(57)【要約】本発明の画像処理装置（１）は、画像内において互いに異なる方向に配列する注目画素および該注目画素の周辺画素からなる複数の画素群の各々の画素値のばらつきを算出するばらつき算出部（４）と、該ばらつき算出部（４）によって算出された複数のばらつき間の大小関係に基づいて、注目画素がグラデーション領域に属するか否かを判定するグラデーション判定部（７）とを備える。
2017026051.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像内において互いに異なる方向に配列する注目画素および該注目画素の周辺画素からなる複数の画素群の各々の画素値のばらつきを算出するばらつき算出部と、
該ばらつき算出部によって算出された複数のばらつき間の大小関係に基づいて、前記注目画素がグラデーション領域に属するか否かを判定するグラデーション判定部とを備える画像処理装置。
【請求項２】
前記ばらつき算出部が、前記注目画素および該注目画素を中心とする周辺画素からなる処理領域の全ての画素の画素値のばらつきを基準ばらつきとして算出し、
前記複数の画素群の各々のばらつきと前記基準ばらつきとの差の絶対値を算出するばらつき差算出部を備え、
前記グラデーション判定部が、
前記ばらつき差算出部によって算出された複数の絶対値のうちの１つのみが所定の閾値よりも大きい場合に、前記注目画素がグラデーション領域に属すると判定し、
前記ばらつき差算出部によって算出された複数の絶対値のうちの２つ以上が前記所定の閾値よりも大きいか、または、全てが前記所定の閾値以下である場合に、前記注目画素がグラデーション領域に属しないと判定する請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記複数の画素群の各々の画素値の平均を算出する平均算出部を備え、
前記グラデーション判定部が、平均算出部によって算出された平均に基づいて、前記注目画素が前記グラデーション領域および低コントラストのテクスチャ領域のいずれかに属するか否かを判定する請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記平均算出部が、前記注目画素および該注目画素を中心とする周辺画素からなる処理領域の全ての画素の画素値の平均を基準平均として算出し、
前記複数の画素群の各々の平均と前記基準平均との差の絶対値を算出する平均差算出部を備え、
前記グラデーション判定部が、
前記平均差算出部によって算出された複数の絶対値の全てが所定の閾値以下である場合に、前記注目画素が前記グラデーション領域および低コントラストのテクスチャ領域のいずれかに属すると判定し、
前記平均差算出部によって算出された複数の絶対値のうち少なくとも１つが所定の閾値よりも大きい場合に、前記注目画素が前記グラデーション領域および低コントラストのテクスチャ領域のいずれにも属しないと判定する請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記複数の画素群の各々を構成する画素の配列方向が、前記画像の行方向、列方向および互いに直交する２つの対角方向のうちの少なくとも１つである請求項１から請求項４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
画像内において互いに異なる方向に配列する注目画素および該注目画素の周辺画素からなる複数の画素群の各々の画素値のばらつきを算出し、
算出された複数のばらつき間の大小関係に基づいて、前記注目画素がグラデーション領域に属するか否かを判定する画像処理方法。
【請求項７】
画像内において互いに異なる方向に配列する注目画素および該注目画素の周辺画素からなる複数の画素群の各々の画素値のばらつきを算出し、
算出された複数のばらつき間の大小関係に基づいて、前記注目画素がグラデーション領域に属するか否かを判定する処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像のグラデーションを判定する画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像内の注目画素が、エッジ部、平坦部およびグラデーション部のいずれに属するかを判定する画像処理装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。特許文献１においては、注目画素および該注目画素の周辺画素からなるブロックを画像内に設定し、ブロック内の画素値を離散コサイン変換することによってブロックに含まれる空間周波数を算出し、空間周波数に基づいて注目画素がエッジ部、平坦部およびグラデーション部のいずれに属するかを判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５３５２１９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、高感度で撮影された画像のようなノイズを含む画像内のグラデーション部を特許文献１の手法を用いて正確に判定することは難しいという問題がある。ノイズはあらゆる空間周波数を含むという特性を有する。そのため、ノイズを含む画像は、本来の構造の空間周波数成分にノイズの周波数成分も含んだものとなる。この場合、グラデーション部の判定性能が低下し、低コントラストのエッジ部がグラデーション部として判定されてしまう。低コントラストのエッジ部とは、画素値の変動は鋭敏であるが、その変動差が僅かな領域のことである。その特徴から、低コントラストのエッジ部の空間周波数成分は、グラデーション部の空間周波数成分に近い。ノイズを含まない画像の場合、グラデーション部の判定結果に低コントラストのエッジ部が含まれることはない。しかし、ノイズを含む画像の場合、低コントラストのエッジ部とグラデーション部との空間周波数成分の差が消失し、グラデーション部の判定結果から低コントラストのエッジ部を除外することは難しくなる。【０００５】
この課題を解決する方法として、平均値を判別指標として用いる方法が考えられる。しかし、この方法を用いた場合、グラデーション部を低コントラストのエッジ部と区別することはできるが、低コントラストのテクスチャ領域と区別することができない。
さらに、特許文献１では複雑な空間周波数の計算を行っているため時間を要するという問題がある。【０００６】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであって、ノイズを含む画像であっても、少ない計算量でグラデーション領域を正確に判定することができる画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム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】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明は以下の手段を提供する。
本発明の第１の態様は、画像内において互いに異なる方向に配列する注目画素および該注目画素の周辺画素からなる複数の画素群の各々の画素値のばらつきを算出するばらつき算出部と、該ばらつき算出部によって算出された複数のばらつき間の大小関係に基づいて、前記注目画素がグラデーション領域に属するか否かを判定するグラデーション判定部とを備える画像処理装置である。【０００８】
本発明の第１の態様によれば、注目画素を含み、互いに異なる方向に配列する画素からなる複数の画素群の画素値のばらつきがばらつき算出部によって算出される。注目画素がグラデーション領域に属する場合に、画素値の勾配方向に直交する方向の画素群の画素値のばらつきのみが略ゼロとなり、他の方向の画素群の画素値のばらつきはゼロに比べて有意に大きくなる。このようなばらつき間の大小関係は、注目画素がグラデーション領域に属する場合には満たされるが、注目画素が低コントラストのテクスチャ領域に属する場合には満たされない。したがって、グラデーション判定部により、複数方向の画素群の画素値のばらつきの大小関係に基づいて、注目画素がグラデーション領域に属するか否かを判定することができる。【０００９】
この場合に、画像内のノイズに起因するばらつきは、いずれの画素群の画素値のばらつきにも等しく加算されるので、画像にノイズが含まれる場合とそうでない場合とで、複数のばらつき間の大小関係は同一である。したがって、ノイズを含む画像であってもグラデーション領域を低コントラストのテクスチャ領域とは明確に区別して正確に判定することができる。さらに、空間周波数の計算に比べて計算量の少ないばらつきを用いることにより、判定に必要な計算量を低減することができる。【００１０】
なお、本明細書において、「グラデーション領域」とは、画像内の比較的広い範囲において画素値が一方向に緩やかに変化する領域である。「低コントラストのエッジ領域」とは、画素値の変動は鋭敏であるが、その変動差が僅かな領域である。「低コントラストのテクスチャ領域」とは、画素値の不規則な起伏があり、その変動差が僅かな領域である。【００１１】
上記第１の態様においては、前記ばらつき算出部が、前記注目画素および該注目画素を中心とする周辺画素からなる処理領域の全ての画素の画素値のばらつきを基準ばらつきとして算出し、前記複数の画素群の各々のばらつきと前記基準ばらつきとの差の絶対値を算出するばらつき差算出部を備え、前記グラデーション判定部が、前記ばらつき差算出部によって算出された複数の絶対値のうちの１つのみが所定の閾値よりも大きい場合に、前記注目画素がグラデーション領域に属すると判定し、前記ばらつき差算出部によって算出された複数の絶対値のうちの２つ以上が前記所定の閾値よりも大きいか、または、全てが前記所定の閾値以下である場合に、前記注目画素がグラデーション領域に属しないと判定してもよい。
このようにすることで、複数のばらつき間の大小関係の比較および判定を容易に行うことができる。【００１２】
上記第１の態様においては、前記複数の画素群の各々の画素値の平均を算出する平均算出部を備え、前記グラデーション判定部が、平均算出部によって算出された平均に基づいて、前記注目画素が前記グラデーション領域および低コントラストのテクスチャ領域のいずれかに属するか否かを判定してもよい。
画素値の変化が緩やかであるグラデーション領域および低コントラストのテクスチャ領域の画素値の平均は、全ての方向においてほぼ同一になる。したがって、複数方向の画素群の画素値の平均に基づいて、注目画素がグラデーション領域および低コントラストのテクスチャ領域のいずれかに属するか否かを判定することができる。特に、ばらつきおよび平均を用いた２つの条件に基づいて、注目画素がグラデーション領域に属するか、または、低コントラストのエッジ領域を含むその他の領域に属するかをさらに正確に判定することができる。【００１３】
上記第１の態様においては、前記平均算出部が、前記注目画素および該注目画素を中心とする周辺画素からなる処理領域の全ての画素の画素値の平均を基準平均として算出し、前記複数の画素群の各々の平均と前記基準平均との差の絶対値を算出する平均差算出部を備え、前記グラデーション判定部が、前記平均差算出部によって算出された複数の絶対値の全てが所定の閾値以下である場合に、前記注目画素が前記グラデーション領域および低コントラストのテクスチャ領域のいずれかに属すると判定し、前記平均差算出部によって算出された複数の絶対値のうち少なくとも１つが所定の閾値よりも大きい場合に、前記注目画素が前記グラデーション領域および低コントラストのテクスチャ領域のいずれにも属しないと判定してもよい。
このようにすることで、前記平均差算出部によって算出された複数の絶対値の大小関係に基づいて、注目画素がグラデーション領域および低コントラストのテクスチャ領域のいずれかに属するか、または、低コントラストのエッジ領域を含むその他の領域に属するか、を判定することができる。また、複数の平均間の大小関係の比較および判定を容易に行うことができる。【００１４】
上記第１の態様においては、前記複数の画素群の各々を構成する画素の配列方向が、前記画像の行方向、列方向および互いに直交する２つの対角方向のうちの少なくとも１つであってもよい。
このようにすることで、グラデーション領域の判定精度を向上することができる。【００１５】
本発明の第２の態様は、画像内において互いに異なる方向に配列する注目画素および該注目画素の周辺画素からなる複数の画素群の各々の画素値のばらつきを算出し、算出された複数のばらつき間の大小関係に基づいて、前記注目画素がグラデーション領域に属するか否かを判定する画像処理方法である。【００１６】
本発明の第３の態様は、画像内において互いに異なる方向に配列する注目画素および該注目画素の周辺画素からなる複数の画素群の各々の画素値のばらつきを算出し、算出された複数のばらつき間の大小関係に基づいて、前記注目画素がグラデーション領域に属するか否かを判定する処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、ノイズを含む画像であっても、少ない計算量でグラデーション領域を正確に判定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像処理装置の機能を示すブロック図である。
【図２】画像内の処理領域を示す図である。
【図３Ａ】処理領域内の第１の画素群を示す図である。
【図３Ｂ】処理領域内の第２の画素群を示す図である。
【図３Ｃ】処理領域内の第３の画素群を示す図である。
【図３Ｄ】処理領域内の第４の画素群を示す図である。
【図３Ｅ】処理領域内の第５の画素群を示す図である。
【図４】グラデーション領域、低コントラストのテクスチャ領域および低コントラストのエッジ領域の判別方法を説明する図である。
【図５】図１の画像処理装置による画像処理方法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】
【００１９】
以下に、本発明の一実施形態に係る画像処理装置１について図面を参照して説明する。
本実施形態に係る画像処理装置１は、図１に示されるように、画像データＡが入力される入力部２と、画像データＡの処理領域Ｂ内の複数の画素群の各々の画素値の平均を算出する平均算出部３と、処理領域Ｂ内の複数の画素群の各々の画素値のばらつきを算出するばらつき算出部４と、平均算出部３によって算出された平均間の差を算出する平均差算出部５と、ばらつき算出部４によって算出されたばらつき間の差を算出するばらつき差算出部６と、処理領域Ｂ内の注目画素Ｃがグラデーション領域に属するか否かを判定するグラデーション判定部７と、画像データＡの各画素にノイズ低減処理を施すノイズ低減処理部８と、ノイズ低減処理が施された画像データＡを出力する出力部９とを備えている。
【００２０】
入力部２は、画像処理装置１の外部に配置された外部装置と接続されており、外部装置から入力部２へ画像データＡが入力される。入力部２に入力された画像データＡは、平均算出部３に送信される。
【００２１】
処理領域Ｂは、図２に示されるように、複数行および複数列の画素から構成される領域であり、単一の注目画素Ｃおよび該注目画素Ｃを中心とする複数の周辺画素から構成される。本例においては、一例として、７行および７列の画素から構成される処理領域Ｂを想定している。
【００２２】
処理領域Ｂには、注目画素Ｃおよび複数の周辺画素をそれぞれ含む５つの画素群Ｇ１〜Ｇ５が設定されている。
第１の画素群Ｇ１は、図３Ａに示されるように、処理領域Ｂ内の全ての画素から構成される。第２の画素群Ｇ２は、図３Ｂに示されるように、注目画素Ｃを含む１列の画素から構成される。第３の画素群Ｇ３は、図３Ｃに示されるように、注目画素Ｃを含む１行の画素から構成される。第４の画素群Ｇ４は、図３Ｄに示されるように、注目画素Ｃを含み右上から左下へ対角方向に配列する画素から構成される。第５の画素群Ｇ５は、図３Ｅに示されるように、注目画素Ｃを含み、左上から右下へ対角方向に配列する画素から構成される。
【００２３】
平均算出部３は、第１の画素群Ｇ１に属する４９個の画素の画素値の算術平均ＡＶＥ１を、基準平均として算出する。また、平均算出部３は、第２〜第５の画素群Ｇ２〜Ｇ５の各々に属する７個の画素の画素値の算術平均（以下、単に「平均」という。）ＡＶＥ２，ＡＶＥ３，ＡＶＥ４，ＡＶＥ５を算出する。
【００２４】
ばらつき算出部４は、第１の画素群Ｇ１に属する４９個の画素の画素値の標準偏差ＳＴＤ１を、基準標準偏差（基準ばらつき）として算出する。また、ばらつき算出部４は、第２〜第５の画素群Ｇ２〜Ｇ５の各々に属する７個の画素の画素値の標準偏差ＳＴＤ２，ＳＴＤ３，ＳＴＤ４，ＳＴＤ５を算出する。
【００２５】
平均差算出部５は、下式（１）〜（４）に示されるように、第１、第２、第３および第４の平均差ＤＩＦ＿ａｖｅ１，ＤＩＦ＿ａｖｅ２，ＤＩＦ＿ａｖｅ３，ＤＩＦ＿ａｖｅ４を算出する。第１、第２、第３および第４の平均差ＤＩＦ＿ａｖｅ１，ＤＩＦ＿ａｖｅ２，ＤＩＦ＿ａｖｅ３，ＤＩＦ＿ａｖｅ４はそれぞれ、第１の平均ＡＶＥ１と、第２、第３、第４および第５の平均ＡＶＥ２，ＡＶＥ３，ＡＶＥ４，ＡＶＥ５との差の絶対値である。算出された４つの平均差ＤＩＦ＿ａｖｅ１，ＤＩＦ＿ａｖｅ２，ＤＩＦ＿ａｖｅ３，ＤＩＦ＿ａｖｅ４は、グラデーション判定部７に送信される。
【００２６】
ＤＩＦ＿ａｖｅ１＝｜ＡＶＥ１−ＡＶＥ２｜・・・（１）
ＤＩＦ＿ａｖｅ２＝｜ＡＶＥ１−ＡＶＥ３｜・・・（２）
ＤＩＦ＿ａｖｅ３＝｜ＡＶＥ１−ＡＶＥ４｜・・・（３）
ＤＩＦ＿ａｖｅ４＝｜ＡＶＥ１−ＡＶＥ５｜・・・（４）
【００２７】
ばらつき差算出部６は、下式（５）〜（８）に示されるように、第１、第２、第３および第４ばらつき差ＤＩＦ＿ｓｔｄ１，ＤＩＦ＿ｓｔｄ２，ＤＩＦ＿ｓｔｄ３，ＤＩＦ＿ｓｔｄ４を算出する。第１、第２、第３および第４のばらつき差ＤＩＦ＿ｓｔｄ１，ＤＩＦ＿ｓｔｄ２，ＤＩＦ＿ｓｔｄ３，ＤＩＦ＿ｓｔｄ４はそれぞれ、第１の標準偏差ＳＴＤ１と、第２、第３、第４および第５の標準偏差ＳＴＤ２，ＳＴＤ３，ＳＴＤ４，ＳＴＤ５との差の絶対値である。算出された４つのばらつき差ＤＩＦ＿ｓｔｄ１，ＤＩＦ＿ｓｔｄ２，ＤＩＦ＿ｓｔｄ３，ＤＩＦ＿ｓｔｄ４は、グラデーション判定部７に送信される。
【００２８】
ＤＩＦ＿ｓｔｄ１＝｜ＳＴＤ１−ＳＴＤ２｜・・・（５）
ＤＩＦ＿ｓｔｄ２＝｜ＳＴＤ１−ＳＴＤ３｜・・・（６）
ＤＩＦ＿ｓｔｄ３＝｜ＳＴＤ１−ＳＴＤ４｜・・・（７）
ＤＩＦ＿ｓｔｄ４＝｜ＳＴＤ１−ＳＴＤ５｜・・・（８）
【００２９】
グラデーション判定部７は、４つの平均差ＤＩＦ＿ａｖｅ１，ＤＩＦ＿ａｖｅ２，ＤＩＦ＿ａｖｅ３，ＤＩＦ＿ａｖｅ４が第１の条件を満足するか否かを判断する。第１の条件は、４つの平均差ＤＩＦ＿ａｖｅ１，ＤＩＦ＿ａｖｅ２，ＤＩＦ＿ａｖｅ３，ＤＩＦ＿ａｖｅ４の全てが所定の第１の閾値α以下であることである。
【００３０】
さらに、グラデーション判定部７は、４つのばらつき差ＤＩＦ＿ｓｔｄ１，ＤＩＦ＿ｓｔｄ２，ＤＩＦ＿ｓｔｄ３，ＤＩＦ＿ｓｔｄ４が第２の条件を満足するか否かを判断する。第２の条件は、４つのばらつき差ＤＩＦ＿ｓｔｄ１，ＤＩＦ＿ｓｔｄ２，ＤＩＦ＿ｓｔｄ３，ＤＩＦ＿ｓｔｄ４のうち、１つのみが所定の第２の閾値βよりも大きく、他の３つが所定の閾値β以下であることである。
【００３１】
グラデーション判定部７は、第１の条件および第２の条件の両方が満足される場合に、注目画素Ｃがグラデーション領域に属すると判定する。一方、グラデーション判定部７は、第１の条件および第２の条件のうちの少なくとも一方が満足されない場合に、注目画素Ｃがグラデーション領域に属しないと判定する。グラデーション判定部７による判定結果は、ノイズ低減処理部８に送信される。
【００３２】
ノイズ低減処理部８は、注目画素Ｃがグラデーション領域に属するとグラデーション判定部７によって判定された場合に第１のノイズ低減処理を選択し、当該注目画素Ｃに第１のノイズ低減処理を施す。一方、ノイズ低減処理部８は、注目画素Ｃがグラデーション領域に属しないとグラデーション判定部７によって判定された場合に第２のノイズ低減処理を選択し、当該注目画素Ｃに第２のノイズ低減処理を施す。
【００３３】
第１のノイズ低減処理は、グラデーション領域におけるノイズを低減するのに適した処理である。このような処理として、例えば、平滑化フィルタまたはＤＣＴコアリング処理が用いられる。平滑化フィルタは、注目画素を囲む周辺画素の画素値の平均を、注目画素の画素値とする処理である。ＤＣＴコアリング処理は、処理領域内の画素値を離散コサイン変換し、得られた空間周波数のうち、所定の閾値以下の周波数成分を除去する処理である。
【００３４】
第２のノイズ低減処理は、任意のノイズ低減処理である。このような処理として、例えば、バイラテラルフィルタ、ノンローカルミーンズフィルタまたはＢＭ３Ｄ（Ｂｌｏｃｋ−ｍａｔｃｈｉｎｇ  ａｎｄ  ３Ｄ）フィルタが用いられる。バイラテラルフィルタは、注目画素からの距離および注目画素の画素値との類似度に応じて周辺画素の各々の画素値に重み付けし、重み付けされた周辺画素の画素値の平均を注目画素の画素値とする処理である。ノンローカルミーンズフィルタは、注目画素を中心として含むブロックと周辺のブロックとの類似度に基づいて重みを算出し、重み付けされた周辺ブロックの中心画素の画素値の平均を注目画素の画素値とする処理である。ＢＭ３Ｄフィルタは、ノンローカルミーンズフィルタをさらに発展させたものであり、マッチング後のブロックに周波数変化を施して周波数空間内でノイズ低減処理を行う。
【００３５】
画像データＡ内の全ての画素を注目画素Ｃとして上記の各部３，４，５，６，７，８による処理が実行されることにより、画像データＡ内の全ての画素に第１のノイズ低減処理および第２のノイズ低減処理のいずれかが施される。ノイズ低減処理された画像データＡは、出力部９に送信される。
出力部９は、画像処理装置１の外部に配置されたもう１つの外部装置（例えば、ディスプレイ）と接続されており、出力部９から外部装置へノイズ低減処理された画像データＡが出力される。
【００３６】
次に、このように構成された画像処理装置１による画像処理方法について説明する。
本実施形態に係る画像処理方法は、図４に示されるように、画像データＡを取得するステップＳ１と、画像データＡから第１〜第５の画素群Ｇ１〜Ｇ５の画素値の平均ＡＶＥ１〜ＡＶＥ５を算出するステップＳ２と、平均ＡＶＥ１〜ＡＶＥ５から平均差ＤＩＦ＿ａｖｅ１〜ＤＩＦ＿ａｖｅ４を算出するステップＳ３と、画像データＡから第１〜第５の画素群Ｇ１〜Ｇ５の画素値のばらつきＳＴＤ１〜ＳＴＤ５を算出するステップＳ４と、ばらつきＳＴＤ１〜ＳＴＤ５からばらつき差ＤＩＦ＿ｓｔｄ１〜ＤＩＦ＿ｓｔｄ４を算出するステップＳ５と、平均差ＤＩＦ＿ａｖｅ１〜ＤＩＦ＿ａｖｅ４およびばらつき差ＤＩＦ＿ｓｔｄ１〜ＤＩＦ＿ｓｔｄ４に基づいて注目画素Ｃがグラデーション領域に属するか否かを判定するステップ６と、判定結果に基づく種類のノイズ低減処理を注目画素Ｃに施すステップＳ７と、ノイズ低減処理された画像データＡを出力するステップ８とを含んでいる。
【００３７】
ステップＳ１においては、１つの画像データＡが入力部２に入力される。
ステップＳ２においては、画像データＡ内の注目画素Ｃを中心とする処理領域Ｂ内の全画素の画素値の平均ＡＶＥ１が算出される。さらに、処理領域Ｂ内において互いに異なる方向に配列する画素からなる第２〜第５の画素群Ｇ２〜Ｇ５の画素値の平均ＡＶＥ２〜ＡＶＥ５が算出される。
ステップＳ３においては、第２〜第５の平均ＡＶＥ２〜ＡＶＥ５の各々と第１の平均ＡＶＥ１との差の絶対値ＤＩＦ＿ａｖｅ１〜ＤＩＦ＿ａｖｅ４が算出される。
【００３８】
ステップＳ４においては、処理領域Ｂ内の全画素の画素値の標準偏差ＳＴＤ１が算出される。さらに、処理領域Ｂ内において互いに異なる方向に配列する画素からなる第２〜第５の画素群Ｇ２〜Ｇ５の画素値の標準偏差ＳＴＤ２〜ＳＴＤ５が算出される。
ステップＳ５においては、第２〜第５の標準偏差ＳＴＤ２〜ＳＴＤ５の各々と第１の平均ＳＴＤ１との差の絶対値ＤＩＦ＿ｓｔｄ１〜ＤＩＦ＿ｓｔｄ４が算出される。
【００３９】
ステップＳ６は、第１〜第４の平均差ＤＩＦ＿ａｖｅ１〜ＤＩＦ＿ａｖｅ４が第１の条件を満足するか否かを判定するステップＳ６１と、第１〜第４のばらつき差ＤＩＦ＿ｓｔｄ１〜ＤＩＦ＿ｓｔｄ４が第２の条件を満足するか否かを判定するステップＳ６２とを含む。
【００４０】
ステップＳ６１において、第１〜第４の平均差ＤＩＦ＿ａｖｅ１〜ＤＩＦ＿ａｖｅ４の全てが第１の閾値α以下である場合にはステップＳ６２に進む。一方、ステップＳ６１において、第１〜第４の平均差ＤＩＦ＿ａｖｅ１〜ＤＩＦ＿ａｖｅ４のうち少なくとも１つが第１の閾値αよりも大きい場合にはステップＳ７２に進む。
【００４１】
注目画素Ｃがグラデーション領域および低コントラストのテクスチャ領域のいずれかに属する場合には、第１〜第４の平均差ＤＩＦ＿ａｖｅ１〜ＤＩＦ＿ａｖｅ４の全てが第１の閾値α以下となる。これは、グラデーション領域および低コントラストのテクスチャ領域において、画素値の変化幅が小さいためである。このような性質は、グラデーション領域および低コントラストのテクスチャ領域に特有の性質であって、低コントラストのエッジ領域はこのような性質を有さない。したがって、ステップＳ６１において、注目画素Ｃがグラデーション領域および低コントラストのテクスチャ領域のいずれかに属するか、または、これら以外の領域に属するかが判定される。
【００４２】
ステップＳ６２において、第１〜第４のばらつき差ＤＩＦ＿ｓｔｄ１〜ＤＩＦ＿ｓｔｄ４のうち、１つのみが第２の閾値βよりも大きい場合にはステップＳ７１に進む。一方、ステップＳ６２において、第１〜第４のばらつき差ＤＩＦ＿ｓｔｄ１〜ＤＩＦ＿ｓｔｄ４のうち、２つ以上が第２の閾値βよりも大きいか、または、全てが第２の閾値β以下である場合には、ステップＳ７２に進む。
【００４３】
注目画素Ｃがグラデーション領域に属する場合には、第１〜第４のばらつき差ＤＩＦ＿ｓｔｄ１〜ＤＩＦ＿ｓｔｄ４のうちいずれか１つのみが第２の閾値βよりも大きくなる。これは、グラデーション領域においては、画素値が一方向に一様に低下または増加するためである。すなわち、第１〜第５の標準偏差ＳＴＤ１〜ＳＴＤ５のうち、画素値の勾配方向に直交する方向の画素群の標準偏差のみが略ゼロとなり、他の４つの標準偏差は画素値の勾配の大きさに応じた互いに程等しい大きさを有する。例えば、図２のようにグラデーション領域の画素値の勾配方向が行方向である場合には、列方向の第２の画素群Ｇ２の標準偏差ＳＴＤ２のみが略ゼロとなる。したがって、第１〜第４のばらつき差ＤＩＦ＿ｓｔｄ１〜ＤＩＦ＿ｓｔｄ４のうち、１つのみがゼロよりも有意に大きな値を有し、他の３つは略ゼロとなる。
注目画素Ｃが低コントラストのエッジ領域に属する場合にも、４つのばらつき差ＤＩＦ＿ｓｔｄ１〜ＤＩＦ＿ｓｔｄ４のうちいずれか１つのみが第２の閾値βよりも大きくなる。
【００４４】
これに対し、画素値の変化が不規則である低コントラストのテクスチャ領域において、上記の第１〜第５の標準偏差ＳＴＤ１〜ＳＴＤ５間の大小関係は成立しない。
したがって、ステップＳ６２において、注目画素Ｃがグラデーション領域および低コントラストのテクスチャ領域のいずれに属するかが判定される。ここで、ステップ６２の段階においては、低コントラストのエッジ領域とグラデーション領域とはすでに判別済みである。したがって、ステップＳ６２においては、注目画素が、グラデーション領域または低コントラストのテクスチャ領域と判別されることとなる。
【００４５】
ステップＳ７は、注目画素Ｃに第１の画像処理を施すステップＳ７１と、注目画素Ｃに第２の画像処理を施すステップＳ７２とを含む。ステップＳ７１においては、グラデーション領域に属する注目画素Ｃに対して第１のノイズ低減処理が施される。ステップＳ７２においては、グラデーション領域以外の領域に属する注目画素Ｃに対して第２のノイズ低減処理が施される。
【００４６】
上述したステップＳ２〜Ｓ７が画像データＡ内の全ての画素を注目画素Ｃとして実行される。全ての画素に対してノイズ低減処理が施された画像データＡは、ステップＳ８において外部装置に出力される。
【００４７】
このように、本実施形態によれば、グラデーション領域においては、画素値の勾配方向に直交する方向において画素値の標準偏差が略ゼロになり、他の方向において画素値の標準偏差が略等しい大きさを有することに基づいて、グラデーション領域を容易にかつ正確に判別することができるという利点がある。また、各画素に適したノイズ低減処理を施すことができるという利点がある。
【００４８】
さらに、本実施形態によれば、平均ＡＶＥ１〜ＡＶＥ５および標準偏差ＳＴＤ１〜ＳＴＤ５を用いることによって、画像データＡに含まれるノイズに影響されることなく、注目画素Ｃの属する領域を正確に判定することができるという利点がある。
すなわち、画像データＡにノイズが含まれる場合、複数の画素値から算出された平均ＡＶＥ１〜ＡＶＥ５において、ノイズは平均化されることによって除去される。したがって、画像データＡにノイズが含まれる場合にも、平均ＡＶＥ１〜ＡＶＥ５に基づいて、ノイズの影響を受けることなく、注目画素Ｃがグラデーション領域および低コントラストのテクスチャ領域のいずれかに属するか否かを正確に判定することができる。
【００４９】
また、画像データＡにノイズが含まれる場合、ノイズに起因する画素値のばらつきが全ての標準偏差ＳＴＤ１〜ＳＴＤ５に等しく加算される。したがって、画像データＡ内にノイズが含まれている場合とそうでない場合とで、標準偏差ＳＴＤ１〜ＳＴＤ５間の大小関係は変化しない。これにより、標準偏差ＳＴＤ１〜ＳＴＤ５に基づいて、ノイズの影響を受けることなく、注目画素Ｃがグラデーション領域および低コントラストのテクスチャ領域のいずれに属するかを正確に判定することができる。
【００５０】
さらに、処理領域Ｂの全ての画素の画素値の平均ＡＶＥ１は、平均ＡＶＥ２〜ＡＶＥ５に比べてノイズがより低減された値となる。このような平均ＡＶＥ１を基準平均に設定し、平均ＡＶＥ２〜ＡＶＥ５と基準ＡＶＥ１との差を求めることによって、平均ＡＶＥ２〜ＡＶＥ５間の大小関係の比較および判定を容易にかつより正確に行うことができるという利点がある。
また、処理領域Ｂの全ての画素の画素値の標準偏差ＳＴＤ１は、全ての方向における画素値のばらつきを含む値である。このような標準偏差ＳＴＤ１を基準標準偏差に設定し、標準偏差ＳＴＤ２〜ＳＴＤ５と基準標準偏差ＳＴＤ１との差を求めることによって、平均ＳＴＤ２〜ＳＴＤ５間の大小関係の比較および判定を容易にかつより正確に行うことができるという利点がある。
【００５１】
さらに、画素値の平均ＡＶＥ１〜ＡＶＥ５および標準偏差ＳＴＤ１〜ＳＴＤ５の計算は、空間周波数の計算に比べて計算量が少ない。したがって、注目画素Ｃの判定に要する時間を短縮することができるという利点がある。
【００５２】
なお、本実施形態においては、平均算出部３が、画素値の平均の指標として算術平均を算出することとしたが、これに代えて、他の指標、例えば、相乗平均、調和平均、加重平均または二乗平均平方根を算出してもよい。
【００５３】
また、本実施形態においては、ばらつき算出部４が、各画素群の画素値のばらつきの指標として標準偏差を用いることとしたが、これに代えて、他の指標、例えば、分散、平均絶対偏差、四分位範囲または範囲を用いてもよい。範囲とは、各画素群Ｇ１〜Ｇ５の画素値の分布幅（すなわち、最大画素値と最小画素値との差）である。
【００５４】
また、本実施形態においては、列方向、行方向および２つの対角方向の４つの画素群Ｇ２〜Ｇ５の平均ＡＶＥ２〜ＡＶＥ５およびばらつきＳＴＤ２〜ＳＴＤ５を算出することとしたが、画素群の方向および数はこれに限定されるものではなく、任意に設定することができる。
【００５５】
また、本実施形態においては、７行および７列の画素からなる処理領域Ｂを例に挙げて説明したが、処理領域Ｂの寸法は適宜変更することができる。例えば、高感度撮影された画像データに対してはより大きな処理領域を設定し、低感度撮影された画像データに対してはより小さな処理領域を設定するように、画像データが取得されたＩＳＯ感度に応じて処理領域Ｂの寸法を設定してもよい。
【００５６】
また、本実施形態においては、４つの平均差ＤＩＦ＿ａｖｅ１〜ＤＩＦ＿ａｖｅ４および４つのばらつき差ＤＩＦ＿ｓｔｄ１〜ＤＩＦ＿ｓｔｄ４をグラデーション判定部７による判定に用いることとしたが、これに代えて、他の指標を用いてもよい。
例えば、４つの平均差ＤＩＦ＿ａｖｅ１〜ＤＩＦ＿ａｖｅ４を加算、減算、乗算または除算することによって１つの指標を算出し、算出された１つの指標に基づいて、注目画素Ｃがグラデーション領域および低コントラストのテクスチャ領域のいずれかに属するか否かを判定してもよい。同様に、４つのばらつき差ＤＩＦ＿ｓｔｄ１〜ＤＩＦ＿ｓｔｄ４を加算、減算、乗算または除算することによって１つの指標を算出し、算出された１つの指標に基づいて、注目画素Ｃがグラデーション領域および低コントラストのテクスチャ領域のいずれに属するかを判定してもよい。
【００５７】
また、本実施形態においては、平均差ＤＩＦ＿ａｖｅ１〜ＤＩＦ＿ａｖｅ４として、第２〜第４の平均ＡＶＥ２〜ＡＶＥ４の各々と第１の平均ＡＶＥ１との差の絶対値を用いることとしたが、これに代えて、第２〜第４の平均ＡＶＥ２〜ＡＶＥ４の各々と第１の平均ＡＶＥ１との二乗差を用いてもよい。あるいは、第２〜第４の平均ＡＶＥ２〜ＡＶＥ４の各々と第１の平均ＡＶＥ１との和を、第１の平均ＡＶＥ１で除算した値を用いもよい。または、第２〜第４の平均ＡＶＥ２〜ＡＶＥ４の各々と第１の平均ＡＶＥ１との和に第１の平均を乗算し、得られた積を第１の平均ＡＶＥ１の二乗で除算した値を用いてもよい。
【００５８】
また、本実施形態においては、画像処理装置１が専用プロセッサのようなハードウェア構成を有し、ステップＳ２〜Ｓ７の処理を行う各部３，４，５，６，７，８が専用回路によって実現される場合について説明したが、ステップＳ２〜Ｓ７の処理はソフトウェアによって実現されてもよい。この場合、画像処理装置１は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）と、ＲＡＭ等の主記憶装置と、補助記憶装置とを備える。補助記憶装置は、ハードディスクや各種メモリのような、コンピュータで読み取ることができる非一時的な記憶媒体置であり、ステップＳ２〜Ｓ７をＣＰＵに実行させるための画像処理プログラムを格納している。この画像処理プログラムが補助記憶装置から主記憶装置にロードされて実行されることによって、上述したステップＳ２〜Ｓ７の処理が実現される。
また、本実施形態の説明中の各部は、１つのチップとして実装されてもよく、配線基板上に分割して実装されてもよい。
【符号の説明】
【００５９】
１  画像処理装置
２  入力部
３  平均算出部
４  ばらつき算出部
５  平均差算出部
６  ばらつき差算出部
７  グラデーション判定部
８  ノイズ低減処理部
９  出力部
Ａ  画像データ
Ｂ  処理領域
Ｃ  注目画素
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図３Ｅ】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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