JP2001274983A - 画像処理方法及び画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 映像に含まれるノイズを検出、除去し、その
際に検出したノイズ量を視覚的に画像データで表現する
画像処理方法及び画像処理装置を実現する。 【解決手段】 入力画像に対してノイズ検出手段１０１
でノイズ検出を行い、その結果を基にノイズ除去手段１
０２でノイズ除去を行う。また、計数手段１０４でどれ
だけの画素がノイズ除去対象となったかを計数し、その
計数結果を画像生成手段１０５で画像データとしてグラ
フ等で表現する。そしてノイズ除去手段１０２の出力画
像と、画像生成手段１０５の出力画像を画像合成手段１
０３で合成して出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、静止画像や動画像
に生じノイズを検出し表示する画像処理方法及び画像処
理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、放送、通信や蓄積の分野における
画像の高能率圧縮符号化方法として、ＪＰＥＧ方式、Ｍ
ＰＥＧ方式等が広く用いられている。ＪＰＥＧ方式では
画像から空間方向の冗長度を取り除き、ＭＰＥＧ方式で
は、画像から空間方向と時間方向の冗長度を取り除くこ
とにより符号化を行う。

【０００３】通常ビットレートが高い（圧縮率が小さ
い）場合には、ＪＰＥＧ、ＭＰＥＧ方式では画質劣化は
非常に目立ちにくい。しかしながら、ビットレートが低
く（圧縮率が高く）なると画質劣化、すなわち符号化ノ
イズが目立ち始める。ＪＰＥＧ、ＭＰＥＧ方式における
符号化ノイズの代表的なものとして、ブロックノイズ
（ブロック歪みとも呼ばれる）とモスキートノイズ（リ
ンギングノイズ、コロナノイズとも言われる）とがあ
る。

【０００４】ブロックノイズは、ブロック境界がはっき
りとタイル状に見える現象である。これは、ブロック内
の画像信号が低域周波数成分しか持たず、かつ隣接する
ブロック間での周波数成分値が異なるために生じる。

【０００５】またモスキートノイズは、エッジ周辺に蚊
が飛んでいるようにチラチラと生じるノイズである。こ
れは本来画像信号が有していた高周波数成分が、量子化
処理によりなくなることにより生じる。

【０００６】ブロックノイズやモスキートノイズは従来
のアナログ系のノイズとは異なり、画質劣化として大き
く目立つ。これらを除去する方法は特許公報第２６４３
６３６号等に記載されている。また時間方向のノイズを
除去する方法は現在幅広く用いられている。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】上記従来の方法でノイ
ズ除去を施した場合、元の画像からどの程度画質が改善
されたか、またどの領域のノイズが除去されたか、とい
った情報は、ノイズ除去後の映像を見るだけでは容易に
は判断できない。

【０００８】本発明は上記問題点を解決するものであ
り、画像に対してノイズ検出、除去を施した場合に、元
の画像からどの程度画質が改善されたか、またどの領域
のノイズが除去されたか、といった情報を画像と共に表
示し、容易にそれらの情報を知ることができる画像処理
方法及び画像処理装置を提供することを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は上記目的を達成
するためになされたものであり、請求項１に係る画像処
理方法は、画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出ス
テップと、ノイズの検出結果に従って、前記画像の所定
の領域からノイズを除去するノイズ除去ステップと、ノ
イズの検出結果から、前記画像の所定の領域内のどの程
度の領域がノイズ除去対象となっているかを示す割合を
求める演算ステップと、前記演算ステップで求めた割合
を基にして、前記割合を示す画像を生成する画像生成ス
テップと、を具備することを特徴とするものである。

【００１０】本発明の請求項２に係る画像処理方法は、
画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出ステップと、
ノイズの検出結果に従って、前記画像の所定の領域から
ノイズを除去するノイズ除去ステップと、ノイズの検出
結果から、前記画像の所定の領域内のどの程度の領域が
ノイズ除去対象となっているかを示す割合を求める演算
ステップと、前記演算ステップで求めた割合について、
所定期間に渡る統計量を求める統計量演算ステップと、
前記統計量演算ステップで求めた統計量を基にして、前
記統計量を示す画像を生成する画像生成ステップと、前
記ノイズ除去ステップによりノイズが除去される前の画
像またはノイズが除去された画像と、前記画像合成ステ
ップにより生成された画像を合成して表示する画像合成
ステップと、を具備することを特徴とするものである。

【００１１】本発明の請求項３に係る画像処理方法は、
画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノイズ検
出ステップと、ノイズの位置と強度の検出結果に従っ
て、前記画像の所定の領域からノイズを除去するノイズ
除去ステップと、ノイズの位置と強度の検出結果から、
前記画像の所定の領域内のどの程度の領域がノイズ除去
対象となっているかを示す割合をノイズの強度別に求め
る演算ステップと、前記演算ステップで求めた割合を基
にして、前記割合を示す画像をノイズの強度別に生成す
る画像生成ステップと、を具備することを特徴とするも
のである。

【００１２】本発明の請求項４に係る画像処理方法は、
画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノイズ検
出ステップと、ノイズの位置と強度の検出結果に従っ
て、前記画像の所定の領域からノイズを除去するノイズ
除去ステップと、ノイズの位置と強度の検出結果から、
前記画像の所定の領域内のどの程度の領域がノイズ除去
対象となっているかを示す割合をノイズの強度別に求め
る演算ステップと、前記演算ステップで求めた割合につ
いて、所定期間に渡る統計量をノイズの強度別に求める
統計量演算ステップと、前記統計量演算ステップで求め
た統計量を基にして、前記統計量を示す画像をノイズの
強度別に生成する画像生成ステップと、前記ノイズ除去
ステップによりノイズが除去される前の画像またはノイ
ズが除去された画像と、前記画像合成ステップにより生
成された画像を合成して表示する画像合成ステップと、
を具備することを特徴とするものである。

【００１３】本発明の請求項５に係る画像処理方法は、
画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノイズ検
出ステップと、ノイズの位置と強度の検出結果に従っ
て、前記画像からノイズを除去するノイズ除去ステップ
と、ノイズの位置と強度の検出結果から、前記画像のノ
イズ除去が施される領域に含まれる画素をノイズの強度
に応じた所定の色で示す画像を生成する画像生成ステッ
プと、前記ノイズ除去ステップによりノイズが除去され
る前の画像またはノイズが除去された画像と、前記画像
生成ステップにより生成された画像とを合成して表示す
る画像合成ステップと、を具備することを特徴とするも
のである。

【００１４】本発明の請求項６に係る画像処理方法は、
画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出ステップと、
ノイズの検出結果に従って、前記画像からノイズを除去
するノイズ除去ステップと、前記ノイズ除去ステップに
よりノイズが除去される前の画像及びノイズが除去され
た画像のそれぞれの部分画像を空間的に合成して表示す
る画面合成ステップと、を具備することを特徴とするも
のである。

【００１５】本発明の請求項７に係る画像処理方法は、
請求項５記載の画像処理方法において、前記ノイズ検出
ステップにおいて検出するノイズの強度は１種類であ
り、前記画像生成ステップにおいて生成する画像の色は
１種類であることを特徴とするものである。

【００１６】本発明の請求項８に係る画像処理方法は、
請求項６記載の画像処理方法において、前記画面合成ス
テップは、前記ノイズ除去ステップによりノイズが除去
される前の画像及びノイズが除去された画像からそれぞ
れ同じ領域の部分画像を切り出し、前記部分画像を上下
または左右に並べた画像を生成することを特徴とするも
のである。

【００１７】本発明の請求項９に係る画像処理方法は、
請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像処理方法
において、画像符号列を復号化し復号化画像を作成する
画像復号化ステップを具備し、前記ノイズ検出ステップ
では、前記画像符号列に含まれる情報を用いてノイズ検
出を行い、前記ノイズ除去ステップでは、前記ノイズの
検出結果に従って、前記画像復号化ステップにより得ら
れた復号化画像からノイズを除去することを特徴とする
ものである。

【００１８】本発明の請求項１０に係る画像処理方法
は、請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像処理
方法において、前記ノイズは、ブロックノイズまたはモ
スキートノイズであることを特徴とするものである。

【００１９】本発明の請求項１１に係る画像処理方法
は、請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像処理
方法において、前記ノイズ除去ステップにおいてノイズ
除去が施される所定の領域は、各ブロックにおける境界
付近の画素の集合であることを特徴とするものである。

【００２０】本発明の請求項１２に係る画像処理装置
は、入力画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出手段
と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力
画像の所定の領域からノイズを除去するノイズ除去手段
と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像
の所定の領域内のどの程度の領域がノイズ除去対象とな
っているかを示す割合を求める演算手段と、前記演算手
段により求めた割合を基にして、前記割合を示す画像を
生成する画像生成手段と、を備えたことを特徴とするも
のである。

【００２１】本発明の請求項１３に係る画像処理装置
は、入力画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出手段
と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力
画像の所定の領域からノイズを除去するノイズ除去手段
と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像
の所定の領域内のどの程度の領域がノイズ除去対象とな
っているかを示す割合を求める演算手段と、前記演算手
段により求めた割合について、所定期間に渡る統計量を
求める統計量演算手段と、前記統計量演算手段により求
めた統計量を基にして、前記統計量を示す画像を生成す
る画像生成手段と、前記入力画像または前記ノイズ除去
手段の出力画像と、前記画像生成手段の出力画像とを合
成して表示する画像合成手段と、を備えたことを特徴と
するものである。

【００２２】本発明の請求項１４に係る画像処理装置
は、入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を行う
ノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従
って、前記入力画像の所定の領域からノイズを除去する
ノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果か
ら、前記入力画像の所定の領域内のどの程度の領域がノ
イズ除去対象となっているかを示す割合をノイズの強度
別に求める演算手段と、前記演算手段により求めた割合
を基にして、前記割合を示す画像をノイズの強度別に生
成する画像生成手段と、を備えたことを特徴とするもの
である。

【００２３】本発明の請求項１５に係る画像処理装置
は、入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を行う
ノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従
って、前記入力画像の所定の領域からノイズを除去する
ノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果か
ら、前記入力画像の所定の領域内のどの程度の領域がノ
イズ除去対象となっているかを示す割合をノイズの強度
別に求める演算手段と、前記演算手段により求めた割合
について、所定期間に渡る統計量をノイズの強度別に求
める統計量演算手段と、前記統計量演算手段により求め
た統計量を基にして、前記統計量を示す画像をノイズの
強度別に生成する画像生成手段と、前記入力画像または
前記ノイズ除去手段の出力画像と、前記画像生成手段の
出力画像とを合成して表示する画像合成手段と、を備え
たことを特徴とするものである。

【００２４】本発明の請求項１６に係る画像処理装置
は、入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を行う
ノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従
って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手
段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画
像のノイズ除去が施される領域に含まれる画素をノイズ
の強度に応じた所定の色で示す画像を生成する画像生成
手段と、前記入力画像または前記ノイズ除去手段の出力
画像と、前記画像生成手段の出力画像とを合成して表示
する画像合成手段と、を備えたことを特徴とするもので
ある。

【００２５】本発明の請求項１７に係る画像処理装置
は、入力画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出手段
と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力
画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記入力
画像と前記ノイズ除去手段の出力画像とを入力とし、前
記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像との部分画
像を空間的に合成して出力する画面合成手段と、を備え
たことを特徴とするものである。

【００２６】本発明の請求項１８に係る画像処理装置
は、請求項１６記載の画像処理装置において、前記ノイ
ズ検出手段において検出するノイズの強度は１種類であ
り、前記画像生成手段において生成する画像の色は１種
類であることを特徴とするものである。

【００２７】本発明の請求項１９に係る画像処理装置
は、請求項１７記載の画像処理装置において、前記画面
合成手段は、前記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力
画像との同じ領域の部分画像を切り出し、前記部分画像
を上下または左右に並べた画像を生成することを特徴と
するものである。

【００２８】本発明の請求項２０に係る画像処理装置
は、請求項１２乃至請求項１７のいずれかに記載の画像
処理装置において、画像符号列を復号化し復号化画像を
出力する画像復号化手段を備え、前記ノイズ検出手段
は、前記画像符号列を入力とし、前記画像符号列に含ま
れる情報を用いてノイズ検出を行い、前記ノイズ除去手
段は、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記画
像復号化手段の出力である復号化画像からノイズを除去
することを特徴とするものである。

【００２９】本発明の請求項２１に係る画像処理装置
は、請求項１２乃至請求項１７のいずれかに記載の画像
処理装置において、前記ノイズが、ブロックノイズまた
はモスキートノイズであることを特徴とするものであ
る。

【００３０】本発明の請求項２２に係る画像処理装置
は、請求項１２乃至請求項１７ののいずれかに記載の画
像処理装置において、前記ノイズ除去手段によりノイズ
除去が施される所定の領域は、各ブロックにおける境界
付近の画素の集合であることを特徴とするものである。

【００３１】

【発明の実施の形態】以下図面を参照しながら本発明の
実施の形態について説明する。

【００３２】（実施の形態１）本発明の実施の形態１を
図１を用いて説明する。図１は画像処理装置の構成を示
すブロック図である。図において、画像処理装置は、ノ
イズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、画像合成
手段１０３、計数手段（演算手段）１０４、画像生成手
段１０５、及び統計手段（統計量演算手段）１０６から
構成される。

【００３３】入力画像はノイズ検出手段１０１とノイズ
除去手段１０２に入力される。ノイズ検出手段１０１で
は、入力画像に対してノイズ検出を行う。具体的なノイ
ズ検出の方法としては、例えばブロックノイズに対して
は、上記特許公報第２６４３６３６号の方法等を、また
モスキートノイズに対しては、特開平１１−１１２９８
７号公報の方法等を用いることができる。

【００３４】ノイズ検出手段１０１は、入力画像に対し
て検出したノイズの位置等の情報をノイズ除去手段１０
２、計数手段１０４に対して出力する。この情報は、ノ
イズ検出手段１０１が例えば画素単位でノイズ検出を行
うとすると、どの画素がノイズ除去対象となるかという
情報であり、例えばブロックやブロック境界単位でノイ
ズ検出を行うとすると、どのブロックやブロック境界が
ノイズ除去対象となるかという情報である。

【００３５】ノイズ除去手段１０２では、ノイズ検出手
段１０１から入力されてきたノイズ検出の結果を基にし
て入力画像に対してノイズ除去を行う。具体的なノイズ
除去の方法としては、前出の文献の方法等を用いること
ができる。そしてノイズ除去を施した画像を画像合成手
段１０３に対して出力する。

【００３６】計数手段１０４では、ノイズ検出手段１０
１から入力されてきたノイズ検出の結果を基にしてどれ
だけの画素やブロックがノイズ除去対象として検出され
たかを計数する。

【００３７】画素単位でノイズ検出を行っているとした
場合について説明する。例えばブロックノイズの場合、
一般的にノイズが発生する画素はブロックの境界付近の
画素である。図２（ａ）に示す８ｘ８画素のブロック２
０１を単位として符号化されているとすると、ブロック
ノイズはこのブロック２０１の境界付近の画素に対して
発生する。最大でもブロック２０１の境界付近の２画素
までしかノイズ除去を行わないとした場合、図２（ｂ）
で黒で示した４８個の画素がこのブロック２０１内でノ
イズ除去が行われる最大範囲となる。またノイズ除去手
段１０２によりこのブロック２０１のノイズ除去を施す
画素が、例えば、図２（ｃ）で黒で示した２２個の画素
であるとする。

【００３８】計数手段１０４では、全画面に対してノイ
ズ除去手段１０２でノイズ除去を施すと決定された画素
数を計数する。そして、その画素数がノイズ除去が行わ
れる最大範囲の画素数の何％であるかを計算する。例え
ば画面内のブロック数が５４００個であるとすると、こ
の場合のノイズ除去が行われる最大範囲の画素数は２５
９２００となる。よってノイズ除去を施すと決定された
画素数が１０００００であった場合には、約３９％の画
素がノイズ除去を施されることになる。

【００３９】またこの場合、ノイズ除去が行われる最大
範囲の画素数に対する比ではなく、全画素数に対する比
を求めても良い。またモスキートノイズの場合、一般的
にノイズが発生する可能性のある画素は全画素である。
したがって、ノイズ除去対象画素数と全画素数の比を計
算し出力する。計数手段１０４は、この計算結果を統計
手段１０６に対して出力する。

【００４０】またノイズ検出手段１０１がブロック単位
やブロック境界の単位でノイズ検出を行う場合には、計
数手段１０４においてはノイズ除去が施されるブロック
数やブロック境界数を計数し、その計数結果と全ブロッ
ク数や全ブロック境界数との比を計算して出力する。

【００４１】統計手段１０６では、計数手段１０４から
出力された計算結果に対して、所定期間に渡ってその統
計量を求める。所定期間としては、例えば１フィール
ド、１フレームであっても良いし、ＭＰＥＧ符号化方式
におけるＧＯＰ（Ｇｒｏｕｐｏｆ ｐｉｃｔｕｒｅ）の
数倍の期間や、０．５秒ぐらいから数秒程度の期間であ
っても良い。また入力画像が静止画の場合である場合
や、動画であっても所定期間を１フィールドや１フレー
ムにする場合には、統計手段１０６では計数手段１０４
から出力された計算結果をそのまま出力する。この場合
には、統計手段１０６はなくても良い。また統計量とし
ては、平均値、最小値、最大値等の一つでも良いし、そ
のうちの複数であっても良い。統計手段１０６では、求
めた統計量を画像生成手段１０５に対して出力する。

【００４２】画像生成手段１０５では、統計手段１０６
から出力された統計量を基にして、該統計量を表示する
ための棒グラフ状の画像を生成する。画像生成手段１０
５ににより生成した画像の例を図３に示す。図３（ａ）
は統計手段１０６の出力値が０％であるときの棒グラフ
状の画像２０２ａを示し、図３（ｂ）は統計手段１０６
の出力値が５０％であるときの棒グラフ状の画像２０２
ｂを示し、図３（ｃ）は統計手段１０６の出力値が１０
０％であるときの棒グラフ状の画像２０２ｃを示してい
る。このように、画像生成手段１０５では、統計手段１
０６から出力された値を基にして、何％の画素がノイズ
除去対象となっているかを示す棒グラフ状の画像を生成
し、それを画像合成手段１０３に対して出力する。

【００４３】画像合成手段１０３では、ノイズ除去手段
１０２の出力である画像と画像生成手段１０５の出力で
ある画像を合成する。例えば、図４（ａ）がノイズ除去
手段１０２の出力画像２０３を示し、図４（ｂ）が画像
生成手段１０５の出力である棒グラフ状の画像２０２ｂ
を示すとすると、画像合成手段１０３では、画像２０３
と棒グラフ状の画像２０２ｂを合成して図４（ｃ）に示
す画像を生成し、出力する。

【００４４】以上のように、実施の形態１の画像処理装
置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行
い、ノイズを除去すべきであると判断された画素数やブ
ロック数等を計数して、ノイズが除去された画素数やブ
ロック数等が全体に対してどの程度の割合であるかを計
算し、そして、所定期間に渡ってその結果に対する統計
量を求め、その統計量を示すグラフ状の画像データを生
成し、その画像データとノイズ除去後の画像とを合成し
て出力するので、入力画像に対してノイズ除去を施した
場合に、視聴者は、画面全体やある領域のうち、どの程
度の画素がノイズ除去を施されたかを簡易に知ることが
できる。

【００４５】（実施の形態２）実施の形態２を図１を用
いて説明する。実施の形態２では、画像生成手段１０
５，画像合成手段１０３の動作が実施の形態１と異な
り、ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、計
数手段１０４、統計手段１０６の動作は実施の形態１と
同様である。したがって、ここでは画像生成手段１０５
と画像合成手段１０３の動作について説明する。

【００４６】画像生成手段１０５では、統計手段１０６
から出力された統計量の計算結果を表示するための画像
を生成する。この際には、画像生成手段１０５内に数字
の文字を示すフォントテーブルを用意しておき、そのフ
ォントテーブルを参照することにより文字画像を生成す
れば良い。このように画像生成手段１０５では、統計手
段１０６から出力された値を基にして、何％の画素がノ
イズ除去対象となっているかを示す数字を文字として示
す画像を生成し、それを画像合成手段１０３に対して出
力する。

【００４７】画像合成手段１０３では、ノイズ除去手段
１０２の出力である画像と画像生成手段１０５の出力で
ある画像を合成する。例えば、図５（ａ）がノイズ除去
手段１０２の出力画像２０３を示し、図５（ｂ）が画像
生成手段１０５の出力である文字画像２０４を示すとす
ると、画像合成手段１０３では、画像２０３と文字画像
２０４を合成して図５（ｃ）に示すような画像を生成
し、出力する。

【００４８】以上のように、実施の形態２の画像処理装
置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行
い、ノイズを除去すべきであると判断された画素数やブ
ロック数を計数して、ノイズが除去された画素数やブロ
ック数がどの程度の割合であるかを計算し、そして、所
定期間に渡ってその計算結果の統計量を取り、その統計
量の数値を示す文字の画像データを生成し、その画像デ
ータとノイズ除去後の画像とを合成して出力するので、
入力画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者
は、画面全体やある領域のうち、どの程度の画素がノイ
ズ除去を施されたかを簡易に知ることができる。

【００４９】（実施の形態３）実施の形態３を図１を用
いて説明する。実施の形態３では、画像生成手段１０
５，画像合成手段１０３の動作は実施の形態１と異な
り、ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、計
数手段１０４、統計手段１０６の動作は実施の形態１と
同様である。したがって、ここでは画像生成手段１０５
と画像合成手段１０３の動作について説明する。

【００５０】画像生成手段１０５では、統計手段１０６
から出力された統計量の結果を入力とし、その統計量の
結果を予め定められた段階に分類する。例えば、
「大」、「中」、「小」の３段階に分類する場合、統計
手段１０６から出力された計算結果が０〜３３％であれ
ば「小」、３４〜６６％であれば「中」、６７〜１００
％であれば「大」というように分類する。この分類数は
３段階以外でも構わない。そしてどの段階に分類された
かを表示するための画像を生成する。この際には、例え
ばフォントテーブルを参照することによって、「大」、
「中」、「小」といった文字画像を生成しても良いし、
分類別に予め定めておいた色画像を表示しても良いし、
記号等を表示しても良い。このように画像生成手段１０
５では、統計手段１０６から出力された値を基にして、
予め定めておいた段階数のうち、何段階に属する数の画
素がノイズ除去対象となっているかを示す文字や記号や
色を示す画像を生成し、それを画像合成手段１０３に対
して出力する。

【００５１】画像合成手段１０３では、ノイズ除去手段
１０２の出力である画像と画像生成手段１０５の出力で
ある画像を合成する。例えば、図６（ａ）がノイズ除去
手段１０２の出力画像２０３を示し、図６（ｂ）が画像
生成手段１０５の出力である赤色の色画像２０５を示す
とすると、画像合成手段１０３では、画像２０３と赤色
の色画像２０５を合成して図６（ｃ）に示す画像を生成
し、出力する。

【００５２】以上のように、実施の形態３の画像処理装
置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行
い、ノイズを除去すべきであると判断された画素数やブ
ロック数を計数して、ノイズが除去された画素数やブロ
ック数がどの程度の割合であるかを計算し、そして、所
定期間に渡ってその計算結果の統計量を求め、その統計
量を基にして、予め定めておいた段階数のうち、何段階
に属する数の画素がノイズ除去対象となっているかを示
す文字や記号や色を示す画像を生成し、その画像データ
とノイズ除去後の画像とを合成して出力するので、画像
に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者は、画面全
体やある領域のうち、どの程度の画素がノイズ除去を施
されたかを簡易に知ることができる。

【００５３】（実施の形態４）本発明の実施の形態４を
図１を用いて説明する。実施の形態４が実施の形態１と
最も異なる点は、ノイズ検出手段１０１が、実施の形態
１ではノイズの位置の検出を行っているのに対し、本実
施の形態ではノイズの位置を検出すると同時に、ノイズ
の強度も検出する点である。

【００５４】入力画像はノイズ検出手段１０１とノイズ
除去手段１０２に入力される。ノイズ検出手段１０１で
は、入力画像に対してノイズ検出を行う。ノイズ検出手
段１０１は、入力画像に対して検出したノイズの位置と
その強度等の情報をノイズ除去手段１０２、計数手段１
０４に対して出力する。

【００５５】ノイズ除去手段１０２では、ノイズ検出手
段１０１から入力されてきたノイズ検出の結果を基にし
て入力画像に対してノイズ除去を行う。この際にはノイ
ズ検出手段１０１から入力されてきたノイズの強度を利
用しても構わない。

【００５６】計数手段１０４では、ノイズ検出手段１０
１から入力されてきたノイズ検出の結果を基にしてどれ
だけの画素やブロックがノイズ除去対象として検出され
たかを計数する。計数方法は基本的には実施の形態１と
同様であるが、ここではノイズの強度別に計数を行う。
例えばノイズ検出手段１０１でノイズの強度を３段階
（弱、中、強）で検出しているとすると、各強度毎にノ
イズ除去対象となっている画素数やブロック数等を計数
する。そして、計数の結果得られた画素数やブロック数
が、ノイズ除去が行われる最大範囲の画素数やブロック
数の何％であるかを計算する。そしてその計算結果を画
像生成手段１０５に対して出力する。

【００５７】統計手段１０６では、計数手段１０４から
出力された計算結果に対して、所定期間に渡ってその統
計量を求める。基本的な動作は実施の形態１と同様であ
るが、ここではノイズの強度別に統計量を求める。例え
ばノイズ検出手段１０１でノイズの強度を３段階（弱、
中、強）で検出しているとすると、各強度毎に計数手段
１０４から出力された計算結果に対する統計量を求め
る。統計手段１０６では、求めた統計量を画像生成手段
１０５に対して出力する。

【００５８】画像生成手段１０５では、統計手段１０６
から出力された統計量を基にして、該統計量を表示する
ための棒グラフ状の画像や文字画像等をノイズの強度別
に生成する。画像生成手段１０５により生成した画像の
例を図７に示す。図７（ａ），図７（ｂ）は、例えば、
強度“弱”のノイズの統計量が２０％、強度“中”のノ
イズの統計量が３０％、強度“強”のノイズの統計量が
１０％である場合の棒グラフ状の画像２０６，文字画像
２０７をそれぞれ示している。このように画像生成手段
１０５では、計数手段１０４から出力されたノイズの強
度別の値を基にして、何％の画素がノイズ除去対象とな
っているかを示す棒グラフ状の画像や文字画像を生成
し、それを画像合成手段１０３に対して出力する。

【００５９】画像合成手段１０３では、ノイズ除去手段
１０２の出力である画像と画像生成手段１０５の出力で
ある画像を合成する。例えば、図８（ａ）がノイズ除去
手段１０２の出力画像２０３を示し、図８（ｂ）が画像
生成手段１０５の出力である棒グラフ状の画像２０６を
示すとすると、画像合成手段１０３では、画像２０３と
棒グラフ状の画像２０６を合成して図８（ｃ）のような
画像を生成し、出力する。

【００６０】以上のように、実施の形態４の画像処理装
置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行
い、ノイズを除去すべきであると判断された画素数やブ
ロック数等をノイズの強度別に計数して、ノイズが除去
された画素数やブロック数等がどの程度の割合であるか
を計算し、そして、ノイズの強度別にその計算結果の統
計量を求め、その統計量を示すグラフ状の画像データや
文字画像をノイズの強度別に生成し、その画像データと
ノイズ除去後の画像とを合成して出力するので、入力画
像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者は、画面
全体やある領域のうち、どの強度のノイズがどの程度除
去されたかを簡易に知ることができ、ユーザインターフ
ェースの改善を図ることができる。

【００６１】（実施の形態５）実施の形態５を図９を用
いて説明する。図９は本発明の実施の形態５による画像
処理装置の構成を示すブロック図である。図において、
画像処理装置は、ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手
段１０２、画像合成手段１０３、及び画像生成手段９０
５から構成される。

【００６２】ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１
０２の動作は実施の形態１と同様であるので説明は省略
する。ただし、ノイズ検出手段１０１での検出結果は画
像生成手段９０５に対して出力される。

【００６３】画像生成手段９０５では、ノイズ検出手段
１０１から入力されるノイズ検出結果を表示するための
画像を生成する。この際には、ノイズ検出手段１０１に
おいてノイズ除去の対象と判断された領域を所定の色で
示した画像を生成する。ノイズ除去の対象と判断された
領域の最小単位は、ノイズ検出手段１０１におけるノイ
ズ検出が画素単位、ブロック単位、ブロック境界単位な
どのうちどのような単位で行われているかにより変化す
る。また、どのような色で示すかは、例えばノイズ除去
の対象と判断された領域をすべて同一の色で表現しても
良いし、ノイズ検出手段１０１において検出されたノイ
ズの強度に応じて変えても良い。例えばノイズの強度を
「弱」、「中」、「強」の３段階で判定する場合、
「弱」は青、「中」は黄色、「強」は赤、というように
色を変える方法が考えられる。

【００６４】画像生成手段９０５で生成する画像の例を
図１０に示す。図１０（ａ），図１０（ｂ）において、
黒で塗りつぶした領域がノイズ除去の対象とされた領域
を示す画像２０８，２０９である。図１０（ａ）はノイ
ズ検出を例えばブロック単位で行った場合の例であり、
図１０（ｂ）はノイズ検出を例えばブロック境界単位で
行った場合の例である。このように画像生成手段９０５
で生成された画像データは画像合成手段１０３に対して
出力する。

【００６５】画像合成手段１０３では、ノイズ除去手段
１０２の出力である画像と画像生成手段１０５の出力で
ある画像を合成する。例えば、図１１（ａ）がノイズ除
去手段１０２の出力画像２０３を示し、図１１（ｂ）が
画像生成手段９０５の出力画像２０８を示すとすると、
画像合成手段１０３では、画像２０３と画像２０８を合
成して図１１（ｃ）のような画像を生成し、出力する。

【００６６】以上のように、実施の形態５の画像処理装
置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行
い、ノイズを除去すべきであると判断された画素やブロ
ック等を所定の色でノイズ除去後の画像上に合成して表
示するので、入力画像に対してノイズ除去を施した場合
に、視聴者はどの位置の画素に対してどの程度のノイズ
除去が施されたかを簡易に知ることができる。

【００６７】（実施の形態６）本発明の実施の形態６を
図１２を用いて説明する。図１２は、本発明の実施の形
態６による画像処理装置の構成を示すブロック図であ
る。図において、画像処理装置は、ノイズ検出手段１０
１、ノイズ除去手段１０２、及び差分画像生成手段１２
０１から構成される。

【００６８】入力画像はノイズ検出手段１０１、ノイズ
除去手段１０２、差分画像生成手段１２０１に入力され
る。ノイズ検出手段１０１とノイズ除去手段１０２の動
作は実施の形態１と同様であるので説明は省略する。そ
してノイズ除去手段１０２でノイズ除去を施された画像
は差分画像生成手段１２０１に入力される。

【００６９】差分画像生成手段１２０１では、入力画像
とノイズ除去手段１０２の出力である画像とを入力と
し、両者の差分画像を生成して出力する。すなわち、入
力画像のうちノイズ除去手段１０２で除去されたノイズ
成分画像を生成して出力することになる。

【００７０】以上のように、実施の形態６の画像処理装
置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行
い、ノイズ除去が施された画像と入力画像との差分画像
を生成して出力するので、視聴者はノイズ除去の際に実
際にどれだけのノイズ成分が除去されたかを画像として
簡易に知ることが出来る。

【００７１】（実施の形態７）本発明の実施の形態７を
図１３を用いて説明する。図１３は本発明の実施の形態
７による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
図において、画像処理装置は、ノイズ検出手段１０１、
ノイズ除去手段１０２、及び画面合成手段１３０１から
構成される。

【００７２】入力画像はノイズ検出手段１０１、ノイズ
除去手段１０２、画面合成手段１３０１に入力される。
ノイズ検出手段１０１とノイズ除去手段１０２の動作は
実施の形態１と同様であるので説明は省略する。そして
ノイズ除去手段１０２でノイズ除去を施された画像は画
面合成手段１３０１に入力される。

【００７３】画面合成手段１３０１では、入力画像とノ
イズ除去手段１０２の出力である画像とを入力とし、両
者の画像を合成して出力する。例えば、図１４（ａ）が
入力画像２１０を示し、図１４（ｂ）がノイズ除去手段
１０２の出力画像２０３を示すとすると、画面合成手段
１３０１では、画像２０３の左半分と画像２１０の左半
分を合成して図１４（ｃ）に示す画像を生成し、出力す
る。

【００７４】以上のように、実施の形態７の画像処理装
置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行
い、ノイズ除去が施された画像と入力画像とを一画面に
合成した画像を生成して出力するので、視聴者は、ノイ
ズ除去の際に実際にノイズ除去前と除去後の画像を同時
に見ることができ、どの程度ノイズ成分が除去されたか
を画像として簡易に知ることが出来る。

【００７５】（実施の形態８）本発明の実施の形態８を
図１５を用いて説明する。図１５は本発明の実施の形態
８による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
図において、画像処理装置は、画像復号化手段１５０
１、ノイズ検出手段１５０２、ノイズ除去手段１０２、
画像合成手段１０３、計数手段１０４、画像生成手段１
０５、及び統計手段１０６から構成される。

【００７６】本実施の形態が実施の形態１と異なる点
は、ノイズ検出手段が、実施の形態１では入力画像を用
いてノイズを検出しているのに対し、本実施の形態では
画像符号列を用いてノイズを検出する点である。

【００７７】画像符号列は画像復号化手段１５０１とノ
イズ検出手段１５０２に入力される。画像復号化手段１
５０１は、入力された画像符号列を復号化し復号化画像
をノイズ除去手段１０２に対して出力する。

【００７８】ノイズ検出手段１５０２では、画像符号列
から得られる情報を用いて復号化画像のノイズ検出を行
う。具体的なノイズ検出の方法としては、例えばブロッ
クノイズに対しては、特開平１１−２３８８８４号公報
の方法等を、またモスキートノイズに対しては、特開平
１１−２３９６０６号公報の方法等を用いることができ
る。

【００７９】ノイズ検出手段１５０２は、画像符号列か
ら得られる情報を用いて検出したノイズの位置等の情報
をノイズ除去手段１０２、計数手段１０４に対して出力
する。この情報は、ノイズ検出手段１５０２が例えば画
素単位でノイズ検出を行うとすると、どの画素がノイズ
除去対象となるかという情報であり、例えばブロックや
ブロック境界単位でノイズ検出を行うとすると、どのブ
ロックやブロック境界がノイズ除去対象となるかという
情報である。

【００８０】ノイズ除去手段１０２では、ノイズ検出手
段１５０２から入力されてきたノイズ検出の結果を基に
して、画像復号化手段１５０１から入力された復号化画
像に対してノイズ除去を行う。具体的なノイズ除去の方
法としては、前出の文献の方法等を用いることができ
る。そしてノイズ除去を施した画像を画像合成手段１０
３に対して出力する。

【００８１】計数手段１０４では、ノイズ検出手段１５
０２から入力されてきたノイズ検出の結果を基にしてど
れだけの画素やブロックがノイズ除去対象として検出さ
れたかを計数する。計数の方法は実施の形態１と同様で
あるので説明は省略する。

【００８２】統計手段１０６では、計数手段１０４から
出力された計算結果に対して所定期間に渡る統計量を求
める。この動作は実施の形態１と同様であるので説明は
省略する。

【００８３】画像生成手段１０５では、統計手段１０６
から出力された統計量の計算結果を表示するための画像
を生成して画像合成手段１０３に対して出力する。また
画像合成手段１０３では、ノイズ除去手段１０２の出力
である画像と画像生成手段１０５の出力である画像を合
成して出力する。画像生成手段１０５と画像合成手段１
０３の動作は、実施の形態１と同様であるので説明は省
略する。

【００８４】以上のように、実施の形態８の画像処理装
置は、画像符号列から得られる情報を用いて復号化画像
に対してノイズ検出とノイズ除去を行い、ノイズを除去
すべきであると判断された画素数やブロック数等を計数
して、ノイズが除去された画素数やブロック数等がどの
程度の割合であるかを計算し、そして、その計算結果の
所定期間に渡る統計量を求め、その結果を示す画像デー
タを生成し、その画像データとノイズ除去後の画像とを
合成して出力するので、画像符号列を復号化して得られ
る画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者はど
の程度の画素がノイズ除去を施されたかを簡易に知るこ
とができる。

【００８５】（実施の形態９）本発明の実施の形態９を
図１６を用いて説明する。図１６は本発明の実施の形態
９による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
図において、画像処理装置は、ノイズ検出手段１０１、
ノイズ除去手段１０２、差分画像生成手段１２０１、計
数手段１６０１、画像生成手段１０５、及び画像合成手
段１０３から構成される。

【００８６】入力画像はノイズ検出手段１０１、ノイズ
除去手段１０２、差分画像生成手段１２０１に入力され
る。ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、差
分画像生成手段１２０１の動作は実施の形態６と同様で
あるので説明は省略する。ノイズ除去手段１０２でノイ
ズ除去を施された画像は差分画像生成手段１２０１と共
に画像合成手段１０３に対して入力される。また差分画
像生成手段１２０１で生成された入力画像とノイズ除去
後の画像の差分画像は、計数手段１６０１に対して出力
される。

【００８７】計数手段１６０１では、差分画像生成手段
１２０１から出力された差分画像を入力とし、差分画像
成分の絶対値が所定値以上となる画素数を計数する。そ
して計数した画素数と全画素数の比を計算し、その計算
結果を画像生成手段１０５に対して出力する。

【００８８】画像生成手段１０５と画像合成手段１０３
の動作は実施の形態１と同様であるので、説明は省略す
る。

【００８９】以上のように、実施の形態９の画像処理装
置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行
い、ノイズ除去が施された画像と入力画像との差分画像
を生成し、その差分画像の画素値の絶対値が所定値以上
である画素をノイズ画素として計数し、そのノイズ画素
数と全画素数の比を求め、その結果を示す画像データを
生成し、その画像データとノイズ除去後の画像とを合成
して出力するので、視聴者はノイズ除去の際に実際にど
れだけのノイズ成分が除去されたかを画像として簡易に
知ることが出来る。

【００９０】なお本発明の実施の形態では、ブロックノ
イズとモスキートノイズを例としてノイズ除去対象とな
る画素数の計数方法を説明したが、これは他のノイズ除
去、例えば時間軸方向のノイズ除去であっても良い。

【００９１】また本発明の実施の形態では、計数手段１
６０１での計数範囲が全画面である場合について説明し
たが、これは他の範囲であっても良い。例えば画面中央
部のみについて計数したり、画面を複数に分割して各領
域ごとに計数しても良い。

【００９２】また本発明の実施の形態１では、画像合成
手段１０３ではノイズ除去手段１０２と画像生成手段１
０５との出力を合成する場合について説明したが、これ
は入力画像と画像生成手段１０５との出力を合成して出
力しても良い。この場合の画像処理装置の構成は図１７
のようになる。またこれは、実施の形態２〜５、８、９
に関しても同様である。

【００９３】また本発明の実施の形態１では、画像合成
手段１０３ではノイズ除去手段１０２と画像生成手段１
０５との出力を合成する場合について説明したが、これ
は画像生成手段１０５の出力画像のみを出力しても良
い。この場合の画像処理装置の構成は図１８のようにな
る。またこれは、実施の形態２〜５、８、９に関しても
同様である。

【００９４】また本発明の実施の形態１では、統計手段
１０６において、入力画像が静止画の場合である場合
や、動画であっても所定期間を１フィールドや１フレー
ムにする場合には、統計手段１０６では計数手段１０４
から出力された計算結果をそのまま出力するとして説明
したが、この場合には、統計手段１０６はなくても良
い。この場合の画像処理装置の構成は図１９のようにな
る。またこれは、実施の形態２〜４、８、９に関しても
同様である。

【００９５】また本発明の実施の形態１では、画像生成
手段１０５で生成する棒グラフの形状を図３を例として
説明したが、これは他の形状であっても良い。

【００９６】また本発明の実施の形態１では画像生成手
段１０５で棒グラフを生成してノイズ除去後の画像に合
成する場合について説明し、本発明の実施の形態２で
は、画像生成手段１０５で文字を生成してノイズ除去後
の画像に合成する場合について説明し、本発明の実施の
形態３では、画像生成手段１０５で何段階目に属するか
という文字、記号、色を生成してノイズ除去後の画像に
合成する場合について説明したが、画像生成手段１０５
でこれらを同時に生成してノイズ除去後の画像に合成し
ても良い。

【００９７】また本発明の実施の形態４では、画像生成
手段１０５で強度別に棒グラフを生成する場合について
説明したが、これは実施の形態２、３のように、数値や
段階別の文字、記号、色等を強度別に生成しても良い。

【００９８】また本発明の実施の形態７では、画面合成
手段１３０１で入力画像とノイズ除去手段１０２の出力
画像との画面の左半分の画像を合成する場合について説
明したが、これは画面のどの位置を切り出しても良い
し、どのような位置関係で合成しても良い。

【００９９】また本発明の実施の形態８では、実施の形
態１に対して画像符号列を用いてノイズを検出する場合
について説明したが、これは実施の形態２〜７に対して
適用しても良い。

【０１００】また本発明の実施の形態９では、実施の形
態１に対してノイズ除去前と除去後の差分画像からノイ
ズ画素を検出する場合について説明したが、これは実施
の形態２〜７に対して適用しても良い。

【０１０１】

【発明の効果】以上のように、本発明の請求項１に係る
画像処理方法によれば、画像に対してノイズ検出を行う
ノイズ検出ステップと、ノイズの検出結果に従って、前
記画像の所定の領域からノイズを除去するノイズ除去ス
テップと、ノイズの検出結果から、前記画像の所定の領
域内のどの程度の領域がノイズ除去対象となっているか
を示す割合を求める演算ステップと、前記演算ステップ
で求めた割合を基にして、前記割合を示す画像を生成す
る画像生成ステップと、を具備するので、画像に対して
ノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの程度の画素が
ノイズ除去を施されたかを簡易に知ることができるとい
う効果を有する。

【０１０２】本発明の請求項２に係る画像処理方法によ
れば、画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出ステッ
プと、ノイズの検出結果に従って、前記画像の所定の領
域からノイズを除去するノイズ除去ステップと、ノイズ
の検出結果から、前記画像の所定の領域内のどの程度の
領域がノイズ除去対象となっているかを示す割合を求め
る演算ステップと、前記演算ステップで求めた割合につ
いて、所定期間に渡る統計量を求める統計量演算ステッ
プと、前記統計量演算ステップで求めた統計量を基にし
て、前記統計量を示す画像を生成する画像生成ステップ
と、前記ノイズ除去ステップによりノイズが除去される
前の画像またはノイズが除去された画像と、前記画像合
成ステップにより生成された画像を合成して表示する画
像合成ステップと、を具備するので、画像に対してノイ
ズ除去を施した場合に、視聴者はどの程度の画素がノイ
ズ除去を施されたかを所定期間毎に簡易に知ることがで
きるという効果を有する。

【０１０３】本発明の請求項３に係る画像処理方法によ
れば、画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノ
イズ検出ステップと、ノイズの位置と強度の検出結果に
従って、前記画像の所定の領域からノイズを除去するノ
イズ除去ステップと、ノイズの位置と強度の検出結果か
ら、前記画像の所定の領域内のどの程度の領域がノイズ
除去対象となっているかを示す割合をノイズの強度別に
求める演算ステップと、前記演算ステップで求めた割合
を基にして、前記割合を示す画像をノイズの強度別に生
成する画像生成ステップと、を具備するので、画像に対
してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの強度のノ
イズがどの程度除去されたかを簡易に知ることができ、
ユーザインターフェースの改善を図ることができるとい
う効果を有する。

【０１０４】本発明の請求項４に係る画像処理方法によ
れば、画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノ
イズ検出ステップと、ノイズの位置と強度の検出結果に
従って、前記画像の所定の領域からノイズを除去するノ
イズ除去ステップと、ノイズの位置と強度の検出結果か
ら、前記画像の所定の領域内のどの程度の領域がノイズ
除去対象となっているかを示す割合をノイズの強度別に
求める演算ステップと、前記演算ステップで求めた割合
について、所定期間に渡る統計量をノイズの強度別に求
める統計量演算ステップと、前記統計量演算ステップで
求めた統計量を基にして、前記統計量を示す画像をノイ
ズの強度別に生成する画像生成ステップと、前記ノイズ
除去ステップによりノイズが除去される前の画像または
ノイズが除去された画像と、前記画像合成ステップによ
り生成された画像を合成して表示する画像合成ステップ
と、を具備するので、画像に対してノイズ除去を施した
場合に、視聴者はどの強度のノイズがどの程度除去され
たかを所定期間毎に簡易に知ることができ、ユーザイン
ターフェースの改善を図ることができるという効果を有
する。

【０１０５】本発明の請求項５に係る画像処理方法によ
れば、画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノ
イズ検出ステップと、ノイズの位置と強度の検出結果に
従って、前記画像からノイズを除去するノイズ除去ステ
ップと、ノイズの位置と強度の検出結果から、前記画像
のノイズ除去が施される領域に含まれる画素をノイズの
強度に応じた所定の色で示す画像を生成する画像生成ス
テップと、前記ノイズ除去ステップによりノイズが除去
される前の画像またはノイズが除去された画像と、前記
画像生成ステップにより生成された画像とを合成して表
示する画像合成ステップと、を具備するので、画像に対
してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの位置の画
素に対してどの程度のノイズ除去が施されたかを簡易に
知ることができるという効果を有する。

【０１０６】本発明の請求項６に係る画像処理方法によ
れば、画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出ステッ
プと、ノイズの検出結果に従って、前記画像からノイズ
を除去するノイズ除去ステップと、前記ノイズ除去ステ
ップによりノイズが除去される前の画像及びノイズが除
去された画像のそれぞれの部分画像を空間的に合成して
表示する画面合成ステップと、を具備するので、画像の
ノイズ除去の際に実際に、視聴者はノイズ除去前と除去
後の画像を同時に見ることができ、どの程度ノイズ成分
が除去されたかを画像として簡易に知ることができると
いう効果を有する。

【０１０７】本発明の請求項７に係る画像処理方法によ
れば、請求項５記載の画像処理方法において、前記ノイ
ズ検出ステップにおいて検出するノイズの強度は１種類
であり、前記画像生成ステップにおいて生成する画像の
色は１種類であるので、視聴者はどの位置の画素に対し
てどの程度のノイズ除去が施されたかを簡易に知ること
ができるという効果を有する。

【０１０８】本発明の請求項８に係る画像処理方法によ
れば、請求項６記載の画像処理方法において、前記画面
合成ステップは、前記ノイズ除去ステップによりノイズ
が除去される前の画像及びノイズが除去された画像から
それぞれ同じ領域の部分画像を切り出し、前記部分画像
を上下または左右に並べた画像を生成するので、視聴者
はノイズ除去前と除去後の画像を容易に比較することが
でき、どの程度ノイズ成分が除去されたかを画像として
簡易に知ることができるという効果を有する。

【０１０９】本発明の請求項９に係る画像処理方法によ
れば、請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像処
理方法において、画像符号列を復号化し復号化画像を作
成する画像復号化ステップを具備し、前記ノイズ検出ス
テップでは、前記画像符号列に含まれる情報を用いてノ
イズ検出を行い、前記ノイズ除去ステップでは、前記ノ
イズの検出結果に従って、前記画像復号化ステップによ
り得られた画像からノイズを除去するので、画像符号列
を復号化して得られる復号化画像に対してノイズ除去を
施した場合に、視聴者はどの程度の画素がノイズ除去を
施されたかを簡易に知ることができるという効果を有す
る。

【０１１０】本発明の請求項１０に係る画像処理方法に
よれば、請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像
処理方法において、前記ノイズは、ブロックノイズまた
はモスキートノイズであるので、画像に含まれる最も目
立ちやすいノイズを除去することができ、視聴者はどの
程度の画素がノイズ除去を施されたかを簡易に知ること
ができるという効果を有する。

【０１１１】本発明の請求項１１に係る画像処理方法に
よれば、請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像
処理方法において、前記ノイズ除去ステップにおいてノ
イズ除去が施される所定の領域は、各ブロックにおける
境界付近の画素の集合であるので、全画面を処理する場
合と比較して、効率的にブロックノイズを検出すること
ができるという効果を有する。

【０１１２】本発明の請求項１２に係る画像処理装置に
よれば、入力画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出
手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記
入力画像の所定の領域からノイズを除去するノイズ除去
手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力
画像の所定の領域内のどの程度の領域がノイズ除去対象
となっているかを示す割合を求める演算手段と、前記演
算手段により求めた割合を基にして、前記割合を示す画
像を生成する画像生成手段と、を備えたので、入力画像
に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの程度
の画素がノイズ除去を施されたかを簡易に知ることがで
きるという効果を有する。

【０１１３】本発明の請求項１３に係る画像処理装置に
よれば、入力画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出
手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記
入力画像の所定の領域からノイズを除去するノイズ除去
手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力
画像の所定の領域内のどの程度の領域がノイズ除去対象
となっているかを示す割合を求める演算手段と、前記演
算手段により求めた割合について、所定期間に渡る統計
量を求める統計量演算手段と、前記統計量演算手段によ
り求めた統計量を基にして、前記統計量を示す画像を生
成する画像生成手段と、前記入力画像または前記ノイズ
除去手段の出力画像と、前記画像生成手段の出力画像と
を合成して表示する画像合成手段と、を備えたので、入
力画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者はど
の程度の画素がノイズ除去を施されたかを所定期間毎に
簡易に知ることができるという効果を有する。

【０１１４】本発明の請求項１４に係る画像処理装置に
よれば、入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を
行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果
に従って、前記入力画像の所定の領域からノイズを除去
するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果
から、前記入力画像の所定の領域内のどの程度の領域が
ノイズ除去対象となっているかを示す割合をノイズの強
度別に求める演算手段と、前記演算手段により求めた割
合を基にして、前記割合を示す画像をノイズの強度別に
生成する画像生成手段と、を備えたので、入力画像に対
してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの強度のノ
イズがどの程度除去されたかを簡易に知ることができ、
ユーザインターフェースの改善を図ることができるとい
う効果を有する。

【０１１５】本発明の請求項１５に係る画像処理装置に
よれば、入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を
行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果
に従って、前記入力画像の所定の領域からノイズを除去
するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果
から、前記入力画像の所定の領域内のどの程度の領域が
ノイズ除去対象となっているかを示す割合をノイズの強
度別に求める演算手段と、前記演算手段により求めた割
合について、所定期間に渡る統計量をノイズの強度別に
求める統計量演算手段と、前記統計量演算手段により求
めた統計量を基にして、前記統計量を示す画像をノイズ
の強度別に生成する画像生成手段と、前記入力画像また
は前記ノイズ除去手段の出力画像と、前記画像生成手段
の出力画像とを合成して表示する画像合成手段と、を備
えたので、入力画像に対してノイズ除去を施した場合
に、視聴者はどの強度のノイズがどの程度除去されたか
を所定期間毎に簡易に知ることができ、ユーザインター
フェースの改善を図ることができるという効果を有す
る。

【０１１６】本発明の請求項１６に係る画像処理装置に
よれば、入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を
行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果
に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除
去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入
力画像のノイズ除去が施される領域に含まれる画素をノ
イズの強度に応じた所定の色で示す画像を生成する画像
生成手段と、前記入力画像または前記ノイズ除去手段の
出力画像と、前記画像生成手段の出力画像とを合成して
表示する画像合成手段と、を備えたので、入力画像に対
してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの位置の画
素に対してどの程度のノイズ除去が施されたかを簡易に
知ることができるという効果を有する。

【０１１７】本発明の請求項１７に係る画像処理装置に
よれば、入力画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出
手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記
入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記
入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像とを入力と
し、前記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像との
部分画像を空間的に合成して出力する画面合成手段と、
を備えたので、入力画像のノイズ除去の際に実際に、視
聴者はノイズ除去前と除去後の画像を同時に見ることが
でき、どの程度ノイズ成分が除去されたかを画像として
簡易に知ることができるという効果を有する。

【０１１８】本発明の請求項１８に係る画像処理装置に
よれば、請求項１６記載の画像処理装置において前記ノ
イズ検出手段において検出するノイズの強度は１種類で
あり、前記画像生成手段において生成する画像の色は１
種類であるので、視聴者はどの位置の画素に対してどの
程度のノイズ除去が施されたかを簡易に知ることができ
るという効果を有する。

【０１１９】本発明の請求項１９に係る画像処理装置に
よれば、請求項１７記載の画像処理装置において、前記
画面合成手段は、前記入力画像と前記ノイズ除去手段の
出力画像との同じ領域の部分画像を切り出し、前記部分
画像を上下または左右に並べた画像を生成するので、視
聴者はノイズ除去前と除去後の画像を容易に比較するこ
とができ、どの程度ノイズ成分が除去されたかを画像と
して簡易に知ることができるをいう効果を有する。

【０１２０】本発明の請求項２０に係る画像処理装置に
よれば、請求項１２乃至請求項１７のいずれかに記載の
画像処理装置において、画像符号列を復号化し復号化画
像を出力する画像復号化手段を備え、前記ノイズ検出手
段は、前記画像符号列を入力とし、前記画像符号列に含
まれる情報を用いてノイズ検出を行い、前記ノイズ除去
手段は、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記
画像復号化手段の出力である復号化画像からノイズを除
去するので、画像符号列を復号化して得られる復号化画
像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの程
度の画素がノイズ除去を施されたかを簡易に知ることが
できるという効果を有する。

【０１２１】本発明の請求項２１に係る画像処理装置に
よれば、請求項１２乃至請求項１７のいずれかに記載の
画像処理装置において、前記ノイズが、ブロックノイズ
またはモスキートノイズであるので、画像に含まれる最
も目立ちやすいノイズを除去することができ、視聴者は
どの程度の画素がノイズ除去を施されたかを簡易に知る
ことができるという効果を有する。

【０１２２】本発明の請求項２２に係る画像処理装置に
よれば、請求項１２乃至請求項１７ののいずれかに記載
の画像処理装置において、前記ノイズ除去手段によりノ
イズ除去が施される所定の領域は、各ブロックにおける
境界付近の画素の集合であるので、全画面を処理する場
合と比較して、効率的にブロックノイズを検出すること
ができるという効果を有する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態１，２，３，４による画像
処理装置の構成を示すブロック図である。

【図２】本発明の実施の形態１による画像処理方法を説
明するための画像の模式図である。

【図３】本発明の実施の形態１による画像処理方法を説
明するための画像の模式図である。

【図４】本発明の実施の形態１による画像処理方法を説
明するための画像の模式図である。

【図５】本発明の実施の形態２による画像処理方法を説
明するための画像の模式図である。

【図６】本発明の実施の形態３による画像処理方法を説
明するための画像の模式図である。

【図７】本発明の実施の形態４による画像処理方法を説
明するための画像の模式図である。

【図８】本発明の実施の形態４による画像処理方法を説
明するための画像の模式図である。

【図９】本発明の実施の形態５による画像処理装置の構
成を示すブロック図である。

【図１０】本発明の実施の形態５による画像処理方法を
説明するための画像の模式図である。

【図１１】本発明の実施の形態５による画像処理方法を
説明するための画像の模式図である。

【図１２】本発明の実施の形態６による画像処理装置の
構成を示すブロック図である。

【図１３】本発明の実施の形態７による画像処理装置の
構成を示すブロック図である。

【図１４】本発明の実施の形態７による画像処理方法を
説明するための画像の模式図である。

【図１５】本発明の実施の形態８による画像処理装置の
構成を示すブロック図である。

【図１６】本発明の実施の形態９による画像処理装置の
構成を示すブロック図である。

【図１７】本発明の実施の形態１による画像処理装置の
他の例の構成を示すブロック図である。

【図１８】本発明の実施の形態１による画像処理装置の
他の例の構成を示すブロック図である。

【図１９】本発明の実施の形態１による画像処理装置の
他の例の構成を示すブロック図である。

【符号の説明】

１０１ ノイズ検出手段 １０２ ノイズ除去手段 １０３ 画像合成手段 １０４ 計数手段 １０５ 画像生成手段 １０６ 統計手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０４Ｎ 7/30 Ｈ０４Ｎ 7/133 Ｚ (72)発明者 本城 正博 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 (72)発明者 北川 昌生 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内

Claims (22)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像に対してノイズ検出を行うノイズ検
   出ステップと、 ノイズの検出結果に従って、前記画像の所定の領域から
   ノイズを除去するノイズ除去ステップと、 ノイズの検出結果から、前記画像の所定の領域内のどの
   程度の領域がノイズ除去対象となっているかを示す割合
   を求める演算ステップと、 前記演算ステップで求めた割合を基にして、前記割合を
   示す画像を生成する画像生成ステップと、 を具備することを特徴とする画像処理方法。
2. 【請求項２】 画像に対してノイズ検出を行うノイズ検
   出ステップと、 ノイズの検出結果に従って、前記画像の所定の領域から
   ノイズを除去するノイズ除去ステップと、 ノイズの検出結果から、前記画像の所定の領域内のどの
   程度の領域がノイズ除去対象となっているかを示す割合
   を求める演算ステップと、 前記演算ステップで求めた割合について、所定期間に渡
   る統計量を求める統計量演算ステップと、 前記統計量演算ステップで求めた統計量を基にして、前
   記統計量を示す画像を生成する画像生成ステップと、 前記ノイズ除去ステップによりノイズが除去される前の
   画像またはノイズが除去された画像と、前記画像合成ス
   テップにより生成された画像を合成して表示する画像合
   成ステップと、 を具備することを特徴とする画像処理方法。
3. 【請求項３】 画像に対してノイズの位置と強度の検出
   を行うノイズ検出ステップと、 ノイズの位置と強度の検出結果に従って、前記画像の所
   定の領域からノイズを除去するノイズ除去ステップと、 ノイズの位置と強度の検出結果から、前記画像の所定の
   領域内のどの程度の領域がノイズ除去対象となっている
   かを示す割合をノイズの強度別に求める演算ステップ
   と、 前記演算ステップで求めた割合を基にして、前記割合を
   示す画像をノイズの強度別に生成する画像生成ステップ
   と、 を具備することを特徴とする画像処理方法。
4. 【請求項４】 画像に対してノイズの位置と強度の検出
   を行うノイズ検出ステップと、 ノイズの位置と強度の検出結果に従って、前記画像の所
   定の領域からノイズを除去するノイズ除去ステップと、 ノイズの位置と強度の検出結果から、前記画像の所定の
   領域内のどの程度の領域がノイズ除去対象となっている
   かを示す割合をノイズの強度別に求める演算ステップ
   と、 前記演算ステップで求めた割合について、所定期間に渡
   る統計量をノイズの強度別に求める統計量演算ステップ
   と、 前記統計量演算ステップで求めた統計量を基にして、前
   記統計量を示す画像をノイズの強度別に生成する画像生
   成ステップと、 前記ノイズ除去ステップによりノイズが除去される前の
   画像またはノイズが除去された画像と、前記画像合成ス
   テップにより生成された画像を合成して表示する画像合
   成ステップと、 を具備することを特徴とする画像処理方法。
5. 【請求項５】 画像に対してノイズの位置と強度の検出
   を行うノイズ検出ステップと、 ノイズの位置と強度の検出結果に従って、前記画像から
   ノイズを除去するノイズ除去ステップと、 ノイズの位置と強度の検出結果から、前記画像のノイズ
   除去が施される領域に含まれる画素をノイズの強度に応
   じた所定の色で示す画像を生成する画像生成ステップ
   と、 前記ノイズ除去ステップによりノイズが除去される前の
   画像またはノイズが除去された画像と、前記画像生成ス
   テップにより生成された画像とを合成して表示する画像
   合成ステップと、 を具備することを特徴とする画像処理方法。
6. 【請求項６】 画像に対してノイズ検出を行うノイズ検
   出ステップと、 ノイズの検出結果に従って、前記画像からノイズを除去
   するノイズ除去ステップと、 前記ノイズ除去ステップによりノイズが除去される前の
   画像及びノイズが除去された画像のそれぞれの部分画像
   を空間的に合成して表示する画面合成ステップと、 を具備することを特徴とする画像処理方法。
7. 【請求項７】 請求項５記載の画像処理方法において、 前記ノイズ検出ステップにおいて検出するノイズの強度
   は１種類であり、前記画像生成ステップにおいて生成す
   る画像の色は１種類であることを特徴とする画像処理方
   法。
8. 【請求項８】 請求項６記載の画像処理方法において、 前記画面合成ステップは、 前記ノイズ除去ステップによりノイズが除去される前の
   画像及びノイズが除去された画像からそれぞれ同じ領域
   の部分画像を切り出し、前記部分画像を上下または左右
   に並べた画像を生成することを特徴とする画像処理方
   法。
9. 【請求項９】 請求項１乃至請求項６のいずれかに記載
   の画像処理方法において、 画像符号列を復号化し復号化画像を作成する画像復号化
   ステップを具備し、 前記ノイズ検出ステップでは、 前記画像符号列に含まれる情報を用いてノイズ検出を行
   い、 前記ノイズ除去ステップでは、 前記ノイズの検出結果に従って、前記画像復号化ステッ
   プにより得られた復号化画像からノイズを除去すること
   を特徴とする画像処理方法。
10. 【請求項１０】 請求項１乃至請求項６のいずれかに記
    載の画像処理方法において、 前記ノイズは、ブロックノイズまたはモスキートノイズ
    であることを特徴とする画像処理方法。
11. 【請求項１１】 請求項１乃至請求項６のいずれかに記
    載の画像処理方法において、 前記ノイズ除去ステップにおいてノイズ除去が施される
    所定の領域は、各ブロックにおける境界付近の画素の集
    合であることを特徴とする画像処理方法。
12. 【請求項１２】 入力画像に対してノイズ検出を行うノ
    イズ検出手段と、 前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像
    の所定の領域からノイズを除去するノイズ除去手段と、 前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の所
    定の領域内のどの程度の領域がノイズ除去対象となって
    いるかを示す割合を求める演算手段と、 前記演算手段により求めた割合を基にして、前記割合を
    示す画像を生成する画像生成手段と、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。
13. 【請求項１３】 入力画像に対してノイズ検出を行うノ
    イズ検出手段と、 前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像
    の所定の領域からノイズを除去するノイズ除去手段と、 前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の所
    定の領域内のどの程度の領域がノイズ除去対象となって
    いるかを示す割合を求める演算手段と、 前記演算手段により求めた割合について、所定期間に渡
    る統計量を求める統計量演算手段と、 前記統計量演算手段により求めた統計量を基にして、前
    記統計量を示す画像を生成する画像生成手段と、 前記入力画像または前記ノイズ除去手段の出力画像と、
    前記画像生成手段の出力画像とを合成して表示する画像
    合成手段と、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。
14. 【請求項１４】 入力画像に対してノイズの位置と強度
    の検出を行うノイズ検出手段と、 前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像
    の所定の領域からノイズを除去するノイズ除去手段と、 前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の所
    定の領域内のどの程度の領域がノイズ除去対象となって
    いるかを示す割合をノイズの強度別に求める演算手段
    と、 前記演算手段により求めた割合を基にして、前記割合を
    示す画像をノイズの強度別に生成する画像生成手段と、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。
15. 【請求項１５】 入力画像に対してノイズの位置と強度
    の検出を行うノイズ検出手段と、 前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像
    の所定の領域からノイズを除去するノイズ除去手段と、 前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の所
    定の領域内のどの程度の領域がノイズ除去対象となって
    いるかを示す割合をノイズの強度別に求める演算手段
    と、 前記演算手段により求めた割合について、所定期間に渡
    る統計量をノイズの強度別に求める統計量演算手段と、 前記統計量演算手段により求めた統計量を基にして、前
    記統計量を示す画像をノイズの強度別に生成する画像生
    成手段と、 前記入力画像または前記ノイズ除去手段の出力画像と、
    前記画像生成手段の出力画像とを合成して表示する画像
    合成手段と、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。
16. 【請求項１６】 入力画像に対してノイズの位置と強度
    の検出を行うノイズ検出手段と、 前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像
    からノイズを除去するノイズ除去手段と、 前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像のノ
    イズ除去が施される領域に含まれる画素をノイズの強度
    に応じた所定の色で示す画像を生成する画像生成手段
    と、 前記入力画像または前記ノイズ除去手段の出力画像と、
    前記画像生成手段の出力画像とを合成して表示する画像
    合成手段と、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。
17. 【請求項１７】 入力画像に対してノイズ検出を行うノ
    イズ検出手段と、 前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像
    からノイズを除去するノイズ除去手段と、 前記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像とを入力
    とし、前記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像と
    の部分画像を空間的に合成して出力する画面合成手段
    と、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。
18. 【請求項１８】 請求項１６記載の画像処理装置におい
    て、 前記ノイズ検出手段において検出するノイズの強度は１
    種類であり、前記画像生成手段において生成する画像の
    色は１種類であることを特徴とする画像処理装置。
19. 【請求項１９】 請求項１７記載の画像処理装置におい
    て、 前記画面合成手段は、 前記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像との同じ
    領域の部分画像を切り出し、前記部分画像を上下または
    左右に並べた画像を生成することを特徴とする画像処理
    装置。
20. 【請求項２０】 請求項１２乃至請求項１７のいずれか
    に記載の画像処理装置において、 画像符号列を復号化し復号化画像を出力する画像復号化
    手段を備え、 前記ノイズ検出手段は、 前記画像符号列を入力とし、前記画像符号列に含まれる
    情報を用いてノイズ検出を行い、 前記ノイズ除去手段は、 前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記画像復号
    化手段の出力である復号化画像からノイズを除去するこ
    とを特徴とする画像処理装置。
21. 【請求項２１】 請求項１２乃至請求項１７のいずれか
    に記載の画像処理装置において、 前記ノイズが、ブロックノイズまたはモスキートノイズ
    であることを特徴とする画像処理装置。
22. 【請求項２２】 請求項１２乃至請求項１７ののいずれ
    かに記載の画像処理装置において、 前記ノイズ除去手段によりノイズ除去が施される所定の
    領域は、各ブロックにおける境界付近の画素の集合であ
    ることを特徴とする画像処理装置。