劣化画像のみを用いた荷重メジアンフィルタの遺伝的アルゴリズムによる設計

摘要

荷重メジアンフィルタの設計に対して，インパルス性雑音検出のための統計量を利用することで，劣化画像から直接，最適な窓形状と荷重を推定する手法が提案されている．この手法では，テクスチャ画像を対象とし，最適化法としてシミュレーテツドアニーリングを用いることで，学習用画像を用いた場合とほぼ同等の結果を得ている．本稿では，劣化画像のみを用いた荷重メジアンフィルタ設計に関する一改良法について捷案する．提案法では，従来法をペースとして，最適化法に遺伝的アルゴリズムを適用し，さらにインパルス性雑音検出の統計量ROADを改良したROLDを評価関数として採用している．これにより最適解の探索を効率化でき，よりよい解を得ることができる.数値例から，従来手法と比較して，より良好な結果を得られることが示される．%Estimation of a suitable window shape and appropriate weights in weighted median filters is one of important problems. Hitherto, an unsupervised design method for the filters has been proposed. In this method, a simulated annealing is applied to design the optimal filter for texture images corrupted by impulse noise, and it has been shown to perform as equally well as a supervised technique. In this paper, we apply a genetic algorithm and adopt Rank-Ordered Logarithmic Difference (ROLD) statistics as objective function to design a weighted median filter. Through experiments, it was shown that our new approach outperformed compared to conventional methods.