JP2000069487A - ビデオシ―ケンスのノイズレベルの推定方法 - Google Patents
ビデオシ―ケンスのノイズレベルの推定方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 本発明は、ノイズエネルギーの測定値の最小
値よりも、主に平均値に関する評価に偏らせることによ
りノイズレベルを過小評価を防ぐ。 【解決手段】 ビデオシーケンスのノイズ測定において
画像要素とノイズを区別するのは難しい。測定の信頼性
を向上するために、２つのノイズレベル計算方法の結果
（σp1, σp2, σp3) が結合された。１つの計算は、移
動したフレームの差分値（DFD)の解析に基づいており、
もう１つは静的な画像領域に亘ってのフィールド又はフ
レームの差分値(FD)に基づいている。
値よりも、主に平均値に関する評価に偏らせることによ
りノイズレベルを過小評価を防ぐ。 【解決手段】 ビデオシーケンスのノイズ測定において
画像要素とノイズを区別するのは難しい。測定の信頼性
を向上するために、２つのノイズレベル計算方法の結果
（σp1, σp2, σp3) が結合された。１つの計算は、移
動したフレームの差分値（DFD)の解析に基づいており、
もう１つは静的な画像領域に亘ってのフィールド又はフ
レームの差分値(FD)に基づいている。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ビデオシーケンス
のノイズレベルの推定方法に関する。
のノイズレベルの推定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】EP-A-0735747は、ブロックマッチング動
き推定アルゴリズムに関連したノイズ測定方法を開示し
ている。その原理は、移動したフィールドあるいはフレ
ームの差分値（DFD)を導くために、画素の差分値の絶対
値の総和の最小値からノイズレベルを得るものであり、
予め定められた画素ブロックに亘って総和が計算され
る。
き推定アルゴリズムに関連したノイズ測定方法を開示し
ている。その原理は、移動したフィールドあるいはフレ
ームの差分値（DFD)を導くために、画素の差分値の絶対
値の総和の最小値からノイズレベルを得るものであり、
予め定められた画素ブロックに亘って総和が計算され
る。
【０００３】Q.Zhang 及びR.Wardによる”テレビジョン
画像の信号対熱雑音比の自動的な評価方法”IEEE Tran
sactions on Consumer Electronics Vol.41，No.1（19
95年２月）と題する論文は、上記のような方法でTV信号
からノイズレベルを測定する方法を開示している。この
方法は、大部分の（ノイズではない）映像成分を取り除
くための映像の二次元高域通過フィルタの出願に基づい
ている。それから、画像の最も平坦な領域、即ち、輝度
変化に関してエネルギーの最小な領域が選択され、それ
らに残存する平均電力からノイズ電力が評価される。
画像の信号対熱雑音比の自動的な評価方法”IEEE Tran
sactions on Consumer Electronics Vol.41，No.1（19
95年２月）と題する論文は、上記のような方法でTV信号
からノイズレベルを測定する方法を開示している。この
方法は、大部分の（ノイズではない）映像成分を取り除
くための映像の二次元高域通過フィルタの出願に基づい
ている。それから、画像の最も平坦な領域、即ち、輝度
変化に関してエネルギーの最小な領域が選択され、それ
らに残存する平均電力からノイズ電力が評価される。
【０００４】その論文は、ディジタル画像処理において
は、画像の熱雑音のレベルを評価するための通例の手順
は、平坦な領域、即ち、一定の輝度（灰色のレベル) を
持った領域の解析を行うことであると述べている。
は、画像の熱雑音のレベルを評価するための通例の手順
は、平坦な領域、即ち、一定の輝度（灰色のレベル) を
持った領域の解析を行うことであると述べている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】EP-A-0735747に記載さ
れた方法は、単に画像の各ブロックの推定値の分布の最
小値に基づいているだけなので強さにかけ、またそれゆ
えに、この分布の形と偏差に依存する。Zang他により記
載された方法は、ノイズレベルの計算が結局１枚の画像
の複数の副画像に亘ったノイズエネルギーの分布のすそ
の部分に基づいているので、同じ欠点を持つ。従って、
空間周波数の高い領域がほとんど無い画像に対しては、
ノイズレベルを過小評価する危険がある。提案する方法
は、ノイズエネルギーの測定値の最小値よりも、主に平
均値に関する評価に偏らせることによりこの問題を緩和
する。静的な領域に亘って行われる測定は、特に、画像
の空間周波数成分に独立である。
れた方法は、単に画像の各ブロックの推定値の分布の最
小値に基づいているだけなので強さにかけ、またそれゆ
えに、この分布の形と偏差に依存する。Zang他により記
載された方法は、ノイズレベルの計算が結局１枚の画像
の複数の副画像に亘ったノイズエネルギーの分布のすそ
の部分に基づいているので、同じ欠点を持つ。従って、
空間周波数の高い領域がほとんど無い画像に対しては、
ノイズレベルを過小評価する危険がある。提案する方法
は、ノイズエネルギーの測定値の最小値よりも、主に平
均値に関する評価に偏らせることによりこの問題を緩和
する。静的な領域に亘って行われる測定は、特に、画像
の空間周波数成分に独立である。
【０００６】
【発明を解決するための手段】この発明の一つの目的
は、信頼性を向上したノイズ推定方法を開示することで
ある。この目的は、請求項１に記載された方法により達
成される。発明の中では、例えば、動き補償された補間
による付加的な動き情報が、ビデオシーケンスの中のノ
イズレベルの更に強く且つ正確な推定を計算するために
使用される。理想的には、もし動き推定にエラーが起き
ないなら、推定された動きベクトルにより対応付けられ
た２つの入力画像ブロックの灰色レベルの入力画素間の
差に残存するのは、ノイズの結果に違いない。付加的な
動き情報は、MPEGビットストリームの動きベクトル情報
からも得られよう。
は、信頼性を向上したノイズ推定方法を開示することで
ある。この目的は、請求項１に記載された方法により達
成される。発明の中では、例えば、動き補償された補間
による付加的な動き情報が、ビデオシーケンスの中のノ
イズレベルの更に強く且つ正確な推定を計算するために
使用される。理想的には、もし動き推定にエラーが起き
ないなら、推定された動きベクトルにより対応付けられ
た２つの入力画像ブロックの灰色レベルの入力画素間の
差に残存するのは、ノイズの結果に違いない。付加的な
動き情報は、MPEGビットストリームの動きベクトル情報
からも得られよう。
【０００７】入力画像の間に時間的に画像を補間するこ
とによってビデオシーケンスのフィールドあるいはフレ
ームレートを変更することは、画像レートを高くする変
換又は、規格変換が必要とされる。もし、もとのシーケ
ンスの中の物体の動きが推定され、その動きに付随した
動きベクトルの方向に沿って各画素を補間するのに使用
すれば、変換の品質は最も良くなる。この技術のもう一
つの応用は、例えば、MPEG2 符号化器のような画質又は
符号化効率のどちらかの改善を目的とした時間フィルタ
ーによるノイズ低減である。動き推定は、前又は現在の
画像から次の画像へマップされた画素または画素のブロ
ック間で最も良く合致するベクトルを見つけることによ
り行われる。動きベクトルの選択に使用する数学的な基
準は、図１に示すように、通常は画素ブロックの移動し
たフィールドの差分値又は移動したフレームの差分値の
絶対値の合計の最小化である。補完されるべき中間フィ
ールド又はフレームIFは、前フィールド又はフレームPF
と次フィールド又はフレームNFの間に時間的に配置され
る。PFとNFの間の時間的な距離をT とし、PFとIFの時間
的距離をα*T、IFとNFの時間的距離を（1-α)*T とす
る。ゼロベクトル０は=(0,0)はPFの中の I p(x, y)、IF
の中のI(x,y)とNFの中の In (x, y)を通る。現在の候補
の動きベクトルv =(x, y ) は、PFの中の Ip (x- α*v
x , y-α*vy )、IFの中の I(x,y) とNFの中の In (x+(1
-α)* x , y+(1-α)* y ) を通る。フレームの差分
値（ベクトル０に対する）はFD= In (x, y)- Ip (x,
y)である。ベクトルv に関する移動したフレームの差分
値は、DFD(v)= I n( x+(1- α)* vx , y+(1- α)*
y )-I p (x- α* v x , y-α* v y ) である。
とによってビデオシーケンスのフィールドあるいはフレ
ームレートを変更することは、画像レートを高くする変
換又は、規格変換が必要とされる。もし、もとのシーケ
ンスの中の物体の動きが推定され、その動きに付随した
動きベクトルの方向に沿って各画素を補間するのに使用
すれば、変換の品質は最も良くなる。この技術のもう一
つの応用は、例えば、MPEG2 符号化器のような画質又は
符号化効率のどちらかの改善を目的とした時間フィルタ
ーによるノイズ低減である。動き推定は、前又は現在の
画像から次の画像へマップされた画素または画素のブロ
ック間で最も良く合致するベクトルを見つけることによ
り行われる。動きベクトルの選択に使用する数学的な基
準は、図１に示すように、通常は画素ブロックの移動し
たフィールドの差分値又は移動したフレームの差分値の
絶対値の合計の最小化である。補完されるべき中間フィ
ールド又はフレームIFは、前フィールド又はフレームPF
と次フィールド又はフレームNFの間に時間的に配置され
る。PFとNFの間の時間的な距離をT とし、PFとIFの時間
的距離をα*T、IFとNFの時間的距離を（1-α)*T とす
る。ゼロベクトル０は=(0,0)はPFの中の I p(x, y)、IF
の中のI(x,y)とNFの中の In (x, y)を通る。現在の候補
の動きベクトルv =(x, y ) は、PFの中の Ip (x- α*v
x , y-α*vy )、IFの中の I(x,y) とNFの中の In (x+(1
-α)* x , y+(1-α)* y ) を通る。フレームの差分
値（ベクトル０に対する）はFD= In (x, y)- Ip (x,
y)である。ベクトルv に関する移動したフレームの差分
値は、DFD(v)= I n( x+(1- α)* vx , y+(1- α)*
y )-I p (x- α* v x , y-α* v y ) である。
【０００８】出力画像の補間は、推定された動きベクト
ルの方向に沿って行われる。補間の品質は、動きが正確
にゼロであることが知られている画像の静的な部分を除
いて、動きベクトルの正確さによって制限される。それ
ゆえ、入力画像の静的な領域を検出し、そして動きのあ
る画素に特別な補間モードを実行することは有利であ
り、それによって、補間出力解像度の最適化ができる。
そのような静的な領域を検出する特別な解決方法は、出
願人の、同日に出願された国内番号PF980013のもう一つ
の出願に開示されている。しかし、その発明のノイズレ
ベル推定は、入力画像のみに基づいている。それゆえ、
もし図１がノイズレベル推定に適用されれば、中間フィ
ールド又はフレームIFはその画像のノイズレベルが推定
されるべき現在の画像である。発明によると、２つの異
なったノイズレベルの計算方法は、ノイズレベル推定の
信頼性を向上するために、結合して使用されることがで
きる。１つの計算は、DFD の解析に依存しており、他
は、静的な領域に亘ったフィールドまたはフレーム差分
値に基づいている。
ルの方向に沿って行われる。補間の品質は、動きが正確
にゼロであることが知られている画像の静的な部分を除
いて、動きベクトルの正確さによって制限される。それ
ゆえ、入力画像の静的な領域を検出し、そして動きのあ
る画素に特別な補間モードを実行することは有利であ
り、それによって、補間出力解像度の最適化ができる。
そのような静的な領域を検出する特別な解決方法は、出
願人の、同日に出願された国内番号PF980013のもう一つ
の出願に開示されている。しかし、その発明のノイズレ
ベル推定は、入力画像のみに基づいている。それゆえ、
もし図１がノイズレベル推定に適用されれば、中間フィ
ールド又はフレームIFはその画像のノイズレベルが推定
されるべき現在の画像である。発明によると、２つの異
なったノイズレベルの計算方法は、ノイズレベル推定の
信頼性を向上するために、結合して使用されることがで
きる。１つの計算は、DFD の解析に依存しており、他
は、静的な領域に亘ったフィールドまたはフレーム差分
値に基づいている。
【０００９】ノイズレベルの正確な推定は潜在的に、ア
ルゴリズムのパラメータやしきい値をノイズレベルに合
わせることを可能とするので、ノイズが存在する多くの
画像処理アルゴリズムの性能を改善する。出願は、動き
推定、ノイズ低減、静的領域の検出、フィルムモードと
フィルム位相の検出、カットの検出及び多くのその他の
ものを含む。
ルゴリズムのパラメータやしきい値をノイズレベルに合
わせることを可能とするので、ノイズが存在する多くの
画像処理アルゴリズムの性能を改善する。出願は、動き
推定、ノイズ低減、静的領域の検出、フィルムモードと
フィルム位相の検出、カットの検出及び多くのその他の
ものを含む。
【００１０】原理的には、発明の方法は、前フィールド
又はフレームのブロックの画素値と次フィールド又はフ
レームの対応するブロックの対応する画素値の差分値に
基づいており、ビデオシーケンスの現在の入力フィール
ド又はフレームのノイズレベルの推定に好適である。そ
れにおいては、前記した前又は次フィールド又はフレー
ムのどちらかは、前記現行フィールド又はフレームそれ
自身であることができ、そしてそれにおいては、各々の
一対となるブロックの最低１ブロックは、動き補償画素
ブロックまたは付随した動きベクトル推定により他のブ
ロックにマップされている。加えて、静的な画像領域が
決定されそして、前フィールド又はフレームの静的な画
像領域のブロックの画素値と次フィールド又はフレーム
の対応するブロックの対応する画素値の差分値を次のノ
イズレベルの推定に使用することができる。そしてその
推定は、最終のノイズレベル推定値を形成するために、
前記ノイズレベル推定と結合している。
又はフレームのブロックの画素値と次フィールド又はフ
レームの対応するブロックの対応する画素値の差分値に
基づいており、ビデオシーケンスの現在の入力フィール
ド又はフレームのノイズレベルの推定に好適である。そ
れにおいては、前記した前又は次フィールド又はフレー
ムのどちらかは、前記現行フィールド又はフレームそれ
自身であることができ、そしてそれにおいては、各々の
一対となるブロックの最低１ブロックは、動き補償画素
ブロックまたは付随した動きベクトル推定により他のブ
ロックにマップされている。加えて、静的な画像領域が
決定されそして、前フィールド又はフレームの静的な画
像領域のブロックの画素値と次フィールド又はフレーム
の対応するブロックの対応する画素値の差分値を次のノ
イズレベルの推定に使用することができる。そしてその
推定は、最終のノイズレベル推定値を形成するために、
前記ノイズレベル推定と結合している。
【００１１】そこでは、静的な画像のブロックの画素値
の間の前記差分値の推定に使用する前記した前及び又は
前記した次フィールド又はフレームは、前記動き補償画
素ブロック又は前記マップされたブロックに関した差分
値の推定に使用する前記した前及び又は前記した次フィ
ールド又はフレームと異なっていることができる。
の間の前記差分値の推定に使用する前記した前及び又は
前記した次フィールド又はフレームは、前記動き補償画
素ブロック又は前記マップされたブロックに関した差分
値の推定に使用する前記した前及び又は前記した次フィ
ールド又はフレームと異なっていることができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】発明の方法の有利な付加的な実施
例がそれぞれの従属請求項について開示されている。以
下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明す
る。発明のノイズレベル推定の入力データ（以下現在の
フィールド又はフレームとして参照する１フィールド又
は１フレーム内）は、以下を含む：−動き推定の副産物
であっても良い移動したフィールド又はフレームの差分
値のマップ；−動き無しとして検出された入力画素又は
画素のブロックのマップ；−前フレームと次フレームの
間で計算され、もし入力画像がプログレシブ画像なら現
在のフレームの前および次にそれぞれ時間的に配置され
た、又は、インターレース入力画像の場合には、前及び
次フィールドは例えば両方がトップフィールド又は両方
がボトムフィールドと言った同じ偶奇性を持つという制
約を持った前フィールドと次フィールドの間で計算さ
れ、現在のフィールドの前および次にそれぞれ時間的に
配置された、両方の場合において前フィールド又はフレ
ーム又は次フィールド又はフレームは現在のフィールド
又はフレームである、フィールド又はフレームの差分値
のマップ；−前の入力フィールド又はフレームから得ら
れたノイズレベルの推定値。
例がそれぞれの従属請求項について開示されている。以
下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明す
る。発明のノイズレベル推定の入力データ（以下現在の
フィールド又はフレームとして参照する１フィールド又
は１フレーム内）は、以下を含む：−動き推定の副産物
であっても良い移動したフィールド又はフレームの差分
値のマップ；−動き無しとして検出された入力画素又は
画素のブロックのマップ；−前フレームと次フレームの
間で計算され、もし入力画像がプログレシブ画像なら現
在のフレームの前および次にそれぞれ時間的に配置され
た、又は、インターレース入力画像の場合には、前及び
次フィールドは例えば両方がトップフィールド又は両方
がボトムフィールドと言った同じ偶奇性を持つという制
約を持った前フィールドと次フィールドの間で計算さ
れ、現在のフィールドの前および次にそれぞれ時間的に
配置された、両方の場合において前フィールド又はフレ
ーム又は次フィールド又はフレームは現在のフィールド
又はフレームである、フィールド又はフレームの差分値
のマップ；−前の入力フィールド又はフレームから得ら
れたノイズレベルの推定値。
【００１３】計算は以下のステップ（図２参照）を含
む： a)現在の入力フィールド又はフレームをFDブロックの予
め定められたラスターに分割し、静的な領域のマップで
静的と分類された排他的な画素からなるFDブロックのみ
に亘ってFDブロックの絶対値を積算する； b)結果のブロックのFDを予め定められたノイズモデルに
従ったノイズの標準偏差の最初の仮の推定値に翻訳す
る； c)現在のフィールド又はフレームをDFD ブロックの予め
定められたラスターに分割しこれらのブロックに亘って
DFD の絶対値を積算する； d)結果のブロックのDFD を予め定められたノイズモデル
に従ったノイズの標準偏差の第２及び第３の仮の推定値
に翻訳する； e)最初の３つの仮の推定値の関数として現在のノイズレ
ベルの第４の予め定められた推定値を計算する； f)現在のフィールド又はフレームについての最終ノイズ
レベルの推定値を供給するために前フィールド又はフレ
ームのために計算された最終のノイズレベル推定値を用
いて第４の仮の推定値にフィルタをかける。
む： a)現在の入力フィールド又はフレームをFDブロックの予
め定められたラスターに分割し、静的な領域のマップで
静的と分類された排他的な画素からなるFDブロックのみ
に亘ってFDブロックの絶対値を積算する； b)結果のブロックのFDを予め定められたノイズモデルに
従ったノイズの標準偏差の最初の仮の推定値に翻訳す
る； c)現在のフィールド又はフレームをDFD ブロックの予め
定められたラスターに分割しこれらのブロックに亘って
DFD の絶対値を積算する； d)結果のブロックのDFD を予め定められたノイズモデル
に従ったノイズの標準偏差の第２及び第３の仮の推定値
に翻訳する； e)最初の３つの仮の推定値の関数として現在のノイズレ
ベルの第４の予め定められた推定値を計算する； f)現在のフィールド又はフレームについての最終ノイズ
レベルの推定値を供給するために前フィールド又はフレ
ームのために計算された最終のノイズレベル推定値を用
いて第４の仮の推定値にフィルタをかける。
【００１４】ノイズモデルは、検出されたブロックの画
素差分値の総和の分布を、対応するノイズレベルに割り
当てる。理想的には、動き推定にエラーが起きないな
ら、動きベクトルに対応する又は動きベクトルによって
マップされた２つの入力画像ブロックからの灰色レベル
の入力画素の残存する差分値はノイズの結果に違いな
い。このようにDFD の統計分布はノイズレベル評価の有
利な開始点となる。しかしながら実際のシステムでは、
動き推定の正確さは、ベクトル要素の有限な符号化精度
や、入力画像の有限な空間解像度、通常は移行的な動き
である想定した動き方向モデルからの実際のシーンの動
きの偏差、例えば周期的な構造を含んだ物体や、また、
遮蔽されたり／されなかったりする領域、又は静的な領
域を含む画素ブロックの中や、より小さな動く物体など
による動き分析の失敗による避けられない推定誤差など
の要素によって制限される。動き推定の不正確さの結果
は、ノイズに貢献する残存するDFD 項に変換される。そ
して、このように真のノイズレベルの推定に悪影響を及
ぼす。
素差分値の総和の分布を、対応するノイズレベルに割り
当てる。理想的には、動き推定にエラーが起きないな
ら、動きベクトルに対応する又は動きベクトルによって
マップされた２つの入力画像ブロックからの灰色レベル
の入力画素の残存する差分値はノイズの結果に違いな
い。このようにDFD の統計分布はノイズレベル評価の有
利な開始点となる。しかしながら実際のシステムでは、
動き推定の正確さは、ベクトル要素の有限な符号化精度
や、入力画像の有限な空間解像度、通常は移行的な動き
である想定した動き方向モデルからの実際のシーンの動
きの偏差、例えば周期的な構造を含んだ物体や、また、
遮蔽されたり／されなかったりする領域、又は静的な領
域を含む画素ブロックの中や、より小さな動く物体など
による動き分析の失敗による避けられない推定誤差など
の要素によって制限される。動き推定の不正確さの結果
は、ノイズに貢献する残存するDFD 項に変換される。そ
して、このように真のノイズレベルの推定に悪影響を及
ぼす。
【００１５】それにもかかわらず、完全な、即ち無限精
度の動き推定は、もし例えばカメラがパンしている間の
ようではない場合の画像が現在の画像中に存在するな
ら、そして、動きベクトル情報を使っても使わなくても
良いようなこれらの領域の安全な検出方法が利用できる
なら、入力シーケンスの動きの無い部分については達成
できる。確かに、静的な領域の動きベクトル成分は、正
確にゼロである。その結果、移動していないフレームの
差分値又は同じ偶奇性のフィールドの差分値は、静的な
画像領域上で計算された場合には、動き推定の不正確さ
から生じるいかなる残留項によっても損なわれていない
画素に関したフレーム間のノイズ信号の差分値のサンプ
ルを与える。
度の動き推定は、もし例えばカメラがパンしている間の
ようではない場合の画像が現在の画像中に存在するな
ら、そして、動きベクトル情報を使っても使わなくても
良いようなこれらの領域の安全な検出方法が利用できる
なら、入力シーケンスの動きの無い部分については達成
できる。確かに、静的な領域の動きベクトル成分は、正
確にゼロである。その結果、移動していないフレームの
差分値又は同じ偶奇性のフィールドの差分値は、静的な
画像領域上で計算された場合には、動き推定の不正確さ
から生じるいかなる残留項によっても損なわれていない
画素に関したフレーム間のノイズ信号の差分値のサンプ
ルを与える。
【００１６】有利なことに、発明では、１つはDFD に基
づき、もう一つは、静的な画像領域のFDに基づいている
これらの２つの手続きが結合される。例えば全画素が動
いておりそれゆえFDからノイズレベル推定を行うことが
できないカメラのパンの場合に、代替補佐の機構が有利
に利用される。例えば、これらの場合においては、DFD
情報だけを評価の基にするのか、前フィールド又はフレ
ームで計算された推定値を保持するのかを決めることが
できる。
づき、もう一つは、静的な画像領域のFDに基づいている
これらの２つの手続きが結合される。例えば全画素が動
いておりそれゆえFDからノイズレベル推定を行うことが
できないカメラのパンの場合に、代替補佐の機構が有利
に利用される。例えば、これらの場合においては、DFD
情報だけを評価の基にするのか、前フィールド又はフレ
ームで計算された推定値を保持するのかを決めることが
できる。
【００１７】ステップa)では、現在のフィールド又はフ
レームの予め定められたブロックに亘ってFDサンプルの
絶対値が集められ、その後、重なっていても或いはいな
くても良いFDブロックDFB(i,j)として参照される。静的
な領域のマップで動きが無いと分類された画素が排他的
に占めるFDブロックのみが、推定過程で使用される。こ
れらの各FDブロックに対しては、合計されたフレーム差
分値AFD(i,j)がブロックを構成する画素の付随したFDの
絶対値の合計として計算される。
レームの予め定められたブロックに亘ってFDサンプルの
絶対値が集められ、その後、重なっていても或いはいな
くても良いFDブロックDFB(i,j)として参照される。静的
な領域のマップで動きが無いと分類された画素が排他的
に占めるFDブロックのみが、推定過程で使用される。こ
れらの各FDブロックに対しては、合計されたフレーム差
分値AFD(i,j)がブロックを構成する画素の付随したFDの
絶対値の合計として計算される。
【００１８】ステップb)の目的は、｛AFD(i,j)｝の組か
ら灰色レベルで表現されたノイズの標準偏差の最初の仮
の推定値σp1を得ることである。この計算は、前のノイ
ズモデルに適合させられる。発明の一実施例では、静的
な画素に付随したFDの絶対値の分布は、その平均ｍ｜FD
｜は推定されるべきノイズレベルの標準偏差σに比例し
ている、と仮定される：ｍ｜FD｜=k* σ。
ら灰色レベルで表現されたノイズの標準偏差の最初の仮
の推定値σp1を得ることである。この計算は、前のノイ
ズモデルに適合させられる。発明の一実施例では、静的
な画素に付随したFDの絶対値の分布は、その平均ｍ｜FD
｜は推定されるべきノイズレベルの標準偏差σに比例し
ている、と仮定される：ｍ｜FD｜=k* σ。
【００１９】この仮定は、特に、入力ノイズのサンプル
は空間的であり、時間的に無相関で、ガウス分布に従う
時に保たれる。その場合にはk は2/√( π) ≒1.13に等
しい。発明の一実施例では、k はこの値に設定される。
現在のフィールド又はフレーム内の静的なブロックに
亘ってAFD(i,j)の算術平均｛AFD(i,j)｝により近似され
たAFD の数学的な期待値は、 N FDB* m ｜FD｜により与
えられる。ここで、 N FDBは、FDブロックの画素数を表
す。
は空間的であり、時間的に無相関で、ガウス分布に従う
時に保たれる。その場合にはk は2/√( π) ≒1.13に等
しい。発明の一実施例では、k はこの値に設定される。
現在のフィールド又はフレーム内の静的なブロックに
亘ってAFD(i,j)の算術平均｛AFD(i,j)｝により近似され
たAFD の数学的な期待値は、 N FDB* m ｜FD｜により与
えられる。ここで、 N FDBは、FDブロックの画素数を表
す。
【００２０】したがって、σに対する良い近似は次のよ
うに得られる。 σp1= ｛AFD(i,j)｝/( k * N FDB) ステップc)では、ステップa)と似ているが、DFD サンプ
ルの絶対値が現在のフィールド又はフレームの予め定め
られたブロックに 亘って集められ、その後、DFD ブロ
ックDFDB(i,j) として参照される。これらのブロックは
重なっていてもいなくとも良い。各DFD ブロックDFDB
(i,j) に対して、｛ADFD(i,j) ｝として参照される積算
されたDFD は、ブロックを構成する画素に付随したDFD
の絶対値の合計として計算される。
うに得られる。 σp1= ｛AFD(i,j)｝/( k * N FDB) ステップc)では、ステップa)と似ているが、DFD サンプ
ルの絶対値が現在のフィールド又はフレームの予め定め
られたブロックに 亘って集められ、その後、DFD ブロ
ックDFDB(i,j) として参照される。これらのブロックは
重なっていてもいなくとも良い。各DFD ブロックDFDB
(i,j) に対して、｛ADFD(i,j) ｝として参照される積算
されたDFD は、ブロックを構成する画素に付随したDFD
の絶対値の合計として計算される。
【００２１】ステップd)では、ステップb)と似ている
が、｛ADFD(i,j) ｝の組が灰色レベルとして表現された
標準ノイズ偏差の第２のσp2及び第３のσp3の仮の推定
値に変換される。｛AFD(i,j)｝の組が｛ADFD(i, j) ｝
の組によって置換された場合を除いて、σp2の派生体
は、σp1の派生体と同一である。N DFDBはDFD ブロック
の画素の数とし、また、｛ADFD(i,j) ｝は現在のフィー
ルド又はフレームのADFDの平均とする。そこで、σp2
は、次のように計算される。
が、｛ADFD(i,j) ｝の組が灰色レベルとして表現された
標準ノイズ偏差の第２のσp2及び第３のσp3の仮の推定
値に変換される。｛AFD(i,j)｝の組が｛ADFD(i, j) ｝
の組によって置換された場合を除いて、σp2の派生体
は、σp1の派生体と同一である。N DFDBはDFD ブロック
の画素の数とし、また、｛ADFD(i,j) ｝は現在のフィー
ルド又はフレームのADFDの平均とする。そこで、σp2
は、次のように計算される。
【００２２】σp2 =｛ADFD(i,j) ｝/(k*N DFDB) しかし、FDと異なり、DFD に基づいたノイズレベルの推
定は、上で説明したように、動き推定の不完全さの結果
による残留項により偏っている可能性がある。これは、
処理を行ったフィールド又はフレームが高い空間勾配の
領域を含む場合に起ここる可能性がある。提案した方法
の強さを改善するために、第３の仮の推定値σp3がADFD
(I,J) の平均よりも最小値から得られる： ステップe)では、単一の仮の推定値σp が、σp1、σp2
及びσｐ３から得られる。最初に、比r=σp2/ σp3は、
どちらの仮の推定値を使用すべきかを決定するためにし
きい値と比較される。予め定められた１から５の間の範
囲の値、発明の一実施例では好ましくは”２”の値、に
設定されたしきい値Trよりも上のr の値はテクスチャー
の大きな変化を示し、そしてそれゆえ入力画像の高い勾
配の領域の比率が多いことを示す。そのような場合に
は、σp2は信用できないと考えられ、仮の推定値σp
が、σp1とσp3のみから計算される。逆に、もしｒがTr
よりも小さい場合には、ブロックDFD から計算される推
定値の一貫性を示し、σp1と同様に、σp2とσp3も使用
される。有利に、σp は次のように得られる。
定は、上で説明したように、動き推定の不完全さの結果
による残留項により偏っている可能性がある。これは、
処理を行ったフィールド又はフレームが高い空間勾配の
領域を含む場合に起ここる可能性がある。提案した方法
の強さを改善するために、第３の仮の推定値σp3がADFD
(I,J) の平均よりも最小値から得られる： ステップe)では、単一の仮の推定値σp が、σp1、σp2
及びσｐ３から得られる。最初に、比r=σp2/ σp3は、
どちらの仮の推定値を使用すべきかを決定するためにし
きい値と比較される。予め定められた１から５の間の範
囲の値、発明の一実施例では好ましくは”２”の値、に
設定されたしきい値Trよりも上のr の値はテクスチャー
の大きな変化を示し、そしてそれゆえ入力画像の高い勾
配の領域の比率が多いことを示す。そのような場合に
は、σp2は信用できないと考えられ、仮の推定値σp
が、σp1とσp3のみから計算される。逆に、もしｒがTr
よりも小さい場合には、ブロックDFD から計算される推
定値の一貫性を示し、σp1と同様に、σp2とσp3も使用
される。有利に、σp は次のように得られる。
【００２３】 σp =(σp1+ σp3)/2 σp2 /σp3 > Trの場合 σp =median(σp1, ( σp1+ σp3)/2,σp3) σp2 /σp3 ≦Trの場合 ここで、median()は３タップのメディアンフィルターを
示す。放送画像シーケンスの実際のノイズレベルの高速
変動は非常にまれなので、ステップf)では、ノイズレベ
ル推定の強さを更に改善するために時間的な低域通過フ
ィルターがσp に適用される。ノイズレベルの標準偏差
の最終的な推定値σは、σp 及び前フレーム又はフィー
ルド或いは対応する偶奇性のフィールドのノイズレベル
推定値σprevから以下のように計算される。
示す。放送画像シーケンスの実際のノイズレベルの高速
変動は非常にまれなので、ステップf)では、ノイズレベ
ル推定の強さを更に改善するために時間的な低域通過フ
ィルターがσp に適用される。ノイズレベルの標準偏差
の最終的な推定値σは、σp 及び前フレーム又はフィー
ルド或いは対応する偶奇性のフィールドのノイズレベル
推定値σprevから以下のように計算される。
【００２４】σ=median(σprev- Δv low , σp, σ
prev+ Δv high) Δv low とΔv highは、１つの推定周期 (例えばフィー
ルド又はフレーム）からの次の周期への推定ノイズレベ
ル変化の最大変化を規定する予め定められた定数であ
る。発明の一実施例においてΔv low とΔv highは、は
それぞれ約"1" と約"0.25"の灰色レベルの組である。こ
の出願の中で与えられたしきい値は画素値の８ビット表
現に基づいている。もしこれらの画素値が異なった分解
能を持っているなら、しきい値もそれに従うべきであ
る。
prev+ Δv high) Δv low とΔv highは、１つの推定周期 (例えばフィー
ルド又はフレーム）からの次の周期への推定ノイズレベ
ル変化の最大変化を規定する予め定められた定数であ
る。発明の一実施例においてΔv low とΔv highは、は
それぞれ約"1" と約"0.25"の灰色レベルの組である。こ
の出願の中で与えられたしきい値は画素値の８ビット表
現に基づいている。もしこれらの画素値が異なった分解
能を持っているなら、しきい値もそれに従うべきであ
る。
【００２５】動き推定は連続しないフィールド又はフレ
ームの組に対して行っても良く、その場合にはノイズレ
ベルを推定する現在の入力画像と動き推定に使用する画
像とが異なっていても良い。これは現行フレームがB-フ
レームの場合の例えばMPEG2符号化機構の場合である。
静止画像領域に関した画素の差分値FDを決めるのに使用
する１つの又は両方の前記フィールド又はフレームは、
動き補償されたブロックの組或いは付随した動きベクト
ルによりマップされたブロックの組に関した画素の差分
値DFD を決めるのに使用する１つの又は両方の前記フィ
ールド又はフレームと異なっていても良い。
ームの組に対して行っても良く、その場合にはノイズレ
ベルを推定する現在の入力画像と動き推定に使用する画
像とが異なっていても良い。これは現行フレームがB-フ
レームの場合の例えばMPEG2符号化機構の場合である。
静止画像領域に関した画素の差分値FDを決めるのに使用
する１つの又は両方の前記フィールド又はフレームは、
動き補償されたブロックの組或いは付随した動きベクト
ルによりマップされたブロックの組に関した画素の差分
値DFD を決めるのに使用する１つの又は両方の前記フィ
ールド又はフレームと異なっていても良い。
【００２６】ノイズレベル計算に関係したフィールド又
はフレームの有効な部分の全ブロックを使用しても良
い。しかしながら、動きのある画像部の境界に配置され
た画素ブロックは、特にそのようなブロックの動き情報
は信頼性が低いので考慮しないことも又可能である。ま
た、画像毎に考慮するブロックの数を更に制限すること
も可能である。
はフレームの有効な部分の全ブロックを使用しても良
い。しかしながら、動きのある画像部の境界に配置され
た画素ブロックは、特にそのようなブロックの動き情報
は信頼性が低いので考慮しないことも又可能である。ま
た、画像毎に考慮するブロックの数を更に制限すること
も可能である。
【００２７】
【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明に
よれば、空間周波数の高い領域がほとんど無い画像に対
しても、ノイズレベルを過小評価する危険をなくすこと
ができる。
よれば、空間周波数の高い領域がほとんど無い画像に対
しても、ノイズレベルを過小評価する危険をなくすこと
ができる。
【図１】前の入力画像又は次の入力画像との間又はから
補完される画像、又は、前の入力画像と次の入力画像の
間の現ノイズレベルが推定されるべき現在の入力画像。
補完される画像、又は、前の入力画像と次の入力画像の
間の現ノイズレベルが推定されるべき現在の入力画像。
【図２】発明のノイズレベル計算のフローチャート。
無し。
Claims (11)
- 【請求項１】 前フィールド又はフレーム(PF)のブロッ
クの画素値と次フィールド又はフレーム(NF)の対応する
ブロックの対応する画素値の差分値（DFD,FD) に基づ
き、なおここで、前記前（PF) 又は前記次(NF)フィール
ド又はフレームのどちらか一方は現在の(IF)フィールド
又はフレームそれ自身でも良いビデオシーケンスの現在
の入力フィールド又はフレーム（I F)のノイズレベル
（σp2, σp3, σ) を推定する方法であって、各々対応
するブロックの対の少なくとも１つのブロックは動き補
償された画素ブロックであるか又は、付随した動きベク
トルの推定値により他のブロックへマップされることを
特徴とする推定方法。 - 【請求項２】 更に静的な画像領域が決定され、そし
て、前フィールド又はフレーム(PF)の静的な画像領域の
ブロックの画素値と次フィールド又はフレーム(NF)の対
応するブロックの対応する画素との間の差分値(FD)が最
終ノイズレベル推定値を形成するために前記ノイズレベ
ル推定値（σp2, σp3) と結合される更なるノイズレベ
ルの推定値（σp1) を推定するのに使用され、ここで、
静的な画像領域のブロックの画素値の間の前記差分値(F
D)の推定に使用される前記前(PF)及び／又は前記次(NF)
フィールド又はフレームは、前記動き補償された画素ブ
ロックまたはマップされたブロックに関する差分値(DF
D) の推定に使用される前記前(PF)及び／又は前記次(N
F)フィールド又はフレームと異なりうる、請求項１記載
の方法。 - 【請求項３】 画素値の間の前記差分値(DFD,FD)の合計
値は、各ブロックに対して積算された値(ADFD,AFD)であ
る、請求項１又は２記載の方法。 - 【請求項４】 前記ブロックは重なっている、請求項１
から３のうちいずれか一項記載の方法。 - 【請求項５】 前記ノイズレベル推定値に対し２つの推
定値（σp2, σp3)が計算され、ここで、最初の１つ
(σp2) は，現在のフィールド又はフレームに対し積算
されたブロックの画素の差分値(ADFD)の平均値｛ADFD
(i,j) ｝から得られ、２つ目 (σp2) は，現在のフィー
ルド又はフレームの積算されたブロック画素の差分値の
最小値 min｛ADFD(i,j) ｝から得られる、請求項１から
４のうちいずれか一項記載の方法。 - 【請求項６】 前記ノイズレベル推定値の第１の推定値
(σp2) と第２の推定値( σp3) の比が所定のしきい値
(Tr)、特に約"2" より大きい場合には、最終ノイズレベ
ル推定値 (σ) は、前記次のノイズレベル推定値 (σp
1) と前記ノイズレベル推定値 (σp2, σp3) の２つ目
の推定値（σp3) の平均であり、また、前記ノイズレベ
ル推定値の第１の推定値 (σp2) と第２の推定値 (σp
3)の比が前記所定のしきい値(Tr)に等しいか又は小さい
場合には、最終ノイズレベル推定値 (σ) は前記次のノ
イズレベル推定値 (σp1) と、前記次のノイズレベル推
定値 (σp1) 及び前記ノイズレベル推定値の第１の推定
値 (σp2) の平均と、前記ノイズレベル推定値の第２の
推定値 (σp3) とのメディアンである請求項５記載の方
法。 - 【請求項７】 最終出力ノイズレベル推定値 (σ) を形
成するために、前記最終ノイズレベル推定値 (σp)は、
第１の所定の定数（Δv low ）が減算された前フレーム
又はフィールドに対するノイズレベル（σpre v ）及び
第２の所定の定数（Δv high）が加算された前フレーム
又はフィールドのノイズレベル（σpr ev）推定と共にメ
ディアンフィルタがかけられる請求項６記載の方法。 - 【請求項８】 前記第１の及び第２の所定の定数（Δv
low , Δv high）は、１つの推定周期から次の推定周期
への推定されたノイズレベル変化の最大偏差を規定する
請求項７記載の方法。 - 【請求項９】 前記第１の所定の定数（Δv low ）は
約"1" の値を持つ請求項７又は９記載の方法。 - 【請求項１０】 前記第２の所定の定数（Δv high）
は、約" 0.25" の値を有する請求項７から９のうちいず
れか一項記載の方法。 - 【請求項１１】 画像の全ての又はほとんど全ての画素
は動きがある状態で、代替補佐のノイズレベル推定が行
われ、 その推定は、動き補償補間された画素ブロック又は付随
した動きベクトル推定によりマップされたブロックに関
する画素の差分値(DFD) の決定にのみ基づき、又は前フ
ィールド又はフレームに対して計算されたノイズレベル
の推定値に基づく、請求項１から１０のうちいずれか一
項記載の方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP98400917:5 | 1998-04-14 | ||
| EP98400917A EP0957367A1 (en) | 1998-04-14 | 1998-04-14 | Method for estimating the noise level in a video sequence |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000069487A true JP2000069487A (ja) | 2000-03-03 |
| JP4463341B2 JP4463341B2 (ja) | 2010-05-19 |
Family
ID=8235343
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP09505299A Expired - Lifetime JP4463341B2 (ja) | 1998-04-14 | 1999-04-01 | ビデオシーケンスのノイズレベルの推定方法 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6307888B1 (ja) |
| EP (1) | EP0957367A1 (ja) |
| JP (1) | JP4463341B2 (ja) |
| CN (1) | CN1206867C (ja) |
| DE (1) | DE69942883D1 (ja) |
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