グレー値= 100のどこでも均一な強度の画像があり、標準偏差= 5の加法的ゼロ平均独立ガウスノイズを追加しました
I = ones(100,100)*100;
I_n=I+(5*randn(100,100));
ノイズの多い画像のピクセル強度の平均と標準偏差は、それぞれ 100 と 5 になると思います。
次に、ノイズの多い画像のノイズを2x2平均化マスクで減らしたいと思います。
画像のピクセル強度の平均と標準偏差に対する平均化マスクの効果は何ですか? マスクのサイズを大きくした方が良いですか？
均一な元の画像と均一なノイズの場合、平均化しても平均は変わりません。ピクセル間の変動を減らしますが、隣接するピクセル間のノイズを相関させます。
標準偏差を計算すると、値が 2.5 であることがわかります (2 分の 1、2 = sqrt(4)、4 つの値を平均した場合)。
より大きなマスクを使用すると、ノイズがさらに減少しますが、より多くのピクセルで相関します。また、下にある画像の構造がよりぼやけます (この場合は均一であるため、問題ではありません)。
このような状況では、標準的な平均化手法はうまく機能しません。自己相関行列がある場合は、ウィーナー フィルターを使用します。それ以外の場合は、適切なカーネル行列でガウス過程回帰を使用します。