JP2001218210A - ノイズ検出方法、ノイズ検出装置、画像データ処理装置、記録媒体 - Google Patents
ノイズ検出方法、ノイズ検出装置、画像データ処理装置、記録媒体Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 周波数変換および非可逆圧縮符号化を行なう
ことにより生成された画像データを復号した復号画像デ
ータに含まれる、モスキートノイズなどのノイズ発生部
分を検出する。 【解決手段】 入力画像データの所定数の画素からなる
ブロックごとの時間方向の動きを検出する。検出された
各ブロックごとの時間方向の動きに基づいて、ブロック
ごとの前記動きのばらつきを検出する。動きばらつき検
出工程で検出された動きのばらつきに基づいて、ノイズ
発生部分を検出する。
ことにより生成された画像データを復号した復号画像デ
ータに含まれる、モスキートノイズなどのノイズ発生部
分を検出する。 【解決手段】 入力画像データの所定数の画素からなる
ブロックごとの時間方向の動きを検出する。検出された
各ブロックごとの時間方向の動きに基づいて、ブロック
ごとの前記動きのばらつきを検出する。動きばらつき検
出工程で検出された動きのばらつきに基づいて、ノイズ
発生部分を検出する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、例えばＭＰＥＧ
（Ｍｏｖｉｎｇ Ｐｉｃｔｕｒｅ ＥｘｐｅｒｔＧｒｏ
ｕｐ）方式などにより、周波数変換および非可逆圧縮符
号化を行なうことにより生成された画像データを復号し
た復号画像データに含まれるノイズ発生部分を検出する
ノイズ検出方法、ノイズ検出装置、画像データ処理装置
並びに記録媒体に関する。
（Ｍｏｖｉｎｇ Ｐｉｃｔｕｒｅ ＥｘｐｅｒｔＧｒｏ
ｕｐ）方式などにより、周波数変換および非可逆圧縮符
号化を行なうことにより生成された画像データを復号し
た復号画像データに含まれるノイズ発生部分を検出する
ノイズ検出方法、ノイズ検出装置、画像データ処理装置
並びに記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】画像データを記録したり、伝送路を通じ
て伝送したりする場合に、記録容量の削減や伝送容量の
削減のため、画像データはデータ圧縮符号化される。そ
して、圧縮符号化された画像データは、再生時あるいは
データの受信側において、データ伸長復号されて、元の
画像データに復元される。
て伝送したりする場合に、記録容量の削減や伝送容量の
削減のため、画像データはデータ圧縮符号化される。そ
して、圧縮符号化された画像データは、再生時あるいは
データの受信側において、データ伸長復号されて、元の
画像データに復元される。
【０００３】この画像データの圧縮符号化においては、
画像信号の統計的な性質を利用して、その信号に含まれ
る冗長性を取り除くことにより、情報量の削減を図るよ
うにしている。一般に人間の視覚は、ローパスフィルタ
特性を有していると言われているので、高域成分につい
ては粗い量子化を行って、高い符号化効率を得るように
している。
画像信号の統計的な性質を利用して、その信号に含まれ
る冗長性を取り除くことにより、情報量の削減を図るよ
うにしている。一般に人間の視覚は、ローパスフィルタ
特性を有していると言われているので、高域成分につい
ては粗い量子化を行って、高い符号化効率を得るように
している。
【０００４】この種の高能率圧縮符号化方法としては、
離散コサイン変換後に、高域成分を制限することによっ
てデータ圧縮を行うＭＰＥＧ方式が、良く用いられてい
る。しかし、この種の周波数変換および非可逆圧縮符号
化を行なう方法では、高域成分を制限することによって
データ圧縮を行っているために、高コントラストエッ
ジ、または、動物体近傍で輝度成分、色成分のレベル変
動である、モスキートノイズと呼ばれるノイズが発生
し、復元した画像の画質の劣化を招来する。
離散コサイン変換後に、高域成分を制限することによっ
てデータ圧縮を行うＭＰＥＧ方式が、良く用いられてい
る。しかし、この種の周波数変換および非可逆圧縮符号
化を行なう方法では、高域成分を制限することによって
データ圧縮を行っているために、高コントラストエッ
ジ、または、動物体近傍で輝度成分、色成分のレベル変
動である、モスキートノイズと呼ばれるノイズが発生
し、復元した画像の画質の劣化を招来する。
【０００５】図９は、文字「Ａ」が画面の同じ位置に表
示されている、いわば静止画像のような画像についての
モスキートノイズの状況を示す図である。ＭＰＥＧ圧縮
される前の元の画像が図９（Ａ）に示すようなノイズの
ない文字「Ａ」の画像であった場合、この画像がＭＰＥ
Ｇ圧縮されたものが復号化された場合の画像について
は、高コントラストエッジ部分である文字「Ａ」の周辺
に微小なレベル変動によるモスキートノイズＮが発生す
る。
示されている、いわば静止画像のような画像についての
モスキートノイズの状況を示す図である。ＭＰＥＧ圧縮
される前の元の画像が図９（Ａ）に示すようなノイズの
ない文字「Ａ」の画像であった場合、この画像がＭＰＥ
Ｇ圧縮されたものが復号化された場合の画像について
は、高コントラストエッジ部分である文字「Ａ」の周辺
に微小なレベル変動によるモスキートノイズＮが発生す
る。
【０００６】また、図１０（Ａ）に示すような回転して
いる歯車の画像のような動画像の場合には、それがＭＰ
ＥＧ圧縮されたものが復号化された場合の画像について
は、回転している歯車の周辺に微小なレベル変動による
モスキートノイズＮが発生する。図１０の場合、歯車の
回転に伴い、モスキートノイズが発生する場所は、歯車
のエッジと共に移動する。また、同時にレベルも変動す
る。
いる歯車の画像のような動画像の場合には、それがＭＰ
ＥＧ圧縮されたものが復号化された場合の画像について
は、回転している歯車の周辺に微小なレベル変動による
モスキートノイズＮが発生する。図１０の場合、歯車の
回転に伴い、モスキートノイズが発生する場所は、歯車
のエッジと共に移動する。また、同時にレベルも変動す
る。
【０００７】以上説明したような復号画像データに生じ
るモスキートノイズを低減する方法が従来から提案され
ている。例えば、特開平７−２１２７５９号には、モス
キートノイズの発生部分が高コントラストエッジである
ことにかんがみ、図１１に示すように、エッジ部抽出部
２で、入力画像信号Ｓｖのエッジ部分を抽出し、そのエ
ッジ部分抽出出力により、ノイズ除去フィルタ３におい
て、画像信号のエッジ部分をフィルタリング処理して、
モスキートノイズを低減した画像信号を得る方法が示さ
れている。
るモスキートノイズを低減する方法が従来から提案され
ている。例えば、特開平７−２１２７５９号には、モス
キートノイズの発生部分が高コントラストエッジである
ことにかんがみ、図１１に示すように、エッジ部抽出部
２で、入力画像信号Ｓｖのエッジ部分を抽出し、そのエ
ッジ部分抽出出力により、ノイズ除去フィルタ３におい
て、画像信号のエッジ部分をフィルタリング処理して、
モスキートノイズを低減した画像信号を得る方法が示さ
れている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】しかし、この図１１の
従来の方法では、画像信号中のモスキートノイズの有無
に関係無く、画像信号のエッジ部分でモスキートノイズ
除去のフィルタリング処理が行われるため、モスキート
ノイズが発生していない部分では画像を劣化させてしま
う。また、高能率符号化された画像信号の復号データで
はなく、高品質でモスキートノイズが無い画像信号が入
力画像信号Ｓｖとして入力された場合には、画像のエッ
ジ部分においてノイズ除去フィルタが働くことにより、
かえって画像を劣化させる結果となる。
従来の方法では、画像信号中のモスキートノイズの有無
に関係無く、画像信号のエッジ部分でモスキートノイズ
除去のフィルタリング処理が行われるため、モスキート
ノイズが発生していない部分では画像を劣化させてしま
う。また、高能率符号化された画像信号の復号データで
はなく、高品質でモスキートノイズが無い画像信号が入
力画像信号Ｓｖとして入力された場合には、画像のエッ
ジ部分においてノイズ除去フィルタが働くことにより、
かえって画像を劣化させる結果となる。
【０００９】そこで、図１２に示すように、ＭＰＥＧデ
コード部３の出力Ｓｍに対してのみ、エッジ抽出部１お
よびノイズ除去フィルタ２を設け、ＭＰＥＧデコード部
３を通らない入力画像データＳｓについてには、ノイズ
除去フィルタ２をバイパスして、エッジ部のフィルタリ
ングを行わないようにするスイッチ回路４を設け、この
スイッチ回路４を使用者が切替制御するようにすること
が考えられる。
コード部３の出力Ｓｍに対してのみ、エッジ抽出部１お
よびノイズ除去フィルタ２を設け、ＭＰＥＧデコード部
３を通らない入力画像データＳｓについてには、ノイズ
除去フィルタ２をバイパスして、エッジ部のフィルタリ
ングを行わないようにするスイッチ回路４を設け、この
スイッチ回路４を使用者が切替制御するようにすること
が考えられる。
【００１０】しかし、この図１２の場合には、もしも、
画像信号Ｓｓとして、ＭＰＥＧデコードされた画像デー
タが入力された場合には、モスキートノイズを低減する
ことができず、劣化した画像となってしまうことにな
る。
画像信号Ｓｓとして、ＭＰＥＧデコードされた画像デー
タが入力された場合には、モスキートノイズを低減する
ことができず、劣化した画像となってしまうことにな
る。
【００１１】上述の問題点は、周波数変換および非可逆
圧縮符号化を行なうことにより生成された画像データを
復号した復号画像データに含まれる、モスキートノイズ
などのノイズ発生部分を検出すること無しに、画像信号
のエッジ部分をノイズ発生部分と見なして、そのエッジ
部分についてノイズ低減処理を施してしまうことに起因
して生じる。
圧縮符号化を行なうことにより生成された画像データを
復号した復号画像データに含まれる、モスキートノイズ
などのノイズ発生部分を検出すること無しに、画像信号
のエッジ部分をノイズ発生部分と見なして、そのエッジ
部分についてノイズ低減処理を施してしまうことに起因
して生じる。
【００１２】この発明は、以上の点にかんがみ、周波数
変換および非可逆圧縮符号化を行なうことにより生成さ
れた画像データを復号した復号画像データに含まれる、
モスキートノイズなどのノイズ発生部分を検出すること
ができるようにして、上述の問題点を解決することを目
的とする。
変換および非可逆圧縮符号化を行なうことにより生成さ
れた画像データを復号した復号画像データに含まれる、
モスキートノイズなどのノイズ発生部分を検出すること
ができるようにして、上述の問題点を解決することを目
的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、この発明によるノイズ検出方法は、周波数変換およ
び非可逆圧縮符号化を行なうことにより生成された画像
データを復号した復号画像データに含まれるノイズ発生
部分を検出するノイズ検出方法であって、入力画像デー
タの所定数の画素からなるブロックごとの時間方向の動
きを検出する動き検出工程と、前記動き検出工程におい
て検出された各ブロックごとの時間方向の動きに基づい
て、前記ブロックごとの前記動きのばらつきを検出する
動きばらつき検出工程と、前記動きばらつき検出工程で
検出された動きのばらつきに基づいて、前記ノイズ発生
部分を検出するノイズ検出工程と、を備えることを特徴
とする。
め、この発明によるノイズ検出方法は、周波数変換およ
び非可逆圧縮符号化を行なうことにより生成された画像
データを復号した復号画像データに含まれるノイズ発生
部分を検出するノイズ検出方法であって、入力画像デー
タの所定数の画素からなるブロックごとの時間方向の動
きを検出する動き検出工程と、前記動き検出工程におい
て検出された各ブロックごとの時間方向の動きに基づい
て、前記ブロックごとの前記動きのばらつきを検出する
動きばらつき検出工程と、前記動きばらつき検出工程で
検出された動きのばらつきに基づいて、前記ノイズ発生
部分を検出するノイズ検出工程と、を備えることを特徴
とする。
【００１４】画像データについて、輝度成分または色成
分のレベル相関を利用した動き方向検出を行うと、例え
ばモスキートノイズによるレベル変動の影響で、モスキ
ートノイズが発生している部分の動きベクトルを正確に
求めることはできない。また、ノイズ発生部分では、レ
ベル変動もランダムに発生するので、動きベクトルの誤
り方もランダムになる。
分のレベル相関を利用した動き方向検出を行うと、例え
ばモスキートノイズによるレベル変動の影響で、モスキ
ートノイズが発生している部分の動きベクトルを正確に
求めることはできない。また、ノイズ発生部分では、レ
ベル変動もランダムに発生するので、動きベクトルの誤
り方もランダムになる。
【００１５】この発明は、この性質を利用したものであ
る。すなわち、復号画像データについて、ブロックごと
の動きを検出して、その動きのばらつきを検討すると、
ノイズ発生部分では、ブロックごとの動きのばらつきが
大きくなり、ノイズが発生していない場合には、ブロッ
クごとの動きのばらつきは通常は小さい。
る。すなわち、復号画像データについて、ブロックごと
の動きを検出して、その動きのばらつきを検討すると、
ノイズ発生部分では、ブロックごとの動きのばらつきが
大きくなり、ノイズが発生していない場合には、ブロッ
クごとの動きのばらつきは通常は小さい。
【００１６】このため、請求項１の発明によれば、ブロ
ックごとの動きのばらつきの検出出力に基づいて、ノイ
ズ発生部分が検出されることにより、ノイズ発生部分が
的確に検出される。したがって、このノイズ検出出力に
基づいて、ノイズ発生部分に対してのみ、ノイズ低減処
理を施すことができるようになる。
ックごとの動きのばらつきの検出出力に基づいて、ノイ
ズ発生部分が検出されることにより、ノイズ発生部分が
的確に検出される。したがって、このノイズ検出出力に
基づいて、ノイズ発生部分に対してのみ、ノイズ低減処
理を施すことができるようになる。
【００１７】また、請求項２の発明は、周波数変換およ
び非可逆圧縮符号化を行なうことにより生成された画像
データを復号した復号画像データに含まれるノイズ発生
部分を検出するノイズ検出方法であって、入力画像デー
タの所定数の画素からなるブロックごとの時間方向の動
きを検出する動き検出工程と、前記動き検出工程におい
て検出された各ブロックごとの時間方向の動きに基づい
て、注目する前記ブロックおよびその近傍の複数個のブ
ロックを含むノイズ判定領域内における前記時間方向の
動きのばらつきを検出する動きばらつき検出工程と、前
記動きのばらつき検出工程において検出された前記動き
のばらつきに基づいて、前記注目ブロックが前記ノイズ
発生部分であるか否かを検出するノイズ検出工程と、を
備えることを特徴とする。
び非可逆圧縮符号化を行なうことにより生成された画像
データを復号した復号画像データに含まれるノイズ発生
部分を検出するノイズ検出方法であって、入力画像デー
タの所定数の画素からなるブロックごとの時間方向の動
きを検出する動き検出工程と、前記動き検出工程におい
て検出された各ブロックごとの時間方向の動きに基づい
て、注目する前記ブロックおよびその近傍の複数個のブ
ロックを含むノイズ判定領域内における前記時間方向の
動きのばらつきを検出する動きばらつき検出工程と、前
記動きのばらつき検出工程において検出された前記動き
のばらつきに基づいて、前記注目ブロックが前記ノイズ
発生部分であるか否かを検出するノイズ検出工程と、を
備えることを特徴とする。
【００１８】この請求項２の発明の場合には、注目ブロ
ックとその近傍の複数個のブロックを含む複数ブロック
分の領域をノイズ判定領域として、そのノイズ判定領域
におけるブロック単位の動きのばらつきが検出され、そ
のばらつきに応じて、注目ブロックがノイズ発生部分で
あるか否かが検出される。
ックとその近傍の複数個のブロックを含む複数ブロック
分の領域をノイズ判定領域として、そのノイズ判定領域
におけるブロック単位の動きのばらつきが検出され、そ
のばらつきに応じて、注目ブロックがノイズ発生部分で
あるか否かが検出される。
【００１９】この請求項２の発明のように、画像中の狭
い領域をノイズ判定領域とした場合、ノイズがあるとき
には、その領域内の動きのばらつきは大きくなり、ノイ
ズ発生部分であるか否かの判定が的確になる。そして、
この請求項２の発明によれば、注目ブロック単位で、そ
れがノイズ発生部分であるか否かを検出することがで
き、ノイズ発生部分をきめ細かく検出することができ
る。
い領域をノイズ判定領域とした場合、ノイズがあるとき
には、その領域内の動きのばらつきは大きくなり、ノイ
ズ発生部分であるか否かの判定が的確になる。そして、
この請求項２の発明によれば、注目ブロック単位で、そ
れがノイズ発生部分であるか否かを検出することがで
き、ノイズ発生部分をきめ細かく検出することができ
る。
【００２０】また、請求項３の発明は、請求項１または
請求項２に記載のノイズ検出方法において、前記ブロッ
クを構成する所定数の画素は、１画素であることを特徴
とする。
請求項２に記載のノイズ検出方法において、前記ブロッ
クを構成する所定数の画素は、１画素であることを特徴
とする。
【００２１】この請求項３の発明によれば、１ブロック
は１画素であるので、１画素単位で、ノイズ発生部分を
検出することができる。
は１画素であるので、１画素単位で、ノイズ発生部分を
検出することができる。
【００２２】また、請求項７の発明は、請求項２に記載
のノイズ検出方法において、前記動き検出工程では、前
記ブロックごとの時間方向の動きは、動きベクトルとし
て検出し、検出した動きベクトルの値を一次元値に変換
し、この一次元値を動き検出出力とし、前記動きばらつ
き検出工程では、前記一次元値の動き検出出力から前記
動きのばらつきを検出することを特徴とする。
のノイズ検出方法において、前記動き検出工程では、前
記ブロックごとの時間方向の動きは、動きベクトルとし
て検出し、検出した動きベクトルの値を一次元値に変換
し、この一次元値を動き検出出力とし、前記動きばらつ
き検出工程では、前記一次元値の動き検出出力から前記
動きのばらつきを検出することを特徴とする。
【００２３】動きのばらつきを検出するために検出した
動きベクトルをそのまま用いる場合には、動きの大きさ
と方向との２変数を用いる必要があるため、その演算が
複雑になるが、この請求項７の発明においては、検出し
た動きベクトルの値を一次元値に変換し、動きばらつき
検出工程では、その一次元値を用いて動きのばらつきを
検出するので、演算が容易になる。
動きベクトルをそのまま用いる場合には、動きの大きさ
と方向との２変数を用いる必要があるため、その演算が
複雑になるが、この請求項７の発明においては、検出し
た動きベクトルの値を一次元値に変換し、動きばらつき
検出工程では、その一次元値を用いて動きのばらつきを
検出するので、演算が容易になる。
【００２４】また、請求項８の発明は、請求項７に記載
のノイズ検出方法において、前記動きばらつき検出工程
では、前記注目ブロックの動きのばらつきを、前記一次
元値を用いて求めた前記ノイズ判定領域における分散に
より検出することを特徴とする。
のノイズ検出方法において、前記動きばらつき検出工程
では、前記注目ブロックの動きのばらつきを、前記一次
元値を用いて求めた前記ノイズ判定領域における分散に
より検出することを特徴とする。
【００２５】さらに、請求項９の発明は、請求項８に記
載のノイズ検出方法において、前記ノイズ検出工程にお
いては、前記動きばらつき検出工程で検出された分散
が、定められた閾値を超えているかどうかにより、前記
注目ブロックが前記ノイズ発生部分であるか否かを検出
することを特徴とする。
載のノイズ検出方法において、前記ノイズ検出工程にお
いては、前記動きばらつき検出工程で検出された分散
が、定められた閾値を超えているかどうかにより、前記
注目ブロックが前記ノイズ発生部分であるか否かを検出
することを特徴とする。
【００２６】請求項８の発明によれば、動きのばらつき
は、ノイズ判定領域におけるブロックごとの動きの分散
により検出される。そして、請求項９に発明のように、
その分散が、予め定められている閾値を超えているかど
うかにより、注目ブロックがノイズ発生部分であるか否
かが検出されて、ノイズ発生部分が的確に検出される。
は、ノイズ判定領域におけるブロックごとの動きの分散
により検出される。そして、請求項９に発明のように、
その分散が、予め定められている閾値を超えているかど
うかにより、注目ブロックがノイズ発生部分であるか否
かが検出されて、ノイズ発生部分が的確に検出される。
【００２７】
【発明の実施の形態】以下、この発明によるノイズ検出
方法および装置の実施の形態を、図を参照しながら説明
する。
方法および装置の実施の形態を、図を参照しながら説明
する。
【００２８】図２は、この実施の形態のノイズ検出装置
を構成を示すブロック図であり、また、図１は、この実
施の形態のノイズ検出方法を説明するためのフローチャ
ートである。図１のフローチャートに示すノイズ検出方
法は、図２のノイズ検出装置において、実行されるもの
である。
を構成を示すブロック図であり、また、図１は、この実
施の形態のノイズ検出方法を説明するためのフローチャ
ートである。図１のフローチャートに示すノイズ検出方
法は、図２のノイズ検出装置において、実行されるもの
である。
【００２９】この実施の形態は、ＭＰＥＧ圧縮処理され
た画像データの復号化データに含まれるモスキートノイ
ズを検出する場合である。すなわち、ＭＰＥＧ圧縮処理
では、離散コサイン変換後に高域成分を制限することに
よってデータ圧縮を行っているために、高コントラスト
エッジ、または、動物体近傍で、輝度成分レベル、色成
分レベルの変動であるモスキートノイズが発生する。
た画像データの復号化データに含まれるモスキートノイ
ズを検出する場合である。すなわち、ＭＰＥＧ圧縮処理
では、離散コサイン変換後に高域成分を制限することに
よってデータ圧縮を行っているために、高コントラスト
エッジ、または、動物体近傍で、輝度成分レベル、色成
分レベルの変動であるモスキートノイズが発生する。
【００３０】そこで、ノイズ検出対象の画像信号が、Ｍ
ＰＥＧ圧縮処理された画像データの復号化データの場合
を例にこの発明の実施の形態の説明を行う。なお、以下
の説明では輝度信号データについて処理を行うを例に具
体例の説明を行うが、色信号データについても同様の処
理によりノイズ検出できる。その説明は省略する。
ＰＥＧ圧縮処理された画像データの復号化データの場合
を例にこの発明の実施の形態の説明を行う。なお、以下
の説明では輝度信号データについて処理を行うを例に具
体例の説明を行うが、色信号データについても同様の処
理によりノイズ検出できる。その説明は省略する。
【００３１】［ノイズ検出装置のハードウエア構成］こ
の実施の形態のノイズ検出装置は、コンピュータ１０に
より構成されており、ＣＰＵ１１に対して、システムバ
ス１２を介して、プログラムＲＯＭ１３、ワークエリア
用ＲＡＭ１４、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖ
ｅ）ドライブ１５、外部媒体ドライブ１６、通信インタ
フェース１７、Ｉ／Ｏポート１８が接続されている。
の実施の形態のノイズ検出装置は、コンピュータ１０に
より構成されており、ＣＰＵ１１に対して、システムバ
ス１２を介して、プログラムＲＯＭ１３、ワークエリア
用ＲＡＭ１４、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖ
ｅ）ドライブ１５、外部媒体ドライブ１６、通信インタ
フェース１７、Ｉ／Ｏポート１８が接続されている。
【００３２】外部媒体ドライブ１６は、例えばＣＤ−Ｒ
ＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどのディスク記録媒体や半導体
メモリなどの外部の記録媒体２１に記憶されているアプ
リケーションプログラムやデータを読み込むためのドラ
イブである。また、通信インタフェース１７は、例えば
インターネットなどの通信ネットワークを通じて、アプ
リケーションプログラムやデータのやり取りを行うため
のインタフェースである。
ＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどのディスク記録媒体や半導体
メモリなどの外部の記録媒体２１に記憶されているアプ
リケーションプログラムやデータを読み込むためのドラ
イブである。また、通信インタフェース１７は、例えば
インターネットなどの通信ネットワークを通じて、アプ
リケーションプログラムやデータのやり取りを行うため
のインタフェースである。
【００３３】そして、ＭＰＥＧデコーダ２２からのＭＰ
ＥＧデコードされた画像データがＩ／Ｏポート１８を通
じて、システムバス１２に入力される。また、入力端２
３を通じた画像データがＩ／Ｏポート１８を通じて、シ
ステムバス１２に入力される。入力端２３を通じた画像
データは、ＭＰＥＧデコードされた画像データである場
合のみならず、圧縮されずに伝送されてきた画像データ
であっても良い。
ＥＧデコードされた画像データがＩ／Ｏポート１８を通
じて、システムバス１２に入力される。また、入力端２
３を通じた画像データがＩ／Ｏポート１８を通じて、シ
ステムバス１２に入力される。入力端２３を通じた画像
データは、ＭＰＥＧデコードされた画像データである場
合のみならず、圧縮されずに伝送されてきた画像データ
であっても良い。
【００３４】この実施の形態では、記録媒体２１に、ノ
イズ検出処理を行うためのアプリケーションソフトウエ
アが記憶されており、この記録媒体２１から、そのアプ
リケーションソフトウエアが外部媒体ドライブ１６によ
りシステムバスを通じてＨＤＤ１５あるいはＲＡＭ１４
に読み込まれて、ノイズ検出処理のアプリケーションが
実行される。
イズ検出処理を行うためのアプリケーションソフトウエ
アが記憶されており、この記録媒体２１から、そのアプ
リケーションソフトウエアが外部媒体ドライブ１６によ
りシステムバスを通じてＨＤＤ１５あるいはＲＡＭ１４
に読み込まれて、ノイズ検出処理のアプリケーションが
実行される。
【００３５】なお、ＲＯＭ１３やＨＤＤドライブ１５
に、予め、ノイズ検出処理を行うためのアプリケーショ
ンソフトウエアを記憶しておき、それを読み出して、ノ
イズ検出処理のアプリケーションを実行するようにする
ことも、勿論できる。また、通信インタフェース１７を
通じて、インターネットなどのネットワーク上にあるサ
ーバから、ノイズ検出処理を行うためのアプリケーショ
ンソフトウエアを、ＨＤＤドライブ１５やＲＡＭ１４に
ダウンロードし、それを読み出して、ノイズ検出処理の
アプリケーションを実行するようにすることもできる。
に、予め、ノイズ検出処理を行うためのアプリケーショ
ンソフトウエアを記憶しておき、それを読み出して、ノ
イズ検出処理のアプリケーションを実行するようにする
ことも、勿論できる。また、通信インタフェース１７を
通じて、インターネットなどのネットワーク上にあるサ
ーバから、ノイズ検出処理を行うためのアプリケーショ
ンソフトウエアを、ＨＤＤドライブ１５やＲＡＭ１４に
ダウンロードし、それを読み出して、ノイズ検出処理の
アプリケーションを実行するようにすることもできる。
【００３６】［ノイズ検出処理のアプリケーション］こ
の実施の形態では、画素単位に動きベクトルを検出する
と共に、注目画素と、その周囲の複数個の画素とからな
るノイズ判定領域を設定し、そのノイズ判定領域内の画
素の動きベクトルＶＣのばらつきを検出する。そして、
この実施の形態では、その動きベクトルＶＣのばらつき
を、ノイズ判定領域内の動きベクトルの分散として求
め、その分散の値σが予め定めた閾値以上となったとき
に、その注目画素はノイズ発生部分の画素であると判定
するようにする。
の実施の形態では、画素単位に動きベクトルを検出する
と共に、注目画素と、その周囲の複数個の画素とからな
るノイズ判定領域を設定し、そのノイズ判定領域内の画
素の動きベクトルＶＣのばらつきを検出する。そして、
この実施の形態では、その動きベクトルＶＣのばらつき
を、ノイズ判定領域内の動きベクトルの分散として求
め、その分散の値σが予め定めた閾値以上となったとき
に、その注目画素はノイズ発生部分の画素であると判定
するようにする。
【００３７】そして、この実施の形態では、図３（Ａ）
に示すように、ノイズ判定領域は、注目画素とその周囲
の８個の画素からなる、縦×横＝３×３＝９個の画素の
領域として、このノイズ判定領域内の画素の動きベクト
ルの分散の値σを求める。この場合、このような微小な
ブロックの領域では、モスキートノイズがなければ、図
３（Ｂ）に示すように、９個の画素の動きベクトルＶＣ
は、ほぼ等しくなるが、モスキートノイズが発生してい
る場合には、動きベクトルＶＣは、図３（Ｃ）に示すよ
うに、その方向および大きさがばらついたものとなる。
したがって、この画素の動きベクトルＶＣのばらつきを
検出することにより、注目画素がモスキートノイズ発生
部分であるのかどうかを検出することができる。
に示すように、ノイズ判定領域は、注目画素とその周囲
の８個の画素からなる、縦×横＝３×３＝９個の画素の
領域として、このノイズ判定領域内の画素の動きベクト
ルの分散の値σを求める。この場合、このような微小な
ブロックの領域では、モスキートノイズがなければ、図
３（Ｂ）に示すように、９個の画素の動きベクトルＶＣ
は、ほぼ等しくなるが、モスキートノイズが発生してい
る場合には、動きベクトルＶＣは、図３（Ｃ）に示すよ
うに、その方向および大きさがばらついたものとなる。
したがって、この画素の動きベクトルＶＣのばらつきを
検出することにより、注目画素がモスキートノイズ発生
部分であるのかどうかを検出することができる。
【００３８】ところで、動きベクトルＶＣは、方向と大
きさの２つの値を持ち、通常は、画面の水平方向の成分
ｖｘと、画面の垂直方向の成分ｖｙとにより表わされ
る。このため、動きベクトルＶＣをそのまま用いて、動
きベクトルのばらつきを求める場合に、前記２成分ｖ
ｘ，ｖｙを用いた演算を行う必要があり、演算が複雑と
なり、処理時間が長くなるおそれがある。
きさの２つの値を持ち、通常は、画面の水平方向の成分
ｖｘと、画面の垂直方向の成分ｖｙとにより表わされ
る。このため、動きベクトルＶＣをそのまま用いて、動
きベクトルのばらつきを求める場合に、前記２成分ｖ
ｘ，ｖｙを用いた演算を行う必要があり、演算が複雑と
なり、処理時間が長くなるおそれがある。
【００３９】そこで、この実施の形態では、動きベクト
ルＶＣを一次元数値化し、その一次元数値化値Ｖを用い
て、動きベクトルの分散を求めることにより、演算量を
軽減するようにしている。
ルＶＣを一次元数値化し、その一次元数値化値Ｖを用い
て、動きベクトルの分散を求めることにより、演算量を
軽減するようにしている。
【００４０】次に、以上のような点が考慮された、図２
のノイズ検出装置により実行されるノイズ検出処理につ
いて、図１のフローチャートを参照しながら説明する。
のノイズ検出装置により実行されるノイズ検出処理につ
いて、図１のフローチャートを参照しながら説明する。
【００４１】ＭＰＥＧデコーダ２２または入力端２３か
ら、Ｉ／Ｏポート１８を通じて入力された画像データの
１フレームごとに、図１のフローチャートが実行され
る。まず、そのフレームの最初の画素データを読み込む
（ステップＳ１０１）。次に、そのフレームの前のフレ
ームの画像データを用いて、その画素データの動きベク
トルＶＣを求める（ステップＳ１０２）。この動きベク
トルＶＣは、画面上の水平方向のｘ番目、垂直方向のｙ
番目の画素データＰ（ｘ，ｙ）の動きベクトルの水平方
向の成分をｖｘ、垂直方向の成分をｖｙとしたとき、Ｖ
Ｃ（ｖｘ、ｖｙ）と表わすことができる。
ら、Ｉ／Ｏポート１８を通じて入力された画像データの
１フレームごとに、図１のフローチャートが実行され
る。まず、そのフレームの最初の画素データを読み込む
（ステップＳ１０１）。次に、そのフレームの前のフレ
ームの画像データを用いて、その画素データの動きベク
トルＶＣを求める（ステップＳ１０２）。この動きベク
トルＶＣは、画面上の水平方向のｘ番目、垂直方向のｙ
番目の画素データＰ（ｘ，ｙ）の動きベクトルの水平方
向の成分をｖｘ、垂直方向の成分をｖｙとしたとき、Ｖ
Ｃ（ｖｘ、ｖｙ）と表わすことができる。
【００４２】次に、求めた画素データの動きベクトルＶ
Ｃ（ｖｘ，ｖｙ）を、一次元数値化した値Ｖに変換する
（ステップＳ１０３）。この一次元数値化の方法として
は、種々用いることができるが、この実施の形態では、
次のような変換式（１）を用いる。
Ｃ（ｖｘ，ｖｙ）を、一次元数値化した値Ｖに変換する
（ステップＳ１０３）。この一次元数値化の方法として
は、種々用いることができるが、この実施の形態では、
次のような変換式（１）を用いる。
【００４３】すなわち、一次元数値化された値Ｖとし
て、 Ｖ＝ｍ×ｖｘ＋ｖｙ …（１） と表わされる値を用いる。ただし、この式（１）におい
て、ｖｘ、ｖｙの値は、それぞれ水平方向の左向きを
正、右向きを負、また、垂直方向の上向きを正、下向き
を負としたとき、 −ｍ／２＜ｖｘ＜ｍ／２ −ｍ／２＜ｖｙ＜ｍ／２ に制限される。つまり、ｖｘ，ｖｙは、それぞれ、絶対
値でｍ／２よりも大きいときには、その値はｍ／２に制
限される。
て、 Ｖ＝ｍ×ｖｘ＋ｖｙ …（１） と表わされる値を用いる。ただし、この式（１）におい
て、ｖｘ、ｖｙの値は、それぞれ水平方向の左向きを
正、右向きを負、また、垂直方向の上向きを正、下向き
を負としたとき、 −ｍ／２＜ｖｘ＜ｍ／２ −ｍ／２＜ｖｙ＜ｍ／２ に制限される。つまり、ｖｘ，ｖｙは、それぞれ、絶対
値でｍ／２よりも大きいときには、その値はｍ／２に制
限される。
【００４４】このように、ｖｘ，ｖｙの値を制限したの
は、変換式を用いる場合に、その変換のしやすさを考慮
したためである。
は、変換式を用いる場合に、その変換のしやすさを考慮
したためである。
【００４５】そして、以上の画素ごとの動きベクトル検
出およびその一次元数値化の処理を、フレームの全ての
画素について行うようにする（ステップＳ１０４、ステ
ップＳ１０５）。
出およびその一次元数値化の処理を、フレームの全ての
画素について行うようにする（ステップＳ１０４、ステ
ップＳ１０５）。
【００４６】１フレームの全ての画素データについて動
きベクトルの一次元数値化値Ｖが求められたら、ノイズ
部分であるか否かを判定する注目画素を最初の画素から
順次に指定する（ステップＳ１０６）。
きベクトルの一次元数値化値Ｖが求められたら、ノイズ
部分であるか否かを判定する注目画素を最初の画素から
順次に指定する（ステップＳ１０６）。
【００４７】そして、前述したように、この注目画素
と、その周囲の８個の画素との９個の画素からなるノイ
ズ判定領域を設定し、そのノイズ判定領域内の画素の動
きベクトルのばらつきを、一次元数値化値Ｖを用いて検
出する。前述したように、この実施の形態では、ノイズ
判定領域内の画素の動きベクトルのばらつきは、一次元
数値化値Ｖの分散の値σとして求める（ステップＳ１０
７）。
と、その周囲の８個の画素との９個の画素からなるノイ
ズ判定領域を設定し、そのノイズ判定領域内の画素の動
きベクトルのばらつきを、一次元数値化値Ｖを用いて検
出する。前述したように、この実施の形態では、ノイズ
判定領域内の画素の動きベクトルのばらつきは、一次元
数値化値Ｖの分散の値σとして求める（ステップＳ１０
７）。
【００４８】この分散の値σは、この実施の形態では、
次のようにして求める。すなわち、注目画素を中心とし
た９個の画素のそれぞれの動きベクトルの一次元数値化
値を、Ｖ０，Ｖ１，Ｖ２，…，Ｖ８としたとき、その平
均値をＶｍとすると、 Ｖｍ＝Σ（ｉ＝０〜８）（Ｖｉ／９） となる。この明細書で、Σ（ｉ＝０〜８）（Ａ（ｉ））
は、ｉについての変数Ａ（ｉ）の、Ａ（０）からＡ
（８）までの総和を意味している。そして、分散の値σ
は、この例では、 σ＝Σ（ｉ＝０〜８）（Ｖｍ−Ｖｉ） …（２） なる近似式（２）により求める。
次のようにして求める。すなわち、注目画素を中心とし
た９個の画素のそれぞれの動きベクトルの一次元数値化
値を、Ｖ０，Ｖ１，Ｖ２，…，Ｖ８としたとき、その平
均値をＶｍとすると、 Ｖｍ＝Σ（ｉ＝０〜８）（Ｖｉ／９） となる。この明細書で、Σ（ｉ＝０〜８）（Ａ（ｉ））
は、ｉについての変数Ａ（ｉ）の、Ａ（０）からＡ
（８）までの総和を意味している。そして、分散の値σ
は、この例では、 σ＝Σ（ｉ＝０〜８）（Ｖｍ−Ｖｉ） …（２） なる近似式（２）により求める。
【００４９】こうして求めた分散の値σが、予め定めた
閾値よりも大きいか否か判定し（ステップＳ１０８）、
閾値よりも小さい場合には、当該注目画素は、モスキー
トノイズの発生部分ではないと判定する（ステップＳ１
０９）。また、分散の値σが、閾値よりも大きい場合に
は、当該注目画素は、モスキートノイズの発生部分であ
ると判定する（ステップＳ１１０）。
閾値よりも大きいか否か判定し（ステップＳ１０８）、
閾値よりも小さい場合には、当該注目画素は、モスキー
トノイズの発生部分ではないと判定する（ステップＳ１
０９）。また、分散の値σが、閾値よりも大きい場合に
は、当該注目画素は、モスキートノイズの発生部分であ
ると判定する（ステップＳ１１０）。
【００５０】以上の判定を、１フレームの全ての画素に
ついて実行する。そして、１フレームの全ての画素につ
いての判定が終了すると、図１の１フレームについての
処理が終了となり、次のフレームについて、図１の処理
が続いて行われる。
ついて実行する。そして、１フレームの全ての画素につ
いての判定が終了すると、図１の１フレームについての
処理が終了となり、次のフレームについて、図１の処理
が続いて行われる。
【００５１】以上のようにして、各画素ごとに、その画
素がモスキートノイズ発生部分であるか否かが判定され
る。この判定結果の例を図４〜図７に示す。
素がモスキートノイズ発生部分であるか否かが判定され
る。この判定結果の例を図４〜図７に示す。
【００５２】図４は、前述と同様に、文字「Ａ」が画面
の同じ位置に表示されている、いわば静止画像のような
画像について、各画素ごとに動きベクトルを求め、求め
た動きベクトルを一次元数値化値Ｖに変換し、その一次
元数値化値Ｖで、各画素を置き換えた画像を示すもので
ある。
の同じ位置に表示されている、いわば静止画像のような
画像について、各画素ごとに動きベクトルを求め、求め
た動きベクトルを一次元数値化値Ｖに変換し、その一次
元数値化値Ｖで、各画素を置き換えた画像を示すもので
ある。
【００５３】図４（Ａ）は、一旦、ＭＰＥＧ圧縮されて
伝送された画像データが対象であり、モスキートノイズ
が発生している画像データの場合である。この図４
（Ａ）の画像の場合には、文字周辺を除く部分は、画像
は静止している領域であるので、動きベクトルは同じに
なり、中間輝度（灰色）になる。しかし、文字周辺は、
モスキートノイズの影響で動きベクトルがランダムにな
っているので、その部分の画像は、中間輝度にはなら
ず、例えば図４（Ａ）における模様で示すようなものと
なる。
伝送された画像データが対象であり、モスキートノイズ
が発生している画像データの場合である。この図４
（Ａ）の画像の場合には、文字周辺を除く部分は、画像
は静止している領域であるので、動きベクトルは同じに
なり、中間輝度（灰色）になる。しかし、文字周辺は、
モスキートノイズの影響で動きベクトルがランダムにな
っているので、その部分の画像は、中間輝度にはなら
ず、例えば図４（Ａ）における模様で示すようなものと
なる。
【００５４】また、図４（Ｂ）は、圧縮等されることな
く伝送され、モスキートノイズの発生がないと考えられ
る画像データの各画素を、上記と同様に各画素の動きベ
クトルの一次元数値化値Ｖに置き換えた画像の場合であ
る。モスキートノイズがないので、この図４（Ｂ）の場
合には、文字、背景を含む全ての領域で動きベクトルが
ランダムになる部分は現れず、ほぼ全て静止部分（動き
無し）と判定されて、中間輝度（灰色）の画像となる。
く伝送され、モスキートノイズの発生がないと考えられ
る画像データの各画素を、上記と同様に各画素の動きベ
クトルの一次元数値化値Ｖに置き換えた画像の場合であ
る。モスキートノイズがないので、この図４（Ｂ）の場
合には、文字、背景を含む全ての領域で動きベクトルが
ランダムになる部分は現れず、ほぼ全て静止部分（動き
無し）と判定されて、中間輝度（灰色）の画像となる。
【００５５】したがって、図４（Ａ）の画像について、
前記分散値σを用いた判定結果により、ノイズ有りと判
定された画素は白、ノイズ無しと判定された画素は黒で
表示した場合の画像は、図５（Ａ）のようなものとな
り、モスキートノイズ発生部分が的確に検出される様子
が判る。
前記分散値σを用いた判定結果により、ノイズ有りと判
定された画素は白、ノイズ無しと判定された画素は黒で
表示した場合の画像は、図５（Ａ）のようなものとな
り、モスキートノイズ発生部分が的確に検出される様子
が判る。
【００５６】一方、図４（Ｂ）の画像について、同様に
して、前記分散値σを用いた判定結果により、ノイズ有
りと判定された画素は白、ノイズ無しと判定された画素
は黒で表示した場合の画像は、図５（Ｂ）のようなもの
となり、モスキートノイズの発生部分がほぼないと検出
されることが判る。
して、前記分散値σを用いた判定結果により、ノイズ有
りと判定された画素は白、ノイズ無しと判定された画素
は黒で表示した場合の画像は、図５（Ｂ）のようなもの
となり、モスキートノイズの発生部分がほぼないと検出
されることが判る。
【００５７】同様に、図６（Ａ）は、回転している歯車
の画像のような動画像について、画像の各画素を、その
動きベクトルの一次元数値化値Ｖに置き換えた画像を示
すものである。この図６（Ａ）の画像においては、動き
の方向が上向きほど、より白く表し、下向きほど黒く表
している。したがって、歯車部分は回転しているので、
この歯車部分の左右で輝度が逆転したものとなってい
る。そして、背景部分では、動きがないので、中間輝度
（灰色）の状態となっている。そして、歯車の周辺部分
では、モスキートノイズの影響で、動きベクトルがラン
ダムになっており、図６（Ａ）に示すように白黒の模様
となる。
の画像のような動画像について、画像の各画素を、その
動きベクトルの一次元数値化値Ｖに置き換えた画像を示
すものである。この図６（Ａ）の画像においては、動き
の方向が上向きほど、より白く表し、下向きほど黒く表
している。したがって、歯車部分は回転しているので、
この歯車部分の左右で輝度が逆転したものとなってい
る。そして、背景部分では、動きがないので、中間輝度
（灰色）の状態となっている。そして、歯車の周辺部分
では、モスキートノイズの影響で、動きベクトルがラン
ダムになっており、図６（Ａ）に示すように白黒の模様
となる。
【００５８】また、図６（Ｂ）は、同じ歯車の動画像に
ついて、圧縮等されることなく、伝送され、モスキート
ノイズの発生がない画像データを上記と同様に動きベク
トルの一次元数値化値Ｖに置き換えた画像の場合であ
る。この図６（Ｂ）に示されているように、歯車周辺の
モスキートノイズの影響によるランダムな動きベクトル
を示す模様は現れない。
ついて、圧縮等されることなく、伝送され、モスキート
ノイズの発生がない画像データを上記と同様に動きベク
トルの一次元数値化値Ｖに置き換えた画像の場合であ
る。この図６（Ｂ）に示されているように、歯車周辺の
モスキートノイズの影響によるランダムな動きベクトル
を示す模様は現れない。
【００５９】したがって、図６（Ａ）の画像について、
前記分散値σを用いた判定結果により、ノイズ有りと判
定された画素は白、ノイズ無しと判定された画素は黒で
表示した場合の画像は、図７（Ａ）のようなものとな
り、モスキートノイズ発生部分が的確に検出される様子
が判る。
前記分散値σを用いた判定結果により、ノイズ有りと判
定された画素は白、ノイズ無しと判定された画素は黒で
表示した場合の画像は、図７（Ａ）のようなものとな
り、モスキートノイズ発生部分が的確に検出される様子
が判る。
【００６０】一方、図６（Ｂ）の画像について、同様に
して、前記分散値σを用いた判定結果により、ノイズ有
りと判定された画素は白、ノイズ無しと判定された画素
は黒で表示した場合の画像は、図７（Ｂ）のようなもの
となり、モスキートノイズの発生部分がほぼないと検出
されることが判る。
して、前記分散値σを用いた判定結果により、ノイズ有
りと判定された画素は白、ノイズ無しと判定された画素
は黒で表示した場合の画像は、図７（Ｂ）のようなもの
となり、モスキートノイズの発生部分がほぼないと検出
されることが判る。
【００６１】以上のようにして、この実施の形態のノイ
ズ検出装置によれば、画像データについてのモスキート
ノイズ発生部分を的確に検出できるので、モスキートノ
イズを低減除去する画像データ処理装置として、図８の
ような構成なものとすることができる。
ズ検出装置によれば、画像データについてのモスキート
ノイズ発生部分を的確に検出できるので、モスキートノ
イズを低減除去する画像データ処理装置として、図８の
ような構成なものとすることができる。
【００６２】すなわち、ＭＰＥＧ圧縮符号化された画像
データが入力端３２を通じてＭＰＥＧデコード部３３に
供給され、このＭＰＥＧデコード部３３でＭＰＥＧ伸長
デコードされた画像データがスイッチ回路３４の一方の
入力端に供給される。また、ＭＰＥＧデコード部３３の
出力と同じフォーマットの画像データであって、圧縮符
号化などが行われておらず、モスキートノイズが存在し
ない画像データＳＤが、入力端３１を通じてスイッチ回
路３４の他方の入力端に供給される。
データが入力端３２を通じてＭＰＥＧデコード部３３に
供給され、このＭＰＥＧデコード部３３でＭＰＥＧ伸長
デコードされた画像データがスイッチ回路３４の一方の
入力端に供給される。また、ＭＰＥＧデコード部３３の
出力と同じフォーマットの画像データであって、圧縮符
号化などが行われておらず、モスキートノイズが存在し
ない画像データＳＤが、入力端３１を通じてスイッチ回
路３４の他方の入力端に供給される。
【００６３】このスイッチ回路３４は、ユーザの入力選
択操作に応じた切替信号ＳＷにより切り替えられる。こ
のスイッチ回路３４の出力は、ノイズ検出部３５に供給
されると共に、ノイズ低減フィルタ３６に供給される。
択操作に応じた切替信号ＳＷにより切り替えられる。こ
のスイッチ回路３４の出力は、ノイズ検出部３５に供給
されると共に、ノイズ低減フィルタ３６に供給される。
【００６４】この場合、ノイズ検出部３５は、前述の図
２のノイズ検出装置を用いる。そして、このノイズ検出
部３５により、前述したようにしてモスキートノイズ発
生部分が検出され、その検出画素部分のみを示す信号が
ノイズ検出出力として、このノイズ検出部３５からノイ
ズ低減フィルタ３６に供給される。
２のノイズ検出装置を用いる。そして、このノイズ検出
部３５により、前述したようにしてモスキートノイズ発
生部分が検出され、その検出画素部分のみを示す信号が
ノイズ検出出力として、このノイズ検出部３５からノイ
ズ低減フィルタ３６に供給される。
【００６５】そして、ノイズ低減フィルタ３６では、ノ
イズ検出部３５のノイズ検出出力で示されるモスキート
ノイズ発生部分のデータ部分のみについて、ノイズ低減
のフィルタリング処理が行われる。したがって、出力端
子３７には、モスキートノイズが低減あるいは除去され
た画像データが得られる。
イズ検出部３５のノイズ検出出力で示されるモスキート
ノイズ発生部分のデータ部分のみについて、ノイズ低減
のフィルタリング処理が行われる。したがって、出力端
子３７には、モスキートノイズが低減あるいは除去され
た画像データが得られる。
【００６６】この図８の構成の画像データ処理装置によ
れば、ノイズ検出部３５ではモスキートノイズ発生部分
を的確に検出し、その検出出力により、ノイズ低減フィ
ルタ３６で、モスキートノイズ発生部分のみについてフ
ィルタリング処理される。したがって、入力端３１から
入力された画像データがモスキートノイズのないもので
あれば、ノイズ低減フィルタ３６でのフィルタリング処
理は行われず、画像データが劣化するようなことはな
い。
れば、ノイズ検出部３５ではモスキートノイズ発生部分
を的確に検出し、その検出出力により、ノイズ低減フィ
ルタ３６で、モスキートノイズ発生部分のみについてフ
ィルタリング処理される。したがって、入力端３１から
入力された画像データがモスキートノイズのないもので
あれば、ノイズ低減フィルタ３６でのフィルタリング処
理は行われず、画像データが劣化するようなことはな
い。
【００６７】また、入力端３１を通じて入力された画像
データが、ＭＰＥＧ圧縮された画像データが伸長デコー
ドされたものであった場合にも、ノイズ検出部３５でモ
スキートノイズ発生部分が的確に検出され、その検出出
力により、ノイズ低減フィルタ３６で、モスキートノイ
ズ発生部分についてフィルタリング処理されて、ノイズ
低減される。
データが、ＭＰＥＧ圧縮された画像データが伸長デコー
ドされたものであった場合にも、ノイズ検出部３５でモ
スキートノイズ発生部分が的確に検出され、その検出出
力により、ノイズ低減フィルタ３６で、モスキートノイ
ズ発生部分についてフィルタリング処理されて、ノイズ
低減される。
【００６８】［変形例］なお、以上の実施の形態では、
注目画素ごとに、それがノイズ発生部分の画素であるか
否かを、ノイズ判定領域内の動きのばらつきに基づいて
判定するようにしたが、ノイズ判定領域内の動きのばら
つきに基づいて、ノイズ判定領域がノイズ発生部分であ
るか否かを判定するようにしてもよい。
注目画素ごとに、それがノイズ発生部分の画素であるか
否かを、ノイズ判定領域内の動きのばらつきに基づいて
判定するようにしたが、ノイズ判定領域内の動きのばら
つきに基づいて、ノイズ判定領域がノイズ発生部分であ
るか否かを判定するようにしてもよい。
【００６９】また、以上の実施の形態のノイズ検出方法
においては、画素単位で動きベクトルを検出するように
したが、複数個の画素からなるブロック単位で動きベク
トルを検出し、そのブロック単位で、前述と同様にし
て、ノイズ検出を行うようにしても良い。その場合に
は、注目ブロックと、その周囲の複数個のブロックを含
む領域を、ノイズ判定領域として、そのノイズ判定領域
内のブロック単位の動きのばらつきにより、ノイズ発生
部分であるか否かを判定するようにする。この場合も、
注目ブロックがノイズ発生部分であるか否かを判定する
のではく、ノイズ判定領域がノイズ発生部分であるか否
かを判定するようにしてもよい。
においては、画素単位で動きベクトルを検出するように
したが、複数個の画素からなるブロック単位で動きベク
トルを検出し、そのブロック単位で、前述と同様にし
て、ノイズ検出を行うようにしても良い。その場合に
は、注目ブロックと、その周囲の複数個のブロックを含
む領域を、ノイズ判定領域として、そのノイズ判定領域
内のブロック単位の動きのばらつきにより、ノイズ発生
部分であるか否かを判定するようにする。この場合も、
注目ブロックがノイズ発生部分であるか否かを判定する
のではく、ノイズ判定領域がノイズ発生部分であるか否
かを判定するようにしてもよい。
【００７０】また、以上の実施の形態では、動きベクト
ルを前述の式（１）により一次元数値化し、その一次元
数値化値を用いて動きのばらつきを求めるようにした
が、動きベクトルをそのまま用いてばらつきを求めるよ
うにしても勿論よい。
ルを前述の式（１）により一次元数値化し、その一次元
数値化値を用いて動きのばらつきを求めるようにした
が、動きベクトルをそのまま用いてばらつきを求めるよ
うにしても勿論よい。
【００７１】また、画素または複数個の画素からなるブ
ロックの動きのばらつきの演算を簡略化するためには、
一次元数値化値を用いる代わりに、動きベクトルの大き
さの成分のみを用いるようにしてもよい。また、動きベ
クトルの方向の成分のみを用いるようにしてもよい。
ロックの動きのばらつきの演算を簡略化するためには、
一次元数値化値を用いる代わりに、動きベクトルの大き
さの成分のみを用いるようにしてもよい。また、動きベ
クトルの方向の成分のみを用いるようにしてもよい。
【００７２】また、周波数変換および非可逆圧縮符号化
を行なう高能率符号化の方法としては、ＭＰＥＧ方式に
限られるものではない。また、発生ノイズは、モスキー
トノイズと呼ばれるノイズに限られるものでないことも
言うまでもない。
を行なう高能率符号化の方法としては、ＭＰＥＧ方式に
限られるものではない。また、発生ノイズは、モスキー
トノイズと呼ばれるノイズに限られるものでないことも
言うまでもない。
【００７３】
【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、画像データに含まれる非可逆方式の高能率符号化の
ためのノイズの発生部分が的確に検出される。したがっ
て、このノイズ検出出力に基づいて、ノイズ発生部分に
対してのみ、ノイズ低減処理を施すことができるように
なる。
ば、画像データに含まれる非可逆方式の高能率符号化の
ためのノイズの発生部分が的確に検出される。したがっ
て、このノイズ検出出力に基づいて、ノイズ発生部分に
対してのみ、ノイズ低減処理を施すことができるように
なる。
【図１】この発明によるノイズ検出方法の実施の形態を
説明するためのフローチャートである。
説明するためのフローチャートである。
【図２】この発明によるノイズ検出装置の実施の形態を
説明するためのブロック図である。
説明するためのブロック図である。
【図３】この発明によるノイズ検出方法の実施の形態の
要部を説明するための図である。
要部を説明するための図である。
【図４】この発明によるノイズ検出方法の実施の形態で
の処理結果の例を示すための図である。
の処理結果の例を示すための図である。
【図５】この発明によるノイズ検出方法の実施の形態で
の処理結果の例を示すための図である。
の処理結果の例を示すための図である。
【図６】この発明によるノイズ検出方法の実施の形態で
の処理結果の例を示すための図である。
の処理結果の例を示すための図である。
【図７】この発明によるノイズ検出方法の実施の形態で
の処理結果の例を示すための図である。
の処理結果の例を示すための図である。
【図８】この発明による画像データ処理装置の実施の形
態のブロック図である。
態のブロック図である。
【図９】従来の画像データ処理装置の一例のブロック図
である。
である。
【図１０】従来の画像データ処理装置の一例のブロック
図である。
図である。
【図１１】周波数変換および非可逆圧縮符号化を行なう
ことにより生成された画像データを復号した復号画像デ
ータに含まれるノイズ発生部分を説明するための図であ
る。
ことにより生成された画像データを復号した復号画像デ
ータに含まれるノイズ発生部分を説明するための図であ
る。
【図１２】周波数変換および非可逆圧縮符号化を行なう
ことにより生成された画像データを復号した復号画像デ
ータに含まれるノイズ発生部分を説明するための図であ
る。
ことにより生成された画像データを復号した復号画像デ
ータに含まれるノイズ発生部分を説明するための図であ
る。
１０…コンピュータ、１１…ＣＰＵ、１２…システムバ
ス、１３…ＲＯＭ、１４…ＲＡＭ、１５…ＨＤＤドライ
ブ、１６…外部媒体ドライブ、１７…通信インタフェー
ス、１８…Ｉ／Ｏポート、２１…記録媒体、２２…ＭＰ
ＥＧデコーダ、２３…画像データの入力端子
ス、１３…ＲＯＭ、１４…ＲＡＭ、１５…ＨＤＤドライ
ブ、１６…外部媒体ドライブ、１７…通信インタフェー
ス、１８…Ｉ／Ｏポート、２１…記録媒体、２２…ＭＰ
ＥＧデコーダ、２３…画像データの入力端子
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 中屋 秀雄 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 Ｆターム(参考） 5C021 PA34 PA62 RA01 RB06 RB07 YA01 YC08 5C053 GB07 GB19 GB21 GB26 GB37 GB40 HA06 JA30 KA05 KA11 5C059 KK04 MA00 NN01 NN28 PP01 PP04 PP22 PP26 SS20 UA05 UA11 UA18 UA29
Claims (29)
- 【請求項１】周波数変換および非可逆圧縮符号化を行な
うことにより生成された画像データを復号した復号画像
データに含まれるノイズ発生部分を検出するノイズ検出
方法であって、 入力画像データの所定数の画素からなるブロックごとの
時間方向の動きを検出する動き検出工程と、 前記動き検出工程において検出された各ブロックごとの
時間方向の動きに基づいて、前記ブロックごとの前記動
きのばらつきを検出する動きばらつき検出工程と、 前記動きばらつき検出工程で検出された動きのばらつき
に基づいて、前記ノイズ発生部分を検出するノイズ検出
工程と、 を備えることを特徴とするノイズ検出方法。 - 【請求項２】周波数変換および非可逆圧縮符号化を行な
うことにより生成された画像データを復号した復号画像
データに含まれるノイズ発生部分を検出するノイズ検出
方法であって、 入力画像データの所定数の画素からなるブロックごとの
時間方向の動きを検出する動き検出工程と、 前記動き検出工程において検出された各ブロックごとの
時間方向の動きに基づいて、注目する前記ブロックおよ
びその近傍の複数個のブロックを含むノイズ判定領域内
における前記時間方向の動きのばらつきを検出する動き
ばらつき検出工程と、 前記動きのばらつき検出工程において検出された前記動
きのばらつきに基づいて、前記注目ブロックが前記ノイ
ズ発生部分であるか否かを検出するノイズ検出工程と、 を備えることを特徴とするノイズ検出方法。 - 【請求項３】請求項１または請求項２に記載のノイズ検
出方法において、 前記ブロックを構成する所定数の画素は、１画素である
ことを特徴とするノイズ検出方法。 - 【請求項４】請求項１または請求項２に記載のノイズ検
出方法において、 前記動きばらつき検出工程では、動きの大きさのばらつ
きにより前記動きのばらつきを検出することを特徴とす
るノイズ検出方法。 - 【請求項５】請求項１または請求項２に記載のノイズ検
出方法において、 前記動きばらつき検出工程では、動きの方向のばらつき
により前記動きのばらつきを検出することを特徴とする
ノイズ検出方法。 - 【請求項６】請求項２に記載のノイズ検出方法におい
て、 前記動き検出工程では、前記ブロックごとの時間方向の
動きを、その動きベクトルとして検出し、 前記動きばらつき検出工程では、前記動きベクトルのば
らつきにより、前記動きのばらつきを検出することを特
徴とするノイズ検出方法。 - 【請求項７】請求項２に記載のノイズ検出方法におい
て、 前記動き検出工程では、前記ブロックごとの時間方向の
動きは、動きベクトルとして検出し、検出した動きベク
トルの値を一次元値に変換し、この一次元値を動き検出
出力とし、 前記動きばらつき検出工程では、前記一次元値の動き検
出出力から前記動きのばらつきを検出することを特徴と
するノイズ検出方法。 - 【請求項８】請求項７に記載のノイズ検出方法におい
て、 前記動きばらつき検出工程では、前記注目ブロックの動
きのばらつきを、前記一次元値を用いて求めた前記ノイ
ズ判定領域における分散により検出することを特徴とす
るノイズ検出方法。 - 【請求項９】請求項８に記載のノイズ検出方法におい
て、 前記ノイズ検出工程においては、前記動きばらつき検出
工程で検出された分散が、定められた閾値を超えている
かどうかにより、前記注目ブロックが前記ノイズ発生部
分であるか否かを検出することを特徴とするノイズ検出
方法。 - 【請求項１０】周波数変換および非可逆圧縮符号化を行
なうことにより生成された画像データを復号した復号画
像データに含まれるノイズ発生部分を検出するノイズ検
出装置であって、 入力画像データの所定数の画素からなるブロックごとの
時間方向の動きを検出する動き検出手段と、 前記動き検出手段で検出された各ブロックごとの時間方
向の動きに基づいて、前記ブロックごとの前記動きのば
らつきを検出する動きばらつき検出手段と、 前記動きばらつき検出手段で検出された動きのばらつき
に基づいて、前記ノイズ発生部分を検出するノイズ検出
手段と、 を備えるノイズ検出装置。 - 【請求項１１】周波数変換および非可逆圧縮符号化を行
なうことにより生成された画像データを復号した復号画
像データに含まれるノイズ発生部を検出するノイズ検出
装置であって、 入力画像データの所定数の画素からなるブロックごとの
時間方向の動きを検出する動き検出手段と、 前記動き検出工程で検出された各ブロックごとの時間方
向の動きに基づいて、注目する前記ブロックおよびその
近傍の複数個のブロックを含むノイズ判定領域内におけ
る前記時間方向の動きのばらつきを検出する動きばらつ
き検出手段と、 前記動きばらつき検出手段で検出された動きのばらつき
に基づいて、前記注目ブロックが前記ノイズ発生部分で
あるか否かを検出するノイズ検出手段と、 を備えることを特徴とするノイズ検出装置。 - 【請求項１２】請求項１０または請求項１１に記載のノ
イズ検出装置において、 前記ブロックを構成する所定数の画素は、１画素である
ことを特徴とするノイズ検出装置。 - 【請求項１３】請求項１０または請求項１１に記載のノ
イズ検出装置において、 前記動きばらつき検出手段は、前記動きのばらつきを、
動きの大きさのばらつきにより検出することを特徴とす
るノイズ検出装置。 - 【請求項１４】請求項１０または請求項１１に記載のノ
イズ検出装置において、 前記動きばらつき検出手段は、前記動きのばらつきを、
動きの方向のばらつきにより検出することを特徴とする
ノイズ検出装置。 - 【請求項１５】請求項１１に記載のノイズ検出装置にお
いて、 前記動き検出手段では、前記ブロックごとの時間方向の
動きを、その動きベクトルとして検出し、 前記動きばらつき検出手段では、前記動きベクトルのば
らつきにより、前記動きのばらつきを検出することを特
徴とするノイズ検出装置。 - 【請求項１６】請求項１１に記載のノイズ検出装置にお
いて、 前記動き検出手段は、前記ブロックごとの時間方向の動
きを、動きベクトルとして検出する手段と、検出した動
きベクトルの値を一次元値に変換し、この一次元値を動
き検出出力として出力する一次元化手段とからなり、 前記動きばらつき検出工程は、前記一次元化手段の出力
を用いて前記動きのばらつきを検出することを特徴とす
るノイズ検出装置。 - 【請求項１７】請求項１６に記載のノイズ検出装置にお
いて、 前記動きばらつき検出手段は、前記注目ブロックの動き
のばらつきを、前記一次元化手段で求められた一次元値
を用いて求めた前記ノイズ判定領域における分散により
検出することを特徴とするノイズ検出装置。 - 【請求項１８】請求項１７に記載のノイズ検出装置にお
いて、 前記ノイズ検出手段では、前記動きばらつき検出手段で
検出された分散が、定められた閾値を超えているかどう
かにより、前記注目ブロックが前記ノイズ発生部分であ
るか否かを検出することを特徴とするノイズ検出装置。 - 【請求項１９】周波数変換および非可逆圧縮符号化を行
なうことにより生成された画像データから復号画像デー
タを得るデコード部と、 前記デコード部からの復号画像データと同じフォーマッ
トの入力画像データの入力端と、 前記デコード部からの復号画像データと、前記入力端か
らの入力画像データのいずれかをユーザの選択に応じて
選択して出力する選択部と、 前記選択部からの、前記デコード部からの復号画像デー
タまたは前記入力端からの入力画像データのいずれかが
供給されて、前記画像データ中のノイズ発生部分の検出
出力を出力するノイズ検出部と、 前記選択部の出力が供給され、前記ノイズ検出部からの
ノイズ発生部分の検出出力に応じて、前記ノイズ発生部
分のノイズを低減するように動作するノイズ低減フィル
タ部と、 からなる画像データ処理装置。 - 【請求項２０】請求項１９に記載の画像データ処理装置
において、 前記ノイズ検出部は、請求項１０〜請求項１８のいずれ
かに記載のノイズ検出装置からなることを特徴とする画
像データ処理装置。 - 【請求項２１】周波数変換および非可逆圧縮符号化を行
なうことにより生成された画像データを復号した復号画
像データに含まれるノイズ発生部分を検出するための、
コンピュータ制御可能なプログラムが記録された記録媒
体であって、 前記プログラムは、 入力画像データの所定数の画素からなるブロックごとの
時間方向の動きを検出する動き検出ステップと、 前記動き検出ステップにおいて検出された各ブロックご
との時間方向の動きに基づいて、前記ブロックごとの前
記動きのばらつきを検出する動きばらつき検出ステップ
と、 前記動きばらつき検出ステップで検出された動きのばら
つきに基づいて、前記ノイズ発生部分を検出するノイズ
検出ステップと、 を有することを特徴とする記録媒体。 - 【請求項２２】周波数変換および非可逆圧縮符号化を行
なうことにより生成された画像データを復号した復号画
像データに含まれるノイズ発生部分を検出するための、
コンピュータ制御可能なプログラムが記録された記録媒
体であって、 前記プログラムは、 入力画像データの所定数の画素からなるブロックごとの
時間方向の動きを検出する動き検出ステップと、 前記動き検出ステップにおいて検出された各ブロックご
との時間方向の動きに基づいて、注目する前記ブロック
およびその近傍の複数個のブロックを含むノイズ判定領
域内における前記時間方向の動きのばらつきを検出する
動きばらつき検出ステップと、 前記動きのばらつき検出ステップにおいて検出された前
記動きのばらつきに基づいて、前記注目ブロックが前記
ノイズ発生部分であるか否かを検出するノイズ検出ステ
ップと、 を有することを特徴とする記録媒体。 - 【請求項２３】前記ブロックを構成する所定数の画素
は、１画素であることを特徴とする請求項２１または請
求項２２に記載の記録媒体。 - 【請求項２４】前記動きばらつき検出ステップでは、動
きの大きさのばらつきにより前記動きのばらつきを検出
することを特徴とする請求項２１または請求項２２に記
載の記録媒体。 - 【請求項２５】前記動きばらつき検出ステップでは、動
きの方向のばらつきにより前記動きのばらつきを検出す
ることを特徴とする請求項２１または請求項２２に記載
の記録媒体。 - 【請求項２６】前記動き検出ステップでは、前記ブロッ
クごとの時間方向の動きを、その動きベクトルとして検
出し、 前記動きばらつき検出ステップでは、前記動きベクトル
のばらつきにより、前記動きのばらつきを検出すること
を特徴とする請求項２２に記載の記録媒体。 - 【請求項２７】前記動き検出ステップでは、前記ブロッ
クごとの時間方向の動きは、動きベクトルとして検出
し、検出した動きベクトルの値を一次元値に変換し、こ
の一次元値を動き検出出力とし、 前記動きばらつき検出ステップでは、前記一次元値の動
き検出出力から前記動きのばらつきを検出することを特
徴とする請求項２２に記載の記録媒体。 - 【請求項２８】前記動きばらつき検出ステップでは、前
記注目ブロックの動きのばらつきを、前記一次元値を用
いて求めた前記ノイズ判定領域における分散により検出
することを特徴とする請求項２７に記載の記録媒体。 - 【請求項２９】前記ノイズ検出ステップにおいては、前
記動きばらつき検出ステップで検出された分散が、定め
られた閾値を超えているかどうかにより、前記注目ブロ
ックが前記ノイズ発生部分であるか否かを検出すること
を特徴とする請求項２８に記載の記録媒体。
Priority Applications (4)
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|---|---|---|---|
| JP2000025000A JP2001218210A (ja) | 2000-02-02 | 2000-02-02 | ノイズ検出方法、ノイズ検出装置、画像データ処理装置、記録媒体 |
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| KR20010005059A KR100742798B1 (ko) | 2000-02-02 | 2001-02-02 | 화상 데이터 처리 장치 |
| US11/265,395 US7706446B2 (en) | 2000-02-02 | 2005-11-02 | Image-data processing apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000025000A JP2001218210A (ja) | 2000-02-02 | 2000-02-02 | ノイズ検出方法、ノイズ検出装置、画像データ処理装置、記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001218210A true JP2001218210A (ja) | 2001-08-10 |
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ID=18550917
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000025000A Pending JP2001218210A (ja) | 2000-02-02 | 2000-02-02 | ノイズ検出方法、ノイズ検出装置、画像データ処理装置、記録媒体 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US6996184B2 (ja) |
| JP (1) | JP2001218210A (ja) |
| KR (1) | KR100742798B1 (ja) |
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