東大発！科学技術発展をサポートする画像不正検出ソフトを開発！

こんにちは。
LPixelの湖城です。

画像処理に関する情報発信として今回はノイズ軽減処理についてご紹介します。

論文の載っているような顕微鏡画像でも、普段私たちがiPhoneで撮影する写真でも、厳密に同じ画像は2枚撮影することは困難です。

光条件あるいは温度、湿度等の撮像条件を一定にしても、カメラや通信経路等、顕微鏡の光学経路内で必ずランダムにノイズが加わります。

ノイズが加わらないように撮像条件を最適化することは重要ですが、ノイズの抑制には限界があり、ノイズ軽減には画像処理によるアプローチが有効です。

多くの場合、各ピクセルに対して正規分布に従いノイズが加わります。
そのため、例えば自分を含めたお隣9ピクセルの平均を取れば、効果的にノイズを軽減できます。
これを平均値フィルタ処理と呼びます。

平均値フィルタは、輝度の変化が小さい領域では効果的ですが、輪郭領域など輝度が大きく変化する場合、輪郭がぼやけやすい特性があります。

そのため、中央部付近の輝度を重視するようなフィルタ処理も存在します。
正規分布 (ガウス分布) に従い、中央部付近の重み付けを大きくし、周辺部では重み付けを小くすることをガウシアンフィルタ処理と呼びます。
ガウシアンフィルタを施した場合、平均値フィルタよりもぼやけずにノイズを効果的に軽減することができます。

下図の囲った領域でノイズを見てみましょう。

中央がオリジナル画像です。

左が平均値フィルタを施した画像。

右がガウシアンフィルトを施した画像です。

どちらの効果的にノイズが軽減されていますが、輪郭領域での処理はガウシアンフィルタの方が効果的ではないでしょうか。

<まとめ>

ノイズを完全に抑制することは困難で、画像処理によるノイズ軽減が有効なアプローチ。

代表的なノイズ軽減法として平均値フィルタとガウシアンフィルタを紹介しました。

次回は、目的の領域を抽出する2値化処理についてご紹介します。