JP2007143120A - ノイズ除去装置、ノイズ除去方法、ノイズ除去プログラム及び記録媒体 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本発明の一態様は、撮影された画像における孤立ノイズを除去するノイズ除去手段を備えたノイズ除去装置であって、ノイズ除去手段は、前記画像を走査しノイズ画素を検出するノイズ画素検出手段と、検出されたノイズ画素のレベルを該ノイズ画素から所定の範囲に存在する画素のレベルのみに基づいて補正する画素補正手段とを備える。
【選択図】図4
Description
そこで遮光差分法によるノイズ除去方法が良く使われるが、このノイズ除去方法では、飽和する画素に黒点が発生する問題点がある。しかも露光と同じ暗時露光が必要となり、180秒露光する場合、360秒間露光しなければならず現実的でない。またメディアンフィルタ処理方法も使われるが、60秒以上露光する場合、ノイズが非常に多くなり、強いメディアンフィルタをかける必要が発生し、その副作用として、画像のエッジがぼけるといった課題が発生する。
そこで、従来からこの孤立ノイズを低減、或いは除去する技術が多数提案されている。
また特許文献2には、デジタルカメラで撮影する際にシャッターを閉めて、撮影露光と同じ露光時間で露光し、暗電流データを記録しておいて、撮影した画像と暗電流画像を用いてノイズ除去する方法が開示されている。
また特許文献3には、シャッターを閉め、露光した画像を同じ露光条件で撮影した画像から引算するノイズ除去方法が開示されている。
更に特許文献4には、4つ連続する画素の線形性を利用してノイズを除去する方法であり、ノイズ情報を記録することなく画像からノイズを検出して補正を行う技術である。
また、記録条件が同じであれば、良好なノイズ除去結果が得られるが、露光時間、温度などの撮影条件が変化する場合、ノイズの状況も変化し、正確にノイズ除去が困難であるといった問題がある。
また長い露光時間の場合2倍の露光時間が必要なので、ノイズを短時間に除去できず、ユーザには大きな負担になるといった種々の問題を抱えている。
またこの方法では処理速度が遅くなるため、専用のハードウエア装置が必要になるとともに、専用のハードウエア装置が無い場合にはノイズを短時間に除去できないといった問題がある。
また、処理対象である画像の撮影条件に対応したノイズ除去が可能なノイズ除去装置等を提供することも目的とする。
請求項2に記載された発明は、前記ノイズ画素検出手段は、注目画素のレベルと該注目画素から所定の範囲に存在する画素のレベルとの差分が予め設定した第1の閾値より大きく、かつ、前記注目画素の周辺に存在する画素同士のレベルの差分が予め設定した第2の閾値より小さい場合、前記注目画素をノイズ画素として検出することを特徴とする。
請求項4に記載された発明は、前記ノイズ画素検出手段は、前記撮影の際の撮影条件に基づいて前記所定の範囲を定めることを特徴とする。
請求項5に記載された発明は、前記撮影条件には、撮影時の露光時間、温度、および撮影装置の感度のうち少なくとも一つを含むことを特徴とする。
請求項6に記載された発明は、撮影された画像における孤立ノイズを除去するノイズ除去方法であって、前記画像を走査しノイズ画素を検出するノイズ画素検出ステップと、検出されたノイズ画素のレベルを該ノイズ画素から所定の範囲に存在する画素のレベルに基づいて補正する画素補正ステップと、を備えたことを特徴とする。
請求項8に記載された発明は、前記画素補正ステップは、前記ノイズ画素から所定の範囲に存在する複数の画素のレベルの平均値により前記ノイズ画素のレベルを補正することを特徴とする。
請求項9に記載された発明は、前記ノイズ画素検出ステップは、前記撮影の際の撮影条件に基づいて前記所定の範囲を定めることを特徴とする。
請求項11に記載された発明は、請求項6乃至10の何れか一項に記載のノイズ除去方法をコンピュータが制御可能にプログラミングしたことを特徴とする。
請求項12に記載された発明は、請求項11に記載のノイズ除去プログラムをコンピュータが読み取り可能な形式で記録したことを特徴とする。
(1.実施の形態1)
以下、本発明を図に示した実施形態を用いて詳細に説明する。但し、この実施形態に記載される構成要素、種類、組み合わせ、形状、その相対配置などは特定的な記載がない限り、この発明の範囲をそれのみに限定する主旨ではなく単なる説明例に過ぎない。
画像処理回路8は、画像データを一時格納するSDRAM12を用いて、YUV変換処理や画像処理手段として働き、ホワイトバランス制御処理、コントラスト補正処理、エッジ強調処理、色変換処理などの各種画像処理を行う。なお、上記ホワイトバランス処理は画像データの色の濃さを、コントラスト補正処理は画像データのコントラストを、エッジ強調処理は画像データのシャープネスを、色変換処理は画像データの色合いを調整する画像処理である。また、画像処理回路8は、信号処理や画像処理が施された画像データをLCD16に表示させる。
また、上述したCCD3、CDS回路4及びA/D変換機5は、タイミング信号を発生するタイミング信号発生器7を介してCPU9によって、タイミングが制御されている。さらに、画像処理回路8、圧縮伸張回路13、メモリカード14もCPU9によって制御されている。
尚、CPU9はプログラムに従って各種演算処理を行い、プログラムなどを格納した読み出し専用メモリであるROM11および各種の処理過程で利用するワークエリア、各種データ格納エリアなどを有する読み出し書き込み自在のメモリであるRAM10などを内蔵し、これらがバスライン17によって相互接続されている。
以上、図1を用いて本発明の実施形態の一つであるデジタルカメラについての説明を行ったが、本発明はノイズ除去装置等であり、必ずしもCCD等の撮像手段等を備えている必要がないことは言うまでもない。撮像手段等を備えていない場合は、処理対象である画像の入力手段、以下に説明する撮影条件パラメータの入力手段等を備えていれば本発明は実行可能である。なお、図1に示すデジタルカメラから本発明に最低限必要な手段の取捨選択は、当業者であれば容易に実行可能であるため、詳細な説明は行わない。
まず処理対象である画像からノイズ画素の検出を行う。ノイズ画素の検出は、処理対象である画像を走査し、画像を構成する画素の輝度レベルの抽出を行う(S101)。
次に、前記画像中の連続した複数の画素から抽出した輝度レベルの相関関係に基づいてノイズ画素を検出する(S102)。ここで上記相関関係を以下のノイズモデルとして定義する。ここでいう相関関係とは、画像中に存在する1の画素(以下、注目画素Oという)と、注目画素Oの周囲に存在する特定の画素との関係を指す。
図2を参照すると、注目画素Oにおける輝度レベルが両脇に存在する画素から抽出された輝度レベルに比べて高い値を有している。このような相関関係を『輝点モデル』とする。
図3も連続した3つの画素から抽出された輝度レベルの相関関係を示した図であるが、図2は逆に、注目画素Oにおける輝度レベルが両脇に存在する画素から抽出された輝度レベルに比べて低い値を有している。このような相関関係を『黒点モデル』とする。
ここで注目画素Oの両脇である画素AおよびBそれぞれが有する輝度レベルIA、IBと注目画素Oが有する輝度レベルIOとに基づいて、IOがIA、IBに比べて大きく、その差が予め設定された閾値1以上である場合は該注目画素Oが上記輝点モデルのノイズであると判断する。逆に、IOがIA、IBに比べて小さく、その差が予め設定された閾値2以上である場合は該注目画素Oが上記黒点モデルのノイズであると判断する。
画像中の選択可能な全ての画素を注目画素として、上記ノイズ画素であるか否かの判断を行う(S103)。
I’O=(IA+IB)/2・・・・(1)
そして、全てのノイズ画素に対して補正後の輝度レベルを算出し、算出した輝度レベルを用いてノイズ画素の補正を行うことで(S105)、処理対象画像のノイズ除去が完了する。
さらに、輝度レベルIAとIBの差が、予め設定された閾値3より大きい場合には、前記注目画素Oはノイズとして検出しないこととする。これにより、前記注目画素が画像のエッジにのっている場合であってノイズではない場合に、誤ってノイズとして検出することをより確実に防止することこができ、ひいては確実なノイズ除去が可能となる。ここで閾値1乃至3は所定の値に制限されることなく、その都度状況に応じて変更可能であることは言うまでもない。
このように、より多くの画素に基づいて補正後の輝度レベルを求めることにより、例えば、輝度レベルの変化の少ない範囲に配置された画素を補正する場合に、より好適に補正後の輝度レベルを求めることができる。
なお、上記説明中、画素のレベルとして輝度レベルのみを記載しているが、その他画素が有する値であっても本発明は実施可能である。また、上記の説明においては、正方形の画素がマトリクス状に配列している場合を例として説明したが、この他、長方形やその他の多角形の画素を用いる場合においても、注目画素とそれに隣接する画素との画素レベルを用いることにより、実現可能である。
このことは、実施の形態1に限定されず、以下で説明を行う実施の形態2および3についても共通する。
実施の形態2として、構成は実施の形態1と同じくするが、ノイズ画素の検出方法が異なる。
実施の形態1では、図2および図3のようにその検索範囲は、注目画素Oと4近傍(もしくは8近傍)の関係にある画素であった。
しかし、画像に生じるノイズは、画像を撮影した際の、温度、(露光)時間、撮影モード等の撮影条件によって異なってくる。
そこで実施の形態2では、画像を撮影した際の撮影条件によって検索範囲を拡大し、ノイズ画素の検出を行う。
ノイズ画素の検出の際には連続する5つの画素が有する輝度レベルの平均値を求め、求めた輝度レベルの平均値と、5つの画素各々が有する輝度レベルとの比較を行う。比較の結果、比較対象の画素が有する輝度レベルが求めた平均値よりも大きい場合であって、その差が予め設定された閾値1以上である場合、比較の対象とした画素は輝度モデルのノイズとして検出する。一方、比較対象の画素が有する輝度レベルが、求めた平均値よりも小さい場合であって、その差が予め設定された閾値2以上である場合は、比較の対象とした画素は黒点モデルのノイズとして検出する。
ノイズとして検出された画素に対しては、上記実施の形態1におけるノイズ画素として検出された注目画素Oと同様の処理により、その輝度レベルの修正を行う。
一方、ノイズ処理速度を向上させる必要がある場合には、検索範囲を縮小させることにより、処理速度の向上を図ることが可能となる。
より詳細に説明すると、検索範囲を設定した後、検索範囲内に存在する画素のうち1の画素を注目画素Oとして設定を行う。
そして、注目画素Oが有する輝度レベルが、検索範囲に存在する他の画素各々が有する輝度レベルとを比べて予め設定した閾値1より大きい場合に注目画素Oを輝点モデルのノイズとして検出する。また、予め設定した閾値2より小さい場合には、注目画素Oを黒点モデルのノイズと判断する。
また、注目画素Oの輝度レベルと、注目画素Oの4近傍(もしくは8近傍)に存在する画素の輝度レベルを比較して注目画素Oがノイズ画素ではないと判断した場合には、前記4近傍(もしくは8近傍)の画素のうち一つを、注目画素から一画素分離れた画素に変更して、注目画素がノイズ画素であるか否かの判断を行ってもよい。
つまり、実施の形態1においては注目画素Oから4近傍(もしくは8近傍)に存在する画素(図6においては画素Aおよび画素B)が有する輝度レベルを用いて注目画素Oがノイズ画素であるか否かの判断を行ったが、注目画素Oがノイズ画素と判断されなかった場合に検索範囲を拡大していく。なお、検索範囲の上限を撮影条件により設定することで、ノイズ除去を迅速性が確保される。
また、本実施形態のように複数の画素について判断することにより、最小二乗法によるフィッティングを用いて対象画素がノイズか否かの判断をすることができる。例えば、図6に示すような複数の画素の輝度レベルについて、最小二乗法によるフィッティングを行い、夫々の画素における輝度レベルとフィッティング曲線との差を用いて、対象画素がノイズか否かの判断を行っても良い。更にこの時、夫々の画素における輝度レベルとフィッティング曲線との差の平均値を求め、その値を閾値として用いることもできる。これにより、夫々の画素の画素レベルにおいて平均値との差を考える場合に比べ、例えばグラデーション等の画像においては、より好適にノイズの検出を行うことができる。
更に、最小二乗法によるフィッティングを用いることにより、ノイズ画素を特定した後、それが本当にノイズ画素であるか否かの確認を行うこともできる。例えば、ノイズ画素を特定する前に、最小二乗法によるフィッティングを行い、夫々の画素における輝度レベルとフィッティング曲線との差の平均値(以下、特定前誤差平均値)を求めておく。そして、ノイズ画素を特定した後に、ノイズ画素特定前と同次元の関数を用いて、ノイズ画素を無視して最小二乗法によるフィッティングを行い、夫々の画素における輝度レベルとフィッティング曲線との差の平均値(以下、特定後誤差平均値)を求める。
実施の形態3として、構成は実施の形態1と同じくするが、撮影条件に応じて注目画素として同時に複数の画素を選択可能とする点で異なる。
実施の形態3は撮影条件に応じてノイズ画素の検出方法が異なる点で実施の形態2と同じくするが、実施の形態2においては撮影条件に応じて検索範囲を可変とする一方、実施の形態3においては撮影条件に応じて注目画素の数を可変とする。
一般に露光時間が短くもしくは温度が低い場合、孤立するノイズ画素がほとんどであるが、露光時間が長くなると、温度が高くなり複数の画素をひとかたまりとした孤立ノイズ(以下、連続孤立ノイズと言う。)が増加することが経験則により知られている。このような場合を考慮し、撮影条件に応じて注目画素として同時に複数の画素を選択可能とする。
次に、2連続孤立ノイズを除去する場合には、2つの連続する画素を1の注目画素としてノイズ画素であるか否かの判断を行う。
この場合、注目画素が有する輝度レベルとして、注目画素を構成する2つの画素が有する輝度レベルの平均値でもよいし、輝度レベルが高い方、もしくは低い方の値を注目画素が有する輝度レベルとしてもよい。例えば、輝点モデルであるか否かの判断をする時は、輝度レベルが高い方を用い、黒点モデルであるか否かの判断をする時は、輝度レベルが低い方を用いることができる。逆に、輝点モデルであるか否かの判断をする時は、輝度レベルが低い方を用い、黒点モデルであるか否かの判断をする時は、輝度レベルが高い方を用いても良い。これにより、ノイズであるか否かの判断基準を変化させることができる。
3連続孤立ノイズを除去する場合には、上記2連続孤立ノイズを除去する場合と同様に、3つの連続する画素を1の注目画素として、ノイズ画素であるか否かの判断を行う。
なお、2連続孤立ノイズを除去するか、もしくは3連続ノイズを除去するか、また、注目画素の輝度レベルの決定方法は、撮影条件によって可変とする。
図7の2連続孤立ノイズを除去する場合、2画素の間隔でノイズ判断する必要がある。まずノイズ画素IO1の画素レベルを式(1)で補正し、次にノイズ画素IO2の画素レベルを式(1)で補正していく。この時、補正対象の画素(IO1、IO2)及び補正に用いる画素方向(縦、横及び斜め)に合わせて、IA1、IA2、IB1、IB2、IC、IDを使い分ける。
また図8は3連続孤立ノイズを除去する場合であり、まずノイズ画素IO1の画素レベルを式(1)で補正し、次にノイズ画素IO2の画素レベルを式(1)で補正し、最後にノイズ画素IO3の画素レベルを式(1)で補正していく。このときも、2連続孤立ノイズを除去する場合と同様に、補正対象の画素(IO1、IO2及びIO3)に合わせて、周辺の画素を使い分ける。
なお、実施の形態2および3において、撮影条件によってノイズ除去の方法を可変とする実施の形態について説明を行ったが、撮影条件に応じて閾値1ないし3を設定してもよい。また、各撮影条件において最適なパラメータを予め保存しておいてもよい。
なお、ノイズ除去パラメータの最適値はCCDの特性により設定しても良いし、実験的に最適なノイズ除去パラメータを測定してもよい。
そして、得られた最適パラメータをROM11に記録しておくことで、処理の迅速を図る構成を採用してもよい。
加えて、閾値1および2の値が小さければ小さいほどノイズ除去の強度が強くなり、閾値3の値が大きければ大きいほどエッジ付近のノイズを除去する特性も考慮してパラメータを設定してもよい。
また、これら設定した最適パラメータをROM11に記録しておくことで、処理の迅速を図る構成を採用してもよいことは言うまでもない。なお、ROM11を本発明のノイズ除去装置の外部に設け、外部に設けられたROM11から最適パラメータを入力しても構わない。
なお、記憶媒体としては、CD−ROMのみならず、DVDなどの各種の光ディスク、各種光磁気ディスク、フロッピー(登録商標)ディスクなどの各種磁気ディスク、半導体メモリ等、各種方式のメディアを用いることができる。また、インターネットなどのネットワークからプログラムをダウンロードし、HDD25にインストールするようにしてもよい。この場合に、送信側のサーバでプログラムを記憶している記憶装置も、この発明の記憶媒体である。なお、プログラムは、所定のOS上で動作するものであってもよいし、その場合に後述の各種処理の一部の実行をOSに肩代わりさせるものであってもよいし、ワープロソフトなど所定のアプリケーションソフトやOSなどを構成する一群のプログラムファイルの一部として含まれているものであってもよい。
また、ノイズモデルは、ノイズ画素のレベルがこのノイズ画素の周辺画素のレベルより大きい値を示す輝点モデルと、ノイズ画素のレベルがこのノイズ画素の周辺画素のレベルより小さい値を示す黒点モデルと、輝点モデル及び黒点モデルが共存する通常モデルと、を備えて構成されているので、ノイズの特性に適応した最適なノイズ除去を行うことができる。
画素補間手段は、注目画素のレベルをIO、注目画素の周辺に存在する画素のレベルをIA、IBとすると、IO=(IA+IB)/2により求められる画素のレベルにより注目画素を画素補間するので、ノイズ画素のレベルと周辺画素のレベルとの間で大きな値の変化が生じなくなる。
さらに、本発明のノイズ除去方法をコンピュータが制御可能なOSに従ってプログラミングすることにより、そのOSを備えたコンピュータであれば同じ処理方法により制御することができる。
そして、ノイズ除去プログラムをコンピュータが読み取り可能な形式で記録媒体に記録することにより、この記録媒体を持ち運ぶことにより何処でもプログラムを稼動することができる。
Claims (12)
- 撮影された画像における孤立ノイズを除去するノイズ除去手段を備えたノイズ除去装置であって、
前記ノイズ除去手段は、前記画像を走査しノイズ画素を検出するノイズ画素検出手段と、
検出されたノイズ画素のレベルを該ノイズ画素から所定の範囲に存在する画素のレベルのみに基づいて補正する画素補正手段と、
を備えたことを特徴とするノイズ除去装置。 - 前記ノイズ画素検出手段は、注目画素のレベルと該注目画素から所定の範囲に存在する画素のレベルとの差分が予め設定した第1の閾値より大きく、かつ、前記注目画素の周辺に存在する画素同士のレベルの差分が予め設定した第2の閾値より小さい場合、前記注目画素をノイズ画素として検出することを特徴とする請求項1に記載のノイズ除去装置。
- 前記画素補正手段は、前記ノイズ画素から所定の範囲に存在する複数の画素のレベルの平均値により前記ノイズ画素のレベルを補正することを特徴とする請求項1又は2に記載のノイズ除去装置。
- 前記ノイズ画素検出手段は、前記撮影の際の撮影条件に基づいて前記所定の範囲を定めることを特徴とする請求項1乃至3の何れか一項に記載のノイズ除去装置。
- 前記撮影条件には、撮影時の露光時間、温度、および撮影装置の感度のうち少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項4に記載のノイズ除去装置。
- 撮影された画像における孤立ノイズを除去するノイズ除去方法であって、
前記画像を走査しノイズ画素を検出するノイズ画素検出ステップと、
検出されたノイズ画素のレベルを該ノイズ画素から所定の範囲に存在する画素のレベルのみに基づいて補正する画素補正ステップと、を備えたことを特徴とするノイズ除去方法。 - 前記ノイズ画素検出ステップは、注目画素のレベルと該注目画素から所定の範囲に存在する画素のレベルとの差分が予め設定した第1の閾値より大きく、かつ、前記注目画素の周辺に存在する画素同士のレベルとの差分が予め設定した第2の閾値より小さい場合、前記注目画素をノイズ画素として検出することを特徴とする請求項6に記載のノイズ除去方法。
- 前記画素補正ステップは、前記ノイズ画素から所定の範囲に存在する複数の画素のレベルの平均値により前記ノイズ画素のレベルを補正することを特徴とする請求項6又は7に記載のノイズ除去方法。
- 前記ノイズ画素検出ステップは、前記撮影の際の撮影条件に基づいて前記所定の範囲を定めることを特徴とする請求項6乃至8の何れか一項に記載のノイズ除去方法。
- 前記撮影条件には、撮影時の露光時間、温度、および撮影装置の感度のうち少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項9に記載のノイズ除去方法。
- 請求項6乃至10の何れか一項に記載のノイズ除去方法をコンピュータが制御可能にプログラミングしたことを特徴とするノイズ除去プログラム。
- 請求項11に記載のノイズ除去プログラムをコンピュータが読み取り可能な形式で記録したことを特徴とする記録媒体。
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