(57)【要約】【課題】ノイズリダクション処理及びゲイン補正を行って、画像全体で所望のノイズ感にすることができるようにする。【解決手段】ノイズリダクション部１０１は、入力画像に対してノイズリダクション処理を行い、ゲイン補正部１０２は、画素毎のゲイン情報を入力して、ノイズリダクション部１０１の出力画像に対して画素毎に異なるゲインを掛ける。一方、特徴成分抽出部１０３は、入力画像からノイズリダクション処理後の画像を減算することにより、特徴量（ノイズ成分）を求め、減算処理によって求めたノイズ成分に対して、さらに所定の係数を掛けたにノイズ成分を抽出する。そして、特徴成分加算部１０４は、ゲイン補正部１０２によってゲインが掛けられた画像と、特徴成分抽出部１０３から出力されたノイズ成分とを加算する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像に対してノイズリダクション処理を行う処理手段と、
前記入力画像と前記処理手段によって処理された画像との差分に所定の係数を掛けて特徴量を抽出する抽出手段と、
前記処理手段によって処理された画像に対して画素毎に異なるゲインを掛ける補正を行う補正手段と、
前記補正手段によって補正された画像に対して、前記抽出手段によって抽出された特徴量を加算する加算手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記所定の係数は、前記入力画像の輝度信号レベルに基づいた値であ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】
前記所定の係数は、前記入力画像の輝度信号レベルが大きくなるほど、小さい値に設定され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４】
入力画像に対して画素毎に異なるゲインを掛ける補正を行う補正手段と、
前記補正手段によって補正された画像に対して、前記ゲインに応じたノイズリダクション処理を行う処理手段と、
前記補正手段によって補正された画像と、前記処理手段によって処理された画像とを、前記ゲインに応じた合成比率に基づいて合成する合成手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
前記合成比率は、前記ゲインの逆数であることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
入力画像に対してノイズリダクション処理を行う処理手段と、
前記処理手段によって処理された画像に対して画素毎に異なる第１のゲインを掛ける補正を行う第１の補正手段と、
前記入力画像と前記処理手段によって処理された画像との差分に基づいて特徴量を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された特徴量に対して、前記第１のゲインに応じて決定される第２のゲインを掛ける補正を行う第２の補正手段と、
前記第１の補正手段によって補正された画像に対して、前記第２の補正手段によって補正された特徴量を加算する加算手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
前記第２のゲインは、特徴量の分散に基づいて決定される値であることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
入力画像に対してノイズリダクション処理を行う処理工程と、
前記入力画像と前記処理工程において処理された画像との差分に所定の係数を掛けて特徴量を抽出する抽出工程と、
前記処理工程において処理された画像に対して画素毎に異なるゲインを掛ける補正を行う補正工程と、
前記補正工程において補正された画像に対して、前記抽出工程において抽出された特徴量を加算する加算工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
入力画像に対して画素毎に異なるゲインを掛ける補正を行う補正工程と、
前記補正工程において補正された画像に対して、前記ゲインに応じたノイズリダクション処理を行う処理工程と、
前記補正工程において補正された画像と、前記処理工程において処理された画像とを、前記ゲインに応じた合成比率に基づいて合成する合成工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
入力画像に対してノイズリダクション処理を行う処理工程と、
前記処理工程において処理された画像に対して画素毎に異なる第１のゲインを掛ける補正を行う第１の補正工程と、
前記入力画像と前記処理工程において処理された画像との差分に基づいて特徴量を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程において抽出された特徴量に対して、前記第１のゲインに応じて決定される第２のゲインを掛ける補正を行う第２の補正工程と、
前記第１の補正工程において補正された画像に対して、前記第２の補正工程において補正された特徴量を加算する加算工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
入力画像に対してノイズリダクション処理を行う処理工程と、
前記入力画像と前記処理工程において処理された画像との差分に所定の係数を掛けて特徴量を抽出する抽出工程と、
前記処理工程において処理された画像に対して画素毎に異なるゲインを掛ける補正を行う補正工程と、
前記補正工程において補正された画像に対して、前記抽出工程において抽出された特徴量を加算する加算工程とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
入力画像に対して画素毎に異なるゲインを掛ける補正を行う補正工程と、
前記補正工程において補正された画像に対して、前記ゲインに応じたノイズリダクション処理を行う処理工程と、
前記補正工程において補正された画像と、前記処理工程において処理された画像とを、前記ゲインに応じた合成比率に基づいて合成する合成工程とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
入力画像に対してノイズリダクション処理を行う処理工程と、
前記処理工程において処理された画像に対して画素毎に異なる第１のゲインを掛ける補正を行う第１の補正工程と、
前記入力画像と前記処理工程において処理された画像との差分に基づいて特徴量を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程において抽出された特徴量に対して、前記第１のゲインに応じて決定される第２のゲインを掛ける補正を行う第２の補正工程と、
前記第１の補正工程において補正された画像に対して、前記第２の補正工程において補正された特徴量を加算する加算工程とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特に、ノイズリダクション処理を行うために用いて好適な画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば、特許文献１に記載のシェーディング補正や、特許文献２に記載のデジタル覆い焼き補正等のように、固体撮像素子等で得られた画像に対して様々な目的により画像上の位置毎に異なるゲイン補正を掛ける処理が一般的に用いられている。一方、画像のノイズリダクション処理において、ノイズリダクション処理によって消失してしまう薄いエッジや模様を復元させる方法も知られている。例えば、ノイズリダクション処理を行った後に、残留ノイズの増加とバランスをとりながらノイズリダクション処理を行う前の画像と合成することによって、ノイズリダクション処理を行った画像として均質なノイズ感の画像を得る方法が従来用いられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２３７６８６号公報
【特許文献２】特開２０１０−２４４３６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、ノイズリダクション処理を行った後に、位置毎に異なるゲイン補正を実施してしまうと、ノイズリダクション処理を行う前の画像と合成することによって発生した残留ノイズに対してもゲイン補正が掛かってしまう。その結果、位置毎に残留ノイズ感の異なる画像が得られてしまう問題がある。逆に、ノイズリダクション処理を行う前に、位置毎に異なるゲイン補正を実施してしまうと、位置毎にノイズの振幅特性が変化してしまい、後段のノイズリダクション処理で所望のノイズリダクション結果が得られない。
【０００５】
また、特許文献１に記載の方法では、ゲイン補正のゲイン量に応じてノイズリダクションの強度を調整することにより、残留ノイズ感を均質化している。ところが、この場合、ゲインが大きい領域には強めのノイズリダクションが掛かり、ゲインが小さい領域には弱めのノイズリダクションが掛かる。このため、ゲインが大きい領域はゲインが小さい領域に比べて小振幅のエッジや模様が消失し、ノイズリダクション処理を行う前の画像と合成しても、ノイズ感を均質化することが困難である。
【０００６】
本発明は前述の問題点に鑑み、ノイズリダクション処理及びゲイン補正を行って、画像全体で所望のノイズ感にすることができるようにすることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る画像処理装置は、入力画像に対してノイズリダクション処理を行う処理手段と、前記入力画像と前記処理手段によって処理された画像との差分に基づいて特徴量を抽出する抽出手段と、前記処理手段によって処理された画像に対して画素毎に異なるゲインを掛ける補正を行う補正手段と、前記補正手段によって補正された画像に対して、前記抽出手段によって抽出された特徴量を加算する加算手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、ノイズリダクション処理及びゲイン補正を行って、画像全体で所望のノイズ感にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施形態の画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】ノイズリダクション処理の一例を説明するための図である。
【図３】ゲイン情報の一例を説明するための図である。
【図４】第１の実施形態の特徴成分抽出部の詳細な構成例を示す図である。
【図５】第１の実施形態の特徴成分加算部の詳細な構成例を示す図である。
【図６】第２の実施形態の画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図７】第２の実施形態の合成部の詳細な構成例を示す図である。
【図８】ノイズ成分に掛ける所定の成分と輝度信号レベルとの関係を示す図である。
【図９】ノイズリダクション処理の強度とゲインとの関係を示す図である。
【図１０】第３の実施形態の画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図１１】ノイズ成分の分散値と輝度信号レベルとの関係を示す図である。
【図１２】第３の実施形態の第２のゲイン補正部の詳細な構成例を示す図である。
【図１３】ノイズ成分の分散値の逆数と輝度信号レベルとの関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
（第１の実施形態）
図１は、本実施形態の画像処理装置１０の構成例を示すブロック図である。
図１に示すように、本実施形態に係る画像処理装置１０は、入力端子１００、ノイズリダクション部１０１、ゲイン補正部１０２、特徴成分抽出部１０３、特徴成分加算部１０４、及び出力端子１０５を備えている。
【００１１】
入力画像は、入力端子１００から入力され、ノイズリダクション部１０１と、特徴成分抽出部１０３とへ出力される。ノイズリダクション部１０１は、入力端子１００から入力された入力画像に対してノイズリダクション処理を行う。ここで、ノイズリダクション部１０１が行う処理は、一般的なノイズリダクション処理であり、この中身について限定しない。以下、本実施形態におけるノイズリダクション処理の一例について説明する。
【００１２】
図２は、ノイズリダクション処理の一例を説明するための図である。
図２の着目画素２００は、ノイズリダクション部１０１に入力される入力画像上の任意の点を示しており、着目画素２００の周辺Ｎ×Ｎ画素を参照する。図２に示す例の場合、周辺画素２０１は５×５画素であり、着目画素２００も周辺画素に含まれるものとする。
【００１３】
着目画素２００の信号レベルと、参照の対象となる周辺画素の信号レベルとの差分絶対値が所定の閾値以下である場合には、その周辺画素は平均する画素として選択される。このようにして、周辺Ｎ×Ｎ画素内からいくつかの画素を選択し、選択した画素の信号レベルの平均値を出力画素の信号レベルとすることにより、ノイズリダクション処理とする。ノイズリダクションの掛かり具合を示す強度は、差分絶対値の比較対象である所定の閾値の値を変更することによって調整できる。この所定の閾値を小さくすれば、ノイズリダクション処理の前後で着目画素２００の信号レベルの変動が小さく抑制されるため、ノイズリダクション効果は弱まることになる。反対に、この所定の閾値を大きくすれば、ノイズリダクション処理の前後で着目画素２００の信号レベルの変動がある程度許容されるため、ノイズリダクション効果は強まることになる。ただし、ノイズリダクション効果を強めると、細かいエッジや模様なども失われやすい。これはこの方法に限ったものではなく、周辺画素の信号レベルを用いるノイズリダクション処理であれば、その効果を強めるほど、細かいエッジや模様などは失われやすくなる。
【００１４】
ゲイン補正部１０２は、ノイズリダクション部１０１からノイズリダクション処理が行われた画像を入力するとともに、画素毎のゲイン情報を入力する。そして、ノイズリダクション部１０１の出力画像に対して画素毎に、信号レベルに対して異なるゲインを掛ける。
【００１５】
図３は、ゲイン情報の一例を説明するための図である。図３（ａ）に示す入力画像３００は、ノイズリダクション処理が行われた画像に相当し、図３（ｂ）に示すゲイン画像３０１は、入力画像３００に対応するゲイン情報である。ゲイン画像３０１は、ゲイン情報として、人物領域３０２と、背景領域３０３と、空領域３０４とで異なるゲインを掛けることを示している。例えば、逆光などで人物領域３０２が暗く写ってしまっている場合に、人物領域３０２に対応するゲインを背景領域３０３に対応するゲインよりも大きく設定することで、人物領域３０２を目立ちやすくすることができる。また、晴天時には空領域３０４が白く飛んでしまうことが多いため、空領域３０４のゲインを他の領域よりも小さく設定することで、輝度を落として青空の鮮やかさを強調することができる。
【００１６】
なお、ゲイン情報は、入力画像に対して、画素毎に信号レベルにどのようなゲインを掛けるか決定するための情報であり、画像に対して任意の加工を施すための情報であるため、どのように求められたものでも構わない。例えばゲイン情報は、ゲイン係数そのものであってもよく、ゲイン係数を求めるために必要な情報であってもよい。また、それらの算出方法は、例えば特許文献２に記載の方法を用いてもよい。以上のように求められたゲイン情報に基づいて、ゲイン補正部１０２は、ノイズリダクション処理が行われた画像に対して、画素毎にゲインを掛ける。
【００１７】
特徴成分抽出部１０３は、ゲイン補正部１０２の処理に影響を及ぼしたくない成分（特徴量）を抽出する。例えば、ゲイン補正部１０２の処理に影響を及ぼしたくない成分として、ノイズ成分があげられる。ノイズ成分は、画像全体に均一に分布していれば目立ちにくいが、ゲイン補正部１０２の処理によってある特定の領域においてのみ強調されてしまうと、その領域におけるノイズ成分が目立ちやすくなってしまうためである。以下、特徴成分抽出部１０３が特徴量としてノイズ成分を抽出する例について説明する。
【００１８】
図４は、特徴成分抽出部１０３の詳細な構成例を示す図である。本実施形態においては、図４に示すように、入力画像４００からノイズリダクション処理後の画像４０１を減算することにより、特徴量（ノイズ成分）を求める。また、特徴成分抽出部１０３は、上記の減算処理によって求めたノイズ成分に対して、さらに所定の係数４０２を掛ける。この所定の係数４０２は、図８に示すように、入力画像の輝度信号レベルが大きくなるほど、小さい値に設定される。このように所定の係数４０２は、光ショットノイズ等の影響により、輝度ごとに異なるノイズ信号レベルを均等にするための係数であり、入力画像の撮像特性によって変化する。このように所定の係数４０２が掛けられたノイズ成分４０３は、特徴成分加算部１０４に出力される。
【００１９】
図５は、特徴成分加算部１０４の詳細な構成例を示す図である。
図５に示すように、特徴成分加算部１０４は、ゲイン補正部１０２によってゲインが掛けられた画像５０１と、特徴成分抽出部１０３から出力された特徴量（ノイズ成分）５００とを加算する。そして、処理後の出力画像５０２を出力する。
【００２０】
ここで、処理後の出力画像５０２が、画像全体で均質の特徴成分（ノイズ成分）を有する理由について説明を行う。
入力端子１００に入力された入力画像４００に含まれる着目画素の信号レベルをＳｉとし、ノイズリダクション部１０１でノイズリダクション処理が行われた後の画像４０１の着目画素の信号レベルをＳｃとする。また、ゲイン補正部１０２で着目画素に対して適用するゲインをＧとし、特徴成分加算部１０４でノイズ成分に対して適用される係数４０２をαとする。
図４に示すように、特徴成分抽出部１０３は、入力画像から４００からノイズリダクション処理後の画像４０１の画像を減算し、その結果に対して所定の係数４０２を掛ける。また、図５に示すように、特徴成分加算部１０４は、特徴成分抽出部１０３の出力とゲイン補正部１０２の出力とを加算することから、出力画像５０２の着目画素の信号レベルをＳｏとすると、信号レベルＳｏは以下の式１で表すことができる。
Ｓｏ＝（Ｓｉ−Ｓｃ）×α＋Ｓｃ×Ｇ  ・・・（式１）
【００２１】
ここで、本発明の目的は、エッジを復元するためにノイズリダクション処理後の画像にノイズリダクション処理前の画像を合成するとともに、領域毎に異なるゲインを適用した場合であっても、画面全体のノイズ感を均質化することである。これを実現するためには、合成後の画像に含まれるノイズ成分に対し、予め領域別に適用されるゲインの逆数を掛けてから、合成後の画像に対して領域別のゲインを適用すれば、ノイズ成分を均一化することができる。なお、合成後の画像に含まれるノイズ成分は、ノイズリダクション処理前後の画像を合成した画像から、ノイズリダクション処理後の画像を減算することで得られる。
このときの出力画像の着目画素の信号をＳｐとすると、Ｓｐは以下の式２で表すことができる。ただし、ノイズリダクション処理後の画像とノイズリダクション処理前の画像とを合成する際のそれぞれの重みを（１−β）、βとし、着目画素に対して適用するゲインを式１と同じＧとする。
Ｓｐ＝（（（Ｓｃ×（１−β）＋Ｓｉ×β）−Ｓｃ）／Ｇ＋Ｓｃ）×Ｇ  ・・・（式２）
【００２２】
この式２を以下のように変形すると、式３が得られる。
Ｓｐ＝（（（Ｓｃ×（１−β）＋Ｓｉ×β）−Ｓｃ）／Ｇ＋Ｓｃ）×Ｇ
＝（（（Ｓｃ＋（Ｓｉ−Ｓｃ）×β）−Ｓｃ）／Ｇ＋Ｓｃ）×Ｇ
＝（（Ｓｉ−Ｓｃ）×β／Ｇ＋Ｓｃ）×Ｇ
＝（Ｓｉ−Ｓｃ）×β＋Ｓｃ×Ｇ    ・・・（式３）
ここで、所定の係数４０２の値であるαと、ノイズリダクション処理前の合成する際の重みであるβを同じ値に設定すれば、式１と式３は等しくなることがわかる。よって、式２と同じ演算結果を、式１でも得られることが理解できる。
式２で示す処理を実現するための回路を構成するためには、除算器が必要となるため回路構成のコストが高くなるが、式１に対応する回路構成によれば、乗算器と加算器だけの簡単な回路構成で、画面全体のノイズ感を均質化することが可能となる。
【００２３】
以上のように本実施形態によれば、ゲイン補正部１０２によるゲイン補正によらず、容易に画像全体で均質の特徴成分（ノイズ成分）を持つ出力画像を得ることができる。
【００２４】
（第２の実施形態）
本実施形態においては、ノイズリダクション処理を行う前にゲイン補正を行う例について説明する。
図６は、本実施形態の画像処理装置６０の構成例を示すブロック図である。
図６に示すように、本実施形態に係る画像処理装置６０は、入力端子６００、ゲイン補正部６０１、ノイズリダクション部６０２、合成部６０４、及び出力端子６０５を備えている。
【００２５】
ゲイン補正部６０１は、入力端子６００から入力された入力画像に対して、画素毎に異なるゲイン６０３を掛ける。具体的な処理内容については、第１の実施形態のゲイン補正部１０２と同様であるため、説明は省略する。以上のようにゲイン補正された画像は、ノイズリダクション部６０２及び合成部６０４に出力される。
【００２６】
ノイズリダクション部６０２は、ゲイン補正部６０１から出力される画像に対してノイズリダクション処理を適用する。ノイズリダクションの処理方法については、第１の実施形態のノイズリダクション部１０１と同様である。すなわち、ノイズリダクションの掛かり具合を示す強度は、値を小さくすればノイズリダクション効果は弱まり、大きくすればノイズリダクション効果は強まるが細かいエッジや模様なども失われる。
【００２７】
ノイズリダクション部６０２におけるノイズリダクション処理では、第１の実施形態のノイズリダクション部１０１の処理と比べ、以下の点で異なっている。図９に示すように、ゲイン補正部６０１で掛けるゲイン６０３に基づいて、ノイズリダクション処理の強度を変更する点が異なる。すなわち、ゲイン６０３が大きい位置ではノイズリダクション処理の強度を強め、ゲイン６０３が小さい位置ではノイズリダクション処理の強度を弱める。ゲイン補正部６０１でＮ倍のゲインがかかると、ノイズの振幅もＮ倍に増幅されるため、ノイズリダクション処理の強度もＮ倍のノイズに対応する値になるようにする。
【００２８】
合成部６０４は、ノイズリダクション処理が行われていないゲイン補正後の画像と、ノイズリダクション部６０２から出力される画像とを、ゲイン６０３に基づいた合成比率により合成する。
【００２９】
図７は、合成部６０４の詳細な構成例を示す図である。図７に示す例では、ゲイン補正部６０１の出力画像をノイズリダクション前画像７００とし、ノイズリダクション部６０２の出力画像をノイズリダクション後画像７０１としている。また、ゲイン７０２は、図６に示すゲイン６０３を指している。
【００３０】
まず、ノイズリダクション前画像７００からノイズリダクション後画像７０１を減算した差分値を求める。また、逆数算出器７０３によりゲイン７０２を逆数に変換し、ゲインの逆数を上記差分値に乗算する。こうすることにより、ゲイン補正部６０１による画素間のゲイン補正によるノイズ成分の強度のばらつきを相殺することができる。なお、本実施形態では、逆数算出器７０３によりゲインを逆数に変換して差分値に乗算しているが、逆数を掛けるのではなく、差分値をゲイン７０２で直接除算してもよい。合成部６０４は、乗算または除算された差分値を、ノイズリダクション後画像７０１に加算して出力画像７０４を出力する。
【００３１】
以上のように本実施形態によれば、ゲイン補正部６０１によるゲイン補正によらず、容易に画像全体で均質の特徴成分（ノイズ成分）を持つ出力画像を得ることができる。
【００３２】
（第３の実施形態）
本実施形態においては、２つのゲイン補正部を設けた例について説明する。
図１０は、本実施形態の画像処理装置１０１０の構成例を示すブロック図である。
図６に示すように、本実施形態に係る画像処理装置１０１０は、入力端子１０００、ノイズリダクション部１００１、第１のゲイン補正部１００２、特徴成分抽出部１００３、特徴成分加算部１００４、及び出力端子１００５を備えている。また、本実施形態の画像処理装置１０１０は、さらに第２のゲイン補正部１００６を備えている。
【００３３】
ノイズリダクション部１００１におけるノイズリダクションの処理方法については、第１の実施形態のノイズリダクション部１０１と同様であるため、説明は省略する。そして、ノイズリダクション部１００１は、ノイズリダクション処理が行われた画像を、特徴成分抽出部１００３、第１のゲイン補正部１００２及び第２のゲイン補正部１００６に出力する。
【００３４】
特徴成分抽出部１００３の処理内容は、第１の実施形態における特徴成分抽出部１０３と同様であるため、説明は省略する。本実施形態では、第１の実施形態と同様に、特徴量としてノイズ成分を抽出するものとする。特徴成分抽出部１００３は、抽出した特徴量を第２のゲイン補正部１００６に出力する。また、第１のゲイン補正部１００２は、第１の実施形態のゲイン補正部１０２と同様であるため、説明は省略する。
【００３５】
次に、第２のゲイン補正部１００６について以下に説明する。
図１１（ａ）は、入力画像のノイズ成分の分散値σ（Ｉ）と入力画像の輝度信号レベルとの関係を示す図である。なお、図１１（ａ）に示す関係は、入力画像の撮像特性によって変化する。一方、図１１（ｂ）は、入力画像が図１１（ａ）に示す関係の場合に第１のゲイン補正部１００２によりゲイン補正を行った場合のノイズの分散値σ'（Ｉ'）とゲイン補正後の画像の輝度信号レベルとの関係を示す図である。本実施形態においては、図１１（ａ）に示すような入力画像の特徴量の特性から、特徴量が均質になるように正規化し、さらに図１１（ｂ）に示すように期待する特性になるように補正ゲインを掛ける。
【００３６】
図１２は、第２のゲイン補正部１００６の詳細な構成例を示す図である。
まず、入力画像１２００から、着目画素位置Ｉにおける特徴量（ノイズ成分）の分散の逆数（１／σ（Ｉ））を求める。この処理では、図１３（ａ）に示す関係の値を第１のルックアップテーブル１２１０により求める。さらに、第１のゲイン１２０２とノイズリダクション処理後の画像１２０３とを乗じた値Ｉ'に対して期待する特徴量（ノイズ成分）の分散（σ'（Ｉ'））を求める。この処理では、図１３（ｂ）に示す関係の値を第２のルックアップテーブル１２１１により求める。これら２つのテーブル値の積と、特徴量（ノイズ成分）１２０１とを乗算することによって出力結果１２０４を求める。なお、本実施形態においてはルックアップテーブルを用いたが、同様の結果を得られれば、演算回路によって直接算出しても構わない。
【００３７】
特徴成分加算部１００４は、第１のゲイン補正部１００２から出力される画像に対して第２のゲイン補正部１００６の出力結果を加算する。これによって、出力端子１００５から、第１のゲイン補正部１００２によるゲイン補正によらず、違和感のない画像全体で所望の特性の特徴量（ノイズ成分）を持つ画像が出力される。
【００３８】
（その他の実施形態）
前述した各実施形態は、全体の構成の都合や、処理後の特徴量（ノイズ成分）の特性によって選択される。第１の実施形態の場合は、処理結果の特徴量（ノイズ成分）は画像全体で均質になる。一方、第３の実施形態の場合、処理結果の特徴量（ノイズ成分）は、特定の特性を再現したものとなる。例えば、画素毎に異なるゲイン補正部によって変化した明るさに合わせた光ショットノイズのノイズ量をシミュレートする場合等である。また、第２の実施形態は、全体の構成の都合により第１の実施形態の構成が困難な場合に等価な効果を得られる別の構成である。第１及び第２の実施形態では、実施形態の目的に影響しない他の処理が含まれていても構わず、それら他の処理の内容に合わせて、第１の実施形態または第２の実施形態の好適な方を選択して実現することになる。なお、他の処理を含まない場合は、第１の実施形態の方が好適である。
【００３９】
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【００４０】
１０１  ノイズリダクション部
１０２  ゲイン補正部
１０３  特徴成分抽出部
１０４  特徴成分加算部
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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