JP5055408B2 - 映像処理装置、映像処理方法、映像処理プログラム、記憶媒体 - Google Patents

Description

本発明は、映像のノイズを処理する技術に関するものである。

従来、圧縮符号化した映像を復号化する過程で生じるノイズを低減するための技術が開発されている。

下記特許文献１には、ブロック符号化の符号化ブロック境界からの距離に基づいて重み付け係数を設定し、この重み付け係数に応じて、画質補正時の画質補正量を制御する技術が記載されている。

特開平１０−２２９５４６号公報

上記特許文献１に記載の技術では、ブロック符号化の符号化ブロック境界からの距離を取得することが前提となっている。そのため、上記距離を取得することができない装置においては、同手法を採用することができず、ノイズ低減処理および画質補正処理ができなくなってしまう。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、復号処理において用いられる一般的な構成を用いて、ノイズ低減処理および画質補正を実施することのできる映像処理技術を提供することを目的とする。

本発明に係る映像処理装置は、映像の量子化パラメータが所定閾値を超えているブロック数をカウントし、そのカウント結果に基づき当該映像のノイズ量を算出する。また、算出したノイズ量に応じて、ノイズを低減させる量を調整する。

本発明に係る映像処理装置によれば、量子化パラメータが所定閾値を超えているか否かに基づいてノイズ量を算出するので、量子化パラメータを取得することができれば、ノイズ低減処理および画質補正を実施することができる。量子化処理は、例えばＭＰＥＧ２などの多くの画像符号化方式で採用されているので、多くの場合においてノイズ低減処理および画質補正を実施できるといえる。すなわち、ノイズ量を算出するために特殊な方式を採用する必要がない点で、有利である。

実施形態１に係る映像処理装置１００の機能ブロック図である。 実施形態２に係る映像処理装置１００の動作フローである。 実施形態４に係る映像処理装置１００の機能ブロック図である。 実施形態５に係る映像処理装置１００の機能ブロック図である。 映像処理装置１００が実施する映像補正量と、当該映像のノイズ量との関係を概念的に示す図である。

＜実施の形態１＞
図１は、本発明の実施形態１に係る映像処理装置１００の機能ブロック図である。映像処理装置１００は、入力された映像信号のノイズを補正する装置であり、映像取得部１１０、復号処理部１２０、量子化パラメータ取得部１３０、記憶部１４０、ノイズ量算出部１５０、ノイズ低減処理部１６０を備える。

映像取得部１１０は、映像を信号化した映像信号を受け取る。映像信号の取得元は、例えば放送波、記憶媒体に格納された映像データなど、任意の形態の映像信号源が考えられる。ただし、後述する量子化パラメータを取得することができる手法を採用した映像信号である必要がある。

復号処理部１２０は、映像取得部１１０が取得した映像信号を復号化する。映像信号は何らかの手法によって符号化されていることが通常であるため、復号処理部１２０の処理が必要となる。

量子化パラメータ取得部１３０は、復号処理部１２０が映像信号を復号化する過程で用いる量子化パラメータを取得する。多くの画像符号化手法では、映像を符号化する際に量子化処理を実施する。このときの量子化パラメータは、復号処理を実施するために必要となるので、何らかの形態で復号処理を実施する側に引き渡される。例えば、映像ストリームのヘッダ部分などに、映像ブロック毎の量子化パラメータを記述することができる。量子化パラメータ取得部１３０は、符号化手法が採用する形式に合わせて、この量子化パラメータを取得する。

なお、映像が符号化されていない場合は、量子化パラメータを取得することができないが、符号化処理が行われていなければ符号化にともなうノイズも発生しないので、本発明に係る手法を採用する必然性はない。

記憶部１４０は、量子化パラメータを用いて当該映像のノイズ量を算出するための閾値を記憶している。この閾値は、量子化パラメータの値の大小に基づき、当該量子化パラメータが適用されている映像ブロックが高周波成分を多く除去されているか否かを判定するために用いられる。

ノイズ量算出部１５０は、量子化パラメータ取得部１３０が取得した量子化パラメータと、記憶部１４０が格納している閾値とを用いて、当該映像のノイズ量を算出する。算出手法については後述する。

ノイズ低減処理部１６０は、ノイズ量算出部１５０が算出したノイズ量に基づき、当該映像のノイズを低減する処理を実施する。具体的には、例えば画像の高周波成分を除去する処理、画像の境界部分に生じるノイズを低減させる処理、などが該当する。

映像取得部１１０、復号処理部１２０、量子化パラメータ取得部１３０、ノイズ量算出部１５０、ノイズ低減処理部１６０は、これらの機能を実現する回路デバイスなどのハードウェアを用いて実現することもできるし、マイコンやＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算装置とその動作を規定するソフトウェアを用いて構成することもできる。

記憶部１４０は、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの記憶装置を用いて構成することができる。

以上、本実施形態１に係る映像処理装置１００の構成を説明した。次に、映像処理装置１００が映像のノイズ量を算出する処理について、基本的な考え方とともに説明する。

＜実施の形態１：ノイズ量算出の考え方＞
一般に、映像信号を符号化する際には、量子化処理を実施する。この処理は、映像信号の高周波成分を間引いて情報量を圧縮するのが主な目的であるといえる。例えば、各周波数成分の振幅値を量子化パラメータで除算し、振幅値のスケールを小さくする。これにより、各周波数成分の振幅値を表現するために必要なビット数が減り、また微小な振幅値は０で近似して簡易化するなどの処理を施すことができる。結果として、映像を表現するために必要な情報量を削減することができる。

映像信号を符号化する際に、映像を複数の領域（ブロック）に分割し、各ブロックに対して符号化処理および量子化処理を実施する場合がある。この場合、ブロック毎に異なる量子化パラメータを採用することもできる。あるブロックの、量子化パラメータの値が大きいということは、より多くの高周波成分が、符号化の過程で間引かれたということを意味する。すなわち、量子化パラメータの値が大きいブロックを復号化すると、高周波成分がより多く喪失しているので、復号化後の映像においてノイズが生じやすいのではないかと考えられる。

本発明では、この点に着目し、量子化パラメータの値の大小をもって、当該ブロックにおける復号化後のノイズ量の大小を推定する。符号化処理を実施する際に量子化処理を行う符号化方式では、必ず復号側でも量子化パラメータを取得できるようになっているはずである。そのため、量子化を採用した符号化方式の下において、量子化パラメータを用いてノイズ量を算出することにより、特別な符号化方式や算出手法を採用することなく、確実にノイズ量を算出することができる利点がある。

ノイズ量を算出した後は、そのノイズ量に適した補正処理（ノイズ低減処理）を映像に施すことにより、ノイズの少ないブロックに対しては補正量を小さくし、ノイズの多いブロックに対しては補正量を大きくする、といった最適な補正処理を実施することができる。

＜実施の形態１：ノイズ低減手順＞
以下では、映像処理装置１００がノイズ量を算出し、そのノイズ量を用いてノイズ低減処理を実施する手順を説明する。

（ステップ１：映像信号を取得）
映像取得部１１０は、任意の映像信号源から映像信号を取得する。

（ステップ２：量子化パラメータを取得）
復号処理部１２０は、映像取得部１１０が取得した映像信号を復号化する。量子化パラメータ取得部１３０は、映像信号を復号化する過程で得られる量子化パラメータを取得する。映像内のブロック毎に量子化パラメータが設定されている場合は、各ブロックの量子化パラメータを取得する。

（ステップ２：量子化パラメータを取得：補足）
量子化パラメータ取得部１３０が量子化パラメータを取得する手法は、符号化手法によって異なる。例えば先に述べたように、映像信号そのものに量子化パラメータが記録されている場合は、その値を取得すればよい。必ずしも映像信号そのものから量子化パラメータを導出する必要はないが、いずれの符号化手法が採用されている場合であっても、復号処理を実施する際に量子化パラメータの値が必要となるので、その値を取得すればよい。

（ステップ３：閾値を取得）
ノイズ量算出部１５０は、量子化パラメータ取得部１３０が取得した量子化パラメータを取得する。また、記憶部１４０から、量子化パラメータに基づき当該映像のノイズ量を算出するための閾値を取得する。

（ステップ４：ノイズ量を算出）
ノイズ量算出部１５０は、当該映像内の映像ブロックのうち、量子化パラメータの値が上記閾値を超えているブロックの数をカウントする。ノイズ量算出部１５０は、そのカウント結果を用いて、当該映像のノイズ量を算出する。

（ステップ４：ノイズ量を算出：補足その１）
量子化パラメータの値が閾値を超えているブロックが多いということは、高周波成分を多く除去されているブロック数が多いということである。高周波成分が多く除去されたブロックを復号すると、符号化前後の差異が大きくなると考えられるので、当該ブロックは復号化後のノイズが大きいものとして取り扱う。ノイズが大きいブロックが多いほど、当該映像全体のノイズ量は大きいと考えられるので、量子化パラメータが閾値を超えているブロック数をもって、ノイズ量と定義することにした。

（ステップ４：ノイズ量を算出：補足その２）
量子化パラメータが閾値を超えているブロック数そのものをノイズ量としてもよいし、これに何らかの演算式を適用してノイズ量を改めて算出してもよい。いずれの場合でも、量子化パラメータが閾値を超えているブロック数に基づき、当該映像のノイズ量を算出する点は共通である。この点は、以下の実施形態でも同様である。

（ステップ５：ノイズ低減処理）
ノイズ低減処理部１６０は、ノイズ量算出部１５０が算出したノイズ量に応じて、当該映像のノイズを低減する量を調整した上で、ノイズ低減処理を実施する。具体的には、当該映像のノイズ量が大きければ、ノイズ低減処理の強度をより強くする。例えば、高周波フィルタで除去する高周波成分の低減量（フィルタゲイン）を大きくする。

（ステップ５：ノイズ低減処理：補足その１）
量子化処理は、符号化過程において高周波成分を除去する処理であるため、本ステップにおいて高周波成分を除去する量を増やすのは、２重に高周波成分を除去しているかのようにも思える。しかし、符号化過程において高周波成分を除去した映像を復号化すると、元の高周波成分が符号化過程で失われているがゆえに、かえって高周波ノイズが生じてしまう場合がある。この典型的な例として、画像がブロック境界で格子状に区切られているかのように見える、ブロックノイズがある。このように、復号化後に生じるノイズを効果的に除去するためにも、本ステップは必要であると考えられる。

（ステップ５：ノイズ低減処理：補足その２）
復号化後のノイズ量を算出する基準として、本実施形態１では量子化パラメータを用いている。この理由は、復号側で量子化パラメータを必ず取得できる点のほか、量子化パラメータが情報圧縮の程度を示唆する点も加味している。すなわち、量子化パラメータの値が大きいということは、高周波成分がより多く除去されていることになるので、復号化後により多くのノイズが発生すると考えられる。したがって、量子化パラメータの大小に基づきノイズ量を推定することは、妥当性があると考えられる。本発明は、これら２重の利点を効果的に享受することができる点で、有利であると考える。

＜実施の形態１：まとめ＞
以上のように、本実施形態１に係る映像処理装置１００は、量子化パラメータの値が閾値を超えているブロック数を用いて、当該映像のノイズ量を算出する。映像符号化の過程で量子化処理を実施している場合、復号側でもその量子化パラメータを取得できるようになっていると思われるので、ノイズ量を算出するために特殊な情報を用いたり、独自の算出手法を採用したりする必要がなくなり、確実にノイズ量を算出することができる。

また、本実施形態１において、量子化パラメータの値が閾値を超えているブロック数を用いてノイズ量を算出するのは、高周波成分が符号化過程でより多く除去されているブロックを復号すると、より多くのノイズが生じるという考え方に基づく。これにより、符号化処理の過程に対応してノイズ量を算出することができるので、画像の特性に合ったノイズ量を求めることができるといえる。

また、本実施形態１では、算出したノイズ量に応じて、ノイズ低減量を調整する。これにより、ノイズの少ない映像に対してノイズ低減量を大きくして却ってノイズを大きくしてしまうような不具合を避け、適切なノイズ低減処理を実施することができる。

＜実施の形態２＞
実施形態１では、量子化パラメータが閾値を超えているか否かを基準として、ノイズ量を算出した。本発明の実施形態２では、量子化パラメータの値をその大小に基づき複数レベルに段階分けし、各レベルに付与した重み付け係数を乗算した上で集計する。これにより、当該映像のノイズの程度をより詳細に分析し、復号化後のノイズ量をより適正に算出することを図る。映像処理装置１００の構成は実施形態１と同様であるため、以下では上記算出手法にかかる差異点を中心に説明する。

図２は、本実施形態２に係る映像処理装置１００の動作フローである。以下、図２の各ステップについて説明する。

（図２：ステップＳ２００）
映像取得部１１０が映像信号を取得すると、本動作フローが開始される。復号処理部１２０は、映像取得部１１０が取得した映像信号を復号化する。

（図２：ステップＳ２０１）
量子化パラメータ取得部１３０は、実施形態１で説明したように、復号処理の過程で得られる各映像ブロックの量子化パラメータを取得する。

（図２：ステップＳ２０２〜Ｓ２０４）
ノイズ量算出部１５０は、量子化パラメータ取得部１３０が取得した、各映像ブロックの量子化パラメータの値を、その大小によって複数レベルに区分けする。ここでは３レベルに区分けする例を示したが、これに限られるものではない。ノイズ量算出部１５０は、当該量子化パラメータの値が３レベルのいずれに属するかを判定する。

（図２：ステップＳ２０５〜Ｓ２０７）
ノイズ量算出部１５０は、当該量子化パラメータの値が属するレベルに応じて、あらかじめ定めておいた重み付け係数を当該量子化パラメータに乗算する。実施形態１では量子化パラメータの値をそのまま用いていたところ、本実施形態２では重み付け係数を乗じた後の値を用いる。これにより、重み付け係数を調整するなどして、ノイズ量を算出する過程をよりきめ細かく調整することができる。

（図２：ステップＳ２０５〜Ｓ２０７：補足その１）
本ステップにおける重み付け係数は、必ずしも全てのブロックについて共通でなくともよい。例えば、重要度が低いと思われるブロックについては各レベルの重み付け係数を全体的に小さくし、重要度が高いと思われるブロックについては、ＬＶ２〜３を他のブロックよりも高めに設定する、などの調整を施すこともできる。

（図２：ステップＳ２０５〜Ｓ２０７：補足その２）
重み付け係数の値は、記憶部１４０などの記憶装置にあらかじめ格納しておき、必要なときに適宜読み出せばよい。

（図２：ステップＳ２０８）
ノイズ量算出部１５０は、以上のステップを画面全体のブロックに対して実施完了したか否かを判定する。完了していなければステップＳ２０２に戻って同様の処理を繰り返し、完了していればステップＳ２０９へ進む。

（図２：ステップＳ２０９〜Ｓ２１１）
ノイズ量算出部１５０は、実施形態１と同様に、量子化パラメータの値が閾値を超えているブロック数をカウントし、その結果に基づき当該映像のノイズ量を算出する。実施形態１と異なるのは、本実施形態では重み付け係数を量子化パラメータに乗算した上で閾値と比較する点である。ノイズ低減処理部１６０の処理は、実施形態１と同様である。

＜実施の形態２：まとめ＞
以上のように、本実施形態２によれば、ノイズ量算出部１５０は、量子化パラメータをレベル分けし、各レベルに重み付け係数を割り当てる。ノイズ量算出部１５０は、量子化パラメータと重み付け係数を乗算した結果を集計して、当該映像のノイズ量を算出する。これにより、記憶部１４０が格納している閾値に加えて重み付け係数も調整することができるので、ノイズ量を算出する過程をより細かく調整することができる。

例えば、先に述べたブロック毎の重要度に応じて重み付け係数を調整する手法のほか、映像の種類に応じて重み付け係数を調整する、などの手法も考えられる。なお、閾値や重み付け係数の調整は、映像が入力される毎に動的に実施してもよいし、あらかじめ想定される組合せパターンを複数準備して記憶部１４０に格納しておき、映像が入力されるときにそのいずれかを適用するようにしてもよい。

＜実施の形態３＞
実施の形態１〜２では、量子化パラメータが閾値を超えたブロック数をカウントし、その値を当該映像のノイズ量として採用することとした。その他の変形例として、量子化パラメータが閾値を超えたブロック数をカウントし、その値を総ブロック数で除算した値、すなわち量子化パラメータが大きいブロックが全体に占める割合を、ノイズ量として定義することもできる。

また、実施形態２のように重み付け係数と量子化パラメータを乗算する場合でも、最終的に得られたカウント結果を総ブロック数で除算した値、すなわち重み付け後の量子化パラメータが大きいブロックが全体に占める割合を、当該映像のノイズ量として定義することもできる。

＜実施の形態４＞
図３は、本発明の実施形態４に係る映像処理装置１００の機能ブロック図である。本実施形態４における映像処理装置１００は、実施形態１〜３で説明した構成において、ノイズ低減処理部１６０の内部機能として、高周波フィルタ１６１とエッジフィルタ１６２を備える。その他の構成は、実施形態１〜３と同様である。

高周波フィルタ１６１は、復号処理部１３０が復号化した映像信号の高周波成分を除去するフィルタである。高周波フィルタ１６１は、復号処理部１３０が復号化した映像信号の画面全体に対して、高周波成分を除去する処理を施す。なお、除去する高周波成分の量（フィルタゲイン）は、変更できるように構成されている。

エッジフィルタ１６２は、復号処理部１３０が復号化した映像信号の輪郭部分に生じたノイズ（エッジノイズ）を除去するフィルタである。例えば、画像のエッジ部分に生じるモスキートノイズなどを除去する。エッジフィルタ１６２は、復号処理部１３０が復号化した映像信号の画面全体に対して、エッジノイズを除去する処理を施す。なお、除去する高周波成分の量（フィルタゲイン）は、変更できるように構成されている。

本実施形態４において、ノイズ量算出部１５０は、算出したノイズ量に基づき、高周波フィルタ１６１のノイズ低減量とエッジフィルタ１６２のノイズ低減量を調整する。具体的には、当該映像のノイズ量が多いほど、各フィルタのノイズ低減量を増やし、復号化後のノイズを低減させる。

本実施形態４では、ノイズフィルタによってノイズを低減するようにしているので、ノイズ低減量を調整するためには、フィルタゲインを調整すればよい。その他の手法でノイズを低減する場合は、当該手法に合わせてノイズ低減量を調整する。

＜実施の形態４：まとめ＞
以上のように、本実施形態４によれば、ノイズ量算出部１５０は、算出したノイズ量に基づき、各ノイズフィルタのフィルタゲインを調整する。これにより、算出したノイズ量に合わせてノイズ補正処理量を調整することができる。

＜実施の形態５＞
図４は、本発明の実施形態５に係る映像処理装置１００の機能ブロック図である。本実施形態５における映像処理装置１００は、実施形態１〜４で説明した構成に加え、新たにコアリング処理部１７１とシャープネス処理部１７２を備える。その他の構成は、実施形態１〜４と同様である。

図４では、実施形態４で説明した構成に加えてコアリング処理部１７１とシャープネス処理部１７２を設けた例を示したが、その他の実施形態における構成の下で、コアリング処理部１７１とシャープネス処理部１７２を設けてもよい。

コアリング処理部１７１は、ノイズ低減処理部１６０がノイズ低減処理を施した後の映像の画面全体に対して、微小な高周波成分を除去する処理を施す。これは、次に説明するシャープネス処理部１７２が高周波ノイズを強調してしまわないように、あらかじめ高周波成分を除去しておくためのものである。特に、映像ブロックの境界部分に生じるブロックノイズは、高周波フィルタ１６１では十分に取り除けない可能性がある。コアリング処理部１７１によってブロックノイズをあらかじめ除去しておくことにより、シャープネス処理部１７２がブロックノイズを強調してしまったとしても、その影響を抑えることができる。

シャープネス処理部１７２は、ノイズ低減処理部１６０がノイズ低減処理を施した後の映像の画面全体に対して、輪郭強調処理を施す。輪郭強調処理は、高周波成分を増幅させる作用があるため、コアリング処理部１７１によってあらかじめ微小な高周波成分を除去した上で、輪郭強調処理を施すこととした。

＜実施の形態５：まとめ＞
以上のように、本実施形態５によれば、ノイズ量算出部１５０の算出結果にしたがって高周波ノイズを低減する処理を施した上で、さらにシャープネス処理部１７２によって輪郭強調処理を施すことにより、ノイズを除去しつつ鮮明な映像を得ることができる。

また、本実施形態５によれば、コアリング処理部１７１によってブロックノイズなどの微小な高周波ノイズを除去することにより、シャープネス処理部１７２の悪影響を抑えて輪郭強調の効果を有効に発揮させることができる。

＜実施の形態６＞
実施形態４〜５では、高周波フィルタ１６１、エッジフィルタ１６２、コアリング処理部１７１、およびシャープネス処理部１７２の処理対象は、映像の画面全体であるものとしたが、これら各部の処理対象を、画面の一部のブロックのみに限定してもよい。例えば量子化パラメータの値（または重み付け後の量子化パラメータの値）が閾値を超えているブロックに対してのみ、上記各部の処理を施すようにしてもよい。

これにより、ノイズ量の大きいブロックに対してはノイズ低減処理を施し、かつノイズ低減処理にともなって鮮明度が落ちた画像を改めて鮮明化することができる。また、処理対象とするブロックを限定することにより、処理負荷を抑えることができる点も、実施形態４〜５と比較して有利である。

なお、特定のブロックのみに対してノイズ低減処理や鮮明化処理を施すと、近接するブロックとのバランスがとれなくなる可能性がある。そこで、例えばノイズ量の大きいブロックを含む周辺領域に対して、同様のノイズ低減処理や鮮明化処理を施すようにしてもよい。これにより、処理負荷を抑えつつ、他のブロックとのバランスを取ることができる。

＜実施の形態７＞
図５は、本発明に係る映像処理装置１００が実施する映像補正量と、当該映像のノイズ量との関係を概念的に示す図である。

本発明においては、量子化パラメータの値が閾値を超えているブロックに基づき当該映像のノイズ量を算出するので、量子化パラメータの値が閾値を超えない限り、ノイズであると判定されないことになる。すなわち、ノイズ量が閾値に達するまでは、映像補正量は増えずに略一定となる。

ノイズ量が閾値を超えた以降は、ノイズ量が増えるとノイズ低減処理部１６０におけるノイズ低減量を増やすので、ノイズ量と補正量の関係は比例する。

図５における閾値や、ノイズ量と補正量の比例係数を調整することにより、映像処理装置１００の処理特性を調整することができる。また、実施形態２で説明した重み付け係数を調整することによっても、同様の効果を発揮することができる。

その他、ノイズ低減処理部１６０のノイズ低減量、コアリング処理部１７１およびシャープネス処理部１７２の処理量を調整することにより、図５の縦軸方向の特性を調整することができる。

＜実施の形態８＞
以上の実施形態１〜７において、映像取得部１１０が映像信号を取得する取得元として以下のような例が考えられる。
（映像信号源の例１）アナログ映像放送波から映像信号を取得する。
（映像信号源の例２）デジタル映像放送波から映像信号を取得する。
（映像信号源の例３）Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ：登録商標）、ＨＤＤなどの記憶媒体に記録されている映像信号を取得する。
（映像信号源の例４）ＩＰ放送波、ＣＡＴＶ放送波などの放送波から映像信号を取得する。
（映像信号源の例５）外付け映像記録装置、外付け映像取得装置などの外部装置から、映像信号を取得する。

＜実施の形態９＞
以上の実施の形態１〜８で説明した映像処理装置１００の各機能部の処理を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記録して、この記憶媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、各機能部の処理を実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。

また、前記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。

また、上記プログラムを格納した「記憶媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置などのことをいう。さらには、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。

１００：映像処理装置、１１０：映像取得部、１２０：復号処理部、１３０：量子化パラメータ取得部、１４０：記憶部、１５０：ノイズ量算出部、１６０：ノイズ低減処理部、１６１：高周波フィルタ、１６２：エッジフィルタ、１７１：コアリング処理部、１７２：シャープネス処理部。

Claims (13)

1. 映像を処理する装置であって、
   映像を信号化した映像信号を受け取る映像取得部と、
   前記映像内のブロック毎の量子化パラメータを取得する量子化パラメータ取得部と、
   前記映像を復号して得られる復号映像内のノイズ量を算出するための閾値を記憶する記憶部と、
   前記量子化パラメータおよび前記閾値を用いて前記ノイズ量を算出するノイズ量算出部と、
   前記ノイズ量算出部が算出したノイズ量に応じて前記ノイズの低減処理を実施するノイズ低減処理部と、
   を備え、
   前記ノイズ量算出部は、
   前記量子化パラメータの値が前記閾値を超えている前記ブロックの数に基づき、前記ノイズ量を算出し、
   前記ノイズ低減処理部は、
   前記ノイズ量が大きくなるほど、前記ノイズを低減させる量を増加させる
   ことを特徴とする映像処理装置。
2. 前記ノイズ量算出部は、前記ノイズ量を算出する際に、
   前記映像内のブロック毎の量子化パラメータの値を複数レベルに段階分けし、
   前記レベルそれぞれに異なる重み係数を割り当て、
   前記ブロックの量子化パラメータの値に、当該量子化パラメータが属する前記レベルに割り当てた前記重み係数を乗算した値が、前記閾値を超えている前記ブロックの数をカウントし、そのカウント結果を用いて前記ノイズ量を算出する
   ことを特徴とする請求項１記載の映像処理装置。
3. 前記ノイズ量算出部は、前記ノイズ量を算出する際に、
   前記量子化パラメータが前記閾値を超えている前記ブロックの数が、前記映像内の全ブロック数に対して占める割合を用いて、前記ノイズ量を算出する
   ことを特徴とする請求項１記載の映像処理装置。
4. 前記ノイズ量算出部は、前記ノイズ量を算出する際に、
   前記映像内のブロック毎の量子化パラメータを複数レベルに段階分けし、
   前記レベルそれぞれに異なる重み係数を割り当て、
   前記ブロックの量子化パラメータの値に、当該量子化パラメータが属する前記レベルに割り当てた前記重み係数を乗算した値が、前記閾値を超えている前記ブロックの数をカウントし、そのカウント結果を前記映像内の全ブロック数で除算した値を用いて、前記ノイズ量を算出する
   ことを特徴とする請求項１記載の映像処理装置。
5. 前記ノイズ低減処理部は、
   前記映像の高周波成分を除去する高周波フィルタを備え、
   前記ノイズ量の大きさに合わせて前記高周波フィルタが前記高周波成分を除去する量を加減する
   ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項記載の映像処理装置。
6. 前記ノイズ低減処理部は、
   前記映像の輪郭部分のノイズを除去するエッジフィルタを備え、
   前記ノイズ量の大きさに合わせて前記エッジフィルタが前記輪郭部分のノイズを除去する量を加減する
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項記載の映像処理装置。
7. 前記ノイズ低減処理部は、
   前記映像の全画面に対してコアリング処理を実施するコアリング部を備える
   ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の映像処理装置。
8. 前記ノイズ低減処理部は、
   前記映像内のブロックのうち前記量子化パラメータが前記閾値を超えているブロックに対してコアリング処理を実施するコアリング部を備える
   ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の映像処理装置。
9. 前記ノイズ低減処理部は、
   前記映像の全画面に対して輪郭強調処理を実施するシャープネス処理部を備える
   ことを特徴とする請求項５から８のいずれか１項記載の映像処理装置。
10. 前記ノイズ低減処理部は、
    前記映像内のブロックのうち前記量子化パラメータが前記閾値を超えているブロックに対して輪郭強調処理を実施するシャープネス処理部を備える
    ことを特徴とする請求項５から８のいずれか１項記載の映像処理装置。
11. 映像を処理する方法であって、
    映像を信号化した映像信号を受け取るステップと、
    前記映像内のブロック毎の量子化パラメータを取得する量子化パラメータ取得ステップと、
    前記映像を復号して得られる復号映像内のブロックにノイズが基準値よりも多く存在しているか否かを判定するための閾値を記憶した記憶装置から前記閾値を取得するステップと、
    前記量子化パラメータおよび前記閾値を用いて前記ノイズ量を算出するノイズ量算出ステップと、
    前記ノイズ量算出ステップで算出したノイズ量に応じて前記ノイズの低減処理を実施するノイズ低減処理ステップと、
    を有し、
    前記ノイズ量算出ステップでは、
    前記量子化パラメータの値が前記閾値を超えている前記ブロックの数に基づき、前記ノイズ量を算出し、
    前記ノイズ低減処理ステップでは、
    前記ノイズ量が大きくなるほど、前記ノイズを低減させる量を増加させる
    ことを特徴とする映像処理方法。
12. 請求項１１記載の映像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする映像処理プログラム。
13. 請求項１２記載の映像処理プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読取可能な記憶媒体。

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