塩コショウ雑音とは、画像内のランダムな位置に極端な白や黒のピクセルが混入する現象です。画像処理や機械学習の前処理において、モデルのロバスト性を高めるためのノイズ除去やデータ拡張の評価対象として広く用いられます。
塩コショウ雑音とは
塩コショウ雑音とは、画像上に塩をまいたような白い点（明点）と、コショウをまいたような黒い点（暗点）がランダムに発生するデジタル画像の劣化現象のことです。
詳しく解説
この雑音は、画像センサーの故障やデータ伝送時のエラー、不良メモリーなどが原因で発生します。ディープラーニングなどの機械学習モデルを画像認識に用いる際、入力データにこうした予期せぬ欠損や異常値が含まれることがあります。そのため、あえて塩コショウ雑音を付加してモデルを訓練することで、実世界のノイズに対するロバスト性や汎化性能を向上させることが可能です。
具体例・使われ方
監視カメラの映像や古い写真のデジタル化データにおいて、画素が突発的に白や黒に置き換わる現象として現れます。また、画像認識AIの精度をテストするベンチマークとしても活用されます。
似た用語との違い
ガウス雑音は画像全体のすべての画素に対して微小な変動が連続的に加わるのに対し、塩コショウ雑音は一部の画素が極端な最大値や最小値に置き換わる点画素の独立した欠損であるという違いがあります。
注意点
塩コショウ雑音が過度に混入した画像は、エッジや細部の情報が完全に失われるため、単純な平滑化フィルターでは輪郭がぼやけるなどの悪影響が出ます。適切な非線形フィルターの選定が必要です。
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更新日時: 2026年9月8日 11:21