(57)【要約】【課題】ノイズ除去性能と元画像の保存とを高精度に両立させることが可能な画像処理装置、画像処理方法及び撮像装置を提供する。【解決手段】本発明の画像処理装置は、撮像面に配列された画素から取得された画像データについて、所定の領域内に含まれる複数の画素の画素値をソートするソート部１０６と、ソート部１０６によりソートされた複数の画素値において、所定の領域内に含まれる特定画素の画素値のソート順位に基づいて、特定画素の画素値にノイズが含まれているか否かを判定するノイズ判定部１０８と、を備える。【選択図】図１
2011029704.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像面に配列された画素から取得された画像データについて、所定の領域内に含まれる複数の画素の画素値をソートするソート処理部と、
前記ソート処理部によりソートされた複数の画素値において、前記所定の領域内に含まれる特定画素の画素値のソート順位に基づいて、前記特定画素の画素値にノイズが含まれているか否かを判定するノイズ判定部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記ノイズ判定部は、前記特定画素の画素値のソート順位と予め設定されたしきい値とを比較し、比較の結果に基づいてノイズが含まれているか否かを判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記ノイズ判定部は、前記特定画素の画素値のソート順位が、画素値の小さい方からカウントして第１のしきい値以下である場合、前記特定画素の画素値にマイナス方向のインパルス性ノイズが含まれていると判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記ノイズ判定部は、前記特定画素の画素値のソート順位が、画素値の小さい方からカウントして第２のしきい値以上である場合、前記特定画素の画素値にプラス方向のインパルス性ノイズが含まれていると判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記ノイズ判定部により前記特定画素の画素値にノイズが含まれていると判定された場合に、前記特定画素の画素値からノイズを除去するノイズ除去部を更に備え、
前記ノイズ除去部は、
前記特定画素の画素値と前記複数の画素値のうちの１つである暫定画素値との差分と、前記暫定画素値と前記暫定画素値に対してソート順位で隣接する画素値との差分と、を比較した結果に基づいて前記特定画素の画素値からノイズを除去する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記ノイズ除去部は、
前記特定画素の画素値にマイナス方向のインパルス性ノイズが含まれていると判定された場合に、
前記暫定画素値を前記複数の画素値の小さい側から順次に設定し、前記暫定画素値を設定する毎に前記比較を行い、前記特定画素の画素値と前記暫定画素値との差分が、前記暫定画素値と前記暫定画素値に対してソート順位で隣接する画素値との差分よりも大きくなった場合に、前記特定画素の画素値を前記暫定画素値としてノイズを除去する、請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記ノイズ除去部は、
前記特定画素の画素値にプラス方向のインパルス性ノイズが含まれていると判定された場合に、
前記暫定画素値を前記複数の画素値の大きい側から順次に設定し、前記暫定画素値を設定する毎に前記比較を行い、前記特定画素の画素値と前記暫定画素値との差分が、前記暫定画素値と前記暫定画素値に対してソート順位で隣接する画素値との差分よりも大きくなった場合に、前記特定画素の画素値を前記暫定画素値としてノイズを除去する、請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記ノイズ除去部は、前記暫定画素値が、画素値の小さい方からカウントして第１のしきい値よりも大きい画素値となった場合は、ノイズを除去する処理を行わずに前記特定画素の画素値をそのまま出力する、請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記ノイズ除去部は、前記暫定画素値が、画素値の小さい方からカウントして第２のしきい値よりも小さい画素値となった場合は、ノイズを除去する処理を行わずに前記特定画素の元の画素値をそのまま出力する、請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記比較の際に、バッファとなる所定値を用いて比較を行う、請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
撮像面に配列された画素から取得された画像データについて、所定の領域内に含まれる複数の画素の画素値をソートするステップと、
前記ソートされた複数の画素値において、前記所定の領域内に含まれる特定画素の画素値のソート順位に基づいて、前記特定画素の画素値にノイズが含まれているか否かを判定するステップと、
を備える画像処理方法。
【請求項１２】
前記ノイズが含まれているか否かを判定するステップにおいて、前記特定画素の画素値のソート順位と予め設定されたしきい値とを比較し、比較の結果に基づいてノイズが含まれているか否かを判定する、請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記特定画素の画素値にノイズが含まれていると判定された場合に、前記特定画素の画素値からノイズを除去するステップを備え、
前記ノイズを除去するステップにおいて、前記特定画素の画素値と前記複数の画素値のうちの１つである暫定画素値との差分と、前記暫定画素値と前記暫定画素値に対してソート順位で隣接する画素値との差分と、を比較した結果に基づいて前記特定画素の画素値からノイズを除去する、請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
被写体像を結像するレンズ光学系と、
前記レンズ光学系により被写体像が結像される複数の画素を有し、結像された被写体像の画像データを取得する撮像素子と、
前記画像データについて、所定の領域内に含まれる複数の画素の画素値をソートするソート処理部と、
前記ソート処理部によりソートされた複数の画素値において、前記所定の領域内に含まれる特定画素の画素値のソート順位に基づいて、前記特定画素の画素値にノイズが含まれているか否かを判定するノイズ判定部と、
を備える撮像装置。
【請求項１５】
前記ノイズ判定部により前記特定画素の画素値にノイズが含まれていると判定された場合に、前記特定画素の画素値からノイズを除去するノイズ除去部を更に備え、
前記ノイズ除去部は、
前記特定画素の画素値と前記複数の画素値のうちの１つである暫定画素値との差分と、前記暫定画素値と前記暫定画素値に対してソート順位で隣接する画素値との差分と、を比較した結果に基づいて前記特定画素の画素値からノイズを除去する、請求項１４に記載の撮像装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法及び撮像装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近時では、デジタルカメラなどの撮像装置の普及に伴い、様々な場面での撮影が行われるようになり、より不利な条件下で撮影されたディジタル画像を復元するニーズが生じている。このような状況の中、下記の特許文献１〜４に記載されているように、画像データにフィルタリング処理等を施してノイズを低減する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平５−２２６３７号公報
【特許文献２】特開平７−２３６０７４
【特許文献３】特開平１０−４３１４０号公報
【特許文献４】特開２００４−３１８３５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
デジタルカメラ等の撮像装置で撮像した画像データは、例えば、夜間などの低照度時においては、カメラに入力される光量が少ななるため、多くのノイズを有するものとなる。特に、低照度時には、ノイズの振幅が大きく、孤立的に現れるノイズであるインパルス性ノイズが多く発生する。例えば、夜間監視のカメラを想定した場合、ノイズの影響により監視対象である人の顔や車のナンバーなどの判別ができなくなるという問題が生じる。
【０００５】
そのため、ノイズを有する画像からノイズを除去する手段が必要となる。これは、一般にノイズリダクションと呼ばれる技術である。ノイズリダクションの目的はノイズを除去することであるが、その一方で、可能な限り元画像（ノイズを有さない画像）の詳細な（精細な）部分を保存したいという要望がある。例えば、監視カメラで自動車のナンバープレートを撮影した場合、ノイズリダクションによってナンバープレートの画像のノイズを除去できたとしても、その一方で文字が潰れてしまい判読できないという状況は好ましくない。従って、ノイズリダクションを行う際には、ノイズを有する劣化画像から、できるだけ元画像の精細な部分を残して保存した状態で、より多くのノイズを除去することである。
【０００６】
ノイズリダクションの最もシンプルな方法として、平滑化フィルタ（ローパスフィルタ）による方法がある。平滑化フィルタによる処理では、ノイズ成分が多く含まれる高周波帯域の情報がカットされて、ノイズが除去される。しかし、インパルス性ノイズに対しては、平滑化フィルタなどの線形フィルタでは、ノイズ除去を達成することは困難である。これは、周波数領域で見た場合に、インパルス性ノイズは全周波数帯域で均等に成分を持つことに起因する。
【０００７】
一方、インパルス性ノイズに対するノイズリダクションの手法として、上記の特許文献に記載されているような、メディアンフィルタによる方法が挙げられる。
【０００８】
メディアンフィルタは非線形フィルタであり、線形フィルタのような周波数選択式のフィルタ処理では無いため、一定の条件下では、インパルス性ノイズの除去が可能である。しかしながら、領域内に画像のエッジなどの非定常部分が含まれる場合、メディアンフィルタでは画像の詳細部分を保存できない可能性がある。また、画像中の詳細部分の保存のためには、中心画素がインパルス性ノイズでは無い場合には、フィルタ処理前とフィルタ処理後の中心画素の画素値には変化がないことが望ましいが、メディアンフィルタでは中心画素の画素値に変化が生じてしまうため、画像中の詳細部分を保存することができない。
【０００９】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、ノイズ除去性能と元画像の保存とを高精度に両立させることが可能な、新規かつ改良された画像処理装置、画像処理方法及び撮像装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、撮像面に配列された画素から取得された画像データについて、所定の領域内に含まれる複数の画素の画素値をソートするソート処理部と、前記ソート処理部によりソートされた複数の画素値において、前記所定の領域内に含まれる特定画素の画素値のソート順位に基づいて、前記特定画素の画素値にノイズが含まれているか否かを判定するノイズ判定部と、を備える画像処理装置が提供される。
【００１１】
また、前記ノイズ判定部は、前記特定画素の画素値のソート順位と予め設定されたしきい値とを比較し、比較の結果に基づいてノイズが含まれているか否かを判定するものであってもよい。
【００１２】
また、前記ノイズ判定部は、前記特定画素の画素値のソート順位が、画素値の小さい方からカウントして第１のしきい値以下である場合、前記特定画素の画素値にマイナス方向のインパルス性ノイズが含まれていると判定するものであってもよい。
【００１３】
また、前記ノイズ判定部は、前記特定画素の画素値のソート順位が、画素値の小さい方からカウントして第２のしきい値以上である場合、前記特定画素の画素値にプラス方向のインパルス性ノイズが含まれていると判定するものであってもよい。
【００１４】
また、前記ノイズ判定部により前記特定画素の画素値にノイズが含まれていると判定された場合に、前記特定画素の画素値からノイズを除去するノイズ除去部を更に備え、前記ノイズ除去部は、前記特定画素の画素値と前記複数の画素値のうちの１つである暫定画素値との差分と、前記暫定画素値と前記暫定画素値に対してソート順位で隣接する画素値との差分と、を比較した結果に基づいて前記特定画素の画素値からノイズを除去するものであってもよい。
【００１５】
また、前記ノイズ除去部は、前記特定画素の画素値にマイナス方向のインパルス性ノイズが含まれていると判定された場合に、前記暫定画素値を前記複数の画素値の小さい側から順次に設定し、前記暫定画素値を設定する毎に前記比較を行い、前記特定画素の画素値と前記暫定画素値との差分が、前記暫定画素値と前記暫定画素値に対してソート順位で隣接する画素値との差分よりも大きくなった場合に、前記特定画素の画素値を前記暫定画素値としてノイズを除去するものであってもよい。
【００１６】
また、前記ノイズ除去部は、前記特定画素の画素値にプラス方向のインパルス性ノイズが含まれていると判定された場合に、前記暫定画素値を前記複数の画素値の大きい側から順次に設定し、前記暫定画素値を設定する毎に前記比較を行い、前記特定画素の画素値と前記暫定画素値との差分が、前記暫定画素値と前記暫定画素値に対してソート順位で隣接する画素値との差分よりも大きくなった場合に、前記特定画素の画素値を前記暫定画素値としてノイズを除去するものであってもよい。
【００１７】
また、前記ノイズ除去部は、前記暫定画素値が、画素値の小さい方からカウントして第１のしきい値よりも大きい画素値となった場合は、ノイズを除去する処理を行わずに前記特定画素の画素値をそのまま出力するものであってもよい。
【００１８】
また、前記ノイズ除去部は、前記暫定画素値が、画素値の小さい方からカウントして第２のしきい値よりも小さい画素値となった場合は、ノイズを除去する処理を行わずに前記特定画素の元の画素値をそのまま出力するものであってもよい。
【００１９】
また、前記比較の際に、バッファとなる所定値を用いて比較を行うものであってもよい。
【００２０】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、撮像面に配列された画素から取得された画像データについて、所定の領域内に含まれる複数の画素の画素値をソートするステップと、前記ソートされた複数の画素値において、前記所定の領域内に含まれる特定画素の画素値のソート順位に基づいて、前記特定画素の画素値にノイズが含まれているか否かを判定するステップと、を備える画像処理方法が提供される。
【００２１】
また、前記ノイズが含まれているか否かを判定するステップにおいて、前記特定画素の画素値のソート順位と予め設定されたしきい値とを比較し、比較の結果に基づいてノイズが含まれているか否かを判定するものであってもよい。
【００２２】
また、前記特定画素の画素値にノイズが含まれていると判定された場合に、前記特定画素の画素値からノイズを除去するステップを備え、前記ノイズを除去するステップにおいて、前記特定画素の画素値と前記複数の画素値のうちの１つである暫定画素値との差分と、前記暫定画素値と前記暫定画素値に対してソート順位で隣接する画素値との差分と、を比較した結果に基づいて前記特定画素の画素値からノイズを除去するものであってもよい。
【００２３】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、被写体像を結像するレンズ光学系と、前記レンズ光学系により被写体像が結像される複数の画素を有し、結像された被写体像の画像データを取得する撮像素子と、前記画像データについて、所定の領域内に含まれる複数の画素の画素値をソートするソート処理部と、前記ソート処理部によりソートされた複数の画素値において、前記所定の領域内に含まれる特定画素の画素値のソート順位に基づいて、前記特定画素の画素値にノイズが含まれているか否かを判定するノイズ判定部と、を備える撮像装置が提供される。
【００２４】
また、前記ノイズ判定部により前記特定画素の画素値にノイズが含まれていると判定された場合に、前記特定画素の画素値からノイズを除去するノイズ除去部を更に備え、前記ノイズ除去部は、前記特定画素の画素値と前記複数の画素値のうちの１つである暫定画素値との差分と、前記暫定画素値と前記暫定画素値に対してソート順位で隣接する画素値との差分と、を比較した結果に基づいて前記特定画素の画素値からノイズを除去するものであってもよい。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、ノイズ除去性能と元画像の保存とを高精度に両立させることが可能な画像処理装置、画像処理方法及び撮像装置を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の各実施形態に係る画像処理装置の構成を示す模式図である。
【図２】カラー画像を処理する画像処理装置の構成の一例を示す模式図である。
【図３】画像処理装置における処理の全体的な流れを示すフローチャートである。
【図４】ソートした結果の一例を示す模式図である。
【図５】図３のステップＳ１６の処理を詳細に示すフローチャートである。
【図６】プラス方向のインパルス性ノイズが発生している場合に、ｋの値を１ずつ減らして暫定出力画素値を変えていく様子を示す模式図である。
【図７】図５のステップＳ３６における、暫定出力画素値ｘ＿（ｋ)を用いたＪｐの値の評価手法を示す模式図である。
【図８】領域内で画素値が一様な場合において、中心画素のみに＋方向のインパルス性ノイズが加わっている場合を示す模式図である。
【図９】画素値が一様な領域において、中心画素を含む２画素にプラス（＋）方向のインパルス性ノイズが加わっている場合を示す模式図である。
【図１０】領域内にエッジが存在しており、領域内の画素値にインパルス性ノイズが加わってない場合を示す模式図である。
【図１１】メディアンフィルタの動作例を示す模式図である。
【図１２】最大最小置換法を用いたフィルタでノイズを除去する際に、インパルス性ノイズは領域内で複数並んで発生した場合を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２８】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．第１の実施の形態
（１）画像処理装置の構成
（２）画像処理装置における処理の流れ
（３）ノイズ除去処理について
（４）ノイズ除去及び元画像保存の具体例
（５）他のフィルタ処理との比較
２．第２の実施の形態
【００２９】
＜１．第１の実施形態＞
（１）画像処理装置の構成
図１は、本発明の各実施形態に係る画像処理装置１００の構成を示す模式図である。図１に示すように、画像処理装置１００は、複数の画素がマトリクス状に配置された撮像素子１０２と、撮像素子１０２の各画素のうち、所定の領域に含まれる各画素の画素値（輝度値）を抽出する抽出部１０４と、抽出された所定領域の画素値を輝度の順にソートするソート部１０６と、ノイズ判定部１０８と、適応型ランクオーダフィルタ１１０と、を備える。
【００３０】
図１に示すように、撮像素子１０２で取得された各画素の画素値のうち、所定の領域の画素の画素値が抽出部１０４にて抽出される。より詳細には、任意の画素を中心画素として、中心画素と、中心画素の周囲の８つの画素からなる９個の画素の画素値が１単位として抽出されてソート部１０６へ送られる。これにより、３×３＝９個の画素の画素値が抽出されて、ソート部１０６へ入力される。
【００３１】
ソート部１０６は、詳細は後述するが、入力された９個の画素値による輝度の大きさに基づいて、輝度の順に画素値をソートする。ノイズ判定部１０８は、ソート部１０６がソートした結果に基づいて、９個の画素値の中にインパルス性ノイズが含まれるか否かを判定する。適応型ランクオーダフィルタ１１０は、９個の画素値の中にインパルス性ノイズが含まれていた場合に、インパルス性ノイズを除去するフィルタリング処理を行う。
【００３２】
図２は、カラー画像を処理する画像処理装置１００の構成の一例を示す模式図である。図２に示すように、画像処理装置１００は、ＲＧＢの各色の画素がベイヤー配列で配置された撮像素子１０２と、撮像素子１０２の各画素の輝度値がＲＧＢ毎に入力され、輝度の順にソートするソート部１０４と、ノイズ判定部１０６と、適応型ランクオーダフィルタ１０８と、を備える。
【００３３】
図２に示すように、撮像素子１０２で取得された各画素の信号は、ＲＧＢの各色毎に各ソート部１０４Ｒ，１０４Ｇ，１０４Ｂへ入力される。この際、図２に示すように、任意の中心画素の信号と、この中心画素の周囲の８つの画素の信号とからなる９個の信号を１単位として各ソート部１０４Ｒ，１０４Ｇ，１０４Ｂへ信号が送られる。
【００３４】
各ソート部１０４Ｒ，１０４Ｇ，１０４Ｂは、詳細は後述するが、入力された９個の画素の信号に基づいて、信号をソートする。ノイズ判定部１０６Ｒ，１０６Ｇ，１０６Ｂは、各ソート部１０４Ｒ，１０４Ｇ，１０４Ｂがソートした結果に基づいて、９個の信号の中にインパルスノイズが含まれるか否かを判定する。適応型ランクオーダフィルタ１０８Ｒ，１０８Ｇ，１０８Ｂは、インパルスノイズが含まれていた場合に、これを補正する。
【００３５】
また、カラー画像を処理する画像処理装置としては、図２に示す構成の他、カラー画像毎に上述の図１の画像処理装置と同様の構成とすることもできる。この場合、各画素の画素値は、ＲＧＢの各色の輝度値を表す３次元のベクトルとなる。
【００３６】
また、本実施形態に係る撮像装置は、図１又は図２に示す画像処理装置１００と、レンズ光学系を備え、レンズ光学系により撮像素子１０２の撮像面に被写体像を結像させるものである。
【００３７】
（２）画像処理装置における処理の流れ
図３は、図１に示す画像処理装置１００における処理の全体的な流れを示すフローチャートである。なお、図２に示す画像処理装置１００においても、ソート部１０４Ｒ，１０４Ｇ，１０４Ｂでソートした後の各色の処理は、図１の画像処理装置１００と同様に行われる。
【００３８】
先ず、ステップＳ１０では、撮像素子１０２からソート部１０６へ複数の画素の画素値からなる画像データが入力される。ここで、画像値は、１画素につき任意の次元のデータを有する構造とする。例えばモノクロ多値画像とすれば、１画素に１次元のデータを有する構造であり、カラー画像であれば１画素に３次元のデータを有する構造である。また、カラー画像の場合において、図２のようにＲＧＢの各色毎にソート部１０４Ｒ，１０４Ｇ，１０４Ｂへ画素信号を入力する構成の場合、１画素に１次元のデータを有する構造である。
【００３９】
次に、ステップＳ１２では、中心画素を含む任意の領域を設定して、画像値のベクトルのノルム値（以下、単に画素値という）の昇順もしくは降順でソートする。上述したように、本実施形態では、中心画素を含む９個の画素の領域から、画像ベクトルのノルム値をソートする。なお、以下では、昇順ソートを行ったとして説明する。
【００４０】
図４は、ソートした結果の一例を示す模式図である。図４に示すように、中心画素を含む９個の画素値は、輝度の大きさの順に並べられる。図４において、◆印の画素は中心画素を表すものとする。そして、ステップＳ１４では、この結果から、中心画素の順位（中心画素の画素値が領域内で何番目に小さいか）を算出する。なお、最も小さい順位を０として、順位は０〜８の値とする。図４の例では、中心画素の順位が「８」であることが示されている。
【００４１】
次にステップＳ１６では、ノイズ除去処理を行う。ノイズ除去処理では、先ず、中心画素の画素値に対してプラス（＋）方向またはマイナス（−）方向のインパルス性ノイズが加わっているか否かを判定し、インパルス性ノイズが加わっているを判定された場合は、これを除去する処理を行う。ここで、プラス（＋）方向のインパルス性ノイズとは、例えば、中心画素の画素値が他の画素値と比べて顕著に大きい場合をいう。また、マイナス（−）方向のインパルス性ノイズとは、例えば、中心画素の画素値が他の画素値と比べて顕著に小さい場合をいう。
【００４２】
インパルス性ノイズが加わっているか否かの判定では、中心画素の順位が予め設定したしきい値ｍ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅと比べて大きい場合、マイナス（−）方向のインパルス性ノイズが中心画素に加わっていないと判定する。また、中心画素の順位が予め設定したしきい値ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅと比べて小さい場合、プラス（＋）方向のインパルス性ノイズが中心画素に加わっていないと判定する。ここで、ｍ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅとｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅは共に、領域内の画素数を超えない正の整数とする。ｍ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅとｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅは、除去するインパルス性ノイズの数を指定するパラメータであり、発生するノイズ量に応じて適当な値を設定することができる。
【００４３】
図４の例では、ｍ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅ＝２、ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅ＝６の場合を示している。この場合、中心画素の順位（＝ｃ）が８であり、ｃ＞ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅであるため、プラス方向のインパルス性ノイズが加わっているものと判定される。
【００４４】
ステップＳ１６において、マイナス（−）方向のインパルス性ノイズ、若しくはプラス（＋）方向のインパルス性ノイズが中心画素に加わっていないと判定された場合は、ノイズ除去を行わない。この場合、元の中心画素の画素値がステップＳ２０にてそのまま出力される。一方、マイナス（−）方向のインパルス性ノイズもしくは、プラス（＋）方向のインパルス性ノイズが中心画素に加わっていると判定された場合は、ステップＳ１６にてノイズ除去処理を行い、ノイズが除去された中心画素の画素値がステップＳ２０にて出力される。
【００４５】
ステップＳ２０の処理が終了した後は、次の９個の画素値がソート部１０６に入力され、同様の処理が行われる。なお、本実施形態では、中心画素のノイズを除去しているが、９個の画素値のうち、中心画素以外の画素値のノイズを除去しても良く、ノイズを除去する画素は、領域内の画素のうちのいずれかの特定画素とすることができる。
【００４６】
（３）ノイズ除去処理について
図５は、ステップＳ１６の処理を詳細に示すフローチャートである。以下の説明において、領域内の画素数をｋ−１、領域内でソートされた画素値をｘ＿(ｊ)(ｘ＿(０)≦ｘ＿(１)≦・・・ｘ＿（ｋ−１)）、中心画素の順位をｃ、中心画素の出力画素値をｙとする。ソートは昇順で行うものとして、ｊの値が小さいほど画素値は小さいものとする。
【００４７】
先ず、図５のステップＳ２０において、ｃ＜ｍ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅであるか否かを判定する。ｃ＜ｍ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅのときは、中心画素の順位ｃがしきい値ｍ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅよりも小さいため、マイナス（−）方向のインパルス性ノイズが中心画素に加わっている可能性があると判定して、ステップＳ２２以降の処理に進み、インパルス性ノイズの除去を行う。また、ｃ≧ｍ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅのときは、中心画素の順位ｃがしきい値ｍ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅ以上であるため、ステップＳ３０へ進み、ｃ＞ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅであるか否かを判定する。ｃ＞ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅのときは、中心画素の順位ｃがしきい値ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅよりも大きいため、プラス（＋）方向のインパルス性ノイズが中心画素に加わっている可能性があると判定して、ステップＳ３２以降の処理に進み、インパルス性ノイズの除去を行う。
【００４８】
先ず、プラス（＋）方向のインパルス性ノイズの除去について説明する。ステップＳ３０において、ｃ＞ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅのときは、暫定出力画素値の順位の初期値としてｋ＝ｃ＋１を設定する。次に、ステップＳ３２において、ｋ＝ｋ−１とする。そして、以下に説明するように、ステップＳ３２〜Ｓ３６のループにおいて、ｋの値を１ずつ減少させながら暫定出力画素値ｘ＿(ｋ)を設定し、評価関数Ｊｐ＜０となる最初のｋの値を算出する。
【００４９】
ステップＳ３４では、ｋ＜ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅであるか否かを判定する。ｋ＜ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅとなる場合は、暫定出力画素値の順位がしきい値ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅよりも小さいため、プラス（＋）方向のインパルス性ノイズは中心画素に加わっていないと判定し、ステップＳ４０へ進む。
【００５０】
一方、ステップＳ３４において、ｋ≧ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅのときは、ステップＳ３６へ進む。ステップＳ３６では、以下の（１）式により、評価関数Ｊｐの値を計算し、Ｊｐの値を評価する。
Ｊｐ＝||ｘ＿(ｋ)−ｘ＿（ｋ−１)||−||ｘ＿(ｋ)−ｘ＿（ｃ）||・・・（１）
【００５１】
ここで、|・|は、画素値ベクトルのノルムとする。ノルムには、例えばＩ１ノルムやＩ２ノルムを用いる。モノクロ画像の場合、||ｘ＿(ｋ＋１)−ｘ＿（ｋ)||は、ｘ＿(ｋ＋１)−ｘ＿（ｋ)の絶対値として示される。||ｘ＿(ｋ)−ｘ＿（ｃ）||についても同様である。
【００５２】
そして、ステップＳ３６において、Ｊｐ＜０のときは、ステップＳ３８へ進み、ｙ＝ｘ＿(ｋ)として出力値を決定する。一方、Ｊｐ≧０のときは、ステップＳ３２へ戻り、ｋ＝ｋ−１として再度Ｊｐを計算して評価を行う。これを繰り返して、ｋ＝ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅ−１となるまで、Ｊｐ＜０となるＪｐが得られなかった場合、中心画素にインパルス性ノイズが加わってないと判定して、ステップＳ４０へ進む。ステップＳ４０では、中心画素の値（出力値ｙ）を元の中心画素の画素値ｘ＿(ｃ)として、ステップＳ４２にてｙ＝ｘ＿(ｃ)を出力する。すなわち、この場合はインパルス性のノイズが加わっていないと判定され、中心画素値の値を変更することなく出力する。
【００５３】
また、ｋ＝ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅ−１となる以前に、Ｊｐ＜０となるＪｐが得られた場合、ステップＳ３８へ進み、中心画素の値（出力値ｙ）を暫定出力画素値ｘ＿(ｋ)として、ステップＳ４２にてｙ＝ｘ＿(ｋ)を出力する。これにより、中心画素値からインパルス性ノイズが除去される。以上が、プラス（＋）方向のインパルス性ノイズの除去の処理である。
【００５４】
図６は、プラス方向のインパルス性ノイズが発生している場合に、ｋの値を１ずつ減らして暫定出力画素値を変えていく様子を示している。図６において、暫定出力画素値は●印で示され、中心画素は◆印で示されている（各図において同様）。上述したように、暫定出力画素値の順位の初期値としてｋ＝ｃ＋１が設定され、ステップＳ３２〜Ｓ３６のループにてｋの値を順次に減少させてＪｐの評価を行う。図６は、暫定出力画素値がｘ＿（７）となった場合を示している。そして、暫定出力画素値をステップ３２〜Ｓ３６のループの中でシフトしていき、Ｊｐ＜０となったときの暫定出力画素値を中心画素値とする。
【００５５】
図７（Ａ）及び図７（Ｂ）は、ステップＳ３６における、暫定出力画素値ｘ＿（ｋ)を用いたＪｐの値の評価手法を示す模式図である。図７（Ａ）及び図７（Ｂ）は、図６と同様に、中心画素の順位が“８”である場合を示している。図７（Ａ）及び図７（Ｂ）に基づいてステップＳ３６の処理を詳細に説明すると、暫定出力画素値の順位の初期値としてｋ＝ｃ＋１を設定すると、ｃ＝８であるからｋ＝９となる。そして、ステップＳ３２においてｋ＝ｋ−１とすると、ｋ＝８となり、暫定出力画素値ｘ＿(ｋ)はｘ＿（８)となる。この場合、（１）式において、||ｘ＿(ｋ)−ｘ＿（ｋ−１)||は、||ｘ＿(８)−ｘ＿（７)||となり、８位の画素値（ｘ＿（８））と７位の画素値（ｘ＿（７））との差分（図７（Ａ）に示すｘ２）が得られる。また、（１）式において、||ｘ＿(ｋ)−ｘ＿（ｃ)||は、||ｘ＿(８)−ｘ＿（８)||＝０となる。従って、ｋ＝８の場合、Ｊｐ≧０となり、ループを抜けることなく、ステップＳ３６からステップＳ３２へ戻る。
【００５６】
図７（Ａ）は、ステップＳ３２において、ｋの値を１減らしていくと、ｋ＝７となった場合を示している。この場合、暫定出力画素値ｘ＿(ｋ)＝ｘ＿（７)となり、（１）式において、||ｘ＿(ｋ)−ｘ＿（ｋ−１)||は、||ｘ＿(７)−ｘ＿（６)||となり、図７（Ａ）に示すｘ１が得られる。また、||ｘ＿(ｋ)−ｘ＿（ｃ)||は、||ｘ＿(７)−ｘ＿（８)||となり、図７（Ａ）に示すｘ２が得られる。この場合、ｘ１＞ｘ２であるから、Ｊｐ≧０となり、ループを抜けることなく、ステップＳ３２へ戻り、ステップＳ３２にてｋの値を更に１だけ減らして、再度Ｊｐの値を評価する。
【００５７】
図７（Ｂ）は、ｋ＝６の場合（暫定画素値をｘ＿（６)とした場合）を示している。この場合、（１）式において、||ｘ＿(ｋ)−ｘ＿（ｋ−１)||は、||ｘ＿(６)−ｘ＿（５)||となり、図７（Ｂ）に示すｘ３が得られる。また、（１）式において、||ｘ＿(ｋ)−ｘ＿（ｃ)||は、||ｘ＿(６)−ｘ＿（８)||となり、図７（Ｂ）に示すｘ４が得られる。この場合、ｘ３＜ｘ４であるから、Ｊｐ＜０となり、ループを抜けてステップＳ３８へ進み、出力ｙは暫定画素値ｘ＿（６）の値となる。
【００５８】
以上のような処理によれば、中心画素にインパルス性ノイズが加わっている場合は、（１）式のＪｐが負の値となるまでｋの値を１ずつ減少させて、（１）式による評価を行う。これにより、図７（Ａ）及び図７（Ｂ）に示すように、領域内にインパルス性ノイズが複数存在する場合においても、中心画素値にインパルス性ノイズが含まれていることを判別でき、インパルス性ノイズを確実に除去することが可能となる。
【００５９】
なお、図７（Ａ）及び図７（Ｂ）において、順位が“７”の画素についてもプラス（＋）方向のインパルス性ノイズが加わっていると考えられるが、このインパルス性ノイズについては、順位が“７”の画素を中心画素とする処理において除去することが可能である。
【００６０】
次に、マイナス（−）方向のインパルス性ノイズの除去について説明する。マイナス（−）方向のインパルス性ノイズを除去する手法は、プラス（＋）方向のインパルス性ノイズの除去と基本的に同様である。
【００６１】
先ず、図５のステップＳ２０において、ｃ＜ｍ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅのときは、暫定出力画素値の順位の初期値としてｋ＝ｃ＋１を設定する。次に、ステップＳ２２において、ｋ＝ｋ＋１とする。そして、以下に説明するように、ステップＳ２２〜Ｓ２６のループにおいて、ｋの値を１ずつ増加させながら暫定出力画素値ｘ＿(ｋ)を設定し、評価関数Ｊｍ＜０となる最初のｋの値を算出する。
【００６２】
ステップＳ２４では、ｋ＞ｍ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅであるか否かを判定する。ｋ＞ｍ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅの場合は、暫定出力画素値の順位がしきい値ｍ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅよりも大きいため、マイナス（−）方向のインパルス性ノイズは中心画素に加わっていないと判定し、ステップＳ４０へ進む。
【００６３】
一方、ステップＳ２４において、ｋ≦ｍ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅの場合は、ステップＳ２６へ進む。ステップＳ２６では、以下の（２）式により評価関数Ｊｍの値を計算し、Ｊｍの値を評価する。
Ｊｍ=||ｘ＿(ｋ＋１)−ｘ＿(ｋ)||−||ｘ＿(ｋ)−ｘ＿（ｃ）||・・・（２）
【００６４】
そして、ステップＳ２６において、Ｊｍ＜０のときは、ステップＳ２８へ進み、ｙ＝ｘ＿(ｋ)として出力値を決定する。一方、Ｊｍ≧０のときは、ステップＳ２２へ戻り、ｋ＝ｋ＋１として再度Ｊｍを計算して評価を行う。これを繰り返して、ｋ＝ｍ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅ＋１となるまで、Ｊｍ＜０となるＪｍが得られなかった場合、中心画素にインパルス性ノイズが加わってないと判定して、ステップＳ４０へ進む。ステップＳ４０では、中心画素の値（出力値ｙ）を元の中心画素の画素値ｘ＿(ｃ)として、ステップＳ４２にてｙ＝ｘ＿(ｃ)を出力する。すなわち、この場合はインパルス性のノイズが加わっていないと判定され、中心画素値の値を変更することなく出力する。
【００６５】
また、ｋ＝ｍ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅ＋１となる以前に、Ｊｍ＜０となるＪｍが得られた場合、ステップＳ２８へ進み、中心画素の値（出力値ｙ）を暫定出力画素値ｘ＿(ｋ)として、ステップＳ４２にてｙ＝ｘ＿(ｋ)を出力する。これにより、中心画素値からインパルス性ノイズが除去される。以上が、マイナス（−）方向のインパルス性ノイズの除去の処理である。
【００６６】
なお、ステップＳ２０，Ｓ３０において、ｃ≧ｍ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅかつｃ≦ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅの場合は、中心画素にインパルス性ノイズが加わってないと判定して、ステップＳ３０からステップＳ４０へ進み、ｙ＝ｘ＿（ｃ）を出力値とする。
【００６７】
（４）ノイズ除去及び元画像保存の具体例
次に、以上説明した処理によってインパルス性ノイズ除去が達成される様子を、モノクロ多値画像の場合を例に挙げて、いくつかの代表的な画像構成の場合について説明する。図８は、領域内で画素値が一様な場合において、中心画素のみに＋方向のインパルス性ノイズが加わっている場合を示している。この場合は、インパルス性ノイズの除去を最も簡単に行なうことができる。領域内の画素値を、ｘ＿(０)＝ｘ＿(１)＝ｘ＿(２)＝ｘ＿(３)＝ｘ＿(４)＝ｘ＿(５)＝ｘ＿(６)＝ｘ＿(７)＝１０とし、ｘ＿(８)＝１００として、中心画素の順位ｃ＝８とする。そして、ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅ＞０としてパラメータを設定し、ｋ＝８から順次ｋの値を減少させて評価関数Ｊｐを評価する。この場合、暫定出力画素値の順位ｋ＝７としたときに評価関数Ｊｐが初めてＪｐ＜０となり、図５のステップＳ３８において出力画素値ｙ＝ｘ＿(７)となる。従って、中心画素値の値は、ｘ＿(８)＝１００からｘ＿(７) ＝１０となり、プラス（＋）方向のインパルス性ノイズが除去できる。
【００６８】
次に、図９に基づいて、画素値が一様な領域において、中心画素を含む２画素にプラス（＋）方向のインパルス性ノイズが加わっている場合について説明する。領域内の画素値を、ｘ＿(０)＝ｘ＿(１)＝ｘ＿(２)＝ｘ＿(３)＝ｘ＿(４)＝ｘ＿(５)＝ｘ＿(６)＝１０，ｘ＿(７)＝９０, ｘ＿(８)＝１００として、中心画素の順位ｃ＝８とする。ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅ＜７とパラメータを設定し、ｋ＝８から順次ｋの値を減少させて評価関数Ｊｐを評価する。この場合、図７（Ｂ）と同様に、暫定出力画素値の順位ｋ＝６としたときに評価関数Ｊｐが初めてＪｐ＜０となり、出力画素値ｙ＝ｘ＿(６)となる。これにより、プラス（＋）方向のインパルス性ノイズを除去できる。
【００６９】
また、図９において、中心画素の順位がｃ＝７の場合、ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅ＜７とパラメータを設定し、ｋの値を減少させながら評価関数Ｊｐの値を評価すると、暫定出力画素値の順位ｋ＝６としたときに評価関数ＪｐはＪｐ＜０となり、出力画素値ｙ＝ｘ＿(６)となる。このように、本実施形態の手法によれば、図９に示すような、複数のインパルス性ノイズが領域内に存在する場合においても、インパルス性ノイズを除去することが可能である。
【００７０】
以上のように、本実施形態の手法によれば、インパルス性ノイズが１画素のみに生じているか、複数の画素に生じているかに関わらず、インパルス性ノイズを除去することが可能である。一方で、本実施形態によれば、画像のエッジ等の要因によって領域内の画素値が大きく異なっている場合は、画素値が変更されることなく、元画像の詳細な画像データを保存することが可能である。
【００７１】
図１０は、元画像の詳細部分を保存できる例として、領域内にエッジが存在しており、領域内の画素値にインパルス性ノイズが加わってない場合を示している。このような場合は、インパルス性ノイズが加わってないため、ノイズ除去処理を行わずに、元画像を保存することが望ましい。換言すれば、ノイズが無い場合は、フィルタリング処理によって中心画素値が変動してしまうことの無いように処理することが望ましい。図１０の例では、領域内の画素値が、ｘ＿(０)＝ｘ＿(１)＝ｘ＿(２)＝ｘ＿(３)＝ｘ＿(４)＝１０，ｘ＿(５)＝ｘ＿(６)＝ｘ＿(７)＝ｘ＿(８)＝１００であり、中心画素の順位ｃ＝８とする。ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅ＞４とパラメータを設定すれば、ｋ＝ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅ−１となるまでに評価関数Ｊｐ＜０を満たすｋが存在しないため、出力画素値はｙ＝ｘ＿（ｃ）となり、中心画素の画素値は元の画素値ｘ＿（ｃ）のままとなる。このように、本実施形態の適応型ランクオーダフィルタによれば、中心画素にインパルス性ノイズが加わってない場合は、出力画像の画素値が元の画素値のままとなり、元画像を保存することができる。
【００７２】
以上から、図９、図１０の例を考慮すると、４＜ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅ＜７となるようにパラメータを設定すれば、インパル性ノイズ除去と元画像の保存の双方を達成できるフィルタ処理が可能となる。従って、本実施形態によれば、ノイズ除去性能と画像の精細な部分の保存との両立を達成することが可能である。
【００７３】
なお、しきい値ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅ、しきい値ｍ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅの設定は、状況に応じて適宜行うことができる。例えばプラス方向のインパルス性ノイズの場合に、３つの画素値ｘ＿（６），ｘ＿（７），ｘ＿（８）でインパルス性ノイズが並ぶことが想定される場合、ｐ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅ＝５とすれば、３つのインパルス性ノイズが並んだ場合であっても、インパルス性ノイズの発生を確実に判定できる。マイナス方向についても同様に、インパルス性ノイズが隣接して並ぶことが想定される数に応じてｍ＿ｐｅａｋ＿ｔｈｒｅの値を設定することが望ましい。
【００７４】
（５）他のフィルタ処理との比較
次に、本実施形態に係る適応型ランクオーダフィルタと、メディアンフィルタなどの他のフィルタとを比較して、本実施形態に係る適応型ランクオーダフィルタが奏する顕著な効果について説明する。
【００７５】
図１１は、メディアンフィルタの動作例を示す模式図であって、図１１（Ａ）は、図８の場合と同様に、領域内で画素値が一様な場合において、中心画素のみに＋方向のインパルス性ノイズが加わっている場合を示している。また、図１１（Ｂ）は、図４、図６と同様に、領域内で画素値が昇順で様々な値に分布している場合を示している。
【００７６】
メディアンフィルタは、中心画素を含む任意の領域内の画素の画素値をソートして中央値を算出して、中心画素を中央値に置き換えるというフィルタである。メディアンフィルタの場合、最も輝度の高い中心画素の画素値は、領域内で中央値の画素値、すなわち、真中（中心）の順位の画素値に置き換えられる。図１１（Ａ）の例では、中心画素の画素値ｘ＿（８）は、中央値の画素値ｘ＿（４）に置き換えられる。図１１（Ｂ）の例においても同様に、中心画素の画素値ｘ＿（８）は、中央値の画素値ｘ＿（４）に置き換えられる。
【００７７】
このような動作を行うメディアンフィルタでは、図８及び図９の場合は、中心画素の画素値を中心順位の画素値とすることで、インパルス性ノイズを除去できる場合がある。しかしながら、図９の場合は、中心画素の画素値を中央値の画素値としてしまうと、本来はエッジ部分のためフィルタリング処理が不要であるにも関わらず、フィルタ処理が成されてしまい、画像の詳細部分をそのまま保存することができない。従って、メディアンフィルタでは、図９のような場合に元画像の詳細部が劣化してしまい、ノイズ除去性能と画像の精細な部分の保存との両立を達成することは困難である。
【００７８】
メディアンフィルタの短所を改善したインパルス性ノイズ除去フィルタとして、以下で説明するようなフィルタ（以下、最大最小置換法を用いたフィルタと称する）が考えられる。最大最小置換法を用いたフィルタでは、プラス（＋）方向のインパルス性ノイズを仮定した場合、中心画素を含む任意の領域内の画素の画素値をソートして、中心画素の画素値が領域内で最も大きかった場合は、中心画素にインパルス性ノイズが加わっていると判定する。そして、中心画素にインパルス性ノイズが加わっている場合、中心画素の画素値を領域内で２番目に大きい画素値に置き換えるというフィルタ処理を行う。これにより、中心画素にインパルス性ノイズが加わっているときのみフィルタ処理が行われ、中心画素がインパルス性ノイズでは無い場合には、フィルタ処理前とフィルタ処理後の中心画素の画素値には変化がないというフィルタ処理が実現できる。
【００７９】
しかしながら、図１２（Ａ）及び図１２（Ｂ）に示すように、インパルス性ノイズは領域内で複数並んで発生する場合がある。特に、低照度の条件下で撮影された画像などには、複数のインパルス性ノイズが並んで発生し易くなる。この場合、最大最小置換法を用いたフィルタ処理では、中心画素の画素値を領域内で２番目に大きい画素値ｘ＿（７）に置き換えたとしても、２番目に大きい画素値ｘ＿（７）にもインパルス性ノイズが加わっているため、ノイズ除去を達成することはできない。従って、最大最小置換法を用いたフィルタ処理では、図８の場合はインパルス性ノイズを除去できるが、図９、図１２（Ａ）、図１２（Ｂ）の場合はインパルス性ノイズを除去することができない。以上のように、最大最小置換法を用いたフィルタにおいても、ノイズ除去性能と画像の精細な部分の保存との両立を達成することは困難である。
【００８０】
これに対して、本実施形態に係る適応型ランクオーダフィルタによれば、中心画素の画素値を、評価関数ＪｐまたはＪｍの値が０より小さくなる最初の暫定画素値に置き換えるため、上述のように、ノイズ除去性能と画像の精細な部分の保存との両立を確実に達成することが可能である。
【００８１】
以上説明したように第１の実施形態によれば、ソートした画素値に対して、所定のしきい値に基づいて中心画素にインパルス性ノイズが含まれているか否かを判定するようにした。このため、中心画素の画素値が領域内で最大（または最小）であるか否かに関わらず、中心画素にインパルス性ノイズが含まれているか否かを確実に判定することが可能となる。
【００８２】
また、インパルス性ノイズが含まれている場合は、暫定出力画素値ｘ＿（ｋ）を設定し、評価関数Ｊｐ，Ｊｍが負の値となる最初の暫定出力画素値ｘ＿（ｋ）を中心画素の出力とすることで、ノイズ除去性能と画像の精細な部分の保存との両立を達成することできる。
【００８３】
＜２．第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。第２の実施形態は、第１の実施形態における評価関数Ｊｐ，Ｊｍの評価において、パラメータｄｉｆｆ＿ｔｈｒｅを導入したものである。上述したように、第１の実施形態では、プラス方向のインパルス性ノイズについて、Ｊｐ＜０のとき、出力値をｙ＝ｘ＿(ｋ)とし、Ｊｐ≧０のとき、ｋ＝ｋ−１として再度Ｊｐを計算して評価を行った。この点に関し、第２の実施形態では、Ｊｐ＜ｄｉｆｆ＿ｔｈｒｅのとき、出力値をｙ＝ｘ＿(ｋ)とし、Ｊｐ≧ｄｉｆｆ＿ｔｈｒｅのとき、ｋ＝ｋ−１として再度Ｊｐを計算して評価を行う。
【００８４】
同様に、第１の実施形態では、マイナス方向のインパルス性ノイズについて、Ｊｍ＜０のとき、出力値をｙ＝ｘ＿(ｋ)とし、Ｊｍ≧０のとき、ｋ＝ｋ＋１として再度Ｊｍを計算して評価を行った。この点に関し、第２の実施形態では、Ｊｍ＜ｄｉｆｆ＿ｔｈｒｅのとき、出力値をｙ＝ｘ＿(ｋ)とし、Ｊｐ≧ｄｉｆｆ＿ｔｈｒｅのとき、ｋ＝ｋ＋１として再度Ｊｍを計算して評価を行う。ここで、ｄｉｆｆ＿ｔｈｒｅの値は任意の実数とする。
【００８５】
第２の実施形態では、新たにパラメータｄｉｆｆ＿ｔｈｒｅを導入したことにより、ｄｉｆｆ＿ｔｈｒｅの値に応じてノイズ除去の強度を変化させることができる。例えば、ｄｉｆｆ＿ｔｈｒｅの値を大きくすると、ステップＳ２２〜Ｓ２６のループから抜け易くなり、また、ステップＳ３２〜Ｓ３６のループから抜け易くなるため、より早い段階でｙの出力値ｘ＿（ｋ）が決定されることとなり、ノイズ除去の強度を低減することができる。また、ｄｉｆｆ＿ｔｈｒｅの値を正の値として０に近づけるほど、ステップＳ２２〜Ｓ２６，Ｓ３２〜Ｓ３６のループから抜け難くなるため、ノイズ除去の強度を強くすることができる。更に、ｄｉｆｆ＿ｔｈｒｅを負の値とすれば、ノイズ除去の強度をより強くすることが可能である。
【００８６】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００８７】
１００    画像処理装置
１０６    ソート部
１０８    ノイズ判定部
１１０    適応型ランクオーダフィルタ
【図１】
2011029704.tif 000003
【図２】
2011029704.tif 000004
【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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