FREBAS 展開を利用した低SNR 画像の雑音除去法

摘要

我々は，2通りのフレネル変換を利用した画像の展開法であるFREBAS 展開を利用し，FREBAS 展開空間で雑音除去処理を実施する画像SNR 改善法の研究を行ってきている．この方法では，画像情報の損失が少なく，かつ高いSNR 改善度が得られる特徴がある．しかし，雑書量が多い画像を扱う場合に，FREBAS 展開空間の高周波領域において画像が支配的な成分と雑書との分離が明瞭でなく，高周波成分の保存特性が低下する場合があった．本研究では，画像情報を多く含む信号と雑書性信号の分離をより顕著にし，画像の劣化を抑えるための2-stepFREBAS 適応型雑音除去法を提案した．その結果，従来のFREBAS 雑書除去法に対し，同等のSNR 改善度を有しながら画像情報の損失を抑えることができた．%The FREBAS transform, which we have proposed, has been applied for image denoising, in which noise removal is executed in the FREBAS transformed domain. This method allows high SNR improvements while suppressing the loss of image information, however, the sharpness of images may be lost when a lot of noises are superimposed on the images, which come from the fact that the amplitude of FREBAS transformed signal and that of noise are almost the same level in average and therefore, it is hard to distinguish the signal whether the image information is dominant or not. In this paper, 2-step FREBAS denoising method is proposed to improve the discrimination of noise or image components. As a result, the degradation of image is reduced while having an almost equal SNR improvements with conventional FREBAS adaptive denoising method.