JP2000023173A - Noise elimination method for solid-state color image pickup device - Google Patents
Noise elimination method for solid-state color image pickup deviceInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、固体カラー撮像デ
バイスにより得られた画像のノイズ除去の技術に関す
る。[0001] 1. Field of the Invention [0002] The present invention relates to a technique for removing noise from an image obtained by a solid-state color imaging device.
【０００２】[0002]
【従来の技術】ＣＣＤなどの固体カラー撮像デバイスを
利用したビデオカメラや電子スチルカメラなどが普及し
ている。このような固体カラー撮像デバイスでえた画像
にノイズが含まれる場合、ノイズ除去が必要となる。画
像のノイズ除去のためには、従来一般に、画像信号をロ
ーパスフィルタに通すことにより高周波成分を抑圧する
回路的な手法や、メディアンフィルタなど平滑化作用を
持つ空間フィルタを画像に作用させるデジタル演算的な
手法などが用いられている。2. Description of the Related Art Video cameras and electronic still cameras using solid-state color imaging devices such as CCDs have become widespread. When an image obtained by such a solid-state color imaging device contains noise, it is necessary to remove noise. Conventionally, in order to remove noise from an image, a circuit-based method for suppressing high-frequency components by passing an image signal through a low-pass filter, or a digital arithmetic method for applying a spatial filter having a smoothing effect such as a median filter to an image. Techniques are used.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】ローパスフィルタを用
いる手法は、ノイズの周波数が既知で、しかもノイズと
本来の画像信号とが周波数的に分離可能である場合には
有効である。しかしながら、そのような条件が満たされ
ることは一般的にまれである。この方法は簡便かつ高速
ではあるが、効果が薄い場合も少なくなかった。また、
ローパスフィルタにより高周波成分を除去すると、画像
のシャープさが損なわれるという問題もあった。The technique using a low-pass filter is effective when the frequency of the noise is known and the noise and the original image signal can be separated in frequency. However, such conditions are generally rarely met. Although this method is simple and fast, it is often not effective. Also,
When the high-frequency component is removed by the low-pass filter, there is a problem that the sharpness of the image is lost.
【０００４】メディアンフィルタは、近傍画素群の画素
値の中央値を求めるのに比較的時間を要するため、処理
時間が比較的長くなってしまうという問題があった。ま
た、メディアンフィルタは、細い線状のエッジやルーフ
エッジ（画素値の分布が山状になるときの尾根の部分の
エッジ）などのエッジが鈍化する可能性があり、解像度
の低下をもたらすおそれがあった。Since the median filter requires a relatively long time to find the median of the pixel values of the neighboring pixel groups, there is a problem that the processing time is relatively long. In addition, the median filter has a possibility that edges such as a thin linear edge and a roof edge (an edge of a ridge portion when the distribution of pixel values becomes mountain-shaped) may be blunted, which may cause a reduction in resolution. there were.
【０００５】また、固体撮像デバイス（特にＣＣＤ）に
は、その出力値（明るさ）に応じてノイズ量が異なると
いう性質があるが、上記各手法はすべての画素に対し同
じフィルタを作用させるものであるため、すべての出力
値に対して十分な強度のフィルタを作用させると、ノイ
ズの少ない画素についてはフィルタが強くなってエッジ
の鈍化などの副作用が大きくなりすぎ、かといってこれ
を避けるためにフィルタを弱くすると、十分なノイズ除
去効果が得られない画素が出てくるという問題があっ
た。Further, a solid-state imaging device (particularly, a CCD) has a property that the amount of noise varies depending on its output value (brightness). However, each of the above-mentioned methods applies the same filter to all pixels. Therefore, if a filter with sufficient strength is applied to all output values, the filter becomes stronger for pixels with less noise, and the side effects such as dulling of the edges become too large. However, if the filter is weakened, there is a problem that a pixel in which a sufficient noise removing effect cannot be obtained appears.
【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、固体カラー撮像素子から得られた画
像において、線的なエッジをも保存して解像度を落とす
ことなくノイズ除去を行うことを目的とする。また、本
発明は、ノイズ量に応じて適応的にフィルタ強度を調節
することを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problem. In an image obtained from a solid-state color image pickup device, noise removal is performed without reducing the resolution while preserving linear edges. The purpose is to: Another object of the present invention is to adjust the filter strength adaptively according to the amount of noise.
【０００７】[0007]
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明に係る固体カラー撮像デバイスのノイズ除去
方法は、注目画素の画素値とその近傍の同色画素の画素
値とに基づき、前記注目画素が前記画像のどの方向のエ
ッジ上にあるかを判定し、前記注目画素の画素値と、前
記判定で求められたエッジの方向について前記注目画素
に近接する同色画素の画素値と、の平均及び分散を求
め、前記平均及び分散を用いて、前記判定で求められた
エッジの方向についてノイズ除去フィルタを構成し、こ
のフィルタにより前記注目画素のノイズを除去すること
を特徴とする。In order to solve the above-mentioned problems, a method for removing noise of a solid-state color imaging device according to the present invention is based on the pixel value of a pixel of interest and the pixel values of the same color pixels in the vicinity thereof. It is determined in which direction of the edge of the image the target pixel is located, and the pixel value of the target pixel and the pixel value of the same color pixel close to the target pixel in the direction of the edge obtained by the determination are determined. An average and a variance are obtained, and a noise removal filter is configured using the average and the variance with respect to the direction of the edge obtained in the determination, and the filter removes noise of the target pixel.
【０００８】この方法では、注目画素がどの方向のエッ
ジの上にあるかを求め、注目画素近傍の同色画素（すな
わち注目画素と同色の画素）のうちそのエッジの方向に
あるもののみを選択してノイズ除去フィルタを構成す
る。In this method, a direction of an edge of a pixel of interest is determined, and only pixels of the same color in the vicinity of the pixel of interest (ie, pixels of the same color as the pixel of interest) are selected in the direction of the edge. To form a noise removal filter.
【０００９】一般に、エッジ方向に沿っては画素値の変
化は少ないのに対し、それ以外の方向に沿っては画素値
が大きく変化する。従来のメディアンフィルタを用いる
手法では、処理の際に画素値が大きく変化する方向の情
報をも必然的に利用してしまうため、注目画素の画素値
が、値の大きく異なる近傍画素の画素値に置き換えられ
る可能性があり、これがエッジの鈍化につながってい
た。これに対し、本発明では、エッジの方向の情報のみ
を選択して用いる構成としたので、そのような問題は起
こらない。したがって、本発明によれば、解像度の劣化
を防止しつつ、ノイズ除去を行うことができる。Generally, while the pixel value changes little along the edge direction, the pixel value changes greatly along other directions. In the method using the conventional median filter, information of the direction in which the pixel value changes greatly is inevitably used during processing, so that the pixel value of the target pixel is changed to the pixel value of a neighboring pixel having a greatly different value. It could be replaced, which led to a dull edge. On the other hand, in the present invention, such a problem does not occur because only the information on the edge direction is selected and used. Therefore, according to the present invention, it is possible to remove noise while preventing the resolution from deteriorating.
【００１０】なお、この方法を各色画素のうち画像の輝
度に影響の強い色（例えば緑）の画素に適用すれば、解
像度の劣化を効果的に抑えつつノイズ除去を行うことが
できる。When this method is applied to pixels of a color (for example, green) having a strong influence on the luminance of an image among the pixels of each color, noise can be removed while effectively suppressing deterioration in resolution.
【００１１】この方法において、注目画素を中心として
各方向にラプラシアンフィルタを構成し、出力値が最小
となるラプラシアンフィルタの方向をエッジの方向とす
ることが好適である。In this method, it is preferable that a Laplacian filter is formed in each direction around the pixel of interest, and the direction of the Laplacian filter having the minimum output value is the edge direction.
【００１２】また、この方法において、ノイズ除去フィ
ルタとしてウィーナーフィルタを用いることが好適であ
る。ウィーナーフィルタは、ノイズが大きいときには注
目画素近傍の画素群の平均値を出力し、ノイズが小さい
ときは注目画素自体の画素値を出力する。すなわち、ノ
イズの強さに応じて適応的にフィルタの強さが変わるの
で、ノイズの強さに応じて常に適切な強さのフィルタ作
用を与えることができる。なお、ウィーナーフィルタの
構成に当たり、エッジ方向についての注目画素及び同色
画素の平均に基づき注目画素のノイズレベルを推定し、
このノイズレベルをウィーナーフィルタに反映させるこ
とも好適である。この方法では、注目画素の画素値（平
均値）に応じてノイズレベルを求め、このノイズレベル
をウィーナーフィルタに反映させるので、出力（画素
値）が大きいほどノイズレベルが高くなるという固体カ
ラー撮像デバイスの特性を考慮して、すべての画素値に
わたって適切なノイズ除去を行うことができる。In this method, it is preferable to use a Wiener filter as the noise removal filter. The Wiener filter outputs the average value of the pixel group near the target pixel when the noise is large, and outputs the pixel value of the target pixel itself when the noise is small. That is, since the strength of the filter is adaptively changed according to the strength of the noise, it is possible to always provide a filter function having an appropriate strength according to the strength of the noise. In the configuration of the Wiener filter, the noise level of the target pixel is estimated based on the average of the target pixel and the same color pixel in the edge direction,
It is also preferable to reflect this noise level on the Wiener filter. In this method, a noise level is determined according to the pixel value (average value) of the pixel of interest, and this noise level is reflected in the Wiener filter. In consideration of the above characteristic, appropriate noise removal can be performed over all pixel values.
【００１３】また、本発明では、輝度に影響が強い（す
なわち解像度に影響の強い）緑画素については、上述の
エッジ方向を考慮したウィーナーフィルタを構成し、解
像度への影響よりも色ノイズへの影響の方が顕著な赤画
素及び青画素については、補間処理により当該画素位置
における緑値を求め、この緑値と当該画素の画素値（赤
値又は青値）との色差についてウィーナーフィルタを構
成する。この方法では、解像度に影響の強い緑画素につ
いては、エッジ方向を考慮したウィーナーフィルタによ
り解像度の劣化を抑えつつノイズ抑制ができ、赤画素及
び青画素については色差をベースにフィルタ処理を行う
ことにより、少ない演算量で効果的にノイズ除去を行う
ことができる。Further, in the present invention, for a green pixel having a strong influence on luminance (that is, a strong influence on resolution), a Wiener filter is formed in consideration of the above-described edge direction, so that the influence on color noise is less than the influence on resolution. For a red pixel and a blue pixel that are more affected, a green value at the pixel position is obtained by interpolation processing, and a Wiener filter is configured for a color difference between the green value and the pixel value (red value or blue value) of the pixel. I do. In this method, for a green pixel having a strong influence on the resolution, noise suppression can be performed while suppressing the deterioration of the resolution by a Wiener filter in consideration of an edge direction, and for a red pixel and a blue pixel, a filtering process is performed based on a color difference. Noise can be effectively removed with a small amount of calculation.
【００１４】[0014]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態（以下
実施形態という）について、図面に基づいて説明する。
以下では、固体カラー撮像デバイスとして、ベイヤー
（Bayer）タイプの色フィルタアレイを有するＣＣＤ
（電荷結合素子）を例にとって説明する。Embodiments of the present invention (hereinafter referred to as embodiments) will be described below with reference to the drawings.
Hereinafter, a CCD having a Bayer type color filter array will be described as a solid-state color imaging device.
(Charge Coupled Device) will be described as an example.
【００１５】図１は、ベイヤータイプにおける色フィル
タの配列パターンを示す図である。図において、Ｒは赤
のカラー信号を取り出すための赤画素用のフィルタであ
る。同様にＧは緑画素用フィルタ、Ｂは青画素用フィル
タを示す。各色の色フィルタは、ＣＣＤの各セル（画
素）に対応して設けられる。以下、このような色フィル
タアレイを持つＣＣＤから得られる画像のノイズ除去方
法を説明する。FIG. 1 is a diagram showing an arrangement pattern of color filters of the Bayer type. In the figure, R is a red pixel filter for extracting a red color signal. Similarly, G indicates a filter for green pixels, and B indicates a filter for blue pixels. The color filters of each color are provided corresponding to each cell (pixel) of the CCD. Hereinafter, a method of removing noise from an image obtained from a CCD having such a color filter array will be described.
【００１６】（１）緑画素のノイズ除去 まず、輝度信号の元になり、画像の解像度に強い影響を
与える緑画素についてのノイズ除去の手順について図２
を参照して説明する。(1) Noise Removal of Green Pixel First, the procedure of noise removal for a green pixel which is a source of a luminance signal and strongly affects the resolution of an image is shown in FIG.
This will be described with reference to FIG.
【００１７】図２は、ベイヤータイプのＣＣＤの各色画
素配列のうち緑（Ｇ）画素を特に取り出して示したもの
であり、個々の緑画素の区別のためにＧ１，Ｇ２・・・
とそれぞれに符号を付す。以下、この図における緑画素
Ｇ３を注目画素とし、この注目画素のノイズ除去につい
て説明する。FIG. 2 specifically shows the green (G) pixel of each color pixel array of the Bayer type CCD, and G1, G2...
And a symbol for each. Hereinafter, the green pixel G3 in this figure is set as a target pixel, and noise removal of the target pixel will be described.
【００１８】まず、Ｇ３が縦方向のエッジ上にあるか横
方向のエッジ上にあるかを判定する。この判定のため、
Ｇ３について、縦方向及び横方向のラプラシアンフィル
タを構成する。すなわち、次の２式を計算する。First, it is determined whether G3 is on a vertical edge or a horizontal edge. For this determination,
For G3, a Laplacian filter in the vertical and horizontal directions is configured. That is, the following two equations are calculated.
【００１９】[0019]
【数１】 DV = abs((-G1+2*G3-G5)) ・・・（１） DH = abs((-G2+2*G3-G4)) ・・・（２） ここでは、Ｇ１〜Ｇ５は、それぞれ対応する画素の画素
値を示する。また、ａｂｓ（）は、（）内の値の絶対値
を求める関数である。そして、ＤＶが縦方向のラプラシ
アンフィルタの出力であり、ＤＨが横方向のラプラシア
ンフィルタの出力である。式（１）、（２）から分かる
ように、エッジに沿った方向についてはラプラシアンフ
ィルタの値は小さく、エッジを横切る方向についてはラ
プラシアンフィルタの値は大きくなる。特に線状エッジ
やルーフエッジの場合、そのエッジを横切る方向につい
ては、ラプラシアンフィルタの値は極めて大きくなる。[Expression 1] DV = abs ((-G1 + 2 * G3-G5)) (1) DH = abs ((-G2 + 2 * G3-G4)) (2) Here, G1 G5 indicates the pixel value of the corresponding pixel. Abs () is a function for calculating the absolute value of the value in (). DV is the output of the Laplacian filter in the vertical direction, and DH is the output of the Laplacian filter in the horizontal direction. As can be seen from equations (1) and (2), the value of the Laplacian filter is small in the direction along the edge, and large in the direction across the edge. In particular, in the case of a linear edge or a roof edge, the value of the Laplacian filter becomes extremely large in a direction crossing the edge.
【００２０】ＤＶとＤＨの値が求められると、次に両者
を比較する。そして、値の小さい方に対応する方向を、
注目画素Ｇ３のあるエッジの方向と判定する。具体的に
は次のようになる。When the values of DV and DH are obtained, they are compared next. Then, the direction corresponding to the smaller value is
It is determined to be the direction of a certain edge of the target pixel G3. Specifically, it is as follows.
【００２１】ＤＨ＜ＤＶの場合は、Ｇ３は横方向のエッ
ジ上と判定する。そして、注目画素Ｇ３と、横方向につ
いてＧ３と近接する緑画素Ｇ２，Ｇ４とについて、画素
値の平均（Ａｖｅ）及び分散（Ｖａｒ）を次式に従い求
める。If DH <DV, it is determined that G3 is on a horizontal edge. Then, the average (Ave) and the variance (Var) of the pixel values of the target pixel G3 and the green pixels G2 and G4 adjacent to G3 in the horizontal direction are obtained according to the following equations.
【００２２】[0022]
【数２】 Ave = (G2+G3+G4)/3 ・・・（３ａ） Var = (G22+G32+G42)/3-Ave2 ・・・（４ａ） 一方、ＤＶ＜ＤＨの場合は、注目画素Ｇ３は縦方向のエ
ッジ上にあると判定し、縦方向についてＧ３と近接する
緑画素Ｇ１，Ｇ５について、次式に従い平均及び分散を
求める。[Number 2] Ave = (G2 + G3 + G4 ) / 3 ··· (3a) Var = (G2 2 + G3 2 + G4 2) / 3-Ave 2 ··· (4a) on the other hand, DV <the DH In this case, it is determined that the target pixel G3 is on the edge in the vertical direction, and the average and variance of the green pixels G1 and G5 adjacent to G3 in the vertical direction are calculated according to the following equations.
【００２３】[0023]
【数３】 Ave = (G1+G3+G5)/3 ・・・（３ｂ） Var = (G12+G32+G52)/3-Ave2 ・・・（４ｂ） そして、（３ａ）及び（４ａ）又は（３ｂ）及び（４
ｂ）により求めた平均Ａｖｅと分散Ｖａｒを用いて、注
目画素Ｇ３についてウィーナー（Wiener）フィルタを構
成する。この場合、ウィーナーフィルタは次式で表され
る。Ave = (G1 + G3 + G5) / 3 (3b) Var = (G1 2 + G3 2 + G5 2 ) / 3-Ave 2 (4b) And (3a) and (4a) or (3b) and (4
Using the average Ave and the variance Var obtained in b), a Wiener filter is formed for the target pixel G3. In this case, the Wiener filter is represented by the following equation.
【００２４】[0024]
【数４】 G3' = Ave+(G3-Ave)*(Var-Noise)/Var ・・・（５） この式において、Ｇ３’はウィーナーフィルタの出力値
を表し、Ｎｏｉｓｅは注目画素におけるノイズレベルを
示す。ここで、ノイズレベルＮｏｉｓｅは、ノイズの分
散値のディメンジョンで表す。本実施形態では、このウ
ィーナーフィルタの出力Ｇ３’を、ノイズ除去された注
目画素Ｇ３の画素値として用いる。G3 '= Ave + (G3-Ave) * (Var-Noise) / Var (5) In this equation, G3' represents the output value of the Wiener filter, and Noise represents the noise level at the pixel of interest. Show. Here, the noise level Noise is represented by the dimension of the noise variance. In the present embodiment, the output G3 'of the Wiener filter is used as the pixel value of the target pixel G3 from which noise has been removed.
【００２５】ここで、ノイズレベルＮｏｉｓｅを注目画
素Ｇ３の画素値に応じて推定している。すなわち、ノイ
ズレベルは次式によって求められる。Here, the noise level Noise is estimated according to the pixel value of the target pixel G3. That is, the noise level is obtained by the following equation.
【００２６】[0026]
【数５】 Noise = F(Ave) ・・・（６） ここで、Ｆ（）は、画素値とノイズレベルＮｏｉｓｅと
の関係を表す関数である。式（６）から分かるように、
本実施形態では、注目画素Ｇ３の値にノイズが混じって
いることを考慮して、Ｇ３の画素値そのままではなく、
近傍画素群での平均Ａｖｅを用いてノイズレベルを推定
している。なお、関数Ｆは撮像デバイスの特性によって
決まってくるものであり、撮像デバイスの機種ごとに、
経験的に、あるいは実験などを行って、予め定めてお
く。図３に、関数Ｆの一例のグラフを例示する。## EQU00005 ## Noise = F (Ave) (6) Here, F () is a function representing the relationship between the pixel value and the noise level Noise. As can be seen from equation (6),
In the present embodiment, in consideration of the fact that noise is mixed in the value of the target pixel G3, instead of the pixel value of G3 as it is,
The noise level is estimated using the average Ave of the neighboring pixel group. The function F is determined depending on the characteristics of the imaging device.
It is determined empirically or through experiments. FIG. 3 illustrates a graph of an example of the function F.
【００２７】さて、再びウィーナーフィルタの式（５）
を参照して説明する。この式から分かるように、ウィー
ナーフィルタの出力Ｇ３’は、ノイズレベルが大きいと
きには、近傍画素群の平均値（Ａｖｅ）に近い値とな
り、ノイズレベルが小さいときは注目画素Ｇ３自身の画
素値に近くなる。すなわち、ノイズレベルが大きい画素
ほどフィルタが強く作用することになる。したがって、
本実施形態によれば、フィルタの強さを、推定される各
画素のノイズレベルに応じて適応的に調整することがで
きる。Now, once again, the Wiener filter equation (5)
This will be described with reference to FIG. As can be seen from this equation, the output G3 'of the Wiener filter is close to the average value (Ave) of the neighboring pixel group when the noise level is high, and close to the pixel value of the target pixel G3 itself when the noise level is low. Become. In other words, the filter acts more strongly on a pixel having a higher noise level. Therefore,
According to the present embodiment, the strength of the filter can be adaptively adjusted according to the estimated noise level of each pixel.
【００２８】このように、この方法では、緑画素が縦方
向エッジ又は横方向エッジのいずれの上にあるかを判定
し、この判定で求められたエッジ方向において近接する
緑画素の値のみを用いてノイズ除去用のフィルタを構成
する。この場合、線状エッジやルーフエッジ上の緑画素
については、そのエッジ上にある隣の緑画素を用いてフ
ィルタが構成されるので、エッジ情報がよく保存され
る。このように、本実施形態によれば、解像度に影響の
強い緑画素についてエッジ情報の劣化の少ないノイズ除
去を実現でき、ひいては画像全体についてエッジ鈍化を
抑えつつノイズ除去を行うことができる。As described above, in this method, it is determined whether the green pixel is located on the vertical edge or the horizontal edge, and only the value of the green pixel adjacent in the edge direction obtained by this determination is used. To form a noise removal filter. In this case, for a green pixel on a linear edge or a roof edge, an adjacent green pixel on the edge forms a filter, so that edge information is well preserved. As described above, according to the present embodiment, it is possible to realize noise removal with little deterioration of edge information for green pixels having a strong influence on resolution, and to perform noise removal for the entire image while suppressing edge blunting.
【００２９】なお、以上の例では、ラプラシアンフィル
タを縦横の２方向について構成し、注目画素におけるエ
ッジの方向性が縦であるか横であるかを判定したが、更
に右下がり、右上がりなど斜め方向についてもラプラシ
アンフィルタを構成し、エッジの方向性を更にきめ細か
く判定することも可能である。この場合、各方向のラプ
ラシアンフィルタのうち出力値が最小となるものの方向
をエッジ方向と判定し、この方向についてウィーナーフ
ィルタを構成すればよい。In the above example, the Laplacian filter is configured in two directions, vertical and horizontal, and it is determined whether the direction of the edge of the pixel of interest is vertical or horizontal. It is also possible to form a Laplacian filter for the direction and determine the directionality of the edge more finely. In this case, the direction of the Laplacian filter having the minimum output value among the Laplacian filters in each direction may be determined as the edge direction, and the Wiener filter may be configured in this direction.
【００３０】（２）赤画素及び青画素のノイズ除去 赤画素及び青画素は、緑画素に比べて輝度に対する影響
が小さいので、解像度への影響は小さい。このため、赤
画素及び青画素については、緑画素のようなエッジ方向
の考慮は行わず、注目画素近傍のすべての同色画素を用
いてウィーナーフィルタを構成する。(2) Noise Removal of Red Pixels and Blue Pixels Since red pixels and blue pixels have less influence on luminance than green pixels, the influence on resolution is small. For this reason, the red pixel and the blue pixel do not consider the edge direction unlike the green pixel, and configure a Wiener filter using all the same color pixels near the target pixel.
【００３１】ここで、本実施形態では、赤画素や青画素
の画素値そのものの代わりに、輝度を表す緑値との当該
画素の画素値（赤値又は青値）との差（色差と呼ぶ）を
用いてウィーナーフィルタを構成する。Here, in the present embodiment, instead of the pixel values of the red and blue pixels themselves, the difference between the green value representing the luminance and the pixel value (red value or blue value) of the pixel (referred to as a color difference). ) Is used to construct a Wiener filter.
【００３２】赤画素のノイズ除去を例にとって説明する
と、まず各赤画素ごとに、その周囲の緑画素の画素値に
基づき補間処理を行い、その赤画素の位置における緑
（Ｇ）値を求める。例えば、赤画素に隣接する４つの緑
画素（図１参照）の画素値の平均を、その赤画素の緑値
とするなどの方法を用いればよい。In the following, the noise removal of a red pixel will be described as an example. First, an interpolation process is performed for each red pixel based on the pixel values of the surrounding green pixels, and a green (G) value at the position of the red pixel is obtained. For example, a method may be used in which the average of the pixel values of four green pixels (see FIG. 1) adjacent to the red pixel is used as the green value of the red pixel.
【００３３】図４に示すように、注目する赤画素Ｒ３に
ついてのウィーナーフィルタは、Ｒ１〜Ｒ５の赤画素に
基づき構成する。ここで、補間処理で求めた各赤画素Ｒ
１〜Ｒ５の位置における緑値をそれぞれｇ１，ｇ２，・
・・ｇ５と表すと、本実施形態では、次式を用いて注目
画素Ｒ３における色差の平均Ａｖｅと分散Ｖａｒを算出
する。As shown in FIG. 4, the Wiener filter for the noted red pixel R3 is constructed based on the red pixels R1 to R5. Here, each red pixel R obtained by the interpolation processing
The green values at the positions 1 to R5 are g1, g2,.
In this embodiment, the average Ave and the variance Var of the color difference at the target pixel R3 are calculated using the following equation.
【００３４】[0034]
【数６】 Ave = {(R1-g1)+(R2-g2)+(R3-g3)+(R4-g4)+(R5-g5)}/5 ・・・（７） Var = {(R1-g1)2+(R2-g2)2+(R3-g3)2+(R4-g4)2+(R5-g5)2}/5 - Ave2 ・・・（８） 注目画素Ｒ３についてのウィーナーフィルタは次式によ
って表される。Ave = {(R1-g1) + (R2-g2) + (R3-g3) + (R4-g4) + (R5-g5)} / 5 (7) Var = {(R1 -g1) 2 + (R2-g2) 2 + (R3-g3) 2 + (R4-g4) 2 + (R5-g5) 2 } / 5-Ave 2 (8) Wiener for target pixel R3 The filter is represented by the following equation.
【００３５】[0035]
【数７】 R3'-g3 = Ave +((R3-g3)-Ave)*(Var-Noise)/Var ・・・（９） なお、Ｒ３’はウィーナーフィルタの出力であり、注目
画素Ｒ３におけるノイズが除去された画素値を表す。ま
た、Ｎｏｉｓｅはセンサ特性等より求める固定値であ
る。R3'-g3 = Ave + ((R3-g3) -Ave) * (Var-Noise) / Var (9) where R3 'is the output of the Wiener filter, and This represents the pixel value from which noise has been removed. Noise is a fixed value obtained from sensor characteristics or the like.
【００３６】青画素についてのノイズ除去は、以上説明
した赤画素の場合と同様に行えばよい。The noise removal for the blue pixel may be performed in the same manner as for the red pixel described above.
【００３７】以上説明したように、本実施形態では、赤
画素及び青画素については、その画素位置での緑値との
色差を用い、注目画素近傍のすべての同色画素の情報を
用いてノイズ除去処理を行うため、エッジ方向の判定を
行わなくてよい。したがって、本実施形態では、赤画素
及び青画素については時間の掛かる条件判定の処理を行
わず、画素値によるノイズレベルの計算も簡便化してい
ることで、高速処理を実現することもできる。As described above, in this embodiment, for the red pixel and the blue pixel, the color difference from the green value at the pixel position is used, and the noise removal is performed using the information of all the same color pixels near the target pixel. Since the processing is performed, it is not necessary to determine the edge direction. Therefore, in the present embodiment, high-speed processing can also be realized by performing a time-consuming condition determination process for the red pixel and the blue pixel and simplifying the calculation of the noise level based on the pixel value.
【００３８】このような処理により、色ノイズに大きな
影響を与える赤画素及び青画素についてのノイズ除去を
少ない演算量で実現することができる。By such processing, noise removal for red and blue pixels which have a large effect on color noise can be realized with a small amount of calculation.
【００３９】以上、本発明に係るノイズ除去方法の好適
な実施形態を説明した。以上説明したように、本実施形
態によれば、解像度に影響の強い緑画素についてはエッ
ジ方向を考慮することによりエッジ鈍化を抑制しつつノ
イズを除去することができ、解像度よりもむしろ色ノイ
ズへの影響が問題となる赤画素及び青画素については少
ない演算量でノイズ除去を実現することができる。The preferred embodiment of the noise elimination method according to the present invention has been described above. As described above, according to the present embodiment, it is possible to remove noise while suppressing edge blunting by considering the edge direction for a green pixel having a strong influence on resolution, and to reduce color noise rather than resolution. The noise removal can be realized with a small amount of calculation for the red pixel and the blue pixel in which the influence of is a problem.
【００４０】また、上記実施形態では、ノイズ除去にウ
ィーナーフィルタを用いることにより、画像各部ごとに
そのノイズレベルに合わせて適応的にノイズ除去（フィ
ルタリング）を行うことができる。また、ウィーナーフ
ィルタで用いるノイズレベルを、注目画素の画素値（平
均値）から推定するので、画素値に応じてノイズ量が変
わるというＣＣＤの性質を考慮した、適切なノイズ除去
を実現することができる。Further, in the above embodiment, by using the Wiener filter for noise removal, it is possible to adaptively perform noise removal (filtering) in accordance with the noise level of each part of the image. Further, since the noise level used in the Wiener filter is estimated from the pixel value (average value) of the target pixel, it is possible to realize appropriate noise removal in consideration of the characteristic of the CCD that the amount of noise changes according to the pixel value. it can.
【００４１】なお、例示したウィーナーフィルタは、ノ
イズ除去用のフィルタとして最も好適なものの一つであ
るが、これ以外のフィルタももちろん利用可能である。
例えば、平均値フィルタやメディアンフィルタなどを用
いることもできる。例えば緑画素の場合は、求めたエッ
ジ方向についてそれらフィルタを構成すればよい。この
ように、ウィーナーフィルタ以外のフィルタを用いる場
合、ウィーナーフィルタの特徴であるノイズレベルに応
じた適応的なフィルタリング作用を得ることはできない
が、線状エッジやルーフエッジなどのエッジの鈍化の抑
制にはある程度の効果を得ることができる。The illustrated Wiener filter is one of the most suitable filters for removing noise, but other filters can of course be used.
For example, an average filter or a median filter can be used. For example, in the case of a green pixel, these filters may be configured for the obtained edge direction. As described above, when a filter other than the Wiener filter is used, it is not possible to obtain an adaptive filtering action corresponding to the noise level, which is a feature of the Wiener filter, but it is necessary to suppress dulling of edges such as linear edges and roof edges. Can have a certain effect.
【００４２】また、上記実施形態では、緑画素について
のみエッジの方向性を考慮した処理を行ったが、赤画素
や青画素についても緑画素と同様エッジ方向性を考慮し
た処理を行うことも可能である。Further, in the above embodiment, the processing in consideration of the directionality of the edge is performed only for the green pixel. However, the processing in consideration of the edge directionality for the red pixel and the blue pixel can be performed similarly to the green pixel. It is.
【００４３】また、上記実施形態では、ベイヤータイプ
の色フィルタを持つＣＣＤを例にとって説明したが、緑
画素の配列パターンについてはインタライン方式の色フ
ィルタはベイヤータイプと同じなので、上記実施形態で
示した方法は緑画素についてはインタライン方式のＣＣ
Ｄにも適用可能である。In the above embodiment, a CCD having a Bayer type color filter has been described as an example. However, since the color filter of the interline system is the same as that of the Bayer type for the arrangement pattern of green pixels, it is shown in the above embodiment. The method is interline CC for green pixels.
D is also applicable.
【００４４】また、上記実施形態では、固体カラー撮像
デバイスとしてＣＣＤを例にとって説明したが、明らか
なように上述の方法はＣＣＤ以外の撮像デバイスにも適
用可能であり、同様の効果を得ることができる。Further, in the above-described embodiment, the CCD has been described as an example of the solid-state color imaging device. However, it is apparent that the above-described method can be applied to an imaging device other than the CCD, and the same effect can be obtained. it can.
【図１】 ベイヤータイプの色フィルタアレイにおける
各色の配列パターンを示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an arrangement pattern of each color in a Bayer type color filter array.
【図２】 緑画素のノイズ除去方法の説明のために、ベ
イヤータイプの色フィルタアレイのうち緑画素の配列を
示した図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an arrangement of green pixels in a Bayer-type color filter array for explaining a method of removing noise of green pixels.
【図３】 ノイズレベル（Noise）と画素値（Ave）との
関数Ｆの一例を示すグラフである。FIG. 3 is a graph showing an example of a function F of a noise level (Noise) and a pixel value (Ave).
【図４】 赤画素のノイズ除去方法の説明のために、ベ
イヤータイプの色フィルタアレイのうち緑画素の配列を
示した図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an arrangement of green pixels in a Bayer-type color filter array for explaining a noise removal method for red pixels.
Ｒ，Ｒ１〜Ｒ５ 赤画素、Ｇ，Ｇ１〜Ｇ５ 緑画素、Ｂ
青画素。R, R1 to R5 red pixel, G, G1 to G5 green pixel, B
Blue pixel.
Claims (5)
画像のノイズを除去する方法であって、 注目画素の画素値とその近傍の同色画素の画素値とに基
づき、前記注目画素が前記画像のどの方向のエッジ上に
あるかを判定し、 前記注目画素の画素値と、前記判定で求められたエッジ
の方向について前記注目画素に近接する同色画素の画素
値と、の平均及び分散を求め、 前記平均及び分散を用いて、前記判定で求められたエッ
ジの方向についてノイズ除去フィルタを構成し、このフ
ィルタにより前記注目画素のノイズを除去するノイズ除
去方法。1. A method for removing noise from an image obtained by a solid-state color imaging device, the method comprising: determining a target pixel of an image based on a pixel value of a target pixel and a pixel value of a neighboring pixel of the same color. It is determined whether it is on the edge in the direction, and the average and variance of the pixel value of the pixel of interest and the pixel value of the same color pixel close to the pixel of interest in the direction of the edge obtained in the determination are obtained. A noise elimination method comprising: using an average and a variance, forming a noise elimination filter in the direction of the edge determined in the determination, and removing the noise of the pixel of interest using the filter.
と当該方向について前記注目画素に近接する同色画素と
でラプラシアンフィルタを構成し、これら各方向のラプ
ラシアンフィルタの出力同士を比較し、ラプラシアンフ
ィルタの出力が最小となる方向をエッジの方向とするこ
とを特徴とする請求項１に記載の方法。2. The method according to claim 1, wherein a Laplacian filter is configured for each direction with the target pixel and a pixel of the same color that is adjacent to the target pixel in the direction, and outputs of the Laplacian filters in these directions are compared. 2. The method according to claim 1, wherein the direction in which the output of the filter is minimum is the direction of the edge.
フィルタであることを特徴とする請求項１又は請求項２
に記載の方法。3. The filter according to claim 1, wherein the noise removal filter is a Wiener filter.
The method described in.
り、前記平均に基づき前記注目画素のノイズレベルを推
定し、このノイズレベルを前記ウィーナーフィルタに反
映させることを特徴とする請求項３に記載の方法。4. The method according to claim 3, wherein in configuring the Wiener filter, a noise level of the target pixel is estimated based on the average, and the noise level is reflected on the Wiener filter.
カラー撮像デバイスにより得られた画像のノイズを除去
する方法であって、 緑画素については、当該画素とその近傍の緑画素とに基
づき当該画素が前記画像のどの方向のエッジ上にあるか
を判定し、当該画素の画素値と、前記判定において求め
られたエッジの方向における緑画素の画素値と、の平均
及び分散を求め、前記平均に基づき当該画素のノイズレ
ベルを推定し、前記平均及び分散と前記ノイズレベルと
を用いて、前記判定において求められたエッジの方向に
ついてウィーナーフィルタを構成し、このウィーナーフ
ィルタにより当該画素のノイズを除去し、 赤画素及び青画素については、各画素ごとに近傍の緑画
素の画素値の補間により当該画素位置における緑値を求
めると共にこの緑値と当該画素自体の画素値とに基づき
当該画素における色差を求め、当該画素及びこれに近接
する同色画素の前記色差の平均及び分散を求め、前記平
均に基づき当該画素のノイズレベルを推定し、前記平均
及び分散と前記ノイズレベルとを用いてウィーナーフィ
ルタを構成し、このウィーナーフィルタにより当該画素
のノイズを除去する方法。5. A method for removing noise from an image obtained by a solid-state color imaging device having a Bayer-type color filter, wherein a green pixel is determined based on the pixel and a nearby green pixel. Determine on which edge of the image the edge is located, determine the pixel value of the pixel and the pixel value of the green pixel in the direction of the edge determined in the determination, average and variance, based on the average Estimate the noise level of the pixel, using the average and variance and the noise level, configure a Wiener filter for the direction of the edge determined in the determination, remove the noise of the pixel by the Wiener filter, For the red pixel and the blue pixel, the green value at the pixel position is obtained by interpolating the pixel value of the neighboring green pixel for each pixel. The color difference at the pixel is determined based on the green value of the pixel and the pixel value of the pixel itself, the average and variance of the color difference between the pixel and the same color pixel adjacent thereto are determined, and the noise level of the pixel is estimated based on the average. A method of configuring a Wiener filter using the average and variance and the noise level, and removing noise of the pixel using the Wiener filter.
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