JP4468367B2 - 圧縮画像のアーティファクトの低減 - Google Patents

Description

本発明は、圧縮画像のアーティファクトを削減するシステム及び方法に関する。

［背景］
デジタル画像及びビデオフレームは、データストレージ要件及び伝送要件を低減するために圧縮される。
ほとんどの画像圧縮方法では、一定の画像データが選択的に廃棄されて、画像を表すのに必要なデータ量が低減されると同時に、画像の外観の大幅な劣化が回避される。

変換符号化は、一組の変換係数によって画像を表すことを含む一般的な画像圧縮方法である。
変換係数は、個別に量子化されて、画像を表すのに必要なデータ量が低減される。
原画像の表現は、変換係数に逆変換を適用することによって生成される。
ブロック変換符号化は、一般的なタイプの変換符号化方法である。
一般的なブロック変換符号化プロセスでは、画像は、小さな長方形領域（すなわち「ブロック」）に分割される。
これらの長方形領域は、フォワード変換オペレーション、量子化オペレーション、及び符号化オペレーションを受ける。
ブロックを符号化するのに、多くの異なる種類のブロック変換を使用することができる。
一般的なタイプのブロック変換の中には、コサイン変換（最も一般的である）、フーリエ変換、アダマール変換、及びハールウェーブレット変換がある。
これらの変換は、Ｍ×Ｎ画像データブロックからＭ×Ｎ変換係数配列を生成する。
ここで、Ｍ及びＮは、少なくとも１の整数値を有する。

画質は、ブロック変換符号化プロセスによって劣化されることが多い。
たとえば、不連続点が、復元された画像のブロック境界に生じることが多く、リンギングアーティファクト（ringing artifact）が、画像境界の近くに生じることが多い。

ブロック変換符号化プロセスによって生じたアーティファクトの出現を低減することにより圧縮画像を強調するための種々の手法が提案されてきた。
最も一般的な画像強調手法の中には、ブロック境界に沿ってフィルタリングする手法、凸集合に投影することによって最適化する手法、及び、ウェーブレット変換しきい値処理を実行する手法がある。
圧縮画像を強調するための別の手法は、シフトＪＰＥＧ（shifted JPEG）変換をＪＰＥＧ画像に適用し直すことを含む。
詳細には、この手法は、すでに圧縮された画像のシフトされたバージョンにＪＰＥＧ圧縮演算子を適用し直し、その結果生成された画像のすべてを平均して、強調された出力画像を生成する。
欧州特許出願公開第１００３３３４号 欧州特許出願公開第０６２６７９０号 WING-KUEN LING ET AL: "A novel method for blocking effect reduction in DCT-coded images" CIRCUITS AND SYSTEMS, 1999. ISCAS '99. PROCEEDINGS OF THE 1999 IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON ORLANDO, FL, USA 30 MAY-2 JUNE 1999, PISCATAWAY, NJ, USA,IEEE, US, vol. 4, 30 May 1999 (1999-05-30), pages 46-49, XP010341114 ISBN: 0-7803-5471-0 pages IV-46, column 1

本発明は、圧縮画像のアーティファクトを削減するシステム及び方法を特徴とする。

本発明は、入力画像の空間シフトフォワード変換を計算して、各組のフォワード変換係数を生成するシステム及び方法を特徴とする。
各組のフォワード変換係数に非線形変換を適用する。
これらの組の変換されたフォワード変換係数の逆変換を計算して、各中間画像を生成する。
中間画像のそれぞれのピクセルについて、局所的な空間強度変動の各測度を計算する。
局所的な空間強度変動の計算された測度に少なくとも部分的に基づいて計算されたピクセル値を有する出力画像が計算される。

本発明の他の特徴及び利点は図面及び特許請求の範囲を含む以下の説明から明らかとなるだろう。

［詳細な説明］
以下の説明では、同じ参照番号は、同じ要素を識別するのに使用される。
さらに、図面は、例示の実施の形態の主な特徴を図式的に示すことを目的としている。
図面は、実際の実施の形態のあらゆる特徴を示すことを目的とするものでもなければ、図示された要素の相対的な寸法を示すことを目的とするものでもなく、一律の縮尺で描かれていない。

Ｉ．原画像の圧縮
図１は、原画像１０を処理して圧縮画像１２を生成する従来技術の方法を示している。
図示した方法によれば、フォワード変換１４が原画像１０に適用されて、一組のフォワード変換係数１６が生成される。
フォワード変換１４は、原画像１０を、選択された領域の一組の係数に変換するように動作可能な変換であれば、どのタイプの変換でもよい。
量子化器１８が、フォワード変換係数１６に個別に適用されて、一組の量子化されたフォワード係数２０が生成される。
量子化器１８は、フォワード変換係数情報の一部を廃棄して、原画像１０の圧縮を可能にする。
符号化器２２は、任意のタイプの可逆符号化技法を使用して、量子化されたフォワード変換係数を符号化し、圧縮画像１２を生成する。

原画像１０は、２値画像（たとえば、黒及び白のドットパターン）であってもよいし、多値単色画像（たとえば、グレーレベル画像）であってもよいし、多値多色画像であってもよい。
一般に、図１の画像圧縮プロセスは、原画像１０の各色平面に個別に適用される。

図２は、原画像１０を圧縮する、従来技術のブロック変換ベースの画像方法を示している。
この方法によれば、原画像１０が、事前に選択された色空間でまだ指定されていない場合、原画像１０は、最初に、事前に選択されたルミナンスに基づく色空間（たとえば、ＹＣｒＣｂ色平面）に変換される（ブロック２４）。
事前に選択された色空間における画像の各色平面は、次のように個別に処理される各画像（すなわち、ピクセル値の配列）に対応する。
色成分（たとえば、Ｃｒ色成分及びＣｂ色成分）は、ダウンサンプリングされる（ブロック２６）。
各色平面は、ピクセルブロック（たとえば、８×８ピクセルブロック）に分割される（ブロック２８）。
各ピクセルブロックには、ブロック変換が個別に適用される（ブロック３０）。
これらのブロックには、任意の種類のブロック変換を適用することができる。
例示のタイプのブロック変換には、コサイン変換、フーリエ変換、アダマール変換、及びハールウェーブレット変換が含まれる。
その結果生成された変換係数は量子化される（ブロック３２）。
量子化変換係数は、可逆符号化技法を使用して符号化され、圧縮画像１２が生成される（ブロック３４）。

ＩＩ．圧縮画像のアーティファクトの低減
以下に説明する実施の形態は、圧縮画像を作成するのに使用されるプロセスによって本来的に導入されるアーティファクトを低減するように構成される。
多くの場合、これらの実施の形態は、画像の特徴をぼかすこと等により画質を劣化させることなく、画像圧縮アーティファクトを低減する。
以下で詳細に説明するように、これらの実施の形態のいくつかのインプリメンテーションは、ブロック離散コサイン変換（ＤＣＴ）画像圧縮技法等のブロック変換ベースの画像圧縮技法によって導入されるリンギング（ringing）圧縮アーティファクト及びブロッキング（blocking）圧縮アーティファクトを大幅に低減するのに特によく適している。

図３は、図２のブロック変換ベースの画像圧縮方法によって生成された圧縮画像１２を処理して、圧縮アーティファクトが低減された出力画像４０を生成する方法の一実施の形態を示している。
この方法では、圧縮画像１２の各平面が個別に処理される。
圧縮画像データは、最初に伸張される（ブロック４２）。
空間シフトフォワード変換（spatially-shifted forward transform）が、伸張画像データ６２から計算される（ブロック４４）。
このプロセスでは、フォワード変換オペレーションが、伸張画像データ６２のシフトされた複数のバージョンのそれぞれに適用されて、複数の各組のフォワード変換係数４６が生成される。
たとえば、画像１２がＭ×Ｎ個のピクセルのブロックに基づいて圧縮されるインプリメンテーションでは、フォワード変換オペレーションは、Ｍ×Ｎ変換において可能なＭ×Ｎ個の独立したシフトからのＫ個のシフトを含むサブセットにおける伸張画像データ６２に適用されて、Ｋ組のフォワード変換係数が生成される。
ここで、Ｋ、Ｍ、及びＮは、少なくとも１の整数値を有する。
一例示のインプリメンテーションでは、Ｍ及びＮは、共に８の値を有する。

各組のフォワード変換係数４６は、非線形変換される（ブロック４８）。
逆変換オペレーション（ブロック５０）が、非線形変換されたフォワード変換係数４６の組に適用されて、各中間画像が生成される。
以下で詳細に説明するように、これらの中間画像は結合されて、各色平面６４の圧縮アーティファクトが低減される（ブロック５２）。
色成分画像平面（たとえば、Ｃｒ及びＣｂ）は、元の解像度にアップサンプリングされて、その結果生成された画像平面は、原画像１０の色空間（たとえば、赤・緑・青の色空間）に変換されて戻される（ブロック５４）。
画像平面は結合されて、出力画像４０が生成される。

図４は、図３の方法によって生成された圧縮画像データ６２を処理して、圧縮アーティファクトが低減された出力画像４０を生成するためのシステム６０の一実施の形態を示している。
処理システム６０は、フォワード変換モジュール６６、非線形ノイズ除去（denoiser）モジュール６８、逆変換モジュール７０、及び出力画像ジェネレータモジュール７２を含む。
一般に、システム６０のモジュール６６〜７２は、どの特定のハードウェア構成にもどの特定のソフトウェア構成にも限定されず、デジタル電子回路機構又はコンピュータハードウェア、ファームウェア、デバイスドライバ、もしくはソフトウェアを含めて、任意の計算環境又は処理環境で実施することができる。
たとえば、いくつかのインプリメンテーションでは、これらのモジュール６６〜７２は、デジタルカメラ、プリンタ、及びポータブル電子デバイス（たとえば、移動電話及び携帯情報端末）を含めて、多種多様な電子デバイスのいずれか１つのハードウェアで実施することができる。
これに加えて、図示した実施の形態では、全（又は完全な）入力画像が処理されるが、他の実施の形態は、入力画像の一連のサブ画像部分（たとえば、スワス）を順次処理するように構成することができる。

フォワード変換モジュール６６は、復号された画像データ６２からＫ組（Ｃ_１、Ｃ_２、…、Ｃ_Ｋ）のシフトされたフォワード変換係数を計算する。
これらＫ組のシフトされた変換係数は、圧縮画像１２を基準にしたブロッキンググリッド（blocking grid）のＫ個の一意の位置に対応する。
いくつかのインプリメンテーションでは、フォワード変換モジュール６６は、画像１２を最初に圧縮するのに使用されたのと同じフォワード変換を適用する。

非線形ノイズ除去モジュール６８は、フォワード変換モジュール６６によって計算された複数の組（Ｃ_１、Ｃ_２、…、Ｃ_Ｋ）のシフトされたフォワード変換係数を非線形変換する。
図５を参照して、いくつかのインプリメンテーションでは、複数の組のフォワード変換係数は、各非線形しきい値変換（Ｔ_１、Ｔ_２、…、Ｔ_Ｋ）に従って変換される。
詳細には、各しきい値（ｑ_ｉｊ、ここで、ｉ、ｊは量子化要素のインデックスを指し、ｉは０〜Ｍ−１の範囲の値を有し、ｊは０〜Ｎ−１の範囲の値を有する）よりも小さな絶対値を有する各係数を０に設定し、各しきい値（ｑ_ｉｊ）以上の絶対値を有する各係数を変更しないことにより、フォワード変換係数は非線形変換される。
量子化行列７６（すなわち、「Ｑ行列」）は、非線形しきい値変換（Ｔ_１、Ｔ_２、…、Ｔ_Ｋ）のパラメータｑ_ｉｊを設定するのに使用される。
いくつかのインプリメンテーションでは、量子化行列は、画像１２を圧縮するのに最初に使用されたのと同じ量子化パラメータｑ_ｉｊを含む。
これらの量子化パラメータは、標準的な画像圧縮方式（たとえば、ＪＰＥＧ）に従って圧縮画像１２に記憶することができる。

いくつかの実施の形態では、非線形ノイズ除去モジュール６８は、非線形度（nonlinearity）Ｔ_ｉを変更することによってシャープネス強調を組み込む。
詳細には、非線形ノイズ除去モジュール６８は、非線形変換パラメータ値ｑ_ｉｊに利得係数ｇ_ｉｊを乗算する。
利得係数を設定する方法には多くの方法がある。
一インプリメンテーションでは、利得係数は方程式（１）によって与えられる。
ｇ_ｉｊ＝１．０＋ｓ×（ｉ＋ｊ）／１４ （１）
ここで、ｉ及びｊは、各量子化器係数を選択するインデックスである。
８×８ブロッキンググリッド用に設計されたインプリメンテーションでは、ｉ及びｊの値は、範囲［０〜７］にあり、０は最も低い空間周波数を表し、７は最も高い空間周波数を表す。
シャープネス係数ｓの値は、鮮鋭化の量を決定する。
ｓ＝０のとき、鮮鋭化は適用されない。
０．５〜１．５の間のｓの値は、出力画像ジェネレータ方法によって引き起こされるおそれのあるわずかなぼかしを補償する十分なシャープネス範囲を提供する。
ｓ＝０．５の方程式（１）から計算された例示の利得係数を含む行列を以下の表１に提供する。

表１：ｓ＝０．５の利得係数ｇ_ｉｊ

逆変換モジュール７０は、複数の組の非線形変換されたフォワード変換係数から複数の組（Ｃ'_１、Ｃ'_２、…、Ｃ'_Ｋ）の逆変換を計算する。
逆変換モジュール７０は、フォワード変換モジュール６６によって適用されるフォワード変換オペレーションの逆のオペレーションを適用する。
逆変換モジュール７０の出力は、空間領域の画像データを表す中間画像（Ｉ_１、Ｉ_２、…、Ｉ_Ｋ）である。

出力画像ジェネレータモジュール７２は、中間画像（Ｉ_１、Ｉ_２、…、Ｉ_Ｋ）を結合して、最終出力画像４０の画像平面６４を形成する。
図６は、ベース画像ジェネレータ８０及びリンギング補正画像ジェネレータ８２を含む出力画像ジェネレータモジュール７２の一実施の形態を示している。

ベース画像ジェネレータ８０は、中間画像（Ｉ_１、Ｉ_２、…、Ｉ_Ｋ）を結合したものから、元の未圧縮画像の見積もりに対応するベース画像８４を計算する。
図示した実施の形態では、ベース画像ジェネレータ８０は、中間画像（Ｉ_１、Ｉ_２、…、Ｉ_Ｋ）の対応したピクセルの平均値に対応するピクセル値を有するベース画像（Ｉ_ＡＶＥ）を計算する。

リンギング補正画像ジェネレータ８２は、中間画像（Ｉ_１、Ｉ_２、…、Ｉ_Ｋ）に基づいてリンギング補正画像（Ｉ_ＲＣ）を計算する。
いくつかのインプリメンテーションでは、リンギング補正画像ジェネレータ８２は、中間画像（Ｉ_１、Ｉ_２、…、Ｉ_Ｋ）のピクセルについて計算された局所的な空間強度変動（spatial intensity variability）の測度に少なくとも部分的に基づいて、リンギング補正画像８６（Ｉ_ＲＣ）を計算する。
たとえば、最小分散デリンギング（minimum variance de-ringing）のインプリメンテーションでは、リンギング補正画像８６の所与のピクセルの値は、リンギング補正画像８６のピクセルに対応するすべての中間画像ピクセルの空間強度変動の計算された最小の測度を有する、対応する中間画像ピクセルの値に設定される。
加重分散デリンギング（weighted variance de-ringing）手法では、リンギング補正画像８６の各ピクセル値には、リンギング補正画像８６の所与のピクセルに対応するすべての中間画像ピクセルの局所的な空間変動の測度の最小の百分率（たとえば、３０％の百分率）における複数の対応した中間画像ピクセルの平均値に対応する値が割り当てられる。
加重分散デリンギング手法は、リンギング圧縮アーティファクトを低減すると同時に、最小分散デリンギング手法によって生じることがあるノイズを回避することが確認されている。

図７を参照して、いくつかの実施の形態では、空間強度変動は、空間分散（σ_１ ^２、σ_２ ^２、…、σ_Ｋ ^２）によって測定される。
この空間分散は、リンギング補正画像８６の所与のピクセルＩ_ＲＣ（ｘ，ｙ）に対応する中間画像（Ｉ_１（ｘ，ｙ）、Ｉ_２（ｘ，ｙ）、…、Ｉ_Ｋ（ｘ，ｙ））のピクセルについて計算される。
空間分散の測度は、各ウィンドウ９０、９２、９４、９６によって画定された各中間画像領域に基づいて計算される。
図示した実施の形態では、ウィンドウ９０〜９６は、幅が３ピクセルで高さが３ピクセルの寸法を有する。
一例示のインプリメンテーションでは、所与の中間画像ピクセルＩ_ｊ（ｘ，ｙ）の空間分散は、方程式（２）によって与えられる。

ここで、＜Ｖ＞は、所与のピクセルの近傍の平均ピクセル値（すなわち、

）であり、Ｋは、リンギング補正画像８６の所与のピクセルの近傍のピクセルの個数（たとえば、９個）である。
別の例示のインプリメンテーションでは、値Ｖ_０を有する所与の中間画像ピクセルＩ_ｊ（ｘ，ｙ）の空間変動が、方程式（３）によって与えられる。

図示した実施の形態では、計算された最小の分散（σ_ＭＩＮ ^２）を有する中間画像ピクセルの値（たとえば、Ｉ_ＭＩＮ（ｘ，ｙ））は、リンギング補正画像８６の対応するピクセル（Ｉ_ＲＣ（ｘ，ｙ））に割り当てられる。

ベース画像８４は、ブロッキングアーティファクト等の圧縮アーティファクトの出現を大幅に低減することを特徴とするが、場合によっては、ベース画像８４は、まだ、残存リンギングアーティファクトを含むことが確認されている。
また、リンギング補正画像８６（Ｉ_ＲＣ）は、ベース画像８４に比べてリンギング圧縮アーティファクトを大幅に低減することを特徴とするが、通常なら、一般に、ベース画像８４よりもぼやけることも確認されている。
これらの確認事項に基づいて、出力画像ジェネレータモジュール７２は、結果の出力画像４０の圧縮アーティファクトの出現を大幅に低減する方法で、ベース画像８４及びリンギング補正画像８６を結合するように構成される。

図６の実施の形態では、出力画像ジェネレータモジュール７２は、加重和ジェネレータ９８を含む。
この加重和ジェネレータ９８は、方程式（４）に従って、ベース画像８４（Ｉ_ＡＶＥ（ｘ，ｙ））及びリンギング補正画像８６（Ｉ_ＲＣ（ｘ，ｙ））の対応するピクセルの加重和を計算し、出力画像４０のピクセルの値を生成する。
Ｉ_ＯＵＴ（ｘ，ｙ）＝α（ｘ，ｙ）Ｉ_ＲＣ（ｘ，ｙ）＋（１−α（ｘ，ｙ））Ｉ_ＡＶＥ（ｘ，ｙ） （４）
ここで、αは、範囲［０，１］の値を有する。

重みジェネレータモジュール１００は、出力画像４０の各ピクセルのα（ｘ，ｙ）の値を計算する。
一般に、急激な遷移から十分に離れたピクセルについては、予想されたリンギングが最小である場合に、重みジェネレータモジュール１００は

を設定する。
急激な遷移上のピクセルについては、重みジェネレータモジュール１００は、遷移をぼかさないために、この場合も

を設定する。
急激な遷移上ではないが、十分に近い（たとえば、隣接した）ピクセルについては、重みジェネレータモジュール１００は、

を設定して、潜在的なリンギングを低減する。

いくつかの実施の形態では、重みジェネレータモジュール１００は、所与のピクセルを包含する空間ウィンドウの局所的領域と、その局所的領域を取り囲む空間ウィンドウのより大きな領域との間の相対的なコントラストの測度に基づいて、その所与のピクセルのα（ｘ，ｙ）を計算する。
いくつかのインプリメンテーションでは、画像のコントラストは、空間ウィンドウにおいて、最大のピクセル値と最小のピクセル値との差であるピクセルレンジから計算される。
図８に示すように、これらのインプリメンテーションでは、ピクセルレンジは、２つの異なるサイズのウィンドウ１０２、１０４について計算される。
第１のウィンドウ１０２のサイズは、エッジの近くの局所的なコントラストを正確に見積もるために小さくなっている（たとえば、３ピクセル×３ピクセル）。
いくつかのインプリメンテーションでは、第２のウィンドウ１０４のサイズ（たとえば、１５ピクセル×１５ピクセル）は、所与のピクセルにおけるシフトブロック変換（shifted block transform）のすべてをカバーする。
ピクセルレンジの計算の結果、局所的なコントラストの測度ｌｃ及びブロックのコントラストの測度ｂｃが得られる。

重みジェネレータモジュール１００は、局所的なコントラストの測度とブロックのコントラストの測度との差分（Δ）（すなわち、Δ（ｘ，ｙ）＝ｂｃ（ｘ，ｙ）−ｌｃ（ｘ，ｙ））を関数α（Δ）に入力する。
関数α（Δ）は、参照表として記憶することができ、範囲［０，１］におけるα（Δ）の値を生成する。
３つの異なる重み関数１０６、１０８、１１０を図９に示す。これらの関数は、方程式（５）によって与えられる一般的な関数に対応する。

ここで、ａ及びＴは、可変パラメータである。
主観的評価及び客観的ＰＳＮＲ（ピーク信号対雑音比）値を使用してテスト画像でトレーニングされた、α（Δ）の最終参照表を以下の表２に提供する。
この表は、「読み出し順序」（すなわち、左から右へ、上から下へ）で提示されている。

表２：重み参照

他の実施の形態は、特許請求の範囲の範囲内にある。

たとえば、上記圧縮アーティファクト低減の実施の形態は、ブロック変換ベースの画像圧縮方法によって圧縮された画像１２に関して説明されているが、これらの実施の形態は、ブロック変換ベースでない他の画像圧縮技法によって圧縮された画像のアーティファクトを低減するのに容易に使用することができる。

原画像を圧縮するためのシステムのブロック図である。 原画像を圧縮するブロック変換ベースの方法のフロー図である。 圧縮画像を処理して、低減された圧縮アーティファクトを特徴とする出力画像を生成する方法の一インプリメンテーションのフロー図である。 図３の方法の出力画像ジェネレータステップを実施するための画像処理システムの一インプリメンテーションのブロック図である。 入力された変換係数値の関数としてプロットされた図４の非線形ノイズ除去モジュールの一インプリメンテーションのしきい値出力のグラフである。 図４の出力画像ジェネレータモジュールの一インプリメンテーションのブロック図である。 一組の中間画像及びその一組の中間画像から生成されたリンギング補正画像の描画図である。 ブロックのコントラストの測度及び局所的なコントラストの測度をベース画像のピクセル値から計算するのに使用される一対の同心ウィンドウのブロック図である。 ベース画像のピクセルについて計算された、ブロックのコントラストの測度と局所的なコントラストの測度とのコントラストの差分の関数としてプロットされた重み値のグラフを示す図である。

符号の説明

８０・・・ベース画像ジェネレータ，
８２・・・リンギング補正画像ジェネレータ，
９８・・・加重和ジェネレータ，
１００・・・重みジェネレータ，

Claims (10)

1. 入力画像（１２）を処理する方法であって、
   前記入力画像（１２）の空間シフトフォワード変換を計算して、各組のフォワード変換係数（Ｃ１、Ｃ２、…、ＣＫ）を生成することと、
   各組の前記フォワード変換係数（Ｃ１、Ｃ２、…、ＣＫ）に、非線形変換（Ｔ１、Ｔ２、…、ＴＫ）を適用することと、
   前記各組の非線形変換されたフォワード変換係数の逆変換（Ｃ'１、Ｃ'２、…、Ｃ'Ｋ）を計算して、各中間画像（Ｉ１、Ｉ２、…、ＩＫ）を生成することと、
   前記中間画像（Ｉ１、Ｉ２、…、ＩＫ）に基づいて、ベース画像（８４）を生成することと、
   前記中間画像（Ｉ１、Ｉ２、…、ＩＫ）それぞれのピクセルとそのピクセル以外の１つ以上のピクセルから、それぞれのピクセルの空間分散を空間強度変動の測度として計算することと、
   前記空間強度変数の測度から、リンギング補正画像（８６）を生成することと、
   前記生成されたベース画像と前記リンギング補正画像とに基づいて、リンギングアーティファクトを低減した出力画像（４０）を生成することと
   を含む方法。
2. 前記計算された空間シフトフォワード変換（Ｃ１、Ｃ２、…、ＣＫ）は、２次元ブロック離散コサイン変換である
   請求項１に記載の方法。
3. 前記非線形変換は、前記フォワード変換係数（Ｃ１、Ｃ２、…、ＣＫ）それぞれの絶対値と前記フォワード変換係数に対するそれぞれのしきい値とを比較して、前記フォワード変換係数が、そのしきい値よりも小さいときは、そのフォワード変換係数を０に設定し、これ以外のときは、その係数を変更しないことである
   請求項１に記載の方法。
4. 空間周波数の低い前記フォワード変換係数に対するしきい値よりも、前記空間周波数の高いフォワード変換係数に対するしきい値を大きくすることにより、
   前記フォワード変換係数（Ｃ１、Ｃ２、…、ＣＫ）を鮮鋭化すること
   をさらに含む請求項３に記載の方法。
5. 前記中間画像（Ｉ１、Ｉ２、…、ＩＫ）に基づいて、前記ベース画像を生成することは、前記中間画像（Ｉ１、Ｉ２、…、ＩＫ）を結合して、ベース画像（８４）を計算することであり、
   前記ベース画像（８４）は、前記ベース画像の各ピクセル位置に対応する前記中間画像（Ｉ１、Ｉ２、…、ＩＫ）のピクセル値の各平均値を、各ピクセル位置のピクセル値として有する
   請求項１に記載の方法。
6. 前記リンギング補正画像（８６）における各ピクセルは、前記中間画像（Ｉ１、Ｉ２、…、ＩＫ）それぞれのピクセルに関連付けられる
   請求項５に記載の方法。
7. 前記リンギング補正画像（８６）は、前記リンギング補正画像の各ピクセル位置に対応する前記中間画像（Ｉ１、Ｉ２、…、ＩＫ）のピクセルの前記計算された空間強度変動の測度のうち、最小の測度を、各ピクセル位置のピクセル値として有する
   請求項６に記載の方法。
8. 前記リンギング補正画像（８６）は、前記リンギング補正画像の各ピクセル位置に対応する前記中間画像の複数のピクセルの前記計算された空間変動の測度の最小の百分率における前記対応する中間画像ピクセルの平均値を、各ピクセル位置のピクセル値として有する
   請求項６に記載の方法。
9. 前記出力画像を生成することは、
   前記ベース画像（８４）の所与のピクセルを取り囲む局所的な領域の局所的なコントラストの測度を計算することと、
   前記局所的な領域を取り囲む前記ベース画像（８４）のより大きな領域のブロックコントラストの測度を計算することと、
   前記出力画像（４０）の各ピクセル位置に対応する前記ベース画像（８４）及び前記リンギング補正画像（８６）それぞれのピクセル値に重み付けするための係数を、前記局所的なコントラストの測度と前記ブロックコントラストの測度とから計算することと、
   前記計算された係数を用いてそれぞれ重み付けされた前記ベース画像と前記リンギング補正画像とを結合することと
   を含む
   請求項６に記載の方法。
10. 入力画像（１２）を処理するためのシステムであって、
    前記入力画像の空間シフトフォワード変換を計算して、各組のフォワード変換係数（Ｃ１、Ｃ２、…、ＣＫ）を生成するように構成されたフォワード変換モジュール（６６）と、
    各組の前記フォワード変換係数（Ｃ１、Ｃ２、…、ＣＫ）に、非線形変換（Ｔ１、Ｔ２、…、ＴＫ）を適用するように構成された非線形ノイズ除去モジュール（６８）と、
    前記各組の非線形変換されたフォワード変換係数の逆変換（Ｃ'１、Ｃ'２、…、Ｃ'Ｋ）を計算して、各中間画像（Ｉ１、Ｉ２、…、ＩＫ）を生成するように構成された逆変換モジュールと、
    前記中間画像（Ｉ１、Ｉ２、…、ＩＫ）に基づいて、ベース画像（８４）を生成するように構成されたベース画像ジェネレータモジュールと、
    前記中間画像（Ｉ１、Ｉ２、…、ＩＫ）のそれぞれのピクセルとそのピクセル以外の１つ以上のピクセルから、それぞれのピクセルの空間分散を空間強度変動の各測度として計算し、前記計算された空間強度変数の各測度から、リンギング補正画像（８６）を生成するように構成されたリンギング補正画像ジェネレータモジュールと、
    前記生成されたベース画像とリンギング補正画像とに基づいて、リンギングアーティファクトを低減した出力画像（４０）を生成するように構成された出力画像ジェネレータモジュールと
    を備えるシステム。

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