JP2007306501A - 画像処理方法、画像処理装置、および画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】解像度を維持したままノイズを抑制することができる画像処理方法、画像処理装置、および画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】ＣＣＤ３３出力原画像データにラプラシアンフィルタを作用させることにより原画像のエッジが強調された微分画像を表わす微分画像データを生成する輪郭抽出部１０１と、ガウシアンフィルタの係数を求めるためのσ係数を算出するσ係数算出部１０２と、輪郭抽出部１０１で生成された微分画像の各画素値に基づいて微分画像の各画素に作用させるガウシアンフィルタの係数を上記σ係数により求めるガウシアンフィルタ係数算出部１０３と、原画像の各画素にガウシアンフィルタ係数算出部１０３で求められた各画素に応じた係数のガウシアンフィルタを作用させることによりノイズ低減画像を表わすノイズ低減画像データを生成するガウシアンフィルタ処理部１０４とを備えたディジタルカメラ１の画像処理装置１００。
【選択図】 図２

Description

本発明は、画像データ上で画像処理を施す画像処理方法、画像データ上で画像処理を施す画像処理装置、およびプログラムを実行する情報処理装置を画像処理装置として動作させる画像処理プログラムに関する。

従来より、画像データ上で画像処理を施すにあたり、画像データに含まれる雑音等による画像劣化を抑えるための技術がいくつか知られている。

例えば、雑音等の孤立データを除去することを目的に、多変数データの特徴や主成分を容易に抽出するラプラシアンフィルタおよびガウシアンフィルタ（ラプラシアンガウシアンフィルタと総称する）と、その出力を正規化する処理回路に関する技術が提案されている（特許文献１参照）。

また、濃淡画像の、雑音を除去したエッジ（輪郭）を効率的に抽出することを目的に、大小２種類のスケールによるフィルタを利用するエッジ抽出処理方法に関する技術が提案されている（特許文献２参照）。

さらに、ラプラシアンガウシアンフィルタの、大小２種のスケール値を自動的に決定することを目的に、人間の視覚特性の知見を利用してその画像にとって最適な大小２種の値を決定する処理方法に関する技術が提案されている（特許文献３参照）。

また、位置誤差を低減し、且つ雑音を排除したエッジ画像を抽出することを目的に、スケールの異なるフィルタによるエッジ画像に対してガウシアンフィルタをかけてぼかし、線形に加算して画像のエッジを抽出する処理方法に関する技術が提案されている（特許文献４参照）。

さらに、画像の輪郭ぼけの問題やノイズの問題を各々単独で処理し、全体として見やすい画像にすることを目的に、画像を構成する画素をエッジ画素、ノイズ画素、および非エッジ画素の３つに区分けして、画素毎にフィルタを適用する選択方法に関する技術が提案されている（特許文献５参照）。

また、エッジ周辺の細かい輝度変化が失われないことを目的に、エッジ強度に応じて原画像を低周波成分と高周波成分とに分離する処理方法に関する技術が提案されている（特許文献６参照）。
特開平２−２８５７０７号公報 特開平５−１８９５６５号公報 特開平５−３１４２５５号公報 特開平６−２９０２６８号公報 特開平７−１５２９０８号公報 特開平１０−２３２９２７号公報

ここで、画像データ上で画像処理を施すために用いられるガウシアンフィルタは、画素の空間的配置を考慮して、対象画素に近い画素に大きな重みを付けるとともにその対象画素から遠い画素には小さい重みを付けた加重平均をとる平滑化フィルタの一つであり、自然なノイズ除去効果を目的として利用される。しかし、そのパラメータ係数はあらかじめ決められた値が全画素に適用されるため、強くかける（重み付けする）とノイズ除去効果は大きいものの解像度が低下してしまう。反対に解像度が低下しないように弱めにかけるとノイズ除去の効果が半減してしまう。そのため、適用されるパラメータ係数は、それらの両方をバランスよく満たすように設定する必要がある。

特許文献１、特許文献２、特許文献３、および特許文献４に提案された技術において、ガウシアンフィルタとラプラシアンフィルタとの双方を用いる目的の大半は、ノイズ除去としてではなく特徴抽出のために用いられる。二次微分処理であるラプラシアンフィルタは、エッジ検出能力に優れているが、局所領域に作用する微分オペレータのため、雑音に弱いという欠点がある。そのためエッジ強調等に用いる場合には、単独で用いる代わりにガウシアンフィルタなどの平滑化フィルタを施してから適用される。ガウシアンフィルタを施してからラプラシアンフィルタを適用することで、多変数データの特徴抽出や主成分を分析することができるが、これらは特徴を抽出することが目的であり、原信号が大きく変化してしまうためノイズ低減を目的として使用することは困難である。従来の、上述した特許文献１〜４をも含む技術においては、これら２つのフィルタを関連させてノイズ低減処理を行なうものは見当たらない。

また、特許文献５に提案された技術は、画素をエッジ画素、ノイズ画素、および非エッジ画素の３つに分類した後、それぞれの画素毎にエッジ強調、ノイズ除去処理を施すものであるが、最終的な画像にするためには、これらを操作者が合成する必要がある。従って、一義的に定まらないうえに、画素の連続性が保障されていない。また、この特許文献５に提案された技術は、微分フィルタ処理後の濃淡画像データをあらかじめ設定した閾値で振り分けて、エッジ画像を論理１で表わすとともに非エッジ画像を論理０で表わすことで、エッジ面素と非エッジ画素を二値化により分類するものである。このため、エッジ検出の精度が粗くなってしまうという問題がある。

さらに、特許文献６に提案された技術は、エッジ強度に応じて原画像を２つの周波数成分に分離し、低周波成分に対しては階調変換を、高周波成分に関しては強調処理を行なって合成しているため、画質本来の自然さが損なわれるという問題がある。

本発明は、上記事情に鑑み、解像度を維持したままノイズを抑制することができる画像処理方法、画像処理装置、および画像処理プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成する本発明の画像処理方法は、画像データ上で画像処理を施す画像処理方法において、
処理対象の原画像データにより表わされる原画像に微分フィルタを作用させることによりその原画像のエッジが強調された微分画像を表わす微分画像データを生成する第１ステップと、
上記第１ステップで生成された微分画像の各画素値に基づいて、上記原画像の、その微分画像の各画素に対応する各画素に作用させる、平滑化フィルタの係数を求める第２ステップと、
上記原画像の各画素に、上記第２ステップで求められたその各画素に応じた係数の平滑化フィルタを作用させることにより、ノイズ低減画像を表わすノイズ低減画像データを生成する第３ステップとを有することを特徴とする。

本発明の画像処理方法は、第１ステップにおいて処理対象の原画像データにより表わされる原画像に微分フィルタを作用させることによりその原画像のエッジが強調された微分画像を表わす微分画像データを生成し、次いで第２ステップにおいてその微分画像の各画素値に基づいて、上記原画像の、その微分画像の各画素に対応する各画素に作用させる、平滑化フィルタの係数を求め、さらに第３ステップにおいて、上記原画像の各画素に、求められたその各画素に応じた係数の平滑化フィルタを作用させることにより、ノイズ低減画像を表わすノイズ低減画像データを生成するものである。換言すれば、平滑化フィルタの係数を作成する制御パラメータを固定値として用いるのではなく、微分フィルタを利用して対象画像からその制御パラメータを各画素に対して算出し、それを用いて平滑化フィルタの係数を算出する方法であるため、解像度を維持したままノイズを抑制することができる。また、従来では、高精度なノイズ低減フィルタを実現するためには、大量のパラメータを設計する必要があるため、設計負荷が増大するという問題を抱えているが、本発明の画像処理方法によれば、平滑化フィルタの係数を自動的に設定することができる。従って、大量のパラメータを設計する手間を低減することもできる。

ここで、上記第２ステップは、上記微分画像の各画素値に基づいて、その各画素値がエッジを表わす画素値に近づくほど、上記平滑化フィルタを作用させたときの平滑化の程度を低減させる、その平滑化フィルタの係数を求めるものであることが好ましい。

このようにすると、解像度を十分に維持したままノイズを抑制することができる。従って、高精度なノイズ低減処理を実現することができる。

また、処理対象の原画像データが、撮影により得られた、撮影感度情報を伴う画像データであって、
上記第２ステップは、上記微分画像の各画素値に基づいて、上記平滑化フィルタを作用させたときの平滑化の程度を、その各画素値がエッジを表わす画素値に近づくほど、かつ低い撮影感度ほど低減させる、その平滑化フィルタの係数を求めるものであることも好ましい態様である。

このようにすると、低感度で撮影した画像に対しては平滑化効果を少なくし、高感度になるにしたがい平滑化効果を強くしていくことができ、従って撮影感度を考慮したノイズ低減化を実現することができる。

さらに、上記第２ステップは、上記平滑化フィルタの係数を計算式に基づいて求めるものであることも好ましい。

このようにすると、平滑化フィルタの係数を簡単に求めることができる。

また、上記第２ステップは、上記平滑化フィルタの係数を、ルックアップテーブルを参照するステップを含んで求めるものであることも好ましい。

このようにすると、計算式で表わすことが困難である細かな平滑化フィルタの係数を求めることができ、従ってさらに高精度なノイズ低減処理を実現することができる。

さらに、上記微分フィルタが、ラプラシアンフィルタであることも好ましい。また、上記平滑化フィルタが、ガウシアンフィルタであることも好ましい。

このようにすると、微分フィルタ，平滑化フィルタとして、汎用的なフィルタを使用することができる。

また、上記目的を達成する本発明の画像処理装置は、画像データ上で画像処理を施す画像処理装置において、
処理対象の原画像データにより表わされる原画像に微分フィルタを作用させることによりその原画像のエッジが強調された微分画像を表わす微分画像データを生成する微分演算部と、
上記微分演算部で生成された微分画像の各画素値に基づいて、上記原画像の、その微分画像の各画素に対応する各画素に作用させる、平滑化フィルタの係数を求める係数算出部と、
上記原画像の各画素に、上記係数算出部で求められたその各画素に応じた係数の平滑化フィルタを作用させることによりノイズ低減画像を表わすノイズ低減画像データを生成する平滑化演算部とを備えたことを特徴とする。

本発明の画像処理装置は、原画像のエッジが強調された微分画像を表わす微分画像データを生成し、生成された微分画像の各画素値に基づいて、上記原画像の、その微分画像の各画素に対応する各画素に作用させる、平滑化フィルタの係数を求め、さらに、上記原画像の各画素に、求められたその各画素に応じた係数の平滑化フィルタを作用させることによりノイズ低減画像を表わすノイズ低減画像データを生成するものである。即ち、平滑化フィルタの係数を作成する制御パラメータを固定値として用いるのではなく、微分フィルタを利用して対象画像からその制御パラメータを各画素に対して算出し、それを用いて平滑化フィルタの係数を算出する装置である。このため、解像度を維持したままノイズを抑制することができる。また、従来では、高精度なノイズ低減フィルタを実現するためには、大量のパラメータを設計する必要があるため、設計負荷が増大するという問題を抱えているが、本発明の画像処理装置によれば、平滑化フィルタの係数を自動的に設定することができる。従って、大量のパラメータを設計する手間を低減することもできる。

ここで、この画像処理装置が、被写体を撮影して画像データを生成する撮影装置に組み込まれたものであることが好ましい。

このようにすると、例えば、デジタルカメラ、携帯電話に搭載されるカメラ、あるいは動画を撮影するビデオカメラ等の光学機器にも、本発明を適用することができる。

尚、本発明の画像処理装置には、前述の本発明の画像処理方法の各種態様を実行する画像処理装置の全ての態様が包含される。

さらに、上記目的を達成する本発明の画像処理プログラムは、プログラムを実行する情報処理装置内で実行され、その情報処理装置を、画像データ上で画像処理を施す画像処理装置として動作させる画像処理プログラムであって、
上記情報処理装置を、
処理対象の原画像データにより表わされる原画像に微分フィルタを作用させることによりその原画像のエッジが強調された微分画像を表わす微分画像データを生成する微分演算部と、
上記微分演算部で生成された微分画像の各画素値に基づいて、上記原画像の、その微分画像の各画素に対応する各画素に作用させる、平滑化フィルタの係数を求める係数算出部と、
上記原画像の各画素に、上記係数算出部で求められたその各画素に応じた係数の平滑化フィルタを作用させることによりノイズ低減画像を表わすノイズ低減画像データを生成する平滑化演算部とを備えた画像処理装置として動作させることを特徴とする。

尚、本発明の画像処理プログラムには、情報処理装置を、前述の本発明の画像処理方法の各種態様を実行する画像処理装置として動作させる画像処理プログラムの全ての態様が含まれる。

本発明の画像処理プログラムは、上記本発明の画像処理装置として動作させる画像処理プログラムであるため、解像度を維持したままノイズを抑制することができる。また、大量のパラメータを設計する手間を低減することもできる。

本発明によれば、解像度を維持したままノイズを抑制することができる画像処理方法、画像処理装置、および画像処理プログラムを提供することができる。

以下、本発明の実施の形態について図を参照して説明する。

図１は、本発明の画像処理装置の第１実施形態が組み込まれたデジタルカメラを上方から見た上面図（図１（ａ））、正面から見た正面図（図１（ｂ））、および背面から見た背面図（図１（ｃ））である。

このデジタルカメラ１は、被写体を撮影して画像データを生成する撮影装置の１つであり、このデジタルカメラ１には、詳細は後述するが、本発明の画像処理装置の第１実施形態である、画像データ上で画像処理を施す画像処理装置１００が組み込まれている。

このデジタルカメラ１は、図１（ａ），図１（ｂ）に示すようにカメラボディ１ａの中央にレンズ鏡胴１０が配備されている。また、このカメラボディ１ａの上面にはパワーボタン１１が配備されており、このパワーボタン１１が操作されると、図１（ａ），（ｂ）に示すようにレンズ鏡胴１０が繰出されて撮影準備が整えられるようになっている。

さらに、カメラボディ１ａ上面には、電源投入用のパワーボタン１１のほか、レリーズボタン１２とそのレリーズボタン１２の廻りに撮影モードダイヤル１２＿１とが配備されており、この撮影モードダイヤル１２＿１がＡＵＴＯに切り替えられているときにレリーズボタン１２が押されて撮影が行なわれるときにはデジタルカメラ１の内部に自動的に撮影条件が設定されて撮影が行なわれる。また、この撮影モードダイヤル１２＿１が動画撮影モード（符号Ｍ）に切り替えられると、動画撮影が行なわれるようになり、シーンポジション（符号ＳＰ）側に切り替えられると、撮影シーンに応じた撮影条件がデジタルカメラ１内部に自動的に設定されて撮影が行なわれるようになる。

また、図１（ｃ）に示すように、カメラボディ１ａの背面側には、画像表示部（液晶モニタ）１３が設けられており、撮影モード時には、この画像表示部１３上に被写体が表示されたり、メニューが表示されたりする。この撮影モードにあるときに画像表示部１３の脇にある再生ボタン１４が一度押されると、再生モードに切り替わり既撮影画像が画像表示部１３上に表示され、この再生ボタン１４が再度押されると、撮影モードに切り替わりスルー画像が画像表示部１３上に表示される。また、再生モードボタン１４の横には、Ｆ（フォトモード）ボタン１５が配備されており、よく用いられるモード、例えばピクセル設定モードや感度設定モードなどの切り替えがこのＦボタン１５の操作により簡単に行なえるようにもなっている。

また、そのＦボタン１５の下方には十字キー１６やＯＫ／メニューボタン１７が配備され上方にはズームスイッチ１８が配備されている。これら十字キー１６やＯＫ／メニューボタン１７の操作により、セットアップメニューに切り替えて日時の設定や画像表示を行なうか否かの設定等を行なったり、撮影メニューに切り替えて連写，セルフタイマ等を選択したりすることができる。

さらに、十字キー１６の下方には、画像表示部１３の表示を切り換えたり操作を途中でやめるときなどに使用されるＤＳＰ／ＢＡＣＫボタン１９が配備されている。

また、図１（ｂ）に示すカメラボディ１ａの正面には測光センサ２０や閃光発光窓２１が配備されており、閃光発光が必要な場合にはその閃光発光窓２１から閃光が被写体に向けて発光されるようになっている。

図２は、図１に示すデジタルカメラの内部構成を示す図である。

このデジタルカメラ１には、図１に示すレンズ鏡胴１０に収容されたズームレンズ，絞り，フォーカスレンズ，モータ等を有する撮像光学系３１と、撮像光学系３１に備えられた絞り，フォーカスレンズ，ズームレンズ，モータ等を制御する絞り／フォーカス／ズーム制御部３２が備えられている。

また、デジタルカメラ１には、ＣＣＤ３３と、撮像制御部３４が備えられている。ＣＣＤ３３は、撮像光学系３１を経由してきた被写体光を捉える固体撮像素子であり、このＣＣＤ３３には、入射された被写体光を電気信号である画像信号に変換するフォトダイオード等の光電変換素子が多数個備えられている。また、撮像制御部３４には、所定のタイミングでＣＣＤ３３を駆動するタイミングジェネレータが備えられており、これによりＣＣＤ３３に入射されている被写体光が所定のフレームレートで光電変換され、そのＣＣＤ３３から被写体である原画像を表わす原画像データが出力される。この原画像データは、後述する画像処理装置１００に入力される。

さらに、デジタルカメラ１には、ＣＰＵ３５と、ＲＯＭ３６と、ＲＡＭ３７とが備えられている。ＣＰＵ３５は、このデジタルカメラ１全体の制御を行なう。ＲＯＭ３６には、ＣＰＵ３５がデジタルカメラ１全体の制御を行なうためのプログラムが格納されている。また、ＲＡＭ３７は、ＣＰＵ３５で実行されるプログラムに必要な作業用のデータを格納するための作業領域等を有する。

また、デジタルカメラ１には、前述したパワーボタン１１，レリーズボタン１２，撮影モードダイヤル１２＿１，再生ボタン１４，Ｆボタン１５，十字キー１６、ＯＫ／メニューボタン１７，ズームスイッチ１８，ＤＳＰ／ＢＡＣＫボタン１９からなる操作部３８が備えられている。

さらに、デジタルカメラ１には、前述した画像表示部１３と、その画像表示部１３を制御する表示制御部３９が備えられている。

また、デジタルカメラ１には、表示用のバッファとしてのバッファメモリ４０と、メモリカード４１と、そのメモリカード４１に画像データを記憶するための制御を行なう画像記録部４２とが備えられている。

次に、本実施形態の特徴である画像処理装置１００について説明する。尚、この画像処理装置１００には、本発明の画像処理方法の一実施形態が含まれている。

画像処理装置１００には、輪郭抽出部１０１と、σ係数算出部１０２と、ガウシアンフィルタ係数算出部１０３と、ガウシアンフィルタ処理部１０４とが備えられている。

輪郭抽出部１０１は、本発明にいう微分演算部の一例に相当し、処理対象の原画像データにより表わされる原画像にラプラシアンフィルタ（本発明にいう微分フィルタの一例に相当）を作用させることにより、その原画像のエッジが強調された微分画像を表わす微分画像データを生成する。

σ係数算出部１０２は、後述する計算式により、ガウシアンフィルタの係数を求めるためのσ係数を算出する。

ガウシアンフィルタ係数算出部１０３は、本発明にいう係数算出部の一例に相当し、輪郭抽出部１０１で生成された微分画像の各画素値に基づいて、原画像の、微分画像の各画素に対応する各画素に作用させる、ガウシアンフィルタ（本発明にいう平滑化フィルタの一例に相当）の係数を、上記σ係数により求める。詳細には、このガウシアンフィルタ係数算出部１０３は、輪郭抽出部１０１で生成された微分画像の各画素値に基づいて、各画素値がエッジを表わす画素値に近づくほど、ガウシアンフィルタを作用させたときの平滑化の程度を低減させる、そのガウシアンフィルタの係数を求めるものである。さらに、詳細には、このガウシアンフィルタ係数算出部１０３は、ガウシアンフィルタの係数を、後述する計算式に基づいて求めるものである。

ガウシアンフィルタ処理部１０４は、本発明にいう平滑化演算部の一例に相当し、原画像の各画素に、ガウシアンフィルタ係数算出部１０３で求められた各画素に応じた係数のガウシアンフィルタを作用させることにより、ノイズ低減画像を表わすノイズ低減画像データを生成する。

図３は、図２に示す画像処理装置における画像データの流れを示す図である。

図３には、画像処理装置１００を構成する輪郭抽出部１０１，σ係数算出部１０２，ガウシアンフィルタ係数算出部１０３からなるフィルタ係数算出部１１０が示されている。

図３に示す輪郭抽出部１０１およびガウシアンフィルタ処理部１０４には、ＣＣＤ３３からの原画像である入力画像Ａを表わす画像データが入力される。輪郭抽出部１０１は、その画像データにより表わされる原画像にラプラシアンフィルタを作用させることにより、その原画像のエッジが強調された微分画像を表わす微分画像データ（輪郭抽出データ）を生成する。この輪郭抽出データはσ係数算出部１０２に入力され、後述する計算式によりσ係数が算出される。ガウシアンフィルタ係数算出部１０３は、算出されたσ係数によりガウシアンフィルタの係数を算出する。

ガウシアンフィルタ処理部１０４は、入力画像Ａの各画素に、ガウシアンフィルタ係数算出部１０３で求められた各画素に応じた係数のガウシアンフィルタを作用させることによりノイズ低減画像である出力画像Ｂを表わすノイズ低減画像データを生成する。

本実施形態の、デジタルカメラ１に組み込まれた画像処理装置１００では、ガウシアンフィルタの係数を作成するσ係数という制御パラメータを固定値として用いるのではなく、ラプラシアンフィルタを利用して対象画像からσ係数という制御パラメータを各画素に対して算出し、それを用いてガウシアンフィルタの係数を算出するため、より高精度なノイズ低減処理を実現することができる。

また、従来では、高精度なノイズ低減フィルタを実現するためには、大量のパラメータを設計する必要がある。そのため、設計負荷が増大するという問題を抱えている。本実施形態では、輪郭抽出部１０１，σ係数算出部１０２，ガウシアンフィルタ係数算出部１０３からなるフィルタ係数算出部１１０による、ガウシアンフィルタの係数を自動的に設定する機能を有する。このため、大量のパラメータを設計する手間を低減することができる。

図４は、図２に示す画像処理装置で実行される処理ルーチンのフローチャート、図５は、ラプラシアンフィルタの係数を示す図、図６は、ガウシアンフィルタの係数を求めるためのσ係数を算出するσ係数算出式である。また、図７は、ガウシアンフィルタの係数を求めるためのガウシアンフィルタ係数算出式、図８は、ガウシアンフィルタの係数を示す図である。さらに、図９は、原画像を示す図、図１０は、ラプラシアンフィルタ適用後の画像を示す図、図１１は、図１０に示す画像の階調を反転した画像を示す図である。

この画像処理装置１００では、先ず、図４に示すステップＳ１１（本発明にいう第１ステップに相当）において、図９に示す原画像に対して、図５に示すラプラシアンフィルタの係数をかけて高い空間周波数を抽出する。即ち、ラプラシアンフィルタで高い空間周波数を抽出する。これにより、図１０に示すラプラシアンフィルタ適用後の画像（輪郭のみが白くなっている画像）を得る。

次いで、ステップＳ１２において、図６に示すσ係数算出式より階調を反転して（図１１参照）から正規化してσ係数を求める。

さらに、ステップＳ１３において、σ係数よりガウシアンフィルタの係数を適用画素毎に自動的に算出する。具体的には、図７に示すガウシアンフィルタ係数算出式にσ係数を代入してガウシアンフィルタの係数を適用画素毎に自動的に算出する。これにより、図８に示すガウシアンフィルタの係数を求める。ここで、ステップＳ１２，１３が、本発明にいう第２ステップに相当する。

次いで、ステップＳ１４（本発明にいう第３ステップに相当）において、図８に示すガウシアンフィルタの係数でガウシアンフィルタ処理を実行する。

さらに、上述した処理を全ての画素に適用するためにステップＳ１５に進む。ステップＳ１５では、最終点（最終の画素）か否かが判定される。最終点でないと判定された場合はステップＳ１１に戻る。一方、最終点であると判定された場合は、このフローを終了する。

図１２は、３通りのσ係数による３通りのガウシアンフィルタの係数を示す図である。

図１２（ａ）には、０．１のσ係数によるガウシアンフィルタの係数が示されている。この場合は、平滑化の効果がないガウシアンフィルタの係数が算出される。

また、図１２（ｂ）には、０．５のσ係数によるガウシアンフィルタの係数が示されている。この場合は、平滑化の効果が小さいガウシアンフィルタの係数が算出される。

さらに、図１２（ｃ）には、１．０のσ係数によるガウシアンフィルタの係数が示されている。この場合は、平滑化の効果が大きいガウシアンフィルタの係数が算出される。つまり、図１１に示す階調反転画像において黒くなっている境界部分はσ係数が小さいため平滑化されずにエッジ成分が残り、逆に白くなっている部分はσ係数が大きく平滑化が強くなるため、ノイズを低減することができる。

図１３は、本発明の画像処理装置の第２実施形態が組み込まれたデジタルカメラの内部構成を示す図である。

尚、図１３に示すデジタルカメラ２の外観図は、図１に示すデジタルカメラ１の外観図と同じであるため、図示省略する。また、図２に示すデジタルカメラ１の構成要素と同じ構成要素には同一の符号を付し、異なる点について説明する。

図１３に示すデジタルカメラ２は、図２に示すデジタルカメラ１と比較し、画像処理装置１００が画像処理装置２００に置き換えられている点が異なっている。詳細には、ＬＵＴ定義部２０１が追加されている点と、σ係数算出部１０２がσ係数決定部２０２に置き換えられている点とが異なっている。

画像処理装置２００を構成するＬＵＴ定義部２０１には、ルックアップを定義するデータが格納されている。また、σ係数決定部２０２は、ＬＵＴ定義部２０１に格納されたデータを利用して、ガウシアンフィルタの係数を求めるためのσ係数を決定する。

図１４は、図１３に示す画像処理装置における画像データの流れを示す図である。

図１４には、図１３に示す画像処理装置２００を構成する輪郭抽出部１０１，ＬＵＴ定義部２０１,σ係数決定部２０２，ガウシアンフィルタ係数算出部１０３からなるフィルタ係数算出部２１０が示されている。

図１４に示す輪郭抽出部１０１およびガウシアンフィルタ処理部１０４には、ＣＣＤ３３からの原画像である入力画像Ａを表わす画像データが入力される。輪郭抽出部１０１は、その画像データにより表わされる原画像にラプラシアンフィルタを作用させることにより、その原画像のエッジが強調された微分画像を表わす微分画像データである輪郭抽出データを生成する。この輪郭抽出データはσ係数決定部２０２に入力される。また、σ係数決定部２０２には、ＬＵＴ定義部２０１に格納されたデータも入力される。

σ係数決定部２０２は、輪郭抽出データに、ＬＵＴ定義部２０１に格納されたデータを参照してσ係数を算出する。ガウシアンフィルタ係数算出部１０３は、算出されたσ係数によりガウシアンフィルタの係数を算出する。

ガウシアンフィルタ処理部１０４は、入力画像Ａの各画素に、ガウシアンフィルタ係数算出部１０３で求められた各画素に応じた係数のガウシアンフィルタを作用させることによりノイズ低減画像である出力画像Ｂを表わすノイズ低減画像データを生成する。

本実施形態の、デジタルカメラ２に組み込まれた画像処理装置２００では、ＬＵＴ定義部２０１に格納されたデータを参照してσ係数が算出される。このため、計算式で表わすことが困難である細かなσ係数を算出することができ、従ってさらに高精度なノイズ低減処理を実現することができる。

図１５は、図１３に示す画像処理装置で実行される処理ルーチンのフローチャートである。

この画像処理装置２００では、先ず、図１５に示すステップＳ２１において、ラプラシアンフィルタで高い空間周波数を抽出する。

次いで、ステップＳ２２において、ＬＵＴ定義部２０１に格納されたデータからなる定義済みのルックアップテーブルよりσ係数を決定する。

さらに、ステップＳ２３において、決定されたσ係数よりガウシアンフィルタの係数を適用画素毎に自動的に算出する。

次いで、ステップＳ２４において、ガウシアンフィルタ処理を実行する。

さらに、ステップＳ２５において、最終点（最終の画素）か否かが判定される。最終点でないと判定された場合はステップＳ２１に戻る。一方、最終点であると判定された場合は、このフローを終了する。

図１６は、ＬＵＴ定義部に格納されたデータからなる３通りのルックアップテーブルを示す図である。

図１６（ａ）に示すルックアップテーブルＬＵＴ１を用いた場合は、階調を反転して正規化されたσ係数が得られる。

また、図１６（ｂ）に示すルックアップテーブルＬＵＴ２を用いた場合は、高めの非線形要素の特性を持ったσ係数が得られる。

さらに、図１６（ｃ）に示すルックアップテーブルＬＵＴ３を用いた場合は、低めの非線形要素の特性を持ったσ係数が得られる。

このようなσ係数が、前述した図７に示すガウシアンフィルタ係数算出式に代入されてガウシアンフィルタの係数が適用画素毎に自動的に算出される。このガウシアンフィルタの係数によりガウシアンフィルタ処理を実行する。このようなルックアップテーブルＬＵＴ１，Ｔ２，Ｔ３を用いることにより、計算式で表わすことが困難である細かなσ係数を算出することができ、従ってさらに高精度なノイズ低減処理を実現することができる。

図１７は、本発明の画像処理装置の第３実施形態が組み込まれたデジタルカメラの内部構成を示す図、図１８は、図１７に示す画像処理装置における画像データの流れを示す図、図１９は、撮影感度を考慮したσ’係数算出式である。

図１７に示すデジタルカメラ３を構成する画像処理装置３００には、撮影感度によるσ係数調整部３０１が備えられている。また、図１８には、画像処理装置３００を構成する輪郭抽出部１０１，σ係数算出部１０２，撮影感度によるσ係数調整部３０１，ゲイン項（固定値αを含む）およびオフセット項（固定値βを含む）が格納された記憶部３１１，ガウシアンフィルタ係数算出部１０３からなるフィルタ係数算出部３１０が示されている。

図１８に示す輪郭抽出部１０１およびガウシアンフィルタ処理部１０４には、ＣＣＤ３３からの原画像である入力画像Ａを表わす画像データが入力される。この画像データは、撮影により得られた撮影感度情報（後述する）を伴う画像データである。

輪郭抽出部１０１は、その画像データにより表わされる原画像にラプラシアンフィルタを作用させることにより、その原画像のエッジが強調された微分画像を表わす微分画像データである輪郭抽出データを生成する。この輪郭抽出データはσ係数算出部１０２に入力され、前述した算出式（図６参照）によりσ係数が算出される。算出されたσ係数は、撮影感度によるσ係数調整部３０１に入力される。このσ係数調整部３０１は、図１９に示す撮影感度を考慮した、ゲイン項（撮影感度／α）およびオフセット項（（撮影感度／β）^２）から構成されたσ’係数算出式により、σ’係数を算出する。さらに、ガウシアンフィルタ係数算出部１０３は、算出されたσ’係数によりガウシアンフィルタの係数を算出する。

ガウシアンフィルタ処理部１０４は、入力画像Ａの各画素に、ガウシアンフィルタ係数算出部１０３で求められた各画素に応じた係数のガウシアンフィルタを作用させることによりノイズ低減画像である出力画像Ｂを表わすノイズ低減画像データを生成する。

本実施形態の、デジタルカメラ３に組み込まれた画像処理装置３００は、撮影感度を考慮したσ’係数によりガウシアンフィルタの係数を算出し、入力画像Ａの各画素に、ガウシアンフィルタ係数算出部１０３で求められた各画素に応じた係数のガウシアンフィルタを作用させることによりノイズ低減画像である出力画像Ｂを表わすノイズ低減画像データを生成する。このため、低感度で撮影した画像に対しては平滑化効果を少なくし、高感度になるにしたがい平滑化効果を強くしていくことができ、従って撮影感度を考慮したノイズ低減化を実現することができる。

図２０は、図１７に示す画像処理装置で実行される処理ルーチンのフローチャートである。

先ず、ステップＳ３１において、ラプラシアンフィルタで高い空間周波数を抽出する。

次いで、ステップＳ３２において、計算式（図６に示すσ係数算出式）より階調を反転してから正規化し、σ係数とする。

さらに、ステップＳ３３において、σ係数より撮影感度に応じて微調整する。詳細には、図１９に示す撮影感度を考慮したσ係数算出式により、σ’係数を求める。

さらに、ステップＳ３４において、上記σ’係数よりガウシアンフィルタの係数を適用画素毎に算出する。具体的には、図７に示すガウシアンフィルタ係数算出式にσ’係数を代入してガウシアンフィルタの係数を適用画素毎に自動的に算出する。これにより、微分画像の各画素値に基づいて、ガウシアンフィルタを作用させたときの平滑化の程度を、各画素値がエッジを表わす画素値に近づくほど、かつ低い撮影感度ほど低減させる、ガウシアンフィルタの係数を求める。

次いで、ステップＳ３５において、ガウシアンフィルタ処理を実行する。

さらに、ステップＳ３６において、最終点（最終の画素）か否かが判定される。最終点でないと判定された場合はステップＳ３１に戻る。一方、最終点であると判定された場合は、このフローを終了する。

図２１は、撮影感度１００のσ係数によるガウシアンフィルタの係数の一例を示す図である。尚、ここでは、固定値α＝８００，固定値β＝１６００と設定する。

図２１（ａ）には、σ＝０．１のときにはσ’＝０．０１６５となるガウシアンフィルタの係数が示されている。また、図２１（ｂ）には、σ＝０．５のときにはσ’＝０．０６６５となるガウシアンフィルタの係数が示されている。さらに、図２１（ｃ）には、σ＝１．０のときにはσ’＝０．１２９となるガウシアンフィルタの係数が示されている。いずれの場合であっても、σ係数を撮影感度１００により修正すると、修正されたσ’係数は小さくなるため、平滑化の効果がないガウシアンフィルタの係数が算出される。

図２２は、撮影感度４００のσ係数によるガウシアンフィルタの係数の一例を示す図である。ここでも、固定値α＝８００，固定値β＝１６００と設定する。

図２２（ａ）には、σ＝０．１のときにはσ’＝０．１１２５となるガウシアンフィルタの係数が示されている。この場合は、平滑化の効果がないガウシアンフィルタの係数が算出される。

また、図２２（ｂ）には、σ＝０．５のときにはσ’＝０．３１２５となるガウシアンフィルタの係数が示されている。この場合は、平滑化の効果が少ないガウシアンフィルタの係数が算出される。

さらに、図２２（ｃ）には、σ＝１．０のときにはσ’＝０．５６２５となるガウシアンフィルタの係数が示されている。この場合は、中程度の平滑化の効果を有するガウシアンフィルタの係数が算出される。

図２３は、撮影感度８００のσ係数によるガウシアンフィルタの係数の一例を示す図である。ここでも、固定値α＝８００，固定値β＝１６００と設定する。

図２３（ａ）には、σ＝０．１のときにはσ’＝０．３５となるガウシアンフィルタの係数が示されている。この場合は、平滑化の効果が少ないガウシアンフィルタの係数が算出される。

また、図２３（ｂ）には、σ＝０．５のときにはσ’＝０．７５となるガウシアンフィルタの係数が示されている。この場合は、中程度の平滑化の効果を有するガウシアンフィルタの係数が算出される。

さらに、図２３（ｃ）には、σ＝１．０のときにはσ’＝１．２５となるガウシアンフィルタの係数が示されている。この場合は、平滑化の効果が大きいガウシアンフィルタの係数が算出される。

つまり、低感度で撮影した画像に対しては平滑化効果を少なくし、高感度になるにしたがい平滑化効果を強くしていくことで撮影感度を考慮したノイズ低減化を実現することができる。

図２４は、本発明の画像処理装置の第４実施形態が組み込まれたデジタルカメラの内部構成を示す図、図２５は、図２４に示す画像処理装置における画像データの流れを示す図である。

図２４に示すデジタルカメラ４には、輪郭抽出部１０１，撮影感度によるＬＵＴ選択部４０１，ＬＵＴ定義部２０１，σ係数決定部２０２，ガウシアンフィルタ係数算出部１０３，ガウシアンフィルタ処理部１０４からなる画像処理装置４００が備えられている。また、図２５には、この画像処理装置４００を構成する輪郭抽出部１０１，撮影感度によるＬＵＴ選択部４０１，ＬＵＴ定義部２０１，σ係数決定部２０２，ガウシアンフィルタ係数算出部１０３からなるフィルタ係数算出部４１０が示されている。

図２５に示す輪郭抽出部１０１およびガウシアンフィルタ処理部１０４には、ＣＣＤ３３からの原画像である入力画像Ａを表わす画像データが入力される。輪郭抽出部１０１は、その画像データにより表わされる原画像にラプラシアンフィルタを作用させることにより、その原画像のエッジが強調された微分画像を表わす微分画像データである輪郭抽出データを生成する。この輪郭抽出データはσ係数決定部２０２に入力される。

また、撮影感度によるＬＵＴ選択部４０１は、撮影感度に応じたＬＵＴ（ルックアップテーブル）を選択し、その選択したＬＵＴの番号（選択番号）を、ＬＵＴ定義部２０１に向けて出力する。ＬＵＴ定義部２０１は、その選択番号に対応するσ係数ＬＵＴを、σ係数決定部２０２に向けて出力する。

σ係数決定部２０２は、輪郭抽出データに、ＬＵＴ定義部２０１からのσ係数ＬＵＴを参照してσ係数を算出する。ガウシアンフィルタ係数算出部１０３は、算出されたσ係数によりガウシアンフィルタの係数を算出する。

ガウシアンフィルタ処理部１０４は、入力画像Ａの各画素に、ガウシアンフィルタ係数算出部１０３で求められた各画素に応じた係数のガウシアンフィルタを作用させることによりノイズ低減画像である出力画像Ｂを表わすノイズ低減画像データを生成する。

本実施形態の、デジタルカメラ４に組み込まれた画像処理装置４００は、撮影感度に応じたＬＵＴ（ルックアップテーブル）を選択し、その選択したＬＵＴの番号（選択番号）に対応するσ係数ＬＵＴを参照してσ係数を算出してガウシアンフィルタの係数を算出し、入力画像Ａの各画素に、その係数のガウシアンフィルタを作用させることによりノイズ低減画像である出力画像Ｂを表わすノイズ低減画像データを生成する。このため、低感度で撮影した画像に対しては平滑化効果を少なくし、高感度になるにしたがい平滑化効果を強くしていくことができ、従って撮影感度を考慮したノイズ低減化を、簡単に実現することができる。

図２６は、図２４に示す画像処理装置で実行される処理ルーチンのフローチャートである。

先ず、ステップＳ４１において、ラプラシアンフィルタで高い空間周波数を抽出する。

次いで、ステップＳ４２において、撮影感度に応じたＬＵＴを選択する。撮影感度１００の場合はステップＳ４３に進み、撮影感度１００用のＬＵＴを選択する。また、撮影感度２００の場合はステップＳ４４に進み、撮影感度２００用のＬＵＴを選択する。さらに、撮影感度４００の場合はステップＳ４５に進み、撮影感度４００用のＬＵＴを選択する。また、撮影感度８００の場合はステップＳ４６に進み、撮影感度８００用のＬＵＴを選択する。尚、これら撮影感度１００，２００，４００，８００用のＬＵＴについては後述する。

次に、ステップＳ４７に進む。ステップＳ４７では、定義済みのＬＵＴ（ＬＵＴ定義部２０１からのσ係数ＬＵＴ）よりσ係数を決定する。

さらに、ステップＳ４８において、決定されたσ係数よりガウシアンフィルタの係数を適用画素毎に算出する。

次いで、ステップＳ４９において、ガウシアンフィルタ処理を実行する。

さらに、ステップＳ５０において、最終点（最終の画素）か否かが判定される。最終点でないと判定された場合はステップＳ４１に戻る。一方、最終点であると判定された場合は、このフローを終了する。

図２７は、撮影感度毎のσ係数ＬＵＴである。

図２７（ａ）には、撮影感度１００用のＬＵＴが示されている。この撮影感度１００用のＬＵＴにおけるσ係数は、小さな値である。また、図２７（ｂ）には撮影感度２００用のＬＵＴ、図２７（ｃ）には撮影感度４００用のＬＵＴ、図２７（ｄ）には撮影感度８００用のＬＵＴが示されている。このように、撮影感度２００用のＬＵＴ，撮影感度４００用のＬＵＴ，撮影感度８００用のＬＵＴになるにしたがい大きなσ係数が得られる。

従って、低感度で撮影した画像に対しては平滑化効果を少なくし、高感度になるにしたがい平滑化効果を強くしていくことで撮影感度を考慮したノイズ低減化を、簡単に実現することができる。

次に、本発明の画像処理プログラムの一実施形態について説明する。

図２８は、本発明の画像処理プログラムの一実施形態が実現される情報処理装置を示す概要図である。

この図２８には、情報処理装置として、一般にワークステーションまたはパーソナルコンピュータと呼ばれるコンピュータ５００が示されており、このコンピュータ５００により本発明の画像処理プログラムの一実施形態が実現される。この画像処理プログラムは、このコンピュータ５００を、画像データ上で画像処理を施す画像処理装置として動作させるプログラムである。

先ず、このコンピュータ５００のハードウェア構成について説明する。

このコンピュータ５００は、ＣＰＵ（中央処理装置）、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ハードディスク、通信用ボード等が内蔵された本体部５０１、その本体部５０１からの指示により表示画面５０２ａ上に画像や文字列を表示する表示部５０２、このコンピュータ５００に利用者の指示を入力するためのキーボード５０３、表示画面５０２ａ上の任意の位置を指定することにより、その指定時にその位置に表示されていたアイコン等に応じた指示を入力するマウス５０４を備えている。

本体部５０１は、さらに外観上、フレキシブルディスク（図示せず）、ＣＤ―ＲＯＭ７００が装填されるフレキシブルディスク装填口５０１ａ、ＣＤ―ＲＯＭ装填口５０１ｂを有しており、それらの内部には、それらの装填口５０１ａ，５０１ｂから装填されたフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ７００をドライブしてアクセスするフレキシブルディスクドライブやＣＤ−ＲＯＭドライブも内蔵されている。

図２９は、図２８に示した外観を有するコンピュータのハードウェア構成図である。

図２９のハードウェア構成図には、ＣＰＵ５１１、ＲＡＭ５１２、ハードディスクコントローラ５１３、フレキシブルディスクドライブ５１４、ＣＤ―ＲＯＭドライブ５１５、マウスコントローラ５１６、キーボードコントローラ５１７、ディスプレイコントローラ５１８、および通信用ボード５１９が示されており、それらはバス５１０で相互に接続されている。

フレキシブルディスクドライブ５１４、ＣＤ―ＲＯＭドライブ５１５は、図２８を参照して説明したように、それぞれフレキシブルディスク装填口５０１ａおよびＣＤ−ＲＯＭ装填口５０１ｂから装填されたフレキシブルディスク６００、ＣＤ−ＲＯＭ７００をアクセスするものである。通信用ボード５１９は通信回線８００に接続される。

また、図２９には、ハードディスクコントローラ５１３によりアクセスされるハードディスク５２０、マウスコントローラ５１６により制御されるマウス５０４、キーボードコントローラ５１７により制御されるキーボード５０３、およびディスプレイコントローラ５１８により制御される表示部５０２（ＣＲＴディスプレイ）も示されている。

図３０は、図２８に示す情報処理装置であるコンピュータを、画像データ上で画像処理を施す画像処理装置として動作させる本発明の画像処理プログラムの一実施形態が記憶されたＣＤ−ＲＯＭを示す概念図である。

図３０に示すＣＤ−ＲＯＭ７００には、画像処理プログラム７１０が記憶されており、この画像処理プログラム７１０は、微分演算ルーチン部７１１、係数算出ルーチン部７１２、および平滑化演算ルーチン部７１３で構成されている。画像処理プログラム７１０の各部の細部については、本発明の画像処理装置の一実施形態の各部の作用とあわせて説明する。

図３１は、本発明の画像処理装置の、ＣＤ−ＲＯＭに記憶された画像処理プログラムにより実現される一実施形態の構成を示す図である。

図３１に示す画像処理装置５００＿１には、微分演算部５００＿１１と、係数算出部５００＿１２と、平滑化演算部５００＿１３とが備えられている。

微分演算部５００＿１１は、図３０に示す微分演算ルーチン部７１１のプログラムの作用を受けて動作し、処理対象の原画像データにより表わされる原画像に微分フィルタを作用させることにより、その原画像のエッジが強調された微分画像を表わす微分画像データを生成する。

係数算出部５００＿１２は、図３０に示す係数算出ルーチン部７１２のプログラムの作用を受けて動作し、微分演算部５００＿１１で生成された微分画像の各画素値に基づいて、上記原画像の、その微分画像の各画素に対応する各画素に作用させる、平滑化フィルタの係数を求める。

平滑化演算部５００＿１３は、図３０に示す平滑化演算ルーチン部７１３のプログラムの作用を受けて動作し、上記原画像の各画素に、係数算出部５００＿１２で求められた各画素に応じた係数の平滑化フィルタを作用させることによりノイズ低減画像を表わすノイズ低減画像データを生成する。

本発明の画像処理プログラムの一実施形態である画像処理プログラム７１０は、上述したデジタルカメラに組み込まれた画像処理装置として動作させる画像処理プログラムであるため、解像度を維持したままノイズを抑制することができる。また、大量のパラメータを設計する手間を低減することもできる。

本発明の画像処理装置の第１実施形態が組み込まれたデジタルカメラの概観図である。 図１に示すデジタルカメラの内部構成を示す図である。 図２に示す画像処理装置における画像データの流れを示す図である。 図２に示す画像処理装置で実行される処理ルーチンのフローチャートである。 ラプラシアンフィルタの係数を示す図である。 ガウシアンフィルタの係数を求めるためのσ係数を算出するσ係数算出式である。 ガウシアンフィルタの係数を求めるためのガウシアンフィルタ係数算出式である。 ガウシアンフィルタの係数を示す図である。 原画像を示す図である。 ラプラシアンフィルタ適用後の画像を示す図である。 図１０に示す画像の階調を反転した画像を示す図である。 ３通りのσ係数による３通りのガウシアンフィルタの係数を示す図である。 本発明の画像処理装置の第２実施形態が組み込まれたデジタルカメラの内部構成を示す図である。 図１３に示す画像処理装置における画像データの流れを示す図である。 図１３に示す画像処理装置で実行される処理ルーチンのフローチャートである。 ＬＵＴ定義部に格納されたデータからなる３通りのルックアップテーブルを示す図である。 本発明の画像処理装置の第３実施形態が組み込まれたデジタルカメラの内部構成を示す図である。 図１７に示す画像処理装置における画像データの流れを示す図である。 撮影感度を考慮したσ’係数算出式である。 図１７に示す画像処理装置で実行される処理ルーチンのフローチャートである。 撮影感度１００のσ係数によるガウシアンフィルタの係数の一例を示す図である。 撮影感度４００のσ係数によるガウシアンフィルタの係数の一例を示す図である。 撮影感度８００のσ係数によるガウシアンフィルタの係数の一例を示す図である。 本発明の画像処理装置の第４実施形態が組み込まれたデジタルカメラの内部構成を示す図である。 図２４に示す画像処理装置における画像データの流れを示す図である。 図２４に示す画像処理装置で実行される処理ルーチンのフローチャートである。 撮影感度毎のσ係数ＬＵＴである。 本発明の画像処理プログラムの一実施形態が実現される情報処理装置を示す概要図である。 図２８に示した外観を有するコンピュータのハードウェア構成図である。 図２８に示す情報処理装置であるコンピュータを、画像データ上で画像処理を施す画像処理装置として動作させる本発明の画像処理プログラムの一実施形態が記憶されたＣＤ−ＲＯＭを示す概念図である。 本発明の画像処理装置の、ＣＤ−ＲＯＭに記憶された画像処理プログラムにより実現される一実施形態の構成を示す図である。

符号の説明

１，２，３，４ デジタルカメラ
１ａ カメラボディ
１０ レンズ鏡胴
１１ パワーボタン
１２ レリーズボタン
１２＿１ 撮影モードダイヤル
１３ 画像表示部
１４ 再生ボタン
１５ Ｆボタン
１６ 十字キー
１７ ＯＫ／メニューボタン
１８ ズームスイッチ
１９ ＤＳＰ／ＢＡＣＫボタン
３１ 撮像光学系
３２ 絞り／フォーカス／ズーム制御部
３３ ＣＣＤ
３４ 撮像制御部
３５ ＣＰＵ
３６ ＲＯＭ
３７ ＲＡＭ
３８ 操作部
３９ 表示制御部
４０ バッファメモリ
４１ メモリカード
４２ 画像記録部
１００，２００，３００，４００ 画像処理装置
１０１ 輪郭抽出部
１０２ σ係数算出部
１０３ ガウシアンフィルタ係数算出部
１０４ ガウシアンフィルタ処理部
１１０，２１０，３１０，４１０ フィルタ係数算出部
２０１ ＬＵＴ定義部
２０２ σ係数決定部
３０１ σ係数調整部
３１１ 記憶部
４０１ ＬＵＴ選択部
５００ コンピュータ
５００＿１ 画像処理装置
５００＿１１ 微分演算部
５００＿１２ 係数算出部
５００＿１３ 平滑化演算部
５０１ 本体部
５０２ 表示部
５０２ａ 表示画面
５０３ キーボード
５０４ マウス
５０１ａ フレキシブルディスク装填口
５０１ｂ ＣＤ―ＲＯＭ装填口
５１０ バス
５１１ ＣＰＵ
５１２ ＲＡＭ
５１３ ハードディスクコントローラ
５１４ フレキシブルディスクドライブ
５１５ ＣＤ―ＲＯＭドライブ
５１６ マウスコントローラ
５１７ キーボードコントローラ
５１８ ディスプレイコントローラ
５１９ 通信用ボード
５２０ ハードディスク
６００ フレキシブルディスク
７００ ＣＤ―ＲＯＭ
７１０ 画像処理プログラム
７１１ 微分演算ルーチン部
７１２ 係数算出ルーチン部
７１３ 平滑化演算ルーチン部
８００ 通信回線

Claims (10)

1. 画像データ上で画像処理を施す画像処理方法において、
   処理対象の原画像データにより表わされる原画像に微分フィルタを作用させることにより該原画像のエッジが強調された微分画像を表わす微分画像データを生成する第１ステップと、
   前記第１ステップで生成された微分画像の各画素値に基づいて、前記原画像の、該微分画像の各画素に対応する各画素に作用させる、平滑化フィルタの係数を求める第２ステップと、
   前記原画像の各画素に、前記第２ステップで求められた該各画素に応じた係数の平滑化フィルタを作用させることにより、ノイズ低減画像を表わすノイズ低減画像データを生成する第３ステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
2. 前記第２ステップは、前記微分画像の各画素値に基づいて、該各画素値がエッジを表わす画素値に近づくほど、前記平滑化フィルタを作用させたときの平滑化の程度を低減させる、該平滑化フィルタの係数を求めるものであることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
3. 処理対象の原画像データが、撮影により得られた、撮影感度情報を伴う画像データであって、
   前記第２ステップは、前記微分画像の各画素値に基づいて、前記平滑化フィルタを作用させたときの平滑化の程度を、該各画素値がエッジを表わす画素値に近づくほど、かつ低い撮影感度ほど低減させる、該平滑化フィルタの係数を求めるものであることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
4. 前記第２ステップは、前記平滑化フィルタの係数を計算式に基づいて求めるものであることを特徴とする請求項１から３のうちのいずれか１項記載の画像処理方法。
5. 前記第２ステップは、前記平滑化フィルタの係数を、ルックアップテーブルを参照するステップを含んで求めるものであることを特徴とする請求項１から３のうちのいずれか１項記載の画像処理方法。
6. 前記微分フィルタが、ラプラシアンフィルタであることを特徴とする請求項１から５のうちのいずれか１項記載の画像処理方法。
7. 前記平滑化フィルタが、ガウシアンフィルタであることを特徴とする請求項１から５のうちのいずれか１項記載の画像処理方法。
8. 画像データ上で画像処理を施す画像処理装置において、
   処理対象の原画像データにより表わされる原画像に微分フィルタを作用させることにより該原画像のエッジが強調された微分画像を表わす微分画像データを生成する微分演算部と、
   前記微分演算部で生成された微分画像の各画素値に基づいて、前記原画像の、該微分画像の各画素に対応する各画素に作用させる、平滑化フィルタの係数を求める係数算出部と、
   前記原画像の各画素に、前記係数算出部で求められた該各画素に応じた係数の平滑化フィルタを作用させることによりノイズ低減画像を表わすノイズ低減画像データを生成する平滑化演算部とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
9. この画像処理装置が、被写体を撮影して画像データを生成する撮影装置に組み込まれたものであることを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
10. プログラムを実行する情報処理装置内で実行され、該情報処理装置を、画像データ上で画像処理を施す画像処理装置として動作させる画像処理プログラムであって、
    前記情報処理装置を、
    処理対象の原画像データにより表わされる原画像に微分フィルタを作用させることにより該原画像のエッジが強調された微分画像を表わす微分画像データを生成する微分演算部と、
    前記微分演算部で生成された微分画像の各画素値に基づいて、前記原画像の、該微分画像の各画素に対応する各画素に作用させる、平滑化フィルタの係数を求める係数算出部と、
    前記原画像の各画素に、前記係数算出部で求められた該各画素に応じた係数の平滑化フィルタを作用させることによりノイズ低減画像を表わすノイズ低減画像データを生成する平滑化演算部とを備えた画像処理装置として動作させることを特徴とする画像処理プログラム。

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