自然画像の雑音除去とその実際

画像の雑音除去問題は、画像処理という研究分野が形成された時期から行われている長い歴史をもったテーマです。 　これまでに多種多様な方法が提案されていますが、それらを体系立てて履修すると画像処理の基本的な技法を習得することができます。画像処理初学者への導入教育に適している構成となっています。 　画像の雑音除去法には、画像の輝度などを与えるデータ値を処理する方法と、画像空間ではない周波数空間や多重解像度像空間などで処理する方法などの多種多様の方法があり、それぞれ一長一短があります。 　本セミナーでは、これらの雑音除去法の中で代表的な方法について説明を行います。併せてフィルタ処理の結果として得られる画像を呈示し、それぞれの方法の特徴、処理上の注意点などについて触れます。

1. 画像の分類
2. 空間フィルタリング
   1. 平滑化
   2. 重み付き平均化
   3. 非線形適応型フィルタ
      1. 方向依存型フィルタ
      2. メジアンフィルタ
      3. イプシロンフィルタ
      4. バイラテラルフィルタ
      5. 適応型ウィナーフィルタ
      6. 非等方拡散型フィルタ
      7. Total Variationフィルタ
      8. Non Local Meanフィルタ
   4. その他の方法
3. 周波数領域におけるフィルタリング
   1. フーリエ変換を利用した方法
      1. ローパスフィルタ
      2. ウィナーフィルタ
      3. その他の方法
   2. その他の方法
4. 多重解像度解析を利用したフィルタリング
   1. ウェーブレット変換を利用した方法
   2. ラプラシアンピラミッドを利用した方法
   3. その他の方法