JP3611525B2 - 画像処理装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、静止画像や動画像に生じノイズを検出し表示する画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、放送、通信や蓄積の分野における画像の高能率圧縮符号化方法として、ＪＰＥＧ方式、ＭＰＥＧ方式等が広く用いられている。ＪＰＥＧ方式では画像から空間方向の冗長度を取り除き、ＭＰＥＧ方式では、画像から空間方向と時間方向の冗長度を取り除くことにより符号化を行う。
【０００３】
通常ビットレートが高い（圧縮率が小さい）場合には、ＪＰＥＧ、ＭＰＥＧ方式では画質劣化は非常に目立ちにくい。しかしながら、ビットレートが低く（圧縮率が高く）なると画質劣化、すなわち符号化ノイズが目立ち始める。ＪＰＥＧ、ＭＰＥＧ方式における符号化ノイズの代表的なものとして、ブロックノイズ（ブロック歪みとも呼ばれる）とモスキートノイズ（リンギングノイズ、コロナノイズとも言われる）とがある。
【０００４】
ブロックノイズは、ブロック境界がはっきりとタイル状に見える現象である。これは、ブロック内の画像信号が低域周波数成分しか持たず、かつ隣接するブロック間での周波数成分値が異なるために生じる。
【０００５】
またモスキートノイズは、エッジ周辺に蚊が飛んでいるようにチラチラと生じるノイズである。これは本来画像信号が有していた高周波数成分が、量子化処理によりなくなることにより生じる。
【０００６】
ブロックノイズやモスキートノイズは従来のアナログ系のノイズとは異なり、画質劣化として大きく目立つ。これらを除去する方法は特許公報第２６４３６３６号等に記載されている。また時間方向のノイズを除去する方法は現在幅広く用いられている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の方法でノイズ除去を施した場合、元の画像からどの程度画質が改善されたか、またどの領域のノイズが除去されたか、といった情報は、ノイズ除去後の映像を見るだけでは容易には判断できない。
【０００８】
本発明は上記問題点を解決するものであり、画像に対してノイズ検出、除去を施した場合に、元の画像からどの程度画質が改善されたか、またどの領域のノイズが除去されたか、といった情報を画像と共に表示し、容易にそれらの情報を知ることができる画像処理装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明は上記目的を達成するためになされたものであり、請求項１に係る画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の全範囲または前記全範囲より小さい範囲で予め定めたノイズ除去が行える最大範囲に占める、ノイズ除去を施す範囲の割合を求める演算手段と、前記演算手段により求めた割合を基にして、前記割合を示す画像を生成する画像生成手段と、を備えたことを特徴とするものである。
【００１０】
本発明の請求項２に係る画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の全範囲または前記全範囲より小さい範囲で予め定めたノイズ除去が行える最大範囲に占める、ノイズ除去を施す範囲の割合を求める演算手段と、前記演算手段により求めた割合について、所定期間に渡る統計量を求める統計量演算手段と、前記統計量演算手段により求めた統計量を基にして、前記統計量を示す画像を生成する画像生成手段と、前記入力画像または前記ノイズ除去手段の出力画像と、前記画像生成手段の出力画像とを合成して表示する画像合成手段と、を備えたことを特徴とするものである。
【００１１】
本発明の請求項３に係る画像処理装置は、入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の全範囲または前記全範囲より小さい範囲で予め定めたノイズ除去が行える最大範囲に占める、ノイズ除去を施す範囲の割合をノイズの強度別に求める演算手段と、前記演算手段により求めた割合を基にして、前記割合を示す画像をノイズの強度別に生成する画像生成手段と、を備えたことを特徴とするものである。
【００１２】
本発明の請求項４に係る画像処理装置は、入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の全範囲または前記全範囲より小さい範囲で予め定めたノイズ除去が行える最大範囲に占める、ノイズ除去を施す範囲の割合をノイズの強度別に求める演算手段と、前記演算手段により求めた割合について、所定期間に渡る統計量をノイズの強度別に求める統計量演算手段と、前記統計量演算手段により求めた統計量を基にして、前記統計量を示す画像をノイズの強度別に生成する画像生成手段と、前記入力画像または前記ノイズ除去手段の出力画像と、前記画像生成手段の出力画像とを合成して表示する画像合成手段と、を備えたことを特徴とするものである。
【００１３】
本発明の請求項５に係る画像処理装置は、入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像のノイズ除去が施される対象に含まれる画素をノイズの強度に応じた所定の色で示す画像を生成する画像生成手段と、前記入力画像または前記ノイズ除去手段の出力画像と、前記画像生成手段の出力画像とを合成して表示する画像合成手段と、を備えたことを特徴とするものである。
【００１４】
本発明の請求項６に係る画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像とを入力とし、前記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像との部分画像を一画面上に並列表示できるよう合成した画像を出力する画面合成手段と、を備えたことを特徴とするものである。
【００１５】
本発明の請求項７に係る画像処理装置は、請求項５記載の画像処理装置において、前記ノイズ検出手段において検出するノイズの強度は１種類であり、前記画像生成手段において生成する画像の色は１種類であることを特徴とするものである。
【００１６】
本発明の請求項８に係る画像処理装置は、請求項６記載の画像処理装置において、前記画面合成手段は、前記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像との同じ領域の部分画像を切り出し、前記部分画像を上下または左右に並べた画像を生成することを特徴とするものである。
【００１７】
本発明の請求項９に係る画像処理装置は、請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、画像符号列を復号化し復号化画像を出力する画像復号化手段を備え、前記ノイズ検出手段は、前記画像符号列を入力とし、前記画像符号列に含まれる情報を用いてノイズ検出を行い、前記ノイズ除去手段は、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記画像復号化手段の出力である復号化画像からノイズを除去することを特徴とするものである。
【００１８】
本発明の請求項１０に係る画像処理装置は、請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、前記ノイズが、ブロックノイズまたはモスキートノイズであることを特徴とするものである。
【００１９】
本発明の請求項１１に係る画像処理装置は、請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、前記ノイズ除去手段によりノイズ除去が施される所定の領域は、各ブロックにおける境界付近の画素の集合であることを特徴とするものである。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。
【００２１】
（実施の形態１）
本発明の実施の形態１を図１を用いて説明する。図１は画像処理装置の構成を示すブロック図である。
図において、画像処理装置は、ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、画像合成手段１０３、計数手段（演算手段）１０４、画像生成手段１０５、及び統計手段（統計量演算手段）１０６から構成される。
【００２２】
入力画像はノイズ検出手段１０１とノイズ除去手段１０２に入力される。ノイズ検出手段１０１では、入力画像に対してノイズ検出を行う。具体的なノイズ検出の方法としては、例えばブロックノイズに対しては、上記特許公報第２６４３６３６号の方法等を、またモスキートノイズに対しては、特開平１１−１１２９８７号公報の方法等を用いることができる。
【００２３】
ノイズ検出手段１０１は、入力画像に対して検出したノイズの位置等の情報をノイズ除去手段１０２、計数手段１０４に対して出力する。この情報は、ノイズ検出手段１０１が例えば画素単位でノイズ検出を行うとすると、どの画素がノイズ除去対象となるかという情報であり、例えばブロックやブロック境界単位でノイズ検出を行うとすると、どのブロックやブロック境界がノイズ除去対象となるかという情報である。
【００２４】
ノイズ除去手段１０２では、ノイズ検出手段１０１から入力されてきたノイズ検出の結果を基にして入力画像に対してノイズ除去を行う。具体的なノイズ除去の方法としては、前出の文献の方法等を用いることができる。そしてノイズ除去を施した画像を画像合成手段１０３に対して出力する。
【００２５】
計数手段１０４では、ノイズ検出手段１０１から入力されてきたノイズ検出の結果を基にしてどれだけの画素やブロックがノイズ除去対象として検出されたかを計数する。
【００２６】
画素単位でノイズ検出を行っているとした場合について説明する。例えばブロックノイズの場合、一般的にノイズが発生する画素はブロックの境界付近の画素である。図２（ａ）に示す８ｘ８画素のブロック２０１を単位として符号化されているとすると、ブロックノイズはこのブロック２０１の境界付近の画素に対して発生する。最大でもブロック２０１の境界付近の２画素までしかノイズ除去を行わないとした場合、図２（ｂ）で黒で示した４８個の画素がこのブロック２０１内でノイズ除去が行われる最大範囲となる。またノイズ除去手段１０２によりこのブロック２０１のノイズ除去を施す画素が、例えば、図２（ｃ）で黒で示した２２個の画素であるとする。
【００２７】
計数手段１０４では、全画面に対してノイズ除去手段１０２でノイズ除去を施すと決定された画素数を計数する。そして、その画素数がノイズ除去が行われる最大範囲の画素数の何％であるかを計算する。例えば画面内のブロック数が５４００個であるとすると、この場合のノイズ除去が行われる最大範囲の画素数は２５９２００個となる。よってノイズ除去を施すと決定された画素数が１０００００個であった場合には、約３９％の画素がノイズ除去を施されることになる。
【００２８】
またこの場合、ノイズ除去が行われる最大範囲の画素数に対する比ではなく、全画素数に対する比を求めても良い。またモスキートノイズの場合、一般的にノイズが発生する可能性のある画素は全画素である。したがって、ノイズ除去対象画素数と全画素数の比を計算し出力する。計数手段１０４は、この計算結果を統計手段１０６に対して出力する。
【００２９】
またノイズ検出手段１０１がブロック単位やブロック境界の単位でノイズ検出を行う場合には、計数手段１０４においてはノイズ除去が施されるブロック数やブロック境界数を計数し、その計数結果と全ブロック数や全ブロック境界数との比を計算して出力する。
【００３０】
統計手段１０６では、計数手段１０４から出力された計算結果に対して、所定期間に渡ってその統計量を求める。所定期間としては、例えば１フィールド、１フレームであっても良いし、ＭＰＥＧ符号化方式におけるＧＯＰ（Ｇｒｏｕｐ ｏｆ ｐｉｃｔｕｒｅ）の数倍の期間や、０．５秒ぐらいから数秒程度の期間であっても良い。また入力画像が静止画の場合である場合や、動画であっても所定期間を１フィールドや１フレームにする場合には、統計手段１０６では計数手段１０４から出力された計算結果をそのまま出力する。この場合には、統計手段１０６はなくても良い。また統計量としては、平均値、最小値、最大値等の一つでも良いし、そのうちの複数であっても良い。統計手段１０６では、求めた統計量を画像生成手段１０５に対して出力する。
【００３１】
画像生成手段１０５では、統計手段１０６から出力された統計量を基にして、該統計量を表示するための棒グラフ状の画像を生成する。画像生成手段１０５ににより生成した画像の例を図３に示す。図３（ａ）は統計手段１０６の出力値が０％であるときの棒グラフ状の画像２０２ａを示し、図３（ｂ）は統計手段１０６の出力値が５０％であるときの棒グラフ状の画像２０２ｂを示し、図３（ｃ）は統計手段１０６の出力値が１００％であるときの棒グラフ状の画像２０２ｃを示している。このように、画像生成手段１０５では、統計手段１０６から出力された値を基にして、何％の画素がノイズ除去対象となっているかを示す棒グラフ状の画像を生成し、それを画像合成手段１０３に対して出力する。
【００３２】
画像合成手段１０３では、ノイズ除去手段１０２の出力である画像と画像生成手段１０５の出力である画像を合成する。例えば、図４（ａ）がノイズ除去手段１０２の出力画像２０３を示し、図４（ｂ）が画像生成手段１０５の出力である棒グラフ状の画像２０２ｂを示すとすると、画像合成手段１０３では、画像２０３と棒グラフ状の画像２０２ｂを合成して図４（ｃ）に示す画像を生成し、出力する。
【００３３】
以上のように、実施の形態１の画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行い、ノイズを除去すべきであると判断された画素数やブロック数等を計数して、ノイズが除去された画素数やブロック数等が全体に対してどの程度の割合であるかを計算し、そして、所定期間に渡ってその結果に対する統計量を求め、その統計量を示すグラフ状の画像データを生成し、その画像データとノイズ除去後の画像とを合成して出力するので、入力画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者は、画面全体やある領域のうち、どの程度の画素がノイズ除去を施されたかを簡易に知ることができる。
【００３４】
（実施の形態２）
実施の形態２を図１を用いて説明する。実施の形態２では、画像生成手段１０５，画像合成手段１０３の動作が実施の形態１と異なり、ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、計数手段１０４、統計手段１０６の動作は実施の形態１と同様である。したがって、ここでは画像生成手段１０５と画像合成手段１０３の動作について説明する。
【００３５】
画像生成手段１０５では、統計手段１０６から出力された統計量の計算結果を表示するための画像を生成する。この際には、画像生成手段１０５内に数字の文字を示すフォントテーブルを用意しておき、そのフォントテーブルを参照することにより文字画像を生成すれば良い。このように画像生成手段１０５では、統計手段１０６から出力された値を基にして、何％の画素がノイズ除去対象となっているかを示す数字を文字として示す画像を生成し、それを画像合成手段１０３に対して出力する。
【００３６】
画像合成手段１０３では、ノイズ除去手段１０２の出力である画像と画像生成手段１０５の出力である画像を合成する。例えば、図５（ａ）がノイズ除去手段１０２の出力画像２０３を示し、図５（ｂ）が画像生成手段１０５の出力である文字画像２０４を示すとすると、画像合成手段１０３では、画像２０３と文字画像２０４を合成して図５（ｃ）に示すような画像を生成し、出力する。
【００３７】
以上のように、実施の形態２の画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行い、ノイズを除去すべきであると判断された画素数やブロック数を計数して、ノイズが除去された画素数やブロック数がどの程度の割合であるかを計算し、そして、所定期間に渡ってその計算結果の統計量を取り、その統計量の数値を示す文字の画像データを生成し、その画像データとノイズ除去後の画像とを合成して出力するので、入力画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者は、画面全体やある領域のうち、どの程度の画素がノイズ除去を施されたかを簡易に知ることができる。
【００３８】
（実施の形態３）
実施の形態３を図１を用いて説明する。実施の形態３では、画像生成手段１０５，画像合成手段１０３の動作は実施の形態１と異なり、ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、計数手段１０４、統計手段１０６の動作は実施の形態１と同様である。したがって、ここでは画像生成手段１０５と画像合成手段１０３の動作について説明する。
【００３９】
画像生成手段１０５では、統計手段１０６から出力された統計量の結果を入力とし、その統計量の結果を予め定められた段階に分類する。例えば、「大」、「中」、「小」の３段階に分類する場合、統計手段１０６から出力された計算結果が０〜３３％であれば「小」、３４〜６６％であれば「中」、６７〜１００％であれば「大」というように分類する。この分類数は３段階以外でも構わない。そしてどの段階に分類されたかを表示するための画像を生成する。この際には、例えばフォントテーブルを参照することによって、「大」、「中」、「小」といった文字画像を生成しても良いし、分類別に予め定めておいた色画像を表示しても良いし、記号等を表示しても良い。このように画像生成手段１０５では、統計手段１０６から出力された統計量の結果が、予め定めておいた段階数のうちのどの段階に属するかを示す文字や記号や色を示す画像を生成し、それを画像合成手段１０３に対して出力する。
【００４０】
画像合成手段１０３では、ノイズ除去手段１０２の出力である画像と画像生成手段１０５の出力である画像を合成する。例えば、図６（ａ）がノイズ除去手段１０２の出力画像２０３を示し、図６（ｂ）が画像生成手段１０５の出力である赤色の色画像２０５を示すとすると、画像合成手段１０３では、画像２０３と赤色の色画像２０５を合成して図６（ｃ）に示す画像を生成し、出力する。
【００４１】
以上のように、実施の形態３の画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行い、ノイズを除去すべきであると判断された画素数やブロック数を計数して、ノイズが除去された画素数やブロック数がどの程度の割合であるかを計算し、そして、所定期間に渡ってその計算結果の統計量を求め、その統計量が、予め定めておいた段階数のうちのどの段階に属するかを示す文字や記号や色を示す画像を生成し、その画像データとノイズ除去後の画像とを合成して出力するので、画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者は、画面全体やある領域のうち、どの程度の画素がノイズ除去を施されたかを簡易に知ることができる。
【００４２】
（実施の形態４）
本発明の実施の形態４を図１を用いて説明する。実施の形態４が実施の形態１と最も異なる点は、ノイズ検出手段１０１が、実施の形態１ではノイズの位置の検出を行っているのに対し、本実施の形態ではノイズの位置を検出すると同時に、ノイズの強度も検出する点である。
【００４３】
入力画像はノイズ検出手段１０１とノイズ除去手段１０２に入力される。ノイズ検出手段１０１では、入力画像に対してノイズ検出を行う。ノイズ検出手段１０１は、入力画像に対して検出したノイズの位置とその強度等の情報をノイズ除去手段１０２、計数手段１０４に対して出力する。
【００４４】
ノイズ除去手段１０２では、ノイズ検出手段１０１から入力されてきたノイズ検出の結果を基にして入力画像に対してノイズ除去を行う。この際にはノイズ検出手段１０１から入力されてきたノイズの強度を利用しても構わない。
【００４５】
計数手段１０４では、ノイズ検出手段１０１から入力されてきたノイズ検出の結果を基にしてどれだけの画素やブロックがノイズ除去対象として検出されたかを計数する。計数方法は基本的には実施の形態１と同様であるが、ここではノイズの強度別に計数を行う。例えばノイズ検出手段１０１でノイズの強度を３段階（弱、中、強）で検出しているとすると、各強度毎にノイズ除去対象となっている画素数やブロック数等を計数する。そして、計数の結果得られた画素数やブロック数が、ノイズ除去が行われる最大範囲の画素数やブロック数の何％であるかを計算する。そしてその計算結果を画像生成手段１０５に対して出力する。
【００４６】
統計手段１０６では、計数手段１０４から出力された計算結果に対して、所定期間に渡ってその統計量を求める。基本的な動作は実施の形態１と同様であるが、ここではノイズの強度別に統計量を求める。例えばノイズ検出手段１０１でノイズの強度を３段階（弱、中、強）で検出しているとすると、各強度毎に計数手段１０４から出力された計算結果に対する統計量を求める。統計手段１０６では、求めた統計量を画像生成手段１０５に対して出力する。
【００４７】
画像生成手段１０５では、統計手段１０６から出力された統計量を基にして、該統計量を表示するための棒グラフ状の画像や文字画像等をノイズの強度別に生成する。画像生成手段１０５により生成した画像の例を図７に示す。図７（ａ），図７（ｂ）は、例えば、強度“弱”のノイズの統計量が２０％、強度“中”のノイズの統計量が３０％、強度“強”のノイズの統計量が１０％である場合の棒グラフ状の画像２０６，文字画像２０７をそれぞれ示している。このように画像生成手段１０５では、計数手段１０４から出力されたノイズの強度別の値を基にして、何％の画素がノイズ除去対象となっているかを示す棒グラフ状の画像や文字画像を生成し、それを画像合成手段１０３に対して出力する。
【００４８】
画像合成手段１０３では、ノイズ除去手段１０２の出力である画像と画像生成手段１０５の出力である画像を合成する。例えば、図８（ａ）がノイズ除去手段１０２の出力画像２０３を示し、図８（ｂ）が画像生成手段１０５の出力である棒グラフ状の画像２０６を示すとすると、画像合成手段１０３では、画像２０３と棒グラフ状の画像２０６を合成して図８（ｃ）のような画像を生成し、出力する。
【００４９】
以上のように、実施の形態４の画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行い、ノイズを除去すべきであると判断された画素数やブロック数等をノイズの強度別に計数して、ノイズが除去された画素数やブロック数等がどの程度の割合であるかを計算し、そして、ノイズの強度別にその計算結果の統計量を求め、その統計量を示すグラフ状の画像データや文字画像をノイズの強度別に生成し、その画像データとノイズ除去後の画像とを合成して出力するので、入力画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者は、画面全体やある領域のうち、どの強度のノイズがどの程度除去されたかを簡易に知ることができ、ユーザインターフェースの改善を図ることができる。
【００５０】
（実施の形態５）
実施の形態５を図９を用いて説明する。図９は本発明の実施の形態５による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
図において、画像処理装置は、ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、画像合成手段１０３、及び画像生成手段９０５から構成される。
【００５１】
ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２の動作は実施の形態１と同様であるので説明は省略する。ただし、ノイズ検出手段１０１での検出結果は画像生成手段９０５に対して出力される。
【００５２】
画像生成手段９０５では、ノイズ検出手段１０１から入力されるノイズ検出結果を表示するための画像を生成する。この際には、ノイズ検出手段１０１においてノイズ除去の対象と判断された領域を所定の色で示した画像を生成する。ノイズ除去の対象と判断された領域の最小単位は、ノイズ検出手段１０１におけるノイズ検出が画素単位、ブロック単位、ブロック境界単位などのうちどのような単位で行われているかにより変化する。また、どのような色で示すかは、例えばノイズ除去の対象と判断された領域をすべて同一の色で表現しても良いし、ノイズ検出手段１０１において検出されたノイズの強度に応じて変えても良い。例えばノイズの強度を「弱」、「中」、「強」の３段階で判定する場合、「弱」は青、「中」は黄色、「強」は赤、というように色を変える方法が考えられる。
【００５３】
画像生成手段９０５で生成する画像の例を図１０に示す。図１０（ａ），図１０（ｂ）において、黒で塗りつぶした領域がノイズ除去の対象とされた領域を示す画像２０８，２０９である。図１０（ａ）はノイズ検出を例えばブロック単位で行った場合の例であり、図１０（ｂ）はノイズ検出を例えばブロック境界単位で行った場合の例である。このように画像生成手段９０５で生成された画像データは画像合成手段１０３に対して出力する。
【００５４】
画像合成手段１０３では、ノイズ除去手段１０２の出力である画像と画像生成手段１０５の出力である画像を合成する。例えば、図１１（ａ）がノイズ除去手段１０２の出力画像２０３を示し、図１１（ｂ）が画像生成手段９０５の出力画像２０８を示すとすると、画像合成手段１０３では、画像２０３と画像２０８を合成して図１１（ｃ）のような画像を生成し、出力する。
【００５５】
以上のように、実施の形態５の画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行い、ノイズを除去すべきであると判断された画素やブロック等を所定の色でノイズ除去後の画像上に合成して表示するので、入力画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの位置の画素に対してどの程度のノイズ除去が施されたかを簡易に知ることができる。
【００５６】
（実施の形態６）
本発明の実施の形態６を図１２を用いて説明する。図１２は、本発明の実施の形態６による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
図において、画像処理装置は、ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、及び差分画像生成手段１２０１から構成される。
【００５７】
入力画像はノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、差分画像生成手段１２０１に入力される。ノイズ検出手段１０１とノイズ除去手段１０２の動作は実施の形態１と同様であるので説明は省略する。そしてノイズ除去手段１０２でノイズ除去を施された画像は差分画像生成手段１２０１に入力される。
【００５８】
差分画像生成手段１２０１では、入力画像とノイズ除去手段１０２の出力である画像とを入力とし、両者の差分画像を生成して出力する。すなわち、入力画像のうちノイズ除去手段１０２で除去されたノイズ成分画像を生成して出力することになる。
【００５９】
以上のように、実施の形態６の画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行い、ノイズ除去が施された画像と入力画像との差分画像を生成して出力するので、視聴者はノイズ除去の際に実際にどれだけのノイズ成分が除去されたかを画像として簡易に知ることが出来る。
【００６０】
（実施の形態７）
本発明の実施の形態７を図１３を用いて説明する。図１３は本発明の実施の形態７による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
図において、画像処理装置は、ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、及び画面合成手段１３０１から構成される。
【００６１】
入力画像はノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、画面合成手段１３０１に入力される。ノイズ検出手段１０１とノイズ除去手段１０２の動作は実施の形態１と同様であるので説明は省略する。そしてノイズ除去手段１０２でノイズ除去を施された画像は画面合成手段１３０１に入力される。
【００６２】
画面合成手段１３０１では、入力画像とノイズ除去手段１０２の出力である画像とを入力とし、両者の画像を合成して出力する。例えば、図１４（ａ）が入力画像２１０を示し、図１４（ｂ）がノイズ除去手段１０２の出力画像２０３を示すとすると、画面合成手段１３０１では、画像２０３の左半分と画像２１０の左半分を合成して図１４（ｃ）に示す画像を生成し、出力する。
【００６３】
以上のように、実施の形態７の画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行い、ノイズ除去が施された画像と入力画像とを一画面に合成した画像を生成して出力するので、視聴者は、ノイズ除去の際に実際にノイズ除去前と除去後の画像を同時に見ることができ、どの程度ノイズ成分が除去されたかを画像として簡易に知ることが出来る。
【００６４】
（実施の形態８）
本発明の実施の形態８を図１５を用いて説明する。図１５は本発明の実施の形態８による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
図において、画像処理装置は、画像復号化手段１５０１、ノイズ検出手段１５０２、ノイズ除去手段１０２、画像合成手段１０３、計数手段１０４、画像生成手段１０５、及び統計手段１０６から構成される。
【００６５】
本実施の形態が実施の形態１と異なる点は、ノイズ検出手段が、実施の形態１では入力画像を用いてノイズを検出しているのに対し、本実施の形態では画像符号列を用いてノイズを検出する点である。
【００６６】
画像符号列は画像復号化手段１５０１とノイズ検出手段１５０２に入力される。画像復号化手段１５０１は、入力された画像符号列を復号化し復号化画像をノイズ除去手段１０２に対して出力する。
【００６７】
ノイズ検出手段１５０２では、画像符号列から得られる情報を用いて復号化画像のノイズ検出を行う。具体的なノイズ検出の方法としては、例えばブロックノイズに対しては、特開平１１−２３８８８４号公報の方法等を、またモスキートノイズに対しては、特開平１１−２３９６０６号公報の方法等を用いることができる。
【００６８】
ノイズ検出手段１５０２は、画像符号列から得られる情報を用いて検出したノイズの位置等の情報をノイズ除去手段１０２、計数手段１０４に対して出力する。この情報は、ノイズ検出手段１５０２が例えば画素単位でノイズ検出を行うとすると、どの画素がノイズ除去対象となるかという情報であり、例えばブロックやブロック境界単位でノイズ検出を行うとすると、どのブロックやブロック境界がノイズ除去対象となるかという情報である。
【００６９】
ノイズ除去手段１０２では、ノイズ検出手段１５０２から入力されてきたノイズ検出の結果を基にして、画像復号化手段１５０１から入力された復号化画像に対してノイズ除去を行う。具体的なノイズ除去の方法としては、前出の文献の方法等を用いることができる。そしてノイズ除去を施した画像を画像合成手段１０３に対して出力する。
【００７０】
計数手段１０４では、ノイズ検出手段１５０２から入力されてきたノイズ検出の結果を基にしてどれだけの画素やブロックがノイズ除去対象として検出されたかを計数する。計数の方法は実施の形態１と同様であるので説明は省略する。
【００７１】
統計手段１０６では、計数手段１０４から出力された計算結果に対して所定期間に渡る統計量を求める。この動作は実施の形態１と同様であるので説明は省略する。
【００７２】
画像生成手段１０５では、統計手段１０６から出力された統計量の計算結果を表示するための画像を生成して画像合成手段１０３に対して出力する。また画像合成手段１０３では、ノイズ除去手段１０２の出力である画像と画像生成手段１０５の出力である画像を合成して出力する。画像生成手段１０５と画像合成手段１０３の動作は、実施の形態１と同様であるので説明は省略する。
【００７３】
以上のように、実施の形態８の画像処理装置は、画像符号列から得られる情報を用いて復号化画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行い、ノイズを除去すべきであると判断された画素数やブロック数等を計数して、ノイズが除去された画素数やブロック数等がどの程度の割合であるかを計算し、そして、その計算結果の所定期間に渡る統計量を求め、その結果を示す画像データを生成し、その画像データとノイズ除去後の画像とを合成して出力するので、画像符号列を復号化して得られる画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの程度の画素がノイズ除去を施されたかを簡易に知ることができる。
【００７４】
（実施の形態９）
本発明の実施の形態９を図１６を用いて説明する。図１６は本発明の実施の形態９による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
図において、画像処理装置は、ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、差分画像生成手段１２０１、計数手段１６０１、画像生成手段１０５、及び画像合成手段１０３から構成される。
【００７５】
入力画像はノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、差分画像生成手段１２０１に入力される。ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、差分画像生成手段１２０１の動作は実施の形態６と同様であるので説明は省略する。ノイズ除去手段１０２でノイズ除去を施された画像は差分画像生成手段１２０１と共に画像合成手段１０３に対して入力される。また差分画像生成手段１２０１で生成された入力画像とノイズ除去後の画像の差分画像は、計数手段１６０１に対して出力される。
【００７６】
計数手段１６０１では、差分画像生成手段１２０１から出力された差分画像を入力とし、差分画像成分の絶対値が所定値以上となる画素数を計数する。そして計数した画素数と全画素数の比を計算し、その計算結果を画像生成手段１０５に対して出力する。
【００７７】
画像生成手段１０５と画像合成手段１０３の動作は実施の形態１と同様であるので、説明は省略する。
【００７８】
以上のように、実施の形態９の画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行い、ノイズ除去が施された画像と入力画像との差分画像を生成し、その差分画像の画素値の絶対値が所定値以上である画素をノイズ画素として計数し、そのノイズ画素数と全画素数の比を求め、その結果を示す画像データを生成し、その画像データとノイズ除去後の画像とを合成して出力するので、視聴者はノイズ除去の際に実際にどれだけのノイズ成分が除去されたかを画像として簡易に知ることが出来る。
【００７９】
なお本発明の実施の形態では、ブロックノイズとモスキートノイズを例としてノイズ除去対象となる画素数の計数方法を説明したが、これは他のノイズ除去、例えば時間軸方向のノイズ除去であっても良い。
【００８０】
また本発明の実施の形態では、計数手段１６０１での計数範囲が全画面である場合について説明したが、これは他の範囲であっても良い。例えば画面中央部のみについて計数したり、画面を複数に分割して各領域ごとに計数しても良い。
【００８１】
また本発明の実施の形態１では、画像合成手段１０３ではノイズ除去手段１０２と画像生成手段１０５との出力を合成する場合について説明したが、これは入力画像と画像生成手段１０５との出力を合成して出力しても良い。この場合の画像処理装置の構成は図１７のようになる。またこれは、実施の形態２〜５、８、９に関しても同様である。
【００８２】
また本発明の実施の形態１では、画像合成手段１０３ではノイズ除去手段１０２と画像生成手段１０５との出力を合成する場合について説明したが、これは画像生成手段１０５の出力画像のみを出力しても良い。この場合の画像処理装置の構成は図１８のようになる。またこれは、実施の形態２〜５、８、９に関しても同様である。
【００８３】
また本発明の実施の形態１では、統計手段１０６において、入力画像が静止画の場合である場合や、動画であっても所定期間を１フィールドや１フレームにする場合には、統計手段１０６では計数手段１０４から出力された計算結果をそのまま出力するとして説明したが、この場合には、統計手段１０６はなくても良い。この場合の画像処理装置の構成は図１９のようになる。またこれは、実施の形態２〜４、８、９に関しても同様である。
【００８４】
また本発明の実施の形態１では、画像生成手段１０５で生成する棒グラフの形状を図３を例として説明したが、これは他の形状であっても良い。
【００８５】
また本発明の実施の形態１では画像生成手段１０５で棒グラフを生成してノイズ除去後の画像に合成する場合について説明し、本発明の実施の形態２では、画像生成手段１０５で文字を生成してノイズ除去後の画像に合成する場合について説明し、本発明の実施の形態３では、画像生成手段１０５で何段階目に属するかという文字、記号、色を生成してノイズ除去後の画像に合成する場合について説明したが、画像生成手段１０５でこれらを同時に生成してノイズ除去後の画像に合成しても良い。
【００８６】
また本発明の実施の形態４では、画像生成手段１０５で強度別に棒グラフを生成する場合について説明したが、これは実施の形態２、３のように、数値や段階別の文字、記号、色等を強度別に生成しても良い。
【００８７】
また本発明の実施の形態７では、画面合成手段１３０１で入力画像とノイズ除去手段１０２の出力画像との画面の左半分の画像を合成する場合について説明したが、これは画面のどの位置を切り出しても良いし、どのような位置関係で合成しても良い。
【００８８】
また本発明の実施の形態８では、実施の形態１に対して画像符号列を用いてノイズを検出する場合について説明したが、これは実施の形態２〜７に対して適用しても良い。
【００８９】
また本発明の実施の形態９では、実施の形態１に対してノイズ除去前と除去後の差分画像からノイズ画素を検出する場合について説明したが、これは実施の形態２〜７に対して適用しても良い。
【００９０】
【発明の効果】
以上のように、本発明の請求項１に係る画像処理装置によれば、入力画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の全範囲または前記全範囲より小さい範囲で予め定めたノイズ除去が行える最大範囲に占める、ノイズ除去を施す範囲の割合を求める演算手段と、前記演算手段により求めた割合を基にして、前記割合を示す画像を生成する画像生成手段と、を備えたので、入力画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの程度の画素がノイズ除去を施されたかを簡易に知ることができるという効果を有する。
【００９１】
本発明の請求項２に係る画像処理装置によれば、入力画像に対してノイズ検出を行なうノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の全範囲または前記全範囲より小さい範囲で予め定めたノイズ除去が行える最大範囲に占める、ノイズ除去を施す範囲の割合を求める演算手段と、前記演算手段により求めた割合について、所定期間に渡る統計量を求める統計量演算手段と、前記統計量演算手段により求めた統計量を基にして、前記統計量を示す画像を生成する画像生成手段と、前記入力画像または前記ノイズ除去手段の出力画像と、前記画像生成手段の出力画像とを合成して表示する画像合成手段と、を備えたので、入力画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの程度の画素がノイズ除去を施されたかを所定期間毎に簡易に知ることができるという効果を有する。
【００９２】
本発明の請求項３に係る画像処理装置によれば、入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の全範囲または前記全範囲より小さい範囲で予め定めたノイズ除去が行える最大範囲に占める、ノイズ除去を施す範囲の割合をノイズの強度別に求める演算手段と、前記演算手段により求めた割合を基にして、前記割合を示す画像をノイズの強度別に生成する画像生成手段と、を備えたので、入力画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの強度のノイズがどの程度除去されたかを簡易に知ることができ、ユーザインターフェースの改善を図ることができるという効果を有する。
【００９３】
本発明の請求項４に係る画像処理装置によれば、入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の全範囲または前記全範囲より小さい範囲で予め定めたノイズ除去が行える最大範囲に占める、ノイズ除去を施す範囲の割合をノイズの強度別に求める演算手段と、前記演算手段により求めた割合について、所定期間に渡る統計量をノイズの強度別に求める統計量演算手段と、前記統計量演算手段により求めた統計量を基にして、前記統計量を示す画像をノイズの強度別に生成する画像生成手段と、前記入力画像または前記ノイズ除去手段の出力画像と、前記画像生成手段の出力画像とを合成して表示する画像合成手段と、を備えたので、入力画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの強度のノイズがどの程度除去されたかを所定期間毎に簡易に知ることができ、ユーザインターフェースの改善を図ることができるという効果を有する。
【００９４】
本発明の請求項５に係る画像処理装置によれば、入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像のノイズ除去が施される対象に含まれる画素をノイズの強度に応じた所定の色で示す画像を生成する画像生成手段と、前記入力画像または前記ノイズ除去手段の出力画像と、前記画像生成手段の出力画像とを合成して表示する画像合成手段と、を備えたので、入力画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの位置の画素に対してどの程度のノイズ除去が施されたかを簡易に知ることができるという効果を有する。
【００９５】
本発明の請求項６に係る画像処理装置によれば、入力画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像とを入力とし、前記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像との部分画像を一画面上に並列表示できるよう合成した画像を出力する画面合成手段と、を備えたので、入力画像のノイズ除去の際に実際に、視聴者はノイズ除去前と除去後の画像を同時に見ることができ、どの程度ノイズ成分が除去されたかを画像として簡易に知ることができるという効果を有する。
【００９６】
本発明の請求項７に係る画像処理装置によれば、請求項５記載の画像処理装置において、前記ノイズ検出手段において検出するノイズの強度は１種類であり、前記画像生成手段において生成する画像の色は１種類であるので、視聴者はどの位置の画素に対してどの程度のノイズ除去が施されたかを簡易に知ることができるという効果を有する。
【００９７】
本発明の請求項８に係る画像処理装置によれば、請求項６記載の画像処理装置において、前記画面合成手段は、前記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像との同じ領域の部分画像を切り出し、前記部分画像を上下または左右に並べた画像を生成するので、視聴者はノイズ除去前と除去後の画像を容易に比較することができ、どの程度ノイズ成分が除去されたかを画像として簡易に知ることができるをいう効果を有する。
【００９８】
本発明の請求項９に係る画像処理装置によれば、請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、画像符号列を復号化し復号化画像を出力する画像復号化手段を備え、前記ノイズ検出手段は、前記画像符号列を入力とし、前記画像符号列に含まれる情報を用いてノイズ検出を行い、前記ノイズ除去手段は、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記画像復号化手段の出力である復号化画像からノイズを除去するので、画像符号列を復号化して得られる復号化画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの程度の画素がノイズ除去を施されたかを簡易に知ることができるという効果を有する。
【００９９】
本発明の請求項１０に係る画像処理装置によれば、請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、前記ノイズが、ブロックノイズまたはモスキートノイズであるので、画像に含まれる最も目立ちやすいノイズを除去することができ、視聴者はどの程度の画素がノイズ除去を施されたかを簡易に知ることができるという効果を有する。
【０１００】
本発明の請求項１１に係る画像処理装置によれば、請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、前記ノイズ除去手段によりノイズ除去が施される所定の領域は、各ブロックにおける境界付近の画素の集合であるので、全画面を処理する場合と比較して、効率的にブロックノイズを検出することができるという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１，２，３，４による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１による画像処理装置を説明するための画像の模式図である。
【図３】本発明の実施の形態１による画像処理装置を説明するための画像の模式図である。
【図４】本発明の実施の形態１による画像処理装置を説明するための画像の模式図である。
【図５】本発明の実施の形態２による画像処理装置を説明するための画像の模式図である。
【図６】本発明の実施の形態３による画像処理装置を説明するための画像の模式図である。
【図７】本発明の実施の形態４による画像処理装置を説明するための画像の模式図である。
【図８】本発明の実施の形態４による画像処理装置を説明するための画像の模式図である。
【図９】本発明の実施の形態５による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の実施の形態５による画像処理装置を説明するための画像の模式図である。
【図１１】本発明の実施の形態５による画像処理装置を説明するための画像の模式図である。
【図１２】本発明の実施の形態６による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】本発明の実施の形態７による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】本発明の実施の形態７による画像処理装置を説明するための画像の模式図である。
【図１５】本発明の実施の形態８による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１６】本発明の実施の形態９による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】本発明の実施の形態１による画像処理装置の他の例の構成を示すブロック図である。
【図１８】本発明の実施の形態１による画像処理装置の他の例の構成を示すブロック図である。
【図１９】本発明の実施の形態１による画像処理装置の他の例の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０１ ノイズ検出手段
１０２ ノイズ除去手段
１０３ 画像合成手段
１０４ 計数手段
１０５ 画像生成手段
１０６ 統計手段
【発明の属する技術分野】
本発明は、静止画像や動画像に生じノイズを検出し表示する画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、放送、通信や蓄積の分野における画像の高能率圧縮符号化方法として、ＪＰＥＧ方式、ＭＰＥＧ方式等が広く用いられている。ＪＰＥＧ方式では画像から空間方向の冗長度を取り除き、ＭＰＥＧ方式では、画像から空間方向と時間方向の冗長度を取り除くことにより符号化を行う。
【０００３】
通常ビットレートが高い（圧縮率が小さい）場合には、ＪＰＥＧ、ＭＰＥＧ方式では画質劣化は非常に目立ちにくい。しかしながら、ビットレートが低く（圧縮率が高く）なると画質劣化、すなわち符号化ノイズが目立ち始める。ＪＰＥＧ、ＭＰＥＧ方式における符号化ノイズの代表的なものとして、ブロックノイズ（ブロック歪みとも呼ばれる）とモスキートノイズ（リンギングノイズ、コロナノイズとも言われる）とがある。
【０００４】
ブロックノイズは、ブロック境界がはっきりとタイル状に見える現象である。これは、ブロック内の画像信号が低域周波数成分しか持たず、かつ隣接するブロック間での周波数成分値が異なるために生じる。
【０００５】
またモスキートノイズは、エッジ周辺に蚊が飛んでいるようにチラチラと生じるノイズである。これは本来画像信号が有していた高周波数成分が、量子化処理によりなくなることにより生じる。
【０００６】
ブロックノイズやモスキートノイズは従来のアナログ系のノイズとは異なり、画質劣化として大きく目立つ。これらを除去する方法は特許公報第２６４３６３６号等に記載されている。また時間方向のノイズを除去する方法は現在幅広く用いられている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の方法でノイズ除去を施した場合、元の画像からどの程度画質が改善されたか、またどの領域のノイズが除去されたか、といった情報は、ノイズ除去後の映像を見るだけでは容易には判断できない。
【０００８】
本発明は上記問題点を解決するものであり、画像に対してノイズ検出、除去を施した場合に、元の画像からどの程度画質が改善されたか、またどの領域のノイズが除去されたか、といった情報を画像と共に表示し、容易にそれらの情報を知ることができる画像処理装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明は上記目的を達成するためになされたものであり、請求項１に係る画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の全範囲または前記全範囲より小さい範囲で予め定めたノイズ除去が行える最大範囲に占める、ノイズ除去を施す範囲の割合を求める演算手段と、前記演算手段により求めた割合を基にして、前記割合を示す画像を生成する画像生成手段と、を備えたことを特徴とするものである。
【００１０】
本発明の請求項２に係る画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の全範囲または前記全範囲より小さい範囲で予め定めたノイズ除去が行える最大範囲に占める、ノイズ除去を施す範囲の割合を求める演算手段と、前記演算手段により求めた割合について、所定期間に渡る統計量を求める統計量演算手段と、前記統計量演算手段により求めた統計量を基にして、前記統計量を示す画像を生成する画像生成手段と、前記入力画像または前記ノイズ除去手段の出力画像と、前記画像生成手段の出力画像とを合成して表示する画像合成手段と、を備えたことを特徴とするものである。
【００１１】
本発明の請求項３に係る画像処理装置は、入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の全範囲または前記全範囲より小さい範囲で予め定めたノイズ除去が行える最大範囲に占める、ノイズ除去を施す範囲の割合をノイズの強度別に求める演算手段と、前記演算手段により求めた割合を基にして、前記割合を示す画像をノイズの強度別に生成する画像生成手段と、を備えたことを特徴とするものである。
【００１２】
本発明の請求項４に係る画像処理装置は、入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の全範囲または前記全範囲より小さい範囲で予め定めたノイズ除去が行える最大範囲に占める、ノイズ除去を施す範囲の割合をノイズの強度別に求める演算手段と、前記演算手段により求めた割合について、所定期間に渡る統計量をノイズの強度別に求める統計量演算手段と、前記統計量演算手段により求めた統計量を基にして、前記統計量を示す画像をノイズの強度別に生成する画像生成手段と、前記入力画像または前記ノイズ除去手段の出力画像と、前記画像生成手段の出力画像とを合成して表示する画像合成手段と、を備えたことを特徴とするものである。
【００１３】
本発明の請求項５に係る画像処理装置は、入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像のノイズ除去が施される対象に含まれる画素をノイズの強度に応じた所定の色で示す画像を生成する画像生成手段と、前記入力画像または前記ノイズ除去手段の出力画像と、前記画像生成手段の出力画像とを合成して表示する画像合成手段と、を備えたことを特徴とするものである。
【００１４】
本発明の請求項６に係る画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像とを入力とし、前記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像との部分画像を一画面上に並列表示できるよう合成した画像を出力する画面合成手段と、を備えたことを特徴とするものである。
【００１５】
本発明の請求項７に係る画像処理装置は、請求項５記載の画像処理装置において、前記ノイズ検出手段において検出するノイズの強度は１種類であり、前記画像生成手段において生成する画像の色は１種類であることを特徴とするものである。
【００１６】
本発明の請求項８に係る画像処理装置は、請求項６記載の画像処理装置において、前記画面合成手段は、前記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像との同じ領域の部分画像を切り出し、前記部分画像を上下または左右に並べた画像を生成することを特徴とするものである。
【００１７】
本発明の請求項９に係る画像処理装置は、請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、画像符号列を復号化し復号化画像を出力する画像復号化手段を備え、前記ノイズ検出手段は、前記画像符号列を入力とし、前記画像符号列に含まれる情報を用いてノイズ検出を行い、前記ノイズ除去手段は、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記画像復号化手段の出力である復号化画像からノイズを除去することを特徴とするものである。
【００１８】
本発明の請求項１０に係る画像処理装置は、請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、前記ノイズが、ブロックノイズまたはモスキートノイズであることを特徴とするものである。
【００１９】
本発明の請求項１１に係る画像処理装置は、請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、前記ノイズ除去手段によりノイズ除去が施される所定の領域は、各ブロックにおける境界付近の画素の集合であることを特徴とするものである。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。
【００２１】
（実施の形態１）
本発明の実施の形態１を図１を用いて説明する。図１は画像処理装置の構成を示すブロック図である。
図において、画像処理装置は、ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、画像合成手段１０３、計数手段（演算手段）１０４、画像生成手段１０５、及び統計手段（統計量演算手段）１０６から構成される。
【００２２】
入力画像はノイズ検出手段１０１とノイズ除去手段１０２に入力される。ノイズ検出手段１０１では、入力画像に対してノイズ検出を行う。具体的なノイズ検出の方法としては、例えばブロックノイズに対しては、上記特許公報第２６４３６３６号の方法等を、またモスキートノイズに対しては、特開平１１−１１２９８７号公報の方法等を用いることができる。
【００２３】
ノイズ検出手段１０１は、入力画像に対して検出したノイズの位置等の情報をノイズ除去手段１０２、計数手段１０４に対して出力する。この情報は、ノイズ検出手段１０１が例えば画素単位でノイズ検出を行うとすると、どの画素がノイズ除去対象となるかという情報であり、例えばブロックやブロック境界単位でノイズ検出を行うとすると、どのブロックやブロック境界がノイズ除去対象となるかという情報である。
【００２４】
ノイズ除去手段１０２では、ノイズ検出手段１０１から入力されてきたノイズ検出の結果を基にして入力画像に対してノイズ除去を行う。具体的なノイズ除去の方法としては、前出の文献の方法等を用いることができる。そしてノイズ除去を施した画像を画像合成手段１０３に対して出力する。
【００２５】
計数手段１０４では、ノイズ検出手段１０１から入力されてきたノイズ検出の結果を基にしてどれだけの画素やブロックがノイズ除去対象として検出されたかを計数する。
【００２６】
画素単位でノイズ検出を行っているとした場合について説明する。例えばブロックノイズの場合、一般的にノイズが発生する画素はブロックの境界付近の画素である。図２（ａ）に示す８ｘ８画素のブロック２０１を単位として符号化されているとすると、ブロックノイズはこのブロック２０１の境界付近の画素に対して発生する。最大でもブロック２０１の境界付近の２画素までしかノイズ除去を行わないとした場合、図２（ｂ）で黒で示した４８個の画素がこのブロック２０１内でノイズ除去が行われる最大範囲となる。またノイズ除去手段１０２によりこのブロック２０１のノイズ除去を施す画素が、例えば、図２（ｃ）で黒で示した２２個の画素であるとする。
【００２７】
計数手段１０４では、全画面に対してノイズ除去手段１０２でノイズ除去を施すと決定された画素数を計数する。そして、その画素数がノイズ除去が行われる最大範囲の画素数の何％であるかを計算する。例えば画面内のブロック数が５４００個であるとすると、この場合のノイズ除去が行われる最大範囲の画素数は２５９２００個となる。よってノイズ除去を施すと決定された画素数が１０００００個であった場合には、約３９％の画素がノイズ除去を施されることになる。
【００２８】
またこの場合、ノイズ除去が行われる最大範囲の画素数に対する比ではなく、全画素数に対する比を求めても良い。またモスキートノイズの場合、一般的にノイズが発生する可能性のある画素は全画素である。したがって、ノイズ除去対象画素数と全画素数の比を計算し出力する。計数手段１０４は、この計算結果を統計手段１０６に対して出力する。
【００２９】
またノイズ検出手段１０１がブロック単位やブロック境界の単位でノイズ検出を行う場合には、計数手段１０４においてはノイズ除去が施されるブロック数やブロック境界数を計数し、その計数結果と全ブロック数や全ブロック境界数との比を計算して出力する。
【００３０】
統計手段１０６では、計数手段１０４から出力された計算結果に対して、所定期間に渡ってその統計量を求める。所定期間としては、例えば１フィールド、１フレームであっても良いし、ＭＰＥＧ符号化方式におけるＧＯＰ（Ｇｒｏｕｐ ｏｆ ｐｉｃｔｕｒｅ）の数倍の期間や、０．５秒ぐらいから数秒程度の期間であっても良い。また入力画像が静止画の場合である場合や、動画であっても所定期間を１フィールドや１フレームにする場合には、統計手段１０６では計数手段１０４から出力された計算結果をそのまま出力する。この場合には、統計手段１０６はなくても良い。また統計量としては、平均値、最小値、最大値等の一つでも良いし、そのうちの複数であっても良い。統計手段１０６では、求めた統計量を画像生成手段１０５に対して出力する。
【００３１】
画像生成手段１０５では、統計手段１０６から出力された統計量を基にして、該統計量を表示するための棒グラフ状の画像を生成する。画像生成手段１０５ににより生成した画像の例を図３に示す。図３（ａ）は統計手段１０６の出力値が０％であるときの棒グラフ状の画像２０２ａを示し、図３（ｂ）は統計手段１０６の出力値が５０％であるときの棒グラフ状の画像２０２ｂを示し、図３（ｃ）は統計手段１０６の出力値が１００％であるときの棒グラフ状の画像２０２ｃを示している。このように、画像生成手段１０５では、統計手段１０６から出力された値を基にして、何％の画素がノイズ除去対象となっているかを示す棒グラフ状の画像を生成し、それを画像合成手段１０３に対して出力する。
【００３２】
画像合成手段１０３では、ノイズ除去手段１０２の出力である画像と画像生成手段１０５の出力である画像を合成する。例えば、図４（ａ）がノイズ除去手段１０２の出力画像２０３を示し、図４（ｂ）が画像生成手段１０５の出力である棒グラフ状の画像２０２ｂを示すとすると、画像合成手段１０３では、画像２０３と棒グラフ状の画像２０２ｂを合成して図４（ｃ）に示す画像を生成し、出力する。
【００３３】
以上のように、実施の形態１の画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行い、ノイズを除去すべきであると判断された画素数やブロック数等を計数して、ノイズが除去された画素数やブロック数等が全体に対してどの程度の割合であるかを計算し、そして、所定期間に渡ってその結果に対する統計量を求め、その統計量を示すグラフ状の画像データを生成し、その画像データとノイズ除去後の画像とを合成して出力するので、入力画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者は、画面全体やある領域のうち、どの程度の画素がノイズ除去を施されたかを簡易に知ることができる。
【００３４】
（実施の形態２）
実施の形態２を図１を用いて説明する。実施の形態２では、画像生成手段１０５，画像合成手段１０３の動作が実施の形態１と異なり、ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、計数手段１０４、統計手段１０６の動作は実施の形態１と同様である。したがって、ここでは画像生成手段１０５と画像合成手段１０３の動作について説明する。
【００３５】
画像生成手段１０５では、統計手段１０６から出力された統計量の計算結果を表示するための画像を生成する。この際には、画像生成手段１０５内に数字の文字を示すフォントテーブルを用意しておき、そのフォントテーブルを参照することにより文字画像を生成すれば良い。このように画像生成手段１０５では、統計手段１０６から出力された値を基にして、何％の画素がノイズ除去対象となっているかを示す数字を文字として示す画像を生成し、それを画像合成手段１０３に対して出力する。
【００３６】
画像合成手段１０３では、ノイズ除去手段１０２の出力である画像と画像生成手段１０５の出力である画像を合成する。例えば、図５（ａ）がノイズ除去手段１０２の出力画像２０３を示し、図５（ｂ）が画像生成手段１０５の出力である文字画像２０４を示すとすると、画像合成手段１０３では、画像２０３と文字画像２０４を合成して図５（ｃ）に示すような画像を生成し、出力する。
【００３７】
以上のように、実施の形態２の画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行い、ノイズを除去すべきであると判断された画素数やブロック数を計数して、ノイズが除去された画素数やブロック数がどの程度の割合であるかを計算し、そして、所定期間に渡ってその計算結果の統計量を取り、その統計量の数値を示す文字の画像データを生成し、その画像データとノイズ除去後の画像とを合成して出力するので、入力画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者は、画面全体やある領域のうち、どの程度の画素がノイズ除去を施されたかを簡易に知ることができる。
【００３８】
（実施の形態３）
実施の形態３を図１を用いて説明する。実施の形態３では、画像生成手段１０５，画像合成手段１０３の動作は実施の形態１と異なり、ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、計数手段１０４、統計手段１０６の動作は実施の形態１と同様である。したがって、ここでは画像生成手段１０５と画像合成手段１０３の動作について説明する。
【００３９】
画像生成手段１０５では、統計手段１０６から出力された統計量の結果を入力とし、その統計量の結果を予め定められた段階に分類する。例えば、「大」、「中」、「小」の３段階に分類する場合、統計手段１０６から出力された計算結果が０〜３３％であれば「小」、３４〜６６％であれば「中」、６７〜１００％であれば「大」というように分類する。この分類数は３段階以外でも構わない。そしてどの段階に分類されたかを表示するための画像を生成する。この際には、例えばフォントテーブルを参照することによって、「大」、「中」、「小」といった文字画像を生成しても良いし、分類別に予め定めておいた色画像を表示しても良いし、記号等を表示しても良い。このように画像生成手段１０５では、統計手段１０６から出力された統計量の結果が、予め定めておいた段階数のうちのどの段階に属するかを示す文字や記号や色を示す画像を生成し、それを画像合成手段１０３に対して出力する。
【００４０】
画像合成手段１０３では、ノイズ除去手段１０２の出力である画像と画像生成手段１０５の出力である画像を合成する。例えば、図６（ａ）がノイズ除去手段１０２の出力画像２０３を示し、図６（ｂ）が画像生成手段１０５の出力である赤色の色画像２０５を示すとすると、画像合成手段１０３では、画像２０３と赤色の色画像２０５を合成して図６（ｃ）に示す画像を生成し、出力する。
【００４１】
以上のように、実施の形態３の画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行い、ノイズを除去すべきであると判断された画素数やブロック数を計数して、ノイズが除去された画素数やブロック数がどの程度の割合であるかを計算し、そして、所定期間に渡ってその計算結果の統計量を求め、その統計量が、予め定めておいた段階数のうちのどの段階に属するかを示す文字や記号や色を示す画像を生成し、その画像データとノイズ除去後の画像とを合成して出力するので、画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者は、画面全体やある領域のうち、どの程度の画素がノイズ除去を施されたかを簡易に知ることができる。
【００４２】
（実施の形態４）
本発明の実施の形態４を図１を用いて説明する。実施の形態４が実施の形態１と最も異なる点は、ノイズ検出手段１０１が、実施の形態１ではノイズの位置の検出を行っているのに対し、本実施の形態ではノイズの位置を検出すると同時に、ノイズの強度も検出する点である。
【００４３】
入力画像はノイズ検出手段１０１とノイズ除去手段１０２に入力される。ノイズ検出手段１０１では、入力画像に対してノイズ検出を行う。ノイズ検出手段１０１は、入力画像に対して検出したノイズの位置とその強度等の情報をノイズ除去手段１０２、計数手段１０４に対して出力する。
【００４４】
ノイズ除去手段１０２では、ノイズ検出手段１０１から入力されてきたノイズ検出の結果を基にして入力画像に対してノイズ除去を行う。この際にはノイズ検出手段１０１から入力されてきたノイズの強度を利用しても構わない。
【００４５】
計数手段１０４では、ノイズ検出手段１０１から入力されてきたノイズ検出の結果を基にしてどれだけの画素やブロックがノイズ除去対象として検出されたかを計数する。計数方法は基本的には実施の形態１と同様であるが、ここではノイズの強度別に計数を行う。例えばノイズ検出手段１０１でノイズの強度を３段階（弱、中、強）で検出しているとすると、各強度毎にノイズ除去対象となっている画素数やブロック数等を計数する。そして、計数の結果得られた画素数やブロック数が、ノイズ除去が行われる最大範囲の画素数やブロック数の何％であるかを計算する。そしてその計算結果を画像生成手段１０５に対して出力する。
【００４６】
統計手段１０６では、計数手段１０４から出力された計算結果に対して、所定期間に渡ってその統計量を求める。基本的な動作は実施の形態１と同様であるが、ここではノイズの強度別に統計量を求める。例えばノイズ検出手段１０１でノイズの強度を３段階（弱、中、強）で検出しているとすると、各強度毎に計数手段１０４から出力された計算結果に対する統計量を求める。統計手段１０６では、求めた統計量を画像生成手段１０５に対して出力する。
【００４７】
画像生成手段１０５では、統計手段１０６から出力された統計量を基にして、該統計量を表示するための棒グラフ状の画像や文字画像等をノイズの強度別に生成する。画像生成手段１０５により生成した画像の例を図７に示す。図７（ａ），図７（ｂ）は、例えば、強度“弱”のノイズの統計量が２０％、強度“中”のノイズの統計量が３０％、強度“強”のノイズの統計量が１０％である場合の棒グラフ状の画像２０６，文字画像２０７をそれぞれ示している。このように画像生成手段１０５では、計数手段１０４から出力されたノイズの強度別の値を基にして、何％の画素がノイズ除去対象となっているかを示す棒グラフ状の画像や文字画像を生成し、それを画像合成手段１０３に対して出力する。
【００４８】
画像合成手段１０３では、ノイズ除去手段１０２の出力である画像と画像生成手段１０５の出力である画像を合成する。例えば、図８（ａ）がノイズ除去手段１０２の出力画像２０３を示し、図８（ｂ）が画像生成手段１０５の出力である棒グラフ状の画像２０６を示すとすると、画像合成手段１０３では、画像２０３と棒グラフ状の画像２０６を合成して図８（ｃ）のような画像を生成し、出力する。
【００４９】
以上のように、実施の形態４の画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行い、ノイズを除去すべきであると判断された画素数やブロック数等をノイズの強度別に計数して、ノイズが除去された画素数やブロック数等がどの程度の割合であるかを計算し、そして、ノイズの強度別にその計算結果の統計量を求め、その統計量を示すグラフ状の画像データや文字画像をノイズの強度別に生成し、その画像データとノイズ除去後の画像とを合成して出力するので、入力画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者は、画面全体やある領域のうち、どの強度のノイズがどの程度除去されたかを簡易に知ることができ、ユーザインターフェースの改善を図ることができる。
【００５０】
（実施の形態５）
実施の形態５を図９を用いて説明する。図９は本発明の実施の形態５による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
図において、画像処理装置は、ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、画像合成手段１０３、及び画像生成手段９０５から構成される。
【００５１】
ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２の動作は実施の形態１と同様であるので説明は省略する。ただし、ノイズ検出手段１０１での検出結果は画像生成手段９０５に対して出力される。
【００５２】
画像生成手段９０５では、ノイズ検出手段１０１から入力されるノイズ検出結果を表示するための画像を生成する。この際には、ノイズ検出手段１０１においてノイズ除去の対象と判断された領域を所定の色で示した画像を生成する。ノイズ除去の対象と判断された領域の最小単位は、ノイズ検出手段１０１におけるノイズ検出が画素単位、ブロック単位、ブロック境界単位などのうちどのような単位で行われているかにより変化する。また、どのような色で示すかは、例えばノイズ除去の対象と判断された領域をすべて同一の色で表現しても良いし、ノイズ検出手段１０１において検出されたノイズの強度に応じて変えても良い。例えばノイズの強度を「弱」、「中」、「強」の３段階で判定する場合、「弱」は青、「中」は黄色、「強」は赤、というように色を変える方法が考えられる。
【００５３】
画像生成手段９０５で生成する画像の例を図１０に示す。図１０（ａ），図１０（ｂ）において、黒で塗りつぶした領域がノイズ除去の対象とされた領域を示す画像２０８，２０９である。図１０（ａ）はノイズ検出を例えばブロック単位で行った場合の例であり、図１０（ｂ）はノイズ検出を例えばブロック境界単位で行った場合の例である。このように画像生成手段９０５で生成された画像データは画像合成手段１０３に対して出力する。
【００５４】
画像合成手段１０３では、ノイズ除去手段１０２の出力である画像と画像生成手段１０５の出力である画像を合成する。例えば、図１１（ａ）がノイズ除去手段１０２の出力画像２０３を示し、図１１（ｂ）が画像生成手段９０５の出力画像２０８を示すとすると、画像合成手段１０３では、画像２０３と画像２０８を合成して図１１（ｃ）のような画像を生成し、出力する。
【００５５】
以上のように、実施の形態５の画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行い、ノイズを除去すべきであると判断された画素やブロック等を所定の色でノイズ除去後の画像上に合成して表示するので、入力画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの位置の画素に対してどの程度のノイズ除去が施されたかを簡易に知ることができる。
【００５６】
（実施の形態６）
本発明の実施の形態６を図１２を用いて説明する。図１２は、本発明の実施の形態６による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
図において、画像処理装置は、ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、及び差分画像生成手段１２０１から構成される。
【００５７】
入力画像はノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、差分画像生成手段１２０１に入力される。ノイズ検出手段１０１とノイズ除去手段１０２の動作は実施の形態１と同様であるので説明は省略する。そしてノイズ除去手段１０２でノイズ除去を施された画像は差分画像生成手段１２０１に入力される。
【００５８】
差分画像生成手段１２０１では、入力画像とノイズ除去手段１０２の出力である画像とを入力とし、両者の差分画像を生成して出力する。すなわち、入力画像のうちノイズ除去手段１０２で除去されたノイズ成分画像を生成して出力することになる。
【００５９】
以上のように、実施の形態６の画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行い、ノイズ除去が施された画像と入力画像との差分画像を生成して出力するので、視聴者はノイズ除去の際に実際にどれだけのノイズ成分が除去されたかを画像として簡易に知ることが出来る。
【００６０】
（実施の形態７）
本発明の実施の形態７を図１３を用いて説明する。図１３は本発明の実施の形態７による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
図において、画像処理装置は、ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、及び画面合成手段１３０１から構成される。
【００６１】
入力画像はノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、画面合成手段１３０１に入力される。ノイズ検出手段１０１とノイズ除去手段１０２の動作は実施の形態１と同様であるので説明は省略する。そしてノイズ除去手段１０２でノイズ除去を施された画像は画面合成手段１３０１に入力される。
【００６２】
画面合成手段１３０１では、入力画像とノイズ除去手段１０２の出力である画像とを入力とし、両者の画像を合成して出力する。例えば、図１４（ａ）が入力画像２１０を示し、図１４（ｂ）がノイズ除去手段１０２の出力画像２０３を示すとすると、画面合成手段１３０１では、画像２０３の左半分と画像２１０の左半分を合成して図１４（ｃ）に示す画像を生成し、出力する。
【００６３】
以上のように、実施の形態７の画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行い、ノイズ除去が施された画像と入力画像とを一画面に合成した画像を生成して出力するので、視聴者は、ノイズ除去の際に実際にノイズ除去前と除去後の画像を同時に見ることができ、どの程度ノイズ成分が除去されたかを画像として簡易に知ることが出来る。
【００６４】
（実施の形態８）
本発明の実施の形態８を図１５を用いて説明する。図１５は本発明の実施の形態８による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
図において、画像処理装置は、画像復号化手段１５０１、ノイズ検出手段１５０２、ノイズ除去手段１０２、画像合成手段１０３、計数手段１０４、画像生成手段１０５、及び統計手段１０６から構成される。
【００６５】
本実施の形態が実施の形態１と異なる点は、ノイズ検出手段が、実施の形態１では入力画像を用いてノイズを検出しているのに対し、本実施の形態では画像符号列を用いてノイズを検出する点である。
【００６６】
画像符号列は画像復号化手段１５０１とノイズ検出手段１５０２に入力される。画像復号化手段１５０１は、入力された画像符号列を復号化し復号化画像をノイズ除去手段１０２に対して出力する。
【００６７】
ノイズ検出手段１５０２では、画像符号列から得られる情報を用いて復号化画像のノイズ検出を行う。具体的なノイズ検出の方法としては、例えばブロックノイズに対しては、特開平１１−２３８８８４号公報の方法等を、またモスキートノイズに対しては、特開平１１−２３９６０６号公報の方法等を用いることができる。
【００６８】
ノイズ検出手段１５０２は、画像符号列から得られる情報を用いて検出したノイズの位置等の情報をノイズ除去手段１０２、計数手段１０４に対して出力する。この情報は、ノイズ検出手段１５０２が例えば画素単位でノイズ検出を行うとすると、どの画素がノイズ除去対象となるかという情報であり、例えばブロックやブロック境界単位でノイズ検出を行うとすると、どのブロックやブロック境界がノイズ除去対象となるかという情報である。
【００６９】
ノイズ除去手段１０２では、ノイズ検出手段１５０２から入力されてきたノイズ検出の結果を基にして、画像復号化手段１５０１から入力された復号化画像に対してノイズ除去を行う。具体的なノイズ除去の方法としては、前出の文献の方法等を用いることができる。そしてノイズ除去を施した画像を画像合成手段１０３に対して出力する。
【００７０】
計数手段１０４では、ノイズ検出手段１５０２から入力されてきたノイズ検出の結果を基にしてどれだけの画素やブロックがノイズ除去対象として検出されたかを計数する。計数の方法は実施の形態１と同様であるので説明は省略する。
【００７１】
統計手段１０６では、計数手段１０４から出力された計算結果に対して所定期間に渡る統計量を求める。この動作は実施の形態１と同様であるので説明は省略する。
【００７２】
画像生成手段１０５では、統計手段１０６から出力された統計量の計算結果を表示するための画像を生成して画像合成手段１０３に対して出力する。また画像合成手段１０３では、ノイズ除去手段１０２の出力である画像と画像生成手段１０５の出力である画像を合成して出力する。画像生成手段１０５と画像合成手段１０３の動作は、実施の形態１と同様であるので説明は省略する。
【００７３】
以上のように、実施の形態８の画像処理装置は、画像符号列から得られる情報を用いて復号化画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行い、ノイズを除去すべきであると判断された画素数やブロック数等を計数して、ノイズが除去された画素数やブロック数等がどの程度の割合であるかを計算し、そして、その計算結果の所定期間に渡る統計量を求め、その結果を示す画像データを生成し、その画像データとノイズ除去後の画像とを合成して出力するので、画像符号列を復号化して得られる画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの程度の画素がノイズ除去を施されたかを簡易に知ることができる。
【００７４】
（実施の形態９）
本発明の実施の形態９を図１６を用いて説明する。図１６は本発明の実施の形態９による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
図において、画像処理装置は、ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、差分画像生成手段１２０１、計数手段１６０１、画像生成手段１０５、及び画像合成手段１０３から構成される。
【００７５】
入力画像はノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、差分画像生成手段１２０１に入力される。ノイズ検出手段１０１、ノイズ除去手段１０２、差分画像生成手段１２０１の動作は実施の形態６と同様であるので説明は省略する。ノイズ除去手段１０２でノイズ除去を施された画像は差分画像生成手段１２０１と共に画像合成手段１０３に対して入力される。また差分画像生成手段１２０１で生成された入力画像とノイズ除去後の画像の差分画像は、計数手段１６０１に対して出力される。
【００７６】
計数手段１６０１では、差分画像生成手段１２０１から出力された差分画像を入力とし、差分画像成分の絶対値が所定値以上となる画素数を計数する。そして計数した画素数と全画素数の比を計算し、その計算結果を画像生成手段１０５に対して出力する。
【００７７】
画像生成手段１０５と画像合成手段１０３の動作は実施の形態１と同様であるので、説明は省略する。
【００７８】
以上のように、実施の形態９の画像処理装置は、入力画像に対してノイズ検出とノイズ除去を行い、ノイズ除去が施された画像と入力画像との差分画像を生成し、その差分画像の画素値の絶対値が所定値以上である画素をノイズ画素として計数し、そのノイズ画素数と全画素数の比を求め、その結果を示す画像データを生成し、その画像データとノイズ除去後の画像とを合成して出力するので、視聴者はノイズ除去の際に実際にどれだけのノイズ成分が除去されたかを画像として簡易に知ることが出来る。
【００７９】
なお本発明の実施の形態では、ブロックノイズとモスキートノイズを例としてノイズ除去対象となる画素数の計数方法を説明したが、これは他のノイズ除去、例えば時間軸方向のノイズ除去であっても良い。
【００８０】
また本発明の実施の形態では、計数手段１６０１での計数範囲が全画面である場合について説明したが、これは他の範囲であっても良い。例えば画面中央部のみについて計数したり、画面を複数に分割して各領域ごとに計数しても良い。
【００８１】
また本発明の実施の形態１では、画像合成手段１０３ではノイズ除去手段１０２と画像生成手段１０５との出力を合成する場合について説明したが、これは入力画像と画像生成手段１０５との出力を合成して出力しても良い。この場合の画像処理装置の構成は図１７のようになる。またこれは、実施の形態２〜５、８、９に関しても同様である。
【００８２】
また本発明の実施の形態１では、画像合成手段１０３ではノイズ除去手段１０２と画像生成手段１０５との出力を合成する場合について説明したが、これは画像生成手段１０５の出力画像のみを出力しても良い。この場合の画像処理装置の構成は図１８のようになる。またこれは、実施の形態２〜５、８、９に関しても同様である。
【００８３】
また本発明の実施の形態１では、統計手段１０６において、入力画像が静止画の場合である場合や、動画であっても所定期間を１フィールドや１フレームにする場合には、統計手段１０６では計数手段１０４から出力された計算結果をそのまま出力するとして説明したが、この場合には、統計手段１０６はなくても良い。この場合の画像処理装置の構成は図１９のようになる。またこれは、実施の形態２〜４、８、９に関しても同様である。
【００８４】
また本発明の実施の形態１では、画像生成手段１０５で生成する棒グラフの形状を図３を例として説明したが、これは他の形状であっても良い。
【００８５】
また本発明の実施の形態１では画像生成手段１０５で棒グラフを生成してノイズ除去後の画像に合成する場合について説明し、本発明の実施の形態２では、画像生成手段１０５で文字を生成してノイズ除去後の画像に合成する場合について説明し、本発明の実施の形態３では、画像生成手段１０５で何段階目に属するかという文字、記号、色を生成してノイズ除去後の画像に合成する場合について説明したが、画像生成手段１０５でこれらを同時に生成してノイズ除去後の画像に合成しても良い。
【００８６】
また本発明の実施の形態４では、画像生成手段１０５で強度別に棒グラフを生成する場合について説明したが、これは実施の形態２、３のように、数値や段階別の文字、記号、色等を強度別に生成しても良い。
【００８７】
また本発明の実施の形態７では、画面合成手段１３０１で入力画像とノイズ除去手段１０２の出力画像との画面の左半分の画像を合成する場合について説明したが、これは画面のどの位置を切り出しても良いし、どのような位置関係で合成しても良い。
【００８８】
また本発明の実施の形態８では、実施の形態１に対して画像符号列を用いてノイズを検出する場合について説明したが、これは実施の形態２〜７に対して適用しても良い。
【００８９】
また本発明の実施の形態９では、実施の形態１に対してノイズ除去前と除去後の差分画像からノイズ画素を検出する場合について説明したが、これは実施の形態２〜７に対して適用しても良い。
【００９０】
【発明の効果】
以上のように、本発明の請求項１に係る画像処理装置によれば、入力画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の全範囲または前記全範囲より小さい範囲で予め定めたノイズ除去が行える最大範囲に占める、ノイズ除去を施す範囲の割合を求める演算手段と、前記演算手段により求めた割合を基にして、前記割合を示す画像を生成する画像生成手段と、を備えたので、入力画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの程度の画素がノイズ除去を施されたかを簡易に知ることができるという効果を有する。
【００９１】
本発明の請求項２に係る画像処理装置によれば、入力画像に対してノイズ検出を行なうノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の全範囲または前記全範囲より小さい範囲で予め定めたノイズ除去が行える最大範囲に占める、ノイズ除去を施す範囲の割合を求める演算手段と、前記演算手段により求めた割合について、所定期間に渡る統計量を求める統計量演算手段と、前記統計量演算手段により求めた統計量を基にして、前記統計量を示す画像を生成する画像生成手段と、前記入力画像または前記ノイズ除去手段の出力画像と、前記画像生成手段の出力画像とを合成して表示する画像合成手段と、を備えたので、入力画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの程度の画素がノイズ除去を施されたかを所定期間毎に簡易に知ることができるという効果を有する。
【００９２】
本発明の請求項３に係る画像処理装置によれば、入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の全範囲または前記全範囲より小さい範囲で予め定めたノイズ除去が行える最大範囲に占める、ノイズ除去を施す範囲の割合をノイズの強度別に求める演算手段と、前記演算手段により求めた割合を基にして、前記割合を示す画像をノイズの強度別に生成する画像生成手段と、を備えたので、入力画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの強度のノイズがどの程度除去されたかを簡易に知ることができ、ユーザインターフェースの改善を図ることができるという効果を有する。
【００９３】
本発明の請求項４に係る画像処理装置によれば、入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の全範囲または前記全範囲より小さい範囲で予め定めたノイズ除去が行える最大範囲に占める、ノイズ除去を施す範囲の割合をノイズの強度別に求める演算手段と、前記演算手段により求めた割合について、所定期間に渡る統計量をノイズの強度別に求める統計量演算手段と、前記統計量演算手段により求めた統計量を基にして、前記統計量を示す画像をノイズの強度別に生成する画像生成手段と、前記入力画像または前記ノイズ除去手段の出力画像と、前記画像生成手段の出力画像とを合成して表示する画像合成手段と、を備えたので、入力画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの強度のノイズがどの程度除去されたかを所定期間毎に簡易に知ることができ、ユーザインターフェースの改善を図ることができるという効果を有する。
【００９４】
本発明の請求項５に係る画像処理装置によれば、入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像のノイズ除去が施される対象に含まれる画素をノイズの強度に応じた所定の色で示す画像を生成する画像生成手段と、前記入力画像または前記ノイズ除去手段の出力画像と、前記画像生成手段の出力画像とを合成して表示する画像合成手段と、を備えたので、入力画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの位置の画素に対してどの程度のノイズ除去が施されたかを簡易に知ることができるという効果を有する。
【００９５】
本発明の請求項６に係る画像処理装置によれば、入力画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、前記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像とを入力とし、前記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像との部分画像を一画面上に並列表示できるよう合成した画像を出力する画面合成手段と、を備えたので、入力画像のノイズ除去の際に実際に、視聴者はノイズ除去前と除去後の画像を同時に見ることができ、どの程度ノイズ成分が除去されたかを画像として簡易に知ることができるという効果を有する。
【００９６】
本発明の請求項７に係る画像処理装置によれば、請求項５記載の画像処理装置において、前記ノイズ検出手段において検出するノイズの強度は１種類であり、前記画像生成手段において生成する画像の色は１種類であるので、視聴者はどの位置の画素に対してどの程度のノイズ除去が施されたかを簡易に知ることができるという効果を有する。
【００９７】
本発明の請求項８に係る画像処理装置によれば、請求項６記載の画像処理装置において、前記画面合成手段は、前記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像との同じ領域の部分画像を切り出し、前記部分画像を上下または左右に並べた画像を生成するので、視聴者はノイズ除去前と除去後の画像を容易に比較することができ、どの程度ノイズ成分が除去されたかを画像として簡易に知ることができるをいう効果を有する。
【００９８】
本発明の請求項９に係る画像処理装置によれば、請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、画像符号列を復号化し復号化画像を出力する画像復号化手段を備え、前記ノイズ検出手段は、前記画像符号列を入力とし、前記画像符号列に含まれる情報を用いてノイズ検出を行い、前記ノイズ除去手段は、前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記画像復号化手段の出力である復号化画像からノイズを除去するので、画像符号列を復号化して得られる復号化画像に対してノイズ除去を施した場合に、視聴者はどの程度の画素がノイズ除去を施されたかを簡易に知ることができるという効果を有する。
【００９９】
本発明の請求項１０に係る画像処理装置によれば、請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、前記ノイズが、ブロックノイズまたはモスキートノイズであるので、画像に含まれる最も目立ちやすいノイズを除去することができ、視聴者はどの程度の画素がノイズ除去を施されたかを簡易に知ることができるという効果を有する。
【０１００】
本発明の請求項１１に係る画像処理装置によれば、請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、前記ノイズ除去手段によりノイズ除去が施される所定の領域は、各ブロックにおける境界付近の画素の集合であるので、全画面を処理する場合と比較して、効率的にブロックノイズを検出することができるという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１，２，３，４による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１による画像処理装置を説明するための画像の模式図である。
【図３】本発明の実施の形態１による画像処理装置を説明するための画像の模式図である。
【図４】本発明の実施の形態１による画像処理装置を説明するための画像の模式図である。
【図５】本発明の実施の形態２による画像処理装置を説明するための画像の模式図である。
【図６】本発明の実施の形態３による画像処理装置を説明するための画像の模式図である。
【図７】本発明の実施の形態４による画像処理装置を説明するための画像の模式図である。
【図８】本発明の実施の形態４による画像処理装置を説明するための画像の模式図である。
【図９】本発明の実施の形態５による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の実施の形態５による画像処理装置を説明するための画像の模式図である。
【図１１】本発明の実施の形態５による画像処理装置を説明するための画像の模式図である。
【図１２】本発明の実施の形態６による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】本発明の実施の形態７による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】本発明の実施の形態７による画像処理装置を説明するための画像の模式図である。
【図１５】本発明の実施の形態８による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１６】本発明の実施の形態９による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】本発明の実施の形態１による画像処理装置の他の例の構成を示すブロック図である。
【図１８】本発明の実施の形態１による画像処理装置の他の例の構成を示すブロック図である。
【図１９】本発明の実施の形態１による画像処理装置の他の例の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０１ ノイズ検出手段
１０２ ノイズ除去手段
１０３ 画像合成手段
１０４ 計数手段
１０５ 画像生成手段
１０６ 統計手段
Claims (10)
- 入力画像に対してノイズ検出を行なうノイズ検出手段と、
前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、
前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の全範囲または前記全範囲より小さい範囲で予め定めたノイズ除去が行える最大範囲に占める、ノイズ除去を施す範囲の割合を求める演算手段と、
前記演算手段により求めた割合を基にして、前記割合を示す画像を生成する画像生成手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 入力画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出手段と、
前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、
前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の全範囲または前記全範囲より小さい範囲で予め定めたノイズ除去が行える最大範囲に占める、ノイズ除去を施す範囲の割合を求める演算手段と、
前記演算手段により求めた割合について、所定期間に渡る統計量を求める統計量演算手段と、
前記統計量演算手段により求めた統計量を基にして、前記統計量を示す画像を生成する画像生成手段と、
前記入力画像または前記ノイズ除去手段の出力画像と、前記画像生成手段の出力画像とを合成して表示する画像合成手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノイズ検出手段と、
前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、
前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の全範囲または前記全範囲より小さい範囲で予め定めたノイズ除去が行える最大範囲に占める、ノイズ除去を施す範囲の割合をノイズの強度別に求める演算手段と、
前記演算手段により求めた割合を基にして、前記割合を示す画像をノイズの強度別に生成する画像生成手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノイズ検出手段と、
前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、
前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像の全範囲または前記全範囲より小さい範囲で予め定めたノイズ除去が行える最大範囲に占める、ノイズ除去を施す範囲の割合をノイズの強度別に求める演算手段と、
前記演算手段により求めた割合について、所定期間に渡る統計量をノイズの強度別に求める統計量演算手段と、
前記統計量演算手段により求めた統計量を基にして、前記統計量を示す画像をノイズの強度別に生成する画像生成手段と、
前記入力画像または前記ノイズ除去手段の出力画像と、前記画像生成手段の出力画像とを合成して表示する画像合成手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 入力画像に対してノイズの位置と強度の検出を行うノイズ検出手段と、
前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、
前記ノイズ検出手段の検出結果から、前記入力画像のノイズ除去が施される対象に含まれる画素をノイズの強度に応じた所定の色で示す画像を生成する画像生成手段と、
前記入力画像または前記ノイズ除去手段の出力画像と、前記画像生成手段の出力画像とを合成して表示する画像合成手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 入力画像に対してノイズ検出を行うノイズ検出手段と、
前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記入力画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、
前記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像とを入力とし、前記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像との部分画像を一画面上に表示できるよう合成した画像を出力する画面合成手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項５記載の画像処理装置において、
前記ノイズ検出手段において検出するノイズの強度は１種類であり、前記画像生成手段において生成する画像の色は１種類であることを特徴とする画像処理装置。 - 請求項６記載の画像処理装置において、
前記画面合成手段は、
前記入力画像と前記ノイズ除去手段の出力画像との同じ領域の部分画像を切り出し、前記部分画像を上下または左右に並べた画像を生成することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、
画像符号列を復号化し復号化画像を出力する画像復号化手段を備え、
前記ノイズ検出手段は、
前記画像符号列を入力とし、前記画像符号列に含まれる情報を用いてノイズ検出を行い、
前記ノイズ除去手段は、
前記ノイズ検出手段の検出結果に従って、前記画像復号化手段の出力である復号化画像からノイズを除去することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記ノイズが、ブロックノイズまたはモスキートノイズであることを特徴とする画像処理装置。
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