JP2008160740A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】従来よりも回路規模を小さくするとともに、エッジぼけやゴーストの発生を抑制する画像処理装置を提供する。
【解決手段】映像系処理部を構成する輝度ノイズ低減部及び色差ノイズ低減部は、入力画像信号に含まれる周波数帯域に応じて決定された分割数によって予め分割されている、注目画素の近傍領域において、近傍領域の分割された分割領域毎に、当該分割領域に含まれる画素の信号値の代表値をそれぞれ算出する代表値算出部40a〜40dと、注目画素の信号値と分割領域毎の代表値との差分絶対値をそれぞれ算出する差分絶対値算出部50a〜50dと、差分絶対値に応じて、分割領域毎の代表値に対する重みをそれぞれ算出する重み算出部60a〜60dと、分割領域毎の代表値と分割領域毎の代表値に対する重みとの積和に対して正規化処理を実施した結果を出力する正規化処理部70とを備える。
【選択図】図６

Description

本発明は、画像処理装置に関する。

従来、画像に含まれるノイズの低減には、ノイズ除去対象画素（以下、「注目画素」という。）の信号値と注目画素の近傍に存在する画素（以下、「近傍画素」という。）の信号値との平均をとる平均化フィルタを用いることが一般的だった。しかし、平均化フィルタは画像に含まれる重要なエッジ（輪郭、模様）をぼけさせてしまう問題があり、その問題を解決するために注目画素の信号値と近傍画素の信号値との差分絶対値に応じて各近傍画素に対する重み付け（フィルタ係数の算出）を行う、εフィルタ（例えば、非特許文献１参照）、バイラテラルフィルタ（例えば、非特許文献２参照）などが提案されている。

ここで、近傍領域は、フィルタの水平、垂直のタップ数で定義される。例えば、タップ数 3×3 フィルタの近傍画素は、注目画素を除いた8画素となる。

εフィルタは、x(n) を入力信号、y(n)を出力信号、2N をタップ数、a_kの総和を1 としたとき、以下の式で表される。

εフィルタは、近傍領域に存在する画素の数−１だけ非線形回路（差分絶対値算出、フィルタ係数算出）が必要なため、フィルタタップ数が大きな場合に回路規模が増大する問題がある。そのため、タップ内全画素の平均値と注目画素の信号値に関する非線形回路のみで構成する方法が開示されている(例えば、特許文献１参照)。

更に、この特許文献１で生ずるエッジから少し離れた位置に偽輪郭を生ずる「ゴースト」と呼ばれる現象を低減するため、非線形回路の数は減らさずに近傍画素にかける重みを0か1に限定することで簡略化した方法も開示されている（例えば、特許文献２参照）。
近藤宏行、羽成賢治、清水克英、荒川薫、「ベクトルε―フィルタによるカラー顔画像処理―皺成分の除去―」、１９９８年電子情報通信学会総合大会論文集、D-11-143（平成１０年３月） Tomasi, C., Manduchi, R.; Bilateral filtering for gray and color iages. In: Proc. Of International Conference on Computer Vision, IEEE (1998) 839-846 特開２０００−２９５４９７号公報 特開２００６−１４０２４号公報

しかしながら、上記特許文献１のように、タップ内全画素の平均値との差分絶対値を用いる方式は、含まれる信号の帯域とフィルタタップ数の組み合わせによっては、ノイズ除去後の画像にぼけが生じ、エッジ近傍にゴーストが発生する。

又、上記特許文献２で述べられている簡略化方式では、フィルタのタップ内に含まれるすべての画素に対して重み算出処理（差分算出、閾値比較）を行っている。このため、タップ数が大きく、入力画像信号に含まれる信号の帯域が狭い場合に、冗長な処理となる問題がある。

そこで、本発明は、上記の問題に鑑み、回路規模を大きくすることなく、エッジぼけやゴーストの発生を抑制する画像処理装置を提供することを目的とする。

本発明の第１の特徴は、（ａ）入力画像信号に含まれる周波数帯域に応じて決定された分割数によって予め分割されている、注目画素の近傍領域において、近傍領域の分割された分割領域毎に、当該分割領域に含まれる画素の信号値の代表値をそれぞれ算出する代表値算出手段と、（ｂ）注目画素の信号値と分割領域毎の代表値との差分絶対値をそれぞれ算出する差分絶対値算出手段と、（ｃ）差分絶対値に応じて、分割領域毎の代表値に対する重みをそれぞれ算出する重み算出手段と、（ｄ）分割領域毎の代表値と分割領域毎の代表値に対する重みとの積和に対して正規化処理を実施した結果を出力する正規化処理手段とを備える画像処理装置であることを要旨とする。

第１の特徴に係る画像処理装置によると、従来よりも回路規模を小さくするとともに、エッジぼけやゴーストの発生を抑制することができる。

又、第１の特徴に係る画像処理装置において、近傍領域は、入力画像信号に含まれる高周波成分が少ないほど、少ない分割数によって分割されてもよい。

この画像処理装置によると、高周波成分が少ないほど分割数を少なくすることにより、非線形回路（代表値算出回路、差分絶対値算出回路及び重み算出回路）の個数を削減することができる。

又、上記の画像処理装置において、色差信号における近傍領域は、輝度信号における近傍領域の分割数よりも少ない分割数によって分割されてもよい。

色差信号は、輝度信号に比べ、含まれる高周波成分が少ないため、色差信号における近傍領域の分割数を、輝度信号における近傍領域の分割数よりも少なく分割することにより、非線形回路の個数を削減することができる。

本発明によると、従来よりも回路規模を小さくするとともに、エッジぼけやゴーストの発生を抑制する画像処理装置を提供することができる。

次に、図面を用いて、本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には、同一又は類似の符号を付している。ただし、図面は模式的なものであることに留意すべきである。

（画像表示装置の構成）
本実施形態に係る画像表示装置として、デジタルカメラを例にとり、説明する。図１は、本実施形態に係るデジタルカメラの回路構成である。

本実施形態に係るデジタルカメラは、TG10と、レンズ11と、CCD12と、AFE13と、映像系処理部14と、マイク15と、音声系処理部16と、圧縮処理部17と、伸張処理部18と、音声出力回路19と、CPU20と、SDRAM21と、メモリカード22と、VRAM23と、表示装置24とを備える。

TG10は、回路全体のタイミング制御信号（Vsync、Hsync）、CCD駆動パルスを生成する。

レンズ11は、被写体の光学像をCCD12に結像させる。CCD12は、光電変換を行う素子であり、例えば、イメージセンサが挙げられる。尚、CMOSセンサを用いても構わない。AFE（Analog Front End）13は、CCD12からのアナログ信号をデジタル信号に変換する回路である。又、AFE13は、CCD12からの信号レベルに応じて、ゲイン調整を行う。

映像系処理部14は、AFE13を介してCCD12から送信された入力画像信号から、輝度信号(Y)と、輝度信号と青色成分の差(U)、輝度信号と赤色成分の差(V)の3つの情報を生成する。そして、生成した輝度信号(Y)、色差信号(U,V)のノイズを低減した後、圧縮処理部17へ出力する。映像系処理部14については、後に詳述する。

マイク15は、音声を電気信号に変換する。音声系処理部16は、音声アナログ信号をデジタル信号に変換する。圧縮処理部17は、映像・音声信号を圧縮する回路である。圧縮処理部17は、動画像、静止画像共に圧縮する。伸張処理部18は、圧縮された映像・音声信号を、元に戻す処理を行う。音声出力回路19は、伸張した音声信号を、アナログ信号に変換して出力する。

CPU20は、回路全体を制御する。具体的には、CPU20は、映像系処理部14の検出データに応じて、レンズ11のAF(Auto Focus)、AE (Auto Exposure)制御を行う。又、CPU20は、AFE13においてゲインの制御を行う。

SDRAM21は、信号処理時に一時記憶するメモリである。メモリカード22は、静止画像、動画像を記録する不揮発性メモリである。VRAM23は、ディスプレイに対するビデオ表示部分のメモリ（記憶装置）である。表示装置24は、VRAM23に書き込まれたグラフィックスを表示する。

（画像処理装置の構成）
次に、映像系処理部14（画像処理装置）の詳細について、図２を用いて説明する。

映像系処理部14は、Demosaic30と、マトリクス変換部31と、輝度ノイズ低減部32と、色差ノイズ低減部33と、輪郭抽出部34とを備える。

Demosaic30は、単板センサの場合、入力画像信号が画素毎にR（赤）,G（緑）,B（青）いずれかの信号であるため、補間処理により画素毎にRGB信号を生成する。

マトリクス変換部31は、マトリクス演算により、RGB信号から輝度信号(Y信号)、色差信号(U信号及びV信号)を生成する。マトリクス変換部31は、例えば、以下に示すITU-R BT.601（アナログビデオ信号をデジタルデータに変換する際のデータ形式を規定した国際規格）の変換式により、RGB信号からYUV信号を生成する。

Y=0.299×R＋0.587×G＋0.114×B
U=−0.169×R−0.331×G＋0.500×B
V=0.500×R−0.419×G−0.081×B
輝度ノイズ低減部32は、輝度信号に対するノイズを除去した出力信号を生成する。又、色差ノイズ低減部33は、色差信号に対するノイズを除去した出力信号を生成する。輝度ノイズ低減部32及び色差ノイズ低減部33については、後に詳述する。

輪郭抽出部34は、輝度信号にハイパスフィルタを適用して輪郭信号を生成する。輝度ノイズ低減部32及び輪郭抽出部34からの出力信号は、加算され、輝度信号Yが生成される。

次に、輝度ノイズ低減部32及び色差ノイズ低減部33の詳細について説明する。

輝度ノイズ低減部32及び色差ノイズ低減部33は、注目画素の信号値と注目画素の近傍領域に含まれる画素の信号値との差分絶対値に応じて重み付けを行った後、正規化処理を行うことにより、ノイズを低減した信号を出力する。

近傍領域のサイズ(フィルタタップ数)は、入力画像に含まれるノイズの標準偏差と、ノイズ低減後の目標標準偏差に応じて定められる。ノイズ除去前後での標準偏差の大きさが大きいほど、近傍領域サイズは大きく設定される。尚、近傍領域の大きさは、ノイズ除去前後の標準偏差の差に応じて予め定められている。

本実施形態では、図３に示す７画素×７画素の近傍領域が与えられていると仮定し、以下に説明する。図３では、注目画素の信号値をC_3,3とし、注目画素の近傍領域における近傍画素の信号値をC_0,0〜C_6,6とする。ここで、近傍領域は、図４あるいは図５に示すように、予め複数の領域に分割されている。そして、近傍領域の分割数は、入力画像信号に含まれる周波数帯域に応じて決定されている。具体的には、近傍領域は、入力画像信号に含まれる高周波成分が少ないほど、少ない分割数によって分割される。例えば、周波数番号１６以上を高周波成分とした場合、図７に示すように、輝度信号Yは、含まれる高周波成分が多く、色差信号U,Vは、含まれる高周波成分が少ないため、色差信号における近傍領域は、輝度信号における近傍領域の分割数よりも少ない分割数によって分割される。

尚、図７に示すグラフは、６４点に１次元FFTを施し、DC成分を除くパワースペクトルをプロットしたものである。FFT変換、パワースペクトルの定義については、図８に示すとおりである。又、周波数番号は、その値が大きいほど高周波であることを示す。１次元のパワースペクトルのグラフは、原点を中心として対称性を有するため、図７では、３１点をプロットしている。

このように、色差信号における近傍領域は、輝度信号における近傍領域の分割数よりも少ない分割数によって分割されているため、色差ノイズ低減部33は、輝度ノイズ低減部32が用いる近傍領域の分割数よりも少ない分割数によって分割された近傍領域を用いる。例えば、輝度ノイズ低減部32は、図４に示すように、分割数が16個の近傍領域を用い、色差ノイズ低減部33は、図５に示すように、分割数が4個の近傍領域を用いる。図４は、２×２画素で構成される分割領域を16個備える例であり、図５は、４×４画素で構成される分割領域を4個備える例である。

（ノイズ低減回路の構成）
次に、輝度ノイズ低減部32及び色差ノイズ低減部33の回路構成について、図６を用いて説明する。ここでは、色差ノイズ低減部33の構成を例に挙げ、色差ノイズ低減部33は、図３に示す近傍領域を用い、この近傍領域は、図５に示すように分割されていることを前提として説明する。

色差ノイズ低減部33は、図６に示すように、代表値算出部40a〜40dと、差分絶対値算出部50a〜50dと、重み算出部60a〜60dと、正規化処理部70とを備える。

代表値算出部40a〜40dは、近傍領域の分割された分割領域毎に、当該分割領域に含まれる画素の信号値の代表値をそれぞれ算出する。具体的には、代表値算出部40aは、C_0,0〜C_3,3の16画素の信号値の平均値を代表値ｒ_0,0〜3,3として算出する。同様に、代表値算出部40bは、C_0,3〜C_3,6の16画素の信号値の平均値を代表値ｒ_0,3〜3,6として算出する。又、代表値算出部40cは、C_3,0〜C_6,3の16画素の信号値の平均値を代表値ｒ_3,0〜6,3として算出する。更に、代表値算出部40dは、C_3,3〜C_6,3の16画素の信号値の平均値を代表値ｒ_3,3〜6,6として算出する。又、代表値として、平均値を用いると説明したが、代表値はこれに限らず、中央値（メディアン値）などを用いてもよい。尚、平均値を用いる場合、C_0,0〜C_3,3の代表値は、（C_0,0＋C_0,1＋C_0,2＋C_0,3＋C_1,0＋C_1,1＋C_1,2＋C_1,3＋C_2,0＋C_2,1＋C_2,2＋C_2,3＋C_3,0＋C_3,1＋C_3,2＋C_3,3）／16となる。

差分絶対値算出部50a〜50dは、注目画素の信号値と代表値算出部40a〜40dによって算出された分割領域毎の代表値との差分絶対値をそれぞれ算出する。具体的には、差分絶対値算出部50aは、代表値算出部40aによって算出された代表値ｒ_0,0〜3,3と注目画素の信号値C_3,3の値との差分絶対値を算出する。同様に、差分絶対値算出部50bは、代表値算出部40bによって算出された代表値ｒ_0,3〜3,6値と注目画素の信号値C_3,3との差分絶対値を算出する。又、差分絶対値算出部50cは、代表値算出部40cによって算出された代表値ｒ_3,0〜6,3と注目画素の信号値C_3,3との差分絶対値を算出する。更に、差分絶対値算出部50dは、代表値算出部40dによって算出された代表値ｒ_3,3〜6,6と注目画素の信号値C_3,3の値との差分絶対値を算出する。

重み算出部60a〜60dは、差分絶対値算出部50a〜50dによって算出された差分絶対値に応じて、分割領域毎の代表値に対する重みをそれぞれ算出する。具体的には、重み算出部60aは、差分絶対値算出部50aによって算出された差分絶対値に応じて、代表値ｒ_0,0〜3,3に対する重みＷ_0,0〜3,3を算出する。同様に、重み算出部60bは、差分絶対値算出部50bによって算出された差分絶対値に応じて、代表値ｒ_0,3〜3,6に対する重みＷ_0,3〜3,6を算出する。又、重み算出部60cは、差分絶対値算出部50cによって算出された差分絶対値に応じて、代表値ｒ_3,0〜6,3に対する重みＷ_3,0〜6,3を算出する。更に、重み算出部60dは、差分絶対値算出部50dによって算出された差分絶対値に応じて、代表値ｒ_3,3〜6,6に対する重みＷ_3,3〜6,6を算出する。重みの具体的な算出方法としては、例えば、C_0,0〜C_3,3の代表値ｒ_0,0〜3,3の重みＷ_0,0〜3,3は、非特許文献２に基づくと、以下の式で求められる。

Ｗ_0,0〜3,3＝exp（−｜C_3,3−ｒ_0,0〜0,3｜²／２σ²）……式（３）
ここで、σは、ノイズ除去の強度を調整するパラメータであり、σが大きくなるほど、ノイズ除去効果は高くなるが、エッジ保存効果が低下する。

正規化処理部70は、代表値算出部40a〜40dによって算出された分割領域毎の代表値と、重み算出部60a〜60dによって算出された分割領域毎の代表値に対する重みとの積和に対して正規化処理を実施した結果を出力信号として出力する。正規化処理とは、色差ノイズ低減部33に入力された信号と色差ノイズ低減部33から出力する信号のDC成分が一定となるよう、各信号にかけた重みの総和で割り算を行う処理である。例として、重みをすべて１とするならば、正規化処理はタップ内に存在する画素の個数によって割り算を行う処理となる。図６における正規化処理は、以下の式で表される。

（Ｗ_0,0〜3,3×ｒ_0,0〜3,3＋Ｗ_0,3〜3,6×ｒ_0,3〜3,6＋Ｗ_3,0〜6,3×ｒ_3,0〜6,3＋Ｗ_3,3〜6,6×ｒ_3,3〜6,6）／（Ｗ_0,0〜3,3＋Ｗ_0,3〜3,6＋Ｗ_3,0〜6,3＋Ｗ_3,3〜6,6）
……式（４）
上記では、色差ノイズ低減部33の構成について説明したが、輝度ノイズ低減部32もほぼ同様の構成をとる。輝度ノイズ低減部32と色差ノイズ低減部33との異なる点は、代表値算出部、差分絶対値算出部、重み算出部の数である。輝度ノイズ低減部32が、図３に示す近傍領域を用い、この近傍領域は、図４に示すように分割して生成されている場合、代表値算出部、差分絶対値算出部、重み算出部は、分割数分必要であるので、輝度ノイズ低減部32は、代表値算出部、差分絶対値算出部、重み算出部をそれぞれ16個備えることとなる。

又、上記では、輝度ノイズ低減部32及び色差ノイズ低減部33の各部（代表値算出部、差分絶対値算出部、重み算出部）は、非線形回路として構成されることを前提に説明しており、近傍領域の分割数に応じた各回路（代表値算出回路、差分絶対値算出回路、重み算出回路）が予め配置されている。しかし、非線形回路に限らず、代表値算出部、差分絶対値算出部、重み算出部、正規化処理部は、プログラムによって実現されても構わない。この場合、輝度ノイズ低減部32及び色差ノイズ低減部33は、処理制御装置（ＣＰＵ）からなり、代表値算出モジュール、差分絶対値算出モジュール、重み算出モジュール、正規化処理モジュールをＣＰＵに内蔵する構成とすることができる。これらのモジュールは、パーソナルコンピュータ等の汎用コンピュータにおいて、所定のプログラム言語を利用するための専用プログラムを実行することにより実現することができる。又、プログラムによって処理を実行する場合は、近傍領域の分割数を決定し、当該決定した分割数によって分割した近傍領域を生成する処理も、輝度ノイズ低減部32及び色差ノイズ低減部33内で実行することができる。この場合、リアルタイムに分割処理が行われるため、処理時間を短縮することができる。

（作用及び効果）
従来の一般的な非線形フィルタは、注目画素の信号値と近傍画素の信号値との差分絶対値に応じて重み付けを行う際、近傍画素それぞれについて差分絶対値算出処理を行っている。例えば、図３に示す近傍領域の場合、C_0,0〜C_6,6それぞれに代表値算出処理、差分絶対値算出処理、重み算出処理を行うため、代表値算出回路、差分絶対値算出回路、重み算出回路は４８個必要であった。

本実施形態に係るノイズ低減回路（輝度ノイズ低減部32及び色差ノイズ低減部33）では、入力画像信号に含まれる高周波成分の量に応じて決定された分割数によって分割された近傍領域を用いるため、代表値算出回路、差分絶対値算出回路、重み算出回路の個数を低減することができる。例えば、上述した輝度ノイズ低減部32は、代表値算出回路、差分絶対値算出回路、重み算出回路の個数が16個であり、色差ノイズ低減部33は、代表値算出回路、差分絶対値算出回路、重み算出回路の個数が4個である。このように、本実施形態では、高周波成分の量に応じて、各回路の個数を変化させ、回路数を低減することができるため、非線形回路の小規模化を実現することができる。

又、本実施形態に係るノイズ低減回路によると、高周波成分の量に応じて近傍領域の分割数を変化させることにより、エッジぼけやゴーストの発生を抑制することができる。この点について、以下に詳細に説明する。

図９は、入力画像信号（図９における元信号）及び各種フィルタを用いた出力画像信号を示すグラフである。ここでは、近傍領域として９画素に着目している。

ローパスフィルタは、注目画素を含む近傍9画素の加算平均を用いている。図９に示すように、ローパスフィルタでは、エッジにぼけが生じてしまう。エッジぼけとは、このように、本来急峻に立ち上がるべき信号においてなだらかな立ち上げを見せる現象であり、例えば、デジタルカメラの画像において、輪郭がぼやけることをいう。

又、非線形フィルタ（回路低減版）は、注目画素の近傍８画素の平均値に対して差分絶対値算出処理を行っている。図９に示すように、非線形フィルタ（回路低減版）では、エッジは保存されるが、エッジから離れたところにゴーストが発生する。ゴーストとは、このように、本来直線として表れる信号において内側にカーブする信号が表れる現象であり、例えば、デジタルカメラの画像において、輪郭付近に影が映ることをいう。このように、近傍領域の分割数を一様に小さくしすぎると、ゴースト発生の要因となる。

本実施形態では、加算平均や近傍画素すべての平均値を用いるわけではなく、高周波成分の量に応じて近傍領域の分割数を変化させることにより、エッジぼけやゴーストの発生を抑制することができる。

又、非線形フィルタ（低減なし）は、近傍８画素すべてに関して差分絶対値算出処理を行っている。図９に示すように、非線形フィルタ（低減なし）においても、エッジにぼけやゴーストの発生を抑制することは可能である。しかしながら、この場合、近傍画素数分の代表値算出回路、差分絶対値算出回路及び重み算出回路が必要となり、大規模な回路構成となる。本実施形態では、上述したように、高周波成分の量に応じて、各回路の個数を変化させ、回路数を低減することができるため、非線形回路の小規模化を実現することができる。

又、本実施形態において、近傍領域は、入力画像信号に含まれる高周波成分が少ないほど、少ない分割数によって分割されている。このため、高周波成分が少ないほど分割数を少なくすることにより、代表値算出回路、差分絶対値算出回路及び重み算出回路の個数を削減することができる。

又、色差信号における近傍領域は、輝度信号における近傍領域の分割数よりも少ない分割数によって分割されている。色差信号は、輝度信号に比べ、含まれる高周波成分が少ないため、色差信号における近傍領域の分割数を、輝度信号における近傍領域の分割数よりも少なく分割することにより、代表値算出回路、差分絶対値算出回路及び重み算出回路の個数を削減することができる。

（その他の実施形態）
本発明は上記の実施形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

例えば、上記実施形態において、近傍領域は、入力画像信号に含まれる高周波成分が少ないほど、少ない分割数によって分割される例として、色差信号における近傍領域を、輝度信号における近傍領域の分割数よりも少ない分割数によって分割して生成している。本発明はこれに限らず、例えば、R,B信号における近傍領域を、G信号における近傍領域の分割数よりも少ない分割数によって分割してもよい。

又、上記実施形態において、画像表示装置としてデジタルカメラを例に挙げ説明したが、デジタルビデオカメラや携帯電話など他の画像表示装置を用いてもよいことは勿論である。

このように、本発明はここでは記載していない様々な実施形態等を含むことは勿論である。従って、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。

本実施形態に係る画像表示装置の回路構成図である。 図１に示す映像処理部の機能ブロック図である。 本実施形態に係る近傍領域を説明するための図である。 本実施形態に係る輝度ノイズ低減部の処理を説明するための図である。 本実施形態に係る色差ノイズ低減部の処理を説明するための図である。 図２に示す色差ノイズ低減部の機能ブロック図である。 本実施形態に係る輝度信号と色差信号の周波数成分を示す図である。 本実施形態に係る1次元FFT変換及びパワースペクトルの定義を説明するための図である。 従来のフィルタのエッジぼけやゴーストを説明するための図である。

符号の説明

10…TG
11…レンズ
12…CCD
13…AFE
14…映像系処理部
15…マイク
16…音声系処理部
17…圧縮処理部
18…伸張処理部
19…音声出力回路
20…CPU
21…SDRAM
22…メモリカード
23…VRAM
24…表示装置
30…Demosaic
31…マトリクス変換部
32…輝度ノイズ低減部
33…色差ノイズ低減部
34…輪郭抽出部
40a〜40d…代表値算出部
50a〜50d…差分絶対値算出部
60a〜60d…重み算出部
70…正規化処理部

Claims (3)

1. 入力画像信号に含まれる周波数帯域に応じて決定された分割数によって予め分割されている、注目画素の近傍領域において、前記近傍領域の分割された分割領域毎に、当該分割領域に含まれる画素の信号値の代表値をそれぞれ算出する代表値算出手段と、
   前記注目画素の信号値と前記分割領域毎の代表値との差分絶対値をそれぞれ算出する差分絶対値算出手段と、
   前記差分絶対値に応じて、前記分割領域毎の代表値に対する重みをそれぞれ算出する重み算出手段と、
   前記分割領域毎の代表値と前記分割領域毎の代表値に対する重みとの積和に対して正規化処理を実施した結果を出力する正規化処理手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記近傍領域は、前記入力画像信号に含まれる高周波数成分が少ないほど、少ない分割数によって分割されていることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 色差信号における前記近傍領域は、輝度信号における前記近傍領域の分割数よりも少ない分割数によって分割されていることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。

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