(57)【要約】【課題】デジタルカメラで撮影された写真画像データに対して、輪郭がぼけることの無い状態で、粒状のノイズを効果的に抑制できる簡便且つ高速に処理可能な写真画像処理の方法、プログラム、及び装置を提供する。【解決手段】デジタルカメラで撮影された写真画像データから濃度成分画像データを抽出する濃度成分画像抽出ステップと、前記濃度成分画像データを所定サイズの移動平均フィルタにより平滑化して平滑化画像データを算出する平滑化処理ステップと、前記濃度成分画像データと前記平滑化画像データの差分を算出して差分画像データを得る差分画像データ生成ステップと、前記濃度成分画像データと前記差分画像データの夫々を所定サイズの画素ブロックに分割して、対応する画素ブロック間毎に画素濃度の相関係数を算出する相関係数算出ステップと、を含む粒状のノイズを抑制する写真画像処理方法。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
写真画像データに含まれる粒状のノイズを抑制する写真画像処理方法であって、
前記写真画像データから濃度成分画像データを抽出する濃度成分画像抽出ステップと、
前記濃度成分画像データを所定サイズの移動平均フィルタにより平滑化して平滑化画像データを算出する平滑化処理ステップと、
前記濃度成分画像データと前記平滑化画像データの差分を算出して差分画像データを得る差分画像データ生成ステップと、
前記濃度成分画像データと前記差分画像データの夫々を所定サイズの画素ブロックに分割して、対応する画素ブロック間毎に画素濃度の相関係数を算出する相関係数算出ステップと、
を含む写真画像処理方法。
【請求項２】
前記画素ブロック毎に前記相関係数に対応付けた重み係数で、前記濃度成分画像データと前記差分画像データを融合処理して濃度ノイズ抑制画像データを生成する濃度ノイズ抑制処理ステップをさらに含む請求項１記載の写真画像処理方法。
【請求項３】
前記濃度成分画像抽出ステップは、前記写真画像データを構成する各画素のＲＧＢ成分の夫々をＹＣｂＣｒ成分に変換するＲＧＢ‐ＹＣｂＣｒ変換処理ステップを含み、前記ＲＧＢ‐ＹＣｂＣｒ変換処理ステップで変換された輝度成分を前記濃度成分画像データとして抽出する請求項１または２記載の写真画像処理方法。
【請求項４】
前記ＲＧＢ‐ＹＣｂＣｒ変換処理ステップで得られた色差成分画像データの夫々を、所定のフィルタサイズの加重平均フィルタでフィルタ処理して色ノイズ抑制画像データを生成する色ノイズ抑制処理ステップと、
前記濃度ノイズ抑制画像データと前記色ノイズ抑制画像データから得られる各画素のＹＣｂＣｒ成分の夫々をＲＧＢ成分に逆変換するＹＣｂＣｒ‐ＲＧＢ逆変換処理ステップをさらに含む請求項３記載の写真画像処理方法。
【請求項５】
前記加重平均フィルタは、フィルタサイズ内の中心画素と周辺画素の差分が、零または画像の輪郭部か否かを判断する所定の閾値近傍で大きなフィルタ係数となり、前記閾値からずれるほどに小さなフィルタ係数となるように、対象画像に応じて動的に決定されるフィルタである請求項４記載の写真画像処理方法。
【請求項６】
前記濃度成分画像抽出ステップは、前記写真画像データを構成する各画素のＲＧＢ成分の夫々を濃度成分画像データとして抽出し、ＲＧＢの濃度成分画像データ毎に処理が実行される請求項１または２記載の写真画像処理方法。
【請求項７】
写真画像データに含まれる粒状のノイズを抑制する写真画像処理プログラムであって、
前記写真画像データから濃度成分画像データを抽出する濃度成分画像抽出ステップと、
前記濃度成分画像データを所定サイズの移動平均フィルタにより平滑化して平滑化画像データを算出する平滑化処理ステップと、
前記濃度成分画像データと前記平滑化画像データの差分を算出して差分画像データを得る差分画像データ生成ステップと、
前記濃度成分画像データと前記差分画像データの夫々を所定サイズの画素ブロックに分割して、対応する画素ブロック間毎に画素濃度の相関係数を算出する相関係数算出ステップと、
前記画素ブロック毎に前記相関係数に対応した重み係数で、前記濃度成分画像データと前記差分画像データを融合処理（重み付け減算）して濃度ノイズ抑制画像データを生成する濃度ノイズ抑制処理ステップと、
をコンピュータに実行させるための写真画像処理プログラム。
【請求項８】
写真画像データに含まれる粒状のノイズを抑制する写真画像処理装置であって、
前記写真画像データから濃度成分画像データを抽出する濃度成分画像抽出部と、
前記濃度成分画像データを所定サイズの移動平均フィルタにより平滑化して平滑化画像データを算出する平滑化処理部と、
前記濃度成分画像データと前記平滑化画像データの差分を算出して差分画像データを得る差分画像データ生成部と、
前記濃度成分画像データと前記差分画像データの夫々を所定サイズの画素ブロックに分割して、対応する画素ブロック間毎に画素濃度の相関係数を算出する相関係数算出部と、
前記画素ブロック毎に前記相関係数に対応した重み係数で、前記濃度成分画像データと前記差分画像データを融合処理（重み付け減算）して濃度ノイズ抑制画像データを生成する濃度ノイズ抑制処理部と、
を含む写真画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタルカメラで撮影された写真画像データに含まれる粒状のノイズを抑制する写真画像処理方法、写真画像処理プログラム、及び写真画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラで撮影された画像を観察すると、画像に細かな粒状のノイズが重畳されていることが観察される。特に画像の暗部でざらつくようなノイズが目立ち、暗所でストロボ発光無しで撮影された画像には同様のノイズが画像全体に現れる。
【０００３】
これらのノイズは、撮像素子のリセットノイズや暗電流ノイズ等、素子の特性等に起因して発生するもので、撮影環境が悪い、つまり被写体の照度が低いほどノイズ成分が勝り、さらにゲイン調整によって明るさを補正する場合にノイズが強調されるようになる。
【０００４】
ところで、光学カメラによって撮影されたフィルム画像に含まれる色素雲の大きさに基づいた粒状ムラを抑制する技術として、フィルムスキャナを介してデジタル画像に変換した写真画像データに、解像度に基づいた所定のフィルタサイズのメジアンフィルタやガウシアンフィルタによるフィルタ処理、つまり、ある画素についてその周囲の画素から求めた所定の平均値に置換する処理を画像全体に施すような処理があるが、画像の輪郭部分にメリハリを与える鮮鋭化処理の後にこのようなぼかし処理を行なうと、輪郭までぼやけてしまうので鮮鋭化した意味が無くなり、上述のぼかし処理を行った後に鮮鋭化処理する場合には画像中の細かい構造（ディテール）が消失するといった不都合がある。
【０００５】
そこで、写真画像データを所定画素数でブロック分割して、各領域の平均値と分散値を求め、分散値が小さい平坦な画像領域では強い平滑化処理を施し、分散値が大きい輪郭を含む画像領域では弱い平滑化処理を施すことが考えられるが、この方法によれば、絵柄が複雑であれば分散値が大きくなり輪郭として検出される場合があり、その結果、弱い平滑化処理が実行されるため、ノイズ抑制効果が低減されることになり、あまり好ましい結果が得られなかった。
【０００６】
特許文献１には、フィルムスキャナを介してデジタル画像に変換した写真画像データに加重平均フィルタ処理を行なう画像処理方法として、写真画像データを構成するＲＧＢ画素成分毎に、注目画素を順次設定するステップと、注目画素を中心とした加重平均フィルタリング処理のための演算領域内に位置する各周辺画素と注目画素との間の画素値の差分値を算定するステップと、差分値に応じて加重平均フィルタリング処理に用いられる重み係数を決定するステップと、重み係数を用いて加重平均フィルタリング処理を実行して注目画素の補正画素値を求めるステップを備えた方法が提案されている。
【０００７】
この方法によれば、注目画素が平坦領域に位置する場合と輪郭領域に位置する場合とでは、注目画素とその周辺画素の画素値に所定の関係があることから、特定の差分値に対して強い影響力を与えるような重み係数を設定することで、平坦領域はもとより輪郭及びその付近においても十分に粒状ノイズを抑制できるとともに写真がもつ細かいディテールと質感が維持される粒状ノイズ抑制が実現可能となる。
【特許文献１】特開２００６−３０２０２３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、デジタルカメラで撮影された写真画像データは、通常、ＪＰＥＧ画像に圧縮される際に、輝度データに対して色差データが１／２または１／４に低減された後に直交変換されるため、輝度データと比べて色差データのデータ量が減少していることと相俟って、色ノイズが輝度ノイズより大きく現れやすく、上述した特許文献１に記載された色成分毎に加重平均フィルタ処理する方法では、輝度ノイズと色ノイズの双方を適切に抑制することが困難であるという問題があった。
【０００９】
さらに、写真画像が複雑な絵柄の場合、輪郭検出が十分にできず、適切な重み係数を設定することができない場合があるという問題もあった。
【００１０】
本発明は、上述の従来欠点に鑑み、写真画像データに対して、輪郭がぼけることの無い状態で、粒状のノイズを効果的に抑制できる簡便且つ高速に処理可能な写真画像処理方法、写真画像処理プログラム、及び写真画像処理装置を提供する点にある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上述の目的を達成するため、本発明による写真画像処理方法の第一の特徴構成は、特許請求の範囲の書類の請求項１に記載した通り、写真画像データに含まれる粒状のノイズを抑制する写真画像処理方法であって、前記写真画像データから濃度成分画像データを抽出する濃度成分画像抽出ステップと、前記濃度成分画像データを所定サイズの移動平均フィルタにより平滑化して平滑化画像データを算出する平滑化処理ステップと、前記濃度成分画像データと前記平滑化画像データの差分を算出して差分画像データを得る差分画像データ生成ステップと、前記濃度成分画像データと前記差分画像データの夫々を所定サイズの画素ブロックに分割して、対応する画素ブロック間毎に画素濃度の相関係数を算出する相関係数算出ステップと、を含む点にある。
【００１２】
平滑化処理ステップで得られる平滑化画像データは、移動平均処理によって粒状のノイズが十分に抑制された画像データとなっている。濃度成分画像データとそのような平滑化画像データとの差分処理により得られる差分画像データは、原画像である濃度成分画像データに含まれる被写体の濃度情報が相殺され、輪郭領域とノイズ領域のみが残った画像データとなる。このとき、濃度成分画像データの平坦な被写体領域では、ほぼ一定の濃度を示す画像データ中にノイズデータが重畳している状態であることから、差分画像データの対応する領域の濃度特性と強い相関を持った濃度特性を備えていると評価できる。
【００１３】
従って、相関係数算出ステップで、濃度成分画像データと差分画像データの夫々の画素領域が等しくなるように双方を所定サイズの画素ブロックに分割して、各分割領域の画素濃度の相関を取ると、輪郭領域を含まない平坦領域が支配する画素ブロック間では大きな相関係数が得られ、輪郭領域を含む画素ブロック間では輪郭を境とする両側の領域で濃度が大きく異なるため、小さな相関係数が得られる。つまり、得られた相関係数に基づいて、各画素ブロックが被写体の輪郭領域であるか、平坦領域であるかが極めて正確に判断できるようになり、夫々に適切な画像処理を施すことができるようになる。例えば、写真画像が複雑な絵柄の場合であっても、輪郭検出能力を向上させることができるようになるのである。
【００１４】
第一の特徴構成に加えて、前記画素ブロック毎に前記相関係数に対応した重み係数で、前記濃度成分画像データと前記差分画像データを融合処理して濃度ノイズ抑制画像データを生成する濃度ノイズ抑制処理ステップと、を含むことが好ましい。
【００１５】
つまり、濃度ノイズ抑制処理ステップで、画素ブロック毎に得られた相関係数に対応した重み係数で、濃度成分画像データと差分画像データを融合処理することにより、輪郭領域を除いて粒状のノイズが適切に抑制された濃度ノイズ抑制画像データが生成されるようになるのである。
【００１６】
さらに、前記濃度成分画像抽出ステップは、前記写真画像データを構成する各画素のＲＧＢ成分の夫々をＹＣｂＣｒ成分に変換するＲＧＢ‐ＹＣｂＣｒ変換処理ステップを含み、前記ＲＧＢ‐ＹＣｂＣｒ変換処理ステップで変換された輝度成分を前記濃度成分画像データとして抽出することが好ましく、これにより輝度ノイズを適正に抑制することができるようになる。
【００１７】
さらに、この場合、前記ＲＧＢ‐ＹＣｂＣｒ変換処理ステップで得られた色差成分画像データの夫々を、所定のフィルタサイズの加重平均フィルタでフィルタ処理して色ノイズ抑制画像データを生成する色ノイズ抑制処理ステップと、前記濃度ノイズ抑制画像データと前記色ノイズ抑制画像データから得られる各画素のＹＣｂＣｒ成分の夫々をＲＧＢ成分に逆変換するＹＣｂＣｒ‐ＲＧＢ逆変換処理ステップをさらに含むことが好ましく、これにより、色ノイズをも適正に抑制することができるようになる。このような加重平均フィルタとしてガウシアンフィルタやバイラテラルフィルタを好適に用いることができる。
【００１８】
また、さらに、前記加重平均フィルタは、フィルタサイズ内の中心画素と周辺画素の差分が、零または画像の輪郭部か否かを判断する所定の閾値近傍で大きなフィルタ係数となり、前記閾値からずれるほどに小さなフィルタ係数となるように、対象画像に応じて動的に決定されるフィルタであることが好ましい。
【００１９】
本願発明者は、注目画素とその周辺画素の画素値の差分に基づいて輪郭に近い領域であるか離れた領域であるかを見出すことができることを知見している。つまり、フィルタサイズ内の中心画素と周辺画素の差分が、零または画像の輪郭部か否かを判断する所定の閾値近傍で大きなフィルタ係数に設定し、閾値からずれるほどに小さなフィルタ係数となるように設定することにより、平坦領域はもとより輪郭及びその付近においても十分に粒状のノイズを抑制できるようになるのである。
【００２０】
また、さらに、前記濃度成分画像抽出ステップは、前記写真画像データを構成する各画素のＲＧＢ成分の夫々を濃度成分画像データとして抽出し、ＲＧＢの濃度成分画像データ毎に処理が実行されることが好ましく、ＲＧＢの成分毎に上述した濃度成分画像抽出ステップと、平滑化処理ステップと、差分画像データ生成ステップと、相関係数算出ステップと、濃度ノイズ抑制処理ステップの各ステップを実行することにより、簡便且つ高速に粒状のノイズを抑制することができるようになる。
【００２１】
本発明による写真画像処理プログラムの特徴構成は、同請求項７に記載した通り、写真画像データに含まれる粒状のノイズを抑制する写真画像処理プログラムであって、前記写真画像データから濃度成分画像データを抽出する濃度成分画像抽出ステップと、前記濃度成分画像データを所定サイズの移動平均フィルタにより平滑化して平滑化画像データを算出する平滑化処理ステップと、前記濃度成分画像データと前記平滑化画像データの差分を算出して差分画像データを得る差分画像データ生成ステップと、前記濃度成分画像データと前記差分画像データの夫々を所定サイズの画素ブロックに分割して、対応する画素ブロック間毎に画素濃度の相関係数を算出する相関係数算出ステップと、前記画素ブロック毎に前記相関係数に対応した重み係数で、前記濃度成分画像データと前記差分画像データを融合処理（重み付け減算）して濃度ノイズ抑制画像データを生成する濃度ノイズ抑制処理ステップとを、コンピュータに実行させる点にある。
【００２２】
本発明による写真画像処理装置の特徴構成は、同請求項８に記載した通り、写真画像データに含まれる粒状のノイズを抑制する写真画像処理装置であって、前記写真画像データから濃度成分画像データを抽出する濃度成分画像抽出部と、前記濃度成分画像データを所定サイズの移動平均フィルタにより平滑化して平滑化画像データを算出する平滑化処理部と、前記濃度成分画像データと前記平滑化画像データの差分を算出して差分画像データを得る差分画像データ生成部と、前記濃度成分画像データと前記差分画像データの夫々を所定サイズの画素ブロックに分割して、対応する画素ブロック間毎に画素濃度の相関係数を算出する相関係数算出部と、前記画素ブロック毎に前記相関係数に対応した重み係数で、前記濃度成分画像データと前記差分画像データを融合処理して濃度ノイズ抑制画像データを生成する濃度ノイズ抑制処理部と、を含む点にある。
【発明の効果】
【００２３】
以上説明した通り、本発明によれば、写真画像データに対して、輪郭がぼけることの無い状態で、粒状のノイズを効果的に抑制できる簡便且つ高速に処理可能な写真画像処理方法、写真画像処理プログラム、及び写真画像処理装置を提供することができるようになった。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、本発明による写真画像処理方法及び写真画像処理装置の実施の形態について説明する。
【００２５】
図１に示すように、写真画像処理装置１は、印画紙Ｐに対して出力画像データに基づいた露光処理を行ない、露光された印画紙を現像処理して写真プリントを生成出力する写真プリンタ２と、写真画像に対するプリントオーダ情報を設定入力するとともに、各種の画像補正処理を行ない、原画像から編集処理した出力画像データを写真プリンタ２に出力する操作ステーション３を備えて構成されている。
【００２６】
操作ステーション３は、現像済みの写真フィルムＦから画像を読み込むフィルムスキャナ３１と、デジタルスチルカメラ等で撮影された画像データが格納されたメモリカード等の画像データ記憶メディアＭから画像データを読み取るメディアドライバ３２と、コントローラ３３としての汎用コンピュータ等を備えている。
【００２７】
図１及び図２に示すように、写真プリンタ２は、ロール状の印画紙Ｐを収容した二系統の印画紙マガジン２１と、印画紙マガジン２１から引き出された印画紙Ｐを所定のプリントサイズに切断するシートカッター２２と、切断後の印画紙Ｐの背面にコマ番号等のプリント情報を印字するバックプリント部２３と、プリントデータに基づいて印画紙Ｐを露光する露光部２４と、露光後の印画紙Ｐを現像、漂白、定着するための各処理液が充填された複数の処理槽２５ａ、２５ｂ、２５ｃを備えた現像処理部２５が印画紙Ｐの搬送経路に沿って配置され、現像処理後に乾燥処理された印画紙Ｐが排出される横送りコンベア２６と、横送りコンベア２６に集積された複数枚の印画紙（写真プリント）Ｐがオーダー単位で仕分けられるソータ２７を備えている。
【００２８】
露光部２４には、搬送機構２８によって副走査方向に搬送される印画紙Ｐに対して、搬送方向に直交する主走査方向に前記プリントデータに基づき変調されたＲＧＢ三色のレーザ光線束を出力して露光する露光ヘッド２４ａが収容されている。
【００２９】
搬送経路に沿って配置された露光部２４や現像処理部２５に、所定のプロセス速度で印画紙Ｐを搬送する複数のローラ対でなる搬送機構２８が配置され、露光部２４の前後には印画紙Ｐを複列に搬送可能なチャッカー式搬送機構２８ａが設けられている。
【００３０】
操作ステーション３に設けられたコントローラ３３には、汎用のオペレーティングシステムの管理下で動作し、写真処理装置１の各種の画像処理や入出力制御を実行するための複数のアプリケーションプログラムがインストールされ、オペレータとの操作インターフェースとしてモニタ３４、キーボード３５、マウス３６等が接続されている。当該アプリケーションプログラムに本発明による画像処理プログラムが含まれる。
【００３１】
コントローラ３３は、そのハードウェア及びソフトウェアが協働して写真処理プロセスを実行するブロックで、以下に、各機能ブロックに分けて説明する。
【００３２】
図３に示すように、コントローラ３３は、フィルムスキャナ３１やメディアドライバ３２によって読み取られた原画像としての写真画像データを受け取り、所定の前処理を行なってメモリ４１に転送する画像入力部４０と、モニタ３４の画面にプリントオーダ情報や画像編集情報を表示するとともに、それらに対して必要なデータ入力のための操作用アイコンを表示するグラフィック操作画面を生成し、或いは表示されたグラフィック操作画面に対するキーボード３５やマウス３６からの入力操作に基づいて各種の制御コマンドを生成するグラフィックユーザーインターフェース部４２と、画像入力部４０から転送される写真画像データ及び画像処理部４７による補正処理後の写真画像データやそのときの補正パラメータ、更には設定されたプリントオーダ情報等が所定領域に区画されて格納されるメモリ４１と、プリントオーダ情報を生成するオーダー処理部４３と、メモリ４１に格納された各写真画像データに対してコマ画像毎または所定枚数のコマ画像に濃度補正処理やコントラスト補正処理等を行なう画像処理部４７を備えている。
【００３３】
さらに、グラフィックユーザーインターフェース部４２からの表示コマンドに基づいてメモリ４１に展開された画像データや各種の入出力用グラフィックデータ等をモニタ３４に表示処理するビデオＲＡＭ等を備えた表示制御部４６と、各種の補正処理が終了した最終の補正画像を写真プリンタ２に出力するためのプリントデータを生成するプリントデータ生成部４４と、顧客のオーダーに応じて最終の補正画像をＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に書き込むためのファイル形式に変換するフォーマッタ部４５等を備えている。
【００３４】
フィルムスキャナ３１は、フィルムＦに記録された画像を低解像度ではあるものの高速で読み取るプレスキャンモードと、低速ではあるものの高解像度で読み取る本スキャンモードの二モードで作動するように構成され、プレスキャンモードで読み込まれた低解像度の画像に対して各種の補正処理が行なわれ、その際に前記メモリ４１に記憶された補正パラメータに基づいて本スキャンモードで読み込まれた高解像度の画像に対する最終の補正処理が実行されてプリンタ２に出力される。
【００３５】
同様に、メディアドライバ３２から読み込まれた画像ファイルには高解像度の撮影画像とそのサムネイル画像が含まれ、サムネイル画像に対して後述の各種の補正処理が行なわれ、その際にメモリ４１に記憶された補正パラメータに基づいて高解像度の撮影画像に対する最終の補正処理が実行される。尚、画像ファイルにサムネイル画像が含まれないときには、画像入力部４０で高解像度の撮影画像からサムネイル画像が生成されてメモリ４１に転送される。
【００３６】
このように、頻繁に試行錯誤される各種の編集処理が低解像度の画像に対して実行されることによりコントローラ３３の演算負荷が低減されるように構成されている。
【００３７】
画像処理部４７には、メモリ４１に格納された原画像である写真画像データに対して撮影レンズに起因する歪を補正する歪補正部５０と、粒状ノイズを抑制する粒状ノイズ抑制処理部５１と、画像のエッジを強調し、ノイズを抑制する鮮鋭化処理部５２と、自然なカラーを再現できるようにカラーバランスを調整するカラー補正部５３と、写真プリントのサイズに適した画像サイズに変換する拡縮処理部５４等の複数の画像処理ブロックを備えている。
【００３８】
粒状ノイズ抑制処理部５１は、写真フィルムＦから本スキャンモードで読み込まれた画像データに含まれる粒状ノイズを抑制するフィルム画像用の粒状ノイズ抑制処理部５１と、本発明による画像処理装置として機能し、メディアドライバ３２から読み込まれた高解像度の画像データに含まれる粒状ノイズを抑制するデジタルカメラ撮影画像用の粒状ノイズ抑制処理部５１を備えている。
【００３９】
以下、メディアドライバ３２から入力されるデジタルカメラで撮影された写真画像データの処理について詳述する。
【００４０】
メディアドライバ３２から読み込まれた複数のサムネイル画像データ及び高解像度の画像データがメモリ４１に格納されると、モニタ３４の画面にサムネイル画像データに基づく数コマの写真画像とグラフィック操作画面が表示される。尚、通常、メディアに格納されているデジタル画像はＪＰＥＧ方式により圧縮されているため、逆変換して伸長処理した画像データが格納される。
【００４１】
モニタ３４の画面に表示された各コマ画像に対して、グラフィック操作画面に対するオペレータの操作を介してオーダー処理部４３によりプリント条件、つまり、プリント枚数やプリントサイズ等が設定される。
【００４２】
さらに、各コマ画像に対して、オペレータの操作を介して画像処理部４７により歪補正、鮮鋭化処理、カラー補正が実行され、このとき設定された画像の補正処理条件がメモリ４１に格納される。
【００４３】
モニタ３４の画面に表示された各コマ画像に対するプリント条件の設定や補正処理の操作が終了すると、次画面にスクロールして、全コマ画像に対して同様の処理が実行される。
【００４４】
全ての操作処理が終了し、グラフィック操作画面を介してプリント出力操作が行なわれると、メモリ４１に格納されている高解像度の写真画像データに対して、歪補正、粒状ノイズ抑制処理、鮮鋭化処理、カラー補正処理、拡縮処理等の画像処理が順番に実行され、プリントデータ生成部４４によって画像処理後の画像データがプリントデータに変換生成され、写真プリンタ２に出力される。
【００４５】
高解像度の写真画像データに対する歪補正、鮮鋭化処理、カラー補正処の夫々は、サムネイル画像に対して設定された補正処理条件、つまりメモリ４１に格納された補正処理条件に基づいて自動的に補正処理が実行される。
【００４６】
以下、本発明によるデジタルカメラ撮影画像用の粒状ノイズ抑制処理部５１について詳述するが、写真フィルムＦから本スキャンモードで読み込まれた写真画像データも同様の処理を行なうことが可能である。
【００４７】
図４に示すように、粒状ノイズ抑制処理部５１は、写真画像データから濃度成分画像データを抽出する濃度成分画像抽出部５１０と、濃度成分画像データを所定サイズの移動平均フィルタにより平滑化して平滑化画像データを算出する平滑化処理部５１１と、濃度成分画像データと平滑化画像データの差分を算出して差分画像データを得る差分画像データ生成部５１２と、濃度成分画像データと差分画像データの夫々を所定サイズの画素ブロックに分割して、対応する画素ブロック間毎に画素濃度の相関係数を算出する相関係数算出部５１３と、画素ブロック毎に相関係数算出部５１３で算出された相関係数に対応した重み係数で、濃度成分画像データと差分画像データを融合処理（重み付け減算）して濃度ノイズ抑制画像データを生成する濃度ノイズ抑制処理部５１４と、を備えている。
【００４８】
濃度成分画像抽出部５１０は、写真画像データを構成する各画素のＲＧＢ成分の夫々をＹＣｂＣｒ成分に変換するＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換処理部５１５と、ＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換処理部５１５で得られた色差成分画像データの夫々を、所定のフィルタサイズの加重平均フィルタでフィルタ処理して色ノイズ抑制画像データを生成する色差フィルタ処理部５１６（５１６ａ，５１６ｂ）と、を備えている。
【００４９】
さらに、濃度成分画像抽出部５１０は、濃度ノイズ抑制処理部５１４から得られた濃度ノイズ抑制画像データと色差フィルタ処理部５１６から得られた色ノイズ抑制画像データから得られる各画素のＹＣｂＣｒ成分の夫々をＲＧＢ成分に逆変換するＹＣｂＣｒ‐ＲＧＢ変換処理部５１７を備えている。
【００５０】
ＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換処理部５１７は、以下の変換式に基づいて、メモリ４１から読み出した高解像度の原画像である写真画像データ（例えば、８００万画素であれば、横３２６４画素×縦２４４８画素程度である）を構成する各画素のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の夫々の色成分（以下、「ＲＧＢ」と記す。）を、輝度色差成分に変換してメモリ４１に格納する。
Ｙ    ＝    ０．２９９００Ｒ＋０．５８７００Ｇ＋０．１１４００Ｂ
Ｃｂ  ＝  −０．１６８７４Ｒ−０．３３１２６Ｇ＋０．５００００Ｂ
Ｃｒ  ＝    ０．５００００Ｒ−０．４１８６９Ｇ−０．０８１３１Ｂ
【００５１】
平滑化処理部５１１は、図５に例示するように、輝度成分画像データに対して、５×５程度のフィルタサイズの移動平均フィルタを利用して移動平均処理を実行し、平滑化画像データを生成する。
【００５２】
このとき、フィルタサイズの小さな移動平均フィルタにより平滑化された平滑化画像データは、比較的荒い粒状のノイズが残るが、被写体の輪郭情報はある程度鮮明に保存される。一方、フィルタサイズの大きな移動平均フィルタにより平滑化された平滑化画像データは平滑化の程度が高く、輝度成分画像データに含まれていた粒状のノイズが大きく抑制された画像データとなり、被写体の輪郭情報もある程度不明瞭になる。本発明では、輪郭情報をある程度鮮明に保存することが可能な小さなフィルタサイズの移動平均フィルタを利用することが好ましい。
【００５３】
差分画像データ生成部５１２は、濃度成分画像データと平滑化画像データとの差分を演算し、差分画像データを生成する。演算結果の差分画像データは、原画像である濃度成分画像データに含まれる被写体の濃度情報が相殺され、輪郭領域とノイズ領域のみが残った画像データとなる。
【００５４】
このとき、濃度成分画像データの平坦な被写体領域では、ほぼ一定の濃度を示す画像データ中にノイズデータが重畳している状態であることから、差分画像データの対応する領域の濃度特性と強い相関を持った濃度特性を備えていると評価できる。
【００５５】
相関係数算出部５１３は、濃度成分画像データと差分画像データの夫々の画素領域が等しくなるように双方を所定サイズの画素ブロックに分割して、各分割領域の画素濃度の相関を取り、画素ブロック間の相関係数を算出する。
【００５６】
このとき、輪郭領域を含まない平坦領域が支配する画素ブロック間では大きな相関係数が得られ、輪郭領域を含む画素ブロック間では輪郭を境とする両側の領域で濃度が大きく異なるため、小さな相関係数が得られる。つまり、得られた相関係数に基づいて、各画素ブロックが被写体の輪郭領域であるか、平坦領域であるかが極めて正確に判断でき、夫々に適切な画像処理を施すことができるようになる。
【００５７】
濃度ノイズ抑制処理部５１４は、相関係数算出部５１３で算出された画素ブロック毎に得られた相関係数に対応した重み係数により、濃度成分画像データと差分画像データを融合処理する。したがって、相関係数が大きい、すなわち、重み係数が大きい輪郭領域を除いた平坦領域では、粒状のノイズが適切に抑制され、相関係数が小さい、すなわち、重み係数が小さい輪郭領域では、輪郭がぼけることのない程度にノイズが抑制され、夫々に適切な濃度ノイズ抑制画像データが生成される。
【００５８】
色差フィルタ処理部５１６（５１６ａ，５１６ｂ）は、ＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換処理部５１５から得られた色差成分画像データの夫々に対して、例えば、９×９或いは１１×１１程度のフィルタサイズの加重平均フィルタでフィルタ処理を実行し、色ノイズ抑制画像データを生成する。
【００５９】
通常、ＪＰＥＧ方式では、ＹＣｒＣｂ変換された画素を８×８のブロック毎にＤＣＴ変換し、得られた周波数成分を量子化し、ジグザグスキャンにより配列された量子化データをハフマン符合化するが、各ブロック内の色差データはＤＣＴ変換する前に輝度データの１／４に間引き処理される。人間の目が細かな輝度の違いには敏感であるのに対して、色相の細かな違いには比較的気付かないという特性に基づいて、色差データを削減するためである。
【００６０】
従って、デジタルカメラで撮影された写真画像に現れるざらつきの原因である粒状のノイズを輝度ノイズと色ノイズに分けると、輝度ノイズが略一画素単位で現れるのに対して、色ノイズは比較的大きな画素サイズで現れ、その傾向がＤＣＴ変換時のブロックサイズと相関を持つという特性が見られる。
【００６１】
そのため、色ノイズを抑制するためには、フィルタサイズをＪＰＥＧによる圧縮のためのブロックサイズより大きなフィルタサイズに設定することが好ましく、本実施形態では、９×９或は１１×１１程度のフィルタサイズに設定されている。
【００６２】
加重平均フィルタとして、一般的なガウシアンフィルタや被写体の輪郭の保存特性に優れたバイラテラルフィルタを採用することも可能であるが、本実施形態では、被写体の輪郭をぼかすことなく、輪郭に近い領域まで粒状のノイズを適切に抑制可能な動的フィルタを用いている。
【００６３】
フィルタサイズ内の中心画素と周辺画素の差分が、零または画像の輪郭部か否かを判断する所定の閾値近傍で大きなフィルタ係数となり、閾値からずれるほどに小さなフィルタ係数となるように、対象画像データに応じて動的に決定される加重平均フィルタである。
【００６４】
図６（ａ）（ｂ）に示すように、当該加重平均フィルタのフィルタ係数Ｆｉ，ｊは、中心画素Ｐ０，０と周辺画素Ｐｉ，ｊの画素値の差分に応じて０から１の範囲の値が出力される係数決定関数（Ｆｉ，ｊ＝ｆ（Δ））に基づいて決定される。尚、実際には、係数決定関数に従って差分Δに対応したフィルタ係数が予め定義されたテーブルデータを参照することにより各フィルタ係数が決定される。
【００６５】
図７に示すように、係数決定関数は、注目画素Ｐ０，０とその周辺画素Ｐｉ，ｊの画素値の差分Δに基づいて、被写体の輪郭に近い領域であるか離れた領域であるかを判断し、差分Δが０のとき、つまり中心画素と周辺画素の色差値が等しいときにフィルタ係数Ｆｉ，ｊが１に設定されるとともに、中心画素と周辺画素の色差値が予め設定した閾値と等しいときにフィルタ係数Ｆｉ，ｊが１に設定され、中心画素と周辺画素の色差値が閾値から小さくなるほどフィルタ係数Ｆｉ，ｊが小さな値に設定されるような関数で、閾値を中心とする所定幅では、フィルタ係数が１から次第に小さくなるガウス関数として定義されている。
【００６６】
当該閾値は、原画像データの隣接画素同士に色相差がある場合、その差を「ノイズ」と認識するか「被写体の一部」と認識するかの境界を示す値として、多くのサンプル画像に対する感応検査等の統計的手法を用いて求められた値で、当該閾値より差分が十分に大きいときには、被写体の輪郭を表す画素である確率が高く、当該閾値より差分が小さいときには、粒状のノイズである確率が高いと判断するための指標である。
【００６７】
当該閾値は、各画素の色差を０から２５５の８ビットの数値として表す場合に、１０から２０の間の値、特に１６程度の値を採用することが好ましい。差分Δが１または２の微小値である場合にはノイズと認識されるが、それほど大きな値ではないため、逆にそのまま残すことにより、適度なざらつきを維持して、のっぺりとした平坦部となるような不都合を回避することができる。
【００６８】
このように、色差フィルタ処理部５１６は、所定のフィルタサイズの加重平均フィルタにより、処理対象画像データの一行目の左端の画素から行方向に配列された各画素を、順次注目画素として加重平均フィルタ処理を繰り返し、右端の画素まで処理が終了すると二行目の左端の画素から行方向に同様の処理を行ない、最終行の右端の画素まで処理を繰り返す。
【００６９】
このような処理を行なうことにより、被写体の輪郭領域の近傍まで適切に粒状のノイズを抑制することができるようになる。
【００７０】
尚、処理対象画像データの端部領域では、実際の画素が存在しないため、端部画素と同じ画素値のダミー画素を生成して処理されるが、実際にプリントされる有効画像サイズは原画像サイズよりやや小さいサイズとなるので、プリント画像に影響を与えるものではない。
【００７１】
ＹＣｂＣｒ−ＲＧＢ変換処理部５１７は、濃度ノイズ抑制処理部５１４で得られた濃度ノイズ抑制画像データと、色差フィルタ処理部５１６で得られた色ノイズ抑制画像データで構成される補正後の新たな輝度色差成分を、次式に基づいてＲＧＢ色成分に逆変換して、鮮鋭化処理部５２に出力する。
Ｒ  ＝  Ｙ−０．０００００７Ｃｂ＋１．４０１９９８Ｃｒ
Ｇ  ＝  Ｙ−０．３４４１３３Ｃｂ−０．７１４１３８Ｃｒ
Ｂ  ＝  Ｙ＋１．７７２００３Ｃｂ＋０．００００１５Ｃｒ
【００７２】
尚、図４に示すように、濃度成分画像抽出部５１０は、写真画像データを構成する各画素のＲＧＢ成分の夫々を濃度成分画像データとして抽出するＲＧＢ濃度成分抽出部５１８と、濃度ノイズ抑制処理部５１４から得られた写真画像データを構成する各画素のＲＧＢ成分の夫々の濃度ノイズ抑制画像データを纏め、ＲＧＢ成分に変換するＲＧＢ濃度成分変換処理部５１９を備えるよう構成しても構わない。
【００７３】
この場合、入力されたＲＧＢ成分をＹＣｂＣｒ成分に変換せずに、ＲＧＢ濃度成分抽出部５１８で抽出した写真画像データを構成する各画素のＲＧＢ成分の夫々の濃度成分画像データを、上述のとおり、平滑処理部５１１と、差分画像データ生成部５１２と、相関係数算出部５１３と、濃度ノイズ抑制処理部５１４と、を介して得られた写真画像データを構成する各画素のＲＧＢ成分の夫々の濃度ノイズ抑制画像データを、メモリ４１に保存する。続いて、ＲＧＢ濃度成分変換処理部５１９を介して、メモリ４１に保存されたＲＧＢ成分の夫々の濃度ノイズ抑制画像データを纏め、ＲＧＢ成分に変換する。
【００７４】
以下に、上述した粒状ノイズ抑制処理部５１による各処理の手順を、図８に示すフローチャートに基づいて説明する。
【００７５】
まず、写真画像データを構成する各画素のＲＧＢ成分データが、濃度成分画像抽出部５１０に入力されると、濃度成分画像抽出ステップ（Ｓ１）が実行される。
【００７６】
濃度成分画像抽出ステップ（Ｓ１）は、ＲＧＢ‐ＹＣｂＣｒ変換処理ステップ（Ｓ１１）と、色ノイズ抑制処理ステップ（Ｓ１２）と、ＹＣｂＣｒ‐ＲＧＢ逆変換処理ステップ（Ｓ１３）で構成される。
【００７７】
まず、ＲＧＢ‐ＹＣｂＣｒ変換処理ステップ（Ｓ１１）が実行され、入力された各画素のＲＧＢ成分の夫々がＹＣｂＣｒ成分に変換され、輝度成分画像データと色差成分画像データが出力される。出力された輝度成分画像データは、濃度成分画像データとして扱われる。
【００７８】
出力された濃度成分画像データが平滑化処理部５１１に入力されると、平滑化処理ステップが実行され、所定サイズの移動平均フィルタにより平滑化された平滑化画像データと、入力された濃度成分画像データが、差分画像データ生成部５１２に出力される（Ｓ２）。
【００７９】
出力された濃度成分画像データと平滑化画像データが差分画像データ生成部５１２に入力されると、差分画像データ生成ステップが実行され、濃度成分画像データと平滑化画像データの差分が算出され、算出結果である差分画像データと入力された濃度成分画像データが、相関係数算出部５１３に出力される（Ｓ３）。
【００８０】
出力された濃度成分画像データと差分画像データが相関係数算出部５１３に入力されると、相関係数算出ステップが実行され、濃度成分画像データと差分画像データの夫々の画素領域が等しくなるように双方を所定サイズの画素ブロックに分割して、各分割領域の画素濃度の相関が取られ、画素ブロック間の相関係数が算出される。そして、算出された相関係数と、入力された濃度成分画像データと差分画像データが濃度ノイズ抑制処理部５１４に出力される（Ｓ４）。
【００８１】
相関係数と濃度成分画像データと差分画像データが濃度ノイズ抑制処理部５１４に入力されると、濃度ノイズ抑制処理ステップ（Ｓ５）が実行される。
【００８２】
濃度ノイズ抑制処理ステップ（Ｓ５）は、重み係数決定ステップ（Ｓ５１）と融合処理ステップ（Ｓ５２）で構成される。
【００８３】
まず、重み係数決定ステップ（Ｓ５１）が実行され、濃度成分画像データと差分画像データの各画素ブロック間の相関係数に対応付けた重み係数が算出される。
【００８４】
続いて、融合処理ステップ（Ｓ５２）が実行され、重み係数決定ステップ（Ｓ５１）で出力された重み係数を利用して、差分画像データの減算率を抑制しながら、濃度成分画像データと差分画像データが画素ブロック毎に融合処理され、融合処理の結果である濃度ノイズ抑制画像データが、ＹＣｂＣｒ−ＲＧＢ変換処理部５１７に出力される。
【００８５】
一方、ＲＧＢ‐ＹＣｂＣｒ変換処理ステップ（Ｓ１１）で出力された色差画像成分データは、色差フィルタ処理部５１６（５１６ａ、５１６ｂ）に出力され、色ノイズ抑制処理ステップ（Ｓ１２）が実行される。
【００８６】
色ノイズ抑制処理ステップ（Ｓ１２）は、画素差分データ算出処理ステップ（Ｓ１２１）と、フィルタ係数決定処理ステップ（Ｓ１２２）と、加重平均フィルタ処理ステップ（Ｓ１２３）で構成される。
【００８７】
まず、画素差分データ算出処理ステップ（Ｓ１２１）が実行され、図６（ａ）に示すように、所定の加重平均フィルタサイズに応じて、入力された輝度成分画像データの中心画素Ｐ０，０と周辺画素Ｐｉ，ｊの画素値の差分Δが算出される。
【００８８】
続いて、フィルタ係数決定処理ステップ（Ｓ１２２）が実行され、図６（ｂ）、図７に示すように、所定の係数決定関数に従って差分Δに対応したフィルタ係数が予め定義されたテーブルデータを参照することにより各フィルタ係数Ｆｉ，ｊが決定される。
【００８９】
続いて、加重平均フィルタ処理ステップ（Ｓ１２３）が実行され、フィルタ係数決定処理ステップ（Ｓ１２２）で決定された加重平均フィルタを利用したフィルタ処理が実行され、実行結果である色ノイズ抑制画像データがＹＣｂＣｒ−ＲＧＢ変換処理部５１７に出力される。
【００９０】
濃度ノイズ抑制処理部５１４から出力された濃度ノイズ抑制画像データと、色差フィルタ処理部５１６から出力された色ノイズ抑制画像データがＹＣｂＣｒ−ＲＧＢ変換処理部５１７に入力されると、ＹＣｂＣｒ‐ＲＧＢ逆変換処理ステップが実行され、ＲＧＢ成分データが出力される（Ｓ１３）。
【００９１】
尚、図４に示すように、濃度成分画像抽出部５１０がＲＧＢ濃度成分抽出部５１８とＲＧＢ濃度成分変換処理部５１９を備えて構成される場合に、ＲＧＢ成分をＹＣｂＣｒ成分に変換せずに、粒状ノイズ抑制処理部５１によって実行される各処理の手順を、図９に示すフローチャートに基づいて以下に説明する。
【００９２】
まず、写真画像データを構成する各画素のＲＧＢ成分データが、濃度成分画像抽出部５１０に入力されると、濃度成分画像抽出ステップ（Ｓ１）が実行される。
【００９３】
濃度成分画像抽出ステップ（Ｓ１）は、ＲＧＢ濃度成分抽出ステップ（Ｓ１４）と、全原色終了判定ステップ（Ｓ１５）と、ＲＧＢ濃度成分変換処理ステップ（Ｓ１６）で構成される。
【００９４】
まず、ＲＧＢ濃度成分抽出ステップ（Ｓ１４）が実行され、入力されたＲＧＢ成分を構成する各画素のＲＧＢ成分の夫々が濃度成分画像データとして抽出される。
【００９５】
続いて、抽出された濃度成分画像データが、上述のとおり、平滑処理ステップ（Ｓ２）と、差分画像データ生成ステップ（Ｓ３）と、相関係数算出ステップ（Ｓ４）と、濃度ノイズ抑制処理ステップ（Ｓ５）を介して、ＲＧＢ成分データを構成するＲＧＢ色成分のうちの一つの原色成分の濃度ノイズ抑制画像データが出力され、メモリ４１に保存される。
【００９６】
続いて、全原色終了判定ステップ（Ｓ１５）が実行され、メモリ４１に全原色分の濃度ノイズ抑制画像データが保存されているかが確認される。全原色分の濃度ノイズ抑制画像データがメモリ４１に保存されていない場合は、ＲＧＢ濃度成分抽出ステップ（Ｓ１４）が実行され、別の原色成分の濃度成分画像データの濃度ノイズ抑制画像データが、上述のとおり、平滑処理ステップ（Ｓ２）と、差分画像データ生成ステップ（Ｓ３）と、相関係数算出ステップ（Ｓ４）と、濃度ノイズ抑制処理ステップ（Ｓ５）を介して生成され、メモリ４１に保存される。
【００９７】
ＲＧＢ色成分の全原色分の濃度ノイズ抑制画像データがメモリ４１に保存されている場合は、ＲＧＢ濃度成分変換処理ステップ（Ｓ１６）が実行される。
【００９８】
ＲＧＢ濃度成分変換処理ステップ（Ｓ１６）が実行されると、メモリ４１に保存されたＲＧＢ色成分の全原色分の濃度ノイズ抑制画像データが纏められ、ＲＧＢ成分データが出力される。
【００９９】
上述した粒状ノイズ抑制処理部５１による各処理は、コントローラ３３に備えたハードディスクにインストールされた本発明の写真画像処理プログラムが実行されることにより実現される。
【０１００】
つまり、写真画像データに含まれる粒状のノイズを抑制する写真画像処理プログラムであって、写真画像データから濃度成分画像データを抽出する濃度成分画像抽出ステップ（Ｓ１）と、濃度成分画像データを所定サイズの移動平均フィルタにより平滑化して平滑化画像データを算出する平滑化処理ステップ（Ｓ２）と、濃度成分画像データと前記平滑化画像データの差分を算出して差分画像データを得る差分画像データ生成ステップ（Ｓ３）と、濃度成分画像データと差分画像データの夫々を所定サイズの画素ブロックに分割して、対応する画素ブロック間毎に画素濃度の相関係数を算出する相関係数算出ステップ（Ｓ４）と、画素ブロック毎に前記相関係数に対応した重み係数で、濃度成分画像データと差分画像データを融合処理（重み付け減算）して濃度ノイズ抑制画像データを生成する濃度ノイズ抑制処理ステップ（Ｓ５）と、をコンピュータに実行させる写真画像処理プログラムが記憶されたＣＤやＤＶＤ等の記憶媒体を介してインストールされている。
【０１０１】
図１０（ａ）に示す原画像に対して、平滑化処理部５１１により５×５フィルタサイズの移動平均フィルタによる平滑化した画像を図１０（ｂ）に示す。額部に点在していた影のような粒状のノイズが抑制され、のっぺりとしていることがわかる。また、肌と髪の毛の間の輪郭もぼけており、画像全体として輪郭が不明瞭となる。
【０１０２】
続いて、図１０（ａ）に示した原画像と図１０（ｂ）に示した平滑化画像データとの差分である差分画像データを、差分画像データ生成部５１２により生成した結果を図１０（ｃ）に示す。上述のとおり、原画像である濃度成分画像データに含まれる被写体の濃度情報が相殺され、輪郭領域とノイズ領域のみが残った画像データとなっていることがわかる。
【０１０３】
さらに、原画像の平坦領域である額部を拡大した画像を図１１（ａ）に示し、差分画像データの額部を拡大した画像を図１１（ｂ）に示す。なお、見やすい様に、図１１（ａ）は明るさとコントラスト、図１１（ｂ）はコントラストを調整している。拡大された画像を見ると、一見して非常によく似ていることがわかり、すなわち、原画像と差分画像データの相関が高いことがわかる。
【０１０４】
一方、原画像の輪郭領域である髪の生え際を拡大した画像を図１１（ｃ）に示し、差分画像データの髪の生え際を拡大した画像を図１１（ｄ）に示す。なお、見やすい様に、図１１（ｃ）は明るさとコントラスト、図１１（ｄ）はコントラストを調整している。拡大された画像を見ると、一見して異なっていることがわかり、すなわち、原画像と差分画像データの相関が低いことがわかる。
【０１０５】
そこで、相関係数算出部５１３と濃度ノイズ抑制処理部５１４を介して、画素ブロック毎の相関に基づいた重み係数を決定し、濃度成分画像データと差分画像データを、重み係数を用いて融合処理（重み付け減算）した結果である濃度抑制画像データを、図１０（ｄ）に示す。
【０１０６】
写真画像から把握されるように、平坦領域である額部に点在していた影のような粒状のノイズが適度に抑制され、肌の質感も損なわれずに表示され、のっぺりとしていないことがわかる。また、髪の生え際に注目すると、肌の輪郭が鮮明に表示されていることが分かる。
【０１０７】
尚、上述した実施形態は、本発明の一例に過ぎず、本発明の作用効果を奏する範囲において各ブロックの具体的構成等を適宜変更設計できることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０１０８】
【図１】写真画像処理装置の外観説明図
【図２】写真プリンタの説明図
【図３】写真画像処理装置の機能ブロック構成図
【図４】粒状ノイズ抑制処理部の機能ブロック構成図
【図５】移動平均フィルタの説明図
【図６】加重平均フィルタの説明図であり、（ａ）は中心画素Ｐ０，０と周辺画素Ｐｉ，ｊの関係を示す説明図、（ｂ）はフィルタ係数を示す説明図
【図７】加重平均フィルタの係数決定関数の説明図
【図８】粒状ノイズ抑制処理部の処理手順を説明するためのフローチャート
【図９】ＲＧＢの濃度成分画像データ毎に実行する粒状ノイズ抑制処理部の処理手順を説明するためのフローチャート
【図１０】粒状ノイズ抑制処理の実行前後の写真画像であり、（ａ）は原画像を示す写真画像、（ｂ）は平滑化画像データを示す写真画像、（ｃ）は差分画像データを示す写真画像、（ｄ）は粒状ノイズ抑制処理結果を示す写真画像
【図１１】粒状ノイズ抑制処理の実行前後の写真画像の拡大画像であり、（ａ）は平坦部（額）の原画像（Ｇ成分）を示す写真画像の拡大画像、（ｂ）は平坦部（額）の差分画像データを示す写真画像の拡大画像、（ｃ）は輪郭部（耳の上）画像（Ｇ成分）を示す写真画像の拡大画像、（ｄ）は輪郭部（耳の上）の差分画像データを示す写真画像の拡大画像
【符号の説明】
【０１０９】
１：写真画像処理装置
５１：粒状ノイズ抑制処理部
５１０：濃度成分画像抽出部
５１１：平滑化処理部
５１２：差分画像データ生成部
５１３：相関係数算出部
５１４：濃度ノイズ抑制処理部
５１５：ＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換処理部
５１６：色差フィルタ処理部 
５１７：ＹＣｂＣｒ−ＲＧＢ変換処理部 
５１８：ＲＧＢ濃度成分抽出部
５１９：ＲＧＢ濃度成分変換処理部
Ｓ１：濃度成分画像抽出ステップ
Ｓ２：平滑化処理ステップ
Ｓ３：差分画像データ生成ステップ
Ｓ４：相関係数算出ステップ
Ｓ５：濃度ノイズ抑制処理ステップ
Ｓ１１：ＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換処理ステップ
Ｓ１２：色ノイズ抑制処理ステップ
Ｓ１３：ＹＣｂＣｒ‐ＲＧＢ逆変換処理ステップ
Ｓ１４：ＲＧＢ濃度成分抽出ステップ
Ｓ１５：全原色終了判定ステップ
Ｓ１６：ＲＧＢ濃度成分変換処理ステップ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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