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J-GLOBAL ID：201702289944017932   整理番号：17A1316879

局所平均雑音推定のブラインド3次元フィルタリング雑音除去アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Noise level estimation based on local means and its application to the blind BM3D denoising algorithm

著者 (5件)： Xu Shaoping (南昌大学信息工程学院,南昌,330031) ,  Zhang Xingqiang (南昌大学信息工程学院,南昌,330031) ,  Jiang Yinnan (南昌大学信息工程学院,南昌,330031) ,  Tang Yiling (南昌大学信息工程学院,南昌,330031) ,  Jiang Shunliang (南昌大学信息工程学院,南昌,330031)
資料名： Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao  (Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao)
巻： 22  号： 4  ページ： 422-434  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2782A  ISSN： 1006-8961  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:画像の取得と転送の過程においてノイズの干渉を受けやすく、画像ノイズ除去は多くの画像処理システムの前処理モジュールとして過去数十年に広く研究されている。提案した雑音除去アルゴリズムにおいて,Gauss雑音モデル(AWGN)を雑音モデリングとして用い,雑音レベル(重み)を分散パラメータにより制御した。古典的なBM3D 3次元フィルタリングアルゴリズムは,非ブラインド雑音除去(non-bindd denoising algorithm)アルゴリズムに属し,実際の利用において,画像ノイズレベルを人工的に評価し,パラメータを設定する必要がある。ノイズ評価値のランダム性が大きいため、最適なノイズ除去効果が得られない問題がある。そのため、新しい局部平均ノイズ推定(LME)アルゴリズムを提案し、BM3Dアルゴリズムの前置前処理モジュールとした。方法:本論文では、自然統計規則(NSS)に基づく画像品質の感知特徴と局部平均値推定技術を用いて、画像ノイズレベル予測器を構築し、それによりノイズ画像中の正確なノイズレベル値を効率的に獲得した。自然シーン統計に関する研究により、ひずみのない自然情景画像は空間または周波数領域において顕著な統計規則を持ち、ノイズ干渉を受けると規則性の偏移が生じ、これらの特徴値を抽出し、画像品質の悪い画像品質感知特徴として抽出できることが明らかになった。また、局部平均値推定はその簡単で高効率な予測特性により採用されている。具体的には、広い代表性を有し、ノイズのない干渉画像の集合に異なるノイズレベルのガウスノイズを加えて、歪画像集合を構築し、次にウェーブレット変換を用いて、これらの歪画像に対して異なるスケールと異なる方向の分解を行った。最後に,一般化Gauss分布モデル(GGD)を用いて,サブバンド歪係数の統計的情報を抽出し,画像歪の特徴ベクトルを記述し,最後に,歪み画像における特徴ベクトルおよびGauss雑音レベルを用いて,歪み特徴ベクトルを構築した。雑音除去段階において,同じ特徴抽出法を用いて,雑音のある画像の特徴ベクトルを抽出し,それらの特徴ベクトルとそれらの対応する雑音レベルの値を,歪特徴ベクトルデータベースにおいて検索した。次に,局所的平均法を用いて,古典的BM3Dアルゴリズムの入力パラメータとしてGauss雑音の大きさを推定した。結果:改善したBM3Dアルゴリズムをブラインドノイズ除去アルゴリズムに変換し、BM3D-LME(block-matching and 3D filtering based on local means estimation)アルゴリズムと呼ばれる。正確な雑音推定は,画像雑音除去,画像超解像,画像セグメンテーションなどの画像処理にとって非常に重要である。提案した雑音レベル推定アルゴリズムの正確さ,ロバスト性および有効性を検証した。結論:相対的に人工的にノイズ推定を行うことにより、LMEアルゴリズムは正確かつ迅速に任意のノイズ除去画像中のノイズの大きさを推定できる。BM3Dアルゴリズムを用いることにより,実際の雑音低減効果を効果的に改善し,その応用範囲を拡大することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *フィルタリング ,  モデリング ,  *雑音 ,  Gauss雑音 ,  *雑音除去 ,  ウェーブレット変換 ,  画像処理 ,  モデル ,  *アルゴリズム ,  干渉 ,  *三次元 ,  特徴抽出 ,  画像 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 特徴ベクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： noise level estimation ,  feature vector extraction ,  local means estimation ,  block-matching and 3D filtering (BM3D) ,  blind image denoising

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 平均 ,  雑音推定 ,  ブラインド ,  3次元 ,  フィルタリング ,  雑音除去 ,  アルゴリズム