JP6807795B2 - 雑音除去装置及びプログラム - Google Patents

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Description

本発明は、入力画像の雑音を除去する雑音除去装置及びプログラムに関する。
従来、画像をウェーブレット変換して周波数分解係数を生成し、周波数分解係数のうち、雑音レベル以下の成分をコアリングするなどして雑音除去を行う手法が提案されている(例えば、非特許文献1参照)。また、ウェーブレット縮退を用いた雑音除去では、空間高周波帯域成分はほぼ雑音成分となるため、雑音レベルを空間高周波帯域のパワー値の分散値などから求めている。
David L. Donoho, Iain M. Johnstone, Gerard Kerkyacharian and Dominique Picard, "Wavelet Shrinkage: Asymptopia?", Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), Vol. 57, No. 2, pp. 301-369, 1995.
近年のデジタルカメラや動画像カメラでは、撮像素子としてCMOSセンサが用いられている。CMOSセンサは、1画素ごとにアンプを有し、光電変換された電荷量を増幅する。そして、その信号対雑音比は暗い画素では明るい画素よりも低いため、アンプの増幅特性が線形ではないことより、雑音レベルは暗い画素では明るい画素よりも高い場合が多い。このため、雑音除去時の縮退量は、暗い画素では明るい画素よりも大きくすることが望ましい。しかしながら、従来は、雑音を除去する際に、このような雑音レベルの特性を考慮していなかった。
かかる事情に鑑みてなされた本発明の目的は、撮像素子の画素ごとに組み込まれているアンプの特徴を考慮し、高精度に雑音を除去することが可能な雑音除去装置及びプログラムを提供することにある。
上記課題を解決するため、本発明に係る雑音除去装置は、入力画像の雑音を除去する雑音除去装置であって、入力画像に対してウェーブレットパケット分解処理を行って周波数分解係数を生成するウェーブレットパケット分解部と、低周波数帯域内の前記周波数分解係数の各々について、階調順にクラスタリングして複数のクラスタを生成し、前記クラスタごとの位相位置であるクラスタ位相位置を決定するクラスタリング部と、前記クラスタごとに、高周波数帯域内の前記周波数分解係数のうち、前記クラスタ位相位置と同じ位相位置の周波数分解係数の値から雑音レベルを算出する雑音レベル算出部と、前記クラスタごとに、前記クラスタ位相位置と同じ位相位置の周波数分解係数について、前記雑音レベルを閾値として、前記雑音レベル以下の前記周波数分解係数を前記雑音レベルを超える前記周波数分解係数よりも強く縮退させた縮退係数を生成する縮退処理部と、前記縮退係数をウェーブレットパケット再構成して雑音除去画像を生成するウェーブレットパケット再構成部と、を備えることを特徴とする。
さらに、本発明に係る雑音除去装置において、前記クラスタリング部は、4分木分割された隣接する4つの周波数帯域ごとに、最低周波数帯域内の前記周波数分解係数について前記クラスタを生成し、前記雑音レベル算出部は、前記4つの周波数帯域ごとに、最高周波数帯域内の前記周波数分解係数のうち、前記クラスタ位相位置と同じ位相位置の周波数分解係数の値から前記雑音レベルを算出することを特徴とする。
さらに、本発明に係る雑音除去装置において、前記縮退処理部は、同一の前記クラスタ内では、周波数帯域の低い周波数分解係数ほど、強く縮退させることを特徴とする。
さらに、本発明に係る雑音除去装置において、前記雑音レベル算出部は、前記クラスタ位相位置と同じ位相位置の周波数分解係数の値の二乗平均平方根値又は平均値を前記雑音レベルとすることを特徴とする。
また、上記課題を解決するため、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記雑音除去装置として機能させることを特徴とする。
本発明によれば、撮像素子の画素ごとに組み込まれているアンプの特徴を考慮し、位相位置ごと及びパワーレベルごとに雑音除去量(縮退率)を制御でき、画像の雑音除去を高精度に行うことが可能となる。
本発明の第1の実施形態に係る雑音除去装置の構成例を示すブロック図である。 入力画像を2階ウェーブレットパケット分解した様子を示す図である。 クラスタリング処理を行う周波数帯域と雑音レベル算出処理を行う周波数帯域の第1の例を示す図である。 クラスタリング処理を行う周波数帯域と雑音レベル算出処理を行う周波数帯域の第2の例を示す図である。 本発明の第1の実施形態に係る雑音除去装置で用いられる縮退関数の例を示す図である。 本発明の第2の実施形態に係る雑音除去装置の構成例を示すブロック図である。 本発明の第2の実施形態に係る雑音除去装置において、雑音レベル(及び最大雑音レベル)を補正する場合の処理について説明する図である。
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
(第1の実施形態)
本発明の第1の実施形態に係る雑音除去装置について、以下に説明する。図1に、本発明の第1の実施形態に係る雑音除去装置の構成例を示す。図1に示す雑音除去装置1は、ウェーブレットパケット分解部11と、クラスタリング部12と、雑音レベル算出部13と、縮退処理部14と、ウェーブレットパケット再構成部15とを備える。
雑音除去装置1は、撮像素子から入力される画像(入力画像)の雑音を除去し、雑音除去画像を外部に出力する装置である。
ウェーブレットパケット分解部11は、入力画像に対して低周波帯域側及び高周波帯域側にオクターブ分解するウェーブレットパケット分解処理を行って周波数分解係数(周波数分解成分)を生成し、クラスタリング部12及び縮退処理部14に出力する。なお、ウェーブレットパケット分解における各階の周波数分解係数間には、パーセバルの等式が成り立つものとする。
図2は、ウェーブレットパケット分解部11により入力画像を2階ウェーブレットパケット分解した際の周波数分解の様子を示す図である。解像度が水平8K・垂直4Kの入力画像を2階ウェーブレットパケット分解した場合、図2に示すように、入力画像の周波数帯域は16分割され、ウェーブレットパケット分解部11は、各周波数帯域内の周波数分解係数を出力する。以下の説明では、画像の空間周波数を、周波数に対応する解像度で表すこととする。また、以下の説明において、「位相位置」とは、分割された各周波数帯域内における周波数分解係数の座標位置(x,y)をいう。すなわち、図2の例では、0≦x<2Kであり、0≦y<1Kであり、同じ位相位置の周波数分解係数が16個存在することになる。
クラスタリング部12は、入力画像の輝度に応じた雑音制御を可能とするために、低周波数帯域内の周波数分解係数について、大きさ順にクラスタリングして複数のクラスタを生成する。以下、本実施形態では、クラスタ数を4とし、クラスタC,C,C,Cを生成するものとする。クラスタ数が多いほど入力画像の輝度レベルに応じて精細な制御が可能となるが、実験ではクラスタ数が3〜5程度でも、撮像素子のアンプの特性を考慮した雑音除去が十分可能であることが分かっている。
例えば、12ビット深度の入力画像を4つのクラスタにクラスタリングする場合、クラスタリング部12は、SDI(Serial Digital Interface)信号の有効レベル4064階調(0〜15及び4080〜4095階調は使用不可)を4等分して、クラスタCを16〜1031階調、クラスタCを1032〜2047階調、クラスタCを2048〜3063階調、クラスタCを3064〜4079階調の要素とする。または、0%−blackである256階調から100%−whiteである3760階調間を4等分して、16〜255階調はクラスタCに、3761〜4079階調はクラスタCに割り当ててもよい。その他、k−means法などを使用してクラスタリングを行ってもよい。このクラスタリング処理により、低周波数帯域内の各周波数分解係数は、クラスタC〜Cのいずれかに分類されることになる。
そして、クラスタリング部12は、低周波数帯域内の周波数分解係数について、クラスタごとの位相位置(クラスタ位相位置)を決定し、雑音レベル算出部13に出力する。
雑音レベル算出部13は、クラスタごとに、高周波数帯域内の周波数分解係数のうち、クラスタ位相位置と同じ位相位置の周波数分解係数の値から雑音レベルを算出し、縮退処理部14に出力する。雑音レベルは、該周波数分解係数の値の二乗平均平方根(RMS)値、又は平均値などとする。高周波数帯域は周波数分解係数値が小さい(信号レベルが小さい)ため、雑音の割合が高く、雑音レベルの推定に有用である。
図3は、クラスタリング処理を行う周波数帯域と雑音レベル算出処理を行う周波数帯域の第1の例を示す図である。図3に示す例では、クラスタリング部12は、斜線で示す最低周波数帯域LLLL内の周波数分解係数についてクラスタC〜Cにクラスタリングし、クラスタCに属する周波数分解係数の位相位置(クラスタC位相位置)、クラスタCに属する周波数分解係数の位相位置(クラスタC位相位置)、クラスタCに属する周波数分解係数の位相位置(クラスタC位相位置)、及びクラスタCに属する周波数分解係数の位相位置(クラスタC位相位置)を決定する。
そして、雑音レベル算出部13は、縦線で示す最高周波数帯域HHHH内の周波数分解係数のうち、クラスタC位相位置と同じ位相位置の周波数分解係数の値から雑音レベルNを算出する。同様にして、クラスタC位相位置、クラスタC位相位置、及びクラスタC位相位置と同じ位相位置の周波数分解係数の値から、それぞれ雑音レベルN,N,及びNを算出する。また、雑音レベル算出部13は、クラスタごとの位相位置(クラスタC位相位置)と同じ位相位置の周波数分解係数値の最大値を、それぞれ最大雑音レベルN_maxとして設定してもよい。なお、nはクラスタを区別するための記号であり、本実施形態ではn=1〜4である。
図4は、クラスタリング処理を行う周波数帯域と雑音レベル算出処理を行う周波数帯域の第2の例を示す図である。クラスタリング部12は、図4に示すように、4分木分割された隣接する4つの周波数帯域(以下、「4分木分割周波数帯域群」という。)ごとに、最低周波数帯域内の周波数分解係数についてクラスタごとの位相位置(クラスタC位相位置)を決定してもよい。ここで、4分木分割周波数帯域群とは、図4で示す太枠で囲まれた4つの周波数帯域を意味する。すなわち、第1の4分木分割周波数帯域群は周波数帯域LLLL,LLLH,LLHL,LLHHからなり、第2の4分木分割周波数帯域群は周波数帯域LHLL,LHLH,LHHL,LHHHからなり、第3の4分木分割周波数帯域群は周波数帯域HLLL,HLLH,HLHL,HLHHからなり、第4の4分木分割周波数帯域群は周波数帯域HHLL,HHLH,HHHL,HHHHからなる。
図4に示す例では、クラスタリング部12は、斜線で示す各4分木分割周波数帯域群内の最低周波数帯域LLLL,LHLL,HLLL,及びHHLL内の周波数分解係数について、クラスタごとの位相位置(クラスタC位相位置)を決定する。
雑音レベル算出部13は、第1の4分木分割周波数帯域群について、図4に縦線で示す最高周波数帯域LLHH内の周波数分解係数のうち、斜線で示す最低周波数帯域LLLLのクラスタごとの位相位置(クラスタC位相位置)と同じ位相位置の周波数分解係数の値から、それぞれ雑音レベルNを算出する。また、第2の4分木分割周波数帯域群について、図4に縦線で示す最高周波数帯域LHHH内の周波数分解係数のうち、斜線で示す最低周波数帯域LHLLのクラスタごとの位相位置(クラスタC位相位置)と同じ位相位置の周波数分解係数の値から、それぞれ雑音レベルNを算出する。また、第3の4分木分割周波数帯域群について、図4に縦線で示す最高周波数帯域HLHH内の周波数分解係数のうち、斜線で示す最低周波数帯域HLLLのクラスタごとの位相位置(クラスタC位相位置)と同じ位相位置の周波数分解係数の値から、それぞれ雑音レベルNを算出する。また、第4の4分木分割周波数帯域群について、図4に縦線で示す最高周波数帯域HHHH内の周波数分解係数のうち、斜線で示す最低周波数帯域HHLLのクラスタごとの位相位置(クラスタC位相位置)と同じ位相位置の周波数分解係数の値から、それぞれ雑音レベルNを算出する。
縮退処理部14は、雑音レベル算出部13により算出された雑音レベルNを閾値として、雑音レベルN以下の周波数分解係数を、雑音レベルNを超える周波数分解係数よりも強く縮退させた縮退係数を生成し、ウェーブレットパケット再構成部15に出力する。
縮退処理部14は、図3に示した例では、全ての周波数帯域について、クラスタC位相位置と同じ位相位置の周波数分解係数を、雑音レベルNを閾値として縮退させる。また、図4に示した例では、4分木分割周波数帯域群ごとに、クラスタC位相位置と同じ位相位置の周波数分解係数を、雑音レベルNを閾値として縮退させる。
縮退処理部14は、周波数分解係数の入力値に対する出力値を表す縮退関数を用いて縮退処理を行うようにしてもよい。図5に、縮退関数の例を示す。図5(a)の縮退関数を用いた場合、絶対値が雑音レベルN以下の周波数分解係数は0に縮退され、絶対値が雑音レベルNを超える周波数分解係数は縮退しないでそのまま出力される。
また、縮退処理部14が、雑音レベル算出部13から雑音レベルNに加えて最大雑音レベルN_maxを入力した場合の処理について説明する。この場合、縮退処理部14は、周波数分解係数のうち、絶対値が雑音レベルN以下である第1の周波数分解係数、及び絶対値が雑音レベルNを超えて最大雑音レベルN_max以下の第2の周波数分解係数について、該絶対値が小さくなるように縮退処理し、第1の周波数分解係数の絶対値の縮退率を第2の周波数分解係数の絶対値の縮退率よりも大きくする。
図5(b)の縮退関数を用いた場合、絶対値がN以下の周波数分解係数の絶対値は0に変換され、絶対値が雑音レベルNを超えて最大雑音レベルN_max以下の周波数分解係数の絶対値は0よりも大きく元の値よりも小さな値に変換される。
ウェーブレットパケット再構成部15は、縮退処理部14により生成された縮退係数に対してウェーブレットパケット再構成処理を行って雑音除去画像を生成し、外部に出力する。ウェーブレットパケット分解部11において階数がk階のウェーブレットパケット分解処理が行われていた場合には、ウェーブレットパケット再構成部15は、階数がk階のウェーブレットパケット再構成処理を行う。
なお、上述した雑音除去装置1として機能させるためにコンピュータを好適に用いることができ、そのようなコンピュータは、雑音除去装置1の各機能を実現する処理内容を記述したプログラムを該コンピュータの記憶部に格納しておき、該コンピュータのCPUによってこのプログラムを読み出して実行させることで実現することができる。
このように、第1の実施形態では、入力画像に対してウェーブレットパケット分解処理を行って周波数分解係数を生成し、低周波数帯域内の周波数分解係数について、大きさ順にクラスタリングして複数のクラスタを生成し、クラスタ位相位置を決定する。そして、クラスタごとに、高周波数帯域内の周波数分解係数のうち、クラスタ位相位置と同じ位相位置の周波数分解係数の値から雑音レベルNを算出し、クラスタ位相位置と同じ位相位置の周波数分解係数について、雑音レベルN以下の周波数分解係数を雑音レベルNを超える周波数分解係数よりも強く縮退させた縮退係数を生成する。最後に、縮退係数をウェーブレットパケット再構成して雑音除去画像を生成する。かかる構成により、本発明によれば、CMOSセンサの画素ごとに組み込まれているアンプの特徴を考慮し、位相位置ごと及びパワーレベルごとに雑音除去量(縮退率)の制御が可能となるため、入力画像の雑音を高精度に除去することができるようになる。
(第2の実施形態)
次に、本発明の第2の実施形態に係る雑音除去装置について説明する。カメラ系で重畳される雑音として、熱雑音及びショット雑音がある。熱雑音は、白色ガウス性を有し、雑音レベルは全周波数帯域においてほぼ一定である。一方、ショット雑音は、空間低周波帯域において支配的となり、雑音レベルは周波数fに逆比例する(1/fとなる)。このため、熱雑音及びショット雑音による雑音レベルは、ある程度の有色性を有し、低周波数帯域では高く、ある一定値以上の高周波数帯域ではほぼ一定となる。そこで、第2の実施形態では、低い周波数帯域ほど雑音除去時の縮退を強くする。
図6は、第2の実施形態に係る雑音除去装置の構成例を示すブロック図である。図6に示す雑音除去装置2は、ウェーブレットパケット分解部11と、クラスタリング部12と、雑音レベル算出部13と、縮退処理部14と、ウェーブレットパケット再構成部15と、雑音レベル補正部16とを備える。第2の実施形態の雑音除去装置2は第1の実施形態の雑音除去装置1と比較して、雑音レベル補正部16を更に備える点が相違する。その他の構成については第1の実施形態と同一であるため、同一の参照番号を付して適宜説明を省略する。
雑音レベル算出部13は、第1の実施形態とは、出力先が異なるだけであり、算出した雑音レベルNを雑音レベル補正部16に出力する。
雑音レベル補正部16は、雑音レベル算出部13により算出された雑音レベルNに対して、低い周波数帯域ほど大きな係数を乗じて補正し、補正された雑音レベルN’を縮退処理部14に出力する。縮退処理部14にて最大雑音レベルN_maxを使用する場合には、同様に最大雑音レベルN_maxに対しても、低い周波数帯域ほど大きな係数を乗じて補正し、補正された最大雑音レベルN’_maxを縮退処理部14に出力する。
図7は、雑音レベルN(及び最大雑音レベルN_max)を補正する場合の処理について説明する図である。例えば、図7に斜線で示す周波数帯域(LLLL)では係数α=1.5とし、縦線で示す周波数帯域群(LLLH,LLHL,LLHH)では係数α=1.3とし、横線で示す周波数帯域群(LHLL,HLLL,LHHL,HLLH,HHLL)では係数α=1.1とし、ドットで示す残りの周波数帯域群(LHLH,HLHL,LHHH,HLHH,HHLH,HHHL,HHHH)では係数α=1とする。
縮退処理部14の縮退処理は第1の実施形態と同様であり、雑音レベル補正部16により補正された雑音レベルN’(及び最大雑音レベルN’_max)を閾値として、例えば縮退関数を用いて周波数分解係数を縮退させる。ただし、第1の実施形態では雑音レベルN及び最大雑音レベルN_maxの値は同一クラスタ内の周波数帯域間で同一の値であったが、本実施形態では、雑音レベルN’及び最大雑音レベルN’_maxの値は同一クラスタ内では周波数帯域が低いほど大きな値となる。したがって、本実施形態の縮退処理部14は、同一のクラスタ内では、周波数帯域の低い周波数分解係数ほど、強く縮退させることとなる。
なお、上述した雑音除去装置2として機能させるためにコンピュータを好適に用いることができ、そのようなコンピュータは、雑音除去装置2の各機能を実現する処理内容を記述したプログラムを該コンピュータの記憶部に格納しておき、該コンピュータのCPUによってこのプログラムを読み出して実行させることで実現することができる。
このように、第2の実施形態では、同一のクラスタ内では、周波数帯域の低い周波数分解係数ほど、強く縮退させる。したがって、本発明により、CMOSセンサの画素ごとに組み込まれているアンプの特徴に加えて、熱雑音やショット雑音の特徴を考慮し、更に高精度に雑音を除去することができるようになる。
上述の実施形態は代表的な例として説明したが、本発明の趣旨及び範囲内で、多くの変更及び置換ができることは当業者に明らかである。したがって、本発明は、上述の実施形態によって制限するものと解するべきではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。例えば、実施形態の構成図に記載の複数の構成ブロックを1つに組み合わせたり、あるいは1つの構成ブロックを分割したりすることが可能である。
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータ読取り可能媒体に記録されていてもよい。コンピュータ読取り可能媒体を用いれば、コンピュータにインストールすることが可能である。ここで、プログラムが記録されたコンピュータ読取り可能媒体は、非一過性の記録媒体であってもよい。非一過性の記録媒体は、特に限定されるものではないが、例えば、CD−ROMやDVD−ROMなどの記録媒体であってもよい。
1,2 雑音除去装置
11 ウェーブレットパケット分解部
12 クラスタリング部
13 雑音レベル算出部
14 縮退処理部
15 ウェーブレットパケット再構成部
16 雑音レベル補正部

Claims (5)

  1. 入力画像の雑音を除去する雑音除去装置であって、
    入力画像に対してウェーブレットパケット分解処理を行って周波数分解係数を生成するウェーブレットパケット分解部と、
    低周波数帯域内の前記周波数分解係数の各々について、階調順にクラスタリングして複数のクラスタを生成し、前記クラスタごとの位相位置であるクラスタ位相位置を決定するクラスタリング部と、
    前記クラスタごとに、高周波数帯域内の前記周波数分解係数のうち、前記クラスタ位相位置と同じ位相位置の周波数分解係数の値から雑音レベルを算出する雑音レベル算出部と、
    前記クラスタごとに、前記クラスタ位相位置と同じ位相位置の周波数分解係数について、前記雑音レベルを閾値として、前記雑音レベル以下の前記周波数分解係数を前記雑音レベルを超える前記周波数分解係数よりも強く縮退させた縮退係数を生成する縮退処理部と、
    前記縮退係数をウェーブレットパケット再構成して雑音除去画像を生成するウェーブレットパケット再構成部と、
    を備えることを特徴とする雑音除去装置。
  2. 前記クラスタリング部は、4分木分割された隣接する4つの周波数帯域ごとに、最低周波数帯域内の前記周波数分解係数について前記クラスタを生成し、
    前記雑音レベル算出部は、前記4つの周波数帯域ごとに、最高周波数帯域内の前記周波数分解係数のうち、前記クラスタ位相位置と同じ位相位置の周波数分解係数の値から前記雑音レベルを算出することを特徴とする、請求項1に記載の雑音除去装置。
  3. 前記縮退処理部は、同一の前記クラスタ内では、周波数帯域の低い周波数分解係数ほど、強く縮退させることを特徴とする、請求項1又は2に記載の雑音除去装置。
  4. 前記雑音レベル算出部は、前記クラスタ位相位置と同じ位相位置の周波数分解係数の値の二乗平均平方根値又は平均値を前記雑音レベルとすることを特徴とする、請求項1から3のいずれか一項に記載の雑音除去装置。
  5. コンピュータを、請求項1から4のいずれか一項に記載の雑音除去装置として機能させるためのプログラム。
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