JP2013050962A - 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび集積回路 - Google Patents

Abstract

【課題】ノイズ成分を増幅させることなく、入力信号を階調変換する。
【解決手段】階調変換部１００は入力信号ＩＳに階調変換を行って変換信号ＴＳを生成し、ノイズ低減度決定部２００は入力信号ＩＳと変換信号ＴＳに基づいて変換信号に適用するノイズ低減化処理の強さを表すノイズ低減度ＮＲを決定し、ノイズ低減化部３００はノイズ低減度ＮＲに基づいて変換信号ＴＳにノイズ低減化処理を施す。これにより、ノイズを強調することなく入力信号を階調変換することができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび集積回路に関し、特に、入力信号のノイズを強調することなく階調変換を行う画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび集積回路に関する。

一般に、撮像装置や表示装置では、入力信号の明暗やコントラストを補正するために階調変換が行われる。階調変換としては、画素単位の処理と、周辺領域を参照する処理とが知られている。
画素単位の処理とは、注目画素以外の画素は参照せず、注目画素の画素値のみに基づいて行う変換処理である。具体的な例としては、ＣＲＴ表示装置の光電変換特性を打ち消すために撮影画像に適用されるガンマ補正処理がある。
一方、周辺領域を参照する処理とは、注目画素の画素値だけでなく、注目画素の周辺領域あるいは画像全体の画素値も参照して行う変換処理である。具体的な例としては、入力信号における画素値の出現頻度分布を求め、入力信号において出現頻度が高い階調レベルに多くの階調を割り当てることで入力信号に対して階調変換を行うヒストグラム均等化法（ヒストグラム均等化法では、入力信号における出現頻度が高い階調値のとる範囲が狭い範囲である場合（一例として、８ビットデータの階調値において５〜２０の階調値をとる場合）、出力信号において広い範囲の階調値（一例として、１０〜１２０の階調値）をとるように階調変換される。）がある。また、別の具体例としては、注目画素の画素値と周辺領域の画素値の平均値（平均画素値）に基づいて変換処理を行う視覚処理がある。

これらの階調変換を入力信号に適用することで、明るさやコントラストの見え方（感じ方）が改善された変換信号が得られる。しかし、ガンマ補正のように画素値が小さい画素を高いゲインをもって処理すると、入力信号にわずかに生じていたノイズ成分が増幅され、Ｓ／Ｎ比が大幅に劣化する。この課題を改善する技術として、画素値が小さい画素には、その変換信号に対してノイズ低減化処理を施す技術が開示されている（例えば、特許文献１）。この技術は、階調変換の入出力特性を表すガンマ曲線の傾きが所定の閾値よりも大きな画素に対してのみノイズ低減化処理を施すようにしている。ガンマ補正のようにあらかじめ階調変換の入出力特性が決まっていて、その入出力特性が単調増加特性をもち、さらに、その入出力特性を表す入出力特性曲線の傾きが単調減少特性をもつ場合には、入力信号が低レベル（階調値が小さい入力信号のレベル）になるほどゲインが大きくなるため、閾値値以下の入力信号を検出することによりＳ／Ｎ比が劣化する画素、すなわち、画素値の小さい画素で、高いゲインをもって処理される画素が特定される。このようにして特定された画素にノイズ低減化処理を施すことにより、暗部のＳ／Ｎ比劣化を改善することが可能となる。
特開２００１−３０９１７７号公報

しかし、ヒストグラム均等化法や視覚処理のような周辺領域を参照する処理では、入力信号における画素値の頻度分布や注目画素周辺の平均画素値に応じて階調変換の入出力特性が画像ごと、あるいは、画素ごとに変化する。これら周辺領域を参照する処理に、ガンマ補正のような従来手法を適用するためには、階調変換の入出力特性曲線の傾きが所定の閾値より小さくなる画素値をあらかじめ算出しておくことはできないので、動画に適用する場合には、フレームごと（またはフィールドごと）、あるいは、画素ごとに得られた階調変換の入出力特性に対して探索処理を行い、得られた階調変換の入出力特性曲線の傾きの閾値に対応する入力信号の画素レベル（画素値）を算出する必要がある。しかし、この処理には多量の演算が必要となる。
また、一般の階調変換では、ガンマ補正のように入出力特性の入出力特性曲線の傾きが単調減少する保証はないため、傾きが閾値以下になる画素値という判断基準は、ノイズ低減化処理を適用する入力信号の画素レベル（画素値）の範囲を一意に決定できない可能性もある。

また、閾値処理によってノイズ低減化処理を適用するか否かを画素ごとに切り替えるだけの処理であるため、各画素に適した強さでノイズ低減化処理を施すこともできない。
本発明は、注目画素のみを参照する階調変換の場合だけでなく、注目画素の周辺領域を参照する階調変換の場合にも、ノイズ成分の増幅によるＳ／Ｎ比の劣化度合いに応じて、注目画素ごとに異なる強さでノイズ低減化処理を施すことが可能な画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび集積回路を提供することを目的とする。

本発明の一見地に係る画像処理装置は、画像を形成する画素データからなる入力信号に階調変換を行って変換信号を得る階調変換部と、入力信号の信号レベルと、変換信号の入力信号に対する比（＝（変換信号）／（入力信号）である階調変換ゲインとの両方に基づいて、変換信号に対するノイズ低減化処理を施すノイズ低減化部と、を備える。
画像処理装置のノイズ低減化部は、入力信号の信号レベルとして任意のレベルＩ１を持つ２点Ｐ１、Ｐ２に対して階調変換を施し異なる二つの階調変換ゲインＧ１、Ｇ２が得られ、Ｇ１＞Ｇ２のとき、Ｐ１におけるノイズ低減度をＰ２におけるノイズ低減度より大きくし、且つ、入力信号の信号レベルとしてＩ１よりも大きい任意のレベルＩ３を持つ点Ｐ３におけるノイズ低減度をＰ１における前記ノイズ低減度より小さくすることを特徴とする。

任意のレベルＩ１は、所定の閾値よりも小さいことを特徴としてもよい。

本発明の他の見地に係る画像処理方法は、画像を形成する画素データからなる入力信号に階調変換を行って変換信号を得る階調変換ステップと、入力信号の信号レベルと、変換信号の入力信号に対する比（＝（変換信号）／（入力信号）である階調変換ゲインとの両方に基づいて、変換信号に対するノイズ低減化処理を施すノイズ低減化ステップと、を有する。
画像処理方法のノイズ低減化ステップは、入力信号の信号レベルとして任意のレベルＩ１を持つ２点Ｐ１、Ｐ２に対して階調変換を施し異なる二つの階調変換ゲインＧ１、Ｇ２が得られ、Ｇ１＞Ｇ２のとき、Ｐ１におけるノイズ低減度をＰ２におけるノイズ低減度より大きくし、且つ、入力信号の信号レベルとしてＩ１よりも大きい任意のレベルＩ３を持つ点Ｐ３におけるノイズ低減度をＰ１におけるノイズ低減度より小さくすることを特徴とする。

第１の発明は、画像を形成する画素データからなる入力信号に階調変換を行って変換信号を得る階調変換部と、入力信号および変換信号に基づいて変換信号に対するノイズ低減度を決定するノイズ低減度決定部と、ノイズ低減度に基づいて変換信号にノイズ低減化処理を施すノイズ低減化部と、を備える画像処理装置である。
この画像処理装置では、各画素の入力信号および変換信号からそれぞれ変換信号に適用するノイズ低減化処理の強さを表すノイズ低減度を算出し、この算出されたノイズ低減度の値に基づいてノイズ低減化処理の強さを調整することができる。これにより、階調変換に伴う各画素のノイズ成分の増幅度合いに応じたノイズ低減化処理を行うことが可能となる。
第２の発明は、第１の発明であって、階調変換部は、入力信号の画素データの階調値についてのヒストグラム情報に基づいて階調変換を行う。

この画像処理装置では、例えば、階調変換としてヒストグラム均等化法を用いる場合にも、階調変換に伴う各画素のノイズ成分の増幅度合いに応じたノイズ低減化処理を行うことが可能となる。
第３の発明は、第１の発明であって、階調変換部は、入力信号の注目画素データおよび注目画素データの周辺画素データに対して所定の処理を行った信号に基づいて階調変換を行う。
この画像処理装置では、入力信号に対して視覚処理を施す場合にも、ノイズの強調を抑えた変換処理を行うことができる。ここで、視覚処理（空間視覚処理）とは、注目画素（領域）の周囲の明るさに応じて変化する階調特性を用いて、注目画素（領域）に階調補正を行う処理のことをいう。例えば、入力信号における注目画素の階調値が小さい階調値（例えば、８ビットの階調値で「５０」）である場合であって、かつ、注目画素の周辺の明るさが暗い場合（例えば、８ビットの階調値で「２０」）には、注目画素の階調値を大きな階調値（例えば、８ビットの階調値で「１５０」）となるように階調補正を行う。逆に、入力信号における注目画素の階調値が小さい階調値（例えば、８ビットの階調値で「５０」）である場合であって、かつ、注目画素の周辺の明るさが明るい場合（例えば、８ビットの階調値で「１００」）には、注目画素の階調値を小さな階調値（例えば、８ビットの階調値で「３０」）となるように階調補正を行う。このような処理が、空間視覚処理の一例である。

第４の発明は、第１の発明であって、ノイズ低減度決定部は、入力信号と変換信号との比に基づいてノイズ低減度を決定する。
これによれば、入力信号に適用されたゲインに基づいてノイズ低減化処理の強さを調整することができる。
第５の発明は、第１の発明であって、ノイズ低減度決定部は、入力信号と変換信号との比、および入力信号に基づいてノイズ低減度を決定する。
これによれば、入力信号、および、入力信号に適用されたゲインに基づいてノイズ低減化処理の強さを調整することができる。
第６の発明は、第５の発明であって、ノイズ低減度決定部は、変換信号の入力信号に対する比（＝（変換信号）／（入力信号））である階調変換ゲインが第１のゲイン用閾値より大きい場合で、かつ、入力信号の信号レベルが第１の信号レベル用閾値より小さい場合、ノイズ低減度を第１のノイズ低減度に設定する。また、ノイズ低減度決定部は、階調変換ゲインが第１のゲイン用閾値より小さい値である第２のゲイン用閾値より小さい場合で、かつ、入力信号の信号レベルが第１の信号レベル用閾値より小さい場合、ノイズ低減度を第１のノイズ低減度より小さい値である第２のノイズ低減度に設定する。また、ノイズ低減度決定部は、入力信号の信号レベルが第１の信号レベル用閾値より大きな値である第２の信号レベル用閾値より大きい場合、ノイズ低減度を第１のノイズ低減度より小さい値である第３のノイズ低減度に設定する。

この画像処理装置では、入力信号レベル（入力信号の画素データの階調値）が小さく、かつ、階調変換ゲインが大きい画素データについては、強いノイズ低減処理を施し、入力信号レベルが小さく、かつ、階調変換ゲインが小さい画素データについては、弱いノイズ低減処理を施す。また、入力信号レベルが大きい画素データについても、弱いノイズ低減処理を施す。
これにより、入力信号により形成される画像において暗い部分を構成する画素データについて、大きなゲインにより増幅させて出力信号を生成し、その出力信号を表示装置に表示させた場合であっても、表示画面において、ノイズ成分を抑制しつつ、当該画素データに対応する部分の明るさやコントラストを改善することができる。
第７の発明は、第５の発明であって、ノイズ低減度決定部は、変換信号の入力信号に対する比（＝（変換信号）／（入力信号））である階調変換ゲインが大きくなる程、ゲイン基準ノイズ低減度を大きな値に設定し、入力信号の信号レベルが大きくなる程、信号レベル基準ノイズ低減度を小さな値に設定する。そして、ノイズ低減度決定部は、ゲイン基準ノイズ低減度および信号レベル基準ノイズ低減度に基づいてノイズ低減度を決定する。

これにより、階調変換ゲインおよび入力信号の信号レベルに応じたノイズ低減処理を行うことができる。
なお、ここで、「階調変換ゲインが大きくなる程、ゲイン基準ノイズ低減度を大きな値に設定」するとは、例えば、階調変換ゲインの変化に対して、ゲイン基準ノイズ低減度が単調増加する関係をいう。また、厳密な単調増加だけでなく実質的な単調増加（一部、単調増加となっていない部分を含んでもよい。）をも含む。例えば、階調変換ゲインが所定の値（これを「第１ゲイン値」という。）より小さい場合、ゲイン基準ノイズ低減度を所定の値（これを「第１ゲイン基準ノイズ低減度」という。）に固定し、階調変換ゲインが第１ゲイン値以上で第２ゲイン値（＞第１ゲイン値）以下の場合、ゲイン基準ノイズ低減度を階調変換ゲインに対して単調増加する値とする。そして、階調変換ゲインが第２ゲイン値より大きい場合、第１ゲイン基準ノイズ低減度より大きな値とする。このような場合も含まれる。

また、ノイズ低減度決定部によるノイズ低減度を決定する方法として、例えば、ゲイン基準ノイズ低減度と信号レベル基準ノイズ低減度との平均値（相加平均値および相乗平均値を含む。）を求め、その平均値をノイズ低減度に決定する方法や、ゲイン基準ノイズ低減度と信号レベル基準ノイズ低減度との重み付け平均値を求め、その重み付け平均値をノイズ低減度に決定する方法を用いるとよい。なお、ここで、重み付け平均値とは、ゲイン基準ノイズ低減度と信号レベル基準ノイズ低減度との小さい方の値（これを「値Ａ」といい、大きい方の値を「値Ｂ」という。）をまず求め、値Ａについて大きな重み付けを行い、値Ｂについては小さい重み付けを行い、その後、平均処理を行い、求めた値である。例えば、（重み付け平均値）＝（（値Ａ）×３＋（値Ｂ））／４により、重み付け平均値を求めることができる。

第８の発明は、第７の発明であって、ノイズ低減度決定部は、ゲイン基準ノイズ低減度と信号レベル基準ノイズ低減度との小さい方の値をノイズ低減度に設定する。
これにより、入力信号により形成される画像において暗い部分を構成する画素データについて、大きなゲインにより増幅させて出力信号を生成し、その出力信号を表示装置に表示させた場合であっても、表示画面において、ノイズ成分を抑制しつつ、当該画素データに対応する部分の明るさやコントラストを改善することができる。
第９の発明は、第５の発明であって、ノイズ低減度決定部は、第１ノイズ低減度算出部と、第２ノイズ低減度算出部と、ノイズ低減度出力部と、を有する。第１ノイズ低減度算出部は、入力信号の信号レベルが所定の信号レベル用閾値より大きい場合、入力信号の信号レベルが所定の信号レベル用閾値以下である場合よりも小さな値の信号レベル基準ノイズ低減度を出力する。第２ノイズ低減度算出部は、変換信号の入力信号に対する比（＝（変換信号）／（入力信号））である階調変換ゲインが所定のゲイン用閾値より大きい場合、階調変換ゲインが所定のゲイン用閾値以下である場合よりも大きな値のゲイン基準ノイズ低減度を出力する。ノイズ低減度出力部は、信号レベル基準ノイズ低減度とゲイン基準ノイズ低減度とに基づいて算出した値をノイズ低減度に設定する。

これにより、階調変換ゲインおよび入力信号の信号レベルに応じたノイズ低減処理を行うことができる。
第１０の発明は、第９の発明であって、ノイズ低減度出力部は、信号レベル基準ノイズ低減度とゲイン基準ノイズ低減度との小さい方の値をノイズ低減度に設定する。
この構成により、入力信号レベル（入力信号の画素データの階調値）が小さく、かつ、階調変換ゲインが大きい画素データについては、強いノイズ低減処理を施し、入力信号レベルが小さく、かつ、階調変換ゲインが小さい画素データについては、弱いノイズ低減処理を施すことができる。また、入力信号レベルが大きい画素データについても、弱いノイズ低減処理を施すことができる。
これにより、入力信号により形成される画像において暗い部分を構成する画素データについて、大きなゲインにより増幅させて出力信号を生成し、その出力信号を表示装置に表示させた場合であっても、表示画面において、ノイズ成分を抑制しつつ、当該画素データに対応する部分の明るさやコントラストを改善することができる。
第１１の発明は、画像を形成する画素データからなる入力信号を変換するためのゲインを算出するゲイン算出部と、ゲインを入力信号に乗算して変換信号を得る乗算部と、ゲインに基づいて変換信号に対するノイズ低減度を決定するノイズ低減度決定部と、ノイズ低減度に基づいて変換信号にノイズ低減化処理を施すノイズ低減化部と、を備える画像処理装置である。

この構成によれば、各画素の入力信号およびゲインから、それぞれ変換信号に適用するノイズ低減化処理の強さを表すノイズ低減度を算出し、この算出されたノイズ低減度の値に基づいてノイズ低減化処理の強さを調整することができる。これにより、階調変換に伴う各画素のノイズ成分の増幅度合いに応じたノイズ低減化処理を行うことが可能となる。

第１２の発明は、第１１の発明であって、ノイズ低減度決定部は、さらに入力信号にも基づいて変換信号に対するノイズ低減度を決定する。
第１３の発明は、第１１の発明であって、ゲイン算出部は、入力信号の画素データの階調値についてのヒストグラム情報に基づいてゲインを算出する。
この画像処理装置では、例えば、ヒストグラム均等化法を施す場合にも、階調変換に伴う各画素のノイズ成分の増幅度合いに応じたノイズ低減化処理を行うことが可能となる。

第１４の発明は、第１１の発明であって、ゲイン算出部は、入力信号の注目画素データおよび注目画素データの周辺画素データに対して所定の処理を行った信号に基づいてゲインを算出する。
これによれば、入力信号に対して視覚処理を施す場合にも、階調変換に伴う各画素のノイズ成分の増幅度合いに応じたノイズ低減化処理を行うことが可能となる。
第１５の発明は、第１２の発明であって、ノイズ低減度決定部は、変換信号のゲインが第１のゲイン用閾値より大きい場合で、かつ、入力信号の信号レベルが第１の信号レベル用閾値より小さい場合、ノイズ低減度を第１のノイズ低減度に設定する。また、ノイズ低減度決定部は、ゲインが第１のゲイン用閾値より小さい値である第２のゲイン用閾値より小さい場合で、かつ、入力信号の信号レベルが第１の信号レベル用閾値より小さい場合、ノイズ低減度を第１のノイズ低減度より小さい値である第２のノイズ低減度に設定する。また、ノイズ低減度決定部は、入力信号の信号レベルが第１の信号レベル用閾値より大きな値である第２の信号レベル用閾値より大きい場合、ノイズ低減度を第１のノイズ低減度より小さい値である第３のノイズ低減度に設定する。

この画像処理装置では、入力信号レベル（入力信号の画素データの階調値）が小さく、かつ、変換信号のゲインが大きい画素データについては、強いノイズ低減処理を施し、入力信号レベルが小さく、かつ、変換信号のゲインが小さい画素データについては、弱いノイズ低減処理を施す。また、入力信号レベルが大きい画素データについても、弱いノイズ低減処理を施す。
これにより、入力信号により形成される画像において暗い部分を構成する画素データについて、大きなゲインにより増幅させて出力信号を生成し、その出力信号を表示装置に表示させた場合であっても、表示画面において、ノイズ成分を抑制しつつ、当該画素データに対応する部分の明るさやコントラストを改善することができる。
第１６の発明は、第１２の発明であって、ノイズ低減度決定部は、ゲインが大きくなる程、ゲイン基準ノイズ低減度を大きな値に設定し、入力信号の信号レベルが大きくなる程、信号レベル基準ノイズ低減度を小さな値に設定し、ゲイン基準ノイズ低減度および信号レベル基準ノイズ低減度に基づいてノイズ低減度を決定する。

これにより、階調変換ゲインおよび入力信号の信号レベルに応じたノイズ低減処理を行うことができる。
なお、ここで、「ゲインが大きくなる程、ゲイン基準ノイズ低減度を大きな値に設定」するとは、例えば、ゲインの変化に対して、ゲイン基準ノイズ低減度が単調増加する関係をいう。また、厳密な単調増加だけでなく実質的な単調増加（一部、単調増加となっていない部分を含んでもよい。）をも含む。例えば、ゲインが所定の値（これを「第３ゲイン値」という。）より小さい場合、ゲイン基準ノイズ低減度を所定の値（これを「第３ゲイン基準ノイズ低減度」という。）に固定し、ゲインが第３ゲイン値以上で第４ゲイン値（＞第３ゲイン値）以下の場合、ゲイン基準ノイズ低減度をゲインに対して単調増加する値とする。そして、ゲインが第４ゲイン値より大きい場合、第３ゲイン基準ノイズ低減度より大きな値とする。このような場合も含まれる。

また、ノイズ低減度決定部によるノイズ低減度を決定する方法として、例えば、ゲイン基準ノイズ低減度と信号レベル基準ノイズ低減度との平均値（相加平均値および相乗平均値を含む。）を求め、その平均値をノイズ低減度に決定する方法や、ゲイン基準ノイズ低減度と信号レベル基準ノイズ低減度との重み付け平均値を求め、その重み付け平均値をノイズ低減度に決定する方法を用いるとよい。
第１７の発明は、第１６の発明であって、ノイズ低減度決定部は、ゲイン基準ノイズ低減度と信号レベル基準ノイズ低減度との小さい方の値をノイズ低減度に設定する。
これにより、入力信号により形成される画像において暗い部分を構成する画素データについて、大きなゲインにより増幅させて出力信号を生成し、その出力信号を表示装置に表示させた場合であっても、表示画面において、ノイズ成分を抑制しつつ、当該画素データに対応する部分の明るさやコントラストを改善することができる。

第１８の発明は、第１２の発明であって、ノイズ低減度決定部は、第１ノイズ低減度算出部と、第２ノイズ低減度算出部と、ノイズ低減度出力部と、を有する。第１ノイズ低減度算出部は、入力信号の信号レベルが所定の信号レベル用閾値より大きい場合、入力信号の信号レベルが所定の信号レベル用閾値以下である場合よりも小さな値の信号レベル基準ノイズ低減度を出力する。第２ノイズ低減度算出部は、ゲインが所定のゲイン用閾値より大きい場合、ゲインが所定のゲイン用閾値以下である場合よりも大きな値のゲイン基準ノイズ低減度を出力する。ノイズ低減度出力部は、信号レベル基準ノイズ低減度とゲイン基準ノイズ低減度とに基づいて算出した値をノイズ低減度に設定する。
これにより、階調変換ゲインおよび入力信号の信号レベルに応じたノイズ低減処理を行うことができる。

第１９の発明は、第１８の発明であって、ノイズ低減度出力部は、信号レベル基準ノイズ低減度とゲイン基準ノイズ低減度との小さい方の値をノイズ低減度に設定する。
この画像処理装置では、入力信号レベル（入力信号の画素データの階調値）が小さく、かつ、変換信号のゲインが大きい画素データについては、強いノイズ低減処理を施し、入力信号レベルが小さく、かつ、変換信号のゲインが小さい画素データについては、弱いノイズ低減処理を施す。また、入力信号レベルが大きい画素データについても、弱いノイズ低減処理を施す。
これにより、入力信号により形成される画像において暗い部分を構成する画素データについて、大きなゲインにより増幅させて出力信号を生成し、その出力信号を表示装置に表示させた場合であっても、表示画面において、ノイズ成分を抑制しつつ、当該画素データに対応する部分の明るさやコントラストを改善することができる。

第２０の発明は、画像を形成する画素データからなる入力信号に階調変換を行って変換信号を得る階調変換ステップと、入力信号および変換信号に基づいて変換信号に対するノイズ低減度を決定するノイズ低減度決定ステップと、ノイズ低減度に基づいて変換信号にノイズ低減化処理を施すノイズ低減化ステップと、を備える画像処理方法である。
この構成によれば、各画素の入力信号および変換信号から、それぞれ変換信号に適用するノイズ低減化処理の強さを表すノイズ低減度を算出し、この算出されたノイズ低減度の値に基づいてノイズ低減化処理の強さを調整することができる。これにより、階調変換に伴う各画素のノイズ成分の増幅度合いに応じたノイズ低減化処理を行うことが可能となる。
第２１の発明は、画像を形成する画素データからなる入力信号を変換するためのゲインを算出するゲイン算出ステップと、ゲインを入力信号に乗算して変換信号を得る乗算ステップと、ゲインに基づいて変換信号に対するノイズ低減度を決定するノイズ低減度決定ステップと、ノイズ低減度に基づいて変換信号にノイズ低減化処理を施すノイズ低減化ステップと、を備える画像処理方法である。

この構成によれば、各画素の入力信号およびゲインから、それぞれ変換信号に適用するノイズ低減化処理の強さを表すノイズ低減度を算出し、この値に基づいてノイズ低減化処理の強さを調整することができる。これにより、階調変換に伴う各画素のノイズ成分の増幅度合いに応じたノイズ低減化処理を行うことが可能となる。
第２２の発明は、第２１の発明であって、ノイズ低減度決定ステップでは、さらに入力信号にも基づいて変換信号に対するノイズ低減度を決定する。
第２３の発明は、コンピュータに、画像を形成する画素データからなる入力信号に階調変換を行って変換信号を得る階調変換ステップと、入力信号および変換信号に基づいて変換信号に対するノイズ低減度を決定するノイズ低減度決定ステップと、ノイズ低減度に基づいて変換信号にノイズ低減化処理を施すノイズ低減化ステップと、を実行させるための画像処理プログラムである。

この構成によれば、各画素の入力信号および変換信号から、それぞれ変換信号に適用するノイズ低減化処理の強さを表すノイズ低減度を算出し、この値に基づいてノイズ低減化処理の強さを調整することができる。これにより、階調変換に伴う各画素のノイズ成分の増幅度合いに応じたノイズ低減化処理を行うことが可能となる。
第２４の発明は、コンピュータに、画像を形成する画素データからなる入力信号を変換するためのゲインを算出するゲイン算出ステップと、ゲインを入力信号に乗算して変換信号を得る乗算ステップと、ゲインに基づいて変換信号に適用するノイズ低減度を決定するノイズ低減度決定ステップと、ノイズ低減度に基づいて変換信号のノイズを低減化するノイズ低減化ステップと、を実行させるための画像処理プログラムである。
この構成によれば、各画素の入力信号およびゲインから、それぞれ変換信号に適用するノイズ低減化処理の強さを表すノイズ低減度を算出し、この算出されたノイズ低減度の値に基づいてノイズ低減化処理の強さを調整することができる。これにより、階調変換に伴う各画素のノイズ成分の増幅度合いに応じたノイズ低減化処理を行うことが可能となる。

第２５の発明は、第２４の発明であって、ノイズ低減度決定ステップでは、さらに入力信号にも基づいて変換信号に対するノイズ低減度を決定する。
第２６の発明は、画像を形成する画素データからなる入力信号に階調変換を行って変換信号を得る階調変換部と、入力信号および変換信号に基づいて変換信号に対するノイズ低減度を決定するノイズ低減度決定部と、ノイズ低減度に基づいて変換信号にノイズ低減化処理を施すノイズ低減化部と、を備える集積回路。
これにより、第１の発明と同様の効果を奏する集積回路を実現することができる。
第２７の発明は、画像を形成する画素データからなる入力信号を変換するためのゲインを算出するゲイン算出部と、ゲインを入力信号に乗算して変換信号を得る乗算部と、ゲインに基づいて変換信号に対するノイズ低減度を決定するノイズ低減度決定部と、ノイズ低減度に基づいて変換信号にノイズ低減化処理を施すノイズ低減化部と、を備える集積回路。

これにより、第１１の発明と同様の効果を奏する集積回路を実現することができる。

本発明では、注目画素のみを参照する階調変換の場合だけでなく、注目画素の周辺領域を参照する階調変換の場合にも、ノイズ成分の増幅によるＳ／Ｎ比の劣化度合いに応じて、注目画素ごとに異なる強さでノイズ低減化処理を施すことが可能な画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび集積回路を提供することができる。
したがって、本発明によれば、ノイズ成分を増幅させることなく、入力信号を階調変換することができる。

本発明の第１実施形態における画像処理装置のブロック図 同実施形態における階調変換部のブロック図 同実施形態におけるノイズ低減度決定部のブロック図 同実施形態における第１ノイズ低減度算出部における入力信号と第１ノイズ低減度の関係を示す図 同実施形態における第２ノイズ低減度算出部における変換信号と入力信号の比と第２ノイズ低減度の関係を示す図 同実施形態におけるノイズ低減化部のブロック図 同実施形態における階調変換部の変形例のブロック図 同実施形態における視覚処理の入力信号と変換信号の関係を示す図 本発明の第２実施形態における画像処理装置のブロック図 同実施形態におけるゲイン算出部のブロック図 同実施形態におけるゲイン算出部の変形例のブロック図 同実施形態における視覚処理の入力信号とゲインの関係を示す図 同実施形態におけるノイズ低減度決定部のブロック図 同実施形態におけるゲインと第２ノイズ低減度の関係を示す図

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。
［第１実施形態］
本発明の第１実施形態に係る画像処理装置に関して、図１〜図３を用いて説明する。
図１は、本発明の第１実施形態に係る画像処理装置１０００の構成を示すブロック図である。
図１に示すように、画像処理装置１０００は、入力信号ＩＳから変換信号ＴＳを算出する階調変換部１００と、入力信号ＩＳおよび変換信号ＴＳに基づいてノイズ低減度ＮＲを決定するノイズ低減度決定部２００と、ノイズ低減度ＮＲに基づいて変換信号ＴＳにノイズ低減化処理を施し、出力信号ＯＳを得るノイズ低減化部３００とを備えている。
この構成により、ノイズ低減度決定部２００は、階調変換部１００においてノイズ成分が増幅される度合いに基づいて各画素に適用するノイズ低減度を決定し、さらにノイズ低減化部３００は、ノイズ低減度決定部２００において算出されたノイズ低減度ＮＲに基づいてノイズ低減化処理を施すことができる。これにより、入力信号を階調変換する際にノイズ成分を増幅させることなく、好ましい階調性を有する画像を再現することが可能となる。

以下、図１の各機能部について説明する。
階調変換部１００は、入力信号ＩＳを入力とし、入力信号ＩＳに対して明るさやコントラストを補正する階調変換を行い、変換信号ＴＳを生成し、変換信号ＴＳをノイズ低減化部３００およびノイズ低減度決定部２００に出力する。階調変換部１００における階調変換において、たとえば、画像全体のヒストグラム情報に基づいて入力信号ＩＳの階調変換を行うヒストグラム均等化法を適用することができる。図２は、ヒストグラム均等化法により階調変換を行う階調変換部１００の構成を示すブロック図である。
図２に示すように、まず、ヒストグラム算出部１０１は、入力信号ＩＳからヒストグラム情報ＨＧを算出し、ヒストグラム情報ＨＧを入出力特性決定部１０２に出力する。つぎに、入出力特性決定部１０２は、ヒストグラム情報ＨＧを入力とし、ヒストグラム算出部１０１で算出されたヒストグラム情報ＨＧに基づき、出現頻度の高い階調レベル（階調値）に多くの階調を割り当てるように入出力特性ＨＣを決定する。そして、入出力特性決定部１０２は、入出力特性ＨＣを構成するデータを階調処理部１０３に出力する。

ここで、階調処理部１０３は、入出力特性ＨＣを構成するデータを入力とし、入出力特性決定部１０２により算出された入出力特性ＨＣにしたがって、注目画素の入力信号ＩＳを変換し、変換信号ＴＳを取得する。そして、階調処理部１０３は、取得した変換信号ＴＳをノイズ低減化部３００およびノイズ低減度決定部２００に出力する。
なお、階調変換の方法は、図２に示す階調変換部１００により実現される方法に限定されない。また、階調変換部１００の構成は、図２に示す構成に限定されない。
＜変形例（空間視覚処理）＞
以下、階調変換の方法として、前述した階調変換の方法とは別の階調変換の方法を用いた変形例について説明する。
ここで示す変形例に係る階調変換の方法は、入力信号の注目画素と、注目画素の周辺画素に対して所定の処理を行った信号に基づいて階調変換を行う視覚処理による方法である。

図７は、本変形例に係る視覚処理による階調変換を行う階調変換部１５０の構成を示すブロック図である。図７に示すように、階調変換部１５０は、入力信号ＩＳから周辺画像情報を含む周辺画像信号ＵＳを抽出する空間処理部１５１と、周辺画像信号ＵＳにしたがって入力信号ＩＳを視覚処理した変換信号ＴＳを算出する視覚処理部１５２と、を備えている。
ここで、空間処理部１５１は、入力信号ＩＳの注目画素と周辺画素に対してフィルタ処理を行う。空間処理部１５１は、たとえば、入力信号ＩＳの注目画素と周辺画素に対して、以下のローパスフィルタ処理を施して、周辺画像信号ＵＳを算出する。
ＵＳ＝（Σ［Ｗｉｊ］×[Ａｉｊ]）÷（Σ［Ｗｉｊ］）
ここで、［Ｗｉｊ］は注目画素および周辺画素において、ｉ行ｊ列目に位置する画素の重み係数であり、［Ａｉｊ］は注目画素および周辺画素において、ｉ行ｊ列目に位置する画素の値である。また、「Σ」は注目画素および周辺画素のそれぞれの画素についての値の合計の計算（数列の和の計算）を行うことを意味している。

なお、画素値の差の絶対値が大きいほど小さい値の重み係数が与えられるようにしてもよいし、注目画素からの距離が大きい画素ほど小さい重み係数を与えるようにしてもよい。
つぎに、視覚処理部１５２は、入力信号ＩＳと空間処理部からの出力である周辺画像信号ＵＳを入力とし、周辺画像信号ＵＳにしたがって入力信号ＩＳの階調変換を行うことで、変換信号ＴＳを生成し、変換信号ＴＳを出力する。視覚処理部１５２は、たとえば、図８に示す２次元階調変換特性に基づいて階調変換を行うことができる。ここで、２次元階調変換とは、周辺画像信号ＵＳと入力信号ＩＳとの２つの入力に対して出力の値が決定される階調変換をいう。
図８に２次元階調変換特性のグラフを示す。図８において、横軸に入力信号ＩＳの画素値（階調値）をとり、縦軸に変換信号ＴＳの画素値（階調値）をとっている。なお、図８において、入力信号および変換信号ＴＳは、８ビットの信号とし、その画素値（階調値）のとる範囲は、０〜２５５の値としている。

図８に示すように、２次元階調変換は、周辺画像信号ＵＳの信号レベル（階調値）、ＵＳ０からＵＳｎ（ｎは信号レベル（階調値）に対応づけられた整数）に応じて所定の階調変換特性を持つ。つまり、２次元階調変換は、周辺画像信号ＵＳの信号レベル（階調値）に応じて、階調変換曲線ＵＳ０〜ＵＳｎの内のいずれかが選択され、その選択された階調変換曲線により、入力信号ＩＳ（ＩＳの階調値）が変換信号ＴＳ（ＴＳの階調値）に変換されることで実現される。例えば、ＵＳ信号のレベル（階調値）が「１」であるとき、図８の階調変換曲線ＵＳ１が選択され、ＵＳ信号のレベル（階調値）が「１２０」であるとき、階調変換曲線ＵＳ１２０が選択される。ただし、階調変換曲線ＵＳ０〜ＵＳｎは、必ずしもＵＳ信号の階調値数に相当する数だけ用意しておく必要はなく、例えば、階調変換曲線ＵＳ０〜ＵＳｎをＵＳ信号の階調値数に相当する数より少ない数だけ用意しておき、用意されていない階調変換曲線については、用意された階調変換曲線から補間処理により、ＵＳ信号の階調値に対応する階調変換曲線を算出することで、２次元階調変換を実現するようにしてもよい。

２次元階調変換において、例えば、周辺画像信号ＵＳが８ビットの値とすると、２５６段階に分けられた階調変換特性があり、これらはそれぞれ所定のガンマ変換特性を持つ階調変換曲線として表すことができる。
図８に示すように、階調変換特性は、所定のガンマ変換特性を持つ複数の階調変換曲線で表現され、複数の階調変換曲線は、周辺画像信号ＵＳの添え字について、出力が単調減少する関係にある（入力信号の階調値が同じ値である場合、周辺画像信号ＵＳの添え字（数）が大きくなる程、出力される階調値は小さな値となる）。なお、ここでいう「出力が単調減少する関係」とは、厳格に単調減少する関係に限定されず、周辺画像信号ＵＳの添え字について、出力が一部分単調減少でない箇所があったとしても、実質的に単調減少であればよい。

図８に示した２次元階調変換特性において、全ての入力信号ＩＳの画素の階調値に対して、（ＵＳ＝ＵＳ０の場合の出力値）≧（ＵＳ＝ＵＳ１の場合の出力値）≧・・・≧（ＵＳ＝ＵＳｎの場合の出力値）の関係を満たしている。この階調変換特性により局所領域のコントラストが強調される。
図８に示す２次元階調変換特性によれば、視覚処理部１５２は、入力信号ＩＳが値（階調値）「ａ」であるとき、周辺画像信号ＵＳに応じて、変換信号ＴＳの階調値は、「Ｐ」から「Ｑ」までの値をとりうる。すなわち、入力信号ＩＳが値（階調値）「ａ」であっても、周辺画像信号ＵＳに応じて、出力される変換信号ＴＳの値（階調値）は、「Ｐ」から「Ｑ」まで大きく変化する。
以上のように、変形例の階調変換部１５０によれば、画像中の画素ごとに周辺画像情報に応じた階調変換を施すことが可能となる。

つぎに、ノイズ低減度決定部２００では、入力信号ＩＳおよび変換信号ＴＳを入力とし、入力信号ＩＳおよび変換信号ＴＳから、変換信号ＴＳに施すノイズ低減化処理の強さを表すノイズ低減度ＮＲを算出する。そして、ノイズ低減度決定部２００は、算出したノイズ低減度ＮＲをノイズ低減化部３００に出力する。一般に、入力信号ＩＳの信号レベル（階調値）が小さい画素で、かつ、大きなゲイン値をもって階調変換される画素ほどノイズ成分が大幅に増幅される。このため、入力信号ＩＳの信号レベル（階調値）が小さいほど、また、階調変換のゲイン、すなわち、変換信号ＴＳと入力信号ＩＳとの比（＝（変換信号ＴＳの階調値）／（入力信号ＩＳの階調値））が大きいほど、ノイズ低減化処理を強く施すことが好ましい。
以下では、ノイズ低減度ＮＲは０から１までの値（実数値）をもち、この値が大きいほど、ノイズ低減化処理を強く施すことに対応するものとして説明する。

図３は、ノイズ低減度ＮＲを算出する処理を行うノイズ低減度決定部２００のブロック図を示している。
図３に示すように、ノイズ低減度決定部２００は、主に、入力信号ＩＳから第１ノイズ低減度ＮＲＡを算出する第１ノイズ低減度算出部２０１と、変換信号ＴＳと入力信号ＩＳとの比ＤＩＶ（＝（ＴＳの階調値）／（ＩＳの階調値））を算出する除算部２０２と、算出された比ＤＩＶの値から第２ノイズ低減度ＮＲＢを算出する第２ノイズ低減度算出部２０３と、第１ノイズ低減度ＮＲＡおよび第２ノイズ低減度ＮＲＢのうち小さい方を出力するノイズ低減度決定部としての最小値出力部２０４と、から構成される。
ここで、第１ノイズ低減度算出部２０１は、信号レベル（階調値）が小さい画素ほどノイズ低減化処理を強く施したいため、入力信号ＩＳの信号レベル（階調値）が小さいほど大きなノイズ低減度ＮＲＡが出力されることが好ましい。このような特性の一例を図４に示す。

一方、第２ノイズ低減度算出部２０３は、高いゲインをもって階調変換された画素ほどノイズ低減化処理を強く施したいため、変換信号ＴＳと入力信号ＩＳとの比ＤＩＶが大きいほど大きなノイズ低減度ＮＲＢが出力されることが好ましい。このような特性の一例を図５に示す。
つぎに、最小値出力部２０４において、第１ノイズ低減度算出部２０１で算出された第１ノイズ低減度ＮＲＡ、および、第２ノイズ低減度算出部２０３で算出された第２ノイズ低減度ＮＲＢのうち小さい方を出力することにより、入力信号ＩＳが、信号レベル（階調値）が小さい画素で、かつ、大きなゲインをもって階調変換された画素ほど、大きなノイズ低減度ＮＲを算出することができる。そして、ノイズ低減度決定部２００は、算出したノイズ低減度ＮＲをノイズ低減化部３００に出力する。

なお、最小値出力部２０４での処理は、上記の処理に限定されることはなく、例えば、第１ノイズ低減度ＮＲＡと第２ノイズ低減度ＮＲＢとの平均値（相加平均値および相乗平均値を含む。）を求め、その平均値をノイズ低減度ＮＲとする処理や、第１ノイズ低減度ＮＲＡと第２ノイズ低減度ＮＲＢとの重み付け平均値を求め、その重み付け平均値をノイズ低減度ＮＲとする処理であってもよい。ここで、重み付け平均値とは、第１ノイズ低減度ＮＲＡと第２ノイズ低減度ＮＲＢとの小さい方の値（この小さい方の値を「値Ａ」といい、大きい方の値を「値Ｂ」という。）をまず求め、値Ａについて大きな重み付けを行い、値Ｂについては小さい重み付けを行い、その後、平均処理を行い、求めた値である。例えば、（重み付け平均値）＝（（値Ａ）×３＋（値Ｂ））／４により、重み付け平均値を求めることができる。

つぎに、ノイズ低減化部３００では、ノイズ低減度ＮＲに基づいて変換信号ＴＳにノイズ低減化処理を行う。図６は、ノイズ低減度ＮＲに基づいてノイズ低減化処理の強さを調整するノイズ低減化部３００の構成の一例を示した図である。
図６に示すように、ノイズ低減化部３００は、主に、変換信号ＴＳを平滑化し、平滑化信号ＬＰＳを得る平滑化処理部３０１と、ノイズ低減度ＮＲに基づいて変換信号ＴＳと平滑化信号ＬＰＳを内分し、出力信号ＯＳを算出する内分処理部３０２と、から構成される。
ここで、平滑化処理部３０１は、注目画素周辺の複数の画素に、例えば、ローパスフィルタ処理を施すことによって実現できる。
また、内分処理部３０２での内分処理は、ノイズ低減度決定部２００において算出されたノイズ低減度ＮＲを用いて、以下の式による内分処理により実現することができる。

ＯＳ＝ＬＰＳ×ＮＲ＋ＴＳ×（１−ＮＲ）
この式に従えば、ノイズ低減度ＮＲが大きいときには平滑化信号ＬＰＳに大きな重みがかけられた出力となり、ノイズが強く除去された結果（出力）が得られる。逆に、ノイズ低減度ＮＲが小さいときには変換信号ＴＳに大きな重みがかけられた出力となり、ノイズが弱く除去された結果（出力）が得られる。
階調値の小さい注目画素（このような注目画素は、表示画面において暗く表示される。）に対応する入力信号ＩＳに対して大きなゲインをかける処理を行い、取得した出力信号ＯＳを表示装置に表示させた場合、表示画面において、ノイズが目立ちやすい。
つまり、階調値の小さい注目画素に対応する入力信号ＩＳは、注目画素の信号レベル（階調値）が小さいので、ノイズ成分が同じであれば、注目画素の信号レベル（階調値）が大きい場合と比べて、Ｓ／Ｎ比が悪い。そのため、そのＳ／Ｎ比の悪い信号を増幅させて得られた出力信号ＯＳを表示装置に表示させると、Ｓ／Ｎが悪い状態での表示となり、ノイズが目立ちやすい。

また、階調値の小さい注目画素に対して、ぼかすような処理（例えば、ＬＰＦをかける処理等）を施しても、視覚特性上、表示画面上での劣化は感知されにくい。
したがって、階調値が小さい画素に相当する部分で、かつ、大きなゲインにより増幅された部分については、強いノイズ低減化処理を行うことが好ましい。
一方、階調値の大きい注目画素に対応する入力信号ＩＳは、注目画素の信号レベル（階調値）が大きいので、ノイズ成分が同じであれば、注目画素の信号レベル（階調値）が小さい場合と比べて、Ｓ／Ｎ比が良い。そのため、表示画面において、大きなゲインにより増幅された場合であっても、表示画面上でノイズは目立ちにくい。
逆に、階調値の大きい注目画素に対して、ぼかすような処理（例えば、ＬＰＦをかける処理等）を施すと、視覚特性上、表示画面上での劣化が感知されやすい。

したがって、階調値が大きい画素に相当する部分については、弱いノイズ低減化処理を行うことが好ましい。
以上のような考え方に基づき、図４に示した特性、図５に示した特性、およびノイズ低減度決定部２００の構成が決定されている。なお、上記考え方に基づいているものであれば、図４に示した特性、図５に示した特性、およびノイズ低減度決定部２００の構成を、他のものに変更できることは言うまでもない。
以上のように、本実施形態に係る画像処理装置１０００によれば、入力信号ＩＳの信号レベル（階調値）と、入力信号ＩＳを変換信号ＴＳに階調変換した場合のゲインの値とから各画素のノイズ成分が増幅された度合いが分かるので、そのノイズ成分の増幅度合いに応じて適切な強さのノイズ低減化処理を施すことで、ノイズ成分が抑制され、かつ、好ましい階調特性を有する出力信号ＯＳを取得することができる。本実施形態に係る画像処理装置１０００では、入力信号ＩＳのノイズ成分を増幅させることなく、入力信号ＩＳに好ましい階調変換を施し、出力信号ＯＳとして出力することができるので、本実施形態に係る画像処理装置１０００から出力された出力信号ＯＳを、表示装置（不図示）に画像（映像）として表示させることにより、好ましい階調性を有する画像（映像）を再現することが可能となる。

なお、ノイズ低減度ＮＲは、変換信号ＴＳと入力信号ＩＳとの比ＤＩＶだけから算出するようにしてもよい。これにより、入力信号ＩＳの値にかかわらず、高いゲインをもって処理された画素の全てにノイズ低減化処理を強く施すことが可能となる。
また、ノイズ低減度ＮＲは、変換信号ＴＳと入力信号ＩＳとの差に基づいて算出するようにしてもよい。これにより、変換信号ＴＳが入力信号ＩＳから大きく上昇した画素に対してノイズ低減化処理を強く施すことが可能となる。
なお、ノイズ低減化部３００におけるノイズ低減化処理の強さの調整は、変換信号ＴＳに施すローパスフィルタのフィルタ係数を変化させることで実現するようにしてもよい。これにより、ローパスフィルタ処理による高周波成分の低減化度合いを調整することが可能となり、ノイズの低減度を調整することができる。

［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態に係る画像処理装置に関して、図９〜図１４を用いて説明する。
本発明の第１実施形態に係る画像処理装置１０００では、階調変換部１００において入力信号ＩＳから変換信号ＴＳを算出した後、ノイズ低減度決定部２００において入力信号ＩＳと変換信号ＴＳとからノイズ低減度ＮＲを算出するようにした。本発明の第２実施形態に係る画像処理装置２０００では、入力信号ＩＳから階調変換のためのゲインＧＮを算出した後、入力信号ＩＳにゲインＧＮを乗算して変換信号ＴＳを算出するとともに、入力信号ＩＳとゲインＧＮとからノイズ低減度ＮＲを算出するようにした実施形態について、図９を用いて説明する。

図９は、本発明の第２実施形態に係る画像処理装置２０００の構成を示すブロック図である。以下、第１実施形態と同様の部分については同一符号を付し、その詳細な説明は省略する。
図９において、本発明の第２実施形態による画像処理装置２０００は、入力信号ＩＳからゲインＧＮを出力するゲイン算出部１１０と、入力信号ＩＳおよびゲインＧＮに基づいて変換信号ＴＳを算出する乗算部１２０と、入力信号ＩＳおよびゲインＧＮに基づいてノイズ低減度ＮＲを算出するノイズ低減度決定部２１０と、ノイズ低減度ＮＲに基づいて変換信号ＴＳにノイズ低減化処理を施し、出力信号ＯＳを得るノイズ低減化部３００と、を備えている。
この構成を用いた場合にも、ノイズ低減度決定部２１０は、入力信号ＩＳから変換信号ＴＳに変換されたときにノイズ成分が大きく増幅される画素を特定することができ、ノイズ低減化部３００は、ノイズ低減度決定部２１０によって算出されたノイズ低減度ＮＲに基づいて適切にノイズ低減化処理を施すことができる。

これにより、本実施形態に係る画像処理装置２０００では、入力信号にゲインを乗算して階調変換を行った場合に、ノイズ成分が大きく増幅される画素に対しても適切にノイズ低減化処理を施すことができるので、本実施形態に係る画像処理装置２０００により処理され出力された出力信号ＯＳを、表示装置（不図示）に画像（映像）として表示させることにより、画像中のノイズ成分を増幅させることなく好ましい階調性を有する画像（映像）を再現することが可能となる。
以下、図９の各機能部のうち、第１実施形態と異なる部分について説明する。
ゲイン算出部１１０は、入力信号ＩＳの明るさやコントラストを補正するためのゲイン値であるゲインＧＮを算出する。このゲインＧＮを入力信号ＩＳに乗算することで、入力信号ＩＳの明るさやコントラストが補正される。

ゲイン算出部１１０を実現するために、たとえば、ヒストグラム情報に基づいて入力信号ＩＳの階調変換を行うヒストグラム均等化法に基づく手法を適用することができる。図１０は、ヒストグラム均等化法に基づくゲイン算出部１１０の構成を示すブロック図である。
図１０に示すように、ゲイン算出部１１０は、主に、入力信号ＩＳからヒストグラム情報ＨＧを算出するヒストグラム算出部１０１と、ヒストグラム情報ＨＧからゲイン出力特性ＧＣを決定する階調変換ゲイン特性決定部１１２と、ゲイン出力特性ＧＣおよび入力信号ＩＳに基づきゲインＧＮを算出する階調処理ゲイン算出部１１３と、から構成される。
図１０では、第１実施形態で説明したヒストグラム均等化法と同様、まず、ヒストグラム算出部１０１において入力信号ＩＳからヒストグラム情報ＨＧを算出する。

つぎに、階調変換ゲイン特性決定部１１２では、ヒストグラム情報ＨＧに基づき、入力信号ＩＳにおいて出現頻度の高い階調レベル（階調値）ほど多くの階調数が割り当てられるように設定された、ゲイン出力特性ＧＣを、入力信号ＩＳの注目画素ごと、注目画素を含む複数の画素からなる所定のブロック（領域）ごと、あるいは画像全体について決定する。
階調処理ゲイン算出部１１３は、階調変換ゲイン特性決定部１１２により算出されたゲイン出力特性ＧＣに基づいて、注目画素の入力信号ＩＳに乗算するためのゲインＧＮを、乗算部１２０およびノイズ低減度決定部２１０へ出力する。
なお、ゲインを算出する方法は、図１０に示すゲイン算出部１１０により実現される方法に限定されない。また、ゲイン算出部１１０の構成は、図１０に示す構成に限定されない。

＜変形例（ゲイン型空間視覚処理）＞
以下、階調変換に用いるゲインを算出する方法（ゲイン算出方法）として、前述したゲイン算出方法とは別のゲイン算出方法を用いた変形例について説明する。
ここで示す変形例に係る階調変換（ゲインを用いる階調変換）の方法は、入力信号ＩＳの注目画素と、注目画素の周辺画素に対して所定の処理を行った信号に基づいてゲインを算出する視覚処理に基づく手法である。
図１１は、本変形例に係る視覚処理による階調変換のためのゲイン算出部１６０の構成を示すブロック図である。図１１に示すように、ゲイン算出部１６０は、入力信号ＩＳから周辺画像情報を含む周辺画像信号ＵＳを抽出する空間処理部１５１と、周辺画像信号ＵＳにしたがって入力信号ＩＳを視覚処理するためのゲインＧＮを算出する視覚処理ゲイン算出部１６２と、を備えている。

空間処理部１５１は、図７で説明した第１実施形態と同様の処理であるため、ここでは詳細な説明を省略する。
つぎに、視覚処理ゲイン算出部１６２は、入力信号ＩＳおよび周辺画像信号ＵＳにしたがって入力信号ＩＳに乗算するゲインＧＮを算出する。第１実施形態の変形例と同様、この場合の処理も、周辺画像信号ＵＳと入力信号ＩＳとの２つの入力に基づいて入力信号ＩＳを階調変換するためのゲインＧＮが決定されることから、２次元階調変換となる。ここで、図８に示した２次元階調変換特性と同一の階調変換特性を実現するためには、２次元階調変換特性の出力値を、図８に示す変換信号ＴＳと入力信号ＩＳの比（つまり、ゲインＧＮ）に置き換えればよい。この入出力特性を図１２に示す。
図１２に示すように、ゲインＧＮを出力する処理では、周辺画像信号ＵＳの信号レベル（階調値）、ＵＳ０からＵＳｎ（ｎは信号レベル（階調値）に対応づけられた整数）に応じて所定のゲインＧＮの出力特性を持つ。つまり、２次元ゲイン変換は、周辺画像信号ＵＳの信号レベル（階調値）に応じて、ゲイン変換曲線ＵＳ０〜ＵＳｎの内のいずれかが選択され、その選択されたゲイン変換曲線により、入力信号ＩＳ（ＩＳの階調値）がゲインＧＮに変換されることで実現される。例えば、ＵＳ信号のレベル（階調値）が「１」であるとき、図１２の曲線ＵＳ１が選択され、ＵＳ信号のレベル（階調値）が「１２０」であるとき、曲線ＵＳ１２０が選択される。ただし、ゲイン変換曲線ＵＳ０〜ＵＳｎは、必ずしもＵＳ信号の階調値数に相当する数だけ用意しておく必要はなく、例えば、ゲイン変換曲線ＵＳ０〜ＵＳｎをＵＳ信号の階調値数に相当する数より少ない数だけ用意しておき、用意されていないゲイン変換曲線については、用意されたゲイン変換曲線から補間処理により、ＵＳ信号の階調値に対応する階調変換曲線を算出することで、２次元ゲイン変換を実現するようにしてもよい。

２次元ゲイン変換において、例えば、周辺画像信号ＵＳが８ビットの値とすると、２５６段階に分けられたゲイン変換特性があり、これらはそれぞれ所定のゲインＧＮの出力特性（ゲイン変換特性）を持つ変換曲線として表すことができる。
図１２に示すように、階調変換特性に対応づけられたゲイン変換特性は、所定のガンマ変換特性に対応づけられたゲイン変換特性を持つ複数のゲイン変換曲線（階調値をゲイン値に変換する曲線）として表現され、複数のゲイン変換曲線は、周辺画像信号ＵＳの添え字について、出力が単調減少する関係にある（入力信号の階調値が同じ値である場合、周辺画像信号ＵＳの添え字（数）が大きくなる程、出力されるゲイン値は小さな値となる）。なお、ここでいう「出力が単調減少する関係」とは、厳格に単調減少する関係に限定されず、周辺画像信号ＵＳの添え字について、出力が一部分単調減少でない箇所があったとしても、実質的に単調減少であればよい。

図１２に示した２次元階調変換特性に対応づけられたゲイン変換特性において、全ての入力信号ＩＳの画素の階調値に対して、（ＵＳ＝ＵＳ０の場合の出力値）≧（ＵＳ＝ＵＳ１の場合の出力値）≧・・・≧（ＵＳ＝ＵＳｎの場合の出力値）の関係を満たしている。この階調変換特性に対応づけられたゲイン変換特性により局所領域のコントラストが強調される。
つまり、図１２に示したゲイン変換特性により決定されるゲインＧＮを入力信号ＩＳに乗算することで、第１実施形態で説明した２次元階調変換が実現される。したがって、図１２に示したゲイン変換特性を用いることで、第１実施形態で説明した場合と同様に、局所領域のコントラストを強調する処理を実現することができる。
図１２に示す変換特性によれば、入力信号ＩＳが値（階調値）「ａ」であるとき、周辺画像信号ＵＳに応じて、ゲインＧＮの値は、「Ｒ」から「Ｓ」までの値をとりうる。すなわち、入力信号ＩＳが値（階調値）「ａ」であっても、周辺画像信号ＵＳに応じて、出力されるゲインＧＮ（ゲイン値）は、「Ｒ」から「Ｓ」まで大きく変化する。

つぎに、乗算部１２０では、得られたゲインＧＮを入力信号ＩＳに乗算することによって変換信号ＴＳを得る。
つぎに、ノイズ低減度決定部２１０では、入力信号ＩＳおよびゲインＧＮを入力とし、入力信号ＩＳおよびゲインＧＮから、変換信号ＴＳに施すノイズ低減度ＮＲを算出する。そして、ノイズ低減度決定部２１０は、算出したノイズ低減度ＮＲをノイズ低減化部３００に出力する。一般に、入力信号ＩＳの信号レベル（階調値）が小さい画素で、かつ、大きなゲインＧＮをもって階調変換される画素ほどノイズ成分が大幅に増幅される。このため、入力信号ＩＳの信号レベル（階調値）が小さいほど、また、階調変換のゲインＧＮが大きいほど、ノイズ低減化処理を強く施すことが好ましい。
図１３は、ノイズ低減度ＮＲを算出する処理を行うノイズ低減度決定部２１０のブロック図を示している。

図１３に示すように、ノイズ低減度決定部２１０は、主に、入力信号ＩＳから第１ノイズ低減度ＮＲＡを算出する第１ノイズ低減度算出部２０１と、ゲインＧＮから第２ノイズ低減度ＮＲＣを算出する第２ノイズ低減度算出部２１３と、第１ノイズ低減度ＮＲＡ、および、第２ノイズ低減度ＮＲＣのうち小さい方を出力するノイズ低減度決定部としての最小値出力部２０４と、から構成される。
第１実施形態で述べたのと同様、第１ノイズ低減度算出部２０１は、図４に示すように、入力信号ＩＳが小さいほど大きなノイズ低減度ＮＲＡが出力されることが好ましい。一方、第２ノイズ低減度算出部２１３は、ゲインＧＮが大きいほど大きな第２ノイズ低減度ＮＲＣが出力されることが好ましい。このような入出力特性の一例を図１４に示す。
つぎに、最小値出力部２０４において、第１ノイズ低減度算出部２０１で算出された第１ノイズ低減度ＮＲＡ、および、第２ノイズ低減度算出部２１３で算出された第２ノイズ低減度ＮＲＣのうち小さい方を出力することにより、入力信号ＩＳが、信号レベル（階調値）が小さい画素で、かつ、大きなゲインＧＮをもって処理された画素ほど、ノイズ低減度ＮＲとして大きな値が算出される。そして、ノイズ低減度決定部２１０は、算出したノイズ低減度ＮＲをノイズ低減化部３００に出力する。なお、最小値出力部２０４での処理は、上記の処理に限定されることはなく、例えば、第１ノイズ低減度ＮＲＡと第２ノイズ低減度ＮＲＣとの平均値（相加平均値および相乗平均値を含む。）を求め、その平均値をノイズ低減度ＮＲとする処理や、第１ノイズ低減度ＮＲＡと第２ノイズ低減度ＮＲＣとの重み付け平均値を求め、その重み付け平均値をノイズ低減度ＮＲとする処理であってもよい。ここで、重み付け平均値とは、第１ノイズ低減度ＮＲＡと第２ノイズ低減度ＮＲＣとの小さい方の値（この小さい方の値を「値Ａ」といい、大きい方の値を「値Ｂ」という。）をまず求め、値Ａについて大きな重み付けを行い、値Ｂについては小さい重み付けを行い、その後、平均処理を行い、求めた値である。例えば、（重み付け平均値）＝（（値Ａ）×３＋（値Ｂ））／４により、重み付け平均値を求めることができる。

つぎに、ノイズ低減化部３００では、ノイズ低減度ＮＲに基づいて変換信号ＴＳにノイズ低減化処理を行う。この処理については、第１実施形態におけるノイズ低減化部３００と同様であるため、詳細な説明は省略する。
以上のように、本実施形態に係る画像処理装置２０００によれば、入力信号ＩＳの信号レベル（階調値）と、入力信号ＩＳを変換信号ＴＳにゲインによる階調変換（ゲイン型階調変換）した場合のゲインの値とから各画素のノイズ成分が増幅された度合いが分かるので、そのノイズ成分の増幅度合いに応じて適切な強さのノイズ低減化処理を施すことで、ノイズ成分が抑制され、かつ、好ましい階調特性を有する出力信号ＯＳを取得することができる。本実施形態に係る画像処理装置２０００では、入力信号ＩＳのノイズ成分を増幅させることなく、入力信号ＩＳに好ましいゲイン型階調変換を施し、出力信号ＯＳとして出力することができるので、本実施形態に係る画像処理装置２０００から出力された出力信号ＯＳを、表示装置（不図示）に画像（映像）として表示させることにより、好ましい階調性を有する画像（映像）を再現することが可能となる。

なお、ノイズ低減度ＮＲは、ゲインＧＮだけから算出するようにしてもよい。これにより、入力信号ＩＳの値にかかわらず、高いゲインをもって処理された画素の全てにノイズ低減化処理を強く施すことが可能となる。
また、ノイズ低減化部３００におけるノイズ低減化処理の強さの調整は、変換信号ＴＳに施すローパスフィルタのフィルタ係数を変化させることで実現するようにしてもよい。これにより、ローパスフィルタ処理による高周波成分の低減化度合いを調整することが可能となり、ノイズの低減度を調整することができる。
［他の実施形態（その他変形例）］
なお、本発明を上記実施形態に基づいて説明してきたが、本発明は、上記の実施形態に限定されないのはもちろんである。以下のような場合も本発明に含まれる。

（１）上記の各装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、などから構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、各装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。
（２）上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。

（３）上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、各装置に脱着可能なＩＣカードまたは単体のモジュールから構成されているとしてもよい。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。
（４）本発明は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。また、本発明は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。また、これらの記録媒体に記録されている前記デジタル信号であるとしてもよい。

また、本発明は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。
また、本発明は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、前記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、前記マイクロプロセッサは、前記コンピュータプログラムにしたがって動作するとしてもよい。
また、前記プログラムまたは前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、または前記プログラムまたは前記デジタル信号を、前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。

（５）上記実施形態及び上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。
また、上記実施形態における各処理において、画素を単位として各処理の一部または全部の処理を行っても良いし、複数の画素から構成されるブロックを単位として各処理の一部または全部の処理を行っても良い。
また、上記実施形態の各処理をハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェアにより実現してもよい。さらに、ソフトウェアおよびハードウェアの混在処理により実現しても良い。
なお、本発明の具体的な構成は、前述の実施形態に限られるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更および修正が可能である。

本発明に係る画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび集積回路は、画像中のノイズ成分を増幅させることなく好ましい階調性を有する画像を再現することができるので、画像処理関連産業分野において、有用であり、本発明に係る画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび集積回路は、当該分野において実施することができる。

１０００、２０００ 画像処理装置
１００，１５０ 階調変換部
１０１ ヒストグラム算出部
１０２ 入出力特性決定部
１０３ 階調処理部
１１０，１６０ ゲイン算出部
１１２ 階調変換ゲイン特性決定部
１１３ 階調処理ゲイン算出部
１２０ 乗算部
１５１ 空間処理部
１５２ 視覚処理部
１６２ 視覚処理ゲイン算出部
２００，２１０ ノイズ低減度決定部
２０１ 第１ノイズ低減度算出部
２０２ 除算部
２０３，２１３ 第２ノイズ低減度算出部
２０４ 最小値出力部
３００ ノイズ低減化部
３０１ 平滑化処理部
３０２ 内分処理部

Claims (3)

1. 画像を形成する画素データからなる入力信号に階調変換を行って変換信号を得る階調変換部と、
   前記入力信号の信号レベルと、前記変換信号の前記入力信号に対する比（＝（前記変換信号）／（前記入力信号）である階調変換ゲインとの両方に基づいて、前記変換信号に対するノイズ低減化処理を施すノイズ低減化部と、を備え、
   前記ノイズ低減化部は、
   前記入力信号の信号レベルとして任意のレベルＩ１を持つ２点Ｐ１、Ｐ２に対して前記階調変換を施し異なる二つの前記階調変換ゲインＧ１、Ｇ２が得られ、Ｇ１＞Ｇ２のとき、前記Ｐ１におけるノイズ低減度を前記Ｐ２における前記ノイズ低減度より大きくし、且つ、前記入力信号の信号レベルとしてＩ１よりも大きい任意のレベルＩ３を持つ点Ｐ３における前記ノイズ低減度を前記Ｐ１における前記ノイズ低減度より小さくする、
   ことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記任意のレベルＩ１は、所定の閾値よりも小さいことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 画像を形成する画素データからなる入力信号に階調変換を行って変換信号を得る階調変換ステップと、
   前記入力信号の信号レベルと、前記変換信号の前記入力信号に対する比（＝（前記変換信号）／（前記入力信号）である階調変換ゲインとの両方に基づいて、前記変換信号に対するノイズ低減化処理を施すノイズ低減化ステップと、を有し、
   前記ノイズ低減化ステップは、
   前記入力信号の信号レベルとして任意のレベルＩ１を持つ２点Ｐ１、Ｐ２に対して前記階調変換を施し異なる二つの前記階調変換ゲインＧ１、Ｇ２が得られ、Ｇ１＞Ｇ２のとき、前記Ｐ１におけるノイズ低減度を前記Ｐ２における前記ノイズ低減度より大きくし、且つ、
   前記入力信号の信号レベルとしてＩ１よりも大きい任意のレベルＩ３を持つ点Ｐ３における前記ノイズ低減度を前記Ｐ１における前記ノイズ低減度より小さくする、
   ことを特徴とする画像処理方法。

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