(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力映像で特定画素周辺の部分映像を抽出する部分映像抽出部と、
前記部分映像内で既定の複数個の方向各々に対して画素値間の差を用いて方向緊密度を求める映像相関関係推定部と、
前記映像相関関係推定部で求めた複数個の方向緊密度のうちの少なくとも二つの方向緊密度を因子として有する関数を用いて、当該複数個の方向緊密度間の類似した程度を数値化した検定統計量を求める独立性推定部と、
前記独立性推定部で求めた検定統計量を既定の一個以上のイメージ/ノイズ限界値と比べて前記部分映像のイメージ/ノイズ程度を表わすイメージ/ノイズ判別値を求める仮説検定部と、を含むことを特徴とするイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理システム。
【請求項２】
前記複数個の方向緊密度の各々は、
前記部分映像内の各画素値を前記複数個の方向のうち該当方向に沿って配列する時、隣接する画素値の間の差(difference)に基づいて設定されることを特徴とする請求項１に記載のイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理システム。
【請求項３】
前記複数個の方向緊密度の各々は、
前記部分映像内の各画素と前記部分映像内の各画素から一定距離の行と列ほど離れた画素との間の画素値差(difference)に基づいて設定されることを特徴とする請求項１に記載のイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理システム。
【請求項４】
前記イメージ/ノイズ判別値は、
前記求められた検定統計量が既定の第1イメージ/限界値以上であれば、第1設定値に設定され、前記求められた検定統計量が既定の第2イメージ/ノイズ限界値以下であれば、第2設定値に設定され、前記求められた検定統計量が前記第1イメージ/ノイズ限界値と前記第2イメージ/ノイズ限界値との間の値であれば、前記第1設定値と前記第2設定値との間の値を有し、前記検定統計量に対する関数として設定されることを特徴とする請求項１に記載のイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理システム。
【請求項５】
入力映像で特定画素周辺の部分映像を抽出する部分映像抽出段階と、
前記部分映像内で既定の複数個の方向各々に対して各画素値間の差を用いて方向緊密度を求める段階と、
前記求められた複数個の方向緊密度のうちの少なくとも二つの方向緊密度を因子として有する関数を用いて、当該複数個の方向緊密度間の類似した程度を数値化した検定統計量を求める段階と、
前記求められた検定統計量を既定の一個以上のイメージ/ノイズ限界値と比べて前記部分映像のイメージ/ノイズ程度を表わすイメージ/ノイズ判別値を求める段階と、を含むことを特徴とするイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法。
【請求項６】
前記方向緊密度は、前記部分映像内の各画素値を既定の特定方向に沿って読み出して一列に配列して、数式１と数式２のうち何れか一つで表現される隣接画素値の間の差Ziθを因子として有する関数に基づいて設定されることを特徴とする請求項５に記載のイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法。
【数１】
0004464952.tif 000024
【数２】
0004464952.tif 000025
前記数式１と数式２で、θは部分映像内の全体画素値を読込む特定方向の角度を表わし、uiθは前記部分映像内の各画素値をθの方向角度によって順次的に読み取った時のi番目の画素値を表わす。
【請求項７】
前記方向緊密度は、前記部分映像を構成する全体画素がN×Nマトリックスの形態に与えられた場合に、数式３ないし数式７のうち何れか一つで定義されることを特徴とする請求項６に記載のイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法。
【数３】
0004464952.tif 000026
【数４】
0004464952.tif 000027
【数５】
0004464952.tif 000028
【数６】
0004464952.tif 000029
【数７】
0004464952.tif 000030
【請求項８】
前記方向緊密度は、前記部分映像(以下、'第1部分映像'と称する)内の各画素から一定距離の行と列ほど離れた各画素で構成された第2部分映像を抽出した時、下記の数式８と数式９のうち何れか一つで表現される二つの部分映像の画素値の間の差Zθi,jを因子として有する関数に基づいて設定されることを特徴とする請求項５に記載のイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法。
【数８】
0004464952.tif 000031
【数９】
0004464952.tif 000032
前記数式８と数式９で、xi,j(l,m)は第1部分映像内のi番目の行、j番目の列の画素値を表わし、xi,j(l+△l,m+△m)は第1部分映像から△l行,△m列ほど離れた第2部分映像内のi番目の行、j番目の列の画素値を表わす。
【請求項９】
前記方向緊密度は、前記部分映像を構成する全体画素がN×Nマトリックスの形態に与えられた場合に数式１０ないし数式１４のうち何れか一つで定義されることを特徴とする請求項８に記載のイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法。
【数１０】
0004464952.tif 000033
【数１１】
0004464952.tif 000034
【数１２】
0004464952.tif 000035
【数１３】
0004464952.tif 000036
【数１４】
0004464952.tif 000037
【請求項１０】
前記イメージ/ノイズ判別値を求める段階は、前記求められた検定統計量が既定の第1イメージ/限界値以上であれば、前記イメージ/ノイズ判別値を第1設定値に設定する段階と、
前記求められた検定統計量が既定の第2イメージ/ノイズ限界値以下であれば、前記イメージ/ノイズ判別値を第2設定値に設定する段階と、
前記求められた検定統計量が前記第1イメージ/ノイズ限界値と前記第2イメージ/ノイズ限界値との間の値であれば、前記イメージ/ノイズ判別値を前記第1設定値と前記第2設定値との間の値を有する前記検定統計量に対する関数として設定する段階と、を含むことを特徴とする請求項５に記載のイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法。
【請求項１１】
前記イメージ/ノイズ判別値は、数式１５で与えられたことを特徴とする請求項１０に記載のイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法。
【数１５】
0004464952.tif 000038
前記数式１５で、H(l,m)は全体映像内の(行、列)が(l,m)である画素のイメージ/ノイズ判別値を表わし、Zは検定統計量を、そして、β1は前記第1イメージ/ノイズ限界値を表わし、β0は前記第2イメージ/ノイズ限界値を表わす。
【請求項１２】
前記イメージ/ノイズ判別値は、数式１６で与えられたことを特徴とする請求項１０に記載のイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法。
【数１６】
0004464952.tif 000039
前記数式１６で、H(l,m)は全体映像内の(行、列)が(l,m)である画素のイメージ/ノイズ判別値を表わし、Zは検定統計量を、そして、β1は前記第1イメージ/ノイズ限界値を表わし、β0は前記第2イメージ/ノイズ限界値を表わす。
【請求項１３】
前記イメージ/ノイズ判別値は、数式１７で与えられたことを特徴とする請求項１０に記載のイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法。
【数１７】
0004464952.tif 000040
前記数式１７で、H(l,m)は全体映像内の(行、列)が(l,m)である画素のイメージ/ノイズ判別値を表わし、Zは検定統計量を、そして、β1は前記第1イメージ/ノイズ限界値を表わし、β0は前記第2イメージ/ノイズ限界値を表わす。
【請求項１４】
前記純粋イメージ限界値(β1)は、前記複数個の方向緊密度が互いに独立しており、同一の自由度を有するカイ二乗分布に従う場合の前記検定統計量に対する確率密度関数h(z)において、検定統計量が一定値以上である時の確率密度関数h(z)の分布が前記確率密度関数h(z)が有する全体範囲のα1の比率以下を占めるようにするZ値であることを特徴とする請求項１０に記載のイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法。
【請求項１５】
前記純粋ノイズ限界値(β0)は、前記複数個の方向緊密度が互いに独立しており、同一の自由度を有するカイ二乗分布に従う場合の前記検定統計量に対する確率密度関数h(z)において、検定統計量が一定値以下である時の確率密度関数h(z)の分布が前記確率密度関数h(z)が有する全体範囲のα0の比率以下を占めるようにするZ値であることを特徴とする請求項１０に記載のイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法。
【請求項１６】
前記検定統計量は、下記の数式１８で与えられたことを特徴とする請求項５に記載のイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法。
【数１８】
0004464952.tif 000041
前記数式１８で、V1,V2,…,VPは、前記部分映像内のP個の方向各々に対する方向緊密度を表わし、max{V1,V2,…,VP}は方向緊密度の中の最大値、min{V1,V2,…,VP}は方向緊密度の中の最小値を表わす。
【請求項１７】
前記検定統計量は、下記の数式１９で与えられたことを特徴とする請求項５に記載のイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法。
【数１９】
0004464952.tif 000042
前記数式１９で、Xiは前記部分映像内のP個の方向各々に対する方向緊密度のうちi 番目の最小値を表わし、Xjは前記方向緊密度のうちj番目の最小値を表わす。
【請求項１８】
前記検定統計量は、下記の数式２０で与えられたことを特徴とする請求項５に記載のイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法。
【数２０】
0004464952.tif 000043
前記数式２０で、X1は前記部分映像内のP個の方向各々に対する方向緊密度のうち最小値を表わし、X2は前記方向緊密度のうち二番目の最小値、XPは前記方向緊密度のうち最大値、XP-1は前記方向緊密度のうち二番目の最大値を表わす。
【請求項１９】
請求項５に記載のイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法を実行するためのコンピュータプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、イメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理システム及び方法に係り、より詳細には、統計的仮説検定の方法を適用することで入力された映像の原イメージ成分とそうではないノイズ信号成分とを区別し、映像の原イメージがノイズに汚染した時、そのイメージあるいはノイズ程度を推定できるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理システム、方法及びその記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
与えられた入力映像の原イメージ成分(image feature、以下イメージと称する)とノイズ成分を区別する従来の方法としては、統計学で一般的に定義される標本分散(sample variance)を用いる方法がある。このような方法では、与えられた映像サンプルデータの標本分散が小さければノイズに分類し、標本分散が大きければ通常イメージに分類する。
【０００３】
図１の(a)サンプルは、若干のGaussian Noiseがあるが、原映像のイメージ成分のうちSmall Detailのある映像の一部分を拡大したものであり、(b)サンプルは、イメージのない領域にGaussian Noiseのみある映像の部分を拡大したものである。二つの映像共にデータの標本分散は25程度と類似している。
【０００４】
また、図２の(a)サンプルはEdge部分であり、(b)サンプルはイメージのない領域にGaussian Noiseのみある映像である。しかし、二つの映像はいずれもデータの標本分散が 2500程度と類似している。
【０００５】
普通の映像処理では、与えられた映像サンプルデータの標本分散が小さければノイズに、大きければイメージに分類するが、図１と図２の映像の例から分かるように標本分散の大きさのみを有して、その映像がイメージであるか、ノイズであるかを判別することは、その性能に限界があるという問題点があった。
【０００６】
また、与えられた映像がイメージであるか、ノイズであるかを判別する時、大部分の映像処理応用システムではGaussian分布N(0,σ2)によるノイズの分散に対する事前情報が全然ないために、ノイズの分散の水準に関わらず一定した結果を導出できない問題点があった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
したがって、本発明は、前記のような従来の問題点を解決するためになされたものであって、本発明の目的は、統計的仮説検定の方法を適用して入力された映像のイメージ映像とそうではないノイズ映像信号とを区別し、また映像のイメージ程度またはノイズ程度とを統計的推論を通じて数値化して映像のイメージがノイズに汚染された時、そのイメージあるいはノイズ程度をピクセル別に推定できるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理システム、方法及び前記方法を実行するためのコンピュータプログラムを記録した記録媒体を提供することである。
【０００８】
本発明の他の目的は、映像のイメージとノイズ成分とを区別することができなくて性能上多くの制約を受けている既存の映像処理応用にこのような統計的方法を適用することでノイズに対する適応性が強化された映像処理システムの具現を可能にするイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理システム、方法及び前記方法を実行するためのコンピュータプログラムを記録した記録媒体を提供することである。
【０００９】
本発明は、入力映像のピクセル(pixel)単位で映像のイメージ/ノイズ程度を推定する方法を提供し、これは推定しようとする位置のピクセルが属した部分領域のあるいは通常的にブロックの映像データの統計的性質を用いてイメージ/ノイズ程度を独立的に検出することでなされている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記のような目的を果たすための本発明のイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理システムは、入力映像で特定画素周辺の部分映像を抽出する部分映像抽出部と、前記部分映像内で既定の複数個の方向各々に対して画素値間の相関関係程度を用いて方向緊密度を求める映像相関関係推定部と、前記映像相関関係推定部で求めた複数個の方向緊密度間の類似した程度を数値化した検定統計量を求める独立性推定部と、前記独立性推定部で求めた検定統計量を既定の一個以上のイメージ/ノイズ限界値と比べて前記部分映像のイメージ/ノイズ程度を表わすイメージ/ノイズ判別値を得る仮説検定部と、を含むことを特徴とする。
【００１１】
また、前記のような目的を果たすための本発明のイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法は、入力映像で特定画素周辺の部分映像を抽出する段階と、前記部分映像内で既定の複数個の方向各々に対して各画素値間の相関関係程度を用いて方向緊密度を求める段階と、前記求められた複数個の方向緊密度間の類似した程度を数値化した検定統計量を求める段階と、前記求められた検定統計量を既定の一個以上のイメージ/ノイズ限界値と比べて前記部分映像のイメージ/ノイズ程度を表わすイメージ/ノイズ判別値を求める段階と、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理システム及び方法によれば、映像を成す画素データの標本分散値の大小に関わらず映像のイメージ/ノイズの有無を判断できる效果があり、映像のノイズ程度またはイメージの程度の相対的な大きさを数値化でき、これを多様な映像処理応用分野に適用できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法について添付された図面を参照して詳しく説明する。
【００１４】
図３は、本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理システムの構成を概略的に示すブロック図である。図３を参照すれば、本発明の一実施形態による映像処理システムは、部分映像抽出部１０、映像相関関係推定部２０、独立性推定部３０、及び仮説検定部(Statistical Hypothesis Test Unit)４０を備える。
【００１５】
部分映像抽出部１０は、入力映像(例えば、全体映像データ)からイメージ/ノイズを識別しようとする特定画素周辺の部分映像、通常的にブロック映像(MN×N(l,m))のピクセルデータを獲得する役割を果たす。
【００１６】
また、映像相関関係推定部２０は、前記部分映像抽出部１０で設定した部分映像(MN×N(l,m))内で特定方向(θ)に対する各画素値間の緊密な程度を表わす方向緊密度(Vθ(l, m))を定義し、既定の複数個の方向各々に対して方向緊密度(Vθ(l,m),θ=θ1,θ2,…,θP,pは、2以上の定数)を求める役割を果たす。
【００１７】
そして、独立性推定部３０は、前記映像相関関係推定部２０で求めた複数個の方向緊密度(Vθ(l,m),θ= θ1,θ2,…,θP)間の類似した程度を数値化した検定統計量(test statistic、Z)を求める役割を果たす。
【００１８】
最後に、仮説検定部４０は、前記独立性推定部３０で求めた検定統計量(Z)を用いて、既定の一個以上のイメージ/ノイズ限界値(β0,β1)と比べて前記部分映像のイメージ/ノイズ程度を表わすイメージ/ノイズ判別値(H(l,m))を得る役割を果たす。
【００１９】
図４は、本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法を概略的に示すフローチャートである。
【００２０】
図４に図示されたように、部分映像抽出部１０は、全体映像からイメージ/ノイズ識別をしようとする特定画素周辺の部分映像、あるいは通常的にブロック映像(MN×N(l,m))の画素値を抽出する(S100)。このとき、前記部分ブロック映像は任意の形状に設定可能であり、図５では説明の便宜上、部分映像の形状をN×N正方形に設定した。
【００２１】
図５は、本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法のうち第100段階(S100)で全体映像とイメージ/ノイズを識別しようとする特定画素とその周辺部分ブロック映像(MN×N(l,m))との関係の一実施形態を示す図面である。
【００２２】
図５では、部分ブロック映像(MN×N(l,m))がN×N正方形を成す場合を例を挙げたが、具体的には横が5画素、縦が5画素からなる5×5正方形領域が提示された。しかし、部分ブロックのサイズは、応用によって任意の形態になりうる。全体映像内の或る特定画素は、全体映像内での座標で表現されうる。すなわち、全体映像の左側上端の座標を(1,1)とする時、下方へl番目の行、右側にm番目の列に位置した画素はf(l,m)で表現される。前記特定画素を基準に設定されたN×N正方形の部分映像はMN×N(l,m)で表現され、図５の部分映像は全体映像の7番目の行、6番目の列に位置した特定画素を基準に5×5正方形の領域に設定されたのでM5×5(7,6)で表現されうる。
【００２３】
その後、映像相関関係推定部２０が前記部分映像内で既定の複数個の方向(θ=θ1,θ2,…,θP,pは、2以上の定数)各々に対して各画素値間の相関関係程度を用いて方向緊密度(Vθ(l,m))を求める(S200)。このとき、下記に提示される方向緊密度(Vθ(l,m))に適当な定数値を乗算して方向緊密度を再定義することも可能である。
【００２４】
前記方向緊密度(Vθ(l,m))を求めるために部分映像内の特定方向への画素値の変化を調査する方法の例が図６と図７に図示されている。
【００２５】
図６は、本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法のうち第200段階(S200)で部分映像の方向緊密度(Vθ(l,m))を定義するために部分映像内の画素を与えられた方向に再配列するものを示す図面である。
【００２６】
このとき、方向緊密度(Vθ(l,m))は、部分映像(MN×N(l,m))内の各画素値を既定の特定方向に沿って読み出して一列に配列して、ziθ=uiθ-ui-1θとziθ=|uiθ-ui-1θ|のうち何れか一つで表現される隣接画素値の間の差Ziθを因子として有する関数に基づいて設定されることができ、例えば、Ziθを因子として有する関数に対する全体平均値として設定されうる。ここで、θは、部分映像内の全体画素値を読取る特定方向の角度を表わす。そして、uiθは、前記部分映像内の各画素値をθの方向角度によって順次的に読取った時のi番目の画素値に該当する。
【００２７】
図６に図示されたように、前記部分映像(MN×N(l,m))内のデータを各々0゜、90゜、45゜、135゜の4種類の方向に沿って画素値を読取って一連の1次元配列形態に並べた後、互いに隣接した画素値の間の差を統計的に数値化して方向緊密度(Vθ)を求められる。一例として下記数式１または数式２のような形態に方向緊密度(Vθ)を定義できる。
【００２８】
【数１】
0004464952.tif 000002
【００２９】
【数２】
0004464952.tif 000003
ここで、ziθはuiθ-ui-1θに与えられ、uiθは前記部分映像MN×N(l,m)内の各画素値を図６で図示されたようにθの方向角度によって順次的に読取った時のi番目の画素値に該当する。互いに隣接した2個の画素からなる画素値の対は総N2-1個が生じるので、ziθもi=2からi=N2まで総N2-1個が生じる。
【００３０】
前記数式１で提示した方向緊密度Vθによれば、Vθは前記部分映像MN×N(l,m)のデータがrandom Gaussian分布を有する場合には、方向θとは無関係に有意な(significant)差のない類似している値が出る。しかし、もし、前記部分映像MN×N(l,m)のデータが或る特定方向にイメージ成分が存在すれば、その方向へのziθ値が相対的に小さな値を有し、Vθ値も小くなる。そして、イメージの方向性と距離が遠い方向に対してはVθ値が反対に大きくなる。したがって、イメージがある領域ではVθ値が評価する方向θによって変わる。
【００３１】
また、前記方向緊密度(Vθ)は、前記部分映像(MN×N(l,m))を構成する全体画素がN×N画素マトリックスの形態に与えられた場合に、数式３、数式４、及び数式５などの多様な方式に定義されることもできる。
【００３２】
【数３】
0004464952.tif 000004
【００３３】
【数４】
0004464952.tif 000005
【００３４】
【数５】
0004464952.tif 000006
図７は、本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法のうち第200段階(S200)で部分映像の方向緊密度(Vθ)を定義する第2の方法を示す図面である。
【００３５】
図７に図示されたように、部分映像MN×N(l,m)に対して(△l,△m)ほど離れた第2部分映像MN×N(l+△l,m+△m)を設定して、この二つの部分映像の対応する各画素値の間の差を統計的に数値化して方向緊密度(Vθ)を得て、より詳細には、二つの部分映像の画素値の間の差Zθi,jを因子として有する関数に基づいて方向緊密度(Vθ)を決めうる。例えば、二つの部分映像の画素値の間の差Zθi,jを因子として有する関数に対する全体平均値を求めて方向緊密度(Vθ)で決めうる。一例として下記数式６または数式７のような形態に方向緊密度(Vθ)を定義できる。
【００３６】
【数６】
0004464952.tif 000007
【００３７】
【数７】
0004464952.tif 000008
また、前記方向緊密度(Vθ)は、前記部分映像(MN×N(l,m))を構成する全体画素がN×Nマトリックスの形態に与えられた場合に、数式８、数式９、及び数式１０などの多様な方式に定義されることもできる。
【００３８】
【数８】
0004464952.tif 000009
【００３９】
【数９】
0004464952.tif 000010
【００４０】
【数１０】
0004464952.tif 000011
ここで、i,jは各部分映像内の行、列を表わし、θは第1部分映像(MN×N(l,m))と第2 部分映像(MN×N(l+△l,m+△m))とが互いに離れている方向を表わす。そして、zθi,jは、第1部分映像のi,j番目の画素値と第2部分映像のi,j番目の画素値との差を表わし、数式１１及び数式１２のように与えられる。
【００４１】
【数１１】
0004464952.tif 000012
【００４２】
【数１２】
0004464952.tif 000013
前記数式６で提示した方向緊密度Vθは、前記数式１で提示した方向緊密度Vθと同様に、Vθは、前記部分映像MN×N(l,m)のデータがrandom Gaussian分布を有する場合には、θとは無関係に有意な差のない類似している値が出る。しかし、もし、前記部分映像MN×N(l,m)のデータが或る特定方向にイメージ成分が存在すれば、その方向へのzθi,j値が相対的に小さな値を有し、Vθ値も小くなる。そして、イメージの方向性と距離が遠い方向に対してはVθ値が反対に大きくなる。したがって、イメージがある領域ではVθ値が評価する方向θによって変わる。
【００４３】
前記数式６で提示した方向緊密度Vθは、前記数式１で提示した方向緊密度Vθに比べて映像処理を応用するのにより容易くて效率的である。言い換えれば、より多様な方向への方向緊密度を易しく求めうる。
【００４４】
その次に、独立性推定部３０が前記第200段階(S200)で求められた複数個の方向緊密度間の類似した程度を数値化した検定統計量(Z)を求める(S300)。
【００４５】
前記第200段階(S200)で定義された方向緊密度Vθは、任意の確率標本(random sample)から母数を推定するために使われる推定量(estimator)である。また、推定量は、一つの確率変数(random variable)として固有の分布(distribution)を有する。前記第200段階(S200)で定義された方向緊密度Vθは、方向θに対する母集団(population)の分散σθ2の不便推定量(unbiased estimator)になる。このような点推定量(point estimator)の不便性(unbiasedness)は、統計的推論の点推定(point estimation)で推定量(estimator)が有していなければならない望ましい性質の一つである。しかし、与えられた方向に隣合う二つの標本の差を用いる統計量であるために前記部分映像MN×N(l,m)の画素がイメージを成す場合には、標本の配列順序、すなわち、方向性(orientation)θによって異なる値を有する。一方、前記部分映像MN×N(l,m)の画素がrandom noiseと仮定すれば、前述した統計量(Vθ)は方向性θ(θ= θ1,θ2,…,θP,Pは、定数)に関わらず統計的に有意な差のない値になる。すなわち、イメージのない場合、Vθ(θ= θ1,θ2,…,θP)などの統計量は同じ統計的特徴を有する。言い換えれば、イメージのない場合、Vθ(θ= θ1,θ2,…,θP)などの統計量は相異なる母集団から独立的に抽出されたデータに対する母分散(population variance)と関係された推定量になって、したがって、イメージの有無を検定することはより一般的に互いに独立している多くの正規母集団の母分散の同一性を検定する統計的仮説検定(Statistical Hypothesis Testing)問題に帰着される。すなわち、方向性(θ= θ1,θ2,…,θP)によって得られるV1,V2,…,VP値が統計的に有意な差があると判断されれば、与えられた映像サンプル内にイメージが存在すると見なし、一方、V1,V2,…,VPの値が統計的に有意な差がないと判断されれば、与えられた映像サンプルは、イメージのないノイズと判断できる根拠となる。このような問題は、統計学的にP個の母集団の分散の推定量であるV1,V2,…,VPを使って各母集団の分散が同一であるか(同一であれば、該当領域はrandom noise領域)、それとも同一でないかを(すなわち、該当領域にイメージが存在するかを)検定する母集団の分散の同一性検定問題に帰結される。
【００４６】
そのために、P個の方向による正規母集団の分散をσ12,σ22,…,σP2としよう。また、これらの推定量は、前述したように各々V1,V2,…,VPである。母分散の同一性を検定するための帰無仮説(null hypothesis:H0)と対立仮説(alternative hypothesis:H1)は、各々下記の数式１３のようである。
【００４７】
【数１３】
0004464952.tif 000014
H0:σ12=σ22=…=σP2  v.s. H1:not H0
すなわち、前記数式１３の帰無仮説H0は、P個の母集団の分散が同一であることを仮定する仮説であるので、これが採択されれば、P個の方向に沿って同一の統計的特性を有することを意味するので、該当領域には特定方向へのイメージが存在しないことを意味する。一方、帰無仮説が棄却されれば、該当領域には特定の方向にイメージが存在することを意味する。しかし、このような統計的仮説検定の結果は、有意レベル(significance level)によって変わるので、適切な有意レベルを考慮することがまた非常に重要と言える。したがって、本発明によれば、前記数式１３の仮説を通じて与えられた領域が方向性がない領域であるか、すなわち、すべての方向に同一の統計的特性を有するrandom noise領域であるか、それとも特定方向への統計的特性が異なる方向と異なる領域であるか、すなわち、映像のfeatureなどのようなイメージ領域であるかを区別できる統計的検定方法を提供できる。
【００４８】
帰無仮説H0 :σ12=σ22 = …=σP2 が正しいという前題下でこれを検定するための検定統計量はさまざまを適用することができ、代表的に数式１４のような検定統計量を提示できる。
【００４９】
【数１４】
0004464952.tif 000015
ここで、V1,V2,…,VPは、前記部分映像内のP(2以上の定数)個の方向(θ1,θ2,…,θP)各々に対する方向緊密度(Vθ(l,m),θ= θ1,θ2,…,θP)を表わし、max{V1,V2,…VP}は方向緊密度の中の最大値、min{V1,V2,…,VP}は方向緊密度の中の最小値を表わす。
【００５０】
前記数式１４以外にも下記数式１５、数式１６のような検定統計量を適用することも可能である。
【００５１】
【数１５】
0004464952.tif 000016
【００５２】
【数１６】
0004464952.tif 000017
より一般的には、下記数式１７のような検定統計量を適用できる。
【００５３】
【数１７】
0004464952.tif 000018
前記数式１５、数式１６、及び数式１７で、X1は前記部分映像内のP個の方向(θ1,θ2,…,θP)各々に対する方向緊密度(Vθ(l,m),θ= θ1,θ2,…,θP)のうち最小値を表わし、X2は前記方向緊密度のうち二番目の最小値、X1は方向緊密度のうちi番目の最小値を表わし、結果的にXPは前記方向緊密度のうち最大値、XP-1は前記方向緊密度のうち二番目の最大値を表わす。
【００５４】
最後に、仮説検定部４０が前記第300段階(S300)で求めた検定統計量(Z)を既定の一個以上のイメージ/ノイズ限界値(β0,β1)と比べて前記部分映像のイメージ/ノイズ程度を表わすイメージ/ノイズ判別値(H(l,m))を得られる(S400)。
【００５５】
本実施形態には、2個のイメージ/ノイズ限界値(β0,β1)を例としているが、応用によって一個のイメージ/ノイズ限界値やあるいは3個以上のイメージ/ノイズ限界値(β0,β1)を用いることも可能である。
【００５６】
ここで、添付した図８を参照して、本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法のうち第400段階(S400)の動作過程をさらに詳しく説明すれば、次のようである。
【００５７】
まず、図８で示されたように、前記第300段階(S300)で求めた検定統計量(Z)が既定の第1イメージ/ノイズ限界値(以下、純粋イメージ限界値(β1)と称する)以上であれば、イメージ/ノイズ判別値(H(l,m))を第1設定値(例えば、1)に設定する(S420)。ここで、純粋イメージ限界値(β1)の意味は検定統計量(Z)がβ1より小くなれば、イメージ/ノイズ判別値(H(l,m))がこれ以上第1設定値(例えば、1)ではないということを意味する。
【００５８】
そして、前記第300段階(S300)で求めた検定統計量(Z)が既定の純粋ノイズ限界値(β0)以下であれば、イメージ/ノイズ判別値(H(l,m))を第2設定値(例えば、0)に設定する(S430)。ここで、純粋ノイズ限界値(β0)の意味は検定統計量(Z)がβ0より大きくなれば、イメージ/ノイズ判別値(H(l,m))がこれ以上第2設定値(例えば、0)ではないということを意味する。
【００５９】
最後に、前記第300段階(S300)で求めた検定統計量(Z)が前記純粋ノイズ限界値(β0)と前記純粋イメージ限界値(β1)との間の値であれば、イメージ/ノイズ判別値(H(l,m))を第1及び第2設定値の間の値、例えば、0と1との間の値を有する前記検定統計量(Z)に対する増加関数に設定する(S440)。
【００６０】
すなわち、第400段階(S420〜S440)で既定の純粋ノイズ限界値(β0)と純粋イメージ限界値(β1)とを用いてイメージ/ノイズ判別値 H(l,m)を得る過程は、次の3種類のケースに分けて思うことができる。
【００６１】
すなわち、(1)もし、Z>β1 であれば、帰無仮説H0を棄却して結論は"Unequal Variance"、すなわち、イメージが存在していると判断する。
【００６２】
(2)もし、Z<β0 であれば、帰無仮説H0を採択して結論は"Equal Variance"、すなわち、イメージが存在していないと判断する。
【００６３】
(3)もし、β0≦Z≦β1であれば、判断を留保する。この場合は、イメージ存在有無に対する中間的な決定をする。
【００６４】
このような中間的な決定をする場合の実施形態が図９、図１０及び図１１に図示されている。
【００６５】
図９は、本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法のうち第440段階(S440)でイメージ/ノイズ判別値関数を示すグラフである。このとき、イメージ/ノイズ判別値(H(l,m))は、下記の数式１８のように表現される。
【００６６】
【数１８】
0004464952.tif 000019
ここで、H(l,m)は全体映像内の(行、列)が(l、m)である画素のイメージ/ノイズ判別値を表わし、Zは検定統計量を、そして、β0は純粋ノイズ限界値を表わし、β1は純粋イメージ限界値を表わす。イメージ/ノイズ判別値が前記数式１８のように表現された場合には、イメージ/ノイズ判別値が線形的に変わる。
【００６７】
図１０は、本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法のうち第440段階(S440)で第2の方法によるイメージ/ノイズ判別値関数を示すグラフである。このとき、イメージ/ノイズ判別値(H(l,m))は、下記の数式１９のように表現される。
【００６８】
【数１９】
0004464952.tif 000020
ここで、H(l,m)は全体映像内の(行、列)が(l、m)である画素のイメージ/ノイズ判別値を表わし、Zは検定統計量を、そして、β0は純粋ノイズ限界値を表わし、β1は純粋イメージ限界値を表わす。イメージ/ノイズ判別値が前記数式１９のように表現された場合には、イメージ/ノイズ判別値が緩やかな状態で次第に急変する。
【００６９】
図１１は、本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法のうち第440段階(S440)で第3の方法によるイメージ/ノイズ判別値関数を示すグラフである。このとき、イメージ/ノイズ判別値(H(l,m))は、下記の数式２０のように表現される。
【００７０】
【数２０】
0004464952.tif 000021
ここで、H(l,m)は全体映像内の(行、列)が(l、m)である画素のイメージ/ノイズ判別値を表わし、Zは検定統計量を、そして、β0は純粋ノイズ限界値を表わし、β1は純粋イメージ限界値を表わす。イメージ/ノイズ判別値が前記数式２０のように表現された場合には、イメージ/ノイズ判別値(H(l,m))が急変しつつ、徐々に緩やかな状態を成す。
【００７１】
図１２は、本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法のうち方向緊密度を用いて二個のイメージ/ノイズ限界値(β0,β1)を求める過程を詳しく説明するために示すフローチャートである。
【００７２】
すなわち、先立って第400段階でイメージ/ノイズ判別値(H(l,m))を得るために既定の値で見た純粋ノイズ限界値(β0)と純粋イメージ限界値(β1)とを求める過程の一例であって、第200段階(S200)で定義された方向緊密度Vθ(l,m)を用いて有意レベルの大きさ(α1、α2)で純粋ノイズ限界値(β0)と純粋イメージ限界値(β1)とを求める(S410)。
【００７３】
まず、図１２で示されたように、複数個の方向緊密度Vθ(θ=1,2,…,P)が互いに独立しており、同一の自由度を有するカイ二乗分布に従うと仮定した時、前記仮定下で前記検定統計量Zに対する確率密度関数h(z)を求める(S411)。
【００７４】
このとき、方向緊密度Vθをθ=1,2,3,4の4種類の場合、すなわち、V1,V2,V3,V4で与えられた場合に対して考える時、前記V1,V2,V3,V4が互いに独立しており、同様に自由度rであるカイ二乗分布により、例えば、検定統計量Zが数式２１のように与えられると、検定統計量Zの確率密度関数(probability density function)は数式２２のようである。
【００７５】
【数２１】
0004464952.tif 000022
ここで、X1はV1,V2,V3,V4の中で最小値を表わし、X4はV1,V2,V3,V4の中で最大値を表わす。
【００７６】
【数２２】
0004464952.tif 000023
その後、前記第411段階(S411)で求めた確率密度関数h(z)に対して、検定統計量Zが一定値以下である時の確率密度関数h(z)の分布が前記確率密度関数h(z)が有する全体範囲のα0の比率以下を占めるようにするZ値を求めて、これを純粋ノイズ限界値(β0)に設定する(S412)。
【００７７】
すなわち、図１２の第412段階(S412)のグラフを見れば、斜線部分の面積がh(z)とz軸との間の全体広さのα0の比率を占めるz値を求めて、これを純粋ノイズ限界値(β0)に設定する。このとき、α0値は既設定されている固定値であることもでき、ユーザーが入力して変更できるように構成されることもある。
【００７８】
そして、前記第411段階(S411)で求めた確率密度関数h(z)に対して、検定統計量Zが一定値以上である時の確率密度関数h(z)の分布が前記確率密度関数h(z)が有する全体範囲のα1の比率以下を占めるようにするZ値を求めて、これを純粋イメージ限界値(β1)に設定する(S413)。
【００７９】
すなわち、図９の第413段階(S413)のグラフを見れば、斜線部分の面積がh(z)とz軸との間の全体広さのα1の比率を占めるz値を求めて、これを純粋イメージ限界値(β1)に設定する。このとき、α1値は既設定されている固定値であることもでき、ユーザーが入力して変更できるように構成されることもある。
【００８０】
このようにして得られた純粋ノイズ限界値(β0)と純粋イメージ限界値(β1)とを用いてイメージ/ノイズ判別値を求められうる。
【００８１】
以上のようにして得られたイメージ/ノイズ判別値H(l,m)は、多くの映像処理分野の応用問題に適用できる。一般的に前述した検定方法は、図１３のように一般化させて映像処理問題に適用できる。
【００８２】
図１３は、本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理システム及び方法を実際映像処理に応用するために具現されたブロック図である。
【００８３】
図１３に図示されたように、f(l,m)とp(l,m)は、各々入力映像信号と映像処理ブロック５０の出力信号とを表わし、y(l,m)は、イメージ検出信号によって調整される最終出力信号を表わす。図１３で映像処理ブロック５０は、image enhancementで使われる一般的な映像処理を担当するブロックを表わし、イメージ感知ブロック６０は前述した本発明の仮説検定を通じて入力される映像のイメージ程度を出力するブロックである。イメージ感知ブロック６０は、図３に図示された本発明の一実施形態による統計的映像処理システムに該当されることができ、イメージ感知ブロック６０の出力信号、すなわち、イメージ検出信号H(l,m)は、例えば、Sharpness enhancement、smoothingまたはnoise reduction、deinterlacing、contrast enhancementなどのために使われうる。図１３の映像混合ブロック７０は、イメージ感知ブロック６０のイメージ検出信号H(l,m)によって入力映像(f(l,m))と映像処理された映像(p(l,m))とを混合するブロックである。すなわち、イメージ感知ブロック６０の仮説検定結果H(l,m)によって原映像(f(l,m))と映像処理された結果映像(p(l,m))とを全体映像処理目的によって適切に混合して最終結果映像(y(l,m))を得ることである。混合する方法は、全体目的によって前記数式１８、数式１９及び数式２０で提示したように線形的な方法または非線形的な方法を使うことができる。
【００８４】
以上で、いくつかの実施形態を挙げて本発明をより詳しく説明したが、本発明は必ずしもこのような実施形態に限るものではなく、本発明の技術思想を脱しない範囲内で多様に変形実施されうる。
【産業上の利用可能性】
【００８５】
本発明は、イメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理システム及び方法に関連する技術分野に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】各々イメージとノイズに該当され、すべて分散が25で同じ二つのサンプル映像を示す図面である。
【図２】各々イメージとノイズに該当され、すべて分散が2500で同じ二つのサンプル映像を示す図面である。
【図３】本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理システムの構成を概略的に示すブロック図である。
【図４】本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法を概略的に示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法のうち第100段階(S100)で全体映像とイメージ/ノイズを識別しようとする特定画素とその周辺部分ブロック映像との関係の一実施形態を示す図面である。
【図６】本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法のうち第200段階(S200)で映像の方向緊密度を検出するためにM×Nブロック内の画素を4種類の方向に再配列するものを示す図面である。
【図７】本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法のうち第200段階(S200)で映像の方向緊密度を検出するために二個のM×Nブロックの画素差を用いる第2の方法を示す図面である。
【図８】本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法のうち第400段階(S400)の動作過程をさらに詳しく説明するために示すフローチャートである。
【図９】本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法のうち第430段階(S430)でイメージ/ノイズ判別値関数を示すグラフである。
【図１０】本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法のうち第430段階(S430)で第2の方法によるイメージ/ノイズ判別値関数を示すグラフである。
【図１１】本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法のうち第430段階(S430)で第3の方法によるイメージ/ノイズ判別値関数を示すグラフである。
【図１２】本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理方法のうち方向緊密度を用いて二個のイメージ/ノイズ限界値を求める過程を詳しく説明するために示すフローチャートである。
【図１３】本発明の一実施形態によるイメージ/ノイズ判別のための統計的映像処理システム及び方法を実際映像処理に応用するために具現されたブロック図である。
【符号の説明】
【００８７】
10：部分映像抽出部                    20：映像相関関係推定部
30：独立性推定部                      40：仮説検定部
50：映像処理ブロック                  60：イメージ感知ブロック
70：映像混合ブロック
【図３】
0004464952.tif 000044
【図４】
0004464952.tif 000045
【図５】
0004464952.tif 000046
【図６】
0004464952.tif 000047
【図７】
0004464952.tif 000048
【図８】
0004464952.tif 000049
【図９】
0004464952.tif 000050
【図１０】
0004464952.tif 000051
【図１１】
0004464952.tif 000052
【図１２】
0004464952.tif 000053
【図１３】
0004464952.tif 000054
【図１】
0004464952.tif 000055
【図２】
0004464952.tif 000056