JP5807420B2 - 映像ノイズ低減装置及び映像ノイズ低減方法 - Google Patents

Description

本発明は映像ノイズ低減装置及び映像ノイズ低減方法に係り、特に映像のランダムノイズを低減する映像ノイズ低減装置及び映像ノイズ低減方法に関する。

従来より、映像信号に含まれるランダムノイズ（以下、単にノイズ、または映像ノイズと呼ぶことがある）を低減する方法としてノイズコアリングと呼ばれる手法が多く使用されている。この手法を用いた従来の映像ノイズ低減装置では、低域フィルタ（ＬＰＦ）により入力映像信号の所定カットオフ周波数以下の低域信号を取り出し、更に入力映像信号からその低域信号を減算することで入力映像信号の高域信号を取り出す。そして、映像ノイズ低減装置は、その高域信号のうちのレベル（振幅）の小さい信号成分をノイズとみなし、小振幅信号除去手段（以下、これを本明細書では「スライサ」というものとする）で取り除いた後、スライサから出力される小振幅除去後の高域信号とＬＰＦからの低域信号とを加算することで、ノイズの軽減された映像信号を得る。

図１３は、上記のスライサの一例の入出力特性を示す。同図に示す入出力特性のスライサは、スライスレベル｜Ｓ１｜以下の小振幅の入力高域信号を除去し、｜Ｓ１｜より大なる振幅の入力高域信号に対しては入力高域信号からスライスレベル｜Ｓ１｜を減算した信号を出力する。

図１４は、上記のスライサの他の例の入出力特性を示す。同図に示す入出力特性のスライサは、スライスレベル｜Ｓ２｜以下の小振幅の入力高域信号を除去し、｜Ｓ２｜より大なる振幅の入力高域信号に対しては入力高域信号の振幅を保って出力する。ただし、スライスレベル｜Ｓ２｜付近では入力高域信号の入力レベルよりも若干小レベルとして出力する。この図１４に示す入出力特性のスライサは、図１３に示した入出力特性のスライサのような入力高域信号の振幅の大きい信号成分も一律に取り除かれることによる解像度劣化を防ぐことができる。

このノイズコアリング方式の映像ノイズ低減装置では、輝度差がノイズレベルと同等の小レベルの模様のような映像部分（以下、テクスチャ部分と呼ぶ）が入力映像信号に含まれる場合にも、振幅の大きさが同程度のノイズとの区別がつかず、テクスチャ部分の高域信号成分を比較的多く取り除いてしまってテクスチャ部分の再現性が悪くなる。これを避けるためにスライサのスライスレベルを小さくすると、テクスチャ部分の再現性は良くなるが、ノイズの低減効果が小さくなるという課題がある。

そこで、従来の映像ノイズ低減装置では、この課題を解決するために、輝度レベルに応じてスライスレベルを適応的に可変する装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。また、ＭＰＥＧ(Moving Picture Experts Group)による圧縮映像信号をデコードする際に、エンコード時の量子化レベルに応じてスライスレベルを適応的に可変する映像ノイズ低減装置も知られている（例えば、特許文献２参照）。

特開平５−３４７７２３号公報 特開平８−２０５１５８号公報

しかしながら、特許文献１記載の従来の映像ノイズ低減装置では、テクスチャ部分を特定できないため、テクスチャ部分の再現性を確保しようとすると所期のノイズ低減効果が期待できない。また、特許文献２記載の従来の映像ノイズ低減装置では、エンコード情報が得られないカメラの撮像映像信号等に対しては、エンコード時の量子化レベルが得られないためスライスレベルの適応的な可変ができず、所期のノイズ低減効果が期待できない。

本発明は以上の点に鑑みなされたもので、映像信号の平坦部分に含まれる映像ノイズを低減しつつ、映像信号のテクスチャ部分の画質劣化を小さくすることができ、また、エンコード情報が得られない映像信号に対しても適切なノイズ低減効果を得ることができる映像ノイズ低減装置及び映像ノイズ低減方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の映像ノイズ低減装置は、供給される入力映像信号から所定周波数以上の高域信号を抽出する高域信号抽出手段と、入力映像信号の注目画素及びその周辺の二以上の近傍画素からなる予め定めた複数画素数の各画素値を画素値の大きさの順にソートし、ソートして得た画素値分布の画素値が大きい方から１５％〜３５％の範囲内の位置にある、画素値分布の中心画素値より大きな画素値グループを代表する一の上位代表値と、画素値分布の画素値が大きい方から６５％〜８５％の範囲内の位置にある、画素値分布の中心画素値より小さな画素値グループを代表する一の下位代表値とを出力するソート手段と、予め定められた基準閾値を上位代表値と下位代表値との差分で除算することにより、注目画素の近傍領域の平坦度を算出する平坦度算出手段と、平坦度と予め定められた基準スライスレベルとから、予め設定した範囲内において平坦度に比例して値が変化するスライスレベルを算出するスライスレベル算出手段と、高域信号抽出手段により抽出された高域信号に対して、スライスレベル算出手段により算出されたスライスレベルの絶対値以下の振幅成分を除去し、かつ、スライスレベルの絶対値より大なる振幅成分を出力する微小振幅除去手段と、入力映像信号の所定周波数未満の低域信号と、微小振幅除去手段から出力された微小振幅成分除去後の高域信号とを加算して映像ノイズの低減された映像信号を出力する加算手段とを有することを特徴とする。

また、上記の目的を達成するため、本発明の映像ノイズ低減装置は、供給される入力映像信号から所定周波数以上の高域信号を抽出する高域信号抽出手段と、入力映像信号の注目画素及びその周辺の近傍画素からなる予め定めた一定画素領域内において、近傍画素のうち注目画素を中心として所定の複数画素以上一定方向に連続しないような配置位置が散在する位置関係にある二以上の近傍画素を選択して、ニ以上の近傍画素と注目画素の各画素値を画素値の大きさの順にソートし、ソートして得た画素値分布の画素値が大きい方から１５％〜３５％の範囲内の位置にある、画素値分布の中心画素値より大きな画素値グループを代表する一の上位代表値と、画素値分布の画素値が大きい方から６５％〜８５％の範囲内の位置にある、画素値分布の中心画素値より小さな画素値グループを代表する一の下位代表値とを出力するソート手段と、予め定められた基準閾値を上位代表値と下位代表値との差分で除算することにより、注目画素の近傍領域の平坦度を算出する平坦度算出手段と、平坦度と予め定められた基準スライスレベルとから、予め設定した範囲内において平坦度に比例して値が変化するスライスレベルを算出するスライスレベル算出手段と、高域信号抽出手段により抽出された高域信号に対して、スライスレベル算出手段により算出されたスライスレベルの絶対値以下の振幅成分を除去し、かつ、スライスレベルの絶対値より大なる振幅成分を出力する微小振幅除去手段と、入力映像信号の所定周波数未満の低域信号と、微小振幅除去手段から出力された微小振幅成分除去後の高域信号とを加算して映像ノイズの低減された映像信号を出力する加算手段とを有することを特徴とする。

ここで、上記スライスレベル算出手段は、一定画素領域内の予め定めた数の近傍画素をそれぞれ注目画素として平坦度算出手段により算出した近傍画素の各平坦度の平均値を、注目画素の平坦度とし、この注目画素の平坦度と基準スライスレベルとから、予め設定した範囲内において注目画素の平坦度に比例して値が変化するスライスレベルを算出することを特徴とする。

また、上記の目的を達成するため、本発明の映像ノイズ低減装置は、供給される入力映像信号から所定周波数以上の高域信号を抽出する高域信号抽出手段と、入力映像信号の注目画素及びその周辺の二以上の近傍画素からなる予め定めた複数画素数の各画素値を画素値の大きさの順にソートし、ソートして得た画素値分布の画素値が大きい方から１５％〜３５％の範囲内の位置にある、画素値分布の中心画素値より大きな画素値グループを代表する一の上位代表値と、画素値分布の画素値が大きい方から６５％〜８５％の範囲内の位置にある、画素値分布の中心画素値より小さな画素値グループを代表する一の下位代表値とを出力するソート手段と、上位代表値と下位代表値との差分が大きいほど値が小さくなるスライスレベルを算出するスライスレベル算出手段と、高域信号抽出手段により抽出された高域信号に対して、スライスレベル算出手段により算出されたスライスレベルの絶対値以下の振幅成分を除去し、かつ、スライスレベルの絶対値より大なる振幅成分を出力する微小振幅除去手段と、入力映像信号の所定周波数未満の低域信号と、微小振幅除去手段から出力された微小振幅成分除去後の高域信号とを加算して映像ノイズの低減された映像信号を出力する加算手段とを有することを特徴とする。

また、上記の目的を達成するため、本発明の映像ノイズ低減方法は、供給される入力映像信号から所定周波数以上の高域信号を抽出する高域信号抽出ステップと、入力映像信号の注目画素及びその周辺の二以上の近傍画素からなる予め定めた複数画素数の各画素値を画素値の大きさの順にソートし、ソートして得た画素値分布の画素値が大きい方から１５％〜３５％の範囲内の位置にある、画素値分布の中心画素値より大きな画素値グループを代表する一の上位代表値と、画素値分布の画素値が大きい方から６５％〜８５％の範囲内の位置にある、画素値分布の中心画素値より小さな画素値グループを代表する一の下位代表値とを出力するソートステップと、上位代表値と下位代表値との差分が大きいほど値が小さくなるスライスレベルを算出するスライスレベル算出ステップと、高域信号抽出ステップにより抽出された高域信号に対して、スライスレベル算出ステップにより算出されたスライスレベルの絶対値以下の振幅成分を除去し、かつ、スライスレベルの絶対値より大なる振幅成分を出力する微小振幅除去ステップと、入力映像信号の所定周波数未満の低域信号と、微小振幅除去ステップにより生成された微小振幅成分除去後の高域信号とを加算して映像ノイズの低減された映像信号を出力する加算ステップとを含むことを特徴とする。

本発明によれば、映像信号の平坦部分に含まれる映像ノイズを低減しつつ、映像信号のテクスチャ部分の画質劣化を小さくすることができ、また、エンコード情報が得られない映像信号に対しても適切なノイズ低減効果を得ることができる。

本発明の映像ノイズ低減装置の第１の実施の形態のブロック図である。 本発明の映像ノイズ低減方法の第１の実施の形態の動作説明用フローチャートである。 本発明の処理対象画像が平坦な部分である場合の近傍画素の画素値分布の一例を示す図である。 本発明の処理対象画像がテクスチャ部分である場合の近傍画素の画素値分布の一例を示す図である。 本発明の処理対象画像が平坦な部分である場合の近傍画素の上位代表値と下位代表値の一例を示す図である。 本発明の処理対象画像がテクスチャ部分である場合の近傍画素の上位代表値と下位代表値の一例を示す図である。 図１中のスライサの一例の入出力特性を示す図である。 本発明の映像ノイズ低減装置の第２の実施の形態のブロック図である。 本発明の映像ノイズ低減方法の第２の実施の形態の動作説明用フローチャートである。 図８中の近傍選択画素レベルソート部における処理対象近傍画素の選択の一例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態の効果を説明するために、第２の実施の形態により算出されたスライスレベル及び比較スライスレベルの一例を明暗画像として入力画像と共に示す図である。 図８中の近傍選択画素レベルソート部における処理対象近傍画素の選択の他の例を示す図である。 従来の映像ノイズ低減装置におけるスライサの入出力特性の一例を示す図である。 従来の映像ノイズ低減装置におけるスライサの入出力特性の他の例を示す図である。

次に、本発明の実施の形態について図面と共に詳細に説明する。本発明の映像ノイズ低減装置は、ノイズコアリングにまつわるスライスレベルを適応的に変化させることを骨子としており、ノイズの含まれた高域信号をどのように分離するかについては既存の技術のどのようなものを使用してもよい。

（第１の実施の形態）
図１は、本発明になる映像ノイズ低減装置の第１の実施の形態のブロック図、図２は、本発明になる映像ノイズ低減方法の第１の実施の形態の動作説明用フローチャートを示す。図１に示すように、本実施の形態の映像ノイズ低減装置１０は、低域フィルタ（ＬＰＦ）１１、ソート手段を構成する近傍画素レベルソート部１２、符号反転器１３、加算器１４、微小振幅除去手段であるスライサ１５、平坦度算出部１６及び加算器１７より構成される。ＬＰＦ１１、近傍レベルソート部１２及び加算器１４は、入力端子を介して映像ノイズを含む入力映像信号がそれぞれ供給される。上記の入力映像信号は、ＭＰＥＧなどの符号化方式で圧縮された符号化信号をデコードした信号でもよいし、撮像信号などのエンコード時の量子化レベルが得られない映像信号であってもよい。

ＬＰＦ１１は、入力端子を介して入力される映像信号から予め設定したカットオフ周波数以下の低域信号を周波数選択して出力する。符号反転器１３は、ＬＰＦ１１から出力される低域信号を−１倍して信号レベルの符号を反転する（極性反転する）。加算器１４は、符号反転器１３から出力される極性反転映像信号と入力端子を介して供給される入力映像信号とを加算することにより、入力映像信号から低域信号を減算した高域信号を出力する。ＬＰＦ１１、符号反転器１３及び加算器１４は、本発明の高域信号抽出手段を構成している。

スライサ１５は、加算器１４から出力される高域信号に含まれるスライスレベル以下の微小振幅の信号成分をノイズとみなして除去し、それ以外の振幅の高域信号を出力する。スライサ１５は、前述した図１３や図１４に示した通常に用いられるスライサの入出力特性と同様の入出力特性を有するが、スライスレベルが後述するように適応的に可変制御される点で従来の映像ノイズ低減装置におけるスライサと異なる。

次に、図２のフローチャートと共に図１の実施の形態の映像ノイズ低減装置１０の動作について説明する。まず、ＬＰＦ１１、符号反転器１３及び加算器１４からなる高域信号抽出手段が入力映像信号中の高域信号を抽出する（ステップＳ１）。すなわち、ＬＰＦ１１により周波数選択された入力映像信号中の低域信号を符号反転器１３により極性反転し、その符号反転器１３から出力される極性反転された低域信号と入力映像信号とを加算器１４により加算することで、加算器１４から入力映像信号中の高域信号が抽出される。

続いて、映像ノイズ低減装置１０は、近傍画素レベルソート部１２により入力映像信号の上位代表値と下位代表値とを算出する（ステップＳ２）。ステップＳ２において、近傍画素レベルソート部１２は、まず、入力映像信号の映像ノイズ除去対象の注目画素と注目画素の周辺の近傍画素とについて、それらの画素値（レベル）の大きさの順にソートする。近傍画素レベルソート部１２における注目画素と近傍画素とからなる総画素数は、後述する平坦度算出部１６において算出される平坦度が近傍画素レベルソート部１２のソート結果（上位代表値及び下位代表値）の統計的性質を利用しているため、できるだけ多い方が算出の精度が良くなるので望ましい。しかし、注目画素と近傍画素とからなる総画素数が多くなると演算規模も大きくなる。そこで、本実施の形態では、近傍画素レベルソート部１２は、上記総画素数を、注目画素及びその周辺の横５画素、縦５画素の計２５画素としてソートするものとして説明する。

注目画素近傍の本来の映像部分が、輝度レベル差が殆ど無い単純な平坦部分であった場合、上記２５画素のうちの近傍画素の画素値の多くは注目画素の本来の画素値（ノイズを含まない場合の画素値）と同じであるため、近傍画素レベルソート部１２は、その注目画素の本来の画素値を中心として概略正規分布の傾向で画素値が分布するソート結果を得る。図３は、この平坦部分におけるソートされた画素値の一例を示す。図３は、丸印が上記２５画素を示しており、横軸が画素値、縦軸が画素数を示している（後述の図４も同様）。従って、図３の例では、最も画素数の多い画素値「８０」が本来の映像レベルであることを示している。なお、画素値は例えば「０」〜「２５５」の範囲内の値である（後述の図４も同様）。

一方、注目画素近傍の本来の映像部分がテクスチャ部分の場合の例として、２値が均等に分布する市松模様であったものとすると、近傍画素レベルソート部１２は、それら２値をそれぞれ中心とした２つの概略正規分布が合成されたような傾向で分布するソート結果を得る。図４は、このテクスチャ部分におけるソートされた画素値の一例を示す。図４の例では、一番画素数の多い画素値「８３」と２番目に画素数の多い画素値「７７」の２値が均等に分布しているテクスチャ部分であることを示している。

近傍画素レベルソート部１２は、ステップＳ２において上記の注目画素及び近傍画素の画素値のソートに続いて、上位代表値と下位代表値とを算出して出力する。「上位代表値」とは、ソートして得た分布の中心画素値より大きい画素値グループを代表する値であり、例としてここでは、大きい方から２５％の位置にある画素のレベル（画素値）とする。同様に、「下位代表値」とはソートして得た分布の中心画素値より小さい画素値グループを代表する値であり、例としてここでは、大きい方から７５％の位置にある画素のレベル（画素値）とする。

注目画素及び近傍画素からなる２５画素では、上記の分布の大きい方から２５％の位置にある画素値である上位代表値は、大きな方から７（≒２５×０.２５）番目の画素値である。また、上記の分布の大きい方から７５％の位置にある画素値である下位代表値は、大きな方から１９（≒２５×０.７５）番目の画素値である。従って、図３の分布の場合、図５に太い丸印で示す画素の画素値となり、上位代表値は「８０」、下位代表値は「７９」となる。また、図４の分布の場合、図６に太い丸印で示す画素の画素値となり、上位代表値は「８３」、下位代表値は「７７」となる。

続いて、映像ノイズ低減装置１０は平坦度算出部１６により平坦度を算出する（ステップＳ３）。ステップＳ３において、平坦度算出部１６は、近傍画素レベルソート部１２により算出された上位代表値と下位代表値とを入力として受け、これらと予め設定された基準閾値とに基づいて、平坦度を算出する。更に、平坦度算出部１６は、算出した平坦度と予め設定された基準スライスレベルとに基づいて、スライサ１５で用いるスライスレベルを算出してスライサ１５に出力する。

すなわち、平坦度算出部１６は、まず、上位代表値をＲｕ、下位代表値をＲｄ、基準閾値をＴｈｓとするとき、次式に基づいて平坦度Ｆを算出する。

(i)Ｒｕ≠Ｒｄの場合
Ｆ＝Ｔｈｓ／（Ｒｕ−Ｒｄ） （１ａ）
(ii)Ｒｕ＝Ｒｄの場合
Ｆ＝Ｔｈｓ （１ｂ）
次に、平坦度算出部１６は、平坦度に基づいてスライスレベルを算出する（ステップＳ４）。ステップＳ４において、平坦度算出部１６は、上記のように算出した平坦度Ｆに基づいて、基準スライスレベルをＳｓ、任意の係数をｋとするとき、次式によりスライスレベルＳａを算出する。

Ｓａ＝Ｓｓ×｛１＋ｋ×（Ｆ−１）｝ （２）
Ｓａ／２≦Ｓａ≦Ｓｓ×２ （３）
（３）式の不等式は、ノイズのばらつきの影響を小さくするため、スライスレベルＳａを制限するものである。

これにより、平坦度算出部１６は、例えば基準閾値Ｔｈｓを「３」、基準スライスレベルＳｓを「５」、係数ｋを「１」としたとき、（１ａ）式、（２）式、及び（３）式より、スライスレベルＳａとして図３の注目画素及び近傍画素の映像部分が平坦部分の分布の場合は「１０」、図４のテクスチャ部分の分布の場合は「２.５」を算出する。すなわち、スライスレベルＳａは、注目画素及び近傍画素の映像部分が平坦部分であるか、テクスチャ部分であるかに応じて適応的に算出される。なお、係数ｋは任意の値に定められるが、通常は「１」に設定される。

続いて、スライサ１５はスライスレベル以下の高域信号の微小振幅成分を除去する（ステップＳ５）。すなわち、スライサ１５は、加算器１４から出力される入力映像信号中の映像ノイズ成分を多く含む高域信号に対してスライスレベル｜Ｓａ｜以下の微小振幅の信号成分を映像ノイズ成分とみなして除去し、それ以外の振幅の信号成分を出力する。

図７は、スライサ１５の一例の入出力特性を示す。同図に示すように、スライサ１５はスライスレベル｜Ｓａ｜以下の小振幅の入力高域信号を除去し、スライスレベル｜Ｓａ｜より大なる振幅の入力高域信号に対しては入力高域信号の振幅を保って出力する。ただし、スライスレベル｜Ｓａ｜付近では入力高域信号の入力レベルよりも若干小レベルとして出力する。また、スライスレベル｜Ｓａ｜は、（２）式及び（３）式に従い、画像の平坦度Ｆに応じて適応的に制御される。

例えば、スライサ１５の入出力特性は図７に示すように、ある平坦度では実線Iで示され、その平坦度よりも大きな平坦度の映像信号に対しては同図に一点鎖線IIで示すようにスライスレベル｜Ｓａ｜が大きくされる。一方、上記平坦度よりも小さな平坦度の映像信号に対しては同図に二点鎖線IIIで示すようにスライスレベル｜Ｓａ｜が小さくされる。従って、スライサ１５は、前述した図３の分布の映像信号の場合はスライスレベルＳａが「１０」であるので、例えば図７に一点鎖線IIで示すような入出力特性に制御され、高域信号中のより大きい振幅成分までをノイズとして除去する。一方、スライサ１５は、前述した図４の分布の映像信号の場合はスライスレベルＳａが「２.５」であるので、例えば図７に二点鎖線IIIで示すような入出力特性に制御され、高域信号中のより小さい振幅成分だけをノイズとして除去し、テクスチャ部分までを含めて除去することはない。

そして、映像ノイズ低減装置１０は、加算器１７において、スライサ１５から出力される微小振幅除去後の高域信号と、ＬＰＦ１１から出力される入力映像信号中の低域信号とを加算する（ステップＳ６）。これにより、加算器１７は、入力映像信号からテクスチャ部分が殆ど除去されることなく、ランダムノイズである映像ノイズが低減された映像信号を生成して出力する。

このように、本実施の形態の映像ノイズ低減装置１０によれば、入力映像信号の映像の内容を分析し、注目画素の近傍画素が平坦部分にノイズが含まれている映像に近いのか、テクスチャ部分の映像に近いのかを数値化する手段を導入することにより、平坦部分にノイズが含まれていると判断される場合（平坦度Ｆが大きい場合）はスライスレベルを大きく、テクスチャ部分と判断される場合（平坦度Ｆが小さい場合）にはスライスレベルを小さくする、という可変スライスレベルを用いて、映像信号の平坦部分に含まれた映像ノイズを低減しつつ、映像信号のテクスチャ部分の画質劣化を小さくすることができる。また、本実施の形態の映像ノイズ低減装置１０によれば、エンコード情報が得られない映像信号に対しても適切なノイズ低減効果を得ることができる。

（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。図８は、本発明になる映像ノイズ低減装置の第２の実施の形態のブロック図、図９は、本発明になる映像ノイズ低減方法の第２の実施の形態の動作説明用フローチャートを示す。図８中、図１と同一構成部分には同一符号を付し、また、図９中、図２と同一処理のステップには同一符号を付し、それぞれその説明を省略する。

図８に示す本発明の第２の実施の形態の映像ノイズ低減装置２０は、低域フィルタ（ＬＰＦ）１１、符号反転器１３、加算器１４、微小振幅除去手段であるスライサ１５、加算器１７、ソート手段である近傍選択画素レベルソート部２１、平坦度算出部２２及び平坦度近傍平均算出部２３より構成される。

近傍選択画素レベルソート部２１は、入力映像信号の映像ノイズ除去対象の注目画素と注目画素の周辺の近傍画素とについて、それらの画素値（レベル）の大きさの順にソートする。近傍選択画素レベルソート部２１における注目画素と近傍画素とからなる総画素数は、第１の実施の形態における近傍画素レベルソート部１２では平坦度の算出精度と演算規模との兼ね合いから注目画素を中心とする横５画素、縦５画素の計２５画素としていた。本実施の形態では第１の実施の形態よりもさらに演算規模を小さくし、ハードウェアコストを低減するため、近傍選択画素レベルソート部２１はソートの処理対象とする注目画素と近傍画素とからなる総画素数を９個にする。

ただし、注目画素を中心とする横３画素、縦３画素からなる計９画素の領域をソートの処理対象にすると、平坦度の算出のために参照する領域が小さすぎるため、平坦度の誤差が大きくなる恐れがある。それを解決するため、近傍選択画素レベルソート部２１は、注目画素を中心とする横５画素、縦５画素の計２５画素の近傍領域のうち、図１０に星印で示す９個の画素を演算対象画素として選択し、演算対象とする。図１０の演算対象画素のパターンは縦横斜めの位置関係を適度に含むように設定したものである。

次に、本実施の形態の映像ノイズ低減装置２０の第１の実施の形態と異なる動作について、図９のフローチャートを併せ参照して説明する。近傍選択画素レベルソート部２１は、入力映像信号の上位代表値と下位代表値とを算出する（ステップＳ１１）。すなわち、近傍選択画素レベルソート部２１は、ステップＳ１１において、図１０に星印で示した９個の画素について、それらの画素値（レベル）の大きさ順にソートした後、そのソート結果の分布において大きい方から２５％の位置にある画素のレベル（画素値）を上位代表値Ｒｕとして算出し、大きい方から７５％の位置にある画素のレベル（画素値）を下位代表値Ｒｄとして算出する。

続いて、映像ノイズ低減装置２０は、平坦度算出部２２において平坦度を算出する（ステップＳ１２）。すなわち、平坦度算出部２２は、ステップＳ１２において、近傍選択画素レベルソート部２１から出力される上位代表値Ｒｕ及び下位代表値Ｒｄと、予め設定されている基準閾値Ｔｈｓとに基づいて、（１ａ）式及び（１ｂ）式により平坦度Ｆを算出する。

続いて、映像ノイズ低減装置２０は、平坦度近傍平均値に基づいてスライスレベルを算出する（ステップＳ１３）。すなわち、平坦度近傍平均算出部２３は、ステップＳ１３において、まず平坦度近傍平均値を算出する。これは、本実施の形態では処理に用いる画素数が図１０に示した９画素であり、第１の実施の形態の２５画素に比べて少ないことによる誤差の増大を避けるためで、平坦度近傍平均算出部２３は、平坦度算出部２２で得られた平坦度Ｆ自体を、次式に示すように、その近傍画素領域（例えば横５画素、縦５画素の領域）の平坦度で平均化する。ただし、次式中、Ｆ'(x,y)は座標（ｘ，ｙ）に位置する注目画素の平坦度近傍平均値、Ｆ(a,b)は座標（ａ，ｂ）に位置する近傍画素を注目画素として（１ａ）式又は（１ｂ）式により算出した近傍画素の平坦度を示す。

Ｆ'(x,y)＝{F(x-2,y-2)＋F(x-1,y-2)＋F(x,y-2)＋F(x+1,y-2)＋F(x+2,y-2)＋・・・
＋F(x,y+2)＋F(x+1,y+2)＋F(x+2,y+2)}/25 （４）
なお、平坦度近傍平均算出部２３は、平坦度算出部２２で得られた平坦度Ｆ自体を、（４）式のような２５画素のそれぞれの平坦度の平均ではなく、横３画素、縦３画素の近傍画素領域の各画素の平坦度で平均化するようにしてもよい。

平坦度近傍平均算出部２３は、ステップＳ１３において、上記のように注目画素の平坦度近傍平均値Ｆ'(x,y)を算出すると、続いてその平坦度近傍平均値Ｆ'(x,y)と予め設定されている基準スライスレベルＳｓとに基づいて、（２）式及び（３）式によりスライスレベルＳａを算出する。ただし、（２）式中の平坦度Ｆは、ステップＳ１３では平坦度近傍平均値Ｆ'(x,y)とする。

これにより、図８におけるスライサ１５の入出力特性も、図７と同様となり、平坦な部分にノイズが含まれていると判断される場合（平坦度近傍平均値Ｆ'(x,y)が大きい場合）はスライスレベルを大きく、テクスチャ部分と判断される場合（平坦度近傍平均値Ｆ'(x,y)が小さい場合）にはスライスレベルを小さくする、という可変スライスレベルの入出力特性に設定される。以下、第１の実施の形態と同様の動作が行われ、加算器１７は入力映像信号からテクスチャ部分が殆ど除去されることなく、ランダムノイズである映像ノイズが低減された映像信号を生成して出力する。

次に、本実施の形態の効果について図面に基づいて説明する。図１１は、本実施の形態の映像ノイズ低減装置２０の効果を説明する図である。図１１（Ａ）は、入力映像信号の画像の一例を示す。この画像は、緑茶の缶の表面の画像部分３１ａが平坦部分であり、緑茶の缶の下の敷物の画像部分３２ａはテクスチャ部分であることを示している。

図１１（Ａ）に示す原画の入力映像信号に対し、本実施の形態の映像ノイズ低減装置２０の平坦度近傍平均算出部２３は、図１１（Ｂ）に明暗表示して示す値のスライスレベルを算出する。図１１（Ｂ）及び（Ｃ）は算出したスライスレベルの値を２０倍して明暗表示したもので、スライスレベルの値が大きいほど明るく表示される。図１１（Ｃ）はスライスレベルの値が「５」であるときの比較用の明暗画像３３である。図１１（Ｂ）に示すように、平坦度近傍平均算出部２３が算出するスライスレベルは、平坦部分の画像３１ａに対応した部分のスライスレベルは３１ｂで示すように、同図（Ｃ）に示す比較用のスライスレベルの明暗画像３３よりも明るい（すなわち、スライスレベルが比較用のスライスレベルよりも大きい）。一方、テクスチャ部分の画像３２ａに対応した部分のスライスレベルは図１１（Ｂ）に３２ｂで示すように、同図（Ｃ）に示す比較用のスライスレベルの明暗画像３３よりも暗い（すなわち、スライスレベルが比較用のスライスレベルよりも小さい）。

このように、本実施の形態の映像ノイズ低減装置２０によれば、映像ノイズ低減装置１０に比べて演算規模が小さく安価なハードウェア構成により、平坦部分ではスライスレベルを大きく、テクスチャ部分ではスライスレベルを小さくする、というように適応的にスライスレベルを可変するようにしたため、映像信号の平坦部分に含まれた映像ノイズを低減しつつ、映像信号のテクスチャ部分の画質劣化を小さくするという効果を得ることができる。また、本実施の形態の映像ノイズ低減装置２０によれば、エンコード情報が得られない映像信号に対しても適切なノイズ低減効果を得ることができる。

なお、本発明は以上の実施の形態に限定されるものではなく、その他の変形例も包含する。例えば、図８に示した第２の実施の形態の映像ノイズ低減装置２０では、スライサ１５は平坦度近傍平均算出部２３により、平坦度近傍平均値に応じて算出したスライスレベルが設定されるように説明したが、平坦度算出部２２において算出した平坦度Ｆを用いて（２）式及び（３）式からスライスレベルを算出するようにしてもよい。すなわち、スライスレベル算出手段は平坦度近傍平均算出部２３に限定されるものではなく、平坦度近傍平均算出部２３を設けず、平坦度算出部２２が平坦度算出手段及びスライスレベル算出手段を兼ねる構成とすることも可能である。

また、近傍選択画素レベルソート部２１がレベルソートする画素は、図１０に示した横５画素、縦５画素の一定領域内の特定の位置関係にある９画素としたが、画素の配置位置はこれに限定されるものではなく、上記一定領域内の図１２（Ａ）や（Ｂ）に示す位置関係にある９画素、更にはその他の位置関係にある９画素でもよい。すなわち、近傍選択画素レベルソート部２１が注目画素と共にレベルソートする近傍画素は、注目画素と注目画素の周辺の複数の近傍画素とからなる一定の画素領域において、複数の近傍画素のうち注目画素を中心として所定の複数画素（図１０、図１２では４画素）以上一定方向に連続しないような配置位置が散在する位置関係にある二以上の近傍画素であればよい。また、近傍選択画素レベルソート部２１がレベルソートする画素の画素数は９画素に限定されるものではない。

また、本発明は、例えば入力映像信号から低域フィルタ（ＬＰＦ）出力信号を減算して高域信号を得るのではなく、例えばアダマール変換やコサイン変換等で得られる複数の帯域に対してノイズコアリングを行うような場合も、同様な実施が可能である。

また、以上の実施の形態では上位代表値をソートされた複数の画素値の大きい方から２５％の位置にある画素値、下位代表値をソートされた複数の画素値の大きい方から７５％の位置にある画素値としたが、これに限定されるものではない。例えば上位代表値は上記複数の画素値の大きい方から１５％〜３５％の範囲内の位置にある画素値とし、下位代表値は上記複数の画素値の大きい方から６５％〜８５％の範囲内の位置にある画素値としてもよい。

１０、２０ 映像ノイズ低減装置
１１ 低域フィルタ（ＬＰＦ）
１２ 近傍画素レベルソート部
１３ 符号反転器
１４、１７ 加算器
１５ スライサ（微小振幅除去器）
１６、２２ 平坦度算出部
２１ 近傍選択画素レベルソート部
２３ 平坦度近傍平均算出部

Claims (5)

1. 供給される入力映像信号から所定周波数以上の高域信号を抽出する高域信号抽出手段と、
   前記入力映像信号の注目画素及びその周辺の二以上の近傍画素からなる予め定めた複数画素数の各画素値を画素値の大きさの順にソートし、ソートして得た画素値分布の画素値が大きい方から１５％〜３５％の範囲内の位置にある、前記画素値分布の中心画素値より大きな画素値グループを代表する一の上位代表値と、前記画素値分布の画素値が大きい方から６５％〜８５％の範囲内の位置にある、前記画素値分布の中心画素値より小さな画素値グループを代表する一の下位代表値とを出力するソート手段と、
   予め定められた基準閾値を前記上位代表値と前記下位代表値との差分で除算することにより、前記注目画素の近傍領域の平坦度を算出する平坦度算出手段と、
   前記平坦度と予め定められた基準スライスレベルとから、予め設定した範囲内において前記平坦度に比例して値が変化するスライスレベルを算出するスライスレベル算出手段と、
   前記高域信号抽出手段により抽出された前記高域信号に対して、前記スライスレベル算出手段により算出された前記スライスレベルの絶対値以下の振幅成分を除去し、かつ、前記スライスレベルの絶対値より大なる振幅成分を出力する微小振幅除去手段と、
   前記入力映像信号の前記所定周波数未満の低域信号と、前記微小振幅除去手段から出力された微小振幅成分除去後の前記高域信号とを加算して映像ノイズの低減された映像信号を出力する加算手段と
   を有することを特徴とする映像ノイズ低減装置。
2. 供給される入力映像信号から所定周波数以上の高域信号を抽出する高域信号抽出手段と、
   前記入力映像信号の注目画素及びその周辺の複数の近傍画素からなる予め定めた一定画素領域内において、前記複数の近傍画素のうち前記注目画素を中心として所定の複数画素以上一定方向に連続しないような配置位置が散在する位置関係にある二以上の近傍画素を選択して、前記ニ以上の近傍画素と前記注目画素の各画素値を画素値の大きさの順にソートし、ソートして得た画素値分布の画素値が大きい方から１５％〜３５％の範囲内の位置にある、前記画素値分布の中心画素値より大きな画素値グループを代表する一の上位代表値と、前記画素値分布の画素値が大きい方から６５％〜８５％の範囲内の位置にある、前記画素値分布の中心画素値より小さな画素値グループを代表する一の下位代表値とを出力するソート手段と、
   予め定められた基準閾値を前記上位代表値と前記下位代表値との差分で除算することにより、前記注目画素の近傍領域の平坦度を算出する平坦度算出手段と、
   前記平坦度と予め定められた基準スライスレベルとから、予め設定した範囲内において前記平坦度に比例して値が変化するスライスレベルを算出するスライスレベル算出手段と、
   前記高域信号抽出手段により抽出された前記高域信号に対して、前記スライスレベル算出手段により算出された前記スライスレベルの絶対値以下の振幅成分を除去し、かつ、前記スライスレベルの絶対値より大なる振幅成分を出力する微小振幅除去手段と、
   前記入力映像信号の前記所定周波数未満の低域信号と、前記微小振幅除去手段から出力された微小振幅成分除去後の前記高域信号とを加算して映像ノイズの低減された映像信号を出力する加算手段と
   を有することを特徴とする映像ノイズ低減装置。
3. 前記スライスレベル算出手段は、
   前記一定画素領域内の予め定めた数の前記近傍画素をそれぞれ前記注目画素として前記平坦度算出手段により算出した近傍画素の各平坦度の平均値を、前記注目画素の前記平坦度とし、この注目画素の平坦度と前記基準スライスレベルとから、予め設定した範囲内において前記注目画素の平坦度に比例して値が変化する前記スライスレベルを算出することを特徴とする請求項２記載の映像ノイズ低減装置。
4. 供給される入力映像信号から所定周波数以上の高域信号を抽出する高域信号抽出手段と、
   前記入力映像信号の注目画素及びその周辺の二以上の近傍画素からなる予め定めた複数画素数の各画素値を画素値の大きさの順にソートし、ソートして得た画素値分布の画素値が大きい方から１５％〜３５％の範囲内の位置にある、前記画素値分布の中心画素値より大きな画素値グループを代表する一の上位代表値と、前記画素値分布の画素値が大きい方から６５％〜８５％の範囲内の位置にある、前記画素値分布の中心画素値より小さな画素値グループを代表する一の下位代表値とを出力するソート手段と、
   前記上位代表値と前記下位代表値との差分が大きいほど値が小さくなるスライスレベルを算出するスライスレベル算出手段と、
   前記高域信号抽出手段により抽出された前記高域信号に対して、前記スライスレベル算出手段により算出された前記スライスレベルの絶対値以下の振幅成分を除去し、かつ、前記スライスレベルの絶対値より大なる振幅成分を出力する微小振幅除去手段と、
   前記入力映像信号の前記所定周波数未満の低域信号と、前記微小振幅除去手段から出力された微小振幅成分除去後の前記高域信号とを加算して映像ノイズの低減された映像信号を出力する加算手段と
   を有することを特徴とする映像ノイズ低減装置。
5. 供給される入力映像信号から所定周波数以上の高域信号を抽出する高域信号抽出ステップと、
   前記入力映像信号の注目画素及びその周辺の二以上の近傍画素からなる予め定めた複数画素数の各画素値を画素値の大きさの順にソートし、ソートして得た画素値分布の画素値が大きい方から１５％〜３５％の範囲内の位置にある、前記画素値分布の中心画素値より大きな画素値グループを代表する一の上位代表値と、前記画素値分布の画素値が大きい方から６５％〜８５％の範囲内の位置にある、前記画素値分布の中心画素値より小さな画素値グループを代表する一の下位代表値とを出力するソートステップと、
   前記上位代表値と前記下位代表値との差分が大きいほど値が小さくなるスライスレベルを算出するスライスレベル算出ステップと、
   前記高域信号抽出ステップにより抽出された前記高域信号に対して、前記スライスレベル算出ステップにより算出された前記スライスレベルの絶対値以下の振幅成分を除去し、かつ、前記スライスレベルの絶対値より大なる振幅成分を出力する微小振幅除去ステップと、
   前記入力映像信号の前記所定周波数未満の低域信号と、前記微小振幅除去ステップにより生成された微小振幅成分除去後の前記高域信号とを加算して映像ノイズの低減された映像信号を出力する加算ステップと
   を含むことを特徴とする映像ノイズ低減方法。