Denoising

L'acquisizione di un'immagine da parte del sensore di una fotocamera introduce una componente rumorosa a causa del processo di conta dei fotoni in arrivo e degli disturbi termici ed elettronici nel sensore. Perciò il procedimento di ricostruzione dell'immagine in una fotocamera digita deve considerare anche un procedura di rimozione del rumore dai dati prelevati. Tale procedura viene chiamata denoising.

In letteratura scientifica sono state proposte molte tecniche di denoising. Tra le strategie proposte ci sono, per esempio, il filtraggio di Wiener, i metodi di regolarizzazione total-variation, i bilateral filter, ecc. Tuttavia, gran parte degli approacci di denoising applica trasformazioni lineari in grado di separare le basse e le alte frequenze dell'immagine, come wavelet, curvelet o contourlet. Difatti si è osservato che, nelle immagini, l'energia è concentrata prevalentemente nelle basse frequenze, mentre le alte frequenze sono localizzate in corrispondenza dei bordi e dei dettagli. Invece il rumore viene solitamente assunto "bianco", ovvero con uno spettro costante su tutte le frequenze. Pertanto, dopo aver applicato una trasformazione come per esempio le wavelet, i coefficienti corrispondenti alle alte frequenze vengono "ripuliti" tramite sogliatura, assumendo che i coefficienti più grandi appartengano ai bordi ed ai dettagli dell'immagine, mentre quelli più piccoli siano determinati dal rumore. Infine si applica una trasformazione inversa dei coefficienti "ripuliti" per ottenere l'immagine finale. Si può osservare che questa strategia, descritta qui in modo semplificato, garantisce una buona qualità visiva dell'immagine.

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