(57)【要約】【課題】デジタル画像におけるモスキート・ノイズを低減するための方法及びシステムを提供すること。【解決手段】デジタル画像においてモスキート・ノイズを低減するための方法及びシステムが提供される。この方法及びシステムは、デジタル画像における第１のピクセルの入力輝度値を受け取り、第１のピクセルの入力輝度値と第１の複数の隣接するピクセルの輝度値との間の変動の比較に基づいて、第１のピクセルがデジタル画像に現われるオブジェクトに相対的に極めて接近しているかどうかを判断する。第１のピクセルが、オブジェクトに相対的に極めて接近している場合、方法は、第２の複数の隣接ピクセルの輝度値に基づいて、第１のピクセルの入力輝度値の平均フィルタリングを行ない、第１のピクセルのフィルタリングされた輝度値を提供する。【選択図】図７
2009544223.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル画像におけるモスキート・ノイズを低減するための方法であって、
前記デジタル画像における第１のピクセルの入力輝度値を受け取り、
前記第１のピクセルの前記入力輝度値と第１の複数の隣接するピクセルの輝度値との間の変動の比較に基づいて、該第１のピクセルが、該デジタル画像に現われるオブジェクトに相対的に極めて接近しているかどうかを判断し、
前記第１のピクセルがオブジェクトに相対的に極めて接近している場合、第２の複数の隣接ピクセルの輝度値に基づいて、該第１のピクセルの前記入力輝度値の平均フィルタリングを行ない、該第１のピクセルのフィルタリングされた輝度値を提供する、
ステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記方法は、前記第１のピクセルの前記輝度値と前記第１の複数の隣接ピクセルの前記輝度値との間の最大変動を計算することによって、前記ピクセルがオブジェクトに相対的に極めて接近しているかどうかを判断することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の複数の隣接ピクセルは、前記ピクセルを囲むＭ×Ｎウィンドウ内にあることを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の複数の隣接ピクセルは、前記ピクセルを囲む９×１４ウィンドウ内にあることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第１のピクセルの前記輝度値と前記第１の複数の隣接ピクセルの前記輝度値との間の変動の比較に基づいて、ブレンド値を計算し、
前記ブレンド値に基づいて、前記第１のピクセルの前記フィルタリングされた輝度値と該第１のピクセルの前記入力輝度値をブレンドすることによって出力輝度を求める、
ステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記ブレンド値は、前記第１のピクセルの前記輝度値と前記第１の複数の隣接ピクセルの前記輝度値との間の最大変動に比例することを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記平均フィルタリングは適応型平均フィルタリングであることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第２の複数の隣接ピクセルは、前記第１ピクセルを囲む３×３ウィンドウ内にあることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
デジタル画像におけるモスキート・ノイズを低減するための方法であって、
前記デジタル画像における第１のピクセルを選択し、
前記第１のピクセルの輝度値と第１の複数の隣接するピクセルの輝度値との間の最大変動を計算し、
前記最大変動を第１の閾値と比較することによって、前記第１のピクセルが、前記デジタル画像に現われるオブジェクトに相対的に極めて接近しているかどうかを判断し、
前記第１のピクセルがオブジェクトに相対的に極めて接近している場合、第２の複数の隣接ピクセルの輝度値に基づいて、該第１のピクセルの前記輝度値の適応型平均フィルタリングを行ない、該第１のピクセルのフィルタリングされた輝度値を提供する、
ステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１０】
前記最大変動を第２の閾値と比較してブレンド値を生成し、
前記ブレンド値に基づいて、前記第１のピクセルの前記フィルタリングされた輝度値と該第１のピクセルの入力輝度値をブレンドすることによって出力輝度を求める、
ステップをさらに含むことを特徴とする、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
Ｙ’’（ｉ，ｊ）は前記第１のピクセルの前記出力輝度であり、Ｙ’（ｉ，ｊ）は前記フィルタリングされた輝度値であり、Ｙ（ｉ，ｊ）は前記入力輝度値であり、ａｌｐｈａ＿ｏｂｊ（ｉ，ｊ）は前記ブレンド値である場合に、
前記出力輝度は、次の式：
Y''(i,j) = Y'(i,j) x alpha_obj(i,j) ＋ Y(i,j)(1 − alpha_obj(i,j))
に従って求められることを特徴とする、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
ａｌｐｈａ＿ｏｂｊ（ｉ，ｊ）は、前記最大変動が前記第１の閾値より小さいか又は等しいとき「０」に等しく、該最大変動が前記第２の閾値より大きいか又は等しいとき「１」に等しく、他の場合には該最大変動に比例した０から１までの間の値に等しいことを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１の複数の隣接ピクセルは、前記ピクセルを囲むＭ×Ｎウィンドウ内にあることを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
ｃ（ｉ，ｊ）は前記第２の複数の隣接ピクセルの所定の係数であり、Ｙ（ｉ，ｊ）はピクセル（ｉ，ｊ）の前記入力輝度であり、α（ｉ，ｊ）は前記第１のピクセルと前記第２の複数の隣接ピクセルとの間の相関関係であり、ＲＥＧ＿ＴＨ１及びＲＥＧ＿ＴＨ２は所定の閾値であり、ｍ×ｎは該第２の複数の隣接ピクセルに対応するフィルタ・ウィンドウ・サイズである場合に、
Ｙ’（ｉ，ｊ）は、次の式：
2009544223.tif 000007
2009544223.tif 000008
2009544223.tif 000009
に従って計算されることを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
デジタル画像におけるモスキート・ノイズを低減するためのシステムであって、
前記デジタル画像における第１のピクセルの入力輝度値を受け取り、前記第１のピクセルの前記入力輝度値と第１の複数の隣接するピクセルの輝度値との間の変動の比較に基づいて、該第１のピクセルが、該デジタル画像に現われるオブジェクトに相対的に極めて接近しているかどうかを判断するオブジェクト検出モジュールと、
前記第１のピクセルがオブジェクトに相対的に極めて接近していると判断された場合、第２の複数の隣接ピクセルの輝度値に基づいて、該第１のピクセルの前記入力輝度値の平均フィルタリングを行ない、該第１のピクセルのフィルタリングされた輝度値を提供するフィルタリング・モジュールと、
を備えることを特徴とするシステム。
【請求項１６】
前記オブジェクト検出モジュールは、前記第１のピクセルの前記輝度値と前記第１の複数の隣接ピクセルの前記輝度値との間の最大変動を計算することによって、前記ピクセルがオブジェクトに相対的に極めて接近しているかどうかを判断することを特徴とする、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記第１の複数の隣接ピクセルは、前記ピクセルを囲むＭ×Ｎウィンドウ内にあることを特徴とする、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記オブジェクト検出モジュールは、前記第１のピクセルの前記輝度値と前記第１の複数の隣接ピクセルの前記輝度値との間の変動の比較に基づいて、ブレンド値を計算するようにさらに適合され、前記システムは、
前記ブレンド値に基づいて、前記第１のピクセルの前記フィルタリングされた輝度値と該第１のピクセルの前記入力輝度値をブレンドすることによって出力輝度を求めるための回路をさらに備えることを特徴とする、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１９】
Ｙ’’（ｉ，ｊ）は前記第１のピクセルの前記出力輝度であり、Ｙ’（ｉ，ｊ）は前記フィルタリングされた輝度値であり、Ｙ（ｉ，ｊ）は前記入力輝度値であり、ａｌｐｈａ＿ｏｂｊ（ｉ，ｊ）は前記ブレンド値である場合に、
前記出力輝度は、次の式：
Y''(i,j) = Y'(i,j) x alpha_obj(i,j) ＋ Y(i,j)(1 − alpha_obj(i,j))
を用いて求められることを特徴とする、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
ａｌｐｈａ＿ｏｂｊ（ｉ，ｊ）は、前記最大変動が前記第１の閾値より小さいか又は等しいとき「０」に等しく、該最大変動が前記第２の閾値より大きいか又は等しいとき「１」に等しく、他の場合には該最大変動に比例した０から１までの間の値に等しいことを特徴とする、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
ｃ（ｉ，ｊ）は前記第２の複数の隣接ピクセルの所定の係数であり、Ｙ（ｉ，ｊ）はピクセル（ｉ，ｊ）の前記入力輝度であり、α（ｉ，ｊ）は前記第１のピクセルと前記第２の複数の隣接ピクセルとの間の相関関係であり、ＲＥＧ＿ＴＨ１及びＲＥＧ＿ＴＨ２は所定の閾値であり、ｍ×ｎは該第２の複数の隣接ピクセルに対応するフィルタ・ウィンドウ・サイズである場合に、
Ｙ’（ｉ，ｊ）は、次の式：
2009544223.tif 000010
2009544223.tif 000011
2009544223.tif 000012
に従って計算されることを特徴とする、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記第１の複数の隣接ピクセルは、前記第２の複数の隣接ピクセルより大きいことを特徴とする、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２３】
前記オブジェクト検出モジュール及び前記フィルタリング・モジュールは、デジタル・テレビ・チップ内に作動可能に配置されることを特徴とする、請求項１５に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、デジタル画像表示方法及びシステムに関し、より具体的には、デジタル画像におけるモスキート・ノイズを低減するための方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタル・テレビシステムのようなデジタル表示システムは、多くの場合、圧縮された形式（例えば、ＭＰＥＧ標準形式）で画像を受け取り、処理する。デジタル画像を圧縮することにより、デジタル画像ファイルの全体のサイズが低減される。しかしながら、圧縮されたデジタル画像の処理及び表示は、時として、これらの画像内に「モスキート・ノイズ」、すなわちオブジェクトの輪郭のぼけ（ｂｌｕｒｒｉｎｇ）をもたらす。デジタル画像のオブジェクトの周りを飛ぶ蚊の様子に似ていることに由来する、モスキート・ノイズは、圧縮画像の視覚効果を減じるものである。従って、圧縮画像におけるモスキート・ノイズの出現及び影響を低減するための努力が引き続き存在する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従って、デジタル画像におけるモスキート・ノイズを低減するための方法及びシステムを提供することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
一実施形態において、本発明は、デジタル画像におけるモスキート・ノイズを低減するための方法を提供する。この方法は、デジタル画像における第１のピクセルの入力輝度値を受け取り、第１のピクセルの入力輝度値と第１の複数の隣接するピクセルの輝度値との間の変動（ｖａｒｉａｔｉｏｎ）の比較に基づいて、第１のピクセルがデジタル画像内に現われるオブジェクトに相対的に極めて接近しているかどうかを判断することを含む。第１のピクセルがオブジェクトに相対的に極めて接近している場合、方法は、第２の複数の隣接ピクセルの輝度値に基づいて、第１のピクセルの入力輝度値の平均フィルタリングを行ない、第１のピクセルのフィルタリングされた輝度値を提供する。
【０００５】
本発明の別の実施形態において、本発明は、デジタル画像におけるモスキート・ノイズを低減するための方法を提供する。この方法は、デジタル画像において第１のピクセルを選択し、第１のピクセルの輝度値と第１の複数の隣接ピクセルの輝度値との間の最大変動を計算し、最大変動を第１の閾値と比較することによって、第１のピクセルがデジタル画像内に現れるオブジェクトに相対的に極めて接近しているかどうかを判断することを含む。第１のピクセルがオブジェクトに相対的に極めて接近している場合、方法は、第２の複数の隣接ピクセルの輝度値に基づいて、第１のピクセルの輝度値の適応型平均フィルタリングを行ない、第１のピクセルのフィルタリングされた輝度値を提供する。
【０００６】
別の実施形態において、本発明は、デジタル画像におけるモスキート・ノイズを低減するためのシステムを提供する。このシステムは、デジタル画像において第１のピクセルの入力輝度値を受け取り、第１のピクセルの入力輝度値と第１の複数の隣接ピクセルの輝度値との間の変動を比較することによって、第１のピクセルが、デジタル画像内に現われるオブジェクトに相対的に極めて接近しているかどうかを判断する、オブジェクト検出モジュールを含む。システムは、第１のピクセルがオブジェクトに相対的に極めて接近していると判断された場合に、第２の複数の隣接ピクセルの輝度値に基づいて第１のピクセルの入力輝度値の平均フィルタリングを行ない、第１のピクセルのフィルタリングされた輝度値を提供する、フィルタリング・モジュールを含む。
本発明のこれらの及び他の特徴及び利点は、以下の明細書及び以下の図面を参照することによって明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の一実施形態による、デジタル画像におけるモスキート・ノイズを低減するための例示的な方法を示す。
【図２】オブジェクトの一部が検出ウィンドウ内に在る場合の、ピクセルと、検出ウィンドウと、オブジェクトとの間の空間的関係の一例を示す。
【図３】オブジェクトが完全に検出ウィンドウの外に在る場合の、ピクセルと、検出ウィンドウと、オブジェクトとの間の空間的関係の一例を示す。
【図４】９×１４検出ウィンドウ内のピクセル及び隣接ピクセルの一例を示す。
【図５】最大変動の関数として、ブレンド値ａｌｐｈａ＿ｏｂｊの１つのグラフ表示を示す。
【図６】本発明の一実施形態による、適応型平均化のために用いられる３×３ウィンドウ内のピクセル及び隣接ピクセルの一例を示す。
【図７】本発明の別の実施形態による、デジタル画像におけるモスキート・ノイズを低減するためのシステムを示す。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
ここで、当業者が本発明を実施するのを可能にするように本発明の説明に役立つ実例として提供される図面を参照して、本発明が以下に詳細に説明されるだろう。特に、当業者には明らかなように、本発明の特定の要素の実装は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、又はそれらの任意の組み合わせを用いて達成することができ、以下の図面及び例は、本発明の範囲を制限することを意図するものではない。さらに、周知のコンポーネントを用いて本発明の特定の要素を部分的に又は完全に実施できる場合には、本発明の理解のために必要であるこうした周知のコンポーネントのそれらの部分のみが説明され、本発明を不明瞭にしないように、こうした周知のコンポーネントの他の部分の詳細な説明は省略される。図面においては、本発明の好ましい実施形態が説明され、同様の番号が、様々な図面の同様の及び対応する部品に言及するために用いられる。
【０００９】
図１は、本発明の一実施形態による、デジタル画像におけるモスキート・ノイズを低減するための一般的な方法１００を示す。デジタル画像は、背景上に現われる１つ又はそれ以上のオブジェクトを含むことができる。モスキート・ノイズは、典型的には、オブジェクトの近くに（例えば、高遷移領域）生じるので、方法１００は、最初に、ピクセルがオブジェクトの近くにあるかどうか、又は逆に言えば、オブジェクトがピクセルの近くに（例えば、ピクセルを囲む所定の領域内に）あるかどうかを検出する。ピクセルが、オブジェクト（又はオブジェクトと背景の間の遷移、すなわち「オブジェクト遷移」）に相対的に極めて接近している場合、方法１００は、そのピクセルを選択的にフィルタリングする。この実施形態は、主として方法１００に関して説明されているが、図１に示される部分又はブロックの各々は、従来のハードウェア、ソフトウェア、又はファームウェア、及び／又は、ハードウェア、ソフトウェア、及びファームウェアの任意の組み合わせを用いて、デジタル表示システム又はテレビ・チップ内で実施できる論理ブロックを表すことができることを理解すべきである。
【００１０】
ステップ１０２に示されるように、方法１００は、デジタル画像におけるピクセルを選択することで開始する。デジタル画像は、デジタル表示システム上に表示される一連のフレームにおける１つのフレームを表すことができる。方法１００は、システムによって表示される各フレームの各ピクセルにおいて行なうことができる。ステップ１０４において、方法は、ピクセルがオブジェクトの近くにあるかどうか（又は、オブジェクトが、ピクセルの周りの所定の領域内に少なくとも部分的にあるかどうか）を判断する。一実施形態において、方法は、オブジェクトが、ピクセルを囲む所定のサイズの検出ウィンドウ内に少なくとも部分的にあるかどうかを判断することによって、ピクセルがオブジェクトの近く（又は「オブジェクト遷移」の近く）にあるかどうかを判断する。一実施形態において、検出ウィンドウは、一般に、垂直方向のＭピクセルの高さと、水平方向のＮピクセルの幅とを有する矩形である。図２は、オブジェクトが検出ウィンドウ内に部分的にある、ピクセルと、検出ウィンドウと、オブジェクトとの間の空間的関係の一例を示す。対照的に、図３は、オブジェクトが検出ウィンドウの完全に外側にある、ピクセルと、検出ウィンドウと、オブジェクトとの間の空間的関係の一例を示す。
【００１１】
一実施形態において、方法は、現在のピクセルの輝度値と検出ウィンドウ内の他のピクセルの輝度値との間の変動を調べることによって、オブジェクト（又は、オブジェクト遷移）が、ピクセルを囲むＭ×Ｎの検出ウィンドウ内に少なくとも部分的にあるかどうかを判断する。より特定的には、方法は、ピクセル間の輝度の最大変動を計算する。一実施形態において、方法は、次の式：
2009544223.tif 000003
を用いて、最大変動値を計算する。
ここで、Ｍは、垂直方向の検出範囲（すなわち、ピクセルにおける検出ウィンドウの高さ）であり、Ｎは、水平方向の検出範囲（すなわち、ピクセルにおける検出ウィンドウの幅）であり、Ｙ（ｉ，ｊ）は、現在のピクセル（ｉ，ｊ）の輝度値であり、ｓ及びｔは、整数値である（例えば、ｓ及びｔは、次に大きい整数に切り上げることができる）。図４は、ピクセル（ｉ，ｊ）及びウィンドウ内の周囲のピクセルを含む、サイズＭ、Ｎ（ここで、Ｍ＝９及びＮ＝１４）の例示的な検出ウィンドウを示す。図４に示されるウィンドウのサイズは単に例示目的のためのものであり、実際には、より大きい（又はより小さい）ウィンドウを選択できることを理解すべきである。
【００１２】
オブジェクトが検出ウィンドウ内に少なくとも部分的にあるかどうかを検出するために、最大変動値を１つ又はそれ以上の所定の値と比較することができる。検出ウィンドウ内のピクセルの輝度間の大きな差異は、高遷移の領域（例えば、オブジェクトと背景との間の遷移）の存在を示し、小さな差異は、一般に、低遷移の領域（例えば、背景）を示す。最大輝度変動が第１の閾値ＴＨ１より小さい場合、オブジェクトは、ピクセルを囲む領域内にない（又は、ピクセルがオブジェクト遷移の近くにない）と考えられる。このような場合、方法は、ピクセルをフィルタリングせず、ステップ１０８に進む。
【００１３】
最大輝度変動が第１の閾値ＴＨ１より大きい場合、オブジェクトは、ピクセルを囲む領域内にある（又は、ピクセルはオブジェクト遷移の近くにある）と考えられる。この場合、ステップ１０６に示されるように、ピクセルは適応フィルタリングされる。一実施形態において、方法は、第１及び第２の閾値（ＴＨ１及びＴＨ２）を使用し、ピクセルの入力輝度値とピクセルのフィルタリングされた輝度値をブレンドするために用いられるブレンド値（ｂｅｌｎｄｉｎｇ  ｖａｌｕｅ）ａｌｐｈａ＿ｏｂｊを生成する。図５は、最大変動に基づいた可変のａｌｐｈａ＿ｏｂｊ値の１つのグラフ表示を示す。図５に示されるように、最大変動値が第２の閾値より大きい場合、ピクセルはオブジェクト遷移に実質的に近接しており、ａｌｐｈａ＿ｏｂｊ値は１に設定される。この場合、出力値は、フィルタリングされた値と等しくなる。最大変動が第１の閾値（ＴＨ１）と第２の閾値（ＴＨ２）との間にある場合、出力輝度値は、次の式：
Y’’(i,j) = Y’(i,j) x alpha_obj(i,j) ＋ Y(i,j)(1 − alpha_obj(i,j))
に従った、ピクセルの入力輝度値とピクセルのフィルタリングされた輝度値との間のブレンドになる。
ここで、Ｙ’’（ｉ，ｊ）は、ピクセル（ｉ，ｊ）の出力輝度であり、Ｙ’（ｉ，ｊ）はフィルタリングされた輝度値であり、Ｙ（ｉ，ｊ）は入力輝度値であり、ａｌｐｈａ＿ｏｂｊ（ｉ，ｊ）はピクセル（ｉ，ｊ）のブレンド値である。一実施形態においては、図５に示されるように、ブレンド値ａｌｐｈａ＿ｏｂｊ（ｉ，ｊ）は、ｍａｘ＿ｖａｒｉａｔｉｏｎがＴＨ１より小さいか又はこれと等しいとき「０」に等しく、ｍａｘ＿ｖａｒｉａｔｉｏｎがＴＨ２より大きいか又はこれと等しいとき「１」に等しく、他の場合には、ｍａｘ＿ｖａｒｉａｔｉｏｎに基づいた（例えば、ｍａｘ＿ｖａｒｉａｔｉｏｎに比例した）０から１までの間の値と等しくなる。
【００１４】
一実施形態において、フィルタリングされた輝度値Ｙ’（ｉ，ｊ）は、ピクセル（ｉ，ｊ）を囲む一連の隣接するピクセルに採用される適応型平均輝度値である。一例において、図６に示されるように、一連の隣接点は、ピクセル（ｉ，ｊ）の周囲の３×３ウィンドウを含み、次の式：
Y(i,j)' = 1/8 * [ a(i−1,j−1) * (Y(i−1,j−1) − Y(i,j)) ＋ a(i−1,j) * (Y(i−1,j) − Y(i,j)) ＋ ... ＋ a(i＋1,j＋1) * (Y(i＋1,j＋1) − Y(i,j)) ] ＋ Y(i,j)
を用いることができる。
ここで、Ｙ（ｉ，ｊ）はピクセル（ｉ，ｊ）の入力輝度値であり、ａは現在のピクセルと周囲のピクセルとの間の相関関係であり、一実施形態において、これは次の値と等しくなり得る。すなわち、
ＲＥＧ＿ＴＨ１及びＲＥＧ＿ＴＨ２は所定の閾値である場合に、
abs(Y(i＋s,j＋t) − Y(i,j)) <= REG_TH1のとき、a(i＋s,j＋t) = 1であり、
abs(Y(i＋s,j＋t) − Y(i,j)) >= REG_TH2のとき、a(i＋s,j＋t) = 0であり、
他の値については、a(i＋s,j＋t) =a(i＋s,j＋t) =(REG_TH2 − abs(Y(i＋s,j＋t) − Y(i,j))) / (REG_TH2 − REG_TH1)である。
【００１５】
別の実施形態においては、適応型平均は、次の式：
2009544223.tif 000004
2009544223.tif 000005
2009544223.tif 000006
に従って、ｍ×ｎウィンドウ（すなわち、ｍピクセルの高さ×ｎピクセルの幅）にわたって採用することができる。
ここで、ｃ（ｉ，ｊ）は、周囲ピクセルの所定の係数であり、Ｙ（ｉ，ｊ）はピクセル（ｉ，ｊ）の入力輝度であり、α（ｉ，ｊ）は、現在のピクセルと周囲のピクセルとの間の相関関係であり、ＲＥＧ＿ＴＨ１、ＲＥＧ＿ＴＨ２は所定の閾値であり、ｍ×ｎはフィルタウィンドウ・サイズである。
【００１６】
方法が出力輝度Ｙ’’（ｉ，ｊ）を求めると、該方法はステップ１０８に進み、現在のピクセルが選択されるフレーム内の最後のピクセルであるかどうかを判断する。ピクセルが選択されるフレーム内の最後のピクセルである場合、方法は終了する。ピクセルが選択されるフレーム内の最後のピクセルでない場合、方法は、ピクセル数を増加させるステップ１１０に進み、次いで、次のピクセルを選択するステップ１０２に進む。このように、方法１００は、オブジェクト検出に関してフレーム内の各ピクセルが調べられるまで繰り返す。
【００１７】
このように、方法１００は、オブジェクト遷移検出、及びオブジェクト又はオブジェクト遷移の近くのピクセルの対応する平均化／平滑化をもたらし、一般にこれらの領域に現われる、デジタル画像におけるモスキート・ノイズを実質的に低減又は排除する。当業者であれば、図１に示されるシーケンスにおいて、ステップ１０２乃至ステップ１１０の各々を行なう必要はないことを理解するであろう。特定のステップを、多数のピクセルにおいて同時に行なってもよく、及び／又は、異なる順序で行なってもよい。さらに、当業者であれば、表示する前に、デジタル化されたビデオ入力及び出力信号に他の従来のフィルタリング操作及び処理操作が施されることがあることを理解するであろう。さらに、上記の説明はこれらの態様を実行するための特定の方法を示すが、これは、そのような方法を網羅的に列挙するものではない。例えば、「ブレンド」するために多数の閾値が示されるが、単一の閾値の使用も可能である。異なるサイズ及び形状の検出及び平均化ウィンドウを用いることもできる。同様に、異なる基準及びアルゴリズムを用いて、オブジェクト又はオブジェクト遷移を検出することができる。また、オブジェクト又はオブジェクト遷移に相対的に極めて接近しているピクセルは、周囲ピクセルの適応型平均に従って平滑化されるが、本発明をそのように制限する必要はない。適応型の数値平均を用いる必要はないが、代わりに任意の周知の方法で、それらの隣接ピクセルに従ってピクセルを平滑化することができる。
【００１８】
図７は、デジタル表示システムにおいて本発明を実施するために用い得るシステム２００の一実施形態を示す。一実施形態において、システム２００は、表示コントローラの一部又はデジタル・テレビ・チップ内にあってもよく、或いはこれらを含んでもよい。図７に示される回路は、従来のハードウェア要素（例えば、回路）、ソフトウェア要素、ファームウェア要素、及び／又はそれらの任意の組み合わせから形成することができる。一実施形態において、システム２００は、オブジェクト検出モジュール又は回路２０２、適応型平均フィルタリング・モジュール又は回路２０４、乗算器ブロック２０６及び２０８、並びに加算器ブロック２１０を含む。オブジェクト検出モジュール２０２、適応型平均フィルタリング・モジュール２０４、及び乗算器２０８は、通信可能に結合され、フレーム内の各ピクセルの入力輝度値Ｙ（ｉ，ｊ）を受け取る。乗算器ブロック２０６は、フィルタリング・モジュール２０４に結合され、これからフィルタリングされた輝度値Ｙ’（ｉ，ｊ）を受け取る。乗算器回路２０６及び２０８は、加算器２１０に結合されている。図６に示されるシステム２００はまた、付加的な又は異なる回路又はモジュールを含むことができることも理解すべきである。本発明の理解に有用なそれらの要素のみが、示され、説明されている。さらに、当業者であれば、輝度値を提供するデジタル化されたビデオ信号を、表示する前に他の従来のフィルタリング及び処理回路によってフィルタリングし、処理することができることを理解するであろう。
【００１９】
以下の説明は、システム２００の動作及びそのコンポーネントを説明する。動作中、システム２００は、ビデオ・フレーム内の各ピクセルの入力輝度値Ｙ（ｉ，ｊ）を受け取り、出力輝度値Ｙ’’（ｉ，ｊ）を生成し、それらをフィルタリングし、及び／又は、平滑化して、モスキート・ノイズを実質的に排除又は低減する。オブジェクト検出モジュール２０２は、現在のピクセルがオブジェクト又はオブジェクト遷移の近くにあるかどうかを判断する。一実施形態において、方法１００のステップ１０４に上述されたように、オブジェクト検出モジュール２０２は、現在のピクセルの輝度値と、ピクセルを囲むＭ×Ｎ検出ウィンドウ内の他の全てのピクセルの輝度値との間の変動を調べることによって、この判断をなす。オブジェクトが検出された場合、検出モジュール２０２は、フィルタリング・モジュール２０４に、ピクセル上でフィルタリングを行なうように信号を送ることができる。オブジェクト検出モジュール２０２はまた、図５に関して上述された同様の方法に従って、現在のピクセルのブレンド値ａｌｐｈａ＿ｏｂｊ（ｉ，ｊ）を計算することもできる。
【００２０】
モジュール２０２によって、ピクセルの近くにオブジェクト（又はオブジェクト遷移）が検出された場合、フィルタリング・モジュール２０４は、ピクセル（ｉ，ｊ）の周りにある一連の隣接点について適応型平均輝度値Ｙ’（ｉ，ｊ）を計算する。一実施形態においては、モジュール２０４によって行なわれるフィルタリング・プロセスは、方法１００のステップ１０６において上述されたプロセスと実質的に同一である。フィルタリングされた輝度出力Ｙ’（ｉ，ｊ）は、乗算器２０６に伝達される。乗算器２０６、２０８及び加算器２１０は、そのピクセルのブレンド値ａｌｐｈａ＿ｏｂｊ（ｉ，ｊ）を用いて、フィルタリングされた値Ｙ’（ｉ，ｊ）のブレンドを行なう。特に、乗算器２０６は、フィルタリングされた輝度値Ｙ’（ｉ，ｊ）をピクセルのブレンド値ａｌｐｈａ＿ｏｂｊ（ｉ，ｊ）で乗算し、乗算器２０８は、入力輝度値Ｙ（ｉ，ｊ）を、１−ブレンド値ａｌｐｈａ＿ｏｂｊ（ｉ，ｊ）で乗算する。加算器２１０は、これらの値を結合して、
Y’(i,j) x alpha_obj(i,j) ＋ Y(i,j)(1 − alpha_obj(i,j))
と等しい出力輝度Ｙ’’（ｉ，ｊ）を生成する。次いで、システムは、表示装置上で表示するために、出力輝度値を従来の出力回路に伝達することができる。
【００２１】
上記から、開示された実施形態が、デジタル画像におけるモスキート・ノイズの低減のための改善された方法及びシステムを提供することは明らかである。この方法及びシステムは、一般に、デジタル画像においてオブジェクトの近くに現われるモスキート・ノイズを実質的に排除又は低減する。
【００２２】
上記は、本発明の特定の実施形態に関するものであったが、当業者であれば、本発明の原理及び精神から逸脱することなく、これらの実施形態における変更をなすことができ、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によって規定されることを理解するであろう。
【符号の説明】
【００２３】
１００：方法
２００：システム
２０２：オブジェクト検出モジュール
２０４：適応型平均フィルタ・モジュール
２０６、２０８：乗算器モジュール
２１０：加算器ブロック
【図１】
2009544223.tif 000013
【図２】
2009544223.tif 000014
【図３】
2009544223.tif 000015
【図４】
2009544223.tif 000016
【図５】
2009544223.tif 000017
【図６】
2009544223.tif 000018
【図７】
2009544223.tif 000019
【国際調査報告】
2009544223.tif 000020