JPH10187962A - 適応ノイズ除去方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像の滑らかに変化する領域からノイズを除
去し、同時にきめが整えられた領域の詳細を保持する方
法を提供する。 【解決手段】 原画像から第１数値を生成し、この第１
数値は現行ピクセルと現行ピクセルを囲む第１近傍の他
のピクセルとの差の関数であり、第１数値から第２数値
を生成し、この第２数値は現行ピクセルを囲む第２近傍
のピクセル値間の変動量の関数であり、最後に現行ピク
セル値と第１近傍の他のピクセルとの差を低減させるこ
とによって、各ピクセルの第２数値を使用して原画像の
現行ピクセルを補正する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、各ピクセルに対し
てマルチレベル近傍分散量を決定し、最大量のフィルタ
リング（filtering)を最小分散を有するピクセルに適用
することによって、画像の滑らかに変化する領域、例え
ば空からノイズをフィルタリングし、同時にきめが整え
られた（textured）領域の詳細を保持する方法を提供す
る。

【０００２】

【従来の技術】ビデオ画像は、一つ以上のカラー成分が
高すぎるか又は低すぎる値を有する不規則なピクセルの
形式のノイズを含む。近傍におけるメディアンピクセル
値を決定し、各現行ピクセルとメディアン（中央値）ピ
クセルとを比較し、それをメディアン（中央値）に置換
することによって現行ピクセルを補正するメディアンフ
ィルターは、このようなノイズを除去するための公知の
技術である。また、しきい値も提供され、現行ピクセル
がその周囲と非常に異なる場合にのみ、その値が近傍の
値のうちの一つに置換される。メディアンフィルターの
非線形性はエッジを保持し、ノイズ除去のための線形フ
ィルタリング技術ほどひどく画像をぶれさせないため、
このメディアンフィルターが望ましい。しかし、メディ
アンフィルターはテクスチャとノイズを識別することが
できないため、このメデイアンフィルターによってきめ
が整えられるべき領域がぶれてしまう。このぶれは所望
されないだけでなく、ノイズはテクスチャ（きめ）によ
って隠され得るため、ノイズ除去はきめが整えられた領
域では不必要である。例えば、平滑な領域、例えば空の
ノイズは非常に目障りであるが、非常にきめが整えられ
た領域、例えば植生のノイズは検出不可能である。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】画像の滑らかに変化す
る領域からノイズを除去し、同時にきめが整えられた(t
extured)領域の細部を保持する方法が要求される。

【０００４】

【課題を解決するための手段】この方法は、最初に各現
行ピクセルの周囲への分散を決定する。ノイズ補正は分
散の密度によって行われ、最高レベルの補正は、最低密
度の分散を有する領域で行われる。したがって、低分散
を有する領域、例えば空は最も多くノイズ除去を行い、
一方高分散を有する領域、例えば植生はノイズ除去が最
も少ない。

【０００５】本発明の請求項１の態様では、原デジタル
画像のピクセルに対する適応ノイズ除去方法であって、
原画像から第１数値を生成するステップを有し、この第
１数値は現行ピクセルと現行ピクセルを囲む第１近傍の
他のピクセルとの差の関数であり、第１数値から第２数
値を生成するステップを有し、この第２数値は現行ピク
セルを囲む第２近傍のピクセル値間の変動量の関数であ
り、現行ピクセル値と第１近傍の他のピクセルとの差を
低減させることによって、各ピクセルの第２数値を使用
して原画像の現行ピクセルを補正するステップを有し、
各ピクセルの第２数値が高いほど原画像における各ピク
セルの補正は少ない、ことを含む。

【０００６】

【発明の実施の形態】プリンタは、マルチビットピクセ
ルの形式のデジタル画像を頻繁に受け取り、それをラス
タ出力スキャナを使用して紙にプリントする。画像に含
まれるノイズが所望されないならば、プリンタのコンピ
ュータはプリントのために画像をラスタ出力スキャナに
送出する前にその画像からノイズをフィルタリングす
る。個々のピクセルが近傍ピクセルに対して高分散を有
するきめが整えられた領域のノイズは知覚されないが、
低分散の領域は知覚されフィルタリングされるべきであ
る。また、エッジ細部もできるだけ保持されるべきであ
る。以下は、画像の滑らかな領域においてノイズを低減
させ、同時にテクスチャ及びエッジを保持する方法であ
る。

【０００７】この方法は、四つの主なステップを有する
ものとして教示される。第１ステップは、原画像から第
２画像を生成することであり、この第２画像の各ピクセ
ルは第１画像の対応するピクセルの近傍フレーム分散に
等しい値を有する。このステップは、一つのピクセルか
ら次のピクセルへ進むことによって達成される。元の現
行ピクセルの各々に対して近傍を決定する。これは３×
３のピクセル領域、５×５のピクセル領域、又は中心に
現行ピクセルを有する任意の他の幾何学的形状である。
近傍における中心ピクセルの分散を計算するために、近
傍の各ピクセルとピクセル数よりも１少ない数で割った
近傍のピクセルの平均値との差の二乗の合計を求める。
このようにして生成された第２画像は分散から成る画像
である。

【０００８】第２ステップは、第２画像から密度値から
成る第３画像を生成することである。各ピクセルの分散
値が０〜２５６であると仮定する。これらは任意の数の
ピクセル、例えば３×３、５×５等の近傍に分割され
る。各近傍のピクセルの分散値は平均化、例えば二乗平
均が求められ、密度値を有するピクセルから成る画像を
生成する。

【０００９】第３ステップは、これらのピクセルを、低
密度から高密度に変化する領域において形成することで
ある。数値を使用するために、１５の領域があると仮定
する。領域１は密度値が０〜１５のピクセルであり、領
域２は１６〜３２の密度値を有する等とする。したがっ
て、より低い数の領域はより低い密度を有するピクセル
を含み、より高い数の領域はより高い密度を有する。実
際、ピクセル当たり８ビットを使用するシステムでは、
１２８より高い密度値は殆ど見られない。３×３又は５
×５の近傍内ではピクセル間に変動はあまりない。した
がって、上記のシステムに対する一つの単純化は、画像
を領域に分割する前に密度値を最大１２８に制限するこ
とである。

【００１０】第４ステップは、領域、例えば３×３又は
５×５を使用して原画像をどのようにフィルタリングす
るかを決定することである。低分散を有する領域は完全
にノイズ除去を行い、これは各近傍の原ピクセルが近傍
のメディアン又は平均ピクセルに置換されることを意味
し、高分散を有する領域はノイズ除去を行わず、これは
原ピクセルが全く補正されないことを意味する。密度し
きい値は補正があるかどうかを決定するために使用され
る。

【００１１】画像をフィルタリングする問題は、ノイズ
に加えてエッジ詳細がフィルタリングされて画像の忠実
度がかなり失われることである。これは、図１に示され
るＳ字状関数又は他の類似する関数によって重み付けら
れたようにノイズ除去を用いることによって最小化され
得る。この図では、垂直軸は画像に残る原画像データ量
であり、水平軸は現行ピクセルを含む領域の密度値であ
る。換言すると、図の上部では、最終画像データは完全
に原データから成り、図の下部では、殆どのデータがオ
リジナルではなく、殆ど全てが原近傍のフィルタリング
されたメディアン又は平均値である。四つの可能なカー
ブが示されるが他も使用され得る。一般的に、画像の均
一な領域はグラフの左側に属し、大部分のノイズは除去
され、一方高い分散を有する画像の領域は右側に属し、
殆どフィルタリングが行われていない。ほぼ均一な明る
い領域と暗い領域との間の急峻な変移としてエッジが定
義付けられるならば、エッジを含む領域は中間量（適度
な）の分散を有する。従って、このカーブは、中間量の
分散がほとんどフィルタリングされずにエッジを保持す
るように設定される。

【図面の簡単な説明】

【図１】フィルタリング量が分散の関数としてどのよう
に重み付けられるかを示したカーブのセットである。

フロントページの続き (72)発明者 スティーブン ジェイ．ハリントン アメリカ合衆国 14580 ニューヨーク州 ウェブスター バーネット ロード 251

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 原デジタル画像のピクセルに対する適応
   ノイズ除去方法であって、 原画像から第１数値を生成するステップを有し、前記第
   １数値は現行ピクセルと現行ピクセルを囲む第１近傍の
   他のピクセルとの差の関数であり、 第１数値から第２数値を生成するステップを有し、前記
   第２数値は現行ピクセルを囲む第２近傍のピクセル値間
   の変動量の関数であり、 現行ピクセル値と第１近傍の他のピクセルとの差を低減
   させることによって、各ピクセルの第２数値を使用して
   原画像の現行ピクセルを補正するステップを有し、各ピ
   クセルの第２数値が高いほど原画像における各ピクセル
   の補正は少ない、 適応ノイズ除去方法。