二次元非分離GenLOTによるSURE-LET画像ノイズ除去

摘要

本報告では，先に筆者らが提案した二次元非分離GenLOTを用いた画像ノイズ除去法について述べる．ノイズ除去の一般的な方法の一つにDonohoとJohnstoneによって提案されたソフト闇値処理がある．この間値関数形状の制約問題を克服するためにLuisierらはさらに，正規直交ウェーブレット係数間の依存関係を利用するSURE-LETを提案し，性能を改善した．しかしながら，採用する変換の可分離性から画像の斜めテクスチャに適していない問題が残されている.そこで本研究では二次傾斜バニッシングモーメント（TVM）を有する二次元非分離GenLOTの適用を提案し，この間題の改善を試みる．実験により，提案法によるテクスチャ画像のノイズ除去結果を示し，その有効性を示し，今後の課題をまとめる．%This work proposes a denoising technoque with a two-dimensional (2-D) non-separable GenLOT for image denoising. In image denoising, one of the most popular and well known techniques is the soft shrinkage proposed by Donoho and Johnstone. However, the shrinkage function is not flexible since it depends on the universal threshold and the non-linearity makes the optimization complex. In order to mitigate these problems, an orthonormal wavelet thresholding algorithm based on SURE-LET is proposed by Luisier. However, the method still has a disadvantage in representing diagonal geometric structures such as diagonal edges and textures due to the separablity of an adopted transform. In order to solve the problem, this work contributes to apply the 2-D non-separable GenLOT with the trend vanishing moments(TVMs). From some experimental results, it is shown that our proposed method shows better performance for diagonal texture images.