(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のＸ線フレーム画像を含むＸ線動画像のノイズを低減する情報処理装置であって、
現在のＸ線フレーム画像と、前のＸ線フレーム画像から得られると共にメモリに格納された処理後のＸ線画像との差分画像を生成する差分処理手段と、
前記差分画像に基づいてノイズ画像を抽出する抽出手段と、
前記現在のＸ線フレーム画像と前記ノイズ画像とを特定の混合比率で混合してノイズ低減画像を取得する計算処理手段と、
前記ノイズ低減画像を、前記差分処理手段に供給されるべき新たな処理後のＸ線画像として前記メモリに格納する格納手段と、
を有し、
前記抽出手段は、前記差分画像において所定方向に沿ったライン状ノイズを抽出する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記抽出手段は、前記差分画像に対して前記所定方向において平滑化処理を施すことにより、前記ライン状ノイズを抽出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記差分画像を生成する前に、被写体情報に基づいて、現在のＸ線フレーム画像に対する空間フィルタ処理を実行する空間フィルタ手段と、
前記空間フィルタ処理後に前記差分処理手段により生成される前記差分画像における、前記被写体の動き情報を除去する動き低減処理手段と、
をさらに有し、
前記抽出手段は、前記動き情報が低減された画像から、前記ノイズ画像を抽出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記計算処理手段により得られた画像の画像情報に基づいて、当該画像に対して空間フィルタ処理を実行する第２の空間フィルタ手段をさらに有する、
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記空間フィルタ手段による処理と前記計算処理手段による処理との間の処理比率を、前記動き情報と前記現在のＸ線フレーム画像の被写体情報との少なくともいずれかに基づいて決定する決定手段をさらに有する、
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記Ｘ線動画像における被写体の動きの量に基づいて、前記特定の混合比率を決定する決定手段をさらに有する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記差分処理手段は、別のＸ線フレーム画像と、前記メモリに格納された前記新たな処理後のＸ線画像との間の差分画像を生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
複数のＸ線フレーム画像を含むＸ線動画像のノイズを低減する情報処理装置であって、
現在のＸ線フレーム画像と、前のＸ線フレーム画像から得られると共にメモリに格納された処理後のＸ線画像との差分画像を生成する差分処理手段と、
前記差分画像に基づいてノイズ画像を抽出する抽出手段と、
前記現在のＸ線フレーム画像と前記ノイズ画像とを特定の混合比率で混合して前記現在のＸ線フレーム画像に対するノイズ低減画像を取得する計算処理手段と、
前記ノイズ低減画像を、新たな処理後のＸ線画像として前記メモリに格納する格納手段と、
を有し、
前記差分処理手段は、次のＸ線フレーム画像に対するノイズ低減画像を得るために、当該次のＸ線フレーム画像と、前記計算処理手段により得られた前記新たな処理後のＸ線画像とを受信し、
前記抽出手段は、前記差分画像において所定方向に沿ったライン状ノイズを抽出する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
複数のＸ線フレーム画像を含むＸ線動画像のノイズを低減する情報処理装置であって、
現在のＸ線フレーム画像と、前のＸ線フレーム画像から得られると共にメモリに格納された処理後のＸ線画像との差分画像を生成する差分処理手段と、
前記差分画像に基づいてノイズ画像を抽出する抽出手段と、
前記ノイズ画像に基づいて前記現フレーム画像のノイズを低減する計算処理手段と、
前記ノイズが低減された画像を、前記差分処理手段に供給されるべき新たな処理後のＸ線画像として前記メモリに格納する格納手段と、
を有し、
前記抽出手段は、前記差分画像において所定方向に沿ったライン状ノイズを抽出する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１０】
前記ライン状ノイズは、前記所定方向に沿って走る筋状のムラである、
ことを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記ライン状ノイズは、前記所定方向に沿った帯状のノイズである、
ことを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
複数のＸ線フレーム画像を含むＸ線動画像のノイズを低減する情報処理装置の処理方法であって、
差分処理手段が、現在のＸ線フレーム画像と、前のＸ線フレーム画像から得られると共にメモリに格納された処理後のＸ線画像との差分画像を生成する工程と、
抽出手段が、前記差分画像に基づいてノイズ画像を抽出する工程と、
計算処理手段が、前記現在のＸ線フレーム画像と前記ノイズ画像とを特定の混合比率で混合してノイズ低減画像を取得する工程と、
格納手段が、前記ノイズ低減画像を、前記差分処理手段に供給されるべき新たな処理後のＸ線画像として前記メモリに格納する工程と、
を含み、
前記抽出する工程では、前記差分画像における所定方向に沿ったライン状ノイズが抽出される、
ことを特徴とする処理方法。
【請求項１３】
複数のＸ線フレーム画像を含むＸ線動画像のノイズを低減する情報処理装置の処理方法であって、
差分処理手段が、現在のＸ線フレーム画像と、前のＸ線フレーム画像から得られると共にメモリに格納された処理後のＸ線画像との差分画像を生成する工程と、
抽出手段が、前記差分画像に基づいてノイズ画像を抽出する工程と、
計算処理手段が、前記現在のＸ線フレーム画像と前記ノイズ画像とを特定の混合比率で混合して前記現在のＸ線フレーム画像に対するノイズ低減画像を取得する工程と、
格納手段が、前記ノイズ低減画像を、新たな処理後のＸ線画像として前記メモリに格納する工程と、
前記差分処理手段が、次のＸ線フレーム画像に対するノイズ低減画像を得るために、当該次のＸ線フレーム画像と、前記計算処理手段により得られた前記新たな処理後のＸ線画像とを受信する工程と、
を有し、
前記抽出する工程では、前記差分画像における所定方向に沿ったライン状ノイズが抽出される、
ことを特徴とする処理方法。
【請求項１４】
複数のＸ線フレーム画像を含むＸ線動画像のノイズを低減する情報処理装置の処理方法であって、
差分処理手段が、現在のＸ線フレーム画像と、前のＸ線フレーム画像から得られると共にメモリに格納された処理後のＸ線画像との差分画像を生成する工程と、
抽出手段が、前記差分画像に基づいてノイズ画像を抽出する工程と、
計算処理手段が、前記ノイズ画像に基づいて前記現フレーム画像のノイズを低減する工程と、
格納手段が、前記ノイズが低減された画像を、前記差分処理手段に供給されるべき新たな処理後のＸ線画像として前記メモリに格納する工程と、
を有し、
前記抽出する工程では、前記差分画像における所定方向に沿ったライン状ノイズが抽出される、
ことを特徴とする処理方法。
【請求項１５】
コンピュータに、請求項１２から１４のいずれか１項に記載の処理方法の各工程を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を処理する情報処理に関し、特に、空間フィルタ処理とリカーシブフィルタ処理と用いた画像処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、放射線（例えば、Ｘ線）を用いた動画撮影に基づく診断や治療が盛んに行なわれている。最近では、特に、平面検出器（アモルファスシリコンＴＦＴと半導体センサとをガラス基板上に形成）を用いたＸ線撮影装置が頻繁に用いられている。しかし、アモルファスシリコンＴＦＴを利用した平面検出器では、光電変換された信号を画素で増幅することができず、蓄積された電荷を長い信号線を通してリードアウトする。そのため、外的又は内的な要因の影響を受け、画像にノイズが生じ易い。このノイズには、被写体と空間周波数が重なるものと、重なりが少ないものとがあることが分かってきている。
【０００３】
また、放射線を用いた撮影では、人体の被ばくを低減するため、低線量での撮影が要求される。そのため、読み取られる信号が極めて小さな値となり、画像に僅かなゆらぎが生じても視認されてしまう。例えば、縦や横に走る筋状のムラ（以下、ライン状ノイズと呼ぶ）は、人間の目が敏感に検知するため、診断画像に大きな影響を与える。
【０００４】
従来、ライン状ノイズを低減させる手法として、特許文献１に示されるように、空間フィルタを用いた技術が知られている。特許文献１の手法では、ライン状ノイズを含んだ元画像に対して当該ライン状ノイズと垂直方向にハイパスフィルタ処理を行なう。そして、当該処理された画像に対して水平方向にローパスフィルタ処理を行なう。その結果としてライン状ノイズ画像を取得し、元画像から当該ライン状ノイズ画像を差し引く。これにより、ライン状ノイズを低減する。
【０００５】
また、特許文献２には、動きの程度により空間フィルタとリカーシブフィルタの混合比率を変え、ボケ、残像が少ないノイズ低減を実現する手法が記載されている。更に、特許文献３には、１走査期間遅延した信号と現信号の差分を取り、閾値、抑圧処理して現信号に加えてライン状ノイズを低減する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００３−２０４９５５号公報
【特許文献２】特開昭６３−２７１６６８号公報
【特許文献３】特開昭６０−０６５６７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１の手法では、ライン状ノイズに空間フィルタ処理を実施し、ライン状ノイズを低減させているが、この場合、被写体と同程度の空間周波数帯域の低周波のライン状ノイズに対しては効果が低い。
【０００８】
また、特許文献２の手法では、２次元空間フィルタをかけた画像をリカーシブ処理している。しかし、動きがある場合には、リカーシブ処理の効果を抑え、動きがない場合には、２次元空間フィルタの処理効果が相対的に上がるようになっている。例えば、被写体の空間周波数と重なり、且つ時間的に動きのあるノイズには対応できない。更に、特許文献３の手法では、フレーム内の１走査期間遅延した信号をリカーシブ処理するため、時間的に高周波のライン状ノイズに対して効果が高いが、時間的に低周波のライン状ノイズに対しては効果が低い。
【０００９】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、被写体への影響を抑えてノイズを低減できるようにした技術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】
【００１０】
上記課題を解決するため、本発明の一態様による情報処理装置は、複数のＸ線フレーム画像を含むＸ線動画像のノイズを低減する情報処理装置であって、現在のＸ線フレーム画像と、前のＸ線フレーム画像から得られると共にメモリに格納された処理後のＸ線画像との差分画像を生成する差分処理手段と、前記差分画像に基づいてノイズ画像を抽出する抽出手段と、前記現在のＸ線フレーム画像と前記ノイズ画像とを特定の混合比率で混合してノイズ低減画像を取得する計算処理手段と、前記ノイズ低減画像を、前記差分処理手段に供給されるべき新たな処理後のＸ線画像として前記メモリに格納する格納手段と、を有し、
前記抽出手段は、前記差分画像において所定方向に沿ったライン状ノイズを抽出する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、被写体への影響を抑えてノイズを低減できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施の形態に係わる情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図２】ライン状ノイズ低減処理の概要を示す図。
【図３】図１に示す情報処理装置１０の流れの一例を示すフローチャート。
【図４】本実施形態に係わるライン状ノイズ低減効果を示す図。
【図５】実施形態２に係わる情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図６】実施形態３に係わる情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図７】実施形態３に係わる情報処理装置の構成の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明に係わる実施の形態について添付図面を参照して詳細に説明する。
【００１４】
図１は、本発明の一実施の形態に係わる情報処理装置の機能的な構成の一例を示す図である。
【００１５】
情報処理装置１０には、１又は複数のコンピュータが内蔵される。コンピュータには、例えば、ＣＰＵ等の主制御手段、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶手段が具備される。また、コンピュータには、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のグラフィック制御手段、ネットワークカード等の通信手段、キーボード、ディスプレイ又はタッチパネル等の入出力手段等、が具備されていてもよい。なお、これら各構成手段は、バス等により接続され、主制御手段が記憶手段に記憶されたプログラムを実行することで制御される。
【００１６】
ここで、情報処理装置１０は、その機能的な構成として、画像入力部２０と、縮小処理部２３と、係数乗算部２４と、加算処理部２５と、処理画像保持部２６と、差分処理部２７とを具備して構成される。本実施形態では、被写体と空間周波数の重なりが少ないノイズとしてランダムノイズを例に挙げるとともに、被写体と空間周波数の重なりがあるが、時間軸での空間周波数で相違するノイズとしてライン状ノイズ（縦や横に走る筋状のムラ）を例に挙げて説明する。
【００１７】
画像入力部２０は、外部から動画像（連続するフレーム）の１フレーム（以下、入力画像と呼ぶ）を入力する。すなわち、画像入力部２０は、現フレームの画像データを入力する。入力画像３０は、例えば、横ｎ×縦ｍ個の２次元画像で構成される。本実施形態に係わる入力画像３０には、図２（ｂ）に示す斜線部のように、所定方向に沿ったライン状ノイズ（縦や横に走る筋状のムラ）と、被写体とが含まれる。なお、本実施形態においては、所定方向を横方向とし、ライン状ノイズが横方向に顕われている場合を例に挙げて説明するが、所定方向が縦方向であっても勿論構わない。２次元画像は、例えば、Ｘ線により撮影された画像であるが、必ずしもＸ線を用いて撮影された画像でなくても良い。
【００１８】
処理画像保持部２６は、以前に処理された出力画像（本実施形態においては、１フレーム前とする）を保持（格納）するメモリとして機能する。差分処理部２７は、差分画像を生成する機能を果たし、差分画像生成部２１と、閾値処理部２２とを具備して構成される。差分画像生成部２１は、入力画像３０と、処理画像保持部２６に保持された画像（すなわち、１フレーム前の出力画像３５）との差分画像３１を生成する。なお、動画像における最初のフレームを処理する場合には、１フレーム前の画像が存在しないため、その場合、差分画像生成部２１により出力される画像は、入力画像３０と同一となる。
【００１９】
ここで、１フレーム前の出力画像３５にも、図２（ａ）に示すように、所定方向に沿ったライン状ノイズが含まれているが、ライン状ノイズは、通常、時間的に変動する。そのため、図２（ａ）及び図２（ｂ）においては、ライン状ノイズがそれぞれ異なる領域に生じている。ここでは、説明を簡単にするため、図２（ａ）及び図２（ｂ）に示す画像においては、ライン状ノイズの振幅が同じである場合を例に挙げて説明するが、実際に生じるライン状ノイズの振幅は、時間的や空間的に同じである必要はない。ここで、差分画像生成部２１により生成された差分画像３１は、図２（ｃ）に示すように、ライン状ノイズ（斜線部）と、当該ノイズと振幅が逆転したライン状ノイズ（逆斜線部）と、被写体の動いた領域とが含まれる。
【００２０】
閾値処理部２２は、差分画像生成部２１により生成された差分画像３１に対して閾値処理を実施する。具体的には、差分画像３１における各画素の絶対値を求め、当該絶対値に対して所定値を用いて閾値処理を実施する。その結果、絶対値が所定値を越える画素があれば、それを被写体の動きと判定し、当該画素を「０」に置換、又は当該画素に「１」より小さい係数を乗算する。この処理により得られる差分画像（閾値処理後）３２は、図２（ｄ）に示すように、被写体の動きが取り除かれた状態となる。
【００２１】
なお、差分画像３１においては、画素毎のランダムノイズが多く含まれ、動きとランダムノイズとの判定が難しい場合がある。この場合、閾値処理部２２においては、上述した閾値処理を行なう前に、２次元平滑化フィルタなどを用いて差分画像３１を処理するようにしても良い（空間フィルタ処理）。すなわち、ランダムノイズを低減した後、上述した閾値処理を行なう。この処理の実施により、ランダムノイズと動きとの誤識別を低減させることができるため、より精度の高い動き判定が行なえることになる。このような空間フィルタ処理は、被写体の空間周波数との差が少ない場合に有効である。この空間フィルタの処理帯域は、周波数分析部（不図示）の出力から被写体の空間周波数に基づいて定められる。これにより被写体の情報を落とさないようにしてノイズを低減できる。なお、周波数分析部は、例えば、フーリエ変換などの公知の手法を用いて被写体の周波数を分析する。また、予め実験的に定められた値を被写体の空間周波数としても良い。
【００２２】
縮小処理部２３は、ライン状ノイズ画像を生成するノイズ画像生成手段としての機能を果たす。すなわち、差分画像（閾値処理後）３２を所定方向（ライン状ノイズと同一方向）に縮小し、これにより、ライン状ノイズ成分を主成分とした差分画像（縮小処理後）３３を生成する。差分画像（縮小処理後）３３は、所定方向（横方向）に縮小された画像となる。ここで、この縮小処理においては、例えば、所定方向（本実施形態においては、横方向）に沿って、画像内（差分画像（閾値処理後）３２）における各画素を線形結合する。線形結合では、例えば、ｋ（ｋ≧２）個の平均値を１個の画素として差分画像（閾値処理後）３２を横方向に縮小処理する。なお、縮小処理には、一般的な、デシメーション処理などを用いても良いし、また、結合する画素の数も均等でなくても良い。この縮小処理を行なうことにより、ランダムノイズが平均化されて低減するため、図２（ｅ）に示すように、ライン状ノイズ成分を主成分とした差分画像（縮小処理後）３３が生成される。
【００２３】
係数乗算部２４は、差分画像（縮小処理後）３３内における各画素に対して係数を乗算し、差分画像（係数乗算後）３４を生成する。係数は、例えば、「１」より小さい値である（α＜１）。この係数の値により、時間方向におけるリカーシブフィルタの周波数特性が決まる。係数αの大小により時間方向における周波数特性が定まるため、係数αの値は、被写体（例えば、人体）の動きと分離できるように実験的に定める。又は、被写体を抽出し、そのエッジ部分の時間方向に対する動きから定めれば良い。なお、ライン状ノイズは、被写体（例えば、人体）の動きと時間的にずれているため、時間方向のフィルタを定めて抑制する必要がある。
【００２４】
加算処理部２５は、入力画像３０に対して差分画像（係数乗算後）３４を加算する。差分画像（係数乗算後）３４は、横方向に縮小されているが、ライン状ノイズは、横方向に相関が強いため、縮小時に用いた差分画像（閾値処理後）３３の画素に対応する画素を加算すれば精度上、特に問題は生じない。また、一般に知られている補間方法を用いて縮小画像を入力画像３０の大きさまでインターポレーションした後、上述した加算処理を行なうようにしてもよい。
【００２５】
ここで、入力画像３０の画素値をＸｔ（ｉ）、当該入力画像に基づく出力画像３５の画素値をＹｔ（ｉ）、１フレーム前の出力画像の画素値をＹｔ−１（ｉ）、係数乗算部２４により乗算される係数をαとすると、以下、「式１」で表すことができる。なお、Ｆは、閾値処理や横方向縮小処理などを示す。
Ｙｔ（ｉ）＝Ｘｔ（ｉ）＋αＦ（Ｙｔ−１（ｉ）−Ｘｔ（ｉ））・・・（式１）
【００２６】
この結果、入力画像３０は、図２（ｆ）に示すように、係数αに応じて、ライン状ノイズが時間方向に平滑化された状態となる。図２（ｆ）における斜線部は、ライン状ノイズが一部残存している状態を示しているが、処理するフレームを重ねるうちに当該斜線部も平滑化される。
【００２７】
このように本実施形態においては、ライン状ノイズ成分を選択的にリカーシブフィルタ処理することになり、結果として得られる動画像（すなわち、複数の出力画像３５）のライン状ノイズ成分が抑制される。
【００２８】
次に、図３を用いて、図１に示す情報処理装置１０におけるライン状ノイズ低減処理の流れの一例について説明する。
【００２９】
情報処理装置１０が、画像入力部２０において、外部から動画像の１フレーム（入力画像３０）を入力すると（Ｓ１０１）、この処理は開始する。なお、動画像の入力は、ネットワーク等を介して行なわれてもよいし、メモリカード等の記憶媒体を介して行なわれてもよく、その方法は特に問わない。
【００３０】
次に、情報処理装置１０は、差分画像生成部２１において、当該入力画像３０と、当該画像よりも１つ前（すなわち、１フレーム前）の画像との差分画像（差分画像３１）を生成する（Ｓ１０２）。なお、１フレーム前の画像は、処理画像保持部２６から取得する。
【００３１】
差分画像３１の生成が済むと、情報処理装置１０は、閾値処理部２２において、当該生成された差分画像３１に対して閾値処理を実施する（Ｓ１０３）。そして、縮小処理部２３において、当該閾値処理後の差分画像（閾値処理後）３２を所定方向（横方向）に縮小する（Ｓ１０４）。
【００３２】
縮小処理が済むと、情報処理装置１０は、係数乗算部２４において、当該差分画像（縮小処理後）３３内における各画素に対して係数（例えば、「１」より小さい値）を乗算する（Ｓ１０５）。上述した通り、この係数の値により、時間方向におけるリカーシブフィルタの周波数特性が決まる。
【００３３】
最後に、情報処理装置１０は、加算処理部２５において、Ｓ１０１で入力された入力画像３０に対して、当該係数乗算後の差分画像（係数乗算後）３４を加算する（Ｓ１０６）。これにより、得られる加算後の画像は、入力画像３０からライン状ノイズが減算された出力画像３５（すなわち、ライン状ノイズ低減画像）となる。
【００３４】
次に、図４を用いて、本実施形態におけるライン状ノイズ低減効果の一例について説明する。
【００３５】
ここで、横軸は、動画像におけるフレーム数を示し、縦軸は、ライン状ノイズのパワースペクトルを示す。パワースペクトルの計算には、画素ピッチが３００μｍ、画素数が１０００×１０００の動画を用いる。そのため、ナイキスト周波数は、１．５６ｌｐ／ｍｍとなる。
【００３６】
パワースペクトルの解析を行なったライン状ノイズは、７ｌｐ／ｍという低周波の領域となり、従来の空間フィルタを用いたライン状ノイズ低減処理では、困難な領域まで低減処理の効果が生じている。「処理なし（破線）」及び「本実施形態（実線）」のパワースペクトルを比較してみると、半分以下にライン状ノイズのパワーが低減されていることが分かる。
【００３７】
（実施形態２）
次に、実施形態２について説明する。図５は、実施形態２に係わる情報処理装置１０の機能的な構成の一例を示す図である。なお、実施形態１を説明した図１に示す機能構成と同様の機能を果たす構成には、同じ符号を付し、その説明については省略する場合もある。ここでは主に、相違点について説明する。
【００３８】
ここで、情報処理装置１０は、画像入力部２０と、係数乗算部２４と、加算処理部２５と、処理画像保持部２６と、差分処理部２７と、１次元フィルタ処理部２８とを具備して構成される。すなわち、実施形態１を説明した図１の構成から縮小処理部２３を除き、１次元フィルタ処理部２８を加えた構成となる。
【００３９】
１次元フィルタ処理部２８は、ライン状ノイズ画像を生成するノイズ画像生成手段としての機能を果たす。すなわち、所定方向（ライン状ノイズと同一方向）に沿って差分画像３１に対して１次元平滑化フィルタ処理を実施し、これにより、ライン状ノイズ成分を主成分とした差分画像（フィルタ処理後）３６を生成する。１次元平滑化フィルタには、例えば、平均化フィルタ、ガウシアンフィルタ、メディアンフィルタなど一般的に知られているフィルタを用いればよい。このフィルタ処理を行なうことにより、ランダムノイズが平均化されて低減するため、ライン状ノイズ成分を主成分とした差分画像（フィルタ処理後）３６が生成される。
【００４０】
フィルタ処理の後、情報処理装置１０は、係数乗算部２４において、差分画像（フィルタ処理後）３６に対して係数を乗算し、加算処理部２５において、入力画像３０に対して差分画像（係数乗算後）３７を加算する。これにより、実施形態２においても、実施形態１同様に、ライン状ノイズを選択的にリカーシブフィルタ処理することができる。
【００４１】
なお、実施形態２に係わる情報処理装置１０の動作は、実施形態１を説明した図３と同様の処理の流れとなるので、ここでは図を用いた説明については省略する。相違点としては、Ｓ１０４において、横方向縮小処理の代わりに、上述した１次元フィルタ処理を実施する点である。
【００４２】
（実施形態３）
次に、実施形態３について説明する。実施形態３においては、実施形態１及び２で説明したノイズ低減処理と、特許文献１に記載されるような空間フィルタを用いたノイズ低減処理とを組み合わせて実施する場合の一例について説明する。
【００４３】
図６は、実施形態３に係わる情報処理装置１０の機能的な構成の一例を示す図である。なお、実施形態１を説明した図１に示す機能構成と同様の機能を果たす構成には、同じ符号を付し、その説明については省略する場合もある。ここでは主に、相違点について説明する。
【００４４】
ここで、情報処理装置１０は、実施形態１を説明した図１の構成に加えて、第１の空間フィルタ処理部４１と、第２の空間フィルタ処理部４２と、検出部４３と、制御部４４とが設けられる。
【００４５】
第１の空間フィルタ処理部４１は、入力画像３０に対して空間フィルタを用いたノイズ低減処理を実施する。例えば、被写体の動きが大きく、残像の影響が気になる場合には、第１の空間フィルタ処理部４１により空間フィルタを用いたノイズ低減処理を実施した後、実施形態１及び２で説明したノイズ低減処理を行なうことになる。この場合、閾値処理部２２が用いる所定値（閾値）を小さくすることができるため、残像の少ない画像が得られることになる。すなわち、第１の空間フィルタ処理部４１によるノイズ低減処理は、被写体の動きが大きく、残像の影響が気になる場合に有効である。なお、空間フィルタを用いたノイズ低減処理には、従来の技術（例えば、特許文献１）を用いればよいため、その説明については省略する。
【００４６】
第２の空間フィルタ処理部４２は、加算処理部２５により処理された画像に対して空間フィルタを用いたノイズ低減処理を実施する。すなわち、処理対象となる画像は異なるが、第１の空間フィルタ処理部４１と同様の処理を実施する。例えば、実施形態１及び２で説明したノイズ低減処理が実施された後、第２の空間フィルタ処理部４２においては、残存するライン状ノイズの空間周波数成分を解析する。そして、この解析により得られた空間周波数を対象とした空間フィルタを用いて、ノイズ低減処理を実施する。この場合、不必要に広い帯域で空間フィルタを行なう必要がなくなるので、被写体ボケを防ぐことができる。すなわち、第２の空間フィルタ処理部４２によるノイズ低減処理は、被写体の動きが大きい場合に、被写体ボケを防ぐのに有効である。
【００４７】
検出部４３は、入力画像３０内におけるライン状ノイズの強さと、入力画像３０内における被写体の動きとを検出する。なお、ライン状ノイズの強さや被写体の動きの検出は、従来の技術（例えば、特許文献２）を用いればよいため、その説明については省略する。
【００４８】
制御部４４は、検出部４３における検出結果に基づいて、第１の空間フィルタ処理部４１及び第２の空間フィルタ処理部４２による処理を切り替えて実行する。例えば、残像の影響が生じそうな場合には、第１の空間フィルタ処理部４１による処理の実行を制御し、被写体ボケが目立つ場合には、第２の空間フィルタ処理部４２による処理の実行を制御する。すなわち、検出結果に応じて、ノイズ低減処理の順番を切り替えて実行する。
【００４９】
以上説明した構成によれば、ライン状ノイズの強さと被写体の動きとに応じて、実施形態１及び２で説明したノイズ低減処理の実施前又は実施後に、空間フィルタを用いたノイズ低減処理を実施する。これにより、ライン状ノイズ処理が適応的に実施されるため、残像や被写体ボケが少ない動画像が得られる。
【００５０】
なお、図６に示す実施形態３に係わる情報処理装置１０の構成は、あくまで一例であり、適宜変更できる。例えば、検出部４３や制御部４４は、必ずしも必要な構成ではなく、省略してもよい。これら構成を省略した場合、第１の空間フィルタ処理部４１及び第２の空間フィルタ処理部４２による処理を一律に行なうことになる。また、例えば、第１の空間フィルタ処理部４１、第２の空間フィルタ処理部４２は、必ずしも両方設けられる必要はなく、いずれか一方のみが設けられる構成であってもよい。
【００５１】
また、例えば、特許文献２のように、実施形態１及び２で説明した第１のノイズ低減処理と、空間フィルタを用いた第２のノイズ低減処理との処理比率を変更して実施するような構成を採用してもよい。この構成は、例えば、図７に示す構成を採ることにより実現できる。すなわち、制御部４４においては、検出部４３による検出結果に応じて、リカーシブフィルタ処理部４５による第１のノイズ低減処理と、空間フィルタを用いた第２のノイズ低減処理との処理比率を切り替えて実行する。なお、処理比率の変更は、ライン状ノイズの強さと被写体の動きとに基づいて行なう。この場合、適応的に処理がなされるため、残像や被写体ボケが少ない動画像が得られる。
【００５２】
以上が本発明の代表的な実施形態の例であるが、本発明は、上記及び図面に示す実施形態に限定することなく、その要旨を変更しない範囲内で適宜変形して実施できるものである。
【００５３】
例えば、実施形態１及び２においては、差分処理時に１フレーム前の画像を用いる場合を例に挙げて説明したが、これに限られず、例えば、１フレーム以上前の画像や、２つ以上の複数フレームの画像等を用いてもよい。
【００５４】
また、例えば、実施形態１〜３においては、現フレームよりも以前に処理したフレームの画像データに対してのみ係数αを乗算していたが（係数α倍）、これに限られない。例えば、現フレームよりも以前に処理したフレームの画像データに対して乗算する係数αに応じた値を、現フレームの画像データに対して乗算するように構成しても良い。
【００５５】
また、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体等としての実施態様を採ることもできる。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、一つの機器からなる装置に適用してもよい。
（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給する。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ、ＧＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【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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