(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像信号に含まれるノイズを削減するノイズ削減部を有するノイズ削減装置であって、
前記ノイズ削減部は、
前記画像信号として、同じ画像から得られる第１および第２の画像信号を受け、前記第１および第２の画像信号の対応する画素ごとに相関性を検出し、検出した相関性を基にして、当該対応する画素同士の第１の相関度合を出力する第１の相関性検出部と、
前記第１の相関度合に基づいて、第１の加重加算平均処理における前記対応する画素を加算する割合である第１の加算割合を決定する第１の加算割合決定部と、
前記対応する画素に対してそれぞれ、前記第１の加算割合に従って前記第１の加重加算平均処理を実行することによって、前記第１および第２の画像信号から第１の出力画像信号を生成し、前記第１の画像信号に代えて前記第１の出力画像信号を出力する第１の加重加算平均部とを備え、
前記第１の加算割合決定部は、前記第１の相関度合が相対的に高いとき、前記第１の加算割合における、前記第２の画像信号の画素に係る割合を相対的に大きくするものである
ことを特徴とするノイズ削減装置。
【請求項２】
請求項１のノイズ削減装置において、
前記第１の加算割合における、前記第１の画像信号の画素に係る割合をｍ１１、および前記第２の画像信号の画素に係る割合をｍ１２（ただしｍ１１＋ｍ１２＝１）とした場合、
前記第１の加算割合決定部は、ｍ１１：ｍ１２で示される前記第１の加算割合を、前記第１の相関度合が高くなるにつれて、ｍ１１およびｍ１２が近似するように決定する
ことを特徴とするノイズ削減装置。
【請求項３】
請求項２のノイズ削減装置において、
前記第１の加算割合決定部は、前記第１および第２の画像信号の信号レベルが小さくなるにつれて、前記第１の加算割合を、ｍ１１およびｍ１２が近似するように調整する
ことを特徴とするノイズ削減装置。
【請求項４】
請求項１のノイズ削減装置において、
前記第１の相関性検出部は、前記第１および第２の画像信号の対応する画素同士を加算平均して得られる画像信号の信号レベルが小さくなるにつれて、出力する前記第１の相関度合を高くする
ことを特徴とするノイズ削減装置。
【請求項５】
請求項１のノイズ削減装置において、
前記第１の加算割合決定部は、前記第１の相関度合に基づいて、第２の加重加算平均処理における前記対応する画素を加算する割合である第２の加算割合を決定するものであり、
前記第１の加重加算平均部は、前記対応する画素に対してそれぞれ、前記第２の加算割合に従って前記第２の加重加算平均処理を実行することによって、前記第１および第２の画像信号から第２の出力画像信号を生成し、前記第２の画像信号に代えて前記第２の出力画像信号を出力するものであり、
前記第１の加算割合決定部は、前記第１の相関度合が相対的に高いとき、前記第２の加算割合における、前記第１の画像信号の画素に係る割合を相対的に大きくするものである
ことを特徴とするノイズ削減装置。
【請求項６】
請求項５のノイズ削減装置において、
前記第１の相関性検出部は、前記第１および第２の画像信号の対応する画素同士を加算平均して得られる画像信号の信号レベルが小さくなるにつれて、出力する前記第１の相関度合を高くする
ことを特徴とするノイズ削減装置。
【請求項７】
請求項５のノイズ削減装置において、
前記第１の加算割合における、前記第１の画像信号の画素に係る割合をｍ１１、および前記第２の画像信号の画素に係る割合をｍ１２（ただしｍ１１＋ｍ１２＝１）とし、前記第２の加算割合における、前記第１の画像信号の画素に係る割合をｍ２１、および前記第２の画像信号の画素に係る割合をｍ２２（ただしｍ２１＋ｍ２２＝１）とした場合、
前記第１の加算割合決定部は、ｍ１１：ｍ１２で示される前記第１の加算割合、およびｍ２１：ｍ２２で示される前記第２の加算割合を、前記第１の相関度合が高くなるにつれて、ｍ１１およびｍ１２、ならびにｍ２１およびｍ２２が近似するように調整する
ことを特徴とするノイズ削減装置。
【請求項８】
請求項７のノイズ削減装置において、
前記第１の加算割合決定部は、前記第１および第２の画像信号の信号レベルが小さくなるにつれて、前記第１および第２の加算割合を、ｍ１１およびｍ１２、ならびにｍ２１およびｍ２２が近似するように調整する
ことを特徴とするノイズ削減装置。
【請求項９】
請求項５のノイズ削減装置において、
Ｋ（ただしＫは２以上の整数）個の前記ノイズ削減部と、
前記画像信号として、同じ画像から得られる画像信号のうち少なくとも２つの画像信号をそれぞれＫ種類の周波数成分に分割して、それぞれＫ個の前記第１および第２の画像信号を生成し、それぞれＫ個の前記第１および第２の画像信号のうち周波数が同一である前記第１および第２の画像信号を１組とし、Ｋ組の前記第１および第２の画像信号をそれぞれ、別々の前記各ノイズ削減部に出力する帯域分割部と、
Ｋ個の前記ノイズ削減部に含まれる前記第１の加重加算平均部からそれぞれ出力される、Ｋ個の前記第１の出力画像信号を帯域合成するとともに、Ｋ個の前記第２の出力画像信号を帯域合成する帯域合成部とを備えている
ことを特徴とするノイズ削減装置。
【請求項１０】
請求項９のノイズ削減装置において、
前記第１の加算割合における、前記第１の画像信号の画素に係る割合をｍ１１、および前記第２の画像信号の画素に係る割合をｍ１２（ただしｍ１１＋ｍ１２＝１）とし、前記第２の加算割合における、前記第１の画像信号の画素に係る割合をｍ２１、および前記第２の画像信号の画素に係る割合をｍ２２（ただしｍ２１＋ｍ２２＝１）とした場合、
Ｋ個の前記各第１の加算割合決定部は、ｍ１１：ｍ１２で示される前記第１の加算割合、およびｍ２１：ｍ２２で示される前記第２の加算割合を、Ｋ組の前記第１および第２の画像信号のうち周波数が最も低い組である第１および第２の画像信号の信号レベルが小さくなるにつれて、ｍ１１およびｍ１２、ならびにｍ２１およびｍ２２が近似するように調整する
ことを特徴とするノイズ削減装置。
【請求項１１】
請求項９のノイズ削減装置において、
Ｋ個の前記各第１の相関性検出部は、Ｋ組の前記第１および第２の画像信号のうち周波数が最も低い組である第１および第２の画像信号の対応する画素同士を加算平均して得られる画像信号の信号レベルが小さくなるにつれて、出力する前記第１の相関度合を高くする
ことを特徴とするノイズ削減装置。
【請求項１２】
請求項１のノイズ削減装置において、
前記ノイズ削減部は、
前記画像信号として、同じ画像から得られる前記第１および第２の画像信号ならびに第３の画像信号を受け、前記第１および第３の画像信号の対応する画素ごとに相関性を検出し、検出した相関性を基にして、当該対応する画素同士の第２の相関度合を出力する第２の相関性検出部と、
前記第２の相関度合に基づいて、第３の加重加算平均処理における前記第１および第３の画像信号の対応する画素を加算する割合である第３の加算割合を決定する第２の加算割合決定部と、
前記第１および第３の画像信号の対応する画素に対してそれぞれ、前記第３の加重加算平均処理を実行することによって、前記第１および第３の画像信号から第３の出力画像信号を生成し、前記第１の画像信号に代えて前記第３の出力画像信号を出力する第２の加重加算平均部と、
前記第１および第３の出力画像信号の対応する画素ごとに、加算平均処理を実行することによって、前記第１および第３の出力画像信号から第４の出力画像信号を生成して出力する加算平均部とを備え、
前記第２の加算割合決定部は、前記第２の相関度合が相対的に高いとき、前記第３の加算割合における、前記第３の画像信号の画素に係る割合を相対的に大きくするものである
ことを特徴とするノイズ削減装置。
【請求項１３】
請求項１２のノイズ削減装置において、
前記第１の加算割合における、前記第１の画像信号の画素に係る割合をｍ３１、および前記第２の画像信号の画素に係る割合をｍ３２（ただしｍ３１＋ｍ３２＝１）とし、前記第３の加算割合における、前記第１の画像信号の画素に係る割合をｎ３１、および前記第３の画像信号の画素に係る割合をｎ３３（ただしｎ３１＋ｎ３３＝１）とした場合、
前記第１の加算割合決定部は、ｍ３１：ｍ３２で示される前記第１の加算割合を、前記第１の相関度合が高くなるにつれて、ｍ３２が大きくなるように決定するものであり、
前記第２の加算割合決定部は、ｎ３１：ｎ３３で示される前記第３の加算割合を、前記第２の相関度合が高くなるにつれて、ｎ３３が大きくなるように決定する
ことを特徴とするノイズ削減装置。
【請求項１４】
請求項１３のノイズ削減装置において、
前記第１の加算割合決定部は、前記第１および第２の画像信号の信号レベルが小さくなるにつれて、前記第１の加算割合を、ｍ３２が大きくなるように調整するものであり、
前記第２の加算割合決定部は、前記第１および第３の画像信号の信号レベルが小さくなるにつれて、前記第３の加算割合を、ｎ３３が大きくなるように調整する
ことを特徴とするノイズ削減装置。
【請求項１５】
請求項１２のノイズ削減装置において、
前記第１の相関性検出部は、前記第１および第２の画像信号の信号レベルが小さくなるにつれて、出力する前記第１の相関度合を高くするものあり、
前記第２の相関性検出部は、前記第１および第３の画像信号の信号レベルが小さくなるにつれて、出力する前記第２の相関度合を高くする
ことを特徴とするノイズ削減装置。
【請求項１６】
請求項１２のノイズ削減装置において、
Ｋ（ただしＫは２以上の整数）個の前記ノイズ削減部と、
前記画像信号として、同じ画像から得られる画像信号のうち少なくとも３つの画像信号をそれぞれＫ種類の周波数成分に分割して、それぞれＫ個の前記第１〜第３の画像信号を生成し、それぞれＫ個の前記第１〜第３の画像信号のうち周波数が同一である前記第１〜第３の画像信号を１組とし、Ｋ組の前記第１〜第３の画像信号をそれぞれ、別々の前記各ノイズ削減部に出力する帯域分割部と、
Ｋ個の前記ノイズ削減部に含まれる前記加算平均部からそれぞれ出力されるＫ個の前記第４の出力画像信号を帯域合成する帯域合成部とを備えている
ことを特徴とするノイズ削減装置。
【請求項１７】
請求項１６のノイズ削減装置において、
前記第１の加算割合における、前記第１の画像信号の画素に係る割合をｍ３１、および前記第２の画像信号の画素に係る割合をｍ３２（ただしｍ３１＋ｍ３２＝１）とし、前記第３の加算割合における、前記第１の画像信号の画素に係る割合をｎ３１、および前記第３の画像信号の画素に係る割合をｎ３３（ただしｎ３１＋ｎ３３＝１）とした場合、
Ｋ個の前記各第１の加算割合決定部はそれぞれ、ｍ３１：ｍ３２で示される前記第１の加算割合を、Ｋ組の前記第１〜第３の画像信号のうち周波数が最も低い組に含まれる第１および第２の画像信号の信号レベルが小さくなるにつれて、ｍ３２が大きくなるように調整するものであり、
Ｋ個の前記各第２の加算割合決定部はそれぞれ、ｎ３１：ｎ３３で示される前記第３の加算割合を、Ｋ組の前記第１〜第３の画像信号のうち周波数が最も低い組に含まれる第１および第３の画像信号の信号レベルが小さくなるにつれて、ｎ３３が大きくなるように調整する
ことを特徴とするノイズ削減装置。
【請求項１８】
請求項１６のノイズ削減装置において、
Ｋ個の前記各第１の相関性検出部は、Ｋ組の前記第１〜第３の画像信号のうち周波数が最も低い組に含まれる第１および第２の画像信号の信号レベルが小さくなるにつれて、出力する前記第１の相関度合を高くするものであり、
Ｋ個の前記各第２の相関性検出部は、Ｋ組の前記第１〜第３の画像信号のうち周波数が最も低い組に含まれる第１および第３の画像信号の信号レベルが小さくなるにつれて、出力する前記第２の相関度合を高くする
ことを特徴とするノイズ削減装置。
【請求項１９】
画像信号に含まれるノイズを削減するノイズ削減方法であって、
前記画像信号として、同じ画像から得られる第１および第２の画像信号を受け、前記第１および第２の画像信号の対応する画素ごとに相関性を検出し、検出した相関性を基にして、当該対応する画素同士の相関度合を得る第１のステップと、
前記相関度合に基づいて、加重加算平均処理における前記対応する画素を加算する割合である加算割合を決定する第２のステップと、
前記対応する画素に対してそれぞれ、前記加算割合に従って前記加重加算平均処理を実行することによって、前記第１および第２の画像信号から出力画像信号を生成し、前記第１の画像信号を前記出力画像信号に置換する第３のステップと、
前記第２のステップでは、前記相関度合が相対的に高いとき、前記加算割合における、前記第２の画像信号の画素に係る割合を相対的に大きくする
ことを特徴とするノイズ削減方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、画像信号に含まれるノイズを削減する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、２次元ＤＮＲ（Digital Noise Reduction）を用いて、画像信号に含まれるノイズを削減する技術が開示されている。この技術は、ノイズを削減する対象となる画素と、その周辺画素との相関性を判断し、相関性がある周辺画素の画素値を加算平均する。そして、加算平均した結果の画素によって、対象画素が置き換えられるというものである。これにより、相関性があると判断された周辺画素の数が多いほど、ノイズ削減効果を高めることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−１０６６３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示は、画像信号に含まれるノイズをより効果的に削減することができるノイズ削減装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示におけるノイズ削減装置は、画像信号に含まれるノイズを削減するノイズ削減部を有する。ノイズ削減部は、画像信号として、同じ画像から得られる第１および第２の画像信号を受け、第１および第２の画像信号の対応する画素ごとに相関性を検出し、検出した相関性を基にして、当該対応する画素同士の第１の相関度合を出力する第１の相関性検出部と、第１の相関度合に基づいて、第１の加重加算平均処理における対応する画素を加算する割合である第１の加算割合を決定する第１の加算割合決定部と、対応する画素に対してそれぞれ、第１の加算割合に従って第１の加重加算平均処理を実行することによって、第１および第２の画像信号から第１の出力画像信号を生成し、第１の画像信号に代えて第１の出力画像信号を出力する第１の加重加算平均部とを備え、第１の加算割合決定部は、第１の相関度合が相対的に高いとき、第１の加算割合における、第２の画像信号の画素に係る割合を相対的に大きくするものである。
【発明の効果】
【０００６】
本開示におけるノイズ削減装置は、画像信号に含まれるノイズをより効果的に削減するのに有効である。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施の形態１に係るノイズ削減装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る相関性検出部の構成例を示すブロック図である。
【図３】実施の形態１に係る加重加算平均部の構成例を示すブロック図である。
【図４】実施の形態１に係るノイズ削減の様子を示す図である。
【図５】実施の形態２に係るノイズ削減装置の構成例を示すブロック図である。
【図６】実施の形態２に係る帯域分割部の構成例を示すブロック図である。
【図７】実施の形態２に係る帯域合成部の構成例を示すブロック図である。
【図８】実施の形態２に係るノイズ削減の様子を示す図である。
【図９】実施の形態３に係るノイズ削減装置の構成例を示すブロック図である。
【図１０】実施の形態４に係るノイズ削減装置の構成例を示すブロック図である。
【図１１】実施の形態４に係るノイズ削減部の構成例を示すブロック図である。
【図１２】実施の形態４の変形例に係るノイズ削減装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】実施の形態５に係るノイズ削減装置の構成例を示すブロック図である。
【図１４】実施の形態５に係る加重加算平均部の構成例を示すブロック図である。
【図１５】実施の形態５に係るノイズ削減の様子を示す図である。
【図１６】実施の形態６に係るノイズ削減装置の構成例を示すブロック図である。
【図１７】実施の形態６に係る帯域分割部の構成例を示すブロック図である。
【図１８】実施の形態６に係る帯域合成部の構成例を示すブロック図である。
【図１９】実施の形態６に係るノイズ削減の様子を示す図である。
【図２０】実施の形態７に係るノイズ削減装置の構成例を示すブロック図である。
【図２１】実施の形態８に係るノイズ削減装置の構成例を示すブロック図である。
【図２２】実施の形態８に係るノイズ削減部の構成例を示すブロック図である。
【図２３】実施の形態８の変形例に係るノイズ削減部の構成例を示すブロック図である。
【図２４】２次元ＤＮＲによるノイズ削減処理を説明するための図である。
【図２５】２次元ＤＮＲによるノイズ削減処理によって生じる課題の１つを説明するための図である。
【図２６】３次元ＤＮＲによるノイズ削減処理を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
【０００９】
なお、発明者（ら）は、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。
【００１０】
（実施の形態１）
以下、図１〜４を用いて、実施の形態１を説明する。
【００１１】
［１−１．ノイズ削減装置全体の構成］
図１は、実施の形態１に係るノイズ削減装置の構成例を示すブロック図である。図１のノイズ削減装置１は、入力される２つの画像信号に含まれるランダムノイズ（以下、単にノイズと表記する。）を削減して、２つの出力画像信号を出力するノイズ削減部１０を有する。入力される２つの画像信号は、同じ画像から得られる色信号であり、例えばＲＧＢ信号のうちの２つの画像信号である。
【００１２】
ノイズ削減部１０は、第１の相関性検出部１１と、第１の加算割合決定部１２と、第１の加重加算平均部１３とを有する。
【００１３】
［１−１−１．相関性検出部の構成］
相関性検出部１１には、同じ画像から得られるＲＧＢ信号のうち、例えば、第１の画像信号としてのＧ（緑）信号（以下、画像信号Ｇと表記する。）と、第２の画像信号としてのＲ（赤）信号（以下、画像信号Ｒと表記する。）とが入力される。なお、本実施の形態では、Ｇ信号およびＲ信号を用いる場合について説明するが、ＲＧＢ信号のうちいずれの２つの信号を用いてもよい。相関性検出部１１は、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒの対応する画素ごとに相関性を検出し、この相関性を基にして画素同士の相関度合（第１の相関度合）を得る。そして、相関性検出部１１は、相関度合を表す、例えば２ビットの相関フラグＦを出力する。
【００１４】
図２は、本実施の形態に係る相関性検出部の構成例を示すブロック図である。相関性検出部１１は、例えば、減算部１１１と、絶対値算出部１１２と、比較部１１３とで構成される。
【００１５】
減算部１１１は、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒの対応する各画素の差分値を算出する。絶対値算出部１１２は、減算部１１１によって算出された差分値の絶対値ＤＩＦＦを算出する。比較部１１３は、絶対値ＤＩＦＦと所定の閾値とを比較し、比較結果として相関フラグＦを出力する。
【００１６】
相関性検出部１１が相関度合を例えば４段階で評価する場合、所定の閾値として、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３が用いられる。ここで、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３は、ＴＨ３＜ＴＨ２＜ＴＨ１の関係にあるとする。比較部１１３は、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３と絶対値ＤＩＦＦとを比較し、比較結果に応じた値の相関フラグＦを出力する。
【００１７】
具体的に、ＤＩＦＦ＜ＴＨ３の場合、相関フラグＦ＝３とし、ＴＨ３≦ＤＩＦＦ＜ＴＨ２の場合、相関フラグＦ＝２とし、ＴＨ２≦ＤＩＦＦ＜ＴＨ１の場合、相関フラグＦ＝１とし、ＴＨ１≦ＤＩＦＦの場合、相関フラグＦ＝０とする。つまり、相関フラグＦ＝３のときは、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒの対応する画素同士の相関性が最大であり、相関フラグＦ＝０のときは、相関性が最小であるということができる。本実施の形態では、相関度合を４段階で評価するために、相関フラグＦを０〜３の値を取る２ビットで表したが、相関度合をｎ（ｎは２以上の整数）段階で評価してもよく、この場合、相関フラグＦのビット数を、ｎに応じて設定すればよい。
【００１８】
［１−１−２．加算割合決定部の説明］
図１に戻り、加算割合決定部１２は、加重加算平均部１３で実行される加重加算平均処理に用いられる、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒの対応する各画素の加算割合を決定する。なお、後述するが、本実施の形態では、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒを用いて、第１の出力画像信号である画像信号ＧＡを生成するために、第１の加算割合に従って第１の加重加算平均処理が実行され、第２の出力画像信号である画像信号ＲＡを生成するために、第２の加算割合に従って第２の加重加算平均処理が実行される。
【００１９】
加算割合決定部１２は、相関フラグＦの値に基づいて、相関性が検出された各画素についての、第１および第２の加算割合を決定する。例えば、加算割合決定部１２は、相関フラグＦと、第１の加算割合と、第２の加算割合とが対応づけられたテーブルで構成される。このテーブルにおいて、相関フラグＦの値が相対的に大きい場合、例えば、相関性が最小である状態から、最小および最大の間の状態になるような場合、第１の加算割合における画像信号Ｒの画素に係る割合が相対的に大きくなり、第２の加算割合における画像信号Ｇの画素に係る割合が相対的に大きくなるように設定されている。
【００２０】
ここで、第１の加重加算平均処理における、画像信号Ｇの画素を加算する割合をｍ１１、画像信号Ｒの画素を加算する割合をｍ１２とすると、第１の加算割合はｍ１１：ｍ１２（ただしｍ１１＋ｍ１２＝１）で表すことができる。また、第２の加重加算平均処理における、画像信号Ｇの画素を加算する割合をｍ２１、画像信号Ｒの画素を加算する割合をｍ２２とすると、第２の加算割合はｍ２１：ｍ２２（ただしｍ２１＋ｍ２２＝１）で表すことができる。
【００２１】
これにより例えば、加算割合決定部１２は、相関フラグＦ＝０（相関性最小）の場合、ｍ１１＝１，ｍ１２＝０、およびｍ２１＝０，ｍ２２＝１を出力する。相関フラグＦ＝１の場合、ｍ１１＝７／８，ｍ１２＝１／８、およびｍ２１＝１／８，ｍ２２＝７／８が出力される。すなわち、相関フラグＦの値が相対的に大きくなると、ｍ１２およびｍ２１が相対的に大きくなる。相関フラグＦ＝２の場合、ｍ１１＝３／４，ｍ１２＝１／４、およびｍ２１＝１／４，ｍ２２＝３／４が出力される。相関フラグＦ＝３（相関性最大）の場合、ｍ１１＝１／２，ｍ１２＝１／２、およびｍ２１＝１／２，ｍ２２＝１／２が出力される。このように、加算割合決定部１２は、相関フラグＦが相関性最小を示すときは、ｍ１１およびｍ２２を最大にし、相関フラグＦの値が大きくなるに従って、ｍ１１およびｍ１２が等しくなるように、ｍ１１を小さくするとともにｍ１２を大きくし、ｍ２１およびｍ２２が等しくなるように、ｍ２１を大きくするとともにｍ２２を小さくしてもよい。
【００２２】
［１−１−３．加重加算平均部の構成］
図３は、本実施の形態に係る加重加算平均部の構成例を示すブロック図である。加重加算平均部１３は、第１の加算割合に従って第１の加重加算平均処理を実行するための、乗算部１３１，１３２および加算部１３５と、第２の加算割合に従って第２の加重加算平均処理を実行するための、乗算部１３３，１３４および加算部１３６とを有する。これらにより、加重加算平均部１３では、画像信号に含まれるノイズを削減するためのノイズ削減処理が行われる。
【００２３】
具体的に、乗算部１３１には、ｍ１１と、画像信号Ｇの画素とが入力され、乗算部１３２には、ｍ１２と、画像信号Ｇの画素に対応する画像信号Ｒの画素とが入力される。そして、乗算部１３１，１３２における各演算結果が加算部１３５に入力され、第１の加重加算平均処理の結果として、画像信号ＧＡが出力される。なお、画像信号ＧＡは、第１の加重加算平均処理によって画像信号Ｇに含まれるノイズが削減されたＧ（緑）信号である。
【００２４】
乗算部１３３には、ｍ２１と、画像信号Ｇの画素とが入力され、乗算部１３４には、ｍ２２と、画像信号Ｇの画素に対応する画像信号Ｒの画素とが入力される。そして、乗算部１３３，１３４における各演算結果が加算部１３６に入力され、第２の加重加算平均処理の結果として、画像信号ＲＡが出力される。なお、画像信号ＲＡは、第２の加重加算平均処理によって画像信号Ｒに含まれるノイズが削減されたＲ（赤）信号である。
【００２５】
［１−２．ノイズ削減装置の動作の概略］
本実施の形態に係るノイズ削減装置１では、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒの対応する各画素に対して、相関フラグＦの値に応じた第１および第２の加算割合に従って第１および第２の加重加算平均処理が行われる。そして、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒに含まれるノイズが削減されて、画像信号ＧＡおよび画像信号ＲＡが出力される。
【００２６】
図４は、本実施の形態に係るノイズ削減の様子を示す図である。図４は、波形モニタに表示される、ＧチャンネルおよびＲチャンネルのそれぞれに係る画像信号の波形のイメージである。図４（ａ）は、ノイズ削減前の、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒの波形のイメージである。図４（ｂ）は、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒの対応する画素同士の相関度合が最大である場合におけるノイズ削減後の波形のイメージである。なお、図４における縦軸は、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒの信号レベル、例えば輝度を表す。
【００２７】
画像信号Ｇおよび画像信号Ｒの対応する画素同士の相関度合が最大である場合に、ｍ１１とｍ１２とを等しくし、かつｍ２１とｍ２２とを等しくしてノイズ削減処理を実行することで、図４に示すように、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒからノイズが効果的に削減された画像信号ＧＡおよび画像信号ＲＡが得られていることがわかる。
【００２８】
［１−３．効果等］
本実施の形態の作用効果を説明する前に、画像信号からノイズを削減する技術の１つである２次元ＤＮＲ（Digital Noise Reduction）について、図２４を用いて説明する。
【００２９】
図２４は、２次元的な画像のイメージであり、特許文献１の図１に相当する図である。ｐはノイズ削減の処理対象となる画素であり、ｎ（１），ｎ（２），…，ｎ（８）はその周辺画素である。
【００３０】
この２次元ＤＮＲでは、まず、処理対象画素ｐと、その周辺画素であるｎ（１），ｎ（２），…，ｎ（８）の各々との画素差分値の絶対値が算出される。
【００３１】
絶対値が閾値ｔｈよりも大きい周辺画素について、つまり、｜ｐ−ｎ（ｘ）｜＞ｔｈ（ｘ＝１，２，…，８）となる場合には、その周辺画素と画素ｐとは相関性がないと判断される。この場合、その周辺画素を画素ｐで置き換える。
【００３２】
一方、絶対値が閾値ｔｈ以下の周辺画素について、つまり、｜ｐ−ｎ（ｘ）｜≦ｔｈ（ｘ＝１，２，…，８）となる場合には、その周辺画素と画素ｐとは相関性があると判断される。この場合、その周辺画素をそのままにしておく。
【００３３】
その後、画素ｎ（１），ｎ（２），…，ｎ（８）の８画素の加算平均が算出され、その結果の画素で画素ｐを置き換えるという処理が画像内の全画素に対して行われる。
【００３４】
したがって、相関性があると判断された周辺画素の数が多いほど、ノイズ削減効果が高まることになる。
【００３５】
このように、特許文献１に開示されている２次元ＤＮＲでは、相関性を判断するための閾値ｔｈを大きくすることにより、より多くの周辺画素を用いた加算平均処理が可能となるため、ノイズ削減効果を高めることができる。ところが、多くの周辺画素を用いて加算平均処理することによって、２次元ローパスフィルタの効果が生じるため、画像信号に含まれる高周波成分が失われ、画像に写る被写体の輪郭部分が不鮮明となって空間解像度が劣化するおそれがある。
【００３６】
さらに、上述した２次元ＤＮＲでは、ノイズ削減された画素データを生成する際の加算平均処理の対象となる周辺画素が、画像における、上下、左右および斜めの各方向において対称とならない場合がある。周辺画素が処理対象画素に対して非対称となる場合には、ノイズ削減処理によって、処理対象画素とは空間的に異なる位置に重心を持つ画素データで、処理対象画素が置き換えられることになる。
【００３７】
この点について、図２５を用いて説明する。図２５は、画素ｐと、画素ｎ（２），ｎ（３），ｎ（５）とが相関性がある場合を示している。図２５において、画素ｎ（２），ｎ（３），ｎ（５）は、画素ｐに対して右上側に位置している。つまり、画素ｐに対して、画素ｎ（２），ｎ（３），ｎ（５）は非対称となっている。
【００３８】
この場合、ノイズ削減処理前の画素ｐの重心は点Ａであるのに対して、ノイズ削減処理後の重心は点Ｂに移動することになる。
【００３９】
このように、空間的な重心位置が被写体により異なる位置になったり、時間的な重心位置が被写体の動きにより移動したりすると、特に動画像に対してノイズ削減処理を行う場合、被写体の動きがぎこちなくなる可能性がある。例えば、縦縞の被写体に対してカメラを横方向に移動させながら撮像すると、縦縞の間隔が変化しながら横方向に移動するような画像となってしまう。
【００４０】
次に、３次元ＤＮＲについて、図２６を用いて説明する。図２６は、３次元ＤＮＲによるノイズ削減処理を説明するための図である。
【００４１】
図２６において、２次元的な複数フレームの画像が時間軸方向に並んでいる。なお、Ｈは水平方向、Ｖは垂直方向、ｔは時間（フレーム）方向を表している。ｐ（ｎ）は現在のフレームの画像における処理対象となる画素、ｐ（ｎ−１）は１フレーム前の画像においてｐ（ｎ）と同じ位置の画素、ｐ（ｎ−２）は２フレーム前の画像においてｐ（ｎ）と同じ位置の画素である。
【００４２】
３次元ＤＮＲでは、まず、画素ｐ（ｎ）と、画素ｐ（ｎ−１）との画素の差分値の絶対値が求められる。そして、その絶対値の大きさ、もしくは、絶対値と所定の閾値との比較等により、画素ｐ（ｎ）と画素ｐ（ｎ−１）との相関度合が判断される。相関度合に応じて決定される変数をｋとすると、ｐ（ｎ）とｐ（ｎ−１）とは、
（１−ｋ）・ｐ（ｎ）＋ｋ・ｐ（ｎ−１）（０≦ｋ≦１）
で表される式を用いて加重加算平均処理される。そして、画素ｐ（ｎ）は、加重加算平均処理によって得られた画素によって置き換えられる。これらの処理がフレーム毎に繰り返し行われる。
【００４３】
加重加算平均処理において、処理対象画素と１フレーム前の画素の相関度合が高いほど、変数ｋの値を大きくすることにより、ノイズ削減効果を高めることが可能となる。ところが、変数ｋの値を大きくすればするほど、画像は静止画に近づくことになり、本来動きのある画像に残像が発生するおそれがある。すなわち、動画像に係る動解像度が劣化することになる。
【００４４】
さらに、３次元ＤＮＲでは、静止画の場合には、変数ｋの値を大きくすることでノイズの削減効果を非常に高くすることができるが、動画像の場合には、変数ｋの値を大きくしてノイズ削減効果を高めようとすると、残像の発生を抑制することが困難となる。逆に、動画像の場合に変数ｋの値を小さくすると、残像の発生は抑制できるが、例えば、カメラを固定させたり移動させたりしながら撮像した場合には、カメラが静止状態から動き始める瞬間に急激にノイズが増えて、違和感のある映像となるおそれがある。
【００４５】
これに対して、本実施の形態に係るノイズ削減装置１は、同じ画像から得られる画像信号Ｇおよび画像信号Ｒを用いて、これら画像信号の対応する画素同士の相関度合が高くなるにつれて、ｍ１１とｍ１２とが等しくなるようにし、かつ、ｍ２１とｍ２２とが等しくなるようにしてノイズ削減処理を実行している。これにより、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒに含まれるノイズを効果的に削減することができる。したがって、ノイズ削減後の画像信号ＧＡおよび画像信号ＲＡを組み合わせて構成される１つの画像に含まれるノイズを低減することができる。このように、本実施の形態に係るノイズ削減装置１によるノイズ削減処理は、上述した、２次元ＤＮＲ、および３次元ＤＮＲとは異なるものである。
【００４６】
以上、本実施の形態に係るノイズ削減装置１によると、２次元ＤＮＲや３次元ＤＮＲを用いた場合の課題が生じにくくなる。つまり、画像信号からノイズを削減する前後において、被写体の輪郭部分の鮮鋭度を保存することができる。また、動画像であっても、残像の発生を抑えることができるため、動解像度が劣化しにくい。さらに、ノイズ削減処理前後の画像信号の各画素において、空間的、時間的な重心位置を維持することができる。
【００４７】
−変形例−
［１−４．相関性検出部の説明］
本変形例では、図１に示すノイズ削減装置１において、相関性検出部１１は、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒの対応する各画素を加算平均して得られる画像信号の信号レベルに応じて、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を調整する。
【００４８】
例えば、相関性検出部１１は、信号レベルが所定レベル以上の場合、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３をそのまま使用して、相関フラグＦの値を算出する。一方、相関性検出部１１は、信号レベルが所定レベルよりも小さい場合、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を例えば２倍し、その２倍した閾値ＴＨ１〜ＴＨ３と絶対値ＤＩＦＦとを比較して相関フラグＦの値を算出する。これにより、信号レベルが所定レベルよりも小さい場合には、相関性検出部１１によって、相関度合が高くなるように評価される。その結果、ノイズ削減効果を高めることができる。
【００４９】
［１−５．効果等］
画像信号の信号レベルが小さい場合、つまり、画像信号の輝度が低い場合、画像信号は無彩色に近い状態であるが、画像信号に占めるノイズの割合が比較的支配的となっている場合がある。そのため、画像信号が、例えば暗幕のように本来黒い被写体を表す信号であっても、ノイズの影響により不自然な色付きが発生することがある。
【００５０】
そこで、本変形例のように、信号レベルが小さい場合に相関度合を高く評価するようにすればノイズ削減効果が高まるため、暗幕などに生じる不自然な色付きを抑制することができる。すなわち、画像信号を本来の無彩色に近い状態に保つことができる。
【００５１】
なお、本変形例において、信号レベルが所定レベルよりも小さい場合に、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３をα（αは３以上の整数）倍して、絶対値ＤＩＦＦと比較してもよい。また、信号レベルが大きい場合と小さい場合とで、別々の閾値を使用してもよい。例えば、信号レベルが所定レベル以上の場合には閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を使用し、所定レベルよりも小さい場合にはこれら閾値とは別に設定した、例えば閾値ＴＨ１’〜ＴＨ３’を使用してもよい。
【００５２】
また、本変形例では、信号レベルを１つの所定レベルと比較することで、信号レベルを２段階で評価するようにしているが、信号レベルを複数の所定レベルと比較して、信号レベルを３段階以上で評価してもよい。この場合、信号レベルが小さくなるにつれて相関度合が高くなるように、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を例えば２倍、３倍するなどして段階的に変化させてもよい。これにより、信号レベルに応じた適切なノイズ削減効果を得ることができる。
【００５３】
（実施の形態２）
以下、図５〜８を用いて、実施の形態２を説明する。
【００５４】
［２−１．ノイズ削減装置全体の構成］
図５は、実施の形態２に係るノイズ削減装置の構成例を示すブロック図である。このノイズ削減装置１は、帯域分割部１４と、図１に示す、Ｋ（Ｋは２以上の整数）個のノイズ削減部１０と、帯域合成部１５とを有する。
【００５５】
帯域分割部１４には、同じ画像から得られるＲＧＢ信号のうち、例えば、Ｇ（緑）信号（以下、画像信号Ｇ０と表記する。）と、Ｒ（赤）信号（以下、画像信号Ｒ０と表記する。）とが入力される。帯域分割部１４は、これら画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０をそれぞれ周波数成分１〜周波数成分Ｋに分割する。図５において、画像信号Ｇ１〜ＧＫは、画像信号Ｇ０をＫ種類の周波数成分に分割した信号であり、対応するノイズ削減部１０に入力される第１の画像信号である。画像信号Ｒ１〜ＲＫは、画像信号Ｒ０をＫ種類の周波数成分に分割した信号であり、対応するノイズ削減部１０に入力される第２の画像信号である。帯域分割部１４は、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫのうち、周波数が同一である画像信号を１組として、Ｋ組の画像信号を、それぞれ異なるノイズ削減部１０に出力する。
【００５６】
なお、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫについて、末尾の数字が同じものは周波数が同一であることを示す。例えば、画像信号Ｇ１と画像信号Ｒ１とは同一の周波数であり、これらが１組となってノイズ削減部１０に入力される。また、周波数成分１〜周波数成分Ｋは、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫのうち周波数が同一である画像信号の組を表し、１〜Ｋで示す数字は、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫの末尾の数字に対応している。また、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫについて、末尾の数字が大きいほど周波数が高いものとする。
【００５７】
各ノイズ削減部１０は、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫのうち、自身に対応する１組の画像信号を受け、実施の形態１で説明したようなノイズ削減処理を行う。例えば、画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１が入力されるノイズ削減部１０は、実施の形態１における画像信号Ｇおよび画像信号Ｒとして、画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１を受ける。そして、そのノイズ削減部１０は、画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１に含まれるノイズを削減し、実施の形態１における画像信号ＧＡおよび画像信号ＲＡとして、それぞれ、第１の出力画像信号である画像信号ＧＡ１、および第２の出力画像信号である画像信号ＲＡ１を出力する。
【００５８】
［２−１−１．帯域分割部の構成］
図６は、本実施の形態に係る帯域分割部の構成例を示すブロック図である。図６に示す帯域分割部１４は、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０をそれぞれ２つの周波数成分に分割する構成となっている。
【００５９】
帯域分割部１４は、例えば、ローパスフィルタ１４１，１４３と、減算部１４２，１４４とで構成される。
【００６０】
ローパスフィルタ１４１は、画像信号Ｇ０を受け、画像信号Ｇ０に含まれる周波数成分のうち低周波成分（周波数成分１）である画像信号Ｇ１を出力する。減算部１４２は、画像信号Ｇ０から画像信号Ｇ１を減算することで、高周波成分（周波数成分２）である画像信号Ｇ２を生成して出力する。
【００６１】
ローパスフィルタ１４３は、画像信号Ｒ０を受け、低周波成分（周波数成分１）である画像信号Ｒ１を出力する。減算部１４４は、画像信号Ｒ０から画像信号Ｒ１を減算し、高周波成分（周波数成分２）である画像信号Ｒ２を生成して出力する。
【００６２】
以上のように帯域分割部１４から出力された２つの組である、画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１、ならびに画像信号Ｇ２および画像信号Ｒ２は、それぞれ異なるノイズ削減部１０に入力される。
【００６３】
［２−１−２．帯域合成部の構成］
図７は、本実施の形態に係る帯域合成部の構成例を示すブロック図である。図７に示す帯域合成部１５は、画像信号ＧＡ１，ＧＡ２および画像信号ＲＡ１，ＲＡ２をそれぞれ帯域合成する構成となっている。
【００６４】
帯域合成部１５は、例えば、２つの加算部１５１，１５２で構成される。加算部１５１は、画像信号ＧＡ１，ＧＡ２を加算して画像信号ＧＡ０を生成して出力する。加算部１５２は、画像信号ＲＡ１，ＲＡ２を加算して画像信号ＲＡ０を生成して出力する。
【００６５】
［２−２．ノイズ削減装置の動作の概要］
以上のように、本実施の形態に係るノイズ削減装置１では、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０がそれぞれ、Ｋ種類の周波数成分に分割されてからノイズ削減処理される。そして、ノイズ削減後の画像信号ＧＡ１〜ＧＡＫが帯域合成されて画像信号ＧＡ０となり、ノイズ削減後の画像信号ＲＡ１〜ＲＡＫが帯域合成されて画像信号ＲＡ０となる。
【００６６】
図８は、本実施の形態に係るノイズ削減の様子を示す図である。図８は、波形モニタに表示される、ＧチャンネルおよびＲチャンネルのそれぞれに係る画像信号の波形のイメージである。図８（ａ）は、本実施の形態に係るノイズ削減装置に入力される、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０の波形のイメージである。図８（ｂ）は、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０をそれぞれ、低周波成分および高周波成分に帯域分割した後の波形のイメージである。図８（ｃ）は、相関度合が最大である場合において、図８（ｂ）で示す画像信号からノイズを削減した後の波形のイメージである。図８（ｄ）は、画像信号ＧＡ１，ＧＡ２を帯域合成し、画像信号ＲＡ１，ＲＡ２を帯域合成した後の波形のイメージである。
【００６７】
図８に示すように、画像信号Ｇ１，Ｇ２および画像信号Ｒ１，Ｒ２に対して、周波数成分毎にノイズ削減処理を実行することで、特に高周波成分である、画像信号Ｇ２および画像信号Ｒ２に含まれるノイズがより効果的に削減されているのがわかる。
【００６８】
［２−３．効果等］
以上、本実施の形態によると、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０を複数の周波数成分に分割することで、同じ周波数である各組の画像信号に対して、ノイズ削減処理を実行することができる。つまり、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０の信号レベルが大きく異なる場合であっても、周波数成分毎の画像信号の組に対して、適切な第１および第２の加算割合を用いて、ノイズ削減処理を実行することができる。したがって、例えば、低周波成分である画像信号にはノイズが少なく、高周波成分の画像信号にはノイズが多い場合に、特に高周波成分の画像信号に対するノイズ削減効果を高めることができる。
【００６９】
また、本実施の形態では、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０をそれぞれ２つの周波数成分に分割し、それらを合成することについて説明したが、３つ以上の周波数成分に分割し、それらを合成してもよい。
【００７０】
（実施の形態３）
以下、図９を用いて実施の形態３を説明する。
【００７１】
［３−１．構成］
図９は、実施の形態３に係るノイズ削減装置の構成例を示すブロック図である。図９に示すノイズ削減部２０は、第１の相関性検出部１１と、第１の加算割合決定部２１と、第１の加重加算平均部１３とを有する。
【００７２】
［３−２．加算割合決定部の説明］
加算割合決定部２１は、加重加算平均部１３で実行される第１および第２の加重加算平均処理に用いられる、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒの対応する各画素の第１および第２の加算割合を、相関フラグＦの値に基づいて決定する。なお、第１の加重加算平均処理における、画像信号Ｇの画素を加算する割合をｍ１１、画像信号Ｒの画素を加算する割合をｍ１２とすると、第１の加算割合はｍ１１：ｍ１２（ただしｍ１１＋ｍ１２＝１）で表される。また、第２の加重加算平均処理における、画像信号Ｇの画素を加算する割合をｍ２１、画像信号Ｒの画素を加算する割合をｍ２２とすると、第２の加算割合はｍ２１：ｍ２２（ただしｍ２１＋ｍ２２＝１）で表される。また、加算割合決定部２１は、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒを受け、これら画像信号の信号レベルに応じて、ｍ１１およびｍ１２、ならびにｍ２１およびｍ２２を調整するように構成されている。
【００７３】
例えば、加算割合決定部２１は、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒの信号レベルが所定レベルよりも小さい場合には第１の加算割合をｍ１１＝ｍ１２に、第２の加算割合をｍ２１＝ｍ２２に調整して出力する。また、加算割合決定部２１は、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒの信号レベルが所定レベル以上の場合には、第１および第２の加算割合をそのまま出力する。
【００７４】
［３−３．効果等］
以上、本実施の形態によると、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒに含まれるノイズなどによって相関度合が低くなって、第１および第２の加算割合が所望の割合からずれることがあっても、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒの信号レベルがともに小さい場合には、第１および第２の加算割合を補正することができる。
【００７５】
画像信号の信号レベルが小さい場合、つまり、画像信号の輝度が低い場合、画像信号は無彩色に近い状態であるが、画像信号に占めるノイズの割合が比較的支配的となっている場合がある。そのため、画像信号が、例えば暗幕のように本来黒い被写体を表す信号であっても、ノイズの影響により不自然な色付きが発生することがある。
【００７６】
そこで、本実施の形態のように、画像信号の信号レベルが小さい場合に、第１の加算割合をｍ１１＝ｍ１２、第２の加算割合をｍ２１＝ｍ２２と補正することで、ノイズ削減効果が高まるため、暗幕などに生じる不自然な色付きを抑制することができる。すなわち、画像信号を本来の無彩色に近い状態に保つことができる。
【００７７】
なお、本実施の形態では、信号レベルを１つの所定レベルと比較することで、信号レベルを２段階で評価するようにしているが、信号レベルを複数の所定レベルと比較するようにし、信号レベルを３段階以上で評価してもよい。この場合、信号レベルが小さくなるにつれて、ｍ１１およびｍ１２が等しくなるように、ならびに、ｍ２１およびｍ２２が等しくなるように、第１および第２の加算割合を段階的に変化させてもよい。
【００７８】
また、本実施の形態では、信号レベルとして、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒの信号レベルを用いる場合について説明したが、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒの対応する画素同士を加算平均して得られる画像信号の信号レベルを用いてもよい。
【００７９】
（実施の形態４）
以下、図１０および図１１を用いて実施の形態４を説明する。
【００８０】
［４−１．ノイズ削減装置全体の構成］
図１０は、実施の形態４に係るノイズ削減装置の構成例を示すブロック図である。ノイズ削減装置１は、帯域分割部１４と、Ｋ（Ｋは２以上の整数）個の後述するノイズ削減部３０と、帯域合成部１５とを有する。
【００８１】
Ｋ個のノイズ削減部３０にはそれぞれ、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫのうち、自身に対応する１組の画像信号が入力される。また、各ノイズ削減部３０には、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫのうち、周波数が最も低い画像信号の組である、画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１、すなわち周波数成分１の画像信号が共通して入力される。低周波成分である周波数成分１の画像信号は、それぞれ、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０のＤＣレベルを表すものとみなすことができる。
【００８２】
［４−１−１．ノイズ削減部の説明］
図１１は、本実施の形態に係るノイズ削減部の構成例を示すブロック図である。ノイズ削減部３０は、図１０における、周波数成分Ｋに相当する画像信号ＧＫおよび画像信号ＲＫに含まれるノイズを削減する。ノイズ削減部３０は、第１の相関性検出部１１と、第１の加算割合決定部２１と、第１の加重加算平均部１３とを有する。
【００８３】
相関性検出部１１は、画像信号ＧＫおよび画像信号ＲＫの対応する画素同士の相関性を検出し、相関性を基にして得た相関度合を表す相関フラグＦを出力する。
【００８４】
加算割合決定部２１は、相関フラグＦの値に基づいて、第１および第２の加算割合を決定する。また、加算割合決定部２１は、画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１を受け、これら画像信号の信号レベルに応じて、第１および第２の加算割合を調整する。
【００８５】
具体的に、加算割合決定部２１は、画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１の信号レベルが所定レベルよりも小さい場合には第１の加算割合をｍ１１＝ｍ１２に、第２の加算割合をｍ２１＝ｍ２２に調整して出力する。また、加算割合決定部２１は、画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１の信号レベルが所定レベル以上の場合には、第１および第２の加算割合をそのまま出力する。
【００８６】
このように、画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１の信号レベルが所定レベルよりも小さい場合、第１の加算割合がｍ１１＝ｍ１２となり、第２の加算割合がｍ２１＝ｍ２２となるため、ノイズの削減効果が高まる。
【００８７】
［４−２．効果等］
以上、本実施の形態では、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０を複数の周波数成分に分割しているため、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０の信号レベルが大きく異なる場合であっても、各周波数成分の画像信号に係る、第１および第２の加算割合を、画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１の信号レベルに応じて適切に補正することができる。つまり、各周波数成分の画像信号に含まれるノイズなどによって相関度合が低くなって、第１および第２の加算割合が所望の割合からずれることがあっても、第１および第２の加算割合を適切な割合に補正することができる。その結果、各周波数成分の画像信号に含まれるノイズを効果的に削減することができる。
【００８８】
なお、本実施の形態では、信号レベルを１つの所定レベルと比較することで、信号レベルを２段階で評価するようにしているが、信号レベルを複数の所定レベルと比較するようにし、信号レベルを３段階以上で評価してもよい。この場合、信号レベルが小さくなるにつれて、ｍ１１およびｍ１２が等しくなるように、ならびに、ｍ２１およびｍ２２が等しくなるように、第１および第２の加算割合を段階的に変化させてもよい。
【００８９】
また、本実施の形態では、信号レベルとして、画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１の信号レベルを用いる場合ついて説明したが、画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１の対応する画素同士を加算平均して得られる画像信号の信号レベルを用いてもよい。
【００９０】
−変形例−
以下、図１２を用いて実施の形態４の変形例について説明する。本変形例では、図１０および図１１に示すノイズ削減部３０の代わりに、図１２に示すノイズ削減部４０を用いる。
【００９１】
［４−３．ノイズ削減部の構成］
ノイズ削減部４０は、第１の相関性検出部４１と、第１の加算割合決定部１２と、第１の加重加算平均部１３とを有する。
【００９２】
［４−３−１．相関性検出部の説明］
相関性検出部４１には、例えば、１組の画像信号ＧＫおよび画像信号ＲＫが入力される。また、相関性検出部４１には、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫの組のうち、周波数が最も低い画像信号の組である、画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１が入力される。画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１は、低周波成分の画像信号であるため、それぞれ、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０のＤＣレベルを表すものとみなすことができる。
【００９３】
相関性検出部４１は、画像信号ＧＫおよび画像信号ＲＫの対応する画素ごとに、対応する画素同士の相関性を検出し、この相関性を基に相関度合を得る。そして相関性検出部４１は、相関度合を表す相関フラグＦを出力する。具体的には、相関性検出部４１は、画像信号ＧＫおよび画像信号ＲＫの対応する各画素の差分値の絶対値ＤＩＦＦと閾値ＴＨ１〜ＴＨ３とを比較し、比較結果に応じた値の相関フラグＦを出力する。また、相関性検出部４１は、画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１の対応する画素同士を加算平均して得られる画像信号の信号レベルに応じて、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を調整する。
【００９４】
例えば、相関性検出部４１は、信号レベルが所定レベル以上の場合、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３をそのまま使用して、相関フラグＦの値を算出する。一方、相関性検出部４１は、信号レベルが所定レベルよりも小さい場合、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を例えば２倍し、その２倍した閾値ＴＨ１〜ＴＨ３と絶対値ＤＩＦＦとを比較して相関フラグＦの値を算出する。これにより、信号レベルが所定レベルよりも小さい場合には、相関性検出部４１によって、相関度合が高くなるように評価される。その結果、ノイズ削減効果を高めることができる。
【００９５】
［４−４．効果等］
以上、本変形例によると、低周波成分である画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１の対応する画素同士を加算平均して得られる画像信号の信号レベルが所定レベルよりも小さい場合には、各周波数成分の画像信号に係る相関度合が高く評価されるため、各ノイズ削減部４０におけるノイズ削減効果を高くすることができる。
【００９６】
（実施の形態５）
以下、図１３〜図１５を用いて、実施の形態５を説明する。
【００９７】
［５−１．ノイズ削減装置全体の構成］
図１３は、実施の形態５に係るノイズ削減装置の構成例を示すブロック図である。ノイズ削減装置１は、ノイズ削減部５０によって、入力される３つの画像信号のうちの１つの画像信号に含まれるノイズを、残りの２つの画像信号を用いて削減し、１つの出力画像信号を出力する。入力される３つの画像信号は、同じ画像から得られる色信号であり、例えばＲＧＢ信号である。ノイズ削減部５０は、例えば、第１の画像信号としてのＢ（青）信号（以下、画像信号Ｂと表記する。）に含まれるノイズを、第２の画像信号としての画像信号Ｇ、および第３の画像信号としての画像信号Ｒを用いて削減する。なお、ＲＧＢ信号のうち、ノイズを削減する対象となる画像信号は任意である。
【００９８】
ノイズ削減部５０は、第１および第２の相関性検出部５１，５５と、第１および第２の加算割合決定部５２，５６と、第１および第２の加重加算平均部５３，５７と、加算平均部５８とを有する。
【００９９】
［５−１−１．相関性検出部の説明］
第１の相関性検出部５１は、画像信号Ｂおよび画像信号Ｇの対応する画素ごとに、対応する画素同士の相関性を検出し、この相関性を基に相関度合（第１の相関度合）を得る。そして、相関性検出部５１は、相関度合を表す相関フラグＦ１を出力する。具体的には、画像信号Ｂおよび画像信号Ｇの対応する各画素の差分値の絶対値ＤＩＦＦと、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３とを比較し、比較結果に応じた値の相関フラグＦ１を出力する。
【０１００】
第２の相関性検出部５５は、画像信号Ｂおよび画像信号Ｒの対応する画素ごとに、対応する画素同士の相関性を検出し、この相関性を基に相関度合（第２の相関度合）を得る。そして相関性検出部５５は、相関度合を表す相関フラグＦ２を出力する。具体的には、画像信号Ｂおよび画像信号Ｒの対応する各画素の差分値の絶対値ＤＩＦＦと、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３とを比較し、比較結果に応じた値の相関フラグＦ２を出力する。
【０１０１】
なお、本実施の形態では、相関フラグＦ１，Ｆ２は、例えば２ビットであり、０〜３のいずれかの値をとる。したがって、第１および第２の相関度合は、それぞれ４段階で評価される。また、相関フラグＦ１，Ｆ２の値が同じである場合には、いずれか一方の値を用いてもよい。また、相関性検出部５１，５５は、相関度合をｎ（ｎは２以上の整数）段階で評価してもよく、この場合、相関フラグＦ１，Ｆ２のビット数を、ｎに応じて設定すればよい。
【０１０２】
［５−１−２．加算割合決定部の説明］
第１の加算割合決定部５２は、加重加算平均部５３で実行される第１の加重加算平均処理に用いられる、画像信号Ｂおよび画像信号Ｇの対応する各画素の加算割合（第１の加算割合）を、相関フラグＦ１の値に基づいて決定する。第１の加重加算平均処理における、画像信号Ｂの画素を加算する割合をｍ３１、画像信号Ｇの画素を加算する割合をｍ３２とすると、第１の加算割合はｍ３１：ｍ３２（ただしｍ３１＋ｍ３２＝１）で表すことができる。例えば、加算割合決定部５２は、相関フラグＦ１と、第１の加算割合とが対応づけられたテーブルで構成されており、相関フラグＦ１の値が相対的に大きい場合、ｍ３２が相対的に大きくなるように設定されている。
【０１０３】
第２の加算割合決定部５６は、加重加算平均部５７で実行される第３の加重加算平均処理に用いられる、画像信号Ｂおよび画像信号Ｒの対応する各画素の加算割合（第３の加算割合）を、相関フラグＦ２の値に基づいて決定する。第３の加重加算平均処理における、画像信号Ｂの画素を加算する割合をｎ３１、画像信号Ｒの画素を加算する割合をｎ３３とすると、第３の加算割合はｎ３１：ｎ３３（ただしｎ３１＋ｎ３３＝１）で表すことができる。例えば、加算割合決定部５６は、相関フラグＦ２と、第３の加算割合とが対応づけられたテーブルで構成されており、相関フラグＦ２の値が相対的に大きい場合、ｎ３３が相対的に大きくなるように設定されている。
【０１０４】
具体的に、加算割合決定部５２は、相関フラグＦ１＝０（相関性最小）の場合、ｍ３１＝１，ｍ３２＝０を出力する。相関フラグＦ１＝１の場合、ｍ３１＝３／４，ｍ３２＝１／４が出力される。すなわち、相関フラグＦ１の値が相対的に大きいとき、ｍ３２の値が相対的に大きくなる。相関フラグＦ１＝２の場合、ｍ３１＝１／４，ｍ３２＝３／４が出力される。相関フラグＦ１＝３（相関性最大）の場合、ｍ３１＝０，ｍ３２＝１が出力される。このように、加算割合決定部５２は、相関フラグＦ１が相関性最小を示すときは、ｍ３１を最大にし、相関フラグＦ１の値が大きくなるに従って、ｍ３１を小さくするとともにｍ３２を大きくしてもよい。
【０１０５】
加算割合決定部５６は、相関フラグＦ２＝０（相関性最小）の場合、ｎ３１＝１，ｎ３３＝０を出力する。相関フラグＦ２＝１の場合、ｎ３１＝３／４，ｎ３３＝１／４が出力される。すなわち、相関フラグＦ２の値が相対的に大きいとき、ｎ３３の値が相対的に大きくなる。相関フラグＦ２＝２の場合、ｎ３１＝１／４，ｎ３３＝３／４が出力される。相関フラグＦ２＝３（相関性最大）の場合、ｎ３１＝０，ｎ３３＝１が出力される。このように、加算割合決定部５６は、相関フラグＦ２が相関性最小を示すときは、ｎ３１を最大にし、相関フラグＦ２の値が大きくなるに従って、ｎ３１を小さくするとともにｎ３３を大きくしてもよい。
【０１０６】
［５−１−３．加重加算平均部の説明］
第１の加重加算平均部５３は、画像信号Ｂおよび画像信号Ｇの対応する各画素に対して、第１の加算割合に従って第１の加重加算平均処理を実行する。そして、実行結果として、第１の出力画像信号である画像信号ＢＡｍを出力する。
【０１０７】
第２の加重加算平均部５７は、画像信号Ｂおよび画像信号Ｒの対応する各画素に対して、第３の加算割合に従って第３の加重加算平均処理を実行する。そして、実行結果として、第３の出力画像信号である画像信号ＢＡｎを出力する。
【０１０８】
図１４は、本実施の形態に係る加重加算平均部の構成例を示すブロック図である。本実施の形態に係る加重加算平均部５３，５７はほぼ同一の構成要素を含んでいるため、図１４において加重加算平均部５３，５７の双方を示しているが、これらの各構成要素に入力される信号が異なる場合がある。
【０１０９】
加重加算平均部５３，５７はそれぞれ、乗算部１３７，１３８と、加算部１３９とを有する。まず、加重加算平均部５３について説明する。
【０１１０】
加重加算平均部５３において、乗算部１３７にはｍ３１と画像信号Ｇの画素とが入力され、乗算部１３８にはｍ３２と画像信号Ｇの画素に対応する画像信号Ｂの画素とが入力される。そして、乗算部１３７，１３８における各演算結果が加算部１３９に入力され、第１の加重加算平均処理の結果として、第１の出力画像信号である画像信号ＢＡｍが出力される。画像信号ＢＡｍは、画像信号Ｇによって、画像信号Ｂに含まれるノイズが低減されたＢ信号である。
【０１１１】
次に、加重加算平均部５７について説明する。
【０１１２】
加重加算平均部５７における、乗算部１３７にはｎ３１と画像信号Ｒの画素とが入力され、乗算部１３８にはｎ３３と画像信号Ｒの画素に対応する画像信号Ｂの画素とが入力される。そして、乗算部１３７，１３８における各演算結果が加算部１３９に入力され、第３の加重加算平均処理の結果として、第３の出力画像信号である画像信号ＢＡｎが出力される。画像信号ＢＡｎは、画像信号Ｒによって、画像信号Ｂに含まれるノイズが低減されたＢ信号である。
【０１１３】
［５−１−３．加算平均部の説明］
図１３に戻り、加算平均部５８は、加重加算平均部５３，５７からのそれぞれの出力を受け、これらを加算平均する。具体的には、画像信号ＢＡｍおよび画像信号ＢＡｎの対応する各画素を加算平均して、第４の出力画像信号である画像信号ＢＡを生成して出力する。
【０１１４】
［５−２．ノイズ削減装置の動作の概略］
本実施の形態に係るノイズ削減装置１では、画像信号Ｂおよび画像信号Ｇの対応する各画素に対して、相関フラグＦ１の値に応じた第１の加算割合で第１の加重加算平均処理が行われる。また、画像信号Ｂおよび画像信号Ｒの対応する各画素に対して、相関フラグＦ２の値に応じた第３の加算割合で第３の加重加算平均処理が行われる。そして、第１および第３の加重加算平均処理後の画像信号ＢＡｍおよび画像信号ＢＡｎの対応する各画素に対して、加算平均処理が行われて画像信号ＢＡが出力される。
【０１１５】
図１５は、本実施の形態に係るノイズ削減の様子を示す図である。図１５は、波形モニタに表示される、Ｇチャンネル、ＲチャンネルおよびＢチャンネルのそれぞれに係る画像信号の波形のイメージである。図１５（ａ）は、本実施の形態に係るノイズ削減装置１に入力される、画像信号Ｇ、画像信号Ｒおよび画像信号Ｂの波形のイメージである。図１５（ｂ）は、画像信号Ｂおよび画像信号Ｇの対応する画素同士の相関度合、ならびに画像信号Ｂおよび画像信号Ｒの対応する画素同士の相関度合がそれぞれ最大である場合、すなわち、画像信号ＢＡが、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒを加算平均して生成される場合におけるノイズ削減後の波形のイメージを示す。なお、図１５における縦軸は、画像信号Ｂ、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒの信号レベルである輝度を表す。
【０１１６】
図１５に示すように、本実施の形態に係るノイズ削減装置によって、画像信号Ｂからノイズが削減された画像信号ＢＡが得られていることがわかる。
【０１１７】
［５−３．効果等］
本実施の形態では、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒと比較して画像信号ＢのＳ／Ｎ比（ＳSignal to Noise Ratio）が極端に悪い場合に、画像信号Ｂに含まれるノイズを効果的に削減するのに特に有効である。画像信号Ｂおよび画像信号Ｇの対応する各画素、ならびに画像信号Ｂおよび画像信号Ｒの対応する各画素の相関度合が極めて高い場合には、画像信号ＢをＳ／Ｎ比の良い画像信号Ｇおよび画像信号Ｒによって置き換えることができるからである。
【０１１８】
−変形例−
［５−４．相関性検出部の説明］
本変形例では、図１３に示すノイズ削減装置１において、第１の相関性検出部５１は、画像信号Ｂおよび画像信号Ｇの対応する各画素を加算平均して得られる画像信号の信号レベルに応じて閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を調整する。第２の相関性検出部５５は、画像信号Ｂおよび画像信号Ｒの対応する各画素を加算平均して得られる画像信号の信号レベルに応じて、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を調整する。
【０１１９】
具体的に、相関性検出部５１は、画像信号Ｂおよび画像信号Ｇの対応する各画素を加算平均して得られる画像信号の信号レベルが所定レベル以上の場合、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３をそのまま使用して、相関フラグＦ１の値を算出する。一方、相関性検出部５１は、信号レベルが所定レベルよりも小さい場合、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を例えば２倍し、その２倍した閾値ＴＨ１〜ＴＨ３と絶対値ＤＩＦＦとを比較して相関フラグＦ１の値を算出する。これにより、画像信号Ｂおよび画像信号Ｇの対応する各画素を加算平均して得られる画像信号の信号レベルが所定レベルよりも小さい場合には、相関性検出部５１によって、相関度合が高くなるように評価される。その結果、ノイズ削減効果を高めることができる。
【０１２０】
また、相関性検出部５５は、画像信号Ｂおよび画像信号Ｒの対応する各画素を加算平均して得られる画像信号の信号レベルが所定レベル以上の場合、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３をそのまま使用して、相関フラグＦ２の値を算出する。一方、相関性検出部５５は、信号レベルが所定レベルよりも小さい場合、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を例えば２倍し、その２倍した閾値ＴＨ１〜ＴＨ３と絶対値ＤＩＦＦとを比較して相関フラグＦ２の値を算出する。これにより、画像信号Ｂおよび画像信号Ｒの対応する各画素を加算平均して得られる画像信号の信号レベルが所定レベルよりも小さい場合には、相関性検出部５５によって、相関度合が高くなるように評価される。その結果、ノイズ削減効果を高めることができる。
【０１２１】
画像信号の信号レベルが小さい場合、つまり、画像信号の輝度が低い場合、画像信号は無彩色に近い状態であるが、画像信号に占めるノイズの割合が比較的支配的となっている場合がある。そのため、画像信号が、例えば暗幕のように本来黒い被写体を表す信号であっても、ノイズの影響により不自然な色付きが発生することがある。
【０１２２】
そこで、本変形例のように、信号レベルが所定レベルよりも小さい場合に相関度合を高く評価するようにすればノイズ削減効果が高まるため、暗幕などに生じる不自然な色付きを抑制することができる。すなわち、画像信号を本来の無彩色に近い状態に保つことができる。
【０１２３】
なお、本変形例において、信号レベルが小さい場合に、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３をα（αは３以上の整数）倍して、絶対値ＤＩＦＦと比較してもよい。また、信号レベルが大きい場合には閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を使用し、小さい場合にはこれら閾値とは別に設定した、例えば閾値ＴＨ１’〜ＴＨ３’を使用してもよい。
【０１２４】
また、本変形例では、信号レベルを１つの所定レベルと比較することで、信号レベルを２段階で評価するようにしているが、信号レベルを複数の所定レベルと比較して、信号レベルを３段階以上で評価してもよい。この場合、信号レベルが小さくなるにつれて相関度合が高くなるように、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を例えば２倍、３倍するなどして段階的に変化させてもよい。これにより、信号レベルに応じた適切なノイズ削減効果を得ることができる。
【０１２５】
また、本変形例では、信号レベルとして、画像信号Ｂおよび画像信号Ｇの対応する各画素を加算平均して得られる画像信号、ならびに画像信号Ｂおよび画像信号Ｒの対応する各画素を加算平均して得られる画像信号の信号レベルを用いる場合ついて説明したが、画像信号Ｂおよび画像信号Ｇの信号レベル、ならびに画像信号Ｂおよび画像信号Ｒの信号レベルを用いてもよい。
【０１２６】
（実施の形態６）
以下、図１６〜１９を用いて、実施の形態６を説明する。
【０１２７】
［６−１．構成］
図１６は、実施の形態６に係るノイズ削減装置の構成例を示すブロック図である。このノイズ削減装置１は、帯域分割部４５と、図１３に示す、Ｋ（Ｋは２以上の整数）個のノイズ削減部５０と、帯域合成部４６とを有する。
【０１２８】
帯域分割部４５には、同じ画像から得られる、例えば、Ｂ（青）信号（以下、画像信号Ｂ０と表記する。）と、Ｇ（緑）信号（以下、画像信号Ｇ０と表記する。）と、Ｒ（赤）信号（以下、画像信号Ｒ０と表記する。）とが入力される。帯域分割部４５は、画像信号Ｂ０、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０をそれぞれ周波数成分１〜周波数成分Ｋに分割する。図１６において、画像信号Ｂ１〜ＢＫは、画像信号Ｂ０をＫ種類の周波数成分に分割した信号であり、対応するノイズ削減部５０に入力される第１の画像信号である。画像信号Ｇ１〜ＧＫは、画像信号Ｇ０をＫ種類の周波数成分に分割した信号であり、対応するノイズ削減部５０に入力される第２の画像信号である。画像信号Ｒ１〜ＲＫは、画像信号Ｒ０をＫ種類の周波数成分に分割した信号であり、対応するノイズ削減部５０に入力される第３の画像信号である。帯域分割部４５は、画像信号Ｂ１〜ＢＫ、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫのうち、周波数が同一である画像信号を１組として、Ｋ組の画像信号を、それぞれ異なるノイズ削減部５０に出力する。
【０１２９】
図１６において、画像信号Ｂ１〜ＢＫ、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫについて、末尾の数字が同じものは周波数が同一であることを示す。例えば、画像信号Ｂ１と画像信号Ｇ１と画像信号Ｒ１とは同一の周波数であり、これらが１組となってノイズ削減部５０に入力される。また、図１６において、周波数成分１〜周波数成分Ｋは、画像信号Ｂ１〜ＢＫ、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫのうち周波数が同一である画像信号の組を表し、１〜Ｋで示す数字は、画像信号Ｂ１〜ＢＫ、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫの末尾の数字に対応している。また、画像信号Ｂ１〜ＢＫ、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫについて、末尾の数字が大きいほど周波数が高いものとする。
【０１３０】
［６−１−１．ノイズ削減部の説明］
各ノイズ削減部５０は、画像信号Ｂ１〜ＢＫ、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫのうち、自身に対応する１組の画像信号を受け、実施の形態５で説明したようなノイズ削減処理を行う。例えば、画像信号Ｂ１、画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１が入力されるノイズ削減部５０は、実施の形態５における、画像信号Ｂ、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒとしてそれぞれ、画像信号Ｂ１、画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１を受ける。そして、そのノイズ削減部５０は、画像信号Ｂ１に含まれるノイズを、画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１を用いて削減し、実施の形態５における画像信号ＢＡとして、第４の出力画像信号である画像信号ＢＡ１を出力する。
【０１３１】
［６−１−２．帯域分割部の構成］
図１７は、本実施の形態に係る帯域分割部の構成例を示すブロック図である。図１７に示す帯域分割部４５は、画像信号Ｂ０、画像信号Ｇ０、および画像信号Ｒ０をそれぞれ２つの周波数成分に分割する構成となっている。
【０１３２】
帯域分割部４５は、ローパスフィルタ１６１，１６３，１６５と、減算部１６２，１６４，１６６とで構成される。
【０１３３】
ローパスフィルタ１６１は、画像信号Ｂ０を受け、画像信号Ｂ０に含まれる周波数成分のうち低周波成分（周波数成分１）である画像信号Ｂ１を出力する。減算部１６２は、画像信号Ｂ０から画像信号Ｂ１を減算することで、高周波成分（周波数成分２）である画像信号Ｂ２を生成して出力する。
【０１３４】
ローパスフィルタ１６３は、画像信号Ｇ０を受け、低周波成分（周波数成分１）である画像信号Ｇ１を出力する。減算部１６４は、画像信号Ｇ０から画像信号Ｇ１を減算し、高周波成分（周波数成分２）である画像信号Ｇ２を生成して出力する。
【０１３５】
ローパスフィルタ１６５は、画像信号Ｒ０を受け、低周波成分（周波数成分１）である画像信号Ｒ１を出力する。減算部１６６は、画像信号Ｒ０から画像信号Ｒ１を減算し、高周波成分（周波数成分２）である画像信号Ｒ２を生成して出力する。
【０１３６】
以上のように帯域分割部４５から出力された２組の画像信号である、画像信号Ｂ１、画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１、ならびに画像信号Ｂ２、画像信号Ｇ２および画像信号Ｒ２は、それぞれ異なるノイズ削減部５０に入力される。
【０１３７】
［６−１−３．帯域合成部の構成］
図１８は、本実施の形態に係る帯域合成部の構成例を示すブロック図である。図１８に示す帯域合成部４６は、画像信号ＢＡ１，ＢＡ２を帯域合成する構成となっている。
【０１３８】
帯域合成部４６は、加算部１６７を有する。加算部１６７は、画像信号ＢＡ１，ＢＡ２を加算して画像信号ＢＡ０を生成して出力する。
【０１３９】
［６−２．ノイズ削減装置の動作の概要］
以上のように、本実施の形態に係るノイズ削減装置１では、画像信号Ｂ０、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０がそれぞれ、Ｋ種類の周波数成分に分割されてから、画像信号Ｂ１〜ＢＫに対して周波数成分毎にノイズ削減処理が実行される。そして、ノイズ削減後の画像信号ＢＡ１〜ＢＡＫが帯域合成されて画像信号ＢＡ０が生成される。
【０１４０】
図１９は、本実施の形態に係るノイズ削減の様子を示す図である。図１９は、波形モニタに表示される、Ｂチャンネル、ＧチャンネルおよびＲチャンネルのそれぞれに係る画像信号の波形のイメージである。図１９（ａ）は、本実施の形態に係るノイズ削減装置１に入力される、画像信号Ｂ０、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０の波形のイメージである。図１９（ｂ）は、画像信号Ｂ０、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０のそれぞれを、低周波成分および高周波成分に帯域分割した後の波形のイメージである。図１９（ｃ）は、図１９（ｂ）で示す画像信号から、相関度合を最大としてノイズを削減した後の波形のイメージである。図１９（ｄ）は、画像信号ＢＡ１，ＢＡ２を帯域合成し、画像信号ＧＡ１，ＧＡ２を帯域合成し、画像信号ＲＡ１，ＲＡ２を帯域合成した後の波形のイメージである。
【０１４１】
図１９に示すように、画像信号Ｂ１，Ｂ２に対して、周波数成分毎にノイズ削減処理を実行することで、高周波成分である画像信号Ｂ２に含まれるノイズがより効果的に削減されているのがわかる。
【０１４２】
［６−３．効果等］
以上、本実施の形態によると、画像信号Ｂ０、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０をそれぞれ複数の周波数成分に分割することで、同じ周波数である各組の画像信号に対して、ノイズ削減処理を実行することができる。つまり、画像信号Ｂ０、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０のそれぞれの信号レベルが大きく異なる場合であっても、周波数成分毎の画像信号の信号レベルに応じて第１および第３の加算割合を変えて、ノイズ削減処理を実行することができる。したがって、例えば、低周波成分である画像信号にはノイズが少なく、高周波成分の画像信号にはノイズが多い場合に、特に高周波成分の画像信号に対するノイズ削減効果を高めることができる。
【０１４３】
また、本実施の形態では、画像信号Ｂ０、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０をそれぞれ２つの周波数成分に分割し、それらを合成することについて説明したが、３つ以上の周波数成分に分割し、それらを合成してもよい。
【０１４４】
（実施の形態７）
以下、図２０を用いて、実施の形態７を説明する。
【０１４５】
［７−１．ノイズ削減装置全体の構成］
図２０は、実施の形態７に係るノイズ削減装置の構成例を示すブロック図である。図２０に示すノイズ削減部６０は、第１および第２の相関性検出部５１，５５と、第１および第２の加算割合決定部６１，６２と、第１および第２の加重加算平均部５３，５７と、加算平均部５８とを有する。
【０１４６】
［７−１−１．加算割合決定部の説明］
第１の加算割合決定部６１は、加重加算平均部５３で実行される第１の加重加算平均処理に用いられる、画像信号Ｂおよび画像信号Ｇの対応する各画素の加算割合（第１の加算割合）を、相関フラグＦ１の値に基づいて決定する。第１の加重加算平均処理における、画像信号Ｂの画素を加算する割合をｍ３１、画像信号Ｇの画素を加算する割合をｍ３２とすると、第１の加算割合はｍ３１：ｍ３２（ただしｍ３１＋ｍ３２＝１）で表される。また、加算割合決定部６１は、画像信号Ｂおよび画像信号Ｇを受け、これら画像信号の信号レベルに応じて、ｍ３１およびｍ３２を調整するように構成されている。
【０１４７】
例えば、加算割合決定部６１は、画像信号Ｂおよび画像信号Ｇの信号レベルが所定レベルよりも小さい場合には第１の加算割合をｍ３１＝０，ｍ３２＝１にして出力し、所定レベル以上の場合には、第１の加算割合をそのまま出力する。
【０１４８】
第２の加算割合決定部６２は、加重加算平均部５７で実行される第３の加重加算平均処理に用いられる、画像信号Ｂおよび画像信号Ｒの対応する各画素の加算割合（第３の加算割合）を、相関フラグＦ２の値に基づいて決定する。第３の加重加算平均処理における、画像信号Ｂの画素を加算する割合をｎ３１、画像信号Ｒの画素を加算する割合をｎ３３とすると、第３の加算割合はｎ３１：ｎ３３（ただしｎ３１＋ｎ３３＝１）で表される。また、加算割合決定部６２は、画像信号Ｂおよび画像信号Ｒを受け、これら画像信号の信号レベルに応じて、ｎ３１およびｎ３３を調整するように構成されている。
【０１４９】
例えば、加算割合決定部６２は、画像信号Ｂおよび画像信号Ｒの信号レベルが所定レベルよりも小さい場合には第３の加算割合をｎ３１＝０，ｎ３３＝１にして出力し、所定レベル以上の場合には、第３の加算割合をそのまま出力する。
【０１５０】
［７−２．効果等］
以上、本実施の形態によると、画像信号Ｂ、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒに含まれるノイズなどによって相関度合が低くなって、第１および第３の加算割合が所望の割合からずれることがあっても、画像信号Ｂおよび画像信号Ｇの信号レベル、ならびに画像信号Ｂおよび画像信号Ｒの信号レベルが所定レベルよりも小さい場合、第１および第３の加算割合を補正することができる。
【０１５１】
画像信号の信号レベルが小さい場合、つまり、画像信号の輝度が低い場合、画像信号は無彩色に近い状態であるが、画像信号に占めるノイズの割合が比較的支配的となっていることがある。そのため、画像信号が、例えば暗幕のように本来黒い被写体を表す信号であっても、ノイズの影響により不自然な色付きが発生することがある。
【０１５２】
そこで、本実施の形態のように、画像信号の信号レベルが所定レベルよりも小さい場合に、第１の加算割合をｍ３１＝０，ｍ３２＝１と補正し、第３の加算割合をｎ３１＝０，ｎ３３＝１と補正することでノイズ削減効果が高まるため、暗幕などに生じる不自然な色付きを抑制することができる。すなわち、画像信号を本来の無彩色に近い状態に保つことができる。
【０１５３】
なお、本実施の形態では、信号レベルを１つの所定レベルと比較することで、信号レベルを２段階で評価するようにしているが、信号レベルを複数の所定レベルと比較するようにし、信号レベルを３段階以上で評価してもよい。この場合、信号レベルが小さくなるにつれて、ｍ３２が大きくなるように第１の加算割合を段階的に変化させるとともに、ｎ３３が大きくなるように第３の加算割合を段階的に変化させてもよい。
【０１５４】
（実施の形態８）
以下、図２１および図２２を用いて実施の形態８を説明する。
【０１５５】
［８−１．ノイズ削減装置全体の構成］
図２１は、実施の形態８に係るノイズ削減装置の構成例を示すブロック図である。このノイズ削減装置１は、帯域分割部４５と、Ｋ（Ｋは２以上の整数）個のノイズ削減部７０と、帯域合成部４６とを有する。ノイズ削減部７０の構成については後述する。
【０１５６】
図２１において、画像信号Ｂ１〜ＢＫ、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫについて、末尾の数字が同じものは周波数が同一であり、例えば、画像信号Ｂ１と画像信号Ｇ１と画像信号Ｒ１とは同一の周波数である。つまり、画像信号Ｂ１、画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１は１組となってノイズ削減部７０に入力される。また、図２１において、周波数成分１〜周波数成分Ｋは、画像信号Ｂ１〜ＢＫ、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫのうち周波数が同一である画像信号の組を表し、１〜Ｋで示す数字は、画像信号Ｂ１〜ＢＫ、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫの末尾の数字に対応している。また、画像信号Ｂ１〜ＢＫ、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫについて、末尾の数字が大きいほど周波数が高いものとする。
【０１５７】
Ｋ個のノイズ削減部７０にはそれぞれ、画像信号Ｂ１〜ＢＫ、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫのうち、自身に対応する１組の画像信号が入力される。また、各ノイズ削減部７０には、画像信号Ｂ１〜ＢＫ、画像信号Ｇ１〜ＧＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫのうち、周波数が最も低い画像信号の組である、画像信号Ｂ１、画像信号Ｇ１および画像信号Ｒ１、すなわち周波数成分１の画像信号が共通して入力される。低周波成分である周波数成分１の画像信号は、それぞれ、画像信号Ｂ０、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０のＤＣレベルを表すものとみなすことができる。
【０１５８】
［８−１−１．ノイズ削減部の説明］
図２２は、本実施の形態に係るノイズ削減部の構成例を示すブロック図である。図２２に示すノイズ削減部７０は、図２１における、周波数成分Ｋの画像信号である画像信号ＢＫに含まれるノイズを削減する。ノイズ削減部７０は、第１および第２の相関性検出部５１，５５と、第１および第２の加算割合決定部６４，６６と、第１および第２の加重加算平均部５３，５７と、加算平均部５８とを有する。
【０１５９】
図２２において、第１の相関性検出部５１は、画像信号ＢＫおよび画像信号ＧＫの対応する画素同士の相関性を検出し、その相関性を基に画素同士の相関度合を得る。そして相関性検出部５１は、相関度合を表す相関フラグＦ１を出力する。
【０１６０】
第１の加算割合決定部６４は、加重加算平均部５３で実行される第１の加重加算平均処理に用いられる、画像信号ＢＫおよび画像信号ＧＫの対応する各画素の加算割合（第１の加算割合）を、相関フラグＦ１の値に基づいて決定する。第１の加重加算平均処理における、画像信号ＢＫの画素を加算する割合をｍ３１、画像信号ＧＫの画素を加算する割合をｍ３２とすると、第１の加算割合はｍ３１：ｍ３２（ただしｍ３１＋ｍ３２＝１）で表される。また、加算割合決定部６４は、画像信号Ｂ１および画像信号Ｇ１を受け、これら画像信号の信号レベルに応じて、第１の加算割合を調整する。
【０１６１】
具体的に、加算割合決定部６４は、画像信号Ｂ１および画像信号Ｇ１の信号レベルが所定レベルよりも小さい場合には第１の加算割合をｍ３１＝０，ｍ３２＝１として出力し、所定レベル以上の場合には、第１の加算割合をそのまま出力する。
【０１６２】
第２の相関性検出部５５は、画像信号ＢＫおよび画像信号ＲＫの対応する画素同士の相関性を検出し、その相関性を基に画素同士の相関度合を得る。そして相関性検出部５５は、相関度合を表す相関フラグＦ２を出力する。
【０１６３】
第２の加算割合決定部６６は、加重加算平均部５７で実行される第３の加重加算平均処理に用いられる、画像信号ＢＫおよび画像信号ＲＫの対応する各画素の加算割合（第３の加算割合）を、相関フラグＦ２の値に基づいて決定する。第３の加重加算平均処理における、画像信号ＢＫの画素を加算する割合をｎ３１、画像信号ＲＫの画素を加算する割合をｎ３３とすると、第３の加算割合はｎ３１：ｎ３３（ただしｎ３１＋ｎ３３＝１）で表される。また、加算割合決定部６６は、画像信号Ｂ１および画像信号Ｒ１を受け、これら画像信号の信号レベルに応じて、第３の加算割合を調整する。
【０１６４】
具体的に、加算割合決定部６６は、画像信号Ｂ１および画像信号Ｒ１の信号レベルが所定レベルよりも小さい場合には第３の加算割合をｎ３１＝０，ｎ３３＝１として出力し、所定レベル以上の場合には、第３の加算割合をそのまま出力する。
【０１６５】
［８−２．効果等］
以上、本実施の形態では、画像信号Ｂ０、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０をそれぞれ複数の周波数成分に分割し、画像信号Ｂ１および画像信号Ｇ１の信号レベルに応じて、各周波数成分の画像信号に係る第１の加算割合を補正し、画像信号Ｂ１および画像信号Ｒ１の信号レベルに応じて、各周波数成分の画像信号に係る第３の加算割合を補正している。
【０１６６】
したがって、画像信号Ｂ０、画像信号Ｇ０および画像信号Ｒ０の信号レベルが大きく異なる場合であっても、各周波数成分の画像信号に係る、第１および第３の加算割合を適切に補正することができる。つまり、周波数成分毎の画像信号に含まれるノイズなどによって相関度合が低くなって、第１および第３の加算割合が所望の割合からずれることがあっても、第１および第３の加算割合を適切な割合に補正することができる。その結果、周波数成分毎の画像信号に含まれるノイズを効果的に削減することができる。例えば、低周波成分である画像信号にはノイズが少なく、高周波成分の画像信号にはノイズが多い場合に、特に高周波成分の画像信号に対するノイズ削減効果を高めることができる。
【０１６７】
−変形例−
以下、図２３を用いて実施の形態８の変形例について説明する。本変形例では、図２１および図２２に示すノイズ削減部７０の代わりに、図２３に示すノイズ削減部８０を用いる。
【０１６８】
［８−３．ノイズ削減部の構成］
ノイズ削減部８０は、第１および第２の相関性検出部７２，７６と、第１および第２の加算割合決定部５２，５６と、第１および第２の加重加算平均部５３，５７と、加算平均部５８とを有する。
【０１６９】
［８−３−１．相関性検出部の説明］
第１の相関性検出部７２には、画像信号Ｂ１〜ＢＫおよび画像信号Ｇ１〜ＧＫのうち、周波数が同一である画像信号の組として、例えば、画像信号ＢＫおよび画像信号ＧＫが入力される。また、相関性検出部７２には、画像信号Ｂ１〜ＢＫおよび画像信号Ｇ１〜ＧＫのうち、周波数が最も低い画像信号の組である、画像信号Ｂ１および画像信号Ｇ１が入力される。画像信号Ｂ１および画像信号Ｇ１は低周波成分の画像信号であるため、画像信号Ｂ０および画像信号Ｇ０のそれぞれのＤＣレベルを表すものとみなすことができる。
【０１７０】
相関性検出部７２は、画像信号ＢＫおよび画像信号ＧＫの対応する画素同士の相関性を検出し、その相関性を基に画素同士の相関度合を得る。そして相関性検出部７２は、相関度合を表す相関フラグＦ１を出力する。具体的には、相関性検出部７２は、画像信号ＢＫおよび画像信号ＧＫの対応する画素の差分値の絶対値ＤＩＦＦと閾値ＴＨ１〜ＴＨ３とを比較し、比較結果に応じた値の相関フラグＦ１を出力する。また、相関性検出部７２は、画像信号Ｂ１および画像信号Ｇ１の信号レベルに応じて、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を調整する。
【０１７１】
例えば、相関性検出部７２は、信号レベルが所定レベル以上の場合、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３をそのまま使用して、相関フラグＦ１の値を算出する。一方、相関性検出部７２は、信号レベルが所定レベルよりも小さい場合、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を例えば２倍し、その２倍した閾値ＴＨ１〜ＴＨ３と絶対値ＤＩＦＦとを比較して相関フラグＦ１の値を算出する。これにより、信号レベルが所定レベルよりも小さい場合には、相関性検出部７２によって、相関度合が高くなるように評価される。その結果、ノイズ削減効果を高めることができる。
【０１７２】
第２の相関性検出部７６には、画像信号Ｂ１〜ＢＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫのうち、周波数が同一である画像信号の組として、例えば、画像信号ＢＫおよび画像信号ＲＫが入力される。また、相関性検出部７６には、画像信号Ｂ１〜ＢＫおよび画像信号Ｒ１〜ＲＫのうち、周波数が最も低い画像信号の組である、画像信号Ｂ１および画像信号Ｒ１が入力される。画像信号Ｂ１および画像信号Ｒ１は低周波成分の画像信号であるため、画像信号Ｂ０および画像信号Ｒ０のそれぞれのＤＣレベルを表すものとみなすことができる。
【０１７３】
相関性検出部７６は、画像信号ＢＫおよび画像信号ＲＫの対応する画素同士の相関性を検出し、その相関性を基に画素同士の相関度合を得る。そして相関性検出部７６は、相関度合を表す相関フラグＦ２を出力する。具体的には、相関性検出部７６は、画像信号ＢＫおよび画像信号ＲＫの対応する画素の差分値の絶対値ＤＩＦＦと閾値ＴＨ１〜ＴＨ３とを比較し、比較結果に応じた値の相関フラグＦ２を出力する。また、相関性検出部７６は、画像信号Ｂ１および画像信号Ｒ１の信号レベルに応じて、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を調整する。
【０１７４】
例えば、相関性検出部７６は、信号レベルが所定レベル以上の場合、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３をそのまま使用して、相関フラグＦ２の値を算出する。一方、相関性検出部７６は、信号レベルが所定レベルよりも小さい場合、閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を例えば２倍し、その２倍した閾値ＴＨ１〜ＴＨ３と絶対値ＤＩＦＦとを比較して相関フラグＦ２の値を算出する。これにより、信号レベルが所定レベルよりも小さい場合には、相関性検出部７６によって、相関度合が高くなるように評価される。その結果、ノイズ削減効果を高めることができる。
【０１７５】
［８−４．効果等］
以上、本変形例によると、低周波成分である、画像信号Ｂ１および画像信号Ｇ１の信号レベル、ならびに画像信号Ｂ１および画像信号Ｒ１の信号レベルがそれぞれ所定レベルよりも小さい場合には、各周波数成分の画像信号に係る相関度合が高く評価されるため、各ノイズ削減部８０におけるノイズ削減効果を高くすることができる。
【０１７６】
（その他の実施の形態）
以上のように、本出願において開示する技術の例示として、実施の形態１〜８を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、適宜、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施の形態にも適用可能である。また、上記実施の形態１〜８で説明した各構成要素を組み合わせて、新たな実施の形態とすることも可能である。
【０１７７】
そこで、以下、他の実施の形態を例示する。
【０１７８】
実施の形態１〜４において、相関フラグＦの値が大きくなるに従って、ｍ１１とｍ１２、ならびに、ｍ２１とｍ２２が等しくなるものとして説明したが、ｍ１１とｍ１２、ならびにｍ２１とｍ２２が近似するようにしてもよい。つまり、相関フラグＦが相関性最小を示すときは、ｍ１１およびｍ２２を最大にし、相関フラグＦの値が大きくなるに従って、ｍ１１およびｍ１２が近似するように、ｍ１１を小さくするとともにｍ１２を大きくし、ｍ２１およびｍ２２が近似するように、ｍ２１を大きくするとともにｍ２２を小さくしてもよい。
【０１７９】
また、実施の形態３，４において、画像信号に係る信号レベルが小さくなるにつれて、ｍ１１とｍ１２とが近似するように、ｍ１１を小さくするとともにｍ１２を大きくし、ｍ２１とｍ２２とが近似するように、ｍ２１を大きくするとともにｍ２２を小さくしてもよい。
【０１８０】
なお、上述したように、ｍ１１とｍ１２、ならびにｍ２１とｍ２２が近似する場合、例えば画像信号が示す色によっては、ｍ１２がｍ１１よりも大きくなり、ｍ２１がｍ２２よりも大きくなりうる。
【０１８１】
また、実施の形態１，３において、ノイズ削減装置１によって、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒの双方に含まれるノイズが削減されるものとして説明したが、ノイズ削減装置１は、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒのいずれか一方に含まれるノイズを削減する構成であってもよい。
【０１８２】
例えば、実施の形態１に係るノイズ削減部１０によって、画像信号Ｇに含まれるノイズを削減する場合について説明する。
【０１８３】
この場合、加算割合決定部１２は、相関フラグＦと第１の加算割合とが対応づけられたテーブルで構成されていればよく、このテーブルにおいて、相関フラグＦの値が相対的に大きい場合、つまり画像信号Ｇおよび画像信号Ｒに係る第１の相関度合が相対的に高い場合、第１の加算割合のうちｍ１２が相対的に大きくなるように設定されている。また、加算割合決定部１２は、相関フラグＦの値に応じた第１の加算割合を出力する。そして、加重加算平均部１３は、第１の加算割合であるｍ１１：ｍ１２に従って第１の加重加算平均処理を実行して画像信号ＧＡを生成し、画像信号Ｇに代えて画像信号ＧＡを出力する。なお、加算割合決定部１２は、相関フラグＦの値が大きくなるにつれて、ｍ１１およびｍ１２が等しくなるように第１の加算割合を決定してもよい。
【０１８４】
また、実施の形態１に係るノイズ削減部１０において、画像信号Ｇに含まれるノイズを削減する場合に、相関性検出部１１は、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒの対応する画素同士を加算平均して得られる画像信号の信号レベルが小さくなるにつれて、相関フラグＦの値を大きくしてもよい。
【０１８５】
次に、例えば、実施の形態３に係るノイズ削減部２０によって、画像信号Ｇに含まれるノイズを削減する場合について説明する。この場合、加算割合決定部２１は、相関フラグＦと第１の加算割合とが対応づけられたテーブルで構成されており、相関フラグＦの値に基づいて第１の加算割合であるｍ１１：ｍ１２を決定する。また、加算割合決定部２１は、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒのそれぞれの信号レベルが小さくなるにつれて、ｍ１１とｍ１２とが等しくなるように第１の加算割合を調整してもよい。また、信号レベルが小さくなるにつれて、ｍ１１とｍ１２とが近似するように、ｍ１１を小さくするとともにｍ１２を大きくしてもよい。
【０１８６】
なお、上述したように、いずれか一方の画像信号に含まれるノイズを削減する場合、ノイズ削減装置１は他方の画像信号をそのまま出力すればよい。また、この場合において、相関フラグＦが相関性最小を示すときは、ｍ１１を最大にし、相関フラグＦの値が大きくなるに従って、ｍ１１とｍ１２とが近似するように、ｍ１１を小さくするとともにｍ１２を大きくしてもよい。ｍ１１とｍ１２とが近似する場合において、例えば画像信号が示す色によっては、ｍ１２がｍ１１よりも大きくなりうる。
【０１８７】
また、実施の形態１〜４において、相関性が最大である場合に相関フラグＦ＝０とし、相関性が最小である場合に相関フラグＦ＝３としてもよい。この場合、相関フラグＦの値が小さくなるにつれて、相関性が大きくなることになる。
【０１８８】
また、実施の形態５〜８において、相関性が最大である場合に相関フラグＦ１および相関フラグＦ２の値を０とし、相関性が最小である場合に、相関フラグＦ１および相関性フラグＦ２の値を３としてもよい。この場合、相関フラグＦ１，Ｆ２の値が小さくなるにつれて、相関性が大きくなることになる。
【０１８９】
また、実施の形態５〜８に係るノイズ削減装置１では、画像信号Ｂに含まれるノイズが削減されるが、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒに含まれるノイズを削減するために、実施の形態１〜４で説明したいずれかのノイズ削減装置１を用いてもよい。これにより、画像信号Ｂの他に、画像信号Ｇおよび画像信号Ｒに含まれるノイズを削減することができる。
【０１９０】
また、実施の形態１〜８に係るノイズ削減装置１に入力される画像信号は、例えば撮像素子から得られる。撮像素子は、単板式カメラの様に、色フィルタが２次元空間上の異なる位置に配置された撮像素子でもよく、空間画素ずらし法を適用した３板式カメラの様に、あらかじめ複数の撮像素子が水平方向および垂直方向にずらして貼り合わせられた撮像素子であってもよい。そして、画像信号は、単板式カメラにより撮像された画像信号、３板式カメラにより撮像された画像信号、あるいは光学系の倍率色収差などの影響により色ごとに被写体の結像位置が異なる画像信号などであってもよい。これらの場合、あらかじめ２次元フィルタを用いた補間処理などにより、画像信号に含まれる各画素が表す被写体像の位置が、全ての色で一致するように、各色の画像信号の相対的な位相を補正しておくことが望ましい。
【０１９１】
また、実施の形態１〜８に係るノイズ削減装置１に入力される画像信号を、ＲＧＢ信号として説明したが、同一の画像から得られる複数の画像信号であればよい。例えば、複数の画像信号は、同一の画像から得られる、シアン、マゼンタおよびイエローのそれぞれの画像信号でもよく、いわゆる４板式カメラのようにＧ信号を２枚の撮像素子からの出力信号で構成するＲＧＧＢ信号でもよい。また、複数の画像信号に、同じ色の画像信号が含まれていてもよい。つまり、１つの画像を構成する複数の画像信号のうち少なくとも２つの画像信号を使用すればよい。
【０１９２】
以上のように、本開示における技術の例示として、実施の形態を説明した。そのために、添付図面および詳細な説明を提供した。
【０１９３】
したがって、添付図面および詳細な説明に記載された構成要素の中には、課題解決のために必須な構成要素だけでなく、上記技術を例示するために、課題解決のためには必須でない構成要素も含まれ得る。そのため、それらの必須ではない構成要素が添付図面や詳細な説明に記載されていることをもって、直ちに、それらの必須ではない構成要素が必須であるとの認定をするべきではない。
【０１９４】
また、上述の実施の形態は、本開示における技術を例示するためのものであるから、特許請求の範囲またはその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【０１９５】
本開示に係るノイズ削減装置は、画像信号に含まれるランダムノイズを効果的に削減できるため、動画や静止画を処理する画像処理装置に適用可能である。具体的には、デジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラ、カメラ付き携帯電話、スマートフォンおよび監視カメラなどの電子機器に適用可能である。
【符号の説明】
【０１９６】
１                                                ノイズ削減装置
１０，２０，３０，４０，５０，６０，７０，８０    ノイズ削減部
１１，４１，５１，５５，７２，７６                相関性検出部
１２，２１，５２，５６，６１，６２，６４，６６    加算割合決定部
１３，５３，５７                                  加重加算平均部
１４，４５                                        帯域分割部
１５，４６                                        帯域合成部
５８                                              加算平均部
【図１】
0005895195.tif 000002
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
0005895195.tif 000017
【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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