画像情報に基づいたガウス雑音の標準偏差の推定

摘要

データ依存型の雑音除去フィルタでは加法雑音の標準偏差等をフィルタ処理に用いる場合も多い．当然，加法雑音の標準偏差等は未知であるから，劣化画像からそれらを推定する必要がある．ガウス雑音によって劣化した画像から重畳しているガウス雑音の標準偏差を推定する方法として，PCAを用いた方法やMADを利用した方法などがある．PCAを用いる方法は，推定精度は良いが計算量が非常に多く，MADを利用する方法は，計算量は少ないものの画像の種類·性質によって推定精度が悪くなる．そこで，本稿ではMADを利用した方法を拡張し，計算量が少なく推定精度が画像の種類·性質に依存せず高くなる方法を提案する．提案法では画像をサブブロックに分割し，そのブロック毎に推定される標準偏差の値をもとに画像の性質（画像中のエッジや細部の含有量に対応する）をパラメータ化（画像性質パラメータ）する．そして推定した画像性質パラメータを用いて重畳している雑音のMADによる標準偏差推定値を補正するための補正係数を導出する．本稿ではその補正係数を画像性質パラメータの一次式で表されること明らかにする．提案法とMAD値を利用した従来法との比較を21種類の標準画像を用いて行った．その結果，従来法の標準偏差推定誤差が21画像の平均で25％％であったものが，提案法では8％まで下がることを明らかにする．