JP5941660B2 - Noise detection device, playback device, and noise detection program - Google Patents

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本発明は、ノイズ検知装置、再生装置、およびノイズ検知プログラムに関する。   The present invention relates to a noise detection device, a playback device, and a noise detection program.

動画像においては、特定の要因に起因する固有のノイズが発生することが知られている。例えば、動画像において輝度や色が短い時間内に大きく変化する点滅ノイズがある。そこで、このような点滅ノイズの検知を自動化することが考えられている。例えば、特許文献1の発明では、フレーム画像にサンプリング位置を表す標本点を複数設定し、標本点の色情報を順次抽出して判断を行うことにより、点滅ノイズを自動的に検知する技術が開示されている。   In a moving image, it is known that inherent noise due to a specific factor occurs. For example, there is flashing noise in which luminance and color change greatly within a short time in a moving image. Therefore, it is considered to automate the detection of such blinking noise. For example, the invention of Patent Document 1 discloses a technique for automatically detecting blinking noise by setting a plurality of sample points representing sampling positions in a frame image and sequentially extracting and determining color information of the sample points. Has been.

特許第4476125号Japanese Patent No. 4476125

しかし、特許文献1の発明は、各標本点の色情報を、フレーム全体で平均化しているため、正しい検知が行われない場合がある。例えば、上述した平均化により求められた平均値は、「フレームの一部が非常に明るい点滅ノイズ」と「フレーム全体が中程度に明るい点滅ノイズ」とで同じになってしまう場合がある。   However, in the invention of Patent Document 1, since the color information of each sample point is averaged over the entire frame, correct detection may not be performed. For example, the average value obtained by the above-described averaging may be the same for “flashing noise with a part of the frame being very bright” and “flashing noise with a moderately bright part of the entire frame”.

本発明の目的は、動画像に含まれる点滅ノイズを、精度良く的確に自動で検知するための手段を提供することにある。   An object of the present invention is to provide means for automatically and accurately detecting blinking noise included in a moving image.

一の態様のノイズ検知装置は、処理の対象となる動画像の情報を取得する取得部と、前記動画像を構成する複数枚の画像のそれぞれを、複数の領域に分割する分割部と、前記領域ごとに、検知対象の点滅ノイズに関する特徴量を算出する算出部と、前記複数枚の画像間において、現在の画像における前記特徴量と、1つ前の画像における前記特徴量との差分に基づいて前記領域の前記特徴量の変化が増加又は減少であるかを判定する状態判定部と、前記状態判定部で判定した前記領域の特徴量の変化の増加期間または減少期間における前記特徴量の差分の累積値に基づいて、前記動画像の任意の領域に領域ノイズが含まれるか否かを判定する領域ノイズ判定部と、前記領域ノイズ判定部の判定結果に基づいて、前記動画像に前記点滅ノイズが含まれるか否かの判定を行うノイズ判定部と、を備え、前記増加期間は、状態判定部により減少と判定されるまで連続して増加と判定された期間であり、前記減少期間は、増加と判定されるまで連続して減少と判定された期間である。 The noise detection apparatus according to one aspect includes an acquisition unit that acquires information of a moving image to be processed, a dividing unit that divides each of a plurality of images constituting the moving image into a plurality of regions, Based on the difference between the feature amount in the current image and the feature amount in the previous image between the plurality of images, a calculation unit that calculates a feature amount related to the blinking noise to be detected for each region A state determination unit that determines whether the change in the feature amount of the region is an increase or decrease, and a difference between the feature amounts in an increase period or a decrease period of the change in the feature amount of the region determined by the state determination unit of based on the cumulative value, and whether the determined area noise judgment unit or a region noise included in the area of the arbitrary of the moving image, based on the region the noise determination unit of the judgment result, the on the moving image Flashing noise A noise determination unit that determines whether or not it is rare, and the increase period is a period that is continuously determined to increase until it is determined to be decreased by the state determination unit, and the decrease period is an increase This is a period during which it is continuously determined that the value decreases until it is determined.

なお、前記状態判定部は、現在の画像における前記特徴量と1つ前の画像における前記特徴量との差分が予め定められた閾値を越えないときには、1つ前の判定を維持しても良い。   The state determination unit may maintain the previous determination when the difference between the feature amount in the current image and the feature amount in the previous image does not exceed a predetermined threshold. .

また、前記領域ノイズ判定部は、前記領域の特徴量の変化の増加期間または減少期間における前記特徴量の差分の累積値が所定の閾値より大きい場合に、前記領域に前記領域ノイズが含まれると判定しても良い。
また、特徴量変化量算出部を有し、前記特徴量変化算出部は、前記状態判定部による判定が1つ前の画像における判定と同一のときは前記差分の値を累積しても良い。
The area noise determination unit may include the area noise in the area when a cumulative value of the difference between the feature quantities in an increase period or a decrease period of the change in the feature quantity of the area is larger than a predetermined threshold. You may judge.
In addition, a feature amount change amount calculation unit may be included, and the feature amount change amount calculation unit may accumulate the difference value when the determination by the state determination unit is the same as the determination in the previous image. .

前記状態判定部は前記増加もしくは前記減少のどちらかの状態を所定時間維持した場合に定常状態と判定しても良い。   The state determination unit may determine that the state is in a steady state when either the increase or the decrease is maintained for a predetermined time.

また、前記ノイズ判定部は、前記領域ノイズ判定部による判定結果に基づいて、前記動画像を構成するそれぞれの画像単位で前記点滅ノイズが含まれるか否かを判定し、判定結果に基づいて、前記動画像に前記点滅ノイズが含まれるか否かの判定を行っても良い。 Further, the noise determination unit determines whether or not the blinking noise is included in each image unit constituting the moving image based on the determination result by the region noise determination unit, and based on the determination result, It may be determined whether or not the blinking noise is included in the moving image .

また、前記ノイズ判定部は、前記画像単位で前記点滅ノイズが含まれるか否かを判定した結果に基づいて、前記動画像において、所定の時間内に所定の回数以上の前記点滅ノイズが含まれるか否かの判定を行っても良い。 In addition, the noise determination unit includes the blinking noise more than a predetermined number of times within a predetermined time in the moving image based on a result of determining whether the blinking noise is included in the image unit. Whether or not it may be determined.

また、前記算出部は、前記特徴量として、前記画像の輝度に関する特徴量と、前記画像の色情報に関する特徴量との少なくとも一方を算出しても良い。   Further, the calculation unit may calculate at least one of a feature value related to luminance of the image and a feature value related to color information of the image as the feature value.

また、一の態様のノイズ検知装置は、第1画像と第2画像とを有する動画像の情報を取得する取得部と、前記第1画像の複数の領域、及び、前記第2画像の複数の領域の点滅ノイズに関する情報を算出する算出部と、前記第1画像の前記領域の前記情報と、前記第2画像の前記領域の前記情報との差異が増加であるか減少であるかを判定する第1判定部と、前記第1判定部により減少と判定されるまで連続して増加と判定された期間である第1期間における、前記第1画像の前記領域の前記情報と前記第2画像の前記領域の前記情報との差異を累積した値、及び、前記第1判定部により増加と判定されるまで連続して減少と判定された期間である第2期間における、前記第1画像の前記領域の前記情報と前記第2画像の前記領域の前記情報との差異を累積した値の少なくとも一方に基づいて、前記動画像に前記点滅ノイズが含まれるか否かを判定する第2判定部とを備える。
また、前記第1画像を複数の前記領域に分割し、前記第2画像を複数の前記領域に分割する分割部を有する。
一の態様の再生装置は、動画像を記録する記録部と、前記動画像を再生する再生部と、上述した何れかのノイズ検知装置とを備え、前記取得部は、前記記録部から前記動画像の情報を取得する。
The noise detection device according to one aspect includes an acquisition unit that acquires information of a moving image including a first image and a second image, a plurality of regions of the first image, and a plurality of regions of the second image. A calculation unit that calculates information related to blinking noise in a region, and determines whether the difference between the information in the region of the first image and the information in the region of the second image is an increase or decrease. The information of the region of the first image and the second image in the first period, which is a period in which the first determination unit is continuously determined to increase until it is determined to be decreased by the first determination unit The area of the first image in the second period, which is a value obtained by accumulating the difference between the area and the information, and a period in which the first determination unit continuously determines a decrease until the increase is determined. And the information of the region of the second image Differences based on at least one of a value obtained by accumulating, and a second determination unit configured to determine whether include the flashing noise on the moving image.
Further, the image processing apparatus includes a dividing unit that divides the first image into a plurality of the regions and divides the second image into the plurality of regions.
The playback device according to one aspect includes a recording unit that records a moving image, a playback unit that plays back the moving image, and any one of the noise detection devices described above, and the acquisition unit receives the moving image from the recording unit. Get image information.

一の態様のノイズ検知プログラムは、処理の対象となる動画像の情報を取得する取得処理と、前記動画像を構成する複数枚の画像のそれぞれを、複数の領域に分割する分割処理と、前記領域ごとに、検知対象の点滅ノイズに関する特徴量を算出する算出処理と、前記複数枚の画像間において、現在の画像における前記特徴量と、1つ前の画像における前記特徴量との差分に基づいて前記領域の前記特徴量の変化が増加又は減少であるかを判定する状態判定処理と、前記状態判定処理により判定した前記領域の特徴量の変化の増加期間または減少期間における前記特徴量の差分の累積値に基づいて、前記動画像の任意の領域に領域ノイズが含まれるか否かを判定する領域ノイズ判定処理と、前記領域ノイズ判定処理の判定結果に基づいて、前記動画像に前記点滅ノイズが含まれるか否かの判定を行うノイズ判定処理と、をコンピュータに実行させるものであり、前記増加期間は、前記状態判定処理により減少と判定されるまで連続して増加と判定された期間であり、前記減少期間は、前記状態判定処理により増加と判定されるまで連続して減少と判定された期間である。
また、一の態様のノイズ検知プログラムは、第1画像と第2画像とを有する動画像の情報を取得する取得処理と、前記第1画像の複数の領域、及び、前記第2画像の複数の領域の点滅ノイズに関する情報を算出する算出処理と、前記第1画像の前記領域の前記情報と、前記第2画像の前記領域の前記情報との差異が増加であるか減少であるかを判定する第1判定処理と、前記第1判定処理により減少と判定されるまで連続して増加と判定された期間である第1期間における、前記第1画像の前記領域の前記情報と前記第2画像の前記領域の前記情報との差異を累積した値、及び、前記第1判定処理により増加と判定されるまで連続して減少と判定された期間である第2期間における、前記第1画像の前記領域の前記情報と前記第2画像の前記領域の前記情報との差異を累積した値の少なくとも一方に基づいて、前記動画像に前記点滅ノイズが含まれるか否かを判定する第2判定処理と、をコンピュータに実行させる。
この場合、前記第1画像を複数の前記領域に分割し、前記第2画像を複数の前記領域に分割する分割処理を有する。
The noise detection program of one aspect includes an acquisition process for acquiring information on a moving image to be processed, a dividing process for dividing each of a plurality of images constituting the moving image into a plurality of regions, For each region, based on a calculation process for calculating a feature amount related to blinking noise to be detected, and a difference between the feature amount in the current image and the feature amount in the previous image between the plurality of images. A state determination process for determining whether the change in the feature amount of the region is an increase or a decrease, and a difference between the feature amounts in an increase period or a decrease period of a change in the feature amount of the region determined by the state determination process of based on the cumulative value, and determines the area noise determination process whether include regions noise in any area of the moving image, based on a determination result of the region noise judgment process, the A noise determination process it is determined whether or not the included flashing noise in the image, which causes a computer to execute the said increase periods, and continuously increased until it is determined that the reduction by the state determination process It is a determined period, and the decrease period is a period determined to decrease continuously until it is determined to increase by the state determination process.
The noise detection program according to one aspect includes an acquisition process for acquiring information on a moving image having a first image and a second image, a plurality of regions of the first image, and a plurality of regions of the second image. A calculation process for calculating information related to blinking noise in a region, and determining whether the difference between the information in the region of the first image and the information in the region of the second image is an increase or decrease. The first determination process and the information of the region of the first image and the second image in the first period, which is a period determined to be increased continuously until it is determined to be decreased by the first determination process The area of the first image in the second period, which is a value obtained by accumulating the difference between the information of the area and the decrease continuously until the increase is determined by the first determination process The information and the second image Based the difference between the information of the frequency band on at least one value obtained by accumulating, a second determination process of determining whether or not include the flash noise on the moving image, causes the computer to execute.
In this case, the image processing apparatus includes a dividing process of dividing the first image into the plurality of areas and dividing the second image into the plurality of areas.

本発明によれば、動画像に含まれる点滅ノイズを、精度良く的確に自動で検知するための手段を提供することができる。   According to the present invention, it is possible to provide means for automatically and accurately detecting blinking noise included in a moving image.

ノイズ検知装置の構成例を示すブロック図Block diagram showing a configuration example of a noise detection device ノイズ検知時のノイズ検知装置の動作例を示す流れ図Flow chart showing an example of operation of the noise detection device during noise detection ノイズ検知時のノイズ検知装置の動作例を示す流れ図(続き)Flow chart showing an example of the operation of the noise detection device during noise detection (continued) ノイズ検知時のノイズ検知装置の動作例を示す流れ図(続き)Flow chart showing an example of the operation of the noise detection device during noise detection (continued) 分割処理について説明する図Diagram explaining split processing 色相に関する重み付けテーブルの例Example of weighting table for hue 彩度に関する重み付けテーブルの例Example of weighting table for saturation 明度に関する重み付けテーブルの例Example of a weighting table for brightness 差分値の変化の状態について説明する図The figure explaining the change state of a difference value 差分値の変化の状態について説明する別の図Another diagram explaining the change state of the difference value 輝度点滅の検出の変形例について説明する図The figure explaining the modification of a brightness | luminance blink detection

図1は、実施形態でのノイズ検知装置の構成例を示すブロック図である。ノイズ検知装置には、処理の対象となる動画像(対象動画像)について、ノイズを検知するためのノイズ検知プログラムが予めインストールされる。   FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of a noise detection device according to an embodiment. In the noise detection apparatus, a noise detection program for detecting noise is installed in advance for a moving image (target moving image) to be processed.

なお、対象動画像はどのようなものであっても良い。例えば、デジタル画像を生成可能な撮像装置により生成されたものであっても良いし、アナログの動画像の画像データをデジタルデータに変換したものであっても良いし、ビデオテープなどに記録された動画像をデジタルデータに変換したものであっても良い。また、コンピュータなどにより作成された動画像であっても良い。   Note that any target moving image may be used. For example, it may be generated by an imaging device capable of generating a digital image, may be converted from analog moving image image data to digital data, or recorded on a video tape or the like. A moving image may be converted into digital data. Further, it may be a moving image created by a computer or the like.

また、以下では、対象動画像の全フレームをノイズ検知の対象として処理を行う例を示すが、対象動画像の一部のフレームのみをノイズ検知の対象として処理を行っても良い。この場合、ノイズ検知の対象となるフレームは、ユーザ操作に基づいて指定されても良いし、対象動画像の情報などに基づいて自動で指定されても良い。   In the following, an example in which all the frames of the target moving image are processed as noise detection targets will be described. However, only a part of the frames of the target moving image may be processed as noise detection targets. In this case, the noise detection target frame may be specified based on a user operation, or may be automatically specified based on information on the target moving image.

図1に示すノイズ検知装置11は、ノイズ検知部12、CPU13、アラーム出力部14および入出力I/F15、バス16を有している。CPU13は、入出力I/F14と相互に接続される。また、ノイズ検知部12の出力は、バス16を介してCPU13に接続される。さらに、アラーム出力部14は、CPU13により制御される。   A noise detection device 11 shown in FIG. 1 includes a noise detection unit 12, a CPU 13, an alarm output unit 14, an input / output I / F 15, and a bus 16. The CPU 13 is connected to the input / output I / F 14. The output of the noise detection unit 12 is connected to the CPU 13 via the bus 16. Further, the alarm output unit 14 is controlled by the CPU 13.

ノイズ検知装置11に入力された対象動画像の画像データは、ノイズ検知部12に入力される。   The image data of the target moving image input to the noise detection device 11 is input to the noise detection unit 12.

さらに、ノイズ検知装置11には、入出力I/F14を介して、不図示の入力デバイス(キーボード、ポインティングデバイスなど)やモニタ、LAN接続のためのネットワークケーブルなどが接続されている。   Furthermore, an input device (such as a keyboard and pointing device) (not shown), a monitor, a network cable for LAN connection, and the like are connected to the noise detection device 11 via an input / output I / F 14.

また、ノイズ検知装置11は、不図示の記憶装置(例えば、ハードディスクや、不揮発性の半導体メモリなどの記憶媒体で構成される)を備える。この記憶装置には、画像処理プログラムや、プログラムの実行に必要となる各種のデータが記録されている。   The noise detection device 11 includes a storage device (not shown) (for example, a storage medium such as a hard disk or a nonvolatile semiconductor memory). This storage device stores an image processing program and various data necessary for executing the program.

CPU13は、ノイズ検知装置11の各部を統括的に制御するプロセッサである。また、アラーム出力部14は、スピーカ、モニタ、ランプなどの報知部材を備え、ノイズ検知部12による検知結果をユーザに報知する。   The CPU 13 is a processor that comprehensively controls each unit of the noise detection device 11. The alarm output unit 14 includes a notification member such as a speaker, a monitor, and a lamp, and notifies the user of the detection result by the noise detection unit 12.

ノイズ検知部12は、図1に示すように、対象動画像が入力されるYHSV変換部31、輝度点滅ノイズを検知する輝度点滅ノイズ検知部22、色点滅ノイズを検知する色点滅ノイズ検知部23を有する。そして、輝度点滅ノイズ検知部22は、Y評価値算出部31、ブロック輝度点滅検出部32、フレーム輝度点滅判定部33、輝度点滅判定部34の各部を備え、色点滅ノイズ検知部23は、H評価値算出部35、S評価値算出部36、V評価値算出部37、ブロック色情報算出部38、ブロック色点滅検出部39、フレーム色点滅判定部40、色点滅判定部41の各部を備える。   As shown in FIG. 1, the noise detection unit 12 includes a YHSV conversion unit 31 to which a target moving image is input, a luminance blinking noise detection unit 22 that detects luminance blinking noise, and a color blinking noise detection unit 23 that detects color blinking noise. Have The luminance flashing noise detection unit 22 includes a Y evaluation value calculation unit 31, a block luminance flashing detection unit 32, a frame luminance flashing determination unit 33, and a luminance flashing determination unit 34. Each unit includes an evaluation value calculation unit 35, an S evaluation value calculation unit 36, a V evaluation value calculation unit 37, a block color information calculation unit 38, a block color blink detection unit 39, a frame color blink determination unit 40, and a color blink determination unit 41. .

以上説明した構成のノイズ検知装置11は、予め定められた固有の点滅ノイズを検知する。検知の対象となる点滅ノイズはどのようなものであっても良いが、以下では、「鮮やかな赤色の点滅」が、「1フレームの所定の面積以上の頻度」で、「1秒間に3回以上」発生する点滅ノイズを検知対象の例として説明する。また、以下では、上述した点滅ノイズを検知する際に、「輝度点滅」および「色点滅」の2つの要素について検知を行う例を説明する。なお、検知対象となる「固有の点滅ノイズ」には、表現上の必要に基づき対象動画像に存在する点滅も含まれる。例えば、アニメーションにおいて、爆発などを表現するための点滅も、「固有の点滅ノイズ」としてノイズ検知装置11の検知対象になり得る。   The noise detection device 11 having the above-described configuration detects predetermined inherent blinking noise. The flashing noise to be detected may be anything, but in the following, “bright red flashing” is “frequency more than a predetermined area of one frame” and “three times per second” The above-described flashing noise will be described as an example of a detection target. In the following, an example in which two elements of “brightness blinking” and “color blinking” are detected when the above-described blinking noise is detected will be described. It should be noted that “inherent blinking noise” to be detected includes blinking that exists in the target moving image based on the need for expression. For example, blinking for expressing an explosion or the like in an animation can be a detection target of the noise detection device 11 as “inherent blinking noise”.

まず、図2から図4の流れ図を参照しつつ、ノイズ検知部12における点滅ノイズの検知の動作例を説明する。なお、図2から図4の流れ図の処理は、ユーザによるプログラム実行指示に応じて、各部がノイズ検知プログラムを実行することで開始される。   First, an operation example of blinking noise detection in the noise detection unit 12 will be described with reference to the flowcharts of FIGS. The processing in the flowcharts of FIGS. 2 to 4 is started when each unit executes a noise detection program in accordance with a program execution instruction from the user.

(ステップS101)
ノイズ検知部12は、ユーザにより指定された対象動画像の1フレームの画像データを取得する。取得した1フレームの画像データは、図1に示すように、YHSV変換部21に入力される。
(Step S101)
The noise detection unit 12 acquires one frame of image data of the target moving image specified by the user. The acquired image data of one frame is input to the YHSV conversion unit 21 as shown in FIG.

(ステップS102)
ノイズ検知部12は、YHSV変換部21によりYHSV変換処理を行う。
(Step S102)
The noise detection unit 12 performs YHSV conversion processing by the YHSV conversion unit 21.

YHSV変換部21は、入力信号に対して公知のYHSV変換処理を施し、輝度信号(以下、Y信号と称する)、色相信号(以下、H信号と称する)、彩度信号(以下、S信号と称する)、明度信号(以下、V信号と称する)の各信号を生成する。YHSV変換処理の内容は、入力信号の形式によって異なる。例えば、入力信号がYCbCr信号である場合には、Y成分をそのままY信号として出力し、H信号、S信号、V信号をそれぞれ生成する。また、例えば、入力信号がRGB信号である場合には、公知のRGB色空間からYHSV色空間への変換処理を行い、Y信号、H信号、S信号、V信号をそれぞれ生成する。   The YHSV conversion unit 21 performs a known YHSV conversion process on the input signal to obtain a luminance signal (hereinafter referred to as a Y signal), a hue signal (hereinafter referred to as an H signal), and a saturation signal (hereinafter referred to as an S signal). And lightness signals (hereinafter referred to as V signals). The contents of the YHSV conversion process vary depending on the format of the input signal. For example, when the input signal is a YCbCr signal, the Y component is output as it is as a Y signal, and an H signal, an S signal, and a V signal are generated. For example, when the input signal is an RGB signal, a conversion process from a known RGB color space to a YHSV color space is performed to generate a Y signal, an H signal, an S signal, and a V signal.

生成されたY信号は、Y評価値算出部31に入力される。また、生成されたH信号は、H評価値算出部35に入力される。また、生成されたS信号は、S評価値算出部36に入力される。また、生成されたV信号は、V評価値算出部37に入力される。   The generated Y signal is input to the Y evaluation value calculation unit 31. Further, the generated H signal is input to the H evaluation value calculation unit 35. Further, the generated S signal is input to the S evaluation value calculation unit 36. Further, the generated V signal is input to the V evaluation value calculation unit 37.

(ステップS103)
ノイズ検知部12は、Y評価値算出部31により、分割処理を行う。Y評価値算出部31は、入力されたY信号について、フレームごとに複数の領域に分割する。Y評価値算出部31は、例えば、図5に示すように、各フレームのY信号を、縦横それぞれ5ずつの25の領域に分割する。この分割による25の領域を、それぞれ、B(1)〜B(25)と称する。
(Step S103)
The noise detection unit 12 performs a division process using the Y evaluation value calculation unit 31. The Y evaluation value calculation unit 31 divides the input Y signal into a plurality of regions for each frame. For example, as shown in FIG. 5, the Y evaluation value calculation unit 31 divides the Y signal of each frame into 25 regions of 5 in each of the vertical and horizontal directions. The 25 areas resulting from this division are referred to as B (1) to B (25), respectively.

また、ノイズ検知部12は、H評価値算出部35、S評価値算出部36、V評価値算出部37により、それぞれ、H信号、S信号、V信号に対して同様の分割処理を行い、上述したB(1)〜B(25)の25の領域に分割する。   In addition, the noise detection unit 12 performs the same division processing on the H signal, the S signal, and the V signal by the H evaluation value calculation unit 35, the S evaluation value calculation unit 36, and the V evaluation value calculation unit 37, respectively. The area is divided into 25 areas B (1) to B (25).

なお、図5の例では、5×5に等分割する例を示したが、他の分割方法であっても良い。例えば、フレーム内の場所によって大きさの違う領域に分割しても良い。   In the example of FIG. 5, an example of equal division into 5 × 5 is shown, but other division methods may be used. For example, it may be divided into regions of different sizes depending on the location in the frame.

さらに、対象動画像の内容や、対象動画像を撮影時の撮影モードなどに応じて、分割方法を適宜変更する構成としても良い。   Further, the division method may be appropriately changed according to the content of the target moving image, the shooting mode when shooting the target moving image, and the like.

(ステップS104)
ノイズ検知部12は、Y評価値算出部31により、評価値算出処理を行う。Y評価値算出部31は、ステップS103で分割したB(1)〜B(25)の25の領域ごとに、評価値を算出する。Y評価値算出部31は、例えば、評価値として、各領域に含まれるY信号の平均値を算出する。この結果、B(1)〜B(25)の25の領域に対応して、25の評価値(以下、Ey(1)〜Ey(25)と称する。)が算出される。この評価値は、ブロック輝度点滅検出部32に入力され、輝度点滅ノイズの検出に用いられる(詳細は後述する)。
(Step S104)
The noise detection unit 12 performs an evaluation value calculation process using the Y evaluation value calculation unit 31. The Y evaluation value calculation unit 31 calculates an evaluation value for each of 25 areas B (1) to B (25) divided in step S103. For example, the Y evaluation value calculation unit 31 calculates an average value of Y signals included in each region as an evaluation value. As a result, 25 evaluation values (hereinafter referred to as Ey (1) to Ey (25)) are calculated corresponding to 25 regions of B (1) to B (25). This evaluation value is input to the block luminance blink detection unit 32 and is used to detect luminance blink noise (details will be described later).

また、ノイズ検知部12は、H評価値算出部35により、H信号に対して同様の処理を行い、25の評価値(以下、Eh(1)〜Eh(25)と称する。)を算出し、S評価値算出部36により、S信号に対して同様の処理を行い、25の評価値(以下、Es(1)〜Es(25)と称する。)を算出し、V評価値算出部37により、V信号に対して同様の処理を行い、25の評価値(以下、Ev(1)〜Ev(25)と称する。)を算出する。   Further, the noise detection unit 12 performs the same processing on the H signal by the H evaluation value calculation unit 35 to calculate 25 evaluation values (hereinafter referred to as Eh (1) to Eh (25)). The S evaluation value calculation unit 36 performs the same processing on the S signal to calculate 25 evaluation values (hereinafter referred to as Es (1) to Es (25)), and a V evaluation value calculation unit 37. Thus, the same processing is performed on the V signal, and 25 evaluation values (hereinafter referred to as Ev (1) to Ev (25)) are calculated.

さらに、ノイズ検知部12は、ブロック色情報算出部38により、色情報に関する評価値算出処理を行う。ブロック色情報算出部38は、上述したH信号に基づく評価値(Eh(1)〜Eh(25))と、S信号に基づく評価値(Es(1)〜Es(25))と、V信号に基づく評価値(Ev(1)〜Ev(25))とに対して、重み付け積算を行い、色情報に関する評価値(以下、Ec(1)〜Ec(25)と称する。)を算出する。   Further, the noise detection unit 12 performs an evaluation value calculation process on the color information by the block color information calculation unit 38. The block color information calculation unit 38 includes the evaluation values based on the H signal (Eh (1) to Eh (25)), the evaluation values based on the S signal (Es (1) to Es (25)), and the V signal. The evaluation values related to color information (Ev (1) to Ev (25)) are weighted and integrated to calculate evaluation values relating to color information (hereinafter referred to as Ec (1) to Ec (25)).

重みは、検知対象の点滅ノイズの性質に応じて定められる。本実施形態では、「鮮やかな赤色の点滅」の点滅ノイズが検知対象であるため、赤色の純度の最も高い色相がピークになるようなテーブルを用いて重み付けを行う。   The weight is determined according to the nature of the flashing noise to be detected. In this embodiment, since the flashing noise of “bright red flashing” is a detection target, weighting is performed using a table in which the hue with the highest red purity reaches its peak.

図6から図8は、それぞれ、色相、彩度、明度に関する重み付けテーブル(それぞれTh、Ts、Tvと称する)の一例である。図6に示すように、彩度に関しては、「鮮やかな赤色の点滅」の点滅ノイズに合わせて、彩度が0°がピークになるようなテーブルを用いる。   6 to 8 are examples of weighting tables (referred to as Th, Ts, and Tv, respectively) relating to hue, saturation, and brightness. As shown in FIG. 6, with respect to the saturation, a table is used such that the saturation reaches 0 ° in accordance with the blinking noise of “bright red blinking”.

ブロック色情報算出部38は、領域ごとに、これらのテーブルを用いて色情報に関する評価値(以下、Ec(1)〜Ec(25)と称する。)を算出する。   The block color information calculation unit 38 calculates an evaluation value related to color information (hereinafter referred to as Ec (1) to Ec (25)) using these tables for each region.

任意の領域B(X)における評価値Ec(X)は、以下の式で算出される。   The evaluation value Ec (X) in an arbitrary region B (X) is calculated by the following equation.

Ec(X)={Thにより重み付けしたEh(X)}*{Tsにより重み付けしたEs(X)}*{Tvにより重み付けしたEv(X)}
ブロック色情報算出部38は、B(1)〜B(25)のそれぞれについて同様の処理を行い、色情報に関する評価値(Ec(1)〜Ec(25))を算出する。この評価値は、ブロック色点滅検出部39に入力され、色点滅ノイズの検出に用いられる(詳細は後述する)。
Ec (X) = {Eh (X)} weighted by Th} * {Es (X)} weighted by Ts} * {Ev (X)} weighted by Tv}
The block color information calculation unit 38 performs the same processing for each of B (1) to B (25), and calculates evaluation values (Ec (1) to Ec (25)) related to the color information. This evaluation value is input to the block color blink detection unit 39 and used for detection of color blink noise (details will be described later).

なお、重み付けを行う際に、テーブル以外の手法を用いても良い。また、彩度に関するテーブルTsと明度に関するテーブルTvについては、それぞれ用意しても良いし、同じものを利用しても良い。   In addition, when performing weighting, you may use methods other than a table. In addition, the saturation-related table Ts and the brightness-related table Tv may be prepared, or the same table may be used.

また、輝度情報に関する評価値、および、色情報に関する評価値を算出する際に、各領域に適宜重み付けを行ってから評価値を算出しても良い。例えば、中央の領域(例えば、図5の領域B(13))について重みを大きくし、外側へ向かう程重みが小さくなるように、領域ごとに重み付けを行ってから評価値を算出しても良い。   Further, when calculating the evaluation value related to the luminance information and the evaluation value related to the color information, the evaluation value may be calculated after appropriately weighting each area. For example, the evaluation value may be calculated after the weight is increased for the central region (for example, the region B (13) in FIG. 5) and weighted for each region so that the weight decreases toward the outside. .

(ステップS105)
ノイズ検知部12は、ブロック輝度点滅検出部32、フレーム輝度点滅判定部33、輝度点滅判定部34の各部により、輝度点滅検出を行う。検出の詳細は後述する。
(Step S105)
The noise detection unit 12 performs luminance blink detection by each of the block luminance blink detection unit 32, the frame luminance blink determination unit 33, and the luminance blink determination unit 34. Details of the detection will be described later.

(ステップS106)
ノイズ検知部12は、ブロック色点滅検出部39、フレーム色点滅判定部40、色点滅判定部41の各部により、色点滅検出を行う。検出の詳細は後述する。
(Step S106)
The noise detection unit 12 performs color blink detection by the block color blink detection unit 39, the frame color blink determination unit 40, and the color blink determination unit 41. Details of the detection will be described later.

(ステップS107)
CPU13は、ステップS102からステップS106の処理を、全フレーム分行ったか否かを判定する。CPU13は、全フレーム分終了したと判定すると一連の処理を終了し、全フレーム分終了していないと判定すると、ステップS108に進む。
(Step S107)
The CPU 13 determines whether or not the processing from step S102 to step S106 has been performed for all frames. If the CPU 13 determines that the process has been completed for all frames, the CPU 13 ends the series of processes. If the CPU 13 determines that the process has not been completed for all frames, the process proceeds to step S108.

(ステップS108)
ノイズ検知部12は、次のフレームの画像データを取得し、ステップS102に戻る。
(Step S108)
The noise detection unit 12 acquires the image data of the next frame and returns to step S102.

次に、図3の流れ図を参照しつつ、ステップS105の輝度点滅検出処理時の輝度点滅ノイズ検知部22における輝度点滅ノイズの検知の動作例を説明する。   Next, an example of the operation of detecting the luminance blinking noise in the luminance blinking noise detection unit 22 during the luminance blinking detection process in step S105 will be described with reference to the flowchart of FIG.

(ステップS121)
ノイズ検知部12は、ブロック輝度点滅検出部32により、ブロック単位で輝度点滅の検出を行う。ブロック輝度点滅検出部32は、以下の4つの処理を領域ごとに行うことにより、ブロック単位で輝度点滅の検出を行う。この検出により、領域B(1)〜B(25)のうち、輝度点滅が含まれる領域(ブロック)を検出することができる。以下では、任意の領域B(X)を例に挙げて説明する。
(a)差分値の算出
ブロック輝度点滅検出部32は、フレームの画像が取得されるたびに、取得したフレームと1つ前のフレームとに関して、ステップS104で算出した輝度情報に関する評価値Ey(X)の差分値を算出する。
(b)状態の監視
ブロック輝度点滅検出部32は、図9に示す条件にしたがって、上述した差分値の変化の状態が、「増加中」、「減少中」、「定常」のうち何れの状態であるかを監視する。図9において、「有効な増加あり」とは、上述した差分値が正の値で(取得したフレームの評価値>1つ前のフレームの評価値)、かつ、差分値の絶対値が所定の閾値より大きい場合である。このような場合には、状態は「増加中」となる。また、図9において、「有効な減少あり」とは、上述した差分値が負の値で(取得したフレームの評価値<1つ前のフレームの評価値)、かつ、差分値の絶対値が所定の閾値より大きい場合である。このような場合には、状態は「減少中」となる。一方、所定のフレーム間に渡って「有効な増加なし」かつ「有効な減少なし」である場合には、状態は「定常」となる。なお、有効な増加および減少を判別するための閾値、および、上述した所定のフレームの数は、検知対象の点滅ノイズの性質に応じて予め定められる。
(Step S121)
The noise detection unit 12 uses the block luminance blink detection unit 32 to detect luminance blink in units of blocks. The block luminance blinking detection unit 32 detects luminance blinking in units of blocks by performing the following four processes for each region. By this detection, it is possible to detect an area (block) including luminance blinking among the areas B (1) to B (25). In the following, an explanation will be given by taking an arbitrary region B (X) as an example.
(A) Calculation of Difference Value Each time a frame image is acquired, the block luminance blink detection unit 32 evaluates the evaluation value Ey (X regarding luminance information calculated in step S104 for the acquired frame and the previous frame. ) Is calculated.
(B) State Monitoring The block luminance blink detection unit 32 is in any state of “increase”, “decreasing”, and “steady” as described above, according to the condition shown in FIG. It is monitored whether it is. In FIG. 9, “with effective increase” means that the above-described difference value is a positive value (evaluated value of the acquired frame> evaluated value of the previous frame), and the absolute value of the difference value is a predetermined value. This is the case when it is larger than the threshold value. In such a case, the state becomes “increase”. In FIG. 9, “with effective reduction” means that the above-described difference value is a negative value (evaluation value of the acquired frame <evaluation value of the previous frame), and the absolute value of the difference value is This is the case when it is larger than the predetermined threshold. In such a case, the state becomes “decreasing”. On the other hand, if the state is “no effective increase” and “no effective decrease” between predetermined frames, the state is “steady”. Note that the threshold for determining effective increase and decrease and the number of the predetermined frames described above are determined in advance according to the nature of the blinking noise to be detected.

上述した3つの状態の変化について、図10を参照して例示する。図10は、任意の領域B(X)における評価値Ey(X)の変化を示す一例である。図10において、点線のグラフは評価値Ey(X)のアナログ信号の変化を示し、実線グラフは各処理時の評価値Ey(X)のデジタル的な変化を示す。また、図10の横軸はフレームNo(つまり、時間)を示し、縦軸は評価値Ey(X)を示す。なお、図10において、F(X)は、フレームNoがXであることを示す。また、図10の例では、説明のために、フレームNoを「1」から順に付しているが、対象動画像のどの部分であっても同様である。また、図10の例では、上述した3つの状態のうち、「増加中」および「減少中」のみを例示し、「定常」については特に例示していない。   The changes in the three states described above will be exemplified with reference to FIG. FIG. 10 is an example showing a change in the evaluation value Ey (X) in an arbitrary region B (X). In FIG. 10, the dotted line graph shows the change in the analog signal of the evaluation value Ey (X), and the solid line graph shows the digital change in the evaluation value Ey (X) at each processing. Further, the horizontal axis of FIG. 10 indicates the frame number (that is, time), and the vertical axis indicates the evaluation value Ey (X). In FIG. 10, F (X) indicates that the frame number is X. In the example of FIG. 10, for the purpose of explanation, the frame numbers are assigned in order from “1”, but the same applies to any part of the target moving image. In the example of FIG. 10, only “in increasing” and “decreasing” among the above-described three states are illustrated, and “steady state” is not particularly illustrated.

図10において、F(2)からF(3)への変化は、上述した「有効な増加あり」には相当しない。これは、F(3)の評価値>F(2)の評価値ではあるが、F(2)およびF(3)の評価値の差分値の絶対値が所定の閾値より小さいためである。F(3)からF(4)への変化についても同様である。一方、F(4)からF(5)への変化は、上述した「有効な増加あり」に相当する。これは、F(5)の評価値>F(4)の評価値であり、かつ、F(4)およびF(5)の評価値の差分値の絶対値が所定の閾値より大きいためである。このタイミングで、ブロック輝度点滅検出部32は、状態が「増加中」に変化したと判定し、後述する「状態が増加中である場合の処理」を実行する。   In FIG. 10, the change from F (2) to F (3) does not correspond to the above “effective increase”. This is because the evaluation value of F (3)> the evaluation value of F (2), but the absolute value of the difference value between the evaluation values of F (2) and F (3) is smaller than a predetermined threshold value. The same applies to the change from F (3) to F (4). On the other hand, the change from F (4) to F (5) corresponds to the above “effective increase”. This is because the evaluation value of F (5)> the evaluation value of F (4), and the absolute value of the difference value between the evaluation values of F (4) and F (5) is larger than a predetermined threshold value. . At this timing, the block luminance blink detection unit 32 determines that the state has changed to “increasing”, and executes “processing when the state is increasing” described later.

続いて、F(5)からF(6)への変化、および、F(6)からF(7)への変化は、図9で説明した何れの条件も満たさないため、状態は変化せず、「増加中」のままである。そして、F(7)からF(8)への変化は、上述した「有効な減少あり」に相当する。これは、F(8)の評価値<F(7)の評価値であり、かつ、F(7)およびF(8)の評価値の差分値の絶対値が所定の閾値より大きいためである。このタイミングで、ブロック輝度点滅検出部32は、状態が「減少中」に変化したと判定し、後述する「状態が減少中である場合の処理」を実行する。   Subsequently, since the change from F (5) to F (6) and the change from F (6) to F (7) do not satisfy any of the conditions described in FIG. 9, the state does not change. , Remains “increase”. The change from F (7) to F (8) corresponds to the “effective reduction” described above. This is because the evaluation value of F (8) <the evaluation value of F (7), and the absolute value of the difference value between the evaluation values of F (7) and F (8) is greater than a predetermined threshold value. . At this timing, the block luminance blink detection unit 32 determines that the state has changed to “decreasing”, and executes “processing when the state is decreasing” described later.

続いて、F(8)からF(9)への変化、および、F(9)からF(10)への変化は、図9で説明した何れの条件も満たさないため、状態は変化せず、「減少中」のままである。そして、F(10)からF(11)への変化は、上述した「有効な増加あり」に相当するため、このタイミングで、ブロック輝度点滅検出部32は、状態が「増加中」に変化したと判定し、後述する「状態が増加中である場合の処理」を実行する。   Subsequently, since the change from F (8) to F (9) and the change from F (9) to F (10) do not satisfy any of the conditions described in FIG. 9, the state does not change. , Remains “decreasing”. Since the change from F (10) to F (11) corresponds to the “effective increase” described above, the block luminance blink detection unit 32 changes the state to “increase” at this timing. And “process when the state is increasing”, which will be described later, is executed.

以降同様であるが、状態が「増加中」であるF(15)からF(16)への変化は、F(16)の評価値<F(15)の評価値ではあるが、F(15)およびF(16)の評価値の差分値の絶対値が所定の閾値より小さいため、上述した「有効な減少あり」に相当せず、「無効な減少」となる。そのため、状態は変化せず、「増加中」のままである。
(c)状態別の処理
<増加中>
状態が「増加中」の場合、ブロック輝度点滅検出部32は、上述した差分値の算出および状態の監視に加えて、状態が増加中に変化した際の「有効な増加」を起点として、上述した差分値を累積していき、累積値として更新する。例えば、図10の例では、F(4)からF(5)への変化のタイミングで状態が「増加中」に変化するため、図10に示すように、F(4)から差分値が累積されることになる。また、累積値の更新は、状態が「増加中」からその他の状態に変化するまで行われる。このように求められた累積値は、後述する点滅候補の検出時に用いられる。
<減少中>
状態が「減少中」の場合、ブロック輝度点滅検出部32は、上述した差分値の算出および状態の監視のみを行う。なお、ブロック輝度点滅検出部32は、上述した累積値の算出を減少中においても行い、後述する点滅候補の検出時に加味しても良い。
<定常>
状態が「定常」の場合、ブロック輝度点滅検出部32は、上述した差分値の算出および状態の監視のみを行う。
(d)状態が「増加中」から「減少中」を経て、その他の任意の状態に変化した際の検出処理
状態が「増加中」から「減少中」を経て、その他の任意の状態に変化すると、ブロック輝度点滅検出部32は、まず、上述した「増加中」に保持した累積値を、所定の閾値と比較する。なお、上述したその他の任意の状態とは、「増加中」、または、「定常」の状態の他に、差分値が0以上となった場合も含む。そして、累積値>所定の閾値である場合には、状態が「減少中」に変化した際の「有効な減少」の起点に対応するフレーム近傍に点滅候補が存在すると推定し、この時刻に輝度点滅ノイズが含まれていると判定する。例えば、図10の例では、F(4)からF(5)への変化に応じて状態が「増加中」に変化し、さらに、F(7)からF(8)への変化に応じて状態が「減少中」に変化し、さらに、F(10)からF(11)への変化に応じて状態が「増加中」に変化するため、状態が「減少中」に変化した際の「有効な減少」の起点は、F(7)となり、F(7)の近傍に点滅候補が存在すると推定し、この時刻に輝度点滅ノイズが含まれていると判定する。
The same applies to the following, but the change from F (15) to F (16) whose state is “increase” is F (16) evaluation value <F (15) evaluation value, but F (15 ) And F (16), the absolute value of the difference value between the evaluation values is smaller than the predetermined threshold value, and therefore does not correspond to the above “effective reduction”, but becomes “invalid reduction”. Therefore, the state does not change and remains “increase”.
(C) Processing by state <Increase>
When the state is “increasing”, the block luminance blinking detection unit 32 starts with “effective increase” when the state changes while increasing, in addition to the above-described calculation of the difference value and monitoring of the state. The accumulated difference values are accumulated and updated as accumulated values. For example, in the example of FIG. 10, since the state changes to “increase” at the timing of change from F (4) to F (5), the difference value is accumulated from F (4) as shown in FIG. Will be. The cumulative value is updated until the state changes from “increase” to another state. The accumulated value obtained in this way is used when detecting a blinking candidate described later.
<Decrease>
When the state is “decreasing”, the block luminance blink detection unit 32 performs only the above-described difference value calculation and state monitoring. Note that the block luminance blinking detection unit 32 may perform the above-described calculation of the cumulative value even during a decrease, and may take this into account when a blinking candidate described later is detected.
<Stationary>
When the state is “steady”, the block luminance blink detection unit 32 performs only the difference value calculation and the state monitoring described above.
(D) Detection process when the state changes from “Increased” to “Decreased” to any other state The state changes from “Increased” to “Decreased” to any other state Then, the block luminance blink detection unit 32 first compares the accumulated value held in the above “increase” with a predetermined threshold. The other arbitrary states described above include a case where the difference value becomes 0 or more in addition to the state of “increase” or “steady state”. If cumulative value> predetermined threshold value, it is estimated that there is a blinking candidate in the vicinity of the frame corresponding to the starting point of “effective decrease” when the state changes to “decreasing”, and the brightness at this time It is determined that blinking noise is included. For example, in the example of FIG. 10, the state changes to “increase” according to the change from F (4) to F (5), and further according to the change from F (7) to F (8). Since the state changes to “decreasing”, and the state changes to “increasing” in accordance with the change from F (10) to F (11), the state changes to “decreasing”. The starting point of “effective reduction” is F (7), and it is estimated that there is a blinking candidate in the vicinity of F (7), and it is determined that luminance blinking noise is included at this time.

なお、累積値<所定の閾値である場合とは、輝度に関する評価値の触れ幅が小さく、輝度点滅ノイズと判定するには不十分な点滅が含まれる場合である。また、累積値と比較する閾値は、検知対象の点滅ノイズの性質に応じて予め定められる。   Note that the case where the accumulated value <the predetermined threshold value is a case where the touch width of the evaluation value related to luminance is small and blinking insufficient to determine luminance blinking noise is included. The threshold value to be compared with the accumulated value is determined in advance according to the nature of the flashing noise to be detected.

また、状態の変化に「定常」が含まれる場合とは、輝度に関する評価値の触れ幅は十分である一方、変化時間が長く、輝度に関する評価値の変化スピードが緩やかな点滅が含まれる場合である。このような点滅は、評価値の極値が存在するものの、点滅ノイズとしては検出しない。   In addition, “steady” is included in the state change when the touch range of the evaluation value related to the brightness is sufficient, while the change time is long and the change rate of the evaluation value related to the brightness includes flashing slowly. is there. Such blinking is not detected as blinking noise although there is an extreme value of the evaluation value.

ブロック輝度点滅検出部32は、上述した4つの処理を領域B(1)〜B(25)のそれぞれについて行い、ステップS122に進む。   The block luminance blinking detection unit 32 performs the above-described four processes for each of the regions B (1) to B (25), and proceeds to step S122.

なお、ステップS121で説明した輝度点滅の検出方法は一例である。例えば、単純に極大値や極小値などを求めることにより輝度点滅の検出を行っても良い。また、例えば、評価値の変化の立ち上がり部分のみを検出することにより輝度点滅の検出を行っても良い。   It should be noted that the method for detecting luminance blinking described in step S121 is an example. For example, luminance blinking may be detected by simply obtaining a maximum value or a minimum value. Further, for example, the luminance blinking may be detected by detecting only the rising portion of the evaluation value change.

また、ステップS121で説明した輝度点滅の検出において、評価値の変化におけるベースの明るさを加味して輝度点滅の検出を行っても良い。例えば、ベースの明るさが暗いほど、輝度点滅の影響が大きく、ベースの明るさが明るいほど、輝度点滅の影響は目立ちにくい。そこで、ベースの明るさが暗いほど、上述した累積値と比較する閾値を小さくするなど、評価値の変化におけるベースの明るさを加味して輝度点滅の検出を行っても良い。   In addition, in the detection of the luminance blink described in step S121, the luminance blink may be detected in consideration of the brightness of the base in the change in the evaluation value. For example, the darker the brightness of the base, the greater the influence of the blinking luminance, and the brighter the base, the less noticeable the influence of the blinking luminance. Therefore, the brightness blinking may be detected in consideration of the brightness of the base in the change in the evaluation value, for example, the threshold value to be compared with the cumulative value is reduced as the brightness of the base is darker.

(ステップS122)
ノイズ検知部12は、ステップS121で行ったブロック単位での輝度点滅の検出の結果に基づいて、ブロック単位での輝度点滅があるか否かを判定する。ノイズ検知部12は、ブロック単位での輝度点滅があると判定するとステップS123に進み、ブロック単位での輝度点滅がないと判定すると、一連の処理を終了する。
(Step S122)
The noise detection unit 12 determines whether or not there is luminance blinking in units of blocks based on the result of detection of luminance blinking in units of blocks performed in step S121. If the noise detection unit 12 determines that there is a luminance blink in units of blocks, the process proceeds to step S123. If the noise detection unit 12 determines that there is no luminance blink in units of blocks, the series of processing ends.

(ステップS123)
ノイズ検知部12は、フレーム輝度点滅判定部33により、フレーム単位で輝度点滅の検出を行う。フレーム輝度点滅判定部33は、フレーム単位で、そのフレーム内において輝度点滅が検出された領域の数をカウントし、領域の数が所定の閾値より大きい場合には、そのフレームには輝度点滅ノイズが含まれると判定する。閾値は、検知対象の点滅ノイズの性質に応じて定められる。本実施形態では、「1フレームの所定の面積以上の頻度」の点滅ノイズが検知対象であるため、例えば、閾値が5である場合には、輝度点滅が検出された領域の数が5以上、すなわち、フレームの20%以上の領域において輝度点滅が発生している場合に、そのフレームに輝度点滅ノイズが含まれていると判定する。
(Step S123)
In the noise detection unit 12, the frame luminance blink determination unit 33 detects luminance blink in units of frames. The frame luminance blink determination unit 33 counts the number of areas in which the luminance blink is detected in the frame, and when the number of areas is larger than a predetermined threshold, the frame has a luminance blink noise. It is determined that it is included. The threshold value is determined according to the nature of the blinking noise to be detected. In the present embodiment, since the flashing noise of “frequency more than a predetermined area of one frame” is a detection target, for example, when the threshold is 5, the number of areas in which luminance flashing is detected is 5 or more, That is, when luminance blinking occurs in an area of 20% or more of a frame, it is determined that luminance blinking noise is included in the frame.

このように、面積に閾値を設けて点滅ノイズが含まれるか否かを判定することにより、離散的に発生する点滅ノイズも、まとまって発生する点滅ノイズも検知することが可能になる。   As described above, by determining whether or not blinking noise is included by setting a threshold value in the area, it is possible to detect both blinking noise that occurs discretely and blinking noise that occurs collectively.

(ステップS124)
ノイズ検知部12は、ステップS123で行ったフレーム単位での輝度点滅の検出の結果に基づいて、フレーム単位での輝度点滅があるか否かを判定する。ノイズ検知部12は、フレーム単位での輝度点滅があると判定するとステップS125に進み、フレーム単位での輝度点滅がないと判定すると、一連の処理を終了する。
(Step S124)
The noise detection unit 12 determines whether or not there is a luminance blink in the frame unit based on the result of the luminance blink detection in the frame unit performed in step S123. If the noise detection unit 12 determines that there is a luminance blink in units of frames, the process proceeds to step S125. If the noise detection unit 12 determines that there is no luminance blink in units of frames, the series of processing ends.

(ステップS125)
ノイズ検知部12は、輝度点滅判定部34により、フレーム単位の輝度点滅について、所定の時間内の点滅回数が閾値Tt以上であるか否かを判定する。ノイズ検知部12は、所定の時間内の点滅回数が閾値Tt以上であると判定するとステップS126に進み、所定の時間内の点滅回数が閾値Tt未満であると判定すると、一連の処理を終了する。
(Step S125)
The noise detection unit 12 determines whether or not the number of blinks within a predetermined time is greater than or equal to the threshold value Tt for the luminance blink in units of frames by the luminance blink determination unit 34. If the noise detection unit 12 determines that the number of blinks within the predetermined time is equal to or greater than the threshold value Tt, the process proceeds to step S126. If the noise detection unit 12 determines that the number of blinks within the predetermined time is less than the threshold value Tt, the series of processing ends. .

閾値Thは、検知対象の点滅ノイズの性質に応じて定められる。本実施形態では、「1秒間に3回以上」の点滅ノイズが検知対象であるため、1秒間の点滅回数の閾値Th=3となる。   The threshold value Th is determined according to the nature of the blinking noise to be detected. In the present embodiment, since the flashing noise of “three times or more per second” is a detection target, the threshold Th of the number of flashes per second becomes Th = 3.

(ステップS126)
ノイズ検知部12は、判別内容として、輝度点滅ノイズが存在することを示す情報(発生フレームNo、発生時刻など)を、バス16を介してCPU13に出力し、一連の処理を終了する。
(Step S126)
The noise detection unit 12 outputs information (occurrence frame No., generation time, etc.) indicating that the luminance blinking noise exists as determination contents to the CPU 13 via the bus 16 and ends the series of processes.

このような処理を行うことにより、例えば、3秒間に、1回のみフレーム単位の輝度点滅が発生した場合には、輝度点滅ノイズは存在しないと判定されることになる。   By performing such processing, for example, when the blinking of the luminance in units of frames occurs once every 3 seconds, it is determined that there is no luminance blinking noise.

次に、図4の流れ図を参照しつつ、ステップS106の色点滅検出処理時の色点滅ノイズ検知部23における色点滅ノイズの検知の動作例を説明する。なお、色点滅ノイズの検知は、図3を参照して説明した輝度点滅ノイズの検知と共通する処理を含むため、以下では、輝度点滅ノイズの検知と異なる部分についてのみ説明する。   Next, an operation example of color blinking noise detection in the color blinking noise detection unit 23 during the color blinking detection process in step S106 will be described with reference to the flowchart of FIG. Note that the detection of the color blinking noise includes a process common to the detection of the luminance blinking noise described with reference to FIG. 3, and therefore only the parts different from the detection of the luminance blinking noise will be described below.

(ステップS131)
ノイズ検知部12は、ブロック色点滅検出部39により、ステップS104で算出した色情報に関する評価値(Ec(1)〜Ec(25))を用いて、上述した図3のステップS121と同様の処理を行い、ブロック単位で色点滅の検出を行う。
(Step S131)
The noise detection unit 12 uses the evaluation values (Ec (1) to Ec (25)) relating to the color information calculated in step S104 by the block color blinking detection unit 39, and performs the same processing as in step S121 in FIG. To detect color blinking in block units.

(ステップS132)
ノイズ検知部12は、ステップS131で行ったブロック単位での色点滅の検出の結果に基づいて、ブロック単位での色点滅があるか否かを判定する。ノイズ検知部12は、ブロック単位での色点滅があると判定するとステップS133に進み、ブロック単位での色点滅がないと判定すると、一連の処理を終了する。
(Step S132)
The noise detection unit 12 determines whether or not there is color blinking in units of blocks based on the result of detection of color blinking in units of blocks performed in step S131. If the noise detection unit 12 determines that there is color blinking in units of blocks, the process proceeds to step S133. If the noise detection unit 12 determines that there is no color blinking in units of blocks, the series of processing ends.

(ステップS133)
ノイズ検知部12は、フレーム色点滅判定部40により、上述した図3のステップS123と同様の処理を行い、フレーム単位で色点滅の検出を行う。
(Step S133)
The noise detection unit 12 uses the frame color blink determination unit 40 to perform the same process as in step S123 of FIG. 3 described above, and detects the color blink in units of frames.

(ステップS134)
ノイズ検知部12は、ステップS133で行ったフレーム単位での色点滅の検出の結果に基づいて、フレーム単位での色点滅があるか否かを判定する。ノイズ検知部12は、フレーム単位での色点滅があると判定するとステップS135に進み、フレーム単位での色点滅がないと判定すると、一連の処理を終了する。
(Step S134)
The noise detection unit 12 determines whether or not there is color blinking in units of frames based on the result of detection of color blinking in units of frames performed in step S133. If the noise detection unit 12 determines that there is color blinking in units of frames, the process proceeds to step S135, and if it is determined that there is no color blinking in units of frames, the series of processing ends.

(ステップS135)
ノイズ検知部12は、色点滅判定部41により、フレーム単位の色点滅について、所定の時間内の点滅回数が閾値Tt以上であるか否かを判定する。ノイズ検知部12は、所定の時間内の点滅回数が閾値Tt以上であると判定するとステップS136に進み、所定の時間内の点滅回数が閾値Tt未満であると判定すると、一連の処理を終了する。
(Step S135)
The noise detection unit 12 uses the color blink determination unit 41 to determine whether or not the number of blinks within a predetermined time is greater than or equal to the threshold value Tt for the color blink in units of frames. If the noise detection unit 12 determines that the number of blinks within the predetermined time is greater than or equal to the threshold value Tt, the process proceeds to step S136. If the noise detection unit 12 determines that the number of blinks within the predetermined time is less than the threshold value Tt, the series of processing ends. .

(ステップS136)
ノイズ検知部12は、判別内容として、色点滅ノイズが存在することを示す情報(発生フレームNo、発生時刻など)を、バス16を介してCPU13に出力し、一連の処理を終了する。
(Step S136)
The noise detection unit 12 outputs information (occurrence frame No., generation time, etc.) indicating that the color blinking noise exists as the determination content to the CPU 13 via the bus 16 and ends the series of processes.

なお、色点滅ノイズの検出に用いる各閾値等は、図3を参照して説明した輝度点滅ノイズの検出に用いる各閾値等と同じであっても良いし、異なっても良い。   In addition, each threshold value used for the detection of the color blinking noise may be the same as or different from each threshold value used for the detection of the luminance blinking noise described with reference to FIG.

また、上述した例では、輝度点滅ノイズの検知と色点滅ノイズの検知とを、それぞれ独立して行う例を示したが、両者の検知結果を複合的に判断してノイズの検知を行っても良い。また、一方の検知結果を他方の検知に反映させても良い。   Further, in the above-described example, an example in which the luminance blinking noise detection and the color blinking noise detection are performed independently is shown. However, even if noise detection is performed by judging both detection results in combination. good. One detection result may be reflected in the other detection.

また、上述の例では、1フレームの画像データを取得するたびに、一連の検知処理を行う例を示したが、数フレームの画像データを取得するごとに、一連の検知処理を行っても良いし、すべてのフレームを取得した後に、一連の検知処理を行っても良い。この場合、例えば、図10に示した差分値の変化の状態を示すグラフをブロック数分作成し、これらのグラフを総合的に解析することにより、より詳細な点滅ノイズの検知を行うこともできる。   In the above example, a series of detection processes are performed every time one frame of image data is acquired. However, a series of detection processes may be performed every time several frames of image data are acquired. A series of detection processes may be performed after all frames have been acquired. In this case, for example, more detailed flashing noise can be detected by creating the number of blocks of the difference value change state shown in FIG. 10 and analyzing these graphs comprehensively. .

また、例えば、連続するフレーム間で点滅ノイズの形状などが微妙に変化した場合であっても、確実に点滅ノイズとして検知するために、図11に示す処理をさらに行っても良い。図11中のステップ番号は、図3中のステップ番号に対応する。図11に示すように、ステップS121のブロック単位での輝度点滅の検出を行った結果、F(n−1)およびF(n)の間で、点滅ノイズが微妙に移動している場合、ステップS123のフレーム単位での輝度点滅の検出を行うと、輝度点滅が検出された領域の数が5以下となるため、F(n−1)およびF(n)の両方において、輝度点滅は検出されない。そこで、図11に示すように、ステップS121として、1つ前のフレームにおけるブロック単位での輝度点滅との論理和の算出(OR合成)を行う。このような処理を行うことにより、例えば、F(n)において輝度点滅が検出された領域の数が5以上となるため、F(n)においてフレーム単位の輝度点滅を検出することができる。なお、本実施形態において検知対象とした点滅ノイズは、2フレーム連続で含まれるということはない。そこで、上述した処理を行った際に、2フレーム連続でフレーム単位での輝度点滅が検出された場合には、何れかのフレームの輝度点滅を無視し、一方のフレームの輝度点滅のみを有効とすると良い。 Further, for example, even when the shape of the blinking noise slightly changes between successive frames, the process shown in FIG. 11 may be further performed in order to reliably detect the blinking noise. The step numbers in FIG. 11 correspond to the step numbers in FIG. As shown in FIG. 11, when the blinking noise is slightly moved between F (n−1) and F (n) as a result of the detection of the luminance blinking in units of blocks in step S121, the step is performed. When the luminance blinking is detected in units of frames in S123, the number of areas in which the luminance blinking is detected is 5 or less, and therefore the luminance blinking is not detected in both F (n−1) and F (n). . Therefore, as shown in FIG. 11, as a step S121 * , a logical sum (OR synthesis) with luminance blinking in units of blocks in the previous frame is performed. By performing such processing, for example, the number of areas in which luminance blinking is detected in F (n) becomes five or more, and therefore, luminance blinking in units of frames can be detected in F (n). Note that the blinking noise that is the detection target in this embodiment is not included in two consecutive frames. Therefore, when the above-described processing is performed, if the blinking of brightness in units of frames is detected for two consecutive frames, the blinking of the brightness of one of the frames is ignored, and only the blinking of the brightness of one frame is valid. Good.

そして、ノイズの検知の結果は、アラーム出力部14を介したユーザへの報知に用いられても良いし、入出力I/F1を介してノイズ検知装置11の外部に出力されても良い。また、対象動画像のタグ情報などに、検知したノイズの種類などを示す情報として記録しても良い。   The noise detection result may be used for notification to the user via the alarm output unit 14, or may be output to the outside of the noise detection device 11 via the input / output I / F1. Further, information indicating the type of detected noise may be recorded in the tag information of the target moving image.

また、上述の例で説明した各処理は、ハードウエアで行っても良いし、CPU13によるソフトウェアで行っても良い。   Moreover, each process demonstrated in the above-mentioned example may be performed by hardware, and may be performed by the software by CPU13.

上記のように、本実施形態のノイズ検知装置は、処理の対象となる対象動画像の情報を取得し、対象動画像を構成する複数枚の画像のそれぞれを、複数の領域に分割する。そして、領域ごとに、検知対象の点滅ノイズに関する特徴量を算出する。さらに、複数枚の画像間において、現在の画像における特徴量と、1つ前の画像における特徴量との差分に基づいて領域の特徴量の変化が増加又は減少であるかを判定し、判定した状態に基づき特徴量の変化量を算出する。そして、判定した状態が増加から減少を経て、その他の任意の状態に変化した場合に、特徴量の変化量に基づいて、動画像の任意の領域に領域ノイズが含まれるか否かを判定し、判定結果に基づいて、動画像に点滅ノイズが含まれるか否かの判定を行うものである。   As described above, the noise detection apparatus according to the present embodiment acquires information on a target moving image to be processed, and divides each of a plurality of images constituting the target moving image into a plurality of regions. And the feature-value regarding the blink noise of detection object is calculated for every area | region. Furthermore, it is determined whether or not the change in the feature amount of the region is an increase or decrease based on the difference between the feature amount in the current image and the feature amount in the previous image between a plurality of images. Based on the state, the change amount of the feature amount is calculated. Then, when the determined state changes from increase to decrease and changes to any other state, it is determined whether or not the region noise is included in any region of the moving image based on the change amount of the feature amount. Based on the determination result, it is determined whether or not the moving image includes blinking noise.

よって、本実施形態の構成によれば、動画像に含まれる点滅ノイズが画像において局部的に含まれる場合であっても、その点滅ノイズを検知することができる。また、経時変化に基づいて状態を判定し、状態に応じて点滅ノイズの検知を行うことにより、誤検出や検出漏れを防ぐことができる。そのため、動画像に含まれる点滅ノイズを、精度良く的確に自動で検知することができる。   Therefore, according to the configuration of the present embodiment, even when the blinking noise included in the moving image is locally included in the image, the blinking noise can be detected. Moreover, it is possible to prevent erroneous detection and omission of detection by determining the state based on the change over time and detecting the flashing noise according to the state. Therefore, blinking noise included in the moving image can be automatically detected accurately and accurately.

また、本実施形態によれば、動画像を構成するそれぞれの画像単位で点滅ノイズが含まれるか否かを判定し、判定結果に基づいて、対象動画像に点滅ノイズが含まれるか否かの判定を行う。そのため、局所的に発生する点滅ノイズと全体的に発生する点滅ノイズとの両方を区別して、検知することが可能となる。   Further, according to the present embodiment, it is determined whether or not blinking noise is included in each image constituting the moving image, and whether or not the target moving image includes blinking noise is determined based on the determination result. Make a decision. Therefore, it is possible to distinguish and detect both the flashing noise generated locally and the flashing noise generated overall.

なお、上述した例では、ユーザによるプログラム実行指示に応じて、一連の処理を実行する例を示したが、本発明はこの例に限定されない。例えば、ノイズ検知装置11が何らかの動画像の画像データを読み込むたびに、自動で一連の処理を実行しても良い。   In the above-described example, an example in which a series of processing is executed in accordance with a program execution instruction by the user has been shown, but the present invention is not limited to this example. For example, a series of processing may be automatically executed every time the noise detection device 11 reads image data of some moving image.

<実施形態の補足事項>
(1)上記実施形態で説明した各処理や各閾値などは一例であり本発明はこの例に限定されない。
<Supplementary items of the embodiment>
(1) Each process, each threshold value, etc. which were demonstrated by the said embodiment are examples, and this invention is not limited to this example.

例えば、上記実施形態では、「鮮やかな赤色の点滅」が、「1フレームの所定の面積以上の頻度」で、「1秒間に3回以上」発生する点滅ノイズを検知対象として挙げたが、他の性質を有する点滅ノイズを検知対象としても良い。例えば、「シアンの点滅」などを検知対象としても良い。赤色以外の点滅ノイズを検知対象とする際には、その性質に応じて各種テーブルや閾値を定めれば良い。また、複数色の色点滅ノイズを検知対象としても良い。このような場合には、それぞれの色の色点滅ノイズを独立に検出すれば良い。   For example, in the above embodiment, “brilliant red blinking” is “frequently more than a predetermined area of one frame” and “flashing noise more than three times per second” is cited as a detection target. The flashing noise having the above characteristics may be detected. For example, “cyan blinking” may be detected. When flashing noise other than red is to be detected, various tables and threshold values may be determined according to the nature of the noise. Moreover, it is good also considering the color blink noise of multiple colors as a detection target. In such a case, the color blinking noise of each color may be detected independently.

また、上記実施形態では、YHSV変換部21により、色空間をHSV色空間に変換した後に一連の処理を行う例を示したが、HSV色空間以外の色空間に変換する構成としても良い。   Moreover, although the example which performs a series of processes after converting color space into HSV color space by YHSV conversion part 21 was shown in the said embodiment, it is good also as a structure converted into color spaces other than HSV color space.

また、上記実施形態では、ブロック単位、フレーム単位、動画像単位の順で点滅ノイズの検出を行う例を示したが、検知対象の動画像が複数フィールドからなる場合には、ブロック単位、フィールド単位、動画像単位の順で点滅ノイズの検出を行っても良い。また、フレーム単位で点滅ノイズの検出を省略し、ブロック単位で点滅ノイズの検出を行った結果に基づいて、動画像全体に点滅ノイズが含まれるか否かの判定を行っても良い。   In the above-described embodiment, an example in which blinking noise is detected in order of a block unit, a frame unit, and a moving image unit is shown. However, when a moving image to be detected includes a plurality of fields, a block unit and a field unit are used. The flashing noise may be detected in the order of moving image units. Alternatively, the detection of blinking noise may be omitted in units of frames, and it may be determined whether or not blinking noise is included in the entire moving image based on the result of detecting blinking noise in units of blocks.

(2)上記実施形態で説明したノイズ検知装置による処理を実行するノイズ検知プログラムも本発明の具体的態様として有効である。このノイズ検知プログラムは、磁気ディスクなどの記憶媒体に記憶されたものであっても良いし、インターネットなどを介してダウンロード可能なものであっても良い。また、上記実施形態で説明したノイズ検知装置を備えた画像処理装置や再生装置(例えば、フォトビューアー、デジタルフォトフレーム、各種印刷装置など)も本発明の具体的態様として有効である。上述した再生装置においては、画像の再生を行う際に一連の処理を実行する構成としても良い。   (2) A noise detection program for executing processing by the noise detection apparatus described in the above embodiment is also effective as a specific aspect of the present invention. This noise detection program may be stored in a storage medium such as a magnetic disk, or may be downloaded via the Internet or the like. Further, an image processing apparatus and a reproduction apparatus (for example, a photo viewer, a digital photo frame, various printing apparatuses, etc.) provided with the noise detection apparatus described in the above embodiment are also effective as specific embodiments of the present invention. The playback apparatus described above may be configured to execute a series of processes when playing back an image.

(3)上記実施形態の各画像処理および各判定の方法は一例であり、本発明はこの例に限定されない。   (3) Each image processing and each determination method of the above embodiment is an example, and the present invention is not limited to this example.

以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点および利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲が、その精神および権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点および利点にまで及ぶことを意図する。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良および変更に容易に想到できるはずであり、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物および均等物によることも可能である。   From the above detailed description, features and advantages of the embodiments will become apparent. It is intended that the scope of the claims extend to the features and advantages of the embodiments as described above without departing from the spirit and scope of the right. Further, any person having ordinary knowledge in the technical field should be able to easily come up with any improvements and modifications, and there is no intention to limit the scope of the embodiments having the invention to those described above. It is also possible to use appropriate improvements and equivalents within the scope disclosed in.

11…ノイズ検知装置、12…ノイズ検知部、13…CPU DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 ... Noise detection apparatus, 12 ... Noise detection part, 13 ... CPU

Claims (14)

処理の対象となる動画像の情報を取得する取得部と、
前記動画像を構成する複数枚の画像のそれぞれを、複数の領域に分割する分割部と、
前記領域ごとに、検知対象の点滅ノイズに関する特徴量を算出する算出部と、
前記複数枚の画像間において、現在の画像における前記特徴量と、1つ前の画像における前記特徴量との差分に基づいて前記領域の前記特徴量の変化が増加又は減少であるかを判定する状態判定部と、
前記状態判定部で判定した前記領域の特徴量の変化の増加期間または減少期間における前記特徴量の差分の累積値に基づいて、前記動画像の任意の領域に領域ノイズが含まれるか否かを判定する領域ノイズ判定部と、
前記領域ノイズ判定部の判定結果に基づいて、前記動画像に前記点滅ノイズが含まれるか否かの判定を行うノイズ判定部とを備え
前記増加期間は、前記状態判定部により減少と判定されるまで連続して増加と判定された期間であり、
前記減少期間は、前記状態判定部により増加と判定されるまで連続して減少と判定された期間であるノイズ検知装置。
An acquisition unit for acquiring information of a moving image to be processed;
A dividing unit that divides each of a plurality of images constituting the moving image into a plurality of regions;
For each region, a calculation unit that calculates a feature amount related to the blinking noise to be detected;
It is determined whether the change in the feature amount of the region is an increase or decrease based on a difference between the feature amount in the current image and the feature amount in the previous image between the plurality of images. A state determination unit;
Based on the cumulative value of the difference of the feature quantity at an increase period or a decrease period of a change in the characteristic quantity of the region determined by the state determination unit, whether or not included regions noise region of arbitrary of the moving image An area noise determination unit for determining
A noise determination unit that determines whether or not the blinking noise is included in the moving image based on a determination result of the region noise determination unit ;
The increase period is a period continuously determined to increase until it is determined to be decreased by the state determination unit,
The noise detecting device is a period in which the decrease period is continuously determined to decrease until the state determination unit determines to increase .
請求項1に記載のノイズ検知装置において、
前記状態判定部は、現在の画像における前記特徴量と1つ前の画像における前記特徴量との差分が予め定められた閾値を越えないときには、1つ前の判定を維持するノイズ検知装置。
The noise detection device according to claim 1,
The state determination unit, when the difference between the feature amount in the characteristic amount and the previous image in the current image does not exceed a predetermined threshold value, noise detection apparatus that maintain the previous determination .
請求項1または請求項2に記載のノイズ検知装置において、
前記領域ノイズ判定部は、前記領域の特徴量の変化の増加期間または減少期間における前記特徴量の差分の累積値が所定の閾値より大きい場合に、前記領域に前記領域ノイズが含まれると判定するノイズ検知装置。
In the noise detection device according to claim 1 or 2,
The region noise determining unit determines that the region includes the region noise when a cumulative value of the difference between the feature amounts during an increase period or a decrease period of the feature amount change of the region is larger than a predetermined threshold. that noise detection device.
請求項1から請求項3の何れか1項に記載のノイズ検知装置において、
特徴量変化量算出部を有し、
前記特徴量変化量算出部は、前記状態判定部による判定が1つ前の画像における判定と同一のときは前記差分の値を累積するノイズ検知装置。
In the noise detection device according to any one of claims 1 to 3,
It has a feature amount change amount calculation unit,
The feature quantity variation calculation unit may, when the determination by the state determining unit of the same determination in the previous image noise detecting device it accumulate values of the difference.
請求項1から請求項4の何れか一項に記載のノイズ検知装置において、
前記状態判定部は前記増加もしくは前記減少のどちらかの状態を所定時間維持した場合に定常状態と判定するノイズ検知装置。
In the noise detection device according to any one of claims 1 to 4,
Noise detection device the condition judging unit you determined steady state when maintained either state of the increase or the decrease predetermined time.
請求項1から請求項5の何れか一項に記載のノイズ検知装置において、
前記ノイズ判定部は、前記領域ノイズ判定部による判定結果に基づいて、前記動画像を構成するそれぞれの画像単位で前記点滅ノイズが含まれるか否かを判定し、判定結果に基づいて、前記動画像に前記点滅ノイズが含まれるか否かの判定を行うノイズ検知装置。
In the noise detection apparatus according to any one of claims 1 to 5,
Wherein the noise determination unit, based on a determination result of the region the noise determination unit determines whether or include the flashing noise in each image units constituting the moving image, based on the determination result, the videos It is determined whether or not the included flashing noise in an image line Uno size detecting device.
請求項1から請求項6の何れか一項に記載のノイズ検知装置において、
前記ノイズ判定部は、前記画像単位で前記点滅ノイズが含まれるか否かを判定した判定結果に基づいて、前記動画像において、所定の時間内に所定の回数以上の前記点滅ノイズが含まれるか否かの判定を行うノイズ検知装置。
In the noise detection device according to any one of claims 1 to 6,
Whether the noise determination unit includes the blinking noise more than a predetermined number of times within a predetermined time in the moving image based on a determination result of determining whether the blinking noise is included in the image unit. whether the determined row Uno size detecting device.
請求項1から請求項7の何れか1項に記載のノイズ検知装置において、
前記算出部は、前記特徴量として、前記画像の輝度に関する特徴量と、前記画像の色情報に関する特徴量との少なくとも一方を算出するノイズ検知装置。
In the noise detection device according to any one of claims 1 to 7,
The calculating unit, as the feature quantity, the feature quantity relating to the luminance of the image, noise detection apparatus you calculate at least one of the feature amount relating to the color information of the image.
第1画像と第2画像とを有する動画像の情報を取得する取得部と、  An acquisition unit for acquiring information of a moving image having a first image and a second image;
前記第1画像の複数の領域、及び、前記第2画像の複数の領域の点滅ノイズに関する情報を算出する算出部と、  A calculation unit that calculates information regarding blinking noise of the plurality of regions of the first image and the plurality of regions of the second image;
前記第1画像の前記領域の前記情報と、前記第2画像の前記領域の前記情報との差異が増加であるか減少であるかを判定する第1判定部と、  A first determination unit that determines whether the difference between the information of the region of the first image and the information of the region of the second image is an increase or a decrease;
前記第1判定部により減少と判定されるまで連続して増加と判定された期間である第1期間における、前記第1画像の前記領域の前記情報と前記第2画像の前記領域の前記情報との差異を累積した値、及び、前記第1判定部により増加と判定されるまで連続して減少と判定された期間である第2期間における、前記第1画像の前記領域の前記情報と前記第2画像の前記領域の前記情報との差異を累積した値の少なくとも一方に基づいて、前記動画像に前記点滅ノイズが含まれるか否かを判定する第2判定部とを備えるノイズ検知装置。  The information of the area of the first image and the information of the area of the second image in a first period, which is a period continuously determined to increase until it is determined to be decreased by the first determination unit And the information of the region of the first image in the second period, which is a period in which the difference is accumulated until it is determined to be increased by the first determination unit, and the first A noise detection apparatus comprising: a second determination unit configured to determine whether or not the blinking noise is included in the moving image based on at least one of values obtained by accumulating a difference from the information of the region of two images.
請求項9に記載のノイズ検知装置において、The noise detection device according to claim 9,
前記第1画像を複数の前記領域に分割し、前記第2画像を複数の前記領域に分割する分割部を有するノイズ検知装置。  A noise detection apparatus comprising: a dividing unit that divides the first image into a plurality of the regions and divides the second image into the plurality of regions.
動画像を記録する記録部と、  A recording unit for recording moving images;
前記動画像を再生する再生部と、  A playback unit for playing back the moving image;
請求項1から請求項10の何れか1項に記載のノイズ検知装置とを備え、  A noise detection device according to any one of claims 1 to 10,
前記取得部は、前記記録部から前記動画像の情報を取得する再生装置。  The acquisition unit is a playback device that acquires information of the moving image from the recording unit.
処理の対象となる動画像の情報を取得する取得処理と、  An acquisition process for acquiring information of a moving image to be processed;
前記動画像を構成する複数枚の画像のそれぞれを、複数の領域に分割する分割処理と、  A dividing process of dividing each of the plurality of images constituting the moving image into a plurality of regions;
前記領域ごとに、検知対象の点滅ノイズに関する特徴量を算出する算出処理と、  For each region, a calculation process for calculating a feature amount related to the blinking noise to be detected;
前記複数枚の画像間において、現在の画像における前記特徴量と、1つ前の画像における前記特徴量との差分に基づいて前記領域の前記特徴量の変化が増加又は減少であるかを判定する状態判定処理と、  It is determined whether the change in the feature amount of the region is an increase or decrease based on a difference between the feature amount in the current image and the feature amount in the previous image between the plurality of images. State determination processing;
前記状態判定処理により判定した前記領域の特徴量の変化の増加期間または減少期間における前記特徴量の差分の累積値に基づいて、前記動画像の任意の領域に領域ノイズが含まれるか否かを判定する領域ノイズ判定処理と、  Whether or not a region noise is included in an arbitrary region of the moving image based on a cumulative value of the difference between the feature amounts in an increase period or a decrease period of the feature amount change of the region determined by the state determination process. An area noise determination process for determining;
前記領域ノイズ判定処理の判定結果に基づいて、前記動画像に前記点滅ノイズが含まれるか否かの判定を行うノイズ判定処理と、  A noise determination process for determining whether or not the blinking noise is included in the moving image based on a determination result of the area noise determination process;
をコンピュータに実行させるものであり、  To run on a computer,
前記増加期間は、前記状態判定処理により減少と判定されるまで連続して増加と判定された期間であり、  The increase period is a period continuously determined to increase until it is determined to be decreased by the state determination process,
前記減少期間は、前記状態判定処理により増加と判定されるまで連続して減少と判定された期間であるノイズ検知プログラム。  The noise detection program, wherein the decrease period is a period continuously determined to decrease until it is determined to be increased by the state determination process.
第1画像と第2画像とを有する動画像の情報を取得する取得処理と、  An acquisition process for acquiring information of a moving image having a first image and a second image;
前記第1画像の複数の領域、及び、前記第2画像の複数の領域の点滅ノイズに関する情報を算出する算出処理と、  A calculation process for calculating information related to blinking noise of the plurality of regions of the first image and the plurality of regions of the second image;
前記第1画像の前記領域の前記情報と、前記第2画像の前記領域の前記情報との差異が増加であるか減少であるかを判定する第1判定処理と、  A first determination process for determining whether a difference between the information of the region of the first image and the information of the region of the second image is an increase or a decrease;
前記第1判定処理により減少と判定されるまで連続して増加と判定された期間である第1期間における、前記第1画像の前記領域の前記情報と前記第2画像の前記領域の前記情報との差異を累積した値、及び、前記第1判定処理により増加と判定されるまで連続して減少と判定された期間である第2期間における、前記第1画像の前記領域の前記情報と前記第2画像の前記領域の前記情報との差異を累積した値の少なくとも一方に基づいて、前記動画像に前記点滅ノイズが含まれるか否かを判定する第2判定処理と、  The information of the area of the first image and the information of the area of the second image in a first period, which is a period determined to increase continuously until it is determined to decrease by the first determination process And the information of the region of the first image in the second period, which is a period in which the difference is accumulated until it is determined to be increased by the first determination process, and the first A second determination process for determining whether or not the moving image includes the blinking noise based on at least one of values obtained by accumulating a difference between the information of the two images and the area;
をコンピュータに実行させるノイズ検知プログラム。  A noise detection program that runs a computer.
請求項13に記載のノイズ検知プログラムにおいて、In the noise detection program according to claim 13,
前記第1画像を複数の前記領域に分割し、前記第2画像を複数の前記領域に分割する分割処理を有するノイズ検知プログラム。  The noise detection program which has a division | segmentation process which divides | segments the said 1st image into the said some area | region, and divides | segments the said 2nd image into the said some area | region.
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