(57)【要約】【課題】ノイズの低減精度を向上させることが可能な画像処理装置および方法を提供する。【解決手段】画像処理装置１は、演算部２０において画像補正を行う構成となっており、クラス分類部２１は、補正対象となる注目画素とその周辺画素とを含む参照領域内の画素を、画素値を基準に複数クラスに分類する。所属クラス判断部２２は、複数クラスのうち注目画素が所属する所属クラスを判断する。補正部２３は、所属クラスに属する画素の画素値を用いて補正値を算出し、この補正値を注目画素の画素値とする。このように構成することで、ノイズの多い画素は、クラス分類部２１により注目画素と異なるクラスに分類されやすくなり、補正値の算出にあたりノイズが多い画素の画素値が利用されなくなり、ノイズの低減精度を向上させることとなる。【選択図】図１
2007156718.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の画素値を補正する画像処理装置において、
補正対象となる注目画素とその周囲画素とを含む参照領域内の画素を、画素値の大きさを基準に複数のクラスに分類するクラス分類手段と、
前記クラス分類手段により分類された各クラスのうち、前記注目画素が属する所属クラスを判断する所属クラス判断手段と、
前記所属クラス判断手段により判断された所属クラスに属する画素の画素値を用いて補正値を算出し、この補正値を前記注目画素の画素値とする補正手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記クラス分類手段は、前記参照領域内の画素値の平均値に所定値を加えた上限値より大きい画素値の画素が属するクラスと、前記平均値から所定値を減じた下限値より小さい画素値の画素が属するクラスと、前記平均値との差が所定値以下の画素値の画素が属するクラスとの３つのクラスに分類する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記所属クラス判断手段は、或るクラスに属する画素数が他のクラスに属する画素数のいずれに対しても所定数以上多い場合に、前記注目画素が当該クラスに属すると判断し、且つ、各クラスに属する画素の画素数の差がいずれも所定数未満である場合に、前記注目画素がいずれのクラスにも属しないと判断する
ことを特徴とする請求項１または請求項２のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記補正手段は、前記所属クラスに属する画素の画素値の平均値を前記補正値とする
ことを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記クラス分類手段は、或る画素の画素値とノイズによって生じる当該画素の真の画素値との差の値を差分値とした場合、予め求めておいた複数画素の差分値の再頻値を前記所定値とする
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記クラス分類手段は、前記補正手段により補正された画素値について、再度、画素値の大きさを基準に複数のクラスに分類し、
前記所属クラス判断手段は、前記クラス分類手段により再度分類された各クラスのうち、前記注目画素が属する所属クラスを再度判断し、
前記補正手段は、前記所属クラス判断手段により再度判断された所属クラスに属する画素の画素値を用いて第２補正値を算出し、この第２補正値を前記注目画素の画素値とする
ことを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
画像の画素値を補正する画像処理装置による画像処理方法であって、
補正対象となる注目画素とその周囲画素とを含む参照領域内の画素を、画素値の大きさを基準に複数のクラスに分類するクラス分類ステップと、
前記クラス分類ステップにおいて分類された各クラスのうち、前記注目画素が属する所属クラスを判断する所属クラス判断ステップと、
前記所属クラス判断ステップにおいて判断された所属クラスに属する画素の画素値を用いて補正値を算出し、この補正値を前記注目画素の画素値とする補正ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像中のノイズが低減されるように画像を補正する画像処理装置が知られている。この画像処理装置によれば、補正対象となる注目画素とその周辺画素との画素値から注目画素のエッジ量（画素値の勾配）を算出し、エッジ量が閾値以上であるか否かに基づいて注目画素がエッジを構成するか否かを判断する。そして、この画像処理装置では、注目画素がエッジを構成する場合、エッジに沿った楕円形のメディアンフィルタを用いて平滑化処理を実行し、注目画素がエッジを構成しない場合、移動平均フィルタを用いて平滑化処理を実行する（例えば特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００４−２１４７５６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、従来の画像処理装置では、ノイズが多い画像に対して補正を行う場合、ノイズ分を完全に含んだ状態で画像補正が行われることとなる。すなわち、従来の画像処理装置では、ノイズの低減の目的で画像補正を行うが、その補正の精度自体がノイズの存在によって低下することとなってしまう。
【０００４】
本発明はこのような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、ノイズの低減精度を向上させることが可能な画像処理装置および画像処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の画像処理装置は、画像の画素値を補正するものである。この画像処理装置は、クラス分類手段と、所属クラス判断手段と、補正手段とを備えている。クラス分類手段は、補正対象となる注目画素とその周囲画素とを含む参照領域内の画素を、画素値の大きさを基準に複数のクラスに分類する。所属クラス判断手段は、クラス分類手段により分類された各クラスのうち、注目画素が属する所属クラスを判断する。補正手段は、所属クラス判断手段により判断された所属クラスに属する画素の画素値を用いて補正値を算出し、この補正値を注目画素の画素値とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、補正対象となる注目画素とその周辺画素とを含む参照領域内の画素を、画素値を基準に複数クラスに分類する。このため、注目画素が属するクラスと、注目画素が属しないクラスとに分類されることとなる。ここで、注目画素が属しないクラスの画素値は、注目画素の画素値とかけ離れており、ノイズを多く含む可能性が高い。
【０００７】
また、複数クラスのうち注目画素が所属する所属クラスを判断し、所属クラスに属する画素の画素値を用いて補正値を算出し、この補正値を注目画素の画素値とする。このため、注目画素が属しないクラスの画素値（ノイズを多く含む可能性が高い画素値）が補正値の算出に反映されることがなく、所属クラスの画素値のみが補正値の算出に反映されることとなる。故に、注目画素が属しないクラスの画素値を補正値の算出に用いた場合と比較して、補正値が真値に近づくこととなる。
【０００８】
従って、ノイズの低減精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明の好適な実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１０】
図１は、本発明の実施形態に係る画像処理装置の構成図である。図１に示すように、画像処理装置１は、カメラ１０と、演算部２０と、メモリ３０とからなっている。カメラ１０は、画像を撮像するものであって、本実施形態においては遠赤外線カメラが用いられ、撮像領域内の温度情報をもとに画像情報を得るようになっている。また、カメラ１０は得られた画像情報を演算部２０に出力する構成となっている。
【００１１】
演算部２０は、画像の画素値を補正することにより、画像全体からノイズを除去・低減するものであって、クラス分類部（クラス分類手段）２１、所属クラス判断部（所属クラス判断手段）２２、及び補正部（補正手段）２３を有している。メモリ３０は、各種処理内容やカメラ１０により撮像された画像のデータを記憶しておくものである。
【００１２】
ここで、演算部２０について詳細に説明する。クラス分類部２１は、補正対象となる注目画素とその周囲画素とを含む参照領域内の画素を、画素値の大きさを基準に複数のクラスに分類するものである。
【００１３】
図２は、注目画素及び参照領域の一例を示す図であり、（ａ）は注目画素の例を示し、（ｂ）は参照領域の第１の例をし、（ｃ）は参照領域の第２の例を示している。なお、図２では、横２５画素、縦２０画素の画像を例に説明するが、実際の画像は例えば横６４０画素、縦４８０画素など、図２に示すものと比べ画素数が異なっていてもよい。
【００１４】
本実施形態に係る画像処理装置１は、画像中の画素を１画素ずつ指定し、指定した画素の画素値を補正していく。具体的に説明すると、図２（ａ）に示すように、画像処理装置１の演算部２０は、まず、画素Ｐｉｘ１，１を指定し、画素値を補正する。この画素Ｐｉｘ１，１が注目画素である。次に、演算部２０は、画素Ｐｉｘ１，２を指定し、画素値を補正する。このときの注目画素は、画素Ｐｉｘ１，２である。その後、演算部２０は、順次画素をずらしていき、画素Ｐｉｘ１，２５まで補正する。すなわち、注目画素を順次ずらしていくこととなる。次に、演算部２０は、画素Ｐｉｘ２，１を指定し、画素値を補正する。すなわち、演算部２０は、画素Ｐｉｘ２，１を注目画素とする。その後、演算部２０は、画素Ｐｉｘ２０，２５まで補正することとなる。このように、演算部２０は、注目画素を順次ずらしていきながら、補正を行っていく。
【００１５】
この補正にあたり、演算部２０は、注目画素とその周囲画素とを含む参照領域を設定する。参照領域は、例えば注目画素を中心とする横５画素、縦５画素の領域をいう。従って、図２（ｂ）に示すように、注目画素が画素Ｐｉｘ６，５である場合、参照領域は、画素Ｐｉｘ３，４、画素Ｐｉｘ３，８、画素Ｐｉｘ７，４、及び画素Ｐｉｘ７，８の４画素により囲まれる領域となる。なお、参照領域の大きさは、横５画素、縦５画素に限らず、他の大きさであってもよい。
【００１６】
ここで、図２（ｃ）に示すように、注目画素が画素Ｐｉｘ１，１である場合、横５画素、縦５画素の領域を確保できない。このため、演算部２０は、注目画素が画素Ｐｉｘ１，１である場合、画素Ｐｉｘ１，１、画素Ｐｉｘ１，３、画素Ｐｉｘ３，１、及び画素Ｐｉｘ３，３の４画素により囲まれる３×３画素の領域を参照領域としてもよい。また、注目画素が画素Ｐｉｘ１，１とすると、横５画素、縦５画素の領域を確保できないため、演算部２０は、画素Ｐｉｘ１，１を注目領域とせずに補正しない構成となっていてもよい。この場合、演算部２０は、画素Ｐｉｘ３，３、画素Ｐｉｘ３，２３、画素Ｐｉｘ１８，３、及び画素Ｐｉｘ１８，２３の４画素により囲まれる範囲内において注目画素を指定することとなる。
【００１７】
クラス分類部２１は、上記のように指定した参照領域内の画素を、画素値の大きさを基準に複数のクラスに分類するものである。ここで、本実施形態では、カメラ１０が遠赤外線カメラであるため、各画素の画素値は温度を反映したものとなる。
【００１８】
図３は、図１に示したクラス分類部２１の詳細を示す図であり、（ａ）は参照領域の一例を示し、（ｂ）は参照領域内の画素値（真値）の一例を示し、（ｃ）は参照領域内の画素値（ノイズを含む）の一例を示している。なお、以下の図において各画素の濃淡は画素値の大きさを示しており、濃いほど画素値は小さくなるものとする。
【００１９】
まず、図３（ａ）に示すように、参照領域内の画素値が均一であるとする。この場合において、縦軸を画素の個数、横軸を画素値としたグラフに描くとすると、図３（ｂ）に示すように画素値は或る値で２５個の個数を示すはずである（参照領域は５×５画素）。しかし、実際には図３（ｃ）に示すように、画素値はノイズの影響によってばらついてしまう。
【００２０】
クラス分類部２１は、ばらついてしまった画素値を対象にクラス分類する。この際、クラス分類部２１は、まず、以下の式１を実行して参照領域内の画素について画素値の平均値ｒｅｆを求める。
【数１】
2007156718.tif 000003
ここで、ｉ’及びｊ’は、画素（ｉ，ｊ）を注目画素としたときの座標値であり、Ｒは参照領域の列方向又は行方向の画素数であり、Ｔは画素値であり、Ｎは参照領域内の画素数である。
【００２１】
次に、クラス分類部２１は、式１により求めた平均値を用いて、クラスを３つに分類する。すなわち、クラス分類部２１は、参照領域内の画素値の平均値ｒｅｆに所定値を加えた上限値より大きい画素値の画素が属するクラス１と、平均値ｒｅｆから所定値を減じた下限値より小さい画素値の画素が属するクラス２と、平均値ｒｅｆとの差が所定値以下の画素値の画素が属するクラス０との３つのクラスに分類する。すなわち、クラス分類部２１は、以下の式２を実行してクラス分類する。
【数２】
2007156718.tif 000004
ここで、Ｃはクラスであり、αは所定値である。また、ｋは、カメラ１０によりｋ番目に取得された画像であり、Ｔｔは補正前（ノイズが低減される前）の画素の画素値を示している。
【００２２】
上記式１及び式２により、クラス分類部２１は、図３（ｃ）に示すばらついた画素値を３クラスに分類する。なお、クラス分類部２１は、或る画素の画素値とノイズによって生じる当該画素の真の画素値との差の値を差分値とした場合、予め求めておいた複数画素の差分値の再頻値を上記の所定値αとすることが望ましい。
【００２３】
図４を参照しつつ再度クラス分類部２１を詳細に説明する。図４は、図１に示したクラス分類部２１の詳細を示す第２の図であり、（ａ）は参照領域の一例を示し、（ｂ）は参照領域内の画素値（真値）の一例を示し、（ｃ）は参照領域内の画素値（ノイズを含む）の一例を示している。
【００２４】
図４（ａ）に示すように、参照領域内にエッジ（物体等の輪郭）が存在し、参照領域内において高い画素値及び低い画素値の双方が存在しているとする。この場合、縦軸を画素の個数、横軸を画素値としたグラフに描くとすると、図４（ｂ）に示すように画素値は高い値と低い値とで個数が多くなり、中間的な画素値については個数が少なくなる。しかし、図４（ｃ）に示すように、ノイズの影響によって中間的な画素値についても実際以上の個数が検出されてしまう。
【００２５】
クラス分類部２１は、このような図４（ｃ）に示す画素値から式１により平均値ｒｅｆを求める。そして、クラス分類部２１は、式２により、参照領域内の画素値を、平均値ｒｅｆと予め求めておいた所定値αとから定まるクラス０〜２に分類していく。
【００２６】
次に、所属クラス判断部２２を説明する。所属クラス判断部２２は、クラス分類部２１により分類された各クラスのうち、注目画素が属する所属クラスを判断するものである。詳細に説明すると、所属クラス判断部２２は、まず、各クラスの画素数をカウントする。すなわち、所属クラス判断部２２は、以下の式３〜式５を実行する。
【数３】
2007156718.tif 000005
ここで、ｎ０はクラス０の画素数であり、ｎ１はクラス１の画素数であり、ｎ２はクラス２の画素数である。
【００２７】
次に、所属クラス判断部２２は、注目画素が属する所属クラスがクラス０〜２のいずれであるかを判断する。この際、所属クラス判断部２２は、或るクラスに属する画素数が他のクラスに属する画素数のいずれに対しても所定数以上多い場合に、注目画素がそのクラスに属すると判断する。一方、所属クラス判断部２２は、各クラスに属する画素の画素数の差がいずれも所定数未満である場合に、注目画素がいずれのクラスにも属しないと判断する。具体的に所属クラス判断部２２は、以下の式６を実行する。
【数４】
2007156718.tif 000006
ここで、βは所定数である。この所定数βは、参照領域の画素数が多くなるほど、大きな値に設定されることが望ましい。これにより、参照領域の大きさにあわせて、所属クラスの判断を正確に行うことができるからである。
【００２８】
具体例を挙げて説明すると、図３に示した例において、クラス０に属する画素数はクラス１，２よりも多い。このため、クラス０に属する画素数がクラス１，２に属する画素数が所定数β以上多いとするならば、所属クラス判断部２２は、注目画素がクラス０に属すると判断し、クラス０を所属クラスとする。一方、クラス０に属する画素数がクラス１，２に属する画素数が所定数β以上多くないとするならば、所属クラス判断部２２は、注目画素がいずれのクラス０〜２にも属しないと判断することとなる。
【００２９】
また、図４に示した例において、クラス１に属する画素数はクラス０，２よりも多い。このため、クラス１に属する画素数がクラス０，２に属する画素数が所定数β以上多いとするならば、所属クラス判断部２２は、注目画素がクラス１に属すると判断し、クラス１を所属クラスとする。一方、クラス１に属する画素数がクラス０，２に属する画素数が所定数β以上多くないとするならば、所属クラス判断部２２は、注目画素がいずれのクラス０〜２にも属しないと判断することとなる。
【００３０】
次に、補正部２３を説明する。補正部２３は、所属クラス判断部２２により判断された所属クラスに属する画素の画素値を用いて補正値を算出し、この補正値を注目画素の画素値とするものである。従って、図３に示す例においてクラス０が所属クラスである場合、補正部２３は、クラス０に属する画素の画素値から補正値を求め、この補正値を注目画素の画素値として置き換えることとなる。
【００３１】
具体的に補正部２３は、以下の式７〜式１０を実行する。
【数５】
2007156718.tif 000007
ここで、Ｔｓは補正値であり、補正後の画素値となるものである。上記式７〜式１０に示すように、補正部２３は、所属クラスに属する画素の画素値の平均値を補正値とする。
【００３２】
以上のクラス分類部２１、所属クラス判断部２２、及び補正部２３により上記式１〜式１０までの処理を実行し、画像中の全画素に対して補正を行っていくこととなる。そして、この補正により、本実施形態に係る画像処理装置１は、以下のような効果を有することとなる。
【００３３】
図５は、図１に示した演算部２０によって補正される画像等を示す図であり、（ａ）は真の画素値を有する画像を示し、（ｂ）はノイズを含む画像を示し、（ｃ）は補正後の画像を示している。
【００３４】
図５（ａ）に示すような画素値を有すべき画像が、ノイズによって図５（ｂ）に示すようになったとする。ところが、本実施形態では、クラス分類部２１、所属クラス判断部２２、及び補正部２３が上記式１〜式１０までの処理を実行し、画像中の全画素に対して補正を行っていくことで、図５（ｂ）に示すような画像を、図５（ｃ）に示すように、真値に近いものとすることができる。
【００３５】
ここで、本実施形態において所定値αは上記した最頻値であるが、所定値αは最頻値よりも小さくすることが望ましい。これにより、注目画素をクラス１又はクラス２に所属させやすくでき、補正部２３により求められる補正値をクラス１又はクラス２の平均値とすることができる。故に、画像中において中間的な画素値を排除でき、例えば図５（ｃ）に示すようにエッジを明確に表現することができる。
【００３６】
図６は、本実施形態に係る画像処理装置１による補正と、従来の画像処理装置による補正との比較を示す図であり、（ａ）は原画像を示し、（ｂ）はノイズを含む原画像のラインＬ上の画素の画素値を示し、（ｃ）は従来の補正を施した後のラインＬ上の画素の画素値を示し、（ｄ）は本実施形態の補正を施した後のラインＬ上の画素の画素値を示し、（ｅ）はラインＬ上の真の画素値を示している。
【００３７】
図６（ａ）に示すように、画像中の中央部付近に周囲よりも温度が異なる物体が存在すると仮定する。ノイズを含む状態において、図６（ａ）に示す物体を横切るラインＬの画素値は、図６（ｂ）に示すようにばらついたものとなる。
【００３８】
従来の画像処理装置では、例えば注目画素の画素値を周囲画素の平均値とするため、図６（ｃ）に示すように、画素値は比較的なだらかに変化するものとなる。これに対し、本実施形態に係る画像処理装置１では、図６（ｄ）及び（ｅ）に示すように、クラス分類を行い、注目画素が属するクラスの画素値から補正値を算出するため、補正後の画素値を真値に近いものとすることができる。特に上記したように所定値αは最頻値よりも小さくすることで、画像中において中間的な画素値を排除でき、エッジを明確に表現することができる。
【００３９】
次に、本実施形態に係る画像処理装置１による画像処理方法を説明する。図７は、本実施形態に係る画像処理装置１による画像処理方法の一例を示すフローチャートである。なお、図７に示す処理は、画像処理装置１の電源がオンされることにより実行開始し、電源がオフされることによって終了する。
【００４０】
図７に示すように、まず、演算部２０は、カメラ１０により撮像された画像を取り込む（ＳＴ１）。次に、演算部２０は、取り込んだ画像上に注目画素を設定する（ＳＴ２）。次いで、演算部２０は、注目画素を中心とする参照領域を設定する（ＳＴ３）。
【００４１】
その後、クラス分類部２１は、上記式１を実行して、参照領域内の画素の全体について平均の画素値を算出する（ＳＴ４）。その後、クラス分類部２１は、平均値ｒｅｆと予め求めておいた所定値αとから、上限値と下限値とを設定する（ＳＴ５）。これにより、図３（ｃ）及び図４（ｃ）に示すように、クラス０〜２の３つのクラスが設定される。次いで、クラス分類部２１は、式２を実行して、参照領域内の画素を各クラス０〜２に分類していく（ＳＴ６）。
【００４２】
次に、所属クラス判断部２２は、式３〜式５を実行して、各クラス０〜２の画素数をカウントしていく（ＳＴ７）。その後、所属クラス判断部２２は、注目画素が属する所属クラスを判断する（ＳＴ８）。この際、所属クラス判断部２２は、上記した式６を実行することとなる。
【００４３】
そして、補正部２３は、式７〜式１０を実行して、注目画素の補正値を算出する（ＳＴ９）。次に、演算部２０は、ステップＳＴ１において取り込んだ画像の全画素に対して補正を行ったか否かを判断する（ＳＴ１０）。全画素に対して補正を行っていないと判断した場合（ＳＴ１０：ＮＯ）、処理はステップＳＴ２に移行することとなる。一方、全画素に対して補正を行ったと判断した場合（ＳＴ１０：ＹＥＳ）、演算部２０は、補正画像を出力する（ＳＴ１１）。そして、ステップＳＴ１に戻る。
【００４４】
このようにして、本実施形態に係る画像処理装置１および画像処理方法によれば、補正対象となる注目画素とその周辺画素とを含む参照領域内の画素を、画素値を基準に複数クラスに分類する。このため、注目画素が属するクラスと、注目画素が属しないクラスとに分類されることとなる。ここで、注目画素が属しないクラスの画素値は、注目画素の画素値とかけ離れており、ノイズを多く含む可能性が高い。
【００４５】
また、複数クラスのうち注目画素が所属する所属クラスを判断し、所属クラスに属する画素の画素値を用いて補正値を算出し、この補正値を注目画素の画素値とする。このため、注目画素が属しないクラスの画素値（ノイズを多く含む可能性が高い画素値）が補正値の算出に反映されることがなく、所属クラスの画素値のみが補正値の算出に反映されることとなる。故に、注目画素が属しないクラスの画素値を補正値の算出に用いた場合と比較して、補正値が真値に近づくこととなる。
【００４６】
従って、ノイズの低減精度を向上させることができる。
【００４７】
特に、本実施形態に係る画像処理装置１では、従来の画像処理装置のようにメディアンフィルタを用いないため、処理負荷についても小さくすることができる。
【００４８】
また、参照領域内の画素値の平均値ｒｅｆに所定値αを加えた上限値より大きい画素値の画素が属するクラス１と、参照領域内の画素値の平均値ｒｅｆから所定値αを減じた下限値より小さい画素値の画素が属するクラス２と、参照領域内の画素値の平均値ｒｅｆとの差が所定値α以下の画素値の画素が属するクラス０との３つのクラスに分類する。このため、注目画素が属するクラスと、注目画素が属さずノイズを多く含むと考えられるクラスとに容易に分類することができる。特に、参照領域内にエッジを含む場合には、エッジの画素値、エッジを境とした高い側の画素値、及びエッジを境とした低い側の画素値の３つがおおよそ存在することとなり、これに適した分類を行うことができる。すなわち、エッジを境として画素値が高いクラスと画素値が低いクラスとエッジ付近の画素値が存在するクラスとの３つに分類でき、適切な分類を行うことができる。
【００４９】
また、或るクラスに属する画素数が他のクラスに属する画素数のいずれに対しても所定数β以上多い場合に、注目画素が当該クラスに属すると判断する。このため、画素数から注目画素が属する可能性が高いクラスを所属クラスと判断することができる。一方、各クラスに属する画素の画素数の差がいずれも所定数β未満である場合に、注目画素がいずれのクラスにも属しないと判断する。このため、各クラスの画素数の差が少なく所属クラスを判断してしまうことが適切でない場合には、所属クラスの判断を行わないこととなる。従って、所属クラスの判断を適切に行うことができる。
【００５０】
なお、注目画素がいずれのクラスにも属しないと判断した場合、補正値は、参照領域内の画素値の平均値とすることが望ましい。これにより、所属クラスを判断できずに補正を行えなくなってしまう事態を防止することができる。
【００５１】
また、所属クラスに属する画素の画素値の平均値を補正値とするため、簡易に補正値を求めることができる。特に、エッジ付近の画素については、参照領域内の画素値の平均値を補正値とすると空間勾配が緩やかとなる可能性が高いが（図６（ｃ）参照）、本実施形態では３つのクラスに分類しており、その３つのクラスから所属クラスを決定し、所属クラスに属する画素の画素値の平均値を補正値とするため、エッジ付近ではおおよそ３段階の補正値が用いられることとなり、この３段階の補正値によりエッジ付近の空間勾配を強調することができる。
【００５２】
また、或る画素の画素値とノイズによって生じる当該画素の真の画素値との差の値を差分値とした場合、所定値は、予め求めておいた複数画素の差分値の再頻値とされる。このため、ノイズによって生じる真の画素値との差分値の最頻値が利用されて、クラス分類されることとなり、クラスを適切に分類することができる。
【００５３】
また、所定値は、上記差分値の再頻値より小さくされてもよい。これにより、注目画素をクラス１又はクラス２に所属させやすくでき、補正部２３により求められる補正値をクラス１又はクラス２の平均値とすることができる。故に、画像中において中間的な画素値を排除でき、例えば図５（ｃ）に示すようにエッジを明確に表現することができる。
【００５４】
以上、実施形態に基づき本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更を加えてもよい。例えば、本実施形態では、参照領域に対し、クラス分類処理、所属クラス判断処理、及び補正処理をそれぞれ１回ずつ行っているが、これに限らず、以下のようにしてもよい。すなわち、本実施形態に係る画像処理装置１では、補正された画素値について、再度、画素値の大きさを基準に複数のクラスに分類し、再度分類された各クラスのうち、注目画素が属する所属クラスを再度判断し、再度判断された所属クラスに属する画素の画素値を用いて第２補正値を算出し、この第２補正値を注目画素の画素値とするようにしてもよい。このようにすることにより、繰り返し補正が行われることとなり、一層エッジがクリアでノイズが低減された画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明の実施形態に係る画像処理装置の構成図である。
【図２】注目画素及び参照領域の一例を示す図であり、（ａ）は注目画素の例を示し、（ｂ）は参照領域の第１の例をし、（ｃ）は参照領域の第２の例を示している。
【図３】図１に示したクラス分類部の詳細を示す図であり、（ａ）は参照領域の一例を示し、（ｂ）は参照領域内の画素値（真値）の一例を示し、（ｃ）は参照領域内の画素値（ノイズを含む）の一例を示している。
【図４】図１に示したクラス分類部の詳細を示す第２の図であり、（ａ）は参照領域の一例を示し、（ｂ）は参照領域内の画素値（真値）の一例を示し、（ｃ）は参照領域内の画素値（ノイズを含む）の一例を示している。
【図５】図１に示した演算部によって補正される画像等を示す図であり、（ａ）は真の画素値を有する画像を示し、（ｂ）はノイズを含む画像を示し、（ｃ）は補正後の画像を示している。
【図６】本実施形態に係る画像処理装置による補正と、従来の画像処理装置による補正との比較を示す図であり、（ａ）は原画像を示し、（ｂ）はノイズを含む原画像のラインＬ上の画素の画素値を示し、（ｃ）は従来の補正を施した後のラインＬ上の画素の画素値を示し、（ｄ）は本実施形態の補正を施した後のラインＬ上の画素の画素値を示し、（ｅ）はラインＬ上の真の画素値を示している。
【図７】本実施形態に係る画像処理装置による画像処理方法の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５６】
１…画像処理装置
１０…カメラ
２０…演算部
２１…クラス分類部（クラス判断手段）
２２…所属クラス判断部（所属クラス判断手段）
２３…補正部（補正手段）
３０…メモリ
【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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