(57)【要約】【課題】画像に発生する偽色低減を簡単な処理構成で行うことのできる画像処理装置を提案する。【解決手段】撮像素子が取得した１枚の画像データに対し、ノイズリダクションの処理を行って第一のノイズ処理画像データを作成する第一の画像作成手段（ステップＳ１０１）と、前記第一のノイズ処理画像データに発生した偽色に対応するノイズリダクションの処理を行って第二のノイズ処理画像データを作成する第二の画像作成手段（ステップＳ１０６）と、前記第一のノイズ処理画像データと前記第二のノイズ処理画像データを合成して偽色低減を行う画像合成手段（ステップＳ１０７，Ｓ１０８）とを備えた。【選択図】図７
2014053830.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像素子が取得した１枚の画像データに対し、ノイズリダクションの処理を行って第一のノイズ処理画像データを作成する第一の画像作成手段と、
前記第一のノイズ処理画像データに発生した偽色に対応するノイズリダクションの処理を行って第二のノイズ処理画像データを作成する第二の画像作成手段と、
前記第一のノイズ処理画像データと前記第二のノイズ処理画像データを合成して偽色低減を行う画像合成手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像合成手段は、前記第一のノイズ処理画像データと前記第二のノイズ処理画像データを合成する際の合成比率を決定する画像合成テーブルを作成し、その画像合成テーブルに従って前記両ノイズ処理画像データを合成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３】
前記画像合成手段は、前記画像合成テーブルの合成比率に従って、前記第一のノイズ処理画像データと前記第二のノイズ処理画像データを加重平均して合成することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第一の画像作成手段は、既定のノイズリダクションレベルでノイズリダクションの処理を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第二の画像作成手段は、予め偽色発生レベルとノイズリダクションレベルとの関係を定めたテーブルを有しており、検出した偽色発生レベルと前記テーブルから新たなノイズリダクションレベルを決定し、その新たなノイズリダクションレベルでノイズリダクションの処理を行うことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第二の画像作成手段は、前記新たなノイズリダクションレベルが前記第一の画像作成手段でのノイズリダクションレベルよりも大きい場合に、該新たなノイズリダクションレベルでノイズリダクションの処理を行うことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
レンズ等を有する光学系と、前記光学系を介して被写体を撮像する撮像素子と、前記光学系及び前記撮像素子を制御する制御手段とを備えた撮像装置であって、
前記制御手段に請求項１〜６のいずれか一項に記載の画像処理装置を搭載したことを特徴とする撮像装置。
【請求項８】
撮像素子が取得した１枚の画像データに対し、ノイズリダクションの処理を行って第一のノイズ処理画像データを作成する第一のステップと、
前記第一のステップに発生した偽色に対応するノイズリダクションの処理を行って第二のノイズ処理画像データを作成する第二のステップと、
前記第一のノイズ処理画像データと前記第二のノイズ処理画像データを合成して偽色低減を行う第三のステップとを含む画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮影時に撮像素子が取得した画像データに対し、ノイズリダクション（ノイズ低減）の処理を行う画像処理装置、及びそれを搭載した撮像装置、並びに画像処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラ等の撮像素子（単板式固体撮像素子）では、一般的に１つのフォトダイオードに１色のカラーフィルタが配置され、例えばベイヤ配列と呼ばれるカラーフィルタ配列で構成されている。撮像素子から得られる画像データは、各画素に１色の色情報しか持たないデータ（ＲＡＷデータ）で、各画素毎に足りない色情報を周辺画素から補間することで画像として見ることができるようになっている。
【０００３】
撮像素子の画素間隔（画素ピッチ）よりも高い周波数の被写体では、正しくサンプリングできないためにモアレや偽色が発生する。特に、ベイヤ配列の撮像素子では、Ｇ画素に対してＲ、Ｂ画素の占める割合は２分の１であるためより偽色が発生しやすい状況にある。
【０００４】
これを防ぐために、撮像素子の前に光学ローパスフィルタを挿入して、被写体の周波数を落として対策するのが一般的であるが、この場合は、被写体の解像落ちや、光学ローパスフィルタによるコストアップ等の弊害が発生する。
【０００５】
そこで、輝度成分に対してエッジ検出フィルタ処理しエッジ検出を行い、色差成分に対して所定の値域内かの判定を行って偽色検出し、偽色検出された領域に対して偽色画素と周囲画素との平滑化処理、あるいは相加平均して偽色低減する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００６】
また、レンズ合焦位置と非合焦位置の２枚の画像を撮影し、２枚の画像の差分から偽色検出を行い、２枚の画像の混合比を変更して偽色低減する方法も提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記従来技術のうち、特許文献１のように偽色検出画素とその周辺画素に対してエリアを限定して処理を行う場合には、特殊な回路構成が必要となり、汎用の画像処理ＩＣでは処理を行うことが難しい。
【０００８】
また、特許文献２のように２枚の画像を撮影する場合には、２枚の画像で撮影時のタイムラグが発生するため２枚の画像混合には特徴点を抽出し位置を合わせるなどの特殊処理も必要となってくる。
【０００９】
本発明の課題は、画像に発生する偽色低減を簡単な処理構成で行うことのできる画像処理装置、及びそれを搭載した撮像装置並びに画像処理方法を提案することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、撮像素子が取得した１枚の画像データに対し、ノイズリダクションの処理を行って第一のノイズ処理画像データを作成する第一の画像作成手段と、前記第一のノイズ処理画像データに発生した偽色に対応するノイズリダクションの処理を行って第二のノイズ処理画像データを作成する第二の画像作成手段と、前記第一のノイズ処理画像データと前記第二のノイズ処理画像データを合成して偽色低減を行う画像合成手段とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、第一のノイズ処理画像データと第二のノイズ処理画像データを作成し、それらを合成するだけであるから、画像に発生する偽色低減を簡単な処理構成で行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】デジタルカメラを示しており、（Ａ）はその上面図、（Ｂ）は正面図、（Ｃ）は裏面図である。
【図２】デジタルカメラの制御系のブロック図である。
【図３】画像処理の一般的な処理フローを示す図である。
【図４】（Ａ）はγ補正曲線の一例を示す図、（Ｂ）はＬＣＤやＣＲＴなどの一般的な出力装置の特性を示す図である。
【図５】ＣｂＣｒ色空間における色補正の特性を示す図である。
【図６】エッジ強調処理を行う装置に内部構成を示す図である。
【図７】ＲＡＷデータを処理する実施例１における処理フローを示す図である。
【図８】ノイズリダクションを行う位置を示しており、（Ａ）は補間処理前の状態を、（Ｂ）はＲ情報についての補間処理後の状態を、（Ｃ）はＣｒ情報についてのＹＣｂＣｒ変換後の状態をそれぞれ示す図である。
【図９】ノイズリダクションに用いられるローパスフィルタを示しており、（Ａ）はローパスフィルタが中位の場合を、（Ｂ）はローパスフィルタが強い場合を、（Ｃ）はローパスフィルタが弱い場合をそれぞれ示す図である。
【図１０】（Ａ）はエッジ抽出フィルタを、（Ｂ）はその補間処理前(1)の、（Ｃ）は補間処理前(2)のエッジ抽出フィルタをそれぞれ示す図である。
【図１１】（Ａ）は輝度データを、（Ｂ）はＧデータを、（Ｃ）は補間処理前データをそれぞれ示す図である。
【図１２】色検出方法を説明しており、（Ａ）は色相・彩度の検出を、（Ｂ）は輝度の検出をそれぞれ示す図である。
【図１３】偽色発生レベル（ＦＣＬ）の範囲に対するＮＲレベル設定の一例を示す図である。
【図１４】（Ａ）は画像合成比率テーブルを、（Ｂ）は偽色発生レベルを、（Ｃ）は画像合成テーブルをそれぞれ示す図である。
【図１５】ＪＰＥＧデータを処理する実施例２における処理フローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施例を図面に従って説明する。
【実施例】
【００１４】
図１はデジタルカメラ（撮像装置）を示しており、（Ａ）はその上面図、（Ｂ）は正面図、（Ｃ）は裏面図である。
【００１５】
図１に示すように、デジタルカメラは、その上面に、サブＬＣＤ（液晶）１、レリーズボタン２、及び撮影／再生切り換えダイヤル４が設けられている。サブＬＣＤ１は、例えば、撮影可能枚数などを表示するための表示部である。
【００１６】
デジタルカメラの正面には、ストロボ発光部３、測距ユニット５、リモコン受光部６、鏡胴ユニット７、及び光学ファインダ（正面側）１１ａが設けられている。また、デジタルカメラの裏面には、ＡＦＬＥＤ（オートフォーカス発光ダイオード）８、ストロボＬＥＤ９、ＬＣＤモニタ１０、光学ファインダ（裏面側）１１ｂ、ズームボタン１２、電源スイッチ１３、及び操作部１４が設けられている。
【００１７】
また、デジタルカメラの側面には、メモリカード１３０（図２参照）を挿入するためのメモリカードスロットル１２１が設けられている。
【００１８】
図２は、デジタルカメラの制御系のブロック図である。図２において、１０４はカメラプロセッサである。このカメラプロセッサ１０４は制御手段であって、ＣＣＤ１信号処理ブロック１０４１、ＣＣＤ２信号処理ブロック１０４２、ＣＰＵブロック１０４３、ＬｏｃａｌＳＲＡＭ１０４４、ＵＳＢブロック１０４５、シリアルブロック１０４６、ＪＰＥＧ・ＣＯＤＥＣブロック１０４７、ＲＥＳＩＺＥブロック１０４８、ＴＶ信号表示ブロック１０４９、メモリカードコントローラブロック１０４１０を有している。これらの各ブロック等は相互にバスラインで接続されている。
【００１９】
また、カメラプロセッサ１０４の外部には、ＲＡＷ−ＲＧＢ画像データ、ＹＵＶ画像データ、及びＪＰＥＧ画像データを保存するＳＤＲＡＭ１０３が配置されている。このＳＤＲＡＭ１０３は、メモリコントローラ（図示せず）、バスラインを介してカメラプロセッサ１０４に接続されている。
【００２０】
カメラプロセッサ１０４の外部には、さらに、ＲＡＭ１０７、内蔵メモリ１２０、制御プログラム、パラメータなどが格納されたＲＯＭ１０８が設けられている。これらもバスラインによってカメラプロセッサ１０４に接続されている。
【００２１】
カメラプロセッサ１０４のＣＣＤ１信号処理ブロック１０４１には、ストロボ発光部３を有するストロボ回路１１４、測距ユニット５、及び温度センサ１２４が接続されている。
【００２２】
ストロボ発光部３及びストロボ回路１１４は、自然光などの光が足りない場合に光量を補うための装置である。暗い場所や被写体が暗い場合の撮影においては、カメラプロセッサ１０４のＣＰＵブロック１０４３からストロボ回路１１４にストロボ発光信号を送信し、これにより、ストロボ回路１１４はストロボ発光部３を発光させて被写体を明るくする。
【００２３】
測距ユニット５は、カメラと被写体との距離を測る装置である。現在、デジタルカメラでは、撮像素子であるＣＣＤ１０１に形成された像のコントラストを検出し、最もコントラストの高い位置にレンズを移動させてフォーカスを合わせるＣＣＤ−ＡＦ方式が用いられている。しかし、ＣＣＤ−ＡＦ方式は、レンズを少しずつ動かしコントラストを探していくためフォーカス動作が遅いという問題があった。
【００２４】
そこで、測距ユニット５を用いて被写体との距離情報を常に取得し、その距離情報に基づいてレンズを一気に移動させてフォーカス動作を高速化することが図られている。
【００２５】
温度センサ１２４は環境温度を測定する装置で、カメラ内外の温度を測定し、温度が異常に上昇している場合にはカメラの電源を落としたり、温度センサ１２４でのデータを参照してカメラの制御内容を変更したりする。
【００２６】
鏡胴ユニット７は、被写体の光学画像を取り込むズーム(ZOOM)レンズ７１ａ及びズームモータ７１ｂからなるズーム光学系７１と、フォーカス(FOUCS)レンズ７２ａ及びフォーカスモータ７２ｂからなるフォーカス光学系７２と、絞り７３ａ及び絞りモータ７３ｂからなる絞りユニット７３と、メカシャッタ７４ａ及びメカシャッタモータ７４ｂからなるメカシャッタユニット７４と、前記各モータを駆動するモータドライバ７５とを有している。
【００２７】
モータドライバ７５は、リモコン受光部６での入力信号や操作ＫｅｙユニットＳＷ１〜１３（図１の操作部１４）への操作入力に基づく、カメラプロセッサ１０４内のＣＰＵブロック１０４３からの駆動指令により駆動制御される。
【００２８】
ＲＯＭ１０８には、ＣＰＵブロック１０４３にて解読可能なコードで記述された、制御プログラムや制御するためのパラメータが格納されている。電源スイッチ１３（図１参照）が操作されてデジタルカメラの電源がオン状態になると、前記プログラムは不図示のメインメモリにロードされ、ＣＰＵブロック１０４３は、そのプログラムに従って装置各部の動作を制御するとともに、制御に必要なデータ等を、一時的にＲＡＭ１０７及びカメラプロセッサ１０４内のＬｏｃａｌＳＲＡＭ１０４４に保存する。ＲＯＭ１０８に書き換え可能なフラッシュＲＯＭを使用することで、制御プログラムや制御するためのパラメータを変更することが可能となり、機能のバージョンアップを容易に行うことができる。
【００２９】
ＣＣＤ１０１は、光学画像を光電変換するための固体撮像素子である。また、Ｆ／Ｅ（フロントエンド）−ＩＣ１０２は、画像ノイズ除去用相関二重サンプリングを行うＣＤＳ１０２１、利得調整を行うＡＧＣ１０２２、ディジタル信号変換を行うＡ／Ｄ１０２３、及びＴＧ１０２４を有している。そして、ＴＧ１０２４には、ＣＣＤ１信号処理ブロック１０４１より垂直同期信号（ＶＤ信号）と水平同期信号（ＨＤ信号）とが供給され、また、ＴＧ１０２４は、ＣＰＵブロック１０４３によって制御されるＣＣＤ１０１及びＦ／Ｅ−ＩＣ１０２の駆動タイミング信号を発生する。
【００３０】
カメラプロセッサ１０４内のＣＣＤ１信号処理ブロック１０４１は、ＣＣＤ１０１での撮像データであるＦ／Ｅ―ＩＣ１０２の出力データにホワイトバランス設定やガンマ設定を行うとともに、上述したように、ＶＤ信号やＨＤ信号をＴＧ１０２４に供給する。ＣＣＤ２信号処理ブロック１０４２は、フィルタリング処理により、輝度データ・色差データへの変換を行う。
【００３１】
ＣＰＵブロック１０４３は、上述した装置各部の動作を制御する。ＬｏｃａｌＳＲＡＭ１０４４は、上述した制御に必要なデータ等を一時的に保存する。また、ＵＳＢブロック１０４５はパソコンなどの外部機器とＵＳＢ通信を行い、シリアルブロック１０４６は、パソコンなどの外部機器とシリアル通信を行う。
【００３２】
ＪＰＥＧ・ＣＯＤＥＣブロック１０４７はＪＰＥＧ圧縮・伸張を行い、ＲＥＳＩＺＥブロック１０４８は画像データのサイズを補間処理により拡大／縮小する。ＴＶ信号表示ブロック１０４９は、画像データを液晶モニタやＴＶなどの外部表示機器に表示するためのビデオ信号に変換し、またメモリカードコントローラブロック１０４１０は、撮影された画像データを記録するメモリカード１３０の制御を行う。
【００３３】
ＳＤＲＡＭ１０３は、カメラプロセッサ１０４で画像データに各種処理を施す際に、当該画像データを一時的に保存する。保存する画像データは、例えば、ＣＣＤ１０１からＦ／Ｅ−ＩＣ１０２を経由して取りこんで、ＣＣＤ１信号処理ブロック１０４１でホワイトバランス設定やガンマ設定が行われた状態の「ＲＡＷ−ＲＧＢ画像データ」、ＣＣＤ２信号処理ブロック１０４２で輝度データ・色差データ変換が行われた状態の「ＹＣｂＣｒ画像データ」、ＪＰＥＧ・ＣＯＤＥＣブロック１０４７でＪＰＥＧ圧縮された「ＪＰＥＧ画像データ」などである。
【００３４】
カメラプロセッサ１０４内のＣＰＵブロック１０４３には音声記録ユニット１１５が接続されている。この音声記録ユニット１１５は、ユーザが音声信号を入力するマイク１１５３、入力された音声信号を増幅するマイクＡＭＰ１１５２、及び増幅された音声信号を記録する音声記録回路１１５１で構成されている。
【００３５】
また、ＣＰＵブロック１０４３には音声再生ユニット１１６が接続されている。この音声再生ユニット１１６は、記録された音声信号をスピーカ１１６３から出力できる信号に変換する音声再生回路１１６１、変換された音声信号を増幅し、スピーカ１１６３を駆動するためのオーディオＡＭＰ１１６２、及び音声信号を出力するスピーカ１１６３で構成されている。
【００３６】
ＣＰＵブロック１０４３にはＳＵＢ−ＣＰＵ１０９が接続されている。このＳＵＢ−ＣＰＵ１０９は、ＲＯＭ・ＲＡＭをワンチップに内蔵したＣＰＵであり、操作ＫｅｙユニットＳＷ１〜１３やリモコン受光部６の出力信号をユーザの操作情報として、ＣＰＵブロック１０４３に出力したり、ＣＰＵブロック１０４３より出力されるカメラの状態を、サブＬＣＤ１、ＡＦ ＬＥＤ８、ストロボＬＥＤ９，ブザー１１３の制御信号に変換して出力する。
【００３７】
サブＬＣＤ１は、例えば、撮影可能枚数など表示するための表示部であり、ＬＣＤドライバ１１１は、ＳＵＢ−ＣＰＵ１０９の出力信号により、サブＬＣＤ１を駆動するためのドライブ回路である。
【００３８】
ＡＦ ＬＥＤ８は、撮影時の合焦状態を表示するためのＬＥＤであり、ストロボＬＥＤ９は、ストロボ充電状態を表すためのＬＥＤである。なお、このＡＦ ＬＥＤ８とストロボＬＥＤ９を、メモリカードアクセス中などの別の表示用途に使用しても良い。操作ＫｅｙユニットＳＷ１〜１３は、ユーザが操作するＫｅｙ回路であり、リモコン受光部６は、ユーザが操作したリモコン送信機の信号の受信部である。
【００３９】
ＵＳＢブロック１０４５にはＵＳＢコネクタ１２２が接続されている。このＵＳＢコネクタ１２２は、パソコンなどの外部機器とＵＳＢ接続を行うためのコネクタである。また、シリアルブロック１０４６にはシリアルドライバ回路１２３１が接続されている。このシリアルドライバ回路１２３１は、パソコンなどの外部機器とシリアル通信を行うために、シリアルブロック１０４６の出力信号を電圧変換する。シリアルドライバ回路１２３１には、パソコンなどの外部機器とシリアル接続を行うためのＲＳ−２３２Ｃコネクタ１２３２が接続されている。
【００４０】
ＴＶ信号表示ブロック１０４９にはＬＣＤドライバ１１７とビデオＡＭＰ１１８が接続されている。このうち、ＬＣＤドライバ１１７は、ＬＣＤモニタ１０（図１参照）を駆動するドライブ回路であり、ＴＶ信号表示ブロック１０４９から出力されたビデオ信号を、ＬＣＤモニタ１０に表示するための信号に変換する機能を有している。そしてユーザは、ＬＣＤモニタ１０の表示内容を視認することにより、撮影前に被写体の状態を監視したり、撮影した画像を確認したり、又はメモリカード１３０や内蔵メモリ１２０に記録した画像データを確認することができる。
【００４１】
一方、ビデオＡＭＰ１１８は、ＴＶ信号表示ブロック１０４９から出力されたビデオ信号を７５Ωインピーダンス変換するためのアンプであり、ビデオジャック１１９は、ＴＶなどの外部表示機器と接続するためのジャックである。
【００４２】
メモリカードコントローラブロック１０４１０にはメモリカードスロットル１２１が接続されている。このメモリカードスロットル１２１は、着脱可能なメモリカード１３０を装着するためのスロットルである。内蔵メモリ１２０は、前述のメモリカードスロットル１２１にメモリカード１３０が装着されていない場合でも、撮影した画像データを記憶できるようにするためのメモリである。
【００４３】
次に、画像処理の一般的なフローについて説明する。図３は、画像処理の一般的な処理フローを示しており、この処理フローは、図２のＣＣＤ１信号処理ブロック１０４１及びＣＣＤ２信号処理ブロック１０４２内に含まれている。ＣＣＤ１０１から出力される信号を１画素毎にサンプリングしＡ／Ｄ変換したものは、画像処理されていない段階であるため、一般的にＲＡＷデータと呼ばれ、画像処理部に入力されるデータはこのＲＡＷデータである。
【００４４】
画像処理の一般的なフローは、図３に示すように、ＷＢ(ホワイトバランス)処理、γ（ガンマ）補正処理、補間処理、ＹＣｂＣｒ変換処理、色補正処理、及びエッジ強調処理の順に実行される。以下、これらの処理について詳述する。
【００４５】
［ＷＢ(ホワイトバランス)処理］
被写体からの光量を蓄積するＣＣＤのフォトダイオード上には１画素１画素にＲＥＤ、ＧＲＥＥＮ、ＢＬＵＥのいずれか１色のカラーフィルタが貼付されているが、フィルタの色によって透過する光量が変わってくるため、フォトダイオードに蓄積される電荷量が異なっている。最も感度が高いのはＧＲＥＥＮで、ＲＥＤとＢＬＵＥはＧＲＥＥＮと比較すると感度が低く約半分程度である。ＷＢ処理では、これらの感度差を補い、撮影画像の中の白色を白く見せるために、ＲＥＤとＢＬＵＥにゲインを掛ける処理を行う。また、物の色は光源色（例えば、太陽光、蛍光灯など）によって変わってくるため、光源が変わっても白色を白く見せるようにＲＥＤとＢＬＵＥのゲインを変更し、制御する機能を有している。
【００４６】
［γ（ガンマ）補正処理］
図４（Ａ）はγ補正の曲線の一例を示すものである。横軸に入力信号、縦軸に出力信号を示しており、非線形な入出力変換を行う。一般的にＬＣＤやＣＲＴなどの出力装置では、図４（Ｂ）に示すように入力に対して出力は非線形な特性で出力される。このような非線形な出力の場合、明るさに階調性がなく、また画像が暗くなるため人は正しく画像を見ることができない。そこで、出力装置の特性を考慮して、出力が入力に対して線形性を保つように予め入力信号に処理を行うのがγ補正処理である。
【００４７】
［補間処理］
ＣＣＤではベイヤ配列と呼ばれる配列で、１画素にＲＥＤ、ＧＲＥＥＮ、ＢＬＵＥのいずれか１色のカラーフィルタが貼付されており、ＲＡＷデータは１画素に１色の情報しかない。しかし、ＲＡＷデータから画像として見るためには、１画素にＲＥＤ、ＧＲＥＥＮ、ＢＬＵＥの３色の情報が必要であり、足りない２色を補うために周辺の画素から補間する補間処理を行う。
【００４８】
［ＹＣｂＣｒ変換処理］
ＲＡＷデータの段階では、ＲＥＤ、ＧＲＥＥＮ、ＢＬＵＥの３色によるＲＧＢデータ形式であるが、ＹＣｂＣｒ変換では輝度信号Ｙと色差信号ＣｂＣｒのＹＣｂＣｒデータ形式に変換を行う。デジタルカメラ等で一般的に用いられるファイル形式のＪＰＥＧ画像では、ＹＣｂＣｒデータから画像が作成されるため、ＲＧＢデータをＹＣｂＣｒデータに変換する。変換式は、以下の通りである。
Ｙ   ＝   ０.２９９×Ｒ ＋ ０.５８７×Ｇ ＋ ０.１１４×Ｂ
Ｃｂ ＝ −０.２９９×Ｒ − ０.５８７×Ｇ ＋ ０.８８６×Ｂ
Ｃｒ ＝   ０.７０１×Ｒ − ０.５８７×Ｇ − ０.１１４×Ｂ
ここで、ＲはＲＥＤ、ＧはＧＲＥＥＮ、ＢはＢＬＵＥをそれぞれ示している。
【００４９】
［色補正処理］
色補正には、彩度設定、色相設定、部分的な色相変更設定、色抑圧設定などある。彩度設定は色の濃さを決定するパラメータ設定であり、図５はＣｂＣｒ色空間を示すものであるが、例えば、第２象限でＲＥＤの色に対して原点からＲＥＤのドットまでのベクトルの長さが長い程色の濃さは濃くなる。
【００５０】
次に色相設定では、色合いを決定するパラメータである。例えば、図５の第３象限でＧＲＥＥＮの色に対してベクトルの長さが同じであってもベクトルの向きが異なると色合いは変わってくる。
【００５１】
部分的な色相変更設定では、図５の第４象限に示すように部分的な色領域を矢印Ａのように回転させる設定である。彩度が強いと色が濃くなる一方で色ノイズが強くなる傾向にある。
【００５２】
そこで色抑圧設定では、例えば輝度信号に対して閾値を設け、閾値よりも低い又は高い領域に対して彩度を抑えることにより、色ノイズを抑える制御を行う。
【００５３】
［エッジ強調処理］
エッジ強調処理とは、図６に示すように画像の輝度信号Ｙからエッジ部分を抽出するエッジ抽出フィルタと、エッジ抽出フィルタにより抽出されたエッジに対してゲインを掛けるゲイン乗算部と、エッジ抽出と並行して画像のノイズを除去するローパスフィルタ（ＬＰＦ）と、ゲイン乗算後のエッジ抽出データとＬＰＦ処理後の画像データを加算する加算部からなる。エッジの強弱は、ゲイン乗算部のゲインによって決まり、ゲインが大きい場合にはエッジが強くなり、ゲインが小さい場合にはエッジが弱くなる。
【００５４】
また、エッジ強調処理は、エッジ抽出フィルタのフィルタ係数によってもエッジの検出方向やエッジの抽出量が変わるため、重要なパラメータである。ＬＰＦのフィルタ係数では、画像を平滑化させて画像のノイズを減らしているが、ＬＰＦを強く掛けるとノイズは少なくなるが、一方で平滑化により細かな部分が潰れてしまい、解像度が失われる傾向にある。
【００５５】
［その他の処理］
画像処理には、その他に保存する画像サイズに変更するリサイズ処理、情報量を圧縮するＪＰＥＧ圧縮処理などがある。
【００５６】
《実施例１》
次に、上述のデジタルカメラに適用された本発明の実施例１について説明する。本実施例は、ＲＡＷデータを処理する例であり、その処理フローは、図７に示すように、画像現像(1)の処理（ステップＳ１０１）、偽色（色モアレ）低減モード判定処理（ステップＳ１０２）、偽色検出の処理（ステップＳ１０３）、ＮＲレベル決定の処理（ステップＳ１０４）、ＮＲレベル判定処理（ステップＳ１０５）、画像現像(2)の処理（ステップＳ１０６）、画像合成テーブル作成の処理（ステップＳ１０７）、及び画像合成の処理（ステップＳ１０８）を含んでいる。なお、図７に示した処理フローは、ＲＯＭ１０８又はメモリカード１３０に記憶されている。以下、上記の各処理について詳述する。
【００５７】
［画像現像(1)の処理］
ステップＳ１０１では、ＲＡＷデータに対して画像現像を行う。画像現像は、図３に示したように、ＲＡＷデータ（１枚の画像データ）に対して一連の画像処理（ＷＢ処理、γ補正処理、補間処理、ＹＣｂＣｒ変換処理、色補正処理、エッジ強調処理等）を行い画像を生成する。
【００５８】
ここで、図３の画像処理フローに記載されていないノイズリダクション（ＮＲ：ノイズ低減）について説明する。ノイズリダクションは画像に含まれるノイズを低減するための処理である。ノイズリダクションを行う位置（補間処理前後、ＹＣｂＣｒ変換後）によって処理方法が異なる。以下にノイズリダクションを行う位置毎の特徴とノイズリダクション方法について、図８を用いて説明する。
【００５９】
(Ａ)補間処理前
図８（Ａ）に示すように、補間処理前の画像データは、ＲＡＷデータと同じベイヤ配列で１画素に１色の情報しか持たない。
【００６０】
(Ｂ)補間処理後
補間処理により、足りない色情報を周辺画素から補間し、Ｒ情報の例では、図８（Ｂ）に示すように全ての画素に対してＲ情報を持つ。Ｇ、Ｂ情報についても同様にして、１画素にＲ、Ｇ、Ｂの３つの色情報を持つ。
【００６１】
(Ｃ)ＹＣｂＣｒ変換後
ＲＧＢ信号からＹＣｂＣｒ信号に変換されて、画像データは、輝度（Ｙ）と色差（ＣｂＣｒ）の情報となる。Ｃｒ情報の例では、図８（Ｃ）に示すように、全ての画素に対してＣｒ情報を持つ。
【００６２】
ノイズリダクションを行う位置のメリットとしては、補間処理前は補間処理後に比べ情報量が少ないために計算コストが掛からず、同色画素に対して処理することで、注目画素に対して周辺画素を少ない画素で広く参照できることである。一方、デメリットとしては、一旦撮影されたＪＰＥＧ画像に対して補間処理されているため、フォーマットを変換しないと処理できないことである。
【００６３】
補間処理後は、補間処理前に比べ情報量が３倍になり計算コストが掛かる。一旦撮影された画像に対しては、ＹＣｂＣｒからＲＧＢへフォーマット変更を必要とする。
【００６４】
また、ＹＣｂＣｒ変換後は、輝度（Ｙ）と色差（ＣｂＣｒ）の情報となるが、偽色は色差成分が影響するため、偽色低減処理は色差成分だけでよく、補間処理後に比べ２／３の計算コストで済む。また、一旦撮影されたＪＰＥＧ画像に対してもフォーマットを変更せずに処理することができる。
【００６５】
以上のことを考慮すると、ノイズリダクション位置は、上記の(Ａ)補間処理前又は(Ｃ)ＹＣｂＣｒ変換後が好適と言える。
【００６６】
ここで、ノイズリダクション方法について幾つかの方法を提示する。
【００６７】
(a)ローパスフィルタ（ＬＰＦ）
ローパスフィルタは、注目画素と周辺画素にそれぞれ重み係数を乗算し平均を算出する方法である。例えば、図８（Ａ）でＲ信号に処理する場合、Ｒ１３を注目画素として図９（Ａ）に示すような３×３のＬＰＦを用いてノイズリダクションを行い、ノイズリダクション後のＲ１３画素の結果をＲ１３’とすると以下のようになる。
Ｒ１３’＝（Ｒ１３×４＋（Ｒ１＋Ｒ３＋Ｒ５＋Ｒ１１＋Ｒ１５＋Ｒ２１
＋Ｒ２３＋Ｒ２５））／１２
【００６８】
図８（Ｃ）の色差に対してＬＰＦを使用した場合では、ノイズリダクション後のＣｒ１３画素をＣｒ１３’とすると以下のようになる。
Ｃｒ１３’＝（Ｃｒ１３×４＋（Ｃｒ７＋Ｃｒ８＋Ｃｒ９＋Ｃｒ１２
＋Ｃｒ１４＋Ｃｒ１７＋Ｃｒ１８＋Ｃｒ１９））／１２
【００６９】
(b)メディアンフィルタ
メディアンフィルタは、参照する画素の信号値の中で中間値を注目画素の信号値とする方法である。例えば、図８（Ａ）でＲ信号の処理する場合は、注目画素をＲ１３とすると、Ｒ１からＲ２５までを並び替えた時の中間値をＲ１３の値とする。
【００７０】
(c)ε（イプシロン）フィルタ
εフィルタはある閾値を設定し、参照する画素で閾値条件を満たすものだけの平均値を算出する方法である。例えば、図８（Ａ）でＲ信号に処理する場合、Ｒ１３を注目画素として閾値Ｔを設定し閾値条件を閾値Ｔ以下の場合条件を満たすとしてεフィルタを処理した場合、Ｒ１からＲ２５の信号値毎に閾値Ｔと比較し、閾値Ｔ以下の信号のみで平均値を算出する。εフィルタの特徴はエッジと平坦部に対して適用的にフィルタが掛けられるため、エッジが保存され解像を落とさずにノイズリダクションを行うことが可能である。
【００７１】
なお、ノイズリダクション方法を上記に挙げたが、本実施例は偽色低減ができれば上記記載の方法に限定されない。
【００７２】
次に、ノイズリダクションの強さを決めるノイズリダクションレベル（ＮＲレベル）について説明する。
【００７３】
(a)ローパスフィルタ（ＬＰＦ）を用いた場合
ローパスフィルタを用いたノイズリダクションのＮＲレベルの調整の一つはＬＰＦのフィルタ係数で行う。ノイズリダクションの強さを測る基準としては、ＬＰＦの中心値（図９（Ａ）では４）が全係数の合計に対して占める割合を用いる。割合が小さいとＮＲレベルが強くなり、割合が大きいとＮＲレベルが強くなる。例えば、図９（Ａ）ではＬＰＦの中心値の占める割合は４／１２で０.３３、図９（Ｂ）のようにＬＰＦの中心値を１にすると、１／９で０.１１となりＮＲレベルが強くなる。逆に図９（Ｃ）のようにＬＰＦの中心値を８にすると、８／１６で０.５となりＮＲレベルは弱くなる。
【００７４】
もう一つのＮＲレベル調整としては、ＬＰＦ処理回数を変更する方法がある。ＬＰＦ処理回数を増やせば増やすほどノイズリダクションは強く掛けることができる。
【００７５】
(b)メディアンフィルタを用いた場合
メディアンフィルタを用いたノイズリダクションのＮＲレベルの調整は、メディアンフィルタの処理回数を変更する方法である。ＬＰＦの場合と同様に、メディアンフィルタ処理回数を増やせば増やすほどノイズリダクションは強く掛けることができる。
【００７６】
(c)ε（イプシロン）フィルタを用いた場合
εフィルタを用いたノイズリダクションのＮＲレベルの調整方法の一つは閾値設定を変更することである。
【００７７】
もう一つのＮＲレベル調整方法はεフィルタの処理回数を変更することである。εフィルタ処理回数を増やせば増やすほどノイズリダクションは強く掛けることができる。
【００７８】
なお、ノイズリダクションの掛かるレベル変更する方法を上記に挙げたが、本実施例はノイズリダクションの強さを変更できれば、上記記載の方法に限定されない。
【００７９】
図７において、ステップＳ１０１で処理するときのノイズリダクションレベル（ＮＲレベル）は、偽色低減モードに関わらず、通常撮影で撮影されるときに使用されるノイズリダクションのレベル（ＮＲ１）とする。なお、ステップＳ１０１での画像現像(1)の処理は、第一の画像作成手段における処理に該当しており、また、画像現像(1)の処理によって作成される画像データは第一のノイズ処理画像データに相当している。また、ステップＳ１０１は第一のステップを構成している。
【００８０】
［偽色（色モアレ）低減モード判定処理］
ステップＳ１０２では、偽色低減モードのオンオフの判定を行う。偽色低減モードとは、撮影画像の偽色を低減させる処理を行うモードであり、カメラに偽色低減モードをオンオフ設定する機能を持たせておき、撮影前にユーザが選択できるようにしておく。ステップＳ１０２では、予めユーザが設定した偽色低減モードのオンオフの情報を用いて判定を行う。偽色低減モードがオフの場合には偽色低減処理は行わず、ステップＳ１０１で作成した画像が最終画像となり、ＪＰＥＧ圧縮されてメモリカード等に記録される。偽色低減モードがオンの場合には、ステップＳ１０３に進み偽色低減処理を行う。
【００８１】
［偽色検出の処理］
ステップＳ１０３では、ステップＳ１０１で作成した画像を用いて偽色検出を行う。偽色検出方法については、幾つかの方法が提案されているので以下にその一例を示す。
【００８２】
(a)エッジ検出方法
偽色は信号量が急激に変化した領域で発生しやすいことから、画像に対してエッジ検出を行い偽色検出する方法である。画像データがＹＣｂＣｒ変換後のＹＣｂＣｒデータの場合には、輝度（Ｙ）に対して、図１０（Ａ）で示すようなエッジ抽出フィルタを使用して、画像データにフィルタ処理してエッジ抽出を行う。例えば、図１１（Ａ）の画像データの場合には、抽出されるエッジ量は以下の式となる。
エッジ量＝Ｙ１３×８＋（Ｙ７＋Ｙ８＋Ｙ９＋Ｙ１２＋Ｙ１４＋Ｙ１７
＋Ｙ１８＋Ｙ１９）×（−１）
【００８３】
画像データがＹＣｂＣｒ変換前でＲＧＢデータの場合には、Ｇ画素に対して、図１０（Ａ）で示すようなエッジ抽出フィルタを使用して、画像データにフィルタ処理してエッジ抽出を行う。例えば、図１１（Ｂ）の画像データの場合には、抽出されるエッジ量は以下の式となる。
エッジ量＝Ｇ１３×８＋（Ｇ７＋Ｇ８＋Ｇ９＋Ｇ１２＋Ｇ１４＋Ｇ１７
＋Ｇ１８＋Ｇ１９）×（−１）
【００８４】
画像データが補間処理前の場合には、Ｇｒ、Ｇｂ画素に対して図１０（Ｂ）で示すようなエッジ抽出フィルタを使用して、画像データにフィルタ処理してエッジ抽出を行う。例えば、図１１（Ｃ）の画像データの場合には、抽出されるエッジ量は以下の式となる。
エッジ量＝Ｇｒ１３×４＋（Ｇｂ７＋Ｇｂ９＋Ｇｂ１７＋Ｇｂ１９）×（−１）
【００８５】
水平垂直方向も考慮したい場合には、図１０（Ｃ）で示すエッジ抽出フィルタを使用する。
エッジ量＝Ｇｒ１３×１２＋（Ｇｒ１＋Ｇｒ３＋Ｇｒ５＋Ｇｂ７＋Ｇｂ９＋Ｇｒ１１                ＋Ｇｒ１５＋Ｇｂ１７＋Ｇｂ１９＋Ｇｒ２１＋Ｇｒ２３＋Ｇｒ２５）×                （−１）
【００８６】
エッジ抽出結果から、エッジ抽出されたポイントを偽色発生箇所とし、抽出されたエッジ量を偽色発生レベルとする。
【００８７】
(b)色検出方法
偽色発生時の明度、色相、彩度はある程度限定されることから、特定の明度、色相、彩度に含まれる色を検出し、色検出箇所と彩度を偽色検出結果とする方法である。画像データがＹＣｂＣｒ変換後のＹＣｂＣｒデータの場合には、明度は輝度（Ｙ）を、色相と彩度は色差（Ｃｂ、Ｃｒ）の情報を用いる。例えば、ＣｂＣｒ空間で図１２（Ａ）のように色相に対して２つの軸（軸(1)、軸(2)）で仕切り、２つの軸の間の色相領域に対して、原点からの距離（彩度に相当）で範囲を限定することで検出エリア（斜線領域）を設定する。
【００８８】
図１２（Ｂ）はＣｂＣｒ空間に輝度Ｙ軸を追加したものであるが、明度に対しても範囲を限定する場合には、ＣｂＣｒ空間の輝度方向に対して範囲（Ｙ１＜Ｙ＜Ｙ２）のように定める。これにより、検出エリア（図１２（Ｂ）斜線部）を明度、色相、彩度の３つで設定することができる。なお検出エリアは１箇所だけでなく、偽色の発生する領域に複数箇所設定してもよい。
【００８９】
画像データがＹＣｂＣｒ変換前のＲＧＢデータの場合は、輝度を算出して明度は輝度Ｙを、色相と彩度は色差（Ｒ−Ｙ、Ｂ−Ｙ）を用いるか、輝度を算出せず簡易的に、明度はＧ信号を、色相と彩度は色差（Ｒ−Ｇ、Ｂ−Ｇ）を用いてもよい。
【００９０】
検出エリアに含まれる情報を持つ画素の位置を偽色発生箇所とし、彩度（ＣｂＣｒ空間で距離からの距離）を偽色発生レベルとして扱う。
【００９１】
(c)組合せ
エッジ検出方法と色検出方法を組み合わせて行う方法で、２つの方法を組み合わせることでより高い精度で偽色を検出することが可能となる。エッジ検出と色検出の両方が条件を満たすときに偽色検出とする場合や、どちらか片方でも条件を満たせば偽色検出としてもよい。前者の場合は厳密に偽色が発生している領域のみを検出したいときに有効で、後者の場合は偽色として疑わしい部分は全て検出できるという利点がある。
【００９２】
偽色発生箇所は偽色検出条件を満たす画素の位置とし、偽色発生レベルは２つの検出方法を用いるため、各検出方法の偽色発生レベルに対して最大に取り得る値で規格化し規格化した値で大きい方を用いたり、各偽色発生レベルを加重平均して新たな偽色発生レベルを算出してもよい。
【００９３】
なお、本実施例の偽色検出は、偽色検出できれば上記記載の方法に限定されない。
【００９４】
［ＮＲレベル決定の処理］
ステップＳ１０４では、ステップＳ１０３の偽色検出の検出結果から、次のステップＳ１０６で行う画像現像時のＮＲレベル（新たなＮＲレベル：ＮＲ２）を決定する。偽色検出結果では、偽色発生箇所と偽色発生レベルの情報が得られるが、偽色発生レベルを基準にＮＲレベルを決定する。
【００９５】
ＮＲレベル決定に際しては、予め偽色発生レベルとＮＲレベルの関係を示したテーブルを設定しておく。例えば、図１３のように偽色発生レベル（ＦＣＬ）の範囲に対してＮＲレベルを設定する。ＮＲレベルは大きい方が強いＮＲを掛けることを意味する。偽色発生箇所と偽色発生レベルは画素毎に情報を持っているとすると、画像全体で最大の偽色発生レベルからＮＲレベルを決定する。
【００９６】
［ＮＲレベル判定処理］
ステップＳ１０５では、ステップＳ１０４で決定したＮＲレベル（ＮＲ２）と、ステップＳ１０１で行ったＮＲレベル（ＮＲ１）とを比較する。ＮＲレベルの関係がＮＲ１＜ＮＲ２の場合には、ステップＳ１０１の場合よりも更に強いＮＲをステップＳ１０６で掛けて偽色低減をしようとしているので、ステップＳ１０６に進む。ＮＲレベルの関係がＮＲ１≧ＮＲ２の場合には、ステップＳ１０１よりも弱いＮＲなので偽色低減にはならないため、偽色低減は行わずステップＳ１０１の画像を最終画像として出力する。
【００９７】
［画像現像(2)の処理］
ステップＳ１０６では、ステップＳ１０４で決定したＮＲレベル（ＮＲ２）で画像現像(2)を行う。ステップＳ１０１からＮＲレベルだけ変更してＲＡＷデータから現像を行う。なお、ステップＳ１０６での画像現像(2)の処理は、第二の画像作成手段における処理に該当しており、また、画像現像(2)の処理によって作成される画像データは第二のノイズ処理画像データに相当している。また、ステップＳ１０６は第二のステップを構成している。
【００９８】
［画像合成テーブル作成の処理］
ステップＳ１０７では、ステップＳ１０１とステップＳ１０６で作成した画像をステップＳ１０８で合成する際の合成比率を決定する画像合成テーブルを作成する。画像合成テーブル作成には、ステップＳ１０３で検出した偽色検出結果を使用する。以下に具体例を挙げて画像合成テーブルの作成方法について説明する。
【００９９】
偽色検出結果から偽色発生箇所と偽色発生レベルの情報が画素単位で得られるが、画像合成テーブルは画素毎の偽色発生レベルを参考に画素単位で作成する。
【０１００】
予め偽色発生レベルと画像合成比率を定めたテーブルを設定しておく。例えば、図１４（Ａ）のように、偽色発生レベル（ＦＣＬ）に対して、ステップＳ１０６で作成したＮＲレベル（ＮＲ２）の画像比率（合成比率：０〜１）を設定する。合成比率が高いほど、ＮＲレベル（ＮＲ２）の画像が占める割合が高くなる。
【０１０１】
また、例えば、図１４（Ｂ）のような偽色発生レベルの画像である場合、各画素毎の偽色発生レベルと図１４（Ａ）の合成比率テーブルから各画素毎の合成比率を定めた画像合成テーブルは、図１４（Ｃ）のようになる。
【０１０２】
図１４（Ｃ）では画素毎に画像合成比率テーブルを参照して画像合成テーブルを作成したが、画像を水平垂直の任意のブロックに分割してブロック内の偽色発生レベルの平均から画像合成比率を算出して画像合成テーブルを作成してもよい。
【０１０３】
［画像合成の処理］
ステップＳ１０８では、ステップＳ１０１とステップＳ１０６で作成した画像をステップＳ１０７で作成した画像合成テーブルに従って画像を合成する。
【０１０４】
画像合成では、画像合成テーブルの係数をαとし、ステップＳ１０１における画像を画像(1)、ステップＳ１０６における画像を画像(2)とすると、画像(1)と画像(2)の同じ位置の画素に対して、画像(1)画素×（１−α）＋画像(2)画素×αで計算したものを合成画素とし、全ての画素について計算したものを合成画像とする。なお、ステップＳ１０７での画像合成テーブル作成の処理及びステップＳ１０８での画像合成の処理は、画像合成手段における処理に該当している。また、ステップＳ１０７及びステップＳ１０８は第三のステップを構成している。
【０１０５】
本実施例によれば、１枚の画像に対してノイズリダクションレベル（図７において、ステップＳ１０１でのノイズリダクションレベル）の異なるノイズリダクションの処理（図７において、ステップＳ１０６での処理）を行って２枚の画像データを作成しているので、偽色低減していない画像と偽色低減した画像を作成することができる。
【０１０６】
また、画像合成テーブルを作成し、画像合成テーブルに従って上記２枚の画像を合成しているので、偽色低減レベルを容易に調整することができる。さらに、画像合成テーブルの作り方次第で、画素単位、ブロック単位など偽色低減レベルを調整する領域の分解能を容易に調整することもできる。
【０１０７】
さらに、画像合成テーブルの比率に従って、１枚目の画像と２枚目の画像を加重平均して合成することにより、偽色発生部分では偽色発生レベルに応じて偽色低減を変えることができ、偽色発生部分以外では偽色低減を掛けないようにすることが可能となる。
【０１０８】
また、画像合成テーブルの作成方法として、偽色発生レベルが高い箇所でノイズ低減レベルを強く掛けた画像データ比率を高めることで、偽色発生箇所の偽色低減を強めることが可能であり、偽色発生していない箇所では、ノイズ低減レベルを弱く掛けた画像データ比率が高くなり、ノイズ低減が強く掛かることによる副作用（例えば、色にじみ等）の影響を最小限にすることが可能になる。
【０１０９】
さらに、偽色低減では特殊が色補間処理を搭載したり、複雑な処理回路を搭載したりする場合が多いが、本実施例では、特殊な偽色低減回路を搭載しなくても、一般的な画像処理回路で偽色低減することができる。
【０１１０】
また本実施例によれば、ステップＳ１０１においてノイズ低減処理を行った１枚目の画像から偽色発生レベルを検出し、ステップＳ１０４において２枚目の画像に対するノイズ低減レベルを決定することで、２枚目の画像の方が１枚目の画像よりも偽色低減された画像を作成することが可能となる。この場合、条件を満たさないときはノイズ低減処理を行わないことで、無駄なノイズ低減処理を省略することができ処理時間を短縮できる。
【０１１１】
《実施例２》
次に実施例２について説明する。実施例１ではＲＡＷデータからの偽色低減方法について説明したが、一旦撮影した画像データに対しても偽色低減ができることが好ましい。本実施例では、ＪＰＥＧ保存された画像から偽色低減する点に特徴がある。
【０１１２】
本実施例における処理フローは、図１５に示すように、偽色（色モアレ）低減モード判定処理（ステップＳ２０１）、偽色検出の処理（ステップＳ２０２）、ＮＲレベル決定の処理（ステップＳ２０３）、ＮＲ処理（ステップＳ２０４）、画像合成テーブル作成の処理（ステップＳ２０５）、及び画像合成の処理（ステップＳ２０６）を含んでいる。なお、図１５に示した処理フリーでは、ＪＰＥＧの伸長及び圧縮の処理は省略されている。
【０１１３】
本実施例が実施例１の図７と異なる点は、ステップＳ２０３におけるＮＲレベル決定の処理において、既にノイズリダクション処理されているＪＰＥＧデータに更にノイズリダクションを行うようにしている。このため、ＲＡＷデータのときとは異なりＮＲレベルを弱く設定するのが望ましい。そして、ステップＳ２０４では、ＪＰＥＧデータに対してＮＲ処理のみを行う。
【０１１４】
その他の処理については、実施例１の場合と同じ方法を用いて、ＪＰＥＧデータに対しても偽色低減処理を行う。
【０１１５】
なお、本実施例は、ＴＩＦＦ、ＰＮＧ、ＢＭＰ等、１つの画素に複数の画素情報を有し、周辺画素から情報補間を必要としない画像フォーマットであればＪＰＥＧに限らず対応可能である。
【０１１６】
以上、本発明の実施例を図面により詳述してきたが、上記各実施例は本発明の例示にしか過ぎないものであり、本発明は上記各実施例の構成にのみ限定されるものではない。本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても、本発明に含まれることは勿論である。
【符号の説明】
【０１１７】
７  鏡胴ユニット
１０  ＬＣＤモニタ
７１  ズーム光学系
７２  フォーカス光学系
１０１  ＣＣＤ（撮像素子）
１０４  マイクロプロセッサ（制御手段）
１０４１  ＣＣＤ１信号処理ブロック（第一・第二の画像作成手段、画像合成手段）
１０４２  ＣＣＤ２信号処理ブロック（第一・第二の画像作成手段、画像合成手段）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１１８】
【特許文献１】特許第４０３５６８８号公報
【特許文献２】特開２０１１−１０９４９６号公報
【図１】
2014053830.tif 000003
【図２】
2014053830.tif 000004
【図３】
2014053830.tif 000005
【図４】
2014053830.tif 000006
【図５】
2014053830.tif 000007
【図６】
2014053830.tif 000008
【図７】
2014053830.tif 000009
【図８】
2014053830.tif 000010
【図９】
2014053830.tif 000011
【図１０】
2014053830.tif 000012
【図１１】
2014053830.tif 000013
【図１２】
2014053830.tif 000014
【図１３】
2014053830.tif 000015
【図１４】
2014053830.tif 000016
【図１５】
2014053830.tif 000017