JP4293039B2 - 画像処理装置および画像処理方法、プログラム、並びに記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置および画像処理方法、プログラム、並びに記録媒体に関し、特に、画像のコントラストを向上させる場合において、画質の劣化を防止することができるようにする画像処理装置および画像処理方法、プログラム、並びに記録媒体に関する。

例えば、画像のコントラストを向上させる画像処理装置としては、非線形フィルタ（非線形平滑化器）を用いた画像処理装置がある(例えば、特許文献１参照)。

図１は、この非線形フィルタを用いた従来の画像処理装置の一例の構成を示している。ここで、画像処理装置１には、フレーム単位で、デジタルデータである画像データＳ₁が入力されるものとする。即ち、画像データＳ₁は、フレームを構成する各画素の画素値（フレーム画像の画像データ)である。

図１の画像処理装置１は、入力された画像データＳ₁からフレーム画像の輪郭を構成するストラクチャ成分ＳＴ₁を生成し、そのストラクチャ成分ＳＴ₁を画像データＳ₁から減算して、フレーム画像の細部を構成するテクスチャ成分(振幅成分)ＴＸ₁を生成する。そして、画像処理装置１は、そのテクスチャ成分ＴＸ₁を所定の増幅ゲインで増幅し、ストラクチャ成分ＳＴ₁と加算することにより、フレーム画像のコントラストを向上させる。

画像処理装置１は、非線形フィルタ１１、減算器１２、増幅器１３、および加算器１４から構成される。

画像処理装置１には、画像データＳ₁が入力され、非線形フィルタ１１と減算器１２に供給される。

非線形フィルタ１１は、入力された画像データＳ₁の変化が急峻なエッジを保存したまま、そのエッジ以外の画像データＳ₁を平滑化し、画像データＳ₁のストラクチャ成分ＳＴ₁を生成する。非線形フィルタ１１は、そのストラクチャ成分ＳＴ₁を減算器１２に供給するとともに、加算器１４に供給する。

減算器１２は、非線形フィルタ１１から供給されるストラクチャ成分ＳＴ₁を、入力された画像データＳ₁から減算し、画像データＳ₁のテクスチャ成分ＴＸ₁を生成する。減算器１２は、そのテクスチャ成分ＴＸ₁を増幅器１３に供給する。

増幅器１３は、減算器１２から供給されるテクスチャ成分ＴＸ₁を所定のゲインで増幅し、増幅後のテクスチャ成分ＴＸ₂を加算器１４に供給する。

加算器１４は、非線形フィルタ１１から供給されるストラクチャ成分ＳＴ₁と、増幅器１３から供給される増幅後のテクスチャ成分ＴＸ₂とを加算し、出力画像データＳ₂として出力する。

以上のように、図１の画像処理装置１では、増幅器１３が、フレーム画像の細部を構成するテクスチャ成分ＴＸ₁を増幅するので、フレーム画像の細部を強調し、フレーム画像のコントラストを向上させることができる。
特開２００１−２９８６２１号公報

ところで、図１に示した画像処理装置１においては、減算器１２から増幅器１３に供給されるテクスチャ成分ＴＸ₁にノイズ成分が含まれている場合、テクスチャ成分ＴＸ₁が増幅器１３で増幅されることにより、そのテクスチャ成分ＴＸ₁に含まれているノイズ成分も増幅される。

入力された画像データＳ₁のS/N（Signal/Noise）比が高い(良い)場合であれば、このようなノイズ成分の増幅は、ほとんど問題にはならない。

しかしながら、入力された画像データＳ₁のS/N比が低い(悪い)場合、ノイズ成分が増幅され、強調されることによって、出力画像(データＳ₂)の画質が劣化する。

また、画像処理装置１において、ノイズ成分の増幅を抑制するために、増幅器１３の増幅ゲインを下げると、入力された画像データＳ₁のS/N比が高い（良い）ときに、出力画像のコントラストを十分に向上させることが困難となる。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、画像のコントラストを向上させる場合において、ノイズ成分の増幅を抑制することにより、画質の劣化を防止することができるようにするものである。

本発明の画像処理装置は、画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま画像データを平滑化し、画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化手段と、平滑化手段により生成されたストラクチャ成分を画像データから減算し、画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算手段と、画像データのノイズレベルに基づいてゲインを設定し、減算手段により生成されたテクスチャ成分を、設定したゲインで増幅する増幅手段と、平滑化手段により生成されたストラクチャ成分と、増幅手段により増幅されたテクスチャ成分とを加算する加算手段とを備え、増幅手段は、ノイズレベルが０乃至第１の値Ｌ１（Ｌ１＞０）である場合、ゲインを最高値Ｇ１（Ｇ１＞０）に設定し、ノイズレベルが第１の値Ｌ１乃至第２の値Ｌ２（Ｌ２＞Ｌ１＞０）である場合、−Ｇ1／（Ｌ２−Ｌ１）の傾きで（Ｌ１は第１の値Ｌ１、Ｌ２は第２の値Ｌ２、Ｇ１はゲインの最高値Ｇ１）、最高値Ｇ１から０に減少する値にゲインを設定することを特徴とする。

この画像処理装置には、ノイズレベルを検出する検出手段をさらに設けることができる。

本発明の画像処理方法は、画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま画像データを平滑化し、画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化ステップと、平滑化ステップの処理により生成されたストラクチャ成分を画像データから減算し、画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算ステップと、画像データのノイズレベルに基づいてゲインを設定し、減算ステップの処理により生成されたテクスチャ成分を、設定したゲインで増幅する増幅ステップと、平滑化ステップの処理により生成されたストラクチャ成分と、増幅ステップの処理により増幅されたテクスチャ成分とを加算する加算ステップとを含み、増幅ステップの処理は、ノイズレベルが０乃至第１の値Ｌ１（Ｌ１＞０）である場合、ゲインを最高値Ｇ１（Ｇ１＞０）に設定し、ノイズレベルが第１の値Ｌ１乃至第２の値Ｌ２（Ｌ２＞Ｌ１＞０）である場合、−Ｇ1／（Ｌ２−Ｌ１）の傾きで（Ｌ１は第１の値Ｌ１、Ｌ２は第２の値Ｌ２、Ｇ１はゲインの最高値Ｇ１）、最高値Ｇ１から０に減少する値にゲインを設定することを特徴とする。

本発明のプログラムは、画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま画像データを平滑化し、画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化ステップと、平滑化ステップの処理により生成されたストラクチャ成分を画像データから減算し、画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算ステップと、画像データのノイズレベルに基づいてゲインを設定し、減算ステップの処理により生成されたテクスチャ成分を、設定したゲインで増幅する増幅ステップと、平滑化ステップの処理により生成されたストラクチャ成分と、増幅ステップの処理により増幅されたテクスチャ成分とを加算する加算ステップとを含み、増幅ステップの処理は、ノイズレベルが０乃至第１の値Ｌ１（Ｌ１＞０）である場合、ゲインを最高値Ｇ１（Ｇ１＞０）に設定し、ノイズレベルが第１の値Ｌ１乃至第２の値Ｌ２（Ｌ２＞Ｌ１＞０）である場合、−Ｇ1／（Ｌ２−Ｌ１）の傾きで（Ｌ１は第１の値Ｌ１、Ｌ２は第２の値Ｌ２、Ｇ１はゲインの最高値Ｇ１）、最高値Ｇ１から０に減少する値にゲインを設定することを特徴とする。

本発明の記録媒体に記録されているプログラムは、画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま画像データを平滑化し、画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化ステップと、平滑化ステップの処理により生成されたストラクチャ成分を画像データから減算し、画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算ステップと、画像データのノイズレベルに基づいてゲインを設定し、減算ステップの処理により生成されたテクスチャ成分を、設定したゲインで増幅する増幅ステップと、平滑化ステップの処理により生成されたストラクチャ成分と、増幅ステップの処理により増幅されたテクスチャ成分とを加算する加算ステップとを含み、増幅ステップの処理は、ノイズレベルが０乃至第１の値Ｌ１（Ｌ１＞０）である場合、ゲインを最高値Ｇ１（Ｇ１＞０）に設定し、ノイズレベルが第１の値Ｌ１乃至第２の値Ｌ２（Ｌ２＞Ｌ１＞０）である場合、−Ｇ1／（Ｌ２−Ｌ１）の傾きで（Ｌ１は第１の値Ｌ１、Ｌ２は第２の値Ｌ２、Ｇ１はゲインの最高値Ｇ１）、最高値Ｇ１から０に減少する値にゲインを設定することを特徴とする。

本発明の画像処理装置および画像処理方法、プログラム、並びに記録媒体においては、画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま画像データを平滑化し、画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成し、そのストラクチャ成分を画像データから減算し、画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する。そして、画像データのノイズレベルに基づいてゲインを設定し、生成されたテクスチャ成分を、設定したゲインで増幅し、生成されたストラクチャ成分と、増幅されたテクスチャ成分とを加算し、ノイズレベルが０乃至第１の値Ｌ１（Ｌ１＞０）である場合、ゲインが最高値Ｇ１（Ｇ１＞０）に設定され、ノイズレベルが第１の値Ｌ１乃至第２の値Ｌ２（Ｌ２＞Ｌ１＞０）である場合、−Ｇ1／（Ｌ２−Ｌ１）の傾きで（Ｌ１は第１の値Ｌ１、Ｌ２は第２の値Ｌ２、Ｇ１はゲインの最高値Ｇ１）、最高値Ｇ１から０に減少する値にゲインを設定する。

本発明によれば、画像のコントラストを向上させる場合において、ノイズ成分の増幅を抑制することにより、画質の劣化を防止することができる。

以下に本発明の実施の形態を説明するが、請求項に記載の構成要件と、発明の実施の形態における具体例との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、請求項に記載されている発明をサポートする具体例が、発明の実施の形態に記載されていることを確認するためのものである。従って、発明の実施の形態中には記載されているが、構成要件に対応するものとして、ここには記載されていない具体例があったとしても、そのことは、その具体例が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、具体例が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その具体例が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。

さらに、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明が、請求項に全て記載されていることを意味するものではない。換言すれば、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明であって、この出願の請求項には記載されていない発明の存在、すなわち、将来、分割出願されたり、補正により追加される発明の存在を否定するものではない。

請求項１に記載の画像処理装置は、
画像データを処理する画像処理装置(例えば、図２の画像処理装置３０)において、
前記画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま前記画像データを平滑化し、前記画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化手段(例えば、図２の非線形フィルタ１１)と、
前記平滑化手段により生成された前記ストラクチャ成分を前記画像データから減算し、前記画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算手段（例えば、図２の減算器１２）と、
前記画像データのノイズレベルに基づいてゲインを設定し、前記減算手段により生成された前記テクスチャ成分を、設定した前記ゲインで増幅する増幅手段（例えば、図２の増幅器３２）と、
前記平滑化手段により生成された前記ストラクチャ成分と、前記増幅手段により増幅された前記テクスチャ成分とを加算する加算手段（例えば、図２の加算器１４）とを備え、
前記増幅手段は、
前記ノイズレベルが０乃至第１の値Ｌ１（Ｌ１＞０）である場合、前記ゲインを最高値Ｇ１（Ｇ１＞０）に設定し、
前記ノイズレベルが前記第１の値Ｌ１乃至第２の値Ｌ２（Ｌ２＞Ｌ１＞０）である場合、−Ｇ1／（Ｌ２−Ｌ１）の傾きで（Ｌ１は前記第１の値Ｌ１、Ｌ２は前記第２の値Ｌ２、Ｇ１は前記ゲインの最高値Ｇ１）、前記最高値Ｇ１から０に減少する値に前記ゲインを設定する
ことを特徴とする。

請求項２に記載の画像処理装置は、
前記ノイズレベルを検出する検出手段(例えば、図２のノイズ検出回路３１)をさらに備える
ことを特徴とする。

請求項３に記載の画像処理方法は、
画像データを処理する画像処理装置(例えば、図２の画像処理装置３０)の画像処理方法において、
前記画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま前記画像データを平滑化し、前記画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化ステップ（例えば、図４のステップＳ１１）と、
前記平滑化ステップの処理により生成された前記ストラクチャ成分を前記画像データから減算し、前記画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算ステップ(例えば、図４のステップＳ１２)と、
前記画像データのノイズレベルに基づいてゲインを設定し、前記減算ステップの処理により生成された前記テクスチャ成分を、設定した前記ゲインで増幅する増幅ステップ(例えば、図４のステップＳ１４)と、
前記平滑化ステップの処理により生成された前記ストラクチャ成分と、前記増幅ステップの処理により増幅された前記テクスチャ成分とを加算する加算ステップ(例えば、図４のステップＳ１５)とを含み、
前記増幅ステップの処理は、
前記ノイズレベルが０乃至第１の値Ｌ１（Ｌ１＞０）である場合、前記ゲインを最高値Ｇ１（Ｇ１＞０）に設定し、
前記ノイズレベルが前記第１の値Ｌ１乃至第２の値Ｌ２（Ｌ２＞Ｌ１＞０）である場合、−Ｇ1／（Ｌ２−Ｌ１）の傾きで（Ｌ１は前記第１の値Ｌ１、Ｌ２は前記第２の値Ｌ２、Ｇ１は前記ゲインの最高値Ｇ１）、前記最高値Ｇ１から０に減少する値に前記ゲインを設定する
ことを特徴とする。

請求項４に記載のプログラムおよび請求項５に記載の記録媒体に記録されているプログラムは、
画像データの処理をコンピュータに行わせるプログラムにおいて、
前記画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま前記画像データを平滑化し、前記画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化ステップ(例えば、図４のステップＳ１１)と、
前記平滑化ステップの処理により生成された前記ストラクチャ成分を前記画像データから減算し、前記画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算ステップ(例えば、図４のステップＳ１２)と、
前記画像データのノイズレベルに基づいてゲインを設定し、前記減算ステップの処理により生成された前記テクスチャ成分を、設定した前記ゲインで増幅する増幅ステップ(例えば、図４のステップＳ１４)と、
前記平滑化ステップの処理により生成された前記ストラクチャ成分と、前記増幅ステップの処理により増幅された前記テクスチャ成分とを加算する加算ステップ(例えば、図４のステップＳ１５)とを含み、
前記増幅ステップの処理は、
前記ノイズレベルが０乃至第１の値Ｌ１（Ｌ１＞０）である場合、前記ゲインを最高値Ｇ１（Ｇ１＞０）に設定し、
前記ノイズレベルが前記第１の値Ｌ１乃至第２の値Ｌ２（Ｌ２＞Ｌ１＞０）である場合、−Ｇ1／（Ｌ２−Ｌ１）の傾きで（Ｌ１は前記第１の値Ｌ１、Ｌ２は前記第２の値Ｌ２、Ｇ１は前記ゲインの最高値Ｇ１）、前記最高値Ｇ１から０に減少する値に前記ゲインを設定する
ことを特徴とする。

以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。

図２は、本発明を適用した画像処理装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。

図２の画像処理装置３０は、図１の従来の画像処理装置１にノイズ検出回路３１をさらに設け、増幅器１３を増幅器３２に代えたものである。なお、図１と同一の符号を付したもの、即ち、図１の非線形フィルタ１１、減算器１２、および加算器１４は、図１のそれらと同一のものであり、説明は繰り返しになるので省略する。

画像処理装置３０では、フレーム単位で入力される画像データＳ₁のノイズレベルＣＮ₁が検出され、そのノイズレベルＣＮ₁に基づいて、テクスチャ成分ＴＸ₁が増幅される。

ノイズ検出回路３１には、画像処理装置３０にフレーム単位で入力される画像データＳ₁が供給される。ノイズ検出回路３１は、その画像データＳ₁のノイズレベルＣＮ₁を検出し、増幅器３２に供給する。ノイズレベルＣＮ₁は、例えば、フレームを構成する画素のS/N比の平均値の逆数であり、ノイズレベルＣＮ₁が高いほど、画像データＳ₁のS/N比が低い(悪い)ことを表している。

例えば、ノイズ検出回路３１は、フレームを構成する画素ごとに、いま入力された画像データＳ₁の画素値と、内蔵するフレームメモリ(図示せぬ)によって１フレーム周期だけ遅延した１フレーム前の画像データＳ₁の画素値との差を求め、その差のうちの、所定値以下の差をノイズ成分とする。ここで、所定値は、例えば、画像処理装置３０の製造元により製造時に設定される。ノイズ検出回路３１は、画素ごとに、そのノイズ成分に基づいて、S/N比を求め、そのS/N比の１フレームについての平均値を求める。ノイズ検出回路３１は、そのS/N比の平均値の逆数を、ノイズレベルＣＮ₁として検出し、増幅器３２に供給する。

増幅器３２は、ノイズ検出回路３１から供給されるノイズレベルＣＮ₁に基づいて、増幅ゲインＧを決定する。そして、増幅器３２は、その増幅ゲインＧで、減算器１２から供給されるテクスチャ成分ＴＸ₁を増幅し、増幅後のテクスチャ成分ＴＸ'₂を加算器１４に供給する。増幅後のテクスチャ成分ＴＸ'₂は、加算器１４において、ストラクチャ成分ＳＴ₁と加算され、出力画像データＳ₂'として出力される。

図３は、図２の増幅器３２の増幅ゲインＧとノイズレベルＣＮ₁との関係の例を示している。

図３では、画像データＳ₁のノイズレベルＣＮ₁が高い場合、増幅ゲインＧが低くなり、ノイズレベルＣＮ₁が低い場合、増幅ゲインＧが高くなっている。即ち、ノイズレベルＣＮ₁が０乃至Ｌ₁（Ｌ₁＞０）であるとき、増幅ゲインＧが、最高値Ｇ₁（Ｇ₁＞０）となっている。また、ノイズレベルＣＮ₁がＬ₁乃至Ｌ₂（Ｌ₂＞Ｌ₁＞０）の間、増幅ゲインＧは、−Ｇ₁/（Ｌ₂−Ｌ₁）の傾きで、Ｇ₁から０に減少している。

図３に示したような関係が、増幅ゲインＧとノイズレベルＣＮ₁との間に成り立っている場合、画像データＳ₁のノイズレベルＣＮ₁が高いとき、即ち、画像データＳ₁のS/N比が悪いとき、増幅ゲインＧが低くなるので、増幅器３２では、テクスチャ成分ＴＸ₁に含まれるノイズ成分の増幅が抑制される。その結果、出力画像(データＳ₂')の画質の劣化を防止することができる。

一方、画像データＳ₁のノイズレベルＣＮ₁が低いとき、即ち、画像データＳ₁のS/N比が良いとき、増幅ゲインＧが高くなるので、増幅器３２は、テクスチャ成分ＴＸ₁を十分に増幅し、強調して、出力画像のコントラストを十分に向上させることができる。

次に、図４のフローチャートを参照して、図２の画像処理装置３０が行う、画像データを処理する画像処理について説明する。この画像処理は、例えば、画像処理装置３０に、フレーム単位の画像データＳ₁が入力されたとき、開始される。なお、この画像処理は、フレーム単位で行われる。

ステップＳ１１において、非線形フィルタ１１は、入力された画像データＳ₁の変化が急峻なエッジを保存したまま、そのエッジ以外の画像データＳ₁を平滑化し、画像データＳ₁のストラクチャ成分ＳＴ₁を生成する。そして、非線形フィルタ１１は、そのストラクチャ成分ＳＴ₁を減算器１２に供給するとともに、加算器１４に供給して、ステップＳ１２に進む。なお、非線形フィルタ１１は、例えば、いわゆるεフィルタやメディアンフィルタなどによって構成することができる。

ステップＳ１２において、減算器１２は、入力された画像データＳ₁から、ステップＳ１１で非線形フィルタ１１から供給されるストラクチャ成分ＳＴ₁を減算し、画像データＳ₁のテクスチャ成分ＴＸ₁を生成する。即ち、減算器１２は、画像データＳ₁からストラクチャ成分ＳＴ₁を減算した減算結果を、テクスチャ成分ＴＸ₁とする。減算器１２は、そのテクスチャ成分ＴＸ₁を増幅器３２に供給して、ステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３において、ノイズ検出回路３１には、入力された画像データＳ₁のノイズレベルＣＮ₁を検出し、そのノイズレベルＣＮ₁を増幅器３２に供給する。

ステップＳ１３の処理後は、ステップＳ１４に進み、増幅器３２は、ノイズ検出回路３１から供給されるノイズレベルＣＮ₁に基づいて、増幅ゲインＧを決定し、その増幅ゲインＧで、ステップＳ１２において減算器１２から供給されるテクスチャ成分ＴＸ₁を増幅する。

具体的には、増幅器３２は、図３に示した増幅ゲインＧとノイズレベルＣＮ₁の関係にしたがって、増幅ゲインＧを決定し、その増幅ゲインＧでテクスチャ成分ＴＸ₁を増幅する。例えば、ノイズレベルＣＮ₁がＬ₁である場合、増幅器３２は、増幅ゲインＧを増幅ゲインＧ₁に決定し、その増幅ゲインＧ₁でテクスチャ成分ＴＸ₁を増幅する。そして、増幅器３２は、増幅後のテクスチャ成分ＴＸ'₂を加算器１４に供給する。

ステップＳ１４の処理後は、ステップＳ１５に進み、加算器１４は、ステップＳ１１で非線形フィルタ１１から供給されるストラクチャ成分ＳＴ₁と、ステップＳ１４で増幅器３２から供給される増幅後のテクスチャ成分ＴＸ₂とを加算し、その加算結果を、出力画像データＳ₂'として出力する。

以上のように、画像処理装置３０では、ノイズ検出回路３１が画像データＳ₁のノイズレベルＣＮ₁を検出し、増幅器３２が、そのノイズレベルＣＮ₁に基づいて、画像データＳ₁のテクスチャ成分ＴＸ₁を、適応的に増幅するようにしたので、画像のコントラストを向上させる場合において、ノイズの増幅を抑制し、その結果、画質の劣化を防止することができる。

なお、本実施の形態では、ノイズ検出回路３１は、フレーム単位でノイズレベルＣＮ₁を検出したが、このノイズレベルＣＮ₁は、画素単位、複数の画素から構成される所定のサイズ単位等で検出することも可能である。この場合、そのノイズレベルＣＮ₁を検出する単位で、増幅器３２におけるゲインＧを決定することが可能である。

また、画像データＳ₁は、フレーム単位ではなく、フィールド単位、１以上の画素から構成される所定のサイズ単位等で入力されるようにすることもできる。

次に、上述した一連の処理は、専用のハードウェアにより行うこともできるし、ソフトウェアにより行うこともできる。一連の処理をソフトウェアによって行う場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、汎用のコンピュータ等にインストールされる。

そこで、図５は、上述した一連の処理を実行するプログラムがインストールされるコンピュータの一実施の形態の構成例を示している。

プログラムは、コンピュータに内蔵されている記録媒体としてのハードディスク１０５やＲＯＭ１０３に予め記録しておくことができる。

あるいはまた、プログラムは、フレキシブルディスク、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)，MO(Magneto Optical)ディスク，DVD(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体１１１に、一時的あるいは永続的に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体１１１は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。

なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体１１１からコンピュータにインストールする他、ダウンロードサイトから、デジタル衛星放送用の人工衛星を介して、コンピュータに無線で転送したり、LAN(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送し、コンピュータでは、そのようにして転送されてくるプログラムを、通信部１０８で受信し、内蔵するハードディスク１０５にインストールすることができる。

コンピュータは、CPU(Central Processing Unit)１０２を内蔵している。CPU１０２には、バス１０１を介して、入出力インタフェース１１０が接続されており、CPU１０２は、入出力インタフェース１１０を介して、ユーザによって、キーボードや、マウス、マイク等で構成される入力部１０７が操作等されることにより指令が入力されると、それにしたがって、ROM(Read Only Memory)１０３に格納されているプログラムを実行する。あるいは、また、CPU１０２は、ハードディスク１０５に格納されているプログラム、衛星若しくはネットワークから転送され、通信部１０８で受信されてハードディスク１０５にインストールされたプログラム、またはドライブ１０９に装着されたリムーバブル記録媒体１１１から読み出されてハードディスク１０５にインストールされたプログラムを、RAM(Random Access Memory)１０４にロードして実行する。これにより、CPU１０２は、上述したフローチャートにしたがった処理、あるいは上述したブロック図の構成により行われる処理を行う。そして、CPU１０２は、その処理結果を、必要に応じて、例えば、入出力インタフェース１１０を介して、LCD(Liquid Crystal Display)やスピーカ等で構成される出力部１０６から出力、あるいは、通信部１０８から送信、さらには、ハードディスク１０５に記録等させる。

ここで、本明細書において、コンピュータに各種の処理を行わせるためのプログラムを記述する処理ステップは、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含むものである。

また、プログラムは、１のコンピュータにより処理されるものであっても良いし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであっても良い。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであっても良い。

非線形フィルタを用いた従来の画像処理装置の一例の構成を示すブロック図である。 本発明を適用した画像処理装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。 図２の増幅器の増幅ゲインとノイズレベルとの関係の例を示す図である。 図２の画像処理装置が行う画像処理を説明するフローチャートである。 本発明を適用したコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。

符号の説明

１１ 非線形フィルタ， １２ 減算器， １４ 加算器， ３０ 画像処理装置， ３１ ノイズ検出回路， ３２ 増幅器

Claims (5)

1. 画像データを処理する画像処理装置において、
   前記画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま前記画像データを平滑化し、前記画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化手段と、
   前記平滑化手段により生成された前記ストラクチャ成分を前記画像データから減算し、前記画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算手段と、
   前記画像データのノイズレベルに基づいてゲインを設定し、前記減算手段により生成された前記テクスチャ成分を、設定した前記ゲインで増幅する増幅手段と、
   前記平滑化手段により生成された前記ストラクチャ成分と、前記増幅手段により増幅された前記テクスチャ成分とを加算する加算手段とを備え、
   前記増幅手段は、
   前記ノイズレベルが０乃至第１の値Ｌ１（Ｌ１＞０）である場合、前記ゲインを最高値Ｇ１（Ｇ１＞０）に設定し、
   前記ノイズレベルが前記第１の値Ｌ１乃至第２の値Ｌ２（Ｌ２＞Ｌ１＞０）である場合、−Ｇ1／（Ｌ２−Ｌ１）の傾きで（Ｌ１は前記第１の値Ｌ１、Ｌ２は前記第２の値Ｌ２、Ｇ１は前記ゲインの最高値Ｇ１）、前記最高値Ｇ１から０に減少する値に前記ゲインを設定する
   ことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記ノイズレベルを検出する検出手段をさらに備える
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 画像データを処理する画像処理装置の画像処理方法において、
   前記画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま前記画像データを平滑化し、前記画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化ステップと、
   前記平滑化ステップの処理により生成された前記ストラクチャ成分を前記画像データから減算し、前記画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算ステップと、
   前記画像データのノイズレベルに基づいてゲインを設定し、前記減算ステップの処理により生成された前記テクスチャ成分を、設定した前記ゲインで増幅する増幅ステップと、
   前記平滑化ステップの処理により生成された前記ストラクチャ成分と、前記増幅ステップの処理により増幅された前記テクスチャ成分とを加算する加算ステップとを含み、
   前記増幅ステップの処理は、
   前記ノイズレベルが０乃至第１の値Ｌ１（Ｌ１＞０）である場合、前記ゲインを最高値Ｇ１（Ｇ１＞０）に設定し、
   前記ノイズレベルが前記第１の値Ｌ１乃至第２の値Ｌ２（Ｌ２＞Ｌ１＞０）である場合、−Ｇ1／（Ｌ２−Ｌ１）の傾きで（Ｌ１は前記第１の値Ｌ１、Ｌ２は前記第２の値Ｌ２、Ｇ１は前記ゲインの最高値Ｇ１）、前記最高値Ｇ１から０に減少する値に前記ゲインを設定する
   ことを特徴とする画像処理方法。
4. 画像データの処理をコンピュータに行わせるプログラムにおいて、
   前記画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま前記画像データを平滑化し、前記画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化ステップと、
   前記平滑化ステップの処理により生成された前記ストラクチャ成分を前記画像データから減算し、前記画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算ステップと、
   前記画像データのノイズレベルに基づいてゲインを設定し、前記減算ステップの処理により生成された前記テクスチャ成分を、設定した前記ゲインで増幅する増幅ステップと、
   前記平滑化ステップの処理により生成された前記ストラクチャ成分と、前記増幅ステップの処理により増幅された前記テクスチャ成分とを加算する加算ステップとを含み、
   前記増幅ステップの処理は、
   前記ノイズレベルが０乃至第１の値Ｌ１（Ｌ１＞０）である場合、前記ゲインを最高値Ｇ１（Ｇ１＞０）に設定し、
   前記ノイズレベルが前記第１の値Ｌ１乃至第２の値Ｌ２（Ｌ２＞Ｌ１＞０）である場合、−Ｇ1／（Ｌ２−Ｌ１）の傾きで（Ｌ１は前記第１の値Ｌ１、Ｌ２は前記第２の値Ｌ２、Ｇ１は前記ゲインの最高値Ｇ１）、前記最高値Ｇ１から０に減少する値に前記ゲインを設定する
   ことを特徴とするプログラム。
5. 画像データの処理をコンピュータに行わせるプログラムが記録されている記録媒体において、
   前記画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま前記画像データを平滑化し、前記画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化ステップと、
   前記平滑化ステップの処理により生成された前記ストラクチャ成分を前記画像データから減算し、前記画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算ステップと、
   前記画像データのノイズレベルに基づいてゲインを設定し、前記減算ステップの処理により生成された前記テクスチャ成分を、設定した前記ゲインで増幅する増幅ステップと、
   前記平滑化ステップの処理により生成された前記ストラクチャ成分と、前記増幅ステップの処理により増幅された前記テクスチャ成分とを加算する加算ステップとを含み、
   前記増幅ステップの処理は、
   前記ノイズレベルが０乃至第１の値Ｌ１（Ｌ１＞０）である場合、前記ゲインを最高値Ｇ１（Ｇ１＞０）に設定し、
   前記ノイズレベルが前記第１の値Ｌ１乃至第２の値Ｌ２（Ｌ２＞Ｌ１＞０）である場合、−Ｇ1／（Ｌ２−Ｌ１）の傾きで（Ｌ１は前記第１の値Ｌ１、Ｌ２は前記第２の値Ｌ２、Ｇ１は前記ゲインの最高値Ｇ１）、前記最高値Ｇ１から０に減少する値に前記ゲインを設定する
   ことを特徴とするプログラムが記録されている記録媒体。

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