要約
画像におけるノイズは、伝送や撮影時に画像の品質が低下する原因となる不要な成分です。画像からのノイズ除去は依然として挑戦的な課題となっています。デジタル画像処理は、デジタル信号処理の一環であり、多様なアルゴリズムを用いて画像や入力データセットに適用し、重要な結果を得ることができます。画像処理研究においては、さらなる分析を行う前に画像からノイズを除去することが不可欠です。ノイズ除去後の画像は明瞭性が向上し、医療画像、衛星画像、レーダー応用などでの解釈と分析がより容易になります。多くのアルゴリズムが存在しますが、それぞれ独自の前提条件、強み、および制限を持っています。本論文では、8種類のノイズを持つ画像に対する異なるフィルタリング技術の効果を評価することを目指しています。ウィーナー（Wiener）、メディアン（Median）、ガウシアン（Gaussian）、平均（Mean）、ローパス（Low pass）、ハイパス（High pass）、ラプラシアン（Laplacian）、双方向フィルタリング（bilateral filtering）などの手法をピーク信号対雑音比という性能指標を使用して評価します。これらのフィルタを様々な種類のノイズに適用することで、異なるフィルタがノイズモデルに及ぼす影響を示しています。さらに、状況に応じて特定のノイズモデルに対して最も適切なフィルタリング戦略を決定する手助けも提供しています。