CN101232574B

CN101232574B - 成像装置、噪声去除设备及噪声去除方法

Info

Publication number: CN101232574B
Application number: CN2008100010826A
Authority: CN
Inventors: 松下伸行
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 2007-01-18
Filing date: 2008-01-18
Publication date: 2010-06-09
Anticipated expiration: 2028-01-18
Also published as: JP4288623B2; EP1947837A2; KR20080068576A; US20080175510A1; CN101232574A; JP2008177801A; TW200847764A

Abstract

本发明提供了成像装置、噪声去除设备及噪声去除方法。本发明公开了一种成像装置，包括用于获取成像结果并输出图像数据的成像部件，和用于抑制图像数据噪声并输出输出数据的噪声抑制部件，其中噪声抑制部件包括：第一ε滤波器、第二ε滤波器、第三ε滤波器、第四ε滤波器和加权相加单元。

Description

成像装置、噪声去除设备及噪声去除方法

技术领域

本发明涉及成像装置、噪声去除设备、噪声去除方法、用于噪声去除方法的程序以及用于在其中记录该程序的记录介质，并且本发明例如可应用于数字静态照相机。本发明中，下文称为ε滤波器的多个epsilon滤波器的输出值和关注像素(noted pixel)的像素值彼此加权相加(weighted-add)来抑制图像数据的噪声，从而以简单的处理和配置保证了与双边滤波器(bilateral filter)的水平相当的噪声抑制性能。

背景技术

迄今为止，例如在数字静态照相机等之中进行的图像处理中，通过使用ε滤波器作为传统的平均滤波器来抑制噪声，如第2004-172726号日本专利早期公布中所公开的那样。

这里，ε滤波器是保留边缘分量并输出平均值的滤波器。ε滤波器计算关注像素的像素值和以关注像素为中心的处理区域内的每一其他像素的像素值之间的差别绝对值(difference absolute value)。另外，ε滤波器执行基于选择每个差别绝对值等于或小于预定阈值的像素而进行求平均的处理，并将计算得出的平均值设为关注像素的像素值。因此，当关注像素的坐标为(X，Y)，关注像素的像素值为IN(X，Y)，且处理区域内另一像素的像素值为IN(PX，PY)时，ε滤波器选择如下像素：对于每个这样的像素来说，像素值IN(X，Y)和像素值IN(PX，PY)之间的差别绝对值等于或小于阈值T。并且，当符合像素值IN(X，Y)和像素值IN(PX，PY)之间的差别绝对值等于或小于阈值T的像素的数目为m时，ε滤波器对这m个像素和关注像素的像素值求平均。注意下文的描述中，抽头数目为N且阈值为T的ε滤波器以ε(N，T)的形式表示，且ε滤波器的输出值以ε(N，T)的形式表示。另外，处理区域内的其他像素的坐标以(PX，PY)的形式表示。

对于这类噪声去除，例如，第2006-180268号日本专利早期公布提出了一种使用双边滤波器而不使用ε滤波器的方法。这里，双边滤波器是条件平均滤波器的一种。因此，双边滤波器分别基于有关像素和关注像素之间的距离以及有关像素的像素值和关注像素的像素值之间的差值计算系数W_s和W_e。另外，双边滤波器基于使用这些系数W_s和W_e所做的平均处理来保留边缘分量，并抑制噪声。

图25是示出典型双边滤波器的示意性框图。如图26所示，例如双边滤波器1使得相应部件按光栅扫描的顺序连续扫描关注像素P(X，Y)，并连续接收坐标(X，Y)、关注像素P(X，Y)的像素值IN(X，Y)和以关注像素P(X，Y)为中心的处理区域内其他像素P(PX，PY)的像素值IN(PX，PY)作为其输入。这里，图26中的处理区域是(2N+1)个像素沿垂直方向排列、(2N+1)个像素沿水平方向排列的区域(N为整数)。然而，处理区域可按垂直方向的大小不同于水平方向的大小的方式来设置。

在双边滤波器1中(参考图25)，关注像素P(X，Y)的坐标(X，Y)输入系数算术运算部件2的距离算术运算部件3。另外，关注像素P(X，Y)的像素值IN(X，Y)和处理区域内其他像素P(PX，PY)的像素值IN(PX，PY)输入系数算术运算部件2的边缘算术运算部件4。

距离算术运算部件3使用关注像素P(X，Y)的坐标(X，Y)执行表达式(1)所示的算术运算处理。因此，对于关注像素P(X，Y)和处理区域内其他像素P(PX，PY)，距离算术运算部件3生成距离系数W_s(W_s(X，Y，PX，PY))，根据高斯曲线的性质，随着与关注像素P(X，Y)的距离增大，该距离系数的值减小。

Ws (X, Y, PX    PY) = \exp (- \frac{{(X - PX)}^{2} + {(Y - PY)}^{2}}{2 {σs}^{2}}) \cdot \cdot \cdot \cdot \cdot \cdot (1)

其中σ_s为决定噪声去除强度的参数。

边缘算术运算部件4使用像素值IN(X，Y)和像素值IN(PX，PY)执行表达式(2)所示的算术运算处理。因此，对于关注像素P(X，Y)和处理区域内其他像素P(PX，PY)，边缘算术运算部件4生成边缘系数W_e(W_e(X，Y，PX，PY))，根据高斯曲线的性质，像素值离关注像素P(X，Y)的像素值IN(X，Y)渐远时，该边缘系数的值减小。

We (X, Y, PX, PY) = \exp (- \frac{{(IN (X, Y) - IN (PX, PY))}^{2}}{2 σ e^{2}}) \cdot \cdot \cdot \cdot \cdot \cdot (2)

其中σ_e为决定噪声去除强度的参数。

乘法部件5通过执行表达式(3)所示的算术运算处理将距离系数W_s(W_s(X，Y，PX，PY))与边缘系数W_e(W_e(X，Y，PX，PY))相乘，从而计算加权系数W(W(X，Y，PX，PY))。

W(X，Y，PX，PY)＝Ws(X，Y，PX，PY)，We(X，Y，PX，PY) ······(3)

滤波器部件6通过执行表达式(4)所示的算术运算处理利用加权系数W(W(X，Y，PX，PY))对关注像素P(X，Y)的像素值IN(X，Y)和处理区域内其他像素P(PX，PY)的像素值IN(PX，PY)中的每个进行加权，从而执行平均处理。双边滤波器1输出滤波器部件6中执行的算术运算处理的结果OUT(X，Y)。

OUT (X, Y) = \frac{Σ_{PX = X - N}^{X + N} Σ_{PY = Y - N}^{Y + N} W (X, Y, PX, PY) \cdot IN (X, Y)}{\overset{X + N}{Σ} \overset{Y + N}{Σ} W (X, Y, PX, PY)} . . . . . . (4)

在使用双边滤波器1的噪声去除中，与使用ε滤波器的情况相比，可以保留边缘分量以平滑地抑制噪声。因此，与使用ε滤波器的情况相比图像质量可被提高。但是，在双边滤波器1中，如表达式(1)和(2)所示，必须对处理区域内的所有像素执行针对由“exp”表示的指数函数的算术运算处理。最后，为了计算一个像素的像素值，必须执行((2N+1)×(2N+1))次针对指数函数的算术运算处理。因此，面临算术运算处理量变庞大因而处理变复杂的问题。

此外，在双边滤波器1中，对于每个关注像素加权系数W不同，导致在保证足够精度的同时需要对于每个关注像素执行表达式(4)中分母的计算。这种情况下，当滤波器部件仅通过使用除法器、查找表等来配置时，会引起滤波器部件的配置变复杂的问题。另外，当滤波器部件仅通过使用软件处理来配置时，会引起需要除法的计算量变庞大的问题。

发明内容

本发明是考虑到上述方面而做出的，因此希望它提供成像装置、噪声去除设备、噪声去除方法、用于噪声去除方法的程序以及用于在其中记录该程序的记录介质，其中每一项能够以简单的处理和配置保证与双边滤波器的性能级别相当的噪声抑制性能。

为了满足上述希望，根据本发明的实施例，提供了一种成像装置，包括：用于获取成像结果并输出图像数据的成像部件，和用于抑制图像数据的噪声并输出输出数据的噪声抑制部件；其中噪声抑制部件包括：用于处理图像数据的第一ε滤波器；用于处理图像数据的第二ε滤波器，第二ε滤波器的抽头数目与第一ε滤波器的不同，第二ε滤波器的阈值与第一ε滤波器的相同；用于处理图像数据的第三ε滤波器，第三ε滤波器的抽头数目与第一ε滤波器的相同，第三ε滤波器的阈值与第一ε滤波器的不同；用于处理图像数据的第四ε滤波器，第四ε滤波器的抽头数目与第二ε滤波器的相同，第四ε滤波器的阈值与第三ε滤波器的相同；以及加权相加单元，用于将第一ε滤波器的输出值、第二ε滤波器的输出值、第三ε滤波器的输出值、第四ε滤波器的输出值和图像数据中关注像素的像素值进行加权相加，并输出输出数据。

根据本发明的另一实施例，提供了一种成像装置，包括：用于获取成像结果并输出图像数据的成像部件，和用于抑制图像数据的噪声并输出输出数据的噪声抑制部件；其中噪声抑制部件包括：用于处理图像数据的第一ε滤波器；用于处理图像数据的第二ε滤波器，第二ε滤波器的抽头数目与第一ε滤波器的不同，第二ε滤波器的阈值与第一ε滤波器的相同；用于处理图像数据的第三ε滤波器，第三ε滤波器的抽头数目与第一ε滤波器的相同，第三ε滤波器的阈值与第一ε滤波器的不同；以及加权相加单元，用于将第一ε滤波器的输出值、第二ε滤波器的输出值、第三ε滤波器的输出值和图像数据中关注像素的像素值进行加权相加，并输出输出数据。

根据本发明的又一实施例，提供了一种成像装置，包括：用于获取成像结果并输出图像数据的成像部件，和用于抑制图像数据的噪声并输出输出数据的噪声抑制部件；其中噪声抑制部件包括：用于处理图像数据的第一ε滤波器；用于处理图像数据的第二ε滤波器，第二ε滤波器的阈值与第一ε滤波器的不同，第二ε滤波器的抽头数目与第一ε滤波器的相同；用于处理图像数据的第三ε滤波器，第三ε滤波器的阈值与第二ε滤波器的相同，第三ε滤波器的抽头数目与第一ε滤波器的不同；以及加权相加单元，用于将第一ε滤波器的输出值、第二ε滤波器的输出值、第三ε滤波器的输出值和图像数据中关注像素的像素值进行加权相加，并输出输出数据。

根据本发明的又另一个实施例，提供了一种成像装置，包括：用于获取成像结果并输出图像数据的成像部件，和用于抑制图像数据的噪声并输出输出数据的噪声抑制部件；其中噪声抑制部件包括：用于处理图像数据的第一ε滤波器；用于处理图像数据的第二ε滤波器，第二ε滤波器的抽头数目和/或阈值与第一ε滤波器的不同；以及加权相加单元，用于将第一ε滤波器的输出值、第二ε滤波器的输出值和图像数据中关注像素的像素值进行加权相加，并输出输出数据。

根据本发明再一个实施例，提供了一种噪声去除设备，包括：用于处理图像数据的第一ε滤波器；用于处理图像数据的第二ε滤波器，第二ε滤波器的抽头数目与第一ε滤波器的不同，第二ε滤波器的阈值与第一ε滤波器的相同；用于处理图像数据的第三ε滤波器，第三ε滤波器的抽头数目与第一ε滤波器的相同，第三ε滤波器的阈值与第一ε滤波器的不同；用于处理图像数据的第四ε滤波器，第四ε滤波器的抽头数目与第二ε滤波器的相同，第四ε滤波器的阈值与第三ε滤波器的相同；以及加权相加单元，用于将第一ε滤波器的输出值、第二ε滤波器的输出值、第三ε滤波器的输出值、第四ε滤波器的输出值和图像数据中关注像素的像素值进行加权相加，并输出输出数据。

根据本发明的再另一实施例，提供了一种噪声去除方法，包括以下步骤：用第一ε滤波器处理图像数据；用第二ε滤波器处理图像数据，第二ε滤波器的抽头数目与第一ε滤波器的不同，第二ε滤波器的阈值与第一ε滤波器的相同；用第三ε滤波器处理图像数据，第三ε滤波器的抽头数目与第一ε滤波器的相同，第三ε滤波器的阈值与第一ε滤波器的不同；用第四ε滤波器处理图像数据，第四ε滤波器的抽头数目与第二ε滤波器的相同，第四ε滤波器的阈值与第三ε滤波器的相同；以及将第一ε滤波器的输出值、第二ε滤波器的输出值、第三ε滤波器的输出值、第四ε滤波器的输出值和图像数据中关注像素的像素值进行加权相加，并输出输出数据。

根据本发明的再又一个实施例，提供了一种用于噪声去除方法的程序，包括以下步骤：用第一ε滤波器处理图像数据；用第二ε滤波器处理图像数据，第二ε滤波器的抽头数目与第一ε滤波器的不同，第二ε滤波器的阈值与第一ε滤波器的相同；用第三ε滤波器处理图像数据，第三ε滤波器的抽头数目与第一ε滤波器的相同，第三ε滤波器的阈值与第一ε滤波器的不同；用第四ε滤波器处理图像数据，第四ε滤波器的抽头数目与第二ε滤波器的相同，第四ε滤波器的阈值与第三ε滤波器的相同；以及将第一ε滤波器的输出值、第二ε滤波器的输出值、第三ε滤波器的输出值、第四ε滤波器的输出值和图像数据中关注像素的像素值进行加权相加，并输出输出数据。

根据本发明的再又一个实施例，提供了一种记录介质用于在其中记录用于去除图像数据的噪声的噪声去除方法的程序，所述用于噪声去除方法的程序包括：用第一ε滤波器处理图像数据；用第二ε滤波器处理图像数据，第二ε滤波器的抽头数目与第一ε滤波器的不同，第二ε滤波器的阈值与第一ε滤波器的相同；用第三ε滤波器处理图像数据，第三ε滤波器的抽头数目与第一ε滤波器的相同，第三ε滤波器的阈值与第一ε滤波器的不同；用第四ε滤波器处理图像数据，第四ε滤波器的抽头数目与第二ε滤波器的相同，第四ε滤波器的阈值与第三ε滤波器的相同；以及将第一ε滤波器的输出值、第二ε滤波器的输出值、第三ε滤波器的输出值、第四ε滤波器的输出值和图像数据中关注像素的像素值进行加权相加，并输出输出数据。

根据本发明的实施例，可以通过执行与相关像素和关注像素之间的距离以及相关像素的像素值和关注像素的像素值之间的差值相对应的加权相加处理来抑制噪声分量。结果，与双边滤波器噪声抑制性能级别相当的噪声抑制性能可以通过简单的处理和配置得到保证。

根据本发明的实施例，与双边滤波器噪声抑制性能级别相当的噪声抑制性能可以通过简单的处理和配置得到保证。

附图说明

图1是示出根据本发明第一实施例的数字静态照相机中低频噪声去除部件的配置的框图；

图2是示出根据本发明第一实施例的数字静态照相机的配置的框图；

图3是示出图2所示数字静态照相机的光学校正部件的配置的框图；

图4是示出ε滤波器和双边滤波器的特性的特性曲线的图形表示；

图5是说明多个ε滤波器的输出合成的特性曲线的图形表示；

图6是说明双边滤波器中的边缘系数的特性曲线的图形表示；

图7是说明多个ε滤波器的输出合成的特性曲线的图形表示；

图8是说明系数σe增大到十倍时双边滤波器中的边缘系数的特性曲线的图形表示；

图9是说明与图8示出的示例相对应的多个ε滤波器的输出合成的特性曲线的图形表示；

图10是说明抽头数目和阈值各不相同的多个ε滤波器的输出合成的示意图；

图11是示出在图1所示的低频噪声去除部件中执行的处理过程的流程图；

图12是根据本发明第二实施例的数字静态照相机中的低频噪声去除部件的框图；

图13是示出亮度和参数α_s之间关系的特性曲线的图形表示；

图14是示出合成比变化时的频率特性的特性曲线的图形表示；

图15是示出亮度和参数α_e之间关系的特性曲线的图形表示；

图16是说明图15所示参数α_e的特性曲线的图形表示；

图17是示出根据本发明第五实施例的数字静态照相机中的低频噪声去除部件的框图；

图18A和18B分别是说明具有图1所示配置的ε滤波器中的处理的示意图；

图19A和19B分别是说明图17所示低频噪声去除部件中的处理的示意图；

图20是示出根据本发明第六实施例的数字静态照相机中的低频噪声去除部件的框图；

图21A和21B分别是说明图20所示低频噪声去除部件中的处理的示意图；

图22是示出根据本发明第七实施例的数字静态照相机中的低频噪声去除部件的框图；

图23A和23B分别是说明图22所示低频噪声去除部件中的处理的示意图；

图24A和24B分别是有助于说明根据本发明另一实施例的低频噪声去除部件的配置的示意图；

图25是示出现有技术示例的双边滤波器的示意性框图；并且

图26是有助于说明图25所示双边滤波器的操作的示意性框图。

具体实施方式

下文中将参考附图详细描述本发明的优选实施例。

【第一实施例】

(1)实施例配置

图2是示出根据本发明第一实施例的数字静态照相机的框图。在数字静态照相机11中，成像器件13配置有电荷耦合器件(CCD)固态成像器件、互补金属氧化物半导体(CMOS)固态成像器件等等。成像器件13使得由镜头单元(未示出)在成像表面上形成的光学图像经历光电转换处理，并按照与Bayer排列相对应的顺序连续输出关于红、蓝和绿的像素值。

预处理部件14使得成像器件13的输出信号经历相关双重采样处理、自动增益调整处理和模数转换处理，并输出原始数据(RAW data)D1。

光学校正部件15例如由数字信号处理器构成，使得从预处理部件14输出的原始数据D1经历缺陷校正处理、噪声抑制处理，并输出原始数据D2。

图像处理部件16对这样输入给它的原始数据D2执行诸如去马赛克(demosaic)处理、分辨率转换处理、伽玛校正处理、白平衡调整处理及图像质量校正处理之类的图像质量校正处理，以将原始数据D2转换成以亮度(luminance)信号和色差(color-difference)信号的形式获得的图像数据，并输出所得到的图像数据。数字静态照相机11中，显示设备(未示出)上显示如下图像，关于所述图像的数据是通过图像处理部件16中的处理而获得的，显示设备上还显示关于成像结果的监视图像。

编码器(ENC)17使用诸如联合图片编码专家组(JPEG)之类的用于静止图像的编码系统来压缩从图像处理部件16输出的图像数据，并输出所得到的图像数据。

从编码器17输出的输出数据或从光学校正部件15输出的原始数据D2通过接口(IF)18记录在记录介质19中。记录介质19在本实施例中为存储卡，其中记录通过接口18输出的各种数据。注意记录介质19不限于存储卡，因此诸如光盘和磁盘之类的各种记录介质中的任何一种一般都可应用于记录介质19。

图3是示出关于光学校正部件15的噪声去除处理的配置的框图。光学校正部件15通过行缓冲器21接收从预处理部件14输出的原始数据D1作为其输入。

外围像素参考部件22包括多个行缓冲器的串联电路，每个行缓冲器能够输出图像数据D1。外围像素参考部件22连续接收从行缓冲器21输出的原始数据D1作为其输入并传送这样接收的原始数据D1。伴随该操作，外围像素参考部件22同时且并行地输出来自多个行缓冲器的原始数据D1，从而连续地在利用原始数据D1配置的马赛克图像上设置关注像素。最后，外围像素参考部件22连续输出来自关注像素的图像数据和来自对应于关注像素的外围像素的图像数据。

高通滤波器23对从外围像素参考部件22输出的原始数据进行带限并选择性地输出原始数据的高频分量。

高频噪声去除部件24是利用二维中值滤波器等配置成的。高频噪声去除部件24抑制高通滤波器23的输出数据的噪声并输出所得到的数据。

低通滤波器25对从外围像素参考部件22输出的原始数据进行带限，并输出原始数据的低频分量的图像数据D3。

低频噪声去除部件26抑制低频滤波器25的输出数据D3的噪声，并输出所得到的图像数据D4。

图像合成部件28将高频噪声去除部件24的输出数据和低频噪声去除部件26的输出数据D4彼此相加，并输出噪声已被抑制的原始数据D2。

图1是详细示出低频噪声去除部件26的配置的框图。低频噪声去除部件26通过行缓冲器31接收从低通滤波器25输出的图像数据D3作为其输入。

外围像素参考部件32包括多个行缓冲器的串联电路，每个行缓冲器能够输出图像数据D3。外围像素参考部件32连续接收从行缓冲器31输出的原始数据D3作为其输入并于是传送这样接收的原始数据D3。伴随该操作，外围像素参考部件32同时且并行地输出来自多个行缓冲器的图像数据D3，从而连续地在利用图像数据D3配置的马赛克图像上设置关注像素。最后，外围像素参考部件32连续输出来自关注像素的图像数据和来自在以关注像素为中心的处理区域内的对应于关注像素的外围像素的图像数据。注意，与图25的情况形成对照，图1中关注像素P(X，Y)的像素值用IN(X，Y)的形式表示，处理区域内其他像素P(PX，PY)的像素值用IN(PX，PY)的形式表示。

多级ε滤波器部件33接收外围像素参考部件32的输出数据作为其输入并加以处理，以在保留图像数据D3的边缘分量的同时以大约与双边滤波器中的平滑度近似的平滑度抑制图像数据D3的噪声，并输出图像数据D4。另外，在多级ε滤波器33中，外围像素参考部件32的输出数据被输入到ε滤波器部件34中提供的多个ε滤波器35A至35D中的每一个。

也就是说，在ε滤波器部件34中，ε滤波器35A至35D的抽头数目和阈值分别为N1和T1、N2和T1、N1和T2以及N2和T2。这里，抽头数目N1小于抽头数目N2(N1＜N2)，且抽头数目N2是对应于处理区域的抽头数目。此外，阈值T1小于阈值T2(T1＜T2)。

乘法部件36A至36D分别用加权系数K1至K4乘以ε滤波器35A至35D的输出数据，并输出所得到的输出数据。另外，乘法部件37用加权系数K0乘以关注像素P(X，Y)的像素值IN(X，Y)，并输出所得到的输出数据。

加法部件38将乘法部件36A至36D的输出数据和乘法部件37的输出数据彼此相加，并输出通过抑制噪声而得到的具有低频分量的图像数据D4。

有了ε滤波器35A至35D、乘法部件36A至36D和37以及加法部件38的配置，多级ε滤波器部件33的功能可以分为两部分来理解。一部分功能对应于多级ε滤波器部件33将ε滤波器35A和35B的输出值以及ε滤波器35C和35D的输出值彼此加权相加的操作。这里，如上所述，ε滤波器35A和35B彼此抽头数目不同，彼此阈值相等。同样，ε滤波器35C和35D彼此抽头数目不同，彼此阈值相同。此外，另一部分功能对应于多级ε滤波器部件33将ε滤波器35A和35C的输出值、ε滤波器35B和35D的输出值以及关注像素P(X，Y)的像素值IN(X，Y)彼此加权相加的操作。这里，如上所述，ε滤波器35A和35C彼此阈值不同，彼此抽头数目相同。同样，ε滤波器35B和35D彼此阈值不同，彼此抽头数目相同。

这里，图4示出X方向由GA＝{7×ε(7，T)+6×ε(3，T)}/13表不的频率特性，如符号A所示。注意，对于所有等于或小于阈值的输入数据，这里说明的频率特性是在抽头数目为7、阈值为T的ε滤波器ε(7，T)的输出值以及抽头数目为3、阈值为T的ε滤波器ε(3，T)的输出值分别用加权系数7/13和6/13彼此加权相加时获得的。此外，ε滤波器ε(7，T)在X方向的抽头系数为[1111111]，且ε滤波器ε(3，T)在X方向的抽头系数为[0011100]。此外，在X方向上由GA＝{7×ε(7，T)+6×ε(3，T)}/13表示的频率特性等于抽头系数为[1133311]的ε滤波器的频率特性。

另一方面，图4中，符号B表示参数σ_s为1.65时由表达式(1)表示的距离系数W_s的频率特性。注意符号B表示参数σ_s设为1.65、边缘系数W_e设为1.0时双边滤波器的频率特性。在双边滤波器中，X方向的抽头系数用[1519488310083481951]表示。将符号A表示的频率特性与符号B表示的频率特性相互比较，就会明白增益等于或大于0.2时符号A表示的频率特性与符号B表示的频率特性几乎相同。因此，参数σ_s设为1.65、边缘系数W_e设为1时双边滤波器的频率特性可以通过抽头数目彼此不同而阈值彼此相同的ε滤波器的输出值的加权相加来近似。

注意，下面的表达式(5)是用于验证抽头系数为[1133311]的ε滤波器的频率特性可以通过抽头数目分别为3和7而阈值彼此相同的ε滤波器的输出值的加权相加来实现的数学表达式。

1/13×[1133311]＝1/13×[[1111111]+2×[00111001]]

＝7/13×1/7×[1111111]+6/13×1/3×[111]

＝(7×ε(7，T)+6×ε(3 T))/13 ····(5)

另外，图5的符号C至E表示在ε滤波器ε(7，T)的输出值与ε滤波器ε(3，T)的输出值的合成比分别设为1∶3、2∶2和3∶1的情况下的频率特性。从图5的频率特性中可以看出，当合成比改变时，即使参数σ_s变化不同，在边缘系数W_e设为1时双边滤波器的频率特性也可以与上面情况类似地通过抽头数目彼此不同而阈值彼此相同的ε滤波器的输出值的加权相加来实现。

另一方面，图6是示出参数σ_s设为1时由表达式(2)表示的边缘系数值W_e的特性曲线的图形表示。注意图6所示特性等同于在距离系数W_s设为1、参数σ_e设为1时双边滤波器的响应。在图6中，纵坐标轴表示增至一百倍的边缘系数值W_e。另外，横坐标值表示关注像素P(X，Y)的像素值IN(X，Y)和处理区域内其他像素P(PX，PY)的像素值IN(PX，PY)之间的差别绝对值。从图6中可以看出，差别绝对值为0时边缘系数W_e为1，差别绝对值为1时边缘系数W_e为0.61。另外，差别绝对值为2时边缘系数W_e为0.14，差别绝对值等于或大于3时边缘系数W_e近似为0。

结果，遵循高斯曲线的边缘系数W_e的特性可被认为等同于随着差别绝对值的增大数值逐步减小的特性。因此，当步进(stepwise)值的减小值分别被设为加权系数，且图6所示的像素差值分别被设为阈值的ε滤波器的输出值利用图7所示的那些加权系数加权相加时，可以保证在距离系数W_s设为1、参数σ_e设为1时的双边滤波器的响应。

也就是说，当距离系数W_s设为1、参数σ_e设为1时，双边滤波器的响应GB可以用14/100×ε(N，2)+47/100×ε(N，1)+39/100×IN(X，Y)表示。另外，这种情况下双边滤波器的响应GB可以通过阈值彼此不同而抽头数目彼此相同的ε滤波器的输出值和关注像素P(X，Y)的像素值IN(X，Y)的加权相加来实现。注意，在图7中，数字字符14和47分别是通过将ε滤波器ε(N，2)和ε(N，1)的权重增至100倍而获得的。另外，数字字符39是通过将关注像素P(X，Y)的像素值IN(X，Y)增至100倍而获得的。

这里，下面的表达式(6)是用于验证在距离系数W_s设为1时双边滤波器的频率特性可以通过抽头数目彼此相同而阈值彼此不同的ε滤波器的输出值的加权相加来实现的数学表达式。在该数学表达式中，OUT_e(X，Y)表示在距离系数W_s设为1时双边滤波器的输出值。此外，ε(N，0)表示阈值T设为0的ε滤波器，它的值等于关注像素P(X，Y)的像素值IN(X，Y)。结果，同样从该数学表达式的重排中可以理解，在距离系数W_s设为1时双边滤波器的频率特性可以通过阈值彼此不同而抽头数目彼此相同的ε滤波器的输出值和关注像素P(X，Y)的像素值IN(X，Y)的加权相加来实现。

OUTe(X，Y)＝[14×ε(N，2)+(61-14)×ε(N，1)+(100-61)×ε(N，0)]/100

＝14/100×ε(N，2)+47/100×ε(N，1)+39/100×ε(N，0)

＝14/100×ε(N，2)+47/100×ε(N，1)+39/100×IN(X，Y) ····(6)

另一方面，图8是示出在参数σ_e设为10时由表达式(2)表示的边缘系数值W_e的特性曲线的图形表示。这种情况下，图6所示的差别绝对值在参数σ_e设为1.0时增至十倍。因此，如图9所示，与图7的情况相比可以理解，双边滤波器的频率特性可以通过阈值增至十倍以便与参数值σ_e相对应的ε滤波器的输出值和关注像素P(X，Y)的像素值IN(X，Y)的加权相加来实现。注意，在图9所示的示例中，高斯曲线的近似精度恶化。但是，ε滤波器阶数的增大可以提高近似精度。

因此，如图10所示，设有σ_s＝1.65和σ_e＝1.0的双边滤波器可以通过将多个ε滤波器的输出值彼此加权相加的处理来配置。也就是说，在图10所示的示例中，阈值分别设为2、1和0的三抽头ε滤波器ε(3，2)、ε滤波器ε(3，1)和ε滤波器ε(3，0)的输出值分别通过加权系数0.14、0.47和0.39彼此加权相加，以生成第一相加值。此外，阈值分别设为2、1和0的七抽头ε滤波器ε(7，2)、ε滤波器ε(7，1)和ε滤波器ε(7，0)的输出值分别通过加权系数0.14、0.47和0.39彼此加权相加，以生成第二相加值。另外，第一和第二相加值分别通过加权系数6/13和7/13彼此加权相加，从而可以构成设有σ_s＝1.65和σ_e＝1.0的双边滤波器。

这里，图10所示构造可用下面的表达式(7)来表示：

(\frac{14}{100} ϵ (3,2) + \frac{47}{100} ϵ (3,1) + \frac{39}{100} ϵ (3,0)) \times \frac{6}{13}

+ (\frac{14}{100} ϵ (7, 2) + \frac{47}{100} ϵ (7,1) + \frac{39}{100} ϵ (7,0)) \times \frac{7}{13} \cdot \cdot \cdot \cdot \cdot \cdot (7)

另外，表达式(7)重排后可用下面的表达式(8)表示。因此，阈值分别设为2和1的三抽头ε滤波器ε(3，2)和ε滤波器ε(3，1)的输出值，阈值分别设为2和1的七抽头ε滤波器ε(7，2)和ε滤波器ε(7，1)的输出值以及关注像素P(X，Y)的像素值IN(X，Y)的加权相加使得可以构成设有σ_s＝1.65和σ_e＝1.0的双边滤波器。

\frac{14 \times 6}{100 \times 13} ϵ (3,2) + \frac{47 \times 6}{100 \times 13} ϵ (3,1)

- \frac{14 \times 7}{100 \times 13} ϵ (7,2) + \frac{41 \times 7}{100 \times 13} ϵ (7,1)

+ \frac{39 \times 6 + 39 \times 7}{100 \times 13} IN (X, Y) \cdot \cdot \cdot \cdot \cdot \cdot (8)

在ε滤波器35A-35D(参考图1)中，抽头数目N1被设为3而抽头数目N2被设为7，且阈值T1和T2分别被设为1和2，以便与表达式(8)相对应。此外，乘法部件37的加权系数K0和乘法部件36A至36D的加权系数K1至K4分别被设为表达式(8)所表示的值。

图11是示出在具有图1所示配置的低频噪声去除部件26中执行的处理过程的流程图。这里，“width”和“height”分别代表作为处理对象的像素数据D3中水平方向的像素数目和垂直方向的像素数目。另外，与“height”和“width”形成对比，“i”和“j”分别为指示关注像素的垂直位置和水平位置的变量。

在该处理过程开始时，低频噪声去除部件26的操作从步骤SP1进行到SP2以将指示关注像素的垂直位置的变量i初始化为0。另外，在后续步骤SP3中，指示关注像素的水平位置的变量j被初始化为0。接着，在步骤SP4中，低频噪声去除部件26将指示加法部件38中的相加值的变量sum初始化为0。

接着，在步骤SP5中，乘法部件37在低频噪声去除部件26中利用加权系数K0对关注像素P(X，Y)的像素值IN(X，Y)进行加权，并将所得到的值添加到变量sum。另外，在后续步骤SP6中，低频噪声去除部件26将指定ε滤波器35A至35D中任何一个的变量k初始化为0。另外，在后续步骤SP7中，低频噪声去除部件26使用由变量k指定的ε滤波器来处理外围像素参考部件32的输出数据，利用相应的加权系数对由变量k指定的ε滤波器的输出值进行加权，并将这样加权的输出值添加到变量sum。

在后续步骤SP8中，低频噪声去除部件26将变量k增大1。另外，在后续步骤SP9中，低频噪声去除部件26确定是否还有处理尚未完成的ε滤波器。当在步骤SP9中得到肯定答案时(步骤SP9中的“是”)，其操作返回步骤SP7。因此，低频噪声去除部件26逐个切换ε滤波器以将ε滤波器的输出值彼此加权相加。当所有ε滤波器中的处理都已完成时，在步骤SP9中得到否定结果(步骤SP9中的“否”)，其操作前进到步骤SP10。

在步骤SP10中，低频噪声去除部件26输出关于变量sum的相加值。另外，在后续步骤SP11中，低频噪声去除部件26将指示关注像素的水平位置的变量j增大1。另外，在后续步骤SP12中，低频噪声去除部件26比较变量j和水平方向的像素数目width，并确定一行的处理是否尚未完成。

当在步骤SP12中得到肯定答案时，低频噪声去除部件26的操作返回步骤SP4，并重复执行对水平方向下一关注像素的处理。另一方面，当在步骤SP12中得到否定答案时，低频噪声去除部件26的操作前进到步骤SP13。于是，低频噪声去除部件26将指示关注像素的垂直位置的变量i增大1。接着，在后续步骤SP14中，低频噪声去除部件26比较变量i和垂直方向的像素数目height，并确定对一幅图片的处理是否尚未完成。

当在步骤SP14中得到肯定答案时，低频噪声去除部件26的操作返回步骤SP3，并开始执行对下一行的处理。另一方面，当在步骤SP14中得到否定答案时，低频噪声去除部件26的操作前进到步骤SP15，从而完成噪声抑制处理。

(2)实施例的操作

有了上述配置，在数字静态照相机11中(参考图2)，预处理部件14使得从成像器件13输出的成像信号经历模数转换处理以生成原始数据D1。光学校正部件15抑制这样生成的原始数据的噪声。另外，图像处理部件16在下一阶段中对原始数据D2进行去马赛克处理，以生成关于全色图像的数据。在关于全色图像的数据被校正成以亮度信号和色差信号的形式获得的图像数据后，编码器17对所得到的图像数据进行数据压缩。另外，记录介质19在其中记录所得到的图像数据。此外，当用户做出在记录介质19中记录原始数据的指示时，从光学校正部件15输出的原始数据D2按原样被记录在记录介质19中。

在光学校正部件15中的噪声去除处理中(参考图3)，原始数据D1通过行缓冲器21和外围像素参考部件22输入到高通滤波器23和低通滤波器25，以被分别分离成高频分量和低频分量。另外，在高频分量和低频分量分别输入高频噪声去除部件24和低频噪声去除部件26后，为了抑制噪声，所得到的高频分量和低频分量在图像合成部件28中被合成以生成原始数据D2。因此，在数字静态照相机11中，以原始数据D1的形式获得的图像数据被频带分割成高频分量和低频分量，且高频分量和低频分量的噪声被抑制。结果，与不执行频带分割而抑制噪声的情况相比，为了减小图像质量的恶化，噪声可以得到有效抑制。

虽然迄今为止，对于上述光学校正部件15中低频端的噪声抑制，通过对其采用ε滤波器，在保留边缘分量的同时抑制了噪声，从而避免了图像质量的恶化，但是希望进一步改善噪声抑制性能。虽然在噪声抑制处理中使用双边滤波器而不是使用ε滤波器可以进一步增强噪声抑制性能，但是配置和处理变复杂。

因此，在数字静态照相机11中(参考图1)，具有低频分量的图像数据D3通过行缓冲器31和外围像素参考部件32输入到多级ε滤波器部件33。另外，多个ε滤波器35A至35D的输出值和关注像素P(X，Y)的像素值IN(X，Y)彼此加权相加。结果，通过执行类似于双边滤波器情况的、与相关像素和关注像素之间的距离以及相关像素的像素值和关注像素的像素值之间的差值相对应的加权相加处理，抑制了噪声分量。

结果，在数字静态照相机11中，噪声抑制性能与仅使用ε滤波器来抑制噪声的情况相比可被大大增强。即，更具体而言，与仅使用ε滤波器来抑制噪声的情况相比，可以平滑地保留边缘从而可以充分抑制噪声。

此外，噪声可通过使用各具有简单配置的ε滤波器35A至35D来抑制，使得与使用双边滤波器的情况相比，配置和处理可以得到简化。也就是说，由于本实施例的ε滤波器是使用系数1来执行平均处理的ε滤波器，因此除法计算中的分母变成被执行平均处理的像素的数目。因此，分母变为有限整数值。于是，例如，除法处理可使用查找表等来执行。另外，由于系数值为1，因此分子的计算很简单。结果，数字静态照相机11具有总体上计算简单的特点。结果，当低频噪声去除部件26以软件的形式来配置时，处理可被简化。另外，当低频噪声去除部件26以硬件的形式来配置时，配置可被简化，且由于并行处理的执行，处理速度可以提高。

另外，通过执行使用简单加权系数的线性合成处理抑制噪声。因此，加权系数可以改变为其他值等等，从而可以灵活改变噪声去除滤波器的特性。

(3)实施例的效果

根据本发明的实施例，多个ε滤波器的输出值和关注像素的像素值彼此加权相加，从而抑制图像数据的噪声。结果，能够以简单的处理和配置保证与双边滤波器的性能级别相当的噪声抑制性能。也就是说，抽头数目和阈值分别设为N1和T1、N2和T1、N1和T2以及N2和T2的第一至第四ε滤波器的输出值和关注像素的像素值彼此加权相加，从而抑制图像数据的噪声。结果，能够以简单的处理和配置保证与双边滤波器的性能级别相当的噪声抑制性能。

第二实施例

图12是与图1所示第一实施例相对照地示出根据本发明第二实施例应用于数字静态照相机的低频噪声去除部件的框图。这里，通过遵循应用于图像处理部件16中的图像处理(参考图2)的γ曲线执行对像素值的校正，或者在计算机等等中遵循应用于对原始数据等的图像开发过程的γ曲线执行对像素值的校正，噪声在原始数据的低亮度级别的区域变得明显。为了应付这类情况，在本实施例中，低频噪声去除部件46使得各个乘法部件36A至36D中的加权系数K1至K4可变，并增大低亮度级别区域处抑制的噪声量，从而抑制图像数据D3的噪声。更具体而言，使得各个乘法部件36A至36D中的加权系数K1至K4可变，以便在双边滤波器中计算距离系数W_s所基于的参数σ_s在较暗区域同等地变大。除了使得各个乘法部件36A至36D中的加权系数K1至K4可变的配置之外，该数字静态照相机与第一实施例的数字静态照相机11配置相同。

也就是说，在低频噪声去除部件46中，控制部件47接收从外围像素参考部件32输出的图像数据作为其输入，并且对每个预定块计算一个平均亮度级别。注意，控制部件47可对每个像素计算一个亮度级别，而不是对每个预定块计算一个平均亮度级别。控制部件47计算参数α_s，使其值随亮度级别的增大而减小，以便遵循图13所示的与这样算出的亮度级别相对应的特性曲线。

另外，利用这样算出的参数α_s使各个乘法部件36A至36D中的加权系数K1至K4可变，以便阈值为T1的3抽头ε滤波器35A与相应于它的7抽头ε滤波器35C的合成比改变，并且阈值为T2的3抽头ε滤波器35B与相应于它的7抽头ε滤波器35D的合成比连同该合成比的改变一起改变，如下面的表达式(9)所示。因此，在这种情况下，低频噪声去除部件46使得加权系数K1至K4可变，以便来自具有较少抽头数目的ε滤波器的输出信号分量在具有较低亮度级别的区域处增大。

OUT(x，y)＝αs(IN(x，y))×ε(3，T)+(1-αs(IN(x，y))×ε(7，T) ······(9)

参考图14，符号L1、L2和L3分别指示3抽头ε滤波器的输出信号和7抽头ε滤波器的输出信号以3∶1、1∶1和1∶3的比例合成时的频率特性。如图14所示，当使得加权系数K1至K4可变以便具有较少抽头数目的ε滤波器的输出信号增大时，截止频率可以降低，因此抑制噪声的能力可以提高。

根据本发明的第二实施例，使得加权系数K1至K4可变，以便具有较少抽头数目的ε滤波器的输出信号在具有较低亮度级别的区域处增大，使得噪声能够被更有效地去除，从而获得与第一实施例相同的效果。

第三实施例

在本发明的第三实施例中，明亮区域中的光学散粒噪声(optical shotnoise)被降低。因此，在第三实施例中，使得ε滤波器的特性可变，以便用于计算双边滤波器中的边缘系数W_e的参数σ_e在较亮区域处同等地变大。注意，除了关于使得ε滤波器的特性可变的配置与第二实施例的不同之外，根据本发明第三实施例的数字静态照相机与第二实施例的数字静态照相机配置相同。因此，下面将通过往第三实施例中转移图12所示的配置来描述第三实施例。

也就是说，在低频噪声去除部件46中，控制部件47接收从外围像素参考部件32输出的图像数据作为其输入，并且对每个预定块计算一个平均亮度级别。注意，控制部件47可对每个像素计算一个亮度级别，而不是对每个预定块计算一个平均亮度级别。控制部件47计算与这样算出的亮度级别相对应的参数α_e，使得参数α_e的值随亮度级别的增大而增大，以遵循图15所示的特性曲线。

另外，利用该算出的参数α_e，控制部件47将具有七个抽头的ε滤波器35A和35B的阈值中的每一个设置为α_e，并将具有七个抽头的ε滤波器35C和35D的阈值中的每一个设置为2α_e，如下面的表达式(10)所示。因此，在这种情况下，低频噪声去除部件46使得它们的阈值可变，以便阈值在较亮区域处变大，同时将抽头数目彼此不同的ε滤波器的阈值之间的比保持在如图16所示的给定值，从而降低明亮区域中的光学散粒噪声。

OUT(x，y)＝39/100×IN(x，y)+47/100×ε(N，αe(IN(x，y)))

+14/100×ε(N，2αe(IN(x，y))) ······(10)

根据本发明的第三实施例，低频噪声去除部件使得阈值可变，以便阈值在较亮区域处变大，同时将抽头数目彼此不同的ε滤波器的阈值之间的比保持在给定的值。结果，通过降低明亮区域中的光学散粒噪声，更有效地去除了噪声。结果，可以获得与第一实施例相同的效果。

第四实施例

在第四实施例中，分别在第二和第三实施例中描述的关于噪声去除处理的配置互相结合，从而同时降低了暗区域中的噪声和亮区域中的光学散粒噪声。注意，除了关于噪声去除处理的配置与第二实施例中的不同之外，根据本发明的第四实施例的数字静态照相机与第二实施例的数字静态照相机配置相同。因此，下面将通过往第四实施例中转移图12所示的配置来描述第四实施例。

也就是说，在低频噪声去除部件46中，控制部件47接收从外围像素参考部件32输出的图像数据作为其输入，并且对每个预定块计算一个平均亮度级别。注意，控制部件47可对每个像素计算一个亮度级别，而不是对每个预定块计算一个平均亮度级别。控制部件47计算与这样算出的亮度级别相对应的参数α_s使得参数α_s的值随亮度级别的增大而减小，以遵循图13所示的特性曲线。另外，控制部件47计算参数α_e，使其值随亮度级别的增大而增大，以遵循图15所示的特性曲线。

另外，控制部件47利用这样算出的参数α_e和α_s，将具有三个抽头的ε滤波器35A和35B的阈值中的每一个以及具有七个抽头的ε滤波器35C和35D的阈值中的每一个分别设置为α_e和2α_e，如下面的表达式(11)所示。此外，使得3抽头ε滤波器35A与相应的7抽头ε滤波器35C的合成比以及3抽头ε滤波器35B与相应的7抽头ε滤波器35D的合成比可变。

OUT(x，y)

＝αs(IN(x，y))×(39/100×IN(x，y)+47/100×ε(3，αe(IN(x，y)))

+14/100×ε(3，2αe(IN(x，y))))

+(1-αs)(IN(x，y))×(39/100×IN(x，y)+47/100×ε(7，αe(IN(x，y)))

+14/100×ε(7，2αe(IN(x，y))))

······(11)

根据本发明的第四实施例，控制部件使得加权系数可变，以便具有较少抽头数目的ε滤波器的输出信号分量在较低亮度级别区域处增大。另外，控制部件使得阈值可变，以便它们的值在较亮区域处变大，同时将抽头数目彼此不同的ε滤波器的阈值之间的比保持在给定的值。结果，通过同时降低亮区域中的光学散粒噪声和暗区域中遵循γ曲线的噪声，更有效地去除了噪声。结果，可以获得与第一实施例相同的效果。

第五实施例

图17是与图1所示第一实施例相对照地示出根据本发明第五实施例应用于数字静态照相机的低频噪声去除部件的配置的框图。除了省略了抽头数目为N2、阈值为T2的ε滤波器35D和与ε滤波器35D相关的乘法部件36D之外，低频噪声去除部件56与上述第一至第四实施例中的低频噪声去除部件中的每一个配置相同。

这里，图18A和18B分别是有助于与图9的情况相对照地说明图1所示低频噪声去除部件26的ε滤波器35A至35D中的处理的示意图。注意，在图18及以后的描述中，ε滤波器35A至35D的输出分别用参考符号a至d指定。在图1所示第一实施例的低频噪声去除部件26中，当差别绝对值小于阈值T1时，ε滤波器35A至35D的输出a至d被合成，并且所得到的合成输出被输出(参考图18A)。另一方面，当差别绝对值大于阈值T1且小于阈值T2时，只有各自阈值为T2的ε滤波器35B和35D的输出b和d被合成，并且所得到的合成输出被输出(参考图18B)。结果，通过执行与相关像素和关注像素之间的距离以及相关像素的像素值和关注像素的像素值之间的差值相对应的加权相加处理，噪声分量可以被抑制，从而与仅使用ε滤波器的情况相比，增强了噪声去除性能。

这里，在图17所示的第五实施例中，如图19A和19B所示，当差别绝对值小于阈值T1时，ε滤波器35A至35C的输出a至c被合成，并且所得到的合成输出被输出(参考图19A)。另一方面，当差别绝对值大于阈值T1且小于阈值T2时，只有阈值为T2的ε滤波器35B的输出b被输出(参考图19B)。结果，同样在图17所示的第五实施例中，通过执行与相关像素和关注像素之间的距离以及相关像素的像素值和关注像素的像素值之间的差值相对应的加权相加处理，噪声分量可以被抑制，从而与仅使用ε滤波器的情况相比，增强了噪声去除性能。

根据本发明的第五实施例，当第一ε滤波器、抽头数目与第一ε滤波器不同的第二ε滤波器和阈值与第一ε滤波器不同的第三ε滤波器的输出值以及关注像素的像素值仅仅彼此加权相加时，可以获得与第一实施例相同的效果。

第六实施例

图20是与图1的第一实施例相对照地示出根据本发明的第六实施例应用于数字静态照相机的低频噪声去除部件的配置的框图。除了省略了抽头数目为N2、阈值为T1的ε滤波器35C和与ε滤波器35C相关的乘法部件36C之外，低频噪声去除部件66与上述第一至第四实施例中的低频噪声去除部件中的每一个配置相同。

这里，如同与图18A和18B的情况相对照的图21A和21B所示，在图20所示的本实施例中，当差别绝对值小于阈值T1时，ε滤波器35A、35B和35D的输出a、b和d被合成，并且所得到的合成输出被输出(参考图21A)。另一方面，当差别绝对值大于阈值T1且小于阈值T2时，各自阈值为T2的ε滤波器35B和35D的输出b和d被合成，并且所得到的合成输出被输出(参考图21B)。结果，同样在图20所示的本实施例中，通过执行与相关像素和关注像素之间的距离以及相关像素的像素值和关注像素的像素值之间的差值相对应的加权相加处理，噪声分量可以被抑制，从而与仅使用ε滤波器的情况相比，增强了噪声去除性能。

根据本发明的第六实施例，当第一ε滤波器、阈值与第一ε滤波器不同的第二ε滤波器和阈值与第二ε滤波器相同且抽头数目与第一ε滤波器不同的第三ε滤波器的输出值以及关注像素的像素值仅仅彼此加权相加时，可以获得与第一实施例相同的效果。

第七实施例

图22是与图1的第一实施例相对照地示出根据本发明的第七实施例应用于数字静态照相机的低频噪声去除部件的配置的框图。除了省略了抽头数目为N1、阈值为T1的ε滤波器35A和与ε滤波器35A相关的乘法部件36A以及抽头数目为N2、阈值为T2的ε滤波器35D和与ε滤波器35D相关的乘法部件36D之外，低频噪声去除部件76与上述第一至第四实施例中的低频噪声去除部件中的每一个配置相同。

这里，如同与图18A和18B的情况相对照的图23A和23B所示，在图22所示的本实施例中，当差别绝对值小于阈值T1时，ε滤波器35B和35C的输出b和c被合成，并且所得到的合成输出被输出(参考图23A)。另一方面，差别绝对值大于阈值T1且小于阈值T2时，只有阈值为T2的ε滤波器35B的输出b被输出(参考图23B)。结果，同样在图22所示的本实施例中，通过执行与相关像素和关注像素之间的距离以及相关像素的像素值和关注像素的像素值之间的差值相对应的加权相加处理，噪声分量可以被抑制，从而与仅使用ε滤波器的情况相比，增强了噪声去除性能。注意，可以通过使用ε滤波器35A和35B、ε滤波器35A和35C或者ε滤波器35A和35D而不是使用ε滤波器35B和35C来配置ε滤波器部件34。

根据本发明的第七实施例，第一ε滤波器和抽头系数或阈值与第一ε滤波器不同的第二ε滤波器的输出值以及关注像素的像素值仅仅彼此加权相加时，可以获得与第一实施例相同的效果。

第八实施例

注意，在上述第一至第七实施例中，如图24A的示意性框图所示，迄今为止给出了对具有三个抽头的ε滤波器和具有七个抽头的ε滤波器的输出值分别用预定加权系数(图24A和24B的示例中的a和b)彼此加权相加的情况的描述。但是，不希望将本发明限制于此。也就是说，如同与图24A的情况相对照的图24B所示，可在剩下的ε滤波器中执行条件平均处理以排除利用具有三个抽头的ε滤波器计算的处理区域，并且可以基于条件平均处理的结果和利用具有三个抽头的ε滤波器计算的结果的合成来获得具有七个抽头的ε滤波器的输出。注意，在图24A和24B中，ε滤波器中的处理区域用阴影表示。在图24A和24B的情况中，处理可被进一步简化。

另外，虽然上述实施例中迄今为止给出了对处理被切换到与亮度级别相对应的另一个上的情况的描述，但是不希望将本发明限制于此。也就是说，例如，可采用如下例子，使处理被切换到与等于或小于特定ε滤波器的阈值的采样数目而不是亮度级别相对应的另一个上。因此，各种技术还可互相结合。

另外，虽然上述实施例中迄今为止给出了对仅使用多个ε滤波器来去除低频噪声的情况的描述，但是不希望将本发明限制于此。也就是说，噪声还可通过使用诸如互相结合的中值滤波器之类的其他滤波器来去除。

另外，虽然上述实施例中迄今为止给出了对图像数据被分成高频分量和低频分量从而去除噪声的情况的描述，但是不希望将本发明限制于此。也就是说，例如，本发明可普遍用于为了执行所期望的处理而使用带通滤波器将图像数据分成具有三个或更多频带的分量情况，不将图像数据分成具有频带的多个分量而是直接处理的情况等等。

另外，虽然上述实施例中迄今为止给出了对去除原始数据噪声的情况的描述，但是不希望将本发明限制于此。也就是说，本发明可普遍用于去除诸如全色图像数据和以亮度信号和色差信号的形式得到的图像数据等各种格式的图像数据的噪声的情况。

另外，虽然上述实施例中迄今为止给出了对于在执行去马赛克处理之前的阶段去除噪声的情况的描述，但是不希望将本发明限制于此。也就是说，本发明可普遍用于在各种过程中去除噪声的情况，如在执行去马赛克处理之后去除噪声的情况，在图像处理部件的处理期间去除噪声的情况，以及在图像处理部件中执行处理之后去除噪声的情况。

另外，虽然上述实施例中迄今为止给出了对使用系数为一的ε滤波器的情况的描述，但是不希望将本发明限制于此。也就是说，本发明可普遍用于使用系数不为一的ε滤波器的情况。

另外，虽然上述实施例中迄今为止给出了对相关像素的像素值和关注像素的像素值之间的差别绝对值以及相关像素和关注像素之间的距离被用作参数且参数被设成使加权根据高斯曲线的特性而变化从而保证与双边滤波器特性相同的特性的情况的描述，但是不希望将本发明限制于此。也就是说，参数还可被设成使加权根据各种特性中的任一个而不是高斯曲线的特性而变化。

另外，虽然上述实施例中迄今为止给出了本发明应用于数字静态照相机或数字视频摄像机的情况的描述，但是不希望将本发明限制于此。也就是说，本发明可普遍用于各种图像处理器和用于处理图像数据的各种图像处理程序。注意，图像处理程序可事先安装于计算机、图像处理器等等中以供呈现，或者也可记录于诸如光盘、磁盘和存储卡之类的各种记录介质中以备提供。并且，图像处理程序还可通过经由诸如因特网之类的网络下载来提供。

例如，本发明可应用于数字静态照相机。

本领域技术人员应该理解，取决于设计要求和其他因素可以想到各种修改、组合、子组合和变更，只要它们在所附权利要求及其等同物的范围之内。

本发明包含与2007年1月18日向日本专利局递交的日本专利申请JP2007-008674相关的主题，该申请的全部内容通过引用结合于此。

Claims

1.一种成像装置，包括：

成像部件，用于获取成像结果并输出图像数据；以及

噪声抑制部件，用于抑制所述图像数据的噪声，并输出输出数据；

其中，所述噪声抑制部件包括：

第一ε滤波器，用于处理所述图像数据；

第二ε滤波器，用于处理所述图像数据，所述第二ε滤波器的抽头数目与所述第一ε滤波器的不同，所述第二ε滤波器的阈值与所述第一ε滤波器的相同；

第三ε滤波器，用于处理所述图像数据，所述第三ε滤波器的抽头数目与所述第一ε滤波器的相同，所述第三ε滤波器的阈值与所述第一ε滤波器的不同；

第四ε滤波器，用于处理所述图像数据，所述第四ε滤波器的抽头数目与所述第二ε滤波器的相同，所述第四ε滤波器的阈值与所述第三ε滤波器的相同；以及

加权相加单元，用于将所述第一ε滤波器的输出值、所述第二ε滤波器的输出值、所述第三ε滤波器的输出值、所述第四ε滤波器的输出值和所述图像数据中关注像素的像素值进行加权相加，并输出所述输出数据。

2.如权利要求1所述的成像装置，还包括控制部件，所述控制部件用于检测所述图像数据的亮度级别，并基于所述亮度级别的检测结果改变所述加权相加单元中的加权系数，使具有较少抽头数目的ε滤波器的输出信号分量在具有较低亮度级别的区域处增大。

3.如权利要求1所述的成像装置，还包括控制部件，所述控制部件用于检测所述图像数据的亮度级别，并基于所述亮度级别的检测结果改变所述第一至第四ε滤波器的阈值，使所述阈值中的每一个在具有较高亮度级别的区域处增大。

4.一种成像装置，包括：

成像部件，用于获取成像结果并输出图像数据；以及

其中，所述噪声抑制部件包括：

第一ε滤波器，用于处理所述图像数据；

第三ε滤波器，用于处理所述图像数据，所述第三ε滤波器的抽头数目与所述第一ε滤波器的相同，所述第三ε滤波器的阈值与所述第一ε滤波器的不同；以及

加权相加单元，用于将所述第一ε滤波器的输出值、所述第二ε滤波器的输出值、所述第三ε滤波器的输出值和所述图像数据中关注像素的像素值进行加权相加，并输出所述输出数据。

5.一种成像装置，包括：

成像部件，用于获取成像结果并输出图像数据；以及

其中，所述噪声抑制部件包括：

第一ε滤波器，用于处理所述图像数据；

第二ε滤波器，用于处理所述图像数据，所述第二ε滤波器的抽头数目和/或阈值与所述第一ε滤波器的不同；以及

加权相加单元，用于将所述第一ε滤波器的输出值、所述第二ε滤波器的输出值和所述图像数据中关注像素的像素值进行加权相加，并输出所述输出数据。

6.一种噪声去除设备，包括：

第一ε滤波器，用于处理所述图像数据；

加权相加单元，用于将所述第一ε滤波器的输出值、所述第二ε滤波器的输出值、所述第三ε滤波器的输出值、所述第四ε滤波器的输出值和所述图像数据中关注像素的像素值进行加权相加，并输出输出数据。

7.一种噪声去除方法，包括以下步骤：

用第一ε滤波器处理图像数据；

用第二ε滤波器处理所述图像数据，所述第二ε滤波器的抽头数目与所述第一ε滤波器的不同，所述第二ε滤波器的阈值与所述第一ε滤波器的相同；

用第三ε滤波器处理所述图像数据，所述第三ε滤波器的抽头数目与所述第一ε滤波器的相同，所述第三ε滤波器的阈值与所述第一ε滤波器的不同；

用第四ε滤波器处理所述图像数据，所述第四ε滤波器的抽头数目与所述第二ε滤波器的相同，所述第四ε滤波器的阈值与所述第三ε滤波器的相同；以及

将所述第一ε滤波器的输出值、所述第二ε滤波器的输出值、所述第三ε滤波器的输出值、所述第四ε滤波器的输出值和所述图像数据中关注像素的像素值进行加权相加，并输出输出数据。