(57)【要約】【課題】解像度の低下などの弊害を抑えつつ、低周波ノイズの低減を最小限のメモリ容量で行う。【解決手段】入力画像を所定の倍率で縮小（１０１）して得た縮小画像より入力画素の位置に対応する所定サイズのウインドウ内の画素を抽出（１０２）する。抽出したウインドウ内の画素に基づき、入力画素の値を置換する置換データを生成（１０３、１０５、１０６）し、各置換データと入力画素の値との差分値を求め（１０７、１０８、１０９）、差分値を第１の閾値と比較（１１１）し、差分値が第１の閾値未満の場合に、入力画素の値を置換データで置換（１１２）する。【選択図】      図１
2004295361.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を所定の倍率で縮小して縮小画像を得る工程と、
前記縮小画像より入力画素の位置に対応する所定サイズのウインドウ内の画素を抽出する工程と、
抽出したウインドウ内の画素に基づき、前記入力画素の値を置換する置換データを生成する工程と、
前記置換データと前記入力画素の値との差分値を求める工程と、
前記差分値を第１の閾値と比較する工程と、
前記差分値が前記第１の閾値未満の場合に前記入力画素の値を前記置換データで置換する工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力された多値画像のノイズを低減する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、デジタルカメラにて撮影された画像データやスキャナなどにて光学的に読み込まれた画像データにはＣＣＤなどの光学センサに由来する各種のノイズ、例えば高周波ノイズや、比較的大きな斑状ノイズなどの低周波ノイズが含まれている。これらのノイズの内、高周波ノイズを低減するためには、一般にローパスフィルタが多く用いられる。
【０００３】
また、高周波ノイズ低減処理としては、メディアンフィルタ処理を用いる例もある（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】
特開平４−２３５４７２号公報
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述のような各種フィルタ処理を全画像データに対して施すと、ノイズだけでなく画像の高周波成分までも低減してしまうため、画質が低下してしまう。また、上述のような各種フィルタ処理は主に高周波ノイズを低減することを目的としており、上記比較的大きな斑状ノイズなどの低周波ノイズの低減には全く効果がなかった。
【０００５】
本発明は、上述の課題を解決するためになされたもので、解像度の低下などの弊害を抑えつつ、低周波ノイズの低減も行うことを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明の画像処理方法は、入力画像を所定の倍率に削減して削減画像を得る工程と、前記削減画像より入力画素の位置に対応する所定サイズのウインドウ内の画素を抽出する工程と、抽出したウインドウ内の画素に基づき、前記入力画素の値を置換する置換データを生成する工程と、前記置換データと前記入力画素の値との差分値を求める工程と、前記差分値を第１の閾値と比較する工程と、前記差分値が前記第１の閾値未満の場合に前記入力画素の値を前記置換データで置換する工程とを有することを特徴とする。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明に係る実施の形態を詳細に説明する。以下に説明する実施形態は、本発明の技術分野における当業者による実施を容易にするために開示を提供するものであり、特許請求の範囲で確定される本発明の技術的範囲に含まれるほんの一部の実施形態に過ぎない。
【０００８】
従って、明細書に直接的に記載されていない実施形態であっても、技術思想が共通する限り本発明の技術的範囲に包含されることは当業者にとって自明であろう。
【０００９】
尚、便宜上複数の実施形態を記載するが、これらは個別に発明として成立するだけでなく、もちろん、複数の実施形態を適宜組み合わせることでも発明が成立することは、当業者であれば容易に理解できよう。
【００１０】
［第１の実施形態］
図１は、第１の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１において、１０１は画像縮小部であり、入力画像を所定の倍率（例えば、１／４）で縮小する。１０２は画素抽出部であり、縮小された画像より入力画素位置を中心とするｎ×ｍ（ｍ、ｎは整数）の矩形状（ウインドウ）に画素を抽出する。１０３はウインドウ内平均値演算部であり、抽出したウインドウ内の画素値の平均値を生成する。１０４は領域判定部であり、例えばウインドウ内の削減画素値をウインドウ内平均値と比較し、画素値がウインドウ内平均値以下の画素は領域０と判定し、それ以外の画素は領域１と判定する。１０５は領域０平均値演算部であり、領域判定部１０４で領域０と判定された画素のウインドウ内平均値を生成する。１０６は領域１平均値演算部であり、領域判定部１０４で領域１と判定された画素のウインドウ内平均値を生成する。
【００１１】
１１０はタイミング調整部であり、入力画像（注目画素）を各処理部におけるレイテンシ相当分遅延する。１０７は領域０差分値生成部であり、領域０平均値演算部１０５の出力とタイミング調整部１１０で遅延補償された入力画像（注目画素）との差分絶対値を生成する。１０８は領域１差分値生成部であり、領域１平均値演算部１０６の出力とタイミング調整部１１０で遅延補償された入力画像（注目画素）との差分絶対値を生成する。１０９はウインドウ内差分値生成部であり、ウインドウ内平均値演算部１０３の出力とタイミング調整部１１０で遅延補償された入力画像（注目画素）との差分絶対値を生成する。１１１は比較部であり、上記３つの差分値生成部１０７，１０８，１０９の差分絶対値の内、閾値Ｔｈ１未満で最小となる平均値を選択するように画素置換部１１２を制御する。尚、何れの差分絶対値も閾値Ｔｈ１未満にならない場合は入力画像（注目画素）を選択するように画素置換部１１２を制御する。そして、１１２は画素置換部であり、閾値Ｔｈ１未満の最小差分絶対値が存在した時のみ入力画素値を上記条件を満たす平均値で置換する。
【００１２】
次に、上述した構成を有する画像処理装置において、入力画像をブロック化し、注目ブロック内の注目画素を所定の条件に基づいて置換する処理について説明する。
【００１３】
図２は、第１の実施形態における画像処理装置の処理を示すフローチャートである。まず、ステップＳ２０１において、不図示のＣＰＵが各処理に必要なパラメータの設定を行う。ここで、設定するパラメータは、画像の縮小率、ブロックサイズ、ウインドウサイズ、閾値であり、入力画像及び除去すべきノイズの性質により決定する。また、パラメータは入力画像を解析することによって決定しても良いし、入力画像の属性（プロパティ）や出力条件によって予め決められた値に設定しても良い。尚、パラメータを常に一定値とする場合、パラメータ設定は省略される。
【００１４】
次に、ステップＳ２０２において、画像縮小部１０１が入力画像を所定の縮小率で縮小する。この縮小処理を行うことにより、後述する低周波ノイズ除去のための画素数（ウインドウサイズ）の削減を行う。尚、この縮小率を小さくする（出力サイズを小さくする）と、後段のウインドウサイズを小さくできるが、入力画素近傍の影響度が小さくなるため、入力画素との差分が大きくなり、置換される画素が減少するだけでなく、エッジ部では置換のオン又はオフによるジャギー状の妨害が現れてしまう。また、縮小率を大きくする（出力サイズを大きくする）と、後段のウインドウサイズを大きくできるが、処理量が増加してしまう。そこで、第１の実施形態では縮小率を１／４として説明する。
【００１５】
画像の縮小が終わると、ステップＳ２０３へ進み、画像の終端まで処理したか否かを判定し、処理したのであれば終了するが、処理していなければステップＳ２０４へ進み、画素抽出部１０２が入力画素（注目画素）位置に対応する縮小画素を中心に所定形状内（ウインドウ）の縮小画素データを抽出する。これは２次元ＦＩＲフィルタのタップ（ウインドウ）に相当し、入力画素（注目画素）位置の移動によりシフトする。尚、上述のように、縮小率を１／４としているので、縮小画素が４×４のブロックから生成した場合、入力画素が水平方向に４画素移動するとウインドウが１画素水平方向にシフトする。また、入力画素が垂直方向に４ライン移動するとウインドウが１ライン垂直方向にシフトする。つまり、入力画素が移動し、入力画素に対応する縮小画素が１画素シフトするとウインドウも１画素分シフトする。
【００１６】
ここで、ウインドウサイズを４×４、縮小率を１／４とすると、元の入力画像上では１６×１６のウインドウに相当し、特に８×８の大きさまでの斑状ノイズの削減に効果的である。以下ではウインドウサイズを４×４として説明する。
【００１７】
次に、ステップＳ２０５において、抽出されたウインドウ内の画素より、置換データを生成する。尚、この処理の詳細は後述するが、ウインドウ内平均値演算部１０３、領域判定部１０４、領域０平均値演算部１０５、領域１平均値演算部１０６、領域０差分値生成部１０７、領域１差分値生成部１０８、ウインドウ内差分値生成部１０９、比較部１１１によって行われる処理である。
【００１８】
図３は、第１の実施形態における置換データ生成処理を示すフローチャートである。まずステップＳ３０１において、領域判定部１０４でウインドウ内の画素が領域０か領域１のどちらの領域かを判定する。具体的には、ウインドウ内平均値演算部１０３でウインドウ内の画素値の平均を求め、各ウインドウ内の画素をそのウインドウ平均値と比較し、ウインドウ平均値以下なら領域０とし、それ以外では領域１とする。ここで、画素が領域０であればステップＳ３０２へ進み、領域０平均値演算部１０５で画素の平均値を求める。また、画素が領域１であればステップＳ３０３へ進み、領域１平均値演算部１０６で画素の平均値を求める。そして、ステップＳ３０４又はＳ３０５において、領域０差分値生成部１０７又は領域１差分値生成部１０８で、各領域の平均値と入力画素値との差分絶対値Ｄ０又はＤ１を求める。
【００１９】
次に、ステップＳ３０６において、ウインドウ内差分値生成部１０９で上述のウインドウ平均値と入力画素値との差分絶対値Ｄｗを求める。そして、ステップＳ３０７〜Ｓ３０９において、比較部１１１で各領域の平均値と入力画素値との差分絶対値Ｄ０、Ｄ１と、ウインドウ平均値と入力画素値との差分絶対値Ｄｗとを各々比較する。その結果、最小の差分絶対値（最小差分絶対値Ｄ）となる平均値を置換データとする（ステップＳ３１０〜Ｓ３１２）。
【００２０】
つまり、領域０の差分絶対値Ｄ０が最小であれば、領域０平均値演算部１０５で求めた平均値Ａ０を置換データとする。また同様に、領域１の差分絶対値Ｄ１が最小であれば、領域１平均値演算部１０６で求めた平均値Ａ１を置換データとし、ウインドウ内差分値Ｄｗが最小であれば、ウインドウ内平均値演算部１０３で求めた平均値Ａｗを置換データとする。
【００２１】
ここで図２に戻り、ステップＳ２０６において、比較部１１１及び画素置換部１１２で、上述の最小差分絶対値Ｄに対して所定の条件が成立すると、入力画素値を生成された置換データで置き換えて出力し、また所定の条件が不成立のときは入力画素値をそのまま出力する。以上の処理を入力画像の終端まで繰り返すと（ステップＳ２０３のＹＥＳ）、この処理を終了する。
【００２２】
図４は、第１の実施形態における置換処理を示すフローチャートである。まずステップＳ４０１において、比較部１１１で最小差分絶対値Ｄと閾値Ｔｈ１とを比較し、最小差分絶対値Ｄが閾値Ｔｈ１未満であればステップＳ４０２へ進み、画素置換部１１２で置換データを出力する。また最小差分絶対値Ｄが閾値Ｔｈ１以上であればステップＳ４０３へ進み、入力画素値を出力する。
【００２３】
上述した一連の処理により、求めた差分絶対値の内、閾値Ｔｈ１未満で最小となる差分絶対値の平均値を置換データとして入力画素を置換することで、ノイズを除去することができる。
【００２４】
上述したように、例えば８×８の大きさまでの斑状ノイズを削減する際に、縮小画像を用いない場合、１６×１６のウインドウが必要になり、水平方向の画素数をＷとすると、必要なラインメモリの容量は１５Ｗとなるが、第１の実施形態では、１／４縮小画像を用いることで、必要なラインメモリの容量は３ライン×（１／４）Ｗ＝（３／４）Ｗとなり１／２０に削減される。
【００２５】
このように、第１の実施形態によれば、平均値と入力画素値を比較することでノイズと有意信号の分離を図り、縮小画像より置換データを生成することにより、より低い周波数成分までノイズ除去効果を有効にし、領域別の平均値を用いることにより、エッジ付近における置換画素を増加させ、ノイズ除去効果が有効となる範囲を拡大させることができると共に簡単な操作で弊害も少なく、より効果的なノイズ除去効果を得ることができる。
【００２６】
尚、第１の実施形態では、領域の判定にウインドウ内の画素平均を用いたが、本発明はこれに限らず、例えばウインドウ内の画素を大きい順に並べた時の中央に位置する画素の値やウインドウ内の画素レンジの中央値としても良い。また、置換画素候補も各領域の平均値の代わりに最大値の次に大きい数や最小値の次に小さい数としても良い。
【００２７】
［第２の実施形態］
次に、図面を参照しながら本発明に係る第２の実施形態を詳細に説明する。
【００２８】
第２の実施形態では、２つの領域の平均値の差分が小さいウインドウにおいては置換データをウインドウ内平均値とするものである。
【００２９】
図５は、第２の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。図５において、５０１〜５０６、５０７は第１の実施形態における図１に示した１０１〜１０６、１１０の各処理と同様であり、その説明は省略する。５０８は平均値演算部、５０９、５１３、５１４は比較部、７１０、７１１は選択部、７１２は減算部、７１５は差分値生成部、７１６は画素置換部である。ここでは、第１の実施形態と異なる部分のみ説明する。
【００３０】
平均値演算部５０８では、領域０の平均値と領域１の平均値との平均値を演算する。即ち、領域０の平均値をＡ０、領域１の平均値をＡ１とすると、領域０と領域１の平均値Ａ０１はＡ０１＝（Ａ０＋Ａ１）／２となる。この領域０と領域１の平均値Ａ０１は比較部５０９で入力画素値Ｐｉと比較される。ここで、入力画素値Ｐｉが領域０と領域１の平均値Ａ０１未満であれば、選択部５１０は領域０の平均値Ａ０を出力し、それ以外では領域１の平均値Ａ１を出力する。即ち、選択部５１０からは入力画素値Ｐｉに近い方の平均値が選択される。また、減算部５１２では、領域０と領域１の平均値の差分Ｄ１０が求めら、比較部５１３で閾値Ｔｈ２と比較され、差分Ｄ１０が閾値Ｔｈ２以下であれば、選択部５１１はウインドウ内平均値Ａｗを出力し、それ以外では選択部５１０の出力、即ち、入力画素値Ｐｉに近い方の平均値を出力する。つまり、選択部５１１の出力が置換データとなる。ここで、Ａ１＞Ａ０であるので、領域０と領域１の平均値の差分Ｄ１０はＤ１０＝Ａ１−Ａ０となる。
【００３１】
差分値生成部５１５は入力画素値Ｐｉと選択部５１１の出力（置換データ）との差分絶対値Ｄｔを生成する。この差分絶対値Ｄｔは比較部５１４で閾値Ｔｈ１と比較され、差分絶対値Ｄｔが閾値Ｔｈ１未満の時のみ画素置換部５１６で入力画素値Ｐｉを選択部５１１の出力（置換データ）で置換する。尚、それ以外では、画素置換部５１６からは入力画素値Ｐｉがそのまま出力される。
【００３２】
次に、第２の実施形態における画像処理装置の処理について説明する。第２の実施形態では、第１の実施形態における図２のＳ２０１〜Ｓ２０４は同様であり、ここでは置換データ生成処理（Ｓ２０５）及び置換処理（Ｓ２０６）について詳細に説明する。
【００３３】
図６は、第２の実施形態における置換データ生成処理を示すフローチャートである。まずステップＳ６０１において、領域判定部５０４でウインドウ内の画素が領域０か領域１のどちらの領域かを判定する。具体的には、ウインドウ内平均値演算部５０３でウインドウ内の画素値の平均を求め、各ウインドウ内の画素をそのウインドウ平均値と比較し、ウインドウ平均値以下なら領域０とし、それ以外では領域１とする。ここで、画素が領域０であればステップＳ６０２へ進み、領域０平均値演算部５０５で画素の平均値を求める。また、画素が領域１であればステップＳ６０３へ進み、領域１平均値演算部５０６で画素の平均値を求める。
【００３４】
次に、ステップＳ６０４において、減算部５１２で２つの領域の平均値の差分値を求め、比較部５１３で閾値Ｔｈ２と比較する。ここで、求めた差分値が閾値Ｔｈ２以下であればステップＳ６０８へ進み、置換データはウインドウ内平均値Ａｗとなる。即ち、選択部５１１でウインドウ内平均値Ａｗを置換データとして出力する。また、求めた差分値が閾値Ｔｈ２より大きければステップＳ６０５へ進み、平均値演算部５０８で２つの領域平均値の平均値を求め、比較部５０９で入力画素値Ｐｉと比較する。尚、ステップＳ６０５では２つの領域平均の平均値との比較の代わりに、２つの領域平均値の加算値と入力画素データＰｉを２倍（１ビット左シフト）した値との比較を行っている。
【００３５】
ここで、入力画素データＰｉが２つの領域平均値の平均値未満ならステップＳ６０６へ進み、置換データは領域０平均値Ａ０となるが、それ以外ではステップＳ６０７へ進み、置換データは領域１平均値Ａ１となる。即ち、入力画素データＰｉがどちらの領域平均値に近いか否かを判定し、選択部５１０で近い方の領域平均値を置換データとして出力するものである。
【００３６】
図７は、第２の実施形態における置換処理を示すフローチャートである。まずステップＳ７０１において、入力画素値と選択部５１１の出力である置換データとの差分値Ｄを求め、ステップＳ７０２において、比較部５１４で閾値Ｔｈ１と比較する。ここで、差分値Ｄが閾値Ｔｈ１未満であればステップＳ７０３へ進み、画素置換部５１６で置換データを出力する。また差分値Ｄが閾値Ｔｈ１以上であればステップＳ７０４へ進み、入力画素値を出力する。
【００３７】
このように、第２の実施形態によれば、２つの領域の平均値の差分が小さいウインドウにおいては置換データをウインドウ内平均値とすることで、平坦部におけるノイズ除去効果を増加させることができ、また、処理も簡略化される。
【００３８】
［第３の実施形態］
次に、図面を参照しながら本発明に係る第３の実施形態を詳細に説明する。
【００３９】
第３の実施形態では、第２の実施形態で説明した置換データ生成処理において乱数生成部によって生成された乱数に応じて２つの領域の平均値を置換データとして出力するものである。
【００４０】
図８は、第３の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。図８において、８０１〜８０７、８１０〜８１２は第２の実施形態における図５に示した５０１〜５０７、５１４〜５１６の各処理と同様であり、その説明は省略する。８０８は乱数生成部、８０９は選択部である。ここでは、第２の実施形態と異なる部分のみ説明する。
【００４１】
この乱数生成部８０８では、公知の手法によって擬似乱数を生成し、選択部８０９を制御して領域０の平均値或いは領域１の平均値をランダムに選択し、置換データとする。そして、差分値生成部８１１は、入力画素値Ｐｉと選択部８０９の出力（置換データ）との差分絶対値Ｄｔを生成する。この差分絶対値Ｄｔは比較部８１０で閾値Ｔｈ１と比較され、差分絶対値Ｄｔが閾値Ｔｈ１未満の時のみ画素置換部８１２で入力画素値Ｐｉを選択部８０９の出力（置換データ）で置換する。また、それ以外では、画素置換部８１２からは入力画素値Ｐｉがそのまま出力される。
【００４２】
ここで、第３の実施形態における画像処理装置の処理について説明する。尚、置換データ生成処理以外については第２の実施形態と同様であるため、その説明は省略する。
【００４３】
図９は、第３の実施形態における置換データ生成処理を示すフローチャートである。まずステップＳ９０１において、領域判定部８０４でウインドウ内の画素が領域０か領域１のどちらの領域かを判定する。具体的には、ウインドウ内平均値演算部８０３でウインドウ内の画素値の平均を求め、各ウインドウ内の画素をそのウインドウ平均値と比較し、ウインドウ平均値以下なら領域０とし、それ以外では領域１とする。ここで、画素が領域０であればステップＳ９０２へ進み、領域０平均値演算部８０５で画素の平均値を求める。また、画素が領域１であればステップＳ９０３へ進み、領域１平均値演算部８０６で画素の平均値を求める。
【００４４】
次に、ステップＳ９０４において、乱数生成部８０８で１ビットの乱数を生成し、乱数が０であればステップＳ９０５へ進み、選択部８０９で領域０平均値Ａ０を置換データとして出力する。また、乱数が０でなければステップＳ９０６へ進み、領域１平均値Ａ１を置換データとして出力する。
【００４５】
このように、第３の実施形態によれば、ランダムに領域０又は領域１の平均値を選択し、置換データとすることにより、低周波ノイズが乱数により高周波側に変調されるため、表示系や視覚のＭＴＦによるノイズ除去効果が得られる。また、更に処理も簡略化される。また、上述の乱数出力の０の連続数及び１の連続数を制限することにより、乱数の周波数特性が高域側にシフトするので、より良好なノイズ除去効果が得られる。
【００４６】
［第４の実施形態］
次に、図面を参照しながら本発明に係る第４の実施形態を詳細に説明する。
【００４７】
第４の実施形態では、乱数生成部によって生成された乱数に応じてウインドウ内の画素をランダムに選択し、置換データとして出力するものである。
【００４８】
図１０は、第４の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１０において、１００１、１００２、１００３は第１乃至第３の実施形態における画像削減部、画素抽出部、タイミング調整部と同様であり、１００６〜１００８は第２及び第３の実施形態における比較部、差分値生成部、画素置換部と同様であり、その説明は省略する。１００４は乱数発生部、１００５は画素選択部である。ここでは、前述した実施形態と異なる部分のみ説明する。
【００４９】
乱数生成部１００４は、第３の実施形態と同様に、公知の手法により擬似乱数を生成し、画素選択部１００５を制御してウインドウ内の画素をランダムに選択し、置換データとする。そして、第２及び第３の実施形態と同様に、差分値生成部１００７は、入力画素値Ｐｉと画素選択部１００５の出力（置換データ）との差分絶対値Ｄｔを生成する。この差分絶対値Ｄｔは比較部１００６で閾値Ｔｈ１と比較され、差分絶対値Ｄｔが閾値Ｔｈ１未満の時のみ画素置換部１００８で入力画素データＰｉを画素選択部１００５の出力（置換データ）で置換する。また、それ以外では、画素置換部１００８からは入力画素値Ｐｉがそのまま出力される。
【００５０】
尚、第４の実施形態におけるウインドウサイズを４×４とすると、ウインドウ内の画素数は１６であるから乱数の桁数は４ビットとなる。
【００５１】
図１１は、９ビットのＭ系列擬似ランダム符号生成回路の一構成例を示す図である。図１１において、１１０１はシフトレジスタ、１１０２はＥＸＯＲ回路である。このＭ系列擬似ランダム符号生成回路では、予めシフトレジスタ１１０１に０以外の値をロードしておき、シフトレジスタの原始多項式に対応するビットをＥＸＯＲした結果をビット０に入力し、左シフトすることで次の乱数を得る。第４の実施形態では、シフトレジスタ１１０１の段数が９段なので、９次の原始多項式Ｘ９＋Ｘ４＋１を用いている。よって、シフトレジスタ１１０１のビット８とビット３をＥＸＯＲ回路１３０２でＥＸＯＲした結果をビット０の入力とし、次のクロックで左シフトする。本構成により１〜５１１の乱数が、５１１周期で生成される。
【００５２】
ここで、乱数生成部１００４のレンジは０〜１５であるので、シフトレジスタ１１０１の任意の４ビットを用いることにより、５１１周期の０〜１５の乱数を得ることができる。また、乱数生成手段はこの方法に限らず、公知の手法により擬似乱数を生成しても良い。
【００５３】
また、ウインドウ内の横の位置及び縦の位置をそれぞれ擬似乱数によって発生させ、置換データとする画素を決定することもできる。
【００５４】
また、擬似乱数の発生確率は一様な確率分布でも良く、ウインドウ内において入力画素に対応する画素からの距離に依存した確率分布でも良い。例えば、置換による低周波ノイズ除去効果を高くするために、入力画素に対応する画素から遠い位置にある画素程高い発生確率を与えるようにしても良い。
【００５５】
また、上述した閾値との比較で、置換がされなかった場合、置換されるまで又は所定回数に達するまで、注目しているウインドウ内から別の新たな置換データを生成し、閾値と比較することで、置き換えの確率を高くすることができる。
【００５６】
このように、第４の実施形態によれば、ウインドウ内の画素をランダムに選択して置換データとするので、簡単な構成であるにもかかわらず、低周波ノイズが発生乱数により高周波側に変調されるため、表示系や視覚のＭＴＦによる良好なノイズ除去効果が得られる。また、乱数出力を入力画素が更新されるに従って反転或いは非反転させることにより、乱数の周波数特性が高域側にシフトするので、より良好なノイズ除去効果が得られる。
【００５７】
［第５の実施形態］
次に、図面を参照しながら本発明に係る第５の実施形態を詳細に説明する。
【００５８】
第５の実施形態では、入力画像を複数のカテゴリに分類し、各カテゴリに応じた置換データを生成するものである。
【００５９】
図１２は、第５の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１２において、１２０１〜１２０３、１２０７〜１２０９は第４の実施形態における図１０に示した１００１〜１００３、１００６〜１００８の各処理と同様であり、その説明は省略する。１２０４はカテゴライズ部、１２０５は置換データ生成部、１２０６は置換データ選択部である。ここでは、第４の実施形態と異なる部分のみ説明する。
【００６０】
カテゴライズ部１２０４は入力画像を複数のカテゴリに分類する。また、置換データ生成部１２０５は、第１乃至第４の実施形態において説明したような複数のアルゴリズム又は複数の異なる閾値によってノイズ除去のための置換データを生成する。そして、置換データ選択部１２０６は、カテゴリに従ってカテゴリに適した置換データを選択する。以下、第４の実施形態と同様の判定を行い、入力画素を置換してノイズを除去する。
【００６１】
ここでのカテゴリは、例えば置換処理をした場合に弊害となる部分や、低周波ノイズが目立つ部分、高周波ノイズが目立つ部分、どちらのノイズも目立つ部分などを基準にして分類される。特に、第１乃至第４の実施形態では、弊害の見え方が異なっており、入力画像に対する相性が存在する。
【００６２】
例えば、布のように細かなテクスチャが多い部分では、平均化処理を行わない方が見た目は良いので、第４の実施形態が向いている。また、暗部においては、平均化した方が見た目は良いので、第２の実施形態が向いている。更に、入力画素の色域によってもノイズの見え方が異なる。また、平坦部と認識されるレベル差も異なる。よって、第２の実施形態における閾値Ｔｈ２の最適値も異なる。
【００６３】
このように、第５の実施形態によれば、複数のアルゴリズム（閾値制御を含む）によって置換データを生成し、カテゴリに合せた置換データを選択して入力画素を置換するので、弊害が少なく良好なノイズ除去効果が得られる。
【００６４】
［第６の実施形態］
次に、図面を参照しながら本発明に係る第６の実施形態を詳細に説明する。
【００６５】
第６の実施形態では、第５の実施形態に更にカテゴリに従って複数の閾値から閾値を選択する閾値選択部を加えたものである。
【００６６】
図１３は、第６の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１３において、１３０１〜１３０９は第５の実施形態における図１２に示した各処理と同様であり、その説明は省略する。１３１０は閾値選択部である。ここでは、第５の実施形態と異なる部分のみ説明する。
【００６７】
カテゴライズ部１３０４は、入力画像を複数のカテゴリに分類する。閾値選択部１３１０は、分類されたカテゴリに従ってカテゴリに適した閾値Ｔｈ１を選択する。以下、第５の実施形態と同様の判定を行い、入力画素を置換してノイズを除去する。
【００６８】
ここでのカテゴリは、例えば置換処理をした場合に弊害の見え方を基準にして分類される。つまり、弊害が目立たない部分では閾値を大きくすることでノイズ除去効果を強化し、弊害が目立つ部分では閾値を小さくすることで弊害を目立たなくするのである。
【００６９】
更に、ＡＧＣ（Ａｕｔｏ  Ｇａｉｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）などにより、入力ゲインが異なる場合、ノイズの振幅は異なるので、入力ゲインによっても閾値Ｔｈ１を変更することが望ましい。
【００７０】
尚、第６の実施形態では、複数の置換生成部と閾値とを対応付けて説明したが、これに限らず、複数の置換生成部と閾値の数が異なっても良い。例えば、１つの置換生成部より置換データを生成しても良い。この場合は、置換データ選択部１３０６は省略される。
【００７１】
このように、第６の実施形態によれば、カテゴリに応じた閾値を選択して入力画素を置換するので、弊害が少なく良好なノイズ除去効果が得られる。
【００７２】
［他の実施形態］
前述した各実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記録媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（ＣＰＵ又はＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、本発明の目的が達成されることは言うまでもない。
【００７３】
この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。
【００７４】
プログラムコードを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。
【００７５】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００７６】
更に、記録媒体から読み出されたプログラムコードがコンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００７７】
尚、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体から、そのプログラムをパソコン通信など通信ラインを介して要求者にそのプログラムを配信する場合にも適用できることは言うまでもない。
【００７８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、平均値と入力画素値を比較することでノイズと有意信号の分離を図り、縮小画像より置換データを生成することにより、より低い周波数成分までノイズ除去効果を有効にし、領域別平均値を用いることによって、エッジ付近における置換画素を増加させ、ノイズ除去効果が有効となる範囲を拡大させることができ、簡単な操作で弊害も少なく、より効果的なノイズ除去効果が得られる。特に、処理に必要なラインメモリの容量は大幅に削減される。
【００７９】
また、２つの領域平均の差分が小さいウインドウにおいては置換データをウインドウ内平均値とすることで、平坦部におけるノイズ除去効果を増加させることができ、また、処理も簡略化される。
【００８０】
また、ランダムに領域０又は領域１の平均値を選択し、置換データとすることで、低周波ノイズを乱数により高周波側に変調し、表示系や視覚のＭＴＦによるノイズ除去効果が得られる。そして、更に処理も簡略化される。
【００８１】
また、縮小画像生成によって高周波ノイズを除去した後、縮小画像のウインドウ内の画素をランダムに選択して置換データとすることで、ディティールを損なわずに良好なノイズ除去効果が得られる。
【００８２】
また、閾値制御を含む複数のアルゴリズムによって置換データを生成し、カテゴリに合せた置換データを選択して入力画素を置換することで、弊害が少なく画像の特性にマッチした良好なノイズ除去効果が得られる。
【００８３】
また、カテゴリに合せた閾値を選択して入力画素を置換することで、弊害がより少なく画像の特性にマッチした良好なノイズ除去効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態における画像処理装置の処理を示すフローチャートである。
【図３】第１の実施形態における置換データ生成処理を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態における置換処理を示すフローチャートである。
【図５】第２の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図６】第２の実施形態における置換データ生成処理を示すフローチャートである。
【図７】第２の実施形態における置換処理を示すフローチャートである。
【図８】第３の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図９】第３の実施形態における置換データ生成処理を示すフローチャートである。
【図１０】第４の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】９ビットのＭ系列擬似ランダム符号生成回路の一構成例を示す図である。
【図１２】第５の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】第６の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０１  画像縮小部
１０２  画素抽出部
１０３  ウインドウ内平均値演算部
１０４  領域判定部
１０５  領域０平均値演算部
１０６  領域１平均値演算部
１０７  領域０差分値生成部
１０８  領域１差分値生成部
１０９  ウインドウ内差分値生成部
１１０  タイミング調整部
１１１  比較部
１１２  画素置換部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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