CN105027161A - 图像处理方法和图像处理设备 - Google Patents

Abstract

本发明是一种图像处理方法，该图像处理方法包括：获得用于多级中的区域中的每个区域的像素的像素统计值和边缘信息，区域分别包括关注像素并且具有依次地变得更窄的范围；使用边缘信息，来校正与在用于关注级中的区域的像素统计值与用于比关注级中的区域更宽的级中的区域的像素统计值之间的差值有关的信息；使用与差值有关的经校正的信息和用于比关注级中的区域更宽的区域的像素统计值，来校正用于关注级中的区域的像素统计值；使用用于比相应的级中的区域更宽的区域的像素统计值和与在用于关注级中的区域的未校正的像素统计值与用于关注级中的区域的经校正的像素统计值之间的差值有关的信息、来再校正用于关注级中的区域的经校正的像素统计值；以及通过在相应的级中依次地重复对用于关注级中的区域的像素统计值的校正和再校正、来校正关注像素，直至从最大范围区域到达最小范围区域。

Description

图像处理方法和图像处理设备

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法和图像处理设备。

背景技术

在图像处理技术之中，减少在图像中包含的随机噪声的技术对于更清楚地再现捕获的图像是不可或缺的。例如，在PTL 1中公开一种减少这样的随机噪声的技术。

通过使用以下各项来配置在PTL 1中描述的技术：多个算术电路，其关于在从输入图像处理电路输出的彩色数字信号中的在主扫描方向上的任意关注像素‘i’、基于预设的数学等式、来计算用于移动平均的像素数目‘n’；多个位选择电路，其有选择地输出关注像素‘i’以及在关注像素‘i’之前和之后的‘n’个参考像素‘j’；多个差分电路，其计算在关注像素‘i’的输出级与参考像素‘j’的相应的输出级之间的差值的绝对值；多个判断电路，其输出关注像素‘i’以及比较从多个差分电路输出的值与在阈值存储存储器中存储的预设的阈值以基于比较结果来输出参考像素‘j’；以及多个算术电路，其对从多个判断电路输出的输出信号执行移动平均处理。

换而言之，利用用于仅当在关注像素‘i’和参考像素‘j’的输出级之间的差值的绝对值等于或者小于阈值时向移动平均处理添加参考像素‘j’的配置，从移动平均处理排除其中差值的绝对值超过代表骤变的阈值的任何部分，并且因此可以有效地去除噪声分量。

引用列表

专利文献

[PTL 1]日本待审专利申请公开号2002-57900

发明内容

技术问题

然而，在PLT 1中公开的技术无法去除具有与平滑滤波器的大小相等或者更大的周期的低频噪声。

特别地，该技术无法在维持图像中的边缘和纹理分量的同时有效去除图像中的低亮度区域中的噪声。

因而，已经鉴于以上描述的问题而创造了本发明，其目的在于提供一种能够在维持图像中的边缘和纹理分量的同时有效地去除图像中低亮度区域中的噪声的图像处理方法和图像处理设备。

对问题的解决方案

本发明涉及一种图像处理方法，该图像处理方法包括：获得用于多个层中的区域中的每个区域的像素的像素统计值和边缘信息，区域包括关注像素并且具有依次地更窄的范围；通过使用边缘信息，来校正在用于关注层中的区域的像素统计值与用于比关注层中的区域更宽的层中的区域的像素统计值之间的差分信息；通过使用经校正的差分信息和用于比关注层中的区域更宽的区域的像素统计值，来校正用于关注层中的区域的像素统计值；通过使用用于与每层中的区域相等或者比每层中的区域更宽的区域的像素统计值、以及在用于关注层中的区域的未校正的像素统计值与用于关注层中的区域的经校正的像素统计值之间的差分信息，来再校正用于关注层中的区域的经校正的像素统计值；以及通过在相应的层中依次地重复校正和再校正用于关注层中的区域的像素统计值，来校正关注像素，直至区域从最大范围被减小至最小范围。

本发明涉及一种图像处理设备，包括：像素统计值计算装置，用于针对多个层中的区域中的每个区域计算区域中的像素的像素统计值，区域包括关注像素并且具有依次地更窄的范围；边缘信息计算装置，用于计算用于多个层中的区域中的每个区域的边缘信息，区域包括关注像素并且具有依次地更窄的范围；校正装置，用于通过使用边缘信息，来校正在用于关注层中的区域的像素统计值与用于比关注层中的区域更宽的层中的区域的像素统计值之间的差分信息，并且通过使用经校正的差分信息和用于比关注层中的区域更宽的区域的像素统计值，来校正用于关注层中的区域的像素统计值；再校正装置，用于通过使用用于与层中的每层中的区域相等或者比每层中的区域更宽的区域的像素统计值、以及和在用于关注层中的区域的未校正的像素统计值与用于关注层中的区域的经校正的像素统计值之间的差分信息，来再校正在用于关注层中的区域的未校正的像素统计值与用于关注层中的区域的经校正的像素统计值之间的差分信息，其中在相应的层中依次地重复对用于关注层中的区域的像素统计值的校正和再校正，直至区域从最大范围被减小至最小范围。

本发明的有利效果

根据本发明，可以有效地去除图像中的低亮度区域中的噪声。

附图说明

图1是图示了作为本发明的示例性实施例的图像处理方法的说明图。

图2是图示了Func函数的示例的示图。

图3是图示了用于宽区域的参数‘a’的示例设置的示图。

图4是图示了根据本示例性实施例的再校正函数的示例形状的说明图。

图5是图示了根据本示例性实施例的再校正函数的示例形状的说明图。

图6是图示了根据本示例性实施例的再校正函数的示例形状的说明图。

图7是图示了根据本示例性实施例的图像处理设备的框图。

图8是图示了根据本示例性实施例的图像处理设备的框图。

具体实施方式

现在将描述本发明的示例性实施例。

图1是图示了作为本发明的示例性实施例的图像处理方法的说明图。应当注意，虽然图1图示了三层多分辨率处理的流程，但是本发明可以容易地应用于两层或者扩展至四层或者更多层。

图1是图示了作为本发明的示例性实施例的图像处理方法的说明图。

本发明的示例性实施例的特征在于包括：通过使用空间平均值L3(x，y)和区域中的边缘信息或者边缘量E3(x，y)来校正用于中等区域的空间平均值(L2(x，y))，该空间平均值L3(x，y)是宽区域中的空间的像素统计值，像素(x，y)(关注像素)居中于该空间中；附加地，通过基于空间平均值L4(x，y)从在L2(x，y)与用于中等区域的经校正的空间平均值(L2’(x，y))之间的差分值R2(x，y)提取信号并且通过组合提取的信号与L2’(x，y)来再校正L2(x，y)，该空间平均值L4(x，y)是用于与宽区域相等或者更宽的空间的像素统计值；以及通过使用用于中等区域的经再校正的空间平均值(L2”(x，y))来校正用于窄区域的空间平均值(L1(x，y))；通过对校正输入像素值P_in(x，y)的这些校正的顺序处理来推导输出像素值P_out(x，y)。

如这里所用的术语像素统计值是指目标区域中的空间平均值，并且空间平均值是指在区域中存在的像素的算术平均值、几何平均值、加权平均值等。下文描述其中像素统计值是空间平均值的情况，该空间平均值是在区域中存在的像素的算术平均值。假设边缘量或者边缘信息由在关注像素(输入像素)周围的区域的左侧、右侧、以上和以下之中的像素的统计(比如平均值或者中间值)的差分值定义。与像素统计值相似，下文描述其中边缘量是在空间平均值之间的差分值的情况。

下文描述具体处理；然而，图1中的相应的层中的处理流程除了用于确定校正量的参数之外彼此相同。现在，通过示例，以下通过使用用于宽区域的空间平均值L3(x，y)和宽区域中的边缘量E3(x，y)来给出关于校正用于中等区域的空间平均值L2(x，y)的具体描述。

首先，对于像素位置(x，y)，如分别由等式(1)和(2)给定的那样计算用于宽区域(范围：-k3至k3)的空间平均值L3(x，y)和用于中等区域(范围：-k2至k2)的空间平均值L2(x，y)。注意，在该示例中，宽区域和中等区域的范围分别由k3和k2表示，这些区域在水平和竖直方向二者上具有相同数目的像素，但是像素的数目未必在水平和竖直方向上相同。

$L3(x,y)=\frac{1}{{(2\·k3+1)}^2}\underset{i=-k3}{\overset{k3}{\Σ}}\underset{j=-k3}{\overset{k3}{\Σ}}{P}_{in}(x+i,y+j)...\left(1\right)$

$L2(x,y)=\frac{1}{{(2\·k2+1)}^2}\underset{i=-k2}{\overset{k2}{\Σ}}\underset{j=-k2}{\overset{k2}{\Σ}}{P}_{in}(x+i,y+j)...\left(2\right)$

接着，计算宽区域中的边缘量E3(x，y)。通过计算分别如由等式(3)和(4)给定的在竖直方向上的边缘量EV3(x，y)和在水平方向上的边缘量EH3(x，y)、继而如由等式(5)给定的那样将结果相加来计算宽区域中的边缘量EV3(x，y)。注意，在该示例中，宽区域的范围由k3表示，该区域在水平方向和竖直方向二者上具有相同数目的像素，但是像素的数目未必在水平和竖直方向上相同。注意，以上描述提到了在水平和竖直方向上的边缘量，但是可以计算和使用在倾斜方向上的边缘量。

$EV3(x,y)=\frac{1}{(2\·k3+1)\·k3}\left|\underset{i=-k3}{\overset{k3}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{k3}{\Σ}}\left(P_{in}\right(x+i,y+j)-P_{in}(x+i,y-j\left)\right)\right|...\left(3\right)$

$EH3(x,y)=\frac{1}{(2\·k3+1)\·k3}\left|\underset{i=1}{\overset{k3}{\Σ}}\underset{j=-3}{\overset{k3}{\Σ}}\left(P_{in}\right(x+i,y+j)-P_{in}(x-i,y+j\left)\right)\right|...\left(4\right)$

E3(x，y)＝EV3(x，y)+EH3(x，y)…(5)

然后，通过使用基于计算出的边缘量E3(x，y)而计算的复合权值α3(x，y)来校正用于宽区域的空间平均值L3(x，y)，以如由等式(6)给定的那样产生用于宽区域的经校正的空间平均值L3’(x，y)。通过使用如由等式(7)给定的预定义的阈值hi3和lo3来

计算复合权值α3(x，y)。

L3′(x，y)＝(1-α3(x，y))·L3(x，y)+α3(x，y)·L2(x，y)…(6)

$\mathrm{\&alpha;}3(x,y)=\left\{\begin{array}{ccc}1.0& if& E3(x,y)>hi3\\ 0.0& elseif& E3(x,y)<lo3\\ \frac{E3(x,y)-lo3}{hi3-lo3}& else& \end{array}\right....\left(7\right)$

if：如果

else if：否则如果

else：否则

注意，hi3是用于将中等区域视为边缘的阈值并且lo3是用于将中等区域视为平坦的阈值，其中hi3>lo3。

根据等式(8)，通过使用如以上计算出的空间平均值L3’来校正用于中等区域的空间平均值L2(x，y)。

L2′(x，y)＝L3′(x，y)+Func(L2(x，y)-L3′(x，y))…(8)

这里使用如图2中所示的校正函数Func的示例。例如，通过将由图2中的校正函数给定的校正数量diffout与L2(x，y)相加来执行关于像素位置(x，y)校正用于中等区域的空间平均值L2(x，y)，其中假设diffin是(L2(x，y)-L3’(x，y))。对于待处理的每个分辨率和待校正的每个色分量分离地确定图2中的校正函数中的参数‘a’、‘b’和‘limit’。

存在另一可能配置，在该配置中，通过在每层中的Func函数(校正函数)中反映用于抑制噪声分量的、根据等式(5)计算出的边缘量E3(x，y)以便改变每层中的Func函数(校正函数)、来在每层中自适应地抑制噪声分量。

现在如等式(9)中所示定义随着边缘量E3(x，y)变化的系数β3(x，y)。用于E3(x，y)的阈值hi3和lo3是预设的值，并且与等式(7)相似地，hi3是用于将中等区域视为边缘的阈值并且lo3是用于将中等区域视为平坦的阈值，其中hi3>lo3。

$\mathrm{\&beta;}3(x,y)=\left\{\begin{array}{ccc}0.0& if& E3(x,y)>\mathrm{hi}3\\ 1.0& elseif& E3(x,y)<lo3\\ \frac{E3(x,y)-lo3}{hi3-lo3}& else& \end{array}\right....\left(9\right)$

如由等式(9)定义的系数β3(x，y)是范围从0.0至1.0的实数。通过使用系数β3(x，y)如在以下等式(10)中定义用于Func函数的参数‘a’。在图3中示出了在边缘量E3(x，y)与参数‘a’之间的关系。

a＝β3(x，y)×a_lo3+(1-β3(x，y))×a_hi3…(10)

在等式中，a_lo3代表用于小于阈值lo3的边缘量E3(x，y)的参数‘a’的值，而a_hi3代表用于大于阈值hi3的边缘量的参数‘a’的值。对于在阈值lo3与hi3之间的边缘量E3(x，y)，参数‘a’的范围从a_hi3到a_lo3，其中a_hi3是大于0的实数并且a_lo3是满足a_lo3>＝a_hi3的实数。

利用如以上推导的所得Func函数，如由等式(11)给定的那样校正中等区域中的空间平均值L2(x，y)。

L2′(x，y)＝L3(x，y)+Func(L2(x，y)-L3(x，y))…(11)

以这一方式，通过使用等式(1)至(8)或者等式(1)至(5)和等式(9)至(11)、来推导中等区域中的经校正的空间平均值L2’(x，y)。

接着，如由等式(12)给定的那样确定在中等区域L2(x，y)中的空间平均值与中等区域中的经校正的空间平均值(L2’(x，y))之间的差分值R2(x，y)。换而言之，R2(x，y)代表用于L2(x，y)的校正量。另外，如等式(13)中所示，通过用基于空间平均值L4(x，y)的函数F_resid从R2(x，y)提取信号并且通过组合提取的信号与L2’(x，y)来推导用于中等区域的经再校正的空间平均值L2”(x，y)，该空间平均值L4(x，y)是用于与宽区域相等或者更宽的空间的像素统计值。

R2(x，y)＝L2(x，y)-L2′(x，y)…(12)

L2″(x，y)＝L2′(x，y)+F_resid(R2(x，y)，L4(x，y)，α1，α2，l_hi，l_lo)…(13)

以下等式(14)是等式(13)中所示的空间平均值L4(x，y)的示例(算术平均值)，该示例是用于与宽区域相等或者更宽的空间的像素统计值。注意，在该示例中，与宽区域相等或者更宽的空间的范围由k4表示，该区域在水平和竖直方向二者上具有相同数目的像素，但是像素的数目未必在水平和竖直方向上相同。

$L4(x,y)=\frac{1}{{(2\&CenterDot;k4+1)}^2}\underset{i=-k4}{\overset{k4}{\&Sigma;}}\underset{j=-k4}{\overset{k4}{\&Sigma;}}{P}_{in}(x+i,y+j)...\left(14\right)$

其中k4>＝k3。

以下等式(15)代表等式(13)中所示的函数F_resid的示例。

$F_{resid}(r,l,\mathrm{\&alpha;}1,\mathrm{\&alpha;}2,l_{hi},l_{lo})=\left\{\begin{array}{ccc}\mathrm{\&alpha;}2\&times;r& if& l>l_{hi}\\ \mathrm{\&alpha;}1\&times;r& elseif& l<l_{lo}\\ \left(\right(\mathrm{\&alpha;}2-\mathrm{\&alpha;}1)\&times;\frac{l-l_{lo}}{l_{hi}-l_{lo}}+\mathrm{\&alpha;}1)\&times;r& else& \end{array}\right....\left(15\right)$

其中α1＜＝α2，并且基本上0.0＜＝α1＜＝α2＜＝1.0。也就是说，当在高亮度区域(L4(x，y)＞l_hi)中包括关注像素时，等式(15)将最终校正量设置为小以通过从差分值R2(x，y)提取高百分比的值来避免失去分辨率感。当在暗区域(L4(x，y)＜l_lo)中包括关注像素时，等式(15)将最终校正量保持为大以通过从差分值R2(x，y)提取低百分比的值来维持暗区域中的噪声去除性能。此外，当在既不是高亮度区域也不是暗区域的区域中包括关注像素时，等式(15)通过从差分值R2(x，y)提取与目标区域的亮度成比例的值来保持在分辨率感与噪声去除之间的平衡。图4示出了在周围平均亮度‘1’与等式(15)中的函数Fresid的输出之间的关系，其中向函数Fresid输入的‘r’是1。

注意，等式(13)中的阈值l_hi、l_lo和参数α1、α2可以在层之中被改变或者可以未被改变。

函数F_resid不限于等式(15)并且可以用别的方式如同以下等式(16)或者(17)被配置：

$F_{resid}(r,l,\mathrm{\&alpha;}1,\mathrm{\&alpha;}2,l_{hi},l_{lo})=\left\{\begin{array}{ccc}\mathrm{\&alpha;}2\&times;r& if& l>l_{hi}\\ \mathrm{\&alpha;}1\&times;\frac{l}{l_{lo}}r& elseif& l<l_{lo}\\ \left(\right(\mathrm{\&alpha;}2-\mathrm{\&alpha;}1)\&times;\frac{l-l_{lo}}{l_{hi}-l_{lo}}+\mathrm{\&alpha;}1)\&times;r& else& \end{array}\right....\left(16\right)$

$F_{resid}(r,l,\mathrm{\&alpha;}2,l_{hi})=\left\{\begin{array}{ccc}\mathrm{\&alpha;}2\&times;r& if& l>l_{hi}\\ \mathrm{\&alpha;}2\&times;\frac{l}{l_{hi}}\&times;r& otherwise& \end{array}\right....\left(17\right)$

Otherwise：否则

图5和图6各自示出了在周围平均亮度‘l’与函数F_resid的输出之间的关系，其中‘r’(即向等式(16)和(17)中的函数F_resid的输入)是1。

另外，也可以通过用以下等式(18)替换等式(13)来获得相似效果：

L2″(x，y)＝L2′(x，y)+F_resid(R2(x，y)，λ′)…(18)

其中函数Fresid由等式(19)或者(20)给定。等式(19)中的符号函数是用于输出输入的符号的函数，并且等式(19)或者(20)中的λ’由等式(21)给定。

$F_{resid}(r,{\mathrm{\&lambda;}}^{\&prime;})=\left\{\begin{array}{cc}sign\left(r\right)\&times;\left(\right|r|-{\mathrm{\&lambda;}}^{\&prime;},0)& if\left|r\right|>{\mathrm{\&lambda;}}^{\&prime;}\\ 0& otherwise\end{array}\right....\left(19\right)$

$F_{resid}(r,{\mathrm{\&lambda;}}^{\&prime;})=\left\{\begin{array}{cc}r& if\left|r\right|>{\mathrm{\&lambda;}}^{\&prime;}\\ 0& otherwise\end{array}\right....\left(20\right)$

其中α1＞α2并且基本上α1＞α2＞＝0.0。λ的更高值代表更高噪声去除性能。也就是说，当在高亮度区域(L4(x，y)＞l_hi)中包括关注像素时，等式(21)能够将最终校正量设置为小以通过向λ给予更低值来避免失去分辨率感。当在暗区域(L4(x，y)＜l_lo)中包括关注像素时，等式(21)将最终校正量保持为大以通过向λ给予更高值来维持暗区域中的噪声去除性能。此外，当在既不是高亮度区域也不是暗区域的区域中包括关注像素时，等式(21)通过与目标区域的亮度成比例地调整λ的值来保持在分辨率感与噪声去除之间的平衡。

与等式(15)、(16)和(17)中所示的参数相似地，λ、阈值l_hi、l_lo和参数α1、α2可以在层之中被改变或者可以未被改变。

相似地，λ’不限于等式(21)并且可以如同等式(15)被替换，该等式(15)可以用等式(16)或者(17)来替换。

如以上描述的那样，在第一示例性实施例中，通过使用空间平均值来控制用于噪声抑制的再校正量，该空间平均值是用于与宽区域相等或者更宽的空间的像素统计值。在示例性实施例中描述的图像处理方法可以用来有效地去除图像中的其中噪声相对地明显的低亮度区域中的噪声而维持图像中的边缘和纹理分量。

现在将描述根据本发明的示例性实施例的图像处理设备。

图7是图示了根据本发明的示例性实施例的图像处理设备的框图。

在第一示例性实施例中，以两种方式之一获得经校正的值：一种方式利用等式(1)至(8)；并且另一种方式利用等式(1)至(5)和等式(9)至(11)。

图7图示了通过使用等式(1)至(8)提供经校正的值的图像处理设备。

根据本示例性实施例的图7中所示的图像处理设备包括区域像素值提取单元1、空间平均值计算单元2、校正单元3、再校正单元4、输出图像控制单元5和边缘信息计算单元6。

区域像素值提取单元1在它们的相应的定时提取在宽区域中存在的像素的像素值、在中等区域中存在的像素的像素值、在窄区域中存在的像素的像素值、在与宽区域相等或者更宽的区域中存在的像素的像素值和输入像素值P_in(x，y)(关注像素)的像素值，在上述区域中的每个区域中，像素位置(x，y)(关注像素)被居中；并且然后向空间平均值计算单元2和向边缘信息计算单元6输出这些像素值。

空间平均值计算单元2从区域像素值提取单元1接收相应的区域中的像素值并且计算用于相应的区域的空间平均值。然后，向校正单元3和向再校正单元4输出用于宽、中等和窄区域的计算出的空间平均值。仅向再校正单元4输出用于与宽区域相等或者更宽的区域的空间平均值。

边缘信息计算单元6基于从区域像素值提取单元1传入的、在宽区域中存在的像素的像素值来计算大区域中的边缘量E3(x，y)。通过分别如由等式(3)和(4)给定的那样计算在竖直方向上的边缘量EV3(x，y)和在水平方向上的边缘量EH3(x，y)、继而如由等式(5)给定的那样将结果相加、来计算在宽区域中的边缘量E3(x，y)。相似地，计算在中等区域中的边缘量E2(x，y)和在窄区域中的边缘量E1(x，y)。注意，以上描述提到了在水平方向和竖直方向上的边缘量，但是可以计算和使用在倾斜方向上的边缘量。

校正单元3通过使用能够从由边缘信息计算单元6计算出的边缘量E3(x，y)推导的复合权值α3(x，y)以如由等式(6)给定的那样通过计算产生用于宽区域的经校正的空间平均值L3’(x，y)、来校正用于宽区域的空间平均值L3(x，y)。通过使用如由等式(7)给定的预定义的阈值hi3和lo3来计算复合权值α3(x，y)。

另外，通过使用如由等式(8)给定的计算出的空间平均值L3’来校正用于中等区域的空间平均值L2(x，y)来推导经校正的空间平均值L2’(x，y)。对空间平均值L1(x，y)和对输入像素值P_in(x，y)进行相似校正。

再校正单元4计算在未校正的空间平均值L2(x，y)与经校正的空间平均值L2’(x，y)之间的差分值，并且然后基于如由空间平均值计算单元2计算的用于与宽区域相等或者更大的区域的空间平均值L4(x，y)如由等式(18)给定的那样再计算L2’(x，y)、来推导经再校正的空间平均值L2”(x，y)。对经校正的空间平均值L1’(x，y)和对经校正的输入像素值P_in’(x，y)进行相似再校正。

每当依次输入经校正的空间平均值时，输出图像控制单元5向区域像素值提取单元1给予用于提取后续层中的区域中的像素的像素值的指令。每当输入经再校正的空间平均值时，向校正单元3反馈经再校正的空间平均值。然后，在输入单个像素的P_out(x，y)时，输出P_out(x，y)作为输出像素值。

图8图示了根据本发明的示例性实施例的图像处理设备，其中该设备使用等式(1)至(5)和等式(9)至(11)来提供经校正的值。

根据本发明的示例性实施例的图8中所示的图像处理设备包括区域像素值提取单元1、空间平均值计算单元2、校正单元3、再校正单元4、输出图像控制单元5、边缘信息计算单元6和校正函数确定单元7。

区域像素值提取单元1、空间平均值计算单元2、再校正单元4、输出图像控制单元5和边缘信息计算单元6以与根据第一示例性实施例的图7中所示的图像处理设备中相同的方式操作。

校正函数确定单元7基于由边缘信息计算单元6计算出的边缘量如等式(9)和(10)中所示计算Func函数(校正函数)中的参数‘a’、以确定用于相应的层的Func函数(校正函数)。

校正单元3通过针对相应的层使用由校正函数确定单元7确定的Func函数(校正函数)来校正用于相应的层的空间平均值。

如以上描述的那样，根据本发明的示例性实施例，使得有可能有效地去除图像中的其中噪声相对地明显的低亮度区域中的噪声，同时通过基于用于与每层上的区域相等或者更宽的区域的像素统计值来控制再校正量来维持图像中的边缘和纹理分量。

注意，在以上示例性实施例中和在权利要求中描述的图像处理设备至少包括用于拍摄静止图像和视频图像的相机、用于编辑静止图像或者视频数据的成像装备以及用于接收和显示静止图像或者视频数据的图像显示设备，并且因此所有这些设备是适用的。

如从以上描述中清楚的那样，尽管有可能用硬件配置个别单元，但是这些单元也能够由计算机程序实施。在这一情况下，与在以上描述的示例性实施例中的功能和/或操作相似的功能和/或操作由如下处理器实施，在程序存储器中存储的程序使该处理器操作。也有可能由计算机程序实施前述实施例的功能的仅部分。

以上示例性实施例的全部或者部分可以被描述为但不限于以下补充备注。

(补充备注1)

一种图像处理方法，包括：

获得用于多个层中的区域中的每个区域的像素的像素统计值和边缘信息，区域包括关注像素并且具有依次地更窄的范围；

通过使用边缘信息，来校正在用于关注层中的区域的像素统计值与用于比关注层中的区域更宽的层中的区域的像素统计值之间的差分信息；

通过使用经校正的差分信息和用于比关注层中的区域更宽的区域的像素统计值，来校正用于关注层中的区域的像素统计值；

通过使用用于与每层中的区域相等或者比每层中的区域更宽的区域的像素统计值、以及在用于关注层中的区域的未校正的像素统计值与用于关注层中的区域的经校正的像素统计值之间的差分信息，来再校正用于关注层中的区域的经校正的像素统计值；以及

通过在相应的层中依次地重复校正和再校正用于关注层中的区域的像素统计值，来校正关注像素直至区域从最大范围被减小至最小范围。

(补充备注2)

根据补充备注1的图像处理方法，

其中再校正包括：

当关注像素被包括在高亮度区域中时，设置更小校正量并且执行校正，

当关注像素被包括在低亮度区域中时，设置更大校正量并且执行校正，以及

当关注像素被包括在既不是高亮度区域也不是低亮度区域的区域中时，用如下校正量执行校正：该校正量依赖于关于在关注像素周围的平均亮度的信息。

(补充备注3)

根据补充备注1或者2的图像处理方法，包括：

通过使用用于关注层中的区域的像素统计值、用于比关注层中的区域更宽的层中的区域的像素统计值和用于比关注层中的区域更宽的层中的区域的边缘信息，来计算差分信息。

(补充备注4)

根据补充备注3的图像处理方法，

其中如果用于比关注层中的区域更宽的层中的区域的边缘信息超过预定义的阈值，则不校正用于关注层的像素统计值。

(补充备注5)

根据补充备注1至4中的任一补充备注的图像处理方法，包括：

在通过使用经校正的差分信息和用于比关注层中的区域更宽的区域的像素统计值来校正用于关注层中的区域的像素统计值时，在逐层基础上变化校正程度。

(补充备注6)

根据补充备注5的图像处理方法，包括：

在通过使用经校正的差分信息和用于比关注层中的区域更宽的区域的像素统计值来校正用于关注层中的区域的像素统计值时，根据关注层中的区域中的由噪声引起的像素值的改变量来变化校正程度。

(补充备注7)

根据补充备注5的图像处理方法，包括：

在通过使用经校正的差分信息和用于比关注层中的区域更宽的区域的像素统计值来校正用于关注层中的区域的像素统计值时，根据比关注层中的区域更宽的区域中的边缘量来变化校正程度。

(补充备注8)

根据补充备注1至7中的任一补充备注的图像处理方法，包括：

其中以在通过使用经校正的差分信息和用于比关注层中的区域更宽的区域的像素统计值来校正用于关注层中的区域的像素统计值时，对于差分信息与零更接近而输出与零更接近的值，并且对于差分信息更大而用更小校正程度来执行校正这样的方式进行校正。

(补充备注9)

根据补充备注1至8中的任一补充备注的图像处理方法，

其中像素的空间平均值被用作像素统计值。

(补充备注10)

根据补充备注9的图像处理方法，

其中空间平均值是像素的算术平均值、几何平均值和加权平均值中的任何平均值。

(补充备注11)

一种图像处理设备，包括：

像素统计值计算装置，用于针对多个层中的区域中的每个区域计算区域中的像素的像素统计值，区域包含关注像素并且具有依次地更窄的范围；

边缘信息计算装置，用于计算用于多个层中的区域中的每个区域的边缘信息，区域包括关注像素并且具有依次地更窄的范围；

校正装置，用于通过使用边缘信息，来校正在用于关注层中的区域的像素统计值与用于比关注层中的区域更宽的层中的区域的像素统计值之间的差分信息，并且通过使用经校正的差分信息和用于比关注层中的区域更宽的区域的像素统计值，来校正用于关注层中的区域的像素统计值；

再校正装置，用于通过使用用于与层中的每层中的区域相等或者比层中的每层中的区域更宽的区域的像素统计值以及在用于关注层中的区域的未校正的像素统计值与用于关注层中的区域的经校正的像素统计值之间的差分信息，来再校正在用于关注层中的区域的未校正的像素统计值与用于关注层中的区域的经校正的像素统计值之间的差分信息，

其中在相应的层中依次地重复对用于关注层中的区域的像素统计值的校正和再校正，直至区域从最大范围被减小至最小范围。

(补充备注12)

根据补充备注11的图像处理设备，

其中再校正装置：

当关注像素被包括在高亮度区域中时，设置更小校正量并且执行校正，

当关注像素被包括在低亮度区域中时，设置更大校正量并且执行校正，以及

当关注像素被包括在既不是高亮度区域也不是低亮度区域的区域中时，用如下校正量执行校正：该校正量依赖于关于在关注像素周围的平均亮度的信息。

(补充备注13)

根据补充备注11或者12的图像处理设备，

其中校正装置通过使用用于关注层中的区域的像素统计值、用于比关注层中的区域更宽的层中的区域的像素统计值和用于比关注层中的区域更宽的层中的区域的边缘信息，来计算差分信息。

(补充备注14)

根据补充备注13的图像处理设备，

其中校正装置在用于比关注层中的区域更宽的层中的区域的边缘信息超过预定义的阈值时，不校正用于关注层的像素统计值。

(补充备注15)

根据补充备注11至14中的任一补充备注的图像处理设备，

其中校正装置在通过使用经校正的差分信息和用于比关注层中的区域更宽的区域的像素统计值来校正用于关注层中的区域的像素统计值时，在逐层基础上变化校正程度。

(补充备注16)

根据补充备注15的图像处理设备，

其中校正装置在通过使用经校正的差分信息和用于比关注层中的区域更宽的区域的像素统计值来校正用于关注层中的区域的像素统计值时，根据关注层中的区域中的由噪声引起的像素值的改变量来变化校正程度。

(补充备注17)

根据补充备注15的图像处理设备，

其中校正装置在通过使用经校正的差分信息和用于比关注层中的区域更宽的区域的像素统计值来校正用于关注层中的区域的像素统计值时，根据比关注层中的区域更宽的区域中的边缘量来变化校正程度。

(补充备注18)

根据补充备注11至17中的任一补充备注的图像处理设备，包括：

其中在通过使用经校正的差分信息和用于比关注层中的区域更宽的区域的像素统计值来校正用于关注层中的区域的像素统计值时，校正装置对于差分信息与零更接近而输出与零更接近的值，并且对于差分信息更大而用更小校正程度来执行校正。

(补充备注19)

根据补充备注11至18中的任一补充备注的图像处理设备，

其中像素的空间平均值被用作像素统计值。

(补充备注20)

根据补充备注19的图像处理设备，

其中空间平均值是像素的算术平均值、几何平均值和加权平均值中的任何平均值。

(补充备注21)

一种程序，使计算机执行：

像素统计值计算过程，其针对多个层中的区域中的每个区域计算区域中的像素的像素统计值，区域包含它们的相应关注像素并且具有依次地更窄的范围；

边缘信息计算过程，其计算用于多个层中的区域中的每个区域的边缘信息，区域包括关注像素并且具有依次地更窄的范围；

校正过程，其通过使用边缘信息，来校正在用于关注层中的区域的像素统计值与用于比关注层中的区域更宽的层中的区域的像素统计值之间的差分信息；并且通过使用经校正的差分信息和用于比关注层中的区域更宽的区域的像素统计值，来校正用于关注层中的区域的像素统计值；

再校正过程，期通过使用用于与层中的每层中的区域相等或者比层中的每层中的区域更宽的区域的像素统计值以及在用于关注层中的区域的未校正的像素统计值与用于关注层中的区域的经校正的像素统计值之间的差分信息，来再校正在用于关注层中的区域的未校正的像素统计值与用于关注层中的区域的经校正的像素统计值之间的差分信息，

其中在相应的层中依次地重复校正和再校正用于关注层中的区域的像素统计值的过程，直至区域从最大范围被减小至最小范围。

(补充备注22)

根据补充备注21的程序，

其中再校正过程包括：

当关注像素被包括在高亮度区域中时，设置更小校正量并且执行校正，

当关注像素被包括在低亮度区域中时，设置更大校正量并且执行校正，以及

当关注像素被包括在既不是高亮度区域也不是低亮度区域的区域中时，用如下校正量执行校正：该校正量依赖于关于在关注像素周围的平均亮度的信息。

(补充备注23)

根据补充备注21或者22的程序，

其中校正过程通过使用用于关注层中的区域的像素统计值、用于比关注层中的区域更宽的层中的区域的像素统计值和用于比关注层中的区域更宽的层中的区域的边缘信息，来计算差分信息。

(补充备注24)

根据补充备注23的程序，

其中校正过程在用于比关注层中的区域更宽的层中的区域的边缘信息超过预定义的阈值时，不校正用于关注层的像素统计值。

(补充备注25)

根据补充备注21至24中的任一补充备注的程序，

其中校正过程在通过使用经校正的差分信息和用于比关注层中的区域更宽的区域的像素统计值来校正用于关注层中的区域的像素统计值时，在逐层基础上变化校正程度。

(补充备注26)

根据补充备注25的程序，

其中校正过程在通过使用经校正的差分信息和用于比关注层中的区域更宽的区域的像素统计值来校正用于关注层中的区域的像素统计值时，根据关注层中的区域中的由噪声引起的像素值的改变量来变化校正程度。

(补充备注27)

根据补充备注25的程序，

其中校正过程在通过使用经校正的差分信息和用于比关注层中的区域更宽的区域的像素统计值来校正用于关注层中的区域的像素统计值时，根据比关注层中的区域更宽的区域中的边缘量来变化校正程度。

(补充备注28)

根据补充备注21至27中的任一补充备注的程序，包括：

其中校正过程以在通过使用经校正的差分信息和用于比关注层中的区域更宽的区域的像素统计值来校正用于关注层中的区域的像素统计值时、校正过程对于差分信息与零更接近而输出与零更接近的值、并且对于差分信息更大而用更小校正程度执行校正这样的方式来进行校正。

(补充备注29)

根据补充备注21至28中的任一补充备注的程序，

其中像素的空间平均值被用作像素统计值。

(补充备注30)

根据补充备注29的程序，

其中空间平均值是像素的算术平均值、几何平均值和加权平均值中的任何平均值。

(补充备注31)

一种记录介质，存储根据补充备注21至30中的任一补充备注所述的程序。

尽管已经参照示例性实施例描述了本发明，但是本发明未必限于以上描述的实施例，而是可以在本发明的技术思想的范围内用各种修改来实现。

本申请要求基于其全部公开内容被结合于此、提交于2013年2月28日的第2013-038236号日本专利申请的优先权。

标号列表

1   区域像素值提取单元

2   空间平均值计算单元

3   校正单元

4   再校正单元

5   输出图像控制单元

6   边缘信息计算单元

7   校正函数确定单元

Claims (10)

1.一种图像处理方法，包括：

获得用于多个层中的区域中的每个区域的像素的像素统计值和边缘信息，所述区域包括关注像素并且具有依次地更窄的范围；

通过使用所述边缘信息，来校正在用于关注层中的区域的像素统计值与用于比所述关注层中的所述区域更宽的层中的区域的像素统计值之间的差分信息；

通过使用经校正的所述差分信息和用于比所述关注层中的所述区域更宽的所述区域的所述像素统计值，来校正用于所述关注层中的所述区域的所述像素统计值；

通过使用用于与所述层中的每层中的区域相等或者比所述层中的每层中的区域更宽的区域的像素统计值、以及在用于所述关注层中的所述区域的未校正的所述像素统计值与用于所述关注层中的所述区域的经校正的所述像素统计值之间的差分信息，来再校正用于所述关注层中的所述区域的经校正的所述像素统计值；以及

通过在相应的所述层中依次地重复所述校正和所述再校正用于所述关注层中的所述区域的所述像素统计值，来校正所述关注像素，直至所述区域从最大范围被减小至最小范围。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，

其中所述再校正包括：

当所述关注像素被包括在高亮度区域中时，设置更小校正量并且执行校正，

当所述关注像素被包括在低亮度区域中时，设置更大校正量并且执行校正，以及

当所述关注像素被包括在既不是高亮度区域也不是低亮度区域的区域中时，用如下校正量执行校正：所述校正量依赖于用于与所述层中的每层中的区域相等或者比所述层中的每层中的区域更宽的区域的像素统计值。

3.根据权利要求1或者2所述的图像处理方法，包括：

通过使用用于所述关注层中的所述区域的所述像素统计值、用于比所述关注层中的所述区域更宽的层中的区域的像素统计值和用于比所述关注层中的所述区域更宽的层中的区域的边缘信息，来计算所述差分信息。

4.根据权利要求3所述的图像处理方法，

其中在用于比所述关注层中的所述区域更宽的所述层中的所述区域的所述边缘信息超过预定义的阈值时，不校正用于所述关注层的所述像素统计值。

5.根据权利要求1至4中的任一权利要求所述的图像处理方法，包括：

在通过使用经校正的所述差分信息和用于比所述关注层中的所述区域更宽的所述区域的所述像素统计值来校正用于所述关注层中的所述区域的所述像素统计值时，在逐层基础上变化校正程度。

6.根据权利要求5所述的图像处理方法，包括：

在通过使用经校正的所述差分信息和用于比所述关注层中的所述区域更宽的所述区域的所述像素统计值来校正用于所述关注层中的所述区域的所述像素统计值时，根据所述关注层中的所述区域中的噪声引起的像素值的改变量来变化校正程度。

7.根据权利要求5所述的图像处理方法，包括：

在通过使用经校正的所述差分信息和用于比所述关注层中的所述区域更宽的区域的所述像素统计值来校正用于所述关注层中的所述区域的所述像素统计值时，根据比所述关注层中的所述区域更宽的所述区域中的边缘量来变化校正程度。

8.根据权利要求1至7中的任一权利要求所述的图像处理方法，包括：

在通过使用经校正的所述差分信息和用于比所述关注层中的所述区域更宽的所述区域的所述像素统计值来校正用于所述关注层中的所述区域的所述像素统计值时，对于所述差分信息与零更接近而输出与零更接近的值，并且对于所述差分信息更大而用更小校正程度来执行校正。

9.一种图像处理设备，包括：

像素统计值计算装置，所述像素统计值计算装置用于针对多个层中的区域中的每个区域计算区域中的像素的像素统计值，所述区域包含关注像素并且具有依次地更窄的范围；

边缘信息计算装置，所述边缘信息计算装置用于计算用于所述多个层中的所述区域中的每个区域的边缘信息，所述区域包含所述关注像素并且具有依次地更窄的所述范围；

校正装置，所述校正装置用于通过使用所述边缘信息，来校正在用于关注层中的区域的像素统计值与用于比所述关注层中的所述区域更宽的层中的区域的像素统计值之间的差分信息，并且通过使用经校正的所述差分信息和用于比所述关注层中的所述区域更宽的所述区域的所述像素统计值，来校正用于所述关注层中的所述区域的所述像素统计值；

再校正装置，所述再校正装置用于通过使用用于与层中的每层中的区域相等或者比层中的每层中的区域更宽的区域的像素统计值、以及在用于所述关注层中的所述区域的未校正的所述像素统计值与用于所述关注层中的所述区域的经校正的所述像素统计值之间的差分信息，来再校正在用于所述关注层中的所述区域的未校正的所述像素统计值与用于所述关注层中的所述区域的经校正的所述像素统计值之间的所述差分信息，

其中在相应的所述层中依次地重复对用于所述关注层中的所述区域的所述像素统计值的校正和再校正，直至所述区域从最大范围被减小至最小范围。

10.根据权利要求9所述的图像处理设备，

其中所述再校正装置：

当所述关注像素被包括在高亮度区域中时，设置更小校正量并且执行校正，

当所述关注像素被包括在低亮度区域中时，设置更大校正量并且执行校正，以及

当所述关注像素被包括在既不是所述高亮度区域也不是所述低亮度区域的区域中时，用如下校正量执行校正：所述校正量依赖于用于与所述层中的每层中的区域相等或者比所述层中的每层中的区域更宽的区域的像素统计值。