(57)【要約】【課題】信号成分の劣化を回避しつつノイズ成分を低減する。【解決手段】実施形態によれば、画像処理装置は、評価部と、作成部とを含む。評価部は、１次差分領域のうち注目画素に対応する画素値におけるノイズ成分の第１の寄与度を評価し、第１の寄与度が閾値以上である場合に近似平面のうち注目画素に対応する画素値をノイズ低減済み画素として出力させる。作成部は、第１の寄与度が閾値未満である場合に、１次差分領域における画素値分布を近似する２次近似曲面を作成する。評価部は、第１の寄与度が閾値未満である場合に、２次差分領域のうち注目画素に対応する画素値におけるノイズ成分の第２の寄与度を更に評価し、第２の寄与度が閾値以上である場合に近似平面のうち注目画素に対応する画素値及び２次近似曲面のうち注目画素に対応する画素値の合計をノイズ低減済みの画素値として出力させる。【選択図】図１
2015121888.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に含まれる注目画素及び当該注目画素の周辺の画素群からなる局所領域を抽出する抽出部と、
前記局所領域における画素値分布を近似する近似平面を作成する第１の作成部と、
前記局所領域における各画素値から前記近似平面における対応する画素値を減算することによって１次差分領域を計算する第１の計算部と、
前記１次差分領域のうち前記注目画素に対応する画素値におけるノイズ成分の第１の寄与度を評価し、前記第１の寄与度が閾値以上である場合に前記近似平面のうち前記注目画素に対応する画素値をノイズ低減済み画素として出力させる評価部と、
前記第１の寄与度が閾値未満である場合に、前記１次差分領域における画素値分布を近似する２次近似曲面を作成する第２の作成部と、
前記第１の寄与度が閾値未満である場合に、前記１次差分領域における各画素値から前記２次近似曲面における対応する画素値を減算することによって２次差分領域を計算する第２の計算部と
を具備し、
前記評価部は、前記第１の寄与度が閾値未満である場合に、前記２次差分領域のうち前記注目画素に対応する画素値におけるノイズ成分の第２の寄与度を更に評価し、前記第２の寄与度が閾値以上である場合に前記近似平面のうち前記注目画素に対応する画素値及び前記２次近似曲面のうち前記注目画素に対応する画素値の合計を前記ノイズ低減済みの画素値として出力させる、
画像処理装置。
【請求項２】
前記評価部は、前記１次差分領域の自己相関関数に基づいて前記第１の寄与度を評価する、請求項１の画像処理装置。
【請求項３】
前記評価部は、前記１次差分領域の自己相関関数の原点の値に対するその他の値の絶対値和の比の絶対値に基づいて前記第１の寄与度を評価する、請求項２の画像処理装置。
【請求項４】
前記評価部は、前記１次差分領域のうち注目画素に対応する座標における微分係数に基づいて前記第１の寄与度を評価する、請求項１の画像処理装置。
【請求項５】
前記１次差分領域は、ｎ×ｎ（ｎは３以上の奇数である）の画素領域であり、
前記第２の作成部は、前記第１の寄与度が閾値未満である場合に、前記１次差分領域の座標（ｘｉ，ｙｉ）における画素値ｚｉの近似値を、
【数１】
2015121888.tif 000013
によって計算し（ｘｉ及びｙｉは、−（ｎ−１）／２以上（ｎ−１）／２以下の整数である）、
係数ａ、係数ｂ、係数ｃ及び係数ｄは、
【数２】
2015121888.tif 000014
である、
請求項１の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像は、原画像にサブバンド分解を適用することによって得られる複数のサブバンド成分画像のいずれかである、請求項１の画像処理装置。
【請求項７】
画像に含まれる注目画素及び当該注目画素の周辺の画素群からなる局所領域を抽出することと、
前記局所領域における画素値分布を近似する近似平面を作成することと、
前記局所領域における各画素値から前記近似平面における対応する画素値を減算することによって１次差分領域を計算することと、
前記１次差分領域のうち前記注目画素に対応する画素値におけるノイズ成分の第１の寄与度を評価し、前記第１の寄与度が閾値以上である場合に前記近似平面のうち前記注目画素に対応する画素値をノイズ低減済み画素として出力させることと、
前記第１の寄与度が閾値未満である場合に、前記１次差分領域における画素値分布を近似する２次近似曲面を作成することと、
前記第１の寄与度が閾値未満である場合に、前記１次差分領域における各画素値から前記２次近似曲面における対応する画素値を減算することによって２次差分領域を計算することと、
前記第１の寄与度が閾値未満である場合に、前記２次差分領域のうち前記注目画素に対応する画素値におけるノイズ成分の第２の寄与度を更に評価し、前記第２の寄与度が閾値以上である場合に前記近似平面のうち前記注目画素に対応する画素値及び前記２次近似曲面のうち前記注目画素に対応する画素値の合計を前記ノイズ低減済みの画素値として出力させることと
を具備する、画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
実施形態は、画像のノイズ低減技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子部品などに対する検査を自動的に行う外観検査システムは、検査画像に含まれるノイズ成分を適切に低減することによって、高精度な検査が可能となる。他にも、例えば画像の撮影、符号化、復号化、再生などを行うにあたって、画像に含まれるノイズ成分を適切に低減することによって、様々な有利な効果（例えば、符号化効率の向上、再生画像品質の向上など）を得ることができる。
【０００３】
通常、画像に含まれるノイズ成分は、様々なノイズ低減技法によって低減される。しかしながら、係るノイズ低減技法によって、画像に含まれるノイズ成分だけでなく信号成分（特に、エッジなどの高周波成分）までも低減されたり、信号成分が不適切な値に変化したりすることがある。信号成分が低減されたり不適切な値に変化したりすると、ノイズ低減による有利な効果が損なわれるおそれがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１０／０２４４０２号
【特許文献２】特開２０００−２７６５８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
実施形態は、信号成分の劣化を回避しつつノイズ成分を低減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態によれば、画像処理装置は、抽出部と、第１の作成部と、第１の計算部と、評価部と、第２の作成部と、第２の計算部とを含む。抽出部は、画像に含まれる注目画素及び当該注目画素の周辺の画素群からなる局所領域を抽出する。第１の作成部は、局所領域における画素値分布を近似する近似平面を作成する。第１の計算部は、局所領域における各画素値から近似平面における対応する画素値を減算することによって１次差分領域を計算する。評価部は、１次差分領域のうち注目画素に対応する画素値におけるノイズ成分の第１の寄与度を評価し、第１の寄与度が閾値以上である場合に近似平面のうち注目画素に対応する画素値をノイズ低減済み画素として出力させる。第２の作成部は、第１の寄与度が閾値未満である場合に、１次差分領域における画素値分布を近似する２次近似曲面を作成する。第２の計算部は、第１の寄与度が閾値未満である場合に、１次差分領域における各画素値から２次近似曲面における対応する画素値を減算することによって２次差分領域を計算する。評価部は、第１の寄与度が閾値未満である場合に、２次差分領域のうち注目画素に対応する画素値におけるノイズ成分の第２の寄与度を更に評価し、第２の寄与度が閾値以上である場合に近似平面のうち注目画素に対応する画素値及び２次近似曲面のうち注目画素に対応する画素値の合計をノイズ低減済みの画素値として出力させる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１の実施形態に係る画像処理装置を例示するブロック図。
【図２】図１の画像処理装置の動作を例示するフローチャート。
【図３】局所領域における画素値分布を例示する図。
【図４】図３の局所領域における画素値分布を近似する近似平面における画素値分布を例示する図。
【図５】図３の局所領域と図４の近似平面との間の１次差分領域における画素値分布を例示する図。
【図６】図５の１次差分領域における画素値分布を近似する２次近似曲面における画素値分布を例示する図。
【図７】図５の１次差分領域と図６の２次近似曲面との間の２次差分領域における画素値分布を例示する図。
【図８】ある画像の１ライン上に配列された画素値に含まれる信号成分の分布を例示する図。
【図９】図８の同ライン上の画素値分布を例示する図。
【図１０】図９の画素値分布を持つ画像に平滑化フィルタを適用することによって得られる画素値分布を例示する図。
【図１１】図９の画素値分布を持つ画像に第１の実施形態に係る画像処理を適用することによって得られる画素値分布を例示する図。
【図１２】第２の実施形態に係る外観検査システムを例示するブロック図。
【図１３】ｋ次差分領域を例示する図。
【図１４】図１３のｋ次差分領域の自己相関関数を示す図。
【図１５】３×３の画素領域に含まれる各画素に付与されるインデックスを２次元の座標と関連付けるテーブル。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら実施形態の説明が述べられる。尚、以降、説明済みの要素と同一または類似の要素には同一または類似の符号が付され、重複する説明は基本的に省略される。
【０００９】
（第１の実施形態）  
図１に例示されるように、第１の実施形態に係る画像処理装置１００は、局所領域抽出部１０１と、近似平面作成部１０２と、差分領域計算部１０３と、ノイズ評価部１０４と、近似曲面作成部１０５と、差分領域計算部１０６と、画素値蓄積部１０７とを備える。画像処理装置１００は、画像１０を入力し、当該画像１０の注目画素毎に後述される画像処理を適用することによって当該注目画素に含まれるノイズを低減し、ノイズ低減済み画素値１６を出力する。
【００１０】
局所領域抽出部１０１は、画像１０を入力する。局所領域抽出部１０１は、画像１０に含まれる任意の注目画素及びその周辺の画素群からなる局所領域１１を抽出する。典型的には、局所領域１１は、注目画素を中心とするｎ×ｎ（ｎは３以上の奇数）の画素領域である。但し、局所領域１１のサイズ及び形状は任意である。また、例えば、注目画素毎に局所領域１１のサイズまたは形状が変更されてもよい。局所領域抽出部１０１は、局所領域１１を近似平面作成部１０２及び差分領域計算部１０３へと出力する。
【００１１】
近似平面作成部１０２は、局所領域抽出部１０１から局所領域１１を入力する。近似平面作成部１０２は、局所領域１１における画素値分布を近似する近似平面１２を作成する。近似平面作成部１０２は、例えば、図３に示される局所領域１１に対して図４に示される近似平面１２を作成できる。近似平面作成部１０２は、近似平面１２を差分領域計算部１０３へと出力し、近似平面１２のうち注目画素に対応する画素値を画素値蓄積部１０７へと出力する。
【００１２】
具体的には、近似平面作成部１０２は、最小二乗法を用いてｎ×ｎの画素領域としての局所領域１１の近似平面１２を作成してもよい。局所領域１１の座標（ｘｉ，ｙｉ）における画素値ｚｉの近似値は、下記数式（１）によって計算できる。尚、ｘｉ及びｙｉは、−（ｎ−１）／２以上（ｎ−１）／２以下の整数である。
【００１３】
【数１】
2015121888.tif 000003
【００１４】
数式（１）における係数ａ、係数ｂ及び係数ｃは、下記数式（２）に示す通りである。
【００１５】
【数２】
2015121888.tif 000004
【００１６】
例えば３×３の画素領域としての局所領域１１に含まれる各画素に付与されるインデックスｉは、図１５に例示されるように２次元の座標（ｘｉ，ｙｉ）と関連付けることができる。
【００１７】
差分領域計算部１０３は、局所領域抽出部１０１から局所領域１１を入力し、近似平面作成部１０２から近似平面１２を入力する。差分領域計算部１０３は、局所領域１１における各画素値から近似平面１２における対応する画素値を減算することによって、１次差分領域１３を計算する。差分領域計算部１０３は、例えば、図３に示される局所領域１１及び図４に示される近似平面１２に基づいて、図５に示される１次差分領域１３を計算できる。差分領域計算部１０３は、１次差分領域１３をノイズ評価部１０４へと出力する。
【００１８】
ノイズ評価部１０４は、差分領域計算部１０３から１次差分領域１３を入力する。ノイズ評価部１０４は、１次差分領域１３に含まれる画素値に基づいて、当該１次差分領域１３のうち注目画素に対応する画素値におけるノイズ成分の寄与度を評価する。ノイズ成分の寄与度が小さければ、１次差分領域１３の２次近似によって信号成分が更に抽出できる可能性が高い。故に、ノイズ評価部１０４は、１次差分領域１３を２次近似のために近似曲面作成部１０５及び差分領域計算部１０６へと出力する。他方、ノイズ成分の寄与度が大きければ、１次差分領域１３の２次近似によって寧ろ不要なノイズ成分が抽出される可能性が高い。故に、ノイズ評価部１０４はその時点で画素値蓄積部１０７に蓄積されている画素値（即ち、近似平面１２のうち注目画素に対応する画素値）をノイズ低減済み画素値１６として出力させる。
【００１９】
尚、ノイズ評価部１０４は、差分領域計算部１０６から２次差分領域１５（または、３次以上の差分領域）を入力することもある。ノイズ評価部１０４は、２次差分領域１５に含まれる画素値に基づいて当該２次差分領域１５のうち注目画素に対応する画素値におけるノイズ成分の寄与度を評価する。ノイズ評価部１０４は、ノイズ成分の寄与度が大きければ、２次差分領域１５の３次近似によって不要なノイズ成分が抽出される可能性が高い。故に、ノイズ評価部１０４は、その時点で画素値蓄積部１０７に蓄積されている画素値（即ち、近似平面１２のうち注目画素に対応する画素値及び２次近似曲面１４のうち注目画素に対応する画素値の合計）をノイズ低減済み画素値１６として出力させる。他方、ノイズ成分の寄与度が小さければ、２次差分領域１５の３次近似によって信号成分を更に抽出できる可能性が高いものの、一般に３次近似に必要とされる計算量は非常に大きい。故に、ノイズ評価部１０４が２次差分領域１５を３次近似のために近似曲面作成部１０５及び差分領域計算部１０６へと出力してもよいし、任意の例外処理（例えば、注目画素の画素値をそのままノイズ低減済み画素値１６として出力することなど）が行われてもよい。
【００２０】
具体的には、ノイズ評価部１０４は、ｋ（ｋは自然数）次差分領域（例えば、１次差分領域１３、２次差分領域１５など）のうち注目画素に対応する画素値の絶対値に基づいて当該画素値におけるノイズ成分の寄与度を評価してもよい。例えば、ノイズ評価部１０４は、絶対値と閾値とを比較することによって、ノイズ成分の寄与度を２値形式で評価してもよい。或いは、ノイズ評価部１０４は、絶対値を正規化することによって、ノイズ成分の寄与度を多値形式で評価してもよい。
【００２１】
或いは、ノイズ評価部１０４は、ｋ次差分領域（例えば、１次差分領域１３、２次差分領域１５など）の自己相関関数に基づいて、ｋ次差分領域のうち注目画素に対応する画素値におけるノイズ成分の寄与度を評価してもよい。ノイズ評価部１０４は、例えば、図１３に示されるｋ次差分領域から図１４に示される自己相関関数を計算できる。更に、ノイズ評価部１０４は、自己相関関数の原点の値に対するその他の値の絶対値和の比の絶対値を算出し、この比の絶対値に基づいて上記寄与度を評価する。
【００２２】
ノイズ評価部１０４は、下記数式（３）に従って、任意の注目画素を中心とするｋ次差分領域の自己相関関数を算出できる。
【００２３】
【数３】
2015121888.tif 000005
【００２４】
上記数式（３）において、Ｒ（ｓ，ｔ）は自己相関関数の座標（ｓ，ｔ）の値を表し、Ｉｍ（ｘ，ｙ）はｋ次差分領域の座標（ｘ，ｙ）の画素値を表す。例えば、Ｒ（０，０）は自己相関関数の原点の値を表す。ノイズ評価部１０４は下記数式（４）に従って上記比の絶対値ｒを計算できる。
【００２５】
【数４】
2015121888.tif 000006
【００２６】
ｋ次差分領域のうち注目画素に対応する画素値においてノイズ成分の寄与度が大きい場合には、自己相関関数の原点の値と周囲の値との乖離が大きくなりやすい。他方、ｋ次差分領域のうち注目画素に対応する画素値においてノイズ成分の寄与度が小さい場合には、自己相関関数の原点の値と周囲の値との乖離が小さくなりやすい。即ち、ｋ次差分領域のうち注目画素に対応する画素値においてノイズ成分の寄与度が大きいほど比の絶対値は小さくなりやすい。他方、ｋ次差分領域のうち注目画素に対応する画素値において信号成分（即ち、被写体の本来の信号成分）の寄与度が大きいほど比の絶対値は大きくなりやすい。
【００２７】
従って、係る比の絶対値を用いてｋ次差分領域のうち注目画素に対応する画素値におけるノイズ成分の寄与度を評価することが可能である。具体的には、ノイズ評価部１０４は、上記比の絶対値を用いて多値形式でノイズの寄与度を評価してもよいし、上記比の絶対値と閾値とを比較することによって２値形式でノイズの寄与度を評価してもよい。
【００２８】
或いは、ノイズ評価部１０４は、ｋ次差分領域（例えば、１次差分領域１３、２次差分領域１５など）のうち注目画素に対応する座標における微分係数（これは、エッジ強度と呼ぶこともできる）に基づいて、上記ノイズ成分の寄与度を評価してもよい。ノイズ評価部１０４は、例えば下記数式（５）または下記数式（６）に従って、この微分係数を計算できる。
【００２９】
【数５】
2015121888.tif 000007
【００３０】
【数６】
2015121888.tif 000008
【００３１】
ｋ次差分領域のうち注目画素に対応する画素値において信号成分の寄与度が大きい場合には、上記微分係数は大きくなりやすい。他方、ｋ次差分領域のうち注目画素に対応する画素値において信号成分の寄与度が小さい（即ち、ノイズ成分の寄与度が小さい）場合には、上記微分係数は小さくなりやすい。
【００３２】
従って、上記微分係数を用いてｋ次差分領域のうち注目画素に対応する画素値におけるノイズ成分の寄与度を評価することが可能である。具体的には、ノイズ評価部１０４は、上記微分係数を用いて多値形式でノイズの寄与度を評価してもよいし、上記微分係数と閾値とを比較することによって２値形式でノイズの寄与度を評価してもよい。
【００３３】
近似曲面作成部１０５は、ノイズ評価部１０４からｋ次差分領域（例えば、１次差分領域１３、２次差分領域１５など）を入力する。近似曲面作成部１０５は、ｋ次差分領域における画素値分布の（ｋ＋１）次近似曲面（例えば、２次近似曲面１４など）を作成する。近似曲面作成部１０５は、例えば、図５に示される１次差分領域１３に対して図６に示される２次近似曲面１４を作成できる。近似曲面作成部１０５は、（ｋ＋１）次近似曲面を差分領域計算部１０６へと出力し、（ｋ＋１）次近似曲面のうち注目画素に対応する画素値を画素値蓄積部１０７へと出力する。
【００３４】
具体的には、近似曲面作成部１０５は、最小二乗法を用いてｎ×ｎの画素領域としての１次差分領域１３における画素値分布を近似する２次近似曲面１４を作成してもよい。１次差分領域１３の座標（ｘｉ，ｙｉ）における画素値ｚｉの近似値は、下記数式（７）によって計算できる。尚、ｘｉ及びｙｉは、−（ｎ−１）／２以上（ｎ−１）／２以下の整数である。
【００３５】
【数７】
2015121888.tif 000009
【００３６】
数式（７）における係数ａ、係数ｂ、係数ｃ及び係数ｄは、下記数式（８）に示す通りである。
【００３７】
【数８】
2015121888.tif 000010
【００３８】
尚、２次曲面の一般式は下記数式（９）に示されるように６つの項からなる。
【００３９】
【数９】
2015121888.tif 000011
【００４０】
ここで、数式（９）は下記数式（１０）へと書き換えることができる。尚、数式（１０）におけるｆ１及びｆ２の和は上記数式（９）のｆと等しい。
【００４１】
【数１０】
2015121888.tif 000012
【００４２】
１次差分領域１３は局所領域１１と近似平面１２との差分に相当するから、下記数式（１０）の括弧内の演算結果は零となる。従って、１次差分領域１３の座標（ｘｉ，ｙｉ）における画素値ｚｉの近似値は、４つの項からなる上記数式（７）によって計算できる。
【００４３】
差分領域計算部１０６は、ノイズ評価部１０４から１次差分領域１３を入力し、近似曲面作成部１０５から２次近似曲面１４を入力する。差分領域計算部１０６は、１次差分領域１３における各画素値から２次近似曲面１４における対応する画素値を減算することによって、２次差分領域１５を計算する。差分領域計算部１０６は、例えば、図５に示される１次差分領域１３及び図６に示される２次近似曲面１４に基づいて、図７に示される２次差分領域１５を計算できる。差分領域計算部１０６は、２次差分領域１５をノイズ評価部１０４へと出力する。
【００４４】
画素値蓄積部１０７は、近似平面作成部１０２から近似平面１２のうち注目画素に対応する画素値を入力する。画素値蓄積部１０７は、更に、近似曲面作成部１０５から（ｋ＋１）次近似曲面のうち注目画素に対応する画素値を入力することもある。画素値蓄積部１０７は、入力した１以上の画素値の合計を蓄積する。画素値蓄積部１０７は、ノイズ評価部１０４からの制御に応じて、蓄積した画素値をノイズ低減済み画素値１６として出力する。
【００４５】
図１の画像処理装置は、図２に例示されるように動作する。図２の画像処理は、ステップＳ２０１から開始する。尚、初期状態ではｋ＝０である。
【００４６】
ステップＳ２０１において、局所領域抽出部１０１は、画像１０に含まれる現行の注目画素及びその周辺の画素群からなる局所領域１１を抽出する。それから、近似平面作成部１０２は、ステップＳ２０１において抽出された局所領域１１における画素値分布を近似する近似平面１２を作成する（ステップＳ２０２）。それから、処理はステップＳ２０３へと進む。
【００４７】
ステップＳ２０３において、ｋ＝１の場合には、差分領域計算部１０３は、ステップＳ２０１において抽出された局所領域１１における各画素値から、ステップＳ２０２において作成された近似平面１２における対応する画素値を減算することによって、１次差分領域１３を計算する。ステップＳ２０３において、ｋ≧２の場合には、差分領域計算部１０６は、前回のステップＳ２０３において計算された（ｋ−１）次差分領域（例えば、１次差分領域１３、２次差分領域１５など）における各画素値から、ステップＳ２０７において作成されたｋ次近似曲面（例えば、２次近似曲面１４など）における対応する画素値を減算することによって、ｋ次差分領域（例えば、２次差分領域１５など）を計算する。
【００４８】
ノイズ評価部１０４は、ステップＳ２０３において計算されたｋ次差分領域（例えば、１次差分領域１３、２次差分領域１５など）に含まれる画素値に基づいて当該ｋ次差分領域のうち注目画素に対応する画素値におけるノイズ成分の寄与度を評価する（ステップＳ２０４）。それから、ノイズ評価部１０４は、ステップＳ２０４において評価された寄与度を閾値と比較する（ステップＳ２０５）。寄与度が閾値以上であるならば処理はステップＳ２０８へと進み、そうでなければ処理はステップＳ２０６へと進む。
【００４９】
ステップＳ２０６において、ｋは１だけインクリメントされる。それから、近似曲面作成部１０５は、ステップＳ２０３において計算された（ｋ−１）次差分領域（例えば、１次差分領域１３、２次差分領域１５など）における画素値分布のｋ次近似曲面（例えば、２次近似曲面１４など）を作成する（ステップＳ２０７）。それから、処理はステップＳ２０３へと戻る。
【００５０】
ステップＳ２０８において、ｋ＝１の場合には、画素値蓄積部１０７は、ステップＳ２０２において作成された近似平面１２のうち注目画素に対応する画素値を出力する。ステップＳ２０８において、ｋ≧２の場合には、ステップＳ２０２において作成された近似平面１２及びステップＳ２０７において作成された２，・・・，ｋ次近似曲面の各々のうち注目画素に対応する画素値の合計をノイズ低減済み画素値１６として出力する。
【００５１】
ステップＳ２０８の終了後に、画像１０に含まれる全画素の処理が終了したか否かが判定される（ステップＳ２０９）。画像１０に含まれる全画素の処理が終了していれば図２の画像処理は終了し、そうでなければ処理はステップＳ２１０へと進む。ステップＳ２１０において、画像１０に含まれるいずれかの未処理画素が次回の注目画素として設定され、処理はステップＳ２０１へと戻る。
【００５２】
図９に画像１０の任意の１ライン上の画素値分布が例示される。図９に示される各画素値は、図８に例示される信号成分に加えてノイズ成分を含む。この画像１０について、平滑化フィルタ及び本実施形態に係る画像処理をそれぞれ適用するとする。平滑化フィルタを適用することによって得られる画像では、図１０に示されるように画像１０の高周波成分の減衰が目立つ。他方、本実施形態に係る画像処理を適用することによって得られる画像では、図１１に例示されるように画像１０のノイズ成分が十分に抑圧されると共に画像１０の高周波成分は維持される。
【００５３】
以上説明したように、第１の実施形態に係る画像処理装置は、注目画素を含む局所領域の近似平面を作成し、当該局所領域と近似平面との１次差分領域のうち当該注目画素に対応する画素値におけるノイズ成分の寄与度を評価する。この画像処理装置は、寄与度が大きければ上記近似平面のうち注目画素に対応する画素値をノイズ低減済み画素値として出力し、寄与度が小さければ上記１次差分領域の２次近似曲面を更に作成して同様にノイズ成分の寄与度を評価する。従って、この画像処理装置によれば、注目画像の信号成分を維持しつつノイズ成分を低減することができる。
【００５４】
尚、第１の実施形態に係る画像処理装置は、原画像にサブバンド分解（例えば、ウェーブレット変換など）を適用することによって得られる複数のサブバンド成分画像の各々を上記画像１０として取り扱ってもよい。この場合には、ノイズ低減済みの複数のサブバンド成分画像を合成することによって、ノイズ低減済みの原画像を生成することができる。各サブバンド成分画像には当該サブバンド成分画像に含まれるノイズ成分の周波数特性にマッチした画像処理が適用されるので、原画像に含まれるノイズ成分はより効果的に低減される。
【００５５】
（第２の実施形態）  
第２の実施形態に係る外観検査システムは、図１２に例示されるように、画像処理装置１００、画像検査装置３００、カメラ３１０及びステージ３２０を含む。  
カメラ３１０は、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）などの固体撮像素子を用いたデジタルカメラである。カメラ３１０は、後述するステージ３２０の上方から、ステージ３２０の上面を電子撮影する。カメラ３１０は、撮像素子によって得られた画素情報をマトリックス状（格子状）に配列して映像化した撮影画像を生成し、後段の画像処理装置１００へと出力する。
【００５６】
ステージ３２０は、外観検査の対象となる被測定物ＯＪ（例えば、液晶パネル、集積回路などの電子部品）を載置するためのテーブル状の平面を有するステージである。被測定物ＯＪは、ステージ３２０においてカメラ３１０によって撮影される範囲に載置される。被測定物ＯＪがステージ３２０上で静止した状態で、カメラ３１０による撮影が行われる。
【００５７】
画像処理装置１００は、カメラ３１０によって得られた撮影画像に対して、第１の実施形態と同一または類似の画像処理を適用する。例えば、画像処理装置１００は、図１の画像処理装置１００と同一または類似の構成を備える。即ち、画像処理装置１００は、上記撮影画像を画像１０として取り込み、当該画像１０に対して画像処理を適用することによって、複数のノイズ低減済み画素値１６によって形成されるノイズ低減済み画像を得る。そして、画像処理装置１００は、ノイズ低減済み画像を画像検査装置３００へ供給する。
【００５８】
画像検査装置３００は、画像処理装置１００からノイズ低減済み画像を検査画像として入力する。画像検査装置３００は、検査画像の画像解析を行う。画像検査装置３００は、係る画像解析の結果、被測定物ＯＪの異常（例えば、被測定物ＯＪの欠陥、被測定物ＯＪに付着した異物など）を検出する。
【００５９】
以上説明したように、第２の実施形態に係る外観検査システムは、第１の実施形態に係る画像処理装置と同一または類似の画像処理を行って検査画像を得る。従って、本実施形態に係る外観検査システムによれば、信号成分が維持され、かつ、ノイズ成分が低減された検査画像を利用できるので、高精度な検査が可能となる。
【００６０】
上記各実施形態の処理の少なくとも一部は、汎用のコンピュータを基本ハードウェアとして用いることでも実現可能である。上記処理を実現するプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体に格納して提供されてもよい。プログラムは、インストール可能な形式のファイルまたは実行可能な形式のファイルとして記憶媒体に記憶される。記憶媒体としては、磁気ディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ等）、光磁気ディスク（ＭＯ等）、半導体メモリなどである。記憶媒体は、プログラムを記憶でき、かつ、コンピュータが読み取り可能であれば、何れであってもよい。また、上記処理を実現するプログラムを、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ（サーバ）上に格納し、ネットワーク経由でコンピュータ（クライアント）にダウンロードさせてもよい。
【００６１】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００６２】
１０・・・画像，１１・・・局所領域，１２・・・近似平面，１３・・・１次差分領域，１４・・・２次近似曲面，１５・・・２次差分領域，１６・・・ノイズ低減済み画素値，１０１・・・局所領域抽出部，１０２・・・近似平面作成部，１０３，１０６・・・差分領域計算部，１０４・・・ノイズ評価部，１０５・・・近似曲面作成部，１０７・・・画素値蓄積部，３００・・・画像検査装置，３１０・・・カメラ，３２０・・・ステージ
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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