JP2011217001A - Filter device, and filtering method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像処理装置においてデジタル画像のノイズを低減するフィルタ装置に関し、特に、注目画素にノイズ成分が含まれている場合であっても、エッジ部は保持され、平坦部は十分なノイズ除去が行なえるフィルタ装置およびフィルタリング方法に関する。 The present invention relates to a filter device that reduces noise in a digital image in an image processing device, and in particular, even when a pixel of interest includes a noise component, an edge portion is retained and a flat portion is sufficiently removed with noise. The present invention relates to a filter device and a filtering method capable of performing
従来から、デジタルカメラ等の撮像装置で撮影されたデジタル画像のノイズを低減する目的で、ガウシアンフィルタやメディアンフィルタが広く用いられている。ガウシアンフィルタは、例えば、デジタル画像内の注目画素を中心とした５×５の画素ブロック領域で、注目画素からの距離に応じて重み付けされた画素値により平均値を算出し、注目画素の値とすることで、主にランダムノイズを除去することができる。 Conventionally, Gaussian filters and median filters have been widely used for the purpose of reducing noise in digital images taken by an imaging device such as a digital camera. The Gaussian filter calculates, for example, an average value based on pixel values weighted according to the distance from the target pixel in a 5 × 5 pixel block region centered on the target pixel in the digital image, and the value of the target pixel. By doing so, mainly random noise can be removed.
また、メディアンフィルタは、例えば、デジタル画像内の注目画素を中心とした３×３の画素ブロック領域のすべての画素について値が大きいものから順番に並べ替え、そのメディアン値（中央値）を注目画素の値とすることで、主にインパルス性ノイズを除去することができる。 The median filter, for example, rearranges all the pixels in the 3 × 3 pixel block area centering on the pixel of interest in the digital image in descending order, and sets the median value (median value) to the pixel of interest. By setting this value, it is possible to mainly remove impulsive noise.
近年では、これらのフィルタに加えて、特許文献１に記載されているように、ε（イプシロン）フィルタが用いられるようになっている。εフィルタは、例えば、デジタル画像内の注目画素を中心とした５×５の画素ブロック領域に含まれるすべての周辺画素について、注目画素との画素値の差分を算出し、その絶対値が予め設定された判定値であるε値よりも小さい画素の画素値を平均して得られた値を注目画素の画素値とするフィルタである。εフィルタは、ガウシアンフィルタよりもデジタル画像内のエッジ成分を保ちながら、ランダムノイズを除去することができる。 In recent years, in addition to these filters, as described in Patent Document 1, an ε (epsilon) filter has been used. The ε filter calculates, for example, the difference in pixel value from the target pixel for all peripheral pixels included in the 5 × 5 pixel block region centered on the target pixel in the digital image, and the absolute value is preset. In this filter, the pixel value of the pixel of interest is a value obtained by averaging the pixel values of pixels smaller than the determined ε value. The ε filter can remove random noise while maintaining the edge components in the digital image more than the Gaussian filter.
εフィルタは、ガウシアンフィルタやメディアンフィルタより画像劣化を少なくしてノイズを除去することができる。しかしながら、画像のノイズは、エッジ部よりも、広い青空等の平坦部ほど目立ちやすいという性質を有しており、画像の平坦部分で良好にノイズが除去できるようなε値を設定すると、エッジ部が過剰に平滑化されエッジ部がぼけてしまい、逆に、エッジ部がぼけないようなε値を設定すると、平坦部分におけるノイズ除去が十分でなく、ノイズが目立ってしまうという問題がある。 The ε filter can remove noise with less image degradation than a Gaussian filter or a median filter. However, image noise has a property that it is more conspicuous in a flat part such as a wider blue sky than an edge part. If an ε value is set so that noise can be removed well in a flat part of the image, the edge part If the ε value is set such that the edge portion is blurred and the edge portion is blurred, and the edge portion is not blurred, there is a problem that noise is not sufficiently removed in the flat portion and noise becomes conspicuous.
特許文献１には、画素値が大きいほど、すなわち、明るい部分ほどノイズの影響が大きくなることに注目して、画素値が大きくなるにつれて、ε値が大きくなるように設定することで、画像の明るい部分で良好にノイズを除去しつつ、暗い部分での過補正を防ぐことが記載されている。 In Patent Document 1, it is noted that the influence of noise increases as the pixel value increases, that is, the brighter part, and by setting the ε value to increase as the pixel value increases, It is described that noise is well removed in a bright part and overcorrection is prevented in a dark part.
しかし、特許文献１に記載された技術では、エッジ部も平坦部も明るさが同じであれば一律に平滑化してしまうため、暗い平坦部のノイズ除去が十分でなかったり、明るいエッジ部でボケが発生してしまうおそれがある。 However, in the technique described in Patent Document 1, since the edge portion and the flat portion are uniformly smoothed if the brightness is the same, noise removal of the dark flat portion is not sufficient, or the bright edge portion is blurred. May occur.
また、特許文献１に記載された技術を含め、従来のε判定値を用いたフィルタ装置では、注目画素自体にノイズ成分が含まれている場合には、適正でないε値が設定されてしまうという問題もある。 In addition, in the conventional filter device using the ε determination value including the technique described in Patent Document 1, if the target pixel itself contains a noise component, an inappropriate ε value is set. There is also a problem.
そこで、本発明は、注目画素にノイズ成分が含まれている場合であっても、エッジ部は保持され、平坦部は十分なノイズ除去が行なえるフィルタ装置およびフィルタリング方法を提供することを目的とする。 Accordingly, an object of the present invention is to provide a filter device and a filtering method capable of retaining an edge portion and performing a sufficient noise removal on a flat portion even when a pixel of interest includes a noise component. To do.
上記課題を解決するため、本発明の第１の態様である、フィルタ装置は、注目画素と複数の周辺画素とで構成される画素ブロックについて、前記注目画素の画素値と各周辺画素の画素値との差分を算出し、その絶対値が判定値よりも小さい周辺画素の画素値に基づいて得られた値を前記注目画素の画素値とするフィルタ装置であって、前記画素ブロック内に複数のサブエリアを設定し、それぞれのサブエリアに含まれる画素の画素値の平均値を算出するサブエリア平均算出部と、算出されたサブエリア毎の平均値の相互関係に基づいて得られるエッジ評価値を出力するエッジ評価値算出部と、前記画素ブロック内の各画素の画素値の平均偏差に基づいて得られる平坦部ノイズ評価値を出力する平坦部ノイズ評価値算出部と、前記エッジ評価値および前記平坦部ノイズ評価値を用いて前記判定値を設定する設定部と、を備えたことを特徴とする。 In order to solve the above-described problem, the filter device according to the first aspect of the present invention includes a pixel value of a target pixel and a pixel value of each peripheral pixel in a pixel block including the target pixel and a plurality of peripheral pixels. And a filter device that uses a value obtained based on a pixel value of a surrounding pixel whose absolute value is smaller than a determination value as a pixel value of the target pixel, and includes a plurality of pixels in the pixel block. Edge evaluation value obtained based on the mutual relationship between the subarea average calculation unit that sets the subarea and calculates the average value of the pixel values of each subarea, and the calculated average value for each subarea An edge evaluation value calculation unit that outputs a flat part noise evaluation value that outputs a flat part noise evaluation value obtained based on an average deviation of pixel values of each pixel in the pixel block, and the edge evaluation value Preliminary using said flat portion noise evaluation value characterized by comprising a setting unit that sets the determination value.
ここで、前記エッジ評価値算出部は、前記サブエリア毎の平均値の相互関係を所定のエッジ評価式に基づいて指標値化し、前記指標値が所定の閾値を超える場合は、前記指標値を前記エッジ評価値として出力し、前記所定の閾値を超えない場合は前記エッジ評価値として０を出力することができる。 Here, the edge evaluation value calculation unit converts the average value of each sub-area into an index value based on a predetermined edge evaluation formula, and when the index value exceeds a predetermined threshold, The edge evaluation value is output, and when the predetermined threshold value is not exceeded, 0 can be output as the edge evaluation value.
また、前記サブエリア平均算出部は、前記画素ブロックに、前記注目画素を含む中心領域である第１のサブエリアと、前記画素ブロック内から前記第１のサブエリアを除く全領域あるいは前記画素ブロック全体である第２のサブエリアとを設定し、前記エッジ評価値算出部は、両サブエリアの平均値の差の絶対値を前記指標値とすることができる。 In addition, the sub-area average calculating unit includes a first sub-area that is a central region including the target pixel in the pixel block, and an entire region excluding the first sub-area from the pixel block or the pixel block The second sub-area as a whole is set, and the edge evaluation value calculation unit can use the absolute value of the difference between the average values of both sub-areas as the index value.
また、前記設定部は、前記エッジ評価値に応じて前記判定値が小さくなり、前記平坦部ノイズ評価値に応じて前記判定値が大きくなるように設定することができる。 The setting unit may set the determination value to be small according to the edge evaluation value and to be large according to the flat portion noise evaluation value.
上記課題を解決するため、本発明の第２の態様である、フィルタリング方法は、注目画素を含んだ画素ブロックを構成する複数個の画素について、前記注目画素との画素値の差分を算出し、その絶対値が判定値よりも小さい画素の画素値に基づいて得られた値を前記注目画素の画素値とするフィルタ装置におけるフィルタリング方法であって、前記画素ブロック内に複数のサブエリアを設定し、それぞれのサブエリアに含まれる画素の画素値の平均値を算出するサブエリア平均算出ステップと、算出されたサブエリア毎の平均値の相互関係に基づいてエッジ評価値を算出するエッジ評価値算出ステップと、前記画素ブロック内の各画素の画素値の平均偏差に基づいて平坦部ノイズ評価値を算出する平坦部ノイズ評価値算出ステップと、前記エッジ評価値および前記平坦部ノイズ評価値を用いて前記判定値を設定する設定ステップと、を有することを特徴とする。 In order to solve the above-described problem, the filtering method according to the second aspect of the present invention calculates, for a plurality of pixels constituting a pixel block including a target pixel, a difference in pixel value from the target pixel, A filtering method in a filter device in which a value obtained based on a pixel value of a pixel whose absolute value is smaller than a determination value is the pixel value of the target pixel, wherein a plurality of subareas are set in the pixel block. An edge evaluation value calculation that calculates an edge evaluation value based on a sub-area average calculation step for calculating an average value of pixel values of pixels included in each sub-area and an average value for each calculated sub-area A flat part noise evaluation value calculating step for calculating a flat part noise evaluation value based on an average deviation of pixel values of each pixel in the pixel block; and And having a setting step of setting the determination value by using the di-evaluation value and the flat portion noise evaluation value.
本発明によれば、注目画素にノイズ成分が含まれている場合であっても、エッジ部は保持され、平坦部は十分なノイズ除去が行なえるフィルタ装置およびフィルタリング方法が提供される。 According to the present invention, it is possible to provide a filtering device and a filtering method capable of retaining an edge portion and performing sufficient noise removal on a flat portion even when a pixel of interest includes a noise component.
本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は、本実施形態に係る非線形フィルタ装置の構成を示すブロック図である。非線形フィルタ装置は、例えば、デジタルカメラ等の撮像装置に搭載された画像処理装置や、画像処理装置として機能する情報処理装置等において用いられる。 Embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the nonlinear filter device according to this embodiment. The nonlinear filter device is used in, for example, an image processing device mounted on an imaging device such as a digital camera, an information processing device that functions as an image processing device, and the like.
本図に示すように非線形フィルタ装置１０は、ε値演算部１００と、εフィルタ部２００とを備えて構成される。これらの機能部は、ソフトウェアで実現してもよいし、ハードウェアで実現してもよい。非線形フィルタ装置１０は、注目画素を含んだｍ×ｎ画素ブロックを入力し、注目画素をεフィルタによって補正して出力する装置である。処理対象のデジタル画像において、注目画素を移動させて得られる画素ブロックを非線形フィルタ装置１０に順次入力し、出力された値で注目画素を置き換えることにより、処理対象のデジタル画像にεフィルタを施すことができる。 As shown in the drawing, the nonlinear filter device 10 includes an ε value calculation unit 100 and an ε filter unit 200. These functional units may be realized by software or hardware. The non-linear filter device 10 is a device that inputs an m × n pixel block including a target pixel, corrects the target pixel by an ε filter, and outputs the corrected pixel. In the digital image to be processed, a pixel block obtained by moving the target pixel is sequentially input to the nonlinear filter device 10, and the target pixel is replaced with the output value, thereby applying an ε filter to the digital image to be processed. Can do.
ε値演算部１００は、注目画素を含んだｍ×ｎ画素ブロックと、予め設定された標準ε値とを入力し、注目画素に適用するε値を算出して出力する。この処理を行なうため、ε値演算部１００は、エッジ評価部１１０と、平坦部ノイズ評価部１２０と、補正部１３０とを備えている。 The ε value calculation unit 100 receives an m × n pixel block including the pixel of interest and a preset standard ε value, and calculates and outputs an ε value applied to the pixel of interest. In order to perform this process, the ε value calculation unit 100 includes an edge evaluation unit 110, a flat part noise evaluation unit 120, and a correction unit 130.
本実施形態では、エッジ評価部１１０において、ｍ×ｎ画素ブロック内の注目画素がエッジ部に相当するかどうかを判定する。そして、注目画素がエッジ部に相当すると判定された場合には、補正部１３０において、ε値が小さくなるように標準ε値を補正する。これにより、ぼけの発生を防ぎ、エッジ部を保持することができる。 In the present embodiment, the edge evaluation unit 110 determines whether or not the pixel of interest in the m × n pixel block corresponds to the edge portion. When it is determined that the target pixel corresponds to the edge portion, the correction unit 130 corrects the standard ε value so that the ε value becomes small. As a result, blurring can be prevented and the edge portion can be held.
また、平坦部ノイズ評価部１２０において、ｍ×ｎ画素ブロックのノイズレベルを評価する。そして、補正部１３０が、そのノイズレベルの評価に応じてε値が大きくなるように標準ε値を補正する。これにより、特にノイズの目立ちやすい平坦部において十分なノイズ除去を行なうことができる。 The flat part noise evaluation unit 120 evaluates the noise level of the m × n pixel block. Then, the correction unit 130 corrects the standard ε value so that the ε value increases according to the evaluation of the noise level. Thus, sufficient noise removal can be performed particularly in a flat portion where noise is conspicuous.
εフィルタ部２００は、注目画素を含んだｍ×ｎ画素ブロックと、ε値演算部１００が算出したε値とを入力し、注目画素に対してεフィルタ処理を行なう。そして、εフィルタ処理が施された注目画素を出力する。 The ε filter unit 200 receives the m × n pixel block including the target pixel and the ε value calculated by the ε value calculation unit 100, and performs ε filter processing on the target pixel. Then, the target pixel on which the ε filter processing has been performed is output.
図２は、εフィルタ部２００の構成を示すブロック図である。なお、ｍ×ｎの画素ブロックは、注目画素Ｘ（ｘ，ｙ）と、周辺画素Ｘ１（ｘ１，ｙ１）、周辺画素Ｘ２（ｘ２，ｙ２）…周辺画素Ｘｋ（ｘｋ，ｙｋ）で構成されるものとする。ただし、ｘ１＝ｘ−ｍ／２、ｘ２＝ｘ−ｍ／２＋１…ｘｋ＝ｘ＋ｍ／２−１であり、ｙ１＝ｙ−ｎ／２、ｙ２＝ｙ−ｎ／２＋１…ｙｋ＝ｙ＋ｎ／２−１である。 FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of the ε filter unit 200. Note that the m × n pixel block includes the target pixel X (x, y), the peripheral pixel X 1 (x 1 , y 1 ), the peripheral pixel X 2 (x 2 , y 2 ), and the peripheral pixel X k (x k , y k ). However, an x 1 = x-m / 2 , x 2 = x-m / 2 + 1 ... x k = x + m / 2-1, y 1 = y-n / 2, y 2 = y-n / 2 + 1 ... y k = y + n / 2-1.
本図に示すように、εフィルタ部２００は、ε判定部２１０と、加算部２２０と、バッファ２３０と、カウンタ２４０と、除算部２５０とを備えている。 As shown in the figure, the ε filter unit 200 includes an ε determination unit 210, an addition unit 220, a buffer 230, a counter 240, and a division unit 250.
ε判定部２１０は、ｍ×ｎ画素ブロックを構成する各周辺画素（ｘ１，ｘ２…ｘｋ）と注目画素との差の絶対値とε値とを比較し、差の絶対値がε値よりも小さい周辺画素の画素値を有効として出力する。本実施形態では、ε判定部２１０を、ｍ×ｎ−１個分備えて、全周辺画素について並列にε判定処理を行なうようにしている。 The ε determination unit 210 compares the absolute value of the difference between each peripheral pixel (x 1 , x 2 ... x k ) constituting the m × n pixel block and the pixel of interest with the ε value, and the absolute value of the difference is ε A pixel value of a peripheral pixel smaller than the value is output as valid. In the present embodiment, m × n−1 ε determination units 210 are provided, and ε determination processing is performed in parallel for all the peripheral pixels.
加算部２２０は、ε判定部２１０により有効として出力された画素値を加算し、バッファ２３０は、加算部２２０の加算結果を一時期に保存する。カウンタ２４０は、ε判定部２１０により有効として出力された画素値の数をカウントする。 The addition unit 220 adds the pixel values output as valid by the ε determination unit 210, and the buffer 230 stores the addition result of the addition unit 220 at a time. The counter 240 counts the number of pixel values output as valid by the ε determination unit 210.
除算部２５０は、バッファ２３０に格納された加算結果からカウンタ２４０のカウンタ値を割ることで、注目画素の画素値との差の絶対値がε値よりも小さい周辺画素の画素値の平均値を算出し、εフィルタ結果として出力する。 The division unit 250 divides the counter value of the counter 240 from the addition result stored in the buffer 230, thereby obtaining an average value of the pixel values of the peripheral pixels whose absolute value of the difference from the pixel value of the target pixel is smaller than the ε value. Calculate and output as ε filter result.
注目画素を含むｍ×ｎ画素ブロックをεフィルタ部２００に入力することで、注目画素についての判定値εによるεフィルタ結果を得ることができる。なお、εフィルタ部２００の構成は、本例に限られず、既知のεフィルタ技術を適用することができる。 By inputting an m × n pixel block including the target pixel to the ε filter unit 200, an ε filter result based on the determination value ε for the target pixel can be obtained. The configuration of the ε filter unit 200 is not limited to this example, and a known ε filter technique can be applied.
図３は、ε値演算部１００の構成を示すブロック図である。本図に示すように、ε値演算部１００は、エッジ評価部１１０と、平坦部ノイズ評価部１２０と、補正部１３０とを備えている。 FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of the ε value calculation unit 100. As shown in the figure, the ε value calculation unit 100 includes an edge evaluation unit 110, a flat part noise evaluation unit 120, and a correction unit 130.
一般に、εフィルタでは、ε値が原画像のエッジ部の振幅より十分小さく、また、ランダムノイズによる注目画素と周辺画素との振幅変動より十分大きい適切な値に設定されれば、原理的に原画像のエッジ部のボケを発生させることなくランダムノイズを削減することができる。本実施形態では、エッジ評価部１１０において注目画素がエッジに相当するかどうかの評価を行ない、平坦部ノイズ評価部１２０において画素ブロックのノイズレベルの評価を行ない、それぞれの評価に応じてε値が適切な値になるように補正する。 In general, in the ε filter, if the ε value is set to an appropriate value that is sufficiently smaller than the amplitude of the edge portion of the original image and sufficiently larger than the amplitude fluctuation between the target pixel and the surrounding pixels due to random noise, the original value is theoretically determined. Random noise can be reduced without causing blur at the edge of the image. In this embodiment, the edge evaluation unit 110 evaluates whether the pixel of interest corresponds to an edge, the flat part noise evaluation unit 120 evaluates the noise level of the pixel block, and the ε value is determined according to each evaluation. Correct to an appropriate value.
本図に示すように、エッジ評価部１１０は、サブエリア平均算出部１１１とエッジ評価値算出部１１２とを備えている。 As shown in the figure, the edge evaluation unit 110 includes a sub-area average calculation unit 111 and an edge evaluation value calculation unit 112.
サブエリア平均算出部１１１は、ｍ×ｎ画素ブロック内に複数のサブエリアを設定し、それぞれのサブエリアに含まれる画素の画素値の平均値を算出する。 The sub-area average calculation unit 111 sets a plurality of sub-areas in the m × n pixel block, and calculates the average value of the pixel values included in each sub-area.
図４は、サブエリア設定パターン例を示す図である。本図では、５×５画素ブロックにおいて複数のサブエリアを設定する例について３つのパターンを示す。サブエリア平均算出部１１１は、いずれかのサブエリア設定パターンに基づいて、それぞれのサブエリアに含まれる画素の画素値の平均値を算出する。ただし、本図に示したサブエリア設定パターンは例示であり、他のサブエリア設定パターンを採用してもよい。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a subarea setting pattern. In this figure, three patterns are shown for an example in which a plurality of subareas are set in a 5 × 5 pixel block. The subarea average calculation unit 111 calculates the average value of the pixel values of the pixels included in each subarea based on any of the subarea setting patterns. However, the subarea setting pattern shown in this figure is an example, and other subarea setting patterns may be adopted.
図４（ａ）は、サブエリア設定パターン１を示している。本図に示すように、サブエリア設定パターン１では、注目画素を含む中心領域の３つの画素で構成するサブエリア１と、その周辺領域の画素で構成するサブエリア２とが設定される。なお、サブエリア２は、サブエリア１の画素を含んで、５×５画素ブロックのすべての画素で構成するようにしてもよい。 FIG. 4A shows a subarea setting pattern 1. As shown in this figure, in the subarea setting pattern 1, a subarea 1 composed of three pixels in the central region including the target pixel and a subarea 2 composed of pixels in the peripheral region are set. The sub area 2 may include all pixels of the 5 × 5 pixel block including the pixels of the sub area 1.
図４（ｂ）は、サブエリア設定パターン２を示している。本図に示すように、サブエリア設定パターン２では、各サブエリアを３×３の矩形領域とし、サブエリア１を左上に、サブエリア２を右上に、サブエリア３を左下に、サブエリア４を右下に配置している。 FIG. 4B shows a subarea setting pattern 2. As shown in this figure, in the sub-area setting pattern 2, each sub-area is a 3 × 3 rectangular area, sub-area 1 is at the upper left, sub-area 2 is at the upper right, sub-area 3 is at the lower left, and sub-area 4 Is located at the bottom right.
図４（ｃ）は、サブエリア設定パターン３を示している。本図に示すように、サブエリア設定パターン３では、サブエリア１を、注目画素を含む中心領域とし、サブエリア２〜サブエリア５を、それぞれ６個の画素で構成される三角形状として、サブエリア２を左上に、サブエリア３を右上に、サブエリア４を左下に、サブエリア５を右下に配置している。 FIG. 4C shows the sub area setting pattern 3. As shown in the figure, in the sub-area setting pattern 3, the sub-area 1 is a central region including the pixel of interest, and the sub-areas 2 to 5 are each formed in a triangular shape including six pixels. Area 2 is arranged at the upper left, sub area 3 at the upper right, sub area 4 at the lower left, and sub area 5 at the lower right.
このように画素ブロック内に複数のサブエリアを設定してそれぞれの平均値を算出することで、注目画素自体にノイズが乗っている場合の影響を低減することができ、適切なε値を設定することができるようになる。 In this way, by setting multiple sub-areas in the pixel block and calculating the average value of each, it is possible to reduce the effect of noise on the pixel of interest itself, and set an appropriate ε value. Will be able to.
エッジ評価値算出部１１２は、サブエリア平均算出部１１１が算出したサブエリア毎の平均値に基づいてエッジ評価値を算出して出力する。エッジ評価値は、サブエリア毎の平均値の相互関係を所定の評価式を用いて得られる値である。評価式は、注目画素がエッジ部に相当すると見なせる度合いである指標値を算出する式であり、サブエリア設定パターン毎に定められる。 The edge evaluation value calculation unit 112 calculates and outputs an edge evaluation value based on the average value for each subarea calculated by the subarea average calculation unit 111. The edge evaluation value is a value obtained by using a predetermined evaluation formula for the mutual relationship between the average values for each sub-area. The evaluation formula is a formula for calculating an index value that is a degree that the target pixel can be regarded as corresponding to the edge portion, and is determined for each sub-area setting pattern.
図５は、サブエリア設定パターン毎に定められた評価式の例を示す図である。図５（ａ）は、サブエリア設定パターン１に対応した評価式を示している。サブエリア設定パターン１に対応した評価式では、サブエリア１の平均値とサブエリア２の平均値との差の絶対値を指標値とする。 FIG. 5 is a diagram illustrating an example of an evaluation formula defined for each subarea setting pattern. FIG. 5A shows an evaluation formula corresponding to the sub-area setting pattern 1. In the evaluation formula corresponding to the subarea setting pattern 1, the absolute value of the difference between the average value of the subarea 1 and the average value of the subarea 2 is used as the index value.
図５（ｂ）は、サブエリア設定パターン２に対応した評価式を示している。サブエリア設定パターン２に対応した評価式では、水平方向、垂直方向、右４５度方向、左４５度方向についてそれぞれ異なる演算を行ない、最も大きい値を指標値とする。すなわち、サブエリア設定パターン２に対応した評価式では、エッジの方向も判定することができる。 FIG. 5B shows an evaluation formula corresponding to the subarea setting pattern 2. In the evaluation formula corresponding to the sub-area setting pattern 2, different calculations are performed for the horizontal direction, the vertical direction, the right 45 degree direction, and the left 45 degree direction, and the largest value is used as the index value. That is, in the evaluation formula corresponding to the subarea setting pattern 2, the edge direction can also be determined.
図５（ｃ）は、サブエリア設定パターン３に対応した評価式を示している。サブエリア設定パターン３に対応した評価式では、水平方向、垂直方向、右４５度方向、左４５度方向、インパルスについてそれぞれ異なる演算を行ない、最も大きい値を指標値とする。すなわち、サブエリア設定パターン３に対応した評価式では、インパルス性のエッジを含めたエッジの方向も判定することができる。 FIG. 5C shows an evaluation formula corresponding to the sub-area setting pattern 3. In the evaluation formula corresponding to the sub-area setting pattern 3, different calculations are performed for the horizontal direction, the vertical direction, the right 45 degree direction, the left 45 degree direction, and the impulse, and the largest value is used as the index value. In other words, the evaluation formula corresponding to the sub-area setting pattern 3 can also determine the direction of the edge including the impulsive edge.
さらに、エッジ評価値算出部１１２は、評価式によって算出された指標値が予め定められたエッジレベル閾値を超えているかどうかを判定し、超えている場合には、注目画素がエッジ部に相当するものとし、エッジ評価値として指標値を出力する。一方、指標値がエッジレベル閾値を超えていない場合は、注目画素はエッジ部ではないとし、エッジ評価値として０を出力する。 Further, the edge evaluation value calculation unit 112 determines whether or not the index value calculated by the evaluation formula exceeds a predetermined edge level threshold, and if it exceeds, the target pixel corresponds to the edge part. Assume that an index value is output as an edge evaluation value. On the other hand, if the index value does not exceed the edge level threshold value, the target pixel is not an edge portion, and 0 is output as the edge evaluation value.
図３の説明に戻って、平坦部ノイズ評価部１２０は、平均偏差算出部１２１と平坦部ノイズ評価値算出部１２２とを備えている。 Returning to the description of FIG. 3, the flat part noise evaluation unit 120 includes an average deviation calculation unit 121 and a flat part noise evaluation value calculation unit 122.
平均偏差算出部１２１は、ｍ×ｎ画素ブロックに含まれる画素の画素値の平均偏差を算出する。ここで、平均偏差は、各画素値の、その平均値からの偏差の絶対値の平均であり、［数１］に示した式により算出することができる。ここで、ｘは、画素値、ｘＡｖｇは、画素ブロックの画素平均値、ｍ×ｎは画素ブロック内の画素数である。
図３に示すように、補正部１３０は、係数乗算部１３１と、ε値補正部１３２と、εリミッタ１３３とを備えている。 As illustrated in FIG. 3, the correction unit 130 includes a coefficient multiplication unit 131, an ε value correction unit 132, and an ε limiter 133.
係数乗算部１３１は、エッジ評価値と予め定められたエッジ部補正係数とを乗算することでエッジ補正値を算出し、また、平坦部ノイズ評価値と予め定められた平坦部補正係数とを乗算することで平坦部ノイズ補正値を算出し、それぞれの補正値を出力する。 The coefficient multiplier 131 calculates an edge correction value by multiplying the edge evaluation value by a predetermined edge correction coefficient, and also multiplies the flat part noise evaluation value by a predetermined flat part correction coefficient. Thus, the flat part noise correction value is calculated, and each correction value is output.
エッジ部補正係数は、本実施形態では、０から１．０の間の値とし、撮像素子のノイズ特性と、ノイズ除去を重視するのか、エッジ保持を重視するのか等の画像処理方針に基づいて定めることができる。例えば、エッジを保持するために、エッジ部により小さなε値を設定したい場合は、１．０に近い値を設定し、エッジ部でもε値の変動を少なくしたい場合は、０に近い値を設定する。 In this embodiment, the edge portion correction coefficient is a value between 0 and 1.0, and is based on the noise characteristics of the image sensor and an image processing policy such as whether importance is placed on noise removal or edge retention. Can be determined. For example, if you want to set a small ε value in the edge part to hold the edge, set a value close to 1.0. If you want to reduce the ε value fluctuation in the edge part, set a value close to 0. To do.
また、平坦部補正係数は、本実施形態では、０から１．０の間の値とし、撮像素子のノイズ特性と、平坦部のノイズ除去を重視するのか、テクスチャを重視するのか等の画像処理方針に基づいて定めることができる。例えば、平坦部の十分なノイズ除去を望む場合は、より大きなε値にするために、１．０に近い値を設定し、平坦部でもテクスチャの保存を望む場合は、より小さなε値にするために、０に近い値を設定する。 In this embodiment, the flat part correction coefficient is a value between 0 and 1.0, and image processing such as whether noise characteristics of the image sensor and noise removal of the flat part are important or texture is important. Can be determined based on policy. For example, if sufficient noise removal is desired in the flat part, a value close to 1.0 is set to obtain a larger ε value, and if it is desired to preserve the texture even in the flat part, a smaller ε value is set. Therefore, a value close to 0 is set.
なお、平坦部ノイズ評価部１２０による平坦部ノイズ評価は、エッジ評価部１１０が出力したエッジ評価値が０で、エッジ部として判定されなかった画素ブロックに対してのみ行なうようにしてもよいが、本実施形態では、エッジ評価値にかかわらず、平坦部ノイズ評価部１２０による平坦部ノイズ評価を行なうようにしている。これにより、エッジ部の誤検出によってノイズ除去が不十分になることを防いでいる。 The flat part noise evaluation by the flat part noise evaluation unit 120 may be performed only for pixel blocks whose edge evaluation value output by the edge evaluation unit 110 is 0 and not determined as an edge part. In the present embodiment, the flat part noise evaluation by the flat part noise evaluation unit 120 is performed regardless of the edge evaluation value. This prevents noise removal from becoming insufficient due to erroneous detection of the edge portion.
ε補正部１３２は、予め定められた標準ε値に対して、エッジ補正値を引き、平坦部ノイズ補正値を加えることで、ε値を設定する。すなわち、ノイズが目立たないエッジ部であれば、フィルタリング効果を少なくしてエッジ部を保持するために、ε値が小さくなるように補正する。また、ノイズが多ければ、平坦部でのノイズ除去を十分に行なえるようにε値が大きくなるように補正する。 The ε correction unit 132 sets the ε value by subtracting the edge correction value from the predetermined standard ε value and adding the flat portion noise correction value. That is, if the edge portion is inconspicuous, the correction is made so that the ε value becomes small in order to reduce the filtering effect and retain the edge portion. Further, if there is a lot of noise, correction is made so that the ε value becomes large so that noise removal at the flat portion can be sufficiently performed.
ここで、標準ε値は、撮像素子のノイズ特性や撮像時のゲイン等に基づいて定めることができ、本実施形態では、撮像装置等の非線形フィルタ装置１０の外部装置で設定されるものとする。 Here, the standard ε value can be determined based on the noise characteristics of the image sensor, the gain at the time of imaging, and the like. In this embodiment, the standard ε value is set by an external device of the nonlinear filter device 10 such as an imaging device. .
ただし、標準ε値の補正は、加算、減算に限られず、例えば、エッジ評価値、平坦部ノイズ評価値に応じた係数を乗じることにより行なってもよい。この場合も、エッジ評価値が高ければε値が小さくなり、平坦部ノイズ評価値が高ければε値が大きくなるように係数を設定する。 However, the correction of the standard ε value is not limited to addition and subtraction, and may be performed by, for example, multiplying by a coefficient corresponding to the edge evaluation value and the flat part noise evaluation value. Also in this case, the coefficient is set so that the ε value decreases when the edge evaluation value is high, and the ε value increases when the flat part noise evaluation value is high.
εリミッタ１３３は、ε補正部１３２によるε値の補正の結果、ε値が所定の最大値を超えた場合、あるいは、所定の最小値を下回った場合に、ε値が最大値を超えないように、あるいは、最小値を下回らないようにε値を制限する。ただし、εリミッタ１３３を備えない構成としてもよい。 The ε limiter 133 prevents the ε value from exceeding the maximum value when the ε value exceeds a predetermined maximum value or falls below a predetermined minimum value as a result of correction of the ε value by the ε correction unit 132. Alternatively, the ε value is limited so that it does not fall below the minimum value. However, the ε limiter 133 may not be provided.
次に、本実施形態のε値演算部１００における処理手順について説明する。まず、エッジ評価部１１０の処理手順について図６のフローチャートを参照して説明する。 Next, a processing procedure in the ε value calculation unit 100 of the present embodiment will be described. First, the processing procedure of the edge evaluation unit 110 will be described with reference to the flowchart of FIG.
エッジ評価部１１０は、注目画素を含んだ画素ブロックを入力すると（Ｓ１０１）、予め定められたサブエリア設定パターンに従って、画像ブロックに複数のサブエリアを設定する（Ｓ１０２）。 When the pixel block including the target pixel is input (S101), the edge evaluation unit 110 sets a plurality of subareas in the image block according to a predetermined subarea setting pattern (S102).
そして、各サブエリアについて、サブエリアに含まれる画素の画素平均値を算出し（Ｓ１０３）、算出された平均値を用いて、サブエリア設定パターンに対応した評価式に従った演算を行なう（Ｓ１０４）。 Then, for each sub-area, the pixel average value of the pixels included in the sub-area is calculated (S103), and the calculation according to the evaluation formula corresponding to the sub-area setting pattern is performed using the calculated average value (S104). ).
サブエリア設定パターン１のように、評価式で１つの値が得られる場合には、その値を指標値とし、サブエリア設定パターン２、サブエリア設定パターン３のように、評価式で複数個の値が得られる場合には、最も大きい値を指標値とする（Ｓ１０５）。 When one value is obtained by the evaluation formula as in the subarea setting pattern 1, the value is used as an index value, and a plurality of evaluation formulas are used as in the subarea setting pattern 2 and the subarea setting pattern 3. When the value is obtained, the largest value is set as the index value (S105).
次いで、指標値がエッジレベル閾値より大きいかどうかを判定し（Ｓ１０６）、指標値がエッジレベル閾値より大きい場合（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）には、エッジ評価値として指標値を出力する（Ｓ１０７）。一方、指標値がエッジレベル閾値より大きくない場合（Ｓ１０６：Ｎｏ）には、エッジ評価値として０を出力する（Ｓ１０８）。 Next, it is determined whether the index value is larger than the edge level threshold (S106). If the index value is larger than the edge level threshold (S106: Yes), the index value is output as an edge evaluation value (S107). On the other hand, when the index value is not larger than the edge level threshold value (S106: No), 0 is output as the edge evaluation value (S108).
次に、平坦部ノイズ評価部１２０の処理手順について図７のフローチャートを参照して説明する。 Next, the processing procedure of the flat part noise evaluation part 120 is demonstrated with reference to the flowchart of FIG.
平坦部ノイズ評価部１２０は、注目画素を含んだ画素ブロックを入力すると（Ｓ２０１）、画素ブロック内の画素値の平均値を算出する（Ｓ２０２）。そして、各画素値の、平均値からの偏差の絶対値の平均を演算することで、平均偏差を算出する（Ｓ２０３）。 When the flat part noise evaluation part 120 receives a pixel block including the target pixel (S201), the flat part noise evaluation part 120 calculates an average value of the pixel values in the pixel block (S202). Then, the average deviation of each pixel value is calculated by calculating the average of the absolute values of deviations from the average value (S203).
次いで、平均偏差がノイズレベル閾値より大きいかどうかを判定し（Ｓ２０４）、平均偏差がノイズレベル閾値より大きい場合（Ｓ２０４：Ｙｅｓ）には、平坦部ノイズ評価値として平均偏差を出力する（Ｓ２０５）。一方、平均偏差がノイズレベル閾値より大きくない場合（Ｓ２０４：Ｎｏ）には、平坦部ノイズ評価値として０を出力する（Ｓ２０６）。 Next, it is determined whether the average deviation is larger than the noise level threshold (S204). If the average deviation is larger than the noise level threshold (S204: Yes), the average deviation is output as a flat part noise evaluation value (S205). . On the other hand, when the average deviation is not larger than the noise level threshold (S204: No), 0 is output as the flat portion noise evaluation value (S206).
次に、補正部１３０の処理手順について図８のフローチャートを参照して説明する。補正部１３０では、エッジ評価部１１０が出力したエッジ評価値と予め設定されたエッジ補正係数との乗算を行なってエッジ補正値を算出するとともに（Ｓ３０１）、平坦部ノイズ評価部１２０が出力した平坦部ノイズ評価値と予め設定された平坦部補正係数との乗算を行なって平坦部ノイズ補正値を算出する（Ｓ３０２）。 Next, the processing procedure of the correction unit 130 will be described with reference to the flowchart of FIG. The correction unit 130 multiplies the edge evaluation value output from the edge evaluation unit 110 by a preset edge correction coefficient to calculate an edge correction value (S301), and the flat portion output from the flat portion noise evaluation unit 120. The flat part noise correction value is calculated by multiplying the part noise evaluation value by a preset flat part correction coefficient (S302).
そして、外部から入力された標準ε値に対して、エッジ補正値を引き、平坦部ノイズ補正値を加えることで、ε値を補正する（Ｓ３０３）。 Then, the ε value is corrected by subtracting the edge correction value from the externally input standard ε value and adding the flat portion noise correction value (S303).
補正されたε値が、予め定められた最小ε値から最大ε値の範囲内であれば（Ｓ３０４：Ｎｏ）、補正されたε値をそのまま出力する（Ｓ３０６）。一方、補正されたε値が最小ε値より小さい場合、あるいは、最大ε値よりも大きい場合（Ｓ３０４：Ｙｅｓ）には、リミッタ処理によりε値が、最小ε値から最大ε値の範囲内に収まるように制限して（Ｓ３０５）、ε値を出力する（Ｓ３０６）。 If the corrected ε value is within the predetermined minimum ε value to maximum ε value (S304: No), the corrected ε value is output as it is (S306). On the other hand, when the corrected ε value is smaller than the minimum ε value or larger than the maximum ε value (S304: Yes), the ε value falls within the range from the minimum ε value to the maximum ε value by the limiter process. The ε value is output (S 306) by limiting to be within the range (S 305).
最後に、本実施形態の具体的な効果について図９〜図１２および図１３を参照して説明する。図９〜図１２では、簡単のため、画像ブロックを１次元として、横軸にそれぞれの画素を対応させ、縦軸に画素値を示している。各画素には画素番号を付している。 Finally, specific effects of the present embodiment will be described with reference to FIGS. 9 to 12 and FIG. 9 to 12, for simplicity, the image block is one-dimensional, each pixel is associated with the horizontal axis, and the pixel value is illustrated on the vertical axis. Each pixel is given a pixel number.
図９は、原画の画素値分布であり、図中の破線は、ノイズ成分を含まない画素毎の真の値、すなわち、被写体の輝度分布を示し、折れ線は、ノイズ成分を含んだ原画の画素値を示している。破線が示すように、被写体は、画素番号６、画素番号７がエッジ部となっており、画素番号１〜画素番号６、画素番号７〜画素番号１９は、平坦部である。これに対して、原画では、画素番号が大きくなるにつれて（右にいくほど）、ノイズ成分大きくなっている。原画のＰＳＮＲ（Peak S/N Ratio）は、図１３に示すように、３４．８ｄＢであるとする。 FIG. 9 shows the pixel value distribution of the original image. The broken line in the figure shows the true value for each pixel not including the noise component, that is, the luminance distribution of the subject, and the broken line indicates the pixel of the original image including the noise component. The value is shown. As indicated by the broken line, the object has pixel numbers 6 and 7 as edge portions, and pixel numbers 1 to 6 and pixel numbers 7 to 19 are flat portions. In contrast, in the original image, the noise component increases as the pixel number increases (as it goes to the right). The PSNR (Peak S / N Ratio) of the original picture is 34.8 dB as shown in FIG.
図１０は、原画に対して５画素移動平均フィルタを施してノイズを除去した結果を示す図である。この場合、本図および図１３に示すように、ＰＳＮＲが４８．０ｄＢと向上し、ノイズ除去効果が高いことがわかる。しかしながら、画素番号６、画素番号７のエッジ部が滑らかにつながっており、エッジぼけが発生している。 FIG. 10 is a diagram illustrating a result of removing noise by applying a 5-pixel moving average filter to an original image. In this case, as shown in this figure and FIG. 13, it can be seen that the PSNR is improved to 48.0 dB and the noise removal effect is high. However, the edge portions of pixel number 6 and pixel number 7 are smoothly connected, and edge blurring occurs.
図１１は、原画に対して、ε値を固定にしたεフィルタを施してノイズを除去した結果を示す図である。原画のエッジ部の輝度差は５であるが、平坦部のノイズの振幅も同等以上ある。そこで、エッジ部を保持するためε値は８に設定している。 FIG. 11 is a diagram illustrating a result of removing noise by applying an ε filter with a fixed ε value to an original image. The luminance difference at the edge portion of the original image is 5, but the amplitude of the noise in the flat portion is equal to or greater. Therefore, the ε value is set to 8 in order to hold the edge portion.
この場合のＰＳＮＲは、３７．７ｄＢとなった。これ以上ε値を大きくすると、Ｓ／Ｎは改善していくが、移動平均フィルタに近づき、エッジ部でぼけが発生してくる。また、このε値では、画素番号１４以降のノイズ量が多い領域ではノイズ除去できていないことがわかる。 The PSNR in this case was 37.7 dB. If the ε value is further increased, the S / N is improved, but it approaches the moving average filter and blur occurs at the edge portion. Further, it can be seen that with this ε value, noise cannot be removed in a region where the amount of noise after pixel number 14 is large.
図１２は、本実施形態に従ってε値を適応的に変化させてノイズを除去した結果を示す図である。本例では、サブエリア設定パターン１を採用し、標準ε値を１０、エッジレベル閾値を２、エッジ部補正係数を０．８、ノイズレベル閾値を５、平坦部補正係数を０．８に設定した。 FIG. 12 is a diagram showing a result of removing noise by adaptively changing the ε value according to the present embodiment. In this example, the sub-area setting pattern 1 is adopted, the standard ε value is set to 10, the edge level threshold is set to 2, the edge portion correction coefficient is set to 0.8, the noise level threshold is set to 5, and the flat portion correction coefficient is set to 0.8. did.
この結果、ＰＳＮＲは、４８．３ｄＢと最も高くなり、なおかつ画素番号６、画素番号７のエッジ部が保持された画像を得ることができた。このように、本実施形態の非線形フィルタ装置１０では、適応的にεフィルタのε値を変化させることができ、エッジ部を保持しつつ、ノイズ除去性能を高めることできる。 As a result, the PSNR was the highest at 48.3 dB, and an image in which the edge portions of the pixel numbers 6 and 7 were retained could be obtained. Thus, in the nonlinear filter device 10 of the present embodiment, the ε value of the ε filter can be adaptively changed, and the noise removal performance can be improved while holding the edge portion.
１０…非線形フィルタ装置、１００…ε値演算部、１１０…エッジ評価部、１１１…サブエリア平均算出部、１１２…エッジ評価値算出部、１２０…平坦部ノイズ評価部、１２１…平均偏差算出部、１２２…平坦部ノイズ評価値算出部、１３０…補正部、１３１…係数乗算部、１３２…ε値補正部、１３２…補正部、１３３…εリミッタ、２００…εフィルタ部、２１０…ε判定部、２２０…加算部、２３０…バッファ、２４０…カウンタ、２５０…除算部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Nonlinear filter apparatus, 100 ... Epsilon value calculation part, 110 ... Edge evaluation part, 111 ... Subarea average calculation part, 112 ... Edge evaluation value calculation part, 120 ... Flat part noise evaluation part, 121 ... Average deviation calculation part, 122: flat part noise evaluation value calculation unit, 130 ... correction unit, 131 ... coefficient multiplication unit, 132 ... ε value correction unit, 132 ... correction unit, 133 ... ε limiter, 200 ... ε filter unit, 210 ... ε determination unit, 220 ... adder, 230 ... buffer, 240 ... counter, 250 ... divider
Claims (5)
前記画素ブロック内に複数のサブエリアを設定し、それぞれのサブエリアに含まれる画素の画素値の平均値を算出するサブエリア平均算出部と、
算出されたサブエリア毎の平均値の相互関係に基づいて得られるエッジ評価値を出力するエッジ評価値算出部と、
前記画素ブロック内の各画素の画素値の平均偏差に基づいて得られる平坦部ノイズ評価値を出力する平坦部ノイズ評価値算出部と、
前記エッジ評価値および前記平坦部ノイズ評価値を用いて前記判定値を設定する設定部と、を備えたことを特徴とするフィルタ装置。 For a pixel block composed of a pixel of interest and a plurality of peripheral pixels, the difference between the pixel value of the pixel of interest and the pixel value of each peripheral pixel is calculated, and the pixel value of the peripheral pixel whose absolute value is smaller than the determination value A value obtained on the basis of the pixel value of the target pixel,
A plurality of subareas in the pixel block, and a subarea average calculating unit that calculates an average value of pixel values of pixels included in each subarea;
An edge evaluation value calculation unit that outputs an edge evaluation value obtained based on the correlation between the calculated average values for each sub-area;
A flat part noise evaluation value calculating unit that outputs a flat part noise evaluation value obtained based on an average deviation of pixel values of each pixel in the pixel block;
And a setting unit that sets the determination value using the edge evaluation value and the flat part noise evaluation value.
前記エッジ評価値算出部は、前記サブエリア毎の平均値の相互関係を所定のエッジ評価式に基づいて指標値化し、前記指標値が所定の閾値を超える場合は、前記指標値を前記エッジ評価値として出力し、前記所定の閾値を超えない場合は前記エッジ評価値として０を出力することを特徴とするフィルタ装置。 The filter device according to claim 1,
The edge evaluation value calculation unit converts an interrelation between average values for each subarea into an index value based on a predetermined edge evaluation formula, and when the index value exceeds a predetermined threshold, the edge evaluation value is converted into the edge evaluation value. A filter device that outputs as a value and outputs 0 as the edge evaluation value when the predetermined threshold value is not exceeded.
前記サブエリア平均算出部は、前記画素ブロックに、前記注目画素を含む中心領域である第１のサブエリアと、前記画素ブロック内から前記第１のサブエリアを除く全領域あるいは前記画素ブロック全体である第２のサブエリアとを設定し、
前記エッジ評価値算出部は、両サブエリアの平均値の差の絶対値を前記指標値とすることを特徴とするフィルタ装置。 The filter device according to claim 2,
The sub-area average calculating unit includes, in the pixel block, a first sub-area that is a central region including the target pixel, and an entire region excluding the first sub-area from the pixel block or the entire pixel block. Set a second sub-area,
The edge evaluation value calculation unit uses the absolute value of the difference between the average values of both subareas as the index value.
前記設定部は、前記エッジ評価値に応じて前記判定値が小さくなり、前記平坦部ノイズ評価値に応じて前記判定値が大きくなるように設定することを特徴とするフィルタ装置。 The filter device according to any one of claims 1 to 3,
The filter device is characterized in that the setting unit sets the determination value to be small according to the edge evaluation value and the determination value to be large according to the flat part noise evaluation value.
前記画素ブロック内に複数のサブエリアを設定し、それぞれのサブエリアに含まれる画素の画素値の平均値を算出するサブエリア平均算出ステップと、
算出されたサブエリア毎の平均値の相互関係に基づいてエッジ評価値を算出するエッジ評価値算出ステップと、
前記画素ブロック内の各画素の画素値の平均偏差に基づいて平坦部ノイズ評価値を算出する平坦部ノイズ評価値算出ステップと、
前記エッジ評価値および前記平坦部ノイズ評価値を用いて前記判定値を設定する設定ステップと、を有することを特徴とするフィルタリング方法。 For a plurality of pixels constituting a pixel block including the pixel of interest, a difference in pixel value from the pixel of interest is calculated, and a value obtained based on a pixel value of a pixel whose absolute value is smaller than the determination value is calculated. A filtering method in a filter device for setting a pixel value of the target pixel,
A sub-area average calculating step of setting a plurality of sub-areas in the pixel block and calculating an average value of pixel values of pixels included in each sub-area;
An edge evaluation value calculating step for calculating an edge evaluation value based on the correlation between the calculated average values for each sub-area;
A flat part noise evaluation value calculating step for calculating a flat part noise evaluation value based on an average deviation of pixel values of each pixel in the pixel block;
And a setting step for setting the determination value using the edge evaluation value and the flat part noise evaluation value.
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