JP6462527B2 - 映像ノイズ検出装置および映像ノイズ検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、デジタル映像のフレーム中に生じるノイズを検出する技術に関する。

番組放送などに用いられる映像コンテンツのコンテンツ供給事業者は、デジタル映像として撮影した映像を編集、圧縮等のオーサリング処理し、記録媒体に録画したうえで、放送事業者に供給する。記録媒体としては、例えば磁気テープなどが用いられる。放送事業者は、コンテンツ供給事業者から記録媒体によって提供を受けた映像コンテンツを放映する。

映像コンテンツへのノイズ、異常な映像、無信号映像などの混入は、放送サービスの品質低下や、最悪の場合は放送事故を招く恐れがある。以下、このような異常が混入した映像コンテンツを「異常コンテンツ」と言うこととする。コンテンツ供給事業者は、異常コンテンツの提供を回避するため、映像コンテンツを提供する前に、異常の有無を確認する必要がある。同様に、放送事業者は、映像コンテンツを放映する前に、異常の有無を確認する必要がある。

異常コンテンツの一例として、映像品質評価用の画像であるカラーバーが誤って混入した映像コンテンツが挙げられる。特許文献１では、映像コンテンツのフレームの水平方向に隣接する画素間の輝度差分値に基づき水平方向の色境界位置を検出し、該色境界位置の各色の領域幅が均一であるか否かを判定し、各色の領域幅が均一であればカラーバーが存在すると判断する、という異常コンテンツ検出方法に係る発明が開示されている。

特開２０１３−２２５７９５号公報

記録媒体に磁気テープを用いた場合、例えば磁気テープの損傷や劣化などに起因するノイズが、映像コンテンツの再生時に発生することがある。特に、デジタル映像が磁気テープに記録されている場合、図１に示すように、映像コンテンツの連続したフレーム中のあるフレームに、例えば緑色などの単色からなる矩形状のノイズ（映像欠落領域）が現れることがある。

このような矩形状のノイズは、これまであまり広く知られていないため、特許文献１などの従来の異常コンテンツ検出方法では、当該矩形状のノイズについては考慮されていなく、当該矩形状のノイズを検出することができない。

本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであって、本発明は、デジタル映像のフレーム中に発生する矩形状のノイズを検出する技術を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明は、デジタル映像中の所定の１フレームの色差信号と、前記所定の１フレームより前のフレームの色差信号との差分画像から、色差の差分が所定の閾値より大きく、その形状が矩形状の領域を検出する矩形領域抽出部と、前記矩形領域抽出部が検出した前記矩形状の領域が、連続するｍ枚（ｍは自然数）のフレームに存在するか否かに基づいて、ノイズの有無を判定する判定部とを備える映像ノイズ検出装置である。

本発明は、デジタル映像中の所定の１フレームの色差信号と、前記所定の１フレームより前のフレームの色差信号とから、差分画像を生成する差分画像生成ステップと、前記差分画像生成ステップで生成した前記差分画像から、色差の差分が所定の閾値より大きく、その形状が矩形状で単色の領域を検出する矩形領域抽出ステップと、前記矩形領域抽出ステップで検出した前記矩形状の領域が、連続するｍ枚（ｍは自然数）に存在するか否かに基づいて、ノイズの有無を判定するノイズ判定ステップとを備える映像ノイズ検出方法である。

本発明によれば、デジタル映像のフレーム中に発生する矩形状のノイズを検出する技術を提供することができる。

矩形ノイズを含むフレームの一例を示す図である。 本実施形態に係る映像ノイズ検出装置の構成を示す図である。 矩形ノイズを検出する処理の一例を示すフローチャートである。 矩形ノイズの有無を判定する原理を説明するための図である。 矩形ノイズの有無を判定するための判定表の一例を示す図である。 矩形領域抽出部の処理の一例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態を、図面を用いて説明する。

（映像ノイズ検出装置の構成）
本実施形態に係る映像ノイズ検出装置１０は、例えば記録媒体である磁気テープなどの損傷や劣化などに起因し、デジタル映像のフレーム中の少なくとも１フレームに生じる、矩形状の映像欠落領域（以下、「矩形ノイズ」と言う。）を検出する装置である。

図２は、本実施形態に係る映像ノイズ検出装置１０の構成を説明する図である。図示する映像ノイズ検出装置１０は、入力部１１、処理部１２および表示部１３を備える。

入力部１１は、検査対象となるデジタル映像の入力を受け付け、一時的に蓄積する。例えば、入力部１１は、デジタル映像入力バッファであってもよい。

表示部１３は、処理部１２によって、検査対象のデジタル映像に矩形ノイズが存在すると判定された場合、当該矩形ノイズの存在を提示し、ユーザに通知する。例えば、表示部１３は、ライトを点灯する、ディスプレイに「矩形ノイズあり」と表示する、矩形ノイズを含むフレームを表示するなど、様々な態様で矩形ノイズの存在を提示する。また、表示部１３は、所定の音（警告音）を出力することで、矩形ノイズの存在を提示することとしてもよい。

処理部１２は、色差差分算出部１２１、２値化処理部１２２、矩形領域抽出部１２３、および判定部１２４を備える。色差差分算出部１２１は、デジタル映像の所定の１フレームの色差信号と、その前のフレームの色差信号とを用いて、色差差分画像を生成する。２値化処理部１２２は、色差差分画像の色差の差分を所定の閾値を用いて２値化処理し、２値化画像を生成する。矩形領域抽出部１２３は、２値化画像から所定の閾値より大きく、その形状が矩形の領域を抽出する。判定部１２４は、検出した矩形状の領域が、連続するｍ枚（ｍは自然数）のフレームに存在するか否かに基づいて、矩形ノイズの有無を判定する。

上記説明した本実施形態の映像ノイズ検出装置１０は、例えば、ＣＰＵと、メモリと、ハードディスク等の外部記憶装置と、入力装置と、出力装置とを備えた汎用的なコンピュータシステムを用いることができる。このコンピュータシステムにおいて、ＣＰＵがメモリ上にロードされた映像ノイズ検出装置１０用のプログラムを実行することにより、映像ノイズ検出装置１０の各機能が実現される。また、映像ノイズ検出装置１０用のプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶することも、ネットワークを介して配信することもできる。

（映像ノイズ検出装置の動作）
以下に、処理部１２によって行われる映像ノイズの検出処理について詳述する。

図３は、本実施形態の矩形ノイズを検出する処理の一例を示すフローチャートである。映像ノイズ検出装置１０の処理部１２は、入力部１１に格納されたデジタル映像の各フレームを順番に読み込み、フレーム毎に図３示す各Ｓｔｅｐ（ステップ）の処理を行う。

［Ｓｔｅｐ１］ 色差差分算出部１２１は、入力部１１からデジタル映像のｎ番目（ｎは自然数）のフレームを受け取ると、入力されたフレームから色差信号を抽出する。また、色差差分算出部１２１は、抽出したｎ番目のフレームの色差信号と、自身が保持していた１つ前のフレームであるｎ−１番目のフレームの色差信号との差分を、マクロブロックごとに演算し、フレーム単位の色差差分画像を算出する。マクロブロックは、複数の画素のまとまりであって、例えば１６×１６画素、８×８画素のブロックなど、任意の数の画素のブロックである。

なお、色差差分算出部１２１は、色差信号のうちＣｒとＣｂのいずれか一方のみを用いて、色差差分画像を算出してもよく、あるいは、色差信号ＣｒとＣｂの両方の値を用いて、色差差分画像を算出してもよい。色差差分算出部１２１は、算出した色差差分画像を２値化処理部１２２へ出力するとともに、ｎ番目のフレームの色差信号を、図示しないメモリなどに保持する。

［Ｓｔｅｐ２］ ２値化処理部１２２は、色差差分算出部１２１から色差差分画像を受け取ると、あらかじめ設定された閾値を基準として、マクロブロックごとに色差の差分の大小を判定する。すなわち、２値化処理部１２２は、マクロブロックごとに色差の差分が閾値以上か否かを判定する。なお、マクロブロックごとの色差の差分の判定は、マクロブロックに含まれる各画素の差分の平均値と、平均値用の閾値とを用いてもよく、あるいは、マクロブロックに含まれる各画素の差分の合計と、合計用の閾値とを用いてもよい。

そして、２値化処理部１２２は、判定結果を用いて、色差差分画像を２値化処理する。具体的には、２値化処理部１２２は、各マクロブロックに対し、閾値より小さな色差の差分を有する場合は、閾値より小さな色差の差分であることを示す色差フラグ（例えば、「０」）を付与し、あるいは、閾値以上の色差の差分を有する場合は、閾値以上の色差の差分であることを示す色差フラグ（例えば「１」）を付与することで、色差差分画像をマクロブロックごとに２値化処理する。

２値化処理部１２２の処理により、ｎ−１番目のフレームとｎ番目のフレームとの間で、色差の差分が大きい箇所、すなわち色変化が大きい箇所を抽出することができる。２値化処理部１２２は、マクロブロックごとに色差フラグが付与された２値化画像を矩形領域抽出部１２３へ出力する。

［Ｓｔｅｐ３］ 矩形領域抽出部１２３は、２値化処理部１２２から２値化画像を受け取ると、入力された２値化画像中に「色変化の大きな矩形領域」の抽出を試みる。２値化画像中の「色変化の大きな矩形領域」は、矩形ノイズの有力な候補となりうる領域である。矩形領域抽出部１２３は、２値化画像中に「色変化の大きな矩形領域」が存在するか否か、ならびに当該領域が存在する場合にはその個数と２値化画像中の位置とを、判定部１２４に通知する。なお、矩形領域抽出部１２３による本Ｓｔｅｐ３の詳細は、後述する。

［Ｓｔｅｐ４］ 判定部１２４は、矩形領域抽出部１２３から２値化画像中の「色変化の大きな矩形領域」に関する情報を受け取ると、当該情報に基づいてｎ番目のフレーム中に矩形ノイズが存在するか否かを判定する。

図４は、判定部１２４が矩形ノイズの有無を判定する原理を説明するための図である。矩形ノイズは、前述のとおり、「デジタル映像の連続したフレーム中の少なくとも１フレームに生じる、矩形状の映像欠落領域」である。なお、矩形ノイズは、例えば緑色などの単色の領域であることが多い。

ここでは、矩形ノイズは、１つのフレーム（単一フレーム）にのみ出現する場合を例として、以下に説明する。

例えば、図４に示すように、デジタル映像のｎ番目のフレーム中に矩形ノイズ４１が発生した場合、ｎ番目のフレームとｎ−１番目のフレームとの色差差分画像から生成される２値化画像には、ｎ番目のフレームで発生した矩形ノイズ４１と同じ位置に、「色変化の大きな矩形領域」４２が検出されるはずである。また、ｎ番目のフレームとｎ＋１番目のフレームとの色差差分画像から生成される２値化画像にも、やはり矩形ノイズ４１と同じ位置に、「色変化の大きな矩形領域」４２が検出されるはずである。そして、ここでは、矩形ノイズは、１つのフレームにのみ出現するため、これらの前後の色差差分画像から生成される２値化画像には、「色変化の大きな矩形領域」は存在しないはずである。

そこで、判定部１２４は、２値化画像中に「色変化の大きな矩形領域」が存在するという通知を矩形領域抽出部１２３から受け取ると、例えば図５に示すような表に従って、デジタル映像のｎ番目のフレームに矩形ノイズが存在するか否かを判定する。

図５は、矩形ノイズの有無を判定するための判定表の一例である。判定部１２４は、判定対象である２値化画像（デジタル映像のｎ番目のフレームとｎ−１番目のフレームとの色差差分画像に基づく２値化画像、以下「n-(n-1)」のように記載する。）中に、「色変化の大きな矩形領域が存在する」という通知を矩形領域抽出部１２３から受け取ると、少なくともその前後２画像ずつの２値化画像に関する通知を矩形領域抽出部１２３からさらに取得する。

なお、判定対象である２値化画像の前の２つの２値化画像（(n-1)-(n-2)、(n-2)-(n-3)）については、ｎ−１番目およびｎ−２番目のフレームの処理において既に取得した「色変化の大きな矩形領域」に関する情報を用いる。また、判定対象である２値化画像の後の２つの２値化画像（(n+1)-(n)、(n+2)-(n+1)）については、ｎ＋１番目およびｎ＋２番目のフレームの処理がまだ行われていないため、例えば、当該フレームのＳｔｅｐ１〜Ｓｔｅｐ３の処理を本ステップ４で先行して行うなどして、「色変化の大きな矩形領域」に関する情報を取得するものとする。

そして、判定部１２４は、図５のパターン１またはパターン２のいずれかである場合、デジタル映像のｎ番目のフレームに矩形ノイズが存在すると判定する。

パターン１：判定対象の２値化画像の１つ前の２値化画像には、判定対象の２値化画像に存在する「色変化の大きな矩形領域」と同じ位置に「色変化の大きな矩形領域」が存在し、２つ前および１つ後の２値化画像には前記「色変化の大きな矩形領域」が存在しない。

パターン２：判定対象の２値化画像の１つ後の２値化画像には、判定対象の２値化画像に存在する「色変化の大きな矩形領域」と同じ位置に「色変化の大きな矩形領域」が存在し、１つ前および２つ後の２値化画像には前記「色変化の大きな矩形領域」が存在しない。

すなわち、連続する２つの２値化画像には同じ位置に「色変化の大きな矩形領域」が存在し、これらの２つの２値化画像の前後の２値化画像には、当該位置に「色変化の大きな矩形領域」が存在しない、という条件に合致した場合、判定部１２４は、映像ノイズ検出装置１０に入力された対象のデジタル映像には矩形ノイズが存在すると判定する。

なお、パターン１の判定対象の２つ後ろの２値化画像、および、パターン２の２つ前の２値化画像については、同じ位置に「色変化の大きな矩形領域」が存在する連続する２つの２値化画像の前後に該当しないため、当該２値化画像については、同じ位置に「色変化の大きな矩形領域」が存在するか否かの判定を行う必要がなく、「対象外」と記載した。

一方、パターン３（すなわち、パターン１およびパターン２以外）の場合は、デジタル映像のｎ番目のフレームに矩形ノイズが存在しないと判定する。

なお、１つの２値化画像に、複数の「色変化の大きな矩形領域」が存在する場合は、判定部１２４は、それぞれの「色変化の大きな矩形領域」に対して同様に、図５の表を用いた判定を行う。ただし、判定部１２４の処理時間の増大を防ぐため、判定部１２４は、矩形領域抽出部１２３から「色変化の大きな矩形領域」が複数あると通知された場合、当該判定処理を行うべき「色変化の大きな矩形領域」の個数を、ある特定の個数に制限するようにしてもよい。

また、図４および図５を用いて上述した判定部１２４の処理では、矩形ノイズは、１つのフレーム（単一フレーム）にのみ出現する場合を例として説明した。矩形ノイズは、基本的には、１フレームのみに生じる矩形状のノイズであるが、場合によっては、２フレーム、３フレームなどの複数フレームにわたって連続して生じる場合もある。そのため、あらかじめ、矩形ノイズとして認定すべきフレーム数を所定のｍフレーム（ｍは自然数）と設定し、判定部１２４は、判定対象の２値化画像中に「色変化の大きな矩形領域が存在する」という通知を矩形領域抽出部１２３から受け取ると、連続する（ｍ＋１）枚の２値化画像には同じ位置に「色変化の大きな矩形領域」が存在し、それらの前後の２値化画像には当該位置に「色変化の大きな矩形領域」が存在しない、という条件に合致した場合、デジタル映像には矩形ノイズが存在すると判断することとしてもよい。

また、図３に示す処理においては、２値化処理部１２２が、色差差分画像を２値化処理して２値化画像を生成し（Ｓｔｅｐ２）、矩形領域抽出部１２３は２値化画像から「色変化の大きな矩形領域」が存在するか否かを判別する（Ｓｔｅｐ３）。しかしながら、Ｓｔｅｐ２の処理を、Ｓｔｅｐ３において矩形領域抽出部１２３が行うこととしてもよい。この場合、２値化画像の生成については省略してもよく、Ｓｔｅｐ３において、矩形領域抽出部１２３は、Ｓｔｅｐ１で生成された色差差分画像から、色差の差分が所定の閾値より大きく、その形状が矩形状の領域を検出することとしてもよい。

次に、図３のＳｔｅｐ３における矩形領域抽出部１２３の処理を、図６を参照して詳述する。

図６は、矩形領域抽出部１２３の処理の一例を示すフローチャートである。矩形領域抽出部１２３は、Ｓｔｅｐ３−１からＳｔｅｐ３−６の工程を経て、入力された２値化画像から「色変化の大きな矩形領域」の抽出を試みる。すなわち、矩形領域抽出部１２３は、２値化画像に「色変化の大きな矩形領域」が存在するか否かを判別し、存在する場合は当該「色変化の大きな矩形領域」を抽出する。

[Ｓｔｅｐ３−１] 矩形領域抽出部１２３は、２値化処理部１２２から２値化画像を受け取り、入力された２値化画像中に色差フラグ「１」のマクロブロックが存在するか否かを判定する。

[Ｓｔｅｐ３−２] 入力された２値化画像中に色差フラグ「１」のマクロブロックが１つも存在しない場合、矩形領域抽出部１２３は、ｎ番目のフレームには「色変化の大きな矩形領域が存在しないこと」を判定部１２４に通知する。

[Ｓｔｅｐ３−３] 一方、入力された２値化画像中に色差フラグ「１」のマクロブロックが少なくとも１つ存在する場合、矩形領域抽出部１２３は、色差フラグ「１」のマクロブロックが連続する領域の輪郭線（エッジ）を抽出する。例えば、２値化画像に対し、オープンソースソフトウェア「ＯｐｅｎＣＶ」から提供されている関数ｃｖＦｉｎｄＣｏｎｔｏｕｒｓを用いて、色差フラグ「１」のマクロブロックが連続する領域の輪郭線を抽出することができる。

［Ｓｔｅｐ３−４］ 矩形領域抽出部１２３は、Ｓｔｅｐ３−３で抽出された輪郭線を、複数の近似直線からなるポリラインで近似する。例えば、抽出された輪郭線に対し、「ＯｐｅｎＣＶ」から提供されている関数ｃｖＡｐｐｒｏｘＰｏｌｙを用いて、輪郭線を複数の近似直線で描画することができる。なお、Ｓｔｅｐ３−３で複数の輪郭線が抽出された場合、矩形領域抽出部１２３は、輪郭線ごとに、複数の近似直線で描画する。

［Ｓｔｅｐ３−５］ 矩形領域抽出部１２３は、ポリライン近似された各輪郭線が、矩形状であるか否かを判定する。例えば、「ＯｐｅｎＣＶ」から提供されている関数ｃｖＡｐｐｒｏｘＰｏｌｙを用いた場合、ポリライン近似した際の近似直線の本数が分かる。近似直線の本数が４本以外の輪郭線については、当該輪郭線が矩形状ではないことが明確であるため、矩形領域抽出部１２３は、矩形状ではないと判別する。矩形領域抽出部１２３は、全ての輪郭線が矩形状ではないと判別した場合、Ｓｔｅｐ３−２に進み、ｎ番目のフレームには「色変化の大きな矩形領域が存在しないこと」を判定部１２４に通知する。

一方、ポリライン近似した際の近似直線が４本である輪郭線については、矩形領域抽出部１２３は、例えば、「ＯｐｅｎＣＶ」から提供されている関数ｃｖＣｈｅｃｋＣｏｎｔｏｕｒＣｏｎｖｅｘｉｔｙを用いて、ポリライン近似した際の近似直線が交差しているか否か、および、９０°（または、略９０°）の角度で接しているか否かを判定する。近似直線が交差していなく、かつ、近似直線が９０°の角度で接している場合、矩形領域抽出部１２３は、ポリライン近似された輪郭線は矩形状である（すなわち、ｎ番目のフレームに「色変化の大きな矩形領域」が存在する）と判定し、Ｓｔｅｐ３−６に進む。

なお、近似直線が交差している、または、近似直線が９０°以外の角度で接している輪郭線については、矩形領域抽出部１２３は、ポリライン近似された輪郭線は矩形状ではないと判定する。全ての輪郭線は矩形状ではないと判別した場合、矩形領域抽出部１２３は、Ｓｔｅｐ３−２に進み、ｎ番目のフレームには「色変化の大きな矩形領域が存在しないこと」を判定部１２４に通知する。

［Ｓｔｅｐ３−６］ 矩形領域抽出部１２３は、輪郭線は矩形状であると判定した場合、当該矩形状の領域（すなわち、「色変化の大きな矩形領域」）の数をカウントし、当該領域の個数および画像中の位置とともに、ｎ番目のフレームには「色変化の大きな矩形領域が存在すること」を判定部１２４に通知する。「画像中の位置」としては、例えば、矩形領域の４頂点の画像中の座標を通知することなどが考えられる。

以上説明した本実施形態では、デジタル映像中の所定の１フレームの色差信号と時間軸上でその前のフレームの色差信号との差分画像をとり、差分画像から色差の差分が所定の閾値より大きく、その形状が矩形状の領域を検出し、当該矩形状の領域が連続するｍ枚（ｍは自然数）に存在するか否かを判定することで、矩形ノイズの有無を検出する。

これにより、本実施形態では、デジタル映像のフレーム中に発生する矩形ノイズを検出することができる。なお、矩形ノイズは、これまであまり広く知られていないため、この矩形ノイズを検出する技術は存在しなく、デジタル映像に矩形ノイズが発生しているか否かの検査は、目視による検査に頼らざるを得なかった。目視検査では、映像コンテンツを通常の再生速度で再生しながら確認しなければならないため、検査に多大な時間を要し、また、矩形ノイズは非常に短い時間（１フレームまたは数フレーム）でしか発生しないため、矩形ノイズが見落とされしまいがちである。これに対し、本実施形態の映像ノイズ検出装置１０によれば、映像コンテンツの再生時間よりはるかに短い時間で、高精度にデジタル映像に含まれる矩形ノイズを検出することができる。

また、本実施形態では、矩形ノイズの検出に「色差信号」のフレーム間差分を用いる。撮影者がビデオカメラなどを用いて撮影した自然映像では、色差信号のフレーム間差分を算定した色差差分画像に、矩形ノイズと類似するような矩形領域、すなわち、前後のフレームには存在せず１フレームまたは連続する複数フレームにのみ色差の差分が大きい矩形状の領域が存在することは、ほとんどない。また、輝度の差分がほとんどないにもかかわらず色差の差分が大きい矩形状の領域もほとんどない。本実施形態では、自然映像におけるこのような特徴を利用して、色差差分画像から矩形ノイズの有無を検出するようにしたことで、矩形ノイズを自動的にかつ正確に検出することができる。

なお、色差信号でなく「輝度信号」のフレーム間差分から矩形ノイズの検出を試みることも考えられる。しかしながら、自然映像には、輝度信号中に矩形ノイズと類似した領域が頻繁に現れるため、誤検出を誘発する恐れがあることから、矩形ノイズの検出には適さない。

なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では、マクロブロックごとに、色差の差分を算出し、２値化して、色差差分画像および２値化画像を生成したが、１画素ごとに、差分の算出および２値化して、色差差分画像および２値化画像を生成することとしてもよい。

また、上記実施形態で述べた「矩形ノイズ」（矩形状の映像欠落領域）は、例えば緑色などの単色の領域であることが多い。単色は、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）を組み合わせた混色ではなく、赤、緑、青のいずれか１つの色である。したがって、矩形ノイズの検出精度をさらに向上させるために、映像ノイズ検出装置は、「色変化の大きい矩形状の領域」が、単色か否かに基づいて矩形ノイズの有無を判定することとしてもよい。具体的には、図３のＳｔｅｐ４において、判定部１２４は、矩形領域抽出部１２３が抽出した「色変化の大きい矩形状の領域」と同じ位置の画素を、Ｓｔｅｐ１で読み込んだｎフレームから取得し、ＲＧＢ要素で構成される画素値（例えば、Ｒ＝０、Ｇ＝ｘ（1〜255）、Ｂ＝０）を用いて、当該領域が単色か否かを判定し、単色の場合に矩形ノイズであると判定し、混色の場合は矩形ノイズではないと判定することとしてもよい。

１０ ：映像ノイズ検出装置
１１ ：入力部
１２ ：処理部
１２１：色差差分算出部
１２２：２値化処理部
１２３：矩形領域検出部
１２４：判定部
１３ ：表示部

Claims (3)

1. デジタル映像中の所定の１フレームの色差信号と、前記所定の１フレームの直前のフレームの色差信号との差分画像から、当該所定の１フレームにおける、色差の差分が所定の閾値より大きく、その形状が矩形状の領域を検出する矩形領域抽出部と、
   前記矩形状の領域が、連続する２枚のフレームの同じ位置に存在するか否かに基づいて、ノイズの有無を判定する判定部と
   を備える映像ノイズ検出装置。
2. 前記判定部は、前記矩形領域抽出部が検出した前記矩形状の領域が、単色か否かに基づいて、ノイズの有無を判定することを特徴とする、請求項１に記載の映像ノイズ検出装置。
3. デジタル映像中の所定の１フレームの色差信号と、前記所定の１フレームの直前のフレームの色差信号とから、差分画像を生成する差分画像生成ステップと、
   前記差分画像生成ステップで生成した前記差分画像から、前記所定の１フレームにおける、色差の差分が所定の閾値より大きく、その形状が矩形状で単色の領域を検出する矩形領域抽出ステップと、
   前記矩形状の領域が、連続する２枚のフレームの同じ位置に存在するか否かに基づいて、ノイズの有無を判定するノイズ判定ステップと
   を備える映像ノイズ検出方法。

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