(57)【要約】【課題】  輝度に関する統計情報に基づいてエッジ保存型平滑化フィルターの係数を設定し、回路規模と処理時間を増大させない画像処理装置等を提供できる。【解決手段】  入力画像データ２００のエッジを保存しながら平滑化するエッジ保存型平滑化フィルターの処理を行い、その処理後の画像データに基づく信号を出力するフィルター処理部４０と、入力画像データ２００を統計的に解析して輝度に関する統計情報２０２を出力する統計解析部２０と、統計情報２０２に基づいて、エッジ保存型平滑化フィルターの係数を設定する係数設定部３０と、を含む画像処理装置１０。【選択図】  図１
2012098861.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像データのエッジを保存しながら平滑化するエッジ保存型平滑化フィルターの処理を行い、その処理後の画像データに基づく信号を出力するフィルター処理部と、
前記入力画像データを統計的に解析して輝度に関する統計情報を出力する統計解析部と、
前記統計情報に基づいて、前記エッジ保存型平滑化フィルターの係数を設定する係数設定部と、を含む画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記統計解析部は、
前記入力画像データの輝度の平均値を前記統計情報として出力する画像処理装置。
【請求項３】
請求項１乃至２のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記フィルター処理部は、
前記エッジ保存型平滑化フィルターとしてεフィルターを用いる画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置において、
前記係数設定部は、
前記εフィルターのノイズレベル強度を示す係数εを、前記統計情報の値が、入力階調の中央値から乖離するほど大きく設定する画像処理装置。
【請求項５】
請求項３乃至４のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記係数設定部は、
前記統計情報がとり得る入力階調のうち複数の代表値に対応する係数εを保持し、
前記統計情報の値が前記代表値と異なる場合には、近接する２つの代表値に対応する２つの係数εの線形補間により、前記係数εを求める画像処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の画像処理装置において、
前記統計解析部は、
前記入力画像データの輝度の分散値を出力し、
前記係数設定部は、
前記分散値が所与の閾値以下の場合には、前記入力階調の中央値に近い前記代表値に対応する係数εを大きくする画像処理装置。
【請求項７】
請求項３乃至６に記載の画像処理装置において、
前記係数設定部は、
注目画素と周辺画素の各画素の重み付け係数を設定する画像処理装置。
【請求項８】
請求項３乃至７に記載の画像処理装置において、
前記係数設定部は、
水平画素および垂直画素の少なくとも一方の画素数をカウントするカウンターを含み、
前記カウンターの値に基づいて、注目画素が画像処理装置で扱う画素ブロックの外周を構成する画素に該当する場合には、前記係数εを変更する画像処理装置。
【請求項９】
請求項１乃至８に記載の画像処理装置において、
前記フィルター処理部は、
前記エッジ保存型平滑化フィルターを施した画像データに、一様な係数を乗じて出力する係数調整部を含む画像処理装置。
【請求項１０】
入力画像データを統計的に解析して輝度に関する統計情報を出力する統計解析ステップと、
前記統計情報に基づいて、前記エッジ保存型平滑化フィルターの係数を設定する係数設定ステップと、
前記入力画像データのエッジを保存しながら平滑化するエッジ保存型平滑化フィルターの処理を行い、その処理後の画像データに基づく信号を出力するフィルター処理ステップと、を含む画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像処理装置において高画質の画像を得るためにはノイズ除去の処理が必要である。例えば、一般に入力画像データには撮像時に生じる暗電流や熱雑音等のノイズが含まれ、エッジ強調処理等によってもノイズが生じる場合がある。また、例えばデータが圧縮された画像では、ブロック単位の処理で生じるブロックノイズや高周波成分除去によるモスキートノイズなどを低減する処理が必要である。しかし、単純にローパスフィルターを用いてノイズを低減すると、画像の知覚に必要なエッジまでも同時に失われて画質が劣化する。そこで、エッジを保存しながら平滑化するエッジ保存型平滑化フィルターを用いることが好ましい。
【０００３】
エッジ保存型平滑化フィルターとしては例えばεフィルターがある。εフィルターでは、注目画素との信号差が閾値（ε）以下となる周辺画素をフィルター処理に用いることで、エッジを保存しつつノイズリダクション（ノイズの低減）を行う。このときの閾値εはノイズリダクション強度であり、εの値の選択によりフィルターの効果が左右される。特許文献１の発明では、画像の信号レベルとノイズレベルとの相関が高いＲＧＢ空間においてノイズレベルを予測してεを定める。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−１００３０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特に画像処理システムの後段に配置された画像処理装置ではＲＧＢ各色の信号が入力されるとは限らない。例えば、エッジ強調処理は輝度に基づいて行われる場合がある。その後にエッジ強調処理により生じたノイズをεフィルターで効果的に除去しようとする場合に、特許文献１の発明では、ＹＵＶ形式の信号をＲＧＢ形式に変換することを要する。このことは、回路規模と処理時間を増大させてしまう。
【０００６】
本発明はこのような問題点に鑑みてなされたものである。本発明のいくつかの態様によれば、輝度に関する統計情報に基づいてエッジ保存型平滑化フィルターの係数が設定されるため、回路規模と処理時間を増大させない画像処理装置等を提供できる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１）本発明は、入力画像データのエッジを保存しながら平滑化するエッジ保存型平滑化フィルターの処理を行い、その処理後の画像データに基づく信号を出力するフィルター処理部と、前記入力画像データを統計的に解析して輝度に関する統計情報を出力する統計解析部と、前記統計情報に基づいて、前記エッジ保存型平滑化フィルターの係数を設定する係数設定部と、を含む。
【０００８】
本発明によれば、統計解析部からの輝度に関する統計情報に基づいて、係数設定部がフィルター処理部におけるエッジ保存型平滑化フィルターの係数を設定する。このとき、画像データを例えばＲＧＢ空間へと変換する作業を要しないので、回路規模や処理時間を増大させない画像処理装置を提供できる。
【０００９】
（２）この画像処理装置において、前記統計解析部は、前記入力画像データの輝度の平均値を前記統計情報として出力してもよい。
【００１０】
本発明によれば、統計解析部からの輝度に関する統計情報は前記入力画像データの輝度の平均値である。輝度の平均値によって明るい画像であるか、暗い画像であるか等を直ちに判別してノイズレベルを適切に推定することができるので、エッジ保存型平滑化フィルターにおける高い効果を得ることができる。また、平均化することで、ノイズの影響により誤った輝度の情報を出力することを回避することができる。ここで平均値とは、１フレーム分の画像データから平均値を求めてもよいし、所定のサイズの画素ブロック単位で平均値を求めてもよい。画素ブロック単位で平均値を求める場合、演算量は増加するが、各画素ブロックにおける適切なノイズレベルを推定できるので高いフィルター効果を望むことができる。
【００１１】
（３）この画像処理装置において、前記フィルター処理部は、前記エッジ保存型平滑化フィルターとしてεフィルターを用いてもよい。
【００１２】
本発明によれば、区分線形関数を用いるεフィルターを用いて、比較的少ない演算量で、エッジを保存しながらの平滑化処理を効果的に行うことができる。係数設定部は、統計解析部からの輝度に関する統計情報に基づいて、画像のノイズレベルを適切に推定して閾値εを決定することができる。本発明の画像処理装置ではεフィルターを使用するため、組み込み向け用途にも適している。
【００１３】
（４）この画像処理装置において、前記係数設定部は、前記εフィルターのノイズレベル強度を示す係数εを、前記統計情報の値が、入力階調の中央値から乖離するほど大きく設定してもよい。
【００１４】
本発明によれば、係数設定部は画像のノイズレベルを、統計情報が入力階調の中央値付近である場合には小さく、そこから乖離するほどに大きくなると推定する。推定されたノイズレベルに応じて、εフィルターでノイズレベル強度を表すεを変更する。ここで、入力階調とは統計情報が入力されるときの階調の事である。例えば、８ビットの入力階調を有する統計情報が中央値である１２８の場合にはεを最も小さく設定し、中央値から乖離した値である０の場合にはεを大きくとる。このことにより、適切にノイズ除去を行うことができる。
【００１５】
（５）この画像処理装置において、前記係数設定部は、前記統計情報がとり得る入力階調のうち複数の代表値に対応する係数εを保持し、前記統計情報の値が前記代表値と異なる場合には、近接する２つの代表値に対応する２つの係数εの線形補間により、前記係数εを求めてもよい。
【００１６】
本発明によれば、係数設定部が予め保持しておく係数εの値は複数の代表値に対応する値だけであり、その他の統計情報の値が入力された場合には線形補間によってεを計算する。これにより、係数εを保持するための大きな記憶部を用意する必要はなく、線形補間を用いるので演算量が増大することもない。
【００１７】
（６）この画像処理装置において、前記統計解析部は、前記入力画像データの輝度の分散値を出力し、前記係数設定部は、前記分散値が所与の閾値以下の場合には、前記入力階調の中央値に近い前記代表値に対応する係数εを大きくしてもよい。
【００１８】
（７）この画像処理装置において、前記係数設定部は、注目画素と周辺画素の各画素の重み付け係数を設定してもよい。
【００１９】
これらの発明によれば、係数設定部は統計解析部からの分散値によって輝度の変化が少ない平坦な画像であることを判断することができる。例えば、係数設定部は分散値が所定の閾値以下の場合に、ノイズが目立ちやすい平坦な画像であると判断できる。このとき、前記入力階調の中央値付近の係数εを大きくすることで、ノイズを除去する効果を高めることができる。ここで、中央値付近の係数εを大きくする手法としては、中央値付近のみのεを大きくしてもよいし、全体的にεを大きくしてもよい。また、εフィルターの重み係数を調整することでノイズ除去の効果を高めてもよい。
【００２０】
（８）この画像処理装置において、前記係数設定部は、水平画素および垂直画素の少なくとも一方の画素数をカウントするカウンターを含み、前記カウンターの値に基づいて、注目画素が画像処理装置で扱う画素ブロックの外周を構成する画素に該当する場合には、前記係数εを変更してもよい。
【００２１】
本発明によれば、例えば符号化などの処理の単位である画素ブロックの外周を構成する画素に生じるブロックノイズを効果的に除去することができる。例えば画素ブロックとは８画素×８画素の正方のブロックであり、その外周とはそのブロックの一番外側に存在する画素の集合である。このような画素では、ブロックノイズによってノイズレベルが大きくなるため、係数εを調整することで確実にノイズ除去が行われるようにする。係数設定部は、水平画素や垂直画素をカウントするカウンターを含み、画素ブロックの外周を構成する画素を判断してもよい。なお、注目画素とはεフィルターの対象となる画素のことであり、走査方式では注目画素は順次変化する。
【００２２】
（９）この画像処理装置において、前記フィルター処理部は、前記エッジ保存型平滑化フィルターを施した画像データに、一様な係数を乗じて出力する係数調整部を含んでもよい。
【００２３】
本発明によれば、フィルター処理を行った後で一様な係数を乗じることで、画像全体の輝度レベルを所望のレベルに調整することができる。
【００２４】
（１０）本発明は、入力画像データを統計的に解析して輝度に関する統計情報を出力する統計解析ステップと、前記統計情報に基づいて、前記エッジ保存型平滑化フィルターの係数を設定する係数設定ステップと、前記入力画像データのエッジを保存しながら平滑化するエッジ保存型平滑化フィルターの処理を行い、その処理後の画像データに基づく信号を出力するフィルター処理ステップと、を含む。
【００２５】
本発明によれば、輝度に関する統計情報に基づいてエッジ保存型平滑化フィルターの係数を設定できる。このとき、画像データを例えばＲＧＢ空間へと変換する作業を要しないので、この画像処理方法を用いる装置の回路規模や処理時間の増大を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】第１実施形態における画像処理装置のブロック図。
【図２】図２（Ａ）〜図２（Ｃ）はεフィルターを説明するための図。
【図３】図３（Ａ）〜図３（Ｂ）はεの算出方法を示す図。
【図４】第１実施形態における画像およびそのブロックを説明するための図。
【図５】第１実施形態のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００２８】
１．第１実施形態
本発明の第１実施形態について図１〜図５を参照して説明する。
【００２９】
１．１．第１実施形態における画像処理装置の構成
図１は、第１実施形態における画像処理装置１０のブロック図を示す。画像処理装置１０は、統計解析部２０、係数設定部３０、フィルター処理部４０を含む。
【００３０】
統計解析部２０は、入力画像データ２００を構成する画素の輝度について、統計処理により得られた統計情報２０２を取得して出力する。統計情報２０２は、例えば本実施形態のように輝度に関する平均値であってもよいし、最大値、最小値、中央値、その他の統計値であってもよい。統計処理の対象となる画素は１フレーム分の画像データに含まれる全ての画素であってもよい。また、符号化などの処理の単位である画素ブロック毎に、そのブロックに含まれる画素について統計処理が行われてもよい。画素ブロックは例えば８画素×８画素であり、フィルター処理の対象である注目画素を含む画素ブロックの統計情報が出力されてもよい。なお、入力画像データ２００は例えばＹＵＶ形式などの輝度情報を含む画素値で構成されているが、輝度についてのみ分離されて入力画像データ２００として入力されてもよい。
【００３１】
係数設定部３０は、統計情報２０２に基づいてエッジ保存型平滑化フィルターの係数を設定する係数設定信号２０４を出力する。本実施形態では、エッジ保存型平滑化フィルター４４はεフィルターであり、係数設定信号２０４はノイズリダクション強度であるεの値を含んでいてもよい。また、係数設定信号２０４は、εフィルターの対象である注目画素とその周辺の画素の重み係数を含んでいてもよい。なお、係数設定信号２０４はεや重み係数の値を含むのではなく、これらの値を指定する選択信号であってもよい。
【００３２】
フィルター処理部４０は、エッジ保存型平滑化フィルター４４によって、入力画像データ２００に基づく信号にフィルター処理を施した出力画像データ２０６を出力する。このとき、係数設定信号２０４によってフィルター係数が決定される。本実施形態のように、フィルター処理部４０は、エッジ保存型平滑化フィルター４４の他に、バッファー部４２、出力信号調整部４６を含んでいてもよい。
【００３３】
バッファー部４２は、入力画像データ２００を一時保存するバッファーを含む。バッファー部４２のバッファーはフレームバッファーであってもよいし、ラインバッファーでも他のサイズのバッファーであってもよい。例えば適当なライン数のラインバッファーを用いた場合には、バッファー部４２に保持されている画像データ２１０と、その統計情報２０２に基づく係数設定信号２０４とを同時にエッジ保存型平滑化フィルター４４に入力することができる。そのため、最適なフィルター係数を用いてフィルター処理を行うことが可能である。
【００３４】
出力信号調整部４６は、出力画像データ２０６のレベルを調整する。出力信号調整部４６は、エッジ保存型平滑化フィルター４４から出力された画像データ２１２に対して、例えば一律のゲインをかけることで出力画像データ２０６のレベルを調整してもよい。
【００３５】
１．２．εフィルター
εフィルターは、注目画素との信号差が閾値（ε）以下となる周辺画素をフィルター処理に用いることで、エッジを保存しつつノイズリダクションを行う。本実施形態では、エッジ保存型平滑化フィルター４４はεフィルターである。
【００３６】
図２（Ａ）、図２（Ｂ）は、それぞれεフィルター前後における画像の一部の画素位置および画素値を示す。図２（Ａ）では、中央の注目画素の画素値がＸＣであり、その周辺には画素値がＸｉ（ｉ＝０〜３、５〜８）である周辺画素が存在する。なお、注目画素の画素値はＸ４でもある（ＸＣ＝Ｘ４）。局所領域２２０は、注目画素と周辺画素を含む領域である。
【００３７】
ここで、画像のデータは走査方式で入力され、注目画素（および局所領域２２０）は例えばシステムクロックに同期して順次変化する。そして、所定時間の経過後に１フレームの画素の全部についてεフィルターによる処理が行われることになる。
【００３８】
図２（Ｂ）では、中央の注目画素の画素値はＹＣであり、図２（Ａ）のＸｉ（ｉ＝０〜８）を入力とするεフィルターの出力値である。εフィルターでは、図２（Ａ）の注目画素だけでなく周辺画素も含めて処理を施す。なお、図２（Ｂ）では周辺画素の表記は省略している。
【００３９】
図２（Ｃ）は、εフィルターで用いられる関数Ｆ（ｔ）を表す。Ｆ（ｔ）は区分線形関数であって数１で表される。
【００４０】
【数１】
2012098861.tif 000003
本実施形態のεフィルターの処理は関数Ｆ（ｔ）を用いて数２で定義される。なお、ＹＣ、ＸＣ、Ｘｉ（ｉ＝０〜８）は前記の画素値であり、ａｉ（ｉ＝０〜８）は重み係数である。ここで、画素値とは本実施形態では輝度を意味する。
【００４１】
【数２】
2012098861.tif 000004
重み係数ａｉは数３の関係を満たし、例えば数４のようなガウス関数に基づいて定められる値であってもよい。
【００４２】
【数３】
2012098861.tif 000005
【数４】
2012098861.tif 000006
本実施形態のεフィルターは、式（１）および式（２）より、例えば注目画素の画素値ＸＣと周辺画素の画素値Ｘｉ（ｉ＝０〜８）との輝度の差がεより大きい場合には、元の画素値から変化しないように処理が行われる。これは、エッジが保存されることを意味する。逆に注目画素の画素値ＸＣと周辺画素の画素値Ｘｉ（ｉ＝０〜８）との輝度の差がε以下の場合には、ローパスフィルターとして機能する。このとき、ノイズが除去される。従って、本実施形態の画像処理装置１０は、εフィルターを用いてノイズの除去とエッジの保存を両立させることができる。
【００４３】
１．３．統計解析部、計数設定部
εフィルターは、εの値が不適切である場合には所望の効果を得ることができない。例えば大きな高周波のノイズを含む画像の画像データが入力された場合、εの値が小さいと出力画像にもノイズが残存する可能性がある。このとき、入力画像データの解析結果に基づいてεの値を大きくするなどの調整が可能であることが好ましい。本実施形態の画像処理装置１０は、統計解析部２０と係数設定部３０を含むことでこのような調整が可能である。
【００４４】
図３（Ａ）はεの算出方法の例であり、具体的には係数設定部３０がεを算出するのに用いる関数Ｇ（ｘ）を表している。ここでは、ε＝Ｇ（ｘ）とし、ｘは統計解析部２０からの統計情報２０２である。本実施形態では、統計情報２０２として輝度の平均値を用いる。輝度は８ビットであり０〜２５５の値をとり得る。このとき、平均値の対象となる画素は１フレームの画像の全てであってもよいが、本実施形態では後述する画素ブロック単位（８画素×８画素）で平均値を取得する。なお、係数設定部３０はＧ（ｘ）を求める際に、加算や乗算を行ってもよいし、ＬＵＴ（ルックアップテーブル）を用いてもよい。例えば、統計情報２０２として値２３０が入力された場合には、係数設定部３０はＬＵＴを用いてＧ（２３０）を求めてもよい。
【００４５】
図３（Ａ）のように関数Ｇ（ｘ）は、入力値ｘがとり得る値の中央値（ここでは、１２８）において最もＧ（ｘ）の値が小さくなるような下に凸の関数である。ここで、極小値は厳密に入力値ｘがとり得る値の中央値である必要はない。例えば、画素ブロックの輝度の平均値がとり得る最大値（２５５）である場合には、ノイズの輝度は０〜２５４の範囲をとり得る。つまり、ノイズレベルが大きなノイズが生じ得る。そのため、高画質の画像を得るためにはエッジ保存よりもノイズの除去を優先させる方がよい。画素ブロックの輝度の平均値がとり得る最小値（０）である場合にも、同様の理由からノイズの除去を優先させる方がよい。一方、画素ブロックの輝度の平均値が中央値（１２８）である場合には、最大値や最小値に近い場合に比べてノイズレベルは小さい。そのため、ノイズの除去よりもエッジ保存を優先する方がよい。図３（Ａ）の関数Ｇ（ｘ）は、中央値付近ではεの値を小さくとりエッジ保存を優先し、中央値から乖離するにしたがってεを大きくとってノイズの除去を優先する。
【００４６】
ここで、εの値は注目画素を含む画像の性質に応じて調整してもよい。例えば、係数設定部３０は統計解析部２０から注目画素を含む画像の分散値を受け取り、分散値がある閾値以下である場合には平坦な画像であると判断して、中央値付近におけるノイズの除去の優先度を上げてもよい。すなわち、中央値付近におけるεの値を大きくするような調整を行ってもよい。
【００４７】
また、例えば係数設定部３０は分散値を受け取り、画像全体が平坦な画像であると判断した場合には、全体的にノイズの除去の優先度を上げてもよい。例えば、初期の関数がε＝Ｇ（ｘ）である場合に、ε＝Ｇ（ｘ）＋Ｃとする調整を行ってもよい。ここで、Ｃは適当な正の定数である。
【００４８】
このように、本実施形態の画像処理装置１０は、統計解析部２０と係数設定部３０によって画像の輝度に関する統計情報に基づいて適切なεを選択することが可能である。そのため、画像データに応じた適切なεを容易に選択、調整することができ、エッジを保存しながら効果的に平滑化を行うフィルターを実現できる。このとき、ＲＧＢ形式の画像データへの変換作業は不要であり、ＹＵＶ形式の画像データをそのまま扱うことが可能である。そのため、例えば画像処理システムの後段に位置する表示手段（例えばＬＣＤコントローラー）にも適用できる。
【００４９】
図３（Ｂ）はεの算出方法の別の例を示す。図３（Ｂ）の関数Ｇ（ｘ）は代表点におけるεの値を線形補間する。この方法は、係数設定部３０の演算量を軽減し、高速処理を行う画像処理装置１０を実現することができる。図３（Ｂ）の例では、代表点はｘ＝０、６４、１２８、１９２、２５５の５点であり、係数設定部３０は、これらの代表点に対応するεを保持するだけでよい。例えば、代表点以外のｘ＝２３０については、近接する２つの代表点１９２、２５５の値Ｇ（１９２）、Ｇ（２５５）を用いて数５のように容易に計算することが可能である。
【数５】
2012098861.tif 000007
【００５０】
ここで、本実施形態の画像処理装置１０は、前記のように画像処理システムの後段に配置することができる。そして、本実施形態の画像処理装置１０のεフィルターによって、画像のデータ圧縮時のブロック処理で生じるブロックノイズや高周波成分除去によるモスキートノイズなども低減することが可能である。
【００５１】
図４は、ブロックノイズの効果的に除去する手法を説明するための図である。例えばブロックノイズは画像データ圧縮時の単位である画素ブロックの周囲に生じる。図４では、画素ブロック２２２は８画素×８画素であり、Ｎ画素×Ｍ画素の画像３００のデータ圧縮処理の単位ブロックである。画像３００は８画素×８画素の画素ブロックで分割される。そして、注目画素が画素ブロックの外周を構成する画素である場合に、ブロックノイズを生じやすい。例えば、注目画素と周辺画素を含む局所領域２２０Ａに対してεフィルターの処理を施す場合には、垂直方向のブロックノイズを確実に消去できることが望ましい。また、局所領域２２０Ｂに対しては、水平方向のブロックノイズを確実に消去できることが望ましい。
【００５２】
本実施形態の画像処理装置１０は、例えば係数設定部３０が水平方向のピクセル数をカウントするピクセルカウンターや、垂直方向の行数をカウントする行カウンターを含み、カウンターが８の倍数、又はその前後の値になった場合にεの値を大きくするなどの調整を行うことで、より効果的にブロックノイズを除去することが可能になる。
【００５３】
また、高周波成分の除去によって生じるモスキートノイズについては、例えば係数設定部３０がエッジの抽出を行い、そのエッジの周囲の画素に対してεの値を大きくするなどの調整を行うことでより効果的な除去が可能になる。エッジの抽出には例えばラプラシアンフィルターを用いてもよい。
【００５４】
１．４．フローチャート
図５は本実施形態のフローを示す図である。まず、本実施形態の画像処理装置１０は、入力データについて輝度に関する統計情報を取得する（Ｓ１０）。本実施形態では、統計情報とは輝度の平均値であり、画素ブロック単位（８画素×８画素）で平均値を取得する。そして、統計情報である輝度の平均値に基づいて、εフィルターのフィルター係数が設定される（Ｓ２０）。フィルター係数とは例えばεであるが、式（２）の重み係数ａｉも含めて設定してもよい。また、輝度調整のために一様な係数を乗じる処理が含まれる場合には、そのゲインを設定してもよい。そして、入力画像データ、又はバッファーに保持された画像データに対してεフィルターの処理を行う（Ｓ３０）。終了指示があれば終了するが（Ｓ４０Ｙ）、指示がなければ係属して一連の処理が繰り返される（Ｓ４０Ｎ）。この画像処理方法は、輝度に関する統計情報に基づいてエッジ保存型平滑化フィルターの係数を設定できる。このとき、画像データを例えばＲＧＢ空間へと変換する作業を要しないので、本実施形態の画像処理装置１０の回路規模や処理時間の増大を抑制することができる。
【００５５】
２．変形例
本実施形態の変形例として、εフィルターに代えて他のエッジ保存型平滑化フィルターを用いてもよい。例えば、ＭＴＭ（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ  Ｔｒｉｍｍｅｄ  Ｍｅａｎ）フィルターが用いられてもよい。数６はＭＴＭフィルターの処理例を表す式である。なお、式（１）〜式（２）、図２（Ａ）〜図２（Ｂ）と同じ記号は重複するため説明を省略する。
【００５６】
【数６】
2012098861.tif 000008
ここで、式（６）のＷｉは、閾値εを用いて数７で表される。
【００５７】
【数７】
2012098861.tif 000009
これらの例示に限らず、本発明は、実施の形態で説明した構成と実質的に同一の構成（例えば、機能、方法および結果が同一の構成、あるいは目的および効果が同一の構成）を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成の本質的でない部分を置き換えた構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成と同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成に公知技術を付加した構成を含む。
【符号の説明】
【００５８】
１０…画像処理装置、２０…統計解析部、３０…係数設定部、４０…フィルター処理部、４２…バッファー部、４４…エッジ保存型平滑化フィルター、４６…出力信号調整部、２００…入力画像データ、２０２…統計情報、２０４…係数設定信号、２０６…出力画像データ、２１０…画像データ、２１２…画像データ、２２０…局所領域、２２０Ａ…局所領域、２２０Ｂ…局所領域、２２２…画素ブロック、３００…画像
【図１】
2012098861.tif 000010
【図２】
2012098861.tif 000011
【図３】
2012098861.tif 000012
【図４】
2012098861.tif 000013
【図５】
2012098861.tif 000014