專利名稱：降低圖像噪聲的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及對圖像實施降低噪聲處理的圖像處理裝置、對圖像實施降低噪聲處理的方法。
背景技術：
在使用由CCD等的光電轉換元件生成數字圖像的數字靜態(tài)照相機等，拍攝昏暗的被攝體或在昏暗的攝影條件或增加了ISO感光度的條件下進行拍攝的情況下等，眾所周知，由于CCD的特性，在所得到的圖像中容易出現噪聲。特別是在圖像還要求具有柔和灰度的肌膚表面、天空的部分上發(fā)生的噪聲非常顯著，因此，降低了圖像的品質。鑒于此，自以往提出了各種的降低噪聲處理技術的方案，并已發(fā)展為實用化，比如，通過使用使圖像的灰度柔和的移動平均濾波器來實現圖像的平滑化的處理技術正在被廣泛地運用。
專利文獻1特開平11-220632號但是，在大多數圖像中都包含輪廓(邊緣成分)，如果無視邊緣成分采用平均化濾波器，則會出現輪廓洇出、模糊的問題。為了解決上述的問題，雖然提出有避開輪廓實施平滑化處理等的方案，但卻存在著如下的問題，即，由于移動平均濾波器的特性，如果對輪廓以外的部分實施適宜的平滑化處理，則輪廓也會受到平滑化處理的影響，而使輪廓不受影響的平滑化處理則達不到充分的平滑化處理的效果。
另一方面，雖然中值濾波器可以不損傷邊緣成分來實施平滑化處理，但存在著運算處理非常花費時間，不易實現的問題。因此，人們期待有一種運算處理負荷輕、又不會造成圖像輪廓的洇出、模糊的降低圖像中的噪聲的平滑化處理。

發(fā)明內容
本發(fā)明就是為了滿足上述要求而產生的，目的在于不損傷圖像的輪廓、迅速地降低并除去圖像中的噪聲、實施自然、柔和的色彩再現。
為了解決上述的問題，本發(fā)明的第1形態(tài)提供一種對數字圖像實施降低噪聲處理的圖像處理裝置。本發(fā)明的第1形態(tài)的圖像處理裝置的特征在于，具有檢測所述圖像所包含的邊緣的邊緣檢測裝置；確定所述被檢測出的邊緣的形成方向的邊緣角度確定裝置；對于所述被檢測出的邊緣，應用在與所述被確定的邊緣的形成方向的同一方向上具有抽出區(qū)域的平滑化濾波器的平滑化裝置。
根據本發(fā)明第1形態(tài)的圖像處理裝置，由于對被檢測出的邊緣適用在和邊緣的形成方向為同一方向上具有抽出區(qū)域的平滑化濾波器，并實施平滑化處理，因而就可以不損傷圖像的輪廓、迅速地降低及除去圖像中的噪聲(平滑化處理)、進行自然、柔和的色彩再現。
在本發(fā)明第1形態(tài)的圖像處理裝置中，所述平滑化濾波器也可以在對于所述邊緣的形成方向為平行方向上比對于所述邊緣的形成方向為垂直方向上具有更寬的抽出區(qū)域。通過采用具有該抽出區(qū)域(參照區(qū)域)的平滑化濾波器，就可以不損傷圖像邊緣、并縮短平滑化運算所需時間來實施平滑化處理。
在本發(fā)明的第1形態(tài)的圖像處理裝置中，所述平滑化濾波器也可以為中值濾波器。在該情況下，與上述平滑化濾波器的方向特性相結合，就可以維持邊緣形成像素來實施平滑化處理。
本發(fā)明的第2形態(tài)提供對由多個像素所構成的圖像實施降低噪聲處理的圖像處理裝置。本發(fā)明的第2形態(tài)圖像處理裝置的特征在于，具有對成為平滑化處理的對象的注目像素求出邊緣量的邊緣量計算裝置；根據所述計算出的邊緣量，確定成為包含所述注目像素的邊緣形成像素的排列角度的邊緣角度的邊緣角度確定裝置；對應邊緣角度，儲存多個具有將規(guī)定的方向的像素作為參照像素抽出的方向特性的濾波器的存儲裝置；從所述存儲裝置中選擇具有適合所述被確定的邊緣角度的方向特性的濾波器的濾波器選擇裝置；和采用所述被選擇的濾波器對所述注目像素實施平滑化處理的平滑化裝置。
根據本發(fā)明第2形態(tài)的圖像處理裝置，由于采用具有作為參照像素抽出適合所確定的邊緣角度的規(guī)定的方向的像素的方向特性的濾波器來對注目像素實施平滑化處理，因而就可以不損傷圖像的輪廓、迅速地降低、除去圖像中的噪聲、進行自然、柔和的色彩再現。
本發(fā)明第2形態(tài)的圖像處理裝置的特征在于，具有對成為平滑化處理的對象的注目像素求出邊緣量的邊緣量計算裝置；根據所述計算出的邊緣量，計算所述注目像素的斜度的斜度計算裝置；將具有把在圖像中的與成為邊緣形成像素的排列角度的邊緣角度同一角度方向的像素作為參照像素抽出的方向特性的濾波器與所述斜度建立對應關聯，參照多個所述邊緣角度進行儲存的存儲裝置；根據所述計算出的斜度，從所述存儲裝置中選擇適合所述圖像中的邊緣角度的濾波器的濾波器選擇裝置；和采用所述被選擇的濾波器對所述注目像素實施平滑化處理的平滑化裝置。
根據本發(fā)明第2形態(tài)的圖像處理裝置，將注目像素的斜度作為參照信息來使用，選擇具有將為圖像中的邊緣形成像素的排列角度的邊緣角度和同一角度方向的像素作為參照像素抽出的方向特性的濾波器，由于采用該濾波器來實施對注目像素的平滑化處理，因而就可以不損傷圖像的輪廓、迅速地降低、除去圖像中的噪聲、進行自然、柔和的色彩再現。
在本發(fā)明第2形態(tài)的圖像處理裝置中，所述濾波器也可以為在對規(guī)定的方向為平行方向上比垂直方向上具有更寬的抽出區(qū)域的濾波器。通過采用具有該抽出區(qū)域(參照區(qū)域)的平滑化濾波器，就可以不損傷圖像邊緣、并縮短平滑化運算所需時間來實施平滑化處理。
在本發(fā)明第2形態(tài)的圖像處理裝置中，所述濾波器也可以為中值濾波器。在該情況下，與上述平滑化濾波器的方向特性及采用中央值的中值濾波器的特性相結合，就可以維持邊緣形成像素來實施平滑化處理。
本發(fā)明第2形態(tài)的圖像處理裝置還可以具有在所述計算出的邊緣量比規(guī)定的邊緣量小的情況下、求出所述注目像素的分散值的分散值計算裝置、和隨著所述計算出的分散值變大、采用抽出區(qū)域小的移動平均濾波器來對所述注目像素實施平滑化處理的第2平滑化裝置。在該情況，由于對應圖像的柔和程度采用值變化的分散值來變更濾波器尺寸，即使對于沒有明確是否為邊緣(形成像素)的注目像素，也可以不損傷邊緣特性來實施降低噪聲處理(平滑化處理)。
本發(fā)明第2形態(tài)的圖像處理裝置還可以具有將所述圖像的像素值分離為色差成分和亮度成分的分離裝置，所述邊緣量計算裝置也可以對所述色差成分、亮度成分分別計算出邊緣量，將在計算出的邊緣量中最大的邊緣量作為所述注目像素的邊緣量，所述分散值計算裝置也可以對所述色差成分、亮度成分分別計算出分散值，將在計算出的分散值中最大的分散值作為所述注目像素的分散值，所述平滑化裝置及所述第2平滑化裝置也可以分別只對所述注目像素的色差成分實施平滑化處理。在該情況下，就可以在防止伴隨亮度成分變化的模糊的同時，恰當地除去、降低色彩噪聲。
本發(fā)明的第3形態(tài)提供對數字圖像實施降低噪聲處理的方法。本發(fā)明第3形態(tài)的方法的特征在于，檢測所述圖像所包含的邊緣，確定成為所述被檢測出的邊緣所形成的方向的形成方向，對所述被檢測出的邊緣，應用在與所述確定的邊緣的形成方向同一方向上具有抽出區(qū)域的平滑化濾波器。
本發(fā)明的第3形態(tài)的方法，在起到和本發(fā)明的第1形態(tài)的圖像處理裝置同樣的作用效果的同時，可以和本發(fā)明第1形態(tài)的圖像處理裝置同樣通過各種形態(tài)來實現。
本發(fā)明的第4形態(tài)提供對由多個像素所構成的圖像實施降低噪聲處理的方法。本發(fā)明第4形態(tài)的降低噪聲處理方法的特征在于對成為平滑化處理的對象的注目像素求出邊緣量，根據所述求出的邊緣量，確定包含所述注目像素的邊緣形成像素的排列角度的邊緣角度，取得具有將規(guī)定的方向的像素作為參照像素抽出的方向特性、并具有適合所述被確定的邊緣角度的方向特性的濾波器，采用所述取得的濾波器對所述注目像素實施平滑化處理。
另外，本發(fā)明第4形態(tài)的降低噪聲處理方法，也可以對成為平滑化處理的對象的注目像素求出邊緣量，根據所述被計算出的邊緣量，計算出所述注目像素的斜度，根據預先建立了相關關聯的所述斜度與所述邊緣角度的關系，采用所述計算出的斜度，取得具有將與成為圖像中的邊緣形成像素的排列角度的邊緣角度同一角度方向的像素作為參照像素抽出的方向特性、且適合所述圖像中的邊緣角度的濾波器，采用所述取得的濾波器對所述注目像素實施平滑化處理。
本發(fā)明第4形態(tài)的降低噪聲處理方法，在起到和本發(fā)明第2形態(tài)的圖像處理裝置同樣的作用效果的同時，可以和與本發(fā)明的第2形態(tài)圖像處理裝置同樣通過種種形態(tài)來實現。
本發(fā)明的第5形態(tài)提供對數字圖像實施降低噪聲處理的程序。本發(fā)明第5形態(tài)的程序的特征在于，通過計算機來實施檢測所述圖像所包含的邊緣的功能；確定所述檢測出的邊緣所形成的方向的形成方向的功能；對所述檢測出的邊緣，應用在與所述確定的邊緣的形成方向的同一方向上具有抽出區(qū)域的平滑化濾波器的功能。
本發(fā)明第5形態(tài)的程序，在起到和本發(fā)明第1形態(tài)的圖像處理裝置同樣的作用效果的同時，可以和本發(fā)明第1形態(tài)的圖像處理裝置同樣通過各種形態(tài)來實現。
本發(fā)明的第6形態(tài)提供對由多個像素所構成的圖像實施降低噪聲處理的程序。本發(fā)明第6形態(tài)的降低噪聲處理程序的特征在于，通過計算機來實施對成為平滑化處理的對象的注目像素求出邊緣量的功能；根據所述求出的邊緣量，確定包含所述注目像素的邊緣形成像素的排列角度的邊緣角度的功能；取得具有將規(guī)定的方向的像素作為參照像素抽出的方向特性、且適合所述被確定的邊緣角度的方向特性的濾波器的功能；和采用所述取得的濾波器對所述注目像素實施平滑化處理的功能。
另外，本發(fā)明的第6形態(tài)的降低噪聲處理程序，也可以通過計算機來實施對成為平滑化處理的對象的注目像素求出邊緣量的功能；根據所述計算出的邊緣量、計算所述注目像素的斜度的功能；根據預先建立了相關關聯的所述斜度與所述邊緣角度的關系，采用所述計算出的斜度，取得具有將與成為圖像中的邊緣形成像素的排列角度的邊緣角度同一角度方向的像素作為參照像素抽出的方向特性、且適合所述圖像中的邊緣角度的濾波器的功能；和采用所述取得的濾波器對所述注目像素實施平滑化處理的功能。
本發(fā)明第6形態(tài)的降低噪聲處理程序，在起到和本發(fā)明第1形態(tài)的圖像處理裝置同樣的作用效果的同時，可以和本發(fā)明第1形態(tài)的圖像處理裝置同樣通過各種形態(tài)來實現。
另外，上述各程序當然也可以記錄到記錄介質內。


圖1為表示在本實施例的圖像處理裝置中對構成邊緣的像素所實施的平滑化處理的特征的說明圖。
圖2為表示包含有本實施例的圖像處理裝置的圖像處理系統的大致結構的說明圖。
圖3為表示在降低噪聲處理中所實施的處理程序的流程圖。
圖4為求出邊緣的斜度g(邊緣量)所使用的3×3邊緣檢測算符的例子的說明圖。
圖5為求出邊緣的斜度g(邊緣量)所使用的5×5邊緣檢測算符的例子的說明圖。
圖6為表示在本實施例中所采用的參照像素抽出區(qū)域具有方向性的橢圓形中值濾波器的例子的說明圖。
圖7為在通過像素水平示例表示圖1所示的圖像的像素值分布的同時、概念性地表示對注目像素TP實施平滑化處理時的應用中值濾波器的情況的說明圖。
圖8為概念性地表示對注目像素TPn1實施平滑化處理時的應用中值濾波器的情況的說明圖。
圖9為概念性地表示對注目像素TPn2實施平滑化處理時的應用中值濾波器的情況的說明圖。
圖10為表示本實施例與以往例的平滑化處理的比較結果的例子的說明圖。
圖11為表示在本實施例中所采用的9×9移動平均濾波器的例子的說明圖。
圖12為表示在本實施例中所采用的17×17移動平均濾波器的例子的說明圖。
圖13為表示在本實施例中所采用的21×21移動平均濾波器的例子的說明圖。
圖中PC-個人計算機，100-中央處理器(CPU)，101-只讀存儲器(ROM)，102-硬盤(HDD)，103-隨機存儲器(RAM)，110-顯示裝置，20-打印機，30-數字靜態(tài)照相機，MC-存儲卡，TP，TPn1，TPn2-注目像素，MF-帶有角度的中值濾波器，Eg-邊緣，RA-參考區(qū)域，θ-傾斜方向。
具體實施例方式
下面，參照附圖，通過實施例來對本發(fā)明的圖像處理裝置及降低噪聲處理方法進行說明。
首先，參照圖1，對在與本發(fā)明的圖像處理裝置中所實施的降低噪聲處理的特征進行說明。圖1為表示對在本發(fā)明的圖像處理裝置中所實施的邊緣的像素所實施的平滑化處理的特征的說明圖。
在本發(fā)明的圖像處理裝置中，根據邊緣量(斜度g)來判斷成為平滑化處理(降低、除去噪聲處理)對象的注目像素TP是否為構成(形成)邊緣的像素的邊緣構成像素(形成像素)，在為邊緣構成像素的情況下，取代移動平均濾波器而采用圖1所示的橢圓形的中值濾波器來實施平滑化處理。在本實施例中所采用的中值濾波器MF，具有具備適合邊緣Eg的形成方向(邊緣角度)的斜度(角度)的橢圓形的參照區(qū)域RA，可實現不損傷邊緣成分的平滑化處理。
因此，對于平滑化處理，求出邊緣Eg的形成方向(邊緣角度)，選擇適合所求出的邊緣角的角度的中值濾波器MF，采用被選擇的中值濾波器MF來對成為邊緣構成像素的注目像素TP實施平滑化處理。下面，對在本實施例的圖像處理裝置中所實施的降低噪聲處理進行更詳細的說明。
參照圖2，對包含本實施例的圖像處理裝置的圖像處理系統進行說明。圖2為表示包含本實施例的圖像處理裝置的圖像處理系統的大致結構的說明圖。
在本實施例中，圖像處理裝置是以個人計算機PC來實現的。個人計算機PC具有實施包含降低噪聲處理的各種圖像處理運算的中央處理器(CPU)100、實施降低噪聲處理的程序、儲存參照表等的只讀存儲器(ROM)101、硬盤(HDD)102、隨機儲存被輸入的圖像數據等的各種數據的隨機存儲器(RAM)103。個人計算機PC除此之外還具有與外部輸入裝置進行數據、控制信號傳輸的輸入接口、與外部輸出裝置進行數據、控制信號傳輸的輸出接口。另外，所謂接口，是指連接外部設備的連接端子(硬件方面)及對來自外部的信號的轉換處理(軟件方面)這兩方面。
在本實施例中，作為外部輸出裝置，在個人計算機PC上連接有顯示裝置110、打印機20。反映降低噪聲處理的結果的圖像數據被即時地發(fā)送到顯示裝置110，顯示輸出圖像。另一方面，將打印機命令的輸入作為觸發(fā)脈沖，實施降低噪聲處理，將轉換為打印用數據的打印用圖像數據發(fā)送到打印機20，打印輸出圖像。
另一方面，作為外部輸入裝置，連接有作為攝像裝置的數字靜態(tài)照相機30。數字靜態(tài)照相機30為采用以CCD為主的光電轉換元件生成圖像數據的攝像裝置，通過光學鏡頭將被攝體成像到CCD上，將光的信息(能源)轉換為電信息(能源)。這樣，眾所周知，在沒有得到充分的光量的夜景場面、室內場面中，噪聲就很容易進入到所得到的圖像內。另外，眾所周知，在提高ISO感光度進行攝影的情況下，通過增感處理，噪聲電平也會變大。除此之外，也可以通過存儲卡MC將在數字靜態(tài)照相機30中所生成的圖像數據輸入到個人計算機內。
另外，在本實施例中，作為攝影裝置的外部輸入裝置的是采用數字靜態(tài)照相機30來進行說明的，但除此之外，也可以采用掃描儀、數字攝像機等。另外，作為其他的外部輸入裝置，可以采用鍵盤、鼠標等。
參照圖3～圖11、對在本實施例的圖像裝置中所實施的降低噪聲處理進行說明。圖3為表示在降低噪聲處理中所實施的處理程序的流程圖。圖4為表示為了求出邊緣的斜度g(邊緣量)所采用的3×3邊緣檢測算符的例子的說明圖。圖5為表示為了求出邊緣的斜度g(邊緣量)所采用的5×5邊緣檢測算符的例子的說明圖。圖6為表示在本實施例中所采用的參照像素抽出區(qū)域具有方向性的橢圓形中值濾波器的例子的說明圖。圖7為在用像素水平表示的圖1所示的圖像的像素值的分布的同時、概念性地表示對注目像素TP實施平滑化處理時的應用中值濾波器的情況的說明圖。圖8為概念性地表示對注目像素TPn1實施平滑化處理時的適用中值濾波器的情況的說明圖。圖9為概念性地表示對注目像素TPn2實施平滑化處理時的適用中值濾波器的情況的說明圖。圖10為表示本實施例和以往例子的平滑化處理的比較結果的例子的說明圖。圖11為表示在本實施例中所采用的9×9移動平均濾波器的例子的說明圖。圖12為表示在本實施例中所采用的17×17移動平均濾波器的例子的說明圖。圖13為表示在本實施例中所采用的21×21移動平均濾波器的例子的說明圖。
參照圖3，對在本實施例的圖像裝置中所實施的降低噪聲處理進行說明。降低噪聲處理也可以在比如根據相關地附加在圖像數據上的攝影信息、圖像處理條件、進行ISO感光度增感指定的攝影場面被設定為晚景、夜景、白平衡被設定為室內光、根據圖像數據的分析結果判斷為昏暗圖像的情況下來實施，或者也可以在用戶選擇除去噪聲指令的情況下來實施。另外，對于攝影信息、圖像處理條件與圖像數據的相關關聯的建立，采用了實用化的寫入圖像數據的數據頭的技術。另外，降低噪聲處理的結果也可以按照次序反映到顯示裝置110上所顯示的圖像中，也可以不反映到顯示裝置110上。
個人計算機PC(CPU100)在開始實施降低噪聲處理時，將圖像數據轉換為由亮度成分和色差成分所表示的色坐標，比如轉換為YCbCr、Lab。在本實施例中，是將YCbCr作為例子來進行說明的。通常，在數字靜態(tài)照相機30中所生成的圖像數據以YCbCr數據為多，并不需要進行轉換處理。另一方面，在輸入到個人計算機PC內的數據為RGB數據的情況下，通過以下的運算公式就可以實施RGB-YCbCr轉換。
Y＝0.2999R+0.587G+114BCr＝0.713(R-Y)Cb＝0.564(B-Y)CPU100對Y(亮度)、Cb、Cr(色差)的各成分計算出注目像素TP的斜度(邊緣量)g(步驟S100)。計算邊緣量g的方法已被確立了幾種，在本實施例中比如采用圖4所示的3×3Prewitt算符、圖5所示的5×5Prewitt算符來進行說明。
CPU100在將注目像素TP的亮度成分作為Y(ij)來表示的情況下，采用以下的公式(1)、(2)來計算出Δfx及Δfy。公式(1)、(2)為采用3×3Prewitt算符的情況下的例子。
Δfx＝(Y(i+1，j-1)-Y(i-1，j-1))+(Y(i+1，j)-Y(i-1，j))+(Y(i+1，j+1)-Y(i-1，j+1))公式(1)Δfy＝(Y(i-1，j-1)-Y(i-1，j+1))+(Y(i，j-1)-Y(i，j+1))+(Y(i+1，j-1)-Y(i+1，j+1))公式(2)CPU100接著采用下面的公式(3)來計算出邊緣量g。
g=Δfx2+Δfy2]]>公式(3)CPU100分別對于Cr成分、Cb成分也和Y成分同樣求出邊緣量，將最大的邊緣量g作為注目像素TP的邊緣量g來采用。另外，在上述說明中，為了容易說明，是采用3×3Prewitt算符來進行說明的，但在構成圖像數據的像素數增加的今天，為了求出更正確的邊緣量g最好采用圖5所示的5×5Prewitt算符。
CPU100判斷計算出的邊緣量g是否為75以上(步驟S110)，在判斷為75≤g的情況下(步驟S110Yes)，就算出邊緣角度θ(步驟S120)。CPU100采用剛才所求得的Δfx及Δfy根據下面的公式(4)來計算出邊緣角度。
θ=arctan(ΔfyΔfx)]]>公式(4)但是，通過公式(4)實際所計算出的角度θ如圖1所示的那樣、為對水平方向的傾斜的方向θ，不是嚴格意義上的邊緣角度。但由于傾斜的方向與邊緣的方向為垂直(90°)交叉，因而傾斜的方向θ和邊緣的方向(邊緣角度)在一定意義上具有對應關聯，通過求得傾斜的方向θ就可以求得邊緣角度。
CPU100根據計算出的傾斜的方向θ，取得適合圖像中的邊緣角度的中值濾波器(步驟S122)。在個人計算機PC的ROM101及HDD102中事先存儲有如圖6(a)～(h)所示的對參照區(qū)域RA具有方向性(將參照像素收斂到邊緣周圍的像素上)的中值濾波器MF，CPU100以計算出的傾斜的方向θ作為指標，來選擇適合圖像中的邊緣角度的中值濾波器MF。在本實施例中，準備了在0°～180°的范圍內、用22.5°刻度、具有8個種類的方向性的中值濾波器MF。
在圖6中，涂黑的四方形表示參照像素，白色的像素表示非參照像素，-像素意味著沒有作為注目像素來處理(沒有成為平滑化的對象)的跳躍像素。圖6中所示的角度表示傾斜的方向θ，不表示中值濾波器MF具有的方向性(實際在圖像中所形成的角度)。即、如已敘述的那樣，傾斜的方向9和實際的邊緣角度(方向)相差90°，在本實施例中，在考慮到這一相差的基礎上，為了可以以傾斜的方向θ作為指標、選擇適合圖像中的邊緣角度的中值濾波器MF，事先將傾斜的方向θ和邊緣角度相對應附在一起。
在圖6中，為了簡化說明，例示了帶有9×9的角度的中值濾波器MF，但在實際的處理中最好采用帶有17×17的角度的中值濾波器MF。
CPU100采用所取得的中值濾波器MF實施平滑化處理(步驟S124)。在該平滑化處理中，只對色差成分的Cr、Cb實施平滑化處理，對亮度成分Y不實施平滑化處理。比如，在對圖1所示的具有邊緣的圖像具有圖7所示的像素值(色彩值及亮度值)分布的情況進行說明時，由于注目像素TP的傾斜的方向θ為51°，所以選擇圖6(b)所示的45.0°的中值濾波器MF來實施中值濾波器運算。
在圖7～圖9中，注目像素由TP、TPn1、TPn2所表示，參照像素用帶斜線的四方形所表示，非參照像素用空白的四方形所表示。另外，在各四方形之間存在有像素，但為了提高圖像處理速度，由于這些像素為沒有作為注目像素、參照像素來處理的跳躍像素，因而就省略了顯示。
采用用注目像素TP的色彩值或亮度值及斜線所表示的參照像素的色差值及亮度值來計算中央值，就可以得到降低噪聲處理后的注目像素TP的色差值(處理后色彩值)。CPU100將通過運算所得到的處理后色彩值暫時存儲到RAM103。在該例中，注目像素TP最初表示255的色差值、參照周圍的像素的色差值及亮度值時，表示噪聲的可能性很大。在采用以往的移動平均濾波器的情況下，由于參照了框線內的所有的像素的色差值及亮度值，因而注目像素TP的處理后色彩值就成為111，通過降低噪聲處理邊緣成分被損傷。
對此，在采用帶有角度的中值濾波器MF的本實施例的降低噪聲處理中，由于采用注目像素TP的色差值和參照像素的色差值及亮度值所得到的中央值為128，因而就可以不損傷邊緣成分來降低噪聲。另外，由于將參照區(qū)域RA與邊緣角度(邊緣形成方向)一致、覆蓋邊緣形成像素來實施平滑化處理(中值濾波器運算)，因而既可以縮短通常被要求很長的運算時間的中值濾波器運算的運算時間，又可以實施不損傷邊緣成分的高精度的降低噪聲處理。
關于不同的注目像素TPn1及TPn2，參照圖8～圖10來對采用本實施例的帶有角度的中值濾波器MF所實施的平滑化處理的眾例子進行說明。如圖10所示，注目像素TPn1的傾斜的方向θ為56°，選擇圖6(b)所示的45.0°的中值濾波器MF來實施中值濾波器運算。本實施例的處理后的像素值(色差值)為128，另一方面，在采用以往的移動平均濾波器的情況下處理后的像素值(色差值)為101。這樣，根據本實施例就不會損傷邊緣成分。接下來，注目像素TPn2的傾斜的方向θ如圖10所示那樣為69°，選擇圖6(c)所示的67.5°的中值濾波器MF來實施中值濾波器運算。本實施例的處理后的像素值(色差值)為96，另一方面，在采用以往的移動平均濾波器的情況下處理后的像素值(色差值)為83。注目像素TPn2如果周圍的像素值相比較的話，顯著很低，因而就可以考慮為噪聲，但根據本實施例，作為邊緣成分可以增加色差值，使噪聲的邊緣成分的劣化可以得到修正。
CPU100在步驟S110中，當判斷為注目像素TP的邊緣量g不足75的情況下(步驟S110No)，對亮度成分Y、色差成分Cb、Cr計算出注目像素TP的分散值，將最大的值作為注目像素TP的分散值v來采用(步驟S130)。分散值v由下面的公式(5)來求出。另外，公式中的xi表示注目像素TP的Y、Cb、Cr成分中的任何一個，x棒分別表示關于Y、Cb、Cr成分的整體像素值的平均值。
v=1nΣi=1n(xi-x‾)2]]>公式(5)由于有盡管在圖像中包含邊緣成分，邊緣量g也被顯示為小的情況，因而通過計算分散值v，根據圖像所包含的邊緣成分來實施恰當的平滑化處理。在分散值v為大的情況下，意味著圖像包含有比較大的邊緣成分，在分散值v為小的情況下，意味著圖像不包含有大的邊緣成分。這樣，隨著分散值v變大，采用尺寸小的移動平均濾波器，如下實施平滑化處理。
CPU100判斷分散值v是否比200大(步驟S140)，在判斷為分散值v比200大的情況下(步驟S140Yes)，采用圖9所示的9×9的移動平均濾波器、即采用在9×9的范圍內具有參照像素的移動平均濾波器來對注目像素TP實施平滑化處理(步驟S142)。CPU100將通過運算所得到的處理后色彩值暫時存儲到RAM103。在該情況下，由于意味著在注目像素TP的周圍包含有如毛衣的網眼那樣的細部，因而通過采用參照區(qū)域小的濾波器降低平均化的程度，來實施不損傷網眼等的邊緣成分的平滑化處理。在圖9中涂黑的四方形也表示參照像素，空白的四方形也表示非參照像素，以-表示的是跳躍像素。在本實施例中所采用的移動平均濾波器，由于本來具有對應高斯分布的參照區(qū)域，因而作為參照像素也應采用四方形的像素，但為了縮短運算處理時間，在經驗基礎上，將對平滑化處理沒有很大影響的四方形的像素作為非參照像素。
CPU100在判斷分散值v為200以下的情況下(步驟S140No)，判斷分散值v是否比50大(步驟S144)。CPU100在判斷為分散值v比50大的情況下(步驟S144Yes)，采用圖10所示的17×17的移動平均濾波器來對注目像素TP實施平滑化處理(步驟S146)。CPU100將通過運算所得到的處理后色彩值暫時存儲到RAM103。圖10的涂黑的四方形、空白的四方形、-的表示具有和已所述的表示同樣的意思。
CPU100在判斷分散值v為50以下的情況下(步驟S144No)，采用圖11所示的21×21的移動平均濾波器來對注目像素TP實施平滑化處理(步驟S148)。CPU100將通過運算所得到的處理后色彩值暫時存儲到RAM103。在該情況下，由于意味著在注目像素TP的周圍包含有如表示空白的大致一樣的像素，因而通過采用參照區(qū)域大的濾波器提高平均化的程度，實施側重降低噪聲的強力的平滑化處理。圖11的涂黑的四方形、空白的四方形、-的表示具有和已所述的表示同樣的意思。
CPU100在對此次的注目像素TP結束以上說明的任何一種平滑化處理后，判斷是否結束了對整體像素(跳躍像素除外)的平滑化處理(步驟S150)，在判斷為沒有結束對整體像素(跳躍像素除外)的平滑化處理的情況下(步驟S150No)，變更注目像素TP(步驟S160)，返回到步驟100，對下一個注目像素TP實施上述的降低噪聲處理。另一方面，CPU100在判斷為結束了對整體像素(跳躍像素除外)的平滑化處理的情況下(步驟S150Yes)，結束本降低噪聲處理。CPU100將暫時存儲于RAM103內的關于各像素的處理后的色差值適用于原圖像中的對應的各像素上，在將YCbCr數據轉換為RGB數據后，且在實施了其它的圖像處理后，作為處理后的圖像數據就輸出到實施適合輸出裝置的數據轉換處理的數據轉換處理部，比如打印機驅動程序。打印機驅動程序(CPU100)將RGB數據依照打印機的色彩空間轉換為CMYK數據，在進行了中間色調處理等必要的處理后，比如作為掃描數據輸出到打印機20。
如以上所說明的那樣，根據本實施例的圖像處理裝置，在圖像包含有邊緣量大的邊緣成分的情況下，可以采用具有與邊緣的形成方向一致的參照區(qū)域(平滑化領域)的帶有角度的中值濾波器MF來實施平滑化處理，在圖像沒有包含邊緣量大的邊緣成分的情況下，就可以根據分散值v、采用濾波器尺寸不同的移動平均濾波器來實施平滑化處理。這樣，就可以不損傷圖像所包含的邊緣(不實施平滑化)，來降低及除去圖像所包含的噪聲。
更具體地來講，由于采用與邊緣的形成方向(邊緣角度)一致的中值濾波器MF對構成明確的邊緣成分的注目像素實施平滑化處理(降低噪聲處理)，因而就可以實現維持邊緣的降低噪聲處理。即、不會伴有在采用以往的移動平均濾波器的降低噪聲處理情況下成為問題的邊緣的洇出、模糊的情況。另外，可以大幅度地縮短在以前采用中值濾波器的情況下成為問題的中值濾波器運算所需要的運算處理時間。這樣，就可以對具有邊緣的圖像保持其邊緣成分并強有力地降低及除去圖像所包含的噪聲。
還有，根據注目像素的分散值v，采用改換的移動平均濾波器尺寸對沒有構成明確的邊緣成分的注目像素實施平滑化處理。分散值v作為判斷注目像素是否構成不明確的邊緣成分的指標來使用，對不明確但構成邊緣成分的注目像素通過采用小尺寸的濾波器來實現不損傷邊緣成分的平滑化處理，對沒有構成邊緣成分的注目像素通過采用大尺寸的濾波器來實現強有力的平滑化處理。這樣，與根據以往多采用的圖像尺寸的移動平均濾波器的尺寸分開使用的平滑化處理相比較，就可以不損傷圖像中的邊緣，并且對不包含有邊緣成分的部分實施強有力的減低噪聲的平滑化處理。
而且，在本實施例中，在計算邊緣量g、分散值v時，求出Y、Cb、Cr的各成分，將最大的值分別作為注目像素TP的邊緣量g、分散值v來使用，而成為平滑化處理對象的只是Cb、Cr這一色差成分。這樣，就可以防止隨著亮度成分降低的模糊，降低及除去色噪聲。
·其它的實施例在上述實施例中，作為圖像處理裝置是采用個人計算機PC來實施降低噪聲處理的，但除此之外也可以將具有圖像處理功能的獨立型打印機作為圖像處理裝置來采用，在該情況下，在打印機中實施降低噪聲處理。另外，也可以不依靠圖像處理裝置等硬件結構、作為打印機驅動程序、圖像處理應用程序來實現。
另外，在上述實施例中，在檢測邊緣時是采用Prewitt算符的，但除此之外也可以采用Roberts算符、Sobel算符這樣的算符、及調和算符濾波器等來檢測邊緣(計算邊緣量)。
還有，在上述實施例中，是將平滑化處理的對象作為Cb、Cr這一色差成分的，但當然也可以對亮度成分Y實施平滑化處理。
還有，在上述實施例中，是采用具有橢圓形狀的抽出區(qū)域的中值濾波器來進行說明的，但如果在和邊緣成分的形成方向為平行的方向上具有較寬、為垂直的方向上具有較窄的抽出區(qū)域的話，也可以得到和上述以上，根據實施例，對與本發(fā)明圖像處理裝置、降低噪聲處理方法及降低噪聲處理程序進行了說明，但上述的發(fā)明的實施形態(tài)是為了容易理解本發(fā)明的，并不限定本發(fā)明。本發(fā)明在不脫離該宗旨及權利要求的范圍內可以變更、改良的同時，當然其等價物也包含在本發(fā)明中。
權利要求
1.一種圖像處理裝置，用于對數字圖像實施降低噪聲處理，其特征在于具有檢測所述圖像所包含的邊緣的邊緣檢測裝置；確定所述被檢測出的邊緣的形成方向的邊緣角度確定裝置；對于所述被檢測出的邊緣，應用在與所述被確定的邊緣的形成方向的同一方向上具有抽出區(qū)域的平滑化濾波器的平滑化裝置。
2.根據權利要求1所述的圖像處理裝置，其特征在于所述平滑化濾波器為在與所述邊緣的形成方向平行的方向上比在與所述邊緣的形成方向垂直的方向上具有更寬的抽出區(qū)域的濾波器。
3.根據權利要求2所述的圖像處理裝置，其特征在于所述平滑化濾波器為中值濾波器。
4.一種圖像處理裝置，用于對由多個像素構成的圖像實施降低噪聲處理，其特征在于具有對成為平滑化處理的對象的注目像素求出邊緣量的邊緣量計算裝置；根據所述計算出的邊緣量，確定成為包含所述注目像素的邊緣形成像素的排列角度的邊緣角度的邊緣角度確定裝置；對應邊緣角度，儲存多個具有將規(guī)定的方向的像素作為參照像素抽出的方向特性的濾波器的存儲裝置；從所述存儲裝置中選擇具有適合所述被確定的邊緣角度的方向特性的濾波器的濾波器選擇裝置；和采用所述被選擇的濾波器對所述注目像素實施平滑化處理的平滑化裝置。
5.一種圖像處理裝置，用于對由多個像素所構成的圖像實施降低噪聲處理，其特征在于具有對成為平滑化處理的對象的注目像素求出邊緣量的邊緣量計算裝置；根據所述計算出的邊緣量，計算所述注目像素的斜度的斜度計算裝置；將具有把在圖像中的與成為邊緣形成像素的排列角度的邊緣角度同一角度方向的像素作為參照像素抽出的方向特性的濾波器與所述斜度建立對應關聯，參照多個所述邊緣角度進行儲存的存儲裝置；根據所述計算出的斜度，從所述存儲裝置中選擇適合所述圖像中的邊緣角度的濾波器的濾波器選擇裝置；和采用所述被選擇的濾波器對所述注目像素實施平滑化處理的平滑化裝置。
6.根據權利要求4或5所述的圖像處理裝置，其特征在于所述濾波器為在與規(guī)定的方向平行的方向上比在垂直方向上具有更寬的抽出區(qū)域的濾波器。
7.根據權利要求6所述的圖像處理裝置，其特征在于所述濾波器為中值濾波器。
8.根據權利要求4至權利要求7中任意一項所述的圖像處理裝置，其特征在于還具有在所述計算出的邊緣量比規(guī)定的邊緣量小的情況下，求出所述注目像素的分散值的分散值計算裝置；和使用隨著所述計算出的分散值變大，抽出區(qū)域變小的移動平均濾波器對所述注目像素實施平滑化處理的第2平滑化裝置。
9.根據權利要求8所述的圖像處理裝置，其特征在于還具有將所述圖像的像素值分離為色差成分和亮度成分的分離裝置，所述邊緣計算裝置對所述色差成分、亮度成分分別計算出邊緣量，將在計算出的邊緣量中最大的邊緣量作為所述注目像素的邊緣量，所述分散值計算裝置對所述色差成分、亮度成分分別計算出分散值，將在計算出的分散值中最大的分散值作為所述注目像素的分散值，所述平滑化裝置及所述第2平滑化裝置分別只對所述注目像素的色差成分實施平滑化處理。
10.一種降低噪聲處理方法，用于對數字圖像實施降低噪聲處理，其特征在于檢測所述圖像所包含的邊緣，確定成為所述被檢測出的邊緣所形成的方向的形成方向，對所述被檢測出的邊緣，應用在與所述確定的邊緣的形成方向同一方向上具有抽出區(qū)域的平滑化濾波器。
11.一種降低噪聲處理方法，用于對由多個像素所構成的圖像實施降低噪聲處理，其特征在于對成為平滑化處理的對象的注目像素求出邊緣量，根據所述求出的邊緣量，確定包含所述注目像素的邊緣形成像素的排列角度的邊緣角度，取得具有將規(guī)定的方向的像素作為參照像素抽出的方向特性、并具有適合所述被確定的邊緣角度的方向特性的濾波器，采用所述取得的濾波器對所述注目像素實施平滑化處理。
12.一種降低噪聲處理方法，用于對由多個像素所構成的圖像實施降低噪聲處理，其特征在于對成為平滑化處理的對象的注目像素求出邊緣量，根據所述被計算出的邊緣量，計算出所述注目像素的斜度，根據預先建立了相關關聯的所述斜度與所述邊緣角度的關系，采用所述計算出的斜度，取得具有將與成為圖像中的邊緣形成像素的排列角度的邊緣角度同一角度方向的像素作為參照像素抽出的方向特性、且適合所述圖像中的邊緣角度的濾波器，采用所述取得的濾波器對所述注目像素實施平滑化處理。
13.一種降低噪聲處理程序，用于對數字圖像實施降低噪聲處理，其特征在于通過計算機來實現檢測所述圖像所包含的邊緣的功能；確定所述檢測出的邊緣所形成的方向的形成方向的功能；對所述檢測出的邊緣，應用在與所述確定的邊緣的形成方向的同一方向上具有抽出區(qū)域的平滑化濾波器的功能。
14.一種降低噪聲處理程序，用于對由多個像素所構成的圖像實施降低噪聲處理，其特征在于通過計算機來實現對成為平滑化處理的對象的注目像素求出邊緣量的功能；根據所述求出的邊緣量，確定包含所述注目像素的邊緣形成像素的排列角度的邊緣角度的功能；取得具有將規(guī)定的方向的像素作為參照像素抽出的方向特性、且適合所述被確定的邊緣角度的方向特性的濾波器的功能；和采用所述取得的濾波器對所述注目像素實施平滑化處理的功能。
15.一種降低噪聲處理方法，用于對由多個像素所構成的圖像實施降低噪聲處理，其特征在于通過計算機來實現對成為平滑化處理的對象的注目像素求出邊緣量的功能；根據所述計算出的邊緣量、計算所述注目像素的斜度的功能；根據預先建立了相關關聯的所述斜度與所述邊緣角度的關系，采用所述計算出的斜度，取得具有將與成為圖像中的邊緣形成像素的排列角度的邊緣角度同一角度方向的像素作為參照像素抽出的方向特性、且適合所述圖像中的邊緣角度的濾波器的功能；和采用所述取得的濾波器對所述注目像素實施平滑化處理的功能。
全文摘要
本發(fā)明提供一種降低圖像噪聲的處理方法。使圖像處理裝置通過邊緣量(斜度g)來判斷成為平滑化處理的對象的注目像素(TP)是否為構成邊緣的像素的邊緣構成像素，在為邊緣構成像素的情況下，取代移動平均濾波器、采用橢圓形的中值濾波器來實施平滑化處理。中值濾波器(MF)具有具備了適合邊緣(Eg)的形成方向(邊緣角度)的斜度(角度)的橢圓形的參照區(qū)域(RA)。這樣，在平滑化處理時，求出邊緣(Eg)的角度，選擇適合所求出的邊緣角的角度的中值濾波器(MF)，采用被選擇的中值濾波器對為邊緣構成像素的注目像素(TP)實施平滑化處理。從而，可不損傷圖像的輪廓、迅速地降低或除去圖像中的噪聲、再現自然柔和的色彩。
文檔編號G06T5/00GK1512758SQ20031012056
公開日2004年7月14日 申請日期2003年12月12日 優(yōu)先權日2002年12月27日
發(fā)明者中見至宏 申請人:精工愛普生株式會社