(57)【要約】  一実施例にしたがって方法が提示される。その方法は、ビデオ・データを受け取り、そのデータの動き移動の経時的な特徴を測定し、そのデータのピクセル毎の空間的な内容特徴を測定し、ピクセルを分類するために局所の内容分析を実行し、ピクセル上でノイズ低減フィルタリングを実行する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビデオ・データを受け取る段階と、
前記データの動き移動の経時的な特徴の測定する段階と、
前記データのピクセル毎の空間的な内容特徴を測定する段階と、
ピクセルを分類するために局所の内容分析を実行する段階と、
前記ピクセル上でノイズ低減フィルタリングを実行する段階と、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
ピクセル毎の空間的な内容特徴を測定する段階は、エッジの内容特徴および特異性の内容特徴を測定する段階を含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
特異性の内容特徴を測定する段階は、現在の目標ピクセルおよび即時の近傍ピクセルを検査する段階を含むことを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項４】
８つの前記即時の近傍ピクセルが検査されることを特徴とする請求項３記載の方法。
【請求項５】
エッジの内容特徴を測定する段階は、ソーベルの公式を実行する段階を含むことを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項６】
動き移動を測定する段階は、経時的および空間的情報を検査する段階を含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項７】
経時的な差分情報および局所の空間的な複雑情報を結合する段階をさらに含むことを特徴とする請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記ピクセルを分類するために前記動き移動のブロック毎の経時的な特徴を測定する段階を含む局所の内容分析を実行する段階をさらに含むことを特徴とする請求項６記載の方法。
【請求項９】
前記ピクセルは、特異性ピクセル、動きピクセル、および静止ピクセルに分類されることを特徴とする請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記ピクセル上でノイズ低減フィルタリングを実行する段階は、
前記特異性ピクセル上で特異性フィルタリングを実行する段階と、
前記動きピクセル上で空間フィルタリングを実行する段階と、
前記静止ピクセル上で時空間フィルタリングを実行する段階と、
を含むことを特徴とする請求項９記載の方法。
【請求項１１】
ビデオ・データを受け取るコンポーネントと、
前記データの動き移動の経時的な特徴の測定するコンポーネントと、
前記データのピクセル毎の空間的な内容特徴を測定するコンポーネントと、
ピクセルを分類するために局所の内容分析を実行するコンポーネントと、
前記ピクセル上でノイズ低減のフィルタリングを実行するコンポーネントと、
を含むことを特徴とするビデオ・プロセッサ。
【請求項１２】
ピクセル毎の空間的な内容特徴を測定するコンポーネントは、エッジの内容特徴および特異性の内容特徴を測定することを特徴とする請求項１１記載のビデオ・プロセッサ。
【請求項１３】
動き移動を測定する前記コンポーネントは、経時的および空間的情報を検査することを特徴とする請求項１１記載のビデオ・プロセッサ。
【請求項１４】
前記局所の内容分析を実行する前記コンポーネントは、前記ピクセルを分類するために前記動き移動のブロック毎の経時的な特徴を測定することを特徴とする請求項１３記載のビデオ・プロセッサ。
【請求項１５】
前記ピクセルは、特異性ピクセル、動きピクセル、および静止ピクセルに分類されることを特徴とする請求項１４記載のビデオ・プロセッサ。
【請求項１６】
前記フィルタリングを実行するコンポーネントは、前記特異性ピクセル上で特異性フィルタリングを実行し、前記動きピクセル上で空間フィルタリングを実行し、前記静止ピクセル上で時空間フィルタリングを実行することを特徴とする請求項１５記載のビデオ・プロセッサ。
【請求項１７】
プログラム命令を包含する１またはそれ以上のコンピュータ読取り可能な媒体を含む製造物であって、前記プログラム命令が処理装置によって実行されたとき、前記処理装置は、
ビデオ・データを受け取る段階と、
前記データの動き移動の経時的な特徴の測定する段階と、
前記データのピクセル毎の空間的な内容特徴を測定する段階と、
ピクセルを分類するために局所の内容分析を実行する段階と、
前記ピクセル上でノイズ低減フィルタリングを実行する段階と、
を含むプロセスを実行することを特徴とする製造物。
【請求項１８】
ピクセル毎の空間的な内容特徴を測定する段階は、エッジの内容特徴および特異性の内容特徴を測定する段階を含むことを特徴とする請求項１７記載の製造物。
【請求項１９】
前記ピクセルを分類するために前記動き移動のブロック毎の経時的な特徴を測定する段階を含む局所の内容分析を実行する段階をさらに含むことを特徴とする請求項１８記載の製造物。
【請求項２０】
前記ピクセルは、特異性ピクセル、動きピクセル、および静止ピクセルに分類されることを特徴とする請求項１９記載の製造物。
【請求項２１】
前記ピクセル上でノイズ低減フィルタリングを実行する段階は、
前記特異性ピクセル上で特異性フィルタリングを実行する段階と、
前記動きピクセル上で空間フィルタリングを実行する段階と、
前記静止ピクセル上で時空間フィルタリングを実行する段階と、
を含むことを特徴とする請求項２０記載の製造物。
【請求項２２】
中央処理装置と、
チップセットであって、
ビデオ・データを受け取るコンポーネント、
前記データの動き移動の経時的な特徴の測定するコンポーネント、
前記データのピクセル毎の空間的な内容特徴を測定するコンポーネント、
ピクセルを分類するために局所の内容分析を実行するコンポーネント、および
前記ピクセル上でノイズ低減のフィルタリングを実行するコンポーネント、からなるチップセットと、
前記チップセットに結合されたワイヤレス送受信機と、
を含むことを特徴とするシステム。
【請求項２３】
局所の内容分析を実行するコンポーネントは、ピクセルを特異性ピクセル、動きピクセル、および静止ピクセルに分類することを特徴とする請求項２２記載のシステム。
【請求項２４】
前記フィルタリングを実行するコンポーネントは、前記特異性ピクセル上で特異性フィルタリングを実行し、前記動きピクセル上で空間フィルタリングを実行し、前記静止ピクセル上で時空間フィルタリングを実行することを特徴とする請求項２３記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータ・システムに関し、より詳しくは、本発明はビデオ処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
ノイズ・アーティファクト（ｎｏｉｓｅ  ａｒｔｉｆａｃｔ）の低減は、ビデオ処理の分野では非常に重要な要素である。画像ノイズは、ビデオのキャプチャ、送信、コーディングおよび格納の不完全な処理によって引き起こされる好ましくない視覚的な現象である。例えば、ノイズ低減技術は、ビデオ・アプリケーションの受け取り終端において、典型的には画像品質を改善するために処理後のフィルタリングの一部として適用される。
【０００３】
メディア・プロセッサの現在の世代は、動き補償、動き適応、経時あるいは空間フィルタのような技術を使用することによりノイズ・アーティファクトを低減する。ノイズ・アーティファクトを低減するための最良の経時的な相関を算出するために、動き補償のアプローチは、一般に、動き探索中の大規模な計算およびメモリ消費により最良のフィルタリング効果を達成する。
【０００４】
動き適応および経時的アプローチは、動き補償のような大規模な動き探索を必要としない。しかしながら、経時的な処理に内包する計算／メモリの量は、些細なものではない。空間領域アプローチは、画像品質を犠牲にするが最も計算上経済的である。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
本発明は、例示によって描かれており、添付図面の形態に制限されるものではなく、図中の類似の参照は、同種の要素を示す。
【図１】コンピュータ・システムの一実施例のブロック図である。
【図２】内容適応型の時空間動き適応ノイズ・フィルタリングを表すフロー図である。
【図３】ノイズ低減フィルタの一実施例を示す。
【図４】参照ピクセル削除プロセスに対するエッジ検出基準対しきい値をマッピングするグラフの一実施例を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
画像中に存在するノイズを低減するための内容適応型の時空間動き適応によるメカニズムが示される。一実施例では、本メカニズムは、ビデオのキャプチャ、送信、コーディングおよび格納の過程によって引き起こされたノイズ・アーティファクトの低減によるイメージ／ビデオの視覚的な品質を向上させ、動き検出、エッジ検出、および特異性検出を利用することにより内容分析を提供してノイズ低減フィルタを選択し、特異なノイズ・ピクセルから引き起こされた映像上の劣化を低減させるノイズ低減フルタリングを提供し、時空間的な近傍から選択された１組のピクセルを含む参照ピクセルを備えた時空間フィルタによってノイズを低減し、空間的な近傍から選択された１組のピクセルを含む参照ピクセルを備えた空間フィルタによってノイズを低減し、エッジ検出の情報を利用してノイズのある画像用の時空間／空間フィルタのためにフィルタリングを適応させるコンポーネントを含む。
【０００７】
本発明の以下の詳細な説明では、多くの特定の詳細事項が本発明の完全な理解を提供するために述べられる。しかしながら、本発明がこれらの特定の詳細事項がなくても実施されることは、当業者には明らかであろう。他の例では、周知な構造および装置は、本発明を不明瞭にしないために、詳細に記述されるのではなく、ブロック図の形で示される。
【０００８】
詳細な説明中の「一実施例」あるいは「ある実施例」という表現は、実施例と関連して示される特定の特徴、構造あるいは特性が本発明の少なくとも１つの実施例に含まれることを意味する。本明細書中の多くの場所に「一実施例」という用語が現れるが、必ずしも全てが同じ実施例に関連するものではない。
【０００９】
以下の詳細な説明のいくつかの部分は、コンピュータ・メモリ内のデータ・ビットに対する動作をアルゴリズムや記号表記によって示される。これらのアルゴリズムの記述および表記は、データ処理分野の当業者によって使用される手段であり、作業の内容を最も効果的に他の当業者に伝達することができる。アルゴリズムは、ここでは一般にある所望の結果を導く自己矛盾のない一連のステップであると考えられる。ステップは物理的な操作を物理量に要求する。通常、これらの量は、格納され、転送され、結合され、比較され、そして別な方法で処理される電気的あるいは磁気的な信号形式をとるが、必ず必要とするものではない。主に一般的に使用されている方法という理由から、これらの信号をビット、値、要素、シンボル、キャラクタ、期間、数あるいはその他同種のものとして称することがしばしば便宜である。
【００１０】
しかしながら、これらの全ておよび同種の用語は、適切な物理量に関連しており、単に便利なラベルをこれらの量に適用したものであることを認識しておくべきである。以下の議論から明らかなものとして、特に述べられない限り、本記述全体に亘って、「処理する」、「演算する」、「計算する」、「決定する」、または「表示する」あるいは同種の用語を使用する議論は、コンピュータ・システムあるいは同種の電子演算装置の動作およびプロセスに言及するものであり、それはコンピュータ・システムのレジスタまたはメモリ内の物理（電子）量をコンピュータ・システムのメモリ、レジスタあるいは他の情報格納、送信または表示装置内の物理量として同様に示される他のデータへ操作し、変換する。
【００１１】
本発明は、さらに動作を実行するための機器に関連する。この機器は、要求された目的のために特に構成されてもよく、あるいは、コンピュータに格納されたコンピュータ・プログラムによって選択的に起動され、再構成される汎用コンピュータを含んでいてもよい。このようなコンピュータ・プログラムは、コンピュータ読取り可能な格納媒体に格納されるが、これに制限されるものではなく、フレキシブル・ディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭおよび光磁気ディスクを含む任意のタイプのディスク、リード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気あるいは光カード、電子命令を格納するために適した任意のタイプの媒体に格納され、各々はコンピュータ・システムのバスに結合される。
【００１２】
ここに示されるアルゴリズムと提示は、本質的にどのような特定のコンピュータや他の機器とも関係がない。様々な汎用システムがここに示された教示に従うプログラムと共にここに使用されてもよく、必要な方法ステップを実行するためにより多くの専門の機器を構成することが便宜であると理解される。これらの様々なシステムのために必要な構造が以下の記述から明らかとなるであろう。加えて、本発明は、どのような特定のプログラミング言語に関連して記述されるものではない。様々なプログラミング言語がここに記述されるような本発明の思想を実施するために使用されることが認識されるであろう。プログラミング言語の命令は、１またはそれ以上の処理装置（例えば、プロセッサ、コントローラ、制御処理装置（ＣＰＵ）によって実行される。
【００１３】
図１は、コンピュータ・システム１００の一実施例のブロック図である。コンピュータ・システム１００は、相互接続１０５に結合された中央処理装置（ＣＰＵ）１０２を含む。一実施例では、ＣＰＵ１０２は、カリフォルニア州サンタクララのインテルから利用可能なプロセッサ、ペンティアム（登録商標）ＩＶプロセッサのペンティアム（登録商標）ファミリーのプロセッサである。代わりに他のＣＰＵが使用されてもよい。例えば、ＣＰＵ１０２は、複数のプロセッサあるいは複数のプロセッサ・コアで実施されてもよい。
【００１４】
さらに実施例では、チップセット１０７も相互接続１０５に結合される。チップセット１０７は、メモリ管理コンポーネント（ＭＣ）１１０を含んでいてもよい。ＭＣ１１０は、メイン・システム・メモリ１１５に結合されるメモリ・コントローラ１１２を含めてもよい。メイン・システム・メモリ１１５は、データおよびシステム１００に含まれるＣＰＵ１０２あるいは他の装置によって実行される命令シーケンスを格納する。
【００１５】
ＭＣ１１０は、ハブ・インターフェイスを経由して入出力制御コンポーネント（ＩＣ）１４０に結合される。ＩＣ１４０は、コンピュータ・システム１００内の入出力（Ｉ／Ｏ）装置にインターフェイスを提供する。ＩＣ１４０は、周辺装置相互接続（ＰＣＩ）、アクセラレイテッド・グラフィック・ポート（ＡＧＰ）、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）、ロー・ピン・カウント（ＬＰＣ）相互接続、あるいは他の種類のＩ／Ｏ相互接続（図示せず）のようなＩ／Ｏ相互接続上の標準入出力動作をサポートする。一実施例では、ＩＣ１４０は、ワイヤレス送受信機１６０に結合される。
【００１６】
一実施例に従えば、ＩＣ１４０は、受け取ったビデオ・データ上に内容適応型の時空間動き適応によるプロセスを実行するための命令セットを含む。しかしながら、他の実施例では、ＩＣ１４０は、そのプロセスを実行するためのハードウェア・モジュールを含んでいてもよい。さらに実施例では、ＣＰＵ１０２がそのプロセスを実行するために実装される。
【００１７】
図２は、内容適応型の時空間動き適応によるノイズ・フィルタリングを実行するための一実施例を示すフローチャートである。処理ブロック２１０では、ビデオ入力が受け取られる。処理ブロック２２０では、エッジと特異性のようなピクセル毎の空間的な内容特徴が測定される。処理ブロック２３０では、ブロック毎に動き移動の経時的な特徴が測定される。
【００１８】
処理ブロック２４０では、局所の内容分析がピクセルを特異性ピクセル、動きピクセルおよび静止ピクセルに分類するために実行される。処理ブロック２５０では、ノイズ・アーティファクトを低減するために、様々なフィルタリング技術が分類情報および内容測定情報に従って個々の異なるカテゴリーのピクセルに適用される。処理ブロック２６０では、処理されたビデオ・データがＩＣ１４０から送信される。個々のプロセス２２０−２５０は、以下より詳細に記述される。
【００１９】
時空間の動き検出
時空間の動き検出は、経時的および空間的情報の両方を考慮し、画像内容の動きをよりよく検出する。一実施例では、経時的な差分および局所の空間複雑度を組み合わせるプロセスが実行される。１組の現在の目標ピクセル｛ｃ（ｘ，ｙ）｝を与えると、近傍の１組のピクセル周辺｛ｃ（ｘ，ｙ）｝は、｛ｎ（ｘ，ｙ）｝として示される一方、前回の画像中の対応する１組のピクセルは、｛ｐ（ｘ，ｙ）｝である。
【００２０】
一実施例に従えば、空間的な垂直の複雑性測定（ＳＶＣＭ：Ｓｐａｔｉａｌ  Ｖｅｒｔｉｃａｌ  Ｍｏｔｉｏｎ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）は、ＳＶＣＭ＝Ｎｏｒｍ｛（ｎ（ｘ，ｙ）−ｎ（ｘ，ｙ＋２））｝として定義され、また空間的な水平の複雑性測定（ＳＨＣＭ：Ｓｐａｔｉａｌ  Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ  Ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ）は、ＳＨＣＭ＝Ｎｏｒｍ｛（ｎ（ｘ，ｙ）−ｎ（ｘ＋１，ｙ））｝として定義される。さらに、経時的な差分測定（ＴＤＭ：Ｔｅｍｐｏｒａｌ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  Ｍｅａｓｕｒｅ）は、ＴＤＭ＝Ｎｏｒｍ｛（ｎ（ｘ，ｙ）−ｐ（ｘ，ｙ））｝として定義される。一実施例では、Ｎｏｒｍ測定は、絶対差分の合計（ＳＡＤ：Ｓｕｍ  ｏｆ  Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）および最大の絶対差分（ＭＡＤ：Ｍａｘｉｍｕｍ  Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）である。
【００２１】
このように、時空間動き測定（ＳＴＭＭ：Ｓｐａｔｉａｌ−Ｔｅｍｐｏｒａｌ  Ｍｏｔｉｏｎ  Ｍｅａｓｕｒｅ）は、ＳＴＭＭ＝Ｃｌ＊ＴＤＭ／｛（Ｃ２＊ＳＶＣＭ＋Ｃ３＊ＳＨＣＭ）＋Ｃ４として定義され、Ｃｌ，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４は、アプリケーション仕様に従って、予め定義された重み係数である。一実施例では、ＴＤＭと等しいＳＴＭＭを備えるＳＴＭＭの簡略版は、ビデオ処理の分野での動き検出の汎用的なケースである。ＳＴＭＭは、１組の｛ｃ（ｘ，ｙ）｝に基づき、｛ｃ（ｘ，ｙ）｝中のあらゆるピクセルに共通である。
【００２２】
空間の内容測定
空間の内容測定を実行するために、２つの空間の特徴、すなわちエッジと特異性が各ピクセルに対して測定される。特異性の検出のために、現在の目標ピクセルｃ（ｘ，ｙ）および１組の即時の近傍ピクセル｛ｎ（ｘ，ｙ）｝が考慮される。｛ｎ（ｘ，ｙ）｝中のあらゆるピクセルｎ（ｘ，ｙ）に対して、ｃ（ｘ，ｙ）が予め定義されたしきい値番号だけｎ（ｘ，ｙ）より常に大きい場合、あるいはｃ（ｘ，ｙ）が予め定義されたしきい値番号だけｎ（ｘ，ｙ）より常に小さい場合、ｃ（ｘ，ｙ）は特異性ピクセルであると定義される。一実施例によれば、即時の８つの近傍ピクセルが｛ｎ（ｘ，ｙ）｝のデフォルト・サイズとして使用される。
【００２３】
エッジ検出については、ソーベルの公式（Ｓｏｂｅｌ  ｆｏｒｍｕｌａ）のような公式がエッジ情報を推定するために適用される。ソーベルの公式は、次のように表される。
【００２４】
【数１】
2010515382.tif 000003
【００２５】
第１オーダのソーベルのエッジ測定（ＥＭ）は、次のように定義され、
EM(c(x,y))=|n9(x,y)*E_h|+|n9(x,y)*E_v|
ｎ９（ｘ，ｙ）は、現在の目標ピクセルｃ（ｘ，ｙ）の３ｘ３の空間近傍ピクセルである。
【００２６】
局所の内容分析
局所の内容分析を実行するために、特異性検出からの情報が集められる。目標ピクセルが特異性ピクセルであると確認される場合、目標ピクセルは、ノイズ低減フィルタの特異性フィルタ・コンポーネントへ転送されるが、以下詳細に説明される。一実施例では、非特異性ピクセルは、動きピクセルまたは静止ピクセルのカテゴリーへ分類するために動きテストへ転送される。
【００２７】
非特異性目標ピクセルｃ（ｘ，ｙ）および関連する近傍ピクセル｛ｎ（ｘ，ｙ）｝の例では、近傍ピクセルの数、そのＳＴＭＭ値は予め定義されたしきい値ＳＴＭＭ＿ｔｈより大きいが、その数が予め定義された値ｎｕｍｂｅｒ＿ｂｉｇ＿ＳＴＭＭ＿ｐｉｘｅｌ＿ｔｈより大きい場合、ｃ（ｘ，ｙ）は、動きピクセルとして分類される。そうでない場合、その非特異性ピクセルｃ（ｘ，ｙ）は、静止ピクセルとして与えられる。動きテストを実行する過程は、以下のとおりである。
【００２８】
Number_big_STMM_pixel(c(x,y))=0
Loop every pixel n(x,y) in {n(x,y)}{
If (STMM(n(x,y))>STMM_th)number_big_STMM_pixel(c(x,y))++;
} 
If (number_big_STMM_pixel(c(x,y))>number_big_STMM_pixel_th)
pixel c(x,y) is a motion pixel
Else pixel c(x,y) is a static pixel
【００２９】
別の実施例では、ＳＴＭＭの合計は、測定として、１組の｛ｎ（ｘ，ｙ）｝に使用される。動きテストを実行するこのプロセスは、以下のとおりである。
sum_STMM(c(x,y))=O
Loop every pixel n(x,y) in {n(x,y)}{
sum_STMM(c(x,y))+=STMM(n(x,y))
} 
If (sum_STMM(c(x,y))>sum_STMM_th) pixel c(x,y) is a motion pixel
Else pixel c(x,y) is a static pixel (sum_STMM_th is a pre-defined
threshold value)
【００３０】
この実施例に記述された動きテスト技術は、目標ピクセルに集中した近傍ピクセル上で得られた測定である。他の実施例では、単純化され効率的なバージョンは、予め定義されたブロックベースのピクセル上で適用可能であり、したがって、そのブロック内部のピクセルは共通の動き測定を共有する。動きピクセルおよび静止ピクセルは、ノイズ低減フィルタに、空間フィルタおよび時空間フィルタ・コンポーネントへそれぞれ送られる。
【００３１】
ノイズ低減フィルタ
上記議論されたように、ノイズ低減フィルタ２５０のプロセスは、サブプロセスを含む。図３中に示されるように、これらのサブプロセスは、特異性フィルタ・プロセス３５１、空間フィルタ・プロセス３５２、および時空間フィルタ・プロセス３５３を含む。
【００３２】
特異性フィルタ３５１は、検出された特異性ピクセルを扱うためのメジアン・フィルタ（ｍｅｄｉａｎ  ｆｉｌｔｅｒ）を含む。一実施例では、フィルタ・サポートのサイズは５であり、また、１組の参照ピクセルは、目標ピクセルの左、右、上、および下の即時の近傍ピクセルである。別の実施例では、フィルタ・サポートは、即時の右上、左上、右下、および左下を加えた９に拡張される。
【００３３】
内容適応フィルタ３５２は、識別された動きピクセル上に適用される、内容適応でエッジ保存の空間フィルタを含む。フィルタリングを行う前に、外側の参照ピクセルは、ピクセル差分測定に基づいて削除される。目標ピクセルｃ（ｘ，ｙ）および関連する１組の空間近傍ピクセル｛ｎＳ（ｘ，ｙ）｝を考慮して、そのプロセスは以下のように実行される。
【００３４】
【数２】
2010515382.tif 000004
【００３５】
一実施例において、新しく形成された｛ｎＳ（ｘ，ｙ）｝は、｛ｎＳ'（ｘ，ｙ）｝として表示される。ｅｄｇｅ＿ｔｈは、目標ピクセルのエッジ検出測定に基づいたしきい値であり、そのマッピングは図４に示される。このように、空間フィルタ（ｓｐａｔｉａｌ＿ｆｉｌｔｅｒ）は次のように定義される。
【００３６】
【数３】
2010515382.tif 000005
ここで、ｗ（ｎ（ｘ，ｙ））は、重み係数である。
【００３７】
内容適応型の時空間フィルタ３５２は、１組の経時ピクセルを参照ピクセルの考察へ含めることにより実行される空間フィルタの拡張である。一実施例では、前回／次回の画像の近傍ピクセル中の１組のピクセルは、｛ｎＴ（ｃ（ｘ，ｙ））｝として表示される。このような実施例では、目標ピクセルｃ（ｘ，ｙ）に関して上述されたのと同じ選択プロセスが、外側のピクセルを削除し、かつ｛ｎＴ'（ｃ（ｘ，ｙ））｝として１組の新しい参照ピクセルを形成するために使用される。したがって、時空間フィルタ（ｓｐａｔｉａｌ−ｔｅｍｐｏｒａｌ＿ｆｉｌｔｅｒ）は次のように定義される。
【００３８】
【数４】
2010515382.tif 000006
ここで、ｗ（ｎＳ（ｘ，ｙ））は、空間参照ピクセルの重み係数であり、ｗ（ｎＴ（ｘ，ｙ））は、経時参照ピクセルの重み係数である。
【００３９】
上記のものは、ノイズ・アーティファクトを低減し、局所の空間情報を視覚上の影響を評価するための経時的変化と組み合わせることにより、向上したビデオ品質を達成する。さらに、空間エッジ情報を利用することによりノイズ低減過程におけるシャープネスを保存するために空間および時空間フィルタ技術が実行され、空間および時空間フィルタを適応して洗練し、エッジ保存が行われた一層優れたノイズ低減される視覚的な品質メカニズムを達成する。
【００４０】
前出の記述を参照すれば本発明に対する多くの変更および修正が当業者には疑いなく明白となってくるであろうが、図面に示され記述されたいかなる特定の実施例も制限して考慮されるべきものではないと理解される。したがって、様々な実施例への詳細な言及は特許請求の範囲の解釈を制限するものではなく、特許請求の範囲はそれ自身本発明に必須と考えられる特徴のみを列挙するものである。
【図１】
2010515382.tif 000007
【図２】
2010515382.tif 000008
【図３】
2010515382.tif 000009
【図４】
2010515382.tif 000010
【国際調査報告】
2010515382.tif 000011
2010515382.tif 000012