JP4039245B2 - 画像の暗領域の空間平滑化方法及び装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は空間平滑化及びそれに対応する符号化システムの方法及び装置に関する。本発明はディジタルビデオ信号に適応されるノイズ削減技術に関する。これらの技術はサンプルマトリックスの形式をとるディジタルビデオ画像に通常適応される；各サンプルは輝度信号、及び、カラー信号のための色信号で構成される。
【０００２】
【従来の技術】
ビデオ画像シーケンスの取得はアナログ形式で依然として今日大部分実施され、アナログ形式で取得され、伝達され、保存される。画像はその内容にかなりのノイズを示している。一度ディジタル化されると、記憶／編集操作の対象になり、これらの画像は今度はディジタルの性質のノイズを持ち込む。最終的には、画像シーケンスは変換の連続を一般的に受け、結局高いランダムな性質の時空間的ノイズとなる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
高性能の動作を得るために、ノイズ削減手法は巡回型フィルタを必要とし、その巡回型フィルタはビデオシーケンスの画像の極めて高い時間相関関係を考慮に入れる。これらのフィルタは極めて有効であるがノイズを均質に作り出すという欠点がある。従って最終結果に時間劣化であるダーティーウィンドウ効果の画面を生じさせる。これは画像の暗領域にとりわけ目立つ。
【０００４】
本発明はそれ故にこの画像の画素の輝度の振幅に基づいた画像の暗領域の均質化に関する。
【０００５】
米国特許4962426号は株式会社日立製作所の名義で申請されており、輝度の振幅を用いるノイズ削減システムが開示されている。前記システムはアナログ領域中で輝度の振幅を用いるのでノイズ削減フィルタの厳密性を増加させる。
【０００６】
前記システムは巡回型フィルタを通過するので劣化を受けた画像の暗領域を均質化することには適応されない。その上、前記システムは画像の可変の平滑化ができず、ディジタル画像領域中で動作することには適応しない。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明はそれ故に、ノイズ推定値及び各々の現在の点毎の輝度値に基づく平滑化方法を提案する。これらに基づいた平滑化方法は高品質画像を得ることを可能にし、上記で示した負の効果を大幅に減少させる。
【０００８】
従って、本発明は時間フィルタリングを実行した画像シーケンスの暗領域の平滑化の方法に関する。ノイズレベルは各画像毎に関連し、輝度値は画像の各画素毎に関連する。本発明によると：
少なくとも１つの所定のしきい値が、画像のノイズレベルの関数として算出され、算出された値にゼロ値が追加され、
少なくとも１つの平滑化の範囲を定める少なくとも２つの所定の値が定義され、
該画像の各画素毎に、現在分析される画素が現在の画素として参照され、前記画素の輝度が少なくとも１つの平滑化の範囲を定める前記所定の値と比較され、
現在の画素の輝度が前記平滑化の範囲の１つにある場合、分析画素の複数画素の輝度が、近傍窓つまり分析窓の中で、現在の画素を中心として、少なくとも１つの平滑化の範囲を定める前記の値と比較され、
分析画素の少なくとも所定の最小の数（ｎ）の輝度が現在の画素の輝度値と同一範囲にある場合、現在の画素の輝度値が前記しきい値の関数として補正される。
【０００９】
従って輝度があるしきい値より低い画素は平滑化される。画素は個別に分析されないため、より平滑化の均一性が得られる。
【００１０】
術語「近傍」は現在分析されている現在の画素を取り囲む画素という意味であると理解される。望ましくは、現在の画素を取り囲む画素数は現在の画素の各方向及び各側面において約１０画素（有利なことに７から１３画素の間である）を備える。近傍は行と列の両方の近傍、あるいは列近傍、あるいは行近傍の可能性があるものとする。行近傍を設計する方が簡単であり、探索される点の数及び蓄積される点の数がこの場合においては厳密化される。
【００１１】
その上、少なくとも２つのしきい値が決定されれば、平滑化を順次実行することが可能であり、平滑化は２つのしきい値に関する輝度値に依存する。厳密には、現在の画素の輝度が最初のしきい値より低い場合、換言すれば輝度が相対的に低い場合、出来るだけ頻繁に平滑化を実行するために制約をほとんど考慮しないものの平滑化を適応することが可能になる。現在の画素の輝度が２つのしきい値の間にある場合、換言すれば輝度が高い場合、重要な場合のみ補正が実行されるためにさらなる制約を適応することが可能になる。
【００１２】
その上、スムーザーにさまざまな厳密さが適応され、平滑化が調整される。特に、トータル輝度スケールはさまざまな範囲に分割される。従って輝度が低い画素は、輝度が高い画素と同一の平滑化を受けない。
【００１３】
特別な実施例によると、所定のしきい値は少なくとも１つの平滑化の範囲を定める所定の値に一致する。従ってさらに簡単に平滑化は実行される。
【００１４】
特別な特徴によると、所定のしきい値が各画像毎のノイズレベルに比例するということに本方法は特徴づけられる。従って各画像毎の特別な特徴を平滑化は考慮に入れる。
【００１５】
好ましくは、現在の画素の輝度値の補正が、処理画素の複数のＫ近傍画素の輝度値と現在の画素の輝度値との加重平均を計算することと、現在の画素の輝度に得られた値を割り当てることに方法は特徴づけられる。
【００１６】
このような方法で、平滑化された画素の輝度は、対照的に限定しているものの、近傍画素の輝度値と調和する。
【００１７】
別の特徴によると、平滑化の範囲はサイズが異なり、輝度の低い範囲は輝度が高い範囲よりも平滑化の範囲が広い。
【００１８】
その上、所定の最小の数の分析画素が、現在の画素が位置する範囲の関数として変動するということに方法は特徴づけられる。
【００１９】
従って、特別な実施例によると、高輝度の画素を含む範囲においては、輝度が低い範囲よりも輝度が高い範囲の方がｎには有益である。特に、ｎ画素が現在の画素の近傍中でその範囲に属していることが検出される場合にのみ平滑化が適用されるので、範囲のサイズはさらに減少し、ｎはさらに増大する。そのため平滑化があまり実行されない。
【００２０】
好ましくは、現在の画素の輝度値で実行された補正は所定のしきい値によるものと異なる。
【００２１】
さらなる高輝度の画素が存在するところでの滑らかな平滑化を実行することと、さらなる低輝度の画素が存在するところでのさらにきつい平滑化を実行することに、この相違はさらに有益となる。
【００２２】
好適な実施例によると、加重平均に使用される処理画素の数Ｍは、現在の画素の輝度が存在する間のしきい値（０，Ｓ１，Ｓ２）に依存する。このようにして、平滑化を実行するために使用される処理窓のサイズは変動し、平滑化が生成されることが可能となる。
【００２３】
画像シーケンスの暗領域の平滑化の装置にも本発明は関連する。画像シーケンスは時間フィルタリングが実行された画像シーケンスで、該画像シーケンスは各画像毎に関連したノイズレベルを有し、画像の各画素毎に関連した輝度値を有している。本発明による装置において：
少なくとも１つの所定のいわゆるしきい値を画像のノイズレベルの関数として算出する手段と、
少なくとも１つの平滑化の範囲に定まる２つの所定の値を決定する手段と、
画像の各画素毎に、現在分析される画素が現在の画素として参照され、前記画素の輝度と、少なくとも１つの平滑化の範囲に定まる前記所定の値とを比較する手段と、
現在の画素の輝度が前記平滑化の範囲の１つにある場合、現在の画素を中心とした近傍窓いわゆる分析窓の中で複数の画素いわゆる分析画素の輝度と、少なくとも１つの平滑化の範囲に定まる前記の値とを比較する手段と、
分析画素の少なくとも１つの所定の最小の数の輝度が現在の画素の輝度値と同一範囲にある場合に現在の画素の輝度値を前記しきい値の関数として補正する手段とを備えることを特徴とする装置である。
【００２４】
上記で述べた平滑化の方法を実行することに前記装置は望ましくは適応される。
【００２５】
前記平滑化装置を備える符号化システムにも本発明は関する。
【００２６】
典型的な実施例で限定されない数々の例を取り、付記した図に参照される説明を読むことによって、本発明は、さらに理解されるようになり、他の特徴及び利点が明白になる。
【００２７】
【発明の実施の形態】
図１に示した本システムはノイズ補正システム１を示し、ノイズ補正システム１は平滑化装置３すなわちスムーザーを含む。前記システムはＭＰＥＧ標準仕様に準拠するビデオコーダーの上流に設けられる。ＭＰＥＧは頭文字が“Ｍｏｔｉｏｎ Ｐｉｃｔｕｒｅ Ｅｘｐｅｒｔ Ｇｒｏｕｐ”を表す。
【００２８】
次の記号が用いられる。
Ｐ 座標ｘ、ｙの現在の画素
Ｖ（Ｐ） 現在の画素Ｐの輝度値
Ｖ’（Ｐ） 現在の画素Ｐの補正輝度値
Ａ，Ｂ しきい値決定に使用される定数
σ ノイズレベル推定値
ＦＡ 現在の画素を中心としたサイズ２＊Ｋ＋１の分析窓
ＦＡ_１ 画素Ｐ−１及びＰ−Ｋの間に位置するサイズＫの分析窓
ＦＡ_２ 画素Ｐ＋１及びＰ＋Ｋの間に位置するサイズＫの分析窓
ＦＴ 処理窓
ＦＴ_１ サイズ２Ｍ＋１のきつい平滑化に使用される処理窓
ＦＴ_２ サイズ２Ｍ’＋１のゆるい平滑化に使用される処理窓
β_１ きつい平滑化係数、（｜ｉ｜＜＝（ＦＴ_１−１）／２）
α_１ ゆるい平滑化係数、（｜ｉ｜＜＝（ＦＴ_２−１）／２）
【００２９】
前記システム１は入力としてノイズ画像シーケンス６を受け取る。該ノイズ画像シーケンスは動き補償がある又はない時間巡回型フィルタ２に入力する。該ノイズ画像シーケンスはノイズレベル推定子４にも入力する。前記動き補償された時間フィルタはトムソンライセンシングＳＡ会社の名義で出願された欧州特許出願第００４０１５５８．２号で説明されている。
【００３０】
該巡回型フィルタは、ノイズレベルσ５の関数として、ノイズの広がりはあるがノイズが削減された新しい画像シーケンス７を生成する。この画像シーケンスは画像の暗領域で不本意なダーティーウィンドウ効果の画面を示す。
【００３１】
画面の該ダーティーウィンドウ効果の影響を除去するために該シーケンス７は次に装置３の中で平滑化が実行される。該スムーザー３は入力としてノイズレベルσを受け取る。ノイズレベルσは５で示され、ノイズ推定子４による出力であり、ノイズ推定子４はノイズ成分を取り除いたシーケンス７の平滑化を実行するために分析される。該ノイズレベルσは画像に関連する。
【００３２】
スムーザー３は新たにノイズ成分を除去され平滑化も実施された新しいシーケンス８を出力する。該新規画像シーケンス８はＭＰＥＧ方式コーダーの入力に注入することが可能である。
【００３３】
図２は該スムーザー３で使用された現在の画素の分析窓を示す。平滑化を実行するために、分析窓が現在の画素の近傍あるいは近傍窓として順次参照され、該分析窓が平滑化される現在の画素を取り囲んで定義される。該分析窓は現在の画素を中心とする。分析窓は２方向、水平かつ／または垂直で定義することが可能である。実施の理由のために、現在の画素と同一行に位置する水平窓を考慮することが簡単である。特に、現在の画素の近傍の列及び行を考慮に入れる垂直窓は、現在のピクセルの処理のときにより多くのメモリ空間を必要とする。なぜなら平滑化の実行のために水平窓の場合よりも多くの画素を読みこむ必要があり、特にさらなる多くの画素を保存する必要があるからである。
【００３４】
図２は水平分析窓ＦＡが選択された場合の特別な実施例を示す。該分析窓は現在の画素Ｐを中心とし、同一サイズＫの２つの副分析窓ＦＡ_１及びＦＡ_２に区切られる。当該画素Ｐは画像の座標として、水平軸上にそうｘと、垂直軸上にそうｙを有する。分析窓ＦＡの境界画素はそれ故に座標としてｘ−Ｋ及びｘ＋Ｋを水平軸に持ち、ｙを垂直軸に持つ。
【００３５】
分析窓のサイズは合理的に選択される。従って７２０画素の行にとっては１５画素の分析窓ＦＡのサイズを選択することが合理的である。この場合、Ｋは７である。
【００３６】
図３はスムーザー３の処理窓ＦＴを示す。該窓は現在の画素Ｐを中心とし、同一サイズＭの２つの副処理窓ＦＴ_１及びＦＴ_２に分割される。特別な実施例によると、該窓も水平であり、換言すれば該窓の全ての画素は現在の画素として画像の同一行に位置する。特に、処理窓ＦＴは分析窓ＦＡの副窓である。それ故にＭ＜Ｋである。
【００３７】
分析及び処理の２つの窓は図４、６、８の理解を支援する。
【００３８】
図４はスムーザー３の中で実行される本発明記載の第１の平滑化方法を示す。
【００３９】
スムーザー３は少なくとも１つのしきい値Ｓ１を各新規画像毎に算出する。該しきい値は時間コーダー２の入力の、画像のノイズレベルσの関数として算出される。該ノイズレベルは装置４によって推定され、時間コーダー２及びスムーザー３へ転送される。該しきい値は次に示すように該ノイズと比例関係にある：
Ｓ１＝σ＊Ａ、Ａは定数。
【００４０】
図４では、ステップＥ１で、現在の画素の輝度Ｖ（Ｐ）の値がしきい値Ｓ１と比較される。該輝度値が該しきい値を超えている場合、Ｖ（Ｐ）の値は補正されずに次の画素が走査され、ステップＥ５へ行く。該輝度値がしきい値未満である場合ステップＥ２へ行く。ステップＥ２では、分析窓ＦＡ_１の中のＫ画素の輝度値がしきい値Ｓ１と比較される。Ｋ画素間からのｎ画素がしきい値未満の輝度値を所有する場合、ステップＥ３へ行く。それ以外の場合、次の画素が走査され、ステップＥ５へ行く。ステップＥ３では、分析窓ＦＡ_２の中のＫ画素の輝度値がしきい値Ｓ１と比較される。Ｋ画素間からのｎ画素がしきい値未満の輝度値を所有する場合、ステップＥ４へ行く。それ以外の場合、次の画素が走査され、ステップＥ５へ行く。ｎは望ましくはＫ／２よりも大きい。ステップＥ４では、現在の画素の輝度値は次の式（１）によって補正される。
【００４１】
【数１】

【００４２】
係数β_ｉはフィルターの重み係数である。添え字ｉは［０，＋Ｍ］間
である。
【００４３】
ステップＥ５では、次の画素が走査され、ステップＥ１に戻るが、画像全体が探索されるまでステップＥ１に戻る。画像全体が平滑化されると、次の画像が走査され、現在の画像のノイズレベルσの関数として新規しきい値が算出される。
【００４４】
図５は２つのしきい値Ｓ１及びＳ２を定義することによりトータル輝度スケールを分割する改善を示す。特に、単一しきい値の使用はスムーザーを簡略化するが、輝度がしきい値近傍の画素の場合、平滑化効果及び非平滑化効果の間の一時的な変動として視覚上明白になるリスクがある。
【００４５】
特別の実施例によると、スムーザー３がＳ１及びＳ２と呼ばれる２つのしきい値を算出する。これらのしきい値は巡回型フィルタ２の入力で画像のノイズレベルσの関数として算出される。該ノイズレベルは装置４によって推定され、時間コーダー２及びスムーザー３へ転送される。該しきい値は次に示すようにノイズと比例関係にある：
Ｓ１＝σ＊Ａ
Ｓ２＝σ＊Ｂ（Ｂ＞Ａである） 故に Ｓ２＞Ｓ１
【００４６】
Ａ及びＢは定数で大きければ大きいほど、より多くの画像が平滑化される。なぜなら輝度値がＳ１またはＳ２より小さい全ての画素が平滑化されるからであり、その平滑化については後で説明される図６のフローチャートに記載される。
【００４７】
図６は２つのしきい値Ｓ１とＳ２を用いた実施例を図解する。
【００４８】
ステップＦ１では、現在の画素の輝度Ｖ（Ｐ）の値がしきい値Ｓ１と比較される。該輝度値がしきい値Ｓ１より大きい場合、ステップＦ６へ行く。該輝度値がしきい値Ｓ１より小さい場合、ステップＦ２へ行く。ステップＦ２では、分析窓ＦＡ_１の中でＫ画素の値がしきい値Ｓ１と比較される。該Ｋ画素の中でｎ画素がしきい値Ｓ１よりも小さい輝度値の場合、ステップＦ３に行き、それ以外の場合次の画素が走査され、ステップＦ５へ行く。ステップＦ３では、分析窓ＦＡ_２の中でＫ画素の輝度値はしきい値Ｓ１と比較される。該Ｋ画素の中でｎ画素がしきい値Ｓ１よりも小さい輝度値である場合、ステップＦ４へ行き、それ以外の場合は次の画素が走査され、ステップＦ５へ行く。ステップＦ４では、現在の画素の輝度値は次の式（１）により補正される。
【００４９】
【数２】

【００５０】
係数β_ｉはフィルターの重み係数である。添え字ｉは［０，＋Ｍ］間である。
【００５１】
ステップＦ６では、現在の画素の輝度値がしきい値Ｓ１及びＳ２と比較される。現在の画素の輝度値がＳ１とＳ２の間にある場合、ステップＦ７へ行き、それ以外はステップＦ５へ行く。ステップＦ７で、分析窓ＦＡ_１の中でＫ画素の中からｎ画素がしきい値Ｓ１及びＳ２と比較される。
【００５２】
ｎ画素がしきい値Ｓ１より大きな輝度値を持ち、かつ、しきい値Ｓ２より小さな輝度値を持つ場合はステップＦ８へ行き、それ以外の場合は次の画素が走査され、ステップＦ５へ行く。ステップＦ８で、分析窓ＦＡ_２の中でｎ画素の輝度値がしきい値Ｓ１及びＳ２と比較される。ｎ画素がしきい値Ｓ１より大きな輝度値を持ち、かつ、しきい値Ｓ２より小さな輝度値を持つ場合はステップＦ９へ行き、それ以外の場合は次の画素が走査され、ステップＦ５へ行く。ステップＦ９では、現在の画素の輝度値は次の式（２）により補正される。
【００５３】
【数３】

【００５４】
Ｍ’＝（ＦＴ_２−１）／２であり、ＦＴ_２は処理窓のサイズを示しかつＦＴ_２＜＝ＦＴ_１である。
【００５５】
係数α_ｉはフィルターの重み係数である。添え字ｉは［０，＋Ｍ’］間である。
【００５６】
ステップＦ５では、次の画素が走査され、ステップＦ１へ戻るが、全画像が探索されるまでＦ１へ戻ることとなる。全画像が平滑化されたとき、次の画像が走査され、現在の画像のノイズレベルσの関数として新規しきい値が算出される。
【００５７】
図７では、トータル輝度スケールがさまざまな範囲に区分けされている。
【００５８】
特に、本特許出願人が注目したことは、図４及び図６の２つのフローチャートで示される解決策は簡単ではあるが改良型によるとさらに効果的であるということである。特に、トータル輝度スケールがさまざまな範囲に分かれる場合、スムーザーの適用の制約を調整することが可能である。
【００５９】
図７はトータル輝度スケールの４つの範囲への分類を示す。
【００６０】
輝度が低い範囲は輝度が高い範囲よりもサイズが大きい。高輝度は明領域に相当し、低輝度は暗領域に相当する。輝度が低ければ低いほど、スムーザーの適用の制約は弱くなり、換言すればパラメータｎがより多く変更される。輝度が高ければ高いほど、ｎが増加し、換言すれば平滑化が適応される現在の画素の範囲内でフィルターの適用基準に準拠したより多くの画素が必要である。
【００６１】
その上、輝度の増加に伴い範囲のサイズが減少するので、これまでより狭い範囲内でｎ画素を探すのはさらなる困難である。従ってフィルターは画像の暗領域に関しては画像の明領域よりも柔軟に適用される。
【００６２】
前記を実施するための、輝度振幅の不均一範囲のある数の（ｐ）が定義される：
０からＣｓｔ_１の範囲１
Ｃｓｔ_１からＣｓｔ_２の範囲２
Ｃｓｔ_２からＣｓｔ_３の範囲３
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
Ｃｓｔ_{（ｐ−１）}からＣｓｔ_ｐの範囲ｐ
（ただしＳ２_ｍａｘ＞Ｃｓｔ_ｐ＞．．．＞Ｃｓｔ_２＞Ｃｓｔ_１＞０であるとする）
【００６３】
従って、図７の例ではトータル輝度スケールは４つの範囲に分割される。
【００６４】
両端の値が０と６４であるのは第１の範囲である。両端の値が６４と１１２であり、サイズが４８であるのは第２の範囲である。両端の値が１１２と１４４であり、サイズが３２であるのは第３の範囲である。両端の値が１４４と１６０であり、サイズが１６であるのは第４の範囲である。
【００６５】
現在の画素の輝度値Ｖが位置する範囲［Ｃｓｔ_ｉ，Ｃｓｔ_ｉ＋１］（０＜＝ｉ＜ｐ）に依存して、スムーザーの適用条件は厳密又はゆるやかになる。様々な範囲の値ｎは例えば次に示される：
範囲［Ｃｓｔ_０，Ｃｓｔ_１］，ｎ＝３
範囲［Ｃｓｔ_１，Ｃｓｔ_２］，ｎ＝４
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
範囲［Ｃｓｔ_ｐ，Ｃｓｔ_ｐ＋１］，ｎ＝７
【００６６】
図８は図７で示された本発明の第２の改良型の動作のフローチャートを示す。
【００６７】
ステップＧ１では、スムーザーは現在の画素が位置する範囲を決定し、その範囲は現在の画素の輝度値を平滑化している間継続する。従ってスムーザーは値ｎを決定し、値ｎはスムーザーの中であらかじめ定められ、範囲に関連される。
【００６８】
次に、ステップＧ２では、スムーザーは分析窓ＦＡ_１の画素を検証し、窓ＦＡ_１のＫ画素の中から少なくともｎ画素が１６画素（上に８画素及び下に８画素）に拡大された現在の画素と同一範囲に属しているか否かを決定する。範囲は１６画素に拡大される。１６は指示として与えられ、現在の画素値が、定義する範囲の境界のすぐ上かあるいはすぐ下である特定の場合を処理するためのものである。少なくともｎ画素が前記拡大された範囲に属する場合、ステップＧ３に行き、それ以外はステップＧ８に行く。
【００６９】
ステップＧ３では、スムーザーは分析窓ＦＡ_２の画素を検証し、窓ＦＡ_２のＫ画素の中から少なくともｎ画素が１６に拡大された現在の画素と同一範囲に属するか否かを決定する。少なくともｎ画素が前記拡張された範囲に属する場合、ステップＧ４に行き、それ以外はステップＧ８に行く。
【００７０】
ステップＧ４では、現在の画素の輝度値がしきい値Ｓ１と比較される。現在の画素の輝度値がＳ１より小さいかまたは等しい場合、ステップＧ６へ行く；それ以外はステップＧ５へ行く。
【００７１】
ステップＧ５で、現在の画素の輝度値はしきい値Ｓ１及びＳ２と比較される。当該輝度値がしきい値Ｓ１より大きくかつしきい値Ｓ２より小さい場合、ステップＧ７へ行く。それ以外の場合、次の画素が走査され、ステップＧ８へ行く。ステップＧ６で、現在の画素の輝度値は次の式（１）により補正される。
【００７２】
【数４】

【００７３】
係数β_ｉはフィルターの重み係数である。添え字ｉは［０，＋Ｍ］間である。
【００７４】
ステップＧ７で、現在の画素の輝度値は次の式（２）により補正される。
【００７５】
【数５】

【００７６】
Ｍ’＝（ＦＴ_２−１）／２，ＦＴ_２は処理窓のサイズを示し、かつＦＴ_２＜ＦＴ_１である。
【００７７】
係数α_ｉはフィルターの重み係数である。添え字ｉは［０，＋Ｍ’］間である。
【００７８】
ステップＧ８では、次の画素が走査され、ステップＧ１へ戻り、全画像が探索されるまでＧ１へ戻る。全画像が平滑化されたとき、次の画像が走査され、現在の画像のノイズレベルσの関数として新規しきい値が算出される。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明記載の装置を実施する環境を示す。
【図２】 平滑化を実行するために使用される分析窓を示す。
【図３】 平滑化を実行するために使用される作業窓を示す。
【図４】 本発明を実施するフローチャートを示す。
【図５】 ３つの範囲への輝度値の分割を示す。
【図６】 本発明記載の装置の動作の特別なモードのフローチャートを示す。
【図７】 トータル輝度スケールの様々な範囲への分割を示す。
【図８】 様々な範囲へのトータル輝度スケールの分割を配慮した本発明を実施するフローチャートを示す。
【符号の説明】
１ ノイズ修正システム
２ 巡回型フィルタ
３ スムーザー
４ ノイズレベル推定子
５ ノイズレベルシグマ
６ ノイズ画像シーケンス
７、８ 新規画像シーケンス

Claims (10)

1. 画像の各画素毎に関連した輝度値を有し、時間フィルタリングを実行した画像シーケンスの暗領域平滑化の方法において、
   各画像のノイズレベル（σ）がノイズレベル推定器（４）により推定され、
   少なくとも１つの所定のしきい値（Ｓ１，Ｓ２）が画像のノイズレベルに比例して算出され、その算出された値にゼロ値が追加され、
   少なくとも１つの平滑化の範囲を定める少なくとも２つの所定の値（Ｃｓｔ_ｉ，Ｃｓｔ_ｉ＋１）が０と前記しきい値との間に定義され、
   該画像の各画素毎に、現在分析される画素が現在の画素（Ｐ）として参照され、前記画素の輝度が少なくとも１つの平滑化の範囲を定める前記所定の値（Ｃｓｔ_ｉ，Ｃｓｔ_ｉ＋１）と比較（Ｅ１，Ｆ１，Ｆ６，Ｇ１）され、
   現在の画素（Ｐ）の輝度が前記平滑化の範囲の１つにある場合、分析画素の複数（Ｋ）画素の輝度が、近傍窓つまり分析窓（ＦＡ）の中で、現在の画素（Ｐ）を中心として、少なくとも１つの平滑化の範囲を定める前記の値と比較（Ｅ２，Ｅ３，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ７，Ｆ８，Ｇ２，Ｇ３）され、
   少なくとも所定の最小の数（ｎ）の各々の分析画素の輝度が現在の画素の輝度値と同一範囲にある場合、現在の画素（Ｐ）の輝度（Ｖ（Ｐ））の値が前記しきい値（０，Ｓ１，Ｓ２）の関数として補正（Ｅ４，Ｆ４，Ｆ９，Ｇ６，Ｆ７）されて暗領域平滑化されることを特徴とする暗領域平滑化の方法。
2. 少なくとも１つの平滑化の範囲を定める所定の値（Ｃｓｔ_ｉ，Ｃｓｔ_ｉ＋１）が所定のしきい値（０，Ｓ１，Ｓ２）と同一であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 所定の算出されたしきい値（Ｓ１，Ｓ２）がノイズレベル（σ）に比例することを特徴とする請求項１又は２記載の方法。
4. 現在の画素（Ｐ）の輝度（Ｖ（Ｐ））の値の補正（Ｅ４，Ｆ４，Ｆ９，Ｇ６，Ｇ７）が、複数（Ｍ）のＫ近傍分析画素つまり処理画素と現在の画素（Ｐ）の輝度値との加重平均を計算し、現在の画素の輝度（Ｖ（Ｐ））に得られた値を割り当てることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項記載の方法。
5. 平滑化の範囲のサイズが異なり、輝度の低い範囲の方が輝度の高い範囲の方よりも平滑化の範囲が広いことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項記載の方法。
6. 分析画素の所定の最小の数（ｎ）が、現在の画素が位置する範囲の関数として変動することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項記載の方法。
7. 現在の画素（Ｐ）の輝度（Ｖ（Ｐ））の値に基づいて実行された補正（Ｅ４，Ｆ４，Ｆ９，Ｇ６，Ｇ７）が所定のしきい値（Ｓ１，Ｓ２）によって異なることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の方法。
8. 加重平均で使用される処理画素の数（Ｍ）が現在の画素の輝度が存在する間でしきい値（０，Ｓ１，Ｓ２）に依存することを特徴とする請求項１から７のいずれか１項記載の方法。
9. 画像の各画素毎に関連した輝度値を有する画像シーケンスで、時間フィルタリングを実行した画像シーケンスの暗領域の平滑化の装置において、
   各画像のノイズレベル（σ）を推定するノイズレベル推定器（４）と、
   画像のノイズレベルに比例して少なくとも１つの所定のしきい値（Ｓ１，Ｓ２）の算出手段と、
   少なくとも１つの平滑化の範囲を定める２つの所定の値（Ｃｓｔ_ｉ，Ｃｓｔ_ｉ＋１）を０と前記しきい値との間に定める決定手段と、
   画像の各画素毎に、画素が現在、現在の画素（Ｐ）として分析されて参照され、前記画素の輝度と少なくとも１つの平滑化の範囲を定める前記所定の値（Ｃｓｔ_ｉ，Ｃｓｔ_ｉ＋１）との比較手段と、
   現在の画素（Ｐ）の輝度が前記平滑化の範囲の１つにある場合、近傍窓つまり現在の画素（Ｐ）を中心とした分析窓（ＦＡ）の中で複数（Ｋ）画素つまり分析画素と、少なくとも１つの平滑化の範囲を定める前記の値との比較手段と、
   少なくとも所定の最小の数（ｎ）の各々の分析画素の輝度が現在の画素の輝度値と同一範囲である場合、前記しきい値（０，Ｓ１，Ｓ２）の関数として現在の画素（Ｐ）の輝度（Ｖ（Ｐ））の値を補正して暗領域平滑化する補正手段とを備えており、
   請求項１から８のいずれか１項記載の暗領域平滑化の方法を実施するために適応されていることを特徴とする暗領域平滑化装置。
10. 請求項９に記載の平滑化の装置を備える符号化システム。

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