JP5084755B2 - ノイズ低減装置及びそのプログラム - 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するノイズ低減装置及びそのプログラムに関する。

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）。

ここで、例えば、特許文献１に記載のノイズリデューサを動作させるためには、ノイズを低減させる基準として、画面内のノイズ成分のレベル（ノイズレベル）がどの程度であるかを検出する必要がある。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、アナログ映像信号のブランキング期間の信号からノイズレベルを検出している。このブランキング期間は、信号が平坦（電圧レベルが一定）であるため、この期間に僅かでも信号成分が重畳されていれば、それをノイズとみなすことができる。そこで、従来は、このブランキング期間の信号に重畳されたノイズを映像信号全体に重畳されたノイズとみなすことで、ノイズ量に応じたノイズの低減処理を行っている。

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て劣化しにくく、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。

特許第３２９９０２６号公報（特開平７−２５０２６４号公報）

しかし、特許文献１に係る発明では、被写体の動きに起因してフレーム間で輝度が大きく変化するデジタル映像信号において、例えば、動きの大きい被写体がぼやける等の画質劣化が発生してしまう問題がある。例えば、図２１に示すように、特許文献１に係る発明では、ノイズ低減処理を全画素に行ってしまうため、この映像で動きが大きい部分、例えば、被写体Ｈの左腕や右足等の様々な部分で画像劣化が発生する。

そこで、本発明は、被写体の動きが大きいデジタル映像信号での画質劣化を抑制するノイズ低減装置及びそのプログラムを提供することを目的とする。

前記した課題を解決するため、請求項１に係るノイズ低減装置は、デジタル映像信号に重畳されたノイズを低減するノイズ低減装置であって、映像信号入力手段と、メディアンフィルタと、画素値検出手段と、画素設定値算出手段と、ノイズ低減手段と、シフト量算出手段とを備える構成とした。

かかる構成によれば、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。また、ノイズ低減装置は、メディアンフィルタと、映像信号入力手段で入力されたデジタル映像信号を構成するフレームとこのフレームに前後する前後フレームとにおいて、同一の画面位置の画素を対象画素として予め設定し、複数の対象画素における中央値を選択する。そして、ノイズ低減装置は、画素値検出手段によって、フレームの対象画素の画素値を検出する。

また、ノイズ低減装置は、画素値検出手段が検出した画素値からメディアンフィルタが選択した中央値の差の絶対値が、予め設定された閾値よりも大きいか否かを判定すると共に、絶対値が閾値よりも大きいと判定されなかった場合、所定の画素設定値を算出する。この閾値は、デジタル映像信号に重畳されたノイズレベルのレベル値に応じて予め設定されるものであり、例えば、レベル値が高いときは閾値を大きい値に設定し、レベル値が低いときは閾値を小さい値に設定する。

また、ノイズ低減装置は、ノイズ低減手段によって、画素設定値算出手段において、絶対値が閾値よりも大きいと判定された場合、画素値を出力信号とし、絶対値が閾値よりも大きいと判定されなかった場合、画素設定値を出力信号として出力する。ここで、絶対値が閾値よりも大きいと判定された場合、つまり、対象画素が、画素値が急に変化するエッジ等の動きの大きい部分に設定された場合、ノイズ低減装置は、画素値を出力信号とする。これによって、ノイズ低減装置は、デジタル映像信号において、動きの少ない部分ではノイズ低減処理を行い、動きの大きい部分ではノイズ低減処理を行ってしまうことが少なくなる。
また、ノイズ低減装置は、シフト量算出手段によって、画素値検出手段が検出した画素値とシフト量との対応関係が予め設定され、この対応関係に基づいて、画素値検出手段が検出した画素値に応じたシフト量を算出する。そして、ノイズ低減装置は、画素設定値算出手段によって、絶対値が閾値よりも大きいと判定されなかったときは、画素値が中央値よりも大きいか否かを判定すると共に、画素値が中央値よりも大きいと判定された場合、画素値からシフト量を減算して画素設定値を算出し、画素値が中央値よりも大きいと判定されなかった場合、画素値とシフト量とを加算して画素設定値を算出する。

また、前記した課題を解決するため、請求項２に係るノイズ低減装置は、デジタル映像信号に重畳されたノイズを低減す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、閾値設定手段と、メディアンフィルタと、画素値検出手段と、画素設定値算出手段と、ノイズ低減手段とを備える構成とした。

かかる構成によれば、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。また、ノイズ低減装置は、ノイズレベル検出手段によって、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ノイズレベルを、当該ノイズレベルの大きさを示すレベル値として検出する。そして、ノイズ低減装置は、閾値設定手段によって、ノイズレベル検出手段が検出したレベル値に基づいて、閾値を設定する。さらに、ノイズ低減装置は、メディアンフィルタによって、映像信号入力手段で入力されたデジタル映像信号を構成するフレームとこのフレームに前後する前後フレームとにおいて、同一の画面位置の画素を対象画素として予め設定し、複数の対象画素における中央値を選択する。さらに、ノイズ低減装置は、画素値検出手段によって、フレームの対象画素の画素値を検出する。

また、ノイズ低減装置は、画素値検出手段が検出した画素値からメディアンフィルタが選択した中央値の差の絶対値が予め設定された閾値よりも大きいか否かを判定すると共に、絶対値が閾値よりも大きいと判定されなかった場合、所定の画素設定値を算出する。この閾値は、デジタル映像信号に重畳されたノイズレベルのレベル値に応じて予め設定されるものであり、例えば、レベル値が高いときは閾値を大きい値に設定し、レベル値が低いときは閾値を小さい値に設定する。

また、ノイズ低減装置は、ノイズ低減手段によって、画素設定値算出手段において、絶対値が閾値よりも大きいと判定された場合、画素値を出力信号とし、絶対値が閾値よりも大きいと判定されなかった場合、画素設定値を出力信号として出力する。ここで、絶対値が閾値よりも大きいと判定された場合、つまり、対象画素が、画素値が急に変化するエッジ等の動きの大きい部分に設定された場合、ノイズ低減装置は、画素値を出力信号とする。これによって、ノイズ低減装置は、デジタル映像信号において、動きの少ない部分ではノイズ低減処理を行い、動きの大きい領域ではノイズ低減処理を行ってしまうことが少なくなる。

また、請求項３に係るノイズ低減装置は、請求項２に記載のノイズ低減装置において、画素設定値算出手段は、絶対値が閾値よりも大きいと判定されなかった場合、中央値を画素設定値として出力することを特徴とする。

かかる構成によれば、ノイズ低減装置は、絶対値が閾値よりも大きいと判定されなかった場合にはデジタル映像信号に小さなノイズが含まれると考えられるので、中央値を画素設定値として出力し、この小さなノイズを低減する

また、請求項４に係るノイズ低減装置は、請求項２に記載のノイズ低減装置において、画素値検出手段が検出した画素値とシフト量との対応関係が予め設定され、この対応関係に基づいて、画素値検出手段が検出した画素値に応じたシフト量を算出するシフト量算出手段をさらに備え、画素設定値算出手段は、絶対値が閾値よりも大きいと判定されなかったときは、画素値が中央値よりも大きいか否かを判定すると共に、画素値が中央値よりも大きいと判定された場合、画素値からシフト量を減算して画素設定値を算出し、画素値が中央値よりも大きいと判定されなかった場合、画素値とシフト量とを加算して画素設定値を算出することを特徴とする。

かかる構成によれば、ノイズ低減装置は、絶対値が閾値よりも大きいと判定されなかった場合には対象画素に小さなノイズが含まれると考えられるので、画素値にシフト量を加減算して、画素値に応じた適切な画素設定値を算出し、このノイズを低減する。

また、請求項５に記載のノイズ低減装置は、請求項２から請求項４の何れか一項に記載のノイズ低減装置において、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、を備えることを特徴とする。

かかる構成によれば、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。また、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。

また、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。

また、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。

また、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、ノイズレベルと判定し出力する。なお、この低レベル値は、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、ノイズレベルを判定することができる。

さらに、請求項６に記載のノイズ低減装置は、請求項２から請求項４の何れか一項に記載のノイズ低減装置において、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、を備えることを特徴とする。

かかる構成によれば、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。

また、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。

また、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。

また、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、ノイズレベルと判定し出力する。なお、この低レベル値は、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、ノイズレベルを判定することができる。

また、前記した課題を解決するため、請求項７に係るノイズ低減プログラムは、デジタル映像信号に重畳されたノイズを低減するために、コンピュータを、映像信号入力手段、ノイズレベル検出手段、閾値設定手段、メディアンフィルタ、画素値検出手段、画素設定値算出手段、ノイズ低減手段として機能させることを特徴とする。

かかる構成によれば、ノイズ低減プログラムは、映像信号入力手段によって、デジタル映像信号を入力する。また、ノイズ低減プログラムは、ノイズレベル検出手段によって、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ノイズレベルを、ノイズレベルの大きさを示すレベル値として検出する。また、ノイズ低減プログラムは、閾値設定手段によって、ノイズレベル検出手段が検出したレベル値に基づいて、閾値を設定する。また、ノイズ低減プログラムは、メディアンフィルタによって、映像信号入力手段で入力されたデジタル映像信号を構成するフレームとこのフレームに前後する前後フレームとにおいて、同一の画面位置の画素を対象画素として予め設定し、複数の対象画素における中央値を選択する。そして、ノイズ低減プログラムは、画素値検出手段によって、フレームの対象画素の画素値を検出する。

また、ノイズ低減プログラムは、画素設定値算出手段によって、画素値検出手段が検出した画素値からメディアンフィルタが選択した中央値の差の絶対値が閾値設定手段で設定した閾値よりも大きいか否かを判定すると共に、絶対値が閾値よりも大きいと判定されなかった場合、所定の画素設定値を算出する。この閾値は、デジタル映像信号に重畳されたノイズレベルのレベル値に応じて予め設定されるものであり、例えば、レベル値が高いときは閾値を大きい値に設定し、レベル値が低いときは閾値を小さい値に設定する。

また、ノイズ低減プログラムは、ノイズ低減手段によって、画素設定値算出手段において、絶対値が閾値よりも大きいと判定された場合、画素値を出力信号とし、絶対値が閾値よりも大きいと判定されなかった場合、画素設定値を出力信号として出力する。ここで、絶対値が閾値よりも大きいと判定された場合、対象画素が、例えば、エッジ等の画素値が急に変化、つまり、動きの大きい領域に設定されていると考えられるため、ノイズ低減プログラムは、画素値を出力信号とする。これによって、ノイズ低減プログラムは、デジタル映像信号において、動きの少ない領域ではノイズ低減処理を行いつつ、動きの大きい領域にノイズ低減処理を行ってしまうことが少なくなる。

本発明によれば、以下のような優れた効果を奏する。
請求項１，２，７に係る発明では、デジタル映像信号における動きの少ない部分ではノイズ低減処理を行い、動きの大きい部分ではノイズ低減処理を行うことが少なくなるため、被写体の動きが大きいデジタル映像信号での画質劣化を抑制することができる。

請求項３に係る発明では、デジタル映像信号に含まれる小さなノイズを低減することができ、画質をより向上させることができる。
請求項１，４に係る発明では、適切な画素設定値を算出して、デジタル映像信号に含まれる小さなノイズをこの画素設定値に基づいて低減するため、画質をより向上させると共に、ノイズを低減しすぎることがない。

請求項５，６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。

本発明の第１実施形態に係るノイズ低減装置の構成を示すブロック図である。 本発明における中央値の選択及び画素値の検出を説明する図である。 本発明における画素値とシフト量との対応関係を説明する図である。 図１のノイズ低減装置の動作を示すフローチャートである。 図１のノイズ低減装置がノイズ低減処理を行った画像の例を示す図である。 本発明の第２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。 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。 従来技術における画像劣化の例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、各実施形態において、同一の機能を有する手段及び同一の部材には同一の符号を付し、説明を省略した。

（第１実施形態）
［ノイズ低減装置の構成］
図１は、本発明の第１実施形態に係るノイズ低減装置の構成を示すブロック図である。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、単に映像信号と略記する場合もある）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を接続している。

ノイズレベル検出装置（ノイズレベル検出手段）２は、映像信号に重畳されているノイズレベルを、このノイズレベルの大きさを示すレベル値として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のレベル値をフレーム単位で検出するものとする。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。なお、ノイズレベル検出装置２が、請求項に記載のノイズレベル検出手段に相当する。

以下、ノイズ低減装置１の構成を詳細に説明する。
ノイズ低減装置１は、図１に示すように、デジタル映像信号に重畳されたノイズを低減するものであって、入力端子（映像信号入力手段）Ｔ_ＩＮ１と、入力端子Ｔ_ＩＮ２と、メディアンフィルタ１１と、画素値検出手段１２と、閾値設定手段１３と、画素設定値算出手段１４と、ノイズ低減手段１５と、出力端子（映像信号出力手段）Ｔ_ＯＵＴとを備える。

入力端子（映像信号入力手段）Ｔ_ＩＮ１は、デジタル映像信号を入力するものである。そして、入力端子Ｔ_ＩＮ１は、入力されたデジタル映像信号を、メディアンフィルタ１１と画素値検出手段１２とに出力する。なお、入力端子Ｔ_ＩＮ１が、請求項に記載の映像信号入力手段に相当する。

メディアンフィルタ１１は、入力端子Ｔ_ＩＮ１で入力されたデジタル映像信号を構成するフレームとこのフレームに前後する前後フレームとにおいて、同一の画面位置の画素を対象画素として予め設定し、複数の対象画素における中央値（メディアン値）を選択するものである。

画素値検出手段１２は、入力端子Ｔ_ＩＮ１で入力されたデジタル映像信号を構成するフレームの対象画素の画素値を検出するものである。なお、画素値とは、例えば、対象画素の輝度値である。

＜中央値の選択及び画素値の検出＞
以下、図２を参照し、メディアンフィルタ１１による中央値の選択、及び、画素値検出手段１２による画素値の検出について、詳細に説明する（適宜図１参照）。図２は、本発明における中央値の選択及び画素値の検出を説明する図である。

ここで、図２では、フレーム＃Ｎ−１、フレーム＃Ｎ、フレーム＃Ｎ＋１という３枚の連続したフレームを示した。この例では、フレーム＃Ｎ−１及びフレーム＃Ｎ＋１が、フレーム＃Ｎの前後フレームとなる。そして、フレーム＃Ｎ−１、フレーム＃Ｎ、フレーム＃Ｎ＋１のそれぞれには、同一の画面位置に対象画素ｐが設定されている。なお、この対象画素ｐは、その画面位置が特に制限されず、画面の端又は中央といった任意の画面位置に設定することができる。

まず、メディアンフィルタ１１は、フレーム＃Ｎの対象画素ｐにおける画素値（例えば、１００）を取得する。また、メディアンフィルタ１１は、フレーム＃Ｎ−１の対象画素ｐにおける画素値（例えば、１０５）を取得する。そして、メディアンフィルタ１１は、フレーム＃Ｎ＋１の対象画素ｐにおける画素値（例えば、１５０）を取得する。

また、メディアンフィルタ１１は、フレーム＃Ｎ−１、フレーム＃Ｎ、フレーム＃Ｎ＋１の対象画素ｐにおける３個の画素値から中央値を選択する。この例では、フレーム＃Ｎ−１、フレーム＃Ｎ、フレーム＃Ｎ＋１の画素値がそれぞれ１００、１０５及び１５０なので、メディアンフィルタ１１は、これらの中から１０５を中央値として選択し、この中央値を、画素設定値算出手段１４に出力する。なお、図２では、３のフレームから中央値を選択する例を説明したが、メディアンフィルタ１１は、５以上の奇数のフレームから中央値を選択しても良い。

次に、画素値検出手段１２は、フレーム＃Ｎの対象画素ｐの画素値（例えば、１００）を検出する。また、画素値検出手段１２は、検出したこの画素値を画素設定値算出手段１４に出力する。そして、後記する画素設定値算出手段１４が、予め設定された閾値と、メディアンフィルタ１１が出力する中央値と、画素値検出手段１２が検出した画素値とを用いて、画素設定値を算出する。

以下、図１に戻り、ノイズ低減装置１の構成の説明を続ける。
入力端子（ノイズレベル入力手段）Ｔ_ＩＮ２は、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を入力するものである。そして、入力端子Ｔ_ＩＮ２は、入力されたレベル値を閾値設定手段１３に出力する。

閾値設定手段１３は、入力端子Ｔ_ＩＮ２から入力されたレベル値に基づいて、後記する閾値を設定するものである。本実施形態では、閾値設定手段１３は、このレベル値が高くなるほど閾値が大きくなり、かつ、レベル値が低くなるほど閾値が小さくなる対応付けを定義したテーブル又は関数を、図示を省略したＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶手段に予め記憶しておく。そして、閾値設定手段１３は、このテーブル又は関数を参照し、入力されたレベル値に基づいた閾値を設定し、この閾値を画素設定値算出手段１４に出力しても良い。

画素設定値算出手段１４は、画素値検出手段１２が検出した画素値からメディアンフィルタ１１が選択した中央値の差の絶対値が、閾値設定手段１３が出力した閾値よりも大きいか否かを判定するものである。本実施形態では、画素設定値算出手段１４は、下記式（１）を用いて、前記した判定を行うこととした。なお、（１）式において、ｘは画素値検出手段１２が検出した画素値、βはメディアンフィルタ１１が選択した中央値、及び、αは閾値設定手段１３が出力した閾値である。また、（１）式では、「｜｜」は、絶対値を示す。

ここで、（１）式によって、絶対値が閾値よりも大きいと判定された場合、画素設定値算出手段１４は、絶対値が閾値よりも大きいことを示す判定結果と、画素値とをノイズ低減手段１５に出力する。一方、（１）式によって、絶対値が閾値よりも大きいと判定されなかった場合、画素設定値算出手段１４は、後記する方法で画素設定値を算出する。そして、画素設定値算出手段１４は、絶対値が閾値よりも大きくないことを示す判定結果と、算出した画素設定値とをノイズ低減手段１５に出力する。

＜画素設定値の算出の第１例＞
以下、画素設定値の算出について、具体的に説明する。
第１例としては、画素設定値算出手段１４は、下記（２）式の計算、つまり、メディアンフィルタ１１が選択した中央値を画素設定値として出力する。この第１例は、非常に簡素な計算であり、ノイズ低減装置１は、ノイズ低減処理をより高速に行うことができる。なお、（２）式において、ｘ´は画素設定値である。

＜画素設定値の算出の第２例＞
第２例としては、画素設定値算出手段１４は、下記（３）式の計算結果を設定値として出力する。なお、（３）式において、ｓｉｇｎは、引数が正であれば「１」、引数が負であれば「−１」、及び、引数が「０」であれば「０」を返す関数である。また、（３）式において、ｓｆｔは、後記するシフト量である。

このように、前記した（３）式にて、画素設定値算出手段１４は、画素値が中央値よりも大きいか否かを判定する。そして、画素設定値算出手段１４は、画素値が中央値よりも大きいと判定された場合、画素値からシフト量を減算して画素設定値を算出する。一方で、画素設定値算出手段１４は、画素値が中央値よりも大きいと判定されなかった場合、画素値とシフト量とを加算して画素設定値を算出する。なお、画素値と中央値とが等しい場合、式（３）の計算結果では、画素値と画素設定値とが等しくなるため、画素設定値算出手段１４は、画素設定値を算出しないこととしても良い。

なお、（３）式を用いるためには、シフト量を算出する必要があるため、画素設定値算出手段１４は、シフト量算出手段１４ａを備える。
シフト量算出手段１４ａは、画素値検出手段１２が検出した画素値とシフト量との対応関係が予め設定され、対応関係に基づいて、画素値検出手段１１が検出した画素値に応じたシフト量を算出するものである。

ここで、画素値とシフト量との対応関係としては、図３（ａ）で示すように、連続する画素値を一定間隔で区切った画素区間に対し、この画素区間毎に異なる値のシフト量を対応付けたものがある。ここでは、例えば、画素値が０以上１６未満の画素区間ではシフト量が１０、画素値が１６以上６４未満の画素区間ではシフト量が２０、画素値が６４以上１２８未満の画素区間ではシフト量が３０、及び、画素値が１２８以上２５５未満の画素区間ではシフト量が４０といったように、画素区間の画素値が大きくなる程にシフト量が大きくなる対応関係を有する。

また、画素値とシフト量との対応関係としては、画素値が大きくなる程に大きいシフト量を返す関数がある。図３（ｂ）は、この関数の出力をプロットしたものであり、この関数によれば、画素値が大きくなる程にシフト量も大きくなることがわかる。つまり、シフト量算出手段１４ａは、図３（ａ）で示す対応関係又は図３（ｂ）で示す対応関係（関数）を用いて、シフト量を算出する。なお、図３（ａ）及び図３（ｂ）は、対応関係の一例であり、これらに限定されないことは言うまでもない。

以下、図１に戻り、ノイズ低減装置１の構成の説明を続ける。
ノイズ低減手段１５は、画素設定値算出手段１４において、絶対値が閾値よりも大きいと判定された場合、画素値を出力信号とし、絶対値が閾値よりも大きいと判定されなかった場合、画素設定値を出力信号として出力するものである。本実施形態では、ノイズ低減手段１５は、画素設定値算出手段１４から、絶対値が閾値よりも大きいことを示す判定結果が入力された場合、画素値を出力信号とする。一方、ノイズ低減手段１５は、画素設定値算出手段１４から、絶対値が閾値よりも大きくないことを示す判定結果が入力された場合、算出した画素設定値を出力信号とする。

出力端子（映像信号出力手段）Ｔ_ＯＵＴは、ノイズ低減手段１５からの出力信号を出力するものである。

［ノイズ低減装置の動作］
以下、図４を参照し、図１のノイズ低減装置の動作について説明する（適宜図１参照）。図４は、図１のノイズ低減装置の動作を示すフローチャートである。なお、図４では、ノイズ低減装置１に予めデジタル映像信号が入力されており、かつ、閾値が設定されているものとする。

まず、ノイズ低減装置１は、メディアンフィルタ１１によって、入力端子Ｔ_ＩＮ１で入力されたデジタル映像信号を構成するフレームとこのフレームに前後する前後フレームとにおいて、同一の画面位置の画素を対象画素として予め設定し、複数の対象画素における中央値を選択する（ステップＳ１）。

ステップＳ１の処理に続いて、ノイズ低減装置１は、画素値検出手段１２によって、入力端子Ｔ_ＩＮ１で入力されたデジタル映像信号を構成するフレームの対象画素の画素値を検出する（ステップＳ２）。なお、ステップＳ１の処理及びステップＳ２は、その順番を問わず、ステップＳ２の処理の後にステップＳ１の処理を行っても良い。

ステップＳ２の処理に続いて、ノイズ低減装置１は、画素設定値算出手段１４によって、前記した式（１）により、画素値検出手段１２が検出した画素値からメディアンフィルタ１１が選択した中央値の差の絶対値が、閾値よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ３）。

絶対値が閾値よりも大きいと判定されなかった場合（ステップＳ３でＹｅｓ）、ノイズ低減装置１は、画素設定値算出手段１４によって、例えば、前記した第１例又は前記した第２例の方法で、画素設定値を算出する（ステップＳ４）。そして、ノイズ低減装置１は、ノイズ低減手段１５は、画素設定値算出手段１４が算出した画素設定値を出力信号として出力する（ステップＳ５）。

一方、絶対値が閾値よりも大きいと判定された場合（ステップＳ３でＮｏ）、ノイズ低減装置１は、ノイズ低減手段１５によって、画素値を出力信号として出力する（ステップＳ６）。なお、ノイズ低減装置１は、ある対象画素について前記したノイズ低減処理を実行したら、対象画素の画面位置を異なる場所に再設定して、前記したノイズ低減処理を行っても良い。さらに、ノイズ低減装置１は、対象画素の再設定を繰り返して、フレームの全画素についてノイズ低減処理を行っても良い。

以上のように、本実施形態に係るノイズ低減装置１によれば、動きの少ない部分ではノイズ低減処理を行い、動きの大きい部分ではノイズ低減処理を行うことが少なくなるため、被写体の動きが大きいデジタル映像信号での画質劣化を抑制することができる。例えば、左腕や右足等の動きが大きい部分がデジタル映像信号に含まれる場合でも、図５に示すように、ノイズ低減装置１は、この動きの大きい部分にノイズ低減処理を行うことが少ないため、図２１と比べて、画像劣化の発生を抑制することができる。

なお、本発明に係るノイズ低減装置は、一般的なコンピュータの演算装置及び記憶装置といったハードウェア資源を、図１のノイズ低減装置１の各手段として協調動作させるプログラムで実現することもできる。このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等で配布することができ、インターネットを介してダウンロード可能としても良い。

なお、本発明に係るノイズ低減装置の構成は、図１に限定されない。例えば、オペレータ等が閾値を手動で計算して設定する場合、図１のノイズ低減装置１から入力端子Ｔ_ＩＮ２と閾値設定手段１３とを除いて、より簡素な構成にできる。一方、図１のノイズ低減装置１の内部にノイズレベル検出装置２を備える構成としても良い。以下、本構成について、第２実施形態として説明する。

（第２実施形態）
［ノイズ低減装置］
図６を参照して、本発明の第２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６は、本発明の第２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、入力端子（映像信号入力手段）Ｔ_ＩＮ１と、メディアンフィルタ１１と、画素値検出手段１２と、閾値設定手段１３と、画素設定値算出手段１４と、ノイズ低減手段１５と、ノイズレベル検出装置２と、出力端子（映像信号出力手段）Ｔ_ＯＵＴとを備える。

ノイズレベル検出装置２は、入力端子（映像信号入力手段）Ｔ_ＩＮ１を介して、映像信号を入力し、ノイズレベルを検出した後、そのノイズレベル（レベル値）を閾値設定手段１３に出力する。
また、ノイズ低減装置１Ｃの動作は、基本的に図４で説明したノイズ低減装置１（図１参照）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。

［ノイズレベル検出装置（手段）の構成］
次に、図１、図６で説明したノイズレベル検出装置２、ノイズレベル検出装置２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（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７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７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８（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８（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９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、画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、その低周波数成分の係数を“０”とし、他の領域の高周波数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１０を参照（適宜図７参照）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１０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１０（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係数（図９（ｂ）相当）を示し、図１０（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１０（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１０（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（４）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（５）式により、高周波成分のレベルＬを算出する。

前記した（４）式、（５）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１１（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１１（ｂ）に示すように、図１１（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１１（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７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。

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１２参照）。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、ノイズレベルと判定するものである。なお、図１０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１０（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１２を参照（適宜図７参照）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１２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１２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１２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（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。

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１２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）をノイズ低減装置１（図１）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）をノイズ低減装置１Ｃ（図６）の閾値設定手段１３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１３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。この場合、ノイズレベル検出装置２は、構成から高周波成分累計手段２４を省いて構成することができる。

（第１の例：ノイズレベル検出装置の動作）
次に、図１４を参照（構成については適宜図７参照）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１４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１５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１５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１６を参照（適宜図１５参照）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１６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１６（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１６（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１６（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１６（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１６（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１５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１７を参照（適宜図１５参照）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１７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１７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（７）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（８）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１６（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１５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１８参照）。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１８を参照（適宜図１５参照）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１８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１８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１８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（９）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。

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１８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（図１）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（図６）の閾値設定手段１３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１９を参照（適宜図１５参照）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１９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１９（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１９（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１９（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１６（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（７）式または（７）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。この場合、ノイズレベル検出装置２は、構成からレベル累計手段２８を省いて構成することができる。

（第２の例：ノイズレベル検出装置の動作）
次に、図２０を参照（構成については適宜図１５参照）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２０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、ほぼノイズのみの成分であるといえる。

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。

１ ノイズ低減装置
１Ｃ ノイズ低減装置
１１ メディアンフィルタ
１２ 画素値検出手段
１３ 閾値設定手段
１４ 画素設定値算出手段
１５ ノイズ低減手段１５
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 (7)

1. デジタル映像信号に重畳されたノイズを低減す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、
   前記映像信号入力手段で入力されたデジタル映像信号を構成するフレームと当該フレームに前後する前後フレームとにおいて、同一の画面位置の画素を対象画素として予め設定し、複数の前記対象画素における中央値を選択するメディアンフィルタと、
   前記フレームの前記対象画素の画素値を検出する画素値検出手段と、
   前記画素値検出手段が検出した画素値から前記メディアンフィルタが選択した中央値の差の絶対値が、予め設定された閾値よりも大きいか否かを判定すると共に、当該絶対値が当該閾値よりも大きいと判定されなかった場合、所定の画素設定値を算出する画素設定値算出手段と、
   前記画素設定値算出手段において、前記絶対値が前記閾値よりも大きいと判定された場合、前記画素値を出力信号とし、前記絶対値が前記閾値よりも大きいと判定されなかった場合、前記画素設定値を出力信号として出力するノイズ低減手段と、
   前記画素値検出手段が検出した画素値とシフト量との対応関係が予め設定され、当該対応関係に基づいて、前記画素値検出手段が検出した画素値に応じたシフト量を算出するシフト量算出手段と、を備え、
   前記画素設定値算出手段は、前記絶対値が前記閾値よりも大きいと判定されなかったときは、前記画素値が前記中央値よりも大きいか否かを判定すると共に、前記画素値が前記中央値よりも大きいと判定された場合、前記画素値から前記シフト量を減算して前記画素設定値を算出し、前記画素値が前記中央値よりも大きいと判定されなかった場合、前記画素値と前記シフト量とを加算して前記画素設定値を算出す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す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、
   前記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ノイズレベルを、当該ノイズレベルの大きさを示すレベル値として検出するノイズレベル検出手段と、
   前記ノイズレベル検出手段が検出したレベル値に基づいて、閾値を設定する閾値設定手段と、
   前記映像信号入力手段で入力されたデジタル映像信号を構成するフレームと当該フレームに前後する前後フレームとにおいて、同一の画面位置の画素を対象画素として予め設定し、複数の前記対象画素における中央値を選択するメディアンフィルタと、
   前記フレームの前記対象画素の画素値を検出する画素値検出手段と、
   前記画素値検出手段が検出した画素値から前記メディアンフィルタが選択した中央値の差の絶対値が、前記閾値設定手段で設定した閾値よりも大きいか否かを判定すると共に、当該絶対値が当該閾値よりも大きいと判定されなかった場合、所定の画素設定値を算出する画素設定値算出手段と、
   前記画素設定値算出手段において、前記絶対値が前記閾値よりも大きいと判定された場合、前記画素値を出力信号とし、前記絶対値が前記閾値よりも大きいと判定されなかった場合、前記画素設定値を出力信号として出力するノイズ低減手段と、
   を備えることを特徴とするノイズ低減装置。
3. 前記画素設定値算出手段は、前記絶対値が前記閾値よりも大きいと判定されなかった場合、前記中央値を前記画素設定値として出力することを特徴とする請求項２に記載のノイズ低減装置。
4. 前記画素値検出手段が検出した画素値とシフト量との対応関係が予め設定され、当該対応関係に基づいて、前記画素値検出手段が検出した画素値に応じたシフト量を算出するシフト量算出手段をさらに備え、
   前記画素設定値算出手段は、前記絶対値が前記閾値よりも大きいと判定されなかったときは、前記画素値が前記中央値よりも大きいか否かを判定すると共に、前記画素値が前記中央値よりも大きいと判定された場合、前記画素値から前記シフト量を減算して前記画素設定値を算出し、前記画素値が前記中央値よりも大きいと判定されなかった場合、前記画素値と前記シフト量とを加算して前記画素設定値を算出することを特徴とする請求項２に記載のノイズ低減装置。
5. 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ブロック数に応じた平均値を、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請求項２から請求項４の何れか一項に記載のノイズ低減装置。
6. 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数に応じた平均値を、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請求項２から請求項４の何れか一項に記載のノイズ低減装置。
7. デジタル映像信号に重畳されたノイズを低減するために、コンピュータを、
   前記デジタル映像信号を入力する映像信号入力手段、
   前記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ノイズレベルを、当該ノイズレベルの大きさを示すレベル値として検出するノイズレベル検出手段、
   前記ノイズレベル検出手段が検出したレベル値に基づいて、閾値を設定する閾値設定手段、
   前記映像信号入力手段で入力されたデジタル映像信号を構成するフレームと当該フレームに前後する前後フレームとにおいて、同一の画面位置の画素を前記対象画素として予め設定し、複数の前記対象画素における中央値を選択するメディアンフィルタ、
   前記フレームの前記対象画素の画素値を検出する画素値検出手段、
   前記画素値検出手段が検出した画素値から前記メディアンフィルタが選択した中央値の差の絶対値が、前記閾値設定手段で設定した閾値よりも大きいか否かを判定すると共に、当該絶対値が当該閾値よりも大きいと判定されなかった場合、所定の画素設定値を算出する画素設定値算出手段、
   前記画素設定値算出手段において、前記絶対値が前記閾値よりも大きいと判定された場合、前記画素値を出力信号とし、前記絶対値が前記閾値よりも大きいと判定されなかった場合、前記画素設定値を出力信号として出力するノイズ低減手段、
   として機能させるためのノイズ低減プログラム。

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