照片圖象雜波清除方法
2023-05-20 07:18:31 2
專利名稱：照片圖象雜波清除方法
技術領域：
本發明涉及一種在對以區塊單位壓縮編碼的圖象進行解碼之際產生的區塊雜波及蚊雜波進行清除的圖象雜波清除方法。
背景技術：
作為高效率的圖象數據的壓縮方法，通常採用利用正交變換編碼實現高壓縮的方法。如果要對這種方法做一簡述，那就是說首先，利用區塊化電路，將輸入圖象信號分割成例如8×8象素的區塊尺寸的區塊，用正交交換電路對分割的區塊實施正交交換，生成頻率成分信號。接著，用所定的量化步長幅度，通過量化電路對正交交換數據進行線性量化。然後，通過可變長編碼電路，給量化結果分配可變長編碼，生成編碼圖象信號。作為正交變換，有離散傅立葉變換、UORUSYU·ADAMARU變換、KARUNEN·REBE變換、離散餘弦變換(DCT)等。DCT是最普及的正交變換。
另一方面，在用於根據由所述壓縮編碼裝置生成的編碼圖象信號來生成與輸入圖象信號對應的再生圖象信號的解碼裝置中，利用可變長解碼電路對編碼圖象信號進行可變長解碼，再利用反量化電路，以所定的量化步長幅度進行反量化，然後通過逆正交變換，生成再生圖象信號。
在這裡，由於正交變換及量化是非可逆變換，所以通過解碼裝置得到的再生圖象信號含有誤差，特別是量化·反量化產生的量化誤差，成為再生圖象的畫面質量劣化的原因。量化步長幅度越大(即壓縮率越大)，量化誤差就越大，再生圖象的畫面質量劣化就越明顯。在這種正交變換中，作為這種特有的畫面質量劣化，有因以區塊單位編碼·解碼而在區塊之間的交界處可見不連續地出現的就象馬賽克似的區塊雜波，以及在圖象中的輪廓的周圍模模糊糊出現的如同大群蚊子聚集似的蚊雜波。
因此，作為清除區塊雜波的方式，有人提出如下方案檢出區塊間的邊界，對該區塊間的邊界中的象素加以濾波等修正處理(專利文獻1)。另外，作為清除蚊雜波的方法，有人提出如下方案對受到注意的象素的附近例如±3象素，取其與受到注意的象素之差，在其絕對值小於臨界值時，將其差進行某種加權後，與受到注意的象素相加後進行濾波處理(專利文獻2)。
特開平10-191335號公報[專利文獻2]特開平10-164576號公報可是，專利文獻1記述的區塊雜波清除方法，有時不能判斷是因產生區塊雜波而在相鄰的象素之間的象素值出現較大的差的區塊間的邊界？還是在相鄰的象素之間的象素值有較大的差僅僅是圖象中的輪廓？如果將圖象中的輪廓誤認為是區塊間的邊界，而進行區塊雜波清除處理後，圖象中的輪廓就會模糊，有可能導致畫面質量劣化。
另外，專利文獻2記述的蚊雜波清除方法，因為是單純的濾波處理，所以在不花費處理時間這一點上可以肯定，但由於單純，所以做不到不損害畫面質量地適當地清除蚊雜波，仍有使圖象中的輪廓模糊，導致畫面質量劣化的可能。
而且，本來，只要仍存在著量化·反量化造成的量化誤差，那麼即使程度會有所不同，但在再生圖象中，區塊雜波和蚊雜波兩者就應該分別出現在相應的部位上，儘管如此，但目前還沒有滿足清除區塊雜波和清除蚊雜波兩者的技術。
發明內容
因此，本發明就是針對上述問題而研製的，其目的在於提供可以不影響畫面質量的、能夠適當清除區塊雜波和清除蚊雜波兩者的圖象雜波清除方法。
為了達到上述目的，本發明涉及的圖象雜波清除方法是一種在對以區塊單位壓縮編碼的圖象進行解碼之際產生的區塊雜波及蚊雜波的圖象雜波進行清除的方法，其特徵在於，包括以下工序將圖象數據中的亮度成分圖象數據及色差成分圖象數據的每一個分割成和編碼·解碼相同的區塊，對亮度成分圖象數據進行以區塊之間的邊界中的各自的象素作為受到注意的象素的第1濾波處理，作成將區塊之間的邊界平滑化的第1亮度成分圖象數據的工序；將該第1亮度成分圖象數據的各自的象素作為受到注意的象素進行第2濾波處理，作成將整體平滑化的第2亮度成分圖象數據的工序；作成用第1亮度成分圖象數據的各自的象素值減去第2亮度成分圖象數據的各自的象素值的邊緣圖象數據的工序；作成根據所定條件，修正該邊緣圖象數據的各自的差分值的修正邊緣圖象數據的工序；作成將修正邊緣圖象數據的各自修正值與第2亮度成分圖象數據的各自的象素值相加的第3亮度成分圖象數據的工序；其特徵在於對色差成分圖象數據，具有將該色差成分圖象數據各自的象素，作為受到注意的象素，進行第3濾波處理，作成使整體平滑化的第1色差成分圖象數據的工序。
採用由上述結構構成的圖象雜波清除方法後，作成第1亮度成分圖象數據的工序，是清除起因於亮度差的區塊雜波的清除處理；作成第3亮度成分圖象數據的工序，是清除起因於亮度差的蚊雜波的清除處理。而作成第1色差成分圖象數據的工序，既是清除起因於色差的區塊雜波的清除處理，又是清除起因於色差的蚊雜波的清除處理。
之所以先進行區塊雜波清除處理，是由於蚊雜波清除處理是一種衝淡處理，如果先進行該蚊雜波清除處理，那麼區塊雜波就會被整個衝淡，在以後的區塊雜波清除處理中，就很難只對準區塊雜波進行清除。
另外，在蚊雜波清除處理中，之所以不停留在僅僅作成第2亮度成分圖象數據的工序上，而要將由邊緣圖象數據編成的修正邊緣圖象數據與第2亮度成分圖象數據合成後作成第3亮度成分圖象數據，是因為通過合成亮度淡化的第2亮度成分圖象數據後，可以不使亮度差大的輪廓過分衝淡，而只使細微的亮度差衝淡，就是說能夠不影響畫面質量地清除蚊雜波。
然後，將第3亮度成分圖象數據和第1色差成分圖象數據作為最終的輸出信號。既可以將它用於再生，使媒體存儲，還可以將RGB顏色變換的產物用於再生，使媒體存儲。
另外，本發明涉及的圖象雜波清除方法，所述第1濾波處理，可以使用限幅的值，以便使受到注意的象素的象素值和濾波範圍內的象素的象素值之差的絕對值，納入所定的臨界值以內。就是說，由於第1濾波處理只以區塊間的邊界為對象，所以過分衝淡後，區塊間的邊界就會成為含糊的不自然的(不連續的)塊，反而使區塊雜波受到強調。另外，一些區塊間的邊界明亮，另一些區塊間的邊界暗淡時，經過濾波處理後，就會形成超過原來的象素值的過修正。作為附正象素的象素值，之所以使用上述限幅值，就是為了防止出現這些問題。
另外，本發明涉及的圖象雜波清除方法，所述修正邊緣圖象數據，可以根據所述邊緣圖象數據中的最大差分值和最小差分值，求出它們的差，在差大於所定的臨界值時，將0(零)作為下限，用所定的調整值加減邊緣圖象數據各自的差分值，進行作成，以使其絕對值變小。差大於所定的臨界值時，意味著圖象中存在著亮度差大的輪廓，出現蚊雜波的可能性大。這時，用所定的調整值減或加邊緣圖象數據各自的差分值，使其絕對值(該點的亮度差)變小。之所以將邊緣圖象數據所有的差分值作為修正對象(即連未出現蚊雜波的部分也修正)，是因為在區塊內修正部分和未修正部分混雜後，其邊界易變得醒目的緣故。但是，對邊緣圖象數據的差分值中，其絕對值小於所定的調整值的，則作為0(零)，以免過修正。
加之，本發明涉及的圖象雜波清除方法，所述修正邊緣圖象數據，在所述差小於所定的臨界值時，還可以通過將所定的調整值與邊緣圖象數據各自的差分值相乘後作成。差小於臨界值時，即圖象中是輪廓不多的平坦的區塊。但因為並不是蚊雜波出現的可能性完全沒有，所以這時也全部用所定的調整值乘邊緣圖象數據各自的差分值，使亮度差整體縮小。但該縮小率要比差大於所定的臨界值時寬鬆。
另外，本發明涉及的圖象雜波清除方法，所述第3濾波處理，最好用所定的上限下限表，對通過計算受到注意的象素的象素值和濾波範圍內的象素的象素值之差後作成的差分值數據進行上限值、下限值限幅後編成的修正值數據進行。在視覺特性上，人的眼睛對色差的感覺比亮度的感覺遲鈍。所以，即使對色差成分圖象數據本身進行第3濾波處理，也沒有什麼問題。而一旦根據色差成分圖象數據編成修正值數據，對它進行第3濾波處理，就能適當抑制不需要的顏色產生洇。
而且，本發明涉及的圖象雜波清除方法，所述所定的上限下限表，可以採用對於絕對值小於所定的臨界值的輸入值，將其作為輸出值；對於具有大於所定的臨界值的絕對值的輸入值，將與輸入值同符號的臨界值作為輸出值的方法。
綜上所述，本發明涉及的圖象雜波清除方法，是進行區塊雜波清除處理和蚊雜波清除處理兩種處理的方法。而且，在區塊雜波清除處理中，預先分割成多個區塊，使區塊間的邊界平滑化，所以不會象現有技術那樣，將圖象中的輪廓誤認為區塊間的邊界，進行區塊雜波清除處理，能夠不影響畫面質量地適當地清除區塊雜波。另外，在蚊雜波清除處理中，因為不是象現有技術那樣，僅僅亮度淡化處理就了事，而是通過對衝淡其亮度的圖象數據加以修正，從而可以不影響畫面質量地適當地清除蚊雜波。這樣，就能夠不影響畫面質量地適當清除區塊雜波和蚊雜波的兩者。而且，本發明涉及的圖象雜波清除方法，是對亮度成分圖象數據及色差成分圖象數據的每一個分別進行處理，在這點上，也可望更切實地清除圖象雜波。
圖1是表示本實施方式涉及的圖象處理裝置的結構圖。
圖2是表示該實施方式涉及的圖象處理的流程圖。
圖3是表示圖2的圖象雜波清除處理的流程圖。
圖4是表示給圖象數據附加邊界的狀態的說明圖。
圖5是橫向附加邊界的狀態的說明圖，(1)是表示圖象數據的寬度是區塊的寬度的倍數時的情況，(2)是表示圖象數據的寬度不是區塊的寬度的倍數時的情況。
圖6是縱向附加邊界的狀態的說明圖，(1)是表示圖象數據的高度是區塊的高度的倍數時的情況，(2)是表示圖象數據的高度不是區塊的高度的倍數時的情況。
圖7是圖3的區塊雜波清除處理的流程圖，(1)是表示對亮度成分圖象數據的情況，(2)是表示對色差成分圖象數據的情況。
圖8是縱向的區塊雜波清除處理的說明圖，(1)是表示進行濾波處理的狀況，(2)是表示除去縱向的區塊雜波的狀況。
圖9是橫向的區塊雜波清除處理的說明圖，(1)是表示進行濾波處理的狀況，(2)是表示除去橫向的區塊雜波的狀況。
圖10是對圖3的色差成分圖象數據進行區塊雜波清除處理使用的色差的上限下限表的說明圖。
圖11是對圖3的色差成分圖象數據進行區塊雜波清除處理的說明圖，(1)表示色差圖象數據，(2)表示差分值數據，(3)表示修正值數據，(4)也表示修正值數據，(5)表示受到注意的象素的象素值被置換的狀態。
圖12是表示圖3的蚊雜波清除處理的流程圖。
圖13是表示圖12的邊緣圖象作成處理的說明圖。
具體實施例方式
首先，根據圖1，講述為了實現本發明的圖象雜波清除方法的一種實施方式涉及的圖象處理裝置。圖象處理裝置由計算機構成，具有分別與總線7連接的CPU1、ROM2、工作存儲器3、幀存儲器4、數據輸出入裝置5及硬碟6。ROM2存儲包含圖象雜波清除程序在內的電腦程式及各種參數，工作存儲器3是CPU1進行控制所需的存儲器，包含緩衝器及寄存器等。CPU1按照ROM存儲的電腦程式，進行各種運算及處理。
幀存儲器4是存儲將採用JPEG方式壓縮編碼的靜止圖象解碼後得到的圖象數據的寄存器。輸入數據輸出入裝置5的(R、G、B)圖象數據，各自(R成分圖象數據、G成分圖象數據、B成分圖象數據)先被獨自的幀存儲器4存儲後進行圖象雜波清除處理。圖象雜波清除處理結束後，(R、G、B)圖象數據由輸入數據輸出入裝置5向外部輸出，或由硬碟6存儲。
如圖2所示，在圖象雜波清除處理時，首先進行RGB/YCC變換處理(S1)，然後進行區塊雜波、蚊雜波的圖象雜波清除處理(S2)。在RGB/YCC變換處理中，根據下述(公式1)～(公式3)，將(R、G、B)圖象數據顏色變換成(Y、Cr、Cb)圖象數據。之所以變換到YCC顏色空間，是因為JPEC方式用YCC顏色空間進行壓縮/解壓縮，區塊雜波及蚊雜波在此時產生，所以用相同的顏色空間進行圖象雜波清除處理，可以提高修正的精度。
Y＝(RToY
*R+RToY
[1]*G+RToY
[2]*B)/10000Cr＝(RToY[1]
*R+RToY[1][1]*G+RToY[1][2]*B)/10000+2048Cb＝(RToY[2]
*R+RToY[2][1]*G+RToY[2][2]*B)/10000+2048…(公式1)～(公式3)其中，RtoY[i][j]YCrCb變換係數。
圖象雜波清除處理(S2)結束後，按照下列(公式4)～(公式6)，進行YCC/RGB變換處理(S3)，從而使(Y、Cr、Cb)圖象數據恢復(R、G、B)圖象數據，完成一系列處理。
R＝(YToR
*Y+YToR
[1]*(Cr-2048)+YToR
[2]*(Cb-2048)/10000G＝(YToR[1]
*Y+YToR[1][1]*(Cr-2048)+YToR[1][2]*(Cb-2048)/10000B＝(YToR[2]
*Y+YToR[2][1]*(Cr-2048)+YToR[2][2]*(Cb-2048)/10000…(公式4)～(公式6)其中，YtoR[i][j]YC結合係數。
此外，在本實施方式中，為了抑制處理導致數據的丟失，所以將8Bit數據擴張成12Bit後處理(但仍以8Bit數據處理也行)。
如圖3所示，在S2的圖象雜波清除處理中，首先，進行附加邊界處理(S20)，然後進行區塊雜波清除處理(S21)，蚊雜波清除處理(S22)。附加邊界處理是為了在對(Y、Cr、Cb)圖象數據的Y圖象數據(以下稱作「亮度成分圖象數據」)、Cr圖象數據及Cb圖象數據(以下分別稱作「色差成分圖象數據」)的三個數據進行後文將要講述的濾波處理之際，插補圖象數據的邊界中的圖象數據而進行的處理。
具體地說，如圖4(是某個圖象數據，一個方塊表示象素，數值表示象素值)所示，S20的邊界附加處理，是對圖象數據A(沒有網狀點的部分)的邊界S，橫向、縱向分別附加與編碼·解碼涉及的區塊B(沒有網狀點部分的粗框)同樣大小的區塊B』(有網狀點部分的粗框)，而且用圖象數據的邊界中的象素的象素值填埋其附加的區塊B』、…的象素值的處理。該附加的區塊B』，如果區塊雜波清除處理(S21)、蚊雜波清除處理(S22)結束後，就用邊界消除處理(S23)去掉。
此外，如果圖象數據A的橫向長度(象素數)W是區塊B的橫向長度(象素數)的倍數、即是8的倍數，那麼就如圖5(1)所示，通過附加邊界以便使各行的總長度(象素數)成為[W+16]；而如果不是8的倍數，那麼就如圖5(2)所示，通過附加邊界以便使各行的總長度(象素數)成為[W+(8-(W mod 8))+16]，從而還對未完的區塊B」進行數據補充。
同樣，如果圖象數據A的縱向長度(象素數)H是區塊B的縱向長度(象素數)的倍數、即是8的倍數，那麼就如圖6(1)所示，通過附加邊界以便使各列的總長度(象素數)成為[H+16]；而如果不是8的倍數，那麼就如圖6(2)所示，通過附加邊界以便使各列的總長度(象素數)成為[H+(8-(H mod 8))+16]，從而還對未完的區塊B」進行數據補充。
S21的區塊雜波清除處理，是對亮度成分圖象數據Y0，如圖7(1)所示，進行縱向的區塊雜波清除處理(S30)，作成亮度成分圖象數據Y1後，又進行橫向的區塊雜波清除處理(S31)，作成亮度成分圖象數據Y2(本發明涉及的第1亮度成分圖象數據)；而對色差成分圖象數據Cr0、Cb0的每一個，則如圖7(2)所示，進行色差的上限下限表的作成處理(S40)之後，進行橫向的顏色衝淡處理(S41)作成色差成分圖象數據Cr1、Cb1後，又進行縱向的衝淡處理(S42)作成色差成分圖象數據Cr2、Cb2(本發明涉及的第1色差成分圖象數據)。
縱向區塊雜波清除處理(S30)
將區塊間的邊界中的象素，作為受到注意的象素，施加橫向的一維濾波，由亮度成分圖象數據Y0作成消除了區塊間的邊界中的橫向的亮度差(被平滑化)的亮度成分圖象數據Y1。濾波器尺寸，例如可以設定為3象素和5象素(參閱圖8(1)，濃網狀點C表示受到注意的象素，淡網狀點D表示濾波範圍，更淡網狀點E表示濾波處理對象象素)，使用下列(公式7)，進行濾波處理(本發明涉及的第1濾波處理)。
Y1=Fb*YiFb]]>…(公式7)該濾波器，是由對受到注意的象素的係數比對除此之外的象素的係數大(約10～20倍)的矩陣Fb(例如Fb＝(1 3 1))產生的加權濾波器，是以受到注意的象素C為中心，將矩陣Fb的係數與濾波範圍內的各象素值(Yi)相乘後取總和，並且用矩陣Fb的係數的總和除該總和的計算式。
不過，上述濾波處理，僅以區塊之間的邊界為對象，所以過分衝淡後，區塊之間的邊界就成為含糊的不自然(不連續的)區塊，反而增強了區塊雜波。另外，一些區塊間的邊界明亮，另一些區塊間的邊界暗淡時，經過濾波處理後，就會形成超過原來的象素值的過修正。因此在上述(公式7)中，使用限幅(間隔處理)後的值，以便滿足下述(公式8)(即使和受到注意的象素C的象素值的差的絕對值納入臨界值b以內)。
Yi[x，y]-b≤Yi』[x-1，y]≤Yi[x，y]+b…(公式8)臨界值b，假如是30，這樣一來，經過上述濾波處理後，區塊間的邊界中的象素E的象素值，就由圖8(1)變換成圖8(2)，可知區塊間的邊界中的象素值的差(亮度差)變小了。
橫向的區塊雜波清除處理(S31)
將區塊間的邊界中的象素，作為受到注意的象素，施加縱向的一維濾波，由亮度成分圖象數據Y1作成消除了區塊間的邊界中的縱向的亮度差(被平滑化)的亮度成分圖象數據Y2。處理內容和縱向的區塊雜波清除處理實質上相同。
臨界值b，假如是30，這樣一來，區塊間的邊界中的象素E的象素值，就由圖9(1)變換成圖9(2)，可知區塊間的邊界中的象素值的差(亮度差)變小了。
這樣，上述兩個區塊雜波清除處理，是由亮度成分圖象數據Y0(圖8(1))最終編成亮度成分圖象數據Y2(圖9(2))，在縱橫兩個方向上消除了亮度差的處理。由於在視覺特性上，人眼對亮度極其敏感，區塊雜波就是主要起因於區塊間的邊界中的亮度差，所以上述兩個區塊雜波清除處理，是可以清除區塊雜波的極其有效的處理。但是，區塊雜波不僅起因於亮度差，某種程度上還起因於色差。因此，為了完全清除區塊雜波，還需要進行下面講述的顏色衝淡處理(S41、S42)。
色差的上限表的作成處理(S40)
在顏色衝淡處理中，因為使用比較大的濾波器(對此將在後文講述)，所以過分衝淡後，顏色就要洇。例如，對紅唇和皮膚交界處進行大的顏色衝淡處理後，顏色就要洇。因此，在顏色衝淡處理(S41、S42)中，使用色差的上限下限表。
色差的上限下限表，是計算遮擋值的表(參閱圖10)。c是輸出色差的上限下限用的臨界值，取0～4095的範圍。採用該表後，屬於一c～c的範圍的輸入值，被輸出相同的值；小於-c的輸入值，則全部輸出一c；大於c的輸入值，全部輸出c。
橫向的顏色衝淡處理(S41)
將區塊的各象素作為受到注意的象素，施加橫向的一維濾波，由色差成分圖象數據Cr0、Cb0作成橫向顏色衝淡(被平滑化)的色差成分圖象數據Cr1、Cb1。濾波器尺寸，例如可以設定成7象素(參閱圖11(1)，粗框C表示受到注意的象素)。
首先，計算受到注意的象素C的象素值和附近象素的象素值之差(-2047～2047)，作成差分值數據(A)(圖11(2))，給該差分值數據(A)通過上限下限表(臨界值c假如是15)作成用上限值、下限值進行限幅了的修正值數據(B)(圖11(3))。然後，使該受到注意的象素C的象素值恢復成這個修正值數據(B)的受到注意的象素C，作成修正值數據(C)(圖11(4))後，使用下列(公式9)進行濾波處理(本發明涉及的第3濾波處理)(圖11(5))。
Cr1,Cb1=Fc*CiFc]]>…(公式9)該濾波器，是係數相等的矩陣Fc(Fc＝1 1…1)產生的移動平均濾波器，以受到注意的象素C為中心，將矩陣Fc的係數與修正值數據(C)的各修正值(Ci)相乘後，取其總和的同時，還用矩陣Fc的係數的總和(因為是移動平均濾波器，所以係數的總和與濾波器尺寸相等)除該總和的計算式。對各象素逐一進行這種濾波器處理。
縱向的顏色衝淡處理(S42)
將區塊的各象素作為受到注意的象素，施加縱向的一維濾波，由色差成分圖象數據Cr1、Cb1作成縱向顏色衝淡(被平滑化)的色差成分圖象數據Cr2、Cb2。處理內容和橫向的顏色衝淡處理實質上相同。
這樣，上述兩個顏色衝淡處理，是根據色差成分圖象數據Cr0、Cb0(圖11(1))，最終作成色差成分圖象數據Cr2、Cb2，色差較大的輪廓原封不動地保留著，只衝淡(消除)較小的色差的處理。就是說，在色差的差分上，不設上限下限時，由於成為用通常的移動平均進行的衝淡，所以色差較大的輪廓也被衝淡了。而通過設置臨界值c，使上限下限納入較小的色差的差分的變動範圍內，從而將周邊的較大輪廓產生的色差的差分，置換成較小的輪廓的色差的差分的變動範圍，防止色差較大的輪廓被衝淡。起因於色差的區塊雜波，將這種較小的色差作為發生原因，可是，上述兩個顏色衝淡處理，是能夠不影響畫面質量(畫面質量下降不明顯)地清除起因於色差的區塊雜波的有效處理。此外，強度調整，可以適當設定濾波器的濾波尺寸和上限下限表的臨界值後進行。
S22的蚊雜波清除處理，如圖12所示，是在對S21的區塊雜波清除處理作成的亮度成分圖象數據Y2進行亮度淡化處理(S50)後，作成亮度成分圖象數據Y3(第2亮度成分圖象數據)的同時，還根據亮度成分圖象數據Y2進行邊緣圖象數據作成處理(S51)作成邊緣圖象數據E1，接著進行邊緣圖象數據修正處理(S52)作成修正邊緣圖象數據E2，最後，進行該修正邊緣圖象數據E2和所述亮度成分圖象數據Y3的合成處理(S53)，作成亮度成分圖象數據Y4(第3亮度成分圖象數據)。
亮度淡化處理(S50)
將區塊的各象素，作為受到注意的象素，施加二維濾波，由亮度成分圖象數據Y2作成亮度淡化了(被平滑化)的亮度成分圖象數據Y3。濾波器尺寸，例如可以設定為3×3象素和5×5象素，使用下列(公式10)，進行濾波處理(本發明涉及的第2濾波處理)。
Y3=Y2+(Fb*YiFb-Y2)*(d/128)]]>…(公式10)該濾波器，是由係數相等的矩陣Fb產生的移動平均濾波器，是在以受到注意的象素C為中心，將矩陣Fb的係數與濾波範圍內的各象素值(Yi)相乘後取其總和的同時，求出用矩陣Fb的係數的總和除該總和的商和受到注意的象素C的象素值的差，將用[d/128]與其相乘的積，和受到注意的象素C的象素值相加的計算式。d是旨在調整衝淡強度的係數(衝淡強度係數)。另外，之所以用128除d，是因為為了適應高速化，預先用[128/100]乘以衝淡強度係數d的緣故。
邊緣圖象數據作成處理(S51)
使用下述(公式11)，以區塊B單位作成邊緣圖象數據E(參閱圖13)。其中，限幅成-2048～2047E1＝Y2-Y3 …(公式11)就是說，邊緣圖象數據E1是用亮度成分圖象數據Y2的各象素值減去S50的亮度淡化處理作成的亮度成分圖象數據Y3的各象素值後的差。
邊緣圖象數據修正處理(S52)
首先，根據邊緣圖象數據E1中的最大差分值和最小差分值，求出其差SA，使用下述(公式12)，作成修正邊緣圖象數據E2。
SA>eE2=E1-f[fE1]0[|E1|f]E1+f[E1-f]]]>SA≤e→E2＝E1*(1/g) …(公式12)差SA大於臨界值e時，意味著圖象中存在亮度差較大的輪廓，蚊雜波出現的可能性很大。這時的上述(公式12)的著眼點如下。即由於蚊雜波出現在亮度差劇烈的部位，所以用蚊雜波的象素邊緣調整值f減去或加上邊緣圖象數據E1的各自的差分值，以便使其絕對值(該點的亮度差)變小。之所以將邊緣圖象數據E1的所有的差分值作為修正對象(即即使沒有產生蚊雜波的部分也進行修正)，是因為在區塊內修正部分和不修正部分都有時，其邊界容易醒目的緣故。但是，在邊緣圖象數據E1的差分值中，對其絕對值小於的象素邊緣調整值f的，則作為0，以免過修正。
差SA小於臨界值時，即在圖象中是輪廓小的平坦的區塊，但由於蚊雜波出現的可能性並非完全沒有，所以這時的上述(公式12)的著眼點如下。即全部用[1/普通圖象的象素邊緣調整值g]乘以邊緣圖象數據E1的每個差分值，從整體上縮小亮度。不過，與差SA大於臨界值時相比，縮小率寬鬆。
臨界值e假如是10，蚊雜波的象素邊緣調整值f及普通圖象的象素邊緣調整值g假如是5。那麼在圖13中，差SA因為是179，所以左上角的值得注意的象素(差分值-4)，修正後成為4-5＝-1→0；其相鄰的值得注意的象素(差分值-28)，修正後成為-28+5＝-23；…其右下角的值得注意的象素(差分值7)，修正後成為7-5＝2。作成出從整體上縮小亮度差的修正邊緣圖象E2。
合成處理(S53)
進行使用下述公式(公式13)的合成處理，作成亮度成分圖象數據Y4。但要限幅成0～4096。
Y4＝Y3+E2…(公式13)即亮度成分圖象數據Y4是亮度成分圖象數據Y3的各自的象素值，與S52的邊緣圖象修正處理中作成的修正邊緣圖象E2的各自修正值相加的和。
這樣，所述蚊雜波清除處理，就是根據亮度成分圖象數據Y2最終編成亮度成分圖象數據Y4，不使亮度差較大的輪廓被較大地衝淡(因為本來亮度差較大，所以衝淡不醒目)，只衝淡(消除)細微的亮度差的處理。因蚊雜波產生的原因是這種細微的亮度差，所以上述蚊雜波清除處理是不影響畫面質量(不使畫面質量明顯下降)地清除蚊雜波的有效處理。
不過，本實施形態涉及的圖象雜波清除處理，是先進行區塊雜波清除處理(S21)，然後進行蚊雜波清除處理(S22)。其理由是蚊雜波清除處理(S22)是衝淡處理，如果先進行該蚊雜波清除處理(S22)，區塊雜波就會被整個衝淡，在區塊雜波清除處理(S21)中，就很難只對準區塊雜波進行清除。這樣，需要進行區塊雜波清除處理(S21)之後再進行蚊雜波清除處理(S22)。
此外，本發明並不限於上述實施方式，可以在不脫離本發明的宗旨的範圍內進行各種變更。
例如在上述實施方式中，S41、S42的顏色衝淡處理，作為S21的區塊雜波清除處理中的處理，但如上所述，具有衝淡(消除)色差較小部分的效果，對蚊雜波也有效，所以還可以和S40的處理一起，作為S22的蚊雜波清除處理中的處理。總而言之，如果對圖象數據的色差成分圖象數據實施S40～S42的處理，色差成分圖象數據中的圖象雜波即被清除，所以賦予其位置並沒有特殊的含義。
另外，在上述實施方式中，在S41、S42的顏色衝淡處理中，使用一維濾波器。這是因為濾波器的濾波尺寸大，為了不花費處理時間的緣故。但如果不管處理時間，或濾波尺寸不大，也可以使用二維濾波器。S30、S31的區塊雜波清除處理中使用的濾波器也不限於一維濾波器，例如，可以使用3×3象素的二維濾波器。
另外，在上述實施方式中，在S30、S31的區塊雜波清除處理中，使用加權濾波器，在除此之外的處理中，使用移動平均濾波器。但並不限於此。
另外，在上述實施方式中，在計算機上進行圖象雜波清除處理，但也可以裝入解碼裝置，在解碼處理之中(具體地說，是在逆正交變換後)進行圖象雜波清除處理。
另外，在上述實施方式中，在對壓縮圖象進行解碼之際包含RGB變換處理，所以進行RGB/YCC變換處理(S1)。毫無疑問，輸入圖象如果是具有RGB信息的BMP圖象，需要該RGB/YCC變換處理，而如果是本來就具有YCC信息的JPEG圖象，就未必需要RGB/YCC變換處理(S1)及與之相伴的YCC/RGB變換處理(S3)。
權利要求
1.一種圖象雜波清除方法，清除在以區塊單位壓縮編碼的圖象進行解碼之際產生的區塊雜波及蚊雜波，其特徵在於將圖象數據中的亮度成分圖象數據及色差成分圖象數據的每一個分割成和編碼·解碼相同的區塊，對亮度成分圖象數據，具有進行以區塊之間的邊界中的各自的象素作為受到注意的象素的第1濾波處理，作成將區塊之間的邊界平滑化的第1亮度成分圖象數據的工序；將該第1亮度成分圖象數據的各自的象素作為受到注意的象素進行第2濾波處理，作成將整體平滑化的第2亮度成分圖象數據的工序；作成用第1亮度成分圖象數據的各自的象素值減去第2亮度成分圖象數據的各自的象素值的邊緣圖象數據的工序；作成根據所定條件修正該邊緣圖象數據的各自的差分值的修正邊緣圖象數據的工序；以及作成將修正邊緣圖象數據的各自修正值與第2亮度成分圖象數據的各自的象素值相加的第3亮度成分圖象數據的工序，而對色差成分圖象數據，具有將該色差成分圖象數據各自的象素，作為受到注意的象素，進行第3濾波處理，作成使整體平滑化的第1色差成分圖象數據的工序。
2.如權利要求1所述的圖象雜波清除方法，其特徵在於所述第1濾波處理，使用限幅的值，以便使受到注意的象素的象素值和濾波範圍內的象素的象素值之差的絕對值，納入所定的臨界值以內。
3.如權利要求1或2所述的圖象雜波清除方法，其特徵在於所述修正邊緣圖象數據的作成，是根據所述邊緣圖象數據中的最大差分值和最小差分值，求出它們的差，在差大於所定的臨界值時，將0作為下限，用所定的調整值加減邊緣圖象數據各自的差分值，以使其絕對值變小。
4.如權利要求3所述的圖象雜波清除方法，其特徵在於所述修正邊緣圖象數據，在所述差小於所定的臨界值時，通過將所定的調整值與邊緣圖象數據各自的差分值相乘後作成。
5.如權利要求1～4任一項所述的圖象雜波清除方法，其特徵在於所述第3濾波處理，針對限幅後作成的修正值數據進行處理，所述修正值數據是用所定的上限下限表，對通過計算受到注意的象素的象素值和濾波範圍內的象素的象素值之差而作成的差分值數據進行上限值、下限值限幅後編成的。
6.如權利要求5所述的圖象雜波清除方法，其特徵在於所述所定的上限下限表，對於絕對值小於所定的臨界值的輸入值，則將其作為輸出值；而對於絕對值大於或等於所定的臨界值的輸入值，則將與輸入值同符號的臨界值作為輸出值。
全文摘要
本發明提供可以不影響畫面質量的、能夠適當清除區塊雜波和蚊雜波兩者的圖象雜波清除方法。對亮度成分圖象數據，作成使區塊間的邊界平滑化的第1亮度成分圖象數據，然後根據該第1亮度成分圖象數據作成使整體平滑化的第2亮度成分圖象數據，接著作成從第1亮度成分圖象數據減去第2亮度成分圖象數據的邊緣圖象數據，再接著作成根據所定的條件修正該邊緣圖象數據的修正邊緣圖象數據，最後作成將第2亮度成分圖象數據與邊緣圖象數據相加的第3亮度成分圖象數據。對色差成分圖象數據，由該色差成分圖象數據作成使整體平滑化的第1色差成分圖象數據。然後，將第3亮度成分圖象數據和第1色差成分圖象數據，作為最終輸出。
文檔編號H04N7/30GK1622633SQ200410094690
公開日2005年6月1日 申請日期2004年11月12日 優先權日2003年11月28日
發明者西規之, 倉本壽一, 鈴木卓麻, 山本稔 申請人:諾日士鋼機株式會社