(57)【要約】本発明は、注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を求め、順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正するノイズ除去方法である。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を求め、
順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、
最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正する
ノイズ除去方法。
【請求項２】
各階層の領域のエッジ情報を求め、
当該階層の領域の画素統計値を、前階層の補正後の画素統計値と、前階層のエッジ情報とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する
請求項１に記載のノイズ除去方法。
【請求項３】
前階層のエッジ情報に応じて、前階層の補正後の画素統計値に重みづけ行う
請求項２に記載のノイズ除去方法。
【請求項４】
前階層の領域のエッジ情報が所定の閾値を超える場合、当該階層の画素統計値の補正を行わない
請求項３に記載のノイズ除去方法。
【請求項５】
画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、階層毎に変化させる
請求項１から請求項４のいずれかに記載のノイズ除去方法。
【請求項６】
画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、当該階層の領域のノイズによる画素値の変動量に応じて変化させる
請求項５に記載のノイズ除去方法。
【請求項７】
画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、エッジ情報に基づいて階層毎に変化させる
請求項５に記載のノイズ除去方法。
【請求項８】
画素統計値を補正する関数は、関数の入力値がゼロに近くづくほど、出力値はゼロに近づき、入力値の絶対値が大きくなれば、その入力値に近くなる出力値を発生する特性を有する関数である
請求項１から請求項７のいずれかに記載のノイズ除去方法。
【請求項９】
前記画素統計値は、各階層の領域における画素の空間平均値である
請求項１から請求項８のいずれかに記載のノイズ除去方法。
【請求項１０】
前記空間平均値は、各階層の領域における画素の相加平均値、相乗平均値、加重平均値のいずれかである
請求項９に記載のノイズ除去方法。
【請求項１１】
注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を算出する画素統計値算出手段と、
順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正する補正手段と
を有するノイズ除去装置。
【請求項１２】
各階層の領域のエッジ情報を算出するエッジ情報算出手段を有し、
前記補正手段は、当該階層の領域の画素統計値を、前階層の補正後の画素統計値と、前階層のエッジ情報とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する
請求項１１に記載のノイズ除去装置。
【請求項１３】
前記補正手段は、前階層のエッジ情報に応じて、前階層の補正後の画素統計値に重みづけ行う
請求項１２に記載のノイズ除去装置。
【請求項１４】
前記補正手段は、前階層の領域のエッジ情報が所定の閾値を超える場合、当該階層の画素統計値の補正を行わない
請求項１３に記載のノイズ除去装置。
【請求項１５】
前記補正手段は、画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、階層毎に変化させる
請求項１１から請求項１４のいずれかに記載のノイズ除去装置。
【請求項１６】
前記補正手段は、画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、当該階層の領域のノイズによる画素値の変動量に応じて変化させる
請求項１５に記載のノイズ除去装置。
【請求項１７】
前記補正手段は、画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、エッジ情報に基づいて階層毎に変化させる
請求項１５に記載のノイズ除去装置。
【請求項１８】
前記補正手段は、入力値がゼロに近くづくほど、出力値はゼロに近づき、入力値の絶対値が大きくなれば、その入力値に近くなる出力値を発生する特性を有する関数により、前記画素統計値を補正する
請求項１１から請求項１７のいずれかに記載のノイズ除去装置。
【請求項１９】
前記画素統計値算出手段は、各階層の領域における画素の空間平均値を前記画素統計値として算出する
請求項１１から請求項１８のいずれかに記載のノイズ除去装置。
【請求項２０】
前記空間平均値は、各階層の領域における画素の相加平均値、相乗平均値、加重平均値のいずれかである
請求項１９に記載のノイズ除去装置。
【請求項２１】
コンピュータに、
注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を算出する処理と、
順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する処理と、
最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正する処理と
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ノイズ除去装置、ノイズ除去方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像処理技術の中でも、画像に含まれるランダムなノイズを低減する技術は、撮像した画像をより鮮明に再現するためには、欠かせない技術である。ランダムノイズを低減する技術としては、例えば、特許文献１に開示された技術がある。【０００３】
特許文献１に記載された技術は、入力画像処理回路から出力されたカラーデジタル信号の主走査方向の任意の注目画素ｉについて、所定の数式に基づき移動平均画素数ｎを算出する複数の演算回路と、注目画素ｉ及び前後ｎ画素の参照画素ｊを選択出力する複数のビット選択回路と、注目画素ｉの出力レベルと参照画素ｊのそれぞれの出力レベルとの差分の絶対値を算出する複数の差分回路と、注目画素ｉを出力するとともに、複数の差分回路から出力される値と閾値記憶メモリ内の所定の閾値とを比較し、該比較結果に基づいて参照画素ｊを出力する複数の判定回路と、複数の判定回路から出力された出力信号の移動平均化処理を行う複数の演算回路とから構成される。【０００４】
すなわち、注目画素ｉの出力レベルと参照画素ｊの出力レベルとの差分の絶対値が閾値以下である場合にのみ、該参照画素ｊが移動平均化処理に加えられるような構成としているため、上記差分の絶対値が閾値以上に急峻に変化している部分については移動平均化処理から除外され、これにより、ノイズ成分を効果的に除去することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−５７９００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１の技術は、平滑化のフィルタサイズ以上の周期性を有する低周波ノイズを除去することができなかった。【０００７】
そこで、本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、その目的はノイズを効果的に除去ができるノイズ除去装置、ノイズ除去方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を求め、順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正するノイズ除去方法である。【０００９】
本発明は、注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を算出する画素統計値算出手段と、順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正する補正手段とを有するノイズ除去装置である。【００１０】
本発明は、コンピュータに、注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を算出する処理と、順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する処理と、最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正する処理とを実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ノイズを効果的に除去することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は第１の実施の形態の処理を説明する為の図である。
【図２】図２はFunc関数の一例を示した図である。
【図３】図３は第１の実施の形態のノイズ除去装置のブロック図である。
【図４】図４は第２の実施の形態の処理を説明する為の図である。
【図５】図５は第２の実施の形態のノイズ除去装置のブロック図である。
【図６】図６は第３の実施の形態の処理を説明する為の図である。
【図７】図７は第３の実施の形態のノイズ除去装置のブロック図である。
【図８】図８は第４の実施の形態の処理を説明する為の図である。
【図９】図９は広領域における空間でのパラメータaの設定例を示す図である。
【図１０】図１０は広領域における空間でのパラメータlimitの設定例を説明するための図である。
【図１１】図１１は第４の実施の形態のノイズ除去装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
＜第１の実施の形態＞
本発明の第１の実施の形態を説明する。
【００１４】
図１は本発明の第１の実施の形態の処理を説明する為の図である。
【００１５】
本発明の第１の実施の形態は、注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を求め、順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正することを特徴とする。
【００１６】
ここで、画素の画素統計値とは、例えば、各階層の領域の空間平均値であり、空間平均値は領域に存在する画素の相加平均値や、相乗平均値、加重平均値などである。以下の実施の形態の説明では、画素統計値を空間平均値とし、空間平均値を領域に存在する画素の相加平均値である場合を説明する。
【００１７】
図１の構成では、三階層（Ａ１〜Ａ３）の多重解像度処理を行う場合の処理の流れを示しているが、三階層以外でも容易に拡張が可能である。
【００１８】
第１の実施の形態では、画素位置(x,y)（注目画素）を中心とする広領域Ａ３（範囲：-k3〜k3）の空間平均値S3(x,y)に基づいて、中領域Ａ２（範囲：-k2〜k2）における空間平均値（S2(x,y)）を補正する。そして、補正された中領域Ａ２における空間平均値（S2’(x,y)）に基づいて狭領域Ａ１（範囲：-k1〜k1）の空間平均値（S1(x,y)）を補正する。この補正を順番に処理していくことで、注目画素値Pin(x,y)を補正し、出力画素値Pout(x,y)を得る。
【００１９】
以下の説明では、空間平均値（S2(x,y)）を補正して空間平均値（S2’(x,y)）を算出する例をについて説明するが、（S1(x,y)）及びPin(x,y)の補正も同様である。
【００２０】
まず、画素位置(x,y)における広領域（範囲：-k3〜k3）の空間平均値S3(x,y)および中領域（範囲：-k2〜k2）の空間平均値S2(x,y)を式（１）および式（２）のように計算する。
2013027723.tif 000003
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【００２１】
次に、S2’(x,y)を得るための式は以下のように表わされる。
2013027723.tif 000005
【００２２】
ここで，Func()はノイズ成分を抑制するための補正関数を表わしており、図１では補正関数Fに相当する。Func()は、関数の入力値がゼロに近くづくほど、出力値はゼロに近づき、入力値の絶対値が大きくなれば、その入力値に近くなる出力値を発生する特性を有する関数であれば良い。そのような特性を有するFunc関数の一例を、図２に示す。図２の補正関数のパラメータであるa,b,limitは、ノイズ成分をどの程度抑制するかを制御するものであり、例えば、画像センサのノイズ特性に応じて決定されるものであり、センサで実際に撮影された画像の画質を主観的に評価する評価実験に基づいてそれぞれの値を決めればよい。
【００２３】
尚、S1’(x,y)や、Pout(x,y)を導く式も、式（３）に代入される各空間平均値が変わるだけであり、同様な処理である。
【００２４】
次に、第１の実施の形態のノイズ除去装置を説明する。
【００２５】
図３は第１の実施の形態のノイズ除去装置のブロック図である。
【００２６】
第１の実施の形態のノイズ除去装置は、領域画素値抽出部１と、空間平均値算出部２と、補正部３と、出力画像制御部４とを備える。
【００２７】
領域画素値抽出部１は、出力画像制御部４の制御を受け、画素位置(x,y)（注目画素）を中心とする広領域Ａ３（範囲：-k3〜k3）にある画素の画素値と、中領域Ａ２（範囲：-k2〜k2）にある画素の画素値と、狭領域Ａ１（範囲：-k1〜k1）にある画素の画素値と、入力画素値Pin(x,y)の画素値とを、それぞれのタイミングで抽出して空間平均値算出部２に出力する。
【００２８】
空間平均値算出部２は、領域画素値抽出部１からの各領域の画素値を受信し、その領域の空間平均値を算出する。そして、算出された空間平均値は、補正部３に出力される。
【００２９】
補正部３は、出力画像制御部４からの前階層の領域の補正された空間平均値と、空間平均値算出部２からの当該階層の領域の空間平均値とを入力し、当該階層の空間平均値を補正する。補正方法は上述した補正関数を用いて補正する。
【００３０】
出力画像制御部４は、順次補正された空間平均値が入力され毎に、次階層の領域の画素の画素値を抽出するように領域画素値抽出部１に指示をだす。また、補正された空間平均値が入力され毎に、補正部３にその値をフィードバックする。そして、１画素のPout(x,y)が入力されると、出力画素値としてPout(x,y)を出力する。
【００３１】
第１の実施の形態によれば、広い範囲の領域における画素統計値から狭い範囲の領域における画素統計値を順に補正していくことで、高周波ノイズだけでなく、低周波ノイズについても効果的にノイズ除去ができる。
【００３２】
＜第２の実施の形態＞
本発明の第２の実施の形態を説明する。
【００３３】
図４は本発明の第２の実施の形態の処理を説明する為の図である。
【００３４】
第２の実施の形態は、第１の実施形態におけるノイズ成分を抑制するFunc関数を階層毎に変化させるものである。すなわち、図４に示す如く、各階層の補正関数Ｆが階層毎に異なるのである。
【００３５】
例えば、図２のFunc関数（補正関数）のパラメータaを、ノイズが示す画素値の変動量に応じて変化させる。具体的に説明すると、広領域（例えば、図４における範囲Ａ３）における空間に現われる低周波ノイズが示す画素値の変動量に応じて、パラメータaをa1として関数Ｆ２を決定する。また、中領域（例えば、図４における範囲Ａ２）におけるにおける空間に現われる中周波ノイズが示す画素値の変動量に応じてパラメータaをa2として関数Ｆ１を決定する。ここで、a2>a1の関係が維持される場合が多いがこの限りではない。
【００３６】
同様に，狭領域（例えば、図４における範囲Ａ１）における空間に現われる高周波ノイズが示す画素値の変動量に応じてパラメータaをa3として関数Ｆ０を決定する。ここで，a3>a2>a1の関係が維持される場合が多いがこの限りではない。
【００３７】
このようにすることにより、各階層における空間に現われるノイズの特性の違いに適応的に対応することができる。
【００３８】
次に、第２の実施の形態のノイズ除去装置を説明する。
【００３９】
図５は第２の実施の形態のノイズ除去装置のブロック図である。
【００４０】
第２の実施の形態のノイズ除去装置は、領域画素値抽出部１と、空間平均値算出部２と、補正部３と、出力画像制御部４と、補正関数決定部５とを備える。
【００４１】
第２の実施の形態のノイズ除去装置は補正関数決定部５を備える所が第１の実施の形態のノイズ除去装置と異なる所である。補正関数決定部５は、領域画素値抽出部１から各領域の画素の画素値を受信し、上述したように、その領域の空間に現われるノイズが示す画素値の変動量に応じて、Func関数（補正関数）のパラメータaを決定する。
【００４２】
補正部３は、補正関数決定部５で決定されたFunc関数（補正関数）により、各階層の空間平均値を補正する。
【００４３】
他の構成要素は同様なものなので、説明は省略する。
【００４４】
第２の実施の形態は、ノイズ成分を抑制するFunc関数を階層毎に変化させているので、より効果的にノイズを除去することができる。
【００４５】
＜第３の実施の形態＞
本発明の第３の実施の形態を説明する。
【００４６】
上述した実施の形態においても、ノイズの除去については十分な効果を得るが、画像によってはエッジがなまってしまう場合がある。そこで、第３の実施の形態では、低周波ノイズおよび高周波ノイズを除去するとともに、エッジのなまりを抑制することができるノイズ除去方法及びノイズ除去装置について説明する。
【００４７】
図６は本発明の第３の実施の形態の処理を説明する為の図である。
【００４８】
図６の構成では、三階層の多重解像度処理を行う場合の処理の流れを示しているが、三階層以外でも容易に拡張が可能である。また、画素の画素統計値とは、例えば、各階層の領域の空間平均値であり、空間平均値は領域に存在する画素の相加平均値や、相乗平均値、加重平均値などである。以下の実施の形態の説明では、画素統計値を空間平均値とし、空間平均値を領域に存在する画素の相加平均値である場合を説明する。
【００４９】
第３の実施の形態は、広領域における空間の画素統計値である空間平均値S3(x,y)およびその領域でのエッジ情報、もしくはエッジ量E3(x,y)を元に中領域における空間平均値（S2(x,y)）を補正する。そして、補正された中領域における空間平均値（S2’(x,y)）および中領域でのエッジ量（E2(x,y)）を元に狭領域の空間平均値（S1(x,y)）を補正する。この補正を順番に処理していくことで、入力画素値Pin(x,y)を補正し、出力画素値Pout(x,y)を得ることを特徴とする。
【００５０】
ここで、エッジ情報もしくはエッジ量とは、注目画素（入力画素）を中心とした上下左右の領域間の画素の統計量（平均値、メディアンなど）の差分値で定義されるものとする。
【００５１】
次に，処理の詳細を説明する。
【００５２】
各階層での処理は、補正量を決定するためのパラメータが異なるのみで、処理の流れは同一である。そこで，一例として，広領域における空間平均値S3(x,y)を用いて、中領域における空間平均値S2(x,y)を補正する処理の詳細を説明する。
【００５３】
まず、第３の実施の形態では，画素位置(x,y)における広領域（範囲：-k3〜k3）の空間平均値S3(x,y)および中領域（範囲：-k2〜k2）の空間平均値S2(x,y)を式（１）および式（２）のように計算する。
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【００５４】
次に、広領域におけるエッジ量E3(x,y)を算出する。エッジ量の算出では，まず、縦方向のエッジ量EV3(x,y)と横方向のエッジ量EH3(x,y)とを、式（４）および式（５）のように算出し、これらを式（６）のように加算することで、広領域におけるエッジ量E3(x,y)を算出する。
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【００５５】
続いて、算出されたエッジ量E3(x,y)から算出される合成重みα3(x,y)を用いて、式（７）のように広領域における空間平均値S3(x,y)を補正し、補正された広領域の空間平均値S3”(x,y)を算出する。合成重みα3(x,y)は、あらかじめ設定されている閾値hiおよびloを用いて、式（８）のように算出される。尚、閾値hiおよびloは階層毎に定められる閾値であり、階層毎に最適な値に設定されるが、同じ値を用いても良い。
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【００５６】
最後に、算出された空間平均値S3”を用い、式（９）のように中領域の空間平均値S2(x,y)を補正する。
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【００５７】
補正関数Funcは、図２に示したものを用いる。例えば、画素位置(x,y)における中領域の空間平均値S2(x,y)の補正は、diffinを(S2(x,y)-S3”(x,y))とし、図２の補正関数によって得られる補正量diffoutをS2(x,y)に加算することで、実行される。図２の補正関数内のパラメータであるa,b,limitは、処理する解像度および補正する色成分毎に決定される。
【００５８】
第３の実施の形態が、第１、２の実施の形態と異なる所は、エッジ情報をもとに，式（７）の補正関数にて，広領域の空間平均値を補正している点にある。第３の実施の形態では、エッジ量が大きい場合に，合成重みを1.0に設定することで、広域の空間平均値を狭域の空間平均値に置き換える。そのため、エッジ量が大きい場合では、式（９）による補正では、S2’(x,y)=S2(x,y)となり、実際には補正は実行されない。
【００５９】
このように、第３の実施の形態では、エッジ情報をもとに実質補正量の制御を行っており、この方法を用いることにより、エッジのなまりを抑制することができる。
【００６０】
次に、第３の実施の形態のノイズ除去装置を説明する。
【００６１】
図７は第３の実施の形態のノイズ除去装置のブロック図である。
【００６２】
第３の実施の形態のノイズ除去装置は、領域画素値抽出部１と、空間平均値算出部２と、補正部３と、出力画像制御部４と、エッジ情報算出部６とを備える。
【００６３】
領域画素値抽出部１は、出力画像制御部４の制御を受け、画素位置(x,y)（注目画素）を中心とする広領域Ａ３（範囲：-k3〜k3）にある画素の画素値と、中領域Ａ２（範囲：-k2〜k2）にある画素の画素値と、狭領域Ａ１（範囲：-k1〜k1）にある画素の画素値と、入力画素値Pin(x,y) （注目画素）の画素値とを、それぞれのタイミングで抽出して空間平均値算出部２に出力する。
【００６４】
空間平均値算出部２は、領域画素値抽出部１からの各領域の画素値を受信し、その領域の空間平均値を算出する。そして、算出された空間平均値は、補正部３に出力される。
【００６５】
エッジ情報算出部６は、領域画素値抽出部１からの広領域に存在する画素の画素値に基づいて、広領域Ａ３におけるエッジ量E3(x,y)を算出する。エッジ量の算出は、縦方向のエッジ量EV3(x,y)と横方向のエッジ量EH3(x,y)とを、式（４）および式（５）のように算出し、これらを式（６）のように加算することで、広領域Ａ３におけるエッジ量E3(x,y)を算出する。同様に、中領域Ａ２のエッジ量E2(x,y)、狭領域Ａ１のエッジ量E1(x,y)を算出する。
【００６６】
補正部３は、エッジ情報算出部６により算出されたエッジ量E3(x,y)から得られる合成重みα3(x,y)を用いて、式（７）のように広領域における空間平均値S3(x,y)を補正し、補正された広領域の空間平均値S3”(x,y)を算出する。尚、合成重みα3(x,y)は、あらかじめ設定されている閾値hiおよびloを用いて、式（８）のように算出される。
【００６７】
更に、算出された空間平均値S3”を用い、式（９）のように中領域の空間平均値S2(x,y)を補正する。同様な補正を、空間平均値S1(x,y)、入力画素値Pin(x,y)にも行う。
【００６８】
出力画像制御部４は、順次補正された空間平均値が入力され毎に、次階層の領域の画素の画素値を抽出するように領域画素値抽出部１に指示をだす。また、補正された空間平均値が入力され毎に、補正部３にその値をフィードバックする。そして、１画素のPout(x,y)が入力されると、出力画素値としてPout(x,y)を出力する。
【００６９】
第３の実施の形態は、第１、２の実施の形態の効果に加えて、より、エッジのなまりを抑制することができる。
【００７０】
＜第４の実施の形態＞
第４の実施の形態を説明する。
【００７１】
図８は本発明の第４の実施の形態の処理を説明する為の図である。
【００７２】
第４の実施の形態では、図８に示されるごとく、各階層において式（６）で算出されるエッジ量E3(x,y)を、ノイズ成分を抑制するFunc関数（補正関数）に反映させ、各階層のFunc関数（補正関数）を変更することで、各階層のノイズ成分を適応的に抑制することを特徴とする。
【００７３】
まず、第４の実施の形態における広領域における空間に現われる低周波ノイズを抑制するFunc関数におけるパラメータaを決定する方法について説明する。
【００７４】
式（１０）のように、広領域における空間平均値S3(x,y)と中領域における空間平均値S2（x,y）との差分にFunc関数を適用した結果を、空間平均値S3（x,y）に加算したものを中領域における空間平均値S2（x,y）の補正値S2’(x,y)として出力する。
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ここで，Func関数は，式（６）で算出される広領域Ａ２におけるエッジ量E3(x,y)を利用してパラメータaが決定される。
【００７５】
いま、エッジ量E3(x，y)に応じて式（１１）に示すように値が変化する係数β3(x，y)を定義する。E3(x,ｙ)の閾値であるhiおよびloは予め設定する値である。尚、閾値hiおよびloは階層毎に定められる閾値であり、階層毎に最適な値に設定されるが、同じ値を用いても良い。
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【００７６】
式（１１）で定義される係数β3(x，y)は、0〜1.0までの実数となる。係数β3(x，y)を利用して、Func関数におけるパラメータaを設定する。
【００７７】
図９に広領域における空間でのパラメータaの設定例を以下に示す。
【００７８】
ここで、パラメータaは、以下の式で表せられる。
【００７９】
a＝β3(x,y)・a_lo + （1-β3(x,y)）・a_hi    …（１２）
ここで、a_loは、エッジ量E3(x,y)が閾値loより小さい場合にパラメータaとして使用する値であり、a_hiはエッジ量が閾値hiより大きくなる場合のパラメータaに使用する値である。エッジ量E3(x,y)が閾値loからhiまでパラメータaは、a_loからa_hiまでの間の値となる。ここで、a_loは０以上の実数であり、a_hiは，a_hi>＝a_loの実数である。
【００８０】
続いて、中領域Ａ２および狭領域Ａ１についても同様にFunc関数におけるパラメータaを設定する。
【００８１】
尚、Func関数におけるパラメータlimitにエッジ量を反映する方法も可能である。式（１１）の係数β3(x，y)を利用して、Func関数におけるパラメータlimitを設定する。図１０に広領域における空間でのパラメータlimitの設定例を以下に示す。パラメータlimitは、下記式で表すことができる。
【００８２】
limit＝β3(x,y)・lim_lo + （1-β3(x,y)）・lim_hi    …（１３）
ここで、lim_loは、エッジ量E3(x,y)が閾値loより小さい場合にパラメータlimitに使用する値であり、lim_hiはエッジ量が閾値hiより大きくなる場合のパラメータlimitに使用する値である。エッジ量E3(x,y)が閾値loからhiまでのパラメータlimitは，lim_loからlim_hiまでの間の値となる。尚、lim_loは０以上の実数であり、lim_hiは，lim_hi>＝lim_loの実数である。
【００８３】
中領域および狭領域についても同様にFunc関数におけるパラメータlimitを設定する。
【００８４】
次に、第４の実施の形態のノイズ除去装置を説明する。
【００８５】
図１１は第４の実施の形態のノイズ除去装置のブロック図である。
【００８６】
第４の実施の形態のノイズ除去装置は、領域画素値抽出部１と、空間平均値算出部２と、補正部３と、出力画像制御部４と、エッジ情報算出部６と、補正関数決定部７とを備える。
【００８７】
領域画素値抽出部１は、出力画像制御部４の制御を受け、画素位置(x,y)を中心とする広領域Ａ３（範囲：-k3〜k3）にある画素の画素値と、中領域Ａ２（範囲：-k2〜k2）にある画素の画素値と、狭領域Ａ１（範囲：-k1〜k1）にある画素の画素値と、入力画素値Pin(x,y)の画素値とを、それぞれのタイミングで抽出して空間平均値算出部２に出力する。
【００８８】
空間平均値算出部２は、領域画素値抽出部１からの各範囲の画素値を受信し、その範囲の空間平均値を算出する。そして、算出された空間平均値は、補正部３に出力される。
【００８９】
エッジ情報算出部６は、領域画素値抽出部１からの広領域に存在する画素の画素値に基づいて、まず、広領域Ａ３におけるエッジ量E3(x,y)を算出する。エッジ量の算出は、縦方向のエッジ量EV3(x,y)と横方向のエッジ量EH3(x,y)とを、式（４）および式（５）のように算出し、これらを式（６）のように加算することで、広領域Ａ３におけるエッジ量E3(x,y)を算出する。同様に、中領域Ａ２のエッジ量E2(x,y)、狭領域Ａ１のエッジ量E1(x,y)を算出する。
【００９０】
補正関数決定部７は、上述したようにエッジ量に基づいて、Func関数（補正関数）におけるパラメータaを求め、Func関数（補正関数）を決定する。尚、Func関数におけるパラメータlimitにエッジ量を反映するようにFunc関数（補正関数）決定しても良い。
【００９１】
補正部３は、補正関数決定部７で決定されたFunc関数（補正関数）により、各領域の空間平均値を補正する。補正方法は上述した補正関数を用いて補正する。
【００９２】
出力画像制御部４は、順次補正された空間平均値が入力され毎に、次階層の領域の画素の画素値を抽出するように領域画素値抽出部１に指示をだす。また、補正された空間平均値が入力され毎に、補正部３にその値をフィードバックする。そして、１画素のPout(x,y)が入力されると、出力画素値としてPout(x,y)を出力する。
【００９３】
第４の実施の形態は、第１、２の実施の形態の効果に加えて、より、エッジのなまりを抑制することができる。
【００９４】
尚、上述した説明からも明らかなように、各部をハードウェアで構成することも可能であるが、コンピュータプログラムにより実現することも可能である。この場合、プログラムメモリに格納されているプログラムで動作するプロセッサによって、上述した各実施の形態と同様の機能、動作を実現させる。また、上述した実施の形態の一部の機能のみをコンピュータプログラムにより実現することも可能である。
【００９５】
また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００９６】
（付記１）  注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を求め、
順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、
最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正する
ノイズ除去方法。
【００９７】
（付記２）  各階層の領域のエッジ情報を求め、
当該階層の領域の画素統計値を、前階層の補正後の画素統計値と、前階層のエッジ情報とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する
付記１に記載のノイズ除去方法。
【００９８】
（付記３）  前階層のエッジ情報に応じて、前階層の補正後の画素統計値に重みづけ行う
付記２に記載のノイズ除去方法。
【００９９】
（付記４）  前階層の領域のエッジ情報が所定の閾値を超える場合、当該階層の画素統計値の補正を行わない
付記３に記載のノイズ除去方法。
【０１００】
（付記５）  画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、階層毎に変化させる
付記１から付記４のいずれかに記載のノイズ除去方法。
【０１０１】
（付記６）  画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、当該階層の領域のノイズによる画素値の変動量に応じて変化させる
付記５に記載のノイズ除去方法。
【０１０２】
（付記７）  画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、エッジ情報に基づいて階層毎に変化させる
付記５に記載のノイズ除去方法。
【０１０３】
（付記８）  画素統計値を補正する関数は、関数の入力値がゼロに近くづくほど、出力値はゼロに近づき、入力値の絶対値が大きくなれば、その入力値に近くなる出力値を発生する特性を有する関数である
付記１から付記７のいずれかに記載のノイズ除去方法。
【０１０４】
（付記９）  前記画素統計値は、各階層の領域における画素の空間平均値である
付記１から付記８のいずれかに記載のノイズ除去方法。
【０１０５】
（付記１０）  前記空間平均値は、各階層の領域における画素の相加平均値、相乗平均値、加重平均値のいずれかである
付記９に記載のノイズ除去方法。
【０１０６】
（付記１１）  注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を算出する画素統計値算出手段と、
順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正する補正手段と
を有するノイズ除去装置。
【０１０７】
（付記１２）  各階層の領域のエッジ情報を算出するエッジ情報算出手段を有し、
前記補正手段は、当該階層の領域の画素統計値を、前階層の補正後の画素統計値と、前階層のエッジ情報とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する
付記１１に記載のノイズ除去装置。
【０１０８】
（付記１３）  前記補正手段は、前階層のエッジ情報に応じて、前階層の補正後の画素統計値に重みづけ行う
付記１２に記載のノイズ除去装置。
【０１０９】
（付記１４）  前記補正手段は、前階層の領域のエッジ情報が所定の閾値を超える場合、当該階層の画素統計値の補正を行わない
付記１３に記載のノイズ除去装置。
【０１１０】
（付記１５）  前記補正手段は、画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、階層毎に変化させる
付記１１から付記１４のいずれかに記載のノイズ除去装置。
【０１１１】
（付記１６）  前記補正手段は、画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、当該階層の領域のノイズによる画素値の変動量に応じて変化させる
付記１５に記載のノイズ除去装置。
【０１１２】
（付記１７）  前記補正手段は、画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、エッジ情報に基づいて階層毎に変化させる
付記１５に記載のノイズ除去装置。
【０１１３】
（付記１８）  前記補正手段は、入力値がゼロに近くづくほど、出力値はゼロに近づき、入力値の絶対値が大きくなれば、その入力値に近くなる出力値を発生する特性を有する関数により、前記画素統計値を補正する
付記１１から付記１７のいずれかに記載のノイズ除去装置。
【０１１４】
（付記１９）  前記画素統計値算出手段は、各階層の領域における画素の空間平均値を前記画素統計値として算出する
付記１１から付記１８のいずれかに記載のノイズ除去装置。
【０１１５】
（付記２０）  前記空間平均値は、各階層の領域における画素の相加平均値、相乗平均値、加重平均値のいずれかである
付記１９に記載のノイズ除去装置。
【０１１６】
（付記２１）  コンピュータに、
注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を算出する処理と、
順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する処理と、
最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正する処理と
を実行させるプログラム。
【０１１７】
以上好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することが出来る。
【０１１８】
本出願は、２０１１年８月２２日に出願された日本出願特願２０１１−１８０６３７号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０１１９】
１      領域画素値抽出部
２      空間平均値算出部
３      補正部
４      出力画像制御部
５      補正関数決定部
６      エッジ情報算出部
７      補正関数決定部
【図１】
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【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】
2013027723.tif 000023
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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