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画像のノイズ自動除去とは？課題と対策・製品を解説
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画像機器 |
画像生成・編集における画像のノイズ自動除去とは？
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ISO-14495-1/ITU-T.87 BaseLine JPEG-LS規格に準拠した圧縮方式を有するハードウエアIP
当社の『映像鮮明化技術』は、通常の写真やカメラ映像から
対象物表面の微細な傷、汚れを強調することができます。
環境調査・海底面調査や、構造物健全度調査への適用例もあります。
ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。
【特長】
■通常の写真やカメラ映像から対象物表面の微細な傷、汚れを強調
■悪条件（逆光、暗部、水中）で撮影した画像・映像を見易くする
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。
様々なラスターデータ(TIFF,JPEG,PNG,BMPなど)のフォーマット変換と新旧2つのデータの比較を行うことができます。
『CAC-FV60EX』は、暗い画像、コントラストの低い画像の
画質改善を行うエンジンボードです。
逆光、外乱光対策や照明の改善に有効。
PCIeアダプターカードで処理はハードウェアで行うため、
動画にも対応できます。
【特長】
■暗い画像、コントラストの低い画像の画質改善を行う
■逆光、外乱光対策や照明の改善に有効
■動画にも対応可能
■1枚の静止画像でもコントラスト改善可能
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
『AIRD（Artificial Intelligence Retina Development、旧Phase Shift Development）』は、機械学習を用いた超解像RAW現像技術です。
Optical Learning用のRAW現像に好適。
ジッパーノイズを無くし、光学LPFや回折のボケも取り除きます。
また、起因した偽色は発生しなくなり、赤・青・緑・単色の解像度を改善し
ジャギーなどを抑えます。
【特長】
■Optical Learning用のRAW現像に好適
■光学LPFや回折によるボケを除去
■センサーノイズも抑える
■デモザイクの劣化の強調を抑える
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
中心位置からの距離に依存しない歪曲画像、湾曲画像にも対応した、歪曲補正システム
『OSCARTechコンパイラ』は、幅広いソフトウェア・プログラムの自動並列化に対応。
画像内の物体の動きの大きさ（動きのベクトル）を検出する「Optical Flow」
による基礎的な画像処理アルゴリズムに対して自動並列化を行った事例を紹介します。
本事例では、ブロックマッチング（ある瞬間の静止画からブロックを切り出し、
次の瞬間の同一座標の付近を探査し、最も似ているブロックを選択、判断する方法）
で並列化を試みました。
【事例】
■Optical Flow：画像内の物体の動きの向きと大きさ（動きのベクトル）を検出
■検証環境：Raspberry Pi 2（Cortex-A7, 4 Core, 900Mhz, OS:Raspbian OS）
■動きベクトル生成までの時間
・1コア：936ms ／ 1.0倍
・2コア：480ms ／ 1.9倍
・3コア：340ms ／ 2.7倍
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
CCD又はCMOSセンサーから出力されたRAW画像を取り込み、
出力レベルの評価、画像処理アルゴリズムの検証を実施する、検証ソフト
『CLEARVISION』は、低解像度や視認性の落ちた映像を美しく鮮明に
変化させるリアルタイム映像鮮鋭化システムです。
FPGAベースのハードウェア設計による高速画像処理技術で、
遅延無しでの鮮鋭化を実現。
物体の輪郭や立体感をリアルタイムで明確に表現し、
遠方の見えづらい立体構造までも簡単に確認することができます。
【特長】
■ハードウェア実装による無遅延画像処理技術
■リアルタイム処理技術でクリアな映像に
■低明度映像内の物体もはっきり明確
■SDI入出力映像信号に対応
■外部PCによるリモート制御が可能
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。
大阪府立大学の馬野元秀教授（ファジィ知識情報処理）の協力を得て開発した独自技術。
画像データやExifを解析し、色名や季節、昼夜に関する感覚的な言語を自動的に抽出するシステムを持ち、それらのデータとユーザの付与したタグとを組み合わしたデータベースから「春の赤い花」等の感覚言語を含んだ自然文（フレーズ）による検索を行うことでより感覚に近い結果を出すことを実現。
DEEP∞(ディープ インフィニティ)は「NGC (NVIDIA GPU Cloud)」の設定サービスが付属したAI開発専用パソコンシリーズです。 NGC動作検証済みのため、ディープラーニング用フレームワークをダウンロードするだけで、環境設定や整合性を気にすることなく計算環境の構築ができ、業務へ導入するまでの時間を大幅に短縮します。
主なご利用用途
■ディープラーニング（deep learning）
■機械学習
■自然言語処理
■画像認識・画像処理
■需要予測
■音声認識・感情認識
■エッジAI・AI検査
■概念実証・PoC
■データサイエンス・生成系AI
■不良品検出・異常検知
【特長】
■コストパフォーマンスに優れたNVIDIA RTX A5000 を4枚搭載
■NGC (NVIDIA GPU Cloud)に対応・設定サービスが付属
■CPUの演算性能も重視した2CPUモデル
■旧世代製品のリプレース・学習速度の向上に
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画像生成・編集における画像のノイズ自動除去
画像生成・編集における画像のノイズ自動除去とは？
画像生成や編集プロセスにおいて、意図せず発生するノイズ（ざらつき、色むら、アーティファクトなど）を自動的に検出し、除去する技術です。これにより、生成・編集された画像の品質を向上させ、より自然で高品質なビジュアルコンテンツの作成を支援します。
課題
ノイズの種類と発生原因の多様性
画像生成・編集の過程で発生するノイズは、アルゴリズムの特性、データセットの質、パラメータ設定など、様々な要因によって種類や程度が異なります。これらを一律に除去することは困難です。
ノイズ除去による画像劣化のリスク
ノイズ除去処理が強すぎると、本来画像が持つべきディテールやテクスチャまで失われ、不自然な仕上がりになる可能性があります。特に微細な構造を持つ画像では顕著です。
リアルタイム処理の要求
インタラクティブな編集作業や、大量の画像を高速に処理する必要がある場合、ノイズ除去処理に時間がかかりすぎると、ワークフローのボトルネックとなります。
特定のノイズへの対応不足
一般的 なノイズ除去手法では、特定の種類のノイズ（例：圧縮ノイズ、モアレパターン）に対して十分な効果を発揮できない場合があります。専門的な知識や調整が必要になります。
対策
深層学習ベースのノイズ除去モデル
大量のノイズ画像とクリーンな画像を学習させた深層学習モデルを用いることで、複雑なノイズパターンを効果的に識別し、ディテールを損なわずに除去します。
適応的なノイズ除去アルゴリズム
画像の内容やノイズの特性をリアルタイムで分析し、除去の度合いや手法を自動的に調整するアルゴリズムを導入します。これにより、画像劣化のリスクを低減します。
高速化・軽量化された処理エンジン
計算効率の高いアルゴリズムや、GPUなどのハードウェアアクセラレーションを活用することで、ノイズ除去処理の速度を向上させ、リアルタイム処理やバッチ処理に対応します。
専門的なノイズ除去モジュール
特定のノイズタイプ（例：JPEG圧縮ノイズ、センサーノイズ）に特化した、高度なノイズ除去モジュールを組み込むことで、より精度の高い処理を実現します。
対策に役立つ製品例
AI画像処理ソフトウェア
深層学習を活用し、様々な種類のノイズを自動で検出し、高品質な除去を 行う機能を持つソフトウェアです。画像編集ワークフローを効率化します。
クラウドベースの画像最適化サービス
アップロードされた画像を自動で解析し、ノイズ除去を含む様々な画質改善処理を高速に実行するサービスです。手軽に高品質な画像を得られます。
画像生成AIのノイズ抑制機能
画像生成AIモデル自体に、生成過程で発生するノイズを抑制する機構を組み込んだ り、生成後のノイズ除去機能を統合したりしたものです。
画像編集プラグイン
既存の画像編集ソフトウェアに追加できるプラグイン形式で提供され、高度なノイズ除去機能を専門的に提供します。
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