JP2951619B2 - 雑音減少方法及びその回路 - Google Patents
雑音減少方法及びその回路Info
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- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N5/00—Details of television systems
- H04N5/14—Picture signal circuitry for video frequency region
- H04N5/21—Circuitry for suppressing or minimising disturbance, e.g. moiré or halo
- H04N5/213—Circuitry for suppressing or minimising impulsive noise
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Picture Signal Circuits (AREA)
- Noise Elimination (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は雑音減少方法及びそ
の回路に係り、特に映像信号のインパルス雑音を効率よ
く抑制するための雑音減少方法及びその回路に関する。
の回路に係り、特に映像信号のインパルス雑音を効率よ
く抑制するための雑音減少方法及びその回路に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、独立的なインパルス雑音は周波
数領域において一定の分布を有するので、単純な線型フ
ィルターの適用はイメージの微細部を不明瞭にさせるの
みならず、インパルス雑音の高周波成分を効率よく取り
除かないという問題がある。白色性質を有するインパル
ス雑音を処理するため、下記の文献［１］〜［４］に記
載の非線型フィルタリング構造に基づき、様々な分野で
幅広く多くの努力が行われている。
数領域において一定の分布を有するので、単純な線型フ
ィルターの適用はイメージの微細部を不明瞭にさせるの
みならず、インパルス雑音の高周波成分を効率よく取り
除かないという問題がある。白色性質を有するインパル
ス雑音を処理するため、下記の文献［１］〜［４］に記
載の非線型フィルタリング構造に基づき、様々な分野で
幅広く多くの努力が行われている。
【０００３】［１］D.H.Sargrad and J.W.Modestino, "
Errors-and-erasures coding to combat impulse noise
on digital subscriber loop," IEEE Tr. on Communic
ations，vol. 38, pp. 1145-1155, Aug. 1990.［２］J.
W.Lechleider, "An adaptiveimpulse noise canceller
for digital subscriber lines," Proc. of the GLOBEC
OM, vol. 1, pp. 36-39, Dec. 6-9, 1992, Orlando, F
L, USA. ［３］G.A.Williamson, P.M.Clarkson, and W.
A.Sethares, "Performance characteristics of the me
dian LMS adaptive filter," IEEE Tr. on Signal Proc
essing, pp. 667-680, Feb. 1993，［４］S.R.Kim and
A.Efron, "Adaptive robust impulse noise filterin
g," IEEE Tr. on Signal Processing, pp. 1855-1866,A
ug. 1995．
Errors-and-erasures coding to combat impulse noise
on digital subscriber loop," IEEE Tr. on Communic
ations，vol. 38, pp. 1145-1155, Aug. 1990.［２］J.
W.Lechleider, "An adaptiveimpulse noise canceller
for digital subscriber lines," Proc. of the GLOBEC
OM, vol. 1, pp. 36-39, Dec. 6-9, 1992, Orlando, F
L, USA. ［３］G.A.Williamson, P.M.Clarkson, and W.
A.Sethares, "Performance characteristics of the me
dian LMS adaptive filter," IEEE Tr. on Signal Proc
essing, pp. 667-680, Feb. 1993，［４］S.R.Kim and
A.Efron, "Adaptive robust impulse noise filterin
g," IEEE Tr. on Signal Processing, pp. 1855-1866,A
ug. 1995．
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】したがって、本発明の
目的は、インパルス雑音による映像信号の異常値を効率
よく抑制する雑音減少方法及びその回路を提供すること
にある。本発明の他の目的は、ひどいインパルス雑音に
対応して繰り返しフィタルリングにより効率よく映像信
号の異常値を抑制する雑音減少方法及びその回路を提供
することにある。
目的は、インパルス雑音による映像信号の異常値を効率
よく抑制する雑音減少方法及びその回路を提供すること
にある。本発明の他の目的は、ひどいインパルス雑音に
対応して繰り返しフィタルリングにより効率よく映像信
号の異常値を抑制する雑音減少方法及びその回路を提供
することにある。
【０００５】本発明のさらに他の目的は、インパルス雑
音のみならず、飛越し走査による低水平周波数領域の周
辺のエーリアシングを効率よく抑制する雑音減少方法及
びその回路を提供することにある。
音のみならず、飛越し走査による低水平周波数領域の周
辺のエーリアシングを効率よく抑制する雑音減少方法及
びその回路を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に本発明による雑音減少方法は、入力信号に含まれたイ
ンパルス雑音を減少する方法において、（ａ）入力信号
を含む相異なる大きさの複数のウィンドーを発生する段
階と、（ｂ）各ウィンドーに対して平均サンプル値とサ
ンプルの絶対偏差の平均を求める段階と、（ｃ）前記各
ウィンドーの平均サンプル値とサンプルの絶対偏差の平
均を用いて入力信号にインパルス成分が存在するか否か
を検出する段階と、（ｄ）前記入力信号にインパルス成
分が存在すると、所定の大きさのトリミングウィンドー
内のサンプルをトリミングし、そうでなければ、入力信
号をそのままバイパスする段階とを含むことを特徴とす
る。
に本発明による雑音減少方法は、入力信号に含まれたイ
ンパルス雑音を減少する方法において、（ａ）入力信号
を含む相異なる大きさの複数のウィンドーを発生する段
階と、（ｂ）各ウィンドーに対して平均サンプル値とサ
ンプルの絶対偏差の平均を求める段階と、（ｃ）前記各
ウィンドーの平均サンプル値とサンプルの絶対偏差の平
均を用いて入力信号にインパルス成分が存在するか否か
を検出する段階と、（ｄ）前記入力信号にインパルス成
分が存在すると、所定の大きさのトリミングウィンドー
内のサンプルをトリミングし、そうでなければ、入力信
号をそのままバイパスする段階とを含むことを特徴とす
る。
【０００７】本発明による雑音減少回路は、入力信号の
インパルス成分を検出し、その検出されたインパルス成
分を抑制して減少する回路において、入力信号を含む相
異なる所定の大きさの複数のウィンドーを発生するウィ
ンドー発生手段と、各ウィンドーに対して平均サンプル
値とサンプルの絶対偏差の平均を求めて、入力信号が異
常値であることを検出する異常値検出手段と、前記異常
値検出手段で入力信号が異常値であると検出されれば、
選択制御信号を発生する選択制御信号発生手段と、所定
の大きさのトリミングウィンドー内のサンプルをトリミ
ングして、そのトリミングされた信号を出力するトリミ
ング手段と、前記選択制御信号に応じて前記入力信号に
インパルス成分が存在すると、前記トリミングされた信
号を出力信号として出力し、そうでなければ、入力信号
をそのまま出力信号として出力する選択手段とを含むこ
とを特徴とする。
インパルス成分を検出し、その検出されたインパルス成
分を抑制して減少する回路において、入力信号を含む相
異なる所定の大きさの複数のウィンドーを発生するウィ
ンドー発生手段と、各ウィンドーに対して平均サンプル
値とサンプルの絶対偏差の平均を求めて、入力信号が異
常値であることを検出する異常値検出手段と、前記異常
値検出手段で入力信号が異常値であると検出されれば、
選択制御信号を発生する選択制御信号発生手段と、所定
の大きさのトリミングウィンドー内のサンプルをトリミ
ングして、そのトリミングされた信号を出力するトリミ
ング手段と、前記選択制御信号に応じて前記入力信号に
インパルス成分が存在すると、前記トリミングされた信
号を出力信号として出力し、そうでなければ、入力信号
をそのまま出力信号として出力する選択手段とを含むこ
とを特徴とする。
【０００８】
【発明の実施の形態】以下、添付した図面に基づき本発
明の実施の形態を詳しく説明する。本発明で提案する雑
音減少方法は、インパルスの検出時、誤検出により入力
映像信号の微細部を消失しないようにするため、相異な
る面積を有する二つのウィンドーにおけるサンプルの統
計間の比較に基づき、現在入力サンプルにインパルス成
分が存在するか否かを検出する。現在のサンプルでイン
パルスが検出されなければ、そのサンプルをバイパスさ
せる。一方、インパルスが検出されると、トリムド平均
フィルター（trimmed mean filter ）を用いてトリミン
グしたサンプルを出力する。
明の実施の形態を詳しく説明する。本発明で提案する雑
音減少方法は、インパルスの検出時、誤検出により入力
映像信号の微細部を消失しないようにするため、相異な
る面積を有する二つのウィンドーにおけるサンプルの統
計間の比較に基づき、現在入力サンプルにインパルス成
分が存在するか否かを検出する。現在のサンプルでイン
パルスが検出されなければ、そのサンプルをバイパスさ
せる。一方、インパルスが検出されると、トリムド平均
フィルター（trimmed mean filter ）を用いてトリミン
グしたサンプルを出力する。
【０００９】先ず、入力される２次元のビデオ信号のサ
ンプルから構成されたウィンドーＷ M は次のように定義
する。
ンプルから構成されたウィンドーＷ M は次のように定義
する。
【００１０】
【数１】
【００１１】
【数２】
【００１２】ここで、ウィンドーＷM の大きさは（２Ｍ
1 ＋１）×（２Ｍ2 ＋１）であり、中心サンプルＹ
［ｉ］［ｊ］は現在フィルタリングしようとする入力サ
ンプルを示す。一方、ウィンドーＷM の平均サンプル値
ＡM を次のように計算する。
1 ＋１）×（２Ｍ2 ＋１）であり、中心サンプルＹ
［ｉ］［ｊ］は現在フィルタリングしようとする入力サ
ンプルを示す。一方、ウィンドーＷM の平均サンプル値
ＡM を次のように計算する。
【００１３】
【数３】
【００１４】さらに、ウィンドーＷM におけるサンプル
の絶対偏差の平均ＤM は次のように定義する。
の絶対偏差の平均ＤM は次のように定義する。
【００１５】
【数４】
【００１６】上述した絶対偏差の平均ＤM の定義は統計
学でサンプルの分散のものと類似している。絶対偏差の
平均ＤM は平均ＡM からのサンプルの平均距離を意味す
る。ＤM の定義が内包する意味と、インパルス雑音は典
型的に正常信号と比べて大きいかを有するという事実と
を結合すれば、次のインパルス検出規則が得られる。 検出規則〔１〕：｜Ｙ［ｉ］［ｊ］｜＞ｋＤM であれ
ば、Ｙ［ｉ］［ｊ］はインパルス成分を含む。
学でサンプルの分散のものと類似している。絶対偏差の
平均ＤM は平均ＡM からのサンプルの平均距離を意味す
る。ＤM の定義が内包する意味と、インパルス雑音は典
型的に正常信号と比べて大きいかを有するという事実と
を結合すれば、次のインパルス検出規則が得られる。 検出規則〔１〕：｜Ｙ［ｉ］［ｊ］｜＞ｋＤM であれ
ば、Ｙ［ｉ］［ｊ］はインパルス成分を含む。
【００１７】ここで、ｋは定数である。この規則は、Ｙ
［ｉ］［ｊ］が異常値であれば、｜Ｙ［ｉ］［ｊ］−Ａ
M ｜はその値の平均に該当する絶対偏差の平均ＤM より
非常に大きいということから容易に理解できる。しかし
ながら、検出規則〔１〕は全体的にウィンドーの大きさ
に依存するということを注意しなければならない。すな
わち、ウィンドーの大きさを異なるようにすると、別の
検出結果が得られる。
［ｉ］［ｊ］が異常値であれば、｜Ｙ［ｉ］［ｊ］−Ａ
M ｜はその値の平均に該当する絶対偏差の平均ＤM より
非常に大きいということから容易に理解できる。しかし
ながら、検出規則〔１〕は全体的にウィンドーの大きさ
に依存するということを注意しなければならない。すな
わち、ウィンドーの大きさを異なるようにすると、別の
検出結果が得られる。
【００１８】検出の信頼性を向上させるため、（式１）
のように定義されたウィンドーＷMとは異なる大きさを
有するウィンドーＷL をさらに考慮する。
のように定義されたウィンドーＷMとは異なる大きさを
有するウィンドーＷL をさらに考慮する。
【００１９】
【数５】
【００２０】
【数６】
【００２１】ここで、Ｌ1 ≧Ｍ1 及びＬ2 ≧Ｍ2 と仮定
する。幾何学的にＷM とＷL の中心は同じであり、その
中心はＹ［ｉ］［ｊ］である。したがって、ウィンドー
ＷM内の全てのサンプルはウィンドーＷL に含まれてい
る。その結果、ＷM とＷL は以下の小さいウィンドー及
び大きいウィンドーとして言及する。同様に、大きいウ
ィンドーＷL の平均サンプル値ＡL は次のように定義す
る。
する。幾何学的にＷM とＷL の中心は同じであり、その
中心はＹ［ｉ］［ｊ］である。したがって、ウィンドー
ＷM内の全てのサンプルはウィンドーＷL に含まれてい
る。その結果、ＷM とＷL は以下の小さいウィンドー及
び大きいウィンドーとして言及する。同様に、大きいウ
ィンドーＷL の平均サンプル値ＡL は次のように定義す
る。
【００２２】
【数７】
【００２３】大きいウィンドーＷL におけるサンプルの
絶対偏差の平均ＤL は次のように定義する。
絶対偏差の平均ＤL は次のように定義する。
【００２４】
【数８】
【００２５】大きいウィンドーＷL 及び小さいウィンド
ＷM について定義された媒介変数に基づき、検出規則
〔１〕より厳しい検出規則〔２〕は次のように与えられ
る。 検出規則〔２〕：｜Ｙ［ｉ］［ｊ］−ＡM ｜＞ｋＤM で
あり、｜Ｙ［ｉ］［ｊ］−ＡL ｜＞ｋＤ L であれば、サ
ンプルＹ［ｉ］［ｊ］はインパルス成分を含む。
ＷM について定義された媒介変数に基づき、検出規則
〔１〕より厳しい検出規則〔２〕は次のように与えられ
る。 検出規則〔２〕：｜Ｙ［ｉ］［ｊ］−ＡM ｜＞ｋＤM で
あり、｜Ｙ［ｉ］［ｊ］−ＡL ｜＞ｋＤ L であれば、サ
ンプルＹ［ｉ］［ｊ］はインパルス成分を含む。
【００２６】この検出規則〔２〕は大きいウィンドーＷ
L で異常値となる可能性をさらに考慮するので、検出規
則〔２〕を適用すると、検出規則〔１〕を適用する場合
に比べてインパルス成分を含有すると判断されるサンプ
ルＹ［ｉ］［ｊ］の数が減少するということがわかる。
言い換えれば、検出規則〔２〕は検出規則〔１〕よりイ
ンパルスを少なく検出する。その結果、検出規則〔１〕
より検出規則〔２〕がさらに厳しいインパルス検出規則
であると言える。
L で異常値となる可能性をさらに考慮するので、検出規
則〔２〕を適用すると、検出規則〔１〕を適用する場合
に比べてインパルス成分を含有すると判断されるサンプ
ルＹ［ｉ］［ｊ］の数が減少するということがわかる。
言い換えれば、検出規則〔２〕は検出規則〔１〕よりイ
ンパルスを少なく検出する。その結果、検出規則〔１〕
より検出規則〔２〕がさらに厳しいインパルス検出規則
であると言える。
【００２７】一方、実際の映像サンプルのインパルス雑
音除去過程で通常インパルスと考えられるサンプルは別
の値に取り替えられる。ところが、この過程において、
インパルスを含めていないサンプルが、インパルス成分
を含めていると検出する誤検出はブレ（blurring）を発
生させるなど、フィルタリングされた出力の画質を低下
させる。
音除去過程で通常インパルスと考えられるサンプルは別
の値に取り替えられる。ところが、この過程において、
インパルスを含めていないサンプルが、インパルス成分
を含めていると検出する誤検出はブレ（blurring）を発
生させるなど、フィルタリングされた出力の画質を低下
させる。
【００２８】したがって、このような画質の劣化を低減
するため、インパルスを少なく取り除いても、入力映像
の微細部を維持する検出規則〔２〕を用いることが望ま
しい。検出規則〔２〕において、入力サンプルＹ［ｉ］
［ｊ］でインパルス成分が検出されなければ、本発明で
提案する雑音減少システムの最終の出力ＹN ［ｉ］
［ｊ］は次のように与えられる。
するため、インパルスを少なく取り除いても、入力映像
の微細部を維持する検出規則〔２〕を用いることが望ま
しい。検出規則〔２〕において、入力サンプルＹ［ｉ］
［ｊ］でインパルス成分が検出されなければ、本発明で
提案する雑音減少システムの最終の出力ＹN ［ｉ］
［ｊ］は次のように与えられる。
【００２９】 ＹN ［ｉ］［ｊ］＝Ｙ［ｉ］［ｊ］ …（式７） これは最終の出力がバイパスされると意味する。Ｙ
［ｉ］［ｊ］でインパルス成分が検出される場合、小さ
いウィンドーＷM に基づくｋ−トリムド平均フィルター
によるフィルタリングを考慮する。トリミングは、非線
型フィルタリング構造が開示される下記の文献［５］，
［６］で広く知られているフィルタリング技法である。
［ｉ］［ｊ］でインパルス成分が検出される場合、小さ
いウィンドーＷM に基づくｋ−トリムド平均フィルター
によるフィルタリングを考慮する。トリミングは、非線
型フィルタリング構造が開示される下記の文献［５］，
［６］で広く知られているフィルタリング技法である。
【００３０】［５］ J.B.Bednar and T.L.Watt, "Alpha
-Trimmed means and their relationship to median fi
lters," IEEE Tr.on Acoustics, Speech, and Signal P
rocessing, pp. 145-153, Feb. 1984.［６］A.Restrepo
and A.Bovik "Adaptive Trimmed Mean Filters for Im
age Restoration," IEEE Tr. on Acoustics, Speech,an
d Signal Processing, pp. 1326-1337, Aug. 1988. 一方、小さいウィンドーＷM で異常値をトリミングする
ため、トリミングウィンドーＴM は次のように定義され
る。
-Trimmed means and their relationship to median fi
lters," IEEE Tr.on Acoustics, Speech, and Signal P
rocessing, pp. 145-153, Feb. 1984.［６］A.Restrepo
and A.Bovik "Adaptive Trimmed Mean Filters for Im
age Restoration," IEEE Tr. on Acoustics, Speech,an
d Signal Processing, pp. 1326-1337, Aug. 1988. 一方、小さいウィンドーＷM で異常値をトリミングする
ため、トリミングウィンドーＴM は次のように定義され
る。
【００３１】
【数９】
【００３２】ここで、
【００３３】
【数１０】
【００３４】Ｔ［ｉ＋ｌ］［ｊ＋ｍ］＝０は、
【００３５】
【外１】
【００３６】が小さいウィンドーＷM で異常値を含めて
いるということを示す。トリミングウィンドーに基づ
き、トリムド平均フィルターの出力は次の（式１０）の
ように与えられる。
いるということを示す。トリミングウィンドーに基づ
き、トリムド平均フィルターの出力は次の（式１０）の
ように与えられる。
【００３７】
【数１１】
【００３８】ここで、
【００３９】
【数１２】
【００４０】であり、｜ＴM ｜はトリミングしていない
サンプルの数を示す。｜ＴM ｜＝０であれば、全てのサ
ンプルが異常値である。このような現象は、ウィンドー
における全てのサンプルが均一にポジティブとネガティ
ブインパルスにより影響を受けるときに発生する。この
際、出力信号は（式１２）のように与えられる。 ｙtr[i][j]＝ＡM …（式１２） トリミングの程度は定数ｋにより制御される。例えば、
ｋ＝∞であれば、トリムドサンプルは一つもなく、ｋ＝
０であれば、ウィンドーにおける全てのサンプルはトリ
ミングされる。したがって、チャンネルの状況に依存す
る定数を適宜に選択すると、様々な雑音除去特性が得ら
れる。
サンプルの数を示す。｜ＴM ｜＝０であれば、全てのサ
ンプルが異常値である。このような現象は、ウィンドー
における全てのサンプルが均一にポジティブとネガティ
ブインパルスにより影響を受けるときに発生する。この
際、出力信号は（式１２）のように与えられる。 ｙtr[i][j]＝ＡM …（式１２） トリミングの程度は定数ｋにより制御される。例えば、
ｋ＝∞であれば、トリムドサンプルは一つもなく、ｋ＝
０であれば、ウィンドーにおける全てのサンプルはトリ
ミングされる。したがって、チャンネルの状況に依存す
る定数を適宜に選択すると、様々な雑音除去特性が得ら
れる。
【００４１】要約すると、雑音減少システムの出力は次
の（式１３）のように与えられる。
の（式１３）のように与えられる。
【００４２】
【数１３】
【００４３】上述したアルゴリズムは非繰り返し雑音減
少のためのものであり、図１を参照して説明すると次の
通りである。図１において、（式１−１）及び（式４−
１）に示される小さいウィンドーＷ M 及び大きいウィン
ドーＷL を発生する（ステップＳ１０１）。（式２）に
より小さいウィンドーＷM の平均サンプル値ＡM を求
め、（式３）により小さいウィンドーＷM のサンプルの
絶対偏差の平均ＤM を求める。かつ、（式５）により大
きいウィンドーＷL の平均サンプル値ＡL を求め、（式
６）により大きいウィンドーＷL のサンプルの絶対偏差
の平均ＤL を求める（ステップＳ１０２）。
少のためのものであり、図１を参照して説明すると次の
通りである。図１において、（式１−１）及び（式４−
１）に示される小さいウィンドーＷ M 及び大きいウィン
ドーＷL を発生する（ステップＳ１０１）。（式２）に
より小さいウィンドーＷM の平均サンプル値ＡM を求
め、（式３）により小さいウィンドーＷM のサンプルの
絶対偏差の平均ＤM を求める。かつ、（式５）により大
きいウィンドーＷL の平均サンプル値ＡL を求め、（式
６）により大きいウィンドーＷL のサンプルの絶対偏差
の平均ＤL を求める（ステップＳ１０２）。
【００４４】検出規則〔２〕により、小さいウィンドー
ＷM 及び大きいウィンドーＷL の両方にインパルスが存
在すると、すなわち、｜ｙ［ｉ］［ｊ］−ＡM ｜＞ｋＤ
M 、｜ｙ［ｉ］［ｊ］−ＡL ｜＞ｋＤL の場合のみ、入
力サンプルがインパルスを含むと判断して、入力サンプ
ルをトリムド平均フィルターによりトリミングした出力
ｙtr［ｉ］［ｊ］を最終の出力ＹN ［ｉ］［ｊ］として
出力する（ステップＳ１０３〜Ｓ１０５）。そうでなけ
れば、入力サンプルＹ［ｉ］［ｊ］をそのままバイパス
して最終の出力ＹN ［ｉ］［ｊ］として出力する（ステ
ップＳ１０６）。
ＷM 及び大きいウィンドーＷL の両方にインパルスが存
在すると、すなわち、｜ｙ［ｉ］［ｊ］−ＡM ｜＞ｋＤ
M 、｜ｙ［ｉ］［ｊ］−ＡL ｜＞ｋＤL の場合のみ、入
力サンプルがインパルスを含むと判断して、入力サンプ
ルをトリムド平均フィルターによりトリミングした出力
ｙtr［ｉ］［ｊ］を最終の出力ＹN ［ｉ］［ｊ］として
出力する（ステップＳ１０３〜Ｓ１０５）。そうでなけ
れば、入力サンプルＹ［ｉ］［ｊ］をそのままバイパス
して最終の出力ＹN ［ｉ］［ｊ］として出力する（ステ
ップＳ１０６）。
【００４５】Ｓ１０５及びＳ１０６を行った後、次のサ
ンプルを入力して次のサンプルにインパルスが存在する
か否かに応じてトリミングするか、あるいは、バイパス
して雑音を減少させる（ステップＳ１０７）。一方、フ
ィルタリングされた出力が再び次のサンプルのフィルタ
リングに用いられる繰り返しフィルタリング技法は、ひ
どいインパルス雑音の除去に非常に有用である。
ンプルを入力して次のサンプルにインパルスが存在する
か否かに応じてトリミングするか、あるいは、バイパス
して雑音を減少させる（ステップＳ１０７）。一方、フ
ィルタリングされた出力が再び次のサンプルのフィルタ
リングに用いられる繰り返しフィルタリング技法は、ひ
どいインパルス雑音の除去に非常に有用である。
【００４６】繰り返しフィルタリングでは、小さいウィ
ンドー及び大きいウィンドーがそれぞれ次の（式１−
２），（４−２）のように定義される。
ンドー及び大きいウィンドーがそれぞれ次の（式１−
２），（４−２）のように定義される。
【００４７】
【数１４】
【００４８】
【数１５】
【００４９】ここで、ＹN はフィルタリングされたサン
プルを示す。前記ウィンドーＷM ，ＷL に基づくインパ
ルス雑音除去方法の繰り返しモードを下記に説明する。
図２は繰り返しモードのための雑音減少方法のフローチ
ャートである。図２において、（式１−２）及び（式１
−４）で示したように、繰り返し雑音減少のための小さ
いウィンドーＷM 及び大きいウィンドーＷL を発生する
（ステップＳ２０１）。
プルを示す。前記ウィンドーＷM ，ＷL に基づくインパ
ルス雑音除去方法の繰り返しモードを下記に説明する。
図２は繰り返しモードのための雑音減少方法のフローチ
ャートである。図２において、（式１−２）及び（式１
−４）で示したように、繰り返し雑音減少のための小さ
いウィンドーＷM 及び大きいウィンドーＷL を発生する
（ステップＳ２０１）。
【００５０】（式２）により小さいウィンドーＷM の平
均サンプル値ＡM を求め、（式３）により小さいウィン
ドーＷM のサンプルの絶対偏差の平均ＤM を求める。か
つ、（式５）により大きいウィンドーＷL の平均サンプ
ル値ＡL を求め、（式６）により大きいウィンドーＷL
のサンプルの絶対偏差の平均ＤL を求める（ステップＳ
２０２）。
均サンプル値ＡM を求め、（式３）により小さいウィン
ドーＷM のサンプルの絶対偏差の平均ＤM を求める。か
つ、（式５）により大きいウィンドーＷL の平均サンプ
ル値ＡL を求め、（式６）により大きいウィンドーＷL
のサンプルの絶対偏差の平均ＤL を求める（ステップＳ
２０２）。
【００５１】検出規則〔２〕により、入力サンプルＹ
［ｉ］［ｊ］が小さいウィンドーＷM及び大きいウィン
ドーＷL の両方でインパルスを含めていると、すなわ
ち、｜Ｙ［ｉ］［ｊ］−ＡM ｜＞ｋＤM 、｜Ｙ［ｉ］
［ｊ］−ＡL ｜＞ｋＤL の場合のみ、小さいウィンドー
ＷM におけるサンプルをトリムド平均フィルターにより
トリミングした出力ｙtr［ｉ］［ｊ］を最終の出力ＹN
［ｉ］［ｊ］として出力する（ステップＳ２０３〜Ｓ２
０５）。一方、そうでなければ、入力サンプルＹ［ｉ］
［ｊ］をそのままバイパスして最終の出力ＹN ［ｉ］
［ｊ］として出力する（ステップＳ２０６）。
［ｉ］［ｊ］が小さいウィンドーＷM及び大きいウィン
ドーＷL の両方でインパルスを含めていると、すなわ
ち、｜Ｙ［ｉ］［ｊ］−ＡM ｜＞ｋＤM 、｜Ｙ［ｉ］
［ｊ］−ＡL ｜＞ｋＤL の場合のみ、小さいウィンドー
ＷM におけるサンプルをトリムド平均フィルターにより
トリミングした出力ｙtr［ｉ］［ｊ］を最終の出力ＹN
［ｉ］［ｊ］として出力する（ステップＳ２０３〜Ｓ２
０５）。一方、そうでなければ、入力サンプルＹ［ｉ］
［ｊ］をそのままバイパスして最終の出力ＹN ［ｉ］
［ｊ］として出力する（ステップＳ２０６）。
【００５２】Ｓ２０５及びＳ２０６を行った後、入力サ
ンプルＹ［ｉ］［ｊ］が最終の出力ＹN ［ｉ］［ｊ］に
取り替えられる（ステップＳ２０７）。その後、次のサ
ンプルを入力して次のサンプルにインパルスが存在する
か否かに応じてトリミングするか、あるいはバイパスし
て雑音を減少させる（ステップＳ２０８）。上述した繰
り返しまたは非繰り返しフィルタリング技法は、なんら
制約もなく、通信信号などのような１次元の信号におけ
るインパルスの除去に容易に適用できる。すなわち、Ｌ
1 ＝Ｍ1 ＝０であれば、前記方法は１次元のインパルス
除去システムとなる。
ンプルＹ［ｉ］［ｊ］が最終の出力ＹN ［ｉ］［ｊ］に
取り替えられる（ステップＳ２０７）。その後、次のサ
ンプルを入力して次のサンプルにインパルスが存在する
か否かに応じてトリミングするか、あるいはバイパスし
て雑音を減少させる（ステップＳ２０８）。上述した繰
り返しまたは非繰り返しフィルタリング技法は、なんら
制約もなく、通信信号などのような１次元の信号におけ
るインパルスの除去に容易に適用できる。すなわち、Ｌ
1 ＝Ｍ1 ＝０であれば、前記方法は１次元のインパルス
除去システムとなる。
【００５３】一方、イントラフィールドモードでインタ
ーレースされた映像に本発明で提案するアルゴリズムを
適用すると、低水平周波数領域の周囲でエーリアシング
が生じても、パラメータｋ値を変化させることにより、
低域通過フィルターから全通過フィルターまで所望の周
波数特性を得ることができる。この際、前記エーリアシ
ングの原因はインターレーシングによる。低水平周波数
領域の周辺のエーリアシングを低減するため、上述した
アルゴリズムに次の水平フィルタリング構造を結合させ
る。
ーレースされた映像に本発明で提案するアルゴリズムを
適用すると、低水平周波数領域の周囲でエーリアシング
が生じても、パラメータｋ値を変化させることにより、
低域通過フィルターから全通過フィルターまで所望の周
波数特性を得ることができる。この際、前記エーリアシ
ングの原因はインターレーシングによる。低水平周波数
領域の周辺のエーリアシングを低減するため、上述した
アルゴリズムに次の水平フィルタリング構造を結合させ
る。
【００５４】長さ（２Ｌ2 ＋１）の水平ベクトルＶL を
次のように定義する。
次のように定義する。
【００５５】
【数１６】
【００５６】これは（式４−１）及び（式４−２）によ
り定義された大きいウィンドーＷLの中心行ベクトルで
ある。所定の加重ベクトルｗ＝［ｗ-L2 ，．．，
ｗ0 ，．．，ｗL2］を用いて水平成分量（Ｈ）、言い換
えれば、水平高周波成分量（以下、水平量という）を計
算する。
り定義された大きいウィンドーＷLの中心行ベクトルで
ある。所定の加重ベクトルｗ＝［ｗ-L2 ，．．，
ｗ0 ，．．，ｗL2］を用いて水平成分量（Ｈ）、言い換
えれば、水平高周波成分量（以下、水平量という）を計
算する。
【００５７】
【数１７】
【００５８】ここで、ｔはベクトル移項を示す。（式１
３）により要約される本発明の雑音減少アルゴリズムは
水平量Ｈに基づき、次の（式１６）に変化する。
３）により要約される本発明の雑音減少アルゴリズムは
水平量Ｈに基づき、次の（式１６）に変化する。
【００５９】
【数１８】 ここで、Ｔは定数である。検出規則〔２〕に基づく異常
値の存在はインパルスの結果か、イントラフィールドフ
ィルタリングによるエーリアシングかはっきりわからな
いので、検出規則〔２〕により検査されたサンプルがイ
ンパルスと判断されても、Ｈ≦Ｔのときは、入力サンプ
ルをバイパスしてインターレーシングによるエーリアシ
ングを防止する。
値の存在はインパルスの結果か、イントラフィールドフ
ィルタリングによるエーリアシングかはっきりわからな
いので、検出規則〔２〕により検査されたサンプルがイ
ンパルスと判断されても、Ｈ≦Ｔのときは、入力サンプ
ルをバイパスしてインターレーシングによるエーリアシ
ングを防止する。
【００６０】図３は、本発明による雑音減少方法の他の
実施例を示すフローチャートである。図３によれば、
（式１−１）及び（式４−１）に示したようなインパル
ス雑音減少のための小さいウィンドーＷM 及び大きいウ
ィンドーＷL を得る（ステップＳ３０１）。（式２）に
より小さいウィンドーＷM の平均サンプル値ＡM を求
め、（式３）により小さいウィンドーＷM のサンプルの
絶対偏差の平均ＤM を求める。かつ、（式５）により大
きいウィンドーＷL の平均サンプル値ＡL を求め、（式
６）により大きいウィンドーＷL のサンプルの絶対偏差
の平均ＤL を求める（ステップＳ３０２）。
実施例を示すフローチャートである。図３によれば、
（式１−１）及び（式４−１）に示したようなインパル
ス雑音減少のための小さいウィンドーＷM 及び大きいウ
ィンドーＷL を得る（ステップＳ３０１）。（式２）に
より小さいウィンドーＷM の平均サンプル値ＡM を求
め、（式３）により小さいウィンドーＷM のサンプルの
絶対偏差の平均ＤM を求める。かつ、（式５）により大
きいウィンドーＷL の平均サンプル値ＡL を求め、（式
６）により大きいウィンドーＷL のサンプルの絶対偏差
の平均ＤL を求める（ステップＳ３０２）。
【００６１】その後、大きいウィンドーＷL の中心行ベ
クトルと所定の加重ベクトルを用いて（式１５）により
水平量Ｈを計算する（ステップＳ３０３）。（式１６）
により、入力サンプルＹ［ｉ］［ｊ］が小さいウィンド
ーＷM 及び大きいウィンドーＷL の両方でインパルスを
含め、水平量Ｈが所定の定数Ｔより大きい場合のみ、入
力サンプルをトリムド平均フィルターによりトリミング
した出力ｙtr［ｉ］［ｊ］を最終の出力ＹN ［ｉ］
［ｊ］として出力する（ステップＳ３０４〜Ｓ３０
７）。一方、そうでなければ、入力サンプルＹ［ｉ］
［ｊ］をそのままバイパスして最終の出力ＹN ［ｉ］
［ｊ］として出力する（ステップＳ３０８）。
クトルと所定の加重ベクトルを用いて（式１５）により
水平量Ｈを計算する（ステップＳ３０３）。（式１６）
により、入力サンプルＹ［ｉ］［ｊ］が小さいウィンド
ーＷM 及び大きいウィンドーＷL の両方でインパルスを
含め、水平量Ｈが所定の定数Ｔより大きい場合のみ、入
力サンプルをトリムド平均フィルターによりトリミング
した出力ｙtr［ｉ］［ｊ］を最終の出力ＹN ［ｉ］
［ｊ］として出力する（ステップＳ３０４〜Ｓ３０
７）。一方、そうでなければ、入力サンプルＹ［ｉ］
［ｊ］をそのままバイパスして最終の出力ＹN ［ｉ］
［ｊ］として出力する（ステップＳ３０８）。
【００６２】Ｓ３０７及びＳ３０８を行った後、次のサ
ンプルを入力して次のサンプルにインパルスが存在する
か否かに応じてトリミングするか、あるいはバイパスし
て雑音を減少させる（ステップＳ３０９）。図３に示し
た雑音減少方法は、図１に示した非繰り返しインパルス
雑音減少モードの観点から述べられたが、この方法は図
２に示した繰り返しインパルス雑音減少モードにも適用
できる。
ンプルを入力して次のサンプルにインパルスが存在する
か否かに応じてトリミングするか、あるいはバイパスし
て雑音を減少させる（ステップＳ３０９）。図３に示し
た雑音減少方法は、図１に示した非繰り返しインパルス
雑音減少モードの観点から述べられたが、この方法は図
２に示した繰り返しインパルス雑音減少モードにも適用
できる。
【００６３】次いで、図４〜図８を参照して本発明によ
る雑音減少回路の望ましい実施例を説明する。図４は本
発明による雑音減少回路の一実施例による回路図であ
り、非繰り返し雑音減少モードのための回路図である。
図４によるに、ウィンドー発生器１０２は、二つのウィ
ンドー、すなわち、非繰り返しインパルス雑音減少モー
ドのための（式４−１）により定義される大きいウィン
ドーＷL と（式１−１）により定義される小さいウィン
ドーＷM を発生して各ウィンドーＷL ，ＷM のサンプル
と入力サンプルＹ［ｉ］，［ｊ］を出力する。
る雑音減少回路の望ましい実施例を説明する。図４は本
発明による雑音減少回路の一実施例による回路図であ
り、非繰り返し雑音減少モードのための回路図である。
図４によるに、ウィンドー発生器１０２は、二つのウィ
ンドー、すなわち、非繰り返しインパルス雑音減少モー
ドのための（式４−１）により定義される大きいウィン
ドーＷL と（式１−１）により定義される小さいウィン
ドーＷM を発生して各ウィンドーＷL ，ＷM のサンプル
と入力サンプルＹ［ｉ］，［ｊ］を出力する。
【００６４】ウィンドー発生器１０２の詳細回路は、図
５に示したように、複数のサンプルディレイ２１１〜２
３０と四つのラインメモリ２４１〜２４４とからなる。
図５に示したウィンドー発生器１０２は、大きいウィン
ドーＷL の大きさが５×５であり、小さいウィンドーＷ
M の大きさが３×３の場合に対して構成されたものであ
る。すなわち、各ウィンドーＷL ，ＷM は次の通りであ
る。
５に示したように、複数のサンプルディレイ２１１〜２
３０と四つのラインメモリ２４１〜２４４とからなる。
図５に示したウィンドー発生器１０２は、大きいウィン
ドーＷL の大きさが５×５であり、小さいウィンドーＷ
M の大きさが３×３の場合に対して構成されたものであ
る。すなわち、各ウィンドーＷL ，ＷM は次の通りであ
る。
【００６５】
【数１９】
【００６６】
【数２０】
【００６７】第１平均及び偏差計算器１０４は、ウィン
ドー発生器１０２から小さいウィンドーＷM の各サンプ
ルを入力して、（式２）により小さいウィンドーＷM の
平均サンプル値ＡM を求め、（式３）により小さいウィ
ンドーＷM のサンプルの絶対偏差の平均ＤM を計算す
る。第１異常値検出器１０６は、入力サンプルＹ
［ｉ］，［ｊ］と小さいウィンドーＷM の平均サンプル
値ＡM との絶対差が、定数ｋの乗算された絶対偏差の平
均ｋＤM より大きければ、すなわち、｜Ｙ［ｉ］［ｊ］
−ＡM ｜＞ｋＤM であれば、入力サンプルＹ［ｉ］
［ｊ］にインパルス成分が含まれていると判断して第１
異常値検出信号を出力する。
ドー発生器１０２から小さいウィンドーＷM の各サンプ
ルを入力して、（式２）により小さいウィンドーＷM の
平均サンプル値ＡM を求め、（式３）により小さいウィ
ンドーＷM のサンプルの絶対偏差の平均ＤM を計算す
る。第１異常値検出器１０６は、入力サンプルＹ
［ｉ］，［ｊ］と小さいウィンドーＷM の平均サンプル
値ＡM との絶対差が、定数ｋの乗算された絶対偏差の平
均ｋＤM より大きければ、すなわち、｜Ｙ［ｉ］［ｊ］
−ＡM ｜＞ｋＤM であれば、入力サンプルＹ［ｉ］
［ｊ］にインパルス成分が含まれていると判断して第１
異常値検出信号を出力する。
【００６８】第２平均及び偏差計算器１０８は、ウィン
ドー発生器１０２から大きいウィンドーＷL の各サンプ
ルを入力して、（式５）により小さいウィンドーＷL の
平均サンプル値ＡL を求め、（式６）により大きいウィ
ンドーＷL のサンプルの絶対偏差の平均ＤL を計算す
る。第２異常値検出器１１０は、入力サンプルＹ
［ｉ］，［ｊ］と大きいウィンドーＷL の平均サンプル
値ＡL との絶対差が、定数ｋの乗算された絶対偏差の平
均ｋＤL より大きければ、すなわち、｜Ｙ［ｉ］［ｊ］
−ＡL ｜＞ｋＤL であれば、入力サンプルＹ［ｉ］
［ｊ］にインパルス成分が含まれていると判断して第２
異常値検出信号を出力する。
ドー発生器１０２から大きいウィンドーＷL の各サンプ
ルを入力して、（式５）により小さいウィンドーＷL の
平均サンプル値ＡL を求め、（式６）により大きいウィ
ンドーＷL のサンプルの絶対偏差の平均ＤL を計算す
る。第２異常値検出器１１０は、入力サンプルＹ
［ｉ］，［ｊ］と大きいウィンドーＷL の平均サンプル
値ＡL との絶対差が、定数ｋの乗算された絶対偏差の平
均ｋＤL より大きければ、すなわち、｜Ｙ［ｉ］［ｊ］
−ＡL ｜＞ｋＤL であれば、入力サンプルＹ［ｉ］
［ｊ］にインパルス成分が含まれていると判断して第２
異常値検出信号を出力する。
【００６９】選択制御信号発生器１１２は、第１及び第
２異常値検出器１０６，１１０で第１及び第２異常値検
出信号の両方を出力すると、トリムド平均フィルター１
１４の出力を選択し、そうでなければ、入力サンプルを
そのままバイパスさせる選択制御信号を発生する。一
方、トリムド平均フィルター１１４は、ウィンドー発生
器１０２から発生する小さいウィンドーＷM のサンプル
を（式１０）によりトリミングさせる。本発明の実施例
では、小さいウィンドーをトリミングウィンドーとして
用いているが、トリミングウィンドーの大きさは可変的
である。
２異常値検出器１０６，１１０で第１及び第２異常値検
出信号の両方を出力すると、トリムド平均フィルター１
１４の出力を選択し、そうでなければ、入力サンプルを
そのままバイパスさせる選択制御信号を発生する。一
方、トリムド平均フィルター１１４は、ウィンドー発生
器１０２から発生する小さいウィンドーＷM のサンプル
を（式１０）によりトリミングさせる。本発明の実施例
では、小さいウィンドーをトリミングウィンドーとして
用いているが、トリミングウィンドーの大きさは可変的
である。
【００７０】選択器１１６は、選択制御信号発生器１１
２で発生する選択制御信号に応じて、すなわち、第１及
び第２異常値検出器１０６，１１０の両方で異常値が検
出されるときのみ、トリムド平均フィルター１１４の出
力ｙtr［ｉ］［ｊ］を選択し、そうでなければ、ウィン
ドー発生器１０２から出力される入力サンプルＹ［ｉ］
［ｊ］をそのままバイパスして最終の出力信号Ｙ
N ［ｉ］［ｊ］を出力する。
２で発生する選択制御信号に応じて、すなわち、第１及
び第２異常値検出器１０６，１１０の両方で異常値が検
出されるときのみ、トリムド平均フィルター１１４の出
力ｙtr［ｉ］［ｊ］を選択し、そうでなければ、ウィン
ドー発生器１０２から出力される入力サンプルＹ［ｉ］
［ｊ］をそのままバイパスして最終の出力信号Ｙ
N ［ｉ］［ｊ］を出力する。
【００７１】図６は本発明による雑音減少回路の他の実
施例によるブロック図であり、繰り返し／非繰り返し雑
音減少モードが適用される場合である。ここで、図４と
比べて同じ構成については同じ符号を付け、その構成及
び動作に対する説明は省略する。図６において、ウィン
ドー発生器１０２′は選択器１１６からフィードバック
された最終の出力ＹN ［ｉ］［ｊ］を受けて入力サンプ
ルに取り替える。
施例によるブロック図であり、繰り返し／非繰り返し雑
音減少モードが適用される場合である。ここで、図４と
比べて同じ構成については同じ符号を付け、その構成及
び動作に対する説明は省略する。図６において、ウィン
ドー発生器１０２′は選択器１１６からフィードバック
された最終の出力ＹN ［ｉ］［ｊ］を受けて入力サンプ
ルに取り替える。
【００７２】ウィンドー発生器１０２′の詳細回路が図
７に示されている。前記ウィンドー発生器１０２′は複
数のサンプルディレイ２１１〜２３０と四つのラインメ
モリ２４１〜２４４のほかにマルチプレクサ２３１がさ
らに備えられている。ここで、マルチプレクサ２３１は
外部から提供される繰り返し／非繰り返しモード制御信
号Ｓに応じて入力サンプルＹ［ｉ］［ｊ］とフィードバ
ックされた信号ＹN ［ｉ］［ｊ］のうち、一つを選択す
る。すなわち、非繰り返しモードのときは、入力サンプ
ルＹ［ｉ］［ｊ］を選択し、繰り返しモードのときは、
選択器１１６から出力されるフィードバックされた信号
ＹN ［ｉ］［ｊ］を選択する。
７に示されている。前記ウィンドー発生器１０２′は複
数のサンプルディレイ２１１〜２３０と四つのラインメ
モリ２４１〜２４４のほかにマルチプレクサ２３１がさ
らに備えられている。ここで、マルチプレクサ２３１は
外部から提供される繰り返し／非繰り返しモード制御信
号Ｓに応じて入力サンプルＹ［ｉ］［ｊ］とフィードバ
ックされた信号ＹN ［ｉ］［ｊ］のうち、一つを選択す
る。すなわち、非繰り返しモードのときは、入力サンプ
ルＹ［ｉ］［ｊ］を選択し、繰り返しモードのときは、
選択器１１６から出力されるフィードバックされた信号
ＹN ［ｉ］［ｊ］を選択する。
【００７３】したがって、繰り返しモードのときは、ウ
ィンドー発生器１０２′で発生する５×５の大きいウィ
ンドーＷL と３×３の小さいウィンドーＷM は次の通り
である。
ィンドー発生器１０２′で発生する５×５の大きいウィ
ンドーＷL と３×３の小さいウィンドーＷM は次の通り
である。
【００７４】
【数２１】
【００７５】
【数２２】
【００７６】一方、非繰り返しモードのときは、ウィン
ドー発生器１０２′で発生する５×５の大きいウィンド
ーＷL と３×３の小さいウィンドーＷM は前記の（式１
７）及び（式１８）の通りである。図８は本発明による
雑音減少回路のさらに他の実施例によるブロック図であ
り、イントラフィールドモードでインターレーシングし
た映像信号を用いる場合である。図４と比べて同じ構成
に対しては同じ符号を付け、その動作説明は省略する。
ドー発生器１０２′で発生する５×５の大きいウィンド
ーＷL と３×３の小さいウィンドーＷM は前記の（式１
７）及び（式１８）の通りである。図８は本発明による
雑音減少回路のさらに他の実施例によるブロック図であ
り、イントラフィールドモードでインターレーシングし
た映像信号を用いる場合である。図４と比べて同じ構成
に対しては同じ符号を付け、その動作説明は省略する。
【００７７】図８において、水平フィルター１１８は、
ウィンドー発生器１０２で発生する大きいウィンドーＷ
L の中心行ベクトルと所定の加重ベクトルをベクトル演
算して水平量Ｈを計算する。この際、（式１４）により
定義された大きいウィンドーの中心行ベクトルＶL は次
のように表現できる。
ウィンドー発生器１０２で発生する大きいウィンドーＷ
L の中心行ベクトルと所定の加重ベクトルをベクトル演
算して水平量Ｈを計算する。この際、（式１４）により
定義された大きいウィンドーの中心行ベクトルＶL は次
のように表現できる。
【００７８】
【数２３】
【００７９】ここで、所定の加重ベクトルは高域フィル
ター特性を有する。絶対値回路（ＡＢＳ）１２０は水平
フィルター１１８から出力される水平量Ｈの絶対値を計
算する。この際、絶対値回路１２０の出力は（式１５）
に示した通りである。比較器１２２は、絶対値回路１２
０から出力される水平量Ｈと所定の定数Ｔを比べて水平
量Ｈが定数Ｔより大きければ、比較制御信号を発生す
る。
ター特性を有する。絶対値回路（ＡＢＳ）１２０は水平
フィルター１１８から出力される水平量Ｈの絶対値を計
算する。この際、絶対値回路１２０の出力は（式１５）
に示した通りである。比較器１２２は、絶対値回路１２
０から出力される水平量Ｈと所定の定数Ｔを比べて水平
量Ｈが定数Ｔより大きければ、比較制御信号を発生す
る。
【００８０】選択器１１６は、選択制御信号発生器１１
２で発生する選択制御信号と比較器１２２で発生する比
較制御信号に応じてトリムド平均フィルター１１４でト
リミング出力された出力ｙtr［ｉ］［ｊ］又は入力サン
プルＹ［ｉ］［ｊ］を選択する。すなわち、選択制御信
号と比較制御信号がいずれも入力されるときは、トリミ
ングされた出力ｙtr［ｉ］［ｊ］を選択し、そうでなけ
れば、入力サンプルＹ［ｉ］［ｊ］を選択して最終の出
力ＹN ［ｉ］［ｊ］として出力する。
２で発生する選択制御信号と比較器１２２で発生する比
較制御信号に応じてトリムド平均フィルター１１４でト
リミング出力された出力ｙtr［ｉ］［ｊ］又は入力サン
プルＹ［ｉ］［ｊ］を選択する。すなわち、選択制御信
号と比較制御信号がいずれも入力されるときは、トリミ
ングされた出力ｙtr［ｉ］［ｊ］を選択し、そうでなけ
れば、入力サンプルＹ［ｉ］［ｊ］を選択して最終の出
力ＹN ［ｉ］［ｊ］として出力する。
【００８１】
【発明の効果】上述したように、本発明はインパルスに
よる異常値を効率よく取り除いて画質を改善することが
できる。本発明はひどいインパルスがある場合も、雑音
を効率よく取り除くことができる。かつ、イントラフィ
ールドモードでインターレーシング映像による低水平周
波数領域の周囲のエーリアシングを取り除くことができ
る。
よる異常値を効率よく取り除いて画質を改善することが
できる。本発明はひどいインパルスがある場合も、雑音
を効率よく取り除くことができる。かつ、イントラフィ
ールドモードでインターレーシング映像による低水平周
波数領域の周囲のエーリアシングを取り除くことができ
る。
【図１】本発明による雑音減少方法の一実施例によるフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図２】本発明による雑音減少方法の他の実施例による
フローチャートである。
フローチャートである。
【図３】本発明による雑音減少方法のさらに他の実施例
によるフローチャートである。
によるフローチャートである。
【図４】本発明による雑音減少回路の一実施例によるフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図５】図４に示したウィンドー発生器の詳細回路図で
ある。
ある。
【図６】本発明による雑音減少回路の他の実施例による
フローチャートである。
フローチャートである。
【図７】図６に示したウィンドー発生器の詳細回路図で
ある。
ある。
【図８】本発明による雑音減少回路のさらに他の実施例
による回路図である。
による回路図である。
１０２ ウィンドー発生器 １０４ 第１平均及び偏差計算器 １０６ 第１異常値検出器 １０８ 第２平均及び偏差計算器 １１０ 第２異常値検出器 １１２ 選択制御信号発生器 １１４ トリムド平均フィルター １１６ 選択器 １１８ 水平フィルター １２０ ＡＢＳ １２２ 比較器 ２１１，２１２，２１３，２１４，２１５，２１６，２
１７，２１８，２１９，２２０，２２１，２２２，２２
３，２２４，２２５，２２６，２２７，２２８，２２
９，２３０ サンプルディレイ ２４１，２４２，２４３，２４４ ラインメモリ
１７，２１８，２１９，２２０，２２１，２２２，２２
３，２２４，２２５，２２６，２２７，２２８，２２
９，２３０ サンプルディレイ ２４１，２４２，２４３，２４４ ラインメモリ
Claims (24)
- 【請求項１】 入力信号に含まれたインパルス雑音を減
少する方法において、 （ａ）入力信号を含む相異なる大きさの複数のウィンド
ーを発生する段階と、 （ｂ）各ウィンドーに対して平均サンプル値とサンプル
の絶対偏差の平均を求める段階と、 （ｃ）前記各ウィンドーの平均サンプル値とサンプルの
絶対偏差の平均を用いて入力信号にインパルス成分が存
在するか否かを検出する段階と、 （ｄ）前記入力信号にインパルス成分が存在すると、所
定の大きさのトリミングウィンドー内のサンプルをトリ
ミングし、そうでなければ、入力信号をそのままバイパ
スする段階とを含むことを特徴とする雑音減少方法。 - 【請求項２】 前記（ｃ）段階では、少なくとも二つ以
上のウィンドーで入力信号にインパルス成分が存在する
と判断されれば、入力信号にインパルス成分が存在する
と判断することを特徴とする請求項１に記載の雑音減少
方法。 - 【請求項３】 前記トリミングウィンドーは、前記複数
のウィンドーのうち、一つのウィンドーを選択すること
を特徴とする請求項１に記載の雑音減少方法。 - 【請求項４】 入力信号に含まれたインパルス雑音を減
少する方法において、 （ａ）入力信号を含む相異なる大きさの複数のウィンド
ーを発生する段階と、 （ｂ）各ウィンドーに対して平均サンプル値とサンプル
の絶対偏差の平均を求める段階と、 （ｃ）前記各ウィンドーの平均サンプル値とサンプルの
絶対偏差の平均を用いて入力信号にインパルス成分が存
在するか否かを検出する段階と、 （ｄ）前記入力信号を含む所定の大きさの水平ベクトル
と所定の加重ベクトルをベクトル演算して水平量を検出
する段階と、 （ｅ）前記入力信号にインパルス成分が存在し、検出さ
れた水平量が所定の定数より大きければ、所定の大きさ
のトリミングウィンドー内のサンプルをトリミングし、
そうでなければ、入力信号をそのままバイパスする段階
とを含むことを特徴とする雑音減少方法。 - 【請求項５】 前記（ｃ）段階では、少なくとも二つ以
上のウィンドーで入力信号にインパルス成分が存在する
と判断されれば、入力信号にインパルス成分が存在する
と判断することを特徴とする請求項４に記載の雑音減少
方法。 - 【請求項６】 前記トリミングウィンドーは、前記複数
のウィンドーのうち、一つのウィンドーを選択すること
を特徴とする請求項４に記載の雑音減少方法。 - 【請求項７】 前記（ｄ）段階では、前記加重ベクトル
は高域通過フィルターの特性を有することを特徴とする
請求項４に記載の雑音減少方法。 - 【請求項８】 入力信号に含まれたインパルス雑音を減
少する方法において、 （ａ）入力信号を含む相異なる大きさの複数のウィンド
ーを発生する段階と、 （ｂ）各ウィンドーに対して平均サンプル値とサンプル
の絶対偏差の平均を求める段階と、 （ｃ）前記各ウィンドーの平均サンプル値とサンプルの
絶対偏差の平均を用いて入力信号にインパルス成分が存
在するか否かを検出する段階と、 （ｄ）前記入力信号にインパルス成分が存在すると、所
定の大きさのトリミングウィンドー内のサンプルをトリ
ミングして出力し、そうでなければ、入力信号をそのま
まバイパスする段階とを含むことを特徴とする雑音減少
方法。 - 【請求項９】 前記（ｃ）段階では、少なくとも二つ以
上のウィンドーで入力信号にインパルス成分が存在する
と判断されれば、入力信号にインパルス成分が存在する
と判断することを特徴とする請求項８に記載の雑音減少
方法。 - 【請求項１０】 入力信号に含まれたインパルス雑音を
減少する方法において、 （ａ）入力信号を含む相異なる大きさの複数のウィンド
ーを発生する段階と、 （ｂ）各ウィンドーに対して平均サンプル値とサンプル
の絶対偏差の平均を求める段階と、 （ｃ）前記各ウィンドーの平均サンプル値とサンプルの
絶対偏差の平均を用いて入力信号にインパルス成分が存
在するか否かを検出する段階と、 （ｄ）前記入力信号を含む所定の大きさの水平ベクトル
と所定の加重ベクトルをベクトル演算して水平量を検出
する段階と、 （ｅ）前記入力信号にインパルス成分が存在し、検出さ
れた水平量が所定の定数より大きければ、所定の大きさ
のトリミングウィンドー内のサンプルをトリミングし
て、トリミングされた信号を出力信号として出力し、そ
うでなければ、入力信号をそのまま出力信号として出力
する段階と、 （ｆ）前記入力信号を前記出力信号に取り替えた後、次
のサンプルを入力して前記（ａ）段階にフィードバック
する段階とを含むことを特徴とする雑音減少方法。 - 【請求項１１】 前記（ｃ）段階では、少なくとも二つ
以上のウィンドーで入力信号にインパルス成分が存在す
ると判断されれば、入力信号にインパルス成分が存在す
ると判断することを特徴とする請求項１０に記載の雑音
減少方法。 - 【請求項１２】 前記（ｄ）段階では、前記加重ベクト
ルは高域通過フィルターの特性を有することを特徴とす
る請求項１０に記載の雑音減少方法。 - 【請求項１３】 入力信号のインパルス成分を検出し、
その検出されたインパルス成分を抑制して減少する回路
において、 入力信号を含む相異なる所定の大きさの複数のウィンド
ーを発生するウィンドー発生手段と、 各ウィンドーに対して平均サンプル値とサンプルの絶対
偏差の平均を求めて、入力信号が異常値であることを検
出する異常値検出手段と、 前記異常値検出手段で入力信号が異常値であると検出さ
れれば、選択制御信号を発生する選択制御信号発生手段
と、 所定の大きさのトリミングウィンドー内のサンプルをト
リミングして、そのトリミングされた信号を出力するト
リミング手段と、 前記選択制御信号に応じて前記入力信号にインパルス成
分が存在すると、前記トリミングされた信号を出力信号
として出力し、そうでなければ、入力信号をそのまま出
力信号として出力する選択手段とを含むことを特徴とす
る雑音減少回路。 - 【請求項１４】 前記ウィンドー発生手段は、繰り返し
／非繰り返しモードに応じて、繰り返しモードでは前記
入力信号を出力信号に取り替えて複数のウィンドーを発
生することを特徴とする請求項１３に記載の雑音減少回
路。 - 【請求項１５】 前記入力信号を含む所定の大きさの水
平ベクトルと所定の加重ベクトルをベクトル演算して水
平量を検出する手段と、 前記水平量を所定の定数と比べて比較制御信号を発生す
る比較手段とをさらに含むことを特徴とする請求項１３
に記載の雑音減少回路。 - 【請求項１６】 前記選択手段は、前記選択制御信号及
び比較制御信号がいずれも存在すると、前記トリミング
された信号を出力し、そうでなければ、前記入力信号を
そのまま出力することを特徴とする請求項１５に記載の
雑音減少回路。 - 【請求項１７】 前記入力信号を含む所定の大きさの水
平ベクトルと所定の加重ベクトルをベクトル演算して水
平量を検出する手段と、 前記水平量を所定の定数と比べて比較制御信号を発生す
る比較手段とをさらに含むことを特徴とする請求項１４
に記載の雑音減少回路。 - 【請求項１８】 前記選択手段は、前記選択制御信号及
び比較制御信号がいずれも存在すると、前記トリミング
された信号を出力し、そうでなければ、前記入力信号を
そのまま出力することを特徴とする請求項１７に記載の
雑音減少回路。 - 【請求項１９】 前記ウィンドー発生手段は、相異なる
大きさの第１ウィンドーと第２ウィンドーを発生するこ
とを特徴とする請求項１３に記載の雑音減少回路。 - 【請求項２０】 前記異常値検出手段は、 入力信号と第１ウィンドーの平均サンプル値との絶対差
が、所定の定数の乗算された第１ウィンドーの絶対偏差
の平均より大きければ、入力信号にインパルス成分が含
まれていると判断して第１異常値検出信号を出力する第
１異常値検出器と、 入力信号と第２ウィンドーの平均サンプル値との絶対差
が、所定の定数の乗算された第２ウィンドーの絶対偏差
の平均より大きければ、入力信号にインパルス成分が含
まれていると判断して第２異常値検出信号を出力する第
２異常値検出器とを含むことを特徴とする請求項１９に
記載の雑音減少回路。 - 【請求項２１】 前記トリミング手段はトリムド平均フ
ィルターであることを特徴とする請求項１３に記載の雑
音減少回路。 - 【請求項２２】 前記トリミングウィンドーは、前記複
数のウィンドーのうち、一つのウィンドーを選択するこ
とを特徴とする請求項１３に記載の雑音減少回路。 - 【請求項２３】 前記複数の各ウィンドーは、２次元の
ビデオ信号のサンプルから構成されることを特徴とする
請求項１３に記載の雑音減少回路。 - 【請求項２４】 前記複数の各ウィンドーは、１次元の
通信信号のサンプルから構成されることを特徴とする請
求項１３に記載の雑音減少回路。
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