(57)【要約】【課題】コントラストが高い画像でも十分なノイズ除去効果が得られ、画像の輪郭部分ではノイズ除去効果を抑制して鮮鋭度を損なわず、ノイズ除去処理後も処理前の画素データの重心位置が変化することの無いデジタル画像のノイズ除去方法を提供する。【解決手段】処理対象画素ｐの上下、左右および斜めの各方向の周辺画素に対して、処理対象画素ｐを挟んで対称に位置する各々のペアとなる画素の加算平均値を算出し、各々の加算平均値と処理対象画素ｐとの差分の絶対値を求め、その値があらかじめ設定された所定の閾値ｔｈよりも大きい場合には、そのペアの画素は２個共に相関性無しと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象から外し、差分の絶対値が所定の閾値ｔｈ以下の場合には、そのペアの画素は２個共に相関性有りと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象とする。【選択図】図１
2005229491.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象画素の上下、左右および斜めの各方向に前記処理対象画素から空間的に片方向に連続して位置する２個を１組とする８組、計１６個の周辺画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記処理対象画素から片方向に連続して位置する２個の周辺画素の各々と前記処理対象画素との差分の絶対値が共に所定の閾値以下となる場合にのみ前記２個の周辺画素の両方を加算対象とし、前記１６個の周辺画素の中から前記加算対象となる２Ｍ個（Ｍは８以下の正数）の画素を所定の重み付けのもとで加算した後の平均値により前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法。
【請求項２】
処理対象画素の上下、左右および斜めの各方向に前記処理対象画素から空間的に片方向に連続して位置する２個を１組とする８組、計１６個の周辺画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記処理対象画素から片方向に連続して位置する２個の周辺画素のうち処理対象画素に隣接する画素をＸ（Ｘは信号レベルを表す）および前記画素Ｘに隣接する画素をＹ（Ｙは信号レベルを表す）とし、前記画素ＸおよびＹの前記処理対象画素側の外分点の信号レベル２Ｘ−Ｙと前記処理対象画素との差分の絶対値が所定の閾値以下となる場合にのみ前記外分点の信号レベルを加算対象とし、前記８組の周辺画素により算出された各外分点の信号レベルの中から前記加算対象となるＭ組（Ｍは８以下の正数）の外分点の信号レベルを所定の重み付けのもとで加算した後の平均値により前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法。
【請求項３】
処理対象画素の上下、左右および斜めの各方向に前記処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する２個を１組とする４組、計８個の周辺画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記処理対象画素を挟んで対称に位置する２個の周辺画素の各々と前記処理対象画素との差分の絶対値が共に所定の閾値以下となる場合にのみ前記２個の周辺画素の両方を加算対象とし、前記８個の周辺画素の中から前記加算対象となる２Ｍ個（Ｍは４以下の正数）の画素を所定の重み付けのもとで加算した後の平均値により前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法。
【請求項４】
処理対象画素の上下、左右および斜めの各方向に前記処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する２個を１組とするＮ組、計２Ｎ個（Ｎは正数）の周辺画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記処理対象画素を挟んで対称に位置する２個の周辺画素の各々と前記処理対象画素との差分の絶対値が共に所定の閾値以下となる場合にのみ前記２個の周辺画素の両方を加算対象とし、前記２Ｎ個の周辺画素の中から前記加算対象となる２Ｍ個（ＭはＮ以下の正数）の画素を所定の重み付けのもとで加算した後の平均値により前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法。
【請求項５】
処理対象画素の上下、左右および斜めの各方向に前記処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する２個を１組とする４組、計８個の周辺画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する２個の周辺画素の加算平均値と前記処理対象画素との差分の絶対値が所定の閾値以下となる場合にのみ前記２個の周辺画素の両方を加算対象とし、前記８個の周辺画素の中から前記加算対象となる２Ｍ個（Ｍは４以下の正数）の画素を所定の重み付けのもとで加算した後の平均値により前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法。
【請求項６】
処理対象画素の上下、左右および斜めの各方向に前記処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する２個を１組とするＮ組、計２Ｎ個（Ｎは正数）の周辺画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する２個の周辺画素の加算平均値と前記処理対象画素との差分の絶対値が所定の閾値以下となる場合にのみ前記２個の周辺画素の両方を加算対象とし、前記２Ｎ個の周辺画素の中から前記加算対象となる２Ｍ個（ＭはＮ以下の正数）の画素を所定の重み付けのもとで加算した後の平均値により前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法。
【請求項７】
処理対象画素を含むフレームに対して１フレーム前後での前記処理対象画素と空間的に同位置で時間的に対称に位置する２個を１組とする画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記１組の画素の２個の画素の加算平均値と前記処理対象画素との差分の絶対値が所定の閾値以下となる場合にのみ前記２個の画素の両方を加算対象とし、前記２個の周辺画素を加算した後の平均値により前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法。
【請求項８】
処理対象画素を含むフレームに対して１フレーム前後での前記処理対象画素と空間的に同位置で時間的に対称に位置する２個を１組とする画素からＮフレーム前後での前記処理対象画素と空間的に同位置で時間的に対称に位置する２個を１組とする画素までＮ組、計２Ｎ個の画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記Ｎ組の画素の各組の２個の画素の加算平均値と前記処理対象画素との差分の絶対値が所定の閾値以下となる場合にのみ前記２個の画素の両方を加算対象とし、前記２Ｎ個の周辺画素の中から前記加算対象となる２Ｍ個（ＭはＮ以下の正数）の画素を所定の重み付けのもとで加算した後の平均値により前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法。
【請求項９】
処理対象画素を含むフレームに対して１フレーム前後での前記処理対象画素と空間的に同位置で時間的に対称に位置する２個を１組とする画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記１組の画素の２個の画素の各々と前記処理対象画素との差分の絶対値が共に所定の閾値以下となる場合にのみ前記２個の画素の両方を加算対象とし、前記２個の周辺画素を加算した後の平均値により前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法。
【請求項１０】
処理対象画素を含むフレームに対して１フレーム前後での前記処理対象画素と空間的に同位置で時間的に対称に位置する２個を１組とする画素からＮフレーム前後での前記処理対象画素と空間的に同位置で時間的に対称に位置する２個を１組とする画素までＮ組、計２Ｎ個の画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記Ｎ組の画素の各組の２個の画素の各々と前記処理対象画素との差分の絶対値が共に所定の閾値以下となる場合にのみ前記２個の画素の両方を加算対象とし、前記２Ｎ個の周辺画素の中から前記加算対象となる２Ｍ個（ＭはＮ以下の正数）の画素を所定の重み付けのもとで加算した後の平均値により前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法。
【請求項１１】
処理対象画素を含むフレームに対して１フレーム前および２フレーム前での前記処理対象画素と空間的に同位置で時間的に連続して位置する２個を１組とする画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記２個の画素のうち前記処理対象画素の１フレーム前に位置する画素をＸ（Ｘは信号レベルを表す）、前記処理対象画素の２フレーム前に位置する画素をＹ（Ｙは信号レベルを表す）とし、前記画素ＸおよびＹより算出される前記処理対象画素を含むフレームへの外分点の信号レベル２Ｘ−Ｙと前記処理対象画素との差分の絶対値が所定の閾値以下となる場合にのみ前記外分点の信号レベルを加算対象とし、前記加算対象となる外分点の信号レベルにより前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル画像信号に含まれているノイズ成分の除去方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
デジタル画像のノイズ除去は、一般に空間的または時間的に相関性の高い画素を加算平均することにより実現される。すなわち画像信号において処理対象となる画素はその周辺画素や１フレーム前などの空間的には同位置の画素と相関性が高い場合が多いのに対し、ノイズ成分には相関性が殆ど無い性質を利用して、それらの画素を加算平均することにより、画像信号の劣化は極力抑えつつ、ノイズ成分はキャンセルし合うようにして生成した画素データにより処理対象画素を近似する。
【０００３】
このような処理によりノイズ除去を実現する場合には、加算平均に用いる画素の相関性が高いほど近似の精度は高くなり、逆に空間的に相関性の低い画素が加算平均に加わると、画像の輪郭部分が不鮮明となって空間解像度が劣化し、時間的に相関性の低い画素が加算平均に加わると、動きのある画像に対して残像が発生して動解像度が劣化することになる。
【０００４】
以下に従来のノイズ除去方法について説明する。
【０００５】
従来、ノイズ除去方法は特許文献１に記載されたものが知られている。図２３は従来のノイズ除去方法を説明する図である。図２３は２次元的な画像のイメージでＨは水平方向、Ｖは垂直方向を表しており、ｐは処理対象となる画素、ｎ（１），ｎ（２），・・・，ｎ（８）はその周辺画素である。従来のノイズ除去方法では、まず処理対象画素ｐと、その周辺画素であるｎ（１），ｎ（２），・・・，ｎ（８）の各々との差分の絶対値を求め、その値があらかじめ設定された所定の閾値ｔｈよりも大きい場合（｜ｐ−ｎ（ｘ）｜＞ｔｈ，ｘ＝１，２，・・・，８）には、その周辺画素は相関性無しと判断して処理対象画素ｐの画素で置き換え、差分の絶対値が所定の閾値ｔｈ以下の場合（｜ｐ−ｎ（ｘ）｜≦ｔｈ，ｘ＝１，２，・・・，８）には、その周辺画素は相関性有りと判断して、そのままにしておく。その後、ｎ（１），ｎ（２），・・・，ｎ（８）の８画素の加算平均を算出し、その算出値により処理対象画素ｐを置き換える。
【特許文献１】特開２０００−１０６６３０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら上記従来のノイズ除去方法では、例えば画像信号のコントラストの大きい変化部分では処理対象画素ｐと周辺画素ｎ（ｘ）の差分の絶対値が所定の閾値よりも大きくなり、ノイズ除去効果が無くなることになる。以下、図２４を用いて説明する。図２４は説明を簡単にするために、処理対象画素を含む水平方向に言及したものであり、横軸は水平方向の画素位置、縦軸は各画素の信号レベルを表している。図２４において、処理対象画素ｐはコントラストが大きな水平方向のスロープ上の画素であり、処理対象画素ｐの左右に位置する周辺画素ｎ（４）およびｎ（５）との差分の絶対値は、閾値ｔｈよりも大きくなるため処理対象画素と周辺画素との相関性無しと判断される。したがって周辺画素ｎ（４）およびｎ（５）はｐで置き換えられ、従来のノイズ除去方法では処理対象画素はｐのまま保存、すなわちノイズ除去効果は得られないことになる。
【０００７】
また上記従来のノイズ除去方法では、周辺画素の中に相関性の有る画素の数が少なくなればなるほど、処理対象画素ｐを置き換える画素データを生成する際の加算平均時における元の処理対象画素ｐの重み付けが大きくなるため、ノイズ除去効果は小さくなる。以下、図２５を用いて説明する。図２５は処理対象画素ｐが１画素幅の垂直方向のライン上の画素の場合であり、この場合処理対象画素ｐの上下に位置する周辺画素ｎ（２）およびｎ（７）は相関性があるが、他の６個の周辺画素については相関性が無い。したがって処理対象画素ｐはｐ＝｛ｎ（２）＋ｎ（７）＋６ｐ｝／８なる画素データで置換されることになり、その中で元の処理対象画素ｐの重み付けは６／８と大きくなり、すなわちノイズ除去効果は小さくなることになる。
【０００８】
また上記従来のノイズ除去方法では、元の画像信号の輪郭部分を保存できない場合が生じる。以下、図２６を用いて説明する。図２６は説明を簡単にするために、処理対象画素を含む水平方向に言及したものであり、横軸は水平方向の画素位置、縦軸は各画素の信号レベルを表している。図２６の（ａ）および（ｂ）において、処理対象画素ｐは画像の輪郭部分に位置する画素であり、処理対象画素ｐの左に位置する周辺画素ｎ（４）との差分の絶対値は、閾値ｔｈ以下であり、右に位置する周辺画素ｎ（５）との差分の絶対値は、閾値ｔｈよりも大きくなるため、周辺画素ｎ（４）は相関性有り、周辺画素ｎ（５）は相関性無しと判断され、処理対象画素ｐは処理対象画素ｐと周辺画素ｎ（４）との加算平均により算出した画素データで置き換えられる。したがって、図２６の（ａ）では元の処理対象画素ｐはＡ点からＢ点に信号レベルが変化するため、元画像の輪郭部分は鈍って不鮮明となる。逆に図２６の（ｂ）では元の処理対象画素ｐはＣ点からＤ点に信号レベルが変化するため、元画像の輪郭部分は強調されることになる。
【０００９】
さらに上記従来のノイズ除去方法では、ノイズ除去された画素データを生成する際の加算平均に加わる周辺画素が、上下、左右および斜めの各方向において必ずしも対称に存在するとは限らず、非対称となる場合には元の処理対象画素とは空間的に異なる位置に重心を持つ画素データで置き換えられることになる。以下、図２７を用いて説明する。図２７は処理対象画素ｐに対してｎ（２），ｎ（３）およびｎ（５）のみ相関性が有る画素の場合を示している。図２７においてノイズ除去処理前は処理対象画素ｐの重心はＡ点に在るのに対して、ノイズ除去処理後の重心はＢ点に移動することになる。このように空間的な重心位置が被写体により異なる位置になったり、時間的な重心位置が被写体の動きにより移動したりすると、動画の場合には被写体の動きがぎこちなくなる。例えば、縦縞の被写体に対してカメラを横方向に振って流し撮りすると、縦縞の間隔が変化しながら横方向に移動するような画となってしまう。
【００１０】
本発明は上記従来の問題点を解決するもので、元画像の輪郭部分の鮮鋭度は保存し、コントラストが大きな画像や相関性の高い画素が少ない場合にも、ノイズ除去効果を得ることができ、またノイズ除去処理後も空間的、時間的な重心位置がずれることの無いノイズ除去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】
【００１１】
本発明の請求項１に記載の発明は、処理対象画素の上下、左右および斜めの各方向に前記処理対象画素から空間的に片方向に連続して位置する２個を１組とする８組、計１６個の周辺画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記処理対象画素から片方向に連続して位置する２個の周辺画素の各々と前記処理対象画素との差分の絶対値が共に所定の閾値以下となる場合にのみ前記２個の周辺画素の両方を加算対象とし、前記１６個の周辺画素の中から前記加算対象となる２Ｍ個（Ｍは８以下の正数）の画素を所定の重み付けのもとで加算した後の平均値により前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法であり、処理対象画素から空間的に片方向に連続して位置する画素をペアにして、処理対象画素との相関性の有無を判断して相関性の有る画素をノイズ除去画素データ生成の加算対象にするため、画像の輪郭部分はそのまま保存し、また処理対象画素自身をノイズ除去画素データ生成の加算対象にしないため、相関性の高い画素が少ない場合にもノイズ除去効果を得ることができるという作用を有する。
【００１２】
本発明の請求項２に記載の発明は、処理対象画素の上下、左右および斜めの各方向に前記処理対象画素から空間的に片方向に連続して位置する２個を１組とする８組、計１６個の周辺画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記処理対象画素から片方向に連続して位置する２個の周辺画素のうち処理対象画素に隣接する画素をＸ（Ｘは信号レベルを表す）、前記画素Ｘに隣接する画素をＹ（Ｙは信号レベルを表す）とし、前記画素ＸおよびＹの前記処理対象画素側の外分点の信号レベル２Ｘ−Ｙと前記処理対象画素との差分の絶対値が所定の閾値以下となる場合にのみ前記外分点の信号レベルを加算対象とし、前記８組の周辺画素により算出された各外分点の信号レベルの中から前記加算対象となるＭ個（Ｍは８以下の正数）の外分点の信号レベルを所定の重み付けのもとで加算した後の平均値により前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法であり、処理対象画素から空間的に片方向に連続して位置する画素の処理対象画素側の外分点と処理対象画素との相関性の有無を判断して相関性の有る外分点をノイズ除去画素データ生成の加算対象にするため、画像の輪郭部分はそのまま保存し、相関性の有無の判断に外分点を利用するため、コントラストが大きな画像の場合にもノイズ除去効果を得ることができ、また処理対象画素自身をノイズ除去画素データ生成の加算対象にしないため、相関性の高い画素が少ない場合にもノイズ除去効果を得ることができるという作用を有する。
【００１３】
本発明の請求項３に記載の発明は、処理対象画素の上下、左右および斜めの各方向に前記処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する２個を１組とする４組、計８個の周辺画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記処理対象画素を挟んで対称に位置する２個の周辺画素の各々と前記処理対象画素との差分の絶対値が共に所定の閾値以下となる場合にのみ前記２個の周辺画素の両方を加算対象とし、前記８個の周辺画素の中から前記加算対象となる２Ｍ個（Ｍは４以下の正数）の画素を所定の重み付けのもとで加算した後の平均値により前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法であり、処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する画素をペアにして、処理対象画素との相関性の有無を判断して相関性の有る画素をノイズ除去画素データ生成の加算対象にするため、画像の輪郭部分はそのまま保存し、処理対象画素自身をノイズ除去画素データ生成の加算対象にしないため、相関性の高い画素が少ない場合にもノイズ除去効果を得ることができ、また必ず処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する画素をペアにしてノイズ除去画素データ生成の対象にするため、ノイズ除去処理後も空間的、時間的な重心位置がずれることが無いという作用を有する。
【００１４】
本発明の請求項４に記載の発明は、処理対象画素の上下、左右および斜めの各方向に前記処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する２個を１組とするＮ組、計２Ｎ個（Ｎは正数）の周辺画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記処理対象画素を挟んで対称に位置する２個の周辺画素の各々と前記処理対象画素との差分の絶対値が共に所定の閾値以下となる場合にのみ前記２個の周辺画素の両方を加算対象とし、前記２Ｎ個の周辺画素の中から前記加算対象となる２Ｍ個（ＭはＮ以下の正数）の画素を所定の重み付けのもとで加算した後の平均値により前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法であり、処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する画素をペアにして、処理対象画素との相関性の有無を判断して相関性の有る画素をノイズ除去画素データ生成の加算対象にするため、画像の輪郭部分はそのまま保存し、処理対象画素自身をノイズ除去画素データ生成の加算対象にしないため、相関性の高い画素が少ない場合にもノイズ除去効果を得ることができ、また必ず処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する画素をペアにしてノイズ除去画素データ生成の対象にするため、ノイズ除去処理後も空間的、時間的な重心位置がずれることが無いという作用を有する。
【００１５】
本発明の請求項５に記載の発明は、処理対象画素の上下、左右および斜めの各方向に前記処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する２個を１組とする４組、計８個の周辺画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する２個の周辺画素の加算平均値と前記処理対象画素との差分の絶対値が所定の閾値以下となる場合にのみ前記２個の周辺画素の両方を加算対象とし、前記８個の周辺画素の中から前記加算対象となる２Ｍ個（Ｍは４以下の正数）の画素を所定の重み付けのもとで加算した後の平均値により前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法であり、処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する画素をペアにして、処理対象画素との相関性の有無を判断して相関性の有る画素をノイズ除去画素データ生成の加算対象にするため、画像の輪郭部分はそのまま保存し、相関性の有無の判断に処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する２画素の加算平均値を利用するため、コントラストが大きな画像の場合にもノイズ除去効果を得ることができ、処理対象画素自身をノイズ除去画素データ生成の加算対象にしないため、相関性の高い画素が少ない場合にもノイズ除去効果を得ることができ、また必ず処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する画素をペアにしてノイズ除去画素データ生成の対象にするため、ノイズ除去処理後も空間的、時間的な重心位置がずれることが無いという作用を有する。
【００１６】
本発明の請求項６に記載の発明は、処理対象画素の上下、左右および斜めの各方向に前記処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する２個を１組とするＮ組、計２Ｎ個（Ｎは正数）の周辺画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記処理対象画素を挟んで対称に位置する２個の周辺画素の加算平均値と前記処理対象画素との差分の絶対値が所定の閾値以下となる場合にのみ前記２個の周辺画素の両方を加算対象とし、前記２Ｎ個の周辺画素の中から前記加算対象となる２Ｍ個（ＭはＮ以下の正数）の画素を所定の重み付けのもとで加算した後の平均値により前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法であり、処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する画素をペアにして、処理対象画素との相関性の有無を判断して相関性の有る画素をノイズ除去画素データ生成の加算対象にするため、画像の輪郭部分はそのまま保存し、相関性の有無の判断に処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する２画素の加算平均値を利用するため、コントラストが大きな画像の場合にもノイズ除去効果を得ることができ、処理対象画素自身をノイズ除去画素データ生成の加算対象にしないため、相関性の高い画素が少ない場合にもノイズ除去効果を得ることができ、また必ず処理対象画素を挟んで空間的に対称に位置する画素をペアにしてノイズ除去画素データ生成の対象にするため、ノイズ除去処理後も空間的、時間的な重心位置がずれることが無いという作用を有する。
【００１７】
本発明の請求項７に記載の発明は、処理対象画素を含むフレームに対して１フレーム前後での前記処理対象画素と空間的に同位置で時間的に対称に位置する２個を１組とする画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記１組の画素の２個の画素の加算平均値と前記処理対象画素との差分の絶対値が所定の閾値以下となる場合にのみ前記２個の画素の両方を加算対象とし、前記２個の周辺画素を加算した後の平均値により前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法であり、処理対象画素を挟んで時間的に対称に位置する画素をペアにして、処理対象画素との相関性の有無を判断して相関性の有る画素をノイズ除去画素データ生成の加算対象にするため、画像の輪郭部分はそのまま保存し、動きのある画像に対して残像による動解像度の劣化を防ぎ、相関性の有無の判断に処理対象画素を挟んで時間的に対称に位置する２画素の加算平均値を利用するため、時間的に信号レベルが大きく変化する画像の場合にもノイズ除去効果を得ることができ、処理対象画素自身をノイズ除去画素データ生成の加算対象にしないため、相関性の高い画素が２個であってもノイズ除去効果を得ることができ、また必ず処理対象画素を挟んで時間的に対称に位置する画素をペアにしてノイズ除去画素データ生成の対象にするため、ノイズ除去処理後も空間的、時間的な重心位置がずれることが無いという作用を有する。
【００１８】
本発明の請求項８に記載の発明は、処理対象画素を含むフレームに対して１フレーム前後での前記処理対象画素と空間的に同位置で時間的に対称に位置する２個を１組とする画素からＮフレーム前後での前記処理対象画素と空間的に同位置で時間的に対称に位置する２個を１組とする画素までＮ組、計２Ｎ個の画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記Ｎ組の画素の各組の２個の画素の加算平均値と前記処理対象画素との差分の絶対値が所定の閾値以下となる場合にのみ前記２個の画素の両方を加算対象とし、前記２Ｎ個の周辺画素の中から前記加算対象となる２Ｍ個（ＭはＮ以下の正数）の画素を所定の重み付けのもとで加算した後の平均値により前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法であり、処理対象画素を挟んで時間的に対称に位置する画素をペアにして、処理対象画素との相関性の有無を判断して相関性の有る画素をノイズ除去画素データ生成の加算対象にするため、画像の輪郭部分はそのまま保存し、相関性の有無の判断に処理対象画素を挟んで時間的に対称に位置する２画素の加算平均値を利用するため、時間的に信号レベルが大きく変化する画像の場合にもノイズ除去効果を得ることができ、処理対象画素自身をノイズ除去画素データ生成の加算対象にしないため、相関性の高い画素が少ない場合にもノイズ除去効果を得ることができ、また必ず処理対象画素を挟んで時間的に対称に位置する画素をペアにしてノイズ除去画素データ生成の対象にするため、ノイズ除去処理後も空間的、時間的な重心位置がずれることが無いという作用を有する。
【００１９】
本発明の請求項９に記載の発明は、処理対象画素を含むフレームに対して１フレーム前後での前記処理対象画素と空間的に同位置で時間的に対称に位置する２個を１組とする画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記１組の画素の２個の画素の各々と前記処理対象画素との差分の絶対値が共に所定の閾値以下となる場合にのみ前記２個の画素の両方を加算対象とし、前記２個の周辺画素を加算した後の平均値により前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法であり、処理対象画素を挟んで時間的に対称に位置する画素をペアにして、処理対象画素との相関性の有無を判断して相関性の有る画素をノイズ除去画素データ生成の加算対象にするため、画像の輪郭部分はそのまま保存し、処理対象画素自身をノイズ除去画素データ生成の加算対象にしないため、相関性の高い画素が２個であってもノイズ除去効果を得ることができ、また必ず処理対象画素を挟んで時間的に対称に位置する画素をペアにしてノイズ除去画素データ生成の対象にするため、ノイズ除去処理後も空間的、時間的な重心位置がずれることが無いという作用を有する。
【００２０】
本発明の請求項１０に記載の発明は、処理対象画素を含むフレームに対して１フレーム前後での前記処理対象画素と空間的に同位置で時間的に対称に位置する２個を１組とする画素からＮフレーム前後での前記処理対象画素と空間的に同位置で時間的に対称に位置する２個を１組とする画素までＮ組、計２Ｎ個の画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記Ｎ組の画素の各組の２個の画素の各々と前記処理対象画素との差分の絶対値が共に所定の閾値以下となる場合にのみ前記２個の画素の両方を加算対象とし、前記２Ｎ個の周辺画素の中から前記加算対象となる２Ｍ個（ＭはＮ以下の正数）の画素を所定の重み付けのもとで加算した後の平均値により前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法であり、処理対象画素を挟んで時間的に対称に位置する画素をペアにして、処理対象画素との相関性の有無を判断して相関性の有る画素をノイズ除去画素データ生成の加算対象にするため、画像の輪郭部分はそのまま保存し、処理対象画素自身をノイズ除去画素データ生成の加算対象にしないため、相関性の高い画素が少ない場合でもノイズ除去効果を得ることができ、また必ず処理対象画素を挟んで時間的に対称に位置する画素をペアにしてノイズ除去画素データ生成の対象にするため、ノイズ除去処理後も空間的、時間的な重心位置がずれることが無いという作用を有する。
【００２１】
本発明の請求項１１に記載の発明は、処理対象画素を含むフレームに対して１フレーム前および２フレーム前での前記処理対象画素と空間的に同位置で時間的に連続して位置する２個を１組とする画素を用いて前記処理対象画素のノイズ成分を除去するデジタル画像のノイズ除去方法であって、前記２個の画素のうち前記処理対象画素の１フレーム前に位置する画素をＸ（Ｘは信号レベルを表す）、前記処理対象画素の２フレーム前に位置する画素をＹ（Ｙは信号レベルを表す）とし、前記画素ＸおよびＹより算出される前記処理対象画素を含むフレームへの外分点の信号レベル２Ｘ−Ｙと前記処理対象画素との差分の絶対値が所定の閾値以下となる場合にのみ前記外分点の信号レベルを加算対象とし、前記加算対象となる外分点の信号レベルにより前記処理対象画素を置き換えることを特徴とするデジタル画像のノイズ除去方法であり、処理対象画素から時間的に連続して位置する画素の処理対象画素側の外分点と処理対象画素との相関性の有無を判断して相関性の有る外分点をノイズ除去画素データ生成の加算対象にするため、画像の輪郭部分はそのまま保存し、動きのある画像に対して残像による動解像度の劣化を防ぎ、相関性の有無の判断に処理対象画素から時間的に連続して位置する画素の処理対象画素側の外分点を利用するため、時間的に信号レベルが大きく変化する画像の場合にもノイズ除去効果を得ることができ、処理対象画素自身をノイズ除去画素データ生成の加算対象にしないため、相関性の高い画素が２個であってもノイズ除去効果を得ることができるという作用を有する。
【発明の効果】
【００２２】
以上のように本発明は、元画像の輪郭部分の鮮鋭度の保存や、動きのある画像に対して残像による動解像度の劣化の抑制、コントラストが大きな画像や周辺画素に相関性の高い画素が少ない場合のノイズ除去効果の確保、ノイズ除去処理後の空間的、時間的な重心位置の保存などが可能なデジタル画像のノイズ除去方法を提供することができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、本発明の実施の形態について、図１から図２２を用いて説明する。
【００２４】
（実施の形態１）
図８は、本発明の実施の形態１のデジタル画像のノイズ除去方法を説明する図である。図８は２次元的な画像のイメージで、Ｈは水平方向、Ｖは垂直方向を表しており、ｐは処理対象画素、ｎ（ｘ，ｙ）は処理対象画素ｐの周辺画素（ｘ＝１，２，・・・，８；ｙ＝１，２）である。
【００２５】
以下、本発明の実施の形態１のデジタル画像のノイズ除去方法について図８を用いて説明する。
【００２６】
本発明の実施の形態１のデジタル画像のノイズ除去方法では、まず処理対象画素ｐの上下、左右および斜めの各方向の周辺画素に対して、処理対象画素ｐから片方向に連続して位置するｎ（１，１）とｎ（１，２），ｎ（２，１）とｎ（２，２），・・・，ｎ（８，１）とｎ（８，２）の各々のペアとなる画素と処理対象画素ｐとの差分の絶対値を求め、ペアとなる２個の周辺画素についての差分の絶対値が共にあらかじめ設定された所定の閾値ｔｈよりも小さい場合（｜ｐ−ｎ（ｘ，１）｜≦ｔｈかつ｜ｐ−ｎ（ｘ，２）｜≦ｔｈ，ｘ＝１，２，・・・，８）には、そのペアの画素は２個共に相関性有りと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象とし、それ以外の場合には、そのペアの画素は２個共に相関性無しと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象から外す。その後、加算対象となったペアの画素に適当な重み付けをして加算平均を算出し、その算出値により処理対象画素ｐを置き換える。この場合、重み付けを全て均等にして加算して、加算した個数で割っても良いし、回路構成を簡素化するために、例えば各方向ごとに、ｎ（１，１）とｎ（１，２），ｎ（２，１）とｎ（２，２）のペアが共に相関性有りの場合はＳ１（１，２）＝（ｎ（１，１）＋ｎ（１，２）＋ｎ（２，１）＋ｎ（２，２））／４、ｎ（２，１）とｎ（２，２）のペアのみ相関性無しの場合はＳ１（１，２）＝（ｎ（１，１）＋ｎ（１，２））／２、ｎ（１，１）とｎ（１，２）のペアのみ相関性無しの場合はＳ１（１，２）＝（ｎ（２，１）＋ｎ（２，２））／２、ｎ（１，１）とｎ（１，２），ｎ（２，１）とｎ（２，２）のペアが共に相関性無しの場合はＳ１（１，２）＝０のように加算平均後、上下方向と左右方向、斜め方向同士を同様に加算平均し、最後に両者を加算平均してノイズ除去画素データを算出しても良い。
【００２７】
本ノイズ除去方法では、加算対象画素の数は２個ずつペアで増減するため、回路構成の簡素化は比較的容易である。
【００２８】
本ノイズ除去方法では、図９のような条件の場合であっても画像の輪郭部分を保存することができる。以下、図９を用いて説明する。図９の（ａ）および（ｂ）において、処理対象画素ｐは画像の輪郭部分に位置する画素であり、図９の（ａ）の場合、処理対象画素ｐの２画素左に位置する周辺画素ｎ（１，２）との差分の絶対値は、閾値ｔｈ以下であり、１画素左に位置する周辺画素ｎ（１，１）との差分の絶対値は、閾値ｔｈよりも大きくなる。また、図９の（ｂ）の場合、処理対象画素ｐの２画素左に位置する周辺画素ｎ（１，２）との差分の絶対値は、閾値ｔｈよりも大きく、１画素左に位置する周辺画素ｎ（１，１）との差分の絶対値は、閾値ｔｈ以下となる。しかしながら図９の（ａ）および（ｂ）の場合共に、処理対象画素ｐから片方向に連続して位置するｎ（１，１）とｎ（１，２）のうち、いずれか一方は処理対象画素ｐとの差分の絶対値は閾値ｔｈ内に入っていない。したがって、ｎ（１，１）とｎ（１，２）は共に相関性無しと判断され、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象画素から外される。すなわちこのような画像の輪郭部分に位置する画素についてはノイズ除去効果は抑制されることになり、元画像の輪郭部分はそのまま保存され鮮鋭度の劣化は抑制される。またフレーム内処理を行っているため、動解像度の劣化も無く、また時間的な重心の移動も無い。
【００２９】
また本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いないため、周辺画素の中に相関性の有る画素の数が少なくなった場合でも、ノイズ除去効果は元の処理対象画素ｐの影響は受けないことになる。
【００３０】
なお、本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いていないが、より高域のノイズ成分を除去するために、ノイズ除去画素データの算出時の加算対象画素に元の処理対象画素ｐも加えても良い。
【００３１】
以上のように本実施の形態によれば、元画像の輪郭部分の鮮鋭度は保存し、動きのある画像に対して残像による動解像度の劣化を防ぎ、周辺画素に相関性の高い画素が少ない場合にも効果があり、またノイズ除去処理後も時間的な重心位置がずれることが無いデジタル画像のノイズ除去方法を実現することができる。
【００３２】
（実施の形態２）
図１０は、本発明の実施の形態２のデジタル画像のノイズ除去方法を説明する図である。図１０は２次元的な画像のイメージで、その配置は本発明の実施の形態１のデジタル画像のノイズ除去方法と同様である。
【００３３】
以下、本発明の実施の形態２のデジタル画像のノイズ除去方法について図１０を用いて説明する。
【００３４】
本発明の実施の形態２のデジタル画像のノイズ除去方法では、まず処理対象画素ｐの上下、左右および斜めの各方向の周辺画素に対して、処理対象画素ｐから片方向に連続して位置するｎ（１，１）とｎ（１，２），ｎ（２，１）とｎ（２，２），・・・，ｎ（８，１）とｎ（８，２）の各々のペアとなる画素について、処理対象画素ｐ側の外分点の信号レベルｎ（１），ｎ（２），・・・，ｎ（８）（ｎ（ｘ）＝２＊ｎ（ｘ，１）−ｎ（ｘ，２），ｘ＝１，２，・・・，８）を算出し、各々の外分点の信号レベルと処理対象画素ｐとの差分の絶対値を求め、その値があらかじめ設定された所定の閾値ｔｈよりも大きい場合（｜ｐ−ｎ（ｘ）｜＞ｔｈ，ｘ＝１，２，・・・，８）には、そのペアの外分点は相関性無しと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象から外し、差分の絶対値が所定の閾値ｔｈ以下の場合（｜ｐ−ｎ（ｘ）｜≦ｔｈ，ｘ＝１，２，・・・，８）には、その外分点の信号レベルをノイズ除去画素データ算出時の加算対象とする。その後、加算対象となった外分点の信号レベルに適当な重み付けをして加算平均を算出し、その算出値により処理対象画素ｐを置き換える。この場合、重み付けを全て均等にして加算して、加算した個数で割っても良いし、回路構成を簡素化するために、例えば各方向ごとに、ｎ（１，１）とｎ（１，２）の外分点、ｎ（２，１）とｎ（２，２）の外分点が共に相関性有りの場合はＳ１（１，２）＝（２＊ｎ（１，１）−ｎ（１，２）＋２＊ｎ（２，１）−ｎ（２，２））／２、ｎ（２，１）とｎ（２，２）の外分点のみ相関性無しの場合はＳ１（１，２）＝（２＊ｎ（１，１）−ｎ（１，２））、ｎ（１，１）とｎ（１，２）の外分点のみ相関性無しの場合はＳ１（１，２）＝（２＊ｎ（２，１）−ｎ（２，２））、ｎ（１，１）とｎ（１，２），ｎ（２，１）とｎ（２，２）の外分点が共に相関性無しの場合はＳ１（１，２）＝０のように加算平均後、上下方向と左右方向、斜め方向同士を同様に加算平均し、最後に両者を加算平均してノイズ除去画素データを算出しても良い。
【００３５】
本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データ算出の対象画素の数は２個ずつペアで増減するため、回路構成の簡素化は比較的容易である。また、相関性の判断を各画素個別ではなく、２個の画素の処理対象画素ｐ側の外分点で行うため、個々の画素としては処理対象画素ｐとの信号レベルの差が大きい場合でも、その外分点の信号レベルは処理対象画素ｐとの差が閾値以内となる場合があるため、同じ閾値を設定すれば従来のノイズ除去方法と比較すると多くの周辺画素を加算対象とすることができる。言い換えれば同程度のノイズ除去効果を得るためには、従来のノイズ除去方法よりも本ノイズ除去方法の方が閾値を小さく設定することができるという特徴がある。
【００３６】
図１１は従来のノイズ除去方法で課題として挙げた図２４と同じ条件の場合についての説明図である。図１１において、図２４の場合と同様に処理対象画素ｐはコントラストが大きな水平方向のスロープ上の画素であり、処理対象画素ｐの左側に連続して位置する周辺画素ｎ（１，１）およびｎ（１，２）との差分の絶対値は、閾値ｔｈよりも大きくなる。しかしながらｎ（１，１）とｎ（１，２）の処理対象画素ｐ側の外分点の信号レベルは図のＡ点のレベルとなり、処理対象画素ｐとの差分の絶対値は閾値ｔｈ以下となる。したがって、ｎ（１，１）とｎ（１，２）の外分点は相関性有りと判断され、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象画素となる。すなわちコントラストが大きなスロープ上の画素であってもノイズ除去効果を得られることになる。
【００３７】
次に図１２のような条件の場合の本ノイズ除去方法の動作について説明する。図１２の（ａ）および（ｂ）において、処理対象画素ｐは画像の輪郭部分に位置する画素であり、図１２の（ａ）の場合、処理対象画素ｐの２画素左に位置する周辺画素ｎ（１，２）との差分の絶対値は、閾値ｔｈ以下であり、１画素左に位置する周辺画素ｎ（１，１）との差分の絶対値は、閾値ｔｈよりも大きくなる。また、図１２の（ｂ）の場合、処理対象画素ｐの２画素左に位置する周辺画素ｎ（１，２）との差分の絶対値は、閾値ｔｈよりも大きく、１画素左に位置する周辺画素ｎ（１，１）との差分の絶対値は、閾値ｔｈ以下となる。しかしながら図１２の（ａ）の場合、処理対象画素ｐから片方向に連続して位置するｎ（１，１）とｎ（１，２）の処理対象画素ｐ側の外分点の信号レベルはＡ点となり、処理対象画素ｐとの差分の絶対値は閾値ｔｈ内に入っていない。したがって、ｎ（１，１）とｎ（１，２）は共に相関性無しと判断され、ノイズ除去画素データ算出時の対象画素から外される。一方、図１２の（ｂ）の場合、処理対象画素ｐから片方向に連続して位置するｎ（１，１）とｎ（１，２）の処理対象画素ｐ側の外分点の信号レベルはＢ点となり、処理対象画素ｐとの差分の絶対値は閾値ｔｈ内に入っている。したがって、ｎ（１，１）とｎ（１，２）の外分点は相関性有りと判断され、ノイズ除去画素データ算出時の対象画素となる。すなわちこのような画像の輪郭部分に位置する画素については、鋭角な輪郭部分はノイズ除去効果は抑制されることになり、元画像の輪郭部分はそのまま保存され鮮鋭度の劣化は抑制される。またフレーム内処理を行っているため、動解像度の劣化も無く、また時間的な重心の移動も無い。
【００３８】
また本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いないため、周辺画素の中に相関性の有る画素の数が少なくなった場合でも、ノイズ除去効果は元の処理対象画素ｐの影響は受けないことになる。
【００３９】
なお、本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いていないが、より高域のノイズ成分を除去するために、ノイズ除去画素データの算出時の加算対象画素に元の処理対象画素ｐも加えても良い。
【００４０】
以上のように本実施の形態によれば、元画像の輪郭部分の鮮鋭度はある程度保存し、動きのある画像に対して残像による動解像度の劣化を防ぎ、処理対象画素がコントラストが大きなスロープ部分に存在する場合にも十分なノイズ除去効果が得られ、周辺画素に相関性の高い画素が少ない場合にも効果があり、またノイズ除去処理後も時間的な重心位置がずれることが無いデジタル画像のノイズ除去方法を実現することができる。
【００４１】
（実施の形態３）
図５は、本発明の実施の形態３のデジタル画像のノイズ除去方法を説明する図である。図５は２次元的な画像のイメージで、Ｈは水平方向、Ｖは垂直方向を表しており、ｐは処理対象画素、ｎ（ｘ，ｙ）は処理対象画素ｐの周辺画素（ｘ＝１，３，５，７；ｙ＝１，２）である。
【００４２】
以下、本発明の実施の形態３のデジタル画像のノイズ除去方法について図５を用いて説明する。
【００４３】
本発明の実施の形態３のデジタル画像のノイズ除去方法では、まず処理対象画素ｐの上下、左右および斜めの各方向の周辺画素に対して、処理対象画素ｐを挟んで対称に位置するｎ（１，１）とｎ（１，２），ｎ（３，１）とｎ（３，２），ｎ（５，１）とｎ（５，２），ｎ（７，１）とｎ（７，２）の各々のペアとなる画素と処理対象画素ｐとの差分の絶対値を求め、ペアとなる２個の周辺画素についての差分の絶対値が共にあらかじめ設定された所定の閾値ｔｈよりも小さい場合（｜ｐ−ｎ（ｘ，１）｜≦ｔｈかつ｜ｐ−ｎ（ｘ，２）｜≦ｔｈ，ｘ＝１，３，５，７）には、そのペアの画素は２個共に相関性有りと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象とし、それ以外の場合には、そのペアの画素は２個共に相関性無しと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象から外す。その後、加算対象となったペアの画素に適当な重み付けをして加算平均を算出し、その算出値により処理対象画素ｐを置き換える。この場合、重み付けを全て均等にして加算して、加算した個数で割っても良いし、回路構成を簡素化するために、例えば各方向ごとに、ｎ（１，１）とｎ（１，２）のペアが相関性有りの場合はＳ１（１）＝（ｎ（１，１）＋ｎ（１，２））／２、ｎ（１，１）とｎ（１，２）のペアが相関性無しの場合はＳ１（１）＝０のように加算平均後、上下方向と左右方向、斜め方向同士を同様に加算平均し、最後に両者を加算平均してノイズ除去画素データを算出しても良い。
【００４４】
本ノイズ除去方法では、加算対象画素の数は２個ずつペアで増減するため、回路構成の簡素化は比較的容易である。
【００４５】
図７は従来のノイズ除去方法で課題として挙げた図２３と同じ条件の場合についての説明図である。図７の（ａ）および（ｂ）において、図２３の（ａ）および（ｂ）の場合と同様に処理対象画素ｐは画像の輪郭部分に位置する画素であり、処理対象画素ｐの左に位置する周辺画素ｎ（１，１）との差分の絶対値は、閾値ｔｈ以下であり、右に位置する周辺画素ｎ（１，２）との差分の絶対値は、閾値ｔｈよりも大きくなる。しかしながら図７の（ａ）および（ｂ）の場合共に、処理対象画素ｐを挟んで対称に位置するｎ（１，１）とｎ（１，２）のうち、ｎ（１，２）は処理対象画素ｐとの差分の絶対値は閾値ｔｈ内に入っていない。したがって、ｎ（１，１）とｎ（１，２）は共に相関性無しと判断され、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象画素から外される。すなわちこのような画像の輪郭部分に位置する画素についてはノイズ除去効果は抑制されることになり、元画像の輪郭部分はそのまま保存され鮮鋭度の劣化は抑制される。またフレーム内処理を行っているため、動解像度の劣化も無い。
【００４６】
また本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いないため、周辺画素の中に相関性の有る画素の数が少なくなった場合でも、ノイズ除去効果は元の処理対象画素ｐの影響は受けないことになる。
【００４７】
さらに本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データを生成する際の加算平均に加わる周辺画素が、上下、左右および斜めの各方向において必ず対称に存在するため、元の処理対象画素と空間的に同じ位置に重心を持つ画素データで置き換えられることになる。またフレーム内処理を行っているため、時間的な重心の移動も無い。
【００４８】
なお、本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いていないが、より高域のノイズ成分を除去するために、ノイズ除去画素データの算出時の加算対象画素に元の処理対象画素ｐも加えても良い。
【００４９】
以上のように本実施の形態によれば、元画像の輪郭部分の鮮鋭度は保存し、動きのある画像に対して残像による動解像度の劣化を防ぎ、周辺画素に相関性の高い画素が少ない場合にも効果があり、またノイズ除去処理後も空間的、時間的な重心位置がずれることが無いデジタル画像のノイズ除去方法を実現することができる。
【００５０】
（実施の形態４）
図６は、本発明の実施の形態４のデジタル画像のノイズ除去方法を説明する図である。図６は２次元的な画像のイメージで、図５の実施の形態３のノイズ除去方法に対して、ノイズ除去画素データ算出の対象とする画素をさらに放射線方向に増加させたものであり、その配置は本発明の実施の形態１および２のデジタル画像のノイズ除去方法と同様であるが、ペアにする周辺画素の組合せが異なるため、画素の番号を変更している。
【００５１】
以下、本発明の実施の形態４のデジタル画像のノイズ除去方法について図６を用いて説明する。
【００５２】
本発明の実施の形態４のデジタル画像のノイズ除去方法では、まず処理対象画素ｐの上下、左右および斜めの各方向の周辺画素に対して、処理対象画素ｐを挟んで対称に位置するｎ（１，１）とｎ（１，２），ｎ（２，１）とｎ（２，２），・・・，ｎ（８，１）とｎ（８，２）の各々のペアとなる画素と処理対象画素ｐとの差分の絶対値を求め、ペアとなる２個の周辺画素についての差分の絶対値が共にあらかじめ設定された所定の閾値ｔｈよりも小さい場合（｜ｐ−ｎ（ｘ，１）｜≦ｔｈかつ｜ｐ−ｎ（ｘ，２）｜≦ｔｈ，ｘ＝１，２，・・・，８）には、そのペアの画素は２個共に相関性有りと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象とし、それ以外の場合には、そのペアの画素は２個共に相関性無しと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象から外す。その後、加算対象となったペアの画素に適当な重み付けをして加算平均を算出し、その算出値により処理対象画素ｐを置き換える。この場合、重み付けを全て均等にして加算して、加算した個数で割っても良いし、回路構成を簡素化するために、例えば各方向ごとに、ｎ（１，１）とｎ（１，２），ｎ（２，１）とｎ（２，２）のペアが共に相関性有りの場合はＳ１（１，２）＝（ｎ（１，１）＋ｎ（１，２）＋ｎ（２，１）＋ｎ（２，２））／４、ｎ（２，１）とｎ（２，２）のペアのみ相関性無しの場合はＳ１（１，２）＝（ｎ（１，１）＋ｎ（１，２））／２、ｎ（１，１）とｎ（１，２）のペアのみ相関性無しの場合はＳ１（１，２）＝（ｎ（２，１）＋ｎ（２，２））／２、ｎ（１，１）とｎ（１，２），ｎ（２，１）とｎ（２，２）のペアが共に相関性無しの場合はＳ１（１，２）＝０のように加算平均後、上下方向と左右方向、斜め方向同士を同様に加算平均し、最後に両者を加算平均してノイズ除去画素データを算出しても良い。
【００５３】
本ノイズ除去方法でも、加算対象画素の数は２個ずつペアで増減するため、回路構成の簡素化は比較的容易である。
【００５４】
本ノイズ除去方法でも本発明の実施の形態３のデジタル画像のノイズ除去方法と同様、図７のような条件の場合であっても画像の輪郭部分を保存することができ、またフレーム内処理を行っているため、動解像度の劣化も無い。
【００５５】
また本ノイズ除去方法でも、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いないため、周辺画素の中に相関性の有る画素の数が少なくなった場合でも、ノイズ除去効果は元の処理対象画素ｐの影響は受けないことになる。
【００５６】
さらに本ノイズ除去方法でも、ノイズ除去画素データを生成する際の加算平均に加わる周辺画素が、上下、左右および斜めの各方向において必ず対称に存在するため、元の処理対象画素と空間的に同じ位置に重心を持つ画素データで置き換えられることになる。またフレーム内処理を行っているため、時間的な重心の移動も無い。
【００５７】
なお、本ノイズ除去方法でも、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いていないが、より高域のノイズ成分を除去するために、ノイズ除去画素データの算出時の加算対象画素に元の処理対象画素ｐも加えても良い。
【００５８】
以上のように本実施の形態によれば、元画像の輪郭部分の鮮鋭度は保存し、動きのある画像に対して残像による動解像度の劣化を防ぎ、周辺画素に相関性の高い画素が少ない場合にも効果があり、またノイズ除去処理後も空間的、時間的な重心位置がずれることが無いデジタル画像のノイズ除去方法を実現することができる。
【００５９】
（実施の形態５）
図１は、本発明の実施の形態５のデジタル画像のノイズ除去方法を説明する図である。図１は２次元的な画像のイメージで、その配置は本発明の実施の形態３のデジタル画像のノイズ除去方法と同様である。
【００６０】
以下、本発明の実施の形態５のデジタル画像のノイズ除去方法について図１を用いて説明する。
【００６１】
本発明の実施の形態５のデジタル画像のノイズ除去方法では、まず処理対象画素ｐの上下、左右および斜めの各方向の周辺画素に対して、処理対象画素ｐを挟んで対称に位置するｎ（１，１）とｎ（１，２），ｎ（３，１）とｎ（３，２），ｎ（５，１）とｎ（５，２），ｎ（７，１）とｎ（７，２）の各々のペアとなる画素の加算平均値ｎ（１），ｎ（３），ｎ（５），ｎ（７）（ｎ（ｘ）＝（ｎ（ｘ，１）＋ｎ（ｘ，２））／２，ｘ＝１，３，５，７）を算出し、各々の加算平均値と処理対象画素ｐとの差分の絶対値を求め、その値があらかじめ設定された所定の閾値ｔｈよりも大きい場合（｜ｐ−ｎ（ｘ）｜＞ｔｈ，ｘ＝１，３，５，７）には、そのペアの画素は２個共に相関性無しと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象から外し、差分の絶対値が所定の閾値ｔｈ以下の場合（｜ｐ−ｎ（ｘ）｜≦ｔｈ，ｘ＝１，３，５，７）には、そのペアの画素は２個共に相関性有りと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象とする。その後、加算対象となったペアの画素に適当な重み付けをして加算平均を算出し、その算出値により処理対象画素ｐを置き換える。具体的な方法については、本発明の実施の形態３のデジタル画像のノイズ除去方法の場合と同様である。
【００６２】
加算対象画素の数は２個ずつペアで増減するため、回路構成の簡素化は比較的容易である。また、相関性の判断を各画素個別ではなく、処理対象画素ｐを挟んで対称に位置する２個の画素の平均値で行うため、個々の画素としては処理対象画素ｐとの信号レベルの差が大きい場合でも、２個の平均値を採ることで処理対象画素ｐとの差が閾値以内となる場合があるため、同じ閾値を設定すれば従来のノイズ除去方法と比較すると多くの周辺画素を加算対象とすることができる。言い換えれば同程度のノイズ除去効果を得るためには、従来のノイズ除去方法よりも本ノイズ除去方法の方が閾値を小さく設定することができるという特徴がある。
【００６３】
図３は従来のノイズ除去方法で課題として挙げた図２４と同じ条件の場合についての説明図である。図３において、図２４の場合と同様に処理対象画素ｐはコントラストが大きな水平方向のスロープ上の画素であり、処理対象画素ｐの左右に位置する周辺画素ｎ（１，１）およびｎ（１，２）との差分の絶対値は、閾値ｔｈよりも大きくなる。しかしながらｎ（１，１）とｎ（１，２）の平均値は図のＡ点のレベルとなり、処理対象画素ｐとの差分の絶対値は閾値ｔｈ以下となる。したがって、ｎ（１，１）とｎ（１，２）は共に相関性有りと判断され、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象画素となる。すなわちコントラストが大きなスロープ上の画素であってもノイズ除去効果を得られることになる。
【００６４】
図４は従来のノイズ除去方法で課題として挙げた図２３と同じ条件の場合についての説明図である。図４の（ａ）および（ｂ）において、図２３の（ａ）および（ｂ）の場合と同様に処理対象画素ｐは画像の輪郭部分に位置する画素であり、処理対象画素ｐの左に位置する周辺画素ｎ（１，１）との差分の絶対値は、閾値ｔｈ以下であり、右に位置する周辺画素ｎ（１，２）との差分の絶対値は、閾値ｔｈよりも大きくなる。しかしながら図４の（ａ）ではｎ（１，１）とｎ（１，２）の平均値は図のＡ点のレベルとなり、処理対象画素ｐとの差分の絶対値は閾値ｔｈより大きくなる。したがって、ｎ（１，１）とｎ（１，２）は共に相関性無しと判断され、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象画素から外される。すなわちこのような画像の輪郭部分に位置する画素についてはノイズ除去効果は抑制されることになり、元画像の輪郭部分はそのまま保存され鮮鋭度の劣化は抑制される。また図４の（ｂ）ではｎ（１，１）とｎ（１，２）の平均値は図のＢ点のレベルとなる。これは図２３の（ｂ）と同じ閾値であれば相関性有りと見なされるが、上述のように本ノイズ除去方法では同程度のノイズ除去効果を得るために、従来のノイズ除去方法と比較して閾値を小さく設定できる。したがって、この場合は閾値を小さく設定すれば、ｎ（１，１）とｎ（１，２）を共に加算対象画素から外して輪郭部分を保存することができる。またフレーム内処理を行っているため、動解像度の劣化も無い。
【００６５】
また本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いないため、周辺画素の中に相関性の有る画素の数が少なくなった場合でも、ノイズ除去効果は元の処理対象画素ｐの影響は受けないことになる。
【００６６】
さらに本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データを生成する際の加算平均に加わる周辺画素が、上下、左右および斜めの各方向において必ず対称に存在するため、元の処理対象画素と空間的に同じ位置に重心を持つ画素データで置き換えられることになる。またフレーム内処理を行っているため、時間的な重心の移動も無い。
【００６７】
なお、本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いていないが、より高域のノイズ成分を除去するために、ノイズ除去画素データの算出時の加算対象画素に元の処理対象画素ｐも加えても良い。
【００６８】
以上のように本実施の形態によれば、元画像の輪郭部分の鮮鋭度は保存し、動きのある画像に対して残像による動解像度の劣化を防ぎ、処理対象画素がコントラストが大きなスロープ部分に存在する場合にも十分なノイズ除去効果が得られ、周辺画素に相関性の高い画素が少ない場合にも効果があり、またノイズ除去処理後も空間的、時間的な重心位置がずれることが無いデジタル画像のノイズ除去方法を実現することができる。
【００６９】
（実施の形態６）
図２は、本発明の実施の形態６のデジタル画像のノイズ除去方法を説明する図である。図２は２次元的な画像のイメージで、図１の実施の形態５のノイズ除去方法に対して、ノイズ除去画素データ算出の対象とする画素をさらに放射線方向に増加させたものであり、その配置は本発明の実施の形態４のデジタル画像のノイズ除去方法と同様である。
【００７０】
以下、本発明の実施の形態６のデジタル画像のノイズ除去方法について図２を用いて説明する。
【００７１】
本発明の実施の形態６のデジタル画像のノイズ除去方法では、まず処理対象画素ｐの上下、左右および斜めの各方向の周辺画素に対して、処理対象画素ｐを挟んで対称に位置するｎ（１，１）とｎ（１，２），ｎ（２，１）とｎ（２，２），・・・，ｎ（８，１）とｎ（８，２）の各々のペアとなる画素の加算平均値ｎ（１），ｎ（２），・・・，ｎ（８）（ｎ（ｘ）＝（ｎ（ｘ，１）＋ｎ（ｘ，２））／２，ｘ＝１，２，・・・，８）を算出し、各々の加算平均値と処理対象画素ｐとの差分の絶対値を求め、その値があらかじめ設定された所定の閾値ｔｈよりも大きい場合（｜ｐ−ｎ（ｘ）｜＞ｔｈ，ｘ＝１，２，・・・，８）には、そのペアの画素は２個共に相関性無しと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象から外し、差分の絶対値が所定の閾値ｔｈ以下の場合（｜ｐ−ｎ（ｘ）｜≦ｔｈ，ｘ＝１，２，・・・，８）には、そのペアの画素は２個共に相関性有りと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象とする。その後、加算対象となったペアの画素に適当な重み付けをして加算平均を算出し、その算出値により処理対象画素ｐを置き換える。具体的な方法については、本発明の実施の形態４のデジタル画像のノイズ除去方法の場合と同様である。
【００７２】
本ノイズ除去方法でも、加算対象画素の数は２個ずつペアで増減するため、回路構成の簡素化は比較的容易である。
【００７３】
本ノイズ除去方法でも本発明の実施の形態５のデジタル画像のノイズ除去方法と同様、相関性の判断を各画素個別ではなく、処理対象画素ｐを挟んで対称に位置する２個の画素の平均値で行うため、図３に示すようなコントラストが大きなスロープ上の画素であってもノイズ除去効果を得られることになる。
【００７４】
本ノイズ除去方法でも本発明の実施の形態５のデジタル画像のノイズ除去方法と同様、図４のような条件の場合であっても画像の輪郭部分を保存することができ、またフレーム内処理を行っているため、動解像度の劣化も無い。
【００７５】
また本ノイズ除去方法でも、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いないため、周辺画素の中に相関性の有る画素の数が少なくなった場合でも、ノイズ除去効果は元の処理対象画素ｐの影響は受けないことになる。
【００７６】
さらに本ノイズ除去方法でも、ノイズ除去画素データを生成する際の加算平均に加わる周辺画素が、上下、左右および斜めの各方向において必ず対称に存在するため、元の処理対象画素と空間的に同じ位置に重心を持つ画素データで置き換えられることになる。またフレーム内処理を行っているため、時間的な重心の移動も無い。
【００７７】
なお、本ノイズ除去方法でも、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いていないが、より高域のノイズ成分を除去するために、ノイズ除去画素データの算出時の加算対象画素に元の処理対象画素ｐも加えても良い。
【００７８】
以上のように本実施の形態によれば、元画像の輪郭部分の鮮鋭度は保存し、動きのある画像に対して残像による動解像度の劣化を防ぎ、処理対象画素がコントラストが大きなスロープ部分に存在する場合にも十分なノイズ除去効果が得られ、周辺画素に相関性の高い画素が少ない場合にも効果があり、またノイズ除去処理後も空間的、時間的な重心位置がずれることが無いデジタル画像のノイズ除去方法を実現することができる。
【００７９】
（実施の形態７）
図１３は、本発明の実施の形態７のデジタル画像のノイズ除去方法を説明する図である。図１３は水平方向Ｈと垂直方向Ｖの２次元的な画像のイメージが時間（ｋ−１，ｋ，ｋ＋１）と共に変化している様子を表しており、ｐは時間ｋでの処理対象画素、ｎ（ｘ，ｙ）は処理対象画素ｐと空間的に同位置でその前後の時間ｋ−１とｋ＋１に現れる画素（ｘ＝１；ｙ＝１，２）である。
【００８０】
以下、本発明の実施の形態７のデジタル画像のノイズ除去方法について図１３を用いて説明する。
【００８１】
本発明の実施の形態７のデジタル画像のノイズ除去方法では、まず処理対象画素ｐとその同位置に時間的に前後に現れる画素に対して、処理対象画素ｐを挟んで時間的に対称に位置するｎ（１，１）とｎ（１，２）のペアとなる画素の加算平均値ｎ（１）（ｎ（１）＝（ｎ（１，１）＋ｎ（１，２））／２）を算出し、処理対象画素ｐとの差分の絶対値を求め、その値があらかじめ設定された所定の閾値ｔｈよりも大きい場合（｜ｐ−ｎ（１）｜＞ｔｈ）には、そのペアの画素は２個共に相関性無しと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象から外し、差分の絶対値が所定の閾値ｔｈ以下の場合（｜ｐ−ｎ（１）｜≦ｔｈ）には、そのペアの画素は２個共に相関性有りと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象とする。その後、加算対象となったペアの画素から加算平均を算出し、その算出値により処理対象画素ｐを置き換える。加算対象画素の数は２個ずつペアで増減するため、回路構成の簡素化は比較的容易である。また、相関性の判断を各画素個別ではなく、処理対象画素ｐを挟んで時間的に対称に位置する２個の画素の平均値で行うため、個々の画素としては処理対象画素ｐとの信号レベルの差が大きい場合でも、２個の平均値を採ることで処理対象画素ｐとの差が閾値以内となる場合があり、閾値を小さく設定することができるという特徴がある。
【００８２】
図１５は動きの速い被写体のように、時間的に信号レベルが大きく変化する場合についての説明図である。図１５において処理対象画素ｐの位置に着目すると、時間ｋ−１，ｋ，ｋ＋１と変化するにつれて信号レベルはｎ（１，１），ｐ，ｎ（１，２）と線形に変化し、処理対象画素ｐの時間的に前後に位置する画素ｎ（１，１）およびｎ（１，２）との差分の絶対値は、閾値ｔｈよりも大きくなる。しかしながらｎ（１，１）とｎ（１，２）の平均値は図のＡ点のレベルとなり、処理対象画素ｐとの差分の絶対値は閾値ｔｈ以下となる。したがって、ｎ（１，１）とｎ（１，２）は共に相関性有りと判断され、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象画素となる。すなわち動きの速い被写体であってもその信号レベルの変化が線形に近ければノイズ除去効果を得られることになる。
【００８３】
図１６は同様に動きの速い被写体のように、時間的に信号レベルが大きく変化するが、その信号レベル変化は不規則である場合についての説明図である。図１６において、処理対象画素ｐの位置に着目すると、時間ｋ−１，ｋ，ｋ＋１と変化するにつれて信号レベルはｎ（１，１），ｐ，ｎ（１，２）と不規則に変化し、処理対象画素ｐの時間的に前に位置する画素ｎ（１，１）との差分の絶対値は、閾値ｔｈ以下であり、後に位置する画素ｎ（１，２）との差分の絶対値は、閾値ｔｈよりも大きくなる。しかしながらｎ（１，１）とｎ（１，２）の平均値は図のＡ点のレベルとなり、処理対象画素ｐとの差分の絶対値は閾値ｔｈより大きくなる。したがって、ｎ（１，１）とｎ（１，２）は共に相関性無しと判断され、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象画素から外される。すなわち動きの速い被写体であり、その信号レベルの変化が不規則な場合にはノイズ除去効果は抑制されることになり、残像による元画像の動解像度の劣化は抑制される。
【００８４】
また本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いないため、ノイズ除去効果は元の処理対象画素ｐの影響は受けないことになる。
【００８５】
さらに本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データを生成する際の加算平均に加わる画素が、時間的に必ず対称に存在するため、元の処理対象画素と時間的に同じ位置に重心を持つ画素データで置き換えられることになる。またフレーム内処理を行っていないため、元画像の輪郭部分はそのまま保存されて鮮鋭度の劣化は抑制され、また空間的な重心の移動も無い。
【００８６】
なお、本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いていないが、ノイズ除去画素データの算出時の加算対象画素に元の処理対象画素ｐも加えても良い。
【００８７】
以上のように本実施の形態によれば、元画像の輪郭部分の鮮鋭度は保存し、動きのある画像に対して残像による動解像度の劣化を防ぎ、処理対象画素の時間的な信号レベルの変化が大きい場合にも十分なノイズ除去効果が得られ、時間的に前後の画素に相関性の高い画素が少ない場合にも効果があり、またノイズ除去処理後も空間的、時間的な重心位置がずれることが無いデジタル画像のノイズ除去方法を実現することができる。
【００８８】
（実施の形態８）
図１４は、本発明の実施の形態８のデジタル画像のノイズ除去方法を説明する図である。図１４は図１３の実施の形態７のノイズ除去方法に対して、ノイズ除去画素データ算出の対象とする画素を時間軸方向に増加させたものであり、ｐは時間ｋでの処理対象画素、ｎ（ｘ，ｙ）は処理対象画素ｐと空間的に同位置でその前後の時間ｋ−１とｋ＋１，ｋ−２とｋ＋２に現れる画素（ｘ＝１，２；ｙ＝１，２）である。
【００８９】
以下、本発明の実施の形態８のデジタル画像のノイズ除去方法について図１４を用いて説明する。
【００９０】
本発明の実施の形態８のデジタル画像のノイズ除去方法では、まず処理対象画素ｐとその同位置に時間的に前後に現れる画素に対して、処理対象画素ｐを挟んで時間的に対称に位置するｎ（１，１）とｎ（１，２），ｎ（２，１）とｎ（２，２）の各々のペアとなる画素の加算平均値ｎ（１），ｎ（２）（ｎ（ｘ）＝（ｎ（ｘ，１）＋ｎ（ｘ，２））／２，ｘ＝１，２）を算出し、各々の加算平均値と処理対象画素ｐとの差分の絶対値を求め、その値があらかじめ設定された所定の閾値ｔｈよりも大きい場合（｜ｐ−ｎ（ｘ）｜＞ｔｈ，ｘ＝１，２）には、そのペアの画素は２個共に相関性無しと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象から外し、差分の絶対値が所定の閾値ｔｈ以下の場合（｜ｐ−ｎ（ｘ）｜≦ｔｈ，ｘ＝１，２）には、そのペアの画素は２個共に相関性有りと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象とする。その後、加算対象となったペアの画素に適当な重み付けをして加算平均を算出し、その算出値により処理対象画素ｐを置き換える。加算対象画素の数は２個ずつペアで増減するため、回路構成の簡素化は比較的容易である。また、相関性の判断を各画素個別ではなく、処理対象画素ｐを挟んで時間的に対称に位置する２個の画素の平均値で行うため、個々の画素としては処理対象画素ｐとの信号レベルの差が大きい場合でも、２個の平均値を採ることで処理対象画素ｐとの差が閾値以内となる場合があり、閾値を小さく設定することができるという特徴がある。
【００９１】
本ノイズ除去方法でも本発明の実施の形態７のデジタル画像のノイズ除去方法と同様、図１６のような動きの速い被写体のように、時間的に信号レベルが大きく変化するが、その信号レベル変化は不規則である場合には、ノイズ除去効果は抑制されることになり、残像による元画像の動解像度の劣化は抑制される。
【００９２】
一方、同様に動きの速い被写体のように、時間的に信号レベルが大きく変化する場合であっても、図１７のような場合にはノイズ除去効果が得られる。図１７において処理対象画素ｐの位置に着目すると、時間ｋ−２，ｋ−１，ｋ，ｋ＋１，ｋ＋２と変化するにつれて信号レベルはｎ（２，１），ｎ（１，１），ｐ，ｎ（１，２），ｎ（２，２）と不規則に変化し、処理対象画素ｐの時間的に前後に位置する画素ｎ（１，１）およびｎ（１，２）、またｎ（２，１）およびｎ（２，２）との差分の絶対値は、閾値ｔｈよりも大きくなる。しかしながらｎ（１，１）とｎ（１，２）の平均値は図のＡ点のレベル、ｎ（２，１）とｎ（２，２）の平均値は図のＢ点のレベルとなり、処理対象画素ｐとの差分の絶対値は共に閾値ｔｈ以下となる。したがって、ｎ（１，１）とｎ（１，２）およびｎ（２，１）とｎ（２，２）は共に相関性有りと判断され、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象画素となる。すなわち動きの速い被写体で、不規則に動く被写体であってもノイズ除去効果を得られることになる。
【００９３】
また本ノイズ除去方法でも、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いないため、時間的に前後の画素の中に相関性の有る画素の数が少なくなった場合でも、ノイズ除去効果は元の処理対象画素ｐの影響は受けないことになる。
【００９４】
さらに本ノイズ除去方法でも、ノイズ除去画素データを生成する際の加算平均に加わる画素が、時間的に必ず対称に存在するため、元の処理対象画素と時間的に同じ位置に重心を持つ画素データで置き換えられることになる。またフレーム内処理を行っていないため、元画像の輪郭部分はそのまま保存されて鮮鋭度の劣化は抑制され、また空間的な重心の移動も無い。
【００９５】
なお、本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いていないが、ノイズ除去画素データの算出時の加算対象画素に元の処理対象画素ｐも加えても良い。
【００９６】
以上のように本実施の形態によれば、元画像の輪郭部分の鮮鋭度は保存し、動きのある画像に対して残像による動解像度の劣化を防ぎ、処理対象画素の時間的な信号レベルの変化が大きい場合にも十分なノイズ除去効果が得られ、時間的に前後の画素に相関性の高い画素が少ない場合にも効果があり、またノイズ除去処理後も空間的、時間的な重心位置がずれることが無いデジタル画像のノイズ除去方法を実現することができる。
【００９７】
（実施の形態９）
図１８は、本発明の実施の形態９のデジタル画像のノイズ除去方法を説明する図である。図１８は水平方向Ｈと垂直方向Ｖの２次元的な画像のイメージが時間（ｋ−１，ｋ，ｋ＋１）と共に変化している様子を表しており、ｐは時間ｋでの処理対象画素、ｎ（ｘ，ｙ）は処理対象画素ｐと空間的に同位置でその前後の時間ｋ−１とｋ＋１に現れる画素（ｘ＝１；ｙ＝１，２）である。
【００９８】
以下、本発明の実施の形態９のデジタル画像のノイズ除去方法について図１８を用いて説明する。
【００９９】
本発明の実施の形態９のデジタル画像のノイズ除去方法では、まず処理対象画素ｐとその同位置に時間的に前後に現れる画素に対して、処理対象画素ｐを挟んで時間的に対称に位置するｎ（１，１）とｎ（１，２）のペアとなる画素と処理対象画素ｐとの差分の絶対値を求め、ペアとなる２個の画素についての差分の絶対値が共にあらかじめ設定された所定の閾値ｔｈよりも小さい場合（｜ｐ−ｎ（１，１）｜≦ｔｈかつ｜ｐ−ｎ（１，２）｜≦ｔｈ）には、そのペアの画素は２個共に相関性有りと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象とし、それ以外の場合には、そのペアの画素は２個共に相関性無しと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象から外す。その後、加算対象となったペアの画素から加算平均を算出し、その算出値により処理対象画素ｐを置き換える。加算対象画素の数は２個ずつペアで増減するため、回路構成の簡素化は比較的容易である。
【０１００】
本ノイズ除去方法でも、図１６のような動きの速い被写体のように、時間的に信号レベルが大きく変化するが、その信号レベル変化は不規則である場合には、残像による元画像の動解像度の劣化は抑制される。以下、図１６を用いて説明する。図１６において、処理対象画素ｐの位置に着目すると、時間ｋ−１，ｋ，ｋ＋１と変化するにつれて信号レベルはｎ（１，１），ｐ，ｎ（１，２）と不規則に変化し、処理対象画素ｐの時間的に前に位置する画素ｎ（１，１）との差分の絶対値は、閾値ｔｈ以下であり、後に位置する画素ｎ（１，２）との差分の絶対値は、閾値ｔｈよりも大きくなる。しかしながら、処理対象画素ｐを挟んで時間的に対称に位置するｎ（１，１）とｎ（１，２）のうち、ｎ（１，２）は処理対象画素ｐとの差分の絶対値は閾値ｔｈ内に入っていない。したがって、ｎ（１，１）とｎ（１，２）は共に相関性無しと判断され、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象画素から外される。すなわち動きの速い被写体であり、その信号レベルの変化が不規則な場合にはノイズ除去効果は抑制されることになり、残像による元画像の動解像度の劣化は抑制される。
【０１０１】
また本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いないため、ノイズ除去効果は元の処理対象画素ｐの影響は受けないことになる。
【０１０２】
さらに本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データを生成する際の加算平均に加わる画素が、時間的に必ず対称に存在するため、元の処理対象画素と時間的に同じ位置に重心を持つ画素データで置き換えられることになる。またフレーム内処理を行っていないため、元画像の輪郭部分はそのまま保存されて鮮鋭度の劣化は抑制され、また空間的な重心の移動も無い。
【０１０３】
なお、本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いていないが、ノイズ除去画素データの算出時の加算対象画素に元の処理対象画素ｐも加えても良い。
【０１０４】
以上のように本実施の形態によれば、元画像の輪郭部分の鮮鋭度は保存し、動きのある画像に対して残像による動解像度の劣化を防ぎ、またノイズ除去処理後も空間的、時間的な重心位置がずれることが無いデジタル画像のノイズ除去方法を実現することができる。
【０１０５】
（実施の形態１０）
図１９は、本発明の実施の形態１０のデジタル画像のノイズ除去方法を説明する図である。図１９は水平方向Ｈと垂直方向Ｖの２次元的な画像のイメージが時間と共に変化している様子を表しており、本発明の実施の形態８のデジタル画像のノイズ除去方法と同様である。
【０１０６】
以下、本発明の実施の形態１０のデジタル画像のノイズ除去方法について図１９を用いて説明する。
【０１０７】
本発明の実施の形態１０のデジタル画像のノイズ除去方法では、まず処理対象画素ｐとその空間的に同位置で時間的に前後に現れる画素に対して、処理対象画素ｐを挟んで時間的に対称に位置するｎ（１，１）とｎ（１，２），ｎ（２，１）とｎ（２，２）の各々のペアとなる画素と処理対象画素ｐとの差分の絶対値を求め、ペアとなる２個の画素についての差分の絶対値が共にあらかじめ設定された所定の閾値ｔｈよりも小さい場合（｜ｐ−ｎ（ｘ，１）｜≦ｔｈかつ｜ｐ−ｎ（ｘ，２）｜≦ｔｈ，ｘ＝１，２）には、そのペアの画素は２個共に相関性有りと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象とし、それ以外の場合には、そのペアの画素は２個共に相関性無しと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象から外す。その後、加算対象となったペアの画素に適当な重み付けをして加算平均を算出し、その算出値により処理対象画素ｐを置き換える。加算対象画素の数は２個ずつペアで増減するため、回路構成の簡素化は比較的容易である。
【０１０８】
本ノイズ除去方法でも本発明の実施の形態９のデジタル画像のノイズ除去方法と同様、図１６のような動きの速い被写体のように、時間的に信号レベルが大きく変化するが、その信号レベル変化は不規則である場合には、ノイズ除去効果は抑制されることになり、残像による元画像の動解像度の劣化は抑制される。
【０１０９】
また本ノイズ除去方法でも、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いないため、周辺画素の中に相関性の有る画素の数が少なくなった場合でも、ノイズ除去効果は元の処理対象画素ｐの影響は受けないことになる。
【０１１０】
さらに本ノイズ除去方法でも、ノイズ除去画素データを生成する際の加算平均に加わる画素が、時間的に必ず対称に存在するため、元の処理対象画素と時間的に同じ位置に重心を持つ画素データで置き換えられることになる。またフレーム内処理を行っていないため、元画像の輪郭部分はそのまま保存されて鮮鋭度の劣化は抑制され、また空間的な重心の移動も無い。
【０１１１】
なお、本ノイズ除去方法でも、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いていないが、ノイズ除去画素データの算出時の加算対象画素に元の処理対象画素ｐも加えても良い。
【０１１２】
以上のように本実施の形態によれば、元画像の輪郭部分の鮮鋭度は保存し、動きのある画像に対して残像による動解像度の劣化を防ぎ、時間的に前後の画素に相関性の高い画素が少ない場合にも効果があり、またノイズ除去処理後も空間的、時間的な重心位置がずれることが無いデジタル画像のノイズ除去方法を実現することができる。
【０１１３】
（実施の形態１１）
図２０は、本発明の実施の形態１１のデジタル画像のノイズ除去方法を説明する図である。図２０は水平方向Ｈと垂直方向Ｖの２次元的な画像のイメージが時間（ｋ−２，ｋ−１，ｋ）と共に変化している様子を表しており、ｐは時間ｋでの処理対象画素、ｎ（ｘ，ｙ）は処理対象画素ｐと空間的に同位置でその１フレームおよび２フレーム前の時間ｋ−１およびｋ−２に現れる画素（ｘ＝１；ｙ＝１，２）である。
【０１１４】
以下、本発明の実施の形態１１のデジタル画像のノイズ除去方法について図２０を用いて説明する。
【０１１５】
本発明の実施の形態１１のデジタル画像のノイズ除去方法では、まず処理対象画素ｐから時間的に連続して位置するｎ（１，１）とｎ（１，２）のペアとなる画素について、処理対象画素ｐ側の外分点の信号レベルｎ（１）（ｎ（１）＝２＊ｎ（１，１）−ｎ（１，２））を算出し、外分点の信号レベルと処理対象画素ｐとの差分の絶対値を求め、その値があらかじめ設定された所定の閾値ｔｈよりも大きい場合（｜ｐ−ｎ（１）｜＞ｔｈ）には、そのペアの外分点は相関性無しと判断して、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象から外し、差分の絶対値が所定の閾値ｔｈ以下の場合（｜ｐ−ｎ（１）｜≦ｔｈ）には、その外分点の信号レベルをノイズ除去画素データ算出時の加算対象とする。その後、加算対象となった外分点の信号レベルにより処理対象画素ｐを置き換える。
【０１１６】
本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データ算出の対象画素の数は２個ずつペアで増減するため、回路構成の簡素化は比較的容易である。また、相関性の判断を各画素個別ではなく、２個の画素の処理対象画素ｐ側の外分点で行うため、個々の画素としては処理対象画素ｐとの信号レベルの差が大きい場合でも、その外分点の信号レベルは処理対象画素ｐとの差が閾値以内となる場合があるため、比較的多くの周辺画素を加算対象とすることができる。
【０１１７】
図２１は動きの速い被写体のように、時間的に信号レベルが大きく変化する場合についての説明図である。図２１において処理対象画素ｐの位置に着目すると、時間ｋ−２，ｋ−１，ｋと変化するにつれて信号レベルはｎ（１，２），ｎ（１，１），ｐと線形に変化し、処理対象画素ｐの時間的に１フレームおよび２フレーム前に位置する画素ｎ（１，１）およびｎ（１，２）との差分の絶対値は、閾値ｔｈよりも大きくなる。しかしながらｎ（１，１）とｎ（１，２）の処理対象画素ｐ側の外分点は図のＡ点のレベルとなり、処理対象画素ｐとの差分の絶対値は閾値ｔｈ以下となる。したがって、ｎ（１，１）とｎ（１，２）は共に相関性有りと判断され、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象画素となる。すなわち動きの速い被写体であってもその信号レベルの変化が線形に近ければノイズ除去効果を得られることになる。
【０１１８】
図２２は同様に動きの速い被写体のように、時間的に信号レベルが大きく変化するが、その信号レベル変化は不規則である場合についての説明図である。図２２において、処理対象画素ｐの位置に着目すると、時間ｋ−２，ｋ−１，ｋと変化するにつれて信号レベルはｎ（１，２），ｎ（１，１），ｐと不規則に変化し、処理対象画素ｐの時間的に２フレーム前に位置する画素ｎ（１，２）との差分の絶対値は、閾値ｔｈ以下であり、１フレーム前に位置する画素ｎ（１，１）との差分の絶対値は、閾値ｔｈよりも大きくなる。しかしながらｎ（１，１）とｎ（１，２）の処理対象画素ｐ側の外分点は図のＡ点のレベルとなり、処理対象画素ｐとの差分の絶対値は閾値ｔｈより大きくなる。したがって、ｎ（１，１）とｎ（１，２）は共に相関性無しと判断され、ノイズ除去画素データ算出時の加算対象画素から外される。すなわち動きの速い被写体であり、その信号レベルの変化が不規則な場合にはノイズ除去効果は抑制されることになり、残像による元画像の動解像度の劣化は抑制される。
【０１１９】
また本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いないため、ノイズ除去効果は元の処理対象画素ｐの影響は受けないことになる。
【０１２０】
またフレーム内処理を行っていないため、元画像の輪郭部分はそのまま保存されて鮮鋭度の劣化は抑制され、また空間的な重心の移動も無い。
【０１２１】
なお、本ノイズ除去方法では、ノイズ除去画素データの算出時に元の処理対象画素ｐを用いていないが、ノイズ除去画素データの算出時の加算対象画素に元の処理対象画素ｐも加えても良い。
【０１２２】
以上のように本実施の形態によれば、元画像の輪郭部分の鮮鋭度は保存し、動きのある画像に対して残像による動解像度の劣化を防ぎ、処理対象画素の時間的な信号レベルの変化が大きい場合にも十分なノイズ除去効果が得られ、時間的に前の画素に相関性の高い画素が少ない場合にも効果があり、またノイズ除去処理後も空間的、時間的な重心位置がずれることが無いデジタル画像のノイズ除去方法を実現することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１２３】
本発明にかかるデジタル画像のノイズ除去方法は、元画像の輪郭部分の鮮鋭度は保存し、動きのある画像に対して残像による動解像度の劣化を防ぎ、処理対象画素がコントラストが大きなスロープ部分に存在する場合にも十分なノイズ除去効果が得られ、周辺画素に相関性の高い画素が少ない場合にも効果があり、またノイズ除去処理後も空間的、時間的な重心位置がずれることが無いなどの特徴を有し、低域から高域まで幅広い周波数成分が含まれている動画像や静止画像を扱う機器でのノイズ成分の除去に有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１２４】
【図１】本発明の実施の形態５におけるデジタル画像のノイズ除去方法の概念を説明する図
【図２】本発明の実施の形態６におけるデジタル画像のノイズ除去方法の概念を説明する図
【図３】本発明の実施の形態５および６におけるデジタル画像のノイズ除去方法の動作を説明する図
【図４】本発明の実施の形態５および６におけるデジタル画像のノイズ除去方法の動作を説明する図
【図５】本発明の実施の形態３におけるデジタル画像のノイズ除去方法の概念を説明する図
【図６】本発明の実施の形態４におけるデジタル画像のノイズ除去方法の概念を説明する図
【図７】本発明の実施の形態３および４におけるデジタル画像のノイズ除去方法の動作を説明する図
【図８】本発明の実施の形態１におけるデジタル画像のノイズ除去方法の概念を説明する図
【図９】本発明の実施の形態１および２におけるデジタル画像のノイズ除去方法の動作を説明する図
【図１０】本発明の実施の形態２におけるデジタル画像のノイズ除去方法の概念を説明する図
【図１１】本発明の実施の形態２におけるデジタル画像のノイズ除去方法の動作を説明する図
【図１２】本発明の実施の形態２におけるデジタル画像のノイズ除去方法の動作を説明する図
【図１３】本発明の実施の形態７におけるデジタル画像のノイズ除去方法の概念を説明する図
【図１４】本発明の実施の形態８におけるデジタル画像のノイズ除去方法の概念を説明する図
【図１５】本発明の実施の形態７におけるデジタル画像のノイズ除去方法の動作を説明する図
【図１６】本発明の実施の形態７，８，９および１０におけるデジタル画像のノイズ除去方法の動作を説明する図
【図１７】本発明の実施の形態８におけるデジタル画像のノイズ除去方法の動作を説明する図
【図１８】本発明の実施の形態９におけるデジタル画像のノイズ除去方法の概念を説明する図
【図１９】本発明の実施の形態１０におけるデジタル画像のノイズ除去方法の概念を説明する図
【図２０】本発明の実施の形態１１におけるデジタル画像のノイズ除去方法の概念を説明する図
【図２１】本発明の実施の形態１１におけるデジタル画像のノイズ除去方法の動作を説明する図
【図２２】本発明の実施の形態１１におけるデジタル画像のノイズ除去方法の動作を説明する図
【図２３】従来のデジタル画像のノイズ除去方法の概念を説明する図
【図２４】従来のデジタル画像のノイズ除去方法の動作を説明する図
【図２５】従来のデジタル画像のノイズ除去方法の動作を説明する図
【図２６】従来のデジタル画像のノイズ除去方法の動作を説明する図
【図２７】従来のデジタル画像のノイズ除去方法の動作を説明する図
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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