| 講演名 | 2009-07-15 FREBAS展開を利用した低SNR画像の雑音除去法(イメージング・情報システム) 蓬田 雅人, 伊藤 聡志, 山田 芳文, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 我々は,2通りのフレネル変換を利用した画像の展開法であるFREBAS展開を利用し,FREBAS展開空間で雑音除去処理を実施する画像SNR改善法の研究を行ってきている.この方法では,画像情報の損失が少なく,かつ高いSNR改善度が得られる特徴がある.しかし,雑音量が多い画像を扱う場合に,FREBAS展開空間の高周波領域において画像が支配的な成分と雑音との分離が明瞭でなく,高周波成分の保存特性が低下する場合があった.本研究では,画像情報を多く含む信号と雑音性信号の分離をより顕著にし,画像の劣化を抑えるための2-stepFREBAS適応型雑音除去法を提案した.その結果,従来のFREBAS雑音除去法に対し,同等のSNR改善度を有しながら画像情報の損失を抑えることができた. |
| 抄録(英) | The FREBAS transform, which we have proposed, has been applied for image denoising, in which noise removal is executed in the FREBAS transformed domain. This method allows high SNR improvements while suppressing the loss of image information, however, the sharpness of images may be lost when a lot of noises are superimposed on the images, which come from the fact that the amplitude of FREBAS transformed signal and that of noise are almost the same level in average and therefore, it is hard to distinguish the signal whether the image information is dominant or not. In this paper, 2-step FREBAS denoising method is proposed to improve the discrimination of noise or image components. As a result, the degradation of image is reduced while having an almost equal SNR improvements with conventional FREBAS adaptive denoising method. |
| キーワード(和) | フレネル変換 / 多重解像度解析 / 適応ウィナーフィルタ / SNR |
| キーワード(英) | Frenel Transform / Multiscale Image Representation / Adaptive Wiener Filter / SNR |
| 資料番号 | MI2009-41 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
|---|---|
| 開催期間 | 2009/7/8(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Medical Imaging (MI) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | FREBAS展開を利用した低SNR画像の雑音除去法(イメージング・情報システム) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Denosing of Low SNR Images Using FREBAS Transform |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | フレネル変換 / Frenel Transform |
| キーワード(2)（和/英） | 多重解像度解析 / Multiscale Image Representation |
| キーワード(3)（和/英） | 適応ウィナーフィルタ / Adaptive Wiener Filter |
| キーワード(4)（和/英） | SNR / SNR |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 蓬田 雅人 / Masato YOMOGIDA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 宇都宮大学大学院工学研究科情報システム科学専攻 Faculty of Engineering, Utsunomiya University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 伊藤 聡志 / Satoshi ITO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 宇都宮大学大学院工学研究科情報システム科学専攻 Faculty of Engineering, Utsunomiya University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 山田 芳文 / Yoshifumi YAMADA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 Utsunomiya University |
| 発表年月日 | 2009-07-15 |
| 資料番号 | MI2009-41 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | 127 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |