JP3247215B2 - ノイズ低減方法及び装置 - Google Patents

ノイズ低減方法及び装置

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JP3247215B2 JP22868193A JP22868193A JP3247215B2 JP 3247215 B2 JP3247215 B2 JP 3247215B2 JP 22868193 A JP22868193 A JP 22868193A JP 22868193 A JP22868193 A JP 22868193A JP 3247215 B2 JP3247215 B2 JP 3247215B2
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    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
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    • H03H17/02—Frequency selective networks
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    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ディジタルビデオ信号
のノイズ低減方法およびディジタルビデオ信号のノイズ
低減装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】異なる種類のビデオノイズフィルタが公
知である。M.Unser, "Improved restoration of noisy
images by adaptive least-squares post filtering",
SignalProcessing 20 (1990) 3頁〜14頁には１つの例が
記載されている。通常このようなフィルタは例えばフィ
ールドメモリ等のある程度の数及び容量のメモリを必要
とする。さもないといかなるノイズレベルにも適しない
か、又は画像の局所構造に適応しない。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】本発明の課題は、簡単
なハードウェアしか必要とせず、異なるノイズレベル及
び画像構造を考慮するノイズ低減方法を提供することに
ある。
【０００４】本発明の別の課題は、本発明の方法を用い
る装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】この課題は本発明によ
り、ノイズを含有する入力ビデオ信号を並列に異なるタ
イプのフィルタを有する少なくとも３つの分岐でろ波
し、ここで第１の分岐ではろ波を行わなくともよく、入
力ビデオ信号と２つの連続する分岐のろ波出力信号の計
算された重み付け平均値の画素の差値間の量子エラーを
低減することにより、各分岐ごとにスライディングウィ
ンドウ内でディジタルのビデオ信号の現時点での画像に
おける局所ノイズ値を推定し、重み付け平均値の信号の
重み付け値を各分岐で計算するために、各分岐に対する
大域ノイズ値および局所ノイズ値を考慮し、この局所ノ
イズ値を入力信号とろ波出力信号との間の第１の画素の
差信号、および２つの連続する分岐のろ波出力信号間の
第２の画素の差信号に依存して求め、入力ビデオ信号と
比較される分岐の重み付け平均値間の最小誤差に依存し
て、最終的なノイズ低減信号を分岐の重み付け平均値か
ら形成する方法で解決される。
【０００６】課題はまた本発明により、異なるタイプの
第１のフィルタ、第２のフィルタ、および第３のフィル
タを有しており、共通の入力ビデオ信号が供給され、第
１の制御回路により、入力ビデオ信号に作用する第１の
乗算器の重み付け値と第１のフィルタの出力信号に作用
する第２の乗算器の重み付け値とが制御され、この乗算
器の出力は第１の加算手段で結合されて重み付けされた
第１の和信号が供給され、第２の制御回路により、第１
のフィルタの出力信号に作用する第３の乗算器の重み付
け値と前記第２のフィルタの出力信号に作用する第４の
乗算器の重み付け値とが制御され、この乗算器の出力は
第２の加算手段で結合されて重み付けされた第２の和信
号が供給され、第３の制御回路により、第２のフィルタ
の出力信号に作用する第５の乗算器の重み付け値と第３
のフィルタの出力信号に作用する第６の乗算器の重み付
け値とが制御され、この乗算器の出力は第３の加算手段
で結合されて重み付けされた第３の和信号が供給され、
第１の減算手段により、入力ビデオ信号と前記第１のフ
ィルタの出力信号との間の差信号が第１の制御回路に供
給され、第２の減算手段により、入力ビデオ信号と第２
のフィルタの出力信号との間の差信号が第２の制御回路
に供給され、第３の減算手段により、前記第１のフィル
タの出力信号と第２のフィルタの出力信号との間の差信
号が前記第２の制御回路に供給され、第４の減算手段に
より、入力ビデオ信号と第３のフィルタの出力信号との
間の差信号が第３の制御回路に供給され、第５の減算手
段により、第２のフィルタの出力信号と第３のフィルタ
の出力信号との間の差信号が第３の制御回路に供給さ
れ、さらに別の減算手段を介して入力ビデオ信号と第１
の加算手段、第２の加算手段、および第３の加算手段の
出力信号との間のそれぞれの差信号が制御及びミキシン
グ回路に供給され、この制御及びミキシング回路によ
り、別の減算手段から導出される最小誤差と大域ノイズ
分散値とに従って前記加算手段の第１の和信号、第２の
和信号、または第３の和信号が選択され、各分岐ごと
に、重み付け値が第１の制御回路、第２の制御回路、お
よび第３の制御回路において大域ノイズ分散値および差
信号から計算された誤差信号から導出される装置を構成
して解決される。
【０００７】
【発明の実施の形態】本発明によるノイズ低減に主に必
要なことを次に列挙し説明する。
【０００８】＊フィールドメモリを用いないでフィール
ド処理を行う。
【０００９】＊僅かな数のメモリ及び簡単なハードウェ
ア的実現。
【００１０】＊いかなるレベルのノイズにも適応する処
理。
【００１１】＊画像の局所構造に適応する処理。すなわ
ち無地の領域、エッジ、微細構造を検出し、画像の重要
な情報を保存する。
【００１２】次のような異なるフィルタを用いることが
できる。
【００１３】１．異なる係数を有する線形低域フィル
タ。
【００１４】２．メジアンフィルタ。
【００１５】３．エッジの方向での線形フィルタ（方向
性フィルタ）。
【００１６】４．方向性メジアンフィルタ。
【００１７】５．１，２，３，４に記載のフィルタの重
み付け平均。
【００１８】６．固定閾値と、ラプラース変換による画
像活動の局所測定値とを有する１，２，３，４に記載の
フィルタのうちの１つによるろ波。
【００１９】これらのフィルタタイプは次の特性を有す
る。
【００２０】＊メジアンフィルタは、特に大きい振幅の
高周波ノイズの場合に線形フィルタに比して無地領域内
のノイズを除去するのにより良好に適する。
【００２１】＊メジアンフィルタはエッジを保存し、線
形フィルタはエッジを保存しない。
【００２２】＊方向性フィルタは、エッジ及び画像精度
を保存するには非常に効率的であるが、ろ波はそれほど
効率的でない。
【００２３】＊メジアンフィルタは、（例えば同心円図
形テスト画像の）微細テクスチャを失う。微細テクスチ
ャを保存するただ１つの方法は、方向性フィルタを用い
ることである。
【００２４】＊フィルタの重み付け平均値は良好な結果
を提供するが、重み付け係数は正確なノイズ推定なしに
は容易に局所的に適応できず、ハードスイッチング及び
アーチファクトが生じることがある。
【００２５】＊閾値と画像活動の局所測定値とは、画像
に適応されると良好な結果を提供するが、しかしそれら
の値は画像全体のノイズ推定と組合せなければならな
い。
【００２６】本発明の解決方法は、大域的及び局所的な
適応形である。実施されたフィルタは前述のUnserによ
り提案されるフィルタであり、次のように動作する。
【００２７】ノイズ含有入力信号ｘは、メジアンタイプ
の復元フィルタによりろ波され、これにより、ろ波され
た入力信号ｙが発生する。ろ波された信号とろ波されな
い信号との間の差の絶対値の和が、入力信号の中のスラ
イディングウィンドウの各位置に対して計算される。こ
の和はノイズの局所推定を表す。この和は、入力信号ノ
イズの大域測定値と組合され、これにより最小自乗回帰
法を用いて係数ａ及びｂを計算する。すなわち係数ａ及
びｂはそれぞれ、ろ波されない信号及びろ波された信号
と乗算され、これにより出力信号ｚ＝ａ＊ｘ＋ｂ＊ｙが
得られる。
【００２８】原信号μが付加的な定常ノイズｎにより劣
化されている場合、前もって必要な情報はノイズ分散σ
2のみである。局所ノイズ推定ウィンドウのサイズは、
復元フィルタにより用いられるウィンドウのサイズと異
なり、従ってこれら２つのウィンドウは互いに無関係に
最適な性能に調整できる。
【００２９】重み付け係数ａ及びｂは、それらが出力信
号ｚと無ノイズ原信号μとの間の自乗誤差ε２を最小化
するように最適化される。原信号が受信機において未知
であるのは事実であるが、しかし大域ノイズ統計は、
（例えばヨーロッパ特許出願公開第９２４００７８５号
公報に説明されているように）受信機側で計算でき、そ
れを最適化に利用できる。有利にはａ＋ｂ＝１であり、
従ってバイアスはろ波により導入されない。この解決法
は通常は僅かに劣化を招くが、簡単に実施でき、付加的
な計算の複雑性がない。
【００３０】ろ波が信号を劣化する場合、大きい重み係
数を、ろ波されない信号ｘに付ける。逆に差の和が小さ
く、この和がノイズのみが残留する場合のように基準値
に近い場合、大きい重み係数をろ波された信号に付け
る。
【００３１】復元フィルタの種類の選択は、本発明のノ
イズ低減の利点に大きく影響する。従って有利には異な
る種類のフィルタを並列で動作させる。この場合、選択
されたフィルタの種類を、画像活動に局所適応させなけ
ればならない。ろ波された信号とろ波されない信号との
間の最小誤差を提供する分岐を選択する。
【００３２】原理的には、本発明の方法は画像のスライ
ディングウィンドウの中の局所ノイズ値を推定するため
に、ろ波されないノイズ含有入力信号とろ波された入力
信号との間の自乗誤差を計算し、この自乗誤差をろ波さ
れた入力信号とろ波されない入力信号との重み付け平均
値を出力信号として計算するために用い、重み付け平均
値を計算するために大域ノイズ値も用い、大域ノイズ値
を計算するためにウィンドウの画素の差信号を計算する
ことによりノイズを低減するのに適している。
【００３３】本発明の方法の有利な付加的な実施例はそ
の他の請求項に記載されている。
【００３４】本発明の装置の有利な付加的な実施例はそ
の他の請求項に記載されている。
【００３５】
【実施例】図１においてノイズｎが、ＴＶチャネル等の
チャネルでノイズのない例えばＴＶ信号等の原信号μに
加算される。その結果形成される例えばＴＶ受信機又は
ＶＣＲ等の本発明の装置のノイズを含む入力信号ｘは、
メジアンタイプの復元フィルタＭＦによりろ波され、こ
れにより、ろ波された入力信号ｙが発生する。信号ｘと
信号ｙとの間の差Δは減算器ＳＵＢで計算され、制御回
路ＣＯＮに供給される。制御回路ＣＯＮは、Δか入力信
号ｘの中のスライディングウィンドウの各位置に対し
て、ろ波された入力信号とろ波されない入力信号との間
の差の絶対値の和を形成する。この和はノイズの局所推
定値を表す。大域ノイズ統計は、ノイズ測定回路ＣＯＮ
で計算できる。局所ノイズ推定値は、制御回路ＣＯＮで
入力信号ノイズの大域測定値σ2と組合され、これによ
り最小自乗回帰法を用いて、出力信号ｚ＝ａ＊ｘ＋ｂ＊
ｙを形成するためにそれぞれろ波されない及びろ波され
た信号に付けられる２つの係数ａ及びｂを計算する。こ
れは、信号ｘを第１の乗算器ＭＵＬ１で係数ａと乗算
し、信号ｙを第２の乗算器ＭＵＬ２で係数ｂと乗算する
ことにより行われる。ＭＵＬ１及びＭＵＬ２の出力信号
は加算器ＡＤＤ０で加算され、これにより、ノイズの低
減された出力信号ｚ０が得られる。
【００３６】フィルタＭＦの種類は、得られるノイズ低
減度及び画像品質に影響するので、有利には異なるタイ
プのフィルタを並列に動作させる。この場合の問題は、
いかにして最適なフィルタの出力信号を選択するであ
る。図４では異なる種類の３つのフィルタＤＭＦ，ＭＥ
Ｄ，ＡＶが動作し、これによりその都度２つの順次のフ
ィルタ出力信号の重み付け平均値が計算される。
【００３７】各平均値は、図１に示されているように出
力信号ｘと無ノイズ信号μとの間の自乗誤差ε2を最小
化することにより得られる。それぞれのろ波された出力
信号ｚｉ（ただしｉ＝０〜２）は、それぞれの誤差を検
査することにより選択される。従って選択された分岐は
最小誤差に対応する。この方法により、フィルタ間のス
イッチングを局所ろ波された画像及び局所ろ波されない
画像の統計的品質に依存して行うことが可能となる。
【００３８】３つの復元フィルタは、方向性メジアンフ
ィルタＤＭＦ、メジアンフィルタＭＥＤ、および平均化
フィルタＡＶである。
【００３９】図２に示されているスライディングウィン
ドウ３０は、５画素×３走査線のサイズである。処理は
フレームではなくフィールド（Ｆ１；Ｆ２）を基礎とし
ているので、このサイズは、飛越し画像（フィールドＦ
１の走査線）において５×５画素の領域に相当する。
【００４０】方向性メジアンフィルタＤＭＦはつぎのよ
うに動作する。
【００４１】ｘｊｉ（ｊ＝０〜２，ｉ＝０〜４）が、ウ
ィンドウ３０により考慮される画素とする。図２の検査
されるフィルタ方向は、ｄｉ（ｉ＝０〜５）と呼称され
る。対応するグラディエントはそれぞれ次のように推定
される。
【００４２】 ｇ０＝｜ｘ００−ｘ１２｜＋｜ｘ２４−ｘ１２｜ ｇ１＝｜ｘ０１−ｘ１２｜＋｜ｘ２３−ｘ１２｜ ｇ２＝｜ｘ０２−ｘ１２｜＋｜ｘ２２−ｘ１２｜ ｇ３＝｜ｘ０３−ｘ１２｜＋｜ｘ２１−ｘ１２｜ ｇ４＝｜ｘ０４−ｘ１２｜＋｜ｘ２０−ｘ１２｜ ｇ５＝（１／２）＊（｜ｘ１０−ｘ１２｜＋｜ｘ１１−ｘ１２｜＋｜ｘ１３−ｘ １２｜＋ ＋｜ｘ１４−ｘ１２｜） 選択された方向は、最小グラディエントにより与えられ
ている。フィルタＤＭＦのそれぞれ出力信号ｙ１は次の
メジアン値である。
【００４３】 ｍ０＝メジアン（ｘ００，ｘ１２，ｘ２４） ｍ１＝メジアン（ｘ０１，ｘ１２，ｘ２３） ｍ２＝メジアン（ｘ０２，ｘ１２，ｘ２２） ｍ３＝メジアン（ｘ０３，ｘ１２，ｘ２１） ｍ４＝メジアン（ｘ０４，ｘ１２，ｘ２０） ｍ５＝メジアン（ｘ１１，ｘ１２，ｘ１３） これらの方向のうちの２つ以上が最小グラディエントで
ある場合、それぞれの信号の平均値は、出力信号ｙ１を
形成するために用いられる。このような多重の最小グラ
ディエントが、画素の１％より小さい割合で現れる。
【００４４】フィルタＭＥＤの出力信号ｙ２は次の式で
表せる。
【００４５】 ｙ２＝メジアン（ｘｊｉ） ０≦ｉ≦４ ０≦ｊ≦２ フィルタＡＶの出力信号ｙ３は次の式で表せる。
【００４６】 ｙ３＝（１／１５）＊Σ（ｘｊｉ） ０≦ｉ≦４ ０≦ｊ≦２ 図４において回路ＡＤＤ，ＤＭＦ，ＳＵＢ２，ＣＯＮ
０，ＭＵＬ１，ＭＵＬ２，ＡＤＤ０は、図１の回路ＡＤ
Ｄ，ＭＦ，ＳＵＢ，ＣＯＮ，ＭＵＬ１，ＭＵＬ２，ＡＤ
Ｄに相当する。フィルタＤＭＦの入力側は、第２のフィ
ルタＭＥＤ及び第２のフィルタＡＶにも接続され、ノイ
ズ含有入力信号ｘから出力信号ｙ０を形成する付加的な
フィルタＡＦにも接続される。入力信号ｘは、第１及び
第３及び第５の減算器ＳＵＢ１，ＳＵＢ３，ＳＵＢ５に
も供給される。それぞれフィルタＤＭＦ，ＭＥＤ，ＡＶ
の出力信号ｙ１，ｙ２，ｙ３は、それぞれ減算器ＳＵＢ
１，ＳＵＢ３，ＳＵＢ５で入力信号ｘから減算される。
それぞれこれらの減算器の出力信号Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２
は、それぞれの制御回路ＣＯＮ０，ＣＯＮ１，ＣＯＮ２
に接続されている。差信号Δ０，Δ１，Δ２は、それぞ
れ第１及び第４及び第６の減算器ＳＵＢ２，ＳＵＢ４，
ＳＵＢ６で、それぞれｙ０（＝ｘ）とｙ１との間及びｙ
１とｙ２との間及びｙ２とｙ３との間で計算され、対応
する制御回路ＣＯＮ１，ＣＯＮ１，ＣＯＮ２にも供給さ
れる。
【００４７】フィルタＡＦが省かれる場合、ＳＵＢ１も
省くことができる。何故ならＤ０＝Δ０であるからであ
る。
【００４８】第１の制御回路ＣＯＮ０は、第１の乗算器
ＭＵＬ１の係数ａ０を制御する。第１の乗算器ＭＵＬ１
は、信号ｙ０を係数ａ０と乗算し、第２の乗算器ＭＵＬ
２は係数ｂ０を信号ｙ１と乗算する。これらの乗算器の
出力信号は加算器ＡＤＤ０で加算されて出力信号ｚ０を
形成する。
【００４９】第２の制御回路ＣＯＮ１は、第３の乗算器
ＭＵＬ３の係数ａ１を制御する。第３の乗算器ＭＵＬ３
は、信号ｙ１を係数ａ１と乗算する。第４の乗算器ＭＵ
Ｌ４は係数ｂ１を信号ｙ２と乗算する。これらの乗算器
の出力信号は加算器ＡＤＤ１で加算されて出力信号ｚ１
を形成する。
【００５０】第３の制御回路ＣＯＮ２は、第５の乗算器
ＭＵＬ５の係数ａ２を制御する。第５の乗算器ＭＵＬ５
は、信号ｙ２を係数ａ２と乗算する。第６の乗算器ＭＵ
Ｌ６の係数ｂ２を信号ｙ３と乗算する。これらの乗算器
の出力信号は加算器ＡＤＤ２で加算されて出力信号ｚ２
を形成する。
【００５１】第７及び第８及び第９の減算器ＳＵＢ７，
ＳＵＢ８，ＳＵＢ９ではそれぞれ、対応する出力信号ｚ
０，ｚ１，ｚ２と入力信号ｘとの間の差信号（ウィンド
ウでの誤差）が計算される。これらの減算器出力信号は
第４の制御及びミキシング回路ＣＯＭで、最小誤差に従
って出力信号ｚ０，ｚ１，ｚ２のうちの１つを出力信号
ｚとして出力するために用いられる。
【００５２】第４の制御回路で最小誤差を計算するため
に、既知のノイズ分散σ2が、図１に関連して説明した
ように用いられる。ハード又はソフトスイッチングを制
御回路ＣＯＭで行うことができる。
【００５３】ＣＯＮ０，ＣＯＮ１，ＣＯＮ２で最小化す
る自乗誤差はｉ＝０〜２に対して次の式で表せる。
【００５４】
【数１】
【００５５】ただしＮＲは、スライディングウィンドウ
３０に対応する領域Ｒの中のすべての画素の数である。
Ｓｕ，ｖは、領域Ｒにわたる自乗和を示し、次のように
定義される。
【００５６】
【数２】
【００５７】ただしｋ及び１はＲの要素であり、ｕ，ｖ
はｘ，ｙｉ，ｚｉ，μのうちのいずれかである。μは未
知であり、従ってＳｙｉ，μはこのようには計算できな
い。その代りにノイズ統計の公知の知識を用いる。
【００５８】簡単のためにａｉ、ｂｉが領域Ｒにわたり
一定であると仮定する。この場合次の式（１）が得られ
る。
【００５９】
【数３】
【００６０】ただしａｉ＋ｂｉ＝１により制約される。
この制約での最小化により次の方程式群が得られる。
【００６１】
【数４】
【００６２】ただしλｉはラグランジュ乗数である。
【００６３】上記方程式群の解は次のようになる。
【００６４】
【数５】
【００６５】である。
【００６６】μ＝ｘ−ｎであるので次の式が成り立つ。
【００６７】
【数６】
【００６８】ただし各フィルタにおいてＦｉ：μｉ′
は、ろ波された無ノイズ信号であり、ｎｉ′は、ろ波さ
れたノイズであり、σ2＝Ｅｎ2（ｋ，１）は既知のノイ
ズ分散であり、ρｉ＝Ｅｎ（ｋ，１）ｎ′（ｋ，１）
は、Ｆｉによるろ波後の残留ノイズ相関係数である（す
なわちρ＝１はろ波なし、ρ＝０は完全なろ波すなわち
残留ノイズなしである）。
【００６９】定常ノイズという仮定により、これらの係
数ρｉを容易に推定することができる。しかしこれらの
係数が、別の種類のノイズにおいても既知である場合、
フィルタをより緩やかな制約の条件に拡張することが可
能である。
【００７０】これらの係数を用いて、ａｉ、ｂｉを次の
ように推定することができる。
【００７１】
【数７】
【００７２】上記式を変形すると次の式が得られる。
【００７３】
【数８】
【００７４】従ってａｉ及びｂｉが得られると、相関項
Ｓｘ−ｙｉ＋１，ｙｉ−ｙｉ＋１が制御回路ＣＯＮ０，
ＣＯＮ１，ＣＯＮ２でウィンドウ３０の現在位置に対し
て計算される。それぞれ対応する減算器ＳＵＢ１，ＳＵ
Ｂ３，ＳＵＢ５の出力信号Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２は、これら
の相関項を計算するために用いられる。本システムの安
定性を良好にするために、ｚｉは常にｙｉとｙｉ＋１と
の間にある、すなわち０≦ａｉ≦１である。
【００７５】制御及びミキシング回路ＣＯＭで最適なフ
ィルタ分岐を選択するために、ａ及びｂの値から次のよ
うに自乗誤差を得ることが可能である。
【００７６】
【数９】
【００７７】ただし、
【００７８】
【数１０】
【００７９】及び、
【００８０】
【数１１】
【００８１】従って、
【００８２】
【数１２】
【００８３】修正項
【００８４】
【数１３】
【００８５】は、所与のフィルタが画像をより強く平滑
化するほど項Ｓｚｉ−ｘ，ｚｉ−ｘがより高くなること
により説明できる。従って、異なる効率のフィルタによ
り発生される項を比較する前に、それらの項は、ある特
定の種類の関数により補償されなければならない。
【００８６】この関数のグラフが、現行のフィルタタイ
プ（ＡＶ，ＭＥＤ，ＤＭＦ，ＡＦ）パラメータを用いた
場合の前記の効率を示すために図４に示されている。修
正項ｅｉは、係数ａｉと関連して示されている。
【００８７】タイプ“平均”のフィルタＡＶは、平面領
域に良く適する。
【００８８】２つのメジアンフィルタＤＭＦ及びＭＥＤ
はエッジ及び良好な分解能を保存する。
【００８９】コントラストを改善するために、エンハン
スメント処理が、ノイズ低減処理の後に行われる。
【００９０】ウィンドウ３０が拡大されると、例えばぼ
け及びストライプ等のその他の画像の劣化も低減され
る。
【００９１】有利にはフィールド処理によりぼけは動く
対象に生じない。
【００９２】複雑さを低減し、ハードウェアの構成コス
トを少なくするために、前述のフィルタを次のように変
更することができる。
【００９３】＊誤差推定のためのサイズは５画素×１走
査線に低減できる。従って付加的な走査線メモリは不要
である（入力フィルタのためにただ２つの走査線メモリ
しか必要とならない）。
【００９４】＊フィルタＤＭＦは、６つの方向に代え
て、ただ４つの方向ｄ０，ｄ２，ｄ４，ｄ５のみを有す
る方向性メジアンフィルタにすることができる。
【００９５】＊フィルタＭＥＤは、３画素×３走査線の
ウィンドウを有するメジアンフィルタにすることができ
る。
【００９６】＊重み付け係数を計算するためのビット数
を例えば４ビットに制限する。
【００９７】これらの簡単化は、処理画像に次のような
影響を与える。
【００９８】＊推定ウィンドウのサイズがより小さい場
合、簡単化されたフィルタは、簡単化されないフィルタ
に比してより強くろ波する傾向を有する。この傾向は、
特に局所水平走査線構造が存在する場合に著しい。何故
ならば先行及び後続の走査線は、それらの局所構造が異
なるにもかかわらず考慮されないからである。
【００９９】＊入力フィルタの簡単化は、過剰に多数の
劣化出力信号を形成しない。何故ならばろ波は適応形で
あり、３つの出力信号ｚ０，ｚ１，ｚ２のうちの常に最
良の解が選択されるからである。
【０１００】＊重み付け係数のビットの数を低減しても
精度の劣化はほとんど発生しない。２５６の振幅レンジ
に対して１又は２単位である。
【０１０１】新規のフィルタの重要な利点は、僅かな数
のメモリ及び簡単なハードウェア構成により、同時に局
所的及び大域的に適応形であるノイズろ波が可能となる
ことである。
【０１０２】この適応の２重能力によりろ波は、入力側
のフィルタが簡単であっても最適化される。
【０１０３】本発明のノイズ低減方法は、例えばＴＶ受
信機及びＶＣＲ等のいかなるビデオ又はオーディオ処理
装置においても利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のノイズ低減回路の第１の実施例のブロ
ック回路図である。
【図２】画像の中のフィルタ関連方向を示す原理図であ
る。
【図３】ノイズろ波のためのウィンドウを示す原理図で
ある。
【図４】本発明のノイズ低減回路の第２の実施例のブロ
ック回路図である。
【図５】フィルタ誤差の比較のための相関項の線図であ
る。
【符号の説明】
μ 無ノイズ原信号 ｘ ノイズ含有入力信号 ＭＦ 復元フィルタ ｙ ろ波された入力信号 Δ 信号ｘと信号ｙとの間の差 ＣＯＮ 制御回路 σ2 大域測定値 ａ ろ波されない信号のための係数 ｂ ろ波された信号のための係数 ＭＵＬ１，２ 乗算器 ＡＤＤ０ 加算器 ＭＦ フィルタ ＤＭＦ 方向性メジアンフィルタ ＭＥＤ メジアンフィルタ ＡＶ 平均化フィルタ ε2 出力信号ｚと無ノイズ信号μとの間の自乗誤差 ｚｉ ろ波された出力信号 ３０ スライディングウィンドウ Ｆ１，２ フィールド ｘｊｉ ウィンドウ３０により考慮される画素 ｄｉ フィルタ方向 ｙｉ フィルタ出力信号 Δ０，Δ１，Δ２ 差信号 Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２ 減算器出力信号 ＳＵＢ１，２，３ 減算器
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (73)特許権者 391000771 46，Ｑｕａｉ Ａ．Ｌｅ Ｇａｌｌｏ, Ｆ−92100 Ｂｏｕｌｏｇｎｅ−Ｂｉｌ ｌａｎｃ０ｕｒｔ，Ｆｒａｎｃｅ (56)参考文献 特開 平４−188283（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−292681（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 5/00 - 5/30 H04N 1/40

Claims (8)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 ノイズを含有する入力ビデオ信号（ｘ）
    を並列に異なるタイプのフィルタを有する少なくとも３
    つの分岐（ＤＭＦ、ＭＥＤ、ＡＶ）でろ波し、ここで第
    １の分岐ではろ波を行わなくともよく、 入力ビデオ信号（ｘ）と２つの連続する分岐のろ波出力
    信号（ｙ０、ｙ１、ｙ２、ｙ３）の計算された重み付け
    平均値（Ｚ０、Ｚ１、Ｚ２）の画素の差値間の量子エラ
    ーを低減することにより、各分岐ごとにスライディング
    ウィンドウ（３０）内でディジタルのビデオ信号の現時
    点での画像における局所ノイズ値を推定し、 重み付け平均値の信号（Ｚ０、Ｚ１、Ｚ２）の重み付け
    値を各分岐（ａ０、ｂ０；ａ１、ｂ１；ａ２、ｂ２）で
    計算するために、各分岐に対する大域ノイズ値（σ２）
    および局所ノイズ値を考慮し、該局所ノイズ値を入力信号（ｘ）とろ波出力信号（ｙ
    ０、ｙ１、ｙ２、ｙ３）との間の第１の画素の差信号
    （Ｄ０、Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３）、および２つの連続する分
    岐のろ波出力信号（ｙ０、ｙ１、ｙ２、ｙ３）間の第２
    の画素の差信号（Δ０、Δ１、Δ２）に依存して求め、 入力ビデオ信号（ｘ）と比較される分岐の重み付け平均
    値間の最小誤差に依存して、最終的なノイズ低減信号
    （Ｚ）を分岐の重み付け平均値から形成する、 ことを特徴とするディジタルビデオ信号のノイズ低減方
    法。
  2. 【請求項２】 最小誤差を比較する際に、それぞれのフ
    ィルタ特性に関連する修正項を分岐の各誤差に加算す
    る、請求項１記載の方法。
  3. 【請求項３】 重み付け平均値に対する２個の重み付け
    係数（ａ０、ｂ０；ａ１、ｂ１；ａ２、ｂ２）の和が１
    である、請求項１または２記載の方法。
  4. 【請求項４】 重み付け平均値に対する２個の重み付け
    係数（ａ０、ｂ０；ａ１、ｂ１；ａ２、ｂ２）のそれぞ
    れ一方の重み付け係数（ａ０、ａ１、ａ２）が０〜１の
    領域内にある、請求項１から３までのいずれか１項記載
    の方法。
  5. 【請求項５】 方向性メジアンフィルタ（ＤＭＦ）、メ
    ジアンフィルタ（ＭＥＤ）、および平均化フィルタ（Ａ
    Ｖ）のうち少なくとも２個のフィルタの特性を分岐内で
    使用し、前記方向性メジアンフィルタに対して少なくと
    も４個の方向（ｄ０〜ｄ５）を前記スライディングウィ
    ンドウ（３０）で評価する、請求項１から４までのいず
    れか１項記載の方法。
  6. 【請求項６】 前記スライディングウィンドウ（３０）
    はフレームを基礎とする場合に５画素×１〜５走査線の
    サイズを有する、請求項１から５までのいずれか１項記
    載の方法。
  7. 【請求項７】 異なるタイプの第１のフィルタ（ＤＭ
    Ｆ）、第２のフィルタ（ＭＥＤ）、および第３のフィル
    タ（ＡＶ）を有しており、共通の入力ビデオ信号（ｘ）
    が供給され、 第１の制御回路（ＣＯＮ０）により、前記入力ビデオ信
    号（ｘ）に作用する第１の乗算器（ＭＵＬ１）の重み付
    け値（ａ０）と前記第１のフィルタ（ＤＭＦ）の出力信
    号（ｙ１）に作用する第２の乗算器（ＭＵＬ２）の重み
    付け値（ｂ０）とが制御され、該乗算器の出力は第１の
    加算手段（ＡＤＤ０）で結合されて重み付けされた第１
    の和の出力信号が供給され、 第２の制御回路（ＣＯＮ１）により、前記第１のフィル
    タ（ＤＭＦ）の出力信号（ｙ１）に作用する第３の乗算
    器（ＭＵＬ３）の重み付け値（ａ１）と前記第２のフィ
    ルタの出力信号（ｙ２）に作用する第４の乗算器（ＭＵ
    Ｌ４）の重み付け値（ｂ１）とが制御され、該乗算器の
    出力は第２の加算手段（ＡＤＤ１）で結合されて重み付
    けされた第２の和の出力信号が供給され、 第３の制御回路（ＣＯＮ２）により、前記第２のフィル
    タ（ＭＥＤ）の出力信号（ｙ２）に作用する第５の乗算
    器（ＭＵＬ５）の重み付け値（ａ２）と前記第３のフィ
    ルタ（ＡＶ）の出力信号（ｙ３）に作用する第６の乗算
    器（ＭＵＬ６）の重み付け値（ｂ２）とが制御され、該
    乗算器の出力は第３の加算手段（ＡＤＤ２）で結合され
    て重み付けされた第３の和の出力信号が供給され、 第１の減算手段（ＳＵＢ２）により、前記入力ビデオ信
    号（ｘ）と前記第１のフィルタ（ＤＭＦ）の出力信号
    （ｙ１）との間の差信号（Δ０）が前記第１の制御回路
    （ＣＯＮ０）に供給され、 第２の減算手段（ＳＵＢ３）により、前記入力ビデオ信
    号（ｘ）と前記第２の フィルタ（ＭＥＤ）の出力信号
    （ｙ２）との間の差信号（Ｄ１）が前記第２の制御回路
    （ＣＯＮ１）に供給され、 第３の減算手段（ＳＵＢ４）により、前記第１のフィル
    タ（ＤＭＦ）の出力信号（ｙ１）と前記第２のフィルタ
    （ＭＥＤ）の出力信号（ｙ２）との間の差信号（Δ１）
    が前記第２の制御回路（ＣＯＮ１）に供給され、 第４の減算手段（ＳＵＢ５）により、前記入力ビデオ信
    号（ｘ）と前記第３のフィルタ（ＡＶ）の出力信号（ｙ
    ３）との間の差信号（Ｄ２）が前記第３の制御回路（Ｃ
    ＯＮ２）に供給され、 第５の減算手段（ＳＵＢ６）により、前記第２のフィル
    タ（ＭＥＤ）の出力信号（ｙ２）と前記第３のフィルタ
    （ＡＶ）の前記出力信号（ｙ３）との間の差信号（Δ
    ２）が前記第３の制御回路（ＣＯＮ２）に供給され、 さらに別の減算手段（ＳＵＢ７，ＳＵＢ８，ＳＵＢ９）
    を介して前記入力ビデオ信号（ｘ）と前記第１の加算手
    段、第２の加算手段、および第３の加算手段（ＡＤＤ
    ０，ＡＤＤ１，ＡＤＤ２）の出力信号との間のそれぞれ
    の差信号が制御及びミキシング回路（ＣＯＭ）に供給さ
    れ、該制御及びミキシング回路（ＣＯＭ）により、前記
    別の減算手段から導出される最小誤差と大域ノイズ分散
    値（σ 2 ）とに従って前記加算手段（ＡＤＤ０，ＡＤＤ
    １，ＡＤＤ２）の第１の和信号、第２の和信号、または
    第３の和信号（ｚ０，ｚ１，ｚ２）が選択され、 各分岐ごとに、前記重み付け値（ａ０、ｂ０；ａ１、ｂ
    １；ａ２、ｂ２）が前記第１の制御回路、第２の制御回
    路、および第３の制御回路（ＣＯＮ０、ＣＯＮ１、ＣＯ
    Ｎ２）において前記大域ノイズ分散値（σ 2 ）および前
    記差信号（Ｄ０、Δ０；Ｄ１、Δ１；Ｄ２、Δ２）から
    計算された誤差信号から導出される、 ことを特徴とするディジタルビデオ信号のノイズ低減装
    置 。
  8. 【請求項８】 前記第１のフィルタ（ＤＭＦ）は少なく
    とも４個の方向（ｄ０〜ｄ５）で評価される方向性メジ
    アンフィルタであり、前記第２のフィルタ（ＭＥＤ）は
    メジアンフィルタであり、前記第３のフィルタ（ＡＶ）
    は平均化フィルタである、請求項７記載の装置。
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