(57)【要約】【課題】画像ノイズ低減方法及び装置を提供する。【解決手段】該方法は、原画像を輝度チャンネル画像と少なくとも１つの色度チャンネル画像とに分解し、輝度情報に基づいて輝度チャンネル画像及び色度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、輝度チャンネル画像及び色度チャンネル画像の各画素を補正する。本発明の実施例によれば、画像のエッジ部の色分散を効果的に回避でき、実装容易性及び低コストを図ることができる。【選択図】図１
2014216019.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原画像を輝度チャンネル画像と少なくとも１つの色度チャンネル画像とに分解するステップと、
輝度情報に基づいて前記輝度チャンネル画像及び前記色度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、前記輝度チャンネル画像及び前記色度チャンネル画像の各画素を補正するステップと、を含み、
以下の式
【数１】
2014216019.tif 000039
により、輝度情報に基づいて各色度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、
以下の式
【数２】
2014216019.tif 000040
により、輝度情報に基づいて前記輝度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、
（ｘｃ，ｙｃ）は、処理される現在の画素の座標を表し、
（ｘ，ｙ）は現在の画素の周辺の所定領域内の測定される画素の座標を表し、ｘｃ−ｘＮ１≦ｘ≦ｘｃ＋ｘＮ２、ｙｃ−ｙＮ１≦ｙ≦ｙｃ＋ｙＮ２、ｘＮ１、ｘＮ２、ｙＮ１、ｙＮ２は０よりも大きく、
Ｃｗｍ_１（ｘｃ，ｙｃ）は現在の画素の色度の加重平均値を表し、Ｗｄ（ｘ，ｙ）は測定される画素の距離加重値を表し、ＷＹ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度加重値を表し、Ｃ１（ｘ，ｙ）は測定される画素の色度値を表し、ＷＣ１（ｘ，ｙ）は測定される画素の色度加重値を表し、Ｙ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度値を表す、
画像ノイズ低減方法。
【請求項２】
輝度情報に基づいて、原画像を分解することで得られた少なくとも１つの色チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、前記色チャンネル画像の各画素を補正するステップ、を含み、
以下の式
【数３】
2014216019.tif 000041
により、輝度情報に基づいて各色チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、
（ｘｃ，ｙｃ）は、処理される現在の画素の座標を表し、
（ｘ，ｙ）は現在の画素の周辺の所定領域内の測定される画素の座標を表し、ｘｃ−ｘＮ１≦ｘ≦ｘｃ＋ｘＮ２、ｙｃ−ｙＮ１≦ｙ≦ｙｃ＋ｙＮ２、ｘＮ１、ｘＮ２、ｙＮ１、ｙＮ２は０よりも大きく、
Ｃｗｍ_２（ｘｃ，ｙｃ）は現在の画素の色の加重平均値を表し、Ｗｄ（ｘ，ｙ）は測定される画素の距離加重値を表し、ＷＹ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度加重値を表し、Ｃ２（ｘ，ｙ）は測定される画素の色値を表し、ＷＣ２（ｘ，ｙ）は測定される画素の色加重値を表し、Ｙ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度値を表す、
画像ノイズ低減方法。
【請求項３】
以下の式
【数４】
2014216019.tif 000042
又は
【数５】
2014216019.tif 000043
により、前記輝度加重値を取得し、
Ｄｙは測定される画素と現在の画素との輝度差の絶対値を表し、ｓｉｇｍａ_ｅ１はフィルタリング強度を表し、その値の範囲が［０，∞）であり、ｔｈｅ_Ｙは第１の閾値を表し、ａは現在の画素を含む平坦領域内のノイズ特性に関連するパラメータを表す、
請求項１又は２に記載の画像ノイズ低減方法。
【請求項４】
前記ａを予め設定するステップ、又は
前記現在の画素を含む平坦領域内のノイズのノイズ曲線の急峻度合いに基づいて前記ａを自己適応的に取得するステップであって、前記ノイズ曲線が急峻な場合のａの値は前記ノイズ曲線が緩やかな場合のａの値よりも大きい、ステップ、をさらに含み、
前記現在の画素が属する画素ブロックが明るいブロックである場合、前記ノイズ曲線は急峻であり、前記現在の画素が属する画素ブロックが暗いブロックである場合、前記ノイズ曲線は緩やかである、
請求項３に記載の画像ノイズ低減方法。
【請求項５】
以下の式
【数６】
2014216019.tif 000044
又は
【数７】
2014216019.tif 000045
により、前記距離加重値を取得し、
Ｒは前記所定領域内の測定される画素と前記現在の画素との距離を表し、ｓｉｇｍａ_ｄは距離空間内のフィルタリング強度を表し、その値の範囲が［０，∞）であり、ｂはノイズ特性に関連するパラメータを表す、
請求項１又は２に記載の画像ノイズ低減方法。
【請求項６】
前記ｂを予め設定するステップ、又は
色ノイズの範囲に基づいて前記ｂを自己適応的に取得するステップであって、前記色ノイズの範囲が大きい場合のｂの値は前記色ノイズの範囲が小さい場合のｂの値よりも小さい、ステップ、をさらに含む、
請求項５に記載の画像ノイズ低減方法。
【請求項７】
ｂの値は０、０．４、０．５、又は１である、
請求項６に記載の画像ノイズ低減方法。
【請求項８】
以下の式
【数８】
2014216019.tif 000046
又は
【数９】
2014216019.tif 000047
により、前記色度加重値又は色加重値を取得し、
ＤＣは測定される画素と現在の画素との色度差又は色差の絶対値を表し、ｔｈｅ_Ｃは第２の閾値を表し、ｓｉｇｍａ_ｅ２はフィルタリング強度を表し、その値の範囲が［０，∞）であり、ｄはノイズ特性に関連するパラメータを表す、
請求項１又は２に記載の画像ノイズ低減方法。
【請求項９】
原画像を輝度チャンネル画像と少なくとも１つの色度チャンネル画像とに分解する画像分解手段と、
輝度情報に基づいて前記輝度チャンネル画像及び前記色度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、前記輝度チャンネル画像及び前記色度チャンネル画像の各画素を補正する第１の画像処理手段と、を含み、
以下の式
【数１０】
2014216019.tif 000048
により、輝度情報に基づいて各色度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、
以下の式
【数１１】
2014216019.tif 000049
により、輝度情報に基づいて前記輝度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、
（ｘｃ，ｙｃ）は、処理される現在の画素の座標を表し、
（ｘ，ｙ）は現在の画素の周辺の所定領域内の測定される画素の座標を表し、ｘｃ−ｘＮ１≦ｘ≦ｘｃ＋ｘＮ２、ｙｃ−ｙＮ１≦ｙ≦ｙｃ＋ｙＮ２、ｘＮ１、ｘＮ２、ｙＮ１、ｙＮ２は０よりも大きく、
Ｃｗｍ_１（ｘｃ，ｙｃ）は現在の画素の色度の加重平均値を表し、Ｗｄ（ｘ，ｙ）は測定される画素の距離加重値を表し、ＷＹ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度加重値を表し、Ｃ１（ｘ，ｙ）は測定される画素の色度値を表し、ＷＣ１（ｘ，ｙ）は測定される画素の色度加重値を表し、Ｙ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度値を表す、
画像ノイズ低減装置。
【請求項１０】
輝度情報に基づいて、原画像を分解することで得られた少なくとも１つの色チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、前記色チャンネル画像の各画素を補正する第２の画像処理手段、を含み、
以下の式
【数１２】
2014216019.tif 000050
により、輝度情報に基づいて各色チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、
（ｘｃ，ｙｃ）は、処理される現在の画素の座標を表し、
（ｘ，ｙ）は現在の画素の周辺の所定領域内の測定される画素の座標を表し、ｘｃ−ｘＮ１≦ｘ≦ｘｃ＋ｘＮ２、ｙｃ−ｙＮ１≦ｙ≦ｙｃ＋ｙＮ２、ｘＮ１、ｘＮ２、ｙＮ１、ｙＮ２は０よりも大きく、
Ｃｗｍ_２（ｘｃ，ｙｃ）は現在の画素の色の加重平均値を表し、Ｗｄ（ｘ，ｙ）は測定される画素の距離加重値を表し、ＷＹ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度加重値を表し、Ｃ２（ｘ，ｙ）は測定される画素の色値を表し、ＷＣ２（ｘ，ｙ）は測定される画素の色加重値を表し、Ｙ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度値を表す、
画像ノイズ低減装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理技術に関し、特に画像ノイズ低減方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラでは、ＩＳＯがイメージセンサの利得を示すパラメータである。ＩＳＯを低く設定する場合には、撮影された画像はノイズが少なく、且つ色が鮮やかであるが、シャッタ速度が遅いため撮影された画像がぼけ易くなる。一方、ＩＳＯを高く設定し、且つ輝度が低い場合には、撮影された画像は高いイメージセンサの利得を有し、且つぼけにくいが、ＩＳＯを低く設定する場合に比べると、ノイズの影響を受けやすい。
【０００３】
なお、上述した背景技術の紹介は単なる本発明を明確、且つ完全に説明し、当業者に理解させるためのものである。これらの技術は、本願の背景技術の部分に説明されているから、当業者に知られていたと解釈されてはならない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の実施例は、画像のノイズを効果的に回避でき、実装容易性及びハードウェアのコスト低減を図ることができる画像ノイズ低減方法及び装置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】
本発明の実施例の第１の態様では、原画像を輝度チャンネル画像と少なくとも１つの色度チャンネル画像とに分解するステップと、輝度情報に基づいて前記輝度チャンネル画像及び前記色度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、前記輝度チャンネル画像及び前記色度チャンネル画像の各画素を補正するステップと、を含み、以下の式
【数１】
2014216019.tif 000003
により、輝度情報に基づいて各色度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、以下の式
【数２】
2014216019.tif 000004
により、輝度情報に基づいて前記輝度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、（ｘｃ，ｙｃ）は、処理される現在の画素の座標を表し、（ｘ，ｙ）は現在の画素の周辺の所定領域内の測定される画素の座標を表し、ｘｃ−ｘＮ１≦ｘ≦ｘｃ＋ｘＮ２、ｙｃ−ｙＮ１≦ｙ≦ｙｃ＋ｙＮ２、ｘＮ１、ｘＮ２、ｙＮ１、ｙＮ２は０よりも大きく、Ｃｗｍ_１（ｘｃ，ｙｃ）は現在の画素の色度の加重平均値を表し、Ｗｄ（ｘ，ｙ）は測定される画素の距離加重値を表し、ＷＹ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度加重値を表し、Ｃ１（ｘ，ｙ）は測定される画素の色度値を表し、ＷＣ１（ｘ，ｙ）は測定される画素の色度加重値を表し、Ｙ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度値を表す、画像ノイズ低減方法、を提供する。
【０００６】
本発明の実施例の第２の態様では、輝度情報に基づいて、原画像を分解することで得られた少なくとも１つの色（カラー）チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、前記色チャンネル画像の各画素を補正するステップ、を含み、以下の式
【数３】
2014216019.tif 000005
により、輝度情報に基づいて各色チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、（ｘｃ，ｙｃ）は、処理される現在の画素の座標を表し、（ｘ，ｙ）は現在の画素の周辺の所定領域内の測定される画素の座標を表し、ｘｃ−ｘＮ１≦ｘ≦ｘｃ＋ｘＮ２、ｙｃ−ｙＮ１≦ｙ≦ｙｃ＋ｙＮ２、ｘＮ１、ｘＮ２、ｙＮ１、ｙＮ２は０よりも大きく、Ｃｗｍ_２（ｘｃ，ｙｃ）は現在の画素の色の加重平均値を表し、Ｗｄ（ｘ，ｙ）は測定される画素の距離加重値を表し、ＷＹ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度加重値を表し、Ｃ２（ｘ，ｙ）は測定される画素の色値を表し、ＷＣ２（ｘ，ｙ）は測定される画素の色加重値を表し、Ｙ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度値を表す、画像ノイズ低減方法、を提供する。
【０００７】
本発明の実施例の第３の態様では、原画像を輝度チャンネル画像と少なくとも１つの色度チャンネル画像とに分解する画像分解手段と、輝度情報に基づいて前記輝度チャンネル画像及び前記色度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、前記輝度チャンネル画像及び前記色度チャンネル画像の各画素を補正する第１の画像処理手段と、を含み、以下の式
【数４】
2014216019.tif 000006
により、輝度情報に基づいて各色度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、以下の式
【数５】
2014216019.tif 000007
により、輝度情報に基づいて前記輝度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、（ｘｃ，ｙｃ）は、処理される現在の画素の座標を表し、（ｘ，ｙ）は現在の画素の周辺の所定領域内の測定される画素の座標を表し、ｘｃ−ｘＮ１≦ｘ≦ｘｃ＋ｘＮ２、ｙｃ−ｙＮ１≦ｙ≦ｙｃ＋ｙＮ２、ｘＮ１、ｘＮ２、ｙＮ１、ｙＮ２は０よりも大きく、Ｃｗｍ_１（ｘｃ，ｙｃ）は現在の画素の色度の加重平均値を表し、Ｗｄ（ｘ，ｙ）は測定される画素の距離加重値を表し、ＷＹ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度加重値を表し、Ｃ１（ｘ，ｙ）は測定される画素の色度値を表し、ＷＣ１（ｘ，ｙ）は測定される画素の色度加重値を表し、Ｙ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度値を表す、画像ノイズ低減装置、を提供する。
【０００８】
本発明の実施例の第４の態様では、輝度情報に基づいて、原画像を分解することで得られた少なくとも１つの色チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、前記色チャンネル画像の各画素を補正する第２の画像処理手段、を含み、以下の式
【数６】
2014216019.tif 000008
により、輝度情報に基づいて各色チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、（ｘｃ，ｙｃ）は、処理される現在の画素の座標を表し、（ｘ，ｙ）は現在の画素の周辺の所定領域内の測定される画素の座標を表し、ｘｃ−ｘＮ１≦ｘ≦ｘｃ＋ｘＮ２、ｙｃ−ｙＮ１≦ｙ≦ｙｃ＋ｙＮ２、ｘＮ１、ｘＮ２、ｙＮ１、ｙＮ２は０よりも大きく、Ｃｗｍ_２（ｘｃ，ｙｃ）は現在の画素の色の加重平均値を表し、Ｗｄ（ｘ，ｙ）は測定される画素の距離加重値を表し、ＷＹ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度加重値を表し、Ｃ２（ｘ，ｙ）は測定される画素の色値を表し、ＷＣ２（ｘ，ｙ）は測定される画素の色加重値を表し、Ｙ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度値を表す、画像ノイズ低減装置、を提供する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の実施例によれば、輝度情報により色度又は色チャンネル画像を処理することで、画像のノイズを効果的に回避でき、実装容易性及びハードウェアのコスト低減を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本発明の特定の実施形態は、後述の説明及び図面に示すように、詳細に開示され、本発明の原理を採用されることが可能な方式を示している。なお、本発明の実施形態は、範囲上には限定されるものではない。本発明の実施形態は、添付されている特許請求の範囲の主旨及び内容の範囲内、各種の改変、修正、及び同等的なものが含まれる。
【図１】本発明の実施例１に係る画像ノイズ低減方法のフローチャートである。
【図２】図２Ａ及び図２Ｂは本発明の実施例２に係る輝度に対応するノイズレベルの対比を示す図である。
【図３】本発明の実施例２に係る輝度と閾値ｔｈｅ_Ｙとの関係曲線を示す図である。
【図４】図４Ａ及び図４Ｂは本発明の実施例３に係る距離加重値とＲの値との関係曲線を示す図である。
【図５】図５Ａ及び図５Ｂは本発明の実施例４に係る色度加重値と色度差との関係曲線を示す図である。
【図６】本発明の実施例６に係る画像ノイズ低減装置の構成を示す図である。
【図７】本発明の実施例７に係る画像ノイズ低減方法のフローチャートである。
【図８】本発明の実施例８に係る画像ノイズ低減装置の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら本発明の各実施形態を説明する。これらの実施形態は単なる例示的なものであり、本発明を限定するものではない。当業者に本発明の原理及び実施形態をより簡単に理解させるため、本発明の実施形態では、双方向フィルタリング（Bilateral filtering）方式に基づいて画像ノイズの低減処理を行うことを例として説明する。なお、本発明の実施形態は、画像ノイズ低減の如何なる態様に適用する。
【００１２】
＜実施例１＞
図１は、本発明の実施例１に係る画像ノイズ低減方法のフローチャートである。図１に示すように、該方法は以下のステップを含む。
【００１３】
ステップ１０１：原画像を輝度チャンネル画像と少なくとも１つの色度チャンネル画像とに分解する。
【００１４】
本実施例では、任意の従来技術を用いて色空間を分解してもよく、ここにその説明を省略される。
【００１５】
色度チャンネルの数は２以上であってもよいが、実際の状況に応じて決定してもよい。例えば、色空間を３つのチャンネル、例えば（Ｙ，Ｃｂ、Ｃｒ）に分け、Ｃｂ及びＣｒは色度チャンネルに対応し、Ｙは輝度チャンネルに対応する、或いは（Ｙ、Ｕ、Ｖ）に分け、Ｕ及びＶは色度チャンネルに対応し、Ｙは輝度チャンネルに対応する。
【００１６】
ステップ１０２：輝度情報に基づいて輝度チャンネル画像及び色度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、輝度チャンネル画像及び色度チャンネル画像の各画素を補正する。
【００１７】
ここで、以下の式
【数７】
2014216019.tif 000009
により、輝度情報に基づいて輝度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出する。
【００１８】
また、以下の式
【数８】
2014216019.tif 000010
により、輝度情報に基づいて各色度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出する。
【００１９】
式（１）及び（２）において、（ｘｃ，ｙｃ）は、現在に処理／フィルタリングされる画素（現在の画素）の座標を表す。
【００２０】
（ｘ，ｙ）は現在の画素の周辺の所定領域内の測定される画素の座標を表し、ここで、ｘｃ−ｘＮ１≦ｘ≦ｘｃ＋ｘＮ２、ｙｃ−ｙＮ１≦ｙ≦ｙｃ＋ｙＮ２、ｘＮ１、ｘＮ２、ｙＮ１、ｙＮ２は０よりも大きい。
【００２１】
Ｃｗｍ_１（ｘｃ，ｙｃ）は現在の画素の色度の加重平均値を表し、Ｗｄ（ｘ，ｙ）は測定される画素の距離加重値を表し、ＷＹ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度加重値を表し、Ｃ１（ｘ，ｙ）は測定される画素の色度値を表し、ＷＣ１（ｘ，ｙ）は測定される画素の色度加重値を表し、Ｙ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度値を表す。
【００２２】
例えば、色度チャンネル画像がＣｂ及びＣｒの場合、上記式（２）は
【数９】
2014216019.tif 000011
【数１０】
2014216019.tif 000012
とそれぞれ表してもよい。
【００２３】
同様に、色度チャンネル画像がＵ、Ｖの場合、式（２）により各画素の色度の加重平均値を取得してもよいが、ここにその説明を省略される。
【００２４】
本実施例では、式（１）及び式（２）における距離加重値Ｗｄ（ｘ，ｙ）、輝度加重値ＷＹ（ｘ，ｙ）及び色度加重値ＷＣ１（ｘ，ｙ）はいずれも従来の双方向フィルタリング方法により取得してもよく、例えば以下の式により上記の加重値を取得してもよい。
【数１１】
2014216019.tif 000013
【数１２】
2014216019.tif 000014
【数１３】
2014216019.tif 000015
【００２５】
例えば、Ｃｂ及びＣｒチャンネルについて、ＤＣそれぞれはＤＣｂ及びＤＣｒであってもよく、Ｕ及びＶチャンネルについて、ＤＣそれぞれはＤＵ及びＤＶであってもよい。
【００２６】
上記の式（３−１）、（４−１）及び（５−１）において、Ｄｙは測定される画素と現在の画素との輝度差の絶対値を表し、ＤＣは測定される画素と現在の画素との色度差の絶対値を表し、ｓｉｇｍａ_ｅ１は輝度領域のフィルタリング強度を表し、その値の範囲が［０，∞）であり、ｓｉｇｍａ_ｅ２は色度領域のフィルタリング強度を表し、その値の範囲が［０，∞）であり、ｓｉｇｍａ_ｄは距離空間内のフィルタリング強度を表し、その値の範囲が［０，∞）である。ｓｉｇｍａ_ｅ１とｓｉｇｍａ_ｅ２とは、値が同じであってもよし、異なってもよい。
【００２７】
本実施例によれば、輝度情報に基づいて色度チャンネル画像をフィルタリングすることで、画像ノイズを効果的に低減できる。
【００２８】
＜実施例２＞
本発明の実施例２は画像ノイズ低減方法をさらに提供する。該方法は、実施例１を基にするものであり、実施例１と異なるのは、本実施例の方式により輝度加重値を取得することである。
【００２９】
以下の式
【数１４】
2014216019.tif 000016
により、該輝度加重値を取得する。
【００３０】
ここで、ｔｈｅ_Ｙは第１の閾値を表し、ａは現在の画素を含む平坦領域内のノイズ特性に関連するパラメータを表す。
【００３１】
本実施例では、現在の画素を含む平坦領域は物体の非境界線の領域を指し、周辺の画素と現在の画素とは関連性を有しているが、境界線上の画素と周辺の境界線の両側の物体との関連性が弱い。
【００３２】
本実施例では、ａは経験に応じて予め設定されてもよいし、実際の状況に応じて決定されてもよい。例えば、ａの値は２、１．５、１．２、１等であってもよい。
【００３３】
或いは、ａの値は現在の画素を含む平坦領域内のノイズのノイズ曲線の急峻度合いに基づいて自己適応的に取得されてもよい。ノイズ曲線が急峻な場合のａの値はノイズ曲線が緩やかな場合のａの値よりも大きい。
【００３４】
図２Ａ及び図２Ｂは本発明の実施例２に係る輝度に対応するノイズレベルの対比を示す図である。図２Ａに示される画像ブロックは明るいブロックに対応するノイズ曲線であり、図２Ｂに示される画像ブロックは暗いブロックに対応するノイズ曲線である。ここで、明るいブロックのノイズは暗いブロックのノイズよりも小さい。
【００３５】
図２Ａ及び図２Ｂに示すように、現在の画素が属する画素ブロックが明るいブロックである場合、ノイズ曲線は急峻であり、現在の画素が属する画素ブロックが暗いブロックである場合、ノイズ曲線は緩やかである。ここで、現在の画素が属する画像ブロックは、該現在の画素の周辺領域を意味し、即ち該周辺領域は上記の所定領域内にある。
【００３６】
また、本実施例では、直接該画素ブロックの明暗度によりａの値を取得してもよい。例えば、該画素ブロックの平均値、低域フィルタリング値又は分散により該ａの値を決定してもよい、即ちまず該現在の画素を含む領域が平坦領域であるか否かを決定し、該領域が平坦領域である場合、平均値、低域フィルタリング値又は分散に基づいてａ値を決定する。例えば、９×９の画素ブロックについて、９×９ブロックの分散が所定の閾値よりも小さい場合、該領域が境界線ではなく、平坦領域であると決定し、この場合、９×９の平均値によりａを決定する、即ちａ＝１．５＋０．１＊ｒｏｕｎｄ（ａｖｅ_Ｙ／５０）となる。ａｖｅ_Ｙの値の範囲が０〜２５５であるため、ａは１．５、１．６、１．７、１．８、１．９又は２．０となる。ここで、ａｖｅは平均値（ａｖｅｒａｇｅ）を表し、ａｒｏｕｎｄは四捨五入を表す。
【００３７】
図３は、本発明の実施例２に係る輝度と閾値ｔｈｅ_Ｙとの関係曲線を示す図であり、該曲線により閾値を取得できる。図３に示すように、輝度の増加に伴い、該閾値が低下する傾向がある。
【００３８】
＜実施例３＞
本発明の実施例３は画像ノイズ低減方法をさらに提供する。該方法は実施例１を基にするものであり、実施例１と異なるのは、本実施例の方法により距離加重値を取得することである。
【００３９】
以下の式
【数１５】
2014216019.tif 000017
により、距離加重値を取得する。
【００４０】
Ｒは所定領域内の測定される画素と現在の画素との距離を表し、ｂはノイズ特性に関連するパラメータを表す。
【００４１】
ａと同じように、ｂの値を予め設定してもよく、例えば実際の状況に応じて予め決定してもよい。
【００４２】
また、ｂは色ノイズの範囲に基づいて自己適応的に取得されてもよい。ここで、色ノイズの範囲が大きい場合のｂの値は色ノイズの範囲が小さい場合のｂの値よりも小さい。例えば、ノイズ特性により、色ノイズの範囲が大きい場合、遠いところの画素の情報によりノイズを平均化し、低減する必要があり、ｂの値が小さい、例えばｂ＝０、一方、色ノイズの範囲が大きくない場合、遠いところの加重値を小さく設定して色の分散を防止し、ｂの値が大きい、例えばｂ＝０．５又は１となる。
【００４３】
本実施例では、ｂの値は０、０．４、０．５、又は１であってもよいが、これらの値に限定されない。
【００４４】
本実施例では、ノイズ範囲はノイズの信号の元の値からずれる範囲を指す。暗い部分のノイズが大きいため、色のずれが多く（色ノイズの範囲が大きく）、暗い部分のノイズが小さいため、色のずれが少ない（色ノイズの範囲が小さい）。このため、輝度の平均値又は低域フィルタリング値によりｂを決定してもよい。例えば、ｂ＝０．１＊ｒｏｕｎｄ（ａｖｅ_Ｙ／５０）となり、ａｖｅ_Ｙの値の範囲が０〜２５５であるため、ｂは０、０．１、０．２、０．３、０．４又は０．５となる。
【００４５】
図４Ａ及び図４Ｂは本発明の実施例３に係る距離加重値とＲの値との関係曲線を示す図である。図４Ａに示すように、ｂ＝０の場合、距離加重値Ｗｄ（ｘ，ｙ）＝０．５、図４Ｂに示すように、ｂ＝１の場合、
【数１６】
2014216019.tif 000018
となる。
【００４６】
＜実施例４＞
本発明の実施例４は画像ノイズ低減方法をさらに提供する。該方法は実施例１を基にするものであり、実施例１と異なるのは、本実施例の方法により色度加重値を取得することである。
【００４７】
以下の式
【数１７】
2014216019.tif 000019
により、色度加重値を取得する。
【００４８】
ここで、ＤＣは測定される画素と現在の画素との色度差の絶対値を表し、ｔｈｅ_Ｃは第２の閾値を表し、ｄはノイズ特性に関連するパラメータを表す。
【００４９】
通常、色ノイズの元の値からのずれがあまり大きくないため、小さいＤＣに大きい加重値（ｄ）を割り当て、大きいＤＣに小さい加重値（ｄ）を割り当てる。
【００５０】
本実施例では、ｄの値は１以上であり、例えばｄの値は０、０．２５又は０．５である。
【００５１】
本実施例では、閾値ｔｈｅ_Ｃの値は画像のノイズ特性に関連し、画像の色ノイズが小さい、即ち色のずれが大きくない場合、該閾値を小さく設定する、例えば２０に設定してもよい。一方、色のノイズが大きく、色のずれが非常に大きい場合、該閾値を大きく設定する必要があり、例えば５０に設定してもよい。この閾値は固定のものであってもよいし、自己適応的なものであってもよい。例えば暗い部分のノイズが大きいため、大きい閾値を選択し、明るい部分について小さい閾値を選択してもよい。
【００５２】
図５Ａ及び図５Ｂは本発明の実施例４に係る色度加重値と色度差との関係曲線を示す図である。図５Ａは、ｄの値が０．５の場合の関係曲線図であり、図５Ｂは、ｄの値が０．２５の場合の関係曲線図である。
【００５３】
＜実施例５＞
本発明の実施例５は画像ノイズ低減方法をさらに提供する。該方法は実施例１を基にするものである。式（１）及び式（２）における距離加重値Ｗｄ（ｘ，ｙ）、輝度加重値ＷＹ（ｘ，ｙ）、色度加重値ＷＣ１（ｘ，ｙ）はいずれも実施例２〜４の式（３−２）、（４−２）、（５−２）により取得されてもよいし、一部が実施例２〜４の方法により取得されてもよいし、一部が実施例１に示される従来の方法により取得されてもよいが、その説明がここに省略される。
【００５４】
＜実施例６＞
図６は、本発明の実施例６に係る画像ノイズ低減装置の構成を示す図である。図６に示すように、装置６００は、第１の画像分解部６０１及び第１の画像処理部６０２を含む。
【００５５】
第１の画像分解部６０１は、原画像を輝度チャンネル画像と少なくとも１つの色度チャンネル画像とに分解する。第１の画像処理部６０２は、輝度情報に基づいて輝度チャンネル画像及び色度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、輝度チャンネル画像及び色度チャンネル画像の各画素を補正する。
【００５６】
ここで、実施例１の式（１）により、輝度情報に基づいて各色度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出してもよいが、ここにその説明が省略される。
【００５７】
また、実施例１の式（２）により、輝度情報に基づいて輝度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出してもよいが、ここにその説明を省略される。
【００５８】
本実施例では、式（１）及び（２）における各加重値、輝度及び色度値の取得は実施例１〜５の通りである。
【００５９】
本実施例では、装置６００は輝度加重値算出部（図示せず）をさらに含んでもよく、該輝度加重値算出部は式（３−１）又は（３−２）により取得するものであり、ここにその説明が省略される。
【００６０】
式（３−２）により輝度加重値を算出する場合、式（３−２）のパラメータａは予め設定されてもよいし、自己適応的に取得されてもよい。よって、装置６００は第１のパラメータ取得部（図示せず）をさらに含んでもよく、該第１のパラメータ取得部はａを予め設定する、或いはノイズ曲線の急峻度合いに基づいてａを自己適応的に取得する。ノイズ曲線が急峻な場合のａの値はノイズ曲線が緩やかな場合のａの値よりも大きい。現在の画素が属する画素ブロックが明るいブロックである場合、ノイズ曲線は急峻であり、現在の画素が属する画素ブロックが暗いブロックである場合、ノイズ曲線は緩やかである。
【００６１】
本実施例では、装置６００は距離加重値算出部（図示せず）をさらに含んでもよく、該距離加重値算出部は式（４−１）又は（４−２）により取得するものであり、ここにその説明を省略される。
【００６２】
本実施例では、式（４−２）により距離加重値を算出する場合、装置６００は第２のパラメータ取得部（図示せず）をさらに含んでもよく、該第２のパラメータ取得部はｂを予め設定する、或いは色ノイズの範囲に基づいてｂを自己適応的に取得する。色ノイズの範囲が大きい場合のｂの値は色ノイズの範囲が小さい場合のｂの値よりも小さい。なお、ｂの値は実施例３の通りであり、ここにその説明を省略される。
【００６３】
本実施例では、装置６００は色度加重値算出部（図示せず）をさらに含んでもよく、該色度加重値算出部は式（５−１）又は（５−２）により取得するものであり、ここにその説明を省略される。
【００６４】
本実施例では、式（５−２）により色度加重値を算出する場合、装置６００は第３のパラメータ取得部をさらに含んでもよく、該第３のパラメータ取得部はｄの値を予め設定するためのものであり、例えばｄの値は１以下であり、例えば０、０．２５、０．５等の値であってもよいが、これらの値に限定されない。
【００６５】
本実施例では、原画像を１つの輝度チャンネル及び少なくとも１つの色度チャンネル、例えば（Ｙ，Ｃｒ，Ｃｂ）、（Ｙ，Ｕ，Ｖ）という３つのチャンネルに分解することを例として説明しているが、上記の輝度情報（輝度加重値）は色チャンネル（例えばＲＧＢ）の画像に対し補正処理を行うために用いられてもよく、以下は図面を参照しながら説明する。
【００６６】
＜実施例７＞
図７は、本発明の実施例７に係る画像ノイズ低減方法のフローチャートである。図７に示すように、該方法は以下のステップを含む。
【００６７】
ステップ７０１：原画像を少なくとも１つの色（カラー）チャンネル画像に分解する。
【００６８】
本実施例では、原画像を（Ｒ，Ｇ，Ｂ）又は（Ｃ，Ｍ，Ｙ）等の３つの色チャンネルに分解してもよい。
【００６９】
ステップ７０２：輝度情報に基づいて、色チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、色チャンネル画像の各画素を補正する。
【００７０】
ここで、以下の式
【数１８】
2014216019.tif 000020
により、輝度情報に基づいて各色チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出する。
【００７１】
（ｘｃ，ｙｃ）は、処理される現在の画素の座標を表す。
【００７２】
（ｘ，ｙ）は現在の画素の周辺の所定領域内の測定される画素の座標を表し、ここで、ｘｃ−ｘＮ１≦ｘ≦ｘｃ＋ｘＮ２、ｙｃ−ｙＮ１≦ｙ≦ｙｃ＋ｙＮ２、ｘＮ１、ｘＮ２、ｙＮ１、ｙＮ２は０よりも大きい。
【００７３】
Ｃｗｍ_２（ｘｃ，ｙｃ）は現在の画素の色の加重平均値を表し、Ｗｄ（ｘ，ｙ）は測定される画素の距離加重値を表し、ＷＹ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度加重値を表し、Ｃ２（ｘ，ｙ）は測定される画素の色値を表し、ＷＣ２（ｘ，ｙ）は測定される画素の色加重値を表し、Ｙ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度値を表す。
【００７４】
本実施例では、例えば原画像をＲＧＢという３つの色チャンネル、又はＣＭＹ空間に分解する。
【００７５】
上記式（６）において、輝度加重値ＷＹ（ｘ，ｙ）は式（３−１）又は（３−２）により取得されてもよいが、ここにその説明を省略される。
【００７６】
上記式（６）において、距離加重値Ｗｄ（ｘ，ｙ）は式（４−１）又は（４−２）により取得されてもよいが、ここにその説明を省略される。
【００７７】
上記式（６）において、色加重値ＷＣ２（ｘ，ｙ）は式（５−１）又は（５−２）により取得されてもよく、式（５−２）により色加重値ＷＣ２（ｘ，ｙ）を取得する場合、式（５−２）のパラメータｄの値が１以下であってもよいし、１よりも大きくてもよい。
【００７８】
＜実施例８＞
図８は、本発明の実施例８に係る画像ノイズ低減装置の構成を示す図である。図８に示すように、装置８００は、第２の画像分解部８０１及び第２の画像処理部８０２を含む。
【００７９】
第２の画像分解部８０１は、原画像を少なくとも１つの色チャンネル画像に分解する。第２の画像処理部８０２は、輝度情報に基づいて、色チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、色チャンネル画像の各画素を補正する。
【００８０】
実施例７の式（６）により、輝度情報に基づいて各色チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出するが、ここにその説明を省略される。
【００８１】
本実施例では、式（６）における各加重値、輝度及び色度値の取得は実施例７の通りである。
【００８２】
本実施例では、装置８００は輝度加重値算出部（図示せず）をさらに含んでもよく、該輝度加重値算出部は式（３−１）又は（３−２）により取得するものであり、ここにその説明が省略される。
【００８３】
式（３−２）により輝度加重値を算出する場合、式（３−２）のパラメータａは予め設定されてもよいし、自己適応的に取得されてもよい。よって、装置８００は実施例６の通りであり、ここにその説明を省略される。
【００８４】
本実施例では、装置８００は距離加重値算出部（図示せず）をさらに含んでもよく、該距離加重値算出部は式（４−１）又は（４−２）により取得するものであり、ここにその説明を省略される。
【００８５】
本実施例では、式（４−２）により距離加重値を算出する場合、装置８００は第２のパラメータ取得部（図示せず）をさらに含んでもよく、該第２のパラメータ取得部は実施例６の通りであり、ここにその説明を省略される。
【００８６】
本実施例では、装置８００は色加重値算出部（図示せず）をさらに含んでもよく、該色加重値算出部は式（５−１）又は（５−２）により取得するものであり、ここにその説明を省略される。式（５−２）により色加重値ＷＣ２（ｘ，ｙ）を取得する場合、式（５−２）のパラメータｄの値は１以下であってもよいし、１よりも大きくてもよい。
【００８７】
本実施例では、式（５−２）により色加重値を算出する場合、装置８００は第３のパラメータ取得部をさらに含んでもよく、実施例６と類似するため、ここにその説明を省略される。
【００８８】
本実施例によれば、輝度情報に基づいて色度又は色を処理することで、画像のエッジ部の色分散を回避でき、画像ノイズを効果的に低減でき、実装容易性を図ることができる
また、上述の各実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【００８９】
（付記１）
原画像を輝度チャンネル画像と少なくとも１つの色度チャンネル画像とに分解するステップと、
輝度情報に基づいて前記輝度チャンネル画像及び前記色度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、前記輝度チャンネル画像及び前記色度チャンネル画像の各画素を補正するステップと、を含み、
以下の式
【数１９】
2014216019.tif 000021
により、輝度情報に基づいて各色度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、
以下の式
【数２０】
2014216019.tif 000022
により、輝度情報に基づいて前記輝度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、
（ｘｃ，ｙｃ）は、処理される現在の画素の座標を表し、
（ｘ，ｙ）は現在の画素の周辺の所定領域内の測定される画素の座標を表し、ｘｃ−ｘＮ１≦ｘ≦ｘｃ＋ｘＮ２、ｙｃ−ｙＮ１≦ｙ≦ｙｃ＋ｙＮ２、ｘＮ１、ｘＮ２、ｙＮ１、ｙＮ２は０よりも大きく、
Ｃｗｍ_１（ｘｃ，ｙｃ）は現在の画素の色度の加重平均値を表し、Ｗｄ（ｘ，ｙ）は測定される画素の距離加重値を表し、ＷＹ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度加重値を表し、Ｃ１（ｘ，ｙ）は測定される画素の色度値を表し、ＷＣ１（ｘ，ｙ）は測定される画素の色度加重値を表し、Ｙ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度値を表す、
画像ノイズ低減方法。
【００９０】
（付記２）
輝度情報に基づいて、原画像を分解することで得られた少なくとも１つの色チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、前記色チャンネル画像の各画素を補正するステップ、を含み、
以下の式
【数２１】
2014216019.tif 000023
により、輝度情報に基づいて各色チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、
（ｘｃ，ｙｃ）は、処理される現在の画素の座標を表し、
（ｘ，ｙ）は現在の画素の周辺の所定領域内の測定される画素の座標を表し、ｘｃ−ｘＮ１≦ｘ≦ｘｃ＋ｘＮ２、ｙｃ−ｙＮ１≦ｙ≦ｙｃ＋ｙＮ２、ｘＮ１、ｘＮ２、ｙＮ１、ｙＮ２は０よりも大きく、
Ｃｗｍ_２（ｘｃ，ｙｃ）は現在の画素の色の加重平均値を表し、Ｗｄ（ｘ，ｙ）は測定される画素の距離加重値を表し、ＷＹ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度加重値を表し、Ｃ２（ｘ，ｙ）は測定される画素の色値を表し、ＷＣ２（ｘ，ｙ）は測定される画素の色加重値を表し、Ｙ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度値を表す、
画像ノイズ低減方法。
【００９１】
（付記３）
以下の式
【数２２】
2014216019.tif 000024
又は
【数２３】
2014216019.tif 000025
により、前記輝度加重値を取得し、
Ｄｙは測定される画素と現在の画素との輝度差の絶対値を表し、ｓｉｇｍａ_ｅ１はフィルタリング強度を表し、その値の範囲が［０，∞）であり、ｔｈｅ_Ｙは第１の閾値を表し、ａは現在の画素を含む平坦領域内のノイズ特性に関連するパラメータを表す、
付記１又は２に記載の画像ノイズ低減方法。
【００９２】
（付記４）
前記ａを予め設定するステップ、又は
前記現在の画素を含む平坦領域内のノイズのノイズ曲線の急峻度合いに基づいて前記ａを自己適応的に取得するステップであって、前記ノイズ曲線が急峻な場合のａの値は前記ノイズ曲線が緩やかな場合のａの値よりも大きい、ステップ、をさらに含み、
前記現在の画素が属する画素ブロックが明るいブロックである場合、前記ノイズ曲線は急峻であり、前記現在の画素が属する画素ブロックが暗いブロックである場合、前記ノイズ曲線は緩やかである、
付記３に記載の画像ノイズ低減方法。
【００９３】
（付記５）
以下の式
【数２４】
2014216019.tif 000026
又は
【数２５】
2014216019.tif 000027
により、前記距離加重値を取得し、
Ｒは前記所定領域内の測定される画素と前記現在の画素との距離を表し、ｓｉｇｍａ_ｄは距離空間内のフィルタリング強度を表し、その値の範囲が［０，∞）であり、ｂはノイズ特性に関連するパラメータを表す、
付記１又は２に記載の画像ノイズ低減方法。
【００９４】
（付記６）
前記ｂを予め設定するステップ、又は
色ノイズの範囲に基づいて前記ｂを自己適応的に取得するステップであって、前記色ノイズの範囲が大きい場合のｂの値は前記色ノイズの範囲が小さい場合のｂの値よりも小さい、ステップ、をさらに含む、
付記５に記載の画像ノイズ低減方法。
【００９５】
（付記７）
ｂの値は０、０．４、０．５、又は１である、
付記６に記載の画像ノイズ低減方法。
【００９６】
（付記８）
以下の式
【数２６】
2014216019.tif 000028
又は
【数２７】
2014216019.tif 000029
により、前記色度加重値又は色加重値を取得し、
ＤＣは測定される画素と現在の画素との色度差又は色差の絶対値を表し、ｔｈｅ_Ｃは第２の閾値を表し、ｓｉｇｍａ_ｅ２はフィルタリング強度を表し、その値の範囲が［０，∞）であり、ｄはノイズ特性に関連するパラメータを表す、
付記１又は２に記載の画像ノイズ低減方法。
【００９７】
（付記９）
ｄの値は、１以下である、
付記８に記載の画像ノイズ低減方法。
【００９８】
（付記１０）
ｄの値は、０、０．２５又は０．５である、
付記９に記載の画像ノイズ低減方法。
【００９９】
（付記１１）
原画像を輝度チャンネル画像と少なくとも１つの色度チャンネル画像とに分解する画像分解手段と、
輝度情報に基づいて前記輝度チャンネル画像及び前記色度チャンネル画像を処理し、前記原画像のノイズを低減する第１の画像処理手段と、含む、
画像ノイズ低減装置。
【０１００】
（付記１２）
原画像を輝度チャンネル画像と少なくとも１つの色度チャンネル画像とに分解する画像分解手段と、
輝度情報に基づいて前記輝度チャンネル画像及び前記色度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、前記輝度チャンネル画像及び前記色度チャンネル画像の各画素を補正する第１の画像処理手段と、を含み、
以下の式
【数２８】
2014216019.tif 000030
により、輝度情報に基づいて各色度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、
以下の式
【数２９】
2014216019.tif 000031
により、輝度情報に基づいて前記輝度チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、
（ｘｃ，ｙｃ）は、処理される現在の画素の座標を表し、
（ｘ，ｙ）は現在の画素の周辺の所定領域内の測定される画素の座標を表し、ｘｃ−ｘＮ１≦ｘ≦ｘｃ＋ｘＮ２、ｙｃ−ｙＮ１≦ｙ≦ｙｃ＋ｙＮ２、ｘＮ１、ｘＮ２、ｙＮ１、ｙＮ２は０よりも大きく、
Ｃｗｍ_１（ｘｃ，ｙｃ）は現在の画素の色度の加重平均値を表し、Ｗｄ（ｘ，ｙ）は測定される画素の距離加重値を表し、ＷＹ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度加重値を表し、Ｃ１（ｘ，ｙ）は測定される画素の色度値を表し、ＷＣ１（ｘ，ｙ）は測定される画素の色度加重値を表し、Ｙ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度値を表す、
画像ノイズ低減装置。
【０１０１】
（付記１３）
輝度情報に基づいて、原画像を分解することで得られた少なくとも１つの色チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、前記色チャンネル画像の各画素を補正する第２の画像処理手段、を含み、
以下の式
【数３０】
2014216019.tif 000032
により、輝度情報に基づいて各色チャンネル画像の各画素の加重平均値を算出し、
（ｘｃ，ｙｃ）は、処理される現在の画素の座標を表し、
（ｘ，ｙ）は現在の画素の周辺の所定領域内の測定される画素の座標を表し、ｘｃ−ｘＮ１≦ｘ≦ｘｃ＋ｘＮ２、ｙｃ−ｙＮ１≦ｙ≦ｙｃ＋ｙＮ２、ｘＮ１、ｘＮ２、ｙＮ１、ｙＮ２は０よりも大きく、
Ｃｗｍ_２（ｘｃ，ｙｃ）は現在の画素の色の加重平均値を表し、Ｗｄ（ｘ，ｙ）は測定される画素の距離加重値を表し、ＷＹ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度加重値を表し、Ｃ２（ｘ，ｙ）は測定される画素の色値を表し、ＷＣ２（ｘ，ｙ）は測定される画素の色加重値を表し、Ｙ（ｘ，ｙ）は測定される画素の輝度値を表す、
画像ノイズ低減装置。
【０１０２】
（付記１４）
以下の式
【数３１】
2014216019.tif 000033
又は
【数３２】
2014216019.tif 000034
により、前記輝度加重値を取得する輝度加重値算出手段、をさらに含み、
Ｄｙは測定される画素と現在の画素との輝度差の絶対値を表し、ｓｉｇｍａ_ｅ１はフィルタリング強度を表し、その値の範囲が［０，∞）であり、ｔｈｅ_Ｙは第１の閾値を表し、ａは現在の画素を含む平坦領域内のノイズ特性に関連するパラメータを表す、
付記１２又は１３に記載の画像ノイズ低減装置。
【０１０３】
（付記１５）
前記ａを予め設定する、或いは
前記現在の画素を含む平坦領域内のノイズのノイズ曲線の急峻度合いに基づいて前記ａを自己適応的に取得する第１のパラメータ取得手段であって、前記ノイズ曲線が急峻な場合のａの値は前記ノイズ曲線が緩やかな場合のａの値よりも大きい、第１のパラメータ取得手段、をさらに含み、
前記現在の画素が属する画素ブロックが明るいブロックである場合、前記ノイズ曲線は急峻であり、前記現在の画素が属する画素ブロックが暗いブロックである場合、前記ノイズ曲線は緩やかである、
付記１４に記載の画像ノイズ低減装置。
【０１０４】
（付記１６）
以下の式
【数３３】
2014216019.tif 000035
又は
【数３４】
2014216019.tif 000036
により、前記距離加重値を取得する距離加重値取得手段、をさらに含み、
Ｒは前記所定領域内の測定される画素と前記現在の画素との距離を表し、ｓｉｇｍａ_ｄは距離空間内のフィルタリング強度を表し、その値の範囲が［０，∞）であり、ｂはノイズ特性に関連するパラメータを表す、
付記１２又は１３に記載の画像ノイズ低減装置。
【０１０５】
（付記１７）
前記ｂを予め設定する、或いは
色ノイズの範囲に基づいて前記ｂを自己適応的に取得する第２のパラメータ取得手段であって、前記色ノイズの範囲が大きい場合のｂの値は前記色ノイズの範囲が小さい場合のｂの値よりも小さい、第２のパラメータ取得手段、をさらに含む、
付記１６に記載の画像ノイズ低減装置。
【０１０６】
（付記１８）
ｂの値は０、０．４、０．５、又は１である、
付記１７に記載の画像ノイズ低減装置。
【０１０７】
（付記１９）
以下の式
【数３５】
2014216019.tif 000037
又は
【数３６】
2014216019.tif 000038
により、前記色度加重値又は色加重値を取得する色度及び色加重値算出手段、をさらに含み、
ＤＣは測定される画素と現在の画素との色度差又は色差の絶対値を表し、ｔｈｅ_Ｃは第２の閾値を表し、ｓｉｇｍａ_ｅ２はフィルタリング強度を表し、その値の範囲が［０，∞）であり、ｄはノイズ特性に関連するパラメータを表す、
付記１２又は１３に記載の画像ノイズ低減装置。
【０１０８】
（付記２０）
ｄの値は、１以下である、
付記１９に記載の画像ノイズ低減装置。
【０１０９】
（付記２１）
ｄの値は、０、０．２５又は０．５である、
付記２０に記載の画像ノイズ低減装置。
【０１１０】
本発明の以上の装置及び方法は、ハードウェアにより実現されてもよく、ハードウェアとソフトウェアを結合して実現されてもよい。本発明はコンピュータが読み取り可能なプログラムに関し、該プログラムはロジック部により実行される時に、該ロジック部に上述した装置又は構成要件を実現させる、或いは該ロジック部に上述した各種の方法又はステップを実現させることができる。本発明は上記のプログラムを記憶するための記憶媒体、例えばハードディスク、ディスク、光ディスク、ＤＶＤ、フラッシュメモリ等に関する。
【０１１１】
以上、具体的な実施形態を参照しながら本発明を説明しているが、上記の説明は、例示的なものに過ぎず、本発明の保護の範囲を限定するものではない。本発明の趣旨及び原理を離脱しない限り、本発明に対して各種の変形及び修正を行ってもよく、これらの変形及び修正も本発明の範囲に属する。
【図１】
2014216019.tif 000051
【図２】
2014216019.tif 000052
【図３】
2014216019.tif 000053
【図４】
2014216019.tif 000054
【図５】
2014216019.tif 000055
【図６】
2014216019.tif 000056
【図７】
2014216019.tif 000057
【図８】
2014216019.tif 000058