JPH07212627A

JPH07212627A - ノイズ低減装置

Info

Publication number: JPH07212627A
Application number: JP343894A
Authority: JP
Inventors: Adoruno Noeru; ノエル・アドルノ
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 1994-01-18
Filing date: 1994-01-18
Publication date: 1995-08-11

Abstract

(57)【要約】【構成】入力ビデオ信号のフレーム間差分を直交変換
し、直交変換係数出力に対して非線形処理を施す際に、
その非ＤＣ係数に対して図２に示す非線形曲線の特性に
より非線形処理を施し、逆直交変換した出力を入力側に
帰還して入力ビデオ信号との差をとることにより、入力
ビデオ信号中のノイズを低減する。【効果】変換係数データのヒストグラムから得られる
最適曲線を近似した非線形曲線として、非ＤＣ係数に対
しては変換係数の０近傍で値が低下する形状のものを用
いているため、現実の画像データに対して良好なノイズ
低減効果を得ることができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ビデオ信号のＳＮ比を
改善するためのノイズ低減装置に関し、特にアダマール
変換等の直交変換を用いたノイズ低減装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】ビデオ信号に含まれるノイズ（雑音）を
低減してＳＮ比を改善するノイズ低減装置（Noise Redu
cer:ノイズリデューサ）は、従来より種々提案されてい
る。

【０００３】図１は、このようなノイズ低減装置の基本
的な回路構成の一例を示している。複合（コンポジッ
ト）映像信号に対しては、このような回路の１つが用い
られ、コンポーネント映像信号に対しては、各信号成分
（コンポーネント）毎に別の回路が用いられる。この図
１の回路において、減算器として作用する加算器１０２
からは、入力端子１０１からの現在の入力画像と画像メ
モリ１０４からの最新の処理画像との間の差分が得ら
れ、この差分出力が直交変換信号処理部１０６に送られ
て、アダマール変換回路等の直交変換回路１０７で直交
変換されて変換係数出力となり、変換領域での処理が施
される。

【０００４】ところで、ノイズ成分は各変換係数にほぼ
均等に分配される傾向があり、低い係数値として表され
る。動きのある場合には、動き成分は各係数に不均等に
分配される傾向がある。この変換係数は、非線形曲線の
一群を有する回路１０８に通される。この非線形曲線
は、動きの細部としての所定の閾値Ｎを超える値の成分
をゼロにする。上記閾値Ｎ以下の値は、上記非線形関数
に応じて通過あるいは減衰される。非線形処理された後
は、非線形回路１０８からの出力は逆直交変換回路１０
９に送られて逆変換され、加算器１０３に送られて現在
の入力信号から減算される。

【０００５】上記非線形回路１０８の非線形曲線の最も
単純なものとして、図７に示すようなものが挙げられ
る。この図７のＡは、入力される変換係数データｘに対
して乗算される関数Ｆ(x) を表し、同図のＢは、入力デ
ータｘに対する出力データ、すなわちｘＦ(x) を表して
いる。この関数Ｆ(x) は次式で表される。Ｆ（ｘ）＝Ｋ；｜ｘ｜≦Ｎ＝０；｜ｘ｜＞Ｎこの式において、Ｎはノイズ閾値、Ｋは関数のゲインで
あり、図７の例では、Ｎ＝４０、Ｋ＝１の場合を示して
いる。これは望ましいものではなく、最悪の曲線を含ん
でいる。

【０００６】ここで、海老原他の「アダマール変換を用
いたテレビジョン信号のノイズリデューサー」、テレビ
ジョン学会誌、Vol.37, No.12 (1983), pp.1030-1036
においては、上記直交変換にアダマール変換を用いた例
が開示されている。また、入力ビデオ信号としては、コ
ンポジットＮＴＳＣ信号を用いており、変調を考慮に入
れる必要がある。同じオフセット強度をもって信号を変
換するためには、サブキャリア周期当り１回又は２回の
サンプリングが必要とされる。サンプリングレートがサ
ブキャリア周波数の４倍、すなわちｆ_S＝４ｆ_SCのと
き、２画素毎又は４画素毎のサンプルが必要とされ、こ
の例では２画素毎にサンプルしている。これにより、各
変換係数は周波数を示すのみならず画像の輝度あるいは
色成分の指標を与えることになる。すなわち、変換係数
の一部は強い輝度信号の存在を表し、他の部分は強い色
差信号の存在を示す。ここで、輝度及び色に対する人間
の視覚特性は異なっていることから、上記の例では、輝
度係数用と色差係数用との２組の非線形曲線を用いてい
る。

【０００７】上記海老原の例では、実際のデータを用い
てシミュレートしている。また、２×２、２×４、４×
４を含むいくつかの異なる変換マトリクスをシミュレー
トしている。上記海老原の例で用いられた非線形曲線Ｆ
(x) の形状は図８に示され、このＦ(x) の式は、Ｆ（ｘ）＝Ｋ（１−｜ｘ｜／Ｎ）；｜ｘ｜≦Ｎ＝０；｜ｘ｜＞Ｎにて定義される。ここで、Ｎはノイズ閾値、Ｋは関数の
ゲインであり、図８の例では、Ｎ＝４０、Ｋ＝１の場合
を示している。また、図８のＡは関数Ｆ(x) を、Ｂは入
力データｘに対する出力データｘＦ(x) をそれぞれ表し
ている。

【０００８】次に、中島他、「ア・ニュー・ノイズ・リ
ダクション・システム・フォー・ビデオ・カメラ」、Ｉ
ＥＥＥトランザクションズ・オン・コンシューマ・エレ
クトロニクス、３７巻、３号、８月、１９９１年（ Nak
ajima et al. "A NEW NOISEREDUCTION SYSTEM FOR VIDE
O CAMERA",IEEE Transactions on Consumer Electronic
s, Vol.37, No.3, August 1991 ）においては、コンポ
ーネント信号処理を用いたノイズ低減装置が開示されて
いる。すなわち、輝度（Ｙ）及び２つの色差信号（Ｒ−
Ｙ、Ｂ−Ｙ）が独立に処理される。４つの異なる非線形
曲線が比較され、最適のものとして選択されたＦ(x) の
曲線が図９に示されている。このＦ(x)の式は次のよう
に定義される。

【０００９】Ｆ（ｘ）＝Ｋ；｜ｘ｜≦Ｎ＝ＫＮ／｜ｘ｜；｜ｘ｜＞Ｎ図９はノイズ閾値Ｎ＝２０、関数のゲインＫ＝１の場合
を示し、Ａは関数Ｆ(x)を、Ｂは出力データｘＦ(x) を
それぞれ表している。それぞれのシミュレーションにつ
いて、ＤＣ係数を除く全ての変換係数が同じ非線形パラ
メータ、すなわちＮ及びＫを用いている。ＤＣ係数はノ
イズリダクションに貢献をしない。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上述した海
老原他の技術においては、輝度及び色についての非線形
曲線パラメータを独立に制御している。非線形関数パラ
メータを選択するときには各係数の周波数分布は考慮さ
れない。例えば、動きの像のヒストグラム（頻度グラ
フ）は、ＤＣ（直流）分の係数が高周波分の係数に比べ
て相当広い分布を持つ傾向があることを示す。同様に、
像のシーケンスがシーンの水平旋回、すなわち水平パン
の場合に、水平周波数はより広い分布を持つようにな
る。もし全ての係数について非線形曲線パラメータが固
定されていると、異なるタイプのシーンについて最適化
することができない。

【００１１】上記海老原他の技術においては、非線形曲
線Ｆ(x) を実現するためにメモリマップドＲＯＭを用い
ている。これは、ユーザにパラメータ選択上で限定され
た制御を与えるような僅かのＮ及びＫの値が適用される
ことを意味する。

【００１２】上記中島他の技術により得られた結果はシ
ミュレートされた入力パターンを用いて決定されるか
ら、現実のデータによる実行は異なる結果を生み出し得
る。コンピュータで生成されたテスト画像を用いて全て
の起こり得る状況をテストすることは困難である。現実
のデータを用いたシミュレーションを通じて、本件発明
者は、上記中島他の技術において最適として選択された
非線形曲線（図９）は、上記海老原他の技術に用いられ
る非線形曲線（図８）に比べて実際にはより悪く作用す
ることを見い出した。同様に、現実の画像データの統計
的分析を通じて、同じ非線形曲線が他のノイズ低減装置
と同程度の作用をしない。非線形曲線の比較は、同じ非
線形係数（Ｎ及びＫ）を持つ各曲線についてのシミュレ
ーションを行うだけでは実現できない。各非線形曲線
は、Ｎ及びＫの異なる値で最高の性能を持ち得る。

【００１３】ＤＣ係数を除外して、上記中島他の技術に
おいては、全ての係数について同じ値のＮ及びＫを用い
ている。ＤＣ係数についての非線形曲線は０に設定され
る。従って、ＤＣ係数はノイズ低減に貢献せず動きディ
テールを劣化させもしない。この係数のノイズが決して
低減されないことより、最良の達成し得るＭＳＥは決し
て実現できない。例えば、統計的分析を用いて、全ての
係数が変化し得るという条件での最高のＭＳＥは１６．
０と決定される。もし、全ての係数がＮ及びＫについて
の同じ値を用いると、最高のＭＳＥは１７．１となる。
もし、ＤＣ係数が０に設定されると、ＭＳＥはさらに増
大して１８．６になり得る。ＤＣ係数のノイズ低減への
貢献は僅かであるが、常時０に設定すべきではない状況
があり得る。

【００１４】本発明は、このような実情に鑑みてなされ
たものであり、アダマール変換等の直交変換を含むノイ
ズ低減装置において、現実の画像データに対して良好な
ノイズ低減効果を実現し得るようなノイズ低減装置の提
供を目的とする。

【００１５】

【課題を解決するための手段】本発明に係るノイズ低減
装置は、入力ビデオ信号を１フィールド又は１フレーム
遅延する遅延手段と、上記入力ビデオ信号と上記遅延手
段からの出力との差をとることによりフィールド間差分
信号又はフレーム間差分信号を出力する第１の減算手段
と、この第１の減算手段からの差分出力を直交変換する
直交変換手段と、この直交変換手段からの直交変換出力
に非線形処理を施す非線形回路と、この非線形回路から
の出力を逆直交変換する逆直交変換手段と、上記入力ビ
デオ信号と上記逆直交変換手段からの出力との差をとっ
て上記遅延手段に送る第２の減算手段とを有し、上記非
線形回路は、上記直交変換手段から出力される変換係数
データのヒストグラムにより得られる最適曲線を近似し
た非線形曲線を有することにより、上述した課題を解決
する。

【００１６】上記非線形回路の上記非線形曲線は、動画
像及びノイズ有りの画像の変換係数から得られるヒスト
グラムデータを組み合わせることにより決定すればよ
い。具体的には、例えば、変換係数の非ＤＣ係数に対し
て用いられる非線形曲線の形状をＤＣ係数に対して用い
られる非線形曲線の形状と異なるものとし、非ＤＣ係数
に対して用いられる非線形曲線は、変換係数の０近傍で
値が低下する曲線形状とすることが挙げられる。また、
上記直交変換手段をアダマール変換回路とし、上記逆直
交変換手段を逆アダマール変換回路とすることが好まし
い。

【００１７】ここで、本発明に係るノイズ低減装置は、
アダマール変換ノイズ低減システムの１段階を最適化す
るものであり、このシステムに加えられたものは、画像
データからノイズを分離するように設計された非線形変
換曲線である。従来のシステムでは、この非線形曲線
は、高次のアダマール係数の小さなフィールド間あるい
はフレーム間差分をノイズに分類し、大きな差分を動き
と見なすように設計されている。しかし、本発明では、
高次及び非常に小さなフィールド間あるいはフレーム間
差分の両方を画像の動きであると見なしている。上記２
つを分離する非線形曲線は、これを考慮している。

【００１８】

【作用】変換係数データのヒストグラムにより得られる
最適曲線を近似した非線形曲線を用いて、直交変換出力
の係数データを非線形処理しているため、現実の画像デ
ータに対して良好なノイズ低減効果を得ることができ
る。

【００１９】

【実施例】本発明に係るノイズ低減装置の好ましい実施
例について、図面を参照しながら説明する。図１は、本
発明に係るノイズ低減装置が適用される基本的な回路構
成の一例を示している。複合（コンポジット）映像信号
に対しては、このような回路の１つが用いられ、コンポ
ーネント映像信号に対しては、各信号成分（コンポーネ
ント）毎に別の回路が用いられる。

【００２０】この図１において、入力端子１０１に供給
された入力ビデオ信号は、加算器１０２、１０３にそれ
ぞれ送られている。これらの加算器１０２、１０３はい
ずれも一方の入力から他方の入力を減算する第１、第２
の減算手段として動作している。第２の減算手段である
加算器１０３からの出力信号は、例えばフレームメモリ
を用いた画像メモリ１０４に送られて１フレーム遅延さ
れ、出力端子１０５より取り出される。なお、画像メモ
リ１０４にフィールドメモリを用いて、１フィールド遅
延させるようにしてもよい。

【００２１】第１の減算手段である加算器１０２では、
入力端子１０１からの入力ビデオ信号（現在フレームの
信号）より、画像メモリ１０４からの遅延ビデオ信号
（１フレーム前の信号）を減算して、フレーム間差分信
号を取り出している。このフレーム間差分信号は、直交
変換信号処理部１０６を介して上記加算器１０３に減算
信号として送られている。画像メモリ１０４にフィール
ドメモリを用いる場合には、加算器１０２からはフィー
ルド間差分信号が取り出されることになる。

【００２２】直交変換信号処理部１０６は、アダマール
変換回路等の直交変換回路１０７からの変換出力あるい
は変換係数を、非線形回路１０８を介して逆直交変換回
路１０９に送るような構成を有している。ここで、アダ
マール変換等により直交変換されて直交変換回路１０７
から得られる変換係数において、ノイズは各係数にほぼ
均等に分配される傾向があり、小さな係数値として表さ
れる。動きのある場合に、動き成分は各係数に不均等に
分配される傾向がある。この変換係数は、非線形曲線の
一群を有する回路１０８に通される。

【００２３】ここで、本実施例における非線形回路１０
８内の非線形曲線は、非ＤＣ係数に対して用いられる非
線形曲線として、図２に示されるようなものが用いられ
る。この図２のＡは関数Ｆ(x) を示し、Ｂは入力と出力
との関係を示している。図２のＢの入出力特性は、ＲＯ
Ｍに蓄えてルックアップテーブルとして用いることがで
きる。入力データに対してＡＬＵ（算術論理ユニット）
等により計算を行って出力を得る場合には、図２のＡの
特性を用いればよい。なお、ＤＣ係数に対して用いられ
る非線形曲線は、従来と同様な曲線を挙げることがで
き、これの具体例としては、前述した図８、図９に示す
ような非線形曲線や、後述する図１０に示すような非線
形曲線を用いることができる。

【００２４】非線形回路１０８からの非線形処理された
出力は逆直交変換回路１０９に送られて逆変換、例えば
逆アダマール変換され、加算器１０３に送られて上記現
在フレームの入力信号から減算される。

【００２５】このようなノイズ低減装置の複数の実施形
態における各技術の主要な相違点としては、 (1)マトリ
クスの次数、 (2)非線形関数の形状、 (3)非線形関数の
パラメータの選択、 (4)サンプリング周波数、及び (5)
ビット精度が挙げられる。

【００２６】次に、本実施例に用いられる上記図２に示
すような非線形曲線の意味、及びこれを用いる場合のノ
イズ低減作用について、以下に説明する。

【００２７】画像信号の変換出力のヒストグラムデータ
の統計的分析を通じて、最適形状の曲線が開発された。
あらゆる画像に最適な曲線を決定することはできない。
しかし、メモリマップドＲＯＭを用いて曲線の形状を実
現することや、いくつかの乗算器を用いて形状の線形近
似をハードウェアで実現することはできる。

【００２８】２つの画像系列、すなわち、(1) 動画像
（動きを含み、ノイズを含まない）及び (2)ノイズ有り
の画像（動きを含まずフィルムノイズを含む）から得ら
れるヒストグラムデータを組み合わせることにより、最
適の曲線が決定される。アダマール変換は直交している
から、空間領域のデータの変動は変換領域係数データの
変動に関連し得ることが示される。

【００２９】画像系列のそれぞれから得られたヒストグ
ラムは、アダマール領域内の係数分布である。

【００３０】動きのある画像における非線形関数の出力
は、ノイズ低減装置によって画像上に付加され、画像劣
化を表す。係数変動の和はこの画像劣化の自乗平均誤差
を表す。

【００３１】ノイズ有りの画像について、非線形曲線の
入力と出力との差は、施されるノイズ低減量を表す。従
って、差の変動の和は、処理後の画像の自乗平均誤差
（MeanSquare Error 、以下ＭＳＥという。）を表す。
ノイズと動きは非相関信号であるから、動き劣化ＭＳＥ
にノイズ低減ＭＳＥを加えることにより全体のＭＳＥの
概算が得られる。これの数学的表現は、ＭＳＥ_total ＝ＭＳＥ_move＋ＭＳＥ_noise となる。すなわち、

【００３２】

【数１】

【００３３】ここで、σ_k,noise は、静的でノイズ有り
の画像系列についてのＦ(x) の入力と出力の間の差の係
数ｋの標準偏差、σ_k,moveは、ノイズを含まない画像系
列についてのＦ(x) の出力での係数ｋの標準偏差、Ｐは
変換行列である。

【００３４】実際のヒストグラムデータの点から見てト
ータルＭＳＥを表すためには、次の変数が導入される。
すなわち、Ｓ_k,move(n) は、ヒストグラムが動画像から
形成されたときに係数ｋが値ｎを受けたトータルの回数
を表す。例えば、係数値ｎが２０に等しいとき、Ｓ
_k,move(20)は、係数ｋが２０の値を持つことのトータル
の発生回数である。Ｓ_k,noise(n) は、ヒストグラムが
ノイズ有り画像から形成されたときに係数ｋが値ｎを受
けたトータルの回数を表す。Ｆ_k(n) は、係数ｋと共に
使用される非線形関数を表す。｜Ｍax｜は、ｎが等しく
なる最大値を表し、−Ｍax＜ｎ＜Ｍax はヒストグラム
レベルの範囲である。

【００３５】これらの新たな変数を用いて、動画像のＭ
ＳＥは、次式で表される。

【００３６】

【数２】

【００３７】同様に、ノイズ画像のＭＳＥは、次式で表
される。

【００３８】

【数３】

【００３９】従って、トータルのＭＳＥは、

【００４０】

【数４】

【００４１】ＭＳＥを最適化するために、非線形曲線Ｆ
(x) の最適形状が決定されることが必要である。これ
は、ＭＳＥ_totalを最小化することにより決定され、

【００４２】

【数５】

【００４３】加算式を最小化することは加算式の引き数
を最小化することに等しいから、上記｛ＭＳＥ_total｝
_minは、次の式を最小化することで決定される。

【００４４】

【数６】

【００４５】図３〜図６は、４つのサンプル係数の最適
の曲線を示しており、画像データの１０フレームから取
り出されたヒストグラムデータを示している。ヒストグ
ラムのためのデータは、例えば４×４次アダマール行列
を用いてアダマール変換された係数出力データとして求
められる。各図は互いに異なる係数周波数に対応してい
る。すなわち、図３はＤＣ係数（Ｘ＝０、Ｙ＝０）、図
４〜図６は水平周波数が増加したもの（Ｘ＝１〜３）に
それぞれ対応している。

【００４６】これらの図３〜図６において、曲線ａは動
画像のヒストグラム、曲線ｂはノイズ画像のヒストグラ
ム、曲線ｃは上記最適の曲線をそれぞれ示している。動
画像及びノイズ画像のヒストグラムは、原点で１に正規
化される。ノイズサンプルは「鳥」と称される青空の静
的な画像から得られ、動画像サンプルは「ダンス」と称
される一群の踊り手のノイズ無し画像から得られる。示
されたプロット形状は、他の動き／ノイズ組み合せによ
り決定された最適曲線を代表している。

【００４７】図３のガウス曲線に似た非線形曲線は、Ｘ
＝０，Ｙ＝０のＤＣ（直流）項を代表する。しかし、他
のサンプルのほとんどでは、ＤＣ項の平均はゼロになっ
ている。図３のＤＣ項は、「ダンス」系列がズーミング
を含んでいることにより、ゼロ平均ではない。ＤＣ項以
外の係数は、図４〜図６に示す典型的なサンプルのよう
に、ゼロ平均の曲線を持ち、最適曲線は原点で極小値を
持つ。２つのサイドローブは原点に対して対称である。
ヒストグラムの最大値が１に正規化されているので、図
４〜図６を見ると、この最小値の必要性を視覚的にとら
えることは困難である。ヒストグラム分布が確率密度関
数と見なせるならば、各分布曲線の囲む面積は１にな
る。動画像の係数についても面積が１の分布を持つため
には、０近傍の値が大きいことが必要とされる。これ
は、これらの係数について、０近傍領域では動きが支配
的であることを意味する。従って、最適曲線は、係数値
の高いものと非常に小さいものの両方を動きと考えるべ
きである。

【００４８】先に述べたように、あらゆる画像のための
最適曲線を計算することは実用的でない。しかし、曲線
形状はいくつかのノイズ／動きの組み合せの特性である
ことから、最適曲線形状への近似はノイズ低減装置の有
効性を向上し得る。図３〜図６に見られる形状に類似の
形状は、ＲＯＭに蓄えてメモリマップとして使用し得
る。しかし、形状が他の動き／ノイズの組み合せについ
て類似していても、サイドローブのゲインと幅は変化す
る。ゲイン及び閾値変数を含む最適曲線への近似は、自
由度を増大し得る。非ＤＣ係数の最適形状の簡単な近似
である最適曲線への近似が提案されている。この新たな
Ｆ(x) 曲線の一例が、上述した図２に示したものであ
る。この曲線の式は、次の通りである。

【００４９】

【数７】

【００５０】ここで、Ｎはノイズ閾値、Ｋは関数のゲイ
ンであり、図２の例ではＮ＝４５、Ｋ＝１の場合を示し
ている。また、図２のＡは関数Ｆ(x) を、Ｂは入力デー
タｘに対する出力データｘＦ(x) をそれぞれ表してい
る。このような最適形状の近似曲線を表す関数として
は、他のより複雑な関数を提案することができるが、上
記関数は乗算器等のハードウェア構成が極めて少なくて
済むため、簡単に実現できるという利点を有する。さら
に、このような単純な近似によって改善が得られれば、
他のより複雑な近似はさらに大きな改善を生み出すこと
になる。

【００５１】次に、図７〜図１０は、本実施例の非線形
曲線（図２）との比較のために、非線形曲線の種々の形
状の例を示している。これらの図７〜図１０において、
各Ａは関数Ｆ(x) を、各Ｂは出力データｘＦ(x) をそれ
ぞれ表している。

【００５２】図７は、ストレート閾値の非線形曲線を示
し、この非線形曲線はノイズ低減に用いて望ましいもの
ではなく、最悪ケースの曲線として分類されるものであ
る。図８は、前述した海老原他の技術に用いられる関数
を表すものである。図９は、前述した中島他の技術にお
いて、このようなノイズ低減システムに用いるのに最適
の非線形曲線として選択されたものを示している。図１
０は、比較のために用いられるもう１つの非線形曲線を
示し、関数Ｆ(x) は、Ｆ（ｘ）＝Ｋ；｜ｘ｜≦Ｎ／２＝２Ｋ（Ｎ−｜ｘ｜）／Ｎ；Ｎ≧｜ｘ｜＞Ｎ／２＝０；｜ｘ｜＞Ｎである。図１０の例では、ノイズ閾値Ｎ＝４０、関数の
ゲインＫ＝１の場合を示している。

【００５３】ここで、本実施例の上記新たな非線形曲線
（図２）、すなわち最適曲線の近似の曲線の性能を評価
するために、上記図７〜図１０に示す４つの曲線と、図
２に示す曲線との統計的な比較を行った。この比較の結
果の概要を表１に示す。

【００５４】

【表１】

【００５５】この表１において、画像データソースとし
ては、「鳥と顔」、「鳥とダンス」の２種類を用いてお
り、「鳥」はノイズ画像を、「顔」及び「ダンス」は動
きのある画像を示している。非線形曲線としては、上記
図７〜図１０の各曲線、本実施例の上記図２の曲線、及
び上記最適曲線を用い、上記ノイズ閾値Ｎ及び関数のゲ
インＫが全ての係数について固定された場合と、可変の
場合についてのＭＳＥ値をそれぞれ示している。

【００５６】この表１からも明らかなように、最適曲線
の場合を除外した残り５つの方法の内で、「鳥と顔」及
び「鳥とダンス」の双方で、本実施例の方法が最良のＭ
ＳＥを生成することがわかる。

【００５７】次に図１１及び図１２は、上記図７〜図１
０に示した各非線形曲線と本実施例の上記図２の非線形
曲線とを用いた場合の、ノイズ閾値Ｎ及び関数のゲイン
Ｋの変化に対する自乗平均誤差、いわゆるＭＳＥをそれ
ぞれ示している。すなわち、図１１は最小ＭＳＥとなる
Ｋを選択した状態でのノイズ閾値Ｎの変化に対するＭＳ
Ｅを示し、図１２は最小ＭＳＥとなるＮを選択した状態
でのゲインＫの変化に対するＭＳＥを示している。これ
らの図１１及び図１２において、曲線ａは上記図７の非
線形曲線を用いた場合、曲線ｂは上記図８の非線形曲線
が用いられる上記海老原他の技術の場合、曲線ｃは上記
図９の非線形曲線が用いられる上記中島他の技術の場
合、曲線ｄは上記図１０の非線形曲線を用いた場合、曲
線ｅは上記図２の非線形曲線を用いる本実施例の場合を
それぞれ示している。これは、最小ＭＳＥに加えて、Ｋ
及びＮの変化に対するＦ(x) の感度も考慮する必要があ
ることを鑑みたものである。

【００５８】図１１から、上記海老原他の技術を示す曲
線ｂ及び本実施例を示す曲線ｅがノイズ閾値Ｎの変化に
対する感度が低く、上記中島他の技術を示す曲線ｃが最
も感度が高いことがわかる。従って、もしユーザが目標
とする最小ＭＳＥを誤った場合に、上記海老原他の技術
及び本実施例では充分なノイズ低減効果を得ることがで
きるのに対し、他の技術ではノイズ低減効果が実質的に
低下する。

【００５９】図１２から、最小ＭＳＥ近傍でのＫについ
ての感度の違いは明瞭には現れないことがわかる。従っ
て、ＫについてのＭＳＥの感度を考慮するときの明瞭な
最良の曲線はない。

【００６０】従って、本実施例の新たな非線形曲線（図
２）を用いて、アダマール変換ノイズ低減装置のノイズ
低減効果を改善することができる。しかし、本実施例で
用いられる曲線は最適曲線の簡単な近似に過ぎない。こ
のような単純な近似でも性能を改善できることにより、
他の、より精密な近似を用いて、さらなる改善を実現す
ることができる。

【００６１】このような上記最適曲線に近似した非線形
曲線を用いることで改善が図れるのは、０に非常に近い
領域の値が、ノイズによってではなく、動きのディテー
ルにより支配されることを認識したことによる。

【００６２】また、各係数の非線形曲線が独立に選択さ
れることにより、ノイズ低減能力が拡大されることがわ
かる。

【００６３】なお、本発明は上記実施例のみに限定され
るものではなく、例えば、直交変換としては上記アダマ
ール変換に限定されず、離散コサイン変換等の各種直交
変換を用いることができる。また、非線形曲線も図２の
例に限定されず、上記図３〜図６の最適曲線を近似する
ような種々の非線形曲線を用いることができることは勿
論である。

【００６４】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
に係るノイズ低減装置によれば、入力ビデオ信号を１フ
ィールド又は１フレーム遅延する遅延手段と、上記入力
ビデオ信号と上記遅延手段からの出力との差をとること
によりフィールド間差分信号又はフレーム間差分信号を
出力する第１の減算手段と、この第１の減算手段からの
差分出力を直交変換する直交変換手段と、この直交変換
手段からの直交変換出力に非線形処理を施す非線形回路
と、この非線形回路からの出力を逆直交変換する逆直交
変換手段と、上記入力ビデオ信号と上記逆直交変換手段
からの出力との差をとって上記遅延手段に送る第２の減
算手段とを有し、上記非線形回路は、上記直交変換手段
から出力される変換係数データのヒストグラムにより得
られる最適曲線を近似した非線形曲線を有することによ
り、現実の画像データに対して良好なノイズ低減効果を
得ることができる。

【００６５】上記非線形回路の上記非線形曲線は、動画
像及びノイズ有りの画像の変換係数から得られるヒスト
グラムデータを組み合わせることにより決定すればよ
い。具体的には、変換係数の非ＤＣ係数に対して用いら
れる非線形曲線の形状をＤＣ係数に対して用いられる非
線形曲線の形状と異なるものとし、非ＤＣ係数に対して
用いられる非線形曲線は、変換係数の０近傍で値が低下
する曲線形状とすることにより、ノイズ低減能力が増大
する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係るノイズ低減装置の実施例が適用さ
れる基本的な回路構成を示すブロック回路図である。

【図２】本実施例のノイズ低減装置に用いられる非線形
回路の非線形曲線を示す図である。

【図３】画像データをアダマール変換して得られたＤＣ
係数データのヒストグラムの一例を示す図である。

【図４】画像データをアダマール変換して得られた水平
周波数Ｘ＝１の係数データのヒストグラムの一例を示す
図である。

【図５】画像データをアダマール変換して得られた水平
周波数Ｘ＝２の係数データのヒストグラムの一例を示す
図である。

【図６】画像データをアダマール変換して得られた水平
周波数Ｘ＝３の係数データのヒストグラムの一例を示す
図である。

【図７】ノイズ低減装置に用いられる非線形回路の従来
の非線形曲線の一例を示す図である。

【図８】ノイズ低減装置に用いられる非線形回路の従来
の非線形曲線の他の例を示す図である。

【図９】ノイズ低減装置に用いられる非線形回路の従来
の非線形曲線のさらに他の例を示す図である。

【図１０】ノイズ低減装置に用いられる非線形回路の非
線形曲線の比較のための例を示す図である。

【図１１】複数の非線形曲線についてのノイズ閾値を変
化させたときの自乗平均誤差ＭＳＥを示す図である。

【図１２】複数の非線形曲線についての関数のゲインを
変化させたときの自乗平均誤差ＭＳＥを示す図である。

【符号の説明】

１０２、１０３加算器１０４画像メモリ１０７直交変換回路１０８非線形回路１０９逆直交変換回路

───────────────────────────────────────────────────── 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Ｈ０４Ｎ 7/30 Ｈ０４Ｎ 7/133 Ｚ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力ビデオ信号を１フィールド又は１フ
レーム遅延する遅延手段と、上記入力ビデオ信号と上記遅延手段からの出力との差を
とることによりフィールド間差分信号又はフレーム間差
分信号を出力する第１の減算手段と、この第１の減算手段からの差分出力を直交変換する直交
変換手段と、この直交変換手段からの直交変換出力に非線形処理を施
す非線形回路と、この非線形回路からの出力を逆直交変換する逆直交変換
手段と、上記入力ビデオ信号と上記逆直交変換手段からの出力と
の差をとって上記遅延手段に送る第２の減算手段とを有
し、上記非線形回路は、上記直交変換手段から出力される変
換係数データのヒストグラムにより得られる最適曲線を
近似した非線形曲線を有することを特徴とするノイズ低
減装置。
【請求項２】上記非線形回路の上記非線形曲線は、動
画像及びノイズ有りの画像の変換係数から得られるヒス
トグラムデータを組み合わせることにより決定されるこ
とを特徴とする請求項１記載のノイズ低減装置。
【請求項３】上記非線形回路の上記非線形曲線は、変
換係数の非ＤＣ係数に対して用いられる非線形曲線の形
状をＤＣ係数に対して用いられる非線形曲線の形状と異
なるものとし、非ＤＣ係数に対して用いられる非線形曲
線は、変換係数の０近傍で値が低下する曲線形状を有す
ることを特徴とする請求項１記載のノイズ低減装置。
【請求項４】上記直交変換手段はアダマール変換回路
であり、上記逆直交変換手段は逆アダマール変換回路で
あることを特徴とする請求項１、２又は３記載のノイズ
低減装置。