JP4274426B2 - 画像処理方法および装置並びにプログラム - Google Patents

Description

本発明は画像処理、具体的には画像中のノイズレベルを求める処理および求められたノイズレベルを用いて画像に対してノイズ抑制処理を行う画像処理方法および装置並びにそのためのプログラムに関するものである。

近年、デジタルスチルカメラ（以下デジタルカメラという）は急速に普及している。デジタルカメラは、光の情報を銀塩フィルムに結像させる代わりに、デジタルデバイス（ＣＣＤや光電子倍増管など）に結像させ、画像をデジタルデータ（以下デジタル画像という）として記録媒体に保存したり、直接コンピュータで利用したりすることができるので、画像処理を施したり保存するのに便利である。

また、従来の撮像方法により銀塩フィルムに光の情報を結像させて得た画像や、写真用紙や、紙などの印刷媒体に印刷して得た画像を、スキャナなどの読取装置で読み取ってデジタルデータを、デジタルカメラにより取得されたデジタル画像と同じように保存したり、画像処理を施したりするなどのことも行われている。

このようなデジタル画像が、モニタなどの表示装置に表示されたり、写真用紙にプリントされたりするなどで再生されるが、再生された画像に対して高品位な画質が期待されるので、デジタル画像に対して様々な画像処理を施す必要がある。

これらの画像処理のうち、画像中のノイズを抑制する処理が処理後の画像の画質に対して大きな影響を与えるものであり、様々な方法が提案されている。ノイズの抑制には通常ローパスフィルタ（ＬＰＦ）を適用することができるが、ＬＰＦは、画像からノイズ成分を抑制することができる一方、画像信号中のエッジ部分を劣化させてしまい、画像全体をぼかしてしまうという欠点があるため、画像中のノイズレベルを把握し、このノイズレベルに応じてノイズ抑制処理の度合いを調整することによってのノイズを抑制すると共に、エッジ部分の劣化を防ぐことが望まれる。

従来、画像のノイズレベルを評価する尺度としては、濃度変化の標準偏差を用いるＲＭＳ粒状度や、濃度の変化分をフーリエ変換して求められるウイナースペクトルが用いられる。これらの尺度を用いてノイズを評価してノイズ抑制処理を行う方法は、例えば、デジタルカメラを用いて濃淡変化のないチャートを撮像し、得られた画像からＲＭＳ粒状度や、ウイナースペクトルを求めてデジタルカメラのノイズ特性を取得し、後にこのデジタルカメラにより取得された画像に対してノイズ抑制処理を行う際に、予め取得されたデジタルカメラのノイズ特性に基づいて画像中のノイズレベルを予測して処理を行うことが行われている。

また、処理対象となる画像そのものから、平坦部を抽出し、この平坦部のノイズレベルを求めて画像のノイズレベルとする方法も提案されている。

一方、画像においては、画像のエッジ成分を構成する輝度成分が人間の視覚への寄与が大きく、画像に対してノイズ抑制処理を行う際に、輝度成分のノイズレベルを求めて画像のノイズレベルを評価してノイズ抑制処理を行うことが望まれる。特許文献１には、画像中の画素毎に方向性微分処理を行ってその画素位置におけるエッジ成分を抽出し、エッジの度合いに応じてエッジかノイズかの判定を行ってノイズ抑制処理の度合いを調整してノイズ抑制処理を行うことが提案されている。

また、ノイズ抑制処理の方法としては、例えば、ノイズ成分の多くが画像の高周波数成分に小振幅の信号として存在することを利用して、画像中の小振幅の高周波ノイズ成分を分離して抑制する２次元ε−フィルタを用いる方法がある。前述したように、ノイズの抑制処理に通常用いられるＬＰＦは、雑音成分を抑圧するだけでなく信号のエッジまで劣化させてしまうため、画像を対象とした場合には画像全体をぼかしてしまう欠点があったが、ε−フィルタは、信号波形中の小振幅のレベル変化のみを平坦化する特性を有しており、画像に適用した場合にも急峻なレベル変化を伴うエッジは保存されるため画像全体のキレは殆ど損なわれないという特徴を有する。ε−フィルタは、基本的に、画像の高周波成分における振幅のレベルの変化量に対して非線形変換関数を適用して得た値を元の画像信号から減算するように作用するものである。この非線形変換関数は、信号の振幅が所定の閾値より大きいとき、出力を０とする関数である。すなわち、ε−フィルタを適用した場合、画像中の、振幅が前述閾値より大きい部位では、非線形変換関数の出力が０であり、処理後の画像においては、その部位の元の信号が保持される一方、振幅が前述閾値以下の部位では、処理後の画像においては、その部位の信号値が元の信号値から非線形変換関数の出力（その絶対値が０より大きい）を引いた値になる。こうすることによって、ノイズがある部分が平滑されると共に、振幅の大きいエッジ部分を保持することができる。この方法に用いられる閾値が、エッジかノイズを判断するパラメータとなる。
特開平１０―３５３９号公報

しかしながら、デジタルカメラなどの画像取得装置でチャートを撮像して得た画像のノイズレベルは、その画像取得装置のノイズ特性に過ぎず、様々な画像取得条件において取得されるスナップ写真画像のような自然画像のノイズレベルを反映することができない。例えば、標準の露光条件でサンプル画像などのチャートを撮像して得た画像から取得したノイズレベルを用いて、アンダー露光の画像のノイズレベルを評価しても正しく評価することができないため、良いノイズ抑制処理の効果を得ることが難しい。

また、画像における平坦部のノイズレベルは、あくまでも平坦部のノイズレベルであり、画像毎にその平坦部のノイズレベルを求めて画像全体のノイズレベルとする方法では、絵柄のある部分など平坦部以外の部分のノイズレベルを正しく評価することができない。

また、特許文献１記載の方法は、エッジ成分を抽出して、エッジかノイズかの判断を行って処理を行うが、輝度成分においは、エッジ成分とノイズ成分が混在するため、エッジ成分であるかノイズ成分であるかの判断が難しい。また、この方法では、画素毎に局所的に処理を行うため、画像全体のノイズレベルの判断ができない。

また、ε―フィルタを利用したノイズ抑制処理方法において、閾値よりエッジかノイズかを判断する必要があり、この閾値が適切ではないとノイズ抑制の度合いが足りなくてノイズ成分が多量に残ったり、ノイズ抑制が強すぎてエッジを平滑化してしまったりなどの悪影響を与えてしまうため、画像全体のノイズレベルを求め、適切な閾値を設定することが大事である。

ノイズ成分は、高周波数帯域に多く存在するものの、高い周波数帯域から低い周波数帯域までの各々の周波数帯域に亘って存在するものである。例えばε―フィルタを利用した方法のようなノイズ抑制処理方法は、１つの周波数帯域のみにおいてノイズ成分を抽出し、原画像から抽出された成分を減算するようにしているため、ノイズ成分を消し切ることができない。また、１つの周波数帯域でノイズ成分を抽出する方法は、ノイズ抑制の効果を良くするためには、この１つの周波数帯域でフィルタリングを強める、すなわち前述した閾値を大きくするしかないため、アーチファクトが発生し易く、処理後の画像の画質が良くないという問題がある。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、画像全体のノイズレベルを適切に評価することと、ノイズが効果的に除去されると共に、画質の良い画像を得ることとができる画像処理方法および装置並びにそのためのプログラムを提供することを目的とするものである。

本発明による第１の画像処理方法は、デジタル画像のノイズレベルを求めるのに際し、該デジタル画像の色差成分における色差ノイズレベルを前記ノイズレベルとして算出し、その上で、後述する帯域制限画像を作成して、その帯域制限画像から上記ノイズレベルを求めることを特徴とするものである。

ここで、「デジタル画像」とは、デジタルカメラなどで被写体を撮像して得たデジタル画像は勿論、スキャナなどの読取装置で銀塩写真フィルムや、印刷物（例えばプリント）などにある画像を読み取って得たデジタル画像も含むものである。以下、説明上の便宜のため、単に画像というものも、デジタル画像を意味するものとする。

前述したように、画像の輝度成分には、エッジ成分とノイズ成分とが混在し、エッジ成分とノイズ成分との区別が難しい。一方、画像中のエッジ成分の少ない平坦部の画像を用いて画像のノイズレベルを評価する方法では、画像全体のノイズレベルを評価することができないという問題がある。一方、画像、特にスナップ写真画像のような自然画像は、色差成分においてはノイズが存在するものの、エッジ成分が少ないという特性を有する。本発明の画像処理方法は、この点に着目し、画像中の色差成分におけるノイズレベル、すなわち色差ノイズレベルを算出して、画像のノイズレベルとするものである。

また、前述したように、輝度成分が人間の視覚への寄与が大きく、輝度成分に対してノイズ抑制処理を行うことによって大きな画質改善効果を得ることができる。そのため、輝度成分におけるノイズレベルを直接把握できることが望まれる。本発明の画像処理方法は、前記色差ノイズレベルから、前記デジタル画像の輝度ノイズレベルを推定し、該輝度ノイズレベルを前記デジタル画像のノイズレベルとすることが好ましい。

デジタルカメラなどの撮像装置や、スキャナなどの読取装置により取得された画像は、原理的に輝度と色差のノイズの発生原因が同じであるため、輝度と色差との関係を利用して、色差ノイズレベルから輝度ノイズレベルを推定することができる。具体的には、例えば、輝度と色差の空間としてのＹＣｒＣｂ空間は下記の式（１）により定義される。

Ｙ＝０．２９９×Ｒ＋０．５８７×Ｇ＋０．１１４×Ｂ
Ｃｒ＝０．５００×Ｒ−０．４１９×Ｇ−０．０８１×Ｂ （１）
Ｃｂ＝−０．１６９×Ｒ−０．３３１×Ｇ＋０．５００×Ｂ
但し，Ｙ：輝度
Ｃｒ，Ｃｂ：色差
Ｒ，Ｇ，Ｂ：Ｒ値，Ｇ値，Ｂ値

ここで、例えば各成分のノイズレベルをＲＭＳ値、すなわちその成分の標準偏差σとすると、下記の式（２）に示す関係が成立する。

（σＹ）^２＝（０．２９９×σＲ）^２＋（０．５８７×σＧ）^２
＋（０．１１４×σＢ）^２
（σＣｒ）^２＝（０．５００×σＲ）^２＋（０．４１９×σＧ）^２ （２）
＋（０．０８１×σＢ）^２
（σＣｂ）^２＝（０．１６９×σＲ）^２＋（０．３３１×σＧ）^２
＋（０．５００×σＢ）^２
但し，σ：標準偏差

一方、画像を取得する装置においては、撮像素子の夫々のカラー画素で生じるノイズ量が大きく異なることは考えにくく、すなわち、Ｒ、Ｇ、Ｂ各色におけるノイズレベルをσＲ、σＧ、σＢとすると、下記の式（３）に示すように、各色のノイズ量がほぼ同じであると考えられる。

σＲ≒σＧ≒σＢ （３）
但し，σＲ，σＧ，σＢ：ノイズ量

式（２）と式（３）から、さらに下記の式（４）を推出することができる。

σＹ≒１．０２σＣｒ≒１．０７σＣｂ （４）
但し，σＹ：輝度ノイズレベル
σＣｒ，σＣｂ：色差ノイズレベル

すなわち、色差ノイズレベルσＣｒまたはσＣｂが分かれば、輝度ノイズレベルσＹを式（４）に従って推定することができる。

また、例えば、輝度色差空間として、下記の式（５）により定義されるＬＣ１Ｃ２空間を用いれば、上記推定と同じように、式（６）のような、輝度ノイズレベルと色差ノイズレベルとの関係を得ることができる。

Ｌ＝０．２９９×Ｒ＋０．５８７×Ｇ＋０．１１４×Ｂ
Ｃ１＝−０．２９９×Ｒ−０．５８７×Ｇ＋０．８８６×Ｂ （５）
Ｃ２＝０．７０１×Ｒ−０．５８７×Ｇ−０．１１４×Ｂ
但し，Ｌ：輝度
Ｃ１，Ｃ２：色差

σＬ≒σＣ１／１．６５≒σＣ２／１．３８ （６）
但し，σＬ：輝度ノイズレベル
σＣ１，σＣ２：色差ノイズレベル

また、色差ノイズレベルから輝度ノイズレベルを推定する上記の式（４）および式（６）は、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色の成分がゲインを受けることがなく、または同じゲインを受けることを前提とした式（３）に基づいたものであり、画像を取得する装置において、ホワイトバランス処理がなされたり、各色の画素の感度設定が異なったりするなどの場合において、Ｒ、Ｇ、Ｂが異なったゲインを受ける可能性があるため、色差ノイズレベルから輝度ノイズレベルを推定する際に、１つの色差ノイズレベルから輝度ノイズレベルを推定するよりも、式（７）、式（８）に示すように、２つの色差ノイズレベルの平均値を用いて輝度ノイズレベルを推定することが好ましい。

σＹ≒（１．０２×σＣｒ＋１．０７×σＣｂ）／２ （７）
但し，σＹ：輝度ノイズレベル
σＣｒ，σＣｂ：色差ノイズレベル


σＬ≒（σＣ１／１．６５＋σＣ２／１．３８）／２ （８）
但し，σＬ：輝度ノイズレベル
σＣ１，σＣ２：色差ノイズレベル

さらに、例えば画像を取得する装置のカラーフィルタの透過率比や、ホワイトバランス処理などの画像処理条件から画像のＲ、Ｇ、Ｂ各色の受けるゲインが式（９）に示すように分かれば、そのゲインに応じて、下記の式（１０）、式（１１）に示すように色差ノイズレベルから輝度ノイズレベルを推定することがさらに好ましい。

Ｒ：Ｇ：Ｂ＝ｇ_ｒ：１．０：ｇ_ｂ （９）
但し，ｇ_ｒ，ｇ_ｂ：ゲイン

ここで、輝度色差空間としてＹＣｒＣｂ空間、ＬＣ１Ｃ２空間と例としたが、Ｌ＊ａ＊ｂ空間などの輝度色差空間も同様に、色差ノイズレベルと輝度ノイズレベルとが所定の関係を有するため、他の輝度色差空間に対しても、色差ノイズレベルから輝度ノイズレベルを推定することができる。

また、画像におけるノイズは、高周波数帯域ほどＳ／Ｎ比が低くなり、逆に低周波数帯域ほどＳ／Ｎ比が高くなるように周波数帯域によって異なる影響を与えるものである。Ｓ／Ｎ比が高いと、画像の元の信号とノイズとの混在程度が高くなり、ノイズレベルの評価が難しくなるため、高周波数帯域においてノイズレベルを取得することが望ましいが、画像を取得する装置において、画像がＪＰＥＧ圧縮処理、シャープネス補正処理などの画像処理が施されて出力されることが殆どであるため、その最も高い周波数帯域においてノイズレベルを取得するための情報が失われていることが多く、この周波数帯域において取得されるノイズレベルが必ずしも適切ではない。そこで、画像からノイズレベルを取得する際に、最も高い周波数帯域以外の高周波数帯域においてノイズレベルを取得することが適切であると考えられるが、画像を取得する装置から出力される画像は、拡大縮小処理、すなわち変倍処理がなされる場合があり、変倍処理される画像では、ノイズレベルを求めるのに適した周波数帯域も変るので、本発明による第１の画像処理方法は、画像の変倍率に応じて、ノイズレベルを求める周波数帯域を決定し、前記画像に基づいて、該画像の前記周波数帯域の成分を表す帯域制限画像を作成し、該帯域制限画像から前記ノイズレベルを求めることを特徴としている。

本発明による第２の画像処理方法は、前記ノイズレベルに基づいて前記デジタル画像に対してノイズ抑制処理を行うようにしたものであり、この際、前記ノイズレベルに応じて前記ノイズ抑制処理の度合いを調整するようにして処理を行う。

すなわち、この本発明による第２の画像処理方法は、さらに詳しくは、
前記ノイズ抑制処理として、前記デジタル画像に基づいて、該デジタル画像の複数の周波数帯域ごとの成分を表す複数の帯域制限画像を作成する処理と、
出力値の絶対値を入力値の絶対値以下にする処理であって、かつ絶対値が所定の閾値以下である入力値に対しては、該入力値の絶対値が大きいほど出力値の絶対値が大きくなる一方、絶対値が前記所定の閾値より大きい入力値に対しては、出力値の絶対値が前記所定の閾値に対応する出力値の絶対値以下となる非線形変換処理を各前記帯域制限画像の夫々の画素値に対して施して複数の変換画像を得る処理と、
所定の減算係数を前記複数の変換画像の画素値に乗算する処理と、
前記デジタル画像の画素値から、前記減算係数を乗算された前記複数の変換画像の画素値を減算して処理済み画像の画素値を得る処理とからなる処理を行い、
その上で、前記所定の閾値および／または前記所定の閾値に対応する出力値として、前記ノイズレベルに応じて決められたものを用いることを特徴とする。

なお、この場合、前記ノイズレベルは、帯域制限画像が対応する周波数帯域毎に求めたものであってもよいし、各帯域制限画像に対して同じノイズレベルを適用するようにしてもよい。

本発明による第１の画像処理装置は、デジタル画像のノイズレベルを求めるノイズレベル取得手段を有する画像処理装置であって、
前記ノイズレベル取得手段が、前記デジタル画像の色差成分における色差ノイズレベルを算出する色差ノイズレベル算出手段を有し、該色差ノイズレベルを前記デジタル画像のノイズレベルとするように構成され、
その上でさらに、前記デジタル画像として所定の変倍率で変倍処理された画像を対象として、
該変倍率に応じて前記ノイズレベルを求める周波数帯域を決定する周波数帯域決定手段と、
前記デジタル画像に基づいて、該デジタル画像の前記周波数帯域の成分を表す帯域制限画像を作成する帯域制限画像作成手段とをさらに有し、
前記ノイズレベル取得手段が、該帯域制限画像を用いて前記ノイズレベルを求めるものであることを特徴とするものである。

また、前記ノイズレベル取得手段は、前記色差ノイズレベル算出手段により算出された前記色差ノイズレベルから、前記デジタル画像の輝度ノイズレベルを推定する輝度ノイズレベル推定手段をさらに有し、該輝度ノイズレベル推定手段により推定された前記輝度ノイズレベルを前記デジタル画像のノイズレベルとするものであることが好ましい。

本発明による第２の画像処理装置は、前記デジタル画像に対してノイズ抑制処理を行うノイズ抑制処理手段をさらに備えたものであって、このノイズ抑制処理手段が、前記ノイズレベルに応じて前記ノイズ抑制処理の度合いを調整するものとされる。

すなわち、この本発明による第２の画像処理装置において、さらに詳しくは、
前記ノイズ抑制処理手段が、前記デジタル画像に基づいて、該デジタル画像の複数の周波数帯域ごとの成分を表す複数の帯域制限画像を作成する帯域制限画像作成手段と、
出力値の絶対値を入力値の絶対値以下にする処理であって、かつ絶対値が所定の閾値以下である入力値に対しては、該入力値の絶対値が大きいほど出力値の絶対値が大きくなる一方、絶対値が前記所定の閾値より大きい入力値に対しては、出力値の絶対値が前記所定の閾値に対応する出力値の絶対値以下となる非線形変換処理を各前記帯域制限画像の夫々の画素値に対して施して複数の変換画像を得る非線形変換手段と、
所定の減算係数を前記複数の変換画像の画素値に乗算すると共に、前記デジタル画像の画素値から、前記減算係数を乗算された前記複数の変換画像の画素値を減算して処理済み画像の画素値を得る周波数抑制手段とを有してなるものとされ、
前記所定の閾値および／または前記所定の閾値に対応する出力値が前記ノイズレベルに応じて決められたものとされる。

本発明の画像処理方法を、コンピュータに実行させるプログラムとして提供してもよい。

本発明の画像処理方法および装置によれば、画像から色差ノイズレベルを取得して画像のノイズレベルとする。画像中の色差成分には、ノイズ成分が存在するが、エッジ成分が少ないため、画像の色差ノイズレベルによって画像全体のノイズレベルを適切に評価することができる。

また、画像の色差ノイズレベルから輝度ノイズレベルを推定することによって、画像の輝度成分におけるノイズレベルを知ることができ、これに基づいて、人間の視覚に大きく寄与する輝度成分のノイズ抑制処理を適切に行うことを可能とする。

また、本発明の画像処理方法および装置は、求められたノイズレベルを画像の画質評価に用いるのみならず、このノイズレベルに基づいて画像に対してノイズ抑制処理を行うようにしてもよく、その際、望ましいノイズ抑制処理としては、まず処理対象となる画像に基づいて作成されたこの画像の複数の異なる周波数帯域ごとの成分を表す複数の帯域制限画像に対して非線形変換処理を施して複数の変換画像を得る。この非線形変換処理は、出力値の絶対値を入力値の絶対値以下にする処理であって、かつ絶対値が所定の閾値以下の入力値に対しては、入力値の絶対値が大きいほど出力値の絶対値が大きくなる一方、絶対値が所定の閾値より大きい入力値に対しては、出力値の絶対値がこの所定の閾値に対応する出力値の絶対値以下となる処理である。この閾値および／または閾値に対応する出力値が、画像のノイズレベルに応じて決められたものであるため、この非線形変換処理により得られた変換画像は、当該変換画像が対応する周波数帯域におけるノイズ成分を適切に表すものである。そして、この複数の変換画像の画素値に所定の減算係数を乗算して、元の写真画像の画素値から減算して処理済み画像の画素値を得るようにし、画像から複数の周波数帯域におけるノイズ成分を効果的に除去することができる。

また、１つの周波数帯域におけるノイズ成分を抽出して抑制する従来の技術では、ノイズ抑制効果を上げるために、この１つの周波数帯域における非線形処理を強める必要があり、処理済み画像にはアーチファクトが発生し、画質低下という問題があった。それに対して、本発明において、ノイズ抑制処理を行う際に、複数の周波数帯域からノイズ成分を除去するようにすれば、個々の周波数帯域における非線形処理をそれほど強めなくても良いノイズ除去効果を得ることができるので、アーチファクトの発生を防ぎ、画質の良い処理済み画像を得ることができる。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。

図１は、本発明の実施形態となる画像処理装置の構成を示すブロック図である。なお、本発明の画像処理装置は、画像に対して、画像中のノイズを抑制するための補正処理を行うものであり、補助記憶装置に読み込まれた補正処理プログラムをコンピュータ（たとえばパーソナルコンピュータ等）上で実行することにより実現される。また、この補正処理プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体に記憶され、もしくはインターネット等のネットワークを介して配布され、コンピュータにインストールされることになる。

また、画像データは画像を表すものであるため、以下、特に画像と画像データの区別をせずに説明を行う。

図１に示すように、本実施形態の画像処理装置は、所定の拡縮率α（α＝１を含む）で拡大縮小処理された画像Ｄ０（Ｒ０，Ｇ０，Ｂ０）を入力する画像入力手段１と、画像Ｄ０に対してＹＣＣ変換を行って画像Ｓ０（Ｙ０，Ｃｂ０，Ｃｒ０）を得るＹＣＣ変換手段５と、画像Ｓ０から、互いに周波数応答特性が異なる複数のボケ画像Ｓ１、Ｓ２、・・・Ｓｎ（ｎ：３以上の整数）を輝度Ｙ、色差Ｃｂ、色差Ｃｒ毎に作成するボケ画像作成手段１０と、画像Ｓ０およびボケ画像Ｓ１、Ｓ２、・・・Ｓｎを用いて複数の帯域制限画像Ｔ１、Ｔ２、・・・Ｔｎを輝度色差成分毎に作成する帯域制限画像作成手段２０と、各帯域制限画像からノイズを解析するための、色差成分の帯域制限画像Ｔｐｂ，Ｔｐｒを決定し、決定された帯域制限画像Ｔｐｂ，Ｔｐｒを用いて画像Ｓ０におけるノイズレベルを解析するノイズ解析手段３０と、ノイズ解析手段３０により得られたノイズレベルに基づいて、画像Ｓ０に対してノイズ補正を行ってノイズ補正済み画像Ｓ´０（Ｙ’０，Ｃ’ｒ０，Ｃ’ｂ０）を得るノイズ補正手段４０とを有してなる。以下、本実施形態の各構成の詳細について説明する。

画像入力手段１は、画像Ｄ０（Ｒ０，Ｇ０，Ｂ０）を入力すると共に、画像Ｄ０の付属情報などから、画像Ｄ０に対して施された拡大縮小処理の拡縮率αも取得してノイズ解析手段３０に出力する。

ＹＣＣ変換手段５は、上述した式（１）に従って、画像データＤ０のＲ、Ｇ、Ｂ値を輝度値Ｙ、色差値Ｃｂ、Ｃｒに変換する。

Ｙ＝０．２９９×Ｒ＋０．５８７×Ｇ＋０．１１４×Ｂ
Ｃｒ＝０．５００×Ｒ−０．４１９×Ｇ−０．０８１×Ｂ （１）
Ｃｂ＝−０．１６９×Ｒ−０．３３１×Ｇ＋０．５００×Ｂ
但し，Ｙ：輝度
Ｃｒ，Ｃｂ：色差
Ｒ，Ｇ，Ｂ：Ｒ値，Ｇ値，Ｂ値

ボケ画像作成手段１０は、ＹＣＣ変換手段５により得られた画像Ｓ０を用いて画像Ｓ０の輝度色差成分毎に、複数のボケ画像を作成する。なお、ボケ画像作成手段１０は、各成分に対して同じ手法でボケ画像を作成するものであり、ここでは、輝度成分を例にして、ボケ画像作成手段１０の動作を説明する。図２は、ボケ画像作成手段１０の構成を示すブロック図である。図示のように、ボケ画像作成手段１０は、フィルタリング処理を行ってフィルタリング画像Ｂ１、Ｂ２、・・・Ｂｎを得るフィルタリング手段１２と、各フィルタリング画像に対して補間処理を行う補間手段１４と、フィルタリング手段１２および補間手段１４を制御する制御手段１６とを有してなるものである。フィルタリング手段１２は、ローパスフィルタを用いてフィルタリング処理を行うものであり、このローパスフィルタとしては、例えば図３に示すような５×１のグリッド状の１次元ガウス分布に略対応したフィルタＦを用いることができる。このフィルタＦは下記の式（１２）において、σ＝１としたものである。

フィルタリング手段１２は、このようなフィルタＦを用いて処理対象となる画像に対して画素のｘ方向およびｙ方向に対してフィルタリング処理を施すことにより処理対象の画像の全体のフィルタリング処理を行う。

図４は、ボケ画像作成手段１０の制御手段１６が、フィルタリング手段１２と補間手段１４に行わせる処理の詳細を示している。図示のように、フィルタリング手段１２は、まず、画像Ｓ０の輝度成分Ｙ０に対して、図３に示すフィルタＦを用いて１画素おきにフィルタリング処理を行う。このフィルタリング処理によってフィルタリング画像Ｂ１（Ｙ１）が得られる。フィルタリング画像Ｂ１のサイズは、画像Ｓ０のサイズの１／４（ｘ方向、ｙ方向に夫々１／２）となっている。次いで、フィルタリング手段１２は、フィルタリング画像Ｂ１（Ｙ１）に対しても１画素おきにフィルタＦによるフィルタリング処理を施し、フィルタリング画像Ｂ２（Ｙ２）を得る。フィルタリング手段１２は、このようなフィルタＦによるフィルタリング処理を繰り返し、ｎ個のフィルタリング画像Ｂｋ（ｋ＝１〜ｎ）を得る。フィルタリング画像Ｂｋのサイズは、画像Ｓ０のサイズの１／２^２Ｋとなっている。図５は、例としてｎ＝３としたときに、フィルタリング手段１２により得られた各フィルタリング画像Ｂｋの周波数特性を示している。図示のように、フィルタリング画像Ｂｋのレスポンスはｋが大きいほど高周波成分が除去されたものとなっている。

なお、本実施形態の画像処理装置において、フィルタリング手段１２は、図３に示すフィルタＦにより画像のｘ方向およびｙ方向に対してフィルタリング処理を施すようにしているが、図６に示すような５×５の２次元フィルタにより画像Ｓ０およびフィルタリング画像Ｂｋに対して一度にフィルタリング処理を施すようにしてもよい。

補間手段１４は、フィルタリング手段１２により得られた各フィルタリング画像Ｂｋに対して補間処理を行って、夫々のフィルタリング画像Ｂｋのサイズを画像Ｓ０と同じようにする。補間処理の方法は、Ｂスプラインによる方法など種々挙げられるが、本実施形態においては、フィルタリング手段１２は、ローパスフィルタとしてガウス信号に基づくフィルタＦを用いているため、補間手段１４は、補間処理の補間演算を行うための補間係数としてもガウス信号を用いるものであり、この補間係数は、下記の式（１３）において、σ＝２^Ｋ−１と近似したものである。

フィルタリング画像Ｂ１を補間する際に、ｋ＝１であるため、σ＝１となる。上記式（１３）においてσ＝１としたときの補間を行うためのフィルタは、図７に示すような５×１の１次元フィルタＦ１となる。補間手段１４は、まず、フィルタリング画像Ｂ１に対して１画素おきに値が０の画素を１ずつ補間することによりフィルタリング画像Ｂ１を画像Ｓ０と同じサイズに拡大し、次いで拡大された画像に対して図７に示すフィルタＦ１によりフィルタリング処理を施してボケ画像Ｓ１を得る。このボケ画像Ｓ１は、画像Ｓ０と同じ画素数、すなわち画像Ｓ０と同じサイズを有する。

ここで、図７に示すフィルタＦ１は５×１のフィルタであるが、フィルタＦ１を適用する前にフィルタリング画像Ｂ１に対して１画素おきに値が０である画素を補間しているので、補間手段１４による補間処理は、実質的には２×１のフィルタ（０．５，０．５）および３×１のフィルタ（０．１，０．８，０．１）の２種類のフィルタによるフィルタ処理と等価である。

補間手段１４は、フィルタリング画像Ｂ２に対して補間を行う際に、ｋ＝２であるため、σ＝２である。上記の式（１３）において、σ＝２に対応するフィルタは、図８に示す１１×１の１次元フィルタＦ２となる。補間手段１４は、まず、フィルタリング画像Ｂ２に対して１画素おきに値が０である画素を３つずつ補間することによりフィルタリング画像Ｂ２を画像Ｓ０と同じサイズに拡大し、次いで拡大された画像に対して図８に示すフィルタＦ２によりフィルタリング処理を施してボケ画像Ｓ２を得る。ボケ画像Ｓ２は、画像Ｓ０と同じ画素数、すなわち画像Ｓ０と同じサイズを有する。

同じように、図８に示すフィルタＦ２は１１×１のフィルタであるが、フィルタＦ２を適用する前にフィルタリング画像Ｂ２に対して１画素おきに値が０である画素を３つずつ補間しているので、補間手段１４による補間処理は、実質的には２×１のフィルタ（０．５，０．５）および３×１のフィルタ（０．３，０．６５，０．０５）、（０．３，０．７４，０．１３）、（０．０５，０．６５，０．３）の４種類のフィルタによるフィルタ処理と等価である。

補間手段１４は、このように各フィルタリング画像Ｂｋに対して夫々、１画素おきに値が０である画素を（２^Ｋ−１）個ずつ補間することにより、フィルタリング画像Ｂｋを画像Ｓ０と同じサイズに拡大し、そして値が０である画素が補間されたフィルタリング画像Ｂｋに対して、上記の式（１３）に基づいて作成された長さが（３×２^Ｋ−１）であるフィルタによるフィルタリング処理を施してボケ画像Ｓｋを得る。

図９は、例としてｎ＝３としたときに、ボケ画像作成手段１０により得られた各ボケ画像Ｓｋの周波数特性を示している。図示のように、ボケ画像Ｓｋは、ｋが大きいほど、画像Ｓ０の高周波成分が除去されたものとなっている。

帯域制限画像作成手段２０は、ボケ画像作成手段１０により得られた各ボケ画像Ｓ１，Ｓ２，・・・Ｓｎを用いて、下記の式（１４）に従って画像Ｓ０の複数の周波数帯域毎の成分を表す帯域制限画像Ｔ１，Ｔ２，・・・Ｔｎを作成する。

Ｔｍ＝Ｓ（ｍ−１）−Ｓｍ （１４）
但し，ｍ：１以上ｎ以下の整数

図１０は、例としてｎ＝３としたときに、帯域制限画像作成手段２０により得られた各帯域制限画像Ｔｍの周波数特性を示している。図示のように、帯域制限画像Ｔｍは、ｍが大きいほど、画像Ｓ０の低周波数領域における成分を表すものとなっている。

このようにして、ボケ画像作成手段１０と帯域制限画像作成手段２０は、画像Ｓ０から、輝度Ｙ、色差Ｃｒ、色差Ｃｂ毎の帯域制限画像Ｔ１，Ｔ２，・・・Ｔｎを作成する。

ノイズ解析手段３０は、画像Ｓ０におけるノイズレベルを求めるものである。なお、本実施形態において、ノイズ解析手段３０は、画像Ｓ０のノイズレベルとして、輝度ノイズレベルσＹ、色差ノイズレベルσＣｒ、σＣｂを夫々求める。図１１は、ノイズ解析手段３０の構成を示すブロック図である。

図１１に示すように、ノイズ解析手段３０は、画像入力手段１から得られた画像Ｄ０の拡縮率αに応じて、ノイズレベルを解析するための帯域制限画像（ここでは、色差成分の帯域制限画像）Ｔｐｂ，Ｔｐｒを決定する帯域決定手段３１と、決定された帯域制限画像を用いて、色差ノイズレベルσＣｒ，σＣｂを算出する色差ノイズレベル算出手段３５と、色差ノイズレベル算出手段３５により得られた色差ノイズレベルを用いて輝度ノイズレベルσＹを推定する輝度ノイズレベル推定手段３９とを備えてなる。

帯域決定手段３１は、できるだけ高周波数帯域、かつ拡縮率αが大きいほど選択する周波数領域の周波数帯域を低くするように、ノイズレベルを算出するための帯域制限画像を決定するものである。図１２は、本実施形態における帯域決定手段３１が帯域制限画像を決定する態様の例を示している。図示の例では、０．７５以下、０．７５〜１．２５、１．２５より大きい各拡縮率αに対して、帯域決定手段３１は、夫々Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３を選択するようにノイズレベルを算出するための帯域制限画像Ｔｐｂ，Ｔｐｒを決定する。なお、帯域決定手段３１は、帯域制限画像Ｔｐｂ，Ｔｐｒを色差ノイズレベル算出手段３５に出力すると共に、帯域制限画像Ｔｐｂ，Ｔｐｒに対応する周波数帯域の輝度成分の帯域制限画像ＴｐＹも色差ノイズレベル算出手段３５に出力する。

色差ノイズレベル算出手段３５は、帯域決定手段３１により決定された帯域制限画像ＴｐｂおよびＴｐｒを用いて、色差ノイズレベルσＣｂ、σＣｒを求める。図１３は、色差ノイズレベル算出手段３５の構成を示すブロック図である。図示のように、色差ノイズレベル算出手段３５は、輝度エッジらしい画素除去手段３２と、色差エッジらしい成分除去手段３４と、標準偏差算出手段３６とを備えてなる。輝度エッジらしい画素除去手段３２は、色差成分の帯域制限画像Ｔｐｂ、Ｔｐｒと共に出力されてきた輝度成分の帯域制限画像ＴｐＹの各画素の輝度値に基づいて、所定の閾値以上の輝度値を有する画素を輝度エッジらしい画素として、色差成分の帯域制限画像ＴｐｂおよびＴｐｒから、この輝度エッジらしい画素に対応する画素を除去する。

次いで、色差エッジらしい成分除去手段３４は、輝度エッジらしい画素が除去された後の帯域制限画像ＴｐｂおよびＴｐｒから色エッジらしい成分を除去する。なお、色差ノイズレベル算出手段３５の各手段は、ＴｐｂとＴｐｒに対して同じ動作をするので、以下帯域制限画像Ｔｐｂ、Ｔｐｒを特に区別せず、Ｔｐにして説明を行う。

色差エッジらしい成分除去手段３４は、輝度エッジらしい画素が除去された帯域制限画像Ｔｐに対して、色差の絶対値のヒストグラムを作成し、このヒストグラムにおいて所定の閾値より大きい頻度を有する色差値を、色差エッジらしい成分として除去する。

標準偏差算出手段３６は、色差の絶対値のヒストグラムにおいて、色差エッジらしい成分除去手段３４により色差エッジらしい成分を除去された後の色差値を用いて色差の標準偏差を算出して色差ノイズレベルσＣｒ、σＣｂを得る。なお、ここで、算出された色差の標準偏差に対して、色差エッジらしい成分除去手段３４に用いられた閾値に応じて補正を行って得た値を色差ノイズレベルとするようにしてもよく、こうすることによって色差エッジらしい成分として除去された色差値がノイズの色差値であるとしても妥当なノイズレベルを得ることができる。具体的には、ヒストグラムが完全な正規分布であると仮定すると、０％〜９０％の頻度を有する色差値を用いて算出した標準偏差は、全ての色差値を用いて算出した標準偏差の略０．７９倍となるので、例えば、９０％以上の頻度を有する色差値を色差エッジらしい成分として除去した場合、色差エッジらしい成分以外の色差値を用いて算出した標準偏差に対して、０．７９の逆数となる１．２７を乗算するように補正すればよい。同じように、閾値として８０％または７０％を用いた場合、標準偏差に対して夫々１．５１または１．７８を乗算するようにすればよい。

輝度ノイズレベル推定手段３９は、色差ノイズレベル算出手段３５により得られた色差ノイズレベルσＣｒ、σＣｂから輝度ノイズレベルを推定する。本実施形態において、輝度色差空間としてＹＣｒＣｂを用いるため、輝度ノイズレベル推定手段３９は、上述した式（７）に従って、色差ノイズレベルσＣｒ、σＣｂから輝度ノイズレベルσＹを推定する。

σＹ≒（１．０２×σＣｒ＋１．０７×σＣｂ）／２ （７）
但し，σＹ：輝度ノイズレベル
σＣｒ，σＣｂ：色差ノイズレベル

ノイズ解析手段３０は、このようにして得た輝度ノイズレベルσＹ、色差ノイズレベルσＣｒ、σＣｂをノイズ補正手段４０に出力する。

本実施形態の画像処理装置において、ノイズ補正手段４０は、画像Ｓ０の複数の周波数帯域においてノイズを抑制するようにしてノイズ補正を行うものであり、図１４に示すように、非線形変換手段４２と、補正実行手段４６とを備えてなる。なお、ノイズ補正手段４０は、輝度、色差の夫々に対して補正を行うものであるが、ここで、輝度に対するノイズ補正を例に説明を行う。

ノイズ補正手段４０の非線形変換手段４２は、帯域制限画像作成手段２０により得られた各帯域制限画像Ｔｍ（ｍ＝１〜ｎ）に対して非線形変換を行って夫々の帯域制限画像Ｔｍが対応する周波数帯域におけるノイズ成分Ｑ１，Ｑ２，・・・，Ｑｎを抽出するものである。この非線形変換は、出力値を入力値以下にする処理であって、かつ所定の閾値以下の入力値に対しては、該入力値が大きいほど出力値が大きくなる一方、前記所定の閾値より大きい入力値に対しては、出力値が前記所定の閾値に対応する出力値以下となる処理であって、本実施形態においては、図１５に示すような関数ｆにより行われるものである。なお、図中破線は、傾きがγ（０＜γ≦１）となる関数を示すものである。すなわち、本実施形態の非線形変換手段４２に用いられる非線形変換の関数ｆは、入力値の絶対値が第１の閾値Ｔｈ１より小さいときは傾きがγであり、入力値の絶対値が第１の閾値Ｔｈ１以上かつ第２の閾値Ｔｈ２以下であるときは傾きがγより小さくなり、入力値の絶対値が第２の閾値Ｔｈ２より大きいときは、出力値はその絶対値が入力値の絶対値より小さい一定の値Ｍ（以下上限値という）となる関数である。

ここで、上限値Ｍは、ノイズ抑制処理の強度を反映するものであり、ノイズ解析手段３０により求められたノイズレベルに応じて、ノイズレベルが大きければ大きくなるように設定される。本実施形態において、ノイズレベルがσであれば、ノイズの影響を最も大きく受ける帯域制限画像Ｔ１（すなわち最も高い周波数帯域に対応する帯域制限画像）に対して上限値Ｍを２σ〜３σの範囲内の所定の値、例えば２σに設定すると共に、他の帯域制限画像に対してはノイズ抑制処理の強度を弱くして、それらの上限値Ｍを帯域制限画像Ｔ１に対して設定された上限値Ｍの１／２、すなわちσに設定する。

また、図１５に示す関数ｆにおける傾きγは、各帯域制限画像のノイズ抑制比率を表するものであり、低周波数帯域側ほどＳ／Ｎ比が高くなるので、本実施形態においては、低周波数帯域の帯域制限画像ほど抑制比率を弱く、すなわちγを小さく設定する。

非線形変換手段４２は、各帯域制限画像の輝度値を入力値とし、図１５に示す非線形変換関数ｆを用いて各帯域制限画像に対して非線形変換を行って、出力値の輝度値により構成された、各帯域制限画像が対応する周波数帯域におけるノイズ成分Ｑｍ（ｍ＝１〜ｎ）を抽出する。

補正実行手段４６は、非線形変換手段４２により抽出された各ノイズ成分Ｑｍに対して減算係数βを乗算し、画像Ｓ０の輝度成分Ｙ０から、減算係数を乗算された輝度のノイズ成分Ｑｍを減算してノイズ補正済み画像Ｓ’０の輝度成分Ｙ‘０を得る。下記の式（１５）は、補正実行手段４６により行われる処理を示している。

ここで、減算係数βは、β（Ｙ０）であり、すなわち、画像Ｓ０の画素の輝度値Ｙ０に応じて決められたものであり、具体的には、輝度値Ｙ０が大きい画素ほど、この画素の画素値Ｙ’０を求める際に用いられる減算係数βの値が小さくなるものである。

ノイズ補正手段４０は、このようにして画像Ｓ０の輝度成分Ｙ０を補正してＹ’０を得る。また、色差成分Ｃｒ０、Ｃｂ０に対しても、夫々が対応する帯域制限画像および色差ノイズレベルσＣｒ、σＣｂを用いて輝度成分に対して行ったのと同じノイズ補正処理を施して、Ｃ’ｒ０、Ｃ’ｂ０を得る。こうして、Ｙ‘０、Ｃ’ｒ０、Ｃ’ｂ０により構成されるノイズ補正済み画像Ｓ‘０が得られる。

このように、本実施形態の画像処理装置によれば、画像のノイズレベルを求めるのに際し、画像中の色差成分には、ノイズ成分が存在するが、エッジ成分が少ないことに着目し、画像の色差ノイズレベルを求めると共に、この色差ノイズレベルから輝度ノイズを推定することによって画像全体の適切なノイズレベルを取得することができる。それによって、適切なノイズ抑制処理を図ることができる。

また、色差ノイズレベルを求める際に、画像に対して施された拡縮処理の拡縮率に応じて、色差ノイズレベルを求める周波数帯域を決定するようにしているので、より適切なノイズレベルを求めるができる。

また、ノイズ抑制処理する際に、複数の周波数帯域においてノイズの抑制を行うようにしているので、従来技術のようにノイズ抑制効果を高めるために只１つの周波数帯域においてノイズ成分の抑制を強めることに起因するアーチファクトの発生を防ぐことができ、処理画像の高画質化を図ることができる。

以上、本発明の望ましい実施形態について説明したが、本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない限り、様々な増減、変更を行うことができる。

例えば、本実施形態において、輝度、色差成分の全部に対してノイズ抑制処理を行うようにしているが、輝度成分が人間の視覚に最も大きく寄与することから、輝度成分のみに対してノイズ抑制処理を行うようにしてもよい。

また、ノイズ抑制処理の具体的な手法も、本実施形態の手法に限らず、従来の種々の方法を利用してもよい。

また、本実施形態において、画像の１つの周波数帯域の画像（帯域制限画像）からノイズレベルを求めるようにしているが、帯域制限画像の周波数帯域毎にノイズレベルを求めてその帯域制限画像のノイズ抑制処理に用いるようにしてもよい。

また、ボケ画像の作成方法、帯域制限画像の作成方法も、本実施形態に用いられた方法に限らず、従来の種々の方法を適用してもよい。

また、本実施形態において、画像に対してノイズレベルを求めてノイズ抑制処理を行うようにしているが、求められたノイズレベルを画像の画質評価に用いるようにしてもよい。その際、色差ノイズレベル、輝度ノイズレベルのどちらか１つのみを用いるようにしてもよいし、それら全部を用いるようにしてもよい。

また、画像において、傾向的に明るい部位ほどノイズレベルが低いことを配慮し、例えば、画像の各画素の輝度値に応じて画像を複数の、段階的な輝度値範囲を有する分割画像（各分割画像が、その段階に対応する輝度値範囲内の輝度値を有する画素により構成される）に分割し、各分割画像に対してノイズレベルを求めて画像の画質評価またはノイズ抑制処理に用いるようにしてもよい。

本発明の実施形態となる画像処理装置の構成を示すブロック図 図１に示す画像処理装置におけるボケ画像作成手段１０の構成を示すブロック図 図２に示すボケ画像作成手段１０におけるフィルタリング手段１２が用いる１次元フィルタＦの例を示す図 図２に示すボケ画像作成手段１０において行われる処理を示す図 図２に示すボケ画像作成手段１０におけるフィルタリング手段１２により作成されたフィルタリング画像Ｂｋの周波数特性を示す図 図２に示すボケ画像作成手段１０におけるフィルタリング手段１２が用いる２次元フィルタの例を示す図 図２に示すボケ画像作成手段１０における補間手段１４がフィルタリング画像Ｂ１の補間に用いるフィルタＦ１の例を示す図 図２に示すボケ画像作成手段１０における補間手段１４がフィルタリング画像Ｂ２の補間に用いるフィルタＦ２の例を示す図 図２に示すボケ画像作成手段１０により作成されたボケ画像Ｓｋの周波数特性を示す図 図１に示す本発明の実施形態の画像処理装置における帯域制限画像作成手段２０により作成された帯域制限画像Ｔｋの周波数特性を示す図 図１に示す本発明の実施形態の画像処理装置におけるノイズ解析手段３０の構成を示すブロック図 図１１に示すノイズ解析手段３０における帯域決定手段３１を説明するための図 図１１に示すノイズ解析手段３０における色差ノイズレベル算出手段３５の構成を示すブロック図 図１に示す本発明の実施形態の画像処理装置におけるノイズ補正手段４０の構成を示すブロック図 図１４に示すノイズ補正手段４０における非線形変換手段４２が用いる非線形変換関数ｆの例を示す図

符号の説明

１ 画像入力手段
５ ＹＣＣ変換手段
１０ ボケ画像作成手段
１２ フィルタリング手段
１４ 補間手段
１６ 制御手段
２０ 帯域制限画像作成手段
３０ ノイズ解析手段
３１ 帯域決定手段
３２ 輝度エッジらしい画素除去手段
３４ 色差エッジらしい成分除去手段
３５ 色差ノイズレベル算出手段
３６ 標準偏差算出手段
３９ 輝度ノイズレベル推定手段
４０ ノイズ補正手段
４２ 非線形変換手段
４６ 補正実行手段

Claims (9)

1. デジタル画像のノイズレベルを求める画像処理方法であって、
   前記デジタル画像の色差成分における色差ノイズレベルを前記ノイズレベルとして算出するようにした画像処理方法において、
   前記デジタル画像が所定の変倍率で変倍処理されたものであり、
   該変倍率に応じて前記ノイズレベルを求める周波数帯域を決定し、
   前記デジタル画像に基づいて、該デジタル画像の前記周波数帯域の成分を表す帯域制限画像を作成し、
   該帯域制限画像から前記ノイズレベルを求めることを特徴とする画像処理方法。
2. デジタル画像のノイズレベルを求める画像処理方法であって、
   前記デジタル画像の色差成分における色差ノイズレベルを前記ノイズレベルとして算出するようにした画像処理方法において、
   前記デジタル画像に対してノイズ抑制処理を行い、
   前記ノイズレベルに応じて前記ノイズ抑制処理の度合いを調整し、
   前記ノイズ抑制処理として、前記デジタル画像に基づいて、該デジタル画像の複数の周波数帯域ごとの成分を表す複数の帯域制限画像を作成する処理と、
   出力値の絶対値を入力値の絶対値以下にする処理であって、かつ絶対値が所定の閾値以下である入力値に対しては、該入力値の絶対値が大きいほど出力値の絶対値が大きくなる一方、絶対値が前記所定の閾値より大きい入力値に対しては、出力値の絶対値が前記所定の閾値に対応する出力値の絶対値以下となる非線形変換処理を各前記帯域制限画像の夫々の画素値に対して施して複数の変換画像を得る処理と、
   所定の減算係数を前記複数の変換画像の画素値に乗算する処理と、
   前記デジタル画像の画素値から、前記減算係数を乗算された前記複数の変換画像の画素値を減算して処理済み画像の画素値を得る処理とからなる処理を行い、
   前記所定の閾値および／または前記所定の閾値に対応する出力値として、前記ノイズレベルに応じて決められたものを用いることを特徴とする画像処理方法。
3. 前記色差ノイズレベルから、前記デジタル画像の輝度ノイズレベルを推定し、該輝度ノイズレベルを前記デジタル画像のノイズレベルとすることを特徴とする請求項１または２記載の画像処理方法。
4. デジタル画像のノイズレベルを求めるノイズレベル取得手段を有する画像処理装置であって、
   前記ノイズレベル取得手段が、前記デジタル画像の色差成分における色差ノイズレベルを算出する色差ノイズレベル算出手段を有し、
   該色差ノイズレベルを前記デジタル画像のノイズレベルとするように構成された画像処理装置において、
   前記デジタル画像が所定の変倍率で変倍処理されたものであり、
   該変倍率に応じて前記ノイズレベルを求める周波数帯域を決定する周波数帯域決定手段と、
   前記デジタル画像に基づいて、該デジタル画像の前記周波数帯域の成分を表す帯域制限画像を作成する帯域制限画像作成手段とをさらに有し、
   前記ノイズレベル取得手段が、該帯域制限画像を用いて前記ノイズレベルを求めるものであることを特徴とする画像処理装置。
5. デジタル画像のノイズレベルを求めるノイズレベル取得手段を有する画像処理装置であって、
   前記ノイズレベル取得手段が、前記デジタル画像の色差成分における色差ノイズレベルを算出する色差ノイズレベル算出手段を有し、
   該色差ノイズレベルを前記デジタル画像のノイズレベルとするように構成された画像処理装置において、
   前記デジタル画像に対してノイズ抑制処理を行うノイズ抑制処理手段をさらに備え、
   前記ノイズレベル取得手段が、前記ノイズレベルに応じて前記ノイズ抑制処理の度合いを調整するものとされ、
   前記ノイズ抑制処理手段が、前記デジタル画像に基づいて、該デジタル画像の複数の周波数帯域ごとの成分を表す複数の帯域制限画像を作成する帯域制限画像作成手段と、
   出力値の絶対値を入力値の絶対値以下にする処理であって、かつ絶対値が所定の閾値以下である入力値に対しては、該入力値の絶対値が大きいほど出力値の絶対値が大きくなる一方、絶対値が前記所定の閾値より大きい入力値に対しては、出力値の絶対値が前記所定の第２の閾値に対応する出力値の絶対値以下となる非線形変換処理を各前記帯域制限画像の夫々の画素値に対して施して複数の変換画像を得る非線形変換手段と、
   所定の減算係数を前記複数の変換画像の画素値に乗算すると共に、前記デジタル画像の画素値から、前記減算係数を乗算された前記複数の変換画像の画素値を減算して処理済み画像の画素値を得る周波数抑制手段とを有してなり、
   前記所定の閾値および／または前記所定の閾値に対応する出力値が前記ノイズレベルに応じて決められたものであることを特徴とする画像処理装置。
6. 前記ノイズレベル取得手段が、前記色差ノイズレベル算出手段により算出された前記色差ノイズレベルから、前記デジタル画像の輝度ノイズレベルを推定する輝度ノイズレベル推定手段をさらに有し、
   該輝度ノイズレベル推定手段により推定された前記輝度ノイズレベルを前記デジタル画像のノイズレベルとするものであることを特徴とする請求項４または５記載の画像処理装置。
7. デジタル画像のノイズレベルを求めるノイズレベル取得処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
   前記ノイズレベル取得処理が、前記デジタル画像の色差成分における色差ノイズレベルを前記デジタル画像のノイズレベルとして算出する処理であるプログラムにおいて、
   前記デジタル画像が所定の変倍率で変倍処理されたものであり、
   該変倍率に応じて前記ノイズレベルを求める周波数帯域を決定する処理と、
   前記デジタル画像に基づいて、該デジタル画像の前記周波数帯域の成分を表す帯域制限画像を作成する処理とをさらにコンピュータに実行させ、
   前記ノイズレベル処理が、該帯域制限画像から前記ノイズレベルを求める処理であることを特徴とするプログラム。
8. デジタル画像のノイズレベルを求めるノイズレベル取得処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
   前記ノイズレベル取得処理が、前記デジタル画像の色差成分における色差ノイズレベルを前記デジタル画像のノイズレベルとして算出する処理であるプログラムにおいて、
   前記デジタル画像に対するノイズ抑制処理をさらにコンピュータに実行させ、
   前記ノイズレベルに応じて前記ノイズ抑制処理の度合いを調整し、
   前記ノイズ抑制処理として、前記デジタル画像に基づいて、該デジタル画像の複数の周波数帯域ごとの成分を表す複数の帯域制限画像を作成する処理と、
   出力値の絶対値を入力値の絶対値以下にする処理であって、かつ絶対値が所定の閾値以下である入力値に対しては、該入力値の絶対値が大きいほど出力値の絶対値が大きくなる一方、絶対値が前記所定の閾値より大きい入力値に対しては、出力値の絶対値が前記第２の閾値に対応する出力値の絶対値以下となる非線形変換処理を各前記帯域制限画像の夫々の画素値に対して施して複数の変換画像を得る処理と、
   所定の減算係数を前記複数の変換画像の画素値に乗算する処理と、
   前記デジタル画像の画素値から、前記減算係数を乗算された前記複数の変換画像の画素値を減算して処理済み画像の画素値を得る処理とからなる処理を行い、
   前記所定の閾値および／または前記所定の閾値に対応する出力値として、前記ノイズレベルに応じて決められたものを用いることを特徴とするプログラム。
9. 前記ノイズレベル取得処理が、前記色差ノイズレベル処理により得られた前記色差ノイズレベルから、前記デジタル画像の輝度ノイズレベルを推定する輝度ノイズレベル推定処理をさらに有し、該輝度ノイズレベルを前記デジタル画像のノイズレベルとする処理であることを特徴とする請求項７または８記載のプログラム。

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