JPH04369780A

JPH04369780A - エッジ保存雑音低減方式

Info

Publication number: JPH04369780A
Application number: JP3143533A
Authority: JP
Inventors: Gissin Rami; ラミー　ギッスィン
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 1991-06-14
Filing date: 1991-06-14
Publication date: 1992-12-22
Anticipated expiration: 2016-03-07
Also published as: IL100589A; IL100589A0; JP3143627B2

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、デジタル画像を復原す
る画像雑音低減方式に係わり、さらに詳しくは、雑音に
よる劣化を伴った入力画像信号を平滑化して、原画像信
号を高速に且つ最適に推定する画像雑音低減方式に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】通常、アナログ画像信号あるいは走査子
（スキャナ）による画像走査信号をディジタル変換した
入力画像信号には雑音が含まれている。この画像に含ま
れる雑音を取り除くには、従来、画像の光輝面を徐々に
変えて平滑化し、かつ、それと同時に、エッジ、線、輪
郭等の、より急峻な輝度変化部を保存するようにして行
っている。雑音の在るオリジナル画像と比較して平滑化
された画像内の残留歪みは、画像信号推定処理における
エラーとして明確化される。

【０００３】例えば、工場内の工程管理等に使用される
ＴＶ用カメラ、宣伝等の商業的な情報収集用の携帯可能
なＴＶカメラ、一斉同報通信用の画像カメラ等を用いる
場合、しばしば影像に対する照明が低い状況に直面する
。そして、その場合、画像信号の信号／雑音比（Ｓ／Ｎ
比）が全体として低くなるため、結果として画質は低下
する。そのような場合の画像信号は、一般に電子雑音や
ＣＣＤ検出器の不均一さによる雑音が強調され、表示さ
れる映像内に明瞭な点となって観察される。この問題は
、スチール・ビデオカメラにも現れる。スチール・ビデ
オカメラでは、場面毎に一スナップショットがとられる
が、この場合、固定パターンとランダム雑音とが結合さ
れる結果、映像内に写し出される雑音がより明確に可視
的となって観察者を悩ませるという問題があった。

【０００４】また、店内監視、房内監視等に用いられる
テレビカメラで画像強化されたものでは、しばしば、光
源が低レベルであることに起因する高度の雑音を伴った
映像が観察されるという問題があった。

【０００５】また、画像雑音は、医学的画像システム、
例えば人体内部の状態を断層的に示す超音波造影装置や
、非常に低い照明条件で使用される特殊な電子光学的装
置である光子カウント画像システム等にも現れる。

【０００６】また、ＣＣＤスキャナ検出器による固定パ
ターンからの画像走査の場合では、得られる映像の画質
は、光源の条件や、走査されたデータ（紙またはフィル
ム上の画像や文章）に依存する。

【０００７】また、ＣＣＤスキャナ検出器の感応度の不
均一性によって起こされる雑音も存在する。そして、こ
れらの場合も雑音を低減することがしばしば必要とされ
る。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】このように、映像（表
示するために復原された画像）に混入する雑音を除去す
る画像復元の問題は、電気光学的走査造影、電子テレビ
、または図形表示等の広範囲にわたって適用される。

【０００９】ところで、この雑音は、ディジタル画像復
元処理スキームを用いて修正することが出来る。従来の
、ディジタル画像復元処理スキームは、通常、２種類に
分けることができる。すなわち、第１は、空間画像情報
のみを利用する空間平滑化演算子、第２は、ディジタル
化された画像の数列（ディジタル系列）を有限応答時間
によって順次積分する時間積分演算子である。これによ
って、有効な露光持続時間を拡大し、信号／雑音比を改
善する。

【００１０】空間平滑化演算子による画像処理結果は、
通常、実像すなわち原画像に比較して、エッジ、線、輪
郭等の画像内容に対して「ぼやけ」又は「にじみ」のよ
うな残留ひずみを高い頻度で発生し、観察者にとっては
不満の多い復原画像となる。しかしながら、ＴＶ映像の
場合、例えば、映像に「動き」があるあいだは、映像が
継続的に更新されるので、人間が持つ視覚矯正能力とも
相俟って、画像のぼやけは目立たなくなる。

【００１１】時間画像積分演算子による画像処理を、静
止画像に適用した場合、実像信号が一定であるのに対し
て雑音信号がランダムであることから、雑音除去が容易
であり、その復原画像の画質については十分な改善が行
われる。しかし、動く被写体に対しては、連続する映像
信号（映像フレーム）が積分されることによりビデオカ
メラの有効露出が拡張され、必然的な画像のにじみが引
き起こされる。したがって、動画の画像処理には適さな
いことが判明する。

【００１２】このように、いずれの方法にも一長一短が
あり、動画像、静止画像に係わりなく復原画像に対する
最適の雑音除去を行うことのできる方式がなかった。本
発明の第１の目的は、雑音による劣化を伴った入力画像
信号を平滑化して、原画像信号を高速に且つ最適に推定
する画像雑音低減方式を実現することである。

【００１３】そして第２の目的は、画像雑音低減方式に
おいて、画像の画素信号一つ一つについて、自動的に、
エッジ模型、線または輪郭模型、もしくは平滑面模型の
いずれか最も適切な信号模型を選択することによって、
空間平滑化を時間積分の雑音低減化の利点に結合させる
ことである。

【００１４】

【課題を解決するための手段および作用】この空間平滑
化方式は、カルマン（Ｋａｌｍａｎ）・フィルタ利得因
数を伴い、定常時系列の予測・濾波のための推定フィル
タとして例えばウィーナー（Ｗｉｅｎｅｒ）・フィルタ
を、また、エッジ保存平滑化のためのフィルタとして例
えば中央値フィルタを用いる。

【００１５】そして、反復する空間平滑化は、カスケー
ド構成の、同一形式の二次元演算装置を用いて処理を繰
り返すことにより達成される。このための空間平滑化演
算子は、二方向の巡回型二次元演算子であり、画像輝度
信号値の推定演算のための適度な映像ラインメモリを伴
ない、実時間（リアルタイム）処理に対応するために適
当するパイプライン構造をなす。

【００１６】この演算子は、画像内の加法性雑音に対し
て、局所画像統計上の簡単で的確な推定値である局所信
号／雑音比を提供する。この統計推定値は、現画素（現
在処理中の画素）がエッジ画素、線または輪郭画素、も
しくは平滑光輝面画素であるかによって、選択的に計算
され、これによって、適切なカルマン利得因数を選択す
る。信号／雑音比の完全な値域を推定するためのカルマ
ン利得因数は、巡回的に計算され一点に集約されること
により一定状態となって、ダイレクト・アクセス用メモ
リの索引テーブルに格納される。

【００１７】現画素前に平滑化された画素線（現画素が
存在する画素の横列（行）の直ぐ上の画素行）を用いる
巡回二次元計算の結合は、エッジ実像値と、線または輪
郭実像値とを混同して推定することのない入力値を、演
算子へ効率よく提供する。

【００１８】また、この空間平滑化方式は、現画素の輝
度値を推定するために、現画素前の平滑化された画像（
例えば、ビディオ画像の、現画素が存在するフレームま
たはフィールドの、直前のフレームまたはフィールドを
構成するディジタル系列）を用いて巡回三次元計算を行
ない、時間領域において関連する画素データを結合する
。

【００１９】このように、静止画像に対する積分法の利
点を、「にじみ」を引き起こしがちな動画像に対しても
単なる空間平滑化方式により最少の巡回演算を応用して
実現する。

【００２０】この発明の方式は、演算子の一部の制御変
数や、用意されるカルマン（Ｋａｌｍａｎ）・フィルタ
利得因数を変えることによって、画像の強化、符号化と
圧縮、挿項、電子ズーム（拡大）等、広範囲の画像再現
処理に直接、且つ容易に適用にできる。

【００２１】

【実施例】次に、先ず本発明の実施例の構成とその動作
を順次詳細に説明する。図１は、本発明のエッジ保存画
像雑音低減方式が実行される計算処理の函数配置と処理
手順を示す概念ブロック図である。

【００２２】同図において、ユニット１０では、先ず、
入力されるアナログ映像信号または画像走査信号がディ
ジタル化される。そして、また、入力信号の最適ディジ
タル化のための利得レベル制御を自動的に行う全て手段
が含まれる。

【００２３】ユニット１１は、完全な雑音低減計算処理
空間アルゴリズムからなり、第１番から第ｎ番まで同一
構成の演算子からなるパイプライン形式の並列配置がな
される。それ故に、データフロー処理能力と走査レート
を減ずることなく、反復計算を実行できる。

【００２４】各ユニット１１は、番号１２から１８の７
個の副ユニットから構成される。副ユニット１２は、後
述する広義の静止したマルコフ（Ｍａｒｋｏｖ）画像模
型、即ち、区分平滑に基礎の置かれた基本的一次元カル
マン推定量からなる。

【００２５】副ユニット１３は入力信号を、副ユニット
１４及び１５は計算処理の中間結果を、それぞれ格納す
るための、遅延装置附き中間ストレージ、即ち、遅延線
ＦＩＦＯ（Ｆｉｒｓｔ　Ｉｎ　Ｆｉｒｓｔ　Ｏｕｔ）で
ある。

【００２６】副ユニット１６は、現画素の適切な信号モ
ードを一組の論理規則、すなわち、エッジ信号、細線ま
たは輪郭信号、もしくは平滑濃度信号に対応して自動的
に選択する２方向機構を構成し、両スキャン方向のため
に平滑結果を計算する。

【００２７】副ユニット１７は、一定な状態の索引テー
ブル、即ち、期待される信号／雑音比・推定値の完全な
範囲と固定された（見做され且つプリセットされた）空
間相関値のために予め計算されたカルマンフィルタ利得
因数を有する。

【００２８】副ユニット１８は、現在の二方向平滑結果
を、前に走査され平滑化された画像ラインと結合させる
二次元平滑計算処理を構成する。ユニット１９は、雑音
低減方式に対して、画像雑音の変動推定値の形で入力さ
れるマニュアル又は自動的な雑音レベルからなる。そし
て、この値は、推定された信号変動に対する尺度因数と
して用いられ、また、副ユニット１７の、カルマン利得
因数索引テーブルの雑音計測に対する入力信号として用
いられる。

【００２９】図２に、カルマン利得因数Ｋ（ｉ）　と信
号／雑音比ｓｎｒとの関係を示す特性図を示す。また、
図３に、本発明の基本的な一次元推定計算メカニズムと
データの流れを示す。

【００３０】図３において、雑音混入の画像信号は、そ
れぞれの領域が関係する平均値、変動、及び相関係数に
よって第１番目の（広義の）マルコフ処理として模型化
されている隣り合う領域からなり、区分定常処理として
可能性を含んで模型化される。

【００３１】一般に、画像信号は、通常的に散在する相
関性のない加法性雑音によって劣化させられる。そして
、本構成の目的は、入力する雑音劣化画像信号を平滑化
によって最も望ましく原画像信号に推定することである
。

【００３２】一般的には、同時に、一方で、エッジ、線
、そして輪郭のような、本質的に高い振幅の信号内容を
保存しながら、他方で、変化する輝度（濃度）信号を逐
次平滑化するということである。そして、原画像信号に
比較される平滑化された画像内の残留ひずみは、推定誤
差として定義される。

【００３３】非ゼロ平均値を持った広義のマルコフ処理
の最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）巡回不偏推定値は、

【
００３４】

【数１】

【００３５】で与えられる。ここで、外１　　はＭＭＳ
Ｅ巡回推定値を表し、

【００３６】

【外１】

【００３７】ｓ（ｉ−１）　は前回のマルコフ処理出力
値を表し、ρＳは処理の相関係数を表し、μＳ　は処理
の平均値を表す。

【００３８】ガウス分布処理でもあるマルコフ模型処理
の有用は、カルマン巡回推定値理論が、確実に有効な解
式として直接最も都合のよい意味で且つ閉じられた形で
問題に適用することにある。よく知られた分離した（不
連続の）カルマン・フィルタ方程式に依って、画像画素
推定値は状態推定値として表される。システム模型は、
画像画素数列のマルコフ模型である　　ｓ（ｉ）　＝ρＳ　ｓ（ｉ−１）　＋ψ（ｉ−１）
　；ψ〜Ｎ（０，бＳ　２　（１−ρＳ　２　））によ
って与えられる。ここで、記号法　　Ｎ（μ，б２　）
は、非相関の通常に分布される（ガウスの）処理を表す
。雑音劣化画素の濃度計測は、ｘ（ｉ）　によって表さ
れ、本一次元分解における計測模型記号法は、ｘ（ｉ）
　＝ｓ（ｉ）　＋ｖ（ｉ）　；ｖ〜Ｎ（０，σＳ　２　
）で与えられる。

【００３９】推定処理のそれぞれの標本点ｉにおいて、
　　外２　　によって表される状態推定

【００４０】

【外２】

【００４１】値外挿式は、

【００４２】

【数２】

【００４３】によって与えられる。ここで、　　外３　
　は、前回の処理標本における状態推定値

【００４４】

【外３】

【００４５】更新を表す。標本点ｉにおける誤差共分散
外挿はＰ−（ｉ）で表され、Ｐ−　（ｉ）　＝ρＳ　２　Ｐ＋　（ｉ−１）　＋σＳ
　２　（１−ρＳ　２　）で与えられる。ここで、Ｐ＋
（ｉ−１）は前回の処理標本における誤差共分散更新を
表す。画素ｉにおける状態推定値更新は、

【００４６】

【数３】

【００４７】で与えられる。ここで、Ｋ（ｉ）　は画素
ｉのカルマン利得因数を表し、Ｋ（ｉ）　＝Ｐ−（ｉ）／（Ｐ−（ｉ）＋ρＳ　２）＝
（ρＳ　２　Ｐ＋　（ｉ−１）　＋σＳ　２　（１−ρ
Ｓ　２　））／（ρＳ　２　Ｐ＋　（ｉ−１）　＋σＳ
　２　（１−ρＳ　２　）＋ρｎ　２　）で与えられる
。また誤差共分散更新は、Ｐ＋　（ｉ）　＝［１−Ｋ（
ｉ）　］Ｐ−　（ｉ）　＝Ｋ（ｉ）　ρｎ　２　で与え
られる。

【００４８】上記記号論理式から、カルマン利得因数Ｋ
（ｉ）　は、Ｋ（ｉ−１）　に依って、　　Ｋ（ｉ）　
＝（ρＳ　２　Ｋ（ｉ−１）　σｎ　２　＋σＳ　２　
（１−ρＳ　２　））／（ρＳ　２　Ｋ（ｉ−１）　　
　　　　　　　　σｎ　２　＋σＳ　２　（１−ρＳ　
２　）＋ρｎ　２　）と巡回的に表現され得る。そして
、ｓｎｒ＝ρＳ　２　／ρｎ　２　により与えられる信号／雑音比を持って、Ｋ（ｉ）　の
ための次のような簡単な式が得られる。

【００４９】Ｋ（ｉ）　＝（ρＳ　２　Ｋ（ｉ−１）　＋ｓｎｒ（１
−ρＳ　２　））／（ρＳ　２　Ｋ（ｉ−１）　＋ｓｎ
ｒ（１−ρＳ　２　）＋１）推定処理において、与えら
れた点のＫ（ｉ）　を計算するために、区分（局所）平
均値、変動、及び相関推定値が計算されねばならない。これらの諸統計値が与えられることにより、カルマン利
得因数のための一定状態値が期待されるｓｎｒ及びρＳ
　の値の函数として巡回的に予め計算され得、そして、
索引テーブル内に格納される。巡回演算は、初期値Ｋ（
０）　を次式Ｋ（０）　＝ｓｎｒ／（ｓｎｒ＋１）に設定することによって初期化される。

【００５０】追加的な簡略化が、推定処理に導入される
。ρＳ　のための値は予め一つの定数に設定される。そ
して、入力信号の雑音変動ρＳ　２　はよく知られてお
り、それはｓｎｒを区分的に推定する。ｓｎｒは区分推
定において不確定性の程度に関係する。画素一つ一つ毎
のｓｎｒの自己発見的な概略の推定は、下記の差分式

【
００５１】

【数４】

【００５２】によって提起される。さらなる複合のｓｎ
ｒ推定は、現在の画素の位置の近傍に適合の窓を用いて
計算される。区分平均値μＳ　は隣り合った領域間を修
正するために期待される。区分領域平均値の反復計算を
避けるため、状態推定更新を次の　　外４　　式に修正
す

【００５３】

【外４】

【００５４】る。

【００５５】

【数５】

【００５６】この式のカルマン利得因数Ｋ（ｉ）　は、

【００５７】

【数６】

【００５８】によって与えられるｓｎｒを伴う。この修
正による簡略化によって、推定処理が領域平均値から流
動することを避ける。一次元カルマン推定フィルタ（図
１の副ユニット１２）は、本発明の方式の基本となる計
算構成であり、さらに詳しくは図３に示すとおりである
。

【００５９】上記、結果として一次元近似されたカルマ
ン推定手順に関して、二つの点が注目されるべきである
。第１には、適合のカルマン利得因数は、そのカルマン
利得因数が推定における不確定性の程度に対して比例し
ており、計測雑音に対して逆比例しているところの直観
に和合するという点である。これにより、計測雑音が推
定不確実性（低ｓｎｒ）に比較して大きいときは、現在
の推定における小さな変更がなされる。

【００６０】一方、状態推定における小さな計測雑音と
大きな不確実性（高ｓｎｒ）は、現標本計測が、考慮す
べき情報を含んでいることを提起する。即ち、推定に高
い程度の不確実性と、且つ同時に、小さな程度の計測雑
音が存在するとき、現在の測度は高い確実性があり、し
たがって、信号振幅の可能的変更に関する情報を含んで
いるとみられる。それ故に、実際と予示された計測との
間の相違は、現在の推定に対する強力な修正の根拠とし
て使用される。

【００６１】第２の点は、一次元計算方式の主たる欠点
に関係する。即ち、計算結果として画像に保存される雑
音信号の程度は、雑音の振幅と共に増大する。つまり強
度の雑音変調と変動は、変更されないままとなる。

【００６２】ところが、この問題は、本発明において、
二方向処理方式と結合することによって解決される。そ
こでは、カルマン利得因数が、エッジ信号、線または輪
郭信号、もしくは平滑濃度信号間の信号強化の区分選別
論理に対応する二方向推定を用いて選択される。

【００６３】図１に示すように、二方向平滑機構（副ユ
ニット１６）は、一次元平滑処理と一時記憶域の入力信
号と関係遅延線ＦＩＦＯ群における平滑結果とに基づい
て計算される。画像雑音に対するｓｎｒ推定値の高感度
性の故に、二方向平滑論理は、区分カルマン利得ｓｎｒ
（図４参照）のための、より確固とした測度を、画素位
置毎に推定するために、左から右平滑化推定量　　外５
　　（以下、⌒ｓ→　（ｉ）と

【００６４】

【外５】

【００６５】表記する）と、右から左平滑化推定量　　
外６　　（以下、⌒ｓ←　（ｉ）と表記する）

【００６
６】

【外６】

【００６７】の両一次元平滑結果を利用することで結合
される。完全な左から右平滑化推定量⌒ｓ→　（ｉ）の
一次元平滑結果が予め計算され、一個のＦＩＦＯ１３に
格納されたと仮定して、二方向平滑子が、始動する。そ
して、次式

【００６８】

【数７】

【００６９】

【数８】

【００７０】で与えられる二つの絶対差分ｓ１　（ｉ）
　及びｓ２（ｉ）　を比較することによって、各画素で
の右から左平滑化推定量⌒ｓ←　（ｉ）の平滑結果を計
算する。もし、ｓ１　（ｉ）　＞ｓ２　（ｉ）ならば、平滑濃度信号は識別され、そして、関係するｓ
ｎｒ測度はｓｎｒ＝ｓ２　２　／σｎ　２　で与えられる。そして、上記ｓｎｒ測度はカルマン利得
因数Ｋ（ｉ）　を選択し、選択されたカルマン利得因数
Ｋ（ｉ）　は、次式

【００７１】

【数９】

【００７２】に従って、右から左平滑化推定量⌒ｓ←　
（ｉ）を計算するために使用される。追加として、同じ
ｓｎｒ測度が、次式

【００７３】

【数１０】

【００７４】によって与えられる左から右平滑化推定量
⌒ｓ→　（ｉ）の値を正すために利用される。二者択一
的に、もしｓ１　（ｉ）　＜ｓ２　（ｉ）ならば、エッジ信号は仮説され、そして、右から左平滑
化推定量⌒ｓ←　（ｉ）は次のように計算される。すな
わち、式

【００７５】

【数１１】

【００７６】による。これと関係するｓｎｒ測度はｓｎ
ｒ＝ｓ１　２　／σｎ　２　で与えられる。いま、現画素のために平滑化された、右
から左平滑化推定量⌒ｓ←　（ｉ）を用いて、左から右
平滑化推定量⌒ｓ→　（ｉ）のためのｓｎｒ測度を、次
式に従って再推定する。

【００７７】

【数１２】

【００７８】そして、これに関係するｓｎｒ測度は

【０
０７９】

【数１３】

【００８０】である。このようにして、二方向平滑子に
より、各画素における、右から左推定量⌒ｓ←　（ｉ）
及び左から右推定量⌒ｓ→　（ｉ）の指向性平滑化推定
量が、カルマン利得因数のための最も可能性ある画素か
ら、その画素の推定値を利用して計算される。

【００８１】二方向平滑子の有する主たる不利な点は、
しばしば本質的な画像情報である画像細線や輪郭を平滑
化してしまうことである。この欠点を、現画素の推定に
おいて、前画像ライン平滑化画素を利用する二次元方式
を結合することによって補償する（図５参照）。現在処
理された画素　　外７　　に隣り合っている前のライン
の

【００８２】

【外７】

【００８３】中のそれぞれ二次元的に平滑化された画素
に対して、下記の差分式によって与えられる利得因数索
引値を用いて一次元カルマン平滑化演算子を適用する。

【００８４】

【数１４】

【００８５】この外延は平滑化された出力画像内の画像
細線を保存するために容易に示される。かくして、五つ
の中間平滑結果を得る。すなわち、二つの二方向性推定
値（⌒ｓ→　（ｉ），⌒ｓ←　（ｉ））、及び、前のラ
イン　　外８　　から得られる三つの一次元

【００８６】

【外８】

【００８７】推定値である。そして、これら五つの推定
値は等しい重みに平均され、結果として二次元平滑画素
推定値

【００８８】

【数１５】

【００８９】が得られる。上記二次元平滑方式は、図１
に示したと同様な計算機構を用いることにより容易に反
復され得る。即ち、最初の反復計算で平滑化された出力
信号が二番目の反復計算への入力として用いられ、これ
が順次繰り返されるものである。

【００９０】このパイプライン構造はシステム全体とし
てのデータの処理能力（スロープット・レート）に影響
しない。また、この構造は反復演算の差分合計が必要と
される様々な推定処理を実行ために都合のよい設計解式
である。

【００９１】必要とされる制御変数のみが、対応する反
復方式に従って変更され、入力信号の雑音平滑推定値と
なる。また、平滑と雑音の濃度信号に基づく平滑シミュ
レーションから予め算出される。

【００９２】また、各反復は指向的に別方向へ可変的に
行われる。たとえば、最初の反復は上から下へ、二番目
の反復は下から上へ、三番目は左から右へ、そして四番
目は右から左へと行う。このような反復を実行する場合
は、最初の反復の結果得られた画像は、２番目の反復で
走査される。この結果得られた画像は３番目の反復で走
査される。３番目の反復の結果の画像は４番目の反復で
走査される。このように、各反復は直前の反復の結果得
られた画像を用いる。それゆえ、それぞれの反復は、直
前の反復の完了後に行われる。

【００９３】指向的に行われる各反復は、原雑音包含画
像および各反復から得られた平滑化画像が、それぞれデ
ィジタル画像ＲＡＭに貯えられることを前提としている
。それ故、水平方向、垂直方向いずれの線順次走査も可
能であり、如何なるディジタル画像走査形状も取り得る
。

【００９４】上述の方式は、静止画像に対しては、一個
の画像ＲＡＭバッファが指向的反復のために用いられる
。一方、動画像に対しては、４個の画像ＲＡＭバッファ
を用いたパイプライン構造が必要とされる。いずれの場
合も、雑音を含んだ入力オリジナル画像と平滑化処理済
み出力画像との間には、結果として、４走査実行期間（
１走査は、１フレームまたは１フィールドの線順次走査
とする）の遅れを生ずるが、実用上は全く問題となる遅
れとはならない。

【００９５】上述の二次元的平滑方式はカラー画像に適
用することができる。そこでは、例えば、赤・緑・青（
ＲＧＢ）画像では、各色毎の画像に対して同じ計算方式
を用いて個別に平滑化される。その結果として、雑音低
減ＲＧＢカラー画像が得られる。

【００９６】上記二次元平滑方式は、同様なカルマン推
定の組み合わせを用いることによって、例えば動画像の
ディジタル系列の場合に適用して、前に平滑化された画
像（フレームまたはフィールド）から、現画素の近傍の
画素を結合する推定演算が可能となり、平滑化を時間領
域に拡張することができ、これによって時空間からなる
三次元の領域が推定可能となる（図６参照）。

【００９７】この、三次元方式は、定常数列における時
間軸の反復計算に極めて有効であり、また、画像の動き
が反復計算結果に影響して画質を低下させるような領域
推定にも有効である。

【００９８】

【発明の効果】このように、静止画像、動映像に拘わら
ず、同一構成の演算子により、容易に最適の画素推定量
を算出して出力できるので、混入する雑音を除去する画
像復元処理として電気光学的走査造影、電子テレビ、ま
たは図形表示等の広範囲にわたって適用可能である。

【００９９】即ち、工場内の工程管理等に使用されるＴ
Ｖ用カメラ、宣伝等の商業的な情報収集用の携帯可能な
ＴＶカメラ、一斉同報通信用の画像カメラ等から得られ
る画像再生に適用すれば、照明が低く画像信号の信号／
雑音比が低いようなときでも良い画質が得られるシステ
ムを構築できる。

【０１００】これは、店内監視、房内監視等に用いられ
るテレビカメラの画像再生に用いても同様に効果がある
。　　また、スチール・ビデオカメラ、超音波スキャナ
、ＣＣＤスキャナ等から得られる画像の再生に適用すれ
ば、雑音の除去された良質の画像が再現できる。　　ビ
デオ画像のような動画像の再生においても輪郭にニジミ
のない画像が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のエッジ保存画像雑音低減方式が実行さ
れる計算処理の函数配置と処理手順を示す概念ブロック
図である。

【図２】カルマン利得因数Ｋ（ｉ）　と信号／雑音比ｓ
ｎｒとの関係を示す特性図である。

【図３】本発明の基本的な一次元推定計算メカニズムと
データの流れを示す図である。

【図４】本発明の一次元推定が二方向に結合されたデー
タの流れ、論理、及び計算を示す図である。

【図５】本発明の二方向推定が二次元に結合されたデー
タの流れ、論理、及び計算を示す図である。

【図６】本発明の二次元推定が時空間に結合された三次
元推定のデータの流れ、論理、及び計算を示す図である
。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】　　入力される静止画像の画素信号に対し
て、一次元、二方向、及び二次元の推定演算を行って、
その演算結果を結合して出力することを特徴とするエッ
ジ保存雑音低減方式。
【請求項２】　　入力される動画像の画素信号に対して
、一次元、二方向、二次元、及び三次元の推定演算を行
って、その演算結果を結合して出力することを特徴とす
るエッジ保存雑音低減方式。
【請求項３】　　エッジ信号、細線信号と輪郭信号、及
び平滑面濃度信号の間の区分信号解釈に対応して、前記
推定演算のためにカルマン利得因数を区分的に推定し、
かつ画像内の各画素のエッジ保存推定量を演算してエッ
ジ、細線、平面等を自動的に決定することを特徴とする
請求項１または２記載のエッジ保存雑音低減方式。
【請求項４】　　前記推定演算は、カスケードされた同
一構成の演算子を用い、推定演算に参加する制御変数を
修正することによって、反復演算を行う推定演算子配置
を有することを特徴とする請求項１、２または３記載の
エッジ保存雑音低減方式。
【請求項５】　　前記一次元、二方向の推定演算は、走
査ライン上の画素列に対して、相対する一端から他方の
一端へと互いに逆方向へ走査してなされることを特徴と
する請求項１、２、３または４記載のエッジ保存雑音低
減方式。
【請求項６】　　前記一次元、二方向の推定演算は、当
該走査ライン上の当該推定画素に隣接する各画素の推定
量、及び直前に走査された走査ライン上にあって当該推
定画素に隣接する各画素の推定量を、当該画素の推定量
と結合してなされることを特徴とする請求項１、２、３
、４または５記載のエッジ保存雑音低減方式。
【請求項７】　　前記二次元の推定演算は、水平・線順
次走査または垂直・線順次走査により、前記一次元、二
方向の推定演算を行ってなされることを特徴とする請求
項１、２、３、４、５または６記載のエッジ保存雑音低
減方式。
【請求項８】　　前記二次元の推定演算における水平・
線順次走査または垂直・線順次走査は、上方から下方へ
及び下方から上方へ、または、左方から右方へ及び右方
から左方へと、それぞれ二方向になされることを特徴と
する請求項１、２、３、４、５、６または７記載のエッ
ジ保存雑音低減方式。
【請求項９】　　前記入力される画像の画素信号は、カ
ラー画像の三元色毎に個別に構成された画像の画素信号
であることを特徴とする請求項１、２、３、４、５、６
、７及び８記載のエッジ保存雑音低減方式。