beeldruisreductie

Beeldruisreductie is het proces waarbij willekeurige variaties in helderheid of kleur in een digitaal beeld worden verminderd zonder belangrijke beeldinformatie te verwijderen. Het doel is ruis te onderdrukken zodat details beter zichtbaar zijn, met zo min mogelijk verlies aan scherpte en natuurlijke textuur. Denoising kan zowel statisch beeld als video betreffen en wordt toegepast in fotografie, videobewaking en medische beeldvorming.

Ruis in digitale beelden komt door verschillende bronnen, zoals fotonopbrengst (shot noise), ruis in de beeldsensor bij uitlezen (read noise), donkere current en quantisatie. Deze ruis kan Gaussian of Poisson van aard zijn, en soms impulse-ruis (salt-and-pepper) door sensor defecten of compressie. Ruis neemt vooral toe bij lage belichting of hoge ISO-waarden.

Methoden variëren van eenvoudige filters tot geavanceerde algoritmen. Basale technieken zoals gemiddelde- of mediaanfilters verminderen ruis maar kunnen details vervagen. Geavanceerde randbehoudende en niet-lineaire methoden zoals het bilaterale filter, non-local means en BM3D behouden randen terwijl ruis wordt onderdrukt. Bewegingen over tijd en videodata worden soms meegeholpen met spatio-temporale methoden. Verder bestaan frequentie-gebaseerde benaderingen zoals wavelet-denoising en variational- en total-variation-methoden. Moderne denoisers zijn vaak gebaseerd op deep learning en trainen op grote datasets voor betere detailbehoud en minder artefacten.

Belangrijke aspecten bij evaluatie zijn ruisonderdrukking, behoud van details en introductie van artefacten. Grafische en perceptuele kwaliteit kan worden beoordeeld met metrics zoals PSNR en SSIM, maar subjectieve beoordeling blijft vaak doorslaggevend. Praktische toepassingen vereisen soms real-time verwerking en beperken de keuze tot methoden die snel genoeg zijn of hardware-versnelling gebruiken.