(57)【要約】【課題】ノイズの低減効果を向上すること。【解決手段】複数の撮影モードの中から一つの撮影モードを選択する撮影モード選択部１０４と、撮影モード選択部１０４によって選択された撮影モードが、特定の撮影モードであった場合に、所定の信号値領域については撮像素子の特性から決まる基準ノイズモデルとは異なるノイズモデルを採用した適応ノイズモデルを用いて、入力された画像信号のノイズ低減処理を行うノイズ低減処理部１１０とを具備する。【選択図】図１
2010193179.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の撮影モードの中から一つの撮影モードを選択する撮影モード選択手段と、
前記撮影モード選択手段によって選択された撮影モードが、特定の撮影モードであった場合に、所定の信号値領域については撮像素子の特性から決まる基準ノイズモデルとは異なるノイズモデルを採用した適応ノイズモデルを用いて、入力された画像信号のノイズ低減処理を行うノイズ低減処理手段と
を具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記撮像素子に応じて決定される基準ノイズモデルが格納されている基準ノイズモデル記憶手段と、
前記基準ノイズモデル記憶手段に格納されている前記基準ノイズモデルにおける前記所定の信号値領域のノイズモデルを予め設定された条件に応じて変更することで、前記適応ノイズモデルを設定する適応ノイズモデル設定手段と
を具備することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記基準ノイズモデル記憶手段には、複数の撮像素子の識別情報と複数の基準ノイズモデルとが対応付けられて格納されており、
前記基準ノイズモデル記憶手段から、使用されている撮像素子に対応する前記基準ノイズモデルを取得し、前記適応ノイズモデル設定手段に出力する基準ノイズモデル選択手段を具備することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記適応ノイズモデル設定手段は、前記適応ノイズモデルにおける前記所定の信号値領域とそれ以外の信号値領域との境界におけるノイズ量を一致させることを特徴とする請求項２または請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記適応ノイズモデル設定手段が、
前記基準ノイズモデルにおける前記所定の信号値領域のノイズモデルを変換するための関数を設定する関数設定手段と、
該関数設定手段によって設定された関数を用いて、前記基準ノイズモデルの前記所定の信号値領域のノイズモデルを変更することで、前記適応ノイズモデルを作成する適応ノイズモデル作成手段と
を具備することを特徴とする請求項２から請求項４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記関数設定手段は、前記所定の信号値領域におけるノイズ量を一定とする関数を設定することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記関数設定手段は、前記基準ノイズモデルに負の係数を乗算するとともに正の値を加算する関数を設定することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記基準ノイズモデルは、離散的な複数の信号値に対応するノイズ量により表されており、前記適応ノイズモデル作成手段は、該ノイズ量を補間することにより、連続的な曲線を求め、該曲線を前記基準ノイズモデルとして取り扱うことを特徴とする請求項２から請求項７のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記適応ノイズモデル作成手段は、前記所定の信号値領域以外の信号値領域におけるノイズ量をゼロに設定して前記適応ノイズモデルを作成することを特徴とする請求項２から請求項８のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記所定の信号値領域は、ユ−ザにより設定されることを特徴とする請求項１から請求項９のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記所定の信号値領域は、前記撮影モードに応じて既定の値が設定されることを特徴とする請求項１から請求項９のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記撮影モード選択手段によって選択された撮影モードが、特定の撮影モードでなかった場合には、前記ノイズ低減処理手段が、前記基準ノイズモデルを用いて、ノイズ低減処理を行うことを特徴とする請求項１から請求項１１のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記特定の撮影モードは、特殊光で観察する特殊撮影モードであることを特徴とする請求項１から請求項１２のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記特定の撮影モードは、夜景モード、花火モード等の輝度差が大きい被写体を撮影するのに適したモードであることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
複数の撮影モードの中から一つの撮影モードを選択する撮影モード選択処理と、
前記選択された撮影モードが、特定の撮影モードであった場合に、所定の信号値領域については撮像素子の特性から決まる基準ノイズモデルとは異なるノイズモデルを採用した適応ノイズモデルを用いて、入力された画像信号のノイズ低減処理を行うノイズ低減処理と
をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【請求項１６】
前記基準ノイズモデルにおける前記所定の信号値領域のノイズモデルを予め設定された条件に応じて変更することで、前記適応ノイズモデルを設定する適応ノイズモデル設定処理を有し、
前記ノイズ低減処理では、該適応ノイズモデル設定処理において設定された前記適応ノイズモデルを用いてノイズ低減処理を行うことを特徴とする請求項１５に記載の画像処理プログラム。
【請求項１７】
複数の撮像素子の識別情報と複数の基準ノイズモデルとが対応付けられて予め記憶されており、
前記複数の基準ノイズモデルから、使用されている撮像素子に対応する前記基準ノイズモデルを取得し、前記適応ノイズモデル設定処理に出力する基準ノイズモデル選択処理を有することを特徴とする請求項１６に記載の画像処理プログラム。
【請求項１８】
前記適応ノイズモデル設定処理が、
前記基準ノイズモデルにおける前記所定の信号値領域のノイズモデルを変換するための関数を設定する関数設定処理と、
該関数設定処理によって設定された関数を用いて、前記基準ノイズモデルの前記所定の信号値領域のノイズモデルを変更することで、前記適応ノイズモデルを作成する適応ノイズモデル作成処理と
を有することを特徴とする請求項１６または請求項１７に記載の画像処理プログラム。
【請求項１９】
複数の撮影モードの中から一つの撮影モードを選択する過程と、
前記選択された撮影モードが、特定の撮影モードであった場合に、所定の信号値領域については撮像素子の特性から決まる基準ノイズモデルとは異なるノイズモデルを採用した適応ノイズモデルを用いて、入力された画像信号のノイズ低減処理を行う過程と
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２０】
前記基準ノイズモデルにおける前記所定の信号値領域のノイズモデルを予め設定された条件に応じて変更することで、前記適応ノイズモデルを設定する適応ノイズモデル設定過程を有することを特徴とする請求項１９に記載の画像処理方法。
【請求項２１】
複数の撮像素子の識別情報と複数の基準ノイズモデルとが対応付けられて予め記憶されており、
前記複数の基準ノイズモデルから、使用されている撮像素子に対応する前記基準ノイズモデルを取得し、前記適応ノイズモデル設定処理に出力する基準ノイズモデル選択過程を有することを特徴とする請求項２０に記載の画像処理方法。
【請求項２２】
前記適応ノイズモデル設定過程が、
前記基準ノイズモデルにおける前記所定の信号値領域のノイズモデルを変換するための関数を設定する関数設定過程と、
該関数設定処理によって設定された関数を用いて、前記基準ノイズモデルの前記所定の信号値領域のノイズモデルを変更することで、前記適応ノイズモデルを作成する適応ノイズモデル作成過程と
を有することを特徴とする請求項２０または請求項２１に記載の画像処理方法。
【請求項２３】
撮像装置と、
請求項１から請求項１４のいずれかに記載の画像処理装置と
を具備することを特徴とする撮像システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力映像信号に対してノイズ低減を行うのに好適な画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、映像信号のノイズを低減する方法として、ノイズの発生量をモデル化し、そのノイズモデルに基づいて入力映像信号に対するノイズの発生量を推定してノイズ低減処理を行う方法が提案されている。例えば、特開２００５−３０３８０２号公報では、入力映像信号と基準ノイズモデルに基づきノイズ量を算出する方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−３０３８０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特開２００５−３０３８０２号公報に開示されている方法では、以下のような理由により、暗い箇所でのノイズは、ほとんど低減されないという問題があった。
例えば、基準ノイズモデルを用いたノイズ低減の場合、撮像素子に対応したノイズ量は、入力される映像信号が明るくなるほど増加することとなる。従って、基準ノイズモデルを用いてノイズ低減を行うと、明るい箇所ではノイズ量が多いと判断され、ノイズ低減効果は向上されるが、暗い箇所でのノイズ低減効果はあまり得られなかった。
【０００５】
本発明は、上記問題を解決するためになされたもので、暗い箇所等の所定の信号値領域と、それ以外の領域に対してノイズ低減の効果に差を与えることのできる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明は以下の手段を採用する。
本発明の第一の態様は、複数の撮影モードの中から一つの撮影モードを選択する撮影モード選択手段と、前記撮影モード選択手段によって選択された撮影モードが、特定の撮影モードであった場合に、所定の信号値領域については撮像素子の特性から決まる基準ノイズモデルとは異なるノイズモデルを採用した適応ノイズモデルを用いて、入力された画像信号のノイズ低減処理を行うノイズ低減処理手段とを具備することを特徴とする画像処理装置である。
【０００７】
本発明の第二の態様は、複数の撮影モードの中から一つの撮影モードを選択する処理と、前記選択された撮影モードが、特定の撮影モードであった場合に、所定の信号値領域については撮像素子の特性から決まる基準ノイズモデルとは異なるノイズモデルを採用した適応ノイズモデルを用いて、入力された画像信号のノイズ低減処理を行う処理とをコンピュータに実行させるための画像処理プログラムである。
【０００８】
本発明の第三の態様は、複数の撮影モードの中から一つの撮影モードを選択する過程と、前記選択された撮影モードが、特定の撮影モードであった場合に、所定の信号値領域については撮像素子の特性から決まる基準ノイズモデルとは異なるノイズモデルを採用した適応ノイズモデルを用いて、入力された画像信号のノイズ低減処理を行う過程とを有することを特徴とする画像処理方法である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明は、暗い箇所でのノイズの低減効果を向上させることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の第１および第２の実施形態に係る画像処理装置の構成例を示した図である。
【図２】図１に示した基準ノイズモデルが関数で示される場合の適応ノイズモデル設定部の概略構成を示した図である。
【図３】離散的な点で示された基準ノイズモデルの図である。
【図４】基準ノイズモデルが離散的な点で示される場合の、適応ノイズモデルの一例を示した図である。
【図５】基準ノイズモデルが関数で示される場合の、適応ノイズモデルの一例を示した図である。
【図６】基準ノイズモデルが離散的な点で示される場合の、適応ノイズモデルの一例を示した図である。
【図７】基準ノイズモデルが離散的な点で示される場合の、適応ノイズモデルの一例を示した図である。
【図８】関数で示された基準ノイズモデルが複数ある場合の一例を示した図である。
【図９】本発明の第１および第２の実施形態に係る処理の動作フローを示した図である。
【図１０】適応ノイズモデル設定処理の動作フローを示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本発明に係る画像処理装置の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。  
【００１２】
〔第１の実施形態〕
図１は、本発明の第１の実施形態に係る撮像システムの一構成例を示したブロック図である。本実施形態の撮像システムは、例えば、デジタルカメラであり、レンズ系１０１、ＣＣＤ１０２を備える撮像装置と、撮像装置によって取得された画像信号にノイズ低減処理等の種々の画像処理を施す画像処理装置とを備えている。
【００１３】
撮像システムの画像処理装置において、Ａ／Ｄ変換部１０３は撮影モード選択部１０４に接続されている。撮影モード選択部１０４はバッファ１０５、信号値領域設定部１０６に接続されている。バッファ１０５はノイズ量算出部１０９とノイズ低減処理部１１０に接続されている。信号値領域設定部１０６は適応ノイズモデル設定部１０８に接続されている。基準ノイズモデル記憶部１０７は基準ノイズモデル選択部１１４に接続されている。基準ノイズモデル選択部１１４は、適応ノイズモデル設定部１０８に接続されている適応ノイズモデル設定部１０８はノイズ量算出部１０９に接続されている。ノイズ量算出部１０９はノイズ低減処理部１１０に接続されている。ノイズ低減処理部１１０は出力部１１１に接続されている。
【００１４】
また、マイクロコンピュ−タなどの制御部１１２はＡ／Ｄ変換部１０３、撮影モード選択部１０４、信号値領域設定部１０６、基準ノイズモデル記憶部１０７、適応ノイズモデル設定部１０８、ノイズ量算出部１０９、ノイズ低減処理部１１０、出力部１１１と双方向に接続されている。また、電源スイッチ、変数設定を行うためのインターフェースを備えた外部インターフェース（以下、Ｉ／Ｆと省略する）部１１３も制御部１１２と双方向に接続されている。
【００１５】
Ａ／Ｄ変換部１０３は、レンズ系１０１、ＣＣＤ（撮像素子）１０２を介して入力されたアナログ画像信号を、デジタル画像信号に変換し、デジタル画像信号に変換後の入力画像信号を撮影モード選択部１０４に出力する。
【００１６】
撮影モード選択部１０４は、予め複数の撮影モードを保有しており、この中から外部Ｉ／Ｆ部１１３からユーザによって入力された撮影モードを選択する。さらに、Ａ／Ｄ変換部１０３より取得した入力画像信号に対して、選択した撮影モードに応じた画像処理を施し、信号値領域設定部１０６およびバッファ１０５に出力する。例えば、撮影モードとは通常のモードの他には、花火モードおよび夜景モードのような輝度差が大きい被写体を撮影するのに適したモードが挙げられる。
【００１７】
バッファ１０５は、撮影モードに応じた画像処理が施された画像信号および撮影モードの情報を一時的に格納し、ノイズ量算出部１０９及びノイズ低減処理部１１０に出力する。
【００１８】
信号値領域設定部１０６は、特定の撮影モードに関し、撮影モードと信号値領域を設定するための閾値とが対応付けられた情報を保有しており、撮影モード選択部１０４によって選択された撮影モ−ドが該特定の撮影モードに該当する場合に限って、該撮影モードに対応する閾値を抽出し、該閾値以下の信号値領域を所定の信号値領域と設定して適応ノイズモデル設定部１０８に出力する。このため、撮影モード選択部１０４によって選択された撮影モードが予め登録されている特定の撮影モードに該当しなかった場合には、所定の信号領域の情報が信号値領域設定部１０６から適応ノイズモデル設定部１０８に出力されないこととなる。
【００１９】
基準ノイズモデル記憶部１０７は、ＣＣＤ１０２の特性から決まる基準ノイズモデルを複数格納している。具体的には、基準ノイズモデルには、ＣＣＤ１０２の種別と撮影モードとに対応した基準ノイズモデルが格納されている。図３に基準ノイズモデルの一例を示す。図３において横軸は信号値、縦軸はノイズ量であり、図３は信号値が大きくなるにつれてノイズ量が大きくなることを示している。
【００２０】
基準ノイズモデル選択部１１４は、基準ノイズモデル記憶部１０７に格納されている複数の基準ノイズモデルから、入力画像信号が取得されたときに用いられたＣＣＤ１０２と撮影モードとに対応する基準ノイズモデルを選択する。基準ノイズモデル選択部１１４により選択された基準ノイズモデルは、適応ノイズモデル設定部１０８に出力される。
【００２１】
適応ノイズモデル設定部１０８は、信号値領域設定部１０６により所定の信号値領域が入力された場合には、基準ノイズモデル選択部１１４から入力された基準ノイズモデルにおける所定の信号値領域のノイズモデルを変更し、これを適応ノイズモデルとして設定する。これにより、所定の信号値領域に対するノイズモデルと所定の信号値領域以外の信号値領域に対するノイズモデルとが異なる適応ノイズモデルを設定することが可能となる。また、このとき適応ノイズモデル設定部１０８は、所定の信号値領域と所定の信号値領域以外の信号値領域との境界におけるノイズ量が一致するように適応ノイズモデルを設定する。
【００２２】
これにより、入力された画像信号のうち、暗い箇所などの所定の信号値領域と、所定の信号値領域以外の信号値領域とに対するノイズ低減の効果に差を与えることができる。一方、適応ノイズモデル設定部１０８は、信号値領域設定部１０６により所定の信号値領域の情報が入力されなかった場合には、基準ノイズモデル選択部１１４から入力された基準ノイズモデルをそのままノイズ量算出部１０９に出力する。
【００２３】
以下、適応ノイズモデル設定部１０８について、図２を用いて詳しく説明する。
図２に示されるように、適応ノイズモデル設定部１０８は、関数設定部３０１、適応ノイズモデル作成部３０２を備えて構成されている。
【００２４】
関数設定部３０１は、基準ノイズモデル選択部１１４から取得した基準ノイズモデルの所定の信号値領域のノイズモデルを変換するための関数を設定する。この関数は、以下の（１）式で与えられる。
【００２５】
ｆ（ｘ）´＝α・ｆ（ｘ）＋β      （１）
【００２６】
上記（１）式において、ｆ（ｘ）´は変換後のノイズモデル、ｆ（ｘ）は変換前の基準ノイズモデル、αは負の係数、βは正の係数である。また、上記（１）式は、例えば、図５のように示される。
【００２７】
上記（１）式は、基準ノイズ選択部１１４から取得した基準ノイズモデルに対し、負の係数αを乗算するとともに正の値βを加算する関数である。この負の係数α及び正の値βは、ユーザにより外部Ｉ／Ｆ部１１３を通して設定可能とされていてもよいし、撮影モードに応じて予め既定されていてもよい。
【００２８】
適応ノイズモデル作成部３０２は、関数設定部３０１によって設定された上記（１）式で表される関数を用いて、基準ノイズモデルの所定の信号値領域のノイズモデルを変換し、適応ノイズモデルを作成する。これにより、適応ノイズモデルは、所定の信号値領域のノイズモデルが上記関数で表され、所定の信号値領域以外の信号値領域のノイズモデルに基準ノイズモデルがそのまま採用されたノイズモデルとなる。このとき、適応ノイズモデル作成部３０２は、所定の信号値領域と所定の信号値領域以外の信号値領域の境界におけるノイズ量が一致するように適応ノイズモデルを作成する。
【００２９】
こうして作成された適応ノイズモデルは、ノイズ量算出部１０９に出力される。なお、上述したように、信号値領域設定部１０６により所定の信号値領域の情報が入力されなかった場合、つまり、撮影モードが予め登録されている特定の撮影モードに該当しなかった場合には、適応ノイズモデル設定部１０８は、上述の適応ノイズモデルの設定処理を行うことなく、基準ノイズモデル選択部１１４から入力された基準ノイズモデルをそのままノイズ量算出部１０９に出力する。
【００３０】
ノイズ量算出部１０９は、適応ノイズモデル設定部１０８により設定された適応ノイズモデルに基づいて各信号値に対するノイズ量を算出し、ノイズ低減処理部１１０に出力する。
【００３１】
ノイズ低減処理部１１０は、バッファ１０５に格納されている入力画像信号を読み出し、この入力画像信号に対しノイズ量算出部１０９により算出されたノイズ量に基づいてノイズ低減処理を施す。ノイズ低減処理が施された画像信号は、出力部１１１に出力される。
【００３２】
出力部１１１は、ノイズ低減処理部１１０によりノイズ低減処理が施された画像信号をメモリカードなどの記録媒体に記録および保存する。
【００３３】
次に、上記構成を備える画像処理システムの作用について説明する。
外部Ｉ／Ｆ部１１３を介して、撮像サイズなどの撮影条件が設定された後、ユーザにより撮影が行われると、被写体の光情報がレンズ系１０１、ＣＣＤ１０２によりアナログ画像信号に変換され、Ａ／Ｄ変換部１０３に入力される。Ａ／Ｄ変換部１０３に入力されたアナログ信号である入力画像信号はデジタル画像信号に変換され、変換後の入力画像信号が撮影モード選択部１０４に出力される。撮影モード選択部１０４では、当該入力画像信号が取得されたときの撮影モードが判別されるとともに、この撮影モードに応じた画像処理が入力画像信号に施される。画像処理後の入力画像信号は、撮影モードの情報とともに、バッファ１０５、信号値領域設定部１０６、基準ノイズモデル選択部１１４に出力される。
【００３４】
バッファ１０５では、撮影モードの情報および入力画像信号が一時的に格納された後、ノイズ量算出部１０９及びノイズ低減処理部１１０に出力される。信号値領域設定部１０６では、撮影モード選択部１０４により選択された撮影モードが、特定の撮影モードの場合に、その撮影モードに対応する所定の信号値領域が選択され、適応ノイズモデル設定部１０８に出力される。基準ノイズモデル選択部１１４では、ＣＣＤ１０２に対応する基準ノイズモデルが基準ノイズモデル記憶部１０７から抽出され、適応ノイズモデル設定部１０８に出力される。
【００３５】
適応ノイズモデル設定部１０８では、信号値領域設定部１０６により所定の信号値領域の情報が入力された場合には、基準ノイズモデル選択部１１４から入力された基準ノイズモデルのうち、所定の信号値領域のノイズモデルが上記（１）式に示した関数により変換されることにより適応ノイズモデルが作成され、この適応ノイズモデルがノイズ量算出部１０９に出力される。一方、信号値領域設定部１０６から所定の信号値領域の情報が入力されなかった場合には、適応ノイズモデル設定部１０８による適応ノイズモデルの作成処理は行われず、基準ノイズモデル選択部１１４から入力された基準ノイズモデルがそのままノイズ量算出部１０９に出力される。
【００３６】
ノイズ量算出部１０９では、適応ノイズモデル設定部１０８により設定された適応ノイズモデルに基づいてノイズ量が算出され、算出されたノイズ量がノイズ低減処理部１１０に出力される。ノイズ低減処理部１１０では、バッファ１０５に一時的に格納された入力画像信号に対し、ノイズ量算出部１０９により算出されたノイズ量に基づいてノイズ低減処理が施され、ノイズ低減処理が施された画像信号は出力部１１１に出力される。出力部１１１では、ノイズ低減処理された画像信号がメモリカ−ドなどの記録媒体に記録保存される。
【００３７】
なお、上述した実施形態においては、レンズ系１０１、ＣＣＤ１０２を含む撮像装置を一体化した構成の撮像システムについて説明したが、このような構成に限定される必要はなく、撮像装置が別体であっても構わない。
すなわち、別体の撮像装置により撮像され、未処理のロー（ＲＡＷ）データの形態でメモリカード等の記録媒体に記録された画像信号を、画像処理装置が該記録媒体から読み出して処理することとしてもよい。
ただし、このときには、撮影時の情報（ＩＳＯ感度やホワイトバランス係数など）が、ヘッダ部等に記録されているものとする。なお、別体の撮像装置から画像信号処理装置への各種情報の伝送は、記録媒体を介して行う態様に限らず、通信回線等を介して行うようにしてもよい。
【００３８】
さらに、本実施形態においては、ハードウェアによる画像信号処理を前提としていたが、このような構成に限定される必要はない。例えば、ＣＣＤ１０２からの信号を未処理のままのロー（ＲＡＷ）データとしてメモリカード等のコンピュータ読取可能な記録媒体に記録すると共に、制御部１１２からの撮影時の情報（ＩＳＯ感度やホワイトバランス係数など）をヘッダ情報として記録媒体に記録しておく。そして、別途のソフトウェアである画像信号処理プログラムをコンピュータに実行させて、記録媒体の情報をコンピュータに読み取らせ、処理することも可能である。
また、撮像装置からコンピュータへの各種情報の伝送は、上述と同様に、記録媒体を介して行うに限らず、通信回線等を介して行うようにしても構わない。
【００３９】
以下、コンピュータが画像処理プログラムを実行することにより実現される画像処理方法の処理手順について図９を参照して説明する。図９は、上述した画像処理装置により実現される画像信号処理に関する動作フローを示した図である。
【００４０】
まず、入力画像信号およびヘッダ情報が入力されると（ステップＳＡ１−１）、このヘッダ情報に基づいて撮影モ−ドを選択する（ステップＳＡ１−２）。続いて、ステップＳＡ１−２で選択した撮影モ−ドに対応する基準ノイズモデルを設定し（ステップＳＡ１−３）、更に、信号値領域を設定する（ステップＳＡ１−４）。続いて、ステップＳＡ１−３において選択された基準ノイズモデル及びステップＳＡ１−４で設定された所定の信号値領域を用いて適応ノイズモデルを設定し（ステップＳＡ１−５）、該適応ノイズモデルを用いて入力画像信号のノイズ量を算出し（ステップＳＡ１−６）、算出したノイズ量を元にノイズ低減処理を行う（ステップＳＡ１−７）。ステップＳＡ１−７で処理されたノイズ低減後の画像信号を出力し、本処理を終了する（ステップＳＡ１−８）。
【００４１】
図１０は、上記ステップＳＡ１−５における適応ノイズモデル設定処理に関する動作フローである。まず、基準ノイズモデルを変換するための関数を設定する（ステップＳＡ２−１）。続いて、ステップＳＡ２−１で設定した関数を用いて適応ノイズモデルを作成する（ステップＳＡ２−２）。
【００４２】
以上、説明してきたように、本実施形態に係る画像処理装置及び方法並びにプログラムによれば、所定の信号値領域に対するノイズモデルと所定の信号値領域以外の信号値領域に対するノイズモデルとを異ならせるので、所定の信号値領域と、所定の信号値領域以外の信号値領域とに対するノイズ低減の効果に差を与えることが可能となる。これにより、入力画像信号のうち、暗い箇所などの撮影モードに応じた所定の信号値領域に対し、より確実にノイズ低減処理を施すことができ、入力画像信号に最適なノイズ低減処理を行うことが可能となる。
【００４３】
〔変形例１〕
本実施形態では、関数設定部が上記（１）式で表すような関数を設定することとしたが、この関数式は、この例に限定されない。例えば、以下の（２）式に示すように、所定の信号値領域においてノイズ量をｆ（ｉ）で一定とする関数を設定することとしてもよい。
ｆ（ｘ）´＝ｆ（ｉ）      （２）
【００４４】
なお、例えば、上記（２）式は、図４のように示される。また、上記（２）式において、ｆ（ｘ）´は変換後のノイズモデル、ｆ（ｉ）は、所定の信号値領域と該所定の信号値領域以外の信号値領域との境界ｉにおける基準ノイズモデルのノイズ量である。
【００４５】
〔変形例２〕
また、上記本実施形態では、基準ノイズモデルは関数で表される連続的な値としていたが、この例に限定されない。例えば、離散的な複数の信号値とその信号値に対するノイズ量の情報と、該ノイズ量間を結ぶ直線の傾斜情報とによって基準ノイズモデルが表されていてもよい。このような基準ノイズモデルは、例えば、図６のように示される。この場合には、適応ノイズモデル設定部１０８は、これらの値から連続的な値として表される基準ノイズモデルを作成し、これを用いて適応ノイズモデルを作成する。
【００４６】
〔変形例３〕
本実施形態では、適応ノイズモデルの所定の信号値領域以外の信号値領域においては、基準ノイズモデルに処理を施さずに、基準ノイズモデルをそのまま設定することとしていたが、この例に限定されない。例えば、所定の信号値領域以外の信号値領域においてノイズ量を０と設定することとしてもよい。例えば、図７のように示される。
【００４７】
なお、本実施形態では、デジタルカメラに本発明の画像処理装置を適用する場合を例に挙げて説明したが、これに限定されるものではなく、動画像を想定したその他の撮像システムに適用することも可能である。
【００４８】
また、本実施形態では、信号値領域の設定方法については、特定の撮影モードに対し予め保有されている閾値に基づいて設定していたが、それに限定することではなく、外部Ｉ／Ｆ部１１３を通じて、ノイズ低減の効果を高めたい部分の信号値領域を設定する閾値を、ユ−ザが手動で設定することとしてもよい。
【００４９】
また、本実施形態では、適応ノイズモデルの設定において、特定の撮影モードの場合に基準ノイズモデルに基づき、関数を用いてノイズ量の変換処理を行うことで、適応ノイズモデルを設定していたが、これに限定されることではなく、始めから所定の信号値領域と所定の信号値領域以外の信号値領域とのノイズモデルが異なる適応ノイズモデルを登録しておき、撮影モードに応じて既定の適応ノイズモデルを抽出し、設定することとしてもよい。
【００５０】
〔第２の実施形態〕
次に、本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置について図を参照して説明する。
本実施形態においては、本発明の画像処理装置を内視鏡装置に適用した場合について説明する。以下、本実施形態に係る画像処理装置について、第１の実施形態と共通する点については説明を省略し、異なる点について主に説明する。
【００５１】
図１は、本発明の第２の実施形態にかかる画像処理装置の一構成例を示したブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る画像処理装置では、上述した第１の実施形態において備えている各部は同様であるが、図１のレンズ系１０１、ＣＣＤ１０２は内視鏡スコープに含まれる。
【００５２】
内視鏡装置においては、撮影モードは、通常光により撮影観察される通常撮影モードと、特殊光により撮影観察される特殊撮影モードとがある。例えば、特殊撮影モードの一例としては、周知の狭帯域光観察（ＮＢＩ）がある。
【００５３】
また、基準ノイズモデル記憶部１０７には、上記撮影モードや各内視鏡スコープに対応した複数の基準ノイズモデルが格納される。このとき、照度に応じてゲインが自動的に変化する場合は、更に、ゲイン毎に基準ノイズモデルが格納されていてもよい。
図８に、基準ノイズモデルの一例を示す。図８において横軸は信号値、縦軸はノイズ量であり、信号値が大きくなるにつれてノイズ量が大きくなる特性を有している。この特性は、撮影モードや内視鏡スコープの種別、ゲインに応じて異なる。
【００５４】
また、本実施形態においては、基準ノイズモデル選択部１１４が、複数の基準ノイズモデルの中から、撮影モード、設置された内視鏡スコープ、ゲインに対応する基準ノイズモデルを選択することとなる。
【００５５】
以上説明してきたように、本実施形態に係る画像処理装置および方法並びにプログラムによれば、所定の信号値領域に対するノイズモデルと所定の信号値領域以外の信号値領域に対するノイズモデルとを異ならせるので、所定の信号値領域と、所定の信号値領域以外の信号値領域とに対するノイズ低減の効果に差を与えることが可能となる。これにより、例えば、狭帯域光観察（ＮＢＩ）を用い、血管を高いコントラストで観察するような場合には、血液と粘膜表層とに対するノイズ低減の効果に差を与えることができ、病片観察の精度を向上させることが可能となる。
【００５６】
更に、入力画像における照度に応じてゲインが自動的に変化する場合には、ゲインに応じた基準ノイズモデルを選択することにより、照度に応じたノイズ低減を行うことが可能となる。これにより、例えば狭帯域光観察（ＮＢＩ）を用いる場合には、病片観察の精度を向上させることが可能となる。
【００５７】
なお、本実施形態に係る撮像システムは、上述した第１の実施形態と同様に、撮像装置が別体とされた撮像システムであっても構わない。また、画像信号処理プログラムをコンピュータに実行させて同様の処理を行うようにしても良い。
【００５８】
なお、上述では、撮像システムの一例として、デジタルカメラ、内視鏡装置を例に挙げて説明したが、これに限定されることなく、本発明の画像処理装置及び方法並びにプログラムは、画像信号を処理するシステムに対して幅広く適用可能なものである。例えば、動画像を取り扱う動画デジタルカメラ等に適用することができる。
【符号の説明】
【００５９】
１０４  撮影モード選択部
１０６  信号値領域設定部
１０７  基準ノイズモデル記憶部
１０８  適応ノイズモデル設定部
１０９  ノイズ量算出部
１１０  ノイズ低減処理部  
１１４  基準ノイズモデル選択部
３０１  関数設定部
３０２  適応ノイズモデル作成部
【図１】
2010193179.tif 000003
【図２】
2010193179.tif 000004
【図３】
2010193179.tif 000005
【図４】
2010193179.tif 000006
【図５】
2010193179.tif 000007
【図６】
2010193179.tif 000008
【図７】
2010193179.tif 000009
【図８】
2010193179.tif 000010
【図９】
2010193179.tif 000011
【図１０】
2010193179.tif 000012