JP5091880B2 - 動画像ノイズ除去装置および動画像ノイズ除去プログラム - Google Patents

Description

本発明は、デジタル動画像信号に重畳されたノイズを除去する動画像ノイズ除去装置および動画像ノイズ除去プログラムに関する。

一般に、アナログ動画像信号には本来の画像そのものの信号成分以外に、伝送路等で付加されたノイズが重畳されている。従来、このようなノイズを除去する技術として、ノイズリデューサと呼ばれる技術があり、これまで種々の方式が提案されてきた（例えば、特許文献１参照）。
このノイズリデューサを動作させるためには、ノイズを除去する基準として、画面内のノイズ成分のレベル（ノイズレベル）がどの程度であるかを検出する必要がある。例えば、特許文献１に記載されたノイズリデューサ（雑音低減回路）では、アナログ動画像信号のブランキング期間の信号からノイズレベルを検出している。このブランキング期間は、信号が平坦（電圧レベルが一定）であるため、この期間に僅かでも信号成分が重畳されていれば、それをノイズとみなすことができる。そこで、従来は、このブランキング期間の信号に重畳されたノイズを動画像信号全体に重畳されたノイズとみなすことで、ノイズ量に応じたノイズの除去処理を行っている。

一方、デジタル動画像信号は、動画像信号のデータが離散値であるため、伝送路上において、アナログ動画像信号と比べ劣化しにくく、伝送ノイズが重畳した場合であっても、誤り訂正等によって、ノイズを低減させることができる。

しかし、近年、デジタル動画像信号において、高精細化されたカメラから出力される信号に重畳されるノイズ（カメラノイズ）が問題となってきている。従来、伝送路上で混入するノイズが、カメラノイズを凌駕していたため、当該ノイズはあまり問題にはならなかった。しかし、スーパーハイビジョンのように、高精細度化した固体撮像素子（ＣＣＤ、ＣＭＯＳセンサ等）の小面積化により、単位受光体当たりに得られる光エネルギが低下するため、出力画像にノイズが混入してしまい、特に夜間に撮影された映像には、多くのノイズが重畳されているのが現状である。

特許第３２９９０２６号公報

前記したように、近年のデジタル動画像信号は、画像の高精細化に伴い、カメラノイズが重畳されるという問題がある。
このノイズは、砂粒状の細かい粒子を持ち画面上で動くため、画像の画質を劣化させている。また、粒子が細かいということは高周波成分であることを意味し、このノイズは、符号化の際に情報量を増大させてしまう。このため、ノイズが多く含まれる画像を符号化すると、ノイズを伝送するために伝送ビットが占有され、復号された画像は、当初の画像よりもさらに劣化した画像となってしまうという問題がある。

また、デジタル動画像信号には、アナログ動画像信号のようにブランキング期間が存在しないため、従来のノイズリデューサでは、ノイズを検出することができず、適切にノイズを除去することができないという問題がある。

本発明は、以上のような課題を解決するためになされたものであり、ブランキング期間が存在しないデジタル動画像信号であっても、重畳されたノイズを除去することが可能な動画像ノイズ除去装置および動画像ノイズ除去プログラムを提供することを目的とする。

本発明は、前記目的を達成するために創案されたものであり、まず、請求項１に記載の動画像ノイズ除去装置は、デジタル動画像信号に重畳されたノイズを除去する動画像ノイズ除去装置であって、ブロック分割手段と、直交変換手段と、ノイズレベル推定手段と、ブロック内ノイズ除去手段と、逆直交変換手段と、を備え、前記ノイズレベル推定手段が、高周波成分検出手段と、ノイズレベル判定手段と、を備える構成とした。

かかる構成において、動画像ノイズ除去装置は、ブロック分割手段によって、デジタル動画像信号を画面ごとに予め定めた大きさのブロックに分割する。そして、動画像ノイズ除去装置は、直交変換手段によって、ブロックごとに直交変換することで変換係数を生成する。この直交変換された変換係数は、空間周波数の周波数成分ごとに分離された係数となる。

そして、動画像ノイズ除去装置は、ノイズレベル推定手段によって、直交変換手段で直交変換された変換係数のうちで、画面ごとに予め定めた数の変換係数の高周波成分のレベル値を平均化することで、デジタル動画像信号に重畳されている画面ごとのノイズ成分の大きさを示すノイズレベル値を推定する。

そして、動画像ノイズ除去装置は、ブロック内ノイズ除去手段によって、直交変換手段で変換されたブロックの直流成分以外の変換係数から、ノイズレベル推定手段で推定されたノイズレベル値を減算した値と、ゼロとの最大値を演算することで、当該ブロック内のノイズ成分を除去した変換係数であるノイズ除去変換係数を生成する。
そして、動画像ノイズ除去装置は、逆直交変換手段によって、ブロック内ノイズ除去手段で生成されたノイズ除去変換係数を逆直交変換する。これによって、ノイズ成分がブロックごとに除去された変換係数から、動画像信号を再生成することができる。

そして、動画像ノイズ除去装置は、高周波成分検出手段によって、直交変換手段で変換された予め定めた高周波成分の変換係数を当該ブロック内で平均化し、当該ブロックの高周波成分のレベル値として検出する。

そして、動画像ノイズ除去装置は、ノイズレベル判定手段によって、高周波成分検出手段で検出された高周波成分のレベル値の低レベル値または当該低レベル値から所定数分の平均値を、ノイズレベル値と判定する。これによって、画面内の複数のブロックから、画面全体に重畳しているノイズのレベル（ノイズレベル値）を推定することができる。

さらに、請求項２に記載の動画像ノイズ除去装置は、請求項１に記載に動画像ノイズ除去装置において、前記ノイズレベル推定手段が、輝度検出手段をさらに備える構成とした。

かかる構成において、動画像ノイズ除去装置は、ノイズレベル判定手段が、輝度検出手段で検出された輝度ごとに高周波成分のレベルの低レベル値または当該低レベル値から所定数分の平均値を、輝度ごとのノイズ成分の大きさを示すノイズレベル値と判定し、ブロック内ノイズ除去手段が、ブロックの変換係数から、当該ブロックの直流成分に対応する輝度ごとに、ノイズレベル判定手段で輝度ごとに判定されたノイズレベル値を減算した値と、ゼロとの最大値をノイズ除去変換係数として演算する。
これによって、動画像ノイズ除去装置は、輝度ごとに、ノイズレベル値を検出し、ノイズを除去することができる。

また、請求項３に記載の動画像ノイズ除去プログラムは、デジタル動画像信号に重畳されたノイズを除去するために、コンピュータを、ブロック分割手段、直交変換手段、ノイズレベル推定手段、ブロック内ノイズ除去手段、逆直交変換手段、として機能させる構成とした。

かかる構成において、動画像ノイズ除去プログラムは、ブロック分割手段によって、デジタル動画像信号を画面ごとに予め定めた大きさのブロックに分割する。そして、動画像ノイズ除去プログラムは、直交変換手段によって、ブロックごとに直交変換することで変換係数を生成する。この直交変換された変換係数は、空間周波数の周波数成分ごとに分離された係数となる。

そして、動画像ノイズ除去プログラムは、ノイズレベル推定手段によって、直交変換手段で直交変換された変換係数のうちで、画面ごとに予め定めた数の変換係数の高周波成分のレベル値を平均化することで、デジタル動画像信号に重畳されている画面ごとのノイズ成分の大きさを示すノイズレベル値を推定する。このとき、ノイズレベル推定手段は、直交変換手段で変換された予め定めた高周波成分の変換係数を当該ブロック内で平均化して当該ブロックの高周波成分のレベル値として検出し、検出した高周波成分のレベル値の低レベル値または当該低レベル値から所定数分の平均値を、ノイズレベル値と判定する。これによって、画面内の複数のブロックから、画面全体に重畳しているノイズのレベル（ノイズレベル値）を推定することができる。

そして、動画像ノイズ除去プログラムは、ブロック内ノイズ除去手段によって、直交変換手段で変換されたブロックの直流成分以外の変換係数から、ノイズレベル推定手段で推定されたノイズレベル値を減算した値と、ゼロとの最大値を演算することで、当該ブロック内のノイズ成分を除去した変換係数であるノイズ除去変換係数を生成する。
そして、動画像ノイズ除去プログラムは、逆直交変換手段によって、ブロック内ノイズ除去手段で生成されたノイズ除去変換係数を逆直交変換する。これによって、ノイズ成分がブロックごとに除去された変換係数から、動画像信号を再生成することができる。

また、請求項４に記載の動画像ノイズ除去装置は、デジタル動画像信号に重畳されたノイズを除去する動画像ノイズ除去装置であって、ブロック分割手段と、直交変換手段と、ノイズレベル推定手段と、ブロック内ノイズ除去手段と、逆直交変換手段と、を備える構成とした。

かかる構成において、動画像ノイズ除去装置は、ブロック分割手段によって、デジタル動画像信号を画面ごとに予め定めた大きさのブロックに分割する。そして、動画像ノイズ除去装置は、直交変換手段によって、ブロックごとに直交変換することで変換係数を生成する。この直交変換された変換係数は、空間周波数の周波数成分ごとに分離された係数となる。

そして、動画像ノイズ除去装置は、ノイズレベル推定手段によって、デジタル動画像信号の画面を構成する水平または垂直ラインと当該ラインに空間方向または時間方向に隣接する隣接ラインとの画素値の差分を画面内で平均化することで、デジタル動画像信号に重畳されている画面ごとのノイズ成分の大きさを示すノイズレベル値を推定する。なお、この水平ラインや垂直ラインは、最大水平幅や最大垂直高の長さのラインである必要はなく、最大長よりも短い部分的なラインとしてもよい。

そして、動画像ノイズ除去装置は、ブロック内ノイズ除去手段によって、直交変換手段で変換されたブロックの直流成分以外の変換係数から、ノイズレベル推定手段で推定されたノイズレベル値を減算することで、当該ブロック内のノイズ成分を除去した変換係数であるノイズ除去変換係数を生成する。
そして、動画像ノイズ除去装置は、逆直交変換手段によって、ブロック内ノイズ除去手段で生成されたノイズ除去変換係数を逆直交変換する。これによって、ノイズ成分がブロックごとに除去された変換係数から、動画像信号を再生成することができる。

また、請求項５に記載の動画像ノイズ除去装置は、請求項４に記載に動画像ノイズ除去装置において、前記ノイズレベル推定手段が、ライン抽出手段と、ライン間ノイズレベル検出手段と、ノイズレベル判定手段と、を備える構成とした。

かかる構成において、動画像ノイズ除去装置は、ライン抽出手段によって、デジタル動画像信号から、画面を構成するラインである対象ラインと当該対象ラインに隣接する隣接ラインとを相関ライン群として順次抽出する。ここで、隣接ラインは、画面上において、対象ラインのいずれか一方（水平方向のラインの場合は上または下、垂直方向のラインの場合は右または左）の１ライン、あるいは、その両方であってもよい。

そして、動画像ノイズ除去装置は、ライン間ノイズレベル検出手段によって、ライン抽出手段で抽出された相関ライン群において、対象ラインと隣接ラインとの対応する画素の画素値の差分を平均化し、対象ラインの相関ライン群におけるライン間ノイズレベルとして検出する。

そして、動画像ノイズ除去装置は、ノイズレベル判定手段によって、ライン間ノイズレベル検出手段で検出されたライン間ノイズレベルの低レベル値から所定数分のライン数に応じた平均値を、ノイズレベル値と判定する。これによって、画面内の複数のラインから、画面全体に重畳しているノイズのレベル（ノイズレベル値）を推定することができる。

さらに、請求項６に記載の動画像ノイズ除去装置は、請求項５に記載に動画像ノイズ除去装置において、前記ノイズレベル推定手段が、輝度検出手段をさらに備える構成とした。

かかる構成において、動画像ノイズ除去装置は、ノイズレベル判定手段が、輝度検出手段で検出された輝度ごとのライン間ノイズレベルの低レベル値または当該低レベル値から所定数分の平均値を、輝度ごとのノイズ成分の大きさを示すノイズレベル値と判定し、ブロック内ノイズ除去手段が、ブロックの変換係数から、当該ブロックの直流成分に対応する輝度ごとに、ノイズレベル判定手段で輝度ごとに判定されたノイズレベル値を減算する。これによって、動画像ノイズ除去装置は、輝度ごとに、ノイズレベル値を検出し、ノイズを除去することができる。

また、請求項７に記載の動画像ノイズ除去プログラムは、デジタル動画像信号に重畳されたノイズを除去するために、コンピュータを、ブロック分割手段、直交変換手段、ノイズレベル推定手段、ブロック内ノイズ除去手段、逆直交変換手段、として機能させる構成とした。

かかる構成において、動画像ノイズ除去プログラムは、ブロック分割手段によって、デジタル動画像信号を画面ごとに予め定めた大きさのブロックに分割する。そして、動画像ノイズ除去プログラムは、直交変換手段によって、ブロックごとに直交変換することで変換係数を生成する。この直交変換された変換係数は、空間周波数の周波数成分ごとに分離された係数となる。

そして、動画像ノイズ除去プログラムは、ノイズレベル推定手段によって、デジタル動画像信号の画面を構成するラインと当該ラインに隣接する隣接ラインとの画素値の差分を画面内で平均化することで、デジタル動画像信号に重畳されている画面ごとのノイズ成分の大きさを示すノイズレベル値を推定する。

そして、動画像ノイズ除去プログラムは、ブロック内ノイズ除去手段によって、直交変換手段で変換されたブロックの直流成分以外の変換係数から、ノイズレベル推定手段で推定されたノイズレベル値を減算した値と、ゼロとの最大値を演算することで、当該ブロック内のノイズ成分を除去した変換係数であるノイズ除去変換係数を生成する。
そして、動画像ノイズ除去プログラムは、逆直交変換手段によって、ブロック内ノイズ除去手段で生成されたノイズ除去変換係数を逆直交変換する。これによって、ノイズ成分がブロックごとに除去された変換係数から、動画像信号を再生成することができる。

本発明は、以下に示す優れた効果を奏するものである。
請求項１、３に記載の発明によれば、ブランキング期間が存在しないデジタル動画像信号であっても、ノイズを除去することができる効果に加え、画面内の高周波成分から画面全体のノイズレベルを推定するため、画面に重畳されているノイズレベルを精度よく検出することができる。このため、本発明は、デジタル動画像信号から、精度よくノイズを除去することができる。

請求項４、５、７に記載の発明によれば、ブランキング期間が存在しないデジタル動画像信号であっても、ノイズを除去することができる効果に加え、画面内のライン間の相関から画面全体のノイズレベルを推定するため、画面に重畳されているノイズレベルを精度よく検出することができる。このため、本発明は、デジタル動画像信号から、精度よくノイズを除去することができる。

請求項２、６の記載の発明によれば、高精細度化した固体撮像素子の小面積化による単位受光体当たりに得られる光エネルギの低下により、デジタル動画像信号にノイズが重畳される場合、例えば、暗部（輝度が低い部分）にノイズが多く重畳される場合であっても、輝度に応じてノイズを除去することができる。このため、本発明は、ハイビジョンの約１６倍または３２倍の画素数を有するスーパーハイビジョンのような高精細映像においても、精度よくノイズを除去することができる。

本発明の第１実施形態に係る動画像ノイズ除去装置の構成を示すブロック構成図である。 動画像信号とブロックとの関係を説明するための説明図である。 直交変換後の変換係数の配列を説明するための説明図である。 ノイズレベルを推定するために対象となる周波数成分の領域を説明するための説明図である。 ノイズレベルを推定するために対象となる周波数成分の領域を説明するための他のパターン例を示す図である。 本発明の第１実施形態に係る動画像ノイズ除去装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る動画像ノイズ除去装置の構成を示すブロック構成図である。 本発明の第２実施形態に係る動画像ノイズ除去装置のフレームノイズレベル推定手段の構成例を示すブロック構成図である。 ブロックの周波数成分から高周波成分のレベルを検出する手法を説明するための模式的な説明図である。 高周波成分のレベルごとのブロックの累計値をヒストグラムとして表したグラフである。 本発明の第３実施形態に係る動画像ノイズ除去装置の構成を示すブロック構成図である。 本発明の第３実施形態に係る動画像ノイズ除去装置のフレームノイズレベル推定手段の構成例を示すブロック構成図である。 ライン抽出手段における２ラインの相関ライン群の抽出手法を説明するための説明図である。 隣接するラインの画素値からライン間ノイズレベルを検出する手法を説明するための模式的な説明図である。 ライン間ノイズレベルごとのライン数の累計値（度数）をヒストグラムとして表したグラフである。 ライン抽出手段における３ラインの相関ライン群の抽出手法を説明するための説明図である。 本発明の第４実施形態に係る動画像ノイズ除去装置の構成を示すブロック構成図である。 本発明の第４実施形態に係る動画像ノイズ除去装置の輝度別ノイズレベル推定手段の構成例を示すブロック構成図である。 本発明の第５実施形態に係る動画像ノイズ除去装置の構成を示すブロック構成図である。 本発明の第５実施形態に係る動画像ノイズ除去装置の輝度別ノイズレベル推定手段の構成例を示すブロック構成図である。 本発明の第２〜第５実施形態に係る動画像ノイズ除去装置の動作を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１実施形態：動画像ノイズ除去装置の構成］
まず、図１に示すブロック構成図を参照して、本発明の第１実施形態に係る動画像ノイズ除去装置の構成について説明する。

第１実施形態に係る動画像ノイズ除去装置１は、ノイズが重畳されたデジタル動画像信号（以下、単に動画像信号という）から、所定の大きさのブロック単位でノイズのレベルを推定し、ノイズを除去するものである。ここでは、動画像ノイズ除去装置１は、ブロック分割手段３と、直交変換手段５と、ブロックノイズレベル推定手段７と、ブロック内ノイズ除去手段９と、逆直交変換手段１１と、を備えている。

ブロック分割手段３は、画面を構成するフレームごとに、動画像信号を予め定めた大きさのブロックに分割するものである。このブロックの大きさは、特に限定するものではないが、例えば、４×４画素〜１２８×１２８画素程度の大きさに分割する。このブロック分割手段３で分割されたブロックは、直交変換手段５に出力される。

すなわち、ブロック分割手段３は、図２に示すように、動画像信号の任意時間位置のフレームＦ（ｔ）を水平ｍ画素×垂直ｎライン（以下、ｍ×ｎサイズという）のブロックに分割する。これによって、フレームＦ（ｔ）は、ｍ×ｎサイズのブロックＢ_Ｉ，Ｊに分割される。なお、このブロックＢ_Ｉ，Ｊの添字Ｉ，Ｊは、水平Ｉ番目、垂直Ｊ番目のブロックを示すこととする。

直交変換手段５は、ブロック分割手段３から出力されるブロックを、ブロックごとに直交変換（空間周波数変換）するものである。この直交変換手段５は、各ブロックを直交変換することで、ブロックを周波数成分（空間周波数）の係数に変換する。この周波数成分の係数（変換係数）は、ブロックノイズレベル推定手段７およびブロック内ノイズ除去手段９に出力される。

例えば、直交変換手段５は、直交変換の一種である離散コサイン変換（ＤＣＴ：Discrete Cosine Transform）により、ブロックを周波数成分に変換する。なお、この直交変換は、ブロックの離散信号を周波数領域に変換するものであれば、ＤＣＴ変換以外の変換を用いてもよい。例えば、離散サイン変換（ＤＳＴ：Discrete Sine Transform）、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）、アダマール変換等を用いることができる。

これによって、ｍ×ｎサイズのブロックは、図３に示すように、ブロックの画素数と同数の周波数成分の大きさを示す変換係数（ここでは、ＤＣＴ変換係数）に変換される。このＤＣＴ変換係数は、図中、左上のＤＣＴ変換係数が直流成分（ＤＣ）を表し、右下、左下方向に向かって周波数が高くなっていく。

ブロックノイズレベル推定手段（ノイズレベル推定手段）７は、直交変換手段５で変換されたブロックの予め定めた高周波成分の変換係数（ＤＣＴ変換係数）の大きさに基づいて、当該ブロックに重畳されているノイズ成分の大きさを示すノイズレベル値を推定するものである。

一般に、フレーム（画像）を空間周波数に変換すると、その信号成分は、低い空間周波数領域（図３中“Ａ領域”）に集中する。また、一般に、ノイズ成分は、白色性とガウス性を持つため、直流成分（ＤＣ）を除くすべての空間周波数領域（図３中“Ｂ領域”）にほぼ均等に分布する。
すなわち、任意のブロックＢ_Ｉ，Ｊ内のＤＣＴ変換係数は、空間周波数が低いほど、信号成分（Ｓ：Signal）とノイズ成分（Ｎ：Noise）の比（Ｓ／Ｎ：Signal to Noise Ratio）が高くなり、空間周波数が高いほど、Ｓ／Ｎ比は低くなる。

そこで、ブロックノイズレベル推定手段７は、図４に示すように、ＤＣＴ変換係数のうちで、空間周波数での高周波側における予め定めた領域ｈｍ×ｈｎ領域を、ノイズレベル推定領域Ｒとし、当該ノイズレベル推定領域Ｒ内のＤＣＴ変換係数を平均化することで、ノイズレベル値を推定する。例えば、ブロックノイズレベル推定手段７は、ノイズレベル推定領域Ｒ内のＤＣＴ変換係数の二乗平均平方根（ＲＭＳ：Root Mean Square）を計算することでブロックＢ_Ｉ，Jにおけるノイズレベル値Ｂ_{Ｉ，Ｊ＿ＲＳＭ}を推定する。

具体的には、図４に示した８×８画素のブロックＢ_Ｉ，Jのうちで、ｈｍ×ｈｎ＝３×３のノイズレベル推定領域Ｒを予め定めた場合、ブロックノイズレベル推定手段７は、ノイズレベル推定領域Ｒ内のＤＣＴ変換係数ｘ_１〜ｘ_９から、以下の（１）式により、ノイズレベル値Ｂ_{Ｉ，Ｊ＿ＲＳＭ}を推定（計算）する。

この（１）式において、係数６４／９は、正規化係数であって、９個のＤＣＴ変換係数を、ブロック全体の６４個分の係数に正規化するための係数である。このように正規化することで、ブロック全体に対する高周波成分のノイズレベル値を求めることができる。
なお、ブロックノイズレベル推定手段７は、各変換係数の絶対値の平均（絶対値平均）により、ノイズレベル値を求めることとしてもよい。
また、ノイズレベル推定領域Ｒは、必ずしも空間周波数での高周波側における予め定めた矩形領域である必要はない。例えば、図５に示すように、種々のパターン（パターンＡ〜Ｃ）を用いることができる。図１に戻って、動画像ノイズ除去装置１に構成について説明を続ける。

ブロック内ノイズ除去手段９は、直交変換手段５で変換されたブロックの直流成分以外の変換係数（ＤＣＴ変換係数）から、ブロックノイズレベル推定手段７で推定されたノイズレベル値を減算した値と、ゼロとの最大値を演算するものである。すなわち、ブロック内ノイズ除去手段９は、ＤＣＴ変換係数の値をＩ、ノイズレベル値をＢ_{Ｉ，Ｊ＿ＲＳＭ}としたとき、ｍａｘ（０，Ｉ−Ｂ_{Ｉ，Ｊ＿ＲＳＭ}）を演算する。このように、ノイズレベル値をマイナスにならない範囲で減算することで、ブロック単位で、ノイズ成分が除去されることになる。なお、直流成分からノイズレベル値を減算しないのは、直流成分がブロック内で一定値であり、明るさ（輝度）を表すものであるため、ノイズレベル値の減算により、そのブロックの明るさに影響を及ぼすからである。
このノイズが除去された変換係数（ノイズ除去変換係数）、および、直流成分の変換係数は、逆直交変換手段１１に出力される。

逆直交変換手段１１は、ブロック内ノイズ除去手段９で生成されたノイズ除去変換係数と直流成分の変換係数とを、ブロックごとに逆直交変換するものである。この逆直交変換手段１１は、直交変換手段５で行った変換の逆変換を行うことで動画像信号を生成する。例えば、直交変換手段５で、離散コサイン変換（ＤＣＴ変換）を行う場合、逆直交変換手段１１は、ブロックごとに、逆離散コサイン変換（ＩＤＣＴ：Inverse Discrete Cosine Transform）を行う。

このように、逆直交変換手段１１は、直交変換手段５で生成された変換係数（ＤＣＴ変換係数）からノイズ成分を除去したノイズ除去変換係数を用いて逆直交変換を行うため、元の動画像信号からノイズを除去した信号（ノイズ除去動画像信号）を生成することができる。

以上説明したように、動画像ノイズ除去装置１は、動画像信号をブロックごとに直交変換し、当該ブロックごとに高周波成分の変換係数の大きさに基づいて判定したノイズ成分を除去する。このため、動画像ノイズ除去装置１は、ブランキング期間が存在しないデジタル動画像信号であっても、ノイズレベルを検出することができ、ノイズを除去することができる。

なお、動画像ノイズ除去装置１は、一般的なコンピュータを、前記した各手段として機能させる動画像ノイズ除去プログラムによって動作させることができる。また、この動画像ノイズ除去プログラムは、通信回線を介して配布したり、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録して配布したりすることも可能である。

［第１実施形態：動画像ノイズ除去装置の動作］
次に、図６に示すフローチャートを参照（構成については適宜図１参照）して、本発明の第１実施形態に係る動画像ノイズ除去装置の動作について説明する。

まず、動画像ノイズ除去装置１は、ブロック分割手段３によって、入力された動画像信号を、画面（フレーム）ごとに、予め定めた大きさのブロックに分割する。ここでは、ブロック分割手段３が、フレームを水平Ｉ個、垂直Ｊ個のブロックに分割する（ステップＳ１）。なお、各ブロックは、水平ｍ個、垂直ｎ個の画素で構成されているものとする。

その後、動画像ノイズ除去装置１は、直交変換手段５によって、ステップＳ１で分割されたブロックを順次直交変換する。ここでは、ｉ，ｊを、ブロックを特定するための変数とし、直交変換手段５が、まず、変数ｉ，ｊを初期化（“０”）する（ステップＳ２）。その後、直交変換手段５は、ブロックＢ_ｉ，ｊを直交変換する（ステップＳ３）。これによって、ブロックＢ_ｉ，ｊの画素と同数の変換係数が生成される。

そして、動画像ノイズ除去装置１は、ブロックノイズレベル推定手段７によって、ステップＳ３で変換されたブロックの予め定めた高周波成分の変換係数の大きさに基づいて、当該ブロックに重畳されているノイズ成分の大きさを示すノイズレベル値を推定する。ここでは、ブロックノイズレベル推定手段７は、ブロックＢ_ｉ，ｊの予め定めた高周波成分領域（ノイズレベル推定領域Ｒ：図４参照）について、二乗平均平方根（ＲＭＳ）を計算することでブロックＢ_ｉ，ｊにおけるノイズレベル値Ｂ_{ｉ，ｊ＿ＲＳＭ}と推定する（ステップＳ４）。

そして、動画像ノイズ除去装置１は、ブロック内ノイズ除去手段９によって、ステップＳ３で変換されたブロックの直流成分以外の変換係数から、ステップＳ４で推定されたノイズレベル値をマイナスにならない範囲で減算することで、ブロックごとのノイズ成分を除去する。

ここでは、ｘ，ｙを、ブロックごとの変換係数を特定するための変数とする。また、ｘ＝０およびｙ＝０の変換係数は直流成分とする。そして、ブロック内ノイズ除去手段９は、まず、変数ｘ，ｙを初期化（“０”）する（ステップＳ５）。
そして、ブロック内ノイズ除去手段９は、変数ｘ，ｙともに“０”であるか否か、すなわち、当該変数で特定される変換係数が、直流成分であるか否かを判定する（ステップＳ６）。

ここで、変換係数が直流成分である場合（ステップＳ６でＹｅｓ）、ブロック内ノイズ除去手段９は、ステップＳ８に動作を進める。一方、変換係数が直流成分でない場合（ステップＳ６でＮｏ）、ブロック内ノイズ除去手段９は、変数ｘ，ｙで特定されるブロックＢ_ｉ，ｊの変換係数Ｂ_ｉ，ｊ（ｘ，ｙ）から、ステップＳ４で推定された当該ブロックのノイズのノイズレベル値Ｂ_{ｉ，ｊ＿ＲＳＭ}を減算した値と、ゼロとの最大値を演算する（ステップＳ７）。

そして、ブロック内ノイズ除去手段９は、変数ｘの値が“ｍ”、変数ｙの値が“ｎ”となるまで、順次、変数ｘ，ｙの値をインクリメント（＋１）しつつ、ステップＳ６に戻って、ブロックＢ_ｉ，ｊ内のすべての変換係数（直流成分を除く）から、ノイズ成分を除去する動作を繰り返す（ステップＳ８〜Ｓ１１）。

そして、動画像ノイズ除去装置１は、逆直交変換手段１１によって、ブロックＢ_ｉ，ｊ内のノイズ成分が除去されたノイズ除去変換係数および直流成分の変換係数について、逆直交変換を行うことで、変換係数を動画像信号として生成する（ステップＳ１２）。このブロックＢ_ｉ，ｊごとの動画像信号が順次外部に出力される。

その後、ブロック内ノイズ除去手段９は、変数ｉの値が“Ｉ”、変数ｊの値が“Ｊ”となるまで、順次、変数ｉ，ｊの値をインクリメント（＋１）しつつ、ステップＳ３に戻って、フレーム内のすべてのブロックについて、ノイズレベルの推定およびノイズを除去する動作を繰り返す（ステップＳ１３〜Ｓ１６）。

以上の動作によって、動画像ノイズ除去装置１は、フレーム内において、ブロック単位でノイズを除去する。なお、図６では、１フレーム分のノイズ除去を行う動作について説明したが、動画像ノイズ除去装置１は、動画像として順次１フレーム分の動画像信号が入力されるごとに、ステップＳ１からの動作を行う。これによって、動画像ノイズ除去装置１は、動画像信号からノイズを除去することができる。

以上、第１実施形態に係る動画像ノイズ除去装置１の構成および動作について説明したが、本発明はこの構成に限定されるものではない。ここでは、動画像ノイズ除去装置１は、ブロック内ノイズ除去手段９が、各ブロックの変換係数から、ブロックノイズレベル推定手段７が推定したブロック単位のノイズレベル値を減算することで、動画像信号のノイズを除去した。しかし、このノイズレベルの推定は、必ずしもブロック単位で行う必要はなく、例えば、フレーム単位で推定してもよい。そこで、以下、第２，第３実施形態として、フレーム単位でノイズレベルを推定することで、ノイズ除去を行う動画像ノイズ除去装置について説明する。

［第２実施形態：動画像ノイズ除去装置］
図７に示した第２実施形態に係る動画像ノイズ除去装置１Ａは、ブロック分割手段３と、直交変換手段５と、遅延手段６と、フレームノイズレベル推定手段７Ａと、ブロック内ノイズ除去手段９と、逆直交変換手段１１と、を備えている。遅延手段６およびフレームノイズレベル推定手段７Ａ以外の構成については、図１で説明した動画像ノイズ除去装置１の構成と同一のものであるため、同一の符号を付し、説明を省略する。

遅延手段６は、直交変換手段５で変換されたブロックの変換係数の出力をフレーム分遅延させるものである。例えば、遅延手段６は、１フレーム分の変換係数を記憶可能なメモリである。この遅延手段６は、後記するフレームノイズレベル推定手段７Ａが、フレーム単位でノイズレベルを推定するため、フレームのノイズレベルの推定が完了するまでのバッファとして機能する。

フレームノイズレベル推定手段（ノイズレベル推定手段）７Ａは、動画像信号に重畳されているノイズ成分の大きさを示すノイズレベル値をフレーム単位で推定するものである。このフレームノイズレベル推定手段７Ａは、動画像信号を構成するフレーム（画面）内において、所定のブロックごとに、少なくとも画素値の変化が少ない平坦な部分を探索し、その部分に重畳されている信号成分量をノイズレベル値として推定する。
ここで、図８に示すブロック構成図を参照して、フレームノイズレベル推定手段７Ａの構成について説明する。

通常、動画像の画面には、画素値の変化が少ない平坦な部分、例えば、空のような無限遠の領域や、カメラのピントが合っていない領域等が存在する。これらの領域は、画像の周波数成分において、高周波成分の少ない領域である。一方、ノイズは、粒子が細かい高周波成分である。すなわち、画面内において、高周波成分の少ない領域における高周波成分は、ノイズによって重畳されたものとみなすことができる。

そこで、フレームノイズレベル推定手段７Ａは、画面内において、高周波成分の少ない領域における高周波成分から、ノイズレベル値を推定する。ここでは、フレームノイズレベル推定手段７Ａは、高周波成分検出手段２１と、高周波成分累計手段２３と、ノイズレベル判定手段２５と、を備えている。

高周波成分検出手段２１は、直交変換手段５で変換された予め定めた高周波成分の変換係数を当該ブロック内で平均化し、当該ブロックの高周波成分のレベルとして検出するものである。

なお、直交変換された周波数成分において、直流成分を含む低周波成分は、図３で説明したように、画像信号の周波数成分（信号成分）を多く含む成分である。そこで、ここでは、高周波成分検出手段２１は、その低周波数成分の係数を“０”とし、他の領域の高周波数成分の係数をブロック内で平均化することで、当該ブロックの高周波成分のレベルとみなすこととする。なお、この平均化は、各高周波成分の係数の二乗平均平方根（ＲＭＳ）、絶対値平均等により算出することができる。

ここで、図９を参照（適宜図８参照）して、高周波成分検出手段２１が、ブロックの周波数成分から高周波成分のレベルを検出する手法について説明する。図９（ａ）は、直交変換手段５によって求められたあるブロックの周波数成分（変換係数）を示し、図９（ｂ）は、その周波数成分から高周波成分のみを抽出した状態を示している。なお、ここでは、説明を簡略化するため、ブロックの大きさを４×４画素の大きさとする。

図９（ａ）に示すように、直交変換手段５によって、あるブロックを直交変換し、ブロックの画素数と同数（ここでは、４×４個）の係数が求められているとする。
このとき、高周波成分検出手段２１は、直流成分および直流成分の近傍の係数として、直流成分と直流成分を含んだ水平周波数成分および垂直周波数成分との係数を“０”とみなし（図９（ｂ）参照）、他の係数を高周波成分の係数として抽出する。すなわち、係数ｘ_１１，ｘ_１２，ｘ_１３，ｘ_１４，ｘ_２１，ｘ_３１，ｘ_４１を“０”とみなし、他の係数ｘ_２２，ｘ_２３，ｘ_２４，ｘ_３２，ｘ_３３，ｘ_３４，ｘ_４２，ｘ_４３，ｘ_４４を高周波成分の係数として抽出する。

そして、高周波成分検出手段２１は、高周波成分の係数として抽出した各係数を、ブロック内で平均化することで、当該ブロックの高周波成分のレベルとする。ここで、二乗平均平方根により平均化を行う場合、高周波成分検出手段２１は、以下の（２）式により、高周波成分のレベルＬを算出する。

この（２）式において、係数１６／９は、正規化係数であって、９個の高周波成分の係数を、ブロック全体の１６個分の係数に正規化するための係数である。このように正規化することで、ブロック全体に対する高周波成分のレベルを求めることができる。なお、高周波成分検出手段２１は、高周波成分の係数として抽出した各係数の絶対値の平均（絶対値平均）により、高周波成分のレベルＬを算出することとしてもよい。
また、高周波成分検出手段２１は、高周波成分の係数を、図９（ｂ）に示すような矩形領域とする必要はなく、例えば、図５に示すように、種々のパターン（パターンＡ〜Ｃ）を用いることができる。図８に戻って、フレームノイズレベル推定手段７Ａの構成について説明を続ける。

高周波成分累計手段２３は、高周波成分検出手段２１で検出された高周波成分のレベルに対応するブロック数を当該レベルごとに累計するものである。なお、高周波成分累計手段２３は、フレーム単位で、高周波成分のレベルに対応するブロック数を当該レベルごとに累計（ヒストグラム化）する（図１０参照）。これによって、画面内において、どの高周波成分のレベルがどれだけ分布しているのかが解析されることになる。この高周波成分累計手段２３で累計されたレベルごとの累計値は、ノイズレベル判定手段２５に出力される。

ノイズレベル判定手段２５は、高周波成分累計手段２３で累計された高周波成分のレベルの低レベル値または当該低レベル値から所定数分のブロック数に応じた平均値を、ノイズレベル値と判定するものである。なお、図９で説明したように、高周波成分検出手段２１が高周波成分として検出する係数（例えば、図９（ｂ）の係数ｘ_２２，ｘ_２３，ｘ_２４，ｘ_３２，ｘ_３３，ｘ_３４，ｘ_４２，ｘ_４３，ｘ_４４）は、画面の画素値の変化が少ない平坦な部分であれば、その値は、ほぼ“０”となるため、当該平坦な部分にノイズが重畳されていれば、その高周波数成分は、ノイズであるといえる。そこで、ノイズレベル判定手段２５は、高周波成分累計手段２３が累計した高周波成分を有するブロックの累計において、高周波成分のレベルの低レベル値または当該低レベル値から所定数分（例えば、２〜５個）のブロック数に応じた平均値（加重平均値）を、ノイズレベル値と判定する。

ここでは、高周波成分のレベルの低レベル値として、高周波成分累計手段２３で累計された高周波成分のレベルの最小値を用いることとする。なお、画面の明るさによって、ＣＣＤ等で撮像した画像のノイズレベルが異なる場合があり、高周波成分のレベルの最小値を用いた場合では、ノイズレベルを低いレベルで判定してしまう場合もある。そこで、この低レベル値は、必ずしも最小値に限定する必要はなく、最小値から、予め定めた範囲で最小値よりも大きい値を用いてもよい。

ここで、図１０に示したグラフを参照（適宜図８参照）して、ノイズレベル判定手段２５のノイズレベル判定手法について説明する。なお、図１０のグラフは、ブロックの累計値を視覚的に説明するための図であって、高周波成分累計手段２３が、当該グラフを生成することを意味しているものではない。

通常、高周波成分は、画像信号そのものの高周波成分とノイズを同時に含んでいる。このとき、図１０のグラフにおいて、高周波成分の大きいグラフ中央から右のヒストグラムは、画像（ノイズを含む）の高周波成分と考えられる。一方、グラフ左側端の数本のヒストグラムは、画像の高周波成分を含まない、ほぼノイズのみの成分であると考えられる。
そこで、ノイズレベル判定手段２５は、グラフ左側端の数本のヒストグラムに対応する累計値から平均値を算出し、ノイズレベル値として決定する。

例えば、図１０に示したように、３本のヒストグラムからノイズレベルを決定する場合、ノイズレベル判定手段２５は、高周波成分のレベルの低いＬ_１,Ｌ_２,Ｌ_３を選択し、それぞれの度数Ｃ_１，Ｃ_２，Ｃ_３により、以下の（３）式により平均値（加重平均値）を求め、ノイズレベル値Ｎ_Ｌとする。

なお、ここでは、ノイズレベル判定手段２５は、複数の高周波成分のレベルの加重平均によりノイズレベル値を求めたが、度数を考慮せず、高周波成分のレベルの相加平均によりノイズレベル値を求めてもよい。また、ノイズレベル判定手段２５は、単に最小の高周波成分のレベル（図１０の場合、Ｌ_１）をノイズレベル値とすることとしてもよい。
そして、ノイズレベル判定手段２５は、判定したノイズレベル値をブロック内ノイズ除去手段９（図７）に出力する。

以上、フレームノイズレベル推定手段７Ａの構成について説明したが、本発明はこの構成に限定されるものではない。
ここでは、フレームノイズレベル推定手段７Ａが、直交変換手段５で生成されるすべてのブロックの変換係数からノイズレベル値を推定することとしたが、使用するブロックは、画面全体の５０％以上（より好ましくは７０％以上）であればよい。

また、ここでは、フレームノイズレベル推定手段７Ａが、動画像信号のノイズレベルを、フレーム単位（空間方向）で検出する例で説明したが、複数のフレームごと（空間＋時間方向）で検出することとしてもよい。例えば、フレームノイズレベル推定手段７Ａは、高周波成分累計手段２３において、前後のフレームを併せて３フレーム分の高周波成分のレベルに対応するブロックを累計し、ノイズレベル判定手段２５によって、その累計結果により中間のフレームのノイズレベルを判定することとしてもよい。

また、ここでは、フレームノイズレベル推定手段７Ａが、ノイズレベル判定手段２５によって、高周波成分累計手段２３で累計された高周波成分のレベルごとのブロックのヒストグラムにおいて、レベルの低レベル値または当該低レベル値から所定数分のブロック数に応じた平均値（加重平均等）を、ノイズレベルと判定することとした。しかし、ノイズレベル判定手段２５は、ブロック数に関係なく、単に、高周波成分検出手段２１で検出された高周波成分のレベルのうち、低レベル値（最小値）または当該低レベル値から所定数分のレベル値の平均値をノイズレベル値と判定することとしてもよい。この場合、フレームノイズレベル推定手段７Ａは、構成から高周波成分累計手段２３を省いて構成することができる。

［第３実施形態：動画像ノイズ除去装置］
図１１に示した第３実施形態に係る動画像ノイズ除去装置１Ｂは、ブロック分割手段３と、直交変換手段５と、遅延手段６と、フレームノイズレベル推定手段７Ｂと、ブロック内ノイズ除去手段９と、逆直交変換手段１１と、を備えている。フレームノイズレベル推定手段７Ｂ以外の構成については、図７で説明した動画像ノイズ除去装置１Ａの構成と同一のものであるため、同一の符号を付し、説明を省略する。

フレームノイズレベル推定手段（ノイズレベル推定手段）７Ｂは、動画像信号を構成するフレーム（画面）内のラインの相関によって、動画像信号内に重畳されているノイズレベル値を推定するものである。
ここで、図１２に示すブロック構成図を参照して、フレームノイズレベル推定手段７Ｂの構成について説明する。

通常、一般的な動画像のフレーム画面内で隣接するライン間画素値の差分をとると、フレーム画像そのものの信号成分が小さくなる一方、その信号成分は無相関なノイズ成分に近づく。これにより、画素値の差分がより小さいものほど、その差分値は、無相関であるノイズによって発生した画素値と推定することができる。

そこで、フレームノイズレベル推定手段７Ｂは、画面内において、隣接するラインの画素値の差分から、ノイズレベル値を推定する。ここでは、フレームノイズレベル推定手段７Ｂは、ライン抽出手段３１と、ライン間ノイズレベル検出手段３３と、レベル累計手段３５と、ノイズレベル判定手段３７と、を備えている。

ライン抽出手段３１は、走査線に沿って、動画像信号からフレーム（画面）を構成するラインである対象ラインと当該対象ラインに空間方向に隣接する隣接ラインとを相関ライン群（より具体的には、相関ライン群ごとの画素）として抽出するものである。なお、ここでは、ライン抽出手段３１は、画面内において画面全体に対して予め定めた割合以上となるように部分的にラインを抽出することとする。このライン抽出手段３１で抽出されたラインの各画素の画素値は、ライン間ノイズレベル検出手段３３に出力される。

ここで、図１３を参照（適宜図１２参照）して、ライン抽出手段３１が抽出するライン（相関ライン群）について説明する。
図１３（ａ）に示すように、ライン抽出手段３１は、画面Ｄ（２次元画像）の主走査単位で、Ｎ番目のライン（対象ライン）と、（Ｎ＋１）番目のライン（隣接ライン）の２つの隣接するラインを順次相関ライン群として抽出する。このとき、ライン抽出手段３１は、隣接する相関ライン群ごとに隙間を設け、画面Ｄ全体の５０％以上（より好ましくは７０％以上）の領域をカバーするように複数の相関ライン群を抽出する。これによって、ライン抽出手段３１は、画面Ｄ内において、少なくともライン間の画素値の変化が少ない相関ライン群を抽出することができる。

なお、図１３（ａ）では、ライン抽出手段３１は、ラインとして、画面の水平幅分のラインを抽出する例を示したが、図１３（ｂ）に示すように、画面の水平幅よりも短いラインの一部を部分的に抽出することとしてもよい。
さらに、ライン抽出手段３１は、図１３（ｃ）に示すように、時間方向に連続する画面（フレーム）において、同一の水平位置におけるラインである、時刻ｔにおける画面のＮ_ｔ番目のラインと、時刻（ｔ＋１）における画面のＮ_ｔ＋１番目のラインとを相関ライン群として抽出することとしてもよい。なお、この場合も、図１３（ｂ）と同様に、必ずしもラインは、画面の水平方向の幅分を用いる必要はなく、部分的に抽出することとしてもよい。

また、ここでは、走査線に沿った水平方向にラインを抽出した例を示したが、垂直方向にラインを抽出することとしてもよい。
また、ここでは、ライン抽出手段３１が、画面Ｄ内から予め定めた割合以上となるように部分的に相関ライン群を抽出することとしたが、画面Ｄ全体の相関ライン群を抽出することとしてもよい。図１２に戻って、フレームノイズレベル推定手段７Ｂの構成について説明を続ける。

ライン間ノイズレベル検出手段３３は、ライン抽出手段３１で抽出されたラインにおいて、隣接する相関ライン群ごとに、それぞれ対応する画素（ここでは、同一水平位置における画素）の画素値の差分を平均化し、対象ラインの相関ライン群におけるライン間ノイズレベルとして検出するものである。なお、この平均化は、各相関ライン群における画素値の差分の二乗平均平方根、絶対値平均等により算出することができる。

ここで、図１４を参照（適宜図１２参照）して、ライン間ノイズレベル検出手段３３が、隣接するラインの画素値からライン間ノイズレベルを検出する手法について説明する。

図１４に示すように、ライン抽出手段３１によって、あるＮ番目のラインの画素と、それに隣接する（Ｎ＋１）番目のラインの画素が抽出されていることとする。また、各ラインは、水平方向にＭ画素存在することとする。ここで、Ｎ番目のラインの画素の画素値を、ｐ_Ｎ，１、ｐ_Ｎ，２、ｐ_Ｎ，３、…、ｐ_Ｎ，Ｍとし、（Ｎ＋１）番目のラインの画素の画素値を、ｐ_{Ｎ＋１，１}、ｐ_{Ｎ＋１，２}、ｐ_{Ｎ＋１，３}、…、ｐ_{Ｎ＋１，Ｍ}とする。

そして、ライン間ノイズレベル検出手段３３は、Ｎ番目のラインと（Ｎ＋１）番目のラインとで、同一水平位置における各画素の画素値の差分を平均化することで、当該相関ライン群におけるライン間ノイズレベルとする。ここで、二乗平均平方根により平均化を行う場合、ライン間ノイズレベル検出手段３３は、以下の（４）式により、ライン間ノイズレベルＬを算出する。

あるいは、絶対値平均により平均化を行う場合、ライン間ノイズレベル検出手段３３は、以下の（５）式により、ライン間ノイズレベルＬを算出する。

なお、ここでは、同一画面（フレーム）上でライン間ノイズレベルを検出する手法について説明したが、図１３（ｃ）に示したように、隣接するフレーム間でライン間ノイズレベルを検出してもよい。この場合、前記した（４）式、（５）式において、画素値ｐ_Ｎ，ｉ、ｐ_{Ｎ＋１，ｉ}が、それぞれ時刻ｔに応じた画素値ｐ_Ｎｔ，ｉ、ｐ_{Ｎｔ＋１，ｉ}となるだけで、同様にライン間ノイズレベルを算出することができる。
図１２に戻って、ノイズレベル検出装置の構成について説明を続ける。

レベル累計手段３５は、ライン間ノイズレベル検出手段３３で検出されたライン間ノイズレベルに対応するライン数を当該レベルごとに累計するものである。なお、レベル累計手段３５は、画面単位で、ライン間ノイズレベルに対応するライン数を当該レベルごとに累計（ヒストグラム化）する（図１５参照）。これによって、画面内において、どのライン間ノイズレベルがどれだけ分布しているのかが解析されることになる。このレベル累計手段３５で累計されたレベルごとの累計値は、ノイズレベル判定手段３７に出力される。

ノイズレベル判定手段３７は、レベル累計手段３５で累計されたライン間ノイズレベルの低レベル値または当該低レベル値から所定数分のライン数に応じた平均値を、ノイズレベルと判定するものである。なお、ライン間ノイズレベル検出手段３３が検出するライン間ノイズレベルは、隣接するライン間では画像成分が小さくなるため、その値が小さいほど、ノイズレベルに近似した値となる。そこで、ノイズレベル判定手段３７は、レベル累計手段３５が累計したライン間ノイズレベルごとのライン数の累計において、ライン間ノイズレベルの最小値または最小値から所定数分（例えば、２〜５個）のライン数に応じた平均値（加重平均値）を、ノイズレベルと判定する。

ここでは、ライン間ノイズレベルの低レベル値として、レベル累計手段３５で累計されたライン間ノイズレベルの最小値を用いることとする。なお、ライン間ノイズレベルは、画像によっては、偶然、ノイズに関係なく最小値が検出される場合があるため、この低レベル値は、必ずしも最小値に限定する必要はなく、最小値から、予め定めた範囲で最小値よりも大きい値を用いてもよい。

ここで、図１５に示すグラフを参照（適宜図１２参照）して、ノイズレベル判定手段３７のノイズレベル判定手法について説明する。なお、図１５のグラフは、ライン数の累計値を視覚的に説明するための図であって、レベル累計手段３５が、当該グラフを生成することを意味しているものではない。

ライン間の画素値の差分は、画像成分の差分とノイズ成分とを同時に含んでいる。このとき、図１５のグラフにおいて、ライン間ノイズレベルの大きいグラフ中央から右のヒストグラムは、動画像（ノイズを含む）そのものの信号成分の差分が多く含まれていると考えられる。一方、グラフ左側端の数本のヒストグラムは、動画像の信号成分の差分を含まない、ほぼノイズ成分のみであると考えられる。
そこで、ノイズレベル判定手段３７は、グラフ左側端の数本のヒストグラムに対応する累計値から平均値を算出し、ノイズレベルとして決定する。このヒストグラムからノイズレベルを求めるには、図１０で説明したように、例えば、前記（３）式により平均値（加重平均値）を求め、ノイズレベルＮ_Ｌとすることができる。

なお、ここでは、ノイズレベル判定手段３７は、複数のライン間ノイズレベルの加重平均によりノイズレベルを求めたが、度数を考慮せず、ライン間ノイズレベルの相加平均によりノイズレベルを求めてもよい。また、ノイズレベル判定手段３７は、単に最小のライン間ノイズレベル（図１５の場合、Ｌ_１）をノイズレベルとすることとしてもよい。
そして、ノイズレベル判定手段３７は、判定したノイズレベル値をブロック内ノイズ除去手段９（図１１）に出力する。

以上、フレームノイズレベル推定手段７Ｂの構成について説明したが、本発明はこの構成に限定されるものではない。
ここでは、フレームノイズレベル推定手段７Ｂが、ライン抽出手段３１によって、相関ライン群として、対象ラインと１つの隣接ラインの計２ラインを順次抽出し、ライン間ノイズレベル検出手段３３によって、２つのラインの画素値からライン間ノイズレベルを検出することとした。しかし、相関ライン群は２ラインに限定されるものではない。例えば、対象ラインと２つの隣接ラインの計３ラインでライン間ノイズレベルを検出することとしてもよい。

ここで、図１６を参照（適宜図１２参照）して、３つのラインでライン間ノイズレベルを検出する手法について説明する。

図１６（ａ）に示すように、例えば、ライン抽出手段３１は、画面Ｄ（２次元画像）の主走査単位で、Ｎ番目のライン（対象ライン）と、（Ｎ−１）および（Ｎ＋１）番目のライン（隣接ライン）の３つの隣接するラインを順次相関ライン群として抽出する。このとき、ライン抽出手段３１は、隣接する相関ライン群ごとに隙間を設け、画面Ｄ全体の５０％以上（より好ましくは７０％以上）の領域をカバーするように複数の相関ライン群を抽出する。

また、図１６（ｂ）に示すように、画面の水平幅よりも短いラインの一部を部分的に３ライン抽出することとしてもよい。
さらに、ライン抽出手段３１は、図１６（ｃ）に示すように、時間方向に連続する画面（フレーム）において、同一の水平位置におけるラインである、時刻ｔにおける画面のＮ_ｔ番目のライン（対象ライン）と、時刻（ｔ−１）および（ｔ＋１）における画面のＮ_ｔ−１およびＮ_ｔ＋１番目の２ライン（隣接ライン）とを相関ライン群として抽出することとしてもよい。なお、この場合も、図１６（ｂ）と同様に、必ずしもラインは、画面の水平方向の幅分を用いる必要はなく、部分的に抽出することとしてもよい。

このように、ライン抽出手段３１が順次３ラインの相関ライン群を抽出した場合、フレームノイズレベル推定手段７Ｂは、ライン間ノイズレベル検出手段３３によって、相関ライン群の対応する画素ごとに対象ラインの一方に隣接するライン（第１隣接ライン）および他方に隣接するライン（第２隣接ライン）の画素値の和の１／２と、対象ラインの画素値との差分を求め、当該相関ライン群において差分を平均化した値をライン間ノイズレベルとする。

すなわち、ライン間ノイズレベル検出手段３３は、３ラインのそれぞれ対応する画素の画素値に（−１／２，１，−１／２）または（１／２，−１，１／２）を乗算し加算することで、対象ラインと隣接ラインとの差分を求める。そして、ライン間ノイズレベル検出手段３３は、この差分から、前記した（４）式または（５）式により、相関ライン群におけるライン間ノイズレベルを算出する。
このように、３ラインによって、ノイズレベルを検出することで、２ラインでノイズレベルを検出する場合に比べて、画像成分が分散され、より精度よくノイズレベルを検出することができる。

また、ここでは、フレームノイズレベル推定手段７Ｂが、ノイズレベル判定手段３７によって、レベル累計手段３５で累計されたライン間ノイズレベルごとのライン数のヒストグラムにおいて、レベルの低レベル値または当該低レベル値から所定数分のライン数に応じた平均値（加重平均等）を、ノイズレベルと判定することとした。しかし、ノイズレベル判定手段３７は、ライン数に関係なく、単に、ライン間ノイズレベル検出手段３３で検出されたライン間ノイズレベルのうち、低レベル値（最小値）または当該低レベル値から所定数分のレベル値の平均値をノイズレベル値と判定することとしてもよい。この場合、フレームノイズレベル推定手段７Ｂは、構成からレベル累計手段３５を省いて構成することができる。

［第４実施形態：動画像ノイズ除去装置］
次に、図１７に示すブロック構成図を参照して、本発明の第４実施形態に係る動画像ノイズ除去装置の構成について説明する。

一般に、ノイズは画面の明るさにより出現頻度が変化する。これは、動画像を撮影する撮像デバイスの非線形性によるものである。また、同じレベルのノイズが映像に混じっていても、画面の明るい部分と暗い部分とでは見え方が異なる。これは、人間の視覚の非線形性によるものである。すなわち、ノイズ除去を行う際に、ノイズレベルの検出は、画素の明るさ（輝度）に応じて適応的に行うことが望ましい。

そこで、第４実施形態に係る動画像ノイズ除去装置１Ｃは、動画像ノイズ除去装置１Ａ（図７参照）が動画像信号の画面ごとにノイズレベルを検出したのに対し、画面ごと、かつ、輝度ごとにノイズレベルを検出し、輝度ごとに除去するノイズの量を変化させる機能を付加している。

ここでは、動画像ノイズ除去装置１Ｃは、ブロック分割手段３と、直交変換手段５と、遅延手段６と、輝度別ノイズレベル推定手段７Ｃと、輝度別ブロック内ノイズ除去手段９Ａと、逆直交変換手段１１と、を備えている。輝度別ノイズレベル推定手段７Ｃおよび輝度別ブロック内ノイズ除去手段９Ａ以外の構成については、図７で説明した動画像ノイズ除去装置１Ａの構成と同一のものであるため、同一の符号を付し、説明を省略する。

輝度別ノイズレベル推定手段（ノイズレベル推定手段）７Ｃは、図８で説明したフレームノイズレベル推定手段７Ａと同様に、動画像信号を構成するフレーム（画面）内において、所定のブロックごとに、少なくとも画素値の変化が少ない平坦な部分を探索し、その部分に重畳されている信号成分量をノイズレベル値として推定するものである。ただし、輝度別ノイズレベル推定手段７Ｃは、フレーム内で輝度別にノイズレベル値を推定する点がフレームノイズレベル推定手段７Ａと異なっている。

ここで、図１８に示すブロック構成図を参照して、輝度別ノイズレベル推定手段７Ｃの構成について説明する。
図１８の輝度別ノイズレベル推定手段７Ｃは、高周波成分検出手段２１と、輝度検出手段２２と、輝度別高周波成分累計手段（高周波成分累計手段）２３Ａと、輝度別ノイズレベル判定手段（ノイズレベル判定手段）２５Ａと、を備えている。高周波成分検出手段２１は、図８で説明したフレームノイズレベル推定手段７Ａと同一のものであるため、同一の符号を付し説明を省略する。

輝度検出手段２２は、直交変換手段５で変換された変換係数から輝度を検出するものである。ここでは、輝度検出手段２２は、直交変換手段５でブロックごとに直交変換された周波数成分のうち、直流成分のみを抽出して輝度値とする。なお、輝度検出手段２２は、ブロックの輝度を検出する他の手法として、直交変換される前のブロック、すなわち、ブロック分割手段３から出力されたブロックごとに、数画素の画素値の平均を求めることでブロックの輝度を検出することとしてもよい。

輝度別高周波成分累計手段（高周波成分累計手段）２３Ａは、輝度検出手段２２で検出されたブロックの輝度ごとに、高周波成分検出手段２１で検出された高周波成分のレベルごとのブロック数を累計するものである。なお、この輝度別高周波成分累計手段２３Ａは、輝度別に高周波成分のレベルごとのブロック数を累計する点を除き、図８で説明した高周波成分累計手段２３と同様の機能を有している。すなわち、輝度別高周波成分累計手段２３Ａは、図１０で説明したヒストグラムを輝度ごとに生成する。

輝度別ノイズレベル判定手段（ノイズレベル判定手段）２５Ａは、輝度別高周波成分累計手段２３Ａで累計された輝度ごとの高周波成分のレベルの低レベル値または当該低レベル値から所定数分のブロック数に応じた平均値を、輝度に対応したノイズレベル値（輝度別ノイズレベル値）と判定するものである。なお、この輝度別ノイズレベル判定手段２５Ａは、輝度別にノイズレベル値を判定する点を除き、図８で説明したノイズレベル判定手段２５と同様の機能を有している。すなわち、輝度別ノイズレベル判定手段２５Ａは、図１０に示した輝度ごとのヒストグラムから、高周波成分のレベルの中の低レベル値または当該低レベル値から所定数分のブロック数に応じた平均値を求め、この平均値を輝度ごとのノイズレベルとする。

なお、輝度別ノイズレベル判定手段２５Ａは、フレーム内で累計されなかった輝度のノイズレベル値に関して、すでに求められている輝度のノイズレベル値から、内挿あるいは外挿によって補間することで求めることができる。
そして、輝度別ノイズレベル判定手段２５Ａは、輝度別ブロック内ノイズ除去手段９Ａ（図１７）に判定したノイズレベル値を出力する。図１７に戻って、動画像ノイズ除去装置１Ｃの構成について説明を続ける。

輝度別ブロック内ノイズ除去手段９Ａは、ブロック分割された動画像信号が直交変換手段５において直交変換され、遅延手段６においてフレーム単位で遅延され、直交変換されたブロックの直流成分以外の変換係数（ＤＣＴ変換係数）から、輝度別ノイズレベル推定手段７Ｃで推定されたノイズレベル値を輝度別に減算した値と、ゼロとの最大値を演算するものである。
すなわち、輝度別ブロック内ノイズ除去手段９Ａは、ブロックごとに、当該ブロックの直流成分を輝度とし、輝度別ノイズレベル推定手段７Ｃで推定された当該輝度と同じ値の輝度に対応するノイズレベル値を、変換係数からマイナスにならない範囲で減算する。これによって、動画像ノイズ除去装置１Ｃは、動画像信号に重畳されたノイズレベルを、画面の明るさに応じて適応的に検出することで、画面の明るさに応じてノイズを除去することが可能になる。

以上、輝度別ノイズレベル推定手段７Ｃの構成について説明したが、本発明はこの構成に限定されるものではない。ここでは、輝度別ノイズレベル推定手段７Ｃは、すべての輝度について高周波成分のレベルごとのブロック数を累計し、輝度ごとにノイズレベル値を推定した。しかし、輝度別ノイズレベル推定手段７Ｃは、予め輝度を区分しておき、その区分内の１つの輝度を代表輝度として、高周波成分のレベルの累計を行い、各区分の代表輝度の累計値から、内挿等により他の輝度の累計値を求めることで、輝度ごとにノイズレベル値を推定することとしてもよい。あるいは、その代表輝度のノイズレベル値を当該区分のすべての輝度のノイズレベル値とすることとしてもよい。

［第５実施形態：動画像ノイズ除去装置］
次に、図１９に示すブロック構成図を参照して、本発明の第５実施形態に係る動画像ノイズ除去装置の構成について説明する。

第５実施形態に係る動画像ノイズ除去装置１Ｄは、ブロック分割手段３と、直交変換手段５と、遅延手段６と、輝度別ノイズレベル推定手段７Ｄと、輝度別ブロック内ノイズ除去手段９Ａと、逆直交変換手段１１と、を備えている。輝度別ノイズレベル推定手段７Ｄ以外の構成については、図１１で説明した動画像ノイズ除去装置１Ｂおよび図１７で説明した動画像ノイズ除去装置１Ｃの構成と同一のものであるため、同一の符号を付し、説明を省略する。

輝度別ノイズレベル推定手段（ノイズレベル推定手段）７Ｄは、図１１で説明したフレームノイズレベル推定手段７Ｂと同様に、動画像信号を構成するフレーム（画面）内のラインの相関によって、動画像信号内に重畳されているノイズレベル値を推定するものである。ただし、輝度別ノイズレベル推定手段７Ｄは、フレーム内で輝度別にノイズレベル値を推定する点がフレームノイズレベル推定手段７Ｂと異なっている。

ここで、図２０に示すブロック構成図を参照して、輝度別ノイズレベル推定手段７Ｄの構成について説明する。
図２０の輝度別ノイズレベル推定手段７Ｄは、ライン抽出手段３１と、輝度検出手段３２と、ライン間ノイズレベル検出手段３３と、輝度別レベル累計手段（レベル累計手段）３５Ａと、輝度別ノイズレベル判定手段（ノイズレベル判定手段）３７Ａと、を備えている。輝度検出手段３２、輝度別レベル累計手段３５Ａおよび輝度別ノイズレベル判定手段３７Ａ以外の構成は、図１２で説明したフレームノイズレベル推定手段７Ｂと同一のものであるため、同一の符号を付し説明を省略する。

輝度検出手段３２は、ライン抽出手段３１で抽出されたラインの輝度を検出するものである。ここでは、輝度検出手段３２は、ライン抽出手段３１から出力されたラインごとに、画素値の平均を求めることでラインの輝度を検出する。なお、輝度検出手段３２は、ラインのすべての画素値を平均化して輝度を求めることとしてもよいし、ラインの画素数に応じ予め定めた数の画素（例えば、ライン全体の５０％）を選択して、その選択した画素の画素値の平均を輝度とすることとしてもよい。

輝度別レベル累計手段（レベル累計手段）３５Ａは、輝度検出手段３２で検出されたラインの輝度ごとに、ライン間ノイズレベル検出手段３３で検出されたライン間ノイズレベルごとのライン数を累計するものである。なお、この輝度別レベル累計手段３５Ａは、輝度別にライン間ノイズレベルごとのライン数を累計する点を除き、図１２で説明したレベル累計手段３５と同様の機能を有している。すなわち、輝度別レベル累計手段３５Ａは、図１５で説明したヒストグラムを輝度ごとに生成する。

輝度別ノイズレベル判定手段（ノイズレベル判定手段）３７Ａは、輝度別レベル累計手段３５Ａで累計された輝度ごとのライン間ノイズレベルの低レベル値または当該低レベル値から所定数分のライン数に応じた平均値を、輝度に対応したノイズレベル（輝度別ノイズレベル）と判定するものである。なお、この輝度別ノイズレベル判定手段３７Ａは、輝度別にノイズレベルを判定する点を除き、図１２で説明したノイズレベル判定手段３７と同様の機能を有している。すなわち、輝度別ノイズレベル判定手段３７Ａは、図１５に示した輝度ごとのヒストグラムから、ライン間ノイズレベルの低レベル値または当該低レベル値から所定数分のライン数に応じた平均値を求め、輝度ごとのノイズレベル値とする。

以上、輝度別ノイズレベル推定手段７Ｄの構成について説明したが、本発明はこの構成に限定されるものではない。ここでは、輝度別ノイズレベル推定手段７Ｄは、すべての輝度について高周波成分のレベルごとのブロック数を累計し、輝度ごとにノイズレベル値を推定した。しかし、輝度別ノイズレベル推定手段７Ｄは、予め輝度を区分しておき、その区分内の１つの輝度を代表輝度として、高周波成分のレベルの累計を行い、各区分の代表輝度の累計値から、内挿等により他の輝度の累計値を求めることで、輝度ごとにノイズレベル値を推定することとしてもよい。あるいは、その代表輝度のノイズレベル値を当該区分のすべての輝度のノイズレベル値とすることとしてもよい。

以上、第２〜第５実施形態に係る動画像ノイズ除去装置１Ａ〜１Ｄの構成について説明した。この第２〜第５実施形態に係る動画像ノイズ除去装置１Ａ〜１Ｄは、動画像ノイズ除去装置１と同様に、一般的なコンピュータを、前記した各手段として機能させる動画像ノイズ除去プログラムによって動作させることができる。

なお、動画像ノイズ除去装置１Ａ〜１Ｄの動作については、基本的には、図６で説明した動画像ノイズ除去装置１と同様であるが、以下の点が異なっている。
すなわち、動画像ノイズ除去装置１Ａ〜１Ｄは、図２１に示すように、図６のステップＳ３、Ｓ４を全体のループの外に出し（ステップＳ３Ａ、Ｓ３Ｂ、Ｓ４Ａ）、予めフレーム内のノイズレベル値を推定している。

具体的には、動画像ノイズ除去装置１Ａ〜１Ｄは、ステップＳ１の動作後、ブロック分割手段３によって、Ｉ×Ｊ個のブロックについて直交変換する（ステップＳ３Ａ）。そして、動画像ノイズ除去装置１Ａ〜１Ｄは、遅延手段６によってステップＳ３Ａで生成された変換係数をフレーム分遅延する（ステップＳ３Ｂ）。

そして、動画像ノイズ除去装置１Ａ〜１Ｄは、フレームノイズレベル推定手段７Ａによって、フレーム内のノイズレベル値Ｎ_Ｌを推定する（ステップＳ４Ａ）。これ以降の動作について、図６で説明した動画像ノイズ除去装置１と同様の動作については、同一の符号を付して説明を省略する。

なお、動画像ノイズ除去装置１Ａ〜１Ｄは、ステップＳ７Ａにおいて、ブロック内ノイズ除去手段９（輝度別ブロック内ノイズ除去手段９Ａ）によって、変数ｘ，ｙで特定されるブロックＢ_ｉ，ｊの変換係数Ｂ_ｉ，ｊ（ｘ，ｙ）から、ステップＳ４Ａで推定された当該ブロックのノイズのノイズレベル値Ｎ_Ｌをマイナスにならない範囲で減算する。

さらに、動画像ノイズ除去装置１Ｃ，１Ｄにおいては、ステップＳ４Ａにおいて、輝度別ノイズレベル推定手段７Ｃ，７Ｄによって、フレーム内のノイズレベル値を輝度別に推定する。また、動画像ノイズ除去装置１Ｃ，１Ｄは、ステップＳ７Ａにおいて、輝度別ブロック内ノイズ除去手段９Ａによって、ブロックごとの変換係数から、当該ブロックの輝度に対応したノイズレベル値を減算する。
以上の動作によって、動画像ノイズ除去装置１Ａ〜１Ｄは、フレームごとにノイズレベル値を推定し、ブロック単位でノイズ除去を行う。

１（１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ） 動画像ノイズ除去装置
３ ブロック分割手段
５ 直交変換手段
６ 遅延手段
７ ブロックノイズレベル推定手段（ノイズレベル推定手段）
７Ａ、７Ｂ フレームノイズレベル推定手段（ノイズレベル推定手段）
７Ｃ、７Ｄ 輝度別ノイズレベル推定手段（ノイズレベル推定手段）
９ ブロック内ノイズ除去手段
９Ａ 輝度別ブロック内ノイズ除去手段（ブロック内ノイズ除去手段）
１１ 逆直交変換手段
２１ 高周波成分検出手段
２２ 輝度検出手段
２３ 高周波成分累計手段
２３Ａ 輝度別高周波成分累計手段（高周波成分累計手段）
２５ ノイズレベル判定手段
２５Ａ 輝度別ノイズレベル判定手段（ノイズレベル判定手段）
３１ ライン抽出手段
３２ 輝度検出手段
３３ ライン間ノイズレベル検出手段
３５ レベル累計手段
３５Ａ 輝度別レベル累計手段（レベル累計手段）
３７ ノイズレベル判定手段
３７Ａ 輝度別ノイズレベル判定手段（ノイズレベル判定手段）

Claims (7)

1. デジタル動画像信号に重畳されたノイズを除去する動画像ノイズ除去装置であって、
   前記デジタル動画像信号を画面ごとに予め定めた大きさのブロックに分割するブロック分割手段と、
   このブロック分割手段で分割されたブロックを、当該ブロックごとに直交変換する直交変換手段と、
   この直交変換手段で直交変換された変換係数のうちで、前記画面ごとに予め定めた数の変換係数の高周波成分のレベル値を平均化することで、前記デジタル動画像信号に重畳されている前記画面ごとのノイズ成分の大きさを示すノイズレベル値を推定するノイズレベル推定手段と、
   前記直交変換手段で変換されたブロックの直流成分以外の変換係数から、前記ノイズレベル推定手段で推定されたノイズレベル値を減算した値と、ゼロとの最大値を演算することで、当該ブロック内のノイズ成分を除去した変換係数であるノイズ除去変換係数を生成するブロック内ノイズ除去手段と、
   このブロック内ノイズ除去手段で生成されたノイズ除去変換係数を、前記ブロックごとに逆直交変換することで前記デジタル動画像信号を再生成する逆直交変換手段と、
   を備え、
   前記ノイズレベル推定手段は、
   前記直交変換手段で変換された予め定めた高周波成分の変換係数を当該ブロック内で平均化し、当該ブロックの高周波成分のレベル値として検出する高周波成分検出手段と、
   この高周波成分検出手段で検出された高周波成分のレベル値の低レベル値または当該低レベル値から所定数分の平均値を、前記ノイズレベル値と判定するノイズレベル判定手段と、
   を備えることを特徴とする動画像ノイズ除去装置。
2. 前記ノイズレベル推定手段は、
   前記ブロックごとに輝度を検出する輝度検出手段をさらに備え、
   前記ノイズレベル判定手段が、前記輝度検出手段で検出された輝度ごとに前記高周波成分のレベルの低レベル値または当該低レベル値から所定数分の平均値を、前記輝度ごとのノイズ成分の大きさを示すノイズレベル値と判定し、
   前記ブロック内ノイズ除去手段は、
   前記ブロックの変換係数から、当該ブロックの直流成分に対応する輝度ごとに、前記ノイズレベル判定手段で輝度ごとに判定されたノイズレベル値を減算した値と、ゼロとの最大値を前記ノイズ除去変換係数として演算することを特徴とする請求項１に記載の動画像ノイズ除去装置。
3. デジタル動画像信号に重畳されたノイズを除去するために、コンピュータを、
   前記デジタル動画像信号を画面ごとに予め定めた大きさのブロックに分割するブロック分割手段、
   このブロック分割手段で分割されたブロックを、当該ブロックごとに直交変換する直交変換手段、
   この直交変換手段で直交変換された変換係数のうちで、前記画面ごとに予め定めた数の変換係数の高周波成分のレベル値を平均化することで、前記デジタル動画像信号に重畳されている前記画面ごとのノイズ成分の大きさを示すノイズレベル値を推定するノイズレベル推定手段、
   前記直交変換手段で変換されたブロックの直流成分以外の変換係数から、前記ノイズレベル推定手段で推定されたノイズレベル値を減算した値と、ゼロとの最大値を演算することで、当該ブロック内のノイズ成分を除去した変換係数であるノイズ除去変換係数を生成するブロック内ノイズ除去手段、
   このブロック内ノイズ除去手段で生成されたノイズ除去変換係数を、前記ブロックごとに逆直交変換することで前記デジタル動画像信号を再生成する逆直交変換手段、として機能させるための動画像ノイズ除去プログラムであって、
   前記ノイズレベル推定手段は、
   前記直交変換手段で変換された予め定めた高周波成分の変換係数を当該ブロック内で平均化して当該ブロックの高周波成分のレベル値として検出し、検出した高周波成分のレベル値の低レベル値または当該低レベル値から所定数分の平均値を、前記ノイズレベル値と判定することを特徴とする動画像ノイズ除去プログラム。
4. デジタル動画像信号に重畳されたノイズを除去する動画像ノイズ除去装置であって、
   前記デジタル動画像信号を画面ごとに予め定めた大きさのブロックに分割するブロック分割手段と、
   このブロック分割手段で分割されたブロックを、当該ブロックごとに直交変換する直交変換手段と、
   前記デジタル動画像信号の画面を構成する水平または垂直ラインと当該ラインに空間方向または時間方向に隣接する隣接ラインとの画素値の差分を前記画面内で平均化することで、前記デジタル動画像信号に重畳されている前記画面ごとのノイズ成分の大きさを示すノイズレベル値を推定するノイズレベル推定手段と、
   前記直交変換手段で変換されたブロックの直流成分以外の変換係数から、前記ノイズレベル推定手段で推定されたノイズレベル値を減算した値と、ゼロとの最大値を演算することで、当該ブロック内のノイズ成分を除去した変換係数であるノイズ除去変換係数を生成するブロック内ノイズ除去手段と、
   このブロック内ノイズ除去手段で生成されたノイズ除去変換係数を、前記ブロックごとに逆直交変換することで前記デジタル動画像信号を再生成する逆直交変換手段と、
   を備えることを特徴とする動画像ノイズ除去装置。
5. 前記ノイズレベル推定手段は、
   前記デジタル動画像信号から、画面を構成する前記ラインである対象ラインと当該対象ラインに隣接する前記隣接ラインとを相関ライン群として順次抽出するライン抽出手段と、
   このライン抽出手段で抽出された相関ライン群において、前記対象ラインと前記隣接ラインとの対応する画素の画素値の差分を平均化し、前記対象ラインの前記相関ライン群におけるライン間ノイズレベルとして検出するライン間ノイズレベル検出手段と、
   このライン間ノイズレベル検出手段で検出されたライン間ノイズレベルの低レベル値から所定数分のライン数に応じた平均値を、前記ノイズレベル値と判定するノイズレベル判定手段と、
   を備えることを特徴とする請求項４に記載に動画像ノイズ除去装置。
6. 前記ノイズレベル推定手段は、
   前記対象ラインごとに輝度を検出する輝度検出手段をさらに備え、
   前記ノイズレベル判定手段が、前記輝度検出手段で検出された輝度ごとの前記ライン間ノイズレベルの低レベル値または当該低レベル値から所定数分の平均値を、前記輝度ごとのノイズ成分の大きさを示すノイズレベル値と判定し、
   前記ブロック内ノイズ除去手段は、
   前記ブロックの変換係数から、当該ブロックの直流成分に対応する輝度ごとに、前記ノイズレベル判定手段で輝度ごとに判定されたノイズレベル値を減算することを特徴とする請求項５に記載の動画像ノイズ除去装置。
7. デジタル動画像信号に重畳されたノイズを除去するために、コンピュータを、
   前記デジタル動画像信号を画面ごとに予め定めた大きさのブロックに分割するブロック分割手段、
   このブロック分割手段で分割されたブロックを、当該ブロックごとに直交変換する直交変換手段、
   前記デジタル動画像信号の画面を構成するラインと当該ラインに隣接する隣接ラインとの画素値の差分を前記画面内で平均化することで、前記デジタル動画像信号に重畳されている前記画面ごとのノイズ成分の大きさを示すノイズレベル値を推定するノイズレベル推定手段、
   前記直交変換手段で変換されたブロックの直流成分以外の変換係数から、前記ノイズレベル推定手段で推定されたノイズレベル値を減算した値と、ゼロとの最大値を演算することで、当該ブロック内のノイズ成分を除去した変換係数であるノイズ除去変換係数を生成するブロック内ノイズ除去手段、
   このブロック内ノイズ除去手段で生成されたノイズ除去変換係数を、前記ブロックごとに逆直交変換することで前記デジタル動画像信号を再生成する逆直交変換手段、
   として機能させるための動画像ノイズ除去プログラム。

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