(57)【要約】【課題】  画像のノイズ除去をより精度よく行うための手段を提供する。【解決手段】  画像処理装置は、画像の色分布情報を生成する色分布演算部と、ノイズ推定部と、ノイズ除去部とを備える。ノイズ推定部は、上記の画像を撮像した撮像装置に対応する、被写体の色とノイズとの相関を示すノイズ特性情報を用いて、画像に含まれる色別のノイズ成分を推定する。また、ノイズ推定部は、色分布情報に基づいて色別のノイズ成分に重み付けをして、画像から除去すべきノイズ量を決定する。ノイズ除去部は、ノイズ量に応じて画像からノイズを除去する。【選択図】  図１
2010170326.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の色分布情報を生成する色分布演算部と、
前記画像を撮像した撮像装置に対応する、被写体の色とノイズとの相関を示すノイズ特性情報を用いて、前記画像に含まれる色別のノイズ成分を推定するとともに、前記色分布情報に基づいて前記色別のノイズ成分に重み付けをして、前記画像から除去すべきノイズ量を決定するノイズ推定部と、
前記ノイズ量に応じて前記画像からノイズを除去するノイズ除去部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
複数のノイズ特性情報を記憶した記憶部と、
前記画像を撮像した撮像装置の感度特性情報に基づいて、前記撮像装置に対応する前記ノイズ特性情報を選択する選択部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記選択部は、前記画像に対応するシーンを判定するとともに、前記判定結果に基づいて前記ノイズ特性情報を選択することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の画像処理装置において、
前記撮像装置により撮像された画像と、前記撮像装置の感度特性情報とを読み込む読込部を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
被写体の色とノイズとの相関を示す複数のノイズ特性情報を記憶した前記記憶部と、演算部とを備えるコンピュータに関し、
撮像装置により撮像された画像と、前記撮像装置の分光感度または分光量子効率を示す感度特性情報とを対応付けて読み込む読込処理と、
前記感度特性情報に基づいて、前記撮像装置に対応する前記ノイズ特性情報を選択する選択処理と、
前記画像に含まれる色の度数分布を示す色分布情報を生成する色分布演算処理と、
前記選択処理で選択された前記ノイズ特性情報を用いて、前記画像に含まれる色別のノイズ成分を推定するとともに、前記色分布情報に基づいて前記色別のノイズ成分に重み付けをして、前記画像から除去すべきノイズ量を決定するノイズ推定処理と、
前記ノイズ量に応じて前記画像からノイズを除去するノイズ除去処理と、
を前記演算部に実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、電子カメラで撮像した画像の局所的なノイズを画像解析によって推定し、この推定結果に基づいて画像のノイズ除去を行う技術が公知である。一例として、特許文献１には、ノイズの大域推定値と、メディアンフィルタを適用して求めたノイズの局所推定値とに基づいてノイズ除去を行う技術が開示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、上記のように画像のデータのみからノイズの局所推定を行う場合、画像の構造（絵柄）による成分とノイズ成分との区別が困難であることから、画像のノイズ除去が必ずしも適切に行えない点でなお改善の余地があった。
【０００４】
そこで、本発明は、画像のノイズ除去をより精度よく行うための手段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】
【０００５】
一の態様の画像処理装置は、画像の色分布情報を生成する色分布演算部と、ノイズ推定部と、ノイズ除去部とを備える。ノイズ推定部は、上記の画像を撮像した撮像装置に対応する、被写体の色とノイズとの相関を示すノイズ特性情報を用いて、画像に含まれる色別のノイズ成分を推定する。また、ノイズ推定部は、色分布情報に基づいて色別のノイズ成分に重み付けをして、画像から除去すべきノイズ量を決定する。ノイズ除去部は、ノイズ量に応じて画像からノイズを除去する。
【０００６】
上記の一の態様の画像処理装置は、複数のノイズ特性情報を記憶した記憶部と、画像を撮像した撮像装置の感度特性情報に基づいて、撮像装置に対応するノイズ特性情報を選択する選択部と、をさらに備えていてもよい。また、選択部は、画像に対応するシーンを判定するとともに、判定結果に基づいてノイズ特性情報を選択してもよい。
【０００７】
上記の一の態様の画像処理装置は、撮像装置により撮像された画像と、撮像装置の感度特性情報とを読み込む読込部をさらに備えていてもよい。
【０００８】
なお、コンピュータを上記の一の態様の画像処理装置として機能させるプログラムや、このプログラムを記憶した記憶媒体や、上記の一の態様における画像処理装置の動作を方法のカテゴリで表現したものも、本発明の具体的態様として有効である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明では、撮像装置の感度特性情報と画像の色分布とに基づいて画像のノイズを推定し、画像のノイズ除去をより精度よく行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一の実施形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図
【図２】分光感度モデルの一例（ＴＹＰＥ  Ｃ）を示す図
【図３】図２の分光感度モデルに対応するノイズ特性情報の例を示す図
【図４】分光感度モデルの別例（ＴＹＰＥ  Ｎ）を示す図
【図５】図４の分光感度モデルに対応するノイズ特性情報の例を示す図
【図６】一の実施形態におけるノイズ除去処理の動作例を示す流れ図
【図７】図６におけるＣＰＵでのデータの流れを示す図
【図８】一の実施形態でのａ＊ｂ＊平面の分割例を示す図
【図９】他の実施形態のノイズ除去処理におけるＣＰＵでのデータの流れを示す図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜一の実施形態の説明＞
図１は、一の実施形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。一の実施形態の画像処理装置は、画像処理プログラムがインストールされたパーソナルコンピュータである。この画像処理装置を構成するコンピュータ１１は、画像処理プログラムの実行によって、電子カメラなどの撮像装置で生成された画像ファイルを読み込むとともに、この画像ファイルの撮像画像に対してノイズ除去処理を施す。
【００１２】
ここで、一の実施形態で処理対象となる画像ファイルは、例えばＥｘｉｆ（Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ  ｉｍａｇｅ  ｆｉｌｅ  ｆｏｒｍａｔ  ｆｏｒ  ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｔｉｌｌ  ｃａｍｅｒａｓ）規格に準拠したファイル形式で生成される。そして、一の実施形態で処理対象となる画像ファイルには、撮像装置で撮像された撮像画像と、この撮像画像に関する付帯情報とが対応付けされて記憶されている。
【００１３】
上記の画像ファイルに含まれる撮像画像は、撮像装置で被写体を撮像して生成されるとともに、デジタル現像処理（色補間処理、ホワイトバランス調整処理、階調変換処理、色変換処理など）が予め施された画像である。例えば、撮像画像はＪＰＥＧ形式やＴＩＦＦ形式などの公知のフォーマットで生成される。
【００１４】
また、一の実施形態での付帯情報には、撮像装置の分光感度特性を示す感度特性情報や、撮像画像の撮像条件の情報（絞り値、露光時間、撮像装置のレンズの種類を示す情報、撮像装置の撮像モード（ポートレートモードや風景モードなど）を示す情報など）が含まれる。なお、一の実施形態での感度特性情報は、撮像装置の分光感度の値をＲＧＢのチャネルごとにそれぞれ示したものであってもよく、あるいは撮像装置の分光感度モデルを指定する識別情報（引数など）であってもよい。
【００１５】
図１に示すコンピュータ１１は、データ読込部１２、記憶装置１３、ＣＰＵ１４、メモリ１５および入出力Ｉ／Ｆ１６、バス１７を有している。データ読込部１２、記憶装置１３、ＣＰＵ１４、メモリ１５および入出力Ｉ／Ｆ１６は、バス１７を介して相互に接続されている。さらに、コンピュータ１１には、入出力Ｉ／Ｆ１６を介して、入力デバイス１８（キーボード、ポインティングデバイスなど）とモニタ１９とがそれぞれ接続されている。なお、入出力Ｉ／Ｆ１６は、入力デバイス１８からの各種入力を受け付けるとともに、モニタ１９に対して表示用のデータを出力する。
【００１６】
データ読込部１２は、上記の画像ファイルや、画像処理プログラムを外部から読み込むときに用いられる。例えば、データ読込部１２は、着脱可能な記憶媒体からデータを取得する読込デバイス（光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスクの読込装置など）や、公知の通信規格に準拠して外部の装置と通信を行う通信デバイス（ＵＳＢインターフェース、ＬＡＮモジュール、無線ＬＡＮモジュールなど）で構成される。
【００１７】
記憶装置１３は、例えば、ハードディスクや、不揮発性の半導体メモリなどの記憶媒体で構成される。この記憶装置１３には、上記の画像処理プログラムと、ノイズ特性データベースと、プログラムの実行に必要となる各種のデータとが記録されている。なお、記憶装置１３には、データ読込部１２から読み込んだ画像ファイルを記憶しておくこともできる。
【００１８】
上記のノイズ特性データベースは、複数のノイズ特性情報をデータベース化して予め登録したものである。ノイズ特性データベースに含まれる個々のノイズ特性情報は、被写体の色と、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間での各色のＬ＊方向、ａ＊方向、ｂ＊方向のノイズとの相関をそれぞれ示したものである。なお、個々のノイズ特性情報は、撮像装置の分光感度モデルおよび撮像画像の撮像条件に応じてその内容が相違する。
【００１９】
上記のノイズ特性情報は、「ＧｒｅｔａｇＭａｃｂｅｔｈ  ＣｏｌｏｒＣｈｅｃｋｅｒ  Ｃｏｌｏｒ  Ｒｅｎｄｉｔｉｏｎ  Ｃｈａｒｔ」などの標準チャートの分光反射率を計測器で測定して生成してもよく、撮像装置の撮像モードや光源の種類などに応じて、シーンごとの各種被写体の反射率を計測器で測定して生成してもよい。例えば、ポートレートモードに対応するシーンのノイズ特性情報は、人物の肌色の再現性を高めるために、被写体のサンプルに人物を含めて生成される。また、風景モードに対応するシーンのノイズ特性情報は、被写体のサンプルに実際の植物や空を含めて生成される。さらに、一の実施形態のノイズ特性データベースには、「ＩＳＯ  ＴＲ  １６０６６−２００３“Ｇｒａｐｈｉｃ  ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ−Ｓｔａｎｄａｒｄ  ｏｂｊｅｃｔ  ｃｏｌｏｕｒ  ｓｐｅｃｔｒａ  ｄａｔａｂａｓｅ  ｆｏｒ  ｃｏｌｏｕｒ  ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ”（ＳＯＣＳ）」などの公知の分光反射率データベースを用い、イメージセンサーモデルによりノイズ特性データベースを構築したものを組み込んでもよい。
【００２０】
ここで、図２から図５を参照しつつ、さらにノイズ特性情報について説明する。図２は、撮像装置の分光感度モデルの一例（ＴＹＰＥ  Ｃ）を示し、図３は、図２の分光感度モデルに対応するノイズ特性情報の例を示している。図４は、撮像装置の分光感度モデルの別例（ＴＹＰＥ  Ｎ）を示し、図５は、図４の分光感度モデルに対応するノイズ特性情報の例を示している。
【００２１】
図３、図５のノイズ特性情報の図は、ＣＩＥ  Ｉｌｌｕｍｉｎａｎｔ  Ｄ６５の光源下において、各分光感度モデルの撮像装置で「ＧｒｅｔａｇＭａｃｂｅｔｈ  ＣｏｌｏｒＣｈｅｃｋｅｒ  Ｃｏｌｏｒ  Ｒｅｎｄｉｔｉｏｎ  Ｃｈａｒｔ」を撮像したときの２４色の色座標と、各色のａ＊方向およびｂ＊方向のノイズの振幅とをそれぞれ示している。図３、図５の横軸はＬ＊ａ＊ｂ＊色空間でのａ＊の値を示し、縦軸はｂ＊の値を示す。また、図３、図５の「×」印は、ａ＊ｂ＊平面でカラーチェッカの色が再現される色座標をそれぞれ示す。図３、図５で十字状に示されているエラーバー（ｅｒｒｏｒ−ｂａｒ）は、ａ＊ｂ＊平面での各色のノイズの横軸側（ａ＊）および縦軸側（ｂ＊）の振幅をそれぞれ示す。
【００２２】
図３、図５のノイズ特性情報の図において、「×」印とエラーバーの中心とのズレが少ないほど、その色の再現性が良好となる。また、図３、図５のノイズ特性情報の図において、エラーバーの範囲が大きいほど、その色でのノイズの振幅（ノイズの大きさ）が大きくなる。よって、「ＴＹＰＥ  Ｃ」の分光感度モデル（図２、図３）では、色再現性が比較的良好であるがノイズは多くなりうる。一方、「ＴＹＰＥ  Ｎ」の分光感度モデル（図４、図５）では、「ＴＹＰＥ  Ｃ」に比べて色再現性が劣るがノイズは比較的少なくなる。このように、撮像装置の分光感度特性が異なると、同じ色を撮像したときに現れるノイズの振幅も相違することが分かる。また、同じ分光感度モデルにおいて、ノイズの振幅は色ごとに異なることも分かる。
【００２３】
ＣＰＵ１４は、コンピュータ１１の各部動作を統括的に制御するプロセッサである。このＣＰＵ１４は、画像処理プログラムの実行によって、選択部２１と、色分布演算部２２と、ノイズ推定部２３と、ノイズ除去部２４として機能する（なお、ＣＰＵ１４に含まれる各部の動作については後述する）。
【００２４】
メモリ１５は、画像処理プログラムの演算結果などを一時的に記憶する。このメモリ１５は、例えば揮発性のＳＤＲＡＭなどで構成される。
【００２５】
次に、一の実施形態におけるノイズ除去処理の動作例を説明する。図６は、一の実施形態におけるノイズ除去処理の動作例を示す流れ図であり、図７は、図６におけるＣＰＵ１４でのデータの流れを示す図である。なお、図６の処理は、ユーザによるプログラム実行指示に応じて、ＣＰＵ１４が画像処理プログラムを実行することで開始される。
【００２６】
ステップＳ１０１：ＣＰＵ１４は、データ読込部１２を介して処理対象の画像ファイルを外部から取得する。Ｓ１０１で取得された画像ファイルは、ＣＰＵ１４の制御によって、記憶装置１３またはメモリ１５に記録される。なお、処理対象の画像ファイルが予め記憶装置１３に記憶されている場合には、ＣＰＵ１４は、Ｓ１０１の処理を省略してもよい。
【００２７】
ステップＳ１０２：選択部２１は、画像ファイルの付帯情報を読み出す。そして、選択部２１は、感度特性情報に基づいて、処理対象の撮像画像に対応するノイズ特性情報をノイズ特性データベースのうちから選択する。なお、選択部２１が選択したノイズ特性情報は、ノイズ推定部２３に出力される。
【００２８】
例えば、感度特性情報が撮像装置の分光感度の値を示す場合、選択部２１は、感度特性情報に対応する分光感度特性をもつ分光感度モデルをノイズ特性データベースから抽出し、抽出された分光感度モデルに対応するノイズ特性情報を選択する。また、感度特性情報が分光感度モデルを指定する識別情報であるときには、選択部２１は、指定された分光感度モデルに対応するノイズ特性情報を直接選択する。なお、選択部２１は、光源の推定情報や撮像条件（露出、画素数、イメージセンササイズ、画素ピッチ、露出補正条件）も考慮して、ノイズ特性情報を選択することが好ましい。
【００２９】
また、１つの分光感度モデルについて、ノイズ特性データベースに複数のノイズ特性情報が登録されている場合、選択部２１は撮像画像のシーン判定を行い、このシーン判定の結果に基づいてノイズ特性情報を選択する。
【００３０】
例えば、選択部２１は、付帯情報の撮像モードを示す情報を読み出して、撮像モード（ポートレートモードや風景モードなど）のシーンに対応するノイズ特性情報を選択する。あるいは、撮像時のホワイトバランス演算で求めたシーン解析情報が付帯情報に含まれる場合、選択部２１は、シーン解析情報が示すシーンに対応するノイズ特性情報を選択する。なお、選択部２１は、公知のシーン解析処理を撮像画像に施して、この解析結果に対応したシーンのノイズ特性情報を選択してもよい。
【００３１】
ステップＳ１０３：一方、ＣＰＵ１４は、画像ファイルから撮像画像を読み出すとともに、撮像画像の色空間をＬ＊ａ＊ｂ＊に変換する。なお、色変換後の撮像画像は、色分布演算部２２およびノイズ除去部２４にそれぞれ入力される。
【００３２】
ステップＳ１０４：色分布演算部２２は、撮像画像に含まれる色の度数分布を示す色分布情報を生成する。
【００３３】
一例として、色分布演算部２２は、色変換後の撮像画像における各画素の色に注目し、複数の領域に分割されたａ＊ｂ＊平面上に撮像画像の各画素をそれぞれマッピングする。そして、色分布演算部２２は、分割領域ごとにマッピングされた画素の数をカウントし、各分割領域に属する画素の割合を色分布情報として求める。なお、この色分布情報は、撮像画像に含まれる色の傾向を示すものとなる。
【００３４】
図８は、一の実施形態でのａ＊ｂ＊平面の分割例を示す図である。図８の例では、色座標（０，０）を交点としてａ＊ｂ＊平面を上下左右に分割するとともに、色座標（０，０）から一定距離となる円形部分を分割領域１に設定する。この分割領域１は低彩度の領域である。
【００３５】
また、図８においてａ＊ｂ＊平面の各分割領域のうち、分割領域１を除く右上の領域を分割領域２とし、分割領域１を除く左上の領域を分割領域３とし、分割領域１を除く左下の領域を分割領域４とし、分割領域１を除く右下の領域を分割領域５とする。上記の分割領域２は赤色やオレンジ色が属する領域である。分割領域３は緑色が属する領域である。分割領域４は青色が属する領域である。分割領域５は紫色が属する領域である。なお、以下の説明では、分割領域ｍ（ｍは１〜５の整数）に属する画素の割合は「ｈｍ」と表記する。
【００３６】
ステップＳ１０５：ノイズ推定部２３は、選択部２１が選択したノイズ特性情報を用いて、各分割領域でのＬ＊方向、ａ＊方向、ｂ＊方向のノイズ成分をそれぞれ推定する。
【００３７】
具体的には、第１に、ノイズ推定部２３は、ノイズ特性情報の各色を５つの分割領域にそれぞれ分類する。第２に、ノイズ推定部２３は、各分割領域において、その分割領域に分類された色のノイズ成分の平均値をそれぞれ求める。これにより、ノイズ推定部２３は、各分割領域において、Ｌ＊方向でのノイズ成分の平均値と、ａ＊方向でのノイズ成分の平均値と、ｂ＊方向でのノイズ成分の平均値とを取得する。なお、以下の説明では、分割領域ｍにおけるＬ＊方向、ａ＊方向、ｂ＊方向でのノイズ成分の平均値は「ｎＬ，ｍ，ｎａ，ｍ，ｎｂ，ｍ」とそれぞれ表記する。
【００３８】
ステップＳ１０６：ノイズ推定部２３は、色分布情報（Ｓ１０４）に基づいて分割領域ごとのノイズ成分（Ｓ１０５）に重み付けをして、画像から除去すべきノイズ量を決定する。
【００３９】
具体的には、Ｓ１０６のノイズ推定部２３は、以下の式（１）により、Ｌ＊方向のノイズ量ｎＬと、ａ＊方向のノイズ量ｎａと、ｂ＊方向のノイズ量ｎｂとをそれぞれ求める。なお、ノイズ量ｎＬ，ｎａ，ｎｂの値は、それぞれノイズ除去部２４に入力される。
【００４０】
【数１】
2010170326.tif 000003
【００４１】
ステップＳ１０７：ノイズ除去部２４は、ノイズ量ｎＬ，ｎａ，ｎｂ（Ｓ１０６）に応じて色変換後の撮像画像（Ｓ１０３）からノイズを除去する。Ｓ１０７でのノイズ除去部２４は、平滑化フィルタの１つであるバイラテラルフィルタ（ｂｉｌａｔｅｒａｌ  ｆｉｌｔｅｒ）によってノイズ除去を行う。バイラテラルフィルタは、注目画素と周囲の画素との輝度差に応じて重みを調整することで、撮像画像のエッジを保持しつつ平滑化を行う特性を有している。
【００４２】
例えば、撮像画像の注目画素（ｘ，ｙ）での画素値をＬ＊ｘ，ｙ，ａ＊ｘ，ｙ，ｂ＊ｘ，ｙとおくと、ノイズ除去後の画素値（Ｌ＊’ｘ，ｙ，ａ＊’ｘ，ｙ，ｂ＊’ｘ，ｙ）は、以下の式（２）〜式（４）によって求めることができる。
【００４３】
【数２】
2010170326.tif 000004
【００４４】
また、ｋＬ，ｋａ，ｋｂは、以下の式（５）〜式（７）によって求めることができる。
【００４５】
【数３】
2010170326.tif 000005
【００４６】
上記の各式において、「ｒ」はフィルタ半径を示す。「σｄ」はフィルタ強度を調整するパラメータである。「ＣＬ，Ｃａ，Ｃｂ」は、それぞれＬ＊，ａ＊，ｂ＊のノイズ低減の度合いを調整するパラメータである。上記のＣの値が大きい場合には平滑化の度合いが大きくなり、Ｃの値が小さい場合には平滑化の度合いが小さくなる。
【００４７】
ステップＳ１０８：ＣＰＵ１４は、ノイズ除去後の撮像画像を最終的に記憶装置１３に記録する。なお、Ｓ１０８でのＣＰＵ１４は、必要に応じて撮像画像の色空間を変換してもよい。以上で、図６の流れ図の説明を終了する。
【００４８】
上記の一の実施形態の画像処理装置は、撮像装置の分光感度特性に対応するノイズ特性情報を用いて各分割領域のノイズ成分を推定する（Ｓ１０５）。また、画像処理装置は、撮像画像の色の度数分布（Ｓ１０４）に応じて各分割領域のノイズ成分に重み付けをしてノイズ量ｎＬ，ｎａ，ｎｂを求める（Ｓ１０６）。そして、画像処理装置は、ノイズ量ｎＬ，ｎａ，ｎｂを用いてノイズ除去処理を行う（Ｓ１０７）。よって、一の実施形態の画像処理装置は、撮像装置の分光感度特性と撮像画像の色とを考慮して撮像画像のノイズ成分を推定するので、画像構造に影響されることなく、撮像画像のノイズを精度よく除去できる。
【００４９】
＜他の実施形態の説明＞
図９は、他の実施形態のノイズ除去処理におけるＣＰＵ１４でのデータの流れを示す図である。他の実施形態は上記の一の実施形態の変形例であるので、その処理については一の実施形態との相違点のみを説明する。また、画像処理装置の構成は図１の例と同様であるので重複説明は省略する。
【００５０】
他の実施形態では、処理対象の撮像画像がＲＡＷ形式の画像（ＲＡＷ画像）である。ＣＰＵ１４は、画像ファイルからＲＡＷ画像を読み出すと、ＲＡＷ画像にデジタル現像処理を施す。このとき、ＣＰＵ１４は、付帯情報の感度特性情報から色変換係数を求め、デジタル現像処理後の画像（現像画像）の色空間をＬ＊ａ＊ｂ＊にする。なお、現像画像は、色分布演算部２２およびノイズ除去部２４にそれぞれ入力される。
【００５１】
上記の他の実施形態においても、一の実施形態の画像処理装置とほぼ同様の効果を得ることができる。
【００５２】
＜実施形態の補足事項＞
（１）上記の実施形態では、撮像装置の分光感度特性に基づく感度特性情報を用いる例を説明したが、分光感度特性に代えて分光量子効率（入射した光子数と出力される電子数との比を波長毎に示したもの）を用いるようにしてもよい。
【００５３】
（２）本発明の画像処理装置は、上記実施形態のパーソナルコンピュータの例に限定されない。例えば、画像の再生表示機能やレタッチ機能を有する電子機器（フォトビューアーなど）であってもよい。
【００５４】
（３）上記の各実施形態では、画像処理装置での演算処理をソフトウエア的に実現する例を説明したが、選択部２１、色分布演算部２２、ノイズ推定部２３、ノイズ除去部２４の各処理をＡＳＩＣによってハードウエア的に実現してもかまわない。
【００５５】
（４）上記の実施形態において、撮像画像を複数の部分領域に分割し、各部分領域ごとに異なるノイズ特性情報でノイズ量を推定してもよい。なお、この場合には、撮像画像に含まれる被写体の種類（人物、背景、空、建物など）ごとに部分領域を設定することが好ましい。
【００５６】
（５）上記の実施形態では、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間を基準としてノイズ除去処理を行う例を説明したが、Ｌｕｖなどの他の色空間を基準としてもよい。
【００５７】
（６）上記の実施形態で図８に示したａ＊ｂ＊平面の分割パターンはあくまで一例にすぎず、ａ＊ｂ＊平面の分割パターンおよび分割数は適宜変更できる。さらに、輝度方向にも分割を行うようにしてもよい。
【００５８】
（７）また、本発明は、ＲＧＢの３色のカラーフィルタを有する撮像装置の場合に限定されることなく、例えば補色系のカラーフィルタを有する撮像装置で撮像された画像の場合などにも広く適用できる。
【００５９】
以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点および利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲が、その精神および権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点および利点にまで及ぶことを意図するものである。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良および変更に容易に想到できるはずであり、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物および均等物によることも可能である。
【符号の説明】
【００６０】
１１…コンピュータ、１２…データ読込部、１３…記憶装置、１４…ＣＰＵ、１５…メモリ、２１…選択部、２２…色分布演算部、２３…ノイズ推定部、２４…ノイズ除去部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００６１】
【特許文献１】特許第３２４７２１５号公報
【図１】
2010170326.tif 000006
【図２】
2010170326.tif 000007
【図３】
2010170326.tif 000008
【図４】
2010170326.tif 000009
【図５】
2010170326.tif 000010
【図６】
2010170326.tif 000011
【図７】
2010170326.tif 000012
【図８】
2010170326.tif 000013
【図９】
2010170326.tif 000014