JPH11215515A - 画像センサのライン毎ノイズ除去装置及び方法 - Google Patents

画像センサのライン毎ノイズ除去装置及び方法

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JPH11215515A JP10014143A JP1414398A JPH11215515A JP H11215515 A JPH11215515 A JP H11215515A JP 10014143 A JP10014143 A JP 10014143A JP 1414398 A JP1414398 A JP 1414398A JP H11215515 A JPH11215515 A JP H11215515A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 Ｂａｙｅｒ配列の色フィルタを有するＣＣＤ
で撮影した画像におけるライン毎ノイズを効果的に除去
することができるノイズ除去装置及び方法を提供する。 【解決手段】 注目画素に対するぼかし量を求めるため
のぼかし手段１２は、注目画素と周辺画素との間の平均
値と、この注目画素との差分を求める。一方、高周波成
分検出手段１６は注目画素と一つおき上下左右４画素の
ラプラシアンフィルタを用いてその注目画素の高周波成
分を検出している。このように、一つおき上下左右４画
素のフィルタを用いることにより、ライン毎ノイズに影
響されずに高周波成分を検出することができる。したが
って、この高周波成分検出手段１６で検出した高周波成
分の絶対値に基づき適応的にぼかし量を注目画素に加算
することにより、ライン毎ノイズを効率的に除去するこ
とができる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、電子スチルカメラ
（デジタルスチルカメラ）、デジタルビデオカメラ等の
電子撮像装置に関する。特に、これらの撮像装置におけ
る光電変換素子が出力した画像データのノイズを除去す
る装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】デジタルスチルカメラやデジタルビデオ
カメラにおいては光学的な画像を、電気信号による画像
データに変換する必要がある。この変換のために、ＣＣ
Ｄなどの光学変換素子が用いられている。
【０００３】さて、このようなデジタル機器においては
画像データはＲ（赤）Ｇ（緑）Ｂ（青）や、ＣＭＹなど
の各色成分から構成されている場合が多い。従って、赤
（Ｒ）用のＣＣＤと、青（Ｂ）用のＣＣＤと、緑（Ｇ）
用のＣＣＤのように、各色毎に３枚のＣＣＤを用いたデ
ジタルビデオカメラなども作成されている。
【０００４】しかしながら、製造コストを低減させるた
めや、装置構成を簡単にするため等の理由により、１枚
のＣＣＤを用いてＲ、Ｇ、Ｂの３原色の画像データを得
る手法も広く採用されている。この１枚のＣＣＤを用い
て３原色の画像データを得るためには、この１枚のＣＣ
Ｄにモザイク状の光学フィルタを取り付ける手法が広く
利用されている。このフィルタはカラーフィルタアレイ
（Ｃｏｌｏｒ Ｆｉｌｔｅｒ Ａｒｒａｙ：ＣＦＡ）と
呼ばれている。このフィルタをＣＣＤに取り付けること
により、ＣＣＤを構成する画素のうちある画素は赤
（Ｒ）のデータを検出し、また別の画素は緑（Ｇ）など
を検出するように構成されている。
【０００５】この色フィルタの色の配列パターンは種々
のものが提案されているが、典型的な配列としてＢａｙ
ｅｒ配列色のフィルタが広く利用されている。このＢａ
ｙｅｒ配列の色フィルタにおける各色の配置の様子を表
す説明図が図１に示されている。
【０００６】この図に示されているように、Ｂａｙｅｒ
配列においてはＲやＢの画素数に比べてＧの画素数が２
倍になっている。これは、Ｇの値が、人間の目の視覚上
重要である輝度に関する情報をより多く含んでいるから
である。
【０００７】さて、ＣＣＤを用いて画像データを得る画
像装置においては、その偶数ラインと奇数ラインとによ
ってしばしばゲインのミスマッチが生じる場合がある。
【０００８】このミスマッチは、ＣＣＤにおいて、その
出力端子が偶数ライン上の出力端子、奇数ライン上の出
力端子の２つの出力端子が備えられている場合に顕著で
ある。２つの出力端子が備えられている場合にはそれぞ
れの出力段において出力のためのアンプが備えられてい
るが、このアンプのゲインの差が出力信号に反映されて
しまう場合があるからである。すなわち、アンプのゲイ
ン差が出力信号の大きさの差となってしまいミスマッチ
が生じるのである。
【０００９】さらに、このようなミスマッチは、出力端
子が１つだけ備えられているＣＣＤにおいても生じる可
能性がある。一般にその１つの出力端子の出力段アンプ
の増幅特性により、ある画素のデータを出力している際
に、その画素の前に出力していた画素の値によって、現
在出力中のその画素の値が影響を受けてしまう場合は多
い。
【００１０】このように現在の画素のデータが前の画素
のデータの値に影響を受ける場合には、上記Ｂａｙｅｒ
配列の特徴から、奇数ラインの緑の値は隣の赤（Ｒ）画
素の値から影響を受ける。一方、偶数ラインの緑（Ｇ）
の画素の値は、隣接している青（Ｂ）の画素の値から影
響を受けることになる。従って、例えば赤い物体を撮影
する場合には、奇数ラインにおける緑はこの赤の画素の
影響を強く受けることになるが、偶数ラインの緑は前の
画素の影響をほとんど受けないことになる。その結果奇
数ラインと偶数ラインにおける緑の画素の値が異なって
しまい、結果としてミスマッチが生じてしまう。
【００１１】従来の技術においては、出力端子が２個備
えられているＣＣＤにおいては、そのＣＣＤを用いてカ
メラなどを製造する際に、奇数ラインと偶数ラインのゲ
インの差を調整するためのアンプやアッテネータを調整
する手法や、あるいは校正値を記憶しておき、画像処理
の段階で奇数ラインと偶数ラインのゲイン補正するなど
の手法が提案されている。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記Ｂ
ａｙｅｒ配列の色フィルタを有するＣＣＤにおいて生じ
るゲインのミスマッチは、その要因が不安定である場合
が多い。例えば、同一ライン上にある前の画素値からの
影響は、温度によって大幅に変化してしまう。従って、
アンプの調整や、画像処理の段階でミスマッチを除去す
ること等の上記手法の実施は実際には非常に困難であ
り、ゲインのミスマッチに対する対策手法として実用さ
れているものは極めて少ないのが実状である。
【００１３】さて、この奇数ラインと偶数ラインのゲイ
ンのミスマッチによるノイズは、最終画像に横縞を発生
させてしまう。さらにこの横縞を含む画像に補間処理や
エッジ強調処理等を施すと、画像に更に悪影響を与えて
しまうことがある。例えば、横縞以外の複雑なパターン
が生成されてしまい、目障りなノイズを発生させてしま
い、最終的な画像品質を劣化させる原因ともなってい
た。
【００１４】また、このような奇数ラインと偶数ライン
のゲインの差は、縞状のノイズと考えることができる。
したがって、この横縞状のノイズを画像処理の最終段階
においてノイズ除去処理によって取り除くことも考えら
れる。しかし、画像処理の時間がかなり必要となってし
まうという問題があり、さらに、このノイズ除去の副作
用として、画像のエッジがなまってしまうなどの問題も
ある。
【００１５】本発明は、かかる課題に鑑みなされたもの
であり、その目的はＢａｙｅｒ配列の色フィルタを有す
るＣＣＤなどから得られた画像データにおいて、偶数ラ
インと奇数ラインのゲインのミスマッチによって生じた
ノイズを除去することが可能なノイズ除去方法および装
置を提供することである。
【００１６】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記課題を解
決するために、Ｂａｙｅｒ型色フィルタを有する光電変
換素子が出力するＢａｙｅｒ型画像データのノイズを除
去するノイズ除去装置において、以下のような手段を含
むことを特徴とする。
【００１７】すなわち、本ノイズ除去装置は、前記Ｂａ
ｙｅｒ型画像データを構成する各画素が有する高周波成
分量を検出する高周波成分量検出手段と、前記Ｂａｙｅ
ｒ型画像データを構成する各画素のぼかし量を算出する
ぼかし量算出手段と、前記高周波成分量検出手段が検出
した高周波成分の量に基づき、前記ぼかし量を適応的に
変更し、変更後の前記ぼかし量を前記各画素に加算する
ぼかし量適応決定手段と、を含むことを特徴とする。
【００１８】ぼかし量を、画素の高周波成分量に基づき
適応的に加算したので、画像品質の劣化を少なくするこ
とができる。
【００１９】また、本発明は、前記高周波成分量検出手
段は、注目画素の値と、前記注目画素と１つおきの上下
左右の４画素の値と、を入力とするラプラシアンフィル
タ、を含むことを特徴とする。そして、前記ラプラシア
ンフィルタの出力信号が、前記高周波成分量として出力
される。
【００２０】１つおきの上下左右の４画素の値を入力と
するので、ライン毎ノイズの影響を小さくすることがで
きる。
【００２１】また、本発明は、前記高周波成分量検出手
段は、注目画素の値と、前記注目画素と１つおきの上下
左右の４画素の値と、を入力とするラプラシアンフィル
タと、前記注目画素の上下の画素の値の差の絶対値を出
力する上下差分算出手段と、前記注目画素の左右の画素
の値の差の絶対値を出力する左右差分算出手段と、前記
ラプラシアンフィルタの出力信号と、上下差分算出手段
の出力信号と、前記左右差分算出手段の出力信号と、を
重み付け加算する加算手段と、を含むことを特徴とす
る。そして、前記加算手段の出力信号は、前記高周波成
分量として出力される。
【００２２】したがって、ライン毎ノイズの影響を小さ
くすることができるとともに、画素の値の差分を参照し
ているため、画像品質の劣化を小さくすることができ
る。
【００２３】また、本発明は、前記ぼかし量算出手段
は、注目画素の値と、前記注目画素の周囲の画素の値と
の重み付け平均値を求める平均値算出手段と、前記重み
付け平均値と、前記注目画素との差分値を出力する差分
値算出手段と、を含むことを特徴とする。そして、前記
差分値算出手段の出力信号が前記ぼかし量として出力さ
れる。
【００２４】差分がぼかし量として出力されるため、画
像の品質に応じたぼかし量を算出することができる。
【００２５】また、本発明は、前記ぼかし量適応決定手
段は、前記高周波成分量をスケールファクタに変換する
変換手段と、前記スケールファクタを前記ぼかし量に乗
算する乗算手段と、前記スケールファクタを乗算した前
記ぼかし量を前記注目画素に加算する加算手段と、を含
むことを特徴とするノイズ除去装置である。
【００２６】高周波成分量に応じてスケールファクタが
変化するので、画像品質を維持したままノイズの除去を
することができる。
【００２７】本発明は、Ｂａｙｅｒ型色フィルタを有す
る光電変換素子が出力するＢａｙｅｒ型画像データのノ
イズを除去するノイズ除去方法において、以下のステッ
プを有するものである。
【００２８】すなわち、前記Ｂａｙｅｒ型画像データを
構成する各画素が有する高周波成分量を検出する高周波
成分量検出ステップと、前記Ｂａｙｅｒ型画像データを
構成する各画素のぼかし量を算出するぼかし量算出ステ
ップと、前記高周波成分量検出ステップにおいて検出し
た高周波成分の量に基づき、前記ぼかし量を適応的に変
更し、変更後の前記ぼかし量を前記各画素に加算するぼ
かし量適応決定ステップと、を含むことを特徴とするノ
イズ除去方法である。
【００２９】ぼかし量を、画素の高周波成分量に基づき
適応的に加算したので、画像品質の劣化を少なくするこ
とができる。
【００３０】また、本発明は、前記高周波成分量検出ス
テップは、注目画素の値と、前記注目画素と１つおきの
上下左右の４画素の値と、に基づき、画素の値の２次微
分値を算出するラプラシアンフィルタリングステップ、
を含むことを特徴とする。そして、前記２次微分値が、
前記高周波成分量として算出される。
【００３１】１つおきの上下左右の４画素の値を入力と
するので、ライン毎ノイズの影響を小さくすることがで
きる。
【００３２】また、本発明は、前記高周波成分量検出ス
テップは、注目画素の値と、前記注目画素と１つおきの
上下左右の４画素の値と、を入力し、画素の値の２次微
分値を算出するラプラシアンフィルタリングステップ
と、前記注目画素の上下の画素の値の差の絶対値を算出
する上下差分算出ステップと、前記注目画素の左右の画
素の値の差の絶対値を算出する左右差分算出ステップ
と、前記２次微分値と、上下差分算出ステップの出力信
号と、前記左右差分算出ステップの出力信号と、を重み
付け加算する加算ステップと、を含むことを特徴とす
る。そして、前記加算ステップの出力信号は、前記高周
波成分量として出力される。
【００３３】したがって、ライン毎ノイズの影響を小さ
くすることができるとともに、画素の値の差分を参照し
ているため、画像品質の劣化を小さくすることができ
る。
【００３４】また、本発明は、前記ぼかし量算出ステッ
プは、注目画素の値と、前記注目画素の周囲の画素の値
との重み付け平均値を求める平均値算出ステップと、前
記重み付け平均値と、前記注目画素との差分値を算出す
る差分値算出ステップと、を含むことを特徴とする。そ
して、前記差分値算出ステップの出力信号が前記ぼかし
量として算出される。
【００３５】差分がぼかし量として出力されるため、画
像の品質に応じたぼかし量を算出することができる。
【００３６】また、本発明は、前記ぼかし量適応決定ス
テップは、前記高周波成分量をスケールファクタに変換
する変換ステップと、前記スケールファクタを前記ぼか
し量に乗算する乗算ステップと、前記スケールファクタ
を乗算した前記ぼかし量を前記注目画素に加算する加算
ステップと、を含むことを特徴とするノイズ除去方法で
ある。
【００３７】高周波成分量に応じてスケールファクタが
変化するので、画像品質を維持したままノイズの除去を
することができる。
【００３８】
【発明の実施の形態】以下、本発明の好適な実施の形態
を図面に基づいて説明する。
【００３９】上述したように、Ｂａｙｅｒ配列の画像デ
ータにおいては、奇数ラインと偶数ラインの双方に存在
しうる画素は緑（Ｇ）である。緑（Ｇ）以外の赤（Ｒ）
や青（Ｂ）は奇数ラインだけまたは偶数ラインだけに存
在するためライン毎のノイズの影響を受けにくい。そこ
で、本実施の形態においては特に緑画素（Ｇ）に対して
画像の高周波部分に相当するか否かで、適応的にフィル
タリングをする手法を提案する。このように適応的にフ
ィルタリングすることにより特に緑画素に対するライン
毎ノイズの除去を好適に行うことができる。
【００４０】図２には、本実施の形態におけるノイズ除
去装置の機能ブロック図が示されている。この図２にお
いて、Ｂａｙｅｒ配列画像１０は、上記図１に示される
ような光フィルタが設けられたＣＣＤなどから得られた
画像データであり、図１に示されるような光フィルタの
並びで各画素が単一の色成分の情報のみを有している。
【００４１】ぼかし手段１２は、入力されるＢａｙｅｒ
配列画像１０に対してノイズを除去するためのぼかしの
データを作成する手段である。このぼかし手段１２の具
体的な構成については後に詳述する。このぼかし手段１
２が算出したぼかし量は、適応的ぼかし手段１４に供給
される。適応的ぼかし手段１４は、このぼかし量をＢａ
ｙｅｒ配列画像１０をぼかすのに用いる。このようにし
て、適応的ぼかし手段１４は、画像のノイズ除去をす
る。
【００４２】高周波成分検出手段１６は、入力されるＢ
ａｙｅｒ配列画像１０の中の各画素が画像の高周波部分
にあたるかどうかを判断するための、その画素における
高周波成分を検出する手段である。具体的なこの高周波
成分検出手段１６の構成については後に詳述する。適応
的ぼかし手段１４は、ぼかし手段１２によって得られた
ぼかし量をそのままＢａｙｅｒ配列画像１０に加算する
のではなく、高周波成分検出手段１６によって得られた
その画素の高周波成分の量に基づき適応的にぼかし量を
加算するようにしている。
【００４３】具体的には画像の高周波成分に相当する画
素に対してはぼかし手段１２によるぼかし量を少なく加
算し、高周波部分に相当しない画像の平坦な部分におい
てこのぼかし量を多く加算することにより、画像の品質
を劣化させずにライン毎ノイズを効果的に除去すること
が可能となる。
【００４４】以下、本実施の形態を構成する各構成要素
について詳細に説明する。
【００４５】（１）高周波成分検出手段 （１−１）ラプラシアンフィルタ 上述したように、本実施の形態においては緑画素のノイ
ズ除去をするにあたって、その画素の高周波成分を高周
波成分検出手段１６によって検出している。本実施の形
態にかかる高周波成分検出手段１６は、今着目している
緑画素（以下、この着目画素を自画素と呼ぶ）と一つお
きに上下左右４画素に基づくラプラシアン（Ｌａｐｌａ
ｃｉａｎ）フィルタを用いている。この高周波成分検出
手段１６で用いているラプラシアンフィルタの係数を表
す説明図が図３に示されている。この図に示されている
ように、このラプラシアンフィルタは、自画素を中心と
する５×５のマトリクスに関するラプラシアンフィルタ
である。図に示されているように、自画素の係数は
「１」であり、この自画素と一つおき上下左右４画素の
係数はいずれも「−１／４」である。
【００４６】このようなフィルタ係数を有するラプラシ
アンフィルタと、Ｂａｙｅｒ配列画像１０の画像データ
の値との畳み込み（コンボルーション）をとった結果の
絶対値を、本実施の形態においてはその自画素（緑画
素）の高周波成分量の尺度として利用している。
【００４７】本実施の形態において特徴的なことは、高
周波成分検出手段１６が用いているラプラシアンフィル
タにおいて、一つおきの画素を参照していることであ
る。したがって、自画素が偶数ライン上にある場合に
は、偶数ライン上の画素のみから高周波成分の量を算出
することが可能となる。逆に、自画素（緑画素）が奇数
ライン上に存在する場合には、奇数ラインの画素のみか
ら高周波成分の量を見積もることになる。したがって、
上述したライン毎ノイズの影響を受けずに、その画素の
高周波成分量を検出することが可能となるのである。
【００４８】このように、一つおきの画素を参照するこ
とによるラプラシアンフィルタの出力値を、本実施の形
態ではＲｅｓｕｌｔ１と呼ぶ。
【００４９】（１−２）画素の値の差分値の利用 さて、緑画素のノイズ除去を行うにあたって、高周波成
分を検出する方法として、上記ラプラシアンフィルタの
出力値だけでなく、以下のような値を利用することも好
ましい。
【００５０】例えば、自画素（緑画素）の左右の赤もし
くは青の画素の値の差と、上下の青または赤の画素の値
の差と、自画素と一つおき上下左右４画素のラプラシア
ンフィルタの出力値との、重み付き加算値を用いるのも
好ましい。注目している緑画素の上下左右の赤や青の画
素を例えば図４に示すようにそれぞれＲ１、Ｒ２、Ｂ
１、Ｂ２と表す。
【００５１】すると、図４に示されているように着目し
ている緑画素の上下に青の画素（Ｂ１、Ｂ２）があり左
右に赤の画素（Ｒ１、Ｒ２）が存在するか、または逆に
緑画素の上下に赤の画素（Ｒ１、Ｒ２）が存在し左右に
青の画素（Ｂ１、Ｂ２）が存在する場合、の２通りが考
えられる。これは、その緑画素が偶数ライン上にあるか
奇数ライン上にあるかによって異なる。以上のように赤
及び青の画素を表すと高周波成分量は以下のような式で
求めることができる。
【００５２】
【数１】 ここで、上記式においてａｂｓは絶対値を求める演算を
表す。また、Ｃｏｅｆｆ１、Ｃｏｅｆｆ２、Ｃｏｅｆｆ
３はそれぞれ重み係数を表す。また、Ｒｅｓｕｌｔ１
は、上述したようにラプラシアンフィルタの出力値であ
る。このラプラシアンフィルタの出力値は図３に示され
ているようなフィルタ係数と画像データの値との畳み込
みによって求められる。なお、ここで各係数は、その撮
像装置（ＣＣＤ）の特性や、各色の感度によって求まる
最適値である。
【００５３】（２）ぼかし手段 図２において示したぼかし手段１２は緑画素のノイズ除
去に際して、ぼかし量を求める。具体的には、本実施の
形態においては自画素と周囲画素の重み付き平均値と自
画素の値の差を求めている。
【００５４】具体的には、低域通過フィルタとＢａｙｅ
ｒ配列画像１０との畳み込み（コンボルーション）をと
ることで、注目している緑画素（自画素）と斜め上下左
右４画素の重み付き平均値を求めている。本実施の形態
で用いている低域通過フィルタのフィルタ係数を説明す
る説明図が図５に示されている。この図に示されている
ように、注目している緑画素の係数は「１／２」であ
り、斜め上下左右４画素の係数はいずれも「１／８」で
ある。このようなフィルタ係数の低域通過フィルタを用
いることにより、自画素を中心とする自画素及び周囲の
斜め方向の４画素の重み付き平均値が低域通過フィルタ
の出力値として求まる。本実施の形態においては、この
平均値と、注目している緑画素（自画素）の値の差を求
め、この差をぼかし量として用いている。すなわち、ぼ
かし量は以下の式で算出される値である。
【００５５】
【数２】 この式に示したように、低域通過フィルタを用いて平均
値を求め、この平均値から自画素（緑画素）の値を減算
することによりぼかし量が求められるが、この演算は結
局は以下に示すようなぼかし量決定フィルタとＢａｙｅ
ｒ配列画像１０の値との畳込みを行う演算と等価であ
る。本実施の形態におけるぼかし量決定フィルタの係数
の説明図が図６に示されている。この図に示されている
ように、ぼかし量決定フィルタの係数は、自画素の係数
が「−１／２」であることを除けば、上記低域通過フィ
ルタの係数と等しいのである。
【００５６】なお、この図６に示されているぼかし量決
定フィルタは、高域通過フィルタの符号を反転したもの
となっている。この高域通過フィルタの係数の例が図７
に示されている。この高域通過フィルタは、上記図４に
示されているような係数の低域通過フィルタの係数に対
応したものである。したがって、本実施の形態において
は、ぼかし量＝−１×（高周波成分）となる。もちろ
ん、ここで高周波成分とは、図７に示されているような
係数の高周波通過フィルタとＢａｙｅｒ配列画像の各画
素の値の畳み込み値で得られる値である。
【００５７】すなわち、ぼかし量は以下の式で求められ
る。
【００５８】
【数３】 （３）適応的ぼかし手段 次に、図２における適応的ぼかし手段１４の動作につい
て説明する。この適応的ぼかし手段１４は、上記（１）
の（１−１）または（１−２）で述べた高周波成分検出
手段１６の出力値（高周波成分量）の絶対値をスケール
ファクターとしてぼかし量を決定するのである。すなわ
ち、上で計算して求めたぼかし量にこのスケールファク
ターをかけ算して得られた値を最終的なぼかし量として
利用するのである。本文では、このスケールファクター
を適応的ぼかし量係数と呼ぶ。この適応的ぼかし量係数
の計算は、以下の式で行われる。
【００５９】適応的ぼかし量係数＝Ｓｃａｌｅ Ｔａｂ
ｌｅ（ａｂｓ（高周波成分量）） ここで、Ｓｃａｌｅ Ｔａｂｌｅは、高周波成分量の絶
対値が入力されたときに、最適なぼかし量の係数を出力
するようなルックアップテーブルである。定性的に言え
ば、高周波成分量の絶対値が小さいときにはこのＳｃａ
ｌｅ Ｔａｂｌｅは大きな値を出力し、高周波成分量の
絶対値が大きいときには０を出力するようなテーブルで
ある。このＳｃａｌｅ Ｔａｂｌｅの具体的な内容の例
が図８に示されている。図８に示されているグラフは、
このＳｃａｌｅ Ｔａｂｌｅにおける入力と出力の関係
を表したものである。このグラフの横軸は、入力される
高周波成分量の絶対値である。また、このグラフの縦軸
はＳｃａｌｅ Ｔａｂｌｅから出力する適応的ぼかし量
係数である。このグラフに示されているように、高周波
成分量の絶対値が小さいときには適応的ぼかし量係数は
大きな値をとる。特に、高周波成分量の絶対値が０の場
合には適応的ぼかし量係数は最大の値をとる。高周波成
分量の絶対値が大きくなるにしたがって、あるしきい値
ｔ１を超えた場合には適応的ぼかし量係数は０となる。
これは、高周波成分量の絶対値が大きい場合にはぼかし
量を０とし、画像品質を維持した方が好ましいと考えら
れるからである。
【００６０】さて、適応的ぼかし手段１４は、高周波成
分検出手段１６が出力する高周波成分量の絶対値に基づ
きぼかし量と乗算するスケールファクターを算出する。
このスケールファクターは、上述したように本文におい
ては「適応的ぼかし量係数」と呼ぶ。さらに、この適応
的ぼかし手段１４は、この適応的ぼかし量係数をぼかし
手段１２が出力するぼかし量に乗算し、乗算結果を緑出
力Ｇに加算する。この結果、適応的ぼかし手段１４は最
終的な緑の出力Ｇ´を、以下の式によって算出すること
になる。
【００６１】
【数４】 以上述べたように、本実施の形態においてはＢａｙｅｒ
配列画像に対して、ライン毎ノイズに対して効果的にそ
の除去を図ることができるようにぼかし量を適応的に加
えている。この結果、緑画素のライン毎ノイズを除去す
ることができる。本実施の形態で提案した方法は、基本
的にはライン毎ノイズ発生原因によらずに効果が現れ、
複数の原因によってライン毎ノイズが発生している場合
でもこのノイズを除去するのに大きな効果が期待でき
る。また、本実施の形態においてはライン毎ノイズが目
立つ部分、すなわち画像の低周波部分、にのみフィルタ
を大きく作用させ、ぼかしをきかせた。一方、エッジ部
分などの高周波部分ではフィルタを作用させずにそのま
まの画像の品質を維持している。この結果、エッジがな
まってぼけた画像になることなく、効果的にノイズの除
去をすることができる。
【００６２】さらに、本実施の形態によれば、他の種類
の画像処理、例えば補間処理や色補正、エッジ強調など
に先だってノイズを除去することができる。したがっ
て、他の種類の画像処理によるノイズの副作用を効果的
に除去することができるのである。
【００６３】さらにまた、本実施の形態においては、ラ
イン毎に原因調整を行う従来の対策とは異なり、画像の
情報に対してフィルタリングを行っている。したがっ
て、ライン毎ノイズだけではなく、センサや回路の持つ
ランダムなノイズをも効果的に取り除くことができると
いう特徴を有する。
【００６４】
【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、高
周波成分量に基づきぼかし量を決定しているため、エッ
ジ部分などの画像品質を劣化させることなく、画像のノ
イズを低減することができるノイズ除去装置及び方法が
得られる。
【００６５】また、本発明によれば、注目画素と一つお
きの上下左右の４画素の値を用いたラプラシアンフィル
タによって高周波成分量を求めている。したがって、画
像に生じるライン毎ノイズを効果的に除去することがで
きる装置及び方法が得られる。
【００６６】また、本発明によれば、上記ラプラシアン
フィルタの出力信号に加え、注目画素の上下及び左右の
画素の値の差に基づいて高周波成分量を算出しているた
め、より正確に高周波成分量を検出することができる装
置及び方法が得られる。
【００６７】また、本発明によれば、ぼかし量として、
注目画素とその周囲の画素の重み付け平均値と、注目画
素の差分をぼかし量としたため、注目画素を平均的な値
とすることができ、ノイズを効果的に防止することがで
きる装置及び方法が得られる。
【００６８】また、本発明によれば、高周波成分量を所
定のスケールファクターに変換し、このスケールファク
ターをぼかし量に乗算してから、このぼかし量を注目画
素に加算した。したがって、高周波成分量の大きさに応
じて適応的にぼかしをすることができる装置及び方法が
得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 Ｂａｙｅｒ配列の色フィルタにおいて、Ｒ、
Ｇ、Ｂが並んでいる様子を表す説明図である。
【図２】 本実施の形態にかかるノイズ除去装置の構成
ブロック図である。
【図３】 本実施の形態において高周波成分検出手段に
おいて用いられる自画素と一つおき上下左右４画素のラ
プラシアンフィルタの係数を表す説明図である。
【図４】 本実施の形態において高周波成分検出手段に
おいて採用している注目画素の左右の値または上下の値
の差を求める際の画素の関係を表す説明図である。
【図５】 本実施の形態において採用している低域通過
フィルタ係数の係数であって、ぼかし量を求める手段と
してのフィルタを表す説明図である。
【図６】 本実施の形態においてぼかし量を求めるのに
用いられているぼかし量決定フィルタの係数を表す説明
図である。
【図７】 高域通過フィルタの係数を表す説明図であ
る。
【図８】 本実施の形態において適応的ぼかし手段が採
用しているスケールファクターを出力するＳｃａｌｅ
Ｔａｂｌｅの入力と出力の関係を表すグラフである。
【符号の説明】
１０ Ｂａｙｅｒ配列画像、１２ ぼかし手段、１４
適応的ぼかし手段、１６ 高周波成分検出手段。

Claims (10)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 Ｂａｙｅｒ型色フィルタを有する光電変
    換素子が出力するＢａｙｅｒ型画像データのノイズを除
    去するノイズ除去装置において、 前記Ｂａｙｅｒ型画像データを構成する各画素が有する
    高周波成分量を検出する高周波成分量検出手段と、 前記Ｂａｙｅｒ型画像データを構成する各画素のぼかし
    量を算出するぼかし量算出手段と、 前記高周波成分量検出手段が検出した高周波成分の量に
    基づき、前記ぼかし量を適応的に変更し、変更後の前記
    ぼかし量を前記各画素に加算するぼかし量適応決定手段
    と、 を含むことを特徴とするノイズ除去装置。
  2. 【請求項２】 請求項１記載のノイズ除去装置におい
    て、 前記高周波成分量検出手段は、 注目画素の値と、前記注目画素と１つおきの上下左右の
    ４画素の値と、を入力とするラプラシアンフィルタ、 を含み、前記ラプラシアンフィルタの出力信号を、前記
    高周波成分量として出力することを特徴とするノイズ除
    去装置。
  3. 【請求項３】 請求項１記載のノイズ除去装置におい
    て、 前記高周波成分量検出手段は、 注目画素の値と、前記注目画素と１つおきの上下左右の
    ４画素の値と、を入力とするラプラシアンフィルタと、 前記注目画素の上下の画素の値の差の絶対値を出力する
    上下差分算出手段と、 前記注目画素の左右の画素の値の差の絶対値を出力する
    左右差分算出手段と、 前記ラプラシアンフィルタの出力信号と、上下差分算出
    手段の出力信号と、前記左右差分算出手段の出力信号
    と、を重み付け加算する加算手段と、 を含み、前記加算手段の出力信号を、前記高周波成分量
    として出力することを特徴とするノイズ除去装置。
  4. 【請求項４】 請求項１、２又は３記載のノイズ除去装
    置において、 前記ぼかし量算出手段は、 注目画素の値と、前記注目画素の周囲の画素の値との重
    み付け平均値を求める平均値算出手段と、 前記重み付け平均値と、前記注目画素との差分値を出力
    する差分値算出手段と、 を含み、前記差分値算出手段の出力信号を前記ぼかし量
    として出力するノイズ除去装置。
  5. 【請求項５】 請求項１、２、３又は４記載のノイズ除
    去装置において、 前記ぼかし量適応決定手段は、 前記高周波成分量をスケールファクタに変換する変換手
    段と、 前記スケールファクタを前記ぼかし量に乗算する乗算手
    段と、 前記スケールファクタを乗算した前記ぼかし量を前記注
    目画素に加算する加算手段と、 を含むことを特徴とするノイズ除去装置。
  6. 【請求項６】 Ｂａｙｅｒ型色フィルタを有する光電変
    換素子が出力するＢａｙｅｒ型画像データのノイズを除
    去するノイズ除去方法において、 前記Ｂａｙｅｒ型画像データを構成する各画素が有する
    高周波成分量を検出する高周波成分量検出ステップと、 前記Ｂａｙｅｒ型画像データを構成する各画素のぼかし
    量を算出するぼかし量算出ステップと、 前記高周波成分量検出ステップにおいて検出した高周波
    成分の量に基づき、前記ぼかし量を適応的に変更し、変
    更後の前記ぼかし量を前記各画素に加算するぼかし量適
    応決定ステップと、 を含むことを特徴とするノイズ除去方法。
  7. 【請求項７】 請求項６記載のノイズ除去方法におい
    て、 前記高周波成分量検出ステップは、 注目画素の値と、前記注目画素と１つおきの上下左右の
    ４画素の値と、に基づき、画素の値の２次微分値を算出
    するラプラシアンフィルタリングステップ、 を含み、前記２次微分値を、前記高周波成分量として算
    出することを特徴とするノイズ除去方法。
  8. 【請求項８】 請求項６記載のノイズ除去方法におい
    て、 前記高周波成分量検出ステップは、 注目画素の値と、前記注目画素と１つおきの上下左右の
    ４画素の値と、を入力し、画素の値の２次微分値を算出
    するラプラシアンフィルタリングステップと、 前記注目画素の上下の画素の値の差の絶対値を算出する
    上下差分算出ステップと、 前記注目画素の左右の画素の値の差の絶対値を算出する
    左右差分算出ステップと、 前記２次微分値と、上下差分算出ステップの出力信号
    と、前記左右差分算出ステップの出力信号と、を重み付
    け加算する加算ステップと、 を含み、前記加算ステップの出力信号を、前記高周波成
    分量として算出することを特徴とするノイズ除去方法。
  9. 【請求項９】 請求項６、７又は８記載のノイズ除去方
    法において、 前記ぼかし量算出ステップは、 注目画素の値と、前記注目画素の周囲の画素の値との重
    み付け平均値を求める平均値算出ステップと、 前記重み付け平均値と、前記注目画素との差分値を算出
    する差分値算出ステップと、 を含み、前記差分値算出ステップの出力信号を前記ぼか
    し量として算出するノイズ除去方法。
  10. 【請求項１０】 請求項６、７、８、９記載のノイズ除
    去方法において、 前記ぼかし量適応決定ステップは、 前記高周波成分量をスケールファクタに変換する変換ス
    テップと、 前記スケールファクタを前記ぼかし量に乗算する乗算ス
    テップと、 前記スケールファクタを乗算した前記ぼかし量を前記注
    目画素に加算する加算ステップと、 を含むことを特徴とするノイズ除去方法。
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