WO2013027723A1 - ノイズ除去装置、ノイズ除去方法及びプログラム - Google Patents

ノイズ除去装置、ノイズ除去方法及びプログラム Download PDF

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真人 戸田
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日本電気株式会社
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    • G—PHYSICS
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    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
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    • G—PHYSICS
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    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20076—Probabilistic image processing

Definitions

  • the present invention relates to a noise removing device, a noise removing method, and a program.
  • a technique for reducing random noise included in an image is an indispensable technique for reproducing a captured image more clearly.
  • a technique for reducing random noise for example, there is a technique disclosed in Patent Document 1.
  • Patent Document 1 is a plurality of arithmetic circuits that calculate a moving average pixel number n based on a predetermined formula for an arbitrary pixel of interest i in the main scanning direction of a color digital signal output from an input image processing circuit.
  • a plurality of bit selection circuits that selectively output the target pixel i and the reference pixel j of the preceding and following n pixels, and a plurality of absolute values of differences between the output level of the target pixel i and each output level of the reference pixel j
  • the circuit includes a plurality of arithmetic circuits that perform moving average processing of output signals output from the plurality of determination circuits.
  • the reference pixel j is added to the moving averaging process only when the absolute value of the difference between the output level of the target pixel i and the output level of the reference pixel j is equal to or less than the threshold value, A portion where the absolute value of the difference changes steeply beyond a threshold value is excluded from the moving averaging process, and thereby noise components can be effectively removed.
  • Patent Document 1 cannot remove low-frequency noise having periodicity equal to or greater than the smoothing filter size.
  • the present invention has been invented in view of the above problems, and an object thereof is to provide a noise removing device, a noise removing method, and a program capable of effectively removing noise.
  • the present invention obtains a pixel statistical value of a pixel in each multi-hierarchy area that includes a target pixel and the range is sequentially narrowed, and sequentially in each hierarchy, the area in the previous hierarchy having a wider range than the area in the hierarchy.
  • This is a noise removal method that corrects the pixel statistical value of the region in the hierarchy using the corrected pixel statistical value and corrects the pixel of interest using the corrected pixel statistical value of the minimum range region.
  • the present invention includes a pixel statistic value calculation unit that calculates a pixel statistic value of a pixel in a multi-hierarchy area including a target pixel and whose range is sequentially narrowed, and sequentially in each hierarchy, compared to the area of the hierarchy.
  • the corrected pixel statistic of the area in the previous hierarchy is corrected using the corrected pixel statistic of the area in the previous hierarchy with a wide range, and the pixel of interest is corrected using the corrected pixel statistic in the area of the minimum range.
  • a noise removing device having a correcting means.
  • the present invention provides a computer that calculates a pixel statistic value of pixels in a multi-hierarchy area that includes a pixel of interest and whose range is sequentially narrowed. Using the corrected pixel statistic of the area in the previous previous layer, and correcting the pixel statistic in the area in the current hierarchy, and using the corrected pixel statistic in the area of the minimum range, This is a program for executing a correction process.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining the processing of the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the Func function.
  • FIG. 3 is a block diagram of the noise removing apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the processing of the second embodiment.
  • FIG. 5 is a block diagram of a noise removing apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the processing of the third embodiment.
  • FIG. 7 is a block diagram of a noise removing apparatus according to the third embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining the processing of the fourth embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a setting example of the parameter a in a space in a wide area.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining an example of setting the parameter limit in a space in a wide area.
  • FIG. 11 is a block diagram of a noise removing apparatus according to the fourth embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining the processing of the first embodiment of the present invention.
  • pixel statistics of pixels in the area are obtained for each of the multi-hierarchy areas including the target pixel and the range is sequentially narrowed.
  • the corrected pixel statistic of the area in the previous hierarchy is corrected using the corrected pixel statistic of the area in the previous hierarchy with a wide range, and the pixel of interest is corrected using the corrected pixel statistic in the area of the minimum range. It is characterized by doing.
  • the pixel statistical value of the pixel is, for example, a spatial average value of the area of each layer, and the spatial average value is an arithmetic average value, a geometric average value, a weighted average value, or the like of the pixels existing in the area. .
  • the spatial average value is an arithmetic average value of pixels existing in a region.
  • FIG. 1 shows the flow of processing when multi-resolution processing of three layers (A1 to A3) is performed, but it can be easily extended to other than three layers.
  • the middle area The spatial average value (S2 (x, y)) in A2 (range: -k2 to k2) is corrected. Then, the spatial average value (S1 (x, y)) of the narrow area A1 (range: ⁇ k1 to k1) is corrected based on the corrected spatial average value (S2 ′ (x, y)) in the middle area A2. . By performing this correction in order, the target pixel value P in (x, y) is corrected to obtain an output pixel value P out (x, y).
  • the spatial average value S3 (x, y) of the wide region (range: -k3 to k3) and the spatial average value S2 (x, y) of the middle region (range: -k2 to k2) at the pixel position (x, y) ) Is calculated as in equations (1) and (2).
  • Func () represents a correction function for suppressing noise components, and corresponds to the correction function F in FIG.
  • Func () is a function that has a characteristic of generating an output value that approaches the input value when the input value of the function approaches zero and the output value approaches zero and the absolute value of the input value increases. It ’s fine.
  • An example of the Func function having such characteristics is shown in FIG.
  • the parameters a, b, and limit of the correction function in FIG. 2 control how much the noise component is suppressed.
  • the parameters are determined according to the noise characteristics of the image sensor. Each value may be determined based on an evaluation experiment in which the image quality of the actually captured image is subjectively evaluated.
  • FIG. 3 is a block diagram of the noise removal apparatus according to the first embodiment.
  • the noise removal apparatus includes an area pixel value extraction unit 1, a spatial average value calculation unit 2, a correction unit 3, and an output image control unit 4.
  • the region pixel value extraction unit 1 is controlled by the output image control unit 4 and pixel values of pixels in the wide region A3 (range: ⁇ k3 to k3) centered on the pixel position (x, y) (target pixel).
  • the pixel value of the pixel in the middle area A2 (range: -k2 to k2), the pixel value of the pixel in the narrow area A1 (range: -k1 to k1), and the input pixel value P in (x, y) Are extracted at each timing and output to the spatial average value calculation unit 2.
  • the spatial average value calculation unit 2 receives the pixel value of each region from the region pixel value extraction unit 1, and calculates the spatial average value of the region. The calculated spatial average value is output to the correction unit 3.
  • the correction unit 3 inputs the corrected spatial average value of the area of the previous hierarchy from the output image control unit 4 and the spatial average value of the area of the hierarchy from the spatial average value calculation unit 2, and the space of the hierarchy Correct the average value.
  • the correction method is corrected using the correction function described above.
  • the output image control unit 4 instructs the region pixel value extraction unit 1 to extract the pixel value of the pixel in the region of the next layer each time the sequentially corrected spatial average value is input. Each time a corrected spatial average value is input, the value is fed back to the correction unit 3. Then, it outputs one pixel P out (x, y) when is input, the P out (x, y) as an output pixel value.
  • the first embodiment by correcting pixel statistic values in a wide range region to pixel statistic values in a narrow range region in order, not only high frequency noise but also low frequency noise is effectively obtained. Noise removal is possible.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the processing of the second embodiment of the present invention.
  • the Func function for suppressing the noise component in the first embodiment is changed for each layer. That is, as shown in FIG. 4, the correction function F of each layer is different for each layer.
  • the parameter a of the Func function (correction function) in FIG. 2 is changed according to the amount of change in the pixel value indicated by the noise. More specifically, the function F2 is determined using the parameter a as a1 in accordance with the variation amount of the pixel value indicated by the low frequency noise appearing in the space in the wide area (for example, the range A3 in FIG. 4). Further, the function F1 is determined by setting the parameter a to a2 in accordance with the variation amount of the pixel value indicated by the medium frequency noise appearing in the space in the middle region (for example, the range A2 in FIG. 4).
  • the relationship of a2> a1 is often maintained, but this is not the case.
  • the function F0 is determined by setting the parameter a to a3 according to the amount of change in the pixel value indicated by the high frequency noise appearing in the space in the narrow area (for example, the range A1 in FIG. 4).
  • the relationship of a3> a2> a1 is often maintained, but this is not the case.
  • FIG. 5 is a block diagram of the noise removing apparatus according to the second embodiment.
  • the noise removal apparatus includes an area pixel value extraction unit 1, a spatial average value calculation unit 2, a correction unit 3, an output image control unit 4, and a correction function determination unit 5.
  • the noise removing apparatus is different from the noise removing apparatus according to the first embodiment in that the correction function determining unit 5 is provided.
  • the correction function determination unit 5 receives the pixel values of the pixels in each region from the region pixel value extraction unit 1, and, as described above, according to the variation amount of the pixel value indicated by the noise that appears in the space of the region, the Func function The parameter a of (correction function) is determined.
  • the correction unit 3 corrects the spatial average value of each layer by the Func function (correction function) determined by the correction function determination unit 5.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the processing of the third embodiment of the present invention.
  • the pixel statistical value of a pixel is, for example, a spatial average value of a region of each layer, and the spatial average value is an arithmetic average value, a geometric average value, a weighted average value, or the like of pixels existing in the region.
  • a pixel statistical value is a spatial average value and the spatial average value is an arithmetic average value of pixels existing in a region will be described.
  • a spatial average value S3 (x, y) that is a pixel statistic value of a space in a wide region and edge information in the region or an edge amount E3 (x, y) are used in the middle region.
  • the spatial average value (S2 (x, y)) is corrected.
  • the spatial average value (S1 (x, y) in the narrow region )) Is corrected.
  • the input pixel value P in (x, y) is corrected to obtain the output pixel value P out (x, y).
  • the edge information or the edge amount is defined by a difference value of a statistical amount (average value, median, etc.) of pixels between the upper, lower, left and right regions around the target pixel (input pixel).
  • the process in each layer is the same in the process flow except that the parameters for determining the correction amount are different. Therefore, as an example, details of the process of correcting the spatial average value S2 (x, y) in the middle region using the spatial average value S3 (x, y) in the wide region will be described.
  • the spatial average value S2 (x, y) is calculated as shown in equations (1) and (2).
  • the edge amount E3 (x, y) in the wide area is calculated.
  • the vertical edge amount EV3 (x, y) and the horizontal edge amount EH3 (x, y) are calculated as shown in Equation (4) and Equation (5), and these are calculated.
  • the spatial average value S3 (x, y) in the wide area is calculated as shown in Equation (7). Correction is performed to calculate a corrected spatial average value S3 ′′ (x, y) of the wide area.
  • the composite weight ⁇ 3 (x, y) is calculated using Equation (8) using threshold values hi and lo set in advance. Note that the thresholds hi and lo are thresholds determined for each hierarchy and are set to optimum values for each hierarchy, but the same values may be used.
  • the correction function Func shown in FIG. 2 is used.
  • the correction of the spatial average value S2 (x, y) of the middle region at the pixel position (x, y) is performed by setting the difference to (S2 (x, y) ⁇ S3 ′′ (x, y)) and correcting the image in FIG.
  • the correction amount diffout obtained by the function is added to S2 (x, y), and parameters a, b, and limit in the correction function in Fig. 2 indicate the resolution to be processed and the color components to be corrected. To be determined.
  • the third embodiment differs from the first and second embodiments in that the spatial average value of a wide area is corrected by the correction function of Expression (7) based on edge information. It is in.
  • the substantial correction amount is controlled based on the edge information, and edge rounding can be suppressed by using this method.
  • FIG. 7 is a block diagram of the noise removal apparatus of the third embodiment.
  • the noise removal apparatus includes an area pixel value extraction unit 1, a spatial average value calculation unit 2, a correction unit 3, an output image control unit 4, and an edge information calculation unit 6.
  • the region pixel value extraction unit 1 is controlled by the output image control unit 4 and pixel values of pixels in the wide region A3 (range: ⁇ k3 to k3) centered on the pixel position (x, y) (target pixel).
  • the pixel value of the pixel in the middle area A2 range: -k2 to k2
  • the pixel value of the pixel in the narrow area A1 range: -k1 to k1
  • the pixel value of (target pixel) is extracted at each timing and output to the spatial average value calculation unit 2.
  • the spatial average value calculation unit 2 receives the pixel value of each region from the region pixel value extraction unit 1, and calculates the spatial average value of the region. The calculated spatial average value is output to the correction unit 3.
  • the edge information calculation unit 6 calculates the edge amount E3 (x, y) in the wide region A3 based on the pixel values of the pixels existing in the wide region from the region pixel value extraction unit 1. For the calculation of the edge amount, the vertical edge amount EV3 (x, y) and the horizontal edge amount EH3 (x, y) are calculated as shown in Equation (4) and Equation (5), and these are calculated using Equation (4) and Equation (5). By adding as in (6), the edge amount E3 (x, y) in the wide area A3 is calculated. Similarly, the edge amount E2 (x, y) of the middle region A2 and the edge amount E1 (x, y) of the narrow region A1 are calculated.
  • the correction unit 3 uses the combined weight ⁇ 3 (x, y) obtained from the edge amount E3 (x, y) calculated by the edge information calculation unit 6 to obtain a spatial average value in a wide area as shown in Equation (7).
  • S3 (x, y) is corrected, and the corrected wide area spatial average value S3 ′′ (x, y) is calculated.
  • the synthesis weight ⁇ 3 (x, y) is a preset threshold value hi and Using lo, it is calculated as in equation (8).
  • the spatial average value S2 (x, y) of the middle region is corrected as in Expression (9).
  • a similar correction is performed using the spatial average value S1 (x, y).
  • the input pixel value P in (x, y) is also performed.
  • the output image control unit 4 instructs the region pixel value extraction unit 1 to extract the pixel value of the pixel in the region of the next layer each time the sequentially corrected spatial average value is input. Each time a corrected spatial average value is input, the value is fed back to the correction unit 3. Then, it outputs one pixel P out (x, y) when is input, the P out (x, y) as an output pixel value.
  • the third embodiment can further suppress edge rounding.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining the processing of the fourth embodiment of the present invention.
  • the edge amount E3 (x, y) calculated by Expression (6) in each layer is reflected in the Func function (correction function) that suppresses the noise component.
  • the noise component of each layer is adaptively suppressed by changing the Func function (correction function) of each layer.
  • the result of applying the Func function to the difference between the spatial average value S3 (x, y) in the wide region and the spatial average value S2 (x, y) in the middle region is expressed as the spatial average value S3 (
  • the sum of x, y) is output as a correction value S2 ′ (x, y) of the spatial average value S2 (x, y) in the middle region.
  • the parameter a is determined using the edge amount E3 (x, y) in the wide area A2 calculated by Expression (6).
  • a coefficient ⁇ 3 (x, y) whose value changes as shown in Expression (11) according to the edge amount E3 (x, y) is defined.
  • Hi and lo which are threshold values of E3 (x, y), are preset values.
  • the thresholds hi and lo are thresholds determined for each hierarchy, and are set to optimum values for each hierarchy, but the same values may be used.
  • the coefficient ⁇ 3 (x, y) defined by Equation (11) is a real number from 0 to 1.0.
  • the parameter a in the Func function is set using the coefficient ⁇ 3 (x, y).
  • Figure 9 shows an example of setting parameter a in a wide area.
  • parameter a is expressed by the following equation.
  • a_lo is a value used as the parameter a when the edge amount E3 (x, y) is smaller than the threshold value lo
  • a_hi is a value used for the parameter a when the edge amount is larger than the threshold value hi.
  • the parameter a is a value between a_lo and a_hi when the edge amount E3 (x, y) is the threshold value lo to hi.
  • the parameter a in the Func function is similarly set for the middle region A2 and the narrow region A1.
  • a method of reflecting the edge amount in the parameter limit in the Func function is also possible.
  • the parameter limit in the Func function is set using the coefficient ⁇ 3 (x, y) of the equation (11).
  • FIG. 10 shows an example of setting the parameter limit in the space in the wide area.
  • the parameter limit can be expressed by the following equation.
  • lim_lo is a value used for the parameter limit when the edge amount E3 (x, y) is smaller than the threshold value lo
  • lim_hi is a value used for the parameter limit when the edge amount is larger than the threshold value hi.
  • the parameter limit when the edge amount E3 (x, y) is the threshold value lo to hi is a value between lim_lo and lim_hi.
  • lim_lo is a real number greater than or equal to 0
  • the parameter limit in the Func function is also set for the middle and narrow areas.
  • FIG. 11 is a block diagram of a noise removing apparatus according to the fourth embodiment.
  • the noise removal apparatus includes an area pixel value extraction unit 1, a spatial average value calculation unit 2, a correction unit 3, an output image control unit 4, an edge information calculation unit 6, and a correction function determination. Part 7.
  • the region pixel value extraction unit 1 receives the control of the output image control unit 4 and the pixel values of the pixels in the wide region A3 (range: ⁇ k3 to k3) centered on the pixel position (x, y) and the middle region
  • the pixel value of the pixel in A2 (range: -k2 to k2)
  • the pixel value of the pixel in the narrow area A1 (range: -k1 to k1)
  • the pixel value of the input pixel value P in (x, y) Are extracted at each timing and output to the spatial average value calculation unit 2.
  • the spatial average value calculation unit 2 receives the pixel values of each range from the region pixel value extraction unit 1, and calculates the spatial average value of the range. The calculated spatial average value is output to the correction unit 3.
  • the edge information calculation unit 6 first calculates an edge amount E3 (x, y) in the wide region A3 based on the pixel values of the pixels existing in the wide region from the region pixel value extraction unit 1. For the calculation of the edge amount, the vertical edge amount EV3 (x, y) and the horizontal edge amount EH3 (x, y) are calculated as shown in Equation (4) and Equation (5), and these are calculated using Equation (4) and Equation (5). By adding as in (6), the edge amount E3 (x, y) in the wide area A3 is calculated. Similarly, the edge amount E2 (x, y) of the middle region A2 and the edge amount E1 (x, y) of the narrow region A1 are calculated.
  • the correction function determination unit 7 obtains the parameter a in the Func function (correction function) based on the edge amount as described above, and determines the Func function (correction function). Note that the func function (correction function) may be determined so that the edge amount is reflected in the parameter limit in the func function.
  • the correction unit 3 corrects the spatial average value of each region by the Func function (correction function) determined by the correction function determination unit 7.
  • the correction method is corrected using the correction function described above.
  • the output image control unit 4 instructs the region pixel value extraction unit 1 to extract the pixel value of the pixel in the region of the next layer each time the sequentially corrected spatial average value is input. Each time a corrected spatial average value is input, the value is fed back to the correction unit 3. Then, it outputs one pixel P out (x, y) when is input, the P out (x, y) as an output pixel value.
  • the fourth embodiment can further suppress edge rounding.
  • each unit can be configured by hardware, but can also be realized by a computer program.
  • functions and operations similar to those of the above-described embodiments are realized by a processor that operates according to a program stored in the program memory.
  • Additional remark 3 The noise removal method of Additional remark 2 which weights to the pixel statistic value after correction
  • Additional remark 4 The noise removal method of Additional remark 3 which does not correct
  • Additional remark 6 The noise removal method of Additional remark 5 which changes the parameter of the correction function which corrects a pixel statistical value according to the variation
  • Additional remark 7 The noise removal method of Additional remark 5 which changes the parameter of the correction function which corrects a pixel statistic value for every hierarchy based on edge information.
  • the function that corrects the pixel statistic value is such that the output value approaches zero as the input value of the function approaches zero, and the output value that approaches the input value increases as the absolute value of the input value increases.
  • the noise removal method according to any one of appendix 1 to appendix 7, which is a function having a generated characteristic.
  • the pixel statistical value calculation means which calculates the pixel statistical value of the pixel of the area
  • a noise removing apparatus comprising: a correcting unit that corrects the target pixel using a statistical value.
  • the correction unit corrects the pixel statistical value of the area of the hierarchy using the pixel statistical value of the area of the hierarchy and the corrected pixel statistics of the previous hierarchy and the edge information of the previous hierarchy.
  • the noise removal apparatus as described.
  • amendment means is a noise removal apparatus of Additional remark 12 which weights the pixel statistic value after the correction
  • amendment means is a noise removal apparatus of Additional remark 13 which does not correct
  • amendment means is a noise removal apparatus in any one of Additional remark 11 to Additional remark 14 which changes the parameter of the correction function which corrects a pixel statistical value for every hierarchy.
  • amendment means is a noise removal apparatus of Additional remark 15 which changes the parameter of the correction function which correct
  • amendment means is a noise removal apparatus of Additional remark 15 which changes the parameter of the correction function which corrects a pixel statistical value for every hierarchy based on edge information.
  • the correction means has a function of generating an output value that approaches an input value when the input value approaches zero and the output value approaches zero and the absolute value of the input value increases.
  • the noise removal device according to any one of supplementary note 11 to supplementary note 17, wherein the pixel statistical value is corrected.
  • the noise removal device according to supplementary note 19, wherein the spatial average value is any one of an arithmetic average value, a geometric average value, and a weighted average value of pixels in a region of each layer.

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Abstract

本発明は、注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を求め、順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正するノイズ除去方法である。

Description

ノイズ除去装置、ノイズ除去方法及びプログラム
　本発明は、ノイズ除去装置、ノイズ除去方法及びプログラムに関する。
　画像処理技術の中でも、画像に含まれるランダムなノイズを低減する技術は、撮像した画像をより鮮明に再現するためには、欠かせない技術である。ランダムノイズを低減する技術としては、例えば、特許文献１に開示された技術がある。
　特許文献１に記載された技術は、入力画像処理回路から出力されたカラーデジタル信号の主走査方向の任意の注目画素ｉについて、所定の数式に基づき移動平均画素数ｎを算出する複数の演算回路と、注目画素ｉ及び前後ｎ画素の参照画素ｊを選択出力する複数のビット選択回路と、注目画素ｉの出力レベルと参照画素ｊのそれぞれの出力レベルとの差分の絶対値を算出する複数の差分回路と、注目画素ｉを出力するとともに、複数の差分回路から出力される値と閾値記憶メモリ内の所定の閾値とを比較し、該比較結果に基づいて参照画素ｊを出力する複数の判定回路と、複数の判定回路から出力された出力信号の移動平均化処理を行う複数の演算回路とから構成される。
　すなわち、注目画素ｉの出力レベルと参照画素ｊの出力レベルとの差分の絶対値が閾値以下である場合にのみ、該参照画素ｊが移動平均化処理に加えられるような構成としているため、上記差分の絶対値が閾値以上に急峻に変化している部分については移動平均化処理から除外され、これにより、ノイズ成分を効果的に除去することができる。
特開２００２－５７９００号公報
　しかしながら、特許文献１の技術は、平滑化のフィルタサイズ以上の周期性を有する低周波ノイズを除去することができなかった。
　そこで、本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、その目的はノイズを効果的に除去ができるノイズ除去装置、ノイズ除去方法及びプログラムを提供することにある。
　本発明は、注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を求め、順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正するノイズ除去方法である。
　本発明は、注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を算出する画素統計値算出手段と、順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正する補正手段とを有するノイズ除去装置である。
　本発明は、コンピュータに、注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を算出する処理と、順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する処理と、最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正する処理とを実行させるプログラムである。
　本発明によれば、ノイズを効果的に除去することができる。
図１は第１の実施の形態の処理を説明する為の図である。 図２はFunc関数の一例を示した図である。 図３は第１の実施の形態のノイズ除去装置のブロック図である。 図４は第２の実施の形態の処理を説明する為の図である。 図５は第２の実施の形態のノイズ除去装置のブロック図である。 図６は第３の実施の形態の処理を説明する為の図である。 図７は第３の実施の形態のノイズ除去装置のブロック図である。 図８は第４の実施の形態の処理を説明する為の図である。 図９は広領域における空間でのパラメータaの設定例を示す図である。 図１０は広領域における空間でのパラメータlimitの設定例を説明するための図である。 図１１は第４の実施の形態のノイズ除去装置のブロック図である。
　＜第１の実施の形態＞
　本発明の第１の実施の形態を説明する。
　図１は本発明の第１の実施の形態の処理を説明する為の図である。
　本発明の第１の実施の形態は、注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を求め、順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正することを特徴とする。
　ここで、画素の画素統計値とは、例えば、各階層の領域の空間平均値であり、空間平均値は領域に存在する画素の相加平均値や、相乗平均値、加重平均値などである。以下の実施の形態の説明では、画素統計値を空間平均値とし、空間平均値を領域に存在する画素の相加平均値である場合を説明する。
　図１の構成では、三階層（Ａ１～Ａ３）の多重解像度処理を行う場合の処理の流れを示しているが、三階層以外でも容易に拡張が可能である。
　第１の実施の形態では、画素位置(x,y)（注目画素）を中心とする広領域Ａ３（範囲：-k3～k3）の空間平均値S3(x,y)に基づいて、中領域Ａ２（範囲：-k2～k2）における空間平均値（S2(x,y)）を補正する。そして、補正された中領域Ａ２における空間平均値（S2’(x,y)）に基づいて狭領域Ａ１（範囲：-k1～k1）の空間平均値（S1(x,y)）を補正する。この補正を順番に処理していくことで、注目画素値Pin(x,y)を補正し、出力画素値Pout(x,y)を得る。
　以下の説明では、空間平均値（S2(x,y)）を補正して空間平均値（S2’(x,y)）を算出する例をについて説明するが、（S1(x,y)）及びPin(x,y)の補正も同様である。
　まず、画素位置(x,y)における広領域（範囲：-k3～k3）の空間平均値S3(x,y)および中領域（範囲：-k2～k2）の空間平均値S2(x,y)を式（１）および式（２）のように計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　次に、S2’(x,y)を得るための式は以下のように表わされる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000003
　ここで，Func()はノイズ成分を抑制するための補正関数を表わしており、図１では補正関数Fに相当する。Func()は、関数の入力値がゼロに近くづくほど、出力値はゼロに近づき、入力値の絶対値が大きくなれば、その入力値に近くなる出力値を発生する特性を有する関数であれば良い。そのような特性を有するFunc関数の一例を、図２に示す。図２の補正関数のパラメータであるa,b,limitは、ノイズ成分をどの程度抑制するかを制御するものであり、例えば、画像センサのノイズ特性に応じて決定されるものであり、センサで実際に撮影された画像の画質を主観的に評価する評価実験に基づいてそれぞれの値を決めればよい。
　尚、S1’(x,y)や、Pout(x,y)を導く式も、式（３）に代入される各空間平均値が変わるだけであり、同様な処理である。
　次に、第１の実施の形態のノイズ除去装置を説明する。
　図３は第１の実施の形態のノイズ除去装置のブロック図である。
　第１の実施の形態のノイズ除去装置は、領域画素値抽出部１と、空間平均値算出部２と、補正部３と、出力画像制御部４とを備える。
　領域画素値抽出部１は、出力画像制御部４の制御を受け、画素位置(x,y)（注目画素）を中心とする広領域Ａ３（範囲：-k3～k3）にある画素の画素値と、中領域Ａ２（範囲：-k2～k2）にある画素の画素値と、狭領域Ａ１（範囲：-k1～k1）にある画素の画素値と、入力画素値Pin(x,y)の画素値とを、それぞれのタイミングで抽出して空間平均値算出部２に出力する。
　空間平均値算出部２は、領域画素値抽出部１からの各領域の画素値を受信し、その領域の空間平均値を算出する。そして、算出された空間平均値は、補正部３に出力される。
　補正部３は、出力画像制御部４からの前階層の領域の補正された空間平均値と、空間平均値算出部２からの当該階層の領域の空間平均値とを入力し、当該階層の空間平均値を補正する。補正方法は上述した補正関数を用いて補正する。
　出力画像制御部４は、順次補正された空間平均値が入力され毎に、次階層の領域の画素の画素値を抽出するように領域画素値抽出部１に指示をだす。また、補正された空間平均値が入力され毎に、補正部３にその値をフィードバックする。そして、１画素のPout(x,y)が入力されると、出力画素値としてPout(x,y)を出力する。
　第１の実施の形態によれば、広い範囲の領域における画素統計値から狭い範囲の領域における画素統計値を順に補正していくことで、高周波ノイズだけでなく、低周波ノイズについても効果的にノイズ除去ができる。
　＜第２の実施の形態＞
　本発明の第２の実施の形態を説明する。
　図４は本発明の第２の実施の形態の処理を説明する為の図である。
　第２の実施の形態は、第１の実施形態におけるノイズ成分を抑制するFunc関数を階層毎に変化させるものである。すなわち、図４に示す如く、各階層の補正関数Ｆが階層毎に異なるのである。
　例えば、図２のFunc関数（補正関数）のパラメータaを、ノイズが示す画素値の変動量に応じて変化させる。具体的に説明すると、広領域（例えば、図４における範囲Ａ３）における空間に現われる低周波ノイズが示す画素値の変動量に応じて、パラメータaをa1として関数Ｆ２を決定する。また、中領域（例えば、図４における範囲Ａ２）におけるにおける空間に現われる中周波ノイズが示す画素値の変動量に応じてパラメータaをa2として関数Ｆ１を決定する。ここで、a2>a1の関係が維持される場合が多いがこの限りではない。
　同様に，狭領域（例えば、図４における範囲Ａ１）における空間に現われる高周波ノイズが示す画素値の変動量に応じてパラメータaをa3として関数Ｆ０を決定する。ここで，a3>a2>a1の関係が維持される場合が多いがこの限りではない。
　このようにすることにより、各階層における空間に現われるノイズの特性の違いに適応的に対応することができる。
　次に、第２の実施の形態のノイズ除去装置を説明する。
　図５は第２の実施の形態のノイズ除去装置のブロック図である。
　第２の実施の形態のノイズ除去装置は、領域画素値抽出部１と、空間平均値算出部２と、補正部３と、出力画像制御部４と、補正関数決定部５とを備える。
　第２の実施の形態のノイズ除去装置は補正関数決定部５を備える所が第１の実施の形態のノイズ除去装置と異なる所である。補正関数決定部５は、領域画素値抽出部１から各領域の画素の画素値を受信し、上述したように、その領域の空間に現われるノイズが示す画素値の変動量に応じて、Func関数（補正関数）のパラメータaを決定する。
　補正部３は、補正関数決定部５で決定されたFunc関数（補正関数）により、各階層の空間平均値を補正する。
　他の構成要素は同様なものなので、説明は省略する。
　第２の実施の形態は、ノイズ成分を抑制するFunc関数を階層毎に変化させているので、より効果的にノイズを除去することができる。
　＜第３の実施の形態＞
　本発明の第３の実施の形態を説明する。
　上述した実施の形態においても、ノイズの除去については十分な効果を得るが、画像によってはエッジがなまってしまう場合がある。そこで、第３の実施の形態では、低周波ノイズおよび高周波ノイズを除去するとともに、エッジのなまりを抑制することができるノイズ除去方法及びノイズ除去装置について説明する。
　図６は本発明の第３の実施の形態の処理を説明する為の図である。
　図６の構成では、三階層の多重解像度処理を行う場合の処理の流れを示しているが、三階層以外でも容易に拡張が可能である。また、画素の画素統計値とは、例えば、各階層の領域の空間平均値であり、空間平均値は領域に存在する画素の相加平均値や、相乗平均値、加重平均値などである。以下の実施の形態の説明では、画素統計値を空間平均値とし、空間平均値を領域に存在する画素の相加平均値である場合を説明する。
　第３の実施の形態は、広領域における空間の画素統計値である空間平均値S3(x,y)およびその領域でのエッジ情報、もしくはエッジ量E3(x,y)を元に中領域における空間平均値（S2(x,y)）を補正する。そして、補正された中領域における空間平均値（S2’(x,y)）および中領域でのエッジ量（E2(x,y)）を元に狭領域の空間平均値（S1(x,y)）を補正する。この補正を順番に処理していくことで、入力画素値Pin(x,y)を補正し、出力画素値Pout(x,y)を得ることを特徴とする。
　ここで、エッジ情報もしくはエッジ量とは、注目画素（入力画素）を中心とした上下左右の領域間の画素の統計量（平均値、メディアンなど）の差分値で定義されるものとする。
　次に，処理の詳細を説明する。
　各階層での処理は、補正量を決定するためのパラメータが異なるのみで、処理の流れは同一である。そこで，一例として，広領域における空間平均値S3(x,y)を用いて、中領域における空間平均値S2(x,y)を補正する処理の詳細を説明する。
　まず、第３の実施の形態では，画素位置(x,y)における広領域（範囲：-k3～k3）の空間平均値S3(x,y)および中領域（範囲：-k2～k2）の空間平均値S2(x,y)を式（１）および式（２）のように計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000005
　次に、広領域におけるエッジ量E3(x,y)を算出する。エッジ量の算出では，まず、縦方向のエッジ量EV3(x,y)と横方向のエッジ量EH3(x,y)とを、式（４）および式（５）のように算出し、これらを式（６）のように加算することで、広領域におけるエッジ量E3(x,y)を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000006
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000007
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000008
　続いて、算出されたエッジ量E3(x,y)から算出される合成重みα3(x,y)を用いて、式（７）のように広領域における空間平均値S3(x,y)を補正し、補正された広領域の空間平均値S3”(x,y)を算出する。合成重みα3(x,y)は、あらかじめ設定されている閾値hiおよびloを用いて、式（８）のように算出される。尚、閾値hiおよびloは階層毎に定められる閾値であり、階層毎に最適な値に設定されるが、同じ値を用いても良い。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000009
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000010
　最後に、算出された空間平均値S3”を用い、式（９）のように中領域の空間平均値S2(x,y)を補正する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000011
　補正関数Funcは、図２に示したものを用いる。例えば、画素位置(x,y)における中領域の空間平均値S2(x,y)の補正は、diffinを(S2(x,y)-S3”(x,y))とし、図２の補正関数によって得られる補正量diffoutをS2(x,y)に加算することで、実行される。図２の補正関数内のパラメータであるa,b,limitは、処理する解像度および補正する色成分毎に決定される。
　第３の実施の形態が、第１、２の実施の形態と異なる所は、エッジ情報をもとに，式（７）の補正関数にて，広領域の空間平均値を補正している点にある。第３の実施の形態では、エッジ量が大きい場合に，合成重みを1.0に設定することで、広域の空間平均値を狭域の空間平均値に置き換える。そのため、エッジ量が大きい場合では、式（９）による補正では、S2’(x,y)=S2(x,y)となり、実際には補正は実行されない。
　このように、第３の実施の形態では、エッジ情報をもとに実質補正量の制御を行っており、この方法を用いることにより、エッジのなまりを抑制することができる。
　次に、第３の実施の形態のノイズ除去装置を説明する。
　図７は第３の実施の形態のノイズ除去装置のブロック図である。
　第３の実施の形態のノイズ除去装置は、領域画素値抽出部１と、空間平均値算出部２と、補正部３と、出力画像制御部４と、エッジ情報算出部６とを備える。
　領域画素値抽出部１は、出力画像制御部４の制御を受け、画素位置(x,y)（注目画素）を中心とする広領域Ａ３（範囲：-k3～k3）にある画素の画素値と、中領域Ａ２（範囲：-k2～k2）にある画素の画素値と、狭領域Ａ１（範囲：-k1～k1）にある画素の画素値と、入力画素値Pin(x,y) （注目画素）の画素値とを、それぞれのタイミングで抽出して空間平均値算出部２に出力する。
　空間平均値算出部２は、領域画素値抽出部１からの各領域の画素値を受信し、その領域の空間平均値を算出する。そして、算出された空間平均値は、補正部３に出力される。
　エッジ情報算出部６は、領域画素値抽出部１からの広領域に存在する画素の画素値に基づいて、広領域Ａ３におけるエッジ量E3(x,y)を算出する。エッジ量の算出は、縦方向のエッジ量EV3(x,y)と横方向のエッジ量EH3(x,y)とを、式（４）および式（５）のように算出し、これらを式（６）のように加算することで、広領域Ａ３におけるエッジ量E3(x,y)を算出する。同様に、中領域Ａ２のエッジ量E2(x,y)、狭領域Ａ１のエッジ量E1(x,y)を算出する。
　補正部３は、エッジ情報算出部６により算出されたエッジ量E3(x,y)から得られる合成重みα3(x,y)を用いて、式（７）のように広領域における空間平均値S3(x,y)を補正し、補正された広領域の空間平均値S3”(x,y)を算出する。尚、合成重みα3(x,y)は、あらかじめ設定されている閾値hiおよびloを用いて、式（８）のように算出される。
　更に、算出された空間平均値S3”を用い、式（９）のように中領域の空間平均値S2(x,y)を補正する。同様な補正を、空間平均値S1(x,y)、入力画素値Pin(x,y)にも行う。
　出力画像制御部４は、順次補正された空間平均値が入力され毎に、次階層の領域の画素の画素値を抽出するように領域画素値抽出部１に指示をだす。また、補正された空間平均値が入力され毎に、補正部３にその値をフィードバックする。そして、１画素のPout(x,y)が入力されると、出力画素値としてPout(x,y)を出力する。
　第３の実施の形態は、第１、２の実施の形態の効果に加えて、より、エッジのなまりを抑制することができる。
　＜第４の実施の形態＞
　第４の実施の形態を説明する。
　図８は本発明の第４の実施の形態の処理を説明する為の図である。
　第４の実施の形態では、図８に示されるごとく、各階層において式（６）で算出されるエッジ量E3(x,y)を、ノイズ成分を抑制するFunc関数（補正関数）に反映させ、各階層のFunc関数（補正関数）を変更することで、各階層のノイズ成分を適応的に抑制することを特徴とする。
　まず、第４の実施の形態における広領域における空間に現われる低周波ノイズを抑制するFunc関数におけるパラメータaを決定する方法について説明する。
　式（１０）のように、広領域における空間平均値S3(x,y)と中領域における空間平均値S2（x,y）との差分にFunc関数を適用した結果を、空間平均値S3（x,y）に加算したものを中領域における空間平均値S2（x,y）の補正値S2’(x,y)として出力する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000012
　ここで，Func関数は，式（６）で算出される広領域Ａ２におけるエッジ量E3(x,y)を利用してパラメータaが決定される。
　いま、エッジ量E3(x，y)に応じて式（１１）に示すように値が変化する係数β3(x，y)を定義する。E3(x,ｙ)の閾値であるhiおよびloは予め設定する値である。尚、閾値hiおよびloは階層毎に定められる閾値であり、階層毎に最適な値に設定されるが、同じ値を用いても良い。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000013
　式（１１）で定義される係数β3(x，y)は、0～1.0までの実数となる。係数β3(x，y)を利用して、Func関数におけるパラメータaを設定する。
　図９に広領域における空間でのパラメータaの設定例を以下に示す。
　ここで、パラメータaは、以下の式で表せられる。
　a＝β3(x,y)・a_lo + （1-β3(x,y)）・a_hi　　…（１２）
　ここで、a_loは、エッジ量E3(x,y)が閾値loより小さい場合にパラメータaとして使用する値であり、a_hiはエッジ量が閾値hiより大きくなる場合のパラメータaに使用する値である。エッジ量E3(x,y)が閾値loからhiまでパラメータaは、a_loからa_hiまでの間の値となる。ここで、a_loは０以上の実数であり、a_hiは，a_hi>＝a_loの実数である。
　続いて、中領域Ａ２および狭領域Ａ１についても同様にFunc関数におけるパラメータaを設定する。
　尚、Func関数におけるパラメータlimitにエッジ量を反映する方法も可能である。式（１１）の係数β3(x，y)を利用して、Func関数におけるパラメータlimitを設定する。図１０に広領域における空間でのパラメータlimitの設定例を以下に示す。パラメータlimitは、下記式で表すことができる。
　limit＝β3(x,y)・lim_lo + （1-β3(x,y)）・lim_hi　　…（１３）
　ここで、lim_loは、エッジ量E3(x,y)が閾値loより小さい場合にパラメータlimitに使用する値であり、lim_hiはエッジ量が閾値hiより大きくなる場合のパラメータlimitに使用する値である。エッジ量E3(x,y)が閾値loからhiまでのパラメータlimitは，lim_loからlim_hiまでの間の値となる。尚、lim_loは０以上の実数であり、lim_hiは，lim_hi>＝lim_loの実数である。
　中領域および狭領域についても同様にFunc関数におけるパラメータlimitを設定する。
　次に、第４の実施の形態のノイズ除去装置を説明する。
　図１１は第４の実施の形態のノイズ除去装置のブロック図である。
　第４の実施の形態のノイズ除去装置は、領域画素値抽出部１と、空間平均値算出部２と、補正部３と、出力画像制御部４と、エッジ情報算出部６と、補正関数決定部７とを備える。
　領域画素値抽出部１は、出力画像制御部４の制御を受け、画素位置(x,y)を中心とする広領域Ａ３（範囲：-k3～k3）にある画素の画素値と、中領域Ａ２（範囲：-k2～k2）にある画素の画素値と、狭領域Ａ１（範囲：-k1～k1）にある画素の画素値と、入力画素値Pin(x,y)の画素値とを、それぞれのタイミングで抽出して空間平均値算出部２に出力する。
　空間平均値算出部２は、領域画素値抽出部１からの各範囲の画素値を受信し、その範囲の空間平均値を算出する。そして、算出された空間平均値は、補正部３に出力される。
　エッジ情報算出部６は、領域画素値抽出部１からの広領域に存在する画素の画素値に基づいて、まず、広領域Ａ３におけるエッジ量E3(x,y)を算出する。エッジ量の算出は、縦方向のエッジ量EV3(x,y)と横方向のエッジ量EH3(x,y)とを、式（４）および式（５）のように算出し、これらを式（６）のように加算することで、広領域Ａ３におけるエッジ量E3(x,y)を算出する。同様に、中領域Ａ２のエッジ量E2(x,y)、狭領域Ａ１のエッジ量E1(x,y)を算出する。
　補正関数決定部７は、上述したようにエッジ量に基づいて、Func関数（補正関数）におけるパラメータaを求め、Func関数（補正関数）を決定する。尚、Func関数におけるパラメータlimitにエッジ量を反映するようにFunc関数（補正関数）決定しても良い。
　補正部３は、補正関数決定部７で決定されたFunc関数（補正関数）により、各領域の空間平均値を補正する。補正方法は上述した補正関数を用いて補正する。
　出力画像制御部４は、順次補正された空間平均値が入力され毎に、次階層の領域の画素の画素値を抽出するように領域画素値抽出部１に指示をだす。また、補正された空間平均値が入力され毎に、補正部３にその値をフィードバックする。そして、１画素のPout(x,y)が入力されると、出力画素値としてPout(x,y)を出力する。
　第４の実施の形態は、第１、２の実施の形態の効果に加えて、より、エッジのなまりを抑制することができる。
　尚、上述した説明からも明らかなように、各部をハードウェアで構成することも可能であるが、コンピュータプログラムにより実現することも可能である。この場合、プログラムメモリに格納されているプログラムで動作するプロセッサによって、上述した各実施の形態と同様の機能、動作を実現させる。また、上述した実施の形態の一部の機能のみをコンピュータプログラムにより実現することも可能である。
　また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　（付記１）　注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を求め、
　順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、
　最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正する
ノイズ除去方法。
　（付記２）　各階層の領域のエッジ情報を求め、
　当該階層の領域の画素統計値を、前階層の補正後の画素統計値と、前階層のエッジ情報とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する
付記１に記載のノイズ除去方法。
　（付記３）　前階層のエッジ情報に応じて、前階層の補正後の画素統計値に重みづけ行う
付記２に記載のノイズ除去方法。
　（付記４）　前階層の領域のエッジ情報が所定の閾値を超える場合、当該階層の画素統計値の補正を行わない
付記３に記載のノイズ除去方法。
　（付記５）　画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、階層毎に変化させる
付記１から付記４のいずれかに記載のノイズ除去方法。
　（付記６）　画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、当該階層の領域のノイズによる画素値の変動量に応じて変化させる
付記５に記載のノイズ除去方法。
　（付記７）　画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、エッジ情報に基づいて階層毎に変化させる
付記５に記載のノイズ除去方法。
　（付記８）　画素統計値を補正する関数は、関数の入力値がゼロに近くづくほど、出力値はゼロに近づき、入力値の絶対値が大きくなれば、その入力値に近くなる出力値を発生する特性を有する関数である
付記１から付記７のいずれかに記載のノイズ除去方法。
　（付記９）　前記画素統計値は、各階層の領域における画素の空間平均値である
付記１から付記８のいずれかに記載のノイズ除去方法。
　（付記１０）　前記空間平均値は、各階層の領域における画素の相加平均値、相乗平均値、加重平均値のいずれかである
付記９に記載のノイズ除去方法。
　（付記１１）　注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を算出する画素統計値算出手段と、
　順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正する補正手段と
を有するノイズ除去装置。
　（付記１２）　各階層の領域のエッジ情報を算出するエッジ情報算出手段を有し、
　前記補正手段は、当該階層の領域の画素統計値を、前階層の補正後の画素統計値と、前階層のエッジ情報とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する
付記１１に記載のノイズ除去装置。
　（付記１３）　前記補正手段は、前階層のエッジ情報に応じて、前階層の補正後の画素統計値に重みづけ行う
付記１２に記載のノイズ除去装置。
　（付記１４）　前記補正手段は、前階層の領域のエッジ情報が所定の閾値を超える場合、当該階層の画素統計値の補正を行わない
付記１３に記載のノイズ除去装置。
　（付記１５）　前記補正手段は、画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、階層毎に変化させる
付記１１から付記１４のいずれかに記載のノイズ除去装置。
　（付記１６）　前記補正手段は、画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、当該階層の領域のノイズによる画素値の変動量に応じて変化させる
付記１５に記載のノイズ除去装置。
　（付記１７）　前記補正手段は、画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、エッジ情報に基づいて階層毎に変化させる
付記１５に記載のノイズ除去装置。
　（付記１８）　前記補正手段は、入力値がゼロに近くづくほど、出力値はゼロに近づき、入力値の絶対値が大きくなれば、その入力値に近くなる出力値を発生する特性を有する関数により、前記画素統計値を補正する
付記１１から付記１７のいずれかに記載のノイズ除去装置。
　（付記１９）　前記画素統計値算出手段は、各階層の領域における画素の空間平均値を前記画素統計値として算出する
付記１１から付記１８のいずれかに記載のノイズ除去装置。
　（付記２０）　前記空間平均値は、各階層の領域における画素の相加平均値、相乗平均値、加重平均値のいずれかである
付記１９に記載のノイズ除去装置。
　（付記２１）　コンピュータに、
　注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を算出する処理と、
　順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する処理と、
　最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正する処理と
を実行させるプログラム。
　以上好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することが出来る。
　本出願は、２０１１年８月２２日に出願された日本出願特願２０１１－１８０６３７号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
１　　　領域画素値抽出部
２　　　空間平均値算出部
３　　　補正部
４　　　出力画像制御部
５　　　補正関数決定部
６　　　エッジ情報算出部
７　　　補正関数決定部

Claims (21)

  1. 　注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を求め、
    　順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、
    　最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正する
    ノイズ除去方法。
  2. 　各階層の領域のエッジ情報を求め、
    　当該階層の領域の画素統計値を、前階層の補正後の画素統計値と、前階層のエッジ情報とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する
    請求項１に記載のノイズ除去方法。
  3. 　前階層のエッジ情報に応じて、前階層の補正後の画素統計値に重みづけ行う
    請求項２に記載のノイズ除去方法。
  4. 　前階層の領域のエッジ情報が所定の閾値を超える場合、当該階層の画素統計値の補正を行わない
    請求項３に記載のノイズ除去方法。
  5. 　画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、階層毎に変化させる
    請求項１から請求項４のいずれかに記載のノイズ除去方法。
  6. 　画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、当該階層の領域のノイズによる画素値の変動量に応じて変化させる
    請求項５に記載のノイズ除去方法。
  7. 　画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、エッジ情報に基づいて階層毎に変化させる
    請求項５に記載のノイズ除去方法。
  8. 　画素統計値を補正する関数は、関数の入力値がゼロに近くづくほど、出力値はゼロに近づき、入力値の絶対値が大きくなれば、その入力値に近くなる出力値を発生する特性を有する関数である
    請求項１から請求項７のいずれかに記載のノイズ除去方法。
  9. 　前記画素統計値は、各階層の領域における画素の空間平均値である
    請求項１から請求項８のいずれかに記載のノイズ除去方法。
  10. 　前記空間平均値は、各階層の領域における画素の相加平均値、相乗平均値、加重平均値のいずれかである
    請求項９に記載のノイズ除去方法。
  11. 　注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を算出する画素統計値算出手段と、
    　順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正する補正手段と
    を有するノイズ除去装置。
  12. 　各階層の領域のエッジ情報を算出するエッジ情報算出手段を有し、
    　前記補正手段は、当該階層の領域の画素統計値を、前階層の補正後の画素統計値と、前階層のエッジ情報とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する
    請求項１１に記載のノイズ除去装置。
  13. 　前記補正手段は、前階層のエッジ情報に応じて、前階層の補正後の画素統計値に重みづけ行う
    請求項１２に記載のノイズ除去装置。
  14. 　前記補正手段は、前階層の領域のエッジ情報が所定の閾値を超える場合、当該階層の画素統計値の補正を行わない
    請求項１３に記載のノイズ除去装置。
  15. 　前記補正手段は、画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、階層毎に変化させる
    請求項１１から請求項１４のいずれかに記載のノイズ除去装置。
  16. 　前記補正手段は、画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、当該階層の領域のノイズによる画素値の変動量に応じて変化させる
    請求項１５に記載のノイズ除去装置。
  17. 　前記補正手段は、画素統計値を補正する補正関数のパラメータを、エッジ情報に基づいて階層毎に変化させる
    請求項１５に記載のノイズ除去装置。
  18. 　前記補正手段は、入力値がゼロに近くづくほど、出力値はゼロに近づき、入力値の絶対値が大きくなれば、その入力値に近くなる出力値を発生する特性を有する関数により、前記画素統計値を補正する
    請求項１１から請求項１７のいずれかに記載のノイズ除去装置。
  19. 　前記画素統計値算出手段は、各階層の領域における画素の空間平均値を前記画素統計値として算出する
    請求項１１から請求項１８のいずれかに記載のノイズ除去装置。
  20. 　前記空間平均値は、各階層の領域における画素の相加平均値、相乗平均値、加重平均値のいずれかである
    請求項１９に記載のノイズ除去装置。
  21. 　コンピュータに、
    　注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を算出する処理と、
    　順次各階層において、当該階層の領域よりも範囲の広い前階層の領域の補正後の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する処理と、
    　最小範囲の領域の補正後の画素統計値を用いて、前記注目画素を補正する処理と
    を実行させるプログラム。
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