(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像信号に含まれるノイズ成分のレベルを検出するノイズ検出装置において、
前記映像信号のブランキング期間の高域成分である第１の高域成分を抽出する第１の高域成分抽出器と、
前記映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に水平方向の高域成分である第２の高域成分を抽出する第２の高域成分抽出器と、
前記映像信号と前記映像信号を１ライン遅延させたライン遅延映像信号とを用いて、前記映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に垂直方向の高域成分である第３の高域成分を抽出する第３の高域成分抽出器と、
前記映像信号と前記映像信号を１フレーム遅延させたフレーム遅延映像信号とを用いて、前記映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に時間方向の高域成分である第４の高域成分を抽出する第４の高域成分抽出器と、
それぞれの画素が有する前記第２の高域成分と前記第３の高域成分と前記第４の高域成分のそれぞれのレベルの絶対値を算出すると共に、前記第２〜第４の高域成分が取り得る絶対値のレベル０から最大レベルまでの内、少なくともレベル０から所定のレベルまでの範囲で絶対値のレベル毎に１画面中の画素の個数を算出する統計処理部と、
前記第１の高域成分抽出器によって抽出した前記第１の高域成分が所定の閾値より大きいときは、前記統計処理部による統計処理結果とは無関係に前記第１の高域成分のレベルに基づいてノイズ検出信号を生成し、前記第１の高域成分抽出器によって抽出した前記第１の高域成分が所定の閾値以下のときは、前記第２〜第４の高域成分のそれぞれで、レベル０の個数よりも大きい個数を有するレベル０以外のレベルで個数が最も少ないレベルをノイズレベルとして求めると共に、前記第２〜第４の高域成分のノイズレベルの内、最も小さいレベル又は２番目に小さいノイズレベルに基づいてノイズ検出信号を生成するノイズ判定部と
を備えて構成したことを特徴とするノイズ検出装置。
【請求項２】
映像信号に含まれるノイズ成分のレベルを検出するノイズ検出方法において、
前記映像信号のブランキング期間の高域成分である第１の高域成分を抽出するステップと、
前記映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に水平方向の高域成分である第２の高域成分を抽出するステップと、
前記映像信号と前記映像信号を１ライン遅延させたライン遅延映像信号とを用いて、前記映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に垂直方向の高域成分である第３の高域成分を抽出するステップと、
前記映像信号と前記映像信号を１フレーム遅延させたフレーム遅延映像信号とを用いて、前記映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に時間方向の高域成分である第４の高域成分を抽出するステップと、
それぞれの画素が有する前記第２の高域成分と前記第３の高域成分と前記第４の高域成分のそれぞれのレベルの絶対値を算出すると共に、前記第２〜第４の高域成分が取り得る絶対値のレベル０から最大レベルまでの内、少なくともレベル０から所定のレベルまでの範囲で絶対値のレベル毎に１画面中の画素の個数を算出するステップと、
前記第１の高域成分が所定の閾値より大きいときは、前記第１の高域成分のレベルに基づいてノイズ検出信号を生成し、前記第１の高域成分が所定の閾値以下のときは、前記第２〜第４の高域成分のそれぞれで、レベル０の個数よりも大きい個数を有するレベル０以外のレベルで個数が最も少ないレベルをノイズレベルとして求めると共に、前記第２〜第４の高域成分のノイズレベルの内、最も小さいレベル又は２番目に小さいノイズレベルに基づいてノイズ検出信号を生成するステップと
を含むことを特徴とするノイズ検出方法。
【請求項３】
映像信号に含まれるノイズ成分を低減するノイズ低減装置において、
前記映像信号に対して第１の減衰係数を重み付けしながらノイズ低減動作を行うライン巡回型フィルタと、
前記映像信号に対して第２の減衰係数を重み付けしながらノイズ低減動作を行うフレーム巡回型フィルタと、
前記映像信号に含まれるノイズ成分のレベルを検出して、前記第１及び第２の減衰係数を可変させるためのノイズ検出信号を生成するノイズ検出器とを備え、
前記ノイズ検出器は、
前記映像信号のブランキング期間の高域成分である第１の高域成分を抽出する第１の高域成分抽出器と、
前記映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に水平方向の高域成分である第２の高域成分を抽出する第２の高域成分抽出器と、
前記映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に垂直方向の高域成分である第３の高域成分を抽出する第３の高域成分抽出器と、
前記映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に時間方向の高域成分である第４の高域成分を抽出する第４の高域成分抽出器と、
それぞれの画素が有する前記第２の高域成分と前記第３の高域成分と前記第４の高域成分のそれぞれのレベルの絶対値を算出すると共に、前記第２〜第４の高域成分が取り得る絶対値のレベル０から最大レベルまでの内、少なくともレベル０から所定のレベルまでの範囲で絶対値のレベル毎に１画面中の画素の個数を算出する統計処理回路と、
前記第１の高域成分抽出器によって抽出した前記第１の高域成分が所定の閾値より大きいときは、前記統計処理回路による統計処理結果とは無関係に前記第１の高域成分のレベルに基づいてノイズ検出信号を生成し、前記第１の高域成分抽出器によって抽出した前記第１の高域成分が所定の閾値以下のときは、前記第２〜第４の高域成分のそれぞれで、レベル０の個数よりも大きい個数を有するレベル０以外のレベルで個数が最も少ないレベルをノイズレベルとして求めると共に、前記第２〜第４の高域成分のノイズレベルの内、最も小さいレベル又は２番目に小さいノイズレベルに基づいてノイズ検出信号を生成するノイズ判定回路と
を備えることを特徴とするノイズ低減装置。
【請求項４】
映像信号に含まれるノイズ成分を低減するノイズ低減方法において、
前記映像信号に含まれるノイズ成分のレベルを検出して、ノイズ検出信号を生成するノイズ検出ステップと、
ライン巡回型フィルタを用いて、前記映像信号に対して前記ノイズ検出信号に応じて設定された第１の減衰係数を重み付けしながらノイズ低減動作を行うライン巡回ステップと、
フレーム巡回型フィルタを用いて、前記映像信号に対して前記ノイズ検出信号に応じて設定された第２の減衰係数を重み付けしながらノイズ低減動作を行うフレーム巡回ステップとを含み、
前記ノイズ検出ステップは、
前記映像信号のブランキング期間の高域成分である第１の高域成分を抽出する第１の高域成分抽出ステップと、
前記映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に水平方向の高域成分である第２の高域成分を抽出する第２の高域成分抽出ステップと、
前記映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に垂直方向の高域成分である第３の高域成分を抽出する第３の高域成分抽出ステップと、
前記映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に時間方向の高域成分である第４の高域成分を抽出する第４の高域成分抽出ステップと、
それぞれの画素が有する前記第２の高域成分と前記第３の高域成分と前記第４の高域成分のそれぞれのレベルの絶対値を算出すると共に、前記第２〜第４の高域成分が取り得る絶対値のレベル０から最大レベルまでの内、少なくともレベル０から所定のレベルまでの範囲で絶対値のレベル毎に１画面中の画素の個数を算出する統計処理ステップと、
前記第１の高域成分抽出ステップにて抽出した前記第１の高域成分が所定の閾値より大きいときは、前記統計処理ステップによる統計処理結果とは無関係に前記第１の高域成分のレベルに基づいてノイズ検出信号を生成し、前記第１の高域成分抽出ステップにて抽出した前記第１の高域成分が所定の閾値以下のときは、前記第２〜第４の高域成分のそれぞれで、レベル０の個数よりも大きい個数を有するレベル０以外のレベルで個数が最も少ないレベルをノイズレベルとして求めると共に、前記第２〜第４の高域成分のノイズレベルの内、最も小さいレベル又は２番目に小さいノイズレベルに基づいてノイズ検出信号を生成するノイズ検出信号生成ステップと
を含むことを特徴とするノイズ低減方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はノイズ検出装置及び方法、並びにノイズ低減装置及び方法に係り、特にテレビジョン受像機やディスプレイ装置などの画像表示装置に表示される映像信号に混入するランダムノイズのノイズレベルを検出するためのノイズ検出装置及び方法、並びに、検出したノイズレベルに応じてランダムノイズを低減させるノイズ低減装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のノイズ低減装置としては、コアリングによる方法、巡回型フィルタによる方法などが使用されてきた。以下その内容を説明する。図７は従来のコアリングによるノイズ低減装置の一例のブロック図を示す。図７において、入力端子２００から入力された映像信号は、減算器２０１、高域フィルタ（ＨＰＦ）２０２及びノイズ検出器２０３へ供給される。ＨＰＦ２０２は映像信号の高域成分を取り出し、減算器２０１及びコアリング回路２０４へ供給する。減算器２０１は入力端子２００から入力された映像信号からＨＰＦ２０２から出力された高域成分を減算することにより、入力映像信号中の低域成分を取り出し、加算器２０５へ供給する。
【０００３】
ノイズ検出器２０３は、入力映像信号の垂直ブランキング期間又は水平ブランキング期間における、入力信号の高域成分信号を取り出し、その高域成分信号レベルが大きいほどランダムノイズが大きいと検出する。垂直ブランキング期間や水平ブランキング期間は画像がないので、ランダムノイズの大きさを正確に検出することができる。ノイズ検出器２０３の検出結果はコアリング回路２０４へ供給される。
【０００４】
コアリング回路２０４は、そのコアリング特性に従い、ＨＰＦ２０２から出力された入力映像信号の高域成分から所定値以下の小レベル成分を除去し、加算器２０５へ供給する。ノイズは通常高域成分であり、しかも小レベルなので、これによりノイズが低減される。
【０００５】
図８はコアリング特性を説明するための図である。図８において、横軸は入力信号レベル、縦軸は出力信号レベルを表す。コアリング回路２０４の入力信号の絶対値が閾値Ｔｈの絶対値以下の場合には、出力信号レベルは零となり、入力信号の絶対値が閾値Ｔｈの絶対値よりも大きい時には、入力信号レベルに対応したレベルの出力信号が出力される。これにより、閾値Ｔｈの絶対値を大きくするとノイズ低減効果も大きくなる。
【０００６】
そこで、図７のノイズ低減装置では、ノイズ検出器２０３によるノイズ検出結果に応じて、コアリング回路２０４の閾値Ｔｈの絶対値を可変制御し、ノイズ検出器２０３により検出されるランダムノイズが大であるほど閾値Ｔｈの絶対値を大きくする。加算器２０５は、減算器２０１から出力される入力映像信号中の低域成分と、コアリング回路２０４から出力されるノイズが低減された高域成分とを加算し、ノイズ低減された出力映像信号を得て出力端子２０６から出力する。
【０００７】
以上説明したように、この従来のノイズ低減装置では、ノイズ検出器２０３により検出されるランダムノイズが小さいほどコアリング回路２０４のコアリング特性の閾値Ｔｈの絶対値を小さくすることで、小レベルの映像信号をコアリング回路２０４から出力できるようにしたため、入力映像信号中に含まれるノイズが少ないときには、ノイズ成分だけでなく小レベルの映像信号成分も除去してしまうという現象を低減することができる。
【０００８】
図９は従来の巡回型フィルタによるノイズ低減装置の一例のブロック図を示す。図９において、入力端子２１０から入力された入力映像信号は、加算器２１１、減算器２１２及びノイズ検出器２１３へ供給される。加算器２１１の出力信号は、出力映像信号として出力端子２１４から出力されると共に、フレーム遅延器２１５へ供給される。フレーム遅延器２１５は、出力映像信号を１フレーム遅延して減算器２１２へ供給する。減算器２１２は、フレーム遅延器２１５の出力映像信号から入力映像信号を減算し、フレーム間で相関の無い減算結果を減衰器２１６へ供給する。加算器２１１は、入力映像信号に減衰器２１６の出力信号を加算して出力映像信号を得て、出力端子２１４へ出力する。
【０００９】
ノイズ検出器２１３は、図７のノイズ検出器２０３と同様に映像信号の垂直ブランキング期間または水平ブランキング期間における、入力映像信号の高域成分信号を取り出し、その高域成分信号が大きいほどランダムノイズが大きいと検出する。垂直ブランキング期間や水平ブランキング期間は画像がないので、ランダムノイズの大きさを正確に検出することができる。ノイズ検出器２１３の検出結果は減衰器２１６へ供給される。
【００１０】
ここで、映像信号の画像が静止している場合、又は画像の動きが非常に少ない場合には、映像信号はフレーム間で非常に強い相関性があるが、映像信号に混入しているランダムノイズは相関性がないので、フレーム差分となる減算器２１２の出力信号はノイズ成分が抽出されレベルも小さい。このとき減衰器２１６の減衰係数ｋが零でなければ、減算器２１２から出力されるノイズ成分は、減衰器２１６→加算器２１１→フレーム遅延器２１５→減算器２１２→減衰器２１６→加算器２１１の経路を経て減衰係数ｋで重み付けされながら巡回加算される。このようにして巡回型のノイズ低減動作が行われ、出力端子２１４からノイズ低減された出力映像信号が出力される。
【００１１】
一方、映像信号の画像が動いている場合には、フレーム差分となる減算器２１２の出力信号は画像の動き成分が抽出されレベルも大きい。このとき減衰器２１６の減衰係数ｋを零とすれば、加算器２１１において入力端子２１０からの入力映像信号に減衰器２１６からの零が加算されるので、上記の巡回型のノイズ低減動作が行われず、入力映像信号は加算器２１１をスルーしてそのまま出力端子２１４から出力される。
【００１２】
図１０は前記した減衰器２１６の一例の特性図を示す。図１０において、横軸は入力信号レベル、縦軸は出力信号レベルを表している。減衰器２１６の減衰特性は図１０に示すように非線形特性であり、入力信号の絶対値がＸｎ（絶対値）未満の小さな値であればノイズ成分とみなして減衰比ｋ（ｋ＝ｙ／ｘ）を１に近い値とし、入力信号の絶対値が大きくなるほど減衰比ｋを零に近付け、閾値Ｘｎ以上では動き成分とみなして減衰比ｋを零にする。
【００１３】
このような減衰器２１６の非線形特性は、図９のノイズ検出器２１３の検出結果により可変制御され、ノイズ検出器２１３により検出されるランダムノイズが大きいほど、巡回型のノイズ低減動作が行われるように闘値Ｘｎの絶対値が大きな値に制御される。
【００１４】
以上説明したように、図９に示した従来のノイズ低減装置では、フレーム巡回型フィルタを用いることにより、入力映像信号の画像が静止している場合、又は画像の動きが非常に少ない場合には、減算器２１２から減衰器２１６に供給されるフレーム差分信号の絶対値が図１０の非線形特性の閾値Ｘｎの絶対値よりも小さいため、減衰係数ｋで重み付けされながら巡回型のノイズ低減動作が行われるため、高域成分を損なうことなくノイズ成分だけを低減することができる。
【００１５】
また、従来のノイズ低減装置の他の例として、フレーム巡回型ノイズ低減装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。このフレーム巡回型ノイズ低減装置は、入力映像信号を（１−Ｋ）倍する一方、出力映像信号を１フレーム遅延し、かつ、Ｋ倍して、上記の（１−Ｋ）倍された入力映像信号と加算することで、フレームに非相関のノイズが低減された上記の出力映像信号を生成する。また、このフレーム巡回型ノイズ低減装置では、入力映像信号が静止画部分では残像が発生しないので、上記の係数Ｋを大きくしてノイズ低減効果を上げる。動画部分では残像が発生するので、上記の係数Ｋを小さくして残像を極力抑えるような巡回係数制御を行う。そして、このフレーム巡回型ノイズ低減装置においては、入力映像信号と前フレームの映像信号とからフレーム差分をとり、そのフレーム差分が予め定めた閾値より小さければ静止画と判定し、フレーム差分が閾値より大きければ動画と判定する動き検出回路を設け、その検出結果に応じて上記の係数Ｋを可変制御する構成とされている。
【００１６】
更に、上記のフレーム巡回型ノイズ低減装置では、テレビジョン受像機に適用した場合、受信電界強度が低く、入力映像信号のＳ／Ｎが低い場合には、画面全体にノイズが分布するため、静止画部分であっても動き検出回路でノイズにより動画と誤判定することがあり、これを防止するため、受信電界強度が予め定めた基準値より低い時には、基準値以上の本来の強電界受信時よりも動き検出回路の動画／静止画の判定用の閾値を高くするように可変制御し、上記の係数Ｋを受信電界強度に応じて適応的に制御する構成とされている。
【００１７】
【特許文献１】特開２０００−１３４５１０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
しかしながら、図７に示した従来のノイズ低減装置では、空間方向のフィルタを用いているので、画像の動きに関係なくノイズ低減が行えるが、非巡回型であり、コアリング特性の閾値Ｔｈの絶対値を大きくしすぎると、入力映像信号の微小な高域信号をノイズと共に除去してしまうため、３ｄＢ程度のＳ／Ｎ改善度しか得られない。
【００１９】
また、図９に示した従来のノイズ低減装置では、巡回型フィルタにより図７のコアリング方式のノイズ低減装置よりも大きなＳ／Ｎ改善度が得られるが、画像が静止している場合又は動きが非常に少ない場合にのみノイズ低減効果があり、画像が動いている場合にはノイズ低減効果がない。また、図９中の減衰器２１６の非線形特性をノイズ検出器２１３の検出結果によって段階的に切り替える必要がある。しかし、減衰器２１６は非線形特性なので、非線形特性の種類を多く持ち特性変化を段階的にするのは困難であり、ノイズの大きさが変化したときノイズ低減効果の変化も大きくなる。
【００２０】
また、特許文献１記載の従来のノイズ低減装置では、フレーム差分値に応じて係数Ｋの値を可変制御しているため、画像が静止している場合又は動きが非常に少ない場合には十分なノイズ低減効果があるが、画像が動いている場合には残像を極力抑えるために係数Ｋの値を小さくしているためにノイズ低減効果が不十分である。
【００２１】
更に、図７、図９の従来のノイズ低減装置内のノイズ検出器２０３、２１３は、垂直ブランキング期間または水平ブランキング期間で入力映像信号のノイズの大きさを検出するため、これらの期間にノイズがなく画像部分にのみノイズが混入している映像信号ではノイズが検出できない。垂直ブランキング期間または平ブランキング期間にノイズがなく画像部分にのみノイズが混入している映像信号とは、例えば、画像部分のみを記録し、再生時にブランキング期間を付加する映像記録再生装置の出力信号などである。そのため、垂直ブランキング期間または水平ブランキング期間でノイズがなく画像部分にのみノイズが混入している映像信号に対しては、画面に混入しているノイズ成分が大きくてもノイズ低減効果を大きくできない。
【００２２】
また、特許文献１記載の従来のノイズ低減装置は、垂直同期期間又は等化期間に含まれる信号を用いて入力映像信号の電界強度を検出して動き検出回路を制御する構成であるため、上記と同様に、垂直ブランキング期間または水平ブランキング期間でノイズがなく画像部分にのみノイズが混入している映像信号に対しては、画面に混入しているノイズ成分が大きくてもノイズ低減効果を大きくできない。
【００２３】
本発明は以上の点に鑑みなされたもので、垂直ブランキング期間や水平ブランキング期間にノイズがなく画像部分にのみノイズが混入している映像信号であってもノイズレベルを的確に検出することができるノイズ検出装置及び方法を提供することを目的とする。
【００２４】
また、本発明は、静止画のみならず動画にも大きなＳ／Ｎ改善度を得ることができ、ノイズの大きさが変化してもノイズ低減効果の変化を小さくすることができるノイズ低減装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２５】
本発明は上記の目的を達成するため、映像信号に含まれるノイズ成分のレベルを検出するノイズ検出装置(103)において、映像信号のブランキング期間の高域成分である第１の高域成分を抽出する第１の高域成分抽出器(123)と、映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に水平方向の高域成分である第２の高域成分を抽出する第２の高域成分抽出器(125)と、映像信号と映像信号を１ライン遅延させたライン遅延映像信号とを用いて、映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に垂直方向の高域成分である第３の高域成分を抽出する第３の高域成分抽出器(126)と、映像信号と映像信号を１フレーム遅延させたフレーム遅延映像信号とを用いて、映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に時間方向の高域成分である第４の高域成分を抽出する第４の高域成分抽出器(127)と、それぞれの画素が有する第２の高域成分と第３の高域成分と第４の高域成分のそれぞれのレベルの絶対値を算出すると共に、第２〜第４の高域成分が取り得る絶対値のレベル０から最大レベルまでの内、少なくともレベル０から所定のレベルまでの範囲で絶対値のレベル毎に１画面中の画素の個数を算出する統計処理部(128)と、第１の高域成分抽出器によって抽出した第１の高域成分が所定の閾値より大きいときは、統計処理部による統計処理結果とは無関係に第１の高域成分のレベルに基づいてノイズ検出信号を生成し、第１の高域成分抽出器によって抽出した第１の高域成分が所定の閾値以下のときは、第２〜第４の高域成分のそれぞれで、レベル０の個数よりも大きい個数を有するレベル０以外のレベルで個数が最も少ないレベルをノイズレベルとして求めると共に、第２〜第４の高域成分のノイズレベルの内、最も小さいレベル又は２番目に小さいノイズレベルに基づいてノイズ検出信号を生成するノイズ判定部(124)とを備えて構成したことを特徴とするノイズ検出装置を提供する。
【００２６】
また、本発明は上記の目的を達成するため、映像信号に含まれるノイズ成分のレベルを検出するノイズ検出方法において、入力記映像信号のブランキング期間の高域成分である第１の高域成分を抽出するステップと、映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に水平方向の高域成分である第２の高域成分を抽出するステップと、映像信号と映像信号を１ライン遅延させたライン遅延映像信号とを用いて、映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に垂直方向の高域成分である第３の高域成分を抽出するステップと、映像信号と映像信号を１フレーム遅延させたフレーム遅延映像信号とを用いて、映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に時間方向の高域成分である第４の高域成分を抽出するステップと、それぞれの画素が有する第２の高域成分と第３の高域成分と第４の高域成分のそれぞれのレベルの絶対値を算出すると共に、第２〜第４の高域成分が取り得る絶対値のレベル０から最大レベルまでの内、少なくともレベル０から所定のレベルまでの範囲で絶対値のレベル毎に１画面中の画素の個数を算出するステップと、第１の高域成分が所定の閾値より大きいときは、第１の高域成分のレベルに基づいてノイズ検出信号を生成し、第１の高域成分が所定の閾値以下のときは、第２〜第４の高域成分のそれぞれで、レベル０の個数よりも大きい個数を有するレベル０以外のレベルで個数が最も少ないレベルをノイズレベルとして求めると共に、第２〜第４の高域成分のノイズレベルの内、最も小さいレベル又は２番目に小さいノイズレベルに基づいてノイズ検出信号を生成するステップとを含むことを特徴とするノイズ検出方法を提供する。
【００２７】
さらに、本発明は上記の目的を達成するため、映像信号に含まれるノイズ成分を低減するノイズ低減装置において、映像信号に対して第１の減衰係数を重み付けしながらノイズ低減動作を行うライン巡回型フィルタ(102,104,105,108)と、映像信号に対して第２の減衰係数を重み付けしながらノイズ低減動作を行うフレーム巡回型フィルタ(105,107)と、映像信号に含まれるノイズ成分のレベルを検出して、第１及び第２の減衰係数を可変させるためのノイズ検出信号を生成するノイズ検出器(103)とを備え、ノイズ検出器は、映像信号のブランキング期間の高域成分である第１の高域成分を抽出する第１の高域成分抽出器(123)と、映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に水平方向の高域成分である第２の高域成分を抽出する第２の高域成分抽出器(125)と、映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に垂直方向の高域成分である第３の高域成分を抽出する第３の高域成分抽出器(126)と、映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に時間方向の高域成分である第４の高域成分を抽出する第４の高域成分抽出器(127)と、それぞれの画素が有する第２の高域成分と第３の高域成分と第４の高域成分のそれぞれのレベルの絶対値を算出すると共に、第２〜第４の高域成分が取り得る絶対値のレベル０から最大レベルまでの内、少なくともレベル０から所定のレベルまでの範囲で絶対値のレベル毎に１画面中の画素の個数を算出する統計処理回路(128)と、第１の高域成分抽出器によって抽出した第１の高域成分が所定の閾値より大きいときは、統計処理回路による統計処理結果とは無関係に第１の高域成分のレベルに基づいてノイズ検出信号を生成し、第１の高域成分抽出器によって抽出した第１の高域成分が所定の閾値以下のときは、第２〜第４の高域成分のそれぞれで、レベル０の個数よりも大きい個数を有するレベル０以外のレベルで個数が最も少ないレベルをノイズレベルとして求めると共に、第２〜第４の高域成分のノイズレベルの内、最も小さいレベル又は２番目に小さいノイズレベルに基づいてノイズ検出信号を生成するノイズ判定回路(124)とを備えることを特徴とするノイズ低減装置を提供する。
【００２８】
また、本発明は上記の目的を達成するため、映像信号に含まれるノイズ成分を低減するノイズ低減方法において、映像信号に含まれるノイズ成分のレベルを検出して、ノイズ検出信号を生成するノイズ検出ステップと、ライン巡回型フィルタを用いて、映像信号に対してノイズ検出信号に応じて設定された第１の減衰係数を重み付けしながらノイズ低減動作を行うライン巡回ステップと、フレーム巡回型フィルタを用いて、映像信号に対してノイズ検出信号に応じて設定された第２の減衰係数を重み付けしながらノイズ低減動作を行うフレーム巡回ステップとを含み、ノイズ検出ステップは、映像信号のブランキング期間の高域成分である第１の高域成分を抽出する第１の高域成分抽出ステップと、映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に水平方向の高域成分である第２の高域成分を抽出する第２の高域成分抽出ステップと、映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に垂直方向の高域成分である第３の高域成分を抽出する第３の高域成分抽出ステップと、映像信号の画像期間における１画面を構成するそれぞれの画素毎に時間方向の高域成分である第４の高域成分を抽出する第４の高域成分抽出ステップと、それぞれの画素が有する第２の高域成分と第３の高域成分と第４の高域成分のそれぞれのレベルの絶対値を算出すると共に、第２〜第４の高域成分が取り得る絶対値のレベル０から最大レベルまでの内、少なくともレベル０から所定のレベルまでの範囲で絶対値のレベル毎に１画面中の画素の個数を算出する統計処理ステップと、第１の高域成分抽出ステップにて抽出した第１の高域成分が所定の閾値より大きいときは、統計処理ステップによる統計処理結果とは無関係に第１の高域成分のレベルに基づいてノイズ検出信号を生成し、第１の高域成分抽出ステップにて抽出した第１の高域成分が所定の閾値以下のときは、第２〜第４の高域成分のそれぞれで、レベル０の個数よりも大きい個数を有するレベル０以外のレベルで個数が最も少ないレベルをノイズレベルとして求めると共に、第２〜第４の高域成分のノイズレベルの内、最も小さいレベル又は２番目に小さいノイズレベルに基づいてノイズ検出信号を生成するノイズ検出信号生成ステップとを含むことを特徴とするノイズ低減方法を提供する。
【発明の効果】
【００２９】
本発明のノイズ検出装置及び方法によれば、ブランキング期間にノイズがなく画像部分にのみノイズが混入している映像信号であってもノイズレベルを的確に検出することができる。
【００３０】
本発明のノイズ低減装置及び方法によれば、ブランキング期間にノイズがなく画像部分にのみノイズが混入している映像信号であってもノイズレベルを的確に検出することができ、静止画のみならず動画にも大きなＳ／Ｎ改善度を得ることができ、ノイズの大きさが変化してもノイズ低減効果の変化を小さくすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
次に、本発明の実施の形態について図面と共に説明する。図１は本発明になるノイズ低減装置の一実施の形態のブロック図を示す。図１に示す実施の形態は、入力端子１００から入力された入力映像信号を１ライン遅延するライン遅延器１０１と、入力映像信号とライン遅延器１０８の出力遅延信号とを加算する加算器１０２と、入力映像信号とライン遅延器１０１からの１ライン遅延映像信号とフレーム遅延器１０７からの１フレーム遅延映像信号とに基づいてノイズ検出動作を行うノイズ検出器１０３と、２段縦続接続された混合器１０４及び１０５と、混合器１０５から出力端子１０６へ出力される出力映像信号が供給されるフレーム遅延器１０７及びライン遅延器１０８とを備えて構成されている。
【００３２】
混合器１０４は、ライン遅延器１０１より出力された１ライン遅延映像信号と加算器１０２の出力信号とを後述する方法で適応的に混合し、その出力混合信号を混合器１０５に供給する。また、混合器１０４での適応混合の割合は、ノイズ検出器１０３から供給される制御信号によって切り替えられる。
【００３３】
混合器１０５は、混合器１０４と同じように動作し、混合器１０４の出力混合信号とフレーム遅延器１０７より出力された１フレーム遅延映像信号とを適応的に混合する。また、混合器１０５での適応混合の割合は、ノイズ検出器１０３から供給される制御信号によって切り替えられるのも混合器１０４と同様である。フレーム遅延器１０７は、出力映像信号を１フレーム遅延して混合器１０５へ供給する。また、ライン遅延器１０８は出力映像信号を１ライン遅延して加算器１０２へ供給する。加算器１０２は、ライン遅延器１０８で１ライン遅延された出力映像信号と入力映像信号とを加算し、得られた加算信号を混合器１０４へ供給する。
【００３４】
図２は図１中の混合器１０４および混合器１０５の一実施の形態のブロック図を示す。図２において、入力端子１１０から入力された第１の入力信号Ａと、入力端子１１１から入力された第２の入力信号Ｂとは、減算器１１２に供給される。減算器１１２は第１の入力信号Ａから第２の入力信号Ｂを減算し、得られた減算結果である差分信号を絶対値化回路１１３と乗算器１１４にそれぞれ供給する。
【００３５】
絶対値化回路１１３は、入力された差分信号を絶対値化して係数器１１５へ供給する。係数器１１５は、絶対値化回路１１３から供給される絶対値化信号の大きさと、入力端子１１６から供給される信号の大きさにより乗算器１１４の乗算係数αを決定する。加算器１１７は、入力端子１１１から入力された第２の入力信号Ｂと、減算器１１２の出力差分信号を乗算器１１４でα倍して得た信号とを加算し、出力端子１１８から出力する。この結果、加算器１１７から出力端子１１８へ出力される出力信号Ｙは次式で表わされる。
【００３６】
Ｙ＝Ｂ＋α（Ａ−Ｂ）
＝αＡ＋（１−α）Ｂ        …（１）
従って、上式から係数器１１５で発生する乗算係数αを０以上、１以下の範囲の値とすることで、第１の入力信号Ａと第２の入力信号Ｂを適応的に混合できることが分かる。第１の入力信号Ａは、図１中の混合器１０４ではライン遅延器１０１の出力信号に、図１中の混合器１０５では混合器１０４の出力信号になる。また、第２の入力信号Ｂは、図１中の混合器１０４では加算器１０２の出力信号に、図１中の混合器１０５ではフレーム遅延１０７の出力信号になる。
【００３７】
すなわち、図１および図２で示した実施の形態では、混合器１０４→混合器１０５→ライン遅延器１０８→加算器１０２→混合器１０４の経路が、映像信号に対して減衰係数（１−α）を重み付けしてノイズ低減動作を行うライン巡回型フィルタとなり、また、混合器１０５→フレーム遅延器１０７→混合器１０５の経路が映像信号に対して減衰係数（１−α）を重み付けしてノイズ低減動作を行うフレーム巡回型フィルタとなる。なお、ここでは簡略化のため、ライン巡回型フィルタの減衰係数とフレーム巡回型フィルタの減衰係数をいずれも（１−α）としたが、混合器１０４と混合器１０５におけるそれぞれの係数器１１５で発生する乗算係数αは同じ値とは限らず、それぞれの混合器１０４，１０５にとって適切な値とする。
【００３８】
図２中の減算器１１２の減算結果である出力差分信号は、図１中の混合器１０４ではライン差分となり、混合器１０５ではフレーム差分となる。画像にエッジ成分が少なく空間的に平坦な場合、または画像が静止している場合、映像信号は空間的または時間的に強い相関性があるが、映像信号に混入しているランダムノイズは相関性がない。従って、ライン差分またはフレーム差分である減算器１１２の出力差分信号はノイズ成分が抽出されレベルも小さい。このとき混合器１０４または混合器１０５は、減衰係数（１−α）を後述するノイズ検出器１０３によって抽出されたノイズ成分が大きいほど大きくなるようにして、巡回型のノイズ低減動作が行われるように動作させる。
【００３９】
一方、画像にエッジ成分が多い場合や、または画像が動いている場合には、ライン差分またはフレーム差分である減算器１１２の出力差分信号は、画像のエッジ成分や動き成分が抽出されレベルも大きい。このとき混合器１０４または混合器１０５は、減衰係数（１−α）を零にして巡回型のノイズ低減を行わないようにする。
【００４０】
前記動作を行うためには、係数器１１５はライン差分の大きさ、またはフレーム差分の大きさを示す絶対値化回路１１３からの出力信号に比例した乗算係数αを発生させればよい。図３は係数器１１５の入力信号対出力信号特性の一例を示す。図３において、横軸は入力信号ｘのレベル、縦軸は出力信号ｙのレベル（すなわち、乗算係数αの値）を表している。図３に示すように係数器１１５の係数発生特性は簡単な一次式
ｙ＝ａｘ＋ｂ        …（２）
で表わされるので、上式のパラメータａ（＝Δｙ／Δｘ）とパラメータｂとを可変させることで、ノイズ低減動作の特性を簡単に可変させることができる。
【００４１】
このパラメータ切り替えは、図２の入力端子１１６に供給される信号で行い、例えば、パラメータａを大きくすれば、入力信号ｘ、すなわちライン差分またはフレーム差分が十分に大きくならなければ減衰係数（１−α）が零にならない。また、パラメータｂを大きくすると、ライン差分またはフレーム差分が小さくても、減衰係数（１−α）が零になりやすくなる。
【００４２】
図２の入力端子１１６に供給される信号を図１中のノイズ検出器１０３からの制御信号とすることで、ノイズ検出器１０３で検出されるノイズの変化に対して、ノイズ低減効果の特性を段階的に制御することができる。例えば、ランダムノイズが大きいほど、パラメータａを小さくし、またパラメータｂを小さくする。これにより、ランダムノイズが大きいほど、上記のフレーム巡回型フィルタやライン巡回型フィルタの巡回する比率である減衰係数（１−α）の値が大きくされ、その結果、（１）式から分かるように、ノイズ低減量が大きくなる。
【００４３】
次に、図１中のノイズ検出器１０３の構成及び動作について更に詳細に説明する。ノイズ検出器１０３は本発明のノイズ検出装置及び方法の一実施の形態である。図４はノイズ検出器１０３の一実施の形態のブロック図を示す。同図において、入力端子１２０、１２１、１２２はそれぞれ図１中の入力端子１００からの入力映像信号、ライン遅延器１０１で１ライン遅延された映像信号、フレーム遅延器１０７で１フレーム遅延された映像信号が供給される。
【００４４】
また、ノイズ検出器１０３は、入力端子１２０を介して入力端子１００よりの入力映像信号が供給される高域フィルタ（ＨＰＦ）１２３及び１２５、減算器１２６及び１２７と、ＨＰＦ１２５、減算器１２６及び１２７の出力信号が供給される統計処理回路１２８と、ＨＰＦ１２３及び統計処理回路１２８の各出力信号が供給されてノイズ判定動作を行うノイズ判定回路１２４と、ノイズ判定回路１２４からのノイズ判定結果を出力する出力端子１２９とを備えて構成されている。ＨＰＦ１２３，１２５及び減算器１２６，１２７はそれぞれ高域成分抽出器となっている。
【００４５】
ＨＰＦ１２３は入力端子１００及び１２０よりの入力映像信号の垂直ブランキング期間または水平ブランキング期間の高域成分を抽出し、ノイズ判定回路１２４へ供給する。ノイズ判定回路１２４は後述するように図８、図１０の従来のノイズ検出器と同じような動作をする。ＨＰＦ１２５は入力端子１００及び１２０よりの入力映像信号の画像期間の水平高域成分を抽出する。
【００４６】
減算器１２６は、入力端子１００及び１２０よりの入力映像信号から図１のライン遅延器１０１で１ライン遅延された入力映像信号を減算することで入力映像信号の画像期間の垂直高域成分を抽出する。減算器１２７は、入力端子１００及び１２０よりの入力映像信号から図１のフレーム遅延器１０７で１フレーム遅延された映像信号を減算することで入力映像信号の画像期間の時間高域成分を抽出する。
【００４７】
任意の一画素は水平高域成分、垂直高域成分及び時間高域成分の３種類の高域成分についての各値を有する。それぞれの画素の３種類の高域成分は以上のようにして抽出される。なお、本実施の形態では、水平高域成分、垂直高域成分及び時間高域成分の３種類の高域成分を求める方法として水平方向、垂直方向、時間方向の各隣接画素間の差分値をとるという簡単な方法を採用しているが、フィルタを用いて複数の画素に基づいてそれぞれの高域成分を抽出してもよい。それぞれの高域成分を抽出する方法は任意である。
【００４８】
統計処理回路１２８は、ＨＰＦ１２５、減算器１２６、減算器１２７でそれぞれ抽出された入力映像信号の水平高域成分、垂直高域成分、時間高域成分のそれぞれについて、各画面を構成する画素毎にレベルを算出し、それぞれを絶対値化する。そして、算出した絶対値が同一の値である画素の個数を各絶対値毎に集計することによって、３種類の高域成分のそれぞれについて算出した各絶対値の大きさ毎の一画面内の個数（画素数）を算出する。ここでいう一画面とは入力映像信号がインターレース信号である場合のフィールドであっても、ノンインターレース信号（プログレッシブ信号）である場合のフレームのいずれであってもよい。算出した一画面内の各絶対値の画素数はノイズ判定回路１２４に供給される。
【００４９】
このとき、レベルが十分に大きく、ノイズとはいえない大きさについては、上記の個数を算出しなくてもよい。一例として、入力映像信号を８ビットのデジタル信号とした場合、入力映像信号の水平高域成分、垂直高域成分、時間高域成分はそれぞれレベル０からレベル２５５までの範囲で分布する。このとき、レベル１０程度を超えるとほぼノイズとはいえない大きさとなる。本実施の形態では、レベル０からレベル９の１０のレベル別の個数を算出する。若干の誤差も考慮して、レベル０からレベル１１の１２のレベル別の個数を算出してもよく、適宜設定すればよい。すなわち、絶対値のレベル０から最大レベルまでの内、少なくともレベル０から所定のレベルまでの範囲で絶対値のレベル毎に１画面中の画素の個数を算出すればよい。
【００５０】
例えば、水平高域成分について、以下の要素（Ａ，Ｂ）が得られたものとする（ただし、Ａはレベル、Ｂは個数（画素数））。（−９，０）、（−８，０）、（−７，０）、（−６，１）、（−５，２）、（−４，４）、（−３，５）、（−２，６）、（−１，７）、（０，９）、（１，８）、（２，６）、（３，５）、（４，３）、（５，０
）、（６，０）、（７，０）、（８，０）、（９，０）
この場合、水平高域成分の絶対値のレベル毎に個数（画素数）を求めると、（｜０｜，９）、（｜１｜，１５）、（｜２｜，１２）、（｜３｜，１０）、（｜４｜，７）、（｜５｜，２）、（｜６｜，１）、（｜７｜，０）、（｜８｜，０）、（｜９｜，０）となる。
【００５１】
前記したように、映像信号は統計的に隣接画素間で相関性が強いので、静止した画像や、エッジの少ない平坦な画像１フレーム分について隣接画素間の差分値、すなわち高域成分の大きさ別にその個数を調べると、図５（ａ）のように差分値が零の近辺で急峻な正のピークを持つ分布になる。このような画像に対してランダムノイズが重畳されるとランダムノイズが多く混入するに従い隣接画素間での相関性が弱くなり、隣接画素間の差分値（高域成分）対頻度（個数）特性は、図５（ｂ）のように裾野の広がった山型から、図５（ｃ）のような凸型に、すなわち、ピークの高さが漸次低くなる。
【００５２】
ノイズ判定回路１２４では、ＨＰＦ１２３及び統計処理回路１２８からのそれぞれの出力信号から、入力映像信号にどの程度ノイズが混入しているかを判定し、得られた判定結果のノイズ検出信号を出力端子１２９へ出力する。すなわち、ノイズ判定回路１２４ではＨＰＦ１２３から供給される入力映像信号の画像が存在しない垂直ブランキング期間又は水平ブランキング期間での高域成分がランダムノイズの大きさを正確に表わしているので、その高域成分のレベルが予め定めた閾値（例えば零）より大きいときには、統計処理回路１２８からの信号に関係なく、ＨＰＦ１２３からの高域成分のレベルに従ってノイズの大きさを判定して、１画面毎のノイズ検出信号を生成する。具体的には、ＨＰＦ１２３からの高域成分のレベルをノイズレベルとする。
【００５３】
一方、ノイズ判定回路１２４は、ＨＰＦ１２３からの高域成分のレベルが前記閾値以下（例えば零）のときは、統計処理回路１２８から供給される入力映像信号の画像期間の上記３種類の高域成分のそれぞれの１画面毎の分布を示す処理結果の中から選択した所定の条件を満足する１つの処理結果に応じてノイズの大きさを判定して、１画面毎のノイズ検出信号を生成する。
【００５４】
ノイズ判定回路１２４は、水平高域成分、垂直高域成分及び時間高域成分の３種類の高域成分のそれぞれについて、得られた上記の絶対値のレベル０の個数（一画面内の画素数）と、０以外の絶対値のレベル毎の個数とを比較し、絶対値のレベル０の個数が０以外の絶対値のレベルの個数よりも大きいときには、図５（ａ）に示したような特性を示していることから平坦な画像であると判断し、絶対値のレベル０の個数より個数の大きな０以外の絶対値のレベルがあり、かつ、その中で最も個数が小さな値を示す絶対値のレベルが比較的小さなときには図５（ｂ）に示す特性でありノイズが小であると判断し、その中で最も個数が小さな値を示す絶対値のレベルが大きな値のときには図５（ｃ）に示すような裾野が広がった特性であり、ノイズが大であると判断する。
【００５５】
上記の水平高域成分の絶対値のレベル毎に個数（画素数）を求めた例では、絶対値のレベル０の個数（画素数）が”９”であり、絶対値のレベル０の個数”９”より個数の大きな０以外の絶対値のレベルがあり、かつ、その中で最も個数が小さな値を示す絶対値のレベルは｜３｜で、その個数は”１０”であるため、レベル３が水平高域成分のノイズレベルと判定される。なお、絶対値のレベル０の画素数より個数の大きな絶対値のレベルの内、最も個数が小さな値を示す絶対値のレベルが複数存在した場合には、より大きいレベルをノイズレベルとすることが好ましい。
【００５６】
ノイズ判定回路１２４は、こうして得られた、水平、垂直及び時間についての３つのノイズ判定結果を比較し、一番小さな値を選択してノイズ検出信号とする。例えば上記の水平高域成分のノイズレベル判定と同様の方法で求めた、垂直高域成分のノイズレベルがレベル６、時間高域成分のノイズレベルがレベル４であったものとすると、ノイズ判定回路１２４は、水平高域成分のレベル３が最終的なノイズレベルと判定する。
【００５７】
このようにして、ノイズ判定回路１２４は、上記の比較により入力映像信号の画像期間の隣接画素間の差分値（高域成分）対頻度特性が図５（ａ）〜（ｃ）のどの特性であるかを解析し、その解析結果（判断結果）に基づいてノイズの大小を判定し、その判定結果に応じた値のノイズ検出信号を生成して出力端子１２９を介して混合器１０４及び１０５の図２の入力端子１１６へ出力して、検出したノイズ成分が多いほど係数αの値を小さくするように（減衰係数（１−α）を大きくするように）可変制御する。すなわち、ノイズレベルにより前記パラメータａとｂとを制御し、ノイズレベルの値が大きいほど、パラメータａを小さくし、またパラメータｂを小さくする。これにより、係数αが小さくなり易くなる。
【００５８】
なお、上記の説明では、水平高域成分、垂直高域成分及び時間高域成分の３種類の高域成分のそれぞれについて得られたノイズ判定結果（ノイズレベル）の中で一番小なる値のノイズレベルでノイズ検出信号を生成したが、二番目に小なるノイズレベルに基づいてノイズ検出信号を生成してもよい。水平高域成分のノイズレベルがレベル３、垂直高域成分のノイズレベルがレベル６、時間高域成分のノイズレベルがレベル４の上記の例では時間高域成分のレベル４を最終的なノイズレベルとしてもよい。すなわち、ノイズはランダムに発生するので、３種類の高域成分の中でどれか一つだけノイズが大きくなることはなく、よって、３種類の高域成分のそれぞれについて得られたノイズ判定結果の中で一番大なる値に基づいてノイズ判定しないという条件を満足すればよいからである。なお、ノイズ判定に際しては、絶対値０の個数と０以外の絶対値の個数を比較するのではなく、高域成分の平均値や標準偏差を比較するようにしてもよい。
【００５９】
このように、本実施の形態ではブランキング部分と画像部分の両方でノイズの検出を行うので、垂直ブランキング期間や水平ブランキング期間にはノイズがなく画像部分にのみノイズが混入している映像信号であっても、ノイズ検出を正確に行うことができ、これに基づきノイズを低減することができる。
【００６０】
また、本実施の形態では、図１中のライン遅延器１０１、ライン遅延器１０８、加算器１０２及び混合器１０４でライン巡回型フィルタを構成しており、また、フレーム遅延器１０７、混合器１０５でフレーム巡回型フィルタを構成しているため、時間的空間的にノイズ低減を行うことができ、静止画のみならず動画にも大きなＳ／Ｎ改善度を得ることが可能である。
【００６１】
なお、本発明は以上の実施の形態に限定されるものではなく、例えば、図１のブロック図に示す構成はハードウェアで構成することもできるし、コンピュータにより図１の構成を実現させるコンピュータプログラムも包含するものである。この場合、コンピュータプログラムは、コンピュータの専用のメモリに予め取り込まれていてもよいし、記録媒体に記録されていてコンピュータに読み込まれる構成でもよく、更には通信ネットワークを介して配信されてコンピュータに取り込まれる構成であってもよい。
【００６２】
また、図１の実施の形態では、ライン巡回型フィルタの出力側にフレーム巡回型フィルタを接続する構成であるが、図６に示す変形例のように、加算器１０２の出力を混合器１０５に供給し、かつ、フレーム遅延器１０７の出力を混合器１０４に供給することにより、上記の２種類の巡回型フィルタの接続順を逆にすることもできる。また、混合器１０４、１０５内の図２に示した係数器１１５の係数発生特性は、図３に示した特性に限定されるものではなく、ライン差分値やフレーム差分値に応じて図３の特性以外の線形的に変化する特性又は非線形的に変化する特性であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明のノイズ低減装置の一実施の形態を示すブロック図である。
【図２】図１中の混合器の一実施の形態を示すブロック図である。
【図３】図２中の係数器の係数発生特性の一例を示す図である。
【図４】本発明のノイズ検出装置である図１中のノイズ検出器の一実施の形態を示すブロック図である。
【図５】入力映像信号の隣接画素間差分値対頻度（個数）特性とノイズとの関係を説明する図である。
【図６】本発明のノイズ低減装置の一実施の形態の変形例を示すブロック図である。
【図７】従来のノイズ低減装置の一例を示すブロック図である。
【図８】図７中のコアリング回路の特性の一例を示す図である。
【図９】従来のノイズ低減装置の他の例のブロック図である。
【図１０】図９のノイズ低減装置の動作を説明用特性図である。
【符号の説明】
【００６４】
１０１，１０８  ライン遅延器
１０２，１１７  加算器
１０３  ノイズ検出器（ノイズ検出装置）
１０４，１０５  混合器
１０７  フレーム遅延器
１１２  減算器
１１３  絶対値化回路
１１４  乗算器
１１５  係数器
１２３，１２５  高域フィルタ（高域成分抽出器）
１２４  ノイズ判定回路（ノイズ判定部）
１２６，１２７  減算器（高域成分抽出器）
１２８  統計処理回路（統計処理部）
【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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