JP2011114642A

JP2011114642A - Noise eliminating device and noise elimination method

Info

Publication number: JP2011114642A
Application number: JP2009269931A
Authority: JP
Inventors: Masaji Tamura; 正司田村; Narihiro Matoba; 成浩的場
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2009-11-27
Filing date: 2009-11-27
Publication date: 2011-06-09
Anticipated expiration: 2029-11-27
Also published as: JP5289288B2

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To eliminate noise of middle and low frequencies by real time processing without increasing the size of circuits. <P>SOLUTION: The noise elimination device is provided with: a filter coefficient calculation part 5 which calculates a filter coefficient f<SB>xy</SB>of each reference pixel P<SB>xy</SB>; a correlation Γ calculation part 6 which calculates correlation Γ of a pixel P<SB>22</SB>for processing; and a correlation holding part 7 which stores the correlation Γ of the pixel P<SB>22</SB>for processing calculated this time by the correlation Γ calculation part 6 and further outputs correlation Γ<SB>-1</SB>of the pixel P<SB>22</SB>to be processed, which is calculated in the previous time and already stored, wherein a filter processing part 8 performs filter processing to the pixel P<SB>22</SB>by using the pixel P<SB>22</SB>, a signal level of each reference pixel P<SB>xy</SB>, the filter coefficient f<SB>xy</SB>of each reference pixel P<SB>xy</SB>, and the correlation Γ<SB>-1</SB>of the pixel P<SB>22</SB>. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

この発明は、画像入力系あるいは画像伝送系で混入するノイズを除去するノイズ除去装置及びノイズ除去方法に関するものである。 The present invention relates to a noise removal apparatus and a noise removal method for removing noise mixed in an image input system or an image transmission system.

例えば、ＣＣＤなどの撮像素子を備えているディジタルカメラやイメージスキャナなどの画像入力装置や、画像入力装置により入力された画像を表示又は印刷するディスプレイやカラープリンタなどの画像出力装置では、画像入力系あるいは画像伝送系で混入するノイズを除去する画像処理を装置内で行うのが一般的である。
ここでは、画像入出力装置であるディジタルカメラが、混入したノイズを除去する一般的な方法について説明する。 For example, in an image input device such as a digital camera or an image scanner provided with an image sensor such as a CCD, an image output device such as a display or a color printer that displays or prints an image input by the image input device, an image input system Alternatively, image processing for removing noise mixed in the image transmission system is generally performed in the apparatus.
Here, a general method for removing mixed noise by a digital camera as an image input / output device will be described.

ノイズを除去する最も平易で一般的な方法は、ノイズ除去の処理対象である画素（以下、「注目画素」と称する）を中心に含む複数の周辺画素からなる画素ウィンドウを用意し、その画素ウィンドウ内の各周辺画素の信号レベル値と注目画素の信号レベル値とを重み付けして畳み込み演算することによって、ローパスフィルタをかける方法である。
しかしながら、この方法を実施する場合、ノイズ以外の画像に存在している有意なエッジに対しても、一律にローパスフィルタをかけることになるため、画像の解像度が低下することがある。 The simplest and most general method for removing noise is to prepare a pixel window composed of a plurality of peripheral pixels mainly including a pixel to be processed for noise removal (hereinafter referred to as “target pixel”). This is a method of applying a low pass filter by weighting the signal level value of each peripheral pixel and the signal level value of the pixel of interest and performing a convolution operation.
However, when this method is performed, the low-pass filter is uniformly applied to significant edges existing in an image other than noise, so that the resolution of the image may be lowered.

また、注目画素を中心とする画素ウィンドウを用意して、ＰｒｅｗｉｔｔやＳｏｂｅｌなどのオペレータを適用することでエッジを検出し、処理対象画素が画像中の有意なエッジであると判断される場合には、ローパスフィルタの強度を弱めてフィルタ処理を実施する。あるいは、周辺に存在するエッジを構成する画素を避ける方向性をローパスフィルタに持たせてフィルタ処理を実施することで、画像の解像度低下を抑えながらノイズを除去する方法が提案されている。
しかしながら、画像入出力装置において、上記の方法でノイズを除去する場合、孤立点のような高周波ノイズを低減することは可能であるが、中低周波ノイズを低減するためには、非常に大きな画素サイズの画素ウィンドウを用意して、ローパスフィルタをかける必要がある。 In addition, when a pixel window centered on the target pixel is prepared and an edge is detected by applying an operator such as Prewitt or Sobel, and it is determined that the pixel to be processed is a significant edge in the image The filter processing is performed with the low-pass filter strength reduced. Alternatively, a method has been proposed in which noise is removed while suppressing a decrease in the resolution of an image by providing a low-pass filter with a directivity that avoids pixels constituting edges existing in the vicinity, and performing filter processing.
However, in the image input / output device, when noise is removed by the above method, it is possible to reduce high-frequency noise such as an isolated point, but in order to reduce medium-low frequency noise, a very large pixel It is necessary to prepare a size pixel window and apply a low-pass filter.

そこで、以下の特許文献１には、入力画像を段階的に縮小し、各段階の入力画像に対してフィルタ処理を行うことで、非常に大きな画素ウィンドウを用意することなく、周波数成分毎のノイズを低減する方法が開示されている。
しかしながら、この方法では、段階的な縮小画像を生成する画像生成処理と、複数の縮小画像に対するフィルタ処理とを行う必要があるため、実時間処理が困難である。
困難な実時間処理を達成するためには、段階的な縮小画像を生成する画像生成処理と、縮小画像数分のフィルタ処理と並列に行える電子回路を備える必要があり、回路規模が増大することになる。 Therefore, Patent Document 1 below reduces noise for each frequency component without preparing a very large pixel window by reducing the input image in stages and performing filter processing on the input image at each stage. A method for reducing the above is disclosed.
However, in this method, real-time processing is difficult because it is necessary to perform image generation processing for generating a reduced image in stages and filter processing for a plurality of reduced images.
In order to achieve difficult real-time processing, it is necessary to provide an electronic circuit that can perform image generation processing for generating step-by-step reduced images and filter processing for the number of reduced images, which increases the circuit scale. become.

国際公開第０６／１０６９１９号（段落番号［０００８］）International Publication No. 06/106919 (paragraph number [0008])

従来のノイズ除去方法は以上のように構成されているので、段階的な縮小画像を生成する画像生成処理と、縮小画像数分のフィルタ処理と並列に行える電子回路を備えれば、非常に大きな画素ウィンドウを用意することなく、実時間処理で、周波数成分毎のノイズを低減することができるが、回路規模が増大してしまうなどの課題があった。 Since the conventional noise removal method is configured as described above, it is very large if an image generation process for generating a step-by-step reduced image and an electronic circuit that can be performed in parallel with the filter process for the number of reduced images are provided. Noise for each frequency component can be reduced by real-time processing without preparing a pixel window, but there is a problem that the circuit scale increases.

この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、回路規模の増大を招くことなく、実時間処理で、中低周波のノイズを除去することができるノイズ除去装置及びノイズ除去方法を得ることを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and a noise removing apparatus and a noise removing method capable of removing medium and low frequency noise by real-time processing without causing an increase in circuit scale. The purpose is to obtain.

この発明に係るノイズ除去装置は、画素ウィンドウの中心に存在している処理対象画素と各参照画素との信号レベル差を算出し、その信号レベル差から処理対象画素と各参照画素間の相関度を算出する第１の相関度算出手段と、処理対象画素と各参照画素との距離を算出し、その距離から処理対象画素と各参照画素間の相関度を算出する第２の相関度算出手段と、第１の相関度算出手段により算出された相関度と第２の相関度算出手段により算出された相関度から各参照画素のフィルタ係数を算出するフィルタ係数算出手段と、第１の相関度算出手段により算出された相関度と第２の相関度算出手段により算出された相関度から処理対象画素の相関度を算出する第３の相関度算出手段と、第３の相関度算出手段により今回算出された処理対象画素の相関度を記憶する一方、第３の相関度算出手段により前回算出されて既に記憶している処理対象画素の相関度を出力する相関度記憶手段とを設け、フィルタ処理手段が処理対象画素及び各参照画素の信号レベル、フィルタ係数算出手段により算出された各参照画素のフィルタ係数及び相関度記憶手段から出力された処理対象画素の相関度を用いて、処理対象画素に重畳されているノイズを除去するフィルタ処理を実施するようにしたものである。 The noise removal device according to the present invention calculates a signal level difference between a processing target pixel existing at the center of a pixel window and each reference pixel, and a correlation degree between the processing target pixel and each reference pixel from the signal level difference. A first correlation degree calculating unit that calculates a distance between the processing target pixel and each reference pixel, and a second correlation degree calculating unit that calculates a correlation degree between the processing target pixel and each reference pixel from the distance. A filter coefficient calculating means for calculating a filter coefficient of each reference pixel from the correlation degree calculated by the first correlation degree calculating means and the correlation degree calculated by the second correlation degree calculating means, and the first correlation degree The third correlation degree calculation means for calculating the correlation degree of the processing target pixel from the correlation degree calculated by the calculation means and the correlation degree calculated by the second correlation degree calculation means, and the third correlation degree calculation means this time Calculated processing target A correlation degree storage unit that outputs a correlation degree of a processing target pixel that has been previously calculated by the third correlation degree calculation unit and that has already been stored. And noise superimposed on the processing target pixel using the signal level of each reference pixel, the filter coefficient of each reference pixel calculated by the filter coefficient calculation means, and the correlation degree of the processing target pixel output from the correlation degree storage means In this case, a filtering process is performed to remove.

この発明によれば、画素ウィンドウの中心に存在している処理対象画素と各参照画素との信号レベル差を算出し、その信号レベル差から処理対象画素と各参照画素間の相関度を算出する第１の相関度算出手段と、処理対象画素と各参照画素との距離を算出し、その距離から処理対象画素と各参照画素間の相関度を算出する第２の相関度算出手段と、第１の相関度算出手段により算出された相関度と第２の相関度算出手段により算出された相関度から各参照画素のフィルタ係数を算出するフィルタ係数算出手段と、第１の相関度算出手段により算出された相関度と第２の相関度算出手段により算出された相関度から処理対象画素の相関度を算出する第３の相関度算出手段と、第３の相関度算出手段により今回算出された処理対象画素の相関度を記憶する一方、第３の相関度算出手段により前回算出されて既に記憶している処理対象画素の相関度を出力する相関度記憶手段とを設け、フィルタ処理手段が処理対象画素及び各参照画素の信号レベル、フィルタ係数算出手段により算出された各参照画素のフィルタ係数及び相関度記憶手段から出力された処理対象画素の相関度を用いて、処理対象画素に重畳されているノイズを除去するフィルタ処理を実施するように構成したので、回路規模の増大を招くことなく、実時間処理で、中低周波のノイズを除去することができる効果がある。 According to the present invention, the signal level difference between the processing target pixel existing in the center of the pixel window and each reference pixel is calculated, and the degree of correlation between the processing target pixel and each reference pixel is calculated from the signal level difference. A first correlation degree calculating means, a second correlation degree calculating means for calculating a distance between the processing target pixel and each reference pixel and calculating a correlation degree between the processing target pixel and each reference pixel from the distance; A filter coefficient calculating means for calculating a filter coefficient of each reference pixel from the correlation degree calculated by the first correlation degree calculating means and the correlation degree calculated by the second correlation degree calculating means; and the first correlation degree calculating means. The third correlation degree calculating means for calculating the correlation degree of the pixel to be processed from the calculated correlation degree and the correlation degree calculated by the second correlation degree calculating means, and the third correlation degree calculating means calculated this time. The correlation of the pixel to be processed On the other hand, there is provided correlation degree storage means for outputting the degree of correlation of the pixel to be processed that has been previously calculated and stored by the third correlation degree calculation means, and the filter processing means is provided for the processing target pixel and each reference pixel. Filter processing for removing noise superimposed on the processing target pixel using the signal level, the filter coefficient of each reference pixel calculated by the filter coefficient calculation means, and the correlation degree of the processing target pixel output from the correlation degree storage means Therefore, there is an effect that it is possible to remove medium and low frequency noise by real time processing without increasing the circuit scale.

この発明の実施の形態１によるノイズ除去装置を示す構成図である。It is a block diagram which shows the noise removal apparatus by Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１によるノイズ除去装置の処理内容（ノイズ除去方法）を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing content (noise removal method) of the noise removal apparatus by Embodiment 1 of this invention. ５×５画素からなる画素ウィンドウを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the pixel window which consists of 5x5 pixels. 信号レベル差ΔＰ_ｘｙに対する相関度特性が記録されているルックアップテーブルの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the look-up table in which the correlation characteristic with respect to signal level difference (DELTA) _Pxy is recorded. 距離Ｄ_ｘｙに対する相関度特性が記録されているルックアップテーブルの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the look-up table in which the correlation characteristic with respect to distance _Dxy is recorded. 相関度γ_ｘｙに対するフィルタ係数特性が記録されているルックアップテーブルの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the look-up table in which the filter coefficient characteristic with respect to correlation degree (gamma) _xy is recorded. この発明の実施の形態２によるノイズ除去装置を示す構成図である。It is a block diagram which shows the noise removal apparatus by Embodiment 2 of this invention. ３×３画素、５×５画素、７×７画素からなる画素ウィンドウを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the pixel window which consists of 3x3 pixel, 5x5 pixel, and 7x7 pixel. この発明の実施の形態３によるノイズ除去装置を示す構成図である。It is a block diagram which shows the noise removal apparatus by Embodiment 3 of this invention. この発明の実施の形態４によるノイズ除去装置が使用する画素ウィンドウの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the pixel window which the noise removal apparatus by Embodiment 4 of this invention uses. この発明の実施の形態４によるノイズ除去装置が使用する画素ウィンドウの変形例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the modification of the pixel window which the noise removal apparatus by Embodiment 4 of this invention uses. 相関度保持部７により記憶されている相関度Γ_１１，Γ_１２，Γ_１３，Γ_２１，Γ_２２を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows correlation degree (GAMMA) ₁₁ , (GAMMA) ₁₂ , (GAMMA) ₁₃ , (GAMMA) ₂₁ , (GAMMA) ₂₂ memorize | stored by the correlation degree holding | maintenance part 7. FIG.

実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１によるノイズ除去装置を示す構成図である。
図１において、信号レベル差算出部１は２次元画像を構成している複数の画素の画素値（信号レベル）を示す２次元画像データを入力すると、Ｍ×Ｎ画素（例えば、５×５画素）からなる画素ウィンドウを２次元画像上に形成し、その画素ウィンドウの中心に存在している処理対象画素（例えば、図３に示すように、画素ウィンドウが５×５画素から構成されている場合、処理対象画素はＰ_２２）と、その処理対象画素Ｐ_２２の周辺に存在している画素ウィンドウ内の各参照画素Ｐ_ｘｙ（５×５画素からなる画素ウィンドウであれば、０≦ｘ≦４、０≦ｙ≦４）との信号レベル差ΔＰ_ｘｙを算出する処理を実施する。 Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a block diagram showing a noise removing apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
In FIG. 1, when a signal level difference calculation unit 1 inputs two-dimensional image data indicating pixel values (signal levels) of a plurality of pixels constituting a two-dimensional image, M × N pixels (for example, 5 × 5 pixels). ) Is formed on a two-dimensional image, and the pixel to be processed existing in the center of the pixel window (for example, as shown in FIG. 3, the pixel window is composed of 5 × 5 pixels). , The processing target pixel is P ₂₂ ), and each reference pixel P _xy (5 × 5 pixel window in a pixel window existing around the processing target pixel P ₂₂ is 0 ≦ x ≦ 4. , 0 ≦ y ≦ 4), a process of calculating a signal level difference ΔP _xy is performed.

相関度α算出部２は例えば信号レベル差ΔＰ_ｘｙに対する相関度特性が記録されている図４のルックアップテーブルを参照することにより、信号レベル差算出部１により算出された処理対象画素Ｐ_２２と各参照画素Ｐ_ｘｙとの信号レベル差ΔＰ_ｘｙから、処理対象画素Ｐ_２２と各参照画素Ｐ_ｘｙ間の相関度α_ｘｙを算出する処理を実施する。
なお、信号レベル差算出部１及び相関度α算出部２から第１の相関度算出手段が構成されている。 For example, the correlation degree α calculation unit 2 refers to the processing target pixel P ₂₂ calculated by the signal level difference calculation unit 1 by referring to the lookup table of FIG. 4 in which the correlation characteristic with respect to the signal level difference ΔP _xy is recorded. from the signal level difference [Delta] P _xy and the reference pixels _{P xy,} carries out a process of calculating the target pixel _{P 22} the correlation alpha _xy among the reference pixels _{P xy.}
The signal level difference calculation unit 1 and the correlation level α calculation unit 2 constitute a first correlation level calculation unit.

画素間距離算出部３は画素ウィンドウ内の処理対象画素Ｐ_２２と各参照画素Ｐ_ｘｙとの距離Ｄ_ｘｙを算出する処理を実施する。
相関度β算出部４は例えば距離Ｄ_ｘｙに対する相関度特性が記録されている図５のルックアップテーブルを参照することにより、画素間距離算出部３により算出された距離Ｄ_ｘｙから、処理対象画素Ｐ_２２と各参照画素Ｐ_ｘｙ間の相関度β_ｘｙを算出する処理を実施する。
なお、画素間距離算出部３及び相関度β算出部４から第２の相関度算出手段が構成されている。 The inter-pixel distance calculation unit 3 performs a process of calculating a distance D _xy between the processing target pixel P ₂₂ and each reference pixel P _xy in the pixel window.
The correlation degree β calculation unit 4 refers to, for example, the pixel D to be processed from the distance D _xy calculated by the inter-pixel distance calculation unit 3 by referring to the lookup table in FIG. 5 in which the correlation characteristic with respect to the distance D _xy is recorded. A process of calculating the correlation degree β _xy between P ₂₂ and each reference pixel P _xy is performed.
The inter-pixel distance calculation unit 3 and the correlation degree β calculation unit 4 constitute a second correlation degree calculation unit.

フィルタ係数算出部５は相関度α算出部２により算出された相関度α_ｘｙと相関度β算出部４により算出された相関度β_ｘｙから、各参照画素Ｐ_ｘｙにおける相関度γ_ｘｙを算出し（あるいは、相関度Γ算出部６により算出された相関度γ_ｘｙを取得する）、例えば、相関度γ_ｘｙに対するフィルタ係数特性が記録されている図６のルックアップテーブルを参照することにより、各参照画素Ｐ_ｘｙにおける相関度γ_ｘｙから各参照画素Ｐ_ｘｙのフィルタ係数ｆ_ｘｙを算出する処理を実施する。なお、フィルタ係数算出部５はフィルタ係数算出手段を構成している。 Filter coefficient calculating unit 5 from the _xy correlation β calculated as the calculated correlation alpha _xy by correlation β calculating unit 4 by correlation alpha calculator 2 calculates a correlation degree gamma _xy in the reference pixels P _xy (Alternatively, the correlation degree γ _xy calculated by the correlation degree Γ calculation unit 6 is acquired), for example, by referring to the look-up table in FIG. 6 in which the filter coefficient characteristic for the correlation degree γ _xy is recorded. implementing the _xy correlation degree γ in the reference pixel _{P xy} processing for calculating the filter coefficients _{f xy} of the reference pixels _{P xy.} The filter coefficient calculation unit 5 constitutes a filter coefficient calculation unit.

相関度Γ算出部６は相関度α算出部２により算出された相関度α_ｘｙと相関度β算出部４により算出された相関度β_ｘｙから、各参照画素Ｐ_ｘｙにおける相関度γ_ｘｙを算出し（あるいは、フィルタ係数算出部５により算出された相関度γ_ｘｙを取得する）、その相関度γ_ｘｙと相関度保持部７により記憶されている処理対象画素Ｐ_２２の相関度Γ_−１（相関度Γ算出部６により前回算出された処理対象画素Ｐ_２２の相関度Γ_−１）から、処理対象画素Ｐ_２２の相関度Γを算出する処理を実施する。なお、相関度Γ算出部６は第３の相関度算出手段を構成している。
相関度保持部７はメモリなどの記録媒体等から構成されており、相関度Γ算出部６により今回算出された処理対象画素Ｐ_２２の相関度Γを記憶する一方、相関度Γ算出部６により前回算出されて既に記憶している処理対象画素Ｐ_２２の相関度Γ_−１を出力する処理を実施する。なお、相関度保持部７は相関度記憶手段を構成している。 The correlation Γ calculator 6 _xy correlation β calculated as the calculated correlation alpha _xy by correlation β calculating unit 4 by correlation alpha calculator 2, calculates a correlation degree gamma _xy in the reference pixels P _xy (Or the degree of correlation γ _xy calculated by the filter coefficient calculation unit 5 is acquired), and the degree of correlation Γ ₋₁ of the processing target pixel P ₂₂ stored by the degree of correlation γ _xy and the degree of correlation holding unit 7 ( from the correlation gamma calculation unit 6 correlation gamma _-1 of the target pixel P ₂₂ calculated the last _time), and carries out a process of calculating a correlation degree gamma of the target pixel P _22. The correlation degree Γ calculation unit 6 constitutes third correlation degree calculation means.
The correlation degree holding unit 7 includes a recording medium such as a memory, and stores the correlation degree Γ of the processing target pixel P ₂₂ calculated this time by the correlation degree Γ calculation unit 6, while the correlation degree Γ calculation unit 6 stores the correlation degree Γ. A process of outputting the correlation degree Γ ₋₁ of the processing target pixel P ₂₂ that has been calculated and stored previously is performed. The correlation degree holding unit 7 constitutes a correlation degree storage unit.

フィルタ処理部８は処理対象画素Ｐ_２２及び各参照画素Ｐ_ｘｙの信号レベル、フィルタ係数算出部５により算出された各参照画素Ｐ_ｘｙのフィルタ係数ｆ_ｘｙ及び相関度保持部７から出力された処理対象画素Ｐ_２２の相関度Γ_−１を用いて、処理対象画素Ｐ_２２に重畳されているノイズを除去するフィルタ処理を実施し、ノイズ除去後の処理対象画素Ｐ_２２’を出力する。なお、フィルタ処理部８はフィルタ処理手段を構成している。 The filter processing unit 8 processes the signal level of the processing target pixel P ₂₂ and each reference pixel P _xy , the filter coefficient f _xy of each reference pixel P _xy calculated by the filter coefficient calculation unit 5, and the processing output from the correlation degree holding unit 7. using correlation gamma _-1 of the target pixel P _22, the filter processing for removing noise superimposed on the processing target pixel P ₂₂ is performed, and outputs the processing target pixel P ₂₂ after the noise removal _'. The filter processing unit 8 constitutes a filter processing means.

図１では、ノイズ除去装置の構成要素である信号レベル差算出部１、相関度α算出部２、画素間距離算出部３、相関度β算出部４、フィルタ係数算出部５、相関度Γ算出部６、相関度保持部７及びフィルタ処理部８のそれぞれが専用のハードウェア（例えば、ＣＰＵを実装している半導体集積回路やワンチップマイコン）で構成されているものを想定しているが、ノイズ除去装置がコンピュータで構成される場合、信号レベル差算出部１、相関度α算出部２、画素間距離算出部３、相関度β算出部４、フィルタ係数算出部５、相関度Γ算出部６、相関度保持部７及びフィルタ処理部８の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにしてもよい。
図２はこの発明の実施の形態１によるノイズ除去装置の処理内容（ノイズ除去方法）を示すフローチャートである。 In FIG. 1, the signal level difference calculation unit 1, the correlation degree α calculation unit 2, the inter-pixel distance calculation unit 3, the correlation degree β calculation unit 4, the filter coefficient calculation unit 5, and the correlation degree Γ calculation, which are components of the noise removal apparatus. It is assumed that each of the unit 6, the correlation degree holding unit 7, and the filter processing unit 8 is configured by dedicated hardware (for example, a semiconductor integrated circuit or a one-chip microcomputer in which a CPU is mounted) When the noise removal device is configured by a computer, the signal level difference calculation unit 1, the correlation degree α calculation unit 2, the inter-pixel distance calculation unit 3, the correlation degree β calculation unit 4, the filter coefficient calculation unit 5, and the correlation degree Γ calculation unit 6. A program describing the processing contents of the correlation degree holding unit 7 and the filter processing unit 8 is stored in the memory of a computer, and the CPU of the computer executes the program stored in the memory. It may be.
FIG. 2 is a flowchart showing the processing contents (noise removal method) of the noise removal apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.

次に動作について説明する。
信号レベル差算出部１は、２次元画像を構成している複数の画素の画素値（信号レベル）を示す２次元画像データを入力すると、Ｍ×Ｎ画素の画素ウィンドウを２次元画像上に形成する。
ここでは、説明の便宜上、図３に示すような５×５画素からなる画素ウィンドウを２次元画像上に形成するものとする。
図３の例では、画素ウィンドウの中心に存在している画素Ｐ_２２が処理対象画素であり、処理対象画素Ｐ_２２の周辺に存在している画素ウィンドウ内の画素Ｐ_ｘｙ（０≦ｘ≦４、０≦ｙ≦４）が参照画素である。ただし、この例では、処理対象画素Ｐ_２２は、参照画素Ｐ_ｘｙにも該当する。 Next, the operation will be described.
When the signal level difference calculation unit 1 receives two-dimensional image data indicating pixel values (signal levels) of a plurality of pixels constituting a two-dimensional image, an M × N pixel window is formed on the two-dimensional image. To do.
Here, for convenience of description, it is assumed that a pixel window composed of 5 × 5 pixels as shown in FIG. 3 is formed on a two-dimensional image.
In the example of FIG. 3, the pixel P ₂₂ existing in the center of the pixel window is the processing target pixel, and the pixel P _xy (0 ≦ x ≦ 4) in the pixel window existing around the processing target pixel P _22. , 0 ≦ y ≦ 4) is a reference pixel. However, in this example, the processing target pixel _{P 22} also corresponds with the reference pixel _{P xy.}

なお、画素ウィンドウは、例えば、最初に２次元画像の左上に形成されて、後述するフィルタ処理が実施される。
その後、画素ウィンドウは、水平右方向にずらされながら、フィルタ処理が繰り返され、１ライン分のフィルタ処理が完了すると、垂直下方向にずらされて、全ラインのフィルタ処理が完了するまで、同様のフィルタ処理が繰り返される。 Note that the pixel window is first formed at the upper left of the two-dimensional image, for example, and a filter process described later is performed.
Thereafter, the pixel window is shifted in the horizontal right direction, and the filtering process is repeated. When the filtering process for one line is completed, the pixel window is shifted in the vertical downward direction until the filtering process for all lines is completed. The filtering process is repeated.

信号レベル差算出部１は、画素ウィンドウを２次元画像上に形成すると、下記の式（１）に示すように、画素ウィンドウ内の処理対象画素Ｐ_２２と各参照画素Ｐ_ｘｙとの信号レベル差ΔＰ_ｘｙを算出する（図２のステップＳＴ１）。
ΔＰ_ｘｙ＝｜Ｐ_２２−Ｐ_ｘｙ｜（１）
ただし、式（１）において、Ｐ_２２は処理対象画素の信号レベル（画素値）を示し、Ｐ_ｘｙは参照画素の信号レベル（画素値）を示しているものとする。
また、｜Ｘ｜はＸの絶対値を示す数学記号である。 When the signal level difference calculation unit 1 forms the pixel window on the two-dimensional image, the signal level difference between the processing target pixel P ₂₂ in the pixel window and each reference pixel P _xy as shown in the following equation (1). ΔP _xy is calculated (step ST1 in FIG. 2).
ΔP _xy = | P ₂₂ −P _xy | (1)
However, in the formula (1), P ₂₂ represents the signal level of the target pixel (pixel value), P _xy is assumed to show the signal level of the reference pixel (pixel value).
| X | is a mathematical symbol indicating the absolute value of X.

相関度α算出部２は、信号レベル差算出部１が処理対象画素Ｐ_２２と各参照画素Ｐ_ｘｙとの信号レベル差ΔＰ_ｘｙを算出すると、例えば、信号レベル差ΔＰ_ｘｙに対する相関度特性が記録されている図４のルックアップテーブルを参照することにより、その信号レベル差ΔＰ_ｘｙから、処理対象画素Ｐ_２２と各参照画素Ｐ_ｘｙ間の相関度α_ｘｙを算出する（ステップＳＴ２）。
ただし、図４では、信号レベル差ΔＰ_ｘｙの値が０〜２５５の範囲である例を示しており、信号レベル差ΔＰ_ｘｙの値が大きくなると、相関度α_ｘｙが急激に低下する相関度特性が記録されている。
なお、信号レベル差ΔＰ_ｘｙ＝０のとき、相関度α_ｘｙが最大の“１”になり、信号レベル差ΔＰ_ｘｙ＝２５５のとき、相関度α_ｘｙが最小の“０”になる。
このように、信号レベル差ΔＰ_ｘｙの値が大きくなると、相関度α_ｘｙが急激に低下するように設定することで、微妙な階調差の信号も、ローパスフィルタで消してしまわないように解像度を調整することが可能になる。 When the signal level difference calculation unit 1 calculates the signal level difference ΔP _xy between the processing target pixel P ₂₂ and each reference pixel P _xy , for example, the correlation degree α calculation unit 2 records the correlation characteristic with respect to the signal level difference ΔP _xy . by referring to it are look-up table of Figure 4 which are, from the signal level difference [Delta] P _xy, calculates the processing target pixel _{P 22} the correlation alpha _xy among the reference pixels _{P xy} (step ST2).
However, FIG. 4 shows an example in which the value of the signal level difference ΔP _xy is in the range of 0 to 255, and the correlation degree characteristic that the correlation degree α _xy rapidly decreases as the value of the signal level difference ΔP _xy increases. Is recorded.
When the signal level difference ΔP _xy = 0, the correlation degree α _xy is “1” at the maximum, and when the signal level difference ΔP _xy = 255, the correlation degree α _xy is the minimum “0”.
In this way, when the value of the signal level difference ΔP _xy increases, the resolution α _xy is set so that the correlation degree α _xy rapidly decreases, so that a signal with a subtle gradation difference is not erased by the low-pass filter. Can be adjusted.

画素間距離算出部３は、２次元画像データを入力すると、画素ウィンドウ内の処理対象画素Ｐ_２２と各参照画素Ｐ_ｘｙとの距離Ｄ_ｘｙを算出する（ステップＳＴ３）。
例えば、２次元画像における隣り合う画素間の距離が“１”であるとすると、処理対象画素Ｐ_２２と各参照画素Ｐ_ｘｙとの距離Ｄ_ｘｙは下記のようになる。
・Ｄ_１２，Ｄ_２１，Ｄ_２３，Ｄ_３２ → １
・Ｄ_１１，Ｄ_１３，Ｄ_３１，Ｄ_３３ → （１^２＋１^２）^１／２＝√２
・Ｄ_０２，Ｄ_２０，Ｄ_２４，Ｄ_４２ → ２
・Ｄ_０１，Ｄ_０３，Ｄ_４１，Ｄ_４３ → （１^２＋２^２）^１／２＝√５
・Ｄ_１０，Ｄ_１４，Ｄ_３０，Ｄ_３４ → （２^２＋１^２）^１／２＝√５
・Ｄ_００，Ｄ_０４，Ｄ_４０，Ｄ_４４ → （２^２＋２^２）^１／２＝２√２ When the two-dimensional image data is input, the inter-pixel distance calculation unit 3 calculates the distance D _xy between the processing target pixel P ₂₂ and each reference pixel P _xy in the pixel window (step ST3).
For example, if the distance between adjacent pixels in the two-dimensional image is “1”, the distance D _xy between the processing target pixel P ₂₂ and each reference pixel P _xy is as follows.
_{_{_{· D 12, D 21, D}}} 23, D 32 → 1
D ₁₁ , D ₁₃ , D ₃₁ , D ₃₃ → (1 ² +1 ² ) ^1/2 = √2
・ D ₀₂ , D ₂₀ , D ₂₄ , D ₄₂ → 2
D ₀₁ , D ₀₃ , D ₄₁ , D ₄₃ → (1 ² +2 ² ) ^1/2 = √5
D ₁₀ , D ₁₄ , D ₃₀ , D ₃₄ → (2 ² +1 ² ) ^1/2 = √5
D ₀₀ , D ₀₄ , D ₄₀ , D ₄₄ → (2 ² +2 ² ) ^1/2 = 2√2

相関度β算出部４は、画素間距離算出部３が処理対象画素Ｐ_２２と各参照画素Ｐ_ｘｙとの距離Ｄ_ｘｙを算出すると、例えば、距離Ｄ_ｘｙに対する相関度特性が記録されている図５のルックアップテーブルを参照することにより、その距離Ｄ_ｘｙから、処理対象画素Ｐ_２２と各参照画素Ｐ_ｘｙ間の相関度β_ｘｙを算出する（ステップＳＴ４）。
ただし、図５では、距離Ｄ_ｘｙの値が０〜３の範囲である例を示しており、距離Ｄ_ｘｙの値が大きくなると、相関度β_ｘｙが徐々に低下する相関度特性が記録されている。
このように、距離Ｄ_ｘｙの値が大きくなると、相関度β_ｘｙが徐々に低下することで、図３の画素ウィンドウのサイズを大きくする場合と同様に、より低周波のノイズを除去することが可能になる。 The correlation β calculation unit 4 is a diagram in which, for example, a correlation characteristic with respect to the distance D _xy is recorded when the inter-pixel distance calculation unit 3 calculates the distance D _xy between the processing target pixel P ₂₂ and each reference pixel P _xy . by referring to the 5 look-up table, from the distance _{D xy,} it calculates the processing target pixel _{P 22} the correlation beta _xy among the reference pixels _{P xy} (step ST4).
However, FIG. 5 shows an example in which the value of the distance D _xy is in the range of 0 to _{3. As} the value of the distance D _xy increases, a correlation degree characteristic in which the degree of correlation β _xy gradually decreases is recorded. Yes.
As described above, when the value of the distance D _xy increases, the correlation β _xy gradually decreases, so that the low-frequency noise can be removed as in the case of increasing the size of the pixel window in FIG. It becomes possible.

フィルタ係数算出部５は、相関度α算出部２が相関度α_ｘｙを算出し、相関度β算出部４が相関度β_ｘｙを算出すると、例えば、下記の式（２）に示すような相関度α_ｘｙと相関度β_ｘｙの重み加算を行うことで、各参照画素Ｐ_ｘｙにおける相関度γ_ｘｙを算出する。
γ_ｘｙ＝Ａ×α_ｘｙ＋Ｂ×β_ｘｙ（２）
Ａ＋Ｂ＝１
ただし、Ａ，Ｂは相関度α_ｘｙ，β_ｘｙに対する加重係数（０≦Ａ≦１、０≦Ｂ≦１）である。 When the correlation degree α calculation unit 2 calculates the correlation degree α _xy and the correlation degree β calculation unit 4 calculates the correlation degree β _xy , for example, the correlation coefficient as shown in the following equation (2) is obtained. by performing the degree alpha _xy correlation degree beta _xy weights sum to calculate a correlation gamma _xy in the reference pixels _{P xy.}
γ _xy = A × α _xy + B × β _xy (2)
A + B = 1
However, A and B are weighting coefficients (0 ≦ A ≦ 1, 0 ≦ B ≦ 1) for the correlation degrees α _xy and β _xy .

フィルタ係数算出部５は、各参照画素Ｐ_ｘｙにおける相関度γ_ｘｙを算出すると、例えば、相関度γ_ｘｙに対するフィルタ係数特性が記録されている図６のルックアップテーブルを参照することにより、各参照画素Ｐ_ｘｙにおける相関度γ_ｘｙから各参照画素Ｐ_ｘｙのフィルタ係数ｆ_ｘｙを算出する（ステップＳＴ５）。
ただし、図６では、相関度γ_ｘｙの値が０〜１の範囲である例を示しており、相関度γ_ｘｙの値が大きくなると、フィルタ係数ｆ_ｘｙが徐々に低下するフィルタ係数特性が記録されている。
なお、相関度γ_ｘｙ＝０のとき、フィルタ係数ｆ_ｘｙが最大の“２５５”になり、相関度γ_ｘｙ＝１のとき、フィルタ係数ｆ_ｘｙが最小の“０”になる。
このように、相関度γ_ｘｙの値に応じて、フィルタ係数ｆ_ｘｙを設定することで、ノイズの周波数特性が変化しても対処することが可能になる。
フィルタ係数ｆ_ｘｙは、画素ウィンドウ内の全画素Ｐ_ｘｙについて算出される。 Filter coefficient calculating unit 5 calculating the _xy correlation gamma in the reference pixels P _xy, for example, by referring to the look-up table of Figure 6 in which the filter coefficient characteristics are recorded for correlation gamma _xy, each reference It calculates the filter coefficients _{f xy} of the reference pixels _{P xy} from _xy correlation γ in the pixel _{P xy} (step ST5).
However, FIG. 6 shows an example in which the value of the correlation degree γ _xy is in the range of 0 to 1, and the filter coefficient characteristic in which the filter coefficient f _xy gradually decreases as the value of the correlation degree γ _xy increases is recorded. Has been.
When the correlation degree γ _xy = 0, the filter coefficient f _xy becomes the maximum “255”, and when the correlation degree γ _xy = 1, the filter coefficient f _xy becomes the minimum “0”.
As described above, by setting the filter coefficient f _xy in accordance with the value of the correlation degree γ _xy , it is possible to cope with a change in noise frequency characteristics.
The filter coefficient f _xy is calculated for all the pixels P _xy in the pixel window.

相関度Γ算出部６は、相関度α算出部２が相関度α_ｘｙを算出し、相関度β算出部４が相関度β_ｘｙを算出すると、フィルタ係数算出部５と同様にして、各参照画素Ｐ_ｘｙにおける相関度γ_ｘｙを算出する。あるいは、フィルタ係数算出部５により算出された相関度γ_ｘｙを取得する。
相関度Γ算出部６は、各参照画素Ｐ_ｘｙにおける相関度γ_ｘｙを算出すると、例えば、下記の式（３）に示すように、各参照画素Ｐ_ｘｙにおける相関度γ_ｘｙを統合し、統合後の相関度γ_ｘｙと相関度保持部７により記憶されている処理対象画素Ｐ_２２の相関度Γ_−１（相関度Γ算出部６により前回算出された処理対象画素Ｐ_２２の相関度Γ_−１）から、処理対象画素Ｐ_２２の相関度Γを算出する（ステップＳＴ６）。 The correlation Γ calculator 6, the correlation degree alpha calculator 2 calculates the correlation alpha _xy, when the correlation beta calculator 4 calculates a correlation beta _xy, similarly to the filter coefficient calculating unit 5, the reference The degree of correlation γ _xy at the pixel P _xy is calculated. Alternatively, the correlation degree γ _xy calculated by the filter coefficient calculation unit 5 is acquired.
When calculating the correlation degree γ _xy at each reference pixel P _xy , the correlation degree Γ calculating unit 6 integrates the correlation degree γ _xy at each reference pixel P _xy as shown in the following equation (3), for example. The later correlation degree γ _xy and the correlation degree Γ ₋₁ of the processing target pixel P ₂₂ stored in the correlation degree holding unit 7 (the correlation degree Γ _{− of} the processing target pixel P ₂₂ previously calculated by the correlation degree Γ calculation unit 6) _1), it calculates the correlation Γ of the target pixel _{P 22} (step ST6).

Ｃ＋Ｅ＝１
ただし、式（３）において、Ｃ，Ｅは統合後の相関度γ_ｘｙと前画素処理時に算出された相関度Γ_−１に対する加重係数である（０≦Ｃ≦１、０≦Ｅ≦１）。

C + E = 1
In Equation (3), C and E are weighting coefficients for the correlation degree γ _xy after integration and the correlation degree Γ ₋₁ calculated during the previous pixel processing (0 ≦ C ≦ 1, 0 ≦ E ≦ 1). .

相関度Γ算出部６は、上記のようにして、処理対象画素Ｐ_２２の相関度Γを算出すると、次画素処理時において、その相関度ΓをΓ_−１として参照するために、その相関度Γを相関度保持部７に格納する。
相関度保持部７は、相関度Γ算出部６により今回算出された処理対象画素Ｐ_２２の相関度Γを記憶する一方、相関度Γ算出部６により前回算出されて既に記憶している処理対象画素Ｐ_２２の相関度Γ_−１をフィルタ処理部８に出力する。 When the correlation degree Γ calculating unit 6 calculates the correlation degree Γ of the processing target pixel P ₂₂ as described above, the correlation degree Γ is referred to as Γ ₋₁ during the next pixel processing. Γ is stored in the correlation degree holding unit 7.
The correlation degree holding unit 7 stores the correlation degree Γ of the processing target pixel P ₂₂ calculated this time by the correlation degree Γ calculation unit 6, while the processing target previously calculated by the correlation degree Γ calculation unit 6 and already stored therein. The correlation degree Γ ₋₁ of the pixel P ₂₂ is output to the filter processing unit 8.

フィルタ処理部８は、フィルタ係数算出部５が各参照画素Ｐ_ｘｙのフィルタ係数ｆ_ｘｙを算出すると、例えば、下記の式（４）に示すように、処理対象画素Ｐ_２２及び各参照画素Ｐ_ｘｙの信号レベル、各参照画素Ｐ_ｘｙのフィルタ係数ｆ_ｘｙ及び相関度保持部７から出力されたＰ_２２の相関度Γ_−１を用いて、処理対象画素Ｐ_２２に重畳されているノイズを除去するフィルタ処理を実施し、ノイズ除去後の処理対象画素Ｐ_２２’を出力する（ステップＳＴ７）。

Filter processing unit 8, the filter coefficient calculating unit 5 calculates the filter coefficient f _xy of the reference pixels P _xy, for example, as shown in the following formula (4), the processing target pixel P ₂₂ and the reference pixels P _xy signal level, using the correlation gamma _-1 of P ₂₂ output from the reference pixel P _xy filter coefficient f _xy and correlation holder 7, to remove the noise superimposed on the processing target pixel P ₂₂ Filter processing is performed, and the processing target pixel P ₂₂ ′ after noise removal is output (step ST7).

ここで、式（４）の第１項（相関度Γ_−１がかかっている項）は、処理対象画素Ｐ_２２以外の画素Ｐ_ｘｙのフィルタ出力値を表しており、第２項（（１−Γ_−１）がかかっている項）は、処理対象画素Ｐ_２２のフィルタ出力値を表している。
したがって、式（４）では、前画素処理時に算出された相関度Γ_−１が大きい場合（周辺画素の平滑性が高い場合）、処理対象画素Ｐ_２２以外の画素Ｐ_ｘｙのフィルタ出力値を出力する比重が大きくなり、強いローパスフィルタがかかる。
一方、前画素処理時に算出された相関度Γ_−１が小さい場合（高周波成分が多い領域の場合）、処理対象画素Ｐ_２２のフィルタ出力値を出力する比重が大きくなる。 Here, the first term in Equation (4) (the term on which the correlation degree Γ ₋₁ is applied) represents the filter output value of the pixel P _xy other than the processing target pixel P ₂₂ , and the second term ((1 -gamma _-1) term is taking) represents the filter output value of the target pixel _{P 22.}
Therefore, in Expression (4), when the degree of correlation Γ ₋₁ calculated during the previous pixel processing is large (when the peripheral pixels have high smoothness), the filter output value of the pixel P _xy other than the processing target pixel P ₂₂ is output. The specific gravity is increased and a strong low-pass filter is applied.
On the other hand, pre if pixel processing correlation gamma _-1 calculated at the time is small (in the case of region frequency component is great), a specific gravity of outputting a filter output value of the processing pixel P ₂₂ is increased.

以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、画素ウィンドウの中心に存在している処理対象画素Ｐ_２２と各参照画素Ｐ_ｘｙとの信号レベル差ΔＰ_ｘｙから処理対象画素Ｐ_２２と各参照画素Ｐ_ｘｙ間の相関度α_ｘｙを算出する相関度α算出部２と、処理対象画素Ｐ_２２と各参照画素Ｐ_ｘｙとの距離Ｄ_ｘｙから処理対象画素Ｐ_２２と各参照画素Ｐ_ｘｙ間の相関度β_ｘｙを算出する相関度β算出部４と、相関度α算出部２により算出された相関度α_ｘｙと相関度β算出部４により算出された相関度β_ｘｙから各参照画素Ｐ_ｘｙのフィルタ係数ｆ_ｘｙを算出するフィルタ係数算出部５と、相関度α算出部２により算出された相関度α_ｘｙと相関度β算出部４により算出された相関度β_ｘｙから処理対象画素Ｐ_２２の相関度Γを算出する相関度Γ算出部６と、相関度Γ算出部６により今回算出された処理対象画素Ｐ_２２の相関度Γを記憶する一方、相関度Γ算出部６により前回算出されて既に記憶している処理対象画素Ｐ_２２の相関度Γ_−１を出力する相関度保持部７とを設け、フィルタ処理部８が処理対象画素Ｐ_２２及び各参照画素Ｐ_ｘｙの信号レベル、フィルタ係数算出部５により算出された各参照画素Ｐ_ｘｙのフィルタ係数ｆ_ｘｙ及び相関度保持部７から出力された処理対象画素Ｐ_２２の相関度Γ_−１を用いて、処理対象画素Ｐ_２２に重畳されているノイズを除去するフィルタ処理を実施するように構成したので、回路規模の増大を招くことなく、実時間処理で、中低周波のノイズを除去することができる効果を奏する。 As can be seen from the above description, according to the first embodiment, the processing target pixel P ₂₂ existing in the center of the pixel window with the processing target pixel P ₂₂ from the signal level difference [Delta] P _xy and the reference pixels P _xy a correlation alpha calculator 2 for calculating a correlation degree alpha _xy among the reference pixels _{P xy,} the processing target pixel _{P 22} the distance _D the reference pixels _{P xy} processed pixel _{P 22} from the _xy of the reference pixels _{P xy} each reference pixel and correlation beta calculator 4, the correlation beta _xy calculated by correlation beta calculator 4 and the calculated correlation degree alpha _xy by correlation alpha calculator 2 for calculating a correlation degree beta _xy between a filter coefficient calculating unit 5 that calculates a P _xy filter coefficients f _xy, the processing pixel from the calculated correlation beta _xy and calculated correlation alpha _xy by correlation beta calculator 4 by correlation alpha calculator 2 phase of calculating the correlation Γ of P ₂₂ The degree Γ calculating section 6, while storing the correlation Γ of the target pixel P _22, which is currently calculated by the correlation Γ calculator 6, processed for storing already been previously calculated by the correlation Γ calculator 6 A correlation degree holding unit 7 that outputs the degree of correlation Γ ₋₁ of the pixel P ₂₂ is provided, and the filter processing unit 8 calculates the signal level of the processing target pixel P ₂₂ and each reference pixel P _{xy by} the filter coefficient calculation unit 5. using correlation gamma _-1 of the target pixel P ₂₂ output from the reference pixel P _xy filter coefficient f _xy and correlation holder 7, a filter for removing noise superimposed on the processing target pixel P ₂₂ Since the processing is performed, there is an effect that it is possible to remove medium and low frequency noise by real time processing without increasing the circuit scale.

即ち、画素間の相関度を用いて、フィルタ係数ｆ_ｘｙを動的に算出するとともに、相関度Γを時定数として、次画素のフィルタ処理に伝搬させるようにしているので、大きいサイズの画素ウィンドウを使用する場合と同様の効果が得られるようになり、その結果、低解像度の画像を順次生成することなく、解像度の低下を抑えつつ、中低周波のノイズを効果的に低減することが可能になる。 That is, the filter coefficient f _xy is dynamically calculated using the degree of correlation between pixels, and the degree of correlation Γ is propagated to the filter processing of the next pixel as a time constant. As a result, it is possible to effectively reduce mid- and low-frequency noise while suppressing degradation of resolution without sequentially generating low-resolution images. become.

例えば、図４に示すように、信号レベル差ΔＰ_ｘｙの値が大きくなると、相関度α_ｘｙが急激に低下するように設定することで、微妙な階調差の信号も、ローパスフィルタで消してしまわないように解像度を調整することが可能になる。
また、図５に示すように、距離Ｄ_ｘｙの値が大きくなると、相関度β_ｘｙが徐々に低下するように設定することで、図３の画素ウィンドウのサイズを大きくする場合と同様に、より低周波のノイズを除去することが可能になる。
また、式（２）における加重係数Ａ，Ｂを調整することで、相関度α_ｘｙ，β_ｘｙの特性を変更することなく、解像度とノイズ低減特性の調整を行うことが可能になる。
さらに、相関度γ_ｘｙに対するフィルタ係数特性（図６）を調整することで、ノイズの周波数特性が変化しても対処することが可能になる。 For example, as shown in FIG. 4, when the value of the signal level difference ΔP _xy is increased, the correlation degree α _xy is set so as to rapidly decrease. It becomes possible to adjust the resolution so as not to stutter.
Further, as shown in FIG. 5, when the value of the distance D _xy is increased, the correlation degree β _xy is set to gradually decrease, so that the size of the pixel window in FIG. 3 is increased. Low frequency noise can be removed.
Further, by adjusting the weighting coefficients A and B in the expression (2), it is possible to adjust the resolution and noise reduction characteristics without changing the characteristics of the correlation degrees α _xy and β _xy .
Furthermore, by adjusting the filter coefficient characteristic (FIG. 6) with respect to the degree of correlation γ _xy, it is possible to cope with a change in noise frequency characteristic.

なお、この実施の形態１では、５×５画素からなる画素ウィンドウを２次元画像上に形成するものについて示したが、これは一例に過ぎず、除去したいノイズの周波数特性に応じて、画素ウィンドウの水平方向及び垂直方向のサイズを任意に決定し、当該画素ウィンドウを２次元画像上に形成するようにしてもよい。 In the first embodiment, the pixel window composed of 5 × 5 pixels is formed on the two-dimensional image. However, this is only an example, and the pixel window is selected according to the frequency characteristics of noise to be removed. The size in the horizontal direction and the vertical direction may be arbitrarily determined, and the pixel window may be formed on the two-dimensional image.

この実施の形態１では、フィルタ係数算出部５及び相関度Γ算出部６が相関度γ_ｘｙを算出する際、相関度α_ｘｙと相関度β_ｘｙの重み付け加算演算を行うものを示したが、これに限るものではなく、例えば、より相関値の高い数値を相関度γ_ｘｙに設定するなど、処理によって得られる画像の必要な特性によって演算するようにしてもよい。 In the first embodiment, when the filter coefficient calculation unit 5 and the correlation degree Γ calculation unit 6 calculate the correlation degree γ _xy , the weighting addition calculation of the correlation degree α _xy and the correlation degree β _xy is shown. However, the present invention is not limited to this. For example, calculation may be performed according to necessary characteristics of an image obtained by processing, such as setting a correlation value γ _xy with a higher correlation value.

この実施の形態１では、フィルタ処理部８が処理対象画素Ｐ_２２のフィルタ出力値Ｐ’_２２を算出する際、式（４）のように、処理対象画素Ｐ_２２と参照画素Ｐ_ｘｙの重み付け演算を行うものを示したが、これに限るものではない。
例えば、より低周波のノイズを低減する必要がある場合などでは、領域の特徴を伝える相関度Γの伝搬だけでなく、前画素処理時のフィルタ出力値Ｐ’_２１と現在の処理対象画素Ｐ_２２のフィルタ出力値Ｐ’_２２を、相関度Γと相関度Γ_−１の差に応じて重み付け加算して、直接的に前画素処理時のフィルタ出力値Ｐ’_２１をフィードバックするＩＩＲの構成としてもよい。
この場合、相関度Γと相関度Γ_−１の差が大きい場合は、前画素と現在の処理対象画素Ｐ_２２の相関性が低いと判断して、前画素処理時のフィルタ出力値Ｐ’_２１の重みを小さくする制御を行う。 In the first embodiment, when the filter processing unit 8 calculates a filter output value P _'22 of the processing pixel P _22, the formula (4) as in the reference pixel P _xy weighting operation as the processing target pixel P ₂₂ However, the present invention is not limited to this.
For example, when it is necessary to reduce low-frequency noise, not only the propagation of the correlation degree Γ that conveys the characteristics of the region, but also the filter output value P ′ ₂₁ at the time of the previous pixel processing and the current processing target pixel P _22. the filter output value P _'22, and weighted addition in accordance with the difference between the correlation gamma _-1 degree of correlation gamma, filter output value P at the time directly previous pixel processed' as IIR structure for feeding back ₂₁ Good.
In this case, when the difference between the correlation degree Γ and the correlation degree Γ ₋₁ is large, it is determined that the correlation between the previous pixel and the current processing target pixel P ₂₂ is low, and the filter output value P ′ ₂₁ during the previous pixel processing is determined. Control to reduce the weight of.

また、この実施の形態１では、相関度Γ算出部６が処理対象画素Ｐ_２２の相関度Γを算出する際、式（３）を用いて算出するものについて示したが、これに限るものではなく、例えば、式（３）の第１項で、画素ウィンドウ内の相関度γ_ｘｙの平均値を算出する代わりに、代表値として相関度γ_ｘｙの中央値を使用するようにしてもよい。
この場合、画素ウィンドウ内に存在する高周波ノイズ画素（相関度γ_ｘｙが他の画素と著しく異なる画素）の影響が排除されるため、高周波ノイズに影響されない高精度の相関度Γを算出することができる。 In the first embodiment, the correlation degree Γ calculation unit 6 calculates the correlation degree Γ of the processing target pixel P ₂₂ using the expression (3). However, the present invention is not limited to this. Instead, for example, instead of calculating the average value of the correlation degree γ _xy in the pixel window in the first term of Expression (3), the median value of the correlation degree γ _xy may be used as the representative value.
In this case, since the influence of high-frequency noise pixels (pixels whose correlation degree γ _xy is significantly different from other pixels) existing in the pixel window is eliminated, a highly accurate correlation degree Γ that is not affected by high-frequency noise can be calculated. it can.

実施の形態２．
図７はこの発明の実施の形態２によるノイズ除去装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
ただし、この実施の形態２では、相互に画素サイズが異なる複数の画素ウィンドウが用意されているものについて説明するため、図７のノイズ除去装置では、複数の画素ウィンドウ毎に、信号レベル差算出部１、相関度α算出部２、画素間距離算出部３、相関度β算出部４、フィルタ係数算出部５、相関度Γ算出部６、相関度保持部７及びフィルタ処理部８が、各々の処理を実施するものとする。 Embodiment 2. FIG.
7 is a block diagram showing a noise removing apparatus according to Embodiment 2 of the present invention. In the figure, the same reference numerals as those in FIG.
However, in this second embodiment, a description will be given of a case where a plurality of pixel windows having different pixel sizes are prepared. Therefore, in the noise removal apparatus in FIG. 7, a signal level difference calculation unit is provided for each of the plurality of pixel windows. 1, a correlation degree α calculation unit 2, an inter-pixel distance calculation unit 3, a correlation degree β calculation unit 4, a filter coefficient calculation unit 5, a correlation degree Γ calculation unit 6, a correlation degree holding unit 7, and a filter processing unit 8. Processing shall be performed.

最小相関度特定部１１は例えば３個の画素ウィンドウ（３×３画素からなる画素ウィンドウ、５×５画素からなる画素ウィンドウ、７×７画素からなる画素ウィンドウ）毎に、相関度Γ算出部６により今回算出された相関度Γ３（３×３画素の画素ウィンドウに係る相関度），Γ５（５×５画素の画素ウィンドウに係る相関度），Γ７（７×７画素の画素ウィンドウに係る相関度）と、前回算出されて相関度保持部７により記憶されている相関度Γ_−１との変化量｜Γ３−Γ_−１｜，｜Γ５−Γ_−１｜，｜Γ７−Γ_−１｜を求め、今回算出された相関度Γ３，Γ５，Γ７の中で、その変化量｜Γ３−Γ_−１｜，｜Γ５−Γ_−１｜，｜Γ７−Γ_−１｜が最小になるときの相関度を特定する処理を実施する。 For example, the minimum correlation degree specifying unit 11 includes a correlation degree Γ calculating unit 6 for each of three pixel windows (a pixel window including 3 × 3 pixels, a pixel window including 5 × 5 pixels, and a pixel window including 7 × 7 pixels). Correlation degree Γ3 (correlation degree relating to a pixel window of 3 × 3 pixels), Γ5 (correlation degree relating to a pixel window of 5 × 5 pixels), Γ7 (correlation degree relating to a pixel window of 7 × 7 pixels) calculated this time a), the amount of change between the degree of correlation gamma _-1 stored by the correlation degree holding unit 7 is previously calculated _{| Γ3-Γ -1 |, |} Γ5-Γ -1 |, | Γ7-Γ -1 | a Among the correlation degrees Γ3, Γ5, and Γ7 calculated this time, the correlation when the change amount | Γ3-Γ- ₁ |, | Γ5-Γ- ₁ |, | Γ7-Γ- ₁ | Implement a process to specify the degree.

フィルタ処理結果選択部１２は最小相関度特定部１１により特定された最小の相関度の算出に用いられた画素ウィンドウに対応するフィルタ出力値（フィルタ処理結果）の選択をフィルタ処理部８に指示する処理を実施する。
なお、最小相関度特定部１１及びフィルタ処理結果選択部１２からフィルタ処理結果選択手段が構成されている。 The filter processing result selection unit 12 instructs the filter processing unit 8 to select a filter output value (filter processing result) corresponding to the pixel window used for calculation of the minimum correlation specified by the minimum correlation specifying unit 11. Perform the process.
The minimum correlation degree specifying unit 11 and the filter processing result selecting unit 12 constitute a filter processing result selecting unit.

次に動作について説明する。
信号レベル差算出部１は、２次元画像を構成している複数の画素の画素値（信号レベル）を示す２次元画像データを入力すると、３×３画素の画素ウィンドウ（図８（ａ）を参照）、５×５画素の画素ウィンドウ（図８（ｂ）を参照）及び７×７画素の画素ウィンドウ（図８（ｃ）を参照）を２次元画像上に形成する。
図８の例では、画素Ｐ_３３が処理対象画素であり、処理対象画素Ｐ_３３以外の画素Ｐ_ｘｙ（０≦ｘ≦６、０≦ｙ≦６）が参照画素である。ただし、この例では、処理対象画素Ｐ_３３は、参照画素Ｐ_ｘｙにも該当する。 Next, the operation will be described.
When the signal level difference calculation unit 1 receives the two-dimensional image data indicating the pixel values (signal levels) of a plurality of pixels constituting the two-dimensional image, the signal level difference calculation unit 1 displays a 3 × 3 pixel window (FIG. 8A). (See) A 5 × 5 pixel window (see FIG. 8B) and a 7 × 7 pixel window (see FIG. 8C) are formed on the two-dimensional image.
In the example of FIG. 8, the pixel _{P 33} is the processing target pixel, the pixel _{P xy} other than the processing target pixel _{P 33 (0 ≦ x ≦ 6,0} ≦ y ≦ 6) is the reference pixel. However, in this example, the processing target pixel _{P 33} also corresponds with the reference pixel _{P xy.}

信号レベル差算出部１は、３個の画素ウィンドウを２次元画像上に形成すると、３個の画素ウィンドウ毎に、画素ウィンドウ内の処理対象画素Ｐ_３３と各参照画素Ｐ_ｘｙとの信号レベル差ΔＰ_ｘｙを算出する。ただし、信号レベル差ΔＰ_ｘｙの算出方法は、上記実施の形態１と同様である。
この実施の形態２では、３×３画素の画素ウィンドウに係る信号レベル差をΔＰ３_ｘｙで表し、５×５画素の画素ウィンドウに係る信号レベル差をΔＰ５_ｘｙで表し、７×７画素の画素ウィンドウに係る信号レベル差をΔＰ７_ｘｙで表すものとする。 When the signal level difference calculation unit 1 forms three pixel windows on the two-dimensional image, the signal level difference between the processing target pixel P ₃₃ in the pixel window and each reference pixel P _xy for each of the three pixel windows. ΔP _xy is calculated. However, the method for calculating the signal level difference ΔP _xy is the same as that in the first embodiment.
In the second embodiment, 3 × 3 represents the signal level difference of the pixel window of pixels in .DELTA.P3 _xy, represents the signal level difference of the pixel window 5 × 5 pixels ΔP5 in _xy, 7 × 7 pixels of the pixel window The signal level difference relating to is represented by ΔP7 _xy .

相関度α算出部２は、信号レベル差算出部１が３個の画素ウィンドウ毎に、信号レベル差ΔＰ３_ｘｙ，ΔＰ５_ｘｙ，ΔＰ７_ｘｙを算出すると、上記実施の形態１と同様にして、３個の画素ウィンドウ毎に、その信号レベル差ΔＰ３_ｘｙ，ΔＰ５_ｘｙ，ΔＰ７_ｘｙから、処理対象画素Ｐ_３３と各参照画素Ｐ_ｘｙ間の相関度α_ｘｙを算出する。
この実施の形態２では、３×３画素の画素ウィンドウに係る相関度をα３_ｘｙで表し、５×５画素の画素ウィンドウに係る相関度をα５_ｘｙで表し、７×７画素の画素ウィンドウに係る相関度をα７_ｘｙで表すものとする。 Correlation α calculating unit 2, the signal level difference calculating unit 1 every 3 pixels window, signal level difference ΔP3 _{_xy,} ΔP5 _xy, calculating the DerutaP7 _xy, in the same manner as in the first embodiment, three each pixel window of the signal level difference ΔP3 _{_xy,} ΔP5 _xy, from DerutaP7 _xy, calculates the processing target pixel _{P 33} the correlation alpha _xy among the reference pixels _{P xy.}
In the second embodiment, the degree of correlation related to the pixel window of 3 × 3 pixels is represented by α3 _xy , the degree of correlation related to the pixel window of 5 × 5 pixels is represented by α5 _xy , and the pixel window of 7 × 7 pixels is concerned. Assume that the degree of correlation is represented by α7 _xy .

画素間距離算出部３は、２次元画像データを入力すると、上記実施の形態１と同様にして、３個の画素ウィンドウ毎に、処理対象画素Ｐ_３３と各参照画素Ｐ_ｘｙとの距離Ｄ_ｘｙを算出する。
この実施の形態２では、３×３画素の画素ウィンドウに係る距離をＤ３_ｘｙで表し、５×５画素の画素ウィンドウに係る距離をＤ５_ｘｙで表し、７×７画素の画素ウィンドウに係る距離をＤ７_ｘｙで表すものとする。 When the two-dimensional image data is input, the inter-pixel distance calculation unit 3 receives the distance D _xy between the processing target pixel P ₃₃ and each reference pixel P _xy for each of the three pixel windows, as in the first embodiment. Is calculated.
In the second embodiment, the distance relating to the pixel window of 3 × 3 pixels is represented by D3 _xy , the distance relating to the pixel window of 5 × 5 pixels is represented by D5 _xy , and the distance relating to the pixel window of 7 × 7 pixels is represented. It shall be represented by D7 _xy .

相関度β算出部４は、画素間距離算出部３が３個の画素ウィンドウ毎に、距離Ｄ３_ｘｙ，距離Ｄ５_ｘｙ，距離Ｄ７_ｘｙを算出すると、上記実施の形態１と同様にして、３個の画素ウィンドウ毎に、その距離Ｄ３_ｘｙ，距離Ｄ５_ｘｙ，距離Ｄ７_ｘｙから、処理対象画素Ｐ_３３と各参照画素Ｐ_ｘｙ間の相関度β_ｘｙを算出する。
この実施の形態２では、３×３画素の画素ウィンドウに係る相関度をβ３_ｘｙで表し、５×５画素の画素ウィンドウに係る相関度をβ５_ｘｙで表し、７×７画素の画素ウィンドウに係る相関度をβ７_ｘｙで表すものとする。 When the inter-pixel distance calculation unit 3 calculates the distance D3 _xy , the distance D5 _xy , and the distance D7 _xy for each of the three pixel windows, the correlation degree β calculation unit 4 includes three pieces as in the first embodiment. for each pixel window, the distance _{D3 xy,} distance _{D5 xy,} the distance _{D7 xy,} calculates the processing target pixel _{P 33} the correlation beta _xy among the reference pixels _{P xy.}
In the second embodiment, the degree of correlation related to the pixel window of 3 × 3 pixels is represented by β3 _xy , the degree of correlation related to the pixel window of 5 × 5 pixels is represented by β5 _xy , and the pixel window of 7 × 7 pixels is concerned. The degree of correlation is represented by β7 _xy .

フィルタ係数算出部５は、相関度α算出部２が相関度α３_ｘｙ，α５_ｘｙ，α７_ｘｙを算出し、相関度β算出部４が相関度β３_ｘｙ，β５_ｘｙ，β７_ｘｙを算出すると、上記実施の形態１と同様にして、３個の画素ウィンドウ毎に、各参照画素Ｐ_ｘｙにおける相関度γ_ｘｙを算出する。
この実施の形態２では、３×３画素の画素ウィンドウに係る相関度をγ３_ｘｙで表し、５×５画素の画素ウィンドウに係る相関度をγ５_ｘｙで表し、７×７画素の画素ウィンドウに係る相関度をγ７_ｘｙで表すものとする。 The filter coefficient calculation unit 5 calculates the correlation degree α3 _xy , α5 _xy , and α7 _xy when the correlation degree α calculation unit 2 calculates the correlation degrees β3 _xy , β5 _xy , and β7 _xy when the correlation degree β calculation unit 4 calculates the correlation degrees β3 _xy , β5 _xy , and β7 _xy. in the same manner as the first embodiment, every 3 pixels window, calculates a correlation degree gamma _xy in the reference pixels P _xy.
In the second embodiment, the correlation degree related to the 3 × 3 pixel window is represented by γ3 _xy , the correlation degree related to the 5 × 5 pixel window is represented by γ5 _xy , and the 7 × 7 pixel window is concerned. The correlation degree is represented by γ7 _xy .

また、フィルタ係数算出部５は、各参照画素Ｐ_ｘｙにおける相関度γ３_ｘｙ，γ５_ｘｙ，γ７_ｘｙを算出すると、上記実施の形態１と同様にして、３個の画素ウィンドウ毎に、各参照画素Ｐ_ｘｙにおけるγ３_ｘｙ，γ５_ｘｙ，γ７_ｘｙから、各参照画素Ｐ_ｘｙのフィルタ係数ｆ_ｘｙを算出する。
この実施の形態２では、３×３画素の画素ウィンドウに係るフィルタ係数をｆ３_ｘｙで表し、５×５画素の画素ウィンドウに係るフィルタ係数をｆ５_ｘｙで表し、７×７画素の画素ウィンドウに係るフィルタ係数をｆ７_ｘｙで表すものとする。 In addition, when the filter coefficient calculation unit 5 calculates the correlations γ3 _xy , γ5 _xy , and γ7 _xy at each reference pixel P _xy , each reference pixel is calculated for each of the three pixel windows in the same manner as in the first embodiment. [gamma] 3 _xy in P _{_xy,} γ5 _xy, from [gamma] 7 _xy, calculates the filter coefficient _{f xy} of the reference pixels _{P xy.}
In the second embodiment, the filter coefficient related to the 3 × 3 pixel window is represented by f3 _xy , the filter coefficient related to the 5 × 5 pixel window is represented by f5 _xy , and the filter window is related to the 7 × 7 pixel window. The filter coefficient is represented by f7 _xy .

相関度Γ算出部６は、相関度α算出部２が相関度α３_ｘｙ，α５_ｘｙ，α７_ｘｙを算出し、相関度β算出部４が相関度β３_ｘｙ，β５_ｘｙ，β７_ｘｙを算出すると、上記実施の形態１と同様にして、３個の画素ウィンドウ毎に、各参照画素Ｐ_ｘｙにおける相関度γ３_ｘｙ，γ５_ｘｙ，γ７_ｘｙを算出する。
また、相関度Γ算出部６は、各参照画素Ｐ_ｘｙにおける相関度γ３_ｘｙ，γ５_ｘｙ，γ７_ｘｙを算出すると、上記実施の形態１と同様にして、３個の画素ウィンドウ毎に、処理対象画素Ｐ_３３の相関度Γを算出する。
この実施の形態２では、３×３画素の画素ウィンドウに係る相関度をΓ３で表し、５×５画素の画素ウィンドウに係る相関度をΓ５で表し、７×７画素の画素ウィンドウに係る相関度をΓ７で表すものとする。 The correlation degree Γ calculation unit 6 calculates the correlation degrees α3 _xy , α5 _xy , and α7 _xy while the correlation degree α calculation unit 2 calculates the correlation degrees β3 _xy , β5 _xy , and β7 _xy . in the same manner as the first embodiment, every 3 pixels window correlation [gamma] 3 _xy in the reference pixels _{P xy,} [gamma] 5 _xy, calculates the [gamma] 7 _xy.
Moreover, the correlation Γ calculator 6, correlation [gamma] 3 _xy in the reference pixels _{P xy,} [gamma] 5 _xy, calculating the [gamma] 7 _xy, in the same manner as in the first embodiment, every 3 pixels window, processed calculating a correlation Γ pixel _{P 33.}
In the second embodiment, the degree of correlation related to the pixel window of 3 × 3 pixels is represented by Γ3, the degree of correlation related to the pixel window of 5 × 5 pixels is represented by Γ5, and the degree of correlation related to the pixel window of 7 × 7 pixels. Is represented by Γ7.

フィルタ処理部８は、フィルタ係数算出部５が各参照画素Ｐ_ｘｙのフィルタ係数ｆ３_ｘｙ，ｆ５_ｘｙ，ｆ７_ｘｙを算出すると、上記実施の形態１と同様にして、３個の画素ウィンドウ毎に、処理対象画素Ｐ_３３に重畳されているノイズを除去するフィルタ処理を実施して、ノイズ除去後の処理対象画素Ｐ_３３’の信号レベルを示すフィルタ出力値を算出する。
この実施の形態２では、３×３画素の画素ウィンドウに係るフィルタ出力値をＰ３’_３３で表し、５×５画素の画素ウィンドウに係るフィルタ出力値をＰ５’_３３で表し、７×７画素の画素ウィンドウに係るフィルタ出力値をＰ７’_３３で表すものとする。 When the filter coefficient calculation unit 5 calculates the filter coefficients f3 _xy , f5 _xy , and f7 _xy of each reference pixel P _xy , the filter processing unit 8 performs the calculation for each of the three pixel windows as in the first embodiment. Filter processing for removing noise superimposed on the processing target pixel P ₃₃ is performed, and a filter output value indicating the signal level of the processing target pixel P ₃₃ ′ after noise removal is calculated.
In the second embodiment, the filter output value of the 3 × 3 pixels of the pixel window 'expressed by _33, the filter output value of the pixel 5 × 5 window pixel P5' P3 expressed by _33, 7 × 7 pixels It shall be represented by the filter output value P7 _'33 according to the pixel window.

最小相関度特定部１１は、処理対象画素Ｐ_３３の相関度Γ３，Γ５，Γ７と前画素処理時の相関度Γ_−１の変化量は、現在の処理対象画素Ｐ_３３に適用可能なフィルタ出力値と関連性があるので、３個の画素ウィンドウ毎に、相関度Γ算出部６が処理対象画素Ｐ_３３の相関度Γ３，Γ５，Γ７を算出すると、その相関度Γ３，Γ５，Γ７と、相関度保持部７により記憶されている相関度Γ_−１との変化量｜Γ３−Γ_−１｜，｜Γ５−Γ_−１｜，｜Γ７−Γ_−１｜を算出する。
例えば、前画素の処理時点から現在の処理対象画素に移動したときに、新たに被写体のエッジが画素ウィンドウに含まれるようになると、処理対象画素Ｐ_３３の相関度Γが、前画素処理時の相関度Γ_−１と大きく異なる値になる。即ち、最も画素サイズが大きい７×７画素の画素ウィンドウに係る処理対象画素Ｐ_３３の相関度Γ７が、前画素処理時の相関度Γ_−１から大きく変動することになる。
したがって、仮に、７×７画素の画素ウィンドウに係るフィルタ出力値Ｐ７’_３３をローパスフィルタの出力値に適用すると、被写体のエッジがぼける可能性がある。 Minimum correlation identification unit 11, correlation Γ3 of the target pixel P _33, [gamma] 5, the variation of correlation gamma _-1 during previous pixel processing Γ7 is applicable filter output for the current processing target pixel P ₃₃ since there is a value and relevance, every three pixel window, correlation [Gamma] 3 of correlation Γ calculator 6 is the processing target pixel P _33, [gamma] 5, calculating the [gamma] 7, the correlation degree [Gamma] 3, [gamma] 5, and [gamma] 7, The amount of change | Γ3-Γ _-1 |, | Γ5-Γ _-1 |, | Γ7-Γ _-1 | with the degree of correlation Γ ₋₁ stored by the correlation degree holding unit 7 is calculated.
For example, when moving from the processing time of the previous pixel to the current processing target pixel, if the edge of the subject is newly included in the pixel window, the correlation degree Γ of the processing target pixel P ₃₃ is the same as that during the previous pixel processing. The value is greatly different from the correlation degree Γ ₋₁ . That is, correlation Γ7 of the target pixel P ₃₃ according to the pixel window most pixel size is larger 7 × 7 pixels will vary greatly from correlation gamma _-1 during previous pixel processed.
Therefore, if, when applying the filter output value P7 _'33 according to the pixel window 7 × 7 pixels to the output value of the low-pass filter, there is a possibility that the subject edge is blurred.

最小相関度特定部１１は、変化量｜Γ３−Γ_−１｜，｜Γ５−Γ_−１｜，｜Γ７−Γ_−１｜を算出すると、その変化量｜Γ３−Γ_−１｜，｜Γ５−Γ_−１｜，｜Γ７−Γ_−１｜を相互に比較して、最小の変化量を特定する。
そして、最小相関度特定部１１は、処理対象画素Ｐ_３３の相関度Γ３，Γ５，Γ７の中で、最小の変化量に係る相関度を特定する。 When the minimum correlation degree specifying unit 11 calculates the amount of change | Γ3-Γ _-1 |, | Γ5-Γ _-1 |, | Γ7-Γ _-1 |, the amount of change | Γ3-Γ _-1 |, | Γ5 -Γ _-1 | and | Γ7-Γ _-1 | are compared with each other to identify the minimum amount of change.
The minimum correlation identification unit 11, correlation Γ3 of the target pixel P _33, [gamma] 5, in the [gamma] 7, identifies a correlation according to the minimum change amount.

フィルタ処理結果選択部１２は、最小相関度特定部１１が最小の相関度を特定すると、最小の相関度の算出に用いられた画素ウィンドウに対応するフィルタ出力値の選択をフィルタ処理部８に指示する。
これにより、例えば、変化量｜Γ３−Γ_−１｜が最小であれば、フィルタ処理部８から３×３画素の画素ウィンドウに係るフィルタ出力値Ｐ３’_３３が選択されて出力され、変化量｜Γ５−Γ_−１｜が最小であれば、フィルタ処理部８から５×５画素の画素ウィンドウに係るフィルタ出力値Ｐ５’_３３が選択されて出力される。
また、変化量｜Γ７−Γ_−１｜が最小であれば、フィルタ処理部８から７×７画素の画素ウィンドウに係るフィルタ出力値Ｐ７’_３３が選択されて出力される。 When the minimum correlation degree specifying unit 11 specifies the minimum correlation degree, the filter processing result selection unit 12 instructs the filter processing unit 8 to select the filter output value corresponding to the pixel window used for calculating the minimum correlation degree. To do.
Thereby, for example, if the amount of change | Γ3-Γ ₋₁ | is minimum, the filter output value P3 ′ ₃₃ relating to the pixel window of 3 × 3 pixels is selected and output from the filter processing unit 8, and the amount of change | If Γ5-Γ ₋₁ | is minimum, the filter processing unit 8 selects and outputs the filter output value P5 ′ ₃₃ relating to the pixel window of 5 × 5 pixels.
If the amount of change | Γ7−Γ ₋₁ | is minimum, the filter processing unit 8 selects and outputs the filter output value P7 ′ ₃₃ relating to the pixel window of 7 × 7 pixels.

以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、相関度Γ算出部６により今回算出された相関度Γ３，Γ５，Γ７の中で、前回算出されて相関度保持部７により記憶されている相関度Γ_−１との変化量が最小の相関度を特定し、最小の相関度の算出に用いられた画素ウィンドウに対応するフィルタ処理部８のフィルタ出力値を選択して出力するように構成したので、被写体中の有意なエッジのぼけを招くことなく、中低周波のノイズを除去することができる効果を奏する。 As apparent from the above, according to the second embodiment, the correlation degree Γ3, Γ5, and Γ7 calculated this time by the correlation degree Γ calculation unit 6 are calculated last time and stored in the correlation degree holding unit 7. The degree of correlation with the smallest amount of change from the correlation degree Γ ₋₁ is specified, and the filter output value of the filter processing unit 8 corresponding to the pixel window used for calculating the minimum degree of correlation is selected and output. Thus, there is an effect that it is possible to remove medium and low frequency noise without causing significant edge blur in the subject.

なお、この実施の形態２では、複数の画素ウィンドウの画素サイズとして、３×３画素の画素サイズ、５×５画素の画素サイズ、７×７画素の画素サイズの例を示したが、これに限るものではなく、例えば、除去したいノイズの周波数特性に応じて、画素ウィンドウの画素サイズを任意に決定するようにすればよい。 In the second embodiment, the example of the pixel size of the plurality of pixel windows is 3 × 3 pixel size, 5 × 5 pixel size, and 7 × 7 pixel size. For example, the pixel size of the pixel window may be arbitrarily determined according to the frequency characteristics of the noise to be removed.

実施の形態３．
図９はこの発明の実施の形態３によるノイズ除去装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
ただし、この実施の形態３では、相互に画素サイズが異なる複数の画素ウィンドウが用意されているものについて説明するため、上記実施の形態２と同様に、図９のノイズ除去装置では、複数の画素ウィンドウ毎に、信号レベル差算出部１、相関度α算出部２、画素間距離算出部３、相関度β算出部４、フィルタ係数算出部５、相関度Γ算出部６、相関度保持部７及びフィルタ処理部８が、各々の処理を実施するものとする。 Embodiment 3 FIG.
FIG. 9 is a block diagram showing a noise removing apparatus according to Embodiment 3 of the present invention. In the figure, the same reference numerals as those in FIG.
However, in the third embodiment, since a plurality of pixel windows having different pixel sizes are prepared will be described, the noise removal apparatus in FIG. For each window, the signal level difference calculation unit 1, the correlation degree α calculation unit 2, the inter-pixel distance calculation unit 3, the correlation degree β calculation unit 4, the filter coefficient calculation unit 5, the correlation degree Γ calculation unit 6, and the correlation degree holding unit 7 And the filter process part 8 shall implement each process.

変化量算出部２１は例えば３個の画素ウィンドウ（３×３画素からなる画素ウィンドウ、５×５画素からなる画素ウィンドウ、７×７画素からなる画素ウィンドウ）毎に、相関度Γ算出部６により今回算出された相関度Γ３，Γ５，Γ７と、前回算出されて相関度保持部７により記憶されている相関度Γ_−１との変化量｜Γ３−Γ_−１｜，｜Γ５−Γ_−１｜，｜Γ７−Γ_−１｜を算出する処理を実施する。
重み付け加算部２２は変化量算出部２１により算出された変化量｜Γ３−Γ_−１｜，｜Γ５−Γ_−１｜，｜Γ７−Γ_−１｜に応じて、フィルタ処理部８における画素ウィンドウ毎のフィルタ出力値Ｐ３’_３３，Ｐ５’_３３，Ｐ７’_３３を重み付け加算して出力する処理を実施する。
なお、変化量算出部２１及び重み付け加算部２２から重み付け加算手段が構成されている。 For example, the change amount calculating unit 21 uses the correlation degree Γ calculating unit 6 for each of three pixel windows (a pixel window including 3 × 3 pixels, a pixel window including 5 × 5 pixels, and a pixel window including 7 × 7 pixels). The amount of change between the correlation degrees Γ3, Γ5, and Γ7 calculated this time and the correlation degree Γ ₋₁ calculated last time and stored in the correlation degree holding unit 7 | Γ3-Γ ₋₁ |, | Γ5-Γ ₋₁ |, | Γ7−Γ ₋₁ | is calculated.
The weighting adder 22 uses the pixel window in the filter processor 8 according to the amount of change | Γ3-Γ _-1 |, | Γ5-Γ _-1 |, | Γ7-Γ _-1 | The filter output values P3 ′ ₃₃ , P5 ′ ₃₃ , and P7 ′ ₃₃ for each filter are weighted and outputted.
The change amount calculation unit 21 and the weighting addition unit 22 constitute weighting addition means.

次に動作について説明する。
上記実施の形態２では、最小相関度特定部１１が、相関度Γ算出部６により今回算出された相関度Γ３，Γ５，Γ７の中で、前回算出されて相関度保持部７により記憶されている相関度Γ_−１との変化量が最小の相関度を特定すると、フィルタ処理結果選択部１２が、最小相関度特定部１１により特定された最小の相関度の算出に用いられた画素ウィンドウに対応するフィルタ出力値の選択をフィルタ処理部８に指示するものについて示したが、今回算出された相関度Γ３，Γ５，Γ７と、前回算出されて相関度保持部７により記憶されている相関度Γ_−１との変化量｜Γ３−Γ_−１｜，｜Γ５−Γ_−１｜，｜Γ７−Γ_−１｜を算出し、その変化量｜Γ３−Γ_−１｜，｜Γ５−Γ_−１｜，｜Γ７−Γ_−１｜に応じて、フィルタ処理部８における画素ウィンドウ毎のフィルタ出力値Ｐ３’_３３，Ｐ５’_３３，Ｐ７’_３３を重み付け加算して出力するようにしてもよい。 Next, the operation will be described.
In the second embodiment, the minimum correlation degree specifying unit 11 is calculated last time among the correlation degrees Γ3, Γ5, and Γ7 calculated by the correlation degree Γ calculation unit 6 and stored by the correlation degree holding unit 7. When the correlation degree with the smallest change amount from the existing correlation degree Γ ₋₁ is specified, the filter processing result selection unit 12 displays the pixel window used for calculation of the minimum correlation degree specified by the minimum correlation degree specification unit 11. Although the filter processing unit 8 is instructed to select the corresponding filter output value, the correlation degrees Γ3, Γ5, and Γ7 calculated this time and the correlation degrees calculated last time and stored in the correlation degree holding unit 7 are shown. The amount of change from Γ _-1 | Γ3-Γ _-1 |, | Γ5-Γ _-1 |, | Γ7-Γ _-1 | is calculated, and the amount of change | Γ3-Γ _-1 |, | Γ5-Γ _{− _{1 |, | Γ7-Γ -1}} | depending on, image in the filter processing section 8 Filter output value for each window _{_{P3 '33, P5' 33,}} P7 '33 may be the as weighted addition and output.

以下、この実施の形態３の処理内容を具体的に説明する。
変化量算出部２１は、例えば、３個の画素ウィンドウ毎に、相関度Γ算出部６により今回算出された相関度Γ３，Γ５，Γ７と、前回算出されて相関度保持部７により記憶されている相関度Γ_−１との変化量｜Γ３−Γ_−１｜，｜Γ５−Γ_−１｜，｜Γ７−Γ_−１｜を算出する。 Hereinafter, the processing content of this Embodiment 3 is demonstrated concretely.
For example, for each of three pixel windows, the change amount calculating unit 21 calculates the correlation degrees Γ3, Γ5, and Γ7 calculated this time by the correlation degree Γ calculating unit 6 and stores the correlation degree holding unit 7 calculated last time. The amount of change | Γ3-Γ _-1 |, | Γ5-Γ _-1 |, | Γ7-Γ _-1 | with the correlation degree Γ ₋₁ is calculated.

重み付け加算部２２は、変化量算出部２１が変化量｜Γ３−Γ_−１｜，｜Γ５−Γ_−１｜，｜Γ７−Γ_−１｜を算出すると、その変化量｜Γ３−Γ_−１｜，｜Γ５−Γ_−１｜，｜Γ７−Γ_−１｜から、加重係数Ｇ，Ｈ，Ｋを算出する。
Ｇ＋Ｈ＋Ｋ＝１
ただし、加重係数Ｇは変化量｜Γ３−Γ_−１｜が大きいほど小さな値になる係数であり（０≦Ｇ≦１）、加重係数Ｈは変化量｜Γ５−Γ_−１｜が大きいほど小さな値になる係数である（０≦Ｈ≦１）。
また、加重係数Ｋは変化量｜Γ７−Γ_−１｜が大きいほど小さな値になる係数である（０≦Ｋ≦１）。 When the change amount calculation unit 21 calculates the change amounts | Γ3-Γ _-1 |, | Γ5-Γ _-1 |, | Γ7-Γ _-1 |, the change amount | Γ3-Γ _-1 Weighting coefficients G, H, and K are calculated from |, | Γ5-Γ _-1 |, | Γ7-Γ _-1 |.
G + H + K = 1
However, the weighting coefficient G is a coefficient that becomes smaller as the amount of change | Γ3-Γ ₋₁ | becomes larger (0 ≦ G ≦ 1), and the weighting factor H becomes smaller as the amount of change | Γ5-Γ ₋₁ | It is a coefficient that becomes a value (0 ≦ H ≦ 1).
The weighting coefficient K is a coefficient that becomes smaller as the change amount | Γ7−Γ ₋₁ | becomes larger (0 ≦ K ≦ 1).

重み付け加算部２２は、加重係数Ｇ，Ｈ，Ｋを算出すると、例えば、下記の式（５）に示すように、その加重係数Ｇ，Ｈ，Ｋを用いて、フィルタ処理部８における画素ウィンドウ毎のフィルタ出力値Ｐ３’_３３，Ｐ５’_３３，Ｐ７’_３３を重み付け加算し、重み付け加算後のフィルタ出力値Ｐ’_３３を出力する。
Ｐ’_３３＝Ｇ×Ｐ３’_３３＋Ｈ×Ｐ５’_３３＋Ｋ×Ｐ７’_３３（５） When the weighting addition unit 22 calculates the weighting coefficients G, H, and K, for example, as shown in the following expression (5), the weighting addition unit 22 uses the weighting coefficients G, H, and K for each pixel window in the filter processing unit 8. The filter output values P3 ′ ₃₃ , P5 ′ ₃₃ and P7 ′ ₃₃ are weighted and added, and the filter output value P ′ ₃₃ after the weighted addition is output.
P ′ ₃₃ = G × P 3 ′ ₃₃ + H × P 5 ′ ₃₃ + K × P 7 ′ ₃₃ (5)

このように、フィルタ処理部８における画素ウィンドウ毎のフィルタ出力値Ｐ３’_３３，Ｐ５’_３３，Ｐ７’_３３を重み付け加算して出力することで、上記実施の形態２のように、１つのフィルタ出力値を選択して出力する場合よりも、隣接画素間での処理時における画素ウィンドウサイズの相違や、それに伴うフィルタ出力値の急激な変化が起こり難くなる。そのため、画素ウィンドウサイズの切り替えに伴う画質の変化が起こらず、全体としてまとまりのある画像が得られ易くなる効果を奏する。 In this way, the filter output values P3 ′ ₃₃ , P5 ′ ₃₃ , and P7 ′ ₃₃ for each pixel window in the filter processing unit 8 are weighted and output, thereby outputting one filter output as in the second embodiment. Compared with the case where a value is selected and output, a difference in pixel window size during processing between adjacent pixels and a sudden change in the filter output value associated therewith are less likely to occur. For this reason, there is no change in image quality due to switching of the pixel window size, and there is an effect that it is easy to obtain a coherent image as a whole.

実施の形態４．
上記実施の形態１〜３では、相関度α算出部２、相関度β算出部４及びフィルタ処理部８が各々の処理を実施する際、画素ウィンドウ内の画素のうち、処理対象画素Ｐ_２２（または、処理対象画素Ｐ_３３）に隣接する画素（例えば、画素Ｐ_２１，Ｐ_２３など）も参照画素Ｐ_ｘｙに含めているものを示したが、図１０に示すように、画素ウィンドウ内の画素のうち、処理対象画素Ｐ_２２に隣接している画素（例えば、画素Ｐ_２１，Ｐ_２３など）を除く画素を参照画素Ｐ_ｘｙとして取り扱うようにしてもよい。
このように、参照画素Ｐ_ｘｙから処理対象画素Ｐ_２２に隣接している画素を除くことにより、処理対象画素Ｐ_２２にローパスフィルタをかけたときに、高周波のノイズが中低周波のノイズに変移する状況の発生を防止することができる効果を奏する。 Embodiment 4 FIG.
In the first to third embodiments, when the correlation degree α calculation unit 2, the correlation degree β calculation unit 4, and the filter processing unit 8 perform the respective processes, among the pixels in the pixel window, the processing target pixel P ₂₂ ( Alternatively, the pixels adjacent to the processing target pixel P ₃₃ ) (for example, the pixels P ₂₁ , P _23, etc.) are also included in the reference pixel P _xy , but as shown in FIG. 10, the pixels in the pixel window of a pixel adjacent to the processing target pixel _{P 22} (e.g., pixel including _P _{21, P 23)} may be handled pixels except as a reference pixel _{P xy.}
Thus, by removing pixels adjacent to the target pixel P ₂₂ from the reference pixel P _xy, transition when subjected to low-pass filter to the processing target pixel P _22, the high frequency noise in the middle low frequency noise It is possible to prevent the occurrence of the situation.

ここで、図１１はこの発明の実施の形態４によるノイズ除去装置が使用する画素ウィンドウの変形例を示す説明図である。
図１１の画素ウィンドウでは、処理対象画素が参照画素Ｐ_２２と参照画素Ｐ_２４の間に位置している画素（黒く塗りつぶされている画素）であり、この処理対象画素は、参照画素に含まれていない。
このように、処理対象画素が参照画素に含まれていない場合、処理対象画素が孤立点ノイズ（処理対象画素の周辺に存在している画素との関連性がいずれも低く、孤立している画素）であっても、処理対象画素が孤立点として残留してしまう状況の発生を防止することができる効果を奏する。
なお、このような画素ウィンドウを使用するに際しては、輝度と比較して、解像度の低下が知覚され難い色信号に対して、適用することがより効果的である。 Here, FIG. 11 is an explanatory view showing a modification of the pixel window used by the noise removing apparatus according to Embodiment 4 of the present invention.
In the pixel window of FIG. 11, the processing target pixel is a pixel (a pixel that is painted black) located between the reference pixel P ₂₂ and the reference pixel P ₂₄ , and this processing target pixel is included in the reference pixel. Not.
Thus, when the pixel to be processed is not included in the reference pixel, the pixel to be processed is isolated point noise (the pixel that has low relevance with the pixels existing around the pixel to be processed and is isolated. ), It is possible to prevent the occurrence of a situation in which the processing target pixel remains as an isolated point.
When such a pixel window is used, it is more effective to apply it to a color signal in which a decrease in resolution is hardly perceived as compared with luminance.

この実施の形態４では、参照画素Ｐ_ｘｙとして取り扱う画素が、１画素おきの画素であるものについて示したが、これは一例に過ぎず、２画素や３画素おきの画素であってもよく、所望する出力画像特性に応じて変更可能である。
この場合、画素間隔をあけるほど、隣接画素の処理時に共通して参照する画素が減るため、中低周波のノイズを人間が知覚し難い高周波に変移させることが可能となる。 In the fourth embodiment, the pixels handled as the reference pixels P _xy are shown as being every other pixel, but this is only an example, and the pixels may be every two or three pixels. It can be changed according to desired output image characteristics.
In this case, as the pixel interval is increased, the number of pixels that are commonly referred to when processing adjacent pixels decreases, and therefore, it is possible to shift the medium and low frequency noise to a high frequency that is difficult for humans to perceive.

実施の形態５．
上記実施の形態１〜４では、相関度保持部７が相関度Γ算出部６により前回算出された相関度Γ_−１（前画素処理時の相関度Γ_２１）を記憶するものについて示したが、図１２に示すように、相関度保持部７が前画素処理時の相関度Γ_２１のほかに、処理対象画素Ｐ_２２を含むラインより１ライン前の各画素Ｐ_１１，Ｐ_１２，Ｐ_１３の相関度Γ_１１，Γ_１２，Γ_１３を記憶するようにしてもよい。
この場合、相関度Γ算出部６は、前画素処理時の相関度Γ_２１と１ライン前の各画素Ｐ_１１，Ｐ_１２，Ｐ_１３の相関度Γ_１１，Γ_１２，Γ_１３との平均値Γ_ａｖｅ（＝（Γ_２１＋Γ_１１＋Γ_１２＋Γ_１３）／４）を求め、その平均値Γ_ａｖｅを処理対象画素Ｐ_２２の相関度Γ_−１としてフィルタ処理部８に出力するようにする。
これにより、領域の特徴量である相関度を、左方向だけでなく、４方向（左方向、左上方向、上方向、右上方向）について参照することが可能になり、時定数制御に伴う方向性を緩和することが可能になる。
そのため、上記実施の形態１〜４よりも、フィルタ処理後の画像に処理固有のムラや周波数分布の偏りを低減することができる。 Embodiment 5 FIG.
In the first to fourth embodiments, the correlation degree holding unit 7 stores the correlation degree Γ ₋₁ (correlation degree Γ ₂₁ at the time of previous pixel processing) previously calculated by the correlation degree Γ calculation unit 6. As shown in FIG. 12, in addition to the correlation degree Γ ₂₁ when the correlation degree holding unit 7 performs the previous pixel processing, each pixel P ₁₁ , P ₁₂ , P ₁₃ one line before the line including the processing target pixel P ₂₂ is displayed. The correlation degrees Γ ₁₁ , Γ ₁₂ , and Γ ₁₃ may be stored.
In this case, the correlation degree Γ calculating unit 6 calculates the average value of the correlation degree Γ ₂₁ at the time of the previous pixel processing and the correlation degrees Γ ₁₁ , Γ ₁₂ , Γ ₁₃ of the pixels P ₁₁ , P ₁₂ , P ₁₃ one line before. Γ _ave (= (Γ ₂₁ + Γ ₁₁ + Γ ₁₂ + Γ ₁₃ ) / 4) is obtained, and the average value Γ _ave is output to the filter processing unit 8 as the correlation degree Γ ₋₁ of the processing target pixel P ₂₂ .
This makes it possible to refer to the degree of correlation, which is a feature quantity of the region, not only in the left direction but also in four directions (left direction, upper left direction, upper direction, upper right direction), and the directionality associated with time constant control. Can be relaxed.
Therefore, processing-specific unevenness and frequency distribution bias can be reduced compared to the first to fourth embodiments.

この実施の形態５では、前画素処理時の相関度Γ_２１と１ライン前の各画素Ｐ_１１，Ｐ_１２，Ｐ_１３の相関度Γ_１１，Γ_１２，Γ_１３との平均値Γ_ａｖｅを処理対象画素Ｐ_２２の相関度Γ_−１としてフィルタ処理部８に出力するものについて示したが、これに限るものではなく、例えば、前画素処理時の相関度Γ_２１と１ライン前の各画素Ｐ_１１，Ｐ_１２，Ｐ_１３の相関度Γ_１１，Γ_１２，Γ_１３とを重み付け加算し、その重み付け加算値を処理対象画素Ｐ_２２の相関度Γ_−１としてフィルタ処理部８に出力するようにしてもよく、同様の効果を奏することができる。 In the fifth embodiment, the correlation value Γ ₂₁ at the time of the previous pixel processing and the average value Γ _ave of the correlation degrees Γ ₁₁ , Γ ₁₂ , Γ ₁₃ of the pixels P ₁₁ , P ₁₂ , P ₁₃ one line before are processed. Although what was output to the filter processing unit 8 as the degree of correlation Γ ₋₁ of the target pixel P ₂₂ has been shown, the present invention is not limited to this. For example, the degree of correlation Γ ₂₁ at the time of previous pixel processing and each pixel P one line before ₁₁ , P ₁₂ , P ₁₃ correlations Γ ₁₁ , Γ ₁₂ , Γ ₁₃ are weighted and added, and the weighted addition value is output to the filter processing unit 8 as the correlation degree Γ ₋₁ of the processing target pixel P _22. However, the same effect can be obtained.

上記実施の形態１〜５では、全ての画素に画素値が存在する単一の画像に適用するものについて示したが、これに限るものではなく、例えば、ディジタルカメラのイメージセンサから得られるベイヤー配列の画像に適用して、その画像内の同色画素を対象に処理を行うようにしてもよい。 In Embodiments 1 to 5 described above, the present invention is applied to a single image in which all pixels have pixel values. However, the present invention is not limited to this. For example, a Bayer array obtained from an image sensor of a digital camera is used. The image may be applied to the same image and the process may be performed on the same color pixels in the image.

また、上記実施の形態１〜５では、ディジタルカメラにより入力された画像に重畳されているノイズを除去するものについて示したが、これに限るものではなく、例えば、イメージスキャナなどの画像入力装置により入力された画像や、プリンタやディスプレイ等の画像出力装置から出力された画像に重畳されているノイズを除去するようにしてもよい。 In the above first to fifth embodiments, the noise superposed on the image input by the digital camera has been described. However, the present invention is not limited to this. You may make it remove the noise superimposed on the input image and the image output from image output apparatuses, such as a printer and a display.

１信号レベル差算出部（第１の相関度算出手段）、２相関度α算出部（第１の相関度算出手段）、３画素間距離算出部（第２の相関度算出手段）、４相関度β算出部（第２の相関度算出手段）、５フィルタ係数算出部（フィルタ係数算出手段）、６相関度Γ算出部（第３の相関度算出手段）、７相関度保持部（相関度記憶手段）、８フィルタ処理部（フィルタ処理手段）、１１最小相関度特定部（フィルタ処理結果選択手段）、１２フィルタ処理結果選択部（フィルタ処理結果選択手段）、２１変化量算出部（重み付け加算手段）、２２重み付け加算部（重み付け加算手段）。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Signal level difference calculation part (1st correlation degree calculation means) 2 Correlation degree alpha calculation part (1st correlation degree calculation means) 3 Inter-pixel distance calculation part (2nd correlation degree calculation means) 4 Correlation Degree β calculating section (second correlation degree calculating means), 5 filter coefficient calculating section (filter coefficient calculating means), 6 correlation degree Γ calculating section (third correlation degree calculating means), 7 correlation degree holding section (correlation degree) Storage unit), 8 filter processing unit (filter processing unit), 11 minimum correlation specifying unit (filter processing result selection unit), 12 filter processing result selection unit (filter processing result selection unit), 21 change amount calculation unit (weighted addition) Means), 22 weighting addition section (weighting addition means).

Claims

The signal level difference between the processing target pixel existing in the center of the pixel window and the reference pixels in the pixel window existing around the processing target pixel among the plurality of pixels constituting the two-dimensional image Calculating a correlation between the processing target pixel and each reference pixel from the signal level difference, and calculating a distance between the processing target pixel and each reference pixel. Second correlation degree calculating means for calculating the correlation degree between the processing target pixel and each reference pixel, the correlation degree calculated by the first correlation degree calculating means, and the second correlation degree calculating means. Filter coefficient calculation means for calculating the filter coefficient of each reference pixel from the calculated correlation degree, correlation degree calculated by the first correlation degree calculation means, and correlation degree calculated by the second correlation degree calculation means The above processing pair The third correlation degree calculation means for calculating the correlation degree of the pixel, and the correlation degree of the processing target pixel calculated this time by the third correlation degree calculation means are stored, while the third correlation degree calculation means calculates the previous time. Correlation degree storage means for outputting the calculated degree of correlation of the processing target pixel, the signal level of the processing target pixel and each reference pixel, and the filter coefficient of each reference pixel calculated by the filter coefficient calculation means And a filter processing means for performing a filter process for removing noise superimposed on the processing target pixel using the correlation degree of the processing target pixel output from the correlation degree storage means.

When a plurality of pixel windows having pixel sizes different from each other are prepared, the first to third correlation degree calculation means perform correlation degree calculation processing for each of the plurality of pixel windows, and the filter coefficient calculation means includes Perform the filter coefficient calculation process, the filter processing means performs the filter process,
Among the correlation degrees calculated this time by the third correlation degree calculation means, the correlation degree with the smallest change amount from the correlation degree calculated last time and stored in the correlation degree storage means is specified, and the correlation degree 2. The noise removing apparatus according to claim 1, further comprising filter processing result selecting means for selecting and outputting the filter processing result of the filter processing means corresponding to the pixel window used for calculating the value.

When a plurality of pixel windows having pixel sizes different from each other are prepared, the first to third correlation degree calculation means perform correlation degree calculation processing for each of the plurality of pixel windows, and the filter coefficient calculation means includes Perform the filter coefficient calculation process, the filter processing means performs the filter process,
For each of the plurality of pixel windows, a change amount between the correlation degree calculated this time by the third correlation degree calculation unit and the correlation degree calculated last time and stored in the correlation degree storage unit is calculated. The noise removing apparatus according to claim 1, further comprising weighted addition means for weighting and adding the filter processing results for each pixel window in the filter processing means.

The first and second correlation degree calculating means and the filter processing means treat a pixel excluding a pixel adjacent to a pixel to be processed among the pixels in the pixel window as a reference pixel. The noise removal device according to claim 3.

The correlation degree storage means stores the correlation degree of each pixel one line before the line including the processing target pixel in addition to the correlation degree previously calculated by the third correlation degree calculation means, and the correlation calculated the last time The average value of the degree and the degree of correlation of each pixel before one line is obtained, and the average value is output to the filter processing means as the degree of correlation of the pixel to be processed. The noise removal apparatus of any one of these.

The correlation degree storage means stores the correlation degree of each pixel one line before the line including the processing target pixel in addition to the correlation degree previously calculated by the third correlation degree calculation means, and the correlation calculated the last time The degree of correlation and the degree of correlation of each pixel before one line are weighted and added, and the weighted addition value is output to the filter processing means as the degree of correlation of the processing target pixel. The noise removal apparatus of any one of these.

Among the plurality of pixels constituting the two-dimensional image by the first correlation degree calculating means, the processing target pixel existing at the center of the pixel window and the pixel window existing around the processing target pixel A first correlation degree calculation processing step of calculating a signal level difference with each reference pixel, and calculating a correlation degree between the processing target pixel and each reference pixel from the signal level difference; and a second correlation degree calculation means, A second correlation degree calculation processing step for calculating a distance between the processing target pixel and each reference pixel and calculating a correlation degree between the processing target pixel and each reference pixel from the distance; A filter coefficient calculation processing step for calculating a filter coefficient of each reference pixel from the correlation degree calculated in one correlation degree calculation processing step and the correlation degree calculated in the second correlation degree calculation processing step; and a third correlation A third correlation degree by which the calculating means calculates the correlation degree of the processing target pixel from the correlation degree calculated in the first correlation degree calculation processing step and the correlation degree calculated in the second correlation degree calculation processing step; The calculation processing step and the correlation degree storage means store the correlation degree of the processing target pixel calculated this time in the third correlation degree calculation processing step, and have already been previously calculated in the third correlation degree calculation processing step. A correlation degree storage processing step for outputting the stored correlation degree of the processing target pixel; and a filter processing means for the signal level of the processing target pixel and each reference pixel, and for each reference pixel calculated in the filter coefficient calculation processing step. Filter processing for removing noise superimposed on the processing target pixel using the filter coefficient and the correlation degree of the processing target pixel output in the correlation degree storage processing step Noise removing method and a filtering step of performing.