JP2004159176A - Noise elimination method, imaging apparatus, and noise elimination program - Google Patents

Noise elimination method, imaging apparatus, and noise elimination program Download PDF

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JP2004159176A
JP2004159176A JP2002324075A JP2002324075A JP2004159176A JP 2004159176 A JP2004159176 A JP 2004159176A JP 2002324075 A JP2002324075 A JP 2002324075A JP 2002324075 A JP2002324075 A JP 2002324075A JP 2004159176 A JP2004159176 A JP 2004159176A
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Shinichi Arasaki
真一 荒崎
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Seiko Epson Corp
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To effectively reduce the noise of an image constituted of multiple pixels. <P>SOLUTION: A single CCD image pickup device 1 subjects a G signal out of output signals of a single CCD imaging sensor 20 to special median processing and subjects an R signal and a B signal to averaging processing or processing with a median filter. Consequently, information of details of the image are allowed to remain while an effect of noise elimination is kept equivalent to that in images subjected to processing with the median filter throughout, and isolate points in the image are maintained though noise elimination is performed. That is, proper noise elimination can be performed while maintaining the quality of the image. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、撮像センサによって撮影された画像のノイズを軽減するためのノイズ除去方法、撮像装置およびノイズ除去プログラムに関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、CCD(Charge Coupled Device)やCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)等から構成される単板式のカラー撮像センサを備えた撮像装置等において、撮影された画像のノイズを除去するための処理が行われている。
【0003】
撮影画像のノイズを除去する方法として、例えば、単板式撮像センサの出力信号から生成された画像(色補間等を施した完成画像)に対し、LPF(Low PassFilter)を用いて処理する方法や、メディアンフィルタを用いて処理する方法が知られている。
例えば、特開平4−235472号公報には、メディアンフィルタによってデジタル画像データのノイズ除去を行う技術が開示されている。
【0004】
また、特開2001−144964号公報には、画像の変化を関数近似し、近似データを元の画像データと置換することにより、ノイズを除去する技術が開示されている。
【0005】
【特許文献1】
特開平4−235472号公報
【特許文献2】
特開2001−144964号公報
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特開平4−235472号公報に記載された技術は、メディアンフィルタを用いることから、画像中の孤立点が、フィルタ処理の結果、失われやすいと言う問題があった。
また、特開2001−144964号公報に記載された技術は、画像の変化を近似するための関数を取得する必要があるが、その関数を算出する処理が複雑であり、また、モザイク状に情報が配列された画像(例えば、RGB方式の各色の画像)に対応していないと言う問題があった。
【0007】
本発明の課題は、複数の画素により構成される画像のノイズを効果的に低減することである。
【0008】
【課題を解決するための手段】
以上の課題を解決するため、本発明は、
複数の画素により構成された画像のノイズ除去方法であって、処理対象画素を含む所定の周囲画素(例えば、図2に示す3×3の小行列)の信号値のメディアンと処理対象画素(例えば、図2の小行列中、中央に位置する注目するG信号)の信号値との差分(例えば、発明の実施の形態中の「差分diff」)と、所定の閾値(例えば、発明の実施の形態中の「閾値th」)とを比較し、前記差分が該閾値より大きい場合には、処理対象画素の信号値を用い、前記差分が該閾値以下である場合には、前記メディアンを処理対象画素の信号値として用いる特殊メディアン処理を、前記画像を構成する画素に対して施すことを特徴としている。また、複数の画素により構成された画像のノイズ除去を行う撮像装置であって、処理対象画素を含む所定の周囲画素の信号値のメディアンと処理対象画素の信号値との差分と、所定の閾値とを比較し、前記差分が該閾値より大きい場合には、処理対象画素の信号値を用い、前記差分が該閾値以下である場合には、前記メディアンを処理対象画素の信号値として用いる特殊メディアン処理を、前記画像を構成する画素に対して施すことを特徴としている。
【0009】
また、複数の画素により構成された画像のノイズ除去を行うためのノイズ除去プログラムであって、処理対象画素を含む所定の周囲画素の信号値のメディアンと処理対象画素の信号値との差分と、所定の閾値とを比較し、前記差分が該閾値より大きい場合には、処理対象画素の信号値を用い、前記差分が該閾値以下である場合には、前記メディアンを処理対象画素の信号値として用いる特殊メディアン処理を、前記画像を構成する画素に対して施す機能をコンピュータに実現させることを特徴としている。
【0010】
本発明によれば、画像全体に一様にメディアンフィルタを施す場合に比べ、ノイズ除去の効果を同等としながら、画像の細部の情報を残すことができ、ノイズ除去を行っても、画像中の孤立点を維持することができる。即ち、情報量を維持しながら、適切なノイズ除去を行うことが可能となる。
また、前記画素を構成する信号成分のうち、画像の輝度とより高い関係を有する信号成分(例えば、RGB方式におけるG信号等)について、前記特殊メディアン処理を施すことを特徴としている。
本発明によれば、画像の細部の情報を比較的残しつつ、フィルタリング処理における処理負荷を軽減することが可能となる。
また、前記画像は、所定方式(例えば、RGB方式あるいはCyYeMgGr方式等)に基づく異なる成分の色信号(例えば、RGB方式におけるR信号、G信号あるいはB信号等)を出力する撮像素子を、所定パターンに配列した単板式撮像センサによって撮影されたものであり、該異なる成分の色信号のうち、少なくとも1つの成分の色信号について、前記特殊メディアン処理を施すことを特徴としている。
【0011】
本発明によれば、単板式撮像センサにより撮影された画像に対し、画像全体にメディアンフィルタによる処理を施す場合に比べ、ノイズ除去の効果を同等としながら、画像の細部の情報を残すことができ、ノイズ除去を行っても、画像中の孤立点を維持することができる。即ち、情報量を維持しながら、適切なノイズ除去を行うことが可能となる。
また、前記撮像素子は、RGB方式に基づく異なる成分の色信号を出力し、RGB方式におけるG信号について、前記特殊メディアン処理を施すことを特徴としている。
【0012】
本発明によれば、単板式撮像センサによって撮影されたRGB方式の画像において、輝度に対する影響が大きいG信号に特殊メディアン処理が施されるため、効果的にノイズ除去を行うことができる。
また、前記異なる成分の色信号のうち、前記特殊メディアン処理を施さない成分の色信号について、平均化処理あるいはメディアンフィルタによる処理のいずれかを施すことを特徴としている。
【0013】
本発明によれば、画像の輝度と比較的関係が少ない成分の色信号について、従来用いられているフィルタによる処理を用いるため、実用性を向上させつつ、画質を向上させることが可能となる。
また、前記閾値を画像の輝度に関連する情報に基づいて変化させることを特徴としている。
【0014】
ここで、「画像の輝度に関連する情報」とは、画像の輝度を表す信号成分を始め、画像の輝度と一定の相関関係を有する信号成分や、輝度を調整するために信号を増幅する際の利得を含むものである。さらに、画像の輝度は、その画像に含まれるノイズ量とも相当の関係を有することから、画像に含まれるノイズを測定等した結果といったものも含まれる。
本発明によれば、輝度に関連する情報に基づいて閾値を動的に変化させることにより、画像に応じた適切なノイズ除去を行うことが可能となる。
【0015】
また、所定方式に基づく異なる成分の色信号を出力する撮像素子を、所定パターンに配列した単板式撮像センサによって撮影された画像のノイズ除去方法であって、前記異なる成分の色信号のうち、画像の輝度とより高い関係を有する成分の色信号について、メディアンフィルタによる処理を施し、他の成分の色信号について平均化処理を施すことを特徴としている。
また、所定方式に基づく異なる成分の色信号を出力する撮像素子を、所定パターンに配列した単板式撮像センサを備え、該単板式撮像センサによって撮影された画像のノイズ除去を行う撮像装置であって、前記異なる成分の色信号のうち、画像の輝度とより高い関係を有する成分の色信号について、メディアンフィルタによる処理を施し、他の成分の色信号について平均化処理を施すことを特徴としている。
【0016】
また、所定方式に基づく異なる成分の色信号を出力する撮像素子を、所定パターンに配列した単板式撮像センサによって撮影された画像のノイズ除去を行うノイズ除去プログラムであって、前記異なる成分の色信号のうち、画像の輝度とより高い関係を有する成分の色信号について、メディアンフィルタによる処理を施し、他の成分の色信号について平均化処理を施す機能をコンピュータに実現させることを特徴としている。
本発明によれば、画像の細部の情報を比較的残しつつ、従来のようにメディアンフィルタによる処理のみを行う場合より、処理負荷を軽減することが可能である。
また、前記撮像素子は、RGB方式に基づく異なる成分の色信号を出力し、G信号について、メディアンフィルタによる処理を施し、R信号およびB信号について、平均化処理を施すことを特徴としている。
本発明によれば、単板式撮像センサによって撮影されたRGB方式に基づく画像において、色補間前のG信号にのみメディアンフィルタによる処理を施すことにより画像の細部の情報を比較的残しつつ、G信号およびB信号に対しては平均化処理を施すことにより一定のノイズ除去効果をあげることが可能となる。
【0017】
【発明の実施の形態】
以下、図を参照して本発明に係る単板式撮像装置の実施の形態を説明する。
初めに、本発明に係るノイズ除去方法について説明する。
本発明に係るノイズ除去方法では、単板式撮像装置に備えられた単板式撮像センサの出力信号に対し、色補間等を行う以前に、所定のノイズ除去処理を施す。なお、このように、単板式撮像センサの出力信号に対してノイズ除去処理を行うことにより、色補間等を行った後の完成画像にフィルタ処理を施す場合に比べ、フィルタ処理に使用するメモリを削減することができる。
【0018】
以下、具体的な方法について説明する。
単板式撮像センサは、各色信号を出力する撮像素子が、モザイク状に配列された構成である。即ち、単板式撮像センサは、原色フィルタ方式(RGB方式)の色信号におけるR信号を出力する撮像素子およびG信号を出力する撮像素子が交互に所定数配列された行(以下、「RGライン」と言う。)と、同様に、G信号を出力する撮像素子およびB信号を出力する撮像素子が交互に所定数配列された行(以下、「GBライン」と言う。)とが列方向に繰り返し配列されることによって構成されている。
【0019】
なお、単板式撮像センサは、RGB方式の色信号を出力する場合の他、補色フィルタ方式(CyYeMgGr方式)等の他の色信号を出力する場合であっても本発明が適用可能である。このとき、上述のRGラインおよびGBラインに相当するラインは、それぞれの方式に対応する色信号の配列となり、例えば、CyYeMgGr方式の場合、Cy(シアン)信号を出力する撮像素子およびYe(イエロー)信号を出力する撮像素子が交互に配列されたCyYeラインと、Mg(マゼンダ)信号を出力する撮像素子およびGr(グリーン)信号を出力する撮像素子が交互に配列されたMgGrラインとなる。以下、単板式撮像センサがRGB方式の色信号を出力するものとして説明する。
【0020】
このとき、RGB方式の単板式撮像センサの出力として、各RGラインおよびGBラインにおける撮像素子それぞれの出力信号値からなる配列(以下、「センサ出力行列」と言う。)が得られる。図1は、センサ出力行列を示す概念図である。
図1において、各行列要素(以下、適宜「撮像画素」と言う。)は、R,G,Bいずれかの信号値のみを含むものである。そして、G信号は、輝度信号に近い分光分布特性を持ち、かつ人間の目は輝度に対する空間周波数特性が良いので、G信号の空間的な変化を的確に捉えると解像度の良い画像が復元できる。そこで、G信号は、R,B信号の2倍の画素数が出力されるように構成されている。
【0021】
したがって、G信号については、フィルタ処理を行うことによっても、可能な限り情報が残されつつ、一定レベルのノイズ除去が行われることが望ましい。
そこで、本方法においては、G信号に対して、細部の情報が比較的残りやすいメディアンフィルタを基本とする処理(以下、「特殊メディアン処理」と言う。)を用いてノイズ除去を行うこととする。
【0022】
メディアンフィルタを用いた場合、エッジ情報等は残されるものの、孤立点の情報が失われやすいと言う特徴がある。そのため、特殊メディアン処理においては、このような弊害を防止すべく、孤立点がノイズであるか、あるいは、本来の画像情報であるかを判定し、ノイズであると判定した場合に、その孤立点をメディアンフィルタによって処理し、本来の画像情報であると判定した場合には、その孤立点をそのまま保持することとする。
【0023】
なお、撮像素子の画素欠陥等による孤立点については、従来行われている画素欠陥補正によって処理することとする。
続いて、特殊メディアン処理において、孤立点をノイズであるか、あるいは、本来の画像情報であるかを判定する方法について説明する。
本判定方法においては、センサ出力行列のうち、G信号のみを要素とする行列(以下、「G行列」と言う。)において、注目するG信号を中心として、図2に示すような3×3の小行列を抽出する。そして、その小行列に含まれる5つのG信号のメディアンと、注目するG信号との差分が閾値より大である場合には、本来の画像情報であると判定し、閾値以下である場合には、ノイズであると判定することとする。
【0024】
例えば、図2の5つのG信号の信号値が、(d1,d2,d3,d4,d5)であり、注目するG信号の信号値がd3であるとする。このとき、メディアンフィルタの出力値がdmであるとすると、差分diff=|d3−dm|であり、このときの差分diffが閾値thより大(diff>th)である場合には、d3をフィルタ処理後の出力値とし、差分diffが閾値th以下(diff≦th)である場合には、d3に代えて、メディアンdmをフィルタ処理後の出力値とする。
【0025】
ここで、閾値thは、以下のような検討結果に基づいて決定されるものである。
画像情報に含まれるノイズの分布を、ガウス分布で近似できると仮定すると、このガウス分布は、輝度の関数となる標準偏差σによって一意に決定できる。
そこで、ガウス分布を用いて閾値thを決定することとし、標準偏差σに対する係数aの適切な値を求めることで、閾値thを定める。閾値thを小さくするとノイズ除去性能が低下し、閾値thを大きくすると、画像情報が失われやすくなるという傾向が見られるので、適切な閾値thを決定することが重要である。
【0026】
図3は、ノイズの分布がガウス分布である場合の種々の閾値th(a・σ)と、ノイズ全体に対して除去が行われるノイズの割合との関係を示す図である(実際にノイズの分布の多くは、ガウス分布に近い)。なお、図3においては、CIF(Common Intermediate Format)画像の場合のエラー画素数およびエラーの発生頻度も併せて示している。
【0027】
一般に、そのある値がエラーであるか否かの判断基準として、3σの値を用いている場合が多い。しかし、画像においては、図3に示すように、閾値thを3σとした場合、CIFサイズである352×288画素の画像において、282のノイズエラーが発生することとなり、ノイズ除去性能として不十分である(即ち、視覚的にノイズエラーが目に付く画像となる)。
【0028】
したがって、ここでは、閾値thとして4σを採用することとする。
ただし、使用する撮像素子やシステムの構成によって、データの値に応じて、画像情報に含まれるノイズ量が変化することが多い。図4は、センサ出力によりノイズ量が増加する例を示す図である。そこで、輝度値を読み取り、その値に応じて閾値を変化させることによって、適切なノイズ除去を行うことが可能である。即ち、輝度値に応じて閾値を動的に変化させること等が可能である。さらに、単板式撮像センサの出力信号を一定範囲の値に増幅する目的で接続されているアナログアンプの利得をパラメータとして参照し、閾値thを決定することも可能である。
【0029】
次に、本発明に係るノイズ除去方法において、R信号およびB信号についてのノイズ除去方法を説明する。
R信号およびB信号については、実用性を重視し、平均化処理(ローパスフィルタによる処理)を行うこととする。
ここで、平均化処理は、メディアンフィルタによる処理に比べ、ハードウェア的な負担が少なく、ソフトウェア的に見ても、処理時間が短いという特徴を有する。
【0030】
一方、平均化処理は、ノイズ低減の効果が大きいが、画像の細部の情報が失われ易いという特徴を有する。
しかし、R信号およびB信号は、G信号に比べて画素数が半分であり、また、輝度情報に対する影響が少ないことから、細部の情報が多少失われることとなっても、完成画像の画質には大きな影響を与えない。
【0031】
なお、R信号およびB信号について、上述したG信号に対する処理と同様の処理やメディアンフィルタによる処理を行うことも可能である。
R信号およびB信号について、上記したGに対する処理と同様の処理やフィルタ処理を行う場合には、センサ出力行列のうち、R信号のみを要素とする行列(以下、「R行列」と言う。)およびB信号のみを要素とする行列(以下、「B行列」と言う。)において、注目する画素を中心として、図5に示すような1×5の小行列を抽出する。そして、その小行列に含まれる3つのR信号あるいはB信号の平均をとることにより、注目画素についてのフィルタ出力値とする。
【0032】
このように、本発明に係るフィルタ除去方法においては、センサ出力行列のうち、G行列に対しては、メディアンフィルタを基本とする特殊メディアン処理を施し、センサ出力行列のうち、R行列およびB行列に対しては、ローパスフィルタによる処理(平均化処理)もしくはメディアンフィルタによる処理を施す。
ここで、画質を、基準となる画像の画素とのばらつき(標準偏差)によって表すこととすると、本発明に係るノイズ除去方法を用いることにより、基準となる画像(例えば、マクベスチャートの2番目に明るいパッチの画像等)に対する標準偏差は、以下のようになる。
【0033】
即ち、▲1▼意図的なノイズを加える前は “1.97”、▲2▼シミュレーションにより発生させたノイズを付加した場合は“2.83”、▲3▼メディアンフィルタによるノイズ除去を施した場合は“2.12”、▲4▼平均化処理を施した場合は“1.94”、▲5▼特殊メディアン処理を施した場合は“2.13”となる。
ただし、ここに示す標準偏差は、3×3のG信号の小行列に対してフィルタ処理を行った場合の例である。
【0034】
また、ここに示す標準偏差は、値が小さいほどノイズが少ないことを意味し、上述の結果においては、▲3▼メディアンフィルタによるノイズ除去を施した場合と、▲5▼特殊メディアン処理を施した場合とでは、ほぼ同等のノイズ除去効果が得られている。一方、特殊メディアン処理を施す場合には、メディアンフィルタによるノイズ除去処理を施す場合より、画像中の孤立点が失われ難いという利点があるため、特殊メディアン処理によるフィルタ処理は、より適切にノイズ除去を行うことができると言える。
【0035】
次に、本方法を使用した単板式撮像装置1の構成を説明する。
図6は、本実施の形態に係る単板式撮像装置1の構成を示すブロック図である。図6において、単板式撮像装置1は、被写体からの光を収束させるレンズ10と、レンズ10によって収束された光を検出する単板式撮像センサ20と、単板式撮像センサ20によって出力された色信号(RGB信号)に対し、ノイズ除去処理を行うノイズ除去部30とを含んで構成される。なお、単板式撮像装置1は、色補間、色空間変換等を行う他の機能部を適宜含むものであるが、これらの機能部については従来と同様であるため説明を省略する。
【0036】
単板式撮像センサ20は、RGラインおよびGBラインが列方向に繰り返し配列された構成を有している。
ノイズ除去部30は、単板式撮像センサ20から出力される信号のうち、G行列、R行列およびB行列を保持し、G行列については特殊メディアン処理を施し、R行列およびB行列については、平均化処理あるいはメディアンフィルタによる処理を施す。
【0037】
また、ノイズ除去部30は、このような処理を行うために、ラインメモリ40を必要とする。本処理に対しては、G信号は3×3の小行列、R信号およびB信号は1×5の小行列にて処理する場合、ラインメモリ40は、単板式撮像センサ20の出力信号を2ライン分記憶する容量を有していればよい。
次に、動作を説明する。
【0038】
単板式撮像センサ20は、ラスタスキャン方式によって撮像画素を順次出力する。即ち、単板式撮像センサ20は、センサ出力行列の各行の撮像画素を一定方向に順に出力する。
すると、ノイズ除去部30は、ラインメモリ40に記憶している一ライン前と二ライン前のデータと単板式撮像センサ20の出力信号を用いて、R行列およびB行列に対しては、平均化処理(あるいはメディアンフィルタによる処理)を施して、ノイズ処理したR信号およびB信号を生成し、G行列に対しては、特殊メディアン処理を施し、ノイズ処理したG信号の画素を生成する。そして、処理が終わった不要なラインメモリ40上のデータにかわり、単板式撮像センサ20の出力信号をラインメモリ40に記憶していく。
【0039】
次いで、ノイズ除去処理が行われたRGB信号を用いて、色補間などの画像処理が次段の機能部において行われ、完成画像が生成される。
以上のように、本実施の形態に係る単板式撮像装置1は、単板式撮像センサ20の出力信号のうち、G信号に対しては、特殊メディアン処理を施し、R信号およびB信号に対しては、平均化処理あるいはメディアンフィルタによる処理を施す。
【0040】
したがって、画像全体にメディアンフィルタによる処理を施す場合に比べ、ノイズ除去の効果を同等としながら、画像の細部の情報を残すことができ、ノイズ除去を行っても、画像中の孤立点を維持することができる。即ち、情報量を維持しながら、適切なノイズ除去を行うことが可能となる。
また、単板式撮像装置1は、単板式撮像センサ20の出力信号にフィルタ処理を行うため、色補間等を行った後の完成画像にフィルタ処理を施す(R、G,B信号それぞれについてラインメモリ40と同容量を要する)場合に比べ、必要となるメモリを大幅に削減することができる。
【0041】
なお、本実施の形態においては、主にRGB方式の色信号を対象として説明したが、補色フィルタ方式等、他の方式の色信号を対象とすることも可能であり、この場合、輝度に高い相関関係を有する信号成分については特殊メディアン処理を行い、他の信号成分については、平均化処理あるいはメディアンフィルタによる処理を行うことによって、本発明の効果を奏するものとなる。
また、G信号に対して3×3、RとB信号に対して1×5の範囲を参照する例で示したが、この参照範囲に限らず、例えばより広い参照範囲を用いることができる。
【0042】
単板式センサの画素配列に対して処理する例を示したが、一般の画像データに対して、上述の処理を適応することにより、同様の効果を得ることができる。
また、本実施の形態において、R信号およびB信号に対して平均化処理を施し、G信号に対して特殊メディアン処理を施す場合について説明したが、G信号に対して特殊メディアン処理を施す代わりに、通常のメディアンフィルタによる処理を施すことのみでも、処理負荷の軽減という効果を奏することとなる。即ち、従来、色補間を行ったR,G,B信号成分の画像(3原色の画像)それぞれに対してメディアンフィルタによる処理を施すノイズ除去方法が利用されているが、色補間前の信号(単板式撮像センサ20の出力信号)に対して、G信号にメディアンフィルタによる処理を施し、R信号およびB信号に対して平均化処理を施すことが可能である。つまり、輝度に影響を与えやすいG信号にのみ、処理負荷が比較的大きいメディアンフィルタによる処理を行い、R信号およびB信号には、処理負荷が小さい平均化処理を行うことで、画像の細部の情報を比較的残しつつ、メディアンフィルタによる処理のみを行う場合より、処理負荷を軽減することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図1】センサ出力行列を示す概念図である。
【図2】G信号の小行列を示す図である。
【図3】種々の閾値thと、ノイズ全体に対して除去が行われるノイズの割合との関係を示す図である。
【図4】輝度値と、画像情報に含まれるノイズ量との関係を示す図である。
【図5】B信号の小行列を示す図である。
【図6】本実施の形態に係る単板式撮像装置1の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
1 単板式撮像装置,10 レンズ,20 単板式撮像センサ,30 ノイズ除去部,40 ラインメモリ
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a noise elimination method, an imaging device, and a noise elimination program for reducing noise of an image captured by an image sensor.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art Conventionally, a process for removing noise from a captured image is performed in an image pickup apparatus or the like including a single-plate type color image sensor including a charge coupled device (CCD), a complementary metal oxide semiconductor (CMOS), or the like. ing.
[0003]
As a method of removing noise from a captured image, for example, a method of processing an image (a completed image subjected to color interpolation or the like) generated from an output signal of a single-chip image sensor using an LPF (Low Pass Filter), A processing method using a median filter is known.
For example, Japanese Patent Laying-Open No. 4-235472 discloses a technique for removing noise from digital image data using a median filter.
[0004]
Also, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-144964 discloses a technique for removing noise by approximating a change in an image by a function and replacing the approximate data with the original image data.
[0005]
[Patent Document 1]
JP-A-4-235472 [Patent Document 2]
JP 2001-144964 A
[Problems to be solved by the invention]
However, the technique described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 4-235472 has a problem that an isolated point in an image is easily lost as a result of the filter processing because a median filter is used.
In the technique described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-144964, it is necessary to obtain a function for approximating a change in an image. However, the process of calculating the function is complicated, and the information is mosaic-like. Does not correspond to an image in which are arranged (for example, an image of each color in the RGB system).
[0007]
An object of the present invention is to effectively reduce noise of an image formed by a plurality of pixels.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above problems, the present invention provides
This is a method for removing noise from an image composed of a plurality of pixels, wherein a median of signal values of predetermined surrounding pixels (for example, a 3 × 3 small matrix shown in FIG. 2) including a processing target pixel and a processing target pixel (for example, 2, a difference (for example, “diff” in the embodiment of the present invention) from a signal value of a central G signal of interest in the small matrix of FIG. The threshold value “th” in the embodiment), and when the difference is larger than the threshold value, the signal value of the processing target pixel is used. When the difference is equal to or smaller than the threshold value, the median is processed. It is characterized in that a special median process used as a signal value of a pixel is performed on a pixel constituting the image. An image pickup apparatus that removes noise of an image composed of a plurality of pixels, comprising: a difference between a median of a signal value of a predetermined surrounding pixel including a pixel to be processed and a signal value of the pixel to be processed; If the difference is larger than the threshold value, the signal value of the pixel to be processed is used. If the difference is smaller than the threshold value, the special median using the median as the signal value of the pixel to be processed. It is characterized in that the processing is performed on pixels constituting the image.
[0009]
Further, a noise removal program for removing noise of an image composed of a plurality of pixels, the difference between the median of the signal value of the predetermined surrounding pixels including the processing target pixel and the signal value of the processing target pixel, Compare with a predetermined threshold, if the difference is greater than the threshold, use the signal value of the processing target pixel, if the difference is less than or equal to the threshold, the median as the signal value of the processing target pixel It is characterized in that a computer realizes a function of performing a special median process to be used on pixels constituting the image.
[0010]
ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, compared with the case where a median filter is applied uniformly to the whole image, the information of the detail of an image can be left, making the effect of noise removal equal, and even if noise removal is performed, Isolated points can be maintained. That is, it is possible to perform appropriate noise removal while maintaining the information amount.
Further, among the signal components constituting the pixel, a signal component having a higher relationship with the luminance of an image (for example, a G signal in an RGB system) is subjected to the special median processing.
ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, it becomes possible to reduce the processing load in a filtering process, leaving comparatively detailed information of an image.
Further, the image is formed by an image sensor that outputs color signals of different components (for example, an R signal, a G signal, a B signal, or the like in the RGB system) based on a predetermined system (for example, an RGB system or a CyYeMgGr system). And the special median process is performed on the color signal of at least one of the color signals of the different components.
[0011]
ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, compared with the case where the whole image is processed by the median filter with respect to the image image | photographed by the single-plate type image sensor, it can leave the information of the detail of an image, making the effect of a noise removal equal. Even when noise is removed, isolated points in an image can be maintained. That is, it is possible to perform appropriate noise removal while maintaining the information amount.
Further, the image sensor outputs color signals of different components based on the RGB system, and performs the special median processing on the G signal in the RGB system.
[0012]
According to the present invention, in an RGB image captured by a single-plate image sensor, a special median process is performed on a G signal having a large effect on luminance, so that noise can be effectively removed.
Further, of the color signals of the different components, the color signal of the component not subjected to the special median processing is subjected to either an averaging process or a process by a median filter.
[0013]
According to the present invention, since a process using a conventionally used filter is used for a color signal of a component having a relatively small relationship with the luminance of an image, it is possible to improve image quality while improving practicality.
Further, it is characterized in that the threshold value is changed based on information relating to the luminance of the image.
[0014]
Here, the "information related to the luminance of the image" refers to a signal component representing the luminance of the image, a signal component having a constant correlation with the luminance of the image, or a signal component for adjusting the luminance. It includes the gain. Further, since the luminance of an image has a considerable relationship with the amount of noise included in the image, the luminance of the image includes a result obtained by measuring noise included in the image.
According to the present invention, it is possible to perform appropriate noise removal according to an image by dynamically changing a threshold based on information relating to luminance.
[0015]
A method for removing noise of an image captured by a single-panel imaging sensor in which an image sensor that outputs color signals of different components based on a predetermined method is arranged in a predetermined pattern, wherein the image signal includes It is characterized in that a median filter is applied to the color signal of a component having a higher relationship with the luminance of the component, and an averaging process is applied to the color signals of other components.
An image pickup device that includes an image sensor that outputs color signals of different components based on a predetermined method and includes a single-plate image sensor arranged in a predetermined pattern, and removes noise of an image captured by the single-plate image sensor. Among the color signals of the different components, a color signal of a component having a higher relationship with the luminance of an image is subjected to processing by a median filter, and an averaging process is performed to color signals of other components.
[0016]
A noise removal program that removes noise of an image captured by a single-panel imaging sensor in which an image sensor that outputs color signals of different components based on a predetermined method is arranged in a predetermined pattern. Among them, the feature is that a computer realizes a function of performing a process using a median filter on a color signal of a component having a higher relationship with the luminance of an image and performing an averaging process on color signals of other components.
According to the present invention, it is possible to reduce the processing load as compared with the conventional case where only the processing by the median filter is performed, while relatively maintaining the information of the details of the image.
Further, the image pickup device outputs color signals of different components based on the RGB system, performs a process by a median filter on the G signal, and performs an averaging process on the R and B signals.
According to the present invention, in an image based on the RGB system captured by a single-panel imaging sensor, a G signal before color interpolation is subjected to processing by a median filter, thereby leaving relatively detailed information of the image, By performing the averaging process on the B signal and the B signal, a certain noise removing effect can be obtained.
[0017]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of a single-panel imaging device according to the present invention will be described with reference to the drawings.
First, a noise removal method according to the present invention will be described.
In the noise elimination method according to the present invention, a predetermined noise elimination process is performed on an output signal of a single-chip image sensor provided in the single-chip image sensor before performing color interpolation or the like. In this way, by performing the noise removal processing on the output signal of the single-plate image sensor, the memory used for the filter processing is reduced compared to the case where the filter processing is performed on the completed image after performing the color interpolation or the like. Can be reduced.
[0018]
Hereinafter, a specific method will be described.
The single-plate image sensor has a configuration in which image sensors that output respective color signals are arranged in a mosaic pattern. That is, the single-plate image sensor has a row (hereinafter referred to as an “RG line”) in which a predetermined number of image sensors that output R signals and image sensors that output G signals in a primary color filter system (RGB system) are alternately arranged. Similarly, rows in which a predetermined number of image pickup elements that output G signals and image pickup elements that output B signals are alternately arranged (hereinafter, referred to as “GB lines”) are repeated in the column direction. It is constituted by being arranged.
[0019]
The present invention is applicable to a single-plate image sensor that outputs color signals of the RGB system and also outputs other color signals such as a complementary color filter system (CyYeMgGr system). At this time, the lines corresponding to the above-described RG line and GB line have an arrangement of color signals corresponding to the respective systems. For example, in the case of the CyYeMgGr system, an imaging element that outputs a Cy (cyan) signal and a Ye (yellow) A CyYe line in which imaging elements for outputting signals are alternately arranged, and an MgGr line in which imaging elements for outputting Mg (magenta) signals and imaging elements for outputting Gr (green) signals are alternately arranged. The following description is based on the assumption that the single-plate image sensor outputs RGB color signals.
[0020]
At this time, an array (hereinafter, referred to as a “sensor output matrix”) including output signal values of the image sensor on each of the RG line and the GB line is obtained as an output of the RGB single-panel imaging sensor. FIG. 1 is a conceptual diagram showing a sensor output matrix.
In FIG. 1, each matrix element (hereinafter, appropriately referred to as “imaging pixel”) includes only one of R, G, and B signal values. Since the G signal has a spectral distribution characteristic close to that of the luminance signal, and the human eye has a good spatial frequency characteristic with respect to luminance, a high-resolution image can be restored by appropriately capturing a spatial change of the G signal. Therefore, the G signal is configured to output twice as many pixels as the R and B signals.
[0021]
Therefore, for the G signal, it is desirable that a certain level of noise removal be performed while the information remains as much as possible by performing the filtering process.
Therefore, in this method, noise removal is performed on the G signal using a process based on a median filter (hereinafter, referred to as “special median process”) in which detailed information is relatively likely to remain. .
[0022]
When a median filter is used, there is a feature that edge information and the like are left, but information of an isolated point is easily lost. Therefore, in the special median processing, in order to prevent such an adverse effect, it is determined whether the isolated point is noise or the original image information, and when it is determined that the isolated point is noise, the isolated point is determined. Is processed by the median filter, and when it is determined that the image information is the original image information, the isolated point is held as it is.
[0023]
It should be noted that an isolated point due to a pixel defect or the like of the image sensor is processed by a conventionally performed pixel defect correction.
Subsequently, a method of determining whether an isolated point is noise or original image information in the special median processing will be described.
In this determination method, in a matrix including only G signals among the sensor output matrices (hereinafter referred to as a “G matrix”), a 3 × 3 matrix as shown in FIG. Extract the small matrix of. Then, when the difference between the median of the five G signals included in the small matrix and the G signal of interest is larger than the threshold value, it is determined that the image information is the original image information. , Noise.
[0024]
For example, it is assumed that the signal values of the five G signals in FIG. 2 are (d1, d2, d3, d4, d5) and the signal value of the G signal of interest is d3. At this time, if the output value of the median filter is dm, the difference diff = | d3-dm | is satisfied. If the difference diff at this time is larger than the threshold value th (diff> th), d3 is filtered. If the difference diff is equal to or smaller than the threshold th (diff ≦ th), the median dm is used as the output value after the filtering process instead of d3.
[0025]
Here, the threshold value th is determined based on the following examination result.
Assuming that the distribution of noise included in the image information can be approximated by a Gaussian distribution, the Gaussian distribution can be uniquely determined by a standard deviation σ as a function of luminance.
Therefore, the threshold th is determined using the Gaussian distribution, and the threshold th is determined by obtaining an appropriate value of the coefficient a with respect to the standard deviation σ. Decreasing the threshold th decreases the noise removal performance, and increasing the threshold th tends to cause loss of image information. Therefore, it is important to determine an appropriate threshold th.
[0026]
FIG. 3 is a diagram showing the relationship between various thresholds th (a · σ) when the noise distribution is a Gaussian distribution and the ratio of noise that is removed from the entire noise (actually, Many of the distributions are close to Gaussian). FIG. 3 also shows the number of error pixels and the frequency of occurrence of errors in the case of a CIF (Common Intermediate Format) image.
[0027]
In general, a value of 3σ is often used as a criterion for determining whether a certain value is an error. However, as shown in FIG. 3, when the threshold th is set to 3σ in the image, a noise error of 282 occurs in an image of 352 × 288 pixels of the CIF size, and the noise removal performance is insufficient. There is (ie, an image in which noise errors are visually noticeable).
[0028]
Therefore, here, 4σ is adopted as the threshold th.
However, the amount of noise included in the image information often changes depending on the value of the data, depending on the configuration of the image sensor and the system used. FIG. 4 is a diagram illustrating an example in which the noise amount increases due to the sensor output. Therefore, it is possible to perform appropriate noise removal by reading the luminance value and changing the threshold value according to the luminance value. That is, it is possible to dynamically change the threshold according to the luminance value. Furthermore, the threshold value th can be determined by referring to the gain of an analog amplifier connected for the purpose of amplifying the output signal of the single-chip image sensor to a value within a certain range as a parameter.
[0029]
Next, in the noise elimination method according to the present invention, a noise elimination method for the R signal and the B signal will be described.
For the R signal and the B signal, averaging processing (processing by a low-pass filter) is performed with emphasis on practicality.
Here, the averaging process is characterized in that the burden on hardware is smaller than that of the process using a median filter, and the processing time is shorter in terms of software.
[0030]
On the other hand, the averaging process has a feature in that although the effect of noise reduction is great, information on details of an image is easily lost.
However, the R signal and the B signal have half the number of pixels as compared to the G signal, and have little effect on luminance information. Has no significant effect.
[0031]
The R signal and the B signal can be subjected to the same processing as the processing for the G signal described above or the processing using a median filter.
When the same processing or filtering processing as the above-described processing for G is performed on the R signal and the B signal, a matrix including only the R signal in the sensor output matrix (hereinafter, referred to as an “R matrix”). And a matrix having only B signals as elements (hereinafter, referred to as “B matrix”), a 1 × 5 small matrix as shown in FIG. Then, an average of the three R signals or B signals included in the small matrix is obtained to obtain a filter output value for the target pixel.
[0032]
As described above, in the filter removal method according to the present invention, the G matrix of the sensor output matrix is subjected to the special median processing based on the median filter, and the R matrix and the B matrix of the sensor output matrix are processed. , Processing using a low-pass filter (averaging processing) or processing using a median filter is performed.
Here, assuming that the image quality is represented by the variation (standard deviation) from the pixels of the reference image, the reference image (for example, the second image of the Macbeth chart) can be obtained by using the noise removal method according to the present invention. The standard deviation for an image of a bright patch is as follows.
[0033]
That is, (1) “1.97” before intentional noise was added, (2) “2.83” when noise generated by simulation was added, and (3) noise removal by a median filter. In this case, the result is "2.12", when (4) the averaging process is performed, it is "1.94", and when (5) the special median process is performed, it is "2.13".
However, the standard deviation shown here is an example in a case where the filtering process is performed on a small matrix of 3 × 3 G signals.
[0034]
The standard deviation shown here means that the smaller the value is, the smaller the noise is. In the above results, (3) the case where noise is removed by the median filter and (5) the special median processing is performed In the case, almost the same noise removal effect is obtained. On the other hand, special median processing has the advantage that isolated points in an image are less likely to be lost than noise removal processing using a median filter. It can be said that can be performed.
[0035]
Next, the configuration of the single-panel imaging device 1 using the present method will be described.
FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration of the single-panel imaging device 1 according to the present embodiment. In FIG. 6, a single-panel imaging device 1 includes a lens 10 that converges light from a subject, a single-panel imaging sensor 20 that detects light converged by the lens 10, and a color signal output by the single-panel imaging sensor 20. (RGB signal) and a noise removal unit 30 that performs noise removal processing. The single-panel imaging device 1 includes other functional units for performing color interpolation, color space conversion, and the like as appropriate. However, these functional units are the same as in the related art, and a description thereof will be omitted.
[0036]
The single-plate image sensor 20 has a configuration in which RG lines and GB lines are repeatedly arranged in the column direction.
The noise removing unit 30 holds the G matrix, the R matrix, and the B matrix among the signals output from the single-plate imaging sensor 20, performs a special median process on the G matrix, and averages the R matrix and the B matrix. Or a median filter.
[0037]
In addition, the noise removing unit 30 requires the line memory 40 to perform such processing. For this processing, when the G signal is processed by a small matrix of 3 × 3, and the R and B signals are processed by a small matrix of 1 × 5, the line memory 40 stores the output signal of the single-panel image sensor 20 in two. What is necessary is just to have the capacity to store for the line.
Next, the operation will be described.
[0038]
The single-plate image sensor 20 sequentially outputs image pixels by a raster scan method. That is, the single-plate imaging sensor 20 sequentially outputs the imaging pixels in each row of the sensor output matrix in a certain direction.
Then, the noise removing unit 30 averages the R matrix and the B matrix using the data of the previous line and the previous line stored in the line memory 40 and the output signal of the single-plate image sensor 20. Processing (or processing by a median filter) is performed to generate noise-processed R and B signals. The G matrix is subjected to special median processing to generate noise-processed G signal pixels. Then, the output signal of the single-plate image sensor 20 is stored in the line memory 40 instead of the unnecessary data on the line memory 40 after the processing.
[0039]
Next, using the RGB signals subjected to the noise removal processing, image processing such as color interpolation is performed in the next-stage functional unit, and a completed image is generated.
As described above, the single-panel imaging device 1 according to the present embodiment performs the special median processing on the G signal among the output signals of the single-panel imaging sensor 20, and performs the processing on the R signal and the B signal. Performs an averaging process or a process using a median filter.
[0040]
Therefore, as compared with the case where the processing by the median filter is performed on the entire image, it is possible to retain the information of the details of the image while maintaining the same effect of the noise removal, and to maintain the isolated points in the image even after the noise removal. be able to. That is, it is possible to perform appropriate noise removal while maintaining the information amount.
Further, the single-panel imaging apparatus 1 performs a filtering process on an output signal of the single-panel imaging sensor 20, and thus performs a filtering process on a completed image after performing color interpolation or the like (line memory for each of the R, G, and B signals). The required memory can be greatly reduced as compared with the case where the same capacity is required.
[0041]
Although the present embodiment has been described mainly with respect to color signals of the RGB system, it is also possible to target color signals of other systems such as a complementary color filter system. The effects of the present invention can be achieved by performing special median processing on signal components having a correlation and performing averaging processing or processing by a median filter on other signal components.
Further, although an example in which the reference range of 3 × 3 for the G signal and the reference range of 1 × 5 for the R and B signals is described, the present invention is not limited to this reference range, and a wider reference range can be used, for example.
[0042]
Although an example in which processing is performed on the pixel array of the single-plate sensor has been described, the same effect can be obtained by applying the above processing to general image data.
Further, in the present embodiment, the case has been described where the averaging process is performed on the R signal and the B signal, and the special median process is performed on the G signal, but instead of performing the special median process on the G signal, In addition, the effect of reducing the processing load can be achieved only by performing the processing using the normal median filter. That is, conventionally, a noise removal method of performing processing by a median filter on each of R, G, and B signal component images (three primary color images) on which color interpolation has been performed has been used. For the output signal of the single-plate image sensor 20, the G signal can be subjected to processing by a median filter, and the R and B signals can be averaged. In other words, only the G signal, which easily affects the luminance, is processed by the median filter having a relatively large processing load, and the R signal and the B signal are subjected to the averaging processing with the small processing load, so that the detail of the image can be reduced. It is possible to reduce the processing load as compared with the case where only the processing by the median filter is performed while relatively retaining information.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a conceptual diagram showing a sensor output matrix.
FIG. 2 is a diagram showing a small matrix of a G signal.
FIG. 3 is a diagram illustrating a relationship between various thresholds th and a ratio of noise that is removed from the entire noise.
FIG. 4 is a diagram illustrating a relationship between a luminance value and an amount of noise included in image information.
FIG. 5 is a diagram showing a small matrix of a B signal.
FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of a single-panel imaging device 1 according to the present embodiment.
[Explanation of symbols]
Reference Signs List 1 single-chip imaging device, 10 lens, 20 single-chip imaging sensor, 30 noise removing unit, 40 line memory

Claims (12)

複数の画素により構成された画像のノイズ除去方法であって、
処理対象画素を含む所定の周囲画素の信号値のメディアンと処理対象画素の信号値との差分と、所定の閾値とを比較し、前記差分が該閾値より大きい場合には、処理対象画素の信号値を用い、前記差分が該閾値以下である場合には、前記メディアンを処理対象画素の信号値として用いる特殊メディアン処理を、前記画像を構成する画素に対して施すことを特徴とするノイズ除去方法。
A noise removal method for an image constituted by a plurality of pixels,
The difference between the median of the signal value of the predetermined surrounding pixel including the pixel to be processed and the signal value of the pixel to be processed is compared with a predetermined threshold. If the difference is larger than the threshold, the signal of the pixel to be processed is A noise removal method, wherein, when the difference is equal to or less than the threshold, a special median process using the median as a signal value of a pixel to be processed is performed on pixels constituting the image. .
前記画素を構成する信号成分のうち、画像の輝度とより高い関係を有する信号成分について、前記特殊メディアン処理を施すことを特徴とする請求項1記載のノイズ除去方法。2. The noise removing method according to claim 1, wherein the special median processing is performed on a signal component having a higher relationship with the luminance of an image among signal components constituting the pixel. 前記画像は、所定方式に基づく異なる成分の色信号を出力する撮像素子を、所定パターンに配列した単板式撮像センサによって撮影されたものであり、該異なる成分の色信号のうち、少なくとも1つの成分の色信号について、前記特殊メディアン処理を施すことを特徴とする請求項1または2記載のノイズ除去方法。The image is obtained by photographing an image sensor that outputs color signals of different components based on a predetermined method by a single-plate image sensor arranged in a predetermined pattern, and at least one component among the color signals of the different components. 3. The noise removal method according to claim 1, wherein the special median processing is performed on the color signal. 前記撮像素子は、RGB方式に基づく異なる成分の色信号を出力し、
RGB方式におけるG信号について、前記特殊メディアン処理を施すことを特徴とする請求項1〜3のいずれかに記載のノイズ除去方法。
The image sensor outputs color signals of different components based on the RGB system,
The noise removal method according to any one of claims 1 to 3, wherein the special median processing is performed on a G signal in the RGB system.
前記異なる成分の色信号のうち、前記特殊メディアン処理を施さない成分の色信号について、平均化処理あるいはメディアンフィルタによる処理のいずれかを施すことを特徴とする請求項1〜4のいずれかに記載のノイズ除去方法。The color signal of the component not subjected to the special median processing among the color signals of the different components is subjected to one of an averaging process and a process by a median filter. Noise removal method. 前記閾値を画像の輝度に関連する情報に基づいて変化させることを特徴とする請求項1〜5のいずれかに記載のノイズ除去方法。The method according to any one of claims 1 to 5, wherein the threshold value is changed based on information related to luminance of an image. 所定方式に基づく異なる成分の色信号を出力する撮像素子を、所定パターンに配列した単板式撮像センサによって撮影された画像のノイズ除去方法であって、
前記異なる成分の色信号のうち、画像の輝度とより高い関係を有する成分の色信号について、メディアンフィルタによる処理を施し、他の成分の色信号について平均化処理を施すことを特徴とするノイズ除去方法。
An image sensor that outputs color signals of different components based on a predetermined method, a noise removal method for an image captured by a single-plate image sensor arranged in a predetermined pattern,
Noise removal, wherein a color signal of a component having a higher relationship with the luminance of an image among the color signals of the different components is processed by a median filter, and an averaging process is performed on color signals of other components. Method.
前記撮像素子は、RGB方式に基づく異なる成分の色信号を出力し、G信号について、メディアンフィルタによる処理を施し、R信号およびB信号について、平均化処理を施すことを特徴とする請求項7記載のノイズ除去方法。8. The imaging device according to claim 7, wherein the image sensor outputs color signals of different components based on the RGB system, performs a G signal processing by a median filter, and performs an averaging process on the R signal and the B signal. Noise removal method. 複数の画素により構成された画像のノイズ除去を行う撮像装置であって、
処理対象画素を含む所定の周囲画素の信号値のメディアンと処理対象画素の信号値との差分と、所定の閾値とを比較し、前記差分が該閾値より大きい場合には、処理対象画素の信号値を用い、前記差分が該閾値以下である場合には、前記メディアンを処理対象画素の信号値として用いる特殊メディアン処理を、前記画像を構成する画素に対して施すことを特徴とする撮像装置。
An image pickup apparatus that removes noise of an image formed by a plurality of pixels,
The difference between the median of the signal value of the predetermined surrounding pixel including the pixel to be processed and the signal value of the pixel to be processed is compared with a predetermined threshold. If the difference is larger than the threshold, the signal of the pixel to be processed is compared. An imaging apparatus, wherein a special median process using the median as a signal value of a pixel to be processed is performed on pixels constituting the image when the difference is equal to or less than the threshold value.
所定方式に基づく異なる成分の色信号を出力する撮像素子を、所定パターンに配列した単板式撮像センサを備え、該単板式撮像センサによって撮影された画像のノイズ除去を行う撮像装置であって、
前記異なる成分の色信号のうち、画像の輝度とより高い関係を有する成分の色信号について、メディアンフィルタによる処理を施し、他の成分の色信号について平均化処理を施すことを特徴とする撮像装置。
An image pickup device that outputs a color signal of a different component based on a predetermined method, comprising a single-plate image sensor arranged in a predetermined pattern, and an image pickup device that removes noise of an image captured by the single-plate image sensor.
An image pickup apparatus, wherein, among the color signals of the different components, a color signal of a component having a higher relationship with the luminance of an image is processed by a median filter, and an averaging process is performed on color signals of other components. .
複数の画素により構成された画像のノイズ除去を行うためのノイズ除去プログラムであって、
処理対象画素を含む所定の周囲画素の信号値のメディアンと処理対象画素の信号値との差分と、所定の閾値とを比較し、前記差分が該閾値より大きい場合には、処理対象画素の信号値を用い、前記差分が該閾値以下である場合には、前記メディアンを処理対象画素の信号値として用いる特殊メディアン処理を、前記画像を構成する画素に対して施す機能をコンピュータに実現させることを特徴とするノイズ除去プログラム。
A noise removal program for removing noise from an image composed of a plurality of pixels,
The difference between the median of the signal value of the predetermined surrounding pixel including the pixel to be processed and the signal value of the pixel to be processed is compared with a predetermined threshold. If the difference is larger than the threshold, the signal of the pixel to be processed is compared. Value, and when the difference is equal to or less than the threshold, causing a computer to realize a function of performing a special median process using the median as a signal value of a pixel to be processed on pixels constituting the image. Characteristic noise removal program.
所定方式に基づく異なる成分の色信号を出力する撮像素子を、所定パターンに配列した単板式撮像センサによって撮影された画像のノイズ除去を行うノイズ除去プログラムであって、
前記異なる成分の色信号のうち、画像の輝度とより高い関係を有する成分の色信号について、メディアンフィルタによる処理を施し、他の成分の色信号について平均化処理を施す機能をコンピュータに実現させることを特徴とするノイズ除去プログラム。
An image sensor that outputs color signals of different components based on a predetermined method, a noise removal program that removes noise of an image captured by a single-plate image sensor arranged in a predetermined pattern,
Among the color signals of the different components, a function of performing a process by a median filter on a color signal of a component having a higher relationship with the luminance of an image and performing an averaging process on color signals of other components is realized by a computer. A noise removal program characterized by the following.
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