(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を取得する取得部と、
前記入力画像の少なくとも一部である対象領域に、互いに密度が異なる複数のノイズのそれぞれを重畳することで、複数の比較画像を生成する生成部と、
前記複数の比較画像のそれぞれについて前記入力画像に対する該比較画像の劣化度を算出することで得られる複数の劣化度に基づいて、前記入力画像のノイズ度を推定する推定部と
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記劣化度が構造的類似性である、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記推定部が、前記複数の劣化度を閾値と比較することで前記ノイズ度を推定する、
請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記推定部が、前記密度と前記劣化度との関係を示す非線形関数の最高次係数に基づいてノイズ度を推定する、
請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記最高次係数と前記ノイズ度との対応関係が予め設定されており、
前記推定部が、複数の前記密度および前記複数の劣化度から前記非線形関数の最高次係数を算出し、前記対応関係を参照することで、前記算出した最高次係数に対応する前記ノイズ度を決定する、
請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
プロセッサを備える画像処理装置により実行される画像処理方法であって、
入力画像を取得する取得ステップと、
前記入力画像の少なくとも一部である対象領域に、互いに密度が異なる複数のノイズのそれぞれを重畳することで、複数の比較画像を生成する生成ステップと、
前記複数の比較画像のそれぞれについて前記入力画像に対する該比較画像の劣化度を算出することで得られる複数の劣化度に基づいて、前記入力画像のノイズ度を推定する推定ステップと
を含む画像処理方法。
【請求項７】
入力画像を取得する取得ステップと、
前記入力画像の少なくとも一部である対象領域に、互いに密度が異なる複数のノイズのそれぞれを重畳することで、複数の比較画像を生成する生成ステップと、
前記複数の比較画像のそれぞれについて前記入力画像に対する該比較画像の劣化度を算出することで得られる複数の劣化度に基づいて、前記入力画像のノイズ度を推定する推定ステップと
をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の一側面は画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ノイズが含まれる画像を処理するためには予めそのノイズ度を推定する必要がある。非特許文献１に記載の手法では、撮影に用いるカメラを実際に測定することで、カメラ特性を考慮したノイズモデルを構築する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】上村健二，伊東ひとみ，津村徳道，中口俊哉，三宅洋一、「単一画像からのノイズ推定手法の評価と改善」、映像情報メディア学会誌、Ｖｏｌ．６３，Ｎｏ．１，ｐｐ．１０１−１０４，２００９．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
非特許文献１の手法では、カメラ特性とノイズ量との関係を事前にモデル化する必要がある。したがって、ノイズモデルやカメラの情報などの事前情報を得てからでないとノイズ度を推定することができない。そこで、事前情報が無くても入力画像のノイズ度を推定することが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一側面に係る画像処理装置は、入力画像を取得する取得部と、入力画像の少なくとも一部である対象領域に、互いに密度が異なる複数のノイズのそれぞれを重畳することで、複数の比較画像を生成する生成部と、複数の比較画像のそれぞれについて、入力画像に対する該比較画像の劣化度を算出する算出部と、算出された複数の劣化度に基づいて入力画像のノイズ度を推定する推定部とを備える。【０００６】
本発明の一側面に係る画像処理方法は、プロセッサを備える画像処理装置により実行される画像処理方法であって、入力画像を取得する取得ステップと、入力画像の少なくとも一部である対象領域に、互いに密度が異なる複数のノイズのそれぞれを重畳することで、複数の比較画像を生成する生成ステップと、複数の比較画像のそれぞれについて、入力画像に対する該比較画像の劣化度を算出する算出ステップと、算出された複数の劣化度に基づいて入力画像のノイズ度を推定する推定ステップとを含む。【０００７】
本発明の一側面に係る画像処理プログラムは、入力画像を取得する取得ステップと、入力画像の少なくとも一部である対象領域に、互いに密度が異なる複数のノイズのそれぞれを重畳することで、複数の比較画像を生成する生成ステップと、複数の比較画像のそれぞれについて、入力画像に対する該比較画像の劣化度を算出する算出ステップと、算出された複数の劣化度に基づいて入力画像のノイズ度を推定する推定ステップとをコンピュータに実行させる。【０００８】
このような側面においては、入力画像に複数のノイズを重畳することで複数の比較画像が得られる。入力画像に元々含まれるノイズよりも密度が低いノイズを該入力画像に重畳しても該入力画像はほとんど劣化しない。一方、入力画像に元々含まれるノイズよりも密度が高いノイズを該入力画像に重畳すると、該入力画像は劣化する。ノイズに関するこのような性質を利用し、入力画像から複数の比較画像を生成して、これらの比較画像を用いて入力画像のノイズ度を推定することで、事前情報が無くても入力画像のノイズ度を推定することができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一側面によれば、事前情報が無くても入力画像のノイズ度を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態におけるノイズ度の推定の概念を示す図である。
【図２】実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】実施形態に係る画像処理装置の機能構成を示す図である。
【図４】実施形態に係る画像処理装置の処理を示すフローチャートである。
【図５】比較画像を生成する処理の例を示す図である。
【図６】ノイズ度の推定の例について説明するための図である。
【図７】ノイズ度の推定の例について説明するための図である。
【図８】実施形態に係る画像処理プログラムの構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一または同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１２】
［概要］
実施形態に係る画像処理装置１０は、画像のノイズ度を客観的に推定するコンピュータまたはコンピュータシステムである。
【００１３】
「画像」とは、人の視覚で捉えることができるように対象物を何らかの媒体に定着させた像である。画像は、コンピュータでの処理が可能な、画像を示すデータ（画像データ）を処理することで視認可能となる。具体的には、画像は、メモリなどの記憶装置に記録され、プロセッサの処理によりモニタなどの出力装置に出力されることで、視認可能となる。画像は静止画でもよいし、動画を構成する個々のフレームでもよい。
【００１４】
「ノイズ」とは、画像に含まれる不要なデータまたはデータの乱れのことをいい、画質を劣化させる要素の一つである。「ノイズ度」とは、画像がどれくらい多くのノイズを含んでいるかを示す指標である。本実施形態では一例として、ランダムノイズの一種であるガウスノイズの標準偏差σによりノイズ度を表すものとする。ガウスノイズは、平均ａおよび標準偏差σを用いてＮ（ａ，σ）と表すことができる。
【００１５】
図１は、本実施形態におけるノイズ度の推定の概念を示す図である。この例では、画像処理装置１０が、実際のノイズ度が１０（これはガウスノイズＮ（０，１０）に相当する）である入力画像２１のノイズ度を推定するものとする。まず、画像処理装置１０はその入力画像２１に、互いに密度が異なる複数のノイズを重畳することで複数の比較画像を生成する。ノイズの「密度」とはノイズの量または強さを示す指標である。密度が高いほど、ノイズは強くなり画像上でよりはっきりと現れる。本実施形態では、画像処理装置１０はランダムノイズ（画像の全体にわたって不規則に現れるノイズ）を入力画像２１に重畳する。より具体的には、画像処理装置１０は、ランダムノイズの一種であるガウスノイズを入力画像２１に重畳する。本実施形態では、ランダムノイズの密度を単に「ノイズ密度」ともいう。ガウスノイズではノイズ密度は標準偏差σで示され、したがって、標準偏差σが高いほどノイズ密度は高くなる。
【００１６】
図１の例では、画像処理装置１０は入力画像２１にガウスノイズＮ（０，２）を重畳することで比較画像２２を生成する。また、画像処理装置１０は入力画像２１にガウスノイズＮ（０，１０）を重畳することで比較画像２３を生成し、入力画像２１にガウスノイズＮ（０，１８）を重畳することで比較画像２４を生成する。画像処理装置１０はノイズ密度をさらに変えながら（例えば、標準偏差を２６，３４…と変えながら）比較画像を生成する。なお、図１では、それぞれのガウスノイズを点の集まりで模式的に表している。
【００１７】
鮮明であるべき画像にノイズが含まれている場合、画質は当初から低下している。画質とは画像の見た目の質であり、解像度、階調、コントラストなどの様々な要因で決まる。ノイズの有無もその要因の一つであり、ノイズを含むと画質が低下する。重畳されるノイズ密度が、原画像が元々抱えているノイズ密度以下であれば、ランダムノイズを重畳しても画質は実質的には低下しない。すなわち、この場合には比較画像の画質は原画像と同じか、または略同じといえる。一方、重畳されるノイズ密度が、原画像が元々抱えているノイズ密度より大きいと、比較画像の画質は原画像よりも低下する。
【００１８】
図１の例では、入力画像２１のノイズ度が、ガウスノイズＮ（０，１０）に相当する１０であるとする。すなわち、仮に、ノイズを含まない画像にガウスノイズＮ（０，１０）を重畳すると入力画像２１が得られるものとする。この場合、ガウスノイズＮ（０，２）を重畳することで得られる比較画像２２のノイズ度も１０である。また、ガウスノイズＮ（０，１０）の重畳により得られる比較画像２３のノイズ度も１０である。しかし、ガウスノイズＮ（０，１８）は、入力画像２１が元々抱えるガウスノイズＮ（０，１０）よりも密度が高いので、ガウスノイズＮ（０，１８）により得られる比較画像２４のノイズ度は、１０より大きくなる（例えば、そのノイズ度は１８になる）。ガウスノイズの標準偏差をさらに高くした場合にも、比較画像のノイズ度は１０よりも大きい。したがって、入力画像２１のノイズ度は１０か、または１０から１８の間であると推定できる。
【００１９】
このように、画像処理装置１０は、原画像に対して複数のノイズを重畳することで複数の比較画像を生成し、これらの比較画像の画質の低下の度合いを判定することで、原画像のノイズ度を推定する。
【００２０】
［装置の構成］
図２は画像処理装置１０の一般的なハードウェア構成を示す。画像処理装置１０は、オペレーティングシステムやアプリケーション・プログラムなどを実行するプロセッサ１０１と、ＲＯＭおよびＲＡＭで構成される主記憶部１０２と、ハードディスクやフラッシュメモリなどで構成される補助記憶部１０３と、ネットワークカードまたは無線通信モジュールで構成される通信制御部１０４と、キーボードやマウスなどの入力装置１０５と、モニタなどの出力装置１０６とを備える。
【００２１】
画像処理装置１０の各機能要素は、プロセッサ１０１または主記憶部１０２の上に所定のソフトウェア（例えば、後述する画像処理プログラムＰ１）を読み込ませてそのソフトウェアを実行させることで実現される。プロセッサ１０１はそのソフトウェアに従って、通信制御部１０４、入力装置１０５、または出力装置１０６を動作させ、主記憶部１０２または補助記憶部１０３におけるデータの読み出しおよび書き込みを行う。処理に必要なデータまたはデータベースは主記憶部１０２または補助記憶部１０３内に格納される。
【００２２】
画像処理装置１０は１台のコンピュータで構成されてもよいし、複数台のコンピュータで構成されてもよい。複数台のコンピュータを用いる場合には、これらのコンピュータがインターネットやイントラネットなどの通信ネットワークを介して接続されることで、論理的に一つの画像処理装置１０が構築される。
【００２３】
図３は画像処理装置１０の機能構成を示す。本実施形態では、画像処理装置１０は機能的構成要素として取得部１１、生成部１２、算出部１３、および推定部１４を備える。
【００２４】
取得部１１は、入力画像を取得する機能要素である。入力画像とは、ノイズ度を推定する対象として処理される画像である。入力画像は原画像と言い換えることもできる。
【００２５】
生成部１２は、取得された入力画像のノイズ度を推定するために用いる複数の比較画像を生成する機能要素である。生成部１２は入力画像の少なくとも一部を対象領域として設定し、その対象領域にランダムノイズを重畳することで比較画像を得る。比較画像は、入力画像の画質を意図的に劣化させることで得られる画像であるといえる。ただし、図１を参照しながら説明したように、比較画像に含まれるノイズの程度が入力画像と同じかまたは略同じこともあり得る。「対象領域」とは、連続して並ぶ画素から成る範囲である。対象領域は入力画像の一部のみであってもよいし入力画像の全体であってもよい。
【００２６】
算出部１３は、生成部１２により得られた複数の比較画像のそれぞれについて、入力画像に対する該比較画像の劣化度を算出する機能要素である。したがって、算出部１３は一つの入力画像に対して複数の劣化度を得る。「劣化度」とは、ランダムノイズによる影響により比較画像の画質が入力画像の画質よりどれくらい低いかを示す指標である。算出部１３は、算出した複数の劣化度を推定部１４に出力する。
【００２７】
推定部１４は、算出された複数の劣化度に基づいて入力画像のノイズ度を推定する機能要素である。
【００２８】
［装置の動作］
次に、図４〜図７を参照しながら、画像処理装置１０の動作を説明するとともに本実施形態に係る画像処理方法について説明する。
【００２９】
図４は、画像処理装置１０の処理を示すフローチャートである。まず、取得部１１が一つの入力画像を取得する（ステップＳ１１、取得ステップ）。入力画像の取得方法は限定されない。例えば、取得部１１は任意の画像を記憶する画像データベースにアクセスして入力画像を読み出してもよい。なお、画像データベースは画像処理装置１０とは別の装置であってもよいし、画像処理装置１０の一部であってもよい。あるいは、取得部１１は画像処理装置１０のユーザにより入力または指定された入力画像を取得してもよい。あるいは、取得部１１は他のコンピュータから入力画像を受信してもよい。
【００３０】
続いて、取得部１１はその入力画像をグレースケール画像に変換する（ステップＳ１２）。グレースケール画像は、ピクセル値に光度以外の情報が含まれていない画像である。入力画像に重畳されるガウスノイズは色情報を持たないので、そのガウスノイズに合わせて入力画像をグレースケール画像に変換することで、ノイズ度をより正確に求めることができる。
【００３１】
続いて、生成部１２が入力画像から複数の比較画像を生成する（ステップＳ１３、生成ステップ）。生成部１２は一つの比較画像を次のように生成する。生成部１２は、グレースケールに変換された入力画像を複製することで、比較画像を生成するための入力画像（以下ではこれも単に「入力画像」という。）を得る。続いて、生成部１２はその入力画像の少なくとも一部を対象領域として設定し、その対象領域の画質を低下させることで比較画像を得る。生成部１２は、対象領域にガウスノイズを重畳することで比較画像を得る。
【００３２】
図５は比較画像を生成する処理の例を示す図である。この例では、生成部１２は４（ピクセル）×４（ピクセル）の対象領域３１に、正規分布３２で示されるガウスノイズ３３を重畳することで、比較画像の少なくとも一部を構成する対象領域３４を生成する。この処理により対象領域３１内の少なくとも一部の光度が変化するので、対象領域３４ではノイズが生じる。図５では、ノイズの重畳により光度が変化した画素をハッチングで示している。
【００３３】
生成部１２はガウスノイズの標準偏差を変えながら複数の比較画像を生成する。これは、ランダムノイズの密度（強さ）が互いに異なる複数の比較画像が生成されることを意味する。ガウスノイズの標準偏差の設定および比較画像の個数はいずれも限定されない。例えば、生成部１２は標準偏差を２，１０，１８，２６…と変えながら複数の比較画像を生成してもよいし、標準偏差を２，６，１０，１４…と変えながら複数の比較画像を生成してもよい。
【００３４】
続いて、算出部１３が、入力画像に対する各比較画像の劣化度を算出する（ステップＳ１４、算出ステップ）。本実施形態では、算出部１３は構造的類似性（ＳＳＩＭ：ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）を劣化度として用いる。ＳＳＩＭとは、輝度平均の差と、画素値の標準偏差の差と、画素間の共分散との積により、２画像間の類似度を評価する手法および指標である。一般にＳＳＩＭは、人間の主観的判断に近い指標と言われている。２画像間のＳＳＩＭは０から１の間の値になり、値が高いほど２画像が互いに似ているということができる。
【００３５】
二つの画像ｘ，ｙにおけるＳＳＩＭをＳＳＩＭ（ｘ，ｙ）と表すとすると、このＳＳＩＭ（ｘ，ｙ）は下記の式（１）で得られる。
【００３６】
【数１】
0006564158.tif 000002
この式の各変数の意味は次の通りである。
【００３７】
・μｘ：画像ｘの平均画素値
・μｙ：画像ｙの平均画素値
・σｘ：画像ｘの画素値の標準偏差
・σｙ：画像ｙの画素値の標準偏差
・σｘｙ：画像ｘ，ｙの共分散
・ｃ１＝（ｋ１Ｌ）２，ｃ２＝（ｋ２Ｌ）２：分母の値が非常に小さくなった場合でも評価値を安定させるための定数。Ｌは画素値のダイナミックレンジである（８ビット画像では２５５）。ｋ１，ｋ２は任意に設定できる値であり、その初期値は一般にｋ１＝０．０１，ｋ２＝０．０３と設定される。
【００３８】
算出部１３は入力画像（画像ｘ）と比較画像（画像ｙ）との間のＳＳＩＭを求める。図１の例では、算出部１３は少なくとも、入力画像２１および比較画像２２から得られるＳＳＩＭ１と、入力画像２１および比較画像２３から得られるＳＳＩＭ２と、入力画像２１および比較画像２４から得られるＳＳＩＭ３とを求める。
【００３９】
続いて、推定部１４が複数の劣化度（本実施形態ではＳＳＩＭ）に基づいて入力画像のノイズ度を推定する（ステップＳ１５、推定ステップ）。より具体的には、推定部１４はノイズ密度と劣化度との関係を求め、その関係に基づいてノイズ度を推定する。本実施形態ではノイズ密度（ガウスノイズの標準偏差σ）をそのままノイズ度とする。ノイズ度の推定手法は限定されない。
【００４０】
例えば、推定部１４は複数のＳＳＩＭを閾値と比較することでノイズ度を推定してもよい。具体的には、推定部１４はノイズ密度（ガウスノイズの標準偏差）とＳＳＩＭとの関係を求め、ＳＳＩＭが閾値であるときのノイズ密度をノイズ度として推定してもよい。推定部１４は、ノイズ密度とＳＳＩＭとの関係を示す関数を最小二乗法や線形補間などにより求めることで、ＳＳＩＭが閾値であるときのノイズ密度を特定することができる。閾値は入力画像に応じて変更されてもよい。
【００４１】
あるいは、推定部１４はノイズ密度（ガウスノイズの標準偏差）とＳＳＩＭとの関係を非線形関数で近似し、その非線形関数の最高次係数（より具体的には、非線形関数を定義する多項式の最高次係数）に基づいてノイズ度を推定してもよい。非線形関数は限定されず、例えば２次関数または３次関数でもよいし、より高次の関数であってもよい。非線形関数による近似の方法も限定されないが、例えば最小二乗法が用いられてもよい。非線形関数を得る際に、推定部１４はＳＳＩＭを正規化する。この正規化は、ＳＳＩＭの水準を画像間で統一させるための処理である。
【００４２】
被写体が相異なる複数の画像の間でノイズ度が同じかまたは近似する場合に、各画像のノイズ密度（ガウスノイズの標準偏差）とＳＳＩＭとの関係をグラフで示すと、個々のグラフの曲がり具合（曲率）は概ね似た値を示す。一方、画像が同じであってもノイズ度が異なると、ノイズ密度とＳＳＩＭとの関係も変わる。
【００４３】
図６は、ある一つの画像に対して５種類のノイズ度（２、６，１０，１４、および１８）を適用した上で、それぞれのノイズ度についてノイズ密度（ガウスノイズの標準偏差）とＳＳＩＭとの関係をプロットすることで得られたグラフである。このように、画像が同じであってもノイズ度が異なると、グラフの曲がり具合が変化する。原画像のノイズ度が小さい場合には、密度が小さいランダムノイズを重畳したときから画質が低下し始める（ＳＳＩＭが下がり始める）。一方、原画像のノイズ度が大きい場合には、密度が小さいランダムノイズを重畳しても画質はあまり低下しない（ＳＳＩＭはあまり下がらない）。したがって、ノイズ密度の増加に伴うＳＳＩＭの減少の程度を見ることでノイズ度を推定することができる。ＳＳＩＭの減少を示すグラフの曲がり具合は非線形関数の最高次係数に大きく依存するので、その最高次係数を用いることで、様々な画像のノイズ度を統一された基準で推定することができる。図６におけるそれぞれのグラフを２次関数「ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ」で近似したならば、推定部１４は係数ａを用いてノイズ度を推定する。
【００４４】
図７は、５種類の画像Ａ〜Ｅについての、ノイズ度と２次関数（ノイズ密度とＳＳＩＭとの関係を示す非線形関数）の最高次係数との対応の例を示すグラフである。グラフの横軸はノイズ度に対応し、グラフの縦軸は２次関数の最高次係数を示す。それぞれの２次関数は、ノイズ密度（ガウスノイズの標準偏差）を１，２，３，４…と変えながらＳＳＩＭを算出し、それぞれのＳＳＩＭを正規化することで得られた、ノイズ密度とＳＳＩＭとの関係を近似するものである。
【００４５】
図７から分かるように、正規化されたＳＳＩＭから得られる２次関数（非線形関数）の最高次係数は、画像の種類にかかわらずノイズ度に応じて一定の範囲を取る。したがって、最高次係数とノイズ度との対応関係を予め設定した上で、得られた最高次係数がどのノイズ度に対応するかを判定することで、画像のノイズ度を決定することができる。ここで、対応関係の表現方法は限定されず、例えば表（対応表）で表現されてもよい。画像処理装置１０（例えば推定部１４）はその対応関係を予め保持している。図７の例では、最高次係数がＴａ以上であればノイズ度は２であり、最高次係数がＴｂ以上Ｔａ未満であればノイズ度は６であり、最高次係数がＴｃ以上Ｔｂ未満であればノイズ度は１０であり、最高次係数がＴｃ未満であればノイズ度は１４である。
【００４６】
推定部１４は推定したノイズ度を出力する（ステップＳ１６）。ノイズ度の出力方法は限定されない。例えば、推定部１４はノイズ度を、所定のデータベースに格納してもよいし、他のコンピュータに送信してもよいし、モニタ上に表示してもよい。推定部１４はノイズ度および入力画像のセットを出力してもよい。
【００４７】
画像処理装置１０が複数の入力画像を処理する場合には、ステップＳ１１〜Ｓ１６の処理が繰り返し実行される。
【００４８】
推定されたノイズ度の利用方法は限定されない。例えば、入力画像のノイズ除去のためにそのノイズ度が用いられてもよい。推定されたノイズ度に基づいて入力画像からノイズを除去することで、入力画像の画質を上げることができる。また、ノイズが除去された画像に対して超解像などの更なる画像処理を実行することで、ノイズに邪魔されることなく所望の画像を得ることができる。推定されたノイズ度を用いる更なる処理は画像処理装置１０により実行されてもよいし、他の情報処理装置により実行されてもよい。
【００４９】
［プログラム］
次に、図８を参照しながら、コンピュータを画像処理装置１０として機能させるための画像処理プログラムＰ１を説明する。図８は画像処理プログラムＰ１の構成を示す図である。
【００５０】
画像処理プログラムＰ１はメインモジュールＰ１０、取得モジュールＰ１１、生成モジュールＰ１２、算出モジュールＰ１３、および推定モジュールＰ１４を含む。メインモジュールＰ１０は、ノイズ度の推定を統括的に管理する部分である。取得モジュールＰ１１、生成モジュールＰ１２、算出モジュールＰ１３、および推定モジュールＰ１４を実行することで、取得部１１、生成部１２、算出部１３、および推定部１４が実現する。
【００５１】
画像処理プログラムＰ１は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリなどの有形の記録媒体に固定的に記録された上で提供されてもよい。あるいは、画像処理プログラムＰ１は、搬送波に重畳されたデータ信号として通信ネットワークを介して提供されてもよい。
【００５２】
［効果］
以上説明したように、本発明の一側面に係る画像処理装置は、入力画像を取得する取得部と、入力画像の少なくとも一部である対象領域に、互いに密度が異なる複数のノイズのそれぞれを重畳することで、複数の比較画像を生成する生成部と、複数の比較画像のそれぞれについて、入力画像に対する該比較画像の劣化度を算出する算出部と、算出された複数の劣化度に基づいて入力画像のノイズ度を推定する推定部とを備える。
【００５３】
本発明の一側面に係る画像処理方法は、プロセッサを備える画像処理装置により実行される画像処理方法であって、入力画像を取得する取得ステップと、入力画像の少なくとも一部である対象領域に、互いに密度が異なる複数のノイズのそれぞれを重畳することで、複数の比較画像を生成する生成ステップと、複数の比較画像のそれぞれについて、入力画像に対する該比較画像の劣化度を算出する算出ステップと、算出された複数の劣化度に基づいて入力画像のノイズ度を推定する推定ステップとを含む。
【００５４】
本発明の一側面に係る画像処理プログラムは、入力画像を取得する取得ステップと、入力画像の少なくとも一部である対象領域に、互いに密度が異なる複数のノイズのそれぞれを重畳することで、複数の比較画像を生成する生成ステップと、複数の比較画像のそれぞれについて、入力画像に対する該比較画像の劣化度を算出する算出ステップと、算出された複数の劣化度に基づいて入力画像のノイズ度を推定する推定ステップとをコンピュータに実行させる。
【００５５】
このような側面においては、入力画像に複数のノイズを重畳することで複数の比較画像が得られる。入力画像に元々含まれるノイズよりも密度が低いノイズを該入力画像に重畳しても該入力画像はほとんど劣化しない。一方、入力画像に元々含まれるノイズよりも密度が高いノイズを該入力画像に重畳すると、該入力画像は劣化する。ノイズに関するこのような性質を利用し、入力画像から複数の比較画像を生成して、これらの比較画像を用いて入力画像のノイズ度を推定することで、事前情報が無くても入力画像の絶対的な（または本質的な）ノイズ度を推定することができる。対象領域が入力画像の全体である場合には、画像の局所的なノイズ度ではなく、画像全体にわたるノイズ度を求めることができる。
【００５６】
他の側面に係る画像処理装置では、劣化度が構造的類似性であってもよい。ＳＳＩＭは輝度値、コントラスト、および構造のそれぞれに関する変化に基づく指標であるから、入力画像にノイズを重畳することで得られる比較画像を用いたノイズ度の推定に適しているといえる。したがって、ＳＳＩＭを用いることで入力画像のノイズ度を正確に推定することができる。
【００５７】
他の側面に係る画像処理装置では、推定部が、複数の劣化度を閾値と比較することでノイズ度を推定してもよい。閾値を用いることで、ノイズ度を簡単な処理でかつ高速に推定することができる。
【００５８】
他の側面に係る画像処理装置では、推定部が、推定部が、密度と劣化度との関係を示す非線形関数の最高次係数に基づいてノイズ度を推定してもよい。その非線形関数を示すグラフの曲がり具合は、画像の被写体に関係なくノイズ度に応じて変わる傾向があり、その曲がり具合は、非線形関数の最高次係数に大きく依存する。したがって、その最高次係数に基づいてノイズ度を正確に判定することができる。
【００５９】
他の側面に係る画像処理装置では、最高次係数とノイズ度との対応関係が予め設定されており、推定部が、複数の密度および複数の劣化度から非線形関数の最高次係数を算出し、対応関係を参照することで、算出した最高次係数に対応するノイズ度を決定してもよい。予め用意された対応関係を用いることで、最高次係数からノイズ度を簡単に得ることができる。
【００６０】
［変形例］
以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。
【００６１】
上記実施形態では画像処理装置１０が劣化度としてＳＳＩＭを用いるが、他の指標が劣化度として用いられてもよい。
【００６２】
上記実施形態では画像処理装置１０はガウスノイズを用いたが、入力画像に重畳されるノイズの種類はこれに限定されない。例えば、画像処理装置は他の種類のランダムノイズを入力画像に重畳してもよい。
【００６３】
上記実施形態ではノイズ密度（ガウスノイズの標準偏差）をそのままノイズ度として設定するが、ノイズ度の設定方法はこれに限定されない。例えば、推定部は、予め定められた演算によりノイズ密度からノイズ度を求めてもよい。
【００６４】
少なくとも一つのプロセッサにより実行される画像処理方法の処理手順は上記実施形態での例に限定されない。例えば、上述したステップ（処理）の一部が省略されてもよいし、別の順序で各ステップが実行されてもよい。また、上述したステップのうちの任意の２以上のステップが組み合わされてもよいし、ステップの一部が修正または削除されてもよい。あるいは、上記の各ステップに加えて他のステップが実行されてもよい。
【符号の説明】
【００６５】
１０…画像処理装置、１１…取得部、１２…生成部、１３…算出部、１４…推定部、Ｐ１…画像処理プログラム、Ｐ１０…メインモジュール、Ｐ１１…取得モジュール、Ｐ１２…生成モジュール、Ｐ１３…算出モジュール、Ｐ１４…推定モジュール。
【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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