ノイズ vs ガウシアンノイズ：違いを理解する

画像のノイズには、色褪せや粒状の模様が含まれ、視覚的な鮮明性を低下させ、分析を難しくします。写真にノイズが含まれると、自動的に美的魅力が低下し、プロの場面での使用が難しくなります。したがって、ノイズを除去して画像を視覚的に魅力的にする必要がありますが、まず「ノイズvsガウシアンノイズ」の違いを理解する必要があります。その違いを理解するために、本記事ではノイズとガウシアンノイズの違いについて説明します。

パート1.画像処理におけるノイズとそのさまざまな種類を理解する

写真を撮影するとき、時々ランダムな小さな斑点が発生し、これを画像ノイズと呼びます。画素の色のランダムな変動は、画像収集センサーの技術的制限による妨害が原因で起こります。まず、ガウシアンノイズと他のノイズの種類について理解しましょう：

1.ガウシアンノイズ: ガウシアンノイズは、低照度下で撮影した際に画像全体に広がる目に見えない霧のようなものです。ランダムですが、画素の妨害は鐘形曲線に従います。

2.塩胡椒ノイズ: これは最も一般的なノイズの一種で、突然の撮影エラーにより写真上に散らばった白と黒の点のように見えます。

3.スペックルノイズ: スペックルノイズは粒状の外見を持ち、既存の画素値にランダムな量を乗算するため、画像の表面が粗く見えます。

4.ポアソンノイズ: このノイズは、光（光子）のランダムな性質によりカメラセンサーに到達する仕方に依存し、画像の暗い部分でより目立ちます。

パート2.ガウシアンノイズの特徴と影響を探る

ガウシアンノイズは、ガウシアン分布を従うためこの名前が付けられており、画像の画素の輝度値にランダムな変動をもたらします。その影響はガウシアン分布に依存しますが、ノイズのある画像は圧縮効率が悪く、同じ画像内容でもファイルサイズが大きくなります。ガウシアンノイズがスペックルノイズとどのように異なるかを説明した後、その特徴と影響を探りましょう：

ガウシアンノイズの特徴

1. 各ノイズの確率がガウシアン分布に従うため、平均値はほとんどゼロに近い平均に近づきます。

2. 分散がノイズの強度を決定し、分散が大きいほどノイズによる損傷が大きくなります。

3. ガウシアンノイズは画像のすべての部分、すなわち滑らかな部分と鋭い詳細の両方に影響を及ぼします。

ガウシアンノイズの影響

1. ガウシアンノイズは画像の視覚的な鮮明性を低下させ、細部をぼかし、画像の特徴を検出しにくくします。

2. 輝度への影響を考えると、ガウシアンノイズは画素の彩度のずれを引き起こし、本来の色を損ないます。

3. ガウシアンノイズのある異なる画像を使用してビデオを作成する場合、キラキラとした効果が生じ、全体的な視聴体験を低下させます。

パート3.比較分析：画像処理におけるノイズvsガウシアンノイズ

以下の表は、画像処理におけるノイズとその種類を比較し、ノイズとガウシアンノイズの違いを理解する助けになります：

要因	ノイズ	ガウシアンノイズ
発生源	ノイズはカメラセンサー、照明不足、さらには画像を別のデバイスに送信する際にも発生します。	ガウシアンノイズはカメラの電子回路に起因し、弱い光によりランダムな信号変化が発生します。
統計分布	さまざまなパターンに従い、均一に分布するか、塩胡椒ノイズなどの一種として現れます。	この種のノイズは特定の鐘形の数学的法則に従います。ほとんどの変化は小さいが目立ち、大きな変化はまれです。
視覚的外見	ノイズの外見はさまざまで、ランダムな点や粒状の模様として現れます。時には、突然の白と黒の斑点が画像に現れることもノイズです。	ガウシアンノイズは画像全体にランダムな粒状の模様として現れます。わずかですが、画像の鮮明性を低下させます。
数学的表現	4種類以上のノイズが存在し、それぞれ異なる数学的法則に従うため、ノイズに特定の公式を設定することはできません。	ガウシアンノイズは、通常、実際の画像の輝度にランダムな数値を加えることで説明します。曲線の広がり具合がノイズの強さを示します。
画質への影響	ノイズvsガウシアンノイズの画質への影響を考えると、ノイズは常に色が異常に見えるようにして画質を低下させます。特に、損傷の程度は画像中のノイズの量に依存します。	ガウシアンノイズにより、画像はより鈍くなり、細部が隠れて輝度レベルが滑らかでなくなります。また、画像の細かいテクスチャをぼかし、全体的な鮮明性を低下させます。
ノイズ除去技術	さまざまな種類のノイズを除去するために異なるツールが使用されます。したがって、ある種類のノイズに有効なツールが別の種類のノイズには機能しないことがあります。	ガウシアンノイズは、ガウシアンフィルタやメディアンフィルタなどの平滑化ツールで低減します。高度な方法には、統計的特性を利用した画像のクリーニングが含まれます。
周波数領域の挙動	異なるノイズは画像の周波数のさまざまな部分に影響を及ぼします。例えば、あるノイズは高周波数の詳細を乱し、別のノイズはより滑らかな領域に影響を与えます。	ガウシアンノイズはすべての周波数に影響を及ぼすため、画像の鋭い詳細と滑らかな領域の両方に影響を与えます。

パート4.画像からガウシアンノイズを除去する効果的な技術

一般的な画像ノイズとガウシアンノイズの違いを理解した後、以下は画像からガウシアンノイズを除去する効果的な技術です：

1.ガウシアンフィルタリング: ガウシアンフィルタリングは、領域内の画素値を平均化することでノイズを低減する平滑化技術です。中央の画素はより重要視され、周囲の画素の影響力は小さくなります。ガウシアンノイズのようなノイズを除去できますが、エッジ部分がわずかにぼやける可能性があります。

2.メディアンフィルタリング: これは、各画素を周囲の画素の中央値（真ん中の値）に置き換える効果的な技術です。メディアンフィルタリングは、塩胡椒ノイズのような強いノイズを除去するだけでなく、低レベルのガウシアンノイズも画像をぼやけさせることなく低減します。

3.非局所平均デノイジング: これは、画像の小さなパッチを比較し、似た外見の領域を平均化することでノイズを低減します。非局所平均デノイジングは、テクスチャやエッジを明瞭に保ちながらガウシアンノイズを効果的に除去し、基本的なフィルタよりも優れた結果を提供します。

4.ウェーブレットデノイジング: ノイズvsガウシアンノイズの観点で、ウェーブレットデノイジングは、画像を小さな詳細や微少な変化などの異なる詳細レイヤーに分解します。その後、高周波数成分からノイズを特定して除去しながら、低周波数領域の重要な詳細を保持します。

パート5.画質を向上させるために画像からノイズを除去する：HitPaw FotorPea

画像からノイズを除去して画質を最大限に向上させたい場合、HitPaw FotorPea が最適な選択肢です。このツールは、編集スキルのない初心者にも適しており、AIモデルを使用して画像からさまざまな種類のノイズを識別して除去します。ユーザーは、複数の画像を同時にインポートするか、ドラッグアンドドロップして修正を開始できます。

このAI搭載のツールには、画質を向上させ、ノイズを除去するための2種類のモデルが搭載されています。1つは基本的なデノイズモデルで、単純なノイズとぼかしを除去し、もう1つはガウシアンノイズを含むあらゆる種類のノイズを除去するモデルです。これらのモデルを画像に適用するには、トグルをオンにするだけで、AIが自動的に画像のノイズを修正します。

主な機能

1. FotorPeaを使用すると、複数の画像を添付し、画像処理におけるノイズとガウシアンノイズを同時に除去できます。

2. 「+」アイコンを通じて写真を追加するほか、ファイルをドラッグアンドドロップすることもできます。

3. ガウシアンノイズを除去した後の画像が撮影時の画像とどのように異なるかを理解するため、プレビューオプションをオンにできます。

画像から効果的にノイズを除去する詳細ガイド

以下は、画像からノイズを効果的に除去する方法をステップバイステップで理解するための詳細ガイドです：

ステップ1.Enhance Photos Nowをクリックしてノイズのある画像をアップロードする

FotorPeaのホームページから「Enhance Photos Now」をクリックし、ノイズの含まれる画像をインポートして修正を開始します。

ステップ2.デノイズモデルをオンにしてノイズを除去する

次に、右側の「Denoise Model」のトグルをオンにし、「Realistic Denoise」を選択して画像からのぼかしを除去します。次に、「Preview」ボタンをクリックして、FotorPeaが写真からガウシアンノイズを除去する処理を開始します。

ステップ3.強化された画像をプレビューしてエクスポートする

最後に、「Export」ボタンをクリックして、強化された画像を将来的に使用するために保存できます。

結論

本記事では、ノイズvsガウシアンノイズと、画像から効果的にそれを除去する方法について議論しました。そのようなツールの1つが HitPaw FotorPeaであり、複数のAIモデルを搭載して画質を向上させます。同製品の専用デノイズモデルを通じて、画像のテクスチャの詳細を向上させながら、特にガウシアンノイズの問題を処理することができます。