(57)【要約】【課題】画像フレームのノイズを効果的に低減することができる画像フレームのノイズを低減するためのノイズ低減方法を提供する。【解決手段】本発明は、画像フレームのノイズを低減するためのノイズ低減方法は、画像フレームは複数のデータ列で構成される。本発明の方法には、画像フレームの各データ列で一次元中央アルゴリズムを少なくとも2回、傾斜アルゴリズムを少なくとも1回選択的に実施するという以下のステップが含まれる。【選択図】図２
2008125047.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のデータ列で構成される画像フレーム、画像フレームの各データ列で一次元中央アルゴリズムを、少なくとも2回選択的に実施し、画像フレームの各データ列で傾斜アルゴリズムを、少なくとも1回実施するというステップから成る方法を特徴とする画像フレームのノイズを低減するためのノイズ低減方法。
【請求項２】
一次元中央アルゴリズムが、データ列からお互いに隣接する3画素を順次選択し、等級で3画素のグレーレベルを分類し、3画素の中央画素のグレーレベルを、3画素のグレーレベルの中央値で置き換え、各データ列が完全に処理されるまで、前記ステップを繰り返すというステップから成ることを特徴とする請求項1記載の方法。
【請求項３】
データ列の最初の画素が処理されているとき、ゼロに等しい値が最初の画素の前に加えられることを特徴とする請求項2記載の方法。
【請求項４】
データ列の最後の画素が処理されているとき、ゼロに等しい値が、最後の画素の後ろに加えられることを特徴とする請求項2記載の方法。
【請求項５】
傾斜アルゴリズムが、お互いに隣接する3画素P1、P2およびP3をデータ列から順次選択し、そこでは画素P1には第1グレーレベルG1があり、画素P2には第2グレーレベルG2があり、画素P3には第3グレーレベルG3があり、公式：数１に従って傾斜SVを計算し、第2グレーレベルG2を傾斜と比較し、グレーレベルが傾斜より大きい場合、画素P2の第2グレーレベルを維持するか、そうでない場合、画素P2の第2グレーレベルを傾斜と置き換え、各データ列が完全に処理されるまで、前記ステップを繰り返すというステップから成ることを特徴とする請求項1記載の方法。
【数１】
2008125047.tif 000004
【請求項６】
データ列の最初の画素が処理されているとき、ゼロに等しい値が最初の画素の前に加えられることを特徴とする請求項5記載の方法。
【請求項７】
データ列の最後の画素が処理されているとき、ゼロに等しい値が、最後の画素の後ろに加えられることを特徴とする請求項5記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ノイズ低減方法において、特に画像フレームのノイズを、一次元中央アルゴリズムおよび傾斜アルゴリズムを用いることによって、効果的に低減する方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像フレームのノイズを低減するために、さまざまな方法が、今までのところ開示されてきた。これらの方法において、従来の中央アルゴリズムが、普通用いられてきた。図１Aおよび図１Bを参照すれば、図１Aは、中央アルゴリズムによって処理される前の画像フレーム1の部分行列10を説明する概略図であり、図１Bは、中央アルゴリズムによって処理された後の画像フレームの部分行列10を説明する概略図である。中央アルゴリズムは、以下の(a)  中心に目標画素を持つ部分行列１0を選択する画像フレームの画素行列、(b)  部分行列10の範囲内のすべての画素のグレーレベルの分類、および(c)  目標画素の新たなグレーレベルとなるグレーレベルの中央値の選択というステップから成る。部分行列が、3*3行列、5*5行列などの可能性があることに注目すべきである。
【０００３】
図1に示すように、部分行列10は、9画素から成る3*3行列であり、画素のグレーレベルは、11、23、23、49、51、51、54、98および99として等級で分類される。言い換えると、部分行列10での画素のグレーレベルの中央値は、51である。その結果、中央アルゴリズムによれば、目標画素のグレーレベル(23)は、図2に示されるように、中央値(51)で置き換えられる。
【０００４】
しかしながら、中央アルゴリズムが画像フレームのノイズを低減するために使用されるとき、二次元画像データを記憶するために記憶装置が必要であり、その後フォローアップ計算を実施することができる。この方法によって、大量のデータが記憶され、処理効率が低くなる。中央アルゴリズムを一次元画像データで実施することができる場合、処理効率は高くなり、画像データを記憶するための記憶装置を取り外すことができる。しかしながら、中央アルゴリズムが一次元画像データで実施される場合、それが大きなエラーを引き起こすことになる。
【０００５】
したがって、本発明の範囲は、前述の問題を解決するためのノイズ低減方法を提供することである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の範囲は、一次元アルゴリズムおよび傾斜アルゴリズムを用いることによって、画像フレームのノイズを効果的に低減するためのノイズ低減方法を提供することである。
【０００７】
好適な実施態様によれば、本発明のノイズ低減方法は、画像フレームのノイズを低減するために使用され、前記方法では画像フレームは、複数のデータ列で構成される。本発明のノイズ低減方法は、画像フレームの各データ列で一次元中央アルゴリズムを、少なくとも2回選択的に実施し、画像フレームの各データ列で傾斜アルゴリズムを、少なくとも1回実施するというステップから成る。
【０００８】
例えば、本発明のノイズ低減方法が、画像フレームの各データ列で一次元中央アルゴリズムを2回実施し、画像フレームの各データ列で傾斜アルゴリズムを1回実施する場合、処理手順は、下記の状況の一つである可能性がある。(1)  一次元中央アルゴリズムが最初2回実施され、その後傾斜アルゴリズムが1回実施される。(2)  一次元中央アルゴリズムが最初1回実施され、傾斜アルゴリズムがその後1回実施され、一次元中央アルゴリズムがもう1回実施される。(3)  傾斜アルゴリズムが最初1回実施され、その後一次元中央アルゴリズムが2回実施される。したがって、画像フレームのノイズを、効果的に低減することができる。
【０００９】
その結果、本発明のノイズ低減方法が、画像フレームのノイズを低減するために、一次元画像データで一次元中央アルゴリズムおよび傾斜アルゴリズムを実施するので、画像データを記憶するための記憶装置を取り外すことができ、処理効率が高くなる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明の利点および精神は、添付図面と共に下記の詳述によって理解されるであろう。
【００１１】
好適な実施態様によれば、本発明のノイズ低減方法は、画像フレームのノイズを低減するために使用され、前記方法では画像フレームは、複数のデータ列で構成される。本発明のノイズ低減方法は、画像フレームの各データ列で一次元中央アルゴリズムを、少なくとも2回選択的に実施し、画像フレームの各データ列で傾斜アルゴリズムを、少なくとも1回実施するというステップから成る。したがって、画像フレームのノイズを効果的に低減することができる。
【００１２】
図2、図3Aおよび図3Bを参照すると、図2は、一次元中央アルゴリズムを説明するフローチャートであり、図3Aは、一次元中央アルゴリズムによって処理される前の画像フレーム3のデータ列30を説明する概略図であり、図3Bは、一次元中央アルゴリズムによって処理された後の画像フレーム3のデータ列30を説明する概略図である。図2に示されるとおり、本発明の一次元中央アルゴリズムは、以下のステップから成る。始めに、お互いに隣接する3画素をデータ列30から順次選択するためにステップS100が実施され、前記ステップでは図3Aに示されるとおり、対応するグレーレベルは、それぞれ51、23および49である。その後、3画素のグレーレベルを等級で分類するために、グレーレベルの順序が23、49および51となるように、ステップS102が実施される。3画素の中央画素のグレーレベル（23）を、３画素のグレーレベルの中央値（49)で置き換えるために、図3Bに示されるとおり、ステップS104がその後実施される。最後に、画像フレーム3の各データ列が完全に処理されるまで、ステップS100-S104を繰り返すために、ステップS106が実施される。データ列30の最初の画素が処理されているとき、ゼロに等しい値が最初の画素の前に加えられること、またデータ列30の最後の画素が処理されているとき、ゼロに等しい値が、最後の画素の後ろに加えられることに注目すべきである。
【００１３】
図4を参照すると、図4は、傾斜アルゴリズムを説明するフローチャートである。本発明の傾斜アルゴリズムは、以下のステップから成る。始めに、お互いに隣接する3画素P1、P2およびP3をデータ列から順次選択するために、ステップS200が実施され、前記ステップでは画素P1にはグレーレベルG1があり、画素P2にはグレーレベルG2があり、画素P3にはグレーレベルG3がある。その後、以下の公式：数２に従って傾斜SVを計算するために、ステップS202が実施される。グレーレベルG2を傾斜SVと比較するために、ステップS204がその後実施され、グレーレベルG2が傾斜SVより大きい場合、ステップS206が実施されるか、そうでない場合、ステップS208が実施される。画素P2のグレーレベルG2を維持するために、ステップS206が実施される。画素P2のグレーレベルG2を傾斜SVと置き換えるために、ステップS208が実施される。最後に、画像フレームの各データ列が完全に処理されるまで、ステップS200-S208を繰り返すために、ステップS210が実施される。データ列の最初の画素が処理されているとき、ゼロに等しい値が最初の画素の前に加えられること、またデータ列の最後の画素が処理されているとき、ゼロに等しい値が、最後の画素の後ろに加えられることに注目すべきである。
【数２】
2008125047.tif 000003
【００１４】
図5Aおよび図5Bを参照すると、図5Aは、傾斜アルゴリズムによって処理される前の画像フレーム3のデータ列30を説明する概略図であり、図5Bは、傾斜アルゴリズムによって処理された後の画像フレーム3のデータ列30を説明する概略図である。図5Aに示されるとおり、お互いに隣接する3画素は、データ列30から順次選択され、そこでは対応するグレーレベルは、それぞれ51、23および49であり、傾斜SVが35に等しい。傾斜（35）は、画素P2のグレーレベル（23）より大きいので、図5Bに示されるとおり、画素P2のグレーレベル（23）は、傾斜（35）と置き換えられる。
【００１５】
図6を参照すると、図6は、本発明の好適な実施態様によるノイズ低減方法を説明するフローチャートである。この実施態様では、ノイズ低減方法は、以下のステップから成る。始めに、ステップS300は、画像フレームの各データ列で一次元中央アルゴリズムを実施する。その後、ステップS302は、画像フレームの各データ列で再度一次元中央アルゴリズムを実施する。最後に、ステップS304は、画像フレームの各データ列で傾斜アルゴリズムを実施する。したがって、画像フレームのノイズを効果的に低減することができる。
【００１６】
図7を参照すると、図7は、本発明の別の好適な実施態様によるノイズ低減方法を説明するフローチャートである。この実施態様では、ノイズ低減方法は、以下のステップから成る。始めに、ステップS400は、画像フレームの各データ列で一次元中央アルゴリズムを実施する。その後、ステップS402は、画像フレームの各データ列で傾斜アルゴリズムを実施する。最後に、ステップS404は、画像フレームの各データ列で再度一次元中央アルゴリズムを実施する。したがって、画像フレームのノイズを効果的に低減することができる。
【００１７】
図8を参照すると、図8は、本発明の別の好適な実施態様によるノイズ低減方法を説明するフローチャートである。この実施態様では、ノイズ低減方法は、以下のステップから成る。始めに、ステップS500は、画像フレームの各データ列で傾斜アルゴリズムを実施する。その後、ステップS502は、画像フレームの各データ列で一次元中央アルゴリズムを実施する。最後に、ステップS504は、画像フレームの各データ列で再度一次元中央アルゴリズムを実施する。したがって、画像フレームのノイズを効果的に低減することができる。
【００１８】
図9を参照すると、図9は、本発明の別の好適な実施態様による強力なノイズ低減方法を説明するフローチャートである。本発明では、図6に示されるノイズ低減方法は、第1モード・アルゴリズムとしてさらに定義することができ、図7に示されるノイズ低減方法は、第2モード・アルゴリズムとしてさらに定義することができ、図8に示されるノイズ低減方法は、第3モード・アルゴリズムとしてさらに定義することができる。この実施態様では、強力なノイズ低減方法は、以下のステップから成る。始めに、ステップS600は、画像フレームの各データ列で第1、第2および第3モード・アルゴリズムを順次実施する。その後、ステップS600を少なくとも3回繰り返すためにステップS602は実施される。したがって、画像フレームのノイズを大いにかつ効果的に低減することができる。ステップS600では、第1、第2および第3モード・アルゴリズムを実施する順序を、実際の用途に基づき設計することができることに注目すべきである。
【００１９】
図10Aおよび図10Bを参照すると、図10Aは、本発明のノイズ低減方法によって処理される前の画像フレームを示し、図10Bは、本発明のノイズ低減方法によって処理された後の画像フレームを示す。明らかに、本発明のノイズ低減方法は、画像フレームのノイズを大いにかつ効果的に低減することができる。
【００２０】
先行技術と比較すると、本発明のノイズ低減方法が、画像フレームのノイズを低減するために、一次元画像データで一次元中央アルゴリズムおよび傾斜アルゴリズムを実施するので、画像データを記憶するための記憶装置を取り外すことができ、処理効率が高くなる。
【００２１】
上記実施例および説明によって、本発明の特徴および精神が十分に説明されることを願う。当業者は、本発明の教示を保持する間、本手段への多数の修正および変更が行われる可能性があることを容易に認めるものである。したがって、上記開示は、添付請求の境界によってのみ限定されるものと解釈されることが望ましい。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１Ａ】中央アルゴリズムによって処理される前の画像フレームの部分行列を説明する概略図
【図１Ｂ】中央アルゴリズムによって処理された後の画像フレームの部分行列を説明する概略図
【図２】一次元中央アルゴリズムを説明するフローチャート
【図３Ａ】一次元中央アルゴリズムによって処理される前の画像フレームのデータ列を説明する概略図
【図３Ｂ】一次元中央アルゴリズムによって処理された後の画像フレームのデータ列を説明する概略図
【図４】傾斜アルゴリズムを説明するフローチャート
【図５Ａ】傾斜アルゴリズムによって処理される前の画像フレームのデータ列を説明する概略図
【図５Ｂ】傾斜アルゴリズムによって処理された後の画像フレームのデータ列を説明する概略図
【図６】本発明の好適な実施態様によるノイズ低減方法を説明するフローチャート
【図７】本発明の別の好適な実施態様によるノイズ低減方法を説明するフローチャート
【図８】本発明の別の好適な実施態様によるノイズ低減方法を説明するフローチャート
【図９】本発明の別の好適な実施態様による強力なノイズ低減方法を説明するフローチャート
【図１０Ａ】本発明のノイズ低減方法によって処理される前の画像フレーム
【図１０Ｂ】本発明のノイズ低減方法によって処理された後の画像フレーム
【符号の説明】
【００２３】
１      画像フレーム
１０    部分行列
３      画像フレーム
３０    データ列
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
2008125047.tif 000007
【図３Ａ】
2008125047.tif 000008
【図３Ｂ】
2008125047.tif 000009
【図４】
2008125047.tif 000010
【図５Ａ】
2008125047.tif 000011
【図５Ｂ】
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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１０Ａ】
2008125047.tif 000017
【図１０Ｂ】
2008125047.tif 000018
【外国語明細書】
2008125047.tif 000019
2008125047.tif 000020
2008125047.tif 000021
2008125047.tif 000022
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