画像のノイズを除去するための方法であって、画像についてのエッジ方向を選択するステップと、前記選択されたエッジ方向に沿った異方性勾配のノルムから前記画像についての異方性勾配のノルムを規定するステップと、画像の画素を調整して前記画像についての異方性勾配のノルムを最小化し、それによって画像のノイズを除去するステップとを含む、前記方法。前記エッジ方向を選択するステップが、前記画像を領域に分割するステップと、各画像領域についての複数の最初の方向のそれぞれに沿って勾配ノルムを規定するステップと、前記勾配ノルムに従い画像エッジに沿って存在する可能性が最も高いエッジ方向を選択するステップとを含む、請求項1に記載の方法。前記異方性勾配のノルムを規定するステップが、前記選択された方向に沿って各画像領域についての異方性勾配のノルムを規定するステップと、前記画像領域についての前記異方性勾配のノルムを合計して、前記画像について前記異方性勾配のノルムを算出するステップとを含む、請求項2に記載の方法。各画像領域について前記異方性勾配のノルムを規定するステップが、前記各領域を、より小さい勾配ノルムおよび高い強度を有する方向に沿って平滑化するステップをさらに含む、請求項3に記載の方法。前記画像の画素が調整されて、以下の関係に従って前記異方性勾配のノルムを最小化し、ここで、fは画像領域を表し、nは画像のノイズを表し、λは、所与の画像領域の平滑化に応じて反復的に更新される画像の強度パラメータを表す、請求項1に記載の方法。前記画像の画素が調整されて、以下の関係に従って前記異方性勾配のノルムを最小化し、ここで、fは前記画像のアップサンプリングされる行列であり、Φは前記画像のダウンサンプリングされる行列である、請求項1に記載の方法。画像のノイズを除去するための装置であって、前記画像についてのエッジ方向を選択する手段と、前記選択されたエッジ方向に沿って異方性勾配のノルムから前記画像についての前記異方性勾配のノルムを規定する手段と、画像の画素を調整して前記画像について前記異方性勾配のノルムを最小化し、それによって画像のノイズを除去する手段とを含む、前記装置。前記エッジ方向を選択する手段が、前記画像を領域に分割する手段と、各画像領域についての複数の最初の方向のそれぞれに沿って勾配ノルムを規定する手段と、前記勾配ノルムに従って画像エッジに沿って存在する可能性が最も高いエッジ方向を選択する手段とを含む、請求項7に記載の装置。前記異方性勾配のノルムを規定する手段が、前記選択された方向に沿った各画像領域についての異方性勾配のノルムを規定する手段と、前記画像領域について前記異方性勾配のノルムを合計して、前記画像についての前記異方性勾配のノルムを算出する手段とを含む、請求項8に記載の装置。各画像領域についての前記異方性勾配のノルムを規定する手段が、前記各領域を、より小さい勾配ノルムおよび高い強度を有する方向に沿って平滑化する手段をさらに含む。請求項9に記載の装置。前記画像の画素を調整する手段が、以下の関係に従って前記異方性勾配のノルムを最小化し、ここで、fは画像領域を表し、nは画像のノイズを表し、λは、所与の画像領域の平滑化に応じて反復的に更新される画像の強度パラメータを表す、請求項7に記載の装置。前記画像の画素を調整する手段が、以下の関係に従って前記異方性勾配のノルムを最小化し、ここで、fは前記画像のアップサンプリングされる行列であり、Φは前記画像のダウンサンプリングされる行列である、請求項7に記載の装置。簡潔には、本原理の好ましい実施形態によると、異方性勾配の正則化を使用して画像のノイズを除去する方法が、最初に、画像のエッジ方向を選択することにより開始される。その後、異方性勾配のノルムが、選択されたエッジ方向に沿った異方性勾配のノルムから画像について規定される。画像の画素が調整されて画像についての異方性勾配のノルムが最小化され、それにより画像のノイズが除去される。図1は、以下でさらに詳細に検討する方法で異方性勾配の正則化を使用して画像のノイズ除去を達成するための本原理による、システム10を示す。システム10には、画像のノイズ除去異方性勾配の正則化を行うソフトウェアを実行するコンピュータの形式の、プロセッサ12が含まれる。プロセッサ12は、操作者の入力を受け取るための1つまたは複数の従来型のデータ入力装置への接続を享受する。実際には、そのようなデータ入力装置には、キーボード14およびコンピュータマウス16が含まれる。プロセッサが生成する出力情報は、モニタ18上に表示される。加えて、そのような出力情報はまた、ネットワークリンク20を介して1つまたは複数の送信先に送信可能である。プロセッサ12は、プロセッサの内部のまたはプロセッサから分離したハードドライブまたは他の不揮発性記憶装置上に常駐可能なデータベース22その接続を享受する。データベース22は、未加工画像情報に加えて処理された画像情報を格納するほか、ソフトウェアおよび/またはプロセッサで使用するためのデータを格納することができる。システム10には、プロセッサ12に1つまたは複数の入来画像に関連するデータを供給するための画像取得装置24がさらに含まれる。画像取得装置24は、入来画像に応じて、多くの異なる形態をとることができる。例えば、入来画像がライブである場合、画像取得装置24はテレビカメラから成ってよい。画像が前もって記録されている場合は、画像取得装置24は、そのような画像を格納するための記憶装置から成ってよい。画像が別の場所から生じるものであるような状況では、画像取得装置24は、プロセッサ12を、そのような画像を受信するためのネットワーク図示せずに連結させるためのネットワークアダプタから成ってよい。図2では、画像取得装置24がプロセッサから分離して示されるが、画像がどのように生じるかに応じて、画像取得装置24の機能性をプロセッサ12内に与えても良い。本原理の異方性勾配の正則化のノイズ除去技術の実行は、まず、画像勾配を生成させるための候補方向を定義することにより開始される。図2に示すように、8個の候補方向aからhが最初に選択されて、画像勾配が生成される。方向性勾配が以下のように定義される。次に、各方向に沿った勾配のl2ノルムの計算が、関係に従って行われ、ここで、である。Ekは、方向決定のための機構として機能することができる。選択されたエッジ方向は、であり、ここでthは予め定義された閾値である。方向決定は、以下のステップに従って行われる。a画像をn×n個のブロックの単位で事前処理し、全ての候補方向性勾配を得る。ここでnはブロックのサイズである。b各方向性勾配についてEkを計算し、に従い画像エッジに沿って存在する可能性が最も高い方向を選択する。cステップbで選択された方向がth2個より多い場合、th2個の方向を最大のEkと共に保持し、残りを破棄する。典型的にはth2=3である。次に、各画像領域についての検出された方向に沿って、勾配のl2ノルムの計算が行われる。画像領域flの異方性勾配のノルムAGNが以下のように定義される。ここで、p、qおよびrは、検出されたエッジ方向であり、α、β、およびγは、勾配に対する重み付けである。一般に、より高い強度を用いたより小さいノルムの方向に沿った画像領域の平滑化例えば、画像領域内の画素の調整は、依然として好ましい。しかし、全ての画像領域について3方向を使用する必要はない。画像領域において検出されたエッジ方向が2個のみの場合、他の重みを0に設定することができる。画像全体に対して、以下のように、全ての画像領域のAGNの合計から異方性勾配のノルムが計算される。なお、画像領域の境界画素の勾配には他の画像領域内の画素を必要とするものがあるため、画像のAGNの計算が画像領域を超えて行われることがある。上記で検討した異方性勾配の正則化技術は、エッジおよびテクスチャを向上させる傾向がある。本技術は、実際のエッジをよりシャープにするが、偽のエッジを生成することも可能である。この問題には、正則化ループにおいて強度適応を利用することにより対処することができる。画像のノイズ除去のための異方性勾配の正則化は、以下のように公式化することができる。ここで、λは強度パラメータである。基本的に、画像の平滑な領域に対しては、より小さいλを使用することが可能であり、その逆の場合も同様である。文献においては、λは常に、定数として選択されるか、または、ノイズのある画像nとその反復画像fnとの間の差異から反復して推定される。例えば、n番目の反復において、適切なλを以下のように選択することができる。他の方法では、一定の乗数を使用してλを更新する。例えば、以下の関係を考える。ここで、λは、ノイズが小さくなるので各反復後に小さくなる。しかし、λを画像の各領域の内容に従って計算することにより、より良好な結果が得られる。正則化強度適応の実装は、以下のようにして行われる。λ0を初期値とすると、λnが各反復後に更新される。n番目の反復において、勾配の最大ノルムの最小値に対する割合が計算される。閾値をthとすると、ρは、領域が平滑であるか複雑であるかを概算で示すことができる。ρ>thの場合、領域は比較的平滑である。その時、λn=η1λn-1である。ρ≦thの場合、領域は比較的複雑である。その時、λn=η2λn-1である。ここで、1>η2>η1>0である。実際には、η1=0.85、η2=0.95と設定する。有利には、適応強度を用いた異方性勾配の正則化により、明らかな偽のテクスチャは生成されない。ノイズのある画像内の画像領域のテクスチャ/エッジの方向について、以下のように画像の異方性勾配のノルムAGNを最小化することにより異方性勾配の正則化ノイズ除去が行われる。ここで、nは入力されたノイズのある画像である。エッジ方向は上記で検討したように決定される。異方性勾配の正則化ノイズ除去は、従来のTVノイズ除去より著しく性能が優れる。画像エッジを高解像度でシャープに保持することは、補間/超解像においては依然として重大な問題である。直感的なバイリニア/バイキュービック補間では、通常、補間中にぼけが取り込まれる。全変動TV正則化に基づく補間では、より良好な解決方法が提供されるが、これはTV正則化において、以下の関係を使用して、アップサンプリング処理中に以前の情報として自然画像の強度持続性を利用するためである。ここで、Φはダウンサンプリング行列であり、yは低解像度画像であり、fはアップサンプリングされたバージョンである。全変動TV正則化では、画像内のテクスチャおよびエッジを検出および保護しないため、TV正則化では、シャープな斜めのエッジを持つ高解像度画像を生成することができない。しかし、上記で検討したように、本原理のノイズ除去技術は、以下の関係に従ってAGNの最小化に依存する。本原理の復元技術では、全ての可能性のあるエッジを検出し、かつ、異方性勾配を生成する。そして、異方性勾配のノルムおよびダウンサンプリングされたバージョンと入力画像との間の差を最小化することにより、補間が発生する。このように、アップサンプリングされた画像では、よりエッジがシャープであり、よりぼけが少ない。上記では画像のノイズを除去するための技術について記述した。