JP5075804B2 - ノイズ低減装置 - Google Patents

Description

本発明は、デジタル映像信号に重畳されたノイズを低減させるノイズ低減装置に関する。

一般に、アナログ映像信号には本来の映像そのもの以外に、伝送路等で付加されたノイズが重畳されている。従来、このようなノイズを低減する技術として、ノイズリデューサと呼ばれる技術があり、これまで種々の方式が提案されてきた（例えば、特許文献１参照）。

例えば、特許文献１に記載されたノイズリデューサ（雑音低減回路）では、メディアンフィルタにより得られたアナログ映像信号の画素点信号列のメディアン（ＭＥＤＩＡＮ）値と、原映像信号の画素点信号の画素値とを比較し、その比較結果に基づいて、原映像信号の画素点信号の画素値に対して、予め検出した映像信号に重畳されている中高周波のノイズレベルを、加減算処理することで、ノイズの低減を行っている。

一方、デジタル映像信号は、映像信号のデータが離散値であるため、伝送路上において、アナログ映像信号と比べ劣化しにくく、伝送ノイズが重畳した場合であっても、誤り訂正等によって、ノイズを低減させることができる。
しかし、近年、デジタル映像信号において、高精細化されたカメラから出力される信号に重畳されるノイズ（カメラノイズ）が問題となってきている。従来、伝送路上で混入するノイズが、カメラノイズを凌駕していたため、当該ノイズはあまり問題にはならなかった。しかし、スーパーハイビジョンのように、高精細度化した固体撮像素子（ＣＣＤ、ＣＭＯＳセンサ等）の小面積化により、単位受光体当たりに得られる光エネルギが低下するため、出力画像には、中高域ノイズに加え、クランプノイズ的な低域ノイズが混入している。

従来は、特許文献１に記載された発明のように、中高域のノイズレベルを低減させる技術は存在する。しかし、前記したように、低域ノイズに中高域ノイズが多重化された映像信号から、ノイズを低減させる技術は存在しないのが現状である。
特許第３２９９０２６号公報

前記したように、近年のデジタル映像信号は、映像の高精細化に伴い、低域ノイズに中高域ノイズが多重化されて重畳されるという問題がある。
このようなノイズは、砂粒状の細かい粒子を持ち画面上で動くため、映像の画質を劣化させている。また、粒子が細かいということは高周波成分であることを意味し、このノイズは、符号化の際に情報量を増大させてしまう。このため、ノイズが多く含まれる映像を符号化すると、ノイズを伝送するために伝送ビットが占有され、復号された映像は、当初の映像よりもさらに劣化した映像となってしまうという問題がある。

また、特許文献１に記載された発明のように、画素点信号列のメディアン値と原映像信号の画素点信号の画素値との比較結果によりノイズを低減させる手法を用いると、ノイズに低域ノイズが多重化されている場合、以下に示す問題がある。
例えば、図２３（ａ）に示すように、理想の映像信号の画素点列における各画素値が、時刻ｔ_１、ｔ_２、ｔ_３の時点において、それぞれｐ_１、ｐ_２、ｐ_３で、その大きさが、ｐ_２＜ｐ_１＜ｐ_３であった場合、メディアン値としては、時刻ｔ_１における画素値ｐ_１が選択されなければならない。

しかし、図２３（ｂ）に示すような、低域信号（低域ノイズ）が傾斜状に映像信号に重畳された場合、映像信号の画素点列は、図２３（ｃ）に示すように、各画素値にノイズ成分が加算され、各画素の画素値が、時刻ｔ_１、ｔ_２、ｔ_３の時点において、それぞれｐ_１′、ｐ_２′、ｐ_３′で、その大きさが、ｐ_１′＜ｐ_２′＜ｐ_３′の順となり、メディアン値として時刻ｔ_２における画素値ｐ_２′が誤って選択されることになる。このように、従来の手法では、誤った判定に基づいて、映像信号からノイズレベルを加減算するため、ノイズを精度よく低減させることができないという問題がある。

本発明は、以上のような課題を解決するためになされたものであり、映像信号に低域ノイズと中高域ノイズとが多重化して重畳されている場合であっても、ノイズを精度よく低減させることが可能なノイズ低減装置を提供することを目的とする。

本発明は、前記目的を達成するために創案されたものであり、まず、請求項１に記載のノイズ低減装置は、デジタル映像信号に重畳されたノイズを低減させるノイズ低減装置であって、映像信号入力手段と、ノイズレベル検出手段と、第１遅延手段と、低域成分除去フィルタと、メディアンフィルタと、第２遅延手段と、比較手段と、選択加減算手段と、を備え、ノイズレベル検出手段が、ブロック分割手段と、直交変換手段と、高周波成分検出手段と、高周波成分累計手段と、ノイズレベル判定手段と、を備える構成とした。

かかる構成において、ノイズ低減装置は、映像信号入力手段によって、外部からデジタル映像信号を入力する。そして、ノイズ低減装置は、ノイズレベル検出手段によって、デジタル映像信号に重畳されているフレームごとのノイズレベルの大きさをレベル値として検出する。さらに、ノイズ低減装置は、第１遅延手段によって、デジタル映像信号をノイズレベル検出手段におけるフレーム処理時間分遅延させる。

そして、ノイズ低減装置は、低域成分除去フィルタによって、デジタル映像信号の予め定めた低域成分を除去する。これによって、ノイズ低減装置は、映像信号に傾斜状に重畳されている低域ノイズを除去することができる。

そして、ノイズ低減装置は、メディアンフィルタによって、低域成分除去フィルタで低域成分が除去された信号において、予め定めた画素数ごとに、画素値の中央値を選択する。これによって、ノイズ低減装置は、信号の立ち上がりまたは立ち下がりを保持しつつ、画素列ごとのノイズレベルを平坦化することができる。
さらに、ノイズ低減装置は、第２遅延手段によって、メディアンフィルタにおける画素選択時間分、第１遅延手段で遅延させたデジタル映像信号を遅延させる。

そして、ノイズ低減装置は、比較手段によって、第２遅延手段により遅延させたデジタル映像信号の画素ごとに、順次、当該画素値と、メディアンフィルタで選択された中央値とを比較する。これによって、ノイズ低減装置は、ノイズに伴う画素値の信号レベルの振幅方向を得ることができる。

そして、ノイズ低減装置は、選択加減算手段によって、比較手段において、デジタル映像信号の画素値が中央値よりも大きいと判定された場合に、当該画素値からレベル値を減算した信号を出力信号とし、当該画素値が中央値よりも小さいと判定された場合に、当該画素値にレベル値を加算した信号を出力信号とし、当該画素値が中央値と等しいと判定された場合に、当該画素値を出力信号として出力する。これによって、ノイズ低減装置は、出力信号における中高域のノイズ成分振幅を小さくことができる。

また、かかる構成において、ノイズ低減装置のノイズレベル検出手段は、ブロック分割手段によって、デジタル映像信号を画面ごとに予め定めた大きさのブロックに分割する。この画面を分割したブロックには、画面内において、少なくとも画素値の変化が少ない平坦な部分が含まれている。そして、ノイズレベル検出手段は、直交変換手段によって、ブロック分割手段で分割されたブロックを、ブロックごとに直交変換する。これによって、ブロックの画素値が周波数成分の係数に変換されることになる。

そして、ノイズレベル検出手段は、高周波成分検出手段によって、直交変換手段で変換されたブロックの直流成分と予め定めた当該直流成分近傍とを除く高周波成分の係数を当該ブロック内で平均化し、当該ブロックの高周波成分のレベルとして検出する。

さらに、ノイズレベル検出手段は、高周波成分累計手段によって、高周波成分検出手段で検出された高周波成分のレベルに対応するブロック数を当該レベルごとに累計する。なお、画素値の変化が少ない平坦な部分からなるブロックの高周波成分は、ノイズがなければ、ほとんど“０”となるため、平坦なブロックの高周波成分は、ノイズとみなすことができる。

そこで、ノイズレベル検出手段は、ノイズレベル判定手段によって、高周波成分累計手段で累計された高周波成分のレベルの低レベル値から所定数分のブロック数に応じた平均値を、レベル値と判定し出力する。なお、判定に用いる低レベル値は、高周波成分のレベルの最小値としてもよいし、最小値から予め定めたレベル分大きな値を用いても構わない。これによって、平坦なブロックの高周波成分を精度よく検出することができ、レベル値を判定することができる。

また、請求項２に記載のノイズ低減装置は、請求項１に記載のノイズ低減装置と同様の映像信号入力手段と、ノイズレベル検出手段と、第１遅延手段と、低域成分除去フィルタと、メディアンフィルタと、第２遅延手段と、比較手段と、選択加減算手段と、を備えるとともに、ノイズレベル検出手段が、ライン抽出手段と、ライン間ノイズレベル検出手段と、レベル累計手段と、ノイズレベル判定手段と、を備える構成とした。

かかる構成において、ノイズ低減装置のノイズレベル検出手段は、ライン抽出手段によって、デジタル映像信号から画面を構成するラインである対象ラインと当該対象ラインに隣接する隣接ラインとを相関ライン群として順次抽出する。なお、この相関ライン群（対象ライン、隣接ライン）は、画面に対し水平方向のラインとしてもよいし、垂直方向のラインとしてもよい。

そして、ノイズレベル検出手段は、ライン間ノイズレベル検出手段によって、ライン抽出手段で抽出された相関ライン群において、対象ラインと隣接ラインとの対応する画素の画素値の差分を平均化する。ここで、対応する画素とは、ラインを水平に選択した場合は、同一の水平位置の画素をいい、ラインを垂直に選択した場合は、同一の垂直位置の画素をいう。

なお、隣接ラインの画素値の差分は、画像成分が小さくなり、無相関ノイズの成分が大きくなる。この場合、通常、無相関ノイズは、画像成分よりも２倍（３ｄＢ）程度高くなる。そこで、ライン間ノイズレベル検出手段は、対象ラインと隣接ラインとの画素値の差分の平均値を、対象ラインの相関ライン群におけるライン間ノイズレベルとして検出する。ここで、隣接ラインは、画面上において、対象ラインのいずれか一方（水平方向のラインの場合は上または下、垂直方向のラインの場合は右または左）の１ライン、あるいは、その両方であってもよい。

そして、ノイズレベル検出手段は、レベル累計手段によって、ライン間ノイズレベル検出手段で検出されたライン間ノイズレベルに対応するライン数を当該ライン間ノイズレベルごとに累計する。このように累計されたライン間ノイズレベルのうち、当該レベルが小さいものほど、無相関ノイズによって発生したノイズであるとみなすことができる。

そこで、ノイズレベル検出手段は、ノイズレベル判定手段によって、レベル累計手段で累計されたライン間ノイズレベルの低レベル値から所定数分のライン数に応じた平均値を、レベル値と判定し出力する。なお、判定に用いる低レベル値は、ライン間ノイズレベルの最小値としてもよいし、最小値から予め定めたレベル分大きな値を用いても構わない。これによって、無相関ノイズの成分を精度よく検出することができ、レベル値を判定することができる。

本発明は、以下に示す優れた効果を奏するものである。
請求項１，２に記載の発明によれば、低域ノイズに中高域ノイズが多重化されて重畳された映像信号であっても、予め低域ノイズを除去したのちに、中高域ノイズを除去することができるため、映像信号から精度よくノイズを除去することができる。また、これによって、デジタル映像信号に重畳されているカメラノイズを低減させることができ、スーパーハイビジョンのような高精細映像においても、精度よくノイズを除去することができる。

また、請求項１，２に記載の発明によれば、ブランキング期間が存在しないデジタル映像信号であっても、デジタル映像信号に重畳されたノイズレベルを検出することができ、デジタル映像信号から精度よくノイズを除去することができる。

［参考例：ノイズ低減装置の構成］
まず、図１を参照して、参考例のノイズ低減装置の構成について説明する。図１は、参考例のノイズ低減装置の構成を示すブロック構成図である。

このノイズ低減装置１は、ノイズが重畳されたデジタル映像信号（以下、単に映像信号という）から、ノイズを低減させるものである。ここでは、ノイズ低減装置１は、ノイズレベル検出装置２と、遅延装置３とを接続している。

ノイズレベル検出装置２は、映像信号に重畳されているノイズレベルを検出するものである。ここでは、ノイズレベル検出装置２は、デジタル映像信号に重畳されているノイズレベルをフレーム単位で検出するものとする。なお、このノイズレベル検出装置２については、後で詳細に説明を行うことにする。

遅延装置３は、ノイズレベル検出装置２における信号の遅延時間を補償するものである。ここでは、遅延装置３は、ノイズレベル検出装置２が、フレーム単位でノイズレベルを検出するため、当該フレームの処理時間分だけ映像信号をフレーム遅延させることとする。
このように、ノイズ低減装置１は、ノイズレベル検出装置２から、ノイズレベル（レベル値）を入力し、ノイズレベルが検出されたフレームごとに、遅延装置３から、映像信号を入力する。

以下、ノイズ低減装置１の詳細な構成について説明する。ここでは、ノイズ低減装置１は、低域成分除去フィルタ１０と、メディアンフィルタ２０と、遅延手段３０と、比較手段４０と、選択加減算手段５０と、を備えている。なお、ノイズ低減装置１は、ノイズレベル検出装置２から出力されるノイズレベル（レベル値）を、入力端子（ノイズレベル入力手段）Ｔ_ＩＮ２を介して入力することとし、遅延装置３から出力される映像信号を、入力端子（映像信号入力手段）Ｔ_ＩＮ１を介して入力することとする。また、ノイズ低減装置１は、ノイズが低減された映像信号を、出力端子（映像信号出力手段）Ｔ_ＯＵＴを介して外部に出力することとする。

低域成分除去フィルタ１０は、入力端子（映像信号入力手段）Ｔ_ＩＮ１を介して入力された映像信号から予め定めた低域成分を除去するものである。この低域成分が除去された映像信号は、メディアンフィルタ２０に出力される。
この低域成分除去フィルタ１０は、例えば、予め定めた周波数以下の成分をカットするハイパスフィルタ（ＨＰＦ）を用いることができる。あるいは、予め定めた低周波領域の成分を部分的にカットするバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）を用いることとしてもよい。以下の説明においては、低域成分除去フィルタ１０をＨＰＦ１０として説明する。

ＨＰＦ１０は、映像信号から低域成分を除去するため、図２（ａ）に示すように、原画像である映像信号に低域信号（ノイズ成分）が傾斜状に重畳されている場合に、図２（ｂ）に示すように、そのノイズ成分を除去した映像信号を生成することができる。

図２（ａ）の例では、時刻ｔ_１、ｔ_２、ｔ_３の時点において、それぞれの画素値がｐ_１′、ｐ_２′、ｐ_３′で、その大きさが、ｐ_１′＜ｐ_２′＜ｐ_３′であるため、ＨＰＦ１０を通さなければ、後段のメディアンフィルタ２０において、時刻ｔ_２における画素値ｐ_２′が選択されることになる。しかし、ＨＰＦ１０を通すことで、映像信号から低域信号が除去されて、図２（ｂ）に示すように、時刻ｔ_１、ｔ_２、ｔ_３の時点において、それぞれの画素値がｐ_１、ｐ_２、ｐ_３で、その大きさが、ｐ_２＜ｐ_１＜ｐ_３であるため、後段のメディアンフィルタ２０において、時刻ｔ_１における画素値ｐ_１が選択されることになる。

メディアンフィルタ２０は、ＨＰＦ１０で低域成分が除去された信号において、予め定めた画素数ごとに、画素値の中央値を選択するものである。このメディアンフィルタ２０で選択された画素値の中央値は、比較手段４０に出力される。なお、メディアンフィルタ２０から出力される中央値（メディアン値）を図１中ではＥ_２で表している。

ここで、図３を参照して、メディアンフィルタ２０の構成例について説明する。図３は、メディアンフィルタの一例である３タップ形メディアンフィルタの構成を示すブロック構成図である。図３に示すように、メディアンフィルタ２０は、サンプル遅延手段２０１（２０１ａ，２０１ｂ）と、中間値選択手段２０２と、を備えている。

サンプル遅延手段２０１は、映像信号を画素単位で遅延させるもので、“タップ数−１”の数（ここでは、“３−１＝２”）だけ直列に接続されている。図３の場合、サンプル遅延手段２０１ａは、入力された映像信号を１画素信号分遅延させて、中間値選択手段２０２とサンプル遅延手段２０１ｂとに出力する。また、サンプル遅延手段２０１ｂは、さらに映像信号を１画素信号分遅延させて、中間値選択手段２０２に出力する。

中間値選択手段２０２は、サンプル遅延手段２０１ａ，２０１ｂでそれぞれ遅延された画素信号、並びに、現時点で入力された画素信号の３つの画素信号の中央値を選択し、出力するものである。
これによって、メディアンフィルタ２０は、図４に示すように、順次入力される映像信号の画素点列において、時刻ｔ_１〜ｔ_３における各画素値ｐ_１〜ｐ_３が、例えば、ｐ_２＜ｐ_１＜ｐ_３の大きさの順である場合に、その中央値であるｐ_１を選択し、出力する。

なお、ここでは、メディアンフィルタ２０を、水平３タップ形メディアンフィルタとして説明したが、この構成に限定されるものではなく、水平Ｎタップ形メディアンフィルタ（Ｎ：３以上の整数）を用いることができる。あるいは、垂直Ｎタップ形メディアンフィルタ（Ｎ：３以上の整数）を用いてもよい。この場合、Ｎは３〜７タップ程度で十分な効果が得られる。また、メディアンフィルタ２０は、１次元（水平、垂直）のフィルタに限定されず２次元のフィルタを用いてもよい。この場合も、３×３から７×７程度の２次元のメディアンフィルタで十分な効果を得ることができる。
図１に戻って、ノイズ低減装置１の構成について説明を続ける。

遅延手段３０は、メディアンフィルタ２０における信号の遅延時間を補償するものである。この遅延手段３０は、入力端子Ｔ_ＩＮ１から入力された映像信号を、予め定めたメディアンフィルタ２０のタップ数に応じて、画素遅延させることとする。この遅延手段３０で遅延された映像信号は、比較手段４０および選択加減算手段５０に出力される。なお、遅延手段３０から出力される映像信号の画素値を図１中ではＥ_１で表している。

比較手段４０は、遅延手段３０で遅延された映像信号の画素ごとに、順次、当該画素値と、メディアンフィルタ２０で選択された中央値とを比較するものである。ここでは、比較手段４０は、減算手段４１を備え、メディアンフィルタ２０から入力される映像信号の中央値Ｅ_２と、遅延手段３０から入力される映像信号の画素値Ｅ_１との減算処理を行い、その大小関係を示す符号（“＋”、“−”、“０”）を識別信号として選択加減算手段５０に出力する。

選択加減算手段５０は、比較手段４０の比較結果（識別信号）に基づいて、遅延手段３０からの入力された映像信号の画素ごとの信号レベル（画素値）Ｅ_１に対し、入力端子Ｔ_ＩＮ２から入力されたノイズレベル検出装置２が検出したノイズレベルのレベル値（画素値）Ｅ_３を加減算するものである。ここでは、選択加減算手段５０は、加算手段５１と、減算手段５２と、選択手段５３とを備えている。

加算手段５１は、遅延手段３０から入力された映像信号の画素値Ｅ_１にノイズレベルのレベル値Ｅ_３を加算（Ｅ_１＋Ｅ_３）するものである。また、減算手段５２は、映像信号の画素値Ｅ_１からレベル値Ｅ_３を減算（Ｅ_１−Ｅ_３）するものである。

選択手段５３は、識別信号（“＋”、“−”、“０”）により、Ｅ_１の信号レベルがＥ_２の信号レベルよりも小さい場合（Ｅ_１＜Ｅ_２）には、加算手段５１の加算結果（Ｅ_１＋Ｅ_３）を、逆に、大きい場合（Ｅ_１＞Ｅ_２）には、減算手段５２の減算結果（Ｅ_１−Ｅ_３）を、また、等しい場合（Ｅ_１＝Ｅ_２）には、映像信号の画素値Ｅ_１を選択する。この選択加減算手段５０で選択された信号（画素値）は、出力端子Ｔ_ＯＵＴを介して、外部にノイズ低減映像信号として出力される。
これによって、選択加減算手段５０は、低域ノイズが低減された映像信号から、信号内の雑音波の振幅を小さくすることで、中高域ノイズを低減させることができる。

以上説明したように、ノイズ低減装置１は、ＨＰＦ１０によって、映像信号から低域ノイズを除去した後に、メディアンフィルタ２０以降の処理により、中高域ノイズを除去する。このため、ノイズ低減装置１は、低域ノイズによる影響を低減して中高域ノイズを精度よく低減させることができる。
なお、ノイズ低減装置１は、一般的なコンピュータを、前記した各手段として機能させるノイズ低減プログラムによって動作させることができる。

［参考例：ノイズ低減装置の動作］
次に、図５を参照（構成については適宜図１参照）して、参考例のノイズ低減装置の動作について説明する。図５は、参考例のノイズ低減装置の動作を示すフローチャートである。
まず、ノイズ低減装置１は、入力端子Ｔ_ＩＮ２を介して、ノイズレベル検出装置２が検出したノイズレベル（レベル値）を入力するとともに、入力端子Ｔ_ＩＮ１を介して、ノイズレベル検出装置２のノイズレベルの検出タイミングに同期した映像信号を、遅延装置３から入力する（ステップＳ１）。

そして、ノイズ低減装置１は、ＨＰＦ１０によって、ステップＳ１で入力した映像信号から、低域信号（低域ノイズ）を除去する（ステップＳ２）。さらに、ノイズ低減装置１は、メディアンフィルタ２０によって、ステップＳ２で低域信号が除去された信号において、順次、画素値のメディアン値（中央値）Ｅ_２を選択する（ステップＳ３）。

その後、ノイズ低減装置１は、比較手段４０によって、ステップＳ３で選択されたメディアン値Ｅ_２と、ステップＳ１で入力され、メディアンフィルタ２０の処理時間分、遅延手段３０で遅延された映像信号の画素値Ｅ_１との大きさを画素ごとに比較する（ステップＳ４）。より具体的には、ノイズ低減装置１は、減算手段４１によって、Ｅ_１およびＥ_２の減算結果による符号（識別信号）をその比較結果とする。

そして、その比較結果が（Ｅ_１＞Ｅ_２）の場合、ノイズ低減装置１は、選択加減算手段５０によって、減算手段５２による減算結果（Ｅ_１−Ｅ_３）を選択し、出力する（ステップＳ５）。また、比較結果が（Ｅ_１＝Ｅ_２）の場合、ノイズ低減装置１は、選択加減算手段５０によって、Ｅ_１を選択し、そのまま出力する（ステップＳ６）。さらに、比較結果が（Ｅ_１＜Ｅ_２）の場合、ノイズ低減装置１は、選択加減算手段５０によって、加算手段５１による加算結果（Ｅ_１＋Ｅ_３）を選択し、出力する（ステップＳ７）。

そして、ノイズ低減装置１は、１フレーム分の映像信号（１フレームの画素数分）のノイズ低減を行っていない場合（ステップＳ８でＮｏ）、ステップＳ２に戻って、順次画素ごとにノイズ低減を行う。一方、ノイズ低減装置１は、１フレーム分の映像信号のノイズ低減を行った場合（ステップＳ８でＹｅｓ）、さらに次フレームの映像信号が入力された場合（ステップＳ９でＹｅｓ）には、ステップＳ１に戻って、次フレームについてノイズ低減動作を続け、映像信号の入力が終了した場合（ステップＳ９でＮｏ）には、動作を終了する。

なお、参考例のノイズ低減装置１では、低域成分除去フィルタ（ＨＰＦまたはＢＰＦ）１０を、メディアンフィルタ２０の前段に１つ備える構成としたが、図６のノイズ低減装置１Ｂにように、ノイズ低減装置１の遅延手段３０から比較手段４０への経路に、さらに低域成分除去フィルタ（第２低域成分除去フィルタ：ＨＰＦまたはＢＰＦ）１０Ｂを備えることとしてもよい。なお、低域成分除去フィルタ１０Ｂは、低域成分除去フィルタ１０と同様の機能を有するものである。

この場合、比較手段４０は、低域成分除去フィルタ１０Ｂで低域成分が除去された信号の画素ごとに、順次、当該画素値Ｅ_１′と、メディアンフィルタ２０で選択されたメディアン値Ｅ_２とを比較する。
このように、低域成分除去フィルタ１０Ｂを設けることで、比較手段４０に入力される信号が、一方は、低域成分除去フィルタ１０によって低域成分が除去された信号で、他方が低域成分除去フィルタ１０Ｂによって低域成分が除去された信号となるため、メディアン値を用いた比較手段４０における高周波成分の識別精度をより高めることができ、より精度よくノイズを低減させることができる。

なお、参考例においては、ノイズレベル検出装置２と遅延装置３とを、ノイズ低減装置１（１Ｂ）の外部に備える構成としたが、ノイズレベル検出装置２の代わりに、マニュアル操作によってレベル値を調整可能な入力装置（図示せず）を介して、レベル値を入力することとしてもよい。この場合、遅延装置３は不要となる。
また、ノイズレベル検出装置２と遅延装置３とを、ノイズ低減装置１（１Ｂ）の内部に備える構成としてもよい。以下、本構成について、本発明の実施形態として説明する。

［本発明の実施形態：ノイズ低減装置］
図７を参照して、本発明の実施形態に係るノイズ低減装置の構成について説明する。図７は、本発明の実施形態に係るノイズ低減装置の構成を示すブロック構成図である。ここでは、ノイズ低減装置１Ｃは、ノイズレベル検出手段２と、低域成分除去フィルタ１０と、メディアンフィルタ２０と、第１遅延手段３０Ａと、第２遅延手段３０Ｂと、比較手段４０と、選択加減算手段５０と、を備えている。

ノイズレベル検出手段２は、図１で説明したノイズレベル検出装置２に相当するものである。この場合、ノイズレベル検出手段２は、入力端子（映像信号入力手段）Ｔ_ＩＮ１を介して入力された映像信号のノイズレベルを検出した後、そのノイズレベル（レベル値）を選択加減算手段５０に出力する。

第１遅延手段３０Ａは、図１で説明した遅延装置３に相当するものである。この場合、第１遅延手段３０Ａは、入力端子（映像信号入力手段）Ｔ_ＩＮ１を介して入力された映像信号を、ノイズレベル検出手段２がノイズレベルを検出するフレーム単位の処理時間分だけフレーム遅延させる。この遅延された映像信号は、低域成分除去フィルタ１０と、第２遅延手段３０Ｂとに出力される。

第２遅延手段３０Ｂは、図１で説明した遅延手段３０と同一のものである。また、それ以外の構成については、図１で説明したノイズ低減装置１と同一の構成であるため、同一の符号を付して説明を省略する。
また、ノイズ低減装置１Ｃの動作は、基本的に図５で説明したノイズ低減装置１（図１）の動作と同一であるため説明を省略する。

これによって、ノイズ低減装置１Ｃは、１入力１出力の構成で映像信号からノイズを軽減した映像信号を生成することができる。なお、本構成においても、図８に示したノイズ低減装置１Ｄのように、ノイズ低減装置１Ｃの第２遅延手段３０Ｂから比較手段４０への経路に、さらに低域成分除去フィルタ（第２低域成分除去フィルタ：ＨＰＦまたはＢＰＦ）１０Ｂを備えることとしてもよい。この場合の作用、効果は、図６で説明したノイズ低減装置１Ｂと同様である。

［ノイズレベル検出装置（ノイズレベル検出手段）の構成］
次に、図１、図６〜８で説明したノイズレベル検出装置２、ノイズレベル検出手段２（以下、ノイズレベル検出装置２として説明する）の構成について、詳細に説明を行う。
このノイズレベル検出装置２は、ノイズが重畳された映像信号から、ノイズのレベルを検出するものである。ここでは、ノイズレベル検出装置（ノイズレベル検出手段）２の例として、２つの構成を例として説明する。

第１の例は、ノイズレベル検出装置２が、映像を構成するフレーム（画面）内において、所定のブロックごとに、少なくとも画素値の変化が少ない平坦な部分を探索し、その部分に重畳されている信号成分をノイズのレベル（レベル値Ｅ_３；図１参照）として検出するものである。
第２の例は、ノイズレベル検出装置２が、映像を構成するフレーム（画面）内のラインの相関によって、映像信号内に重畳されているノイズレベル（レベル値Ｅ_３；図１参照）を検出するものである。

（第１の例：ノイズレベル検出装置〔ブロック型ノイズレベル検出〕の構成）
まず、図９を参照して、第１の例に係るノイズレベル検出装置２の構成について説明する。図９は、第１の例に係るノイズレベル検出装置の構成を示すブロック構成図である。
通常、映像の画面（画像）には、画素値の変化が少ない平坦な部分、例えば、空のような無限遠の領域や、カメラのピントが合っていない領域等が存在する。これらの領域は、画像の周波数成分において、高周波成分の少ない領域である。一方、ノイズは、粒子が細かい高周波成分である。すなわち、画面内において、高周波成分の少ない領域における高周波成分は、ノイズによって重畳されたものとみなすことができる。

そこで、ノイズレベル検出装置２は、画面内において、高周波成分の少ない領域における高周波成分から、ノイズレベルを検出する。
ここでは、ノイズレベル検出装置２は、ブロック化手段２１と、直交変換手段２２と、高周波成分検出手段２３と、高周波成分累計手段２４と、ノイズレベル判定手段２５と、を備えている。

ブロック化手段２１は、映像信号を所定の大きさのブロックごとのデータに変換するものである。このブロック化手段２１は、外部から映像信号を入力し、分割したブロックを直交変換手段２２に出力する。ここでは、ブロック化手段２１は、ブロック分割手段２１ａと、ブロック選択手段２１ｂと、を備えている。

ブロック分割手段２１ａは、画面ごと、すなわち、画面を構成するフィールドまたはフレームごとに、映像信号を予め定めた大きさのブロックに分割するものである。このブロックの大きさは、特に限定するものではないが、例えば、４×４画素〜１２８×１２８画素程度の大きさに分割する。

ブロック選択手段２１ｂは、ブロック分割手段２１ａで分割されたブロックを、画面内において画面全体に対して予め定めた割合以上となるように部分的に選択するものである。このブロック選択手段２１ｂで選択されたブロックは、直交変換手段２２に出力される。例えば、ブロック選択手段２１ｂは、図１０（ａ）に示すように、画面Ｄ内において、ブロックＢごとに隙間を設け、画面全体の５０％以上（より好ましくは７０％以上）の領域をカバーするように複数のブロックＢ，Ｂ，…を選択する。これによって、画面内において、画素値の変化が少ない平坦な部分の候補となる領域を含んだブロックが選択されることになる。

なお、ここでは、ブロック選択手段２１ｂが、画面内から予め定めた割合以上となるように部分的にブロックを選択することとしたが、図１０（ｂ）に示すように、画面Ｄ全体のブロックを選択することとしてもよい。この場合、ブロック選択手段２１ｂを構成から省き、ブロック分割手段２１ａで分割されたブロックのすべてが、直交変換手段２２に出力されることになる。

直交変換手段２２は、ブロック化手段２１から出力されるブロックを、ブロックごとに直交変換するものである。この直交変換手段２２は、各ブロックを直交変換することで、ブロックを周波数成分に変換する。この周波数成分は、高周波成分検出手段２３に出力される。例えば、直交変換手段２２は、直交変換の一種である離散コサイン変換（ＤＣＴ：Discrete Cosine Transform）により、ブロックを周波数成分に変換する。これによって、図１１に示すように、例えば、４×４画素のブロックＢの画素値（ｐ_１１〜ｐ_１４，ｐ_２１〜ｐ_２４，ｐ_３１〜ｐ_３４，ｐ_４１〜ｐ_４４）は、画素数と同数の周波数成分の大きさを示す値（ＤＣＴ係数；ｘ_１１〜ｘ_１４，ｘ_２１〜ｘ_２４，ｘ_３１〜ｘ_３４，ｘ_４１〜ｘ_４４）に変換される。このＤＣＴ係数は、図中、左上の係数ｘ_１１が直流成分を表し、右下、左下方向に向かって周波数が高くなっていく。

なお、この直交変換は、ブロックの離散信号を周波数領域に変換するものであれば、ＤＣＴ変換以外の変換を用いてもよい。例えば、離散サイン変換（ＤＳＴ：Discrete Sine Transform）、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）、アダマール変換等を用いることができる。このように、ブロックの離散信号を周波数領域に変換することで、各ブロックがどの周波数成分を有しているのかを解析することが可能になる。

高周波成分検出手段２３は、直交変換手段２２で変換されたブロックの直流成分と予め定めた当該直流成分近傍とを除く高周波成分の係数を当該ブロック内で平均化し、当該ブロックの高周波成分のレベルとして検出するものである。

なお、直交変換された周波数成分において、直流成分を含む低周波成分は、映像信号の周波数成分を多く含む成分である。そこで、ここでは、高周波成分検出手段２３は、その低周波成分の係数を“０”とし、他の領域の高周波成分の係数をブロック内で平均化することで、当該ブロックの高周波成分のレベルとみなすこととする。なお、この平均化は、各高周波成分の係数の二乗平均和の平方根、絶対値平均等により算出することができる。

ここで、図１２を参照（適宜図９参照）して、高周波成分検出手段２３が、ブロックの周波数成分から高周波成分のレベルを検出する手法について説明する。図１２は、ブロックの周波数成分から高周波成分のレベルを検出する手法を説明するための模式的な説明図である。図１２（ａ）は、直交変換手段２２によって求められたあるブロックの周波数成分の係数（図１１（ｂ）相当）を示し、図１２（ｂ）は、その周波数成分から高周波成分のみを抽出した状態を示している。なお、ここでは、説明を簡略化するため、ブロックの大きさを４×４画素の大きさとする。

図１２（ａ）に示すように、直交変換手段２２によって、あるブロックを直交変換し、ブロックの画素数と同数（ここでは、４×４個）の係数が求められているとする。
このとき、高周波成分検出手段２３は、直流成分および直流成分の近傍の係数として、直流成分と直流成分を含んだ水平周波数成分および垂直周波数成分との係数を“０”とみなし（図１２（ｂ）参照）、他の係数を高周波成分の係数として抽出する。すなわち、係数ｘ_１１，ｘ_１２，ｘ_１３，ｘ_１４，ｘ_２１，ｘ_３１，ｘ_４１を“０”とみなし、他の係数ｘ_２２，ｘ_２３，ｘ_２４，ｘ_３２，ｘ_３３，ｘ_３４，ｘ_４２，ｘ_４３，ｘ_４４を高周波成分の係数として抽出する。

そして、高周波成分検出手段２３は、高周波成分の係数として抽出した各係数を、ブロック内で平均化することで、当該ブロックの高周波成分のレベルとする。ここで、二乗平均和の平方根により平均化を行う場合、高周波成分検出手段２３は、以下の（１）式により、高周波成分のレベルＬを算出する。

あるいは、絶対値平均により平均化を行う場合、高周波成分検出手段２３は、以下の（２）式により、高周波成分のレベルＬを算出する。

前記した（１）式、（２）式において、係数１６／９は、正規化係数であって、９個の高周波成分の係数を、ブロック全体の１６個分の係数に正規化するための係数である。このように正規化することで、ブロック全体に対する高周波成分のレベルを求めることができる。

なお、ここでは、直流成分および直流成分近傍の係数として、直流成分を含んだ水平および垂直周波数成分を“０”とみなして、ブロックの高周波成分のレベルを算出したが、“０”とみなす係数は、直流成分を含んでいれば種々のパターンを用いることができる。例えば、高周波成分検出手段２３は、図１３（ａ）のパターンＡに示すように、最小垂直周波成分かつ最大水平周波数成分の係数の位置と、最大垂直周波数成分かつ最小水平周波数成分の係数の位置とを対角線として２つの領域Ｒ_１，Ｒ_２にブロックを区分し、直流成分を含んだ領域Ｒ_１の係数を“０”とみなし、他方の領域Ｒ_２の係数により、高周波成分のレベルを算出する。

また、例えば、図１３（ｂ）に示すように、図１３（ａ）で示した対角線を、高周波成分をより多く含むように曲線化して２つの領域Ｒ_１，Ｒ_２に区分してもよい。これによって、画像内における高周波成分をより多く抽出することができる。また、例えば、図１３（ｃ）に示すように、直流成分を含んだ水平周波数成分と垂直周波数分を除く高周波成分側の領域に対し、直流成分側の係数を一部含んだ領域Ｒ_１と、それ以外の領域Ｒ_２とにブロックを区分してもよい。これによって、画像内における高周波成分のうちで、直流成分に近い成分を除去して高周波成分を抽出することができる。
図９に戻って、ノイズレベル検出装置２の構成について説明を続ける。

高周波成分累計手段２４は、高周波成分検出手段２３で検出された高周波成分のレベルに対応するブロック数を当該レベルごとに累計するものである。なお、高周波成分累計手段２４は、画面を構成するフィールドまたはフレーム単位で、高周波成分のレベルに対応するブロック数を当該レベルごとに累計（ヒストグラム化）する（図１４参照）。これによって、画面内において、どの高周波成分のレベルがどれだけ分布しているのかが解析されることになる。この高周波成分累計手段２４で累計されたレベルごとの累計値は、ノイズレベル判定手段２５に出力される。

ノイズレベル判定手段２５は、高周波成分累計手段２４で累計された高周波成分のレベルの低レベル値または当該低レベル値から所定数分のブロック数に応じた平均値を、ノイズレベル（レベル値）と判定するものである。なお、図１２で説明したように、高周波成分検出手段２３が高周波成分として検出する係数（例えば、図１２（ｂ）の係数ｘ_２２，ｘ_２３，ｘ_２４，ｘ_３２，ｘ_３３，ｘ_３４，ｘ_４２，ｘ_４３，ｘ_４４）は、画面の画素値の変化が少ない平坦な部分であれば、その値は、ほぼ“０”となるため、当該平坦な部分にノイズが重畳されていれば、その高周波数成分は、ノイズであるといえる。そこで、ノイズレベル判定手段２５は、高周波成分累計手段２４が累計した高周波成分を有するブロックの累計において、高周波成分のレベルの低レベル値または当該低レベル値から所定数分（例えば、２〜５個）のブロック数に応じた平均値（加重平均値）を、ノイズレベルと判定する。

ここでは、高周波成分のレベルの低レベル値として、高周波成分累計手段２４で累計された高周波成分のレベルの最小値を用いることとする。なお、画面の明るさによって、ＣＣＤ等で撮像した画像のノイズレベルが異なる場合があり、高周波成分のレベルの最小値を用いた場合では、ノイズレベルを低いレベルで判定してしまう場合もある。そこで、この低レベル値は、必ずしも最小値に限定する必要はなく、最小値から、予め定めた範囲で最小値よりも大きい値を用いてもよい。

ここで、図１４を参照（適宜図９参照）して、ノイズレベル判定手段２５のノイズレベル判定手法について説明する。図１４は、高周波成分のレベルごとのブロックの累計値（度数）をヒストグラムとして表したグラフである。なお、このグラフは、ブロックの累計値を視覚的に説明するための図であって、高周波成分累計手段２４が、当該グラフを生成することを意味しているものではない。

通常、高周波成分は、映像の高周波成分とノイズを同時に含んでいる。このとき、図１４のグラフにおいて、高周波成分の大きいグラフ中央から右のヒストグラムは、映像（ノイズを含む）の高周波成分と考えられる。一方、グラフ左側端の数本のヒストグラムは、映像の高周波成分を含まない、ほぼノイズのみの成分であると考えられる。
そこで、ノイズレベル判定手段２５は、グラフ左側端の数本のヒストグラムに対応する累計値から平均値を算出し、ノイズレベルとして決定する。

例えば、図１４に示したように、３本のヒストグラムからノイズレベルを決定する場合、ノイズレベル判定手段２５は、高周波成分のレベルの低いＬ_１,Ｌ_２,Ｌ_３を選択し、それぞれの度数Ｃ_１，Ｃ_２，Ｃ_３により、以下の（３）式により平均値（加重平均値）を求め、ノイズレベルＮ_Ｌとする。このノイズレベルＮ_Ｌは、レベル値Ｅ_３に相当する。

なお、ここでは、ノイズレベル判定手段２５は、複数の高周波成分のレベルの加重平均によりノイズレベルを求めたが、度数を考慮せず、高周波成分のレベルの相加平均によりノイズレベルを求めてもよい。また、ノイズレベル判定手段２５は、単に最小の高周波成分のレベル（図１４の場合、Ｌ_１）をノイズレベルとすることとしてもよい。

そして、ノイズレベル判定手段２５は、判定したノイズレベル（レベル値Ｅ_３）をノイズ低減装置１、１Ｂ（図１、６）に出力する。なお、ノイズレベル検出装置２が、ノイズ低減装置１に組み込まれている場合は、ノイズレベル判定手段２５は、判定したノイズレベル（レベル値Ｅ_３）をノイズ低減装置１Ｃ、１Ｄ（図７、８）の選択加減算手段５０に出力する。

なお、ここでは、ノイズレベル検出装置２が、映像信号のノイズレベルを、画面単位（空間方向）で検出する例で説明したが、図１５に示すように、複数の画面（複数のフィールドまたはフレーム）ごと（空間＋時間方向）で検出することとしてもよい。すなわち、ノイズレベル検出装置２は、高周波成分累計手段２４において、予め定めた時間分（複数フィールド、複数フレームに相当する時間）だけ高周波成分のレベルに対応するブロックを累計し、ノイズレベル判定手段２５によって、その累計結果によりノイズレベルを判定することとしてもよい。

また、ここでは、ノイズレベル検出装置２が、ノイズレベル判定手段２５によって、高周波成分累計手段２４で累計された高周波成分のレベルごとのブロックのヒストグラムにおいて、レベルの低レベル値または当該低レベル値から所定数分のブロック数に応じた平均値（加重平均等）を、ノイズレベルと判定することとした。しかし、ノイズレベル判定手段２５は、ブロック数に関係なく、単に、高周波成分検出手段２３で検出された高周波成分のレベルのうち、低レベル値（最小値）または当該低レベル値から所定数分のレベル値の平均値をノイズレベルと判定することとしてもよい。

（第１の例：ノイズレベル検出装置の動作）
次に、図１６を参照（構成については適宜図９参照）して、第１の例に係るノイズレベル検出装置２の動作について説明する。図１６は、第１の例に係るノイズレベル検出装置の動作を示すフローチャートである。

まず、ノイズレベル検出装置２は、ブロック化手段２１のブロック分割手段２１ａによって、映像信号を予め定めた大きさ（例えば、４×４画素〜１２８×１２８画素）のブロックに分割する（ステップＳ１１）。
さらに、ノイズレベル検出装置２は、ブロック化手段２１のブロック選択手段２１ｂによって、ステップＳ１１で分割されたブロックを、画面内において画面全体に対して予め定めた割合（例えば、７０％）以上となるように部分的に選択する（ステップＳ１２）。このように選択されたブロックには、画面内で画素値の変化が少ない平坦な部分を含んだブロックが含まれている。

そして、ノイズレベル検出装置２は、直交変換手段２２によって、ステップＳ１２で選択されたブロックごとに、直交変換により各ブロックを周波数成分に変換する（ステップＳ１３）。その後、ノイズレベル検出装置２は、高周波成分検出手段２３によって、ステップＳ１３で求められた周波数成分において、直流成分と予め定めた当該直流成分近傍とを除く高周波成分の係数を当該ブロック内で平均化し、当該ブロックの高周波成分のレベルとして検出する（ステップＳ１４）。これによって、ノイズレベル検出装置２は、ノイズが重畳された映像の高周波成分のレベルと、ノイズのみで発生している高周波成分のレベルとを混在して検出する。

そして、ノイズレベル検出装置２は、高周波成分累計手段２４によって、ステップＳ１４で検出された高周波成分のレベルに対応するブロック数を当該レベルごとに画面単位で累計する（ステップＳ１５）。これによって、ノイズレベル検出装置２は、各ブロックの高周波成分のレベルの分布を解析することができる。このとき、高周波成分のレベルが低いブロックは、ほぼノイズのみによって高周波成分が発生しているものといえる。

そこで、ノイズレベル検出装置２は、ノイズレベル判定手段２５によって、ステップＳ１５で累計された高周波成分のレベルの最小値（低レベル値）または最小値から所定数分（例えば、２〜５個）のブロック数に応じた平均値を、画面内のノイズレベルと判定する（ステップＳ１６）。
これによって、ノイズレベル検出装置２は、映像信号に重畳されたノイズレベルを映像そのものから検出することができる。

（第２の例：ノイズレベル検出装置〔ライン相関ノイズ検出〕の構成）
次に、図１７を参照して、第２の例に係るノイズレベル検出装置２の構成について説明する。図１７は、第２の例に係るノイズレベル検出装置の構成を示すブロック構成図である。
通常、映像の画面（画像）において、隣接するラインの画素値の差分は、画像成分が小さくなり、無相関ノイズの成分が大きくなる。よって、画素値の差分がより小さいものほど、その差分は、無相関ノイズによって発生したノイズであるとみなすことができる。

そこで、ノイズレベル検出装置２は、画面内において、隣接するラインの画素値の差分から、ノイズレベルを検出する。ここでは、ノイズレベル検出装置２は、ライン抽出手段２６と、ライン間ノイズレベル検出手段２７と、レベル累計手段２８と、ノイズレベル判定手段２９と、を備えている。

ライン抽出手段２６は、走査線に沿って、映像信号から画面を構成するラインである対象ラインと当該対象ラインに隣接する隣接ラインとを相関ライン群（より具体的には、相関ライン群ごとの画素）として抽出するものである。なお、ここでは、ライン抽出手段２６は、画面内において画面全体に対して予め定めた割合以上となるように部分的にラインを抽出することとする。このライン抽出手段２６で抽出されたラインの各画素の画素値は、ライン間ノイズレベル検出手段２７に出力される。

ここで、図１８を参照（適宜図１７参照）して、ライン抽出手段２６が抽出するライン（相関ライン群）について説明する。図１８は、ライン抽出手段における２ラインの相関ライン群の抽出手法を説明するための説明図である。
図１８（ａ）に示すように、ライン抽出手段２６は、画面Ｄ（２次元画像）の主走査単位で、Ｎ番目のライン（対象ライン）と、（Ｎ＋１）番目のライン（隣接ライン）の２つの隣接するラインを順次相関ライン群として抽出する。このとき、ライン抽出手段２６は、隣接する相関ライン群ごとに隙間を設け、画面Ｄ全体の５０％以上（より好ましくは７０％以上）の領域をカバーするように複数の相関ライン群を抽出する。これによって、ライン抽出手段２６は、画面Ｄ内において、少なくともライン間の画素値の変化が少ない相関ライン群を抽出することができる。

なお、図１８（ａ）では、ライン抽出手段２６は、ラインとして、画面の水平幅分のラインを抽出する例を示したが、図１８（ｂ）に示すように、画面の水平幅よりも短いラインの一部を部分的に抽出することとしてもよい。
さらに、ライン抽出手段２６は、図１８（ｃ）に示すように、時間方向に連続する画面（フレーム）において、同一の水平位置におけるラインである、時刻ｔにおける画面のＮ_ｔ番目のラインと、時刻（ｔ＋１）における画面のＮ_ｔ＋１番目のラインとを相関ライン群として抽出することとしてもよい。なお、この場合も、図１８（ｂ）と同様に、必ずしもラインは、画面の水平方向の幅分を用いる必要はなく、部分的に抽出することとしてもよい。

また、ここでは、走査線に沿った水平方向にラインを抽出した例を示したが、垂直方向にラインを抽出することとしてもよい。
また、ここでは、ライン抽出手段２６が、画面内から予め定めた割合以上となるように部分的に相関ライン群を抽出することとしたが、画面Ｄ全体の相関ライン群を抽出することとしてもよい。図１７に戻って、ノイズレベル検出装置２の構成について説明を続ける。

ライン間ノイズレベル検出手段２７は、ライン抽出手段２６で抽出されたラインにおいて、隣接する相関ライン群ごとに、それぞれ対応する画素（ここでは、同一水平位置における画素）の画素値の差分を平均化し、対象ラインの相関ライン群におけるライン間ノイズレベルとして検出するものである。なお、この平均化は、各相関ライン群における画素値の差分の二乗平均和の平方根、絶対値平均等により算出することができる。

ここで、図１９を参照（適宜図１７参照）して、ライン間ノイズレベル検出手段２７が、隣接するラインの画素値からライン間ノイズレベルを検出する手法について説明する。図１９は、隣接するラインの画素値からライン間ノイズレベルを検出する手法を説明するための模式的な説明図である。

図１９に示すように、ライン抽出手段２６によって、あるＮ番目のラインの画素と、それに隣接する（Ｎ＋１）番目のラインの画素が抽出されていることとする。また、各ラインは、水平方向にＭ画素存在することとする。ここで、Ｎ番目のラインの画素の画素値を、ｐ_Ｎ，１、ｐ_Ｎ，２、ｐ_Ｎ，３、…、ｐ_Ｎ，Ｍとし、（Ｎ＋１）番目のラインの画素の画素値を、ｐ_{Ｎ＋１，１}、ｐ_{Ｎ＋１，２}、ｐ_{Ｎ＋１，３}、…、ｐ_{Ｎ＋１，Ｍ}とする。

そして、ライン間ノイズレベル検出手段２７は、Ｎ番目のラインと（Ｎ＋１）番目のラインとで、同一水平位置における各画素の画素値の差分を平均化することで、当該相関ライン群におけるライン間ノイズレベルとする。ここで、二乗平均和の平方根により平均化を行う場合、ライン間ノイズレベル検出手段２７は、以下の（４）式により、ライン間ノイズレベルＬを算出する。

あるいは、絶対値平均により平均化を行う場合、ライン間ノイズレベル検出手段２７は、以下の（５）式により、ライン間ノイズレベルＬを算出する。

なお、ここでは、同一画面（フレーム）上でライン間ノイズレベルを検出する手法について説明したが、図１８（ｃ）に示したように、隣接するフレーム間でライン間ノイズレベルを検出してもよい。この場合、前記した（４）式、（５）式において、画素値ｐ_Ｎ，ｉ、ｐ_{Ｎ＋１，ｉ}が、それぞれ時刻ｔに応じた画素値ｐ_Ｎｔ，ｉ、ｐ_{Ｎｔ＋１，ｉ}となるだけで、同様にライン間ノイズレベルを算出することができる。
図１７に戻って、ノイズレベル検出装置の構成について説明を続ける。

レベル累計手段２８は、ライン間ノイズレベル検出手段２７で検出されたライン間ノイズレベルに対応するライン数を当該レベルごとに累計するものである。なお、レベル累計手段２８は、画面単位で、ライン間ノイズレベルに対応するライン数を当該レベルごとに累計（ヒストグラム化）する（図２０参照）。これによって、画面内において、どのライン間ノイズレベルがどれだけ分布しているのかが解析されることになる。このレベル累計手段２８で累計されたレベルごとの累計値は、ノイズレベル判定手段２９に出力される。

ノイズレベル判定手段２９は、レベル累計手段２８で累計されたライン間ノイズレベルの低レベル値または当該低レベル値から所定数分のライン数に応じた平均値を、ノイズレベル（レベル値）と判定するものである。なお、ライン間ノイズレベル検出手段２７が検出するライン間ノイズレベルは、隣接するライン間では画像成分が小さくなるため、その値が小さいほど、ノイズレベルに近似した値となる。そこで、ノイズレベル判定手段２９は、レベル累計手段２８が累計したライン間ノイズレベルごとのライン数の累計において、ライン間ノイズレベルの最小値または最小値から所定数分（例えば、２〜５個）のライン数に応じた平均値（加重平均値）を、ノイズレベルと判定する。

ここでは、ライン間ノイズレベルの低レベル値として、レベル累計手段２８で累計されたライン間ノイズレベルの最小値を用いることとする。なお、ライン間ノイズレベルは、画像によっては、偶然、ノイズに関係なく最小値が検出される場合があるため、この低レベル値は、必ずしも最小値に限定する必要はなく、最小値から、予め定めた範囲で最小値よりも大きい値を用いてもよい。

ここで、図２０を参照（適宜図１７参照）して、ノイズレベル判定手段２９のノイズレベル判定手法について説明する。図２０は、ライン間ノイズレベルごとのライン数の累計値（度数）をヒストグラムとして表したグラフである。なお、このグラフは、ライン数の累計値を視覚的に説明するための図であって、レベル累計手段２８が、当該グラフを生成することを意味しているものではない。

ライン間の画素値の差分は、画像成分の差分とノイズ成分とを同時に含んでいる。このとき、図２０のグラフにおいて、ライン間ノイズレベルの大きいグラフ中央から右のヒストグラムは、映像（ノイズを含む）の画像成分の差分が多く含まれていると考えられる。一方、グラフ左側端の数本のヒストグラムは、映像の画像成分の差分を含まない、ほぼノイズのみの成分であると考えられる。
そこで、ノイズレベル判定手段２９は、グラフ左側端の数本のヒストグラムに対応する累計値から平均値を算出し、ノイズレベルとして決定する。

例えば、図２０に示したように、３本のヒストグラムからノイズレベルを決定する場合、ノイズレベル判定手段２９は、ライン間ノイズレベルの低いＬ_１,Ｌ_２,Ｌ_３を選択し、それぞれの度数Ｃ_１，Ｃ_２，Ｃ_３により、以下の（６）式により平均値（加重平均値）を求め、ノイズレベルＮ_Ｌとする。このノイズレベルＮ_Ｌは、レベル値Ｅ_３に相当する。

なお、ここでは、ノイズレベル判定手段２９は、複数のライン間ノイズレベルの加重平均によりノイズレベルを求めたが、度数を考慮せず、ライン間ノイズレベルの相加平均によりノイズレベルを求めてもよい。また、ノイズレベル判定手段２９は、単に最小のライン間ノイズレベル（図２０の場合、Ｌ_１）をノイズレベルとすることとしてもよい。

そして、ノイズレベル判定手段２９は、判定したノイズレベル（レベル値）をノイズ低減装置１、１Ｂ（図１、６）に出力する。なお、ノイズレベル検出装置２が、ノイズ低減装置１に組み込まれている場合は、ノイズレベル判定手段２９は、判定したノイズレベル（レベル値）をノイズ低減装置１Ｃ、１Ｄ（図７、８）の選択加減算手段５０に出力する。

なお、ここでは、ノイズレベル検出装置２が、ライン抽出手段２６によって、相関ライン群として、対象ラインと１つの隣接ラインの計２ラインを順次抽出し、ライン間ノイズレベル検出手段２７によって、２つのラインの画素値からライン間ノイズレベルを検出することとした。しかし、相関ライン群は２ラインに限定されるものではない。例えば、対象ラインと２つの隣接ラインの計３ラインでライン間ノイズレベルを検出することとしてもよい。

ここで、図２１を参照（適宜図１７参照）して、３つのラインでライン間ノイズレベルを検出する手法について説明する。図２１は、ライン抽出手段における３ラインの相関ライン群の抽出手法を説明するための説明図である。

図２１（ａ）に示すように、例えば、ライン抽出手段２６は、画面Ｄ（２次元画像）の主走査単位で、Ｎ番目のライン（対象ライン）と、（Ｎ−１）および（Ｎ＋１）番目のライン（隣接ライン）の３つの隣接するラインを順次相関ライン群として抽出する。このとき、ライン抽出手段２６は、隣接する相関ライン群ごとに隙間を設け、画面Ｄ全体の５０％以上（より好ましくは７０％以上）の領域をカバーするように複数の相関ライン群を抽出する。

また、図２１（ｂ）に示すように、画面の水平幅よりも短いラインの一部を部分的に３ライン抽出することとしてもよい。
さらに、ライン抽出手段２６は、図２１（ｃ）に示すように、時間方向に連続する画面（フレーム）において、同一の水平位置におけるラインである、時刻ｔにおける画面のＮ_ｔ番目のライン（対象ライン）と、時刻（ｔ−１）および（ｔ＋１）における画面のＮ_ｔ−１およびＮ_ｔ＋１番目の２ライン（隣接ライン）とを相関ライン群として抽出することとしてもよい。なお、この場合も、図２１（ｂ）と同様に、必ずしもラインは、画面の水平方向の幅分を用いる必要はなく、部分的に抽出することとしてもよい。

このように、ライン抽出手段２６が順次３ラインの相関ライン群を抽出した場合、ノイズレベル検出装置２は、ライン間ノイズレベル検出手段２７によって、相関ライン群の対応する画素ごとに対象ラインの一方に隣接するライン（第１隣接ライン）および他方に隣接するライン（第２隣接ライン）の画素値の和の１／２と、対象ラインの画素値との差分を求め、当該相関ライン群において差分を平均化した値をライン間ノイズレベルとする。

すなわち、ライン間ノイズレベル検出手段２７は、３ラインのそれぞれ対応する画素の画素値に（−１／２，１，−１／２）または（１／２，−１，１／２）を乗算し加算することで、対象ラインと隣接ラインとの差分を求める。そして、ライン間ノイズレベル検出手段２７は、この差分から、前記した（４）式または（５）式により、相関ライン群におけるライン間ノイズレベルを算出する。
このように、３ラインによって、ノイズレベルを検出することで、２ラインでノイズレベルを検出する場合に比べて、画像成分が分散され、より精度よくノイズレベルを検出することができる。

また、ここでは、ノイズレベル検出装置２が、ノイズレベル判定手段２９によって、レベル累計手段２８で累計されたライン間ノイズレベルごとのライン数のヒストグラムにおいて、レベルの低レベル値または当該低レベル値から所定数分のライン数に応じた平均値（加重平均等）を、ノイズレベルと判定することとした。しかし、ノイズレベル判定手段２９は、ライン数に関係なく、単に、ライン間ノイズレベル検出手段２７で検出されたライン間ノイズレベルのうち、低レベル値（最小値）または当該低レベル値から所定数分のレベル値の平均値をノイズレベルと判定することとしてもよい。

（第２の例：ノイズレベル検出装置の動作）
次に、図２２を参照（構成については適宜図１７参照）して、第２の例に係るノイズレベル検出装置２の動作について説明する。図２２は、第２の例に係るノイズレベル検出装置の動作を示すフローチャートである。

まず、ノイズレベル検出装置２は、ライン抽出手段２６によって、走査線に沿って、映像信号からライン（相関ライン群）を抽出する（ステップＳ２１）。なお、このライン抽出手段２６は、画面全体のラインを抽出することとしてもよいし、画面内において画面全体に対して予め定めた割合（例えば、７０％）以上となるように部分的にラインを選択することとしてもよい。

そして、ノイズレベル検出装置２は、ライン間ノイズレベル検出手段２７によって、ステップＳ２１で選択されたラインにおいて、隣接するライン（相関ライン群）ごとに、同一水平位置における画素値の差分を平均化し、相関ライン群におけるライン間ノイズレベルとして検出する（ステップＳ２２）。なお、このライン間ノイズレベルは、映像のライン間における画像成分の差分とノイズ成分とが混在したレベルとなっている。

そして、ノイズレベル検出装置２は、レベル累計手段２８によって、ステップＳ２２で検出されたライン間ノイズレベルに対応するライン数を当該レベルごとに画面単位で累計する（ステップＳ２３）。これによって、ノイズレベル検出装置２は、画面内におけるライン間ノイズレベルの分布を解析することができる。このとき、レベルが低いライン間ノイズレベルは、ほぼノイズ成分のみであるといえる。

そこで、ノイズレベル検出装置２は、ノイズレベル判定手段２９によって、ステップＳ２３で累計されたライン間ノイズレベルの最小値（低レベル値）または最小値から所定数分（例えば、２〜５個）のライン数に応じた平均値を、画面内のノイズレベルと判定する（ステップＳ２４）。
これによって、ノイズレベル検出装置２は、映像信号に重畳されたノイズレベルを映像そのものから検出することができる。

参考例のノイズ低減装置の構成を示すブロック構成図である。 低域成分除去フィルタによる低域信号を除去する手法を説明するための説明図である。 メディアンフィルタの一例である３タップ形メディアンフィルタの構成を示すブロック構成図である。 メディアンフィルタの動作を説明するための説明図である。 参考例のノイズ低減装置の動作を示すフローチャートである。 参考例のノイズ低減装置にさらに低域成分除去フィルタを付加した構成を示すブロック構成図である。 本発明の実施形態に係るノイズ低減装置の構成を示すブロック構成図である。 本発明の実施形態に係るノイズ低減装置にさらに低域成分除去フィルタを付加した構成を示すブロック構成図である。 ノイズレベル検出装置（第１の例）の構成を示すブロック構成図である。 画面におけるブロックを選択する領域を示す模式図であって、（ａ）はブロック間の隙間を空けて選択した場合、（ｂ）は画面全体をブロックとして選択する場合を示す図である。 ブロックの画素値と直交変換による周波数成分との関係を示す図である。 ブロックの周波数成分から高周波成分のレベルを検出する手法を説明するための模式的な説明図である。 高周波成分のレベルを検出するために対象となる周波数成分の領域を説明するためのパターン例を示す図である。 高周波成分のレベルごとのブロックの累計値をヒストグラムとして表したグラフである。 ブロックを複数のフィールドまたはフレームにまたがって抽出する例を示す図である。 ノイズレベル検出装置（第１の例）の動作を示すフローチャートである。 ノイズレベル検出装置（第２の例）の構成を示すブロック構成図である。 ライン抽出手段における２ラインの相関ライン群の抽出手法を説明するための説明図である。 隣接するラインの画素値からライン間ノイズレベルを検出する手法を説明するための模式的な説明図である。 ライン間ノイズレベルごとのライン数の累計値をヒストグラムとして表したグラフである。 ライン抽出手段における３ラインの相関ライン群の抽出手法を説明するための説明図である。 ノイズレベル検出装置（第２の例）の動作を示すフローチャートである。 従来のノイズ低減装置におけるメディアンフィルタの動作を説明するための説明図である。

符号の説明

１、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ ノイズ低減装置
１０ 低域成分除去フィルタ（ＨＰＦ、ＢＰＦ）
１０Ｂ 第２低域成分除去フィルタ（ＨＰＦ、ＢＰＦ）
２０ メディアンフィルタ
３０ 遅延手段
３０Ａ 第１遅延手段
３０Ｂ 第２遅延手段
４０ 比較手段
５０ 選択加減算手段
２ ノイズレベル検出装置（ノイズレベル検出手段）
２１ ブロック化手段
２２ 直交変換手段
２３ 高周波成分検出手段
２４ 高周波成分累計手段
２５ ノイズレベル判定手段
２６ ライン抽出手段
２７ ライン間ノイズレベル検出手段
２８ レベル累計手段
２９ ノイズレベル判定手段
３ 遅延装置
Ｔ_ＩＮ１ 映像入力手段
Ｔ_ＩＮ２ ノイズレベル入力手段
Ｔ_ＯＵＴ 映像信号出力手段

Claims (2)

1. デジタル映像信号に重畳されたノイズを低減させるノイズ低減装置であって、
   前記デジタル映像信号を入力する映像信号入力手段と、
   この映像信号入力手段で入力されたデジタル映像信号に重畳されているフレームごとのノイズレベルの大きさをレベル値として検出するノイズレベル検出手段と、
   前記デジタル映像信号を、前記ノイズレベル検出手段におけるフレーム処理時間分遅延させる第１遅延手段と、
   この第１遅延手段で遅延させたデジタル映像信号の予め定めた低域成分を除去する低域成分除去フィルタと、
   この低域成分除去フィルタで低域成分が除去された信号において、予め定めた画素数ごとに、画素値の中央値を選択するメディアンフィルタと、
   このメディアンフィルタにおける画素選択時間分、前記第１遅延手段で遅延させたデジタル映像信号をさらに遅延させる第２遅延手段と、
   この第２遅延手段で遅延させたデジタル映像信号の画素ごとに、順次、当該画素値と、前記メディアンフィルタで選択された中央値とを比較する比較手段と、
   この比較手段において、前記デジタル映像信号の画素値が前記中央値よりも大きいと判定された場合に、当該画素値から前記レベル値を減算した信号を出力信号とし、当該画素値が前記中央値よりも小さいと判定された場合に、当該画素値に前記レベル値を加算した信号を出力信号とし、当該画素値が前記中央値と等しいと判定された場合に、当該画素値を出力信号として出力する選択加減算手段と、を備え、
   前記ノイズレベル検出手段は、
   前記デジタル映像信号を画面ごとに予め定めた大きさのブロックに分割するブロック分割手段と、
   このブロック分割手段で分割されたブロックを、ブロックごとに直交変換する直交変換手段と、
   この直交変換手段で変換されたブロックの直流成分と予め定めた当該直流成分近傍とを除く高周波成分の係数を当該ブロック内で平均化し、当該ブロックの高周波成分のレベルとして検出する高周波成分検出手段と、
   この高周波成分検出手段で検出された高周波成分のレベルに対応するブロック数を当該レベルごとに累計する高周波成分累計手段と、
   この高周波成分累計手段で累計された高周波成分のレベルの低レベル値から所定数分のレベルの平均値を、前記レベル値と判定するノイズレベル判定手段と、
   を備えることを特徴とするノイズ低減装置。
2. デジタル映像信号に重畳されたノイズを低減させるノイズ低減装置であって、
   前記デジタル映像信号を入力する映像信号入力手段と、
   この映像信号入力手段で入力されたデジタル映像信号に重畳されているフレームごとのノイズレベルの大きさをレベル値として検出するノイズレベル検出手段と、
   前記デジタル映像信号を、前記ノイズレベル検出手段におけるフレーム処理時間分遅延させる第１遅延手段と、
   この第１遅延手段で遅延させたデジタル映像信号の予め定めた低域成分を除去する低域成分除去フィルタと、
   この低域成分除去フィルタで低域成分が除去された信号において、予め定めた画素数ごとに、画素値の中央値を選択するメディアンフィルタと、
   このメディアンフィルタにおける画素選択時間分、前記第１遅延手段で遅延させたデジタル映像信号をさらに遅延させる第２遅延手段と、
   この第２遅延手段で遅延させたデジタル映像信号の画素ごとに、順次、当該画素値と、前記メディアンフィルタで選択された中央値とを比較する比較手段と、
   この比較手段において、前記デジタル映像信号の画素値が前記中央値よりも大きいと判定された場合に、当該画素値から前記レベル値を減算した信号を出力信号とし、当該画素値が前記中央値よりも小さいと判定された場合に、当該画素値に前記レベル値を加算した信号を出力信号とし、当該画素値が前記中央値と等しいと判定された場合に、当該画素値を出力信号として出力する選択加減算手段と、を備え、
   前記ノイズレベル検出手段は、
   前記デジタル映像信号から、画面を構成するラインである対象ラインと当該対象ラインに隣接する隣接ラインとを相関ライン群として順次抽出するライン抽出手段と、
   このライン抽出手段で抽出された相関ライン群において、前記対象ラインと前記隣接ラインとの対応する画素の画素値の差分を平均化し、前記対象ラインの前記相関ライン群におけるライン間ノイズレベルとして検出するライン間ノイズレベル検出手段と、
   このライン間ノイズレベル検出手段で検出されたライン間ノイズレベルに対応する前記対象ラインのライン数を当該ライン間ノイズレベルごとに累計するレベル累計手段と、
   このレベル累計手段で累計されたライン間ノイズレベルの低レベル値から所定数分のライン間ノイズレベルの平均値を、前記レベル値と判定するノイズレベル判定手段と、
   を備えることを特徴とするノイズ低減装置。

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