(57)【要約】  同一の撮影対象が同時に撮像された複数の異なった解像度の画像をもとにパンシャープン処理などによって作成される画像のノイズ除去においてノイズ除去方法の性質により画像本来の信号の成分が損なわれないようにするため、本発明のノイズ除去装置は、入力された所定解像度の第１画像を前記第１画像と同一の被写体が同時に撮像され入力された第２画像の前記所定解像度より低い所定第１解像度の成分に多重解像度分解する多重解像度分解手段と、前記分解により作成された少なくとも１つの分解成分について前記第２画像を用いて補正する低解像度成分補正手段と、前記分解成分を前記補正により作成された分解成分で置き換え、前記第１画像を再構成し、出力する画像再構成手段とを備える。
2015037189.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された所定解像度の第１画像を前記第１画像と同一の被写体が同時に撮像され入力された第２画像の前記所定解像度より低い所定第１解像度の成分に多重解像度分解する多重解像度分解手段と、
前記分解により作成された少なくとも１つの分解成分について前記第２画像を用いて補正する低解像度成分補正手段と、
前記分解成分を前記補正により作成された分解成分で置き換え、前記第１画像を再構成し、出力する画像再構成手段と
を備えることを特徴とするノイズ除去装置。
【請求項２】
前記第２画像を前記第１解像度より低い所定第２解像度の成分に多重解像度分解する低解像度画像多重解像度分解手段をさらに備え、
前記多重解像度分解手段は、前記第１画像を前記第２解像度の成分に多重解像度分解し、
前記低解像度成分補正手段は、前記第１画像の第２解像度への分解により作成された少なくとも１つの分解成分を対応する前記第２画像の分解により作成された分解成分を用いて補正する
ことを特徴とする請求項１に記載のノイズ除去装置。
【請求項３】
前記補正の方法は、前記第１画像の分解成分と前記第２画像または前記第２画像の分解成分とを加重平均することを含むことを特徴とする請求項１または２に記載のノイズ除去装置。
【請求項４】
前記第２画像は、特性の異なった複数の画像であることを特徴とする請求項１乃至３に記載のノイズ除去装置。
【請求項５】
前記第１画像はパンクロマチック画像、前記第２画像はマルチスペクトル画像である
ことを特徴とする請求項１乃至４に記載のノイズ除去装置。
【請求項６】
入力された所定解像度の第１画像を前記第１画像と同一の被写体が同時に撮像され入力された第２画像の前記所定解像度より低い所定第１解像度の成分に多重解像度分解し、
前記分解により作成された少なくとも１つの分解成分について前記第２画像を用いて補正し、
前記分解成分を前記補正により作成された分解成分で置き換え、前記第１画像を再構成し、出力する
ことを特徴とするノイズ除去方法。
【請求項７】
さらに、前記第２画像を前記第１解像度より低い所定第２解像度の成分に多重解像度分解し、
前記多重解像度分解する際は、前記第１画像を前記第２解像度の成分に多重解像度分解し、
前記低解像度成分補正する際は、前記第１画像の第２解像度への分解により作成された少なくとも１つの分解成分を対応する前記第２画像の分解により作成された分解成分を用いて補正する
ことを特徴とする請求項６に記載のノイズ除去方法。
【請求項８】
前記補正の方法は、前記第１画像の分解成分と前記第２画像または前記第２画像の分解成分とを加重平均することを含むことを特徴とする請求項６または７に記載のノイズ除去方法。
【請求項９】
前記第２画像は特性の異なった複数の画像であることを特徴とする請求項６乃至８に記載のノイズ除去方法。
【請求項１０】
ノイズ除去装置を構成するコンピュータに、
入力された所定解像度の第１画像を前記第１画像と同一の被写体が同時に撮像され入力された第２画像の前記所定解像度より低い所定第１解像度の成分に多重解像度分解する多重解像度分解ステップと、
前記分解により作成された少なくとも１つの分解成分について前記第２画像を用いて補正する低解像度成分補正ステップと、
前記分解成分を前記補正により作成された分解成分で置き換え、前記第１画像を再構成し、出力する画像再構成ステップと
を実行させることを特徴とするノイズ除去プログラムを格納する記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ノイズ除去装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より衛星や航空機から地上などを撮影するシステムが用いられている。そのようなシステムにおいて、同一の撮影対象について高解像度のパンクロマチック画像とパンクロマチック画像よりも低解像度のマルチスペクトル画像の両方を同時に撮像することが広く行われている。パンクロマチックセンサにおいては可視近赤外の全波長について撮像が行われ、マルチスペクトルセンサにおいては、例えば青色や赤色などの特定波長のみについて撮像が行われる。マルチスペクトルセンサでは、特定の色についての画像を得ることが可能であるが、センサの受光する単位面積当りの光量がパンクロマチックセンサに比べて少なくなる。受光する１画素当りの光量が少なくなるとノイズ成分が信号成分に対して多くなり、良好な品質の画像が得られなくなる。そのようなことを回避するため、マルチスペクトルセンサにおいて、解像度を低め、１画素当りの画像の面積をパンクロマチックセンサに比べて大きくして受光光量を増やすことが行われている。このような低解像度のマルチスペクトル画像と高解像度のパンクロマチック画像の両方を同時に撮像するシステムにおいて、両方の画像を組み合わせて高解像度のカラー画像を作成するパンシャープン処理が行われる。パンシャープン処理において、例えば、マルチスペクトル画像の各画素の成分を、輝度成分、色相成分、彩度成分に分解し、その輝度成分を高解像度のパンクロマチック画像の成分で置き換えることで、高解像度のカラー画像が作成される。ところで、パンシャープン処理により作成された高解像度のカラー画像に限らず、画像に含まれるノイズの除去は一般的な問題で、そのようなノイズ除去は画像処理によって行われている。画像処理によるノイズ除去に関する方法が特許文献１に記載されている。【０００３】
特許文献１に記載の方法は、次の通りである。【０００４】
画像に含まれるノイズを除去する画像処理方法は、複数の画素からなる原画像を入力する画像入力手順を有する。また、入力した原画像を分解して、逐次的に低い解像度を持つ複数の低周波画像と、逐次的に低い解像度を持つ複数の高周波画像を生成する多重解像度画像生成手順と、低周波画像と高周波画像の各々に対してノイズ除去処理を行うノイズ除去処理手順とを有する。さらに、ノイズ除去された低周波画像とノイズ除去された高周波画像の双方の結果に基づいて、原画像からノイズが除去された画像を得る画像取得手順を有する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２００７／１１６５４３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載の方法において、１つの画像についてノイズ除去が行なわれていることにより画像本来の信号が損なわれる可能性が懸念される。特許文献１に記載の方法を含む一般的なノイズ除去の方法においては、予めノイズの性質を仮定し、それにもとづいてノイズ成分を推定してノイズを除去している。その過程で、画像本来の信号の成分もノイズと判定されて除去される可能性がある。そのようなノイズ除去をパンクロマチック画像とマルチスペクトル画像のそれぞれに施した後、それらの画像をもとにパンシャープン処理によって作成された画像においても本来の信号の成分が損なわれている可能性が懸念される。【０００７】
このように、特許文献１に記載の方法には、同一の撮影対象が同時に撮像された複数の異なった解像度の画像をもとにパンシャープン処理などによって作成される画像のノイズ除去においてノイズ除去方法の性質により画像本来の信号の成分が損なわれる問題がある。【０００８】
本発明の目的は、この課題を解決するノイズ除去装置、方法およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明のノイズ除去装置は、入力された所定解像度の第１画像を前記第１画像と同一の被写体が同時に撮像され入力された第２画像の前記所定解像度より低い所定第１解像度の成分に多重解像度分解する多重解像度分解手段と、前記分解により作成された少なくとも１つの分解成分について前記第２画像を用いて補正する低解像度成分補正手段と、前記分解成分を前記補正により作成された分解成分で置き換え、前記第１画像を再構成し、出力する画像再構成手段とを備えることを特徴とする。【００１０】
本発明のノイズ除去方法は、入力された所定解像度の第１画像を前記第１画像と同一の被写体が同時に撮像され入力された第２画像の前記所定解像度より低い所定第１解像度の成分に多重解像度分解し、前記分解により作成された少なくとも１つの分解成分について前記第２画像を用いて補正し、前記分解成分を前記補正により作成された分解成分で置き換え、前記第１画像を再構成し、出力することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、同一の撮影対象が同時に撮像された複数の異なった解像度の画像をもとにパンシャープン処理などによって作成される画像のノイズ除去において画像本来の信号の成分が損なわれる可能性を低減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１の実施の形態におけるノイズ除去装置の構成例を示す図である。
【図２】多重解像度分解における画像の処理を示す図である。
【図３】多重解像度分解における画像の処理を示す図である。
【図４】補正における低解像度成分の処理を示す図である。
【図５】再構成における画像の処理を示す図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態におけるノイズ除去装置の構成例を示す図である。
【図７】補正における分解成分の処理を示す図である。
【図８】本発明の第３の実施の形態におけるノイズ除去装置の構成例を示す図である。
【図９】本発明の第４の実施の形態におけるノイズ除去装置の構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の第１の実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００１４】
まず、本実施の形態におけるノイズ除去装置の構成について、図１を参照して説明する。
【００１５】
図１は本実施の形態におけるノイズ除去装置の構成例を示す。ノイズ除去装置１０は、高解像度画像入力部１１、低解像度画像入力部１２、多重解像度分解部１３、低解像度成分補正部１４、再構成部１５、画像出力部１６を備える。
【００１６】
ノイズ除去装置１０の各部を説明する。
【００１７】
高解像度画像入力部１１は、入力された高解像度画像を出力する。
【００１８】
低解像度画像入力部１２は、入力された低解像度画像を出力する。
【００１９】
多重解像度分解部１３は、入力された高解像度画像を低解像度成分に分解する多重解像度分解を行う。
【００２０】
低解像度成分補正部１４は、高解像度画像が分解されて作成された低解像度成分を、入力された低解像度画像を用いて補正する。
【００２１】
再構成部１５は、補正の対象となった低解像度成分を補正された低解像度成分で置き換え、高解像度画像を再構成する。
【００２２】
画像出力部１６は、再構成された高解像度画像を出力する。
【００２３】
次に、本実施の形態におけるノイズ除去装置１０の動作について、図１を参照して説明する。
【００２４】
高解像度画像入力部１１には撮影対象の高解像度画像が入力され、低解像度画像入力部１２には高解像度画像と同一の撮影対象の低解像度画像が入力される。多重解像度分解部１３は高解像度画像入力部１１から出力された高解像度画像を低解像度成分に多重解像度分解する。この際、入力された低解像度画像に相当する解像度まで分解を行う。低解像度成分補正部１４は多重解像度分解部１３で高解像度画像が分解されて作成された低解像度成分（ＬＬ成分相当  後述）を低解像度画像入力部１２から出力された低解像度画像を用いて補正する。再構成部１５は多重解像度分解部１３において低解像度成分補正部１４で補正の対象となった低解像度成分を低解像度成分補正部１４で補正された低解像度成分で置き換え、高解像度画像を再構成する。画像出力部１６は再構成部１５で再構成された高解像度画像を出力する。
【００２５】
さらに、本実施の形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。
【００２６】
本実施の形態では、高解像度画像入力部１１に高解像度ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラから、低解像度画像入力部１２に高解像度ＣＣＤカメラの４分の１の解像度（対象の１辺の長さ当たりの画素数が４分の１）の低解像度ＣＣＤカメラから、それぞれ画像が入力される。また、多重解像度分解部１３はＷａｖｅｌｅｔ変換で多重解像度分解を行う。
【００２７】
多重解像度分解部１３における多重解像度分解について、画像の処理を図２で説明する。図２において、（１）は入力された高解像度画像であり、（２）は処理された画像である。入力された高解像度画像は４つの成分に分解されている。左上のＬＬ成分は縦横方向の平均成分、右上のＨＬ成分は縦方向の平均との差分、左下のＬＨ成分は横方向の平均との差分、右下のＨＨ成分は縦横方向の平均との差分である。平均成分はスケーリング係数で、平均との差分はウェーブレット係数で表される。なお、（１）と（２）とで１画素の大きさは同じであり、（２）の各成分の１辺の長さは入力された高解像度画像の半分となっている。
【００２８】
多重解像度分解の次の処理を図３で説明する。図３において、（３）は前の処理でのＬＬ成分であり、（４）は処理されて４つの成分に分解された画像である。左上のＬＬＬＬ成分は縦横方向の平均成分、右上のＬＬＨＬ成分は縦方向の平均との差分、左下のＬＬＬＨ成分は横方向の平均との差分、右下のＨＨＨＨ成分は縦横方向の平均との差分である。前の処理の結果と合わせると、（５）のようになる。なお、（３）と（４）と（５）とで１画素の大きさは同じであり、（４）の各成分の１辺の長さは入力された高解像度画像の４分の１となっている。
【００２９】
低解像成分補正部１４における補正について、図４を参照して説明する。低解像成分補正部１４は多重解像度分解部１３で高解像度画像が分解されて作成された低解像度成分（低解像度画像と同じ解像度となるＬＬＬＬ成分）を補正する。低解像度成分の補正において、低解像度成分と低解像度画像を平均したものを補正された低解像度成分とする。ノイズはランダムに生じる性質があり、低解像度成分と低解像度画像とにそれぞれ含まれるノイズの間に相関が無い。そのため、低解像度成分と低解像度画像との対応する各画素を平均することによりノイズ成分が低減される。他方、画像本来の信号は低解像度成分にも低解像度画像にも同様に含まれているので平均されても低減されない。このように、この補正によりノイズ成分のみが低減される。なお、この補正において、低解像度画像と高解像度画像との間で位置合わせの処理が行われる。
【００３０】
再構成部１５における再構成について、図５を参照して説明する。再構成部１５は高解像度画像が分解・補正されて作成された低解像度成分をもとに多重解像度分解の逆の処理を行い、高解像度画像を再構成する。再構成された高解像度画像は入力された高解像度画像よりもノイズの低減された画像となる。なお、上記の補正において、低解像度画像と高解像度画像との間で位置合わせの処理が行われるので、高解像度画像の再構成は適正に行われる。
【００３１】
なお、低解像度画像の解像度を高解像度画像の４分の１としたが、１分の１未満であれば解像度比率はこれに限らない。多重解像度分解の方法がＷａｖｅｌｅｔ変換である場合は、１回の分解で解像度が２分の１になるのでその解像度比率を２のべき乗の逆数とすることが望ましい。多重解像度分解の方法はＷａｖｅｌｅｔ変換以外でもよく、他の方法において可能ならばその解像度比率を自然数の逆数としてもよい。また、場合により画像を補間してもよい。
【００３２】
また、高解像度ＣＣＤカメラをパンクロマチックセンサなどに、低解像度ＣＣＤカメラをマルチスペクトルセンサなどに置き換えてもよい。その場合、マルチスペクトルセンサの複数のバンドの画像を平均したものを低解像度画像としてもよい。マルチスペクトルセンサでは複数の波長帯でそれぞれ画像が撮像される。例えば、マルチスペクトルセンサが青、緑、赤、近赤外の４バンドで構成されていて、パンクロマチックセンサでは可視域の青から赤の波長帯で撮像する場合、マルチスペクトルセンサの青、緑、赤の３バンドの画像を平均したものを低解像度画像としてもよい。その場合、高解像度画像と低解像度画像とで用いられる波長が近いため、高解像度画像と低解像度画像の差が小さくなるという利点がある。また、パンクロマチックセンサでの波長帯にかかわらず、マルチスペクトルセンサの全てのバンドの画像を平均したものを低解像度画像としてもよい。その場合、統計的に、ランダムなノイズは平均化の対象が多いほど低減されうることから、ノイズ除去の効果が高まるという利点がある。さらに、マルチスペクトルセンサの複数の画像のうち、最もＳＮ（Signal-to-Noise ratio）特性の良いものを低解像度画像としてもよいし、ＳＮ特性に応じた複数の画像を平均したものを低解像度画像としてもよい。マルチスペクトルセンサの各画像の間で位置ずれなどが生じている場合、多数の画像が平均化されると、エッジや輪郭などがぼける可能性がある。そこで、いくつかＳＮ特性の良い画像を選択して平均したものを低解像度画像とし、ノイズ除去の効果とエッジや輪郭などのぼける可能性のバランスを取ってもよい。
【００３３】
さらに、低解像度成分の補正については、低解像度成分と低解像度画像を平均したものを補正された低解像度成分としたが、平均は加重平均などでもよい。低解像度画像のＳＮ特性が高解像度画像のそれより著しく良い場合などは、低解像度画像をそのままノイズの少ない補正低解像度成分としてもよい。なお、補正の方法はこれらに限らず、低解像度画像と高解像度画像とにおけるノイズの差異を利用するものであればよい。
【００３４】
以上のように、同一の撮影対象が同時に撮像された複数の異なった解像度の画像をもとにパンシャープン処理などによって作成される画像のノイズ除去において画像本来の信号の成分が損なわれる可能性を低減することが可能となる。
【００３５】
次に、本発明の第２の実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００３６】
図６を参照し、本実施の形態は、低解像度画像多重解像度分解部２７を備えることと、多重解像度分解部および低解像度成分補正部の動作とが第１の実施の形態と異なる。ここでは、異なる部分を中心に説明する。
【００３７】
低解像度画像多重解像度分解部２７は、入力された低解像度画像を低解像度成分に多重解像度分解する。
【００３８】
多重解像度分解部２３は、入力された高解像度画像を低解像度画像が分解されて作成される低解像度成分の解像度まで多重解像度分解する。
【００３９】
低解像度成分補正部２４は、高解像度画像が分解されて作成された低解像度成分を、低解像度画像が分解されて作成された低解像度成分を用いて補正する。
【００４０】
さらに、本実施の形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。
【００４１】
低解像度成分補正部２４における補正について、図７を参照して説明する。低解像度画像の解像度が高解像度画像の半分であり、低解像度画像と高解像度画像それぞれについて低解像度画像の半分の解像度まで多重解像度分解を行うものとする。低解像度画像はＬＬ、ＨＬ、ＬＨ、ＨＨ成分に分解され、高解像度画像が分解されて作成されたＬＬ成分はＬＬＬＬ、ＬＬＨＬ、ＬＬＬＨ、ＬＬＨＨ成分に分解される。低解像度成分補正部２４は高解像度画像のＬＬＬＬ、ＬＬＨＬ、ＬＬＬＨ、ＬＬＨＨ成分を低解像度画像のＬＬ、ＨＬ、ＬＨ、ＨＨ成分でそれぞれ補正する。その補正について、高解像度画像の分解成分と低解像度画像の分解成分をそれぞれ平均したものを補正された分解成分とする。
【００４２】
なお、低解像度画像の解像度を高解像度画像の半分としたが、１分の１未満であれば解像度比率はこれに限らない。多重解像度分解の方法がＷａｖｅｌｅｔ変換である場合は、１回の分解で解像度が２分の１になるのでその解像度比率を２のべき乗の逆数とすることが望ましい。多重解像度分解の方法はＷａｖｅｌｅｔ変換以外でもよく、他の方法において可能ならばその解像度比率を自然数の逆数としてもよい。また、場合により画像を補間してもよい。
【００４３】
また、画像の入力に高解像度ＣＣＤカメラと低解像度ＣＣＤカメラ、またはパンクロマチックセンサとマルチスペクトルセンサなどを用いてもよい。マルチスペクトルセンサを用いる場合、マルチスペクトルセンサの複数のバンドの画像を平均したものを低解像度画像としてもよい。マルチスペクトルセンサの複数の画像のうち、最もＳＮ特性の良いものを低解像度画像としてもよいし、ＳＮ特性に応じた複数の画像を平均したものを低解像度画像としてもよい。
【００４４】
さらに、分解成分の補正については、高解像度画像と低解像度画像それぞれの分解成分をそれぞれ平均したものを補正された分解成分としたが、平均は加重平均などでもよいし、高解像度画像または低解像度画像の分解成分を補正された分解成分としてもよい。
【００４５】
分解成分の補正の方法はＬ／Ｈの異なった分解成分毎に異ならせてもよい。例えば、高解像度画像にノイズが乗り易いことなどからある周波数のノイズが高解像度画像のみに含まれていることが分かっている場合、その周波数に相当する分解成分について低解像度画像の分解成分を補正された分解成分としてもよい。また、高解像度画像および低解像度画像の周波数特性に応じて、高解像度画像と低解像度画像それぞれの分解成分を、分解成分毎に重み付けを異ならせて加重平均して補正してもよい。これによりノイズ除去の効果を高めることが可能となる。なお、補正の方法はこれらに限らず、低解像度画像と高解像度画像とにおけるノイズの差異を利用するものであればよい。
【００４６】
このような多重解像度分解と補正をさらにＬＬ成分相当の分解成分について行ってもよい。
【００４７】
以上のように、同一の撮影対象が同時に撮像された複数の異なった解像度の画像をもとにパンシャープン処理などによって作成される画像のノイズ除去において画像本来の信号の成分が損なわれる可能性を低減することが可能となる。
【００４８】
次に、本発明の第３の実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００４９】
図８を参照し、本実施の形態は、複数の低解像度画像入力部３２および低解像度画像多重解像度分解部３７を備えることと、低解像度成分補正部の動作とが第２の実施の形態と異なる。ここでは、異なる部分を中心に説明する。
【００５０】
低解像度画像入力部３２は、それぞれ入力された低解像度画像を出力する。
【００５１】
低解像度画像多重解像度分解部３７は、それぞれ入力された低解像度画像を低解像度成分に分割する多重解像度分解を行う。
【００５２】
低解像度成分補正部３４は、高解像度画像が分解されて作成された低解像度成分を、複数の低解像度画像が分解されて作成されたそれぞれの低解像度成分を用いて補正する。
【００５３】
さらに、本実施の形態の動作を詳細に説明する。
【００５４】
高解像度画像入力部３１に例えば高解像度のパンクロマチックセンサから、低解像度画像入力部３２−１〜３２−４に例えばそれぞれ青色バンド、緑色バンド、赤色バンド、近赤外バンドのマルチスペクトルセンサから、画像が入力される。低解像度画像多重解像度分解部３７−１〜３７−４はそれぞれ入力された各バンドの低解像度画像１〜４について所定の解像度（例えば低解像度画像の半分）まで多重解像度分解を行う。入力された高解像度画像については多重解像度分解部３３で同じ所定の解像度まで多重解像度分解が行われる。低解像度成分補正部３３は高解像度画像の分解成分を低解像度画像１〜４の分解成分それぞれと平均化したものを補正された分解成分とする。ここで、平均化とは例えば加重平均とし、解像度とバンドの特性で重み付けが行われる。青色バンドのような波長の短いバンドについては、光の大気での散乱が大きくなるため、赤色バンドや近赤外バンドのような波長の長いバンドに比べると、高周波でノイズが大きくなる傾向がある。そのため、解像度の高い成分ほど波長の長いバンドの重み付けを大きくするような重み付けを行う。
【００５５】
複数の低解像度画像が分解されて作成された分解成分で高解像度画像の分解成分を補正することにより、解像度と観測波長等の複数の低解像度画像の特性を加味した補正が行える。これによりノイズ除去の効果を高めることが可能となる。
【００５６】
なお、低解像度画像入力部および低解像度画像多重解像度分解部の数量を４個としたが、この数量に限らない。
【００５７】
以上のように、同一の撮影対象が同時に撮像された複数の異なった解像度の画像をもとにパンシャープン処理などによって作成される画像のノイズ除去において画像本来の信号の成分が損なわれる可能性を低減することが可能となる。
【００５８】
次に、本発明の第４の実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００５９】
まず、本実施の形態の構成について、図９を参照して説明する。
【００６０】
図９は本実施の形態におけるノイズ除去装置の構成例を示す。ノイズ除去装置４０は、多重解像度分解部４１、低解像度成分補正部４２、再構成部４３を備える。
【００６１】
次に、本実施の形態におけるノイズ除去装置４０の動作について、図９を参照して説明する。
【００６２】
多重解像度分解部４１に所定第１解像度の第１画像が入力される。低解像度成分補正部４２に第１画像と同一の被写体が同時に撮像された第１解像度より低い所定第２解像度の第２画像が入力される。多重解像度分解部４１は第１画像を第２解像度の成分に分解する。低解像度成分補正部４２は分解により作成された少なくとも１つの低解像度成分を、第２画像を用いて補正する。再構成部４３は低解像度成分を前記補正により作成された低解像度成分で置き換え、第１画像を再構成し、出力する。
【００６３】
以上のように、同一の撮影対象が同時に撮像された複数の異なった解像度の画像をもとにパンシャープン処理などによって作成される画像のノイズ除去において画像本来の信号の成分が損なわれる可能性を低減することが可能となる。
【００６４】
上記の実施の形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）入力された所定解像度の第１画像を前記第１画像と同一の被写体が同時に撮像され入力された第２画像の前記所定解像度より低い所定第１解像度の成分に多重解像度分解する多重解像度分解手段と、
前記分解により作成された少なくとも１つの分解成分について前記第２画像を用いて補正する低解像度成分補正手段と、
前記分解成分を前記補正により作成された分解成分で置き換え、前記第１画像を再構成し、出力する画像再構成手段と
を備えることを特徴とするノイズ除去装置。
（付記２）前記第２画像を前記第１解像度より低い所定第２解像度の成分に多重解像度分解する低解像度画像多重解像度分解手段をさらに備え、
前記多重解像度分解手段は、前記第１画像を前記第２解像度の成分に多重解像度分解し、
前記低解像度成分補正手段は、前記第１画像の第２解像度への分解により作成された少なくとも１つの分解成分を対応する前記第２画像の分解により作成された分解成分を用いて補正する
ことを特徴とする付記１に記載のノイズ除去装置。
（付記３）前記補正の方法は、前記第１画像の分解成分と前記第２画像または前記第２画像の分解成分とを加重平均することを含むことを特徴とする付記１または２に記載のノイズ除去装置。
（付記４）前記第２画像は、特性の異なった複数の画像であることを特徴とする付記１乃至３に記載のノイズ除去装置。
（付記５）前記第１画像はパンクロマチック画像、前記第２画像はマルチスペクトル画像であることを特徴とする付記１乃至４に記載のノイズ除去装置。
（付記６）入力された所定解像度の第１画像を前記第１画像と同一の被写体が同時に撮像され入力された第２画像の前記所定解像度より低い所定第１解像度の成分に多重解像度分解し、
前記分解により作成された少なくとも１つの分解成分について前記第２画像を用いて補正し、
前記分解成分を前記補正により作成された分解成分で置き換え、前記第１画像を再構成し、出力する
ことを特徴とするノイズ除去方法。
（付記７）さらに、前記第２画像を前記第１解像度より低い所定第２解像度の成分に多重解像度分解し、
前記多重解像度分解する際は、前記第１画像を前記第２解像度の成分に多重解像度分解し、
前記低解像度成分補正する際は、前記第１画像の第２解像度への分解により作成された少なくとも１つの分解成分を対応する前記第２画像の分解により作成された分解成分を用いて補正する
ことを特徴とする付記６に記載のノイズ除去方法。
（付記８）前記補正の方法は、前記第１画像の分解成分と前記第２画像または前記第２画像の分解成分とを加重平均することを含むことを特徴とする付記６または７に記載のノイズ除去方法。
（付記９）前記第２画像は特性の異なった複数の画像であることを特徴とする付記６乃至８に記載のノイズ除去方法。
（付記１０）ノイズ除去装置を構成するコンピュータに、
入力された所定解像度の第１画像を前記第１画像と同一の被写体が同時に撮像され入力された第２画像の前記所定解像度より低い所定第１解像度の成分に多重解像度分解する多重解像度分解ステップと、
前記分解により作成された少なくとも１つの分解成分について前記第２画像を用いて補正する低解像度成分補正ステップと、
前記分解成分を前記補正により作成された分解成分で置き換え、前記第１画像を再構成し、出力する画像再構成ステップと
を実行させることを特徴とするノイズ除去プログラムを格納する記憶媒体。
（付記１１）前記第２画像を前記第１解像度より低い所定第２解像度の成分に多重解像度分解する低解像度画像多重解像度分解ステップをさらに備え、
前記多重解像度分解ステップは、前記第１画像を前記第２解像度の成分に多重解像度分解し、
前記低解像度成分補正ステップは、前記第１画像の第２解像度への分解により作成された少なくとも１つの分解成分を対応する前記第２画像の分解により作成された分解成分を用いて補正する
ことを特徴とする付記１０に記載のノイズ除去プログラム。
（付記１２）前記補正方法は、前記第１画像の分解成分と前記第２画像または前記第２画像の分解成分とを加重平均することを含むことを特徴とする付記１０または１１に記載のノイズ除去プログラムを格納する記憶媒体。
（付記１３）前記第２画像は特性の異なった複数の画像であることを特徴とする付記１０乃至１２に記載のノイズ除去プログラムを格納する記憶媒体。
【００６５】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００６６】
この出願は、２０１３年９月１２日に出願された日本出願特願２０１３−１８９５４９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【００６７】
本発明は、ノイズ除去装置、方法およびプログラムに利用可能である。
【符号の説明】
【００６８】
１０、２０、３０、４０    ノイズ除去装置
１１、２１、３１    高解像度画像入力部
１２、２２、３２−１〜４    低解像度画像入力部
１３、２３、３３、４１    多重解像度分解部
１４、２４、３４、４２    低解像度成分補正部
１５、２５、３５、４３    再構成部
１６、２６、３６    画像出力部
２７、３７−１〜４    低解像度画像多重解像度分解部
【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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【国際調査報告】
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