JP2006310999A - 画像処理装置および方法、並びにプログラム - Google Patents
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Images
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Abstract
【解決手段】 ノイズ抽出処理部81は、入力画像よりノイズ成分を抽出する。ノイズ補正処理部83は、ノイズ確率モデルメモリ84のノイズ確率モデルに基づいて、抽出されたノイズ成分を補正する。減算処理部86は、入力画像よりノイズが補正されたノイズ成分を減算する。以上のようにしたので入力画像より適切にノイズを除去することが可能となり、結果として、高画質な画像を出力することが可能となる。本発明は、デジタルスチルカメラに適用することができる。
【選択図】 図4
Description
(例えば、非特許文献1,2参照)。
"画像解析ハンドブック", 東京大学出版会, 1991 "Fast Bilateral Filtering for the Display of High-Dynamic-Range IMAGES Proc. of ACM SIGGRAPH 2002, pp. 257-266
ここで、式(1)における(x,y)は、画像中の画素位置を示す座標である。また、CCDやCMOSなどに代表される固体撮像素子においては、Gauss分布に従う熱雑音とPoisson分布に従う光ショットノイズが主要なノイズ成分であるといわれている。そこで、ここでは、ノイズ成分Nは、熱雑音と光ショットノイズのみからなるものとして説明する。このとき、このノイズ成分Nの確率モデルの期待値は0であり、ノイズの分散は信号成分Sの強度に依存するので、ノイズ成分Nの分散V{N}は、以下の式(2)で表現されることになる。
ここで、式(2)におけるσTは、熱雑音の標準偏差を示す。また、元信号Sは、確定的(確率的にゆらがない)とする。従って、入力された画像信号Mの分散V{M}は、以下の式(3)で表現されることになる。
Claims (17)
- 入力画像よりノイズ成分を抽出するノイズ抽出手段と、
所定のノイズ確率モデルに基づいて、前記ノイズ抽出手段により抽出されたノイズ成分を補正するノイズ補正手段と、
前記入力画像より前記ノイズ補正手段により補正されたノイズ成分を減算するノイズ成分減算手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記ノイズ補正手段は、
補正後のノイズ成分から得られるヒストグラム関数と、前記所定のノイズ確率モデルから得られる確率密度分布関数の形状が一致するように補正関数形状を決定する補正関数形状決定手段を備え、
前記補正関数形状決定手段により決定された補正関数形状の補正関数により、前記各画素値におけるノイズ成分を補正する
ことを特徴とする前記請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記補正関数形状決定手段は、
前記各画素値におけるノイズ成分より累積ヒストグラム関数を算出する累積ヒストグラム関数算出手段と、
前記累積ヒストグラム関数と、前記所定のノイズ確率モデルから得られる累積密度関数の逆関数との合成関数を算出する合成関数算出手段とを備え、
前記合成関数を前記補正関数形状の補正関数に決定する
ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記ノイズ補正手段は、
前記ノイズ成分を補正する注目画素について、前記注目画素の周辺の複数の画素におけるノイズ成分値の順位値を算出する順位値算出手段と、
前記所定のノイズ確率モデルから得られるノイズ成分値の累積密度関数に対して、前記順位値でマッピングするマッピング手段とを備え、
前記マッピング手段により前記所定のノイズ確率モデルから得られるノイズ成分値の累積密度関数に対して、前記順位値でマッピングすることにより前記ノイズ成分を補正する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記ノイズ抽出手段は、
前記入力画像の各画素に平滑化フィルタを適用する平滑化手段と、
前記入力画像の各画素の画素値から、前記平滑化手段により平滑化された画素の画素値を差し引く平滑化成分減算手段と
を備えることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記平滑化フィルタは、
前記入力画像中の物体輪郭を平滑化しない特性を持つエッジ保存平滑化フィルタである
ことを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。 - 入力画像よりノイズ成分を抽出するノイズ抽出ステップと、
所定のノイズ確率モデルに基づいて、前記ノイズ抽出手段により抽出されたノイズ成分を補正するノイズ補正ステップと、
前記入力画像より前記ノイズ補正手段により補正されたノイズ成分を減算するノイズ成分減算ステップと
を含むことを特徴とする画像処理方法。 - 入力画像よりノイズ成分を抽出するノイズ抽出ステップと、
所定のノイズ確率モデルに基づいて、前記ノイズ抽出手段により抽出されたノイズ成分を補正するノイズ補正ステップと、
前記入力画像より前記ノイズ補正手段により補正されたノイズ成分を減算するノイズ成分減算ステップと
を含む処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 - 入力画像を多重解像度からなる複数のレイヤの画像に変換する多重解像度変換手段と、
前記複数のレイヤのそれぞれの画像より、ノイズ成分を抽出するノイズ抽出手段と、
前記ノイズ抽出手段により抽出された前記複数のレイヤのそれぞれの画像のノイズ成分を、所定のノイズ確率モデルに基づいて補正するノイズ補正手段と、
前記複数のレイヤのそれぞれの画像について、前記ノイズ補正手段により補正されたノイズ成分を減算するノイズ成分減算手段と、
前記ノイズ成分減算手段によりノイズ成分が減算された、前記複数のレイヤの画像を多重解像度逆変換する多重解像度逆変換手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記ノイズ成分抽出手段は、
前記複数のレイヤの画像の各画素値をノイズ成分として抽出する
ことを特徴とする請求項9に記載の画像処理装置。 - 入力画像を多重解像度からなる複数のレイヤの画像に変換する多重解像度変換ステップと、
前記複数のレイヤのそれぞれの画像より、ノイズ成分を抽出するノイズ抽出ステップと、
前記ノイズ抽出ステップの処理により抽出された前記複数のレイヤのそれぞれの画像のノイズ成分を、所定のノイズ確率モデルに基づいて補正するノイズ補正ステップと、
前記複数のレイヤのそれぞれの画像について、前記ノイズ補正ステップの処理により補正されたノイズ成分を減算するノイズ成分減算ステップと、
前記ノイズ成分減算ステップの処理によりノイズ成分が減算された、前記複数のレイヤの画像を多重解像度逆変換する多重解像度逆変換ステップと
を含むことを特徴とする画像処理方法。 - 入力画像を多重解像度からなる複数のレイヤの画像に変換する多重解像度変換ステップと、
前記複数のレイヤのそれぞれの画像より、ノイズ成分を抽出するノイズ抽出ステップと、
前記ノイズ抽出ステップの処理により抽出された前記複数のレイヤのそれぞれの画像のノイズ成分を、所定のノイズ確率モデルに基づいて補正するノイズ補正ステップと、
前記複数のレイヤのそれぞれの画像について、前記ノイズ補正ステップの処理により補正されたノイズ成分を減算するノイズ成分減算ステップと、
前記ノイズ成分減算ステップの処理によりノイズ成分が減算された、前記複数のレイヤの画像を多重解像度逆変換する多重解像度逆変換ステップと
を含む処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 - イメージセンサによって得られる画像の画素を、ノイズ成分の輝度値依存性を打ち消すように非線形変換する非線形変換手段と、
前記非線形変換手段により非線形変換された画素からなる画像よりノイズ成分を分離するノイズ成分分離手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記非線形変換手段は、
前記イメージセンサで発生する確率的なランダムノイズの標準偏差に基づいて、各輝度レベルにおけるノイズ標準偏差の逆数に比例するような傾きを持つ単調増加関数による輝度レベルのマッピングにより、前記ノイズ成分の輝度値依存性を打ち消すように非線形変換する
ことを特徴とする請求項13に記載の画像処理装置。 - 前記非線形変換手段は、
前記イメージセンサによって得られる画像の画素値を増幅し、ゲイン値として取得するゲイン値取得手段と、
前記イメージセンサの熱雑音のばらつき値を計測するばらつき値計測手段と、
前記ゲイン値と、前記熱雑音ばらつき値とをパラメータとして決定される前記非線形変換関数を算出する非線形変換関数算出手段とを備え、
前記非線形変換関数算出手段により算出された非線形変換関数により、イメージセンサによって得られる画像の画素を、ノイズ成分の輝度値依存性を打ち消すように非線形変換する
ことを特徴とする請求項13に記載の画像処理装置。 - イメージセンサによって得られる画像の画素を、ノイズ成分の輝度値依存性を打ち消すように非線形変換する非線形変換ステップと、
前記非線形変換ステップの処理により非線形変換された画素からなる画像よりノイズ成分を分離するノイズ成分分離ステップと
を含むことを特徴とする画像処理方法。 - イメージセンサによって得られる画像の画素を、ノイズ成分の輝度値依存性を打ち消すように非線形変換する非線形変換ステップと、
前記非線形変換ステップの処理により非線形変換された画素からなる画像よりノイズ成分を分離するノイズ成分分離ステップと
を含む処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
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