JP4109001B2 - 画質補正方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像に対して規定の画質補正を施す画質補正方法に関し、特に、画像のレベル値を補正する場合に、画像ノイズを適応的に除去できるようにする画質補正方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像ノイズの除去強度を適応的に定めて、画像ノイズの除去を実施する従来技術として、以下の技術がある。
【０００３】
（１）特開平11-32236号公報に開示される画像処理装置
特開平11-32236号公報に開示される画像処理装置では、階調分布からヒストグラムを生成し、その形状から、γ補正によって明るさを補正する量を制御するとともに、ノイズ除去の強度を調整するようにしている。
【０００４】
図７に、この特開平11-32236号公報に開示される画像処理装置の装置構成を図示する。図中、ローパスフィルタがノイズ除去手段である。
【０００５】
（２）特開平5-64038 号公報に開示される輪郭補正回路
特開平5-64038 号公報に開示される輪郭補正回路では、画像の平均的な明るさに応じて、ノイズ除去の強度を調整するようにしている。
【０００６】
図８に、この特開平5-64038 号公報に開示される輪郭補正回路の装置構成を図示する。図中、ＹＮＲがノイズ除去手段であり、Ｂeam 検出が平均的な明るさを求める手段である。
【０００７】
（３）特開平8-18852 号公報に開示されるビデオカメラのノイズ除去装置
特開平8-18852 号公報に開示されるビデオカメラのノイズ除去装置では、カメラの露光量制御信号（ＡＧＣゲイン）を用いて、ノイズ除去の強度を調整するようにしている。
【０００８】
図９に、この特開平8-18852 号公報に開示されるビデオカメラのノイズ除去装置の装置構成を図示する。
【０００９】
図中、ＹＮＲコントローラ及びＣＮＲコントローラがＡＧＣゲインを定める手段である。
【００１０】
（４）特開平8-149343号公報に開示される雑音低減装置
特開平8-149343号公報に開示される雑音低減装置では、画素ごとに、画素のレベル値に応じてノイズ除去の強度を調整するようにしている。
【００１１】
図１０に、この特開平8-149343号公報に開示される雑音低減装置の装置構成を図示する。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
以上の従来技術によれば、画像の状態に応じてノイズを除去することは可能である。しかしながら、以下のような問題点がある。
【００１３】
画像処理技術では、通常の場合、画像の画質（明るさ・コントラストなど）を改善するために、画像に対して様々な補正処理を施すようにしている。
【００１４】
例えば、コントラストを上げる補正では、図１１に示すようなＳ字の補正カーブによる補正処理を行うことになる。また、コントラストを抑える補正では、図１２に示すような逆Ｓ字の補正カーブによる補正処理を行うことになる。
【００１５】
このような補正カーブによる補正処理を行う場合、補正処理を行う前に画像に存在したノイズは、補正カーブの傾きが急な領域では拡大され、補正カーブの傾きが緩やかな領域では縮小されることになる。
【００１６】
しかるに、上述した従来技術（１）〜（３）では、異なる画像に対しては、ノイズ除去の強度の調整を行うことになるが、一枚の画像に対しては、画像の部位によらずに同じ強度のノイズ除去を行うようにしている。
【００１７】
そのため、ノイズが拡大される領域を基準にしてノイズ除去強度を設定した場合、ノイズが縮小される領域に対しては過剰強度のノイズ除去となってしまうという問題点がある。
【００１８】
上述した従来技術（３）などで指摘されているように、過度のノイズ除去は、画像のシャープさを損なうため好ましくない。
【００１９】
逆に、ノイズが縮小される領域を基準にしてノイズ除去強度を設定した場合、ノイズが拡大される領域に対しては強度不足となり、その結果、ノイズが現れてしまうという問題点がある。
【００２０】
上述した従来技術（４）では、画像のレベル値のみを基準にしてノイズ除去強度を定めており、画質補正量とは無関係にノイズ除去強度を定めるようにしている。
【００２１】
その結果、図１１に示すようなコントラストを上げる補正を行った場合、図示した中明度の領域では、補正前の画像のレンジが補正後には大きく拡大されることから、例えば、補正前に振幅１０であったノイズは、補正後には振幅２０に拡大されることになる。
【００２２】
逆に、図１２に示すようなコントラストを下げる補正を行った場合、図示した中明度の領域では、補正前の画像のレンジが補正後には縮小されることから、例えば、補正前に振幅１０であったノイズは、補正後には振幅５に縮小されることになる。
【００２３】
このような場合にも、従来技術（４）では、画像のレベル値のみを基準にしてノイズ除去強度を定めていることから、コントラストを上げる補正を行った場合にノイズ除去が不足となり、コントラストを下げる補正を行った場合にノイズ除去が過剰となってしまうという問題点がある。
【００２４】
以上に説明したように、従来技術では、全領域に対して、一定値によるノイズ除去や、画像のレベル値に応じたノイズ除去を行うようにしている。
【００２５】
そのため、従来技術に従っていると、部位によって異なる大きさの画質補正処理の施された画像について、部位によってノイズ除去不足や過剰なノイズ除去が引き起こされることになるという問題点の発生を回避することができないという問題点がある。
【００２６】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであって、コントラスト補正や明るさ補正といった規定の画質補正を施すときに、画像に対して良好なノイズ除去を行うことでその画質補正を改善する新たな画質補正方法の提供を目的とする。
【００２７】
【課題を解決するための手段】
この目的を達成するために、本発明の画質補正方法では、画像に対して規定の画質補正を施すときにあって、（１）画像のレベル値に基づいて、そのレベル値に対しての画質補正の補正量を算出する過程と、（２）ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位における補正量に基づいて、ノイズの除去強度を決定する過程と、（３）決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する過程と、（４）ノイズを除去した画像に対して画質補正を施す過程とを備えるように構成する。
【００２８】
この構成を採るときにあって、さらに、（５）補正前の画像に含まれるエッジ部分のエッジ強度を検出する過程を備えることがあり、このときには、ノイズ除去強度を決定する過程では、検出したエッジ強度の大きさに基づいてノイズの除去強度を強める量を決定して、その決定した強める量も考慮してノイズ除去強度を決定するように処理することになる。
【００２９】
以上の各処理過程はコンピュータプログラムで実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、半導体メモリなどの記録媒体に記録して提供することができる。
【００３０】
そして、この構成を採る本発明の画質補正方法は、（１）画像のレベル値に基づいて、そのレベル値に対しての画質補正の補正量を算出する手段と、（２）ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位における補正量に基づいて、ノイズの除去強度を決定する手段と、（３）決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する手段と、（４）ノイズを除去した画像に対して画質補正を施す手段と、（５）補正前の画像に含まれるエッジ部分のエッジ強度を検出する手段とを備える本発明画質補正装置により実現されることになる。
【００３１】
この構成に従って、本発明によれば、コントラスト補正や明るさ補正といった画質補正処理を行う画像に対して、適応的にノイズ除去強度を決定することができるようになり、これにより、画像に対して様々なレベル値補正処理を行う場合にも、良好なノイズ除去を行うことでノイズの少ない画像を生成することができるようになる。
【００３２】
次に、図１及び図２に従って、本発明の基本的な処理の流れについて説明する。
【００３３】
図１は、ノイズ除去の強度をレベル値補正量を基準にして決定する場合の処理を示し、図２は、ノイズ除去の強度をレベル値補正量とノイズ強度とを基準にして決定する場合の処理を示す。この図に示すように、本発明は画像ごとに処理を進める。
【００３４】
本発明では、「発明が解決しようとする課題」欄で述べたように、コントラスト補正や明るさ補正といった、画像のレベル値を補正する画質補正処理（以下、単に「画質補正処理」と称することがある）を行う場合のノイズ除去処理を対象としている。
【００３５】
本発明では、図１に示すように、ノイズ除去の強度を決定する際に、このレベル値の補正量を参照し、その量を基準にしてノイズ除去の強度を決定する。したがって、画質補正によってノイズが拡大される（可能性のある）部分については、ノイズ除去強度を強めることが可能になり、効果的なノイズ除去が実施できるようになる。
このノイズ除去を実施した後に、本発明では、ノイズを除去した画像に対して画質補正を施すことになる。
【００３６】
ここで、図１では、画質補正処理のブロックについては明示していない。その理由は、画質補正処理については色々な段階での実施の可能性があるからである。例えば、図１の処理の開始前に、予め一括して補正を行い、その後に図１の処理を行っても良いし、図１に示す「選択部分またはその近傍に対する補正量参照」と同時（直前・直後）に、行っても良い。
【００３７】
なお、図１及び図２の処理は、画像の部分ごとに実行することになるが、例えば、画素ごとに処理を進めると、画像全体を簡単なスキャンで処理できるため効果的である。
【００３８】
また、ノイズ除去の強度の決定にあたって、図２に示すように、補正量だけでなく、選択部分の補正前のノイズ出現レベル（大きさ）についても参照し、基準とすることも効果的である。例えば、エッジ近傍でノイズが出やすいような場合には、エッジの有無を評価して、その結果に基づいてノイズ強度を推定しても良い。こうした推定結果も、ノイズ除去強度を決定する際に参照すると効果的である。
【００３９】
その他に、レベル値の大小（通常、輝度や明るさに相当）で、ノイズの強度が変わる場合（例えば、暗いところでノイズが出やすい）には、予め、テーブルや数式などを使ってレベル値とノイズ強度との対応関係を定義しておき、このテーブルや数式などを参照することでノイズ強度を推定しても良い。
【００４０】
また、ノイズ除去強度の決定の際に基準とする、レベル値の補正量は、補正量の絶対値とすることも効果的である。たとえば、ハイライト部分をはっきりさせるようにする補正として、図３のようなクリッピング処理がある。
【００４１】
この場合、暗部は補正量が小さいことから、補正前後で色の変化は小さく、ノイズの目立ち方の変化は補正前後で大差ない。しかし、明部は補正量が大きいことから、ノイズの目立ち方が大きく変化する可能性がある。つまり、補正量の絶対値を基準にすることで、ノイズの目立ちやすさが変化しそうなところのノイズ除去強度を強めることが可能となり、効果的なノイズ除去を行うことができる。
【００４２】
また、図１１や図１２に示すようなコントラストの補正では、画質補正処理によるレベル値の微小変化に対するレベル値補正量の変化量によって補正後のノイズの目立ちやすさの増大（または低下）を推定でき、こうした値を基準にすることも有効である。こうした変化量の評価基準としては、入力データの変化幅と出力データの変化幅との比が望ましい。この比の微小区間での値である微係数などと概ね同等の方法で求めてもよい。
【００４３】
また、ノイズ強度の推定や補正レベルの絶対値やレベル値の微小変化に対するレベル値補正量の変化量については、人間の感覚に沿った評価が好ましいので、ＣＩＥＬＡＢといった均等色空間で行うことが有効である。
【００４４】
【発明の実施の形態】
以下、実施の形態に従って本発明を詳細に説明する。
【００４５】
図４に、本発明を具備するデジタルスチルカメラ１の装置構成を図示する。
【００４６】
ここで、この図では、デジタルスチルカメラ１の持つ機能の中で、本発明に関連する画像処理に関連した部分のみを示しており、本発明の説明において無視できるモータ駆動関連の機能などといった画像処理との関連の薄い機能については示していない。
【００４７】
本発明を具備するデジタルスチルカメラ１は、画像の明るさを自動的に補正する機能（γ補正機能）と、画像のノイズを除去する機能とを有している。
【００４８】
この図に示すように、本発明を具備するデジタルスチルカメラ１では、ＣＣＤ１０で撮像された画像信号は、Ａ／Ｄ変換器１１でＡ／Ｄ変換されて、演算ユニット１２に入力されてγ補正が施されることになる。
【００４９】
γ補正とは、
Ｓoutput＝Ｓinput r
という式による補正であり、画像の階調特性を変更するものであって、例えば明るさを変更する場合に用いられる。
【００５０】
ここで、Ｓinput は補正前の信号レベル（１から０の範囲で正規化されているものとする）を示し、Ｓoutputは補正後の信号レベルを示す。
【００５１】
なお、以下の説明において、記述の便宜上、式中に示す“γ”について“ｒ”で表すことがある。
【００５２】
演算ユニット１２は、ＲＯＭ１３に格納されたコードに応じて処理を実行するＣＰＵと、ＪＰＥＧ圧縮などのような定型画像処理を行うImage Processing Unit とから構成される。
【００５３】
この演算ユニット１２は、ＲＡＭ１４に対して適宜データを書き込むとともに、ＲＡＭ１４からデータを読み出して、処理を進める。演算ユニット１２によりＪＰＥＧ圧縮された画像データは、不揮発記憶媒体１５に格納されることになる。
【００５４】
図５に、演算ユニット１２のＣＰＵで実行されることになる、本発明にかかる画質改善処理のフローチャートを示す。
【００５５】
ＣＣＤ１０で撮像された画像は、一旦、ＲＡＭ１４に格納されるものとする。本実施形態例では、この格納の前に、予め一般的なγ補正（例えばγ＝１／2.２）が行われるとともに、0 から２５５の間に値が分布するようにデータレンジを設定する処理がなされるものとする。
【００５６】
この格納された画像を処理対象画像として入力し、図５に示すフローチャートに従って処理を実施する。
【００５７】
先ず最初に、ステップ１で、処理対象画像を入力する。続いて、ステップ２で、この画像の明るさが適切になるような補正（γ補正）を行うために必要とされるγ値（上述した一般的なγ補正の後に、さらに補正することで明るさを適切なものにするためのγ値）を算出する。
【００５８】
このγ値の算出処理は、画像が明るすぎれば、1 よりも大きな値のγ値を算出し、画像が暗すぎれば、1 よりも小さな値のγ値を算出することで行われる。例えば、文献「Juha Katajamaki and Pekka Laihanen, "Image Dependent Gamma Selection Based on Color Palette Equalization and a Simple Lightness Model", Proc. of 7th CIC, 301-306 (1999)」に記載された方法で定めることが可能である。
【００５９】
続いて、ステップ３で、画像全体のノイズ除去を行う処理を開始する。本実施形態例では画素単位に処理を進めるものとする。
【００６０】
すなわち、左上の画素を起点（ステップ３）として、左上から右下へと順次画素を選択（ステップ９）しながら、まず、ステップ４で、その選択した画素に対して、ステップ２で求めたγ値による補正を行った場合のレベル値の補正量を計算する。
【００６１】
例えば、
Ｒcorrect ＝〔（Ｒinput ／２５５）r 〕×２５５−Ｒinput
Ｇcorrect ＝〔（Ｇinput ／２５５）r 〕×２５５−Ｇinput
Ｂcorrect ＝〔（Ｂinput ／２５５）r 〕×２５５−Ｂinput
という式に従って、レベル値の補正量を計算するのである。
【００６２】
ここで、Ｒcorrect は補正量であり、Ｒinput は補正前の補正対象のＲ値である。Ｇ，Ｂについても同様の表記方法に従っている。
【００６３】
続いて、ステップ５で、この補正量を用いてノイズ除去の強度を計算する。ここでは、γ補正による補正量が大きいほど補正による色の変化が大きいため、ノイズの見え方の変化も大きく、ノイズが拡大されて見える危険性が高いものと判断して、ノイズ除去の強度を強くする。
【００６４】
例えば、
という式（以下、数式１と称することがある）に従って、ノイズ除去の強度を計算するのである。
【００６５】
ここで、Ｒremove-powerはＲ値に対するノイズ除去強度であり、Ｇ，Ｂについても同様の表記方法に従っている。
【００６６】
この数式１では、全ての画素に対して、除去強度0.５以上のノイズ除去を行い、また、前述の基準に従って、強めにノイズを除去する必要があると判断された画素については、除去強度を１に近い値（最大で１）としている。
【００６７】
続いて、ステップ６で、決定したノイズ除去強度に従ってノイズ除去を実行する。ノイズ除去の方法についてはＬＰＦなど様々な方法があるが、ここでは、この技術分野では公知であるメジアンフィルタ（近傍画素の画素値に含まれる中間の大きさの画素値で注目画素の画素値を置き換えるフィルタ操作）によるノイズ除去処理を行うこととする。例えば、フィルタサイズは、3 ×３画素とすればよい。
【００６８】
なお、メジアンフィルタについては、「Christopher Watkins, Alberto Sadun and Stephen Marenka, "Modern Image Processing", Academic Press,Inc. (1993) 64頁〜65頁」などに記載されている。
【００６９】
例えば、
という式（以下、数式２と称することがある）に従って、ノイズ除去を実行するのである。
【００７０】
ここで、Ｒnoize-removed はノイズ除去結果であり、Ｒmedianはメジアンフィルタ適用結果（置き換えた画素値）である。Ｇ，Ｂについても同様の表記方法に従っている。
【００７１】
この式から分かるように、Ｒremove-powerが大きいほど、ノイズ除去結果はＲmedianに近い値となり、Ｇremove-powerが大きいほど、ノイズ除去結果はＧmedianに近い値となり、Ｂremove-powerが大きいほど、ノイズ除去結果はＢmedianに近い値となる。
【００７２】
続いて、ステップ７で、γ補正を実行することで画質補正を実行し、続くステップ８で、全画素について処理を終了したのか否かを判断して、全画素について処理を終了していないことを判断するときには、ステップ９に進んで、次の画素を選択し、一方、全画素について処理を終了したことを判断するときには、処理を終了する。
【００７３】
このようにして、本発明を具備するデジタルスチルカメラ１では、γ補正による補正量の大きい場所を重点的にノイズ除去することが可能となり、γ補正によるノイズの拡大を防止することができるようになる。
【００７４】
さらに、この実施形態例に関して、以下のような変更を加えることも有効である。
【００７５】
（１）変更例１
上述した実施形態例では、画像のレベル値の補正量の計算をＲＧＢ値で行っているが、ＣＩＥＬＡＢ（ＣＩＥの規定するＬＡＢ色空間）などの均等色空間で行うことも効果的である。
【００７６】
この場合には、上述した数式１（ノイズ除去強度の計算式）を以下に説明する数式３に置き換えるとともに、上述した数式２（ノイズ除去実行の計算式）を以下に説明する数式４に置き換えればよい。
【００７７】
γ補正前のＲＧＢ値（Ｒinput ，Ｂinput ，Ｇinput ）と、γ補正後のＲＧＢ値（Ｒcorrected ＝Ｒinput ＋Ｒcorrect ，Ｇcorrected ＝Ｇinput ＋Ｇcorrect ，Ｂcorrected ＝Ｂinput ＋Ｂcorrect ）とを、例えばｓＲＧＢの定義に従うものとして、それぞれ、ＣＩＥＬＡＢ値（Ｌ* input ，ａ* input ，ｂ* input ）と、ＣＩＥＬＡＢ値（Ｌ* corrected ，ａ* corrected ，ｂ* corrected ）とに変換する。この変換は、画像処理の分野では広く行われている公知のものである。
【００７８】
そして、下記に示す数式３に従って、例えば、
というように、γ補正前後のＣＩＥＬＡＢの差分値の“１／１０”の値をノイズ除去強度として算出する。
【００７９】
一方、ノイズ除去については、下記に示す数式４に従って、例えば、
という形で実行する。
【００８０】
（２）変更例２
上述した実施形態例では、数式１で示すノイズ除去強度の計算式については、補正量の絶対値で計算を行っているが、絶対値ではなくて、レベル値の微小変化に対するレベル値補正量の変化量（微係数に相当）で計算を行ってもよい。
【００８１】
この微小変化に対する変化量の関係は、画像のノイズの振幅の画質補正処理前後の関係に相当するため、画質補正によるノイズの目立ちやすさの変化を表す指標の一つといえる。この値が大きければ、ノイズ除去強度を大きくする。
【００８２】
例えば、
というように、γ補正の式の微係数に“１／２”をかけた値によりノイズ除去強度を算出する。
【００８３】
（３）変更例３
上述した実施形態例では、ノイズ除去強度の算出を画質補正の補正量をもとに行っていたが、これに加えて、更に、除去部分のノイズ強度（推定値など）を付加しても良い。具体的には、エッジの近傍でノイズが目立つ場合には、エッジの強度を基準にノイズ強度を計算する。
【００８４】
これを実現するために、図５に示すフローチャートを図６に示すものに変更する。
【００８５】
すなわち、ステップ４とステップ５との間に、ノイズ強度の算出過程（ステップα）を追加して、ノイズ除去強度の算出式を下記に示すもののように変更することで、ノイズが強いと推定される部分のノイズ除去強度を強めることができ、良好にノイズの除去を行うことが可能となる。
【００８６】
ここでは、エッジ検出を、公知技術である３×３画素のソベルフィルタ（エッジに位置する画素について大きな値を示すソベルフィルタ適用値（エッジ強度）が得られるフィルタ操作）によって行うものとする。
【００８７】
なお、ソベルフィルタについては、「Christopher Watkins, Alberto Sadun and Stephen Marenka, "Modern Image Processing", Academic Press,Inc. (1993) 59頁〜60頁」などに記載されている。
【００８８】
ノイズは、基本的には、エッジの画素そのものではなくて、エッジの近傍で目立つという性質を有する。そこで、処理対象画素のソベルフィルタ適用結果（Ｒsobel ，Ｇsobel ，Ｂsobel ）と、その近傍（例えば５×５画素の範囲）におけるソベルフィルタ適用結果の最大値（Ｒsobel-max ，Ｇsobel-max ，Ｂsobel-max ）とを比較して、近傍画素エッジ強度最大値の方が大きい場合には、処理対象画素がエッジの近傍に位置すると判断して、ノイズ除去強度を強めるようにする。
【００８９】
例えば、
という式に従って、ノイズ除去強度を強める量を算出するのである。
【００９０】
具体的なノイズ除去強度については、例えば、このようにして算出される（Ｒedge，Ｇedge，Ｂedge）を用いて、数式１中に記載する（Ｒremove-power，Ｇremove-power，Ｂremove-power）を、
〔数式５〕
Ｒremove-power-new＝（Ｒremove-power＋Ｒedge）／２
Ｇremove-power-new＝（Ｇremove-power＋Ｇedge）／２
Ｂremove-power-new＝（Ｂremove-power＋Ｂedge）／２
という式（以下、数式５と称することがある）に従って、（Ｒremove-power-new，Ｇremove-power-new，Ｂremove-power-new）に置き換えることでノイズ除去強度を求めて、そのようにして求めたノイズ除去強度を使ってノイズ除去を行うことになる。
【００９１】
あるいは、このようにして算出される（Ｒedge，Ｇedge，Ｂedge）を用いて、数式１中に記載する（Ｒremove-power，Ｇremove-power，Ｂremove-power）を、
という式（以下、数式６と称することがある）に従って、（Ｒremove-power-new，Ｇremove-power-new，Ｂremove-power-new）に置き換えることでノイズ除去強度を求めて、そのようにして求めたノイズ除去強度を使ってノイズ除去を行ってもよい。
【００９２】
また、この変更例３の類似の例として、暗い部分にノイズが目立つ場合には、暗さを評価する係数を求めて、数式５や数式６と同様の方法に従って、ノイズ除去強度を変更してもよい。
【００９３】
具体的には、例えば、ＲＧＢ値のそれぞれについて、レベル値と評価係数との対応関係をテーブル化してＲＯＭ１３に格納しておき、この値を参照してノイズ除去強度を変更する。例えば、Ｒ＝０では係数値“６４／６４”、Ｒ＝１では係数値“６３／６４”、Ｒ＝２では係数値“６２／６４”、・・・・、Ｒ＞６４では係数値“０／６４”というようなテーブルを参照して、ノイズ除去強度を変更するのである。
【００９４】
さらには、無彩色でノイズが目立つ場合には、彩度に応じて同様のテーブルを作成しておいて、この値を参照してノイズ除去強度を変更することになる。
【００９５】
以上、本発明の実施形態例とその変形例とについて述べた。ここでは、ノイズ除去の処理は、メジアンフィルタを用いたが、他の方法でも構わない。例えば、単純平均やＬＰＦなどでもよい。
【００９６】
また、画素ごとにノイズ除去強度を定めたが、周囲の画素の値を参照（例えば数画素で平均化した値を算出）して定めても良い。なぜならば、ノイズは、周囲の画素との相対的な関係で顕在化するからである。
【００９７】
また、画質補正処理としては、γ補正を例としたが、ダイナミックレンジ補正など、他の補正とともに用いてもよい。
【００９８】
また、補正量の決定を計算により算出せず、何らかのユーザインタフェースを用いて、ユーザに設定させても良い。
【００９９】
（付記１）画像のノイズを除去することで画質の改善を図る画質改善方法であって、画像のレベル値を補正する過程と、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位におけるレベル値補正量に基づいて、ノイズ除去強度を決定する過程と、上記決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する過程とを備えることを、特徴とする画質改善方法。
【０１００】
（付記２）付記１記載の画質改善方法において、補正前の画像に含まれるノイズ強度を評価する過程を備え、上記ノイズ除去強度を決定する過程では、上記評価したノイズ強度も参照してノイズ除去強度を決定することを、特徴とする画質改善方法。
【０１０１】
（付記３）付記２記載の画質改善方法において、上記ノイズ強度を評価する過程では、ノイズ強度を均等色空間で評価することを、特徴とする画質改善方法。
【０１０２】
（付記４）付記２又は３記載の画質改善方法において、上記ノイズ強度を評価する過程では、画像のレベル値に対応付けられるノイズ強度を定義する記憶データを使ってノイズ強度を評価するか、規定の数式を使ってノイズ強度を評価することを、特徴とする画質改善方法。
【０１０３】
（付記５）付記１ないし４のいずれか１項に記載の画質改善方法において、上記ノイズ除去強度を決定する過程では、ノイズ除去強度を画素単位に決定することを、特徴とする画質改善方法。
【０１０４】
（付記６）付記１ないし５のいずれか１項に記載の画質改善方法において、上記ノイズ除去強度を決定する過程では、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位におけるレベル値補正量の絶対値に応じて、ノイズ除去強度を決定することを、特徴とする画質改善方法。
【０１０５】
（付記７）付記１ないし５のいずれか１項に記載の画質改善方法において、上記ノイズ除去強度を決定する過程では、画質補正処理によるレベル値の微小変化に対するレベル値補正量の変化量に応じて、ノイズ除去強度を決定することを、特徴とする画質改善方法。
【０１０６】
（付記８）付記６記載の画質改善方法において、上記ノイズ除去強度を決定する過程では、レベル値補正量の絶対値を均等色空間で評価することを、特徴とする画質改善方法。
【０１０７】
（付記９）付記７記載の画質改善方法において、上記ノイズ除去強度を決定する過程では、レベル値補正量の変化量を均等色空間で評価することを、特徴とする画質改善方法。
【０１０８】
（付記１０）画像のノイズを除去することで画質の改善を図る画質改善装置であって、画像のレベル値を補正する手段と、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位におけるレベル値補正量に基づいて、ノイズ除去強度を決定する手段と、上記決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する手段とを備えることを、特徴とする画質改善装置。
【０１０９】
（付記１１）画像のノイズを除去することで画質の改善を図る処理を行う画像改善プログラムであって、画像のレベル値を補正する処理と、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位におけるレベル値補正量に基づいて、ノイズ除去強度を決定する処理と、上記決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する処理とをコンピュータに実行させるための画像改善プログラム。
【０１１０】
（付記１２）画像のノイズを除去することで画質の改善を図る処理を行うプログラムを記録した画像改善プログラムの記録媒体であって、画像のレベル値を補正する処理と、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位におけるレベル値補正量に基づいて、ノイズ除去強度を決定する処理と、上記決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した画像改善プログラムの記録媒体。
【０１１１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明では、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位におけるレベル値補正量に基づいて、ノイズ除去強度を決定して、それに従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去するという構成を採る。
【０１１２】
この構成に従って、本発明によれば、画像に対してコントラスト補正などといったような様々なレベル値補正処理を行った場合にも、良好なノイズ除去を行うことでその画質を改善することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理について説明する図である。
【図２】本発明の原理について説明する図である。
【図３】本発明の原理について説明する図である。
【図４】本発明を具備するデジタルスチルカメラの装置構成図である。
【図５】本発明で実行する画質改善処理のフローチャートである。
【図６】本発明で実行する画質改善処理のフローチャートである。
【図７】従来技術の説明図である。
【図８】従来技術の説明図である。
【図９】従来技術の説明図である。
【図１０】従来技術の説明図である。
【図１１】コントラストを上げるための補正で用いるＳ字補正カーブの説明図である。
【図１２】コントラストを抑えるための補正で用いる逆Ｓ字補正カーブの説明図である。
【符号の説明】
１ デジタルスチルカメラ
１０ ＣＣＤ
１１ Ａ／Ｄ変換器
１２ 演算ユニット
１３ ＲＯＭ
１４ ＲＡＭ
１５ 不揮発記憶媒体
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像に対して規定の画質補正を施す画質補正方法に関し、特に、画像のレベル値を補正する場合に、画像ノイズを適応的に除去できるようにする画質補正方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像ノイズの除去強度を適応的に定めて、画像ノイズの除去を実施する従来技術として、以下の技術がある。
【０００３】
（１）特開平11-32236号公報に開示される画像処理装置
特開平11-32236号公報に開示される画像処理装置では、階調分布からヒストグラムを生成し、その形状から、γ補正によって明るさを補正する量を制御するとともに、ノイズ除去の強度を調整するようにしている。
【０００４】
図７に、この特開平11-32236号公報に開示される画像処理装置の装置構成を図示する。図中、ローパスフィルタがノイズ除去手段である。
【０００５】
（２）特開平5-64038 号公報に開示される輪郭補正回路
特開平5-64038 号公報に開示される輪郭補正回路では、画像の平均的な明るさに応じて、ノイズ除去の強度を調整するようにしている。
【０００６】
図８に、この特開平5-64038 号公報に開示される輪郭補正回路の装置構成を図示する。図中、ＹＮＲがノイズ除去手段であり、Ｂeam 検出が平均的な明るさを求める手段である。
【０００７】
（３）特開平8-18852 号公報に開示されるビデオカメラのノイズ除去装置
特開平8-18852 号公報に開示されるビデオカメラのノイズ除去装置では、カメラの露光量制御信号（ＡＧＣゲイン）を用いて、ノイズ除去の強度を調整するようにしている。
【０００８】
図９に、この特開平8-18852 号公報に開示されるビデオカメラのノイズ除去装置の装置構成を図示する。
【０００９】
図中、ＹＮＲコントローラ及びＣＮＲコントローラがＡＧＣゲインを定める手段である。
【００１０】
（４）特開平8-149343号公報に開示される雑音低減装置
特開平8-149343号公報に開示される雑音低減装置では、画素ごとに、画素のレベル値に応じてノイズ除去の強度を調整するようにしている。
【００１１】
図１０に、この特開平8-149343号公報に開示される雑音低減装置の装置構成を図示する。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
以上の従来技術によれば、画像の状態に応じてノイズを除去することは可能である。しかしながら、以下のような問題点がある。
【００１３】
画像処理技術では、通常の場合、画像の画質（明るさ・コントラストなど）を改善するために、画像に対して様々な補正処理を施すようにしている。
【００１４】
例えば、コントラストを上げる補正では、図１１に示すようなＳ字の補正カーブによる補正処理を行うことになる。また、コントラストを抑える補正では、図１２に示すような逆Ｓ字の補正カーブによる補正処理を行うことになる。
【００１５】
このような補正カーブによる補正処理を行う場合、補正処理を行う前に画像に存在したノイズは、補正カーブの傾きが急な領域では拡大され、補正カーブの傾きが緩やかな領域では縮小されることになる。
【００１６】
しかるに、上述した従来技術（１）〜（３）では、異なる画像に対しては、ノイズ除去の強度の調整を行うことになるが、一枚の画像に対しては、画像の部位によらずに同じ強度のノイズ除去を行うようにしている。
【００１７】
そのため、ノイズが拡大される領域を基準にしてノイズ除去強度を設定した場合、ノイズが縮小される領域に対しては過剰強度のノイズ除去となってしまうという問題点がある。
【００１８】
上述した従来技術（３）などで指摘されているように、過度のノイズ除去は、画像のシャープさを損なうため好ましくない。
【００１９】
逆に、ノイズが縮小される領域を基準にしてノイズ除去強度を設定した場合、ノイズが拡大される領域に対しては強度不足となり、その結果、ノイズが現れてしまうという問題点がある。
【００２０】
上述した従来技術（４）では、画像のレベル値のみを基準にしてノイズ除去強度を定めており、画質補正量とは無関係にノイズ除去強度を定めるようにしている。
【００２１】
その結果、図１１に示すようなコントラストを上げる補正を行った場合、図示した中明度の領域では、補正前の画像のレンジが補正後には大きく拡大されることから、例えば、補正前に振幅１０であったノイズは、補正後には振幅２０に拡大されることになる。
【００２２】
逆に、図１２に示すようなコントラストを下げる補正を行った場合、図示した中明度の領域では、補正前の画像のレンジが補正後には縮小されることから、例えば、補正前に振幅１０であったノイズは、補正後には振幅５に縮小されることになる。
【００２３】
このような場合にも、従来技術（４）では、画像のレベル値のみを基準にしてノイズ除去強度を定めていることから、コントラストを上げる補正を行った場合にノイズ除去が不足となり、コントラストを下げる補正を行った場合にノイズ除去が過剰となってしまうという問題点がある。
【００２４】
以上に説明したように、従来技術では、全領域に対して、一定値によるノイズ除去や、画像のレベル値に応じたノイズ除去を行うようにしている。
【００２５】
そのため、従来技術に従っていると、部位によって異なる大きさの画質補正処理の施された画像について、部位によってノイズ除去不足や過剰なノイズ除去が引き起こされることになるという問題点の発生を回避することができないという問題点がある。
【００２６】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであって、コントラスト補正や明るさ補正といった規定の画質補正を施すときに、画像に対して良好なノイズ除去を行うことでその画質補正を改善する新たな画質補正方法の提供を目的とする。
【００２７】
【課題を解決するための手段】
この目的を達成するために、本発明の画質補正方法では、画像に対して規定の画質補正を施すときにあって、（１）画像のレベル値に基づいて、そのレベル値に対しての画質補正の補正量を算出する過程と、（２）ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位における補正量に基づいて、ノイズの除去強度を決定する過程と、（３）決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する過程と、（４）ノイズを除去した画像に対して画質補正を施す過程とを備えるように構成する。
【００２８】
この構成を採るときにあって、さらに、（５）補正前の画像に含まれるエッジ部分のエッジ強度を検出する過程を備えることがあり、このときには、ノイズ除去強度を決定する過程では、検出したエッジ強度の大きさに基づいてノイズの除去強度を強める量を決定して、その決定した強める量も考慮してノイズ除去強度を決定するように処理することになる。
【００２９】
以上の各処理過程はコンピュータプログラムで実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、半導体メモリなどの記録媒体に記録して提供することができる。
【００３０】
そして、この構成を採る本発明の画質補正方法は、（１）画像のレベル値に基づいて、そのレベル値に対しての画質補正の補正量を算出する手段と、（２）ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位における補正量に基づいて、ノイズの除去強度を決定する手段と、（３）決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する手段と、（４）ノイズを除去した画像に対して画質補正を施す手段と、（５）補正前の画像に含まれるエッジ部分のエッジ強度を検出する手段とを備える本発明画質補正装置により実現されることになる。
【００３１】
この構成に従って、本発明によれば、コントラスト補正や明るさ補正といった画質補正処理を行う画像に対して、適応的にノイズ除去強度を決定することができるようになり、これにより、画像に対して様々なレベル値補正処理を行う場合にも、良好なノイズ除去を行うことでノイズの少ない画像を生成することができるようになる。
【００３２】
次に、図１及び図２に従って、本発明の基本的な処理の流れについて説明する。
【００３３】
図１は、ノイズ除去の強度をレベル値補正量を基準にして決定する場合の処理を示し、図２は、ノイズ除去の強度をレベル値補正量とノイズ強度とを基準にして決定する場合の処理を示す。この図に示すように、本発明は画像ごとに処理を進める。
【００３４】
本発明では、「発明が解決しようとする課題」欄で述べたように、コントラスト補正や明るさ補正といった、画像のレベル値を補正する画質補正処理（以下、単に「画質補正処理」と称することがある）を行う場合のノイズ除去処理を対象としている。
【００３５】
本発明では、図１に示すように、ノイズ除去の強度を決定する際に、このレベル値の補正量を参照し、その量を基準にしてノイズ除去の強度を決定する。したがって、画質補正によってノイズが拡大される（可能性のある）部分については、ノイズ除去強度を強めることが可能になり、効果的なノイズ除去が実施できるようになる。
このノイズ除去を実施した後に、本発明では、ノイズを除去した画像に対して画質補正を施すことになる。
【００３６】
ここで、図１では、画質補正処理のブロックについては明示していない。その理由は、画質補正処理については色々な段階での実施の可能性があるからである。例えば、図１の処理の開始前に、予め一括して補正を行い、その後に図１の処理を行っても良いし、図１に示す「選択部分またはその近傍に対する補正量参照」と同時（直前・直後）に、行っても良い。
【００３７】
なお、図１及び図２の処理は、画像の部分ごとに実行することになるが、例えば、画素ごとに処理を進めると、画像全体を簡単なスキャンで処理できるため効果的である。
【００３８】
また、ノイズ除去の強度の決定にあたって、図２に示すように、補正量だけでなく、選択部分の補正前のノイズ出現レベル（大きさ）についても参照し、基準とすることも効果的である。例えば、エッジ近傍でノイズが出やすいような場合には、エッジの有無を評価して、その結果に基づいてノイズ強度を推定しても良い。こうした推定結果も、ノイズ除去強度を決定する際に参照すると効果的である。
【００３９】
その他に、レベル値の大小（通常、輝度や明るさに相当）で、ノイズの強度が変わる場合（例えば、暗いところでノイズが出やすい）には、予め、テーブルや数式などを使ってレベル値とノイズ強度との対応関係を定義しておき、このテーブルや数式などを参照することでノイズ強度を推定しても良い。
【００４０】
また、ノイズ除去強度の決定の際に基準とする、レベル値の補正量は、補正量の絶対値とすることも効果的である。たとえば、ハイライト部分をはっきりさせるようにする補正として、図３のようなクリッピング処理がある。
【００４１】
この場合、暗部は補正量が小さいことから、補正前後で色の変化は小さく、ノイズの目立ち方の変化は補正前後で大差ない。しかし、明部は補正量が大きいことから、ノイズの目立ち方が大きく変化する可能性がある。つまり、補正量の絶対値を基準にすることで、ノイズの目立ちやすさが変化しそうなところのノイズ除去強度を強めることが可能となり、効果的なノイズ除去を行うことができる。
【００４２】
また、図１１や図１２に示すようなコントラストの補正では、画質補正処理によるレベル値の微小変化に対するレベル値補正量の変化量によって補正後のノイズの目立ちやすさの増大（または低下）を推定でき、こうした値を基準にすることも有効である。こうした変化量の評価基準としては、入力データの変化幅と出力データの変化幅との比が望ましい。この比の微小区間での値である微係数などと概ね同等の方法で求めてもよい。
【００４３】
また、ノイズ強度の推定や補正レベルの絶対値やレベル値の微小変化に対するレベル値補正量の変化量については、人間の感覚に沿った評価が好ましいので、ＣＩＥＬＡＢといった均等色空間で行うことが有効である。
【００４４】
【発明の実施の形態】
以下、実施の形態に従って本発明を詳細に説明する。
【００４５】
図４に、本発明を具備するデジタルスチルカメラ１の装置構成を図示する。
【００４６】
ここで、この図では、デジタルスチルカメラ１の持つ機能の中で、本発明に関連する画像処理に関連した部分のみを示しており、本発明の説明において無視できるモータ駆動関連の機能などといった画像処理との関連の薄い機能については示していない。
【００４７】
本発明を具備するデジタルスチルカメラ１は、画像の明るさを自動的に補正する機能（γ補正機能）と、画像のノイズを除去する機能とを有している。
【００４８】
この図に示すように、本発明を具備するデジタルスチルカメラ１では、ＣＣＤ１０で撮像された画像信号は、Ａ／Ｄ変換器１１でＡ／Ｄ変換されて、演算ユニット１２に入力されてγ補正が施されることになる。
【００４９】
γ補正とは、
Ｓoutput＝Ｓinput r
という式による補正であり、画像の階調特性を変更するものであって、例えば明るさを変更する場合に用いられる。
【００５０】
ここで、Ｓinput は補正前の信号レベル（１から０の範囲で正規化されているものとする）を示し、Ｓoutputは補正後の信号レベルを示す。
【００５１】
なお、以下の説明において、記述の便宜上、式中に示す“γ”について“ｒ”で表すことがある。
【００５２】
演算ユニット１２は、ＲＯＭ１３に格納されたコードに応じて処理を実行するＣＰＵと、ＪＰＥＧ圧縮などのような定型画像処理を行うImage Processing Unit とから構成される。
【００５３】
この演算ユニット１２は、ＲＡＭ１４に対して適宜データを書き込むとともに、ＲＡＭ１４からデータを読み出して、処理を進める。演算ユニット１２によりＪＰＥＧ圧縮された画像データは、不揮発記憶媒体１５に格納されることになる。
【００５４】
図５に、演算ユニット１２のＣＰＵで実行されることになる、本発明にかかる画質改善処理のフローチャートを示す。
【００５５】
ＣＣＤ１０で撮像された画像は、一旦、ＲＡＭ１４に格納されるものとする。本実施形態例では、この格納の前に、予め一般的なγ補正（例えばγ＝１／2.２）が行われるとともに、0 から２５５の間に値が分布するようにデータレンジを設定する処理がなされるものとする。
【００５６】
この格納された画像を処理対象画像として入力し、図５に示すフローチャートに従って処理を実施する。
【００５７】
先ず最初に、ステップ１で、処理対象画像を入力する。続いて、ステップ２で、この画像の明るさが適切になるような補正（γ補正）を行うために必要とされるγ値（上述した一般的なγ補正の後に、さらに補正することで明るさを適切なものにするためのγ値）を算出する。
【００５８】
このγ値の算出処理は、画像が明るすぎれば、1 よりも大きな値のγ値を算出し、画像が暗すぎれば、1 よりも小さな値のγ値を算出することで行われる。例えば、文献「Juha Katajamaki and Pekka Laihanen, "Image Dependent Gamma Selection Based on Color Palette Equalization and a Simple Lightness Model", Proc. of 7th CIC, 301-306 (1999)」に記載された方法で定めることが可能である。
【００５９】
続いて、ステップ３で、画像全体のノイズ除去を行う処理を開始する。本実施形態例では画素単位に処理を進めるものとする。
【００６０】
すなわち、左上の画素を起点（ステップ３）として、左上から右下へと順次画素を選択（ステップ９）しながら、まず、ステップ４で、その選択した画素に対して、ステップ２で求めたγ値による補正を行った場合のレベル値の補正量を計算する。
【００６１】
例えば、
Ｒcorrect ＝〔（Ｒinput ／２５５）r 〕×２５５−Ｒinput
Ｇcorrect ＝〔（Ｇinput ／２５５）r 〕×２５５−Ｇinput
Ｂcorrect ＝〔（Ｂinput ／２５５）r 〕×２５５−Ｂinput
という式に従って、レベル値の補正量を計算するのである。
【００６２】
ここで、Ｒcorrect は補正量であり、Ｒinput は補正前の補正対象のＲ値である。Ｇ，Ｂについても同様の表記方法に従っている。
【００６３】
続いて、ステップ５で、この補正量を用いてノイズ除去の強度を計算する。ここでは、γ補正による補正量が大きいほど補正による色の変化が大きいため、ノイズの見え方の変化も大きく、ノイズが拡大されて見える危険性が高いものと判断して、ノイズ除去の強度を強くする。
【００６４】
例えば、
【００６５】
ここで、Ｒremove-powerはＲ値に対するノイズ除去強度であり、Ｇ，Ｂについても同様の表記方法に従っている。
【００６６】
この数式１では、全ての画素に対して、除去強度0.５以上のノイズ除去を行い、また、前述の基準に従って、強めにノイズを除去する必要があると判断された画素については、除去強度を１に近い値（最大で１）としている。
【００６７】
続いて、ステップ６で、決定したノイズ除去強度に従ってノイズ除去を実行する。ノイズ除去の方法についてはＬＰＦなど様々な方法があるが、ここでは、この技術分野では公知であるメジアンフィルタ（近傍画素の画素値に含まれる中間の大きさの画素値で注目画素の画素値を置き換えるフィルタ操作）によるノイズ除去処理を行うこととする。例えば、フィルタサイズは、3 ×３画素とすればよい。
【００６８】
なお、メジアンフィルタについては、「Christopher Watkins, Alberto Sadun and Stephen Marenka, "Modern Image Processing", Academic Press,Inc. (1993) 64頁〜65頁」などに記載されている。
【００６９】
例えば、
【００７０】
ここで、Ｒnoize-removed はノイズ除去結果であり、Ｒmedianはメジアンフィルタ適用結果（置き換えた画素値）である。Ｇ，Ｂについても同様の表記方法に従っている。
【００７１】
この式から分かるように、Ｒremove-powerが大きいほど、ノイズ除去結果はＲmedianに近い値となり、Ｇremove-powerが大きいほど、ノイズ除去結果はＧmedianに近い値となり、Ｂremove-powerが大きいほど、ノイズ除去結果はＢmedianに近い値となる。
【００７２】
続いて、ステップ７で、γ補正を実行することで画質補正を実行し、続くステップ８で、全画素について処理を終了したのか否かを判断して、全画素について処理を終了していないことを判断するときには、ステップ９に進んで、次の画素を選択し、一方、全画素について処理を終了したことを判断するときには、処理を終了する。
【００７３】
このようにして、本発明を具備するデジタルスチルカメラ１では、γ補正による補正量の大きい場所を重点的にノイズ除去することが可能となり、γ補正によるノイズの拡大を防止することができるようになる。
【００７４】
さらに、この実施形態例に関して、以下のような変更を加えることも有効である。
【００７５】
（１）変更例１
上述した実施形態例では、画像のレベル値の補正量の計算をＲＧＢ値で行っているが、ＣＩＥＬＡＢ（ＣＩＥの規定するＬＡＢ色空間）などの均等色空間で行うことも効果的である。
【００７６】
この場合には、上述した数式１（ノイズ除去強度の計算式）を以下に説明する数式３に置き換えるとともに、上述した数式２（ノイズ除去実行の計算式）を以下に説明する数式４に置き換えればよい。
【００７７】
γ補正前のＲＧＢ値（Ｒinput ，Ｂinput ，Ｇinput ）と、γ補正後のＲＧＢ値（Ｒcorrected ＝Ｒinput ＋Ｒcorrect ，Ｇcorrected ＝Ｇinput ＋Ｇcorrect ，Ｂcorrected ＝Ｂinput ＋Ｂcorrect ）とを、例えばｓＲＧＢの定義に従うものとして、それぞれ、ＣＩＥＬＡＢ値（Ｌ* input ，ａ* input ，ｂ* input ）と、ＣＩＥＬＡＢ値（Ｌ* corrected ，ａ* corrected ，ｂ* corrected ）とに変換する。この変換は、画像処理の分野では広く行われている公知のものである。
【００７８】
そして、下記に示す数式３に従って、例えば、
【００７９】
一方、ノイズ除去については、下記に示す数式４に従って、例えば、
【００８０】
（２）変更例２
上述した実施形態例では、数式１で示すノイズ除去強度の計算式については、補正量の絶対値で計算を行っているが、絶対値ではなくて、レベル値の微小変化に対するレベル値補正量の変化量（微係数に相当）で計算を行ってもよい。
【００８１】
この微小変化に対する変化量の関係は、画像のノイズの振幅の画質補正処理前後の関係に相当するため、画質補正によるノイズの目立ちやすさの変化を表す指標の一つといえる。この値が大きければ、ノイズ除去強度を大きくする。
【００８２】
例えば、
【００８３】
（３）変更例３
上述した実施形態例では、ノイズ除去強度の算出を画質補正の補正量をもとに行っていたが、これに加えて、更に、除去部分のノイズ強度（推定値など）を付加しても良い。具体的には、エッジの近傍でノイズが目立つ場合には、エッジの強度を基準にノイズ強度を計算する。
【００８４】
これを実現するために、図５に示すフローチャートを図６に示すものに変更する。
【００８５】
すなわち、ステップ４とステップ５との間に、ノイズ強度の算出過程（ステップα）を追加して、ノイズ除去強度の算出式を下記に示すもののように変更することで、ノイズが強いと推定される部分のノイズ除去強度を強めることができ、良好にノイズの除去を行うことが可能となる。
【００８６】
ここでは、エッジ検出を、公知技術である３×３画素のソベルフィルタ（エッジに位置する画素について大きな値を示すソベルフィルタ適用値（エッジ強度）が得られるフィルタ操作）によって行うものとする。
【００８７】
なお、ソベルフィルタについては、「Christopher Watkins, Alberto Sadun and Stephen Marenka, "Modern Image Processing", Academic Press,Inc. (1993) 59頁〜60頁」などに記載されている。
【００８８】
ノイズは、基本的には、エッジの画素そのものではなくて、エッジの近傍で目立つという性質を有する。そこで、処理対象画素のソベルフィルタ適用結果（Ｒsobel ，Ｇsobel ，Ｂsobel ）と、その近傍（例えば５×５画素の範囲）におけるソベルフィルタ適用結果の最大値（Ｒsobel-max ，Ｇsobel-max ，Ｂsobel-max ）とを比較して、近傍画素エッジ強度最大値の方が大きい場合には、処理対象画素がエッジの近傍に位置すると判断して、ノイズ除去強度を強めるようにする。
【００８９】
例えば、
【００９０】
具体的なノイズ除去強度については、例えば、このようにして算出される（Ｒedge，Ｇedge，Ｂedge）を用いて、数式１中に記載する（Ｒremove-power，Ｇremove-power，Ｂremove-power）を、
〔数式５〕
Ｒremove-power-new＝（Ｒremove-power＋Ｒedge）／２
Ｇremove-power-new＝（Ｇremove-power＋Ｇedge）／２
Ｂremove-power-new＝（Ｂremove-power＋Ｂedge）／２
という式（以下、数式５と称することがある）に従って、（Ｒremove-power-new，Ｇremove-power-new，Ｂremove-power-new）に置き換えることでノイズ除去強度を求めて、そのようにして求めたノイズ除去強度を使ってノイズ除去を行うことになる。
【００９１】
あるいは、このようにして算出される（Ｒedge，Ｇedge，Ｂedge）を用いて、数式１中に記載する（Ｒremove-power，Ｇremove-power，Ｂremove-power）を、
【００９２】
また、この変更例３の類似の例として、暗い部分にノイズが目立つ場合には、暗さを評価する係数を求めて、数式５や数式６と同様の方法に従って、ノイズ除去強度を変更してもよい。
【００９３】
具体的には、例えば、ＲＧＢ値のそれぞれについて、レベル値と評価係数との対応関係をテーブル化してＲＯＭ１３に格納しておき、この値を参照してノイズ除去強度を変更する。例えば、Ｒ＝０では係数値“６４／６４”、Ｒ＝１では係数値“６３／６４”、Ｒ＝２では係数値“６２／６４”、・・・・、Ｒ＞６４では係数値“０／６４”というようなテーブルを参照して、ノイズ除去強度を変更するのである。
【００９４】
さらには、無彩色でノイズが目立つ場合には、彩度に応じて同様のテーブルを作成しておいて、この値を参照してノイズ除去強度を変更することになる。
【００９５】
以上、本発明の実施形態例とその変形例とについて述べた。ここでは、ノイズ除去の処理は、メジアンフィルタを用いたが、他の方法でも構わない。例えば、単純平均やＬＰＦなどでもよい。
【００９６】
また、画素ごとにノイズ除去強度を定めたが、周囲の画素の値を参照（例えば数画素で平均化した値を算出）して定めても良い。なぜならば、ノイズは、周囲の画素との相対的な関係で顕在化するからである。
【００９７】
また、画質補正処理としては、γ補正を例としたが、ダイナミックレンジ補正など、他の補正とともに用いてもよい。
【００９８】
また、補正量の決定を計算により算出せず、何らかのユーザインタフェースを用いて、ユーザに設定させても良い。
【００９９】
（付記１）画像のノイズを除去することで画質の改善を図る画質改善方法であって、画像のレベル値を補正する過程と、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位におけるレベル値補正量に基づいて、ノイズ除去強度を決定する過程と、上記決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する過程とを備えることを、特徴とする画質改善方法。
【０１００】
（付記２）付記１記載の画質改善方法において、補正前の画像に含まれるノイズ強度を評価する過程を備え、上記ノイズ除去強度を決定する過程では、上記評価したノイズ強度も参照してノイズ除去強度を決定することを、特徴とする画質改善方法。
【０１０１】
（付記３）付記２記載の画質改善方法において、上記ノイズ強度を評価する過程では、ノイズ強度を均等色空間で評価することを、特徴とする画質改善方法。
【０１０２】
（付記４）付記２又は３記載の画質改善方法において、上記ノイズ強度を評価する過程では、画像のレベル値に対応付けられるノイズ強度を定義する記憶データを使ってノイズ強度を評価するか、規定の数式を使ってノイズ強度を評価することを、特徴とする画質改善方法。
【０１０３】
（付記５）付記１ないし４のいずれか１項に記載の画質改善方法において、上記ノイズ除去強度を決定する過程では、ノイズ除去強度を画素単位に決定することを、特徴とする画質改善方法。
【０１０４】
（付記６）付記１ないし５のいずれか１項に記載の画質改善方法において、上記ノイズ除去強度を決定する過程では、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位におけるレベル値補正量の絶対値に応じて、ノイズ除去強度を決定することを、特徴とする画質改善方法。
【０１０５】
（付記７）付記１ないし５のいずれか１項に記載の画質改善方法において、上記ノイズ除去強度を決定する過程では、画質補正処理によるレベル値の微小変化に対するレベル値補正量の変化量に応じて、ノイズ除去強度を決定することを、特徴とする画質改善方法。
【０１０６】
（付記８）付記６記載の画質改善方法において、上記ノイズ除去強度を決定する過程では、レベル値補正量の絶対値を均等色空間で評価することを、特徴とする画質改善方法。
【０１０７】
（付記９）付記７記載の画質改善方法において、上記ノイズ除去強度を決定する過程では、レベル値補正量の変化量を均等色空間で評価することを、特徴とする画質改善方法。
【０１０８】
（付記１０）画像のノイズを除去することで画質の改善を図る画質改善装置であって、画像のレベル値を補正する手段と、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位におけるレベル値補正量に基づいて、ノイズ除去強度を決定する手段と、上記決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する手段とを備えることを、特徴とする画質改善装置。
【０１０９】
（付記１１）画像のノイズを除去することで画質の改善を図る処理を行う画像改善プログラムであって、画像のレベル値を補正する処理と、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位におけるレベル値補正量に基づいて、ノイズ除去強度を決定する処理と、上記決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する処理とをコンピュータに実行させるための画像改善プログラム。
【０１１０】
（付記１２）画像のノイズを除去することで画質の改善を図る処理を行うプログラムを記録した画像改善プログラムの記録媒体であって、画像のレベル値を補正する処理と、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位におけるレベル値補正量に基づいて、ノイズ除去強度を決定する処理と、上記決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した画像改善プログラムの記録媒体。
【０１１１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明では、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位におけるレベル値補正量に基づいて、ノイズ除去強度を決定して、それに従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去するという構成を採る。
【０１１２】
この構成に従って、本発明によれば、画像に対してコントラスト補正などといったような様々なレベル値補正処理を行った場合にも、良好なノイズ除去を行うことでその画質を改善することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理について説明する図である。
【図２】本発明の原理について説明する図である。
【図３】本発明の原理について説明する図である。
【図４】本発明を具備するデジタルスチルカメラの装置構成図である。
【図５】本発明で実行する画質改善処理のフローチャートである。
【図６】本発明で実行する画質改善処理のフローチャートである。
【図７】従来技術の説明図である。
【図８】従来技術の説明図である。
【図９】従来技術の説明図である。
【図１０】従来技術の説明図である。
【図１１】コントラストを上げるための補正で用いるＳ字補正カーブの説明図である。
【図１２】コントラストを抑えるための補正で用いる逆Ｓ字補正カーブの説明図である。
【符号の説明】
１ デジタルスチルカメラ
１０ ＣＣＤ
１１ Ａ／Ｄ変換器
１２ 演算ユニット
１３ ＲＯＭ
１４ ＲＡＭ
１５ 不揮発記憶媒体
Claims (5)
- 画像に対して規定の画質補正を施す画質補正方法であって、
画像のレベル値に基づいて、そのレベル値に対しての上記画質補正の補正量を算出する過程と、
ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位における上記補正量に基づいて、ノイズの除去強度を決定する過程と、
上記決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する過程と、
ノイズを除去した画像に対して上記画質補正を施す過程とを備えることを、
特徴とする画質補正方法。 - 画像に対して規定の画質補正を施す画質補正方法であって、
画像のレベル値に基づいて、そのレベル値に対しての上記画質補正の補正量を算出する過程と、
補正前の画像に含まれるエッジ部分のエッジ強度を検出する過程と、
上記検出したエッジ強度の大きさに基づいてノイズの除去強度を強める量を決定して、その決定した強める量と、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位における上記補正量とに基づいてノイズの除去強度を決定する過程と、
上記決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する過程と、
ノイズを除去した画像に対して上記画質補正を施す過程とを備えることを、
特徴とする画質補正方法。 - 請求項１に記載の画質補正方法において、
上記ノイズ除去強度を決定する過程では、均等色空間で算出される上記補正量に基づいて、ノイズ除去強度を決定することを、
特徴とする画質補正方法。 - 請求項１又は３に記載の画質補正方法において、
上記ノイズ除去強度を決定する過程では、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位における上記補正量の絶対値に応じて、ノイズ除去強度を決定することを、
特徴とする画質補正方法。 - 請求項１又は３に記載の画質補正方法において、
上記ノイズ除去強度を決定する過程では、上記画質補正によるレベル値の微小変化に対する上記補正量の変化量に応じて、ノイズ除去強度を決定することを、
特徴とする画質補正方法。
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