(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
注目フレームをレベル１の第１の低周波成分及び第１の高周波成分に分解することと、
レベルｋ（ｋ＝１，・・・，ｋｍａｘ−１）の第１の低周波成分をレベルｋ＋１の第１の低周波成分及び第１の高周波成分に分解することと、
第１の参照フレームをレベル１の第２の低周波成分及び第２の高周波成分に分解することと、
レベルｋの第２の低周波成分をレベルｋ＋１の第２の低周波成分及び第２の高周波成分に分解することと、
前記注目フレーム内の濃度値変化と前記第１の参照フレーム内の濃度値変化との間の差分の大きさを示すレベル１の第１のマスク画像を生成することと、
前記レベルｋの第１の低周波成分内の濃度値変化と前記レベルｋの第２の低周波成分内の濃度値変化との間の差分の大きさを示すレベルｋ＋１の第１のマスク画像を生成することと、
前記レベル１の第１のマスク画像内の各濃度値を閾値と比較し、前記レベル１の第１のマスク画像の注目位置の濃度値が前記閾値以下であれば前記レベル１の第２の高周波成分の前記注目位置の画素を平均化有効に設定し、前記レベル１の第１のマスク画像の前記注目位置の濃度値が前記閾値よりも大きければ前記レベル１の第２の高周波成分の前記注目位置の画素を平均化無効に設定し、前記レベル１の第２の高周波成分内の各画素の平均化有効／平均化無効の設定に従って前記レベル１の第１の高周波成分及び前記レベル１の第２の高周波成分を合成してレベル１の合成高周波画像を生成することと、
前記レベルｋ＋１の第１のマスク画像内の各濃度値を前記閾値と比較し、前記レベルｋ＋１の第１のマスク画像の前記注目位置の濃度値が前記閾値以下であれば前記レベルｋ＋１の第２の高周波成分の前記注目位置の画素を平均化有効に設定し、前記レベルｋ＋１の第１のマスク画像の前記注目位置の濃度値が前記閾値よりも大きければ前記レベルｋ＋１の第２の高周波成分の前記注目位置の画素を平均化無効に設定し、前記レベルｋ＋１の第２の高周波成分内の各画素の平均化有効／平均化無効の設定に従って前記レベルｋ＋１の第１の高周波成分及び前記レベルｋ＋１の第２の高周波成分を合成してレベルｋ＋１の合成高周波画像を生成することと、
レベルｋｍａｘの第１の低周波成分と、前記レベル１の合成高周波画像と、前記レベルｋ＋１の合成高周波画像とを加算し、出力画像を得ることと
を具備する画像処理方法。
【請求項２】
前記注目フレーム内の濃度値分布を微分して第１の微分画像を生成することと、
前記第１の参照フレーム内の濃度値分布を微分して第２の微分画像を生成することと、
前記第２の微分画像を前記第１の微分画像から減算して差分画像を生成することと、
前記差分画像の移動平均を計算して移動平均画像を生成することと、
前記移動平均画像を絶対値化して前記レベル１の第１のマスク画像を生成することと
を更に具備する、請求項１の画像処理方法。
【請求項３】
第２の参照フレームをレベル１の第３の低周波成分及び第３の高周波成分に分解することと、
レベルｋの第３の低周波成分をレベルｋ＋１の第３の低周波成分及び第３の高周波成分に分解することと、
前記注目フレーム内の濃度値変化と前記第２の参照フレーム内の濃度値変化との間の差分の大きさを示すレベル１の第２のマスク画像を生成することと、
前記レベルｋの第１の低周波成分内の濃度値変化と前記レベルｋの第３の低周波成分内の濃度値変化との間の差分の大きさを示すレベルｋ＋１の第２のマスク画像を生成することと、
前記レベル１の第２のマスク画像内の各濃度値を前記閾値と比較し、前記レベル１の第２のマスク画像の注目位置の濃度値が前記閾値以下であれば前記レベル１の第３の高周波成分の前記注目位置の画素を平均化有効に設定し、前記レベル１の第２のマスク画像の前記注目位置の濃度値が前記閾値よりも大きければ前記レベル１の第３の高周波成分の前記注目位置の画素を平均化無効に設定し、前記レベル１の第２の高周波成分内の各画素の平均化有効／平均化無効の設定と前記レベル１の第３の高周波成分内の各画素の平均化有効／平均化無効の設定とに従って前記レベル１の第１の高周波成分、前記レベル１の第２の高周波成分及び前記レベル１の第３の高周波成分を合成して前記レベル１の合成高周波画像を生成することと、
前記レベルｋ＋１の第２のマスク画像内の各濃度値を前記閾値と比較し、前記レベルｋ＋１の第２のマスク画像の前記注目位置の濃度値が前記閾値以下であれば前記レベルｋ＋１の第３の高周波成分の前記注目位置の画素を平均化有効に設定し、前記レベルｋ＋１の第２のマスク画像の前記注目位置の濃度値が前記閾値よりも大きければ前記レベルｋ＋１の第３の高周波成分の前記注目位置の画素を平均化無効に設定し、前記レベルｋ＋１の第２の高周波成分内の各画素の平均化有効／平均化無効の設定と前記レベルｋ＋１の第３の高周波成分内の各画素の平均化有効／平均化無効の設定とに従って前記レベルｋ＋１の第１の高周波成分、前記レベルｋ＋１の第２の高周波成分及び前記レベルｋ＋１の第３の高周波成分を合成して前記レベルｋ＋１の合成高周波画像を生成することと
を更に具備する、請求項１の画像処理方法。
【請求項４】
注目フレームをレベル１の第１の低周波成分及び第１の高周波成分に分解することと、
レベルｋ（ｋ＝１，・・・，ｋｍａｘ−１）の第１の低周波成分をレベルｋ＋１の第１の低周波成分及び第１の高周波成分に分解することと、
参照フレームをレベル１の第２の低周波成分及び第２の高周波成分に分解することと、
レベルｋの第２の低周波成分をレベルｋ＋１の第２の低周波成分及び第２の高周波成分に分解することと、
前記注目フレーム内の濃度値変化と前記参照フレーム内の濃度値変化との間の差分の大きさを示すレベル１のマスク画像を生成することと、
前記レベルｋの第１の低周波成分内の濃度値変化と前記レベルｋの第２の低周波成分内の濃度値変化との間の差分の大きさを示すレベルｋ＋１のマスク画像を生成することと、
前記レベル１のマスク画像の注目位置の濃度値が大きくなるほど前記レベル１の第２の高周波成分の前記注目位置の濃度値に与えられる重みを相対的に小さくして前記レベル１の第１の高周波成分及び前記レベル１の第２の高周波成分の重み付き平均を計算し、レベル１の合成高周波画像を生成することと、
前記レベルｋ＋１のマスク画像の注目位置の濃度値が大きくなるほど前記レベルｋ＋１の第２の高周波成分の前記注目位置の濃度値に与えられる重みを相対的に小さくして前記レベルｋ＋１の第１の高周波成分及び前記レベルｋ＋１の第２の高周波成分の重み付き平均を計算し、レベルｋ＋１の合成高周波画像を生成することと、
前記レベル１の合成高周波画像及び前記レベルｋ＋１の合成高周波画像をレベルｋｍａｘの第１の低周波成分に加算し、出力画像を得ることと
を具備する画像処理方法。
【請求項５】
前記注目フレームを前記出力画像によって置き換えることと、
前記画像処理方法を更に１回以上繰り返し、最終的な出力画像を得ることと
を更に具備する、請求項１の画像処理方法。
【請求項６】
被測定物を撮影して得られた注目フレームをレベル１の第１の低周波成分及び第１の高周波成分に分解し、レベルｋ（ｋ＝１，・・・，ｋｍａｘ−１）の第１の低周波成分をレベルｋ＋１の第１の低周波成分及び第１の高周波成分に分解する第１の分解部と
前記被測定物を撮影して得られた参照フレームをレベル１の第２の低周波成分及び第２の高周波成分に分解し、レベルｋの第２の低周波成分をレベルｋ＋１の第２の低周波成分及び第２の高周波成分に分解する第２の分解部と、
前記注目フレーム内の濃度値変化と前記参照フレーム内の濃度値変化との間の差分の大きさを示すレベル１のマスク画像を生成し、前記レベルｋの第１の低周波成分内の濃度値変化と前記レベルｋの第２の低周波成分内の濃度値変化との間の差分の大きさを示すレベルｋ＋１のマスク画像を生成する生成部と、
（ａ）前記レベル１のマスク画像内の各濃度値を閾値と比較し、前記レベル１のマスク画像の注目位置の濃度値が前記閾値以下であれば前記レベル１の第２の高周波成分の前記注目位置の画素を平均化有効に設定し、前記レベル１のマスク画像の前記注目位置の濃度値が前記閾値よりも大きければ前記レベル１の第２の高周波成分の前記注目位置の画素を平均化無効に設定し、前記レベル１の第２の高周波成分内の各画素の平均化有効／平均化無効の設定に従って前記レベル１の第１の高周波成分及び前記レベル１の第２の高周波成分を合成して合成高周波画像を生成し、（ｂ）前記レベルｋ＋１のマスク画像内の各濃度値を前記閾値と比較し、前記レベルｋ＋１のマスク画像の前記注目位置の濃度値が前記閾値以下であれば前記レベルｋ＋１の第２の高周波成分の前記注目位置の画素を平均化有効に設定し、前記レベルｋ＋１のマスク画像の前記注目位置の濃度値が前記閾値よりも大きければ前記レベルｋ＋１の第２の高周波成分の前記注目位置の画素を平均化無効に設定し、前記レベルｋ＋１の第２の高周波成分内の各画素の平均化有効／平均化無効の設定に従って前記レベルｋ＋１の第１の高周波成分及び前記レベルｋ＋１の第２の高周波成分を合成してレベルｋ＋１の合成高周波画像を生成する合成部と、
前記レベル１の合成高周波画像及び前記レベルｋ＋１の合成高周波画像をレベルｋｍａｘの第１の低周波成分に加算し、前記被測定物の外観検査のための出力画像を得る加算部と
を具備する画像処理装置。
【請求項７】
被測定物をＸ線撮影して得られた注目フレームをレベル１の第１の低周波成分及び第１の高周波成分に分解し、レベルｋ（ｋ＝１，・・・，ｋｍａｘ−１）の第１の低周波成分をレベルｋ＋１の第１の低周波成分及び第１の高周波成分に分解する第１の分解部と
前記被測定物をＸ線撮影して得られた参照フレームをレベル１の第２の低周波成分及び第２の高周波成分に分解し、レベルｋの第２の低周波成分をレベルｋ＋１の第２の低周波成分及び第２の高周波成分に分解する第２の分解部と、
前記注目フレーム内の濃度値変化と前記参照フレーム内の濃度値変化との間の差分の大きさを示すレベル１のマスク画像を生成し、前記レベルｋの第１の低周波成分内の濃度値変化と前記レベルｋの第２の低周波成分内の濃度値変化との間の差分の大きさを示すレベルｋ＋１のマスク画像を生成する生成部と、
（ａ）前記レベル１のマスク画像内の各濃度値を閾値と比較し、前記レベル１のマスク画像の注目位置の濃度値が前記閾値以下であれば前記レベル１の第２の高周波成分の前記注目位置の画素を平均化有効に設定し、前記レベル１のマスク画像の前記注目位置の濃度値が前記閾値よりも大きければ前記レベル１の第２の高周波成分の前記注目位置の画素を平均化無効に設定し、前記レベル１の第２の高周波成分内の各画素の平均化有効／平均化無効の設定に従って前記レベル１の第１の高周波成分及び前記レベル１の第２の高周波成分を合成して合成高周波画像を生成し、（ｂ）前記レベルｋ＋１のマスク画像内の各濃度値を前記閾値と比較し、前記レベルｋ＋１のマスク画像の前記注目位置の濃度値が前記閾値以下であれば前記レベルｋ＋１の第２の高周波成分の前記注目位置の画素を平均化有効に設定し、前記レベルｋ＋１のマスク画像の前記注目位置の濃度値が前記閾値よりも大きければ前記レベルｋ＋１の第２の高周波成分の前記注目位置の画素を平均化無効に設定し、前記レベルｋ＋１の第２の高周波成分内の各画素の平均化有効／平均化無効の設定に従って前記レベルｋ＋１の第１の高周波成分及び前記レベルｋ＋１の第２の高周波成分を合成してレベルｋ＋１の合成高周波画像を生成する合成部と、
前記レベル１の合成高周波画像及び前記レベルｋ＋１の合成高周波画像をレベルｋｍａｘの第１の低周波成分に加算し、前記被測定物のＸ線検査のための出力画像を得る加算部と
を具備する画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
実施形態は、画像のノイズ低減に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子部品などの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。同様に、Ｘ線検査システムもまた、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高周波成分までも低減されたり、高周波成分が不適切な値に変化したりすることがある。高周波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阻害されるおそれがある。
【０００４】
例えば、ノイズ低減技法の１つとして平滑化フィルタが知られている。平滑化フィルタには、被写体の本来の信号成分（特に高周波成分）が劣化する（ぼやける）というデメリットがある。また、動画像におけるノイズ低減技法として、アベレージングが知られている。アベレージングとは、複数フレーム間で濃度値を平均化することによってランダムノイズを低減するものである。例えば、静止した被写体を撮影した動画像においてＮ枚のフレームを用いてアベレージングを行うと、ランダムノイズを理想的には１／√Ｎ倍に低減できる。更に、各フレームにおいて被写体の本来の信号成分は共通に含まれているので、係る信号成分はアベレージングによって劣化しない。しかしながら、被写体に動きがあると、フレーム間の画素の対応関係が崩れてしまう。故に、動きのある被写体を撮影した動画像に対してアベレージングを単純に適用することはできない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−１５７４１号公報
【特許文献２】特開２０１０−２２６６４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
実施形態は、動きのある被写体を撮影した画像に対してフレーム間の画素の対応関係を考慮してアベレージングを行うことにより、高周波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】
【０００７】
実施形態によれば、画像処理方法は、注目フレームを第１の低周波成分及び第１の高周波成分に分解することと、第１の参照フレームを第２の低周波成分及び第２の高周波成分に分解することと、注目フレーム内の濃度値変化と第１の参照フレーム内の濃度値変化との間の差分の大きさを示す第１のマスク画像を生成することと、第１のマスク画像内の各濃度値を閾値と比較し、第１のマスク画像の注目位置の濃度値が閾値以下であれば第２の高周波成分の注目位置の画素を平均化有効に設定し、第１のマスク画像の注目位置の濃度値が閾値よりも大きければ第２の高周波成分の注目位置の画素を平均化無効に設定し、第２の高周波成分内の各画素の平均化有効／平均化無効の設定に従って第１の高周波成分及び第２の高周波成分を合成して合成高周波画像を生成することと、合成高周波画像を第１の低周波成分に加算し、出力画像を得ることとを含む。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【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のマスク画像生成部を例示するブロック図。
【図３】第２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４】第３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５】第１の実施形態に係る画像処理装置の動作を例示するフローチャート。
【図６】第３の実施形態に係る画像処理装置の動作を例示するフローチャート。
【図７】移動平均を用いてマスク画像を生成することの技術的意義の説明図。
【図８】第３の実施形態に係る画像処理装置の動作の説明図。
【図９】第４の実施形態に係る画像処理装置の動作の説明図。
【図１０】第２の実施形態に係る画像処理装置の比較例の効果の説明図。
【図１１】第２の実施形態に係る画像処理装置の効果の説明図。
【図１２】第７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】第８の実施形態に係るＸ線検査システムを例示するブロック図。
【図１４】第５の実施形態において各参照フレームの高周波成分に関する重みを決定するための関数を例示するグラフ。
【図１５】第６の実施形態に係る画像処理装置の動作を例示するフローチャート。
【図１６】Ｘ線ＣＴシステムにおいて撮影される断面画像の説明図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
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、以降の説明において、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。また、以降の説明において、簡単化のために一次元の濃度値変化が示されることがあるが、これらは二次元の濃度値変化として適宜読み替えることができる。更に、以降の説明において、「平均」とは非一様な重みを用いた重み付き平均を含んでもよい。
【００１０】
（第１の実施形態）  
第１の実施形態に係る画像処理装置は、図１に示されるように、サブバンド分解部１０１と、サブバンド分解部１０２と、マスク画像生成部１１０と、高周波画像合成部１２０と、加算部１３０とを含む。
【００１１】
図１の画像処理装置は、外部から注目フレーム１０と参照フレーム２０とを取得する。注目フレーム１０及び参照フレーム２０は、例えば、同一被写体を撮影した動画像の第ｎフレーム及び第ｎ−１フレームであってよい。或いは、注目フレーム１０及び参照フレーム２０は、同一被写体を連続撮影した２枚の静止画像であってもよいし、同一被写体からＸ線ＣＴによって撮影された２枚の断面画像であってもよい。図１の画像処理装置は、参照フレーム２０を適応的に利用して平均化を行って注目フレーム１０のノイズ成分を低減し、出力画像６０を生成する。
【００１２】
サブバンド分解部１０１は、注目フレーム１０を外部から入力する。サブバンド分解部１０１は、注目フレーム１０を２つのサブバンド成分に分解する。具体的には、サブバンド分解部１０１は、注目フレーム１０を高周波成分１１と低周波成分１２とに分解する。サブバンド分解部１０１は、高周波成分１１を高周波画像合成部１２０へと出力し、低周波成分１２を加算部１３０へと出力する。
【００１３】
サブバンド分解部１０１は、典型的には、注目フレーム１０にウェーブレット変換を適用し、高周波成分１１及び低周波成分１２を得る。或いは、サブバンド分解部１０１は、フィルタリング処理によって注目フレーム１０の低周波成分１２を抽出してもよい。例えば、サブバンド分解部１０１は、注目フレーム１０内の隣接４画素毎に濃度値を平均化することによって、低周波成分１２を抽出してもよい。更に、サブバンド分解部１０１は、当該低周波成分１２を注目フレーム１０から減算して高周波成分１１を抽出してもよい。
【００１４】
サブバンド分解部１０２は、参照フレーム２０を外部から入力する。サブバンド分解部１０２は、参照フレーム２０を２つのサブバンド成分に分解する。具体的には、サブバンド分解部１０２は、参照フレーム２０を高周波成分２１と低周波成分とに分解する。但し、参照フレーム２０の低周波成分は本実施形態において不要であるので、サブバンド分解部１０２は必ずしも当該低周波成分を導出しない。サブバンド分解部１０２は、高周波成分２１を高周波画像合成部１２０へと出力する。
【００１５】
サブバンド分解部１０２は、典型的には、参照フレーム２０にウェーブレット変換を適用し、高周波成分２１及び低周波成分を得る。或いは、サブバンド分解部１０２は、参照フレーム２０の低周波成分を抽出してから当該低周波成分を参照フレーム２０から減算することによって、高周波成分２１を抽出してもよい。
【００１６】
ここで、高周波成分１１内の各画素と高周波成分２１内の各画素とが対応しているならば（即ち、表現対象が同一であるならば）、高周波成分１１と高周波成分２１とを平均化することによって、高周波成分１１に含まれる注目フレーム１０のノイズ成分が低減される。しかしながら、例えば撮影位置のずれ、被写体の変化などの影響により、注目フレーム１０内の各画素と参照フレーム２０内の各画素とが必ずしも対応しない。
【００１７】
例えば、参照フレーム２０の注目位置にエッジ成分が含まれていて、かつ、注目フレーム１０の注目位置に同一のエッジ成分が含まれていなければ、高周波成分の平均化を通じて注目位置の濃度値が大きく変化するおそれがある。即ち、平均化された高周波画像の注目位置の濃度値に参照フレーム２０のエッジ成分の一部が漏れ込み、残像が生じる。また、注目フレーム１０の注目位置にエッジ成分が含まれていて、かつ、参照フレーム２０の注目位置に同一のエッジ成分が含まれていなければ、平均化を通じて注目位置の濃度値が大きく変化するおそれがある。即ち、平均化された高周波画像の注目位置において注目フレーム１０のエッジ成分がぼやける。従って、高周波成分１１及び高周波成分２１を単純に平均化すると、高周波成分１１の劣化する画素が局所的に生じるおそれがある。
【００１８】
そこで、図１の画像処理装置は、後述されるように、マスク画像４１を生成し、当該マスク画像４１に基づいて高周波成分２１の平均化有効／平均化無効を局所的に（例えば画素単位で）切り替える。
【００１９】
マスク画像生成部１１０は、外部から注目フレーム１０及び参照フレーム２０を入力する。マスク画像生成部１１０は、注目フレーム１０の微分画像７１と、参照フレーム２０の微分画像７２との間の差分画像７３を導出し、差分画像７３の各画素値を局所領域（例えばブロック）毎に平均化（移動平均化）し、移動平均化後の各画素値を絶対値化することによって、マスク画像４１を生成する。
【００２０】
マスク画像生成部１１０は、図２に示されるように、微分部１１１と、微分部１１２と、減算部１１３と、移動平均計算部１１４と、絶対値化部１１５とを含む。尚、図２の例では、注目フレーム１０の微分画像７１を参照フレーム２０の微分画像７２から減算することによって、差分画像７３を生成する。但し、差分画像７３は、注目フレーム１０を参照フレーム２０から減算し、差分フレーム内の濃度値分布を微分することによって生成されてもよい。
【００２１】
微分部１１１は、外部から注目フレーム１０を入力する。微分部１１１は、注目フレーム１０内の濃度値分布を微分し、微分画像７１を得る。具体的には、微分部１１１は、注目フレーム１０内の各濃度値の勾配ベクトルを算出することによって、微分画像７１内の各画素値を導出する。微分部１１１は、微分画像７１を減算部１１３へと出力する。
【００２２】
微分部１１２は、外部から参照フレーム２０を入力する。微分部１１２は、参照フレーム２０内の濃度値分布を微分し、微分画像７２を得る。具体的には、微分部１１２は、参照フレーム２０内の各濃度値の勾配ベクトルを算出することによって、微分画像７２内の各画素値を導出する。微分部１１２は、微分画像７２を減算部１１３へと出力する。
【００２３】
ここで、勾配ベクトルの算出手法が説明される。注目フレーム１０内の位置（ｉ，ｊ）の濃度値をＬＦ（０，ｉ，ｊ）で表し、参照フレーム２０内の位置（ｉ，ｊ）の濃度値をＬＦ（−１，ｉ，ｊ）で表すとする。勾配ベクトル（＝ｇｒａｄ（ＬＦ（ｍ，ｉ，ｊ）））は、下記数式（１）によって算出できる。尚、ｍは注目フレーム１０及び参照フレーム２０を識別するためのインデックスであり、注目フレーム１０を基準とする相対位置を表す。例えば、本実施形態においてｍ＝０（注目フレーム１０）または−１（参照フレーム２０（注目フレーム１０の１つ前のフレーム））である。即ち、ｇｒａｄ（ＬＦ（０，ｉ，ｊ））は微分画像７１内の位置（ｉ，ｊ）の画素値（勾配ベクトル）を表し、ｇｒａｄ（ＬＦ（−１，ｉ，ｊ））は微分画像７２内の位置（ｉ，ｊ）の画素値を表す。
【数１】
0005809920.tif 000002
【００２４】
減算部１１３は、微分部１１１から微分画像７１を入力し、微分部１１２から微分画像７２を入力する。減算部１１３は、微分画像７１を微分画像７２から減算し、差分画像７３を得る。即ち、減算部１１３は、下記数式（２）に示されるように、微分画像７１内の各画素値（勾配ベクトル）を微分画像７２内の各画素値（勾配ベクトル）から減算することによって、差分画像７３内の各画素値（勾配ベクトル）を導出する。尚、下記数式（２）において、ｍは０以外の値である。減算部１１３は、差分画像７３を移動平均計算部１１４へと出力する。
【数２】
0005809920.tif 000003
【００２５】
移動平均計算部１１４は、減算部１１３から差分画像７３を入力する。移動平均計算部１１４は、差分画像７３の移動平均を計算し、移動平均画像を得る。即ち、移動平均計算部１１４は、下記数式（３）に示されるように、差分画像７３内の各画素について周囲の局所領域（例えば、３画素×３画素ブロックであり、数式（３）においてｂｌоｃｋで表される）に含まれる画素値（勾配ベクトル）を平均化することによって、移動平均画像内の各画素値（勾配ベクトル）を得る。移動平均計算部１１４は、移動平均画像を絶対値化部１１５へと出力する。
【数３】
0005809920.tif 000004
【００２６】
尚、数式（３）において、厳密には、局所領域内の画素値の平均値ではなく総和が計算されている。しかしながら、後述される閾値が適切に調節されれば、平均値に代えて総和を用いたとしても同一または類似の効果を得ることができる。更に、平均値に代えて総和を用いれば除算の省略により計算量を低減させることができる。
【００２７】
絶対値化部１１５は、移動平均計算部１１４から移動平均画像を入力する。絶対値化部１１５は、移動平均画像を絶対値化し、マスク画像４１を生成する。具体的には、絶対値化部１１５は、下記数式（４）に示されるように、移動平均画像内の各画素値のｘ成分及びｙ成分の二乗和平方根を計算することによって、マスク画像４１内の各濃度値を導出する。絶対値化部１１５は、マスク画像４１を高周波画像合成部１２０へと出力する。
【数４】
0005809920.tif 000005
【００２８】
高周波画像合成部１２０は、サブバンド分解部１０１から高周波成分１１を入力し、サブバンド分解部１０２から高周波成分２１を入力し、マスク画像生成部１１０からマスク画像４１を入力する。高周波画像合成部１２０は、マスク画像４１内の各濃度値に応じて、高周波成分２１内の各画素の平均化有効／平均化無効を切り替える。高周波画像合成部１２０は、高周波成分２１内の各画素の平均化有効／平均化無効の設定に従って、高周波成分１１及び高周波成分２１を合成し、合成高周波画像５０を生成する。
【００２９】
具体的には、高周波画像合成部１２０は、マスク画像４１内の各濃度値を閾値と比較する。マスク画像４１の注目位置の濃度値が閾値以下であれば、高周波画像合成部１２０は高周波成分２１の注目位置の画素を平均化有効に設定する。即ち、高周波画像合成部１２０は高周波成分１１及び高周波成分２１の注目位置の濃度値を平均化することによって、合成高周波画像５０の注目位置の濃度値を導出する。
【００３０】
他方、マスク画像４１の注目位置の濃度値が閾値より大きければ、高周波画像合成部１２０は高周波成分２１の注目位置の画素を平均化無効に設定する。即ち、高周波画像合成部１２０は、高周波成分２１の注目位置の濃度値を平均化に利用しない。具体的には、高周波画像合成部１２０は、高周波成分２１の注目位置の濃度値を高周波成分１１の注目位置の濃度値に置き換えてから平均化を行うことによって、合成高周波画像５０の注目位置の濃度値（高周波成分１１の注目位置の濃度値に等しい）を導出する。或いは、高周波画像合成部１２０は、高周波成分１１の注目位置の濃度値を平均化から除外してもよい。即ち、高周波画像合成部１２０は、合成高周波画像５０の注目位置の濃度値として導出してもよい。  
高周波画像合成部１２０は、合成高周波画像５０を加算部１３０へと出力する。
【００３１】
ここで、合成高周波画像５０の技術的意義が説明される。前述のように、高周波成分１１及び高周波成分２１を単純に平均化すると、高周波成分の劣化する画素が局所的に生じるおそれがある。マスク画像４１は、係る画素を判別するために利用できる。
【００３２】
マスク画像４１の注目位置の濃度値は、注目フレーム１０の注目位置近傍の濃度値変化と参照フレーム２０の注目位置近傍の濃度値変化との間の差分の大きさを示す。例えば、注目フレーム１０及び参照フレーム２０のいずれか一方の注目位置にエッジ成分が含まれており、かつ、他方の注目位置に同一のエッジ成分が含まれていなければ、マスク画像４１の注目位置の濃度値は大きくなる。他方、注目位置近傍において注目フレーム１０及び参照フレーム２０内の濃度値が同様に変化していれば、マスク画像４１の注目位置の濃度値は小さくなる。
【００３３】
従って、マスク画像４１の注目位置の濃度値の大小に基づいて、参照フレーム２０の注目位置の画素が注目フレーム１０の注目位置の画素に対応するか否かを判別すること可能である。尚、前述の通り、マスク画像４１を生成するために移動平均が計算されている。移動平均を計算することによって、図７に示されるように、マスク画像４１内の濃度値において、ノイズ成分の影響が抑制されると共にエッジ成分による影響が強調される。故に、閾値を用いた判別の精度が向上する。
【００３４】
マスク画像４１の注目位置の濃度値が閾値以下の場合、即ち、参照フレーム２０の注目位置の画素が注目フレーム１０の注目位置の画素に対応していると判別される場合には、高周波成分１１及び高周波成分２１の平均化によって高周波成分１１に含まれるノイズ成分は低減されると予想される。故に、高周波画像合成部１２０は、高周波成分１１の注目位置の濃度値及び高周波成分２１の注目位置の濃度値を平均化し、合成高周波画像５０の注目位置の濃度値を導出する。他方、マスク画像４１の注目位置の濃度値が閾値より大きい場合、即ち、参照フレーム２０の注目位置の画素が注目フレーム１０の注目位置の画素に対応していないと判別される場合には、高周波成分１１及び高周波成分２１の平均化によって高周波成分１１が劣化すると予想される。故に、高周波画像合成部１２０は、高周波成分２１の注目位置の画素を平均化無効に設定して合成高周波画像５０の注目位置の濃度値として導出する。
【００３５】
加算部１３０は、サブバンド分解部１０１から注目フレーム１０の低周波成分１２を入力し、高周波画像合成部１２０から合成高周波画像５０を入力する。加算部１３０は、合成高周波画像５０を低周波成分１２に加算し、出力画像６０を得る。加算部１３０は、出力画像６０を外部へと出力する。
【００３６】
以下、図５を用いて本実施形態に係る画像処理装置の動作が説明される。  
まず、サブバンド分解部１０１及び微分部１１１は注目フレーム１０を取り込み、サブバンド分解部１０２及び微分部１１２は参照フレーム２０を取り込む（ステップＳ５０１）。サブバンド分解部１０１はステップＳ５０１において取り込んだ注目フレーム１０を高周波成分１１及び低周波成分１２に分解し、サブバンド分解部１０２はステップＳ５０１において取り込んだ参照フレーム２０を高周波成分２１及び低周波成分に分解する（ステップＳ５０２）。
【００３７】
微分部１１１はステップＳ５０１において取り込んだ注目フレーム１０内の濃度値分布を微分して微分画像７１を生成し、微分部１１２はステップＳ５０１において取り込んだ参照フレーム２０内の濃度値分布を微分して微分画像７２を生成する（ステップＳ５０３）。減算部１１３は、ステップＳ５０３において生成された微分画像７１からステップＳ５０３において生成された微分画像７２を減算して差分画像７３を生成する（ステップＳ５０４）。移動平均部１１４は、ステップＳ５０４において生成された差分画像７３の移動平均を計算して移動平均画像を生成する（ステップＳ５０５）。絶対値化部１１５は、ステップＳ５０５において生成された移動平均画像を絶対値化してマスク画像４１を生成する（ステップＳ５０６）。
【００３８】
尚、ステップＳ５０２の処理と、ステップＳ５０３，・・・，Ｓ５０６の処理とは、図５と逆の順序で処理されてもよいし、並列に処理されてもよい。  
高周波画像合成部１２０は、ステップＳ５０６において生成されたマスク画像４１の注目位置の濃度値が閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ５０７）。マスク画像４１の注目位置の濃度値が閾値以下であれば処理はステップＳ５０８に進み、そうでなければ処理はステップＳ５０９に進む。
【００３９】
ステップＳ５０８において、高周波画像合成部１２０はステップＳ５０２において生成された高周波成分１１及び高周波成分２１の注目位置の濃度値を平均化して合成高周波画像５０の注目位置の濃度値を導出し、処理はステップＳ５１０へと進む。ステップＳ５０９において、高周波成分２１の注目位置の画素は平均化無効に設定されているので、高周波画像合成部１２０はステップＳ５０２において生成された高周波成分１１の注目位置の濃度値を合成高周波画像５０の注目位置の濃度値として導出し、処理はステップＳ５１０へと進む。
【００４０】
ステップＳ５１０において、加算部１３０がステップＳ５０７，Ｓ５０８及びＳ５０９を通じて生成された合成高周波画像５０をステップＳ５０２において生成された低周波成分１２に加算して出力画像６０を生成し、処理は終了する。
【００４１】
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、参照フレームの高周波成分内の各画素の平均化有効／平均化無効をマスク画像内の各濃度値に応じて適応的に切り替える。従って、この画像処理装置によれば、マスク画像の濃度値の大きい位置について参照フレームの高周波成分の画素を平均化無効に設定して注目フレームの高周波成分の劣化を回避し、これ以外の位置について参照フレームの高周波成分の画素を平均化有効に設定してノイズ成分を低減できる。即ち、この画像処置装置によれば、注目フレームの高周波成分を維持しつつノイズ成分を低減できる。
【００４２】
（第２の実施形態）  
第１の実施形態に係る画像処理装置は、１枚の参照フレームを用いてノイズ低減処理を行う。他方、第２の実施形態に係る画像処理装置は、２枚以上の参照フレームを利用してノイズ低減処理を行う。
【００４３】
本実施形態に係る画像処理装置は、図３に示されるように、サブバンド分解部１０１と、サブバンド分解部１０２と、マスク画像生成部１１０と、サブバンド分解部２０３と、マスク画像生成部２１０と、高周波画像合成部２２０と、加算部２３０とを含む。
【００４４】
図３の画像処理装置は、外部から注目フレーム１０と、参照フレーム２０と、参照フレーム３０とを取得する。注目フレーム１０、参照フレーム２０及び参照フレーム３０は、例えば同一被写体を撮影した動画像の第ｎフレーム、第ｎ−１フレーム及び第ｎ＋１フレームであってよい。或いは、注目フレーム１０、参照フレーム２０及び参照フレーム３０は同一被写体を連続撮影した３枚の静止画像であってもよいし、同一被写体からＸ線ＣＴによって撮影された３枚の断面画像であってもよい。図３の画像処理装置は、参照フレーム２０及び参照フレーム３０を適応的に利用して平均化を行って注目フレーム１０のノイズ成分を低減し、出力画像６１を生成する。尚、説明の簡単化のために、図３の画像処理装置において２枚の参照フレームを利用する場合が想定されているが、本実施形態は３枚以上の参照フレームを利用する場合にも適用できる。
【００４５】
サブバンド分解部２０３は、参照フレーム３０を外部から入力する。サブバンド分解部２０３は、参照フレーム３０を２つのサブバンド成分に分解する。具体的には、サブバンド分解部２０３は、参照フレーム３０を高周波成分３１と低周波成分とに分解する。但し、参照フレーム３０の低周波成分は本実施形態において不要であるので、サブバンド分解部２０３は必ずしも当該低周波成分を導出しない。サブバンド分解部２０３は、高周波成分３１を高周波画像合成部２２０へと出力する。
【００４６】
サブバンド分解部２０３は、典型的には、参照フレーム３０にウェーブレット変換を適用し、高周波成分３１及び低周波成分を得る。或いは、サブバンド分解部２０３は、参照フレーム３０の低周波成分を抽出してから当該低周波成分を参照フレーム３０から減算することによって、高周波成分３１を抽出してもよい。
【００４７】
マスク画像生成部２１０は、外部から注目フレーム１０及び参照フレーム３０を入力する。マスク画像生成部２１０は、注目フレーム１０の微分画像と、参照フレーム３０の微分画像との間の差分画像を導出し、差分画像の各画素値を局所領域（例えばブロック）毎に平均化（移動平均化）し、移動平均化後の各画素値を絶対値化することによって、マスク画像４２を生成する。尚、マスク画像生成部２１０の動作はマスク画像生成部１１０と同一または類似であってよいので、その詳細は省略される。
【００４８】
高周波画像合成部２２０は、サブバンド分解部１０１から高周波成分１１を入力し、サブバンド分解部１０２から高周波成分２１を入力し、サブバンド分解部２０３から高周波成分３１を入力し、マスク画像生成部１１０からマスク画像４１を入力し、マスク画像生成部２１０からマスク画像４２を入力する。高周波画像合成部２２０は、マスク画像４１内の各濃度値に応じて高周波成分２１内の各画素の平均化有効／平均化無効を切り替え、マスク画像４２内の各濃度値に応じて高周波成分３１内の各画素の平均化有効／平均化無効を切り替える。具体的には、高周波画像合成部２２０は、マスク画像４１内の各濃度値を閾値と比較し、マスク画像４２内の各濃度値を閾値と比較する。
【００４９】
マスク画像４１の注目位置の濃度値が閾値以下であれば、高周波画像合成部２２０は高周波成分２１の注目位置の画素を平均化有効に設定する。他方、マスク画像４１の注目位置の濃度値が閾値より大きければ、高周波画像合成部２２０は高周波成分２１の注目位置の画素を平均化無効に設定する。マスク画像４２の注目位置の濃度値が閾値以下であれば、高周波画像合成部２２０は高周波成分３１の注目位置の画素を平均化有効に設定する。他方、マスク画像４２の注目位置の濃度値が閾値より大きければ、高周波画像合成部２２０は高周波成分３１の注目位置の画素を平均化無効に設定する。高周波画像合成部２２０は、高周波成分２１及び高周波成分３１内の各画素の平均化有効／平均化無効の設定に従って、高周波成分１１、高周波成分２１及び高周波成分３１を合成し、合成高周波画像５１を生成する。
【００５０】
具体的には、高周波成分２１及び高周波成分３１の注目位置の画素がいずれも平均化有効に設定されていれば、高周波画像合成部２２０は、高周波成分１１、高周波成分２１及び高周波成分３１の注目位置の濃度値を平均化し、合成高周波画像５１の注目位置の濃度値を導出する。
【００５１】
高周波成分２１の注目位置の画素が平均化有効に設定され、かつ、高周波成分３１の注目位置の画素が平均化無効に設定されていれば、高周波画像合成部２２０は、高周波成分３１の注目位置の濃度値を高周波成分１１の注目位置の濃度値に置き換えてから平均化を行って合成高周波画像５１の注目位置の濃度値を導出する。或いは、高周波画像合成部２２０は、高周波成分３１の注目位置の濃度値を平均化から除外してもよい。即ち、高周波画像合成部２２０は、高周波成分１１及び高周波成分２１の注目位置の濃度値を平均化し、合成高周波画像５１の注目位置の濃度値を導出してもよい。
【００５２】
高周波成分２１の注目位置の画素が平均化無効に設定され、かつ、高周波成分３１の注目位置の画素が平均化有効に設定されていれば、高周波画像合成部２２０は、高周波成分２１の注目位置の濃度値を高周波成分１１の注目位置の濃度値に置き換えてから平均化を行って合成高周波画像５１の注目位置の濃度値を導出する。或いは、高周波画像合成部２２０は、高周波成分２１の注目位置の濃度値を平均化から除外してもよい。即ち、高周波画像合成部２２０は、高周波成分１１及び高周波成分３１の注目位置の濃度値を平均化し、合成高周波画像５１の注目位置の濃度値を導出してもよい。
【００５３】
高周波成分２１及び高周波成分３１の注目位置の画素がいずれも平均化無効に設定されていれば、高周波画像合成部２２０は、高周波成分２１及び高周波成分３１の注目位置の濃度値を高周波成分１１の注目位置の濃度値に置き換えてから平均化を行って合成高周波画像５１の注目位置の濃度値（高周波成分１１の注目位置の濃度値に等しい）を導出する。或いは、高周波画像合成部２２０は、高周波成分２１及び高周波成分３１の注目位置の濃度値を平均化から除外してもよい。即ち、高周波画像合成部２２０は、高周波成分１１の注目位置の濃度値を合成高周波画像５１の注目位置の濃度値として導出してもよい。  
高周波画像合成部２２０は、合成高周波画像５１を加算部２３０へと出力する。
【００５４】
ここで、２枚以上の参照フレームを利用してノイズ低減処理を行うことの技術的意義が説明される。前述のように、マスク画像の濃度値の大きい位置について参照フレームの高周波成分の画素が平均化無効に設定されれば、注目フレームの高周波成分の劣化を回避できる。しかしながら、ある位置について全ての参照フレームの高周波成分の画素が平均化無効に設定されると、当該位置において平均化は実質的に行われないのでノイズ低減の効果を得ることもできない。換言すれば、ある位置においてノイズ低減の効果を得るためには１枚以上の参照フレームの高周波成分の画素が当該位置について平均化有効に設定される必要がある。従って、より多くの位置において１枚以上の参照フレームの高周波成分の画素が平均化有効に設定されることが望ましい。
【００５５】
利用される参照フレームの総数が多くなれば、任意の位置において１枚以上の参照フレームの高周波成分の画素が平均化有効に設定される可能性が高くなる。即ち、第１の実施形態に比べて注目フレーム１０内の多数の画素がノイズ低減の効果を得ることができる。
【００５６】
例えば、第ｎフレーム（注目フレーム）の中央付近に輝度の高い被写体が存在し、第ｎ−１フレーム及び第ｎ＋１フレーム（参照フレーム）において当該被写体の位置が左右にずれていると仮定する。これら第ｎフレーム、第ｎ−１フレーム及び第ｎ＋１フレームの高周波成分を単純に平均化して第ｎフレームの低周波成分に加算すると、第ｎフレームの高周波成分の劣化を回避できない。故に、図１０に示されるように、被写体の境界付近がぼやけた出力画像が得られる。他方、本実施形態に係るノイズ低減処理によれば、第ｎ−１フレームの高周波成分の画素が平均化無効に設定される位置について第ｎ＋１フレームの高周波成分の画素が平均化有効に設定される可能性がある。また、第ｎ＋１フレームの高周波成分の画素が平均化無効に設定される位置について第ｎ−１フレームの高周波成分の画素が平均化有効に設定される可能性がある。従って、図１１に示されるように、第ｎフレームの高周波成分（例えばエッジ成分）の劣化を回避しつつノイズ成分を低減できる。
【００５７】
加算部２３０は、サブバンド分解部１０１から注目フレーム１０の低周波成分１２を入力し、高周波画像合成部２２０から合成高周波画像５１を入力する。加算部２３０は、合成高周波画像５１を低周波成分１２に加算し、出力画像６１を得る。加算部２３０は、出力画像６１を外部へと出力する。
【００５８】
以上説明したように、第２の実施形態に係る画像処理装置は、２枚以上の参照フレームを利用して第１の実施形態に係る画像処理を行う。従って、この画像処理装置によれば、任意の位置において１枚以上の参照フレームの高周波成分の画素が平均化有効に設定される可能性が高い。即ち、第１の実施形態に比べて注目フレーム内の多数の画素がノイズ低減の効果を得ることができる。
【００５９】
（第３の実施形態）  
第１及び第２の実施形態に係る画像処理装置は、注目フレーム及び参照フレームを２つのサブバンド成分に分解してノイズ低減処理を行う。他方、第３の実施形態に係る画像処理装置は、注目フレーム及び参照フレームを３以上のサブバンド成分に分解してノイズ低減処理を行う。
【００６０】
第３の実施形態に係る画像処理装置は、図４に示されるように、サブバンド分解部３０１と、サブバンド分解部３０２と、マスク画像生成部３１０と、高周波画像合成部３２０と、加算部３３０とを含む。
【００６１】
図４の画像処理装置は、外部から注目フレーム１０と参照フレーム２０とを取得する。図４の画像処理装置は、参照フレーム２０を適応的に利用して平均化を行って注目フレーム１０のノイズ成分を低減し、出力画像６２を生成する。図４の画像処理装置は、サブバンド分解を複数回に亘って再帰的に行い、注目フレーム１０及び参照フレーム２０を３以上のサブバンド成分に分解する。
【００６２】
以降の説明では、注目フレーム１０及び参照フレーム２０内の位置（ｉ，ｊ）の濃度値はＬＦ（ｍ，０，ｉ，ｊ）と表される。尚、ｍは注目フレーム１０及び参照フレーム２０を識別するためのインデックスであり、注目フレーム１０を基準とする相対位置を表す。例えば、本実施形態においてｍ＝０（注目フレーム１０）または−１（参照フレーム２０（注目フレーム１０の１つ前のフレーム））である。更に、第ｋ＋１回目のサブバンド分解によって得られるレベルｋ＋１の低周波成分の位置（ｉ，ｊ）の濃度値はＬＦ（ｍ，ｋ＋１，ｉ，ｊ）と表され、レベルｋの高周波成分の位置（ｉ，ｊ）の濃度値はＨＦ（ｍ，ｋ＋１，ｉ，ｊ）と表される。尚、ｋは０以上ｋｍａｘ以下の値を取り得る変数である。ｋｍａｘは、サブバンド分解の実施回数を決定するパラメータであり、ノイズ成分の周波数特性などに基づいて任意に定めることができる。以降の説明では簡単化のためにｋｍａｘ＝２と仮定されるが、ｋｍａｘ＝３以上としても勿論よい。第ｋ＋１回目のサブバンド分解は、レベルｋの低周波成分に対して行われる。故に、ＬＦ（ｍ，ｋ，ｉ，ｊ）＝ＬＦ（ｍ，ｋ＋１，ｉ，ｊ）＋ＨＦ（ｍ，ｋ＋１，ｉ，ｊ）である。即ち、注目フレーム１０及び参照フレーム２０は、最終的には、レベル１，・・・，ｋｍａｘの高周波成分とレベルｋｍａｘの低周波成分とに分解される。
【００６３】
サブバンド分解部３０１は、注目フレーム１０を外部から入力する。サブバンド分解部３０１は、例えばウェーブレット変換を用いて注目フレーム１０を２つのサブバンド成分に分解する。具体的には、サブバンド分解部３０１は、注目フレーム１０をレベル１の高周波成分１１−１とレベル１の低周波成分１２−１とに分解する。サブバンド分解部３０１は、高周波成分１１−１を高周波画像合成部３２０へと出力し、低周波成分１２−１をマスク画像生成部３１０へと出力する。また、サブバンド分解部３０１は、第２回目のサブバンド分解のために、低周波成分１２−１を自己にフィードバック出力する。
【００６４】
更に、サブバンド分解部３０１は、第２，・・・，ｋｍａｘ回目のサブバンド分解のために、注目フレーム１０のレベル１，・・・，ｋｍａｘ−１の低周波成分１２−１，・・・，１２−（ｋｍａｘ−１）をフィードバック入力する。サブバンド分解部３０１は、レベル１，・・・，ｋｍａｘ−１の低周波成分１２−１，・・・，１２−（ｋｍａｘ−１）の各々を２つのサブバンド成分に分解する。具体的には、サブバンド分解部３０１は、レベル１，・・・，ｋｍａｘ−１の低周波成分１２−１，・・・，１２−（ｋｍａｘ−１）の各々をレベル２，・・・，ｋｍａｘの高周波成分１１−２，・・・，１１−ｋｍａｘと低周波成分１２−２，・・・，１２−ｋｍａｘとに分解する。サブバンド分解部３０１は、高周波成分１１−２，・・・，１１−ｋｍａｘを高周波画像合成部３２０へと出力する。サブバンド分解部３０１は、低周波成分１２−２，・・・，１２−（ｋｍａｘ−１）をマスク画像生成部３１０へと出力する。また、サブバンド分解部３０１は、第３，・・・，ｋｍａｘ回目のサブバンド分解のために、低周波成分１２−２，・・・，１２−（ｋｍａｘ−１）を自己にフィードバック出力する。サブバンド分解部３０１は、低周波成分１２−ｋｍａｘを加算部３３０へと出力する。
【００６５】
サブバンド分解部３０２は、参照フレーム２０を外部から入力する。サブバンド分解部３０２は、例えばウェーブレット変換を用いて参照フレーム２０を２つのサブバンド成分に分解する。具体的には、サブバンド分解部３０２は、参照フレーム２０をレベル１の高周波成分２１−１とレベル１の低周波成分２２−１とに分解する。サブバンド分解部３０２は、高周波成分２１−１を高周波画像合成部３２０へと出力し、低周波成分２２−１をマスク画像生成部３１０へと出力する。また、サブバンド分解部３０２は、第２回目のサブバンド分解のために、低周波成分２２−１を自己にフィードバック出力する。
【００６６】
更に、サブバンド分解部３０２は、第２，・・・，ｋｍａｘ回目のサブバンド分解のために、参照フレーム２０のレベル１，・・・，ｋｍａｘ−１の低周波成分２２−１，・・・，２２−（ｋｍａｘ−１）をフィードバック入力する。サブバンド分解部３０２は、レベル１，・・・，ｋｍａｘ−１の低周波成分２２−１，・・・，２２−（ｋｍａｘ−１）の各々を２つのサブバンド成分に分解する。具体的には、サブバンド分解部３０２は、レベル１，・・・，ｋｍａｘ−１の低周波成分２２−１，・・・，２２−（ｋｍａｘ−１）の各々をレベル２，・・・，ｋｍａｘの高周波成分２１−２，・・・，２１−ｋｍａｘと低周波成分２２−２，・・・，２２−ｋｍａｘとに分解する。但し、レベルｋｍａｘの低周波成分２２−ｋｍａｘは、本実施形態において不要であるので、サブバンド分解部３０２は必ずしも当該低周波成分２２−ｋｍａｘを導出しない。サブバンド分解部３０２は、高周波成分２１−２，・・・，２１−ｋｍａｘを高周波画像合成部３２０へと出力する。サブバンド分解部３０２は、低周波成分２２−２，・・・，２２−（ｋｍａｘ−１）をマスク画像生成部３１０へと出力する。また、サブバンド分解部３０２は、第３，・・・，ｋｍａｘ回目のサブバンド分解のために、低周波成分２２−２，・・・，２２−（ｋｍａｘ−１）を自己にフィードバック出力する。
【００６７】
マスク画像生成部３１０は、外部から注目フレーム１０及び参照フレーム２０を入力する。マスク画像生成部３１０は、注目フレーム１０及び参照フレーム２０にマスク画像生成部１１０，２１０と同一または類似の処理を行って、レベル１のマスク画像４１−１を生成する。更に、マスク画像生成部３１０は、サブバンド分解部３０１から注目フレーム１０の低周波成分１２−１，・・・，１２−（ｋｍａｘ−１）を入力し、サブバンド分解部３０２から参照フレーム２０の低周波成分２２−１，・・・，２２−（ｋｍａｘ−１）を入力する。マスク画像生成部３１０は、低周波成分１２−１，２２−１，・・・，１２−（ｋｍａｘ−１），２２−（ｋｍａｘ−１）の各々にマスク画像生成部１１０，２１０と同一または類似の処理を行って、レベル２，・・・，ｋｍａｘのマスク画像４１−２，・・・，４１−（ｋｍａｘ）を生成する。
【００６８】
具体的には、上記数式（１）に代えて下記数式（５）を利用すれば、インデックスｍによって識別されるフレームのレベルｋ＋１の微分画像を導出できる。  
【数５】
0005809920.tif 000006
【００６９】
また、上記数式（２）に代えて下記数式（６）を利用すれば、インデックスｍによって識別されるフレームのレベルｋ＋１の差分画像を導出できる。  
【数６】
0005809920.tif 000007
【００７０】
また、上記数式（３）に代えて下記数式（７）を利用すれば、インデックスｍによって識別されるフレームのレベルｋ＋１の移動平均画像を導出できる。  
【数７】
0005809920.tif 000008
【００７１】
また、上記数式（４）に代えて下記数式（８）を利用すれば、インデックスｍによって識別されるフレームのレベルｋ＋１のマスク画像４１−（ｋ＋１）を導出できる。  
【数８】
0005809920.tif 000009
【００７２】
高周波画像合成部３２０は、サブバンド分解部３０１からレベル１，・・・，ｋｍａｘの高周波成分１１−１，・・・，１１−ｋｍａｘを入力し、サブバンド分解部３０２からレベル１，・・・，ｋｍａｘの高周波成分２１−１，・・・，２１−ｋｍａｘを入力し、マスク画像生成部３１０からレベル１，・・・，ｋｍａｘのマスク画像４１−１，・・・，４１−ｋｍａｘを入力する。高周波画像合成部３２０は、レベルｋ＋１のマスク画像４１−（ｋ＋１）内の各濃度値に応じて、レベルｋ＋１の高周波成分２１−（ｋ＋１）内の各画素の平均化有効／平均化無効を切り替える。高周波画像合成部１２０は、レベルｋ＋１の高周波成分２１−（ｋ＋１）の各画素の平均化有効／平均化無効の設定に従って、レベルｋ＋１の高周波成分１１−（ｋ＋１）及び高周波成分２１−（ｋ＋１）を合成し、レベルｋ＋１の合成高周波画像５０−（ｋ＋１）を生成する。
【００７３】
具体的には、高周波画像合成部３２０は、レベルｋ＋１のマスク画像４１−（ｋ＋１）内の各濃度値を閾値と比較する。マスク画像４１−（ｋ＋１）の注目位置の濃度値が閾値以下であれば、高周波画像合成部３２０はレベルｋ＋１の高周波成分２１−（ｋ＋１）の注目位置の画素を平均化有効に設定する。即ち、高周波画像合成部３２０は、レベルｋ＋１の高周波成分１１−（ｋ＋１）及び高周波成分２１−（ｋ＋１）の注目位置の濃度値を平均化することによって、レベルｋ＋１の合成高周波画像５０−（ｋ＋１）の注目位置の濃度値を導出する。
【００７４】
他方、マスク画像４１−（ｋ＋１）の注目位置の濃度値が閾値より大きければ、高周波画像合成部３２０は高周波成分２１−（ｋ＋１）の注目位置の画素を平均化無効に設定する。即ち、高周波画像合成部３２０は、高周波成分２１−（ｋ＋１）の注目位置の濃度値を平均化に利用しない。具体的には、高周波画像合成部３２０は、高周波成分２１−（ｋ＋１）の注目位置の濃度値を高周波成分１１−（ｋ＋１）の注目位置の濃度値に置き換えてから平均化を行うことによって、合成高周波画像５０−（ｋ＋１）の注目位置の濃度値（高周波成分１１−（ｋ＋１）の濃度値に等しい）を導出する。或いは、高周波画像合成部３２０は、高周波成分２１−（ｋ＋１）の注目位置の濃度値を平均化から除外してもよい。即ち、高周波画像合成部３２０は、高周波成分１１−（ｋ＋１）の注目位置の濃度値を合成高周波画像５０−（ｋ＋１）の注目位置の濃度値として導出してもよい。  
高周波画像合成部３２０は、レベル１，・・・，ｋｍａｘの合成高周波画像５０−１，・・・５０−ｋｍａｘを加算部３３０へと出力する。
【００７５】
加算部３３０は、サブバンド分解部３０１から注目フレーム１０のレベルｋｍａｘの低周波成分１２−ｋｍａｘを入力し、高周波画像合成部３２０からレベル１，・・・，ｋｍａｘの合成高周波画像５０−１，・・・，５０−ｋｍａｘを入力する。加算部３３０は、合成高周波画像５０−１，・・・，５０−ｋｍａｘを低周波成分１２−ｋｍａｘに加算し、出力画像６２を得る。加算部３３０は、出力画像６２を外部へと出力する。
【００７６】
以下、図６を用いて本実施形態に係る画像処理装置の動作が説明される。まず、ｋを初期化するために０が代入され、処理はステップＳ６０２に進む（ステップＳ６０１）。  
ステップＳ６０２において、サブバンド分解部３０１及びマスク画像生成部３１０は注目フレーム１０のレベルｋの低周波成分１０または１２−ｋ（ＬＦ（ｍ（＝０），ｋ，ｉ，ｊ））を取り込み、サブバンド分解部３０２及びマスク画像生成部３１０は参照フレーム２０のレベルｋの低周波成分２０または２２−ｋ（ＬＦ（ｍ（≠０），ｋ，ｉ，ｊ））を取り込む。サブバンド分解部３０１はステップＳ６０２において取り込んだレベルｋの低周波成分１０または１２−ｋ（ＬＦ（ｍ（＝０），ｋ，ｉ，ｊ））をレベルｋ＋１の高周波成分１１−（ｋ＋１）（ＨＦ（ｍ（＝０），ｋ＋１，ｉ，ｊ））及び低周波成分１２−（ｋ＋１）（ＬＦ（ｍ（＝０），ｋ＋１，ｉ，ｊ））に分解し、サブバンド分解部３０２はステップＳ６０２において取り込んだレベルｋの低周波成分２０または２２−ｋ（ＬＦ（ｍ（≠０），ｋ，ｉ，ｊ））をレベルｋ＋１の高周波成分２１−（ｋ＋１）（ＨＦ（ｍ（≠０），ｋ＋１，ｉ，ｊ））及び低周波成分２２−（ｋ＋１）（ＬＦ（ｍ（≠０），ｋ＋１，ｉ，ｊ））に分解する（ステップＳ６０３）。
【００７７】
マスク画像生成部３１０は、ステップＳ６０２において取り込んだ注目フレーム１０のレベルｋの低周波成分１０または１２−ｋ（ＬＦ（ｍ（＝０），ｋ，ｉ，ｊ））内の濃度値分布を微分して注目フレーム１０のレベルｋ＋１の微分画像を生成し、ステップＳ６０２において取り込んだ参照フレーム２０のレベルｋの低周波成分２０または２２−ｋ（ＬＦ（ｍ（≠０），ｋ，ｉ，ｊ））内の濃度値分布を微分して参照フレーム２０のレベルｋ＋１の微分画像を生成する（ステップＳ６０４）。マスク画像生成部３１０は、ステップＳ６０４において生成した注目フレーム１０のレベルｋ＋１の微分画像からステップＳ６０４において生成した参照フレーム２０のレベルｋ＋１の微分画像を減算してレベルｋ＋１の差分画像を生成する（ステップＳ６０５）。マスク画像生成部３１０は、ステップＳ６０５において生成したレベルｋ＋１の差分画像の移動平均を計算してレベルｋ＋１の移動平均画像を生成する（ステップＳ６０６）。マスク画像生成部３１０は、ステップＳ６０６において生成したレベルｋ＋１の移動平均画像を絶対値化してレベルｋ＋１のマスク画像４１−（ｋ＋１）を生成する（ステップＳ６０７）。以降の説明において、レベルｋ＋１のマスク画像４１−（ｋ＋１）の位置（ｉ，ｊ）の濃度値はＭＫ（ｍ（≠０），ｋ＋１，ｉ，ｊ）と表される。
【００７８】
尚、ステップＳ６０３の処理と、ステップＳ６０４，・・・，Ｓ６０７の処理とは、図６と逆の順序で処理されてもよいし、並列に処理されてもよい。  
高周波画像合成部３２０は、ステップＳ６０７において生成されたレベルｋ＋１のマスク画像４１−（ｋ＋１）の注目位置（ｉ，ｊ）の濃度値（ＭＫ（ｍ，ｋ＋１，ｉ，ｊ））が閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ６０８）。マスク画像４１−（ｋ＋１）の注目位置の濃度値が閾値以下であれば処理はステップＳ６０９に進み、そうでなければ処理はステップＳ６１０に進む。
【００７９】
ステップＳ６０９において、高周波画像合成部３２０はステップＳ６０３において生成されたレベルｋ＋１の高周波成分１１−（ｋ＋１）の注目位置（ｉ，ｊ）の濃度値（ＨＦ（ｍ（＝０），ｋ＋１，ｉ，ｊ））及び高周波成分２１−（ｋ＋１）の注目位置（ｉ，ｊ）の濃度値（ＨＦ（ｍ（≠０），ｋ＋１，ｉ，ｊ））を平均化してレベルｋ＋１の合成高周波画像５０−（ｋ＋１）の注目位置（ｉ，ｊ）の濃度値を導出し、処理はステップＳ６１１へと進む。ステップＳ６１０において、高周波成分２１−（ｋ＋１）の注目位置の画素は平均化無効に設定されているので、高周波画像合成部３２０はステップＳ６０３において生成されたレベルｋ＋１の高周波成分１１−（ｋ＋１）の注目位置（ｉ，ｊ）の濃度値（ＨＦ（ｍ（＝０），ｋ＋１，ｉ，ｊ））をレベルｋ＋１の合成高周波画像５０−（ｋ＋１）の注目位置（ｉ，ｊ）の濃度値として導出し、処理はステップＳ６１１へと進む。以降の説明において、レベルｋ＋１の合成高周波画像５０−（ｋ＋１）の位置（ｉ，ｊ）の濃度値はＨＦＣ（ｋ＋１，ｉ，ｊ）と表される。
【００８０】
ステップＳ６１１において、ｋ＋１とｋｍａｘとが比較される。ｋ＋１がｋｍａｘ未満であれば処理はステップＳ６１２に進み、そうでなければ処理はステップＳ６１３に進む。ステップＳ６１２において、ｋが１だけインクリメントされ、処理はステップＳ６０２へと戻る。ステップＳ６１３において、加算部３３０が、第１回，・・・，第ｋｍａｘ回目のステップＳ６０８，Ｓ６０９及びＳ６１０を通じて生成されたレベル１，・・・，ｋｍａｘの合成高周波画像（ＨＦＣ（１，ｉ，ｊ），・・・，ＨＦＣ（ｋｍａｘ，ｉ，ｊ））を、第ｋｍａｘ回目のステップＳ６０３において生成された注目フレーム１０のレベルｋｍａｘの低周波成分１２−ｋｍａｘ（ＬＦ（ｍ（＝０），ｋｍａｘ，ｉ，ｊ））に加算して出力画像６２を生成し、処理は終了する。
【００８１】
ｋｍａｘ＝２、ｍ＝０，−１とした場合の本実施形態に係る画像処理装置の動作例が図８に描かれている。尚、図８において、ＬＦ（ｍ，ｋ，ｉ，ｊ）、ＨＦ（ｍ，ｋ，ｉ，ｊ）、ＭＫ（ｍ，ｋ，ｉ，ｊ）及びＨＦＣ（ｋ，ｉ，ｊ）は、ＬＦ（ｍ，ｋ）、ＨＦ（ｍ，ｋ）、ＭＫ（ｍ，ｋ）及びＨＦＣ（ｋ）と簡略化して表現されている。
【００８２】
以上説明したように、第３の実施形態に係る画像処理装置は、注目フレーム及び参照フレームを３以上のサブバンド成分に分解することを許容する。従って、この画像処理装置によれば、所望の周波数成分をいずれかのレベルの高周波成分へと分類し、ノイズ低減処理の対象に加えることができる。即ち、この画像処理装置によれば、想定されるノイズ成分の周波数特性にマッチしたノイズ低減処理が可能である。
【００８３】
（第４の実施形態）  
第４の実施形態に係る画像処理装置は、図９に例示されるように、注目フレーム及び２枚以上の参照フレームを３以上のサブバンド成分に分解してノイズ低減処理を行う。即ち、第４の実施形態は、第２の実施形態及び第３の実施形態の組み合わせである。尚、説明の簡単化のために、図９において、２枚の参照フレームを利用する場合が想定されているが、本実施形態は３枚以上の参照フレームを利用する場合にも適用できる。
【００８４】
（第５の実施形態）  
前述の第１、第２、第３及び第４の実施形態に係る画像処理装置は、マスク画像の濃度値と閾値との比較に基づいて参照フレームの高周波成分の平均化有効／平均化無効を切り替える。第５の実施形態に係る画像処理装置は、各参照フレームの高周波成分について平均化有効／平均化無効を設定する代わりにマスク画像の濃度値によって決まる多値の重みを与える。例えば、各参照フレームの高周波成分に関する重みは、関数またはテーブルを利用して導出できる。
【００８５】
図１４は、参照フレームの高周波成分（＝ＨＦ（ｍ，ｋ，ｉ，ｊ））に関する重み（＝α（ｍ，ｋ，ｉ，ｊ））を決定するためのシグモイド関数を例示する。図１４のシグモイド関数によれば、マスク画像の濃度値（＝ＭＫ（ｍ，ｋ，ｉ，ｊ））の増大に伴って重みは１．０から０．０まで連続的に減少する。図１４のシグモイド関数は、詳細には、下記の数式（９）においてＴｈ（ｋ）＝１０、β＝８を設定した場合に相当する。
【数９】
0005809920.tif 000010
【００８６】
数式（９）において、Ｔｈ（ｋ）はマスク画像の濃度値（＝ＭＫ（ｍ，ｋ，ｉ，ｊ））に対する閾値を表す。尚、Ｔｈ（ｋ）は固定値であってもよいし、ｋの値に依存する可変値であってもよい。数式（９）のシグモイド関数の中心は、ＭＫ（ｍ，ｋ，ｉ，ｊ）＝Ｔｈ（ｋ）であり、この付近でα（ｍ，ｋ，ｉ，ｊ）が急激に変化する。変化の傾斜は、βの値によって調整できる。
【００８７】
尚、数式（９）は例示に過ぎず、各参照フレームの高周波成分に関する重みはこれと異なる手法で定められてよい。例えば、重みは線形関数、非線形関数（ステップ関数など）、これらの組み合わせなどによって定められてよい。但し、重みは、マスク画像の濃度値の増大に対し単調減少であることが望ましい。尚、前述の各実施形態は、本実施形態において閾値を境に１／０を切り替えるステップ関数を用いて重みを決定する場合に相当する。
【００８８】
重みは、例えば下記数式（１０）に示されるように利用できる。尚、数式（１０）において、Ｍは利用される参照フレームの枚数を表す。  
【数１０】
0005809920.tif 000011
【００８９】
上記数式（１０）によれば、各参照フレームの高周波成分の注目位置の濃度値は、注目フレームの高周波成分の注目位置の濃度値（＝ＨＦ（０，ｋ，ｉ，ｊ））と参照フレームの高周波成分の注目位置の濃度値（＝ＨＦ（ｍ，ｋ，ｉ，ｊ））との重み付き平均（＝（１−α（ｍ，ｋ，ｉ，ｊ））・ＨＦ（０，ｋ，ｉ，ｊ）＋α（ｍ，ｋ，ｉ，ｊ）・ＨＦ（ｍ，ｋ，ｉ，ｊ））に置き換えられる。そして、注目フレームの高周波成分の注目位置の濃度値と、Ｍ枚の参照フレームの高周波成分の注目位置の濃度値とを平均化することによって、合成高周波画像の注目位置の濃度値（＝ＨＦＣ（ｋ，ｉ，ｊ））が導出される。
【００９０】
或いは、重みは、例えば下記数式（１１）に示されるように利用されてもよい。  
【数１１】
0005809920.tif 000012
【００９１】
数式（１１）によれば、注目フレームの高周波成分の注目位置の濃度値（＝ＨＦ（０，ｋ，ｉ，ｊ）に重み（＝１）が与えられ、各参照フレームの高周波成分の注目位置の濃度値（＝ＨＦ（ｍ，ｋ，ｉ，ｊ））に重み（＝α（ｍ，ｋ，ｉ，ｊ））が与えられる。そして、注目フレーム及び各参照フレームの高周波成分を重み付き平均することによって、合成高周波画像の注目位置の濃度値（＝ＨＦＣ（ｋ，ｉ，ｊ））が導出される。
【００９２】
以上説明したように、第５の実施形態に係る画像処理装置は、参照フレームの高周波成分に２値（即ち、１／０）ではなく多値の重みを与えて平均化に利用する。従って、この画像処理装置によれば、マスク画像の濃度値が前述の第１、第２、第３及び第４の実施形態における閾値に近い場合に、対応する参照フレームの高周波成分の濃度値を部分的に取り込んで平均化を行うのでノイズ成分を効果的に低減できる。
【００９３】
（第６の実施形態）  
第６の実施形態に係る画像処理装置は、前述の第１、第２、第３、第４及び第５の実施形態に係る画像処理装置と同一または類似のノイズ低減処理を複数回に亘って繰り返し試行する。ノイズ低減処理を複数回に亘って繰り返し試行することによって、注目フレームのノイズ成分を段階的に低減できる。
【００９４】
例えば、第３の実施形態に係る画像処理装置と同一または類似のノイズ低減処理を複数回に亘って繰り返し試行する場合に本実施形態に係る画像処理装置は図１５に例示されるように動作する。具体的には、前述のステップＳ６１３の後に、ノイズ低減処理は直ちには終了せずにステップＳ９１４へと進む。
【００９５】
ステップＳ９１４において、繰り返しを完了するか否かが判定される。例えば、繰り返し回数（＝ｔｍａｘ≧２）が予め固定されている場合には、ノイズ低減処理の試行回数（＝ｔ）が係る繰り返し回数（＝ｔｍａｘ）に達したか否かが判定される。或いは、ノイズ成分を評価することによって、ノイズ成分が十分に低減したか否かが判定されてもよい。繰り返しを完了する場合には処理は終了し、そうでなければ処理はステップＳ９１５へと進む。
【００９６】
ステップＳ９１５において、注目フレームはステップＳ６１３において生成された出力画像に置き換えられることによって更新される。即ち、第ｔ（＜ｔｍａｘ）回目のステップＳ６１３において生成された出力画像は、第ｔ＋１回目のノイズ低減処理における注目フレームとして利用される。更に、ステップＳ９１５において、種々のパラメータが更新されてもよい。具体的には、利用される参照フレームの総数、利用される参照フレーム、閾値、移動平均が計算される局所領域のサイズなどが更新可能である。ステップＳ９１５の後に、処理はステップＳ６０１に戻る。
【００９７】
以上説明したように、第６の実施形態に係る画像処理装置は、複数回に亘ってノイズ低減処理が試行されることを許容する。従って、この画像処理装置によれば、第１回目のノイズ低減処理によってノイズ成分が十分に低減されなかったとしても、第２回目以降のノイズ低減処理によってノイズ成分を段階的に低減できる。
【００９８】
（第７の実施形態）  
第７の実施形態に係る外観検査システムは、図１２に示されるように、画像処理装置１００、画像検査装置７００、カメラ７１０及びステージ７２０を含む。  
カメラ７１０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７１０は、後述するステージ７２０の上方から、ステージ７２０の上面を電子撮影する。カメラ７１０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画像データを生成し、後段の画像処理装置１００に出力する。
【００９９】
ステージ７２０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７２０においてカメラ７１０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７２０上で静止した状態で、カメラ７１０による撮影が行われる。
【０１００】
画像処理装置１００は、カメラ７１０によって得られた画像データに対して、第１、第２、第３、第４、第５または第６の実施形態と同様のノイズ低減処理を施す。例えば、画像処理装置１００は図１、図３または図４の画像処理装置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、カメラ７１０によって撮影された２枚分（或いは３枚以上）の画像データを注目フレーム１０、参照フレーム２０（、参照フレーム３０）としてそれぞれ取り込み、画像処理を行って出力画像６０、出力画像６１または出力画像６２を得る。画像処理装置１００は、出力画像６０、出力画像６１または出力画像６２を画像検査装置７００に供給する。
【０１０１】
画像検査装置７００は、画像処理装置１００によってノイズ低減された画像を検査画像として入力する。画像検査装置７００は、検査画像の画像解析を行う。画像検査装置７００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。
【０１０２】
以上説明したように、第７の実施形態に係る外観検査システムは、第１、第２、第３、第４、第５または第６の実施形態に係る画像処理装置と同様のノイズ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、注目フレームの高周波成分が維持され、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。
【０１０３】
（第８の実施形態）  
第８の実施形態に係るＸ線検査システムは、図１３に示されるように、画像処理装置１００、画像検査装置８００、Ｘ線源８１０、カーボンステージ８２０及びＸ線イメージセンサ８３０を含む。
【０１０４】
カーボンステージ８２０は、Ｘ線検査の対象となる被測定物ＯＪ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、カーボンステージ８２０においてＸ線源８１０によってＸ線が照射される範囲に載置される。被測定物ＯＪがカーボンステージ８２０上で静止した状態で、Ｘ線源８１０及びＸ線イメージセンサ８３０によるＸ線撮影が行われる。
【０１０５】
Ｘ線源８１０は、カーボンステージ８２０に載置された被測定物ＯＪに対してＸ線を照射する。Ｘ線イメージセンサ８３０は、Ｘ線源８１０によって照射されて被測定物ＯＪを透過したＸ線を検出し、画像データを生成する。Ｘ線イメージセンサ８３０は、画像データを後段の画像処理装置１００に出力する。
【０１０６】
画像処理装置１００は、Ｘ線イメージセンサ８３０によって得られた画像データに対して、第１、第２、第３、第４、第５または第６の実施形態と同様のノイズ低減処理を施す。例えば、画像処理装置１００は図１、図３または図４の画像処理装置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、Ｘ線イメージセンサ８３０によって撮影された２枚（或いは、３枚以上）の画像データを注目フレーム１０、参照フレーム２０（、参照フレーム３０）としてそれぞれ取り込み、画像処理を行って出力画像６０、出力画像６１または出力画像６２を得る。画像処理装置１００は、出力画像６０、出力画像６１または出力画像６２を画像検査装置８００に供給する。
【０１０７】
画像検査装置８００は、画像処理装置１００によってノイズ低減された画像を検査画像として入力する。画像検査装置８００は、検査画像の画像解析を行う。画像検査装置８００は、係る画像解析の結果、被測定物ＯＪの異常を検出する。
【０１０８】
以上説明したように、第８の実施形態に係るＸ線検査システムは、第１、第２、第３、第４、第５または第６の実施形態に係る画像処理装置と同様のノイズ処理を行って検査画像を得る。従って、本実施形態に係るＸ線検査システムによれば、注目フレームの高周波成分が維持され、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。
【０１０９】
尚、本実施形態に係るＸ線検査システムを医療診断などのために適用し、人間（例えば医師）が検査画像の解析を行う場合も考えられる。係る場合には、画像検査装置８００は不要である。人間が検査画像の解析を行う場合にも、高周波成分が維持され、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ことは明らかである。
【０１１０】
（第９の実施形態）  
前述の第１、第２、第３、第４、第５または第６の実施形態に係る画像処理装置は、Ｘ線ＣＴシステム、監視カメラシステム、超音波検査システムなどの種々のシステムにおいて撮影画像にノイズ低減処理を適用してもよい。尚、Ｘ線ＣＴシステムに各実施形態に係る画像処理装置を適用する場合には、例えば図１６に示されるように、撮影された複数の断面画像の各々をフレームとみなせばよい。また、フレームを識別するためのインデックスは、例えば各断面画像の撮影位置に基づいて定めればよい。
【０１１１】
上記各実施形態の処理は、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実現可能である。上記各実施形態の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、上記各実施形態の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。
【０１１２】
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】
【０１１３】
１０・・・注目フレーム，１１，２１，３１・・・高周波成分，１２，２２・・・低周波成分，２０，３０・・・参照フレーム，４１，４２・・・マスク画像，５０，５１・・・合成高周波画像，６０，６１，６２・・・出力画像，７１，７２・・・微分画像，７３・・・差分画像，１００・・・画像処理装置，１０１，１０２，２０３，３０１，３０２・・・サブバンド分解部，１１０，２１０，３１０・・・マスク画像生成部，１１１，１１２・・・微分部，１１３・・・減算部，１１４・・・移動平均計算部，１１５・・・絶対値化部，１２０，２２０，３２０・・・高周波画像合成部，１３０，２３０，３３０・・・加算部，７００，８００・・・画像検査装置，７１０・・・カメラ，７２０，ステージ，８１０・・・Ｘ線源，８２０・・・カーボンステージ，８３０・・・Ｘ線イメージセンサ
【図１】
0005809920.tif 000013
【図２】
0005809920.tif 000014
【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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【図１６】
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