ruisverwijderingsproces

Het ruisverwijderingsproces is het geheel van methoden en stappen die worden toegepast om ongewenste variaties, oftewel ruis, uit signalen zoals beelden, audio of videogegevens te verwijderen of te verminderen. Ruis kan tijdens de productie, overdracht of opslag ontstaan en kan verschillende oorzaken hebben, zoals sensorgegevens, elektronische interferentie of compressie. Het doel is de signaal- of beeldkwaliteit te verbeteren terwijl belangrijke kenmerken behouden blijven.

Er bestaan verschillende typen ruis en benaderingen, afhankelijk van het domein en het ruismodel. In het domein van beelden en geluid worden veel genoemde technieken toegepast: ruimtelijke filters zoals median en Gaussiaanse filters, en edge-preserving filters zoals bilateral filter en non-local means. Transformerende methoden brengen ruis naar een ander domein; veelgebruikte voorbeelden zijn wavelet-denoising en BM3D. In audio en spraak wordt vaak gewerkt met spectrale denoising en Wiener- of Kalmanfilters. Bij foton-gerelateerde beelden is Poisson-denoisie relevant. De keuze hangt af van het type ruis, de gewenste detailbehoud en de rekenlast.

Een typische workflow omvat het bepalen van het ruismodel, het kiezen van een passende methode, het toepassen van de denoise, en het evalueren van de resultaten met objectieve maatstaven zoals PSNR en SSIM (voor beelden) of perceptuele luistertesten (voor audio). Vaak is er een afweging tussen voldoende ruisreductie en behoud van details; bij te sterke filtering kunnen vervormingen of artefacten ontstaan. Soms zijn iteratieve of adaptieve benaderingen nodig.

Toepassingen bevinden zich onder meer in digitale fotografie, videocompressie, medische beeldvorming, satelliet- en aardobservatie, en spraak/geluidsverrijking. Beperkingen omvatten mogelijk verlies van scherpe randen, vervorming van textuur en hoge rekentijd bij complexe modellen, evenals de afhankelijkheid van een juiste ruisdefinitie. De ontwikkeling blijft gericht op betere balans tussen ruisreductie en structuurbehoud.