(57)【要約】      （修正有）【課題】本発明は、固定小数点演算と総和演算のみを使用して、画像内の画素をフィルタリングするシステムおよび方法を提供する。【解決手段】最初に、フィルタリング窓が、入力画素に関して中心に置かれる。入力画素とその近傍画素の輝度の差に基づいて、ファジーフィルタの重みが得られる。ファジーフィルタの重みの総和を使用して、正規化係数が決定される。その後、画素の輝度、ファジーフィルタの重み、および正規化係数を使用して、入力画素に対応する出力画素が得られる。【選択図】図２
2006059346.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各画素が関連する輝度を有する画像内の画素をフィルタリングする方法であって、
入力画素および該入力画素に隣接する複数の近傍画素を含むフィルタリング窓を、前記入力画素に関して中心に置くことと、
前記フィルタリング窓内の各画素について整数である重みを決定することと、
前記重みの総和をとることと、
該総和をとった重みを正規化係数にマッピングすることと、
前記フィルタリング窓内の各画素について積を得るために、前記重みと前記フィルタリング窓内の各画素の前記輝度を乗算することと、
前記積の総和をとることと、
前記入力画素に対応する出力画素の輝度を得るために、該総和をとった積に前記正規化係数を乗算することと
を含む画像内の画素をフィルタリングする方法。
【請求項２】
前記重みを指数関数に基づかせることをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記指数関数をルックアップテーブルによって近似することをさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記指数関数を線形に近似することをさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記ルックアップテーブルは、整数で索引付けされた前記重みを含み、
前記フィルタリング窓内の各画素について、該画素の輝度と前記入力画素の輝度の差を測定することと、
前記差を前記ルックアップテーブル内の前記重みの前記索引にマッピングすることによって、前記重みを選択することと
をさらに含む請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記ルックアップテーブルは、フルサイズＳＦＵＬＬ＝２Ｍを有し、Ｍは、前記入力画素の輝度を表すのに使用されるビット数である請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記ルックアップテーブルは、縮小サイズを有し、所定の閾値より小さい重みは、ゼロとして規定される請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記フィルタリング窓内の各画素について、該画素の輝度と前記入力画素の輝度との差を測定することと、
前記差に従って前記線形近似を評価することによって、前記重みを生成することと
をさらに含む請求項４に記載の方法。
【請求項９】
前記指数関数を拡散パラメータで制御することをさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項１０】
前記拡散パラメータは、２０である請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記拡散パラメータは、前記フィルタリング窓内の各画素に従って可変である請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記フィルタリング窓のサイズは、３×３画素である請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記フィルタリング窓のサイズは、可変である請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記重みは、整数である請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記指数関数は、ファジーフィルタを表す請求項２に記載の方法。
【請求項１６】
各画素が関連する輝度を有する画像内の画素をフィルタリングするシステムであって、
入力画素および該入力画素に隣接する複数の近傍画素を含むフィルタリング窓を、前記入力画素に関して中心に置く手段と、
前記フィルタリング窓内の各画素について整数である重みを決定する手段と、
前記重みの総和をとる第１加算器と、
該総和をとった重みを正規化係数にマッピングする手段と、
前記フィルタリング窓内の各画素について積を得るために、前記重みと前記フィルタリング窓内の各画素の前記輝度を乗算する第１乗算器と、
前記積の総和をとる第２加算器と、
前記入力画素に対応する出力画素の輝度を得るために、該総和をとった積に前記正規化係数を乗算する第２乗算器と
を備える画像内の画素をフィルタリングするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的に、デジタル信号処理に関し、より詳細には、圧縮された画像および映像における視覚アーチファクトを低減することに関する。
【背景技術】
【０００２】
圧縮された画像および映像は、デジタルカメラ、ＨＤＴＶ放送、およびＤＶＤなどの多くの用途で使用される。圧縮は、効率的なチャネルおよびメモリの利用を可能にする。ＪＰＥＧ、ＩＴＵ−Ｔ、Ｈ．２６ｘ、およびＭＰＥＧ−１／２／４などの、ほとんどの画像／映像符号化規格は、圧縮のためにブロックに基づく処理を使用する。しかしながら、ブロック化ノイズおよびリンギングノイズなどの視覚アーチファクトが、基礎にあるブロックに基づく符号化、粗い量子化、および係数打ち切りのために、復元された画像において起こる。
【０００３】
ポストフィルタリング技法は、ブロック化アーチファクトおよびリンギングアーチファクトを除去することができる。多くのポストフィルタリング方法が知られている。しかしながら、これらの方法は、望ましくないボケをもたらすか、全てのタイプの視覚アーチファクトを除去することが可能でないかのいずれかである。
【０００４】
この問題に対処するために、エッジマップ誘導式適応的ファジーフィルタリング方法が、２００４年４月２７日にKong他によって出願された、米国特許出願第１０／８３２，６１４号「System and Method for Reducing Ringing Artifacts in Images」に記載されている。
【０００５】
図１に示すように、その方法は、各画素を中心とする３×３窓内の局所分散を計算することによって、ブロック分類モジュール１０２において、各入力画像１０１についてのエッジマップを生成する。対応する分散が所定閾値より大きい場合、画素は、エッジ画素であると判断される。各画像は、重ならない８×８ブロックに分割される。８×８ブロックは、少なくとも１つのエッジ画素がブロック内に存在する場合、エッジブロックであるとし、そうでない場合、ブロックは非エッジブロックである。ブロック化アーチファクトを除去するために、適応型１−Ｄフィルタリング１０３が、８×８ブロック境界の全てに沿って適用される。その後、エッジブロック試験１０４が適用される。ブロックが、エッジブロックとして分類される場合、ファジーフィルタリング１０５が適用されて、エッジの近くのリンギングアーチファクトが低減される。ブロックが、エッジブロックとして分類されない場合、さらなるフィルタリングは適用されない。このフィルタリングプロセスは、フィルタリングされた出力画像１０６をもたらす。
【０００６】
その従来技術の方法では、ファジーフィルタの出力は、下式（１）として定義される。
【０００７】
【数１】
2006059346.tif 000003
【０００８】
ここで、Ｎは、フィルタリング窓内の総サンプル数であり、ｘｊは、サンプル値であり、ｗｊ＝ｅｘｐ［−（ｘＣ−ｘｊ）２／（２ξ２）］は、フィルタの重みであり、ｘＣ∈｛ｘ１、ｘ２、…、ｘＮ｝は、フィルタリング窓の中心に空間的に位置するサンプル値であり、ξは、フィルタの拡散パラメータと呼ばれる。ファジーフィルタは、弱いエッジを平滑化しながら強いエッジを保存するため、フィルタは、画像のエッジを損なうことなく、リンギングアーチファクトを効率的に抑制することができる。
【０００９】
他の従来技術であるポストフィルタリング方法と比較して、Kongの方法は、優れた画像品質を達成し、非エッジブロックをフィルタリングすることを回避することによって計算の複雑さを低減する。しかしながら、ファジーフィルタリングの直接の実施は、各画素についてのフィルタ重みを得るために、指数関数である上式（１）のＮ回の評価を必要とする。これは、計算が複雑であり、時間がかかる。さらに、フィルタ重みｗｊ（ｊ＝１、…、Ｎ）は実数であるため、浮動小数点乗算および除算演算が必要とされる。同様に、除算演算は、マイクロプロセッサ上での時間のかかるマルチサイクルプロセスであり、大量の処理能力および資源を消費するため望ましくない。浮動小数点演算もまた、固定小数点演算に使用されるものより費用のかかるプロセッサを必要とするため、望ましくない。
【００１０】
指数関数の近似は、１９９８年１０月２０日にDuPuis他に発行された、米国特許第５，８２４，９３６号「Apparatus and Method for Approximating an Exponential Decay in A Sound Synthesizer」に記載されている。その方法は、音声合成器において指数関数的減衰現象を単純化し、それによって、乗算演算の代わりに、加算およびシフト演算のみが使用される。この近似は、同じ時間間隔において、時間間隔の始めにおけるパラメータ値と時間間隔の終わりにおけるパラメータ値との比が一定であるという、指数関数の特性を利用する。その方法は、一定の時間間隔の選択、および、一定間隔の始めにおけるパラメータ値と一定間隔の終わりにおけるパラメータ値との一定比の選択を含む。
【００１１】
しかしながら、その方法は、ファジーフィルタリングに適用可能ではない。その理由は、ファジーフィルタの平滑化効果が、拡散パラメータを調整することによって制御できるように、ファジーフィルタの重みを計算する所望の線形近似が、拡散パラメータと密接に関連し、拡散パラメータに適応可能でなければならないからである。拡散パラメータは、DuPuisによって考慮されていない。
【００１２】
除算をなくす問題について、１つの方法は、１９９９年５月１１日に、Linに発行された、米国特許第５，９０３，４８０号「Division-free Phase-shift for Digital-audio Special Effects」に記載されている。その方法では、デジタル音声入力信号は、伝達関数（Ｃ（ｎ）−ｚ−１）／（１−Ｃ（ｎ）・ｚ−１）を有する一連の無限入力応答（ＩＩＲ）フィルタによってフィルタリングされる。伝達関数は、周波数ドメインで表現され、変数ｚは遅延因子である。フィルタ係数Ｃ（ｎ）は、関数Ｃ（ｎ）＝（１−Ｐ（ｎ））／（１＋Ｐ（ｎ））から反復して再生される。ここで、Ｐ（ｎ）は、掃引係数である。掃引係数は、以下、すなわち、
Ｐ（０）＝Ｐｍｉｎ、Ｐ（ｎ）＝Ｐ（ｎ−１）＊ｐ
の関係を満たし、ｐは１より大きな、上方掃引定数と呼ばれる。Ｐ（ｎ）が最大値Ｐｍａｘに達する場合、Ｐ（ｎ）は、下方掃引定数ｑによって下方に掃引され、その結果、Ｐ（ｎ）＝Ｐ（ｎ−１）＊ｑとなる。
【００１３】
フィルタ係数Ｃ（ｎ）を計算する時に除算演算を回避するために、その方法は、以下の方法でフィルタ係数を得る。下方掃引中に、下式の関係があるとする。
【００１４】
【数２】
2006059346.tif 000004
【００１５】
Ｃ（ｎ）は、下式を用いて、Ｃ（ｎ＋１）がＣｍａｘに達するまで、再帰的に計算される。
【００１６】
【数３】
2006059346.tif 000005
【００１７】
上方掃引中に、Ｃ（ｎ）は、下式により、再帰的に計算される。
【００１８】
【数４】
2006059346.tif 000006
【００１９】
そのため、その方法は、その特定の用途で使用される特定のフィルタに適用可能なだけであり、ファジーフィルタ構造については有効に機能することができない。
【００２０】
浮動小数点フィルタを固定小数点フィルタに変換する方法は、２００４年３月２３日にPar   Jr.他により発行された、米国特許第６，７１１，５９８号「Method and System for Design and Implementation of Fixed-point Filter for Control and Signal Processing」に記載されている。その方法では、システムのために、固定小数点フィルタを設計するためのシーケンスが選択される。その後、低次の浮動小数点フィルタおよび低次の浮動小数点フィルタ成分に関連する第１のパラメータセットが選択される。第１のパラメータセットのうちの１つまたは複数のパラメータは、第１のパラメータセットを使用して計算された性能特性が、システムについての固定小数点フィルタの性能目標に一致するまで、修正されたパラメータのセットが得られるように反復的に修正される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２１】
ファジーフィルタ係数が、入力データに適応性があり、システムが非常に動的であるため、その方法は使用することができず、その方法の反復的特性は、ファジーフィルタにとってあまり望ましくない。
【００２２】
したがって、画像品質の劣化を最小にするフィルタの重みの良好な近似を達成しながら、指数関数を評価することなく、ファジーフィルタの重みを得ることが望ましい。固定小数点整数演算のみを使用してフィルタ重みを得ることも望ましい。
【００２３】
本発明は、固定小数点演算と総和演算のみを使用して画像内の画素をフィルタリングするシステムおよび方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００２４】
最初に、フィルタリング窓が、入力画素に関して中心に置かれる。入力画素とその近傍画素の輝度の差に基づいて、ファジーフィルタの重みが得られる。ファジーフィルタの重みの総和を使用して、正規化係数が決定される。その後、画素の輝度、ファジーフィルタの重み、および正規化係数を使用して、入力画素に対応する出力画素が得られる。
【００２５】
ファジーフィルタの重みは、２つの方法で決定され、２つの方法はそれぞれ、指数関数を近似する。第１の方法は、ルックアップテーブルを含み、ルックアップテーブルは、テーブル内に所定のファジーフィルタの重みを記憶し、整数値を使用して重みを索引付けする。重みは、ルックアップテーブルの索引に差をマッピングすることによって選択される。ルックアップテーブル自体のサイズは、所定の閾値より小さい値をゼロに設定することによって縮小することができる。第２の方法は、差を使用して指数関数の線形近似を評価し、ファジーフィルタの重みを得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
本発明は、圧縮された画像および映像をフィルタリングするファジーフィルタを実施するシステムおよび方法を提供する。本発明は、ファジーフィルタの重みを効率的に得ることができ、固定小数点演算と総和演算のみを使用してフィルタ出力を決定することができる。本発明は、復元された画像および映像における視覚アーチファクトを低減するのに特に役立つ。
【００２７】
本発明は、適応的なファジーフィルタの重みを効率的に得る、２つの代替の方法を提供する。第１の方法は、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）を使用し、第２の方法は、線形近似（ＬＡ）を使用する。
【００２８】
ＬＵＴは、画素の輝度間の「差」によって索引付けされたファジーフィルタの重み値を記憶する。ＬＵＴのメモリ要求を減らす技法も説明される。ＬＵＴ法は、最小の計算量を必要とし、一定の拡散パラメータを有するファジーフィルタに適する。
【００２９】
ＬＡ法は、指数関数の拡散パラメータによって完全に決定される指数関数を近似する。ＬＡ法は、可変拡散パラメータを有するファジーフィルタに役立ち、フィルタの重みを得るのに線形関数の計算を必要とするだけである。
【００３０】
本発明は、システムにＬＵＴ法およびＬＡ法を組み込み、システムは、整数の総和、整数の乗算、およびビットシフト演算のみを使用して、ファジーフィルタの出力を決定する。これは、スケーリングされたファジーフィルタの重みの総和を、整数値の正規化係数にマッピングし、入力画素の正規化された重み付き総和を計算することによって達成される。最後に、正規化された重み付き総和は、ビットシフトを使用して回復されて、フィルタの出力が得られる。
【００３１】
システム概要
図２は、本発明によるファジーフィルタリングシステム２００を示す。入力２０１は、入力画像１０１内の画素を中心とするフィルタリング窓内の、Ｎ個の画素ｘｉ（ｉ＝１、２、…、Ｎ）である。窓サイズがｎ×ｎである場合、Ｎ＝ｎ２である。各画素値は、Ｍビット整数によって表されると仮定する。出力は、フィルタリングされた画素ｙ２０９である。
【００３２】
このシステム２００の目的は、ファジーフィルタ出力ｙ２０９を、整数の総和、乗算、およびビットシフト演算のみを実施することによって計算することであり、その結果、下式（２）となる。
【００３３】
【数５】
2006059346.tif 000007
【００３４】
ここで、ｗ（∧）１、ｗ（∧）２、…、ｗ（∧）Ｎ、α、およびＵは、全て正の整数であり、□Ｕは、Ｕビットだけ右へ、すなわち、下位ビットにシフトすることを意味する。なお、（∧）は、かっこの前の符号の上にハットが付されたことを意味している。
【００３５】
フィルタリングを実施するために、入力画素２０１は、フィルタ重み近似モジュール２０２にかけられて、対応するＮ個の整数値のファジーフィルタ重みベクトル２０３が得られる。その後、Ｎ個の整数値の重み２０３の総和２０４が決定される。総和は、フィルタ重み正規化モジュール２０５において使用されて、整数値の正規化係数α２０６が得られる。最後に、入力画素２０１、整数ファジーフィルタ重みベクトル２０３、および正規化係数２０６を使用して、正規化された重み付き総和２０７が決定される。正規化された重み付き総和は、Ｕビットだけ右にシフトされて（２０８）、出力画素ｙ２０９が得られる。
【００３６】
フィルタ重み近似
本発明は、整数値のファジーフィルタ重みを得るために、フィルタ重み近似モジュール２０２において使用される２つの方法、すなわち、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）法および線形近似（ＬＡ）法（それぞれ、図３Ａおよび図３Ｂに示される）を含む。
【００３７】
両方法において、図３Ａまたは図３Ｂのいずれかを参照すると、入力３０１は、入力画素２０１からの画素輝度対（ｘｃ、ｘｊ）である。画素対間の差は、ｉ＝｜ｘｃ−ｘｊ｜３０２である。出力は、ファジーフィルタ重みｗ（∧）ｊ３０３であり、ファジーフィルタ重みベクトル２０３の要素のうちの１つである。Ｎ個の画素輝度対、すなわち、（ｘｃ、ｘｊ）、ｊ＝１、２、…、Ｎを順次使用して、ファジーフィルタ重みベクトル２０３の要素の全てが得られる。
【００３８】
ＬＵＴ法
図３Ａを参照すると、差ｉ３０２が、ルックアップテーブルの索引として使用される。差ｉが、ルックアップテーブルのサイズＳＲＤＣより大きい場合（３１１）、出力ファジーフィルタ重みは、ゼロ値に指定される（３１２）。そうでない場合、ファジーフィルタ重みは、ルックアップテーブルＬＵＴｗ（∧）のｉ番目のエントリに指定される（３１３）。
【００３９】
ＬＵＴ法は、以下の観測に基づく。画素輝度値は、Ｍビットの整数、たとえば、ほとんどの場合Ｍ＝８の整数によって表され、範囲［０，２Ｍ−１］内の差ｉ＝｜ｘｃ−ｘｊ｜について全部で２Ｍ個の可能性のある整数値が存在することに留意願いたい。したがって、一定の拡散パラメータξについて、ファジーフィルタ重みもまた、２Ｍ個の可能性のある値をとる。これらの値は、事前に計算され、スケーリングされ、整数に丸められ、ルックアップテーブルＬＵＴｗ（∧）に記憶され、画素差によって索引付けされる。その結果、ＬＵＴｗ（∧）［ｉ］＝［２ｐ・ｅｘｐ（−ｉ２／２ξ２）］となり、ここで、ｉ＝０、１、…、２Ｍ−１であり、［］は、丸め演算であり、適切な精度を達成するために、スケーリング係数２ｐが選択される。ファジーフィルタ重みｗ（∧）ｊは、差の索引ｉ＝｜ｘｃ−ｘｊ｜を、ルックアップテーブルＬＵＴｗ（∧）内の対応する重み値にマッピングすることによって得られる。
【００４０】
Ｍビット画素輝度値の場合、フルＬＵＴｗ（∧）のサイズは、ＳＦＵＬＬ＝２Ｍ（Ｍ＝８の場合、ＳＦＵＬＬ＝２５６）である。フィルタ出力が整数の精度しか必要としないことを考慮すると、ＬＵＴｗ（∧）のサイズは、出力の精度に大きな影響を与えることなく、ハードウェアで実施するのに有利であるように縮小され得る。サイズの縮小は、以下の観測に基づく。式（１）によって与えられる元のファジーフィルタ表現を、下式として書き直す。
【００４１】
【数６】
2006059346.tif 000008
【００４２】
ここで、ｃｊは、下式である。
【００４３】
【数７】
2006059346.tif 000009
【００４４】
ｘｊｃｊ＜１の場合、ｊ番目の項ｘｊｃｊは無視でき、これは、下式の関係が成り立つ場合には、ｗｊがゼロにセットされる可能性があることを意味する。
【００４５】
【数８】
2006059346.tif 000010
【００４６】
以下の条件の場合を考える。
【数９】
2006059346.tif 000011
【００４７】
この場合には、下式の下限は、１／（２Ｍ−１）である。
【００４８】
【数１０】
2006059346.tif 000012
【００４９】
したがって、所定のパラメータである１／（２Ｍ−１）より小さい、元の実数値のファジーフィルタ重みは、ゼロにセットされる可能性があり、スケーリングされ、丸められ、または、記憶される必要がない。これらの値は、ξが拡散パラメータである次式より大きい輝度差の値に対応する。
【００５０】
【数１１】
2006059346.tif 000013
【００５１】
したがって、ルックアップテーブルＬＵＴｗ（∧）のサイズは、下式のように縮小することができる。
【００５２】
【数１２】
2006059346.tif 000014
【００５３】
たとえば、Ｍ＝８で、ξ＝２０について、ルックアップテーブルＬＵＴｗ（∧）の縮小したサイズは、ＳＲＤＣ＝６７である。
【００５４】
ＬＡ法
図３Ｂを参照すると、差ｉ＝｜ｘｃ−ｘｊ｜３０２が、閾値（２−√ｅ）ξ以下である場合（３２１）、出力ファジーフィルタ重みは、２ｐの値に指定される（３２５）。差ｉ３０２が閾値２ξ以上である場合（３２２）、出力ファジーフィルタ重みは、ゼロの値に指定される（３２４）。条件３２１と３２２のいずれも満足しない場合、出力ファジー重みは、次式の線形関数によって指定される（３２３）。
【００５５】
【数１３】
2006059346.tif 000015
【００５６】
上記方法の詳細について、以下でさらに説明する。ＬＡ法では、ガウス指数関数ｗＧ（ｉ）＝ｅｘｐ〔−ｉ２／〔２ξ２〕〕、（ｉ≧０）は、区分的線形関数によって近似され、区分的線形関数は、下式（３）として定義される。
【００５７】
【数１４】
2006059346.tif 000016
【００５８】
近似の幾何学的説明は、以下の通りである。下式の線形関数によって決定される線分は、点［ξ，ｗＧ（ξ）］において、ガウス関数ｗＧ（ｉ）と交わる。
【００５９】
【数１５】
2006059346.tif 000017
【００６０】
この点で、ガウス関数ｗＧ（ｉ）の２次導関数は、ゼロである、すなわち、ｗ’’Ｇ（ξ）＝０である。さらに、線分の傾斜は、実際には、ξにおける関数ｗＧ（ｉ）の１次導関数と同じである、すなわち、ｗ’Ｇ（ξ）＝−√（ｅ）／ξである。線形関数は、その後、スケーリングされないファジーフィルタ重み範囲［０，１］に合うように打ち切られ、上記の公式が導かれる。こうして、区分的線形関数は、拡散パラメータξによって決定される。
【００６１】
図４は、本発明による、指数関数４０１および対応する区分的線形近似４０２を示す。この図では、水平軸は差ｉを表し、垂直軸はファジーフィルタ重みｗ（∧）（ｉ）を表し、重みｗ（∧）（ｉ）は、範囲［０，２ｐ］を有し、ξは２０である。整数値のファジーフィルタ重みを得るために、線形関数ｗＬ（ｉ）は、２ｐによってスケーリングされ、丸められ、下式（４）として再定義される。
【００６２】
【数１６】
2006059346.tif 000018
【００６３】
この区分的関数４０２は、スケーリングされた指数関数ｗ（∧）Ｇ（ｉ）＝２ｐ・ｅｘｐ〔−ｉ２／〔２ξ２〕〕、（ｉ≧０）４０１を近似する。（２−√ｅ）ξ４０３以下である差ｉについて、ファジーフィルタ重みは、２ｐである。２ξ４０４以上である差ｉについて、ファジーフィルタ重みは、ゼロである。差ｉが（２−√ｅ）ξと２ξの間に入る場合、ファジーフィルタ重みは、上述した線形関数によって決定される。一定の拡散パラメータξおよびスケーリング係数２ｐの場合、式（４）は、一定整数係数を有する線形関数になり、計算するのが容易である。
【００６４】
ＬＵＴ法とＬＡ法の比較
ＬＵＴ法は、ＬＡ法より少ない演算を必要とする。しかしながら、ＬＵＴ法は、各拡散パラメータについて、所定のルックアップテーブルを記憶するメモリを必要とする。したがって、ＬＵＴ法は、一定の拡散パラメータを有するか、または、拡散パラメータの小さなセットを有するファジーフィルタリングに、より適している。
【００６５】
対照的に、ＬＡ法は、ルックアップテーブルを記憶する必要はない。しかしながら、ＬＡ法は、ＬＵＴ法より多くの演算を必要とする。両方法は、同じ画像品質を達成する。そのため、選択される方法は、アプリケーションの要求によって決まる可能性がある。
【００６６】
ユーザは、メモリ要求および拡散パラメータの変更に対する要求に応じてより適した方法を選択する可能性がある。
【００６７】
フィルタ重み正規化
フィルタ重み正規化モジュール２０５では、整数ファジーフィルタ重みの総和が、ルックアップテーブルＬＵＴαによって、正規化係数にマッピングされる。ＬＵＴαのサイズが、ハードウェアによる実行に有利になるように制約されるため、総和は、ＬＵＴαの範囲に合うように再スケーリングされる。その後、再スケーリングされた総和を使用して、索引が決定される。索引を使用して、ルックアップテーブルＬＵＴα内の対応する正規化係数が取り出される。
【００６８】
図５を参照すると、整数ファジーフィルタ重みの総和２０４は、（ｐ−ｑ）ビットだけ右にシフトされて（５０１）、再スケーリングされた総和５０２が、下式として得られる。
【００６９】
【数１７】
2006059346.tif 000019
【００７０】
ここで、ユーザ定義のパラメータｐが、フィルタ重み近似モジュール２０２で使用され、ユーザ定義のパラメータｑが、ルックアップテーブルと関連付けられ、その結果、再スケーリングされたフィルタ重みの総和は、範囲［２ｑ，２ｑ・Ｎ］を有し、ＬＵＴαのサイズは、２ｑ（Ｎ−１）である。ｑ≦ｐであることに留意願いたい。索引ｉは、下式５０３によって得られる。
【００７１】
【数１８】
2006059346.tif 000020
【００７２】
対応する正規化係数α２０６は、ルックアップテーブル内のｉ番目のエントリ５０４である。ＬＵＴα内のエントリは、下式であるように予め決められている。
【００７３】
【数１９】
2006059346.tif 000021
【００７４】
ここで、ｉ＝０、…、２ｑ（Ｎ−１）である。値ｕ＝ｌｏｇ２Ｎ＋ｑ＋ｒは、係数αが１／２ｒの精度を有するように、ユーザによって定義される。
【００７５】
フィルタ出力
入力画素２０１、整数ファジーフィルタ重みベクトル２０３、および正規化係数２０６を使用して、正規化された下式の重み付き総和が決定される。
【００７６】
【数２０】
2006059346.tif 000022
【００７７】
総和は、Ｕビットだけ右にシフトされて（２０８）、出力２０９が得られる。ここで、Ｕ＝ｕ＋ｐ−ｑである。
【００７８】
パラメータ選択のための指針
本発明は、４つのユーザ定義のパラメータξ、ｐ、ｑ、およびｕ（またはｒ）を有し、それらは、以下の指針に従って設定される可能性がある。
【００７９】
ξの選択：このパラメータは、ファジーフィルタ平滑化能力を制御する。ξが大きければ大きいほど、平滑化効果が大きい。非常に大きなξは、画像を過度に平滑化するが、小さ過ぎる値は、リンギング作用を除去しない場合がある。ξの好ましい範囲は、１５〜２５である。ルックアップテーブルＬＵＴ（∧）ｗの縮小したサイズがξによって決定されるため、ユーザは、メモリの可用性に従ってξを選択することができることにも注意する。
【００８０】
ｐの選択：このパラメータは、整数ファジーフィルタ重みｗ（∧）ｊの精度を決定する。値が大きくなればなるほど、精度レベルが高くなる。しかしながら、パラメータｐが非常に大きい場合、重みの値は、整数の範囲を超える場合がある。同様に、ｐは、小さ過ぎてはならず、かつ、下式を満足すべきである。
【００８１】
【数２１】
2006059346.tif 000023
【００８２】
好ましい値は、６である。
【００８３】
ｑの選択：このパラメータは、再スケーリングされた入力の重み付き総和である下式の精度およびルックアップテーブルＬＵＴαのサイズを決定する。
【００８４】
【数２２】
2006059346.tif 000024
【００８５】
値ｑは、ルックアップテーブルサイズがメモリ可用性を満足するように十分に小さくなければならず、ｑもまた、十分な精度を達成するように十分に大きくなければならない。好ましい値は、４である。
【００８６】
ｒの選択：このパラメータは、正規化係数αの精度を決定し、大きな値は、高い精度レベルを示唆する。パラメータは、大き過ぎてαに整数範囲を超えさせてはならない。好ましい値は、５である。
【００８７】
本発明は、好ましい実施形態の例によって説明されたが、本発明の精神および範囲内で、種々の他の適応および変更を行ってもよいことが理解されるべきである。したがって、本発明の真の精神および範囲に入る全てのこうした変形および変更を包含することが、添付の特許請求の範囲の目的である。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】圧縮画像における視覚アーチファクトを低減する、従来技術のエッジ−マップ誘導式適応的ファジーフィルタリング方法のブロック図である。
【図２】本発明によるファジーフィルタリングのブロック図である。
【図３Ａ】本発明によってフィルタ重みを得るのに使用されるルックアップ法のブロック図である。
【図３Ｂ】本発明によってフィルタ重みを得るのに使用される線形近似法のブロック図である。
【図４】区分的線形近似とガウス関数を比較するグラフである。
【図５】本発明によるフィルタ重みのための正規化方法のブロック図である。
【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４】
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【図５】
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【外国語明細書】
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