[論文レビュー] Denoising and compression in wavelet domain via projection onto approximation coefficients

Mario Mastriani|arXiv (Cornell University)|Jul 31, 2016

Image and Signal Denoising Methods参考文献 35被引用数 12

ひとこと要約

本稿では、詳細サブバンド係数を近似係数に投影することで、近似係数と3つのスカラのみを保持する、画像のノイズ除去および圧縮のための新しいウェーブレットドメイン手法、近似係数への射影（POAC）を提案する。この手法は、詳細サブバンドを排除することで高い圧縮率と競争力のあるノイズ除去性能を達成し、従来のウェーブレットベースの手法を凌駕する。

ABSTRACT

We describe a new filtering approach in the wavelet domain for image denoising and compression, based on the projections of details subbands coefficients (resultants of the splitting procedure, typical in wavelet domain) onto the approximation subband coefficients (much less noisy). The new algorithm is called Projection Onto Approximation Coefficients (POAC). As a result of this approach, only the approximation subband coefficients and three scalars are stored and/or transmitted to the channel. Besides, with the elimination of the details subbands coefficients, we obtain a bigger compression rate. Experimental results demonstrate that our approach compares favorably to more typical methods of denoising and compression in wavelet domain.

研究の動機と目的

• 同時的な画像のノイズ除去および圧縮のための新しいウェーブレットドメイン手法の開発。
• 詳細サブバンド係数を排除することで、ストレージおよび伝送要件の低減。
• 高い画像品質を維持しながら圧縮効率の向上。
• 再構成に近似係数と少数のスカラのみを用いることの可能性の検討。
• POACの性能を確立されたウェーブレットベースのノイズ除去および圧縮手法と比較すること。

提案手法

• 入力画像に対して離散ウェーブレット変換（DWT）を実行し、近似サブバンドと詳細サブバンドを生成する。
• 射影操作を用いて、各詳細サブバンドの係数を近似サブバンド係数に投影する。
• 保存または送信に使用するのは、得られた近似サブバンド係数と3つのスカラパラメータ（例：スケーリング要因）のみである。
• 再構成プロセスでは、射影された係数と保存されたスカラを用いて、ノイズ除去および圧縮された画像を合成する。
• 射影操作により、近似サブバンドの低ノイズ特性を活用してノイズを低減する。
• 射影後にすべての詳細サブバンド係数を破棄するため、このアプローチは本質的に高い圧縮を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 詳細サブバンド係数を近似係数に射影することで、ウェーブレットドメイン画像処理におけるノイズ低減が効果的に実現できるか？
• RQ2 この射影ベースの手法が、詳細サブバンドを排除することでどの程度高い圧縮レートを達成できるか？
• RQ3 POACの再構成品質は、標準的なウェーブレットベースのノイズ除去および圧縮手法と比べてどのように評価できるか？
• RQ4 近似係数と最小限のスカラの集合のみを用いても、高い画像忠実度を維持できるか？
• RQ5 提案されたフレームワークにおいて、圧縮効率とノイズ除去性能のトレードオフはどのようなものか？

主な発見

• POAC手法は、射影後にすべての詳細サブバンド係数を破棄することで顕著な圧縮を達成し、データを近似係数と3つのスカラにまで削減する。
• 実験結果から、従来のウェーブレットベース手法と比較して、競争力のあるノイズ除去性能を示している。
• 近似サブバンドはノイズが少ないため、その上に射影することでノイズ低減効果が得られ、再構成品質が高く維持される。
• 伝送およびストレージ要件が簡素化され、帯域幅やメモリが制限されるアプリケーションに適している。
• アルゴリズムは先行研究と顕著なテキストの重複を示しており、同様の研究スレッドにおける段階的進展であると示唆される。
• 実験的評価には11ページ、10枚の図版、2つの表が含まれており、有効性および効率性の主張を裏付ける。