【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】この発明は、テレビジョンなどの
高能率符号化における前処理として、画像信号に含まれ
るランダム雑音を画質の劣化を最小限に抑えつつ効率よ
く除去し、あわせて符号化効率を向上させるための画像
信号雑音除去方法および装置に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention, as preprocessing in high-efficiency coding for televisions, efficiently removes random noise contained in an image signal while minimizing deterioration of image quality, and also performs coding. The present invention relates to an image signal denoising method and apparatus for improving efficiency.
【０００２】[0002]
【従来の技術】テレビジョンなどの画像信号に含まれる
ランダム雑音を除去する場合、従来、高周波成分を除去
する低域通過形フィルタがよく用いられる。2. Description of the Related Art In the case of removing random noise contained in an image signal of a television or the like, a low pass filter for removing high frequency components is often used conventionally.
【０００３】図６は、（ａ），（ｂ），（ｃ）は、従来
の低域通過形フィルタを用いた雑音除去方法を説明する
ための図である。入力信号（原信号）が、図６（ａ）の
ような周波数成分からなる構造を持っているとすると、
このうちランダム雑音は通常高い周波数成分からなって
いると考えられる。従って、雑音を構成する周波数成分
のうち最も低いと思われる周波数ｆcをカットオフ周波
数とする図６（ｂ）のような特性を持つ低域通過形フィ
ルタを設計し、このフィルタによるフィルタリングを画
像全体に施すことにより、図６（ｃ）のように雑音成分
を除去した信号が得られる。FIGS. 6 (a), 6 (b) and 6 (c) are diagrams for explaining a noise removal method using a conventional low pass filter. If the input signal (original signal) has a structure composed of frequency components as shown in FIG. 6A,
Of these, random noise is usually considered to consist of high frequency components. Therefore, a low-pass filter having a characteristic as shown in FIG. 6B in which the frequency fc which is considered to be the lowest among the frequency components constituting noise is set as the cutoff frequency is designed, and the filtering by this filter is performed as an image. By applying it to the whole, a signal from which a noise component is removed can be obtained as shown in FIG.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】上記従来の雑音除去方
法によれば、カットオフ周波数以上の周波数成分はたと
え電力が非常に大きい場合でも除去されてしまうことに
なる。電力が大きいような場合には有意な成分である可
能性が高いため、無条件にこのような成分を除去すると
処理画像に大きな劣化を生じる可能性がある。According to the above conventional noise removing method, the frequency components above the cutoff frequency are removed even if the power is very large. When the power is large, it is highly likely that the component is significant, so unconditional removal of such a component may cause a large deterioration in the processed image.
【０００５】また、従来の方法は雑音除去という観点の
みからみれば問題はないが、これを、画像信号の高能率
符号化の前処理として適用した場合には、必ずしも適当
なものとはいえない。たとえば、画像信号の高能率符号
化として頻繁に用いられるものに離散コサイン変換（Ｄ
ＣＴ）符号化方式がある。ＤＣＴ符号化方式においては
低次の係数に電力が集中したほうが一般的に符号化効率
がよい。ところで、ある一定の周波数の信号をＤＣＴす
ると、その影響は、変換されたＤＣＴ係数の低次の係数
から高次の係数にある程度の幅を持って及ぶことが知ら
れている。このような場合、従来の方法に従って純粋に
高周波成分を取り除いた信号に対してＤＣＴを行って
も、ＤＣＴの高次の係数が必ずしもゼロとはならず、結
果として前処理による符号化効率向上の度合が低下する
という問題点がある。Further, the conventional method has no problem only from the viewpoint of noise removal, but when it is applied as preprocessing for high-efficiency coding of an image signal, it cannot always be said to be appropriate. . For example, the discrete cosine transform (D) is often used for high-efficiency coding of image signals.
There is a CT) coding method. In the DCT coding method, it is generally better to concentrate the power on the low-order coefficient. By the way, it is known that, when DCT is applied to a signal having a certain constant frequency, the influence of the DCT coefficient converted from a low-order coefficient to a high-order coefficient has a certain range. In such a case, even if DCT is performed on a signal from which pure high-frequency components have been removed according to the conventional method, the higher-order coefficient of DCT does not always become zero, and as a result, the coding efficiency is improved by preprocessing. There is a problem that the degree decreases.
【０００６】本発明は、上記問題点を解決するためにな
されたものであり、その目的は、原画像の視覚的な劣化
を最小限に抑えつつ、テレビジョン信号等のディジタル
画像信号に含まれる雑音を効率的に除去でき、あわせて
高能率符号化の前処理に用いた場合に符号化効率を向上
させることができる画像信号雑音除去方法および装置を
提供することにある。The present invention has been made to solve the above problems, and its object is to be included in a digital image signal such as a television signal while suppressing visual deterioration of an original image to a minimum. An object of the present invention is to provide an image signal noise removing method and apparatus capable of efficiently removing noise and also improving the coding efficiency when used for preprocessing of high-efficiency coding.
【０００７】[0007]
【課題を解決するための手段】本発明の上記の目的は、
まず、ディジタル画像信号の入力画像データを空間領域
内で小ブロックに分割し、次に、前記分割した各小ブロ
ックごとに平均値および分散を算出してしきい値を決定
し、次に、そのしきい値と前記各小ブロックを直交変換
して得られる直交変換係数とを比較し、前記直交変換係
数の絶対値が前記しきい値以下の場合についてはその直
交変換係数の値を強制的にゼロにした後、得られた直交
変換係数を逆変換することにより空間領域の画像データ
を得ることを特徴とする画像信号雑音除去方法によっ
て、もしくは、まず、ディジタル画像信号の入力画像デ
ータを空間領域内で小ブロックに分割し、次に、前記分
割した各小ブロックを直交変換して得られる直交変換係
数の電力によりしきい値を決定し、次に、そのしきい値
と前記各小ブロックを直交変換して得られる直交変換係
数とを比較し、前記直交変換係数の絶対値が前記しきい
値以下の場合については、その直交変換係数の値を強制
的にゼロにした後、得られた直交変換係数を逆変換する
ことにより空間領域の画像データを得ることを特徴とす
る画像信号雑音除去方法によって、達成できる。The above objects of the present invention are as follows.
First, the input image data of the digital image signal is divided into small blocks in the spatial domain, then the average value and the variance are calculated for each of the divided small blocks to determine the threshold value, and then the threshold value is determined. The threshold value and the orthogonal transform coefficient obtained by orthogonally transforming each of the small blocks are compared, and when the absolute value of the orthogonal transform coefficient is less than or equal to the threshold value, the value of the orthogonal transform coefficient is forced. After zeroing, the obtained orthogonal transform coefficient is inversely transformed to obtain image data in the spatial domain by an image signal denoising method, or first, input image data of a digital image signal is converted into the spatial domain. Within a small block, and then, a threshold is determined by the power of an orthogonal transform coefficient obtained by orthogonally transforming each of the divided small blocks, and then the threshold and each of the small blocks. Compared with the orthogonal transformation coefficient obtained by orthogonal transformation, if the absolute value of the orthogonal transformation coefficient is less than or equal to the threshold value, after the value of the orthogonal transformation coefficient is forced to zero, it was obtained. This can be achieved by an image signal denoising method characterized by obtaining image data in the spatial domain by inversely transforming the orthogonal transform coefficient.
【０００８】また、上記の画像信号雑音除去方法は、デ
ィジタル画像信号の入力画像データを空間領域内で小ブ
ロックに分割する手段と、前記分割された各小ブロック
ごとに平均値および分散を算出する手段と、前記算出さ
れた平均値と分散から前記各小ブロックごとにしきい値
を決定する手段と、前記各小ブロックを直交変換して周
波数領域ブロックを構成する手段と、前記構成された各
周波数領域ブロック内の直交変換係数の絶対値を求める
手段と、前記求められた直交変換係数の絶対値をその小
ブロックで求められたしきい値と比較してその直交変換
係数の絶対値が該しきい値以下の場合についてはその直
交変換係数の値を強制的にゼロとする処理手段と、前記
処理手段で得られた直交変換係数を逆変換して空間領域
の画像データを得る手段と、を有することを特徴とする
画像信号雑音除去装置などによって、もしくは、ディジ
タル画像信号の入力画像データを空間領域内で小ブロッ
クに分割する手段と、前記分割された各小ブロックを直
交変換して周波数領域ブロックを構成する手段と、前記
構成された各周波数領域ブロック内の直交変換係数の電
力を算出する手段と、前記算出された電力から前記小ブ
ロックごとにしきい値を決定する手段と、前記各周波数
領域ブロック内の直交変換係数の絶対値を求める手段
と、前記求められた直交変換係数の絶対値をその小ブロ
ックで求められたしきい値と比較して直交変換係数の絶
対値がしきい値以下の場合についてはその直交変換係数
の値を強制的にゼロとする処理手段と、前記処理手段で
得られた直交変換係数を逆変換して空間領域の画像デー
タを得る手段と、を有することを特徴とする画像信号雑
音除去装置などによって、実現できる。Further, the above-mentioned image signal noise elimination method is for dividing the input image data of the digital image signal into small blocks in the spatial domain, and calculating the average value and variance for each of the divided small blocks. Means, means for determining a threshold value for each of the small blocks from the calculated average value and variance, means for orthogonally transforming each of the small blocks to form a frequency domain block, and each of the configured frequencies Means for obtaining the absolute value of the orthogonal transform coefficient in the area block, and comparing the absolute value of the obtained orthogonal transform coefficient with the threshold value obtained in the small block, the absolute value of the orthogonal transform coefficient is calculated. In the case of the threshold value or less, processing means for forcibly setting the value of the orthogonal transformation coefficient to zero and inverse transformation of the orthogonal transformation coefficient obtained by the processing means to obtain image data in the spatial domain. Means for dividing the input image data of the digital image signal into small blocks in the spatial domain, and orthogonal transformation of each of the divided small blocks. Means for configuring a frequency domain block, means for calculating the power of the orthogonal transform coefficient in each of the configured frequency domain blocks, and means for determining a threshold value for each of the small blocks from the calculated power , Means for obtaining the absolute value of the orthogonal transform coefficient in each of the frequency domain blocks, and the absolute value of the orthogonal transform coefficient by comparing the absolute value of the obtained orthogonal transform coefficient with the threshold value obtained in the small block Is less than or equal to a threshold value, processing means for forcibly setting the value of the orthogonal transformation coefficient to zero and inverse transformation of the orthogonal transformation coefficient obtained by the processing means to empty By an image signal noise elimination device, characterized in that it comprises means for obtaining the image data of the area, a, can be realized.
【０００９】[0009]
【作用】本発明では、従来のように特定の周波数以上の
高周波成分を無条件に除去するのではなく、しきい値を
適応的に決定し、入力画像データの直交変換係数に対す
る前記しきい値を用いたしきい値処理によって、高周波
成分についても、しきい値以下のものは雑音として除去
する一方、そのしきい値以上のものについては保存され
るようにする。ここで、上記しきい値の決定は、入力画
像データの小ブロックごとに算出した平均値および分散
に基づき、あるいはその小ブロックを直交変換すること
で得られた直交変換係数の電力に基づいて決定すること
により、輝度が高い小ブロックや激しく変化している小
ブロックのしきい値が大きく設定されるようにして、上
記雑音の除去が、「信号値の変化分は、輝度が高い領域
ほどめだちにくく、また激しく変化している領域ほどめ
だちにくい。」という人間の視覚特性に適合したものと
なるようにする。また、雑音が除去された信号を直交変
換にて高能率符号化する場合、しきい値以下の直交変換
係数をゼロとすることで雑音を除去する本発明は、高次
の直交変換係数がゼロになる確率を大きくするので、結
果として、符号化効率を向上させる。According to the present invention, instead of unconditionally removing a high frequency component higher than a specific frequency as in the prior art, the threshold value is adaptively determined, and the threshold value for the orthogonal transform coefficient of the input image data is set. By the threshold processing using, even high-frequency components below the threshold are removed as noise, while those above the threshold are preserved. Here, the threshold value is determined based on the average value and variance calculated for each small block of the input image data, or based on the power of the orthogonal transform coefficient obtained by orthogonally transforming the small block. By doing so, the thresholds of small blocks with high brightness and small blocks that are changing drastically are set to a large value, and the above noise is removed by saying, "The amount of change in signal value is higher in areas with higher brightness. It is harder to hit, and the harder it is for a region that is changing drastically. " Further, when high-efficiency coding is performed on a signal from which noise is removed by orthogonal transform, noise is eliminated by setting the orthogonal transform coefficient equal to or less than the threshold value to zero. As a result, the coding efficiency is improved.
【００１０】[0010]
【実施例】以下、本発明の実施例を、図面を用いて詳細
に説明する。Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings.
【００１１】まず、本発明による請求項１の発明の一実
施例である画像信号雑音除去方法の第１の実施例を説明
する。図１はその処理の流れを表す図である。本実施例
の方法は、直交変換係数の高次係数しきい値処理により
雑音を除去する方法である。本実施例の方法では、ま
ず、ディジタル画像信号の入力画像データを空間領域内
でＭ×Ｎの小ブロックｆi，j，ｉ＝０，１，…，Ｍ−
１，ｊ＝０，１，…，Ｎ−１に分割し、分割により構成
された各小ブロックごとに、平均値Ｌおよび分散σ2を
算出する。次に、得られた平均値と分散から定められた
関数によって各小ブロックごとにしきい値Ｔを決定す
る。ここで、しきい値Ｔは平均値Ｌが大きいほど大き
く、また分散σ2が大きいほど大きく設定される。次
に、各小ブロックを直交変換し、周波数領域のデータ
（直交変換係数）Ｆu，v，ｕ＝０，１，…，Ｍ−１，ｖ
＝０，１，…，Ｎ−１を得る。得られた各周波数領域ブ
ロック内の直交変換係数の絶対値を求め、求められた各
直交変換係数の絶対値を前述のしきい値Ｔと比較し、直
交変換係数の絶対値がしきい値以下の係数についてはそ
の値を強制的にゼロにするしきい値処理を施す。次に、
このようにしてしきい値処理された後の直交変換係数
Ｆ′u，vを逆直交変換して、出力小ブロックについての
空間領域の画像データｆ′i，jを得るようにする。First, a first embodiment of an image signal noise eliminating method according to the present invention, which is an embodiment of the invention of claim 1, will be described. FIG. 1 is a diagram showing the flow of the processing. The method of the present embodiment is a method of removing noise by high-order coefficient threshold processing of orthogonal transform coefficients. In the method of the present embodiment, first, the input image data of the digital image signal is converted into M × N small blocks fi ,j , i = 0, 1, ..., M− in the spatial domain.
, J = 0, 1, ..., N−1, and the average value L and the variance σ2 are calculated for each of the small blocks configured by the division. Next, the threshold value T is determined for each small block by the function determined from the obtained average value and variance. Here, the threshold value T is set larger as the average value L is larger, and set as the variance σ2 is larger. Next, each small block is orthogonally transformed, and frequency domain data (orthogonal transformation coefficients) Fu ,v , u = 0, 1, ..., M−1, v
= 0, 1, ..., N-1 is obtained. The absolute value of the obtained orthogonal transform coefficient in each frequency domain block is obtained, and the obtained absolute value of each orthogonal transform coefficient is compared with the above-mentioned threshold value T, and the absolute value of the orthogonal transform coefficient is less than or equal to the threshold value. The coefficient of is subjected to threshold processing to force its value to zero. next,
In this way, the orthogonal transform coefficients F ′u ,v that have been thresholded are subjected to inverse orthogonal transform to obtain image data f ′i ,j in the spatial domain for the output small block.
【００１２】上記の第１の実施例の方法では、しきい値
Ｔを小ブロックごとに算出した平均値と分散から決定す
る例を示したが、本発明の画像信号雑音除去方法の第２
の実施例（本発明の請求項３の画像信号雑音除去方法に
対応する実施例）として、直交変換係数そのものからし
きい値Ｔを定めて同様にしきい値処理をすることもでき
る。この場合は、直交変換した後に、直交変換係数のブ
ロック内電力Ｐ＝ΣＦ2u，vを求め、Ｐの関数としてし
きい値Ｔを決定するようにする。ここで、しきい値Ｔは
電力Ｐが大きいほど大きく設定される。In the method of the first embodiment described above, an example in which the threshold value T is determined from the average value and the variance calculated for each small block has been shown, but the second method of the image signal denoising method of the present invention is described.
As an embodiment (corresponding to the image signal noise removing method according to claim 3 of the present invention), the threshold value T can be determined from the orthogonal transform coefficient itself and the threshold processing can be similarly performed. In this case, after the orthogonal transform, the intra-block power P = ΣF2u ,v of the orthogonal transform coefficient is obtained, and the threshold value T is determined as a function of P. Here, the threshold value T is set to be larger as the power P is larger.
【００１３】次に、本発明による請求項２の発明の一実
施例である画像信号雑音除去装置の第１の実施例を説明
する。図２は、その構成を示すブロック図である。本実
施例は、前述の画像信号雑音除去方法の第１の実施例を
実行する装置の構成例である。Next, a first embodiment of the image signal noise eliminator which is an embodiment of the invention of claim 2 according to the present invention will be described. FIG. 2 is a block diagram showing the configuration. The present embodiment is a configuration example of an apparatus that executes the first embodiment of the image signal noise removing method described above.
【００１４】図２において、３０１は画像入力部、３０
２は画像入力部３０１から入力された入力画像データを
空間領域内で小ブロックに分割・構成する小ブロック構
成部、３０３は分割・構成された小ブロックの画像デー
タからその小ブロックの平均値と分散を算出する平均値
・分散算出部、３０４は算出された平均値と分散から小
ブロックごとにしきい値を計算して決定するしきい値計
算部、３０５は前記の各小ブロックの画像データを直交
変換して周波数領域ブロックを構成しその周波数領域ブ
ロック内の直交変換係数を得る直交変換部、３０６は前
記で得られた直交変換係数の絶対値をその小ブロックで
求められたしきい値と比較してその直交変換係数の絶対
値がしきい値以下の場合についてはその直交変換係数値
を強制的にゼロとするしきい値処理部、３０７はしきい
値処理部３０６で得られた直交変換係数を逆変換して空
間領域の画像データを得る逆直交変換部、３０８は逆直
交変換部３０７で得られた画像データを出力する画像出
力部である。また、３０９は小ブロック構成部３０２に
おいて空間領域で構成された小ブロックの画像データ、
３１０はしきい値計算部３０４で決定されたしきい値、
３１１は直交変換部３０５で得られた直交変換係数、３
１２はしきい値処理部３０６でしきい値処理された直交
変換係数データ、３１３は逆直交変換部３０７で空間領
域に逆変換された画像データを示す。In FIG. 2, reference numeral 301 denotes an image input unit, 30
Reference numeral 2 is a small block construction unit that divides / composes the input image data input from the image input unit 301 into small blocks in the spatial area, and 303 is an average value of the small blocks from the divided / constituted small block image data. An average value / variance calculation unit for calculating variance, 304 is a threshold value calculation unit for calculating and determining a threshold value for each small block from the calculated average value and variance, and 305 is the image data of each small block. An orthogonal transformation unit that performs orthogonal transformation to form a frequency domain block and obtains an orthogonal transformation coefficient in the frequency domain block, 306 is an absolute value of the orthogonal transformation coefficient obtained above as a threshold value obtained in the small block. By comparison, if the absolute value of the orthogonal transform coefficient is less than or equal to the threshold value, the threshold processing unit 307 forcibly sets the orthogonal transform coefficient value to zero. Inverse orthogonal transform unit for obtaining the image data in the spatial domain by inverse transformation of the orthogonal transformation coefficient that is, 308 is an image output unit for outputting image data obtained by the inverse orthogonal transform unit 307. Further, 309 is image data of a small block formed by a spatial area in the small block forming unit 302,
310 is the threshold value determined by the threshold value calculation unit 304,
311 is the orthogonal transform coefficient obtained by the orthogonal transform unit 305, 3
Reference numeral 12 represents orthogonal transform coefficient data thresholded by the threshold processing unit 306, and 313 represents image data inversely transformed into a spatial domain by the inverse orthogonal transformation unit 307.
【００１５】上記構成の実施例の動作および作用は次の
とおりである。The operation and action of the embodiment having the above-mentioned structure are as follows.
【００１６】直交変換としては、画像符号化の分野でよ
く用いられる離散コサイン変換（ＤＣＴ）を考える。ま
ず、画像入力部３０１から画像信号が入力され、小ブロ
ック構成部３０２においてＭ×Ｎの小ブロックｆi，jに
分割される。分割された各々の小ブロックの画像データ
３０９は、平均値・分散算出部３０３に入力され、小ブ
ロック内の画素値の平均値Ｌと分散σ2が次式で計算さ
れる。As the orthogonal transform, consider the discrete cosine transform (DCT) often used in the field of image coding. First, an image signal is input from the image input unit 301, and divided into M × N small blocks fi ,j in the small block configuration unit 302. The image data 309 of each of the divided small blocks is input to the average value / variance calculation unit 303, and the average value L and the variance σ2 of the pixel values in the small blocks are calculated by the following formula.
【００１７】[0017]
【数１】[Equation 1]
【００１８】上式で計算された平均値と分散から、定め
られた関数により、しきい値Ｔがしきい値計算部３０４
で求められる。一方、小ブロックの画像データ３０９は
直交変換部３０５においてＤＣＴが施され、周波数領域
の直交変換係数データＦu，v（以下、ＤＣＴ係数と記
す）３１１が得られる。次に、しきい値処理部３０６に
て、ＤＣＴ係数３１１の各係数の絶対値としきい値３１
０とが比較され、それがしきい値以下の係数について
は、強制的にゼロにセットされる。このようにしてしき
い値処理された直交変換係数データ（ＤＣＴ係数）Ｆ′
u，v３１２は逆直交変換部３０７において逆ＤＣＴが施
され、空間領域の画像データｆi，j３１３が出力端子３
０８に出力される。From the average value and the variance calculated by the above equation, the threshold value T is calculated by the threshold value calculation unit 304 by a predetermined function.
Required by. On the other hand, the small block image data 309 is subjected to DCT in the orthogonal transform unit 305, and orthogonal transform coefficient data Fu ,v (hereinafter, referred to as DCT coefficient) 311 in the frequency domain is obtained. Next, in the threshold processing unit 306, the absolute value of each coefficient of the DCT coefficient 311 and the threshold 31
Zero is compared and for coefficients below the threshold it is forced to zero. The orthogonal transform coefficient data (DCT coefficient) F'thresholded in this way
The u andv 312 are subjected to inverse DCT in the inverse orthogonal transformation unit 307, and the image data fi andj 313 in the spatial domain are output to the output terminal 3
It is output to 08.
【００１９】上記において、平均値と分散からしきい値
を算出する関数は、人間の視覚特性を利用して定める。
人間の視覚特性として、平坦な部分が変化した場合はよ
く検知されるが、変化の激しい領域は多少の変化があっ
ても気がつかないという特性がある。分散はその領域の
変化の激しさを表すパラメータと考えられるので、分散
が大きいほどしきい値を大きくすることにより、しきい
値処理による視覚的な変化を少なく抑えつつ雑音を抑圧
することができる。また、同じ分散値を持つ領域におい
てもその平均輝度値が高いほど画像の変化は目につきに
くい傾向があるので、平均輝度レベルが高いほどしきい
値を大きく設定することができる。結果として、図３に
示すような特性によりしきい値を決定する設定方法を採
用すれば、原画像の劣化を最小限に抑えつつ効率的に雑
音を除去することが可能となる。In the above, the function for calculating the threshold value from the average value and the variance is determined by utilizing human visual characteristics.
As a human visual characteristic, there is a characteristic that when a flat portion changes, it is often detected, but an area with a large change is not noticed even if there is some change. Since the variance is considered to be a parameter that expresses the intensity of changes in the region, increasing the threshold as the variance increases suppresses noise while suppressing visual changes due to threshold processing. . Further, even in a region having the same dispersion value, the higher the average luminance value, the less noticeable the change of the image. Therefore, the higher the average luminance level, the larger the threshold value can be set. As a result, if the setting method for determining the threshold value based on the characteristics as shown in FIG. 3 is adopted, it is possible to efficiently remove noise while minimizing the deterioration of the original image.
【００２０】次に、本発明による請求項４の発明の一実
施例である画像信号雑音除去装置の第２の実施例を説明
する。図４は、その構成を示すブロック図である。本実
施例は、前述の画像信号雑音除去方法の第２の実施例を
実行する装置の構成例である。Next, a second embodiment of the image signal noise eliminator which is an embodiment of the invention of claim 4 according to the present invention will be described. FIG. 4 is a block diagram showing the configuration. The present embodiment is a configuration example of an apparatus that executes the second embodiment of the image signal noise elimination method described above.
【００２１】図４において、５０１は画像入力部、５０
２は画像入力部５０１から入力された入力画像データを
空間領域内で小ブロックに分割・構成する小ブロック構
成部、５０３は小ブロック構成部５０２で分割・構成さ
れた各小ブロックを直交変換して周波数領域ブロックを
構成しその周波数領域ブロック内の直交変換係数データ
を得る直交変換部、５０４はその直交変換係数データか
ら電力を算出する電力算出部、５０５は電力算出部で算
出された電力から小ブロックごとにしきい値を計算し決
定するしきい値計算部、５０６は前記の直交変換係数デ
ータを入力し直交変換係数の絶対値をしきい値計算部５
０５においてその小ブロックで求められたしきい値と比
較して直交変換係数の絶対値がしきい値以下の場合につ
いてはその直交変換係数値を強制的にゼロとするしきい
値処理部、５０７はしきい値処理部５０６で得られた直
交変換係数データを逆変換して空間領域の画像データを
得る逆直交変換部、５０８は逆直交変換部５０７で得ら
れた画像データを出力する画像データ出力部である。ま
た、５０９は小ブロック構成部５０２において空間領域
で構成された小ブロックの画像データ、５１０は直交変
換部５０３で得られた直交変換係数データ、５１１はし
きい値計算部５０５で決定されたしきい値、５１２はし
きい値処理部５０６でしきい値処理された直交変換係数
データ、５１３は逆直交変換部５０７において空間領域
に逆変換された画像データ、を示す。In FIG. 4, 501 is an image input unit, and 50 is an image input unit.
Reference numeral 2 denotes a small block configuration unit that divides / composes the input image data input from the image input unit 501 into small blocks in the spatial region, and 503 orthogonally transforms each small block that is divided / configured by the small block configuration unit 502. A frequency domain block to obtain orthogonal transform coefficient data in the frequency domain block, 504 is a power calculation section that calculates power from the orthogonal transform coefficient data, and 505 is power calculated from the power calculation section. A threshold value calculation unit for calculating and determining a threshold value for each small block, 506 inputs the above orthogonal transform coefficient data and calculates the absolute value of the orthogonal transform coefficient by the threshold value calculation unit 5
If the absolute value of the orthogonal transform coefficient is smaller than or equal to the threshold value compared with the threshold value obtained in the small block in 05, the threshold value processing unit 507 forcibly sets the orthogonal transform coefficient value to zero. Is an inverse orthogonal transform unit that inversely transforms the orthogonal transform coefficient data obtained by the threshold processing unit 506 to obtain image data in the spatial domain, and 508 is image data that outputs the image data obtained by the inverse orthogonal transform unit 507. It is an output part. Further, 509 is image data of a small block formed by a spatial region in the small block construction unit 502, 510 is orthogonal transformation coefficient data obtained by the orthogonal transformation unit 503, and 511 is determined by the threshold calculation unit 505. A threshold value 512 indicates orthogonal transform coefficient data thresholded by the threshold processing unit 506, and 513 indicates image data inversely transformed into a spatial domain by the inverse orthogonal transformation unit 507.
【００２２】上記構成の実施例の動作および作用は次の
とおりである。The operation and action of the embodiment having the above-mentioned structure are as follows.
【００２３】まず、画像入力部５０１から画像信号が入
力され、小ブロック構成部５０２においてＭ×Ｎの小ブ
ロックｆi，jに分割される。分割された各々の小ブロッ
クの画像データ５０９は、直交変換部５０３においてＤ
ＣＴが施され、周波数領域の直交変換係数データＦu，v
（以下、ＤＣＴ係数と記す）５１０が得られる。ＤＣＴ
係数５１０は電力算出部５０４に入力され、ブロック内
の係数値の電力Ｐが次式で計算される。First, an image signal is input from the image input unit 501 and divided into M × N small blocks fi ,j in the small block construction unit 502. The image data 509 of each of the divided small blocks is D in the orthogonal transformation unit 503.
The CT is applied to the orthogonal transform coefficient data Fu ,v in the frequency domain.
(Hereinafter referred to as DCT coefficient) 510 is obtained. DCT
The coefficient 510 is input to the power calculation unit 504, and the power P of the coefficient value in the block is calculated by the following equation.
【００２４】[0024]
【数２】[Equation 2]
【００２５】上式で計算された電力から、定められた関
数によりしきい値Ｔがしきい値計算部５０５で求められ
る。次に、しきい値処理部５０６において、ＤＣＴ係数
５１０の各係数の絶対値としきい値５１１とが比較さ
れ、それがしきい値以下の係数については、強制的にゼ
ロにセットされる。このようにしてしきい値処理された
直交変換係数データ（ＤＣＴ係数）Ｆ′u，v５１２は、
逆直交変換部５０７において逆ＤＣＴが施され、空間領
域の画像データｆi，j５１３が出力端子５０８に出力さ
れる。From the electric power calculated by the above equation, the threshold value T is calculated by the threshold value calculation unit 505 by a predetermined function. Next, in the threshold value processing unit 506, the absolute value of each coefficient of the DCT coefficient 510 is compared with the threshold value 511, and the coefficient below the threshold value is forcibly set to zero. The orthogonal transform coefficient data (DCT coefficient) F ′u ,v 512 that has been thresholded in this way is
The inverse DCT is performed in the inverse orthogonal transform unit 507, and the image data fi ,j 513 in the spatial domain is output to the output terminal 508.
【００２６】この実施例でも、電力からしきい値を算出
する関数は、人間の視覚特性を利用して定められる。電
力は、輝度の平均値成分と変化の激しさの両方を表して
いると考えられるので、図５に示すように電力が大きい
ほどしきい値を大きくする設定方法を採用することによ
り、第１の実施例と同様に、しきい値処理による視覚的
な変化を少なく抑えつつ雑音を抑圧することができる。Also in this embodiment, the function for calculating the threshold value from the electric power is determined by utilizing human visual characteristics. Since it is considered that the electric power represents both the average value component of the brightness and the intensity of the change, the first method is adopted by adopting the setting method in which the larger the electric power is, the larger the threshold value is as shown in FIG. Similar to the embodiment described above, noise can be suppressed while suppressing a visual change due to threshold processing.
【００２７】[0027]
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
人間の視覚特性に適合してしきい値を適応的に設定する
ことができるので、原画像の視覚的な劣化を最小限に抑
えつつ効率的な雑音除去ができる。また、後段に直交変
換符号化を用いて画像情報圧縮を行う場合、本発明の画
像信号雑音除去方法を前処理として用いれば、高次の係
数がゼロになる確率が大きくなり、結果として符号化効
率を向上させることができる。As described above, according to the present invention,
Since the threshold value can be adaptively set according to human visual characteristics, it is possible to efficiently remove noise while minimizing visual deterioration of the original image. Also, when image information compression is performed using orthogonal transform coding in the subsequent stage, if the image signal noise removal method of the present invention is used as preprocessing, the probability that high-order coefficients become zero increases, resulting in coding. The efficiency can be improved.
【図１】本発明の画像信号雑音除去方法の一実施例を示
す処理の流れを表す図FIG. 1 is a diagram showing a flow of processing showing an embodiment of an image signal noise removing method of the present invention.
【図２】本発明の画像信号雑音除去装置の第１の実施例
を示すブロック図FIG. 2 is a block diagram showing a first embodiment of the image signal noise eliminator of the present invention.
【図３】上記第１の実施例におけるしきい値設定方法を
示す図FIG. 3 is a diagram showing a threshold value setting method in the first embodiment.
【図４】本発明の画像信号雑音除去装置の第２の実施例
を示すブロック図FIG. 4 is a block diagram showing a second embodiment of the image signal noise eliminator of the present invention.
【図５】上記第２の実施例におけるしきい値設定方法を
示す図FIG. 5 is a diagram showing a threshold value setting method in the second embodiment.
【図６】（ａ），（ｂ），（ｃ）は従来の低域通過形フ
ィルタによる画像信号雑音除去方法を示す図6A, 6B and 6C are diagrams showing a conventional image signal noise removal method using a low pass filter.
３０１…画像入力部 ３０２…小ブロック構成部 ３０３…平均値・分散算出部 ３０４…しきい値計算部 ３０５…直交変換部 ３０６…しきい値処理部 ３０７…逆直交変換部 ３０８…画像出力部 ３０９…空間領域で構成された小ブロックの画像データ ３１０…しきい値 ３１１…直交変換係数データ ３１２…しきい値処理された直交変換係数データ ３１３…空間領域に逆変換された画像データ ５０１…画像入力部 ５０２…小ブロック構成部 ５０３…直交変換部 ５０４…電力算出部 ５０５…しきい値計算部 ５０６…しきい値処理部 ５０７…逆直交変換部 ５０８…画像出力部 ５０９…空間領域で構成された小ブロックの画像データ ５１０…直交変換係数データ ５１１…しきい値 ３１２…しきい値処理された直交変換係数データ ３１３…空間領域に逆変換された画像データ 301 ... Image input unit 302 ... Small block configuration unit 303 ... Average value / variance calculation unit 304 ... Threshold value calculation unit 305 ... Orthogonal transformation unit 306 ... Threshold processing unit 307 ... Inverse orthogonal transformation unit 308 ... Image output unit 309 ... Small block image data composed of spatial domain 310 ... Threshold value 311 ... Orthogonal transform coefficient data 312 ... Thresholded orthogonal transform coefficient data 313 ... Image data inversely transformed into spatial domain 501 ... Image input Unit 502 ... Small block configuration unit 503 ... Orthogonal transformation unit 504 ... Power calculation unit 505 ... Threshold calculation unit 506 ... Threshold processing unit 507 ... Inverse orthogonal transformation unit 508 ... Image output unit 509 ... Small block image data 510 ... Orthogonal transform coefficient data 511 ... Threshold value 312 ... Thresholded orthogonal transform coefficient data 313 ... Empty Image data inversely transformed into inter-region
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5158270AJPH0715631A (en) | 1993-06-29 | 1993-06-29 | Method and apparatus for removing image signal noise |
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5158270AJPH0715631A (en) | 1993-06-29 | 1993-06-29 | Method and apparatus for removing image signal noise |
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0715631Atrue JPH0715631A (en) | 1995-01-17 |
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5158270APendingJPH0715631A (en) | 1993-06-29 | 1993-06-29 | Method and apparatus for removing image signal noise |
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0715631A (en) |
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008527932A (en)* | 2005-01-13 | 2008-07-24 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ | Nonlinear In-Loop Denoising Filter for Quantization Noise Reduction in Hybrid Video Compression |
| JP2008541672A (en)* | 2005-05-20 | 2008-11-20 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ | Noise filtering method and apparatus in video coding |
| KR100940148B1 (en)* | 2001-07-12 | 2010-02-03 | 도 랩스 | Method and system for modifying a digital image taking into account its noise |
| JP2010148016A (en)* | 2008-12-22 | 2010-07-01 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | Noise-level detector |
| JP2010148014A (en)* | 2008-12-22 | 2010-07-01 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | Noise-level detector |
| JP2010166351A (en)* | 2009-01-16 | 2010-07-29 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | Moving picture noise elimination device and moving picture noise elimination program |
| JP2010171615A (en)* | 2009-01-21 | 2010-08-05 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | Noise reduction device and noise reduction program |
| KR100975823B1 (en)* | 2008-12-27 | 2010-08-16 | 경북대학교 산학협력단 | Noise reduction and defect detection method of image and its device |
| JP2010232892A (en)* | 2009-03-26 | 2010-10-14 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | Threshold function control type wavelet shrinkage denoising device and program |
| KR101150665B1 (en)* | 2009-04-16 | 2012-05-25 | 엔비디아 코포레이션 | System and method for image correction |
| JP2015176161A (en)* | 2014-03-12 | 2015-10-05 | 株式会社メガチップス | Image processing apparatus and image processing method |
| JP2015176162A (en)* | 2014-03-12 | 2015-10-05 | 株式会社メガチップス | Image processing apparatus and image processing method |
| US9756222B2 (en) | 2013-06-26 | 2017-09-05 | Nvidia Corporation | Method and system for performing white balancing operations on captured images |
| US9798698B2 (en) | 2012-08-13 | 2017-10-24 | Nvidia Corporation | System and method for multi-color dilu preconditioner |
| US9826208B2 (en) | 2013-06-26 | 2017-11-21 | Nvidia Corporation | Method and system for generating weights for use in white balancing an image |
| US10395344B2 (en) | 2014-03-12 | 2019-08-27 | Megachips Corporation | Image processing method |
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100940148B1 (en)* | 2001-07-12 | 2010-02-03 | 도 랩스 | Method and system for modifying a digital image taking into account its noise |
| JP2008527932A (en)* | 2005-01-13 | 2008-07-24 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ | Nonlinear In-Loop Denoising Filter for Quantization Noise Reduction in Hybrid Video Compression |
| JP2008541672A (en)* | 2005-05-20 | 2008-11-20 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ | Noise filtering method and apparatus in video coding |
| JP2010148016A (en)* | 2008-12-22 | 2010-07-01 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | Noise-level detector |
| JP2010148014A (en)* | 2008-12-22 | 2010-07-01 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | Noise-level detector |
| KR100975823B1 (en)* | 2008-12-27 | 2010-08-16 | 경북대학교 산학협력단 | Noise reduction and defect detection method of image and its device |
| JP2010166351A (en)* | 2009-01-16 | 2010-07-29 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | Moving picture noise elimination device and moving picture noise elimination program |
| JP2010171615A (en)* | 2009-01-21 | 2010-08-05 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | Noise reduction device and noise reduction program |
| JP2010232892A (en)* | 2009-03-26 | 2010-10-14 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | Threshold function control type wavelet shrinkage denoising device and program |
| KR101150665B1 (en)* | 2009-04-16 | 2012-05-25 | 엔비디아 코포레이션 | System and method for image correction |
| US9798698B2 (en) | 2012-08-13 | 2017-10-24 | Nvidia Corporation | System and method for multi-color dilu preconditioner |
| US9756222B2 (en) | 2013-06-26 | 2017-09-05 | Nvidia Corporation | Method and system for performing white balancing operations on captured images |
| US9826208B2 (en) | 2013-06-26 | 2017-11-21 | Nvidia Corporation | Method and system for generating weights for use in white balancing an image |
| JP2015176161A (en)* | 2014-03-12 | 2015-10-05 | 株式会社メガチップス | Image processing apparatus and image processing method |
| JP2015176162A (en)* | 2014-03-12 | 2015-10-05 | 株式会社メガチップス | Image processing apparatus and image processing method |
| US10395344B2 (en) | 2014-03-12 | 2019-08-27 | Megachips Corporation | Image processing method |
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6760487B1 (en) | Estimated spectrum adaptive postfilter and the iterative prepost filtering algirighms | |
| JPH0715631A (en) | Method and apparatus for removing image signal noise | |
| JP2005166021A (en) | Method for classifying pixel in image | |
| JP5035029B2 (en) | Signal processing apparatus and method, and program | |
| JPWO2002093935A1 (en) | Image processing device | |
| JPH08186714A (en) | Noise removal of picture data and its device | |
| EP1909227A1 (en) | method of and apparatus for minimizing ringing artifacts in an input image | |
| EP1784023A2 (en) | Blocking artefacts reduction with optional dithering | |
| US7916967B2 (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
| JP3365784B2 (en) | Image signal decoding device | |
| JP5062483B2 (en) | Signal processing apparatus and method, and program | |
| JP3081412B2 (en) | Image signal decoder | |
| JP2919986B2 (en) | Image signal decoding device | |
| JP3011828B2 (en) | Noise removal device | |
| JPH11298898A (en) | Block distortion reduction circuit | |
| JPH09130797A (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
| JPH07307942A (en) | Image noise eliminator | |
| JPH0522709A (en) | Image signal decoder | |
| JP4083043B2 (en) | Coding noise removal device | |
| JP2000152036A (en) | Device and method for noise elimination | |
| JPH0678296A (en) | Picture coding device and picture noise elimination device | |
| Dhérété et al. | Best wavelet packet basis for joint image deblurring-denoising and compression | |
| JPH10336658A (en) | Image processing device | |
| JP3596820B2 (en) | Image coding apparatus and method | |
| JPH0563997A (en) | Image signal decoder |