(57)【要約】【課題】処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することが可能な、画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像全体における変化量を示す第１特徴値を算出する画像内変化量算出部と、入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像が分割された分割領域ごとに、動きの複雑度を示す第２特徴値を算出する動き複雑度算出部と、第１特徴値と第２特徴値とに基づいて、分割領域ごとに、入力画像信号のノイズを低減する度合いを規定するノイズ低減強度を算出するノイズ低減強度算出部と、を備える画像処理装置が提供される。【選択図】図１
2013120983.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像全体における変化量を示す第１特徴値を算出する画像内変化量算出部と、
前記入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像が分割された分割領域ごとに、動きの複雑度を示す第２特徴値を算出する動き複雑度算出部と、
前記第１特徴値と前記第２特徴値とに基づいて、前記分割領域ごとに、前記入力画像信号のノイズを低減する度合いを規定するノイズ低減強度を算出するノイズ低減強度算出部と、
を備えることを特徴とする、画像処理装置。
【請求項２】
前記ノイズ低減強度に基づいて、前記分割領域ごとに、前記入力画像信号のノイズを低減するノイズ低減部をさらに備え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】
前記入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像における場面の変化を検出し、検出結果を示す第３特徴値を出力するシーン変化検出部をさらに備え、
前記ノイズ低減強度算出部は、さらに前記第３特徴値に基づいて、前記ノイズ低減強度を算出することを特徴とする、請求項１、または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記ノイズ低減強度算出部は、
前記第３特徴値が場面に変化がないことを示す場合には、前記第１特徴値と前記第２特徴値とに基づいて、前記分割領域ごとに前記ノイズ低減強度を算出し、
前記第３特徴値が場面に変化があることを示す場合には、前記入力画像信号のノイズを低減させないノイズ低減強度を算出することを特徴とする、請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像全体における変化量を示す第１特徴値を算出するステップと、
前記入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像が分割された分割領域ごとに、動きの複雑度を示す第２特徴値を算出するステップと、
前記第１特徴値と前記第２特徴値とに基づいて、前記分割領域ごとに、前記入力画像信号のノイズを低減する度合いを規定するノイズ低減強度を算出するステップと、
を有することを特徴とする、画像処理方法。
【請求項６】
入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像全体における変化量を示す第１特徴値を算出するステップ、
前記入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像が分割された分割領域ごとに、動きの複雑度を示す第２特徴値を算出するステップ、
前記第１特徴値と前記第２特徴値とに基づいて、前記分割領域ごとに、前記入力画像信号のノイズを低減する度合いを規定するノイズ低減強度を算出するステップ、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【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、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、ＭＰＥＧ−２（ＩＳＯ／ＩＥＣ  １３８１８）や、ＭＰＥＧ−４（ＩＳＯ／ＩＥＣ  １４４９６）など、所定の符号化方式にて圧縮された画像が広く用いられている。例えば上記のような符号化方式が用いられる場合には、画像が非可逆に圧縮される。そのため、例えば上記のような符号化方式は、画像のデータ量の削減には有利であるが、その反面、例えばブロックノイズなどの符号化に起因するノイズ（歪み）が、画像をみるユーザに認識されてしまうことが起こりうる。
【０００３】
このような中、符号化に起因するノイズの低減を図る技術が開発されている。符号化に起因するノイズの低減を図る技術としては、例えば、特許文献１に記載の技術や、特許文献２に記載の技術が挙げられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４４４４１６１号公報
【特許文献２】特許第４５９９４４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
例えば特許文献１に記載の技術では、処理対象の画像信号が示す画像が分割されたブロックごとの「動きの散乱度」に応じて、ブロックノイズの低減を図っている。ここで、動きが複雑な場合には、予測誤差が発生する可能性があり、また、当該予測誤差の発生によってブロックノイズが生じうる。
【０００６】
また、例えば特許文献１に記載の技術では、処理対象の画像信号がインタレースで入力されることを前提としており、入力フィールドをインタレース−プログレッシブ変換（ＩＰ変換）し、さらにダウンサンプリングでインタレースに戻すことによって、ブロックノイズの低減を図っている。すなわち、例えば特許文献１に記載の技術では、ダウンサンプリングにより平均化することによって、ブロックノイズの低減を図っている。
【０００７】
よって、例えば特許文献１に記載の技術を用いる場合には、ブロックノイズをある程度低減することができる可能性はある。
【０００８】
しかしながら、動きが複雑な場合にはブロックノイズが生じる可能性はあるが、動きが複雑な場合に常にブロックノイズが発生するとは限らない。例えば、１フレーム前のフレームに対応するフレーム画像に対する現フレームに対応するフレーム画像の変化量が小さい場合には、予測誤差が量子化されないことから、ブロックノイズは発生しない。ここで、例えば特許文献１に記載の技術では、ブロックノイズを低減する際に、ブロックノイズを低減する度合いを変えることについて、何らの考慮もされていない。そのため、例えば特許文献１に記載の技術を用いる場合には、例えば、上記のようにブロックノイズが発生していないにも関わらずブロックノイズを低減する処理を行うことや、発生するブロックノイズを十分に低減することができないこと、過度のブロックノイズの低減処理が行われてしまうことなどが起こりうる。さらに、例えば特許文献１に記載の技術を用いる場合には、水平方向のブロックノイズしか低減することができない。
【０００９】
また、例えば特許文献２に記載の技術では、現在のフレームに対応するフレーム画像と１フレーム前のフレームに対応するフレーム画像との差分を示すヒストグラムを作成し、作成したヒストグラムに応じて、信号から一定量を減算する処理であるコアリングや、スムージングのレベルを制御する。よって、例えば特許文献２に記載の技術を用いる場合には、ブロックノイズをある程度低減することができる可能性はある。
【００１０】
しかしながら、例えば特許文献２に記載の技術では、現在のフレームに対応するフレーム画像と１フレーム前のフレームに対応するフレーム画像との差分、すなわち、フレーム画像全体における変化量しか考慮がなされていない。ここで、例えば、フレーム画像全体における変化量が大きくても、１方向にしかオブジェクト（例えば、車や人など）の動きがないような、オブジェクトの動きが単純な動画像を処理する場合には、予測誤差が小さくなるため、ブロックノイズが発生する可能性は低い。例えば特許文献２に記載の技術では、上記のようなブロックノイズが発生する可能性が低い画像を示す画像信号に対しても、フレーム画像全体における変化量に応じてスムージングなどの処理を行う。よって、例えば特許文献２に記載の技術を用いる場合には、例えば、スムージングが強くかかることによって、ぼけた画像が生成されてしまうことが起こりうる。
【００１１】
上記のように、例えば、特許文献１に記載の技術や、特許文献２に記載の技術を用いたとしても、画像信号が示す画像において発生しうるブロックノイズを検出できるとは限らない。
【００１２】
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することが可能な、新規かつ改良された画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するために、本発明の第１の観点によれば、入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像全体における変化量を示す第１特徴値を算出する画像内変化量算出部と、上記入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像が分割された分割領域ごとに、動きの複雑度を示す第２特徴値を算出する動き複雑度算出部と、上記第１特徴値と上記第２特徴値とに基づいて、上記分割領域ごとに、上記入力画像信号のノイズを低減する度合いを規定するノイズ低減強度を算出するノイズ低減強度算出部と、を備える画像処理装置が提供される。
【００１４】
かかる構成によって、処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することができる。
【００１５】
また、上記ノイズ低減強度に基づいて、上記分割領域ごとに、上記入力画像信号のノイズを低減するノイズ低減部をさらに備えてもよい。
【００１６】
また、上記入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像における場面の変化を検出し、検出結果を示す第３特徴値を出力するシーン変化検出部をさらに備え、上記ノイズ低減強度算出部は、さらに上記第３特徴値に基づいて、上記ノイズ低減強度を算出してもよい。
【００１７】
また、上記ノイズ低減強度算出部は、上記第３特徴値が場面に変化がないことを示す場合には、上記第１特徴値と上記第２特徴値とに基づいて、上記分割領域ごとに上記ノイズ低減強度を算出し、上記第３特徴値が場面に変化があることを示す場合には、上記入力画像信号のノイズを低減させないノイズ低減強度を算出してもよい。
【００１８】
また、上記目的を達成するために、本発明の第２の観点によれば、入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像全体における変化量を示す第１特徴値を算出するステップと、上記入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像が分割された分割領域ごとに、動きの複雑度を示す第２特徴値を算出するステップと、上記第１特徴値と上記第２特徴値とに基づいて、上記分割領域ごとに、上記入力画像信号のノイズを低減する度合いを規定するノイズ低減強度を算出するステップと、を有する画像処理方法が提供される。
【００１９】
かかる方法を用いることによって、処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することができる。
【００２０】
また、上記目的を達成するために、本発明の第３の観点によれば、入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像全体における変化量を示す第１特徴値を算出するステップ、上記入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像が分割された分割領域ごとに、動きの複雑度を示す第２特徴値を算出するステップ、上記第１特徴値と上記第２特徴値とに基づいて、上記分割領域ごとに、上記入力画像信号のノイズを低減する度合いを規定するノイズ低減強度を算出するステップ、をコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。
【００２１】
かかるプログラムを用いることによって、処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することができる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る画像内変化量算出部の一例を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る動き複雑度算出部における処理の一例を説明するための説明図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係るノイズ低減強度算出部における処理の一例を説明するための説明図である。
【図５】本発明の第１の実施形態に係るノイズ低減強度算出部における処理の他の例を説明するための説明図である。
【図６】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置における処理の一例を示す流れ図である。
【図７】本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図８】本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置における処理の一例を示す流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２５】
（本発明の実施形態に係る画像処理方法）
本発明の実施形態に係る画像処理装置の構成について説明する前に、本発明の実施形態に係る画像処理方法について説明する。また、以下では、本発明の実施形態に係る画像処理装置が、処理対象の画像信号（以下、「入力画像信号」と示す場合がある。）に対して、本発明の実施形態に係る画像処理方法に係る処理を行うものとして説明する。
【００２６】
ここで、本発明の実施形態に係る入力画像信号としては、例えば非可逆の符号化方式により符号化された動画像（または、複数の静止画像）を示す画像信号が挙げられる。以下では、本発明の実施形態に係る画像処理装置が、フレーム画像（静止画像）からなる動画像を示す画像信号を処理するものとして説明する。ここで、本発明の実施形態に係るフレーム画像とは、例えば、動画像の１フレーム（動画像がインタレース画像の場合には、１フィールドに対応する。）に対応する画像である。以下では、本発明の実施形態に係る画像処理装置が、時間順に１フレームずつ入力される画像信号を処理する場合を例に挙げて説明する。
【００２７】
また、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、例えば、本発明の実施形態に係る画像処理装置がテレビ塔などから送信された放送波を（直接的、またはセットトップボックスなどを介して間接的に）受信してデコードした結果得られる画像信号を、入力画像信号として処理する。なお、本発明の実施形態に係る画像処理装置が処理する入力画像信号は、上記に限られない。例えば、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、ネットワークを介して（または直接的に）外部装置から送信された入力画像信号を処理することも可能である。また、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、例えば、記憶部（後述する）や、本発明の実施形態に係る画像処理装置から着脱可能な外部記録媒体に記憶された画像データをデコードすることにより得られた画像信号を処理してもよい。さらに、本発明の実施形態に係る画像処理装置が、例えば、動画像を撮像することが可能な撮像部（後述する）を備えている場合、すなわち、本発明の実施形態に係る画像処理装置が撮像装置として機能する場合には、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、例えば、当該撮像部（後述する）により撮像された動画像に対応する画像信号を処理してもよい。
【００２８】
上述したように、入力画像信号が示す画像における、動きの複雑さのみに着目したとしても、ブロックノイズを検出できるとは限らない。また、入力画像信号が示す画像における、１フレーム前のフレームに対応するフレーム画像に対する現フレームに対応するフレーム画像の変化量（画像全体における変化量）のみに着目したとしても、ブロックノイズを検出できるとは限らない。
【００２９】
そこで、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、複数のフレーム画像間での画像全体の変化量を表す大域的な特徴値である“第１特徴値”と、入力画像信号が示す画像が分割された分割領域ごとの、複数のフレーム画像間での動きの方向の多様性（すなわち、動きの複雑度）を表す局所的な特徴値である“第２特徴値”とをそれぞれ算出する。以下では、本発明の実施形態に係る第１特徴値を「画像内変化量」と示し、本発明の実施形態に係る第２特徴値を「動き複雑度」と示す場合がある。
【００３０】
ここで、本発明の実施形態に係る分割領域としては、例えば、８×８画素の矩形の領域や１６×１６画素の矩形の領域など、予め規定された大きさの領域が挙げられる。なお、本発明の実施形態に係る分割領域は、上記に限られない。例えば、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、入力画像信号をデコードしたデコーダから、ブロック境界の情報を取得する場合には、当該ブロック境界の情報が示すブロック境界に対応する領域を、分割領域としてもよい。
【００３１】
そして、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、第１特徴値と第２特徴値とに基づいて、上記分割領域ごとにブロックノイズを検出する。より具体的には、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、第１特徴値と第２特徴値とに基づいて、分割領域ごとに入力画像信号のノイズを低減する度合いを規定するノイズ低減強度を算出する。
【００３２】
ここで、ブロックノイズは、例えば動き予測誤差によって発生するが、例えば、画像内変化量が大きくても、画像に含まれるオブジェクトの動きが単純である場合には、動き予測が可能であることから動き予測誤差は生じないので（または、動き予測誤差は微小となるので）、ブロックノイズは発生しない。また、画像内変化量が小さい場合には、予測誤差が量子化されないのでブロックノイズは発生しない。
【００３３】
本発明の実施形態に係る画像処理装置は、上記ブロックノイズの発生要因に基づいて、例えば、画像内変化量が大きく、かつ動きの複雑度が大きい場合に、画像内変化量（第１特徴値）と動きの複雑度（第２特徴値）とに基づいて、ノイズを低減する度合いがより大きな（すなわち、ノイズ低減強度がより強い）ノイズ低減強度を算出する。また、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、例えば、動きの複雑度は高いが画像内変化量は小さい場合や、画像内変化量は大きいが動きの複雑度が低い場合には、画像内変化量（第１特徴値）と動きの複雑度（第２特徴値）とに基づいて、ノイズを低減する度合いがより小さな（すなわち、ノイズ低減強度がより弱い）ノイズ低減強度を算出する。つまり、本発明の実施形態に係る画像処理装置が分割領域ごとに生成するノイズ低減強度は、ブロックノイズの発生の度合いを示している。
【００３４】
したがって、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、本発明の実施形態に係る画像処理方法に係る処理を行うことによって、処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することができる。
【００３５】
また、本発明の実施形態に係るノイズ低減強度はブロックノイズの発生の度合いを示すので、分割領域ごとのノイズ低減強度に基づいて、分割領域ごとに入力画像信号のノイズを低減すれば、例えば、ブロックノイズが発生していないにも関わらずブロックノイズを低減する処理を行うことや、発生するブロックノイズを十分に低減することができないこと、過度のブロックノイズの低減処理が行われてしまうことなどによる、処理後の画像における画質の低下は防止される。
【００３６】
以下、本発明の実施形態に係る画像処理装置の構成の一例について説明をすると共に、本発明の実施形態に係る画像処理方法に係る処理の具体例についても併せて説明する。
【００３７】
また、以下では、本発明の実施形態に係る画像処理装置が、算出したノイズ低減強度を示すノイズ低減強度制御信号に基づいて入力画像信号のノイズを低減するノイズ低減処理を行う機能を有する場合を例に挙げて説明する。なお、本発明の実施形態に係る画像処理装置の構成は、ノイズ低減処理を行う機能を有する構成に限られない。例えば、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、ノイズ低減処理を行う機能を有さずに、ノイズ低減強度制御信号（または、ノイズ低減強度制御信号と入力画像信号）を、ノイズ低減処理を行う機能を有する外部装置に送信してもよい。
【００３８】
（本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１００の構成の一例を示すブロック図である。画像処理装置１００は、例えば、画像内変化量算出部１０２と、動き複雑度算出部１０４と、ノイズ低減強度算出部１０６と、ノイズ低減部１０８とを備える。
【００３９】
また、画像処理装置１００は、例えば、制御部（図示せず）や、ＲＯＭ（Read  Only  Memory。図示せず）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory。図示せず）、記憶部（図示せず）、ユーザが操作可能な操作部（図示せず）、様々な画面を表示画面に表示する表示部（図示せず）、外部装置と通信を行うための通信部（図示せず）、撮像部（図示せず）などを備えていてもよい。画像処理装置１００は、例えば、データの伝送路としてのバスにより上記各構成要素間を接続する。
【００４０】
ここで、制御部（図示せず）は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）や各種処理回路などで構成され、画像処理装置１００全体を制御する。また、制御部（図示せず）は、例えば、画像内変化量算出部１０２、動き複雑度算出部１０４、ノイズ低減強度算出部１０６、およびノイズ低減部１０８（または、これらのうちの１または２以上の部）の役目を果たしてもよい。なお、画像内変化量算出部１０２、動き複雑度算出部１０４、ノイズ低減強度算出部１０６、およびノイズ低減部１０８は、各部の処理を実現可能な専用の（または汎用の）処理回路で構成されていてもよいことは、言うまでもない。
【００４１】
また、制御部（図示せず）は、例えば、ノイズ低減強度制御信号に基づくノイズ低減処理が行われた画像信号（以下、「出力画像信号」と示す。）をエンコードして、記憶部（図示せず）に記録する、および／または、出力画像信号が示す画像を表示部（図示せず）や外部表示装置の表示画面に表示させるなど、出力画像信号に対する処理を行う役目を果たしてもよい。
【００４２】
ＲＯＭ（図示せず）は、制御部（図示せず）が使用するプログラムや演算パラメータなどの制御用データを記憶する。ＲＡＭ（図示せず）は、制御部（図示せず）により実行されるプログラムなどを一時的に記憶する。
【００４３】
記憶部（図示せず）は、画像処理装置１００が備える記憶手段であり、例えば、画像データや、アプリケーションなど様々なデータを記憶する。ここで、記憶部（図示せず）としては、例えば、ハードディスク（Hard  Disk）などの磁気記録媒体や、フラッシュメモリ（flash  memory）などの不揮発性メモリ（nonvolatile  memory）などが挙げられる。また、記憶部（図示せず）は、画像処理装置１００から着脱可能であってもよい。
【００４４】
操作部（図示せず）としては、例えば、ボタンや、方向キー、あるいは、これらの組み合わせなどが挙げられる。また、画像処理装置１００は、例えば、画像処理装置１００の外部装置としての操作入力デバイス（例えば、キーボードやマウスなど）と接続することもできる。
【００４５】
表示部（図示せず）としては、例えば、液晶ディスプレイ（Liquid  Crystal  Display；ＬＣＤ）や有機ＥＬディスプレイ（organic  ElectroLuminescence  display）などが挙げられる。なお、表示部（図示せず）は、例えばタッチスクリーンなどのように、表示とユーザ操作とが可能なデバイスであってもよい。また、画像処理装置１００は、表示部（図示せず）の有無に関わらず、画像処理装置１００の外部装置としての表示デバイス（例えば、外部ディスプレイなど）と接続することもできる。
【００４６】
通信部（図示せず）は、画像処理装置１００が備える通信手段であり、ネットワークを介して（あるいは、直接的に）、外部装置と無線／有線で通信を行う。ここで、通信部（図示せず）としては、例えば、通信アンテナおよびＲＦ（Radio  Frequency）回路（無線通信）や、ＩＥＥＥ８０２．１５．１ポートおよび送受信回路（無線通信）、ＩＥＥＥ８０２．１１ｂポートおよび送受信回路（無線通信）、あるいはＬＡＮ（Local  Area  Network）端子および送受信回路（有線通信）などが挙げられる。また、本発明の実施形態に係るネットワークとしては、例えば、ＬＡＮやＷＡＮ（Wide  Area  Network）などの有線ネットワーク、無線ＬＡＮ（ＷＬＡＮ；Wireless  Local  Area  Network）や基地局を介した無線ＷＡＮ（ＷＷＡＮ；Wireless  Wide  Area  Network）などの無線ネットワーク、あるいは、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission  Control  Protocol/Internet  Protocol）などの通信プロトコルを用いたインターネットなどが挙げられる。
【００４７】
撮像部（図示せず）は、静止画像または動画像を撮像する役目を果たす。撮像部（図示せず）を備える場合には、画像処理装置１００は、例えば、撮像部（図示せず）における撮像により生成された画像信号を処理することが可能である。
【００４８】
ここで、本発明の実施形態に係る撮像部（図示せず）としては、例えば、レンズ／撮像素子と信号処理回路とから構成される撮像デバイスが挙げられる。レンズ／撮像素子は、例えば、光学系のレンズと、ＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）などの撮像素子を複数用いたイメージセンサとで構成される。また、信号処理回路は、例えば、ＡＧＣ（Automatic  Gain  Control）回路やＡＤＣ（Analog  to  Digital  Converter）を備え、撮像素子により生成されたアナログ信号をデジタル信号（画像データ）に変換し、各種信号処理を行う。信号処理回路が行う信号処理としては、例えば、Ｗｈｉｔｅ  Ｂａｌａｎｃｅ補正処理、色調補正処理、ガンマ補正処理、ＹＣｂＣｒ変換処理、エッジ強調処理などが挙げられる。
【００４９】
以下、図１に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１００の構成例について説明しつつ、画像処理装置１００における処理（画像処理方法に係る処理）の一例について説明する。
【００５０】
画像内変化量算出部１０２は、入力画像信号に基づいて、画像全体における変化量を示す第１特徴値を算出する。
【００５１】
図２は、本発明の第１の実施形態に係る画像内変化量算出部１０２の一例を示すブロック図である。画像内変化量算出部１０２は、遅延部１１０と、絶対値差分算出部１１２と、積算値算出部１１４とを備える。
【００５２】
遅延部１１０は、入力画像信号を１フレーム分遅延させ、遅延させた入力画像信号を絶対値差分算出部１１２に伝達する。
【００５３】
絶対値差分算出部１１２は、入力画像信号と、遅延部１１０から伝達される１フレーム分遅延された入力画像信号とに基づいて、現在のフレーム画像と１フレーム前のフレーム画像との差分の絶対値を示す、絶対値差分画像信号を、積算値算出部１１４に伝達する。
【００５４】
積算値算出部１１４は、絶対値差分算出部１１２から伝達される絶対値差分画像信号に基づいて、第１特徴値を算出する。より具体的には、積算値算出部１１４は、例えば下記の数式１に示す演算によって、現在のフレーム画像と１フレーム前のフレーム画像の差分の絶対値の総和を画素数で割った値を、第１特徴値ＦＳとして算出する。ここで、数式１に示す“Ｘｔ（ｉ，ｊ）”は、現在のフレーム画像における輝度値を示しており、数式１に示す“Ｘｔ−１（ｉ，ｊ）”は、１フレーム前のフレーム画像における輝度値を示している。また、数式１に示す“（ｉ，ｊ）”は、フレーム画像内の位置（座標）を示しており、数式１に示す“Ｍ×Ｎ”は、フレーム画像のサイズを示している。
【００５５】
【数１】
2013120983.tif 000003
・・・（数式１）
【００５６】
画像内変化量算出部１０２は、例えば図２に示す構成によって、第１特徴値を算出する。
【００５７】
なお、本発明の第１の実施形態に係る画像内変化量算出部１０２における第１特徴値の算出方法は、上記に限られない。例えば、画像内変化量算出部１０２は、本発明の実施形態に係る分割領域のうちの、動きベクトルの大きさが０以上の分割領域の数を第１特徴値とすることも可能である。また、画像内変化量算出部１０２は、明るさの変動の影響の低減を図る場合には、現在のフレームにおけるフレーム画像を空間的に微分した画像（例えば、水平方向の差分画像）と、１フレーム前のフレームにおけるフレーム画像を空間的に微分した画像との差分を示す画像を、第１特徴値としてもよい。
【００５８】
再度図１を参照して、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１００の構成の一例について説明する。動き複雑度算出部１０４は、入力画像信号に基づいて、分割領域ごとに、動きの複雑度を示す第２特徴値を算出する。ここで、分割領域の設定は、例えば動き複雑度算出部１０４が行うが、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１００の構成は、上記に限られない。例えば、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置は、分割領域の設定を行う分割部を、動き複雑度算出部１０４の前段に備えていてもよい。
【００５９】
動き複雑度算出部１０４は、例えば、動きが１方向であるか、複数方向であるかを表すことが可能な指標を用いて、第２特徴値（動き複雑度）を算出する。動き複雑度算出部１０４が、上記のような指標を用いる理由は、例えば、動きが１方向である場合には、フレーム間予測の際のブロックマッチングにおいて移動先が見つかりやすい、つまり予測しやすく、また、動きが複数方向である場合には、フレーム間予測の際のブロックマッチングにおいて移動先が見つかりづらく、予測がしづらいことから、動きの方向の多様性と予測誤差の発生に相関があるためである。
【００６０】
ここで、動き複雑度算出部１０４は、動きの方向の多様性を表すことが可能な指標であれば、任意の指標を用いて第２特徴値（動き複雑度）を算出することができる。一例を挙げると、動き複雑度算出部１０４は、例えば、非特許文献（E.  Shechtman  and  M.  Irani,  “Space-Time  Behavior  Based  Correlation”,  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition,  vol.1,  pp.  405-412,  2005.）に記載のＳｐａｃｅ−Ｔｉｍｅ  Ｐａｔｃｈ特徴から算出されるＣＲＩＭ（Continuous  Rank-Increase  Measure）を、第２特徴値（動き複雑度）として算出することが可能である。ここで、ＣＲＩＭは、動きが一方向の場合“０”に近くなり、動きが複数方向の場合は“１”に近くなるという性質を有する。
【００６１】
図４は、本発明の第１の実施形態に係る動き複雑度算出部１０４における処理の一例を説明するための説明図であり、ＣＲＩＭに係るＳｐａｃｅ−Ｔｉｍｅ  Ｐａｔｃｈ特徴の概要を示している。ここで、図４に示す“ｘ”、“ｙ”は、画像の座標軸を示しており、また、図４に示す“ｔ”は、時間軸を示している。
【００６２】
図４に示すように、動画像は、２次元画像（静止画像）を時間方向に並べたものと考えることができる。動き複雑度算出部１０４は、例えば下記の数式２によって、Ｓｐａｃｅ−Ｔｉｍｅ  Ｐａｔｃｈ特徴Ｍを算出する。ここで、数式２に示す“Ｐｘ”、“Ｐｙ”、“Ｐｔ”は、ｘ、ｙ、ｔそれぞれの偏微分を示す。
【００６３】
【数２】
2013120983.tif 000004
・・・（数式２）
【００６４】
また、動き複雑度算出部１０４は、例えば下記の数式３によって、ＣＲＩＭを算出する。ここで、数式３に示す“λ１”、“λ２”、“λ３”は、数式２に示すＳｐａｃｅ−Ｔｉｍｅ  Ｐａｔｃｈ特徴Ｍの固有値である（λ１≧λ２≧λ３）。また、数式３に示す“λ１’”、“λ２’”は、下記の数式４に示す行列Ｍ’の固有値である。
【００６５】
【数３】
2013120983.tif 000005
・・・（数式３）
【００６６】
【数４】
2013120983.tif 000006
・・・（数式４）
【００６７】
動き複雑度算出部１０４は、分割領域ごとに、例えば上記のようにＣＲＩＭを算出することによって、第２特徴値を算出する。
【００６８】
なお、本発明の第１の実施形態に係る動き複雑度算出部１０４における第２特徴値の算出方法は、上記に限られない。例えば、動き複雑度算出部１０４は、下記の数式５に示す演算を行うことによって、対象としている分割領域の動きベクトルと隣接する分割領域の動きベクトルとの類似度を算出し、算出された類似度を第２特徴値として算出することも可能である。また、動き複雑度算出部１０４は、例えば、動き複雑度算出部１０４がフレーム画像から動きベクトルを算出して、算出された動きベクトルを用いてもよいし、入力画像信号をデコードしたデコーダなどから取得された符号化情報に含まれている動きベクトルを用いてもよい。ここで、数式５に示す“ＭＶ（ｍ，ｎ）”は、処理対象の分割領域の動きベクトルを示しており、また、数式５に示す“（ｍ，ｎ）”は、処理対象の分割領域の位置を示している。
【００６９】
【数５】
2013120983.tif 000007
・・・（数式５）
【００７０】
動き複雑度算出部１０４は、分割領域ごとに、例えば上記のように第２特徴値を算出する。なお、以下では、第２特徴値（動き複雑度）が、動きが一方向の場合“０”に近くなり、動きが複数方向の場合は“１”に近くなる特性を有する場合を例に挙げて、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１００の構成の一例について説明する。また、以下では、第２特徴値を、“第２特徴値ＭＣ”と示す場合がある。
【００７１】
再度図１を参照して、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１００の構成の一例について説明する。ノイズ低減強度算出部１０６は、画像内変化量算出部１０２から伝達される第１特徴値と、動き複雑度算出部１０４から伝達される第２特徴値とに基づいて、分割領域ごとにノイズ低減強度を算出する。そして、ノイズ低減強度算出部１０６は、算出したノイズ低減強度を示すノイズ低減強度制御信号を、ノイズ低減部１０８へ伝達する。
【００７２】
上述したように、ブロックノイズが発生する要因は、動き予測誤差によるものである。動き予測が外れることにより動き予測誤差が発生し、動き予測誤差を量子化することによって高周波成分が削減されることにより、ブロックノイズが発生する。ここで、１方向に動いているような単純な動きの場合は、動き予測が外れることはないので動き予測誤差は発生しない（または、仮に動き予測が外れたとしても、動き予測誤差は十分に小さい。）。また、例えば、動きの方向が複数あるような動きが複雑な場合は、動き予測をすることが困難であることから、動き予測誤差が発生しうる。しかしながら、動き予測誤差が発生したとしても、画像内変化量（第１特徴値）が小さい場合は、動き予測誤差が量子化されずそのまま符号化されるため、ブロックノイズは発生しない。したがって、“動きの複雑度が高いこと”と、“画像内変化量が大きいこと”という２つの要因が重なったときに、ブロックノイズが発生する。
【００７３】
ノイズ低減強度算出部１０６は、第１特徴値（画像内変化量）と、第２特徴値（動き複雑度）とに基づいて、分割領域ごとにノイズ低減強度を算出するので、分割領域ごとに発生しうるブロックノイズを検出することができる。
【００７４】
図４は、本発明の第１の実施形態に係るノイズ低減強度算出部１０６における処理の一例を説明するための説明図である。ここで、図４は、画像内変化量（第１特徴値）と、動き複雑度（第２特徴値）との関係の一例を示している。
【００７５】
図４に示すように、ノイズ低減強度算出部１０６は、例えば、画像内変化量（第１特徴値）が大きく、動き複雑度（第２特徴値）が高い程、ノイズ低減強度が大きなノイズ低減強度を算出する。また、ノイズ低減強度算出部１０６は、例えば、画像内変化量（第１特徴値）が小さく、動き複雑度（第２特徴値）が低い程、ノイズ低減強度が小さなノイズ低減強度を算出する。ここで、ノイズ低減強度としては、例えば、０〜１に正規化された値（０は、ノイズ低減強度が最も弱いことを示し、１は、ノイズ低減強度が最も強いことを示す。）。なお、ノイズ低減強度算出部１０６が、正規化されていないノイズ低減強度を算出することが可能であることは、言うまでもない。以下では、ノイズ低減強度算出部１０６が、正規化されたノイズ低減強度を算出する場合を例に挙げて、ノイズ低減強度の算出処理の一例について説明する。
【００７６】
ノイズ低減強度算出部１０６は、第１特徴値ＦＳを、例えば下記の数式６により正規化する。数式６は、入力画像信号の値が０〜２５５で表される場合における例を示している。ここで、入力画像信号の値が０〜２５５で表される場合には、第１特徴値ＦＳも０〜２５５で表される。
【００７７】
【数６】
2013120983.tif 000008
・・・（数式６）
【００７８】
第１特徴値ＦＳが正規化された、正規化第１特徴値ＦＳ’が算出されると、ノイズ低減強度算出部１０６は、分割領域ごとに、例えば下記の数式７の演算を行うことによって、ノイズ低減強度ＮＲを算出する。
【００７９】
ＮＲ＝ＦＳ’×ＭＣ
・・・（数式７）
【００８０】
ノイズ低減強度算出部１０６は、分割領域ごとに、例えば上記のようにノイズ低減強度ＮＲを算出する。
【００８１】
なお、本発明の第１の実施形態に係るノイズ低減強度算出部１０６におけるノイズ低減強度ＮＲの取得方法は、上記に限られない。例えば、ノイズ低減強度算出部１０６は、正規化第１特徴値ＦＳ’（または第１特徴値ＦＳ）と第２特徴値ＭＣとの組合せと、ノイズ低減強度ＮＲとが対応付けられたルックアップテーブルを参照することによって、第１特徴値ＦＳおよび第２特徴値ＭＣに応じたノイズ低減強度ＮＲを取得することも可能である。
【００８２】
ここで、上記ルックアップテーブルは、例えば、記憶部（図示せず）に記憶されていてもよいし、画像処理装置１００とネットワークを介して（または直接的に）接続されたサーバなどの外部装置に記憶されていてもよい。上記ルックアップテーブルが外部装置に記憶されている場合には、ノイズ低減強度算出部１０６は、例えば、通信部（図示せず）を介して第１特徴値ＦＳおよび第２特徴値ＭＣを当該外部装置へ送信し、通信部（図示せず）を介して当該外部装置から送信されたノイズ低減強度ＮＲを取得する。
【００８３】
再度図１を参照して、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１００の構成の一例について説明する。ノイズ低減部１０８は、ノイズ低減強度算出部１０６から伝達される、分割領域ごとのノイズ低減強度を示すノイズ低減強度制御信号に基づいて、分割領域ごとに、入力画像信号のノイズを低減する。
【００８４】
ノイズ低減部１０８は、例えばεフィルタを有し、ノイズ低減強度制御信号が示すノイズ低減強度に応じてフィルタの強度を変えることによって、入力画像信号のノイズを低減する。なお、本発明の第１の実施形態に係るノイズ低減部１０８の構成は、εフィルタを有する構成に限られない。例えば、ノイズ低減部１０８は、パラメータ（ノイズ低減強度制御信号が示すノイズ低減強度）により強度を変更することが可能なフィルタであれば、任意の線形フィルタ、任意の非線形フィルタを有することが可能である。以下では、ノイズ低減部１０８がεフィルタを有する場合を例に挙げて、ノイズ低減部１０８における処理の一例について説明する。
【００８５】
εフィルタから出力される出力画像信号ｙ（ｎ）は、例えば下記の数式８で表される。ここで、数式８に示す“ｘ（ｎ）”は、入力画像信号を示しており、数式８に示す“ａ（ｋ）”は、フィルタ係数を示している。また、数式８に示す“Ｆ［ｘ］”は、例えば下記の数式９で表される。また、数式８に示す“ε”は、閾値を示しており、例えば下記の数式１０で表される。数式１０に示す“（ｉ，ｊ）”は、注目画素を示している。
【００８６】
【数７】
2013120983.tif 000009
・・・（数式８）
【００８７】
【数８】
2013120983.tif 000010
・・・（数式９）
【００８８】
ε＝ｘ（ｉ，ｊ）×ＮＲ
・・・（数式１０）
【００８９】
数式８に示すように、εフィルタから出力される出力画像信号ｙ（ｎ）は、例えば、注目画素に対応する入力画像信号ｘ（ｎ）と当該注目画素の近傍の画素に対応する入力画像信号ｘ（ｎ−ｋ）との差分の絶対値が閾値ε以下であるものの、重み付き差分と、注目画素に対応する入力画像信号ｘ（ｎ）とを加算した信号といえる。閾値εが大きい場合には、ノイズ低減強度が大きくなり、また、閾値εが小さい場合には、ノイズ低減強度が小さくなる。ここで、数式１０に示すように、閾値εは、ノイズ低減強度制御信号が示すノイズ低減強度ＮＲに依存する。よって、ノイズ低減部１０８は、ノイズ低減強度制御信号が示すノイズ低減強度ＮＲに応じてフィルタの強度を変えることができる。
【００９０】
ノイズ低減部１０８は、例えば上記のように、分割領域ごとに、入力画像信号のノイズを低減する。
【００９１】
なお、本発明の第１の実施形態に係るノイズ低減部１０８における入力画像信号のノイズの低減処理は、上記に限られない。図５は、本発明の第１の実施形態に係るノイズ低減強度算出部１０８における処理の他の例を説明するための説明図である。ノイズ低減部１０８は、上記のように、本発明の実施形態に係る分割領域（図５に示すＡ。例えば、ブロック境界に対応する領域や、予め規定された領域など）ごとにノイズ低減処理を行うのではなく、例えば、複数の分割領域を含む領域（例えば図５に示すＢ）ごとにノイズ低減処理を行ってもよい。複数の分割領域を含む領域（例えば図５に示すＢ）ごとにノイズ低減処理を行う場合には、ノイズ低減部１０８は、例えば、当該領域に対応するノイズ低減強度ＮＲの平均値や、代表値（例えば、最大値や最小値など）に基づいて、ノイズ低減処理を行う。
【００９２】
本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１００は、例えば、図１に示す構成によって、本発明の実施形態に係る画像処理方法に係る処理を実現する。よって、画像処理装置１００は、処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することができる。
【００９３】
また、画像処理装置１００は、本発明の実施形態に係る画像処理方法に係る処理によってノイズ低減強度を分割領域ごとに算出し、算出されたノイズ低減強度に基づいて入力画像信号のノイズを低減する。よって、画像処理装置１００のノイズ低減部１０８では、ブロックノイズが発生していないにも関わらずブロックノイズを低減する処理を行うことや、発生するブロックノイズを十分に低減することができないこと、過度のブロックノイズの低減処理が行われてしまうことなどが防止される。したがって、画像処理装置１００は、ブロックノイズを低減しつつ、処理後の画像における画質の低下を防止することが可能であるので、高画質化を図ることができる。
【００９４】
［本発明の第１の実施形態に係る画像処理方法に係る処理］
ここで、上述した図１に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１００における処理について、まとめて説明する。図６は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１００における処理の一例を示す流れ図である。図６は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理方法に係る処理に該当する。ここで、図６は、画像処理装置１００における動画像の１フレームごとの処理の一例を示している。
【００９５】
画像処理装置１００は、第１特徴値（画像内変化量）を算出する（Ｓ１００）。ステップＳ１００の処理は、画像内変化量算出部１０２が行う。
【００９６】
画像処理装置１００は、分割領域を設定し（Ｓ１０２）、分割領域ごとに第２特徴値（動き複雑度）を算出する（Ｓ１０４）。ステップＳ１０２、Ｓ１０４の処理は、例えば、動き複雑度算出部１０４が行う。なお、第１の実施形態に係る画像処理装置が、分割部（図示せず）を備えている場合には、分割部（図示せず）がステップＳ１０２の処理を行い、動き複雑度算出部１０４がステップＳ１０４の処理を行ってもよい。
【００９７】
なお、図６では、ステップＳ１００の処理の後に、ステップ１０２、Ｓ１０４の処理が行われる例を示しているが、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１００における処理は、上記に限られない。画像処理装置１００は、ステップＳ１００の処理と、ステップＳ１０２、Ｓ１０４の処理とを独立に行うことが可能である。よって、画像処理装置１００は、例えば、ステップＳ１００の処理と、ステップＳ１０２、Ｓ１０４の処理とを同期して行ってもよいし、ステップＳ１０２、Ｓ１０４の処理の後にステップＳ１００の処理を行ってもよい。
【００９８】
ステップＳ１００およびステップＳ１０４の処理が行われると、画像処理装置１００は、第１特徴値（画像内変化量）と第２特徴値（動き複雑度）とに基づいて、分割領域ごとにノイズ低減強を算出する（Ｓ１０６）。ステップＳ１０６の処理は、ノイズ強度算出部１０６が行う。
【００９９】
ステップＳ１０６の処理が行われると、画像処理装置１００は、ステップＳ１０６において分割領域ごとに算出されたノイズ低減強度に基づいて、分割領域ごとに入力画像信号のノイズを低減する（Ｓ１０８）。ステップＳ１０８の処理は、ノイズ低減部１０８が行う。
【０１００】
画像処理装置１００は、例えば図６に示すステップＳ１００〜Ｓ１０６の処理を行うことによって、入力画像信号に基づいてブロックノイズを検出し、また、図６に示すステップＳ１０８の処理を行うことによって、ノイズの検出結果に応じて入力画像信号のノイズを低減する。なお、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１００における処理が、図６に示す処理に限られないことは、言うまでもない。
【０１０１】
（本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置）
例えば図１に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１００の構成によって、本発明の実施形態に係る画像処理方法に係る処理を実現し、処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することができる。しかしながら、本発明の実施形態に係る画像処理方法に係る処理を実現することが可能な構成は、図１に示す構成に限られない。
【０１０２】
図７は、本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置２００の構成の一例を示すブロック図である。
【０１０３】
図７に示す本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置２００は、図１に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１００と基本的に同様の構成を有するが、図１に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１００と比較すると、第２の実施形態に係る画像処理装置２００は、シーン変化検出部２０２をさらに備えている。また、第２の実施形態に係る画像処理装置２００は、ノイズ低減強度算出部２０４の機能が、図１に示す第１の実施形態に係るノイズ低減強度算出部１０６の機能と異なる。
【０１０４】
シーン変化検出部２０２は、入力画像信号が示す画像における場面の変化（シーンチェンジ）を検出し、検出結果を示す第３特徴値を出力する。シーン変化検出部２０２は、例えば、フレーム画像間の類似度に基づいて、場面の変化を検出する。なお、本発明の第２の実施形態に係る場面の変化の検出方法は、上記に限られない。例えば、シーン変化検出部２０２は、場面の変化を検出可能な任意の方法を用いることができる。以下、フレーム画像間の類似度に基づいて場面の変化を検出する場合を例に挙げて、シーン変化検出部２０２における処理について説明する。
【０１０５】
シーン変化検出部２０２は、現在のフレームに対応するフレーム画像のヒストグラムと、１フレーム前のフレームに対応するフレーム画像のヒストグラムとの類似度（すなわち、ヒストグラム距離）を算出する。より具体的には、シーン変化検出部２０２は、例えば下記の数式１１により、Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ距離を、ヒストグラム距離Ｄｔとして算出する。数式１１に示すヒストグラム距離Ｄｔは、現在のフレームに対応するフレーム画像のヒストグラムと、１フレーム前のフレームに対応するフレーム画像のヒストグラムとが類似している程、“０”に近い値をとり、類似していない程、“１”に近い値をとる。ここで、数式１１に示す“Ｈｔ（ｋ）”は、現在のフレームに対応するフレーム画像のヒストグラムのビンの値を示しており、また、数式１１に示す“Ｈｔ−１（ｋ）”は、１フレーム前のフレームに対応するフレーム画像のヒストグラムのビンの値を示している。また、数式１１に示す“Ｎ”は、ヒストグラムのビンの数を示している。
【０１０６】
【数９】
2013120983.tif 000011
・・・（数式１１）
【０１０７】
ヒストグラム距離Ｄｔを算出すると、シーン変化検出部２０２は、例えば、所定の閾値Ｔｈを用いた閾値処理によって、場面の変化を検出する。ここで、本発明の第２の実施形態に係る所定の閾値Ｔｈは、例えば、予め規定された値であってもよいし、画像処理装置２００のユーザが調整可能な値であってもよい。
【０１０８】
より具体的には、シーン変化検出部２０２は、例えば、下記の数式１２により第３特徴値ＳＣを算出する。ここで、第３特徴値ＳＣは、第３特徴値ＳＣが“１”の場合に、場面の変化があることを示し、また、第３特徴値ＳＣが“０”の場合に、場面の変化がないことを示す。
【０１０９】
【数１０】
2013120983.tif 000012
・・・（数式１２）
【０１１０】
シーン変化検出部２０２は、例えば上記のように第３特徴値ＳＣを算出する。そして、シーン変化検出部２０２は、第３特徴値ＳＣをノイズ低減強度算出部２０４へ伝達する。
【０１１１】
ノイズ低減強度算出部２０４は、画像内変化量算出部１０２から伝達される第１特徴値（画像内変化量）と、動き複雑度算出部１０４から伝達される第２特徴値（動き複雑度）と、シーン変化検出部２０２から伝達される第３特徴値とに基づいて、分割領域ごとにノイズ低減強度を算出する。
【０１１２】
ここで、場面の変化があった場合、例えば、場面が瞬時に切り替わった場合には、画像内変化量が大きく、また、動き複雑度も高くなる傾向がある。しかしながら、場面が瞬時に切り替わる場合には、符号化側において切り替わりのフレームをＩ  Ｐｉｃｔｕｒｅとすることによって、ブロックノイズの発生を防ぐ処理を行うことがある。上記のように、符号化側においてブロックノイズの発生を防ぐ処理が行われた場合には、本来であればブロックノイズが発生しやすいにも関わらず、ブロックノイズは発生しない。
【０１１３】
そこで、ノイズ低減強度算出部２０４は、第３特徴値に基づいて、ノイズ低減強度の算出処理を切り替える。ノイズ低減強度算出部２０４は、第３特徴値が場面に変化がないことを示す場合には、図１に示す第１の実施形態に係るノイズ低減強度算出部１０６と同様に、第１特徴値（画像内変化量）と第２特徴値（動き複雑度）とに基づいて、分割領域ごとにノイズ低減強度を算出する。また、ノイズ低減強度算出部２０４は、第３特徴値が場面に変化があることを示す場合には、入力画像信号のノイズを低減させないノイズ低減強度（最も弱いノイズ低減強度）を算出する。
【０１１４】
より具体的には、ノイズ低減強度算出部２０４は、例えば下記の数式１３の演算を行うことによって、ノイズ低減強度ＮＲを算出する。ここで、数式１３は、上記数式７と同様に、ノイズ低減強度算出部２０４が、正規化第１特徴値ＦＳ’を算出する場合における演算の例を示している。
【０１１５】
ＮＲ＝（ＦＳ’×ＭＣ）・（１−ＳＣ）
・・・（数式１３）
【０１１６】
ノイズ低減強度算出部２０４は、分割領域ごとに、例えば上記のようにノイズ低減強度ＮＲを算出する。
【０１１７】
なお、本発明の第２の実施形態に係るノイズ低減強度算出部２０４におけるノイズ低減強度ＮＲの取得方法は、上記に限られない。例えば、ノイズ低減強度算出部２０４は、図１に示す第１の実施形態に係るノイズ低減強度算出部１０６と同様に、正規化第１特徴値ＦＳ’（または第１特徴値ＦＳ）と第２特徴値ＭＣとの組合せと、ノイズ低減強度ＮＲとが対応付けられたルックアップテーブルを参照することによって、第１特徴値ＦＳおよび第２特徴値ＭＣに応じたノイズ低減強度ＮＲを取得することも可能である。
【０１１８】
本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置２００は、図１に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１００と基本的に同様の構成を有する。したがって、画像処理装置２００は、図７に示す構成によって、図１に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１００と同様に、本発明の実施形態に係る画像処理方法に係る処理を実現し、処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することができる。
【０１１９】
また、画像処理装置２００は、入力画像信号に基づき検出される場面の変化に応じて、選択的にノイズ低減強度の算出処理を切り替えることができる。
【０１２０】
また、画像処理装置２００は、図１に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１００と同様に、本発明の実施形態に係る画像処理方法に係る処理によってノイズ低減強度を分割領域ごとに算出し、算出されたノイズ低減強度に基づいて入力画像信号のノイズを低減する。したがって、画像処理装置１００は、図１に示す第１の実施形態に係る画像処理装置１００と同様に、ブロックノイズを低減しつつ、処理後の画像における画質の低下を防止することが可能であるので、高画質化を図ることができる。
【０１２１】
［本発明の第２の実施形態に係る画像処理方法に係る処理］
ここで、上述した図７に示す第２の実施形態に係る画像処理装置２００における処理について、まとめて説明する。図８は、本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置２００における処理の一例を示す流れ図である。図８は、本発明の第２の実施形態に係る画像処理方法に係る処理に該当する。ここで、図８は、画像処理装置２００における動画像の１フレームごとの処理の一例を示している。
【０１２２】
画像処理装置２００は、図６のステップＳ１００と同様に、第１特徴値（画像内変化量）を算出する（Ｓ２００）。ステップＳ２００の処理は、画像内変化量算出部１０２が行う。
【０１２３】
画像処理装置２００は、入力画像信号に基づいて場面の変化を検出する（Ｓ２０２）。ステップＳ２０２の処理は、シーン変化検出部２０２が行う。
【０１２４】
画像処理装置２００は、図６のステップＳ１０２と同様に、分割領域を設定し（Ｓ２０４）、分割領域ごとに第２特徴値（動き複雑度）を算出する（Ｓ２０６）。ステップＳ２０４、Ｓ２０６の処理は、例えば、動き複雑度算出部１０４が行う。なお、第２の実施形態に係る画像処理装置が、分割部（図示せず）を備えている場合には、分割部（図示せず）がステップＳ２０４の処理を行い、動き複雑度算出部１０４がステップＳ２０６の処理を行ってもよい。
【０１２５】
なお、図６では、ステップＳ２００の処理の後に、ステップＳ２０２と、ステップ２０４、Ｓ２０６の処理とが順次に行われる例を示しているが、本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置２００における処理は、上記に限られない。画像処理装置２００は、ステップＳ２００の処理と、ステップＳ２０２の処理と、ステップＳ２０４、Ｓ２０６の処理とを独立に行うことが可能である。よって、画像処理装置２００は、例えば、ステップＳ２００の処理と、ステップＳ２０２の処理と、ステップＳ２０４、Ｓ２０６の処理とを同期して行ってもよいし、処理の順序を入れ換えてもよい。
【０１２６】
ステップＳ２００、ステップＳ２０２、およびステップＳ２０６の処理が行われると、画像処理装置２００は、第３特徴値に基づいて場面の変化が検出されたか否かを判定する（Ｓ２０８）。ステップＳ２０８の処理は、ノイズ強度算出部２０４が行う。
【０１２７】
ステップＳ２０８において場面の変化が検出されたと判定された場合には、画像処理装置２００は、第１特徴値（画像内変化量）と第２特徴値（動き複雑度）とに基づいて、分割領域ごとにノイズ低減強を算出する（Ｓ２１０）。また、ステップＳ２０８において場面の変化が検出されたと判定されない場合には、画像処理装置２００は、分割領域それぞれにおいて所定のノイズ低減強度を算出する（Ｓ２１２）。ここで、上記所定のノイズ低減強度としては、例えば、入力画像信号のノイズを低減させないノイズ低減強度（最も弱いノイズ低減強度）が挙げられる。また、ステップＳ２１０、Ｓ２１２の処理は、ノイズ強度算出部２０４が行う。
【０１２８】
ステップＳ２１０またはステップＳ２１２の処理が行われると、画像処理装置２００は、ステップＳ２１０において分割領域ごとに算出されたノイズ低減強度、または、ステップＳ２１２において算出された所定のノイズ低減強度に基づいて、分割領域ごとに入力画像信号のノイズを低減する（Ｓ２１４）。ここで、ステップＳ２１２において算出された所定のノイズ低減強度に基づいてステップＳ２１４の処理が行われる場合には、実質的には、ノイズの低減は行われない（または、最も弱いノイズの低減処理が行われる）。また、ステップＳ２１４の処理は、ノイズ低減部１０８が行う。
【０１２９】
画像処理装置２００は、例えば図８に示すステップＳ２００〜Ｓ２１２の処理を行うことによって、入力画像信号に基づいてブロックノイズを検出し、また、図８に示すステップＳ２１４の処理を行うことによって、ノイズの検出結果に応じて入力画像信号のノイズを低減する。
【０１３０】
なお、本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置２００における処理は、図８に示す処理に限られない。例えば、画像処理装置２００は、図８に示すステップＳ２０８において場面の変化が検出された場合には、ノイズ低減強度の算出処理、およびノイズ低減処理を行わなくてもよい。上記のようにノイズ低減強度の算出処理、およびノイズ低減処理を行わない場合であっても、画像処理装置２００は、入力画像信号に基づき検出される場面の変化に応じて、選択的にノイズ低減強度の算出処理を切り替えることができる。また、上記のようにノイズ低減強度の算出処理、およびノイズ低減処理を行わない場合であっても、画像処理装置２００は、入力画像信号に基づいてブロックノイズを検出し、また、ノイズの検出結果に応じて入力画像信号のノイズを低減することができる。
【０１３１】
以上、本発明の実施形態として画像処理装置を挙げて説明したが、本発明の実施形態は、かかる形態に限られない。本発明の実施形態は、例えば、デジタルカメラなどの撮像装置、ＰＣ（Personal  Computer）やサーバなどのコンピュータ、テレビ受像機などの表示装置、携帯電話やスマートフォンなどの通信装置、映像／音楽再生装置（または映像／音楽記録再生装置）、ゲーム機など、画像信号の処理が可能な様々な機器に適用することができる。また、本発明の実施形態は、例えば、上記のような機器に組み込むことが可能な、画像処理ＩＣ（Integrated  Circuit）に適用することもできる。
【０１３２】
（本発明の実施形態に係るプログラム）
コンピュータを、本発明の実施形態に係る画像処理装置として機能させるためのプログラム（例えば、第１の実施形態に係る“第１特徴値算出処理、第２特徴値算出処理、およびノイズ低減強度算出処理”や、第２の実施形態に係る“第１特徴値算出処理、第２特徴値算出処理、場面の変化検出処理、およびノイズ低減強度算出処理”など、本発明の実施形態に係る画像処理方法に係る処理を実行することが可能なプログラム）によって、処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することができる。
【０１３３】
また、コンピュータを、図１や図７に示すノイズ低減部１０８を備える画像処理装置として機能させるためのプログラム（例えば、さらにノイズ低減処理を実行することが可能なプログラム）によって、ブロックノイズを低減しつつ、処理後の画像における画質の低下を防止することができる。
【０１３４】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１３５】
例えば、上記では、コンピュータを、本発明の実施形態に係る画像処理装置として機能させるためのプログラム（コンピュータプログラム）が提供されることを示したが、本発明の実施形態は、さらに、上記プログラムをそれぞれ記憶させた記録媒体も併せて提供することができる。
【符号の説明】
【０１３６】
１００、２００    画像処理装置
１０２    画像内変化量算出部
１０４    動き複雑度算出部
１０６、２０４    ノイズ低減強度算出部
１０８    ノイズ低減部
２０２    シーン変化検出部
【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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【図８】
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