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はじめに

  • cv2.fastNlMeansDenoising関数は、OpenCVの非局所平均アルゴリズムを使用して画像のノイズを除去するための関数です。

  • この関数は、グレースケール画像に対して使用され、ノイズを効果的に除去します。

  • ノイズは通常、ガウス白色ノイズとして想定されており、フィルタの強度を調整するためのパラメータhがあります。

  • テンプレートウィンドウサイズ検索ウィンドウサイズは、ノイズ除去の精度と速度に影響を与える重要なパラメータです。

  • カラー画像の場合は、cv2.fastNlMeansDenoisingColored関数を使用します。

関数の概要 [1]

  • cv2.fastNlMeansDenoisingは、非局所平均アルゴリズムを使用して画像のノイズを除去します。

  • この関数は、特にガウス白色ノイズを想定して設計されています。

  • ノイズ除去の際に、画像の詳細を保持しつつノイズを効果的に除去します。

  • OpenCVのバージョン3.4以降で利用可能です。

  • グレースケール画像に対して最適化されています。

使用方法 [2]

  • 関数の基本的な使用方法は、入力画像と出力画像を指定することです。

  • フィルタの強度を調整するためのパラメータhを設定します。

  • テンプレートウィンドウサイズと検索ウィンドウサイズを指定することで、ノイズ除去の精度と速度を調整できます。

  • Pythonでは、cv.fastNlMeansDenoising(src, dst, h, templateWindowSize, searchWindowSize)の形式で使用します。

  • カラー画像の場合は、cv2.fastNlMeansDenoisingColoredを使用します。

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パラメータの詳細 [3]

  • h: フィルタの強度を調整するパラメータで、大きな値はノイズを完全に除去しますが、画像の詳細も失われます。

  • templateWindowSize: 重みを計算するために使用されるテンプレートパッチのサイズで、奇数である必要があります。

  • searchWindowSize: 特定のピクセルの重み付き平均を計算するために使用されるウィンドウのサイズで、奇数である必要があります。

  • これらのパラメータは、ノイズ除去の精度と速度に直接影響を与えます。

  • カラー画像の場合、hColorパラメータも設定可能です。

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カラー画像の処理 [4]

  • カラー画像のノイズ除去には、cv2.fastNlMeansDenoisingColored関数を使用します。

  • この関数は、画像をCIELAB色空間に変換し、LとAB成分を個別にノイズ除去します。

  • hパラメータは輝度成分のフィルタ強度を調整し、hColorは色成分のフィルタ強度を調整します。

  • 通常、hとhColorの値は同じに設定されます。

  • この方法は、カラー画像のノイズを効果的に除去し、色の歪みを最小限に抑えます。

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実装例 [5]

  • Pythonでの実装例として、cv2.imread()で画像を読み込みます。

  • cv2.fastNlMeansDenoising()を使用してノイズを除去します。

  • 出力画像をmatplotlibのpyplotを使用して表示します。

  • カラー画像の場合は、cv2.fastNlMeansDenoisingColored()を使用します。

  • 実装例は、ノイズ除去の効果を視覚的に確認するのに役立ちます。

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