(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の入力データに基づいて予測を行って現在の入力データに対応する予測データを演算する第１の予測手段と、
時間的に先に処理された入力データと当該時間的に先に処理された入力データに対応する予測データとに基づいてノイズの有無を適応的に判定するのに用いられるしきい値を予測する第２の予測手段と、
現在の入力データと当該現在の入力データに対応する予測データとの差を、上記第２の予測手段からのしきい値と比較する比較手段と、
上記比較手段の比較結果に基づいて上記現在の入力データ又は上記当該現在の入力データに対応する予測データのいずれかを選択する選択手段とを有する
ことを特徴とするノイズ除去装置。
【請求項２】
上記第２の予測手段は、過去の入力データと当該過去の入力データに対応する過去の予測データとに基づいて、上記しきい値を予測する
ことを特徴とする請求項１記載のノイズ除去装置。
【請求項３】
上記第１の予測手段は、上記過去の入力データに最小二乗演算を施して適応的に予測係数を決定する係数演算部と、上記予測係数を用いて予測を行う信号値予測部とからなることを特徴とする請求項１記載のノイズ除去装置。
【請求項４】
入力データを記憶する第１の記憶手段と、
上記第１の予測手段からの予測データを記憶する第２の記憶手段とを設け、
上記第２の予測手段は、上記第１の記憶手段からのデータと第２の記憶手段からの予測データとの差に基づいて上記しきい値を適応的に変更することを特徴とする請求項１記載のノイズ除去装置。
【請求項５】
上記第１の予測手段は、ノイズがないと判定された入力データと当該入力データに対応する予測データに基づいて予測を行って現在の入力データに対応する予測データを演算することを特徴とする請求項１記載のノイズ除去装置。
【請求項６】
上記第２の予測手段は、ノイズがないと判定された入力データと当該入力データに対応する予測データに基づいてノイズの有無を適応的に判定するしきい値を予測することを特徴とする請求項１記載のノイズ除去装置。
【請求項７】
過去の入力データに基づいて現在の入力データに対応する予測データを求め、
時間的に先に処理された入力データと当該時間的に先に処理された入力データに対応する予測データとに基づいてノイズの有無を適応的に判定するのに用いられるしきい値を予測し、
現在の入力データと当該現在の入力データに対応する予測データとの差を、上記しきい値と比較し、
当該比較結果に基づいて上記現在の入力データ又は上記当該現在の入力データに対応する予測データのいずれかを選択する
ことを特徴とするノイズ除去方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、ノイズの混在した信号からのノイズ除去、特にインパルス性の強いノイズを含むディジタル信号からノイズを除去するノイズ除去装置及びノイズ除去方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、ノイズの混在したディジタル信号から当該ノイズを除去するノイズ除去方法としては、例えば、移動平均による方法やメディアンによる方法などが知られている。
【０００３】
ここで、上記移動平均によるノイズ除去方法は、処理にかかる信号（ノイズを除去したい信号）に対して時間的或いは空間的に近い信号（以下近傍信号と呼ぶ）の平均値を、その処理にかかる信号と置き換える操作を行うようなものである。
【０００４】
また、上記メディアンによるノイズ除去方法は、上記近傍信号を昇べき或いは降べきの順に並べた時の中央値（メディアン）と、上記処理にかかる信号とを置き換える操作を行うようなものである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、例えば、ディジタル信号を扱う記録再生装置の記録再生時に起こるノイズ（エラー）は、インパルス性が強く（ランダムなノイズ）、またこのノイズ信号が孤立しているなどの性質を有している。なお、上記孤立しているとは、他のノイズ信号が上記近傍信号中に全くないことを意味する。
【０００６】
しかし、このようなランダム性の強い孤立したノイズに対して、上述のような従来のノイズ除去方法を用いたノイズ除去処理を行うと、ノイズに侵されていない大半の信号をも同様に処理してしまうことになる。すなわち例えば画像信号を例に挙げた場合、上述のようにノイズに侵されていない信号も同様に処理してしまうと、その結果として、画ボケなどの画質劣化が発生する。
【０００７】
そこで、本発明は、上述したようなことに鑑み、インパルス性の強い孤立したノイズのみを除去することのできるノイズ除去装置及び方法を提供することを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上述の目的を達成するために提案されたものであり、本発明に係るノイズ除去装置は、過去の入力データに基づいて予測を行って現在の入力データに対応する予測データを演算する第１の予測手段と、時間的に先に処理された入力データと当該時間的に先に処理された入力データに対応する予測データとに基づいてノイズの有無を適応的に判定するのに用いられるしきい値を予測する第２の予測手段と、現在の入力データと当該現在の入力データに対応する予測データとの差を、上記第２の予測手段からのしきい値と比較する比較手段と、上記比較手段の比較結果に基づいて上記現在の入力データ又は上記当該現在の入力データに対応する予測データのいずれかを選択する選択手段とを有するものである。
【０００９】
ここで、上記第２の予測手段は、過去の入力データと当該過去の入力データに対応する過去の予測データとに基づいて、上記しきい値を予測する。上記第１の予測手段は、上記過去の入力データに最小二乗演算を施して適応的に予測係数を決定する係数演算部と、上記現在の入力データと上記予測係数を用いて線形予測を行う信号値予測部とからなる。
【００１０】
また、本発明のノイズ除去装置は、さらに、入力データを記憶する第１の記憶手段と、上記第１の予測手段からの予測データを記憶する第２の記憶手段とを設け、上記第２の予測手段は、上記第１の記憶手段からのデータと第２の記憶手段からの予測データとの差に基づいて上記しきい値を適応的に変更するようにしている。
【００１１】
なお、入力データは、複数ライン×複数ピクセル毎にブロック化し、このブロック単位としたデータを用いて上記予測などの処理を行うことが好ましい。
【００１２】
次に、本発明に係るノイズ除去方法は、過去の入力データに基づいて現在の入力データに対応する予測データを求め、時間的に先に処理された入力データと当該時間的に先に処理された入力データに対応する予測データとに基づいてノイズの有無を適応的に判定するのに用いられるしきい値を予測し、現在の入力データと当該現在の入力データに対応する予測データとの差を、上記しきい値と比較し、当該比較結果に基づいて上記現在の入力データ又は上記当該現在の入力データに対応する予測データのいずれかを選択するようにしたものである。
【００１３】
ここで、上記しきい値の予測の際には、過去の入力データと当該過去の入力データに対応する過去の予測データとに基づいて、上記しきい値を予測する。上記予測データは、上記過去の入力データに最小二乗演算を施して適応的に予測係数を決定し、上記現在の入力データと上記予測係数を用いて予測を行うことにより求めるようにしている。
【００１４】
また、上記しきい値は、入力データと上記予測データとをそれぞれ保存し、上記保存した入力データと予測データとの差に基づいて適応的に変更するようにしている。
【００１５】
言い換えれば、本発明のノイズ除去装置は、ディジタル信号のノイズ除去を行う装置であって、処理にかかる信号を推定する信号推定手段と、信号推定手段の出力の確からしさの基準を推定するしきい値推定手段と、前記信号推定手段としきい値推定手段の出力に基づいて、信号推定手段の出力と処理にかかる入力信号とを切り換える切換手段とを有することを特徴とするものである。
【００１６】
ここで、過去の入力信号と過去の信号推定手段の出力を蓄積するためのメモリを設け、前記信号推定手段及びしきい値推定手段においては、前記蓄積した過去の信号を用いて推定を行うようにしている。
【００１８】
さらに、前記信号推定手段は、最小二乗予測係数決定手段と線形予測手段であり、前記しきい値推定手段は、過去の入力信号値とこれに対応する蓄積した過去の予測値の差分の絶対値和に比例する値をしきい値とする。
【００１９】
【作用】
本発明によれば、入力データとこれに対応する予測データとに基づいて適応的にしきい値を予測し、このしきい値と現在の入力データと予測データの差とを比較する。このとき、入力データに例えばインパルス性の強いノイズが含まれている場合には、現在の入力データと予測データとの差の値としきい値とが離れることになる。この場合には、入力データに代えて予測データを出力することで、得られるデータはノイズの無いデータ（ノイズが除去されたデータ）となる。また、このようにインパルス性の強いノイズのみ除去することで、ノイズを含まない（ノイズが少ない）信号を処理してしまうことを防止している。
【００２０】
【実施例】
以下、本発明の実施例について図面を参照しながら説明する。
【００２１】
本発明のノイズ除去方法が適用される実施例のノイズ除去装置は、図１に示すように、端子１１を介して供給される入力データをブロック化するブロック化処理器３と、上記ブロック化処理器３からのブロックデータを記憶するデータメモリ９（第１の記憶手段）と、上記データメモリ９からの過去のブロックデータに最小二乗演算を施して適応的に予測係数を決定する係数演算器１３と、上記ブロック化処理器３からの現在のブロックデータに上記予測係数を乗算する信号値予測器４と（第１の予測手段は上記係数演算器１３と信号値予測器４とからなる）、上記信号値予測器４からの予測データを記憶するデータメモリ１０（第２の記憶手段）と、上記データメモリ９からのブロックデータと、当該データメモリ９からのブロックデータに対応するデータメモリ１０に記憶された予測データとに基づいて適応的にしきい値を予測するしきい値予測器５（第２の予測手段）と、上記入力データと上記信号値予測器４の予測データとの差分を上記しきい値予測器５からのしきい値と比較する比較器７と、上記比較器７の比較結果に基づいて上記入力データ又は上記予測データのいずれかを選択（例えば差分＞しきい値のとき予測データを、差分≦しきい値のとき入力データを選択）する選択器６とを有するものである。
【００２２】
また、上記しきい値予測器５は、上記データメモリ９からのブロックデータと、上記データメモリ１０からの予測データとの差に基づいて、適応的にしきい値を変更するものである。
【００２３】
なお、本実施例では、入力データとしてディジタル画像信号を想定し、ノイズをディジタルＶＴＲ（画像信号の圧縮は行わないＶＴＲ）の再生時におけるランダムビットエラーによるノイズとした場合について説明している。
【００２４】
上記図１において、入力端子１１には、ディジタルＶＴＲによって記録媒体（磁気テープ）から再生され、図示しない前段の構成による所定の処理を経て、操作変換された１次元ディジタル画像信号が供給される。したがって、この入力端子１１に供給されたディジタル画像信号には、ＶＴＲの再生時におけるランダムビットエラーによるノイズが含まれている場合がある。
【００２５】
上記入力端子１１に供給されたディジタル画像信号は、ブロック化処理器３に送られる。当該ブロック化処理器３は、例えば８ライン×８ピクセルの２次元ブロックを形成すると共に、当該２次元ブロック内の画像信号が、時間的に連続した１次元信号となるように順序変換を行う。なお、ブロック化の大きさは任意に選ぶことができ、例えば３×３画素とすることもできる。
【００２６】
当該ブロック化処理器３からの出力データｓｉ３は、後述する信号値予測器４と、データメモリ９とに送られる。なお、上記データメモリ９は、後述するように、比較器７からの比較結果の信号ｓｉ７に応じて、上記ブロック化処理回路３からのデータｓｉ３を記憶するか否かが制御されるものである。
【００２７】
当該データメモリ９から読み出されたデータｓｉ９は、係数演算器１３に送られる。上記係数演算器１３は、上記データメモリ９から読み出されたデータｓｉ９（すなわちブロック化処理器３からの現在の出力データｓｉ３に対する例えば１ブロック前のデータ）を使用し、例えば最小二乗法を用いて予測係数を計算する。
【００２８】
言い換えれば、上記予測係数は、時間的に先に処理され、かつノイズでないと判断されたデータから求められたものであって、メモリ９に蓄積されていたものを用いて最小二乗法によって決定されたものである。
【００２９】
この係数演算器１３からの予測係数は、信号値予測器４に送られる。
【００３０】
当該信号値予測器４には、上記係数演算器１３により求められた予測係数と共に、上記ブロック化処理器３からの現在の出力データｓｉ３も供給されており、当該信号値予測器４では上記データｓｉ３に対して上記予測係数を乗算する演算を行う。すなわち、当該信号値予測器４では、ブロック化処理器３からの現在の処理にかかる出力データｓｉ３に対して、データメモリ９に記憶された過去のデータｓｉ３から求めた予測係数を掛け合わせて、現在の予測データ（信号推定値）ｓｉ４を得る。
【００３１】
ここで、図２のフローチャートを用いて、上記係数演算器１３及び信号値予測器４における処理の流れを説明する。
【００３２】
図２において、ステップＳ１では、データメモリ９に記憶されたブロック化処理器３の過去の出力データｓｉ３を連立一次方程式の形にする。次のステップＳ２では上記連立一次方程式を解くことにより、予測係数（係数解）を求める。このステップＳ１及びステップＳ２の処理が、上記係数演算器１３にて行われる。
【００３３】
ステップＳ３では、ブロック化処理器３からの現在の出力データｓｉ３と上記係数解（予測係数）との掛け算を行う。このステップＳ３での処理が、上記信号値予測器４にて行われる。
【００３４】
上述のようにして求めた上記信号値予測器４からの予測データｓｉ４は、比較器７に送られると共に、データメモリ１０にも送られる。
【００３５】
当該データメモリ１０から読み出されたデータｓｉ１０（予測データ）は、しきい値予測器５に送られる。また、このしきい値予測器５には、上記データメモリ９からの出力データｓｉ９も供給されるようになっている。ただし、この場合、上記データメモリ１０から読み出されるデータｓｉ１０は、データメモリ９からの出力データｓｉ９に対応するデータである。
【００３６】
上記しきい値予測器５では、上記データメモリ９及び１０内に記憶された全データに対して、上記データメモリ９からの出力データｓｉ９（時間的に先に処理されたデータ）と、当該データｓｉ９に対応するデータメモリ１０からのデータｓｉ１０との間で引き算を行い、その引き算値の絶対値の総和を取り、総データ数で割り算を行った後、その値に対して予め決められた所定の比例定数を乗算し、これにより得た値をしきい値ｓｉ５として出力するものである。
【００３７】
すなわち、上記しきい値予測器５での処理は、図３のフローチャートのようになされている。
【００３８】
図３において、ステップＳ１１では、データメモリ９に記憶されたブロック化処理器３の出力データｓｉ３（ｓｉ９）から、データメモリ１０に記憶された信号値予測器４の出力データｓｉ４（ｓｉ１０）を引き算する。
【００３９】
次のステップＳ１２では上記引き算値の絶対値を取り、ステップＳ１３ではそれら全て（データメモリ９，１０に記憶されていた全てのデータについて）のデータ総和を求める。
【００４０】
ステップＳ１４ではその総和値を総データ数で割り算し、ステップＳ１５では上記割り算値に所定の比例定数を掛ける。なお、上記比例定数は予め適当に決定されており、処理中に変化することはない。この所定の比例定数としては例えば1.7 ，2.0 ，・・・のように1.0 より大きい値を用いる。
【００４１】
上述のようにしてしきい値予測器５で求めたしきい値ｓｉ５と、先に述べた信号値予測器４からの予測データｓｉ４が、比較器７に送られる。
【００４２】
また、上記比較器７には、上記入力端子１１からの入力ディジタル画像信号も供給される。当該比較器７では、上記信号値予測器４からの予測データｓｉ４と、入力端子１１からの画像信号（入力信号値）との差分を取り、その差分の絶対値を、上記しきい値予測器５からのしきい値を用いて比較（適応的に決定されるしきい値による比較）する。
【００４３】
この比較器７は、当該比較において、上記差分の絶対値が上記しきい値より大きいと判断したときには、上記入力端子１１からの信号にはノイズ（インパルス性のノイズ）が含まれている旨を、逆に上記差分の絶対値が上記しきい値より大きくないと判断したときには、上記入力端子１１からの信号にはノイズが含まれていない旨を示す比較結果データｓｉ７を出力する。なお、当該比較結果データｓｉ７は、例えばノイズが含まれている旨を示す場合には１となり、ノイズが含まれていない旨を示す場合には０となるものである。もちろん、ノイズが含まれている旨を示す場合には０となり、ノイズが含まれていない旨を示す場合には１となるものとすることも可能である。
【００４４】
このデータｓｉ７は、選択制御信号として選択器６に送られる。当該選択器６は、上記信号値予測器４のからの予測データｓｉ４と、上記入力端子１１からの入力データとを、上記選択制御信号に応じて選択するものであり、上記選択制御信号が上記ノイズを含む旨を示す信号である場合には上記信号値予測器４からの予測データｓｉ４を、逆に上記選択制御信号が上記ノイズを含まない旨を示す信号である場合には上記入力端子１１からの入力データを選択する。
【００４５】
したがって、当該選択器６で選択された信号は、ノイズを含まない（すなわちノイズが除去された）画像データとなり、このノイズが除去されたデータが端子１２から取り出される。
【００４６】
また、上記比較器７からのデータｓｉ７は、上記データメモリ９に対して、上記ブロック化処理器３からのデータｓｉ３を記憶するか否かの制御信号としても送られる。すなわち、データｓｉ７がノイズを含む旨を示す場合には、ブロック化処理器３からの出力データｓｉ３をデータメモリ９に記憶させないようにすることで、当該ノイズを含むデータｓｉ３（データｓｉ９）を用いて上記係数演算器１３での演算処理が行われることを防ぐようにする。これにより、信号値予測器４においてノイズを含む信号に基づく予測係数を用いた予測演算が行われることを防止できる。なお、上記データｓｉ７は、上記データメモリ９からデータを読み出すか否かの制御信号と考えることもできる。
【００４７】
なお、本実施例のノイズ除去装置の上記係数演算器１３としきい値予測器５は、初期値として、予め定められた予測係数としきい値を保持している。したがって、例えば電源投入時などの初期時においては、上記係数演算器１３に予め決められて保持されている予測係数によって上記信号値予測器４での予測が行われ、そして、上記しきい値予測器５に予め決められて保持されているしきい値によって上記比較器７における比較（ノイズがある否かの判断）がなされるようになっている。その後、上述のように、予測データのデータメモリ１０への記憶や、次のブロックデータの処理が行われる。
【００４８】
すなわち、本実施例のノイズ除去装置においては、上述のようにして処理を行うことで、比較的目立つ大きなノイズが除去されていくと同時に、入力信号とその予測データ（推定信号）が次第にデータメモリ９，１０に蓄積されていくことになり、このようにして、データメモリ９，１０にある程度データが蓄積された後、現在処理にかかろうとする入力データに対応する予測係数を、前記過去のデータから最小二乗法を用いて決定する。この最小二乗法で決めた予測係数によって予測された予測データと入力データとは、過去の予測データ（推定値）と対応する入力データの差の絶対値すなわち誤差に比例する値でしきい値判定され、ノイズか否かが決定される。このような操作を繰り返すことによって、次第に除去される信号が真のノイズ（インパルス性の強いノイズ）に近づいていくことになる。
【００４９】
言い換えれば、本発明実施例のノイズ除去装置は、予めノイズの存在する時刻或いは位置を推定し、ノイズの性質に従って適応的にノイズの有無の判断を行い、ノイズの有無に対して選択的に処理を行うようにすることで、ノイズの無い信号を得るようにしている。すなわち、本実施例のノイズ除去装置では、信号値の過去の性質から、現在あるべき信号値を推測し、この推測値と実際の信号値の差分が、信号の性質から考えうるバラツキを越えた信号に対してのみ修正を行うようにすることで、信号の性質から極めて逸脱したノイズ（インパルス性の強いノイズ）にのみ修正が加えられ、不用意な信号の劣化を抑えることができる。
【００５０】
【発明の効果】
上述したように、本発明においては、過去の入力データに基づいて現在の入力データに対応する予測データを求め、入力データと当該入力データに対応する予測データとに基づいてしきい値を予測し、現在の入力データと当該現在の入力データに対応する予測データとの差をこのしきい値と比較し、当該比較結果に基づいて現在の入力データ又は当該現在の入力データに対応する予測データのいずれかを選択することにより、例えば、インパルス性の強い孤立したノイズのみを除去することが可能となっている。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明実施例のノイズ除去装置の概略構成を示すブロック回路図である。
【図２】本実施例における予測データを求める処理を示すフローチャートである。
【図３】本実施例におけるしきい値を予測する処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
３・・・・・ブロック化処理器
４・・・・・信号値予測器
５・・・・・しきい値予測器
６・・・・・選択器
７・・・・・比較器
９，１０・・・データメモリ
１３・・・・係数演算器
【図１】
0003751645.tif 000002
【図２】
0003751645.tif 000003
【図３】
0003751645.tif 000004