JPH08186714A - 画像データのノイズ除去方法及びその装置 - Google Patents
画像データのノイズ除去方法及びその装置Info
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- JPH08186714A JPH08186714A JP6324799A JP32479994A JPH08186714A JP H08186714 A JPH08186714 A JP H08186714A JP 6324799 A JP6324799 A JP 6324799A JP 32479994 A JP32479994 A JP 32479994A JP H08186714 A JPH08186714 A JP H08186714A
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- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 画像データ信号の符号化により生じたノイズ
を有効に除去する。 【構成】 入力した画像情報の各画素をしきい値を用い
て２つのグレイレベルに分け（ブロック４）、そのグレ
イレベルにより画定した２値インデックスを所定サイズ
のウィンドゥを用いて検査し、ウィンドゥ内の領域が、
均質領域、異質領域、あるいはインパルスノイズ領域の
いずれに該当するのかを決定する（ブロック５）。そし
て、決定された領域に対応するフィルタを選択し、画像
データのフィルタ処理を行う（ブロック６）。
を有効に除去する。 【構成】 入力した画像情報の各画素をしきい値を用い
て２つのグレイレベルに分け（ブロック４）、そのグレ
イレベルにより画定した２値インデックスを所定サイズ
のウィンドゥを用いて検査し、ウィンドゥ内の領域が、
均質領域、異質領域、あるいはインパルスノイズ領域の
いずれに該当するのかを決定する（ブロック５）。そし
て、決定された領域に対応するフィルタを選択し、画像
データのフィルタ処理を行う（ブロック６）。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は画像データの処理技術に
関し、特に画像データの取得時及び符号化の際に生じた
ノイズを有効に除去する方法及びその装置に関する。
関し、特に画像データの取得時及び符号化の際に生じた
ノイズを有効に除去する方法及びその装置に関する。
【０００２】
【従来技術および課題】現在、画像データ符号化により
画像データの高圧縮化が行われており、その際、画像デ
ータの前処理及びポスト処理を施すことが重要なことで
あると考えられている。画像データの取得時及び符号化
の際に生じる種々のノイズを除去（フィルタリング）す
る技術として、従来より、例えばメディアン（Median)
フィルタ、ＭＴＭ（Modified trimmed mean)フィルタ、
ＦＭＨ（FIR-median hybrid)フィルタ、エッジ保存平滑
化（Edge preserving smoothing)フィルタ等が提案され
ている。メディアンフィルタは、エッジを保持しつつ、
画像からインパルス型のノイズを除去するように設計さ
れた非線形復元技術である。一般に、２次元メディアン
フィルタは、当該画素を取り囲む、３×３、または５×
５サイズの矩形マスクを用いる。
画像データの高圧縮化が行われており、その際、画像デ
ータの前処理及びポスト処理を施すことが重要なことで
あると考えられている。画像データの取得時及び符号化
の際に生じる種々のノイズを除去（フィルタリング）す
る技術として、従来より、例えばメディアン（Median)
フィルタ、ＭＴＭ（Modified trimmed mean)フィルタ、
ＦＭＨ（FIR-median hybrid)フィルタ、エッジ保存平滑
化（Edge preserving smoothing)フィルタ等が提案され
ている。メディアンフィルタは、エッジを保持しつつ、
画像からインパルス型のノイズを除去するように設計さ
れた非線形復元技術である。一般に、２次元メディアン
フィルタは、当該画素を取り囲む、３×３、または５×
５サイズの矩形マスクを用いる。
【０００３】ＭＴＭフィルタは、メディアンフィルタと
平均値フィルタとを組み合わせたもので、メディアンフ
ィルタの欠点を克服して雑音抑制効果の向上を狙いとし
ている。処理としては、先ず、メディアンを求め、それ
に近い値を持つ画素を対象に平均値フィルタを施し、そ
の結果を出力する。平均値フィルタの対象範囲を画像の
特性に依存して如何に設定するかが課題として残されて
いる。また、従来のメディアンフィルタと比較して、エ
ッジ部分でのボケが更に顕著になることが指摘されてい
る。ＦＭＨフィルタは、ＭＴＭフィルタと同様、メディ
アンフィルタと平均値フィルタとを組み合わせたもので
あるが、ＦＭＨフィルタは、さきに平均値フィルタを適
用している点が異なる。また、平均値フィルタ用のマス
クは、９０度または４５度に量子化された方向性を持っ
たものを用いている。ＭＴＭフィルタと比較して、エッ
ジ部分でのボケが抑制されており、かつ、計算量も大幅
に低減されている。
平均値フィルタとを組み合わせたもので、メディアンフ
ィルタの欠点を克服して雑音抑制効果の向上を狙いとし
ている。処理としては、先ず、メディアンを求め、それ
に近い値を持つ画素を対象に平均値フィルタを施し、そ
の結果を出力する。平均値フィルタの対象範囲を画像の
特性に依存して如何に設定するかが課題として残されて
いる。また、従来のメディアンフィルタと比較して、エ
ッジ部分でのボケが更に顕著になることが指摘されてい
る。ＦＭＨフィルタは、ＭＴＭフィルタと同様、メディ
アンフィルタと平均値フィルタとを組み合わせたもので
あるが、ＦＭＨフィルタは、さきに平均値フィルタを適
用している点が異なる。また、平均値フィルタ用のマス
クは、９０度または４５度に量子化された方向性を持っ
たものを用いている。ＭＴＭフィルタと比較して、エッ
ジ部分でのボケが抑制されており、かつ、計算量も大幅
に低減されている。
【０００４】エッジ保存平滑化フィルタは、選択的平滑
化フィルタの一種であり、領域の局所的な性質に依存し
てマスクを適応的に切り替えている。最初に、数種類の
多角形マスクを定義し、次に、各マスクに該当する領域
内での画素値の変化の度合いを計算する。そして、その
中で、画素値の変化の度合いが最小となるマスクを選
び、そのマスクに該当する領域内での画素値の平均値を
出力とする。エッジを保存しつつ、雑音抑制を達成して
いるが、細かいテキスチャが消失するという欠点が指摘
されている。
化フィルタの一種であり、領域の局所的な性質に依存し
てマスクを適応的に切り替えている。最初に、数種類の
多角形マスクを定義し、次に、各マスクに該当する領域
内での画素値の変化の度合いを計算する。そして、その
中で、画素値の変化の度合いが最小となるマスクを選
び、そのマスクに該当する領域内での画素値の平均値を
出力とする。エッジを保存しつつ、雑音抑制を達成して
いるが、細かいテキスチャが消失するという欠点が指摘
されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、これら
の上記従来技術は、エッジ（画像の輝度が急峻に変化す
る部分）やテキスチャのような画像の特徴を不鮮明にす
ることなく、かつノイズを除去するという２つの目的を
同時に達成するという点において、必ずしも満足のいく
ものではない。これは、従来技術の大部分が、いくつか
の所定のマスク、例えば水平、垂直又は多角形のマスク
毎に統計値を算出して、その値を比較して領域を最もよ
く表現している均質（homogeneous)な画素からなるマス
クを選択するものであるが、選択されたマスク上の画素
が必ずしも均質ではなく、異質（heterogeneous)な場合
があるからである。つまり、画像の特徴であるエッジや
テキスチャを表す異質な領域をフィルタ処理することに
よって、それらの画像の特徴を劣化させてしまうことが
ある。
の上記従来技術は、エッジ（画像の輝度が急峻に変化す
る部分）やテキスチャのような画像の特徴を不鮮明にす
ることなく、かつノイズを除去するという２つの目的を
同時に達成するという点において、必ずしも満足のいく
ものではない。これは、従来技術の大部分が、いくつか
の所定のマスク、例えば水平、垂直又は多角形のマスク
毎に統計値を算出して、その値を比較して領域を最もよ
く表現している均質（homogeneous)な画素からなるマス
クを選択するものであるが、選択されたマスク上の画素
が必ずしも均質ではなく、異質（heterogeneous)な場合
があるからである。つまり、画像の特徴であるエッジや
テキスチャを表す異質な領域をフィルタ処理することに
よって、それらの画像の特徴を劣化させてしまうことが
ある。
【０００６】本発明は、従来のように予め準備されたマ
スクについて統計的比較を行う替わりに、均質な画素か
ら成るマスクの形状を柔軟かつ適応的に決定することに
より、特徴の保持並びにノイズの除去という２つの目的
を達成することができるノイズ除去方法を提供する。本
発明の他の目的は、２値インデックスの概念を用いたフ
ィルタ処理技術であるＤＰＮＦ（Detail Preserving No
ise Filtering)を提供する。本発明の他の目的は、原画
像データの前処理に適用することができるノイズ除去方
法を提供する。本発明の他の目的は、ＭＰＥＧ復号画像
に適用されるノイズ除去方法を提供する。
スクについて統計的比較を行う替わりに、均質な画素か
ら成るマスクの形状を柔軟かつ適応的に決定することに
より、特徴の保持並びにノイズの除去という２つの目的
を達成することができるノイズ除去方法を提供する。本
発明の他の目的は、２値インデックスの概念を用いたフ
ィルタ処理技術であるＤＰＮＦ（Detail Preserving No
ise Filtering)を提供する。本発明の他の目的は、原画
像データの前処理に適用することができるノイズ除去方
法を提供する。本発明の他の目的は、ＭＰＥＧ復号画像
に適用されるノイズ除去方法を提供する。
【０００７】
【課題を解決するための手段及び作用】上記従来技術の
課題を解決するために、本発明に係る画像データのノイ
ズ除去方法は、２次元的に配置された画素を含む画像デ
ータを所定のしきい値を用いて２値化し、２値化された
画像データ内のフィルタ処理の対象となる画素の位置に
対応してＭ×Ｎサイズのウィンドゥを画定し、ウィンド
ゥに包含される各２値データに依存したノイズ除去フィ
ルタを選択するものである。好ましくは、まず、画像デ
ータをウィンドゥより大きいサイズのブロックに分割
し、各ブロック毎にしきい値を決定する。次に、入力画
像データ（原画像や復号画像を含む）の各画素値をしき
い値を用いて、２つのレベルに分け、２値インデックス
を生成する。そして、そのインデックスを検査して、均
質領域か異質領域かを判定し、それらの領域特性に依存
した最適なフィルタを選択する。
課題を解決するために、本発明に係る画像データのノイ
ズ除去方法は、２次元的に配置された画素を含む画像デ
ータを所定のしきい値を用いて２値化し、２値化された
画像データ内のフィルタ処理の対象となる画素の位置に
対応してＭ×Ｎサイズのウィンドゥを画定し、ウィンド
ゥに包含される各２値データに依存したノイズ除去フィ
ルタを選択するものである。好ましくは、まず、画像デ
ータをウィンドゥより大きいサイズのブロックに分割
し、各ブロック毎にしきい値を決定する。次に、入力画
像データ（原画像や復号画像を含む）の各画素値をしき
い値を用いて、２つのレベルに分け、２値インデックス
を生成する。そして、そのインデックスを検査して、均
質領域か異質領域かを判定し、それらの領域特性に依存
した最適なフィルタを選択する。
【０００８】本発明によれば、上述したように、２値イ
ンデックスという概念を導入し、エッジやテキスチャな
どの特徴が存在する部分と、そうでない部分に応じて、
適切にノイズ除去フィルタの選択を行うことができるの
で、画像の特徴を維持しつつノイズの除去するという目
的を同時に達成でき、また、このような処理に要する計
算も従来のものと比較して格段に低減することが可能と
なる。
ンデックスという概念を導入し、エッジやテキスチャな
どの特徴が存在する部分と、そうでない部分に応じて、
適切にノイズ除去フィルタの選択を行うことができるの
で、画像の特徴を維持しつつノイズの除去するという目
的を同時に達成でき、また、このような処理に要する計
算も従来のものと比較して格段に低減することが可能と
なる。
【０００９】
【実施例】本発明の実施例を図面に参照して説明する。
図１は、本実施例のＤＰＮＦに係るノイズ除去プロセス
を示すブロック図である。本実施例に係るノイズ除去プ
ロセス１は、２つのサブ・プロセス、即ち、インデック
ス生成部２と、選択的局所平滑化部３から構成される。
インデックス生成部２は、しきい値決定部４と２値イン
デックス部５を有し、選択的局所平滑化部３は、フィル
タ選択部６と適応型フィルタ処理部７を有する。インデ
ックス生成部２は、入力画像の各画素を、所定のしきい
値を用いて、より低いグレイレベルと、より高いグレイ
レベルとのいずれか一方に区分けを行い、選択的局所平
滑部３は、同一インデックスをもつ画素を対象に局所的
な平滑化を行う。
図１は、本実施例のＤＰＮＦに係るノイズ除去プロセス
を示すブロック図である。本実施例に係るノイズ除去プ
ロセス１は、２つのサブ・プロセス、即ち、インデック
ス生成部２と、選択的局所平滑化部３から構成される。
インデックス生成部２は、しきい値決定部４と２値イン
デックス部５を有し、選択的局所平滑化部３は、フィル
タ選択部６と適応型フィルタ処理部７を有する。インデ
ックス生成部２は、入力画像の各画素を、所定のしきい
値を用いて、より低いグレイレベルと、より高いグレイ
レベルとのいずれか一方に区分けを行い、選択的局所平
滑部３は、同一インデックスをもつ画素を対象に局所的
な平滑化を行う。
【００１０】ここで、インデックス生成の概念は、エッ
ジを含む領域を２つ又は３つの代表的な画素値で表わし
得るブロック符号化（block truncation coding)から派
生している。このインデックス生成は、ウィンドゥのサ
イズＭ×Ｎより大きい矩形ブロックを単位として実行し
なければならない。本実施例では、７０４×４０８画素
サイズの画像データを入力し、８×８の矩形ブロックを
基本に２値インデックスを求め、平滑化マスク、即ちフ
ィルタを、これよりも小さい３×３、または５×５のサ
イズとする。先ず、画像データがインデックス生成部２
に入力され、しきい値決定部４が画像データから８×８
ブロックを処理単位として取り出し、各ブロック毎にし
きい値を決定する。しきい値の決定方法は、８×８ブロ
ック内の画素のダイナミックレンジの中間値を用いて決
定する。中間値を使用することにより、エッジ廻りにモ
ヤモヤと発生する、いわゆるモスキート雑音を効果的に
減少させることができる。
ジを含む領域を２つ又は３つの代表的な画素値で表わし
得るブロック符号化（block truncation coding)から派
生している。このインデックス生成は、ウィンドゥのサ
イズＭ×Ｎより大きい矩形ブロックを単位として実行し
なければならない。本実施例では、７０４×４０８画素
サイズの画像データを入力し、８×８の矩形ブロックを
基本に２値インデックスを求め、平滑化マスク、即ちフ
ィルタを、これよりも小さい３×３、または５×５のサ
イズとする。先ず、画像データがインデックス生成部２
に入力され、しきい値決定部４が画像データから８×８
ブロックを処理単位として取り出し、各ブロック毎にし
きい値を決定する。しきい値の決定方法は、８×８ブロ
ック内の画素のダイナミックレンジの中間値を用いて決
定する。中間値を使用することにより、エッジ廻りにモ
ヤモヤと発生する、いわゆるモスキート雑音を効果的に
減少させることができる。
【００１１】２値インデックス部５は、こうして各ブロ
ック毎に得られたしきい値を、対応するブロック内の各
画素値と比較し、各画素に対応する２値インデックス、
即ち、より大きいグレイレベルと、より小さいグレイレ
ベルを表す２値データを生成する。しきい値τを用いて
テストする画素のグレイレベルをρとすると、２値イン
デックスφは以下の様に定義される。
ック毎に得られたしきい値を、対応するブロック内の各
画素値と比較し、各画素に対応する２値インデックス、
即ち、より大きいグレイレベルと、より小さいグレイレ
ベルを表す２値データを生成する。しきい値τを用いて
テストする画素のグレイレベルをρとすると、２値イン
デックスφは以下の様に定義される。
【数１】 （max はブロック内のグレイレベルの最大値、min はブ
ロック内のグレイレベルの最小値である）
ロック内のグレイレベルの最小値である）
【００１２】なお、本実施例では、しきい値の決定にダ
イナミックレンジの中間値を用いたが、ダイナミックレ
ンジの平均値やメディアン（中央値）を使用することも
可能である。次に、選択的局所平滑化部３のフィルタ選
択部６において、２値インデックスφを参照して、ノイ
ズを除去するための最適なフィルタが選択される。最適
なフィルタの選択は、具体的には、８×８ブロックの２
値インデックスに対して、（２Ｎ＋１）×（２Ｎ＋１）
のウィンドゥを画定し、このウィンドゥ内の２値インデ
ックスφを調べることにより行われる（各座標（ｉ，
ｊ）において、Ｎ＝１または２でありｉ，ｊ＝−Ｎ，…
Ｏ，…Ｎである）。φ（ｉ，ｊ）及びρ（ｉ，ｊ）は、
それぞれ２値インデックス及びグレイレベルであり、ｉ
＝ｊ＝０の位置、つまり、ウィンドゥの中心がフィルタ
処理の対象となる画素である。また、重み係数λ（ｉ，
ｊ）のフィルタΛを仮定する。適応型フィルタ処理部７
によって適応型フィルタ処理が比較的容易に実行され、
出力グレイレベルθを得ることができる。
イナミックレンジの中間値を用いたが、ダイナミックレ
ンジの平均値やメディアン（中央値）を使用することも
可能である。次に、選択的局所平滑化部３のフィルタ選
択部６において、２値インデックスφを参照して、ノイ
ズを除去するための最適なフィルタが選択される。最適
なフィルタの選択は、具体的には、８×８ブロックの２
値インデックスに対して、（２Ｎ＋１）×（２Ｎ＋１）
のウィンドゥを画定し、このウィンドゥ内の２値インデ
ックスφを調べることにより行われる（各座標（ｉ，
ｊ）において、Ｎ＝１または２でありｉ，ｊ＝−Ｎ，…
Ｏ，…Ｎである）。φ（ｉ，ｊ）及びρ（ｉ，ｊ）は、
それぞれ２値インデックス及びグレイレベルであり、ｉ
＝ｊ＝０の位置、つまり、ウィンドゥの中心がフィルタ
処理の対象となる画素である。また、重み係数λ（ｉ，
ｊ）のフィルタΛを仮定する。適応型フィルタ処理部７
によって適応型フィルタ処理が比較的容易に実行され、
出力グレイレベルθを得ることができる。
【数２】
【００１３】フィルタの選択は、各ウィンドゥ毎に実行
される。即ち、ウィンドゥ中に存在する各２値インデッ
クスφの値に応じて、均質、異質、及びインパルスノイ
ズの３つのタイプに分類される。図２に、８×８ブロッ
クの２値インデックスと、３×３のウィンドゥを仮定し
た場合のフィルタの選択の一例を示す。同図において、
８×８ブロック内のフィルタ処理の対象となる画素がウ
ィンドゥの中央に位置するように、３×３のウィンドゥ
を画定する。つまり、ウィンドゥの中央のインデックス
を持つ画素が出力画素に相当する。ウィンドゥＡは、そ
こに包含されるすべての２値インデックスφが「０」で
あり、つまり、エッジやテキスチャなどの特徴が含まれ
ていない均質領域であることを示す。ウィンドゥＢは、
「０」と「１」の２値インデックスφが混在する異質領
域であることを示し、ここには、エッジやテキスチャな
どの特徴が含まれる。また、ウィンドゥＣは、中心画素
がすべて反対のインデックス「０」を持つ画素で囲まれ
たインパルスノイズ領域であることを示す。
される。即ち、ウィンドゥ中に存在する各２値インデッ
クスφの値に応じて、均質、異質、及びインパルスノイ
ズの３つのタイプに分類される。図２に、８×８ブロッ
クの２値インデックスと、３×３のウィンドゥを仮定し
た場合のフィルタの選択の一例を示す。同図において、
８×８ブロック内のフィルタ処理の対象となる画素がウ
ィンドゥの中央に位置するように、３×３のウィンドゥ
を画定する。つまり、ウィンドゥの中央のインデックス
を持つ画素が出力画素に相当する。ウィンドゥＡは、そ
こに包含されるすべての２値インデックスφが「０」で
あり、つまり、エッジやテキスチャなどの特徴が含まれ
ていない均質領域であることを示す。ウィンドゥＢは、
「０」と「１」の２値インデックスφが混在する異質領
域であることを示し、ここには、エッジやテキスチャな
どの特徴が含まれる。また、ウィンドゥＣは、中心画素
がすべて反対のインデックス「０」を持つ画素で囲まれ
たインパルスノイズ領域であることを示す。
【００１４】同一インデックスから成る均質領域は、比
較的強い平滑化フィルタによりフィルタ処理が行われ、
ノイズが抑制される。フィルタは、図３のＡに示すよう
に、ウィンドゥに対応するサイズの係数を有し、各係数
の値は、３×３の画素数によって割った値「１／９」が
選択される。次に、２つのインデックスから成る異質領
域は、エッジやテキスチャなどの特徴が存在するため、
比較的弱い平滑化フィルタによりフィルタ処理され、こ
れらの特徴が保持される。フィルタは、図３のＢに示す
ように、中心画素と同じインデックスを有する画素のみ
をカウントして、該カウント値によって割った値「１／
６」が係数として選択され、中央の画素と異なるインデ
ックスを持つ画素に対する係数は「０」となる。
較的強い平滑化フィルタによりフィルタ処理が行われ、
ノイズが抑制される。フィルタは、図３のＡに示すよう
に、ウィンドゥに対応するサイズの係数を有し、各係数
の値は、３×３の画素数によって割った値「１／９」が
選択される。次に、２つのインデックスから成る異質領
域は、エッジやテキスチャなどの特徴が存在するため、
比較的弱い平滑化フィルタによりフィルタ処理され、こ
れらの特徴が保持される。フィルタは、図３のＢに示す
ように、中心画素と同じインデックスを有する画素のみ
をカウントして、該カウント値によって割った値「１／
６」が係数として選択され、中央の画素と異なるインデ
ックスを持つ画素に対する係数は「０」となる。
【００１５】また、全て反対のインデックスで囲まれた
画素はインパルスノイズとしてみなされ、その周囲の画
素によって補間される。ここでは、図３のＣに示すよう
に、中心画素と異なるインデックスを持つ画素の数は８
個なので値「１／８」がフィルタの係数として選択さ
れ、中心画素に対しては、「０」が選択される。このよ
うに、フィルタの重み係数は、ウィンドゥの領域特性
（エッジやテキスチャからの距離や、それらの特徴の存
否）に依存して選択される。なお、本実施例では、全て
のｉ及びｊに対しλ（ｉ，ｊ）＝１とし、インパルスを
含む領域は、インデックスをすべて反転させた後、式
（２）を適用する。
画素はインパルスノイズとしてみなされ、その周囲の画
素によって補間される。ここでは、図３のＣに示すよう
に、中心画素と異なるインデックスを持つ画素の数は８
個なので値「１／８」がフィルタの係数として選択さ
れ、中心画素に対しては、「０」が選択される。このよ
うに、フィルタの重み係数は、ウィンドゥの領域特性
（エッジやテキスチャからの距離や、それらの特徴の存
否）に依存して選択される。なお、本実施例では、全て
のｉ及びｊに対しλ（ｉ，ｊ）＝１とし、インパルスを
含む領域は、インデックスをすべて反転させた後、式
（２）を適用する。
【表１】
【００１６】表１に、従来技術及び本実施例の各フィル
タの出力画素当りの計算量を示す。本実施例に係るフィ
ルタ（ＤＰＮＦ）以外は５×５ウィンドゥを使用した。
この表からも明らかなように、ＤＰＮＦの計算量はかな
り低いレベルにあることが判る。
タの出力画素当りの計算量を示す。本実施例に係るフィ
ルタ（ＤＰＮＦ）以外は５×５ウィンドゥを使用した。
この表からも明らかなように、ＤＰＮＦの計算量はかな
り低いレベルにあることが判る。
【００１７】次に、本発明の第２の実施例を以下に説明
する。第２の実施例は、第１の実施例に示した２値イン
デックスの概念を用いたフィルタリング手法である、Ｄ
ＰＮＦをＭＰＥＧによって復号された画像へ適用するポ
スト処理の例を示す。ＭＰＥＧ標準のＤＰＮＦの最適化
において、次の２つのことを前提とする。第１に、画像
解像度は、ＳＩＦ（３５２×２４０画素）、ＣＣＩＲ
（７０１×４８０画素）か、もしくはそれらの２つの値
の間であるということ、第２に、ＤＣＴ係数や量子化ス
ケールのようなビットストリーム内の情報は利用できな
いということである。本実施例に係るフィルタは、デコ
ーダに取り付けられるので、後者の前提は重要なことで
ある。
する。第２の実施例は、第１の実施例に示した２値イン
デックスの概念を用いたフィルタリング手法である、Ｄ
ＰＮＦをＭＰＥＧによって復号された画像へ適用するポ
スト処理の例を示す。ＭＰＥＧ標準のＤＰＮＦの最適化
において、次の２つのことを前提とする。第１に、画像
解像度は、ＳＩＦ（３５２×２４０画素）、ＣＣＩＲ
（７０１×４８０画素）か、もしくはそれらの２つの値
の間であるということ、第２に、ＤＣＴ係数や量子化ス
ケールのようなビットストリーム内の情報は利用できな
いということである。本実施例に係るフィルタは、デコ
ーダに取り付けられるので、後者の前提は重要なことで
ある。
【００１８】そこで、本実施例では、ＭＰＥＧの特徴を
考慮し、ＭＰＥＧによって復号された画像へ適用するた
めにＤＰＮＦを種々変更し、画質と費用対効果を改良す
るに当り以下の点を考慮する。 ・フィルタ係数の適応化 ・インターレース走査画像への適用 ・ブロッキング・ノイズの抑制 ・低ビット速度への適用 ・ハードウェア化の際のコスト削減 まず、フィルタ係数の適応化について説明する。先の第
１の実施例と同様に、７０４×４８０サイズのＭＰＥＧ
復号画像を入力し、この画像から８×８ブロックサイズ
を取り出し、各ブロックについてのしきい値を決定し、
入力画像についての２値インデックスを求める。
考慮し、ＭＰＥＧによって復号された画像へ適用するた
めにＤＰＮＦを種々変更し、画質と費用対効果を改良す
るに当り以下の点を考慮する。 ・フィルタ係数の適応化 ・インターレース走査画像への適用 ・ブロッキング・ノイズの抑制 ・低ビット速度への適用 ・ハードウェア化の際のコスト削減 まず、フィルタ係数の適応化について説明する。先の第
１の実施例と同様に、７０４×４８０サイズのＭＰＥＧ
復号画像を入力し、この画像から８×８ブロックサイズ
を取り出し、各ブロックについてのしきい値を決定し、
入力画像についての２値インデックスを求める。
【００１９】ここで、第１の実施例では、フィルタを選
択する場合に、ウィンドゥ内の領域を均質領域、異質領
域、及びインパルスノイズ領域の３つの領域をそれぞれ
分類し、それらの領域特性に応じてフィルタ処理するよ
うにしたが、本実施例では、符号化・復号化の過程でイ
ンパルスタイプのノイズはほとんど発生しないと仮定す
るため、中心画素がすべての反対のインデックスを持つ
画素によって囲まれた領域を異質領域とみなす。従っ
て、フィルタ処理された出力は中心画素の元の値と等し
くなる。図４に、インデックス生成された８×８ブロッ
クの２値インデックスと、そこに画定される５×５ウィ
ンドゥを一例として示す。同図において、ウィンドゥＡ
は、インデックスがすべて「０」からなる均質領域であ
り、ウィンドゥＢは、インデックス「０」と「１」とか
らなる異質領域である。なお、ＳＩＦ及びＣＣＩＲの画
像に対しては共に５×５のウィンドゥを用いる。
択する場合に、ウィンドゥ内の領域を均質領域、異質領
域、及びインパルスノイズ領域の３つの領域をそれぞれ
分類し、それらの領域特性に応じてフィルタ処理するよ
うにしたが、本実施例では、符号化・復号化の過程でイ
ンパルスタイプのノイズはほとんど発生しないと仮定す
るため、中心画素がすべての反対のインデックスを持つ
画素によって囲まれた領域を異質領域とみなす。従っ
て、フィルタ処理された出力は中心画素の元の値と等し
くなる。図４に、インデックス生成された８×８ブロッ
クの２値インデックスと、そこに画定される５×５ウィ
ンドゥを一例として示す。同図において、ウィンドゥＡ
は、インデックスがすべて「０」からなる均質領域であ
り、ウィンドゥＢは、インデックス「０」と「１」とか
らなる異質領域である。なお、ＳＩＦ及びＣＣＩＲの画
像に対しては共に５×５のウィンドゥを用いる。
【００２０】本実施例においても、フィルタ係数を可変
にし、即ち、均質領域には強い平滑化を行い、異質領域
には弱い平滑化を行う。適応型フィルタリングを利用す
る方法では、異質領域における強い平滑化フィルタの使
用は、エッジなどの特徴の損失を生じ、他方、均質領域
における弱い平滑化フィルタの使用は、ノイズ抑制が不
十分となる。また、この適応化手法は、領域特性に応じ
てウィンドゥのサイズを可変にするアダプテイブ・ウイ
ンドニング（adeptive windowing) の概念を取り入れて
おり、そのマスクの大きさは各ウィンドゥ毎に異なる。
ゆっくり変化する領域では大きなマスクを用いることに
よりノイズ抑制が強調され、変化の大きい領域では比較
的小さなマスクを用いることにより特徴の保持が強調さ
れる。こうして、図５（ａ）（ｂ）に各々示すように、
均質領域については強度の大きい平滑化フィルタ、異質
領域については強度の小さい平滑化フィルタが適用され
る。ここで提案する手法では、前述のアダプティブ・ウ
インドニングに比較して、出力当りの画像の局所的な信
号変化の度合いを求めるための計算量を減少させること
ができる。
にし、即ち、均質領域には強い平滑化を行い、異質領域
には弱い平滑化を行う。適応型フィルタリングを利用す
る方法では、異質領域における強い平滑化フィルタの使
用は、エッジなどの特徴の損失を生じ、他方、均質領域
における弱い平滑化フィルタの使用は、ノイズ抑制が不
十分となる。また、この適応化手法は、領域特性に応じ
てウィンドゥのサイズを可変にするアダプテイブ・ウイ
ンドニング（adeptive windowing) の概念を取り入れて
おり、そのマスクの大きさは各ウィンドゥ毎に異なる。
ゆっくり変化する領域では大きなマスクを用いることに
よりノイズ抑制が強調され、変化の大きい領域では比較
的小さなマスクを用いることにより特徴の保持が強調さ
れる。こうして、図５（ａ）（ｂ）に各々示すように、
均質領域については強度の大きい平滑化フィルタ、異質
領域については強度の小さい平滑化フィルタが適用され
る。ここで提案する手法では、前述のアダプティブ・ウ
インドニングに比較して、出力当りの画像の局所的な信
号変化の度合いを求めるための計算量を減少させること
ができる。
【００２１】また、ビデオシーケンスはフレームベース
で表示されるが、その処理は、ノンインターレース走査
と同様にインターレース走査にも対応しているアプリケ
ーションが広がり、有利である。これを行うために、２
値インデックスは、インターレース走査画像では各フィ
ールド毎に、２つのしきい値を用いて求めなければなら
ない。つまり、奇数フィールドと偶数フィールドのそれ
ぞれについて、２値インデックスを生成しなければなら
ない。しかし、こうした変更は、ノン・インターレース
走査に劣化をもたらすものではなく、ひとたびインデッ
クスが得られれば、フィルタ処理は、元来の方法と同様
にフレームベースで行うことができる。それ故、ＤＰＮ
Ｆの手法は、ＭＰＥＧ−１の復号画像と同様のノン・イ
ンターレース走査画像にも適用することができる。
で表示されるが、その処理は、ノンインターレース走査
と同様にインターレース走査にも対応しているアプリケ
ーションが広がり、有利である。これを行うために、２
値インデックスは、インターレース走査画像では各フィ
ールド毎に、２つのしきい値を用いて求めなければなら
ない。つまり、奇数フィールドと偶数フィールドのそれ
ぞれについて、２値インデックスを生成しなければなら
ない。しかし、こうした変更は、ノン・インターレース
走査に劣化をもたらすものではなく、ひとたびインデッ
クスが得られれば、フィルタ処理は、元来の方法と同様
にフレームベースで行うことができる。それ故、ＤＰＮ
Ｆの手法は、ＭＰＥＧ−１の復号画像と同様のノン・イ
ンターレース走査画像にも適用することができる。
【００２２】次に、ＭＰＥＧ復号画像におけるブロック
ノイズの抑制方法について説明する。ＭＰＥＧ標準で
は、復号化される信号は、種々の要素技術、例えば、Ｄ
ＣＴ（離散コサイン変換）処理や動き補償などによって
特徴付けられており、それらの特徴を考慮してフィルタ
も最適化することで、ある程度の性能利得を期待するこ
とができる。ＭＰＥＧは、８×８ブロックＤＣＴに基づ
く符号化を使用しており、各ブロック毎に異なったビッ
ト量で符号化されるため、当然ブロック毎に多少画質が
違ってくる。従って、画像を８×８ブロックで区切った
格子（ブロック境界）上では、画質が不連続になること
もあり、これがブロックノイズとなって表れる。しかし
ながら、平滑化フィルタをブロック境界に沿って位置す
る各画素に適用すれば、エッジのような特徴が失われる
可能性がある。このため、ブロック境界の周囲の２値イ
ンデックスに基づき、フィルタを適用すべきか、否かに
ついて判断する。
ノイズの抑制方法について説明する。ＭＰＥＧ標準で
は、復号化される信号は、種々の要素技術、例えば、Ｄ
ＣＴ（離散コサイン変換）処理や動き補償などによって
特徴付けられており、それらの特徴を考慮してフィルタ
も最適化することで、ある程度の性能利得を期待するこ
とができる。ＭＰＥＧは、８×８ブロックＤＣＴに基づ
く符号化を使用しており、各ブロック毎に異なったビッ
ト量で符号化されるため、当然ブロック毎に多少画質が
違ってくる。従って、画像を８×８ブロックで区切った
格子（ブロック境界）上では、画質が不連続になること
もあり、これがブロックノイズとなって表れる。しかし
ながら、平滑化フィルタをブロック境界に沿って位置す
る各画素に適用すれば、エッジのような特徴が失われる
可能性がある。このため、ブロック境界の周囲の２値イ
ンデックスに基づき、フィルタを適用すべきか、否かに
ついて判断する。
【００２３】そこで、ブロック間の画質の連続性を示す
フラグ（連続性フラグという）を得るため２×３サイズ
のウィンドゥを用いる。このウィンドゥを用いて連続性
フラグを検査する場合には、ブロック境界が、上側、下
側、右側、左側に存在する４つのケースが考えられる。
図６は、上下にブロックの境界が存在する例を示すもの
であり、図中、Ｘはウィンドゥ、１０はブロックの境
界、１１はブロックの内側部分、１２はブロックの外側
部分、１３はブロック内側のフィルタの対象となる画素
を示す。γ（ｉ，ｊ）から成るΓによりウィンドゥを表
すと、以下のブロック境界をはさんで２値インデックス
が敢然に「０」と「１」に分かれる場合の条件式（３）
が満足されるときに、連続性フラグが立つ。そして、連
続性フラグが立っているときに、図７に示す４タップ・
フィルタＹが適用される。
フラグ（連続性フラグという）を得るため２×３サイズ
のウィンドゥを用いる。このウィンドゥを用いて連続性
フラグを検査する場合には、ブロック境界が、上側、下
側、右側、左側に存在する４つのケースが考えられる。
図６は、上下にブロックの境界が存在する例を示すもの
であり、図中、Ｘはウィンドゥ、１０はブロックの境
界、１１はブロックの内側部分、１２はブロックの外側
部分、１３はブロック内側のフィルタの対象となる画素
を示す。γ（ｉ，ｊ）から成るΓによりウィンドゥを表
すと、以下のブロック境界をはさんで２値インデックス
が敢然に「０」と「１」に分かれる場合の条件式（３）
が満足されるときに、連続性フラグが立つ。そして、連
続性フラグが立っているときに、図７に示す４タップ・
フィルタＹが適用される。
【数３】
【００２４】次に、低ビット速度の適用について説明す
る。本実施例では、“低ビット速度”という用語は、Ｃ
ＣＩＲ解像度において４．０Ｍｂｐｓまで、ＳＩＦ解像
度において１．１５Ｍｂｐｓまでの符号化ビット速度を
意味するものと仮定する。ノイズは、ビット速度が“低
ビット速度”の範囲に入ったときに、特徴に近接する領
域と同様に、特徴からかなり離れた、例えばブロック・
サイズ（＝８pels) を越えた領域においてしばしば顕著
になる。
る。本実施例では、“低ビット速度”という用語は、Ｃ
ＣＩＲ解像度において４．０Ｍｂｐｓまで、ＳＩＦ解像
度において１．１５Ｍｂｐｓまでの符号化ビット速度を
意味するものと仮定する。ノイズは、ビット速度が“低
ビット速度”の範囲に入ったときに、特徴に近接する領
域と同様に、特徴からかなり離れた、例えばブロック・
サイズ（＝８pels) を越えた領域においてしばしば顕著
になる。
【００２５】この種のノイズを抑制するために、多重ブ
ロックサイズ法を導入してしきい値を決定する。まず、
８×８ブロックのダイナミック・レンジを調べ、それ
が、予め決められた所定の値（最小ダイナミック・レン
ジと呼ぶ）以下であるならば、当初の８×８ブロックを
中心として１６×１６ブロックのダイナミックレンジを
調べ、それを基に、現ブロックについてのしきい値を計
算する。これまで、特徴に近接しているにもかかわらず
均質領域として処理されるためにボケが生じていた領域
が、この操作により異質領域と判断されることになり、
その結果、ボケなどの劣化を防止することが期待でき
る。実験結果からは、最小ダイナミック・レンジとして
６４が適切であると思われ、実際に、この値を後のシュ
ミレーションで使用している。なお、この操作はフィル
タ処理自体には影響を及ぼさない。更に、しきい値決定
のために必要とされる計算量は、サブサンプル操作、即
ち、８×８ブロックについては２：１の比で、また、１
６×１６ブロックについては４：１の比で水平方向にサ
ブサンプルすることで減少させることができる。
ロックサイズ法を導入してしきい値を決定する。まず、
８×８ブロックのダイナミック・レンジを調べ、それ
が、予め決められた所定の値（最小ダイナミック・レン
ジと呼ぶ）以下であるならば、当初の８×８ブロックを
中心として１６×１６ブロックのダイナミックレンジを
調べ、それを基に、現ブロックについてのしきい値を計
算する。これまで、特徴に近接しているにもかかわらず
均質領域として処理されるためにボケが生じていた領域
が、この操作により異質領域と判断されることになり、
その結果、ボケなどの劣化を防止することが期待でき
る。実験結果からは、最小ダイナミック・レンジとして
６４が適切であると思われ、実際に、この値を後のシュ
ミレーションで使用している。なお、この操作はフィル
タ処理自体には影響を及ぼさない。更に、しきい値決定
のために必要とされる計算量は、サブサンプル操作、即
ち、８×８ブロックについては２：１の比で、また、１
６×１６ブロックについては４：１の比で水平方向にサ
ブサンプルすることで減少させることができる。
【００２６】また、ハードウェア化の際のコスト削減た
めに、出力グレイレベルθを求める式（４）において他
の演算に比べて処理コストが高い除算演算を、式（５）
に示すようなシフト演算に置き換えることができる。こ
の変更は異質領域に対してのみ必要とされる。均質領域
には、通常のシフト演算が適用されている。
めに、出力グレイレベルθを求める式（４）において他
の演算に比べて処理コストが高い除算演算を、式（５）
に示すようなシフト演算に置き換えることができる。こ
の変更は異質領域に対してのみ必要とされる。均質領域
には、通常のシフト演算が適用されている。
【数４】 ここでブーリアン函数
【数５】
【表２】
【００２７】表２は上述の変更の全てを含むＤＰＮＦに
必要とされる計算量をまとめたものである。この表か
ら、ＤＰＮＦの計算量はかなり低いレベルにとどまって
いる。ＤＰＮＦはビット演算を多く含んでいるため、計
算量はかなり低く押さえられている。ただ、２値インデ
ックスのためのメモリが新たに必要である。少なくとも
６４（８×８）ビットが必要であり、また、５×５ウィ
ンドゥを使用してブロック境界まで処理するには、１４
４（１２×１２）ビット必要である。このように、本実
施例による方法が、計算量を低減しつつ、特徴の保持を
達成し、他方で、モスキート雑音やブロッキングノイズ
のような目につき易い欠陥を抑制することができる。他
の優れた特徴は、この方法がＭＰＥＧ−１及びＭＰＥＧ
−２の双方で共用し得ることであり、またＪＰＥＧにも
適用できることである。更に、ＴＩのＭＰＥＧ−２用リ
アルタイム・エンコーダのようなＭＰＥＧエンコーダの
ループ・フィルタとしても適用可能である。
必要とされる計算量をまとめたものである。この表か
ら、ＤＰＮＦの計算量はかなり低いレベルにとどまって
いる。ＤＰＮＦはビット演算を多く含んでいるため、計
算量はかなり低く押さえられている。ただ、２値インデ
ックスのためのメモリが新たに必要である。少なくとも
６４（８×８）ビットが必要であり、また、５×５ウィ
ンドゥを使用してブロック境界まで処理するには、１４
４（１２×１２）ビット必要である。このように、本実
施例による方法が、計算量を低減しつつ、特徴の保持を
達成し、他方で、モスキート雑音やブロッキングノイズ
のような目につき易い欠陥を抑制することができる。他
の優れた特徴は、この方法がＭＰＥＧ−１及びＭＰＥＧ
−２の双方で共用し得ることであり、またＪＰＥＧにも
適用できることである。更に、ＴＩのＭＰＥＧ−２用リ
アルタイム・エンコーダのようなＭＰＥＧエンコーダの
ループ・フィルタとしても適用可能である。
【００２８】なお、以上の実施例に関し説明したが本発
明はこれらに限定されるものではない。
明はこれらに限定されるものではない。
【００２９】
【発明の効果】本発明によれば、画像データから２値イ
ンデックスを生成し、エッジやテキスチャなどの特徴が
存在する部分と、そうでない部分を容易に識別し、これ
によって、フィルタの選択を行うようにしたので、画像
データの取得及び符号化により生じたノイズを有効に除
去する一方、画像に含まれる特徴を適切に保持すること
ができる。また、本発明により、ノイズ除去に要する処
理の高速化を図ることができる。
ンデックスを生成し、エッジやテキスチャなどの特徴が
存在する部分と、そうでない部分を容易に識別し、これ
によって、フィルタの選択を行うようにしたので、画像
データの取得及び符号化により生じたノイズを有効に除
去する一方、画像に含まれる特徴を適切に保持すること
ができる。また、本発明により、ノイズ除去に要する処
理の高速化を図ることができる。
【図１】本発明の第１の実施例に係るノイズ除去プロセ
スを説明するブロック図。
スを説明するブロック図。
【図２】フィルタ選択の一例を説明する図。
【図３】図２に示すウィンドゥに対応する適応型フィル
タを示す図。
タを示す図。
【図４】本発明の第２の実施例に係るフィルタ選択を説
明する図。
明する図。
【図５】均質領域及び異質領域のフィルタマスクを示す
図。
図。
【図６】決定ウィンドゥを示す図。
【図７】連続性フラッグがセットされる時に適用される
４タップ・フィルタを示す図。
４タップ・フィルタを示す図。
２ インデックス生成部 ３ 選択性局所平滑化部 ４ しきい値決定部 ５ ２値インデックス部 ６ フィルタ選択部 ７ 適応型フィルタリング部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ１１Ｂ 20/18 ５７４ Ｃ 8940−5Ｄ
Claims (8)
- 【請求項１】 ２次元的に配置された画素を含む画像デ
ータを所定のしきい値を用いて２値化し、 ２値化された画像データ内のフィルタ処理の対象となる
画素の位置に対応してＭ×Ｎサイズのウィンドゥを画定
し、 上記ウィンドゥに包含される各２値データに依存したノ
イズ除去フィルタを選択することを特徴とする画像デー
タのノイズ除去方法。 - 【請求項２】 請求項第１項において、上記画像データ
をＰ×Ｑサイズ（Ｐ，ＱはＭ，Ｎより大きい）のブロッ
クに分割し、各ブロック毎にしきい値を決定し、画像デ
ータの２値化を行うことを特徴とする画像データのノイ
ズ除去方法。 - 【請求項３】 請求項第１項において、上記しきい値
は、画像データにおける各画素のダイナミックレンジの
中間値によって決定されることを特徴とする画像データ
のノイズ除去方法。 - 【請求項４】 請求項第２項において、上記しきい値
は、各ブロックの各画素のダイナミックレンジにおける
中間値によって決定されることを特徴とする画像データ
のノイズ除去方法。 - 【請求項５】 請求項第１項または第２項において、ウ
ィンドゥ内の各２値データに応じて、ウィンドゥ内の領
域を、均質領域、異質領域、インパルスノイズ領域のい
ずれかであるか判別し、判別結果に応じて、Ｍ×Ｎのフ
ィルタ係数を有するフィルタが選択されることを特徴と
する画像データのノイズ除去方法。 - 【請求項６】 請求項第５項において、ウィンドゥ内の
領域が均質領域であるときには、比較的強い平滑化フィ
ルタが選択され、異質領域であるときには、比較的弱い
平滑化フィルタが選択されることを特徴とする画像デー
タのノイズ除去方法。 - 【請求項７】 請求項第１項または第２項において、上
記画像データは、圧縮符号化された動画像を復号化した
画像データであることを特徴とする画像データのノイズ
除去方法。 - 【請求項８】 ２次元的に配置された画素を含む画像デ
ータを受け取り、所定のしきい値を用いて、画像データ
の各画素に対応する２値データを生成する手段と、 フィルタ処理の対象となる画素から成る画素領域内の２
値データに応じて、当該画素に対応するフィルタを選択
する手段とを有することを特徴とするノイズ除去装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6324799A JPH08186714A (ja) | 1994-12-27 | 1994-12-27 | 画像データのノイズ除去方法及びその装置 |
| US08/579,660 US5818964A (en) | 1994-12-27 | 1995-12-27 | Method and apparatus for selecting an adaptive filter for image data |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6324799A JPH08186714A (ja) | 1994-12-27 | 1994-12-27 | 画像データのノイズ除去方法及びその装置 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2005253646A Division JP4065287B2 (ja) | 2005-09-01 | 2005-09-01 | 画像データのノイズ除去方法及びその装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08186714A true JPH08186714A (ja) | 1996-07-16 |
Family
ID=18169818
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6324799A Pending JPH08186714A (ja) | 1994-12-27 | 1994-12-27 | 画像データのノイズ除去方法及びその装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5818964A (ja) |
| JP (1) | JPH08186714A (ja) |
Cited By (3)
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| CN100407757C (zh) * | 1997-07-10 | 2008-07-30 | 三星电子株式会社 | 二进制图象的内插方法 |
| US8767829B2 (en) | 2001-07-11 | 2014-07-01 | Dolby Laboratories Licensing Corporation | Switch-select single frame reference |
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| KR100213089B1 (ko) * | 1997-01-29 | 1999-08-02 | 윤종용 | 루프필터링 방법 및 루프필터 |
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