講演名 2021-12-03
低レベルガウス雑音推定法におけるブロックサイズ最適化の検討
鈴木 貴士(マイクロ・テクニカ), 辻 裕之(神奈川工科大), 木村 誠聡(神奈川工科大),
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抄録(和) 画像に重畳したガウス雑音の標準偏差の推定法としてMAD(Median Absolute Deviation)に基づいたロバスト推定法が存在する.この推定法は画像を16×16のブロックに分割し,平坦部と思われるブロックごとに標準偏差を算出することで画像に重畳しているガウス雑音の標準偏差を推定している.このときブロックサイズは16×16の固定としているが,エッジや細部信号が多い画像では平坦部と思われるブロックとなる可能性が少なくなり,雑音の推定精度が低下する要因となっている.そこで,本稿では低レベルガウス雑音における画像のエッジや細部信号の含有量による最適なブロックサイズについて検討する.提案法では画像を複数のブロックサイズに分割し,それぞれにMADに基づいた雑音推定法によってガウス雑音の標準偏差を推定する.その後,画像のエッジや細部信号の含有量によって制御されたファジー集合による係数をブロックサイズごとの標準偏差に適用することで画像に重畳しているガウス雑音の標準偏差とする.提案法はMADに基づいた従来法と比較して低レベルガウス雑音重畳画像において標準偏差の推定誤差を5.3%低減できることを明らかにした.
抄録(英) The estimation method based on MAD (Median Absolute Deviation) exists as a method for estimating the standard deviation σ of Gaussian noise in the image. This estimation method divides the image into 16×16 blocks and calculates the standard deviation for each block. Then, the standard deviation of the Gaussian noise superimposed on the image is estimated using the blocks that are considered to be flat areas and the block size is a fixed size of 16×16. However, in the image with many edges and detailed signals, the fixed size of 16×16 may reduce the number of blocks that are considered as flat areas. As a result, the accuracy of the standard deviation of the estimated Gaussian noise will be reduced. In this paper, we investigate the optimal block size for low-level Gaussian noise depending on the amount of edge and detail signals in the image. The proposed method divides the image into several block sizes and estimates the standard deviation of Gaussian noise by MAD-based noise estimation method for each of them. The standard deviation of the Gaussian noise is then estimated by applying the coefficients from the fuzzy set, controlled by the edge and detail signal content of the image, to the standard deviation for each block size. In this result, the error can be reduced by 5.3% in the low-level Gaussian noise image compared with the conventional method using MAD.
キーワード(和) ガウス雑音 / 雑音推定 / 標準偏差 / MAD
キーワード(英) Gaussian Noise / Noise Estimation / Standard Deviation / MAD
資料番号 SIS2021-28
発行日 2021-11-26 (SIS)

研究会情報
研究会 SIS
開催期間 2021/12/3(から1日開催)
開催地(和) オンライン開催
開催地(英) Online
テーマ(和) スマートパーソナルシステム,一般
テーマ(英)
委員長氏名(和) 末竹 規哲(山口大)
委員長氏名(英) Noriaki Suetake(Yamaguchi Univ.)
副委員長氏名(和) 木村 誠聡(神奈川工科大) / 笹岡 直人(鳥取大)
副委員長氏名(英) Tomoaki Kimura(Kanagawa Inst. of Tech.) / Naoto Sasaoka(Tottori Univ.)
幹事氏名(和) 坂東 幸浩(NTT) / 三澤 秀明(宇部高専)
幹事氏名(英) Yukihiro Bandoh(NTT) / Hideaki Misawa(National Inst. of Tech., Ube College)
幹事補佐氏名(和) 吉田 壮(関西大学) / 眞壁 義明(神奈川工科大)
幹事補佐氏名(英) Soh Yoshida(Kansai Univ.) / Yoshiaki Makabe(Kanagawa Inst. of Tech.)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Smart Info-Media Systems
本文の言語 JPN
タイトル(和) 低レベルガウス雑音推定法におけるブロックサイズ最適化の検討
サブタイトル(和)
タイトル(英) Optimizing Block Size for Low-Level Gaussian Noise Estimation
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) ガウス雑音 / Gaussian Noise
キーワード(2)(和/英) 雑音推定 / Noise Estimation
キーワード(3)(和/英) 標準偏差 / Standard Deviation
キーワード(4)(和/英) MAD / MAD
第 1 著者 氏名(和/英) 鈴木 貴士 / Takashi Suzuki
第 1 著者 所属(和/英) 株式会社マイクロ・テクニカ(略称:マイクロ・テクニカ)
Micro-Technica Co., Ltd.(略称:Micro-Technica)
第 2 著者 氏名(和/英) 辻 裕之 / Hiroyuki Tsuji
第 2 著者 所属(和/英) 神奈川工科大学(略称:神奈川工科大)
Kanagawa Institute of Technology(略称:KAIT)
第 3 著者 氏名(和/英) 木村 誠聡 / Tomoaki Kimura
第 3 著者 所属(和/英) 神奈川工科大学(略称:神奈川工科大)
Kanagawa Institute of Technology(略称:KAIT)
発表年月日 2021-12-03
資料番号 SIS2021-28
巻番号(vol) vol.121
号番号(no) SIS-284
ページ範囲 pp.37-42(SIS),
ページ数 6
発行日 2021-11-26 (SIS)