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発明の名称 ノイズ除去、ノイズ推定、又はディジタル画像強調のためにディジタル画像を空間フィルタリングする方法
発行国 日本国特許庁(JP)
公報種別 公開特許公報(A)
公開番号 特開2003−150956(P2003−150956A)
公開日 平成15年5月23日(2003.5.23)
出願番号 特願2002−265290(P2002−265290)
出願日 平成14年9月11日(2002.9.11)
代理人 【識別番号】100070150
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠彦 (外2名)
【テーマコード(参考)】
5B057
5C077
【Fターム(参考)】
5B057 CA01 CA08 CA16 CB01 CB08 CB16 CC02 CE02 CE03 CE06 DB02 DB06 DB09 DC23 
5C077 LL02 MP08 PP01 PP02 PP47 PQ12 PQ19 PQ23
発明者 エドワード ブルックス ジンデール / ネイヴィッド セラノ
要約 課題
低減された画像構造を有する残留信号をもたらす空間フィルタリング方法を提供すること。

解決手段
ディジタル画像を空間フィルタリングする際に、1以上の異なる色に対応するピクセルを含む元のディジタル画像を受信し、該元のディジタル画像から関心あるピクセルを選択し、該関心あるピクセル周辺の局所的領域においてサンプリングされたピクセル値を用いて、該関心あるピクセルについて2以上のノイズの無いピクセル推定値を計算し、上記関心あるピクセルの値に最も近い値の上記ノイズの無いピクセル推定値を見つけることによって、該関心あるピクセルに対する最終的なノイズの無いピクセル推定値を選択し、上記元のディジタル画像の他のピクセルについて繰り返し、空間フィルタリングされたディジタル画像を提供する。
特許請求の範囲
【請求項1】 ディジタル画像を空間フィルタリングする方法であって、a)1以上の異なる色に対応するピクセルを含む元のディジタル画像を受信する工程と、b)前記元のディジタル画像から関心あるピクセルを選択する工程と、c)前記関心あるピクセル周辺の局所的領域においてサンプリングされたピクセル値を用いて、該関心あるピクセルについて2以上のノイズの無いピクセル推定値を計算する工程と、d)前記関心あるピクセルの値に最も近い値の前記ノイズの無いピクセル推定値を見つけることによって、該関心あるピクセルに対する最終的なノイズの無いピクセル推定値を選択する工程と、e)前記工程b)乃至e)を前記元のディジタル画像の他のピクセルについて繰り返し、空間フィルタリングされたディジタル画像を提供する工程と、を有することを特徴とする方法。
【請求項2】 元のディジタル画像からノイズ残留ディジタル画像を計算する方法であって、a)1以上の異なる色に対応するピクセルを含む元のディジタル画像を受信する工程と、b)関心あるピクセルを選択する工程と、c)前記関心あるピクセル周辺の局所的領域においてサンプリングされたピクセルを用いて、該関心あるピクセルについて2以上のノイズの無いピクセル推定値を計算する工程と、d)前記関心あるピクセルの値に最も近い値の前記ノイズの無いピクセル推定値を見つけることによって、該関心あるピクセルに対する最終的なノイズの無いピクセル推定値を選択する工程と、e)前記関心あるピクセルの値と前記最終的なノイズの無いピクセル推定値との間の差を計算することによって、ノイズ残留ピクセル値を計算する工程と、f)前記工程b)乃至e)を前記元のディジタル画像の他のピクセルについて繰り返し、ノイズ残留ディジタル画像を提供する工程と、を有することを特徴とする方法。
【請求項3】 元のディジタル画像からノイズ特性値を計算する方法であって、a)1以上の異なる色に対応するピクセルを含む元のディジタル画像を受信する工程と、b)関心あるピクセルを選択する工程と、c)前記関心あるピクセル周辺の局所的領域においてサンプリングされたピクセルを用いて、該関心あるピクセルについて2以上のノイズの無いピクセル推定値を計算する工程と、d)前記関心あるピクセルの値に最も近い値の前記ノイズの無いピクセル推定値を見つけることによって、該関心あるピクセルに対する最終的なノイズの無いピクセル推定値を選択する工程と、e)前記関心あるピクセルの値と前記最終的なノイズの無いピクセル推定値との間の差を計算することによって、ノイズ残留ピクセル値を計算する工程と、f)前記工程b)乃至e)を前記元のディジタル画像の他のピクセルについて繰り返すことによって、前記ノード伊豆残留ピクセル値から残留ディジタル画像を形成する工程と、g)前記ノイズ残留ピクセルを用いて、ノイズ特性値を計算する工程と、を有することを特徴とする方法。
発明の詳細な説明
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、ノイズ除去、ノイズ推定、又はディジタル画像強調のためにディジタル画像を空間フィルタリングすることに関する。
【0002】
【従来の技術】ディジタル画像の外観を強調するように設計されたディジタル画像処理アプリケーションの中には、元のディジタル画像に関連するノイズ特性を明らかに利用するものもある。例えば、Keyesらは、共通して譲り受けられた特許文献1(出願日:2000年9月12日)において、ノイズ推定値を生成するノイズ推定システムを用いてディジタル画像のノイズ成分を測定する工程と、このノイズ推定値を用いる画像シャープニング・システムを用いて該ディジタル画像をシャープにする工程と、を有するディジタル画像をシャープにする方法について記載している。同様に、ディジタル画像化アプリケーションは、処理済ディジタル画像のノイズを減らすために、Andersonらによって特許文献2(出願日:1998年9月15日)に記載された方法のような自動ノイズ推定方法を組み込んでいる。
【0003】共通して譲り受けられた特許文献3(出願日:1999年7月13日)において、Snyderらは、ディジタル画像のノイズ特性を推定する工程を、このノイズ特性の推定値をノイズ除去システムと共に用いて該ディジタル画像のノイズ量を減らす工程と、を有する画像処理方法について開示している。このSnyderらによって記載された方法は、個々のディジタル画像について実行されるように設計されたものであり、ノイズ特性推定手順として複数ステップの処理を有する。第一の残留信号は、空間フィルタを適用することによって得られたディジタル画像から形成される。この第一の残留物を分析して、画像構造成分を含む確率が高いところ及び低いところは該ディジタル画像のいずれの領域であるかを判定するマスク信号を形成する。上記最後の工程は、第二の残留信号を形成し、上記第一の残留信号によって示された画像構造を含む確率が低いと思われる画像領域において該第二の残留信号をサンプリングすることを含む。Snyderらによって教えられた方法は、第二の残留画像を計算するのに用いられる空間フィルタが画像構造成分を完全にろ過しないという事実のために、正確なノイズ推定値を生成するのにマスク信号の使用を必要とする。
【0004】
【特許文献1】米国特許第6,118,906号明細書【特許文献2】米国特許第5,809,178号明細書【特許文献3】米国特許第5,923,775号明細書【特許文献4】米国特許第5,081,692号明細書【非特許文献1】Jong−Sen Lee、「Digital Image Smoothing and the Sigma Filter」、Computer Vision,Graphics,and Image Processing Vol.24、255〜269頁、1983年【発明が解決しようとする課題】あらゆるノイズ推定方法において、純然たるノイズであって、画像構造成分を含まない残留信号を得ることが望ましい。これは、画像のノイズ特性の推定をより正確なものとする。現存の技術は、ノイズを推定するのに用いられる残留信号が画像構造で汚染されるという問題に苦しんでいる。換言すれば、残留信号を生成する空間フィルタは、画像構造を完全に除外しない。マスキング技術は、残留信号から画像構造ピクセルを完全に排除することはできない。
【0005】本発明の目的は、低減された画像構造を有する残留信号をもたらす空間フィルタリング方法を提供することである。
【0006】本発明の別の目的は、ノイズ除去、ノイズ推定、又はディジタル画像強調に特に適した空間フィルタリング方法を提供することである。
【0007】
【課題を解決するための手段】上記目的は、ディジタル画像を空間フィルタリングする方法であって、a)1以上の異なる色に対応するピクセルを含む元のディジタル画像を受信する工程と、b)前記元のディジタル画像から関心あるピクセルを選択する工程と、c)前記関心あるピクセル周辺の局所的領域においてサンプリングされたピクセル値を用いて、該関心あるピクセルについて2以上のノイズの無いピクセル推定値を計算する工程と、d)前記関心あるピクセルの値に最も近い値の前記ノイズの無いピクセル推定値を見つけることによって、該関心あるピクセルに対する最終的なノイズの無いピクセル推定値を選択する工程と、e)前記工程b)乃至e)を前記元のディジタル画像の他のピクセルについて繰り返し、空間フィルタリングされたディジタル画像を提供する工程と、を有することを特徴とする方法によって達成される。
【0008】本発明の利点は、空間フィルタリング技術を用いることによって、ノイズの正確な推定値を生成することができることである。本発明の別の利点は、空間フィルタリング技術が、更に、ノイズが除去された処理済ディジタル画像を生成することができることである。
【0009】
【発明の実施の形態】以下の説明においては、本発明の好ましい実施形態をソフトウェア・プログラムとして説明する。当業者には容易に明らかなように、このようなソフトウェアの同等物はハードウェアでも構築することができる。画像操作アルゴリズム及びシステムは良く知られているため、ここでの説明は、本発明に係る方法の一部を構成する、又は該方法とより直接的に協働するアルゴリズム及びシステムに対して特に方向付けられている。ここに具体的に図示又は説明されていない、上記のようなアルゴリズム及びシステムの他の態様、及びそれに加えて含まれる画像信号を生成或いは処理するハードウェア及び/又はソフトウェアは、本分野で知られているこのようなシステム、アルゴリズム、部品、及び要素から選択できる。以下の明細書において説明される説明を考えると、すべてのソフトウェアのその実行は従来通りであり、本分野の通常の技術の範囲内である。
【0010】本発明は、コンピュータ・ハードウェアとして実施することもできる。図1を参照する。以下の説明は、画像取込装置10a、ディジタル画像プロセッサ20、画像出力装置30a、及び一般的制御コンピュータ40を有するディジタル画像化システムに関する。このシステムは、コンピュータ・コンソールや紙プリンタなどのモニタ装置50を有することができる。本システムは、更に、キーボードやマウス・ポインタなどのオペレータ用入力装置制御60を有することもできる。本発明が様々な画像化装置から得られたディジタル画像に用いることができることを示すために、複数の取込装置10a、10b、及び10cが図示されている。例えば、図1は、画像取込装置10aがカラー・ネガティブ/リバーサル・フィルム上に情景を取り込む従来の写真フィルム・カメラ及び該フィルム上の現像された画像を感知しディジタル画像を生成するフィルム・スキャナ装置である場合のディジタル・フォトフィニッシング・システムを表すことができる。「スキャナ」という語は、物理的に走査するか、或いは写真フィルム・サンプルを通り過ぎるように感知素子を動かすディジタル画像化装置を指し得るが、本発明は、更に、ディジタル画像を生成する固定画像感知装置を採用する写真フィルム・スキャナ及びプリント・スキャナも含む。ディジタル画像プロセッサ20は、該ディジタル画像を処理し、意図された出力装置又は媒体上に心地よく見える画像を生成する手段を備える。本発明はディジタル写真プリンタ及びソフトコピー・ディスプレイを有し得る様々な出力装置と共に用いることができることを示すために、複数の画像出力装置30a及び30bが図示されている。ディジタル画像プロセッサ20は、該ディジタル画像を処理し、画像出力装置30aによって心地よく見える画像が生成されるように、該ディジタル画像の全体の明るさ、トーン・スケール、画像構造などを調整する。当業者には明らかなように、本発明は、上記画像処理モジュールだけに限定されない。
【0011】図1に示す一般制御コンピュータ40は、コンピュータ可読ストレージ媒体に格納されたコンピュータ・プログラムとして本発明を格納することができる。ここで、コンピュータ可読ストレージ媒体とは、例えば、磁気ディスク(フロッピィ(R)・ディスクなど)や磁気テープなどの磁気ストレージ媒体;光ディスクなどの光学ストレージ媒体;機械可読バーコード;ランダム・アクセス・メモリ(RAM)又はリード・オンリ・メモリ(ROM)などの半導体電子ストレージ装置;などである。本発明に関連するコンピュータ・プログラム実施例は、オフライン・メモリ装置70によって示されたコンピュータ・プログラムを格納するために採用されたあらゆる他の物理的装置又は媒体上に格納することもできる。本発明について説明する前に、本発明がパーソナル・コンピュータなどのあらゆる良く知られたコンピュータ・システム上で利用されることが好ましいことに注意することは理解を容易にする。
【0012】さらに、ソフトウェア及び/又はハードウェアの組み合わせとして実施された本発明は同じ物理的場所内に物理的に接続及び/又は配置された装置に限定されないことにも注意。図1に示す装置の1以上を遠隔地に配置することも、ワイヤレス接続で接続することも可能である。
【0013】ディジタル画像は、1以上のディジタル画像チャネルを有する。各ディジタル画像チャネルは、ピクセルの2次元配列を有する。各ピクセル値は、そのピクセルの地理的領域に対応する画像取込装置10aによって受信される光量に関連する。カラー画像化用途のために、ディジタル画像は、通常、赤、緑、及び青のディジタル画像チャネルから成る。例えば、シアン、マゼンタ、及びイエローのディジタル画像チャネルなどのような他の構成も可能である。動き画像化用途は、ディジタル画像の時間シーケンスとして考えることができる。当業者には明らかなように、本発明は、上記用途のいずれに対しても適用可能であると共に、これらに限定されるものではない。本発明はディジタル画像チャネルを行及び列で配置されたピクセル値の2次元配列として説明するが、当業者には明らかなように、本発明は等しい効果を有するモザイク(非直線)配列にも適用することができる。
【0014】図1に示すディジタル画像プロセッサ20を図2により詳細に示す。本発明で採用されるディジタル画像プロセッサ20の一般的な形は、画像処理モジュールのカスケード式チェーンである。元のディジタル画像101は、出力に強調ディジタル画像102と局所的ノイズ特性テーブル(すなわち、ノイズ特性値のテーブル)105とを生成するディジタル画像プロセッサ20によって受信される。ノイズ推定モジュール110は、元のディジタル画像101を受信し、局所的ノイズ特性テーブル105を生成する。ディジタル画像プロセッサ20内に含まれる各画像処理モジュールは、ディジタル画像を受信・修正して処理済ディジタル画像を生成し、この処理済ディジタル画像を次の画像処理モジュールへ転送する。ディジタル画像プロセッサ20内に図示する2つの高性能変換モジュールは、ノイズ低減モジュール22、及び空間シャープニング・モジュール23である。これら2つのモジュールは、ノイズ推定モジュール110によって生成された局所的ノイズ特性テーブル105を用いて強調ディジタル画像102を生成する。当業者には明らかなように、ノイズ特性テーブルを用いる他のあらゆる画像処理モジュールも本発明と共に用いることができる。
【0015】図2に示すノイズ推定モジュール110を図3により詳細に示す。元のディジタル画像101は、1以上の異なるカラーに対応するピクセルを有すると共に、通常は、赤、緑、及び青のカラーに対応するピクセルを有する3つのディジタル画像チャネルを有する。残留変換モジュール120は、元のディジタル画像101を受信し、この元のディジタル画像101のピクセル・データと空間フィルタとを用いて残留ディジタル画像(すなわち、元のディジタル画像101の各オリジナル・ピクセルに対応する残留ピクセル値)107を計算する。このように、残留ディジタル画像107は、元のディジタル画像101の1以上の異なるカラーに対応するピクセル値を有するピクセルを含む。残留統計積算器130は、残留ディジタル画像107を受信し、この残留ディジタル画像107から一組の残留ヒストグラムを計算する。ノイズ・テーブル計算機140は、この一組の残留ヒストグラムを受信し、ノイズ特性テーブル105を生成する。
【0016】残留変換モジュール120は、元のディジタル画像101のピクセル・データについて空間フィルタリング演算を実行する。すなわち、元のディジタル画像101の関心ある各ピクセルについて、残留ピクセル値が生成される。一般的に、元のディジタル画像101のすべて又はほとんどすべては、関心あるピクセルとして選択される。しかし、本発明は、元のディジタル画像101のピクセルの一部を用いても実現可能であり、依然として正確なノイズ特性テーブルを生成することが可能であることに注意することは重要である。関心ある各ピクセルについて、その関心あるピクセル周辺の局所的領域においてサンプリングされたピクセル値の集合は、その関心あるピクセルに対する2以上のノイズの無いピクセル推定値を計算するのに用いられる。最終的なノイズの無いピクセル推定値は、特定の基準に基づいて選ばれ、次いで、残留ピクセル値を得るために関心ある元のピクセルから引かれる。残留変換モジュール120は、各カラー・ディジタル画像チャネルに個別に空間フィルタリング・オペレーションを実行し、各カラー・ディジタル画像チャネルの各ピクセルについての残留ピクセル値を形成する。すなわち、赤のピクセル値の空間フィルタリング・オペレーションは、緑のピクセル値は用いず、緑のピクセル値の空間フィルタリング・オペレーションは、赤のピクセル値は用いない。この処理は、数学的には、以下のように説明される。
【0017】g(x,y)が元のディジタル画像101の個別のカラー・ディジタル画像チャネルに対応するピクセル値の列を表すものとする。追加的ノイズ源を前提とすると、g(x,y)は、ノイズ成分n(x,y)及び信号成分f(x,y)について、g(x,y)=n(x,y)+f(x,y) ・・・式(1)
と定義することができる。信号成分f(x,y)の推定値は、空間フィルタを用いて得られる。次いで、ノイズ成分n(x,y)は、g(x,y)と信号成分f(x,y)との間の差異を計算することによって得られる。ノイズ推定処理全体の有効性は、用いられる空間フィルタの有効に大幅に依存する。f(x,y)の近似が良くなるほど、ノイズ成分n(x,y)の推定値も良くなる。結局、目標は、もっぱらノイズを構成するノイズ成分(残留ディジタル画像107)n(x,y)を生成することである。すなわち、残留ディジタル画像107に画像構造信号成分が存在するべきではない。
【0018】本発明の好ましい実施形態は、関心あるピクセル周辺の局所的領域の4方向:0°、90°、45°、及び135°に適用される線形空間フィルタを用いる。これら4方向は、上記関心あるピクセル周辺の局所的領域の中心線に沿って該関心あるピクセル周辺でサンプリングされたピクセルに対応する。この線形空間フィルタは、三乗の関係式に従った隣接ピクセルの線形合成を用いて、ノイズの無いピクセル推定値を計算する。この三乗線形空間フィルタの係数は、[−1/6 2/3 0 2/3 −1/6] ・・・式(2)
と求められる。この線形空間フィルタは、上記4方向について該隣接ピクセルに適用されるため、該関心あるピクセルについて4つのノイズの無いピクセル推定値を生成する。式(2)に示した線形空間フィルタは、この関心あるピクセルについては0係数を有する。したがって、この線形空間フィルタによって生成されたノイズの無いピクセル推定値は、該関心のあるピクセルの値から独立している。
【0019】最終的なノイズの無いピクセル推定値は、ノイズの無いピクセル推定値のそれぞれと関心あるピクセルの値との間の差の絶対値の最小値に基づいて選ばれる。すなわち、ピクセル値に最も近いノイズの無いピクセル推定値が選ばれる。これら4つの推定値を得るために用いられる該関心あるピクセル周辺の局所的領域においてサンプリングされたピクセルを図4に示す。ピクセルAは0°の指向性を持ち、ピクセルBは90°の指向性を持ち、ピクセルC及びDはそれぞれ45°及び135°の指向性を持つ。ピクセルA、B、C、及びDの各群には、式(2)に示すフィルタ係数が掛けられてもよい。
【0020】上記空間フィルタリング技術は、ノイズ推定及びノイズ除去に用いることができる。以下に述べるように、最終的なノイズの無いピクチャ推定値は、ノイズ成分の推定値から求めることができるノイズ残留画像を形成するために、関心あるピクセルから引かれる。本発明は、更に、最終的なノイズの無いピクセル推定値から強調ディジタル画像を形成するためにも空間フィルタリング技術を用いる。
【0021】xが関心あるピクセルの値を表し、y(i=1、2、・・・、4)は空間フィルタを用いて得られた4つのノイズの無いピクセル推定値を表し、【0022】
【数1】

は最終的なノイズの無いピクセル推定値を表す。最終的なノイズの無いピクセル推定値は、以下の基準を用いて選ばれる。
【0023】
【数2】

本発明はいずれのピクセル推定値が関心あるピクセルの値に最も近いかを確立するために最小絶対差基準を用いるが、当業者には明らかなように、2番目に最も近い数字推定などの他の基準を用いても同様の結果を得ることができることに注意すべきことは重要である。
【0024】ノイズ成分n(x,y)は、式(1)を再配置することによって、n(x,y)=g(x,y)−f(x,y) ・・・式(4)
として得られる。したがって、ノイズ残留画像107は、関心あるピクセルに対応する値から最終的なノイズの無いピクセル推定値を引くことによって得られる。
【0025】当業者には明らかなように、他の空間フィルタを用いることも可能である。例えば、上述の三乗近似より程度の低い線形合成を実施する線形フィルタを用いてノイズの無いピクセル推定値を得ることもできる。動揺に、当業者には明らかなように、4つより少ない及び多いノイズの無いピクセル推定値を本発明と共に用いて良好な結果を生成することもできる。例えば、上記好ましい実施形態において説明した4方向以外の他の方向に沿って並ぶピクセル列を用いることも可能である。画像の種類によっては、より多くのノイズの無いピクセル推定値の方が有利となり得ることを実験は示している。しかし、ディジタル画像化システムにおいて得られる幅広い範囲のディジタル画像について、4方向に適用された三乗近似線形フィルタは過剰な数計算を必要とせずに正確な結果を提供した。
【0026】元のディジタル画像101のピクセル・データは、2つの成分:写真化オブジェクトに関する信号成分f(x,y)及びノイズ成分n(x,y)を有するものとして概念化することができる。結果として得られる残留ピクセル値は、信号成分よりも元のディジタル画像101のピクセル・データのノイズ成分により近い関係を有する統計的特性を有する。ノイズ成分は副成分を含み得るが、ノイズ成分の確率的副成分は、ゼロ平均ガウス確率分布関数によって良好にモデル化される。一次に対して、元のディジタル画像101のピクセル・データのノイズ成分は、標準偏差とゼロの平均値によって特徴付けることができる。二次に対して、ノイズ成分の標準偏差は、信号強度及びカラー依存としてモデル化することができる。
【0027】図3を参照する。残留統計積算器130は、残留ピクセル値を分析し、これら値をカラー・ディジタル画像チャネルとピクセル値の関数として残留ヒストグラム群の形で記録する。よって、ある残留ヒストグラムHikは、i番目のカラー・ディジタル画像チャネルとk番目のピクセル値のサブレンジに関するものである。処理済カラー・ディジタル画像チャネルにおいて(第n列のm行目の場所に対応する)pmnによって示される関心あるピクセルのそれぞれについて、ヒストグラム・ビン・インデックスkが計算される。例えば、ピクセル値の数レンジが0〜255であれば、256の使えるヒストグラムが存在し得る。すなわち、考えられるピクセル値のそれぞれの数に対して1つのヒストグラムが存在し得る。一般的に、ほとんどのノイズ源はピクセル値の遅い関数であるノイズ標準偏差を有するものとして特徴付けることができる。よって、本発明の好ましい実施形態は、ピクセル値の数の範囲:0〜255をカバーするために、8つのヒストグラムを用いる。したがって、計算されたヒストグラム・インデックス・ビン及び対応するサブレンジ・ピクセル値は、下記表(1)によって求められる。
【0028】
【表1】

当業者には明らかなように、本発明は、あらゆる数レンジを有するディジタル画像ピクセル・データを用いて実現することができる。各カラー・ディジタル画像チャネルに用いられる残留ヒストグラムの数は、特定のディジタル画像化アプリケーションに必要とされる結果の精度に依存する。
【0029】各近似残留ヒストグラムは与えられたカラー・ディジタル画像チャネルに対するピクセル値のレンジについての統計的情報を記録するが、残留ヒストグラムは、関心あるピクセルpmnそれぞれに関連する残留ピクセル値の頻度を記録する。残留ピクセル値の分散の平均の期待値がゼロの場合、残留ピクセル値は正負双方の値を示す。よって、近似残留ヒストグラムは、残留ピクセル値の考えられるすべての場合の頻度、すなわち残留ピクセル値の例の数を記録しなければならない。上記例に対して、残留ピクセル値は、−255〜+255の範囲を採り得る。残留ピクセル値の例が考えられるだけ多くの記録ビンを有する局所的残留ヒストグラムを構築することも可能であるが、一般的にそれは必要でない。ほとんどのディジタル画像は、わずかな割合の残留ピクセル値のみが考えられる範囲の極度に近い値を示す。本発明は、各残留ヒストグラムについて全部で101の記録ビンを用いる。これら記録ビンの一は、50以上の残留ピクセル値に対応する。同様に、他の一記録ビンは、−50以下の残留ピクセル値に対応する。残りの99の記録ビンは、それぞれ−49〜+49の数字範囲の残留ピクセル値のそれぞれに対応する。
【0030】図3を参照する。ノイズ・テーブル計算機140は、残留ヒストグラム群を受信し、ノイズ特性テーブルを計算する。特定のカラー・ディジタル画像チャネル及びピクセル値レンジに関する残留ヒストグラムのそれぞれに対して、ノイズ・テーブル計算機140は、更新された残留ヒストグラムの記録セルの値からノイズ標準偏差値を求める。本発明の好ましい実施形態は、式(5)を用いて、標準偏差値σを計産する。
σ=((1/N)ΣRC(x−x1/2 ・・・式(5)
ここで、変数xは表(1)によって与えられたk番目の記録セルに積算された残留ピクセル値の平均ピクセル値を表し、RC(k)はk番目の記録セルによって積算された残留ピクセル値の数を表す。
x=V(k) ・・・式(6)
変数xは式(4)及び式(7)によって求められた対応する残留ピクセル値の相加平均値を表し、x=(1/N)Σx ・・・式(7)
変数Nは式(8)によって求められた更新された残留ヒストグラムによって記録された残留ピクセル値の総数を表す。
N=ΣRC(k) ・・・式(8)
本発明の別の実施形態は、アルファ切り捨て標準偏差計算を実行する。この実施形態において、標準偏差σに対する第一の近似は、上記方法を用いて計算される。次いで、σの計算は、ゼロの限定された範囲内にある対応する残留ピクセル値を有する記録セルのみを用いて計算される。標準偏差計算σについての数式は、式(9)によって与えられる。
σ=((1/N)ΣγRC(k)(x−x1/2 ・・・式(9)
ここで、変数γは式(10)によって与えられる。
|x|<ασの場合、γ=1|x|≧ασの場合、γ=0 ・・・式(10)
ここで、変数αは3.0にセットされる。本発明のこの別の実施形態は、前述の好ましい実施形態よりもより計算集約的であるが、標準偏差σ値の計算に不利に貢献することから、範囲外にある残留ピクセル値を排除することによってより正確な結果をもたらす。
【0031】下記表2は、本発明を用いて生成されたノイズ特性テーブルの一例である。
【0032】
【表2】

当業者には明らかなように、本発明は、ディジタル画像に存在するノイズに関する標準偏差以外の計算量を用いても実現できる。例えば、統計的分散又は統計的中央値を残留ヒストグラムから求め、ノイズ特性値のテーブルを形成するのに用いることも可能である。表2から判るように、ノイズ特性値は、元のディジタル画像ピクセルの平均数値、すなわち元のディジタル画像において表される光度値の関数として、報告される。加えて、元のディジタル画像が2以上のカラー・チャネルを含む場合、ノイズ特性値も(表2の場合のように)これらカラー・チャネルの関数として報告され得る。
【0033】本発明によって得られたノイズ特性値の推定値の精度は、残留ピクセル値の追加的改良によって向上させることができる。例えば、元のディジタル画像が2以上のカラー・チャネルを含む場合、これら2以上のカラー・チャネルに対する残留ピクセル値は、カラー重み付け係数を計算するのに用いることができる。このカラー重み付け係数は、次いで、ノイズ特性値の計算から残留ピクセル値を排除するのに用いることができる。当業者には明らかなように、この種の改良は文献に良く記載されており、本発明と容易に組み合わせることができる。
【0034】本発明は、計算された統計を記録するために残留ヒストグラム群を用いる。ヒストグラム群は、ノイズ特性テーブルを求めることができる統計的テーブルの一例である。したがって、この残留ヒストグラム群は統計的テーブルを構成する。当業者には明らかなように、本発明は他の形式の統計的テーブルを用いても実現できる。例えば、残留ディジタル画像が記録され、統計的テーブルとして機能することもできる。
【0035】計算されたノイズ特性テーブルは、元のディジタル画像101を強調する目的で空間フィルタと共に用いられ、よって強調ディジタル画像102を生成する。空間フィルタは、関心あるピクセルを置き換える強調ピクセル値を計算するために該関心あるピクセル周辺の局所的領域からサンプリングされたピクセル値を用いる任意の方法である。処理済ディジタル画像からノイズを除去する目的で少なくとも一部のピクセルについて空間変調を減らす空間フィルタは、ノイズ低減フィルタと考えることができる。処理済ディジタル画像において空間的ディテール・ノイズを強調する目的で少なくとも一部のピクセルについて空間変調を増やす空間フィルタは、空間シャープニング・フィルタと考えることができる。単一の空間フィルタをノイズ低減フィルタとも空間シャープニング・フィルタとも双方に考えることも可能であることに注意。本発明は、強調ディジタル画像102を生成するためにノイズ特性テーブルを用いるあらゆるディジタル画像処理方法と共に用いることができる。ピクセルのカラー又は数値のいずれかの関数として処理制御パラメータを調整する空間フィルタは適応空間フィルタである。本発明は、ノイズ特定テーブルに反応するノイズ低減フィルタ及び空間シャープニング・フィルタを用いる。
【0036】図2を参照する。本発明の好ましい実施形態は、強調ディジタル画像102を生成するための画像処理方法の一部としてノイズ低減モジュール22を採用する。したがって、元のディジタル画像101及びノイズ特定テーブル105は、ノイズが低減されたディジタル画像を出力上に生成するノイズ低減モジュール22によって受信される。
【0037】多くの現実的なディジタル画像化画像システムにとって、他の画像処理プロセッサが含まれることを必要とすることに注意することは重要である。これら他の画像処理プロセッサがディジタル画像を入力として受け入れ、ディジタル画像を出力上に生成する限り、一層多くのこれら種類の画像処理モジュールを、画像処理チェーンにおけるノイズ低減モジュール22と空間シャープニング・モジュール23との間に挿入することができる。
【0038】本発明は、非特許文献1に記載されたシグマ・フィルタの改良された実施を処理済ディジタル画像の外観を強調するためのノイズ低減フィルタとして用いる。サンプリングされたn×nピクセルの局所的領域(ここで、nは行方向又は列方向のいずれかにおけるピクセル長さを示す)に含まれるピクセルの値は、中心ピクセル又は関心あるピクセルの値と比較される。サンプリングされた局所的領域の各ピクセルには、関心あるピクセルの値と局所的領域ピクセル値との間の差の絶対値に基づいて1か0の重み付け係数が与えられる。上記ピクセル値の差の絶対値が閾値ε以下であれば、重み付け係数は1に設定される。該絶対値がε以下でなければ、重み付け係数は0に設定される。定数εは、ノイズの標準偏差の期待値の2倍に設定される。このノイズが低減されたピクセル値の計算を数学的に表現すると、mn=Σijijij/Σijij ・・・式(11)
となる。ここで、|pij−pmn|≦εの場合、aij=1、|pij−pmn|>εの場合、aij=0、である。ここで、pijはサンプリングされた局所的領域に含まれるij番目のピクセルをあらわし、pmnは第n列のm行目に位置する関心あるピクセルの値を表し、aijは重み付け係数を表し、qmnはノイズが低減されたピクセル値を表す。通常、上記中心ピクセルを中心とした長方形のサンプリング領域が、サンプリングする局所的ピクセル値に合わせて変化する指数i及びjと共に用いられる。
【0039】信号に依存したノイズの特徴は、式(12)によって与えられるεについての数式に組み込まれる。
【0040】
【数3】

ここで、σは、上記式(6)及び(11)によって表されたように中心ピクセル値pmnにおいて評価された元のディジタル画像のノイズ標準偏差を表す。パラメータSfacは、スケール係数と呼ばれ、ノイズ低減の度合を変えるのに用いることができる。Sfacパラメータに対する最適値は、実験を通じて1.5であることがわかったが、1.0〜3.0の範囲の値も許容できる結果を生成することができる。次いで、上記2つの和の割り算としてノイズが低減されたピクセル値qmnの計算が計算される。この処理は、ディジタル画像チャネルに含まれる一部又は全部のピクセル、及びディジタル画像に含まれる一部又は全部のディジタル画像チャネルについて完了した。このノイズが低減されたピクセル値は、ノイズが低減されたディジタル画像を構成する。このシグマ・フィルタの改良された実施は、ノイズ特性テーブルを用いるノイズ低減フィルタの一例であり、よってピクセル・カラー及び数値の関数として除去されるノイズの量を変える適応ノイズ低減フィルタである。
【0041】図2を参照する。本発明の好ましい実施形態は、強調ディジタル画像102を生成するために、画像処理方法の一部として空間シャープニング・モジュール23を採用する。したがって、ノイズが低減されたディジタル画像及び局所的ノイズ特性テーブル105は、強調ディジタル画像102を出力上に生成する空間シャープニング・モジュール23によって受信される。
【0042】本発明は、ノイズ特性の事前知識を用いるあらゆる空間シャープニング・フィルタと共に用いることができるが、この好ましい実施形態は、共通して譲り受けられたKwonらによる特許文献4(出願日:1992年1月14日)に記載された方法の改良された実施を用いる。この空間シャープニング方法は、ぼやけたディジタル画像をもたらす(標準偏差が2.0ピクセルであることを特徴とする)空間平均化2次元ガウス・フィルタを用いて入力されたディジタル画像をフィルタリングすることによってアンシャープ・マスキング・オペレーションを実行する。入力されたディジタル画像からこのぼやけたディジタル画像を引き、広域通過残留物を形成する。Kwonらによって開示された方法では、この高域通過残留物からのピクセル・データを用いることによって、関心あるピクセル周辺の局所的分散を計算する。この局所的分散の値に基づいて、小さい振幅の信号だけでなく大きい信号をも増幅するためにシャープニング係数が調整される。よって、この増幅係数φは、局所的分散の因子である。すなわち、φ(υ)である。
【0043】本発明は、Kwonらによって教えられた方法を改良し、増幅係数φ(υ)を推定されたノイズの関数とする(すなわち、φ(υ,σ))。この増幅関数fは、ガンマ関数によって、又は式(13)に示すようにガウス確率関数の積分によって求められる。
【0044】
【数4】

ここで、yは最小増幅係数を表し、ymaxは最大増幅係数を表し、υmaxは変数υの横軸最大値を表し、υは移行パラメータを表し、sは移行レート・パラメータを表す。変数υは、式(14)のように、ノイズ標準偏差の関数である。
【0045】
【数5】

ここで、スケーリング係数Sfacは、ノイズに対するシャープニング感度の感度を決定し、ノイズ標準偏差σは式(6)及び(11)において示した通りである。式(14)において用いられる変数に対する最適値は、ディジタル画像化アプリケーションに依存する。本発明は、yに対して、ノイズの多い領域に対して空間シャープニングを行わないという結果をもたらす1.0という値を用いる。ymaxに対しては3.0という値が用いられるが、この変数はユーザ・プリファレンスに対して敏感であり、2.0〜4.0の範囲の値であれば許容できる結果を生成する。Sfacの値は、1.0〜2.0に設定されるべきであり、1.5が最適値である。これら変数は、合理的な結果のために、v/2〜v/10の値に設定されるべきである。変数υmaxは、ノイズの期待値(例えば、σの値の20倍)よりも大幅に大きい値に設定されるべきである。
【0046】本発明の好ましい実施形態はノイズ特性テーブルを計算し、次いでこのノイズ特性テーブルを用いて強調ディジタル画像を生成するが、強調段階から計算段階を分離した構成を採ることが可能なディジタル画像化システムも存在する。本発明の別の実施形態において、計算されたノイズ特性テーブルは、メタデータとして、すなわち非ピクセル情報として、元のディジタル画像101と共に格納される。メタデータを有する元のディジタル画像101は、あとで使うために又は別のサイトで使うために遠隔サイトへ送信されてもよく、安全に保持するために格納されてもよい。上記ノイズ特性テーブルのいずれかはメタデータとして格納することができる。一般的に、ノイズ特性テーブルは、残留ヒストグラム群よりも大幅に少ないメモリ・ストレージしか要求しない。しかし、残留ヒストグラム群はメタデータとして元のディジタル画像101と共に格納することができる。
【0047】本発明は、空間フィルタを用いて元のディジタル画像101から残留ディジタル画像107を計算し、この残留ディジタル画像107からノイズ特性テーブルを求める。当業者には明らかなように、本発明は、共通して譲り受けられた特許文献3において、Snyderらが説明している方法などの空間マスキング技術と共に用いられ、本方法の統計的精度を向上させることができる。
【0048】上述の4方向空間フィルタは、ノイズ低減フィルタとして用いることができる。本発明のこの実施形態において、最終的なノイズの無いピクセル推定値は、元のディジタル画像101の各ピクセルについて計算される。よって、最終的なノイズの無いピクセル推定値は、ノイズの低減されたディジタル画像、すなわちノイズが除去された元のディジタル画像101の再現を形成する。他のノイズ低減方法を越える本発明の利点は、本発明は元のディジタル画像101のノイズ特性についての事前知識を必要としないという事実である。
【0049】
【発明の効果】本発明によれば、低減された画像構造を有する残留信号をもたらす空間フィルタリング方法を提供することができる。
【0050】さらに、本発明によれば、ノイズ除去、ノイズ推定、又はディジタル画像強調に特に適した空間フィルタリング方法を提供することができる。




 

 


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