m)y(n,m)
x^x

gG

G(ω1,ω2)=H(ω1,ω2)S(ω1,ω2)|H(ω1,ω2)|2S(ω1,ω2)+N(ω1,ω2)
  • Gg
  • Hh
  • Sx
  • Nv

G

G(ω1,ω2)=1H(ω1,ω2)[|H(ω1,ω2)|2H(ω1,ω2)|2+N(ω1,ω2)S(ω1,ω2)]
H

あなたの徹底的な対応に感謝します。上記の説明の中で、ノイズ除去の前の段階をどのように使用できるか明確ではありませんか?全体として、私は座って、上記の説明をどのように実行するかを理解する必要があります。
トリカン

gyy

はっきりしない場合は申し訳ありませんが、私が意味したのは、SADCTやBM3D(cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D)などの主要な画像ノイズ低減アルゴリズムのことです。ノイズリダクションの最初の段階が実行され(これら2つのアルゴリズムのSADCTまたはブロックマッチング3Dフィルタリングを介して)、この結果は、ウィナーフィルタリングを使用する2次段階の近似として使用されます。私は、二次ウインナーのフィルタリング段階に頭を悩ませようとしています。
トリカン
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