JPH0246072A - ディジタル画像における固定パターンノイズの低減方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） この発明は、ＴＶカメラから計算機に入力したディジタ
ル画像における固定パターンノイズを低減する方法に関
するものである。

〔従来の技術〕

ディジタル画像処理においては、ＴＶカメラが出力する
アナログ画像信号はＡ／Ｄ変換器によりディジタル化さ
れ、画像メモリに記憶される。このときの量子化レベル
数は、人が検知できる画質変化の限界（テレビジョン学
会：゛°テレビジョン・画像ハンドブック”、オーム社
、　ｐｐ、２７３．１９８０）との関連で、通常７ビツ
トまたは８ビツトに制限され、量子化レベルより細かい
量は消滅して量子化誤差を生ずる。さらに、固体撮像素
子の場合には、このようにして入力されるディジタル値
、いわゆる濃度には光電変換素子や増幅器などから発生
するランダムノイズの他に、暗電流ムラ、あるいは素地
ムラとも呼ばれる固定パターンノイズが加わる（大西和
則：　°“１．固体撮像素子の背景”、テレビ誌、　Ｖ
ｏｌ、４０．Ｎｏ、１１．ｐｌ＋、１０５６〜１０５９
、１９８６）。このようにディジタル画像にはさまざま
な誤差が加わっており、これを用いて濃度階調変換を行
ってもノイズが強調される、あるいはエツジの位置を求
めても精度が不十分である、という問題があった。

ランダムノイズの低減方法としては、例えば、「野村由
司彦　他２名：画像の入力および記憶方法、特願昭６３
−３８５９３号」がある。この方法は、第６図のように
「標準偏差σなるランダムノイズは、同じ画像をｍ回観
測し、対応する同一画素の平均値を求めることにより、
σ／　ｍ　０・５に低減できる」　（例えば、Ａ、Ｒ，
Ｒｏｓｅｎｆｅｌｄ　ａｎｄ　Ａ、Ｃ。

にａｋ：　”Ｄｉｇｉｔａｌ　ｐｉｃｔｕｒｅ　ｐｒｏ
ｃｅｓｓｉｎｇ（２ｎｄ　ｅｄｉｔｉｏ−ｎ）　Ｖｏｌ
、１″、Ａｃａｄｅｍｉｃ　ｐｒｅｓｓ、ｐｐ、２５４
．１９８２　）という原理に基づいている。この原理は
ランダムノイズが量子化誤差より大きい限り有効である
。

一方、固定パターンノイズの低減方法としては、例えば
、「西用英二：　“暗出力補正回路”特開昭６２−１１
７４７３号公報」がある。この方法の主要な処理を第７
図に示す。この方法は、「固定パターンノイズは、暗時
画像に等しい」という前提のもとに、あらかじめ暗時画
像を検定しておき、後に実際の画像からこの暗時画像を
減ずれば固定パターンノイズを低減できるとするもので
ある。

次に、上記の固定パターンノイズ低減方法の性能を実験
で検討した結果を述べる。使用したＴＶカメラは、固体
撮像素子を用いており、ＴＶカメラからのアナログ画像
信号は、Ａ／Ｄ変換器により、横２５６×縦２４０画素
に標本化され、かつ各画素の濃度は、明るさに応じて０
，１．・・・・・・１２７の階調に量子化されて画像メ
モリに記憶される。ランダムノイズの低減をねらい、画
像の入力方法は、第６図の方法、すなわち、６４回入力
して平均値を求める方法をとる。ＴＶカメラレンズの絞
りを完全閉にして入力した暗時画像の一部２０Ｘ１０画
素の濃度分布を立体化して第８図に示す。この図におい
て格子模様の交点がその画素における濃度を表わす。以
下、他の図面についても同様である。

さらに、反射率が一様な対象を均一に照明して入力した
画像を第９図（ａ）、（ｂ）、（ｃ）。

（ｄ）に示す。第９図（ａ）〜（ｄ）では照度を変える
ことにより、入力した画像の濃度を１６゜４３．６９，
１１３付近に変化させている。従来法に従って、入力画
像から暗時画像を減算した結果を第１０図（ａ）〜（ｄ
）に示す。第１Ｏ図かられかるように、固定パターンノ
イズ低減の効果はない。むしろ、ばらつきσ１を有する
量から、ばらつきσ２を有する量を減算して得られる量
のばらつきは（０，′＋０２２）０．５となるので、誤
差はより大きくなってしまう。

〔発明が解決しようとする課題〕

従来法で効果がなかフた原因は、第８図の暗時画像の変
化パターンが、第９図（ａ）〜（ｄ）の実際の画像の変
化パターン、すなわち固定パターンノイズとは大きく異
なっていることである。さらに、このように異なってし
まう理由は次のように考えられる。

まず、濃度とランダムノイズの大きさの関係について説
明する。同一の画像を１００枚入力し、ある画素におけ
る濃度の出現度数の分布をとった。濃度が約８（暗時出
力）、約２０．約４１゜約６０．約８０．約１００にお
ける度数分布を第１１図に示す。第１１図から、暗時出
力のランダムノイズは量子化誤差に比べて著しく小さい
ので、はとんどが濃度８に量子化され、量子化誤差が生
ずる。他の濃度では、ランダムノイズが量子化誤差より
十分大きくなり、３種類以上の階調に量子化されている
。したがって、多数の画像の平均をとれば誤差を量子化
誤差よりもかなり小さくできる。このような理由から、
暗時画像は実際の画像とは異なったものになるのである
。

以上の検討は、多数の画像の平均をとった場合について
のものであるが、特開昭６２−１１７４７３号公報のよ
うに、単に１枚の画像を用いる場合には、ランダムノイ
ズが大きくなるのでノイズ低減効果はより少なくなる。

すなわち、通常は第１１図のようにランダムノイズが１
〜３階調（バラツキ幅１／２）あり、固定パターンノイ
ズより大きい。そのため、実際の画像から暗時画像を減
じて得た画像では、固定パターンノイズを低減できたと
しても、固定パターンノイズより大きい両画像のランダ
ムノイズが加算されたばらつきが生じてしまう。また、
仮に、ランダムノイズが写であフても、暗時画像と実際
の画像には、量子化誤差が付は加わった固定パターンノ
イズが含まれる。そのため、実際の画像から暗時画像を
減じて得た画像では、両画像の量子化誤差が加算された
ばらつきが生じてしまう。

この発明の目的は、従来法では量子化誤差以下に低減で
きなかったディジタル画像における固定パターンノイズ
を量子化誤差以下に著しく低減する方法を提供すること
にある。

〔課題を解決するための手段〕

この発明にかかるディジタル画像における固定パターン
ノイズの低減方法は、ＴＶカメラから輝度がほぼ一様な
対象のディジタル画像を、複数回、計算機のメモリに入
力する第１工程と、複数枚の入力画像について、各画素
（Ｕ、Ｖ）ごとに平均値ｓ　（ｕ、ｖ）を計算する第２
工程と、平均値ｓ　（ｕ、ｖ）に近い値を与える平面や
放物面などの連続関数Ｓ　（Ｕ、Ｖ）を求める第３工程
と、各画素（ｕ、ｖ）ごとに平均値ｓ　（ｕ、ｖ）から
連続関数ｓ　（ｕ、ｖ）を減算して固定パターンノイズ
ｎｆ　（ｕ、ｖ）を求める第４工程を含む予備工程と、
実際の観測対象のディジタル画像を、複数回、計算機の
メモリに入力する第５工程と、複数枚の入力画像につい
て、各画素（ｕ、ｖ）ごとに平均値ｆ　（ｕ、ｖ）を計
算する第６工程と、各画素（ｕ、ｖ）ごとに平均値ｆ　
（ｕ、ｖ）から固定パターンノイズｎｆ　（ｕ、ｖ）を
減算する第７工程を含む実際の工程とからなるものであ
る。

〔作用〕

この発明においては、予備工程として、輝度がほぼ一様
な対象について複数の画像を入力し、複数の画像につい
て同一座標にある画素の濃度の平均を計算し、さらに、
その平均化画像の変化分のみを求めることによフて固定
パターンノイズを計測し、この固定パターンノイズを減
算することにより固定パターンノイズを低減する。

（実施例〕 さきに明らかにしたように、ある程度の濃度になれば、
複数の画像の平均化画像のランダム誤差は量子化誤差よ
り著しく小さくできる。この発明は、このようにして誤
差を小さくできれば固定パターンノイズも精度良く求め
られるという点に右目している。

第１図は、この発明の詳細な説明する流れ図である。１
〜４は予備工程として行う第１〜第４工程で、５〜７は
実際の工程として行う第５〜第７工程である。

まず、予備工程として、第１工程により、ＴＶカメラか
ら輝度がほぼ一様な対象についてｍ３回画像ｓ　（（ｉ
＝１　、２．　・旧”＋　ｍｌ　）を画像メモリに入力
する。

第２工程により、各画素（ｕ、ｖ）ごとにＳｌの平均画
像Ｓを計算する。

第３工程により、ｉの回帰関数二を決定する。

回帰関数としては、例えば、ｉ近傍の大きさをもつ一定
値（平面）としてもよいし、周辺が暗くなることを考慮
し、画像の中心を頂点とし、上に凸な放物面としてもよ
い。

第４工程により、平均画像ｉの回帰画像−からの差、す
なわち、固定パターンノイズｎｆを計算する。

次に実際の工程として、第５工程により、実際の対象に
ついて、ｍ３回画像ｆ、（ｉ＝１．２゜・・・・・・１
ｍ２）入力する。

第６工程により、ｆｌの平均画像ｆを計算する。

第７工程により、平均画像ｆから固定パターンノイズｎ
、を減する。

この発明の効果を先の実験結果などを用・いて説明する
。

まず、予備工程として、濃度４０近傍で輝度が一様な対
象の画像を入力して得られた固定パターンノイズを第２
図に示す。次に第２図の固定パターンノイズを先の入力
画像第９図（ａ）〜（ｄ）から減じ、得られた画像を第
３図（ａ）〜（ｄ）に示す。第３図は、第９図に比べ、
著しく凹凸、すなわち、固定パターンノイズが低減して
いることがわかる。この凹凸の標準偏差は約０．１階調
であり、量子化誤差に比べて著しく改善されている。

次に、他の実施例を示す。

実際の文字を撮影した濃淡画像を用いて、この発明のノ
イズ低減方法の有効性を確認する。文字の反射率が背景
のそれに比してわずかしか異っていないという条件で画
像を撮影する。ランダムノイズや固定パターンノイズの
低減処理を行わない場合について、濃度を３次元座標系
の高さ方向の座標によって斜投影図化して第４図に示す
。ノイズのために文字はわかりにくい。次に、ランダム
ノイズと固定パターンノイズを低減した場合を第５図に
示す。文字部と背景部の濃度差がわずかで１階調以下で
あるにもかかわらず、文字“Ｐ”がはっきりと浮き上が
っている。これにより、このノイズ低減法が有効である
ことがわかる。

〔発明の効果〕

この発明にかかるディジタル画像における固定パターン
ノイズの低減方法は、ＴＶカメラから輝度がほぼ一様な
対象のディジタル画像を、複数回、計算機のメモリに入
力する第１工程と、複数枚の入力画像について、各画素
（Ｕ、Ｖ）ごとに平均値ｓ　（ｕ、ｖ）を計算する第２
工程と、平均値ｓ　（ｕ、ｖ）に近い値を与える平面や
放物面などの連続関数ｓ　（ｕ、ｖ）を求める第３工程
と、各画素（ｕ、ｖ）ごとに平均値ｓ　（ｕ、ｖ）から
連続関数■　（ｕ、ｖ）を減算して固定パターンノイズ
ｎｌ　　（ｕ、ｖ）を求める第４工程を含む予備工程と
、実際の観測対象のディジタル画像を、複数回、計算機
のメモリに入力する第５工程と、複数枚の入力画像につ
いて、各画素（ｕ、ｖ）ごとに平均値ｆ　（ｕ、ｖ）を
計算する第６工程と、各画素（ｕ、ｖ）ごとに平均値ｆ
　（ｕ、ｖ）から固定パターンノイズｎｆ　（ｕ、ｖ）
を減算する第７工程を含む実際の工程とからなるもので
あるので、ディジタル画像における固定パターンノイズ
を量子化誤差以下に著しく低減することができる利点が
ある。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の詳細な説明する流れ図、第２図はこ
の発明により求めた固定パターンノイズを示す図、第３
図はこの発明の固定パターンノイズ低減処理結果を示す
図、第４図は他の入力画像例を示す図、第５図はこの発
明の固定パターンノイズ低減処理結果を示す図、第６図
は従来のランダムノイズ低減方法を説明するための図、
第７図は従来の固定パターンノイズ低減方法を説明する
ための図、第８図は暗時ノイズの例を示す図、第９図は
入力画像の例を示す図、第１０図は従来の固定パターン
ノイズ低減処理結果を示す図、第１１図は濃度のばらつ
きの度数分布を示す図である。 図において、１〜４は予備工程として行う第１〜第４工
程で、５〜７は実際の工程として行う第５〜第７工程で
ある。 なお、各図中の同一符号は同一または相当部分を示す。 （予備工程） 第 図 第 図 （Ｃ） （ｄ） 水＋Ｍ榎（面ｌＡ） 第 図 第 図 第 図 第 図 第 図 哨 １゜ 図 （Ｃ） 第 図 （ａ） （ｂ） 第 図 濃度

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 　ＴＶカメラが出力したアナログ画像信号をＡ／Ｄ変換
   器により複数の画素に標本化し、かつ複数階調のうちの
   ある階調に量子化して計算機のメモリに入力したディジ
   タル画像に発生する固定パターンノイズの低減方法にお
   いて、 輝度がほぼ一様な対象について、複数回、前記ＴＶカメ
   ラから前記計算機のメモリにディジタル画像を入力する
   第１工程と、複数枚の前記入力画像について、各画素（
   ｕ、ｖ）ごとに平均値＠ｓ＠（ｕ、ｖ）を計算する第２
   工程と、前記平均値＠ｓ＠（ｕ、ｖ）に近い値を与える
   平面や放物面などの連続関数■（ｕ、ｖ）を求める第３
   工程と、 各画素（ｕ、ｖ）ごとに前記平均値＠ｓ＠（ｕ、ｖ）か
   ら連続関数■（ｕ、ｖ）を減算して固定パターンノイズ
   ｎ＿ｆ（ｕ、ｖ）を求める第４工程、 を含む予備工程と、 実際の観測対象について、複数回、ディジタル画像を計
   算機のメモリに入力する第５工程と、 複数枚の前記入力画像について、各画素（ｕ、ｖ）ごと
   に平均値＠ｆ＠（ｕ、ｖ）を計算する第６工程と、 各画素（ｕ、ｖ）ごとに前記平均値＠ｆ＠（ｕ、ｖ）か
   ら固定パターンノイズｎ＿ｆ（ｕ、ｖ）を減算する第７
   工程、 を含む実際の工程と、 から成ることを特徴とするディジタル画像における固定
   パターンノイズの低減方法。