JP5197414B2 - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents
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Description
F(x,y)=N・exp{−(|空間距離(x,y)|/σs)2 /2}・exp{−(|画素値差(x,y)|/σd)2 /2}
…(1)
バイラテラルフィルタは、上記数式(1)に示すように、空間距離に応じたガウスフィルタと画素値差に応じたガウスフィルタとを乗算したフィルタ係数を有している。上記数式(1)の右辺第1項は、画像の構造に依存しない固定した重みを与えることを示しており、また、上記数式(1)の右辺第2項は、画像の構造に依存して適応的に変化する重みを与えることを示している。
F(x,y)=T/(|画素値差|+T) …(2)
なお、上記数式(2)として示す有理フィルタの場合においては、Tが上記σdに対応するパラメータとなる。そして、上記数式(2)として示す有理フィルタによれば、Tの値が|画素値差|の値に対して十分小さい場合にはノイズ低減効果が得られなくなり、また、|画素値差|の値をTの値に比べて小さくした場合には微細構造を消してしまうという特性しか得られなかった。
図1から図11は、本発明の第1の実施形態に係るものである。図1は、本発明の実施形態に係る画像処理装置の要部の構成を示す機能ブロック図である。図2は、図1の画像処理装置におけるノイズ低減部の具体的な構成の一例を示す機能ブロック図である。図3は、バイラテラルフィルタの周波数特性の一例を示す図である。図4は、輝度値に対して画素に重畳されるノイズ量の関係の一例を示す図である。図5は、画素値間の差分値に対して処理するフィルタ種の選択閾値とノイズ量の関係の一例を示す図である。図6Aは、画素値間の差分値のフィルタ処理前後の周波数特性の一例を示す模式図である。図6Bは、画素値間の差分値のフィルタ処理前後の周波数特性の、図6Aとは異なる例を示す模式図である。図7Aは、抽出領域における画素値間の差分値へのフィルタ処理を模式的に示す図である。図7Bは、抽出領域に対して処理を行う際のフィルタ係数の一例を示す図である。図7Cは、抽出領域に対して処理を行う際のフィルタ係数の、図7Bとは異なる例を示す図である。
D(x,y)=P(x,y)− P(x0,y0) …(3)
但し、上記数式(3)において、D(x0,y0)=0であるとする。また、本実施形態においては、類似度を差分値D(x,y)として以降の説明を行うが、これに限定する必要はない。例えば、前記類似度は、差分値D(x,y)の絶対値であっても良く、また、差分値D(x,y)の二乗の値であって良い。
R=ΣxΣyexp{−S(x,y)2/(2σs 2)}exp{−(D(x,y)2 /(2σd 2)}}・{D(x,y)+P(x0,y0)}/No
…(4)
No=ΣxΣyexp{−S(x,y)2/(2σs 2)}exp{−(D(x,y)2 /(2σd 2)}} …(5)
S(x,y)2=(x−x0)2 + (y−y0)2 …(6)
ここで、上記数式(4)及び(5)におけるΣx及びΣyは、x及びyが取り得る値の範囲における総和を示すものとする。
N(R)=Nm(R)×P(ゲイン量,露出時間,温度,…) …(7)
フィルタ係数選択部206には、統計量算出部203からの標準偏差σDと、ノイズ量推定部204からのノイズ推定量N(R)とが入力される。そして、フィルタ係数選択部206は、ノイズ推定量N(R)に基づいて閾値Th(R)を決定し、σDとTh(R)との大小判定に基づいてフィルタ係数テーブル205に格納されている複数のフィルタの中から1つのフィルタを選択する。
Th(R)=N(R)+α(R) …(8)
図5に示すように、閾値Th(R)は、輝度値に応じてノイズ推定量N(R)が増えることに伴い、ノイズ推定量N(R)の増加に応じて値が大きくなるように設定されている。
F(x,y)=exp{−S(x,y)2/(2σs 2)}exp{−(D’(x,y)2 /(2σd(SW)2)} …(9)
S(x,y)2 =(x−x0)2+(y−y0)2 …(10)
上記数式(9)の右辺第1項のガウス関数exp{−S(x, y)2/(2σs 2)}は、空間距離に基づく重み係数であり、予め計算しておくことによりテーブルとして保持することが可能である。
図9Aは、5×5画素の平坦領域に高周波ノイズ(ノイズ量N)が重畳された場合の差分値D(x,y)を模式的に示している。
図12から図14は、本発明の第2の実施形態に係るものである。図12は、本発明の第2の実施形態に係る差分抽出領域フィルタ処理部の具体的な構成の一例を示す機能ブロック図である。図13Aは、図12の差分抽出領域フィルタ処理部において用いられるフィルタ係数の一例を示す図である。図13Bは、図12の差分抽出領域フィルタ処理部において用いられるフィルタ係数の、図13Aとは異なる例を示す図である。図13Cは、図12の差分抽出領域フィルタ処理部において用いられるフィルタ係数の、図13A及び図13Bとは異なる例を示す図である。図13Dは、図12の差分抽出領域フィルタ処理部において用いられるフィルタ係数の、図13A、図13B及び図13Cとは異なる例を示す図である。図13Eは、図12の差分抽出領域フィルタ処理部において用いられるフィルタ係数の、図13A、図13B、図13C及び図13Dとは異なる例を示す図である。図14は、図12の差分抽出領域フィルタ処理部を具備した構成におけるノイズ低減処理の処理手順を示すフローチャートである。
D11’=ΣnΣmF2(n,m)Dnm /4 …(11)
D12’=ΣnΣm{F2(n,m)+F3(n,m)}Dn(m+1)/8 …(12)
D13’=ΣnΣmF3(n,m)Dn(m+2)/4 …(13)
D14’=ΣnΣm{F3(n,m)+F4(n,m)}Dn(m+3)/8 …(14)
D15’=ΣnΣmF4(n,m)Dn(m+4)/4 …(15)
D21’=ΣnΣm{F1(n,m)+F2(n,m)}D(n+1)m/8 …(16)
D22’=ΣnΣmF2(n,m)D(n+1)(m+1)/4 …(17)
D23’=ΣnΣmF3(n,m)D(n+1)(m+2)/4 …(18)
D24’=ΣnΣmF4(n,m)D(n+1)(m+3)/4 …(19)
D25’=ΣnΣm{F1(n,m)+F4(n,m)}D(n+1)(m+4)/8 …(20)
D31’=ΣnΣmF1(n,m)D(n+2)m/4 …(21)
D32’=ΣnΣmF1(n,m)D(n+2)(m+1)/4 …(22)
D33’=ΣnΣmF0(n,m)D(n+2)(m+2) …(23)
D34’=ΣnΣmF1(n,m)D(n+2)(m+3)/4 …(24)
D35’=ΣnΣmF1(n,m)D(n+2)(m+4)/4 …(25)
D41’=ΣnΣm{F1(n,m)+F4(n,m)}D(n+3)m/8 …(26)
D42’=ΣnΣmF4(n,m)D(n+3)(m+1)/4 …(27)
D43’=ΣnΣmF3(n,m)D(n+3)(m+2)/4 …(28)
D44’=ΣnΣmF2(n,m)D(n+3)(m+3)/4 …(29)
D45’=ΣnΣm{F1(n,m)+F2(n,m)}D(n+3)(m+4)/8 …(30)
D51’=ΣnΣmF4(n,m)D(n+4)m/4 …(31)
D52’=ΣnΣm{F3(n,m)+F4(n,m)}D(n+4)(m+1)/8 …(32)
D53’=ΣnΣmF3(n,m)D(n+4)(m+2)/4 …(33)
D54’=ΣnΣm{F2(n,m)+F3(n,m)}D(n+4)(m+3)/8 …(34)
D55’=ΣnΣmF2(n,m)D(n+4)(m+4)/4 …(35)
上記数式(11)乃至数式(35)におけるn及びmは、夫々0、1または2のいずれかの値を取るものとする。また、上記数式(11)乃至数式(35)におけるΣn及びΣmは、n及びmが取り得る値の範囲における総和を示すものとする。
ダイナミックレンジを、DRh=MaxH−MinH、DRv=MaxV−MinV、及び、DRr=MaxR−MinRの演算を行うことにより夫々算出する。さらに、Dレンジ算出比較部1204は、DRh、DRv及びDRrの3つのダイナミックレンジを比較することにより、ダイナミックレンジが最大となるフィルタ処理部(第1、第2または第3のいずれか)のフィルタ情報を類似度選択部1205へ出力する。
次に、抽出された7×7画素領域の中心に位置する処理対象画素P(x0,y0)と、該処理対象画素の周辺画素P(x,y)との間において差分値D(x,y)を算出する。(ステップ1402)
続いて、差分値D(x,y)の7×7画素の抽出領域に対して標準偏差σDを算出する。(ステップ1403)
その後、処理対象の画素P(x,y)に含まれるノイズ量を推定し、抽出領域の差分値D(x,y)が微細構造領域であるか否かを判定するために用いられる閾値Thを、推定した該ノイズ量に基づいて決定する。(ステップ1404)
ここで、前述のノイズ量は、予め撮像部100において発生するノイズ量を測定して得られた輝度レベルに対応するノイズ量(標準偏差)をノイズモデルとして保持した関数(または折れ線テーブル)と、撮影パラメータ(ゲイン量、露出時間及び温度等)とから求めることができる。
そして、ステップ1405の処理において、閾値Thが標準偏差σD以上であると判定された場合には、ステップ1402の処理により得られた差分値D(x,y)の抽出領域に対し、高周波成分まで周波数帯域を残す第1のフィルタを選択してフィルタ処理を行うことによりD’(x,y)を算出する。(ステップ1406)
一方、ステップ1405の処理において、閾値Thが標準偏差σD未満であると判定された場合には、ステップ1402の処理により得られた差分値D(x,y)の抽出領域に対し、M種類のフィルタを選択して夫々フィルタ処理を行うことにより、M種類のD’(x,y)を算出(ステップ1407)する。そして、前記M種類の差分値D’(x,y)に対応するM個のDレンジを夫々算出(ステップ1408)した後、Dレンジが最大となるフィルタ処理後の差分値D’(x,y)を選択(ステップ1409)する。
そして、ステップ1410において算出されたフィルタ係数に基づいて処理対象位置の画素P(x0,y0)と、該処理対象画素の所定周辺領域(5×5画素)に対するフィルタ処理を行うことにより、画素P(x0,y0)に対してノイズが低減された状態の出力画素値Po(x0,y0)を得る。(ステップ1411)
ステップ1411の処理が完了すると、全ての処理対象画素が処理終了であるか否かを判定(ステップ1412)し、終了していない場合には、ステップ1401からの一連の処理を繰り返し行う。そして、全ての画素の処理が終了した時点において、一連のノイズ低減処理を終了する。
101 色信号分離部
102 ノイズ低減部
103 補間処理部
104 色補正処理部
105 階調補正部
106 圧縮記録部
107 システム制御部
110 画像処理装置
200 メモリ
201 領域抽出部
202 差分値算出部
203 統計量算出部
204 ノイズ量推定部
205 フィルタ係数テーブル
206 フィルタ係数選択部
207 差分抽出領域フィルタ処理部
208 重み係数変換用LUT
209 フィルタ係数算出部
210 ノイズ低減処理部
211 制御部
801 積和演算処理部
802 正規化処理部
803 ノイズ推定量算出部
804 コアリング処理部
1201 第1フィルタ処理部
1202 第2フィルタ処理部
1203 第3フィルタ処理部
1204 Dレンジ算出比較部
1205 類似度選択部
Claims (16)
- 注目画素と、該注目画素の近傍領域に含まれる複数の画素とからなる抽出領域を抽出する画素抽出手段と、
前記注目画素の画素値に対する前記近傍領域の各画素値の類似度を夫々算出する類似度算出手段と、
前記類似度に対してフィルタ処理を行う類似度フィルタ処理手段と、
前記類似度フィルタ処理手段の前記フィルタ処理において用いられる第1のフィルタを、前記抽出領域の類似度の統計量に基づいて決定する第1のフィルタ決定手段と、
前記類似度フィルタ処理手段により前記フィルタ処理された類似度に基づいて、前記抽出領域に対して用いる第2のフィルタを決定する第2のフィルタ決定手段と、
前記第2のフィルタ決定手段により決定された前記第2のフィルタに基づき、前記注目画素に対するノイズ低減処理を行うノイズ低減処理手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記類似度は、前記注目画素の画素値に対する前記近傍領域の各画素値の差分値であることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記第1のフィルタ決定手段は、前記抽出領域の類似度の前記統計量と、前記注目画素の推定ノイズ量とに基づいて前記第1のフィルタを決定することを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
- 前記第2のフィルタ決定手段は、前記第1のフィルタ決定手段において決定された前記第1のフィルタに基づき、前記抽出領域に対して用いる前記第2のフィルタの特性パラメータを決定することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
- 前記第2のフィルタの特性パラメータは、前記類似度に対する正規化量であることを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。
- 前記第2のフィルタ決定手段は、前記フィルタ処理された類似度の絶対量が大きい程、小さな重み係数値となるように前記第2のフィルタを決定することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記第2のフィルタ決定手段により決定される前記第2のフィルタは、バイラテラルフィルタであることを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。
- 前記第1のフィルタ決定手段は、前記フィルタ処理に用いられる前記第1のフィルタとして複数のフィルタ候補を選択し、
前記類似度フィルタ処理手段において前記複数のフィルタ候補により前記フィルタ処理された複数種の類似度のうち、1種類の類似度を選択する類似度選択手段をさらに有することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。 - 注目画素と、該注目画素の近傍領域に含まれる複数の画素とからなる抽出領域を抽出する画素抽出ステップと、
前記注目画素の画素値に対する前記近傍領域の各画素値の類似度を夫々算出する類似度算出ステップと、
前記類似度に対してフィルタ処理を行う類似度フィルタ処理ステップと、
前記類似度フィルタ処理ステップの前記フィルタ処理において用いられる第1のフィルタを、前記抽出領域の類似度の統計量に基づいて決定する第1のフィルタ決定ステップと、
前記類似度フィルタ処理ステップにより前記フィルタ処理された類似度に基づいて、前記抽出領域に対して用いる第2のフィルタを決定する第2のフィルタ決定ステップと、
前記第2のフィルタ決定ステップにより決定された前記第2のフィルタに基づき、前記注目画素に対するノイズ低減処理を行うノイズ低減処理ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。 - 前記類似度は、前記注目画素の画素値に対する前記近傍領域の各画素値の差分値であることを特徴とする請求項9に記載の画像処理方法。
- 前記第1のフィルタ決定ステップは、前記抽出領域の類似度の前記統計量と、前記注目画素の推定ノイズ量とに基づいて前記第1のフィルタを決定することを特徴とする請求項9または10に記載の画像処理方法。
- 前記第2のフィルタ決定ステップは、前記第1のフィルタ決定ステップにおいて決定された前記第1のフィルタに基づき、前記抽出領域に対して用いる前記第2のフィルタの特性パラメータを決定することを特徴とする請求項11に記載の画像処理方法。
- 前記第2のフィルタの特性パラメータは、前記類似度に対する正規化量であることを特徴とする請求項12に記載の画像処理方法。
- 前記第2のフィルタ決定ステップは、前記フィルタ処理された類似度の絶対量が大きい程、小さな重み係数値となるように前記第2のフィルタを決定することを特徴とする請求項9乃至13のいずれか一項に記載の画像処理方法。
- 前記第2のフィルタ決定ステップにより決定される前記第2のフィルタは、バイラテラルフィルタであることを特徴とする請求項14に記載の画像処理方法。
- 前記第1のフィルタ決定ステップは、前記フィルタ処理に用いられる前記第1のフィルタとして複数のフィルタ候補を選択し、
前記類似度フィルタ処理ステップにおいて前記複数のフィルタ候補により前記フィルタ処理された複数種の類似度のうち、1種類の類似度を選択する類似度選択ステップをさらに有することを特徴とする請求項11に記載の画像処理方法。
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