(57)【要約】      （修正有）【課題】単純な回路で幅広い種類の画像ノイズを検出する装置と方法を提供する。【解決手段】デジタル映像信号の各成分（Ｙ、Ｐｂ、Ｐｒ又はＹ、Ｃｂ、Ｃｒ又はＲ，Ｇ，Ｂ）について対象フレームとその前後のフレームの画素データから突出値を算出するデジタルフィルタ部と、各成分の突出値を２乗して加算する合成部と、合成された突出値を段階的な複数の閾値で判定する閾値判定部と、各閾値を越えた画素数をフレームごとに計数するカウンタ部と、カウンタ部の計数値を１フレーム分保持するレジスタ部と、レジスタ部から読み出したデータからノイズを含むか否かを判定するノイズ判定部と、各部の動作タイミングを生成するタイミング生成部を持つ。またノイズ判定部において、最小閾値に対応した度数に基づいて正規化係数を計算し、正規化係数と、最小閾値に対応した度数と、その他の閾値に対応した度数から正規化度数を計算してノイズ判定を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル映像信号の各成分について対象フレームとその前後のフレームの画素データから突出値を算出するデジタルフィルタと、
各成分の突出値を２乗して加算する合成部と、
合成された突出値を段階的な複数の閾値で判定する閾値判定部と、
各閾値を越えた画素数をフレームごとに計数するカウンタ部と、
カウンタ部の計数値を１フレーム分保持するレジスタ部と、
レジスタ部から読み出したデータからノイズを含むか否かを判定するノイズ判定部を持ち、
前記合成された突出値が予め決めた複数の閾値を越える個数に基づいてフレームごとにノイズの有無を判定することを特徴とするノイズ検出装置。
【請求項２】
前記ノイズ検出装置において、
合成された突出値が最小閾値を越える度数（ｎ１）と、
それから求められる正規化係数（ｍ）と、
その他の閾値を越える度数（ｎｉ）とから各閾値ごとの正規化度数（ａｉ）を求め、
この正規化度数（ａｉ）が予め決められた範囲内か否かによりノイズの有無を検出することを特徴とする請求項１に記載のノイズ検出装置。
【請求項３】
デジタル映像信号の各成分について対象フレームとその前後のフレームの画素データから突出値を算出するデジタルフィルタと、
各成分の突出値を２乗して加算する合成部と、
合成された突出値を段階的な複数の閾値で判定する閾値判定部と、
各閾値を越えた画素数をフレームごとに計数するカウンタ部と、
カウンタ部の計数値を１フレーム分保持するレジスタ部と、
レジスタ部から読み出したデータからノイズを含むか否かを判定するノイズ判定部を持ち、
前記合成された突出値が予め決めた複数の閾値を越える個数に基づいてフレームごとにノイズの有無を判定することを特徴とするノイズ検出方法。
【請求項４】
前記ノイズ検出方法において、
合成された突出値が最小閾値を越える度数（ｎ１）と、
それから求められる正規化係数（ｍ）と、
その他の閾値を越える度数（ｎｉ）とから各閾値ごとの正規化度数（ａｉ）を求め、
この正規化度数（ａｉ）が予め決められた範囲内か否かによりノイズの有無を検出することを特徴とする請求項3に記載のノイズ検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動画像に含まれるノイズを検出する装置および方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
動画像に含まれるノイズを検出する手法には、様々なものがある。
【０００３】
特許文献１では、映像信号のフレーム間での差の二乗を平均して平方根を求める事によりノイズの実効値を計算する技術が開示されている。
【０００４】
特許文献２では、現フレームと前フレームの対応画素の信号低減成分を基にして、ノイズ成分を算出する技術が開示されている。
【０００５】
特許文献３では、現在のフレームと１フレーム期間だけ以前のフレームとの間の画像の差分レベルを画素単位で生成し、そのヒストグラムを生成してノイズを検出する技術が開示されている。
【０００６】
【特許文献１】特許２７４１５２８号公報
【特許文献２】特開２００４−２９７６２５号公報
【特許文献３】特開２００６−２４５６９４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来のノイズ検出装置では、検出できるノイズの種類が限定されたり、幅広い種類のノイズに対応すると構成が複雑になるという問題があった。
【０００８】
本発明は、単純な構成で幅広い種類のノイズを検出する装置を提供することを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記問題を解決する為に、本発明のノイズ検出装置は、デジタル映像信号の各成分（Ｙ、Ｐｂ、ＰｒまたはＹ、Ｃｂ、ＣｒまたはＲ，Ｇ，Ｂ）について対象フレームとその前後のフレームの画素データから突出値を算出するデジタルフィルタ部と、各成分の突出値を２乗して加算する合成部と、合成された突出値を段階的な複数の閾値で判定する閾値判定部と、各閾値を越えた画素数をフレームごとに計数するカウンタ部と、カウンタ部の計数値を１フレーム分保持するレジスタ部と、レジスタ部から読み出したデータからノイズを含むか否かを判定するノイズ判定部と、各部の動作タイミングを生成するタイミング生成部を持つことを特徴としている。
【００１０】
また本発明のノイズ検出装置では、ノイズ判定部において、最小閾値に対応した度数に基づいて正規化係数を計算し、正規化係数と、最小閾値に対応した度数と、その他の閾値に対応した度数から正規化度数を計算してノイズ判定を行う方法を用いることを特徴としている。
【００１１】
この発明によれば、ノイズ判定部を除けば単純な回路であり、最終的なノイズ判定はフレーム単位で行えば良いので、デジタルハイビジョンのような高ビットレートの映像でもリアルタイムでのノイズ検出が可能である。また、段階的な閾値での計数データを基にした正規化度数を計算してノイズ判定を行うことにより、動きの少ない映像に乗った僅かなノイズから動きの大きな映像に乗った大きなノイズまで、幅広い種類のノイズについて検出が可能である。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、単純な回路で幅広い種類のノイズを検出することが可能なので、低コストで汎用的なノイズ検出器を実現できるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照して、本発明について説明する。
【００１４】
図１は、本発明の画像ノイズ検出装置の構成を示すブロック図である。当該画像ノイズ検出装置は、動画像の有効画像範囲（垂直及び水平ブランキング期間を除く画像範囲）のデジタル信号に含まれるノイズを検出する機能を有する。
【００１５】
この画像ノイズ検出装置では、複数のフレームが連続する動画像の現信号と、この現信号に対して前後１フレーム分の遅延処理を行ったフレーム遅延信号とから、対応する画素の突出値を生成する。突出値の生成は動画像データの３成分（Ｙ、Ｐｂ、ＰｒまたはＹ、Ｃｂ、ＣｒまたはＲ，Ｇ，Ｂ）について行い、各成分の突出値をそれぞれ２乗して合計し、合成突出値とする。そして、合成突出値を複数の段階的な閾値と比較し、それぞれの閾値ごとに、閾値を越えた画素数をカウントする。閾値ごとにカウントされた値は、フレームごとにレジスタに保持する。更に、レジスタ部に保持されている値に基づいて正規化度数が計算され、正規化度数が所定の範囲内であるかを判定することによりノイズが存在するか否かを決定する。カウンタのリセット、レジスタへのロード、ノイズ判定のタイミングは、垂直同期信号を基にしたタイミング生成により制御される。
【００１６】
上記画像ノイズ検出装置は、デジタルフィルタ部１１、合成部１２、閾値判定部１３、カウンタ部１４、レジスタ部１５、ノイズ判定部１６、タイミング生成部１７を備えている。
【００１７】
デジタルフィルタ部１１は、動画像データの３成分（Ｙ、Ｐｂ、ＰｒまたはＹ、Ｃｂ、ＣｒまたはＲ，Ｇ，Ｂ）について、現信号と前後１フレーム分の遅延処理を行ったフレーム遅延信号とから、対応する画素の突出値を生成する。生成された突出値は、合成部１２へ送られる。
【００１８】
合成部１２は、デジタルフィルタ部１１で生成された３成分ごとの突出値を合成するものであり、画素ごとに各成分の突出値をそれぞれ２乗して合計する。物理的な意味合いとしては、３成分の突出値を３次元空間のベクトルと考えた場合、その長さの２乗と考えられる。長さを求めるには平方根を計算する必要があるが、次の閾値判定部１３での閾値を等間隔でなく２乗値の間隔とすることで、平方根の計算は不要となる。生成された合成突出値は、閾値判定部１３へ送られる。
【００１９】
閾値判定部１３は、合成部１２で生成された合成突出値を、複数の段階的な閾値で比較し、各閾値ごとに、例えば閾値を越えた場合に１、超えない場合に０を出力する。前述したように、閾値は等間隔でなく２乗値の間隔とする。例えば、間隔を５として５、１０、１５、２０・・・とする代わりに、２乗値である２５、１００、２２５、４００・・・とする。判定は画素ごとに行われ、閾値判定の結果はカウンタ部１４に送られる。
【００２０】
カウンタ部１４は、閾値判定部１３で生成された閾値ごとの判定結果を、対応する閾値ごとに画素単位でカウントする。各カウンタは、タイミング生成部１７からの信号により、フレームの開始前に０にリセットされる。カウント結果は、レジスタ部１５に送られる。この結果、合成突出値が各閾値をこえた画素の度数が、１フレーム分集計されることになる。
【００２１】
レジスタ部１５は、カウンタ部１４で計数されたカウント結果を、閾値ごとにフレーム単位で保持する。タイミング生成部１７からの信号により、フレームの終了時にカウンタ部１４からロードされ、次のフレームでのロードまで保持される。保持されたカウント結果は、ノイズ判定部１６に送られる。保持するのは、ノイズ判定をソフトウェアにて行う場合を想定しているためであり、ノイズ判定をハードウェアで行う場合で不要であれば省略してもよい。
【００２２】
ノイズ判定部１６は、タイミング生成部１７からの信号により、レジスタ部１５に保持されている閾値ごとのカウント結果を基に、画像にノイズが含まれているか否かをフレームごとに判定して結果を出力する。レジスタ部１５が省略された場合は、カウンタ部１４の出力をフレームの終了時に取得して判定を行う。
【００２３】
タイミング生成部１７は、動画像の垂直同期信号を基に、カウンタ部１４におけるカウンタのリセット、レジスタ部１５におけるカウンタ値のロード、ノイズ判定部１６におけるノイズ判定の各タイミングを生成して供給する。ノイズ判定をソフトウェアにて行う場合は、プログラムからタイミング信号をポーリングして利用するか、あるいはタイミング信号をＣＰＵに対する割り込み信号として利用することができる。
【００２４】
以上で説明した構成では、動画像データの３成分（Ｙ、Ｐｂ、ＰｒまたはＹ、Ｃｂ、ＣｒまたはＲ，Ｇ，Ｂ）の突出値を合成して判定を行っているが、合成を行わずに、閾値判定部１３、カウンタ部１４、レジスタ部１５、ノイズ判定部１６を３成分それぞれに用意するような構成でもよい。この場合は、閾値判定部１３における閾値は、２乗値の間隔ではなく等間隔とする。またこの場合、３つのノイズ判定部のどれかがノイズの存在を示していれば、最終的にノイズが存在すると判定することになる。
【００２５】
以上の様に構成された画像ノイズ検出装置においては、動画像の現信号に対し１フレーム前の信号と１フレーム後の信号が得られ、前後のフレームの対応する画素データの平均値を現フレームの画素データから引くことにより突出値が得られる。一般的にノイズは瞬間的に現れるので、突出値が大きければノイズである可能性が高くなる。しかし画素ごとの突出値のみでノイズを判定すると、動きの大きな画像では誤検出が多くなってしまうので、統計的な処理を行うことで誤検出を少なくする。そのために、複数の段階的な閾値による判別を行い、閾値ごとにそれを超えた画素の数を、１フレーム分計測する。計測された度数分布に対して適切なアルゴリズムによる判別を行うことで、動画像にノイズが存在するか否かが判定されることになる。
【００２６】
図２は、図１中に示されるデジタルフィルタ部１１内の、デジタルフィルタの構成を示すブロック図である。デジタルフィルタ部１１に含まれる３つのデジタルフィルタは、全て同じ構成である。デジタルフィルタは、映像信号の１フレーム後の値を取得するためのＦＩＦＯ１１１、映像信号の１フレーム前の値を取得するためのＦＩＦＯ１１２、１フレーム後の値に係数を掛ける乗算器１１３、１フレーム前の値に係数を掛ける乗算器１１４、現フレームと前後のフレームの値から突出値を計算する加算器１１５を備えている。
【００２７】
ＦＩＦＯ１１１は、１フレーム後の動画像の信号を１フレーム分遅延させ、現信号として出力する。ここで、現信号とはノイズ検出の対象となっているフレームの信号を意味し、動画像の最新の信号の意味ではない。任意の時刻に、ＦＩＦＯ１１１に入力されているのが１フレーム後の信号であり、出力されているのが現信号である。現信号は、ＦＩＦＯ１１２と加算器１１５に送られる。
【００２８】
ＦＩＦＯ１１２は、ＦＩＦＯ１１１が出力した現信号を１フレーム分遅延させ、１フレーム前の信号として出力する。１フレーム前の信号は、乗算器１１４に送られる。
【００２９】
乗算器１１３は、ＦＩＦＯ１１１の入力と同じ１フレーム後の動画像の信号を入力し、その値に−０．５を掛けた値を出力する。この出力は、加算器１１５に送られる。
【００３０】
乗算器１１４は、ＦＩＦＯ１１２が出力した１フレーム前の動画像の信号を入力し、その値に−０．５を掛けた値を出力する。この出力は、加算器１１５に送られる。
【００３１】
加算器１１５は、ＦＩＦＯ１１１が出力した現信号と、乗算器１１３が出力した１フレーム後の動画像の信号に−０．５を掛けた信号と、乗算器１１４が出力した１フレーム前の動画像の信号に−０．５を掛けた信号を合計して出力する。この出力が、デジタルフィルタの出力となる。
【００３２】
このようなデジタルフィルタの構成により、動画像の現信号に対し１フレーム前の信号と１フレーム後の信号が得られ、前後のフレームの対応する画素データの平均値を現フレームの画素データから引くことにより突出値が得られる。
【００３３】
図３のフローチャートを参照して、本発明のノイズ判定部１６におけるノイズ判定方法を説明する。
【００３４】
このノイズ判定方法は、最小閾値に対応する度数ｎ１が所定の数以上かを判定するステップＳ１と、最小閾値に対応する度数ｎ１から正規化係数ｍを計算するステップＳ２と、ループ変数ｉを２で初期化するステップＳ３と、ｉ番目の閾値に対応する度数ｎｉが１以上か判定するステップＳ４と、正規化度数ａｉを計算するステップＳ５と、正規化度数ａｉが所定の範囲内かを判定するステップＳ６と、ループ変数ｉを１増やすステップＳ７と、ループ変数ｉが閾値の数を超えたかを判定するステップＳ８と、仮の正規化度数ａｉｘを計算するステップＳ９と、仮の正規化度数ａｉｘが所定の範囲内かを判定するステップＳ１０と、ノイズを含まないことを示す判定結果を出力するステップＳ１１と、ノイズを含むことを示す判定結果を出力するステップＳ１２から構成される。
【００３５】
処理が開始されると、まず最小閾値に対応する度数ｎ１が所定の数以上かを判定するステップＳ１が実行される。ｎ１は、レジスタ部１５から取得される。ｎ１が所定の数未満であれば、ステップＳ１１へ移行する。これにより、最小閾値に対応する度数が所定の値未満の場合は、ノイズを含まないと判定することになる。ｎ１が所定の数以上であれば、ステップＳ２へ移行する。
【００３６】
ステップＳ２では、最小閾値に対応する度数ｎ１から正規化係数ｍを計算する。式Ｆ１により得られる正規化係数ｍは、動きの小さな画像から動きの大きな画像までを統一的にノイズ判定するための係数である。計算された正規化係数ｍは、ステップＳ５とステップＳ９で参照される。ステップＳ２が終わるとステップＳ３に移行する。
【００３７】
【数１】
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【００３８】
ステップＳ３では、ループ変数ｉを２に初期化する。ループ変数ｉは、ステップＳ４からステップＳ８までの処理の繰り返しを制御するための変数であると同時に、何番目の閾値に対する度数かを示すためのインデックスとして参照される。繰り返しの初回で処理するのが２番目の閾値に対する度数であるため、２に初期化する。ステップＳ３が終わるとステップＳ４に移行する。
【００３９】
ステップＳ４では、ループ変数ｉを参照して、ｉ番目の閾値に対応する度数ｎｉが１以上か判定する。ｎｉは、レジスタ部１５から取得される。ｎｉが１以上であればステップＳ５へ移行する。ｎｉが０であればステップＳ９へ移行する。
【００４０】
ステップＳ５では、ｉ番目の閾値に対応する度数ｎｉと、最小閾値に対応する度数ｎ１と、ステップＳ２で算出された正規化係数ｍから正規化度数ａｉを計算する。式Ｆ２により得られる正規化度数ａｉは、動きの小さな画像から動きの大きな画像までを統一的にノイズ判定するために正規化された度数であり、ステップＳ６で参照される。ステップＳ５が終わるとステップＳ６に移行する。
【００４１】
【数２】
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【００４２】
ステップＳ６では、正規化度数ａｉが所定の範囲内かを判定する。所定の範囲とは、あらかじめ実際の動画像（ノイズを含むものとノイズを含まないもの）を使用して評価したうえで決定されるものであり、何番目の閾値かにより異なる値である。範囲内であればステップＳ７へ移行する。範囲外の場合は、ノイズが含まれていると判断してステップＳ１２へ移行する。
【００４３】
ステップＳ７では、ループ変数ｉを１増やしてステップＳ８へ移行する。
【００４４】
ステップＳ８では、ループ変数ｉが閾値の数を超えていないか判定する。ループ変数ｉが閾値の数を超えていない場合は、次の閾値に対応する度数を処理するためにステップＳ４に移行する。ループ変数ｉが閾値の数を超えている場合は、ノイズが含まれないと判断してステップＳ１１へ移行する。
【００４５】
ステップＳ９は、ステップＳ４においてｉ番目の閾値に対応する度数ｎｉが０の場合に実行される。ｎｉが０であると、式Ｆ２において対数の計算がマイナス無限大になってしまうため、別途処理を行う必要がある。このステップでは、度数が１であったと仮定して、式Ｆ３により仮の正規化度数ａｉｘを計算する。計算された仮の正規化度数ａｉｘは、ステップＳ１０で参照される。度数が１と仮定してノイズが含まれると判定されるなら、度数が０でもノイズが含まれると判定できる。ステップＳ９が終わるとステップＳ１０に移行する。
【００４６】
【数３】
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【００４７】
ステップＳ１０では、仮の正規化度数ａｉｘが所定の範囲内かを判定する。所定の範囲とは、ステップＳ６におけるもの同じものである。範囲内であれば、ノイズが含まれないと判断してステップＳ１１へ移行する。範囲外の場合は、ノイズが含まれていると判断してステップＳ１２へ移行する。
【００４８】
ステップＳ１１では、フレームにノイズが含まれないことを示す判定結果を出力して、ノイズ判定処理を終了する。
【００４９】
ステップＳ１２では、フレームにノイズが含まれることを示す判定結果を出力して、ノイズ判定処理を終了する。
【００５０】
図３のフローチャートのスタートからエンドまでの処理を、タイミング生成部１７からのタイミング信号に従ってフレームごとに実行することで、フレームの画像にノイズが存在するか否かが判定される。
【００５１】
以上説明したように、本発明によれば動きの少ない画像に乗った小さなノイズから、動きの大きな画像に乗った大きなノイズまで、広範囲のノイズを検出することができる。
【００５２】
なお、本発明は上記構成そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。例えば、上記構成に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。また、上記構成から幾つかの構成要素を削除してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明の画像ノイズ検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１中に示されるデジタルフィルタの構成を示すブロック図である。
【図３】図１中に示されるノイズ判定部におけるノイズ判定方法を示す図である。
【符号の説明】
【００５４】
１１  映像信号の成分から突出値を算出するデジタルフィルタ部
１２  各成分の突出値を合成する合成部
１３  合成された突出値を段階的な閾値で判定する閾値判定部
１４  閾値判定で閾値を越えたピクセルを計数するカウンタ部
１５  フレームごとのカウンタ値を保持するレジスタ部
１６  レジスタ部に保持されたカウンタ値をもとに判定を行うノイズ判定部
１７  各部の動作タイミングを生成するタイミング生成部
１１１  映像信号の１フレーム後の値を取得するためのＦＩＦＯ
１１２  映像信号の１フレーム前の値を取得するためのＦＩＦＯ
１１３  １フレーム後の値に係数を掛ける乗算器
１１４  １フレーム前の値に係数を掛ける乗算器
１１５  現フレームと前後のフレームの値から突出値を計算する加算器
Ｓ１  最小閾値に対応する度数が所定の数以上かを判定するステップ
Ｓ２  最小閾値に対応する度数から正規化係数を計算するステップ
Ｓ３  ループ変数を２で初期化するするステップ
Ｓ４  ループ変数番目の閾値に対応する度数が１以上か判定するステップ
Ｓ５  正規化度数を計算するステップ
Ｓ６  正規化度数が所定の範囲内かを判定するステップ
Ｓ７  ループ変数を１増やすステップ
Ｓ８  ループ変数が閾値の数を超えたかを判定するステップ
Ｓ９  仮の正規化度数を計算するステップ
Ｓ１０  仮の正規化度数が所定の範囲内かを判定するステップ
Ｓ１１  ノイズを含まないことを示す判定結果を出力するステップ
Ｓ１２  ノイズを含むことを示す判定結果を出力するステップ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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