JP4109001B2 - 画質補正方法 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像に対して規定の画質補正を施す画質補正方法に関し、特に、画像のレベル値を補正する場合に、画像ノイズを適応的に除去できるようにする画質補正方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
画像ノイズの除去強度を適応的に定めて、画像ノイズの除去を実施する従来技術として、以下の技術がある。
【0003】
(1)特開平11-32236号公報に開示される画像処理装置
特開平11-32236号公報に開示される画像処理装置では、階調分布からヒストグラムを生成し、その形状から、γ補正によって明るさを補正する量を制御するとともに、ノイズ除去の強度を調整するようにしている。
【0004】
図7に、この特開平11-32236号公報に開示される画像処理装置の装置構成を図示する。図中、ローパスフィルタがノイズ除去手段である。
【0005】
(2)特開平5-64038 号公報に開示される輪郭補正回路
特開平5-64038 号公報に開示される輪郭補正回路では、画像の平均的な明るさに応じて、ノイズ除去の強度を調整するようにしている。
【0006】
図8に、この特開平5-64038 号公報に開示される輪郭補正回路の装置構成を図示する。図中、YNRがノイズ除去手段であり、Beam 検出が平均的な明るさを求める手段である。
【0007】
(3)特開平8-18852 号公報に開示されるビデオカメラのノイズ除去装置
特開平8-18852 号公報に開示されるビデオカメラのノイズ除去装置では、カメラの露光量制御信号(AGCゲイン)を用いて、ノイズ除去の強度を調整するようにしている。
【0008】
図9に、この特開平8-18852 号公報に開示されるビデオカメラのノイズ除去装置の装置構成を図示する。
【0009】
図中、YNRコントローラ及びCNRコントローラがAGCゲインを定める手段である。
【0010】
(4)特開平8-149343号公報に開示される雑音低減装置
特開平8-149343号公報に開示される雑音低減装置では、画素ごとに、画素のレベル値に応じてノイズ除去の強度を調整するようにしている。
【0011】
図10に、この特開平8-149343号公報に開示される雑音低減装置の装置構成を図示する。
【0012】
【発明が解決しようとする課題】
以上の従来技術によれば、画像の状態に応じてノイズを除去することは可能である。しかしながら、以下のような問題点がある。
【0013】
画像処理技術では、通常の場合、画像の画質(明るさ・コントラストなど)を改善するために、画像に対して様々な補正処理を施すようにしている。
【0014】
例えば、コントラストを上げる補正では、図11に示すようなS字の補正カーブによる補正処理を行うことになる。また、コントラストを抑える補正では、図12に示すような逆S字の補正カーブによる補正処理を行うことになる。
【0015】
このような補正カーブによる補正処理を行う場合、補正処理を行う前に画像に存在したノイズは、補正カーブの傾きが急な領域では拡大され、補正カーブの傾きが緩やかな領域では縮小されることになる。
【0016】
しかるに、上述した従来技術(1)〜(3)では、異なる画像に対しては、ノイズ除去の強度の調整を行うことになるが、一枚の画像に対しては、画像の部位によらずに同じ強度のノイズ除去を行うようにしている。
【0017】
そのため、ノイズが拡大される領域を基準にしてノイズ除去強度を設定した場合、ノイズが縮小される領域に対しては過剰強度のノイズ除去となってしまうという問題点がある。
【0018】
上述した従来技術(3)などで指摘されているように、過度のノイズ除去は、画像のシャープさを損なうため好ましくない。
【0019】
逆に、ノイズが縮小される領域を基準にしてノイズ除去強度を設定した場合、ノイズが拡大される領域に対しては強度不足となり、その結果、ノイズが現れてしまうという問題点がある。
【0020】
上述した従来技術(4)では、画像のレベル値のみを基準にしてノイズ除去強度を定めており、画質補正量とは無関係にノイズ除去強度を定めるようにしている。
【0021】
その結果、図11に示すようなコントラストを上げる補正を行った場合、図示した中明度の領域では、補正前の画像のレンジが補正後には大きく拡大されることから、例えば、補正前に振幅10であったノイズは、補正後には振幅20に拡大されることになる。
【0022】
逆に、図12に示すようなコントラストを下げる補正を行った場合、図示した中明度の領域では、補正前の画像のレンジが補正後には縮小されることから、例えば、補正前に振幅10であったノイズは、補正後には振幅5に縮小されることになる。
【0023】
このような場合にも、従来技術(4)では、画像のレベル値のみを基準にしてノイズ除去強度を定めていることから、コントラストを上げる補正を行った場合にノイズ除去が不足となり、コントラストを下げる補正を行った場合にノイズ除去が過剰となってしまうという問題点がある。
【0024】
以上に説明したように、従来技術では、全領域に対して、一定値によるノイズ除去や、画像のレベル値に応じたノイズ除去を行うようにしている。
【0025】
そのため、従来技術に従っていると、部位によって異なる大きさの画質補正処理の施された画像について、部位によってノイズ除去不足や過剰なノイズ除去が引き起こされることになるという問題点の発生を回避することができないという問題点がある。
【0026】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであって、コントラスト補正や明るさ補正といった規定の画質補正を施すときに、画像に対して良好なノイズ除去を行うことでその画質補正を改善する新たな画質補正方法の提供を目的とする。
【0027】
【課題を解決するための手段】
この目的を達成するために、本発明の画質補正方法では、画像に対して規定の画質補正を施すときにあって、(1)画像のレベル値に基づいて、そのレベル値に対しての画質補正の補正量を算出する過程と、(2)ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位における補正量に基づいて、ノイズの除去強度を決定する過程と、(3)決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する過程と、(4)ノイズを除去した画像に対して画質補正を施す過程とを備えるように構成する。
【0028】
この構成を採るときにあって、さらに、(5)補正前の画像に含まれるエッジ部分のエッジ強度を検出する過程を備えることがあり、このときには、ノイズ除去強度を決定する過程では、検出したエッジ強度の大きさに基づいてノイズの除去強度を強める量を決定して、その決定した強める量も考慮してノイズ除去強度を決定するように処理することになる。
【0029】
以上の各処理過程はコンピュータプログラムで実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、半導体メモリなどの記録媒体に記録して提供することができる。
【0030】
そして、この構成を採る本発明の画質補正方法は、(1)画像のレベル値に基づいて、そのレベル値に対しての画質補正の補正量を算出する手段と、(2)ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位における補正量に基づいて、ノイズの除去強度を決定する手段と、(3)決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する手段と、(4)ノイズを除去した画像に対して画質補正を施す手段と、(5)補正前の画像に含まれるエッジ部分のエッジ強度を検出する手段とを備える本発明画質補正装置により実現されることになる。
【0031】
この構成に従って、本発明によれば、コントラスト補正や明るさ補正といった画質補正処理を行う画像に対して、適応的にノイズ除去強度を決定することができるようになり、これにより、画像に対して様々なレベル値補正処理を行う場合にも、良好なノイズ除去を行うことでノイズの少ない画像を生成することができるようになる。
【0032】
次に、図1及び図2に従って、本発明の基本的な処理の流れについて説明する。
【0033】
図1は、ノイズ除去の強度をレベル値補正量を基準にして決定する場合の処理を示し、図2は、ノイズ除去の強度をレベル値補正量とノイズ強度とを基準にして決定する場合の処理を示す。この図に示すように、本発明は画像ごとに処理を進める。
【0034】
本発明では、「発明が解決しようとする課題」欄で述べたように、コントラスト補正や明るさ補正といった、画像のレベル値を補正する画質補正処理(以下、単に「画質補正処理」と称することがある)を行う場合のノイズ除去処理を対象としている。
【0035】
本発明では、図1に示すように、ノイズ除去の強度を決定する際に、このレベル値の補正量を参照し、その量を基準にしてノイズ除去の強度を決定する。したがって、画質補正によってノイズが拡大される(可能性のある)部分については、ノイズ除去強度を強めることが可能になり、効果的なノイズ除去が実施できるようになる。
このノイズ除去を実施した後に、本発明では、ノイズを除去した画像に対して画質補正を施すことになる。
【0036】
ここで、図1では、画質補正処理のブロックについては明示していない。その理由は、画質補正処理については色々な段階での実施の可能性があるからである。例えば、図1の処理の開始前に、予め一括して補正を行い、その後に図1の処理を行っても良いし、図1に示す「選択部分またはその近傍に対する補正量参照」と同時(直前・直後)に、行っても良い。
【0037】
なお、図1及び図2の処理は、画像の部分ごとに実行することになるが、例えば、画素ごとに処理を進めると、画像全体を簡単なスキャンで処理できるため効果的である。
【0038】
また、ノイズ除去の強度の決定にあたって、図2に示すように、補正量だけでなく、選択部分の補正前のノイズ出現レベル(大きさ)についても参照し、基準とすることも効果的である。例えば、エッジ近傍でノイズが出やすいような場合には、エッジの有無を評価して、その結果に基づいてノイズ強度を推定しても良い。こうした推定結果も、ノイズ除去強度を決定する際に参照すると効果的である。
【0039】
その他に、レベル値の大小(通常、輝度や明るさに相当)で、ノイズの強度が変わる場合(例えば、暗いところでノイズが出やすい)には、予め、テーブルや数式などを使ってレベル値とノイズ強度との対応関係を定義しておき、このテーブルや数式などを参照することでノイズ強度を推定しても良い。
【0040】
また、ノイズ除去強度の決定の際に基準とする、レベル値の補正量は、補正量の絶対値とすることも効果的である。たとえば、ハイライト部分をはっきりさせるようにする補正として、図3のようなクリッピング処理がある。
【0041】
この場合、暗部は補正量が小さいことから、補正前後で色の変化は小さく、ノイズの目立ち方の変化は補正前後で大差ない。しかし、明部は補正量が大きいことから、ノイズの目立ち方が大きく変化する可能性がある。つまり、補正量の絶対値を基準にすることで、ノイズの目立ちやすさが変化しそうなところのノイズ除去強度を強めることが可能となり、効果的なノイズ除去を行うことができる。
【0042】
また、図11や図12に示すようなコントラストの補正では、画質補正処理によるレベル値の微小変化に対するレベル値補正量の変化量によって補正後のノイズの目立ちやすさの増大(または低下)を推定でき、こうした値を基準にすることも有効である。こうした変化量の評価基準としては、入力データの変化幅と出力データの変化幅との比が望ましい。この比の微小区間での値である微係数などと概ね同等の方法で求めてもよい。
【0043】
また、ノイズ強度の推定や補正レベルの絶対値やレベル値の微小変化に対するレベル値補正量の変化量については、人間の感覚に沿った評価が好ましいので、CIELABといった均等色空間で行うことが有効である。
【0044】
【発明の実施の形態】
以下、実施の形態に従って本発明を詳細に説明する。
【0045】
図4に、本発明を具備するデジタルスチルカメラ1の装置構成を図示する。
【0046】
ここで、この図では、デジタルスチルカメラ1の持つ機能の中で、本発明に関連する画像処理に関連した部分のみを示しており、本発明の説明において無視できるモータ駆動関連の機能などといった画像処理との関連の薄い機能については示していない。
【0047】
本発明を具備するデジタルスチルカメラ1は、画像の明るさを自動的に補正する機能(γ補正機能)と、画像のノイズを除去する機能とを有している。
【0048】
この図に示すように、本発明を具備するデジタルスチルカメラ1では、CCD10で撮像された画像信号は、A/D変換器11でA/D変換されて、演算ユニット12に入力されてγ補正が施されることになる。
【0049】
γ補正とは、
Soutput=Sinput r
という式による補正であり、画像の階調特性を変更するものであって、例えば明るさを変更する場合に用いられる。
【0050】
ここで、Sinput は補正前の信号レベル(1から0の範囲で正規化されているものとする)を示し、Soutputは補正後の信号レベルを示す。
【0051】
なお、以下の説明において、記述の便宜上、式中に示す“γ”について“r”で表すことがある。
【0052】
演算ユニット12は、ROM13に格納されたコードに応じて処理を実行するCPUと、JPEG圧縮などのような定型画像処理を行うImage Processing Unit とから構成される。
【0053】
この演算ユニット12は、RAM14に対して適宜データを書き込むとともに、RAM14からデータを読み出して、処理を進める。演算ユニット12によりJPEG圧縮された画像データは、不揮発記憶媒体15に格納されることになる。
【0054】
図5に、演算ユニット12のCPUで実行されることになる、本発明にかかる画質改善処理のフローチャートを示す。
【0055】
CCD10で撮像された画像は、一旦、RAM14に格納されるものとする。本実施形態例では、この格納の前に、予め一般的なγ補正(例えばγ=1/2.2)が行われるとともに、0 から255の間に値が分布するようにデータレンジを設定する処理がなされるものとする。
【0056】
この格納された画像を処理対象画像として入力し、図5に示すフローチャートに従って処理を実施する。
【0057】
先ず最初に、ステップ1で、処理対象画像を入力する。続いて、ステップ2で、この画像の明るさが適切になるような補正(γ補正)を行うために必要とされるγ値(上述した一般的なγ補正の後に、さらに補正することで明るさを適切なものにするためのγ値)を算出する。
【0058】
このγ値の算出処理は、画像が明るすぎれば、1 よりも大きな値のγ値を算出し、画像が暗すぎれば、1 よりも小さな値のγ値を算出することで行われる。例えば、文献「Juha Katajamaki and Pekka Laihanen, "Image Dependent Gamma Selection Based on Color Palette Equalization and a Simple Lightness Model", Proc. of 7th CIC, 301-306 (1999)」に記載された方法で定めることが可能である。
【0059】
続いて、ステップ3で、画像全体のノイズ除去を行う処理を開始する。本実施形態例では画素単位に処理を進めるものとする。
【0060】
すなわち、左上の画素を起点(ステップ3)として、左上から右下へと順次画素を選択(ステップ9)しながら、まず、ステップ4で、その選択した画素に対して、ステップ2で求めたγ値による補正を行った場合のレベル値の補正量を計算する。
【0061】
例えば、
Rcorrect =〔(Rinput /255)r 〕×255−Rinput
Gcorrect =〔(Ginput /255)r 〕×255−Ginput
Bcorrect =〔(Binput /255)r 〕×255−Binput
という式に従って、レベル値の補正量を計算するのである。
【0062】
ここで、Rcorrect は補正量であり、Rinput は補正前の補正対象のR値である。G,Bについても同様の表記方法に従っている。
【0063】
続いて、ステップ5で、この補正量を用いてノイズ除去の強度を計算する。ここでは、γ補正による補正量が大きいほど補正による色の変化が大きいため、ノイズの見え方の変化も大きく、ノイズが拡大されて見える危険性が高いものと判断して、ノイズ除去の強度を強くする。
【0064】
例えば、
という式(以下、数式1と称することがある)に従って、ノイズ除去の強度を計算するのである。
【0065】
ここで、Rremove-powerはR値に対するノイズ除去強度であり、G,Bについても同様の表記方法に従っている。
【0066】
この数式1では、全ての画素に対して、除去強度0.5以上のノイズ除去を行い、また、前述の基準に従って、強めにノイズを除去する必要があると判断された画素については、除去強度を1に近い値(最大で1)としている。
【0067】
続いて、ステップ6で、決定したノイズ除去強度に従ってノイズ除去を実行する。ノイズ除去の方法についてはLPFなど様々な方法があるが、ここでは、この技術分野では公知であるメジアンフィルタ(近傍画素の画素値に含まれる中間の大きさの画素値で注目画素の画素値を置き換えるフィルタ操作)によるノイズ除去処理を行うこととする。例えば、フィルタサイズは、3 ×3画素とすればよい。
【0068】
なお、メジアンフィルタについては、「Christopher Watkins, Alberto Sadun and Stephen Marenka, "Modern Image Processing", Academic Press,Inc. (1993) 64頁〜65頁」などに記載されている。
【0069】
例えば、
という式(以下、数式2と称することがある)に従って、ノイズ除去を実行するのである。
【0070】
ここで、Rnoize-removed はノイズ除去結果であり、Rmedianはメジアンフィルタ適用結果(置き換えた画素値)である。G,Bについても同様の表記方法に従っている。
【0071】
この式から分かるように、Rremove-powerが大きいほど、ノイズ除去結果はRmedianに近い値となり、Gremove-powerが大きいほど、ノイズ除去結果はGmedianに近い値となり、Bremove-powerが大きいほど、ノイズ除去結果はBmedianに近い値となる。
【0072】
続いて、ステップ7で、γ補正を実行することで画質補正を実行し、続くステップ8で、全画素について処理を終了したのか否かを判断して、全画素について処理を終了していないことを判断するときには、ステップ9に進んで、次の画素を選択し、一方、全画素について処理を終了したことを判断するときには、処理を終了する。
【0073】
このようにして、本発明を具備するデジタルスチルカメラ1では、γ補正による補正量の大きい場所を重点的にノイズ除去することが可能となり、γ補正によるノイズの拡大を防止することができるようになる。
【0074】
さらに、この実施形態例に関して、以下のような変更を加えることも有効である。
【0075】
(1)変更例1
上述した実施形態例では、画像のレベル値の補正量の計算をRGB値で行っているが、CIELAB(CIEの規定するLAB色空間)などの均等色空間で行うことも効果的である。
【0076】
この場合には、上述した数式1(ノイズ除去強度の計算式)を以下に説明する数式3に置き換えるとともに、上述した数式2(ノイズ除去実行の計算式)を以下に説明する数式4に置き換えればよい。
【0077】
γ補正前のRGB値(Rinput ,Binput ,Ginput )と、γ補正後のRGB値(Rcorrected =Rinput +Rcorrect ,Gcorrected =Ginput +Gcorrect ,Bcorrected =Binput +Bcorrect )とを、例えばsRGBの定義に従うものとして、それぞれ、CIELAB値(L* input ,a* input ,b* input )と、CIELAB値(L* corrected ,a* corrected ,b* corrected )とに変換する。この変換は、画像処理の分野では広く行われている公知のものである。
【0078】
そして、下記に示す数式3に従って、例えば、
というように、γ補正前後のCIELABの差分値の“1/10”の値をノイズ除去強度として算出する。
【0079】
一方、ノイズ除去については、下記に示す数式4に従って、例えば、
という形で実行する。
【0080】
(2)変更例2
上述した実施形態例では、数式1で示すノイズ除去強度の計算式については、補正量の絶対値で計算を行っているが、絶対値ではなくて、レベル値の微小変化に対するレベル値補正量の変化量(微係数に相当)で計算を行ってもよい。
【0081】
この微小変化に対する変化量の関係は、画像のノイズの振幅の画質補正処理前後の関係に相当するため、画質補正によるノイズの目立ちやすさの変化を表す指標の一つといえる。この値が大きければ、ノイズ除去強度を大きくする。
【0082】
例えば、
というように、γ補正の式の微係数に“1/2”をかけた値によりノイズ除去強度を算出する。
【0083】
(3)変更例3
上述した実施形態例では、ノイズ除去強度の算出を画質補正の補正量をもとに行っていたが、これに加えて、更に、除去部分のノイズ強度(推定値など)を付加しても良い。具体的には、エッジの近傍でノイズが目立つ場合には、エッジの強度を基準にノイズ強度を計算する。
【0084】
これを実現するために、図5に示すフローチャートを図6に示すものに変更する。
【0085】
すなわち、ステップ4とステップ5との間に、ノイズ強度の算出過程(ステップα)を追加して、ノイズ除去強度の算出式を下記に示すもののように変更することで、ノイズが強いと推定される部分のノイズ除去強度を強めることができ、良好にノイズの除去を行うことが可能となる。
【0086】
ここでは、エッジ検出を、公知技術である3×3画素のソベルフィルタ(エッジに位置する画素について大きな値を示すソベルフィルタ適用値(エッジ強度)が得られるフィルタ操作)によって行うものとする。
【0087】
なお、ソベルフィルタについては、「Christopher Watkins, Alberto Sadun and Stephen Marenka, "Modern Image Processing", Academic Press,Inc. (1993) 59頁〜60頁」などに記載されている。
【0088】
ノイズは、基本的には、エッジの画素そのものではなくて、エッジの近傍で目立つという性質を有する。そこで、処理対象画素のソベルフィルタ適用結果(Rsobel ,Gsobel ,Bsobel )と、その近傍(例えば5×5画素の範囲)におけるソベルフィルタ適用結果の最大値(Rsobel-max ,Gsobel-max ,Bsobel-max )とを比較して、近傍画素エッジ強度最大値の方が大きい場合には、処理対象画素がエッジの近傍に位置すると判断して、ノイズ除去強度を強めるようにする。
【0089】
例えば、
という式に従って、ノイズ除去強度を強める量を算出するのである。
【0090】
具体的なノイズ除去強度については、例えば、このようにして算出される(Redge,Gedge,Bedge)を用いて、数式1中に記載する(Rremove-power,Gremove-power,Bremove-power)を、
〔数式5〕
Rremove-power-new=(Rremove-power+Redge)/2
Gremove-power-new=(Gremove-power+Gedge)/2
Bremove-power-new=(Bremove-power+Bedge)/2
という式(以下、数式5と称することがある)に従って、(Rremove-power-new,Gremove-power-new,Bremove-power-new)に置き換えることでノイズ除去強度を求めて、そのようにして求めたノイズ除去強度を使ってノイズ除去を行うことになる。
【0091】
あるいは、このようにして算出される(Redge,Gedge,Bedge)を用いて、数式1中に記載する(Rremove-power,Gremove-power,Bremove-power)を、
という式(以下、数式6と称することがある)に従って、(Rremove-power-new,Gremove-power-new,Bremove-power-new)に置き換えることでノイズ除去強度を求めて、そのようにして求めたノイズ除去強度を使ってノイズ除去を行ってもよい。
【0092】
また、この変更例3の類似の例として、暗い部分にノイズが目立つ場合には、暗さを評価する係数を求めて、数式5や数式6と同様の方法に従って、ノイズ除去強度を変更してもよい。
【0093】
具体的には、例えば、RGB値のそれぞれについて、レベル値と評価係数との対応関係をテーブル化してROM13に格納しておき、この値を参照してノイズ除去強度を変更する。例えば、R=0では係数値“64/64”、R=1では係数値“63/64”、R=2では係数値“62/64”、・・・・、R>64では係数値“0/64”というようなテーブルを参照して、ノイズ除去強度を変更するのである。
【0094】
さらには、無彩色でノイズが目立つ場合には、彩度に応じて同様のテーブルを作成しておいて、この値を参照してノイズ除去強度を変更することになる。
【0095】
以上、本発明の実施形態例とその変形例とについて述べた。ここでは、ノイズ除去の処理は、メジアンフィルタを用いたが、他の方法でも構わない。例えば、単純平均やLPFなどでもよい。
【0096】
また、画素ごとにノイズ除去強度を定めたが、周囲の画素の値を参照(例えば数画素で平均化した値を算出)して定めても良い。なぜならば、ノイズは、周囲の画素との相対的な関係で顕在化するからである。
【0097】
また、画質補正処理としては、γ補正を例としたが、ダイナミックレンジ補正など、他の補正とともに用いてもよい。
【0098】
また、補正量の決定を計算により算出せず、何らかのユーザインタフェースを用いて、ユーザに設定させても良い。
【0099】
(付記1)画像のノイズを除去することで画質の改善を図る画質改善方法であって、画像のレベル値を補正する過程と、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位におけるレベル値補正量に基づいて、ノイズ除去強度を決定する過程と、上記決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する過程とを備えることを、特徴とする画質改善方法。
【0100】
(付記2)付記1記載の画質改善方法において、補正前の画像に含まれるノイズ強度を評価する過程を備え、上記ノイズ除去強度を決定する過程では、上記評価したノイズ強度も参照してノイズ除去強度を決定することを、特徴とする画質改善方法。
【0101】
(付記3)付記2記載の画質改善方法において、上記ノイズ強度を評価する過程では、ノイズ強度を均等色空間で評価することを、特徴とする画質改善方法。
【0102】
(付記4)付記2又は3記載の画質改善方法において、上記ノイズ強度を評価する過程では、画像のレベル値に対応付けられるノイズ強度を定義する記憶データを使ってノイズ強度を評価するか、規定の数式を使ってノイズ強度を評価することを、特徴とする画質改善方法。
【0103】
(付記5)付記1ないし4のいずれか1項に記載の画質改善方法において、上記ノイズ除去強度を決定する過程では、ノイズ除去強度を画素単位に決定することを、特徴とする画質改善方法。
【0104】
(付記6)付記1ないし5のいずれか1項に記載の画質改善方法において、上記ノイズ除去強度を決定する過程では、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位におけるレベル値補正量の絶対値に応じて、ノイズ除去強度を決定することを、特徴とする画質改善方法。
【0105】
(付記7)付記1ないし5のいずれか1項に記載の画質改善方法において、上記ノイズ除去強度を決定する過程では、画質補正処理によるレベル値の微小変化に対するレベル値補正量の変化量に応じて、ノイズ除去強度を決定することを、特徴とする画質改善方法。
【0106】
(付記8)付記6記載の画質改善方法において、上記ノイズ除去強度を決定する過程では、レベル値補正量の絶対値を均等色空間で評価することを、特徴とする画質改善方法。
【0107】
(付記9)付記7記載の画質改善方法において、上記ノイズ除去強度を決定する過程では、レベル値補正量の変化量を均等色空間で評価することを、特徴とする画質改善方法。
【0108】
(付記10)画像のノイズを除去することで画質の改善を図る画質改善装置であって、画像のレベル値を補正する手段と、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位におけるレベル値補正量に基づいて、ノイズ除去強度を決定する手段と、上記決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する手段とを備えることを、特徴とする画質改善装置。
【0109】
(付記11)画像のノイズを除去することで画質の改善を図る処理を行う画像改善プログラムであって、画像のレベル値を補正する処理と、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位におけるレベル値補正量に基づいて、ノイズ除去強度を決定する処理と、上記決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する処理とをコンピュータに実行させるための画像改善プログラム。
【0110】
(付記12)画像のノイズを除去することで画質の改善を図る処理を行うプログラムを記録した画像改善プログラムの記録媒体であって、画像のレベル値を補正する処理と、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位におけるレベル値補正量に基づいて、ノイズ除去強度を決定する処理と、上記決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した画像改善プログラムの記録媒体。
【0111】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明では、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位におけるレベル値補正量に基づいて、ノイズ除去強度を決定して、それに従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去するという構成を採る。
【0112】
この構成に従って、本発明によれば、画像に対してコントラスト補正などといったような様々なレベル値補正処理を行った場合にも、良好なノイズ除去を行うことでその画質を改善することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の原理について説明する図である。
【図2】本発明の原理について説明する図である。
【図3】本発明の原理について説明する図である。
【図4】本発明を具備するデジタルスチルカメラの装置構成図である。
【図5】本発明で実行する画質改善処理のフローチャートである。
【図6】本発明で実行する画質改善処理のフローチャートである。
【図7】従来技術の説明図である。
【図8】従来技術の説明図である。
【図9】従来技術の説明図である。
【図10】従来技術の説明図である。
【図11】コントラストを上げるための補正で用いるS字補正カーブの説明図である。
【図12】コントラストを抑えるための補正で用いる逆S字補正カーブの説明図である。
【符号の説明】
1 デジタルスチルカメラ
10 CCD
11 A/D変換器
12 演算ユニット
13 ROM
14 RAM
15 不揮発記憶媒体
Claims (5)
- 画像に対して規定の画質補正を施す画質補正方法であって、
画像のレベル値に基づいて、そのレベル値に対しての上記画質補正の補正量を算出する過程と、
ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位における上記補正量に基づいて、ノイズの除去強度を決定する過程と、
上記決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する過程と、
ノイズを除去した画像に対して上記画質補正を施す過程とを備えることを、
特徴とする画質補正方法。 - 画像に対して規定の画質補正を施す画質補正方法であって、
画像のレベル値に基づいて、そのレベル値に対しての上記画質補正の補正量を算出する過程と、
補正前の画像に含まれるエッジ部分のエッジ強度を検出する過程と、
上記検出したエッジ強度の大きさに基づいてノイズの除去強度を強める量を決定して、その決定した強める量と、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位における上記補正量とに基づいてノイズの除去強度を決定する過程と、
上記決定したノイズ除去強度に従って、画像の部位を単位にしてノイズを除去する過程と、
ノイズを除去した画像に対して上記画質補正を施す過程とを備えることを、
特徴とする画質補正方法。 - 請求項1に記載の画質補正方法において、
上記ノイズ除去強度を決定する過程では、均等色空間で算出される上記補正量に基づいて、ノイズ除去強度を決定することを、
特徴とする画質補正方法。 - 請求項1又は3に記載の画質補正方法において、
上記ノイズ除去強度を決定する過程では、ノイズ除去処理を適用する画像の部位またはその近傍の部位における上記補正量の絶対値に応じて、ノイズ除去強度を決定することを、
特徴とする画質補正方法。 - 請求項1又は3に記載の画質補正方法において、
上記ノイズ除去強度を決定する過程では、上記画質補正によるレベル値の微小変化に対する上記補正量の変化量に応じて、ノイズ除去強度を決定することを、
特徴とする画質補正方法。
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