(57)【要約】【目的】無相関ノイズを低減する。【構成】赤色成分，緑色成分および青色成分をもつ複数種類のCCD-RAWデータから５画素×５画素の範囲のノイズ低減対象領域内の画素を示す画像データが抽出される（ステップ32）。無相関ノイズを低減するためのフィルタが算出され（ステップ33），算出されたフィルタを用いて，CCD-RAWデータの相関性を保ちつつ，フィルタ演算が行われることにより無相関ノイズが除去される（ステップ34）。一駒分のCCD-RAWデータについて，これらの処理が繰り返される（ステップ35）。無相関ノイズが除去されたあとにアパーチャ補正などの空間的画素処理が行なわれる。【選択図】図17
2007259401.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の固体電子撮像素子を用いて同一の被写体を撮像することにより得られる，ほぼ同一のカラー被写体像を表す複数種類のカラー画像データにおけるそれぞれのカラー画像データの相関性を保持しつつ，上記複数種類のカラー画像データに含まれている無相関ノイズを除去するノイズ除去手段，および
上記ノイズ除去手段によって除去された複数種類のカラー画像データについて空間的な画素処理を行う画素処理手段，
を備えたノイズ低減装置。
【請求項２】
上記複数種類のカラー画像データは，それぞれが異なる色成分をもつものである，請求項１に記載のノイズ低減装置。
【請求項３】
上記複数種類のカラー画像データによって表される複数のカラー被写体像をそれぞれ構成する画素の位相特性が同一または画素ピッチ以下のずれをもつものである，請求項１または２に記載のノイズ低減装置。
【請求項４】
カラー画像データのレベルに応じて，上記ノイズ除去手段によるノイズ除去処理を抑制するノイズ除去処理抑制手段をさらに備えた請求項１から３のうちいずれか一項に記載のノイズ低減装置。
【請求項５】
上記ノイズ除去手段における無相関ノイズ除去処理が上記固体電子撮像素子の特性および上記固体電子撮像素子を用いて撮影したときに用いられる撮影情報の少なくとも一方にもとづいて行われるものである，
請求項１から４のうちいずれか一項に記載のノイズ低減装置。
【請求項６】
上記複数種類のカラー画像データは，それぞれが異なる色成分をもつものであり，
上記ノイズ除去手段が，
上記複数種類のカラー画像データのレベルの平均値が上記複数の色成分での色空間の原点位置となるように，上記複数種類のカラー画像データのレベルをシフトするカラー画像データ・シフト手段，
上記カラー画像データ・シフト手段によってシフトされたカラー画像データを，そのレベルに応じて無相関ノイズの除去処理を行うフィルタリング手段，および
上記フィルタリング手段によって無相関ノイズが除去されたカラー画像データのレベルを，上記シフト分に応じて戻すカラー画像データ逆シフト手段，
を備えた請求項１または３から５のうちいずれか一項に記載のノイズ低減装置。
【請求項７】
上記フィルタリング手段におけるノイズ低減処理が，上記複数の色成分の数に対応した演算を利用したディジタル・フィルタリング処理である，
請求項６に記載のノイズ低減装置。
【請求項８】
上記フィルタリング手段におけるノイズ除去処理が，上記複数の色成分の数が元の色成分の数よりも少なくなるように，複数の色成分を取り扱い，複数の色成分の数に対応した演算を用いたディジタル・フィルタ処理である，
請求項６または７に記載のノイズ低減装置。
【請求項９】
上記ディジタル・フィルタ処理における演算が発散した場合に，ノイズ除去処理を停止するノイズ除去処理停止手段をさらに備えた請求項８に記載のノイズ低減装置。
【請求項１０】
上記複数種類のカラー画像データ全体のうち，互いに相関性のある複数のカラー画像データ群に分ける画像データ分割手段をさらに備え，
上記カラー画像データ・シフト手段が，上記画像データ分割手段によって分割された複数のカラー画像データ群のうち，無相関ノイズの除去対象であるカラー画像データが含まれているカラー画像データ群について上記複数の色空間での原点位置となるようにシフトするものである，
請求項６から９のうちいずれか一項に記載のノイズ低減装置。
【請求項１１】
上記画像データ分割手段が，
上記複数種類のカラー画像データを複数の小ブロックに分ける小ブロック分割手段をさらに備え，
上記小ブロック分割手段によって分けられた複数の小ブロックごとに，相関性のある複数のカラー画像データ群に分けるものである，
請求項10に記載のノイズ低減装置。
【請求項１２】
上記小ブロックを構成する代表画素にもとづいて，複数の小ブロックごとに相関性のある複数のカラー画像データ群に分けるものである，
請求項11に記載のノイズ低減装置。
【請求項１３】
上記小ブロック分割手段によって分けられた小ブロックの平均画素レベルにもとづいて，複数の小ブロックごとに相関性のある複数のカラー画像データ群に分けるものである，
請求項11に記載のノイズ低減装置。
【請求項１４】
上記小ブロック分割手段によって分けられた小ブロックを構成する各画素に，撮像が高感度なものほど平均的な画素レベルとなり，低感度なものほど上記小ブロックを構成する画素の代表画素レベルとなるような重みづけ係数を用いた重みづけ平均により得られる画素レベルにもとづいて，複数の小ブロックごとに相関性のある複数のカラー画像データ群に分けるものである，
請求項11に記載のノイズ低減装置。
【請求項１５】
上記画像データ分割手段によって分けられた複数のカラー画像データ群によって表される画像領域の大きさが第１の所定値未満の場合に，上記無相関ノイズ除去手段による無相関ノイズ除去処理を停止する無相関ノイズ停止制御手段をさらに備えた請求項10に記載のノイズ低減装置。
【請求項１６】
上記複数のカラー画像データ群によって表される画像領域の大きさが，上記第１の所定値より大きい第２の所定値以上の場合に，上記画像データ分割手段によって分割されたカラー画像データ群のうち，無相関ノイズの除去対象であるカラー画像データが含まれているカラー画像データ群についてシフトするものである，
請求項10に記載のノイズ低減装置。
【請求項１７】
上記複数のカラー画像データ群によって表される画像領域の大きさが，上記第２の所定値より大きい第３の所定値以上の場合に，上記ノイズ除去手段による無相関ノイズ除去処理を停止し，かつノイズが含まれているそれぞれのカラー画像データの分散値とノイズの分散値との差分にもとづいてそれぞれのカラー画像データのノイズを除去するものである，
請求項10に記載のノイズ低減装置。
【請求項１８】
上記カラー画像データから輝度データを生成する輝度データ生成手段をさらに備え，
上記カラー画像データ分割手段が，上記輝度データ生成手段によって生成された輝度データのうち，互いに相関性のある複数の輝度データ群に分けるものである，
請求項10に記載のノイズ低減装置。
【請求項１９】
上記複数のカラー画像データのそれぞれのカラー画像データを空間上において近接した複数のブロックに分けるブロック分割手段，および
上記ブロック分割手段によって分割されたそれぞれのブロックを構成する画素のうち中央の画素とのレベル差を算出するレベル差算出手段をさらに備え，
上記レベル差算出手段によって算出されたレベル差が所定のしきい値未満となる画素の集まりを表す画像データについて上記複数の色空間での原点位置となるようにシフトするものである，
請求項６から９のうち，いずれか一項に記載のノイズ低減装置。
【請求項２０】
上記レベル差算出手段が，
上記中央の画素とのレベル差を算出する対象となる画素を含む近傍の領域の勾配の低い方向を検出する検出手段，および
上記対象画素を含み，かつ上記検出手段によって検出された勾配の低い方向に存在する画素の平均レベルを算出する平均レベル算出手段を備え，
上記平均レベル算出手段によって算出された平均レベルと上記対象画素のレベルとのレベル差を算出するものである，
請求項19に記載のノイズ低減装置。
【請求項２１】
上記検出手段は，
上記対象画素と上記対象画素のまわりにある画素とに対して上下方向，左右方向，左斜め方向および右斜め方向の高周波数成分を抽出するハイ・パス・フィルタ手段を備え，
上記ハイ・パス・フィルタ手段によって抽出された高周波数成分にもとづいて，勾配の低い方向を検出するものである，
請求項20に記載のノイズ低減装置。
【請求項２２】
一駒のカラー画像を表すカラー画像データを，ブロック内の画素が空間的に近接する複数のブロックに分割する分割手段，
上記分割手段によって分割されたブロック内の画像を表すブロック・カラー画像データの分散値と上記ブロック・カラー画像データのノイズの分散値との差分を算出する算出手段，
上記算出手段によって算出された差分にもとづいて上記カラー画像データのノイズを除去するノイズ除去手段，および
上記算出手段における算出処理および上記ノイズ除去手段におけるノイズ除去処理を一駒のカラー画像を表すカラー画像データについて繰り返す制御手段，
を備えたノイズ低減装置。
【請求項２３】
多数の画素によって構成される一駒の画像を表す画像データを入力し，相関性を有すると見なされる範囲内にある画素を表す画像データを抽出する抽出手段，
上記抽出手段によって抽出された画像データの相関性を保持しつつ無相関ノイズを除去するノイズ除去手段，ならびに
上記抽出手段による抽出処理および上記ノイズ除去手段によるノイズ除去処理を，上記一駒の画像を表す画像データについて繰り返すように制御する制御手段，
を備えたノイズ低減装置。
【請求項２４】
ノイズ除去手段が，複数の固体電子撮像素子を用いて同一の被写体を撮像することにより得られる，ほぼ同一のカラー被写体像を表す複数種類のカラー画像データにおけるそれぞれのカラー画像データの相関性を保持しつつ，上記複数種類のカラー画像データに含まれている無相関ノイズを除去し，
画像処理手段が，無相関ノイズが除去された複数種類のカラー画像データについて空間的な画素処理を行う，
ノイズ低減装置の制御方法。
【請求項２５】
分割手段が，一駒のカラー画像を表すカラー画像データを，ブロック内の画素が空間的に近接する複数のブロックに分割し，
算出手段が，上記分割手段によって分割されたブロック内の画像を表すブロック・カラー画像データの分散値と上記ブロック・カラー画像データのノイズの分散値との差分を算出し，
ノイズ除去手段が，上記算出手段によって算出された差分にもとづいて上記カラー画像データのノイズを除去し，
制御手段が，上記算出手段における算出処理および上記ノイズ除去手段におけるノイズ除去処理を一駒のカラー画像を表すカラー画像データについて繰り返す，
ノイズ低減装置の制御方法。
【請求項２６】
抽出手段が，多数の画素によって構成される一駒の画像を表す画像データを入力し，相関性を有すると見なされる範囲内にある画素を表す画像データを抽出し，
ノイズ除去手段が，上記抽出手段によって抽出された画像データの相関性を保持しつつ無相関ノイズを除去し，
制御手段が，上記抽出手段による抽出処理および上記ノイズ除去手段によるノイズ除去処理を，上記一駒の画像を表す画像データについて繰り返すように制御する，
ノイズ低減装置の制御方法。
【請求項２７】
複数の固体電子撮像素子を用いて同一の被写体を撮像することにより得られる，ほぼ同一のカラー被写体像を表す複数種類のカラー画像データにおけるそれぞれのカラー画像データの相関性を保持しつつ，上記複数種類のカラー画像データに含まれている無相関ノイズを除去させ，
無相関ノイズが除去された複数種類のカラー画像データについて空間的な画素処理を行わせるようにノイズ低減装置を制御するプログラム。
【請求項２８】
一駒のカラー画像を表すカラー画像データを，ブロック内の画素が空間的に近接する複数のブロックに分割する手順，
分割されたブロック内の画像を表すブロック・カラー画像データの分散値と上記ブロック・カラー画像データのノイズの分散値との差分を算出する手順，
算出された差分にもとづいて上記カラー画像データのノイズを除去する手順，
上記算出処理および上記ノイズ除去処理を一駒のカラー画像を表すカラー画像データについて繰り返す手順をノイズ低減装置のコンピュータが実行するためのプログラム。
【請求項２９】
多数の画素によって構成される一駒の画像を表す画像データを入力し，相関性を有すると見なされる範囲内にある画素を表す画像データを抽出する手順，
抽出された画像データの相関性を保持しつつ無相関ノイズを除去する手順，
上記抽出処理および上記ノイズ除去処理を，上記一駒の画像を表す画像データについて繰り返すように制御する手順をノイズ低減装置のコンピュータが実行するためのプログラム。
【請求項３０】
請求項１から23のうちいずれか一項に記載のノイズ低減装置を備えた撮像装置。
【請求項３１】
請求項１から23のうちいずれか一項に記載のノイズ低減装置を備えたディジタル・カメラ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は，ノイズ低減装置ならびにその制御方法およびその制御プログラムならびに撮像装置およびディジタル・カメラに関する。
【背景技術】
【０００２】
ディジタル・スチル・カメラなどに用いられるＣＣＤは高画素化，高感度化の一途をたどっている。このために，ノイズの影響が問題となってきている。
【０００３】
ロウ・パス・フィルタやメディアン・フィルタなどを用いて撮像によって得られる映像信号からノイズを除去することが考えられている（特許文献１）。また，画像から鮮鋭性を損なうことなくノイズを除去することも考えられている（特許文献２）。さらに周囲の画素からエッジ検出を行ない，解像度劣化を抑えるものもある（特許文献３）。
【特許文献１】特開平４−235472号公報
【特許文献２】特開2002−222416号公報
【特許文献３】特開2005−303731号公報
【０００４】
しかしながら，未だノイズを完全に除去することは難しい。
【発明の開示】
【０００５】
この発明は，ノイズを低減することを目的とする。
【０００６】
第１の発明によるノイズ低減装置は，複数の固体電子撮像素子を用いて同一の被写体を撮像することにより得られる，ほぼ同一のカラー被写体像を表す複数種類のカラー画像データにおけるそれぞれのカラー画像データの相関性を保持しつつ，上記複数種類のカラー画像データに含まれている無相関ノイズを除去するノイズ除去手段，および上記ノイズ除去手段によって除去された複数種類のカラー画像データについて空間的な画素処理を行う画素処理手段を備えていることを特徴とする。
【０００７】
第１の発明は，上記ノイズ低減装置に適した制御方法も提供している。すなわち，この方法は，ノイズ除去手段が，複数の固体電子撮像素子を用いて同一の被写体を撮像することにより得られる，ほぼ同一のカラー被写体像を表す複数種類のカラー画像データにおけるそれぞれのカラー画像データの相関性を保持しつつ，上記複数種類のカラー画像データに含まれている無相関ノイズを除去し，画素処理手段が，無相関ノイズが除去された複数種類のカラー画像データについて空間的な画素処理を行うものである。
【０００８】
第１の発明は，上記ノイズ低減処理のためのプログラムならびに上記ノイズ低減装置を備えた撮像装置およびディジタル・カメラも提供している。
【０００９】
第１の発明によると，複数の固体電子撮像素子を用いて同一の被写体を撮像することにより得られる，ほぼ同一のカラー被写体像を表す複数種類のカラー画像データにおけるそれぞれのカラー画像データの相関性を保持しつつ，複数種類のカラー画像データに含まれている無相関ノイズが除去される。無相関ノイズが除去された複数種類のカラー画像データについて空間的な画素処理が行われる。空間的な画素処理が行われる前に相関ノイズが除去されるから，空間的な画素処理が行われた後に相関ノイズが除去される場合に比べて，空間的な画素処理後の信号処理回路などの回路構成に依存することなくノイズ低減処理を実現できる。空間的な画素処理とは，被写体像を構成する画素を用いて，その被写体像を構成する他の画素について信号処理（補間処理，重みづけを利用して画素のレベルを変える処理，ディジタル・フィルタ処理など）を行うものであり，複数種類のカラー画像データによって表される複数種類の被写体像のうちの一の被写体像を構成する一の画素を用いて，その一の被写体像を構成する他の画素について信号処理を行ってもよいし，その一の被写体像と異なる他の被写体像を構成する他の画素について信号処理を行ってもよい。
【００１０】
上記複数種類のカラー画像データは，それぞれが異なる色成分をもつものでもよい。
【００１１】
上記複数種類のカラー画像データによって表される複数のカラー被写体像は，たとえば，それぞれ構成する画素の位相特性（空間的な位置を表わす特性であり，複数の被写体像を重ね合わせた場合の位置ずれを示す特性）が同一または画素ピッチ以下にずれをもつものである。
【００１２】
カラー画像データのレベルに応じて，上記ノイズ除去手段によるノイズ除去処理を抑制するノイズ除去処理抑制手段をさらに備えてもよい。
【００１３】
上記ノイズ除去手段における無相関ノイズ除去処理が上記固体電子撮像素子の特性および上記固体電子撮像素子を用いて撮影したときに用いられる撮影情報の少なくとも一方にもとづいて行われるようにしてもよい。
【００１４】
上記複数種類のカラー画像データは，それぞれが異なる色成分をもつものでもよい。この場合，上記ノイズ除去手段は，たとえば，上記複数種類のカラー画像データのレベルの平均値が上記複数の色成分での色空間の原点位置となるように，上記複数種類のカラー画像データのレベルをシフトするカラー画像データ・シフト手段，上記カラー画像データ・シフト手段によってシフトされたカラー画像データを，そのレベルに応じて無相関ノイズの除去処理を行うフィルタリング手段，および上記フィルタリング手段によって無相関ノイズが除去されたカラー画像データのレベルを，上記シフト分に応じて戻すカラー画像データ逆シフト手段を備える。
【００１５】
上記フィルタリング手段におけるノイズ低減処理は，たとえば，上記複数の色成分の数に対応した演算を利用したディジタル・フィルタリング処理である。
【００１６】
上記フィルタリング手段におけるノイズ除去処理は，たとえば，上記複数の色成分の数が元の色成分の数よりも少なくなるように，複数の色成分を取り扱い，複数の色成分の数に対応した演算を用いたディジタル・フィルタ処理である。
【００１７】
上記ディジタル・フィルタ処理における演算が発散した場合に，ノイズ除去処理を停止するノイズ除去処理停止手段をさらに備えるようにしてもよい。
【００１８】
上記複数種類のカラー画像データ全体のうち，互いに相関性のある複数のカラー画像データ群に分ける画像データ分割手段をさらに備えてもよい。この場合，上記カラー画像データ・シフト手段は，上記画像データ分割手段によって分割された複数のカラー画像データ群のうち，無相関ノイズの除去対象であるカラー画像データが含まれているカラー画像データ群について上記複数の色空間での原点位置となるようにシフトするものとなろう。
【００１９】
上記画像データ分割手段は，上記複数種類のカラー画像データを複数の小ブロックに分ける小ブロック分割手段をさらに備えてもよい。この場合，上記小ブロック分割手段によって分けられた複数の小ブロックごとに，相関性のある複数のカラー画像データ群に分けるものとなろう。
【００２０】
上記小ブロック分割手段によって分けられた小ブロックの平均画素レベルにもとづいて，複数の小ブロックごとに相関性のある複数のカラー画像データ群に分けるものでもよい。
【００２１】
上記小ブロック分割手段によって分けられた小ブロックを構成する各画素に，撮像が高感度なものほど平均的な画素レベルとなり，低感度なものほど上記小ブロックを構成する画素の代表画素レベルとなるような重みづけ係数を用いた重みづけ平均により得られる画素レベルにもとづいて，複数の小ブロックごとに相関性のある複数のカラー画像データ群に分けるものでもよい。
【００２２】
上記小ブロックを構成する代表画素にもとづいて，複数の小ブロックごとに相関性のある複数のカラー画像データ群に分けるようにもできる。
【００２３】
上記画像データ分割手段によって分けられた複数のカラー画像データ群によって表される画像領域の大きさが第１の所定値未満の場合に，上記無相関ノイズ除去手段による無相関ノイズ除去処理を停止する無相関ノイズ停止制御手段をさらに備えてもよい。
【００２４】
上記複数のカラー画像データ群によって表される画像領域の大きさが，上記第２の所定値より大きい第３の所定値以上の場合に，上記ノイズ除去手段による無相関ノイズ除去処理を停止し，かつノイズが含まれているそれぞれのカラー画像データの分散値とノイズの分散値との差分にもとづいてそれぞれのカラー画像データのノイズを除去することが好ましい。
【００２５】
上記複数のカラー画像データ群によって表される画像領域の大きさは，たとえば，上記第１の所定値より大きい第２の所定値以上の場合に，上記画像データ分割手段によって分割されたカラー画像データ群のうち，無相関ノイズの除去対象であるカラー画像データが含まれているカラー画像データ群についてシフトするものである。
【００２６】
上記カラー画像データから輝度データを生成する輝度データ生成手段をさらに備えてもよい。この場合，上記カラー画像データ分割手段が，上記輝度データ生成手段によって生成された輝度データのうち，互いに相関性のある複数の輝度データ群に分けるものとなろう。
【００２７】
上記複数のカラー画像データのそれぞれのカラー画像データを空間上において近接した複数のブロックに分けるブロック分割手段，および上記ブロック分割手段によって分割されたそれぞれのブロックを構成する画素のうち中央の画素とのレベル差を算出するレベル差算出手段をさらに備えてもよい。この場合，上記レベル差算出手段によって算出されたレベル差が所定のしきい値未満となる画素の集まりを表す画像データについて上記複数の色空間での原点位置となるようにシフトするものとなろう。
【００２８】
上記レベル差算出手段は，上記中央の画素とのレベル差を算出する対象となる画素を含む近傍の領域の勾配の低い方向を検出する検出手段，および上記対象画素を含み，かつ上記検出手段によって検出された勾配の低い方向に存在する画素の平均レベルを算出する平均レベル算出手段を備えてもよい。この場合，上記平均レベル算出手段によって算出された平均レベルと上記対象画素のレベルとのレベル差を算出するものとなろう。
【００２９】
上記検出手段は，上記対象画素と上記対象画素のまわりにある画素とに対して上下方向，左右方向，左斜め方向および右斜め方向の高周波数成分を抽出するハイ・パス・フィルタ手段を備えてもよい。この場合，上記ハイ・パス・フィルタ手段によって抽出された高周波数成分にもとづいて，勾配の低い方向を検出するものとなろう。
【００３０】
第２の発明によるノイズ低減装置は，一駒のカラー画像を表すカラー画像データを，ブロック内の画素が空間的に近接する複数のブロックに分割する分割手段，上記分割手段によって分割されたブロック内の画像を表すブロック・カラー画像データの分散値と上記ブロック・カラー画像データのノイズの分散値との差分を算出する算出手段，上記算出手段によって算出された差分にもとづいて上記カラー画像データのノイズを除去するノイズ除去手段，および上記算出手段における算出処理および上記ノイズ除去手段におけるノイズ除去処理を一駒のカラー画像を表すカラー画像データについて繰り返す制御手段を備えていることを特徴とする。
【００３１】
第２の発明は，上記ノイズ低減装置に適した制御方法も提供している。すなわち，この方法は，分割手段が，一駒のカラー画像を表すカラー画像データを，ブロック内の画素が空間的に近接する複数のブロックに分割し，算出手段が，上記分割手段によって分割されたブロック内の画像を表すブロック・カラー画像データの分散値と上記ブロック・カラー画像データのノイズの分散値との差分を算出し，ノイズ除去手段が，上記算出手段によって算出された差分にもとづいて上記カラー画像データのノイズを除去し，制御手段が，上記算出手段における算出処理および上記ノイズ除去手段におけるノイズ除去処理を一駒のカラー画像を表すカラー画像データについて繰り返すものである。
【００３２】
第２の発明は，上記ノイズ低減装置の制御方法を実現するためのプログラムも提供している。
【００３３】
第２の発明によると，一駒のカラー画像を表すカラー画像データが，ブロック内の画素が空間的に近接する複数のブロックに分割される。ブロック内の画像を表すブロック・カラー画像データ（ノイズが含まれている）の分散値と上記ブロック・カラー画像データのノイズの分散値との差分が算出される。算出された差分にもとづいてカラー画像データのノイズが除去される。このような差分算出処理およびノイズ除去処理が一駒分について繰り返される。色相関を考慮してノイズ低減をした場合に，偶然に色相関があったときに効率よくノイズを除去できないことがあるが，第２の発明によるとカラー画像データについての色相関は考慮されていないので，色相関の存在によりノイズが除去できないということを未然に防止できる。
【００３４】
第３の発明によるノイズ低減装置は，多数の画素によって構成される一駒の画像を表す画像データを入力し，相関性を有すると見なされる範囲内にある画素を表す画像データを抽出する抽出手段，上記抽出手段によって抽出された画像データの相関性を保持しつつ無相関ノイズを除去するノイズ除去手段，ならびに上記抽出手段による抽出処理および上記ノイズ除去手段によるノイズ除去処理を，上記一駒の画像を表す画像データについて繰り返すように制御する制御手段を備えていることを特徴とする。
【００３５】
第３の発明は，上記ノイズ低減装置に適した制御方法も提供している。すなわち，この方法は，抽出手段が，多数の画素によって構成される一駒の画像を表す画像データを入力し，相関性を有すると見なされる範囲内にある画素を表す画像データを抽出し，ノイズ除去手段が，上記抽出手段によって抽出された画像データの相関性を保持しつつ無相関ノイズを除去し，制御手段が，上記抽出手段による抽出処理および上記ノイズ除去手段によるノイズ除去処理を，上記一駒の画像を表す画像データについて繰り返すように制御するものである。
【００３６】
第３の発明も上記ノイズ低減装置の制御方法を実現するためのプログラムも提供している。
【００３７】
第３の発明によると，相関性を有すると見なされる範囲内にある画像を表す画像データが抽出される。抽出された画像データの相関性を保持しつつ，無相関ノイズが除去される。相関性が保持された状態で無相関ノイズが除去されるから，相関性が保持されている状態の画像データについて画像処理を行う回路を，その後利用することができる。画像データは，白黒の画像データであってもよいし，３板の固体電子撮像素子のそれぞれから得られる単色のカラー画像データのそれぞれであってもよい。
【実施例】
【００３８】
まず，この実施例によるノイズ低減処理の原理等について説明する。
【００３９】
この実施例においては，３枚（必ずしも３枚でなくともよく，複数枚であればよい）のＣＣＤが内蔵された撮像装置が用いられる。
【００４０】
図１から図３は，撮像装置を構成する３枚のＣＣＤの受光面の一部を示している。図１は赤色成分の映像信号を出力する第１のＣＣＤの受光面の一部を示し，図２は緑色成分の映像信号を出力する第２のＣＣＤの受光面の一部を示し，図３は青色成分の映像信号を出力する第３のＣＣＤの受光面の一部を示している。
【００４１】
図１を参照して，第１のＣＣＤの列方向に4096個，行方向に3072個のフォトダイオード２Ｒが配置されている。この第１のＣＣＤを用いて被写体を撮像することにより，列方向4096画素，行方向3072画素の被写体像を表す画像データが得られる。フォトダイオード２のそれぞれから得られる映像信号が画像の画素一つ一つに対応する。
【００４２】
多数のフォトダイオード２Ｒのそれぞれのフォトダイオード２Ｒの受光面上には，赤色成分を透過する特性を有する色フィルタが形成されている。赤色成分を透過するフィルタであることを示すために，フォトダイオード２Ｒに，「Ｒ」の文字が付されている。
【００４３】
この実施例においては，列方向および行方向にそれぞれ５個の計25個のフォトダイオード２Ｒの範囲（ノイズ低減対象領域ＡＲ１）を単位としてノイズ低減処理が行われる。
【００４４】
このような第１のＣＣＤを用いて被写体が撮像されると，第１のＣＣＤからは赤色成分の被写体像を表すCCD-RAWデータが得られる。このCCD-RAWデータは，フォトダイオード２Ｒの一行分ずつシリアルに現れるものである。
【００４５】
図２および図３を参照して，図２および図３においても第２のＣＣＤおよび第３のＣＣＤのそれぞれの列方向に4096個，行方向に3072個のフォトダイオード２Ｇおよび２Ｂが配置されている。これらの第２のＣＣＤおよび第３のＣＣＤを用いて被写体を撮像することにより，列方向4096画素，行方向3072画素の被写体像をそれぞれ表す映像信号が得られる。フォトダイオード２Ｇおよび２Ｂのそれぞれから得られる映像信号が画像の画素一つ一つに対応する。
【００４６】
第２のＣＣＤおよび第３のＣＣＤの多数のフォトダイオード２Ｇおよび２Ｂのそれぞれのフォトダイオード２Ｇおよび２Ｂの受光面上には，緑色成分および青色成分を透過する特性を有する色フィルタが形成されている。緑色成分および青色成分を透過するフィルタであることを示すために，フォトダイオード２Ｇおよび２Ｂに，「Ｇ」および「Ｂ」の文字が付されている。
【００４７】
この実施例においては，列方向および行方向にそれぞれ５個の計25個のフォトダイオード２Ｇおよび２Ｂの範囲がノイズ低減対象領域ＡＧ１およびＡＢ１として図示されている。
【００４８】
このような第２のＣＣＤおよび第３のＣＣＤを用いて被写体が撮像されると，第２のＣＣＤからは緑色成分の被写体像を表すCCD-RAWデータが得られ，第３のＣＣＤからは青色成分の被写体像を表すCCD-RAWデータが得られる。
【００４９】
ノイズ低減対象領域ＡＲ１，ＡＢ１，およびＡＧ１のそれぞれにおいて，中央に存在する画素Ｒｃ，Ｂｃ，およびＧｃがノイズを低減する対象となる画素である。詳しくは後述するように，ノイズ低減対象領域ＡＲ１，ＡＢ１，およびＡＧ１に存在する画素（画像データ）を利用して，中央の画素Ｒｃ，Ｂｃ，およびＧｃのノイズ低減処理が行われる。それぞれのノイズ低減対象領域ＡＲ１，ＡＢ１，およびＡＧ１の中央の画素Ｒｃ，Ｂｃ，およびＧｃのノイズ低減処理が終了すると，ノイズ低減対象領域ＡＲ１，ＡＢ１，およびＡＧ１それぞれ右側に１画素分ずらされ，ずらされたノイズ低減対象領域ＡＲ１，ＡＢ１，およびＡＧ１のそれぞれの中央に存在する画素Ｒｃ，Ｂｃ，およびＧ１ｃのノイズ低減処理が行われる。このようにノイズ低減対象領域のシフトおよびノイズ低減処理が一駒の画像分繰り返される。
【００５０】
図１から図３に示す第１のＣＣＤから第３のＣＣＤは撮像装置を構成する３板のＣＣＤであるから，それぞれのＣＣＤを構成するフォトダイオード２Ｒ，２Ｇおよび２Ｂは，空間的には同じ位置に存在すると考えられる。それぞれのフォトダイオード２Ｒ，２Ｇおよび２Ｂから得られる画像データによって表される画素は，被写体像の同じ箇所を表していることとなる。第１のＣＣＤから第３のＣＣＤから得られる３種類の色成分の被写体像を構成する赤色成分の画素（第１のＣＣＤのフォトダイオード２Ｒから得られる）と緑色成分の被写体像を構成する緑色成分の画素（第２のＣＣＤのフォトダイオード２Ｇから得られる）と青色成分の被写体像を構成する青色成分の画素（第３のＣＣＤのフォトダイオード２Ｂから得られる）とをほぼ同一の空間的位置にあると考えてノイズ低減対象領域ＡＲ１，ＡＢ１およびＡＧ１内の画素をXn＝（Rn，Gn，Bn）と表すことができる（ノイズ低減対象領域ＡＲ，ＡＢ，およびＡＧ１内の画素は25個あるから，ｎ＝１〜25となる）。
【００５１】
図４から図６は，３板のＣＣＤの他の例を示しており，いわゆるハニカム配列のものである。図４は，赤色成分の映像信号を出力する第１のＣＣＤの受光面の一部を示し，図５は，緑色成分の映像信号を出力する第２のＣＣＤの受光面の一部を示し，図６は，青色成分の映像信号を出力する第３のＣＣＤの受光面の一部を示している。
【００５２】
図４から図６に示す第１のＣＣＤから第３のＣＣＤにおいては，奇数行には奇数列に，偶数行には偶数列にのみフォトダイオード３Ｒ，３Ｇおよび３Ｂが配列されているが，奇数行には偶数列に，偶数行には奇数列にフォトダイオードを配列するものでもよい。第１のＣＣＤ〜第３のＣＣＤは，たとえば，4096列，3072行からなる。
【００５３】
図４に示す第１のＣＣＤには，フォトダイオード３Ｒの受光面上に赤色成分の光を透過する特性を有するフィルタ「Ｒ」が設けられ，図５に示す第２のＣＣＤには，フォトダイオード３Ｇの受光面上に緑色成分の光を透過する特性を有するフィルタ「Ｇ」が設けられ，図６に示す第３のＣＣＤには，フォトダイオード３Ｂの受光面上に青色成分の光を透過する特性を有するフィルタ「Ｂ」が設けられている。図４に示す第１のＣＣＤ，図５に示す第２のＣＣＤおよび図６に示す第３のＣＣＤを用いて被写体が撮像されることにより，赤色成分，緑色成分および青色成分のそれぞれの被写体像を表す映像信号が得られる。
【００５４】
25個のフォトダイオード３Ｒ，３Ｇまたは３Ｂが含まれるように列方向および行方向にそれぞれ規定された領域ＡＲ２，ＡＧ２およびＡＢ２がノイズ低減領域として規定されている。これらのノイズ低減領域ＡＲ２，ＡＧ２およびＡＢ２のほぼ中央にはノイズ低減の対象となる画素Ｒｃ，ＧｃおよびＢｃが位置している。図１から図３に示すものと同様にノイズ低減領域ＡＲ２，ＡＧ２およびＡＢ２が一画素ずつ列方向および行方向に移動させられながら，一駒分の画像についてノイズ低減処理が行われていく。ノイズ低減対象となる画像Ｒｃ，ＧｃおよびＢｃは領域ＡＲ２，ＡＧ２およびＡＢ２のほぼ中央に位置するものであればよく完全に中央でなくともよい。もっとも領域ＡＲ２，ＡＧ２およびＡＢ２の規定の仕方によっては完全に中央の位置に設定することもできよう。
【００５５】
上述したように，図４から図６に示すＣＣＤにおいても第１のＣＣＤから第３のＣＣＤから得られる３種類の色成分の被写体像を構成する赤色成分の画素と緑色成分の被写体像を構成する緑色成分の画素と青色成分の被写体像を構成する青色成分の画素とをほぼ同一の空間的位置にあると考えて，ノイズ低減対象領域ＡＲ１，ＡＢ１およびＡＧ１内の画素をXn＝（Rn，Gn，Bn）と表すことができる。
【００５６】
図４から図６に示す３板のＣＣＤは，完全に同一の空間的位置に存在するように，３板のＣＣＤが位置決めされていなくともよい。たとえば，それぞれのＣＣＤが画素ピッチ（フォトダイオードの間隔）未満だけずれていてもほぼ同一の空間的位置に存在すると見なすことができ，後述するようにこの実施例によるノイズ低減処理を実行できる。
【００５７】
図７は，画素ピッチの半分の距離ずつ図４から図６に示す第１のＣＣＤから第３のＣＣＤの空間的位置がずれている様子を示している。
【００５８】
第１のＣＣＤから第３のＣＣＤを仮想的に重ねた場合に，フォトダイオード３Ｒ，３Ｇおよび３Ｂが重ならずに画素ピッチの半分の距離だけずれるものである。このようにフォトダイオードの空間的位置が完全に一致しなくともほぼ一致すると考えられるものであれば，後述するノイズ低減処理を実行できる。
【００５９】
図８から図11は，赤色成分，青色成分および緑色成分の色空間と，ノイズ低減対象領域内の画素を表す画像データとの関係を示している。
【００６０】
図８は，無相関ノイズが無い場合の色空間とノイズ低減対象領域Ａ0内の画素を表す画像データとの関係を示している。
【００６１】
ノイズ低減対象領域Ａ0は相関性があるものと見なされる範囲である。このため，ノイズ低減対象領域Ａ0内の画素Xn0＝（Rn0，G1n0，Bn0，G2n0）を表す映像信号（画像データ）は，それぞれのレベルが比較的まとまった範囲に収まっている。ノイズ低減対象領域Ａ0内の画素Xn0の平均データがXAV0で示されている。
【００６２】
図９は，無相関ノイズがある場合の色空間とノイズ低減対象領域Ａ１内の画素を表す画像データとの関係を示している。また，比較のために無相関ノイズが無い場合のノイズ低減対象領域Ａ0も図示されている。
【００６３】
無相関ノイズが含まれている場合，ノイズ低減対象領域Ａ1内の画素Xn1＝（Rn1，Gn1，Bn1）を表す画像データは，無相関ノイズのために，それぞれの画素を表す画像データのレベルがばらついている。このために，無相関ノイズが有る場合におけるノイズ低減対象領域Ａ1内の画素を表す画像データの範囲は，無相関ノイズが無い場合におけるノイズ低減対象領域Ａ0内の画素を表す画像データの範囲よりも広範囲となっている。また，ノイズ低減対象領域Ａ1内の画素Xn0の平均データがXAV1で示されている。
【００６４】
この実施例によるノイズ低減処理は，無相関ノイズを取り除くものである。
【００６５】
図10は，画像データの座標移動およびノイズ低減のためのフィルタリング時の色空間とノイズ低減対象領域Ａ1内の画素を表す画像データとの関係を示している。
【００６６】
この実施例においては，ノイズ低減処理を行う場合，ノイズ低減対象領域Ａ1内の画素Xn1の平均データXAV1のレベルが，色空間の原点となるように，ノイズ低減対象領域Ａ1内の画素Xn1を表す画像データのすべてが座標移動（レベル・シフト）させられる。平均データXAV1が原点位置にシフトされるように，ノイズ低減対象領域Ａ１内の画素Xn1を表す画像データのすべてが座標移動させられた状態で，ノイズ低減対象領域Ａ１内の画素Xn1を表す画像データに，ノイズ低減処理としてのフィルタリングが実施される。平均データXAV1が原点の位置にある状態でフィルタリングが行われるので，比較的適切なフィルタリングを実施できる。
【００６７】
図11は，画像データの座標逆移動時の色空間とノイズ低減対象領域Ａ1内の画素を表す画像データとの関係を示している。
【００６８】
上述したフィルタリング処理が無相関ノイズを取り除くものである。このフィルタリング処理によりノイズ低減対象領域Ａ１内の一のノイズ低減対象画素を表す画像データの範囲が，無相関ノイズが無い場合におけるノイズ低減対象領域Ａ0内の画素を表す画像データの範囲に収まる（近づく）。ノイズ低減対象領域Ａ１内の残りの画素についても同様の処理が繰返されることにより，ノイズ低減対象領域Ａ１内のすべての画素がノイズ低減対象領域Ａ０内の画素を表わす画像データの範囲に収束する（近づく）。
【００６９】
上述のように，ノイズ低減対象領域Ａ１内の画素Xn1を表す画像データのすべてが座標移動させられた状態で，ノイズ低減対象領域Ａ１内の画素Xn1を表す画像データに，ノイズ低減処理としてのフィルタリングが実施されると，平均データXAV1が座標移動前の位置に戻るように座標逆移動（レベル逆シフト）処理が行われる。このようにして，ノイズ低減処理が終了する。
【００７０】
図12は，この実施例によるディジタル・スチル・カメラにおいて用いられる撮像装置の一例である。
【００７１】
撮像装置30には，３枚のＣＣＤ31，32および33が含まれている。これらの３枚のＣＣＤ31，32および33は，入射光を３つに分離する分離プリズム34に固定されている。
【００７２】
被写体像を表す光線束Ｌが撮像装置30に入射すると，その光線束Ｌは分離プリズム34に導かれる。光線束Ｌが第１，第２および第３のＣＣＤ31，32および33の受光面に入射するように，分離プリズム34によって光線束Ｌが３方向に分離される。
【００７３】
第１のＣＣＤ31は，図１または図４に示したようにフォトダイオードの受光面上に赤色の光成分を透過するフィルタが設けられているものである。赤色成分の被写体像を表すＲ映像信号が第１のＣＣＤ31から出力される。
【００７４】
第２のＣＣＤ32は，図２または図５に示したようにフォトダイオードの受光面上に緑色の光成分を透過するフィルタが設けられているものである。緑色成分の被写体像を表すＧ映像信号が第２のＣＣＤ32から出力される。
【００７５】
第３のＣＣＤ33は，図３または図６に示したようにフォトダイオードの受光面上に青色の光成分を透過するフィルタが設けられているものである。青色成分の被写体像を表すＢ映像信号が第３のＣＣＤ33から出力される。
【００７６】
図13は，上述したノイズ低減処理が行われるディジタル・スチル・カメラの電気的構成を示すブロック図である。
【００７７】
ディジタル・スチル・カメラの撮像装置30には，図12に示すものが用いられている。被写体を撮像することにより，上述したように撮像装置30からＲ映像信号，Ｇ映像信号およびＢ映像信号が出力され，アナログ／ディジタル変換回路３に入力する。アナログ／ディジタル変換回路３から，上述した赤色成分，緑色成分および青色成分のCCD-RAWデータが出力する。
【００７８】
記録モード・スイッチ（図示略）により，CCD-RAW記録が設定されている場合には，アナログ／ディジタル変換回路３から出力されたCCD-RAWデータは記録制御回路10に入力する。記録制御回路10によって，CCD-RAWデータがメモリ・カード11に記録される。
【００７９】
記録モード・スイッチにより，圧縮データ記録が設定されている場合には，アナログ／ディジタル変換回路３から出力されたCCD-RAWデータは色バランス調整回路４に入力し，色バランス調整が行われる。色バランスされたCCD-RAWデータがガンマ補正回路５においてガンマ補正されてノイズ低減回路６に入力する。
【００８０】
ノイズ低減回路６において，上述した原理にもとづいてノイズ低減処理が行われる。ノイズ低減回路６におけるノイズ低減処理について詳しくは後述する。
【００８１】
ノイズ低減回路６から出力された画像データは，アパーチャ補正（シャープネス補正）回路（画素の位置関係が変わる空間的な画素処理を行う回路）７に入力し，高周波数成分の強調などの補正が行われる。アパーチャ補正回路７における補正の前にノイズ低減回路６において相関性を保持した状態で無相関ノイズを除去するノイズ低減処理が終了しているので，アパーチャ補正回路７において補正が行われることにより，画像データの相関性が崩れても無相関ノイズは除去されているようになる。
【００８２】
ノイズ低減回路６によるノイズ低減処理は，アパーチャ補正回路７のような空間的な画素処理が行われる以前に行われればよく，色バランス調整回路４の前，ガンマ補正回路５の前などで行われてもよい。また，空間的な画素処理はアパーチャ補正だけでなく，重み付けを利用してリサイズする処理，ロウ・パス・フィルタを用いてノイズをさらに低減する処理なども含まれる。これらの処理が行われた場合であっても，これらの処理以前にノイズ低減処理が行われればよい。
【００８３】
ノイズ低減回路６から出力された画像データは，ＹＣ生成回路８に入力する。同時化／ＹＣ生成回路８において，輝度データおよび色差データの生成処理が行われる。生成された輝度データおよび色差データが圧縮回路９において圧縮される。圧縮された輝度データおよび色差データが記録制御回路10によってメモリ・カード11に記録される。
【００８４】
また，ガンマ補正回路５から出力したCCD-RAWデータから輝度データを生成し，生成された輝度データを用いてノイズ低減処理をするために輝度データ生成回路12を設けるようにしてもよい。輝度データを利用したノイズ低減処理についても詳しくは，後述する（図20，図21）。
【００８５】
ノイズ低減処理について詳しく説明する前に，ノイズ低減処理に用いられるノイズの量について説明する。
【００８６】
図14は，ノイズ低減処理に用いられるノイズの量と画素値との関係を示している。
【００８７】
この実施例によるノイズ低減処理においては，所定の基準被写体が撮像され，赤色成分，青色成分，および緑色成分のそれぞれの画素レベルごとにノイズの量Ｄｎがあらかじめ解析される。
【００８８】
赤色成分，青色成分および緑色成分のいずれも画素レベルが大きくなるにつれて徐々に，それぞれの色成分ごとのノイズの量ＤｎＲ，ＤｎＢおよびＤｎＧが高くなり，ある値でピークとなる。さらに画素値が大きくなるとノイズの量ＤｎＲ，ＤｎＢおよびＤｎＧは徐々に小さくなる。
【００８９】
このような，ノイズの量ＤｎＲ，ＤｎＢおよびＤｎＧと各色成分ごとの画素レベルとの関係があらかじめ解析されて記憶される。記憶されているノイズの量ＤｎＲ，ＤｎＢおよびＤｎＧが後述するノイズ低減処理に利用される。
【００９０】
上述したノイズの量ＤｎＲ，ＤｎＢおよびＤｎＧをそのまま利用することもできるが，色バランス調整回路４のゲインWBGを利用してもよい。色バランス調整回路４のゲインWBGを利用する場合のノイズの量ＤｎＧ（γ）は，式１によって表される。
【００９１】
【数１】
2007259401.tif 000003
【００９２】
式１において，色バランス調整回路４のゲインWBGをγ乗しているのは，この実施例においては，γ変換されたCCD-RAWデータについてノイズ低減処理を行っているからである。γ変換前のCCD-RAWデータについてノイズ低減処理を行う場合には，γ乗しないゲインWBGを利用するのはいうまでもない。色バランス調整前のCCD-RAWデータについてノイズ低減処理を行う場合には，ノイズ量ＤｎＧそのものを用いればよい。
【００９３】
青色成分および赤色成分のノイズの量ＤｎＢ（γ）およびＤｎＲ（γ）については，式１における［WBG］を［WBG(R/G)］および［WBG(B/G)］で置き換えた式２および３で表される。
【００９４】
【数２】
2007259401.tif 000004
【００９５】
【数３】
2007259401.tif 000005
【００９６】
同様に，色バランス以外の撮像情報を用いてノイズの量を算出できるのはいうまでもない。撮像情報には，たとえば，撮像装置30のような撮像ディバイスの特性，シェーディング特性，ＩＳＯ感度，γ特性，ＳＲ合成比率，ダイナミック・レンジ特性，ストロボがある場合のストロボ発光時の自動感度アップ，シャッタ速度，ＥＶ値，ＬＶ値，記録画素数，画素モード，再現帯域，絞り値，色差マトリクス，レンズ・ディストーション，ズーム位置，Ｆ値，輪郭補正値などがある。
【００９７】
図15は，ノイズ低減処理回路６の電気的構成を示すブロック図である。
【００９８】
ガンマ補正回路５から出力されたCCD-RAWデータがノイズ低減回路６に入力すると，フィルタリング対象抽出回路22に入力する。フィルタリング対象抽出回路22において，色成分ごとのCCD-RAWデータから，列方向および行方向ともに５個ずつの画素をもつノイズ低減対象領域（図１〜図３においてノイズ低減対象領域AR1，AB1およびAG1として表されている）内の画素を表すCCD-RAWデータが抽出される。
【００９９】
フィルタリング対象のCCD-RAWデータは，フィルタ算出回路23に入力する。フィルタ算出回路23において，式４にしたがってフィルタＦが算出される。
【０１００】
【数４】
2007259401.tif 000006
【０１０１】
但し，式４におけるＤ（ｓ＋ｎ）は信号とノイズを含んだ量であり，式５によって表される。また，αはフィルタ制御係数である。
【０１０２】
【数５】
2007259401.tif 000007
【０１０３】
ここで，Ｄ（ｓ＋ｎ）の対角成分は各色の信号のばらつき量であり非対角成分は，各色間の信号のばらつき量であるである。Ｄ（ｓ＋ｎ）ｘ（ｘ＝Ｒ，Ｂ，Ｇ）は，式６によって表され，非対角成分Ｄ（ｓ＋ｎ）ｘ１ｇｘ２（ｘ１，ｘ２＝Ｒ，Ｂ，Ｇ）は，式７によって表される。
【０１０４】
また，式１におけるＤｎはノイズのみの量であり式６によって表される。
【０１０５】
【数６】
2007259401.tif 000008
【０１０６】
このようにして，フィルタＦが算出されると，その算出されたフィルタとノイズ低減対象領域内の画素を表すCCD-RAWデータとがフィルタ演算回路24に入力する。フィルタ演算回路24において，式7にもとづくフィルタ演算（ノイズ低減処理）が行われる。
【０１０７】
【数７】
2007259401.tif 000009
【０１０８】
式７において，Ｒout，Ｇout，およびＢoutは，それぞれフィルタ演算後の赤色成分，緑色成分，および青色成分の画像データを示している。Ｒｃ，Ｇｃ，およびＢｃは，それぞれ，色成分分割処理により得られた赤色成分，緑色成分，および青色成分のノイズ低減対象領域ＡＲ１，ＡＧ１およびＡＢ１の中央に存在するノイズ低減対象画素を表す画像データを示している。avＲ，avＧ，およびavＢは，赤色成分，緑色成分，および青色成分のノイズ低減対象領域ＡＲ１，ＡＧ１およびＡＢ１内の画素の画像データの平均値を示すデータである。
【０１０９】
式７において，色成分分割処理により得られた赤色成分，緑色成分，および青色成分のノイズ低減対象領域ＡＲ１，ＡＧ１およびＡＢ１の中央に存在するノイズ低減対象画素Ｒｃ，Ｇｃ，およびＢｃから，赤色成分，緑色成分，および青色成分のノイズ低減対象領域ＡＲ１，ＡＧ１およびＡＢ１内の画素の画像データの平均値を示すデータavＲ，avＧ，およびavＢが減算されることにより，上述したように（図10参照），ノイズ低減対象領域ＡＲ１，ＡＧ１およびＡＢ１内の画素の画像データのレベルが赤色成分，緑色成分，および青色成分を座標系にもつ色空間の原点位置にシフトされる。このようにシフトされたノイズ低減対象画素Ｒｃ，Ｇｃ，およびＢｃに対して式４で示されるフィルタＦを用いてフィルタリング処理が行われることとなる。
【０１１０】
式４で示されるフィルタＦを用いたフィルタリング処理において，式５で示されるＤ（ｓ＋ｎ）から式６で示されるＤｎが減算されると，Ｄ（ｓ＋ｎ）の対角成分が減算されることからCCD-RAWデータの無相関ノイズが除去され，非対角成分が減算されないことからCCD-RAWデータの相関性が保持される。すなわち，CCD-RAWデータの相関性を保持しつつ無相関ノイズが除去されることとなる。
【０１１１】
フィルタリング処理後のノイズ低減対象画素Ｒｃ，Ｇｃ，およびＢｃから平均値を示すデータavＲ，avＧ，およびavＢが加算されることにより，上述したように（図11参照），ノイズ低減対象画素Ｒｃ，Ｇｃ，およびＢｃが，ノイズ低減された元のレベルに相当するレベルに戻される。
【０１１２】
上述したノイズ低減処理において，パラメータが大きすぎてノイズ低減処理後の画像の破綻を未然に防止するために，式２および式５において用いられるパラメータＤgxおよびＤnxが式８の関係を満たすことが好ましい。但し，ｘ＝Ｒ，Ｇ，Ｂである。
【０１１３】
【数８】
2007259401.tif 000010
【０１１４】
このようなノイズ低減処理が一駒分の画像データについて繰り返される。もっともカラー画像データのレベル（ノイズ低減対象画素のレベル）があらかじめ定められたレベル以上であれば，ノイズ低減処理を停止してもよい。
【０１１５】
フィルタ演算回路24においてフィルタ演算処理が行われた画像データは，配列逆変換処理回路25に入力する。配列逆変換回路25において，ＣＣＤ１の色フィルタの配列から色成分ごととされた画像データの配列が，元のＣＣＤ１の色フィルタの配列に戻される。配列逆変換回路25の出力がノイズ低減回路６の出力となる。
【０１１６】
上述のノイズ低減処理においては，共分散行列が利用されているが，次に述べるように共分散行列を利用しないでノイズ低減処理を行うこともできる。
【０１１７】
フィルタＦ１は，上述した式４と同様に式９によって表される。
【０１１８】
【数９】
2007259401.tif 000011
【０１１９】
式９におけるＤ（ｓ＋ｎ）ｘは，信号とノイズとを含んだ統計量（分散値，標準偏差の二乗）であり，式10によって表される。
【０１２０】
【数１０】
2007259401.tif 000012
【０１２１】
また，式９におけるＤｎｘは，ノイズのみの統計量であり，式11によって表される。
【０１２２】
【数１１】
2007259401.tif 000013
【０１２３】
フィルタＦが算出されると，その算出されたフィルタとノイズ低減対象領域内の画素を表すCCD-RAWデータとがフィルタ演算回路24に入力する。フィルタ演算回路24において，式12にもとづくフィルタ演算（ノイズ低減処理）が行われる。
【０１２４】
【数１２】
2007259401.tif 000014
【０１２５】
式12において，Ｘoutは，フィルタ演算後の赤色成分，緑色成分，および青色成分の画像データをそれぞれ示している。Ｘinは，赤色成分，緑色成分，および青色成分のノイズ低減対象画素を表す画像データを示している。avＲ，avＧおよびavＢは，上述したものと同様に，赤色成分，緑色成分，および青色成分のノイズ低減対象領域ＡＲ１，ＡＧ１，およびＡＢ１内の画素の画像データの平均値を示すデータである。
【０１２６】
式４から式７を利用したノイズ低減処理においては色相関が考慮されているのに対し，式９から式12を利用したノイズ低減処理においては色相関が考慮されていない。色相関が考慮されてノイズ低減処理が行われた場合，偶然に色相関が合ってしまっているような画像部分ではノイズ低減の効果があまり期待できないことがあるが，式９から式12を利用したノイズ低減処理では偶然に色相関が合っているような画像部分においてもノイズ低減が向上する。とくに，平坦な画像部分，単色の画像部分において有効である。また，式が比較的簡単なので，実現するための回路規模を小さくできる。
【０１２７】
図16は，コンピュータ装置の電気的構成を示すブロック図である。
【０１２８】
上述した実施例は，ディジタル・スチル・カメラにおいて，ノイズ低減処理を行うものであったが，コンピュータ装置を利用してCCD-RAWデータのノイズ低減処理を行うこともできる。
【０１２９】
コンピュータ装置には，ＣＰＵ40が含まれている。このＣＰＵ40に，表示装置41，プリンタ42，キーボード43およびメモリ44が接続されている。
【０１３０】
また，ＣＰＵ40には，メモリ・カード・リーダ・ライタ45が接続されている。上述したように，CCD-RAWデータが記録されているメモリ・カード51がメモリ・カード・リーダ・ライタ45に装填されることにより，メモリ・カード51からCCD-RAWデータが読み取られ，上述したノイズ低減処理が行われる。さらに，ＣＰＵ40には，CD-ROMドライブ46が接続されている。このCD-ROMドライブ46に，上述したノイズ低減処理のプログラムが格納されているCD-ROM52が装填されると，CD-ROM52からノイズ低減処理プログラムが読み取られ，コンピュータ装置にインストールされる。メモリ・カード51から読み取られたCCD-RAWデータに対してノイズ低減処理を実行できるようになる。
【０１３１】
さらに，ＣＰＵ40には，ハードディスク・ドライブ47が接続されている。このハードディスク・ドライブ47によって，ハードディスク48に，ノイズ低減処理後のCCD-RAWデータを記録できる。
【０１３２】
図17は，コンピュータ装置におけるノイズ低減処理の処理手順を示すフローチャートである。
【０１３３】
上述したように，メモリ・カード51から赤色成分，緑色成分および青色成分のそれぞれの色成分をもつCCD-RAWデータが得られる。このCCD-RAWデータからノイズ低減対象画像データが抽出される（ステップ32）。
【０１３４】
フィルタＦが算出され（ステップ33），算出されたフィルタＦを用いて演算処理が行われることにより無相関ノイズが除去される（ステップ34）。一駒分の画像の最後の画素についてフィルタ演算が行われるまでステップ32から34の処理が繰り返される（ステップ35）。その後，上述した配列逆変換処理が行われる（ステップ36）。このようにして無相関ノイズが除去された後に上述したアパーチャ補正などの空間的な画素処理が行なわれる。
【０１３５】
上述した実施例においては，３色の色成分を使用して，ノイズ低減処理におけるフィルタ演算を行っているが２色×２の色成分を使用して，フィルタ演算を行うこともできる。たとえば，同じ緑色成分を使って，赤色成分と緑色成分との組と，青色成分と緑色成分との組とに分ける。赤色成分と緑成分の組については，次のように算出できる。青色成分と緑色成分との組についても同様に算出できるのはいうまでもない。
【０１３６】
すると，上述した式５は，式13によって表され，上述した式６は，式14によって表される。
【０１３７】
【数１３】
2007259401.tif 000015
【０１３８】
【数１４】
2007259401.tif 000016
【０１３９】
式９および式14を用いると，上述した式７は，式15となる。
【０１４０】
【数１５】
2007259401.tif 000017
【０１４１】
ここで，Ｆの算出時における逆行列が求まらない場合は，ノイズ低減処理を行わないようにすることが好ましい。
【０１４２】
たとえば，式13を用いて，式４にもとづくフィルタ演算が行われる場合，Ｄ（ｓ＋ｎ）−１は式16で表わされる。
【０１４３】
【数１６】
2007259401.tif 000018
【０１４４】
但し，式16で示されるＤ（ｓ＋ｎ）は式17と置いた。
【数１７】
2007259401.tif 000019
【０１４５】
式16においてΔ＝ＡＤ−ＢＣとすると，このΔの値が０に近づくとノイズ低減処理が行われた画像データによって表わされる画像は破綻することがあるので，ノイズ低減処理が抑えられることとなる。
【０１４６】
図18から図22は，他の変形例を示すものである。
【０１４７】
図18は，CCD-RAWデータによって表される被写体像の一例である。
【０１４８】
カメラ・アングルなどによっては，被写体像60の中にエッジ63が生じることがある。このエッジ63の左側の画像領域61内の画像を表す画像データのレベルと右側の画像領域62内の画像を表す画像データのレベルとの間に相関性が無くなることがある。
【０１４９】
図19は，赤色成分，青色成分，および緑色成分の色空間におけるノイズ低減対象領域内の画素を表す画像データのレベル分布を示している。
【０１５０】
図18に示すように被写体像60にエッジ63が生じ，このエッジ63の両側の領域61および62において画像の相関性が無い場合，エッジ63を含むノイズ低減対象領域ＡＥ内の画素の画像データの分布は，上述したようにノイズ低減対象領域内の画素を表す画像データの平均値ＸAVを中心に一定の範囲内に収まらずに，ノイズ低減対象領域内の画素の被写体像60上における位置に応じてばらけてしまう。このために，上述したように，平均値ＸAVが色空間における原点にシフトしてフィルタリング処理を行ってもノイズ低減対象領域ＡＥ内の画素の相関性を保つことができないことがある。
【０１５１】
図20は，ノイズ低減対象領域ＡYの一例である。
【０１５２】
この変形例においては，CCD-RAWデータが輝度データに変換され，変換された輝度データが用いられる。
【０１５３】
ノイズ低減対象領域ＡYには，列方向および行方向ともに５画素ずつの合計25個の画素72が含まれている。中央の画素Ｙｃがノイズ低減処理の対象となる画素である。
【０１５４】
このようなノイズ低減対象領域ＡYが上述したようにエッジ63にかかっている場合には，画素間の相関性を保ちながらノイズ低減処理を行うことができないことがある。このために，この変形例では，図21に示すように，相関性のあるノイズ低減対象領域ＡY1を新たに検出し，検出された新たなノイズ低減対象領域ＡＹ内の画素の平均値を用いて上述したノイズ低減処理を行うものである。画素の相関性を保ちつつノイズ低減処理を行うことができる。
【０１５５】
図22は，相関性のあるノイズ低減対象領域を検出する処理手順を示すフローチャートである。
【０１５６】
CCD-RAWデータから列方向および行方向にそれぞれ５画素ずつもつノイズ低減対象領域内の輝度データが生成される（ステップ81，図20参照）。ノイズ低減対象領域内の一の画素（判定対象画素）の画像データのレベルと中央の画素Ｙｃの画像データのレベルとの差が所定の領域判定しきい値未満かどうかが確認される（ステップ82）。しきい値未満であれば（ステップ82でＹＥＳ），その一の画素は中央の画素Ｙｃとの間で相関性を有すると考えられるので，その判定対象画素である一の画素が新たなノイズ低減対象領域に加えられる（ステップ83）。しきい値以上であれば（ステップ82でＮＯ），その一の画素は中央の画素との間で相関性を有しないと考えられるので，新たなノイズ低減対象領域には加えられない。すべての判定対象画素について上述したステップ82および83の処理が繰り返される（ステップ84）。最後の判定対象画素でなければ（ステップ84でＮＯ），一の画素の隣（たとえば，右隣）の画素が新たな判定対象画素と設定される（ステップ85）。
【０１５７】
すべての画素について上述したステップ82および83の処理が終了すると（ステップ84でＹＥＳ），図21で示したように新たなノイズ低減対象領域ＡY1が決定する。
【０１５８】
このようにして決定された新たなノイズ低減対象領域ＡY1の大きさに応じて，さらに処理のやり方が変わる。
【０１５９】
新たなノイズ低減対象領域ＡY1の大きさが極めて小さいために第１のしきい値よりも小さい場合には（ステップ86でＹＥＳ），ノイズ低減対象領域内の画素数が少なすぎることとなり，比較的適切なノイズ低減処理を行うことができないことがある。このために，ノイズ低減処理は停止させられる（ステップ87）。
【０１６０】
新たなノイズ低減対象領域ＡY1の大きさが第１のしきい値よりも大きいが（ステップ86でＮＯ），比較的小さいために第２のしきい値（第１のしきい値＞第２のしきい値）よりも小さい場合には（ステップ88でＹＥＳ），ノイズ低減対象領域内の画素数を多くするために，新たなノイズ低減対象領域ＡY1を用いてノイズ低減処理行うのではなく，所定の大きさのノイズ低減対象領域を用いてノイズ低減処理が行われる（ステップ89）。
【０１６１】
新たなノイズ低減対象領域ＡY1の大きさが第２のしきい値よりも大きい場合には（ステップ88でＮＯ），所定の大きさのノイズ低減対象領域にはエッジ部分などが含まれていると考えられる。そのエッジ部分を除くために，新たなノイズ低減領域ＡY1を用いてノイズ低減処理が行われる（ステップ90）。
【０１６２】
上述した新たなノイズ低減対象領域を決定する処理は一画素ずつ判定しているが，複数画素のブロックごとに決定するようにしてもよい。
【０１６３】
図23は，図22に示す処理手順の変形例を示すフローチャートである。
【０１６４】
この図において，図22に示す処理と同一の処理については同一符号を付して説明を省略する。
【０１６５】
図22に示す処理においては，ノイズ低減対象領域として決定された領域の大きさが第２のしきい値よりも大きければ（ステップ88でＮＯ），決定された新たなノイズ低減領域についてノイズ低減処理が行われているが，図23に示す実施例では，ノイズ低減領域として決定された領域の大きさが，第２のしきい値よりもさらに大きな第３のしきい値よりも小さいかどうか（大きいかどうか）が判定されている（ステップ91）。
【０１６６】
決定された新たなノイズ低減領域が第３のしきい値以上の場合には（ステップ91でＮＯ），その領域は，比較的大きく平坦な部分またはなめらかな変化がある部分と考えられる。上述したように式９から式12にもとづくノイズ低減処理（１次式ノイズ低減処理）が行われる（ステップ92）。
【０１６７】
決定された新たなノイズ低減領域が第３のしきい値よりも小さい場合には（ステップ91でＹＥＳ），その領域は高周波数が含まれている部分，エッジに比較的近い部分と考えられる。上述したように式４から式７にもとづくノイズ低減処理（共分散行列ノイズ低減処理）が行われる（ステップ93）。
【０１６８】
図24は，ノイズ低減対象領域の一例である。
【０１６９】
図24を参照して，ノイズ低減対象領域内の画素が中心画素Ｙｃをが含まれる行および列を除いて行および列ごとの各ブロックに分けられる。すなわち，行方向では，第１行，第２行，第４行（第３行には中心画素Ｙｃが含まれるので除かれる）および第５行のそれぞれの小ブロックＰ２，Ｐ６，Ｐ８およびＰ４に分けられる。また，列方向では，第１列，第２列，第４列（第３列には中心画素Ｙｃが含まれるので除かれる）および第５列のそれぞれの小ブロックＰ３，Ｐ７，Ｐ５およびＰ１に分けられる。
【０１７０】
それぞれの小ブロックを構成する画素のうち中央の画素が，その小ブロックの代表画素とされる。第１行，第２行，第４行および第５行のそれぞれの小ブロックＰ２，Ｐ６，Ｐ８およびＰ４の代表画素は，Ｙ２，Ｙ６，Ｙ８およびＹ４である。また，第１列，第２列，第４列および第５列のそれぞれの小ブロックＰ３，Ｐ７，Ｐ５およびＰ１の代表画素は，Ｙ３，Ｙ７，Ｙ５およびＹ１である。
【０１７１】
それぞれの小ブロックの代表画素のレベルと中央の画素Ｙｃのレベルとの差が上述したように領域判定しきい値未満かどうかが判定される。しきい値未満であれば，その代表画素が含まれる小ブロック全体が新たなノイズ低減対象領域に加えられる。
【０１７２】
図25は新たに決定されたノイズ低減対象領域の一例である。
【０１７３】
新たに決定されたノイズ低減対象領域ＡY2は，第１行および第１列の画素は除かれている。これは，代表画素Ｙ２およびＹ３については，中央の画素Ｙｃのレベル差が所定の領域判定しきい値以上であると判定されたためである。そのほかの行および列の小ブロックの代表画素Ｙ６，Ｙ８，Ｙ４，Ｙ７，Ｙ５およびＹ１については，中央の画素との間のレベル差が所定の領域判定しきい値未満であるためにそれぞれの小ブロックに含まれる画素がノイズ低減対象領域ＡY2に含まれている。
【０１７４】
このように，小ブロックごとにノイズ低減対象領域の判定を行うことにより，演算処理が簡易となる。
【０１７５】
上述の実施例においては，それぞれ小ブロックの代表画素のレベルと中央の画素Ｙｃのレベルとの差が領域判定しきい値未満かどうかが判定されている。しかしながら，代表画素のレベルと中央の画素Ｙｃのレベルとの差ではなく，小ブロックを構成する画素の平均レベルと中央の画素Ｙｃのレベルとの差が領域判定しきい値未満かどうかが判定されるものでもよい。
【０１７６】
図26は，小ブロックを構成する５つの画素の一例である。
【０１７７】
上述のように，小ブロックには５つの画素Ｘｉ，Ｘｊ，Ｘｋ，Ｘｌ，Ｘｍが含まれている。これらの画素Ｘｉ，Ｘｊ，Ｘｋ，Ｘｌ，Ｘｍは，横一列に配列されているが，上述のように，縦一列に配列されている小ブロックでもよいのはいうまでもない。
【０１７８】
これらの画素Ｘｉ，Ｘｊ，Ｘｋ，Ｘｌ，ＸｍのそれぞれのレベルをＸｉ，Ｘｊ，Ｘｋ，Ｘｌ，Ｘｍとした場合，小ブロックを構成する画素Ｘｉ，Ｘｊ，Ｘｋ，Ｘｌ，Ｘｍの平均レベルＢ１は，式18によって表される。但し，a0からa4は重みづけ係数である。
【０１７９】
【数１８】
2007259401.tif 000020
【０１８０】
このように，小ブロックの平均レベルと中央の画素Ｙｃのレベルとの差にもとづいてノイズ低減対象領域とするかどうかの判定処理が行われるようにしてもよい。小ブロックを構成する画素の平均レベルを用いているので，画素のノイズ量も平均化される。小ブロックの代表画素のレベルと中央の画素Ｙｃのレベルとの差分を算出した場合に，代表画素のレベルのノイズが突出しており，中央の画素Ｙｃのレベルとの差分が正確に算出されない場合であっても，平均レベルを用いていることにより，比較的正確な差分値を算出できる。比較的正確にノイズ低減対象領域を規定できる。
【０１８１】
図27および図28は，変形例を示すものである。
【０１８２】
上述の式18においては，重み付け係数a0〜a4については特に言及されていない。次に述べる変形例においては，撮像感度が高くなるほど，式18の平均レベルＢ１が平均化するように重み付け係数a0〜a4が決定されるものである。
【０１８３】
図27は，輝度データのレベルＹとその輝度データのノイズの標準偏差σとの関係を示している。
【０１８４】
ＩＳＯ（International Organization for Standardization）100のように低感度の撮像により得られた輝度データＹ（画像データ）はノイズの量が比較的少なく，ノイズ標準偏差σも小さい。これに対して，ＩＳＯ1600のように高感度の撮像により得られた輝度データＹはノイズの量が比較的多く，ノイズ標準偏差σも大きい。
【０１８５】
高感度撮像の場合には，ノイズ量が多くなることから，上述のように，中央の画素Ｙｃのレベルとの差分が算出される画素が小ブロックの代表画素であると，ノイズの影響により正確にノイズ低減領域を決定することができないことがある。これに対して，低感度撮像の場合には，ノイズ量が比較的少ないから，中央の画素Ｙｃのレベルとの差分が算出される画素が小ブロックの代表画素であってもノイズの影響をあまり受けない。このため，重み付け係数は，高感度撮像の場合には中央の画素Ｙｃのレベルとの差分を算出するレベルは小ブロックを構成する画素の平均的なレベルとなり，低感度撮像となるほど小ブロックの代表画素（たとえば，小ブロックの中央の画素）のレベルに近づくように決定される。
【０１８６】
図28は，重みづけ係数決定処理手順を示すフローチャートである。
【０１８７】
撮影ＩＳＯ感度が100の場合（ステップ101でＹＥＳ），200の場合には（ステップ103でＹＥＳ），いずれもノイズがあまり含まれていないと考えられるので小ブロックの代表画素のレベルと中央の画素Ｙｃのレベルとの差分が算出されるように，小ブロックの代表画素についての重みづけ係数a2のみが１となり，その他の係数a0，a1，a3，a4は０となる（ステップ102，104）。
【０１８８】
撮影ＩＳＯ感度が400の場合には（ステップ105でＹＥＳ），ノイズが少し増えるようになるので，小ブロックの代表画素（中央の画素）についての重みづけ係数a2が比較的大きくされ（a2=0.5），その代表画素の両隣の重みづけ係数a1，a3が比較的小さくされ（a1，a3=0.25），その他の画素の重みづけ係数a0，a4が０とされる（ステップ106）。
【０１８９】
撮影ＩＳＯ感度が800の場合には（ステップ107でＹＥＳ），ノイズがさらに増えるようになるので，ＩＳＯ感度が400の場合よりも平均的な重みづけとなるように，小ブロックの代表画素（中央の画素）についての重みづけ係数a2が0.4に，その代表画素の両隣の重みづけ係数a1，a3が0.2に，その他の画素の重みづけ係数a0，a4が0.1とされる（ステップ108）。
【０１９０】
撮影ＩＳＯ感度が1600の場合には（ステップ109でＹＥＳ），ノイズが多くなるので，平均レベルと中央の画素Ｙｃレベルとの差分が算出されるように重みづけ係数a0〜a4はすべて等しく0.2とされる（ステップ110）。
【０１９１】
低感度撮像の場合でも高感度撮像の場合でも比較的正確にノイズ低減対象領域を決定できるようになる。
【０１９２】
図29および図30は，変形例を示すもので，画素配列を示している。
【０１９３】
ノイズ低減対象領域を１画素ずつ決定する場合，中央の画素Ｙｃとのレベル差が算出されているが，中央の画素Ｙｃとのレベル差が算出される対象画素に大きなノイズが含まれている場合，そのノイズの影響によりレベル差が大きくなったり，逆に小さくなったりすることがある。このために，正確なレベル差を算出できないことがある。この実施例においては，中央の画素Ｙｃとのレベル差が算出される対象画素の勾配の低い方向（画像の変化の少ない方向，平坦でなめらかな方向）が算出される。
【０１９４】
図29は，対象画素を含む回りの画素を示している。
【０１９５】
３行３列の画素b0〜b8が示されている。中心の画素b0が，レベル差が算出される対象画素である。この中心画素b0の回りの上下方向，左右方向，左斜め方向および右斜め方向に画素が配置されている。それぞれの方向において式19から式22を用いてハイ・パス・フィルタによって高周波数成分が抽出される。左右方向の高周波数成分が抽出される場合には式19が利用され，上下方向の高周波数成分が抽出される場合には式20が利用され，左斜め方向の高周波数成分が抽出される場合には式21が利用され，右斜め方向の高周波数成分が抽出される場合には式22が利用される。
【０１９６】
【数１９】
2007259401.tif 000021
【０１９７】
【数２０】
2007259401.tif 000022
【０１９８】
【数２１】
2007259401.tif 000023
【０１９９】
【数２２】
2007259401.tif 000024
【０２００】
このようにして抽出された高周波数成分レベルの絶対値が，もっとも小さいときの方向が，その対象画素の勾配の低い方向となる。その方向の３つの画素の加算平均レベルLPFが式23により算出される。
【０２０１】
【数２３】
2007259401.tif 000025
【０２０２】
加算平均レベルＬＰＦと，中央の画素Ｙｃのレベルとの差分が算出され，その差分値にもとづいてノイズ低減対象領域が決定される。加算平均レベルと中央の画素Ｙｃのレベルとの差分が算出されるので，対象画素に比較的ノイズが含まれていてもそのノイズは平均化されてノイズにより差分値に影響を与えることが抑えられる。とくに，画素の勾配の低い方向が検出されているので，勾配の高い方向の画素レベルの平均値を利用する場合に比べてエッジなどの存在を無視することができ，よりノイズの影響を抑えることができる（たとえば，３画素平均であれば標準偏差σは１／√３となる）。エッジ判別のためのしきい値を下げることもでき，従来であれば見つけられなかったエッジも見つけることができる。
【０２０３】
図30は，対象画素Ｙ１がノイズ低減対象領域に含まれるかどうかを判定する様子を示している。
【０２０４】
上述のように，対象画素Ｙ１の上下方向，左右方向，左斜め方向および右斜め方向の画素Ｙ00，Ｙ10，Ｙ11，Ｙ01，Ｙ２，Ｙ02，Ｙ６，Ｙ７（これらの画素が符号Ａｓで示されている）を用いて，上述のように，対象画素Ｙ１の勾配の低い方向が検出される。検出された勾配の低い方向に配列されている３つの画素の加算平均が算出される。算出された加算平均レベルと，中央の画素Ｙｃのレベルとの差分が算出される。算出された差分がしきい値未満であれば，対象画素Ｙ１はノイズ低減対象領域に含まれる。対象画素Ｙ１以外の画素Ｙ２〜Ｙ24についても同様にしてノイズ低減対象領域に含まれるかどうかの判断が行われる。
【０２０５】
上述の実施例においては，対象画素Ｙ１の勾配の低い方向に配列されている３つの画素の加算平均が算出され，算出された加算平均レベルと，中央の画素Ｙｃそのもののレベルとの差分が算出されている。そして，算出された差分がしきい値未満であれば，対象画素Ｙ１がノイズ低減対象領域に含まれると判断している。しかしながら，中央の画素Ｙｃについても対象画素Ｙ１と同様に，画素Ｙｃを中心とし，画素Ｙｃと画素Ｙｃの回りの画素Ｙ７〜Ｙ９，Ｙ12，Ｙ13，Ｙ16〜Ｙ16とを用いて勾配の低い方向を検出し，検出された勾配の低い方向に配列されている３つの画素（たとえば，上下方向の勾配が低い場合にはＹ８，Ｙｃ，Ｙ17の３つの画素）の加算平均を算出するようにしてもよい。このようにして算出された画素Ｙｃについての加算平均レベルと，対象画素Ｙ１についての加算平均レベルとの差分を算出し，算出された差分がしきい値未満であれば，対象画素Ｙ１がノイズ低減対象領域に含まれると判断するようにしてもよい。
【０２０６】
この発明の実施例は，上述したフィルタ配列に限らず，他のフィルタ配列にも適用できるのはいうまでもない。たとえば図31に示すように，奇数行においては第４ｎ＋１列，第４ｎ＋２列，第４ｎ＋３列および第４ｎ＋４列のそれぞれに赤色の光成分，第１の緑色成分，青色成分および第２の緑色成分を透過する特性をもつフィルタが設けられており，偶数行においては第４ｎ＋１列，第４ｎ＋２列，第４ｎ＋３列および第４ｎ＋４列のそれぞれに青色の光成分，第２の緑色成分，赤色の光成分および第１の緑色成分を透過する特性をもつフィルタが設けられているようないわゆるハニカム配列のものにも適用できる。また，図32に示すように，奇数行奇数例には赤色の光成分を透過する特性をもつフィルタ，奇数行偶数列には第１の緑色成分を透過する特性をもつフィルタ，偶数行奇数列には第２の緑色成分を透過する特性をもつフィルタ，偶数行偶数列には青色成分を透過する特性をもつフィルタが設けられている，いわゆるベイヤ配列のものにも適用できる。このように，色フィルタの配列に規則性があれば，この実施例を適用できる。
【０２０７】
図33は，ＣＣＤの受光面の一部を示している。
【０２０８】
このＣＣＤは，白黒撮像用のものである。
【０２０９】
ＣＣＤの受光面上には多数のフォトダイオードＰ11〜Ｐ14が配列されている。これらのフォトダイオードＰ11〜Ｐ14は，奇数列には偶数行に，偶数列には奇数行に設けられているが，奇数列には奇数行に，偶数行には偶数行にフォトダイオードが設けられていてもよいし，すべての行および列にフォトダイオードが設けられていてもよいのはいうまでもない。
【０２１０】
この実施例においては，列方向および行方向に近傍の４つのフォトダイオードＰ11〜Ｐ14が一つの組120として扱われる（必ずしも４つでなくともよいのはいうまでもない）。25個の組120が含まれているほぼ正方形の範囲（ノイズ低減対象領域Ａ）を単位としてノイズ低減処理がおこなわれる。また，各組120を構成する４つのフォトダイオードＰ11〜Ｐ14の物理的位置（空間的位置）は異なっているが，この実施例においては，この物理的位置は同じものと見なしている。
【０２１１】
このようなＣＣＤを用いて被写体が撮像されると，ＣＣＤからは被写体像を表すCCD-RAWデータが出力される。このCCD-RAWデータは，フォトダイオードＰ11〜Ｐ14の配列にしたがって一行分ずつシリアルに出力されるものである。
【０２１２】
図34は，画素分割後の画像の様子を示している。
【０２１３】
この実施例においては，上述のようにしてＣＣＤから出力されたCCD-RAWデータによって表される画像の画素配列（この画素配列は，図33におけるフォトダイオードＰ１〜Ｐ４の配列に対応している）が，一組120を構成するフォトダイオードＰ11〜Ｐ14のそれぞれのフォトダイオードに蓄積された信号電荷によって表される画像を表すようにCCD-RAWデータのデータ抽出処理（画素分割処理）が行われる。
【０２１４】
フォトダイオードＰ11，Ｐ12，Ｐ13およびＰ14のそれぞれに蓄積された信号電荷によって表される画像が，図34の上の図の左上の領域ＩＰ１，左下の領域ＩＰ２，右下の領域ＩＰ３および右上の領域ＩＰ４の画像部分である。
【０２１５】
これらの画像部分ＩＰ１〜ＩＰ４のそれぞれにおいて列方向および行方向にそれぞれ５画素の領域がノイズ低減対象領域ＡＰ１〜ＡＰ４となる。これらのノイズ低減対象領域ＡＰ１〜ＡＰ４を合わせたものは図33に示すノイズ低減対象領域Ａに対応している。
【０２１６】
ノイズ低減対象領域ＡＰ１〜ＡＰ４のそれぞれにおいて，中央に存在する画素AP1c，AP2c，AP3cおよびAP4cがノイズを低減する対象となる画素である。上述したのと同様に，ノイズ低減対象領域ＡＰ１〜ＡＰ４に存在する画素（画像データ）を利用して，中央の画素AP1c，AP2c，AP3cおよびAP4cのノイズ低減処理が行われる。それぞれのノイズ低減対象領域ＡＰ１〜ＡＰ４の中央の画素AP1c，AP2c，AP3cおよびAP4cのノイズ低減処理が終了すると，ノイズ低減対象領域ＡＰ１〜ＡＰ４がそれぞれ右側に１画素分ずらされ，ずらされたノイズ低減対象領域ＡＰ１〜ＡＰ４のそれぞれの中央に存在する画素AP1c，AP2c，AP3cおよびAP4cのノイズ低減処理が行われる。このようにノイズ低減対象領域のシフトおよびノイズ低減処理が一駒の画像分繰り返される。
【０２１７】
上述したように，ＣＣＤ１上において列方向および行方向に互いに隣接する４つの画素の位置は物理的には異なるが，この実施例においては同一位置にあるものと見なすから，ノイズ低減対象領域ＡＰ１〜ＡＰ４内の画素をXn＝（P11n，P12n，P13n，P14n）と表すことができる（ノイズ低減対象領域ＡＰ１〜ＡＰ４内の画素は25個あるから，ｎ＝１〜25となる）。
【０２１８】
このように規定されることにより，図９以降を参照して説明したのと同様にノイズ低減処理を行うことができるのは理解されよう。但し，上述した式５から式７は，式24から式26となる。
【０２１９】
【数２４】
2007259401.tif 000026
【０２２０】
【数２５】
2007259401.tif 000027
【０２２１】
【数２６】
2007259401.tif 000028
【０２２２】
上述の実施例においては，白黒のＣＣＤについてのものであったが，３板のＣＣＤのそれぞれのＣＣＤにおいても同様にしてノイズ低減処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０２２３】
【図１】ＣＣＤの受光面上の一部を示している。
【図２】ＣＣＤの受光面上の一部を示している。
【図３】ＣＣＤの受光面上の一部を示している。
【図４】ＣＣＤの受光面上の一部を示している。
【図５】ＣＣＤの受光面上の一部を示している。
【図６】ＣＣＤの受光面上の一部を示している。
【図７】画素がずれている様子を示している。
【図８】色空間と画像データとの関係を示している。
【図９】色空間と画像データとの関係を示している。
【図１０】色空間と画像データとの関係を示している。
【図１１】色空間と画像データとの関係を示している。
【図１２】撮像装置の構成を示している。
【図１３】ディジタル・スチル・カメラの電気的構成を示すブロック図である。
【図１４】ノイズ量と画素レベルとの関係を示している。
【図１５】ノイズ低減回路の電気的構成を示すブロック図である。
【図１６】コンピュータ装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図１７】ノイズ低減処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】被写体像の一例である。
【図１９】色空間と画像データとの関係を示している。
【図２０】ノイズ低減対象領域の一例である。
【図２１】ノイズ低減対象領域の一例である。
【図２２】領域判別等の処理手順を示すフローチャートである。
【図２３】領域判別等の処理手順の一部を示すフローチャートである。
【図２４】ノイズ低減対象領域の一例である。
【図２５】ノイズ低減対象領域の一例である。
【図２６】小ブロックを構成する画素の一例である。
【図２７】撮影感度と輝度との関係を示している。
【図２８】重みづけ係数決定処理手順を示すフローチャートである。
【図２９】画素配列の一例である。
【図３０】画素配列の一例である。
【図３１】ＣＣＤの受光面上の一部を示している。
【図３２】ＣＣＤの受光面上の一部を示している。
【図３３】ＣＣＤの受光面上の一部を示している。
【図３４】画素分割処理を示している。
【符号の説明】
【０２２４】
２，２Ｒ，２Ｇ，２Ｂ，３Ｒ，３Ｇ，３Ｂ  フォトダイオード（画素）
Ａ，Ａ0，Ａ1，ＡＢ１，ＡＢ２，ＡＧ１，ＡＧ２，ＡＲ１，ＡＲ２，ＡＹ，ＡＹ１  ノイズ低減対象領域
６  ノイズ低減回路
21  配列変換回路
22  フィルタリング対象抽出回路
23  フィルタ算出回路
24  フィルタ演算回路
30  撮像装置
31，32，33  ＣＣＤ
40  ＣＰＵ
51  メモリ・カード
52  ＣＤ
【図１】
2007259401.tif 000029
【図２】
2007259401.tif 000030
【図３】
2007259401.tif 000031
【図４】
2007259401.tif 000032
【図５】
2007259401.tif 000033
【図６】
2007259401.tif 000034
【図７】
2007259401.tif 000035
【図８】
2007259401.tif 000036
【図９】
2007259401.tif 000037
【図１０】
2007259401.tif 000038
【図１１】
2007259401.tif 000039
【図１２】
2007259401.tif 000040
【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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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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