(57)【要約】【課題】  ノイズ低減処理した画像データに対して、異なるノイズを合成することで、好適なノイズ低減画像を生成する。【解決手段】  入力画像データの各画素に対して平滑化処理する平滑化処理手段と、前記平滑化された画像データの各画素のエッジ強度を導出する導出手段と、前記平滑化された画像データに対して、前記エッジ強度に応じたノイズデータを合成して出力画像データを生成する合成手段とを有する。【選択図】  図２
2015108960.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像データの各画素に対して平滑化処理する平滑化処理手段と、
前記平滑化された画像データの各画素のエッジ強度を導出する導出手段と、
前記平滑化された画像データに対して、前記エッジ強度に応じたノイズデータを合成して出力画像データを生成する合成手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記合成されるノイズデータは、前記入力画像データに基づいて生成された画像依存ノイズデータと、前記入力画像データとは関わりなく生成された画像非依存ノイズデータとを含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像依存ノイズデータは、前記入力画像データの高周波成分であることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像非依存ノイズデータはガウシアンノイズであることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記合成手段は、前記平滑化された画像データにおける注目画素のエッジ強度が、所定の閾値より大きい場合は、前記画像依存ノイズデータにおける前記注目画素位置の画素値を前記平滑化された画像データにおける注目画素の画素値に加算し、前記平滑化された画像データにおける注目画素のエッジ強度が、前記所定の閾値より小さい場合は、前記画像非依存ノイズデータにおける前記注目画素位置の画素値を前記平滑化された画像データにおける注目画素の画素値に加算することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記合成手段は、互いに振幅の異なるノイズデータを取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記合成手段は、前記平滑化された画像データにおける注目画素のエッジ強度が強いほど高振幅のノイズデータにおける対応する画素値を合成することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記合成手段は、前記平滑化画像データを複数の領域に分割する領域分割手段を備え、
前記領域がテクスチャ領域である場合には、前記画像依存ノイズデータにおける対応する画素値を合成し、前記領域が平坦領域である場合には、前記画像非依存ノイズデータにおける対応する画素値を合成することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
コンピュータを請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の画像処理装置として動作させるためのプログラム。
【請求項１０】
平滑化処理手段、導出手段、合成手段を有し、入力画像データに対してノイズ低減処理をする画像処理装置の制御方法であって、
前記平滑化処理手段が、前記入力画像データの各画素に対して平滑化処理し、
前記導出手段が、前記平滑化された画像データの各画素のエッジ強度を導出し、
前記合成手段が、前記平滑化された画像データに対して、前記エッジ強度に応じたノイズデータを合成することを特徴とする制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データに対して平滑化処理する画像処理装置及びその制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラなどのデジタル撮像装置が広く普及して一般に利用されている。これらのデジタル撮像装置は、ＣＣＤやＣＭＯＳセンサなどの光電荷変換素子（撮像素子）で受光した光をデジタル信号に変換することでデジタル画像データを生成する。
【０００３】
デジタル画像データを生成する過程では、撮像素子や回路の特性により暗電流ノイズ、熱雑音、ショットノイズなどが発生し、デジタル画像データにノイズが混入する。近年の撮像素子の小型化、高画素化に伴い画素ピッチが極小化しているため、ノイズが目立ちやすくなっている。特に撮影感度を高くした場合は、画像データにおいてノイズが顕著に発生し、画質劣化の大きな要因になっている。従って、高画質な画像を得るためには混入したノイズを低減する必要がある。
【０００４】
従来、ノイズ周波数以下の信号成分を通すローパスフィルタを適用して平滑化することでノイズを低減する手法が知られている。しかしながらこの手法は、画像データにおけるエッジ部がボケてしまう場合があるという問題がある。一方、ノイズを含む画像の方がノイズを含まない画像よりも解像感が高く知覚されることが知られている。特許文献１には、画像データに対してノイズを合成することで視覚的に解像感を高める方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−１８７２６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
高感度撮影した画像などのノイズの多い画像に平滑化処理を適用すると、エッジ部やテクスチャ領域がぼけて解像感が低下する。また、ノイズのかたまりが残留する場合（いわゆる残留ノイズ）もある。特に残留ノイズは、平坦領域やグラデーション領域において知覚されやすい。従って、特許文献１に開示された方法ではエッジ領域の解像感を高めることは可能であるが、残留ノイズの課題を解決できない。
【０００７】
そこで本発明では、平滑化処理した画像データに対して適切にノイズを合成することで、平滑化処理によるエッジ部のぼけ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】
【０００８】
上記課題を解決するため本発明は、入力画像データの各画素に対して平滑化処理する平滑化処理手段と、前記平滑化された画像データの各画素のエッジ強度を導出する導出手段と、前記平滑化された画像データに対して、前記エッジ強度に応じたノイズデータを合成して出力画像データを生成する合成手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明により、平滑化処理した画像データに対して、適切にノイズを合成することで、滑化処理によるエッジ部のぼけを低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図
【図２】第１実施形態の画像処理装置の論理構成を示すブロック図
【図３】画像処理の流れを示すフローチャート図
【図４】第１実施形態のノイズデータ導出方法の流れを示すフローチャート図
【図５】第１実施形態のノイズ合成処理の流れを示すフローチャート図
【図６】第２実施形態の画像処理装置の論理構成を示すブロック図
【図７】第２実施形態のノイズ合成処理の流れを示すフローチャート図
【図８】第３実施形態の画像処理装置の論理構成を示すブロック図
【図９】第３実施形態のノイズ合成処理の流れを示すフローチャート図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下の実施の形態は本発明の一例を示すものであり、本発明は下記実施形態に限定されない。また、実施形態で説明されている特徴の全てが本発明に必須とは限らない。
【００１２】
＜第１実施形態＞
図１は、本実施形態に適用可能な画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。ここでは、画像処理装置として一般的なパーソナルコンピュータ（ＰＣ）を例に説明するが、これに限らない。タブレットデバイスやスマートホン等の携帯型情報処理装置であってもよいし、デジタルカメラやカメラ付き携帯電話のように撮像装置が本実施形態の画像処理を実行可能なハードウェアを内蔵する構成でもよい。  本実施形態における画像処理装置は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、ＨＤＤ１０３、汎用インターフェース（Ｉ／Ｆ）１０４、モニタ１０８、メインバス１０９を備える。汎用Ｉ／Ｆ１０４は、画像処理装置と外部装置とを接続するためのインターフェースである。外部装置は、カメラなどの撮像装置１０５や、マウス、キーボードなどの入力装置１０６、メモリーカードなどの外部メモリ１０７である。汎用Ｉ／Ｆ１０４はこれらの外部装置をメインバス１０９に接続する。汎用Ｉ／Ｆ１０４は、赤外線通信や無線ＬＡＮ等を用いて通信装置とデータのやりとりを行う構成としてもよい。
【００１３】
ＣＰＵ１０１は、入力された信号や後述のプログラムに従って、画像処理装置の各部を制御する。ＨＤＤ１０３には、ＣＰＵ１０１が各種ソフトウェアを実行するためのコンピュータプログラムが格納されている。ＣＰＵ１０１は、ＨＤＤ１０３に格納されているソフトウェア（画像処理アプリケーション）を起動させることで、画像処理装置における各種画像処理を実現する。
【００１４】
ＲＡＭ１０２は、処理対象の画像データを一時的に保持したり、ＣＰＵ１０１が作業を展開したりする領域等として使用される。モニタ１０８は、処理対象の画像データや、画像処理を実行するためのユーザインターフェース（ＵＩ）を表示する。以上のように、ＨＤＤ１０３や外部メモリ１０７に格納されている各種データ、撮像装置１０５で撮影された画像、入力装置１０６からの指示などがＲＡＭ１０２に転送される。さらに、画像処理アプリケーション内の処理に従って、ＲＡＭ１０２に格納されているデータはＣＰＵ１０１からの指令に基づき各種演算を行う。演算結果はモニタ１０８に表示したり、ＨＤＤ１０３、外部メモリ１０７に格納したりする。なおＨＤＤ１０３や外部メモリ１０７に格納されている画像データがＲＡＭ１０２に転送されてもよい。また、不図示のネットワークを介してサーバから送信された画像データがＲＡＭ１０２に転送されてもよい。
【００１５】
以下では、ＣＰＵ１０１がＨＤＤ１０３に格納された各種ソフトウェア（コンピュータプログラム）を動作させることで実現する各種処理について述べる。上記の構成に於いて、ＣＰＵ１０１からの指令に基づき、画像処理アプリケーションに画像データを入力してノイズ低減画像データを生成し、出力する処理の詳細について説明する。
【００１６】
（画像処理装置の論理構成）
図２は、本実施形態に適用可能な画像処理装置の論理構成を示すブロック図である。本実施形態における画像処理装置は、平滑化処理部２０１、画像依存ノイズ生成部２０２、エッジ強度導出部２０３、ノイズ合成部２０４を有する。平滑化処理部２０１は、ＣＰＵ１０１からの指示に基づいて入力画像データを取得して入力画像データに対して平滑化によるノイズ低減処理を適用し、平滑化画像データを生成する。平滑化処理には、従来の平滑化フィルタを用いればよい。例えば、平均値フィルタ、εフィルタ、バイラテラルフィルタなど所望の方法を用いることが可能である。入力画像データは撮像装置１０５或いはＨＤＤ１０３や外部メモリ１０７から入力される。勿論、撮像装置１０５で撮影して得られる画像データをＨＤＤ１０３などの記憶装置に一旦記憶した後で入力してもかまわない。また、生成した平滑化画像データはＲＡＭ１０２やＨＤＤ１０３に記憶される。
【００１７】
画像依存ノイズ生成部２０２は、ＣＰＵ１０１からの指示に基づいて入力画像データと平滑化画像データを取得して、入力画像データから画像依存ノイズデータを生成する。入力画像データや平滑化画像データはＲＡＭ１０２やＨＤＤ１０３から取得すればよい。画像依存ノイズデータは、入力画像データに基づいて生成されたノイズデータを意味する。ここでは、入力画像データの高周波成分を画像依存データとして生成する。平滑化処理部２０１から得られる平滑化画像データは、入力画像データの低周波成分であると言える。従って、画像依存ノイズ生成部２０２は、入力画像データから平滑化画像データを画素毎に減算することで、入力画像データの高周波成分を生成する。生成した画像依存ノイズデータはＲＡＭ１０２やＨＤＤ１０３に記憶される。
【００１８】
エッジ強度導出部２０３は、ＣＰＵ１０１からの指示に基づいて平滑化画像データを取得し、平滑化画像データについて画素毎のエッジ強度を導出する。エッジ強度は、従来から知られる方法を用いればよい。例えば、Ｒｏｂｅｒｔｓフィルタ、Ｓｏｂｅｌフィルタ、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタ、Ｌａｐｌａｃｉａｎフィルタなど一般的な処理を用いることができる。本実施形態では、Ｌａｐｌａｃｉａｎフィルタを用いるとする。画素毎に導出されるエッジ強度は、その値が大きいほどエッジ度合いが強いことを示す。ここでは、閾値Ｅｔｈより大きいエッジ強度の画素をエッジ部として判定することができる。
【００１９】
ノイズ合成部２０４は、ＣＰＵ１０１からの指示に基づいて平滑化画像データと、エッジ強度と、画像依存ノイズデータと、画像に依存しないノイズデータ（画像非依存ノイズデータ）とを取得する。画像非依存ノイズデータはＨＤＤ１０３や外部メモリ１０７から入力される。また、モニタ１０３に表示される画像処理アプリケーションのＵＩからキーボードなどの入力装置１０６から入力しても良い。ノイズ合成部２０４は、エッジ強度に応じて、平滑化画像データに対して画素毎にノイズを合成する。具体的には、注目画素がエッジ部であると判定される場合、画像依存ノイズデータにおける注目画素位置の画素値を加算する。注目画素が非エッジ部であると判定される場合、画像非依存ノイズデータにおける注目画素と同じ画素位置の画素値を加算する。ノイズ合成部２０４は、エッジ強度に応じて画素毎に画像に依存したノイズか、画像に依存しないノイズかを加算し、出力画像データを生成する。ノイズ合成後の出力画像データはＣＰＵ１０１からの指示に基づき、モニタ１０８やＨＤＤ１０３などに出力する。尚、出力先はこれに限られるものではなく、例えば、汎用Ｉ／Ｆ１０４に接続した外部メモリ１０７に出力してもよいし、プリンタなどを接続して出力しても構わない。
【００２０】
（画像処理フロー）
以下では、図２で説明した画像処理装置の論理構成において、画像データを入力してノイズ低減処理を適用する画像処理の流れを説明する。図３は、ＣＰＵ１０１が実行する画像処理装置における処理のフローチャートを示す。
【００２１】
ステップＳ３０１において、画像処理装置は処理対象となる入力画像データを入力する。
【００２２】
ステップＳ３０２において平滑化処理部２０１は、ステップＳ３０１で入力された入力画像データに対して平滑化処理を適用し、平滑化画像データを生成する。ここでは平均値フィルタを用いるとする。
【００２３】
ステップＳ３０３においてステップＳ３０２で生成した平滑化画像データに対して合成するための複数種類のノイズデータを導出する。ここで導出するノイズデータは少なくとも２つの異なるノイズデータである。本実施形態では、画像依存ノイズ生成部２０２で生成する画像依存ノイズデータと、予め用意された画像非依存ノイズデータとしてのガウシアンノイズデータであるとして説明する。尚、ノイズデータ導出処理の詳細なフローについては後述する。
【００２４】
ステップＳ３０４において、エッジ強度導出部２０３は、平滑化画像データにおいて各画素のエッジ強度を算出する。前述の通りここでは、Ｌａｐｌａｃｉａｎフィルタを用いるとする。
【００２５】
ステップＳ３０５においてノイズ合成部２０４は、ステップＳ３０２で生成した平滑化画像に対して、エッジ強度に応じてステップＳ３０４で導出したノイズデータのうちいずれかを画素毎に合成する。合成処理の詳細なフローは後述する。
【００２６】
ステップＳ３０６においてノイズ合成部２０４は、ステップＳ３０５で生成した合成画像データを出力する。
【００２７】
（ノイズデータ導出処理）
以下では、図３で説明したステップＳ３０３におけるノイズデータ導出処理の詳細について、図４のフローチャート図を参照して説明する。
【００２８】
ステップＳ４０１において、ガウシアンノイズのパラメータを入力することにより、画像非依存ノイズデータを取得する。パラメータは任意に設定することができる。例えば、ガウシアンノイズの平均Ａ，分散Ｖを設定する。尚、ここで入力するノイズデータは入力画像に依存せずに決定できるノイズデータであればガウシアンノイズに限られるものではなく、例えば均等分布のノイズであっても良い。また、ノイズ量は輝度に応じて変化するため、平均値に応じて分散を変化させるように設定しても良い。
【００２９】
ステップＳ４０２において、ステップＳ３０１で入力した画像データを取得する。
【００３０】
ステップＳ４０３において、ステップＳ３０２において生成された平滑化画像データを取得する。
【００３１】
ステップＳ４０４において画像依存ノイズ生成部２０２は、入力画像データと、平滑化画像データとから画像依存ノイズデータを生成する。ここで、画像依存ノイズデータは入力画像データの高周波成分である。前述の通り画像依存ノイズ生成部２０２は、入力画像データと平滑化画像データの差分をとることにより、入力画像データの高周波成分を得る。以上の処理が完了すると、画像依存ノイズデータと画像非依存ノイズデータの導出が完了する。
【００３２】
（ノイズ合成処理の詳細なフロー）
以下では、図３で説明したステップＳ３０５におけるノイズ合成処理の詳細について図５のフローチャートを参照して説明する。
【００３３】
ステップＳ５０１においてノイズ合成部２０４は、平滑化処理部２０１が生成した平滑化画像データを取得する。
【００３４】
ステップＳ５０２において、ステップＳ３０３において導出した複数の異なるノイズデータを取得する。具体的には、画像依存ノイズデータと画像非依存ノイズデータである。
【００３５】
ステップＳ５０３において、ステップＳ５０１で取得した平滑化画像データについて処理対象とする画素（以降、注目画素とする）を選択する。
【００３６】
ステップＳ５０４において、ステップＳ５０３で選択した注目画素におけるエッジ強度Ｅを取得する。
【００３７】
ステップＳ５０５において、ステップＳ５０４で算出した注目画素のエッジ強度Ｅと所定の閾値Ｅｔｈを比較する。エッジ強度Ｅが閾値Ｅｔｈより小さい場合、即ち注目画素が非エッジ部であり、平坦領域を構成する画素である場合は、ステップＳ５０６に移行して画像非依存ノイズデータを合成する。一方、エッジ強度Ｅが閾値Ｅｔｈより大きい場合、即ち注目画素がエッジ領域やテクスチャ領域を構成するエッジ部の画素である場合は、ステップＳ５０７に移行して画像依存ノイズデータを合成する。
【００３８】
ステップＳ５０６は、ステップＳ５０３で選択した注目画素に対して、ステップＳ５０２で入力した画像非依存ノイズ、即ちガウシアンノイズを合成する。ここで、注目画素の画素値をｘ０、平均０、分散Ｖのガウシアンノイズをｇ（０，  ｖ）、合成するノイズの大きさを制御する係数をｋ（０．０＜＝ｋ＜＝１．０）とすると、ノイズ合成後の画素値ｘ１は次式になる。
【００３９】
【数１】
2015108960.tif 000003
【００４０】
注目画素が平坦領域を構成する画素である場合、ステップＳ３０２の平滑化によるノイズ低減処理の結果、残留ノイズが目立ちやすい。そこで、画像非依存のノイズを合成することで、画像依存のノイズである残留ノイズを目立たなくすることができる。
【００４１】
ステップＳ５０７は、ステップＳ５０３で選択した注目画素に対して、ステップＳ５０２で入力した画像依存ノイズ、即ち入力画像データの高周波成分を合成する。ここで、注目画素の画素値をｘ０、注目画素に対応する入力画像データの画素の高周波成分をｈ、合成するノイズの大きさを制御する係数をｋ（０．０＜＝ｋ＜＝１．０）とすると、ノイズ合成後の画素値ｘ２は次式になる。
【００４２】
【数２】
2015108960.tif 000004
【００４３】
注目画素がエッジ領域やテクスチャ領域を構成する画素である場合、ステップＳ３０２における平滑化によるノイズ低減処理の結果、解像感の低下が問題になりやすい。そこで、エッジ領域やテクスチャ領域の成分も含まれる画像依存ノイズを合成することで、解像感を高める効果を得ることができる。
【００４４】
ステップＳ５０８において、ステップＳ５０１で入力した平滑化画像の全画素についてノイズ合成処理が終了したかどうか判定する。終了していればステップＳ３０５を終了し、終了していなければステップＳ３０３に移行して処理を継続する。
【００４５】
以上の処理により、平滑化によりノイズ低減処理した画像データについて、エッジ強度の強い画像には画像依存ノイズを合成し、エッジ強度の低い画素には画像非依存ノイズを合成する。これにより、一般的なノイズ低減処理による課題を抑制し、好適なノイズ低減画像を生成することが可能になる。
【００４６】
なお本実施形態において、画像依存画像データとなる入力画像データの高周波成分を、入力画像データと平滑化画像データとの差分により算出した。しかしながら目的に応じて他の変形例も適用可能である。例えば入力画像データに対してハイパスフィルタや微分フィルタを適用した結果を用いても良い。また、入力画像データに対してフーリエ変換を適用し、周波数空間における高周波成分に対して逆フーリエ変換を適用することで導出することも可能である。
【００４７】
＜第２実施形態＞
前述の第１実施形態では、平滑化画像データの各画素のエッジ強度に基づいて、画像依存ノイズデータ或いは画像非依存ノイズデータを合成する方法について説明した。この方法では、２通りの異なるノイズデータの切り替えになる。第２実施形態では、連続値であるエッジ強度を利用して、合成するノイズデータの切り替えではなくノイズデータを連続的に変化させたノイズを合成する方法について説明する。
【００４８】
（画像処理装置の論理構成）
図６は第２実施形態に適用可能な画像処理装置の論理構成を示す模式図である。第２実施形態における画像処理装置は、平滑化処理部２０１、エッジ強度導出部２０３、ノイズ合成部６０１を有する。平滑化処理部２０１及びエッジ強度導出部２０３は第１実施形態と同様の構成であるため、説明は省略する。
【００４９】
ノイズ合成部６０１は、ＣＰＵ１０１からの指示に基づいて平滑化画像データと、エッジ強度と、高振幅ノイズデータと、低振幅ノイズデータとを取得する。ノイズ合成部６０１は、平滑化画像データに対して、エッジ強度に応じて画素毎にノイズを合成する。高振幅ノイズデータと、低振幅ノイズデータはＨＤＤ１０３や外部メモリ１０７から入力される。また、モニタ１０３に表示される画像処理アプリケーションのＵＩからキーボードなどの入力装置１０６から入力しても良い。エッジ合成部６０１は、平滑化画像データに対して振幅の異なるノイズを合成する。具体的には、エッジ強度が大きい画素である場合、即ち注目画素がエッジ領域やテクスチャ領域お構成する画素である場合は、高振ノイズを合成する。これは、ノイズ低減処理によってぼけやすいエッジ領域やテクスチャ領域の解像感を向上するためである。一方、エッジ強度が小さい画素、即ち注目画素が平坦領域を構成する画素である場合は、低振幅ノイズを合成することで、ノイズ低減効果を残しつつ、高振幅ノイズを合成した画素とのノイズムラを抑制するためである。ここで、注目画素の画素値をｘ０、エッジ強度の最大値をＥｍａｘ、エッジ強度の最小値をＥｍｉｎ、合成するノイズの大きさを制御する係数をｋ（０．０＜＝ｋ＜＝１．０）とすると、ノイズ合成後の画素値ｘ３は式（３）になる。
【００５０】
【数３】
2015108960.tif 000005
【００５１】
ノイズ合成後の画像データはＣＰＵ１０１からの指示に基づき、モニタ１０８やＨＤＤ１０３などに出力する。尚、出力先はこれに限られるものではなく、例えば、汎用Ｉ／Ｆ１０４に接続した外部メモリ１０７に出力してもよいし、プリンタなどを接続して出力しても構わない。
【００５２】
（画像処理フロー）
以下では、図６で説明した画像処理装置の論理構成において、画像データを入力してノイズ低減処理を適用する画像処理の詳細について、図３のフローチャートを参照して説明する。尚、第１実施形態と同様の処理は説明を省略する。
【００５３】
ステップＳ３０３においてノイズ合成部６０１は、高振幅ノイズデータと低振幅ノイズデータを取得する。尚、ここで取得するノイズデータは、画像データのエッジ強度に応じて振幅を連続的に変化させることが可能なノイズデータであればどのようなノイズデータでも構わない。例えば、ガウシアンノイズや均等分布ノイズなどを用いることが可能である。本実施形態では、振幅が異なる平均値０、分散ｖのガウシアンノイズデータを取得するとして説明する。ここで、ノイズの大きさを制御する定数をＡ１、Ａ２（０．０＜＝Ａ１＜＝１．０、０．０＜＝Ａ２＜＝１．０、Ａ１＞Ａ２）とすると、高振幅ノイズＮ１と低振幅ノイズＮ２はそれぞれ次式になる。
【００５４】
【数４】
2015108960.tif 000006
【００５５】
【数５】
2015108960.tif 000007
【００５６】
ステップＳ３０５においてノイズ合成部６０１は、ステップＳ３０２で生成した平滑化画像に対して、ステップＳ３０３で導出したノイズデータを合成する。（合成処理の詳細なフロー）
以下では、図３で説明したステップＳ３０５におけるノイズ合成処理の詳細について図７のフローチャートを参照して説明する。尚、実施形態１と同様の処理は説明を省略する。
【００５７】
ステップＳ７０１は、ステップＳ５０１と同様である。ステップＳ７０２は、ステップＳ３０３で導出した高振幅ノイズデータと低振幅ノイズデータとを取得する。
【００５８】
ステップＳ７０３は、ステップＳ５０３と同様である。ステップＳ７０４は、ステップＳ５０４と同様である。ステップＳ７０５においてノイズ合成部６０１は、式（３）を用いて平滑化画像データに対して、画素毎にエッジ強度に応じて振幅の異なるノイズを合成する。
【００５９】
尚、実施形態１と同様に閾値によって振幅を切り替えたノイズを合成しても構わない。また、本実施形態では画像非依存ノイズに関して振幅の異なるノイズを合成する例を説明したが、画像依存ノイズに関して振幅の異なるノイズを合成しても構わない。さらに、画像依存ノイズと画像非依存ノイズの両方を用いて、エッジ強度が大きいほど画像依存ノイズが多く、画像非依存ノイズが少なく、エッジ強度が小さいほど画像依存ノイズが少なく、画像非依存ノイズが多くなるように合成してもよい。
【００６０】
ステップＳ７０６は、ステップＳ５０７と同様である。
【００６１】
以上の処理により、平滑化によりノイズ低減処理した画像データについて、エッジ強度の強い画素には高振幅のノイズを合成し、エッジ強度の低い画素には低振幅のノイズを合成することが可能になる。このように、エッジ強度に応じて振幅などのノイズ特性が異なるノイズを連続的に変化させて合成することで、一般的なノイズ低減処理により解像感が低下する課題を抑制し、画像内でのノイズムラを抑えた好適なノイズ低減画像を生成することが可能になる。
【００６２】
＜第３実施形態＞
前述の実施形態では、平滑化画像データの各画素のエッジ強度に基づいて異なるノイズデータを合成する方法について説明した。本実施形態では画像データをあらかじめ領域分割し、領域毎に異なるノイズを合成する方法について説明する。なお、前述の実施形態と同様の構成、処理についてはその詳細な説明を省略する。
【００６３】
（実施形態３の画像処理装置の論理構成）
図８は第３実施形態の画像処理装置の論理構成を示す模式図である。本実施形態における画像処理装置は、平滑化処理部２０１、画像依存ノイズ生成部２０２、領域分割部８０１、ノイズ合成部８０２を有する。平滑化処理部２０１及び画像依存ノイズ生成部２０２は第１実施形態と同様のため説明は省略する。
【００６４】
領域分割部８０１は、ＣＰＵ１０１からの指示に基づいて平滑化処理部２０１から得られる平滑化画像データに対して領域分割処理を適用し、領域分割画像を生成する。分割する領域は少なくとも２つ以上であって、分割する領域数は３つ以上であってもかまわない。本実施形態では、平坦領域とテクスチャ領域との２つの領域に分割するとして説明する。尚、領域分割の方法については後述する。
【００６５】
ノイズ合成部８０２は、ＣＰＵ１０１からの指示に基づいて平滑化画像データと、領域分割画像と、画像依存ノイズデータと、画像非依存ノイズデータとを取得して、平滑化画像データに対してノイズを合成する。画像依存ノイズデータは画像依存ノイズ生成部２０２から取得し、画像非依存ノイズデータはＨＤＤ１０３や外部メモリ１０７から入力される。また、モニタ１０３に表示される画像処理アプリケーションのＵＩからキーボードなどの入力装置１０６から入力しても良い。尚、ノイズ合成方法の詳細については後述する。ノイズ合成後の画像データはＣＰＵ１０１からの指示に基づき、モニタ１０８やＨＤＤ１０３などに出力する。尚、出力先はこれに限られるものではなく、例えば、汎用Ｉ／Ｆ１０４に接続した外部メモリ１０７に出力してもよいし、プリンタなどを接続して出力しても構わない。
【００６６】
（合成処理のフロー）
以下では、図３で説明したステップＳ３０５におけるノイズ合成処理の詳細について図９のフローチャート図を参照して説明する。
【００６７】
ステップＳ９０１は、ステップＳ５０１と同様である。
【００６８】
ステップＳ９０２において領域分割部８０１は、ステップＳ５０１で取得した平滑化画像データを領域分割して領域分割画像データを生成する。尚、領域分割画像データの作成は所望の方法を利用することが可能である。例えば、ステップＳ５０４と同様の方法で画素毎のエッジ強度を求めた後、閾値で平坦領域とテクスチャ領域に分割し、さらに注目画素を含む近傍画素の領域の多数決に基づいて注目画素の属する領域を更新する。このような処理により平坦領域内に数画素だけテクスチャ領域が存在し、局所的に合成するノイズが変化してノイズムラが発生することを抑制することができる。勿論、領域分割方法はこれに限られるものではなく、領域成長法、分割統治法など所望の方法を用いて構わない。
【００６９】
ステップＳ９０３は、ステップＳ３０３で導出したノイズデータを取得する。
【００７０】
ステップＳ９０４は、ステップＳ５０４と同様である。
【００７１】
ステップＳ９０５は、ステップＳ９０２で生成した領域分割画像を参照して、ステップＳ９０４で選択した注目画素が属する領域を判定する。注目画素が平坦領域に属する場合はステップＳ９０６に移行して画像非依存ノイズを合成し、注目画素がテクスチャ領域に属する場合は、ステップＳ９０７に移行して画像依存ノイズを合成する。
【００７２】
ステップＳ９０６は、ステップＳ５０６と同様である。
【００７３】
ステップＳ９０７は、ステップＳ５０７と同様である。
【００７４】
ステップＳ９０８は、ステップＳ５０８と同様である。
【００７５】
以上の処理により、平滑化した画像データの平坦領域には画像依存ノイズを合成し、テクスチャ領域には画像非依存ノイズを合成する。これにより、一般的なノイズ低減処理による課題を抑制し、ノイズを合成することにより発生しうる画素間のノイズムラを抑えた好適なノイズ低減画像を生成することが可能になる。
【００７６】
＜その他の実施形態＞
本発明は、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給することによっても実現できる。この場合、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することにより、上述した実施形態の機能を実現する。
【図１】
2015108960.tif 000008
【図２】
2015108960.tif 000009
【図３】
2015108960.tif 000010
【図４】
2015108960.tif 000011
【図５】
2015108960.tif 000012
【図６】
2015108960.tif 000013
【図７】
2015108960.tif 000014
【図８】
2015108960.tif 000015
【図９】
2015108960.tif 000016