(57)【要約】【課題】従来よりもノイズ除去の精度を向上させたデジタル修復が可能な画像処理装置を提供する。【解決手段】１以上の物体画像を含む原動画とこの原動画に所定のノイズ除去処理を施すことで得られる処理動画とを比較することで、ノイズ除去処理により原動画からノイズとして除去された領域をマスクする差分マスクを生成する差分マスク生成部１１と、処理動画から前記差分マスクでマスクされる領域内で動いた物体画像を検出して、少なくとも検出した物体画像が表示される領域をマスクする修正用マスクを生成する修正用マスク生成手段１２と、原動画の修正用マスクでマスクされる領域の画像を、処理動画に移植して最終動画を生成する最終動画生成部１３と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１以上の物体画像を含む原動画とこの原動画に所定のノイズ除去処理を施すことで得られる処理動画とを比較することで、前記ノイズ除去処理により前記原動画からノイズとして除去された領域をマスクする差分マスクを生成する差分マスク生成手段と、
前記処理動画から前記差分マスクでマスクされる領域内で動いた物体画像を検出して、少なくとも検出した物体画像が表示される領域をマスクする修正用マスクを生成する修正用マスク生成手段と、
前記原動画の前記修正用マスクでマスクされる領域の画像を、前記処理動画に移植して最終動画を生成する最終動画生成手段と、を備える、
画像処理装置。
【請求項２】
前記差分マスク生成手段は、前記原動画及び前記処理動画の各フレーム画像を１フレームずつ比較して、フレーム毎に前記差分マスクを生成するように構成され、
前記修正用マスク生成手段は、前記差分マスクの生成に用いられた前記処理動画のフレーム画像を、その前及び後の少なくとも一方のフレーム画像と比較することで前記動いた物体画像を検出するように構成され、
前記最終動画生成手段は、前記差分マスクの生成に用いられた前記原動画のフレーム画像内の前記修正用マスクでマスクされる領域の画像を、当該差分マスクの生成に用いた前記処理動画のフレーム画像の該当する領域に移植するように構成される、
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記差分マスク生成手段は、前記原動画と前記処理動画とを比較して画素毎に輝度値の差を算出し、この差が所定値以上の画素を前記ノイズ除去処理により前記原動画から除去された領域として前記差分マスクを生成する、
請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記修正用マスク手段は、前記物体画像の動き定量化し、定量化した値が所定値以上の場合に、当該物体画像を前記動いた物体画像として検出する、
請求項１〜３のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記修正用マスク生成手段は、前記検出した物体画像が表示される前記領域を所定量大きくした領域をマスクする前記修正用マスクを生成する、
請求項４記載の画像処理装置。
【請求項６】
１以上の物体画像を含む原動画に所定のノイズ除去処理を施すことで得られる処理動画を記憶する記憶装置が接続された画像処理装置により実行される方法であって、
前記原動画と前記処理動画とを比較することで、前記ノイズ除去処理により前記原動画からノイズとして除去された領域をマスクする差分マスクを生成する段階と、
前記処理動画から前記差分マスクでマスクされる領域内で動いた物体画像を検出して、少なくとも検出した物体画像が表示される領域をマスクする修正用マスクを生成する段階と、
前記原動画の前記修正用マスクでマスクされる領域の画像を、前記処理動画に移植して最終動画を生成する段階と、を含む、
画像処理方法。
【請求項７】
１以上の物体画像を含む原動画に所定のノイズ除去処理を施すことで得られる処理動画を記憶する記憶装置が接続されたコンピュータシステムを、
前記原動画と前記処理動画とを比較することで、前記ノイズ除去処理により前記原動画からノイズとして除去された領域をマスクする差分マスクを生成する差分マスク生成手段、
前記処理動画から前記差分マスクでマスクされる領域内で動いた物体画像を検出して、少なくとも検出した物体画像が表示される領域をマスクする修正用マスクを生成する修正用マスク生成手段、
前記原動画の前記修正用マスクでマスクされる領域の画像を、前記処理動画に移植して最終動画を生成する最終動画生成手段、
として動作させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動画からノイズを効率よく除去するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、映画用フィルムにより撮影された古い映画等の動画を、デジタル動画に変換することがよく行われている。映画用フィルムは、経年劣化や繰り返し再生により、表面に傷やゴミが付着する。ゴミは、映画用フィルムに付着してからの経過時間が短ければクリーニングすることで除去することが可能である。しかし、長期間付着したままのゴミは、通常のクリーニングでは除去できず、フィルム表面を削り落とすことになる。そのために、映画用フィルムの動画をデジタル変換する際にデジタル修復を行って、傷やゴミ等により生じるノイズを除去する必要がある。
【０００３】
デジタル修復によるノイズの除去には、フィルタ的手法と画素の移植手法とがある。
フィルタ的手法では、画素毎に周辺の画素との画素値（Ｒ，Ｇ，Ｂの各輝度値等）の平均や中央値を取るフィルタを用いる。フィルタ的手法では、ノイズの除去を画素単位で行うことになる。そのために、１画素に近い大きさのノイズの除去には有用であるが、画素に比較して面積の大きなノイズの除去には適していない。また、画像の解像感が損なわれる。
画素の移植手法では、オペレータがノイズ部分に、ノイズ部分の周辺又は前後のフレームの類似した画素を移植することによりノイズの除去を行う。この手法では、ノイズの確実な除去が可能であるが、オペレータによるフレーム画像毎の作業が必要であり、多大な時間が費やされる。
【０００４】
このようなノイズ除去を自動的に行うソフトウェアが存在する。例えば、本出願人も従来のこの種のデジタル修復システムを製造、販売している。デジタル修復システムは、例えば、以下のように動作する。まず、動画の１フレーム画像及びその前後のフレーム画像を比較する。比較することで、１フレーム画像の不連続な領域をノイズと特定する。その後、特定したノイズを除去する。
【０００５】
但し、従来のデジタル修復システムでは、ノイズと原動画の本来の物体の画像等（本明細書において、背景となる画像も物体の画像に含まれる。以下、「物体画像」という。）とを動きで判別することになる。具体的には画像中の動きの速いものをノイズと認識しているが、これでは本物のノイズの他に動きの速い物体画像についてもノイズと認識する可能性がある。そのために、ソフトウェアによる処理を行った後に目視による確認作業が必要になり、作業の効率化が図れない。このような事態を回避するために、以下のような２通りの手法が用いられている。
【０００６】
一つ目の手法は、動画のシーン毎に動きの激しさに応じてノイズと認識するためのパラメータを変更して、動きの速いシーンではノイズの判定基準を甘くし、動きの遅いシーンではノイズの判定基準を厳しくするというものである。他の手法は、動きの激しい領域があれば、その領域についてノイズの判定を行わないようにマスクして処理を行うというものである。しかしいずれの手法でも、一度動画をすべて確認して、パラメータやマスクをシーン毎に細かく設定する必要があるために、時間短縮のための有効な対策にはなっていない。
【０００７】
特許文献１は、デジタル修復システムの一例となるノイズ除去装置である。特許文献１のノイズ除去装置では、対象画素とその周辺画素の輝度差から、対象画素が物体画像の輪郭の画素であるエッジ画素であるか否かを判定する。エッジ画素である場合には、エッジ画素の上下左右にある画素の輝度値と、前後のフレームにおけるエッジ画素と同位置の画素の輝度値とを比較して、エッジ画素がノイズ候補であるか否かを判定する。フレームの走査線毎に隣接するノイズ候補を統合してノイズ領域候補を作成し、ノイズ領域候補の各画素の輝度のバラツキとノイズ領域候補の前後に隣接する一定領域の各画素の輝度のバラツキに基づいて、ノイズ候補領域がノイズ領域であるか否かを判定する。ノイズ領域と判定した場合には、前後フレームの同じ位置の画素の輝度の平均値に置き換えることでノイズを除去する。
【０００８】
このように従来は、動画の中のノイズを除去する場合に、注目するフレーム画像と前後のフレーム画像を比較する事でその連続性があるものを本来の物体画像、連続性がないものをノイズ成分として区別している。しかし、この方式ではノイズと物体画像の十分な選別が行われているとは言い難い。例えば、衣服の皺や車の光沢の様に不連続に形状を変化させるものもノイズ成分として認定されてしまい、生成される画像が破綻したものとなってしまう。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００２−１３５６２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は、上記の問題に鑑み、従来よりもノイズ除去の精度を向上させたデジタル修復が可能な画像処理装置を提供することを主たる課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の課題を解決する本発明の画像処理装置は、１以上の物体画像を含む原動画とこの原動画に所定のノイズ除去処理を施すことで得られる処理動画とを比較することで、前記ノイズ除去処理により前記原動画からノイズとして除去された領域をマスクする差分マスクを生成する差分マスク生成手段と、前記処理動画から前記差分マスクでマスクされる領域内で動いた物体画像を検出して、少なくとも検出した物体画像が表示される領域をマスクする修正用マスクを生成する修正用マスク生成手段と、前記原動画の前記修正用マスクでマスクされる領域の画像を、前記処理動画に移植して最終動画を生成する最終動画生成手段と、を備える。
【００１２】
ノイズ除去処理は、従来のノイズ除去を自動的に行うソフトウェアを用いた処理でよい。従来のノイズ除去では、上記の通り、ノイズと物体画像の選別が困難である。本発明の画像処理装置では、一旦従来と同様のノイズ除去を原動画に施して処理動画を得る。処理動画を用いて動いている物体画像を検出する。ノイズに間違えられて除去された物体画像は、処理動画中で大きく動く物体画像として検出される。ノイズ自体は処理動画中で除去されているので物体画像として検出されることはない。そのために動いている物体画像を検出することで、誤って除去された物体画像を特定することができる。修正用マスクは、誤って除去された物体画像の領域をマスクするマスク画像として生成される。このようにして生成された修正用マスクを用いることで、ノイズを除去したまま、誤って除去された物体画像を修復することができる。
【００１３】
前記差分マスク生成手段は、例えば前記原動画及び前記処理動画の各フレーム画像を１フレームずつ比較して、フレーム毎に前記差分マスクを生成するように構成される。前記修正用マスク生成手段は、例えば前記差分マスクの生成に用いられた前記処理動画のフレーム画像を、その前及び後の少なくとも一方のフレーム画像と比較することで前記動いた物体画像を検出するように構成される。前記最終動画生成手段は、例えば前記差分マスクの生成に用いられた前記原動画のフレーム画像内の前記修正用マスクでマスクされる領域の画像を、当該差分マスクの生成に用いた前記処理動画のフレーム画像の該当する領域に移植するように構成される。このような構成の画像処理装置では、１フレームずつ処理が行われる。
【００１４】
前記差分マスク生成手段は、例えば前記原動画と前記処理動画とを比較して画素毎に輝度値の差を算出して、この差が所定値以上の画素を前記ノイズ除去処理により前記原動画から除去された領域として前記差分マスクを生成するように構成されてもよい。このような構成では、差分マスクが輝度値の差が所定値以上の画素のみをマスクするために、修正用マスクを生成する際の処理の負荷を軽減することができる。
前記修正用マスク手段は、例えば、前記物体画像の動き定量化し、定量化した値が所定値以上の場合に、当該物体画像を前記動いた物体画像として検出するように構成されてもよい。このような構成では、例えば大きく動いた物体画像のみを検出することができる。誤って除去される物体画像は大きく動いた物体画像として検出されるために、このような構成であっても、誤って除去された物体画像を正しく修復することができる。また、検出される物体画像の数が少なくなるので処理の負荷を軽減することができる。
前記修正用マスク生成手段は、例えば前記検出した物体画像が表示される前記領域を所定量大きくした領域をマスクする前記修正用マスクを生成するように構成されてもよい。このような構成では、誤って除去された物体画像が処理動画の連続するフレームで大きく動いている場合でも、正しく修復できる。
【００１５】
本発明の画像処理方法は、１以上の物体画像を含む原動画に所定のノイズ除去処理を施すことで得られる処理動画を記憶する記憶装置が接続された画像処理装置により実行される方法であって、前記原動画と前記処理動画とを比較することで、前記ノイズ除去処理により前記原動画からノイズとして除去された領域をマスクする差分マスクを生成する段階と、前記処理動画から前記差分マスクでマスクされる領域内で動いた物体画像を検出して、少なくとも検出した物体画像が表示される領域をマスクする修正用マスクを生成する段階と、前記原動画の前記修正用マスクでマスクされる領域の画像を、前記処理動画に移植して最終動画を生成する段階と、を含む。
【００１６】
本発明のコンピュータプログラムは、１以上の物体画像を含む原動画に所定のノイズ除去処理を施すことで得られる処理動画を記憶する記憶装置が接続されたコンピュータシステムを、前記原動画と前記処理動画とを比較することで、前記ノイズ除去処理により前記原動画からノイズとして除去された領域をマスクする差分マスクを生成する差分マスク生成手段、前記処理動画から前記差分マスクでマスクされる領域内で動いた物体画像を検出して、少なくとも検出した物体画像が表示される領域をマスクする修正用マスクを生成する修正用マスク生成手段、前記原動画の前記修正用マスクでマスクされる領域の画像を、前記処理動画に移植して最終動画を生成する最終動画生成手段、として動作させるためのコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
上記の通り本発明によれば、ノイズ除去処理により画像が除去された領域のうち、処理動画により検出された物体画像の動く領域を修復して最終動画を生成する。ノイズ除去処理で誤って除去された物体画像は、処理動画において動いている物体画像として検知されるために、ノイズ除去処理で誤って除去された物体画像を修復することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本実施形態の画像処理装置の機能ブロック図である。
【図２】原動画及び処理動画の各フレーム画像の例示図である。
【図３】差分マスクの例示図である。
【図４】動き検出により検出された物体画像の例示図である。
【図５】動き検出により検出された物体画像の例示図である。
【図６】修正用マスクの例示図である。
【図７】修正用マスクの例示図である。
【図８】画像処理の処理手順図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２０】
図１は、本実施形態の画像処理装置の機能ブロック図である。
画像処理装置１の各機能ブロックは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、入出力インタフェース、及びハードディスク等の大容量記憶装置を備えた汎用のコンピュータシステムに、本発明のコンピュータプログラムを実行させることで形成することができる。
画像処理装置１は、ノイズ除去部１０、差分マスク生成部１１、修正用マスク生成部１２、最終動画生成部１３、原動画記憶部１４、処理動画記憶部１５、及び最終動画記憶部１６を備えている。原動画記憶部１４、処理動画記憶部１５、及び最終動画記憶部１６は、大容量記憶装置１７に形成される。差分マスク生成部１１、修正用マスク生成部１２、及び最終動画生成部１３は、共通のワーク領域１８に後述するフレーム画像及び各種マスクを一時的に記憶して処理を実行する。ワーク領域１８はＲＡＭで構成されており、フレーム画像及び各種マスクが、必要に応じて順次記憶、消去可能になっている。
【００２１】
画像処理装置１は、映画用フィルム等から既知の方法でデジタル変換された原動画を、原動画記憶部１４に予め記憶している。画像処理装置１は、原動画から従来のデジタル修復システムによりノイズを除去して処理動画を生成する。従来のデジタル修復システムにより生成された処理動画は、ノイズの他に本来存在する物体画像もノイズと判断されて除去されている可能性がある。処理動画は、処理動画記憶部１５に記憶される。画像処理装置１は、処理動画記憶部１５に記憶された処理動画に対して、除去された可能性のある物体画像を修復することで最終動画を生成して最終動画記憶部１６に記憶する。
【００２２】
ノイズ除去部１０は、従来と同様のノイズ除去を行う。ノイズ除去部１０は、例えば出願人が製造するデジタル修復システムにより、原動画記憶部１４から原動画を読み出してノイズ除去を行うことで処理動画を生成して処理動画記憶部１５に記憶させる。ノイズ除去部１０によるノイズの判定基準は、好適には最も厳しくして、本来存在する物体画像が多少除去されてでも、すべてのノイズを除去する。
【００２３】
差分マスク生成部１１は、同じフレームの原動画と処理動画とを比較することで、その差分を表す差分マスクを生成する。差分マスクは、ノイズ除去部１０によりノイズとして除去された領域をマスクするマスク画像を有する。生成された差分マスクは、ワーク領域１８に一時記憶される。差分マスク生成部１１は、原動画及び処理動画をフレーム画像毎に１画素ずつ比較して差分マスクを生成する。差分マスク生成部１１は、差分マスクを生成するのに必要な原動画及び処理動画の各フレーム画像をワーク領域１８に記憶させる。
例えば、図２に示すように、ｎフレーム目（ｎは自然数）のフレーム画像により差分マスクを生成する場合には、ワーク領域１８に、原動画と処理動画の各ｎフレーム目のフレーム画像を記憶させる。各フレーム画像において、符号２１、２１’は物体画像、符号２２はノイズを表す。原動画のフレーム画像は差分マスクの生成後すぐに削除されてもよいが、処理動画のフレーム画像は他の処理にも用いられるのですぐには削除されない。
【００２４】
図３は、図２に示すｎフレーム目の原動画及び処理動画の各フレーム画像から、差分マスク生成部１１により生成された差分マスクの例示図である。図２によると、原動画のｎフレーム目のフレーム画像では物体画像２１及びノイズ２２が表示されるが、処理動画のｎフレーム目のフレーム画像では、物体画像２１の一部が除去された物体画像２１’しか表示されない。物体画像２１の一部及びノイズ２２は、ノイズと判断されて除去されている。そのために、図３の差分マスクには物体画像２１の一部の領域をマスクするマスク画像２３及びノイズ２２の領域をマスクするマスク画像２４が表示される。
【００２５】
マスク画像２３、２４には、原動画の該当領域の輝度値と処理動画の該当領域の輝度値との差（以下、「輝度差」という。）が、画素毎に記録されていてもよい。この場合、差分マスク生成部１１は、輝度差により処理画像が原画像に対して大幅に変化しているか否かを、画素毎に判断可能である。差分マスク生成部１１は、例えば所定の閾値を予め保持して、閾値よりも輝度差が小さい画素をマスク画像から除外することも可能である。差分であっても、輝度差が小さい画素についてはマスク画像に含まないことで、この後の処理の処理量を軽減することができる。また、輝度差が少ないために、処理動画を見る者が違和感を感じることは少ない。
【００２６】
修正用マスク生成部１２は、差分マスクの元になった処理動画のフレーム画像と、当該フレーム画像の前後の処理動画のフレーム画像とを比較することで動いた物体画像を検出し、その検出結果に基づいて修正用マスクを生成する。物体画像の動きは差分マスクでマスクされる領域内で検出し、他の領域については動き検出を行う必要はない。修正用マスクは、ワーク領域１８に記憶される。
ノイズ除去部１０により誤って除去された物体画像は、前後の処理動画には存在するために、物体画像の動き検出により大きく動いた物体画像として検出される。ノイズは、前後の処理動画にも存在しないので、物体画像の動き検出により大きく動いた物体画像として検出されることはない。そのために、処理動画による動いた物体画像の検出により誤って除去された物体画像を特定することができる。
修正用マスク生成部１２は、例えば物体画像の動き検出時に物体画像の動きを定量化して、この定量化した値が所定値以上の場合に当該物体画像を検出する。これにより、所定量以上動いた物体画像が検出される。所定量以上動いた物体画像を大きく動いた物体画像として検出する。この大きく動いた物体画像をマスクする画像が修正用マスクになる。
【００２７】
図２、３により、修正用マスクの生成方法について説明する。
修正用マスク生成部１２は、処理動画の（ｎ−１）フレーム目とｎフレーム目のフレーム画像により、差分マスクのマスク画像２３、２４によりマスクされる領域についてのブロックマッチングを行い、（ｎ−１）フレーム目からｎフレーム目のマスク画像２３、２４によりマスクされる領域内で大きく動いた物体画像を検出する。図４は、（ｎ−１）フレーム目とｎフレーム目の処理動画のフレーム画像によるマスク画像２３、２４によりマスクされる領域内のブロックマッチングの結果検出された大きく動いた物体画像の例示図である。図４では、物体画像２５が検出される。
次に修正用マスク生成部１２は、処理動画のｎフレーム目と（ｎ＋１）フレーム目のフレーム画像により、差分マスクのマスク画像２３、２４によりマスクされる領域についてのブロックマッチングを行い、ｎフレーム目から（ｎ＋１）フレーム目のマスク画像２３、２４によりマスクされる領域内で大きく動いた物体画像を検出する。図５は、ｎフレーム目と（ｎ＋１）フレーム目の処理動画のフレーム画像によるマスク画像２３、２４によりマスクされる領域内のブロックマッチングの結果検出された大きく動いた物体画像の例示図である。図５では、物体画像２６が検出される。
【００２８】
図４、５に示される検出された物体画像２５、２６は、図２の物体画像２１の一部である。この部分が誤って除去された物体画像になる。修正用マスク生成部１２は、動き検出の結果得られる図４、５の一方、或いは図４、５を重ね合わせた画像を修正用マスクとする。このようにして、マスク画像２７を含む図６に示す修正用マスクが生成される。なお、この実施形態ではｎフレーム目のフレーム画像を（ｎ−１）、（ｎ＋１）フレーム目のフレーム画像の各々と比較したが、これはいずれか一方であってもよい。いずれか一方のフレーム画像との比較でも物体画像の動きが検出可能であるからである。
【００２９】
図６に示す修正用マスクをそのまま用いてもよいが、図７に示すように、マスク画像２７を一回り大きくしたマスク画像２８でもよい。マスク画像を一回り大きくすることで、ノイズが処理動画の連続するフレームに生じて大きく動いた物体画像であると判断された場合でも、マスクすることができる。
【００３０】
最終動画生成部１３は、修正用マスクによりマスクされる領域の画像を、原動画から処理動画へ移植する。これにより最終動画のフレーム画像が生成される。生成されたフレーム画像が、最終動画記憶部１６に記憶される。すべてのフレーム画像について、フレーム毎に生成された修正用マスクを用いて原動画から処理動画への画像の移植が行われることで最終動画が生成される。なお、本明細書において原動画から処理動画への画像の移植とは、画像の移動の他に、画像のコピーの場合も含む。画像のコピーの場合には、原動画をそのまま残すことが可能である。
【００３１】
このような画像処理装置１は、図８に示す処理手順により画像処理を行う。
画像処理装置１は、まず、ノイズ除去部１０により原動画記憶部１４に記憶された原動画に対してノイズ除去処理を行って処理動画を生成し、これを処理動画記憶部１５に記憶する（ステップＳ１０）。ノイズの除去は、例えば原動画が映画の場合に、一本の映画の全フレームに対して一時に行う。
【００３２】
画像処理装置１は、処理動画の生成後に、同じフレームの原動画のフレーム画像と処理動画のフレーム画像をワーク領域１８に記憶して、これら原動画及び処理動画の各フレーム画像を用いて差分マスク生成部１１により差分マスクを生成する（ステップＳ２０、Ｓ３０）。その後、修正用マスク生成部１２により、ワーク領域１８に差分マスクの生成に用いたフレームの前後の処理動画のフレーム画像が記憶されて、処理動画のフレーム画像及び差分マスクから修正用マスクが生成される（ステップＳ４０）。差分マスク及び修正用マスクの生成は、１フレームずつ行われる。
【００３３】
修正用マスクが生成されると、画像処理装置１は最終動画生成部１３により、最終動画のフレーム画像を生成する（ステップＳ５０）。その後、生成したフレーム画像が最後のフレームの画像か否かを確認し（ステップＳ６０）、最後のフレームの画像でなければ、ステップＳ２０に戻って、次のフレーム画像についての処理を行う（ステップＳ６０：N）。最後のフレームの画像であれば処理を終了する（ステップＳ６０：Y）。これにより、最終動画が生成される。
【００３４】
従来のデジタル修復システムでは、ノイズと認識するためのパラメータを変更することでノイズの判定基準を変更することができる。判定基準を最も厳しくすることで、ほとんどのノイズを除去することができる。しかしこの場合、本来必要な物体画像もノイズとして除去されてしまう。本実施形態の画像処理装置１は、最初にノイズの除去を行い、その後、ノイズの除去により誤って除去された物体画像を補うことで、原動画からノイズのみを除去した最終動画を生成している。そのために、確実なノイズの除去が、必要な画像を極力残したまま可能となる。また、オペレータが動画の確認を直接行うこともなく、パラメータの変更を細かく行う必要も無いために、処理時間を大幅に短縮できる。
【符号の説明】
【００３５】
１…画像処理装置、１０…ノイズ除去部、１１…差分マスク生成部、１２…修正用マスク生成部、１３…最終動画生成部、１４…原動画記憶部、１５…処理動画記憶部、１６…最終動画記憶部、１７…大容量記憶装置、１８…ワーク領域、２１，２１’，２５，２６…物体画像、２２…ノイズ、２３，２４，２７，２８…マスク画像
【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】
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