JP2013026698A - Video noise reducing apparatus and video noise reducing method - Google Patents
Video noise reducing apparatus and video noise reducing method Download PDFInfo
- Publication number
- JP2013026698A JP2013026698A JP2011157382A JP2011157382A JP2013026698A JP 2013026698 A JP2013026698 A JP 2013026698A JP 2011157382 A JP2011157382 A JP 2011157382A JP 2011157382 A JP2011157382 A JP 2011157382A JP 2013026698 A JP2013026698 A JP 2013026698A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pixel
- value
- slice level
- frequency signal
- flatness
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 20
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 45
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 11
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 11
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 abstract description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 3
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 3
- 244000269722 Thea sinensis Species 0.000 description 2
- 235000009569 green tea Nutrition 0.000 description 2
- 240000007594 Oryza sativa Species 0.000 description 1
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 description 1
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Picture Signal Circuits (AREA)
Abstract
Description
本発明は映像ノイズ低減装置及び映像ノイズ低減方法に係り、特に映像のランダムノイズを低減する映像ノイズ低減装置及び映像ノイズ低減方法に関する。 The present invention relates to a video noise reduction device and a video noise reduction method, and more particularly to a video noise reduction device and a video noise reduction method for reducing random noise of a video.
従来より、映像信号に含まれるランダムノイズ（以下、単にノイズ、または映像ノイズと呼ぶことがある）を低減する方法としてノイズコアリングと呼ばれる手法が多く使用されている。この手法を用いた従来の映像ノイズ低減装置では、低域フィルタ（ＬＰＦ）により入力映像信号の所定カットオフ周波数以下の低域信号を取り出し、更に入力映像信号からその低域信号を減算することで入力映像信号の高域信号を取り出す。そして、映像ノイズ低減装置は、その高域信号のうちのレベル（振幅）の小さい信号成分をノイズとみなし、小振幅信号除去手段（以下、これを本明細書では「スライサ」というものとする）で取り除いた後、スライサから出力される小振幅除去後の高域信号とＬＰＦからの低域信号とを加算することで、ノイズの軽減された映像信号を得る。 Conventionally, a technique called noise coring is often used as a method of reducing random noise (hereinafter, simply referred to as noise or video noise) included in a video signal. In a conventional video noise reduction apparatus using this method, a low-frequency filter (LPF) extracts a low-frequency signal below a predetermined cutoff frequency of the input video signal, and further subtracts the low-frequency signal from the input video signal. Extracts the high frequency signal of the input video signal. Then, the video noise reduction device regards a signal component having a low level (amplitude) in the high frequency signal as noise, and removes the small amplitude signal (hereinafter referred to as “slicer” in the present specification). Then, the high-frequency signal after removal of the small amplitude output from the slicer and the low-frequency signal from the LPF are added to obtain a video signal with reduced noise.
図１３は、上記のスライサの一例の入出力特性を示す。同図に示す入出力特性のスライサは、スライスレベル｜Ｓ１｜以下の小振幅の入力高域信号を除去し、｜Ｓ１｜より大なる振幅の入力高域信号に対しては入力高域信号からスライスレベル｜Ｓ１｜を減算した信号を出力する。 FIG. 13 shows input / output characteristics of an example of the above slicer. The slicer having the input / output characteristics shown in the figure removes an input high-frequency signal having a small amplitude below the slice level | S1 |, and an input high-frequency signal having an amplitude larger than | S1 | A signal obtained by subtracting the slice level | S1 | is output.
図１４は、上記のスライサの他の例の入出力特性を示す。同図に示す入出力特性のスライサは、スライスレベル｜Ｓ２｜以下の小振幅の入力高域信号を除去し、｜Ｓ２｜より大なる振幅の入力高域信号に対しては入力高域信号の振幅を保って出力する。ただし、スライスレベル｜Ｓ２｜付近では入力高域信号の入力レベルよりも若干小レベルとして出力する。この図１４に示す入出力特性のスライサは、図１３に示した入出力特性のスライサのような入力高域信号の振幅の大きい信号成分も一律に取り除かれることによる解像度劣化を防ぐことができる。 FIG. 14 shows the input / output characteristics of another example of the above slicer. The input / output characteristics slicer shown in the figure removes an input high-frequency signal having a small amplitude below the slice level | S2 |, and an input high-frequency signal having an amplitude larger than | S2 | Output while maintaining the amplitude. However, in the vicinity of the slice level | S2 |, it is output as a slightly lower level than the input level of the input high frequency signal. The input / output characteristic slicer shown in FIG. 14 can prevent deterioration in resolution due to the uniform removal of signal components having a large amplitude of the input high-frequency signal like the input / output characteristic slicer shown in FIG.
このノイズコアリング方式の映像ノイズ低減装置では、輝度差がノイズレベルと同等の小レベルの模様のような映像部分（以下、テクスチャ部分と呼ぶ）が入力映像信号に含まれる場合にも、振幅の大きさが同程度のノイズとの区別がつかず、テクスチャ部分の高域信号成分を比較的多く取り除いてしまってテクスチャ部分の再現性が悪くなる。これを避けるためにスライサのスライスレベルを小さくすると、テクスチャ部分の再現性は良くなるが、ノイズの低減効果が小さくなるという課題がある。 In this noise coring-type video noise reduction apparatus, even when an input video signal includes a video portion such as a pattern with a small brightness difference equivalent to the noise level (hereinafter referred to as a texture portion), the amplitude is large. Cannot be distinguished from noise of the same level, and a relatively large amount of high-frequency signal components in the texture portion are removed, resulting in poor reproducibility of the texture portion. If the slice level of the slicer is reduced to avoid this, the reproducibility of the texture portion is improved, but there is a problem that the noise reduction effect is reduced.
そこで、従来の映像ノイズ低減装置では、この課題を解決するために、輝度レベルに応じてスライスレベルを適応的に可変する装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。また、ＭＰＥＧ(Moving Picture Experts Group)による圧縮映像信号をデコードする際に、エンコード時の量子化レベルに応じてスライスレベルを適応的に可変する映像ノイズ低減装置も知られている（例えば、特許文献２参照）。 In order to solve this problem, a conventional video noise reduction apparatus is known that adaptively varies the slice level in accordance with the luminance level (see, for example, Patent Document 1). There is also known a video noise reduction device that adaptively varies a slice level in accordance with a quantization level at the time of encoding when decoding a compressed video signal by MPEG (Moving Picture Experts Group) (for example, Patent Documents). 2).
しかしながら、特許文献１記載の従来の映像ノイズ低減装置では、テクスチャ部分を特定できないため、テクスチャ部分の再現性を確保しようとすると所期のノイズ低減効果が期待できない。また、特許文献２記載の従来の映像ノイズ低減装置では、エンコード情報が得られないカメラの撮像映像信号等に対しては、エンコード時の量子化レベルが得られないためスライスレベルの適応的な可変ができず、所期のノイズ低減効果が期待できない。 However, since the conventional video noise reduction device described in Patent Document 1 cannot identify the texture portion, the desired noise reduction effect cannot be expected if the reproducibility of the texture portion is to be ensured. Further, in the conventional video noise reduction device described in Patent Document 2, since the quantization level at the time of encoding cannot be obtained for a captured video signal of a camera for which encoding information cannot be obtained, the slice level is adaptively variable. The expected noise reduction effect cannot be expected.
本発明は以上の点に鑑みなされたもので、映像信号の平坦部分に含まれる映像ノイズを低減しつつ、映像信号のテクスチャ部分の画質劣化を小さくすることができ、また、エンコード情報が得られない映像信号に対しても適切なノイズ低減効果を得ることができる映像ノイズ低減装置及び映像ノイズ低減方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above points. It is possible to reduce image noise included in a flat portion of a video signal, reduce image quality deterioration of a texture portion of the video signal, and obtain encoded information. An object of the present invention is to provide a video noise reduction device and a video noise reduction method capable of obtaining an appropriate noise reduction effect even for a video signal that is not present.
上記目的を達成するため、本発明の映像ノイズ低減装置は、供給される入力映像信号から所定周波数以上の高域信号を抽出する高域信号抽出手段と、入力映像信号の注目画素及びその周辺の複数の近傍画素の各画素値を画素値の大きさの順にソートし、ソートして得た画素値分布の中心値より値が大きな画素値グループ内の代表値である上位代表値と中心値より値が小さな画素値グループ内の代表値である下位代表値とを出力するソート手段と、予め定められた基準閾値を上位代表値と下位代表値との差分で除算することにより、注目画素の近傍領域の平坦度を算出する平坦度算出手段と、平坦度と予め定められた基準スライスレベルとから、予め設定した範囲内において平坦度に比例して値が変化するスライスレベルを算出するスライスレベル算出手段と、高域信号抽出手段により抽出された高域信号に対して、スライスレベル算出手段により算出されたスライスレベル以下の振幅成分を除去し、かつ、スライスレベルより大なる振幅成分を出力する微小振幅除去手段と、入力映像信号の所定周波数未満の低域信号と、微小振幅除去手段から出力された微小振幅成分除去後の高域信号とを加算して映像ノイズの低減された映像信号を出力する加算手段とを有することを特徴とする。 In order to achieve the above object, a video noise reduction apparatus according to the present invention includes a high frequency signal extracting means for extracting a high frequency signal having a predetermined frequency or more from a supplied input video signal, a pixel of interest of the input video signal, and surroundings thereof. Sort the pixel values of multiple neighboring pixels in the order of pixel value size, and use the higher representative value and the central value, which are representative values in the pixel value group that is larger than the central value of the pixel value distribution obtained by the sorting. Sort means for outputting a lower representative value that is a representative value in a pixel value group with a small value, and by dividing a predetermined reference threshold value by the difference between the upper representative value and the lower representative value, in the vicinity of the target pixel A flatness calculating means for calculating the flatness of the area, and a slice level for calculating a slice level whose value changes in proportion to the flatness within a preset range from the flatness and a predetermined reference slice level. The amplitude component below the slice level calculated by the slice level calculation means is removed from the high frequency signal extracted by the high frequency signal extraction means and the high frequency signal extraction means, and an amplitude component larger than the slice level is output. A video signal with reduced video noise by adding a small amplitude removing means, a low frequency signal less than a predetermined frequency of the input video signal, and a high frequency signal output from the small amplitude removing means after removing the small amplitude component And adding means for outputting.
また、上記の目的を達成するため、本発明の映像ノイズ低減装置は、供給される入力映像信号から所定周波数以上の高域信号を抽出する高域信号抽出手段と、入力映像信号の注目画素及びその周辺の複数の近傍画素からなる一定画素領域内において、複数の近傍画素のうち注目画素を中心として所定の複数画素以上一定方向に連続しないような配置位置が散在する位置関係にある二以上の近傍画素を選択して、二以上の近傍画素と注目画素の各画素値を画素値の大きさの順にソートし、ソートして得た画素値分布の中心値より値が大きな画素値グループ内の代表値である上位代表値と中心値より値が小さな画素値グループ内の代表値である下位代表値とを出力するソート手段と、予め定められた基準閾値を上位代表値と下位代表値との差分で除算することにより、注目画素の近傍領域の平坦度を算出する平坦度算出手段と、平坦度と予め定められた基準スライスレベルとから、予め設定した範囲内において平坦度に比例して値が変化するスライスレベルを算出するスライスレベル算出手段と、高域信号抽出手段により抽出された高域信号に対して、スライスレベル算出手段により算出されたスライスレベル以下の振幅成分を除去し、かつ、スライスレベルより大なる振幅成分を出力する微小振幅除去手段と、入力映像信号の所定周波数未満の低域信号と、微小振幅除去手段から出力された微小振幅成分除去後の高域信号とを加算して映像ノイズの低減された映像信号を出力する加算手段とを有することを特徴とする。 In order to achieve the above object, a video noise reduction apparatus according to the present invention includes a high frequency signal extracting means for extracting a high frequency signal having a predetermined frequency or higher from a supplied input video signal, a target pixel of the input video signal, Within a certain pixel area composed of a plurality of neighboring pixels in the vicinity thereof, two or more in a positional relationship where arrangement positions are scattered such that the plurality of neighboring pixels do not continue in a certain direction more than a predetermined plurality of pixels centering on the target pixel Select neighboring pixels, sort each pixel value of two or more neighboring pixels and the pixel of interest in order of pixel value size, and within a pixel value group whose value is larger than the center value of the pixel value distribution obtained by sorting Sort means for outputting the upper representative value that is the representative value and the lower representative value that is the representative value in the pixel value group whose value is smaller than the central value, and a predetermined reference threshold value between the upper representative value and the lower representative value. With the difference The value changes in proportion to the flatness within a preset range from the flatness calculating means for calculating the flatness of the neighboring area of the target pixel by calculation and the flatness and a predetermined reference slice level. An amplitude component equal to or lower than the slice level calculated by the slice level calculating means is removed from the high level signal extracted by the slice level calculating means and the high frequency signal extracting means, and the slice level is calculated. The image is obtained by adding a minute amplitude removing unit that outputs a larger amplitude component, a low-frequency signal having a frequency less than a predetermined frequency of the input video signal, and a high-frequency signal output from the minute amplitude removing unit after removing the minute amplitude component. Addition means for outputting a video signal with reduced noise.
ここで、上記スライスレベル算出手段は、一定画素領域内の予め定めた数の近傍画素をそれぞれ注目画素として平坦度算出手段により算出した近傍画素の各平坦度の平均値を、注目画素の平坦度とし、この注目画素の平坦度と基準スライスレベルとから、予め設定した範囲内において注目画素の平坦度に比例して値が変化するスライスレベルを算出する手段であってもよい。 Here, the slice level calculation means calculates an average value of each flatness of the neighboring pixels calculated by the flatness calculation means using each of the predetermined number of neighboring pixels in the fixed pixel area as the attention pixel. The slice level whose value changes in proportion to the flatness of the target pixel within a preset range may be calculated from the flatness of the target pixel and the reference slice level.
また、上記の目的を達成するため、本発明の映像ノイズ低減装置は、供給される入力映像信号から所定周波数以上の高域信号を抽出する高域信号抽出手段と、入力映像信号の注目画素及びその周辺の複数の近傍画素の各画素値を画素値の大きさの順にソートし、ソートして得た画素値分布の中心値より値が大きな画素値グループ内の代表値である上位代表値と中心値より値が小さな画素値グループ内の代表値である下位代表値とを出力するソート手段と、上位代表値と下位代表値との差分が大きいほど値が小さくなるスライスレベルを算出するスライスレベル算出手段と、高域信号抽出手段により抽出された高域信号に対して、スライスレベル算出手段により算出されたスライスレベル以下の振幅成分を除去し、かつ、スライスレベルより大なる振幅成分を出力する微小振幅除去手段と、入力映像信号の所定周波数未満の低域信号と、微小振幅除去手段から出力された微小振幅成分除去後の高域信号とを加算して映像ノイズの低減された映像信号を出力する加算手段とを有することを特徴とする。 In order to achieve the above object, a video noise reduction apparatus according to the present invention includes a high frequency signal extracting means for extracting a high frequency signal having a predetermined frequency or higher from a supplied input video signal, a target pixel of the input video signal, Sorting the pixel values of a plurality of neighboring pixels in the vicinity in order of the pixel value size, and an upper representative value that is a representative value in a pixel value group whose value is larger than the central value of the pixel value distribution obtained by sorting Sort means for outputting a lower representative value that is a representative value in a pixel value group whose value is smaller than the central value, and a slice level for calculating a slice level that decreases as the difference between the upper representative value and the lower representative value increases. An amplitude component equal to or lower than the slice level calculated by the slice level calculation means is removed from the high frequency signal extracted by the calculation means and the high frequency signal extraction means, and larger than the slice level. A small amplitude removing unit that outputs an amplitude component, a low-frequency signal having a frequency less than a predetermined frequency of the input video signal, and a high-frequency signal output from the small amplitude removing unit after removing the small amplitude component. And adding means for outputting a reduced video signal.
また、上記の目的を達成するため、本発明の映像ノイズ低減方法は、供給される入力映像信号から所定周波数以上の高域信号を抽出する高域信号抽出ステップと、入力映像信号の注目画素及びその周辺の複数の近傍画素の各画素値を画素値の大きさの順にソートし、ソートして得た画素値分布の中心値より値が大きな画素値グループ内の代表値である上位代表値と中心値より値が小さな画素値グループ内の代表値である下位代表値とを生成するソートステップと、上位代表値と下位代表値との差分が大きいほど値が小さくなるスライスレベルを算出するスライスレベル算出ステップと、高域信号抽出ステップにより抽出された高域信号に対して、スライスレベル算出ステップにより算出されたスライスレベル以下の振幅成分を除去し、かつ、スライスレベルより大なる振幅成分を生成する微小振幅除去ステップと、入力映像信号の所定周波数未満の低域信号と、微小振幅除去ステップにより生成された微小振幅成分除去後の高域信号とを加算して映像ノイズの低減された映像信号を出力する加算ステップとを含むことを特徴とする。 In order to achieve the above object, the video noise reduction method of the present invention includes a high-frequency signal extraction step of extracting a high-frequency signal having a predetermined frequency or more from a supplied input video signal, a target pixel of the input video signal, Sorting the pixel values of a plurality of neighboring pixels in the vicinity in order of the pixel value size, and an upper representative value that is a representative value in a pixel value group whose value is larger than the central value of the pixel value distribution obtained by sorting A sort step for generating a lower representative value that is a representative value in a pixel value group having a smaller value than the center value, and a slice level for calculating a slice level that decreases as the difference between the upper representative value and the lower representative value increases. An amplitude component below the slice level calculated by the slice level calculation step is removed from the high frequency signal extracted by the calculation step and the high frequency signal extraction step, and Adds the minute amplitude removal step that generates an amplitude component larger than the rice level, the low frequency signal of the input video signal that is less than the predetermined frequency, and the high frequency signal after the minute amplitude component removal generated by the minute amplitude removal step. And an adding step for outputting a video signal with reduced video noise.
本発明によれば、映像信号の平坦部分に含まれる映像ノイズを低減しつつ、映像信号のテクスチャ部分の画質劣化を小さくすることができ、また、エンコード情報が得られない映像信号に対しても適切なノイズ低減効果を得ることができる。 According to the present invention, it is possible to reduce image noise included in a flat portion of a video signal, reduce image quality deterioration of a texture portion of the video signal, and also to a video signal for which encoding information cannot be obtained. An appropriate noise reduction effect can be obtained.
次に、本発明の実施の形態について図面と共に詳細に説明する。本発明の映像ノイズ低減装置は、ノイズコアリングにまつわるスライスレベルを適応的に変化させることを骨子としており、ノイズの含まれた高域信号をどのように分離するかについては既存の技術のどのようなものを使用してもよい。 Next, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The video noise reduction apparatus according to the present invention is based on adaptively changing the slice level related to noise coring, and how to separate a high-frequency signal including noise is what kind of existing technology. Things may be used.
（第１の実施の形態）
図１は、本発明になる映像ノイズ低減装置の第１の実施の形態のブロック図、図２は、本発明になる映像ノイズ低減方法の第１の実施の形態の動作説明用フローチャートを示す。図１に示すように、本実施の形態の映像ノイズ低減装置１０は、低域フィルタ（ＬＰＦ）１１、ソート手段を構成する近傍画素レベルソート部１２、符号反転器１３、加算器１４、微小振幅除去手段であるスライサ１５、平坦度算出部１６及び加算器１７より構成される。ＬＰＦ１１、近傍レベルソート部１２及び加算器１４は、入力端子を介して映像ノイズを含む入力映像信号がそれぞれ供給される。上記の入力映像信号は、ＭＰＥＧなどの符号化方式で圧縮された符号化信号をデコードした信号でもよいし、撮像信号などのエンコード時の量子化レベルが得られない映像信号であってもよい。
(First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram of a first embodiment of a video noise reduction apparatus according to the present invention, and FIG. 2 is a flowchart for explaining the operation of the first embodiment of the video noise reduction method according to the present invention. As shown in FIG. 1, a video noise reduction apparatus 10 according to the present embodiment includes a low-pass filter (LPF) 11, a neighboring pixel level sorting unit 12 constituting a sorting unit, a sign inverter 13, an adder 14, and a minute amplitude. It comprises a slicer 15 as a removing means, a flatness calculator 16 and an adder 17. The LPF 11, the neighborhood level sorting unit 12, and the adder 14 are each supplied with an input video signal including video noise via an input terminal. The input video signal may be a signal obtained by decoding an encoded signal compressed by an encoding method such as MPEG, or may be a video signal such as an imaging signal that cannot obtain a quantization level at the time of encoding.
ＬＰＦ１１は、入力端子を介して入力される映像信号から予め設定したカットオフ周波数以下の低域信号を周波数選択して出力する。符号反転器１３は、ＬＰＦ１１から出力される低域信号を−１倍して信号レベルの符号を反転する（極性反転する）。加算器１４は、符号反転器１３から出力される極性反転映像信号と入力端子を介して供給される入力映像信号とを加算することにより、入力映像信号から低域信号を減算した高域信号を出力する。ＬＰＦ１１、符号反転器１３及び加算器１４は、本発明の高域信号抽出手段を構成している。 The LPF 11 selects and outputs a low frequency signal having a frequency equal to or lower than a preset cutoff frequency from a video signal input via the input terminal. The sign inverter 13 inverts the sign of the signal level by multiplying the low frequency signal output from the LPF 11 by −1 (inverts the polarity). The adder 14 adds the high frequency signal obtained by subtracting the low frequency signal from the input video signal by adding the polarity inverted video signal output from the sign inverter 13 and the input video signal supplied via the input terminal. Output. The LPF 11, the sign inverter 13 and the adder 14 constitute the high frequency signal extracting means of the present invention.
スライサ１５は、加算器１４から出力される高域信号に含まれるスライスレベル以下の微小振幅の信号成分をノイズとみなして除去し、それ以外の振幅の高域信号を出力する。スライサ１５は、前述した図１３や図１４に示した通常に用いられるスライサの入出力特性と同様の入出力特性を有するが、スライスレベルが後述するように適応的に可変制御される点で従来の映像ノイズ低減装置におけるスライサと異なる。 The slicer 15 removes a signal component having a minute amplitude below the slice level included in the high frequency signal output from the adder 14 as noise, and outputs a high frequency signal having other amplitude. The slicer 15 has input / output characteristics similar to those of the commonly used slicer shown in FIG. 13 and FIG. 14 described above, but the conventional slicer 15 is adaptively variably controlled as described later. This is different from the slicer in the video noise reduction device.
次に、図２のフローチャートと共に図１の実施の形態の映像ノイズ低減装置１０の動作について説明する。まず、ＬＰＦ１１、符号反転器１３及び加算器１４からなる高域信号抽出手段が入力映像信号中の高域信号を抽出する（ステップＳ１）。すなわち、ＬＰＦ１１により周波数選択された入力映像信号中の低域信号を符号反転器１３により極性反転し、その符号反転器１３から出力される極性反転された低域信号と入力映像信号とを加算器１４により加算することで、加算器１４から入力映像信号中の高域信号が抽出される。 Next, the operation of the video noise reduction apparatus 10 according to the embodiment of FIG. 1 will be described together with the flowchart of FIG. First, a high-frequency signal extraction unit including the LPF 11, the sign inverter 13 and the adder 14 extracts a high-frequency signal from the input video signal (step S1). That is, the polarity of the low frequency signal in the input video signal frequency-selected by the LPF 11 is inverted by the sign inverter 13, and the polarity inverted low frequency signal output from the code inverter 13 and the input video signal are added. 14, the high frequency signal in the input video signal is extracted from the adder 14.
続いて、映像ノイズ低減装置１０は、近傍画素レベルソート部１２により入力映像信号の上位代表値と下位代表値とを算出する（ステップＳ２）。ステップＳ２において、近傍画素レベルソート部１２は、まず、入力映像信号の映像ノイズ除去対象の注目画素と注目画素の周辺の近傍画素とについて、それらの画素値（レベル）の大きさの順にソートする。近傍画素レベルソート部１２における注目画素と近傍画素とからなる総画素数は、後述する平坦度算出部１６において算出される平坦度が近傍画素レベルソート部１２のソート結果（上位代表値及び下位代表値）の統計的性質を利用しているため、できるだけ多い方が算出の精度が良くなるので望ましい。しかし、注目画素と近傍画素とからなる総画素数が多くなると演算規模も大きくなる。そこで、本実施の形態では、近傍画素レベルソート部１２は、上記総画素数を、注目画素及びその周辺の横５画素、縦５画素の計２５画素としてソートするものとして説明する。 Subsequently, the video noise reduction device 10 calculates the upper representative value and the lower representative value of the input video signal by using the neighboring pixel level sorting unit 12 (step S2). In step S <b> 2, the neighboring pixel level sorting unit 12 first sorts the pixel of interest of the video noise removal target of the input video signal and the neighboring pixels around the pixel of interest in the order of their pixel values (levels). . The total number of pixels composed of the target pixel and the neighboring pixels in the neighboring pixel level sorting unit 12 is calculated based on the flatness calculated by the flatness calculating unit 16 described later based on the sorting result (upper representative value and lower representative value) Since the statistical property of the (value) is used, it is desirable that the number is as large as possible because accuracy of calculation is improved. However, the calculation scale increases as the total number of pixels including the target pixel and neighboring pixels increases. Therefore, in the present embodiment, the description will be made assuming that the neighboring pixel level sorting unit 12 sorts the total number of pixels as a total of 25 pixels, that is, the target pixel and its surrounding 5 pixels and 5 pixels.
注目画素近傍の本来の映像部分が、輝度レベル差が殆ど無い単純な平坦部分であった場合、上記２５画素のうちの近傍画素の画素値の多くは注目画素の本来の画素値（ノイズを含まない場合の画素値）と同じであるため、近傍画素レベルソート部１２は、その注目画素の本来の画素値を中心として概略正規分布の傾向で画素値が分布するソート結果を得る。図３は、この平坦部分におけるソートされた画素値の一例を示す。図３は、丸印が上記２５画素を示しており、横軸が画素値、縦軸が画素数を示している（後述の図４も同様）。従って、図３の例では、最も画素数の多い画素値「８０」が本来の映像レベルであることを示している。なお、画素値は例えば「０」〜「２５５」の範囲内の値である（後述の図４も同様）。 If the original video portion in the vicinity of the target pixel is a simple flat portion with almost no difference in luminance level, many of the pixel values of the neighboring pixels out of the 25 pixels described above include the original pixel value (including noise) of the target pixel. Therefore, the neighboring pixel level sorting unit 12 obtains a sorting result in which pixel values are distributed with a tendency of a substantially normal distribution around the original pixel value of the target pixel. FIG. 3 shows an example of sorted pixel values in this flat portion. In FIG. 3, the circle indicates the 25 pixels, the horizontal axis indicates the pixel value, and the vertical axis indicates the number of pixels (the same applies to FIG. 4 described later). Therefore, in the example of FIG. 3, the pixel value “80” having the largest number of pixels indicates the original video level. The pixel value is, for example, a value within the range of “0” to “255” (the same applies to FIG. 4 described later).
一方、注目画素近傍の本来の映像部分がテクスチャ部分の場合の例として、２値が均等に分布する市松模様であったものとすると、近傍画素レベルソート部１２は、それら２値をそれぞれ中心とした２つの概略正規分布が合成されたような傾向で分布するソート結果を得る。図４は、このテクスチャ部分におけるソートされた画素値の一例を示す。図４の例では、一番画素数の多い画素値「８３」と２番目に画素数の多い画素値「７７」の２値が均等に分布しているテクスチャ部分であることを示している。 On the other hand, assuming that the original video portion in the vicinity of the target pixel is a texture portion, assuming that the binary is a checkered pattern with an even distribution, the neighboring pixel level sorting unit 12 sets the two values as the center. A sort result is obtained in which the two approximate normal distributions are distributed with a tendency to be synthesized. FIG. 4 shows an example of sorted pixel values in this texture portion. In the example of FIG. 4, it is shown that the texture portion has two values of the pixel value “83” having the largest number of pixels and the pixel value “77” having the second largest number of pixels distributed evenly.
近傍画素レベルソート部１２は、ステップＳ２において上記の注目画素及び近傍画素の画素値のソートに続いて、上位代表値と下位代表値とを算出して出力する。「上位代表値」とは、ソートして得た分布の中心画素値より大きい画素値グループを代表する値であり、例としてここでは、大きい方から２５％の位置にある画素のレベル（画素値）とする。同様に、「下位代表値」とはソートして得た分布の中心画素値より小さい画素値グループを代表する値であり、例としてここでは、大きい方から７５％の位置にある画素のレベル（画素値）とする。 In step S2, the neighboring pixel level sorting unit 12 calculates and outputs the upper representative value and the lower representative value following the sorting of the pixel values of the target pixel and the neighboring pixels. The “upper representative value” is a value that represents a pixel value group that is larger than the central pixel value of the distribution obtained by sorting. As an example, here, the level (pixel value) of a pixel at a position of 25% from the larger one is used. ). Similarly, the “lower representative value” is a value representative of a pixel value group smaller than the central pixel value of the distribution obtained by sorting. As an example, here, the level (75%) of the pixel at the position from the largest ( Pixel value).
注目画素及び近傍画素からなる２５画素では、上記の分布の大きい方から２５％の位置にある画素値である上位代表値は、大きな方から７（≒２５×０.２５）番目の画素値である。また、上記の分布の大きい方から７５％の位置にある画素値である下位代表値は、大きな方から１９（≒２５×０.７５）番目の画素値である。従って、図３の分布の場合、図５に太い丸印で示す画素の画素値となり、上位代表値は「８０」、下位代表値は「７９」となる。また、図４の分布の場合、図６に太い丸印で示す画素の画素値となり、上位代表値は「８３」、下位代表値は「７７」となる。 In the 25 pixels including the target pixel and the neighboring pixels, the upper representative value which is a pixel value at a position of 25% from the larger distribution is the seventh (≈25 × 0.25) pixel value from the larger distribution. is there. Further, the lower representative value, which is a pixel value at a position of 75% from the larger distribution, is the 19th (≈25 × 0.75) th pixel value from the larger distribution. Therefore, in the case of the distribution of FIG. 3, the pixel values of the pixels indicated by the thick circles in FIG. 5 are the upper representative value “80” and the lower representative value “79”. In the case of the distribution of FIG. 4, the pixel value of the pixel indicated by the thick circle in FIG. 6 is the upper representative value “83” and the lower representative value “77”.
続いて、映像ノイズ低減装置１０は平坦度算出部１６により平坦度を算出する（ステップＳ３）。ステップＳ３において、平坦度算出部１６は、近傍画素レベルソート部１２により算出された上位代表値と下位代表値とを入力として受け、これらと予め設定された基準閾値とに基づいて、平坦度を算出する。更に、平坦度算出部１６は、算出した平坦度と予め設定された基準スライスレベルとに基づいて、スライサ１５で用いるスライスレベルを算出してスライサ１５に出力する。 Subsequently, the video noise reduction device 10 calculates the flatness by the flatness calculation unit 16 (step S3). In step S3, the flatness calculation unit 16 receives the upper representative value and the lower representative value calculated by the neighboring pixel level sorting unit 12 as inputs, and calculates the flatness based on these and a preset reference threshold value. calculate. Further, the flatness calculation unit 16 calculates a slice level used by the slicer 15 based on the calculated flatness and a preset reference slice level, and outputs the slice level to the slicer 15.
すなわち、平坦度算出部１６は、まず、上位代表値をＲｕ、下位代表値をＲｄ、基準閾値をＴｈｓとするとき、次式に基づいて平坦度Ｆを算出する。 That is, the flatness calculation unit 16 first calculates the flatness F based on the following equation, where the upper representative value is Ru, the lower representative value is Rd, and the reference threshold is Ths.
(i)Ｒｕ≠Ｒｄの場合
Ｆ＝Ｔｈｓ／（Ｒｕ−Ｒｄ） （１ａ）
(ii)Ｒｕ＝Ｒｄの場合
Ｆ＝Ｔｈｓ （１ｂ）
次に、平坦度算出部１６は、平坦度に基づいてスライスレベルを算出する（ステップＳ４）。ステップＳ４において、平坦度算出部１６は、上記のように算出した平坦度Ｆに基づいて、基準スライスレベルをＳｓ、任意の係数をｋとするとき、次式によりスライスレベルＳａを算出する。
(i) When Ru ≠ Rd F = Ths / (Ru−Rd) (1a)
(ii) When Ru = Rd F = Ths (1b)
Next, the flatness calculation unit 16 calculates a slice level based on the flatness (step S4). In step S4, the flatness calculation unit 16 calculates the slice level Sa according to the following equation based on the flatness F calculated as described above, where Ss is the reference slice level and k is an arbitrary coefficient.
Ｓａ＝Ｓｓ×｛１＋ｋ×（Ｆ−１）｝ （２）
Ｓａ／２≦Ｓａ≦Ｓｓ×２ （３）
（３）式の不等式は、ノイズのばらつきの影響を小さくするため、スライスレベルＳａを制限するものである。
Sa = Ss × {1 + k × (F−1)} (2)
Sa / 2 ≦ Sa ≦ Ss × 2 (3)
The inequality (3) limits the slice level Sa in order to reduce the influence of noise variation.
これにより、平坦度算出部１６は、例えば基準閾値Ｔｈｓを「３」、基準スライスレベルＳｓを「５」、係数ｋを「１」としたとき、（１ａ）式、（２）式、及び（３）式より、スライスレベルＳａとして図３の注目画素及び近傍画素の映像部分が平坦部分の分布の場合は「１０」、図４のテクスチャ部分の分布の場合は「２.５」を算出する。すなわち、スライスレベルＳａは、注目画素及び近傍画素の映像部分が平坦部分であるか、テクスチャ部分であるかに応じて適応的に算出される。なお、係数ｋは任意の値に定められるが、通常は「１」に設定される。 Thereby, the flatness calculation unit 16 sets, for example, when the reference threshold Ths is “3”, the reference slice level Ss is “5”, and the coefficient k is “1”, the expressions (1a), (2), and ( From equation (3), “10” is calculated as the slice level Sa when the image portion of the target pixel and the neighboring pixels in FIG. 3 is a flat portion distribution, and “2.5” is calculated when the texture portion distribution in FIG. . That is, the slice level Sa is adaptively calculated according to whether the video portion of the target pixel and the neighboring pixels is a flat portion or a texture portion. The coefficient k is set to an arbitrary value, but is normally set to “1”.
続いて、スライサ１５はスライスレベル以下の高域信号の微小振幅成分を除去する（ステップＳ５）。すなわち、スライサ１５は、加算器１４から出力される入力映像信号中の映像ノイズ成分を多く含む高域信号に対してスライスレベル｜Ｓａ｜以下の微小振幅の信号成分を映像ノイズ成分とみなして除去し、それ以外の振幅の信号成分を出力する。 Subsequently, the slicer 15 removes the minute amplitude component of the high frequency signal below the slice level (step S5). That is, the slicer 15 regards a signal component having a minute amplitude below the slice level | Sa | as a video noise component and removes it from the high frequency signal containing a large amount of the video noise component in the input video signal output from the adder 14. Then, signal components having other amplitudes are output.
図７は、スライサ１５の一例の入出力特性を示す。同図に示すように、スライサ１５はスライスレベル｜Ｓａ｜以下の小振幅の入力高域信号を除去し、スライスレベル｜Ｓａ｜より大なる振幅の入力高域信号に対しては入力高域信号の振幅を保って出力する。ただし、スライスレベル｜Ｓａ｜付近では入力高域信号の入力レベルよりも若干小レベルとして出力する。また、スライスレベル｜Ｓａ｜は、（２）式及び（３）式に従い、画像の平坦度Ｆに応じて適応的に制御される。 FIG. 7 shows an input / output characteristic of an example of the slicer 15. As shown in the figure, the slicer 15 removes an input high-frequency signal having a small amplitude below the slice level | Sa |, and an input high-frequency signal for an input high-frequency signal having an amplitude larger than the slice level | Sa | Output with the amplitude of However, in the vicinity of the slice level | Sa |, it is output as a slightly lower level than the input level of the input high frequency signal. Also, the slice level | Sa | is adaptively controlled according to the flatness F of the image according to the equations (2) and (3).
例えば、スライサ１５の入出力特性は図７に示すように、ある平坦度では実線Iで示され、その平坦度よりも大きな平坦度の映像信号に対しては同図に一点鎖線IIで示すようにスライスレベル｜Ｓａ｜が大きくされる。一方、上記平坦度よりも小さな平坦度の映像信号に対しては同図に二点鎖線IIIで示すようにスライスレベル｜Ｓａ｜が小さくされる。従って、スライサ１５は、前述した図３の分布の映像信号の場合はスライスレベルＳａが「１０」であるので、例えば図７に一点鎖線IIで示すような入出力特性に制御され、高域信号中のより大きい振幅成分までをノイズとして除去する。一方、スライサ１５は、前述した図４の分布の映像信号の場合はスライスレベルＳａが「２.５」であるので、例えば図７に二点鎖線IIIで示すような入出力特性に制御され、高域信号中のより小さい振幅成分だけをノイズとして除去し、テクスチャ部分までを含めて除去することはない。 For example, as shown in FIG. 7, the input / output characteristics of the slicer 15 are indicated by a solid line I for a certain flatness, and are indicated by a one-dot chain line II for a video signal having a flatness larger than the flatness. The slice level | Sa | is increased. On the other hand, for a video signal having a flatness smaller than the above flatness, the slice level | Sa | is reduced as shown by a two-dot chain line III in FIG. Accordingly, since the slice level Sa is “10” in the case of the video signal having the distribution shown in FIG. 3 described above, the slicer 15 is controlled to have an input / output characteristic as indicated by a dashed line II in FIG. Even the larger amplitude component is removed as noise. On the other hand, since the slice level Sa is “2.5” in the case of the video signal having the distribution shown in FIG. 4 described above, the slicer 15 is controlled to have an input / output characteristic as indicated by a two-dot chain line III in FIG. Only the smaller amplitude component in the high frequency signal is removed as noise, not including the texture portion.
そして、映像ノイズ低減装置１０は、加算器１７において、スライサ１５から出力される微小振幅除去後の高域信号と、ＬＰＦ１１から出力される入力映像信号中の低域信号とを加算する（ステップＳ６）。これにより、加算器１７は、入力映像信号からテクスチャ部分が殆ど除去されることなく、ランダムノイズである映像ノイズが低減された映像信号を生成して出力する。 Then, the video noise reduction device 10 adds, in the adder 17, the high frequency signal after removal of the minute amplitude output from the slicer 15 and the low frequency signal in the input video signal output from the LPF 11 (step S6). ). As a result, the adder 17 generates and outputs a video signal in which video noise, which is random noise, is reduced, with almost no texture portion being removed from the input video signal.
このように、本実施の形態の映像ノイズ低減装置１０によれば、入力映像信号の映像の内容を分析し、注目画素の近傍画素が平坦部分にノイズが含まれている映像に近いのか、テクスチャ部分の映像に近いのかを数値化する手段を導入することにより、平坦部分にノイズが含まれていると判断される場合（平坦度Ｆが大きい場合）はスライスレベルを大きく、テクスチャ部分と判断される場合（平坦度Ｆが小さい場合）にはスライスレベルを小さくする、という可変スライスレベルを用いて、映像信号の平坦部分に含まれた映像ノイズを低減しつつ、映像信号のテクスチャ部分の画質劣化を小さくすることができる。また、本実施の形態の映像ノイズ低減装置１０によれば、エンコード情報が得られない映像信号に対しても適切なノイズ低減効果を得ることができる。 As described above, according to the video noise reduction device 10 of the present embodiment, the content of the video of the input video signal is analyzed, and whether the neighboring pixels of the pixel of interest are close to a video in which noise is included in a flat portion is determined. By introducing a means for quantifying whether the image is close to the image of the portion, if it is determined that the flat portion contains noise (if the flatness F is large), the slice level is increased and the texture portion is determined. Image quality degradation of the texture portion of the video signal while reducing the video noise contained in the flat portion of the video signal by using a variable slice level that reduces the slice level when the flatness F is small. Can be reduced. Further, according to the video noise reduction device 10 of the present embodiment, an appropriate noise reduction effect can be obtained even for video signals for which encoded information cannot be obtained.
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。図８は、本発明になる映像ノイズ低減装置の第２の実施の形態のブロック図、図９は、本発明になる映像ノイズ低減方法の第２の実施の形態の動作説明用フローチャートを示す。図８中、図１と同一構成部分には同一符号を付し、また、図９中、図２と同一処理のステップには同一符号を付し、それぞれその説明を省略する。
(Second Embodiment)
Next, a second embodiment of the present invention will be described. FIG. 8 is a block diagram of a second embodiment of the video noise reduction apparatus according to the present invention, and FIG. 9 is a flowchart for explaining the operation of the second embodiment of the video noise reduction method according to the present invention. 8, the same components as those in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and in FIG. 9, the same processing steps as those in FIG. 2 are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted.
図８に示す本発明の第２の実施の形態の映像ノイズ低減装置２０は、低域フィルタ（ＬＰＦ）１１、符号反転器１３、加算器１４、微小振幅除去手段であるスライサ１５、加算器１７、ソート手段である近傍選択画素レベルソート部２１、平坦度算出部２２及び平坦度近傍平均算出部２３より構成される。 The video noise reduction apparatus 20 according to the second embodiment of the present invention shown in FIG. 8 includes a low-pass filter (LPF) 11, a sign inverter 13, an adder 14, a slicer 15 that is a minute amplitude removing unit, and an adder 17. , A neighborhood selection pixel level sorting unit 21, which is a sorting means, a flatness calculation unit 22, and a flatness neighborhood average calculation unit 23.
近傍選択画素レベルソート部２１は、入力映像信号の映像ノイズ除去対象の注目画素と注目画素の周辺の近傍画素とについて、それらの画素値（レベル）の大きさの順にソートする。近傍選択画素レベルソート部２１における注目画素と近傍画素とからなる総画素数は、第１の実施の形態における近傍画素レベルソート部１２では平坦度の算出精度と演算規模との兼ね合いから注目画素を中心とする横５画素、縦５画素の計２５画素としていた。本実施の形態では第１の実施の形態よりもさらに演算規模を小さくし、ハードウェアコストを低減するため、近傍選択画素レベルソート部２１はソートの処理対象とする注目画素と近傍画素とからなる総画素数を９個にする。 The neighborhood selection pixel level sorting unit 21 sorts the pixel of interest of the video noise removal target of the input video signal and the neighboring pixels around the pixel of interest in the order of their pixel values (levels). The total number of pixels composed of the target pixel and the neighboring pixels in the neighborhood selection pixel level sorting unit 21 is determined by the neighborhood pixel level sorting unit 12 in the first embodiment from the balance between the calculation accuracy of the flatness and the calculation scale. The total was 25 pixels, with 5 pixels in the center and 5 pixels in the vertical direction. In the present embodiment, in order to further reduce the computation scale and reduce the hardware cost compared to the first embodiment, the neighborhood selection pixel level sorting unit 21 includes a target pixel and a neighborhood pixel to be sorted. The total number of pixels is nine.
ただし、注目画素を中心とする横３画素、縦３画素からなる計９画素の領域をソートの処理対象にすると、平坦度の算出のために参照する領域が小さすぎるため、平坦度の誤差が大きくなる恐れがある。それを解決するため、近傍選択画素レベルソート部２１は、注目画素を中心とする横５画素、縦５画素の計２５画素の近傍領域のうち、図１０に星印で示す９個の画素を演算対象画素として選択し、演算対象とする。図１０の演算対象画素のパターンは縦横斜めの位置関係を適度に含むように設定したものである。 However, if a total of 9 pixels consisting of 3 horizontal pixels and 3 vertical pixels centered on the target pixel is set as the sort processing target, the area to be referenced for the calculation of the flatness is too small, and the flatness error is There is a risk of growing. In order to solve this, the neighborhood selection pixel level sorting unit 21 selects nine pixels indicated by asterisks in FIG. 10 from the neighborhood region of a total of 25 pixels of 5 pixels horizontally and 5 pixels centered on the target pixel. It selects as a calculation object pixel, and makes it a calculation object. The pattern of the calculation target pixel in FIG. 10 is set so as to appropriately include a vertical and horizontal positional relationship.
次に、本実施の形態の映像ノイズ低減装置２０の第１の実施の形態と異なる動作について、図９のフローチャートを併せ参照して説明する。近傍選択画素レベルソート部２１は、入力映像信号の上位代表値と下位代表値とを算出する（ステップＳ１１）。すなわち、近傍選択画素レベルソート部２１は、ステップＳ１１において、図１０に星印で示した９個の画素について、それらの画素値（レベル）の大きさ順にソートした後、そのソート結果の分布において大きい方から２５％の位置にある画素のレベル（画素値）を上位代表値Ｒｕとして算出し、大きい方から７５％の位置にある画素のレベル（画素値）を下位代表値Ｒｄとして算出する。 Next, an operation different from that of the first embodiment of the video noise reduction device 20 of the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. The neighborhood selection pixel level sorting unit 21 calculates the upper representative value and the lower representative value of the input video signal (step S11). That is, in step S11, the neighborhood selection pixel level sorting unit 21 sorts the nine pixels indicated by asterisks in FIG. 10 in the order of their pixel values (levels), and then in the distribution of the sorting results. The level (pixel value) of the pixel located at 25% from the larger one is calculated as the upper representative value Ru, and the level (pixel value) of the pixel located at 75% from the larger one is calculated as the lower representative value Rd.
続いて、映像ノイズ低減装置２０は、平坦度算出部２２において平坦度を算出する（ステップＳ１２）。すなわち、平坦度算出部２２は、ステップＳ１２において、近傍選択画素レベルソート部２１から出力される上位代表値Ｒｕ及び下位代表値Ｒｄと、予め設定されている基準閾値Ｔｈｓとに基づいて、（１ａ）式及び（１ｂ）式により平坦度Ｆを算出する。 Subsequently, the video noise reduction device 20 calculates the flatness in the flatness calculation unit 22 (step S12). That is, in step S12, the flatness calculator 22 calculates (1a) based on the upper representative value Ru and the lower representative value Rd output from the neighborhood selection pixel level sorter 21 and the preset reference threshold Ths. ) And (1b) to calculate the flatness F.
続いて、映像ノイズ低減装置２０は、平坦度近傍平均値に基づいてスライスレベルを算出する（ステップＳ１３）。すなわち、平坦度近傍平均算出部２３は、ステップＳ１３において、まず平坦度近傍平均値を算出する。これは、本実施の形態では処理に用いる画素数が図１０に示した９画素であり、第１の実施の形態の２５画素に比べて少ないことによる誤差の増大を避けるためで、平坦度近傍平均算出部２３は、平坦度算出部２２で得られた平坦度Ｆ自体を、次式に示すように、その近傍画素領域（例えば横５画素、縦５画素の領域）の平坦度で平均化する。ただし、次式中、Ｆ'(x,y)は座標（ｘ，ｙ）に位置する注目画素の平坦度近傍平均値、Ｆ(a,b)は座標（ａ，ｂ）に位置する近傍画素を注目画素として（１ａ）式又は（１ｂ）式により算出した近傍画素の平坦度を示す。 Subsequently, the video noise reduction device 20 calculates a slice level based on the flatness vicinity average value (step S13). That is, the flatness vicinity average calculating unit 23 first calculates a flatness vicinity average value in step S13. This is because the number of pixels used in the processing in this embodiment is 9 pixels shown in FIG. 10, in order to avoid an increase in error due to being smaller than the 25 pixels in the first embodiment. The average calculation unit 23 averages the flatness F itself obtained by the flatness calculation unit 22 with the flatness of the neighboring pixel region (for example, a region of 5 pixels horizontally and 5 pixels vertically) as shown in the following equation. To do. However, in the following equation, F ′ (x, y) is an average value of the flatness vicinity of the pixel of interest located at coordinates (x, y), and F (a, b) is a neighboring pixel located at coordinates (a, b). Indicates the flatness of neighboring pixels calculated by the equation (1a) or (1b).
Ｆ'(x,y)＝{F(x-2,y-2)＋F(x-1,y-2)＋F(x,y-2)＋F(x+1,y-2)＋F(x+2,y-2)＋・・・
＋F(x,y+2)＋F(x+1,y+2)＋F(x+2,y+2)}/25 （４）
なお、平坦度近傍平均算出部２３は、平坦度算出部２２で得られた平坦度Ｆ自体を、（４）式のような２５画素のそれぞれの平坦度の平均ではなく、横３画素、縦３画素の近傍画素領域の各画素の平坦度で平均化するようにしてもよい。
F ′ (x, y) = {F (x−2, y−2) + F (x−1, y−2) + F (x, y−2) + F (x + 1, y−2) + F (x + 2, y-2) + ...
+ F (x, y + 2) + F (x + 1, y + 2) + F (x + 2, y + 2)} / 25 (4)
The flatness neighborhood average calculation unit 23 calculates the flatness F itself obtained by the flatness calculation unit 22 as the horizontal 3 pixels by the vertical, instead of the average of the respective flatnesses of 25 pixels as in the equation (4). You may make it average by the flatness of each pixel of a 3 pixel vicinity pixel area | region.
平坦度近傍平均算出部２３は、ステップＳ１３において、上記のように注目画素の平坦度近傍平均値Ｆ'(x,y)を算出すると、続いてその平坦度近傍平均値Ｆ'(x,y)と予め設定されている基準スライスレベルＳｓとに基づいて、（２）式及び（３）式によりスライスレベルＳａを算出する。ただし、（２）式中の平坦度Ｆは、ステップＳ１３では平坦度近傍平均値Ｆ'(x,y)とする。 In step S13, the flatness vicinity average calculating unit 23 calculates the flatness vicinity average value F ′ (x, y) of the target pixel as described above, and then the flatness vicinity average value F ′ (x, y). ) And a preset reference slice level Ss, the slice level Sa is calculated by the equations (2) and (3). However, the flatness F in the equation (2) is set to the flatness neighborhood average value F ′ (x, y) in step S13.
これにより、図８におけるスライサ１５の入出力特性も、図７と同様となり、平坦な部分にノイズが含まれていると判断される場合（平坦度近傍平均値Ｆ'(x,y)が大きい場合）はスライスレベルを大きく、テクスチャ部分と判断される場合（平坦度近傍平均値Ｆ'(x,y)が小さい場合）にはスライスレベルを小さくする、という可変スライスレベルの入出力特性に設定される。以下、第１の実施の形態と同様の動作が行われ、加算器１７は入力映像信号からテクスチャ部分が殆ど除去されることなく、ランダムノイズである映像ノイズが低減された映像信号を生成して出力する。 Accordingly, the input / output characteristics of the slicer 15 in FIG. 8 are the same as those in FIG. 7, and when it is determined that noise is included in the flat portion (the flatness vicinity average value F ′ (x, y) is large). ), The slice level is increased, and if the texture portion is determined (when the flatness neighborhood average value F ′ (x, y) is small), the slice level is set to be reduced. Is done. Thereafter, the same operation as in the first embodiment is performed, and the adder 17 generates a video signal in which video noise, which is random noise, is reduced without almost removing the texture portion from the input video signal. Output.
次に、本実施の形態の効果について図面に基づいて説明する。図１１は、本実施の形態の映像ノイズ低減装置２０の効果を説明する図である。図１１（Ａ）は、入力映像信号の画像の一例を示す。この画像は、緑茶の缶の表面の画像部分３１ａが平坦部分であり、緑茶の缶の下の敷物の画像部分３２ａはテクスチャ部分であることを示している。 Next, the effect of this Embodiment is demonstrated based on drawing. FIG. 11 is a diagram for explaining the effect of the video noise reduction apparatus 20 according to the present embodiment. FIG. 11A shows an example of an input video signal image. This image shows that the image portion 31a on the surface of the green tea can is a flat portion, and the image portion 32a of the rug under the green tea can is a textured portion.
図１１（Ａ）に示す原画の入力映像信号に対し、本実施の形態の映像ノイズ低減装置２０の平坦度近傍平均算出部２３は、図１１（Ｂ）に明暗表示して示す値のスライスレベルを算出する。図１１（Ｂ）及び（Ｃ）は算出したスライスレベルの値を２０倍して明暗表示したもので、スライスレベルの値が大きいほど明るく表示される。図１１（Ｃ）はスライスレベルの値が「５」であるときの比較用の明暗画像３３である。図１１（Ｂ）に示すように、平坦度近傍平均算出部２３が算出するスライスレベルは、平坦部分の画像３１ａに対応した部分のスライスレベルは３１ｂで示すように、同図（Ｃ）に示す比較用のスライスレベルの明暗画像３３よりも明るい（すなわち、スライスレベルが比較用のスライスレベルよりも大きい）。一方、テクスチャ部分の画像３２ａに対応した部分のスライスレベルは図１１（Ｂ）に３２ｂで示すように、同図（Ｃ）に示す比較用のスライスレベルの明暗画像３３よりも暗い（すなわち、スライスレベルが比較用のスライスレベルよりも小さい）。 With respect to the input video signal of the original picture shown in FIG. 11A, the flatness neighborhood average calculating unit 23 of the video noise reduction apparatus 20 of the present embodiment performs the slice level of the value shown by bright and dark display in FIG. Is calculated. FIGS. 11B and 11C show the calculated slice level value multiplied by 20 and displayed brightly and darkly. The larger the slice level value, the brighter the image is displayed. FIG. 11C shows a comparative bright / dark image 33 when the slice level value is “5”. As shown in FIG. 11B, the slice level calculated by the flatness neighborhood average calculating unit 23 is shown in FIG. 11C, where the slice level corresponding to the flat image 31a is shown by 31b. Brighter than the comparatively sliced light / dark image 33 (that is, the slice level is higher than the comparative slice level). On the other hand, the slice level of the portion corresponding to the texture portion image 32a is darker than the bright and dark image 33 of the comparative slice level shown in FIG. The level is smaller than the comparison slice level).
このように、本実施の形態の映像ノイズ低減装置２０によれば、映像ノイズ低減装置１０に比べて演算規模が小さく安価なハードウェア構成により、平坦部分ではスライスレベルを大きく、テクスチャ部分ではスライスレベルを小さくする、というように適応的にスライスレベルを可変するようにしたため、映像信号の平坦部分に含まれた映像ノイズを低減しつつ、映像信号のテクスチャ部分の画質劣化を小さくするという効果を得ることができる。また、本実施の形態の映像ノイズ低減装置２０によれば、エンコード情報が得られない映像信号に対しても適切なノイズ低減効果を得ることができる。 As described above, according to the video noise reduction device 20 of the present embodiment, the slice level is increased in the flat portion and the slice level is increased in the texture portion due to an inexpensive hardware configuration having a smaller calculation scale than the video noise reduction device 10. Since the slice level is adaptively varied such that the image quality is reduced, the image noise included in the flat portion of the video signal is reduced, and the image quality deterioration of the texture portion of the video signal is reduced. be able to. In addition, according to the video noise reduction device 20 of the present embodiment, an appropriate noise reduction effect can be obtained even for video signals for which encoded information cannot be obtained.
なお、本発明は以上の実施の形態に限定されるものではなく、その他の変形例も包含する。例えば、図８に示した第２の実施の形態の映像ノイズ低減装置２０では、スライサ１５は平坦度近傍平均算出部２３により、平坦度近傍平均値に応じて算出したスライスレベルが設定されるように説明したが、平坦度算出部２２において算出した平坦度Ｆを用いて（２）式及び（３）式からスライスレベルを算出するようにしてもよい。すなわち、スライスレベル算出手段は平坦度近傍平均算出部２３に限定されるものではなく、平坦度近傍平均算出部２３を設けず、平坦度算出部２２が平坦度算出手段及びスライスレベル算出手段を兼ねる構成とすることも可能である。 In addition, this invention is not limited to the above embodiment, Other modifications are also included. For example, in the video noise reduction device 20 of the second embodiment shown in FIG. 8, the slicer 15 is set by the flatness neighborhood average calculation unit 23 to the slice level calculated according to the flatness neighborhood average value. As described above, the slice level may be calculated from the equations (2) and (3) using the flatness F calculated by the flatness calculator 22. That is, the slice level calculation unit is not limited to the flatness neighborhood average calculation unit 23, and the flatness neighborhood average calculation unit 23 is not provided, and the flatness calculation unit 22 serves as both the flatness calculation unit and the slice level calculation unit. A configuration is also possible.
また、近傍選択画素レベルソート部２１がレベルソートする画素は、図１０に示した横５画素、縦５画素の一定領域内の特定の位置関係にある９画素としたが、画素の配置位置はこれに限定されるものではなく、上記一定領域内の図１２（Ａ）や（Ｂ）に示す位置関係にある９画素、更にはその他の位置関係にある９画素でもよい。すなわち、近傍選択画素レベルソート部２１が注目画素と共にレベルソートする近傍画素は、注目画素と注目画素の周辺の複数の近傍画素とからなる一定の画素領域において、複数の近傍画素のうち注目画素を中心として所定の複数画素（図１０、図１２では４画素）以上一定方向に連続しないような配置位置が散在する位置関係にある二以上の近傍画素であればよい。また、近傍選択画素レベルソート部２１がレベルソートする画素の画素数は９画素に限定されるものではない。 Further, the pixels subjected to level sorting by the neighborhood selection pixel level sorting unit 21 are 9 pixels having a specific positional relationship within a fixed area of 5 pixels in the horizontal direction and 5 pixels in the vertical direction shown in FIG. However, the present invention is not limited to this, and nine pixels having the positional relationship shown in FIGS. 12A and 12B in the above-described fixed region, and further nine pixels having other positional relationships may be used. That is, the neighboring pixels that the neighborhood selection pixel level sorting unit 21 performs level sorting together with the target pixel are the target pixels of the plurality of neighboring pixels in a certain pixel region including the target pixel and the plurality of neighboring pixels around the target pixel. Two or more neighboring pixels having a positional relationship in which arrangement positions that are not continuous in a certain direction for a predetermined plurality of pixels (four pixels in FIGS. 10 and 12) as a center are scattered may be used. Further, the number of pixels of which the neighborhood selection pixel level sorting unit 21 performs level sorting is not limited to nine pixels.
また、本発明は、例えば入力映像信号から低域フィルタ（ＬＰＦ）出力信号を減算して高域信号を得るのではなく、例えばアダマール変換やコサイン変換等で得られる複数の帯域に対してノイズコアリングを行うような場合も、同様な実施が可能である。 Further, the present invention does not subtract a low-pass filter (LPF) output signal from an input video signal to obtain a high-frequency signal, for example, but performs noise coring on a plurality of bands obtained by, for example, Hadamard transform or cosine transform. The same implementation is possible in the case of performing the above.
また、以上の実施の形態では上位代表値をソートされた複数の画素値の大きい方から２５％の位置にある画素値、下位代表値をソートされた複数の画素値の大きい方から７５％の位置にある画素値としたが、これに限定されるものではない。例えば上位代表値は上記複数の画素値の大きい方から１５％〜３５％の範囲内の位置にある画素値とし、下位代表値は上記複数の画素値の大きい方から６５％〜８５％の範囲内の位置にある画素値としてもよい。 In the above embodiment, the pixel value at the position of 25% from the larger one of the plurality of pixel values sorted by the upper representative value, and 75% from the larger one of the plurality of pixel values sorted by the lower representative value. Although the pixel value at the position is set, the present invention is not limited to this. For example, the upper representative value is a pixel value in a position within a range of 15% to 35% from the larger one of the plurality of pixel values, and the lower representative value is a range of 65% to 85% from the larger of the plurality of pixel values. It is good also as a pixel value in the position in.
１０、２０ 映像ノイズ低減装置
１１ 低域フィルタ（ＬＰＦ）
１２ 近傍画素レベルソート部
１３ 符号反転器
１４、１７ 加算器
１５ スライサ（微小振幅除去器）
１６、２２ 平坦度算出部
２１ 近傍選択画素レベルソート部
２３ 平坦度近傍平均算出部
10, 20 Video noise reduction device 11 Low-pass filter (LPF)
12 Neighboring Pixel Level Sorting Unit 13 Sign Inverter 14, 17 Adder 15 Slicer (Small Amplitude Remover)
16, 22 Flatness calculation unit 21 Neighborhood selection pixel level sorting unit 23 Flatness neighborhood average calculation unit
Claims (5)
前記入力映像信号の注目画素及びその周辺の複数の近傍画素の各画素値を画素値の大きさの順にソートし、ソートして得た画素値分布の中心値より値が大きな画素値グループ内の代表値である上位代表値と前記中心値より値が小さな画素値グループ内の代表値である下位代表値とを出力するソート手段と、
予め定められた基準閾値を前記上位代表値と前記下位代表値との差分で除算することにより、前記注目画素の近傍領域の平坦度を算出する平坦度算出手段と、
前記平坦度と予め定められた基準スライスレベルとから、予め設定した範囲内において前記平坦度に比例して値が変化するスライスレベルを算出するスライスレベル算出手段と、
前記高域信号抽出手段により抽出された前記高域信号に対して、前記スライスレベル算出手段により算出された前記スライスレベル以下の振幅成分を除去し、かつ、前記スライスレベルより大なる振幅成分を出力する微小振幅除去手段と、
前記入力映像信号の前記所定周波数未満の低域信号と、前記微小振幅除去手段から出力された微小振幅成分除去後の前記高域信号とを加算して映像ノイズの低減された映像信号を出力する加算手段と
を有することを特徴とする映像ノイズ低減装置。 High-frequency signal extraction means for extracting a high-frequency signal having a predetermined frequency or higher from the supplied input video signal;
The pixel values of the pixel of interest of the input video signal and a plurality of neighboring pixels around the pixel of interest are sorted in the order of the pixel values, and the pixel values in the pixel value group having a value larger than the central value of the pixel value distribution obtained by the sorting are sorted. Sort means for outputting an upper representative value that is a representative value and a lower representative value that is a representative value in a pixel value group whose value is smaller than the central value;
A flatness calculating means for calculating a flatness of a neighboring region of the target pixel by dividing a predetermined reference threshold by a difference between the upper representative value and the lower representative value;
Slice level calculation means for calculating a slice level whose value changes in proportion to the flatness within a preset range from the flatness and a predetermined reference slice level;
For the high frequency signal extracted by the high frequency signal extracting means, an amplitude component equal to or lower than the slice level calculated by the slice level calculating means is removed, and an amplitude component larger than the slice level is output. Means for removing a minute amplitude,
A video signal with reduced video noise is output by adding the low frequency signal of the input video signal lower than the predetermined frequency to the high frequency signal after removal of the minute amplitude component output from the minute amplitude removing means. An image noise reduction device comprising: addition means.
前記入力映像信号の注目画素及びその周辺の複数の近傍画素からなる一定画素領域内において、前記複数の近傍画素のうち前記注目画素を中心として所定の複数画素以上一定方向に連続しないような配置位置が散在する位置関係にある二以上の近傍画素を選択して、前記二以上の近傍画素と前記注目画素の各画素値を画素値の大きさの順にソートし、ソートして得た画素値分布の中心値より値が大きな画素値グループ内の代表値である上位代表値と前記中心値より値が小さな画素値グループ内の代表値である下位代表値とを出力するソート手段と、
予め定められた基準閾値を前記上位代表値と前記下位代表値との差分で除算することにより、前記注目画素の近傍領域の平坦度を算出する平坦度算出手段と、
前記平坦度と予め定められた基準スライスレベルとから、予め設定した範囲内において前記平坦度に比例して値が変化するスライスレベルを算出するスライスレベル算出手段と、
前記高域信号抽出手段により抽出された前記高域信号に対して、前記スライスレベル算出手段により算出された前記スライスレベル以下の振幅成分を除去し、かつ、前記スライスレベルより大なる振幅成分を出力する微小振幅除去手段と、
前記入力映像信号の前記所定周波数未満の低域信号と、前記微小振幅除去手段から出力された微小振幅成分除去後の前記高域信号とを加算して映像ノイズの低減された映像信号を出力する加算手段と
を有することを特徴とする映像ノイズ低減装置。 High-frequency signal extraction means for extracting a high-frequency signal having a predetermined frequency or higher from the supplied input video signal;
Arrangement position within the fixed pixel region including the target pixel of the input video signal and a plurality of neighboring pixels around the target pixel so that the predetermined pixel is not continuous in a certain direction with the target pixel as a center among the plurality of neighboring pixels. Pixel value distribution obtained by selecting two or more neighboring pixels having a positional relationship in which the pixel values are scattered, sorting the pixel values of the two or more neighboring pixels and the target pixel in the order of pixel values, and sorting the pixel values Sorting means for outputting an upper representative value that is a representative value in a pixel value group having a value larger than the central value of the first and a lower representative value that is a representative value in a pixel value group having a value that is smaller than the central value;
A flatness calculating means for calculating a flatness of a neighboring region of the target pixel by dividing a predetermined reference threshold by a difference between the upper representative value and the lower representative value;
Slice level calculation means for calculating a slice level whose value changes in proportion to the flatness within a preset range from the flatness and a predetermined reference slice level;
For the high frequency signal extracted by the high frequency signal extracting means, an amplitude component equal to or lower than the slice level calculated by the slice level calculating means is removed, and an amplitude component larger than the slice level is output. Means for removing a minute amplitude,
A video signal with reduced video noise is output by adding the low frequency signal of the input video signal lower than the predetermined frequency to the high frequency signal after removal of the minute amplitude component output from the minute amplitude removing means. An image noise reduction device comprising: addition means.
前記一定画素領域内の予め定めた数の前記近傍画素をそれぞれ前記注目画素として前記平坦度算出手段により算出した近傍画素の各平坦度の平均値を、前記注目画素の前記平坦度とし、この注目画素の平坦度と前記基準スライスレベルとから、予め設定した範囲内において前記注目画素の平坦度に比例して値が変化するスライスレベルを算出することを特徴とする請求項２記載の映像ノイズ低減装置。 The slice level calculation means includes
The average value of the respective flatnesses of the neighboring pixels calculated by the flatness calculating means using the predetermined number of the neighboring pixels in the certain pixel region as the target pixel is set as the flatness of the target pixel. 3. The video noise reduction according to claim 2, wherein a slice level whose value changes in proportion to the flatness of the pixel of interest within a preset range is calculated from the flatness of the pixel and the reference slice level. apparatus.
前記入力映像信号の注目画素及びその周辺の複数の近傍画素の各画素値を画素値の大きさの順にソートし、ソートして得た画素値分布の中心値より値が大きな画素値グループ内の代表値である上位代表値と前記中心値より値が小さな画素値グループ内の代表値である下位代表値とを出力するソート手段と、
前記上位代表値と前記下位代表値との差分が大きいほど値が小さくなるスライスレベルを算出するスライスレベル算出手段と、
前記高域信号抽出手段により抽出された前記高域信号に対して、前記スライスレベル算出手段により算出された前記スライスレベル以下の振幅成分を除去し、かつ、前記スライスレベルより大なる振幅成分を出力する微小振幅除去手段と、
前記入力映像信号の前記所定周波数未満の低域信号と、前記微小振幅除去手段から出力された微小振幅成分除去後の前記高域信号とを加算して映像ノイズの低減された映像信号を出力する加算手段と
を有することを特徴とする映像ノイズ低減装置。 High-frequency signal extraction means for extracting a high-frequency signal having a predetermined frequency or higher from the supplied input video signal;
The pixel values of the pixel of interest of the input video signal and a plurality of neighboring pixels around the pixel of interest are sorted in the order of the pixel values, and the pixel values in the pixel value group having a value larger than the central value of the pixel value distribution obtained by the sorting are sorted. Sort means for outputting an upper representative value that is a representative value and a lower representative value that is a representative value in a pixel value group whose value is smaller than the central value;
Slice level calculation means for calculating a slice level that decreases as the difference between the upper representative value and the lower representative value increases;
For the high frequency signal extracted by the high frequency signal extracting means, an amplitude component equal to or lower than the slice level calculated by the slice level calculating means is removed, and an amplitude component larger than the slice level is output. Means for removing a minute amplitude,
A video signal with reduced video noise is output by adding the low frequency signal of the input video signal lower than the predetermined frequency to the high frequency signal after removal of the minute amplitude component output from the minute amplitude removing means. An image noise reduction device comprising: addition means.
前記入力映像信号の注目画素及びその周辺の複数の近傍画素の各画素値を画素値の大きさの順にソートし、ソートして得た画素値分布の中心値より値が大きな画素値グループ内の代表値である上位代表値と前記中心値より値が小さな画素値グループ内の代表値である下位代表値とを生成するソートステップと、
前記上位代表値と前記下位代表値との差分が大きいほど値が小さくなるスライスレベルを算出するスライスレベル算出ステップと、
前記高域信号抽出ステップにより抽出された前記高域信号に対して、前記スライスレベル算出ステップにより算出された前記スライスレベル以下の振幅成分を除去し、かつ、前記スライスレベルより大なる振幅成分を生成する微小振幅除去ステップと、
前記入力映像信号の前記所定周波数未満の低域信号と、前記微小振幅除去ステップにより生成された微小振幅成分除去後の前記高域信号とを加算して映像ノイズの低減された映像信号を出力する加算ステップと
を含むことを特徴とする映像ノイズ低減方法。 A high-frequency signal extraction step for extracting a high-frequency signal having a predetermined frequency or higher from the supplied input video signal;
The pixel values of the pixel of interest of the input video signal and a plurality of neighboring pixels around the pixel of interest are sorted in the order of the pixel values, and the pixel values in the pixel value group having a value larger than the central value of the pixel value distribution obtained by the sorting are sorted. A sorting step for generating an upper representative value which is a representative value and a lower representative value which is a representative value in a pixel value group whose value is smaller than the central value;
A slice level calculating step for calculating a slice level with a smaller value as the difference between the upper representative value and the lower representative value increases;
For the high frequency signal extracted in the high frequency signal extraction step, an amplitude component equal to or lower than the slice level calculated in the slice level calculation step is removed and an amplitude component larger than the slice level is generated. A minute amplitude removing step to perform,
A video signal with reduced video noise is output by adding the low frequency signal of the input video signal lower than the predetermined frequency and the high frequency signal after the minute amplitude component removal generated by the minute amplitude removing step. An image noise reduction method comprising: an adding step.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2011157382A JP5807420B2 (en) | 2011-07-19 | 2011-07-19 | Image noise reduction apparatus and image noise reduction method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2011157382A JP5807420B2 (en) | 2011-07-19 | 2011-07-19 | Image noise reduction apparatus and image noise reduction method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2013026698A true JP2013026698A (en) | 2013-02-04 |
| JP5807420B2 JP5807420B2 (en) | 2015-11-10 |
Family
ID=47784609
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2011157382A Active JP5807420B2 (en) | 2011-07-19 | 2011-07-19 | Image noise reduction apparatus and image noise reduction method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP5807420B2 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2014208681A1 (en) * | 2013-06-26 | 2014-12-31 | オリンパス株式会社 | Image processing device |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05347723A (en) * | 1992-06-15 | 1993-12-27 | Toshiba Corp | Noise reduction circuit |
| JPH08223425A (en) * | 1995-02-09 | 1996-08-30 | Fuji Photo Film Co Ltd | Image processing method and its device |
| JP2001186336A (en) * | 1999-12-27 | 2001-07-06 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | Line art image processing method and recording medium |
| JP2003134352A (en) * | 2001-10-26 | 2003-05-09 | Konica Corp | Image processing method and apparatus, and program therefor |
| JP2006186529A (en) * | 2004-12-27 | 2006-07-13 | Nanao Corp | Image transmission apparatus and method |
| JP2006343863A (en) * | 2005-06-07 | 2006-12-21 | Canon Inc | Image processor and image processing method |
| JP2008234323A (en) * | 2007-03-20 | 2008-10-02 | Hitachi Ltd | System resource control device and control method |
| JP2008538441A (en) * | 2005-04-19 | 2008-10-23 | ディ．イー．ショー リサーチ，エルエルシー | A highly scalable method for evaluating pairwise particle interactions with distance limitations |
| JP2008293425A (en) * | 2007-05-28 | 2008-12-04 | Olympus Corp | Noise removal device, program, and method |
-
2011
- 2011-07-19 JP JP2011157382A patent/JP5807420B2/en active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05347723A (en) * | 1992-06-15 | 1993-12-27 | Toshiba Corp | Noise reduction circuit |
| JPH08223425A (en) * | 1995-02-09 | 1996-08-30 | Fuji Photo Film Co Ltd | Image processing method and its device |
| JP2001186336A (en) * | 1999-12-27 | 2001-07-06 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | Line art image processing method and recording medium |
| JP2003134352A (en) * | 2001-10-26 | 2003-05-09 | Konica Corp | Image processing method and apparatus, and program therefor |
| JP2006186529A (en) * | 2004-12-27 | 2006-07-13 | Nanao Corp | Image transmission apparatus and method |
| JP2008538441A (en) * | 2005-04-19 | 2008-10-23 | ディ．イー．ショー リサーチ，エルエルシー | A highly scalable method for evaluating pairwise particle interactions with distance limitations |
| JP2006343863A (en) * | 2005-06-07 | 2006-12-21 | Canon Inc | Image processor and image processing method |
| JP2008234323A (en) * | 2007-03-20 | 2008-10-02 | Hitachi Ltd | System resource control device and control method |
| JP2008293425A (en) * | 2007-05-28 | 2008-12-04 | Olympus Corp | Noise removal device, program, and method |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2014208681A1 (en) * | 2013-06-26 | 2014-12-31 | オリンパス株式会社 | Image processing device |
| JP2015012318A (en) * | 2013-06-26 | 2015-01-19 | オリンパス株式会社 | Image processing apparatus |
| US9704222B2 (en) | 2013-06-26 | 2017-07-11 | Olympus Corporation | Image processing apparatus |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP5807420B2 (en) | 2015-11-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US8526756B2 (en) | Method and system arranged for filtering an image | |
| JP6101817B2 (en) | Image quality improvement device, image display device, image quality improvement method, and computer program | |
| CN104335565A (en) | Image processing method with detail-enhancing filter with adaptive filter core | |
| CN102281388A (en) | Method and apparatus for adaptively filtering image noise | |
| US11551336B2 (en) | Chrominance and luminance enhancing systems and methods | |
| US8842931B2 (en) | System, method, and computer program product for reducing noise in an image using depth-based sweeping over image samples | |
| US11941785B2 (en) | Directional scaling systems and methods | |
| JP6256703B2 (en) | Image processing method and image processing apparatus | |
| JP5807420B2 (en) | Image noise reduction apparatus and image noise reduction method | |
| US9154671B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program | |
| KR102470242B1 (en) | Image processing device, image processing method and program | |
| US10719916B2 (en) | Statistical noise estimation systems and methods | |
| KR101924915B1 (en) | Signal correction method and apparatus, and terminal | |
| JP5794169B2 (en) | Image noise reduction apparatus and image noise reduction method | |
| WO2017036386A1 (en) | Video denoising method and device, terminal and storage medium | |
| KR102669220B1 (en) | Directional scaling systems and methods | |
| Patnaik et al. | Novel Edge Mapping for License Plate Detection [J] | |
| KR100625576B1 (en) | Method and Device for Processing Image of Plasma Display Panel | |
| US20200043140A1 (en) | Angular detection using sum of absolute difference statistics systems and methods | |
| JP2014086957A (en) | Image processing device and image processing method | |
| CN102999882B (en) | A kind of noise-reduction method based on random replacement and system | |
| Parubochyi et al. | Image upsampling with randomized interpolation |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20140228 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20150303 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20150310 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20150403 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20150811 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20150824 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5807420 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |