JP2003150956A

JP2003150956A - ノイズ除去、ノイズ推定、又はディジタル画像強調のためにディジタル画像を空間フィルタリングする方法

Info

Publication number: JP2003150956A
Application number: JP2002265290A
Authority: JP
Inventors: Edward B Gindele; ブルックスジンデールエドワード; Navid Serrano; セラノネイヴィッド
Original assignee: Eastman Kodak Co
Current assignee: Eastman Kodak Co
Priority date: 2001-10-31
Filing date: 2002-09-11
Publication date: 2003-05-23
Also published as: US6931160B2; US20030095716A1; EP1308889A2

Abstract

(57)【要約】【課題】低減された画像構造を有する残留信号をもた
らす空間フィルタリング方法を提供すること。【解決手段】ディジタル画像を空間フィルタリングす
る際に、１以上の異なる色に対応するピクセルを含む元
のディジタル画像を受信し、該元のディジタル画像から
関心あるピクセルを選択し、該関心あるピクセル周辺の
局所的領域においてサンプリングされたピクセル値を用
いて、該関心あるピクセルについて２以上のノイズの無
いピクセル推定値を計算し、上記関心あるピクセルの値
に最も近い値の上記ノイズの無いピクセル推定値を見つ
けることによって、該関心あるピクセルに対する最終的
なノイズの無いピクセル推定値を選択し、上記元のディ
ジタル画像の他のピクセルについて繰り返し、空間フィ
ルタリングされたディジタル画像を提供する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ノイズ除去、ノイ
ズ推定、又はディジタル画像強調のためにディジタル画
像を空間フィルタリングすることに関する。

【０００２】

【従来の技術】ディジタル画像の外観を強調するように
設計されたディジタル画像処理アプリケーションの中に
は、元のディジタル画像に関連するノイズ特性を明らか
に利用するものもある。例えば、Ｋｅｙｅｓらは、共通
して譲り受けられた特許文献１（出願日：２０００年９
月１２日）において、ノイズ推定値を生成するノイズ推
定システムを用いてディジタル画像のノイズ成分を測定
する工程と、このノイズ推定値を用いる画像シャープニ
ング・システムを用いて該ディジタル画像をシャープに
する工程と、を有するディジタル画像をシャープにする
方法について記載している。同様に、ディジタル画像化
アプリケーションは、処理済ディジタル画像のノイズを
減らすために、Ａｎｄｅｒｓｏｎらによって特許文献２
（出願日：１９９８年９月１５日）に記載された方法の
ような自動ノイズ推定方法を組み込んでいる。

【０００３】共通して譲り受けられた特許文献３（出願
日：１９９９年７月１３日）において、Ｓｎｙｄｅｒら
は、ディジタル画像のノイズ特性を推定する工程を、こ
のノイズ特性の推定値をノイズ除去システムと共に用い
て該ディジタル画像のノイズ量を減らす工程と、を有す
る画像処理方法について開示している。このＳｎｙｄｅ
ｒらによって記載された方法は、個々のディジタル画像
について実行されるように設計されたものであり、ノイ
ズ特性推定手順として複数ステップの処理を有する。第
一の残留信号は、空間フィルタを適用することによって
得られたディジタル画像から形成される。この第一の残
留物を分析して、画像構造成分を含む確率が高いところ
及び低いところは該ディジタル画像のいずれの領域であ
るかを判定するマスク信号を形成する。上記最後の工程
は、第二の残留信号を形成し、上記第一の残留信号によ
って示された画像構造を含む確率が低いと思われる画像
領域において該第二の残留信号をサンプリングすること
を含む。Ｓｎｙｄｅｒらによって教えられた方法は、第
二の残留画像を計算するのに用いられる空間フィルタが
画像構造成分を完全にろ過しないという事実のために、
正確なノイズ推定値を生成するのにマスク信号の使用を
必要とする。

【０００４】

【特許文献１】米国特許第６，１１８，９０６号明細書

【特許文献２】米国特許第５，８０９，１７８号明細書

【特許文献３】米国特許第５，９２３，７７５号明細書

【特許文献４】米国特許第５，０８１，６９２号明細書

【非特許文献１】Ｊｏｎｇ−ＳｅｎＬｅｅ、「Ｄｉｇ
ｉｔａｌＩｍａｇｅＳｍｏｏｔｈｉｎｇａｎｄ
ｔｈｅＳｉｇｍａＦｉｌｔｅｒ」、Ｃｏｍｐｕｔｅ
ｒＶｉｓｉｏｎ，Ｇｒａｐｈｉｃｓ，ａｎｄＩｍａ
ｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＶｏｌ．２４、２５５〜
２６９頁、１９８３年

【発明が解決しようとする課題】あらゆるノイズ推定方
法において、純然たるノイズであって、画像構造成分を
含まない残留信号を得ることが望ましい。これは、画像
のノイズ特性の推定をより正確なものとする。現存の技
術は、ノイズを推定するのに用いられる残留信号が画像
構造で汚染されるという問題に苦しんでいる。換言すれ
ば、残留信号を生成する空間フィルタは、画像構造を完
全に除外しない。マスキング技術は、残留信号から画像
構造ピクセルを完全に排除することはできない。

【０００５】本発明の目的は、低減された画像構造を有
する残留信号をもたらす空間フィルタリング方法を提供
することである。

【０００６】本発明の別の目的は、ノイズ除去、ノイズ
推定、又はディジタル画像強調に特に適した空間フィル
タリング方法を提供することである。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的は、ディジタル
画像を空間フィルタリングする方法であって、ａ）１以上の異なる色に対応するピクセルを含む元のデ
ィジタル画像を受信する工程と、ｂ）前記元のディジタル画像から関心あるピクセルを選
択する工程と、ｃ）前記関心あるピクセル周辺の局所的領域においてサ
ンプリングされたピクセル値を用いて、該関心あるピク
セルについて２以上のノイズの無いピクセル推定値を計
算する工程と、ｄ）前記関心あるピクセルの値に最も近い値の前記ノイ
ズの無いピクセル推定値を見つけることによって、該関
心あるピクセルに対する最終的なノイズの無いピクセル
推定値を選択する工程と、ｅ）前記工程ｂ）乃至ｅ）を前記元のディジタル画像の
他のピクセルについて繰り返し、空間フィルタリングさ
れたディジタル画像を提供する工程と、を有することを
特徴とする方法によって達成される。

【０００８】本発明の利点は、空間フィルタリング技術
を用いることによって、ノイズの正確な推定値を生成す
ることができることである。本発明の別の利点は、空間
フィルタリング技術が、更に、ノイズが除去された処理
済ディジタル画像を生成することができることである。

【０００９】

【発明の実施の形態】以下の説明においては、本発明の
好ましい実施形態をソフトウェア・プログラムとして説
明する。当業者には容易に明らかなように、このような
ソフトウェアの同等物はハードウェアでも構築すること
ができる。画像操作アルゴリズム及びシステムは良く知
られているため、ここでの説明は、本発明に係る方法の
一部を構成する、又は該方法とより直接的に協働するア
ルゴリズム及びシステムに対して特に方向付けられてい
る。ここに具体的に図示又は説明されていない、上記の
ようなアルゴリズム及びシステムの他の態様、及びそれ
に加えて含まれる画像信号を生成或いは処理するハード
ウェア及び／又はソフトウェアは、本分野で知られてい
るこのようなシステム、アルゴリズム、部品、及び要素
から選択できる。以下の明細書において説明される説明
を考えると、すべてのソフトウェアのその実行は従来通
りであり、本分野の通常の技術の範囲内である。

【００１０】本発明は、コンピュータ・ハードウェアと
して実施することもできる。図１を参照する。以下の説
明は、画像取込装置１０ａ、ディジタル画像プロセッサ
２０、画像出力装置３０ａ、及び一般的制御コンピュー
タ４０を有するディジタル画像化システムに関する。こ
のシステムは、コンピュータ・コンソールや紙プリンタ
などのモニタ装置５０を有することができる。本システ
ムは、更に、キーボードやマウス・ポインタなどのオペ
レータ用入力装置制御６０を有することもできる。本発
明が様々な画像化装置から得られたディジタル画像に用
いることができることを示すために、複数の取込装置１
０ａ、１０ｂ、及び１０ｃが図示されている。例えば、
図１は、画像取込装置１０ａがカラー・ネガティブ／リ
バーサル・フィルム上に情景を取り込む従来の写真フィ
ルム・カメラ及び該フィルム上の現像された画像を感知
しディジタル画像を生成するフィルム・スキャナ装置で
ある場合のディジタル・フォトフィニッシング・システ
ムを表すことができる。「スキャナ」という語は、物理
的に走査するか、或いは写真フィルム・サンプルを通り
過ぎるように感知素子を動かすディジタル画像化装置を
指し得るが、本発明は、更に、ディジタル画像を生成す
る固定画像感知装置を採用する写真フィルム・スキャナ
及びプリント・スキャナも含む。ディジタル画像プロセ
ッサ２０は、該ディジタル画像を処理し、意図された出
力装置又は媒体上に心地よく見える画像を生成する手段
を備える。本発明はディジタル写真プリンタ及びソフト
コピー・ディスプレイを有し得る様々な出力装置と共に
用いることができることを示すために、複数の画像出力
装置３０ａ及び３０ｂが図示されている。ディジタル画
像プロセッサ２０は、該ディジタル画像を処理し、画像
出力装置３０ａによって心地よく見える画像が生成され
るように、該ディジタル画像の全体の明るさ、トーン・
スケール、画像構造などを調整する。当業者には明らか
なように、本発明は、上記画像処理モジュールだけに限
定されない。

【００１１】図１に示す一般制御コンピュータ４０は、
コンピュータ可読ストレージ媒体に格納されたコンピュ
ータ・プログラムとして本発明を格納することができ
る。ここで、コンピュータ可読ストレージ媒体とは、例
えば、磁気ディスク（フロッピィ（Ｒ）・ディスクな
ど）や磁気テープなどの磁気ストレージ媒体；光ディス
クなどの光学ストレージ媒体；機械可読バーコード；ラ
ンダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）又はリード・オン
リ・メモリ（ＲＯＭ）などの半導体電子ストレージ装
置；などである。本発明に関連するコンピュータ・プロ
グラム実施例は、オフライン・メモリ装置７０によって
示されたコンピュータ・プログラムを格納するために採
用されたあらゆる他の物理的装置又は媒体上に格納する
こともできる。本発明について説明する前に、本発明が
パーソナル・コンピュータなどのあらゆる良く知られた
コンピュータ・システム上で利用されることが好ましい
ことに注意することは理解を容易にする。

【００１２】さらに、ソフトウェア及び／又はハードウ
ェアの組み合わせとして実施された本発明は同じ物理的
場所内に物理的に接続及び／又は配置された装置に限定
されないことにも注意。図１に示す装置の１以上を遠隔
地に配置することも、ワイヤレス接続で接続することも
可能である。

【００１３】ディジタル画像は、１以上のディジタル画
像チャネルを有する。各ディジタル画像チャネルは、ピ
クセルの２次元配列を有する。各ピクセル値は、そのピ
クセルの地理的領域に対応する画像取込装置１０ａによ
って受信される光量に関連する。カラー画像化用途のた
めに、ディジタル画像は、通常、赤、緑、及び青のディ
ジタル画像チャネルから成る。例えば、シアン、マゼン
タ、及びイエローのディジタル画像チャネルなどのよう
な他の構成も可能である。動き画像化用途は、ディジタ
ル画像の時間シーケンスとして考えることができる。当
業者には明らかなように、本発明は、上記用途のいずれ
に対しても適用可能であると共に、これらに限定される
ものではない。本発明はディジタル画像チャネルを行及
び列で配置されたピクセル値の２次元配列として説明す
るが、当業者には明らかなように、本発明は等しい効果
を有するモザイク（非直線）配列にも適用することがで
きる。

【００１４】図１に示すディジタル画像プロセッサ２０
を図２により詳細に示す。本発明で採用されるディジタ
ル画像プロセッサ２０の一般的な形は、画像処理モジュ
ールのカスケード式チェーンである。元のディジタル画
像１０１は、出力に強調ディジタル画像１０２と局所的
ノイズ特性テーブル（すなわち、ノイズ特性値のテーブ
ル）１０５とを生成するディジタル画像プロセッサ２０
によって受信される。ノイズ推定モジュール１１０は、
元のディジタル画像１０１を受信し、局所的ノイズ特性
テーブル１０５を生成する。ディジタル画像プロセッサ
２０内に含まれる各画像処理モジュールは、ディジタル
画像を受信・修正して処理済ディジタル画像を生成し、
この処理済ディジタル画像を次の画像処理モジュールへ
転送する。ディジタル画像プロセッサ２０内に図示する
２つの高性能変換モジュールは、ノイズ低減モジュール
２２、及び空間シャープニング・モジュール２３であ
る。これら２つのモジュールは、ノイズ推定モジュール
１１０によって生成された局所的ノイズ特性テーブル１
０５を用いて強調ディジタル画像１０２を生成する。当
業者には明らかなように、ノイズ特性テーブルを用いる
他のあらゆる画像処理モジュールも本発明と共に用いる
ことができる。

【００１５】図２に示すノイズ推定モジュール１１０を
図３により詳細に示す。元のディジタル画像１０１は、
１以上の異なるカラーに対応するピクセルを有すると共
に、通常は、赤、緑、及び青のカラーに対応するピクセ
ルを有する３つのディジタル画像チャネルを有する。残
留変換モジュール１２０は、元のディジタル画像１０１
を受信し、この元のディジタル画像１０１のピクセル・
データと空間フィルタとを用いて残留ディジタル画像
（すなわち、元のディジタル画像１０１の各オリジナル
・ピクセルに対応する残留ピクセル値）１０７を計算す
る。このように、残留ディジタル画像１０７は、元のデ
ィジタル画像１０１の１以上の異なるカラーに対応する
ピクセル値を有するピクセルを含む。残留統計積算器１
３０は、残留ディジタル画像１０７を受信し、この残留
ディジタル画像１０７から一組の残留ヒストグラムを計
算する。ノイズ・テーブル計算機１４０は、この一組の
残留ヒストグラムを受信し、ノイズ特性テーブル１０５
を生成する。

【００１６】残留変換モジュール１２０は、元のディジ
タル画像１０１のピクセル・データについて空間フィル
タリング演算を実行する。すなわち、元のディジタル画
像１０１の関心ある各ピクセルについて、残留ピクセル
値が生成される。一般的に、元のディジタル画像１０１
のすべて又はほとんどすべては、関心あるピクセルとし
て選択される。しかし、本発明は、元のディジタル画像
１０１のピクセルの一部を用いても実現可能であり、依
然として正確なノイズ特性テーブルを生成することが可
能であることに注意することは重要である。関心ある各
ピクセルについて、その関心あるピクセル周辺の局所的
領域においてサンプリングされたピクセル値の集合は、
その関心あるピクセルに対する２以上のノイズの無いピ
クセル推定値を計算するのに用いられる。最終的なノイ
ズの無いピクセル推定値は、特定の基準に基づいて選ば
れ、次いで、残留ピクセル値を得るために関心ある元の
ピクセルから引かれる。残留変換モジュール１２０は、
各カラー・ディジタル画像チャネルに個別に空間フィル
タリング・オペレーションを実行し、各カラー・ディジ
タル画像チャネルの各ピクセルについての残留ピクセル
値を形成する。すなわち、赤のピクセル値の空間フィル
タリング・オペレーションは、緑のピクセル値は用い
ず、緑のピクセル値の空間フィルタリング・オペレーシ
ョンは、赤のピクセル値は用いない。この処理は、数学
的には、以下のように説明される。

【００１７】ｇ（ｘ，ｙ）が元のディジタル画像１０１
の個別のカラー・ディジタル画像チャネルに対応するピ
クセル値の列を表すものとする。追加的ノイズ源を前提
とすると、ｇ（ｘ，ｙ）は、ノイズ成分ｎ（ｘ，ｙ）及
び信号成分ｆ（ｘ，ｙ）について、ｇ（ｘ，ｙ）＝ｎ（ｘ，ｙ）＋ｆ（ｘ，ｙ）・・・式（１）と定義することができる。信号成分ｆ（ｘ，ｙ）の推定
値は、空間フィルタを用いて得られる。次いで、ノイズ
成分ｎ（ｘ，ｙ）は、ｇ（ｘ，ｙ）と信号成分ｆ（ｘ，
ｙ）との間の差異を計算することによって得られる。ノ
イズ推定処理全体の有効性は、用いられる空間フィルタ
の有効に大幅に依存する。ｆ（ｘ，ｙ）の近似が良くな
るほど、ノイズ成分ｎ（ｘ，ｙ）の推定値も良くなる。
結局、目標は、もっぱらノイズを構成するノイズ成分
（残留ディジタル画像１０７）ｎ（ｘ，ｙ）を生成する
ことである。すなわち、残留ディジタル画像１０７に画
像構造信号成分が存在するべきではない。

【００１８】本発明の好ましい実施形態は、関心あるピ
クセル周辺の局所的領域の４方向：０°、９０°、４５
°、及び１３５°に適用される線形空間フィルタを用い
る。これら４方向は、上記関心あるピクセル周辺の局所
的領域の中心線に沿って該関心あるピクセル周辺でサン
プリングされたピクセルに対応する。この線形空間フィ
ルタは、三乗の関係式に従った隣接ピクセルの線形合成
を用いて、ノイズの無いピクセル推定値を計算する。こ
の三乗線形空間フィルタの係数は、［−１／６２／３０２／３ −１／６］・・・式（２）と求められる。この線形空間フィルタは、上記４方向に
ついて該隣接ピクセルに適用されるため、該関心あるピ
クセルについて４つのノイズの無いピクセル推定値を生
成する。式（２）に示した線形空間フィルタは、この関
心あるピクセルについては０係数を有する。したがっ
て、この線形空間フィルタによって生成されたノイズの
無いピクセル推定値は、該関心のあるピクセルの値から
独立している。

【００１９】最終的なノイズの無いピクセル推定値は、
ノイズの無いピクセル推定値のそれぞれと関心あるピク
セルの値との間の差の絶対値の最小値に基づいて選ばれ
る。すなわち、ピクセル値に最も近いノイズの無いピク
セル推定値が選ばれる。これら４つの推定値を得るため
に用いられる該関心あるピクセル周辺の局所的領域にお
いてサンプリングされたピクセルを図４に示す。ピクセ
ルＡは０°の指向性を持ち、ピクセルＢは９０°の指向
性を持ち、ピクセルＣ及びＤはそれぞれ４５°及び１３
５°の指向性を持つ。ピクセルＡ、Ｂ、Ｃ、及びＤの各
群には、式（２）に示すフィルタ係数が掛けられてもよ
い。

【００２０】上記空間フィルタリング技術は、ノイズ推
定及びノイズ除去に用いることができる。以下に述べる
ように、最終的なノイズの無いピクチャ推定値は、ノイ
ズ成分の推定値から求めることができるノイズ残留画像
を形成するために、関心あるピクセルから引かれる。本
発明は、更に、最終的なノイズの無いピクセル推定値か
ら強調ディジタル画像を形成するためにも空間フィルタ
リング技術を用いる。

【００２１】ｘが関心あるピクセルの値を表し、ｙ
_ｉ（ｉ＝１、２、・・・、４）は空間フィルタを用いて
得られた４つのノイズの無いピクセル推定値を表し、

【００２２】

【数１】は最終的なノイズの無いピクセル推定値を表す。最終的
なノイズの無いピクセル推定値は、以下の基準を用いて
選ばれる。

【００２３】

【数２】本発明はいずれのピクセル推定値が関心あるピクセルの
値に最も近いかを確立するために最小絶対差基準を用い
るが、当業者には明らかなように、２番目に最も近い数
字推定などの他の基準を用いても同様の結果を得ること
ができることに注意すべきことは重要である。

【００２４】ノイズ成分ｎ（ｘ，ｙ）は、式（１）を再
配置することによって、ｎ（ｘ，ｙ）＝ｇ（ｘ，ｙ）−ｆ（ｘ，ｙ）・・・式（４）として得られる。したがって、ノイズ残留画像１０７
は、関心あるピクセルに対応する値から最終的なノイズ
の無いピクセル推定値を引くことによって得られる。

【００２５】当業者には明らかなように、他の空間フィ
ルタを用いることも可能である。例えば、上述の三乗近
似より程度の低い線形合成を実施する線形フィルタを用
いてノイズの無いピクセル推定値を得ることもできる。
動揺に、当業者には明らかなように、４つより少ない及
び多いノイズの無いピクセル推定値を本発明と共に用い
て良好な結果を生成することもできる。例えば、上記好
ましい実施形態において説明した４方向以外の他の方向
に沿って並ぶピクセル列を用いることも可能である。画
像の種類によっては、より多くのノイズの無いピクセル
推定値の方が有利となり得ることを実験は示している。
しかし、ディジタル画像化システムにおいて得られる幅
広い範囲のディジタル画像について、４方向に適用され
た三乗近似線形フィルタは過剰な数計算を必要とせずに
正確な結果を提供した。

【００２６】元のディジタル画像１０１のピクセル・デ
ータは、２つの成分：写真化オブジェクトに関する信号
成分ｆ（ｘ，ｙ）及びノイズ成分ｎ（ｘ，ｙ）を有する
ものとして概念化することができる。結果として得られ
る残留ピクセル値は、信号成分よりも元のディジタル画
像１０１のピクセル・データのノイズ成分により近い関
係を有する統計的特性を有する。ノイズ成分は副成分を
含み得るが、ノイズ成分の確率的副成分は、ゼロ平均ガ
ウス確率分布関数によって良好にモデル化される。一次
に対して、元のディジタル画像１０１のピクセル・デー
タのノイズ成分は、標準偏差とゼロの平均値によって特
徴付けることができる。二次に対して、ノイズ成分の標
準偏差は、信号強度及びカラー依存としてモデル化する
ことができる。

【００２７】図３を参照する。残留統計積算器１３０
は、残留ピクセル値を分析し、これら値をカラー・ディ
ジタル画像チャネルとピクセル値の関数として残留ヒス
トグラム群の形で記録する。よって、ある残留ヒストグ
ラムＨ_ｉｋは、ｉ番目のカラー・ディジタル画像チャネ
ルとｋ番目のピクセル値のサブレンジに関するものであ
る。処理済カラー・ディジタル画像チャネルにおいて
（第ｎ列のｍ行目の場所に対応する）ｐ_ｍｎによって示
される関心あるピクセルのそれぞれについて、ヒストグ
ラム・ビン・インデックスｋが計算される。例えば、ピ
クセル値の数レンジが０〜２５５であれば、２５６の使
えるヒストグラムが存在し得る。すなわち、考えられる
ピクセル値のそれぞれの数に対して１つのヒストグラム
が存在し得る。一般的に、ほとんどのノイズ源はピクセ
ル値の遅い関数であるノイズ標準偏差を有するものとし
て特徴付けることができる。よって、本発明の好ましい
実施形態は、ピクセル値の数の範囲：０〜２５５をカバ
ーするために、８つのヒストグラムを用いる。したがっ
て、計算されたヒストグラム・インデックス・ビン及び
対応するサブレンジ・ピクセル値は、下記表（１）によ
って求められる。

【００２８】

【表１】当業者には明らかなように、本発明は、あらゆる数レン
ジを有するディジタル画像ピクセル・データを用いて実
現することができる。各カラー・ディジタル画像チャネ
ルに用いられる残留ヒストグラムの数は、特定のディジ
タル画像化アプリケーションに必要とされる結果の精度
に依存する。

【００２９】各近似残留ヒストグラムは与えられたカラ
ー・ディジタル画像チャネルに対するピクセル値のレン
ジについての統計的情報を記録するが、残留ヒストグラ
ムは、関心あるピクセルｐ_ｍｎそれぞれに関連する残留
ピクセル値の頻度を記録する。残留ピクセル値の分散の
平均の期待値がゼロの場合、残留ピクセル値は正負双方
の値を示す。よって、近似残留ヒストグラムは、残留ピ
クセル値の考えられるすべての場合の頻度、すなわち残
留ピクセル値の例の数を記録しなければならない。上記
例に対して、残留ピクセル値は、−２５５〜＋２５５の
範囲を採り得る。残留ピクセル値の例が考えられるだけ
多くの記録ビンを有する局所的残留ヒストグラムを構築
することも可能であるが、一般的にそれは必要でない。
ほとんどのディジタル画像は、わずかな割合の残留ピク
セル値のみが考えられる範囲の極度に近い値を示す。本
発明は、各残留ヒストグラムについて全部で１０１の記
録ビンを用いる。これら記録ビンの一は、５０以上の残
留ピクセル値に対応する。同様に、他の一記録ビンは、
−５０以下の残留ピクセル値に対応する。残りの９９の
記録ビンは、それぞれ−４９〜＋４９の数字範囲の残留
ピクセル値のそれぞれに対応する。

【００３０】図３を参照する。ノイズ・テーブル計算機
１４０は、残留ヒストグラム群を受信し、ノイズ特性テ
ーブルを計算する。特定のカラー・ディジタル画像チャ
ネル及びピクセル値レンジに関する残留ヒストグラムの
それぞれに対して、ノイズ・テーブル計算機１４０は、
更新された残留ヒストグラムの記録セルの値からノイズ
標準偏差値を求める。本発明の好ましい実施形態は、式
（５）を用いて、標準偏差値σ_ｎを計産する。 σ_ｎ＝（（１／Ｎ）Σ_ｋＲＣ_ｖ（ｘ−ｘ_ｍ）^２）^１／２・・・式（５）ここで、変数ｘは表（１）によって与えられたｋ番目の
記録セルに積算された残留ピクセル値の平均ピクセル値
を表し、ＲＣ_ｖ（ｋ）はｋ番目の記録セルによって積算
された残留ピクセル値の数を表す。ｘ＝Ｖ（ｋ）・・・式（６）変数ｘ_ｍは式（４）及び式（７）によって求められた対
応する残留ピクセル値の相加平均値を表し、ｘ_ｍ＝（１／Ｎ）Σ_ｋｘ・・・式（７）変数Ｎは式（８）によって求められた更新された残留ヒ
ストグラムによって記録された残留ピクセル値の総数を
表す。Ｎ＝Σ_ｋＲＣ_ｖ（ｋ）・・・式（８）本発明の別の実施形態は、アルファ切り捨て標準偏差計
算を実行する。この実施形態において、標準偏差σ_ｅに
対する第一の近似は、上記方法を用いて計算される。次
いで、σ_ｎの計算は、ゼロの限定された範囲内にある対
応する残留ピクセル値を有する記録セルのみを用いて計
算される。標準偏差計算σ_ｎについての数式は、式
（９）によって与えられる。 σ_ｎ＝（（１／Ｎ）Σ_ｋγＲＣ_ｖ（ｋ）（ｘ−ｘ_ｍ）^２）^１／２・・・式（９）ここで、変数γは式（１０）によって与えられる。｜ｘ｜＜ασ_ｅの場合、γ＝１｜ｘ｜≧ασ_ｅの場合、γ＝０・・・式（１０）ここで、変数αは３．０にセットされる。本発明のこの
別の実施形態は、前述の好ましい実施形態よりもより計
算集約的であるが、標準偏差σ_ｎ値の計算に不利に貢献
することから、範囲外にある残留ピクセル値を排除する
ことによってより正確な結果をもたらす。

【００３１】下記表２は、本発明を用いて生成されたノ
イズ特性テーブルの一例である。

【００３２】

【表２】当業者には明らかなように、本発明は、ディジタル画像
に存在するノイズに関する標準偏差以外の計算量を用い
ても実現できる。例えば、統計的分散又は統計的中央値
を残留ヒストグラムから求め、ノイズ特性値のテーブル
を形成するのに用いることも可能である。表２から判る
ように、ノイズ特性値は、元のディジタル画像ピクセル
の平均数値、すなわち元のディジタル画像において表さ
れる光度値の関数として、報告される。加えて、元のデ
ィジタル画像が２以上のカラー・チャネルを含む場合、
ノイズ特性値も（表２の場合のように）これらカラー・
チャネルの関数として報告され得る。

【００３３】本発明によって得られたノイズ特性値の推
定値の精度は、残留ピクセル値の追加的改良によって向
上させることができる。例えば、元のディジタル画像が
２以上のカラー・チャネルを含む場合、これら２以上の
カラー・チャネルに対する残留ピクセル値は、カラー重
み付け係数を計算するのに用いることができる。このカ
ラー重み付け係数は、次いで、ノイズ特性値の計算から
残留ピクセル値を排除するのに用いることができる。当
業者には明らかなように、この種の改良は文献に良く記
載されており、本発明と容易に組み合わせることができ
る。

【００３４】本発明は、計算された統計を記録するため
に残留ヒストグラム群を用いる。ヒストグラム群は、ノ
イズ特性テーブルを求めることができる統計的テーブル
の一例である。したがって、この残留ヒストグラム群は
統計的テーブルを構成する。当業者には明らかなよう
に、本発明は他の形式の統計的テーブルを用いても実現
できる。例えば、残留ディジタル画像が記録され、統計
的テーブルとして機能することもできる。

【００３５】計算されたノイズ特性テーブルは、元のデ
ィジタル画像１０１を強調する目的で空間フィルタと共
に用いられ、よって強調ディジタル画像１０２を生成す
る。空間フィルタは、関心あるピクセルを置き換える強
調ピクセル値を計算するために該関心あるピクセル周辺
の局所的領域からサンプリングされたピクセル値を用い
る任意の方法である。処理済ディジタル画像からノイズ
を除去する目的で少なくとも一部のピクセルについて空
間変調を減らす空間フィルタは、ノイズ低減フィルタと
考えることができる。処理済ディジタル画像において空
間的ディテール・ノイズを強調する目的で少なくとも一
部のピクセルについて空間変調を増やす空間フィルタ
は、空間シャープニング・フィルタと考えることができ
る。単一の空間フィルタをノイズ低減フィルタとも空間
シャープニング・フィルタとも双方に考えることも可能
であることに注意。本発明は、強調ディジタル画像１０
２を生成するためにノイズ特性テーブルを用いるあらゆ
るディジタル画像処理方法と共に用いることができる。
ピクセルのカラー又は数値のいずれかの関数として処理
制御パラメータを調整する空間フィルタは適応空間フィ
ルタである。本発明は、ノイズ特定テーブルに反応する
ノイズ低減フィルタ及び空間シャープニング・フィルタ
を用いる。

【００３６】図２を参照する。本発明の好ましい実施形
態は、強調ディジタル画像１０２を生成するための画像
処理方法の一部としてノイズ低減モジュール２２を採用
する。したがって、元のディジタル画像１０１及びノイ
ズ特定テーブル１０５は、ノイズが低減されたディジタ
ル画像を出力上に生成するノイズ低減モジュール２２に
よって受信される。

【００３７】多くの現実的なディジタル画像化画像シス
テムにとって、他の画像処理プロセッサが含まれること
を必要とすることに注意することは重要である。これら
他の画像処理プロセッサがディジタル画像を入力として
受け入れ、ディジタル画像を出力上に生成する限り、一
層多くのこれら種類の画像処理モジュールを、画像処理
チェーンにおけるノイズ低減モジュール２２と空間シャ
ープニング・モジュール２３との間に挿入することがで
きる。

【００３８】本発明は、非特許文献１に記載されたシグ
マ・フィルタの改良された実施を処理済ディジタル画像
の外観を強調するためのノイズ低減フィルタとして用い
る。サンプリングされたｎ×ｎピクセルの局所的領域
（ここで、ｎは行方向又は列方向のいずれかにおけるピ
クセル長さを示す）に含まれるピクセルの値は、中心ピ
クセル又は関心あるピクセルの値と比較される。サンプ
リングされた局所的領域の各ピクセルには、関心あるピ
クセルの値と局所的領域ピクセル値との間の差の絶対値
に基づいて１か０の重み付け係数が与えられる。上記ピ
クセル値の差の絶対値が閾値ε以下であれば、重み付け
係数は１に設定される。該絶対値がε以下でなければ、
重み付け係数は０に設定される。定数εは、ノイズの標
準偏差の期待値の２倍に設定される。このノイズが低減
されたピクセル値の計算を数学的に表現すると、ｑ_ｍｎ＝Σ_ｉｊａ_ｉｊｐ_ｉｊ／Σ_ｉｊａ_ｉｊ・・・式（１１）となる。ここで、｜ｐ_ｉｊ−ｐ_ｍｎ｜≦εの場合、ａ_ｉｊ＝１、｜ｐ_ｉｊ−ｐ_ｍｎ｜＞εの場合、ａ_ｉｊ＝０、である。ここで、ｐ_ｉｊはサンプリングされた局所的領
域に含まれるｉｊ番目のピクセルをあらわし、ｐ_ｍｎは
第ｎ列のｍ行目に位置する関心あるピクセルの値を表
し、ａ_ｉｊは重み付け係数を表し、ｑ_ｍｎはノイズが低
減されたピクセル値を表す。通常、上記中心ピクセルを
中心とした長方形のサンプリング領域が、サンプリング
する局所的ピクセル値に合わせて変化する指数ｉ及びｊ
と共に用いられる。

【００３９】信号に依存したノイズの特徴は、式（１
２）によって与えられるεについての数式に組み込まれ
る。

【００４０】

【数３】ここで、σ_ｎは、上記式（６）及び（１１）によって表
されたように中心ピクセル値ｐ_ｍｎにおいて評価された
元のディジタル画像のノイズ標準偏差を表す。パラメー
タＳｆａｃは、スケール係数と呼ばれ、ノイズ低減の度
合を変えるのに用いることができる。Ｓｆａｃパラメー
タに対する最適値は、実験を通じて１．５であることが
わかったが、１．０〜３．０の範囲の値も許容できる結
果を生成することができる。次いで、上記２つの和の割
り算としてノイズが低減されたピクセル値ｑ_ｍｎの計算
が計算される。この処理は、ディジタル画像チャネルに
含まれる一部又は全部のピクセル、及びディジタル画像
に含まれる一部又は全部のディジタル画像チャネルにつ
いて完了した。このノイズが低減されたピクセル値は、
ノイズが低減されたディジタル画像を構成する。このシ
グマ・フィルタの改良された実施は、ノイズ特性テーブ
ルを用いるノイズ低減フィルタの一例であり、よってピ
クセル・カラー及び数値の関数として除去されるノイズ
の量を変える適応ノイズ低減フィルタである。

【００４１】図２を参照する。本発明の好ましい実施形
態は、強調ディジタル画像１０２を生成するために、画
像処理方法の一部として空間シャープニング・モジュー
ル２３を採用する。したがって、ノイズが低減されたデ
ィジタル画像及び局所的ノイズ特性テーブル１０５は、
強調ディジタル画像１０２を出力上に生成する空間シャ
ープニング・モジュール２３によって受信される。

【００４２】本発明は、ノイズ特性の事前知識を用いる
あらゆる空間シャープニング・フィルタと共に用いるこ
とができるが、この好ましい実施形態は、共通して譲り
受けられたＫｗｏｎらによる特許文献４（出願日：１９
９２年１月１４日）に記載された方法の改良された実施
を用いる。この空間シャープニング方法は、ぼやけたデ
ィジタル画像をもたらす（標準偏差が２．０ピクセルで
あることを特徴とする）空間平均化２次元ガウス・フィ
ルタを用いて入力されたディジタル画像をフィルタリン
グすることによってアンシャープ・マスキング・オペレ
ーションを実行する。入力されたディジタル画像からこ
のぼやけたディジタル画像を引き、広域通過残留物を形
成する。Ｋｗｏｎらによって開示された方法では、この
高域通過残留物からのピクセル・データを用いることに
よって、関心あるピクセル周辺の局所的分散を計算す
る。この局所的分散の値に基づいて、小さい振幅の信号
だけでなく大きい信号をも増幅するためにシャープニン
グ係数が調整される。よって、この増幅係数φは、局所
的分散の因子である。すなわち、φ（υ）である。

【００４３】本発明は、Ｋｗｏｎらによって教えられた
方法を改良し、増幅係数φ（υ）を推定されたノイズの
関数とする（すなわち、φ（υ，σ_ｎ））。この増幅関
数ｆは、ガンマ関数によって、又は式（１３）に示すよ
うにガウス確率関数の積分によって求められる。

【００４４】

【数４】ここで、ｙ_０は最小増幅係数を表し、ｙ_ｍａｘは最大増
幅係数を表し、υ_ｍａｘは変数υの横軸最大値を表し、
υ_０は移行パラメータを表し、ｓは移行レート・パラメ
ータを表す。変数υ_０は、式（１４）のように、ノイズ
標準偏差の関数である。

【００４５】

【数５】ここで、スケーリング係数Ｓｆａｃ_２は、ノイズに対す
るシャープニング感度の感度を決定し、ノイズ標準偏差
σ_ｎは式（６）及び（１１）において示した通りであ
る。式（１４）において用いられる変数に対する最適値
は、ディジタル画像化アプリケーションに依存する。本
発明は、ｙ_０に対して、ノイズの多い領域に対して空間
シャープニングを行わないという結果をもたらす１．０
という値を用いる。ｙ_ｍａｘに対しては３．０という値
が用いられるが、この変数はユーザ・プリファレンスに
対して敏感であり、２．０〜４．０の範囲の値であれば
許容できる結果を生成する。Ｓｆａｃ_２の値は、１．０
〜２．０に設定されるべきであり、１．５が最適値であ
る。これら変数は、合理的な結果のために、ｖ_０／２〜
ｖ_０／１０の値に設定されるべきである。変数υ_ｍａｘ
は、ノイズの期待値（例えば、σ_ｎの値の２０倍）より
も大幅に大きい値に設定されるべきである。

【００４６】本発明の好ましい実施形態はノイズ特性テ
ーブルを計算し、次いでこのノイズ特性テーブルを用い
て強調ディジタル画像を生成するが、強調段階から計算
段階を分離した構成を採ることが可能なディジタル画像
化システムも存在する。本発明の別の実施形態におい
て、計算されたノイズ特性テーブルは、メタデータとし
て、すなわち非ピクセル情報として、元のディジタル画
像１０１と共に格納される。メタデータを有する元のデ
ィジタル画像１０１は、あとで使うために又は別のサイ
トで使うために遠隔サイトへ送信されてもよく、安全に
保持するために格納されてもよい。上記ノイズ特性テー
ブルのいずれかはメタデータとして格納することができ
る。一般的に、ノイズ特性テーブルは、残留ヒストグラ
ム群よりも大幅に少ないメモリ・ストレージしか要求し
ない。しかし、残留ヒストグラム群はメタデータとして
元のディジタル画像１０１と共に格納することができ
る。

【００４７】本発明は、空間フィルタを用いて元のディ
ジタル画像１０１から残留ディジタル画像１０７を計算
し、この残留ディジタル画像１０７からノイズ特性テー
ブルを求める。当業者には明らかなように、本発明は、
共通して譲り受けられた特許文献３において、Ｓｎｙｄ
ｅｒらが説明している方法などの空間マスキング技術と
共に用いられ、本方法の統計的精度を向上させることが
できる。

【００４８】上述の４方向空間フィルタは、ノイズ低減
フィルタとして用いることができる。本発明のこの実施
形態において、最終的なノイズの無いピクセル推定値
は、元のディジタル画像１０１の各ピクセルについて計
算される。よって、最終的なノイズの無いピクセル推定
値は、ノイズの低減されたディジタル画像、すなわちノ
イズが除去された元のディジタル画像１０１の再現を形
成する。他のノイズ低減方法を越える本発明の利点は、
本発明は元のディジタル画像１０１のノイズ特性につい
ての事前知識を必要としないという事実である。

【００４９】

【発明の効果】本発明によれば、低減された画像構造を
有する残留信号をもたらす空間フィルタリング方法を提
供することができる。

【００５０】さらに、本発明によれば、ノイズ除去、ノ
イズ推定、又はディジタル画像強調に特に適した空間フ
ィルタリング方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を実現するための処理構成のオペレーシ
ョンの機能ブロック図である。

【図２】図１に示すディジタル画像プロセッサの機能ブ
ロック図である。

【図３】図２に示すノイズ推定モジュールの機能ブロッ
ク図である。

【図４】ノイズの無いピクセルの推定を計算するのに用
いられる関心あるピクセルの周囲の局所的領域のピクセ
ルの図である。

【符号の説明】

１０ａ、１０ｂ、１０ｃ画像取込装置２０ディジタル画像プロセッサ２２ノイズ低減モジュール２３空間シャープニング・モジュール３０ａ、３０ｂ画像出力装置４０汎用制御コンピュータ５０モニタ装置６０オペレータ用入力装置制御１０１元のディジタル画像１０２強調ディジタル画像１０５局所的ノイズ特性テーブル１０７残留ディジタル画像１１０ノイズ推定モジュール１２０残留変換モジュール１３０残留統計積算器１４０ノイズ・テーブル計算機

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者ネイヴィッドセラノアメリカ合衆国ニューヨーク 14623 ロチェスターウェスト・スクワイア・ドライヴ 369 Ｆターム(参考） 5B057 CA01 CA08 CA16 CB01 CB08 CB16 CC02 CE02 CE03 CE06 DB02 DB06 DB09 DC23 5C077 LL02 MP08 PP01 PP02 PP47 PQ12 PQ19 PQ23

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ディジタル画像を空間フィルタリングす
る方法であって、ａ）１以上の異なる色に対応するピクセルを含む元のデ
ィジタル画像を受信する工程と、ｂ）前記元のディジタル画像から関心あるピクセルを選
択する工程と、ｃ）前記関心あるピクセル周辺の局所的領域においてサ
ンプリングされたピクセル値を用いて、該関心あるピク
セルについて２以上のノイズの無いピクセル推定値を計
算する工程と、ｄ）前記関心あるピクセルの値に最も近い値の前記ノイ
ズの無いピクセル推定値を見つけることによって、該関
心あるピクセルに対する最終的なノイズの無いピクセル
推定値を選択する工程と、ｅ）前記工程ｂ）乃至ｅ）を前記元のディジタル画像の
他のピクセルについて繰り返し、空間フィルタリングさ
れたディジタル画像を提供する工程と、を有することを
特徴とする方法。
【請求項２】元のディジタル画像からノイズ残留ディ
ジタル画像を計算する方法であって、ａ）１以上の異なる色に対応するピクセルを含む元のデ
ィジタル画像を受信する工程と、ｂ）関心あるピクセルを選択する工程と、ｃ）前記関心あるピクセル周辺の局所的領域においてサ
ンプリングされたピクセルを用いて、該関心あるピクセ
ルについて２以上のノイズの無いピクセル推定値を計算
する工程と、ｄ）前記関心あるピクセルの値に最も近い値の前記ノイ
ズの無いピクセル推定値を見つけることによって、該関
心あるピクセルに対する最終的なノイズの無いピクセル
推定値を選択する工程と、ｅ）前記関心あるピクセルの値と前記最終的なノイズの
無いピクセル推定値との間の差を計算することによっ
て、ノイズ残留ピクセル値を計算する工程と、ｆ）前記工程ｂ）乃至ｅ）を前記元のディジタル画像の
他のピクセルについて繰り返し、ノイズ残留ディジタル
画像を提供する工程と、を有することを特徴とする方
法。
【請求項３】元のディジタル画像からノイズ特性値を
計算する方法であって、ａ）１以上の異なる色に対応するピクセルを含む元のデ
ィジタル画像を受信する工程と、ｂ）関心あるピクセルを選択する工程と、ｃ）前記関心あるピクセル周辺の局所的領域においてサ
ンプリングされたピクセルを用いて、該関心あるピクセ
ルについて２以上のノイズの無いピクセル推定値を計算
する工程と、ｄ）前記関心あるピクセルの値に最も近い値の前記ノイ
ズの無いピクセル推定値を見つけることによって、該関
心あるピクセルに対する最終的なノイズの無いピクセル
推定値を選択する工程と、ｅ）前記関心あるピクセルの値と前記最終的なノイズの
無いピクセル推定値との間の差を計算することによっ
て、ノイズ残留ピクセル値を計算する工程と、ｆ）前記工程ｂ）乃至ｅ）を前記元のディジタル画像の
他のピクセルについて繰り返すことによって、前記ノー
ド伊豆残留ピクセル値から残留ディジタル画像を形成す
る工程と、ｇ）前記ノイズ残留ピクセルを用いて、ノイズ特性値を
計算する工程と、を有することを特徴とする方法。