JPH09163373A - 雑音低減装置 - Google Patents

雑音低減装置

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JPH09163373A
JPH09163373A JP7320615A JP32061595A JPH09163373A JP H09163373 A JPH09163373 A JP H09163373A JP 7320615 A JP7320615 A JP 7320615A JP 32061595 A JP32061595 A JP 32061595A JP H09163373 A JPH09163373 A JP H09163373A
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noise
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Masahiko Motai
正彦 馬渡
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Abstract

(57)【要約】 【課題】ブロック毎のゆらぎを低減する。 【解決手段】動き検出回路９は、メモリ２，８からの参
照画像ブロックと現画像のブロックとの相関量を求めて
相関平均演算回路35に出力する。相関平均演算回路35
は、参照画像ブロックと現画像のブロックとの相関量及
び参照画像ブロックと現画像の注目ブロックの周辺ブロ
ックとの相関量を平均する。係数演算回路36は相関量の
平均値に基づいてＮＲ係数を算出する。減算器37は１フ
レーム前後の画像データの差分からフレーム間非相関成
分を求め、雑音抽出回路34は非相関成分とＮＲ係数とか
ら雑音を抽出する。減算器33は入力画像データから雑音
成分を除去して出力する。ＮＲ係数が参照画像ブロック
と現画像のブロックの周辺ブロックとの相関量に基づい
て決定されているので、ブロック単位の雑音低減効果の
差が大きくなることはなく、ブロック単位のゆらぎを防
止することができる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、符号化装置及び復
号化装置に適用した雑音低減装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、映像信号に含まれる雑音を低減す
る手法として種々の提案がある。例えば、入力映像信号
から雑音成分を抽出し、現映像信号から抽出した雑音成
分を減算することにより雑音を低減することができる。
雑音成分は、例えば、映像信号の１水平走査ライン間の
非相関成分、フィールド非相関成分又はフレーム非相関
成分から抽出することができる。この種の雑音低減装置
は、巡回型又は非巡回型のいずれでも構成することがで
きる。
【０００３】ところで、近年、高画質化の要求等から画
像情報のディジタル化が検討されている。画像をディジ
タル化するとデータ量が膨大となるので、記録又は伝送
するために、データの圧縮を行う必要がある。圧縮法と
しては、高圧縮率で且つ圧縮に伴う画質の劣化が小さい
ＤＣＴ（離散コサイン変換）等の変換符号化を採用した
高能率符号化方式が主流になっている。高能率符号化方
式では、入力画像信号を例えば８画素×８画素のブロッ
クに分割し、このブロック（ＤＣＴブロック）単位でＤ
ＣＴ処理を行う。
【０００４】この方式では、１フレーム内でＤＣＴによ
る圧縮（フレーム内圧縮）を行うだけでなく、フレーム
間の相関を利用して時間軸方向の冗長度を削減するフレ
ーム間圧縮も採用する。フレーム間圧縮は、一般の動画
像が前後のフレームでよく似ているという性質を利用し
て、前後のフレームの差分を求め差分値をＤＣＴ処理す
ることによって、ビットレートを一層低減させるもので
ある。特に、画像の動きを予測してフレーム間差を求め
ることにより予測誤差を低減する動き補償フレーム間予
測符号化が有効である。
【０００５】このような圧縮装置においては、量子化に
起因する雑音（量子化雑音）も発生する。これに対し、
特開平４−８８７９５号公報においては、輝度信号と色
信号とに夫々最適なノイズリダクション特性を設定して
雑音を低減する装置が開示されており、また、特開平５
−２２７４３１号公報においては、ＤＣＴを用いた符号
化データを復号化した場合に発生するモスキート雑音の
検出及び低減方法が開示されている。また、特開平４−
８８７９５号公報では、色信号と輝度信号とで雑音低減
パラメータを変更する復号化装置が提案されている。
【０００６】また、特開昭６１−２８８６７８号公報に
おいては、予測符号化における最適予測ベクトル情報に
よって量子化雑音を低減する方法が開示されている。特
開平６−２２４７７３号公報では、量子化出力と画像の
動き検出結果に基づいたノイズリダクション係数を発生
させる方法が開示されている。
【０００７】図１５はこのような動画像の符号化装置及
び復号化装置に適用した従来の雑音低減装置を示すブロ
ック図である。また、図１６は図１５中の符号化ブロッ
クの具体的な構成を示すブロック図である。図１６の符
号化ブロックは特開昭６１−２８８６７８号公報及び特
開平６−２２４７７３号公報によって開示された装置を
組み合わせたものである。
【０００８】入力端子１を介して入力された画像信号は
メモリ２に与えてフレーム単位で記憶させる。メモリ２
からは例えば水平８画素×垂直８ラインのブロック単位
で画像データを読出して減算器３を介して符号化ブロッ
ク４に与える。符号化ブロック４はＤＣＴ処理、量子化
処理及び可変長符号化処理によって、入力された画像デ
ータを符号化して符号化データを出力端子11に出力す
る。更に、符号化ブロック４は符号化データを復号化し
て元の画像を復元し、復号化データを加算器５に出力す
る。
【０００９】一方、メモリ２からの画像データは動き検
出回路９にも与えている。上述したように、予測符号化
においては動き検出を行っている。動き検出回路９には
メモリ８から例えば前フレームの画像データを与える。
動き検出回路９は、メモリ制御回路10によってメモリ
２，８の読出しを制御し、画像の動きを所定のブロック
単位で検出して動きベクトルをメモリ制御回路11及び符
号化ブロック４に出力する。フレーム間圧縮モード時に
おいては、メモリ制御回路11は動きベクトルに基づいて
メモリ２，８の読出しを制御するようになっている。
【００１０】いま、フレーム内圧縮モードが指定されて
いるものとする。この場合には、スイッチ６は端子ｂを
選択して“０”を減算器３に与える。これにより、符号
化ブロック４には現フレームの画像データ（現信号）が
与えられる。現信号を符号化ブロック４において符号化
して出力端子７から出力する。また、符号化ブロック４
は符号化データを復号化して加算器５に出力する。加算
器５にはスイッチ６から“０”を与えており、加算器５
は復元された画像データはそのままメモリ８に与える。
【００１１】次に、フレーム間圧縮モードが指定される
ものとする。この場合には、スイッチ６は端子ａを選択
しメモリ８の出力を減算器３に出力する。メモリ８には
前フレームの復元画像データが記憶されており、メモリ
８は、メモリ制御回路11に制御されて、動きベクトルに
基づくブロック化位置でブロック化した画像データを動
き補償された参照画像データとして出力する。減算器３
は現信号と動き補償された参照画像データとを減算して
予測誤差を求める。符号化ブロック４は減算器３からの
予測誤差を符号化して符号化データを出力端子７を介し
て出力する。
【００１２】符号化ブロック４は符号化データを復号化
して復号化データを加算器５に出力する。この場合に
は、加算器５には予測誤差の復元データが与えられるこ
とになる。加算器５はメモリ８からの動き補償された参
照画像データと符号化ブロック４からの予測誤差とを加
算することにより、元の画像を復元してメモリ８に出力
する。こうして、メモリ８に次の符号化に用いる参照画
像データを格納する。
【００１３】以後、同様の動作が繰返されてフレーム内
圧縮モード及びフレーム間圧縮モードによる符号化を行
う。
【００１４】次に、符号化ブロック４の動作について図
１６を参照して説明する。
【００１５】減算器３からの現信号は符号化ブロック４
のＤＣＴ回路15に与える。ＤＣＴ回路15は８×８の２次
元ＤＣＴ処理によって入力信号を空間座標軸成分から周
波数成分に変換する。これにより、空間的な相関成分を
削減可能となる。即ち、ＤＣＴ回路15の出力（変換係
数）は量子化回路16に与え、量子化回路16は変換係数を
所定の量子化幅で量子化することによって、１ブロック
の信号の冗長度を低減する。なお、量子化回路16は、レ
ート制御回路21によって量子化幅が制御されるようにな
っている。
【００１６】量子化回路16からの量子化データは、ブロ
ック毎に水平及び垂直の低域から高域に向かってジグザ
グスキャンして雑音低減回路（以下、ＮＲという）17に
与える。ＮＲ17は、特開平６−２２４７７３号公報にて
開示されているように、フレーム間の非相関成分に基づ
いて量子化出力の雑音を低減する。フレーム間非相関成
分は、信号本来の非相関成分と雑音成分とを含んでい
る。例えば、静止画像では非相関成分は０であり、フレ
ーム間非相関成分は雑音成分である。ＮＲ17は、信号本
来の非相関成分を動きベクトルによって判断し、ブロッ
クデータの非相関が小さく量子化出力レベルが小さい場
合には、雑音成分が大きいものとしてＮＲ係数を大きく
する。ＮＲ17は、フレーム間非相関成分にＮＲ係数を乗
算し、この乗算結果を量子化出力から減算することによ
り、雑音を低減する。
【００１７】ＮＲ17の出力は可変長符号化回路（以下、
ＶＬＣという）18に与える。ＶＬＣ18は所定の可変長符
号表、例えば、ハフマン符号表等に基づいて、量子化出
力をハフマン符号化して符号化出力を出力する。なお、
ハフマン符号化においては、量子化出力の零が連続する
数（ゼロランレングス）と非零係数のビット数との組み
のデータを符号化する。これにより、出現確率が高いデ
ータには短いビットを割当て、出現確率が低いデータに
は長いビットを割当てて、伝送量を一層削減する。
【００１８】ＶＬＣ18からの符号化出力はバッファ19に
与える。バッファ19はファーストインファーストアウト
回路によって構成しており、入力された符号化データを
所定の速度で出力端子７に出力する。ＶＬＣ18からの符
号化出力の発生レートは可変レートであり、バッファ19
は符号化データの発生レートと伝送路の伝送レートとの
相違を吸収する。なお、ＶＬＣ18の出力はレート制御回
路21にも与える。レート制御回路21はＶＬＣ18の発生符
号量に基づいて量子化回路18の量子化幅を制御すること
により、符号化データの発生レートを制御する。
【００１９】一方、ＮＲ17の出力は参照画像を作成する
ために、逆量子化回路22にも与える。逆量子化回路22に
よってＮＲ17からの量子化出力を逆量子化し、更に逆Ｄ
ＣＴ回路23において逆ＤＣＴ処理して元の画像データに
戻す。なお、上述したように、減算器３の出力が予測誤
差である場合には、逆ＤＣＴ回路23の出力も予測誤差で
ある。逆ＤＣＴ回路23の出力は非線形回路（以下、ＮＬ
という）24に与える。
【００２０】ＮＬ24は、特開昭６１−２８８６７８号公
報にて開示されているように、量子化処理に伴う量子化
歪（量子化雑音）を除去するためのものである。ＮＬ24
は、フレーム間非相関成分のレベルが小さい場合には出
力を抑制してＳ／Ｎを改善し、大きい場合にも出力を抑
制してエッジ部のオーバシュート等を軽減するようにな
っている。ＮＬ24は、フレーム間非相関成分のレベルを
動きベクトルによって判断しており、動きベクトルに基
づいて非線形特性を制御することにより、種々の絵柄に
対応させて雑音を低減する。例えば、平坦部におけるは
りつき雑音及び動くエッジ部を含むブロック内の静止部
分の雑音等を適応的に低減することができる。ＮＬ24の
出力は加算器５に与える。
【００２１】このように、図１６の符号化ブロックにお
いては、主として現信号に起因する雑音をＮＲ17によっ
て低減すると共に、主として量子化、即ち、予測誤差に
起因する雑音をＮＬ24によって低減することにより、雑
音を低減した符号化データを得ている。
【００２２】しかしながら、ＮＲ17及びＮＬ24は、フレ
ーム間非相関成分のレベルを動きベクトルによって判断
するようになっており、その特性を決定するパラメータ
は動きベクトルの検出単位で制御される。即ち、雑音を
低減するためのパラメータがブロック単位で変化するこ
とになり、予測歪及び現信号に起因する雑音は低減され
るが、ブロック単位で雑音低減効果に差が発生してしま
う。この雑音低減効果の差がゆらぎとなって画面上に視
認されてしまうという問題があった。
【００２３】
【発明が解決しようとする課題】このように、上述した
従来の雑音低減装置においては、雑音低減のパラメータ
を動き検出のブロック単位で制御しており、このブロッ
ク毎に雑音低減効果が相違することから、ブロック単位
のゆらぎが画面上で視認されてしまうという問題点があ
った。
【００２４】本発明は、十分な雑音低減効果を有すると
共に、ブロック単位でゆらぎが視認されることを防止す
ることができる雑音低減装置を提供することを目的とす
る。
【００２５】
【課題を解決するための手段】本発明の請求項１に係る
雑音低減装置は、現画面と異なる画面の画像データを参
照画像の画像データとして記憶する記憶手段と、前記現
画面の画像と参照画像との間の動きを所定のブロック単
位で検出する動き検出手段とを有し、前記現画面の画像
データを符号化するか又は前記現画面のブロック単位の
画像データと動き検出結果に基づいてブロック化された
参照画像のブロックデータとの画素間差分を予測符号化
する符号化手段と、前記予測符号化において用いた現画
面の注目ブロックと参照画像ブロックとの間の第１の相
関量及び前記注目ブロックの周辺のブロックとその参照
画像ブロックとの間の第２の相関量のうち少なくとも第
２の相関量を算出する相関量算出手段と、前記第１及び
第２の相関量のうち少なくとも第２の相関量に基づいて
雑音低減のための雑音係数を発生する係数演算手段と、
現画面の画像データと参照画像の画像データとの画素間
差分及び前記雑音係数に基づいて雑音成分を抽出する雑
音抽出手段と、入力される画像データから前記雑音成分
を減算して雑音を除去する減算手段とを具備したもので
あり、本発明の請求項１０に係る雑音低減装置は、現画
面の画像データのみに対する符号化又は現画面のブロッ
ク単位の画像データと参照画像のブロックデータとの画
素間差分に対する予測符号化によって符号化された符号
化データが入力され、復号化することにより現画面の画
像データ又は画素間差分を復元すると共に、前記参照画
像の画像データを記憶する記憶手段を有して、復元した
前記画素間差分と前記記憶手段からの参照画像の画像デ
ータとの加算によって現画面の画像データを復元する復
号化手段と、前記復号化手段の出力及び前記記憶手段の
出力が与えられ、現画面の注目ブロックと参照画像ブロ
ックとの間の第１の相関量及び現画面の注目ブロックの
周辺のブロックとその参照画像ブロックとの間の第２の
相関量のうち少なくとも第２の相関量を算出する相関量
算出手段と、前記第１及び第２の相関量のうち少なくと
も第２の相関量に基づいて雑音低減のための雑音係数を
発生する係数演算手段と、現画面の画像データと参照画
像の画像データとの画素間差分及び前記雑音係数に基づ
いて雑音成分を抽出する雑音抽出手段と、入力される画
像データから前記雑音成分を減算して雑音を除去する減
算手段とを具備したものである。
【００２６】本発明の請求項１において、相関量算出手
段は、現画面の注目ブロックと参照画像ブロックとの間
の第１の相関量及び現画面の注目ブロックの周辺ブロッ
クと参照画像ブロックとの間の第２の相関量のうち少な
くとも第２の相関量を算出する。係数演算手段は第１及
び第２の相関量のうち少なくとも第２の相関量に基づい
て雑音係数を発生する。雑音抽出手段は、現画面の画像
データと参照画像の画像データとの画素間差分と雑音係
数とに基づいて雑音成分を抽出する。参照画像ブロック
と現画面の注目ブロックの周辺ブロックとの間の第２の
相関量を用いて雑音係数を作成しているので、抽出され
る雑音成分はブロック毎の分散が小さい。減算手段は画
像データから雑音成分を除去して例えば符号化手段に与
える。これにより、符号化手段からの符号化データはブ
ロック毎の雑音除去効果の差が小さい。
【００２７】本発明の請求項１０において、復号化手段
は符号化データから元の画像データを復元する。復号化
手段からの画像データと記憶手段からの参照画像データ
が入力されて、相関量算出手段は、現画面のブロックと
参照画像ブロックとの第１の相関量及び現画面の注目ブ
ロックの周辺ブロックと参照画像ブロックとの第２の相
関量のうち少なくとも第２の相関量を算出する。係数演
算手段は、第１及び第２の相関量のうち少なくとも第２
の相関量に基づいて雑音係数を発生する。雑音抽出手段
は、現画面の画像データと参照画像の画像データとの画
素間差分と雑音係数とに基づいて雑音成分を抽出する。
参照画像ブロックと現画面の注目ブロックの周辺ブロッ
クとの間の第２の相関量を用いて雑音係数を作成してい
るので、抽出される雑音成分はブロック毎の分散が小さ
い。減算手段は画像データから雑音成分を除去して例え
ば記憶手段に与える。これにより、復号化手段からの復
元画像データはブロック毎の雑音除去効果の差が小さ
い。
【００２８】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態について詳細に説明する。図１は本発明に係る
雑音低減装置の一実施の形態を示すブロック図である。
図１において図１５と同一の構成要素には同一符号を付
してある。
【００２９】入力端子１には画像信号を入力する。この
画像信号はメモリ２に与えてフレーム単位で記憶させ
る。メモリ２は例えば水平８画素×垂直８ラインのブロ
ック単位で画像データを読出して出力する。メモリ２か
らの画像データはスイッチ31の端子Ｉを介して雑音低減
部32に与えると共に、動き検出回路９及び減算器37にも
与える。スイッチ31はフレーム内圧縮モード時には端子
Ｉを選択して“０”を減算器33に出力し、フレーム間圧
縮モード時には端子Ｐを選択して後述する減算器37から
の予測誤差を減算器33に出力する。減算器37は予測誤差
の算出及び非相関成分の算出を行う。動き検出回路９
は、入力された画像信号の動きを検出して動きベクトル
を出力すると共に、フレーム間の非相関成分を示す信号
を出力するようになっている。
【００３０】図２乃至図４は図１中の動き検出回路９を
説明するための説明図である。図２（ａ）は現フレーム
の画面を示し、図２（ｂ）は参照フレームの画面を示し
ている。
【００３１】動き検出回路９には、メモリ２から現フレ
ームの画像データが入力されると共に、後述するメモリ
８から参照フレーム（参照画像）の画像データも入力さ
れる。動き検出回路９は所定のブロック単位で動き検出
を行う。例えば、ＤＣＴブロックを８×８画素であるも
のとし、輝度信号と色信号とのサンプリング周波数の相
違によって輝度の４ＤＣＴブロックと色差の１ＤＣＴブ
ロックとが同じ大きさであるものとすると、動き検出回
路９は、輝度４ＤＣＴブロック（各色差の１ＤＣＴブロ
ック）、即ち、１６×１６画素の大きさのマクロブロッ
クを単位として動き検出を行う。
【００３２】いま、図２（ａ）に示す現フレーム51の符
号化を行うべき注目ブロック（マクロブロック）53につ
いて動きを検出するものとする。この場合には、動き検
出回路９は、現フレーム51の注目ブロック53に対して相
対的な位置関係が同一である参照フレーム52のブロック
54を中心とした所定の探索範囲55を設定する。図３は図
２（ｂ）の探索範囲55を拡大して示している。図３の例
では、探索範囲55は４７×４７画素の大きさである。
【００３３】動き検出回路９は、マッチング計算によっ
て、現フレーム51の注目ブロック53のパターンに最も類
似したパターンのブロックを探索範囲55内で探索する。
即ち、動き検出回路９は、探索範囲55内でブロックを１
画素単位で移動させながら順次設定し、ブロック53と探
索範囲55に設定したブロックとの間で対応する各画素同
士の差分の絶対値を累積するマッチング計算を行い、最
も累積値が小さいブロックを参照画像ブロックとする。
【００３４】図４は探索範囲55内のブロック54中の１画
素に着目して示したものである。画素57はブロック54中
の任意の画素である。図４は画素57とマッチング計算を
行う画素が探索範囲55内で取り得る範囲を示している。
即ち、画素57と３２×３２個の画素とのマッチング計算
が行われる。つまり、探索範囲55内に設定可能なブロッ
クは３２×３２＝１０２４通りである。
【００３５】動き検出回路９は、マッチング計算の累積
値が最小であるブロックを参照画像ブロックとして、参
照画像ブロックとブロック54との位置関係を示すベクト
ル58を動きベクトルとして求める。動き検出回路９は求
めた動きベクトルをメモリ制御回路11及び符号化ブロッ
ク39に出力すると共に、動きベクトル算出の過程で求め
た参照画像ブロックと現フレームのブロックとの間の相
関量を雑音低減部32の相関平均演算回路35に出力するよ
うになっている。
【００３６】なお、本実施の形態においては、動き検出
の過程で求めた相関量を用いているが、他の処理によっ
て求めた相関量を用いてもよい。動きベクトル算出の過
程で求めた相関量を用いることにより、相関量算出のた
めのハードウェアを不要にすることができ、また、相関
量算出のための処理時間を短縮することができる。
【００３７】メモリ制御回路10は動き検出回路９に制御
されて、動き検出時においてメモリ２，８の読出しを制
御するようになっている。また、メモリ制御回路11は動
き検出回路９からの動きベクトルが与えられて、メモリ
８の読出しを制御して、参照画像ブロックのブロック化
位置を指定するようになっている。更に、メモリ制御回
路11は、後述する相関平均演算回路35における記憶及び
計算処理タイミングを制御する制御信号を出力するよう
になっている。減算器37は、メモリ２，８から夫々現フ
レームの画像データと参照画像の画像データとが与えら
れ、これらの画像データ同士の減算を行うことによりフ
レーム間非相関成分を求めて雑音抽出回路34に出力す
る。また、減算器37は、メモリ２，８から現フレームの
ブロックデータと参照画像ブロックデータとが与えられ
て、これらの画像データの減算によって予測誤差を求め
てスイッチ31の端子Ｐに出力する。
【００３８】雑音低減部32は減算器33、雑音抽出回路3
4、相関平均演算回路35及び係数演算回路36によって構
成している。雑音低減部32の減算器33にはスイッチ31か
らの画像データを与える。また、雑音抽出回路34には減
算器37からフレーム間非相関成分を与える。雑音低減部
32は、雑音抽出回路34によってフレーム間非相関成分と
ＮＲ係数とに基づいて雑音成分を抽出し、減算器33によ
って入力された画像データから雑音成分を減算すること
により雑音を除去するようになっている。
【００３９】本実施の形態においては、ＮＲ係数を、参
照画像ブロックと圧縮しようとしている現フレームのブ
ロック（以下、注目ブロックという）との相関量だけで
なく、現フレームの注目ブロックの周辺のブロックとこ
れらの周辺ブロックに夫々対応する参照画像ブロックと
の間の相関量を用いて算出するようになっている。図５
は相関平均演算回路35を説明するための説明図である。
【００４０】いま、現フレームの注目ブロック61の上下
及び左右のブロックが夫々ブロック62乃至65であるもの
とする。また、注目ブロック61と参照フレームの参照ブ
ロックとの間の動きベクトルに対応する相関量がＣＭＢ
0 であるものとし、同様に、ブロック62乃至65と参照フ
レームの各参照ブロックとの間の動きベクトルに対応す
る相関量が夫々ＣＭＢ1 乃至ＣＭＢ4 であるものとす
る。相関平均演算回路35は、現フレームの注目ブロック
61について求めた相関量ＣＭＢ0 とその周辺ブロック62
乃至65について求めた相関量ＣＭＢ1 乃至ＣＭＢ4 とを
保持するメモリを有しており、これらの相関量の例えば
平均を求めて係数演算回路36に出力するようになってい
る。
【００４１】なお、相関平均演算回路35が行う平均化処
理は、算術平均に限らず、幾何平均でもよく、また、重
み付け平均等のフィルタリング処理等でもよい。
【００４２】係数演算回路36は入力された相関量の平均
値に基づいてＮＲ係数を算出する。係数演算回路36は、
例えば、相関量の平均値が大きい場合にはＮＲ係数を小
さくし、相関量の平均値が小さい場合にはＮＲ係数を大
きくする。
【００４３】雑音抽出回路34は減算器37からの非相関成
分からＮＲ係数を用いて雑音成分を抽出して減算器33に
出力する。例えば、雑音抽出回路34は非相関成分とＮＲ
係数との乗算によって雑音成分を抽出する。減算器33は
入力画像データから雑音成分を減算することにより、雑
音を低減した画像データを符号化ブロック39に出力す
る。
【００４４】符号化ブロック39は図１６と略々同様の構
成であり、図１６からＮＲ17及びＮＬ24を削除したもの
である。即ち、符号化ブロック39は、入力された画像デ
ータをＤＣＴ処理して量子化し、更に、可変長符号化し
て符号化データを出力端子７に出力する。また、符号化
ブロック39は符号化データを逆量子化処理して逆ＤＣＴ
処理することにより、ＤＣＴ前の画像データに戻して加
算器５に出力するようになっている。なお、符号化ブロ
ック39に予測誤差が入力された場合には、加算器５に与
えられる画像データも予測誤差である。
【００４５】加算器５の出力はメモリ８及びスイッチ38
の端子Ｐを介して加算器５に与える。メモリ８は加算器
５の出力を参照画像データとして記憶する。スイッチ38
はフレーム内圧縮モード時には端子Ｉを選択して“０”
を加算器５に与え、フレーム間圧縮モード時には端子Ｐ
を選択してメモリ８から読出した参照画像データを加算
器５に与える。フレーム間圧縮モード時には、加算器５
は、符号化ブロック39の復号化データと参照画像データ
とを加算することにより元の画像データを復元してメモ
リ８に記憶させる。
【００４６】次に、このように構成された実施の形態の
動作について図６乃至図８のグラフ及び図９の説明図を
参照して説明する。図６は横軸に水平又は垂直方向の動
きベクトル量をとり縦軸に相関量をとって、種々の絵柄
について求めた動きベクトルと相関量との関係を示すグ
ラフである。図７及び図８は量子化による動きベクトル
と相関量との関係を示すグラフであり、図７は従来例に
おける関係を示し、図８は本実施の形態における関係を
示している。なお、相関量は値が大きいほど絵柄が似て
いないことを示し、小さいほど絵柄が似ていることを示
す。また、図９は各種計算のタイミングを示している。
【００４７】入力端子１を介して入力された画像信号は
メモリ２によってブロック化した後、スイッチ31の端子
Ｉに与えると共に、減算器37及び動き検出回路９にも与
える。いま、フレーム内圧縮モードが指定されているも
のとする。この場合には、スイッチ31，38は端子Ｉを選
択するので、メモリ２からの画像データはスイッチ31を
介して雑音低減部32に供給される。
【００４８】減算器37は、現フレームの画像データとメ
モリ８からの画像データとの減算によってフレーム間非
相関成分を求めて雑音抽出回路34に出力する。動き検出
部９は、メモリ８からの参照画像ブロックデータと現フ
レームのブロックデータとの相関量を求めて相関平均演
算回路35に出力する。相関平均演算回路35は、現フレー
ム注目ブロック及びその周辺ブロックについて求めた相
関量を平均化する。
【００４９】いま、相関平均演算回路35が現フレームの
注目ブロックとその左右２ブロックずつの５ブロックに
ついて求めた相関量の平均を求めるものとする。図９は
この場合の演算タイミングを示しており、図９（ａ）は
相関量の算出を示し、図９（ｂ）は平均値計算を示し、
図９（ｃ）は圧縮計算を示している。なお、添字は処理
するブロックの番号を示しており、ブロック１，２，
３，…は画面の左側から右側に向かって配列しているも
のとする。
【００５０】図９において、ＭＶ1 ，ＭＶ2 ，ＭＶ3 ，
…は夫々画面の左から右に並んだブロック１，２，３，
…の相関量であるものとする。符号化は左側のブロック
から右側のブロックに向かって順次行う。いま、注目ブ
ロックがブロック３であるものとする。相関平均演算回
路35は、注目ブロックに対応する相関量ＭＶ3 が入力さ
れるタイミングにおいては、相関量ＭＶ1 ，ＭＶ2 も記
憶している。更に、相関平均演算回路35は注目ブロック
の右側の２つのブロックに対応する相関量ＭＶ4 ，ＭＶ
5 が入力されるまで、平均値を算出しない。
【００５１】相関平均演算回路35は、メモリ制御回路11
に制御され、相関量ＭＶ1 乃至ＭＶ5 が入力されると、
図９（ｂ）に示すように、相関量ＭＶ1 乃至ＭＶ5 の平
均値Ｍ3 を算出して係数演算回路36に出力する。従っ
て、注目ブロック３に対する圧縮計算は、図９（ｃ）に
示すように、ブロック７が入力されるタイミングで行わ
れる。
【００５２】なお、相関量の平均演算は比較的短時間で
終了するので、平均演算を圧縮処理時間において行うこ
とも可能である。また、周辺ブロックとして注目ブロッ
クの垂直方向のブロックを選択する場合においては、更
に大きな処理時間の遅れが生じるのみである。
【００５３】相関平均演算回路35が求めた相関量の平均
値は係数演算回路36に与える。係数演算回路36はこれら
の相関量の平均値に基づいてＮＲ係数を算出して雑音抽
出回路34に出力する。雑音抽出回路34によって減算器37
からのフレーム間非相関成分とＮＲ係数との乗算が行わ
れて、雑音成分が抽出される。減算器33はスイッチ31か
らの画像データから雑音成分を除去して符号化ブロック
39に出力する。
【００５４】符号化ブロック39は画像データを符号化し
て符号化データを出力端子７に出力する。また、符号化
ブロック39は符号化データを復号化して加算器５に出力
する。この場合には、スイッチ38は端子Ｉを選択してお
り、加算器５は符号化ブロック39の出力をそのまま出力
する。加算器５の出力は参照画像としてフレームメモリ
８に記憶させる。
【００５５】次に、フレーム間圧縮モードが指定される
ものとする。この場合には、スイッチ31，38は端子Ｐを
選択する。動き検出回路９は、メモリ２，８からの現フ
レームの画像データと参照画像データとに対して、マッ
チング計算を行うことにより、ブロック単位で動きを検
出する。動き検出回路９は求めた動きベクトルを符号化
ブロック39に出力すると共に、現フレームのブロックと
参照画像ブロックとの相関量を求めて相関平均演算回路
35に出力する。相関平均演算回路35は、注目ブロックに
ついての相関量だけでなく、その前後２ブロックずつの
計５ブロックについての相関量を平均して平均値を係数
演算回路36に出力する。係数演算回路36は相関量の平均
値に基づいてＮＲ係数を求める。こうして、この場合に
も、現フレームの注目ブロック及びその周辺ブロックに
ついて求めた相関量の平均値に基づいて雑音成分を抽出
する。雑音成分の低減動作はフレーム内圧縮モード時と
同様である。
【００５６】減算器37は現フレームのブロックデータと
参照画像ブロックデータとの減算によって予測誤差を求
めてスイッチ31の端子Ｐに出力する。フレーム間圧縮モ
ード時には、減算器33には予測誤差が与えられ、減算器
33は予測誤差から雑音成分を除去する。符号化ブロック
39は予測誤差に対して符号化を行う。加算器５は、復元
された予測誤差にメモリ８からの参照画像データを加算
することにより、元の画像を復元して、次の符号化に用
いる参照画像データとしてメモリ８に記憶させる。
【００５７】図６の特性Ａは青空等のように比較的平坦
で且つ静止している絵柄の特性を示し、特性Ｂは急激な
変化があって且つ動きがある絵柄の特性を示し、特性Ｃ
は周期的に高い周波数成分を有する絵柄が動いている場
合の特性を示している。なお、例えば５０％の白信号に
ランダム雑音が重畳された絵柄では、雑音量に比例した
一定値の特性となる（図示省略）。
【００５８】図７は図６中の特性Ｂで示す絵柄について
隣接するブロック相互間及びフレーム相互間の特性の相
違を示している。図７中の特性Ａ1 ，Ｂ1 は隣接した所
定の２つのブロックａ，ｂの絵柄を示し、特性Ａ2 ，Ｂ
2 は、従来例において、ブロックａ，ｂの画像データを
量子化した場合の特性を示している。
【００５９】図７の特性Ａ1 ，Ｂ1 に示すように、量子
化前における隣接ブロックａ，ｂ相互間では、相関量と
動きベクトル量との関係は比較的近似した特性を有す
る。しかし、圧縮のために量子化を行うと、特性Ａ2 ，
Ｂ2 に示すように、隣接ブロックａ，ｂ相互間において
も特性が比較的大きく相違する。つまり、量子化幅が比
較的小さいか又は量子化を行わない場合には、量子化幅
が比較的大きい場合に比して、隣接ブロック相互間の相
関量及びベクトル量の分散が大きくなる。この分散は量
子化歪によるものであると考えられる。
【００６０】一方、図８は横軸に動きベクトル量をとり
縦軸に参照画像ブロックと現画像のブロックとの間の相
関量をとって、本実施の形態における特性を示してい
る。図８中の特性Ｃ1 ，Ｃ2 は、夫々隣接した２つのブ
ロックａ，ｂの絵柄の特性を示しており、いずれも急激
な変化があって且つ動きがある絵柄を示している。ま
た、特性Ｃ1 ，Ｃ2 は雑音及び量子化誤差が殆ど無い場
合の特性を示している。
【００６１】ブロックａにおいては、特性Ｃ1 に示すよ
うに、動きベクトル対相関量の関係は、ｈ点を最小値と
して座標が離れるほど値が大きくなる特性となる。即
ち、ｈ点は注目ブロックａに対して最も相関量が小さい
ブロックである参照画像ブロックを示している。また、
隣接したブロックｂにおいては、特性Ｃ2 に示すよう
に、動きベクトル対相関量の関係は、ｉ点を最小値とし
て座標が離れるほど値が大きくなる特性となる。即ち、
ｉ点は注目ブロックｂに対して最も相関量が小さいブロ
ックである参照画像ブロックを示している。なお、動き
検出回路９においては、相関量が最小であるｈ点，ｉ点
におけるベクトルを動きベクトルとして出力すると共
に、ｈ点，ｉ点の相関量を出力している。
【００６２】相関平均演算回路35はｈ点及びｉ点の相関
量の平均を求める。相関量の平均値は、ｉ点相関量≧相
関量の平均値≧ｈ点相関量の関係を有する。
【００６３】一方、雑音がある場合及び雑音と量子化誤
差とがある場合には、ブロックａ，ｂに対する動きベク
トルの座標は夫々ｈ点，ｉ点を中心として分散する。図
８の円ｅ，ｆはこの分散の範囲を示している。
【００６４】ところで、一般的には、ブロックａに対す
る参照画像ブロックから求めた動きベクトルとブロック
ｂに対する参照画像ブロックから求めた動きベクトルと
は近似した大きさとなる。これは、図３の探索範囲全域
に渡って相関量の平均を求めた場合には、隣接するブロ
ック同士においては、とり得る参照画像ブロックのうち
の３分の２のブロックは同一ブロックであることからい
える。
【００６５】雑音及び量子化誤差による相関量の方向は
ランダムに発生する。即ち、ブロックａとその参照画像
ブロックとの相関量は、円ｅ上のランダムな点によって
示すことができ、ブロックｂとその参照画像ブロックと
の相関量は、円ｆ上のランダムな点によって示すことが
できる。分散がランダムになることから、ブロックａ，
ｂと各参照画像ブロックとの相関量の平均値の分散量は
比較的小さな値に収束する可能性が高く、ブロックａ，
ｂと各参照画像ブロックとの各相関量の分散量よりも小
さくなるものと考えられる。こうして、ブロックａ，ｂ
と各参照画像ブロックとの相関量の平均値の分散は、円
ｅ，ｆよりも小さい径の円にて示すことができる。即
ち、平均をとることによって、低域通過型のフィルタ特
性が与えられ、相関量の平均値の分散は比較的小さな値
となる。
【００６６】従って、注目ブロックについて求めた相関
量を用いるよりも、注目ブロック及びその周辺ブロック
について求めた相関量の平均値を用いた方がブロック毎
のゆらぎが低減される。
【００６７】なお、雑音が無く、量子化誤差のみが発生
した場合には、動きベクトルの分散は円状とはならず、
特定の絵柄では所定の１方向に広がる性質がある。しか
し、絵柄自体がランダム過程として一様ではなく、平均
をとることによって分散量を低減して、ブロック毎のゆ
らぎを抑制することができる。
【００６８】このように、本実施の形態においては、現
フレームの注目ブロックと参照画像ブロックとの相関量
だけでなく、注目ブロックの周辺ブロックと各参照画像
ブロックとの相関量を求め、これらの相関量の平均値に
基づいて雑音成分を除去している。この相関量の平均値
は、各注目ブロックとその参照画像ブロックとの相関量
よりも分散が小さい。即ち、注目ブロック及びその周辺
ブロックを用いて雑音低減のパラメータを制御すること
により、ブロック単位で雑音低減のためのパラメータを
制御する場合に比して、ブロック相互間の雑音低減効果
の差を比較的小さくすることができ、ブロック毎のゆら
ぎが視認されることを防止することができる。
【００６９】図１０は本発明の他の実施の形態を示すブ
ロック図である。本実施の形態は予測符号化を採用して
符号化された符号化データを復号化する復号化装置に適
用した例を示している。
【００７０】可変長復号化回路61にはフレーム間符号化
を含む符号化方式で符号化された符号化データを与え
る。可変長復号化回路61は、入力された符号化データを
可変長復号化して逆量子化回路62に与えられる。逆量子
化回路62は逆量子化処理によって、量子化前のデータを
再生して逆ＤＣＴ回路63に出力する。逆ＤＣＴ回路63は
逆量子化出力を逆ＤＣＴ処理することにより、ＤＣＴ処
理前の画素データを復元して加算器64に出力するように
なっている。なお、可変長復号化回路61は入力された符
号化データの動きベクトルを可変長復号化して出力する
ようになっている。
【００７１】スイッチ65はフレーム内圧縮モード時には
端子Ｉを選択して“０”を加算器64に出力し、フレーム
間圧縮モード時には端子Ｐを選択して後述するメモリ8
1，82からの動き補償された参照画像ブロックデータを
加算器64に出力する。加算器64は逆ＤＣＴ回路63の出力
とスイッチ65の出力とを加算することにより、元の画像
データを復元する。
【００７２】加算器64の出力は雑音低減部66の遅延メモ
リ67を介して減算器68に与える。減算器68は後述する雑
音抽出回路74から雑音成分が与えられて、復元画像デー
タから雑音成分を除去し、スイッチ80を介してメモリ8
1，82に出力する。メモリ81，82の出力はスイッチ83を
介して復元画像データとして出力する。また、メモリ8
1，82は動きベクトルに基づいてブロック化位置が制御
されて、記憶した復元画像データを動き補償された参照
画像ブロックデータとしてスイッチ84を介して出力す
る。スイッチ80，83，84は連動して切換り、メモリ81，
82の一方に書込みが行われている場合には他方から読出
しを行うようになっている。メモリ81，82からの参照画
像ブロックデータはスイッチ84を介してスイッチ65の端
子Ｐ、減算器69及び相関演算回路70に与える。
【００７３】本実施の形態においては、雑音低減部66
は、減算器68，69、相関演算回路70、遅延メモリ67，7
3、相関平均演算回路71、係数演算回路72及び雑音抽出
回路74によって構成している。相関演算回路70には符号
化データと共に伝送された動きベクトルを与える。相関
演算回路70は、動きベクトルから現フレームのブロック
データと参照画像ブロックデータとの相関量を求めて相
関平均演算回路71に出力する。本実施の形態において
は、相関平均演算回路71は、現フレームの注目ブロック
の相関量だけでなく、注目ブロックの周辺ブロックにつ
いて求めた相関量も記憶し、これらの相関量の平均値を
求めるようになっている。相関平均演算回路71は相関量
の平均値を係数演算回路72に出力する。係数演算回路72
は、複数の相関量の平均に基づいて、ＮＲ係数を発生し
て雑音抽出回路74に出力する。
【００７４】一方、現フレームのブロックデータと参照
画像ブロックデータとは減算器69にも与えており、減算
器69は２入力の差を求めてフレーム間非相関成分を得て
遅延メモリ73を介して雑音抽出回路74に出力する。遅延
メモリ67，73は、相関平均演算回路71の演算時間分だけ
入力されたデータを遅延させて出力する。雑音抽出回路
74は、例えば、フレーム間非相関成分とＮＲ係数との乗
算によって雑音成分を抽出して減算器68に出力するよう
になっている。
【００７５】次に、このように構成された実施の形態の
動作について説明する。
【００７６】符号化データは可変長復号化回路61に与え
て可変長復号化する。可変長復号化回路61の出力は逆量
子化回路62によって逆量子化し、次に逆ＤＣＴ回路63に
よって逆ＤＣＴ処理して元の画素データに戻す。符号化
データが予測符号化されたものである場合には、逆ＤＣ
Ｔ回路63の出力は予測誤差である。この場合には、加算
器64はメモリ81，82からの参照画像ブロックデータと逆
ＤＣＴ回路63の出力とを加算して元の画像を復元する。
加算器64からの復元画像データは雑音低減部66の減算器
69及び相関演算回路70に与える。
【００７７】雑音低減部66の減算器69及び相関演算回路
70にはメモリ81，82の出力も与えている。減算器69はメ
モリ81，82からの参照画像ブロックデータと現フレーム
のブロックデータとの減算によってフレーム間非相関成
分を求めて遅延メモリ73を介して雑音抽出回路74に出力
する。一方、相関演算回路70は、参照画像ブロックと現
フレームのブロックとの相関量を求めて相関平均演算回
路71に出力する。相関平均演算回路71は、注目ブロック
だけでなく、その周辺ブロックの相関量を記憶し、これ
らの相関量の平均値を求める。この平均値は係数演算回
路72に与える。
【００７８】係数演算回路72によって、相関量の平均値
に基づく雑音係数を求めて雑音抽出回路74に与える。雑
音抽出回路74によって非相関成分とＮＲ係数とを乗算し
て雑音成分を抽出する。減算器68は遅延メモリ67を介し
て入力された復元画像データから雑音成分を減算して出
力する。
【００７９】雑音低減部66の出力はスイッチ80を介して
メモリ81，82に記憶される。メモリ81，82に格納された
画像データはスイッチ83を介して復元画像データとして
出力する。
【００８０】なお、入力された符号化データがフレーム
内圧縮されたものである場合には、スイッチ65は“０”
を加算器64に与えており、加算器64は逆ＤＣＴ回路63の
出力をそのまま雑音低減部66に出力する。他の作用はフ
レーム間圧縮された符号化データが入力された場合と同
様である。
【００８１】このように、本実施の形態においては、相
関平均演算回路71は現フレームの注目ブロックと参照画
像ブロックとの相関量と、注目ブロックの周辺のブロッ
クと参照画像ブロックとの相関量とを平均し、係数演算
回路72はこれらの複数のブロックの相関量の平均に基づ
いてＮＲ係数を算出する。これにより、ブロック毎のゆ
らぎを低減することができる。
【００８２】なお、本実施の形態においては、相関演算
回路70が参照画像ブロックと現フレームのブロックとの
相関量を求めているが、これらの相関量を符号化時に算
出して伝送することにより、復号化側において相関量の
算出演算を省略することができ、この場合には、相関演
算回路70は不要である。
【００８３】また、本実施の形態においては、雑音低減
部を復号化ループ内に設けて雑音低減動作を巡回的に行
う例を示したが、雑音低減部を復号化ループ外に設けて
もよいことは明らかである。
【００８４】図１１は本発明の他の実施の形態における
雑音低減部を示すブロック図である。図１１において図
１と同一の構成要素には同一符号を付して説明を省略す
る。
【００８５】本実施の形態は雑音低減部32に代えて雑音
低減部91を設けた点が図１の実施の形態と異なるのみで
ある。雑音低減部91は図１の係数演算回路36に代えて係
数演算回路92，93を設けると共に、混合回路94を設けた
点が図１の雑音低減部32と異なる。動き検出回路９は参
照画像ブロックと現フレームのブロックとの相関量を相
関平均演算回路35に出力する。相関平均演算回路35は現
フレームの注目ブロックについての相関量を係数演算回
路92に出力する。また、相関平均演算回路35は、注目ブ
ロックの周辺ブロックについての相関量の平均を求めて
係数演算回路92に出力する。なお、相関平均演算回路35
は、この相関量と平均値とを同一のタイミングで出力す
る。
【００８６】係数演算回路92は、参照画像ブロックと現
フレームの注目ブロックとの相関量に基づくＮＲ係数を
求めて混合回路94に出力する。また、係数演算回路93は
参照画像ブロックと現フレームの注目ブロックの周辺ブ
ロックとの複数の相関量に基づくＮＲ係数を求めて混合
回路94に出力する。混合回路94は係数演算回路92,93か
らのＮＲ係数の一方を選択するか又は所定の割合で混合
して雑音抽出回路34に出力するようになっている。
【００８７】次に、このように構成された実施の形態の
動作について説明する。
【００８８】動き検出回路９は参照画像ブロックと現フ
レームのブロックとの相関量を相関平均演算回路35に与
える。相関平均演算回路35は入力された相関量を記憶
し、現フレームの注目ブロックの周辺ブロックに対する
相関量の平均値を係数演算回路93に出力する。また、相
関平均演算回路35は、現フレームの注目ブロックに対す
る相関量を係数演算回路92に出力する。係数演算回路92
は注目ブロックに対する相関量に基づくＮＲ係数を出力
する。係数演算回路93は注目ブロックの周辺ブロックに
対する相関量の平均値に基づくＮＲ係数を出力する。
【００８９】混合回路94は、例えば、係数演算回路92，
93の一方のＮＲ係数を選択して雑音抽出回路34に与え
る。係数演算回路93の出力を選択した場合には、ブロッ
ク毎のゆらぎを低減することができる。また、逆に、係
数演算回路92の出力を選択した場合には、ブロック毎に
最適な雑音低減効果を得ることができる。
【００９０】更に、混合回路94が係数演算回路92,93の
出力を適宜の割合で混合して雑音抽出回路34に与えるこ
とにより、所望の雑音低減特性を得ることができる。
【００９１】このように、本実施の形態においては、図
１と同様の効果が得られると共に、視聴者が所望する雑
音低減効果を得ることができるという利点がある。
【００９２】図１２は本発明の他の実施の形態を示すブ
ロック図である。図１２において図１１と同一の構成要
素には同一符号を付して説明を省略する。
【００９３】本実施の形態は係数演算回路92に代えて係
数演算回路97を採用した雑音低減部98を有する点が図１
１の実施の形態と異なる。減算器37（図１参照）はメモ
リ２，８からの参照画像データと現フレームの画像デー
タとを画素単位で比較してフレーム間非相関成分を求め
ている。減算器37は、求めた非相関成分を雑音抽出回路
34に出力すると共に、係数演算回路97にも出力する。
【００９４】係数演算回路97は単画素の非相関成分又は
複数画素の非相関成分の平均値に基づいてＮＲ係数を算
出して混合回路94に出力するようになっている。混合回
路94は係数演算回路93，97の一方のＮＲ係数又は所定の
割合で混合したＮＲ係数を雑音抽出回路34に出力する。
【００９５】次に、このように構成された実施の形態の
動作について説明する。
【００９６】動き検出回路９は参照画像ブロックと現フ
レームの注目ブロックとの相関量を相関平均演算回路35
に与え、相関平均演算回路35は注目ブロックに対する相
関量を記憶し、注目ブロックの周辺ブロックの相関量の
平均値を求めて係数演算回路93に出力する。係数演算回
路93は入力された複数の相関量の平均値に基づいてＮＲ
係数を算出して出力する。
【００９７】一方、減算器37は参照画像の画像データと
現フレームの画像データとの非相関成分を画素毎に検出
して係数演算回路97に出力する。図１３は画素毎の相関
量を説明するための説明図である。現フレームの注目ブ
ロック99の所定の画素（斜線部）と参照フレームの対応
するブロック100 の対応する画素（斜線部）との例えば
差分量又は複数の差分量の平均を相関量として係数演算
回路97に与える。
【００９８】係数演算回路97は単画素の非相関成分又は
複数画素の非相関成分の平均値に基づいてＮＲ係数を算
出する。混合回路94は係数演算回路93，97の例えば一方
のＮＲ係数を雑音抽出回路34に出力する。
【００９９】他の作用は図１１の実施の形態と同様であ
る。
【０１００】また、本実施の形態は色信号の雑音除去に
も利用することができる。例えば、入力端子１を介して
輝度信号と色信号とが時分割で入力されるものとし、各
回路は輝度信号及び色信号に対して時分割処理が可能で
あるものとする。この場合において、動き検出回路９
は、上述した説明と同様に、参照画像ブロックの輝度信
号と現フレームの注目ブロックの輝度信号との相関量を
相関平均演算回路35に与える。これに対し、減算器37
は、色信号が入力された場合には、現フレームの色信号
と参照画像の色信号との非相関成分を画素毎に検出して
係数演算回路97に出力する。係数演算回路97は、色信号
の非相関成分の平均値に基づいてＮＲ係数を算出する。
なお、減算器37は、輝度信号が入力された場合には、輝
度についての非相関成分を係数演算回路97に出力する。
【０１０１】混合回路94は色信号に対する雑音除去時に
は、係数演算回路92，93，97の出力に基づくＮＲ係数を
雑音抽出回路34に与える。こうして、雑音抽出回路34は
輝度信号入力時と色信号入力時とに夫々対応したＮＲ係
数を用いて、輝度信号に含まれる雑音成分と色信号に含
まれる雑音成分とを時分割に抽出する。減算器33は、輝
度信号に対する信号処理時には、入力された輝度信号か
ら輝度信号に含まれる雑音成分を除去し、色信号に対す
る信号処理時には、入力された色信号から色信号に含ま
れる雑音成分を除去して出力する。
【０１０２】このように、本実施の形態においても、図
１１と同様の効果が得られると共に、混合回路94の混合
率に応じた所望の雑音低減効果を得ることができる。更
に、雑音成分の除去を画素単位でも制御することがで
き、図１１の実施の形態よりも緻密な制御が可能であ
る。また、輝度信号について雑音を除去するだけでな
く、色信号についても雑音を除去することができる。ま
た、色信号の雑音除去において、色の動きベクトル検出
器を省略することができるという利点もある。
【０１０３】図１４は本発明の他の実施の形態を示すブ
ロック図である。図１４において図１１及び図１２と同
一の構成要素には同一符号を付して説明を省略する。
【０１０４】本実施の形態は、図１の係数演算回路36に
代えて、係数演算回路92，93，97及び混合回路94を設け
た雑音低減部101 を有する点が図１１及び図１２の実施
の形態と異なる。
【０１０５】混合回路94は係数演算回路92，93，97の出
力のいずれか１つのＮＲ係数又はいずれか２つ以上のＮ
Ｒ係数を所定の割合で混合して得たＮＲ係数を雑音抽出
回路34に出力するようになっている。
【０１０６】このように構成された実施の形態において
は、混合回路94には参照画像ブロックと現フレームの注
目ブロックとの相関量に基づくＮＲ係数、参照画像ブロ
ックと現フレームの注目ブロックの周辺ブロックとの複
数の相関量に基づくＮＲ係数及び参照画像の画像データ
と現フレームの画像データとの画素単位の非相関成分に
基づくＮＲ係数とを与える。混合回路94はこれらのＮＲ
係数を例えば所定の割合で混合して得たＮＲ係数を雑音
抽出回路34に出力する。混合回路94の混合比率を適宜設
定することにより、所望の雑音低減特性を得ることがで
きる。
【０１０７】また、本実施の形態においても、入力端子
１を介して輝度信号と色信号とを時分割で入力させ、減
算器37が現フレームの色信号と参照画像の色信号との非
相関成分を画素毎に検出させて係数演算回路97に出力す
ることにより、色信号用のＮＲ係数を算出することがで
きる。これにより、本実施の形態においても、色信号の
雑音も低減させることができる。
【０１０８】このように、本実施の形態においても図１
１及び図１２と同様の効果を得ることができる。
【０１０９】なお、上記各実施の形態においては雑音低
減部が巡回型の構成となっているが、本発明は巡回型，
非巡回型のいずれの構成であってもよいことは明らかで
ある。
【０１１０】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、十
分な雑音低減効果を有すると共に、ブロック単位でゆら
ぎが視認されることを防止することができるという効果
を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る雑音低減装置の一実施の形態を示
すブロック図。
【図２】動き検出を説明するための説明図。
【図３】動き検出を説明するための説明図。
【図４】動き検出を説明するための説明図。
【図５】相関量の平均を説明するための説明図。
【図６】動きベクトルと相関量の関係を示すグラフ。
【図７】動きベクトルと相関量の関係を示すグラフ。
【図８】図１の実施の形態における効果を説明するため
のグラフ。
【図９】図１の実施の形態の動作を説明するための説明
図。
【図１０】本発明の他の実施の形態を示すブロック図。
【図１１】本発明の他の実施の形態を示すブロック図。
【図１２】本発明の他の実施の形態を示すブロック図。
【図１３】画素間の相関を説明するための説明図。
【図１４】本発明の他の実施の形態を示すブロック図。
【図１５】従来の雑音低減装置を示すブロック図。
【図１６】図１５中の符号化ブロックの具体的な構成を
示すブロック図。
【符号の説明】
２，８メモリ、９…動き検出回路、32…雑音低減部、3
3，37…減算器、34…雑音抽出回路、35…相関平均演算
回路、36…係数演算回路、39…符号化ブロック

Claims (10)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 現画面と異なる画面の画像データを参照
    画像の画像データとして記憶する記憶手段と、前記現画
    面の画像と参照画像との間の動きを所定のブロック単位
    で検出する動き検出手段とを有し、前記現画面の画像デ
    ータを符号化するか又は前記現画面のブロック単位の画
    像データと動き検出結果に基づいてブロック化された参
    照画像のブロックデータとの画素間差分を予測符号化す
    る符号化手段と、 前記予測符号化において用いた現画面の注目ブロックと
    参照画像ブロックとの間の第１の相関量及び前記注目ブ
    ロックの周辺のブロックとその参照画像ブロックとの間
    の第２の相関量のうち少なくとも第２の相関量を算出す
    る相関量算出手段と、 前記第１及び第２の相関量のうち少なくとも第２の相関
    量に基づいて雑音低減のための雑音係数を発生する係数
    演算手段と、 現画面の画像データと参照画像の画像データとの画素間
    差分及び前記雑音係数に基づいて雑音成分を抽出する雑
    音抽出手段と、 入力される画像データから前記雑音成分を減算して雑音
    を除去する減算手段とを具備したことを特徴とする雑音
    低減装置。
  2. 【請求項２】 前記動き検出手段は、現画面の注目ブロ
    ックと対応する位置の参照画像のブロックを中心とした
    所定の探索範囲内のブロックとの間の画素単位のマッチ
    ング計算によって前記参照画像ブロックを検出するもの
    であって、 前記相関量算出手段は、前記動き検出手段のマッチング
    計算結果を前記第１及び第２の相関量として出力するこ
    とを特徴とする請求項１に記載の雑音低減装置。
  3. 【請求項３】 前記相関量算出手段及び前記雑音抽出手
    段は、参照画像の画像データを記憶するメモリを有し、
    フレーム内符号化時には前記メモリから参照画像の画像
    データを読出すことを特徴とする請求項１に記載の雑音
    低減装置。
  4. 【請求項４】 前記相関量算出手段及び前記雑音抽出手
    段は、フレーム内符号化時であっても、前記符号化手段
    が有する記憶手段から前記参照画像の画像データを読出
    すことを特徴とする請求項１に記載の雑音低減装置。
  5. 【請求項５】 前記雑音抽出手段は、前記符号化手段が
    求めた画素間差分と前記雑音係数とに基づいて雑音成分
    を抽出することを特徴とする請求項１に記載の雑音低減
    装置。
  6. 【請求項６】 前記係数演算手段は、前記相関量算出手
    段からの第１の相関量に基づく第１の雑音係数を発生す
    ると共に、前記相関量算出手段からの第２の相関量に基
    づく第２の雑音係数を発生し、 前記雑音抽出手段は、前記第１又は第２の雑音係数のい
    ずれか一方を雑音係数として用いるか又は前記第１及び
    第２の雑音係数を所定の割合で混合して雑音係数として
    用いることを特徴とする請求項１に記載の雑音低減装
    置。
  7. 【請求項７】 現画面の注目ブロックと参照画像ブロッ
    クとの画素間差分に基づく第３の相関量を発生する画素
    間相関演算手段を具備し、 前記係数演算手段は、前記相関量算出手段からの第２の
    相関量に基づく第２の雑音係数を発生すると共に、前記
    第３の相関量に基づく第３の雑音係数を発生し、 前記雑音抽出手段は、前記第２又は第３の雑音係数のい
    ずれか一方を雑音係数として用いるか又は前記第２及び
    第３の雑音係数を所定の割合で混合して雑音係数として
    用いることを特徴とする請求項１又は５のいずれか一方
    に記載の雑音低減装置。
  8. 【請求項８】 前記係数演算手段は、前記相関量算出手
    段からの第１及び第２の相関量に基づく第１及び第２の
    雑音係数をそれぞれ発生すると共に、前記画素間相関演
    算手段が求めた第３の相関量に基づく第３の雑音係数を
    発生し、 前記雑音抽出手段は、前記第１乃至第３の雑音係数のい
    ずれか１つを雑音係数として用いるか又は前記第１乃至
    第３の雑音係数のうちの少なくとも２つを所定の割合で
    混合して雑音係数として用いることを特徴とする請求項
    １又は５のいずれか一方に記載の雑音低減装置。
  9. 【請求項９】 前記係数演算手段は、輝度信号について
    求めた前記第１及び第２の相関量の少なくとも一方に基
    づいて雑音係数を発生すると共に、前記符号化手段が求
    めた色信号についての画素間差分に基づく第３の相関量
    によって色信号に対する雑音係数を発生し、 前記雑音抽出手段は、輝度信号を用いて求めた雑音係数
    と色信号に対する雑音係数とを用いて色信号に含まれる
    雑音成分を抽出することを特徴とする請求項７又は８の
    いずれか一方に記載の雑音低減装置。
  10. 【請求項１０】 現画面の画像データのみに対する符号
    化又は現画面のブロック単位の画像データと参照画像の
    ブロックデータとの画素間差分に対する予測符号化によ
    って符号化された符号化データが入力され、復号化する
    ことにより現画面の画像データ又は画素間差分を復元す
    ると共に、前記参照画像の画像データを記憶する記憶手
    段を有して、復元した前記画素間差分と前記記憶手段か
    らの参照画像の画像データとの加算によって現画面の画
    像データを復元する復号化手段と、 前記復号化手段の出力及び前記記憶手段の出力が与えら
    れ、現画面の注目ブロックと参照画像ブロックとの間の
    第１の相関量及び現画面の注目ブロックの周辺のブロッ
    クとその参照画像ブロックとの間の第２の相関量のうち
    少なくとも第２の相関量を算出する相関量算出手段と、 前記第１及び第２の相関量のうち少なくとも第２の相関
    量に基づいて雑音低減のための雑音係数を発生する係数
    演算手段と、 現画面の画像データと参照画像の画像データとの画素間
    差分及び前記雑音係数に基づいて雑音成分を抽出する雑
    音抽出手段と、 入力される画像データから前記雑音成分を減算して雑音
    を除去する減算手段とを具備したことを特徴とする雑音
    低減装置。
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