画像中の小領域テクスチャにおける画像質感改善のためのランダムノイズ量推定手法

摘要

画像の質感を向上させる手法の一つとしてランダムノイズ付加が有効であることが知られている.ノイズ付加により質感改善を行う場合，質感改善が得られるノイズの量は画像によって異なり，適切なノイズ量を画像が持つ特徴量から推定する必要がある.本研究では，ノイズ量の推定に用いる特徴量としてフラクタル次元に着目し，ノイズ付加画像のフラクタル次元と主観評価値の関係について調査を行った.その結果，ノイズ量が少ないときにはフラクタル次元の変化量は増加し，ノイズが強くなるとフラクタル次元は一定または減少することが確認された.これらの傾向の境界に当たるノイズ量において適切な質感改善が得られることを確認した.提案手法を自然画像に適用するために，画像中の小領域からノイズ量推定が可能になるよう推定手法の拡張を行った.主観評価実験を行ったところ，実験に用いたすべての画像で適切なノイズ量の推定が行えることが確認された.%It was reported that Random noise is effective to improve the surface texture. When the impression of surface texture changes by adding random noise, we need to estimate the appropriate noise intensity for the improvement of surface texture. In our study, we have focused on the fractal dimension as the feature quantity to estimate the noise intensity. In this paper, we propose an estimation measure the appropriate noise intensity based on fractal dimension, and attempt to apply to natural images. It is seen in our experimental results using some texture images that the fractal dimension increases steeply when the noise intensity is small, and the amount of change of the fractal dimension is smaller according to the noise intensity is large. As the results, the appropriate noise intensity for the improvement of surface texture can be obtained using difference of fractal dimension. In order to apply to natural images, we expanded the proposed measure to estimate noise intensity in small area of natural images.