JP2000152036A - ノイズ除去装置およびノイズ除去方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像の特性によらず、ノイズを効果的に除去
する。 【解決手段】 演算器３において、入力画像と、既に得
られている出力画像とのフレーム間差分値が求められ、
フィルタ５乃至８において、そのフレーム間差分値が、
各周波数帯域成分に分割される。そして、演算器１５乃
至１８において、フレーム間差分値の各周波数帯域成分
が、補正部１１乃至１４からの補正係数にしたがって補
正され、演算器１９乃至２２において、その補正された
フレーム間差分値の各周波数帯域成分を用いて、入力画
像からノイズが除去される。この場合において、補正部
１１乃至１４では、補正係数の特性を表す特性曲線が決
定され、その特性曲線に基づいて、フレーム間差分値の
各周波数帯域成分を補正するのに用いる補正係数が設定
される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ノイズ除去装置お
よびノイズ除去方法に関し、特に、画像から、より効果
的にノイズを除去することができるようにするノイズ除
去装置およびノイズ除去方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像からノイズを除去する方法として
は、例えば、特開昭６２−２９０２６９号公報に開示さ
れているものなどが、従来より知られている。この方法
によれば、入力画像と、既に得られている１フレーム前
のノイズ除去結果としての出力画像との差分である画像
差分値が演算され、その画像差分値が周波数帯域分割さ
れる。そして、その結果得られる画像差分値の各周波数
帯域成分が、所定の補正係数にしたがって補正され、補
正された画像差分値の各周波数帯域成分を用いて、入力
画像からノイズが除去される。

【０００３】即ち、特開昭６２−２９０２６９号公報に
開示されている方法によれば、入力画像をＸと、１フレ
ーム前の既にノイズが除去された出力画像と入力画像Ｘ
との差分値（画像差分値）をＥと、補正係数をＫと、入
力画像Ｘのノイズ除去結果（入力画像Ｘに対する出力画
像）をＹと、それぞれ表すと、次式にしたがって、Ｙが
求められる。

【０００４】 Ｙ＝Ｘ＋ＫＥ ＝Ｘ＋ΣＫ_iＥ_i ・・・（１） 但し、式（１）において、Ｅ_iは、画像差分値Ｅを周波
数帯域分割して得られる第ｉ周波数帯域成分を表す。ま
た、Ｋ_iは、画像差分値Ｅの第ｉ周波数帯域成分に対す
る補正係数を表す。さらに、Σは、全周波数帯域成分に
ついてのサメーション（画像差分値Ｅが、第１周波数帯
域成分乃至第Ｎ周波数帯域成分のＮ個の周波数帯域成分
に周波数帯域分割されている場合には、ｉを１からＮに
変えてのサメーション）を表す。

【０００５】なお、１フレーム前の既にノイズが除去さ
れた出力画像をＷと表せば、式（１）は、Ｙ＝（１−
Ｋ）Ｘ＋ＫＷと変形することができ、この式によれば、
上述の手法は、入力画像と、１フレーム前の出力画像と
の重み付け加算値を、その入力画像に対する出力画像と
していることと等価である。即ち、例えば、入力画像と
して、各フレームにランダムなノイズが重畳された、動
きのまったくないものを考えると、そのような入力画像
については、各フレームを加算平均することで、ノイズ
が相殺される。特開昭６２−２９０２６９号公報に記載
の手法は、このような原理を利用したものである。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ところで、従来におい
ては、入力画像についての画像差分値Ｅの絶対値和を、
その入力画像の動き量として、その動き量を一定の閾値
と比較し、画像差分値Ｅが閾値より大きいときには、入
力画像Ｘの動きがある（大きい）とし、補正係数Ｋを０
とする一方、入力画像の動き量が閾値以下のときは、入
力画像Ｘが静止しており（動きがなく（少なく））、１
フレーム前との相関が高いとして、補正係数Ｋに０以外
の値を与えて、式（１）の演算を行うようにしている。

【０００７】しかしながら、入力画像についての画像差
分値Ｅの絶対値和は、入力画像の真の動きが小さくて
も、入力画像に含まれるノイズが大きいときには大きく
なることがある。従って、閾値が一定では、入力画像の
真の動きが小さく、１フレーム前との相関が高くても、
入力画像についての画像差分値Ｅの絶対値和が閾値より
大きくなることがあり、この場合、補正係数Ｋは０とさ
れるから、式（１）によるノイズ除去は、実質的に行わ
れないことになる。

【０００８】即ち、極端には、入力画像が、動きのない
もので、かつ１フレーム前の出力画像に大きなノイズを
重畳したものである場合には、補正係数Ｋを１として、
式（１）によるノイズ除去を行うことにより、１フレー
ム前の出力画像を、そのまま入力画像に対する出力画像
とするのが好ましい。しかしながら、この場合、入力画
像についての画像差分値Ｅの絶対値和が閾値より大きく
なり、入力画像に動きがあり、１フレーム前の出力画像
との相関が低いと判定されることにより、補正係数Ｋは
０とされ、その結果、入力画像がそのまま、その入力画
像に対する出力画像として出力され、ノイズ除去が行わ
れないことになる。

【０００９】また、特開昭６２−２９０２６９号公報に
開示されている方法では、入力画像の動き量が閾値以下
のときは、画像差分値Ｅの大きさに応じて、適切な補正
係数Ｋを決定することとされているが、その具体的手法
としては、入力画像の動き量を、複数の補正係数それぞ
れと対応付けられた複数の閾値と比較し、その比較結果
に対応した補正係数を決定するようなもの（但し、特開
昭６２−２９０２６９号公報には、ここまで具体的に開
示されていない）が考えられる。

【００１０】この場合、上述したノイズ除去の原理か
ら、大きな閾値には小さな補正係数を対応付け、小さな
閾値には大きな補正係数を対応付けておくこととなる
が、入力画像の動き量とされる画像差分値Ｅの絶対値和
は、上述したように、入力画像の真の動き量が小さくて
も大きくなることがあり、従って、画像差分値Ｅの絶対
値和が大きくても、ある程度大きい補正係数Ｋを用いた
方が、また、画像差分値Ｅの絶対値和が小さくても、あ
る程度小さい補正係数Ｋを用いた方が、それぞれ効果的
にノイズを除去することができる場合がある。

【００１１】即ち、画像差分値Ｅの絶対値和と複数の閾
値との比較結果だけに基づいて、補正係数Ｋを決定した
のでは、効果的にノイズを除去するのが困難な場合があ
る。

【００１２】本発明は、このような状況に鑑みてなされ
たものであり、適切な補正係数を設定することにより、
画像の特性によらず、ノイズを効果的に除去することが
できるようにするものである。

【００１３】

【課題を解決するための手段】本発明のノイズ除去装置
は、補正係数の特性を表す特性曲線を決定する特性曲線
決定手段と、特性曲線に基づいて、画像差分値の各周波
数帯域成分を補正するのに用いる補正係数を設定する設
定手段とを備えることを特徴とする。

【００１４】本発明のノイズ除去方法は、補正係数の特
性を表す特性曲線を決定し、特性曲線に基づいて、画像
差分値の各周波数帯域成分を補正するのに用いる補正係
数を設定することを特徴とする。

【００１５】本発明のノイズ除去装置においては、特性
曲線決定手段は、補正係数の特性を表す特性曲線を決定
し、設定手段は、特性曲線に基づいて、画像差分値の各
周波数帯域成分を補正するのに用いる補正係数を設定す
るようになされている。

【００１６】本発明のノイズ除去方法においては、補正
係数の特性を表す特性曲線を決定し、特性曲線に基づい
て、画像差分値の各周波数帯域成分を補正するのに用い
る補正係数を設定するようになされている。

【００１７】

【発明の実施の形態】以下に、本発明の実施の形態を説
明するが、その前に、特許請求の範囲に記載の発明の各
手段と以下の実施の形態との対応関係を明らかにするた
めに、各手段の後の括弧内に、対応する実施の形態（但
し、一例）を付加して、本発明の特徴を記述すると、次
のようになる。

【００１８】即ち、請求項１に記載のノイズ除去装置
は、入力画像からノイズを除去し、その結果得られる出
力画像を出力するノイズ除去装置であって、入力画像
と、既に得られている出力画像との差分である画像差分
値を演算する差分値算出手段（例えば、図１に示す演算
器３など）と、画像差分値を周波数帯域分割し、その各
周波数帯域成分を出力する帯域分割手段（例えば、図１
に示すフィルタ５乃至８など）と、画像差分値の各周波
数帯域成分を、所定の補正係数にしたがって補正する補
正手段（例えば、図１に示す演算器１５乃至１８など）
と、補正された画像差分値の各周波数帯域成分を用い
て、入力画像からノイズを除去し、出力画像を出力する
除去手段（例えば、図１に示す演算器１９乃至２２な
ど）と、補正係数の特性を表す特性曲線を決定する特性
曲線決定手段（例えば、図１に示す補正部１１乃至１４
および図４に示すプログラムの処理ステップＳ９など）
と、特性曲線に基づいて、画像差分値の各周波数帯域成
分を補正するのに用いる補正係数を設定する設定手段
（例えば、図１に示す補正部１１乃至１４および図４に
示すプログラムの処理ステップＳ１０など）とを備える
ことを特徴とする。

【００１９】請求項２に記載のノイズ除去装置は、画像
差分値の各周波数帯域成分と比較する閾値を、画像差分
値に基づいて決定する閾値決定手段（例えば、図１に示
す補正部１１乃至１４および図４に示すプログラムの処
理ステップＳ６など）と、画像差分値の各周波数帯域成
分と、閾値とを比較する比較手段（例えば、図１に示す
補正部１１乃至１４および図４に示すプログラムの処理
ステップＳ７など）とをさらに備え、除去手段が、画像
差分値の各周波数帯域成分のうち、前記閾値以下のもの
のみを、前記入力画像のノイズの除去に用いることを特
徴とする。

【００２０】請求項４に記載のノイズ除去装置は、画像
差分値に基づいて、入力画像の動き量を検出する動き検
出手段（例えば、図１に示す動き検出部９など）をさら
に備え、閾値決定手段が、入力画像の動き量に基づい
て、閾値を決定することを特徴とする。

【００２１】請求項６に記載のノイズ除去装置は、画像
差分値に基づいて、入力画像のノイズに関するノイズ情
報を検出するノイズ情報検出手段（例えば、図１に示す
ノイズ検出部１０など）をさらに備え、閾値決定手段
が、ノイズ情報に基づいて、閾値を決定することを特徴
とする。

【００２２】請求項８に記載のノイズ除去装置は、画像
差分値に基づいて、入力画像の動き量を検出する動き検
出手段（例えば、図１に示す動き検出部９など）をさら
に備え、閾値決定手段が、ノイズ情報、および入力画像
の動き量に基づいて、閾値を決定することを特徴とす
る。

【００２３】なお、勿論この記載は、各手段を上記した
ものに限定することを意味するものではない。

【００２４】図１は、本発明を適用したノイズ除去装置
の第１の実施の形態の構成例を示している。

【００２５】ノイズを除去する対象の画像（ディジタル
画像データ）Ｘは、例えば、フレーム単位で、入力部１
に入力されるようになされており、入力部１は、そこに
入力される画像を、演算器３および２２に供給するよう
になされている。

【００２６】ここで、入力部１に入力される画像（入力
画像）Ｘは、例えば、ＮＴＳＣ方式や、ＰＡＬ方式、Ｓ
ＥＣＡＭ方式等のコンポジット信号であっても、また、
ＲＧＢ等のコンポーネント信号であってもかまわない。
さらに、入力部１に入力される画像は、インターレース
走査される画像であっても、また、プログレッシブな画
像（ノンインターレース走査される画像）であってもか
まわない。但し、ここでは、説明を簡単にするために、
プログレッシブな画像が入力されるものとする。

【００２７】出力部２には、演算器２２が出力する画像
が供給されるようになされており、出力部２は、この演
算器２２が出力する画像を、ノイズ除去後の画像（出力
画像）Ｙとして出力するようになされている。

【００２８】演算器３は、入力部１から供給される画像
Ｘと、フレームメモリ４に記憶された、既にノイズが除
去された１フレーム前の画像Ｗとの差分値（画像差分
値）Ｅ（＝Ｗ−Ｘ）を演算し、その差分値（以下、適
宜、フレーム間差分値という）Ｅを、フィルタ５乃至８
に供給するようになされている。

【００２９】ここで、入力部１に入力される画像が、Ｎ
ＴＳＣ方式などのコンポジット信号である場合には、例
えば、クロマインバータ等によって、フレームメモリ４
に記憶された１フレーム前の画像の色差信号の位相を１
８０度反転させ、色差信号の位相をあわせた後に、演算
器３において、入力部１からの画像と、フレームメモリ
４に記憶された画像との差分を演算する必要がある。

【００３０】フレームメモリ４は、演算器２２が出力す
る画像をフレーム単位で記憶し、また、記憶した画像の
フレームの次のフレームが、入力部１から演算器３に供
給されるタイミングで、その記憶した画像を、演算器３
に供給するようになされている。

【００３１】フィルタ５乃至８は、例えば、ディジタル
フィルタで、演算器３が出力するフレーム間差分値Ｅを
周波数帯域分割する帯域分割フィルタを構成している。
即ち、フィルタ５乃至８は、例えば、図２（Ａ）乃至図
２（Ｄ）にそれぞれ示すような周波数特性を有してお
り、フレーム間差分値Ｅから、その低域成分（低周波数
成分）Ｅ₀、中域のやや低い周波数成分Ｅ₁、中域のやや
高い周波数成分Ｅ₂、高域成分Ｅ₃を取り出すようになさ
れている（従って、フィルタ５はローパスフィルタ、フ
ィルタ６および７はバンドバスフィルタ、フィルタ８は
ハイパスフィルタである）。フィルタ５乃至８の出力Ｅ
₀乃至Ｅ₃は、補正部１１乃至１４にそれぞれ供給される
とともに、演算器１５乃至１８にそれぞれ供給されるよ
うになされている。さらに、フィルタ５の出力Ｅ₀は、
動き検出部９にも、フィルタ８の出力Ｅ₃は、ノイズ検
出部１０にも、それぞれ供給されるようになされてい
る。

【００３２】ここで、図２に示したような急峻なカット
オフ特性を有するフィルタは、多数のタップを必要と
し、製作するのも困難であるから、フィルタ５乃至８と
しては、そのような急峻なカットオフ特性を有するもの
ではなく、滑らかなカットオフ特性を有するものであっ
てもかまわない。但し、フィルタ５乃至８の周波数特性
は、それらの出力Ｅ₀乃至Ｅ₃を加算した場合に、元のフ
レーム間差分値Ｅが得られるようなものとなっているの
が望ましい。

【００３３】なお、図１の実施の形態では、フレーム間
差分値ｅを、４つの周波数帯域に分割することとしてい
るが、幾つの周波数帯域に分割するかは特に限定される
ものではない。但し、分割数が多いほど、より効果的に
ノイズを除去することができる。

【００３４】また、本実施の形態では、フィルタ５乃至
８は、例えば、７タップで構成され、その７タップに対
応する、水平方向に並ぶ７画素のフレーム間差分値を用
いた積和演算を行うことにより、その中央に位置する画
素（注目画素）のフレーム間差分値の各周波数帯域成分
を出力するようになされている。

【００３５】動き検出部９は、フィルタ５の出力Ｅ₀、
即ち、フレーム間差分値の低域成分Ｅ₀に基づいて、入
力部１に入力された画像の動き量を検出し、補正部１１
乃至１４に供給するようになされている。即ち、動き検
出部９は、入力部１に入力された画像の画素についての
フレーム間差分値の低域成分Ｅ₀の、例えば、絶対値和
を、入力部１に入力された画像の動き量として求め、補
正部１１乃至１４に供給するようになされている。

【００３６】ノイズ検出部１０は、フィルタ８の出力Ｅ
₃、即ち、フレーム間差分値の高域成分Ｅ₃に基づいて、
入力部１に入力された画像のノイズに関するノイズ情報
を検出し、補正部１１乃至１４に供給するようになされ
ている。即ち、ノイズ検出部１０は、入力部１に入力さ
れた画素についてのフレーム間差分値の高域成分Ｅ
₃の、例えば、絶対値和を、入力部１に入力された画像
のノイズとして求め、さらに、最初に入力部１に入力さ
れた画像のノイズとの差分を演算する。そして、ノイズ
検出部１０は、そのノイズの差分（以下、適宜、ノイズ
変動量という）を、補正部１１乃至１４に供給する。

【００３７】補正部１１乃至１４は、動き検出部９から
の動き量、およびノイズ検出部１０からのノイズ変動量
に基づいて、フィルタ５乃至８の出力Ｅ₀乃至Ｅ₃を補正
する補正係数Ｋ₀乃至Ｋ₃を設定し、演算器１５乃至１８
にそれぞれ供給するようになされている。

【００３８】即ち、補正部１１は、フィルタ５が出力す
るフレーム間差分値の周波数成分Ｅ₀と比較する閾値ｔ
ｈを、動き検出部９からの動き量、およびノイズ検出部
１０からのノイズ変動量に基づいて決定する。ここで、
閾値ｔｈの決定方法については、後述する。

【００３９】さらに、補正部１１は、決定した閾値ｔｈ
と、フレーム間差分値の周波数成分Ｅ₀とを比較する。
そして、補正部１１は、フレーム間差分値の周波数成分
Ｅ₀が閾値ｔｈより大きい場合（以上の場合）、フレー
ム間差分値の周波数成分Ｅ₀を補正する補正係数Ｋ₀を０
に設定して演算器１５に出力する。ここで、演算器１５
では、後述するように、フィルタ５の出力Ｅ₀が、それ
に、補正部１１からの補正係数Ｋ₀が乗算されることに
より補正される。従って、補正係数Ｋ₀が０とされる場
合には、演算器１５の出力は０となるから、結果とし
て、フィルタ５の出力、即ち、フレーム間差分値の低域
成分Ｅ₀は、入力部１に入力された画像Ｘのノイズ除去
には用いられないことになる。

【００４０】一方、補正部１１は、フレーム間差分値の
周波数成分Ｅ₀が閾値ｔｈ以下の場合（より小さい場
合）、フレーム間差分値の周波数成分Ｅ₀を補正する補
正係数Ｋ₀の特性を決定する。

【００４１】具体的には、補正部１１は、例えば、図３
（Ａ）に示すように、横軸にフレーム間差分値の周波数
成分Ｅ₀をとり、縦軸に補正係数Ｋ₀をとった場合に、横
軸上の閾値ｔｈに対応する点と、縦軸上の１．０に対応
する点とを結ぶ直線を、補正係数Ｋ₀の特性曲線として
決定する。ここで、閾値ｔｈは、上述したように、動き
量、およびノイズ変動量に基づいて決定されるから、そ
の値は動き量やノイズ変動量によって変化し、また、閾
値ｔｈが変化すれば、図３（Ａ）に点線で示すように、
補正係数Ｋ₀の特性を表す直線（特性曲線）も変化す
る。このようにして、本実施の形態では、入力部１に入
力された画像Ｘからノイズを除去するのに適切な補正係
数Ｋ₀の特性が求められる。

【００４２】ここで、本実施の形態では、補正係数の特
性曲線を、直線で表すようにしたが、補正係数は、２次
以上の曲線（非線形な関数によって表されるもの）で表
すようにすることも可能である。また、閾値ｔｈとの関
係で、入力部１に入力された画像Ｘからノイズを除去す
るのに最適な補正係数Ｋ₀の特性曲線をあらかじめ実験
等により求めておき、閾値ｔｈの決定後に、求めておい
た特性曲線の中から、決定された閾値ｔｈに対応するも
のを選択するようにすることも可能である。

【００４３】なお、ここでは、補正係数の最大値を１と
してあり、このため、図３（Ａ）においては、縦軸上
に、その最大値１．０に対応する点をとっている。但
し、補正係数は、１より大きな値を取りうるようにする
ことも可能である。

【００４４】補正部１１は、補正係数Ｋ₀の特性曲線を
求めた後、その特性曲線に基づいて、補正係数Ｋ₀を設
定する。即ち、補正部１１は、補正係数Ｋ₀の特性曲線
を求めた後、その特性曲線にしたがい、フィルタ５から
のフレーム間差分値の周波数成分Ｅ₀に対応する値を、
その周波数成分Ｅ₀の補正に用いる補正係数Ｋ₀として設
定する。具体的には、図３（Ｂ）に示すような補正係数
Ｋ₀の特性曲線が求められている場合において、フィル
タ５からのフレーム間差分値の周波数成分（の、例えば
絶対値和）Ｅ₀が、点Ａや点Ｂで表されるときには、そ
の点Ａや点Ｂに対応する特性曲線上の点である０．７や
０．３が、補正係数Ｋ₀として設定される。

【００４５】図１に戻り、他の補正部１２乃至１４にお
いても同様にして、フィルタ６乃至８の出力Ｅ₁乃至Ｅ₃
を補正する補正係数Ｋ₁乃至Ｋ₃がそれぞれ設定される。

【００４６】演算器１５乃至１８は、フィルタ５乃至８
の出力Ｅ₀乃至Ｅ₃を、補正部１１乃至１４からの補正係
数Ｋ₀乃至Ｋ₃によってそれぞれ補正するようになされて
いる。即ち、演算器１５乃至１８は、フィルタ５乃至８
の出力Ｅ₀乃至Ｅ₃を、それぞれに対して、補正部１１乃
至１４からの補正係数Ｋ₀乃至Ｋ₃を乗算することによっ
て補正するようになされている。フィルタ５の出力Ｅ₀
の補正結果Ｋ₀Ｅ₀は、演算器１９に、フィルタ６の出力
Ｅ₁の補正結果Ｋ₁Ｅ₁は、演算器２０に、フィルタ７の
出力Ｅ₂およびフィルタ８の出力Ｅ₃の補正結果Ｋ₂Ｅ₂お
よびＫ₃Ｅ₃は、演算器２１に、それぞれ出力されるよう
になされている。

【００４７】演算器１９は、フィルタ５の出力の補正結
果Ｋ₀Ｅ₀と、演算器２０の出力とを加算し、演算器２２
に出力するようになされている。演算器２０は、フィル
タ６の出力の補正結果Ｋ₁Ｅ₁と、演算器２１の出力とを
加算し、演算器１９に出力するようになされている。演
算器２１は、フィルタ７の出力の補正結果Ｋ₂Ｅ₂と、フ
ィルタ８の出力の補正結果Ｋ₃Ｅ₃とを加算し、演算器２
０に出力するようになされている。従って、演算器１９
から２２に対しては、フィルタ５乃至８の出力の補正結
果Ｋ₀Ｅ₀乃至Ｋ₃Ｅ₃の加算値（＝Ｋ₀Ｅ₀＋Ｋ₁Ｅ₁＋Ｋ₂
Ｅ₂＋Ｋ₃Ｅ₃）が供給されるようになされている。

【００４８】演算器２２は、入力部１からの画像Ｘと、
演算器１９からのフィルタ５乃至８の出力の補正結果Ｋ
₀Ｅ₀乃至Ｋ₃Ｅ₃の加算値とを加算することにより、画像
Ｘからノイズを効果的に除去し、そのノイズの除去され
た画像Ｙを出力するようになされている。従って、入力
部１に入力された画像Ｘからノイズの除去された画像Ｙ
は、式Ｙ＝Ｘ＋Ｋ₀Ｅ₀＋Ｋ₁Ｅ₁＋Ｋ₂Ｅ₂＋Ｋ₃Ｅ₃で表さ
れる。この画像Ｘに対する画像Ｙは、出力部２およびフ
レームメモリ４に供給されるようになされている。

【００４９】次に、図４のフローチャートを参照して、
図１のノイズ除去装置の動作について説明する。

【００５０】まず最初に、ステップＳ１では、入力部１
に対して、いま処理すべきフレームの画像データＸが入
力され、入力部１は、その画像データＸを、演算器３お
よび２２に出力する。演算器３に、画像データＸが供給
されるタイミングで、フレームメモリ４からは、そこに
記憶された１フレーム前のノイズが除去された画像デー
タＷが読み出され、演算器３に供給される。演算器３で
は、ステップＳ２において、フレームメモリ４からの画
像データＷと、入力部１からの画像データＸとのフレー
ム間差分値（対応する画素どうしの差分値）Ｅ（＝Ｗ−
Ｘ）が演算され、フィルタ５乃至８に供給される。

【００５１】フィルタ５乃至８では、ステップＳ３にお
いて、演算器３からのフレーム間差分値Ｅがフィルタリ
ングされることにより帯域分割され、これにより、フィ
ルタ５乃至８からは、フレーム間差分値Ｅの低域成分Ｅ
₀、中域のやや低い周波数成分Ｅ₁、中域のやや高い周波
数成分Ｅ₂、高域成分Ｅ₃がそれぞれ出力される。フィル
タ５乃至８の出力Ｅ₀乃至Ｅ₃は、補正部１１乃至１４に
それぞれ供給されるとともに、演算器１５乃至１８にそ
れぞれ供給される。さらに、フィルタ５の出力Ｅ₀は、
動き検出部９にも供給され、フィルタ８の出力Ｅ₃は、
ノイズ検出部１０にも供給される。

【００５２】動き検出部９は、フィルタ５の出力Ｅ₀を
受信すると、ステップＳ４において、その出力Ｅ₀に基
づいて、入力部１に入力された画像Ｘの動き量を検出
し、補正部１１乃至１４に供給する。また、ノイズ検出
部１０は、フィルタ８の出力Ｅ₃を受信すると、ステッ
プＳ５において、その出力Ｅ₃に基づいて、入力部１に
入力された画像Ｘのノイズ変動量を検出し、やはり、補
正部１１乃至１４に供給する。

【００５３】補正部１１乃至１４では、ステップＳ６に
おいて、動き検出部９からの画像Ｘの動き量と、ノイズ
検出部１０からの画像Ｘのノイズ変動量とから、閾値ｔ
ｈが決定され、ステップＳ７に進む。ここで、補正部１
１乃至１４それぞれでは、動き量とノイズ変動量とか
ら、後述する同一の式にしたがって、同一の閾値ｔｈが
決定される。但し、補正部１１乃至１４それぞれにおい
て、異なる式にしたがって閾値ｔｈを決定させるように
することも可能である（この場合、補正部１１乃至１４
それぞれにおいて決定される閾値が異なる値となること
がある）。

【００５４】ステップＳ７では、補正部１１において、
フィルタ５の出力Ｅ₀が、閾値ｔｈ以上であるかどうか
（より大きいかどうか）が判定される。ステップＳ７に
おいて、フィルタ５の出力Ｅ₀が、閾値ｔｈ以上である
と判定された場合、即ち、フレーム間差分値の低域成分
Ｅ₀が、画像の動きの影響により生じているものである
と考えられる場合、ステップＳ８に進み、補正部１１
は、補正係数Ｋ₀を０に設定し、演算器１５に供給し
て、ステップＳ１１に進む。

【００５５】また、ステップＳ７において、フィルタ５
の出力Ｅ₀が、閾値ｔｈ以上でないと判定された場合、
即ち、フレーム間差分値の低域成分Ｅ₀が、画像の動き
の影響よりも、ノイズの影響により生じているものであ
ると考えられる場合、ステップＳ９に進み、補正部１１
は、閾値ｔｈに基づいて、補正係数Ｋ₀の特性を表す特
性曲線（図３（Ａ））を決定し、ステップＳ１０に進
む。ステップＳ１０では、補正部１１において、ステッ
プＳ９で決定された特性曲線にしたがい、フィルタ５の
出力Ｅ₀に対応する点の値（但し、０より大きく、かつ
１以下の範囲の値）が、補正係数Ｋ₀として設定され
（図３（Ｂ））、演算器１５に供給されて、ステップＳ
１１に進む。

【００５６】ここで、ステップＳ７乃至Ｓ１０の処理
は、他の補正部１２乃至１４においても並列して行わ
れ、これにより、補正係数Ｋ₁乃至Ｋ₃が設定され、演算
器１６乃至１８にそれぞれ供給される。

【００５７】ステップＳ１１では、演算器１５乃至１８
において、フィルタ５乃至８の出力Ｅ₀乃至Ｅ₃が、それ
ぞれに対して補正部１１乃至１４からの補正係数Ｋ₀乃
至Ｋ₃が乗算されることによって補正される。そして、
フィルタ５の出力Ｅ₀の補正結果Ｋ₀Ｅ₀は、演算器１９
に、フィルタ６の出力Ｅ₁の補正結果Ｋ₁Ｅ₁は、演算器
２０に、フィルタ７の出力Ｅ₂およびフィルタ８の出力
Ｅ₃の補正結果Ｋ₂Ｅ₂およびＫ₃Ｅ₃は、演算器２１に、
それぞれ出力される。

【００５８】さらに、ステップＳ１１では、演算器２１
において、フィルタ７の出力の補正結果Ｋ₂Ｅ₂と、フィ
ルタ８の出力の補正結果Ｋ₃Ｅ₃とが加算され、演算器２
０に出力される。演算器２０では、フィルタ６の出力の
補正結果Ｋ₁Ｅ₁と、演算器２１の出力とが加算され、演
算器１９に出力される。演算器１９では、フィルタ５の
出力の補正結果Ｋ₀Ｅ₀と、演算器２０の出力とが加算さ
れ、演算器２２に出力される。その結果、演算器２２に
は、フィルタ５乃至８の出力の補正結果Ｋ₀Ｅ₀乃至Ｋ₃
Ｅ₃の加算値が供給される。

【００５９】また、ステップＳ１１では、演算器２２に
おいて、入力部１からの画像Ｘと、演算器１９からのフ
ィルタ５乃至８の出力の補正結果Ｋ₀Ｅ₀乃至Ｋ₃Ｅ₃の加
算値とが加算されることにより、画像Ｘからノイズが効
果的に除去される。そして、ステップＳ１２において、
演算器２２は、そのノイズが除去された画像Ｙ（＝Ｘ＋
Ｋ₀Ｅ₀＋Ｋ₁Ｅ₁＋Ｋ₂Ｅ₂＋Ｋ₃Ｅ₃）を、出力部２および
フレームメモリ４に出力する。フレームメモリ４では、
演算器２２からの画像Ｙが記憶され、その次のフレーム
の画像が、入力部１から演算器３に供給されるのを待っ
て読み出されて、演算器３に供給される。

【００６０】その後、ステップＳ１３に進み、次に処理
すべき画像（次のフレームの画像）があるかどうかが判
定され、あると判定された場合、その次に処理すべき画
像が、入力部１に供給されるのを待って、ステップＳ１
に戻る。また、ステップＳ１３において、次に処理すべ
き画像がないと判定された場合、処理を終了する。

【００６１】次に、図１の補正部１１乃至１４における
閾値ｔｈの決定方法について説明する。

【００６２】図５は、補正部１１乃至図１４において用
いられる閾値ｔｈを、１，２，・・・，１０にそれぞれ
固定してシミュレーションを行った場合の出力画像のＳ
ＮＲ（Signal to Noise Ratio）を示している。但し、
入力画像は、６０フレームから構成され、そのＳＮＲが
２０フレーム単位で変化するものを用いている。即ち、
入力画像としては、ガウシアンＲＦノイズにより３３ｄ
Ｂ，４０ｄＢ，３３ｄＢにＳＮＲが、２０フレーム単位
で切り替わる画像を用いている。

【００６３】図５においては、ＳＮＲが低い入力画像
（図５では、ＳＮＲが３３ｄＢの画像）、即ち、ノイズ
の多い入力画像については、閾値ｔｈが、例えば１０な
どの比較的大きい方（画像の動きがない（少ない）と判
定されやすい方）が、効果的にノイズが除去されてい
る。また、ＳＮＲが高い入力画像（図５では、ＳＮＲが
４０ｄＢの画像）、即ち、ノイズの少ない画像について
は、閾値ｔｈが、例えば３などの比較的小さい方（画像
の動きがある（大きい）と判定されやすい方）が、効果
的にノイズが除去されている。従って、入力画像に含ま
れるノイズに注目した場合には、ノイズが多い入力画像
については、閾値ｔｈを大きくし、ノイズが少ない入力
画像については、閾値ｔｈを小さくした方が、ノイズを
効果的に除去することができる傾向がある。

【００６４】一方、入力画像の動きに注目すると、図１
のノイズ除去装置では、画像の相関を利用し、入力画像
と、その１フレーム前の出力画像とのフレーム間差分値
を、入力画像に足し込むことで、入力画像からノイズを
除去するようになされていることから、入力画像の動き
がない（少ない）ときには、補正係数Ｋを０とせずに、
入力画像に、フレーム間差分値を足し込み、入力画像の
動きがある（大きい）ときには、補正係数Ｋを０とし
て、入力画像に、フレーム間差分値を実質的に足し込ま
ないようにするのが望ましい。従って、入力画像の動き
に注目した場合には、入力画像の動きがないときには、
閾値ｔｈを大きくすることにより、画像の動きがなく、
１フレーム前の出力画像との相関が高いと判定されやす
い方が、また、入力画像の動きがあるときには、閾値ｔ
ｈを小さくすることにより、画像の動きがあり、１フレ
ーム前の出力画像との相関が低いと判定されやすい方
が、ノイズを効果的に除去することができる傾向があ
る。

【００６５】以上から、画像のノイズを効果的に除去す
るための、画像のノイズまたは動き量それぞれと、閾値
ｔｈとの関係は、図６に示すようになる。

【００６６】即ち、閾値ｔｈは、ノイズが大きい場合に
は大きくし、ノイズが小さい場合には小さくするのが望
ましい。また、閾値ｔｈは、動きが大きい場合には小さ
くし、動きが小さい場合には大きくするのが望ましい。

【００６７】一方、フレーム間差分値は、画像のノイズ
が大きい場合には大きくなり、ノイズが小さい場合には
小さくなる。さらに、フレーム間差分値は、画像の動き
が大きい場合には大きくなり、動きが小さい場合には小
さくなる。即ち、フレーム間差分値は、画像のノイズお
よび動き量に比例（線形という意味ではなく、一方が増
加すれば他方も増加し、減少すれば減少するといった意
味）して増減する。

【００６８】従って、フレーム間差分値が大きい場合に
は、画像のノイズおよび動き量が両方とも大きいことが
あるが、この場合、ノイズに注目すれば、閾値ｔｈは大
きくする必要があり、動き量に注目すれば、閾値ｔｈは
小さくする必要がある。また、フレーム間差分値が小さ
い場合には、画像のノイズおよび動き量が両方とも小さ
いから、この場合、ノイズに注目すれば、閾値ｔｈは小
さくする必要があり、動き量に注目すれば、閾値ｔｈは
大きくする必要がある。

【００６９】以上から、閾値ｔｈをどのような値にする
かは、ノイズに注目した場合と、動き量に注目した場合
とで、相反する関係になっており、閾値ｔｈは、例え
ば、ノイズに比例し、かつ動き量に反比例するように決
定する必要がある。

【００７０】そこで、本実施の形態では、例えば、次式
にしたがって、閾値ｔｈが決定されるようになされてい
る。

【００７１】 ｔｈ＝Ａ／｜Ｅ₀｜＋Ｂ×（Ｅ₃−Ｅ₃’） ・・・（２） 但し、式（２）において、Ａ，Ｂは所定の定数である。
また、｜Ｅ₀｜は、フィルタ５の出力Ｅ₀の大きさを、Ｅ
₃は、フィルタ８の出力を、それぞれ表す。さらに、
Ｅ₃’は、フィルタ８の最初の入力画像のフレームにつ
いての出力を表す。

【００７２】なお、フィルタ５の出力Ｅ₀の大きさ｜Ｅ₀
｜は、動き検出部９において、フィルタ５の出力Ｅ₀か
ら、入力画像の動き量として検出されるものであり、ま
た、Ｅ₃−Ｅ₃’は、ノイズ検出部１０においてフィルタ
８の出力Ｅ₃から、入力画像のノイズ変動量として検出
されるものである。

【００７３】ここで、図７は、図５における入力画像に
ついてのフィルタ５乃至８それぞれの出力Ｅ₀乃至Ｅ₃を
示している。

【００７４】例えば、自然画においては、画像の動き
は、ノイズが現れる周波数より低域側の成分として現れ
る傾向があり、図７において、フィルタ５の出力Ｅ₀の
微小な変動は、画像の動きに起因している。また、図７
では、入力画像の２０乃至３９フレームの２０フレーム
において、フィルタ５の出力Ｅ₀が低下しているが、こ
れは、入力画像のノイズに起因している（上述したよう
に、入力画像のＳＮＲは、最初と最後の２０フレームに
おいて３３ｄＢになっており、中間の２０フレームにお
いて４０ｄＢになっている）。式（２）における左辺の
第１項Ａ／｜Ｅ₀｜は、閾値ｔｈに動き量を反映させる
ためのものであり、従って、第１項Ａ／｜Ｅ₀｜に対す
る入力画像のノイズの影響は極力小さくする必要があ
る。一方、入力画像のＳＮＲが３３ｄＢから４０ｄＢに
変化した場合のフィルタ５の出力Ｅ_０は、図７に示すよ
うに、約３から２に、１程度変化するだけであり、さら
に、第１項は、定数Ａを、フィルタ５の出力Ｅ_０の大き
さ｜Ｅ₀｜で除算している。従って、第１項Ａ／｜Ｅ₀｜
に対する入力画像のノイズの影響は小さい。

【００７５】また、上述したように、フィルタ５の出力
Ｅ₀が、画像の動きだけでなく、ノイズの影響を受ける
のと同様に、フィルタ８の出力Ｅ₃も、画像のノイズの
他、動きの影響を受けることから、フィルタ８の出力Ｅ
₃から、画像のノイズだけを推定することは困難であ
る。一方、図７では、例えば、フィルタ５の出力Ｅ
₀と、フィルタ８の出力Ｅ₃とを比較して分かるように、
フレーム間差分値の高域成分であるフィルタ８の出力Ｅ
₃は、その低域成分であるフィルタ５の出力Ｅ₀よりも、
画像の動きから受ける影響が少ない（フィルタ８の出力
Ｅ₃は、フィルタ５の出力Ｅ₀に比較して、微小な変動が
少ない）。そこで、ノイズ検出部１０において、フィル
タ８の出力Ｅ₃と、その最初の出力（最初の入力画像の
フレームについての出力）Ｅ₃’との差分Ｅ₃−Ｅ₃’
を、ノイズ変動量として求めるようにし、これを、閾値
ｔｈの決定に用いている。

【００７６】なお、本件発明者が行った、図１に示した
構成のノイズ除去装置によるシミュレーションによれ
ば、式（２）における定数ＡまたはＢを、それぞれ３０
または２０程度とした場合に、ノイズをより効果的に除
去することができた。そのシミュレーション結果を、図
８に示す。図８から、ＳＮＲが、３３ｄＢおよび４０ｄ
Ｂのいずれの画像についても、ノイズが効果的に除去さ
れ、適応的なノイズ除去が実現されていることが分か
る。

【００７７】ここで、式（２）における定数ＡまたはＢ
を、それぞれ３０または２０とした場合、閾値ｔｈは、
画像の動きよりも、ノイズの影響を強く受けることにな
る。即ち、画像の動き量としてのフィルタ５の出力Ｅ₀
が、例えば、３から２に変化しても、式（２）における
左辺の第１項Ａ／｜Ｅ₀｜は、１０から１５に変化する
だけであるが、画像のノイズ変動量としてのフィルタ８
の出力の差分値Ｅ₃−Ｅ₃’が、例えば、０から０．５に
変化すると、式（２）における左辺の第２項Ｂ×（Ｅ₃
−Ｅ₃’）は、０から１０に変化する。従って、画像の
動きとノイズとから閾値ｔｈを設定して、効果的なノイ
ズ除去を行うには、閾値ｔｈは、画像の動きよりも、ノ
イズの影響を強く受けるように設定した方が良い傾向が
あることが分かる。

【００７８】次に、図９は、本発明を適用したノイズ除
去装置の第２の実施の形態の構成例を示している。な
お、図中、図１における場合と対応する部分について
は、同一の符号を付してある。即ち、図９のノイズ除去
装置は、ノイズ検出部１０が設けられていない他は、図
１における場合と同様に構成されている。

【００７９】従って、図９の実施の形態では、画像の動
き量にのみ基づいて、閾値ｔｈが決定されることを除け
ば、図１における場合と同様の処理が行われる。

【００８０】また、図１０は、本発明を適用したノイズ
除去装置の第３の実施の形態の構成例を示している。な
お、図中、図１における場合と対応する部分について
は、同一の符号を付してある。即ち、図１０のノイズ除
去装置は、動き検出部９が設けられていない他は、図１
における場合と同様に構成されている。

【００８１】従って、図１０の実施の形態では、画像の
ノイズ変動量にのみ基づいて、閾値ｔｈが決定されるこ
とを除けば、図１における場合と同様の処理が行われ
る。

【００８２】以上のように、閾値ｔｈを、入力画像の動
き量やノイズに基づいて決定し、その閾値ｔｈに基づい
て、補正係数の特性を決定し、その補正係数の特性にし
たがって、フレーム間差分値の各周波数帯域成分（フィ
ルタ５乃至８の出力）Ｅ₀乃至Ｅ₃を補正する補正係数Ｋ
₀乃至Ｋ₃を設定するようにしたので、入力画像の特性に
応じて、フレーム間差分値の各周波数帯域成分Ｅ₀乃至
Ｅ₃を適応的に補正し、これを用いて、入力画像のノイ
ズを効果的に除去することが可能となる。

【００８３】なお、本実施の形態では、画像の動き量や
ノイズ変動量に基づいて、閾値ｔｈを決定し、その閾値
ｔｈに基づいて、補正係数の特性を表す特性曲線を決定
するようにしたが、閾値ｔｈは、フレーム間差分値の各
周波数帯域成分Ｅ₀乃至Ｅ₃がその値を超えている場合
（以上の場合）に、対応する補正係数Ｋ₀乃至Ｋ₃を０と
するためのものであるから、補正係数の特性を表す特性
曲線に含めて考えることができる（閾値ｔｈを越えるフ
ィルタ５乃至８の出力に対する値が０となる特性曲線を
考えれば良い）。従って、画像の動き量やノイズ変動量
に基づいて、直接、補正係数の特性を表す特性曲線を決
定するようにすることも可能である。

【００８４】また、本実施の形態では、動き量を、フィ
ルタ５の出力Ｅ₀から求めるようにしたが、動き量は、
その他、例えば、演算器３が出力するフレーム間差分値
や、フィルタ５乃至８のうちのフィルタ５以外の出力を
用いて求めるようにすることも可能である。同様に、ノ
イズ変動量も、フィルタ８の出力Ｅ₃からではなく、演
算器３の出力や、他のフィルタの出力を用いて求めるよ
うにすることが可能である。

【００８５】さらに、本実施の形態では、閾値ｔｈの決
定に、ノイズ変動量を用いるようにしたが、フィルタの
最適設計等によって、画像からノイズそのものを精度良
く検出することができる場合には、そのようにして検出
されるノイズを用いて、閾値ｔｈを決定するようにする
ことが可能である。

【００８６】また、本実施の形態では、動き量を、動き
検出部９において検出するとともに、ノイズ変動量を、
ノイズ検出部１０において検出するようにしたが、動き
量やノイズ変動量は、補正部１１乃至１４それぞれにお
いて求めるようにすることも可能である。

【００８７】さらに、図１や、図９、図１０に示したノ
イズ除去装置は、コンピュータにコンピュータプログラ
ムを実行させることによっても、また、それ専用のハー
ドウェアによっても実現可能である。

【００８８】また、本実施の形態では、プログレッシブ
な画像を入力画像として、演算器３において、そのフレ
ーム間差分を計算するようにしたが、インターレース走
査される画像を入力画像として、演算器３において、そ
のフィールド間差分（入力画像としてのフィールドと、
その２フィールド前の出力画像のフィールドとの差分）
を計算するようにすることも可能である。

【００８９】

【発明の効果】以上の如く、本発明のノイズ除去装置お
よびノイズ除去方法によれば、補正係数の特性を表す特
性曲線が決定され、その特性曲線に基づいて、画像差分
値の各周波数帯域成分を補正するのに用いる補正係数が
設定される。従って、適切な補正係数が設定され、その
結果、画像の特性によらず、ノイズを効果的に除去する
ことが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を適用したノイズ除去装置の第１実施の
形態の構成例を示すブロック図である。

【図２】図１のフィルタ５乃至８の特性を示す図であ
る。

【図３】補正係数の特性曲線の決定方法と、補正係数の
設定方法を説明するための図である。

【図４】図１のノイズ除去装置の動作を説明するための
フローチャートである。

【図５】閾値ｔｈを所定の各値に設定して行ったノイズ
除去の結果を示す図である。

【図６】ノイズまたは動き量それぞれと、閾値ｔｈとの
関係を示す図である。

【図７】図１のフィルタ５乃至８の出力を示す図であ
る。

【図８】図１のノイズ除去装置によるシミュレーション
結果を示す図である。

【図９】本発明を適用したノイズ除去装置の第２実施の
形態の構成例を示すブロック図である。

【図１０】本発明を適用したノイズ除去装置の第３実施
の形態の構成例を示すブロック図である。

【符号の説明】

１ 入力部， ２ 出力部， ３ 演算器， ４ フレ
ームメモリ， ５乃至８ フィルタ， ９ 動き検出
部， １０ ノイズ検出部， １１乃至１４ 補正部，
１５乃至２２ 演算器

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5C021 PA12 PA16 PA17 PA33 PA34 PA35 PA53 PA66 PA67 PA79 RA01 RB04 RB06 RB07 RC02 SA23 SA24 YA01

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力画像からノイズを除去し、その結果
   得られる出力画像を出力するノイズ除去装置であって、 前記入力画像と、既に得られている前記出力画像との差
   分である画像差分値を演算する差分値算出手段と、 前記画像差分値を周波数帯域分割し、その各周波数帯域
   成分を出力する帯域分割手段と、 前記画像差分値の各周波数帯域成分を、所定の補正係数
   にしたがって補正する補正手段と、 補正された前記画像差分値の各周波数帯域成分を用い
   て、前記入力画像からノイズを除去し、前記出力画像を
   出力する除去手段と、 前記補正係数の特性を表す特性曲線を決定する特性曲線
   決定手段と、 前記特性曲線に基づいて、前記画像差分値の各周波数帯
   域成分を補正するのに用いる前記補正係数を設定する設
   定手段とを備えることを特徴とするノイズ除去装置。
2. 【請求項２】 前記画像差分値の各周波数帯域成分と比
   較する閾値を、前記画像差分値に基づいて決定する閾値
   決定手段と、 前記画像差分値の各周波数帯域成分と、前記閾値とを比
   較する比較手段とをさらに備え、 前記除去手段は、前記画像差分値の各周波数帯域成分の
   うち、前記閾値以下のもののみを、前記入力画像のノイ
   ズの除去に用いることを特徴とする請求項１に記載のノ
   イズ除去装置。
3. 【請求項３】 前記特性曲線決定手段は、前記閾値に基
   づいて、前記特性曲線を決定することを特徴とする請求
   項２に記載のノイズ除去装置。
4. 【請求項４】 前記画像差分値に基づいて、前記入力画
   像の動き量を検出する動き検出手段をさらに備え、 前記閾値決定手段は、前記入力画像の動き量に基づい
   て、前記閾値を決定することを特徴とする請求項２に記
   載のノイズ除去装置。
5. 【請求項５】 前記動き検出手段は、前記画像差分値の
   低周波数成分に基づいて、前記入力画像の動き量を検出
   することを特徴とする請求項４に記載のノイズ除去装
   置。
6. 【請求項６】 前記画像差分値に基づいて、前記入力画
   像のノイズに関するノイズ情報を検出するノイズ情報検
   出手段をさらに備え、 前記閾値決定手段は、前記ノイズ情報に基づいて、前記
   閾値を決定することを特徴とする請求項２に記載のノイ
   ズ除去装置。
7. 【請求項７】 前記ノイズ情報検出手段は、前記画像差
   分値の高周波数成分に基づいて、前記ノイズ情報を検出
   することを特徴とする請求項６に記載のノイズ検出装
   置。
8. 【請求項８】 前記画像差分値に基づいて、前記入力画
   像の動き量を検出する動き検出手段をさらに備え、 前記閾値決定手段は、前記ノイズ情報、および入力画像
   の動き量に基づいて、前記閾値を決定することを特徴と
   する請求項６に記載のノイズ除去装置。
9. 【請求項９】 前記設定手段は、前記特性曲線にしたが
   い、前記画像差分値の各周波数帯域成分を補正する前記
   補正係数を、その周波数帯域成分に対応して設定するこ
   とを特徴とする請求項１に記載のノイズ除去装置。
10. 【請求項１０】 入力画像からノイズを除去し、その結
    果得られる出力画像を出力するノイズ除去方法におい
    て、 前記入力画像と、既に得られている前記出力画像との差
    分である画像差分値を演算し、 前記画像差分値を周波数帯域分割して、その各周波数帯
    域成分を出力し、 前記画像差分値の各周波数帯域成分を、所定の補正係数
    にしたがって補正し、 補正された前記画像差分値の各周波数帯域成分を用い
    て、前記入力画像からノイズを除去し、前記出力画像を
    出力するノイズ除去方法であって、 前記補正係数の特性を表す特性曲線を決定し、 前記特性曲線に基づいて、前記画像差分値の各周波数帯
    域成分を補正するのに用いる前記補正係数を設定するこ
    とを特徴とするノイズ除去方法。