JP5653674B2 - Image processing device - Google Patents
Image processing device Download PDFInfo
- Publication number
- JP5653674B2 JP5653674B2 JP2010167153A JP2010167153A JP5653674B2 JP 5653674 B2 JP5653674 B2 JP 5653674B2 JP 2010167153 A JP2010167153 A JP 2010167153A JP 2010167153 A JP2010167153 A JP 2010167153A JP 5653674 B2 JP5653674 B2 JP 5653674B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image data
- image
- cyclic
- unit
- noise removal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Picture Signal Circuits (AREA)
Description
本発明は、画像処理装置に関する。 The present invention relates to an image processing apparatus.
FNR(Frame Noise Reduction、フレームノイズリダクション)ブロックにおけるフレーム相関NR(Noise Reduction、ノイズリダクション)処理を行う際、処理対象としている現フレームの画像データと、それより前に撮影された画像データ(巡回画像データ)を用いて処理を行う。 When performing frame correlation NR (Noise Reduction, noise reduction) processing in an FNR (Frame Noise Reduction) block, image data of the current frame to be processed and image data (cyclic image) taken before that Data).
また、現フレームの画像データと前フレームの画像データのY/Cb/Crを用いてノイズ低減処理を行う技術が知られている(例えば、特許文献1参照)。この技術は、Y/Cb/Cr毎に、現フレームの画像データの注目画素Aと、注目画素Aと同位置に相当する巡回画像データの注目画素Bとの差分、および、注目画素Aの周辺画素と、注目画素Bの周辺画素との差分を算出し、その差分データから注目画素Aにおける重み係数を求め、その重み係数を元に現フレームの画像データのノイズ低減処理を行う。 Further, a technique for performing noise reduction processing using Y / Cb / Cr of image data of the current frame and image data of the previous frame is known (see, for example, Patent Document 1). In this technique, for each Y / Cb / Cr, the difference between the target pixel A of the image data of the current frame and the target pixel B of the cyclic image data corresponding to the same position as the target pixel A, and the periphery of the target pixel A The difference between the pixel and the peripheral pixel of the target pixel B is calculated, a weighting coefficient for the target pixel A is obtained from the difference data, and noise reduction processing is performed on the image data of the current frame based on the weighting coefficient.
しかしながら、上述した方法では、現フレームの画像データのノイズ低減処理を行うために、現フレームの画像データの画像サイズと同一の画像サイズである、YCbCrの画像データを保存するためのメモリ領域を確保する必要がある。 However, in the above-described method, in order to perform noise reduction processing of the image data of the current frame, a memory area for storing YCbCr image data having the same image size as that of the image data of the current frame is secured. There is a need to.
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、必要なメモリ領域を少なくすることができる画像処理装置を提供することを目的とする。 SUMMARY An advantage of some aspects of the invention is that it provides an image processing apparatus capable of reducing a necessary memory area.
本発明は、被写体像を電気信号に変換する撮像素子と、前記電気信号から画像データを生成する画像処理部と、スルー画を表示する表示部と、ノイズ除去対象の前記画像データより1フレーム前の前記画像データの画像サイズを縮小して巡回画像データを生成する巡回画像生成部と、前記巡回画像データを記録する巡回画像記録部と、前記巡回画像記録部が記録する前記巡回画像データを拡大して巡回拡大画像データを生成する巡回拡大画像生成部と、前記巡回拡大画像データを用いて、ノイズ除去対象の前記画像データのノイズ除去を行うノイズ除去部と、を備え、前記表示部は、前記スルー画として前記巡回画像データを表示することを特徴とする画像処理装置である。 The present invention includes an imaging device for converting an object image into an electrical signal, and an image processing unit for generating image data from said electric signal, and a display unit for displaying a through image, one frame prior to the image data of the noise removal target A cyclic image generating unit that generates cyclic image data by reducing the image size of the image data, a cyclic image recording unit that records the cyclic image data, and an enlargement of the cyclic image data recorded by the cyclic image recording unit A cyclic enlarged image generating unit that generates cyclic enlarged image data, and a noise removing unit that performs noise removal of the image data to be noise-removed using the cyclic enlarged image data, and the display unit includes: The image processing apparatus displays the cyclic image data as the through image .
また、本発明の画像処理装置において、前記巡回拡大画像生成部は、前記巡回画像データの画像サイズを、前記画像データの画像サイズと同一のサイズに拡大して前記巡回拡大画像データを生成することを特徴とする。 In the image processing device of the present invention, the cyclic enlarged image generation unit generates the cyclic enlarged image data by expanding the image size of the cyclic image data to the same size as the image size of the image data. It is characterized by.
また、本発明の画像処理装置において、前記ノイズ除去部は、前記巡回拡大画像データと前記画像データとの相関関係に基づいて、当該画像データのノイズ除去の強度を変更することを特徴とする。 In the image processing apparatus of the present invention, the noise removing unit changes the noise removal strength of the image data based on a correlation between the cyclic enlarged image data and the image data.
また、本発明の画像処理装置において、前記ノイズ除去部は、前記巡回拡大画像データと前記画像データとの相関関係が高いほど、当該画像データのノイズ除去の強度を強くし、前記巡回拡大画像データと前記画像データとの相関関係が低いほど、当該画像データのノイズ除去の強度を弱くすることを特徴とする。 In the image processing apparatus of the present invention, the noise removal unit increases the noise removal strength of the image data as the correlation between the cyclic enlarged image data and the image data is higher, and the cyclic enlarged image data. The lower the correlation between the image data and the image data, the weaker the noise removal strength of the image data.
また、本発明の画像処理装置において、前記ノイズ除去部は、前記巡回画像データの画像サイズと、前記巡回拡大画像データの画像サイズとの比に基づいて、前記画像データのノイズ除去の強度を変更することを特徴とする。 In the image processing apparatus of the present invention, the noise removal unit changes the noise removal strength of the image data based on a ratio between the image size of the cyclic image data and the image size of the cyclic enlarged image data. It is characterized by doing.
また、本発明の画像処理装置において、前記ノイズ除去部は、前記巡回画像データの画像サイズと、前記巡回拡大画像データの画像サイズとの比が大きいほど、当該画像データのノイズ除去の強度を強くし、前記巡回画像データの画像サイズと、前記巡回拡大画像データの画像サイズとの比が小さいほど、当該画像データのノイズ除去の強度を弱くすることを特徴とする。 In the image processing apparatus of the present invention, the noise removal unit increases the noise removal strength of the image data as the ratio between the image size of the cyclic image data and the image size of the cyclic enlarged image data increases. The smaller the ratio between the image size of the cyclic image data and the image size of the cyclic enlarged image data, the weaker the noise removal strength of the image data.
本発明によれば、巡回画像生成部は、ノイズ除去対象の画像データより1フレーム前の画像データの画像サイズを縮小して巡回画像データを生成する。また、巡回画像記録部は、巡回画像データを記録する。また、巡回拡大画像生成部は、巡回画像記録部が記録する巡回画像データを拡大して巡回拡大画像データを生成する。また、ノイズ除去部は、巡回拡大画像データを用いて、ノイズ除去対象の画像データのノイズ除去を行う。これにより、巡回画像記録部が記録するデータのサイズが小さくなるため、必要なメモリ領域を少なくすることができる。 According to the present invention, the cyclic image generation unit generates cyclic image data by reducing the image size of the image data one frame before the image data to be denoised. The cyclic image recording unit records cyclic image data. The cyclic enlarged image generation unit generates cyclic enlarged image data by expanding the cyclic image data recorded by the cyclic image recording unit. Further, the noise removing unit removes noise from the image data to be removed using the cyclically enlarged image data. As a result, the size of data recorded by the cyclic image recording unit is reduced, so that a necessary memory area can be reduced.
(第1の実施形態)
以下、本発明の第1の実施形態について図面を参照して説明する。図1は、本実施形態における画像処理装置1の構成を示したブロック図である。図示する例では、画像処理装置1は、撮像光学系101と、撮像素子102と、画像処理部103と、NR処理部104(ノイズ除去部)と、リサイズ部105(巡回画像生成部、巡回拡大画像生成部)と、DMA(Direct Memory Access、ダイレクトメモリアクセス)部106と、巡回画像記録部107と、記録部108と、表示部109とを備える。
(First embodiment)
Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an
撮像光学系101は、被写体からの光を撮像素子102の撮像面に結像させる。撮像素子102は、図示せぬ制御部からのタイミング制御に従い、結像された像を電気信号に変換して画像処理部103に出力する。画像処理部103は、撮像素子102から出力される電気信号に対して、γ補正や色分離や色マトリクス等の高画質化するための画像処理や、出力形式の変換処理を行い、画像データを生成する。NR処理部104は、画像データに対してNR処理を行う。リサイズ部105は、画像データを縮小し、スルー画用画像データやサムネイル画像データを生成する。本実施形態では、スルー画用画像データやサムネイル画像データを巡回画像データとして用いる。また、リサイズ部105は、巡回画像データの画像サイズ(画像の大きさ、画素数)を、画像データの画像サイズと同一のサイズに拡大し、巡回拡大画像データを生成する。なお、巡回画像データ(スルー画用画像データやサムネイル画像データ)の画像サイズは、画像データの画像サイズよりも小さいとする。
The imaging
DMA部106は、巡回画像記録部107および記録部108に対するデータの読み出しおよび書き込み(R/W)を行う。巡回画像記録部107は、巡回画像データを記録する。本実施形態における巡回画像データは、画像データよりも画像サイズが小さいデータである。記録部108は、一時記憶領域および外部記録メディア等であり、一時的に処理に必要なデータや、画像データ等を記録する。表示部109は、液晶ディスプレイ等であり、画像データに基づいた画像を表示する。
The
次に、画像処理装置1のノイズ除去処理(FNR)手順について説明する。図2は、本実施形態における画像処理装置1のノイズ除去処理手順を示したフローチャートである。このフローチャートは、1フレーム毎の画像データに対する処理手順を示している。なお、ノイズ除去処理の前段階の処理として、撮像光学系101と、撮像素子102と、画像処理部103によって画像データが生成され、記録部108に一時記録される。具体的には、撮像光学系101を通して得られた光学像を、撮像素子102で撮像して電気信号に変換し、画像処理部で高画質化や出力形式変換等の処理を行い、DMA部106を介して記録部108に一時記録される。
Next, the noise removal processing (FNR) procedure of the
(ステップS101)NR処理部104は、DMA部106を介して、処理対象の画像データを記録部108から取得する。その後、ステップS102の処理に進む。
(ステップS102)リサイズ部105は、巡回画像記録部107に巡回画像データが記録されているか否かを判定する。リサイズ部105が、巡回画像記録部107に巡回画像データが記録されていると判定した場合にはステップS103の処理に進み、それ以外の場合にはステップS112の処理に進む。
(Step S <b> 101) The NR
(Step S102) The resizing
(ステップS103)リサイズ部105は、DMA部106を介して、巡回画像データを巡回画像記録部107から取得する。その後、ステップS104の処理に進む。
(ステップS104)リサイズ部105は、巡回画像データの画像サイズが、画像データの画像サイズと同一となるように、ステップS103で読み出した巡回画像データを拡大処理し、巡回拡大画像データを生成する。その後、ステップS105の処理に進む。
(Step S <b> 103) The resizing
(Step S104) The resizing
(ステップS105)NR処理部104は、ステップS101で取得した画像データの注目画素とその周辺画素および、ステップS104で生成した巡回拡大画像データの注目画素とその周辺画素より差分データを算出する。その後、ステップS106の処理に進む。なお、差分データについては後述する。
(Step S105) The NR
(ステップS106)NR処理部104は、ステップS105で取得した差分データと予め定められている閾値とを比較する。差分データが閾値未満である場合にはステップS107の処理に進み、差分データが閾値以上である場合にはステップS108の処理に進む。
(ステップS107)NR処理部104は、NR処理(LPF(Low−pass filter)処理)の強度を示す重み係数(LPF係数)を「大」とする。その後、ステップS109の処理に進む。
(ステップS108)NR処理部104は、NR処理(LPF処理)の強度を示す重み係数(LPF係数)を「小」とする。その後、ステップS109の処理に進む。
(Step S106) The
(Step S107) The
(Step S108) The
(ステップS109)NR処理部104は、ステップS101で取得した画像データに対して、ステップS107もしくはステップS108で定めた重み係数とを用いてNR処理を行い、NR処理後画像データを生成する。その後、ステップS110の処理に進む。
(Step S109) The
(ステップS110)リサイズ部105は、ステップS109でNR処理部104が生成したNR処理後画像データを縮小処理し、巡回画像データを生成する。その後、ステップS111の処理に進む。
(ステップS111)NR処理部104は、DMA部106を介して、ステップS109で生成したNR処理後画像データを記録部108に記録させる。その後、ステップS113の処理に進む。
(ステップS112)リサイズ部105は、ステップS101でNR処理部104が取得した画像データを縮小処理し、巡回画像データを生成する。その後、ステップS113の処理に進む。
(Step S110) The
(Step S111) The
(Step S112) The
(ステップS113)リサイズ部105は、DMA部106を介して、ステップS110またはステップS112で生成した巡回画像データを巡回画像記録部107に記録させる。なお、既に巡回画像記録部107が巡回画像データを記録している場合には、既に記録している巡回画像データを消去した後に、新たにリサイズ部105が生成した巡回画像データを記録させる。その後、処理を終了する。
(Step S113) The
上述したノイズ除去処理を行った後、表示部109は、記録部108に記録されたNR処理後画像データを、DMA部106を介して読み出して表示する。
After performing the above-described noise removal processing, the
次に、差分データの算出方法について説明する。差分データは、画像データと巡回拡大画像データとの相関を示す値であり、値が低いほど、画像データと巡回拡大画像データとの相関が高い。 Next, a method for calculating difference data will be described. The difference data is a value indicating the correlation between the image data and the cyclic enlarged image data. The lower the value, the higher the correlation between the image data and the cyclic enlarged image data.
図3(1)は、画像データの注目画素の配置例を示した概略図である。また、図3(2)は、巡回拡大画像データの注目画素の配置例を示した概略図である。図3(1)に示す例では、画像データの注目画素として画素a4が示されており、注目画素a4の周辺画素として画素a0〜a3,a5〜a8が示されている。また、図3(2)に示す例では、巡回拡大画像データの注目画素として画素b4が示されており、注目画素b4の周辺画素として画素b0〜b3,b5〜b8が示されている。 FIG. 3A is a schematic diagram illustrating an arrangement example of the target pixel of the image data. FIG. 3B is a schematic diagram illustrating an arrangement example of the target pixel of the cyclic enlarged image data. In the example shown in FIG. 3A, the pixel a4 is shown as the target pixel of the image data, and the pixels a0 to a3 and a5 to a8 are shown as the peripheral pixels of the target pixel a4. In the example illustrated in FIG. 3B, the pixel b4 is illustrated as the target pixel of the cyclically enlarged image data, and the pixels b0 to b3 and b5 to b8 are illustrated as the peripheral pixels of the target pixel b4.
注目画素と周辺画素との配置が図示する配置の場合、差分データは以下の式で算出する。
差分データ=|(a0−b0)|+|(a1−b1)|+|(a2−b2)|+|(a3−b3)|+|(a4−b4)|+|(a5−b5)|+|(a6−b6)|+|(a7−b7)|+|(a8−b8)|
When the arrangement of the pixel of interest and the surrounding pixels is the arrangement shown in the figure, the difference data is calculated by the following equation.
Difference data = | (a0−b0) | + | (a1−b1) | + | (a2−b2) | + | (a3−b3) | + | (a4−b4) | + | (a5−b5) | + | (A6-b6) | + | (a7-b7) | + | (a8-b8) |
算出した差分データの値が大きい場合、注目画素における画像データと巡回拡大画像データとの相関関係が低い為、重み係数(LPF係数)を小さくして、画像データに対するNR処理(LPF処理)の効きを弱くする。また、算出した差分データの値が小さい場合、注目画素における画像データと巡回拡大画像データとの相関関係が高い為、重み係数(LPF係数係数)を大きくして、画像データに対するNR処理(LPF処理)の効きを強くする。 When the calculated difference data value is large, since the correlation between the image data and the cyclically enlarged image data at the target pixel is low, the weighting coefficient (LPF coefficient) is reduced and the effect of NR processing (LPF processing) on the image data is increased. To weaken. Further, when the calculated difference data value is small, the correlation between the image data at the target pixel and the cyclically enlarged image data is high. Therefore, the weight coefficient (LPF coefficient coefficient) is increased, and NR processing (LPF processing) for the image data is performed. ).
上述したとおり、本実施形態によれば、巡回画像記録部107に記録させる巡回画像データの画像サイズを、画像データの画像サイズよりも小さくする。また、NR処理を行う際に、巡回画像データの画像サイズを画像データの画像サイズと同一となるように拡大処理し、巡回拡大画像データを生成する。そして、生成した巡回拡大画像データを用いてNR処理を行う。これにより、巡回画像記録部107に記録させる巡回画像データの画像サイズが小さくなるため、巡回画像記録部107のメモリ領域を少なくすることができる。
As described above, according to the present embodiment, the image size of the cyclic image data recorded in the cyclic
また、本実施形態によれば、画像データと巡回拡大画像データとの相関関係を算出し、画像データと巡回拡大画像データとの相関関係が高い場合には、画像データに対するNR処理の効きを強くする。また、画像データと巡回拡大画像データとの相関関係が低い場合には、画像データに対するNR処理の効きを弱くする。これにより、より精度の良いNRを行うことができる。 Further, according to the present embodiment, the correlation between the image data and the cyclically enlarged image data is calculated, and when the correlation between the image data and the cyclically enlarged image data is high, the effect of the NR process on the image data is strongly increased. To do. Further, when the correlation between the image data and the cyclically enlarged image data is low, the effect of the NR process on the image data is weakened. Thereby, NR with higher accuracy can be performed.
(第2の実施形態)
次に、本発明の第2の実施形態について図面を参照して説明する。図4は、本実施形態における画像処理装置2の構成を示したブロック図である。図示する例では、画像処理装置2は、撮像光学系101と、撮像素子102と、画像処理部103と、NR処理部104と、リサイズ部105と、DMA部106と、巡回画像記録部107と、記録部108と、表示部109と、閾値算出部110とを備える。
(Second Embodiment)
Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of the
撮像光学系101と、撮像素子102と、画像処理部103と、NR処理部104と、リサイズ部105と、DMA部106と、巡回画像記録部107と、記録部108と、表示部109との動作は、第1の実施形態における各部の動作と同様である。閾値算出部110は、NR処理の強度を決定するための閾値を算出する。なお、閾値算出部110は、リサイズ部105が画像サイズの変更を行う際のリサイズ率に応じて、閾値を算出する。
An imaging
次に、NR処理の強度を決定するための閾値の算出方法について説明する。一般的に、画像データをリサイズして縮小した後、拡大処理して元の画像サイズにリサイズした画像データは、欠落した情報を拡大による補間処理で補間する為、元の画像データと完全同一の画像データにはならない。また、リサイズ率が高い(縮小率および拡大率が大きい)場合、元の画像データから欠落する情報量が多く、補間されるデータ量が増える。そのため、リサイズ率が高い巡回拡大画像データと、画像データとの差分データは、大きくなる傾向になる。 Next, a threshold value calculation method for determining the strength of NR processing will be described. In general, after resizing and reducing the image data, the image data that has been enlarged and resized to the original image size is the same as the original image data because the missing information is interpolated by interpolation processing by enlargement. It is not image data. When the resizing rate is high (the reduction rate and the enlargement rate are large), the amount of information missing from the original image data is large, and the amount of data to be interpolated increases. Therefore, the difference data between the cyclic enlarged image data having a high resizing rate and the image data tends to be large.
従って、巡回拡大画像データのリサイズ率の違いにより、NR処理の効果に差が生じる。具体的には、巡回拡大画像データのリサイズ率が高い場合、リサイズによる情報の欠落量が多い。そのため、巡回拡大画像データと画像データとの差分データは大きくなる。すなわち巡回拡大画像データと画像データとの相関関係が低い。よってNR処理の効果は低くなる。また、巡回拡大画像データのリサイズ率が低い場合、リサイズによる情報の欠落量が少ない。そのため、巡回拡大画像データと画像データとの差分データは小さくなる。すなわち巡回拡大画像データと画像データとの相関関係が高い。よってNR処理の効果は高くなる。 Therefore, a difference occurs in the effect of the NR process due to the difference in the resizing rate of the cyclic enlarged image data. Specifically, when the resize rate of the cyclic enlarged image data is high, the amount of information missing due to resizing is large. For this reason, the difference data between the cyclic enlarged image data and the image data becomes large. That is, the correlation between the cyclic enlarged image data and the image data is low. Therefore, the effect of NR processing is reduced. Further, when the resizing rate of the cyclic enlarged image data is low, the amount of information missing due to resizing is small. Therefore, the difference data between the cyclic enlarged image data and the image data becomes small. That is, the correlation between the cyclically enlarged image data and the image data is high. Therefore, the effect of NR processing is enhanced.
このように、リサイズ率の違いによってNR処理の効きに違いが生じる。そのため、NR処理の違いを抑制する為、閾値を変動させて、NR処理(LPF処理)の強度を示す重み係数(LPF係数)を変動させる。具体的には、巡回拡大画像データのリサイズ率が高い場合、巡回拡大画像データと画像データとの差分データは大きくなり、NR処理の効果は低くなる。そのため、閾値を大きくすることにより、重み係数が大きくなるようにして、NR処理の効きを高くする。また、巡回拡大画像データのリサイズ率が低い場合、巡回拡大画像データと画像データとの差分データは小さくなり、NR処理の効果は高くなる。そのため、閾値を小さくすることにより、重み係数が小さくなるようにして、NR処理の効きを低くする。 As described above, the difference in resizing rate causes a difference in the effectiveness of the NR process. Therefore, in order to suppress the difference in the NR process, the threshold value is changed, and the weighting coefficient (LPF coefficient) indicating the intensity of the NR process (LPF process) is changed. Specifically, when the resizing rate of the cyclic enlarged image data is high, the difference data between the cyclic enlarged image data and the image data is large, and the effect of the NR process is low. Therefore, by increasing the threshold value, the weighting factor is increased to increase the effectiveness of the NR processing. Further, when the resize ratio of the cyclic enlarged image data is low, the difference data between the cyclic enlarged image data and the image data is small, and the effect of the NR process is high. Therefore, by reducing the threshold value, the weighting coefficient is reduced to reduce the effectiveness of the NR processing.
次に、画像処理装置2のノイズ除去処理(FNR)手順について説明する。図5は、本実施形態における画像処理装置2のノイズ除去処理手順を示したフローチャートである。このフローチャートは、1フレーム毎の画像データに対する処理手順を示している。なお、ノイズ除去処理の前段階の処理は、第1の実施形態における処理と同様の処理である。
Next, the noise removal processing (FNR) procedure of the
(ステップS201)〜(ステップS203)ステップS201〜ステップS203の処理は、第1の実施形態におけるステップS101〜ステップS103の処理と同様の処理である。
(ステップS204)リサイズ部105は、巡回画像データの画像サイズが、画像データの画像サイズと同一となるように、ステップS203で読み出した巡回画像データを拡大処理し、巡回拡大画像データを生成する。また、リサイズ部105は、拡大処理時の拡大率を示す情報を閾値算出部110に入力する。その後、ステップS205の処理に進む。
(Step S201) to (Step S203) The processing from step S201 to step S203 is the same as the processing from step S101 to step S103 in the first embodiment.
(Step S204) The
(ステップS205)閾値算出部110は、ステップS204で入力された拡大率を示す情報に基づいて、閾値を算出する。例えば、拡大率が大きい場合、閾値を大きくし、拡大率が低い場合、閾値を小さくする。その後、ステップS206の処理に進む。
(Step S205) The threshold
(ステップS206)ステップS206の処理は、第1の実施形態におけるステップS105の処理と同様の処理である。
(ステップS207)NR処理部104は、ステップS206で取得した差分データと、ステップS205で算出した閾値とを比較する。差分データが閾値未満である場合にはステップS208の処理に進み、差分データが閾値以上である場合にはステップS209の処理に進む。
(Step S206) The process of step S206 is the same as the process of step S105 in the first embodiment.
(Step S207) The
(ステップS208)〜(ステップS214)ステップS208〜ステップS214の処理は、第1の実施形態におけるステップS107〜ステップS113の処理と同様の処理である。 (Step S208) to (Step S214) The processing of step S208 to step S214 is the same as the processing of step S107 to step S113 in the first embodiment.
上述したノイズ除去処理を行った後、表示部109は、記録部108に記録されたNR処理後画像データを、DMA部106を介して読み出して表示する。
After performing the above-described noise removal processing, the
上述したとおり、本実施形態によれば、巡回画像記録部107に記録させる巡回画像データの画像サイズを、画像データの画像サイズよりも小さくする。また、NR処理を行う際に、巡回画像データの画像サイズを画像データの画像サイズと同一となるように拡大処理し、巡回拡大画像データを生成する。そして、生成した巡回拡大画像データを用いてNR処理を行う。これにより、巡回画像記録部107に記録させる巡回画像データの画像サイズが小さくなるため、巡回画像記録部107のメモリ領域を少なくすることができる。
As described above, according to the present embodiment, the image size of the cyclic image data recorded in the cyclic
また、本実施形態によれば、画像データと巡回拡大画像データとの相関関係を算出し、画像データと巡回拡大画像データとの相関関係が高い場合には、画像データに対するNR処理の効きを強くする。また、画像データと巡回拡大画像データとの相関関係が低い場合には、画像データに対するNR処理の効きを弱くする。これにより、より精度の良いNRを行うことができる。 Further, according to the present embodiment, the correlation between the image data and the cyclically enlarged image data is calculated, and when the correlation between the image data and the cyclically enlarged image data is high, the effect of the NR process on the image data is strongly increased. To do. Further, when the correlation between the image data and the cyclically enlarged image data is low, the effect of the NR process on the image data is weakened. Thereby, NR with higher accuracy can be performed.
また、本実施形態によれば、閾値算出部110は、巡回拡大画像データのリサイズ率に応じて、NR処理の強度を決定するための閾値を算出する。これにより、巡回拡大画像データのリサイズ率の違いによるNR処理の効きの調整を行うことができる。
Further, according to the present embodiment, the
以上、この発明の第1の実施形態と第2の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。 The first embodiment and the second embodiment of the present invention have been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to this embodiment, and does not depart from the gist of the present invention. Range design etc. are also included.
1,2・・・画像処理装置、101・・・撮像光学系、102・・・撮像素子、103・・・画像処理部、104・・・NR処理部、105・・・リサイズ部、106・・・DMA部、107・・・巡回画像記録部、108・・・記録部、109・・・表示部、110・・閾値算出部
DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記電気信号から画像データを生成する画像処理部と、
スルー画を表示する表示部と、
ノイズ除去対象の前記画像データより1フレーム前の前記画像データの画像サイズを縮小して巡回画像データを生成する巡回画像生成部と、
前記巡回画像データを記録する巡回画像記録部と、
前記巡回画像記録部が記録する前記巡回画像データを拡大して巡回拡大画像データを生成する巡回拡大画像生成部と、
前記巡回拡大画像データを用いて、ノイズ除去対象の前記画像データのノイズ除去を行うノイズ除去部と、
を備え、
前記表示部は、前記スルー画として前記巡回画像データを表示する
ことを特徴とする画像処理装置。 An image sensor for converting a subject image into an electrical signal;
An image processing unit for generating image data from the electrical signal;
A display unit for displaying a through image;
A cyclic image generating unit that reduces the image size of the image data of one frame earlier than the image data of the noise removal target to generate the cyclic image data,
A cyclic image recording unit for recording the cyclic image data;
A cyclic enlarged image generating unit that generates the cyclic enlarged image data by enlarging the cyclic image data recorded by the cyclic image recording unit;
Using the cyclic enlarged image data, a noise removing unit that removes noise of the image data to be removed from noise,
Equipped with a,
The display unit displays the traveling image data as the through image.
An image processing apparatus.
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 The said cyclic | annular expansion image production | generation part expands the image size of the said cyclic | annular image data to the same size as the image size of the said image data, and produces | generates the said cyclic | annular expansion image data. Image processing device.
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1, wherein the noise removal unit changes a noise removal strength of the image data based on a correlation between the cyclic enlarged image data and the image data.
ことを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。 The noise removal unit increases the noise removal strength of the image data as the correlation between the cyclic enlarged image data and the image data is high, and the correlation between the cyclic enlarged image data and the image data is low. The image processing apparatus according to claim 3, wherein the intensity of noise removal of the image data is weakened.
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 The noise removal unit changes the noise removal strength of the image data based on a ratio between an image size of the cyclic image data and an image size of the cyclic enlarged image data. The image processing apparatus described.
ことを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。 The noise removal unit increases the noise removal strength of the image data as the ratio between the image size of the cyclic image data and the image size of the cyclic enlarged image data increases, and the image size of the cyclic image data The image processing apparatus according to claim 5, wherein as the ratio of the cyclic enlarged image data to the image size is smaller, the noise removal strength of the image data is reduced.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010167153A JP5653674B2 (en) | 2010-07-26 | 2010-07-26 | Image processing device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010167153A JP5653674B2 (en) | 2010-07-26 | 2010-07-26 | Image processing device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2012029145A JP2012029145A (en) | 2012-02-09 |
JP5653674B2 true JP5653674B2 (en) | 2015-01-14 |
Family
ID=45781541
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2010167153A Expired - Fee Related JP5653674B2 (en) | 2010-07-26 | 2010-07-26 | Image processing device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5653674B2 (en) |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6489765A (en) * | 1987-09-30 | 1989-04-04 | Toshiba Corp | Noise reduction circuit |
JP3009702B2 (en) * | 1990-03-22 | 2000-02-14 | パイオニア株式会社 | Cyclic noise reduction device |
JPH06237396A (en) * | 1993-02-10 | 1994-08-23 | Mitsubishi Electric Corp | Video signal processing circuit |
JP3943762B2 (en) * | 1999-06-11 | 2007-07-11 | キヤノン株式会社 | Noise reduction device |
JP2004357054A (en) * | 2003-05-29 | 2004-12-16 | Toshiba Corp | Video display device and video display method |
JP2009100373A (en) * | 2007-10-18 | 2009-05-07 | Sanyo Electric Co Ltd | Noise reduction processing apparatus, noise reduction processing method, and electronic device |
-
2010
- 2010-07-26 JP JP2010167153A patent/JP5653674B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2012029145A (en) | 2012-02-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5452116B2 (en) | High resolution video acquisition apparatus and method | |
US8682024B2 (en) | Apparatus for and method of processing image data | |
KR20110116387A (en) | Image pickup device and image distortion correction method | |
JP2011035514A (en) | Image processing device and method, and program | |
US8223225B2 (en) | Image processing apparatus, method, and recording medium for reducing noise in an image | |
GB2553447A (en) | Image processing apparatus, control method thereof, and storage medium | |
JP2019028912A (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
JPH06261238A (en) | Image pickup device | |
JP5327245B2 (en) | Image processing apparatus, electronic camera, and image processing program | |
JP5653674B2 (en) | Image processing device | |
JP2009237650A (en) | Image processor and imaging device | |
JP2001292325A (en) | Edge enhancement device, edge enhancement method and recording medium | |
CN102842111B (en) | Enlarged image compensation method and device | |
JP5919086B2 (en) | Image processing apparatus, control method therefor, and program | |
JP2010193154A (en) | Image processor and method | |
JP5663228B2 (en) | Image processing device | |
JP5336945B2 (en) | Image processing device | |
JP2010056817A (en) | Imaging apparatus | |
JP4763415B2 (en) | Image processing device | |
US9648232B2 (en) | Image processing apparatus, image capturing apparatus, control method and recording medium | |
JP4769880B2 (en) | Image processing apparatus and method | |
JP4509063B2 (en) | Image processing apparatus, control method thereof, and control program thereof | |
JP2013126101A (en) | Imaging device and imaging method | |
JP6091082B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program | |
JPH11168622A (en) | Image processor, image processing method and storage medium |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20130524 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20140129 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20140225 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20140418 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20140418 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20141111 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20141119 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 5653674 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |