(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の色信号によって画素が構成されている画像の処理をする画像処理装置であって、
入力画像信号を所定の大きさの画素ブロックにブロック化するブロック化手段と、
上記ブロック化手段から出力された画素ブロック内における一の色信号の変化と他の色信号の変化の相関に基づいて、当該画素ブロック内における注目画素の一の色信号について、上記注目画素の同画素位置近傍の他の色信号から疑似色信号を生成する色生成手段と、
上記一の色信号と上記色生成手段が生成した疑似色信号とを合成して一の色信号を新たに生成する色合成手段とを備え、
上記注目画素の一の色信号の値をＡ１とし、上記注目画素の他の色信号の値をＡ２とし、
上記画素ブロック内の全画素についての一の色信号の最小値をＡ１minとし、一の色信号の最大値と上記最小値Ａ１minとの差分をＤＲ１とし、
上記画素ブロック内の全画素についての他の色信号の最小値をＡ２minとし、他の色信号の最大値と上記最小値Ａ２minとの差分をＤＲ２とするとき、
上記色生成手段は、上記疑似色信号の値Ａ１２を
Ａ１２＝（Ａ２−Ａ２min）×ＤＲ１／ＤＲ２＋Ａ１min
として生成する
画像処理装置。
【請求項２】
上記画素ブロック内における上記注目画素の画素位置が、上記画素ブロック内の中心位置である
請求項２記載の画像処理装置。
【請求項３】
複数の色信号によって画素が構成されている画像の処理をする画像処理装置であって、
入力画像信号を所定の大きさの画素ブロックにブロック化するブロック化手段と、
上記ブロック化手段から出力された画素ブロック内における一の色信号の変化と他の色信号の変化の相関に基づいて、当該画素ブロック内における注目画素の一の色信号について、上記注目画素の同画素位置近傍の他の色信号から疑似色信号を生成する色生成手段と、
上記一の色信号と上記色生成手段が生成した疑似色信号とを合成して一の色信号を新たに生成する色合成手段と、
上記ブロック化手段にてブロック化して得たデータをクラス毎に分類して、その分類に対応するクラスコードを出力するクラス分類手段と、
上記クラスコードに応じて入力画像信号に対応するノイズ低減された上記一の色信号の生成を可能とする最適なｎ個の重み係数Ｗ１〜Ｗｎのデータ列を出力する重み係数出力手段とを備え、
上記一の色信号の値をＡ１とし、ｎ−１個の上記他の色信号から生成された疑似色信号の値をＡ２〜Ａｎとし、上記重み係数出力手段が出力した重み係数をｎ個のＷ１〜Ｗｎとするとき、
上記色合成手段は、上記合成した新たな一の色信号Ａ１’を
【数１】
0004599705.tif 000007
として生成する
画像処理装置。
【請求項４】
上記重み係数出力手段は、ノイズを含む画像信号をブロック化してクラス分類して得たデータと、低ノイズの画像信号をブロック化して得たデータとで予め学習して、上記ｎ個の重み係数Ｗ１〜Ｗｎを上記クラスコードに対応させて取得している
請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
学習して取得した上記ｎ個の重み係数Ｗ１〜Ｗｎが記憶される記録手段を備えており、
上記記憶手段は、上記クラスコードに対応するそれぞれのアドレスに上記ｎ個の重み係数Ｗ１〜Ｗｎが記憶されており、ノイズ低減された一の色信号を生成するために上記クラス分類手段により出力されたクラスコードに応じて上記ｎ個の重み係数Ｗ１〜Ｗｎが読み出される
請求項４記載の画像処理装置。
【請求項６】
複数の色信号によって画素が構成されている画像の処理をする画像処理装置であって、
入力画像信号を所定の大きさの画素ブロックにブロック化するブロック化手段と、
上記ブロック化手段から出力された画素ブロック内における一の色信号の変化と他の色信号の変化の相関に基づいて、当該画素ブロック内における注目画素の一の色信号について、上記注目画素の同画素位置近傍の他の色信号から疑似色信号を生成する色生成手段と、
上記一の色信号と上記色生成手段が生成した疑似色信号とを合成して一の色信号を新たに生成する色合成手段とを備え、
上記色生成手段は、上記一の色信号についての相関が、複数の他の色信号の中で最も高い色信号を使用して、上記疑似色信号を生成する
画像処理装置。
【請求項７】
複数の色信号によって画素が構成されている画像の処理をする画像処理装置であって、
入力画像信号を所定の大きさの画素ブロックにブロック化するブロック化手段と、
上記ブロック化手段から出力された画素ブロック内における一の色信号の変化と他の色信号の変化の相関に基づいて、当該画素ブロック内における注目画素の一の色信号について、上記注目画素の同画素位置近傍の他の色信号から疑似色信号を生成する色生成手段と、
上記一の色信号と上記色生成手段が生成した疑似色信号とを合成して一の色信号を新たに生成する色合成手段とを備え、
上記色生成手段は、上記一の色信号について、上記画素ブロック内の他の位置の他の色信号も使用して、上記疑似色信号を生成し、
上記色生成手段が生成する一の疑似色信号は、上記画素ブロックの他の各位置の他の色信号を使用して得た疑似色信号の平均値である
画像処理装置。
【請求項８】
複数の色信号によって画素が構成されている画像の処理をする画像処理方法であって、
入力画像信号を所定の大きさの画素ブロックにブロック化するブロック化工程と、
上記ブロック化工程により出力された画素ブロック内における一の色信号の変化と他の色信号の変化の相関に基づいて、当該画素ブロック内における注目画素の一の色信号について、上記注目画素の同画素位置近傍の他の色信号から疑似色信号を生成する色生成工程と、
上記一の色信号と上記色生成工程にて生成した疑似色信号とを合成して一の色信号を新たに生成する色合成工程とを有し、
上記注目画素の一の色信号の値をＡ１とし、上記注目画素の他の色信号の値をＡ２とし、
上記画素ブロック内の全画素についての一の色信号の最小値をＡ１minとし、一の色信号の最大値と上記最小値Ａ１minとの差分をＤＲ１とし、
上記画素ブロック内の全画素についての他の色信号の最小値をＡ２minとし、他の色信号の最大値と上記最小値Ａ２minとの差分をＤＲ２とするとき、
上記色生成工程では、上記疑似色信号の値Ａ１２を
Ａ１２＝（Ａ２−Ａ２min）×ＤＲ１／ＤＲ２＋Ａ１min
として生成する
画像処理方法。
【請求項９】
複数の色信号によって画素が構成されている画像の処理をする画像処理装置を実行させるプログラムが記録されたプログラム記録媒体であって、
上記画像処理装置に、
入力画像信号を所定の大きさの画素ブロックにブロック化するブロック化工程と、
上記ブロック化工程により出力された画素ブロック内における一の色信号の変化と他の色信号の変化の相関に基づいて、当該画素ブロック内における注目画素の一の色信号について、上記注目画素の同画素位置近傍の他の色信号から疑似色信号を生成する色生成工程と、
上記一の色信号と上記色生成工程にて生成した疑似色信号とを合成して一の色信号を新たに生成する色合成工程とを実行させ、
上記注目画素の一の色信号の値をＡ１とし、上記注目画素の他の色信号の値をＡ２とし、
上記画素ブロック内の全画素についての一の色信号の最小値をＡ１minとし、一の色信号の最大値と上記最小値Ａ１minとの差分をＤＲ１とし、
上記画素ブロック内の全画素についての他の色信号の最小値をＡ２minとし、他の色信号の最大値と上記最小値Ａ２minとの差分をＤＲ２とするとき、
上記色生成工程では、上記疑似色信号の値Ａ１２を
Ａ１２＝（Ａ２−Ａ２min）×ＤＲ１／ＤＲ２＋Ａ１min
として生成させるプログラムが記録されているプログラム記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理をする画像処理装置及びその方法、並びに画像処理のためのプログラムが記録されているプログラム記録媒体に関し、詳しくは、カラー画像において各色に発生するノイズの除去のためのものであって、そのノイズが各色でランダムで発生している場合に好適な画像処理装置及びその方法、並びにプログラム記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像処理技術の一つとして画像のノイズを除去する技術がある。ノイズ除去の技術としては、空間方向にフィルターをかけて、画像をぼかしてノイズを除去したり、時間方向のデータを利用して、静止部分の足し合わせることによりノイズ除去する手法が提案されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、空間方向にフィルターをかけて、画像をぼかすことによりノイズを除去する手法については、ノイズは目立たなくなるが、画像はぼけてしまうといった問題が生じてしまう。
【０００４】
また、時間方向のデータを利用して、静止部分の足し合わせによってノイズを除去する手法については、静止画を撮る場合、時間方向にデータを保持するためのメモリが必要になってくる。さらに、動物体の画像についてノイズ除去を行う場合には、足し合わせるための部分を探すための動き検出処理等の複雑な処理が必要になってくる。
【０００５】
そこで、本発明は、上述の実情に鑑みてなされたものであり、複雑な処理等を要することなく、適切に画像のノイズ除去を行うことができる画像処理装置及びその方法並びにプログラム記録媒体を提供することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画像処理装置は、上述の課題を解決するために、複数の色信号によって画素が構成されている画像の処理をする画像処理装置であって、入力画像信号を所定の大きさの画素ブロックにブロック化するブロック化手段と、上記ブロック化手段から出力された画素ブロック内における一の色信号の変化と他の色信号の変化の相関に基づいて、当該画素ブロック内における注目画素の一の色信号について、上記注目画素の同画素位置近傍の他の色信号から疑似色信号を生成する色生成手段と、上記一の色信号と上記色生成手段が生成した疑似色信号とを合成して一の色信号を新たに生成する色合成手段とを備え、上記注目画素の一の色信号の値をＡ１とし、上記注目画素の他の色信号の値をＡ２とし、上記画素ブロック内の全画素についての一の色信号の最小値をＡ１minとし、一の色信号の最大値と上記最小値Ａ１minとの差分をＤＲ１とし、上記画素ブロック内の全画素についての他の色信号の最小値をＡ２minとし、他の色信号の最大値と上記最小値Ａ２minとの差分をＤＲ２とするとき、上記色生成手段は、上記疑似色信号の値Ａ１２を
Ａ１２＝（Ａ２−Ａ２min）×ＤＲ１／ＤＲ２＋Ａ１min
として生成する。
【０００７】
このような構成を備える画像処理装置は、一の色信号について、当該一の色信号の同画素位置近傍の他の色信号から疑似色信号を色生成手段により生成し、一の色信号と色生成手段が生成した疑似色信号とを合成して一の色信号を色合成手段により新たに生成する。これにより、画像処理装置は、各色信号間に独立して発生するノイズ成分を除去する。
【０００８】
また、本発明に係る画像処理方法は、上述の課題を解決するために、複数の色信号によって画素が構成されている画像の処理をする画像処理方法であって、入力画像信号を所定の大きさの画素ブロックにブロック化するブロック化工程と、上記ブロック化工程により出力された画素ブロック内における一の色信号の変化と他の色信号の変化の相関に基づいて、当該画素ブロック内における注目画素の一の色信号について、上記注目画素の同画素位置近傍の他の色信号から疑似色信号を生成する色生成工程と、上記一の色信号と上記色生成工程にて生成した疑似色信号とを合成して一の色信号を新たに生成する色合成工程とを有し、上記注目画素の一の色信号の値をＡ１とし、上記注目画素の他の色信号の値をＡ２とし、上記画素ブロック内の全画素についての一の色信号の最小値をＡ１minとし、一の色信号の最大値と上記最小値Ａ１minとの差分をＤＲ１とし、上記画素ブロック内の全画素についての他の色信号の最小値をＡ２minとし、他の色信号の最大値と上記最小値Ａ２minとの差分をＤＲ２とするとき、上記色生成工程では、上記疑似色信号の値Ａ１２を
Ａ１２＝（Ａ２−Ａ２min）×ＤＲ１／ＤＲ２＋Ａ１min
として生成する。これにより、画像処理方法は、各色信号間に独立して発生するノイズ成分を除去する。
【０００９】
また、本発明に係るプログラム記録媒体は、複数の色信号によって画素が構成されている画像の処理をする画像処理装置を実行させるプログラムが記録されたプログラム記録媒体であって、上記画像処理装置に、入力画像信号を所定の大きさの画素ブロックにブロック化するブロック化工程と、上記ブロック化工程により出力された画素ブロック内における一の色信号の変化と他の色信号の変化の相関に基づいて、当該画素ブロック内における注目画素の一の色信号について、上記注目画素の同画素位置近傍の他の色信号から疑似色信号を生成する色生成工程と、上記一の色信号と上記色生成工程にて生成した疑似色信号とを合成して一の色信号を新たに生成する色合成工程とを実行させ、上記注目画素の一の色信号の値をＡ１とし、上記注目画素の他の色信号の値をＡ２とし、上記画素ブロック内の全画素についての一の色信号の最小値をＡ１minとし、一の色信号の最大値と上記最小値Ａ１minとの差分をＤＲ１とし、上記画素ブロック内の全画素についての他の色信号の最小値をＡ２minとし、他の色信号の最大値と上記最小値Ａ２minとの差分をＤＲ２とするとき、上記色生成工程では、上記疑似色信号の値Ａ１２を
Ａ１２＝（Ａ２−Ａ２min）×ＤＲ１／ＤＲ２＋Ａ１min
として生成させるプログラムが記録されている。このようなプログラム記録媒体に記録されているプログラムにより画像処理を実行する画像処理装置は、各色信号間に独立して発生するノイズ成分を除去する。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。この実施の形態は、本発明を、画像を処理する画像処理装置に適用したものである。画像処理装置については、第１及び第２の実施の形態を挙げて説明する。
【００１１】
先ず、本発明が適用された画像処理装置を説明する前に、画像処理の原理について説明する。画像処理の原理については、以下のようになる。
【００１２】
画像処理は、前提としてカラー画像について行うことを前提としている。具体的には、ＲＧＢの色信号によって画素が構成されている画像についての画像処理である。
【００１３】
そして、画像処理では、そのようなカラー画像の色信号間の相関を利用して、先ず色変換を行っている。さらに、画像処理では、その色変換により得た色信号を本来の色に加えることで、ノイズの除去或いは低減（以下、単に除去という。）を実現している。ここで、カラー画像の各色信号において発生するノイズは、それぞれ相関のないランダムなノイズであることが前提とされている。以下、ノイズ除去のために行う色変換及び色の加算等の処理について、その原理を説明する。
【００１４】
先ず、色変換について説明する。以下、例として、Ｒ（赤色）を変換して、Ｒ（赤色）からＧ（緑色）を生成する場合について説明する。
【００１５】
ここで、画像中の所定の画素ブロックについて先ず考える。例えば、所定の画素ブロックは、図１中（Ａ）又は（Ｂ）に示すように、画像中における３×３の画素ブロックであるとする。そして、このような３×３（３行３列）の画素ブロック内の各画素は、それぞれが色信号として把握されるものであり、すなわち、各画素は、図２中（Ａ）に示すように、Ｒの色信号については、Ｒ０〜Ｒ８（Ｒｉ：ｉ＝０〜８の整数）の値をもっており、また、Ｇの色信号については、図２中（Ｂ）に示すように、Ｇ０〜Ｇ８（Ｇｉ：ｉ＝０〜８の整数）の値をもっており、また、図２中（Ｃ）に示すように、Ｂの色信号については、Ｂ０〜Ｂ８（Ｂｉ：ｉ＝０〜８の整数）の値をもっている。
【００１６】
ここで、そのような画素ブロック内における各色信号の変化について考えてみる。例えば、画素ブロック内における値の最小値をＭＩＮとおき、そのダイナミックレンジＤＲを最大値−ＭＩＮとおいて、（１）式によりＲｉの変換後のｒｉの得て、また、（２）式によりＧｉの変換後のｇｉの値を得て、また、（３）式によりＢｉの変換後のｂｉの値を得る。
【００１７】
ｒｉ＝（Ｒｉ−ＭＩＮＲ）／ＤＲＲ  ・・・（１）
ｇｉ＝（Ｇｉ−ＭＩＮＧ）／ＤＲＧ  ・・・（２）
ｂｉ＝（Ｂｉ−ＭＩＮＢ）／ＤＲＢ  ・・・（３）
ここで、ＭＩＮＲ、ＭＩＮＧ及びＭＩＮＢは、画素ブロック内の画素のＲ、Ｇ、Ｂの色信号それぞれの最小値であり、ＤＲＲ、ＤＲＧ及びＤＲＢは、そのような画素ブロック内の画素のＲ、Ｇ及びＢの色信号についての最小値と最大値との差分として示されるダイナミックレンジＤＲの値である。なお、ダイナミックレンジＤＲが０の場合には、もともとの変化がないので、ｒｉ，ｇｉ及びｂｉは０とする。
【００１８】
このように、（１）式により画素ブロック内の各画素のＲの色信号について変換後のｒ０〜ｒ８を得ることができ、また、（２）式により画素ブロック内の各画素のＧの色信号について変換後のｇ０〜ｇ８を得ることができ、また、（３）式により画素ブロック内の各画素のＢの色信号について変換後のｂ０〜ｂ８を得ることができるが、ｒ０〜ｒ８の変化、ｇ０〜ｇ８の変化及びｂ０〜ｂ８の変化とは、相関は高く、略同じ値になる。
【００１９】
このように相関が高いことを利用すれば、（４）式により、一の色信号について、他の色信号から疑似色信号を得ることができる。ここで、（４）式は、例として、Ｇ（一の色信号）について、Ｒ（他の色信号）に基づいて新たな値ＧＲ（疑似色信号）が生成される場合としている。
【００２０】
ＧＲ＝（Ｒ４−ＭＩＮＲ）×ＤＲＧ／ＤＲＲ＋ＭＩＮＧ  ・・・（４）
この（４）式により算出された値ＧＲは、上述したようなＲの画素ブロック内の中心画素を注目画素としたＧの色信号への変換後の値であって、同一位置の画素のＲ４に基づいて、それに対応される変換後の値とされる。
【００２１】
また、上述の（４）式におけるＭＩＮＲの替わりに、Ｒ４以外の値であるＲ０，Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ５，Ｒ６，Ｒ７，Ｒ８を用いることもできる。この場合、値ＧＲとして８候補を得ることができるので、それらの平均を、生成した値ＧＲとすることもできる。さらに、このような場合には、そのようにして求めた候補のうち、０≦ＧＲ≦２５５（画素のデータが８bitで表される場合）以外のものを除いた平均値を求めることもできる。
【００２２】
以上のように、Ｒを変換して、ＧＲを生成することができる。そして、説明は省略するが、同様に、Ｂを変換することにより、疑似色信号としてのＧを生成する、すなわち値ＧＢを生成することもできる。
【００２３】
次に、色の加算処理について説明する。この色の加算処理では、上述のようにして得た値ＧＲ，ＧＢを、もとのＧの色信号に加算しており、これにより、ノイズ成分が除去されたものになる。色の加算処理の原理は次のようになる。
【００２４】
先ず、ここで、ＲＧＢについて３板のＣＣＤ（Charge Coupled Device）により撮像されることを前提とする。３板のＣＣＤで撮像した場合には、３板それぞれで得られたＲＧＢの各色信号に発生するノイズ成分にはその色間において相関はない。このような前提の下では、上述のようにして求められるＲ及びＢに基づいて得た値ＧＲ及びＧＢをもとのＧの値に加えることにより、ノイズ成分が除去されたものとなる。具体的には、（５）式により、値Ｇ’を得ることで、その値Ｇ’はノイズ成分が除去された色信号になる。
【００２５】
Ｇ’＝ｗ１×Ｇ＋ｗ２×ＧＲ＋ｗ３×ＧＢ  ・・・（５）
ここで、ｗｊ（ｊ＝１，２，３）は、各重み係数であり、次の（１）〜（３）に示すいずれかの手法により最適値として決定することができる。
（１）３画素平均とし、重み係数ｗｊを１／３にする。
（２）ＲＧＢそれぞれについてのホワイトバランス等の調整時のゲイン量に応じて重み係数ｗｊを変化させる。すなわち、重み係数ｗｊをゲイン量の関数として決定する。例えば、重み係数ｗｊをＲＧＢのゲイン量の関数とした場合は、上述の（５）式を次の（６）式のように示すことができる。
【００２６】
Ｇ’＝ｗ１（ΔＧ）×Ｇ＋ｗ２（ΔＲ）×ＧＲ＋ｗ３（ΔＢ）×ＧＢ  ・・・（６）
（３）クラス分類により重み係数ｗｊを決定する。この場合、ｒｉとｇｉの差やＤＲＲとＤＲＧとの差等の画像ブロックを単位とした特徴量に基づいてクラス分類をして、すなわち画像ブロックのパターン分けをして、予測式を上述の（５）式として、クラス分類を行う。そして、そのようなクラス分類に対応される重み係数ｗｊを学習により決定する。具体的には、学習では、重み係数ｗｊを最小自乗法により求める。これについてはクラス分類適用処理として後で詳述する。
【００２７】
以上のように、（５）式或いは（６）式に示すように、もとの一の色信号とされるＧに他の色信号を変換して得た当該Ｇの色信号の疑似信号のＧＲ，ＧＢを加算することで、ノイズ成分を除去することができるようになる。
【００２８】
また、上述の説明では、Ｇの色信号のノイズ成分を除去する場合について、その色の変換の処理と、色の加算の処理について説明した。Ｒ，Ｂの色信号についても、同様にして、他の色信号を変換して得た色信号を加算することにより、ノイズ成分を除去することができる。すなわち、一の色信号とされるＲ或いはＧの色信号について、他の色信号を変換してＲ或いはＧを生成して、それらの元のＲ或いはＧの色信号に、重み係数を掛け合わせる。これにより、上述した値Ｇ’の色信号と同様に、ノイズ成分が除去されたＲ或いはＧを得ることができるようになる。
【００２９】
以上、本発明を適用した画像処理の原理について説明した。次に、上述したように画像処理が適用された、実施の形態とされる画像処理装置について説明する。ここでは、上述の原理についての説明と同様に、Ｇの色信号のノイズ成分を除去する場合の処理について説明する。
【００３０】
先ず、第１の実施の形態である画像処理装置は、図３に示すように、ブロック化回路１０、ＭＩＮ及びＤＲ検出回路２０、色変換回路３０及び加算回路４０を備えている。
【００３１】
このような画像処理装置の構成において、ブロック化回路１０は、入力画像信号を所定の大きさの画素ブロックにブロック化するブロック化手段を構成し、色変換回路３０は、一の色信号について、当該一の色信号の同画素位置近傍の他の色信号から疑似色信号を生成する色生成手段を構成し、加算回路４０は、一の色信号と色変換回路３０が生成した疑似色信号とを合成して一の色信号を新たに生成する色合成手段を構成する。そして、ＭＩＮ及びＤＲ検出回路２０は、上述のＭＩＮ及びＤＲを生成する。以下、各構成部について具体的に説明する。
【００３２】
ブロック化回路１０は、入力画像信号を所定の大きさの画素ブロックにブロック化する部分である。このブロック化回路１０は、具体的には、図４に示すように、ブロック切り出し部１１及びブロック切り出し部１２を備えている。このような構成は、一の色信号とされるＧの色信号を他の色信号とされるＲの色信号から求める場合に対応している。
【００３３】
Ｒ用のブロック切り出し部１１では、入力信号画像中の、Ｒの色信号について所定の画素ブロックを切り出す。Ｒ用のブロック切り出し部１１は、例えば３×３の画素ブロックとしての切り出しを行う。そして、Ｒ用のブロック切り出し部１１により切り出された画素ブロックは、ＭＩＮ及びＤＲ検出回路２０を構成するＭＩＮＲ及びＤＲＲ検出部２１に出力される。
同様に、Ｇ用のブロック切り出し部１２では、入力画像信号中の、Ｇの色信号について所定の画素ブロックを切り出す。Ｇ用のブロック切り出し部１２は、上述のＲ用のブロック切り出し部１１に合わせて画素ブロックの切り出し、すなわち３×３の画素ブロックとしての切り出しを行う。そして、Ｇ用のブロック切り出し部１２により切り出された画素ブロックは、ＭＩＮ及びＤＲ検出回路２０を構成するＭＩＮＧ及びＤＲＧ検出部２２に出力される。
【００３４】
そして、このようなＲ用のブロック切り出し部１１及びＧ用のブロック切り出し部１２を備えたブロック化回路１０は、次々に入力されてくる画像信号についてブロック化を施す。すなわち、ブロック化回路１０は、図１中（Ａ）から同図中（Ｂ）に示すように、入力画像信号における注目画素の位置を次々に変えながらブロック化を施す。これにより、後段の処理では、このように次々にブロック化して得た画素ブロックについて、中心画素（ｉ＝４の画素）についての色変換等がなされていくようになる。
【００３５】
ＭＩＮＲ及びＤＲＲ検出部２１では、Ｒ用のブロック切り出し部１１から出力されてきた３×３の画素ブロック内におけるＲについての最小値ＭＩＮＲ及びダイナミックレンジＤＲＲを検出する。そして、ＭＩＮＲ及びＤＲＲ検出部２１は、検出した最小値ＭＩＮＲ及びダイナミックレンジＤＲＲを色変換回路３０に出力する。
【００３６】
同様に、ＭＩＮＧ及びＤＲＧ検出部２２では、Ｇ用のブロック切り出し部１２から出力されてきた３×３の画素ブロック内におけるＧについての最小値ＭＩＮＧ及びダイナミックレンジＤＲＧを検出する。そして、ＭＩＮＧ及びＤＲＧ検出部２２は、検出した最小値ＭＩＮＧ及びダイナミックレンジＤＲＧを色変換回路３０に出力する。
【００３７】
色変換回路３０は色変換をする部分である。この色変換部３０は、色変換されたＧを得るための構成として、具体的には図４に示すような演算部３１を備えている。
【００３８】
この演算部３１では、上述の（４）式に示した演算を行い、Ｒの色信号を変換して値ＧＲを得る。この演算部３１は、このように上述の（４）式に従って値ＧＲを得ることもできるが、これに限定されるものではない。上述したように、値ＧＲについては、複数の処理で演算したＧの平均値等を代表値として得ることもできる。図５には、そのような平均値により値を得る場合の一連の処理を示している。ここでは、ＧＲを代表値として求める場合を例に挙げて説明する。なお、ここでは、一つおきの画素番号の色信号の値を使用して、平均値を得る場合としている。
【００３９】
先ず、ステップＳ１において初期値を設定する。具体的には、変数ｉ，ｎ，ｓｕｍの初期値としてｉ＝１、ｎ＝０、ｓｕｍ＝０を設定する。そして、ステップＳ２において、（７）式によりｘを算出する。
【００４０】
ｘ＝（Ｒ４−Ｒｉ）×ＤＲＧ／ＤＲＲ＋Ｇｉ  ・・・（７）
そして、この（７）式により得た値ｘをステップＳ３において、０≦ｘ≦２５５になるか否かを判別する。ステップＳ５において、求めたｘが０≦ｘ≦２５５である場合には、ステップＳ４に進み、ｘ＜０若しくはｘ＞２５５である場合には、ステップＳ４を超えてさらに先のステップＳ５に進む。ステップＳ４において、
ｎ＝ｎ＋１及びｓｕｍ＝ｓｕｍ＋ｘ
にする。そして、ステップＳ５において、
ｉ＝ｉ＋２
にする。これにより、１つおきの画素位置の値が選択されるようになる。そして、ステップＳ６において、ｉの値がｉ＞７になっているか否かを判別する。ｉ＞７である場合は、画素ブロック内の画素を使用した計算が終了している場合であり、ステップＳ７に進む。一方、ｉ＞７でない場合は、未だ画素ブロック内の画素を使用した計算が終了していない場合であり、ステップＳ２からの処理を再び開始する。
【００４１】
ステップＳ７では、ｎ＞０か否かを判別し、ｎ＞０である場合には、ステップＳ８において、
ＧＲ＝ｓｕｍ／ｎ
を得て、一方、ｎ＞０でない場合、すなわちステップＳ２において得たｘの値が全てｘ＜０若しくはｘ＞２５５であった場合には、画素ブロック内のＧの色信号についての最小値ＭＩＮＧを得る。
【００４２】
ここで、全てのｘの値がｘ＜０若しくはｘ＞２５５であった場合にＧの色信号の最小値ＭＩＮＧとすることに限定されるものではなく、他の値を用いることもできる。要は、この場合、ＧＲは、計算が破綻しないような値であれば良く、すなわち例えば画素ブロック内のＧｉ（ｉ＝０〜８）の平均値であっても良い。
【００４３】
このような処理により色演算部３１では、Ｒの色信号を変換して値ＧＲを得ることができる。色変換回路３０は、このようにＲの色信号を変換して値ＧＲを得る色演算部３１を有しており、同様に、Ｂの色信号からＧの色信号のＧＢを得る色演算部を有している。Ｂの色信号からＧＢを得る色演算部については説明しないが、上述したＲを変換してＧＲを得る手順のようにＲに着目して示した手順を、Ｂに着目した手順に置き換えることにより、ＢからＧＢを得ることができる。
【００４４】
このように、色変換回路３０において、Ｒを変換してＧＲが得られ、Ｂを変換してＧＢが得られる。そして、これらの値ＧＲ，ＧＢは、図３に示すように、加算回路４０に入力される。
【００４５】
加算回路４０では、値ＧＲ，ＧＢと重み係数とに基づいて値Ｇ’を得る。すなわち、この加算回路４０は、上述の（５）式の演算処理により加算後の値Ｇ’を得る。この（５）式を実現する構成として、色変換回路３０は、図６に示すように、第１乃至第３の乗算部４１，４２，４３及び加算部４４を備えている。
【００４６】
Ｒの色信号を変換する色変換部３１により得られた値ＧＲは、第１の乗算部４１にて重み係数ｗ２が乗算されて、加算部４４に出力される。同様に、Ｂの色信号を変換する色変換部３２により得られた値ＧＢは、第３の乗算部４３にて重み係数ｗ３が乗算されて、加算部４４に出力される。また、第２の乗算部４２には、もとのＧの色信号が入力されており、第２の乗算部４２は、このＧに重み係数ｗ１を乗算して、加算部４４に出力する。
【００４７】
加算部４４では、第１乃至第３の乗算部４１，４２，４３から重み係数がそれぞれ掛け合わされてきた値を加算する。すなわち、加算部４４によって、上述の（５）式の演算が最終的に実現されている。
【００４８】
ここで、上述の重み係数ｗｊ（ｊ＝１，２，３）は、上述したように、（１）３画素平均とし、重み係数ｗｊを１／３にする、（２）ＲＧＢそれぞれのゲイン量に応じて重み係数ｗｊを変化させる、（３）クラス分類適応処理により重み係数ｗｊを決定する、等とされている。
【００４９】
ここで、（２）により決定された重み係数ｗｊによる演算が実現するための具体的な構成について説明する。また、（３）により決定される重み係数ｗｊによる処理については、後で詳述する。（２）を実現するために、具体的には、図７に示すように構成する。
【００５０】
図７に示すように、３板式のＣＣＤ５１，５２，５３それぞれから出力されたＲＧＢの各色信号は、後段の各Ａ／Ｄ部６１，６２，６３にて、デジタル変換される。そして、Ａ／Ｄ部６１，６２，６３から出力された各色信号は、第１乃至第３のホワイトバランス部７１，７２，７３においてホワイトバランスが調整される。また、第１乃至第３のホワイトバランス部７１，７２，７３におけるゲイン（gain）はそれぞれ、後述する対応される第１乃至第３の各乗算部４１，４２，４３に出力される。
【００５１】
なお、ここで図面上、別個のものとして各ホワイトバランス部７１，７２，７３が書かれているが、１つのホワイトバランス部において、各色信号のホワイトバランス調整ができることはいうまでもない。
【００５２】
第１のホワイトバランス部７１から出力されたＲの色信号及び第２のホワイトバランス部７２から出力されたＧの色信号は、第１の色変換部３１に入力される。第１の色変換部３１は、上述した図４及び図６に示した色変換部３１であり、このＲ及びＧの色信号に基づいて値ＧＲを得る。そして、この値ＧＲは、第１の乗算部４１に入力される。
【００５３】
第１の乗算部４１では、第１のホワイトバランス部７１のゲインに基づいて、重み係数を決定している。すなわち、重み係数はゲインの関数として決定される。第１の乗算部４１は、ゲインに応じて決定した重み係数ｗ２（gain）と、第１の色変換部３１からの値ＧＲとを乗算して、その乗算値を後段の加算部４４に出力する。
【００５４】
また、第３のホワイトバランス部７３から出力されたＢの色信号及び第２のホワイトバランス部７２から出力されたＧの色信号は、第２の色変換部３２に入力される。第２の色変換部３２は、上述した図６に示した色変換部３２であり、このＢ及びＧに基づいてＧＢを得る。そして、このＧＢは、第３の乗算部４３に入力される。
【００５５】
第３の乗算部４３では、第３のホワイトバランス部７３のゲインに基づいて、重み係数を決定しており、すなわち、重み係数はゲインの関数として決定される。第３の乗算部４３は、ゲインに応じて決定した重み係数ｗ３（gain）と、第２の色変換部３２からのＧＢとを乗算し、その乗算値を後段の加算部４４に出力する。
【００５６】
また、第２の乗算部４２には、第２のホワイトバランス部７２にてホワイトバランス調整されたＧの色信号が入力されており、第２の乗算部４２は、第２のホワイトバランス部７２のゲインに基づいて決定された重み係数ｗ１（gain）と、色信号のＧとを乗算して、その乗算値を加算部４４に出力する。
【００５７】
加算部４４では、第１乃至第３の乗算部４１，４２，４３から重み係数がそれぞれ掛け合わされてきた値を加算する。すなわち、加算部４４によって、上述の（６）式の演算が実現される。
【００５８】
図３に示す加算回路４０は、このように（５）式或いは（６）式に基づいて演算を可能としており、そして、その結果として加算後の値Ｇ’を出力している。
【００５９】
そして、３板式のＣＣＤを使用した場合には、各色信号に生じたノイズ成分が独立しており、そのノイズ成分に相関がないことから、上述したような処理を実行する画像処理装置にて各色信号を元の一の色信号に加算することにより、ノイズ成分を除去することができるようになる。
【００６０】
次に第２の実施の形態の画像処理装置について説明する。第２の実施の形態の画像処理装置は、色変換や色の加算については基本的には同じであるが、重み係数を学習（トレーニング）により得ているところで異なっている。
【００６１】
第２の実施の形態の画像処理装置は、図８及び図９に示すように構成されている。図８に示す画像処理装置についての構成は、重み係数を学習するための構成であり、特に、特徴量抽出回路８０、クラス分類回路１０１及び係数演算回路１０４を備えている。また、図９に示す画像処理装置の構成は、図８に示したような構成により学習して取得した重み係数に基づいて、新たな色信号を得る場合の構成であり、特に特徴量抽出回路８０、クラス分類回路１０１、予測係数ＲＯＭ１０２及び予測回路１０３を備えている。
【００６２】
先ず、図９に示す画像処理装置の構成によってなされる重み係数の学習について説明する。
【００６３】
特徴量抽出回路８０は、具体的には、図１０に示すように、特徴量抽出回路８０は、ｒｉ演算部８１、ｇｉ演算部８２、ｂｉ演算部８３、ｒｉ差分演算部８４、ｇｉ差分演算部８５、ｂｉ差分演算部８６及び第１乃至第３の量子化部８７，８８，８９を備えている。
【００６４】
ＭＩＮ及びＤＲ検出回路２０から出力される画素ブロックを構成する各画素のＲＧＢの各色信号Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ、最小値ＭＩＮＲ，ＭＩＮＧ，ＭＩＮＢ及びダイナミックレンジＤＲＲ，ＤＲＧ，ＤＲＢが、特徴量抽出回路８０に入力されている。また、色変換回路３０にも同様な値が出力されている。
【００６５】
特徴量抽出回路８０では、このようなＭＩＮ及びＤＲ検出回路２０からの各値に基づいて、ｒｉ演算部８１、ｇｉ演算部８２及びｂｉ演算部８３が、（８）式〜（１０）式により各値ｒｉ，ｇｉ，ｂｉを得る。
【００６６】
ｒｉ＝（Ｒｉ−ＭＩＮＲ）／ＤＲＲ  ・・・（８）
ｇｉ＝（Ｇｉ−ＭＩＮＧ）／ＤＲＧ  ・・・（９）
ｂｉ＝（Ｂｉ−ＭＩＮＢ）／ＤＲＢ  ・・・（１０）
そして、ｒｉ演算部８１、ｇｉ演算部８２及びｂｉ演算部８３のそれぞれ後段にあるｒｉ差分演算部８４、ｇｉ差分演算部８５、ｂｉ差分演算部８６では、そのようにして得られた各値ｒｉ，ｇｉ，ｂｉに基づいて、（１１）式〜（１３）式により、差分値の各総計値を得る。
Σ｜ｒｉ−ｇｉ｜  ・・・（１１）
Σ｜ｇｉ−ｂｉ｜  ・・・（１２）
Σ｜ｂｉ−ｒｉ｜  ・・・（１３）
そして、ｒｉ差分演算部８４にて（１１）式により得た値は、第１の量子化部８７において量子化され、また、ｇｉ差分演算部８５にて（１２）式により得た値は、第２の量子化部８８において量子化され、また、ｂｉ差分演算部８６にて（１３）式により得た値は、第３の量子化部８９において量子化される。
【００６７】
このような構成とされる特徴量抽出回路８０にて特徴量が得られる。この特徴量抽出回路８０からの特徴量は、図８に示すクラス分類回路１０１に入力される。
【００６８】
クラス分類回路１０１では、特徴量に基づいてクラス分類をする。なお、クラス分類の技術としては、特開平10-112844号公報等に開示されている技術が挙げられる。
【００６９】
クラス分類回路１０１では、クラス分類した結果得られたクラスを表すものとしてインデックスを出力する。例えば、インデックスは、複数ビット表示によりデータであって、各ビット或いは数ビット単位として情報を有するものとされている。このインデックスは、係数演算回路１０４に出力される。
【００７０】
係数演算回路１０４では、予測係数が算出される。ここで、予測係数が上述の重み係数であって、学習結果得られたデータになる。具体的には、係数演算回路１０４は、色変換回路３０により得た色変換後の値に基づいて予測係数を得ている。以下に、学習により予測係数を得る場合の一例について説明する。
【００７１】
重み係数の学習では、上述の（５）式に示したように、値Ｇ’は、重み係数ｗ１〜ｗ３と、Ｇ，ＧＲ，ＧＢとの線形１次結合により得られていることを利用する。
【００７２】
学習は、クラス毎に複数のＧ，ＧＲ，ＧＢに対して行う。同じクラスに対応してノイズ成分のないＧの色信号であるＧ”を用意して、これにより学習を行う。すなわち、複数のＧｋ”（ｋ＝１，２，・・・，ｍ）を教師データとして、Ｇ，ＧＲ，ＧＢを学習データとして、学習を行う。そして、教師データとされるＧｋ”が上述の（５）式と同様な関係式により得られると推定する。すなわち、Ｇ”は、（１４）式として示すように、各係数ｗ１〜ｗ３とＧｋ１，Ｇｋ２，Ｇｋ３との線形１次結合により得られると推定する。
【００７３】
Ｇｋ”＝ｗ１×Ｇｋ１＋ｗ２×Ｇｋ２＋ｗ３×Ｇｋ３  ・・・（１４）
ここで、Ｇｋ１，Ｇｋ２，Ｇｋ３はそれぞれ、Ｇ，ＧＲ，ＧＢに対応される値である。また、教師に使用する画素ブロックの個数をｍとするとき、ｍ＞３に場合には、ｗ１〜ｗ３は一意に定まらないので、誤差ベクトルｅの要素を（１５）式として定義する。
【００７４】
ｅｋ＝Ｇ”−｛ｗ１×Ｇｋ１＋ｗ２×Ｇｋ２＋ｗ３×Ｇｋ３｝
（ｋ＝１，２，・・・，ｍ）                        ・・・（１５）
そして、（１６）式を最小にする係数を求める。これは、いわゆる最小自乗法による解法に基づくものである。
【００７５】
【数２】
0004599705.tif 000002
【００７６】
ここで、（１６）式のｗｉによる偏微分係数を、（１７）式のように求める。
【００７７】
【数３】
0004599705.tif 000003
【００７８】
そして、各ｗｉは、（１７）式が０とされるときに決定されることから、これにより、（１８）式及び（１９）式のような、行列を用いると、（２０）式のようになる。
【００７９】
【数４】
0004599705.tif 000004
【００８０】
【数５】
0004599705.tif 000005
【００８１】
【数６】
0004599705.tif 000006
【００８２】
この（２０）式は、掃き出し法等の一般的な行列解法を用いて、ｗｉについて解けば、最適値としての予測係数、すなわち学習による重み係数を求めることができる。
【００８３】
係数演算回路１０４では、上述したような学習によって、予測係数としての重み係数ｗ１〜ｗ３を得ることができる。このようにして得られた重み係数ｗ１〜ｗ３は、図９に示す予測係数ＲＯＭ１０２に、クラス分類回路１０１から出力されたインデックスをアドレスとして格納される。これにより、予測係数ＲＯＭ１０２には、クラス分類を示すインデックスに対応されて重み係数のデータセットｗ１〜ｗ３が保持されることになる。
【００８４】
そして、実際に値Ｇ’を得る際には、予測係数ＲＯＭ１０２から対応される予測係数としての重み係数ｗ１〜ｗ３が出力される。具体的には、次のように、予測係数ＲＯＭ１０２から対応される重み係数ｗ１〜ｗ３が出力される。
【００８５】
先ず、特徴量抽出回路８０は、上述した図１０に示すような構成により、（８）式〜（１３）式により、ブロック化回路１０から出力された画素ブロックの特徴量を抽出する。この特徴量抽出回路８０において抽出された画素ブロックの特徴量は、クラス分類回路１０１に出力される。
【００８６】
クラス分類回路１０１では、特徴量をクラス分類して、対応されるインデックスを予測係数ＲＯＭ１０２に出力する。予測係数ＲＯＭ１０２は、クラス分類回路１０１からのインデックスに対応される予測係数とされる重み係数のデータセットｗ１〜ｗ３を予測回路１０３に出力する。
【００８７】
ここで、クラス分類回路１０１から出力されるインデックスは、このような実際にＧ’を取得する場面において、このように予測係数ＲＯＭ１０２から特定の重み係数のデータセットｗ１〜ｗ３を出力するために使用され、一方、学習の場面においては、予測係数ＲＯＭ１０２に学習によって得られた重み係数のデータセットｗ１〜ｗ３のアドレスとして使用されることになる。
【００８８】
予測係数ＲＯＭ１０２からの重み係数ｗ１〜ｗ３が入力される予測回路１０３には、色変換回路３０からのもとの色信号ＧとＲ及びＢを変換して得られた値ＧＲ，ＧＢも入力されている。この色変換回路３０から出力された各値Ｇ，ＧＲ，ＧＢと、予測係数ＲＯＭ１０２から出力された重み係数のデータセットｗ１〜ｗ３とは、同一の画素ブロックに基づくものであり、すなわち、特徴量でみた場合にはその特徴量が同一の画素ブロックに基づくものであり、例えば、予測回路１０３には、これらの値が同一のタイミングによって入力されてくる。
【００８９】
予測回路１０３は、そのように入力された重み係数ｗ１，ｗ２，ｗ３と、色信号Ｇ，ＧＲ，ＧＢとを線形１次を計算して、すなわち（５）式の計算を行いＧ’を算出する。
【００９０】
以上のようにして、最適な重み係数ｗ１〜ｗ３を学習により求めておき、さらにそのようにして学習により得た重み係数ｗ１〜ｗ３を用いて、（５）式により値Ｇ’を得ており、これはいわゆるクラス分類適応処理と称されるものである。
この技術については、特開平10-112844号公報等に開示されている技術が挙げられる。のような処理により、画像処理装置は、色信号からノイズ成分を除去することができるようになる。
【００９１】
なお、上述の実施の形態では、特徴量抽出回路８０の具体的構成として図１０に示すような構成を挙げて説明した。しかし、特徴量抽出回路８０はこれに限定されるものではなく、他の構成とすることもできる。例えば、特徴量抽出回路８０を図１１に示すような構成にすることもできる。
【００９２】
この図１１に示すように、特徴量抽出回路８０は、第１乃至第３のダイナミックレンジ演算部９１，９２，９３と、第１乃至第３の量子化部９４，９５，９６とを備えている。
【００９３】
この特徴量抽出回路８０において、第１乃至第３のダイナミックレンジ演算部９１，９２，９３では、（２１）式〜（２３）式により、ダイナミックレンジの差分値を得る。
【００９４】
ＤＲＲ−ＤＲＧ  ・・・（２１）
ＤＲＧ−ＤＲＢ  ・・・（２２）
ＤＲＢ−ＤＲＲ  ・・・（２３）
第１のダイナミックレンジ演算部９１にて（２１）式により得た値は、第１の量子化部９４において量子化され、第２のダイナミックレンジ演算部９２にて（２２）式により得た値は、第２の量子化部９５において量子化され、第３のダイナミックレンジ演算部９３にて（２３）式により得た値は、第３の量子化部９６において量子化される。
【００９５】
この特徴量抽出回路８０にて得られた特徴量は、図８及び図９に示すように、先に説明した場合と同様に、クラス分類回路１０１に出力される。そして、学習時においては、図１０に示すように、この特徴量に基づいてクラス分類回路１０１から出力されたインデックスが、係数演算回路１０４にて得た予測係数を予測係数ＲＯＭ１０２に記憶するためのアドレスとして使用され、一方で、Ｇ’を得る場合には、図９に示すように、この特徴量に基づいてクラス分類回路１０１から出力されたインデックスが、予測係数ＲＯＭ１０２に記憶されている予測係数のデータセットｗ１〜ｗ３の読み出しのために使用される。
【００９６】
また、上述の実施の形態では、画素ブロック内の色信号の変化の相関が高いことを利用して、他の色信号から一の色信号を生成する場合について説明したが、例えば、より相関が高い色信号によって一の色信号を生成することもできる。
【００９７】
例えば、上述の（１）式乃至（３）式より得られるｒ０〜ｒ８、ｇ０〜ｇ８、ｂ０〜ｂ８は、Ｒ，Ｇ，Ｂそれぞれの色信号について画素ブロック内における変化を示しており、これらは互いに高い相関を持つ。例えば、（１）式乃至（３）式は、色信号の最小値やダイナミックレンジによって決定されるものであって、図１２に示すように、ＭＩＮＲ及びＤＲＲ検出部１１、ＭＩＮＧ、ＤＲＧ検出部１２及びＭＩＮＢ及びＤＲＢ検出部２３によって得ることができる。
【００９８】
さらに、ここで、（２４）式及び（２５）式を定義する。例えば、この（２３）式及び（２４）式は、図１２に示すように、差分演算部１１１，１１２によって得ることができる。
【００９９】
ＥＧＲ＝Σ｜ｇｉ−ｒｉ｜  ・・・（２４）
ＥＧＢ＝Σ｜ｇｉ−ｂｉ｜  ・・・（２５）
このＥＧＲ及びＥＧＢは、相関の大きさを示す指標となるもので、小さい値であるほどＧの色信号と相関がより高く、すなわち、ＥＧＲは、画素ブロック内におけるＧの色信号の変化とＲの色信号の変化との相似性を示し、ＥＧＢは、画素ブロック内におけるＧの色信号の変化とＢの色信号の変化との相似性を示すものとなる。これに基づいて、ＥＧＲとＥＧＢとを比較してより値の小さい方の色信号を用いて、色変換したＧを求める。すなわち、相関の高い方の色信号の値をＣとしたとき、（２６）式により色変換したＧＣ４を求める。
【０１００】
ＧＣ４＝（Ｃ４−ＭＩＮＣ）×ＤＲＧ／ＤＲＣ＋ＭＩＮＧ  ・・・（２６）
ここで、Ｃ４は、相関の高い色信号であって、注目画素とされる画素ブロック内の中心位置の色信号の値であり、また、ＭＩＮＣは、画素ブロック内の画素のＣについての最小値であり、また、ＤＲＣは、画素ブロック内のＣについてのダイナミックレンジになる。
【０１０１】
例えば、このような処理は、図１２に示すように、各差分演算部１１１，１１２から出力されたＥＧＲとＥＧＢとを比較部１１３にて比較して、（２６）式の演算を行う色変換部１１４によって実現される。
【０１０２】
以上のように、より相関の高い方の他の色信号のみを変換して一の色信号を生成することもでき、そして、このように変換して得た色信号を、もとの一の色信号に加えることにより、ノイズ成分が除去された色信号を得ることもできる。
【０１０３】
また、上述のＥＧＲとＥＧＢとが同一の値になるような場合には、２色の平均値として上述の色信号の値Ｃを決定することもできる。
【０１０４】
さらに、上述の（２６）式におけるＭＩＮＣの替わりに、Ｃ４以外の値であるＣ０，Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ５，Ｃ６，Ｃ７，Ｃ８を用いることもできる。この場合、ＣＲ４として８候補を得て、それらの平均を、生成したＣＲ４とすることもできる。さらに、このような場合、そのようにして求めた候補のうち、０≦ＣＲ４≦２５５（画素のデータが８bitで表される場合）以外のものを除いた平均値を求めることができる。
【０１０５】
また、上述の実施の形態では、画素ブロックが３×３である場合について説明しているが、これに限定されることはなく、他の大きさの画素ブロックにおいて色信号の変換等を行うこともできる。例えば、他の大きさの画素ブロックとしては９×９や５×５等である。
【０１０６】
また、画像処理装置は、例えば、撮像部を備えたいわゆるカメラ一体型記録及び／又は再生装置に搭載されれ、撮像して得た画像信号中のノイズを除去することが挙げられる。しかし、これに限定されるものではなく、撮像装置によって撮像された画像をテープ状記録媒体に対して記録及び／又は再生する記録及び／又は再生装置が、上述したような画像処理装置を搭載し或いは同等の機能を有することもできる。
【０１０７】
【発明の効果】
本発明に係る画像処理装置は、一の色信号について、当該一の色信号の同画素位置近傍の他の色信号から疑似色信号を生成する色生成手段と、一の色信号と色生成手段が生成した疑似色信号とを合成して一の色信号を新たに生成する色合成手段とを備えることにより、一の色信号について、当該一の色信号の同画素位置近傍の他の色信号から疑似色信号を色生成手段により生成し、一の色信号と色生成手段が生成した疑似色信号とを合成して一の色信号を色合成手段により新たに生成することができる。これにより、画像処理装置は、各色信号間に独立して発生するノイズ成分を除去することができる。
【０１０８】
また、本発明に係る画像処理方法は、一の色信号について、当該一の色信号の同画素位置近傍の他の色信号から疑似色信号を生成する色生成工程と、一の色信号と色生成工程にて生成した疑似色信号とを合成して一の色信号を新たに生成する色合成工程とを有することにより、画像処理方法は、各色信号間に独立して発生するノイズ成分を除去することができる。
【０１０９】
また、本発明に係るプログラム記録媒体は、一の色信号について、当該一の色信号の同画素位置近傍の他の色信号から疑似色信号を生成する色生成工程と、一の色信号と色生成工程にて生成した疑似色信号とを合成して一の色信号を新たに生成する色合成工程とを画像処理装置に実行させるプログラムが記録されているおり、このようなプログラム記録媒体に記録されているプログラムにより画像処理を実行する画像処理装置は、各色信号間に独立して発生するノイズ成分を除去することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態の画像処理装置の処理の原理の説明のために使用した図であって、入力画素信号についてのブロック化を示す図である。
【図２】画素ブロックを構成する各画素の各色信号を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図４】上述の画像処理装置の構成であって、ブロック化回路、ＭＩＮ及びＤＲ検出回路、及び色変換回路の具体的な構成を示すブロック図である。
【図５】色変換後の色信号ＧＲ４を、画素ブロック内の平均値として求めるときの一連の処理を示すフローチャートである。
【図６】上述の画像処理装置の構成であって、色変換回路及び加算回路の具体的な構成を示すブロック図である。
【図７】上述の画像処理装置の構成であって、３板式のＣＣＤに基づいて行う処理を実現するための構成を示すブロック図である。
【図８】上述の画像処理装置の構成であって、予測係数を学習するための構成を示すブロック図である。
【図９】上述の画像処理装置の構成であって、学習した予測係数を使用して新たな色信号を得るための構成を示すブロック図である。＾
【図１０】特徴量抽出回路の具体的な構成例を示すブロック図である。
【図１１】特徴量抽出回路の他の具体的な構成例を示すブロック図である。
【図１２】相関が高い色信号のみにより、Ｇの色信号を生成する場合の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０  ブロック化回路、２０  ＭＩＮ及びＤＲ検出回路、３０  色変換回路、４０  加算回路
【図１】
0004599705.tif 000008
【図２】
0004599705.tif 000009
【図３】
0004599705.tif 000010
【図４】
0004599705.tif 000011
【図５】
0004599705.tif 000012
【図６】
0004599705.tif 000013
【図７】
0004599705.tif 000014
【図８】
0004599705.tif 000015
【図９】
0004599705.tif 000016
【図１０】
0004599705.tif 000017
【図１１】
0004599705.tif 000018
【図１２】
0004599705.tif 000019