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NHA（Non Harmonic Analysis）は，従来の手法に比べ10万～100億倍以上の精度を持った，計測信号の解析手法の一つであり，これまでは検出不可能であった僅かな変化をも感知することが可能である．また，解析窓長の影響を受けないという特徴も持つ．2D-NHAを用いて，画像の周波数解析を行えば，少ないスペクトル本数で詳細な画像表現が可能であると考え，画像ノイズ除去への応用を研究した．
画像のノイズ除去は医療分野をはじめとした，多くの場面で利用することが可能であり、今回の研究成果も様々な分野で活用が期待できる．近年，Non-Localなノイズ除去技術としてBM3Dが主流となっており，BM3D手法では，信号解析手法としてFFTを利用している．しかし，FFTはNHAと比較して，計算コストが低いというメリットはあるが，得られる分解能が低いというデメリットがある．FFTはBM3Dにおいて，ノイズ画像の周波数成分を解析し，パッチと呼ばれる画像内の細かい一部分を分類する役目を果たしている．誤差の少ない類似パッチを多く集めることで，ノイズを平滑化し，除去できるが，パッチを収集する精度が低いと，ノイズ自体は除去できるが，エッジ部などで過度な平滑化が発生してしまう．
NHAによる高精度信号解析をBM3Dに利用することで，類似パッチの収集精度を改善し，ノイズ除去性能の向上が見込めると考え，NHA位相差補正を用いたパッチ予測によるBM3D改良手法を提案した．従来のBM3Dによる類似パッチ探索アルゴリズムだけではパッチの収集精度に限界があるため，注目パッチと位相の異なるパッチを補正し，誤差の少ない類似パッチを再構成することで，さらなるノイズ除去性能の向上を目指した．
本研究では，提案法で医療画像に対するノイズ除去実験を行い，その結果，従来法と比較して優れたノイズ除去結果を得ることに成功した．
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