JP3309941B2 - ノイズ検出回路、ノイズ除去回路及び輪郭強調回路 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、例えばテレビジョン受
像器、ＶＴＲ、ビデオカメラ、プリンタ等の画像の入出
力装置に用いて好適なノイズ検出回路、ノイズ除去回路
及び輪郭強調回路に関する。

【０００２】

【従来の技術】テレビジョン受像器が画像信号を受信
し、表示する場合、ノイズによる影響を受ける。その結
果、入力された画像信号を画面上に映し出す処理が行わ
れると、ノイズを含んだ画像が表示される。

【０００３】そこで、以下に示すように、入力された信
号からノイズを検出し、除去する処理が行われている。

【０００４】従来、ノイズを検出する方法として、レベ
ル変化の小さい入力画像信号をノイズとみなすコアリン
グ処理が知られている。例えば、入力画像信号に、その
２次微分値に基づく強調信号を加算する輪郭強調におい
ては、ノイズの増幅を抑制するために、このコアリング
処理を適用している。すなわち、図２０に示すような変
換を行って、強調信号を生成する。

【０００５】図２０の横軸は、入力画像信号の２次微分
値を示し、縦軸は、その２次微分値に対応して生成され
る強調信号を示している。入力画像信号のレベル変化の
大きさを示す、入力画像信号の２次微分値の絶対値が、
所定のしきい値ＴＨを超える場合、その２次微分値に対
応する強調信号が生成される。この２次微分値の絶対値
が、しきい値ＴＨ以下の場合、強調信号は０となる。そ
して、生成された強調信号と入力画像信号が加算され、
輪郭強調が行われる。すなわち、レベル変化の大きな信
号は強調され、レベル変化の小さな信号はノイズとみな
され、強調されない。

【０００６】また、従来、検出したノイズを除去するノ
イズ除去処理として、例えば空間的ローパスフィルタを
用いる処理と、時間方向の再帰的ローパスフィルタを用
いる処理とがあり、それぞれ、空間周波数または時間周
波数を検出し、いずれも、周波数の高い成分をノイズと
みなし、減衰することによって、画像信号成分とノイズ
成分の分離を行っている。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、ノイズ
を検出する方法としてのコアリング処理においては、入
力信号のレベル変化の大小を基準にノイズが検出される
ので、レベル変化の小さな画像信号（ノイズではない信
号）をもノイズとして検出してしまい、正確なノイズの
検出が困難であるという課題を有する。

【０００８】例えば、上述した輪郭強調処理において
は、毛髪等のレベル変化の小さい画像信号が入力された
場合、その２次微分値は小さいので、ノイズとして検出
されてしまい、強調処理がなされない。このレベル変化
の小さい画像信号を強調するには、図２０に示す、所定
のしきい値ＴＨを小さな値に設定する必要があるが、し
きい値ＴＨを小さくしすぎると、ノイズ成分まで強調し
てしまう。

【０００９】空間的ローパスフィルタを用いるノイズ除
去処理は、空間周波数の高い成分をノイズとみなして除
去する処理を、画像全体に、一様に行っているので、エ
ッジ等の高周波成分からなる、意味のある画像信号をも
ノイズとみなして除去してしまうという課題を有する。

【００１０】また、時間方向の再帰的ローパスフィルタ
を用いるノイズ除去処理は、時間周波数の高い成分をノ
イズとみなして除去するので、動きのある画像の質が劣
化するという課題を有する。さらに、この時間方向のロ
ーパスフィルタを用いるノイズ除去処理においては、時
間方向の情報を用いるので、フレームメモリが必要とな
り、コスト高になるという課題を有する。

【００１１】本発明はこのような状況に鑑みてなされた
ものであり、ノイズ成分のみを正確に検出するノイズ検
出回路と、ノイズ成分のみを正確に除去する安価なノイ
ズ除去回路と、画像信号の輪郭強調を正確に行うことが
可能な輪郭強調回路と、を提供することを目的とする。

【００１２】

【課題を解決するための手段】本発明のノイズ検出回路
は、入力画像の各位置において、入力画像の画像信号の
輝度変化の大きさを示す値及び輝度変化の方向を示す値
を検出する勾配検出手段と、勾配検出手段によって検出
された、入力画像の画像信号の輝度変化の大きさを示す
値及び輝度変化の方向を示す値に基づき、ノイズに起因
する可能性を示すノイズ係数を算出するノイズ係数算出
手段と、ノイズ係数算出手段により算出されたノイズ係
数の大きさに基づいて、入力画像の画像信号のノイズを
検出するノイズ検出手段とを備え、ノイズ係数算出手段
は、入力画像の画像信号の輝度変化の大きさを示す値を
遅延するとともに、方向性の異なる複数の２次元ローパ
スフィルタのフィルタ係数を輝度変化の方向を示す値で
修正し、遅延された入力画像の画像信号の輝度変化の大
きさを示す値、及び輝度変化の方向を示す値で修正され
たフィルタ係数に基づいて、ノイズ係数を算出すること
を特徴とする。

【００１３】この勾配検出手段は、方向性の異なる複数
の２次元１次微分フィルタと、複数の２次元１次微分フ
ィルタによってフィルタリングされた、入力画像の画像
信号のフィルタ出力値の絶対値の最大値を検出する勾配
検出器とを設けるようにすることができる。

【００１４】上述した２次元１次微分フィルタは、入力
画像の画像信号の輝度が変化する方向に選択性を示すよ
うにすることができる。

【００１５】上述したノイズ係数算出手段には、上述し
た２次元１次微分フィルタの選択性を示す方向と直交す
る方向に複数の２次元ローパスフィルタのフィルタ係数
を記憶するメモリと、２次元ローパスフィルタのフィル
タ係数を修正する係数修正器と、入力画像の画像信号の
輝度変化の大きさを示す値を遅延して出力する遅延器
と、この係数修正器によって修正されたフィルタ係数で
構成される２次元ローパスフィルタにより、入力画像の
画像信号の輝度変化の大きさを示す値をフィルタリング
する係数可変フィルタと、この係数可変フィルタによっ
てフィルタリングされた入力画像の画像信号の輝度変化
の大きさを示す値を正規化し、上述したノイズ係数を算
出する正規化器とを設けるようにすることができる。

【００１６】

【００１７】

【００１８】

【００１９】本発明の輪郭強調回路は、ノイズ検出回路
と、入力画像の画像信号の２次微分値から強調信号を生
成し、出力する強調信号生成手段と、このノイズ検出回
路によって算出されるノイズ係数と強調信号を積算し、
補正強調信号を出力する積算手段と、この積算手段によ
り出力される補正強調信号と、入力画像の画像信号を加
算する加算手段とを備えることを特徴とする。

【００２０】本発明のノイズ除去回路は、入力画像の各
位置において、入力画像の画像信号の輝度変化の方向を
示す値を検出する方向検出手段と、この方向検出手段が
検出した輝度変化の方向と直交する方向に平滑化処理を
行う平滑化手段とを備えることを特徴とする。

【００２１】この方向検出手段には、方向性の異なる複
数の２次元２次微分フィルタと、これらの２次元２次微
分フィルタによってフィルタリングされた、入力画像の
画像信号のフィルタ出力値の絶対値の最大値を検出し、
検出結果に対応する入力画像の画像信号の輝度変化の方
向を示す値を検出する方向検出器とを設けるようにする
ことができる。

【００２２】この２次元２次微分フィルタは、入力画像
の画像信号の輝度が変化する方向に選択性を示すように
することができる。

【００２３】

【００２４】

【００２５】

【００２６】

【００２７】

【作用】本発明のノイズ検出回路においては、入力画像
の画像信号の輝度変化の方向と大きさが検出され、この
入力画像の画像信号の輝度変化の方向と大きさに基づい
て、ノイズ係数が算出され、算出されたノイズ係数の大
きさに基づいて、入力画像の画像信号のノイズが検出さ
れる。したがって、ノイズ成分のみを正確に検出するこ
とができる。

【００２８】

【００２９】本発明の輪郭強調回路においては、入力画
像の画像信号の２次微分値から、強調信号が生成され、
ノイズ検出回路によって算出されるノイズ係数と、強調
信号が積算されて補正強調信号が出力され、補正強調信
号と入力画像の画像信号が加算される。したがって、画
像信号の輪郭強調を正確に行うことができる。

【００３０】本発明のノイズ除去回路においては、入力
画像の画像信号の輝度変化の方向が検出され、検出され
た輝度変化の方向と直交する方向に平滑化処理が行われ
る。したがって、ノイズ成分のみを正確に除去すること
ができる。

【００３１】

【実施例】以下、本発明の実施例を、図面を参照して説
明する。

【００３２】図１は、本発明のノイズ検出回路の一実施
例の構成を示す図である。ＡＤ変換器１０は、アナログ
信号の入力を受け、ディジタル信号に変換して出力する
ようになされている。本実施例の場合、２次元画像を水
平方向に走査することによって得られるアナログ輝度信
号ｙ^a _in が、ＡＤ変換器１０に入力され、ディジタル輝
度データｙ^d _in に変換されてから出力される。フィルタ
メモリ１１は、複数の２次元１次微分フィルタｆｈ_n
（ｎ（フィルタ番号）＝０，１，２，・・・）を記憶し
ており、各フィルタｆｈ_n は、それぞれ、異なる方向の
輝度変化に選択性を示すように構成されている。これら
の各フィルタにＡＤ変換器１０から出力されたディジタ
ル輝度データｙ^d _in が入力され、それぞれのフィルタ出
力が出力される。

【００３３】図２は、このフィルタメモリ１１に設けら
れている２次元１次微分フィルタ群の例を示す図であ
る。これらの２次元１次微分フィルタｆｈ_n は、入力さ
れたディジタル輝度データｙ^d _in の輝度変化に対して、
それぞれ、異なる方向の輝度変化に選択性を示す。な
お、図においては、４個の２次微分１次フィルタのみが
示されているが、これに限定されるものではない。

【００３４】例えば、入力画像のエッジ方向が、画面
の、上下方向に存在する場合、輝度が変化する方向は、
左右方向となる。従って、このエッジは、図２（ａ）の
ｆｈ₀の２次元１次微分フィルタにより検出される。

【００３５】同様に、図２（ｂ），（ｃ）または（ｄ）
の２次元１次微分フィルタｆｈ₁，ｆｈ₂， ｆｈ₃ は、
それぞれ、左上から右下方向の輝度変化、上下方向の輝
度変化、または右上から左下方向への輝度変化に対して
選択性を有している。

【００３６】勾配検出器１２は、フィルタメモリ１１か
ら出力される、複数のフィルタ出力の入力を受け、各フ
ィルタ出力の絶対値を計算し、そのうちの最大値である
最大微分絶対値ａｂｓ（ｖ）を求める。さらに、勾配検
出器１２は、最大微分絶対値ａｂｓ（ｖ）と、最大微分
絶対値ａｂｓ（ｖ）を出力した２次元１次微分フィルタ
のフィルタ番号ｎとをノイズ係数検出器１３に出力する
ようになされている。なお、最大微分絶対値ａｂｓ
（ｖ）を与えるフィルタ番号ｎは、入力信号の輝度変化
の方向を示す指標であり、以下、方向指標と記述する。
また、最大微分絶対値ａｂｓ（ｖ）は、以下、微分値ａ
ｂｓ（ｖ）と記述する。

【００３７】ノイズ係数算出器１３は、勾配検出器１２
から、順次入力される微分値ａｂｓ（ｖ）に対して、勾
配検出器１２から入力される方向指標ｎに対応する平滑
化処理を施し、この平滑化された微分値に基づいて、入
力画像信号の輝度変化がノイズに起因する可能性を示す
係数であるノイズ係数ｃを算出するようになされてい
る。

【００３８】図３は、ノイズ係数算出器１３の構成例を
示す図である。勾配検出器１２から出力された方向指標
ｎは、方向性の異なる複数の２次元ローパスフィルタＦ
Ｌ_nのフィルタ係数ａ_k （ｋ＝０，±１，±２，・・
・）を記憶している係数メモリ２０及び係数修正器２１
（後述する）に入力される。また、同様に、勾配検出器
１２から出力された微分値ａｂｓ（ｖ）は、遅延器２２
（後述する）に入力される。

【００３９】係数メモリ２０は、上述したように、方向
性の異なる、複数の２次元ローパスフィルタＦＬ_n のフ
ィルタ係数ａ_k を記憶しており、入力された方向指標ｎ
に対応する２次元ローパスフィルタのフィルタ係数ａ_k
を係数修正器２１に入力するようになされている。

【００４０】図４は、係数メモリ２０に記憶されている
２次元ローパスフィルタＦＬ_n の例を示す図である。こ
の２次元ローパスフィルタＦＬ_n のフィルタ番号ｎは、
フィルタメモリ１１に記憶されている２次元１次微分フ
ィルタｆｈ_n のフィルタ番号ｎと対応している。例え
ば、入力された方向指標ｎが、 ｎ＝１ である場合（勾配検出器１２が選択した２次元１次微分
フィルタがｆｈ₁ （図２（ｂ））である場合）、係数メ
モリ２０から出力される２次元ローパスフィルタのフィ
ルタ係数は、図４（ｂ）のＦＬ₁ フィルタ係数となる。
つまり、２次元１次微分フィルタｆｈ_n が輝度変化に対
して選択性を示す方向と直行する方向にローパス特性を
有する２次元ローパスフィルタＦＬ_n のフィルタ係数ａ
_k が係数修正器２１に入力されるようになされている。
なお、図示したフィルタ係数ａ_k （＝１）以外のフィル
タ係数は０である。

【００４１】係数修正器２１は、係数メモリ２０から入
力された２次元ローパスフィルタＦＬ_n のフィルタ係数
ａ_k を、勾配検出器１２から送られてきた方向指標ｎに
基づいて、次のように修正するようになされている。

【００４２】いま、係数メモリ２０から出力された２次
元ローパスフィルタＦＬ_n のフィルタ係数をａ_-2，
ａ_-1，ａ₀，ａ₁，ａ₂ とする。このとき、ａ₀ が、現在
の注目画素に対応するフィルタ係数である。また、各フ
ィルタ係数に対応する画素の方向指標ｎを、ｎ_-2，
ｎ_-1，ｎ₀，ｎ₁，ｎ₂ とする。この場合、この係数修正
器２１は、次に示す（１）式を用いて、新しいフィルタ
係数ａ’_k（ｋ＝−２，−１，０，１，２）を算出す
る。

【００４３】ａ’_k＝ａ_k （ｎ_k＝ｎ₀） ａ’_k＝０ （ｎ_k≠ｎ₀） ・・・（１）

【００４４】すなわち、中央画素と輝度変化の方向が異
なる（方向指標ｎの値が異なる）画素に対応するフィル
タ係数はゼロに修正され、方向が同じ画素に対応するフ
ィルタ係数はａ_k とされる。そして、この修正された新
たなフィルタ係数ａ’_k が係数可変フィルタ２３に入力
される。

【００４５】一方、遅延器２２は、係数修正器２１から
出力されるフィルタ係数ａ’_k との同期をとるため、勾
配検出器１２から送られた微分値ａｂｓ（ｖ）を、所定
の時間だけ遅延して、係数可変フィルタ２３に出力する
ようになされている。

【００４６】係数可変フィルタ２３は、係数修正器２１
が出力したフィルタ係数ａ’_k の入力を受け、このフィ
ルタ係数ａ’_k を用いた新たな２次元ローパスフィルタ
によって、微分値ａｂｓ（ｖ）のフィルタリングを行う
ようになされている。そして、その出力値ｖ’を正規化
器２４に出力するようになされている。

【００４７】正規化器２４は、（２）式に示すように、
入力された微分値ｖ’を正規化し、その値を１から減ず
ることによってノイズ係数ｃを算出する。

【００４８】

【数１】

【００４９】次に、図１に示す実施例の動作について説
明する。アナログの輝度信号ｙ^a _inがＡＤ変換器１０に
入力され、ディジタル輝度データｙ^d _in に変換され、フ
ィルタメモリ１１に入力される。フィルタメモリ１１
は、このディジタル輝度データｙ^d _in を、具備する２次
元１次微分フィルタｆｈ_n によってフィルタリングし
て、各々のフィルタ出力を勾配検出器１２に入力する。

【００５０】勾配検出器１２は、フィルタメモリ１１か
ら送られた複数のフィルタ出力の絶対値を計算し、最大
微分絶対値（微分値）ａｂｓ（ｖ）をノイズ係数算出器
１３の遅延器２２に、微分値ａｂｓ（ｖ）を与えた２次
元１次微分フィルタｆｈ_n のフィルタ番号（方向指標）
ｎをノイズ係数算出器１３の係数メモリ２０及び係数修
正器２１に、それぞれ入力する。係数メモリ２０は、入
力された方向指標ｎに対応する２次元ローパスフィルタ
ＦＬ_n のフィルタ係数ａ_k を、係数修正器２１に入力す
る。係数修正器２１に入力されたフィルタ係数ａ_k は、
上述した（１）式に基づいて、新たなフィルタ係数ａ’
_k に修正され、係数可変フィルタ２３に入力される。

【００５１】例えば、いま、画像上の位置（ｉ，ｊ）近
傍の方向指標ｎが、図５に示すように分布しているもの
とする。位置（ｉ，ｊ）の方向指標ｎが１であるので、
係数メモリ２０から係数修正器２１に、図４（ｂ）に示
す２次元ローパスフィルタＦＬ₁ の係数ａ_k が入力され
る。図５に示すように、位置（ｉ＋１，ｊ−１）におけ
る方向指標ｎは、位置（ｉ，ｊ）の方向指標と異なる方
向性を示す０であるので、（１）式より、フィルタ係数
ａ₁ は１から０に修正され、ａ’₁ として出力される
（図６）。

【００５２】これに対して、位置（ｉ−１，ｊ＋２），
（ｉ，ｊ），（ｉ＋２，ｊ−２）の方向指標ｎは１であ
るから、フィルタ係数ａ_-2，ａ_-1，ａ₀，ａ₂は、そのま
ま１とされ、係数ａ’_-2，ａ’_-1，ａ’₀，ａ’₂として
出力される（図６）。

【００５３】係数修正器２１によって修正され、出力さ
れた新たなフィルタ係数ａ’_k と、このフィルタ係数
ａ’_k と同期するために、遅延器２２によって所定時間
遅延された微分値ａｂｓ（ｖ）は、係数可変フィルタ２
３に入力される。係数可変フィルタ２３は、フィルタ係
数ａ’_k を用いて、微分値ａｂｓ（ｖ）をフィルタリン
グする。すなわち、係数可変フィルタ２３は、中央画素
の近傍領域、つまり、中央画素のエッジ方向に沿って並
ぶＮ個（本実施例の場合は、図４に示すように５個）の
画素の集合の中で、中央画素と同じ輝度変化方向を持つ
画素の微分値ａｂｓ（ｖ）の和を計算する。係数可変フ
ィルタ２３は、その出力値ｖ’を正規化器２４に入力す
る。正規化器２４は、入力されたｖ’から、上述した
（２）式を用いて、ノイズ係数ｃを算出し、出力する。

【００５４】従って、中央画素の近傍領域に、同じ輝度
変化方向を持つ画素が多い場合には、係数可変フィルタ
２３の出力値ｖ’は大きくなり、正規化器２４によって
算出されるノイズ係数ｃの値は、小さくなり、ノイズが
少ないことが判る。一方、中央画素の近傍領域における
各画素の輝度変化方向がバラツキを有する場合には、
ｖ’は相対的に小さくなり、ノイズ係数ｃの値は大きく
なり、ノイズが多いことが判る。従って、ノイズ係数ｃ
の大きさから、正確にノイズを検出することが可能とな
る。

【００５５】図７は、本発明のノイズ除去回路の一実施
例の構成を示す図である。ＡＤ変換器３０は、図１に示
すＡＤ変換器１０と同様に、アナログ輝度信号ｙ^a _in を
ディジタル輝度データｙ^d _in に変換し、ノイズ検出回路
３１、平滑化器３２及び重み付き加算器３３に入力する
ようになされている。ノイズ検出回路３１は、図１及び
図３に示す構成と、ほぼ同様の構成を有し（ＡＤ変換器
１０を除く構成を有し）、検出されたノイズ係数ｃを重
み付き加算器３３に入力するようになされている。平滑
化器３２は、ローパスフィルタ等によって構成されてお
り、入力されたディジタル輝度データｙ^d _in を平滑化
し、その平滑化輝度データｙ_ave を、重み付き加算器３
３に入力するようになされている。

【００５６】重み付き加算器３３は、ノイズ検出回路３
１から入力されたノイズ係数ｃを用いて、ディジタル輝
度データｙ^d _in と平滑化輝度データｙ_ave の重み付き平
均値ｙ^d _outを算出するようになされている。次に示す
（３）式に、この重み付き平均値ｙ^d _outを算出するため
の式を示す。

【００５７】 ｙ^d _out＝（１−ｃ）・ｙ^d _in＋ｃ・ｙ_ave ・・・（３）

【００５８】上述した（３）式で用いられる重み係数
は、ノイズ係数ｃそのものであり、ノイズ係数ｃが大き
い場合（ノイズが多い場合）、平滑化輝度データｙ_ave
の重み（ｃ）を大きくし、ノイズ係数ｃが小さい場合
（ノイズが少ない場合）、このノイズ除去回路に入力さ
れたディジタル輝度データｙ^d _in そのものの重み（１−
ｃ）を大きくする。つまり、ノイズ係数ｃの大きな場所
ほど、より強い平滑化が施される。

【００５９】重み付き加算器３３において算出された重
み付き平均値ｙ^d _outは、ＤＡ変換器３４に出力される。
ＤＡ変換器３４は、ｙ^d _outをアナログ輝度信号ｙ^a _outに
変換して出力する。

【００６０】従って、ノイズ検出回路３１が出力するノ
イズ係数ｃをもとに、ノイズを除去するので、意味のあ
る（ノイズ成分ではない）高周波数の信号成分を減衰さ
せることなく、ノイズを除去することができる。

【００６１】図８は、本発明の輪郭強調回路の一実施例
の構成を示す図である。ＡＤ変換器４０は、図１に示す
ＡＤ変換器１０と同様に、入力されるアナログ輝度信号
ｙ^a _{i n} をディジタル輝度データｙ^d _in に変換して、ノイ
ズ検出回路４１、強調信号生成器４２及び加算器４４に
出力するようになされている。ノイズ検出回路４１は、
図１と図３に示すノイズ検出回路とほぼ同様の構成を有
している。（ただし、ＡＤ変換器１０は含まない）が、
正規化器２４において算出されるノイズ係数ｃは、
（２）式において算出されるノイズ係数とは異なってい
る。

【００６２】すなわち、この実施例（ノイズ検出回路４
１）の正規化器２４において算出されるノイズ係数ｃの
算出式は、次に示す（４）式のようになる。

【００６３】

【数２】

【００６４】つまり、ｖ’の正規化処理（（２）式の右
辺の第２項の演算）のみが行われ、その値がノイズ係数
ｃとして、そのまま出力される。従って、この場合にお
いては、ノイズ係数ｃが小さいほど、各位置における輝
度変化がノイズによるものである可能性が高いことを示
す。そして、ノイズ検出回路４１は、（４）式によって
求められたノイズ係数ｃを積算器４３に入力する。

【００６５】強調信号生成器４２は、例えば、入力され
たディジタル輝度データｙ^d _in の２次微分値の計算を行
い、その２次微分値を強調信号ｄｙとして積算器４３に
入力する。

【００６６】積算器４３は、ノイズ検出回路４１から入
力されたノイズ係数ｃと、強調信号生成器４２から入力
された強調信号ｄｙとの積を計算し、補正強調信号ｄ
ｙ’として加算器４４に出力する。従って、強調信号生
成器４２から出力された強調信号ｄｙが、ノイズ成分を
強調した強調信号である場合は、値の小さなノイズ係数
が積算され、相対的に小さな補正強調信号ｄｙ’として
出力され、ｄｙが意味のある（ノイズ成分ではない）信
号を強調した強調信号である場合は、値の大きなノイズ
係数ｃが積算され、相対的に大きな補正強調信号ｄｙ’
として出力される。

【００６７】加算器４４は、ディジタル輝度データｙ^d
_in と、積算器４３から入力された補正強調信号ｄｙ’
とを加算し、輪郭強調の施されたディジタル輝度データ
ｙ^d _outをＤＡ変換器４５に出力する。ＤＡ変換器４５
は、ディジタル輝度データｙ^d _outをアナログ輝度信号ｙ
^a _outに変換して出力する。

【００６８】従って、ノイズ成分を増幅することなく輪
郭強調を行うことができる。

【００６９】以上の実施例においては、ノイズ検出回路
を用いて、ノイズ係数ｃを算出し、そのノイズ係数をも
とにノイズ除去または輪郭強調を行う場合について述べ
てきたが、ノイズ係数ｃを算出せずにノイズ除去回路を
構成することも可能である。図９は、この場合のノイズ
除去回路の実施例を表している。

【００７０】図９において、ＡＤ変換器５０は、アナロ
グ輝度信号ｙ^a _in をディジタル輝度データｙ^d _in に変換
して、フィルタメモリ５１及び遅延器５３に入力するよ
うになされている。フィルタメモリ５１には、図１０に
示す、異なる方向性を有する複数の２次元２次微分フィ
ルタＦＨ_n （ｎ（フィルタ番号）＝０，１，２，・・
・）が設けられている。これらの２次元２次微分フィル
タＦＨ_n は、それぞれ異なる方向の輝度変化に選択性を
有している。フィルタメモリ５１の２次元２次微分フィ
ルタＦＨ_n は、入力されたディジタル輝度データｙ^d _in
を処理し、フィルタ出力として、それぞれ方向検出器５
２に出力する。

【００７１】なお、２次元２次微分フィルタを使用する
のは、以下の実施例において、エッジに対する相対的な
位置情報（位相情報）（後述する）を得るためである。

【００７２】方向検出器５２は、図１に示す勾配検出器
１２とほぼ同様の構成を有し、各フィルタ出力の絶対値
を算出して、そのうちの最大値を検出し、その最大値を
与える２次元２次微分フィルタＦＬ_n のフィルタ番号ｎ
を、適応型平滑化器５４に入力するようになされてい
る。ただし、このとき、勾配検出器１２のように、フィ
ルタ出力の絶対値の最大値は出力しない。また、出力さ
れるフィルタ番号ｎは、輝度変化の方向を示す指標であ
るので、本実施例においても、以下、方向指標として示
す。

【００７３】遅延器５３は、ディジタル輝度データｙ^d
_in を、方向指標ｎと同期させるために、所定時間だけ
遅延させた後、適応型平滑化器５４に入力するようにな
されている。

【００７４】適応型平滑化器５４は、方向検出器５２に
よって検出されたエッジ方向（輝度変化の方向と直行す
る方向）に沿って、つまり、方向検出器５２から入力さ
れた方向指標ｎに対応して、ディジタル輝度データｙ^d
_in に平滑化処理を施し、平滑化ディジタル輝度データ
ｙ^d _outをＤＡ変換器５５に出力するようになされてい
る。

【００７５】ＤＡ変換器５５は、平滑化輝度データｙ^d
_outを、アナログ輝度信号ｙ^a _outに変換し、出力するよ
うになされている。

【００７６】次に、適応型平滑化器５４の説明をする。
適応型平滑化器５４は、図１１に示すように、フィルタ
選択器６０及びフィルタメモリ６１によって構成されて
いる。フィルタ選択器６０は、方向検出器５２から方向
指標ｎの入力を受け、ＡＤ変換器５０からディジタル輝
度信号ｙ^d _in の入力を受ける。そして、フィルタメモリ
６１に記憶されている、異なる方向性を有する複数の２
次元ローパスフィルタＦＬ_n （ｎはフィルタ番号（方向
指標））のうちから、入力された方向指標ｎに対応する
２次元ローパスフィルタＦＬ_n を選択して、ディジタル
輝度信号ｙ^d _inを、選択した２次元ローパスフィルタＦ
Ｌ_n に入力するようになされている。

【００７７】フィルタメモリ６１は、上述したように、
異なる方向性を有する複数の２次元ローパスフィルタＦ
Ｌ_n を記憶している。図１２は、フィルタメモリ６１が
記憶している２次元ローパスフィルタＦＬ_n の構成例を
示す図である。図においては、４個のフィルタのみが示
されているが、より多くのフィルタを記憶させることが
できるのは、もとよりである。本実施例においても、上
述した場合と同様に、フィルタ選択器６０に入力された
方向指標ｎが０乃至３の場合、それぞれ、図１２（ａ）
乃至（ｄ）に示すＦＬ₀乃至ＦＬ₃に、ディジタル輝度デ
ータｙ^d _in が入力され、そのフィルタ出力が、上述した
平滑化輝度データｙ^d _outとして出力されるようになされ
ている。

【００７８】つまり、方向検出器５２によって得られた
エッジ方向に沿って平滑化を行うことになる。

【００７９】次に、本実施例の動作について説明する。
アナログ輝度信号ｙ^a _in はＡＤ変換器５０によって、デ
ィジタル輝度データｙ^d _in に変換され、フィルタメモリ
５１及び遅延器５３に入力される。フィルタメモリ５１
に入力された、ディジタル輝度データｙ^d _in は、フィル
タメモリ５１に記憶されている、それぞれ異なる方向性
を有する、複数の２次元２次微分フィルタＦＨ_n によっ
てフィルタリングされ、その出力値が方向検出器５２に
出力される。

【００８０】方向検出器５２は、入力された複数のフィ
ルタ出力の絶対値を計算し、そのうちの最大値を検出
し、この最大値を与える２次元２次微分フィルタのフィ
ルタ番号（方向指標）ｎを適応型平滑化器５４に入力す
る。一方、遅延器５３に入力されたディジタル輝度デー
タｙ^d _in は、方向指標ｎとの同期をとるため、所定時間
遅延された後、適応型平滑化器５４に入力される。

【００８１】適応型平滑化器５４に入力されたディジタ
ル輝度データｙ^d _in と方向指標ｎは、適応型平滑化器５
４内のフィルタ選択器６０に入力される。フィルタ選択
器６０は、フィルタメモリ６１に記憶されている２次元
ローパスフィルタＦＬ_n のうち、方向指標ｎに対応する
フィルタを選択して、ディジタル輝度データｙ^d _in を入
力する。

【００８２】例えば、方向検出器５２が検出した、２次
元２次微分フィルタのフィルタ出力の最大絶対値を与え
る２次元２次微分フィルタがＦＨ₁ （図１０（ｂ））で
ある場合、方向検出器５２からフィルタ選択器６０に、
方向指標１が入力される。フィルタ選択器６０は、２次
元ローパスフィルタＦＬ₁ （図１２（ｂ））を選択し
て、そこに、ディジタル輝度データｙ^d _in を入力する。

【００８３】フィルタメモリ６１に入力されたディジタ
ル輝度データｙ^d _in は、フィルタ選択器６０によって選
択された２次元ローパスフィルタＦＬ_n によって平滑化
され、平滑化信号ｙ^d _outとして、ＤＡ変換器５５に入力
される。さらに、この平滑化信号ｙ^d _outは、ＤＡ変換器
５５によって、アナログ輝度信号ｙ^a _outに変換され、出
力される。

【００８４】従って、このノイズ除去回路に入力された
画像は、輝度変化の方向と直行する方向（エッジ方向）
に沿った平滑化処理が施され、信号成分（ノイズ成分で
はない成分）を減衰させることなく、ノイズを除去する
ことができる。

【００８５】図１３は、本発明のノイズ除去回路の他の
実施例の構成を示す図である。本実施例のノイズ除去回
路は、図９に示すノイズ除去回路とほぼ同様の構成を有
しており、図９と同様の構成部については、同じ符号を
付し、適宜説明を省略する。アナログ輝度信号ｙ^a _in
は、ＡＤ変換器５０により、ディジタル輝度データｙ^d _i
n に変換され、フィルタメモリ５１及び遅延器５３に入
力される。

【００８６】フィルタメモリ５１に入力されたディジタ
ル輝度データｙ^d _in は、フィルタメモリ５１に記憶され
ている２次元２次微分フィルタＦＨ_n （図１０）によっ
てフィルタリングされ、そのフィルタ出力が方向検出器
５２Ａに入力される。方向検出器５２Ａは、入力された
複数のフィルタ出力の絶対値を計算し、そのうちの最大
値を与える２次元２次微分フィルタＦＨ_n のフィルタ番
号（方向指標）ｎを適応型平滑化器５４Ａに入力し、そ
のフィルタ出力値ｖを位相検出器７０に入力する。

【００８７】位相検出器７０は、入力されたフィルタ出
力値ｖが、正の値であるか、または負の値であるのかを
判定する。そして、このフィルタ出力値ｖが正の値であ
る場合は、微分符号ｓ＝１を適応型平滑化器５４Ａに入
力し、ｖが負の値である場合は、微分符号ｓ＝０を適応
型平滑化器５４Ａに入力する。

【００８８】図１４は、所定のエッジの近傍におけるフ
ィルタ出力値の符号を示す図である。エッジを境にし
て、その両側では、フィルタ出力値の符号が異なる。つ
まり、位相検出器７０は、入力されたフィルタ出力値
の、エッジに対する相対的な位置情報（位相情報）を検
出し、微分符号ｓ（１または０）を適応型平滑化器５４
Ａに入力する。

【００８９】遅延器５３は、ディジタル輝度データｙ^d
_in を、方向指標ｎ及び微分符号ｓに同期させるため
に、所定時間遅延して適応型平滑化器５４Ａに入力す
る。図１５は、適応型平滑化器５４Ａの構成例を示す図
である。

【００９０】適応型平滑化器５４Ａは、図９に示す実施
例の場合と同様に、方向検出器５２Ａから入力された方
向指標ｎによって、ディジタル輝度データｙ^d _in に対し
て、輝度変化の方向と異なる方向に平滑化処理を施す
が、さらにその平滑化の範囲をエッジ近傍の微分符号ｓ
によって変化させる。また、適応型平滑化器５４Ａの構
成は、図９に示す適応型平滑化器５４の構成と異なり、
係数メモリ８０、係数修正器８１、遅延器８２及び係数
可変フィルタ８３によって構成されている。方向指標ｎ
は係数メモリ８０に、微分符号ｓは係数修正器８１に、
ディジタル輝度データｙ^d _in は遅延器８２に、それぞれ
入力される。

【００９１】係数メモリ８０には、図１２に示すような
複数の異なる方向性を有するローパスフィルタＦＬ_n の
フィルタ係数ａ_k （ｋ＝−２，−１，０，１，２）が記
憶されており、方向指標ｎが入力されると、それに対応
するローパスフィルタＦＬ_nのフィルタ係数ａ_k が検出
され、係数修正器８１に入力される。

【００９２】係数修正器８１は、係数メモリ８０から入
力されたフィルタ係数ａ_k を、微分符号ｓに基づいて次
のように修正する。係数メモリ８０から入力された２次
元ローパスフィルタＦＬ_n のフィルタ係数をａ_-2，
ａ_-1，ａ₀，ａ₁，ａ₂ とする。ａ₀ が、現在の注目画素
に対応するフィルタ係数である。また、各フィルタ係数
に対応する画素の微分符号をｓ_-2，ｓ_-1，ｓ₀，ｓ₁，ｓ
₂ とする。このとき、新しいフィルタ係数ａ’_k （ｋ＝
−２，−１，０，１，２）は、次の（５），（６），
（７）式を用いて算出される。

【００９３】

【数３】

【００９４】

【数４】

【００９５】

【数５】

【００９６】（５），（６）及び（７）式によって、修
正されるフィルタ係数ａ_k が、フィルタ係数ａ₀ （中心
画素）における微分符号と同じ微分符号である場合、新
たなフィルタ係数ａ’_k に、もとのフィルタ係数ａ_k が
代入され、異なる微分符号である場合は、新たなフィル
タ係数ａ’_kに０が代入される。

【００９７】また、上記の（５），（６）及び（７）式
によって修正されたフィルタ係数が、ａ’₀ に対して対
称にならない場合（ａ’_iとａ’_-i のいずれか一方のみ
が０になっている場合）は、中央画素の位相がずれない
ように、０ではない方のフィルタ係数を強制的に０にす
る修正が係数修正器８１において行われる。さらに、
ａ’_-2，ａ’_-1，ａ’₀，ａ’₁，ａ’₂ の総和が１にな
らない場合においては、（８），（９）式によって、フ
ィルタ係数の総和を１とすべく、正規化を行う。

【００９８】 ａ’_k＝ａ’_k／Ｍ ・・・（８）

【００９９】

【数６】

【０１００】（８），（９）式によって得られる
ａ’_-2，ａ’_-1，ａ’₀，ａ’₁，ａ’₂ の総和は１とな
る。

【０１０１】例えば、画像上の所定の位置（ｉ，ｊ）近
傍の微分符号が、図１６に示すように分布しているもの
とする。この微分符号が係数修正器８１に入力され、こ
の所定の位置（ｉ，ｊ）の方向指標ｎとして１が、係数
メモリ８０に入力された場合、係数メモリ８０は、図１
２に示す２次元ローパスフィルタＦＬ_n から図１２
（ｂ）のＦＬ₁ を選択し、そのフィルタ係数ａ_k （ｋ＝
−２，−１，０，１，２）を、係数修正器８１に入力す
る。

【０１０２】係数修正器８１は、（５）式乃至（９）式
に従って、フィルタ係数ａ_k の修正を行い、新たなフィ
ルタ係数ａ’_k を算出する。図１７は、係数修正器８１
によって、行われる２次元ローパスフィルタＦＬ_n のフ
ィルタ係数ａ_k の修正を説明する図である。図１７
（ａ）は、修正前のフィルタ係数ａ_k である。上述した
（５）式乃至（７）式によって、各フィルタ係数が修正
され、図１７（ｂ）に示す係数ａ’_k となる。

【０１０３】例えば、図１７（ｂ）に示すａ’_-2は、次
のように算出される。

【０１０４】

【数７】

【０１０５】同様にして、ａ’_-1乃至ａ’₁ は０．２、
ａ’₂ は０となる。しかし、図１７（ｂ）に示すよう
に、ａ’_-2とａ’₂ とが、異なる値であるので、０では
ないａ’_-2を０とする。さらに、修正したフィルタ係数
の総和が１となっていないので、（８）及び（９）式を
用いて正規化を行う。この場合、次のように、各フィル
タ係数ａ’_k が求められる。

【０１０６】

【数８】

【０１０７】図１７（ｃ）に、正規化を行ったフィルタ
係数ａ’_k を示す。このフィルタ係数が係数可変フィル
タ８３に入力される。

【０１０８】一方、遅延器８２に入力されたディジタル
輝度データｙ^d _in は、フィルタ係数ａ’_k と同期をとる
ため、所定時間遅延された後、係数可変フィルタ８３に
入力される。

【０１０９】係数可変フィルタ８３は、修正されたフィ
ルタ係数ａ’_k による２次元ローパスフィルタＦＬ_n を
用いて、ディジタル輝度データｙ^d _in を平滑化して、Ｄ
Ａ変換器５５に、平滑化輝度データｙ^d _outを入力する。
従って、エッジ方向に沿って類似した位相情報を持つ領
域においてのみ平滑化処理を施している。

【０１１０】図１８は、本発明のノイズ除去回路の他の
実施例の構成を示す図である。本実施例のノイズ除去回
路は、図１３に示すノイズ除去回路とほぼ同様の構成を
有しており、同様の構成部については、同じ符号を付し
て、適宜説明を省略する。ＡＤ変換器５０により、アナ
ログ輝度信号ｙ^a _in が、ディジタル輝度データｙ^d _inに
変換され、フィルタメモリ５１及び遅延器５３に入力さ
れる。

【０１１１】フィルタメモリ５１に入力されたディジタ
ル輝度データｙ^d _in は、フィルタメモリ５１に記憶され
ている２次元２次微分フィルタＦＨ_n （図１０）によっ
てフィルタリングされ、そのフィルタ出力が方向検出器
５２Ｂに入力される。方向検出器５２Ｂは、入力された
複数のフィルタ出力の絶対値を計算し、そのうちの最大
値を与える２次元２次微分フィルタＦＨ_n のフィルタ番
号（方向指標）ｎを適応型平滑化器５４Ｂに出力し、そ
のフィルタ出力値ｖを位相検出器７０に入力する。

【０１１２】また、方向検出器５２Ｂは、計算したフィ
ルタ出力の絶対値の最大値（以下、微分値と記す）ａｂ
ｓ（ｖ）を適応型平滑化器５４Ｂに入力する。

【０１１３】位相検出器７０は、入力されたフィルタ出
力値ｖが、正の値であるか、または負の値であるのかを
判定する。そして、このフィルタ出力値ｖが正の値であ
る場合は、微分符号ｓ＝１を適応型平滑化器５４Ｂに入
力し、ｖが負の値である場合は、微分符号ｓ＝０を適応
型平滑化器５４Ｂに入力する。

【０１１４】適応型平滑化器５４Ｂは、図１９に示すよ
うに、図１５に示す適応型平滑化器５４Ａの構成に、重
み係数算出器９０と重み付き加算器９１を加えた構成と
なっている。方向検出器５２Ｂから出力された微分値ａ
ｂｓ（ｖ）は重み係数算出器９０に入力される。また、
遅延器８２は、入力されたディジタル輝度データｙ^d _{i n}
を係数可変フィルタ８３及び重み付き加算器９１に入力
する。

【０１１５】重み係数算出器９０は、次に示す（１０）
式を用いて、重み係数ｐを算出する。

【０１１６】

【数９】

【０１１７】ここで、ｖ₁，ｖ₂は、上述したように、正
規化のためのｖ₁＜ｖ₂を満たす正の定数である。

【０１１８】重み係数算出器９０は、この重み係数ｐを
重み付き加算器９１に入力する。係数可変フィルタ８３
は、図１５における場合と同様の処理を行うが、本実施
例においては、係数可変フィルタ８３から出力される平
滑化輝度データをｙ_ave とし、このｙ_ave は、重み付き
加算器９１に入力される。

【０１１９】重み付き加算器９１は、重み係数算出器９
０が算出した重み係数ｐを用い、入力されたディジタル
輝度データｙ^d _in と平滑化輝度データｙ_ave との、重み
付き平均値であるｙ^d _outを、次に示す（１１）式によっ
て算出し、ＤＡ変換器５５に出力する。

【０１２０】 ｙ^d _out＝ｐ・ｙ_ave＋（１−ｐ）・ｙ^d _in ・・・（１１）

【０１２１】したがって、微分値ａｂｓ（ｖ）の大きな
場所で、強い平滑化が施され、特にエッジ部分で発生す
るドット妨害等のノイズを選択的に除去することができ
る。

【０１２２】なお、本発明は、これらの実施例に限定さ
れず、例えば、色差信号におけるノイズの検出、除去等
にも用いることができる。

【０１２３】

【発明の効果】以上のように、本発明のノイズ検出回路
によれば、入力画像の画像信号の輝度変化の方向及び大
きさを検出し、検出された入力画像の画像信号の輝度変
化の方向と大きさに基づいて、ノイズ係数を算出し、算
出されたノイズ係数の大きさに基づいて、入力画像の画
像信号のノイズを検出するようにしたので、ノイズ成分
のみを正確に検出することができる。

【０１２４】

【０１２５】本発明の輪郭強調手段によれば、入力画像
の画像信号の２次微分値から、強調信号を生成し、ノイ
ズ検出回路によって算出されるノイズ係数と、強調信号
を積算して補正強調信号を出力し、補正強調信号と入力
画像の画像信号を加算するようにしたので、画像信号の
輪郭強調を正確に行うことができる。

【０１２６】本発明のノイズ除去回路によれば、入力画
像の各位置における画像信号の輝度変化の方向を検出
し、検出された輝度変化の方向と直交する方向に平滑化
処理を行うようにしたので、ノイズ成分のみを正確に除
去することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のノイズ検出回路の一実施例の構成を示
す図である。

【図２】図１のフィルタメモリ１１に記憶されている２
次元１次微分フィルタの構成例を示す図である。

【図３】図１のノイズ係数算出器１３の内部の構成を示
す図である。

【図４】図３の係数メモリ２０に記憶されている２次元
ローパスフィルタの構成を示す図である。

【図５】画像上の位置（ｉ，ｊ）の近傍の方向指標ｎの
分布状態を示す図である。

【図６】図４（ｂ）に示す２次元ローパスフィルタＦＬ
₁ のフィルタ係数の修正を説明する図である。

【図７】本発明のノイズ除去回路の一実施例の構成を示
す図である。

【図８】本発明の輪郭強調回路の一実施例の構成を示す
図である。

【図９】本発明のノイズ除去回路の他の実施例の構成を
示す図である。

【図１０】図９に示すフィルタメモリ５１に記憶されて
いる２次元２次微分フィルタの構成例を示す図である。

【図１１】図９に示す適応型平滑化器５４の内部の構成
を示す図である。

【図１２】図１１に示すフィルタメモリ６１に記憶され
ている２次元ローパスフィルタの構成例を示す図であ
る。

【図１３】本発明のノイズ除去回路の他の実施例の構成
を示す図である。

【図１４】エッジ近傍における微分符号の状態を示す図
である。

【図１５】図１３に示す適応型平滑化器５４Ａの内部の
構成を示す図である。

【図１６】画面上の位置（ｉ，ｊ）の近傍の微分符号の
分布状態を示す図である。

【図１７】図１２（ｂ）に示す２次元ローパスフィルタ
ＦＬ₁ のフィルタ係数の、図１５に示す係数修正器８１
による修正を説明する図である。

【図１８】本発明のノイズ除去回路の他の実施例の構成
を示す図である。

【図１９】図１８に示す適応型平滑化器５４Ｂの内部の
構成を説明する図である。

【図２０】入力信号の２次微分値に対応して出力される
強調信号を説明する図である。

【符号の説明】

１０ ＡＤ変換器 １１ フィルタメモリ １２ 勾配検出器 １３ ノイズ係数算出器 ２０ 係数メモリ ２１ 係数修正器 ２２ 遅延器 ２３ 係数可変フィルタ ２４ 正規化器 ３０ ＡＤ変換器 ３１ ノイズ検出回路 ３２ 平滑化器 ３３ 重み付き加算器 ３４ ＤＡ変換器 ４０ ＡＤ変換器 ４１ ノイズ検出回路 ４２ 強制信号生成器 ４３ 積算器 ４４ 加算器 ４５ ＤＡ変換器 ５０ ＡＤ変換器 ５１ フィルタメモリ ５２，５２Ａ，５２Ｂ 方向検出器 ５３ 遅延器 ５４，５４Ａ，５４Ｂ 適応型平滑化器 ５５ ＤＡ変換器 ６０ フィルタ選択器 ６１ フィルタメモリ ７０ 位相検出器 ８０ 係数メモリ ８１ 係数修正器 ８２ 遅延器 ８３ 係数可変フィルタ ９０ 重み係数算出器 ９１ 重み付き加算器

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H04N 5/21 H04N 5/208 H04N 1/405

Claims (8)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力画像の各位置において、前記入力画
   像の画像信号の輝度変化の大きさを示す値及び前記輝度
   変化の方向を示す値を検出する勾配検出手段と、 前記勾配検出手段によって検出された、前記入力画像の
   画像信号の輝度変化の大きさを示す値及び前記輝度変化
   の方向を示す値に基づき、ノイズに起因する可能性を示
   すノイズ係数を算出するノイズ係数算出手段と、前記ノイズ係数算出手段により算出された前記ノイズ係
   数の大きさに基づいて、前記入力画像の画像信号の前記
   ノイズを検出するノイズ検出手段と を備え、 前記ノイズ係数算出手段は、前記入力画像の画像信号の
   輝度変化の大きさを示す値を遅延するとともに、方向性
   の異なる複数の２次元ローパスフィルタのフィルタ係数
   を前記輝度変化の方向を示す値で修正し、前記遅延され
   た入力画像の画像信号の輝度変化の大きさを示す値、及
   び前記輝度変化の方向を示す値で修正された前記フィル
   タ係数に基づいて、前記ノイズ係数を算出する ことを特
   徴とするノイズ検出回路。
2. 【請求項２】 前記勾配検出手段は、 方向性の異なる複数の２次元１次微分フィルタと、 前記複数の２次元１次微分フィルタによってフィルタリ
   ングされた、前記入力画像の画像信号のフィルタ出力値
   の絶対値の最大値を検出する勾配検出器とを備えること
   を特徴とする請求項１に記載のノイズ検出回路。
3. 【請求項３】 前記２次元１次微分フィルタは、前記入
   力画像の画像信号の輝度が変化する方向に選択性を示す
   ことを特徴とする請求項２に記載のノイズ検出回路。
4. 【請求項４】 前記ノイズ係数算出手段は、 前記２次元１次微分フィルタの選択性を示す方向と直交
   する方向に前記複数の２次元ローパスフィルタのフィル
   タ係数を記憶するメモリと、 前記２次元ローパスフィルタの フィルタ係数を修正する
   係数修正器と、前記入力画像の画像信号の 輝度変化の大きさを示す値を
   遅延して出力する遅延器と、 前記係数修正器によって修正された前記フィルタ係数で
   構成される前記２次元ローパスフィルタにより、前記入
   力画像の画像信号の輝度変化の大きさを示す値をフィル
   タリングする係数可変フィルタと、 前記係数可変フィルタによってフィルタリングされた前
   記入力画像の画像信号の輝度変化の大きさを示す値を正
   規化し、前記ノイズ係数を算出する正規化器とを備える
   ことを特徴とする請求項２に記載のノイズ検出回路。
5. 【請求項５】 請求項１に記載のノイズ検出回路と、入力画像 の画像信号の２次微分値から、強調信号を生成
   し、出力する強調信号生成手段と、 前記ノイズ検出回路によって算出されるノイズ係数と、
   前記強調信号を積算し、補正強調信号を出力する積算手
   段と、 前記積算手段により出力される前記補正強調信号と、前
   記入力画像の画像信号を加算する加算手段とを備えるこ
   とを特徴とする輪郭強調回路。
6. 【請求項６】 入力画像の各位置において、前記入力画
   像の画像信号の輝度変化の方向を示す値を検出する方向
   検出手段と、 前記方向検出手段が検出した前記輝度変化の方向と直交
   する方向に平滑化処理を行う平滑化手段とを備えること
   を特徴とするノイズ除去回路。
7. 【請求項７】 前記方向検出手段は、 方向性の異なる複数の２次元２次微分フィルタと、 前記複数の２次元２次微分フィルタによってフィルタリ
   ングされた、前記入力画像の画像信号のフィルタ出力値
   の絶対値の最大値を検出し、検出結果に対応する前記入
   力画像の画像信号の輝度変化の方向を示す値を検出する
   方向検出器とを備えることを特徴とする請求項６に記載
   のノイズ除去回路。
8. 【請求項８】 前記２次元２次微分フィルタは、前記入
   力画像の画像信号の輝度が変化する方向に選択性を示す
   ことを特徴とする請求項７に記載のノイズ除去回路。