JPWO2002023915A1 - ノイズ低減化方法、ノイズ低減化装置、媒体、及びプログラム - Google Patents

Abstract

本発明のノイズ低減化装置は、注目画素を中心にＭ×Ｎ領域内で、差分値計算器１２と最大値計算器１３を用いて、隣接画素の差分値の最大値Ｙを算出し、Ｍ×Ｎ領域より狭い範囲のＪ×Ｋ領域内の注目画素との差分値ＸとＹに応じて、画素置換え装置１４を制御し、Ｙに対するＸの大きさに応じて、ＸがＹに比べてより小さい場合により強く平坦化することにより、エッジを保ちながら、モスキートノイズの低減化を図る構成である。

Description

技術分野
本発明は、例えば、ディジタル圧縮された復号画像に対して適用可能な、ノイズ低減化方法、ノイズ低減化装置、媒体、及びプログラムに関する。
背景技術
ＭＰＥＧなどの画像圧縮技術では、離散コサイン変換（ＤＣＴ）が一般的に用いられている。ＤＣＴに基づき圧縮された映像信号の復号化信号には、モスキートノイズと呼ばれるノイズが発生する。これは、画像圧縮を行う際に高周波成分を粗く量子化するために、高周波成分を多く含むブロックにおいて、高周波成分の一部が欠落するために、復号化の際に欠落した情報が復元できず、高周波の歪（リンギング）となってしまう為である。したがって、画像のエッジ付近に生じ、特に平坦部でリンギング状の歪が生じると顕著な劣化として検知される。
このようなモスキートノイズを、画像のエッジを変化させることなく低減化する方法としては、特開平９−２００７５９号公報に示されるような方法がある。
尚、上記公報の全ての開示は、そっくりそのまま引用することにより、ここに一体化する。
これは、各ＤＣＴブロックに対して、勾配の大きさ（例えば、所定領域内の隣接画素の画素値の差分値）を計算し、それに基づいて異方性拡散を制御する方法である。
異方性拡散とは、ある閾値を設定し、閾値以下の変化に対して、平滑化処理を行うことにより微小ノイズの低減化を行う方法である。特開平９−２００７５９号公報では、勾配の大きさに応じてブロック毎に閾値を設定することによって、エッジを保存したままモスキートノイズ低減化を実現する。
図９に上記異方性拡散を用いる方法のブロック図を示す。ここでは、輝度信号の処理を例にとって説明する。図９において、１０１、１０５、１１２は８ラインのラインメモリー、１０２は選択器、１０３、１０４、１０６、１０７は１ラインのラインメモリー、１０８は勾配計算器、１０９は勾配から異方性拡散を制御する閾値の計算器、１１０は閾値を計算する時に参照されるランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）、１１１は異方性拡散器である。
この構成では、異方性拡散処理をした映像信号を、経路Ａ０を通って選択器１０２に入力する。したがって、経路Ａ０の一度異方性拡散処理した信号と処理をされていない経路Ｂ０の信号とを選択器１０２で切り替え、一連の異方性拡散処理を映像信号のドットクロックの２倍で動作させることにより、異方性拡散の処理を２度実施する。
復号後の信号を映像入力として、１０１の８ラインのラインメモリーに入力し、選択器１０２には、１０１のラインメモリーの出力と異方性拡散器１０９で処理された信号とを入力し、切り替えを行い出力する。
ラインメモリー１０１は、異方性拡散後の経路Ａ０と映像信号入力の経路Ｂ０とを切り替えて処理を行う際に信号を一時格納するために利用する。
ラインメモリー１０３は、選択器１０２で切り替えた信号を入力し、その出力がさらにラインメモリー１０４の入力になる。選択器１０２とラインメモリー１０３、ラインメモリー１０４の出力の３ライン分の信号を勾配計算器１０８に入力する。
勾配計算器１０８では、３ライン分の信号を用いて勾配を計算し、ＤＣＴブロック内での勾配の最大値を出力する。閾値計算器１０９では、勾配値計算器１０８の出力であるＤＣＴブロック内の勾配の最大値にしたがってＲＡＭ１１０を用いて閾値を計算し、異方性拡散器１１１に出力する。
８ラインのラインメモリー１０５は選択器１０２の出力を入力し、出力を異方性拡散器１１１に入力する。この８ラインのラインメモリー１０５では、ＤＣＴブロックに対して計算された閾値を同じＤＣＴブロックの異方性拡散の閾値として用いるための位置合わせの目的で設けてある。
ラインメモリー１０６は、ラインメモリー１０５の出力を１ライン遅延して出力する。ラインメモリー１０７では、ラインメモリー１０６の出力をさらに１ライン遅延する。
異方性拡散器１１１では、ラインメモリー１０５、ラインメモリー１０６、ラインメモリー１０７の出力の３ライン分の信号から、閾値計算器１０９で計算した閾値を用いて、ＤＣＴブロック内の異方性拡散を行い出力する。
異方性拡散器１１１の出力は、経路Ａ０を通して選択器１０２と、ラインメモリー１１２に入力する。ラインメモリー１１２は、一時格納メモリーとして利用し、２回の異方性拡散処理を行った信号のみを出力する。
異方性拡散を用いる方法では、隣接画素のみを拡散に寄与する画素として用いる。また、平滑化の度合いを決定する伝導値を安定条件下で、エッジを保存しながらノイズ低減化の効果を高めるように設定するため、高い効果を得るためには複数回の試行の必要がある。
特開平９−２００７５９号公報の方法では、隣接画素との差分値に応じて、差分値が小さい場合と、大きい場合の平滑化度合いを大きく変えることで２回の試行で高いノイズ低減化効果を図っている。
この構成により、各ＤＣＴブロックにおいて、勾配が大きい場合には、閾値を大きくし、大きな平滑化を行う。また、勾配が小さい場合には、異方性拡散の閾値を小さくし、平滑化を小さくすることができる。
これにより、高周波成分が小さいブロックでは、異方性拡散の閾値を小さくして、細かな絵柄を保存する。
また、大きな高周波成分を持つブロックに対しては、大きな平滑化処理を施すことで、画像のエッジを保存しながら、モスキートノイズの低減化が実現できる。
しかしながら、上述の様にＤＣＴブロックの情報を用いてモスキートノイズ低減化を行う方法では、例えばＤＣＴブロックの位置情報を復号化器から受け取る必要がある。
ところが、一般的に普及しているＤＶＤプレーヤーなどの復号器では、復号した画像信号のみを伝送するのが普通であり、ＤＣＴブロックの位置情報は伝送されてこない。
したがって、この様にブロックの位置情報が得られない場合、上記従来の方法ではノイズ低減化を行うことができないという課題があった。
また、ＤＣＴブロックが保持されない様な拡大、縮小処理を行った後の画像信号に対しても、ノイズ低減化を行うことができないという課題があった。
また、異方性拡散を用いる方法では、乗算器を多数使用し、効果を発揮するために複数回試行を繰り返す必要があるため、ハードウェアが非常に複雑になるといった課題があった。
発明の開示
本発明の目的は、ＤＣＴブロックなどの圧縮時の情報を利用することなく、又、従来の様な複雑なハードウェアを必要としないで、画像のエッジを保存したまま、ノイズを低減することが出来るノイズ低減化方法、ノイズ低減化装置、媒体及びプログラムを提供することである。
第１の本発明（請求項１記載の本発明に対応）は、ディジタル圧縮された画像信号の復号化信号に対して行うノイズ低減化方法であって、
注目画素を中心とした垂直Ｍ×水平Ｎ画素（Ｍ、Ｎは正の整数）の範囲において、所定の勾配の大きさを求める勾配値算出ステップと、
前記注目画素を中心とした垂直Ｊ×水平Ｋ画素（Ｊ、Ｋはそれぞれ、Ｊ＜＝Ｍ、Ｋ＜＝Ｎなる関係を満たす正の整数）の範囲において、前記注目画素とその注目画素以外の画素との（Ｊ×Ｋ−１）通りの差分値を計算する差分値計算ステップと、
前記勾配値算出ステップによって得られる前記勾配の大きさと、前記差分値計算ステップによって得られる前記（Ｊ×Ｋ−１）通りの差分値とから、補正値を算出する補正値計算ステップと、
前記補正値を前記注目画素に加算することによって新規注目画素を算出する加算ステップと、を備えるノイズ低減化方法である。
この方法により、例えば、ＤＣＴブロックなどの圧縮時の情報を利用することなく、複雑なハードウェアを必要としないモスキートノイズ低減化することが出来る。
又、第７の本発明（請求項７記載の本発明に対応）は、ディジタル圧縮された画像信号の復号化信号に対して行うノイズ低減化装置であって、
注目画素を中心とした垂直Ｍ×水平Ｎ画素（Ｍ、Ｎは正の整数）の範囲において、所定の勾配の大きさを求める勾配値算出手段と、
前記注目画素を中心とした垂直Ｊ×水平Ｋ画素（Ｊ、Ｋはそれぞれ、Ｊ＜＝Ｍ、Ｋ＜＝Ｎなる関係を満たす正の整数）の範囲において、前記注目画素とその注目画素以外の画素との（Ｊ×Ｋ−１）通りの差分値を計算する差分値計算手段と、
前記勾配値算出手段によって得られる前記勾配の大きさと、前記差分値計算手段によって得られる前記（Ｊ×Ｋ−１）通りの差分値とから、補正値を算出する補正値計算手段と、
前記補正値を注目画素に加算することによって新規注目画素を算出する加算手段と、を備えるノイズ低減化装置である。
この構成により、例えば、ＤＣＴブロックなどの圧縮時の情報を利用することなく、複雑なハードウェアを必要としないモスキートノイズ低減化装置を提供できる。
又、第１３の本発明（請求項１３記載の本発明に対応）は、ディジタル圧縮された画像信号の復号化信号に対して行うノイズ低減化装置であって、
注目画素を中心とした垂直Ｍ×水平Ｎ画素（Ｍ、Ｎは正の整数）の範囲において、所定の勾配の大きさを求める勾配値算出手段と、
前記注目画素を中心とした垂直Ｊ×水平Ｋ画素（Ｊ、Ｋはそれぞれ、Ｊ＜＝Ｍ、Ｋ＜＝Ｎなる関係を満たす正の整数）の範囲において、前記注目画素とその注目画素以外の画素との（Ｊ×Ｋ−１）通りの差分値を計算する差分値計算手段と、
前記勾配値算出手段によって得られる勾配の大きさと、前記差分値計算手段によって得られる前記（Ｊ×Ｋ−１）通りの差分値から、フィルタ係数を算出するフィルタ係数算出手段と、
前記算出したフィルタ係数に基づいてフィルタリングを行うフィルタリング手段と、を備えるノイズ低減化装置である。
この構成により、例えば、ＤＣＴブロックなどの圧縮時の情報を利用することなく、複雑なハードウェアを必要としないモスキートノイズ低減化装置を提供できる。
又、第１９の本発明（請求項１９記載の本発明に対応）は、上記第１の本発明のノイズ低減化方法の全部又は一部のステップの動作をコンピュータにより実行させるためのプログラム及び／又はデータを担持した媒体であって、コンピュータにより処理可能なことを特徴とする媒体である。
又、第２０の本発明（請求項２０記載の本発明に対応）は、上記第７又は第１３の本発明のノイズ低減化装置の全部又は一部の手段の機能をコンピュータにより実行させるためのプログラム及び／又はデータを担持した媒体であって、コンピュータにより処理可能なことを特徴とする媒体である。
又、第２１の本発明（請求項２１記載の本発明に対応）は、上記第１の本発明のノイズ低減化方法の、前記勾配算出ステップと，差分値計算ステップと、補正値計算ステップと、加算ステップとの全部又は一部をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
また、第２２の本発明（請求項２２記載の本発明に対応）は、上記第７又は第１３の本発明のノイズ低減化装置の、前記勾配算出手段と，差分値計算手段と、補正値計算手段と、加算手段との全部又は一部としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
発明を実施するための最良の形態
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照しながら説明する。
以下の説明においては、入力映像信号として、ディジタル化されたデータを用い、「水平」は１枚のフレームとして表示される画面の水平方向を意味し、「垂直」は同じく１枚のフレームとして表示される画面の垂直方向を、また、１ラインは、１水平走査期間を意味するものとする。
（１）第１の実施の形態
図１は、本発明のノイズ低減化方法の一実施の形態を説明するためのフローチャートである。
本実施の形態では、注目画素を中心とした、画素間の差分値の最大値（本発明の「所定の勾配」に対応）を求める範囲を規定するＭ、Ｎを、それぞれ１５とし、また、新規画素値を求めるために使用する画素範囲を規定するＪ、Ｋを３として、また、映像信号入力として輝度信号を用いた例について説明する。
まず、ステップＳ１において、注目画素を中心に１５×１５画素の領域すべてについて隣接画素間の輝度値の差分値を計算する。
ステップＳ２では、ステップＳ１で計算された１５×１５画素の領域の隣接画素間の差分値の絶対値の最大値ＹＡを計算する。
ステップＳ３では、注目画素を中心に３×３の領域で注目画素の輝度値とそれ以外の画素の輝度値の差分値を計算する。この差分値をそれぞれ、ＸＡ１、ＸＡ２、・・・、ＸＡ８とする。ＸＡ１、ＸＡ２、・・・、ＸＡ８の符号は注目画素がそれぞれの注目画素以外の輝度値より大きいか同じ場合は正、小さい場合は負とする。
ステップＳ４では、ステップＳ２で計算したＹＡと、ステップＳ３で計算したＸＡｋ（ｋ＝１、２、・・・、８）とを用いて、補正値ＡＡｋ（ｋ＝１、２、・・・、８）を求める。即ち、ＹＡとＸＡ１から値ＡＡ１を、ＹＡとＸＡ２から値ＡＡ２のように対応させた補正値ＡＡ１、ＡＡ２、・・・ＡＡ８を求める。この補正値の具体的な求め方については、後述する（図２参照）。
次に、ステップＳ５では、ステップＳ４で求めた補正値ＡＡ１、ＡＡ２、・・・ＡＡ８を加算し、その結果をＤＡとする。
ステップＳ６では、ＤＡの絶対値とある設定値ＬＡを比較し、ＤＡの絶対値がある設定値ＬＡより小さい場合は、ステップＳ７に進み、加算値ＥＡを、ＤＡの値とする。ある設定値ＬＡと同じまたは大きい場合には、ステップＳ８に進み、ある設定値ＬＡをＤＡの符号と同符号にして加算値ＥＡの値とする。
尚、設定値ＬＡについては、後述する。
ステップＳ９では、注目画素の輝度値とステップＳ７またはＳ８で求めたＥＡを加算し、新規注目画素を求め、注目画素と置き換えて出力する。
ステップＳ１０では、画素置き換えを行う画素の処理が完了したかを判断し、処理が完了していない場合は、処理していない画素を、注目画素としてステップＳ１からＳ９を繰り返す。
処理が完了した場合は、処理を終了する。
尚、本発明の勾配算出ステップは、ステップＳ１〜Ｓ２に対応する。また、本発明の差分値計算ステップは、ステップＳ３に対応する。また、本発明の補正値計算ステップは、ステップＳ４〜Ｓ８に対応する。また、本発明の加算ステップは、ステップＳ９に対応する。
ここで、上述した通り、補正値の求め方について説明する。
即ち、上記構成により例えば、ＹＡに対して、ＸＡ１、ＸＡ２、・・・、ＸＡ８の絶対値が小さい場合には、注目画素を隣接画素の輝度値に近づけるように、補正値ＡＡ１、ＡＡ２、・・・、ＡＡ８を設定する。これにより、エッジ付近の微小変化を平坦化することができる。
また、ＸＡ１、ＸＡ２、・・・、ＸＡ８が、ＹＡに近い値の場合には、補正値ＡＡ１、ＡＡ２、・・・、ＡＡ８は、小さい値に設定する。ここで、補正値を小さい値に設定することの意味については、更に後述する。
さらに設定値ＬＡを用いて、ＥＡに制限を設けることで、エッジを保ったままモスキートノイズの低減化を実現できる。
上記内容を、図２を用いて説明すると、次の通りである。ここで、図２は、補正値の絶対値の算出方法を説明するためのグラフである。同図に示す様に、差分値の最大値毎に、補正値の算出に使用するグラフが予め定められているが、何れのグラフも同様の特性を備えている。
図２に示す様に、例えば、補正値ＡＡ１（ｋ＝１の場合）の絶対値は、（数式１）で定義した式から得られる評価値（図２の横軸に対応する値）が大きくなるにしたがって、ある閾値ＴＡ１までは大きくなり、更に、上記評価値がある閾値ＴＡ２を超えると、その評価値が大きくなるにしたがって、小さい値となる様に、予め設定しておく。ここで、ＡＡ１、ＡＡ２、・・・、ＡＡ８の符号はそれぞれ、ＸＡ１、ＸＡ２、・・・、ＸＡ８に対応する。尚、（数式１）では、ＡＡ１、ＡＡ２、・・・ＡＡ８を、ＡＡｋ（ｋ＝１，２，・・・、８）で表し、ＸＡ１、ＸＡ２、・・・、ＸＡ８を、ＸＡｋ（ｋ＝１，２，・・・、８）で表した。
上記の様な補正値の求め方について、その効果という観点から更に説明する。
上記評価値が、閾値ＴＡ１（約０．３）より小さい場合は、１５×１５画素の領域内に存在するエッジ部分が、３×３画素の領域の外にある場合を意味している。従って、この様な場合は、上述した様に、３×３画素領域内の注目画素を隣接画素の輝度値に近づける様に、補正値を決定することにより、エッジが存在する領域以外の領域について確実に平坦化することが出来る。
これに対して、上記評価値が、閾値ＴＡ２を越える場合（即ち、差分値ＸＡｋが、最大値ＹＡに近い値をとる場合）とは、１５×１５画素の領域内に存在するエッジ部分が、３×３画素の領域内にある可能性が高いことを意味している。従って、この様な場合は、本来は、注目画素を補正しない方が、エッジを保持することが出来るはずである。しかし、実際には、上記評価値が閾値ＴＡ１を越えた場合は、いきなり補正値を０にすると、急激な補正値の変化によって、却って新たなノイズが発生する場合がある。
そこで、本発明では、上記評価値が閾値ＴＡ１を越えても、補正値を急激に０にすることは避けて、図２に示す様に、閾値ＴＡ１〜ＴＡ２の間は、補正値を同じ値に保ち、上記評価値が閾値ＴＡ２を越えるに従って、徐々に補正値が０に近づく様に設定している。
この様にすることにより、新たなノイズの発生も無く、エッジを保ったまま、モスキートノイズを確実に低減出来る。

本発明では、注目画素を中心に処理を行うために、ＤＣＴブロックなどの圧縮時の情報に関係なく、画素置き換え方法は加算器のみの簡単な構成になる。
８ビットすなわち２５６階調のデータが用いられる場合、設定値ＬＡは２以上１６以下が好ましく、４以上８以下がより好ましい。
設定値ＬＡは、注目画素に対する補正値の絶対値の最大値を規定する。この値を大きくすることで、ステップＳ１からＳ５での計算にしたがって補正値を計算することができる。しかし、ノイズを低減化するために必要な補正値の最大値は、ステップＳ１からステップＳ５で計算した値ほど大きくない場合がある。必要以上に大きな補正値にすることは無意味であり、エッジの保存効果が小さくなるといった影響を及ぼす。従って、ＬＡを適当な値に設定することでこの弊害を抑止する効果を得ることができる。
なお、ＹＡとＸＡ１、ＸＡ２、・・・、ＸＡ８からＡＡ１、ＡＡ２、・・・、ＡＡ８の演算は、例えば、それぞれすべて同じ演算でもよく、また、注目画素から見て、水平方向と垂直方向と斜め方向で違う演算でもよく、また、注目画素からの距離に応じて、距離が近いほど相対的に値が大きくなる演算の何れでもよく、また、それに限るものではない。
また、本発明の所定の勾配の大きさとしては、本実施の形態では、隣接画素間の輝度値の差分値の絶対値の内の最大値を用いる例について説明したが、これに限定されるものではない。上記所定の勾配の大きさとしては、例えば、隣接画素間の輝度値の差分値の絶対値の内の２番目に大きい値にしてもよく、あるいは、隣接画素間の輝度値の差分値の絶対値の最大のものから大きい順番に複数個の値を選んで、その平均値をとってもよく、又、これに限るものではない。
また、本実施の形態では、映像信号入力として、輝度信号を用いる例について示したが、これに限らず例えば、入力信号として、色差信号を用いてもよく、ステップＳ１とステップＳ２には、輝度信号を用いて、ステップＳ３からステップＳ１１を同じ位置の色差信号を用いてもよく、それに限るものではない。
また、ＭおよびＮを１５、ＪおよびＫを３の例について示したがそれに限るものではない。
（２）第２の実施の形態
図３は、本発明のノイズ低減化装置の一実施の形態であるモスキートノイズ低減化装置の構成を示すブロック図である。
本実施の形態では、注目画素を中心として画素間の差分値の最大値を求める範囲を規定するＭ、Ｎをそれぞれ１５、置き換える新規画素値を求めるために使用する画素範囲を規定するＪ、Ｋを３として、また、映像信号入力として輝度信号を用いた例について説明する。
図３において、１１は１４ライン入力信号を遅延させるラインメモリー、１２は所定の範囲内で水平および垂直の隣接画素間の差分を計算する差分値計算器、１３は最大値計算器、１４は画素置き換え装置、１５は８ライン入力信号を遅延させるラインメモリーである。以上のように構成したモスキートノイズ低減化装置について、以下その動作を述べる。
復号後の信号を映像入力としてラインメモリー１１とラインメモリー１５に入力する。ラインメモリー１１は、入力映像信号を１４ライン遅延し、入力信号と合わせて１５ライン分の信号を差分値計算器１２に出力する。ラインメモリー１５は、画素置き換え装置１４に入力信号に対して７ライン遅延したラインを中心に３ライン分の信号を出力する。
差分値計算器１２は、ラインメモリー１１から１５ライン分の信号を受け取り、入力映像信号に対して、７ライン、差分値計算器１２の入力に対して７画素分遅延した画素を注目画素として、注目画素を中心とした１５×１５の範囲にある画素すべてについて、水平ならびに垂直方向の隣接画素間の差分値を計算し、すべての差分値を最大値計算器１３に出力する。
最大値計算器１３は、差分値計算器１２の出力である隣接画素間の差分値から１５×１５の範囲内での差分値の絶対値の最大値を求め、画素置き換え装置１４に出力する。
画素置き換え装置１４は、ラインメモリー１５の出力である入力映像信号に対して６ライン遅延、７ライン遅延、８ライン遅延した信号に対して、注目画素を中心として３×３画素の範囲の信号を用い、差分値計算器１２で規定した注目画素を中心として、最大値計算器１３の出力に基づいて、新規注目画素を算出し、注目画素と置き換えて出力する。
この画素置き換え装置１４について、図４を用いて詳しく説明する。
図４は、画素置き換え装置の一構成例を示したブロック図である。図４において、３１、３３は遅延器、３２は差分値計算器、３４は補正値を計算するためのルックアップテーブルとして用いるＲＡＭ、３５は補正値計算器、３６は加算器、３７はフォーマット検出器、３９はフォーマット検出結果によって、ＲＡＭ３４の内容を書き換える制御装置、３８は制御装置３９の参照する読み出し専用メモリー（ＲＯＭ）である。
尚、本発明の補正値計算手段は、補正値計算器３５等に対応し、本発明の加算手段は、加算器３６に対応する。
図４に示す入力信号ＦＢ、ＧＢ、ＨＢは、それぞれ図３に示す映像信号入力に対して、ラインメモリー１５の出力のうち６ライン遅延、７ライン遅延、８ライン遅延の信号である。また、入力信号ＩＢは、図３の最大値計算器１３からの出力に対応する。
以上のように構成した画素置き換え装置について、以下その動作を述べる。
入力ＦＢ、ＧＢ、ＨＢの３ラインの信号を同時に遅延器３１に入力する。遅延器３１から、３ラインの信号に対して、それぞれ、遅延なし、１画素遅延、２画素遅延の９本の信号を出力する。これらは、３×３の領域内の９画素に対応し、その中心つまり、入力ＧＢから入力した信号を遅延器３１により１画素遅延した出力信号が、注目画素である。
差分値計算器３２は遅延器３１からの出力を入力し、注目画素以外の遅延器３１の８通りの出力と、注目画素との差分値をそれぞれ計算し出力する。補正値計算器３５には、差分値計算器３２の出力と、入力ＩＢを入力する。補正値計算器３５では、入力ＩＢと差分値計算器３２により計算された８通りの差分値の大きさに対応して、ＲＡＭ３４を用いて８通りの補正値を計算し、それらの加算を実行する。
加算した結果の絶対値が、ある設定値ＬＢより大きい場合は、設定値ＬＢを加算した結果と同符号の値を、設定値ＬＢより小さい場合は、加算した結果を出力する。
入力ＧＢを、差分値計算器３２、補正値計算器３５に要する遅延の合計と同じ遅延の遅延器３３に入力しその出力を、注目画素と、補正値計算器３５の出力を加算器３６で加算することによって、注目画素を新規注目画素に置き換える。
また、フォーマット検出器３７により検出した映像フォーマットに応じて、制御装置３９によってＲＯＭ３８に保持する補正値用のデータを選択する。そして、選択された新たな補正値用データにより、ＲＡＭ３４の別の補正値用データを書き換えることにより、各フォーマットに対応した最適な補正値を持つことが可能となる。例えば、入力信号が映像信号の場合、垂直帰線期間にＲＯＭ３８に保持するデータをＲＡＭ３４に転送することにより、実時間動作ができる。
この構成により例えば、注目画素を中心とした１５×１５画素の範囲の差分値の最大値に対して、３×３画素の範囲の差分値が小さい場合に、注目画素を隣接画素の画素値に近づけるような補正値を出力するように設定し、新規注目画素に置き換えることにより、エッジ付近の微小変化を平坦化することができる。
また、３×３画素の範囲の差分値が大きい場合には、小さい補正値を設定し、さらに設定値ＬＢを用いて、補正値に制限を設けることで、エッジを保ったまま、モスキートノイズの低減化を実現できる。
また、注目画素を中心に処理を行うために、ＤＣＴブロックなどの圧縮時の情報に関係なく、画素置き換え装置の計算には、加算器のみを用いるために、ハードウェアが簡単に構成できる。
８ビットすなわち２５６階調のデータが用いられる場合、設定値Ｌは２以上１６以下が好ましく、４以上８以下がより好ましい。
Ｍ×Ｎ領域の差分値の最大値をＹＢ、Ｊ×Ｋ領域の注目画素以外と注目画素の差分値の代表値をＸＢとすると、ＲＡＭ３４に設定する補正値は、例えば図５に示すように、（数式２）が大きくなるにしたがって、ある閾値ＴＢまでは大きくなり、閾値ＴＢを超えると小さくなる値を持つことが好ましい。
また、ＲＡＭ３４に設定する補正値は、以下の（数式３）から算出されることがより好ましく、さらに（数式３）のｎが１．２以上、１．３以下であることがより好ましい。

なお、ＲＡＭに設定するデータは例えば、それぞれすべて同じ値を持ってもよく、注目画素から水平方向と垂直方向と斜め方向で違う値を持ってもよく、注目画素からの距離に応じて違う値を持ってもよく、それに限るものではない。
また、本実施の形態では、ラインメモリー１１とラインメモリー１５を個々に示したが、共用化して、１５ライン分の信号を差分値計算器１２に、３ライン分の信号を画素置き換え装置１４に出力してもよい。
また、映像信号入力として、輝度信号を用いる例について示したが、入力信号として、色差信号を用いてもよく、ラインメモリー１１の入力に輝度信号を用いて、ラインメモリー１５の入力に輝度信号と同じ位置の色差信号を用いてもよく、それに限るものではない。
また、ＭおよびＮを１５、ＪおよびＫを３の例について示したがそれに限るものではない。
また、制御装置３９はフォーマット検出器３７の結果に応じて制御する構成を例にとって説明したが、例えば、入力映像のノイズレベルに応じて制御する構成としてもよく、それに限るものではない。
また、本発明の所定の勾配の大きさとしては、本実施の形態では、隣接画素間の輝度値の差分値の絶対値の内の最大値を用いる例について説明したが、これに限定されるものではない。上記所定の勾配の大きさとしては、例えば、隣接画素間の輝度値の差分値の絶対値の内の２番目に大きい値にしてもよく、あるいは、隣接画素間の輝度値の差分値の絶対値の最大のものから大きい順番に複数個の値を選んで、その平均値をとってもよく、又、これに限るものではない。
また、本実施の形態では、設定値ＬＡを固定した場合について説明したが、例えば、入力映像のノイズレベルに応じて制御する構成としてもよく、これに限るものではない。
（３）第３の実施の形態
図６は本発明のノイズ低減化装置の一実施の形態のモスキートノイズ低減化装置の構成を示すブロック図である。
本実施の形態では、Ｍ、Ｎをそれぞれ１５、Ｊを３、Ｋを５として、また、映像信号入力として輝度信号を用いた例について説明する。
図６において、５１は１４ライン入力信号を遅延させるラインメモリー、５２は所定の範囲内で水平、および垂直の隣接画素間の差分値を計算する差分値計算器、５３は最大値計算器、５４は適応フィルタリング装置、５５は８ライン入力信号を遅延させるラインメモリーである。
以上のように構成したモスキートノイズ低減化装置について、以下その動作を述べる。
復号後の信号を映像入力としてラインメモリー５１とラインメモリー５５に入力する。ラインメモリー５１は、入力映像信号を１４ライン遅延し、入力信号と合わせて１５ライン分の信号を差分値計算器５２に出力する。ラインメモリー５５は、適応フィルタリング装置に入力信号に対して７ライン遅延したラインを中心に３ライン分の信号を出力する。
差分値計算器５２は、ラインメモリー５１から１５ライン分の信号を受け取り、入力映像信号に対して、７ライン、差分値計算器５２の入力に対して７画素分遅延した画素を注目画素として、注目画素を中心とした１５×１５の範囲にある画素すべてについて、水平ならびに垂直方向の隣接画素間の差分値を最大値計算器５３に出力する。
最大値計算器５３は、差分値計算器５２の出力である隣接画素間の差分値から１５×１５の範囲内での差分値の絶対値の最大値を求め、適応フィルタリング装置５４に出力する。
適応フィルタリング装置５４は、ラインメモリー５５の出力である入力映像信号に対して６ライン遅延、７ライン遅延、８ライン遅延した信号に、注目画素を中心として３×５画素の範囲の信号と、最大値計算器５３の出力に基づいて、適応フィルタリング処理を行い出力する。
この適応フィルタリング装置について、以下詳しく説明する。
図７は、適応フィルタリング装置のブロック図である。図７において、７１、７３は遅延器、７２は差分値計算器、７４は、フィルタ係数を計算するためのルックアップテーブルとして用いるＲＡＭ、７５はフィルタ係数算出器、７６はフィルタリング装置、７７はフォーマット検出器、７９はフォーマット検出結果によって、ＲＡＭ７４の内容を書き換える制御装置、７８は制御装置７９の参照するＲＯＭである。
図７に示す入力信号ＦＣ、ＧＣ、ＨＣは、それぞれ図６に示す映像信号入力に対して、ラインメモリー５１の出力のうち６ライン遅延、７ライン遅延、８ライン遅延の信号である。また、入力信号ＩＣは、図６の最大値計算器５３からの出力に対応する。
以上のように構成した適応フィルタリング装置について、以下その動作を説明する。
入力信号ＦＣ、ＧＣ、ＨＣの３ラインの信号を同時に遅延器７１に入力する。遅延器７１から３ラインの信号に対して、遅延なし、１画素遅延、２画素遅延、３画素遅延、４画素遅延の１５本の信号を出力する。これらは、３×５領域内の１５画素に対応し、その中心が注目画素である。
差分値計算器７２は遅延器７１からの出力を入力し、注目画素以外の遅延器７１の１４通りの出力と、注目画素との差分値をそれぞれ計算し出力する。
フィルタ係数算出器７５には、差分値計算器７２の出力と、入力ＩＣを入力する。フィルタ係数算出器７５では、入力ＩＣと差分値計算器７２により計算された１４通りの差分値に対応して、ＲＡＭ７４の値を読み出すことにより、１４通りのフィルタ係数の候補を算出する。
この１４通りのフィルタ係数の候補はそれぞれ注目画素以外の１４画素のフィルタ係数に対応する。
さらに、フィルタ係数の候補を、注目画素からの距離に分類し、例えば注目画素を中心とした３×３領域外のフィルタ係数は、注目画素を中心とした３×３領域内のすべての係数以下の値となるように再計算され、それぞれ１４画素に対応したフィルタ係数となる、また、注目画素のフィルタ係数は、１４画素のフィルタ係数とすべて加算して１になるように算出し、１５画素に対応したフィルタ係数をフィルタリング装置７６に出力する。
入力Ｅ２を、差分値計算器７２、フィルタ係数計算器７５に要する遅延の合計と同じ遅延の遅延器７３に入力し、その出力に対して、フィルタ係数算出器７５の出力の１５画素のフィルタ係数を用いて、フィルタリング装置７６によりフィルタリングを行い出力する。
また、フォーマット検出器７７により検出した映像フォーマットに応じて、制御装置７９によってＲＯＭ７８に保持するデータを選択し、ＲＡＭ７４のデータを書き換えることにより、各フォーマットに対応した最適な補正値を持つことが可能となる。
例えば、入力信号が映像信号の場合、垂直帰線期間にＲＯＭ７８に保持するデータをＲＡＭ７４に転送することにより、実時間動作ができる。
この構成により、例えば、注目画素を中心とした１５×１５画素の範囲の差分値の最大値に対応して、３×５画素の範囲の差分値が小さい場合に、注目画素以外の１４通りのフィルタ係数を大きくすることにより、エッジ付近の微小変化に対して平坦化を強くすることで、モスキートノイズを低減化できる。
また、１５×１５画素の範囲の差分値の最大値に対して、３×５画素の範囲の差分値が大きい場合には注目画素以外の１４通りのフィルタ係数を小さくし、平坦化を弱くすることにより、エッジを保ったまま、モスキートノイズを低減化できる。
また、注目画素を中心に処理を行うために、ＤＣＴブロックなどの圧縮時の情報に関係なく、適応フィルタリングは、例えば３×５画素の範囲で行うため、一度の試行で効果の高いフィルタ効果をもたせることができ、ハードウェアが簡単になる。
８ビットすなわち２５６階調のデータが用いられる場合、１５×１５領域の差分値の最大値をＹＣ、３×５領域の注目画素以外と注目画素との差分値の代表値をＸＣとすると、ＲＡＭ３４に設定するデータは、例えば図８に示すように（数式４）に応じて単調減少することが好ましく、以下の（数式５）から算出されることがより好ましい。

なお、ＲＡＭに設定するデータは例えば、それぞれすべて同じ値を持ってもよく、注目画素から水平方向と垂直方向と斜め方向で違う値を持ってもよく、注目画素からの距離に応じて違う値を持ってもよく、それに限るものではない。
本実施の形態では、ラインメモリー５１とラインメモリー５５とを個々に示したが、共用化して、１５ライン分の信号を差分値計算器５２に、３ライン分の信号を適応フィルタリング装置５４に出力してもよい。
また、映像信号入力として、輝度信号を用いる例について示したが、入力信号として、色差信号を用いてもよく、ラインメモリー５１の入力に輝度信号を用いて、ラインメモリー５５の入力に輝度信号と同じ位置の色差信号を用いてもよく、それに限るものではない。
また、ＭおよびＮを１５、Ｊを３、Ｋを５の例について示したが、それに限るものではない。また、制御装置７９はフォーマット検出器７７の結果に応じて制御する構成を例にとって説明したが、例えば、入力映像のノイズレベルに応じて制御する構成としてもよく、それに限るものではない。
また、本発明の所定の勾配の大きさとしては、本実施の形態では、隣接画素間の輝度値の差分値の絶対値の内の最大値を用いる例について説明したが、これに限定されるものではない。上記所定の勾配の大きさとしては、例えば、隣接画素間の輝度値の差分値の絶対値の内の２番目に大きい値にしてもよく、あるいは、隣接画素間の輝度値の差分値の絶対値の最大のものから大きい順番に複数個の値を選んで、その平均値をとってもよく、又、これに限るものではない。
尚、上記実施の形態では、注目画素の加算処理（ステップＳ９）が、全ての画素について行われる場合について説明したがこれに限らず例えば、上記所定の勾配の大きさ（例えば、ＹＡ）に対して、差分値ＸＡｋ（ｋ＝１，２，・・・、８）の絶対値が小さい場合、即ち、図２で説明すると、評価値が閾値ＴＡ１、又は、ＴＡ２以下となる場合のみ、注目画素への加算処理（ステップＳ９）を行い、それ以外の場合は、注目画素への加算処理は行わない構成としても良い。
また、本発明は、上述した本発明のノイズ低減化装置の全部又は一部の手段（又は、装置、素子、回路、部等）の機能をコンピュータにより実行させるためのプログラムであって、コンピュータと協働して動作するプログラムである。
また、本発明は、上述した本発明のノイズ低減化方法の全部又は一部のステップ（又は、工程、動作、作用等）の動作をコンピュータにより実行させるためのプログラムであって、コンピュータと協働して動作するプログラムである。
また、本発明は、上述した本発明のノイズ低減化方法の全部又は一部のステップの全部又は一部の動作をコンピュータにより実行させるためのプログラム及び／又はデータを担持した媒体であり、コンピュータにより読み取り可能且つ、読み取られた前記プログラム及び／又はデータが前記コンピュータと協動して前記動作を実行する媒体である。
また、本発明は、上述した本発明のノイズ低減化装置の全部又は一部の手段の全部又は一部の機能をコンピュータにより実行させるためのプログラム及び／又はデータを担持した媒体であり、コンピュータにより読み取り可能且つ、読み取られた前記プログラム及び／又はデータが前記コンピュータと協動して前記機能を実行する媒体である。
尚、本発明の一部の手段（又は、装置、素子、回路、部等）、本発明の一部のステップ（又は、工程、動作、作用等）とは、それらの複数の手段又はステップの内の、幾つかの手段又はステップを意味し、あるいは、一つの手段又はステップの内の、一部の機能又は一部の動作を意味するものである。
又、本発明のプログラムを記録した、コンピュータに読みとり可能な記録媒体も本発明に含まれる。
又、本発明のプログラムの一利用形態は、コンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータと協働して動作する態様であっても良い。
又、本発明のプログラムの一利用形態は、伝送媒体中を伝送し、コンピュータにより読みとられ、コンピュータと協働して動作する態様であっても良い。
又、本発明のデータ構造としては、データベース、データフォーマット、データテーブル、データリスト、データの種類などを含む。
又、記録媒体としては、ＲＯＭ等が含まれ、伝送媒体としては、インターネット等の伝送媒体、光・電波・音波等が含まれる。
又、上述した本発明のコンピュータは、ＣＰＵ等の純然たるハードウェアーに限らず、ファームウアーや、ＯＳ、更に周辺機器を含むものであっても良い。
又、以上説明した様に、本発明の構成は、ソフトウェア的に実現しても良いし、ハードウェア的に実現しても良い。
産業上の利用可能性
以上のように本発明によれば、例えは、ＤＣＴブロックなどの圧縮時の情報を用いることなく、簡単なハードウェアにより、エッジを保ったまま、モスキートノイズを低減化できるという効果を発揮する。
【図面の簡単な説明】
図１は、本発明の第１の実施の形態によるノイズ低減化方法を示すフローチャートである。
図２は、補正値ＡＡの絶対値の算出例を説明するためのグラフを表した図である。
図３は、本発明の第２の実施の形態によるノイズ低減化装置の構成を示すブロック図である。
図４は、図３に示す画素置き換え装置の構成例を示すブロック図である。
図５は、図３に示すＲＡＭが保持するデータの例を示すグラフを表した図である。
図６は、本発明の第３の実施の形態によるノイズ低減化装置の構成を示すブロック図である。
図７は、図６に示す適応フィルタリング装置の構成例を示すブロック図である。
図８は、図６に示すＲＡＭが保持するデータの例を示すグラフを表した図である。
図９は、従来のモスキートノイズ低減化装置の構成を示すブロック図である。
符号の説明
１２、３２、５２、７２　差分値計算器
１３、５３　最大値計算器
１４　画素置き換え装置
３５　補正値計算器
３７、７７　フォーマット検出器
３９、７９　制御装置
５４　適応フィルタリング装置
７５　フィルタ係数算出器
７６　フィルタリング装置

Claims (22)

1. ディジタル圧縮された画像信号の復号化信号に対して行うノイズ低減化方法であって、
   注目画素を中心とした垂直Ｍ×水平Ｎ画素（Ｍ、Ｎは正の整数）の範囲において、所定の勾配の大きさを求める勾配値算出ステップと、
   前記注目画素を中心とした垂直Ｊ×水平Ｋ画素（Ｊ、Ｋはそれぞれ、Ｊ＜＝Ｍ、Ｋ＜＝Ｎなる関係を満たす正の整数）の範囲において、前記注目画素とその注目画素以外の画素との（Ｊ×Ｋ−１）通りの差分値を計算する差分値計算ステップと、
   前記勾配値算出ステップによって得られる前記勾配の大きさと、前記差分値計算ステップによって得られる前記（Ｊ×Ｋ−１）通りの差分値とから、補正値を算出する補正値計算ステップと、
   前記補正値を前記注目画素に加算することによって新規注目画素を算出する加算ステップと、
   を備えるノイズ低減化方法。
2. 前記補正値計算ステップは、前記注目画素以外の（Ｊ×Ｋ−１）個の画素それぞれに対応した（Ｊ×Ｋ−１）通りの補正値を算出するステップである請求項１に記載のノイズ低減化方法。
3. 前記補正値計算ステップにおいて計算する、前記注目画素以外の（Ｊ×Ｋ−１）個の画素に対応した（Ｊ×Ｋ−１）通りの補正値のそれぞれは、
   （ａ−１）前記（Ｊ×Ｋ−１）通りの差分値のそれぞれが大きくなるにしたがって、前記所定の勾配と前記差分値とに基づく評価値が、予め定められた閾値Ｔを越えるまでは、大きくなり、（ａ−２）前記（Ｊ×Ｋ−１）通りの差分値のそれぞれが大きくなるにしたがって、前記閾値Ｔを超えると、それまでの値と同じ値を保ったままか又はそれまでの値より小さくなるように算出し、且つ、
   その補正値の符号が、（ｂ−１）前記注目画素の画素値がそれぞれ対応した（Ｊ×Ｋ−１）通りの画素値に対して大きいかまたは等しいときは正となり、ｊ（ｂ−２）前記注目画素の画素値が小さいときは負になる請求項２に記載のノイズ低減化方法。
4. 前記補正値計算ステップは、前記（Ｊ×Ｋ−１）通りの補正値すべてを加算した結果の絶対値が、ある所定の値Ｌを超えている場合には、所定の値Ｌに前記（Ｊ×Ｋ−１）個の値すべて加算した結果と同符号にした値とし、所定の値Ｌ以下の場合には、前記（Ｊ×Ｋ−１）個の値をすべて加算した結果とする演算により補正値を計算する演算であることを特徴とする請求項２に記載の方法。
5. 前記勾配算出ステップにより算出される前記所定の勾配の大きさは、前記垂直Ｍ×水平Ｎ画素の範囲における隣接画素の差分値の内、最大値を示す値である請求項１記載のノイズ低減化方法。
6. 前記差分値の内、最大値を示す値が大きくなるに従って、前記補正値算出ステップにより算出される前記補正値はより大きくなる請求項５記載のノイズ低減化方法。
7. ディジタル圧縮された画像信号の復号化信号に対して行うノイズ低減化装置であって、
   注目画素を中心とした垂直Ｍ×水平Ｎ画素（Ｍ、Ｎは正の整数）の範囲において、所定の勾配の大きさを求める勾配値算出手段と、
   前記注目画素を中心とした垂直Ｊ×水平Ｋ画素（Ｊ、Ｋはそれぞれ、Ｊ＜＝Ｍ、Ｋ＜＝Ｎなる関係を満たす正の整数）の範囲において、前記注目画素とその注目画素以外の画素との（Ｊ×Ｋ−１）通りの差分値を計算する差分値計算手段と、
   前記勾配値算出手段によって得られる前記勾配の大きさと、前記差分値計算手段によって得られる前記（Ｊ×Ｋ−１）通りの差分値とから、補正値を算出する補正値計算手段と、
   前記補正値を注目画素に加算することによって新規注目画素を算出する加算手段と、
   を備えるノイズ低減化装置。
8. 前記補正値計算手段は、前記注目画素以外の（Ｊ×Ｋ−１）個の画素それぞれに対応した（Ｊ×Ｋ−１）通りの補正値を算出する請求項７に記載のノイズ低減化装置。
9. 前記補正値計算手段によって計算される、前記注目画素以外の（Ｊ×Ｋ−１）個の画素に対応した（Ｊ×Ｋ−１）通りの補正値のそれぞれは、
   （ａ−１）前記（Ｊ×Ｋ−１）通りの差分値のそれぞれが大きくなるにしたがって、前記所定の勾配と前記差分値とに基づく評価値が、予め定められた閾値Ｔを越えるまでは、大きくなり、（ａ−２）前記（Ｊ×Ｋ−１）通りの差分値のそれぞれが大きくなるにしたがって、前記閾値Ｔを越えると、それまでの値と同じ値を保ったままか又はそれまでの値より小さくなるように算出され、且つ、
   その補正値の符号が、（ｂ−１）前記注目画素の画素値がそれぞれ対応した（Ｊ×Ｋ−１）通りの画素値に対して大きいかまたは等しいときは正となり、（ｂ−２）前記注目画素の画素値が小さいときは負になる請求項８に記載のノイズ低減化装置。
10. 前記補正値計算手段は、前記（Ｊ×Ｋ−１）通りの補正値すべてを加算した結果の絶対値が、ある所定の値Ｌを超えている場合には、所定の値Ｌに前記（Ｊ×Ｋ−１）個の値すべて加算した結果と同符号にした値とし、所定の値Ｌ以下の場合には、前記（Ｊ×Ｋ−１）個の値をすべて加算した結果とする演算により補正値を計算する演算である請求項８に記載のノイズ低減化装置。
11. 前記（Ｊ×Ｋ−１）通りの補正値は、それぞれ（Ｊ×Ｋ−１）通りのメモリーから読み出される請求項８記載のノイズ低減化装置。
12. 前記メモリーは、入力に応じて保持する内容が書き換え可能である請求項１１に記載のノイズ低減化装置。
13. ディジタル圧縮された画像信号の復号化信号に対して行うノイズ低減化装置であって、
    注目画素を中心とした垂直Ｍ×水平Ｎ画素（Ｍ、Ｎは正の整数）の範囲において、所定の勾配の大きさを求める勾配値算出手段と、
    前記注目画素を中心とした垂直Ｊ×水平Ｋ画素（Ｊ、Ｋはそれぞれ、Ｊ＜＝Ｍ、Ｋ＜＝Ｎなる関係を満たす正の整数）の範囲において、前記注目画素とその注目画素以外の画素との（Ｊ×Ｋ−１）通りの差分値を計算する差分値計算手段と、
    前記勾配値算出手段によって得られる勾配の大きさと、前記差分値計算手段によって得られる前記（Ｊ×Ｋ−１）通りの差分値から、フィルタ係数を算出するフィルタ係数算出手段と、
    前記算出したフィルタ係数に基づいてフィルタリングを行うフィルタリング手段と、
    を備えるノイズ低減化装置。
14. 前記フィルタ係数算出手段は、前記注目画素以外の（Ｊ×Ｋ−１）個の画素それぞれに対応した（Ｊ×Ｋ−１）通りのフィルタ係数を算出する請求項１３記載のノイズ低減化装置。
15. 前記フィルタ係数算出手段によって計算される、前記注目画素以外の（Ｊ×Ｋ−１）個の画素に対応した（Ｊ×Ｋ−１）通りのフィルタ係数は、
    （ａ−１）前記Ｍ×Ｎの範囲における勾配の大きさが大きくなるにしたがって、同じ値を保ったままかまたは大きくなり、（ａ−２）前記（Ｊ×Ｋ−１）通りの差分値が大きくなるにしたがって、同じ値を保ったままか小さくなるフィルタ係数の候補から所定の演算によって求め、且つ、
    （ｂ）その注目画素のフィルタ係数は、注目画素のフィルタ係数と注目画素以外の（Ｊ×Ｋ−１）個のフィルタ係数の和が１になるように決定する請求項１４に記載のノイズ低減化装置。
16. 前記所定の演算は、前記フィルタ係数の候補が対応する画素の前記注目画素からの距離に応じて分類し、前記注目画素からの距離が遠い画素のフィルタ係数は注目画素の距離が近いどのフィルタ係数よりも小さくなるように値を補正する演算である請求項１５記載のノイズ低減化装置。
17. 前記（Ｊ×Ｋ−１）通りのフィルタ係数は、それぞれ（Ｊ×Ｋ−１）通りのメモリーから読み出される請求項１４記載のノイズ低減化装置。
18. 前記メモリーは、入力に応じて保持する内容が書き換え可能である請求項１７記載のノイズ低減化装置。
19. 請求項１〜６の何れかに記載のノイズ低減化方法の全部又は一部のステップの動作をコンピュータにより実行させるためのプログラム及び／又はデータを担持した媒体であって、コンピュータにより処理可能なことを特徴とする媒体。
20. 請求項７〜１８の何れかに記載のノイズ低減化装置の全部又は一部の手段の機能をコンピュータにより実行させるためのプログラム及び／又はデータを担持した媒体であって、コンピュータにより処理可能なことを特徴とする媒体。
21. 請求項１〜６の何れかに記載のノイズ低減化方法の、前記勾配算出ステップと，差分値計算ステップと、補正値計算ステップと、加算ステップとの全部又は一部をコンピュータに実行させるためのプログラム。
22. 請求項７〜１８の何れかに記載のノイズ低減化装置の、前記勾配算出手段と，差分値計算手段と、補正値計算手段と、加算手段との全部又は一部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

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