JP5060643B1 - Image processing apparatus and image processing method - Google Patents
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Abstract
【課題】画像信号のノイズを低減することができる画像処理装置を実現する。
【解決手段】実施形態によれば、画像処理装置は、対象画素に対する複数の周辺画素それぞれの類似度を算出し、算出された類似度それぞれに対応する重み係数を用いて対象画素の値と複数の周辺画素の値との加重平均を算出し、加重平均に基づいて対象画素の値を修正する。類似度算出手段は、対象画素を含む画素ブロックの画素ベクトルと複数の基底ベクトルそれぞれとの複数の第１の内積を示す第３のベクトル、第１の周辺画素を含む第２の画素ブロックの画素ベクトルと基底ベクトルそれぞれとの複数の第２の内積とを算出し、複数の第１の内積を示す第３のベクトルと複数の第２の内積を示す第４のベクトルとの間の差の大きさに基づいて、対象画素と第１の周辺画素との類似度を算出する。
【選択図】図１An image processing apparatus capable of reducing noise in an image signal is realized.
According to an embodiment, an image processing apparatus calculates a degree of similarity of each of a plurality of surrounding pixels with respect to a target pixel, and uses a weighting factor corresponding to each of the calculated degrees of similarity to determine the value of the target pixel and the plurality of values. A weighted average with the values of the surrounding pixels is calculated, and the value of the target pixel is corrected based on the weighted average. The similarity calculation means includes a third vector indicating a plurality of first inner products of the pixel vector of the pixel block including the target pixel and each of the plurality of base vectors, and a pixel of the second pixel block including the first peripheral pixel A plurality of second inner products of the vector and each of the basis vectors are calculated, and a difference between the third vector indicating the plurality of first inner products and the fourth vector indicating the plurality of second inner products is calculated. Based on this, the similarity between the target pixel and the first peripheral pixel is calculated.
[Selection] Figure 1
Description
本発明の実施形態は、画像信号を処理するための画像処理装置および画像処理方法に関する。 Embodiments described herein relate generally to an image processing apparatus and an image processing method for processing an image signal.
近年、テレビジョン（ＴＶ）、セットトップボックス、ビデオレコーダといった様々な画像処理装置が開発されている。これら画像処理装置の多くは、映像コンテンツの高画質化を実現するため高画質化機能を有している。 In recent years, various image processing apparatuses such as a television (TV), a set top box, and a video recorder have been developed. Many of these image processing apparatuses have a high image quality function in order to realize high image quality of video content.
高画質化機能の一つとして、ノイズ除去機能がある。ノイズ除去機能は画像信号内のノイズを低減する機能である。最近では、対象画素の近傍の幾つかの周辺画素の値を用いて対象画素の値を修正するというノイズ除去技術も開発され始めている。 One of the image quality enhancement functions is a noise removal function. The noise removal function is a function for reducing noise in the image signal. Recently, a noise removal technique in which the value of the target pixel is corrected using the values of some peripheral pixels in the vicinity of the target pixel has been developed.
しかし、アナログ放送信号、アナログビデオ信号のような画像信号は比較的多くのノイズを含む場合がある。もし周辺画素自体が比較的多くのノイズ成分を含むならば、対象画素のノイズを低減できなくなる可能性がある。 However, image signals such as analog broadcast signals and analog video signals may contain a relatively large amount of noise. If the surrounding pixels themselves contain a relatively large amount of noise components, there is a possibility that the noise of the target pixel cannot be reduced.
本発明は、画像信号のノイズを低減することができる画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的とする。 An object of the present invention is to provide an image processing apparatus and an image processing method capable of reducing noise in an image signal.
実施形態によれば、画像処理装置は、画像信号に対するノイズリダクション処理を実行するように構成されている。前記画像処理装置は、類似度算出手段と修正手段とを具備する。前記類似度算出手段は、前記画像信号内の対象画素に対する前記対象画素の近傍の複数の周辺画素それぞれの類似度を算出する。前記修正手段は、前記算出された類似度それぞれに対応する重み係数を用いて前記対象画素の値と前記複数の周辺画素の値との加重平均を算出し、前記加重平均に基づいて前記対象画素の値を修正する。前記類似度算出手段は、前記対象画素を含む第１の画素ブロック内の画素それぞれの値を示す第１の画素ベクトルと複数の基底ベクトルそれぞれとの複数の第１の内積を算出し、前記複数の周辺画素内の第１の周辺画素を含む第２の画素ブロック内の画素それぞれの値を示す第２の画素ベクトルと前記複数の基底ベクトルそれぞれとの複数の第２の内積を算出し、前記複数の第１の内積を示す第３のベクトルと前記複数の第２の内積を示す第４のベクトルとの間の差の大きさに基づいて、前記対象画素に対する前記第１の周辺画素の類似度を算出するように構成されている。 According to the embodiment, the image processing apparatus is configured to perform noise reduction processing on an image signal. The image processing apparatus includes similarity calculation means and correction means. The similarity calculation means calculates the similarity of each of a plurality of peripheral pixels in the vicinity of the target pixel with respect to the target pixel in the image signal. The correcting means calculates a weighted average of the value of the target pixel and the values of the plurality of surrounding pixels using a weighting factor corresponding to each of the calculated similarities, and based on the weighted average, the target pixel Correct the value of. The similarity calculating means calculates a plurality of first inner products of a first pixel vector indicating a value of each pixel in the first pixel block including the target pixel and a plurality of base vectors, and Calculating a plurality of second inner products of a second pixel vector indicating a value of each of the pixels in the second pixel block including the first peripheral pixel in the peripheral pixels of the plurality of base vectors, and Similarity of the first peripheral pixel to the target pixel based on a magnitude of a difference between a third vector indicating a plurality of first inner products and a fourth vector indicating the plurality of second inner products It is configured to calculate the degree.
以下、実施の形態について図面を参照して説明する。
まず、図１を参照して、一実施形態に係る画像処理装置の構成について説明する。この画像処理装置は、例えば、テレビジョン（ＴＶ）１として実現される。このＴＶ１は、テレビジョン放送信号を受信し、この受信されたテレビジョン放送信号内の画像信号（放送番組の映像信号）に対応する画像をディスプレイに表示する。また、ＴＶ１は、テレビジョン放送信号のみならず、外部映像機器から出力される画像信号に対応する画像をディスプレイに表示することもできる。
Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings.
First, the configuration of an image processing apparatus according to an embodiment will be described with reference to FIG. This image processing apparatus is realized as a television (TV) 1, for example. The
ＴＶ１は、図１に示されているように、チューナ２、入力信号セレクタデ４、コントローラ６、ノイズリダクション処理部８、出力信号セレクタ１０、表示パネル１２、リモコン信号受信部、等を備えている。
As shown in FIG. 1, the
テレビジョン放送信号は、アンテナ１００、入力端子１０１を介してチューナ２に供給される。このチューナ２は、テレビジョン放送信号によって放送される映像コンテンツデータ（放送番組データ）を受信する受信部である。より詳しくは、チューナ２は、テレビジョン放送信号を受信し、受信したテレビジョン放送信号から画像信号（映像信号）を生成する。テレビジョン放送信号はたとえばアナログ放送信号である。チューナ２は、コントローラ６によって指定されるチャンネルのテレビジョン放送信号を受信し、その受信した放送信号を復調する。チューナ２から出力される画像信号（映像信号）はデジタル信号であってもよい。チューナ２から出力される映像信号は入力信号セレクタ４に供給される。
The television broadcast signal is supplied to the
入力端子１０２および１０３の各々は外部映像機器からの画像信号（映像信号）を入力するための入力端子である。入力端子１０２および１０３にそれぞれ入力される画像信号も入力信号セレクタ４に供給される。
Each of the
入力信号セレクタ４は、コントローラ６の制御の下、３種類の入力画像信号から１つの画像信号を選択し、そして選択した画像信号をノイズリダクション処理部８に供給する。このノイズリダクション処理部８は、画像信号に対して各種画像処理を施す映像処理部の一部として実現されている。ノイズリダクション処理は、画像信号のノイズを低減する処理である。ノイズリダクション処理では、画像信号内の各対象画素の値が必要に応じて修正される。この場合、対象画素の値とこの対象画素の近傍の幾つかの周辺画素の値との加重平均が算出され、この加重平均を用いて、当該対象画素の値が修正される。ある周辺画素に対応する重み付け値は、対象画素に対するその周辺画素の類似度に基づいて決定される。対象画素に対する類似度が高い周辺画素ほど大きな重み付け値が適用され、対象画素に対する類似度が低い周辺画素ほど小さな重み付け値が適用される。これにより、画像信号のテクスチャに合わせて適応的に各対象画素に対するノイズリダクション処理を行うことができる。
The
出力信号セレクタ１０は、コントローラ６の制御の下、ノイズリダクション処理が施された画像信号およびノイズリダクション処理が施されない画像信号のいずれか一方の画像信号を選択する。選択された画像信号は必要に応じて他の各種画像処理が施された後に、表示パネル１２に供給される。表示パネル１２は画像信号に対応する画像を表示するディスプレイである。表示パネル１２は液晶ディスプレイのようなフラットパネルディスプレイであってもよい。
Under the control of the
コントローラ６はデジタル１内の各コンポーネントの動作を制御する。コントローラ６はマイクロコンピュータのようなプロセッサであってもよい。コントローラ６は、モード設定部３２を備えている。モード設定部３２は、複数の周辺画素を用いて対象画素の値を修正するという上述のノイズリダクション処理を必要に応じてＯＮ／ＯＦＦするように構成されている。より詳しくは、モード設定部３２は、ＴＶ１をノイズリダクション処理が施された画像信号が出力される第１モードまたはノイズリダクション処理が施されない画像信号が出力される第２モードのいずれか一方のモードに設定する。ＴＶ１が第１モードに設定された場合、ＯＮ／ＯＦＦ制御部３３は、ノイズリダクション処理が施された画像信号を出力信号セレクタ１０に選択させる。一方、ＴＶ１が第２モードに設定された場合、ＯＮ／ＯＦＦ制御部３３は、ノイズリダクション処理が施された画像信号を出力信号セレクタ１０に選択させる。
The
ユーザは、リモートコントローラを操作することにより、上述のノイズリダクション処理のＯＮ／ＯＦＦを指示することができる。換言すれば、モード設定部３２は、リモコン信号受信部１４によってリモートコントローラから受信される遠隔制御信号に基づいて、ＴＶ１を第１モードまたは第２モードのいずれか一方のモードに設定する。
The user can instruct ON / OFF of the above-described noise reduction processing by operating the remote controller. In other words, the
モード設定部３２は、信号レベル判定部３１によって判定される入力画像信号の信号レベルに応じて、上述のノイズリダクション処理を自動的にＯＮ／ＯＦＦすることもできる。信号レベル判定部３１は、画像信号の信号レベルが閾値よりも低いか否かを判定し、この判定結果をモード設定部３２に供給する。チューナ２によって受信される放送信号が入力画像信号として選択される場合においては、信号レベル判定部３１は、チューナ２によって受信される放送信号の信号レベル、たとえば受信される放送信号の電界強度レベル、が閾値よりも低いか否かを判定する。チューナ２によって受信される放送信号はアナログ放送信号である。このため、放送信号の電界強度レベルが低い場合には、放送信号によって伝搬される画像信号に多くのノイズが含まれている可能性がある。放送信号の電界強度レベルが閾値よりも低い場合には、モード設定部３２は、ノイズリダクション処理を自動的にＯＮする。一方、放送信号の電界強度レベルが閾値以上である場合には、モード設定部３２は、ノイズリダクション処理を自動的にＯＦＦしてもよい。放送信号の電界強度レベルとしては、ブランキング期間中の電界強度レベルを用いてもよい。また、電界強度レベルを用いる代わりに、放送信号のペデスタルレベルを検出し、この検出されたペデスタルレベルが所定の閾値よりも低いか否かを判定してもよい。
The
入力端子１０２がアナログ映像信号を入力するための端子である場合には、信号レベル判定部３１は、外部映像機器から入力端子１０２に供給されるアナログ映像信号の信号レベルが閾値よりも低いか否かも判定する。
When the
ノイズリダクション処理部８は、バッファ２１、類似度算出部２２、および加重平均化部２３を備える。バッファ２１は入力画像信号内の画素群を一時的に格納するメモリである。対象画素（処理対象画素ともいう）のノイズリダクション処理に必要な複数の画素それぞれの値がバッファ２１に格納される。対象画素の値および対象画素の近傍に存在する複数の周辺画素それぞれの値は、類似度算出部２２および加重平均化部２３の双方に供給される。また、対象画素の値は類似度算出部２２および加重平均化部２３に供給されるだけでなく、出力信号セレクタ１０にも供給される。
The noise reduction processing unit 8 includes a
類似度算出部２２は、対象画素に対する複数の周辺画素それぞれの類似度を算出する。複数の周辺画素は対象画素の近傍の画素である。加重平均化部２３は、算出された類似度それぞれに対応する重み係数を用いて対象画素の値と複数の周辺画素の値との加重平均を算出し、この加重平均に基づいて対象画素の値を修正する。修正された対象画素の値は出力信号セレクタ１０に供給される。なお、画像信号がＲＧＢ信号である場合には、２画素間の類似度の算出および加重平均の算出は、Ｒ，Ｇ，Ｂそれぞれについて別個に行ってもよい。
The
本実施形態では、対象画素と任意の一つの周辺画素（第１の周辺画素）との間の類似度の算出においては、それら２つの画素のみならず、対象画素を含む第１の画素ブロックと、第１の周辺画素を含む第２の画素ブロックとが用いられる。 In the present embodiment, in the calculation of the similarity between the target pixel and any one peripheral pixel (first peripheral pixel), the first pixel block including the target pixel as well as the two pixels The second pixel block including the first peripheral pixel is used.
以下、図２および図３を参照して、類似度算出処理の手順を説明する。
図２は、対象画素（処理対象画素）に対する複数の周辺画素それぞれの類似度の例を示している。図２では、対象画素を中心とする５×５画素の領域が類似度算出範囲として設定されている。この類似度算出範囲に属する画素毎に、対象画素に対する類似度が求められる。図２の右側は、対象画素を含む２５画素それぞれの対象画素に対する類似度を示している。算出された類似度それぞれに対応する重み係数を用いて、対象画素の値と複数の周辺画素の値との加重平均、つまり２５画素の値の加重平均、が算出される。そして、算出された加重平均に基づいて対象画素の値が修正される。この場合、算出された加重平均の値を対象画素の修正後の値として用いてもよい。
Hereinafter, the procedure of the similarity calculation process will be described with reference to FIGS.
FIG. 2 shows an example of the similarity of each of a plurality of peripheral pixels with respect to the target pixel (processing target pixel). In FIG. 2, an area of 5 × 5 pixels centering on the target pixel is set as the similarity calculation range. For each pixel belonging to this similarity calculation range, the similarity to the target pixel is obtained. The right side of FIG. 2 shows the degree of similarity for each of the 25 pixels including the target pixel. A weighted average of the value of the target pixel and the values of a plurality of surrounding pixels, that is, a weighted average of the values of 25 pixels, is calculated using a weighting factor corresponding to each of the calculated similarities. Then, the value of the target pixel is corrected based on the calculated weighted average. In this case, the calculated weighted average value may be used as the corrected value of the target pixel.
図３は、ある２つの画素間の類似度算出処理の例を示している。図２では、対象画素を中心とする３×３画素の領域が対象画素を含む第１の画素ブロックとして設定されている。さらに、類似度算出対象画素を中心とする３×３画素の領域が、類似度算出対象画素を含む第２の画素ブロックとして設定されている。 FIG. 3 shows an example of similarity calculation processing between two certain pixels. In FIG. 2, a 3 × 3 pixel area centered on the target pixel is set as a first pixel block including the target pixel. Furthermore, a 3 × 3 pixel area centered on the similarity calculation target pixel is set as a second pixel block including the similarity calculation target pixel.
第１の画素ブロックは、あらかじめ決められた複数（Ｎ個）の基底ベクトルを用いてＮ次元のベクトルＡに変換される。Ｎ個の基底ベクトルは画像をＮ個の空間周波数成分に分解するための基底である。Ｎ個の基底ベクトルを用いた変換は一種の直交変換に相当する。この変換では、第１の画素ブロック内の９画素それぞれ値を示す第１の画素ベクトルが各基底ベクトルに射影される。この射影のための演算では、第１の画素ベクトルと各基底ベクトルとの内積が算出される。算出されるベクトルＡは、第１の画素ブロックの周波数特性を示す。つまり、算出されるベクトルＡは、第１の画素ブロックが有するＮ個の空間周波数成分それぞれの値を示す。 The first pixel block is converted into an N-dimensional vector A using a plurality of (N) base vectors determined in advance. N basis vectors are bases for decomposing an image into N spatial frequency components. The transformation using N basis vectors corresponds to a kind of orthogonal transformation. In this conversion, a first pixel vector indicating a value of each of nine pixels in the first pixel block is projected onto each base vector. In this calculation for projection, the inner product of the first pixel vector and each base vector is calculated. The calculated vector A indicates the frequency characteristic of the first pixel block. That is, the calculated vector A indicates the value of each of the N spatial frequency components included in the first pixel block.
第２の画素ブロックも、同じＮ個の基底ベクトルを用いて、別のＮ次元のベクトルＢに変換される。この変換では、第２の画素ブロック内の画素それぞれの値を示す第２の画素ベクトルを各基底ベクトルに射影する演算が実行される。この演算では、第２の画素ベクトルと各基底ベクトルとの内積が算出される。ベクトルＢは第２の画素ブロックの周波数特性、つまり第２の画素ブロックが有するＮ個の空間周波数成分それぞれの値を示す。 The second pixel block is also converted into another N-dimensional vector B using the same N basis vectors. In this conversion, an operation for projecting the second pixel vector indicating the value of each pixel in the second pixel block onto each base vector is executed. In this calculation, the inner product of the second pixel vector and each base vector is calculated. The vector B represents the frequency characteristic of the second pixel block, that is, the value of each of the N spatial frequency components included in the second pixel block.
そして、これら２つのＮ次元ベクトルＡ，Ｂ間の差の大きに基づいて、対象画素と類似度算出対象画素との間の類似度が算出される。たとえば、ベクトルＡ，Ｂ間の距離の近さが、それら対象画素と類似度算出対象画素との間の類似度として算出される。 Based on the difference between the two N-dimensional vectors A and B, the similarity between the target pixel and the similarity calculation target pixel is calculated. For example, the closeness of the distance between the vectors A and B is calculated as the similarity between the target pixel and the similarity calculation target pixel.
次に、図４を参照して、類似度算出部２２の構成を説明する。
類似度算出部２２は、変換部４１、および絶対差分和（ＳＡＤ）算出部４２を備える。変換部４１は第１の画素ブロックａとＮ個の基底ベクトルｅ０，ｅ１，…ｅｎ−１それぞれとのＮ個の内積を算出し、これによって第１の画素ブロックａをＮ次元のベクトルＡに変換する。ベクトルＡは算出されたＮ個の内積を要素として含む。
Next, the configuration of the
The
さらに、変換部４１は、第２の画素ブロックｂとＮ個の基底ベクトルｅ０，ｅ１，…ｅｎ−１それぞれとのＮ個の内積を算出し、これによって第２の画素ブロックｂをＮ次元のベクトルＢに変換する。ベクトルＢは算出されたＮ個の内積を要素として含む。 Further, the conversion unit 41 calculates N inner products of the second pixel block b and each of the N basis vectors e 0 , e 1 ,..., E n−1 , and thereby converts the second pixel block b into the second pixel block b. Convert to an N-dimensional vector B. The vector B includes the calculated N inner products as elements.
絶対差分和（ＳＡＤ）算出部４２は、ベクトルＡとベクトルＢとの間の絶対差分和（ＳＡＤ）を算出する。ベクトルＡとベクトルＢとの間のＳＡＤは、それらベクトル間の差の大きさを示す。
The absolute difference sum (SAD)
次に、図５を参照して、基底ベクトルｅ０，ｅ１，…ｅｎ−１の例について説明する。
本実施形態では、低周波成分（ＤＣ成分）から高周波成分までに至る範囲内に定義し得る全ての基底ベクトルのうち、自然画像の特性にあった幾つかの基底ベクトルが上述のＮ個の基底ベクトルとして予め選択されている。たとえば、全ての基底ベクトルから高周波成分側の幾つかの基底ベクトルを除いた残りの周波数成分それぞれに対応する基底ベクトルを、上述のＮ個の基底ベクトルとして用いてもよい。
Next, an example of basis vectors e 0 , e 1 ,... En n−1 will be described with reference to FIG.
In the present embodiment, among all the basis vectors that can be defined within the range from the low frequency component (DC component) to the high frequency component, some basis vectors that match the characteristics of the natural image are the above-mentioned N basis vectors. It is preselected as a vector. For example, base vectors corresponding to the remaining frequency components obtained by removing some base vectors on the high frequency component side from all base vectors may be used as the N base vectors.
３×３の画素ブロックを周波数領域に変換する場合には、低周波成分（ＤＣ成分）から高周波成分までの至る範囲内に９個の基底パターンを定義することができる。本実施形態では、これら９個の基底パターンから高周波成分側の幾つかの基底パターンを除いた残りの基底パターン、たとえば低周波側の６つの基底パターンｅ０，ｅ１，ｅ２，ｅ３，ｅ４，ｅ５が、上述のＮ個の基底ベクトルｅ０，ｅ１，…ｅｎ−１として用いられる。
When converting a 3 × 3 pixel block into the frequency domain, nine base patterns can be defined within a range from a low frequency component (DC component) to a high frequency component. In the present embodiment, the remaining base patterns obtained by removing some base patterns on the high frequency component side from these nine base patterns, for example, six base patterns e 0 , e 1 , e 2 , e 3 , e 4, e 5 is, n pieces of basis vectors e 0 above,
自然画像の周波数成分は低周波側に偏っている。このため、画像に含まれる高周波成分はノイズである可能性が高い。したがって、低周波側の基底ベクトルｅ０，ｅ１，ｅ２，ｅ３，ｅ４，ｅ５のみを用いた変換により、ノイズによる影響を低減することができる。なぜなら、ベクトルＡ，Ｂのどちらも、基底ベクトルｅ０，ｅ１，ｅ２，ｅ３，ｅ４，ｅ５に対応する複数の周波数成分以外の他の高周波数成分に関する値を含まないからである。したがって、ノイズのような特定の高周波成分を除外した状態で画素間の類似度を精度よく求めることができる。 The frequency component of the natural image is biased toward the low frequency side. For this reason, the high frequency component included in the image is highly likely to be noise. Therefore, the influence by noise can be reduced by the conversion using only the low-frequency basis vectors e 0 , e 1 , e 2 , e 3 , e 4 , and e 5 . This is because neither of the vectors A and B includes a value related to other high frequency components other than the plurality of frequency components corresponding to the base vectors e 0 , e 1 , e 2 , e 3 , e 4 , and e 5. is there. Therefore, the similarity between pixels can be accurately obtained in a state where a specific high-frequency component such as noise is excluded.
基底ベクトルｅ０（＝１，１，１，１，１，１，１，１，１）はＤＣ成分に対応する基底パターンである。基底ベクトルｅ１（＝−１，−１，−１，２，２，２，−１，−１，−１）は一つの横線状の変化パターンを有する基底パターンである。基底ベクトルｅ２（＝−１，２，−１，−１，２，−１，−１，２，−１）は一つの縦線状の変化パターンを有する基底パターンである。基底ベクトルｅ３（＝−１，−１，２，−１，２，−１，２，−１，−１）は、斜め線状の変化パターンを有する基底パターンである。基底ベクトルｅ４（＝２，−１，−１，−１，２，−１，−１，−１，２）も、斜め線状の変化パターンを有する基底パターンである。基底ベクトルｅ５（＝−１，１，−１，１，０，１，−１，１，−１）は、格子状の変化パターンを有する基底パターンである。 The basis vector e 0 (= 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1) is a basis pattern corresponding to the DC component. The basis vector e 1 (= −1, −1, −1, 2, 2, 2, −1, −1, −1) is a basis pattern having one horizontal line-shaped change pattern. A base vector e 2 (= −1, 2, −1, −1, 2, −1, −1, 2, −1) is a base pattern having one vertical line-shaped change pattern. The basis vector e 3 (= −1, −1, 2, −1, 2, −1, 2, −1, −1) is a basis pattern having an oblique line-shaped change pattern. The basis vector e 4 (= 2, −1, −1, −1, −1, −1, −1, −1, 2) is also a basis pattern having an oblique line-shaped change pattern. The basis vector e 5 (= −1, 1, −1, 1, 0, 1, −1, 1, −1) is a basis pattern having a lattice-like change pattern.
次に、図６を参照して、ベクトルＡおよびベクトルＢを算出する手順を説明する。
対象画素ａ５を含む第１の画素ブロックａに対応する第１の画素ベクトルは以下の通りである。
a＝ａ１，ａ２，ａ３，ａ４，ａ５，ａ６，ａ７，ａ８，ａ９
類似度算出対象画素ｂ５を含む第２の画素ブロックｂに対応する第２の画素ベクトルは以下の通りである。
a＝ｂ１，ｂ２，ｂ３，ｂ４，ｂ５，ｂ６，ｂ７，ｂ８，ｂ９
まず、第１の画素ベクトル（＝ａ１，ａ２，ａ３，ａ４，ａ５，ａ６，ａ７，ａ８，ａ９）と基底ベクトルｅ０（＝１，１，１，１，１，１，１，１，１）との内積（＝ａ・ｅ０）が算出される。同様にして、第１の画素ベクトルと基底ベクトルｅ１との内積（＝ａ・ｅ１）、第１の画素ベクトルと基底ベクトルｅ２との内積（＝ａ・ｅ２）、第１の画素ベクトルと基底ベクトルｅ３との内積（＝ａ・ｅ３）、第１の画素ベクトルと基底ベクトルｅ４との内積（＝ａ・ｅ４）、第１の画素ベクトルと基底ベクトルｅ５との内積（＝ａ・ｅ５）が算出される。
Next, a procedure for calculating the vector A and the vector B will be described with reference to FIG.
The first pixel vector corresponding to the first pixel block a including the target pixel a5 is as follows.
a = a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9
The second pixel vector corresponding to the second pixel block b including the similarity calculation target pixel b5 is as follows.
a = b1, b2, b3, b4, b5, b6, b7, b8, b9
First, the first pixel vector (= a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9) and the base vector e 0 (= 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, The inner product (= a · e 0 ) with 1 ) is calculated. Similarly, the first pixel dot product between the vector and the basis vectors e 1 (= a · e 1 ), a first pixel vector inner product of the basis vector e 2 (= a · e 2 ), the first pixel inner product between the vector and the base vector e 3 (= a · e 3 ), the first pixel dot product between the vector and the base vector e 4 (= a · e 4 ), the first pixel vectors and basis vectors e 5 The inner product (= a · e 5 ) is calculated.
ベクトルＡは、以下のように表される。
Ａ＝ａ・ｅ０，ａ・ｅ１，ａ・ｅ２，ａ・ｅ３，ａ・ｅ４，ａ・ｅ５
次に、第２の画素ベクトル（＝ｂ１，ｂ２，ｂ３，ｂ４，ｂ５，ｂ６，ｂ７，ｂ８，ｂ９）と基底ベクトルｅ０との内積（＝ｂ・ｅ０）が算出される。同様にして、第２の画素ベクトルと基底ベクトルｅ１との内積（＝ｂ・ｅ１）、第２の画素ベクトルと基底ベクトルｅ２との内積（＝ｂ・ｅ２）、第２の画素ベクトルと基底ベクトルｅ３との内積（＝ｂ・ｅ３）、第２の画素ベクトルと基底ベクトルｅ４との内積（＝ｂ・ｅ４）、第２の画素ベクトルと基底ベクトルｅ５との内積（＝ｂ・ｅ５）が算出される。
Vector A is expressed as follows:
A = a · e 0 , a · e 1 , a · e 2 , a · e 3 , a · e 4 , a · e 5
Next, a second pixel vector (= b1, b2, b3, b4, b5, b6, b7, b8, b9) and the inner product between the basis vectors e 0 (= b · e 0 ) is calculated. Similarly, the second pixel dot product between the vector and the basis vectors e 1 (= b · e 1 ), the second pixel vectors and the inner product of the basis vector e 2 (= b · e 2 ), the second pixel inner product between the vector and the base vector e 3 (= b · e 3 ), the inner product of the second pixel vectors and basis vectors e 4 (= b · e 4 ), the second pixel vectors and basis vectors e 5 The inner product (= b · e 5 ) is calculated.
ベクトルＢは、以下のように表される。
Ｂ＝ｂ・ｅ０，ｂ・ｅ１，ｂ・ｅ２，ｂ・ｅ３，ｂ・ｅ４，ｂ・ｅ５
ベクトルＡとベクトルＢとの間のＳＡＤは、以下の式で求められる。
ＳＡＤ＝|ａ・ｅ０−ｂ・ｅ０|＋|ａ・ｅ１−ｂ・ｅ１|＋|ａ・ｅ２−ｂ・ｅ２|
＋|ａ・ｅ３−ｂ・ｅ３|＋|ａ・ｅ４−ｂ・ｅ４|＋|ａ・ｅ５−ｂ・ｅ５|
次に、図７を参照して、表示パネル１２に表示されるユーザインタフェースについて説明する。
コントローラ６は、ユーザによるリモートコントローラの操作に応じて、画像調整（映像調整）に関する各種設定のためのメニューを表示パネル１２に表示する。図７に示されているように、映像調整の設定に関するメニューには「ノイズリダクション」項目が含まれている。ユーザによるリモートコントローラの操作によって「ノイズリダクション」項目が選択されると、コントローラ６は、ユーザにノイズ低減効果のオン／オフを指定させるための設定画面を表示パネル１２に表示する。この設定画面には、オンモード、オフモード、およびオートモードそれぞれに対応する項目が表示される。ユーザは、リモートコントローラの操作によって、オンモード、オフモード、オートモードのいずれかを選択することができる。オンモードは上述の第１のモードである。オンモードが選択された場合には、ノイズリダクション処理が施された画像信号が表示パネル１２に表示される。オフモードは上述の第２のモードであり、オフモードが選択された場合には、ノイズリダクション処理が施されない画像信号が表示パネル１２に表示される。オートモードが選択された場合には、入力画像信号の信号レベルに応じて、ノイズリダクション処理のオンとオフとが自動的に切り替えられる。
Vector B is expressed as follows:
B = b · e 0 , b · e 1 , b · e 2 , b · e 3 , b · e 4 , b · e 5
The SAD between the vector A and the vector B is obtained by the following equation.
SAD = | a · e 0 −b · e 0 | + | a · e 1 −b · e 1 | + | a · e 2 −b · e 2 |
+ | A · e 3 −b · e 3 | + | a · e 4 −b · e 4 | + | a · e 5 −b · e 5 |
Next, a user interface displayed on the
The
次に、図８のフローチャートを参照して、ＴＶ１によって実行されるノイズリダクション処理の手順について説明する。ノイズリダクション処理は放送番組データのような映像コンテンツデータの再生中に実行される。 Next, with reference to the flowchart of FIG. 8, the procedure of the noise reduction process performed by TV1 is demonstrated. The noise reduction process is executed during the reproduction of video content data such as broadcast program data.
コントローラ６は、まず、ノイズリダクション（ＮＲ）がオンされているか否かを判定する（ステップＳ１１）。ノイズリダクション（ＮＲ）がオンであるならば（ステップＳ１１のＹＥＳ）、ノイズリダクション処理が実行される。ノイズリダクション処理では、画像信号内の各対象画素の値が必要に応じて修正される。この場合、対象画素と対象画素の近傍の幾つかの周辺画素の値との加重平均を用いて、当該対象画素の値が修正される。ある周辺画素に対応する重み付け値は、その周辺画素と対象画素との間の類似度に基づいて決定される。図８においては、対象画素が図６の画素ａ５であり、類似度算出対象周辺画素（以下、第１の周辺画素という）が図６の画素ｂ５である場合を想定する。
First, the
ノイズリダクション処理部８は、まず、予め決められたＮ個の基底ベクトルｅ０，ｅ１，…ｅｎ−１を用いて、対象画素ａ５を含む画素ブロックａをベクトルＡ（＝ａ・ｅ０，ａ・ｅ１，…，ａ・ｅｎ−１）に変換する（ステップＳ１２）。このステップＳ１２では、画素ブロックａ内の画素それぞれの値を示す第１の画素ベクトル（ａ１，ａ２，ａ３，ａ４，ａ５，ａ６，ａ７，ａ８，ａ９）と基底ベクトルｅとの内積を算出する処理が、Ｎ個の基底ベクトルｅ０，ｅ１，…ｅｎ−１それぞれについて繰り返し実行される。これにより、Ｎ個の第１の内積（＝ａ・ｅ０，ａ・ｅ１，…，ａ・ｅｎ−１）が上述のベクトルＡとして算出される。 First, the noise reduction processing unit 8 uses a predetermined number N of basis vectors e 0 , e 1 ,..., E n−1 to convert a pixel block a including the target pixel a 5 into a vector A (= a · e 0. , A · e 1 ,..., A · e n−1 ) (step S12). In this step S12, an inner product of the first pixel vector (a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9) indicating the value of each pixel in the pixel block a and the base vector e is calculated. The process is repeated for each of the N basis vectors e 0 , e 1 ,... En n−1 . As a result, N first inner products (= a · e 0 , a · e 1 ,..., A · e n−1 ) are calculated as the vector A described above.
次いで、ノイズリダクション処理部８は、上述のＮ個の基底ベクトルｅ０，ｅ１，…ｅｎ−１を用いて、第１の周辺画素ｂ５を含む画素ブロックｂをベクトルＢ（＝ｂ・ｅ０，ｂ・ｅ１，…，ｂ・ｅｎ−１）に変換する（ステップＳ１３）。このステップＳ１３では、画素ブロックｂ内の画素それぞれの値を示す第２の画素ベクトル（ｂ１，ｂ２，ｂ３，ｂ４，ｂ５，ｂ６，ｂ７，ｂ８，ｂ９）と基底ベクトルｅとの内積を算出する処理が、Ｎ個の基底ベクトルｅ０，ｅ１，…ｅｎ−１それぞれについて繰り返し実行される。これにより、Ｎ個の第２の内積（＝ｂ・ｅ０，ｂ・ｅ１，…，ｂ・ｅｎ−１）が上述のベクトルＢとして算出される。
Next, the noise reduction processing unit 8 uses the above-described N basis vectors e 0 , e 1 ,... En n−1 to convert the pixel block b including the first
次いで、ノイズリダクション処理部８は、ベクトルＡとベクトルＢとの間のＳＡＤを算出し、このＳＡＤに基づいて、第１の周辺画素ｂ５の対象画素ａに対する類似度を算出する（ステップＳ１４）。 Next, the noise reduction processing unit 8 calculates SAD between the vector A and the vector B, and calculates the similarity of the first peripheral pixel b5 to the target pixel a based on the SAD (step S14).
ノイズリダクション処理部８は、対象画素ａのノイズリダクションのために使用されるべき全ての周辺画素の類似度が算出されたか否かを判定する（ステップＳ１５）。類似度が算出されていない周辺画素が存在するならば（ステップＳ１５のＮＯ）、ノイズリダクション処理部８は、類似度算出対象周辺画素（第１の周辺画素）を別の周辺画素に変更する（ステップＳ１６）。そして、ノイズリダクション処理部８は、ステップＳ１３〜Ｓ１５の処理を再び実行する。 The noise reduction processing unit 8 determines whether or not the similarities of all peripheral pixels that should be used for noise reduction of the target pixel a have been calculated (step S15). If there is a peripheral pixel whose similarity is not calculated (NO in step S15), the noise reduction processing unit 8 changes the similarity calculation target peripheral pixel (first peripheral pixel) to another peripheral pixel ( Step S16). And the noise reduction process part 8 performs the process of step S13-S15 again.
全ての周辺画素に対応する類似度が算出されたならば（ステップＳ１５のＹＥＳ）、ノイズリダクション処理部８は、全ての周辺画素に対応する類似度それぞれに対応する重み係数を用いて、対象画素ａの値と全ての周辺画素の値との加重平均を算出し、そしてこの加重平均に基づいて対象画素ａの値を修正する（ステップＳ１７）。ステップＳ１７では、たとえば、対象画素ａと全ての周辺画素とを含む２５画素それぞれに対応する２５タップのローパスフィルタを用いて、２５画素の加重平均を示す画素値が得られる。 If the similarities corresponding to all the peripheral pixels have been calculated (YES in step S15), the noise reduction processing unit 8 uses the weighting factor corresponding to each of the similarities corresponding to all the peripheral pixels, and the target pixel A weighted average of the value of a and the values of all surrounding pixels is calculated, and the value of the target pixel a is corrected based on the weighted average (step S17). In step S17, for example, a pixel value indicating a weighted average of 25 pixels is obtained using a 25-tap low-pass filter corresponding to each of 25 pixels including the target pixel a and all peripheral pixels.
上述のノイズリダクション処理は画像信号内の全ての画素に対して実行される。これにより、各画素の値が修正された画像信号がディスプレイ（表示パネル１２）に出力される（ステップＳ１８）。 The noise reduction process described above is executed for all pixels in the image signal. Thereby, the image signal in which the value of each pixel is corrected is output to the display (display panel 12) (step S18).
ノイズリダクション（ＮＲ）がオフであるならば（ステップＳ１１のＮＯ）、コントローラ６は、ステップＳ１２〜Ｓ１７の処理をスキップして、ノイズリダクション処理が施されていない画像信号が表示パネル１２に出力される（ステップＳ１８）。
If the noise reduction (NR) is off (NO in step S11), the
以上説明したように、本実施形態によれば、対象画素に対する複数の周辺画素それぞれの類似度が算出される。そして、算出された類似度それぞれに対応する重み係数を用いて、対象画素の値と複数の周辺画素の値との加重平均が算出され、この加重平均に基づいて、対象画素の値が修正される。したがって、個々の対象画素の値を修正する処理を画像信号のテクスチャに合わせて適応的に実行することができ、これにより画像信号のノイズを低減することができる。 As described above, according to the present embodiment, the similarity of each of a plurality of peripheral pixels with respect to the target pixel is calculated. Then, a weighted average of the value of the target pixel and the values of a plurality of surrounding pixels is calculated using the weighting factor corresponding to each calculated similarity, and the value of the target pixel is corrected based on the weighted average. The Therefore, the process of correcting the value of each target pixel can be adaptively executed in accordance with the texture of the image signal, thereby reducing the noise of the image signal.
さらに、本実施形態では、対象画素と各周辺画素との間の類似度の算出においては、対象画素を含む第１の画素ブロック内の画素それぞれの値を示す第１の画素ベクトルと複数の基底ベクトルそれぞれとの複数の第１の内積が算出される。さらに、上述の複数の周辺画素内の第１の周辺画素を含む第２の画素ブロック内の画素それぞれの値を示す第２の画素ベクトルと上述の複数の基底ベクトルそれぞれとの複数の第２の内積が算出される。そして、複数の第１の内積を示す第３のベクトル（ベクトルＡ）と複数の第２の内積を示す第４のベクトル（ベクトルＢ）との間の差の大きさに基づいて、対象画素に対する第１の周辺画素の類似度が算出される。したがって、たとえある周辺画素にノイズが含まれていても、その周辺画素と対象画素との間の類似度の算出結果は、そのノイズに直接的に影響を受けることがない。よって、周辺画素の値と対象画素の値との間の差分値そのものを用いてそれら画素間の類似度を算出するという方法を用いる場合に比べ、本実施形態の処理は、それら画素間の類似度を精度よく算出することを可能にする。この結果、画像信号のノイズを効率よく低減することができる。 Further, in the present embodiment, in calculating the similarity between the target pixel and each peripheral pixel, a first pixel vector indicating a value of each pixel in the first pixel block including the target pixel and a plurality of bases A plurality of first inner products with each vector are calculated. Further, a plurality of second pixels including a second pixel vector indicating a value of each pixel in the second pixel block including the first peripheral pixel in the plurality of peripheral pixels and each of the plurality of base vectors described above. An inner product is calculated. Then, based on the magnitude of the difference between the third vector (vector A) indicating the plurality of first inner products and the fourth vector (vector B) indicating the plurality of second inner products, The similarity of the first surrounding pixels is calculated. Therefore, even if a certain peripheral pixel includes noise, the calculation result of the similarity between the peripheral pixel and the target pixel is not directly affected by the noise. Therefore, compared with the case of using the method of calculating the similarity between the pixels using the difference value itself between the value of the surrounding pixel and the value of the target pixel, the processing of the present embodiment is similar to the similarity between the pixels. It is possible to accurately calculate the degree. As a result, the noise of the image signal can be efficiently reduced.
さらに、ベクトルＡ，Ｂのどちらも、上述の複数の基底ベクトルに対応する複数の周波数成分以外の他の周波数成分に関する値は含まない。したがって、ノイズのような特定の高周波成分を除外することができるので、画素間の類似度をより精度よく算出することができる。 Furthermore, neither of the vectors A and B includes values related to frequency components other than the plurality of frequency components corresponding to the above-described plurality of base vectors. Therefore, specific high-frequency components such as noise can be excluded, and the similarity between pixels can be calculated with higher accuracy.
本実施形態のノイズリダクション処理はノイズ低減効果が高いので、ノイズの少ない画像信号、たとえばデジタル画像等、に対してノイズリダクション処理を適用すると、その画像の尖鋭度が低下される可能性がある。本実施形態では、必要に応じてノイズリダクション処理の実行をＯＮ／ＯＦＦすることができるので、ノイズの多い画像信号、たとえばアナログ画像信号等、の表示中のみ、ノイズリダクション処理をＯＮすることができる。 Since the noise reduction process of the present embodiment has a high noise reduction effect, when the noise reduction process is applied to an image signal with little noise, such as a digital image, the sharpness of the image may be lowered. In this embodiment, the execution of the noise reduction process can be turned ON / OFF as necessary, so that the noise reduction process can be turned ON only during display of a noisy image signal, for example, an analog image signal. .
なお、本実施形態では、第１の画素ブロックおよび第２の画素ブロックの各々が正方ブロックである場合を例示したが、第１の画素ブロックおよび第２の画素ブロックの各々はたとえば横長の画素ブロックであってもよい。 In the present embodiment, the case where each of the first pixel block and the second pixel block is a square block is exemplified. However, each of the first pixel block and the second pixel block is, for example, a horizontally long pixel block. It may be.
また、本実施形態のノイズリダクション処理はフレーム内処理であるため、写真等の静止画にも適用することができる。 Further, since the noise reduction processing of the present embodiment is intra-frame processing, it can also be applied to still images such as photographs.
また、本実施形態のノイズリダクション処理はコンピュータプログラムによって実行することもできる。したがって、このコンピュータプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を通じて、このコンピュータプログラムをコンピュータにインストールして実行するだけで、本実施形態と同様の効果を容易に実現することができる。コンピュータとしては、プロセッサを含む様々な電子機器を使用することができる。 Moreover, the noise reduction process of this embodiment can also be performed by a computer program. Therefore, the same effect as that of the present embodiment can be easily realized simply by installing and executing this computer program on a computer through a computer-readable storage medium storing the computer program. As the computer, various electronic devices including a processor can be used.
また、本実施形態の画像処理装置はＴＶに限らず、セットトップボックス、ビデオレコーダ等であってもよい。 In addition, the image processing apparatus according to the present embodiment is not limited to a TV but may be a set top box, a video recorder, or the like.
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 Although several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These novel embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, and are included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
１…ＴＶ、２…チューナ、６…コントローラ、８…ノイズリダクション処理部、１２…表示パネル、２１…バッファ、２２…類似度算出部、２３…加重平均化部、４１…変換部、４２…ＳＡＤ算出部。
DESCRIPTION OF
Claims (9)
前記画像信号内の対象画素に対する前記対象画素の近傍の複数の周辺画素それぞれの類似度を算出する類似度算出手段と、
前記算出された類似度それぞれに対応する重み係数を用いて前記対象画素の値と前記複数の周辺画素の値との加重平均を算出し、前記加重平均に基づいて前記対象画素の値を修正する修正手段とを具備し、
前記類似度算出手段は、
前記対象画素を含む第１の画素ブロック内の画素それぞれの値を示す第１の画素ベクトルと複数の基底ベクトルそれぞれとの複数の第１の内積を算出し、
前記複数の周辺画素内の第１の周辺画素を含む第２の画素ブロック内の画素それぞれの値を示す第２の画素ベクトルと前記複数の基底ベクトルそれぞれとの複数の第２の内積を算出し、
前記複数の第１の内積を示す第３のベクトルと前記複数の第２の内積を示す第４のベクトルとの間の差の大きさに基づいて、前記対象画素に対する前記第１の周辺画素の類似度を算出するように構成されている画像処理装置。 An image processing apparatus configured to perform noise reduction processing on an image signal,
Similarity calculating means for calculating the similarity of each of a plurality of peripheral pixels in the vicinity of the target pixel with respect to the target pixel in the image signal;
A weighted average of the value of the target pixel and the values of the plurality of surrounding pixels is calculated using a weighting factor corresponding to each of the calculated similarities, and the value of the target pixel is corrected based on the weighted average. Correction means,
The similarity calculation means includes:
Calculating a plurality of first inner products of a first pixel vector indicating a value of each pixel in the first pixel block including the target pixel and each of a plurality of base vectors;
Calculating a plurality of second inner products of a second pixel vector indicating a value of each pixel in the second pixel block including the first peripheral pixel in the plurality of peripheral pixels and each of the plurality of base vectors. ,
Based on the magnitude of the difference between the third vector indicating the plurality of first inner products and the fourth vector indicating the plurality of second inner products, the first peripheral pixel of the target pixel An image processing apparatus configured to calculate a similarity.
前記画像信号の信号レベルが閾値よりも低いか否かを判定し、前記判定結果に基づいて、前記画像処理装置を前記ノイズリダクション処理が施された画像信号が出力される第１モードまたは前記ノイズリダクション処理が施されない画像信号が出力される第２モードのいずれか一方のモードに設定する設定手段とをさらに具備する請求項１記載の画像処理装置。 A tuner that receives a television broadcast signal and generates the image signal from the received television broadcast signal;
It is determined whether the signal level of the image signal is lower than a threshold value, and based on the determination result, the image processing device outputs the image signal that has been subjected to the noise reduction processing in the first mode or the noise The image processing apparatus according to claim 1, further comprising a setting unit configured to set one of the second modes in which an image signal not subjected to reduction processing is output.
前記画像信号内の対象画素に対する前記対象画素の近傍の複数の周辺画素それぞれの類似度を算出する処理と、前記算出された類似度それぞれに対応する重み係数を用いて前記対象画素の値と前記複数の周辺画素の値との加重平均を算出し、前記加重平均に基づいて前記対象画素の値を修正する処理とを含むノイズリダクション処理を実行し、
前記複数の類似度を算出することは、
前記対象画素を含む第１の画素ブロック内の画素それぞれの値を示す第１の画素ベクトルと複数の基底ベクトルそれぞれとの複数の第１の内積を算出することと、
前記複数の周辺画素内の第１の周辺画素を含む第２の画素ブロック内の画素それぞれの値を示す第２の画素ベクトルと前記複数の基底ベクトルそれぞれとの複数の第２の内積を算出することと、
前記複数の第１の内積を示す第３のベクトルと前記複数の第２の内積を示す第４のベクトルとの間の差の大きさに基づいて、前記対象画素に対する前記第１の周辺画素の類似度を算出することとを具備する画像処理方法。 An image processing control method for processing an image signal,
A process of calculating the similarity of each of a plurality of peripheral pixels in the vicinity of the target pixel with respect to the target pixel in the image signal, and using the weighting factor corresponding to each of the calculated similarities and the value of the target pixel Calculating a weighted average with values of a plurality of surrounding pixels, and performing a noise reduction process including a process of correcting the value of the target pixel based on the weighted average;
Calculating the plurality of similarities includes:
Calculating a plurality of first inner products of a first pixel vector indicating a value of each pixel in the first pixel block including the target pixel and each of a plurality of base vectors;
A plurality of second inner products of a second pixel vector indicating a value of each pixel in a second pixel block including a first peripheral pixel in the plurality of peripheral pixels and each of the plurality of base vectors are calculated. And
Based on the magnitude of the difference between the third vector indicating the plurality of first inner products and the fourth vector indicating the plurality of second inner products, the first peripheral pixel of the target pixel An image processing method comprising calculating a similarity.
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