JP5868197B2 - ノイズ低減装置およびその制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、ノイズ低減装置およびその制御方法に関し、特に画像のノイズを低減するノイズ低減装置およびその制御方法に関する。

カメラなどの撮像装置から得られる画像信号は、一般にノイズ成分を含んでいる。その中でも、ランダムノイズは主に高感度撮影時に発生し、時間方向および空間方向にランダムに発生して画像品質を劣化させる大きな原因の一つとなっている。

従来、画像信号に対する様々なノイズ低減（以下NR）処理が提案されている。代表的なものとして、特許文献１に記載されているような、１枚の画像内において空間方向のノイズを低減する面内NR処理がある。しかしながらこの方法には、ノイズ低減効果が得られる半面、画像がボケてしまうという問題がある。

また、時間方向のNR処理として、連続して撮影された複数枚の画像を加算平均することも提案されている。特許文献２では、NR処理の対象となる画像の推定ノイズレベルに応じて加算平均する画像または画素の領域の合成比率を決定することで、より高いNR効果を実現しようとしている。

また、特許文献３では、加算平均を行う前のそれぞれの画像に対して面内NR処理を施すことが開示されている。この際、加算平均を行う順番などを考慮して、それぞれの画像に最適であると思われる面内NR処理を施している。更に、特許文献４では、加算平均を行う画像の枚数に応じて面内NR処理を調整することにより、最適なNR効果を得ようとする技術が開示されている。

特開２００８−１７７８０１号公報 特開２０１０−２００１７９号公報 特開２０１０−１７１７５３号公報 特開２００９−１９４７００号公報

上述の従来技術では、合成する複数の画像間のブレを考慮していない。動き補償などを用いて画像の位置合わせを行って合成する場合でも、画像間のブレが大きい場合、位置合わせしても他の画像とのブレはなくならない。そのため、合成する画像間のブレの大きさによっては、所望のNR効果が得られない場合があった。

本発明はこのような従来技術の課題に鑑みてなされたものであり、画像間のブレ量を考慮した画像合成によってノイズ低減を行うノイズ低減装置およびその制御方法を提供することを目的とする。

上述の目的を達成するため、本発明に係るノイズ低減装置は、連続撮影によって得られた複数の画像について、複数の画像のいずれかである基準画像に対するブレ量を、基準画像以外の各々の画像について検出するブレ量検出手段と、複数の画像を加算平均することにより、時間方向のノイズを低減した合成画像を生成する生成手段と、合成画像に対して、ブレ量に基づいた強度で、空間方向のノイズ低減処理を適用する面内ノイズ低減処理手段と、を有し、面内ノイズ低減処理手段は、ブレ量が大きいほど、空間方向のノイズ低減処理の強度を弱くすることを特徴とする。

このような構成により、本発明によれば、画像間のブレ量を考慮した画像合成によってノイズ低減を行うノイズ低減装置およびその制御方法を提供することができる。

本発明の第１の実施形態に係るノイズ低減装置を備えるデジタルカメラの機能構成例を示すブロック図 図１のノイズ低減処理部の機能構成例を示すブロック図 図１のメモリ部の動作を説明するための模式図 図２の動きベクトル検出部の動作を説明するための模式図 図２のブレ量検出部の動作を説明するための模式図 図２の面内ノイズ低減処理部の動作を説明するための模式図 本発明の第２の実施形態に係るノイズ低減処理部の機能構成例を示すブロック図 本発明の第３の実施形態に係るノイズ低減処理部の機能構成例を示すブロック図 本発明の第４の実施形態に係るノイズ低減装置として機能しうる情報処理装置の機能構成例を示すブロック図 図９のメモリ３０２のメモリマップの例を示す図 第４の実施形態に係るノイズ低減装置の全体的な動作を説明するためのフローチャート 第４の実施形態に係るノイズ低減処理を説明するためのフローチャート

以下、添付図面を参照して本発明の例示的な実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明においては本発明の実施形態に係るノイズ低減装置を適用可能な装置の一例としてのデジタルカメラについて説明する。しかし、本発明に撮影機能は必須では無く、撮像装置以外の装置、例えば情報処理装置においても実現可能であるし、デジタルカメラを備えた任意の装置、例えば携帯電話機、携帯情報端末、ゲーム機などにおいても実現可能である。

（第１の実施形態）
本実施形態においては、位置合わせをしながら複数の画像を加算平均することにより時間方向のノイズを低減した加算平均画像を生成し、加算平均画像に対して、空間方向のノイズを低減する面内ノイズ低減処理を適用する。
図１は本発明の第１の実施形態に係るノイズ低減装置を備えるデジタルカメラ１００の機能構成例を示すブロック図である。デジタルカメラ１００は、光学系１、撮像素子２、第１信号処理部３、NR処理部４、第２信号処理部５、出力部６、バス７、ＵＩ部８を備える。

図２はノイズ低減装置であるNR処理部４の機能構成例を示すブロック図である。NR処理部４は、画像入力端子４０１、メモリ部４０２、動きベクトル検出部４０３、動き補償画像生成部４０４、スイッチ４０５、除算部４０６、加算部４０７、フレームメモリ４０８、ブレ量検出部４０９、面内NR処理部４１０、画像出力端子４１１を備える。

絞り、レンズなどの光学系１を通った光は、ＣＭＯＳイメージセンサ、ＣＣＤイメージセンサ等の撮像素子２で光電変換され、電気信号として第１信号処理部３に供給される。第１信号処理部３は電気信号にA/D変換やゲインコントロールなどを行い、デジタル画像信号としてNR処理部４に供給する。

ＵＩ部８は、典型的にはＬＣＤのような表示装置と、スイッチ、キーなどの入力デバイスを備え、ユーザがデジタルカメラ１００に各種の指示や設定を入力することを可能にする。なお、このような機能を実現できればＵＩ部８の構成は任意であり、入力が音声認識や視線検出などによって行われてたり、表示装置がなくてもよい。ＵＩ部８からの入力はバス７を介して光学系１、撮像素子２、第１信号処理部３、NR処理部４、第２信号処理部５、出力部６に供給される。

メモリ部４０２では、画像入力端子４０１を介して入力されるデジタル画像信号が複数フレーム分蓄積され、そのうちの基準フレームとなる１フレーム（ここではフレーム１とする）を含む２フレームのデジタル画像信号を動きベクトル検出部４０３に供給する。また、メモリ部４０２では、基準フレーム以外の１フレームを動き補償画像生成部４０４に出力し、基準フレームをスイッチ４０５およびブレ量検出部４０９に供給する。なお、基準フレームは連続撮影された複数の画像の１フレーム目である必要は無いが、便宜上ここでは１フレーム目であるとする。

動きベクトル検出部４０３では、入力された２フレームのデジタル画像信号に基づいて、２フレーム間の動きベクトルを検出し、動き補償画像生成部４０４に出力する。

動き補償画像生成部４０４では、動きベクトルと基準フレーム以外の１フレームに基づいて動き補償画像を生成し、スイッチ４０５とブレ量検出部４０９に供給する。

スイッチ４０５は、除算部４０６へ出力する画像信号をフレーム１と動き補償画像との間で切り替える。フレーム単位で複数枚撮影された画像についての最初の処理ではフレーム１を、２回目以降の処理に対しては動き補償画像を、それぞれ除算部へ出力する。

除算部４０６は、連続して撮影された画像のフレーム数Ｎに基づいて、供給される動き補償画像の画素値を除算し、加算部４０７へ出力する。

加算部４０７は、除算された動き補償画像と、１回前の処理でフレームメモリ４０８に蓄積された画像とを加算し、加算結果をフレームメモリ４０８に蓄積することにより、画像を加算合成する。また、加算部４０７は、連続撮影された画像の全フレームの加算結果を面内NR処理部４１０に出力する。

ブレ量検出部４０９は、基準フレーム（フレーム１）と動き補償画像とのブレ量を検出し、面内ノイズ低減処理部４１０に出力する。

面内ノイズ低減処理部４１０（以下、面内NR処理部という）は、ブレ量に基づいて加算画像に空間方向のノイズを低減する面内NR処理を適用し、適用結果を画像出力端子４１１に出力する。

このような構成のNR処理部４におけるノイズ低減動作について更に説明する。
画像入力端子４０１からは、合成を行う静止画像（例えば連続して撮影された複数の静止画像）が画像（フレーム）単位で順次入力される。本実施形態では、画像の解像度は縦h画素、横w画素（h, wは正の整数）、撮像時のISO感度は12800とする。また、連続撮影時の絞り値およびシャッター速度は共通であり、連続撮影枚数は６枚とする。

メモリ部４０２には、図３（ａ）に示すように、連続撮影された６枚の画像が順次書き込まれる。このとき、メモリ部４０２は、１枚目の画像を基準画像として識別してフレーム１として、２枚目以降の画像をフレーム２〜フレーム６として格納する。上述の通り、動きベクトル検出部４０３へは、フレーム１（基準フレーム）と、フレーム２〜６（処理対象フレーム）の１フレームとの合計２フレームが順次供給される。ただし、メモリ部４０２からの最初の読み出し時にはフレーム１だけを読み出してスイッチ４０５へ供給する。

つまり、図３（ｂ）に示すように、メモリ部４０２からは、まず基準フレームのみが出力され、その後は、基準フレームと処理対象フレームの１つとからなる一対のフレームの出力を５回繰り返す。スイッチ４０５は、最初の、基準フレームだけが出力される期間においてはメモリ部４０２を、それ以外の期間は動き補償画像生成部４０４を選択する。

動きベクトル検出部４０３は、図４に示すように、基準フレームと処理対象フレームとに対し、所定のブロック単位での動きベクトル探索を行う。そして、動き補償画像生成部４０４では、処理対象フレームとブロック単位での動きベクトルを用いて、処理対象フレームから動き補償画像（基準フレームに対する動きを補償した画像）を生成する。

ブレ量検出部４０９では、基準画像に対する動き補償画像のブレ量を検出する。動き補償画像は、動き補償によって基準画像に対して位置合わせされた画像ではあるが、完全に位置合わせされているわけではない。そのため、動き補償画像と基準画像がどのくらいブレているかを検出する。本実施形態では、動き補償画像と基準画像の絶対差分値を画素単位で算出し、算出結果を所定の閾値により２値化し、値１となる画素の計数値を画素単位の値に換算した値を、ブレ量を表す指数（ブレ指数）として検出する。

c_nは動き補償画像、s_nは基準画像（ここでｎは画素の識別番号とする）とすると、ブレ量検出部４０９は
d_n = | c_n - s_n |
によって画素ごとの差分絶対値d_nを求める。

そして、ブレ量検出部４０９は、閾値θ1との大小関係により、d_nを、０か１の値を有するv_nに二値化する。
すなわち、
v_n = 0 ( if d_n ＜ θ1)
v_n = 1 ( if d_n ≧ θ1)
である。

次いでブレ量検出部４０９は、１の値を有するv_nの合計数countを画像全体について求め、さらに合計値countを画素単位の値ｆに変換する。
すなわち、
ｆ = count / ( w * h )
である。

ブレ量検出部４０９は、図５に示すような、値ｆとブレ指数ｂとの予め定められた関係に基づき、ブレ指数ｂを求める。図５からわかるように、ブレ指数ｂは、基準画像と画素の差が少ない、すなわちブレ量の少ない画像ほど１に近く、ブレ量の大きな画像ほど０に近い値を有する。

ブレ量検出部４０９では、この一連の処理を、動き補償画像と基準画像とのそれぞれの組み合わせについて実行し、基準画像に対する個々の動き補償画像のブレ指数ｂを加算平均して、面内NR処理部４１０に供給する加算平均ブレ指数ｂｆを算出する。

除算部４０６は、個々の動き補償画像について、画素値を連続撮影枚数（ここでは６）で除算し、除算画像div_nを求める。
すなわち、
div_n = c_n / 6
である。

ただし、除算部４０６は、最初の、基準画像のみが入力される場合には、
div_n = s_n / 6
として除算画像div_nを求める。

加算部４０７は、次式のように、フレームメモリ４０８から読みだされる加算画像p_nと除算画像div_nの加算を行う。
m_n = div_n + p_n
加算結果m_nは面内NR処理部４１０へ出力とされると共に、フレームメモリ４０８に新たな加算画像p_nとして書きこまれる。つまり、１つ前の加算結果がフレームメモリ４０８に格納されており、それに新たな除算画像を加算して書戻すため、最終的にはフレーム１に対し、動き補償済みのフレーム２〜フレーム６を加算し、平均した合成画像を生成していることと等価である。

以後の説明においては、加算結果m_nが、連続撮影された全ての画像の加算平均画像であるものとする。

面内NR処理部４１０は、本実施形態では、ε−フィルタを用いて空間的ノイズ低減を行うものとする。ただし、ε−フィルタに限らず、空間的なノイズ低減を行うフィルタであって、その強度を調整可能な任意のフィルタを用いることができる。注目画素の画素値をm_nとした場合、図６に示すように注目画素の周辺画素m_n-5〜m_n+5を用いて平滑化することで、注目画素のノイズを低減するものとする。従って、ε−フィルタのタップ数は１１である。また、ε−フィルタの特性上、注目画素の画素値との差が±εの範囲内の周辺画素値のみを平滑化に用いる。そして、範囲を超える画素値を有する周辺画素m_n-5，m_n-2，m_n+4の値は、注目画素m_nの値と置き換えることにより、注目画素の値に重みを付けた加重平均値とする。なお、ε−フィルタのタップ数は１１に限らず、他の数としてもよい。

以下に、ノイズ除去後の注目画素値を求める計算式を示す。ここで加算平均ブレ指数ｂｆは、上述の通り、基準画像に対する個々の動き補償画像のブレ指数ｂの加算平均値である。

ここで、a_kは各画素に対する、注目画素からの距離に応じた重みを示しており、注目画素m_nから幾何学的に遠いほど小さく、近いほど大きく設定する。そして、距離に応じた重みa_kに対し、加算平均ブレ指数ｂｆを乗算することにより、ε-フィルタで最終的に用いる画素の重みを決定する。上述のように、ブレ指数ｂはブレ量が大きいほど０に近い値となるため、ブレ量が大きい画像においては重みが小さくなり、フィルタの強度（すなわち面内NR処理の強度）は弱くなる。そのため、ブレ量の大きい画像を加算合成した画像に対して面内NR処理を適用することによる画像のボケ増大を抑制することができる。一方、ブレ量の小さな画像を加算合成した場合には通常の強度の面内NR処理が適用されるため、空間方向における所望のノイズ低減効果を得ることができる。

このようにして、面内NR処理部４１０によって算出されたノイズ低減後の注目画素値y_nが、画像出力端子４１１から出力される。

以上説明したように、本実施形態によれば、連続撮影された複数の画像を加算平均することによるNR処理と、面内NR処理を組み合わせて適用する際に、画像間のブレ量が大きいほど面内NR処理の強度を弱くする。そのため、ブレ量の大きい画像を加算合成した画像に対して面内NR処理を適用することによる画像のボケ増大を抑制することができ、効果的なNR処理を実現することが可能となる。

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態に係るノイズ低減装置について説明する。なお、本実施形態においてはNR処理部４の構成および動作が第１の実施形態と異なるため、NR処理部４についてのみ説明する。

図７は、本実施形態におけるNR処理部４の機能構成例を示すブロック図で、第１の実施形態と同様の構成については図２と同じ参照数字を付し、重複する説明は省略する。
本実施形態においては、面内NR処理を合成前に行うため、面内NR処理部４１０の配置と、除算部４０６及び加算部４０７が処理する画像が面内NR処理済みの画像であることが第１の実施形態と異なる。

ブレ量検出部４０９は、動き補償画像と基準画像とに基づいて、ブレ量を画像単位で算出し、面内NR処理部４１０へ供給する。
面内NR処理部４１０は、ブレ量と動き補償画像とに基づいて、１画面内でNR処理を施して除算部４０６に出力する。

除算部４０６は、連続して撮影された画像のフレーム数Ｎに基づいて、供給される動き補償画像の画素値を除算し、加算部４０７へ出力する。

加算部４０７は、除算された動き補償画像と、１回前の処理でフレームメモリ４０８に蓄積された画像とを加算し、加算結果をフレームメモリ４０８に蓄積することにより、画像を加算合成する。また、加算部４０７は、連続撮影された画像の全フレームの加算結果を画像出力端子４１１から出力する。

本実施形態においては、面内NR処理部４１０が、ブレ量検出部４０９が個々の動き補償画像に対して求めたブレ指数ｂを平均することなく、個々の動き補償画像に対して面内NR処理を適用する。また、基準画像に対しても、面内NR処理を適用する。基準画像に対する面内NR処理については、ブレ指数ｂを１（すなわち、ブレがない状態）とすればよい。

従って、本実施形態においても第１の実施形態と同様のε-フィルタを用いて空間的ノイズ低減を行うものとすると、ノイズ除去後の注目画素値を求める計算式は、第１の実施形態における式の加算平均ブレ指数ｂｆの代わりにブレ指数ｂを用いたものとなる。すなわち、

である。

このようにして、ブレ量が大きいほど弱い面内NR処理が適用された動き補償画像を除算部４０６および加算部４０７によって合成し、合成画像を生成する。従って、合成画像に対して加算平均ブレ指数を用いて面内NR処理を行う第１の実施形態の構成に比べ、個々の動き補償画像のブレ量に応じた面内NR処理を行うことが可能である分、精度の良いノイズ低減が可能となる。

（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態に係るノイズ低減装置について説明する。なお、本実施形態においてはNR処理部４の構成および動作が第２の実施形態と異なるため、NR処理部４についてのみ説明する。

図８（ａ）は、本実施形態におけるNR処理部４の機能構成例を示すブロック図で、第１の実施形態と同様の構成については図２と同じ参照数字を付し、重複する説明は省略する。
本実施形態においては、動き補償画像を生成するための、動きベクトル検出部４０３及び動き補償画像生成部４０４を有していないことが第２の実施形態と異なる。例えば、デジタルカメラが三脚や他の固定部材に据え付けされるなどして、装置ブレが無視できる場合には、画像間の位置合わせのために動き補償を行う必要が無い。そのため、動きベクトル検出部４０３及び動き補償画像生成部４０４は不要となる。

第１の実施形態の構成においても同様であり、動きベクトル検出部４０３及び動き補償画像生成部４０４を除いた構成を図８（ｂ）に示す。

例えばノイズ除去装置を撮像装置に適用する場合、撮像装置が固定されていることが明確であれば、動きベクトル検出部４０３及び動き補償画像生成部４０４の処理を省略し、それ以外の場合は動き補償画像を生成するようにしてもよい。撮像装置が固定されていることが明確な場合とは、例えば、三脚モードが設定されている状態で撮影された画像を処理する場合や、ジャイロのような装置の動きを検出するセンサーの出力が所定の閾値以下であることによって判別することができる。

図８（ａ），（ｂ）のいずれの場合も、動き補償画像の代わりにメモリ部４０２から読み出された画像フレームがそのまま用いられることを除き、第２または第１の実施形態と同様のノイズ低減処理が実行される。

本実施形態によれば、動き補償に必要な動きベクトル検出処理および動き補償画像生成処理が不要となるので、処理を大幅に軽減することができる。

（第４の実施形態）
上述の第１、第２、第３の実施形態におけるNR処理部４を、スタンドアロンのノイズ除去装置として実施することができる。例えば、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置でNR処理部４の機能を実現するためのプログラムを実行することによってソフトウェア的に実現することができる。この場合、情報処理装置をNR処理部４として機能させるためのプログラムもまた本発明を構成する。

図９は、ノイズ除去装置として機能することのできる情報処理装置３００の機能構成例を示すブロック図である。
図中、ＣＰＵ３０１は装置全体の制御、及び種種の処理を行う中央演算装置である。メモリ３０２は、BIOSやブートプログラムを記憶しているROMと、ＣＰＵ３０１がワークエリアとして使用するRAMとから構成される。指示入力部３０３はキーボード、マウスなどのポインティングデバイス、及び各種スイッチで構成される。外部記憶装置３０４はオペレーティングシステム（OS）、情報処理装置３００をNR処理部４として機能させるためのコンピュータプログラム、演算に必要な記憶領域を提供する外部記憶装置（例えばハードディスク装置）である。記憶装置３０５は、リムーバブル記憶媒体（例えば光学記録媒体や半導体メモリカード）にアクセスするための装置である。カメラ３０６は、ＣＰＵ３０１の制御に従い静止画や動画を撮像可能である。なお、カメラ３０６は情報処理装置３００の外部装置であってもよい。通信インタフェース３０８は通信路３０９を介して外部装置とデータを送受信するためのインタフェースである。通信路３０９は有線および無線の少なくとも一方により外部機器と通信するための通信媒体である。

処理に先立ち、指示入力部３０３で装置に電源が入力されると、メモリ３０２のROMに格納されているブートプログラムに従って、ＣＰＵ３０１が外部記憶装置３０４からメモリ３０２のRAMにOSをロードする。そして、ユーザによる指示に従い、外部記憶装置３０４または記憶装置３０５からアプリケーションプログラムをメモリ３０２にロードしてＣＰＵ３０１が実行することで、情報処理装置３００がノイズ除去装置として機能する。このアプリケーションプログラムがメモリ３０２のRAMにロードされた状態のメモリマップを図１０に模式的に示す。

メモリ３０２のRAMには、装置全体を制御して各種ソフトウェアを制御するためのOS、画像加算（合成）によるNR処理や面内NR処理を実現する画像処理アプリケーションが格納されている。更に、カメラ３０６を制御して画像を１枚ずつ入力する画像入力アプリケーションや、入力された画像データを格納する画像エリア、各種パラメータを格納するワーキングエリアが設けられている。

図１１はＣＰＵ３０１が実行する画像処理アプリケーションの全体的な処理の流れを示すフローチャートである。
Ｓ１１１でＣＰＵ３０１は装置各部の初期化を行う。Ｓ１１２でＣＰＵ３０１は画像処理アプリケーションが終了したかどうか判定する。例えばＣＰＵ３０１は、指示入力部３０３を通じてユーザから終了指示が入力された場合に終了と判定する。

Ｓ１１３でＣＰＵ３０１は、例えば指示入力部３０３からの撮影実行指示に応じてカメラ３０６を制御し、フレーム画像を取得する。なお、フレーム画像は予め撮影されたものを外部記憶装置３０４や記憶装置３０５から取得してもよい。そして、Ｓ１１４でＣＰＵ３０１は、撮影により得られたフレーム画像に対し、上述したノイズ低減処理（画像合成によるNRと、面内NR）とを適用し、Ｓ１１２に戻る。

ここで、Ｓ１１４で行うノイズ低減処理について、図１２のフローチャートを用いて詳しく説明する。
Ｓ１２１でＣＰＵ３０１は、連続して撮影された複数の画像を取得する。Ｓ１２２でＣＰＵ３０１は、基準画像に対する基準画像以外の画像のブレ量を検出する。ここでは、動き補償画像を生成していないが、動き補償画像を生成する場合には上述した動きベクトル検出処理および動き補償画像生成処理を実行し、動き補償画像についてブレ量を検出する。
Ｓ１２３でＣＰＵ３０１は、検出されたブレ量を用いた面内NR処理を適用する。ここでは第２の実施形態と同様、合成前に面内NR処理を行うものとする。Ｓ１２４でＣＰＵ３０１は、面内NR処理を施した画像（基準画像を含む）を加算平均した合成画像を生成し、Ｓ１２５で１枚の画像として出力する。

本実施形態によれば、画像品質において図８（ａ）の構成と同等な効果を得ることができる。なお、上述した画像処理アプリケーションが記憶装置３０５に装着されたリムーバブルメディアから供給される場合、このリムーバブルメディアもまた本発明を構成することはいうまでもない。

Claims (7)

1. 画像のノイズ低減処理を行うノイズ低減装置であって、
   連続撮影によって得られた複数の画像について、該複数の画像のいずれかである基準画像に対するブレ量を、前記基準画像以外の各々の画像について検出するブレ量検出手段と、
   前記複数の画像を加算平均することにより、時間方向のノイズを低減した合成画像を生成する生成手段と、
   前記合成画像に対して、前記ブレ量に基づいた強度で、空間方向のノイズ低減処理を適用する面内ノイズ低減処理手段と、を有し、
   前記面内ノイズ低減処理手段は、前記ブレ量が大きいほど、前記空間方向のノイズ低減処理の強度を弱くすることを特徴とするノイズ低減装置。
2. 前記面内ノイズ低減処理手段は、前記基準画像以外の各々の画像について検出されたブレ量を加算平均したブレ量に基づく強度で、前記空間方向のノイズ低減処理を適用することを特徴とする請求項１記載のノイズ低減装置。
3. 前記複数の画像のうち前記基準画像以外の各々の画像について、前記基準画像に対する動きを補償した動き補償画像を生成する動き補償手段をさらに有し、
   前記生成手段は、前記基準画像と前記動き補償画像とを加算平均して前記合成画像を生成することを特徴とする請求項１または２に記載のノイズ低減装置。
4. 画像のノイズ低減処理を行うノイズ低減装置であって、
   連続撮影によって得られた複数の画像について、該複数の画像のいずれかである基準画像に対するブレ量を、前記基準画像以外の各々の画像について検出するブレ量検出手段と、
   前記複数の画像の各々に対して、空間方向のノイズ低減処理を適用する面内ノイズ低減処理手段と、
   前記空間方向のノイズ低減処理が適用された前記複数の画像を加算平均することにより、時間方向のノイズを低減した合成画像を生成する生成手段と、を有し、
   前記面内ノイズ低減処理手段は、前記基準画像以外の各々の画像に対して適用する前記空間方向のノイズ低減処理の強度を、前記ブレ量が大きいほど弱くすることを特徴とするノイズ低減装置。
5. 画像のノイズ低減処理を行うノイズ低減装置の制御方法であって、
   ブレ量検出手段が、連続撮影によって得られた複数の画像について、該複数の画像のいずれかである基準画像に対するブレ量を、前記基準画像以外の各々の画像について検出するブレ量検出工程と、
   生成手段が、前記複数の画像を加算平均することにより、時間方向のノイズを低減した合成画像を生成する生成工程と、
   面内ノイズ低減処理手段が、前記合成画像について、前記ブレ量に基づいた強度で、空間方向のノイズ低減処理を適用する面内ノイズ低減処理工程と、を有し、
   前記面内ノイズ低減処理工程では、前記検出されたブレ量が大きいほど、前記空間方向のノイズ低減処理の強度を弱くすることを特徴とするノイズ低減装置の制御方法。
6. 画像のノイズ低減処理を行うノイズ低減装置の制御方法であって、
   ブレ量検出手段が、連続撮影によって得られた複数の画像について、該複数の画像のいずれかである基準画像に対するブレ量を、前記基準画像以外の各々の画像について検出するブレ量検出工程と、
   面内ノイズ低減処理手段が、前記複数の画像の各々について、空間方向のノイズ低減処理を適用する面内ノイズ低減処理工程と、
   生成手段が、前記空間方向のノイズ低減処理が適用された前記複数の画像を加算平均することにより、時間方向のノイズを低減した合成画像を生成する生成工程と、を有し、
   前記面内ノイズ低減処理工程では、前記基準画像以外の各々の画像に対して適用する前記空間方向のノイズ低減処理の強度を、前記ブレ量が大きいほど弱くすることを特徴とするノイズ低減装置の制御方法。
7. コンピュータを、請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載のノイズ低減装置として機能させるためのプログラム。

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