JP2002101425A - ディジタル画像のノイズ及びブロッキング・アーティファクトの除去方法 - Google Patents

ディジタル画像のノイズ及びブロッキング・アーティファクトの除去方法

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JP2002101425A JP2001196642A JP2001196642A JP2002101425A JP 2002101425 A JP2002101425 A JP 2002101425A JP 2001196642 A JP2001196642 A JP 2001196642A JP 2001196642 A JP2001196642 A JP 2001196642A JP 2002101425 A JP2002101425 A JP 2002101425A
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ユィ チン
Jiebo Luo
ルオ ジエボ
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 ディジタル画像のノイズ及びブロッキング・
アーティファクトを除去するディジタル画像処理方法の
提供を目的とする。 【解決手段】 本発明は、ディジタル画像の画素のＲＧ
Ｂ値をＹ−Ｃｂ−Ｃｒ成分に変換し、Ｙ−Ｃｂ−Ｃｒ画
像成分のブロック境界を検出し、Ｙ−Ｃｂ−Ｃｒ画像成
分のノイズを推定し、Ｙ−Ｃｂ−Ｃｒ画像成分に対し一
つ以上のノイズ・テーブルを作成し、フィルタ処理され
たＹ−Ｃｂ−Ｃｒ画像成分を得るため、検出されたブロ
ック境界及びノイズ・テーブルを利用する適応フーバー
・マルコフ・ランダム場モデルベースフィルタ（ＨＭＲ
Ｆ）をＹ−Ｃｂ−Ｃｒ画像成分に適用し、フィルタ処理
されたＹ−Ｃｂ−Ｃｒ画像成分をＲＧＢ成分へ変換す
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、ディジタル画像処
理の分野に係り、特に、ディジタル画像のノイズ及びブ
ロッキング・アーティファクトを除去する方法に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】ディジタル画像は画像通信の分野で普及
している。画像通信チェーンには、ディジタル画像に適
用される種々の画像処理方法と共に、種々のコンポーネ
ントが存在するので、ディジタル画像には、映像ノイズ
と、（画像がＪＰＥＧフォーマットで高度に圧縮された
場合の）ＪＰＥＧブロッキング・アーティファクトのよ
うなある種のアーティファクトが含まれる。かくして、
改良された画質が得られるようにディジタル画像を処理
するために効率的な画像強調技術が必要とされる。
【０００３】従来技術における画像強調用の典型的な手
法は、以下の１．〜３．のような順次的な手順の系列に
より構成される。
【０００４】手順１． 画像フィルタリングによる輝度
チャネルのノイズ除去（たとえば、2000年3月10日にE.
B.Gindele と J.Luoによって出願された、発明の名称
が"Noise reduction method utilizing statistical we
ighting, apparatus, and program for digital image
processing"である米国特許出願第09/522,742号に記載
されている）。
【０００５】手順２． 画像フィルタリングによるクロ
ミナンスチャネルのノイズ除去（たとえば、1999年10月
8日にJ.E.Adams, Jr と J.F.Hamilton, Jr.によって出
願された、発明の名称が"Removing chroma noise from
digital images by variableshape pixel neighborhood
regions"である米国特許出願第09/415,374号に記載さ
れている）。
【０００６】手順３． 画像フィルタリングによるＪＰ
ＥＧ逆ブロッキング（たとえば、H.C.Reeve III と J.
S.Limによる"Reduction of blocking effect in image
coding,"ICASSP, pp.1212-1215, 1983に記載されてい
る）。
【０００７】このような順次処理には、以下の主要な欠
点１．及び２．が伴う。
【０００８】欠点１． 出力画像は、連続的なフィルタ
リング演算（すなわち、本質的に平滑化）のためディテ
ールが著しく失われたソフト画像である。
【０００９】欠点２． 実行速度が遅く、時間的制約の
厳しいアプリケーションには不適である。
【００１０】文献：J.Luo 外, "Artifact Reduction in
Low Bit Rate DCT-based Image Compression", IEEE T
ransaction on Image Processing, vol.5, No.9, Septe
mber, 1996には、フーバー・マルコフ(Huber-Markov)ラ
ンダム・フィールド・モデルベースのフィルタリング技
術を用いて、ＪＰＥＧ圧縮画像のアーディファクトを除
去する方法が開示されている。このフィルタリング技術
は、画像ディテールからのアーティファクト（たとえ
ば、ノイズ及びＪＰＥＧブロック境界）を区別し、ブロ
ック境界と非ブロック境界を区別して取り扱うフィルタ
リングを適用する。
【００１１】このJ.Luo 外による文献に記載されたアー
ティファクト除去方法は、以下の１．〜３．のような多
数の前提条件に基づいている。
【００１２】前提条件１． 画像ノイズは明暗度依存性
がない。
【００１３】前提条件２． ＪＰＥＧブロック境界の位
置は、予めわかっている。
【００１４】前提条件３． 入力信号は濃淡階調ディジ
タル画像である。
【００１５】しかし、これらの前提条件は、ある種の画
像アプリケーションについては成立しない。たとえば、
殆どのディジタルカメラからの画像は、３チャネル
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を有するカラー画像である。また、殆ど
のディジタルカメラの場合に、ノイズレベルは、明暗度
依存性が強い。その上、ＪＰＥＧ圧縮画像上でクロッピ
ング（切り取り）操作が行なわれた場合、ブロック境界
が存在する場所に関する事前知識は得られない。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】したがって、ノイズと
ＪＰＥＧブロッキング・アーティファクトを同時に適応
的に除去する効率的なアルゴリズムを開発することが強
く望まれる。そのため、ノイズ及びブロッキング・アー
ティファクトを低減するため画像を処理する改良された
効率的な方法が必要である。
【００１７】本発明は、上記の一つ以上の問題点の解決
を目的とする。
【００１８】
【課題を解決するための手段】本発明の一局面によれ
ば、ＲＧＢ値を表現する画素を有するディジタル画像の
ノイズ及びブロッキング・アーティファクトを除去する
ディジタル画像処理方法は、ディジタル画像の画素をＸ
１成分、Ｘ２成分及びＸ３成分に変換し、Ｘ１画像成
分、Ｘ２画像成分及びＸ３画像成分におけるブロック境
界を検出し、Ｘ１画像成分、Ｘ２画像成分及びＸ３画像
成分におけるノイズを推定し、Ｘ１画像成分、Ｘ２画像
成分及びＸ３画像成分に対し一つ以上のノイズ・テーブ
ルを作成し、フィルタ処理されたＸ１画像成分、Ｘ２画
像成分及びＸ３画像成分を生成するため、検出されたブ
ロック境界及びノイズ・テーブルを利用する適応フーバ
ー・マルコフ・ランダム場モデルベースフィルタ（ＨＭ
ＲＦ）をＸ１画像成分、Ｘ２画像成分及びＸ３画像成分
に適用し、フィルタ処理されたＸ１画像成分、Ｘ２画像
成分及びＸ３画像成分をＲＧＢ成分に変換する。
【００１９】
【発明の実施の形態】以下の説明では、本発明の好まし
い一実施例が通常ソフトウエアプログラムとして実現さ
れる画像処理方法として記載される。当業者は、このよ
うなソフトウエアの均等物がハードウエアによって製作
可能であることを容易に認めるであろう。このようなア
ルゴリズムを動かすための画像操作アルゴリズム及びシ
ステムは周知であるため、本明細書の説明は、特に、本
発明による方法の一部を形成し、或いは、本発明による
方法と非常に直接的に協働するアルゴリズム及びシステ
ムに向けられる。このようなアルゴリズム及びシステム
のその他の局面と、関連した画像信号を生成若しくは処
理するハードウエア及び／又はソフトウエアは、明示、
記載若しくは示唆されていない場合であっても、従来技
術においてよく知られたシステム、アルゴリズム、部品
及び素子から選択される。以下に説明された本発明によ
る方法の場合に、具体的に提示若しくは示唆されていな
いが本発明を実施するため有用なソフトウエアは、この
技術分野において通例的であり、通常の技術である。
【００２０】更に、コンピュータプログラムは、たとえ
ば、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク或
いはハードディスクなど）若しくは磁気テープのような
磁気記憶媒体、又は、光ディスク、光テープ、若しく
は、機械読取可能なバーコードのような光記憶媒体、ラ
ンダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）若しくはリードオンリ
メモリ（ＲＯＭ）のような固体電子記憶装置、又は、コ
ンピュータプログラムを記録するため利用される他の物
理的装置若しくは媒体などを含むコンピュータ読取可能
記録媒体に格納される。
【００２１】本発明は、ディジタル画像のノイズ及びブ
ロッキング・アーティファクトを除去する方法に関す
る。図１を参照するに、本発明を実施するため好適な典
型的な画像処理システムが示されている。入力ディジタ
ル画像は、入力源１０、たとえば、ディジタルカメラ若
しくはスキャナ、インターネット・コネクション、別の
記憶装置などから到来する。コンピュータ１２は、本発
明に従って入力ディジタル画像を処理し、出力画像を生
成する。出力画像は、出力装置１４、たとえば、ディジ
タルプリンタ、表示装置、インテーネット・コネクショ
ン、別の記憶装置などへ送られる。
【００２２】図３は、以下で詳述する本発明による画像
処理方法の実施例のフローチャートである。ＲＧＢ値を
表現する画素を有するディジタル画像は、最初に、ステ
ップ３２で、３個の画像成分Ｘ１、Ｘ２及びＸ３に変換
される。これらの３個の画像成分は、好ましい一実施例
によれば、Ｙ画像成分、Ｃｂ画像成分及びＣｒ画像成分
である。カラー画像の場合、ヒトの視覚系の色認知にお
ける冗長性を利用するため、画像圧縮前に、色変換が典
型的に行なわれる。たとえば、ＪＰＥＧ圧縮の場合、カ
ラー画像は、最初に、以下の式： Ｙ＝１６＋６５．４８１＊Ｒ＋１２８．５３３＊Ｇ＋２
４．９６６＊Ｂ Ｃｂ＝１２８−３７．７９７＊Ｒ−７４．２０３＊Ｇ＋
１１２＊Ｂ Ｃｒ＝１２８＋１１２＊Ｒ−９３．７８６＊Ｇ−１８．
２１４＊Ｂ に従って、ＲＧＢからＹＣｂＣｒ色空間へ変換される。
ここで、Ｙは明暗度成分であり、Ｃｂ及びＣｒは二つの
クロミナンス成分である。Ｒ、Ｇ及びＢは、全て１に正
規化される。
【００２３】ブロック境界検出ステップ３４は、次に、
Ｙ成分、Ｃｂ成分及びＣｒ成分に対し個々に実行され、
ブロック境界推定値がステップ３６において、ブロック
境界位置を確認するため互いに比較される。
【００２４】ノイズ評価ステップ３８も、Ｙ成分、Ｃｂ
成分及びＣｒ成分の成分毎に実行され、そこから、ステ
ップ４０において、３個のノイズ・テーブルが生成され
る。
【００２５】次のステップ４２において、適応ＨＭＲＦ
フィルタがＹ成分、Ｃｂ成分及びＣｒ成分の成分毎に適
用され、フィルタ処理されたＹ画像成分、Ｃｂ画像成分
及びＣｒ画像成分が生成される。フィルタパラメータＴ
（ＨＭＲＦフィルタのポテンシャル関数に関連する）
は、対応したノイズ・テーブル及びブロック境界位置に
適応する。一般的に、ブロック境界において、フィルタ
パラメータＴは、入力ディジタル画像の圧縮比の逆関数
であり、その他の場所で、フィルタパラメータＴは、ノ
イズ・テーブルによって表現されるようにノイズの関数
である。本実施例の場合に、フィルタパラメータＴはノ
イズ推定値と一致する。最終的に、フィルタ処理された
Ｙ画像成分、Ｃｂ画像成分及びＣｒ画像成分は、ステッ
プ４４で元のＲＧＢ成分へ変換される。
【００２６】図３に概略的に示されるように、本発明の
画像処理方法は、以下で概略的に説明する三つのモジュ
ール、すなわち、 モジュール１． ノイズ推定モジュール モジュール２． ＪＰＥＧブロック境界検出モジュール モジュール３． 適応フーバー・マルコフ・ランダム場
モデルベース（ＨＭＲＦ）フィルタを備えた画像平滑化
モジュール を含む。
【００２７】以下、ノイズ推定モジュール、ＪＰＥＧブ
ロック境界検出モジュール、及び、適応ＨＭＲＦフィル
タを備えた画像平滑化モジュールを個別に詳述する。
【００２８】［ノイズ推定］ノイズ推定は、ディジタル
画像の個々の成分に対して独立に実施される。平均推定
器及びメジアン推定器の二つのノイズ推定器を使用す
る。これらの二つの推定器は、ノイズ・テーブルを生成
するため好ましい実施例において使用されるが、当業者
は、多数の他の既存のノイズ推定器がノイズ・テーブル
を生成するため使用できることを認めるであろう。
【００２９】第１の推定器、すなわち、平均推定器は、
現在画素が中心に置かれている局所窓の平均を計算し、
現在画素に対し１個のノイズ推定値として、平均値と現
在画素値の絶対的な差を通知する。画像エッジが推定値
に寄与することを防止するため、現在画素の明暗度勾配
の大きさが所定の閾値Ａよりも大きい場合、ノイズ寄与
は無視される。ゾーベル（Ｓｏｂｅｌ）演算子が明暗度
勾配演算子として使用され、明暗度勾配が水平ゾーベル
演算子と垂直ゾーベル演算子からの絶対値の合計と一致
する明暗度勾配画像を生成する。本発明の本実施例の場
合に、明暗度勾配画像の標準偏差（ＳＤ）が計算され、
閾値ＡはこのＳＤの２倍にセットされる。
【００３０】第２の推定器、すなわち、メジアン推定器
は、現在画素が中心に置かれている局所窓のメジアンを
計算し、現在画素に対する別のノイズ推定値として、メ
ジアン値と現在画素値の絶対的な差を通知する。
【００３１】二つのノイズ推定器からの値のうち小さい
方の値が、現在画素に対する最終的なノイズ推定値とし
て選択される。
【００３２】入力ディジタル画像の画像成分毎に、明暗
度範囲は、Ｎ個の区間に分割され、同じ区間内の画素に
対するノイズ推定値は、その明暗度区間に対するノイズ
を生成するため平均化される。画像エッジが推定値に寄
与することを避けるため、画素の明暗度勾配の大きさが
所定の閾値Ａよりも大きい場合に、ノイズ寄与がされ
る。これは、平均値推定に関して説明した手続と同じ手
続に従う。本実施例の場合、８ビット入力画像に対し、
各画像成分の明暗度範囲は、１６個の区間（０−１５、
１６−３１、．．．、２４０−２５５）へ均等に分割さ
れる。２列のノイズ・テーブルは、一方の画像成分に対
するノイズ推定が終了したときに生成される。第１列
は、明暗度区間を表し、第２列は明暗度区間に対するノ
イズ推定値を表す。入力画像が多数の画像成分を有する
場合、多数のノイズ・テーブルが対応して生成される。
【００３３】［ＪＰＥＧブロック境界検出］ＪＰＥＧブ
ロック境界検出は、画像成分毎に独立に行なわれる。各
画像成分に対し、入力画像の隣接する２列の間の絶対差
を計算することにより、列差画像が最初に生成される。
たとえば、この処理は、画像の第２列の画素値を、画像
の第１列の画素値から減算することにより、差の値の列
を生成し、列差画像の第１列の画素値を差の値の列の絶
対値と一致させる。同じ手続が、全ての値に零が設定さ
れた最後の列を除いて、列差画像の残りの列を設定する
ため繰り返される。
【００３４】列差画像は、１次元列差アレイＶＡを生成
するため、垂直方向に平均化される。原画像がＭ行、Ｎ
列の画像データをもつとすると、列差アレイＶＡは、Ｎ
個のエントリーをもつ必要がある。画像エッジが検出に
寄与することを防ぐため、原画像成分の対応した画素の
明暗度勾配の大きさが閾値Ａよりも大きい場合に、列差
画像内の画素の寄与は無視される。これは、ノイズ推定
手続に関して説明した手続と同じ手続に従う。
【００３５】列差アレイＶＡは、ＪＰＥＧブロック幅の
周期性（たとえば、８画素）を使用して平均化され、ブ
ロック平均化された８個のエントリーを有する列差アレ
イＶＡＡを獲得する。換言すると、列差アレイＶＡの８
個のエントリー毎に平均化され、平均化の結果がブロッ
ク平均化された列差アレイＶＡＡの８個のエントリーを
設定するため使用される。
【００３６】最終的に、ブロック平均化された列差アレ
イＶＡＡの最大値を探し、対応した最大値のアレイ指標
は、画像成分に対する水平方向での最終的なＪＰＥＧブ
ロック境界位置である。たとえば、ブロック平均化され
た列差アレイＶＡＡにおける最大値に対する指標が４で
ある場合、ＪＰＥＧブロック境界は、原画像成分の列
４、１２、．．．に現れる。画像成分の列に対する指標
は、ブロック平均化された列差アレイＶＡＡに対する指
標と同様に、本実施例の場合に零から始まることに注意
する必要がある。
【００３７】垂直方向でのブロック境界位置は、水平方
向でのブロック境界位置と同様に推定される。
【００３８】ＪＰＥＧブロック境界推定は、全ての画像
チャネルに対し実行される。この推定値は、さらに、相
互に比較される。推定値が互いに一致する場合、この推
定値は後続のフィルタリング処理で使用される。さもな
ければ、原画像にはそれほど多数のアーティファクトが
存在しないであろうと考えられ、ブロッキング・アーテ
ィファクトを除去するための特別の動作は行われない。
【００３９】［適応ＨＭＲＦフィルタによる画像平滑
化］低ビットレートの場合、再生画像は、量子化の際に
かなりの量の情報が失われるため、画像のディテール及
び鮮明さの損失と、符号化アーティファクトの影響を受
ける。一般的に、情報損失を回復することは実際的では
ないが、ある種の符号化アーティファクトは、適切な画
像事前モデルを使用する画像平滑化の制約の組み込みに
よって緩和され得る。
【００４０】これに対し、変換符号化からの制約は、残
存画像ディテールの過剰平滑化のような更なる画像劣化
を防止するため利用され得る。変換符号化からの再生画
像の強調は、画像に加えられた劣化処理が既知である場
合、画像復元問題として定式化される。画像復元問題を
構成することにより、認知に関する単なる強調の代わり
に、信号忠実度に関する画像の復元を試みる。したがっ
て、主観的規準及び客観的規準の両方の規準は、復元結
果を推定するため使用される。ＪＰＥＧブロッキング・
アーティファクトの除去のため画像復元を使用する技術
に関しては、上述のLuo外による文献を参照のこと。
【００４１】計算の効率に関心がある場合、本発明の好
ましい実施例において、画像復元ではなく、画像強調を
実行する。ノイズ推定及びブロック境界位置推定は、デ
ィテール保存性画像強調用のパラメータを設定するため
利用される。
【００４２】画像平滑化制約を強制的に課するため使用
される幾つかの凸ポテンシャル関数が存在する。これら
の関数は図２に示されている。屡々、望ましい関数は、
凸関数である。なぜならば、凸制約問題の収束性は、解
が存在するならば、常に保証され、かつ、凸制約問題
は、その高速収束性のため効率的に最適化され得るから
である。さらに重要な点は、変数が近傍画素の間で相異
するため、滑らかな推移、すなわち、良好な連続性の性
質を備えた凸ポテンシャル関数は、画像に望ましい連続
性を生じることである。
【００４３】ガウス・マルコフ・ランダム場（ＧＭＲ
Ｆ）は、解析的に有利であるため、普及している。しか
し、ＧＭＲＦの線形ローパスフィルタリング性は、画像
エッジ及びその他のディテールを過剰かつ無差別に不鮮
明化する傾向がある。その理由は、ガウシアン関数の指
数部の二次項が、画素値間の差の増加と共に急激に増大
し、エッジに対し過剰なペナルティを課すからである。
提案された一般化ガウス・マルコフ・ランダム場（ＧＧ
ＭＲＦ）モデルは、本質的に非線形フィルタリングを伴
うので、ノイズ抑制性とディテール保存性を兼ね備え得
ることが判明した。パラメータｐは、ＧＭＲＦに対応し
た値２から、１．０から２．０の範囲の実数に一般化さ
れる。圧縮画像の復元の際に、フーバー・マルコフ・ラ
ンダム場（ＨＭＲＦ）と称される特定のギブス・ランダ
ム場を使用する。このランダム場のポテンシャル関数Ｖ
ｃ，Ｔ（ｘ）は以下の式（１）の形式である。この関数
は、ＤＣＴベース符号化におけるブロッキング効果を除
去する際に画像強調に適用され良い結果が得られた。
【００４４】
【数１】 式中、Ｔは閾値を表す。現在画素ｘｍ，ｎと、その近傍
Ｎｍ，ｎ内の画素との階調レベル差を、 ｋ，ｌ∈Ｎｍ，ｎに対し、｛ｘｍ，ｎ−ｘｋ，ｌ｝ のように定義すると、この階調レベル差は、フーバー・
ミニマックス関数の変数の代わりに使用できる。フーバ
ー・ミニマックス関数の優れた特性は、ある種のアーテ
ィファクトを平滑化し、同時に、エッジ及びテキスチャ
の領域のような画像ディテールを保存する能力を備えて
いる点である。この関数の二次セグメントは、局所変動
が閾値Ｔよりも小さい場合に、アーティファクトの最小
自乗平均平滑化をもたらす。これに対し、関数の一次セ
グメントは、非常に軽いペナルティを用いて画像内で大
きい不連続性を許容することにより、画像ディテールを
保存することができる。
【００４５】ＨＭＲＦモデルが他のタイプのＧＲＦモデ
ルよりも画像復元に有利である主要な点は、現在画素と
近傍画素の間の階調レベルの差に応じて不連続性に関す
るペナルティを切換える能力を備えていることである。
実装上、ＨＭＲＦモデルは、グラディエントが通常利用
される最適化の際に線形演算だけを含むので、計算がよ
り効率的に実行される。これは、ＨＭＲＦモデルがＧＧ
ＭＲＦモデルよりも優先される別の理由である。
【００４６】ブロックベースの離散コサイン変換は、多
様な画像及び映像圧縮アプリケーションにおける最も普
及している変換である。低ビットレートのアプリケーシ
ョンの場合に、高圧縮比が望ましく、通常、視覚的に重
要ではないと考えられる高周波係数の粗い量子化及び切
り捨てによって実現される。したがって、「ブロッキン
グ効果」及び「リンギング効果」として知られている二
つの主要なアーティファクトが生成され、伸張された画
像の品質を著しく低下させる。ブロッキング効果は、再
生画像中に、認識可能な矩形ブロック構造として現れる
主要なアーティファクトである。この問題を取り扱う多
数のフィルタリング技術は、本質的に線形フィルタリン
グを伸張されたブロック状画像に適用するので、原画像
のディテールも平滑化する。線形フィルタリングは、残
存画像ディテールを十分に保存しなければならないと
き、低ビットレートの場合に望ましくない。リンギング
効果は、再生画像内の鮮明なエッジの周りにリンギング
パターンとして現れる。リンギング効果を除去する際に
画像を不鮮明化しないように、エッジ保存性非線形フィ
ルタリングが望ましい。
【００４７】ＨＭＲＦモデルのスイッチング性能は、異
なる性質の不連続性を識別するために非常に重要であ
る。しかし、このスイッチング特性は、アーティファク
トから画像ディテールを識別する必要がある場合には、
依然として不適切である。意味論を用いない場合、閾値
Ｔの単一の値は、全ての不連続性を正確に記述し得ず、
画像アーティファクトから本当のエッジを見分けるため
には不十分である。幸運に、アーティファクトを生成す
る画像劣化のメカニズム、及び、これらのアーティファ
クトの位置は、ＤＣＴベースの符号化において既知であ
るか、或いは、推定可能である。このような情報は、特
定のアプリケーション用にＨＭＲＦモデルの変形を開発
するために使用できる。各画像ブロック内の不連続性
は、ブロック境界領域に沿った不連続性から種々の方法
で生成される。ブロックの内側で、不連続性は、高周波
成分の量子化及び切り捨てから生じる。ブロック境界を
超えて確立される相関は存在しないため、ブロック境界
に沿って、更なる不連続性が取り込まれる。人工的なブ
ロック境界は、特定の既知の場所における超高周波エネ
ルギーであるとみなすことができ、付加的な平滑化を必
要とする。したがって、これらの２種類の不連続性は、
別々に取り扱われるべきである。ＨＭＲＦモデルの場
合、ブロック境界領域内の画素に対し、アーティファク
トを平滑化するため、より大きい閾値Ｔの値Ｔ１が選択
され、適当な閾値Ｔの値Ｔ２が内側ブロック領域に適用
される。
【００４８】ノイズ推定と、推定されたブロック境界位
置は、より多くの画像ディテールを保存し、より多くの
アーティファクトを除去する目的のため有利に利用され
る。一般的に、ブロッキング・アーティファクトは、Ｊ
ＰＥＧによって作成されたブロック境界の周辺に集中す
る。したがって、推定されたブロック境界の周辺でアー
ティファクトの除去を増加させるため、より大きい閾値
Ｔが使用される。ブロック境界から離れた画素の場合、
使用される閾値Ｔはより小さくなり、アーティファクト
が除去される量を減少させ、ノイズ除去を実現するた
め、より小さい閾値Ｔが使用される。
【００４９】フーバー・ミニマックス関数の凸状性のた
め、画像強調は、反復的な形式で勾配降下最適化技術を
使用することにより効率的に実行され得る。特に、局所
近傍において、フーバー関数の勾配が計算され、ディテ
ール保存性平滑化を実行するため、ステップサイズと組
み合わせて使用される。ステップサイズは、フーバー関
数の勾配で乗算され、画素値の変化の量を決定する。こ
の局所勾配降下処理は、１回の反復中に画像の全ての局
所近傍領域に対し繰り返される。反復毎に、ステップサ
イズを半分に減少させることにより、「クーリングダウ
ン」法を使用する。
【００５０】画像はＨＭＲＦモデルの制約下だけで平滑
化されるので、得られる結果は、閾値Ｔの選択による影
響を受け易い。一般的に、小さい閾値Ｔは、ある明暗度
で激しいノイズを除去するためには不十分であるが、閾
値Ｔを不必要に大きくすると、画像は過剰に平滑化され
る。閾値Ｔを巧く選択することにより、アーティファク
ト平滑化とディテール保存との間で最良の妥協点が得ら
れる。適切な閾値Ｔを選択するため、種々の明暗度レベ
ルに対するノイズ推定量を使用する。一般的に、閾値Ｔ
はノイズ推定量に比例する。本実施例の場合、特定の明
暗度レベルに対する閾値Ｔは、その明暗度レベルが属す
る明暗度範囲に対するノイズ推定量として設定される。
【００５１】上述の通り、本発明は好ましい実施例に関
して説明した。しかし、当業者は、本発明の範囲を逸脱
することなく、種々の変形及び変更をなし得ることが認
められよう。
【００５２】
【発明の効果】本発明は、ディジタル画像の局所明暗度
及びノイズ統計量に適応したノイズ低減の量が適用さ
れ、見かけ上一貫性のある画像が得られる効果を奏す
る。また、本発明は、ＪＰＥＧブロック境界が存在する
場所についての事前知識を必要としない点が有利であ
る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による画像処理方法を実施するため適当
な画像処理システムを示すブロック図である。
【図２】強制的に画像平滑化制約を実施するため従来技
術において使用される凸ポテンシャル関数を示すグラフ
である。
【図３】本発明による画像処理方法の一実施例を表すフ
ローチャートである。
【符号の説明】
１０ 入力源 １２ コンピュータ １４ 出力装置 ３２ ＲＧＢからＹＣｂＣｒへの変換 ３４ ブロック境界検出 ３６ ブロック境界確認 ４０ ノイズ・テーブル作成 ４２ 適応ＨＭＲＦフィルタリング ４４ ＹＣｂＣｒからＲＧＢへの変換
───────────────────────────────────────────────────── 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 1/60 Ｈ０４Ｎ 1/40 Ｄ 7/30 1/46 Ｚ (72)発明者 ジエボ ルオ アメリカ合衆国 ニューヨーク 14620 ロチェスター ユニヴァーシティー・パー ク 805 (72)発明者 ラジャン エル ジョシー アメリカ合衆国 ニューヨーク 14612 ロチェスター スパニッシュ・トレイル 24 Ｆターム(参考） 5B057 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB08 CB12 CB16 CC01 CE02 CE05 CE06 CH07 CH09 5C057 AA11 BA00 DC11 EA01 EA02 EA07 EL01 EM09 GD04 GH03 GH07 GJ01 GJ02 GJ09 5C059 KK03 LA00 MA00 MA23 PP01 PP15 PP16 SS06 SS26 TA69 TB08 TC00 TC02 TC33 TC38 TD03 TD05 TD08 TD09 TD12 TD14 TD15 TD16 TD18 UA05 5C077 LL02 MP01 MP08 PP02 PP34 PP46 PQ18 PQ22 TT02 5C079 HB04 HB11 LA14 LA26 NA01

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 ＲＧＢ値を表現する画素を有するディジ
    タル画像のノイズ及びブロッキング・アーティファクト
    を除去するディジタル画像処理方法であって、 ディジタル画像の画素をＸ１成分、Ｘ２成分及びＸ３成
    分に変換し、 Ｘ１画像成分、Ｘ２画像成分及びＸ３画像成分における
    ブロック境界を検出し、 Ｘ１画像成分、Ｘ２画像成分及びＸ３画像成分における
    ノイズを推定し、 Ｘ１画像成分、Ｘ２画像成分及びＸ３画像成分に対し一
    つ以上のノイズ・テーブルを作成し、 フィルタ処理されたＸ１画像成分、Ｘ２画像成分及びＸ
    ３画像成分を生成するため、検出されたブロック境界及
    びノイズ・テーブルを利用する適応平滑化フィルタをＸ
    １画像成分、Ｘ２画像成分及びＸ３画像成分に適用し、 フィルタ処理されたＸ１画像成分、Ｘ２画像成分及びＸ
    ３画像成分をＲＧＢ成分へ変換する、ディジタル画像処
    理方法。
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