(57)【要約】【課題】画像データのエッジを保存しつつ、インパルスノイズ及び小信号ノイズを低減する。【解決手段】画像処理装置１００は、画像データを入力する入力部１０１と、画像データの各中心画素の画素値と各中心画素の周辺画素のそれぞれの画素値と、の間の差分の絶対値、及び絶対差分値の和を算出し、各中心画素の差分絶対の和から差分平均値を算出する差分算出部１０２と、各中心画素の差分平均値と予め定められた重み値とを乗算して閾値を算出する閾値算出部１０３と、各中心画素の画素値と各中心画素の周辺画素の画素値のそれぞれとの絶対差分値が閾値を超えているか否かを利用してエッジ保存型の平滑化フィルタで平滑化処理するエッジ保存型フィルタ処理部１０４と、を備える。【選択図】        図１
2009238009.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を入力する入力部と、
前記画像の各対象画素の画素値と各対象画素の周辺画素のそれぞれの画素値との間の差分絶対値、及び各対象画素についての前記差分絶対値の和を算出する差分算出部と、
各対象画素の前記差分絶対値の和と予め定められた重み値とを用いて、各対象画素の平滑化処理で周辺画素の画素値を用いるか否かの基準となる閾値を算出する閾値算出部と、
各対象画素の画素値と各対象画素の周辺画素の画素値のそれぞれとの差分絶対値が前記閾値を超えているか否かを利用してエッジ保存型の平滑化フィルタで平滑化処理するフィルタ処理部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記閾値算出部で用いる前記重み値は、各対象画素が有する周辺画素のうち差分絶対値が予め定められた値以上となる画素の数に応じて周辺画素をエッジかノイズかに分類した場合における、エッジの場合の差分絶対値和と、ノイズの場合の差分絶対値和と、に基づいて予め算出された値であること、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記フィルタ処理部は、前記閾値より前記差分絶対値が小さい前記周辺画素のみを用いて平滑化処理を行うこと、を特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記フィルタ処理部は、前記差分絶対値が前記閾値より大きい前記周辺画素の画素値として前記対象画素の画素値を用いて平滑化処理を行うこと、
を特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記差分算出部は、前記差分絶対値和の代わりに、前記対象画素と、当該対象画素における周辺画素と、の間の差分の二乗和を示す差分二乗和値を算出し、
前記閾値算出部は、前記差分二乗和と、予め定められた重み値と、を用いた演算で、平滑化処理で周辺画素の画素値を用いるか否かの基準となる閾値を算出すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
画像を入力する入力部と、
前記画像に含まれる輝度値を平滑フィルタで平滑化処理し、各対象画素の平滑化処理情報を生成する平滑化フィルタ処理部と、
前記画像の各対象画素の画素値と各対象画素の周辺画素のそれぞれの画素値との間の差分絶対値、及び各対象画素についての前記差分絶対値の和を算出する差分算出部と、
各対象画素の前記差分絶対値の和と予め定められた重み値とを用いて、各対象画素の平滑化処理で周辺画素の画素値を用いるか否かの基準となる閾値を算出する閾値算出部と、
各対象画素の画素値と各対象画素の周辺画素の画素値のそれぞれとの差分絶対値が前記閾値より小さい前記周辺画素の画素値として前記対象画素の画素値を用いて平滑化処理を行い、調整情報を生成する調整フィルタ処理部と、
前記画像の各対象画素の画素値から前記調整情報を除算し、前記画像の各対象画素のコントラスト成分情報を生成するコントラスト成分生成部と、
前記平滑化処理情報と前記コントラスト成分情報とを乗算して合成画像を生成する画像合成部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
前記閾値算出部で用いる前記重み値は、各対象画素が有する周辺画素のうち差分絶対値が予め定められた値以上となる画素の数に応じて周辺画素をエッジかノイズかに分類した場合における、エッジの場合の差分絶対値和と、ノイズの場合の差分絶対値和と、に基づいて予め算出された値であること、
を特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記平滑化フィルタ処理部は、各対象画素の画素値と各対象画素の周辺画素のそれぞれの画素値との間の差分絶対値が前記閾値より小さい場合に当該周辺画素の画素値を、当該差分絶対値が前記閾値より大きい場合に当該周辺画素の画素値の代わりに前記対象画素の画素値を用いて平滑化処理を行うこと、
を特徴とする請求項６又は７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
画像処理装置で実行される画像処理方法であって、
入力部が、画像を入力する入力ステップと、
差分算出部が、前記画像の各対象画素の画素値と各対象画素の周辺画素のそれぞれの画素値との間の差分絶対値、及び各対象画素についての前記差分絶対値の和を算出する差分算出ステップと、
閾値算出部が、各対象画素の前記差分絶対値の和と予め定められた重み値とを用いて、各対象画素の平滑化処理で周辺画素の画素値を用いるか否かの基準となる閾値を算出する閾値算出ステップと、
フィルタ処理部が、各対象画素の画素値と各対象画素の周辺画素の画素値のそれぞれとの差分絶対値が前記閾値を超えているか否かを利用してエッジ保存型の平滑化フィルタで平滑化処理するフィルタ処理ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
画像処理装置で実行される画像処理方法であって、
入力部が、画像を入力する入力ステップと、
平滑化フィルタ処理部が、前記画像に含まれる輝度値を平滑フィルタで平滑化処理し、各対象画素の平滑化処理情報を生成する平滑化フィルタ処理ステップと、
差分算出部が、前記画像の各対象画素の画素値と各対象画素の周辺画素のそれぞれの画素値との間の差分絶対値、及び各対象画素についての前記差分絶対値の和を算出する差分算出ステップと、
閾値算出部が、各対象画素の前記差分絶対値の和と予め定められた重み値とを用いて、各対象画素の平滑化処理で周辺画素の画素値を用いるか否かの基準となる閾値を算出する閾値算出ステップと、
調整フィルタ処理部が、各対象画素の画素値と各対象画素の周辺画素の画素値のそれぞれとの差分絶対値が前記閾値より小さい前記周辺画素の画素値として前記対象画素の画素値を用いて平滑化処理を行い、調整情報を生成する調整フィルタ処理ステップと、
コントラスト成分生成部が、前記画像の各対象画素の画素値から前記調整情報を除算し、前記画像の各対象画素のコントラスト成分情報を生成するコントラスト成分生成ステップと、
画像合成部が、前記平滑化処理情報と前記コントラスト成分情報とを乗算して合成画像を生成する画像合成ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像に対して平滑化処理を行う画像処理装置、及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、画像データに対して、エッジを保存しながら、平滑化処理を行うエッジ保存型のローパスフィルタが提案されている。近年、エッジ保存型のフィルタに用いる様々な手法が提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１では、エッジを保存する能力に優れた非線形フィルタのイプシロンフィルタにおいて、エッジ強度に基づいて閾値を行う技術が提案されている。具体的には、画像データのエッジ強度が大きい場合には、イプシロンフィルタで用いる閾値を低く設定し、エッジ強度が小さい場合には、閾値を高く設定する制御を行っている。そして、当該閾値を用いたイプシロンフィルタで、フィルタリングを行うことで、物体境界を保存することができる。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−８９３５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、一般的に、エッジ強度は、画像データ内にエッジのみならず、ノイズが存在する場合にも、大きな値が検出されることになる。このため、特許文献１に記載された技術を用いると、画像データにノイズが含まれる場合、エッジ強度が大きくなるため、閾値は低く設定される。これにより、画像データ内のエッジのみならず、ノイズも保存されるという問題が生じる。
【０００６】
より詳細な例としては、イプシロンフィルタを用いて平滑化処理を行う場合、インパルスノイズを除去が難しいという問題がある。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、エッジを保存すると共にノイズを低減した画像データを生成する画像処理装置、及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる画像処理装置は、画像を入力する入力部と、前記画像の各対象画素の画素値と各対象画素の周辺画素のそれぞれの画素値との間の差分絶対値、及び各対象画素についての前記差分絶対値の和を算出する差分算出部と、各対象画素の前記差分絶対値の和と予め定められた重み値とを用いて、各対象画素の平滑化処理で周辺画素の画素値を用いるか否かの基準となる閾値を算出する閾値算出部と、各対象画素の画素値と各対象画素の周辺画素の画素値のそれぞれとの差分絶対値が前記閾値を超えているか否かを利用してエッジ保存型の平滑化フィルタで平滑化処理するフィルタ処理部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明にかかる画像処理装置は、画像を入力する入力部と、前記画像に含まれる輝度値を平滑フィルタで平滑化処理し、各対象画素の平滑化処理情報を生成する平滑化フィルタ処理部と、前記画像の各対象画素の画素値と各対象画素の周辺画素のそれぞれの画素値との間の差分絶対値、及び各対象画素についての前記差分絶対値の和を算出する差分算出部と、各対象画素の前記差分絶対値の和と予め定められた重み値とを用いて、各対象画素の平滑化処理で周辺画素の画素値を用いるか否かの基準となる閾値を算出する閾値算出部と、各対象画素の画素値と各対象画素の周辺画素の画素値のそれぞれとの差分絶対値が前記閾値より小さい前記周辺画素の画素値として前記対象画素の画素値を用いて平滑化処理を行い、調整情報を生成する調整フィルタ処理部と、前記画像の各対象画素の画素値から前記調整情報を除算し、前記画像の各対象画素のコントラスト成分情報を生成するコントラスト成分生成部と、前記平滑化処理情報と前記コントラスト成分情報とを乗算して合成画像を生成する画像合成部と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、画像処理装置で実行される画像処理方法であって、入力部が、画像を入力する入力ステップと、差分算出部が、前記画像の各対象画素の画素値と各対象画素の周辺画素のそれぞれの画素値との間の差分絶対値、及び各対象画素についての前記差分絶対値の和を算出する差分算出ステップと、閾値算出部が、各対象画素の前記差分絶対値の和と予め定められた重み値とを用いて、各対象画素の平滑化処理で周辺画素の画素値を用いるか否かの基準となる閾値を算出する閾値算出ステップと、フィルタ処理部が、各対象画素の画素値と各対象画素の周辺画素の画素値のそれぞれとの差分絶対値が前記閾値を超えているか否かを利用してエッジ保存型の平滑化フィルタで平滑化処理するフィルタ処理ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、画像処理装置で実行される画像処理方法であって、画像処理装置で実行される画像処理方法であって、入力部が、画像を入力する入力ステップと、平滑化フィルタ処理部が、前記画像に含まれる輝度値を平滑フィルタで平滑化処理し、各対象画素の平滑化処理情報を生成する平滑化フィルタ処理ステップと、差分算出部が、前記画像の各対象画素の画素値と各対象画素の周辺画素のそれぞれの画素値との間の差分絶対値、及び各対象画素についての前記差分絶対値の和を算出する差分算出ステップと、閾値算出部が、各対象画素の前記絶対差分値の和と予め定められた重み値とを用いて、各対象画素の平滑化処理で周辺画素の画素値を用いるか否かの基準となる閾値を算出する閾値算出ステップと、調整フィルタ処理部が、各対象画素の画素値と各対象画素の周辺画素の画素値のそれぞれとの差分絶対値が前記閾値より小さい前記周辺画素の画素値として前記対象画素の画素値を用いて平滑化処理を行い、調整情報を生成する調整フィルタ処理部と、調整フィルタ処理ステップと、コントラスト成分生成部が、前記画像の各対象画素の画素値から前記調整情報を除算し、前記画像の各対象画素のコントラスト成分情報を生成するコントラスト成分生成ステップと、画像合成部が、前記平滑化処理情報と前記コントラスト成分情報とを乗算して合成画像を生成する画像合成ステップと、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、対象画素と周辺画素との間の画素値の差分に基づいて算出された閾値で、エッジ保存型の平滑化フィルタで平滑化処理を行うことで、エッジを保存しつつ、インパルスノイズ及び小信号ノイズを低減された、画像データを生成できるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置、及び方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００１４】
（第１の実施の形態）
図１に示すように、画像処理装置１００は、入力部１０１と、差分算出部１０２と、閾値算出部１０３と、エッジ保存型フィルタ処理部１０４と、を備え、画像データに対して、エッジ保存型ノイズ低減処理を行う。
【００１５】
入力部１０１は、画像データを入力する。また、入力部１０１は、あらゆる機器又は媒体から画像データの入力を行う。例えば、入力部１０１は、ＨＤＤなどの記録媒体から画像データを入力しても良いし、ネットワークを介して接続された外部装置から画像データを入力してもよい。
【００１６】
差分算出部１０２は、画像データに含まれる、平滑化の対象となる画素を中心画素とし、当該中心画素と、当該中心画素の周辺に存在する周辺画素のそれぞれとの間の差分の絶対値、及び各対象画素についての絶対差分値の和を示す絶対差分値和を算出する。その後、差分算出部１０２は、算出された絶対差分値和を周辺画素数で除算し、周辺画素の差分平均値Ａｖｅを算出する。
【００１７】
本実施の形態においては、図２に示すように、画像データに含まれる５×５の画素ブロックの中心となる画素を、平滑化処理の対象となる中心画素２０１とし、その他の２４個の画素を、周辺画素とする。
【００１８】
なお、本実施の形態においては、中心画素と周辺画素との間の差分を絶対値和に制限するものではなく、他の値を用いても良い。変形例として、差分算出部１０２は、中心画素と周辺画素との間の差分二乗和の合計値を算出し、算出された合計値を周辺画素の画素数で除した差分平均値を算出してもよい。この場合、後述する閾値算出部１０３等が、算出された差分平均値を用いて処理を行う。
【００１９】
閾値算出部１０３は、周辺画素の差分平均値に対して、予め定められた重みωを乗算することで、エッジ保存の基準となる閾値ｔｈを算出する。この閾値ｔｈは、中心画素毎に算出されるものとする。そして、閾値ｔｈは、各中心画素の平滑化処理で周辺画素の画素値を用いるか否かの基準となる。次に、閾値ｔｈの算出する式（１）を以下に示す。
閾値ｔｈ＝周辺画素の差分平均値Ａｖｅ×重みω……（１）
【００２０】
また、閾値演算部１０３による、差分平均値Ａｖｅと重みωとの間で行われる演算は乗算に制限するものではなく、和算などの他の演算を用いても良い。さらに、閾値の算出には、差分平均値Ａｖｅを用いるのではなく、周辺画素値で除算する前の絶対差分値和を用いてもよい。これは、重み付けの値を異ならせることで、同じの結果を得られるからである。
【００２１】
重みωは、除去するノイズを定義する段階で予め定められる値とする。本実施の形態にかかる重みωは、各中心画素が有する周辺画素のうち絶対差分値が予め定められた値以上となる画素の数に応じて周辺画素をエッジかノイズかに分類した場合における、エッジの場合の絶対差分値和と、ノイズの場合の絶対差分値和と、に基づいて予め算出された値とする。次に、重みωの設定手法について説明する。本実施の形態では、閾値以下の画素で平滑化が行われ、閾値以上の画素では平滑化を行わないエッジ保存型フィルタを使用する場合の閾値の設定手法について説明する。
【００２２】
説明を容易にするために、図３に示すように、３×３の画素ブロックを用いて閾値の設定する場合について説明する。まず、画像処理装置１００の設計者は、インパルスノイズか否かを判断する基準を決定する。図３で示した例では、設計者は、画素ブロック３０１及び画素ブロック３０２を、黒で示された画素をインパルスノイズとし、画素ブロック３０３の黒で示された画素についてはインパルスノイズではないと定義したものとする。
【００２３】
この定義に従い、線３０４の左側の各ブロックについて黒で示された画素を除去し、線３０４の右側のブロックについて黒で示された画素を残す閾値が算出されるような値を重みに対して設定する必要がある。そこで、具体的に設定可能な重みの範囲を算出する。
【００２４】
図３に示す、白で示された画素と、黒で示された画素と、のレベル差をｘとし、設定する重みをωする。この場合、差分算出部１０２で算出される中心画素と周辺画素との間の差分平均値を算出した場合、画素ブロック３０１の差分平均値ＡｖｅAはｘと、画素ブロック３０２の差分平均値ＡｖｅBは７ｘ／８と、画素ブロック３０３の差分平均値ＡｖｅCは６ｘ／８となる。なお、このレベル差ｘは、インパルスノイズと判断する信号レベル、換言すれば画素値の差分の絶対値として、予め定められた値とする。
【００２５】
そして、各差分平均値から算出される閾値は、画素ブロック３０１の閾値ｔｈAはωｘと、画素ブロック３０２の閾値ｔｈBは７ωｘ／８と、画素ブロック３０３の閾値ｔｈCは６ωｘ／８となる。そして、実際の閾値が閾値ｔｈA及び閾値ｔｈB以上であれば、画素ブロック３０１及び画素ブロック３０２の黒で示された画素がノイズとして除去され、実際の閾値が閾値ｔｈｃ以下であれば、画素ブロック３０３の黒で示された画素がノイズでないものとして残ることになる。つまり、式（２）で示した条件を満足する必要がある。
【００２６】
ｔｈb＞ｘ＞ｔｈc…（２）
すなわち、白で示されている画素と、黒で示されている画素と、のレベル差ｘが、ｔｈbより大きく、ｔｈcより小さければ、上述したノイズ除去が可能となる。そこで、式（２）を変形することで、式（３）が得られる。
【００２７】
７ωｘ／８＞ｘ＞６ωｘ／８…（３）
そして、式（３）を満足する重みωの範囲は、１．１４２８＜ω＜１．３３３３となる。この範囲で設定することで、画素ブロック３０１及び画素ブロック３０２の黒で示されている画素をインパルスノイズとして除去し、画素ブロック３０３の黒で示されている画素を残すことが可能となる。
【００２８】
そして、本実施の形態では、処理の関係上都合の良い重みω＝１．２５と設定する。
【００２９】
これにより、本実施の形態にかかる閾値算出部１０３は、周辺画素の差分平均値Ａｖｅに１．２５を乗算することで、閾値ｔｈを算出する。
【００３０】
このように、閾値ｔｈは、中心画素と周辺画素との差分平均値Ａｖｅが大きければ、大きい値が設定され、差分平均値Ａｖｅが小さければ、小さい値が設定される。
【００３１】
そして、閾値算出部１０３により算出された閾値ｔｈが小さい値になると、画素ブロックに含まれている画素のうち、閾値ｔｈに含まれる画素値が少なくなることで、中心画素の画素値に置換される画素数が多くなるため、より中心画素の画素値に近い値に平滑化される。逆に、閾値ｔｈが大きい値になると、画素ブロックに含まれている画素のうち、閾値ｔｈに含まれる画素値が多くなることで、中心画素の画素値に置換される画素数が少なくなるため、画素ブロックに含まれる画素の平均画素値に近い値に平滑化される。
【００３２】
上述したように、閾値ｔｈは、差分平均値Ａｖｅを用いて算出される。そして、画素ブロック内で、信号レベルが急に大きくなるエッジが存在する場合、当該エッジに相当する画素は、差分平均値Ａｖｅより大きい画素値になる。このため、当該エッジに相当する画素が周辺画素として存在した場合、後述するエッジ保存型フィルタ処理部１０４では、当該周辺画素の画素値が、中央画素の画素値に変換され、周辺画素でエッジに相当する画素の画素値を用いずに平滑化処理が行われることになり、エッジが保存される。
【００３３】
エッジ保存型フィルタ処理部１０４は、中心画素毎に、当該中心画素の画素値と当該中心画素の周辺画素の画素値のそれぞれとの絶対差分値が、算出された閾値ｔｈを超えているか否かを利用してエッジ保存型の平滑化フィルタで平滑化処理する。
【００３４】
また、本実施の形態は、エッジ保存型フィルタの例として、イプシロンフィルタを用いた例について説明する。
【００３５】
イプシロンフィルタは、フィルタ処理を行うブロックの中心画素と周辺の画素の信号レベルの絶対差分値を求め、その絶対差分値が、算出された閾値ｔｈ（イプシロン値とも呼ばれる）以下の場合は周辺画素の画素値を保持し、閾値ｔｈより大きい場合は周辺画素の値を中心画素の値に置換してから、平滑化処理を行う。なお、閾値ｔｈは、画素値を変換するか否かを示す閾値とする。この閾値ｔｈは、中心画素と周辺画素との差分平均値が大きいほど、閾値ｔｈに大きな値が設定され、差分平均値が小さいほど、閾値ｔｈに小さな値が設定される。
【００３６】
なお、本実施の形態は、エッジ保存型フィルタをイプシロンフィルタに制限するものではなく、あらゆるエッジ保存型フィルタに適用することができる。
【００３７】
図４に示すフィルタ処理前のブロックでは、カーネルサイズ５×５のブロックにおいて、中心画素４０１がグレーであり、周辺画素が白、グレー又は黒である例を示している。ここで、黒はグレーとの絶対差分値がイプシロン値以下の画素で、白の画素はグレーとの絶対差分値がイプシロン値以上の画素とする。
【００３８】
エッジ保存型フィルタ処理部１０４が、図４に示すブロックにイプシロンフィルタ処理を行うと、図５に示す５×５のブロックを生成する。すなわち、黒の画素は特に処理を行われず、白の画素は中心のグレーの画素値に置換される（領域５０１）。そして、エッジ保存型フィルタ処理部１０４は、当該処理の後に、５×５のブロックで平滑化処理し、中心画素４０１の画素値を決定する。
【００３９】
上述したように、周辺画素との画素値の差が大きければ、閾値が大きくなり、エッジ保存型フィルタ処理部１０４が、当該閾値ｔｈを用いることで、中心画素がインパルスノイズ等の場合に画素を除去する平滑化処理が行われる。一方、周辺画素との画素値の差が小さければ、閾値ｔｈが小さくなり、エッジ保存型フィルタ処理部１０４が、当該閾値ｔｈを用いることで、エッジ等が保持される平滑化処理が行われる。そして、閾値ｔｈは、上述した重みωを用いて算出された以上、インパルスノイズと、エッジとを、適切に切り分けることが可能な値が設定されていることになる。つまり、本実施の形態にかかる画像処理装置１００では、画像データに含まれるインパルスノイズを除去し、エッジを保存する平滑化処理を行うことが可能となる。
【００４０】
図６においては、横軸が画素、縦軸が信号レベルを表すものとする。画素６０１、６０３、６０５が信号であり、画素６０２、６０４、６０６、６０７、６０８が小信号ノイズとする。図６（Ａ）に示すように、中心画素が画素６０１の場合、閾値ｔｈとして符号６０９で示される範囲が設定される。したがって、本実施の形態で使用されるフィルタにおいて、当該範囲６０９に含まれていない画素６０２、６０４、６０６、６０７、６０８は、画素６０１に置換される。そして、エッジ保存型フィルタ処理部１０４では、範囲６０９内の画素６０１、６０３、６０５の画素値と、置換された画素６０１の画素値と、を用いて平滑化処理を行う。
【００４１】
その後、図６（Ｂ）に示すように、中心画素が画素６０２の場合、閾値ｔｈとして符号６１０で示される範囲が設定される。したがって、本実施の形態で使用されるフィルタにおいて、当該範囲６１０に含まれていない画素６０１、６０３、６０５は、画素６０２に置換される。そして、エッジ保存型フィルタ処理部１０４では、範囲６１０内の画素６０２、６０４、６０６、６０７、６０８の画素値と、置換された画素６０２の画素値と、を用いて平滑化処理を行う。
【００４２】
したがって、図７（Ａ）に示された画像データの信号レベルは、エッジ保存型フィルタ処理部１０４による平滑化処理で、図７（Ｂ）に示された画像データの信号レベルとして出力される。図７（Ｂ）に示すように、振幅が大きい信号を保持しつつ、小信号ノイズを除去できる。重みω及び差分平均値Ａｖｅを用いて閾値ｔｈを算出している以上、信号レベルの振幅が大きい場合に、閾値ｔｈとして大きい値が設定されるが、重みωの値が上述した基準に基づいて設定されているため、これら振幅の大きい各信号の信号レベルは保存できる。
【００４３】
図８においては、画素７０１、７０３、７０５が信号であり、画素７０２、７０４、７０６、７０７、７０８が小信号ノイズとする。図８（Ａ）に示すように、中心画素が画素７０１の場合、閾値ｔｈとして符号７０９で示される範囲が設定される。したがって、本実施の形態で使用されるフィルタにおいて、当該範囲７０９に含まれていない画素７０２、７０４、７０６、７０７、７０８は、画素７０１に置換される。そして、エッジ保存型フィルタ処理部１０４では、範囲７０９内の画素７０１、７０３、７０５の画素値と、置換された画素７０１の画素値と、を用いて平滑化処理を行う。
【００４４】
その後、図８（Ｂ）に示すように、中心画素が画素７０２の場合、閾値ｔｈとして符号７１０で示される範囲が設定される。したがって、本実施の形態で使用されるフィルタにおいて、当該範囲７１０に含まれていない画素７０１、７０３、７０５は、画素７０２に置換される。そして、エッジ保存型フィルタ処理部１０４では、範囲７１０内の画素７０２、７０４、７０６、７０７、７０８の画素値と、置換された画素７０２の画素値と、を用いて平滑化処理を行う。
【００４５】
したがって、図９（Ａ）に示された画像データの信号レベルは、エッジ保存型フィルタ処理部１０４による平滑化処理で、図９（Ｂ）に示された画像データの信号レベルとして出力される。図９（Ｂ）に示すように、振幅が小さい信号を保持しつつ、小信号ノイズを除去できる。重みω及び差分平均値Ａｖｅを用いて閾値ｔｈを算出している以上、信号レベルの振幅が小さい場合に、閾値ｔｈとして小さい値が設定されるが、重みωの値が上述した基準に基づいて設定されているため、これら振幅の小さい各信号の信号レベルは保存できる。
【００４６】
図１０に示す例では、所定の箇所から急に高い値に変化された信号であり、信号レベルが高い値に変化する前の画素８０１〜８０７に示す小刻みな変化は小信号ノイズとする。また、高い値に変化した後の画素８０８〜８１５に示す小刻みな変化は小信号ノイズとする。
【００４７】
図１０に示すように、中心画素が画素８０８の場合、閾値ｔｈとして符号８１６で示される範囲が設定される。したがって、本実施の形態で使用されるフィルタにおいて、当該範囲８１６に含まれていない画素８０１〜８０７は、画素８０８に置換される。そして、エッジ保存型フィルタ処理部１０４では、範囲８１６内の画素８０８〜８１５の画素値と、置換された画素８０８の画素値と、を用いて平滑化処理を行う。
【００４８】
したがって、図１１（Ａ）に示された画像データの信号レベルは、エッジ保存型フィルタ処理部１０４による平滑化処理で、図１１（Ｂ）に示された画像データの信号レベルとして出力される。つまり、当該平滑化処理で用いる差分平均値Ａｖｅは、信号レベルが高い値に変化する前の画素の信号レベルと、変化した後の画素の信号レベルと、の間の値が算出される。当該差分平均値Ａｖｅを用いて算出された閾値ｔｈを用いることで、信号レベルが高い値に変化した後の中心画素の場合、変化する前の画素の画素値は中心画素の画素値に変換される。このため、画像データに含まれるエッジを保存することができる。また、信号レベルが高い値に変化する前の中心画素についても、同様の理由により、エッジを保存することができる。つまり、図１１（Ｂ）に示すように、エッジを保存しつつ、小信号ノイズを除去できる。
【００４９】
次に、図１２においては、画素９０１〜９０４の間の小刻みな変化が小信号ノイズであり、画素９０５がインパルスノイズであり、画素９０６〜９０８間の小刻みな変化が小信号ノイズとする。図１２（Ａ）に示すように、中心画素が画素９０４の場合、閾値ｔｈとして符号９０９で示される範囲が設定される。したがって、本実施の形態で使用されるフィルタにおいて、当該範囲９０９に含まれていない画素９０５は、画素９０４に置換される。そして、エッジ保存型フィルタ処理部１０４では、範囲９０９内の画素９０１〜９０４、９０６〜９０７の画素値と、置換された画素９０４の画素値と、を用いて平滑化処理を行う。
【００５０】
その後、図１２（Ｂ）に示すように、中心画素が画素９０５の場合、閾値ｔｈとして符号９１０で示される範囲が設定される。したがって、本実施の形態で使用されるフィルタにおいて、当該範囲９１０に全ての画素９０１〜９０８が含まれるため、画素値の置換は行われない。このため、エッジ保存型フィルタ処理部１０４は、範囲９１０内の画素９０１〜９０８の画素値を用いて平滑化処理を行う。
【００５１】
したがって、図１３（Ａ）に示された画像データの信号レベルは、エッジ保存型フィルタ処理部１０４による平滑化処理で、図１３（Ｂ）に示された画像データの信号レベルとして出力される。図１３（Ｂ）に示すように、インパルスノイズ、及び小信号ノイズを除去できる。
【００５２】
このように、インパルスノイズが中心画素の場合、中心画素の画素値と、画素ブロック内の他の画素全ての画素値それぞれと、の絶対差分値が大きくなる。このため、閾値算出部１０３により閾値ｔｈとしてかなり大きい値が算出される。この場合、エッジ保存型フィルタ処理部１０４では、画素ブロック内の周辺画素の画素値が、中心画素の画素値に置換されなくなるため、画素ブロック内の各画素の画素値が残る。このような画素ブロックに対して、エッジ保存型フィルタ処理部１０４が画素ブロック内の画素を用いて平滑化処理を行うと、周辺画素の画素値に近い画素値が算出されるため、インパルスノイズが除去される。
【００５３】
次に、本実施の形態にかかる画像処理装置１００の全体的な処理手順について、図１４を用いて説明する。
【００５４】
まず、入力部１０１が、画像データの入力処理を行う（ステップＳ１４０１）。
【００５５】
次に、差分算出部１０２は、画像データに含まれる画素ブロック内における、中心画素と周辺画素との間の絶対差分値の平均値である差分平均値を算出する（ステップＳ１４０２）。なお、ステップＳ１４０２〜Ｓ１４０４の処理は、画像データに含まれる全ての画素を、それぞれ中心画素とし、当該中心画素毎に行われるものとする。本実施の形態では、画像データの横方向に一画素ずつ中心画像が移動して、当該中心画素毎にステップＳ１４０２〜Ｓ１４０４の処理が行われる。
【００５６】
そして、閾値算出部１０３は、算出された差分平均値に対して、予め定められていた重みωを乗算することで、閾値ｔｈを算出する（ステップＳ１４０３）。
【００５７】
次に、エッジ保存型フィルタ処理部１０４は、算出された閾値ｔｈが設定されたイプシロンフィルタを用いて、ブロック内に含まれる画素を用いて平滑化処理を行い、中心画素の画素値を設定する（ステップＳ１４０４）。そして、ここまでの処理を画像データに含まれる全ての画素について行った場合、処理を終了する。
【００５８】
次に、本実施の形態にかかる、図１４のステップＳ１４０２に示した、差分算出部１０２による、差分平均値の算出手順について、図１５を用いて説明する。
【００５９】
まず、差分算出部１０２は、周辺画素ｋの画素値と、中心画素の画素値との間の絶対差分値を算出する（ステップＳ１５０１）。なお、ｋの初期値は‘１’とする。
【００６０】
その後、差分算出部１０２は、算出された絶対差分値を、絶対差分値和に加算する（ステップＳ１５０２）。なお、絶対差分値和の初期値は‘０’とする。
【００６１】
そして、差分算出部１０２は、ブロック内の全画素について絶対差分値の加算処理を終了したか否か判断する（ステップＳ１５０３）。全画素について絶対差分値の加算処理を終了していないと判断した場合（ステップＳ１５０３：Ｎｏ）、ブロック内の次の画素を周辺画素ｋに設定する（ステップＳ１５０４）。
【００６２】
一方、差分算出部１０２は、ブロック内の全画素について絶対差分値の加算処理が終了したと判断した場合（ステップＳ１５０３：Ｙｅｓ）、絶対差分値和を、ブロック内の画素数から１（中心画素）を引いた画素数で除算して、差分平均値を算出する（ステップＳ１５０５）。
【００６３】
次に、図１４のステップＳ１４０４に示した本実施の形態にかかるエッジ保存型フィルタ処理部１０４の平滑化処理手順について、図１６を用いて説明する。
【００６４】
まず、エッジ保存型フィルタ処理部１０４は、画素ブロック内の、周辺画素ｋの画素値と、中心画素の画素値との間の、絶対差分値を算出する（ステップＳ１６０１）。
【００６５】
次に、エッジ保存型フィルタ処理部１０４は、絶対差分値が、閾値ｔｈ以下か否か判断する（ステップＳ１６０２）。閾値ｔｈ以下と判断された場合（ステップＳ１６０２：Ｙｅｓ）、当該周辺画素について特に処理を行わないものとする。
【００６６】
一方、エッジ保存型フィルタ処理部１０４が、閾値ｔｈ以下ではない判断した場合（ステップＳ１６０２：Ｎｏ）、当該周辺画素ｋの画素値を、中心画素の画素値で変換する（ステップＳ１６０３）。
【００６７】
その後、エッジ保存型フィルタ処理部１０４は、画素ブロック内の、全画素について、閾値ｔｈとの比較処理が終了したか否か判断する（ステップＳ１６０４）。比較処理が終了していないと判断した場合（ステップＳ１６０４：Ｎｏ）、ブロック内の次の画素を、周辺画素ｋに設定し（ステップＳ１６０５）、再びステップＳ１６０１から処理を開始する。
【００６８】
一方、比較処理が終了したと判断した場合（ステップＳ１６０４：Ｙｅｓ）、ブロック内の画素を用いて平滑化処理を行い、中心画素の画素値を設定する（ステップＳ１６０６）。当該処理としては、例えば、置換後のブロック内の全画素の平均値を、中心画素の画素値として設定する等とする。
【００６９】
上述した画像処理装置１００においては、上述した処理で算出された閾値ｔｈを用いて平滑化処理を行うことで、映像信号の振幅の大きな画像データ、映像信号の振幅の小さな画像データにかかわらず、信号を保持したまま小信号ノイズを低減することができる。また、画像処理装置１００においては、エッジを保存したまま小信号ノイズを除去することもできる。さらに、画像処理装置１００においては、イプシロンフィルタの弱点であったインパルスノイズも除去することができる。これにより、画像処理装置１００では、視認性のよい画像データを生成することができる。
【００７０】
（第２の実施の形態）
また、差分平均値Ａｖｅ及び重みωを用いて算出された閾値ｔｈを用いた平滑化処理は、第１の実施の形態で示した画像処理装置１００に限らず、照明成分とコントラスト成分とを合成してコントラスト強調を行った画像データを生成する画像処理装置においても適用できる。そこで、第２の実施の形態では、コントラスト強調を行う画像処理装置に適用した例について説明する。
【００７１】
図１７に示すように、第２の実施の形態に係る画像処理装置１７００は、入力部１０１と、差分算出部１０２と、閾値算出部１０３と、調整フィルタ処理部１７０１と、平滑化フィルタ処理部１７０２と、除算部１７０３と、合成部１７０４とを備える。なお、本実施の形態の画像処理装置１７００の構成で、第１の実施の形態の画像処理装置１００と共通な構成については、同じ符号を割り当て、説明を省略する。
【００７２】
平滑化フィルタ処理部１７０２は、入力された画像データに対して平滑化処理を行う。この平滑化処理は、イプシロンフィルタを用いた平滑化処理に制限するものではなく、どのような平滑化処理を用いても良い。なお、本実施形態では、イプシロンフィルタを用いる場合、閾値ｔｈ’を閾値算出部１０３で算出された閾値ｔｈと異ならせるものとするが、閾値ｔｈ’を閾値ｔｈと同じ値に設定しても構わない。そして、平滑化フィルタ処理部１７０２により平滑化処理が行われた結果、生成される信号を、照明成分信号とする。
【００７３】
調整フィルタ処理部１７０１は、閾値算出部１０３により算出された閾値ｔｈを用いて、イプシロンフィルタを変形した変形イプシロンフィルタを使用して平滑化処理を行う。
【００７４】
変形イプシロンフィルタは、フィルタ処理を行うブロックの中心画素と周辺画素の信号レベルの絶対差分値を算出し、算出された絶対差分値が閾値ｔｈ以上の場合、当該周辺画素の画素値を保持し、閾値ｔｈより小さい場合、周辺画素の画素値を中心画素の画素値に置換してから、平滑化処理を行う。つまり、中心画素の画素値に置換する条件が、第１の実施の形態と逆になる。つまり、調整フィルタ処理部１７０１により行われた平滑化処理した結果、出力された入力信号調整信号は、入力信号と特性が同等となる信号であると共に、エッジ成分が保存されてなく、ノイズ成分が含まれている信号となる。
【００７５】
除算部１７０３は、入力された画像データを表す入力信号から、入力信号調整信号を除算し、画像データのコントラスト成分信号を生成する。ところで、入力信号調整信号は、エッジ成分が保持されてなく、ノイズ成分が含まれている信号であったため、当該入力信号調整信号を除算して生成されたコントラスト成分信号は、エッジ成分を保存すると共に、ノイズ成分が含まれていない成分信号となる。
【００７６】
合成部１７０４は、除算部１７０３から入力されたコントラスト成分信号と、平滑化フィルタ処理部１７０２から入力された照明成分信号とを合成し、合成画像データを生成する。
【００７７】
次に、本実施の形態にかかる画像処理装置１００の全体的な処理手順について、図１８を用いて説明する。
【００７８】
まず、入力部１０１が、画像データの入力処理を行う（ステップＳ１８０１）。
【００７９】
そして、平滑化フィルタ処理部１７０２は、入力された画像データに対して平滑化処理を行い、照明成分信号を生成する（ステップＳ１８０２）。そして、ステップＳ１８０２で生成された照明成分信号は、ステップＳ１８０７で利用される。
【００８０】
その一方、差分算出部１０２は、画像データに含まれる画素ブロック内における、中心画素と周辺画素との間の絶対差分値の平均値である差分平均値を算出する（ステップＳ１８０３）。なお、ステップＳ１８０３〜Ｓ１８０６の処理は、画像データに含まれる全ての画素を、それぞれ中心画素とし、当該中心画素毎に行われるものとする。本実施の形態では、画像データの横方向に一画素ずつ中心画像が移動して、当該中心画素毎にステップＳ１８０３〜Ｓ１８０６の処理が行われる。
【００８１】
そして、閾値算出部１０３は、算出された差分平均値に対して、予め定められていた重みωを乗算することで、閾値ｔｈを算出する（ステップＳ１８０４）。
【００８２】
次に、調整フィルタ処理部１７０１は、算出された閾値ｔｈが設定された変形イプシロンフィルタを用いて、ブロック内に含まれる画素を用いて平滑化処理を行い、入力信号調整信号を生成する（ステップＳ１８０５）。
【００８３】
その後、除算部１７０３が、入力された画像データを表す入力信号から、入力信号調整信号を除算し、コントラスト成分信号を生成する（ステップＳ１８０６）。
【００８４】
次に、合成部１７０４が、コントラスト成分信号と、照明成分信号とを合成し、合成画像データを生成する（ステップＳ１８０７）。
【００８５】
次に、図１８のステップＳ１８０５に示した本実施の形態にかかる調整フィルタ処理部１７０１の平滑化処理手順について、図１９を用いて説明する。
【００８６】
まず、調整フィルタ処理部１７０１は、画素ブロック内の、周辺画素ｋの画素値と、中心画素の画素値との間の、絶対差分値を算出する（ステップＳ１９０１）。
【００８７】
次に、調整フィルタ処理部１７０１は、絶対差分値が、閾値ｔｈ以下か否か判断する（ステップＳ１９０２）。閾値ｔｈより以上と判断された場合（ステップＳ１９０２：Ｙｅｓ）、当該周辺画素について特に処理を行わないものとする。
【００８８】
一方、調整フィルタ処理部１７０１が、閾値ｔｈより小さいと判断した場合（ステップＳ１９０２：Ｎｏ）、当該周辺画素ｋの画素値を、中心画素の画素値で変換する（ステップＳ１９０３）。
【００８９】
その後、調整フィルタ処理部１７０１は、画素ブロック内の、全画素について、閾値ｔｈとの比較処理が終了したか否か判断する（ステップＳ１９０４）。比較処理が終了していないと判断した場合（ステップＳ１９０４：Ｎｏ）、ブロック内の次の画素を、周辺画素ｋに設定し（ステップＳ１９０５）、再びステップＳ１９０１から処理を開始する。
【００９０】
一方、比較処理が終了したと判断した場合（ステップＳ１９０４：Ｙｅｓ）、ブロック内の画素を用いて平滑化処理を行い、中心画素の画素値を設定する（ステップＳ１９０６）。当該処理としては、例えば、置換後のブロック内の全画素の平均値を、中心画素の画素値として設定する等とする。
【００９１】
本実施の形態にかかる画像処理装置１７００においては、第１の実施の形態と同様の効果の他に、画像データのコントラストを調整することができる。
【００９２】
（第３の実施の形態）
第２の実施の形態にかかる画像処理装置１７００においては、コントラスト成分信号の生成に用いる入力信号調整信号に対してのみ、閾値ｔｈを用いた平滑化処理を行った。しかしながら、算出された閾値ｔｈを用いた平滑化処理は、照明成分信号に対して行ってもよい。そこで、第３の実施の形態では、照明成分信号に対して、閾値ｔｈを用いた平滑化処理を行った場合について説明する。
【００９３】
図２０に示す画像処理装置２０００は、上述した第２の実施の形態に係る画像処理装置１７００とは、平滑化フィルタ処理部１７０２と処理が異なる平滑化フィルタ処理部２００１を備え、照明成分信号変換部２００２を追加された点のみ異なる。なお、本実施の形態の画像処理装置２０００の構成で、第１の実施の形態の画像処理装置１７００と共通な構成については、同じ符号を割り当て、説明を省略する。
【００９４】
平滑化フィルタ処理部２００１は、中心画素毎に、当該中心画素の周辺画素の各画素値と、閾値算出部１０３により算出された閾値ｔｈを用いて、エッジ保存型の平滑化フィルタで平滑化処理し、照明成分信号を生成する。
【００９５】
照明成分信号変換部２００２は、照明成分信号に対して、レベル変換（伸張・圧縮）処理を行う。
【００９６】
照明成分信号変換部２００２が、信号レベルの変換を行うことで、画像のダイナミックレンジ圧縮や、暗い画像データの明度の向上等を行うことで、視認性に優れている画像データに変換することができる。例えば、ダイナミックレンジの圧縮を行う場合、照明成分信号変換部２００２は、照明成分信号の圧縮処理を行う。また、暗い画像データの明度を向上させる場合、照明成分信号変換部２００２は、暗い信号を明るい信号へとレベル変換する処理を行う。
【００９７】
また、画像処理装置２０００における処理手順は、閾値ｔｈを用いた平滑化処理により生成された照明成分信号に対して、照明成分信号変換部２００２によりレベル変換処理を行う以外は、第２の実施の形態と同様として説明を省略する。
【００９８】
第３の実施の形態にかかる画像処理装置２０００は、第２の実施の形態の画像処理装置１７００と同様の効果を得られる他、照明成分信号のレベル変換により、さらに視認性のよい画像データを得ることができる。
【００９９】
（第３の実施の形態の変形例１）
上述した第３の実施の形態では、照明成分信号のレベル変換を行った。しかしながら、レベル変換を行う信号を照明成分信号に制限するものではない。そこで、第３の実施の形態の変形例１では、コントラスト成分信号のレベル変換を行う例について説明する。
【０１００】
図２１に示すように、画像処理装置２１００は、上述した第３の実施の形態に係る画像処理装置２０００とは、照明成分信号変換部２００２が削除され、コントラスト成分信号変換部２１０１を追加された点のみ異なる。なお、本実施の形態の画像処理装置２１００の構成で、第３の実施の形態の画像処理装置２０００と共通な構成については、同じ符号を割り当て、説明を省略する。
【０１０１】
コントラスト成分信号変換部２１０１は、除算部１７０３により生成されたコントラスト成分信号のレベル変換（伸張・圧縮）処理を行う。
【０１０２】
コントラスト成分信号変換部２１０１が、コントラスト成分信号の信号レベルの変換を行うことで、画像のコントラスト（例えば、エッジやテクスチャ成分）の伸張や圧縮を行うことができる。また、コントラスト成分信号変換部２１０１は、信号レベルの変換を行うことで、ノイズを低減させることもできる。
【０１０３】
例えば、コントラストの強調を行う場合、コントラスト成分信号変換部２１０１は、コントラスト成分信号を伸張する。また、画像のコントラストを低下させる場合や、ノイズが多い画像のノイズを低減させる場合、コントラスト成分信号変換部２１０１は、コントラスト成分信号を圧縮する。
【０１０４】
本実施の形態にかかるコントラスト成分信号変換部２１０１が実行するコントラスト成分信号の伸張、圧縮処理については、周知を問わずあらゆる手法を用いても良い。例えば、コントラスト成分信号変換部２１０１は、コントラスト成分を伸張する場合、コントラスト成分を２乗し、コントラスト成分を圧縮する場合、コントラスト成分を０．５乗する等が考えられる。
【０１０５】
他の例としては、コントラスト成分信号変換部２１０１は、コントラスト成分を伸張する場合、コントラスト成分に１より大きい値を乗算し、コントラスト成分を圧縮する場合、コントラスト成分に１未満の値を乗算する等が考えられる。
【０１０６】
（第３の実施の形態の変形例２）
第３の実施の形態の変形例２では、照明成分とコントラスト成分のそれぞれについて信号変換を行う場合について説明する。
【０１０７】
図２２に示す画像処理装置２２００は、上述した第２の実施の形態の変形例１に係る画像処理装置２１００とは、照明成分信号変換部２００２が追加された点のみ異なる。なお、本実施の形態の画像処理装置２２００の構成で、第３の実施の形態の画像処理装置２０００及び第３の実施の形態の変形例１の画像処理装置２１００と共通な構成については説明を省略する。
【０１０８】
そして、画像処理装置２２００が上述した構成を備えることで、照明成分信号変換部２００２が照明成分信号の圧縮を行うと共に、コントラスト成分信号変換部２１０１がコントラスト成分信号は伸張を行うことで、ダイナミックレンジを圧縮しながらコントラスト（例えば、エッジやテクスチャ成分）強調が行われた画像を生成することが可能となる。
【０１０９】
（変形例）
また、上述した各実施の形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能とする。例えば、図２３に示すように、画像処理装置２３００が、入力部１０１と、差分算出部１０２と、閾値算出部１０３と、平滑化フィルタ処理部１７０２と、除算部１７０３と、合成部１７０４と、照明成分信号変換部２００２と、で構成されている。そして、図２３に示す画像処理装置２３００では、上述した閾値設定手法を、一般的なRetinex処理の平滑化フィルタに用いた例である。
【０１１０】
このように、上述した閾値設定手法を、さまざまな平滑化処理を行う画像処理装置に対して適用することができる。
【０１１１】
なお、図２２の画像処理装置２２００は、必ずしもコントラスト成分信号変換部２１０１と照明成分信号変換部２００２との両方を有する必要はない。一方または両方を有さなくても構わない。
【０１１２】
図２４に示すように、上述した実施の形態の画像処理装置（１００、１７００、２０００、２１００、２２００及び２３００）は、ハードウェア構成として、上述した処理を行う画像処理プログラムなどが格納されているＲＯＭ２４０２と、ＲＯＭ２４０２内のプログラムに従って画像処理装置（１００、１７００、２０００、２１００、２２００及び２３００）の各部を制御するＣＰＵ２４０１と、データの格納領域となるＲＡＭ２４０３と、動画像の入出力を行うためにネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ２４０４と、各部を接続するバス２４０５とを備えている。
【０１１３】
画像処理プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルで光学ディスク、磁気ディスクおよびＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されてもよい。
【０１１４】
この場合には、画像処理プログラムは、画像処理装置（１００、１７００、２０００、２１００、２２００及び２３００）において上記記録媒体から読み出して実行することによりＲＡＭ２４０３上にロードされ、上記ソフトウェア構成で説明した各部がＲＡＭ２４０３上に生成されるようになっている。
【０１１５】
また、上述した実施の形態の画像処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。
【０１１６】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、上記実施の形態の構成を組み合わせたり、上記実施の形態に多様な変更または改良を加えることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１７】
【図１】第１の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】５×５の画素ブロックを示した説明図である。
【図３】インパルスノイズの定義決定に基づいて、閾値ωの設定の概念を示した概念図である。
【図４】イプシロンフィルタ処理前の５×５の画素のブロックの例を示した図である。
【図５】イプシロンフィルタ処理後の５×５の画素のブロックの例を示した図である。
【図６】信号レベルの振幅が大きい場合に、閾値算出部により算出される閾値ｔｈを示した説明図である。
【図７】信号レベルの振幅が大きい場合に、エッジ保存型フィルタ処理部により行われる平滑化処理の結果を示した概念図である。
【図８】信号レベルの振幅が小さい場合に、閾値算出部により算出される閾値ｔｈを示した説明図である。
【図９】信号レベルの振幅が小さい場合に、エッジ保存型フィルタ処理部により行われる平滑化処理の結果を示した概念図である。
【図１０】エッジが存在する場合に、閾値算出部により算出される閾値ｔｈを示した説明図である。
【図１１】エッジが存在する場合に、エッジ保存型フィルタ処理部により行われる平滑化処理の結果を示した概念図である。
【図１２】インパルスノイズが存在する場合に、閾値算出部により算出される閾値ｔｈを示した説明図である。
【図１３】インパルスノイズが存在する場合に、エッジ保存型フィルタ処理部により行われる平滑化処理の結果を示した概念図である。
【図１４】第１の実施の形態にかかる画像処理装置における全体的な処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】第１の実施の形態にかかる差分算出部における差分平均値の算出手順を示すフローチャートである。
【図１６】第１の実施の形態にかかるエッジ保存型フィルタ処理部における平滑化処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】第２の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１８】第２の実施の形態にかかる画像処理装置における全体的な処理手順を示すフローチャートである。
【図１９】第２の実施の形態にかかるエッジ保存型フィルタ処理部における平滑化処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】第３の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２１】第３の実施の形態の変形例１にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２２】第３の実施の形態の変形例２にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２３】変形例にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２４】画像処理装置のハードウェア構成を示した図である。
【符号の説明】
【０１１８】
１００、１７００、２０００、２１００、２２００、２３００  画像処理装置
１０１  入力部
１０２  差分算出部
１０３  閾値算出部
１０４  エッジ保存型フィルタ処理部
１７０１  調整フィルタ処理部
１７０２、２００１  平滑化フィルタ処理部
１７０３  除算部
１７０４  合成部
２００２  照明成分信号変換部
２１０１  コントラスト成分信号変換部
２３０１  ＣＰＵ
２３０２  ＲＯＭ
２３０３  ＲＡＭ
２３０４  通信Ｉ／Ｆ
２３０５  バス
【図１】
2009238009.tif 000003
【図２】
2009238009.tif 000004
【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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【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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