[論文レビュー] Image Restoration in Non-Linear Filtering Domain using MDB approach

S. K. Satpathy, Sidhartha Panda+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 20, 2022

Image and Signal Denoising Methods被引用数 11

ひとこと要約

本稿では、インパルスノイズ除去を目的として、画像修復のための新しい非線形Minmax検出器ベース（MDB）フィルタを提案する。アダプティブウィンドウ処理と中央加重平均フィルタリングを組み合わせることで、従来のフィルタ（メディアンおよびCWM）に比べてぼやけを低減し、高ノイズ環境下でも優れたPSNRおよびSSIM値を達成する。実験的検証により、性能が優れていることが確認された。

ABSTRACT

This paper proposes a new technique based on a non-linear Minmax Detector Based (MDB) filter for image restoration. The aim of image enhancement is to reconstruct the true image from the corrupted image. The process of image acquisition frequently leads to degradation and the quality of the digitized image becomes inferior to the original image. Image degradation can be due to the addition of different types of noise in the original image. Image noise can be modelled of many types and impulse noise is one of them. Impulse noise generates pixels with gray value not consistent with their local neighbourhood. It appears as a sprinkle of both light and dark or only light spots in the image. Filtering is a technique for enhancing the image. Linear filter is the filtering in which the value of an output pixel is a linear combination of neighborhood values, which can produce blur in the image. Thus a variety of smoothing techniques have been developed that are non linear. Median filter is the one of the most popular non-linear filter. When considering a small neighborhood it is highly efficient but for large window and in case of high noise it gives rise to more blurring to image. The Centre Weighted Mean (CWM) filter has got a better average performance over the median filter. However the original pixel corrupted and noise reduction is substantial under high noise condition. Hence this technique has also blurring affect on the image. To illustrate the superiority of the proposed approach, the proposed new scheme has been simulated along with the standard ones and various restored performance measures have been compared.

研究の動機と目的

• デジタイズ過程で生じるインパルスノイズによる画像劣化を是正すること。
• 線形フィルタはぼやけを引き起こすのに対し、メディアンやCWMなどの非線形フィルタも高ノイズ下でぼやけを生じるという限界を克服すること。
• 画像の詳細を保持しつつ、インパルスノイズを効果的に除去できる非線形フィルタリング手法を開発すること。
• 従来の標準フィルタと比較して、PSNRおよびSSIMの観点から復元性能を向上させること。

提案手法

• MDBフィルタは、局所的隣接領域統計に基づいて破損した画素を特定するためのminmax検出メカニズムを用いる。
• ノイズ密度と局所分散に基づいて、フィルタリング領域を動的に調整するためのアダプティブウィンドウ処理を適用する。
• ノイズパターンへの感度を高めた中央加重平均（CWM）フィルタを用いて、破損した画素を置き換える。
• エッジの保持とテクスチャ領域でのスメアの回避を図るために、メディアンフィルタリングの原理を統合する。
• 局所的強度偏差のしきい値を用いて、ノイズ影響を受けた画素と真正の画像特徴を区別するための意思決定ルールを適用する。
• 画像全体にわたり反復的に適用することで、歪みを最小限に抑えつつ復元品質を高める。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高インパルスノイズ下において、メディアンおよびCWMフィルタと比較して、非線形フィルタリング手法がぼやけを低減できるか。
• RQ2 MDBフィルタにおけるアダプティブウィンドウ処理が、ノイズ検出の正確性およびエッジ保持に与える影響は何か。
• RQ3 MDBフィルタは、標準的な修復手法と比較して、PSNRおよびSSIM指標をどの程度向上させるか。
• RQ4 minmax検出と中央加重平均フィルタリングの組み合わせが、高ノイズ条件下での復元性能を向上させるか。

主な発見

• MDBフィルタは、特に高ノイズ環境下でメディアンおよびCWMフィルタよりも高いPSNR値を達成した。
• 提案手法は、従来のフィルタと比較して、画像の構造的類似性（SSIM）をより良好に維持しており、画像の詳細の保持が優れていることが示された。
• アダプティブウィンドウ処理と選択的ノイズ画素置き換えのおかげで、ぼやけアーティファクトが顕著に低減された。
• MDBフィルタは、さまざまなインパルスノイズ密度に対して頑健な性能を示し、標準フィルターよりも定量的指標で優れた結果を出した。
• 視覚的および定量的分析により、エッジおよびテクスチャの保持が効果的に行われていることが確認された。
• 結果から、minmax検出と中央加重平均フィルタリングの組み合わせが、厳しいノイズ条件下での復元品質を向上させることを確認した。