JPH06187441A - ノイズ低減方法及び装置 - Google Patents

ノイズ低減方法及び装置

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JPH06187441A
JPH06187441A JP5228681A JP22868193A JPH06187441A JP H06187441 A JPH06187441 A JP H06187441A JP 5228681 A JP5228681 A JP 5228681A JP 22868193 A JP22868193 A JP 22868193A JP H06187441 A JPH06187441 A JP H06187441A
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 ろ波されないノイズ含有入力信号とろ波され
た入力信号との間の自乗誤差を計算し、この自乗誤差を
用いて、ろ波された入力信号及びろ波されない入力信号
の重み付けされた平均値を出力信号として計算し、これ
により画像のスライディングウィンドウの中の局所ノイ
ズ値を推定するノイズ低減方法が、簡単なハードウェア
しか必要とせず、異なるノイズレベル及び画像構造を考
慮する。 【構成】 重み付けされた平均値を計算するために大域
ノイズ値も用い、局所ノイズ値を計算するためにウィン
ドウの画素差信号を計算する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ノイズ低減方法及び装
置に関する。
【０００２】
【従来の技術】異なる種類のビデオノイズフィルタが公
知である。"Signal Processing"誌第20号（1990）の３
〜１４頁記載のM. Unser著”適応形最小自乗ポストフィ
ルタリングによりノイズ含有映像の復元を改善する方
法”には１つの例が記載されている。通常はこのような
フィルタは例えばフィールドメモリ等のある程度の数及
び容量のメモリを必要とする。さもないと、いかなるノ
イズレベルにも適しないか、又は画像の局所構造に適応
しない。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】本発明の課題は、簡単
なハードウェアしか必要とせず、異なるノイズレベル及
び画像構造を考慮するノイズ低減方法を提供することに
ある。
【０００４】本発明の別の課題は、本発明の方法を用い
る装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】第１の上記課題は、本発
明により請求項１の特徴部分に記載の特徴により解決さ
れる。
【０００６】第２の上記課題は、本発明により請求項９
の特徴部分に記載の特徴により解決される。
【０００７】本発明によるノイズ低減に主に必要なこと
を次に列挙し説明する。
【０００８】＊ フィールドメモリを用いないでフィー
ルド処理を行う。
【０００９】＊ 僅かな数のメモリ及び簡単なハードウ
ェア的実現。
【００１０】＊ いかなるレベルのノイズにも適応する
処理。
【００１１】＊ 画像の局所構造に適応する処理。すな
わち無地の領域、エッジ、微細構造を検出し、画像の重
要な情報を保存する。
【００１２】次のような異なるフィルタを用いることが
できる。
【００１３】１． 異なる係数を有する線形低域フィル
タ。
【００１４】２． メジアンフィルタ。
【００１５】３． エッジの方向での線形フィルタ（方
向性フィルタ）。
【００１６】４． 方向性メジアンフィルタ。
【００１７】５． １，２，３，４に記載のフィルタの
重み付け平均。
【００１８】６． 固定閾値と、ラプラース変換による
画像活動の局所測定値とを有する１，２，３，４に記載
のフィルタのうちの１つによるろ波。
【００１９】これらのフィルタタイプは次の特性を有す
る。
【００２０】＊ メジアンフィルタは、特に大きい振幅
の高周波ノイズの場合に線形フィルタに比して無地領域
内のノイズを除去するのにより良好に適する。
【００２１】＊ メジアンフィルタはエッジを保存し、
線形フィルタはエッジを保存しない。
【００２２】＊ 方向性フィルタは、エッジ及び画像精
度を保存するには非常に効率的であるが、ろ波はそれほ
ど効率的でない。
【００２３】＊ メジアンフィルタは、（例えば同心円
図形テスト画像の）微細テクスチャを失う。微細テクス
チャを保存するただ１つの方法は、方向性フィルタを用
いることである。
【００２４】＊ フィルタの重み付け平均値は、良好な
結果を提供するが、重み付け係数は、正確なノイズ推定
なしには容易に局所的に適応できず、ハードスイッチン
グ及びアーチファクトが生じることがある。
【００２５】＊ 閾値と画像活動の局所測定値とは、画
像に適応されると良好な結果を提供するが、しかしそれ
らの値は、画像全体のノイズ推定と組合せなければなら
ない。
【００２６】本発明の解決方法は、大域的及び局所的な
適応形である。実施されたフィルタは、前述のUnserに
より提案されるフィルタであり、次のように動作する。
【００２７】ノイズ含有入力信号ｘは、メジアンタイプ
の復元フィルタによりろ波され、これにより、ろ波され
た入力信号ｙが発生する。ろ波された信号とろ波されな
い信号との間の差の絶対値の和が、入力信号の中のスラ
イディングウィンドウの各位置に対して計算される。こ
の和はノイズの局所推定を表す。この和は、入力信号ノ
イズの大域測定値と組合され、これにより最小自乗回帰
法を用いて係数ａ及びｂを計算する。すなわち係数ａ及
びｂはそれぞれ、ろ波されない信号及びろ波された信号
と乗算され、これにより出力信号ｚ＝ａ＊ｘ＋ｂ＊ｙが
得られる。
【００２８】原信号μが付加的な定常ノイズｎにより劣
化されている場合、前もって必要な情報はノイズ分散σ
2のみである。局所ノイズ推定ウィンドウのサイズは、
復元フィルタにより用いられるウィンドウのサイズと異
なり、従ってこれら２つのウィンドウは互いに無関係に
最適な性能に調整できる。
【００２９】重み付け係数ａ及びｂは、それらが出力信
号ｚと無ノイズ原信号μとの間の自乗誤差ε2を最小化
するように最適化される。原信号が受信機において未知
であるのは事実であるが、しかし大域ノイズ統計は、
（例えばヨーロッパ特許出願公開第９２４００７８５号
公報に説明されているように）受信機側で計算でき、そ
れを最適化に利用できる。有利にはａ＋ｂ＝１であり、
従ってバイアスはろ波により導入されない。この解決法
は通常は僅かに劣化を招くが、簡単に実施でき、付加的
な計算の複雑性がない。
【００３０】ろ波が信号を劣化する場合、大きい重み係
数を、ろ波されない信号ｘに付ける。逆に、差の和が小
さく、この和が、ノイズのみが残留する場合のように基
準値に近い場合、大きい重み係数を、ろ波された信号に
付ける。
【００３１】復元フィルタの種類の選択は、本発明のノ
イズ低減の利点に大きく影響する。従って有利には異な
る種類のフィルタを並列で動作させる。この場合、選択
されたフィルタの種類を、画像活動に局所適応させなけ
ればならない。ろ波された信号とろ波されない信号との
間の最小誤差を提供する分岐を選択する。
【００３２】原理的には、本発明の方法は、画像のスラ
イディングウィンドウの中の局所ノイズ値を推定するた
めに、ろ波されないノイズ含有入力信号とろ波された入
力信号との間の自乗誤差を計算し、この自乗誤差を、ろ
波された入力信号とろ波されない入力信号との重み付け
平均値を出力信号として計算するために用い、重み付け
平均値を計算するために大域ノイズ値も用い、大域ノイ
ズ値を計算するためにウィンドウの画素差信号を計算す
ることによりノイズを低減するのに適している。
【００３３】本発明の方法の有利な付加的な実施例はそ
の他の請求項に記載されている。
【００３４】原理的には本発明の装置では、共通の入力
信号と異なる種類の特性の第１のフィルタ、第２のフィ
ルタおよび第３のフィルタを有し、第１の制御回路が、
前記入力信号を処理する第１の乗算器と前記第１のフィ
ルタの出力信号を処理する第２の乗算器との重み付け値
を制御し、前記乗算器の出力信号を第１の加算手段で加
算し、第２の制御回路が、前記第１のフィルタの出力信
号を処理する第３の乗算器と前記第２のフィルタの出力
信号を処理する第４の乗算器との重み付け値を制御し、
前記乗算器の出力信号を第２の加算手段で加算し、第３
の制御回路が、前記第２のフィルタの前記出力信号を処
理する第５の乗算器と前記第３のフィルタの出力信号を
処理する第６の乗算器との重み付け値を制御し、前記乗
算器の出力を第３の加算手段で加算し、第１の減算手段
が、前記入力信号と前記第１のフィルタの出力信号との
間の差信号を前記第１の制御回路に供給し、第２の減算
手段が、前記入力信号と前記第２のフィルタの出力信号
との間の差信号を前記第２の制御回路に供給し、第３の
減算手段が、前記第１のフィルタの出力信号と前記第２
のフィルタの出力信号との間の差信号を前記第２の制御
回路に供給し、第４の減算手段が、前記入力信号と前記
第３のフィルタの出力信号との間の差信号を前記第３の
制御回路に供給し、第５の減算手段が、前記第２のフィ
ルタの出力信号と前記第３のフィルタの出力信号との間
の差信号を前記第３の制御回路に供給し、さらに別の減
算手段が、前記加算手段の前記入力信号と出力信号との
間のそれぞれの差信号を制御及びミキシング回路に供給
し、前記制御及びミキシング回路は、前記差信号から得
られる最小誤差に従いかつ大域ノイズ分散値に従って前
記加算手段の出力信号を選択し、前記分岐のそれぞれに
対して前記重み付け値を、それぞれの前記制御回路で前
記差信号と前記大域ノイズ分散値とから計算される誤差
信号から得る。
【００３５】本発明の装置の有利な付加的な実施例はそ
の他の請求項に記載されている。
【００３６】
【実施例】図１においてノイズｎが、ＴＶチャネル等の
チャネルでノイズのない例えばＴＶ信号等の原信号μに
加算される。その結果形成される例えばＴＶ受信機又は
ＶＣＲ等の本発明の装置のノイズを含む入力信号ｘは、
メジアンタイプの復元フィルタＭＦによりろ波され、こ
れにより、ろ波された入力信号ｙが発生する。信号ｘと
信号ｙとの間の差Δは減算器ＳＵＢで計算され、制御回
路ＣＯＮに供給される。制御回路ＣＯＮは、Δから、入
力信号ｘの中のスライディングウィンドウの各位置に対
して、ろ波された入力信号とろ波されない入力信号との
間の差の絶対値の和を形成する。この和は、ノイズの局
所推定値を表す。大域ノイズ統計は、ノイズ測定回路Ｃ
ＯＮで計算できる。局所ノイズ推定値は、制御回路ＣＯ
Ｎで入力信号ノイズの大域測定値σ2と組合され、これ
により最小自乗回帰法を用いて、出力信号ｚ＝ａ＊ｘ＋
ｂ＊ｙを形成するためにそれぞれろ波されない及びろ波
された信号に付けられる２つの係数ａ及びｂを計算す
る。これは、信号ｘを第１の乗算器ＭＵＬ１で係数ａと
乗算し、信号ｙを第２の乗算器ＭＵＬ２で係数ｂと乗算
することにより行われる。ＭＵＬ１及びＭＵＬ２の出力
信号は加算器ＡＤＤ０で加算され、これにより、ノイズ
の低減された出力信号ｚ0が得られる。
【００３７】フィルタＭＦの種類は、得られるノイズ低
減度及び画像品質に影響するので、有利には異なるタイ
プのフィルタを並列に動作させる。この場合の問題は、
いかにして最適なフィルタの出力信号を選択するであ
る。図４では異なる種類の３つのフィルタＤＭＦ，ＭＥ
Ｄ，ＡＶが動作し、これにより、その都度２つの順次の
フィルタ出力信号の重み付け平均値が計算される。
【００３８】各平均値は、図１に示されているように出
力信号ｘと無ノイズ信号μとの間の自乗誤差ε2を最小
化することにより得られる。それぞれのろ波された出力
信号ｚi（ただしi＝０〜２）は、それぞれの誤差を検査
することにより選択される。従って、選択された分岐は
最小誤差に対応する。この方法により、フィルタ間のス
イッチングを、局所ろ波された画像及び局所ろ波されな
い画像の統計的品質に依存して行うことが可能となる。
【００３９】３つの復元フィルタは、ＤＭＦ − 方向
性メジアンフィルタ、ＭＥＤ − メジアンフィルタ、
ＡＶ − 平均化フィルタである。
【００４０】図２に示されているスライディングウィン
ドウ３０は、５画素×３走査線のサイズである。処理は
フレームではなくフィールド（Ｆ１；Ｆ２）を基礎とし
ているので、このサイズは、飛越し画像（フィールドＦ
１の走査線）において５×５画素の領域に相当する。
【００４１】方向性メジアンフィルタＤＭＦはつぎのよ
うに動作する。
【００４２】ｘji（ｊ＝０〜２，i＝０〜４）が、ウィ
ンドウ３０により考慮される画素とする。図２の検査さ
れるフィルタ方向は、ｄi（i＝０〜５）と呼称される。
対応するグラディエントはそれぞれ次のように推定され
る。
【００４３】ｇ0＝｜ｘ00−ｘ12｜＋｜ｘ24−ｘ12｜ ｇ1＝｜ｘ01−ｘ12｜＋｜ｘ23−ｘ12｜ ｇ2＝｜ｘ02−ｘ12｜＋｜ｘ22−ｘ12｜ ｇ3＝｜ｘ03−ｘ12｜＋｜ｘ21−ｘ12｜ ｇ4＝｜ｘ04−ｘ12｜＋｜ｘ20−ｘ12｜ ｇ5＝（１／２）＊（｜ｘ10−ｘ12｜＋｜ｘ11−ｘ12｜
＋｜ｘ13−ｘ12｜＋＋｜ｘ14−ｘ12｜） 選択された方向は、最小グラディエントにより与えられ
ている。フィルタＤＭＦのそれぞれ出力信号ｙ1は次の
メジアン値である。
【００４４】ｍ0＝メジアン（ｘ00，ｘ12，ｘ24） ｍ1＝メジアン（ｘ01，ｘ12，ｘ23） ｍ2＝メジアン（ｘ02，ｘ12，ｘ22） ｍ3＝メジアン（ｘ03，ｘ12，ｘ21） ｍ4＝メジアン（ｘ04，ｘ12，ｘ20） ｍ5＝メジアン（ｘ11，ｘ12，ｘ13） これらの方向のうちの２つ以上が最小グラディエントで
ある場合、それぞれの信号の平均値は、出力信号ｙ1を
形成するために用いられる。このような多重の最小グラ
ディエントが、画素の１％より小さい割合で現れる。
【００４５】フィルタＭＥＤの出力信号ｙ2は次の式で
表せる。
【００４６】ｙ2＝メジアン（ｘji） ０≦i≦４ ０≦ｊ≦２ フィルタＡＶの出力信号ｙ3は次の式で表せる。
【００４７】ｙ3＝（１／１５）＊Σ（ｘji） ０≦i≦４ ０≦ｊ≦２ 図４において回路ＡＤＤ，ＤＭＦ，ＳＵＢ２，ＣＯＮ
０，ＭＵＬ１，ＭＵＬ２，ＡＤＤ０は、図１の回路ＡＤ
Ｄ，ＭＦ，ＳＵＢ，ＣＯＮ，ＭＵＬ１，ＭＵＬ２，ＡＤ
Ｄに相当する。フィルタＤＭＦの入力側は、第２のフィ
ルタＭＥＤ及び第２のフィルタＡＶにも接続され、ノイ
ズ含有入力信号ｘから出力信号ｙ0を形成する付加的な
フィルタＡＦにも接続される。入力信号ｘは、第１及び
第３及び第５の減算器ＳＵＢ１，ＳＵＢ３，ＳＵＢ５に
も供給される。それぞれフィルタＤＭＦ，ＭＥＤ，ＡＶ
の出力信号ｙ1，ｙ2，ｙ3は、それぞれ減算器ＳＵＢ
１，ＳＵＢ３，ＳＵＢ５で入力信号ｘから減算される。
それぞれこれらの減算器の出力信号Ｄ0，Ｄ1，Ｄ2は、
それぞれの制御回路ＣＯＮ０，ＣＯＮ１，ＣＯＮ２に接
続されている。差信号Δ0，Δ1，Δ2は、それぞれ第１
及び第４及び第６の減算器ＳＵＢ２，ＳＵＢ４，ＳＵＢ
６で、それぞれｙ0（＝ｘ）とｙ1との間及びｙ1とｙ2と
の間及びｙ2とｙ3との間で計算され、対応する制御回路
ＣＯＮ１，ＣＯＮ１，ＣＯＮ２にも供給される。
【００４８】フィルタＡＦが省かれる場合、ＳＵＢ１も
省くことができる。何故ならばＤ0＝Δ0であるからであ
る。
【００４９】第１の制御回路ＣＯＮ０は、第１の乗算器
ＭＵＬ１の係数ａ0を制御する。第１の乗算器ＭＵＬ１
は、信号ｙ0を係数ａ0と乗算し、第２の乗算器ＭＵＬ２
は係数ｂ0を信号ｙ1と乗算する。これらの乗算器の出力
信号は加算器ＡＤＤ０で加算されて出力信号ｚ0を形成
する。
【００５０】第２の制御回路ＣＯＮ１は、第３の乗算器
ＭＵＬ３の係数ａ1を制御する。第３の乗算器ＭＵＬ３
は、信号ｙ1を係数ａ1と乗算する。第４の乗算器ＭＵＬ
４は係数ｂ1を信号ｙ2と乗算する。これらの乗算器の出
力信号は加算器ＡＤＤ１で加算されて出力信号ｚ1を形
成する。
【００５１】第３の制御回路ＣＯＮ２は、第５の乗算器
ＭＵＬ５の係数ａ2を制御する。第５の乗算器ＭＵＬ５
は、信号ｙ2を係数ａ2と乗算する。第６の乗算器ＭＵＬ
６の係数ｂ2を信号ｙ3と乗算する。これらの乗算器の出
力信号は加算器ＡＤＤ２で加算されて出力信号ｚ2を形
成する。
【００５２】第７及び第８及び第９の減算器ＳＵＢ７，
ＳＵＢ８，ＳＵＢ９ではそれぞれ、対応する出力信号ｚ
0，ｚ1，ｚ2と入力信号ｘとの間の差信号（ウィンドウ
での誤差）が計算される。これらの減算器出力信号は第
４の制御及びミキシング回路ＣＯＭで、最小誤差に従っ
て出力信号ｚ0，ｚ1，ｚ2のうちの１つを出力信号ｚと
して出力するために用いられる。
【００５３】第４の制御回路で最小誤差を計算するため
に、既知のノイズ分散σ2が、図１に関連して説明した
ように用いられる。ハード又はソフトスイッチングを制
御回路ＣＯＭで行うことができる。
【００５４】ＣＯＮ０，ＣＯＮ１，ＣＯＮ２で最小化す
る自乗誤差は、i＝０〜２に対して次の式で表せる。
【００５５】
【数１】
【００５６】ただしＮRは、スライディングウィンドウ
３０に対応する領域Ｒの中のすべての画素の数である。
Ｓu,vは、領域Ｒにわたる自乗和を示し、次のように定
義される。
【００５７】
【数２】
【００５８】ただしｋ及び１はＲの要素であり、ｕ及び
ｖはｘ，ｙi，ｚi，μのうちのいずれかである。μは未
知であり、従ってＳｙi，μは、このようには計算でき
ない。その代りにノイズ統計の公知の知識を用いる。
【００５９】簡単のためにａi及びｂiが領域Ｒにわたり
一定であると仮定する。この場合次の式（１）が得られ
る。
【００６０】
【数３】
【００６１】ただしａi＋ｂi＝１により制約される。こ
の制約での最小化により次の方程式群が得られる。
【００６２】
【数４】
【００６３】ただしλiはラグランジュ乗数である。
【００６４】上記方程式群の解は次のようになる。
【００６５】
【数５】
【００６６】である。
【００６７】μ＝ｘ−ｎであるので次の式が成り立つ。
【００６８】
【数６】
【００６９】ただし各フィルタにおいてＦi：μi′は、
ろ波された無ノイズ信号であり、ｎi′は、ろ波された
ノイズであり、σ2＝Ｅｎ2（ｋ，１）は既知のノイズ分
散であり、ρi＝Ｅｎ（ｋ，１）ｎ′（ｋ，１）は、Ｆi
によるろ波後の残留ノイズ相関係数である（すなわちρ
＝１はろ波なし、ρ＝０は完全なろ波すなわち残留ノイ
ズなしである）。
【００７０】定常ノイズという仮定により、これらの係
数ρiを容易に推定することができる。しかしこれらの
係数が、別の種類のノイズにおいても既知である場合、
フィルタをより緩やかな制約の条件に拡張することが可
能である。
【００７１】これらの係数を用いて、ａi及びｂiを次の
ように推定することができる。
【００７２】
【数７】
【００７３】上記式を変形すると次の式が得られる。
【００７４】
【数８】
【００７５】従ってａi及びｂiが得られると、相関項Ｓ
ｘ−ｙi+1，ｙi−ｙi+1が制御回路ＣＯＮ０，ＣＯＮ
１，ＣＯＮ２でウィンドウ３０の現在位置に対して計算
される。それぞれ対応する減算器ＳＵＢ１，ＳＵＢ３，
ＳＵＢ５の出力信号Ｄ0，Ｄ1，Ｄ2は、これらの相関項
を計算するために用いられる。本システムの安定性を良
好にするために、ｚiは常にｙiとｙi+1との間にある、
すなわち０≦ａi≦１である。
【００７６】制御及びミキシング回路ＣＯＭで最適なフ
ィルタ分岐を選択するために、ａ及びｂの値から次のよ
うに自乗誤差を得ることが可能である。
【００７７】
【数９】
【００７８】ただし、
【００７９】
【数１０】
【００８０】及び、
【００８１】
【数１１】
【００８２】従って、
【００８３】
【数１２】
【００８４】修正項
【００８５】
【数１３】
【００８６】は、所与のフィルタが画像をより強く平滑
化するほど項Ｓｚi−ｘ，ｚi−ｘがより高くなることに
より説明できる。従って、異なる効率のフィルタにより
発生される項を比較する前に、それらの項は、ある特定
の種類の関数により補償されなければならない。
【００８７】この関数のグラフが、現行のフィルタタイ
プ（ＡＶ，ＭＥＤ，ＤＭＦ，ＡＦ）パラメータを用いた
場合の前記の効率を示すために図４に示されている。修
正項ｅiは、係数ａiと関連して示されている。
【００８８】タイプ”平均”のフィルタＡＶは、平面領
域に良く適する。
【００８９】２つのメジアンフィルタＤＭＦ及びＭＥＤ
はエッジ及び良好な分解能を保存する。
【００９０】コントラストを改善するために、エンハン
スメント処理が、ノイズ低減処理の後に行われる。
【００９１】ウィンドウ３０が拡大されると、例えばぼ
け及びストライプ等のその他の画像の劣化も低減され
る。
【００９２】有利にはフィールド処理によりぼけは、動
く対象に生じない。
【００９３】複雑さを低減し、ハードウェアの構成コス
トを少なくするために、前述のフィルタを次のように変
更することができる。
【００９４】＊ 誤差推定のためのサイズは５画素×１
走査線に低減できる。従って付加的な走査線メモリは不
要である（入力フィルタのためにただ２つの走査線メモ
リのみ）。
【００９５】＊ フィルタＤＭＦは、６つの代りにただ
４つのみの方向ｄ0，ｄ2，ｄ4，ｄ5を有する方向性メジ
アンフィルタにできる。
【００９６】＊ フィルタＭＥＤは、３画素×３走査線
のウィンドウを有するメジアンフィルタにすることがで
きる。
【００９７】＊ 重み付け係数を計算するためのビット
の数を例えば４ビットに制限する。
【００９８】これらの簡単化は、処理画像に次のような
影響を与える。
【００９９】＊ 推定ウィンドウのサイズがより小さい
場合、簡単化されたフィルタは、簡単化されないフィル
タに比してより強くろ波する傾向を有する。この傾向
は、特に局所水平走査線構造が存在する場合に著しい。
何故ならば先行及び後続の走査線は、それらの局所構造
が異なるにもかかわらず考慮されないからである。
【０１００】＊ 入力フィルタの簡単化は、過剰に多数
の劣化出力信号を形成しない。何故ならばろ波は適応形
であり、３つの出力信号ｚ0，ｚ1，ｚ2のうちの常に最
良の解が選択されるからである。
【０１０１】＊ 重み付け係数のビットの数を低減して
も精度の劣化はほとんど発生しない。２５６の振幅レン
ジに対して１又は２単位である。
【０１０２】新規のフィルタの重要な利点は、僅かな数
のメモリ及び簡単なハードウェア構成により、同時に局
所的及び大域的に適応形であるノイズろ波が可能となる
ことである。
【０１０３】この適応の２重能力によりろ波は、入力側
のフィルタが簡単であっても最適化される。
【０１０４】本発明のノイズ低減方法は、例えばＴＶ受
信機及びＶＣＲ等のいかなるビデオ又はオーディオ処理
装置においても利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のノイズ低減回路の第１の実施例のブロ
ック回路図である。
【図２】画像の中のフィルタ関連方向を示す原理図であ
る。
【図３】ノイズろ波のためのウィンドウを示す原理図で
ある。
【図４】本発明のノイズ低減回路の第２の実施例のブロ
ック回路図である。
【図５】フィルタ誤差の比較のための相関項の線図であ
る。
【符号の説明】
μ 無ノイズ原信号 ｘ ノイズ含有入力信号 ＭＦ 復元フィルタ ｙ ろ波された入力信号 Δ 信号ｘと信号ｙとの間の差 ＣＯＮ 制御回路 σ2 大域測定値 ａ ろ波されない信号のための係数 ｂ ろ波された信号のための係数 ＭＵＬ１，２ 乗算器 ＡＤＤ０ 加算器 ＭＦ フィルタ ＤＭＦ 方向性メジアンフィルタ ＭＥＤ メジアンフィルタ ＡＶ 平均化フィルタ ε2 出力信号ｚと無ノイズ信号μとの間の自乗誤差 ｚi ろ波された出力信号 ３０ スライディングウィンドウ Ｆ１，２ フィールド ｘji ウィンドウ３０により考慮される画素 ｄi フィルタ方向 ｙi フィルタ出力信号 Δ0,1,2 差信号 Ｄ0,1,2 減算器出力信号 ＳＵＢ１，２，３ 減算器

Claims (10)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 画像のスライディングウィンドウ（３
    ０）の中の局所ノイズ値を推定するために、ろ波されな
    いノイズ含有入力信号（ｘ）とろ波された（ＭＦ）入力
    信号（ｙ）との間の自乗誤差を計算して、ろ波された入
    力信号及びろ波されない入力信号の重み付係数（ａ，
    ｂ）により重み付けされた平均値を出力信号（ｚ）とし
    て計算するために用いるノイズ低減方法において、前記
    重み付け係数（ａ，ｂ；ａ0，ｂ0，ａ1，ｂ1，ａ2，
    ｂ2）により重み付けされた平均値を計算する（ＣＯ
    Ｎ；ＣＯＮ０，ＣＯＮ１，ＣＯＮ２）ために大域ノイズ
    値（ＮＭ，σ2）も用い、前記局所ノイズ値を計算する
    ために前記ウィンドウの画素差信号（Δ；Δ0，Δ1，Δ
    2）を計算する（ＣＯＮ；ＣＯＮ０，ＣＯＮ１，ＣＯＮ
    ２）ことを特徴とするノイズ低減方法。
  2. 【請求項２】 ろ波を、異なるフィルタ特性（ＤＭＦ，
    ＭＥＤ，ＡＶ）の２つ以上の分岐で行い、それぞれのフ
    ィルタ特性（ＤＭＦ，ＭＥＤ，ＡＶ）が、それぞれ２つ
    の順次の分岐のろ波された入力信号（ｙ0，ｙ1；ｙ1，
    ｙ2；ｙ2，ｙ3）から得られた重み付けされた平均値出
    力信号（ｚ0，ｚ1，ｚ2）を有し、前記局所ノイズ値を
    計算するために前記分岐のそれぞれで前記ろ波された入
    力信号（ｙ1，ｙ2；ｙ2，ｙ3）のそれぞれ２つの順次の
    入力信号の間のそれぞれの画素差信号を用い、最終的な
    出力信号（ｚ）を得るために、入力信号（ｘ）に比して
    最小の誤差を有する分岐出力信号（ｚ0，ｚ1，ｚ2）を
    選択する（ＣＯＭ）ことを特徴とする請求項１に記載の
    ノイズ低減方法。
  3. 【請求項３】 最小誤差を比較する場合、それぞれのフ
    ィルタ特性に関連する修正項を、分岐誤差のそれぞれに
    加算することを特徴とする請求項２に記載のノイズ低減
    方法。
  4. 【請求項４】 重み付けされた平均値の２つの重み付け
    係数（ａ0，ｂ0；ａ1，ｂ1；ａ2，ｂ2）の和が１である
    ことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれ
    か１つの請求項に記載のノイズ低減方法。
  5. 【請求項５】 重み付けされた平均値のための２つの重
    み付け係数（ａ，ｂ）のろ波されない入力信号（ｘ）に
    関連する１つの重み付け係数（ａ）が０〜１の領域内に
    あることを特徴とする請求項１から請求項４のうちのい
    ずれか１つの請求項に記載のノイズ低減方法。
  6. 【請求項６】 重み付けされた平均値のためのそれぞれ
    ２つの重み付け係数（ａ0，ｂ0；ａ1，ｂ1；ａ2，ｂ2）
    のそれぞれ１つの重み付け係数（ａ0，ａ1，ａ2）が０
    〜１の領域内にあることを特徴とする請求項２から請求
    項５のうちのいずれか１つの請求項に記載のノイズ低減
    方法。
  7. 【請求項７】 方向性メジアンフィルタ（ＤＭＦ），メ
    ジアンフィルタ（ＭＥＤ），平均化フィルタ（ＡＶ）の
    うちの最小２つを分岐で用い、前記方向性メジアンフィ
    ルタのために最小４つの方向（ｄ0〜ｄ5）をスライディ
    ングウィンドウ（３０）で計算することを特徴とする請
    求項２又は請求項３又は請求項４又は請求項６に記載の
    ノイズ低減方法。
  8. 【請求項８】 スライディングウィンドウ（３０）が、
    フレームを基礎とする場合に５画素×１〜５走査線のサ
    イズを有することを特徴とする請求項１から請求項７の
    うちのいずれか１つの請求項に記載のノイズ低減方法。
  9. 【請求項９】 共通の入力信号（ｘ）と異なる種類の特
    性を有する第１のフィルタ（ＤＭＦ）、第２のフィルタ
    （ＭＥＤ）および第３のフィルタ（ＡＶ）とを有し、 第１の制御回路（ＣＯＮ０）が、前記入力信号（ｘ）を
    処理する第１の乗算器（ＭＵＬ１）と前記第１のフィル
    タ（ＤＭＦ）の出力信号（ｙ1）を処理する第２の乗算
    器（ＭＵＬ２）との重み付け値（ａ0，ｂ0）を制御し、
    前記乗算器（ＭＵＬ１，ＭＵＬ２）の出力信号を第１の
    加算手段（ＡＤＤ０）で加算し、 第２の制御回路（ＣＯＮ１）が、前記第１のフィルタ
    （ＤＭＦ）の出力信号(ｙ1）を処理する第３の乗算器
    （ＭＵＬ３）と前記第２のフィルタ（ＭＥＤ）の出力信
    号（ｙ2）を処理する第４の乗算器（ＭＵＬ４）との重
    み付け値（ａ1，ｂ1）を制御し、前記乗算器（ＭＵＬ
    ３，ＭＵＬ４）の出力信号を第２の加算手段（ＡＤＤ
    １）で加算し、 第３の制御回路（ＣＯＮ２）が、前記第２のフィルタ
    （ＭＥＤ）の前記出力信号（ｙ2）を処理する第５の乗
    算器（ＭＵＬ５）と前記第３のフィルタ（ＡＶ）の出力
    信号（ｙ3）を処理する第６の乗算器（ＭＵＬ６）との
    重み付け値（ａ2，ｂ2）を制御し、前記乗算器（ＭＵＬ
    ５，ＭＵＬ６）の出力信号を第３の加算手段（ＡＤＤ
    ２）で加算し、 第１の減算手段（ＳＵＢ２）が、前記入力信号（ｘ）と
    前記第１のフィルタ（ＤＭＦ）の出力信号（ｙ1）との
    間の差信号（Δ0）を前記第１の制御回路（ＣＯＮ０）
    に供給し、 第２の減算手段（ＳＵＢ３）が、前記入力信号（ｘ）と
    前記第２のフィルタ（ＭＥＤ）の出力信号（ｙ2）との
    間の差信号（Ｄ1）を前記第２の制御回路（ＣＯＮ１）
    に供給し、 第３の減算手段（ＳＵＢ４）が、前記第１のフィルタの
    出力信号（ｙ1）と前記第２のフィルタ（ＭＥＤ）の出
    力信号（ｙ2）との間の差信号（Δ1）を前記第２の制御
    回路（ＣＯＮ１）に供給し、 第４の減算手段（ＳＵＢ５）が、前記入力信号（ｘ）と
    前記第３のフィルタ（ＡＶ）の出力信号（ｙ3）との間
    の差信号（Ｄ2）を前記第３の制御回路（ＣＯＮ２）に
    供給し、 第５の減算手段（ＳＵＢ６）が、前記第２のフィルタ
    （ＭＥＤ）の出力信号（ｙ2）と前記第３のフィルタ
    （ＡＶ）の前記出力信号（ｙ3）との間の差信号（Δ2）
    を前記第３の制御回路（ＣＯＮ２）に供給し、 さらに別の減算手段（ＳＵＢ７，ＳＵＢ８，ＳＵＢ９）
    が、前記入力信号（ｘ）と前記加算手段（ＡＤＤ０，Ａ
    ＤＤ１，ＡＤＤ２）の出力信号との間のそれぞれの差信
    号を制御及びミキシング回路（ＣＯＭ）に供給し、前記
    制御及びミキシング回路（ＣＯＭ）は、前記差信号から
    得られる最小誤差に従いかつ大域ノイズ分散値（σ2）
    に従って前記加算手段（ＡＤＤ０，ＡＤＤ１，ＡＤＤ
    ２）の出力信号（ｚ0，ｚ1，ｚ2）を選択し、 前記分岐のそれぞれに対して前記重み付け値を、それぞ
    れの前記制御回路で前記差信号と前記大域ノイズ分散値
    （σ2）とから計算される誤差信号から得ることを特徴
    とする請求項２から請求項４及び請求項６から請求項８
    のうちのいずれか１つの請求項に記載のノイズ低減装
    置。
  10. 【請求項１０】 第１のフィルタ（ＤＭＦ）が方向性メ
    ジアンフィルタであり、前記方向性メジアンフィルタで
    最小４つの方向（ｄ0〜ｄ5）を評価し、第２のフィルタ
    （ＭＥＤ）がメジアンフィルタであり、第３のフィルタ
    （ＡＶ）が平均化フィルタであることを特徴とする請求
    項９に記載のノイズ低減装置。
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