JP2013157964A - 画像処理プログラム、画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】デジタル圧縮画像から高品質にモスキートノイズを除去することが可能な画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】本発明の画像処理プログラムは、複数の色成分を有するデジタル圧縮画像からモスキートノイズを除去するための画像処理プログラムであって、ばらつき算出ステップと、ε導出ステップと、フィルタリングステップとをコンピュータに実行させる。ばらつき算出ステップは、デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、色成分毎に、その画素を代表画素とする第１領域に含まれる複数の画素の画素値のばらつきを算出するステップである。ε導出ステップは、デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、その画素のεフィルタのε値として、その画素に対し算出された、複数の色成分に対応する複数のばらつきの最大値又はその補正値を導出するステップである。フィルタリングステップは、デジタル圧縮画像をεフィルタに通すステップである。
【選択図】図５

Description

本発明は、画像処理プログラム、画像処理装置および画像処理方法に関する。

従来より、デジタル圧縮画像からε（イプシロン）フィルタを用いてモスキートノイズを除去する技術が公知である。モスキートノイズとは、ＪＰＥＧやＭＰＥＧ等の圧縮形式での画像データの圧縮時に、主として鋭い輪郭部分に生じるノイズである。εフィルタとは、鋭い輪郭部分等における急峻な画素値の変化を保ったまま、モスキートノイズを除去するための非線形フィルタである。特許文献１には、新アルゴリズムおよび旧アルゴリズムと呼ばれる２つのモスキートノイズの除去方法が開示されている。

特許文献１の新アルゴリズムでは、デジタル圧縮画像が、Ｎ×Ｎサイズのブロックに重複なく分割される。続いて、各ブロックに対し、そのブロック内の複数の画素の輝度値の標準偏差が算出され、その標準偏差がそのブロック内の各画素のεフィルタのε値として設定される。ε値が導出されると、デジタル圧縮画像の各画素に対し、その画素を中心とするＭ×Ｍサイズのブロック内の複数の画素の画素値のうち、その画素の画素値±εの範囲内にある１以上の画素値の平均値が算出され、その画素の画素値の補正値とされる。平均値は、色成分毎に算出される。画素値の補正値とは、モスキートノイズの除去後の画素値である。なお、特許文献１では、新アルゴリズムのＮ，Ｍの具体的な数値として、Ｎ＝８、Ｍ＝５，７，９が示されている。

一方、特許文献１の旧アルゴリズムでは、デジタル圧縮画像の各画素に対し、その画素を中心とするＮ×Ｎサイズのブロック内の複数の画素の輝度値の分散が算出される。続いて、デジタル圧縮画像の各画素に対し、その画素のεフィルタのε値として、その画素を中心とするＭ×Ｍサイズのブロック内の複数の画素に対し算出された複数の分散の最大値（より正確には、最大値を０．０１倍したもの）が導出される。ε値が導出されると、新アルゴリズムと同様に、デジタル圧縮画像の各画素に対し、その画素を中心とするＭ×Ｍサイズのブロック内の複数の画素の画素値のうち、その画素の画素値±εの範囲内にある１以上の画素値の平均値が算出され、その画素の画素値の補正値とされる。平均値は、輝度値に対し算出される。つまり、新アルゴリズムと旧アルゴリズムとでは、主としてε値の算出方法が異なる。なお、特許文献１では、旧アルゴリズムのＮ，Ｍの具体的な数値として、Ｎ＝７、Ｍ＝９が示されている。

特開２００５−１６７５２０号公報

ところで、各画素のε値を算出するに当たり、新アルゴリズムは、旧アルゴリズムと比べて、計算速度の点で優れる。旧アルゴリズムでは、分散が、デジタル圧縮画像の画素毎に算出されるのに対し、新アルゴリズムでは、標準偏差が、重複なく分割されたブロック毎に算出されるからである。しかしながら、新アルゴリズムのように、重複なく分割されたブロック毎に標準偏差等を算出すると、εフィルタ通過後の補正画像の画質は、旧アルゴリズムに比べて低下する虞がある。なぜならば、旧アルゴリズムでは、各画素のε値が、その画素を中心とするブロック単位で算出されるのに対し、新アルゴリズムでは、各画素のε値が、その画素を必ずしも中心としないブロック単位で算出され、絵の特徴を中心で捉えていないからである。

しかしながら、依然として、旧アルゴリズムにも画質の点で問題がある。なぜならば、旧アルゴリズムでは、分散が輝度値に対してのみ算出されるが、かかる構成では、輝度は同じでも、彩度や色相等が異なる輪郭線については検出することが困難であり、ひいてはモスキートノイズを適切に抑制することができないからである。なお、新アルゴリズムにおいても、標準偏差が輝度値に対してのみ算出される。
本発明は、デジタル圧縮画像から高品質にモスキートノイズを除去することが可能な画像処理プログラム、画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的とする。

本発明の第１観点に係る画像処理プログラムは、複数の色成分を有するデジタル圧縮画像からモスキートノイズを除去するための画像処理プログラムであって、ばらつき算出ステップと、ε導出ステップと、フィルタリングステップとをコンピュータに実行させる。ばらつき算出ステップは、デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、色成分毎に、その画素を代表画素とする第１領域に含まれる複数の画素の画素値のばらつきを算出するステップである。ε導出ステップは、デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、その画素のεフィルタのε値として、その画素に対し算出された、複数の色成分に対応する複数のばらつきの最大値又はその補正値を導出するステップである。なお、最大値の補正値とは、最大値に所定の係数を乗じた値等、最大値を所定のアルゴリズムに従って補正した値である。フィルタリングステップは、デジタル圧縮画像をεフィルタに通すステップである。

ここでは、デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、色成分毎に、その画素を代表画素とする第１領域単位で、画素値のばらつきが算出される。なお、ばらつきとは、例えば、標準偏差、分散等、母集団のばらつきを示す指標である。従って、彩度や色相等が異なる輪郭線の検出感度が上がり、ひいてはモスキートノイズを適切に抑制することが可能になる。さらに、ここでは、デジタル圧縮画像に含まれる各画素のεフィルタのε値として、その画素に対し算出された、複数の色成分に対応する複数のばらつきの最大値又はその補正値が算出される。従って、ε値が複数の色成分を考慮したものとなり、輝度や色成分単色等に基づくε値では検出不可能な輪郭線を検出し、ひいてはモスキートノイズを適切に抑制することが可能になる。従って、デジタル圧縮画像から高品質にモスキートノイズを除去することができる。

本発明の第２観点に係る画像処理プログラムは、第１観点に係る画像処理プログラムであって、フィルタリングステップは、色成分毎に、デジタル圧縮画像をεフィルタに通すステップである。

ここでは、色成分毎に、デジタル圧縮画像がεフィルタを通過する。なお、εフィルタのε値は、複数の色成分に共通して用いられる。従って、複数の色成分を有するカラーのデジタル圧縮画像からさらに高品質にモスキートノイズを除去することができる。

本発明の第３観点に係る画像処理プログラムは、第１観点又は第２観点に係る画像処理プログラムであって、第１領域の代表画素は、第１領域の略中心の画素である。
ここでは、デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、その画素を略中心とする第１領域単位で、ばらつきと、ひいてはε値とが算出される。つまり、ばらつきとε値との算出の基準となる値の母集団が適切に設定される。従って、εフィルタが改善される。

本発明の第４観点に係る画像処理プログラムは、第１観点から第３観点のいずれかに係る画像処理プログラムであって、フィルタリングステップは、デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、その画素の画素値の補正値として、その画素を代表画素とする第２領域に含まれる複数の画素の画素値のうち、その画素の画素値からε値に基づく所定のばらつきの範囲内にある１以上の画素値の代表値を算出するステップである。なお、第１領域と第２領域とは、異なるサイズの領域であっても、同じサイズの領域であってもよい。

ここでは、デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、その画素を代表画素とする第２領域単位で画素値の代表値が算出され、その画素の画素値の補正値とされる。従って、モスキートノイズを適切に除去した画素値の補正値が算出される。なお、画素値の補正値とは、モスキートノイズの除去後の画素値である。

本発明の第５観点に係る画像処理プログラムは、第４観点に係る画像処理プログラムであって、フィルタリングステップは、デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、その画素の画素値の補正値として、その画素を代表画素とする第２領域に含まれる複数の画素の画素値のうち、その画素の画素値からε値に基づく所定のばらつきの範囲内にある１以上の画素値の平均値を算出するステップである。なお、第１領域に含まれる複数の画素値の平均値を算出する方法としては、例えば、それらの画素値を相加平均、相乗平均、調和平均する等の方法がある。

ここでは、デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、その画素を代表画素とする第２領域単位で画素値の平均値が算出され、その画素の画素値の補正値とされる。従って、モスキートノイズを適切に除去した画素値の補正値が算出される。

本発明の第６観点に係る画像処理プログラムは、第４観点又は第５観点に係る画像処理プログラムであって、第２領域は、第１領域と等しい。
一般に、ε値を導出するための領域（第１領域）の設定は、モスキートノイズの検出感度を決定する。また、画素値の補正値を算出するための領域（第２領域）の設定は、モスキートノイズの抑制効果を決定する。そして、領域の一部が輪郭線に触れてしまうと、検出結果にも、抑制効果にも影響が出てしまう。従って、同じ画素に対する第１領域および第２領域は、同じ又は殆ど同じであることが好ましい。ここでは、ある画素のε値を導出するための領域（第１領域）と、その画素の画素値の補正値を算出するための領域（第２領域）とが同じである。従って、デジタル圧縮画像からさらに高品質にモスキートノイズを除去することができる。

本発明の第７観点に係る画像処理プログラムは、第１観点から第６観点のいずれかに係る画像処理プログラムであって、ばらつき算出ステップと、ε導出ステップとを並列にコンピュータに実行させる。例えば、デジタル圧縮画像に含まれる各画素について、ある画素の複数の色成分に対応する複数のばらつきを算出した直後に、その画素のε値を導出するようにしてもよい。

上記のとおり、特許文献１の旧アルゴリズムでは、デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対しばらつきを算出した後、デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対しε値を導出するという２段階の処理を踏んでいる。しかし、ここでは、これらの２段階の処理がまとめて１段階で算出され得る。従って、計算負荷が抑制され得る。

本発明の第８観点に係る画像処理装置は、ばらつき算出部と、ε導出部と、フィルタリング部とを備え、複数の色成分を有するデジタル圧縮画像からモスキートノイズを削除する。ばらつき算出部は、デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、色成分毎に、その画素を代表画素とする第１領域に含まれる複数の画素の画素値のばらつきを算出する。ε導出部は、デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、その画素のεフィルタのε値として、その画素に対し算出された、複数の色成分に対応する複数のばらつきの最大値又はその補正値を導出する。なお、最大値の補正値とは、最大値に所定の係数を乗じた値等、最大値を所定のアルゴリズムに従って補正した値である。フィルタリング部は、デジタル圧縮画像をεフィルタに通す。

ここでは、デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、色成分毎に、その画素を代表画素とする第１領域単位で、画素値のばらつきが算出される。なお、ばらつきとは、例えば、標準偏差、分散等、母集団のばらつきを示す指標である。従って、彩度や色相等が異なる輪郭線の検出感度が上がり、ひいてはモスキートノイズを適切に抑制することが可能になる。さらに、ここでは、デジタル圧縮画像に含まれる各画素のεフィルタのε値として、その画素に対し算出された、複数の色成分に対応する複数のばらつきの最大値又はその補正値が算出される。従って、ε値が複数の色成分を考慮したものとなり、輝度や色成分単色等に基づくε値では検出不可能な輪郭線を検出し、ひいてはモスキートノイズを適切に抑制することが可能になる。従って、デジタル圧縮画像から高品質にモスキートノイズを除去することができる。

本発明の第９観点に係る画像処理方法は、複数の色成分を有するデジタル圧縮画像からモスキートノイズを除去する画像処理方法であって、ばらつき算出ステップと、ε導出ステップと、フィルタリングステップとを備える。ばらつき算出ステップは、デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、色成分毎に、その画素を代表画素とする第１領域に含まれる複数の画素の画素値のばらつきを算出するステップである。ε導出ステップは、デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、その画素のεフィルタのε値として、その画素に対し算出された、複数の色成分に対応する複数のばらつきの最大値又はその補正値を導出するステップである。なお、最大値の補正値とは、最大値に所定の係数を乗じた値等、最大値を所定のアルゴリズムに従って補正した値である。フィルタリングステップは、デジタル圧縮画像をεフィルタに通すステップである。

ここでは、デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、色成分毎に、その画素を代表画素とする第１領域単位で、画素値のばらつきが算出される。なお、ばらつきとは、例えば、標準偏差、分散等、母集団のばらつきを示す指標である。従って、彩度や色相等が異なる輪郭線の検出感度が上がり、ひいてはモスキートノイズを適切に抑制することが可能になる。さらに、ここでは、デジタル圧縮画像に含まれる各画素のεフィルタのε値として、その画素に対し算出された、複数の色成分に対応する複数のばらつきの最大値又はその補正値が算出される。従って、ε値が複数の色成分を考慮したものとなり、輝度や色成分単色等に基づくε値では検出不可能な輪郭線を検出し、ひいてはモスキートノイズを適切に抑制することが可能になる。従って、デジタル圧縮画像から高品質にモスキートノイズを除去することができる。

本発明によれば、デジタル圧縮画像から高品質にモスキートノイズを除去することができる。

本発明の一実施形態に係る画像処理装置のブロック図である。 画像データが取り込まれる前の基本画面の図である。 画像データが取り込まれた後の基本画面の図である。 ノイズ除去ウィンドウの図である。 モスキートノイズ除去処理のフローチャート。 対象フレームの画素配列図。

以下、図面を参照しつつ、本発明の一実施形態に係る画像処理プログラム、画像処理装置および画像処理方法について説明する。
＜１．画像処理装置の概要＞
図１に示す画像処理装置１は、本発明に係る画像処理装置の一実施形態である。画像処理装置１は、汎用のパーソナルコンピュータである。画像処理装置１には、本発明に係る画像処理プログラムの一実施形態である画像処理プログラム２がインストールされている。画像処理プログラム２は、動画および静止画に対する画像処理を支援するためのアプリケーションソフトウェアである。画像処理プログラム２は、画像処理装置１に後述する動作に含まれるステップを実行させる。

画像処理装置１は、ディスプレイ１０、入力部２０、記憶部３０および制御部４０を有する。ディスプレイ１０と、入力部２０と、記憶部３０と、制御部４０とは、互いにバス線５で接続されており、相互に通信可能である。本実施形態では、ディスプレイ１０は、液晶ディスプレイである。入力部２０は、マウスおよびキーボート等から構成される。記憶部３０は、ハードディスク等から構成される。制御部４０は、ＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭ等から構成される。ディスプレイ１０は、後述する画面等をユーザに対し表示する。入力部２０は、画像処理装置１に対するユーザからの操作を受け付ける。

画像処理プログラム２は、記憶部３０内に格納されている。記憶部３０内には、ソフトウェア管理領域５０が確保されている。ソフトウェア管理領域５０は、画像処理プログラム２が使用する領域である。ソフトウェア管理領域５０内には、オリジナル画像領域５１および加工ファイル領域５２が確保されている。各領域５１，５２の役割については、後述する。

制御部４０は、記憶部３０内に格納されている画像処理プログラム２を読み出して実行することにより、仮想的にσ算出部４１、ε算出部４２およびフィルタリング部４３として動作する。各部４１〜４３の動作については、後述する。

＜２．画像処理装置の構成および動作の詳細＞
制御部４０は、ユーザが入力部２０を介して所定の操作を行ったことを検知すると、画像処理プログラム２を起動する。画像処理プログラム２が起動されると、基本画面Ｗ１（図２参照）がディスプレイ１０上に表示される。なお、制御部４０は、ディスプレイ１０上に表示される画面、ウィンドウ、ボタンその他の全ての要素の表示を制御する。

＜２−１．画像データの取り込み＞
基本画面Ｗ１は、オリジナル画像領域５１への画像データの取り込みの命令をユーザから受け付ける。オリジナル画像領域５１へ取り込まれた画像データは、後述する画像処理の対象になる。制御部４０は、静止画ファイル又は動画ファイルから、オリジナル画像領域５１へ画像データを取り込む。なお、本明細書において、静止画ファイルとは、静止画形式のデータファイルであり、動画ファイルとは、動画形式のデータファイルである。

静止画ファイルから画像データを取り込む場合、ユーザは、入力部２０を操作することにより、１の静止画ファイルを指定するか、又は１のフォルダを指定する。前者の場合、制御部４０は、その静止画ファイルの記憶部３０内のアドレスパスおよびファイル名をユーザに入力させる。後者の場合、制御部４０は、そのフォルダの記憶部３０内のアドレスパスおよびフォルダ名をユーザに入力させる。その後、制御部４０は、指定された１の静止画ファイル又は指定された１のフォルダ内の全ての静止画ファイルを、オリジナル画像領域５１に静止画ファイル群として保存する。なお、本明細書において、「群」という場合には、その要素数は複数とは限らず、１つであってもよい。

一方、動画ファイルから画像データを取り込む場合、ユーザは、入力部２０を操作することにより、１の動画ファイルの記憶部３０内のアドレスパスおよびファイル名を入力する。制御部４０は、ユーザが動画ファイルを指定したことを検知すると、基本画面Ｗ１上に動画取込みウィンドウ（図示されない）を重ねて表示させる。動画取込みウィンドウは、指定された動画ファイルの全タイムラインのうち、任意の長さのタイムラインの選択をユーザから受け付ける。制御部４０は、ユーザが入力部２０を介して任意の長さのタイムラインの選択を行ったことを検知すると、その選択に対応する静止画ファイル群を生成する。この静止画ファイル群は、ユーザの選択に係るタイムラインの動画に含まれるフレーム群に１対１で対応する。その後、制御部４０は、この静止画ファイル群をオリジナル画像領域５１に保存する。

従って、本実施形態では、後述する画像処理の対象は、動画ファイルではなく、静止画ファイルである。静止画ファイルは、オリジナル画像領域５１へファイル単位、フォルダ単位、あるいは動画ファイルの全部又は一部のタイムライン単位で取り込まれる。

＜２−２．静止画ファイル群の再生＞
オリジナル画像領域５１へ静止画ファイル群が取り込まれると、制御部４０は、基本画面Ｗ１上に表示ウィンドウＷ２（図３参照）を重ねて表示させる。表示ウィンドウＷ２は、オリジナル画像領域５１への静止画ファイル群の取り込み動作の数だけ、表示される。

表示ウィンドウＷ２内には、まず、オリジナル画像領域５１へ取り込まれた静止画ファイル群に含まれる１の静止画ファイル（例えば、タイムライン上で先頭のフレームに対応する静止画ファイル）が表示される。なお、制御部４０は、静止画ファイル群が動画ファイルに由来するものではなく、静止画ファイルに由来するものであっても、静止画ファイル群に含まれる静止画ファイルをタイムラインに沿って配列されているものと認識する。配列は、ファイルの属性（ファイル名、作成日時、更新日時等）から自動的に判断される。

後述するとおり、表示ウィンドウＷ２内に表示されるフレームは、ユーザの操作を受けて切り替わる。制御部４０は、表示ウィンドウＷ２内に現在表示されているフレームの識別情報をリアルタイムに管理する。

制御部４０は、表示ウィンドウＷ２内で、その表示ウィンドウＷ２に対応する静止画ファイル群を、動画として再生可能である。図３に示すとおり、制御部４０は、基本画面Ｗ１上に、ウィンドウ選択プルダウンメニューＴ１、再生ボタンＴ２、コマ送りボタンＴ３、コマ戻しボタンＴ４およびタイムラインバーＴ５を表示する。

表示ウィンドウＷ２が複数存在する場合であっても、アクティブな表示ウィンドウＷ２は１つである。ウィンドウ選択プルダウンメニューＴ１は、どの表示ウィンドウＷ２をアクティブとするかの選択をユーザから受け付ける。以下、アクティブな表示ウィンドウＷ２に対応する静止画ファイル群を、アクティブファイル群と呼ぶ。また、アクティブな表示ウィンドウＷ２内に現在表示されているフレームを、アクティブ表示フレームと呼ぶ。

再生ボタンＴ２は、アクティブファイル群の動画としての再生の命令をユーザから受け付ける。制御部４０は、ユーザが入力部２０を介して再生ボタンＴ２を押下したことを検知すると、アクティブな表示ウィンドウＷ２内に、アクティブファイル群のフレームをタイムラインに沿って順次コマ送りの形式で表示させる。なお、再生は、再生ボタンＴ２が押下された時点のアクティブ表示フレームから開始する。また、再生ボタンＴ２は、再生の停止の命令をユーザから受け付ける。制御部４０は、再生中にユーザが入力部２０を介して再生ボタンＴ２を押下したことを検知すると、アクティブな表示ウィンドウＷ２内の表示を、その時点のアクティブ表示フレームに固定する。

コマ送りボタンＴ３、コマ戻しボタンＴ４はそれぞれ、アクティブ表示フレームを、アクティブファイル群のタイムラインに沿って１つ後、１つ前のフレームへ切り替える命令をユーザから受け付ける。

タイムラインバーＴ５は、アクティブファイル群のタイムラインを図式的に表す。タイムラインバーＴ５は、そのバーが延びる方向に、アクティブファイル群のフレーム数で等分に分割されている。タイムラインバーＴ５上の左からｎ番目の分割領域は、アクティブファイル群のタイムライン上でｎ番目のフレームに対応する（ｎは、自然数）。

図３に示すように、タイムラインバーＴ５は、選択フレーム群に対応する分割領域Ａ１と、非選択フレーム群に対応する分割領域Ａ２とを異なる態様で表示する。選択フレーム群とは、アクティブファイル群のタイムライン上で現在選択されている区間に対応するフレーム群である。非選択フレーム群とは、アクティブファイル群のタイムライン上で現在選択されていない区間に対応するフレーム群である。本実施形態では、領域Ａ１は、薄いトーンの色で表示され、領域Ａ２は、濃いトーンの色で表示される。

タイムラインバーＴ５は、アクティブファイル群のタイムライン上の任意の区間の選択をユーザから受け付ける。選択される区間は、連続区間であっても、不連続区間であってもよい。言い換えると、ユーザは、入力部２０を介してタイムラインバーＴ５を操作することにより、アクティブファイル群の全フレームの中から、任意のフレームを任意の数だけ選択することができる。具体的には、ユーザは、タイムラインバーＴ５上で選択したいフレームに対応する分割領域を選択する。分割領域は、同時に複数選択が可能である。制御部４０は、選択フレーム群を後述される画像処理の対象として認識する。なお、ユーザによりタイムラインバーＴ５上の分割領域が選択される度に、アクティブ表示フレームは、最新に選択された分割領域に対応するフレームに切り替わる。

＜２−３．画像処理＞
以下、選択フレーム群に対する画像処理について説明する。
制御部４０は、ノイズ除去（ガウシアンノイズ除去、バイラテラル、メディアン、ｋ最近接平滑化およびモスキートノイズ除去）、シャープネス、明るさ／コントラスト／彩度調整、画像解像度、回転、文字／矢印／モザイクの付加などの複数の画像処理モジュールを実行可能である。画像処理モジュールは、画像処理プログラム２に組み込まれている。

ユーザは、入力部２０を介して基本画面Ｗ１を操作することにより、画像処理モジュールの中から任意のものを、任意の順番に、任意の回数だけ選択することが可能である。必要であれば、ユーザは、画像処理モジュールの選択に併せて、その画像処理モジュールの実行時に用いられるパラメータを入力する。制御部４０は、ユーザが画像処理モジュールを１つ選択したことを検知する度に、選択フレーム群に対しその画像処理モジュールを実行する。なお、選択フレーム群に対し画像処理モジュールを実行するとは、選択フレーム群に含まれる各フレームに対しその画像処理モジュールを実行することである。

フレームに対し画像処理モジュールが１回、２回、３回，・・・と、順次実行されてゆくにつれて、そのフレームは、第１次、第２次、第３次，・・・と、順次加工されてゆく。第０次フレームは、オリジナル画像領域５１に保存されている静止画ファイルに対応する。第（ｍ＋１）次フレームは、第ｍ次フレームに対し画像処理モジュールを１回実行した後の静止画ファイルに対応する（ｍは、０以上の整数）。画像処理モジュールが順次実行されてゆくにつれて、第１次以降のフレームに対応する静止画ファイルが順次生成される。これらの静止画ファイルは、加工ファイル領域５２内にそれぞれ別のファイルとして保存される。従って、制御部４０は、ユーザの操作に応じて、表示ウィンドウＷ２内で、オリジナル画像領域５１内および加工ファイル領域５２内の静止画ファイルを適宜切り替えながら表示させることができる。

＜２−３−１．モスキートノイズ除去処理＞
次に、画像処理装置１に実装されているノイズ除去の１つであるモスキートノイズ除去処理について説明する。モスキートノイズとは、ＪＰＥＧやＭＰＥＧ等の圧縮形式での画像データの圧縮時に、主として画像内の鋭い輪郭部分に生じるノイズである。モスキートノイズ除去処理は、ＪＰＥＧ圧縮形式の静止画ファイル又はＭＰＥＧ圧縮形式の動画ファイルからオリジナル画像領域５１内へ取り込まれたＪＰＥＧ圧縮形式の静止画ファイル群から、画像内のモスキートノイズノイズを除去する処理である。モスキートノイズ除去処理では、ε（イプシロン）フィルタが用いられる。εフィルタとは、画像内の鋭い輪郭部分等における急峻な画素値の変化を保ったまま、画像内のモスキートノイズを除去するための非線形フィルタである。

制御部４０は、ユーザが入力部２０を介して基本画面Ｗ１上で所定の操作を行ったことを検知すると、基本画面Ｗ１上にノイズ除去ウィンドウＷ３（図４参照）を重ねて表示させる。ノイズ除去ウィンドウＷ３は、ガウシアンノイズ除去、バイラテラル、メディアン、ｋ最近接平滑化およびモスキートノイズ除去の中から、実行しようとするノイズ除去のアルゴリズムの選択をユーザから受け付けるウィンドウである。

ノイズ除去ウィンドウＷ３は、実行ボタンＢ１およびキャンセルボタンＢ２を表示する。制御部４０は、ノイズ除去ウィンドウＷ３上でノイズ除去のアルゴリズムが１つ選択された状態で、ユーザが入力部２０を介して実行ボタンＢ１を押したことを検知すると、そのアルゴリズムに係る画像処理モジュールの実行を開始する。

ノイズ除去ウィンドウＷ３上でモスキートノイズ除去が選択された状態で、実行ボタンＢ１が押されると、図５に示すモスキートノイズ除去処理が開始する。モスキートノイズ除去処理は、上記のとおり、選択フレーム群に対して実行されるが、以下、簡単のため、モスキートノイズ除去処理の開始時に、ＪＰＥＧ圧縮形式で圧縮されたＲＧＢ表色系の１枚のカラーデジタル圧縮画像（以下、対象フレームＦ_ｔ）が選択フレーム群として選択されていたものとする。

図５に示す通り、まず、モスキートノイズ除去処理では、対象フレームＦ_ｔに含まれる各画素Ｘ_ｉ,ｊに対し、ステップＳ１１〜Ｓ１４が繰り返し実行される。なお、画素Ｘ_ｉ,ｊとは、対象フレームＦ_ｔの上からｉ番目かつ左からｊ番目の画素である（図６参照）。また、対象フレームＦ_ｔのサイズは、縦Ｉピクセル×横Ｊピクセルであり、ｉ，ｊは、それぞれ１≦ｉ≦Ｉ，１≦ｊ≦Ｊを満たす整数値である。対象フレームＦ_ｔに含まれる各画素Ｘ_ｉ,ｊに対するステップＳ１１〜Ｓ１４の詳細は、以下のとおりである。

ステップＳ１１では、σ算出部４１は、画素Ｘ_ｉ,ｊを中心とする縦Ｎピクセル×横Ｎピクセルの正方形の領域（以下、Ｎ×Ｎ領域）Ｇ_ｉ,ｊに含まれるＮ×Ｎ個の画素のＲ値（画素値）の標準偏差σ_ｉ,ｊ（Ｒ）を算出する。なお、本実施形態では、Ｎ＝７である。従って、本実施形態では、以下の４９個のＲ値の標準偏差σ_ｉ,ｊ（Ｒ）が算出される。ただし、画素Ｘ_ｉ,ｊのＲ値をｘ_ｉ，ｊ（Ｒ）とする。
ｘ_{ｉ―３，ｊ−３}(Ｒ)，ｘ_{ｉ―２，ｊ−３}(Ｒ)，・・・，ｘ_{ｉ＋２，ｊ−３}(Ｒ)，ｘ_{ｉ＋３，ｊ−３}(Ｒ)，
ｘ_{ｉ―３，ｊ−２}(Ｒ)，ｘ_{ｉ―２，ｊ−２}(Ｒ)，・・・，ｘ_{ｉ＋２，ｊ−２}(Ｒ)，ｘ_{ｉ＋３，ｊ−２}(Ｒ)，
・・・，
ｘ_{ｉ―３，ｊ＋２}(Ｒ)，ｘ_{ｉ―２，ｊ＋２}(Ｒ)，・・・，ｘ_{ｉ＋２，ｊ＋２}(Ｒ)，ｘ_{ｉ＋３，ｊ＋２}(Ｒ)，
ｘ_{ｉ―３，ｊ＋３}(Ｒ)，ｘ_{ｉ―２，ｊ＋３}(Ｒ)，・・・，ｘ_{ｉ＋２，ｊ＋３}(Ｒ)，ｘ_{ｉ＋３，ｊ＋３}(Ｒ)

ステップＳ１２では、σ算出部４１は、Ｎ×Ｎ領域Ｇ_ｉ,ｊに含まれるＮ×Ｎ個の画素のＧ値（画素値）の標準偏差σ_ｉ,ｊ（Ｇ）を算出する。従って、本実施形態では、以下の４９個のＧ値の標準偏差σ_ｉ,ｊ（Ｇ）が算出される。ただし、画素Ｘ_ｉ,ｊのＧ値をｘ_ｉ，ｊ（Ｇ）とする。
ｘ_{ｉ―３，ｊ−３}(Ｇ)，ｘ_{ｉ―２，ｊ−３}(Ｇ)，・・・，ｘ_{ｉ＋２，ｊ−３}(Ｇ)，ｘ_{ｉ＋３，ｊ−３}(Ｇ)，
ｘ_{ｉ―３，ｊ−２}(Ｇ)，ｘ_{ｉ―２，ｊ−２}(Ｇ)，・・・，ｘ_{ｉ＋２，ｊ−２}(Ｇ)，ｘ_{ｉ＋３，ｊ−２}(Ｇ)，
・・・，
ｘ_{ｉ―３，ｊ＋２}(Ｇ)，ｘ_{ｉ―２，ｊ＋２}(Ｇ)，・・・，ｘ_{ｉ＋２，ｊ＋２}(Ｇ)，ｘ_{ｉ＋３，ｊ＋２}(Ｇ)，
ｘ_{ｉ―３，ｊ＋３}(Ｇ)，ｘ_{ｉ―２，ｊ＋３}(Ｇ)，・・・，ｘ_{ｉ＋２，ｊ＋３}(Ｇ)，ｘ_{ｉ＋３，ｊ＋３}(Ｇ)

ステップＳ１３では、σ算出部４１は、Ｎ×Ｎ領域Ｇ_ｉ,ｊに含まれるＮ×Ｎ個の画素のＢ値（画素値）の標準偏差σ_ｉ,ｊ（Ｂ）を算出する。従って、本実施形態では、以下の４９個の画素値の標準偏差σ_ｉ,ｊ（Ｂ）が算出される。ただし、画素Ｘ_ｉ,ｊのＢ値をｘ_ｉ，ｊ（Ｂ）とする。
ｘ_{ｉ―３，ｊ−３}(Ｂ)，ｘ_{ｉ―２，ｊ−３}(Ｂ)，・・・，ｘ_{ｉ＋２，ｊ−３}(Ｂ)，ｘ_{ｉ＋３，ｊ−３}(Ｂ)，
ｘ_{ｉ―３，ｊ−２}(Ｂ)，ｘ_{ｉ―２，ｊ−２}(Ｂ)，・・・，ｘ_{ｉ＋２，ｊ−２}(Ｂ)，ｘ_{ｉ＋３，ｊ−２}(Ｂ)，
・・・，
ｘ_{ｉ―３，ｊ＋２}(Ｂ)，ｘ_{ｉ―２，ｊ＋２}(Ｂ)，・・・，ｘ_{ｉ＋２，ｊ＋２}(Ｂ)，ｘ_{ｉ＋３，ｊ＋２}(Ｂ)，
ｘ_{ｉ―３，ｊ＋３}(Ｂ)，ｘ_{ｉ―２，ｊ＋３}(Ｂ)，・・・，ｘ_{ｉ＋２，ｊ＋３}(Ｂ)，ｘ_{ｉ＋３，ｊ＋３}(Ｂ)

すなわち、ステップＳ１１〜Ｓ１３では、画素Ｘ_ｉ,ｊに対応する標準偏差が、Ｒ、Ｇ、Ｂの色成分毎に算出される。
続いて、ステップＳ１４では、ε導出部４２は、直前のステップＳ１１〜Ｓ１３で画素Ｘ_ｉ,ｊに対し算出された、Ｒ、ＧおよびＢの３つの色成分にそれぞれ対応する３個の標準偏差の最大値を導出し、画素Ｘ_ｉ,ｊのεフィルタのε（イプシロン）値ε_ｉ,ｊとする。従って、本実施形態では、ε_ｉ,ｊ値として、以下の３個の標準偏差から、その最大値が導出される。
σ_ｉ,ｊ（Ｒ）， σ_ｉ,ｊ（Ｇ）， σ_ｉ,ｊ（Ｂ）

以上より、続くステップＳ１５，Ｓ１６の実行前に、対象フレームＦ_ｔに含まれる全画素について、εフィルタのε値が導出された状態となる。対象フレームＦ_ｔに含まれる全画素についてのε値は、以下のマトリクスで表される。ステップＳ１５およびＳ１６は、対象フレームＦ_ｔをεフィルタに通す処理である。
ε_１，１，ε_２，１，・・・，ε_{Ｉ−１，１}，ε_Ｉ，１，
ε_１，２，ε_２，２，・・・，ε_{Ｉ−１，２}，ε_Ｉ，２，
・・・，
ε_{１，Ｊ−１}，ε_{２，Ｊ−１}，・・・，ε_{Ｉ−１，Ｊ−１}，ε_{Ｉ，Ｊ−１}，
ε_１，Ｊ，ε_２，Ｊ，・・・，ε_{Ｉ−１，Ｊ}，ε_Ｉ，Ｊ

図５に示す通り、ステップＳ１５およびＳ１６は、色成分毎に実行される。また、図５に示す通り、ステップＳ１５およびＳ１６は、対象フレームＦ_ｔに含まれる各画素Ｘ_ｉ,ｊに対し繰り返し実行される。対象フレームＦ_ｔに含まれる各画素Ｘ_ｉ,ｊに対するステップＳ１５およびＳ１６の詳細は、以下のとおりである。

ステップＳ１５では、フィルタリング部４３は、画素Ｘ_ｉ,ｊを中心とする縦Ｍピクセル×横Ｍピクセルの正方形の領域（以下、Ｍ×Ｍ領域）Ｈ_ｉ,ｊに含まれるＭ×Ｍ個の画素の画素値のうち、画素値ｘ_ｉ，ｊ−εから画素値ｘ_ｉ，ｊ＋εの範囲内にある１以上の画素値を抽出する。なお、本実施形態では、Ｍ＝７とする。また、画素値ｘ_ｉ，ｊとは、Ｒ色成分についての処理の実行時であれば、ｘ_ｉ，ｊ（Ｒ）であり、Ｇ色成分についての処理の実行時であれば、ｘ_ｉ，ｊ（Ｇ）であり、Ｂ色成分についての処理の実行時であれば、ｘ_ｉ，ｊ（Ｂ）である。より正確には、ステップＳ１５では、Ｍ×Ｍ領域Ｈ_ｉ,ｊに含まれるＭ×Ｍ個の画素の画素値うち、ｘ_ｉ，ｊ−ε_ｔ，ｓ≦ｘ_ｔ，ｓ≦ｘ_ｉ，ｊ＋ε_ｔ，ｓの条件を満たす全ての画素値ｘ_ｔ，ｓが抽出される（ただし、ｔは、ｉ−３≦ｔ≦ｉ＋３を満たす正の整数、ｓは、ｊ−３≦ｓ≦ｊ＋３を満たす正の整数）。ステップＳ１５は、図５に示すように、ｘ_ｉ，ｊ−ε_ｔ，ｓ≦ｘ_ｔ，ｓ≦ｘ_ｉ，ｊ＋ε_ｔ，ｓの条件を満たすか否かを判断し、満たす場合にはその画素値ｘ_ｔ，ｓを抽出する処理を、ｔ，ｓについて２重にループを回してＭ×Ｍ回繰り返すことで実現される。

続くステップＳ１６では、フィルタリング部４３は、直前のステップＳ１５で抽出された１以上の画素値ｘ_ｔ，ｓの相加平均値を算出し、画素値ｘ_ｉ，ｊの補正値ｙ_ｉ,ｊとする。画素値ｘ_ｉ，ｊの補正値ｙ_ｉ,ｊは、画素値ｘ_ｉ，ｊからモスキートノイズを除去したものである。なお、補正値ｙ_ｉ,ｊとは、Ｒ色成分についての処理の実行時であれば、ｙ_ｉ,ｊ（Ｒ）であり、Ｇ色成分についての処理の実行時であれば、ｙ_ｉ,ｊ（Ｇ）であり、Ｂ色成分についての処理の実行時であれば、ｙ_ｉ,ｊ（Ｂ）である。ただし、ｙ_ｉ,ｊ（Ｒ）とは、ｘ_ｉ，ｊ（Ｒ）の補正値であり、ｙ_ｉ,ｊ（Ｇ）とは、ｘ_ｉ，ｊ（Ｇ）の補正値であり、ｙ_ｉ,ｊ（Ｂ）とは、ｘ_ｉ，ｊ（Ｂ）の補正値である。

Ｒ色成分、Ｂ色成分およびＧ色成分の各色成分に対し、Ｉ×Ｊ回繰り返されるステップＳ１５およびＳ１６が終了すると、モスキートノイズ除去処理が終了する。

＜３．用途＞
上記のとおり、画像処理プログラム２は、静止画又は動画ファイルのどちらから画像データを取り込もうとも、その後、画像データを静止画ファイル群として管理する。従って、画像処理プログラム２は、同じタイムラインの中の任意のフレームを任意に画像処理したいというユーザの要望に容易に応えることができる。また、画像処理プログラム２は、静止画ファイル群を動画として再生する機能を有している。その結果、画像データが画像処理プログラム２内で静止画ファイル群として取り扱われようとも、ユーザは、その画像データを動画として認識することができる。従って、画像処理プログラム２は、動画の解析や編集等を行う場面で特に有用である。

画像処理プログラム２は、多種多様な動画に対する画像処理を取り扱うことができるが、例えば、警察等の機関が事件の捜査のために防犯カメラの監視映像を解析するのにも利用され得る。本実施形態に係るモスキートノイズ除去処理は、ＪＰＥＧやＭＰＥＧ等の圧縮形式で記録された監視映像からモスキートノイズを除去するのに特に有用である。

＜４．特徴＞
＜４−１＞
上記実施形態では、縦Ｉピクセル×横Ｊピクセルのサイズの対象フレームＦ_ｔからモスキートノイズを除去するべく、ステップＳ１１〜Ｓ１６がＩ×Ｊ回繰り返し実行される。σ算出部４１は、ステップＳ１１〜Ｓ１３をＩ×Ｊ回繰り返すことにより、対象フレームＦ_ｔに含まれる各画素Ｘ_ｉ,ｊに対し、ＲＧＢの色成分毎に、その画素Ｘ_ｉ,ｊを中心とするＮ×Ｎ領域Ｇ_ｉ,ｊに含まれるＮ×Ｎ個の画素の画素値の標準偏差を算出する。ε導出部４２は、ステップＳ１４をＩ×Ｊ回繰り返すことにより、対象フレームＦ_ｔに含まれる各画素Ｘ_ｉ,ｊに対し、その画素Ｘ_ｉ,ｊのεフィルタのε_ｉ,ｊ値として、その画素Ｘ_ｉ,ｊに対し算出された、３色の色成分に対応する３個の標準偏差σ_ｉ,ｊ（Ｒ），σ_ｉ,ｊ（Ｇ）およびσ_ｉ,ｊ（Ｂ）の最大値を導出する。フィルタリング部４３は、ＲＧＢの色成分毎に、ステップＳ１５およびＳ１６をＩ×Ｊ回繰り返すことにより、対象フレームＦ_ｔをεフィルタに通す。

すなわち、対象フレームＦ_ｔに含まれる各画素Ｘ_ｉ,ｊに対し、ＲＧＢの色成分毎に、Ｎ×Ｎ領域Ｇ_ｉ,ｊ単位で、画素値の標準偏差が算出される。従って、彩度や色相等が異なる輪郭線の検出感度が上がり、ひいてはモスキートノイズを適切に抑制することが可能になる。さらに、対象フレームＦ_ｔに含まれる各画素Ｘ_ｉ,ｊのεフィルタのε_ｉ,ｊ値として、その画素Ｘ_ｉ,ｊに対し算出された、３個の標準偏差σ_ｉ,ｊ（Ｒ），σ_ｉ,ｊ（Ｇ）およびσ_ｉ,ｊ（Ｂ）の最大値が算出される。従って、ε_ｉ,ｊ値が複数の色成分を考慮したものとなり、輝度や色成分単色等に基づくε_ｉ,ｊ値では検出不可能な輪郭線を検出し、ひいてはモスキートノイズを適切に抑制することが可能になる。従って、対象フレームＦ_ｔから高品質にモスキートノイズを除去することができる。

＜４−２＞
フィルタリング部４３は、ステップＳ１５およびＳ１６を繰り返すことにより、対象フレームＦ_ｔに含まれる各画素Ｘ_ｉ,ｊに対し、ＲＧＢの色成分毎に、その画素Ｘ_ｉ,ｊの画素値ｘ_ｉ,ｊの補正値ｙ_ｉ,ｊとして、その画素Ｘ_ｉ,ｊを中心とするＭ×Ｍ領域Ｈ_ｉ,ｊに含まれるＭ×Ｍ個の画素の画素値のうち、（ｘ_ｉ，ｊ−ε）以上かつ（ｘ_ｉ，ｊ＋ε）以下の条件を満たす１以上の画素値の相加平均値を算出する。すなわち、対象フレームＦ_ｔに含まれる各画素Ｘ_ｉ,ｊに対し、ＲＧＢの色成分毎に、Ｍ×Ｍ領域Ｈ_ｉ,ｊ単位で画素値の相加平均値が算出され、その画素の画素値ｘ_ｉ,ｊの補正値ｙ_ｉ,ｊとされる。従って、モスキートノイズを適切に除去した画素値ｘ_ｉ,ｊの補正値ｙ_ｉ,ｊが算出される。

＜４−３＞
上記実施形態では、ＲＧＢの色成分毎に、対象フレームＦ_ｔがεフィルタを通過する。なお、εフィルタのε_ｉ,ｊ値は、３色の色成分に共通して用いられる。従って、複数の色成分を有するカラーの対象フレームＦ_ｔから高品質にモスキートノイズを除去することができる。

＜４−４＞
Ｎ×Ｎ領域Ｇ_ｉ,ｊおよびＭ×Ｍ領域Ｈ_ｉ,ｊは、注目している画素Ｘ_ｉ,ｊを中心とする領域である。その結果、標準偏差σ_ｉ,ｊとε_ｉ,ｊ値との算出の基準となる値の母集団が適切に設定される。

＜５．変形例＞
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて、種々の変更が可能である。例えば、以下の変更が可能である。

＜５−１＞
領域Ｇ_ｉ,ｊは、Ｎ×Ｎのような正方形の領域でなくてもよく、例えば、円形、楕円形、長方形、三角形、五角形等、様々な外形を有する領域とし得る。また、領域Ｇ_ｉ,ｊは、外形は円形、楕円形、多角形等であるが、その一部が空いている領域であってもよい。領域Ｈ_ｉ,ｊについても、同様である。

＜５−２＞
上記実施形態では、領域Ｇ_ｉ,ｊは、画素Ｘ_ｉ,ｊを中心とするように設定されたが、画素Ｘ_ｉ,ｊを代表画素とする様々な領域として設定され得る。しかしながら、領域Ｇ_ｉ,ｊの代表画素である画素Ｘ_ｉ,ｊは、領域Ｇ_ｉ,ｊの略中心の画素であることが好ましい。例えば、領域Ｇ_ｉ,ｊが偶数×偶数の正方形の領域である場合、領域Ｇ_ｉ,ｊの中心の画素を１つだけ特定することはできないため、領域Ｇ_ｉ,ｊの中心付近の画素を代表画素とすることが好ましい。領域Ｇ_ｉ,ｊが５−１の変形例のような形状である場合も同様である。なお、領域Ｇ_ｉ,ｊが一部が空いているような形状である場合には、その外形の中心付近の画素を代表画素とすることが好ましい。領域Ｈ_ｉ,ｊについても、同様である。

＜５−３＞
上記実施形態では、ＲＧＢ表色系のカラー画像に適用する場合を例示したが、モスキートノイズ除去処理は、ＹＣｂＣｒ表色系等、他の表色系のカラー画像に対しても適用し得る。そして、どのような表色系のカラー画像が対象になるとしても、モスキートノイズ除去処理では、色成分毎に画素値が演算されることが望ましい。輝度や明度は同じでも、彩度や色相が異なる輪郭線については、色成分毎に演算しなければ検出することが困難であり、ひいてはモスキートノイズを適切に抑制することができないからである。

＜５−４＞
ステップＳ１４では、ε値として、３個の標準偏差の最大値がそのまま選択されたが、最大値の補正値を選択してもよい。例えば、ε値として、最大値に所定の係数を加減乗除する等、最大値を所定のアルゴリズムに従って補正した値を適宜選択し得る。

＜５−５＞
ステップＳ１１〜Ｓ１４では、標準偏差が算出されたが、これに代えて、例えば、分散等、母集団のばらつきを示す任意の指標を算出し得る。本変形例は、変形例５−４との組み合わせが必要となり得る。

＜５−６＞
ステップＳ１６において、Ｍ×Ｍ領域Ｈ_ｉ,ｊに含まれるＭ×Ｍ個の画素の画素値の代表値を算出する方法として、相加平均値ではなく、相乗平均値や調和平均値を算出する等、それらの画素値を均す他の様々な方法を適宜選択し得る。

＜５−７＞
Ｎ，Ｍの値は、任意に設定し得る。Ｎ，Ｍの値は、上記実施形態と同様に同じ値であってもよいし、異なる値であってもよい。さらに、Ｎ，Ｍの値は、ユーザが設定できないようにしてもよい。

＜５−８＞
上記実施形態では、ステップＳ１１〜Ｓ１４とステップＳ１５，Ｓ１６とがシーケンス処理されるようになっていたが、少なくとも一部が並列処理されるようにしてもよい。例えば、対象フレームＦ_ｔの上半分の画素に対するステップＳ１１〜Ｓ１４が終了した後、対象フレームＦ_ｔの下半分の画素に対するステップＳ１１〜Ｓ１４を実行しながら、ステップＳ１５の実行を開始してもよい。

＜５−９＞
上記実施形態では、オリジナル画像領域５１へ取り込まれた画像データは、全て静止画ファイルとして保存されるようになっていた。しかしながら、オリジナル画像領域５１へ取り込まれた画像データを、動画ファイルとして保存するようにしてもよい。オリジナル画像領域５１内の画像データの形式を静止画形式とするか動画形式とするかは、ユーザが選択できるようにしてもよいし、取り込み元の画像データの形式等に応じて自動的に決定されるようにしてもよい。さらに、その後、動画ファイルに対して画像処理が施される場合には、その画像処理後の画像データも動画ファイルの形式で保存するようにしてもよい。

１ 画像処理装置（コンピュータ）
２ 画像処理プログラム
Ｆ_ｔ 対象フレーム（デジタル圧縮画像）
Ｇ_ｉ，ｊ Ｎ×Ｎ領域（第１領域）
Ｈ_ｉ，ｊ Ｍ×Ｍ領域（第２領域）
Ｘ_ｉ，ｊ 画素
ｘ_ｉ，ｊ 画素値
ｙ_ｉ，ｊ 画素値の補正値
σ_ｉ,ｊ 標準偏差（ばらつき）
ε_ｉ,ｊ イプシロン値（ε値）

Claims (9)

1. 複数の色成分を有するデジタル圧縮画像からモスキートノイズを除去するための画像処理プログラムであって、
   前記デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、前記色成分毎に、その画素を代表画素とする第１領域に含まれる複数の画素の画素値のばらつきを算出するステップと、
   前記デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、その画素のεフィルタのε値として、その画素に対し算出された、前記複数の色成分に対応する前記複数のばらつきの最大値又はその補正値を導出するステップと、
   前記デジタル圧縮画像を前記εフィルタに通すステップと
   をコンピュータに実行させる、
   画像処理プログラム。
2. 前記デジタル圧縮画像を前記εフィルタに通すステップは、前記色成分毎に、前記デジタル圧縮画像を前記εフィルタに通すステップである、
   請求項１に記載の画像処理プログラム。
3. 前記第１領域の前記代表画素は、前記第１領域の略中心の画素である、
   請求項１又は２に記載の画像処理プログラム。
4. 前記デジタル圧縮画像を前記εフィルタに通すステップは、前記デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、その画素の画素値の補正値として、その画素を代表画素とする第２領域に含まれる複数の画素の画素値のうち、その画素の画素値から前記ε値に基づく所定のばらつきの範囲内にある１以上の画素値の代表値を算出するステップである、
   請求項１から３のいずれかに記載の画像処理プログラム。
5. 前記デジタル圧縮画像を前記εフィルタに通すステップは、前記デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、その画素の画素値の補正値として、その画素を前記代表画素とする前記第２領域に含まれる前記複数の画素の画素値のうち、その画素の画素値から前記ε値に基づく前記所定のばらつきの範囲内にある１以上の画素値の平均値を算出するステップである、
   請求項４に記載の画像処理プログラム。
6. 前記第２領域は、前記第１領域と等しい、
   請求項４又は５に記載の画像処理プログラム。
7. 前記ばらつきを算出するステップと、前記最大値又はその補正値を導出するステップとを並列にコンピュータに実行させる、
   請求項１から６のいずれかに記載の画像処理プログラム。
8. 複数の色成分を有するデジタル圧縮画像からモスキートノイズを削除する画像処理装置であって、
   前記デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、前記色成分毎に、その画素を代表画素とする第１領域に含まれる複数の画素の画素値のばらつきを算出するばらつき算出部と、
   前記デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、その画素のεフィルタのε値として、その画素に対し算出された、前記複数の色成分に対応する前記複数のばらつきの最大値又はその補正値を導出するε導出部と、
   前記デジタル圧縮画像を前記εフィルタに通すフィルタリング部と
   を備える、
   画像処理装置。
9. 複数の色成分を有するデジタル圧縮画像からモスキートノイズを除去する画像処理方法であって、
   前記デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、前記色成分毎に、その画素を代表画素とする第１領域に含まれる複数の画素の画素値のばらつきを算出するステップと、
   前記デジタル圧縮画像に含まれる各画素に対し、その画素のεフィルタのε値として、その画素に対し算出された、前記複数の色成分に対応する前記複数のばらつきの最大値又はその補正値を導出するステップと、
   前記デジタル圧縮画像を前記εフィルタに通すステップと
   を備える、
   画像処理方法。