JP2010011077A

JP2010011077A - ノイズ低減画像処理装置、方法及びプログラム

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Publication number: JP2010011077A
Application number: JP2008167952A
Authority: JP
Inventors: Kazuyasu Owaki; 一泰大脇; Kenichi Shimoyama; 賢一下山; Takeshi Ito; 伊藤　　剛
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2008-06-26
Filing date: 2008-06-26
Publication date: 2010-01-14

Abstract

【課題】インパルス性ノイズ及び小信号ノイズを低減し、視認性の良い画像を作成する
画像処理装置を提供する。
【解決手段】
相関指標算出部１１０は、周辺画素の値と処理対象画素値の絶対差分値を求める（ＳＴ１
１）。次に、求めた差分絶対値が閾値以上であるかどうかを判定する（ＳＴ１２）。絶対
差分値が閾値以上である場合には、（ＳＴ１２，Ｙｅｓ）、カウント数Ｃに１を加算する
（ＳＴ１３）。絶対差分値が閾値以下である場合には、ＳＴ１４に進む。ブロック内のす
べての画素の処理を行ったと判断した場合には、（ＳＴ１４，Ｙｅｓ）、周辺画素及び処
理対象画素のノイズの種類を判定する（ＳＴ１５）。具体的には、絶対差分値が閾値以上
となった画素の数を示すカウント数Ｃの値に応じて判定する。判定結果に応じてＳＴ１６
ａ〜ＳＴ１６ｄのいずれかの補正処理を行う。
【選択図】図５

Description

本発明は、入力画像からノイズを取り除き、視認性の良い画像を生成する画像処理装置
、方法、及びプログラムに関するものである。

デジタル信号に含まれるノイズ成分として、小信号によるノイズと、インパルス性のノイ
ズとが挙げられる。

画像信号中のエッジを保存し、小信号ノイズを取り除くフィルタとして、イプシロンフィ
ルタが知られている。イプシロンフィルタは、フィルタ処理を行う処理対象画素と、その
周辺の画素の信号レベルの絶対差分値を求め、差分値が小さい場合、処理対象画素と周辺
画素との相関が強いと考え積極的に周辺の画素を用いようとするフィルタである。具体的
には、その絶対差分値が設定した基準値（以下、イプシロン値と呼ぶ）以下の場合は入力
された周辺画素の値を保持し、イプシロン値より大きい場合は周辺画素の値を処理対象画
素の値に置き換えてから、平滑化処理を行うフィルタである。イプシロンフィルタでは、
処理対象画素がインパルス性ノイズである場合、周辺画素を全てインパルス性ノイズに置
き換えてから、平滑化処理を行うため、そのままインパルス性ノイズが出力されてしまう
。

そこで、処理対象画素がインパルス性ノイズかどうかを判定し、補正処理を行う手法が提
案されている。例えば特許文献１には、処理対象画素がインパルス性ノイズである場合に
は周辺画素に対してメディアンフィルタを用い処理対象画素を補正し、処理対象画素がイ
ンパルス性ノイズで無い場合には距離に応じた重み付けをした平均処理によって処理対象
画素の画素値を求める技術が記載されている。

上記従来技術では、周辺領域内の画素にインパルス性ノイズが存在していた場合平滑化処
理の段階で周辺画素のインパルス性ノイズに影響されて、誤った画素値に補正されてしま
い画質劣化が発生してしまう。図１は、入力画像の例を示す図である。周辺領域内に、１
画素インパルス性ノイズ画素が含まれた入力画像に対して、３×３ブロックの平滑化処理
を行うと、インパルス性ノイズであった周辺画素の影響で誤った画素値に補正されてしま
い画質劣化が発生してしまう。

特開２００８−２８４７５号公報

本発明は上記課題を解決するために、処理対象画素の周辺画素にインパルス性ノイズが
あるか否かについても判定し、判定結果に応じてその後の補正処理を切り替えることで、
視認性の良い画像を作成する画像処理装置、方法、及びプログラムを提供する。

上記課題を解決するため本発明は、入力された入力画像に対して補正処理を行う画像処理
装置において、前記入力画像の処理対象画素と前記処理対象画素の周辺領域に含まれる
周辺画素との画素値との相関の程度を示す相関指標値を算出する指標値算出手段と、前
記相関指標値と所定の基準値とを比較し、前記相関が前記基準値よりも低いと判定される
前記周辺画素のカウント数を求め、前記カウント数に応じて、ノイズ画素が存在する状況
を示すノイズの種類に分類するノイズ判定手段と、前記ノイズの種類に応じたフィルタ処
理によって、前記処理対象画素の補正後の画素値を求める補正手段と、を具備することを
特徴とする画像処理装置を提供する。また、同装置による画像処理方法、及び同方法を実
現する画像処理プログラムを提供する。

本発明によれは、インパルス性ノイズを低減された視認性の良い画像を作成することが
できる。

本発明の実施形態に係る像処理装置について図面を参照して説明する。以下、同じ構成
には同じ符号を付して重複説明は省略する。

[第１の実施形態]
図２は、本実施形態の画像処理装置１０の構成を示すブロック図である。

画像処理装置１０は、指標算出部１１０、ノイズ判定部１２０、フィルタ処理部１３０を
有する。画像処理装置１０は、入力信号である入力画像にフィルタ処理を行い、補正画像
を出力信号として出力する。

相関指標算出部１１０は、入力画像から、順次処理対象として選択される処理対象画素と
、処理対象画素を中心とした所定のブロックサイズの領域（以下、周辺領域と記載する）
内に含まれる処理対象画素以外の画素（以下、周辺画素と記載する）との画素値の相関の
程度を表す相関指標値を算出する。相関の程度を表す相関指標値として、本実施形態では
、処理対象画素と周辺画素との画素値の差分絶対値を用いる。差分絶対値を相関指標値と
した場合、差分絶対値が小さくなるにしたがって処理対象画素と周辺画素との相関が高い
といえる。逆に、差分絶対値が大きくなるにしたがって処理対象画素と周辺画素との相関
が低いといえる。

図３は、周辺領域のブロックサイズが５×５である場合の処理対象画素及び周辺画素の関
係を示す図である。最小の矩形領域は、１画素を示す。図中には０〜２５５の２５６階調
の信号レベルで表現される画像信号が入力された場合の、各画素の信号レベルが記載され
ている。

処理対象画素（ｉ，ｊ）に対して、ｘ軸、ｙ軸共に±２の領域内の画素が処理対象画素の
周辺画素として選択される。この場合、周辺画素数は２４となる。周辺画素である２４画
素の画素値を１画素ずつ処理対象画素の画素値と比較し、差分絶対値を算出する。（ｉ−
１，ｊ−２），（ｉ＋１，ｊ＋１）の周辺画素の信号レベルは２００である。これら２つ
の周辺画素と処理対象画素との差分絶対値は２００となる。また、それ以外の周辺画素と
処理対象画素との差分絶対値は０となる。

ノイズ判定部１２０は、指標算出部１１０により算出された相関指標値を用いて、インパ
ルス性ノイズが存在する位置あるいはパターン（処理対象画素か、周辺画素か、両方か）
に応じたノイズの種類に分類する。

所定の基準値（Ｔｈ）よりも、差分絶対値が小さい場合には、処理対象画素とその周辺画
素との間の相関が高いと判定し、逆に差分絶対値が基準値（Ｔｈ）よりも大きい場合には
、処理対象画素と周辺画素との間の相関が低いと判定する。周辺画素のうち、相関が低い
と判定された画素の数（カウント数Ｃ）に応じてノイズの種類の判定を行う。ノイズ画素
があると判定した場合には、ノイズ画素がどの画素かについても判定する。

図４は、入力画像の例を示す図である。ブロックサイズが５×５の周辺領域内の、（ｉ−
１，ｊ−２），（ｉ＋１，ｊ＋１）に処理対象画素との画素値の差分絶対値が基準値（Ｔ
ｈ）よりも大きな画素がある。この場合、（ｉ−１，ｊ−２），（ｉ＋１，ｊ＋１）の周
辺画素は、処理対象画素との相関が無いものとみなされる。したがって、図４に示す入力
画像については、カウント数Ｃ＝２と算出される。

カウント数Ｃの値に応じた処理対象画素及びその周辺画素のノイズの種類の判定方法につ
いては後述する。

フィルタ処理部１３０は、ノイズ判定部１２０での判定結果に応じて、１画素ずつ処理対
象画素としフィルタ処理を行う。フィルタ処理後の画像を、補正画像として出力する。

ノイズの種類に応じた詳細な補正処理については、後述する。

次に、本実施形態の画像処理装置１０の処理について説明する。

図５は、本実施形態の画像処理装置の処理を示すフローチャートである。

まず、相関指標算出部１１０が、周辺画素の値と処理対象画素値の絶対差分値を求める（
ＳＴ１１）。

次に、求めた差分絶対値が閾値以上であるかどうかを判定する（ＳＴ１２）。差分絶対値
は、処理対象画素と周辺画素の画素値の誤差が大きい、つまり、互いの相関が低くなるほ
どその値が大きくなる。そのため、絶対差分値が閾値以上（相関が低い）である場合には
、（ＳＴ１２，Ｙｅｓ）、カウント数Ｃに１を加算する（ＳＴ１３）。絶対差分値が閾値
以下（相関が高い）である場合には、ＳＴ１４に進む。

ブロック内の全画素の処理を行ったかを判定し、処理を行っていない場合には（ＳＴ１４
，Ｎｏ）、再びブロック内の次の画素の処理をＳＴ１１から行う。

ブロック内のすべての画素の処理を行ったと判断した場合には、（ＳＴ１４，Ｙｅｓ）、
周辺画素及び処理対象画素がインパルス性ノイズであるか否かを判定する（ＳＴ１５）。
具体的には、絶対差分値が閾値以上となった画素の数を示すカウント数Ｃの値に応じて判
定する。判定結果に応じてＳＴ１６ａ〜ＳＴ１６ｄのいずれかの補正処理を行い、補正後
の画像を出力する。

なお、以下に記す閾値Ｃ＿Ｔｈ１〜Ｃ＿Ｔｈ４は、Ｃ＿Ｔｈ１＞Ｃ＿Ｔｈ２＞Ｃ＿Ｔｈ３
＞Ｃ＿Ｔｈ４の関係である。例えば、ブロック５×５の周辺領域で処理を行う場合、周辺
画素数は２４であり、Ｃ＿ＣＴｈ１＝２４、Ｃ＿ＣＴｈ２＝２３、Ｃ＿ＣＴｈ３＝２、Ｃ
＿ＣＴｈ４＝１と設定する。

（ａ）Ｃ≧Ｃ＿Ｔｈ１の場合
周辺領域内で処理対象画素のみがインパルス性ノイズであると判定し、補正処理を行う（
ＳＴ１６ａ）。処理対象画素がノイズと判定された場合、フィルタ処理部１３０は、イン
パルス性ノイズ除去処理を行う。なお、本実施形態ではＣ＿ＣＴｈ１は、周辺画素数であ
る。

図６(a)は、処理対象画素のみがインパルス性ノイズである場合の例を示す図である。補
正処理は具体的には、例えば、処理対象画素を除く周辺画素２４画素の平均値を処理対象
画素値に置き換える処理を行う。それ以外に、図６(b)に示す破線で囲った処理対象画素
の周辺８画素を用いた平均値を処理対象画素値に置き換える処理、図６(c) に示す破線で
囲った処理対象画素と隣接する上下左右４画素の平均値を処理対象画素に置き換える処理
、周辺領域内の２５画素のメディアン値を処理対象画素値に置き換える処理、周辺８画素
のメディアン値を処理対象画素値に置き換える処理等を行う。ここに挙げた、補正処理は
一例であって、他の種々の方法であってかまわない。

また、これらのインパルス性ノイズ除去処理を行った後に、処理対象画素にも周辺画素に
もインパルス性ノイズは存在しないと判定した場合の処理（ＳＴ１６ｄ）を行っても良い
。

（ｂ）Ｃ＿Ｔｈ１＞Ｃ≧Ｃ＿Ｔｈ２の場合
処理対象画素もインパルス性ノイズであり、周辺画素中にもインパルス性ノイズが存在す
ると判定し、補正処理を行う（ＳＴ１６ｂ）。なお、Ｃ＿Ｔｈ２は、Ｃ＿Ｔｈ１から、周
辺画素内のインパルス性ノイズ発生頻度を引いた値であり、Ｃ＿Ｔｈ１と近い値である。

図７は、処理対象画素がインパルス性ノイズであり、かつ周辺画素（ｉ―２，ｊ＋１）も
インパルス性ノイズである場合の例を示す図である。この場合、インパルス性ノイズであ
る処理対象画素と、周辺画素を除いた２３画素を用いた平均値を処理対象画素に割り当て
る等のフィルタ処理を行う。ここで行われるフィルタ処理は処理対象画素及びインパルス
性ノイズである周辺画素を除いた周辺画素を用いたフィルタ処理であればよい。

（ｃ）Ｃ＿Ｔｈ３＞Ｃ≧Ｃ＿Ｔｈ４の場合
周辺画素にインパルス性ノイズが存在すると判定し、補正処理を行う（ＳＴ１６ｃ）。な
お、この場合注目画素はインパルス性ノイズではないものと判定される。フィルタ処理部
１３０は、処理対象画素と周辺画素を含めた周辺領域内の全画素からインパルス性ノイズ
である画素を除いた画素を用いた補正処理を行い、補正後の画素値を処理対象画素の画素
値として出力する。ここでＣ＿Ｔｈ３は、Ｃ＿Ｔｈ４に、周辺画素内のインパルス性ノイ
ズ発生頻度を足した値で、基本的に、Ｃ＿Ｔｈ４に近い値とする。

図８(１)は、周辺画素にインパルス性ノイズが存在する場合の例を示す図である。周辺画
素（（ｉ−１，ｊ−２），（ｉ＋１，ｊ＋１））がインパルス性ノイズである。

図８(２)は、図８(１)の入力画像の画素値の信号レベルの例を示す図である。（ｉ−１，
ｊ−２），（ｉ＋１，ｊ＋１）の２画素の信号レベルは２００で、残りの画素の信号レベ
ルは０である。

フィルタ処理部１３０は、処理対象画素と周辺画素を含めた２５画素から（（ｉ−１，ｊ
−２），（ｉ＋１，ｊ＋１））の２画素を除いた、２３画素を用いて補正処理を行う。補
正処理が、前述の２３画素を用いた平均値を処理対象画素の信号レベルとして出力する場
合には、図８(２)に示す場合フィルタ処理結果は、０／２３＝０となり、０レベルが処理
対象画素の信号レベルとして出力される。

（ｄ）Ｃ＜Ｃ＿Ｔｈ４、またはＣ＿Ｔｈ２＞Ｃ≧Ｃ＿Ｔｈ３の場合
対象画素にも周辺画素にもインパルス性ノイズが存在しないと判定し、補正処理を行う（
ＳＴ１６ｄ）。Ｃ＿Ｔｈ２＞Ｃ≧Ｃ＿Ｔｈ３としたのは、エッジが周辺領域内に含まれる
場合に、誤った補正がなされるのを防ぐためである。

ノイズ判定部１２０により、処理対象画素にも周辺画素にもインパルス性ノイズは存在し
ないと判定された場合、通常のイプシロンフィルタ処理を行う。なお、Ｃ＿Ｔｈ４は１で
あり、全ての周辺画素が処理対象画素と相関があったことを意味する。

図９は、イプシロンフィルタ処理を示すフローチャートである。

ＳＴ１１で算出した、フィルタ処理を行う処理対象画素と周辺画素との信号レベルの絶対
差分値から、絶対差分値があらかじめ定められたイプシロン値以上か否かを判定する（Ｓ
Ｔ２２）。絶対差分値が設定したイプシロン値以下の場合（ＳＴ２２，Ｎｏ）は、周辺画
素の値を保持する。また、絶対差分値がイプシロン値より大きい場合（ＳＴ２２，Ｙｅｓ
）は、その周辺画素の信号レベルを処理対象画素の値に置き換える処理を行う（ＳＴ２３
）。まだ、処理を行っていない周辺画素がある場合には（ＳＴ２２，Ｎｏ）その他の周辺
画素についてＳＴ２２〜ＳＴ２４の処理を行う。周辺画素全てについて上記の処理を行い
（ＳＴ２４，Ｙｅｓ）、周辺画素及び処理対象画素の値を用いた平滑化処理を行う（ＳＴ
２５）。平滑化処理後の値を処理対象画素の値として出力し、終了する。

イプシロン値は、どの程度の振幅（本実施形態では画素値の差分絶対値）の小信号ノイズ
（高周波雑音成分）の分離・除去を目的とするかに応じてあらかじめ定められる値である
。

なお、本実施形態では、イプシロンフィルタ処理を行う際のイプシロン値と、ノイズの種
類の判定を行う際の基準値とは異なるものとした。イプシロンフィルタ処理では小信号ノ
イズの除去を目的とし、ノイズの種類としてインパルス性ノイズの検出を目的としている
ため、基準値の方がイプシロン値よりも大きい値とすることが好ましいが、同じ値を利用
してもかまわない。それによって、処理量を削減することが可能となる。イプシロン値は
固定の値ではなく、入力画像に応じてその値を変えるような設計にしてもかまわない。

上述のように、フィルタ処理部１３０は、ノイズ判定部１２０が判定したノイズの種類に
応じたフィルタ処理を行うことによって、より画質劣化の少ない画像信号を出力すること
が可能となる。

図１０は、ノイズ判定部１２０によるノイズの種類の判定結果に応じたフィルタ処理部１
３０の例を示す図である。

フィルタ組み合わせ例１では、（ａ）処理対象画素がインパルス性ノイズと判定した場合
、処理対象画素を除いた画素の平均化処理を行う。（ｂ）処理対象画素がインパルス性ノ
イズであり、かつ、周辺画素にもインパルス性ノイズが存在すると判定した場合、処理対
象画素と周辺画素のインパルス性ノイズを除いた画素を用いた平均化処理を行う。（ｃ）
処理対象画素はインパルス性ノイズではなく、周辺画素にインパルス性ノイズが存在する
と判定した場合、周辺画素のインパルス性ノイズを用いた平均化処理を行う。また、（ｄ
）処理対象画素にも周辺画素にもインパルス性ノイズが存在しないと判定された場合、図
９に示すイプシロンフィルタ処理を行う。

フィルタ組み合わせ例２では、（ａ）処理対象画素がインパルス性ノイズと判定された場
合、処理対象画素を除いた周辺画素に対してメディアンフィルタ処理を行う。（ｂ）処理
対象画素がインパルス性ノイズであり、かつ、周辺画素にもインパルス性ノイズが存在す
ると判定した場合、処理対象画素及びインパルス性ノイズである画素を除いた周辺画素に
対してメディアンフィルタ処理を行う。（ｃ）処理対象画素はインパルス性ノイズではな
く、周辺画素にインパルス性ノイズが存在すると判定した場合、インパルス性ノイズであ
る周辺画素を除いた周辺画素及び処理対象画素に対して加重メディアンフィルタ処理を行
う。加重メディアンフィルタ処理とは、処理対象画素の重みを大きくし、そのメディアン
値を処理対象画素の値とするフィルタである。（ｄ）処理対象画素及び周辺画素にインパ
ルスノイズが無いと判定した場合、図９に示すイプシロンフィルタ処理を行う。

図１１は、加重メディアンフィルタの重み係数の例を示す図である。

フィルタ組み合わせ例３では、（ａ）処理対象画素がインパルス性ノイズと判定した場合
、処理対象画素を除いた画素の平均化処理を行う。（ｂ）処理対象画素がインパルス性ノ
イズであり、かつ、周辺画素にもインパルス性ノイズが存在すると判定した場合、処理対
象画素と周辺画素のインパルス性ノイズを除いた画素を用いた平均化処理を行う。（ｃ）
処理対象画素はインパルス性ノイズではなく、周辺画素にインパルス性ノイズが存在する
と判定した場合、図９に示すイプシロンフィルタ処理を行う。（ｄ）処理対象画素及び周
辺画素にインパルスノイズが無いと判定した場合、図９に示すイプシロンフィルタ処理を
行う。

フィルタ組み合わせ例４では、（ａ）処理対象画素がインパルス性ノイズと判定された場
合、処理対象画素を除いた画素の平均化処理を行う。（ｂ）処理対象画素がインパルス性
ノイズであり、かつ、周辺画素にもインパルス性ノイズが存在すると判定した場合、処理
対象画素を除いた画素の平均化処理を行う。（ｃ）処理対象画素はインパルス性ノイズで
はなく、周辺画素にインパルス性ノイズが存在すると判定した場合、処理対象画素を除い
た画素の平均化処理を行う。（ｄ）処理対象画素及び周辺画素にインパルスノイズが無い
と判定した場合、平均化処理を行う。

本実施形態の画像処理装置によれば、処理対象画素だけでなく、周辺画素にインパルス性
ノイズが存在するかについても判定し、判定結果であるノイズの種類に応じて補正処理を
切り替えることで、より画質劣化の少ない視認性の良い画像を出力することが可能となる
。また、判定処理も従来のイプシロンフィルタ処理に簡単な処理を追加するだけでよく、
インパルスノイズも小信号ノイズも低減可能なフィルタを実現することができる。

なお、本実施形態では相関指標値として画素値の差分絶対値を用いたが、相関の程度を表
現することができる指標であればその他の指標値であってもよい。

[第２の実施形態]
本実施形態の画像処理装置１０は、フィルタ処理部１３０で行う処理が第１の実施形態
とは異なるものである。

図１２は、本実施形態のフィルタ処理部１３０の構成を抜き出して示した図である。

フィルタ処理部１３０は、第１フィルタ処理部１３１、第２フィルタ処理部１３２、エ
ッジ成分抽出部１３３、画像合成部１３４を備える。

第１フィルタ処理部１３１は、第１の実施形態のフィルタ処理部１３０と同様の処理を
行う。図１３に示すように、小信号によるノイズを除去し、画像中の照明成分を抽出する
フィルタ処理を行う。

第２フィルタ処理部１３２は、エッジ成分抽出用のフィルタである。図１４（１）に示す
ように、エッジ部分は平滑化処理を行い、小信号ノイズは除去せずに通過させる。なお、
第１フィルタ処理部１３１と同様にノイズの種類の判定結果に応じた処理を行う。第２フ
ィルタ処理部１３１が行う具体的な処理については後述する。

エッジ成分抽出部１３３は、除算器であり、入力画像のエッジ成分を抽出する。図１４（
２）に示すように、第２フィルタ処理部１３２から出力された出力画像を、入力画像で除
算することでエッジ成分を抽出する。

画像合成部１３４は乗算器であり、図１５に示すように、画像のエッジ成分信号と、エッ
ジを保存して平滑化された信号を合成して、エッジが強調された出力画像を生成する。

次に、本実施形態の第２フィルタ処理部１３２のフィルタ処理について説明する。

図１６は、本実施形態の画像処理装置１０のうち、特に第２フィルタ処理部１３２が行う
フィルタ処理を示すフローチャートである。

ＳＴ１５で判定されたノイズの種類に応じてＳＴ３６ａ〜ｄのフィルタ処理を行う。

（ａ）Ｃ≧Ｃ＿Ｔｈ１（第１の閾値）の場合
処理対象画素のみがインパルス性ノイズであると判定し、第２フィルタ処理部１３２は、
処理対象画素値をそのまま出力する（ＳＴ３６ａ）。

（ｂ）Ｃ＿Ｔｈ１＞Ｃ≧Ｃ＿Ｔｈ２（第２の閾値）の場合
処理対象画素がインパルス性ノイズで、かつ、周辺画素にもインパルス性ノイズが存在す
ると判定し、処理対象画素のみがインパルス性ノイズであった場合と同様に、第２フィル
タ処理部１３２は、処理対象画素値をそのまま出力する（ＳＴ３６ｂ）。

（ｃ）Ｃ＿Ｔｈ３（第３の閾値）＞Ｃ≧Ｃ＿Ｔｈ４（第４の閾値）の場合
また、周辺画素のみにインパルス性ノイズが存在すると判定した場合、周辺領域からイン
パルス性ノイズを除いた残りの画素を出力する除去処理を行う（ＳＴ３６ｃ）。そして、
処理後の画像信号について、処理対象画素にも周辺画素にもインパルス性ノイズは存在し
ないと判定した場合のフィルタ処理（ＳＴ３６ｄ）を行う。若しくは単に、処理対象画素
値をそのまま出力しても良い。

（ｄ）Ｃ＜Ｃ＿Ｔｈ４、またはＣ＿Ｔｈ２＞Ｃ≧Ｃ＿Ｔｈ３の場合
周辺画素にも周辺画素にもインパルス性ノイズが存在しないと判定し、インパルス性ノイ
ズがある場合、通常のフィルタ処理である変形イプシロンフィルタ処理を行う（ＳＴ３６
ｄ）。変形イプシロンフィルタ処理については後述する。

図１７は、変形イプシロンフィルタ処理（ＳＴ３６ｄ）の詳細を示すフローチャートで
ある。

ＳＴ１１で算出した、フィルタ処理を行う処理対象画素と周辺画素との信号レベルの絶対
差分値から、絶対差分値があらかじめ定められたイプシロン値以上か否かを判定する（Ｓ
Ｔ４２）。絶対差分値が設定したイプシロン値以下の場合（ＳＴ４２，Ｎｏ）は、周辺画
素の値を保持する。また、絶対差分値がイプシロン値より大きい場合（ＳＴ４２，Ｙｅｓ
）は、その周辺画素の信号レベルを処理対象画素の値に置き換える処理を行う（ＳＴ４３
）。まだ、処理を行っていない周辺画素がある場合には（ＳＴ４２，Ｎｏ）その他の周辺
画素についてＳＴ４２〜ＳＴ４４の処理を行う。

周辺画素全てについて上記の処理を行い（ＳＴ４４，Ｙｅｓ）、周辺画素及び処理対象画
素の値を用いた平滑化処理を行う（ＳＴ４５）。平滑化処理後の値を処理対象画素の値と
して出力し、終了する。

上記のしたように、変形イプシロンフィルタ処理は、算出された絶対差分値が所定のイプ
シロン値より大きい場合、周辺画素値をそのまま用い、絶対差分値が所定のイプシロン値
より小さい場合、周辺画素値を処理対象画素値に置き換えて平滑化を行う小信号通過型の
フィルタである。図９のイプシロンフィルタ処理のフローチャートと比較してみると、絶
対差分値がイプシロン閾値以上である場合の処理と、イプシロン閾値以下である場合の処
理が入れ替わっていることが特徴である。

[第３の実施形態]
本実施形態は、ノイズ判定部がノイズの判定を行うためのＣ＿Ｔｈ１〜４の閾値の設定の
仕方に関するものである。

（ａ）処理対象画素のみがインパルス性ノイズであった場合、周辺画素には処理対象画素
と相関のあると判定される画素が１画素も存在しない。よって、処理対象画素のみがイン
パルス性ノイズであるかどうかを判定する第１の閾値は周辺画素数となる。

図１８（１）（５×５画素＝２５画素）に示す場合、周辺画素数が２４であるので、Ｃ＿
Ｔｈ１は２４となる。

（ｂ）処理対象画素がインパルス性ノイズであり、かつ周辺画素にもインパルス性ノイ
ズがある場合と、（ｄ）処理対象画素にも周辺画素にもインパルス性ノイズが無い場合と
を判定するための第２の閾値及び、（ｄ）処理対象画素にも周辺画素にもインパルス性ノ
イズが無い場合と、（ｃ）周辺画素にインパルス性ノイズが存在する場合とを判定するた
めの第３の閾値は、周辺画素領域内でのインパルス性ノイズの発生頻度より与えることが
できる。第２の閾値は周辺画素数から周辺画素領域内のインパルス性ノイズ発生頻度を引
いた値、第３の閾値は周辺画素領域内のインパルス性ノイズの発生頻度の値にすればよい
。

この発生頻度の値は、デバイスの特性に従って、あらかじめ求めておいた値を用いても
良いし、画像信号が入力された時点で、下記の要領で自動で値が与えられるようにしても
良い。もちろん、この方法は一例であって他の方法で求めても良い。

例えば、ラスタ画面を入力したときのノイズの振幅の平均値（標準偏差）がσだった場
合、カウントに用いる相関判定のための閾値Ａの値を２σに設定すると、ノイズの振幅の
分布が正規分布で近似されるとき、外れ値（インパルス性ノイズ）の割合は０．０５％で
ある。よって、
３×３（９画素）中に存在するインパルス性ノイズの数は０．０５×９＝０．４５（画素
）
５×５（２５画素）中に存在するインパルス性ノイズの数は０．０５×２５＝１．２５（
画素）
７×７（４９画素）中に存在するインパルス性ノイズの数は０．０５×４９＝２．４５（
画素）
ｎ×ｎ（ｎ＾２画素）中に存在するインパルス性ノイズの数は０．０５×ｎ２＝０．０５
ｎ＾２（画素）となる。

また、カウントに用いる相関判定のための閾値Ａの値を１σに設定した場合、ノイズの
振幅の分布が正規分布で近似されるとき、外れ値（インパルス性ノイズ）の割合は０．３
２％。よって、
３×３（９画素）中に存在するインパルス性ノイズの数は０．３２×９＝２．８８（画素
）
５×５（２５画素）中に存在するインパルス性ノイズの数は０．０５×２５＝８．００（
画素）
・・・
ｎ×ｎ（ｎ２画素）中に存在するインパルス性ノイズの数は０．３２×ｎ２＝０．３２ｎ
＾２（画素）
となる。

よって、例えば、閾値Ａの値を２σと設定し、５×５の範囲で、インパルス性ノイズ判
定処理を行う場合の閾値は、
第１の閾値＝２４、第２の閾値＝２４−１（≒１．２５）＝２３、第３の閾値＝１（≒
１．２５）＋１＝２、第４の閾値＝１、に設定する。

なお、周辺画素領域内のインパルス性ノイズ発生頻度の上限値を周辺画素領域の１辺（
短辺）の画素数に設定しても良い。

例えば、算出されたインパルス性ノイズの発生頻度が、周辺画素領域の１辺の長さを越え
た場合、インパルス性ノイズの発生頻度を周辺画素領域の１辺の長さに置き換える。例え
ば、５×３の領域内のインパル性スノイズ発生頻度が６であると算出された場合、インパ
ル性スノイズの発生頻度を３に置き換える。これは、図１８（２）に示すように、処理対
象画素と相関の低い画素がランダムな位置にあった場合、その画素はインパルス性ノイズ
といえる場合があるが、図１８（３）に示すように、一直線に並んだ場合、「線」という
信号の可能性があり、インパルス性ノイズと言えない場合があるためである。

（ｄ）処理対象画素にも、周辺画素にもインパルス性ノイズが無い場合、処理対象画素値
と相関の無い画素は無い。よって、処理対象画素がインパルス性ノイズではなく、周辺画
素にもインパルス性ノイズが無い場合を判定する第４の閾値は１となる。

上記の各実施形態では、周辺領域を５×５のブロックサイズとしたがその他のブロックサ
イズであっても良い。また、周辺画素のうち処理対象画素との相関の低い画素数をカウン
トしているが、逆に相関が高い画素数をカウントし、そのカウント数に応じて補正処理を
変更する構成であっても良い。

各実施形態の画像処理装置は、例えば、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとし
て用いることでも実現することが可能である。また、プログラムとしてインストール可能
な形式又は実行可能な形式のファイルでCD-ROM、CD−R、DVD等のコンピュータで読み取り
可能な記録媒体に記録し提供しても、ROM等に予め組み込んで提供してもよい。実行され
るプログラムは、上述した各機能を含むモジュール構成となっている。

周辺領域内の画素にインパルス性ノイズが存在していた場合の図。第１の実施形態の画像処理装置の構成を示すブロック図。第１の実施形態の画像処理装置の処理を示すフローチャート。入力画像の例を示す図。第１の実施形態の画像処理装置の処理を示すフローチャート。処理対象画素がインパルス性ノイズである場合の例を示す図。処理対象画素及び周辺画素がインパルス性ノイズである場合の例を示す図。周辺画素にインパルス性ノイズがある場合の例を示す図。イプシロンフィルタ処理を示すフローチャート。ノイズの種類に応じたフィルタの組み合わせの例。加重メディアンフィルタの重み付け係数の例を示す図。第２の実施形態のフィルタ処理部１３０の構成を示すブロック図。第１フィルタ処理前後の画像信号を示す図。第２フィルタ処理前後及びエッジ成分抽出処理前後の画像信号を示す図。画像合成後の画像信号を示す図。第２の実施形態の画像処理装置の処理を示すフローチャート。逆イプシロンフィルタ処理を示すフローチャート。入力画像の例を示す図。

符号の説明

１０・・・画像処理装置

１１０・・・指標算出部
１２０・・・ノイズ判定部
１３０・・・フィルタ処理部

１３１・・・第１フィルタ処理部
１３２・・・第２フィルタ処理部
１３３・・・エッジ成分抽出部
１３４・・・画像合成部

Claims

入力された入力画像に対して補正処理を行う画像処理装置において、
前記入力画像の処理対象画素と前記処理対象画素の周辺領域に含まれる周辺画素のそれ
ぞれとの画素値の相関の程度を示す相関指標値を算出する指標値算出手段と、
前記相関指標値に基づいて前記周辺画素のうち前記処理対象画素との相関が所定の基準
よりも低いものの数を示すカウント数を求め、前記カウント数に応じて、ノイズ画素が存
在する状況を示すノイズの種類に分類するノイズ判定手段と、
前記ノイズの種類に応じたフィルタ処理によって、前記処理対象画素の補正後の画素値を
求める補正手段と、
を具備することを特徴とする画像処理装置。
前記ノイズ判定手段は前記カウント数に応じて、前記ノイズの種類が（ａ）前記処理対象
画素に前記ノイズ画素が存在する、（ｂ）前記処理対象画素と前記周辺画素との両方に前
記ノイズ画素が存在する、または、（ｃ）前記周辺画素に前記ノイズ画素が存在する、の
いずれであるかを判定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
前記補正手段は、前記ノイズ画素を除いた前記処理対象画素及び前記周辺画素によって求
まる画素値に前記処理対象画素を補正することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置
。
前記ノイズ判定手段は前記カウント数に応じて、前記ノイズの種類が（ｄ）前記処理対
象画素と前記周辺画素のいずれにも前記ノイズ画素が存在しないかについても判定し、
前記補正手段は、前記（ｄ）の場合には、前記相関指標値に基づいて前記周辺画素のう
ち前記処理対象画素との相関が所定の第２の基準よりも低いと判定される前記周辺画素の
画素値は前記処理対象画素の画素値で置き換えてから、前記処理対象画素の画素値と前記
周辺画素の画素値とを用いて前記処理対象画素の画素値を求めることを特徴とする請求項
３記載の画像処理装置。
前記ノイズ判定手段は、前記カウント数が第１の閾値以上であった場合には前記（ａ）と
判定し、前記カウント数が第１の閾値未満であり前記第１の閾値よりも小さい第２の閾値
以上であった場合には前記（ｂ）と判定し、前記カウント数が前記第２の閾値より小さい
第３の閾値未満であり前記第３の閾値よりも小さい第４の閾値以上であった場合には前記
（ｃ）と判定することを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
前記補正手段は、前記（ｂ）の場合には前記相関が前記基準よりも低いと判定される前記
周辺画素と前記処理対象画素を前記ノイズ画素として除き、前記（ｃ）の場合には前記相
関が前記基準よりも高いと判定される前記周辺画素を前記ノイズ画素として除くことを特
徴とする請求項５記載の画像処理装置。
前記（ａ）または前記（ｂ）と判定された場合には前記処理対象画素の画素値を出力し、
前記（ｃ）または前記（ｄ）と判定した場合には前記周辺画素及び前記処理対象画素に関
して、それぞれの前記周辺画素の前記相関指標値に基づいて前記周辺画素のうち前記処理
対象画素との相関が前記第２の基準よりも高いと判定される前記周辺画素の画素値は前記
処理対象画素の画素値で置き換えてから、前記処理対象画素の画素値と前記周辺画素の画
素値とに基づいて求めた前記処理対象画素の画素値を出力する、第２の補正手段と、
前記第２の補正手段が出力する画像と前記入力画像とを除算することで前記入力画像のエ
ッジ成分を抽出する抽出手段と、
前記エッジ成分と前記補正画像とを乗算することで出力画像を求める画像合成手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
前記ノイズ判定手段は、前記基準として前記第２の基準よりも低い相関に基づき前記カウ
ント数を求めることを特徴とする請求項５乃至７のいずれか１項記載の画像処理装置。
前記補正手段は、前記相関指標値として前記処理対象画素と前記周辺画素との差分絶対値
を用いることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項記載の画像処理装置。
前記ノイズ判定手段は、第１の閾値として周辺画素の数を、第２の閾値は周辺画素数か
ら周辺領域の大きさに応じて定まるインパルス性ノイズ発生頻度を引いた数を、第３の閾
値３は前記インパルス性ノイズ発生頻度を、第４の閾値は０であることを特徴とする請求
項３乃至８のいずれか１項記載の画像処理装置。
入力された入力画像に対して補正処理を行う画像処理方法において、
前記入力画像の処理対象画素と前記処理対象画素の周辺領域に含まれる周辺画素との画
素値との相関の程度を示す相関指標値を算出する指標値算出ステップと、
前記相関指標値と所定の基準値とを比較し、前記相関が前記基準値よりも低いと判定さ
れる前記周辺画素のカウント数を求め、前記カウント数に応じて、ノイズ画素が存在する
状況を示すノイズの種類に分類するノイズ判定ステップと、
前記ノイズの種類に応じたフィルタ処理によって、前記処理対象画素の補正後の画素値を
求める補正ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
入力された入力画像に対して補正処理を行う画像処理プログラムにおいて、
前記入力画像の処理対象画素と前記処理対象画素の周辺領域に含まれる周辺画素との画
素値との相関の程度を示す相関指標値を算出する指標値算出機能と、
前記相関指標値と所定の基準値とを比較し、前記相関が前記基準値よりも低いと判定さ
れる前記周辺画素のカウント数を求め、前記カウント数に応じて、ノイズ画素が存在する
状況を示すノイズの種類に分類するノイズ判定機能と、
前記ノイズの種類に応じたフィルタ処理によって、前記処理対象画素の補正後の画素値を
求める補正機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とする画像処理プログラム。