(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
色域ごとに画像データの中から色域が占める領域を検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出された領域のうち、第１の色域が占める領域においては、前記第１の色域が占める面積が第１の閾値以上である場合に、前記第１の色域が占める領域に対してノイズ抑圧を行うとともに、第２の色域が占める領域においては、前記第２の色域が占める面積が第２の閾値未満である場合に、前記第２の色域が占める領域に対してノイズ抑圧を行うノイズ抑圧手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
色域ごとに画像データの中から色域が占める領域を検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出された領域ごとにノイズ抑圧を行うノイズ抑圧手段とを有し、
前記ノイズ抑圧手段は、前記検出手段によって検出された領域のうち、第１の色域が占める領域においては、前記第１の色域が占める領域の面積が第１の閾値以上である場合には、前記第１の色域が占める領域に対して、前記第１の閾値未満である場合よりも強くノイズ抑圧を行うとともに、第２の色域が占める領域においては、前記第２の色域が占める領域の面積が第２の閾値未満である場合には、前記第２の色域が占める領域に対して、前記第２の閾値以上である場合よりも強くノイズ抑圧を行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記ノイズ抑圧手段は、前記画像データに占める割合がより大きい色域を優先して前記第１の色域とすることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第１の色域は、撮影モードによって異なる色域であることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記ノイズ抑圧手段は、ノイズ抑圧を行う色域の数に上限がある場合は、前記第１の色域が占める領域に対するノイズ抑圧を優先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６】
前記第１の色域は主被写体に係る色域であり、前記第２の色域は主被写体以外に係る色域であることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
色域ごとに画像データの中から色域が占める領域を検出する検出工程と、
前記検出工程において検出された領域のうち、第１の色域が占める領域においては、前記第１の色域が占める面積が第１の閾値以上である場合に、前記第１の色域が占める領域に対してノイズ抑圧を行うとともに、第２の色域が占める領域においては、前記第２の色域が占める面積が第２の閾値未満である場合に、前記第２の色域が占める領域に対してノイズ抑圧を行うノイズ抑圧工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
色域ごとに画像データの中から色域が占める領域を検出する検出工程と、
前記検出工程において検出された領域ごとにノイズ抑圧を行うノイズ抑圧工程とを有し、
前記ノイズ抑圧工程においては、前記検出工程において検出された領域のうち、第１の色域が占める領域においては、前記第１の色域が占める領域の面積が第１の閾値以上である場合には、前記第１の色域が占める領域に対して、前記第１の閾値未満である場合よりも強くノイズ抑圧を行うとともに、第２の色域が占める領域においては、前記第２の色域が占める領域の面積が第２の閾値未満である場合には、前記第２の色域が占める領域に対して、前記第２の閾値以上である場合よりも強くノイズ抑圧を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
色域ごとに画像データの中から色域が占める領域を検出する検出工程と、
前記検出工程において検出された領域のうち、第１の色域が占める領域においては、前記第１の色域が占める面積が第１の閾値以上である場合に、前記第１の色域が占める領域に対してノイズ抑圧を行うとともに、第２の色域が占める領域においては、前記第２の色域が占める面積が第２の閾値未満である場合に、前記第２の色域が占める領域に対してノイズ抑圧を行うノイズ抑圧工程とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
色域ごとに画像データの中から色域が占める領域を検出する検出工程と、
前記検出工程において検出された領域ごとにノイズ抑圧を行うノイズ抑圧工程とをコンピュータに実行させ、
前記ノイズ抑圧工程においては、前記検出工程において検出された領域のうち、第１の色域が占める領域においては、前記第１の色域が占める領域の面積が第１の閾値以上である場合には、前記第１の色域が占める領域に対して、前記第１の閾値未満である場合よりも強くノイズ抑圧を行うとともに、第２の色域が占める領域においては、前記第２の色域が占める領域の面積が第２の閾値未満である場合には、前記第２の色域が占める領域に対して、前記第２の閾値以上である場合よりも強くノイズ抑圧を行う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、画像処理方法及びプログラムに関し、特に、ノイズ抑圧を行うために用いて好適な技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人物の肌の色に対して積極的にノイズ抑圧を行う処理が行われている。例えば、ポートレートモードにおいて肌色に対して積極的にノイズ抑圧することにより、被写体である人物の肌を綺麗に再現することが行われている。このように、特定の被写体の色域に応じて、ノイズ抑圧の有無やレベルを切り替える撮像装置が知られている。
【０００３】
ところが、特定の色域となる領域に対してノイズ抑圧を施すと、本来その対象となるべきでない領域に対しても画像処理が施されてしまうことがある。この結果、背景などが一部不鮮明な画像となってしまう。そこで、例えば特許文献１に記載の方法では、人物以外の肌色領域に対しては、人物の肌と同様のノイズ抑圧を施さないように、人物像の領域を自動的に割り出している。また、例えば特許文献２に記載の方法では、注目領域の近傍で色信号を構成成分とするベクトル信号によってノイズ抑圧の重みを決めることにより、意図しない色域にノイズ抑圧を施さないようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−３０３１９３号公報
【特許文献２】特開２００７−１１０３３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の方法は、人物像に限定したものであり、ノイズ抑圧を行う色域は肌色に限定され、他の色域ではできないという問題点がある。また、特許文献２に記載の方法は、近傍の色を参照するため、映像の平坦部分では効果が高いものの、境界部分では双方の色ベクトルが交じり合うため、意図しない色域にノイズ抑圧を施してしまうことを十分に回避できないという問題点がある。
【０００６】
本発明は前述の問題点に鑑み、色域の分布に応じて適切なノイズ抑圧を行うことができるようにすることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の画像処理装置は、色域ごとに画像データの中から色域が占める領域を検出する検出手段と、前記検出手段によって検出された領域のうち、第１の色域が占める領域においては、前記第１の色域が占める面積が第１の閾値以上である場合に、前記第１の色域が占める領域に対してノイズ抑圧を行うとともに、第２の色域が占める領域においては、前記第２の色域が占める面積が第２の閾値未満である場合に、前記第２の色域が占める領域に対してノイズ抑圧を行うノイズ抑圧手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、色域の分布に応じて適切なノイズ抑圧を行うことができる。これにより、本来ノイズ抑圧処理の対象となるべきではない色領域がノイズ抑圧処理により不鮮明になってしまうことを防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態に係るディジタルビデオカメラの構成例を示すブロック図である。
【図２】ノイズリダクションの設定手順の一例を示すフローチャートである。
【図３】実施形態に係るディジタルビデオカメラの構成例を示すブロック図である。
【図４】ノイズリダクションの処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態について図面を参照しながら説明する。
図１は、本実施形態に係るディジタルビデオカメラ１００の構成例を示すブロック図である。
図１において、撮影レンズ１０１を通った光は、撮像素子であるＣＣＤセンサ１０２に入射され、ＣＣＤセンサ１０２により入射され光量に応じた電気信号に光電変換される。なお、ＣＣＤセンサ１０２の代わりにＣＭＯＳセンサを用いてもよい。ＡＦＥ（アナログフロントエンド回路）１０３は、ＣＣＤセンサ１０２から出力されるアナログ信号をディジタルデータに変換し、画像生成回路１０４に出力する。画像生成回路１０４は、例えば、補間処理やホワイトバランスといった画像として必要な画像処理を行う。そして、色域検出回路１０５にディジタルデータ（映像データ）を出力する。
【００１１】
色域検出回路１０５は、入力された映像データに係る画像（フレーム）をメッシュ状の枠に分割し、それぞれの枠内に存在する画素の色相及び彩度の積分値を算出する。そして、マイコン１１０は、色域検出回路１０５で算出した色相及び彩度の積分値を用いて、ノイズリダクション（ＮＲ）の設定を行う。なお、ノイズリダクション（ノイズ抑圧）の設定方法については後述する。
【００１２】
第１の色域限定ＮＲチャンネル１０６は、色域検出回路１０５から出力された映像データに対し、マイコン１１０により１つの色域であると判定された枠の領域に限定してノイズリダクションを行う。さらに、第２の色域限定ＮＲチャンネル１０７についても同様に、マイコン１１０により１つの色域であると判定された枠の領域に限定してノイズリダクションを行う。第１の色域限定ＮＲチャンネル１０６及び第２の色域限定ＮＲチャンネル１０７の２つのブロックを介して映像データが画像出力回路１０８に出力される。画像出力回路１０８は、出力に向けた処理として、記録媒体に合わせたデータフォーマットに変換し、記録媒体１０９に記録する。
【００１３】
次に、本実施形態において、被写体を撮影した映像データを解析してノイズリダクションをどのように行うかについて、図２のフローチャートを参照しながら説明する。図２（ａ）は、本実施形態におけるノイズリダクションの設定手順の一例を示すフローチャートである。なお、図２（ａ）に示す各処理は、マイコン１１０の制御により行われる。
【００１４】
まず、ステップＳ２０１において、映像データのメッシュ枠毎の色相及び彩度の積分値の情報を色域検出回路１０５から取得する。次に、ステップＳ２０２において、人物の肌の色域を指定色域と設定し、この指定色域に対して、以下に説明する図２（ｂ）の処理手順に従って第１のＮＲ候補領域である条件を満たすか否かを判定する。
【００１５】
図２（ｂ）は、第１のＮＲ候補領域を判定する処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、図２（ｂ）に示す各処理は、マイコン１１０の制御により行われる。
まず、図２（ｂ）のステップＳ２２１において、図２（ａ）のステップＳ２０１で得られた色相及び彩度の積分値が指定色域として予め設定した範囲に含まれる枠の数をカウントする。指定色域が人物の肌の色域である場合には、人物の肌の色域として予め定められた色相エリアおよび彩度エリアに属すると判定された枠の数をカウントする。
【００１６】
次に、ステップＳ２２２において、ステップＳ２２１におけるカウント数が、第１の閾値以上であるか否かを判定する。指定色域が人物の肌の色域である場合は、該当する枠のカウント数が、第１の閾値として人物の肌の色域用の閾値Ｓskin以上であるか否かを判定する。この判定の結果、カウント数が第１の閾値以上である場合は、ステップＳ２２３に進み、その指定色域を第１のＮＲ候補領域として設定し、処理を終了する。一方、ステップＳ２２２の判定の結果、カウント数が第１の閾値未満である場合は、その指定色域を第１のＮＲ候補領域には設定せず、そのまま処理を終了する。以上のようにステップＳ２０２の第１のＮＲ候補領域の判定処理を終えると、次のステップＳ２０３に進む。
【００１７】
図２（ａ）の説明に戻り、次のステップＳ２０３において、空の色域を指定色域と設定し、この指定色域に対して、前述した図２（ｂ）の処理手順に従って第１のＮＲ候補領域である条件を満たすか否かを判定する。この場合、ステップＳ２０１で得られた色相及び彩度の積分値が空の色域として予め設定した範囲に含まれる枠の数をカウントする。そして、該当するカウント数が、第１の閾値として空の色域用の閾値Ｓsky以上である場合は、空の色域を第１のＮＲ候補領域とする。
【００１８】
次に、ステップＳ２０４において、夕景の色域を指定色域と設定し、この指定色域に対して、前述した図２（ｂ）の処理手順に従って第１のＮＲ候補領域である条件を満たすか否かを判定する。この場合、ステップＳ２０１で得られた色相及び彩度の積分値が夕景の色域として予め設定した範囲に含まれる枠の数をカウントする。そして、該当するカウント数が、第１の閾値として夕景の色域用の閾値Ｓss以上である場合は、夕景の色域を第１のＮＲ候補領域とする。
【００１９】
このように本実施形態においては、人物の肌、空、及び夕景の色域を第１のＮＲ候補領域としている。人物の肌、空、及び夕景は比較的滑らかな主被写体であり、高周波成分を除去したほうが画像として好まれる傾向が強い。そのため、これら肌、空、及び夕景の色域については、積極的にノイズリダクションの候補とすることができる。しかしながら、人物の肌、空、及び夕景と同じ色域であって、別の主被写体の単なる模様である場合もある。また、人物の肌、空、及び夕景であったとしても、画像の中で占める割合が小さい場合には、積極的にノイズリダクションを行ってもさほど画像としての見た目は向上しない。そこで本実施形態では、画像の見た目に寄与する程度を考慮するとともにリスクを低減するために、人物の肌、空、及び夕景の色域については、画像の中で占める割合が所定値以上となる場合に限り、第１のＮＲ候補領域としている。
【００２０】
次に、ステップＳ２０５において、ステップＳ２０２〜Ｓ２０４において判定された第１のＮＲ候補領域となった色域が２つ未満であるか否かを判定する。ここで、ＮＲ候補領域の色域が２つ未満である場合は、第１の色域限定ＮＲチャンネル１０６、及び第２の色域限定ＮＲチャンネル１０７の２つのＮＲチャンネルのうち、少なくとも１つのチャンネルは空きがあることになる。そこで、その空いたチャンネルを用いて別の色域に対してノイズ抑圧処理を実行することが可能となる。したがって、ステップＳ２０５の判定の結果、第１のＮＲ候補領域となった色域が２つ未満である場合は、ステップＳ２０６に進み、２つ以上である場合は、ステップＳ２０９に進む。
【００２１】
ステップＳ２０９においては、ステップＳ２０２〜Ｓ２０４で得られたカウント数のうち、その値が多い色域から順に２つを選択し、ステップＳ２１０に進む。
【００２２】
一方、ステップＳ２０６においては、青の色域を指定色域と設定し、この指定色域に対して、以下に説明する図２（ｃ）の処理手順に従って第２のＮＲ設定候補である条件を満たすか否かを判定する。
【００２３】
図２（ｃ）は、第２のＮＲ候補領域を判定する処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、図２（ｃ）に示す各処理は、マイコン１１０の制御により行われる。
まず、ステップＳ２４１において、図２（ｂ）のステップＳ２２１と同様に、図２（ａ）のステップＳ２０１で得られた色相及び彩度の積分値が指定色域として予め設定した範囲に含まれる枠の数をカウントする。指定色域が青の色域である場合は、青の色域として予め定められた色相エリア及び彩度エリアに属すると判定された枠の数をカウントする。
【００２４】
次に、ステップＳ２４２において、ステップＳ２４１におけるカウント数が、第２の閾値未満であるか否かを判定する。指定色域が青の色域である場合は、該当する枠のカウント数が、第２の閾値として青の色域用の閾値Ｓ1未満であるか否かを判定する。この判定の結果、カウント数が第２の閾値未満である場合は、ステップＳ２４３に進み、その指定色域を第２のＮＲ候補領域として設定し、処理を終了する。一方、ステップＳ２４２の判定の結果、カウント数が第２の閾値以上である場合は、その指定色域を第２のＮＲ候補領域には設定せず、処理を終了する。
【００２５】
ここで、指定色域として青の色域を設定したのは、一般的なＣＣＤセンサやＣＭＯＳセンサの特徴に基づいている。一般的なＣＣＤセンサやＣＭＯＳセンサは青色の感度が他の色に対して低く、ホワイトバランス処理を行うときにゲインが上がりやすい。ゲインが上がるとノイズが多くなるため、映像に青い色のノイズが発生することが多い。ただし、青いノイズを抑圧するようにＮＲを設定すると、青い色だけ残像が発生したり、ディテールがなくなってしまったりするという問題が発生する。そのため、青い被写体が占める面積が大きい場合には、像全体がぼやけてしまい、画像の見た目として望ましくないものになってしまう。そこで本実施形態では、画像の中で青い被写体がない、または少ない場合など、主被写体以外のものであって、該当する枠のカウント数が第２の閾値未満である場合に、ＮＲ候補領域として設定するようにしている。
【００２６】
図２（ａ）の説明に戻り、次に、ステップＳ２０７において、第１及び第２のＮＲ候補領域をあわせたＮＲ候補領域が２つ未満であるか否かを判定する。この判定の結果、ＮＲ候補領域が２つ未満である場合は、ステップＳ２０８に進み、さらにもう１つ、別の色域をＮＲ候補領域として設定することとなる。一方、ステップＳ２０７の判定の結果、ＮＲ候補領域が２つである場合は、それ以上の色域をＮＲ候補領域として設定することができないため、ステップＳ２１０に進む。
【００２７】
ステップＳ２０８においては、黄色の色域を指定色域と設定し、この指定色域に対して、前述した図２（ｃ）の処理手順に従って第２のＮＲ候補領域である条件を満たすか否かを判定する。ここで、黄色の色域を指定色域としたのは、青の色域と同様の理由で画像中に生じるノイズが大きくなることが多いためである。この場合、黄色の色域として予め定められた色相エリア及び彩度エリアに属すると判定された枠の数をカウントする。そして、該当するカウント数が、第２の閾値として黄色の色域用閾値Ｓ2未満である場合は、黄色の色域を第２のＮＲ候補領域とする。そして、ステップＳ２１０に進む。
【００２８】
そして、ステップＳ２１０においては、第１及び第２のＮＲ候補領域のいずれかの条件を満たした２つ以下の色域をＮＲ設定色域と設定し、処理を終了する。このＮＲ設定色域は２つ以下であり、ＮＲ設定色域が２つである場合には、一方の色域の情報が第１の色域限定ＮＲチャンネル１０６に出力され、他方の色域の情報が第２の色域限定ＮＲチャンネル１０７に出力される。そして、第１の色域限定ＮＲチャンネル１０６及び第２の色域限定ＮＲチャンネル１０７はそれぞれ、色域を満たす枠内の画像に対して、ノイズリダクション処理を実行する。
【００２９】
なお、第１の色域限定ＮＲチャンネル１０６及び第２の色域限定ＮＲチャンネル１０７は、フレームが切り替わることによってＮＲ設定色域が変更された場合に、以下のような対応を行う。まず、元の色域の領域に対するＮＲ処理のレベルを徐々に下げ、レベルがほぼゼロになってから、新たな色域の領域に対してＮＲ処理を開始する。この際、ＮＲレベルに急激に変化が生じないように、新たな色域の領域に対してＮＲ処理を開始する場合も、徐々にＮＲ処理のレベルを上げるように時定数処理を行うようにする。
【００３０】
以上の処理をフレームごとに繰り返すことにより、映像に対して好適なＮＲ処理を行うことができる。また、人物の肌、空、及び夕景のように高周波成分を除去したほうが望まれる被写体に多い色域については、その色域の領域の面積が第１の閾値を超えた場合にＮＲ処理の対象とする。一方、撮像素子の特性に応じてノイズが増加しやすい色域については、その色域の領域の面積が第２の閾値未満である場合にＮＲ処理の対象とする。これにより、色域を判断基準とし、被写体に応じて適切なＮＲ処理を行うことができる。
【００３１】
なお、本実施形態においては、第１のＮＲ候補領域になりうる色域として、人物の肌、空、及び夕景の色域を例としたが、これに限られるものではない。高周波成分を除去したほうが望まれる被写体に多い色域であれば、他の色域を第１のＮＲ候補領域の対象としてもよい。すなわち、画像データに占める割合がより大きい色域を優先して第１のＮＲ候補領域としてもよい。また、予め設定された撮影モードに応じて、第１のＮＲ候補領域となりうる色域を変更してもよい。例えば、撮影モードとしてポートレートモードや、顔自動検出モードが設定されている場合には、人物の肌の色域のみに対して、第１のＮＲ候補領域となりうるか否かを判定するようにしてもよい。一方、夕景モードが設定されている場合には、夕景の色域のみに対して、第１のＮＲ候補領域となりうるか否かを判定するようにしてもよい。
【００３２】
さらに本実施形態においては、回路構成を簡素化するため、色域限定ＮＲチャンネルを２つのみ有する構成とし、第１のＮＲ候補領域の条件を満たす色域の数に応じて、上限の範囲内で第２のＮＲ候補領域として設定可能な色域の数を変更している。一方、第１のＮＲ候補領域及び第２のＮＲ候補領域の数を１つずつに固定してもよい。また、撮像素子の特性により、特定の色のノイズレベルが著しく大きいような場合には、第２のＮＲ候補領域の色域を先に設定してから、第１のＮＲ候補領域の色域を設定するようにしてもよい。例えば、設定されたＩＳＯ感度が高い場合に、第２のＮＲ候補領域の色域を先に設定する仕様も考えられる。
【００３３】
また、本実施形態では、第１の色域限定ＮＲチャンネル１０６及び第２の色域限定ＮＲチャンネル１０７を有する構成としたが、色域限定ＮＲチャンネルは１つであってもよく、３個以上備えていてもよい。さらに本実施形態では、ディジタルビデオカメラを例に説明したが、デジタルスチルカメラでも同様の構成とすることができる。また、パーソナルコンピュータのハードディスク等に記録された動画データを読み出し、この動画データに対しても、上記のノイズリダクション処理を実行することが可能である。
【００３４】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、ＮＲ候補領域であると判定された色域に対してのみ、ＮＲ処理を行った。これに対し、本実施形態では、もともと複数の色域に対してＮＲ処理を行い、その中でも所定の条件を満たした色域に対しては、ＮＲレベルを強くする。以下、本発明の第２の実施形態について図面を参照しながら説明する。
【００３５】
図３は、本実施形態におけるディジタルビデオカメラ３００の構成例を示すブロック図である。なお、撮影レンズ１０１、ＣＣＤセンサ１０２、ＡＦＥ１０３、画像生成回路１０４、色域検出回路１０５、画像出力回路１０８、及び記録媒体１０９についてはそれぞれ、図１と同様の構成であるため、説明を省略する。
図３において、色域検出回路１０５で算出した色相及び彩度の積分値の情報はマイコン３１０に送られ、色域検出回路１０５から出力された映像データは色域限定ＮＲ１６チャンネル３０６に入力される。色域限定ＮＲ１６チャンネル３０６は、マイコン３１０により設定される色域、及び色域に適応するノイズ抑圧の程度の設定に従ってノイズリダクションを行う。
【００３６】
次に、本実施形態において、被写体を撮影した映像データを解析してノイズリダクションをどのように行うかについて、図４のフローチャートを参照しながら説明する。図４（ａ）は、本実施形態におけるノイズリダクションの処理手順の一例を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ４０１において、マイコン３１０は、映像データのメッシュ枠毎の色相及び彩度の積分値の情報を色域検出回路１０５から取得する。そして、ステップＳ４０２において、マイコン３１０は、予め設定された１６の色域について、以下に説明する図４（ｂ）の処理手順に従ってこれらの色域をＮＲ強化色域に設定するか否かを判定する。
【００３７】
図４（ｂ）は、ステップＳ４０２におけるＮＲ強化色域を判定する処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、図４（ｂ）に示す各処理は、マイコン３１０の制御により行われる。
まず、図４（ｂ）のステップＳ４０４において、ステップＳ４０１で得られた色相及び彩度の積分値が予め設定した１６の色域のいずれかの色域の範囲に含まれるか否かを判定し、含まれると判定した枠の数を色域ごとにカウントする。そしてステップＳ４０５において、予め設定された１６の色域から１つの色域を選択する。
【００３８】
次に、ステップＳ４０６において、不図示のＲＯＭにデータベースとして記憶された色域属性データを読み出す。そして、ステップＳ４０５で選択された色域について、枠のカウント数が閾値以上の場合にＮＲレベルを強める属性が１の色域なのか、あるいは、枠のカウント数が閾値未満の場合にＮＲレベルを強める属性が０の色域なのかを判定する。この判定の結果、属性が１の色域である場合はステップＳ４０７に進み、属性が０の色域である場合はステップＳ４０９に進む。
【００３９】
ここで、属性が１の色域の例としては、第１の実施形態と同様に、人物の肌、空、及び夕景のように高周波成分を除去したほうが望まれる被写体に多い色域であり、撮影モードによって異なるようにしてもよい。これに対して属性が０の色域の例としては、主被写体以外の色域である。一方、第１の実施形態と同様、ノイズが比較的多く発生する青や黄色の色域を属性が０の色域としてもよく、ディジタルビデオカメラ３００の特性によって異なるようにしてもよい。
【００４０】
ステップＳ４０７においては、属性が１の色域に対して、該当する枠のカウント数が第１の閾値以上かどうかを判定する。この判定の結果、第１の閾値以上である場合はステップＳ４０８に進み、第１の閾値未満である場合はステップＳ４１１に進む。そして、ステップＳ４０８においては、該当する枠のカウント数が第１の閾値以上であった色域をＮＲ強化色域に指定し、ステップＳ４１１に進む。
【００４１】
一方、ステップＳ４０９においては、属性が０の色域に対して、該当する枠のカウント数が第２の閾値未満かどうかを判定する。この判定の結果、第２の閾値未満である場合はステップＳ４１０に進み、第２の閾値以上である場合はステップＳ４１１に進む。そして、ステップＳ４１０においては、カウント数が第２の閾値未満であった色域をＮＲ強化色域に指定し、ステップＳ４１１に進む。
【００４２】
次に、ステップＳ４１１において、１６の色域すべてについて属性の判定を行ったか否かを判定する。この判定の結果、１６の色域すべてについて属性の判定を行った場合は、そのまま処理を終了し、次の図４（ａ）のステップＳ４０３に進む。一方、ステップＳ４１１の判定の結果、属性を判定していない色域がまだある場合は、ステップＳ４０５に戻り、まだ選択していない色域を１つ選択する。
【００４３】
図４（ａ）の説明に戻り、次のステップＳ４０３においては、色域限定ＮＲ１６チャンネル３０６は、ＮＲ強化色域であると判定された色域のＮＲレベルを強く設定し、枠内の画像に対して、それぞれの色域に応じたノイズリダクション処理を実行する。なお、色域限定ＮＲ１６チャンネル３０６は、フレームが切り替わることによって同一の色域に対するＮＲレベルが変更された場合には、ＮＲ処理のレベルを徐々に変更することにより、ＮＲレベルに急激に変化が生じないように時定数処理を行うようにする。
【００４４】
以上の処理をフレームごとに繰り返すことにより、ある色域では画像に占める領域が大きいときにノイズ低減処理を強化し、別の色域では画像に占める領域が小さいときにノイズ低減処理を強化することができる。
【００４５】
以上、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳述してきたが、本発明はこれら特定の実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も本発明に含まれる。上述の実施形態の一部を適宜組み合わせてもよい。
【００４６】
（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し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【００４７】
１０５  色域検出回路、１０６  第１の色域限定ＮＲチャンネル、１０７  第２の色域限定ＮＲチャンネル、１１０  マイコン
【図１】
0005383458.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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