JPWO2008105222A1 - ノイズ低減装置、ノイズ低減方法、及びノイズ低減プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1を参照すると、本発明のノイズ低減装置は、平坦領域検出部1と、ノイズ成分分析部2と、ノイズ成分抑圧部3とを含む。
平坦領域検出部1は、入力画像4から、平坦領域41を検出する。帯域成分抽出部21は、平坦領域の画素値に予め定められた帯域成分を濾過する帯域フィルタリングを施して、いくつかの帯域成分を抽出する。帯域成分抽出部21は、平坦領域41よりも小さな分析窓42により、画素毎にフィルタリングを実行する。帯域成分抽出部21は、分析窓42を変換した2次元周波数平面43を作成する。2次元周波数平面43は、YUV色成分別の、周波数帯域の例を示す。なお、YUVとは、輝度信号(Y)と、輝度信号と青色成分の差(U)、輝度信号と赤色成分の差(V)の3つの情報で色を表す形式である。本発明のノイズ分析方法の一例は、周波数平面における特定帯域に存在する周波数成分を抽出し、抽出された周波数成分の応答値をノイズ特性として用いる方法である。
帯域抑圧ベクトルをG={g(m):m=1,2,…,M}で表すと、m番目の帯域における抑圧量g(m)の算出方法の例は、式(5)のように表すことができる。
(1)ステップS101
平坦度評価部11は、入力画像を複数の小領域に分割し、夫々の小領域における平坦度を評価する。
(2)ステップS102
平坦領域座標算出部12は、各小領域の平坦指標を計算し、最も平坦指標の小さな領域の座標値を平坦領域座標として出力する。
(3)ステップS103
帯域成分抽出部21は、平坦領域から予め決められた個数の周波数帯域フィルタを作用させて所定の帯域成分(帯域成分ベクトル)を抽出する。
(4)ステップS104
統計量算出部22は、帯域別に帯域成分ベクトルの絶対値が最大の値を求め、求められた最大の絶対値を帯域成分ベクトル統計量として出力する。
(5)ステップS105
視覚特性重み付け部23は、夫々の帯域に対する視覚特性を反映した重み付けを行う。重み付けは、0から1までの範囲である。
(6)ステップS106
視覚特性重み付け部23は、帯域ベクトル統計量に重み付けを施したノイズ特性ベクトルを出力し、ノイズ特性ベクトル保存部24に保存する。
(7)ステップS107
帯域成分抽出部31は、入力画像を走査して、注目画素の近傍領域に対して、帯域成分ベクトルを抽出する。ここで用いる帯域フィルタは、ノイズ分析に用いる帯域成分抽出部21と同じフィルタを用いるものとする。
(8)ステップS108
帯域抑圧ベクトル算出部32は、注目画素における帯域成分ベクトルと、ノイズ特性ベクトル保存部24に保存されているノイズ特性ベクトルとを比較して、帯域抑圧ベクトルを算出する。
(9)ステップS109
画素値補正部33は、注目画素値(注目画素の画素値)から帯域抑圧ベクトルを減算し、出力画像を送出する。注目画素値(注目画素の画素値)の例として、輝度値、或いはRGB値が考えられる。
図4を参照すると、本発明の第2実施形態では、平坦領域検出部1は、平坦度評価部11と、平坦領域座標算出部12と、画像シーン分類部13と、画素属性範囲選択部14とを含む。
(1)ステップS201
平坦度評価部11は、入力画像を複数の小領域に分割し、夫々の小領域における平坦度を評価する。
(2)ステップS202
画像シーン分類部13は、入力画像を、絵柄に応じていくつかのカテゴリに分類し、入力画像の属するカテゴリ番号を出力する。
(3)ステップS203
画素属性範囲選択部14は、予め保持しているテーブルを参照して、カテゴリ番号zに対応する属性を出力する。
(4)ステップS204
平坦領域座標算出部12は、前記属性を満たす領域の内で平坦指標が最も小さい領域の座標を算出し、最も平坦指標の小さな領域の座標値を平坦領域座標(ノイズ評価領域座標)として出力する。
Claims (22)
- 画像中から平坦領域を検出する平坦領域検出手段と、
前記平坦領域から予め決められた特定の空間周波数成分を濾過して得られるノイズ周波数帯域成分を抽出するノイズ成分分析手段と、
前記ノイズ周波数帯域成分に応じて前記画像のノイズ成分を抑圧するノイズ成分抑圧手段と
を具備する
ノイズ低減装置。 - 請求の範囲1に記載のノイズ低減装置であって、
前記平坦領域検出手段は、
前記画像を複数の小領域に分割し夫々の小領域における平坦度を評価する平坦度評価手段と、
前記平坦度に基づいて、最も平坦な領域を探索して該領域の座標を出力する平坦領域座標算出手段と
を具備する
ノイズ低減装置。 - 請求の範囲2に記載のノイズ低減装置であって、
前記平坦領域検出手段は、
前記画像を絵柄に応じたカテゴリに分類し、前記画像の属するカテゴリ番号を出力する画像シーン分類手段と、
前記カテゴリ番号に対応する属性を出力する画素属性範囲選択手段と
を更に具備する
ノイズ低減装置。 - 請求の範囲1乃至3のいずれかに記載のノイズ低減装置であって、
前記ノイズ成分分析手段は、
前記平坦領域から所定の個数の周波数帯域フィルタを作用させて帯域成分ベクトルを抽出する平坦領域帯域成分抽出手段と、
帯域別に所定の画素分の帯域成分ベクトルの中で絶対値が最大の値を求め、前記最大の絶対値を帯域成分ベクトル統計量として出力する統計量算出手段と、
前記帯域ベクトル統計量に視覚特性を反映した重み付けを施したノイズ特性ベクトルを出力する視覚特性重み付け手段と、
前記ノイズ特性ベクトルを格納するノイズ特性ベクトル保存手段と
を具備する
ノイズ低減装置。 - 請求の範囲4に記載のノイズ低減装置であって、
前記ノイズ成分抑圧手段は、
前記画像を走査して注目画素の近傍領域に対して帯域成分ベクトルを抽出する注目画素帯域成分抽出手段と、
前記注目画素における帯域成分ベクトルと、前記ノイズ特性ベクトルとを比較して、帯域抑圧ベクトルを算出する帯域抑圧ベクトル算出手段と、
前記注目画素の画素値から前記帯域抑圧ベクトルを減算する画素値補正手段と
を具備する
ノイズ低減装置。 - 請求の範囲1乃至5のいずれかに記載のノイズ低減装置であって、
前記ノイズ成分抑圧手段は、前記ノイズ周波数帯域成分を抑圧量の上限とする
ノイズ低減装置。 - 請求の範囲1乃至5のいずれかに記載のノイズ低減装置であって、
前記ノイズ成分抑圧手段は、前記画像の注目画素において周辺の空間周波数成分を分析して得られる注目画素周波数帯域成分を抽出し、前記注目画素周波数帯域成分が前記ノイズ周波数帯域成分以下の場合、前記注目画素周波数帯域成分を抑圧量の上限とし、前記注目画素周波数帯域成分が前記ノイズ周波数帯域成分よりも大きい場合、前記ノイズ周波数帯域成分を抑圧量の上限とする
ノイズ低減装置。 - 画像中から平坦領域を検出するステップと、
前記平坦領域から予め決められた特定の空間周波数成分を濾過して得られるノイズ周波数帯域成分を抽出するステップと、
前記ノイズ周波数帯域成分に応じて前記画像のノイズ成分を抑圧するステップと
を含む
ノイズ低減方法。 - 請求の範囲8記載のノイズ低減方法であって、
前記平坦領域を検出する際、前記画像の絵柄のカテゴリを分類するステップ
を更に含む
ノイズ低減方法。 - 請求の範囲8又は9に記載のノイズ低減方法であって、
前記ノイズ周波数帯域成分を抽出する際、前記ノイズ周波数帯域成分に対して視覚特性に基づいた重み付けするステップ
を更に含む
ノイズ低減方法。 - 請求の範囲8乃至10のいずれかに記載のノイズ低減方法であって、
前記ノイズ成分を抑圧する際、前記ノイズ周波数帯域成分を抑圧量の上限とするステップ
を更に含む
ノイズ低減方法。 - 請求の範囲8乃至10のいずれかに記載のノイズ低減方法であって、
前記ノイズ成分を抑圧する際、前記画像の注目画素において周辺の空間周波数成分を分析して得られる注目画素周波数帯域成分を抽出するステップと、
前記注目画素周波数帯域成分が前記ノイズ周波数帯域成分以下の場合には、前記注目画素周波数帯域成分を抑圧量の上限とするステップと、
前記注目画素周波数帯域成分が前記ノイズ周波数帯域成分よりも大きい場合には、前記ノイズ周波数帯域成分を抑圧量の上限とするステップと
を更に含む
ノイズ低減方法。 - 請求の範囲8乃至12のいずれかに記載のノイズ低減方法であって、
方向別の周波数帯域成分を、前記ノイズ周波数帯域成分とするステップ
を更に含む
ノイズ低減方法。 - 請求の範囲8乃至12のいずれかに記載のノイズ低減方法であって、
色成分別の周波数帯域成分を、前記ノイズ周波数帯域成分とするステップ
を更に含む
ノイズ低減方法。 - 画像中から平坦領域を検出するステップと、
前記平坦領域から予め決められた特定の空間周波数成分を濾過して得られるノイズ周波数帯域成分を抽出するステップと、
前記ノイズ周波数帯域成分に応じて前記画像のノイズ成分を抑圧するステップと
をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納した
記憶媒体。 - 請求の範囲15記載の記憶媒体であって、
前記平坦領域を検出する際、前記画像の絵柄のカテゴリを分類するステップ
を更にコンピュータに実行させるためのプログラムを格納した
記憶媒体。 - 請求の範囲15又は16に記載の記憶媒体であって、
前記ノイズ周波数帯域成分を抽出する際、前記ノイズ周波数帯域成分に対して視覚特性に基づいた重み付けするステップ
を更にコンピュータに実行させるためのプログラムを格納した
記憶媒体。 - 請求の範囲15乃至17のいずれかに記載の記憶媒体であって、
前記ノイズ成分を抑圧する際、前記ノイズ周波数帯域成分を抑圧量の上限とするステップ
を更にコンピュータに実行させるためのプログラムを格納した
記憶媒体。 - 請求の範囲15乃至17のいずれかに記載の記憶媒体であって、
前記ノイズ成分を抑圧する際、前記画像の注目画素において周辺の空間周波数成分を分析して得られる注目画素周波数帯域成分を抽出するステップと、
前記注目画素周波数帯域成分が前記ノイズ周波数帯域成分以下の場合には、前記注目画素周波数帯域成分を抑圧量の上限とするステップと、
前記注目画素周波数帯域成分が前記ノイズ周波数帯域成分よりも大きい場合には、前記ノイズ周波数帯域成分を抑圧量の上限とするステップと
を更にコンピュータに実行させるためのプログラムを格納した
記憶媒体。 - 請求の範囲15乃至19のいずれかに記載の記憶媒体であって、
方向別の周波数帯域成分を、前記ノイズ周波数帯域成分とするステップ
を更にコンピュータに実行させるためのプログラムを格納した
記憶媒体。 - 請求の範囲15乃至19のいずれかに記載の記憶媒体であって、
色成分別の周波数帯域成分を、前記ノイズ周波数帯域成分とするステップ
を更にコンピュータに実行させるためのプログラムを格納した
記憶媒体。 - 画像中から平坦領域を検出するステップと、
前記平坦領域から予め決められた特定の空間周波数成分を濾過して得られるノイズ周波数帯域成分を抽出するステップと、
前記ノイズ周波数帯域成分に応じて前記画像のノイズ成分を抑圧するステップと
をコンピュータに実行させるための
ノイズ低減プログラム。
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