(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
注目画素が中央に位置する基準フィールドを含み、前記基準フィールドの時間的に前または後に位置する所定枚数のフィールドから構成される画素データをブロック化するブロック化手段と、
前記ブロック化手段によりブロック化された画素データを所定の式に代入し、レベル値が同一であると判断される平面を推定する平面推定手段と、
前記平面推定手段により推定された平面式に、クラス毎に設定されている複数の画素の座標値を代入し、最小値と最大値との差をとることによりクラス毎のダイナミックレンジを算出する算出手段と、
前記クラス毎に設定されている予測係数を記憶する記憶手段と、
前記算出手段により算出されたダイナミックレンジの最小値をもつクラスに対応する予測係数を前記記憶手段から読み出す読み出し手段と、
前記読み出し手段により読み出された前記予測係数と所定の画素からなる予測タップとを用いて適応処理を行う適応処理手段と、
を備え、
前記平面推定手段の所定の式は、
前記注目画素の座標を（水平ｘ，垂直ｙ，時間ｚ）＝（０，０，０）として前記ブロック内の他の画素の座標を表現し、信号レベルをｒ、残差をｅ、係数をｃ１乃至ｃ４としたとき、
ｒ＋ｅ＝ｃ１・ｘ＋ｃ２・ｙ＋ｃ３・ｚ＋ｃ４
と表され、前記平面推定手段は、最小自乗法により、前記残差ｅが最小となるような平面を推定する
画像処理装置。
【請求項２】
前記適応処理手段は、前記注目画素のノイズが除去されたデータを、前記予測タップと前記予測係数との線形一次結合により演算する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記算出手段により算出されたダイナミックレンジの最小値をもつクラスから前記画素データにより表示される画像の動きを検出する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
注目画素が中央に位置する基準フィールドを含み、前記基準フィールドの時間的に前または後に位置する所定枚数のフィールドから構成される画素データをブロック化するブロック化ステップと、
前記ブロック化ステップでブロック化された画素データを所定の式に代入し、レベル値が同一であると判断される平面を推定する平面推定ステップと、
前記平面推定ステップで推定された平面式に、クラス毎に設定されている複数の画素の座標値を代入し、最小値と最大値との差をとることによりクラス毎のダイナミックレンジを算出する算出ステップと、
前記クラス毎に設定されている予測係数を記憶する記憶ステップと、
前記算出ステップで算出されたダイナミックレンジの最小値をもつクラスに対応する予測係数を前記記憶ステップから読み出す読み出しステップと、
前記読み出しステップで読み出された前記予測係数と所定の画素からなる予測タップとを用いて適応処理を行う適応処理ステップと、
を備え、
前記平面推定ステップの所定の式は、
前記注目画素の座標を（水平ｘ，垂直ｙ，時間ｚ）＝（０，０，０）として前記ブロック内の他の画素の座標を表現し、信号レベルをｒ、残差をｅ、係数をｃ１乃至ｃ４としたとき、
ｒ＋ｅ＝ｃ１・ｘ＋ｃ２・ｙ＋ｃ３・ｚ＋ｃ４
と表され、前記平面推定ステップの処理は、最小自乗法により、前記残差ｅが最小となるような平面を推定する
画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像処理装置および方法に関し、特に、画像データ内の時間方向に存在するノイズを除去するのに用いて好適な画像処理装置および方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、画像データのノイズ成分を除去するのに、画像の動き検出を行い、充分に静止していると判断された部分（画素群）に対して、時間方向のフィルタリング処理を行うようにしていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したノイズ成分の除去処理では、ノイズ成分が重畳されると正しい動き検出ができなくなり、その結果、正しいノイズ成分の除去ができなくなるといった課題があった。
【０００４】
また、上述したノイズ成分の除去処理では、充分に静止していると判断された画像領域に対しては、ノイズ成分が抑制されるが、動画領域に対してもノイズ成分を抑制しようとした場合、一様な（構造的に固定あるいは主たる画像の属性に因らない）空間内での平滑化によりノイズ除去処理を行うため（変化のある部分をノイズとして除去するため）、主たる画像の空間解像度の劣化を伴ってしまうという課題があった。
【０００５】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、所定の枚数のフィールド内で、信号レベルが同一であると判断される平面を推定し、その推定された平面で、傾きが０となる一方向を判定し、その方向でノイズが除去されるように適応処理を行うようにして、空間解像度の劣化を抑制するものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理装置は、注目画素が中央に位置する基準フィールドを含み、基準フィールドの時間的に前または後に位置する所定枚数のフィールドから構成される画素データをブロック化するブロック化手段と、ブロック化手段によりブロック化された画素データを所定の式に代入し、レベル値が同一であると判断される平面を推定する平面推定手段と、平面推定手段により推定された平面式に、クラス毎に設定されている複数の画素の座標値を代入し、最小値と最大値との差をとることによりクラス毎のダイナミックレンジを算出する算出手段と、クラス毎に設定されている予測係数を記憶する記憶手段と、算出手段により算出されたダイナミックレンジの最小値をもつクラスに対応する予測係数を記憶手段から読み出す読み出し手段と、読み出し手段により読み出された予測係数と所定の画素からなる予測タップとを用いて適応処理を行う適応処理手段と、を備え、平面推定手段の所定の式は、注目画素の座標を（水平ｘ，垂直ｙ，時間ｚ）＝（０，０，０）としてブロック内の他の画素の座標を表現し、信号レベルをｒ、残差をｅ、係数をｃ１乃至ｃ４としたとき、
ｒ＋ｅ＝ｃ１・ｘ＋ｃ２・ｙ＋ｃ３・ｚ＋ｃ４
と表され、平面推定手段は、最小自乗法により、残差ｅが最小となるような平面を推定する。
【０００７】
本発明の画像処理方法は、注目画素が中央に位置する基準フィールドを含み、基準フィールドの時間的に前または後に位置する所定枚数のフィールドから構成される画素データをブロック化するブロック化ステップと、ブロック化ステップでブロック化された画素データを所定の式に代入し、レベル値が同一であると判断される平面を推定する平面推定ステップと、平面推定ステップで推定された平面式に、クラス毎に設定されている複数の画素の座標値を代入し、最小値と最大値との差をとることによりクラス毎のダイナミックレンジを算出する算出ステップと、クラス毎に設定されている予測係数を記憶する記憶ステップと、算出ステップで算出されたダイナミックレンジの最小値をもつクラスに対応する予測係数を記憶ステップから読み出す読み出しステップと、読み出しステップで読み出された予測係数と所定の画素からなる予測タップとを用いて適応処理を行う適応処理ステップと、を備え、平面推定ステップの所定の式は、注目画素の座標を（水平ｘ，垂直ｙ，時間ｚ）＝（０，０，０）としてブロック内の他の画素の座標を表現し、信号レベルをｒ、残差をｅ、係数をｃ１乃至ｃ４としたとき、
ｒ＋ｅ＝ｃ１・ｘ＋ｃ２・ｙ＋ｃ３・ｚ＋ｃ４
と表され、平面推定ステップの処理は、最小自乗法により、残差ｅが最小となるような平面を推定する。
【０００９】
本発明の画像処理装置および方法においては、所定枚数のフィールドから構成されるブロックの画素データが所定の式に代入され、レベル値が同一であると判断される平面が推定され、その推定された平面の平面式に、クラス毎に設定されている複数の画素の座標値が代入され、最小値と最大値との差をとることによりクラス毎のダイナミックレンジが算出され、ダイナミックレンジの最小値をもつクラスに対応する予測係数と所定の画素からなる予測タップとが用いられて適応処理が行なわれる。また、平面が推定されるときの所定の式は、注目画素の座標を（水平ｘ，垂直ｙ，時間ｚ）＝（０，０，０）としてブロック内の他の画素の座標を表現し、信号レベルをｒ、残差をｅ、係数をｃ１乃至ｃ４としたとき、
ｒ＋ｅ＝ｃ１・ｘ＋ｃ２・ｙ＋ｃ３・ｚ＋ｃ４
と表され、最小自乗法により、残差ｅが最小となるような平面が推定される。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、特許請求の範囲に記載の発明の各手段と以下の実施の形態との対応関係を明らかにするために、各手段の後の括弧内に、対応する実施の形態（但し一例）を付加して本発明の特徴を記述すると、次のようになる。但し勿論この記載は、各手段を記載したものに限定することを意味するものではない。
【００１１】
請求項１に記載の画像処理装置は、注目画素が中央に位置する基準フィールドを含み、基準フィールドの時間的に前または後に位置する所定枚数のフィールドから構成される画素データをブロック化するブロック化手段（例えば、図１のブロック構成部１）と、ブロック化手段によりブロック化された画素データを所定の式に代入し、レベル値が同一であると判断される平面を推定する平面推定手段（例えば、図２のステップＳ３）と、平面推定手段により推定された平面式に、クラス毎に設定されている複数の画素の座標値を代入し、最小値と最大値との差をとることによりクラス毎のダイナミックレンジを算出する算出手段（例えば、図２のステップＳ４）と、クラス毎に設定されている予測係数を記憶する記憶手段（例えば、図１の予測係数ROM６）と、算出手段により算出されたダイナミックレンジの最小値をもつクラスに対応する予測係数を記憶手段から読み出す読み出し手段（例えば、図２のステップＳ５）と、読み出し手段により読み出された予測係数と所定の画素からなる予測タップとを用いて適応処理を行う適応処理手段（例えば、図２のステップＳ６）とを備えることを特徴とする。
【００１２】
図１は、本発明を適用した画像処理装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。入力ＳＤ（Standard Definition）信号は、ブロック構成部１を介してFIFO（First In First Out）などで構成される信号遅延部２に供給される。信号遅延部２に入力されたＳＤ信号は、必要に応じブロック構成部１にブロック化されて読み出され、平面推定部３に出力される。平面推定部３から出力された信号は、定常性方向評価部４に出力される。
【００１３】
定常性方向評価部４から出力された信号は、予測タップ構成部５と予測係数ROM（Random Access Memory）６に出力される。予測処理部７は、予測タップ構成部５から出力された信号を、予測係数ROM６に記憶されている予測係数により、所定の処理を施し、処理後のＳＤ信号として出力する。
【００１４】
次に、画像処理装置の動作を図２のフローチャートを参照して説明する。ステップＳ１において、ＳＤ信号（例えば８ビットＰＣＭ（Pulse Code Modulation）の輝度信号）が、ブロック構成部１を介して信号遅延部２に入力され、記憶される。ステップＳ２において、ブロック構成部１は、信号遅延部２に記憶されている所定量のＳＤ信号（画像データ）を読み出す。その読み出される所定量のデータは、図３（Ａ）に示したように、５枚の第１フィールド（例えば、奇数フィールド）と４枚の第２フィールド（例えば、偶数フィールド）から構成される合計９フィールド分のデータのうちの、各フィールドの所定の領域のデータである。簡単のため、この例では、図３（Ｂ）に示すように、第１フィールドの領域は４５（＝９×５）画素から構成され、第２フィールドの領域は３６（＝９×４）画素から構成されているものとする。従って、信号遅延部２から読み出される９フィールド分の領域の総画素数は３６９画素となる。この３６９画素からなる９フィールドを、以下、適宜、局所的時空間ブロックと記述する。
【００１５】
換言すると、局所的時空間ブロックは、処理対象とされた注目画素が領域の中央に位置する基準フィールドを含み、その基準フィールドの時間的に前または後に位置する４フィールドの合計９フィールドから構成される。また、基準フィールドの領域は、水平方向に９画素、垂直方向に５画素から構成されるフィールドである。基準フィールドの時間軸方向の座標値を０としたとき、基準フィールドより時間的に前に存在するフィールドの時間軸方向の座標値（時刻）はマイナスで表され、基準フィールドより時間的に後に存在するフィールドの時間軸方向の座標値（時刻）はプラスで表される。従って、時間軸方向の座標値（時刻）は、−４乃至４まで変化する。また、注目画素の時空間座標を以下のように示して、この座標を原点とし、他の画素の座標を表現する。
（水平、垂直、時刻）＝（ｘ，ｙ，ｚ）＝（０，０，０）
【００１６】
ブロック構成部１は、信号遅延部２から１つの局所的時空間ブロックのデータを一括して読み出し、平面推定部３に出力する。平面推定部３は、入力された局所的時空間ブロックの全画素データを次式（１）に代入する。
ｒn＋ｅ＝ｃ１・ｘn＋ｃ２・ｙn＋ｃ３・ｚn＋ｃ４  ・・・（１）
式（１）において、ｒnはノイズ画像（入力ＳＤ画像）における時空間座標（水平、垂直、時刻）が（ｘn，ｙn，ｚn）の画素データの輝度信号値であり、ｅは残差、（ｘn，ｙn，ｚn）は時空間ブロック内のｎ番目の画素の水平、垂直、時刻の注目画素を原点とする座標値であり、ｃ１乃至ｃ４は係数である。
【００１７】
平面推定部３は、入力された局所的時空間ブロックの画素データの輝度信号値ｒnと、その画素データの座標値（ｘn，ｙn，ｚn）を、式（１）に代入し、次式（２）に示す残差ｅの自乗和が最小となるように、係数ｃ１乃至ｃ４を求める。
【式１】
0004144091.tif 000002
【００１８】
なお、式（２）における値ｍは図３（Ａ）の例の場合、３６８となる。求められた係数をｃ１’乃至ｃ４’とするとき、式（３）に示す平面式が生成される。
ｒ＝ｃ１’・ｘ＋ｃ２’・ｙ＋ｃ３’・ｚ＋ｃ４’  ・・・（３）
【００１９】
このようにして、平面推定部３により求められた係数ｃ１’乃至ｃ４’を用いて表される式（３）により生成される平面が推定平面とされる。この推定平面の一例が図４に示されている。図４において示された推定平面は、式（３）により生成される平面であり、局所的時空間ブロック内に実際に存在する画素により生成される平面、換言すれば、推定平面上に局所的時空間ブロックの画素が乗っている平面とは限らない。さらに換言すると、推定平面は、信号レベル（輝度値）がほぼ同一であると判断される画素が存在するであろう位置に存在する平面である。
【００２０】
図４に示したような推定平面が推定される場合、すなわち、垂直方向と水平方向からなる面の水平方向においては、左側から右側にかけて垂直座標値が下がり、時間方向においては、水平と垂直の座標値共に変化がない平面が推定される場合、図中右上側から左下側にかけて、徐々に輝度値が下がる、或いは上がる（グラデーションがかかっているような）画像が、９フィールド分の時刻の間、変化なく表示されていることになる。
【００２１】
なお、図４に示した推定平面は、等レベル面を表現しているものであり、信号のレベルそのものを表現しているものではなく、信号のレベル値の等高線のようなものとして示してある。
【００２２】
図４に示したような推定平面が推定される他の例としては、先の空間方向に関し徐々に輝度値が変化するものの他、階段上に急峻に変化する場合など、推定平面と直交する方向に何らかの輝度値変化を呈するような画像である。
【００２３】
次に、定常性方向評価部４は、このようにして、平面推定部３により求められた係数ｃ１’乃至ｃ４’を用いて表される推定平面に含まれ、少なくとも１次元方向に関し、傾斜が０の方向（定常方向）を求める。求められる傾斜０の方向は、１次元または２次元の関数、例えば、ｆ（ｘ）やｆ（ｘ，ｙ）で表現される直線式となる。求められる定常方向は、上述した輝度値をそのままプロットしたときに、階段状になる画像の場合、その階段のステップの方向、換言すれば、階段を上り下りする方向と直交する方向となる。
【００２４】
定常性方向評価部４は、定常方向を求めるとともに、クラス分類も行う。換言すると、クラスに基づく定常方向を判定する。すなわち、予め複数のクラスと、各クラスに分類される為の条件が定められており、どのクラスに分類されるかにより定常性が判断される。各クラスに分類される為の条件としては、９フィールドに含まれる３６９画素の内の所定の５画素の存在位置による。
【００２５】
この場合、総クラス数は、369Ｃ5個のクラスとなる。しかしながら、369Ｃ5個のクラスは膨大な組み合わせ数になるため実用的ではない。そこで、図５に示したように、５枚の第１フィールドの所定の２１画素（以下、適宜、選択候補画素と記述する）から５画素を用いてクラス数を考えると、21Ｃ5＝２０３４９個のクラスとなり、取り扱いやすいクラス数になる。さらに、注目画素を必ず含むという条件を付加することにより、選択候補画素の２０画素から４画素を選択することになるので、20Ｃ4＝４８４５個のクラスとなり、より取り扱いやすいクラス数となる。
【００２６】
図５に示した例では、基準フィールド内の選択候補画素の１７画素は、注目画素を含む縦横斜め方向に関する全ての方向において、５画素が選択できるように配置されている。そして、基準フィールドの前後のフィールドでは、注目画素と時間軸の座標値のみが異なる４点、換言すれば、注目画素と垂直方向と水平方向の座標値が同じ４点が選択候補画素とされている。
【００２７】
なお、図５の例においては、第１フィールドに存在する画素のみを用いているが、第２フィールドに存在する画素を選択候補画素として用いても良いし、２１画素以上の画素を選択候補画素としても良い。すなわち、選択候補画素としては、９フィールド内の全ての画素である３９６画素とすることが一番良いが、上述したように実用的ではないので、実用的な数で、なるべく多くの画素を選択候補画素とすることが望ましい。
【００２８】
注目画素を含む２１画素の選択候補画素を用いてクラスを作成すると、４８４５個のクラスが作成できる。図６に、４８４５個のクラスのうち、クラス０とクラス４８４４（一番最初と最後のクラス）、並びに特徴的なクラスであるクラス１５２とクラス２０８８が例として示されている。クラス番号の付け方は、スキャン順に基づいている。例えば、クラス０は、選択候補画素の２１画素のうち、最初にスキャンされる座標値（０，０，−４）の画素、その次にスキャンされる座標値（０，０，−２）の画素、さらにその次にスキャンされる座標値（−４，−４，０）の画素、そして、その次にスキャンされる座標値（０，−４，０）の画素、および座標値（０，０，０）の注目画素の合計５画素である。
【００２９】
同様にして、スキャン順に基づいてクラス番号を付けることにより、クラス０乃至４８４４が生成される。クラス１５２は、例えば静止画などのように、定常方向が時間軸方向に最も定常性が得られる画像が分類されるクラスである。クラス２０８８は、例えば、白地に斜めに１本の線が引いてあるような画像のように、同一フィールド内の斜め方向に最も定常性が得られる画像が分類されるクラスである。
【００３０】
定常性方向評価部４は、まず平面推定部３により求められた推定平面の式（３）に、順次、クラス０乃至４８４４内の５画素の座標値を代入し、その５画素毎に算出される値ｒの最小値と最大値の差（ダイナミックレンジ）をとる。そして、クラス毎に得られたダイナミックレンジのうち、最小のダイナミックレンジを有するクラスを、処理している局所的時空間ブロックの分類クラスとする。ただし、このようして定常性方向評価部４において算出される値ｒは、輝度値を意味するものではなく、単にダイナミックレンジを算出するための値として用いられている。
【００３１】
詳細に説明するに、まず、クラス０の５画素の座標値、すなわち、（０，０，−４），（０，０，−２），（−４，−４，０），（０，−４，０），（０，０，０）を、順次、式（３）に代入することにより、５つの値ｒが得られる。得られた５つの値ｒの最小値と最大値の差を取ることにより、クラス０のダイナミックレンジが得られる。同様の処理をクラス１乃至４８４４に対しても行うことにより、合計４８４５個のダイナミックレンジが得られる。これら４８４５個のダイナミックレンジのうち、最小のダイナミックレンジを有するクラスを、処理している画素のクラス（以下、分類クラスと称する）として決定する。仮に、ダイナミックレンジが０であるクラスが存在する場合、そのクラスの５画素は、式（３）で表される推定平面上に存在することを意味する。
【００３２】
このようにして、求められた分類クラスは、予測タップ構成部５と予測係数ROM６に供給される。ステップＳ５において、予測タップ構成部５は、供給された分類クラスに対応する予測タップの画素データを、信号遅延部２から読み出し、予測処理部７に出力する。また、予測係数ROM６は、供給された分類クラスに対応する予測係数を予測処理部７に出力する。予測タップとしては、図６に示したように、定常方向を判断するのに用いたクラス毎に設定された５画素が用いられる。従って、予測タップ構成部５が信号遅延部２から読み出す画素データは、分類クラスの５画素の座標値に対応する位置に存在する画素データ（輝度値）である。
【００３３】
予測処理部７は、ステップＳ６において、供給された予測係数と画素データを用いて適応処理し、処理後の画素データを出力する。なお、適応処理とは、注目画素のクラスに対応した予測係数と予測タップの画素データを用いて後述する式（４）に示す線形１次結合モデルの演算を行う処理のことである。
【００３４】
上述したように、画像処理装置においては、入力ＳＤ画像が、クラス毎に、予め予測係数ROM６に記憶された予測係数を用いて適応処理される。ここで、予測係数ROM６に記憶される予測係数を生成する予測係数学習装置について説明する。
【００３５】
図７は、予測係数学習装置の構成を示すブロック図である。そのブロック構成部２１、信号遅延部２２、平面推定部２３、定常性方向評価部２４、および予測タップ構成部２５は、図１の対応する名称の、ブロック構成部１、信号遅延部２、平面推定部３、定常性方向評価部４、および予測タップ構成部５と同様の機能を有するものであり、その説明は適宜省略する。
【００３６】
予測係数学習装置に入力されたＳＤ信号は、上述したように、ブロック構成部２１、信号遅延部２２、平面推定部２３、および定常性方向評価部２４によりクラス分類される。分類クラスに対して、予測係数学習部２６により、予測係数が算出される。以下、予測係数学習部２６により行われる予測係数の算出について説明する。
【００３７】
いま、注目画素の画素データｙの予測値Ｅ［ｙ］を、その注目画素と空間的または時間的に近接する位置にある画素（注目画素を含む）の入力データｘ１，ｘ２，ｘ３，・・・と、所定の予測係数ｗ１，ｗ２，ｗ３，・・・の線形結合により規定される線形１次結合モデルにより求める場合、予測値Ｅ［ｙ］は、次式で表すことができる。
Ｅ［ｙ］＝ｗ１ｘ１＋ｗ２ｘ２＋ｗ３ｘ３＋・・・・・・（４）
【００３８】
式（４）を一般化した例として、予測係数ｗの集合でなる行列Ｗ、入力データｘでなる行列Ｘ、および予測値Ｅ［ｙ］の集合でなる行列Ｙを、
【数２】
0004144091.tif 000003
と定義すると、次式（５）のような観測方程式が成立する。
観測方程式：ＸＷ＝Ｙ  ・・・（５）
【００３９】
そして、この観測方程式に最小自乗法を適用して注目画素の画素データｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めることを考える。この場合、教師データとなる注目画素の真の画素データｙの集合でなる行列Ｙ’、および画素データｙに対する予測値Ｅ［ｙ］の残差ｅの集合でなる行列Ｅを、
【数３】
0004144091.tif 000004
で定義すると、式（５）から次式のような残差方程式（６）が成立する。
残差方程式：ＸＷ＝Ｙ＋Ｅ  ・・・（６）
【００４０】
なお、教師データとは、参照ＳＤ画像のことであり、入力ＳＤ信号と同一内容であるが、ノイズ成分のない非ノイズ画像である。
【００４１】
画素データｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるための予測係数ｗiは、自乗誤差
【数４】
0004144091.tif 000005
を最小にすることで求めることができる。従って、この自乗誤差を予測係数ｗiで微分したものが０になる場合の予測係数ｗi、すなわち、次式（７）を満たす予測係数ｗiが、画素データｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるための最適値ということになる。
【数５】
0004144091.tif 000006
【００４２】
そこで、まず、式（６）を微分することにより次式（８）が成立する。
【数６】
0004144091.tif 000007
【００４３】
式（７）と式（８）より次式（９）が得られる。
【数７】
0004144091.tif 000008
【００４４】
さらに、式（６）の残差方程式における学習データｘ、予測係数ｗ、教師データの画素データｙ、および残差ｅの関係を考慮すると、式（９）から、次のような正規方程式（１０）を得ることができる。
【００４５】
【数８】
0004144091.tif 000009
【００４６】
式（１０）の正規方程式は、求めるべき予想係数ｗの数と同じ数だけたてることができるので、式（１０）を解くことで、最適な予測係数ｗを求めることができる。なお、式（１０）を解くにあたっては、例えば、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）などを適用することが可能である。
【００４７】
このようにして求められた予測係数ｗは、クラス（予測タップ）と関連付けられて予測係数ROM６（図１）に記憶される。予測処理部７は、上述したようにして求めれれた予約係数ROM６に記憶されている予約係数ｗを用いて、式（４）に示した線形１次結合モデルにより、注目画素に対しての適応処理を行う。
【００４８】
このようにして算出された予測係数の一例を図８に示す。図８には、クラス１５２とクラス２０８８の予測係数を示している。このような予測係数ｗと予測タップに対応する画素データｙを、式（４）に代入することにより、ノイズが除去された画素データを得ることが可能となる。
【００４９】
本実施の形態においては、レベル値が等しいと判断された定常方向に関し、クラス分類適応処理を用いたので、動画にも静止画にも最適なノイズの除去が可能となる。
【００５０】
上述した説明においては、ノイズ除去に関して本発明を適用したが、動き検出にも適用することが可能である。すなわち、本発明は、クラス分類する際に、レベル値が等しいと判断される平面を推定し、さらに定常方向を判定する。このことは、例えば、定常方向が時間方向に関して、右上方向である場合、その画像の被写体は、右上の方向に移動していると判断することが可能であることを示している。
【００５１】
従って、分類クラスにより、被写体の動き方向を検出する事が可能である。本実施の形態を動き検出に用いた場合、ノイズがのった画像に対しても、ノイズののった状態のデータを用いて定常方向を判定できるので、ノイズの影響を受け難い動き検出が可能となる。
【００５２】
本明細書中において、上記処理を実行するコンピュータプログラムをユーザに提供する提供媒体には、磁気ディスク、CD-ROMなどの情報記録媒体の他、インターネット、デジタル衛星などのネットワークによる伝送媒体も含まれる。
【００５３】
【発明の効果】
以上の如く本発明によれば、動画にも静止画にも適したノイズ成分の除去を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用して画像処理装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】  図１に示した画像処理装置の動作を説明するフローチャートである。
【図３】時空間ブロックを説明する図である。
【図４】推定平面を説明する図である。
【図５】選択候補画素を説明する図である。
【図６】クラスと予測タップの一例を示す図である。
【図７】予測係数学習装置の構成を示すブロック図である。
【図８】クラスと予測係数の一例を示す図である。
【符号の説明】
１  ブロック構成部，  ２  信号遅延部，  ３  平面推定部，  ４  定常性方向評価部，  ５  予測タップ構成部，  ６  予測係数ROM，  ７  予測処理部，２６  予測係数学習部
【図１】
0004144091.tif 000010
【図２】
0004144091.tif 000011
【図３】
0004144091.tif 000012
【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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