WO2013161839A1 - 画像処理方法、及び画像処理装置 - Google Patents

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健太 先崎
塚田　正人
裕明 河口
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日本電気株式会社
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    • G06T2207/20192—Edge enhancement; Edge preservation

Definitions

  • the present invention relates to an image processing method and an image processing apparatus.
  • 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 noise in the image could not be effectively removed while preserving the edge component and the texture component in the image.
  • an object of the present invention is to provide an image processing method and image processing capable of effectively removing noise in an image while preserving edge components and texture components in the image. To provide an apparatus.
  • the present invention obtains a pixel statistical value and edge information of a pixel for each multi-hierarchy region that includes a target pixel and whose range is sequentially narrowed. Is corrected using the edge information, and using the difference information after correction and a pixel statistical value of an area wider than the area of the hierarchy, the pixel statistics of the area of the hierarchy The value is corrected, and the edge information is used to re-correct the pixel statistic value of the area of the layer before correction and the difference information of the pixel statistic value of the area of the layer after correction from the maximum range.
  • the pixel of interest is corrected by repeating the correction and re-correction of the pixel statistic value of the region in the hierarchy in order until the region of the minimum range is reached.
  • the present invention includes a pixel statistic value calculation unit that calculates a pixel statistic value of a pixel in a multi-hierarchy region that includes a target pixel and whose range is sequentially narrowed, and a multi-layer region that includes the target pixel and whose range is sequentially narrowed. For each area of the hierarchy, using the edge information calculation means for calculating edge information, the corrected difference information, and the pixel statistics of the area wider than the area of the hierarchy, the pixel statistics of the area of the hierarchy are calculated.
  • the image processing apparatus further includes a correcting unit that corrects the pixel of interest by repeating correction and re-correction of the pixel statistic value of the area of the hierarchy in order in each hierarchy until the area becomes.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an image processing method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the Func function.
  • FIG. 3 is a diagram showing a setting example of the parameter a in a wide area.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining an example of the shape of the re-correction function in the present embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining an example of the shape of the re-correction function in the present embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining an example of the shape of the re-correction function in the present embodiment.
  • FIG. 7 is a block diagram of the image processing apparatus according to the present embodiment.
  • FIG. 8 is a block diagram of the image processing apparatus according to the present embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an image processing method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 shows the flow of processing when multi-resolution processing of three layers is performed, the present invention can be applied to two layers and can be easily expanded to four or more layers.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an image processing method according to an embodiment of the present invention.
  • a spatial average value L3 (x, y) that is a pixel statistical value of a space in a wide area centered on a pixel position (x, y) (a pixel of interest), and edge information in that area
  • the spatial average value (L2 (x, y)) in the middle region is corrected using the edge amount E3 (x, y).
  • the signal is calculated based on E3 (x, y).
  • L2 (x, y) is recorrected by extracting and synthesizing the extracted signal with L2 ′ (x, y). Then, the spatial average value (L1 (x, y)) of the narrow area is obtained by using the spatial average value (L2 ′′ (x, y)) in the re-corrected middle area and the edge amount (E2 (x, y)) in the middle area. , y)) by correcting the input pixel value P in (x, y) and obtaining the output pixel value P out (x, y) by sequentially processing the corrections. To do.
  • the pixel statistical value is a spatial average value of the target region
  • 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.
  • the edge amount or edge information 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 edge amount is the difference between the spatial average values will be described as in the case of the pixel statistical value.
  • the processing in each layer in FIG. 1 is the same in the flow of processing except only the parameters for determining the correction amount. Therefore, as an example, the spatial average value L2 (x, y) in the middle region is corrected using the spatial average value L3 (x, y) in the wide region and the edge amount E3 (x, y) in the region. Details of the processing will be described.
  • the spatial average value L3 (x, y) of the wide area (range: -k3 to k3) and the spatial average value L2 (x, y) of the middle area (range: -k2 to k2) at the pixel position (x, y) ) Is calculated as in equations (1) and (2).
  • the wide area and the middle area are designated by the same number of pixels in the vertical and horizontal directions at k3 and k2, respectively.
  • 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 Equations (3) and (4), and these are calculated.
  • Equation (5) are added as shown in Equation (5) to calculate the edge amount E3 (x, y) in the wide area.
  • the range of the wide area is designated by the same number of pixels in the vertical and horizontal directions at k3, but it does not necessarily have to be the same number of pixels in the vertical and horizontal directions.
  • the spatial average value L3 (x, y) in the wide area is calculated as in Expression (6). Correction is performed, and the corrected spatial average value L3 ′ (x, y) of the wide area is calculated.
  • the composite weight ⁇ 3 (x, y) is calculated as shown in Expression (7) using preset threshold values hi3 and lo3.
  • the spatial average value L2 (x, y) of the middle region is corrected as in Expression (8).
  • the correction function Func the one shown in FIG. 2 is used.
  • the correction of the spatial average value L2 (x, y) in the middle region at the pixel position (x, y) is performed by setting the difference to (L2 (x, y) -L3 ′′ (x, y)) and correcting the image in FIG.
  • the correction amount diffout obtained by the function is added to L2 (x, y), and parameters a, b, and limit in the correction function of Fig. 2 are the resolution to be processed and the color components to be corrected. To be determined.
  • the edge amount E3 (x, y) calculated by Expression (5) in each layer is reflected in the Func function (correction function) that suppresses the noise component, and the Func function (correction function) in each layer is changed.
  • the edge amount E3 (x, y) calculated by Expression (5) in each layer is reflected in the Func function (correction function) that suppresses the noise component, and the Func function (correction function) in each layer is changed.
  • a coefficient ⁇ 3 (x, y) whose value changes as shown in Expression (9) according to the edge amount E3 (x, y) is defined.
  • Hi3 and lo3 which are threshold values of E3 (x, y) are values set in advance.
  • the coefficient ⁇ 3 (x, y) defined by Equation (9) is a real number from 0 to 1.0.
  • the parameter a in the Func function is set as in the following equation (10).
  • FIG. 3 shows the relationship between the edge amount E3 (x, y) and the parameter a.
  • a_lo3 is a value used as the parameter a when the edge amount E3 (x, y) is smaller than the threshold lo3
  • a_hi3 is a value used for the parameter a when the edge amount is larger than the threshold hi3.
  • the parameter a is a value between a_hi3 and a_lo3 when the edge amount E3 (x, y) is the threshold value lo3 to hi3.
  • the spatial average value L2 (x, y) of the middle region is corrected as shown in Equation (11). In this way, the correction is performed using the expressions (1) to (8) or using the expressions (1) to (5) and the expressions (9) to (11).
  • the spatial average value L2 ′ (x, y) in the region is obtained.
  • a signal is extracted from R2 (x, y) based on the function Fresid, and the extracted signal is synthesized into L2 ′ (x, y) and re-corrected.
  • the spatial average value L2 ′′ (x, y) in the region is obtained.
  • the value is extracted in proportion to the edge amount of the target region from the difference value R2 (x, y), thereby removing noise while maintaining a sense of resolution.
  • Equation (13) may or may not be changed in each layer.
  • the function F resid is not limited to the equation (14), and for example, a configuration like the following equations (15) and (16) is also possible.
  • the function F resid is represented by Expression (18) or Expression (19).
  • the sign function in Expression (18) is a function that outputs the sign of the input
  • ⁇ ′ in Expression (18) and Expression (19) is Expression (20).
  • ⁇ in Expression (20) is a value set in advance.
  • the threshold values hi and lo and the parameters ⁇ 1 and ⁇ 2 may or may not be changed in each layer as in the expressions (14), (15), and (16).
  • ⁇ ′ is not limited to the equation (20), and can be replaced in the same manner as the equations (15) and (16) for the equation (14).
  • the recorrection amount in noise suppression is controlled based on the edge information.
  • FIG. 7 is a block diagram of the image processing apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • the first embodiment uses a method of obtaining a correction value using Equations (1) to (8), Equations (1) to (5), and Equations (9) to (11). There is a method to obtain a correction value.
  • FIG. 7 shows an image processing apparatus in the case where correction values are obtained using equations (1) to (8).
  • the image processing apparatus of the present embodiment shown in FIG. 7 includes an area pixel value extraction unit 1, a spatial average value calculation unit 2, a correction unit 3, a re-correction unit 4, an output image control unit 5, and edge information. And a calculation unit 6.
  • the region pixel value extraction unit 1 performs pixel values of pixels in a wide region centered on a pixel position (x, y) (target pixel), pixel values of pixels in a middle region, and pixels of pixels in a narrow region
  • the value and the pixel value of the input pixel value P in (x, y) (target pixel) are extracted at each timing and output to the spatial average value calculation unit 2 and the edge information calculation unit 6.
  • 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 values of the wide area, the medium area, and the narrow area are output to the correction unit 3 and the re-correction unit 4.
  • the edge information calculation unit 6 calculates the edge amount E3 (x, y) in the wide region 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 (3) and Equation (4), and these are calculated using Equation (3). By adding as in (5), the edge amount E3 (x, y) in the wide area is calculated. Similarly, the edge amount E2 (x, y) of the middle region and the edge amount E1 (x, y) of the narrow region are calculated. Note that although the edge amounts in the horizontal direction and the vertical direction are mentioned, the edge amounts in the oblique direction may be calculated and used.
  • 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 (6).
  • L3 (x, y) is corrected, and the corrected spatial average value L3 ′′ (x, y) of the wide area is calculated.
  • the synthesis weight ⁇ 3 (x, y) is a preset threshold value hi3 and Using lo3, it is calculated as in equation (7).
  • the spatial average value L2 (x, y) of the middle region is corrected as in equation (8), and the corrected spatial average value L2 ′ (x, y) is calculated. Similar correction is performed on the spatial average value L1 (x, y) and the input pixel value P in (x, y).
  • the recorrection unit 4 calculates a difference value between the spatial average value L2 (x, y) before correction and the corrected spatial average value L2 ′ (x, y), and the edge amount calculated by the edge information calculation unit 6 Based on E3 (x, y), L2 ′ (x, y) is recorrected as in equation (17) to obtain a re-corrected spatial average value L2 ′′ (x, y). Is also performed on the corrected spatial average value L1 ′ (x, y) and the corrected input pixel value P in ′ (x, y).
  • the output image control unit 5 instructs the region pixel value extraction unit 1 to extract the pixel values of the pixels in the region of the next layer each time the sequentially corrected spatial average value is input. Each time the re-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.
  • FIG. 8 shows an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention in the case where correction values are obtained using Expressions (1) to (5) and Expressions (9) to (11).
  • the image processing apparatus includes an area pixel value extraction unit 1, a spatial average value calculation unit 2, a correction unit 3, a re-correction unit 4, an output image control unit 5, An edge information calculation unit 6 and a correction function determination unit 7 are provided.
  • the region pixel value extraction unit 1, the spatial average value calculation unit 2, the re-correction unit 4, the output image control unit 5, and the edge information calculation unit 6 perform the same operations as the image processing apparatus of the first embodiment shown in FIG. .
  • the correction function determination unit 7 calculates a parameter a in the Func function (correction function) as shown in equations (9) and (10), and Determine the Func function (correction function).
  • the correction unit 3 corrects the spatial average value of each layer using the Func function (correction function) of each layer determined by the correction function determination unit 7.
  • the edge region ⁇ improves the sense of resolution in the texture area.
  • 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.
  • Appendix 9 The image processing method according to any one of appendix 1 to appendix 8, wherein the pixel statistical value uses a spatial average value of pixels.
  • Appendix 10 The image processing method according to appendix 9, wherein the spatial average value is any one of an arithmetic average value, a geometric average value, and a weighted average value of pixels.
  • Pixel statistical value calculation means for calculating a pixel statistical value of a pixel in the area for each of the multi-hierarchy areas including the target pixel and the range is sequentially narrowed;
  • Edge information calculation means for calculating edge information for each multi-layer region including the target pixel and having a range that is sequentially narrowed;
  • the pixel statistics of the area of the hierarchy are corrected, and the edge information is used to correct the statistics of the hierarchy of the hierarchy.
  • An image processing apparatus comprising correction means for correcting the pixel of interest by repeating correction and re-correction of pixel statistics.
  • the correction means includes When the target pixel is included in the edge, the correction amount is reduced, When the target pixel is included in a flat region, the correction amount is increased, When the pixel of interest is included in the texture area, the correction amount according to the edge information, The image processing apparatus according to appendix 11, which performs correction.
  • the correction means uses the pixel statistic value of the area of the hierarchy, the pixel statistic value of the area of the hierarchy wider than the area of the hierarchy, and the edge information in the area of the hierarchy wider than the area of the hierarchy.
  • the image processing apparatus according to appendix 11 or appendix 12, wherein:
  • the correction means uses the difference information after correction and the pixel statistic value of the area wider than the area of the hierarchy to correct the pixel statistic value of the area of the hierarchy for each hierarchy. 15.
  • the image processing device according to any one of appendix 11 to appendix 14, which is changed.
  • the correction means uses the difference information after correction and the pixel statistic value of a region wider than the region of the hierarchy to correct the pixel statistic value of the region of the hierarchy, and the difference information approaches zero.
  • the image processing apparatus according to any one of appendix 11 to appendix 17, wherein a value closer to zero is output as the difference information increases and correction is weakened as the difference information increases.
  • Appendix 19 The image processing device according to any one of appendix 11 to appendix 18, wherein the pixel statistical value uses a spatial average value of pixels.
  • Appendix 20 The image processing apparatus according to appendix 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.
  • a pixel statistic value calculation process for calculating a pixel statistic value of a pixel in the region for each multi-layer region including the target pixel and the range being sequentially narrowed; Edge information calculation processing for calculating edge information for each multi-level region including the target pixel and the range is sequentially narrowed; Using the corrected difference information and the pixel statistics of the area wider than the area of the hierarchy, the pixel statistics of the area of the hierarchy are corrected, and the edge information is used to correct the statistics of the hierarchy of the hierarchy.
  • the pixel statistic value of the area and the difference information of the pixel statistic value of the area of the hierarchy after the correction are recorrected, and the area of the hierarchy of the hierarchy is sequentially changed in each hierarchy until it reaches the area of the minimum range from the maximum range.
  • the correction process includes When the target pixel is included in the edge, the correction amount is reduced, When the target pixel is included in a flat region, the correction amount is increased, When the pixel of interest is included in the texture area, the correction amount according to the edge information, The program according to appendix 21, which performs correction.
  • the correction processing uses the difference information after correction and the pixel statistical value of the area wider than the area of the hierarchy to correct the pixel statistical value of the area of the hierarchy.
  • the program according to any one of appendix 11 to appendix 14, which is changed.
  • the correction process uses the difference information after correction and the pixel statistical value of the area wider than the area of the hierarchy to correct the pixel statistical value of the area of the hierarchy.
  • the correction process uses the difference information after correction and the pixel statistic value of the area wider than the area of the hierarchy to correct the pixel statistic value of the area of the hierarchy, and the area wider than the area of the hierarchy.
  • the correction process uses the difference information after correction and the pixel statistical value of a region wider than the region of the hierarchy to correct the pixel statistics of the region of the hierarchy, and the difference information approaches zero.
  • the program according to any one of appendix 21 to appendix 27, which performs a correction that outputs a value closer to zero and weakens the correction as the difference information increases.
  • Appendix 29 The program according to any one of appendix 21 to appendix 28, wherein the pixel statistical value uses a spatial average value of pixels.

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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画素の画素統計値とエッジ情報とを求め、当該階層の領域の画素統計値と当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値との差分情報を、前記エッジ情報を用いて補正し、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域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、前記エッジ情報を用いて、補正前の前記当該階層の領域の画素統計値と、補正後の前記当該階層の領域の画素統計値の差分情報とを再補正し、最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正と再補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する画像処理方法である。

Description

画像処理方法、及び画像処理装置
　本発明は、画像処理方法及び画像処理装置に関する。
　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。
　特に、画像中のエッジ成分やテクスチャ成分を保存しつつ、画像中のノイズを効果的に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、その目的は画像中のエッジ成分やテクスチャ成分を保存しつつ、画像中のノイズを効果的に除去できる画像処理方法及び画像処理装置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画素の画素統計値とエッジ情報とを求め、当該階層の領域の画素統計値と当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値との差分情報を、前記エッジ情報を用いて補正し、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域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、前記エッジ情報を用いて、補正前の前記当該階層の領域の画素統計値と、補正後の前記当該階層の領域の画素統計値の差分情報とを再補正し、最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正と再補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する画像処理方法である。
　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、注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、エッジ情報を算出するエッジ情報算出手段と、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域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、前記エッジ情報を用いて、補正前の前記当該階層の領域の画素統計値と、補正後の前記当該階層の領域の画素統計値の差分情報とを再補正し、最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正と再補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する補正手段とを有する画像処理装置である。
　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は本発明の実施の形態である画像処理方法を説明するための図である。 図２はFunc関数の一例を示した図である。 図３は広領域におけるパラメータaの設定例を示す図である。 図４は本実施の形態における再補正関数の形状の一例を説明する為の図である。 図５は本実施の形態における再補正関数の形状の一例を説明する為の図である。 図６は本実施の形態における再補正関数の形状の一例を説明する為の図である。 図７は本実施の形態の画像処理装置のブロック図である。 図８は本実施の形態の画像処理装置のブロック図である。
　本発明の実施形態を説明する。
　図１は、本発明の実施の形態である画像処理方法を説明するための図である。尚、図１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、本発明は二階層にも対応できるし、四階層以上でも容易に拡張が可能である。
　図１は、本発明の実施の形態である画像処理方法を説明するための図である。
　本発明の実施の形態は、画素位置(x,y)（注目画素）を中心とする広領域における空間の画素統計値である空間平均値L3(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)を用いて、中領域における空間平均値（L2(x,y)）を補正する。さらに、L2(x,y)と、補正された中領域における空間平均値（L2’(x,y)）の差分値R2(x,y)から、E3(x,y)に基づいて信号を抽出し、抽出した信号をL2’(x,y)に合成することで、L2(x,y)を再補正する。そして、再補正された中領域における空間平均値（L2”(x,y)）、中領域でのエッジ量（E2(x,y)）を用いて、狭領域の空間平均値（L1(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、画素統計値とは、対象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。また、エッジ量、もしくはエッジ情報とは、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。以下の説明では、画素統計値と同様に、エッジ量を空間平均値の差分である場合を説明する。
　以下、具体的な処理の説明を行うが、図１におけ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L3(x,y)、およびその領域でのエッジ量E3(x,y)を用いて、中領域における空間平均値L2(x,y)を補正する処理の詳細を説明する。
　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L3(x,y)および中領域（範囲：-k2～k2）の空間平均値L2(x,y)を式（１）および式（２）のように計算する。ここで、広領域、中領域をそれぞれｋ3、ｋ2にて縦横同じ画素数で範囲を指定しているが、必ずしも縦横同じ画素数でなくてもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　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（３）および式（４）のように算出し、これらを式（５）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。ここで、広領域をｋ3にて縦横同じ画素数で範囲を指定しているが、必ずしも縦横同じ画素数でなくてもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000003
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000005
　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（６）のように広領域における空間平均値L3(x,y)を補正し、補正された広領域の空間平均値L3’(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hi3およびlo3を用いて、式（７）のように算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000006
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000007
　最後に、算出された空間平均値L3’を用い、式（８）のように中領域の空間平均値L2(x,y)を補正する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000008
　補正関数Funcの一例として、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L2(x,y)の補正は、diffinを(L2(x,y)-L3”(x,y))とし、図２の補正関数によって得られる補正量diffoutをL2(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。
　また、各階層において式（５）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構成もできる。
　いま、エッジ量E3(x，y)に応じて式（９）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hi3およびlo3は予め設定する値である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000009
　式（９）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、以下の式（１０）のように、Func関数におけるパラメータaを設定する。エッジ量E3(x,y)とパラメータaの関係を図３に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000010
　ここで、a_lo3は、エッジ量E3(x,y)が閾値lo3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_hi3はエッジ量が閾値hi3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lo3からhi3までパラメータaは、a_hi3からa_lo3までの間の値となる。ここで、a_hi3は０以上の実数であり、a_lo3は，a_lo3>＝a_hi3の実数である。
　こうして得られたFunc関数を用い、中領域の空間平均値L2(x,y)を式（１１）のように補正する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000011
　このようにして、式（１）から式（８）までを用いて、あるいは、式（１）から式（５）、および式（９）から式（１１）までを用いて、補正された中領域における空間平均値L2’(x,y)を得る。
　続いて、式（１２）に示すように、中領域における空間平均値L2(x,y)と、補正された中領域における空間平均値（L2’(x,y)）の差分値R2(x,y)を求める。すなわち、R2(x,y)はL2(x,y)に対する補正量を表す。さらに、式（１３）に示すように、R2(x,y)から、関数Fresidに基づいて信号を抽出し、抽出した信号をL2’(x,y)に合成して、再補正された中領域における空間平均値L2”(x,y)を得る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000012
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000013
　式（１３）における関数Fresidの一例を以下の式（１４）に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000014
　α1<=α2であり、基本的には0.0<=α1<=α2<=1.0である。つまり、式（１４）は、注目画素がエッジに含まれるような場合（E3(x,y)>hi3）は、差分値R2(x,y)から高い割合で値を抽出することにより、最終的な補正量を小さくしてエッジの喪失を防ぐ。また、注目画素が平坦領域に含まれるような場合（E3(x,y)<lo3）は、差分値R2(x,y)から低い割合で値を抽出することにより、最終的な補正量を大きく保って平坦領域でのノイズ除去性能を維持する。さらに、注目画素がテクスチャ領域に含まれる場合は、差分値R2(x,y)から対象領域のエッジ量に比例して値を抽出することで、解像度感を保ちつつノイズを除去する。式（１４）において、関数Fresidの入力r=1の場合の、エッジ量eと関数Fresidの出力の関係を図４に示す。
　なお、式（１３）におけるα１及びα２は、各階層で変更してもよいし、そうでなくてもよい。
　また、関数Fresidは式（１４）に限定されるものでなく、例えば、以下の式（１５）や式（１６）のような構成も可能である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000015
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000016
　式（１５）、式（１６）において、関数Fresidの入力r=1の場合の、エッジ量eと関数Fresidの出力の関係を図５および図６に示す。
　更に、式（１３）を下記式（１７）に置き換えることによっても、同様な効果を得ることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000017
　ここで、関数Fresidは、式（１８）又は式（１９）となる。式（１８）におけるsign関数は入力の符号を出力する関数であり、式（１８）や式（１９）におけるλ’は式（２０）となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000018
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000019
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000020
　ここで、式（２０）のλはあらかじめ設定する値である。また、閾値hi、lo、パラメータα１、α２は式（１４）、（１５）、（１６）に示されたものと同様に、各階層で変更してもよいし、そうでなくてもよい。
　λ’についても式（２０）に限定されるものではなく、式（１４）に対する式（１５）および式（１６）と同様に代替も可能である。
　このように、第１の実施形態では、エッジ情報に基づいて、ノイズ抑制における再補正量の制御を行っている。実施の形態で述べた画像処理方法を用いることにより、ノイズの目立ちやすい平坦領域におけるノイズ除去性能を維持しつつ、エッジ領域・テクスチャ領域の解像度感を改善することができる。
　次に、本発明の実施の形態の画像処理装置を説明する。
　図７は本発明の実施の形態の画像処理装置のブロック図である。
　第１の実施形態は、式（１）から式（８）までを用いて補正値を得る方法と、式（１）から式（５）、および式（９）から式（１１）までを用いて補正値を得る方法がある。
　図７は式（１）から式（８）までを用いて補正値を得る場合の画像処理装置である。
　図７に示す本実施の形態の画像処理装置は、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、再補正部４と、出力画像制御部５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、画素位置(x,y)（注目画素）を中心とする広領域にある画素の画素値と、中領域にある画素の画素値と、狭領域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とエッジ情報算出部６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、算出された広領域、中領域、狭領域の空間平均値は、補正部３と再補正部４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（３）および式（４）のように算出し、これらを式（５）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。同様に、中領域のエッジ量E2(x,y)、狭領域のエッジ量E1(x,y)を算出する。なお、横方向と縦方向のエッジ量について言及してあるが、斜め方向のエッジ量を算出し使用してもよい。
　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（６）のように広領域における空間平均値L3(x,y)を補正し、補正された広領域の空間平均値L3”(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hi3およびlo3を用いて、式（７）のように算出される。
　更に、算出された空間平均値L3”を用い、式（８）のように中領域の空間平均値L2(x,y)を補正し、補正された空間平均値L2’(x,y)を得る。同様な補正を、空間平均値L1(x,y)、入力画素値Pin(x,y)にも行う。
　再補正部４は、補正前の空間平均値L2(x,y)と補正された空間平均値L2’(x,y)の差分値を計算し、エッジ情報算出部６により算出されたエッジ量E3 (x,y)に基づいて、式（１７）のようにL2’(x,y)を再補正し、再補正された空間平均値L2”(x,y)を得る。同様な再補正を、補正された空間平均値L1’(x,y)、補正された入力画素値Pin’(x,y)にも行う。
　出力画像制御部５は、順次補正された空間平均値が入力される毎に、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に指示を出す。また、再補正された空間平均値が入力される毎に、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。
　次に、式（１）から式（５）、および式（９）から式（１１）までを用いて補正値を得る場合の本発明の実施の形態の画像処理装置を図８に示す。
　図８に示す本発明の実施の形態の画像処理装置は、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、再補正部４と、出力画像制御部５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、空間平均値算出部２、再補正部４、出力画像制御部５、エッジ情報算出部６は、図７に示す第１の実施形態の画像処理装置と同じ動作を行う。
　補正関数決定部７は、エッジ情報算出部６により算出されたエッジ量に基づいて、式（９）、（１０）に示すようにFunc関数（補正関数）におけるパラメータaを算出し、各階層のFunc関数（補正関数）を決定する。
　補正部３は、補正関数決定部７で決定された各階層のFunc関数（補正関数）を用いて各階層の空間平均値を補正する。
　以上の如く、本発明の実施の形態によれば、エッジ情報に基づいて、ノイズ抑制における再補正量の制御を行うことで、ノイズの目立ちやすい平坦領域におけるノイズ除去性能を維持しつつ、エッジ領域・テクスチャ領域の解像度感を改善することができる。
　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画素の画素統計値とエッジ情報とを求め、
　当該階層の領域の画素統計値と当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値との差分情報を、前記エッジ情報を用いて補正し、
　補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域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、
　前記エッジ情報を用いて、補正前の前記当該階層の領域の画素統計値と、補正後の前記当該階層の領域の画素統計値の差分情報とを再補正し、
　最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正と再補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する
画像処理方法。
　（付記２）
　前記再補正は、
　前記注目画素がエッジに含まれる場合には補正量を小さくし、
　前記注目画素が平坦領域に含まれる場合には補正量を大きくし、
　前記注目画素がテクスチャ領域に含まれる場合にはエッジ情報に応じた補正量により、
補正を行う
付記１に記載の画像処理方法。
　（付記３）
　当該階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域におけるエッジ情報とを用いて、前記差分情報を算出する
付記１又は付記２に記載の画像処理方法。
　（付記４）
　当該階層の領域より広い階層の領域における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に記載の画像処理方法。
　（付記５）
　補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、補正の強度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画像処理方法。
　（付記６）
　補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、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補正の強度を変化させる
付記５に記載の画像処理方法。
　（付記７）
　補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、当該階層の領域より広い領域のエッジ量に応じて補正の強度を変化させる
付記５に記載の画像処理方法。
　（付記８）
　補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、前記差分情報がゼロに近づくほどゼロに近い値を出力し、前記差分情報が大きくなるほど補正を弱める補正を行う
付記１から付記７のいずれかに記載の画像処理方法。
　（付記９）
　前記画素統計値は、画素の空間平均値を用いる
付記１から付記８のいずれかに記載の画像処理方法。
　（付記１０）
　前記空間平均値は、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に記載の画像処理方法。
　（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、
　注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、エッジ情報を算出するエッジ情報算出手段と、
　補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域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、前記エッジ情報を用いて、補正前の前記当該階層の領域の画素統計値と、補正後の前記当該階層の領域の画素統計値の差分情報とを再補正し、最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正と再補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する補正手段と
を有する画像処理装置。
　（付記１２）
　前記補正手段は、
　前記注目画素がエッジに含まれる場合には補正量を小さくし、
　前記注目画素が平坦領域に含まれる場合には補正量を大きくし、
　前記注目画素がテクスチャ領域に含まれる場合にはエッジ情報に応じた補正量により、
補正を行う
付記１１に記載の画像処理装置。
　（付記１３）
　前記補正手段は、当該階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域におけるエッジ情報とを用いて、前記差分情報を算出する
付記１１又は付記１２に記載の画像処理装置。
　（付記１４）
　前記補正手段は、当該階層の領域より広い階層の領域における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に記載の画像処理装置。
　（付記１５）
　前記補正手段は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、補正の強度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画像処理装置。
　（付記１６）
　前記補正手段は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、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補正の強度を変化させる
付記１５に記載の画像処理装置。
　（付記１７）
　前記補正手段は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、当該階層の領域より広い領域のエッジ量に応じて補正の強度を変化させる
付記１５に記載の画像処理装置。
　（付記１８）
　前記補正手段は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、前記差分情報がゼロに近づくほどゼロに近い値を出力し、前記差分情報が大きくなるほど補正を弱める補正を行う
付記１１から付記１７のいずれかに記載の画像処理装置。
　（付記１９）
　前記画素統計値は、画素の空間平均値を用いる
付記１１から付記１８のいずれかに記載の画像処理装置。
　（付記２０）
　前記空間平均値は、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に記載の画像処理装置。
　（付記２１）
　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処理と、
　注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、エッジ情報を算出するエッジ情報算出処理と、
　補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域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、前記エッジ情報を用いて、補正前の前記当該階層の領域の画素統計値と、補正後の前記当該階層の領域の画素統計値の差分情報とを再補正し、最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正と再補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する補正処理と
を、コンピュータに実行させるプログラム。
　（付記２２）
　前記補正処理は、
　前記注目画素がエッジに含まれる場合には補正量を小さくし、
　前記注目画素が平坦領域に含まれる場合には補正量を大きくし、
　前記注目画素がテクスチャ領域に含まれる場合にはエッジ情報に応じた補正量により、
補正を行う
付記２１に記載のプログラム。
　（付記２３）
　前記補正処理は、当該階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域におけるエッジ情報とを用いて、前記差分情報を算出する
付記２１又は付記２２に記載のプログラム。
　（付記２４）
　前記補正処理は、当該階層の領域より広い階層の領域における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２３に記載のプログラム。
　（付記２５）
　前記補正処理は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、補正の強度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プログラム。
　（付記２６）
　前記補正処理は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、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補正の強度を変化させる
付記２５に記載のプログラム。
　（付記２７）
　前記補正処理は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、当該階層の領域より広い領域のエッジ量に応じて補正の強度を変化させる
付記２５に記載のプログラム。
　（付記２８）
　前記補正処理は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、前記差分情報がゼロに近づくほどゼロに近い値を出力し、前記差分情報が大きくなるほど補正を弱める補正を行う
付記２１から付記２７のいずれかに記載のプログラム。
　（付記２９）
　前記画素統計値は、画素の空間平均値を用いる
付記２１から付記２８のいずれかに記載のプログラム。
　（付記３０）
　前記空間平均値は、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２９に記載のプログラム。
　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、２０１２年４月２６日に出願された日本出願特願２０１２－１００９１０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　　　再補正部
５　　　出力画像制御部
６　　　エッジ情報算出部
７　　　補正関数決定部

Claims (10)

  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画素の画素統計値とエッジ情報とを求め、
    　当該階層の領域の画素統計値と当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値との差分情報を、前記エッジ情報を用いて補正し、
    　補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域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、
    　前記エッジ情報を用いて、補正前の前記当該階層の領域の画素統計値と、補正後の前記当該階層の領域の画素統計値の差分情報とを再補正し、
    　最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正と再補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する
    画像処理方法。
  2. 　前記再補正は、
    　前記注目画素がエッジに含まれる場合には補正量を小さくし、
    　前記注目画素が平坦領域に含まれる場合には補正量を大きくし、
    　前記注目画素がテクスチャ領域に含まれる場合にはエッジ情報に応じた補正量により、
    補正を行う
    請求項１に記載の画像処理方法。
  3. 　当該階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域におけるエッジ情報とを用いて、前記差分情報を算出する
    請求項１又は請求項２に記載の画像処理方法。
  4. 　当該階層の領域より広い階層の領域における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に記載の画像処理方法。
  5. 　補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、補正の強度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画像処理方法。
  6. 　補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、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補正の強度を変化させる
    請求項５に記載の画像処理方法。
  7. 　補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、当該階層の領域より広い領域のエッジ量に応じて補正の強度を変化させる
    請求項５に記載の画像処理方法。
  8. 　補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、前記差分情報がゼロに近づくほどゼロに近い値を出力し、前記差分情報が大きくなるほど補正を弱める補正を行う
    請求項１から請求項７のいずれかに記載の画像処理方法。
  9. 　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、
    　注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、エッジ情報を算出するエッジ情報算出手段と、
    　補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域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、前記エッジ情報を用いて、補正前の前記当該階層の領域の画素統計値と、補正後の前記当該階層の領域の画素統計値の差分情報とを再補正し、最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正と再補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する補正手段と
    を有する画像処理装置。
  10. 　前記補正手段は、
    　前記注目画素がエッジに含まれる場合には補正量を小さくし、
    　前記注目画素が平坦領域に含まれる場合には補正量を大きくし、
    　前記注目画素がテクスチャ領域に含まれる場合にはエッジ情報に応じた補正量により、
    補正を行う
    請求項９に記載の画像処理装置。
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