JP5326920B2 - 画像処理装置、画像処理方法、及び、コンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像データ中のノイズを低減する画像処理装置、画像処理方法、及び、コンピュータプログラムに関する。

スキャナやデジタルカメラ等の撮像機器により撮影した画像には、撮像素子及び回路の特性による、暗電流ノイズ、熱雑音、ショットノイズなどのノイズが含まれる。高画質の画像を得るためには、これらのノイズを低減する処理を施さなければならない。しかし、単純にローパスフィルタを用いてノイズを低減すると、エッジなど人間が画像を知覚する上で重要な要素も同時に失われて画質が劣化する。そこで、画像の領域の特性に応じて、適応的にノイズ低減を行う技術が必要となる。

そのようなノイズ低減技術の一つとして、εフィルタがある（非特許文献１参照）。εフィルタは、注目画素との信号差が一定閾値以下となる周辺画素の平均値で注目画素の画素値を置き換える手法であり、エッジなどの信号差の大きい成分を保存しつつノイズを低減する。

また、バイラテラルフィルタ（非特許文献２参照。）は、注目画素と周辺画素の信号差及び空間距離によって該周辺画素に対するフィルタ係数を作成し、該周辺画素値と該フィルタ係数の積のすべての周辺画素に対する和を注目画素の画素値と置き換える手法である。εフィルタ同様、エッジの保存とノイズ低減を両立させることができる。

さらに、εフィルタ/バイラテラルフィルタには種々の改良方式が開示されている。特開２００８−２０５７３７号公報（特許文献１）に開示の撮像システム等では、注目画素と周辺画素のＲＧＢ間の距離をフィルタ係数に反映させる。これにより、カラー画像において効果的にノイズ低減を行うことができる。また特開２００７−２８８４３９号公報（特許文献２）に開示の画像処理装置等では、注目画素と周辺画素の色味の差を検出してフィルタ係数に反映させており、モアレが発生しないように平滑化を行うことができる。

しかしながら、上記特許文献１及び２に開示の画像処理装置等の発明では、単一画素間の距離をフィルタ係数に反映させるため、強いノイズが存在すると画素間の距離に誤差が生じ、適切なフィルタ係数が算出されずノイズ低減効果が落ちるという問題があった。

本発明は、上記の点に鑑みて、これらの問題を解消するために発明されたものであり、人間が画像を知覚する上で重要なエッジ等の要素を保存しつつノイズ低減を行う際に、ノイズが強い場合でも適切なフィルタ係数を算出する画像処理装置、画像処理方法、及び、
コンピュータプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の画像処理装置は次の如き構成を採用した。本発明の画像処理装置は、画像に含まれる注目画素の周辺の画素値の分布と、前記注目画素を中心とするウィンドウに含まれる画素毎の該画素の周辺の画素値の分布と、の分布間距離を算出する分布間距離算出部と、前記ウィンドウに含まれる画素毎に、前記分布間距離に基づいて該画素に対するフィルタ係数を算出する係数算出部と、前記ウィンドウに含まれる画素に対し、前記フィルタ係数によるフィルタ処理を行い、前記注目画素の補正値を取得するフィルタ処理部と、を有し、前記分布間距離は、前記注目画素の周辺の画素値の平均と、前記ウィンドウに含まれる画素の周辺の画素値の平均と、の距離を、前記注目画素の周辺の画素値の分散と前記ウィンドウに含まれる画素の周辺の画素値の分散と、で除算した値である。

これにより、人間が画像を知覚する上で重要なエッジ等の要素を保存しつつノイズ低減を行う際に、ノイズが強い場合でも適切なフィルタ係数を算出する画像処理装置、画像処理方法、及び、コンピュータプログラムを提供することができる。

なお、上記課題を解決するため、本発明は、上記画像処理装置における画像処理方法、及び、その画像処理方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムとしてもよい。

本発明の画像処理装置、画像処理方法、及び、コンピュータプログラムによれば、人間が画像を知覚する上で重要なエッジ等の要素を保存しつつノイズ低減を行う際に、ノイズが強い場合でも適切なフィルタ係数を算出する画像処理装置、画像処理方法、及び、コンピュータプログラムを提供することが可能になる。

図１は、第１の実施の形態における画像処理装置の機能構成の例を示す図である。 図２は、第１の実施の形態における画像処理方法を示すフロー図である。 図３は、注目画素の周辺の画素値分布と、ウィンドウ内画素の周辺の画素値分布と、の例を示す模式図である。 図４は、分布間距離によるフィルタ係数の関数を示す図である。 図５は、もっとも画素値が近い画素間の距離を示す図である。 図６は、画素の各対の距離を示す図である。 図７は、第７の実施の形態における画像処理装置の機能構成の例を示す図である。 図８は、第７の実施の形態における画像処理方法を示すフロー図である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づき説明する。

〔本発明の実施の形態〕
〔第１の実施の形態−平均値による画素値分布間距離算出（グレースケール画像）〕
第１の実施の形態では、処理対象画像がグレースケール画像であり、画素値分布間距離は平均値間の距離を用いる例を説明する。

図１は、第１の実施の形態における画像処理装置の機能構成の例を示す図である。画像処理装置１００は、処理対象画像１１を入力とし、ノイズ低減画像１２を出力する。画像処理装置１００は、画像取得部１０１、注目画素選択部１０２、ウィンドウ内画素選択部１０３、画素値分布間距離算出部１０４、フィルタ係数算出部１０５、ウィンドウ内選択済判定部１０６、フィルタ演算部１０７、画像内選択済判定部１０８を有する。

画像取得部１０１は、入力される処理対象画像１１を取得する。注目画素選択部１０２は、処理対象画像１１から注目画素を選択する。ウィンドウ内画素選択部１０３は、注目画素の周りに設定されたウィンドウの中から、１つのウィンドウ内画素を選択する。画素値分布間距離算出部１０４は、注目画素の周囲の画素の画素値分布と、ウィンドウ内画素選択部１０３が選択した画素の周囲の画素の画素値分布と、の距離を算出する。

フィルタ係数算出部１０５は、画素値分布間距離算出部１０４が算出した距離に基づいて、ウィンドウ内画素選択部１０３が選択した画素に対するフィルタ係数を算出する。ウィンドウ内選択済判定部１０６は、ウィンドウ内画素選択部１０３、画素値分布間距離算出部１０４、及び、フィルタ係数算出部１０５が、ウィンドウ内の全ての画素に対する処理を終了したか否かを判定する。フィルタ演算部１０７は、フィルタ係数算出部１０５が算出したフィルタ係数により、ウィンドウ内画素に対するフィルタ演算を行う。これにより、フィルタ処理によって得られる注目画素の補正値を求めることができる。

画像内選択済判定部１０８は、処理対象画像１１の中の全ての画素について、注目画素選択部１０２により選択されフィルタ演算が行われたか否かを判定する。

図２は、第１の実施の形態における画像処理方法を示すフロー図である。図２の画像処理方法では、入力される処理対象画像１１に対し、画像処理装置１００が有する各部が処理を行い、ノイズ低減画像１２を出力する。

図２のステップＳ１０１では、画像取得部１０１が、処理対象画像１１を取得する。

ステップＳ１０２では、注目画素選択部１０２が、処理対象画像１１の中から注目画素を選択する。選択の順序は限定しない。たとえばラスタ走査により順次選択することができる。

ステップＳ１０３では、ウィンドウ内画素選択部１０３が、注目画素周りに設定されたウィンドウの中から画素を一つ選択する。ウィンドウの形は限定せず、矩形でも円形でも楕円形でもよい。

ステップＳ１０４では、画素値分布間距離算出部１０４が、注目画素の周辺の画素値分布とステップＳ１０３で選択したウィンドウ内画素の周辺の画素値分布との距離を算出する。

図３は、注目画素の周辺の画素値分布と、ウィンドウ内画素の周辺の画素値分布と、の例を示す模式図である。図３では、１つの正方格子が１画素を表す。ウィンドウは９画素×９画素である。画素値の分布は、注目画素の周辺の５画素×５画素、及び、１つのウィンドウ内画素の周辺の５画素×５画素の、それぞれの矩形領域のヒストグラムとして作成する。ステップＳ１０４では、例えば、図３に示す例のように得た分布から、それぞれの矩形領域の平均値を求め、平均値間の距離を算出する。

ステップＳ１０５では、フィルタ係数算出部１０５が、ステップＳ１０４で得られた分布間距離からフィルタ係数を算出する。第１の実施の形態では、ある閾値εを設けて、分布間距離が閾値ε以上である場合は０、そうでない場合は１とする。これにより、注目画素と異なる領域に属するウィンドウ内画素等を、フィルタ演算に使用することを防ぐことができる。結果として、エッジなど人間が画像を知覚する上で重要な要素を保存することができる。

ステップＳ１０６では、ウィンドウ内選択済判定部１０６が、ウィンドウ内の画素をすべて選択したかを判定する。すべて選択した場合はステップＳ１０７へ進み、そうでない場合は処理ステップＳ１０３に戻る。

処理ステップＳ１０７では、フィルタ演算部１０７が前記求めたフィルタ係数に基づきフィルタ演算を行う。具体的には各フィルタ係数を対応する画素値に乗算し、それらをウィンドウ内のすべての画素に対して加算する。最後に加算した値をフィルタ係数の総和で割って正規化を行う。得られた値をノイズ低減画像１２の対応する画素の画素値とする。

処理ステップＳ１０８では、画像内選択済判定部１０８が処理対象画像内のすべての画素を選択したかを判定する。未選択の画素がある場合は処理ステップＳ１０２に戻り、そうでない場合はノイズ低減画像１２を出力し、処理を終了する。

第１の実施の形態では、従来の技術に対して、ステップＳ１０４で分布間の距離を用いることにより、ノイズに対してロバストにフィルタ係数を算出する。また、本実施の形態では、ステップＳ１０５において、フィルタ係数を０又は１の２値としたが、多値にしてより精細な処理を行ってもよい。例えば、図４に示すような正の領域単調減少の関数を用いて、分布間距離ｘからフィルタ係数ｙを求めることができる。図４には、（ａ）から（ｃ）の３つの関数の例を示す。図４に示す式（ａ）ないし（ｃ）の中のギリシア文字はパラメータであり、画像処理装置の用途等により定められるとよい。なお、式（ｃ）に示す関数において、ωを無限大に近付けると、上記で述べた閾値εによるフィルタ係数の０及び１を切り替える方式に近付く。

〔第２の実施の形態−平均値による画素値分布間距離算出（カラー画像）〕
第２の実施の形態では、処理対象画像がカラー画像であり、画素値分布間距離は平均値間の距離を用いる例を説明する。

第２の実施の形態において、画像処理装置１００の機能構成は図１と同様であり、画素値分布間距離算出部１０４の作用が、第１の実施の形態と異なる他は同一である。そこで、ここでは、画素値分布間距離算出部１０４について説明する。

第１の実施の形態で処理したグレー画像では平均値は一つであったが、カラー画像では基底が３つあるため３次元のベクトルとなる。そこで、たとえばＲＧＢの各平均値をとればよい。注目画素の周辺のＲＧＢの平均値をＲ_０，Ｇ_０，Ｂ_０、ウィンドウ内画素の周辺のＲＧＢの平均値をＲ_１，Ｇ_１，Ｂ_１とする。この値から式（１）及び式（２）に示す分布間距離Ｄを求める。

式（１）及び式（２）において、α、β、γは、画像処理装置１００の用途等により定めるパラメータであり、ＲＧＢ間のバランスを取るものである。式（３）は、式（１）及び式（２）を一般化して、実数ｐに対して分布間距離Ｄを定義したものであり、式（４）は、色差を用いて分布間距離Ｄを定義したものである。

なお、ＲＧＢではなく、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊やＬ^＊ｕ^＊ｖ^＊などの均等色空間でのユークリッド距離を用いてもよい。また、画素周辺の画素値の分布を用いるため、ベイヤ配列のように一つの画素位置に一色の画素値しかない場合でも、第２の実施の形態により画素分布間距離を算出することができる。

第２の実施の形態では、以上説明した画素値分布間距離算出部１０４の作用により、図２のステップＳ１０４の処理が実現される。

〔第３の実施の形態−平均値・分散による画素値分布間距離算出（グレースケール画像）〕
第３の実施の形態では、処理対象画像がグレースケール画像であり、画素値分布間距離が分布の平均値と分散とから算出する例について説明する。

第３の実施の形態において、画像処理装置１００の機能構成は図１と同様であり、画素値分布間距離算出部１０４の作用が、第１の実施の形態と異なる他は同一である。そこで、ここでは、画素値分布間距離算出部１０４について説明する。

第３の実施の形態では、画素値分布間距離算出部１０４が、分布の平均値と分散とから画素値分布間距離を算出する。具体的には次のような手順で行う。まず、注目画素の周辺の画素値の平均値ｍ_０と分散σ^２ _０を算出する。次に、ウィンドウ内画素の周辺の画素値の平均値ｍ_１と分散σ^２ _１とを算出する。これらの値から次式で分布間距離Ｄを算出する。

式（５）は一例である。平均間の距離に対して増加し、分散の大きさに対して減少するような定義式であれば、本実施の形態の例として使うことができる。

第３の実施の形態では、以上説明した画素値分布間距離算出部１０４の作用により、図２のステップＳ１０４の処理が実現される。

第３実施の形態によれば、周辺画素値がノイズによって受ける変動分を分散として捉えることができる。平均値距離を分散で割ることにより、ノイズの強弱に応じて距離を適切に調整するため、ノイズに対してロバストなフィルタ係数を得ることができる。

〔第４の実施の形態−平均値・分散による画素値分布間距離算出（カラー画像）〕
第４の実施の形態では、処理対象画像がカラー画像であり、分布の平均値と分散とから画素値分布間距離を算出する例について説明する。

第４の実施の形態において、画像処理装置１００の機能構成は図１と同様であり、画素値分布間距離算出部１０４の作用が、第１の実施の形態と異なる他は同一である。そこで、ここでは、画素値分布間距離算出部１０４について説明する。

第４の実施の形態では、画素値分布間距離算出部１０４は、分布の平均値（ベクトル）と分散共分散行列とから画素値分布間距離を算出する。具体的には次のような手順で行う。

まず、注目画素周辺の画素値の平均値ベクトルμ_０と分散共分散行列Σ_０とを算出する。処理対象画像１１がＲＧＢ画像の場合には、平均値ベクトルμ_０の各要素はＲＧＢ成分に対応し、分散共分散行列Σ_０の対角成分はＲＧＢの分散となり、分散共分散行列Σ_０の非対角成分はＲＧＢの共分散となる。

同様に、ウィンドウ内の１つの画素の周辺の画素値の平均値ベクトルμ_１と分散共分散行列Σ_１とを算出する。これらを用いて、次式（６）により分布間距離Ｄを算出する。

または、線形判別分析法を用いる。相関比（全体変動における級間変動の割合）を最大とする方向ｅ（単位ベクトル）を算出し、その方向ｅにおける平均値と分散を算出し、第３の実施の形態と同様の方法を適用することができる。方向ｅの平均ｍ_ｉ、分散σ^２ _ｉは次式（７）及び式（８）で算出する。

第４の実施の形態では、以上説明した画素値分布間距離算出部１０４の作用により、図２のステップＳ１０４の処理が実現される。

本実施の形態によれば、色成分間の相関を考慮した上で分布間の距離を算出することができ、カラー画像に対してノイズがある場合でもロバストにフィルタ係数を決定することができる。

〔第５の実施の形態−カルバックライブラー情報量による画素値分布間距離算出〕
第５の実施の形態では、カルバックライブラー情報量を用いて画素値分布間距離を算出する例について説明する。

第５の実施の形態において、画像処理装置１００の機能構成は図１と同様であり、画素値分布間距離算出部１０４の作用が、第１の実施の形態と異なる他は同一である。そこで、ここでは、画素値分布間距離算出部１０４について説明する。

第５の実施の形態では、画素値分布間距離算出部１０４は、カルバックライブラー情報量を用いて画素値分布間距離を算出する。具体的には次のように行う。

まず、注目画素の周辺の画素値のヒストグラムＰ（ｘ）を作成する。画素値ｘは適当に離散化されているものとする。なお、グレー画像でもカラー画像でも適当に画素値空間を離散化しヒストグラムを作成する。

同様に、ウィンドウ内画素の周辺の画素値のヒストグラムＱ（ｘ）を算出する。これらのヒストグラムを用いて次式（９）により分布間距離Ｄを算出する。

式（９）の分布間距離Ｄは、カルバックライブラー情報量にあたる。数学における距離の公理を満たさないが、本実施の形態では、これを分布間距離として用いる。なお、式（９）のＰ（ｘ）とＱ（ｘ）を入れ替えて用いることも可能である。

第５の実施の形態では、以上説明した画素値分布間距離算出部１０４の作用により、図２のステップＳ１０４の処理が実現される。

第５の実施の形態によれば、周辺の画素値分布が正規分布から外れるような一般的な場合においても、適切なフィルタ係数を決定することができる。

〔第６の実施の形態−画素対間距離による画素値分布間距離算出〕
第６の実施の形態では、画素対間の距離を用いて画素値分布間距離を算出する例について説明する。

第６の実施の形態において、画像処理装置１００の機能構成は図１と同様であり、画素値分布間距離算出部１０４の作用が、第１の実施の形態と異なる他は同一である。そこで、ここでは、画素値分布間距離算出部１０４について説明する。

第６の実施の形態では、画素値分布間距離算出部１０４は、画素対間の距離を用いて画素値分布間距離を算出する。具体的には次のように行う。

注目画素の周辺の画素値｛ｐ_ｉ｝とウィンドウ内画素の周辺の画素値｛ｑ_ｉ｝のうち、もっとも画素値が近い画素間の距離を算出する。図５は、もっとも画素値が近い画素間の距離を示す図である。図５において、距離ｄ１が、もっとも画素値が近い画素間の距離である。次式（１０）において、画素値分布間距離Ｄは、もっとも画素値が近い画素間の距離を表す。

式（１０）において、｜｜・｜｜は画素値空間で定義されるノルムである。

または、注目画素の周辺の画素値｛ｐ_ｉ｝とウィンドウ内画素の周辺の画素値｛ｑ_ｉ｝を一対一に対応付けたときの各対の距離の総和の最小値を分布間の距離としてもよい。図６は、各対の距離を示す図である。図６に矢印によって表される各距離の総和を、画素値分布間距離Ｄとする。画素対の距離の総和の最小化は二部グラフの重み付きマッチングアルゴリズムにより求めることができる。このとき、重複のない対集合をＳとして、画素値分布間距離Ｄは、次式（１１）により表される。

第６の実施の形態では、以上説明した画素値分布間距離算出部１０４の作用により、図２のステップＳ１０４の処理が実現される。

第６の実施の形態によれば、統計量を経ずに距離を算出するため、周辺画素が少ない場合でもロバストに距離を算出しフィルタ係数を決定することができる。

〔第７の実施の形態−空間距離の反映〕
第１ないし第６の実施の形態は、注目画素の周辺の画素の画素値分布とウィンドウ内画素の周辺の画素の画素値分布との距離をフィルタ係数に反映させるものであった。本実施の形態では、さらに注目画素とウィンドウ内画素との空間距離をフィルタ係数に反映させる。例えば、バイラテラルフィルタを用いる。

図７は、第７の実施の形態における画像処理装置１１０の機能構成の例を示す図である。画像処理装置１１０は、画像取得部１０１、注目画素選択部１０２、ウィンドウ内画素選択部１０３、画素値分布間距離算出部１０４、空間距離算出部２０１、フィルタ係数算出部２０２、ウィンドウ内選択済判定部１０６、フィルタ演算部１０７、及び、画像内選択済判定部１０８を有する。

画像処理装置１１０は、図１の画像処理装置１００の構成に加えて、空間距離算出部２０１を有する。なお、図７の画像処理装置１１０において、図１の画像処理装置１００と同一の機能及び構成を有する各部には、同一の符号を付し、ここでは説明を省略する。
空間距離算出部２０１は、注目画素とウィンドウ内画素の空間的な距離を算出する。具体的には注目画素の空間位置（二次元ベクトル）をｕ_０、ウィンドウ内画素の空間位置をｕ_１として、空間距離Ｄ’を、ノルム｜｜・｜｜を用いて次式（１２）で表す。

フィルタ係数算出部２０２は、フィルタ係数を算出する。具体的には第１ないし第６の実施の形態の何れか一の実施の形態で説明した方法で求めた画素値分布間距離Ｄと、空間距離算出部２０１が求めた空間距離Ｄ’のそれぞれを、図４に示した関数（ａ）ないし（ｃ）の何れか一の引数ｘに与えて、フィルタ係数を算出する。得られた二つの係数を乗算し、これをフィルタ係数とする。

図８は、第７の実施の形態における画像処理方法を示すフロー図である。図８において、図２で説明した画像処理方法と同一の処理を行うステップは、同一の符号を付し、ここでは説明を省略する。図８の画像処理方法は、図２の画像処理方法におけるステップＳ１０５に代えて、ステップＳ２０１及びステップＳ２０２を有する。

ステップＳ２０１では、空間距離算出部が、式（１２）により空間距離Ｄ’を算出する。ステップＳ２０２では、フィルタ係数算出部２０２が、画素値分布間距離Ｄと、空間距離Ｄ’とから、フィルタ係数を算出する。

第７の実施の形態によれば、注目画素とウィンドウ内画素の空間的な距離を考慮するため、注目画素との相関が強いと予測される空間的に近い画素の画素値をフィルタ処理に強く反映させることができる。

（コンピュータ等による実現）
なお、本発明の実施の形態に係る画像処理装置は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等で実現されてもよい。また、本発明の実施形態に係る画像処理方法は、例えば、ＣＰＵがＲＯＭやハードディスク装置等に記憶されたプログラムに従い、ＲＡＭ等のメインメモリをワークエリアとして使用し、実行される。

以上、発明を実施するための最良の形態について説明を行ったが、本発明は、この最良の形態で述べた実施の形態に限定されるものではない。本発明の主旨をそこなわない範囲で変更することが可能である。

以上のように、本発明にかかる画像処理装置は、ノイズ低減に有用であり、特に、撮像機器に適している。

１１ 処理対象画像
１２ ノイズ低減画像
１００ 画像処理装置
１０１ 画像取得部
１０２ 注目画素選択部
１０３ ウィンドウ内画素選択部
１０４ 画素値分布間距離算出部
１０５ フィルタ係数算出部
１０６ ウィンドウ内選択済判定部
１０７ フィルタ演算部
１０８ 画像内選択済判定部
１１０ 画像処理装置
２０１ 空間距離算出部
２０２ フィルタ係数算出部

特開２００８−２０５７３７号公報 特開２００７−２８８４３９号公報

原島 博， 小田島 薫， 鹿喰 善明， 宮川 洋， "ε−分離非線形ディジタルフィルタとその応用，" 電子情報通信学会論文誌 Ａ ， Ｖｏｌ．Ｊ６５−Ａ， Ｎｏ．４， ｐｐ．２９７−３０４， １９８２． ＣＣ． Ｔｏｍａｓｉ ａｎｄ Ｒ． Ｍａｎｄｕｃｈｉ，"Ｂｉｌａｔｅｒａｌ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｆｏｒ Ｇｒａｙ ａｎｄ Ｃｏｌｏｒ Ｉｍａｇｅｓ，" Ｐｒｏｃ． Ｓｉｘｔｈ Ｉｎｔ’ｌ Ｃｏｎｆ． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ， ｐｐ． ８３９−８４６， １９９８．

Claims (6)

1. 画像に含まれる注目画素の周辺の画素値の分布と、前記注目画素を中心とするウィンドウに含まれる画素毎の該画素の周辺の画素値の分布と、の分布間距離を算出する分布間距離算出部と、
   前記ウィンドウに含まれる画素毎に、前記分布間距離に基づいて該画素に対するフィルタ係数を算出する係数算出部と、
   前記ウィンドウに含まれる画素に対し、前記フィルタ係数によるフィルタ処理を行い、前記注目画素の補正値を取得するフィルタ処理部と、
   を有し、
   前記分布間距離は、前記注目画素の周辺の画素値の平均と、前記ウィンドウに含まれる画素の周辺の画素値の平均と、の距離を、前記注目画素の周辺の画素値の分散と前記ウィンドウに含まれる画素の周辺の画素値の分散と、で除算した値であることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記画像がカラー画像の場合に、前記分布間距離を得る際の画素値の平均は、画素値に含まれる３つの色コンポーネントのそれぞれについて求められた平均を要素とする３次元ベクトルであることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記係数算出部は、前記分布間距離が所定の値以上の場合に、フィルタ係数を０と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。
4. 前記係数算出部は、前記分布間距離を独立変数とする単調減少関数の従属変数の値を、前記フィルタ係数を求める際の重みと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。
5. 画像に含まれる注目画素の周辺の画素値の分布と、前記注目画素を中心とするウィンドウに含まれる画素毎の該画素の周辺の画素値の分布と、の分布間距離を算出する分布間距離算出ステップと、
   前記ウィンドウに含まれる画素毎に、前記分布間距離に基づいて該画素に対するフィルタ係数を算出する係数算出ステップと、
   前記ウィンドウに含まれる画素に対し、前記フィルタ係数によるフィルタ処理を行い、前記注目画素の補正値を取得するフィルタ処理ステップと、
   を有し、
   前記分布間距離は、前記注目画素の周辺の画素値の平均と、前記ウィンドウに含まれる画素の周辺の画素値の平均と、の距離を、前記注目画素の周辺の画素値の分散と前記ウィンドウに含まれる画素の周辺の画素値の分散と、で除算した値であることを特徴とする画像処理方法。
6. 画像に含まれる注目画素の周辺の画素値の分布と、前記注目画素を中心とするウィンドウに含まれる画素毎の該画素の周辺の画素値の分布と、の分布間距離を算出する分布間距離算出ステップと、
   前記ウィンドウに含まれる画素毎に、前記分布間距離に基づいて該画素に対するフィルタ係数を算出する係数算出ステップと、
   前記ウィンドウに含まれる画素に対し、前記フィルタ係数によるフィルタ処理を行い、前記注目画素の補正値を取得するフィルタ処理ステップと、
   をコンピュータに実行させ、
   前記分布間距離は、前記注目画素の周辺の画素値の平均と、前記ウィンドウに含まれる画素の周辺の画素値の平均と、の距離を、前記注目画素の周辺の画素値の分散と前記ウィンドウに含まれる画素の周辺の画素値の分散と、で除算した値であることを特徴とするコンピュータプログラム。

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