(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像素子からの複数の色信号で構成される映像信号に対してノイズ低減処理を行う画像処理システムであって、
上記映像信号から、ノイズ低減処理を行う対象となる注目領域と、該注目領域の近傍に位置する少なくとも１つの近傍領域と、を含む局所領域を抽出する抽出手段と、
上記注目領域および上記近傍領域毎に、上記複数の色信号を構成成分とするベクトル信号を導出するベクトル化手段と、
上記注目領域のベクトル信号に基づいて、上記局所領域内の各ベクトル信号に関する重み係数を設定する設定手段と、
上記局所領域内のベクトル信号に対して、上記重み係数を用いたフィルタリング処理を行うフィルタリング手段と、
上記フィルタリング処理により得られたベクトル信号に基づいて、上記注目領域のベクトル信号のノイズを低減するノイズ低減手段と、
を具備したことを特徴とする画像処理システム。
【請求項２】
上記設定手段は、
上記局所領域内の各ベクトル信号のノルムを算出するノルム算出手段と、
上記注目領域のベクトル信号のノルムに基づいて、該注目領域のベクトル信号に関するノイズ量を推定するノイズ推定手段と、
上記ノイズ量に基づいて、重み係数を算出するために用いる関数の定数項を算出する定数算出手段と、
上記局所領域内の各ベクトル信号のノルムと、上記定数項を設定した関数と、に基づいて、該局所領域内の各ベクトル信号の重み係数を算出する重み係数算出手段と、
を有して構成されたものであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項３】
上記ノイズ推定手段は、
上記撮像素子の温度値と、上記映像信号に対するゲイン値と、に関する情報を収集する収集手段と、
上記収集手段により得ることができない情報に関して標準値を付与する付与手段と、
上記収集手段または上記付与手段からの情報と、上記注目領域のベクトル信号のノルムと、に基づいて、ベクトル信号に関するノイズ量を求めるノイズ量算出手段と、
を有して構成されたものであることを特徴とする請求項２に記載の画像処理システム。
【請求項４】
上記収集手段は、上記撮像素子の温度値を測定する温度センサを有して構成されたものであることを特徴とする請求項３に記載の画像処理システム。
【請求項５】
上記収集手段は、ＩＳＯ感度と露出情報とホワイトバランス情報との内の少なくとも１つの情報に基づいて上記ゲイン値を求めるゲイン算出手段を有して構成されたものであることを特徴とする請求項３に記載の画像処理システム。
【請求項６】
上記ノイズ量算出手段は、
基準ノイズモデルに係るパラメータと、この基準ノイズモデルに対する補正係数に係るパラメータと、を含むパラメータ群を記録する記録手段と、
上記収集手段または上記付与手段からの情報と、上記注目領域のベクトル信号のノルムと、に基づいて、上記パラメータ群から必要となるパラメータを選択するパラメータ選択手段と、
上記注目領域のベクトル信号のノルムと、上記パラメータ選択手段により選択されたパラメータと、に基づいて、基準ノイズ量を求める基準ノイズ量算出手段と、
上記基準ノイズ量を上記パラメータ選択手段により選択されたパラメータに基づいて補正することによりノイズ量を求める基準ノイズ量補正手段と、
を有して構成されたものであることを特徴とする請求項３に記載の画像処理システム。
【請求項７】
上記基準ノイズモデルは、ベクトル信号のノルムと、該ノルムに対するノイズ量と、を座標とする複数の座標点データを含むものであることを特徴とする請求項６に記載の画像処理システム。
【請求項８】
上記ノイズ量算出手段は、上記収集手段または上記付与手段からの情報と、上記注目領域のベクトル信号のノルムと、を入力として、ノイズ量を求めるルックアップテーブル手段を有して構成されたものであることを特徴とする請求項３に記載の画像処理システム。
【請求項９】
上記定数算出手段は、上記関数としての複数の１次関数の組み合わせに関する定数項、または上記関数としての単一の２次関数に関する定数項、を算出するものであることを特徴とする請求項２に記載の画像処理システム。
【請求項１０】
上記重み係数算出手段は、
上記注目領域のベクトル信号と上記近傍領域の各ベクトル信号との間の測度値の平均を算出する平均測度値算出手段と、
上記測度値の平均と、上記注目領域のベクトル信号に関するノイズ量と、に基づき、上記注目領域のベクトル信号に関する乖離度を算出する乖離度算出手段と、
上記乖離度に基づいて上記注目領域のベクトル信号に関する重み係数を算出する注目ベクトル重み係数算出手段と、
をさらに有して構成されたものであることを特徴とする請求項２に記載の画像処理システム。
【請求項１１】
上記フィルタリング手段は、
上記局所領域内の各ベクトル信号に対して、該ベクトル信号と他のベクトル信号との間の測度値に上記重み係数を乗算した総和を算出する重み測度値算出手段と、
上記局所領域内の各ベクトル信号に対する測度値の総和の中から最小値を探索する探索手段と、
上記最小の測度値の総和に対応するベクトル信号を出力する出力手段と、
を有して構成されたものであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項１２】
上記測度値は、２つのｎ次元のベクトル信号であるＶi＝｛ｖi1，ｖi2，…，ｖin｝とＶj＝｛ｖj1，ｖj2，…，ｖjn｝とに対して次の数式、
0004660342.tif 000019
により定義される距離測度値ｄ（Ｖi，Ｖj）であることを特徴とする請求項１０または請求項１１に記載の画像処理システム。
【請求項１３】
上記測度値は、２つのｎ次元のベクトル信号であるＶi＝｛ｖi1，ｖi2，…，ｖin｝とＶj＝｛ｖj1，ｖj2，…，ｖjn｝とに対して次の数式、
0004660342.tif 000020
により定義される角度測度値ａ（Ｖi，Ｖj）であることを特徴とする請求項１０または請求項１１に記載の画像処理システム。
【請求項１４】
上記測度値は、２つのｎ次元のベクトル信号であるＶi＝｛ｖi1，ｖi2，…，ｖin｝とＶj＝｛ｖj1，ｖj2，…，ｖjn｝とに対して次の数式、
0004660342.tif 000021
により定義される距離測度値ｄ（Ｖi，Ｖj）と角度測度値ａ（Ｖi，Ｖj）とを組み合わせて得られる測度値であることを特徴とする請求項１０または請求項１１に記載の画像処理システム。
【請求項１５】
上記ノイズ低減手段は、上記フィルタリング処理により得られたベクトル信号と上記注目領域のベクトル信号とを所定の重み係数を用いて重み付き加算平均して得られたベクトル信号を上記注目領域のベクトル信号とする平均化手段を有して構成されたものであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項１６】
上記ノイズ低減手段は、上記フィルタリング処理により得られたベクトル信号を上記注目領域のベクトル信号とする置換手段を有して構成されたものであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項１７】
上記撮像素子は、Ｒ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）ベイヤー型原色フィルタを前面に配置した単板撮像素子、またはＣｙ（シアン），Ｍｇ（マゼンタ），Ｙｅ（イエロー），Ｇ（緑）色差線順次型補色フィルタを前面に配置した単板撮像素子、であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項１８】
上記ノイズ低減手段によりノイズを低減されたベクトル信号から、上記複数の色信号を導出するスカラー化手段をさらに具備したことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項１９】
コンピュータに、撮像素子からの複数の色信号で構成される映像信号に対してノイズ低減処理を行わせるための画像処理プログラムであって、
コンピュータに、
上記映像信号から、ノイズ低減処理を行う対象となる注目領域と、該注目領域の近傍に位置する少なくとも１つの近傍領域と、を含む局所領域を抽出する抽出ステップと、
上記注目領域および上記近傍領域毎に、上記複数の色信号を構成成分とするベクトル信号を導出するベクトル化ステップと、
上記注目領域のベクトル信号に基づいて、上記局所領域内の各ベクトル信号に関する重み係数を設定する設定ステップと、
上記局所領域内のベクトル信号に対して、上記重み係数を用いたフィルタリング処理を行うフィルタリングステップと、
上記フィルタリング処理により得られたベクトル信号に基づいて、上記注目領域のベクトル信号のノイズを低減するノイズ低減ステップと、
を実行させるための画像処理プログラム。
【請求項２０】
上記設定ステップは、
上記局所領域内の各ベクトル信号のノルムを算出するノルム算出ステップと、
上記注目領域のベクトル信号のノルムに基づいて、該注目領域のベクトル信号に関するノイズ量を推定するノイズ推定ステップと、
上記ノイズ量に基づいて、重み係数を算出するために用いる関数の定数項を算出する定数算出ステップと、
上記局所領域内の各ベクトル信号のノルムと、上記定数項を設定した関数と、に基づいて、該局所領域内の各ベクトル信号の重み係数を算出する重み係数算出ステップと、
を含むことを特徴とする請求項１９に記載の画像処理プログラム。
【請求項２１】
上記ノイズ推定ステップは、
上記撮像素子の温度値と、上記映像信号に対するゲイン値と、に関する情報を収集する収集ステップと、
上記収集ステップにより得ることができない情報に関して標準値を付与する付与ステップと、
上記収集ステップまたは上記付与ステップからの情報と、上記注目領域のベクトル信号のノルムと、に基づいて、ベクトル信号に関するノイズ量を求めるノイズ量算出ステップと、
を含むことを特徴とする請求項２０に記載の画像処理プログラム。
【請求項２２】
上記定数算出ステップは、上記関数としての複数の１次関数の組み合わせに関する定数項、または上記関数としての単一の２次関数に関する定数項、を算出するステップであることを特徴とする請求項２０に記載の画像処理プログラム。
【請求項２３】
上記重み係数算出ステップは、
上記注目領域のベクトル信号と上記近傍領域の各ベクトル信号との間の測度値の平均を算出する平均測度値算出ステップと、
上記測度値の平均と、上記注目領域のベクトル信号に関するノイズ量と、に基づき、上記注目領域のベクトル信号に関する乖離度を算出する乖離度算出ステップと、
上記乖離度に基づいて上記注目領域のベクトル信号に関する重み係数を算出する注目ベクトル重み係数算出ステップと、
を含むことを特徴とする請求項２０に記載の画像処理プログラム。
【請求項２４】
上記フィルタリングステップは、
上記局所領域内の各ベクトル信号に対して、該ベクトル信号と他のベクトル信号との間の測度値に上記重み係数を乗算した総和を算出する重み測度値算出ステップと、
上記局所領域内の各ベクトル信号に対する測度値の総和の中から最小値を探索する探索ステップと、
上記最小の測度値の総和に対応するベクトル信号を出力する出力ステップと、
を含むことを特徴とする請求項１９に記載の画像処理プログラム。
【請求項２５】
上記ノイズ低減ステップは、上記フィルタリング処理により得られたベクトル信号と上記注目領域のベクトル信号とを所定の重み係数を用いて重み付き加算平均して得られたベクトル信号を上記注目領域のベクトル信号とする平均化ステップを含むことを特徴とする請求項１９に記載の画像処理プログラム。
【請求項２６】
上記ノイズ低減ステップは、上記フィルタリング処理により得られたベクトル信号を上記注目領域のベクトル信号とする置換ステップを含むことを特徴とする請求項１９に記載の画像処理プログラム。
【請求項２７】
上記ノイズ低減ステップによりノイズを低減されたベクトル信号から、上記複数の色信号を導出するスカラー化ステップをさらに含むことを特徴とする請求項１９に記載の画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像素子系に起因するノイズを低減し得る画像処理システム、画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラやデジタルビデオカメラ等のデジタル撮像装置は、一般的に、撮像素子と、この撮像素子から出力されるアナログ信号に各種のアナログ処理を行うアナログ回路と、このアナログ回路の信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄコンバータと、を有して構成されている。
【０００３】
このようなデジタル撮像装置のＡ／Ｄコンバータから得られるデジタル信号中には、一般にノイズ成分が含まれており、このノイズは、ランダム性のノイズと、スパイク性のノイズとに大別することができる。
【０００４】
これらの内のランダム性のノイズは、撮像素子およびアナログ回路で発生するものであり、ホワイトノイズ特性に近い特性を有している。
【０００５】
一方、上述したスパイク性のノイズは、主に撮像素子に起因するノイズであり、その代表的な例は、撮像素子の欠陥画素などに起因して発生するものである。
【０００６】
こうしたノイズを低減する提案は、従来より種々のものがなされている。
【０００７】
前者のランダム性のノイズに関しては、例えば特開２００４−７２４２２号公報に、色信号毎のノイズの発生量をモデル化することにより、ノイズ量を動的に推定して、ノイズ低減処理を行う技術が記載されている。これにより、撮影条件に影響されることなく画素単位での高精度なノイズ低減処理を行うことが可能となる。
【０００８】
また、後者のスパイク性のノイズに関しては、例えば特開平６−２０５２１６号公報に、スパイク性のノイズであるか否かを検出して、スパイク性のノイズであることが検出された場合には、処理のブロックサイズを拡大しながらメディアンフィルタ処理を行う技術が記載されている。これにより、多様なスパイク性のノイズに対して、安定的なノイズ低減処理を行うことが可能となる利点がある。
【０００９】
また、ノイズ全般に関して、例えば特開平８−３６６４０号公報に、ＲＧＢ信号をベクトル化して、ベクトル空間内で評価関数を最小化させるようにベクトル信号を補正する技術が記載されている。これにより、エッジ部を保持したまま、色ノイズを低減することが可能となる利点がある。
【特許文献１】特開２００４−７２４２２号公報
【特許文献２】特開平６−２０５２１６号公報
【特許文献３】特開平８−３６６４０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上記特開２００４−７２４２２号公報に記載されたものでは、ランダム性のノイズに関しては良好にノイズ低減処理を行うことが可能であるが、スパイク性のノイズに関しては十分なノイズ低減処理がなされないという課題がある。また、該公報に記載の技術は、ノイズ低減処理を色信号毎に独立に行うものであるために、色信号の数だけ処理を行う必要があって、処理時間が長くなるという課題がある。
【００１１】
また、上記特開平６−２０５２１６号公報に記載されたものは、ブロックサイズを順次拡大しながらメディアンフィルタ処理を行うものであるために、スパイク性のノイズを良好に低減することができるものの、ブロックサイズをどこまで拡大すれば良いかが処理対象に応じて異なるために、処理時間が不定となりかつ長くなってしまうという課題がある。加えて、該公報に記載の技術は、メディアンフィルタ処理を色信号毎に独立に行うものであるために、色相が急変する画素が発生することがあるという課題がある。
【００１２】
さらに、上記特開平８−３６６４０号公報に記載されたものでは、評価関数を適切に設定することによって、ノイズ全般に関して良好にノイズ低減処理を行うことが可能であるが、適切な評価関数を自動的に設定するのが困難であるという課題がある。また、該公報に記載の技術では、評価関数が収束するまで処理を反復的に行う必要があるために、処理時間が不定となりかつ長くなってしまうという課題がある。
【００１３】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、高精度なノイズ低減処理を自動的に行うことが可能な画像処理システム、画像処理プログラムを提供することを目的としている。
【００１４】
また、本発明は、色相変化などの副作用が少なく高速にノイズ低減処理を行うことができる画像処理システム、画像処理プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記の目的を達成するために、本発明による画像処理システムは、撮像素子からの複数の色信号で構成される映像信号に対してノイズ低減処理を行う画像処理システムであって、上記映像信号からノイズ低減処理を行う対象となる注目領域と該注目領域の近傍に位置する少なくとも１つの近傍領域とを含む局所領域を抽出する抽出手段と、上記注目領域および上記近傍領域毎に上記複数の色信号を構成成分とするベクトル信号を導出するベクトル化手段と、上記注目領域のベクトル信号に基づいて上記局所領域内の各ベクトル信号に関する重み係数を設定する設定手段と、上記局所領域内のベクトル信号に対して上記重み係数を用いたフィルタリング処理を行うフィルタリング手段と、上記フィルタリング処理により得られたベクトル信号に基づいて上記注目領域のベクトル信号のノイズを低減するノイズ低減手段と、を具備したものである。
【００１６】
また、本発明による画像処理プログラムは、コンピュータに、撮像素子からの複数の色信号で構成される映像信号に対してノイズ低減処理を行わせるための画像処理プログラムであって、コンピュータに、上記映像信号からノイズ低減処理を行う対象となる注目領域と該注目領域の近傍に位置する少なくとも１つの近傍領域とを含む局所領域を抽出する抽出ステップと、上記注目領域および上記近傍領域毎に上記複数の色信号を構成成分とするベクトル信号を導出するベクトル化ステップと、上記注目領域のベクトル信号に基づいて上記局所領域内の各ベクトル信号に関する重み係数を設定する設定ステップと、上記局所領域内のベクトル信号に対して上記重み係数を用いたフィルタリング処理を行うフィルタリングステップと、上記フィルタリング処理により得られたベクトル信号に基づいて上記注目領域のベクトル信号のノイズを低減するノイズ低減ステップと、を実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の画像処理システム、画像処理プログラムによれば、高精度なノイズ低減処理を自動的に行うことが可能となる。
【００１８】
また、本発明の画像処理システム、画像処理プログラムによれば、ノイズ低減処理を、色相変化などの副作用を少なくしながら、高速に行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
【００２０】
［実施形態１］
図１から図１５は本発明の実施形態１を示したものであり、図１は画像処理システムの構成を示すブロック図、図２はベイヤー型６×６画素の例における局所領域の構成と局所領域内の信号のベクトル化とを説明するための図、図３はベイヤー型１０×１０画素の例における局所領域の構成と局所領域内の信号のベクトル化とを説明するための図、図４は色差線順次型６×６画素の例における局所領域の構成と局所領域内の信号のベクトル化とを説明するための図、図５は重み設定部の構成を示すブロック図、図６は近傍領域のベクトル信号に関する重み係数ｗiを算出するための関数の様子を示す線図、図７は注目領域のベクトル信号に関する重み係数ｗ0の算出法を説明するための線図、図８はノイズ推定部の構成を示すブロック図、図９はベクトル信号のノルムに対するノイズ量の関係を示す線図、図１０は図９に示すノイズモデルを簡略化したノイズモデルを示す線図、図１１は図１０に示した簡略化されたノイズモデルを用いてノイズ量を算出する方法を説明するための線図、図１２はフィルタリング部の構成を示すブロック図、図１３は画像処理システムの他の構成を示すブロック図、図１４は画像処理プログラムによる信号処理全体の流れを示すフローチャート、図１５は図１４のステップＳ５におけるノイズ量推定の処理の詳細を示すフローチャートである。
【００２１】
まず、図１を参照して、この画像処理システムの構成について説明する。図１に示す画像処理システムは、本発明の画像処理システムをデジタルカメラに適用した例となっている。
【００２２】
この画像処理システムは、レンズ系１００と、絞り１０１と、ＣＣＤ１０２と、温度センサ１０３と、増幅部１０４と、Ａ／Ｄ変換部１０５と、バッファ１０６と、プレホワイトバランス部１０７と、測光評価部１０８と、合焦点検出部１０９と、ＡＦモータ１１０と、抽出部１１１と、ベクトル化部１１２と、重み設定部１１３と、フィルタリング部１１４と、ノイズ低減部１１５と、スカラー化部１１６と、信号処理部１１７と、出力部１１８と、制御部１１９と、外部Ｉ／Ｆ部１２０と、を含んでいる。
【００２３】
レンズ系１００は、被写体の光学像をＣＣＤ１０２の撮像面へ結像するためのものである。
【００２４】
絞り１０１は、レンズ系１００により結像される被写体光束の通過範囲を規定することにより、ＣＣＤ１０２の撮像面に結像される光学像の明るさを変更するためのものである。
【００２５】
ＣＣＤ１０２は、結像される光学像を光電変換して、アナログの映像信号として出力するための撮像素子である。なお、本実施形態においては、ＣＣＤ１０２として、図２（Ａ）や図３（Ａ）に示すようなベイヤー（Ｂａｙｅｒ）型の原色カラーフィルタが前面に配置された単板撮像素子を想定している。なお、これに限らず、ＣＣＤ１０２として、図４（Ａ）に示すような色差線順次型のカラーフィルタが前面に配置された単板撮像素子等を用いても構わない。また、撮像素子も、ＣＣＤに限るものではなく、ＣＭＯＳやその他の撮像素子を用いてももちろん構わない。
【００２６】
温度センサ１０３は、収集手段であって、このＣＣＤ１０２の温度を実質的に計測して、制御部１１９へ出力するものである。
【００２７】
増幅部１０４は、ＣＣＤ１０２から出力される映像信号を増幅するためのものである。この増幅部１０４による増幅量は、制御部１１９の制御に基づき、プレホワイトバランス部１０７や測光評価部１０８により設定されるようになっている。
【００２８】
Ａ／Ｄ変換部１０５は、ＣＣＤ１０２から出力され増幅部１０４により増幅されたアナログの映像信号を、デジタルの映像信号に変換するためのものである。
【００２９】
バッファ１０６は、Ａ／Ｄ変換部１０５から出力されたデジタルの映像信号を一時的に記憶するためのものである。
【００３０】
プレホワイトバランス部１０７は、プリ撮影モード時に、バッファ１０６に記憶されている映像信号の内の所定レベル範囲内の信号を色信号毎に積算する（つまり、累計的に加算する）ことにより、簡易ホワイトバランス係数を算出し、増幅部１０４を制御するものである。
【００３１】
測光評価部１０８は、プリ撮影モード時に、バッファ１０６に記憶されている映像信号中の輝度レベルを求めて、設定されているＩＳＯ感度や手ぶれ限界のシャッタ速度などを考慮して、適正露光となるような絞り１０１の絞り値やＣＣＤ１０２の電子シャッタ速度や増幅部１０４の増幅率などを制御するものである。
【００３２】
合焦点検出部１０９は、プリ撮影モード時に、バッファ１０６に記憶されている映像信号中のエッジ強度を検出して、このエッジ強度が最大となるようにＡＦモータ１１０を制御することにより、合焦信号を得るようにするものである。
【００３３】
ＡＦモータ１１０は、合焦点検出部１０９に制御されて、レンズ系１００に含まれるＡＦレンズを駆動するための駆動源である。
【００３４】
抽出部１１１は、本撮影時に、バッファ１０６に記憶されている映像信号から、例えば図２（Ａ）に示すような（あるいは図３（Ａ）に示すような、または図４（Ａ）に示すような）局所領域を順次抽出して、ベクトル化部１１２へ出力する抽出手段である。
【００３５】
ベクトル化部１１２は、抽出部１１１から抽出された局所領域の映像信号をベクトル化（図２（Ｂ）、図３（Ｂ）、図４（Ｂ）等参照）して、重み設定部１１３、フィルタリング部１１４、ノイズ低減部１１５へ出力するためのベクトル化手段である。
【００３６】
重み設定部１１３は、制御部１１９の制御に基づき、ベクトル化部１１２から出力される局所領域内の全ベクトル信号に関する重み係数を算出して、フィルタリング部１１４へ転送する設定手段である。
【００３７】
フィルタリング部１１４は、制御部１１９の制御に基づき、ベクトル化部１１２から出力されるベクトル信号に対して、重み設定部１１３から出力される重み係数を用いてフィルタリング処理を行い、処理結果をノイズ低減部１１５へ転送するフィルタリング手段である。
【００３８】
ノイズ低減部１１５は、制御部１１９の制御に基づき、ベクトル化部１１２から出力される注目領域のベクトル信号と、フィルタリング部１１４から出力されるフィルタリング処理がなされたベクトル信号と、を用いて注目領域のベクトル信号のノイズ低減処理を行い、ノイズ低減後のベクトル信号をスカラー化部１１６へ転送するノイズ低減手段、平均化手段である。
【００３９】
スカラー化部１１６は、制御部１１９の制御に基づき、ノイズ低減部１１５から出力されるノイズ低減処理がなされたベクトル信号を、ＣＣＤ１０２本来の色信号、本実施形態においては例えばＲ，Ｇｒ，Ｇｂ，Ｂの色信号へ変換して、信号処理部１１７へ転送するスカラー化手段である。
【００４０】
なお、上述した、抽出部１１１，ベクトル化部１１２，重み設定部１１３，フィルタリング部１１４，ノイズ低減部１１５，スカラー化部１１６の各処理は、制御部１１９の制御に基づいて、局所領域単位で同期して行われるようになっている。
【００４１】
信号処理部１１７は、制御部１１９の制御に基づき、スカラー化部１１６から出力されるノイズ低減後の映像信号に対して、公知の補間処理、強調処理、圧縮処理などを行い、処理後の信号を出力部１１８へ転送するものである。
【００４２】
出力部１１８は、信号処理部１１７から出力される映像信号を、メモリカードなどの記録媒体へ記録して保存するものである。
【００４３】
制御部１１９は、例えばマイクロコンピュータなどにより構成されていて、増幅部１０４、Ａ／Ｄ変換部１０５、プレホワイトバランス部１０７、測光評価部１０８、合焦点検出部１０９、抽出部１１１、ベクトル化部１１２、重み設定部１１３、フィルタリング部１１４、ノイズ低減部１１５、スカラー化部１１６、信号処理部１１７、出力部１１８、外部Ｉ／Ｆ部１２０と双方向に接続されており、これらを含むこのデジタルカメラ全体を制御するための制御手段である。この制御部１１９には、さらに、ＣＣＤ１０２の近傍に配置された温度センサ１０３からの信号が入力されるようになっている。そして、制御部１１９は、収集手段およびゲイン算出手段を兼ねたものとなっている。
【００４４】
外部Ｉ／Ｆ部１２０は、画像処理システムが適用されたこのデジタルカメラに対するユーザからの入力等を行うためのインターフェースであり、電源のオン／オフを行うための電源スイッチ、撮影操作を開始するためのシャッタボタン、撮影モードやその他各種のモードを切り換えるためのモード切換ボタンなどを含んで構成されている。ユーザは、この外部Ｉ／Ｆ部１２０を介して、２段式のシャッタボタンの１段目の押圧によるプリ撮影の開始入力、該シャッタボタンの２段目の押圧による本撮影の開始入力を行うことができるようになっている。さらに、ユーザは、この外部Ｉ／Ｆ部１２０を介して、ＩＳＯ感度の設定なども行うことができるようになっている。そして、この外部Ｉ／Ｆ部１２０は、入力された情報を、制御部１１９へ出力するようになっている。
【００４５】
次に、図１に示したようなデジタルカメラの作用を、映像信号の流れに沿って説明する。
【００４６】
ユーザは、撮影を行う前に、外部Ｉ／Ｆ部１２０を介してＩＳＯ感度などの撮影条件を予め設定する。
【００４７】
その後、ユーザが、外部Ｉ／Ｆ部１２０の２段式スイッチでなるシャッタボタンを半押しすると、このデジタルカメラがプリ撮影モードに入る。
【００４８】
すると、レンズ系１００および絞り１０１を介して結像される被写体像が、ＣＣＤ１０２により光電変換され、アナログの映像信号として出力される。
【００４９】
このアナログの映像信号は、増幅部１０４によって後述するようにＩＳＯ感度やホワイトバランスを考慮した増幅が行われた後に、Ａ／Ｄ変換部１０５によりデジタルの映像信号に変換されて、バッファ１０６に記憶される。
【００５０】
このバッファ１０６内に記憶された映像信号は、プレホワイトバランス部１０７と、測光評価部１０８と、合焦点検出部１０９と、へそれぞれ転送される。
【００５１】
プレホワイトバランス部１０７は、映像信号に基づき、上述したように簡易ホワイトバランス係数を算出して、算出した簡易ホワイトバランス係数を増幅部１０４へ転送する。これにより、増幅部１０４は、色信号毎に異なるゲインを設定して各色信号を増幅し、簡易ホワイトバランス処理を行う。
【００５２】
測光評価部１０８は、映像信号に基づき、上述したように絞り１０１の絞り値やＣＣＤ１０２の電子シャッタ速度や増幅部１０４の増幅率などを適正露光となるように制御する。
【００５３】
合焦点検出部１０９は、映像信号に基づき、上述したようにエッジ強度を検出し、このエッジ強度が最大となるようにＡＦモータ１１０を制御して、合焦信号を得る。
【００５４】
こうして、焦点調節や露出調節、簡易ホワイトバランス調節などが行われたところで、ユーザが、外部Ｉ／Ｆ部１２０の２段式スイッチでなるシャッタボタンを全押しすると、このデジタルカメラが本撮影モードに入る。
【００５５】
すると、プリ撮影と同様にして、映像信号がバッファ１０６へ転送される。この本撮影は、プレホワイトバランス部１０７によって求められた簡易ホワイトバランス係数と、測光評価部１０８によって求められた露光条件と、合焦点検出部１０９によって求められた合焦条件と、に基づいて行われており、これらの撮影時の条件が制御部１１９へ転送される。
【００５６】
本撮影によって得られたバッファ１０６内の映像信号は、まず、抽出部１１１へ転送される。
【００５７】
この抽出部１１１は、制御部１１９の制御に基づき、図２（Ａ）に示すような局所領域を順次抽出して、ベクトル化部１１２へ転送する。ここに、局所領域は、後述するように、注目領域と、この注目領域に係る近傍領域と、を含む領域である。
【００５８】
ベクトル化部１１２は、制御部１１９の制御に基づき、図２（Ｂ）に示すように、注目領域および各近傍領域から、Ｒ，Ｇｒ，Ｇｂ，Ｂを成分とする４次元のベクトル信号を導出する。そして、ベクトル化部１１２は、導出したベクトル信号を、重み設定部１１３と、フィルタリング部１１４と、ノイズ低減部１１５と、へそれぞれ転送する。
【００５９】
重み設定部１１３は、制御部１１９の制御に基づき、注目領域のベクトル信号を用いて局所領域内の全ベクトル信号に関する重み係数を算出し、算出した重み係数をフィルタリング部１１４へ転送する。
【００６０】
フィルタリング部１１４は、制御部１１９の制御に基づき、ベクトル化部１１２からのベクトル信号に対して、重み設定部１１３からの重み係数を用いてフィルタリング処理を行い、処理結果をノイズ低減部１１５へ転送する。
【００６１】
ノイズ低減部１１５は、制御部１１９の制御に基づき、ベクトル化部１１２からの注目領域のベクトル信号とフィルタリング部１１４からのフィルタリング処理がなされたベクトル信号とを用いて、注目領域のベクトル信号のノイズ低減処理を行い、ノイズ低減後のベクトル信号をスカラー化部１１６へ転送する。
【００６２】
スカラー化部１１６は、制御部１１９の制御に基づき、ノイズ低減部１１５からのノイズ低減処理がなされたベクトル信号を、撮像素子本来の色信号、本実施形態においてはＲ，Ｇｒ，Ｇｂ，Ｂの色信号へ変換し、信号処理部１１７へ転送する。
【００６３】
信号処理部１１７は、制御部１１９の制御に基づき、スカラー化部１１６から出力されるノイズ低減後の映像信号に対して、上述したように、公知の補間処理、強調処理、圧縮処理などを行い、処理後の信号を出力部１１８へ転送する。
【００６４】
出力部１１８は、信号処理部１１７から出力される映像信号を、メモリカードなどの記録媒体へ記録して保存する。
【００６５】
続いて、図２〜図４を参照して、局所領域の構成と、局所領域内の映像信号のベクトル化と、について説明する。
【００６６】
まず、図２（Ａ）は、局所領域として、６×６画素の領域を抽出するケースを示している。
【００６７】
図２（Ａ）に示すようなベイヤー（Ｂａｙｅｒ）型の原色フィルタは、２×２画素を基本単位として、この基本単位内の対角する画素位置に赤（Ｒ），青（Ｂ）フィルタが１つずつ、残りの対角する画素位置に緑（Ｇｒ，Ｇｂ）フィルタがそれぞれ、配置されたものとなっている。なお、緑フィルタＧｒと緑フィルタＧｂとは同一のフィルタであるが、本実施形態では処理の便宜上これを区別して、赤（Ｒ）フィルタと同一ライン上に位置する緑フィルタをＧｒ、青（Ｂ）フィルタと同一ライン上に位置する緑フィルタをＧｂとするものとする。
【００６８】
そして、図２（Ａ）に示すような６×６画素サイズの局所領域において、注目領域は、中央に位置する２×２画素（Ｒ4，Ｇｒ4，Ｇｂ4，Ｂ4）の領域である。また、近傍領域は、この注目領域を包含するような２×２画素の領域であって、かつ、隣接する近傍領域と１行または１列ずつオーバーラップするように配置された領域である。局所領域は６×６画素サイズであるために、オーバーラップするように配置される２×２画素の領域は全部で（６−１）×（６−１）＝２５個である。この内の１つは上述した注目領域であるために、局所領域内の近傍領域は全部で２４個となる。
【００６９】
抽出部１１１は、注目領域が全映像信号をカバーするように（すなわち、注目領域が２行ずつまたは２列ずつずれていくように）局所領域の抽出を行うために、上述したような局所領域が６×６画素サイズであるときには、抽出部１１１は、局所領域を、横に隣接する局所領域に対して４列だけオーバーラップするように、また縦に隣接する局所領域に対して４行だけオーバラップするように、抽出する。
【００７０】
次に、図２（Ｂ）は、ベクトル化部１１２により生成される、注目領域および近傍領域に対応するベクトル信号、の配置を示している。なお、以後は、注目領域のベクトル信号をＶ0により、近傍領域のベクトル信号をＶi（ｉ＝１〜２４）により、それぞれ表すものとする。
【００７１】
上述したように、映像信号のベクトル化を、｛Ｒ，Ｇｒ，Ｇｂ，Ｂ｝の成分をもつ４次元ベクトルにより行う場合には、図２（Ｂ）に示す注目領域のベクトル信号Ｖ0は、図２（Ａ）を参照すれば、次の数式１により示される。  
［数１］
Ｖ0＝｛ｖ01，ｖ02，ｖ03，ｖ04｝＝｛Ｒ4，Ｇｒ4，Ｇｂ4，Ｂ4｝
【００７２】
なお、局所領域は、図２（Ａ）に示すような構成をとるに限るものではない。例えば図３（Ａ）に示すように、１０×１０画素サイズの局所領域をとるようにしても構わない。この例においては、注目領域は、中央に位置する２×２画素（Ｒ12，Ｇｒ12，Ｇｂ12，Ｂ12）の領域である。また、近傍領域は、この注目領域の周囲を包含するような２×２画素の領域であって、かつ、隣接する近傍領域とはオーバーラップしないように配置された領域である。局所領域は１０×１０画素サイズであるために、オーバーラップしないように配置される２×２画素の領域は全部で（１０／２）×（１０／２）＝２５個である。この内の１つは上述した注目領域であるために、局所領域内の近傍領域は全部で２４個となる。そして、この場合には、図３（Ｂ）に示す注目領域のベクトル信号Ｖ0は、図３（Ａ）を参照すれば、次の数式２により示される。  
［数２］
Ｖ0＝｛ｖ01，ｖ02，ｖ03，ｖ04｝＝｛Ｒ12，Ｇｒ12，Ｇｂ12，Ｂ12｝
【００７３】
このように、注目領域および近傍領域をベクトル化する上で必要となるＲ，Ｇｒ，Ｇｂ，Ｂの色信号を含んでいれば、任意の形態で構成された局所領域を採用することができる。加えて、上述では、１つの注目領域に対して２４個の近傍領域を含むように局所領域を設定しているが、これに限らず、１つの注目領域に対して異なる数の近傍領域を含むように局所領域を設定するようにしても構わない。
【００７４】
さらに、上述ではベイヤー（Ｂａｙｅｒ）型原色フィルタを前面に配置したＣＣＤを使用しているが、このような構成に限定されるものでもない。例えば、ＣＣＤ１０２として、色差線順次型補色フィルタを前面に配置したＣＣＤを使用することも可能である。
【００７５】
図４（Ａ）は、色差線順次型の補色フィルタの構成を示している。この色差線順次方式の補色フィルタは、２×２画素を基本単位として、シアン（Ｃｙ）およびイエロー（Ｙｅ）が２×２画素の同一ラインに、マゼンタ（Ｍｇ）および緑（Ｇ）が２×２画素の他の同一ラインに、それぞれ配置されたものとなっている。ただし、マゼンタ（Ｍｇ），緑（Ｇ）の位置は、ライン毎に反転するように構成されている。
【００７６】
このような構成において、局所領域として図４（Ａ）に示すような６×６画素の領域を抽出するケースでは、注目領域は、局所領域の中央に位置する２×２画素（Ｃｙ4，Ｙｅ4，Ｍｇ4，Ｇ4）の領域である。また、近傍領域は、この注目領域を包含するような２×２画素の領域であって、かつ、隣接する近傍領域と１行または１列ずつオーバーラップするように配置された領域である。局所領域内の近傍領域の数は、図２（Ａ）に示した例と同様の理由により、全部で２４個となる。
【００７７】
そして、この場合には、図４（Ｂ）に示す注目領域のベクトル信号Ｖ0は、図４（Ａ）を参照すれば、次の数式３により示される。  
［数３］
Ｖ0＝｛ｖ01，ｖ02，ｖ03，ｖ04｝＝｛Ｃｙ4，Ｙｅ4，Ｍｇ4，Ｇ4｝
【００７８】
このように、色差線順次型補色フィルタを前面に配置したＣＣＤの場合にも、注目領域および近傍領域をベクトル化する上で必要となるＣｙ，Ｙｅ，Ｍｇ，Ｇの色信号を含んでいれば、任意の形態で構成された局所領域を採用することができる。さらに、１つの注目領域に対して２４個以外の近傍領域を含むように局所領域を設定するようにしても構わないことも同様である。
【００７９】
加えて、ベイヤー（Ｂａｙｅｒ）型の色フィルタや色差線順次型の色フィルタに限らず、任意の色フィルタを用いた撮像素子であっても、同様に、撮像素子の全色信号を含む形態で注目領域および局所領域を設定すれば、ベクトル化を行うことが可能である。そして、ベクトル化は４次元により行うに限るものではなく、一般にｎ（ｎは２以上の整数であり、より限定的には３以上の整数となる。）次元により行うことができる。
【００８０】
次に、図５を参照して、重み設定部１１３について説明する。この図５は、重み設定部１１３の構成の一例を示したものである。
【００８１】
この重み設定部１１３は、ノルム算出部２００と、第１バッファ２０１と、ノイズ推定部２０２と、定数算出部２０３と、ノルム選択部２０４と、重み係数算出部２０５と、第２バッファ２０６と、距離測度算出部２０７と、第３バッファ２０８と、平均測度算出部２０９と、乖離度算出部２１０と、注目ベクトル重み係数算出部２１１と、を含んでいる。
【００８２】
ここに、ベクトル化部１１２は、ノルム算出部２００と距離測度算出部２０７とへそれぞれ接続されている。また、ノルム算出手段であるノルム算出部２００は、第１バッファ２０１へ接続されている。第１バッファ２０１は、ノイズ推定部２０２とノルム選択部２０４とへそれぞれ接続されている。ノイズ推定手段であるノイズ推定部２０２は、定数算出部２０３と乖離度算出部２１０とへそれぞれ接続されている。定数算出手段である定数算出部２０３は、重み係数算出部２０５へ接続されている。ノルム選択部２０４は、重み係数算出部２０５へ接続されている。重み係数算出手段である重み係数算出部２０５は、第２バッファ２０６へ接続されている。平均測度値算出手段である距離測度算出部２０７は、第３バッファ２０８へ接続されている。第３バッファ２０８は、平均測度算出部２０９へ接続されている。平均測度値算出手段である平均測度算出部２０９は、乖離度算出部２１０へ接続されている。乖離度算出手段である乖離度算出部２１０は、注目ベクトル重み係数算出部２１１へ接続されている。注目ベクトル重み係数算出手段である注目ベクトル重み係数算出部２１１は、第２バッファ２０６へ接続されている。さらに、第２バッファ２０６および第３バッファ２０８は、フィルタリング部１１４へそれぞれ接続されている。
【００８３】
また、制御部１１９は、ノルム算出部２００，ノイズ推定部２０２，定数算出部２０３，ノルム選択部２０４，重み係数算出部２０５，距離測度算出部２０７，平均測度算出部２０９，乖離度算出部２１０，注目ベクトル重み係数算出部２１１と双方向に接続されていて、これらを制御するようになっている。
【００８４】
次に、このような重み設定部１１３の作用について説明する。
【００８５】
ノルム算出部２００は、制御部１１９の制御に基づき、ベクトル化部１１２から注目領域のベクトル信号Ｖ0および近傍領域のベクトル信号Ｖiを順次読み込んで、各ベクトル信号のノルムを算出する。
【００８６】
すなわち、ノルム算出部２００は、まず、注目領域のベクトル信号Ｖ0のノルム||Ｖ0||を、次の数式４に示す定義に基づき、算出する。  
［数４］
0004660342.tif 000002
【００８７】
さらに、ノルム算出部２００は、近傍領域のベクトル信号Ｖiのノルム||Ｖi||も同様に、次の数式５に示すように算出する。
【００８８】
［数５］
0004660342.tif 000003
【００８９】
こうしてノルム算出部２００により算出されたノルムは、第１バッファ２０１へ転送されて記録される。
【００９０】
ノイズ推定部２０２は、制御部１１９の制御に基づき、第１バッファ２０１から注目領域のベクトル信号Ｖ0のノルム||Ｖ0||を読み込むとともに、制御部１１９からの撮影時の情報を取得する。そして、ノイズ推定部２０２は、読み込んだノルム||Ｖ0||と取得した撮影時の情報とに基づいて、注目領域のベクトル信号Ｖ0に関するノイズ量Ｎ0を推定し、推定したノイズ量Ｎ0を定数算出部２０３と乖離度算出部２１０とへ各転送する。さらに、ノイズ推定部２０２は、注目領域のベクトル信号Ｖ0のノルム||Ｖ0||も定数算出部２０３へ転送する。
【００９１】
定数算出部２０３は、制御部１１９の制御に基づき、ノイズ推定部２０２から注目領域のベクトル信号Ｖ0のノルム||Ｖ0||およびノイズ量Ｎ0を読み込み、近傍領域に係る重み係数の算出に用いる関数の定数項を算出する。本実施形態においては、近傍領域に係る重み係数の算出に用いる関数として、例えば図６に示すような３つの１次関数を組み合わせたものを用いるようになっている。この関数は、近傍領域のベクトル信号Ｖiのノルム||Ｖi||を入力として、ベクトル信号に関する重み係数ｗiを出力するものである。こうして得られる重み係数ｗiを用いると、後述するように、注目領域のベクトル信号Ｖ0と異なるベクトル信号の寄与度が小さくなって、エッジ構造が保存されるようになる。この図６に示すような３つの１次関数は、具体的には、次の数式６により定義される。  
［数６］
0004660342.tif 000004
【００９２】
この数式６に示す関数形状を決定するために必要な定数項は、符号の違いを除けば、１／Ｎ0と||Ｖ0||／Ｎ0との２項である。従って、定数算出部２０３は、これら２項目の定数項を算出して重み係数算出部２０５へ転送する。
【００９３】
ノルム選択部２０４は、制御部１１９の制御に基づき、定数算出部２０３が定数項を重み係数算出部２０５へ転送した後に、第１バッファ２０１から近傍領域のベクトル信号Ｖiのノルム||Ｖi||を順次選択して、重み係数算出部２０５へ転送する。
【００９４】
重み係数算出部２０５は、制御部１１９の制御に基づき、ノルム選択部２０４から転送される近傍領域のベクトル信号Ｖiのノルム||Ｖi||に対して、数式６に基づき重み係数ｗiを算出し、第２バッファ２０６へ転送する。
【００９５】
一方、距離測度算出部２０７は、制御部１１９の制御に基づき、ベクトル化部１１２から注目領域のベクトル信号Ｖ0および近傍領域のベクトル信号Ｖiを読み込み、次の数式７に示すような２つのベクトル信号間の距離測度値ｄ（Ｖk，Ｖl）（ｋ＝０〜２４，ｌ＝０〜２４）を算出する。  
［数７］
0004660342.tif 000005
なお、この距離測度値ｄ（Ｖk，Ｖl）は、ベクトルＶkとベクトルＶlとの差分ベクトルのノルム||Ｖk−Ｖl||である。
【００９６】
そして、本実施形態においては、局所領域内に２５のベクトル信号が存在するために、２５×２５＝６２５の距離測度値が算出され、算出された全ての距離測度値が第３バッファ２０８へ転送され記録される。なお、距離測度値は、交換に関する対称性ｄ（Ｖk，Ｖl）＝ｄ（Ｖl，Ｖk）があり、かつ、同一のベクトル信号同士から算出されるノルムは０になる（ｄ（Ｖk，Ｖk）＝０になる）ために、重複する距離測度値の算出等を省略することも可能であり、このときには（６２５−２５）／２＝３００個の距離測度値を算出すれば足りる。
【００９７】
平均測度算出部２０９は、制御部１１９の制御に基づき、第３バッファ２０８から注目領域のベクトル信号Ｖ0と近傍領域のベクトル信号Ｖiとの間の距離測度値ｄ（Ｖ0，Ｖi）を読み込み、この距離測度値ｄ（Ｖ0，Ｖi）の平均値Δを次の数式８に示すように算出する。  
［数８］
0004660342.tif 000006
【００９８】
こうして平均測度算出部２０９により算出された平均値Δは、乖離度算出部２１０へ転送される。
【００９９】
乖離度算出部２１０は、制御部１１９の制御に基づき、ノイズ推定部２０２から注目領域のベクトル信号Ｖ0のノイズ量Ｎ0を読み込むとともに、平均測度算出部２０９から平均値Δを読み込む。そして、乖離度算出部２１０は、読み込んだノイズ量Ｎ0および平均値Δに基づき、注目領域のベクトル信号と近傍領域のベクトル信号との間の乖離度Δ／Ｎ0を算出して、算出した乖離度Δ／Ｎ0を注目ベクトル重み係数算出部２１１へ転送する。
【０１００】
注目ベクトル重み係数算出部２１１は、制御部１１９の制御に基づき、乖離度算出部２１０から乖離度Δ／Ｎ0を読み込んで、読み込んだ乖離度Δ／Ｎ0を用いて、次の数式９に示すような注目領域のベクトル信号Ｖ0に関する重み係数ｗ0を求める。  
［数９］
0004660342.tif 000007
ここに、右辺の記号ｍａｘ（ｘ，ｙ）は、ｘとｙとの小さくない方の値をとることを意味している。
【０１０１】
ここで、図７を参照して、注目領域のベクトル信号Ｖ0に関する重み係数ｗ0の算出について説明する。
【０１０２】
注目領域のベクトル信号Ｖ0が孤立点ノイズである場合には、重み係数ｗ0を大きくすることによって寄与度を小さくする（後述するように、重み係数が大きい方が寄与度が小さくなる。）必要がある。これに対して、注目領域のベクトル信号Ｖ0が孤立点ノイズでない場合には、重み係数ｗ0を小さくすることによって寄与度を大きくする必要がある。
【０１０３】
従って、重み係数ｗ0を決定するためには、注目領域のベクトル信号Ｖ0がどの程度孤立点ノイズとなっているかを把握する必要がある。このためには、例えば、数式８に示すような距離測度値ｄ（Ｖ0，Ｖi）の平均値Δをノイズ量Ｎ0で除算することにより、注目領域のベクトル信号Ｖ0が他のベクトル信号Ｖiとどの程度有意に乖離しているかを求めるようにすれば良い。こうして、注目領域のベクトル信号Ｖ0が孤立点ノイズである程度は、上述した乖離度Δ／Ｎ0に比例すると考えられる。なお、数式９におけるｐは調整用のパラメータであり、例えばｐ＝０．２〜０．８程度の値が用いられる。
【０１０４】
こうして注目ベクトル重み係数算出部２１１により算出された重み係数ｗ0は、第２バッファ２０６へ転送される。
【０１０５】
従って、第２バッファ２０６には、近傍領域のベクトル信号Ｖiの重み係数ｗiと、注目領域のベクトル信号Ｖ0の重み係数ｗ0と、が保存されることになる。
【０１０６】
第２バッファ２０６内の重み係数ｗ0，ｗiと、第３バッファ２０８内の距離測度値ｄ（Ｖl，Ｖk）とは、必要に応じてフィルタリング部１１４へ転送される。
【０１０７】
次に、図８を参照して、ノイズ推定部２０２について説明する。この図８は、ノイズ推定部２０２の構成の一例を示すものである。
【０１０８】
このノイズ推定部２０２は、ゲイン算出部３００と、標準値付与部３０１と、パラメータ用ＲＯＭ３０２と、パラメータ選択部３０３と、補間部３０４と、補正部３０５と、を含んでいる。
【０１０９】
ここに、第１バッファ２０１は、ノイズ量算出手段でありパラメータ選択手段たるパラメータ選択部３０３へ接続されている。また、ゲイン算出部３００、標準値付与部３０１、パラメータ用ＲＯＭ３０２は、パラメータ選択部３０３へそれぞれ接続されている。パラメータ選択部３０３は、補間部３０４と補正部３０５とへ接続されている。ノイズ量算出手段であり基準ノイズ量算出手段たる補間部３０４は、補正部３０５へ接続されている。ノイズ量算出手段であり基準ノイズ量補正手段たる補正部３０５は、定数算出部２０３と乖離度算出部２１０とへそれぞれ接続されている。
【０１１０】
そして、制御部１１９は、ゲイン算出部３００，標準値付与部３０１，パラメータ選択部３０３，補間部３０４，補正部３０５と双方向に接続されていて、これらを制御するようになっている。
【０１１１】
次に、このようなノイズ推定部２０２の作用について説明する。
【０１１２】
パラメータ選択部３０３は、制御部１１９の制御に基づき、第１バッファ２０１から注目領域のベクトル信号Ｖ0のノルム||Ｖ0||を読み込む。
【０１１３】
一方、収集手段でありゲイン算出手段たるゲイン算出部３００は、制御部１１９から転送されるＩＳＯ感度と露光条件に関する情報（露出情報）とホワイトバランス情報との内の少なくとも１つに基づいて、増幅部１０４における増幅量を求め、求めた増幅量をパラメータ選択部３０３へ転送する。
【０１１４】
また、制御部１１９は、温度センサ１０３からＣＣＤ１０２の温度情報を取得して、取得した温度情報をパラメータ選択部３０３へ転送する。
【０１１５】
パラメータ選択部３０３は、第１バッファ２０１からの注目領域のベクトル信号Ｖ0のノルム||Ｖ0||と、ゲイン算出部３００からのゲインの情報と、制御部１１９からの温度情報と、に基づいて、注目領域のベクトル信号Ｖ0のノイズ量Ｎ0を推定する。
【０１１６】
ここで、図９〜図１１を参照して、ノイズ量の推定に関して説明する。
【０１１７】
ノイズ量Ｎは、図９に示すように、ベクトル信号のノルム||Ｖ||が増加するとともに増加する傾向を示し、このときの増加は、ノルム||Ｖ||に対して２次曲線的な増加となる。そこで、この増加の様子を２次関数を用いてモデル化すると、次の数式１０に示すようになる。  
［数１０］
0004660342.tif 000008
ここに、α，β，γは定数項である。
【０１１８】
しかしながら、ノイズ量Ｎは、ノルム||Ｖ||の変化のみにより変化するのではなく、撮像素子の温度や映像信号に対するゲインによっても変化する。例えば、図９は、ゲインに関連する３種類のＩＳＯ感度１００（ゲイン×１），２００（ゲイン×２），４００（ゲイン×４）に対するノイズ量Ｎをプロットしたものである。
【０１１９】
図９に示す個々の曲線は、数式１０に示したような形状をしているが、その係数はゲインに関連するＩＳＯ感度に応じて異なっている。また、図示はしないが、ノイズ量Ｎは、撮像素子の温度によっても変化し、一般に、撮像素子の温度が高くなると増加する傾向を示す。
【０１２０】
こうして、ゲインをｇ、温度をｔとして、ノイズモデルの定式化を上述したようなノイズ量Ｎのゲインｇや温度ｔへの依存性も考慮した形で行うと、次の数式１１に示すようになる。  
［数１１］
0004660342.tif 000009
ここに、αgt，βgt，γgtは、ゲインｇと温度ｔとに依存して定まる定数項である。
【０１２１】
ただし、数式１１に示すような関数を複数記録して、その都度演算によりノイズ量を算出することは処理的に負荷が大きい。このために、図１０に示すようなモデルの簡略化を行う。すなわち、図１０に示すような簡略化されたモデルにおいては、最大のノイズ量を与えるモデルを基準ノイズモデルとして選択し、さらに、この基準ノイズモデルを所定数の変曲点を有する折れ線で近似する。ここに、変曲点は、ノルム||Ｖ||とノイズ量Ｎとから構成される座標データ（||Ｖ||n，Ｎn）により表す。ただし、ｎは変曲点の番号を示している。また、上記基準ノイズモデルから他のノイズモデルを導出するための補正係数ｋgtを用意する。この補正係数ｋgtは、各ノイズモデルと基準ノイズモデルとを用いて、最小自乗法により算出される。こうして算出した補正係数ｋgtを基準ノイズモデルに乗算することにより、他のノイズモデルを導出するようになっている。
【０１２２】
図１１を参照して、図１０に示すような簡略化されたノイズモデルからノイズ量を算出する方法について説明する。
【０１２３】
例えば、ノルム||ｖ||、ゲインｇ、温度ｔに対応するノイズ量Ｎを求めることを想定する。まず、ノルム||ｖ||が基準ノイズモデルのどの区間に属するかを探索する。ここではノルム||ｖ||が、（||Ｖ||n，Ｎn）と（||Ｖ||n+1，Ｎn+1）との間の区間に属するものとする。このとき、基準ノイズモデルにおける基準ノイズ量Ｎvを、次の数式１２に示すような線形補間によって求める。  
［数１２］
0004660342.tif 000010
【０１２４】
次に、次の数式１３に示すように、求めた基準ノイズ量Ｎvに補正係数ｋgtを乗算することにより、ノイズ量Ｎを求める。  
［数１３］
0004660342.tif 000011
【０１２５】
図８に沿った説明に戻って、パラメータ選択部３０３は、第１バッファ２０１から注目領域のベクトル信号Ｖ0のノルム||Ｖ0||を読み込むとともに、ゲイン算出部３００からの増幅部１０４における増幅量に基づきゲインｇを、制御部１１９からの温度情報に基づき温度ｔを、それぞれ設定する。
【０１２６】
次に、パラメータ選択部３０３は、ノルム||Ｖ0||が属する区間の座標データ（||Ｖ||n，Ｎn）および（||Ｖ||n+1，Ｎn+1）をノイズ量算出手段でありパラメータ選択手段たるパラメータ用ＲＯＭ３０２から探索して、これを補間部３０４へ転送する。
【０１２７】
さらに、パラメータ選択部３０３は、ゲインｇおよび温度ｔに対応する補正係数ｋgtをパラメータ用ＲＯＭ３０２から探索して、探索した補正係数ｋgtを補正部３０５へ転送する。
【０１２８】
補間部３０４は、制御部１１９の制御に基づき、パラメータ選択部３０３からのノルム||Ｖ0||と区間の座標データ（||Ｖ||n，Ｎn）および（||Ｖ||n+1，Ｎn+1）とを用いて、数式１２に基づき基準ノイズモデルにおける基準ノイズ量Ｎvを算出し、算出した基準ノイズ量Ｎvを補正部３０５へ転送する。
【０１２９】
補正部３０５は、制御部１１９の制御に基づき、パラメータ選択部３０３からの補正係数ｋgtと、補間部３０４からの基準ノイズ量Ｎvと、を用いて、数式１３に基づきノイズ量Ｎを算出する。補正部３０５は、算出したノイズ量Ｎを、注目領域のベクトル信号Ｖ0のノイズ量Ｎ0として、定数算出部２０３と乖離度算出部２１０とへそれぞれ転送する。
【０１３０】
なお、パラメータ選択部３０３が補正係数ｋgtを探索する際に必要となる温度ｔ，ゲインｇなどの情報は、必ずしも撮影毎に求める必要はない。つまり、任意の情報を付与手段である標準値付与部３０１に記録させておき、算出過程を省略するように構成することも可能である。これによって、処理の高速化や省電力化などを図ることが可能となる。
【０１３１】
次に、図１２を参照して、フィルタリング部１１４について説明する。この図１２は、フィルタリング部１１４の構成の一例を示したものである。
【０１３２】
このフィルタリング部１１４は、重み係数選択部４００と、測度選択部４０１と、重み測度値算出部４０２と、バッファ４０３と、最小測度探索部４０４と、対応ベクトル選択部４０５と、を含んでいる。
【０１３３】
重み設定部１１３は、重み係数選択部４００と測度選択部４０１とへそれぞれ接続されている。また、重み係数選択部４００および測度選択部４０１は、重み測度値算出部４０２へそれぞれ接続されている。さらに、重み測度値算出手段たる重み測度値算出部４０２は、バッファ４０３および最小測度探索部４０４を介して、出力手段たる対応ベクトル選択部４０５へ接続されている。また、ベクトル化部１１２は、対応ベクトル選択部４０５へ接続されている。そして、対応ベクトル選択部４０５は、ノイズ低減部１１５へ接続されている。
【０１３４】
また、制御部１１９は、重み係数選択部４００，測度選択部４０１，重み測度値算出部４０２，最小測度探索部４０４，対応ベクトル選択部４０５と双方向に接続されていて、これらを制御するようになっている。
【０１３５】
次に、このようなフィルタリング部１１４の作用について説明する。
【０１３６】
重み係数選択部４００は、制御部１１９の制御に基づき、重み設定部１１３から局所領域内のベクトル信号に関する重み係数ｗk（ｋ＝０〜２４）を順次読み込んで、重み測度値算出部４０２へ転送する。
【０１３７】
また、測度選択部４０１は、制御部１１９の制御に基づき、重み設定部１１３から局所領域内のベクトル信号間の距離測度値ｄ（Ｖk，Ｖl）（ｋ＝０〜２４，ｌ＝０〜２４）を順次読み込んで、重み測度値算出部４０２へ転送する。
【０１３８】
重み測度値算出部４０２は、制御部１１９の制御に基づき、各ベクトル信号に対して、次の数式１４に示すような重み付き測度値の総和値Ｔkを算出する。  
［数１４］
0004660342.tif 000012
【０１３９】
重み測度値算出部４０２により算出された重み付き測度値の総和値Ｔkは、バッファ４０３へ転送されて記録される。なお、上記重み係数選択部４００，測度選択部４０１，重み測度値算出部４０２における処理は、制御部１１９の制御に基づき、各ベクトル信号単位で同期して行われる。
【０１４０】
局所領域内の全ベクトル信号に対する重み付き測度値の総和値Ｔkが算出された後に、探索手段たる最小測度探索部４０４は、制御部１１９の制御に基づき、重み付き測度値の総和値Ｔkの中から最小値Ｔminを探索する。探索された最小値Ｔminは、最小測度探索部４０４から対応ベクトル選択部４０５へ転送される。
【０１４１】
対応ベクトル選択部４０５は、制御部１１９の制御に基づき、最小測度探索部４０４からの最小値Ｔminを用いて、ベクトル化部１１２から最小値Ｔminに対応するベクトル信号Ｖminを選択し、選択したベクトル信号Ｖminをノイズ低減部１１５へ転送する。
【０１４２】
ノイズ低減部１１５は、制御部１１９の制御に基づき、ベクトル化部１１２からの注目領域のベクトル信号Ｖ0と、フィルタリング部１１４からのフィルタリングによる出力ベクトル信号Ｖminと、を次の数式１５に示すように重み付き加算平均して、ノイズ低減後のベクトル信号Ｖ'0を求める。  
［数１５］
0004660342.tif 000013
ここに、数式１５におけるｋは所定の定数項であり、ｋ＝０〜１の範囲の値をとる。
【０１４３】
なお、上述においては、画像処理システムとしてデジタルカメラを例に挙げていたために、図１に示したように、画像処理システムは、レンズ系１００，絞り１０１，ＣＣＤ１０２，温度センサ１０３，増幅部１０４，Ａ／Ｄ変換部１０５，プレホワイトバランス部１０７，測光評価部１０８，合焦点検出部１０９，ＡＦモータ１１０を含む撮像部が一体化して構成されていた。
【０１４４】
しかし、画像処理システムとしては、このような構成に限定される必要はない。例えば、図１３に示すように、撮像部が別体であっても構わない。すなわち、図１３に示す画像処理システムは、別体の撮像部により撮像され、未処理のＲａｗデータの形態でメモリカード等の記録媒体に記録された映像信号を、該記録媒体から読み出して処理するものとなっている。ただし、このときには、映像信号に係る撮像条件などの付随情報が、ヘッダ部等として記録媒体に記録されているものとする。なお、別体の撮像部から画像処理システムへの各種情報の伝送は、記録媒体を介して行うに限らず、通信回線等を介して行うようにしても構わない。
【０１４５】
図１３に示す画像処理システムは、図１に示した画像処理システムから、レンズ系１００，絞り１０１，ＣＣＤ１０２，温度センサ１０３，増幅部１０４，Ａ／Ｄ変換部１０５，プレホワイトバランス部１０７，測光評価部１０８，合焦点検出部１０９，ＡＦモータ１１０を省略して、入力部５００，ヘッダ情報解析部５０１を追加した構成となっている。この図１３に示す画像処理システムにおけるその他の基本的な構成は、図１に示したものと同様であるために、同一の構成には同一の名称と符号を割り当てて適宜説明を省略し、主として異なる部分についてのみ説明する。
【０１４６】
入力部５００は、バッファ１０６とヘッダ情報解析部５０１とへそれぞれ接続されている。また、制御部１１９は、入力部５００およびヘッダ情報解析部５０１とも双方向に接続されていて、これらを制御するようになっている。
【０１４７】
次に、この図１３に示す画像処理システムにおいて異なる作用は、以下のようになっている。
【０１４８】
例えばマウスやキーボードなどの外部Ｉ／Ｆ部１２０を介して再生操作を開始すると、メモリカード等の記録媒体に保存された映像信号およびヘッダ情報が、入力部５００を介して読み込まれる。
【０１４９】
入力部５００から読み込まれた情報の内の、映像信号はバッファ１０６へ、ヘッダ情報はヘッダ情報解析部５０１へ、それぞれ転送される。
【０１５０】
ヘッダ情報解析部５０１は、入力部５００から転送されたヘッダ情報に基づき、撮影時の情報（すなわち、上述したような露光条件、ＩＳＯ感度、ホワイトバランス情報、撮像素子の温度など）を抽出して制御部１１９へ転送する。
【０１５１】
これ以後の処理は、図１に示したような画像処理システムと同様である。
【０１５２】
さらに、上述ではハードウェアによる処理を前提としていたが、このような構成に限定されるものでもない。例えば、ＣＣＤ１０２からの映像信号を未処理のままのＲａｗデータとしてメモリカード等の記録媒体に記録するとともに、撮像条件などの付随情報をヘッダ情報として記録媒体に記録しておく。そして、別途のソフトウェアである画像処理プログラムをコンピュータに実行させて、記録媒体の情報をコンピュータに読み取らせ、処理することも可能である。なお、撮像部からコンピュータへの各種情報の伝送は、記録媒体を介して行うに限らず、通信回線等を介して行うようにしても構わない。
【０１５３】
図１４を参照して、画像処理プログラムによる処理のメインルーチンを説明する。
【０１５４】
この処理を開始すると、まず、映像信号を読み込むとともに、ゲインなどのヘッダ情報を読み込む（ステップＳ１）。
【０１５５】
次に、図２（Ａ）に示したような、注目領域および近傍領域を含む、６×６画素サイズの局所領域を順次抽出する（ステップＳ２）。
【０１５６】
そして、図２（Ｂ）に示したような２５個のベクトル信号を導出する（ステップＳ３）。
【０１５７】
続いて、数式４に示したように、ベクトル信号のノルムを算出する（ステップＳ４）。
【０１５８】
その後、後で図１５を参照して説明するように、注目領域のベクトル信号に関するノイズ量を推定する（ステップＳ５）。
【０１５９】
さらに、算出したベクトル信号のノルムと、推定したノイズ量と、を用いて、数式６に示した複数の１次関数に用いる定数項を算出する（ステップＳ６）。
【０１６０】
続いて、定数項の設定された数式６に示す複数の１次関数を用いて、近傍領域のベクトル信号Ｖiの重み係数を算出する（ステップＳ７）。
【０１６１】
また、ステップＳ３で導出したベクトル信号を用いて、数式７に示すような距離測度値を算出する（ステップＳ８）。
【０１６２】
次に、注目ベクトルに係る距離測度値から、数式８に示すような平均測度値を算出する（ステップＳ９）。
【０１６３】
そして、ステップＳ９で算出した平均測度値と、ステップＳ５で推定した注目ベクトルのノイズ量と、に基づいて、乖離度を算出する（ステップＳ１０）。
【０１６４】
その後、数式９に示すように、注目領域のベクトル信号Ｖ0に関する重み係数を算出する（ステップＳ１１）。
【０１６５】
続いて、ステップＳ７で算出した近傍領域のベクトル信号Ｖiの重み係数と、ステップＳ１１で算出した注目領域のベクトル信号Ｖ0の重み係数と、ステップＳ８で算出した距離測度値と、を用いて、数式１４に示すように、重み付き測度値の総和値を算出する（ステップＳ１２）。
【０１６６】
そして、算出した重み付き測度値の総和値の中から最小値を探索し（ステップＳ１３）、探索された最小の重み付き測度値の総和値に対応するベクトル信号を選択する（ステップＳ１４）。
【０１６７】
その後、数式１５に示すように、ステップＳ１４で得られたベクトル信号と、注目ベクトルのベクトル信号と、を重み付き加算平均することにより、ノイズ低減後のベクトル信号を算出する（ステップＳ１５）。
【０１６８】
ここで、全局所領域についての処理が完了したか否かを判定し（ステップＳ１６）、完了していない場合には、上記ステップＳ２へ戻って次の局所領域について上述したような処理を繰り返して行う。
【０１６９】
また、全局所領域についての処理が完了したと判定された場合には、公知の補間処理、強調処理、圧縮処理などの信号処理を行い（ステップＳ１７）、処理後の信号を出力して（ステップＳ１８）、この一連の処理を終了する。
【０１７０】
次に、図１５を参照して、上記図１４のステップＳ５におけるノイズ量推定の処理について説明する。
【０１７１】
図１４のステップＳ５においてこの処理が開始されると、まず、読み込まれたヘッダ情報に基づいて、ノイズ関連情報の設定、つまり、ゲインなどのパラメータを求める処理を行う（ステップＳ２０）。ただし、ヘッダ情報内に必要なパラメータが存在しない場合には、所定の標準値を割り当てる処理を行う。
【０１７２】
次に、図１０に示したような、基準ノイズモデルの座標データおよび補正係数を読み込む（ステップＳ２１）。
【０１７３】
そして、注目領域のベクトル信号Ｖ0のノルムが属する区間の座標データを選択する（ステップＳ２２）。
【０１７４】
続いて、数式１２に示したような補間処理によって、基準ノイズ量を求め（ステップＳ２３）、数式１３に示したような補正処理によって、ノイズ量を求める（ステップＳ２４）。
【０１７５】
その後、算出されたノイズ量を出力して（ステップＳ２５）、この処理から図１４に示した処理に復帰する。
【０１７６】
このような実施形態１によれば、映像信号をベクトル化して、ベクトル空間内でノイズ量を推定し、推定したノイズ量に基づき各ベクトル信号に対する重み係数を設定し、設定した重み係数を用いてフィルタリング処理を行い、フィルタリングの結果に基づきノイズ低減処理を行うことが可能となる。この結果、ノイズ全般に対する高精度なノイズ低減を、エッジ部の劣化や色相変化などの副作用を少なくしながら行うことが可能となる。
【０１７７】
また、数式９におけるｐと、数式１５におけるｋとは、一度設定すれば固定することができるために、基本的にパラメータ設定が不要となり、高速な処理を自動的に行うことが可能となる。
【０１７８】
さらに、ノイズ量の推定を、ベクトル信号のノルム，撮影時の撮像素子の温度，ゲインなどの動的に変化する条件に対応して動的に行うようにしたために、最適な重み係数を用いたフィルタリング処理を実行することができて、高精度なノイズ低減処理を行うことが可能となる。
【０１７９】
また、上述したような動的に変化する条件の情報が得られない場合であっても、標準値を用いてノイズ量を推定するようにしているために、安定したノイズ低減効果を得ることができる。
【０１８０】
さらに、一部のパラメータ算出を意図的に省略することも可能であり、この場合には、低コスト化および省電力化を可能とする画像処理システムを構成することができる。
【０１８１】
そして、ノイズ量の算出を、ノイズモデルを用いて行っているために、ノイズ量の推定を高精度に行うことが可能となる。
【０１８２】
このとき、簡略化されたノイズモデルを採用すると、簡略化されたノイズモデルに基づく補間処理および補正処理は実装が容易であるために、低コストなシステムを構築することが可能となる。加えて、簡略化されたノイズモデルに必要となるメモリ量は少ないために、さらに低コスト化を図ることが可能となる。
【０１８３】
一方、重み係数を算出するための関数として、複数の１次関数の組み合わせを用いているために、定数項の算出が単純となって、処理の高速化と低コスト化とを図ることが可能となる。
【０１８４】
また、注目領域のベクトル信号の重み係数を、近傍領域のベクトル信号の重み係数とは独立して別途に算出しているために、スパイク性のノイズに対するフィルタリング処理の精度が向上して、より高精度なノイズ低減処理を行うことが可能となる。
【０１８５】
さらに、測度値として距離測度値を用いているために、輝度ノイズに対するノイズ低減処理の精度を向上することができる。
【０１８６】
そして、フィルタリング処理によって得られたベクトル信号と本来のベクトル信号とを重み付き加算平均しているために、偽輪郭などの発生を抑制することができて、主観的に好ましいノイズ低減処理を行うことが可能となる。
【０１８７】
加えて、撮像素子として、ベイヤー（Ｂａｙｅｒ）型原色フィルタまたは色差線順次型補色フィルタを前面に配置した単板撮像素子を用いているために、従来の撮影部との親和性が高く、多くの画像処理システムに容易に適用することが可能となる。
【０１８８】
また、ノイズ低減処理後のベクトル信号を撮像素子本来の色信号に戻しているために、後段の処理系との互換性が維持されて、多様なシステムの組み合わせが可能となる。
【０１８９】
［実施形態２］
図１６から図２２は本発明の実施形態２を示したものであり、図１６は画像処理システムの構成を示すブロック図、図１７は三板型５×５画素の局所領域の構成と局所領域内の信号のベクトル化とを説明するための図、図１８は重み設定部の構成を示すブロック図、図１９は近傍領域のベクトル信号に関する重み係数ｗiを算出するための関数の様子を示す線図、図２０はノイズ推定部の構成を示すブロック図、図２１は画像処理プログラムによる信号処理全体の流れを示すフローチャート、図２２は図２１のステップＳ３０におけるノイズ量推定の処理の詳細を示すフローチャートである。
【０１９０】
この実施形態２において、上述の実施形態１と同様である部分については同一の符号を付して説明を省略し、主として異なる点についてのみ説明する。
【０１９１】
まず、図１６を参照して、この画像処理システムの構成について説明する。図１６に示す画像処理システムは、本発明の画像処理システムをデジタルカメラに適用した例となっている。
【０１９２】
この図１６に示す画像処理システムは、上述した実施形態１の図１に示した画像処理システムを一部変更したものとなっている。すなわち、この画像処理システムは、図１に示したＣＣＤ１０２をＲ＿ＣＣＤ６００，Ｇ＿ＣＣＤ６０１，Ｂ＿ＣＣＤ６０２に、図１に示した重み設定部１１３を重み設定部６０３に、図１に示したノイズ低減部１１５をノイズ低減手段であり置換手段たる置換部６０４に、それぞれ置換した構成になっている。また、Ｒ＿ＣＣＤ６００，Ｇ＿ＣＣＤ６０１，Ｂ＿ＣＣＤ６０２には、入射した光束をＲＧＢの３色成分に分離するためのダイクロイックプリズムが設けられている。さらに、この図１６に示す構成例においては、温度センサ１０３は、Ｇ＿ＣＣＤ６０１の近傍に配置されている。その他の基本的な構成は実施形態１と同様であって、同一の構成には同一の名称と符号を付している。
【０１９３】
以下、主として異なる部分のみを説明する。レンズ系１００，絞り１０１を透過した光束は、ダイクロイックプリズムによりＲＧＢの３色に分離され、Ｒ成分の光がＲ＿ＣＣＤ６００へ、Ｇ成分の光がＧ＿ＣＣＤ６０１へ、Ｂ成分の光がＢ＿ＣＣＤ６０２へ、それぞれ導かれる。
【０１９４】
また、Ｒ＿ＣＣＤ６００，Ｇ＿ＣＣＤ６０１，Ｂ＿ＣＣＤ６０２は、増幅部１０４へそれぞれ接続されている。
【０１９５】
さらに、ベクトル化部１１２は、重み設定部６０３およびフィルタリング部１１４へ接続されている。
【０１９６】
そして、設定手段である重み設定部６０３はフィルタリング部１１４へ、フィルタリング部１１４は置換部６０４へ、置換部６０４はスカラー化部１１６へ、それぞれ接続されている。
【０１９７】
また、制御部１１９は、Ｒ＿ＣＣＤ６００，Ｇ＿ＣＣＤ６０１，Ｂ＿ＣＣＤ６０２，重み設定部６０３，置換部６０４とも双方向に接続されていて、これらを制御するようになっている。
【０１９８】
次に、この図１６に示したような画像処理システムの作用について、映像信号の流れに沿って説明する。この実施形態２の画像処理システムの作用は、基本的に上述した実施形態１と同様であるために、主として異なる部分についてのみ説明する。
【０１９９】
Ｒ＿ＣＣＤ６００から出力されるＲ信号、Ｇ＿ＣＣＤ６０１から出力されるＧ信号、Ｂ＿ＣＣＤ６０２から出力されるＢ信号は、それぞれ増幅部１０４によって増幅されて、Ａ／Ｄ変換部１０５によってデジタル信号へ変換され、バッファ１０６へ転送されて一時的に記憶される。
【０２００】
このバッファ１０６内に記憶された映像信号は、さらに、抽出部１１１へ転送される。
【０２０１】
抽出部１１１は、制御部１１９の制御に基づき、図１７（Ａ）に示すようなＲ信号の局所領域と、図１７（Ｂ）に示すようなＧ信号の局所領域と、図１７（Ｃ）に示すようなＢ信号の局所領域と、を順次抽出して、ベクトル化部１１２へ転送する。ここに、局所領域は、上述と同様に、注目領域と、この注目領域に係る近傍領域と、を含む領域である。
【０２０２】
ベクトル化部１１２は、制御部１１９の制御に基づき、図１７（Ａ）〜図１７（Ｃ）に示したような注目領域および各近傍領域の信号から、図１７（Ｄ）に示すような（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を成分とする３次元のベクトル信号を導出して、重み設定部６０３とフィルタリング部１１４とへそれぞれ転送する。
【０２０３】
重み設定部６０３は、制御部１１９の制御に基づき、注目領域のベクトル信号に用いて局所領域内の全ベクトル信号に関する重み係数を算出し、フィルタリング部１１４へ転送する。
【０２０４】
フィルタリング部１１４は、制御部１１９の制御に基づき、ベクトル化部１１２からのベクトル信号に対して重み設定部６０３からの重み係数を用いてフィルタリング処理を行い、置換部６０４へ転送する。
【０２０５】
置換部６０４は、制御部１１９の制御に基づき、フィルタリング部１１４からのフィルタリング処理がなされたベクトル信号を、注目領域のベクトル信号としてスカラー化部１１６へ転送する。
【０２０６】
スカラー化部１１６は、制御部１１９の制御に基づき、置換部６０４からのベクトル信号を、撮像素子本来の色信号、本実施形態においてＲ，Ｇ，Ｂの色信号へ変換し、信号処理部１１７へ転送する。
【０２０７】
なお、上述した、抽出部１１１，ベクトル化部１１２，重み設定部６０３，フィルタリング部１１４，置換部６０４，スカラー化部１１６の各処理は、制御部１１９の制御に基づいて、局所領域単位で同期して行われるようになっている。
【０２０８】
信号処理部１１７は、公知の強調処理や圧縮処理などを行い、処理後の信号を出力部１１８へ転送する。
【０２０９】
出力部１１８は、信号処理部１１７から転送された映像信号を、メモリカードなどの記録媒体へ記録して保存する。
【０２１０】
次に、図１７を参照して、三板型撮像素子における局所領域およびベクトル化について説明する。
【０２１１】
図１７（Ａ）はＲ信号における局所領域の構成を、図１７（Ｂ）はＧ信号における局所領域の構成を、図１７（Ｃ）はＢ信号における局所領域の構成を、それぞれ示している。
【０２１２】
本実施形態においては、局所領域として、５×５画素サイズを想定している。
【０２１３】
そして、Ｒ，Ｇ，Ｂの３信号における注目領域が、局所領域の中央に位置する１×１画素（Ｒ12，Ｇ12，Ｂ12）となっている。さらに、近傍領域は、注目領域の周囲を包含し、かつオーバーラップしないように配置された計２４の１×１画素でなる領域となっている。
【０２１４】
このときには、抽出部１１１は、注目領域が全映像信号をカバーするように、局所領域を４行または４列ずつオーバーラップしながら順次抽出する。
【０２１５】
次に、図１７（Ｄ）は、ベクトル化部１１２により生成される、注目領域および近傍領域に対応するベクトル信号、の配置を示している。なお、以後は、注目領域のベクトル信号をＶ0により、近傍領域のベクトル信号をＶi（ｉ＝１〜２４）により、それぞれ表すものとする。
【０２１６】
上述したように、映像信号のベクトル化を、｛Ｒ，Ｇ，Ｂ｝の成分をもつ３次元ベクトルにより行う場合には、図１７（Ｄ）に示す注目領域のベクトル信号Ｖ0は、次の数式１６により示される。  
［数１６］
Ｖ0＝｛ｖ01，ｖ02，ｖ03｝＝｛Ｒ12，Ｇ12，Ｂ12｝
【０２１７】
なお、本実施形態においては撮像素子として三板式の撮像素子を用いているが、このような構成に限定される必要はない。例えば、三板画素ずらしの撮像素子であっても構わないし、二板式の撮像素子であっても良いし、その他任意の方式の撮像素子に対応することが可能である。
【０２１８】
次に、図１８を参照して、重み設定部６０３の構成について説明する。この図１８は、重み設定部６０３の構成の一例を示したものである。
【０２１９】
この重み設定部６０３は、ノルム算出部２００と、第１バッファ２０１と、ノイズ推定部７０２と、定数算出部２０３と、ノルム選択部２０４と、重み係数算出部２０５と、第２バッファ２０６と、距離測度算出部２０７と、角度測度算出部７００と、乗算部７０１と、第３バッファ２０８と、平均測度算出部２０９と、乖離度算出部２１０と、注目ベクトル重み係数算出部２１１と、を含んでいる。
【０２２０】
すなわち、この図１８に示す重み設定部６０３は、上述した実施形態１の図５に示した重み設定部１１３と基本的に同様であり、ノイズ推定部２０２がノイズ推定部７０２に置換され、さらに、角度測度算出部７００および乗算部７０１が追加されたものとなっている。その他の構成は同様であるために、同一の名称と符号を割り当てて、以下では、主として異なる部分についてのみ説明する。
【０２２１】
第１バッファ２０１はノイズ推定部７０２およびノルム選択部２０４へ、ノイズ推定手段であるノイズ推定部７０２は定数算出部２０３および乖離度算出部２１０へ、それぞれ接続されている。
【０２２２】
また、ベクトル化部１１２は、ノルム算出部２００，距離測度算出部２０７，角度測度算出部７００へそれぞれ接続されている。
【０２２３】
さらに、距離測度算出部２０７および角度測度算出部７００は、乗算部７０１へ接続されている。
【０２２４】
そして、平均測度値算出手段たる乗算部７０１は、第３バッファ２０８へ接続されている。
【０２２５】
また、制御部１１９は、角度測度算出部７００，乗算部７０１，ノイズ推定部７０２とも双方向に接続されていて、これらを制御するようになっている。
【０２２６】
次に、このような重み設定部６０３の作用の内の、上述した重み設定部１１３の作用と異なる部分について説明する。
【０２２７】
ノイズ推定部７０２は、制御部１１９の制御に基づき、第１バッファ２０１から注目領域のベクトル信号Ｖ0のノルム||Ｖ0||を読み込む。そして、ノイズ推定部７０２は、上記注目領域のベクトル信号Ｖ0のノルム||Ｖ0||と、制御部１１９からの撮影時の情報と、に基づいて、注目領域のベクトル信号Ｖ0に関するノイズ量Ｎ0を推定し、推定したノイズ量Ｎ0を定数算出部２０３と乖離度算出部２１０とへそれぞれ転送する。また、ノイズ推定部７０２は、注目領域のベクトル信号Ｖ0のノルム||Ｖ0||も定数算出部２０３へ転送する。
【０２２８】
定数算出部２０３は、制御部１１９の制御に基づき、ノイズ推定部７０２からの注目領域のベクトル信号Ｖ0のノルム||Ｖ0||およびノイズ量Ｎ0を読み込んで、重み係数を算出するために用いる関数の定数項を算出する。本実施形態においては、重み係数の算出に用いる関数として、例えば図１９に示すような単一の２次関数を用いるようになっている。この関数は、近傍領域のベクトル信号Ｖiのノルム||Ｖi||を入力として、ベクトル信号に関する重み係数ｗiを出力する関数である。図１９に示すような２次関数は、次の数式１７により定義される。  
［数１７］
0004660342.tif 000014
【０２２９】
定数算出部２０３は、この数式１７に示すような３項目の定数項を算出して、重み係数算出部２０５へ転送する。
【０２３０】
ノルム選択部２０４は、制御部１１９の制御に基づき、第１バッファ２０１から近傍領域のベクトル信号Ｖiのノルム||Ｖi||を順次選択して、重み係数算出部２０５へ転送する。
【０２３１】
重み係数算出部２０５は、制御部１１９の制御に基づき、ノルム選択部２０４から転送される近傍領域のベクトル信号Ｖiのノルム||Ｖi||に対して、数式１７に基づき重み係数ｗiを算出して、算出した重み係数ｗiを第２バッファ２０６へ転送する。
【０２３２】
一方、平均測度値算出手段たる角度測度算出部７００は、制御部１１９の制御に基づき、ベクトル化部１１２から注目領域のベクトル信号Ｖ0および近傍領域のベクトル信号Ｖiを読み込み、次の数式１８に示すような２つのベクトル信号間の角度測度値ａ（Ｖk，Ｖl）（ｋ＝０〜２４，ｌ＝０〜２４）を算出する。  
［数１８］
0004660342.tif 000015
【０２３３】
角度測度算出部７００は、算出した角度測度値ａ（Ｖk，Ｖl）を、乗算部７０１へ転送する。
【０２３４】
なお、この角度測度値も、上述した距離測度値と同様に、交換に関する対称性ａ（Ｖk，Ｖl）＝ａ（Ｖl，Ｖk）があり、かつ、同一のベクトル信号同士から算出される角度測度値は０になるために、重複する角度測度値の算出等を省略することが可能であり、このときには（６２５−２５）／２＝３００個の角度測度値を算出すれば足りる。
【０２３５】
また、距離測度算出部２０７は、実施形態１において数式７に示したものと同様の距離測度値ｄ（Ｖk，Ｖl）を算出して、算出した距離測度値ｄ（Ｖk，Ｖl）を乗算部７０１へ転送する。
【０２３６】
乗算部７０１は、角度測度算出部７００からの角度測度値ａ（Ｖk，Ｖl）と、距離測度算出部２０７からの距離測度値ｄ（Ｖk，Ｖl）と、を次の数式１９に示すように乗算して、２つの測度値を組み合わせた測度値ａｄ（Ｖk，Ｖl）を算出する。  
［数１９］
ａｄ（Ｖk，Ｖl）＝ａ（Ｖk，Ｖl）・ｄ（Ｖk，Ｖl）
【０２３７】
乗算部７０１は、算出した測度値ａｄ（Ｖk，Ｖl）を、第３バッファ２０８へ転送する。第３バッファ２０８は、転送された測度値ａｄ（Ｖk，Ｖl）を記録する。
【０２３８】
これ以降の処理は、上述した実施形態１の図５に示した重み設定部１１３と同様である。
【０２３９】
続いて、図２０を参照して、ノイズ推定部７０２の構成について説明する。この図２０は、ノイズ推定部７０２の構成の一例を示したものである。
【０２４０】
このノイズ推定部７０２は、ゲイン算出部３００と、標準値付与部３０１と、ルックアップテーブル部８００と、を含んでいる。
【０２４１】
すなわち、この図２０に示すノイズ推定部７０２は、上述した実施形態１の図８に示したノイズ推定部２０２と基本的に同様であり、ノイズ量算出手段でありルックアップテーブル手段たるルックアップテーブル部８００が追加され、パラメータ用ＲＯＭ３０２，パラメータ選択部３０３，補間部３０４，補正部３０５が省略されたものとなっている。その他の構成は同様であるために、同一の名称と符号を割り当てて、以下では、主として異なる部分についてのみ説明する。
【０２４２】
第１バッファ２０１，ゲイン算出部３００，標準値付与部３０１は、ルックアップテーブル部８００へそれぞれ接続されている。
【０２４３】
ルックアップテーブル部８００は、定数算出部２０３と乖離度算出部２１０とへそれぞれ接続されている。
【０２４４】
そして、制御部１１９は、ルックアップテーブル部８００とも双方向に接続されていて、これを制御するようになっている。
【０２４５】
次に、このようなノイズ推定部７０２の作用の内の、上述したノイズ推定部２０２の作用と異なる部分について説明する。
【０２４６】
ルックアップテーブル部８００は、制御部１１９の制御に基づき、第１バッファ２０１から注目領域のベクトル信号Ｖ0のノルム||Ｖ0||を読み込む。
【０２４７】
収集手段でありゲイン算出手段たるゲイン算出部３００は、制御部１１９から転送されるＩＳＯ感度と露光条件に関する情報（露出情報）とホワイトバランス情報との内の少なくとも１つに基づいて、増幅部１０４における増幅量を求め、求めた増幅量をルックアップテーブル部８００へ転送する。
【０２４８】
また、制御部１１９は、温度センサ１０３からＧ＿ＣＣＤ６０１の温度情報を取得して、取得した温度情報をルックアップテーブル部８００へ転送する。
【０２４９】
ルックアップテーブル部８００は、第１バッファ２０１からの注目領域のベクトル信号Ｖ0のノルム||Ｖ0||と、ゲイン算出部３００からのゲインの情報と、制御部１１９からの温度情報と、に基づいて、注目領域のベクトル信号Ｖ0のノイズ量Ｎ0を出力する。
【０２５０】
なお、このルックアップテーブル部８００は、ベクトル信号のノルムと、映像信号に関するゲインと、撮像素子の温度と、ベクトル信号のノイズ量と、の間の関係を記録したルックアップテーブルであり、実施形態１の数式１１に基づいて構築されている。
【０２５１】
ルックアップテーブル部８００により得られたノイズ量は、定数算出部２０３と乖離度算出部２１０とへそれぞれ転送される。
【０２５２】
なお、上述では、測度値として角度測度値ａ（Ｖk，Ｖl）と距離測度値ｄ（Ｖk，Ｖl）との２つを組み合わせているが、このような構成に限定される必要はない。例えば、角度測度値ａ（Ｖk，Ｖl）のみ、あるいは距離測度値ｄ（Ｖk，Ｖl）のみを単一で用いる構成でも構わない。また、２つを組み合わせる場合にも、乗算するに限るものではない。
【０２５３】
また、上述した実施形態１の図１３に示したものとほぼ同様に、別体の撮像部により撮像されメモリカードなどの記録媒体に記録された映像信号を、該記録媒体から読み出して処理をするように構成することも可能である。
【０２５４】
さらに、上述ではハードウェアによる処理を前提としていたが、このような構成に限定されるものでもない。例えば、Ｒ＿ＣＣＤ６００，Ｇ＿ＣＣＤ６０１，Ｂ＿ＣＣＤ６０２からの映像信号を未処理のままのＲａｗデータとしてメモリカード等の記録媒体に記録するとともに、制御部１１９からの撮像条件などの付随情報をヘッダ情報として記録媒体に記録しておく。そして、別途のソフトウェアである画像処理プログラムをコンピュータに実行させて、記録媒体の情報をコンピュータに読み取らせ、処理することも可能である。なお、撮像部からコンピュータへの各種情報の伝送を、記録媒体を介して行うに限らず、通信回線等を介して行うようにしても構わないことは、上述と同様である。
【０２５５】
図２１を参照して、画像処理プログラムによる処理のメインルーチンを説明する。なお、この図２１に示す処理の内の、上述した実施形態１の図１４に示した処理とほぼ同様の処理については、同一の符号を付している。
【０２５６】
この処理を開始すると、まず、映像信号を読み込むとともに、ゲインなどのヘッダ情報を読み込む（ステップＳ１）。
【０２５７】
次に、図１７（Ａ）〜図１７（Ｃ）に示したような、注目領域および近傍領域を含む、５×５画素サイズの局所領域を順次抽出する（ステップＳ２）。
【０２５８】
そして、図１７（Ｄ）に示したような２５個のベクトル信号を導出する（ステップＳ３）。
【０２５９】
続いて、数式４に示したように、ベクトル信号のノルムを算出する（ステップＳ４）。
【０２６０】
その後、後で図２２を参照して説明するように、注目領域のベクトル信号に関するノイズ量を推定する（ステップＳ３０）。
【０２６１】
さらに、算出したベクトル信号のノルムと、推定したノイズ量と、を用いて、数式１７に示した２次関数に用いる定数項を算出する（ステップＳ６）。
【０２６２】
続いて、定数項の設定された数式１７に示す２次関数を用いて、近傍領域のベクトル信号Ｖiの重み係数を算出する（ステップＳ７）。
【０２６３】
また、ステップＳ３で導出したベクトル信号を用いて、数式１８に示すような角度測度値と、数式７に示すような距離測度値と、を算出する（ステップＳ３１）。
【０２６４】
次に、数式１９に示すように、２つの測度値を組み合わせた測度値を算出する（ステップＳ３２）。
【０２６５】
続いて、注目ベクトルに係る測度値から、平均測度値を算出する（ステップＳ９）。
【０２６６】
そして、ステップＳ９で算出した平均測度値と、ステップＳ３０で推定した注目ベクトルのノイズ量と、に基づいて、乖離度を算出する（ステップＳ１０）。
【０２６７】
その後、数式９に示すように、注目領域のベクトル信号Ｖ0に関する重み係数を算出する（ステップＳ１１）。
【０２６８】
続いて、ステップＳ７で算出した近傍領域のベクトル信号Ｖiの重み係数と、ステップＳ１１で算出した注目領域のベクトル信号Ｖ0の重み係数と、ステップＳ３２で算出した測度値と、を用いて、重み付き測度値の総和値を算出する（ステップＳ１２）。
【０２６９】
そして、算出した重み付き測度値の総和値の中から最小値を探索し（ステップＳ１３）、探索された最小の重み付き測度値の総和値に対応するベクトル信号を選択する（ステップＳ１４）。
【０２７０】
その後、ステップＳ１４で得られたベクトル信号を注目ベクトルのベクトル信号とする（置換する）ことにより、ノイズ低減後のベクトル信号を得る（ステップＳ３３）。
【０２７１】
ここで、全局所領域についての処理が完了したか否かを判定し（ステップＳ１６）、完了していない場合には、上記ステップＳ２へ戻って次の局所領域について上述したような処理を繰り返して行う。
【０２７２】
また、全局所領域についての処理が完了したと判定された場合には、公知の強調処理や圧縮処理などの信号処理を行い（ステップＳ１７）、処理後の信号を出力して（ステップＳ１８）、この一連の処理を終了する。
【０２７３】
次に、図２２を参照して、上記図２１のステップＳ３０におけるノイズ量推定の処理について説明する。
【０２７４】
図２１のステップＳ３０においてこの処理が開始されると、まず、読み込まれたヘッダ情報に基づいて、ノイズ関連情報の設定、つまり、ゲインなどのパラメータを求める処理を行う（ステップＳ２０）。ただし、ヘッダ情報内に必要なパラメータが存在しない場合には、所定の標準値を割り当てる処理を行う。
【０２７５】
次に、ステップＳ２０において求めた各パラメータに基づき、ルックアップテーブルを用いてノイズ量を求める（ステップＳ４０）。
【０２７６】
その後、算出されたノイズ量を出力して（ステップＳ２５）、この処理から図２１に示した処理に復帰する。
【０２７７】
このような実施形態２によれば、映像信号をベクトル化して、ベクトル空間内でノイズ量を推定し、推定したノイズ量に基づき各ベクトル信号に対する重み係数を設定し、設定した重み係数を用いてフィルタリング処理を行い、フィルタリングの結果に基づきノイズ低減処理を行うことが可能となる。この結果、上述した実施形態１と同様に、ノイズ全般に対する高精度なノイズ低減を、エッジ部の劣化や色相変化などの副作用を少なくしながら行うことが可能となる。
【０２７８】
また、ルックアップテーブルを用いてノイズ量を算出するようにしているために、高速な処理を行うことが可能となる。
【０２７９】
さらに、重み係数を算出するための関数として、単一の２次関数を設定しているために、重み係数の生成が連続的になって、より高精度なノイズ低減処理を行うことが可能となる。
【０２８０】
そして、２つのベクトル信号間の測度値として、距離測度値と角度測度値とを組み合わせたものを用いるようにしたために、輝度ノイズおよび色ノイズに対するノイズ低減処理の精度を向上することができる。
【０２８１】
加えて、フィルタリング処理によって得られたベクトル信号を出力信号としているために、高速な処理を行い得るシステムを低コストに構成することが可能となる。
【０２８２】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、発明の主旨を逸脱しない範囲内において種々の変形や応用が可能であることは勿論である。
【０２８３】
［付記］
以上詳述したような本発明の上記実施形態によれば、以下のごとき構成を得ることができる。
【０２８４】
［付記１］
撮像素子からの複数の色信号で構成される映像信号に対してノイズ低減処理を行う画像処理システムであって、
上記映像信号から、ノイズ低減処理を行う対象となる注目領域と、該注目領域の近傍に位置する少なくとも１つの近傍領域と、を含む局所領域を抽出する抽出手段と、
上記注目領域および上記近傍領域毎に、上記複数の色信号を構成成分とするベクトル信号を導出するベクトル化手段と、
上記注目領域のベクトル信号に基づいて、上記局所領域内の各ベクトル信号に関する重み係数を設定する設定手段と、
上記局所領域内のベクトル信号に対して、上記重み係数を用いたフィルタリング処理を行うフィルタリング手段と、
上記フィルタリング処理により得られたベクトル信号に基づいて、上記注目領域のベクトル信号のノイズを低減するノイズ低減手段と、
を具備したことを特徴とする画像処理システム。
【０２８５】
（対応する発明の実施形態と好ましい適用例）
この付記には、実施形態１および実施形態２が対応する。抽出手段は図１，図１３，図１６に示した抽出部１１１が、ベクトル化手段は図１，図１３，図１６に示したベクトル化部１１２が、設定手段は図１，図５，図１３に示した重み設定部１１３および図１６，図１８に示した重み設定部６０３が、フィルタリング手段は図１，図１２，図１３，図１６に示したフィルタリング部１１４が、ノイズ低減手段は図１，図１３に示したノイズ低減部１１５および図１６に示した置換部６０４が、それぞれ該当する。
【０２８６】
この発明の好ましい適用例は、抽出部１１１によってノイズ低減処理を行う対象となる注目領域とこの注目領域の近傍に位置する少なくとも１つの近傍領域とを含む局所領域を抽出し、ベクトル化部１１２によって全色信号を構成成分とするベクトル信号を導出し、重み設定部１１３または重み設定部６０３によって注目領域のベクトル信号に基づき局所領域内の各ベクトル信号に関する重み係数を設定し、フィルタリング部１１４によって重み係数を用いたフィルタリング処理を行い、ノイズ低減部１１５または置換部６０４によってフィルタリング処理により得られたベクトル信号に基づき注目領域のベクトル信号のノイズを低減する画像処理システムである。
【０２８７】
（作用）
映像信号をベクトル化して、ベクトル空間内においてノイズ量を推定し、推定したノイズ量に基づき各ベクトル信号に対する重み係数を設定し、設定した重み係数を用いてフィルタリング処理を行い、フィルタリングの結果に基づきノイズ低減処理を行う。
【０２８８】
（効果）
エッジ部の劣化や色相変化などの副作用が少なく、かつノイズ全般に対して高精度なノイズ低減が可能となる。また、パラメータ設定が不要であるために、高速な処理を自動的に行うことが可能となる。
【０２８９】
［付記２］
上記設定手段は、
上記局所領域内の各ベクトル信号のノルムを算出するノルム算出手段と、
上記注目領域のベクトル信号のノルムに基づいて、該注目領域のベクトル信号に関するノイズ量を推定するノイズ推定手段と、
上記ノイズ量に基づいて、重み係数を算出するために用いる関数の定数項を算出する定数算出手段と、
上記局所領域内の各ベクトル信号のノルムと、上記定数項を設定した関数と、に基づいて、該局所領域内の各ベクトル信号の重み係数を算出する重み係数算出手段と、
を有して構成されたものであることを特徴とする付記１に記載の画像処理システム。
【０２９０】
（対応する発明の実施形態と好ましい適用例）
この付記には、実施形態１および実施形態２が対応する。ノルム算出手段は図５，図１８に示したノルム算出部２００が、ノイズ推定手段は図５，図８に示したノイズ推定部２０２および図１８，図２０に示したノイズ推定部７０２が、定数算出手段は図５，図１８に示した定数算出部２０３が、重み係数算出手段は図５，図１８に示した重み係数算出部２０５が、それぞれ該当する。
【０２９１】
この発明の好ましい適用例は、ノルム算出部２００によって各ベクトル信号のノルムを算出し、ノイズ推定部２０２またはノイズ推定部７０２によって注目領域のベクトル信号に関するノイズ量を推定し、定数算出部２０３によってノイズ量に基づき重み係数算出に用いる関数の定数項を算出し、重み係数算出部２０５によって各ベクトル信号のノルムおよび定数項を設定した関数に基づき局所領域内の各ベクトル信号に関する重み係数を算出する画像処理システムである。
【０２９２】
（作用）
ベクトル信号のノイズ量を動的に推定して、推定したノイズ量に基づき各ベクトル信号に関するフィルタリング用の重み係数を算出する。
【０２９３】
（効果）
発生するノイズ量に適応的に追随し、最適な重み係数を用いたフィルタリング処理を実行することができる。これにより、高精度なノイズ低減処理を行うことが可能となる。
【０２９４】
［付記３］
上記ノイズ推定手段は、
上記撮像素子の温度値と、上記映像信号に対するゲイン値と、に関する情報を収集する収集手段と、
上記収集手段により得ることができない情報に関して標準値を付与する付与手段と、
上記収集手段または上記付与手段からの情報と、上記注目領域のベクトル信号のノルムと、に基づいて、ベクトル信号に関するノイズ量を求めるノイズ量算出手段と、
を有して構成されたものであることを特徴とする付記２に記載の画像処理システム。
【０２９５】
（対応する発明の実施形態と好ましい適用例）
この付記には、実施形態１および実施形態２が対応する。収集手段は図１，図１６に示した温度センサ１０３，制御部１１９および図８，図２０に示したゲイン算出部３００が、付与手段は図８，図２０に示した標準値付与部３０１が、ノイズ量算出手段は図８に示したパラメータ用ＲＯＭ３０２，パラメータ選択部３０３，補間部３０４，補正部３０５および図２０に示したルックアップテーブル部８００が、それぞれ該当する。
【０２９６】
この発明の好ましい適用例は、温度センサ１０３，制御部１１９およびゲイン算出部３００によってノイズ量推定に用いる情報を収集し、標準値付与部３０１によって温度センサ１０３，制御部１１９およびゲイン算出部３００からの情報が得られない場合に標準値を設定し、パラメータ用ＲＯＭ３０２，パラメータ選択部３０３，補間部３０４，補正部３０５またはルックアップテーブル部８００によってノイズ量を求める画像処理システムである。
【０２９７】
（作用）
ノイズ量に関係する各種情報を撮影毎に動的に求めて、求められない情報に関しては標準値を設定し、これらの情報からノイズ量を算出する。
【０２９８】
（効果）
撮影毎に異なる条件に動的に適応して、ノイズ量の推定を高精度に行うことが可能となる。また、必要となる情報が得られない場合でもノイズ量の推定が可能となるために、安定したノイズ低減効果を得ることができる。
【０２９９】
［付記４］
上記収集手段は、上記撮像素子の温度値を測定する温度センサを有して構成されたものであることを特徴とする付記３に記載の画像処理システム。
【０３００】
（対応する発明の実施形態と好ましい適用例）
この付記には、実施形態１および実施形態２が対応する。温度センサは、図１，図１６に示した温度センサ１０３が該当する。
【０３０１】
この発明の好ましい適用例は、温度センサ１０３から撮像素子の温度をリアルタイムで測定する画像処理システムである。
【０３０２】
（作用）
撮影時の撮像素子の温度を測定して、ノイズ量を推定するための情報として用いる。
【０３０３】
（効果）
撮影時の撮像素子の温度変化に動的に適応して、ノイズ量の推定を高精度に行うことが可能となる。
【０３０４】
［付記５］
上記収集手段は、ＩＳＯ感度と露出情報とホワイトバランス情報との内の少なくとも１つの情報に基づいて上記ゲイン値を求めるゲイン算出手段を有して構成されたものであることを特徴とする付記３に記載の画像処理システム。
【０３０５】
（対応する発明の実施形態と好ましい適用例）
この付記には、実施形態１および実施形態２が対応する。ゲイン算出手段は、図８，図２０に示したゲイン算出部３００，制御部１１９が該当する。
【０３０６】
この発明の好ましい適用例は、制御部１１９によってＩＳＯ感度，露出情報，ホワイトバランス情報などを転送して、ゲイン算出部３００によって撮影時のトータルのゲイン量を求める画像処理システムである。
【０３０７】
（作用）
ＩＳＯ感度と露出情報とホワイトバランス情報との内の少なくとも１つの情報に基づいて撮影時のゲイン量を求め、ノイズ量を推定するための情報として用いる。
【０３０８】
（効果）
撮影時のゲイン変化に動的に適応して、ノイズ量の推定を高精度に行うことが可能となる。
【０３０９】
［付記６］
上記ノイズ量算出手段は、
基準ノイズモデルに係るパラメータと、この基準ノイズモデルに対する補正係数に係るパラメータと、を含むパラメータ群を記録する記録手段と、
上記収集手段または上記付与手段からの情報と、上記注目領域のベクトル信号のノルムと、に基づいて、上記パラメータ群から必要となるパラメータを選択するパラメータ選択手段と、
上記注目領域のベクトル信号のノルムと、上記パラメータ選択手段により選択されたパラメータと、に基づいて、基準ノイズ量を求める基準ノイズ量算出手段と、
上記基準ノイズ量を上記パラメータ選択手段により選択されたパラメータに基づいて補正することによりノイズ量を求める基準ノイズ量補正手段と、
を有して構成されたものであることを特徴とする付記３に記載の画像処理システム。
【０３１０】
（対応する発明の実施形態と好ましい適用例）
この付記には、実施形態１が対応する。パラメータ選択手段は図８に示したパラメータ用ＲＯＭ３０２が、パラメータ選択手段は図８に示したパラメータ選択部３０３が、基準ノイズ量算出手段は図８に示した補間部３０４が、基準ノイズ量補正手段は図８に示した補正部３０５が、それぞれ該当する。
【０３１１】
この発明の好ましい適用例は、パラメータ用ＲＯＭ３０２に予め測定しておいたノイズ量推定のために使用される基準ノイズモデルの係数と補正係数とを記録し、パラメータ選択部３０３によって基準ノイズモデルの係数と補正係数とを選択し、補間部３０４によって基準ノイズモデルに基づき基準ノイズ量を算出し、補正部３０５によって補正係数に基づき補正することによりノイズ量を求める画像処理システムである。
【０３１２】
（作用）
基準ノイズモデルに基づき補正処理を行うことによりノイズ量を求める。
【０３１３】
（効果）
ノイズ量の算出にモデルを用いているために、ノイズ量の推定を高精度に行うことが可能となる。また、基準ノイズモデルからのノイズ量の算出処理は実装が容易であって、システムを低コストに構成することが可能となる。
【０３１４】
［付記７］
上記基準ノイズモデルは、ベクトル信号のノルムと、該ノルムに対するノイズ量と、を座標とする複数の座標点データを含むものであることを特徴とする付記６に記載の画像処理システム。
【０３１５】
（対応する発明の実施形態と好ましい適用例）
この付記には、実施形態１が対応する。
【０３１６】
この発明の好ましい適用例は、図１０に示した複数の座標点データを含む基準ノイズモデルを用いる画像処理システムである。
【０３１７】
（作用）
基準ノイズモデルを複数の座標点データを用いて構成する。
【０３１８】
（効果）
モデルを構築するために必要となるメモリ量が少ないために、低コスト化を図ることが可能となる。
【０３１９】
［付記８］
上記ノイズ量算出手段は、上記収集手段または上記付与手段からの情報と、上記注目領域のベクトル信号のノルムと、を入力として、ノイズ量を求めるルックアップテーブル手段を有して構成されたものであることを特徴とする付記３に記載の画像処理システム。
【０３２０】
（対応する発明の実施形態と好ましい適用例）
この付記には、実施形態２が対応する。ルックアップテーブル手段は、図２０に示したルックアップテーブル部８００が該当する。
【０３２１】
この発明の好ましい適用例は、ルックアップテーブル部８００によってノイズ量を求める画像処理システムである。
【０３２２】
（作用）
ルックアップテーブル手段によりノイズ量を求める。
【０３２３】
（効果）
ノイズ量を求めるのにルックアップテーブル手段を用いているために、処理を高速に行うことが可能となる。
【０３２４】
［付記９］
上記定数算出手段は、上記関数としての複数の１次関数の組み合わせに関する定数項、または上記関数としての単一の２次関数に関する定数項、を算出するものであることを特徴とする付記２に記載の画像処理システム。
【０３２５】
（対応する発明の実施形態と好ましい適用例）
この付記には、実施形態１および実施形態２が対応する。
【０３２６】
この発明の好ましい適用例は、図６に示したような複数の１次関数の組み合わせに関する定数項、または図１９に示したような単一の２次関数に関する定数項、を算出する画像処理システムである。
【０３２７】
（作用）
重み係数を算出するための関数として、複数の１次関数の組み合わせ、または単一の２次関数を設定して、設定した関数に対する定数項を算出する。
【０３２８】
（効果）
複数の１次関数の組み合わせを用いる場合には、定数項の算出が単純となって処理の高速化と低コスト化とを図ることが可能となる。また、単一の２次関数を用いる場合には、重み係数の生成が連続的になって、ノイズ低減処理をより高精度に行うことが可能となる。
【０３２９】
［付記１０］
上記重み係数算出手段は、
上記注目領域のベクトル信号と上記近傍領域の各ベクトル信号との間の測度値の平均を算出する平均測度値算出手段と、
上記測度値の平均と、上記注目領域のベクトル信号に関するノイズ量と、に基づき、上記注目領域のベクトル信号に関する乖離度を算出する乖離度算出手段と、
上記乖離度に基づいて上記注目領域のベクトル信号に関する重み係数を算出する注目ベクトル重み係数算出手段と、
をさらに有して構成されたものであることを特徴とする付記２に記載の画像処理システム。
【０３３０】
（対応する発明の実施形態と好ましい適用例）
この付記には、実施形態１および実施形態２が対応する。平均測度値算出手段は図５，図１８に示した距離測度算出部２０７，平均測度算出部２０９および図１８に示した角度測度算出部７００，乗算部７０１が、乖離度算出手段は図５，図１８に示した乖離度算出部２１０が、注目ベクトル重み係数算出手段は図５，図１８に示した注目ベクトル重み係数算出部２１１が、それぞれ該当する。
【０３３１】
この発明の好ましい適用例は、距離測度算出部２０７，平均測度算出部２０９（必要な場合には、さらに角度測度算出部７００，乗算部７０１）によって測度値の平均を算出して、乖離度算出部２１０によって測度値の平均および注目領域のベクトル信号に関するノイズ量から注目領域のベクトル信号に関する乖離度を算出し、注目ベクトル重み係数算出部２１１によって注目領域のベクトル信号に関する重み係数を算出する画像処理システムである。
【０３３２】
（作用）
注目領域のベクトル信号と他のベクトル信号との間の乖離度に基づき、注目領域のベクトル信号に関する重み係数を、近傍領域のベクトル信号に関する重み係数とは独立して別途に算出する。
【０３３３】
（効果）
スパイク性のノイズに対するフィルタリング処理の精度が向上して、ノイズ低減処理を高精度に行うことが可能となる。
【０３３４】
［付記１１］
上記フィルタリング手段は、
上記局所領域内の各ベクトル信号に対して、該ベクトル信号と他のベクトル信号との間の測度値に上記重み係数を乗算した総和を算出する重み測度値算出手段と、
上記局所領域内の各ベクトル信号に対する測度値の総和の中から最小値を探索する探索手段と、
上記最小の測度値の総和に対応するベクトル信号を出力する出力手段と、
を有して構成されたものであることを特徴とする付記１に記載の画像処理システム。
【０３３５】
（対応する発明の実施形態と好ましい適用例）
この付記には、実施形態１（および実施形態２）が対応する。重み測度値算出手段は図１２に示した重み測度値算出部４０２が、探索手段は図１２に示した最小測度探索部４０４が、出力手段は図１２に示した対応ベクトル選択部４０５が、それぞれ該当する。
【０３３６】
この発明の好ましい適用例は、重み測度値算出部４０２によって局所領域内の各ベクトル信号に対して他のベクトル信号との間の測度値に重み係数を乗算した総和を算出し、最小測度探索部４０４によって測度値の総和の中から最小値を探索し、対応ベクトル選択部４０５によって最小の測度値の総和に対応するベクトル信号を出力する画像処理システムである。
【０３３７】
（作用）
重み付けした測度値の総和が最小となるベクトル信号を出力する。
【０３３８】
（効果）
エッジ部の劣化などの副作用が少なく、かつノイズ全般に対して高精度なノイズ低減処理を行うことが可能となる。
【０３３９】
［付記１２］
上記測度値は、２つのｎ次元のベクトル信号であるＶi＝｛ｖi1，ｖi2，…，ｖin｝とＶj＝｛ｖj1，ｖj2，…，ｖjn｝とに対して次の数式、
0004660342.tif 000016
により定義される距離測度値ｄ（Ｖi，Ｖj）であることを特徴とする付記１０または付記１１に記載の画像処理システム。
【０３４０】
（対応する発明の実施形態と好ましい適用例）
この付記には、実施形態１が対応する。
【０３４１】
この発明の好ましい適用例は、図５に示したような距離測度算出部２０７によって算出した距離測度値を測度値として用いる画像処理システムである。
【０３４２】
（作用）
２つのベクトル信号間の測度値として距離測度値を用いる。
【０３４３】
（効果）
距離測度値は輝度ノイズとの関連性が高いために、輝度ノイズに対するノイズ低減処理の精度を向上することができる。
【０３４４】
［付記１３］
上記測度値は、２つのｎ次元のベクトル信号であるＶi＝｛ｖi1，ｖi2，…，ｖin｝とＶj＝｛ｖj1，ｖj2，…，ｖjn｝とに対して次の数式、
0004660342.tif 000017
により定義される角度測度値ａ（Ｖi，Ｖj）であることを特徴とする付記１０または付記１１に記載の画像処理システム。
【０３４５】
（対応する発明の実施形態と好ましい適用例）
この付記には、実施形態２が対応する。
【０３４６】
この発明の好ましい適用例は、図１８に示した角度測度算出部７００によって算出した角度測度値を測度値として用いる画像処理システムである。
【０３４７】
（作用）
２つのベクトル信号間の測度値として角度測度値を用いる。
【０３４８】
（効果）
角度測度値は色ノイズとの関連性が高いために、色ノイズに対するノイズ低減処理の精度を向上することができる。
【０３４９】
［付記１４］
上記測度値は、２つのｎ次元のベクトル信号であるＶi＝｛ｖi1，ｖi2，…，ｖin｝とＶj＝｛ｖj1，ｖj2，…，ｖjn｝とに対して次の数式、
0004660342.tif 000018
により定義される距離測度値ｄ（Ｖi，Ｖj）と角度測度値ａ（Ｖi，Ｖj）とを組み合わせて得られる測度値であることを特徴とする付記１０または付記１１に記載の画像処理システム。
【０３５０】
（対応する発明の実施形態と好ましい適用例）
この付記には、実施形態２が対応する。
【０３５１】
この発明の好ましい適用例は、図１８に示したような距離測度算出部２０７によって算出される距離測度値と、図１８に示したような角度測度算出部７００によって算出される角度測度値と、を図１８に示した乗算部７０１によって組み合わせて得られるものを測度値として用いる画像処理システムである。
【０３５２】
（作用）
２つのベクトル信号間の測度値として、距離測度値と角度測度値とを組み合わせて得られる測度値を用いる。
【０３５３】
（効果）
距離測度値は輝度ノイズとの関連性が高く、角度測度値は色ノイズとの関連性が高いために、両者を組み合わせて用いることにより、輝度ノイズおよび色ノイズに対するノイズ低減処理の精度を向上することができる。
【０３５４】
［付記１５］
上記ノイズ低減手段は、上記フィルタリング処理により得られたベクトル信号と上記注目領域のベクトル信号とを所定の重み係数を用いて重み付き加算平均して得られたベクトル信号を上記注目領域のベクトル信号とする平均化手段を有して構成されたものであることを特徴とする付記１に記載の画像処理システム。
【０３５５】
（対応する発明の実施形態と好ましい適用例）
この付記には、実施形態１が対応する。平均化手段は、図１，図１３に示したノイズ低減部１１５が該当する。
【０３５６】
この発明の好ましい適用例は、ノイズ低減部１１５によって、フィルタリング処理により得られたベクトル信号と注目領域のベクトル信号とを所定の重み係数を用いて重み付き加算平均して得られたベクトル信号を注目領域のベクトル信号とする画像処理システムである。
【０３５７】
（作用）
フィルタリング処理によって得られたベクトル信号と本来のベクトル信号とを重み付き加算平均する。
【０３５８】
（効果）
偽輪郭などの発生を抑制することができ、主観的に好ましいノイズ低減処理を行うことが可能となる。
【０３５９】
［付記１６］
上記ノイズ低減手段は、上記フィルタリング処理により得られたベクトル信号を上記注目領域のベクトル信号とする置換手段を有して構成されたものであることを特徴とする付記１に記載の画像処理システム。
【０３６０】
（対応する発明の実施形態と好ましい適用例）
この付記には、実施形態２が対応する。置換手段は、図１６に示した置換部６０４が該当する。
【０３６１】
この発明の好ましい適用例は、フィルタリング処理により得られたベクトル信号を注目領域のベクトル信号とする画像処理システムである。
【０３６２】
（作用）
フィルタリング処理によって得られたベクトル信号を出力信号とする。
【０３６３】
（効果）
処理系を単純化することができて、高速な処理を行い得るシステムを低コストに構成することが可能となる。
【０３６４】
［付記１７］
上記撮像素子は、Ｒ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）ベイヤー型原色フィルタを前面に配置した単板撮像素子、またはＣｙ（シアン），Ｍｇ（マゼンタ），Ｙｅ（イエロー），Ｇ（緑）色差線順次型補色フィルタを前面に配置した単板撮像素子、であることを特徴とする付記１に記載の画像処理システム。
【０３６５】
（対応する発明の実施形態と好ましい適用例）
この付記には、実施形態１が対応する。
【０３６６】
この発明の好ましい適用例は、図２（Ａ）（あるいは図３（Ａ））に示したようなベイヤー（Ｂａｙｅｒ）型原色フィルタ、または図４（Ａ）に示したような色差線順次型補色フィルタを前面に配置した単板撮像素子を用いる画像処理システムである。
【０３６７】
（作用）
ベイヤー（Ｂａｙｅｒ）型原色フィルタまたは色差線順次型補色フィルタを前面に配置した単板撮像素子を用いる。
【０３６８】
（効果）
従来の撮影部との親和性が高く、多くの画像処理システムに適用することが可能となる。
【０３６９】
［付記１８］
上記ノイズ低減手段によりノイズを低減されたベクトル信号から、上記複数の色信号を導出するスカラー化手段をさらに具備したことを特徴とする付記１に記載の画像処理システム。
【０３７０】
（対応する発明の実施形態と好ましい適用例）
この付記には、実施形態１および実施形態２が対応する。スカラー化手段は、図１，図１３，図１６に示したスカラー化部１１６が該当する。
【０３７１】
この発明の好ましい適用例は、スカラー化部１１６によってノイズ低減処理後のベクトル信号を撮像素子本来の色信号へ戻す画像処理システムである。
【０３７２】
（作用）
ノイズ低減処理後のベクトル信号を撮像素子本来の色信号へ戻す。
【０３７３】
（効果）
ノイズ低減処理後に撮像素子本来の色信号へ戻すために、以後の処理系との互換性が維持されて、多様なシステムの組み合わせが可能となる。
【０３７４】
［付記１９］
コンピュータに、撮像素子からの複数の色信号で構成される映像信号に対してノイズ低減処理を行わせるための画像処理プログラムであって、
コンピュータに、
上記映像信号から、ノイズ低減処理を行う対象となる注目領域と、該注目領域の近傍に位置する少なくとも１つの近傍領域と、を含む局所領域を抽出する抽出ステップと、
上記注目領域および上記近傍領域毎に、上記複数の色信号を構成成分とするベクトル信号を導出するベクトル化ステップと、
上記注目領域のベクトル信号に基づいて、上記局所領域内の各ベクトル信号に関する重み係数を設定する設定ステップと、
上記局所領域内のベクトル信号に対して、上記重み係数を用いたフィルタリング処理を行うフィルタリングステップと、
上記フィルタリング処理により得られたベクトル信号に基づいて、上記注目領域のベクトル信号のノイズを低減するノイズ低減ステップと、
を実行させるための画像処理プログラム。
【０３７５】
（対応する発明の実施形態と効果）
付記１とほぼ同様である。ただし、各ステップは、図１４，図１５または図２１，図２２に示したステップが対応する。
【０３７６】
［付記２０］
上記設定ステップは、
上記局所領域内の各ベクトル信号のノルムを算出するノルム算出ステップと、
上記注目領域のベクトル信号のノルムに基づいて、該注目領域のベクトル信号に関するノイズ量を推定するノイズ推定ステップと、
上記ノイズ量に基づいて、重み係数を算出するために用いる関数の定数項を算出する定数算出ステップと、
上記局所領域内の各ベクトル信号のノルムと、上記定数項を設定した関数と、に基づいて、該局所領域内の各ベクトル信号の重み係数を算出する重み係数算出ステップと、
を含むことを特徴とする付記１９に記載の画像処理プログラム。
【０３７７】
（対応する発明の実施形態と効果）
付記２とほぼ同様である。ただし、各ステップは、図１４，図１５または図２１，図２２に示したステップが対応する。
【０３７８】
［付記２１］
上記ノイズ推定ステップは、
上記撮像素子の温度値と、上記映像信号に対するゲイン値と、に関する情報を収集する収集ステップと、
上記収集ステップにより得ることができない情報に関して標準値を付与する付与ステップと、
上記収集ステップまたは上記付与ステップからの情報と、上記注目領域のベクトル信号のノルムと、に基づいて、ベクトル信号に関するノイズ量を求めるノイズ量算出ステップと、
を含むことを特徴とする付記２０に記載の画像処理プログラム。
【０３７９】
（対応する発明の実施形態と効果）
付記３とほぼ同様である。ただし、各ステップは、図１４，図１５または図２１，図２２に示したステップが対応する。
【０３８０】
［付記２２］
上記定数算出ステップは、上記関数としての複数の１次関数の組み合わせに関する定数項、または上記関数としての単一の２次関数に関する定数項、を算出するステップであることを特徴とする付記２０に記載の画像処理プログラム。
【０３８１】
（対応する発明の実施形態と効果）
付記９とほぼ同様である。ただし、各ステップは、図１４，図１５または図２１，図２２に示したステップが対応する。
【０３８２】
［付記２３］
上記重み係数算出ステップは、
上記注目領域のベクトル信号と上記近傍領域の各ベクトル信号との間の測度値の平均を算出する平均測度値算出ステップと、
上記測度値の平均と、上記注目領域のベクトル信号に関するノイズ量と、に基づき、上記注目領域のベクトル信号に関する乖離度を算出する乖離度算出ステップと、
上記乖離度に基づいて上記注目領域のベクトル信号に関する重み係数を算出する注目ベクトル重み係数算出ステップと、
を含むことを特徴とする付記２０に記載の画像処理プログラム。
【０３８３】
（対応する発明の実施形態と効果）
付記１０とほぼ同様である。ただし、各ステップは、図１４，図１５または図２１，図２２に示したステップが対応する。
【０３８４】
［付記２４］
上記フィルタリングステップは、
上記局所領域内の各ベクトル信号に対して、該ベクトル信号と他のベクトル信号との間の測度値に上記重み係数を乗算した総和を算出する重み測度値算出ステップと、
上記局所領域内の各ベクトル信号に対する測度値の総和の中から最小値を探索する探索ステップと、
上記最小の測度値の総和に対応するベクトル信号を出力する出力ステップと、
を含むことを特徴とする付記１９に記載の画像処理プログラム。
【０３８５】
（対応する発明の実施形態と効果）
付記１１とほぼ同様である。ただし、各ステップは、図１４，図１５または図２１，図２２に示したステップが対応する。
【０３８６】
［付記２５］
上記ノイズ低減ステップは、上記フィルタリング処理により得られたベクトル信号と上記注目領域のベクトル信号とを所定の重み係数を用いて重み付き加算平均して得られたベクトル信号を上記注目領域のベクトル信号とする平均化ステップを含むことを特徴とする付記１９に記載の画像処理プログラム。
【０３８７】
（対応する発明の実施形態と効果）
付記１５とほぼ同様である。ただし、各ステップは、図１４，図１５に示したステップが対応する。
【０３８８】
［付記２６］
上記ノイズ低減ステップは、上記フィルタリング処理により得られたベクトル信号を上記注目領域のベクトル信号とする置換ステップを含むことを特徴とする付記１９に記載の画像処理プログラム。
【０３８９】
（対応する発明の実施形態と効果）
付記１６とほぼ同様である。ただし、各ステップは、図２１，図２２に示したステップが対応する。
【０３９０】
［付記２７］
上記ノイズ低減ステップによりノイズを低減されたベクトル信号から、上記複数の色信号を導出するスカラー化ステップをさらに含むことを特徴とする付記１９に記載の画像処理プログラム。
【０３９１】
（対応する発明の実施形態と効果）
付記１８とほぼ同様である。ただし、各ステップは、図１４，図１５または図２１，図２２に示したステップが対応する。
【産業上の利用可能性】
【０３９２】
本発明は、撮像素子系に起因するノイズを低減し得る画像処理システム、画像処理プログラムに好適に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０３９３】
【図１】本発明の実施形態１における画像処理システムの構成を示すブロック図。
【図２】上記実施形態１において、ベイヤー型６×６画素の例における局所領域の構成と局所領域内の信号のベクトル化とを説明するための図。
【図３】上記実施形態１において、ベイヤー型１０×１０画素の例における局所領域の構成と局所領域内の信号のベクトル化とを説明するための図。
【図４】上記実施形態１において、色差線順次型６×６画素の例における局所領域の構成と局所領域内の信号のベクトル化とを説明するための図。
【図５】上記実施形態１における重み設定部の構成を示すブロック図。
【図６】上記実施形態１において、近傍領域のベクトル信号に関する重み係数ｗiを算出するための関数の様子を示す線図。
【図７】上記実施形態１において、注目領域のベクトル信号に関する重み係数ｗ0の算出法を説明するための線図。
【図８】上記実施形態１におけるノイズ推定部の構成を示すブロック図。
【図９】上記実施形態１において、ベクトル信号のノルムに対するノイズ量の関係を示す線図。
【図１０】上記図９に示すノイズモデルを簡略化したノイズモデルを示す線図。
【図１１】上記図１０に示した簡略化されたノイズモデルを用いてノイズ量を算出する方法を説明するための線図。
【図１２】上記実施形態１におけるフィルタリング部の構成を示すブロック図。
【図１３】上記実施形態１における画像処理システムの他の構成を示すブロック図。
【図１４】上記実施形態１において、画像処理プログラムによる信号処理全体の流れを示すフローチャート。
【図１５】上記図１４のステップＳ５におけるノイズ量推定の処理の詳細を示すフローチャート。
【図１６】本発明の実施形態２における画像処理システムの構成を示すブロック図。
【図１７】上記実施形態２において、三板型５×５画素の局所領域の構成と局所領域内の信号のベクトル化とを説明するための図。
【図１８】上記実施形態２における重み設定部の構成を示すブロック図。
【図１９】上記実施形態２において、近傍領域のベクトル信号に関する重み係数ｗiを算出するための関数の様子を示す線図。
【図２０】上記実施形態２におけるノイズ推定部の構成を示すブロック図。
【図２１】上記実施形態２において、画像処理プログラムによる信号処理全体の流れを示すフローチャート。
【図２２】上記図２１のステップＳ３０におけるノイズ量推定の処理の詳細を示すフローチャート。
【符号の説明】
【０３９４】
１００…レンズ系
１０１…絞り
１０２…ＣＣＤ（撮像素子）
１０３…温度センサ（収集手段）
１０４…増幅部
１０５…Ａ／Ｄ変換部
１０６…バッファ
１０７…プレホワイトバランス部
１０８…測光評価部
１０９…合焦点検出部
１１０…ＡＦモータ
１１１…抽出部（抽出手段）
１１２…ベクトル化部（ベクトル化手段）
１１３，６０３…重み設定部（設定手段）
１１４…フィルタリング部（フィルタリング手段）
１１５…ノイズ低減部（ノイズ低減手段、平均化手段）
１１６…スカラー化部（スカラー化手段）
１１７…信号処理部
１１８…出力部
１１９…制御部（収集手段、ゲイン算出手段）
１２０…外部Ｉ／Ｆ部
２００…ノルム算出部（ノルム算出手段）
２０１…第１バッファ
２０２，７０２…ノイズ推定部（ノイズ推定手段）
２０３…定数算出部（定数算出手段）
２０４…ノルム選択部
２０５…重み係数算出部（重み係数算出手段）
２０６…第２バッファ
２０７…距離測度算出部（平均測度値算出手段）
２０８…第３バッファ
２０９…平均測度算出部（平均測度値算出手段）
２１０…乖離度算出部（乖離度算出手段）
２１１…注目ベクトル重み係数算出部（注目ベクトル重み係数算出手段）
３００…ゲイン算出部（収集手段、ゲイン算出手段）
３０１…標準値付与部（付与手段）
３０２…パラメータ用ＲＯＭ（ノイズ量算出手段、パラメータ選択手段）
３０３…パラメータ選択部（ノイズ量算出手段、パラメータ選択手段）
３０４…補間部（ノイズ量算出手段、基準ノイズ量算出手段）
３０５…補正部（ノイズ量算出手段、基準ノイズ量補正手段）
４００…重み係数選択部
４０１…測度選択部
４０２…重み測度値算出部（重み測度値算出手段）
４０３…バッファ
４０４…最小測度探索部（探索手段）
４０５…対応ベクトル選択部（出力手段）
５００…入力部
５０１…ヘッダ情報解析部
６００…Ｒ＿ＣＣＤ
６０１…Ｇ＿ＣＣＤ
６０２…Ｂ＿ＣＣＤ
６０４…置換部（ノイズ低減手段、置換手段）
７００…角度測度算出部（平均測度値算出手段）
７０１…乗算部（平均測度値算出手段）
８００…ルックアップテーブル部（ノイズ量算出手段、ルックアップテーブル手段）
【図１】
0004660342.tif 000022
【図２】
0004660342.tif 000023
【図３】
0004660342.tif 000024
【図４】
0004660342.tif 000025
【図５】
0004660342.tif 000026
【図６】
0004660342.tif 000027
【図７】
0004660342.tif 000028
【図８】
0004660342.tif 000029
【図９】
0004660342.tif 000030
【図１０】
0004660342.tif 000031
【図１１】
0004660342.tif 000032
【図１２】
0004660342.tif 000033
【図１３】
0004660342.tif 000034
【図１４】
0004660342.tif 000035
【図１５】
0004660342.tif 000036
【図１６】
0004660342.tif 000037
【図１７】
0004660342.tif 000038
【図１８】
0004660342.tif 000039
【図１９】
0004660342.tif 000040
【図２０】
0004660342.tif 000041
【図２１】
0004660342.tif 000042
【図２２】
0004660342.tif 000043