シグナルツーノイズ比(SNR)は、目的の信号のレベルを背景ノイズに比較することで、画像の品質を測定する画像処理の重要なメトリックです。より高いSNRは、ノイズの干渉が少ないより明確な画像を示しています。 SNRを計算する方法を理解し、さまざまなアプリケーションで画像の品質を評価し、改善するのに役立ちます。

信号対騒音比の理解

SNRは、通常、比またはデシベル(dB)で表現されます。不要なノイズに対して有用な情報量を定量化します。デジタル画像では、ノイズはセンサーの制限、環境要因、または処理方法から発信することができます。

画像にSNRを計算する

SNRを計算するには、信号だけを含む画像内の関心の領域を選択します。この領域における平均ピクセル強度を信号レベルとして測定します。その後、騒音のみ領域またはフラット、均一領域内のピクセル強度の標準的な偏差をノイズレベルを推定します。

SNRの基本的な方式は次のとおりです。

[]SNR = ノイズの平均信号/標準偏差[]]

実用事例

画像には、ピクセルの強度が150である均一な背景領域があります。この領域におけるピクセルの強度の標準的な偏差は15です。SNRは次のように計算できます。

]SNR = 150 / 15 = 10[

追加のヒント

  • 複数の地域を使用して、騒音の推定値が平均取得できます。
  • SNRを解読しやすく比較できるようにするには、SNRを解読します。]]SNR(dB) = 20 * log10(SNR)[]。
  • 選択した地域が画像全体に代表されるようにします。
  • SNRが低すぎるとノイズリダクション技術を適用します。