JPH06348842A - ノイズ低減フィルター - Google Patents
ノイズ低減フィルターInfo
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- JPH06348842A JPH06348842A JP5140334A JP14033493A JPH06348842A JP H06348842 A JPH06348842 A JP H06348842A JP 5140334 A JP5140334 A JP 5140334A JP 14033493 A JP14033493 A JP 14033493A JP H06348842 A JPH06348842 A JP H06348842A
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- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 87
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 39
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 2
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- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 19
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
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- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
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- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/20—Image enhancement or restoration by the use of local operators
Abstract
(57)【要約】
【目的】 Ｓ／Ｎの低い画像に対して、エッジのぼけや
濃度むらを最小限に抑えながら、ノイズ低減画像を高速
に得る。 【構成】 入力される画像の各画素に対して、各１次方
向ごとに濃度変化の大きさＥを計算するステップ１０１
と、各画素ごとステップ１０１で計算された１次方向の
濃度変化の大きさのうち最小な方向を局所構造の１次方
向成分と決定するステップ１０２と、各画素ごとステッ
プ１０２で検出された１次方向に平滑化処理を行うステ
ップ１０３からなる処理を行いノイズ低減画像を得る。 【効果】画像の局所構造のうち１次方向成分を検出し
て、その方向に平滑化処理を行うので、エッジ部のぼけ
や濃度むらを最小限に抑えながらノイズを効果的にしか
も高速に低減することができる。
濃度むらを最小限に抑えながら、ノイズ低減画像を高速
に得る。 【構成】 入力される画像の各画素に対して、各１次方
向ごとに濃度変化の大きさＥを計算するステップ１０１
と、各画素ごとステップ１０１で計算された１次方向の
濃度変化の大きさのうち最小な方向を局所構造の１次方
向成分と決定するステップ１０２と、各画素ごとステッ
プ１０２で検出された１次方向に平滑化処理を行うステ
ップ１０３からなる処理を行いノイズ低減画像を得る。 【効果】画像の局所構造のうち１次方向成分を検出し
て、その方向に平滑化処理を行うので、エッジ部のぼけ
や濃度むらを最小限に抑えながらノイズを効果的にしか
も高速に低減することができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像処理分野のノイズ
低減処理において、画像のぼけや濃度むらを引き起こさ
ずにノイズ低減させるフィルターに関する。
低減処理において、画像のぼけや濃度むらを引き起こさ
ずにノイズ低減させるフィルターに関する。
【０００２】
【従来の技術】ノイズ低減処理は、基本的に濃度の急激
な変動を滑らかにする働きがあるため、図形の輪郭線を
ぼかす効果を持つ。そこで、図形の輪郭線を何らかの方
法で大まかに推定し、それを損なわないやり方で平滑化
を施す、エッジ保存平滑化と呼ばれるノイズ低減処理が
ある。この種のノイズ低減処理は、従来から色々な方法
が考案されており、代表的なものとして以下のような方
法がある。
な変動を滑らかにする働きがあるため、図形の輪郭線を
ぼかす効果を持つ。そこで、図形の輪郭線を何らかの方
法で大まかに推定し、それを損なわないやり方で平滑化
を施す、エッジ保存平滑化と呼ばれるノイズ低減処理が
ある。この種のノイズ低減処理は、従来から色々な方法
が考案されており、代表的なものとして以下のような方
法がある。
【０００３】（１） ε-分離非線形フィルター （原島博、小田島薫、鹿喰善明，ε-分離非線形ディジ
タルフィルタとその応用、信学論（Ａ）、Ｊ６５−Ａ、
４、ｐｐ２９７−３０４（昭５７−０４）） （２） Anisotropic Diffusion 法 （P.Perona and J.Malik,Scale-Space and Edge Detect
ion UsingAnisotoropic Diffusion,IEEE,Trans on Patt
ern Anal.Machine Intell.Vol.12,No.7,July, 1990） （３） ＬＬＳＥ法 （J-S.Lee,Digital Image Enhancement and Noise Filt
ering by Use of LocalSatistics,IEEE,Trans on Patte
rn Anal.Machine Intell.,Vol.PAMI-2 No.2,March,198
0） 以上の方法は、微分値や局所分散値により局所領域にお
いてエッジ構造があるかどうかの度合いを定義して、そ
のエッジ構造の度合いに応じて平滑化の効果を調節する
ものであり、局所構造の認識の仕方はエッジであるかど
うかだけであり、その方向性などは考慮していない。従
って、Ｓ／Ｎの悪い画像に対してノイズ低減効果を強め
ると、エッジ部にぼけが発生したり濃度むらなどが発生
しやすいという問題点がある。そこで、画像の局所構造
をもう少し精密に考慮したうえで、平滑化を行う方法と
しては次のような方法がある。
タルフィルタとその応用、信学論（Ａ）、Ｊ６５−Ａ、
４、ｐｐ２９７−３０４（昭５７−０４）） （２） Anisotropic Diffusion 法 （P.Perona and J.Malik,Scale-Space and Edge Detect
ion UsingAnisotoropic Diffusion,IEEE,Trans on Patt
ern Anal.Machine Intell.Vol.12,No.7,July, 1990） （３） ＬＬＳＥ法 （J-S.Lee,Digital Image Enhancement and Noise Filt
ering by Use of LocalSatistics,IEEE,Trans on Patte
rn Anal.Machine Intell.,Vol.PAMI-2 No.2,March,198
0） 以上の方法は、微分値や局所分散値により局所領域にお
いてエッジ構造があるかどうかの度合いを定義して、そ
のエッジ構造の度合いに応じて平滑化の効果を調節する
ものであり、局所構造の認識の仕方はエッジであるかど
うかだけであり、その方向性などは考慮していない。従
って、Ｓ／Ｎの悪い画像に対してノイズ低減効果を強め
ると、エッジ部にぼけが発生したり濃度むらなどが発生
しやすいという問題点がある。そこで、画像の局所構造
をもう少し精密に考慮したうえで、平滑化を行う方法と
しては次のような方法がある。
【０００４】（４） 局所テンプレートマッチングを利
用した方法 （鳥脇純一郎著 「画像理解のためのディジタル画像処
理〔Ｉ〕昭晃堂、平成元年１１月３０日 ｐｐ１１２〜
１１４） この方法は、画像の局所領域におけるエッジや線の典型
的なパターンをテンプレートに用意しておき、画像の各
画素（ｉ，ｊ）の近傍Ｕ（（ｉ，ｊ））の入力濃度値と
テンプレートマッチングを行い、近傍Ｕ（（ｉ，ｊ））
の局所構造に適合したテンプレートを重み関数として平
滑化処理を行う方法である。もう少し詳しく説明する
と、まずあらかじめいくつかの部分画像のサンプル（テ
ンプレート）を用意しておく。一方、画素（ｉ，ｊ）の
近傍Ｕ（（ｉ，ｊ））の入力濃度値を一定の順序で並べ
たものを１次元ベクトルとみなし、Ｆijと表す。テンプ
レートの方も同様な順序で１次元ベクトル化されている
とし、それを、Ａ1，Ａ2，…，Ａmとする。このとき、
（ｉ，ｊ）における各テンプレートの適合度を表す関数
Ｓにたいして、 ｋ0＝ｍｉｎＳ（Ｆij，Ａk） を計算して、テンプレートＡk0を重み関数として画素
（ｉ，ｊ）の近傍Ｕ（（ｉ，ｊ））に含まれる画素値か
ら平滑化処理を行う。ここで、適合度を表す関数Ｓの具
体的な形は多種多様なものが、特にパターン認識や統計
学における数値分類の分野で工夫されている。
用した方法 （鳥脇純一郎著 「画像理解のためのディジタル画像処
理〔Ｉ〕昭晃堂、平成元年１１月３０日 ｐｐ１１２〜
１１４） この方法は、画像の局所領域におけるエッジや線の典型
的なパターンをテンプレートに用意しておき、画像の各
画素（ｉ，ｊ）の近傍Ｕ（（ｉ，ｊ））の入力濃度値と
テンプレートマッチングを行い、近傍Ｕ（（ｉ，ｊ））
の局所構造に適合したテンプレートを重み関数として平
滑化処理を行う方法である。もう少し詳しく説明する
と、まずあらかじめいくつかの部分画像のサンプル（テ
ンプレート）を用意しておく。一方、画素（ｉ，ｊ）の
近傍Ｕ（（ｉ，ｊ））の入力濃度値を一定の順序で並べ
たものを１次元ベクトルとみなし、Ｆijと表す。テンプ
レートの方も同様な順序で１次元ベクトル化されている
とし、それを、Ａ1，Ａ2，…，Ａmとする。このとき、
（ｉ，ｊ）における各テンプレートの適合度を表す関数
Ｓにたいして、 ｋ0＝ｍｉｎＳ（Ｆij，Ａk） を計算して、テンプレートＡk0を重み関数として画素
（ｉ，ｊ）の近傍Ｕ（（ｉ，ｊ））に含まれる画素値か
ら平滑化処理を行う。ここで、適合度を表す関数Ｓの具
体的な形は多種多様なものが、特にパターン認識や統計
学における数値分類の分野で工夫されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかし、一般に複雑な
構造を有する画像では、テンプレートを細かく分類する
にしたがって、単純な適合度を表す関数でその局所構造
に適合したパターンを正確に選びだすことは難しくなっ
てくる。この時、パターン検出のエラーは、画像の濃度
むらやエッジ部のぼけとして現われる。また、パターン
を細かく分類し過ぎると、ノイズによる偽構造に適合し
てしまうパターンが存在してしまうためノイズ低減効果
が弱くなる。このように細かくパターンを分類し過ぎる
と、ノイズに安定なパターン適合度を表す関数を定義す
ることが難しくなりノイズ低減効果が弱くなると同時
に、適合するパターンを検索するための検索時間がかか
るという問題点がある。
構造を有する画像では、テンプレートを細かく分類する
にしたがって、単純な適合度を表す関数でその局所構造
に適合したパターンを正確に選びだすことは難しくなっ
てくる。この時、パターン検出のエラーは、画像の濃度
むらやエッジ部のぼけとして現われる。また、パターン
を細かく分類し過ぎると、ノイズによる偽構造に適合し
てしまうパターンが存在してしまうためノイズ低減効果
が弱くなる。このように細かくパターンを分類し過ぎる
と、ノイズに安定なパターン適合度を表す関数を定義す
ることが難しくなりノイズ低減効果が弱くなると同時
に、適合するパターンを検索するための検索時間がかか
るという問題点がある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】そこで、テンプレートと
して注目画素を通る直線を表すものに限定する。すなわ
ち、画像の局所構造がどちらの方向を向いているかを検
出し、その１次方向成分に適合するテンプレートを重み
関数として平滑化処理を行う。
して注目画素を通る直線を表すものに限定する。すなわ
ち、画像の局所構造がどちらの方向を向いているかを検
出し、その１次方向成分に適合するテンプレートを重み
関数として平滑化処理を行う。
【０００７】
【作用】本発明では、各画素ごとに局所構造がどちらの
方向を向いているかだけに着目するのでパターンの適合
度を表す関数は明確に定義できる。例えば、各方向の線
上にある隣接画素どうし濃度差の絶対値の和を計算し、
その値が最も小さい方向とすれば良いすればよい。この
時、局所構造の１次方向成分の検出だけなので、ノイズ
によるパターン検出の失敗が少なくなると同時に、たと
え検出に失敗しても平滑化処理は１次元なので画像がぼ
けることが少ない。また分類したパターンの中に折線状
の物があると、画像のエッジ部などにおいて、ノイズに
よる境界線の凹凸を真の境界線と認識してしまうことが
あり平滑化後にこの凹凸が残ってしまう場合があるが、
本発明のようにパターンを直線に限定すれば、エッジの
境界線を直線にあわせ込むことになり、ノイズによる凹
凸が抑えられエッジが鮮明になる。そして、テンプレー
トを直線だけに絞っているので、適合するパターンの検
索時間は少なくてすむ。
方向を向いているかだけに着目するのでパターンの適合
度を表す関数は明確に定義できる。例えば、各方向の線
上にある隣接画素どうし濃度差の絶対値の和を計算し、
その値が最も小さい方向とすれば良いすればよい。この
時、局所構造の１次方向成分の検出だけなので、ノイズ
によるパターン検出の失敗が少なくなると同時に、たと
え検出に失敗しても平滑化処理は１次元なので画像がぼ
けることが少ない。また分類したパターンの中に折線状
の物があると、画像のエッジ部などにおいて、ノイズに
よる境界線の凹凸を真の境界線と認識してしまうことが
あり平滑化後にこの凹凸が残ってしまう場合があるが、
本発明のようにパターンを直線に限定すれば、エッジの
境界線を直線にあわせ込むことになり、ノイズによる凹
凸が抑えられエッジが鮮明になる。そして、テンプレー
トを直線だけに絞っているので、適合するパターンの検
索時間は少なくてすむ。
【０００８】
〔実施例１〕本発明の実施例１を図１を用いて説明す
る。ここで入力画像Ｉ(i,j)は、ＭＲＩ画像やＣＴ画像
などの医用画像、衛星画像、写真など適当な階調（例え
ば２５６）を持つ濃淡画像とする。また、カラー画像に
おいても、ＲＧＢ各画像に対して本発明を適用すれば良
い。実施例１では図２が示すような、マトリクスサイズ
を３＊３、１次方向成分として４５度単位の４方向とし
た。また１次方向成分（４方向）の濃度変化の大きさd4
(k)(k=1〜4)を、各１次方向成分の線上にある３＊３の
マトリクス内３点に対して、隣接画素どうし濃度差の絶
対値の和とする。具体的には以下のようになる。
る。ここで入力画像Ｉ(i,j)は、ＭＲＩ画像やＣＴ画像
などの医用画像、衛星画像、写真など適当な階調（例え
ば２５６）を持つ濃淡画像とする。また、カラー画像に
おいても、ＲＧＢ各画像に対して本発明を適用すれば良
い。実施例１では図２が示すような、マトリクスサイズ
を３＊３、１次方向成分として４５度単位の４方向とし
た。また１次方向成分（４方向）の濃度変化の大きさd4
(k)(k=1〜4)を、各１次方向成分の線上にある３＊３の
マトリクス内３点に対して、隣接画素どうし濃度差の絶
対値の和とする。具体的には以下のようになる。
【０００９】（１）入力画像Ｉの各画素（ｉ，ｊ）ごと
に、隣接する８点における濃度差の絶対値を計算: Δk,l(i,j)=|Ｉ(i+k,j+l)-Ｉ(i,j)| (k,l=-1〜1) （２）注目画素と点対称な位置どうしの濃度差の絶対値
の和を計算： d4(1)=Δ-1,-1(i,j)+Δ1,1(i,j) d4(2)=Δ-1,1(i,j)+Δ1,-1(i,j) d4(3)=Δ-1,0(i,j)+Δ1,0(i,j) d4(4)=Δ0,-1(i,j)+Δ0,1(i,j) ここで、d4(k)(k=1〜4)はそれぞれテンプレート２０
１、２０２、２０３、２０４の適合度に対応し、d4(k)
の値が最も小さいテンプレートが、その局所構造に最も
適したものとなる。
に、隣接する８点における濃度差の絶対値を計算: Δk,l(i,j)=|Ｉ(i+k,j+l)-Ｉ(i,j)| (k,l=-1〜1) （２）注目画素と点対称な位置どうしの濃度差の絶対値
の和を計算： d4(1)=Δ-1,-1(i,j)+Δ1,1(i,j) d4(2)=Δ-1,1(i,j)+Δ1,-1(i,j) d4(3)=Δ-1,0(i,j)+Δ1,0(i,j) d4(4)=Δ0,-1(i,j)+Δ0,1(i,j) ここで、d4(k)(k=1〜4)はそれぞれテンプレート２０
１、２０２、２０３、２０４の適合度に対応し、d4(k)
の値が最も小さいテンプレートが、その局所構造に最も
適したものとなる。
【００１０】〔ステップ１０１〕 入力画像Ｉの各画素
（ｉ，ｊ）ごとに、１次方向成分の濃度変化の大きさd4
(k)(k=1〜4)を計算する。
（ｉ，ｊ）ごとに、１次方向成分の濃度変化の大きさd4
(k)(k=1〜4)を計算する。
【００１１】〔ステップ１０２〕 各画素（ｉ，ｊ）ご
とに、１次方向成分の濃度変化の大きさd4(k)(k=1〜4)
が最小になる方向を決定する。
とに、１次方向成分の濃度変化の大きさd4(k)(k=1〜4)
が最小になる方向を決定する。
【００１２】〔ステップ１０３〕 各画素（ｉ，ｊ）ご
とに、ステップ１０２で検出した方向に適合するテンプ
レートを重み関数として濃度値の３点単純平均Ｏ（ｉ，
ｊ）を計算する。
とに、ステップ１０２で検出した方向に適合するテンプ
レートを重み関数として濃度値の３点単純平均Ｏ（ｉ，
ｊ）を計算する。
【００１３】〔ステップ１０４〕 フィルター処理画像
として、Ｏを出力する。
として、Ｏを出力する。
【００１４】ステップ１０３の平滑化処理では検出方向
に単純平均を計算したが、処理画像のぼけを防ぐために
図３のようなテンプレートにより、重み付平均を計算し
てもよい。また実施例１では、マトリクスサイズを３＊
３にしたが、平滑化の効果を強めたい時にはマトリクス
サイズを大きくしてもよい。例えば、マトリクスサイズ
を５＊５にした場合のテンプレートを図４に示す。ここ
では、１次方向成分の検出方向は８方向とした。ただ
し、８方向のうちの４方向のパターン４０５、４０６、
４０７、４０８は、折線であり厳密な意味での１次方向
成分ではない。しかし、実際の画像データにおいてこの
ような折線で１次方向成分を近似してもさしつかえない
場合が多い。もし、厳密に１次方向成分を計算したい場
合には、隣接画素から補間計算により求めればよい。ま
た、マトリクスサイズを５＊５とした場合の濃度変化の
大きさd8(k)(k=1〜8)は、３＊３の場合と同様に各方向
(k=1〜8)の線上にある隣接画素どうし濃度差の絶対値の
和として計算すればよい。
に単純平均を計算したが、処理画像のぼけを防ぐために
図３のようなテンプレートにより、重み付平均を計算し
てもよい。また実施例１では、マトリクスサイズを３＊
３にしたが、平滑化の効果を強めたい時にはマトリクス
サイズを大きくしてもよい。例えば、マトリクスサイズ
を５＊５にした場合のテンプレートを図４に示す。ここ
では、１次方向成分の検出方向は８方向とした。ただ
し、８方向のうちの４方向のパターン４０５、４０６、
４０７、４０８は、折線であり厳密な意味での１次方向
成分ではない。しかし、実際の画像データにおいてこの
ような折線で１次方向成分を近似してもさしつかえない
場合が多い。もし、厳密に１次方向成分を計算したい場
合には、隣接画素から補間計算により求めればよい。ま
た、マトリクスサイズを５＊５とした場合の濃度変化の
大きさd8(k)(k=1〜8)は、３＊３の場合と同様に各方向
(k=1〜8)の線上にある隣接画素どうし濃度差の絶対値の
和として計算すればよい。
【００１５】〔実施例２〕実施例２を図５を用いて説明
する。実施例１において、平滑化の効果を強めるために
マトリクスサイズを５＊５に大きくすると、穴や尖点な
どの方向性のない構造はぼけてしまう。そこでこのよう
な構造をぼかさないために、平滑化処理を行う範囲を各
画素ごと局所構造に応じて変えることを考える。例え
ば、フラットな構造に近い領域では平滑化のためのマト
リクスサイズを大きくして平滑化の効果を強くし、構造
のある領域では平滑化のためのマトリクスサイズを小さ
くして、方向性のない構造をぼかすことを抑える。ここ
で、構造の有無を判定する手段として、各１次方向成分
ｉの濃度変化の大きさＥiの最小値Ｅminにもとずいて、
Ｅminの値が小さいときにはフラットに近い領域とし、
Ｅminの値が大きいときには、その１次方向成分上に構
造のある領域と判定する。実施例２では、１次方向成分
の検出のためのマトリクスサイズを５＊５、平滑化のた
めのマトリクスサイズを濃度変化の大きさＥiの最小値
Ｅminの値にしたがって、５＊５〜１＊１に調整する。
する。実施例１において、平滑化の効果を強めるために
マトリクスサイズを５＊５に大きくすると、穴や尖点な
どの方向性のない構造はぼけてしまう。そこでこのよう
な構造をぼかさないために、平滑化処理を行う範囲を各
画素ごと局所構造に応じて変えることを考える。例え
ば、フラットな構造に近い領域では平滑化のためのマト
リクスサイズを大きくして平滑化の効果を強くし、構造
のある領域では平滑化のためのマトリクスサイズを小さ
くして、方向性のない構造をぼかすことを抑える。ここ
で、構造の有無を判定する手段として、各１次方向成分
ｉの濃度変化の大きさＥiの最小値Ｅminにもとずいて、
Ｅminの値が小さいときにはフラットに近い領域とし、
Ｅminの値が大きいときには、その１次方向成分上に構
造のある領域と判定する。実施例２では、１次方向成分
の検出のためのマトリクスサイズを５＊５、平滑化のた
めのマトリクスサイズを濃度変化の大きさＥiの最小値
Ｅminの値にしたがって、５＊５〜１＊１に調整する。
【００１６】〔ステップ５０１〕 入力画像Ｉの各画素
（ｉ，ｊ）ごとに、１次方向成分の濃度変化の大きさd8
(k)(k=1〜8)を計算する。
（ｉ，ｊ）ごとに、１次方向成分の濃度変化の大きさd8
(k)(k=1〜8)を計算する。
【００１７】〔ステップ５０２〕 各画素（ｉ，ｊ）ご
とに、１次方向成分の濃度変化の大きさd8(k)(k=1〜8)
が最小になる方向を決定する。
とに、１次方向成分の濃度変化の大きさd8(k)(k=1〜8)
が最小になる方向を決定する。
【００１８】〔ステップ５０３〕 各画素（ｉ，ｊ）ご
と、ステップ５０２で検出した方向の濃度変化の大きさ
Ｅminに対して、しきい値Ｅ２＞Ｅ１により、 （１） Ｅ１＞Ｅmin のとき サイズ５＊５ （２） Ｅ２≧Ｅmin≧Ｅ１ のとき サイズ３＊３ （３） Ｅmin＞Ｅ２ のとき サイズ１＊１
（画素値） として平滑化のためのマトリクスサイズを決定する。
と、ステップ５０２で検出した方向の濃度変化の大きさ
Ｅminに対して、しきい値Ｅ２＞Ｅ１により、 （１） Ｅ１＞Ｅmin のとき サイズ５＊５ （２） Ｅ２≧Ｅmin≧Ｅ１ のとき サイズ３＊３ （３） Ｅmin＞Ｅ２ のとき サイズ１＊１
（画素値） として平滑化のためのマトリクスサイズを決定する。
【００１９】〔ステップ５０４〕 各画素（ｉ，ｊ）ご
と、ステップ５０３で決定した平滑化のためのマトリク
スサイズでステップ５０２で決定した方向により単純平
均値Ｏ（ｉ，ｊ）を以下のように計算する。
と、ステップ５０３で決定した平滑化のためのマトリク
スサイズでステップ５０２で決定した方向により単純平
均値Ｏ（ｉ，ｊ）を以下のように計算する。
【００２０】（１） 平滑化範囲５＊５のとき 検出方向に適合するテンプレートを重み関数として、５
点単純平均Ｏ（ｉ，ｊ）を計算する。
点単純平均Ｏ（ｉ，ｊ）を計算する。
【００２１】（２） 平滑化範囲３＊３のとき 検出方向がパターン４０１、４０５、４０７のとき、平
滑化のテンプレートはパターン２０１とし、検出方向が
パターン４０２、４０６、４０８のとき、平滑化のテン
プレートはパターン２０２とし、検出方向がパターン４
０３のとき、平滑化のテンプレートはパターン２０３と
し、検出方向がパターン４０４のとき、平滑化のテンプ
レートはパターン２０４として、３点単純平均Ｏ（ｉ，
ｊ）を計算する。
滑化のテンプレートはパターン２０１とし、検出方向が
パターン４０２、４０６、４０８のとき、平滑化のテン
プレートはパターン２０２とし、検出方向がパターン４
０３のとき、平滑化のテンプレートはパターン２０３と
し、検出方向がパターン４０４のとき、平滑化のテンプ
レートはパターン２０４として、３点単純平均Ｏ（ｉ，
ｊ）を計算する。
【００２２】（３） 平滑化範囲が１＊１のとき 注目画素Ｉ（ｉ，ｊ）の濃度値をそのままＯ（ｉ，ｊ）
の値とする。
の値とする。
【００２３】〔ステップ５０５〕 フィルター処理画像
として、Ｏを出力する。
として、Ｏを出力する。
【００２４】構造のないフラットな領域のノイズ低減効
果を更に強めたい場合に、Ｅminが十分小さいとき（ノ
イズレベル程度）、その画素付近はノイズの振幅を除い
て全く構造がないと考えられるので、この画素（ｉ，
ｊ）に関しては面平滑（２次元平滑化）を行ってしま
う。具体的には、ステップ５０３、５０４でしきい値Ｅ
０（＜Ｅ１）よりＥminの値が小さいとき、その画素で
マトリクスサイズ３＊３もしくは５＊５の全ての画素を
使って、９点または２５点の単純平均値（画像にぼけが
発生するようなら重み付け平均としもよい）をＯ（ｉ，
ｊ）とすれば良い。
果を更に強めたい場合に、Ｅminが十分小さいとき（ノ
イズレベル程度）、その画素付近はノイズの振幅を除い
て全く構造がないと考えられるので、この画素（ｉ，
ｊ）に関しては面平滑（２次元平滑化）を行ってしま
う。具体的には、ステップ５０３、５０４でしきい値Ｅ
０（＜Ｅ１）よりＥminの値が小さいとき、その画素で
マトリクスサイズ３＊３もしくは５＊５の全ての画素を
使って、９点または２５点の単純平均値（画像にぼけが
発生するようなら重み付け平均としもよい）をＯ（ｉ，
ｊ）とすれば良い。
【００２５】〔実施例３〕実施例３を図６を用いて説明
する。実施例２では、方向検出を５＊５のマトリクスで
行った後、方向性の強さに応じて平滑化のためのマトリ
クスサイズを変化させ平滑化処理を行った。本実施例に
おいては、各画素ごとの局所構造における１次方向性が
明確に現われるマトリクスサイズを検出し、そのサイズ
のマトリクスで方向を検出して、平滑化処理を行うこと
を考える。
する。実施例２では、方向検出を５＊５のマトリクスで
行った後、方向性の強さに応じて平滑化のためのマトリ
クスサイズを変化させ平滑化処理を行った。本実施例に
おいては、各画素ごとの局所構造における１次方向性が
明確に現われるマトリクスサイズを検出し、そのサイズ
のマトリクスで方向を検出して、平滑化処理を行うこと
を考える。
【００２６】〔ステップ６０１〕 入力画像Ｉの各画素
（ｉ，ｊ）ごとに、マトリクスサイズ５＊５で１次方向
成分の濃度変化の大きさd8(k)(k=1〜8)を計算する。
（ｉ，ｊ）ごとに、マトリクスサイズ５＊５で１次方向
成分の濃度変化の大きさd8(k)(k=1〜8)を計算する。
【００２７】〔ステップ６０２〕 各画素（ｉ，ｊ）ご
と、以下で述べる局所構造性の判定ルーチンに行き、マ
トリクスサイズ５＊５での１次方向性の有意を判定。
と、以下で述べる局所構造性の判定ルーチンに行き、マ
トリクスサイズ５＊５での１次方向性の有意を判定。
【００２８】方向性がないならば、ステップ６０３へ 方向性があるならば、ステップ６０７へ 〔ステップ６０３〕 注目画素（ｉ，ｊ）において、マ
トリクスサイズ３＊３で１次方向成分の濃度変化の大き
さd4(k)(k=1〜4)を計算する。
トリクスサイズ３＊３で１次方向成分の濃度変化の大き
さd4(k)(k=1〜4)を計算する。
【００２９】〔ステップ６０４〕 注目画素（ｉ，ｊ）
において、以下で述べる局所構造性の判定ルーチンに行
き、マトリクスサイズ３＊３での１次方向性の有意を判
定。
において、以下で述べる局所構造性の判定ルーチンに行
き、マトリクスサイズ３＊３での１次方向性の有意を判
定。
【００３０】方向性がないならば、ステップ６０５へ 方向性があるならば、ステップ６０６へ 〔ステップ６０５〕 注目画素（ｉ，ｊ）に対して、 Ｏ（ｉ，ｊ）＝Ｉ（ｉ，ｊ） 〔ステップ６０６〕 注目画素（ｉ，ｊ）に対して、１
次方向成分の濃度変化の大きさd4(k)(k=1〜4)の最小な
方向に対応するサイズ３＊３のテンプレートを重み関数
として、３点単純平均値をＯ（ｉ，ｊ）とする。
次方向成分の濃度変化の大きさd4(k)(k=1〜4)の最小な
方向に対応するサイズ３＊３のテンプレートを重み関数
として、３点単純平均値をＯ（ｉ，ｊ）とする。
【００３１】〔ステップ６０７〕 注目画素（ｉ，ｊ）
に対して、１次方向成分の濃度変化の大きさd8(k)(k=1
〜8)の最小な方向に対応するサイズ５＊５のテンプレー
トを重み関数として、５点単純平均値をＯ（ｉ，ｊ）と
する。
に対して、１次方向成分の濃度変化の大きさd8(k)(k=1
〜8)の最小な方向に対応するサイズ５＊５のテンプレー
トを重み関数として、５点単純平均値をＯ（ｉ，ｊ）と
する。
【００３２】〔ステップ６０８〕 フィルター処理画像
として、Ｏ（ｉ，ｊ）を出力する。
として、Ｏ（ｉ，ｊ）を出力する。
【００３３】〔局所構造性（局所方向性）の判定ルーチ
ン〕まず最初に、本発明のおいて画像の局所構造は１次
方向性だけを考えているので、局所領域における構造の
有無とその領域における方向性の有無とは同じ意味であ
る。ここで、構造の有無を判定する手段として、各１次
方向成分ｉの濃度変化の大きさＥiの最小値Ｅminに着目
して、Ｅminの値が小さいときにはフラットに近い領域
とし、Ｅminの値が大きいときにはその方向に構造のあ
る領域であると判断する方法について述べる。
ン〕まず最初に、本発明のおいて画像の局所構造は１次
方向性だけを考えているので、局所領域における構造の
有無とその領域における方向性の有無とは同じ意味であ
る。ここで、構造の有無を判定する手段として、各１次
方向成分ｉの濃度変化の大きさＥiの最小値Ｅminに着目
して、Ｅminの値が小さいときにはフラットに近い領域
とし、Ｅminの値が大きいときにはその方向に構造のあ
る領域であると判断する方法について述べる。
【００３４】〔ステップ７０１〕 マトリクスサイズｎ
＊ｎにおいて、各１次方向成分ｉ＝１〜ｍの濃度変化の
大きさＥiに対して、最小値Ｅminを求める。
＊ｎにおいて、各１次方向成分ｉ＝１〜ｍの濃度変化の
大きさＥiに対して、最小値Ｅminを求める。
【００３５】〔ステップ７０２〕 あらかじめ定められ
たしきい値Ｔに対して、 Ｅmin＜Ｔ ならば、構造があると判定 Ｅmin≧Ｔ ならば、構造がないと判定 構造性（方向性）の有無の判定に関するもう１つの手段
として、次のような方法がある。ｎ＊ｎのマトリクスに
おいて各１次方向成分の濃度変化の大きさＥi（ｉ＝１
〜ｍ）とする。図８は、Ｅi（ｉ＝１〜ｍ）を数直線上
に並べたものであるが、もし注目画素のｎ＊ｎ領域に方
向性がないときは図８（１）が示すように、各1次方向
成分の濃度変化の大きさＥi（ｉ＝１〜ｍ）を比べても
あまり変化がなく、Ｅi（ｉ＝１〜ｍ）は数直線上１つ
の塊りを作る。しかし、注目画素のｎ＊ｎ領域に方向性
があるときは図８（２）が示すように、濃度変化の少な
い方向と濃度変化の大きい方向の少なくとも２つの塊が
できる。そして、その２つの塊は方向性が明確なほどそ
の距離が離れてくる。このような性質を利用して、方向
性を検出する方法について述べる。
たしきい値Ｔに対して、 Ｅmin＜Ｔ ならば、構造があると判定 Ｅmin≧Ｔ ならば、構造がないと判定 構造性（方向性）の有無の判定に関するもう１つの手段
として、次のような方法がある。ｎ＊ｎのマトリクスに
おいて各１次方向成分の濃度変化の大きさＥi（ｉ＝１
〜ｍ）とする。図８は、Ｅi（ｉ＝１〜ｍ）を数直線上
に並べたものであるが、もし注目画素のｎ＊ｎ領域に方
向性がないときは図８（１）が示すように、各1次方向
成分の濃度変化の大きさＥi（ｉ＝１〜ｍ）を比べても
あまり変化がなく、Ｅi（ｉ＝１〜ｍ）は数直線上１つ
の塊りを作る。しかし、注目画素のｎ＊ｎ領域に方向性
があるときは図８（２）が示すように、濃度変化の少な
い方向と濃度変化の大きい方向の少なくとも２つの塊が
できる。そして、その２つの塊は方向性が明確なほどそ
の距離が離れてくる。このような性質を利用して、方向
性を検出する方法について述べる。
【００３６】〔ステップ９０１〕 マトリクスサイズｎ
＊ｎにおいて、各１次方向成分ｉ＝１〜ｍの濃度変化の
大きさＥiの最大値Ｅmaxと最小値Ｅminを求める。
＊ｎにおいて、各１次方向成分ｉ＝１〜ｍの濃度変化の
大きさＥiの最大値Ｅmaxと最小値Ｅminを求める。
【００３７】〔ステップ９０２〕 Ｄ＝Ｅmax−Ｅminに
対して、 Ｄ＞Ｔ ならば、方向性があると判定 Ｄ≦Ｔ ならば、方向性がないと判定 濃度値が大きい構造物は、平滑化処理によりぼけると非
常に目立つ。従って、濃度値が大きい画素において、大
きいサイズのマトリクスでは明確に方向性のある場合以
外は方向性は無いと判定した方が良い場合もある。この
ように、注目画素の濃度値に応じて、局所構造の判定を
行うことも考えられる。以下、このような方法について
説明する。
対して、 Ｄ＞Ｔ ならば、方向性があると判定 Ｄ≦Ｔ ならば、方向性がないと判定 濃度値が大きい構造物は、平滑化処理によりぼけると非
常に目立つ。従って、濃度値が大きい画素において、大
きいサイズのマトリクスでは明確に方向性のある場合以
外は方向性は無いと判定した方が良い場合もある。この
ように、注目画素の濃度値に応じて、局所構造の判定を
行うことも考えられる。以下、このような方法について
説明する。
【００３８】〔ステップ１００１〕 各１次方向成分ｉ
＝１〜ｎの濃度変化の大きさＥiに対して、最大値Ｅmax
と最小値Ｅminを求める。
＝１〜ｎの濃度変化の大きさＥiに対して、最大値Ｅmax
と最小値Ｅminを求める。
【００３９】〔ステップ１００２〕 Ｅmin＜０．４＊Ｅmax ならば、方向性があると判定 Ｅmin≧０．４＊Ｅmax ならば、方向性がないと判定 この処理は、Ｅmax値が方向性の判定に影響する。すな
わち、濃度値が高いほどＥmaxと０．４＊Ｅmaxの幅が広
くなり、Ｅmin＜０．４＊Ｅmaxとなりにくく、各１次方
向成分の濃度変化の大きさが多少揺らいでも、その領域
に方向性があると判断しない。逆に、濃度値が低いほど
Ｅmaxと０．４＊Ｅmaxの幅が狭くなり、Ｅmin＜０．４
＊Ｅmaxとなりやすく、その領域に方向性があると判定
する頻度が多くなる。
わち、濃度値が高いほどＥmaxと０．４＊Ｅmaxの幅が広
くなり、Ｅmin＜０．４＊Ｅmaxとなりにくく、各１次方
向成分の濃度変化の大きさが多少揺らいでも、その領域
に方向性があると判断しない。逆に、濃度値が低いほど
Ｅmaxと０．４＊Ｅmaxの幅が狭くなり、Ｅmin＜０．４
＊Ｅmaxとなりやすく、その領域に方向性があると判定
する頻度が多くなる。
【００４０】〔実施例５〕実施例５を図１１を用いて説
明する。実施例１では、３＊３のマトリクスで局所構造
の方向を検出し、平滑化処理を行った。本実施例では、
構造のぼけを防ぎながら、３＊３における平滑化の効果
を強めるために、まず各画素ごと３＊３のマトリクスで
濃度変化の最小な方向を検出したのち、３＊３のマトリ
クスの検出方向両端点における画素で、再び濃度変化の
最小な方向を求め平滑化領域を５＊５に広げることを考
える。図１２を使って説明すると、３＊３で方向を検出
してテンプレートの１２０１、１２０２、１２０３、１
２０４のいずれかになったとき、それぞれのテンプレー
トにおいて、濃度変化の最小な丸印および丸印’の番号
の方向に平滑化領域を拡張する。実施例１において、５
＊５のマトリクスで局所構造の方向を検出する場合、濃
度変化が最小な方向においても検出方向の端点の画素で
無視できない構造物を拾ってしまい、この方向に平滑化
処理を行うことによって画像がぼけるということがあ
る。しかし本実施例では、３＊３のマトリクスの領域で
局所構造の直線性を検出したのち、平滑化によって最も
影響の少ない方向に平滑化領域を拡大するのでこのよう
な問題は緩和される。
明する。実施例１では、３＊３のマトリクスで局所構造
の方向を検出し、平滑化処理を行った。本実施例では、
構造のぼけを防ぎながら、３＊３における平滑化の効果
を強めるために、まず各画素ごと３＊３のマトリクスで
濃度変化の最小な方向を検出したのち、３＊３のマトリ
クスの検出方向両端点における画素で、再び濃度変化の
最小な方向を求め平滑化領域を５＊５に広げることを考
える。図１２を使って説明すると、３＊３で方向を検出
してテンプレートの１２０１、１２０２、１２０３、１
２０４のいずれかになったとき、それぞれのテンプレー
トにおいて、濃度変化の最小な丸印および丸印’の番号
の方向に平滑化領域を拡張する。実施例１において、５
＊５のマトリクスで局所構造の方向を検出する場合、濃
度変化が最小な方向においても検出方向の端点の画素で
無視できない構造物を拾ってしまい、この方向に平滑化
処理を行うことによって画像がぼけるということがあ
る。しかし本実施例では、３＊３のマトリクスの領域で
局所構造の直線性を検出したのち、平滑化によって最も
影響の少ない方向に平滑化領域を拡大するのでこのよう
な問題は緩和される。
【００４１】〔ステップ１１０１〕 入力画像Ｉの各画
素（ｉ，ｊ）ごとに、マトリクスサイズ３＊３で１次方
向成分の濃度変化の大きさd4(k)(k=1〜4)を計算する。
素（ｉ，ｊ）ごとに、マトリクスサイズ３＊３で１次方
向成分の濃度変化の大きさd4(k)(k=1〜4)を計算する。
【００４２】〔ステップ１１０２〕 各画素（ｉ，ｊ）
ごとに、１次方向成分の濃度変化の大きさd4(k)(k=1〜
4)が最小な１次方向成分を求める。
ごとに、１次方向成分の濃度変化の大きさd4(k)(k=1〜
4)が最小な１次方向成分を求める。
【００４３】〔ステップ１１０３〕 ステップ１１０２
における検出方向に応じて、以下のように各テンプレー
ト１２０１、１２０２、１２０３、１２０４における丸
印および丸印’の各番号の方向への濃度差の絶対値d1
(k),d2(k)を計算する。そして、濃度差の絶対値d1(k),d
2(k)が最小な方向に平滑化領域を拡張する。
における検出方向に応じて、以下のように各テンプレー
ト１２０１、１２０２、１２０３、１２０４における丸
印および丸印’の各番号の方向への濃度差の絶対値d1
(k),d2(k)を計算する。そして、濃度差の絶対値d1(k),d
2(k)が最小な方向に平滑化領域を拡張する。
【００４４】検出方向が１２０１のとき、 d1(1)=|I(i+1,j-1)-I(i,j-2)| ' d2(1)=|I(i-1,j+1)-I(i-2,j)| d1(2)=|I(i+1,j-1)-I(i+1,j-2)| ' d2(2)=|I(i-1,j+1)-I(i-2,j+1)| d1(3)=|I(i+1,j-1)-I(i+2,j-2)| ' d2(3)=|I(i-1,j+1)-I(i-2,j+2)| d1(4)=|I(i+1,j-1)-I(i+2,j-1)| ' d2(4)=|I(i-1,j+1)-I(i-1,j+2)| d1(5)=|I(i+1,j-1)-I(i+2,j)| ' d2(5)=|I(i-1,j+1)-I(i,j+2)| 検出方向が１２０２のとき、 d1(1)=|I(i-1,j-1)-I(i,j-2)| ' d2(1)=|I(i+1,j+1)-I(i,j+2)| d1(2)=|I(i-1,j-1)-I(i-1,j-2)| ' d2(2)=|I(i+1,j+1)-I(i+1,j+2)| d1(3)=|I(i-1,j-1)-I(i-2,j-2)| ' d2(3)=|I(i+1,j+1)-I(i+2,j+2)| d1(4)=|I(i-1,j-1)-I(i-2,j-1)| ' d2(4)=|I(i+1,j+1)-I(i+2,j+1)| d1(5)=|I(i-1,j-1)-I(i-2,j)| ' d2(5)=|I(i+1,j+1)-I(i+2,j)| 検出方向が１２０３のとき、 d1(1)=|I(i-1,j)-I(i-2,j-1)| ' d2(1)=|I(i+1,j+1)-I(i+2,j-1)| d1(2)=|I(i-1,j)-I(i-2,j)| ' d2(2)=|I(i+1,j+1)-I(i+2,j)| d1(3)=|I(i-1,j)-I(i-2,j+1)| ' d2(3)=|I(i+1,j+1)-I(i+2,j+1)| 検出方向が１２０４のとき、 d1(1)=|I(i,j-1)-I(i-1,j-2)| ' d2(1)=|I(i,j+1)-I(i-1,j+2)| d1(2)=|I(i,j-1)-I(i,j-2)| ' d2(2)=|I(i,j+1)-I(i,j+2)| d1(3)=|I(i,j-1)-I(i+1,j-2)| ' d2(3)=|I(i,j+1)-I(i+1,j+2)| 〔ステップ１１０４〕各画素（ｉ，ｊ）ごと、ステップ
１１０３で決定された平滑化領域にしたがって、５点単
純平均Ｏ（ｉ，ｊ）を計算する。
１１０３で決定された平滑化領域にしたがって、５点単
純平均Ｏ（ｉ，ｊ）を計算する。
【００４５】〔ステップ１１０５〕 フィルター処理画
像として、Ｏを出力する。
像として、Ｏを出力する。
【００４６】〔実施例６〕本実施例を図１３を用いて説
明する。本実施例では、局所構造の方向性の解析にウェ
ーブレット変換を利用する。ウェーブレット変換は、実
空間上局在する関数のシフト変換、スケール変換からな
る基底関数によって、データを解析する手法であり、そ
の基底関数の局在性からデータの突発的な変化の解析に
優れている。本実施例では、２次元画像データのウェー
ブレット変換として、Mallatのサブバンドコーディング
(Mallat.S.G.,IEEE Trans.on PAMI,vol.11,No.7,pp674-
693,1989.)利用する。Mallatのサブバンドコーディング
は、画像の解像度を１／２ずつ落しながら画像の縦、
横、斜めという構造成分を表す３つの詳細画像と低解像
度画像に分離していく方法である。またそこで使われる
high-pass,low-pass フィルターは、Daubechiesの4tap
正則フィルター(I D-aubechies,Commun.Pure Appl.Mat
h.,vol.41,pp.909-996,November 1988)を使う。図１４
はサブバンドコーディングによるウェーブレット表現を
示す図である。Ｄ2,iｆは、縦方向にhigh-passフィルタ
ー、横方向にlow-passフィルターがかかっているので、
解像度を１／２に落した画像の横方向の構造が現われ
る。同様に、Ｄ1,iｆは、横方向にhigh-passフィルタ
ー、縦方向にlow-passフィルターがかかっているので、
解像度を１／２に落した画像の縦方向の構造が現われ
る。最後に、Ｄ3,iｆは、横方向にhigh-passフィルタ
ー、縦方向にhigh-passフィルターがかかっているの
で、解像度を１／２に落した画像の斜め方向の構造が現
われる。この詳細画像の性質を利用して、局所構造の方
向成分の解析を行う。
明する。本実施例では、局所構造の方向性の解析にウェ
ーブレット変換を利用する。ウェーブレット変換は、実
空間上局在する関数のシフト変換、スケール変換からな
る基底関数によって、データを解析する手法であり、そ
の基底関数の局在性からデータの突発的な変化の解析に
優れている。本実施例では、２次元画像データのウェー
ブレット変換として、Mallatのサブバンドコーディング
(Mallat.S.G.,IEEE Trans.on PAMI,vol.11,No.7,pp674-
693,1989.)利用する。Mallatのサブバンドコーディング
は、画像の解像度を１／２ずつ落しながら画像の縦、
横、斜めという構造成分を表す３つの詳細画像と低解像
度画像に分離していく方法である。またそこで使われる
high-pass,low-pass フィルターは、Daubechiesの4tap
正則フィルター(I D-aubechies,Commun.Pure Appl.Mat
h.,vol.41,pp.909-996,November 1988)を使う。図１４
はサブバンドコーディングによるウェーブレット表現を
示す図である。Ｄ2,iｆは、縦方向にhigh-passフィルタ
ー、横方向にlow-passフィルターがかかっているので、
解像度を１／２に落した画像の横方向の構造が現われ
る。同様に、Ｄ1,iｆは、横方向にhigh-passフィルタ
ー、縦方向にlow-passフィルターがかかっているので、
解像度を１／２に落した画像の縦方向の構造が現われ
る。最後に、Ｄ3,iｆは、横方向にhigh-passフィルタ
ー、縦方向にhigh-passフィルターがかかっているの
で、解像度を１／２に落した画像の斜め方向の構造が現
われる。この詳細画像の性質を利用して、局所構造の方
向成分の解析を行う。
【００４７】〔ステップ１３０１〕 画像データＩをウ
ェーブレット変換し、詳細画像Ｄ3,iＩ、Ｄ2,iＩ、Ｄ
1,iＩと低解像度画像Ａ1,iＩに分解する。
ェーブレット変換し、詳細画像Ｄ3,iＩ、Ｄ2,iＩ、Ｄ
1,iＩと低解像度画像Ａ1,iＩに分解する。
【００４８】〔ステップ１３０２〕 全ての画素（ｉ，
ｊ）に対して、 Ｄ'3,iＩ（ｉ，ｊ）＝０、Ｄ'2,iＩ（ｉ，ｊ）＝０、
Ｄ'1,iＩ（ｉ，ｊ）＝０ 〔ステップ１３０３〕 各画素（ｉ，ｊ）ごとに、あら
かじめ定められたしきい値Ｔ3,i、Ｔ2,i、Ｔ1,iに対し
て、 ｜Ｄ3,iＩ（ｉ，ｊ）｜＞Ｔ3,iのとき Ｄ'3,iＩ（ｉ＋ｋ，ｊ＋ｌ）＝Ｄ3,iＩ（ｉ＋ｋ，ｊ＋
ｌ） （ｋ，ｌ＝−３〜３） ｜Ｄ2,iＩ（ｉ，ｊ）｜＞Ｔ2,iのとき Ｄ'2,iＩ（ｉ＋ｋ，ｊ＋ｌ）＝Ｄ2,iＩ（ｉ＋ｋ，ｊ＋
ｌ） （ｋ，ｌ＝−３〜３） ｜Ｄ1,iＩ（ｉ，ｊ）｜＞Ｔ1,iのとき Ｄ'1,iＩ（ｉ＋ｋ，ｊ＋ｌ）＝Ｄ1,iＩ（ｉ＋ｋ，ｊ＋
ｌ） （ｋ，ｌ＝−３〜３） 〔ステップ１３０４〕 ステップ１３０３で処理した
Ｄ'3,iＩ、Ｄ'2,iＩ、Ｄ'1,iＩとＡ1,iＩから、逆ウェ
ーブレット変換による再生画像をＯとする。
ｊ）に対して、 Ｄ'3,iＩ（ｉ，ｊ）＝０、Ｄ'2,iＩ（ｉ，ｊ）＝０、
Ｄ'1,iＩ（ｉ，ｊ）＝０ 〔ステップ１３０３〕 各画素（ｉ，ｊ）ごとに、あら
かじめ定められたしきい値Ｔ3,i、Ｔ2,i、Ｔ1,iに対し
て、 ｜Ｄ3,iＩ（ｉ，ｊ）｜＞Ｔ3,iのとき Ｄ'3,iＩ（ｉ＋ｋ，ｊ＋ｌ）＝Ｄ3,iＩ（ｉ＋ｋ，ｊ＋
ｌ） （ｋ，ｌ＝−３〜３） ｜Ｄ2,iＩ（ｉ，ｊ）｜＞Ｔ2,iのとき Ｄ'2,iＩ（ｉ＋ｋ，ｊ＋ｌ）＝Ｄ2,iＩ（ｉ＋ｋ，ｊ＋
ｌ） （ｋ，ｌ＝−３〜３） ｜Ｄ1,iＩ（ｉ，ｊ）｜＞Ｔ1,iのとき Ｄ'1,iＩ（ｉ＋ｋ，ｊ＋ｌ）＝Ｄ1,iＩ（ｉ＋ｋ，ｊ＋
ｌ） （ｋ，ｌ＝−３〜３） 〔ステップ１３０４〕 ステップ１３０３で処理した
Ｄ'3,iＩ、Ｄ'2,iＩ、Ｄ'1,iＩとＡ1,iＩから、逆ウェ
ーブレット変換による再生画像をＯとする。
【００４９】〔ステップ１３０５〕 フィルター処理画
像として、Ｏを出力する。
像として、Ｏを出力する。
【００５０】
【発明の効果】本発明により、Ｓ／Ｎの低い画像に対し
てエッジのぼけや濃度むを最小に抑えながら、高速にノ
イズを低減することができる。特に、エッジ部の境界線
が強調され鮮明になる。
てエッジのぼけや濃度むを最小に抑えながら、高速にノ
イズを低減することができる。特に、エッジ部の境界線
が強調され鮮明になる。
【図１】本発明の１実施例の処理手順を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図２】本発明の実施例１における１次方向成分の例を
示す図である。
示す図である。
【図３】本発明の実施例１における１次方向成分の例を
示す図である。
示す図である。
【図４】本発明の実施例１における１次方向成分の例を
示す図である。
示す図である。
【図５】本発明の１実施例の処理手順を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図６】本発明の１実施例の処理手順を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図７】本発明の実施例４における局所方向性の判定ル
ーチンの処理手順を示すフローチャートである。
ーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施例４における局所方向性の判定ル
ーチンの処理手順を示すフローチャートである。
ーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図９】本発明の局所方向性の判定の１例を説明する図
である。
である。
【図１０】本発明の実施例４における局所方向性の判定
ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の１実施例の処理手順を示すフローチ
ャートである。
ャートである。
【図１２】本発明の実施例５における、マトリクスサイ
ズ３＊３から５＊５に拡張するパターンを示す図であ
る。
ズ３＊３から５＊５に拡張するパターンを示す図であ
る。
【図１３】本発明の１実施例の処理手順を示すフローチ
ャートである。
ャートである。
【図１４】サブバンドコーディングによるウェーブレッ
ト表現を示す図である。
ト表現を示す図である。
１０１…各画素ごとに、各１次方向成分の濃度変化の大
きさを計算するステップ、 １０２…各画素ごとに、濃度変化の大きさが最小な方向
を検出するステップ、 １０３…検出した方向に平滑化処理を行うステップ。 ２０１…マトリクスサイズ３＊３のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ２０２…マトリクスサイズ３＊３のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ２０３…マトリクスサイズ３＊３のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ２０４…マトリクスサイズ３＊３のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ４０１…マトリクスサイズ５＊５のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ４０２…マトリクスサイズ５＊５のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ４０３…マトリクスサイズ５＊５のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ４０４…マトリクスサイズ５＊５のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ４０５…マトリクスサイズ５＊５のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ４０６…マトリクスサイズ５＊５のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ４０７…マトリクスサイズ５＊５のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ４０８…マトリクスサイズ５＊５のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ５０１…各画素ごとに、各１次方向成分の濃度変化の大
きさをマトリクスサイズ５＊５で計算するステップ、 ５０２…各画素ごとに、濃度変化の大きさが最小になる
方向を検出するステップ、 ５０３…しきい値処理により、平滑化のためのマトリク
スサイズを決定するステップ、 ５０４…ステップ５０３で決定されたマトリクスサイズ
に従って、平滑化処理を行うステップ、 ６０１…各画素ごとに、各１次方向成分の濃度変化の大
きさをマトリクスサイズ５＊５で計算するステップ、 ６０２…しきい値処理により、マトリクスサイズ５＊５
で平滑化するか、方向検出をマトリクスサイズ３＊３で
やり直すかを決定するステップ、 ６０３…注目画素において、濃度変化の大きさが最小に
なる方向を検出するステップ、 ６０４…しきい値処理により、マトリクスサイズ３＊３
で平滑化するか、注目画素をそのまま埋め込むかの決定
するステップ、 ６０５…注目画素をそのまま埋め込むステップ、 ６０６…マトリクスサイズ３＊３で平滑化処理を行うス
テップ、 ６０７…マトリクスサイズ５＊５で平滑化処理を行うス
テップ、 １１０１…各画素ごとに、各１次方向成分の濃度変化の
大きさをマトリクスサイズ３＊３で計算するステップ、 １１０２…各画素ごとに、濃度変化の大きさが最小にな
る方向を検出するステップ、 １１０３…各画素ごとに、検出方向に応じて濃度変換の
最小な方向に平滑化領域を拡張するステップ、 １１０４…各画素ごと決定された平滑化領域（５＊５）
に従って、平滑化処理を行うステップ、 １２０１…マトリクスサイズを３＊３から５＊５に拡張
する方法、 １２０２…マトリクスサイズを３＊３から５＊５に拡張
する方法、 １２０３…マトリクスサイズを３＊３から５＊５に拡張
する方法、 １２０４…マトリクスサイズを３＊３から５＊５に拡張
する方法、 １３０１…画像データをウェーブレット変換するステッ
プ、 １３０２…ゼロクリアーされた詳細画像を用意するステ
ップ、 １３０３…各詳細画像に対して、あらかじめ定められた
しきい値より大きい画素値の絶対値を持つ画素周辺をス
テップ１３０２で用意した詳細画像に埋め込む、 １３０４…ステップ１３０３で処理した詳細画像と低解
像度画像から逆ウェーブレット変換するステップ。
きさを計算するステップ、 １０２…各画素ごとに、濃度変化の大きさが最小な方向
を検出するステップ、 １０３…検出した方向に平滑化処理を行うステップ。 ２０１…マトリクスサイズ３＊３のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ２０２…マトリクスサイズ３＊３のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ２０３…マトリクスサイズ３＊３のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ２０４…マトリクスサイズ３＊３のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ４０１…マトリクスサイズ５＊５のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ４０２…マトリクスサイズ５＊５のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ４０３…マトリクスサイズ５＊５のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ４０４…マトリクスサイズ５＊５のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ４０５…マトリクスサイズ５＊５のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ４０６…マトリクスサイズ５＊５のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ４０７…マトリクスサイズ５＊５のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ４０８…マトリクスサイズ５＊５のときの局所方向性の
方向成分の一つ、 ５０１…各画素ごとに、各１次方向成分の濃度変化の大
きさをマトリクスサイズ５＊５で計算するステップ、 ５０２…各画素ごとに、濃度変化の大きさが最小になる
方向を検出するステップ、 ５０３…しきい値処理により、平滑化のためのマトリク
スサイズを決定するステップ、 ５０４…ステップ５０３で決定されたマトリクスサイズ
に従って、平滑化処理を行うステップ、 ６０１…各画素ごとに、各１次方向成分の濃度変化の大
きさをマトリクスサイズ５＊５で計算するステップ、 ６０２…しきい値処理により、マトリクスサイズ５＊５
で平滑化するか、方向検出をマトリクスサイズ３＊３で
やり直すかを決定するステップ、 ６０３…注目画素において、濃度変化の大きさが最小に
なる方向を検出するステップ、 ６０４…しきい値処理により、マトリクスサイズ３＊３
で平滑化するか、注目画素をそのまま埋め込むかの決定
するステップ、 ６０５…注目画素をそのまま埋め込むステップ、 ６０６…マトリクスサイズ３＊３で平滑化処理を行うス
テップ、 ６０７…マトリクスサイズ５＊５で平滑化処理を行うス
テップ、 １１０１…各画素ごとに、各１次方向成分の濃度変化の
大きさをマトリクスサイズ３＊３で計算するステップ、 １１０２…各画素ごとに、濃度変化の大きさが最小にな
る方向を検出するステップ、 １１０３…各画素ごとに、検出方向に応じて濃度変換の
最小な方向に平滑化領域を拡張するステップ、 １１０４…各画素ごと決定された平滑化領域（５＊５）
に従って、平滑化処理を行うステップ、 １２０１…マトリクスサイズを３＊３から５＊５に拡張
する方法、 １２０２…マトリクスサイズを３＊３から５＊５に拡張
する方法、 １２０３…マトリクスサイズを３＊３から５＊５に拡張
する方法、 １２０４…マトリクスサイズを３＊３から５＊５に拡張
する方法、 １３０１…画像データをウェーブレット変換するステッ
プ、 １３０２…ゼロクリアーされた詳細画像を用意するステ
ップ、 １３０３…各詳細画像に対して、あらかじめ定められた
しきい値より大きい画素値の絶対値を持つ画素周辺をス
テップ１３０２で用意した詳細画像に埋め込む、 １３０４…ステップ１３０３で処理した詳細画像と低解
像度画像から逆ウェーブレット変換するステップ。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 田口 順一 神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地 株 式会社日立製作所システム開発研究所内
Claims (17)
- 【請求項１】画像データの各画素に対して、濃度変化の
大きさＥiを各１次方向成分ｉごとに計算するステップ
と、各画素において濃度変化の大きさＥiが最小になる
方向に平滑化処理を行うステップを持つことを特徴とす
るノイズ低減フィルター。 - 【請求項２】濃度変化の大きさＥiを、各１次方向成分
ｉの線上にある隣接画素どうし濃度差の絶対値の和とし
て計算する請求項１のノイズ低減フィルター。 - 【請求項３】濃度変化の大きさＥiを３＊３のマトリク
スに含まれる画素値から求める請求項１のノイズ低減フ
ィルター。 - 【請求項４】濃度変化の大きさＥiを３＊３のマトリク
スに含まれる画素値から求めるとき、１次方向成分ｉを
４５度単位の４方向（ｉ＝１〜４）とする請求項３のノ
イズ低減フィルター。 - 【請求項５】濃度変化の大きさＥiを５＊５のマトリク
スに含まれる画素から求めることを特徴とする請求項１
のノイズ低減フィルター。 - 【請求項６】濃度変化の大きさＥiを５＊５のマトリク
スに含まれる画素から求めるとき、１次方向成分ｉを８
方向（ｉ＝１〜８）とする請求項５のノイズ低減フィル
ター。 - 【請求項７】各画素ごとに、各１次方向成分ｉごとに計
算された濃度変化の大きさＥiが最小になる方向及びそ
の最小値Ｅminから平滑化のためのマトリクスサイズを
決定するステップと、決定された平滑化のためのマトリ
クスサイズに従って検出された方向に平滑化処理を行う
請求項１のノイズ低減フィルター。 - 【請求項８】各１次方向成分ｉごとに計算された濃度変
化の大きさＥiの最小値Ｅminに対して、Ｅminが小さい
ほど平滑化のためのマトリクスサイズを大きくする請求
項７のノイズ低減フィルター。 - 【請求項９】画像データの各画素に対して、濃度変化の
大きさＥiを各１次方向成分ｉごとに計算するステップ
と、各画素ごとに濃度変化の大きさＥiが最小な方向及
びその最小値Ｅminから、２次元平滑化を行うか１次元
平滑化を行うかの平滑化次元の決定及び平滑化のための
マトリクスサイズを決定するステップと、各画素ごとに
決定された平滑化のためのマトリクスサイズ及び平滑化
次元に従い、２次元平滑化の場合は面平滑化処理を、１
次元平滑化の場合は平滑化のためのマトリクスサイズに
従って検出された方向に平滑化処理を行うステップを持
つことを特徴とするノイズ低減フィルター。 - 【請求項１０】各画素において、各１次方向成分ｉごと
に計算された濃度変化の大きさＥiの最小値Ｅminが、あ
らかじめ定められたしきい値以下のときその画素におい
て２次元平滑化を行う請求項９のノイズ低減フィルタ
ー。 - 【請求項１１】画像データの各画素に対して、濃度変化
の大きさＥiを各１次方向成分ｉごとに計算するステッ
プと、各画素ごとに濃度変化の大きさＥiが最小な方向
及びその最小値Ｅminからマトリクスサイズを決定する
ステップと、決定された方向のマトリクスの端点からマ
トリクスの外部に向かって、濃度変化の大きさＥiが最
小な方向に平滑化領域を拡大するステップと、各画素に
おいて決定された平滑化領域において平滑化処理を行う
ステップを持つことを特徴とするノイズ低減フィルタ
ー。 - 【請求項１２】画像データの各画素に対して、マトリク
スサイズを単調に減少させながら各マトリクスサイズで
局所構造の方向性の有無を判定するとき、注目画素にお
いて局所構造に方向性が有ると判定される最初のマトリ
クスサイズを求めるステップと、各画素ごと決定された
マトリクスサイズで濃度変化の大きさＥiが最小な１次
方向成分の検出を行うステップと、各画素ごとに決定さ
れたマトリクスサイズに従って検出された方向に平滑化
処理を行うことを特徴とするノイズ低減フィルター。 - 【請求項１３】マトリクスサイズ５＊５、３＊３、１＊
１により、各マトリクスサイズで局所構造の方向性の有
無を判定する請求項１２のノイズ低減フィルター。 - 【請求項１４】マトリクスサイズ３＊３、１＊１によ
り、各マトリクスサイズで局所構造の方向性の有無を判
定する請求項１２のノイズ低減フィルター。 - 【請求項１５】画像データの各画素に対して、マトリク
スサイズｎ＊ｎの領域において、各１次方向成分（ｉ＝
１〜ｍ）の濃度変化の大きさＥiを計算するステップ
と、各画素ごと濃度変化の大きさＥi（ｉ＝１〜ｍ）の
最大値Ｅmaxと最小値Ｅminを求めるステップと、各画素
ごとＤ＝Ｅmax−Ｅminの値が、あらかじめ定められたし
きい値Ｔよりも大きい場合には注目画素におけるマトリ
クスサイズｎ＊ｎの領域で局所構造に方向性が有ると判
定し、しきい値Ｔよりも小さい場合には注目画素におけ
るマトリクスサイズｎ＊ｎの領域で局所構造に方向性が
無いと判定する請求項１２のノイズ低減フィルター。 - 【請求項１６】画像データの各画素に対して、マトリク
スサイズｎ＊ｎの領域において、各１次方向成分（ｉ＝
１〜ｍ）の濃度変化の大きさＥiを計算するステップ
と、各画素ごと濃度変化の大きさＥi（ｉ＝１〜ｍ）の
最大値Ｅmaxと最小値Ｅminを求めるステップと、あらか
じめ定められたしきい値ｐ（０＜ｐ≦１）により、Ｅ
min＜ｐ＊Ｅmaxならば注目画素におけるマトリクスサイ
ズｎ＊ｎの領域で局所構造に方向性が有ると判定し、Ｅ
min≧ｐ＊Ｅmaxならば注目画素におけるマトリクスサイ
ズｎ＊ｎの領域で局所構造に方向性が無いと判定する請
求項１２のノイズ低減フィルター。 - 【請求項１７】画像データの各画素に対して、マトリク
スサイズｎ＊ｎの領域において、各１次方向成分（ｉ＝
１〜ｍ）の濃度変化の大きさＥiを計算するステップ
と、各画素ごと濃度変化の大きさＥi（ｉ＝１〜ｍ）の
最小値Ｅminを求めるステップと、あらかじめ定められ
たしきい値Ｔにより、Ｅmin＜Ｔならば注目画素におけ
るマトリクスサイズｎ＊ｎの領域で局所構造に方向性が
有ると判定し、Ｅmin≧Ｔならば注目画素におけるマト
リクスサイズｎ＊ｎの領域で局所構造に方向性が無いと
判定する請求項１２のノイズ低減フィルター。
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ID=15266414
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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