Ruisreductie

Ruisreductie is het proces waarbij ruis uit signalen wordt verwijderd of sterk verminderd om de bruikbaarheid en interpretatie te verbeteren. Het wordt toegepast op uiteenlopende data, zoals fotografie en videobeelden, audio-opnames, medische beelden en sensormetingen. Ruis is onbedoelde variatie in het signaal die niet overeenkomt met de onderliggende informatie, wat de kwaliteit kan verminderen en interpretatie bemoeilijkt. Verschillende typen ruis komen voor, zoals additieve Gaussian ruis, impuls-/sprakeelende ruis, speckle en schotruis, en het gekozen model hangt af van het type data en het doel van de reductie.

Methoden voor ruisreductie variëren per domein maar delen vaak een aantal basisprincipes. In beeld en video worden ruimtelijke filtering, frequentiedomein technieken en denoisers op basis van wavelets of non‑local means toegepast, evenals geavanceerdere algoritmen zoals BM3D en totale variatie-denoising. PDE-gedreven methoden en sparsiteitscriteriums spelen ook een rol. In audio omvatten veelgebruikte technieken spectrale subtractie, Wiener-filtering, Kalman-filtering en adaptieve filters. Recente ontwikkelingen zetten sterk in op machine learning en diepe netwerken, zoals denoising autoencoders, generative modellen en diffusie-gebaseerde benaderingen, die patrarchaal leren herkennen van ruis versus signaal.

Toepassingen zijn talrijk: kwaliteitsverbetering van fotografie en videobeelden, ruisreductie in televisiesignalen en mobiele apparaten, verbetering van medische beelden (bijv. MRI, CT), astronomische waarnemingen en surveillance. Belangrijke uitdagingen zijn het voorkomen van artefacten (over-smoothing, halos, ringing), het bewaren van details en randen, en het afstemmen van de methode op het verwachte ruisprofiel. Real-time verwerking en evaluatie met objective metrics zoals PSNR of SSAIM spelen daarbij een rol.