ノイズ検知装置、再生装置、およびノイズ検知プログラム
【課題】 画像に含まれる固有のノイズを、的確に自動で検知するための手段を提供すること。
【解決手段】 処理の対象となる対象画像の情報を取得する取得部と、対象画像に基づいて、検知対象のノイズに関する特徴量を算出する算出部と、検知対象のノイズの形状と、明るさに関する情報と、色に関する情報との少なくとも１つと、特徴量とに基づいて、対象画像に検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う判定部とを備える。
【解決手段】 処理の対象となる対象画像の情報を取得する取得部と、対象画像に基づいて、検知対象のノイズに関する特徴量を算出する算出部と、検知対象のノイズの形状と、明るさに関する情報と、色に関する情報との少なくとも１つと、特徴量とに基づいて、対象画像に検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う判定部とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ノイズ検知装置、再生装置、およびノイズ検知プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像においては、特定の要因に起因する固有のノイズが発生することが知られている。例えば、動画像に発生する固有のノイズの要因としては、動画像の撮影の際や、動画像を複数の機材間で複製する際の機械的な要因、ソフトウェア上の要因などが考えられる。何れの場合であっても、このようなノイズは、目視により検知せざるを得ず、検知に時間や手間を要するという問題がある。また、上述したノイズは瞬間的に（例えば数フレームのみ）発生する場合も多く、慎重に確認を行わないと見逃しが発生する場合もある。
【０００３】
そこで、このようなノイズの検知を自動化することが考えられている。例えば、特許文献１の発明では、映像信号自身より映像情報成分の異常を自動的に検知する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平９−４６７３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１の発明は、映像のフリーズ状態およびシーンチェンジを検出するものに過ぎず、上述したノイズの検知のような細かい検出を行うことはできない。
【０００６】
本発明の目的は、画像に含まれる固有のノイズを、的確に自動で検知するための手段を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一の態様のノイズ検知装置は、処理の対象となる対象画像の情報を取得する取得部と、前記対象画像に基づいて、検知対象のノイズに関する特徴量を算出する算出部と、前記検知対象のノイズの形状と、明るさに関する情報と、色に関する情報との少なくとも１つと、前記特徴量とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う判定部とを備える。
【０００８】
なお、前記算出部は、前記特徴量として、輝度と明度との少なくとも一方を算出し、前記判定部は、前記特徴量と、前記明るさに関する情報とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行っても良い。
【０００９】
また、前記算出部は、前記特徴量として、ＲＧＢ値と、彩度と、色相と、色差とのうち少なくとも１つを算出し、前記判定部は、前記特徴量と、前記色に関する情報とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行っても良い。
【００１０】
また、前記算出部は、前記特徴量として、少なくとも前記彩度を算出し、前記判定部は、前記彩度と、前記色に関する情報とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行っても良い。
【００１１】
また、前記算出部は、前記特徴量として、少なくとも前記色相を算出し、前記判定部は、前記色相と、前記色に関する情報とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行っても良い。
【００１２】
また、前記検出対象のノイズは、ブロック形状を有しても良い。
【００１３】
また、前記検出対象のノイズは、一辺が８画素の正方形形状、または、一辺が８画素で他辺が１６画素の長方形形状を有しても良い。
【００１４】
また、前記取得部は、前記対象画像として、複数のフレームからなる動画像の情報を取得し、前記算出部は、前記複数のフレームのそれぞれについて前記特徴量を算出し、前記判定部は、前記複数のフレームのそれぞれについて前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行っても良い。
【００１５】
一の態様の再生装置は、画像を記録する記録部と、前記画像を再生する再生部と、上述した何れかのノイズ検知装置とを備え、前記取得部は、前記対象画像の情報を前記記録部から取得する。
【００１６】
一の態様のノイズ検知プログラムは、処理の対象となる対象画像の情報を取得する取得処理と、前記対象画像に基づいて、検知対象のノイズに関する特徴量を算出する算出処理と、前記検知対象のノイズの形状と、明るさに関する情報と、色に関する情報との少なくとも１つと、前記特徴量とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う判定処理とをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、画像に含まれる固有のノイズを、的確に自動で検知するための手段を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】ノイズ検知装置の構成例を示すブロック図
【図２】検知対象となるノイズについて説明する図
【図３】ブロックノイズα検知時のノイズ検知装置の動作例を示す流れ図
【図４】ブロックノイズαの検知について説明する図
【発明を実施するための形態】
【００１９】
図１は、実施形態でのノイズ検知装置の構成例を示すブロック図である。ノイズ検知装置には、処理の対象となる画像（対象画像）について、ノイズを検知するためのノイズ検知プログラムが予めインストールされる。以下では、対象画像として、動画像におけるノイズを検知する場合を例に挙げて説明する。なお、対象画像が静止画像である場合にも、同様の処理を行えばよい。
【００２０】
また、対象動画像はどのようなものであっても良い。例えば、デジタル画像を生成可能な撮像装置により生成されたものであっても良いし、アナログの動画像の画像データをデジタルデータに変換したものであっても良いし、ビデオテープなどに記録された動画像をデジタルデータに変換したものであっても良い。また、コンピュータなどにより作成された動画像であっても良い。
【００２１】
また、以下では、対象動画像の全フレームをノイズ検知の対象として処理を行う例を示すが、対象動画像の一部のフレームのみをノイズ検知の対象として処理を行っても良い。この場合、ノイズ検知の対象となるフレームは、ユーザ操作に基づいて指定されても良いし、対象動画像の情報などに基づいて自動で指定されても良い。
【００２２】
図１に示すノイズ検知装置１１は、ノイズ検知部１３、ＣＰＵ１４、アラーム出力部１５および入出力Ｉ／Ｆ１６、バス１７を有している。ＣＰＵ１４は、入出力Ｉ／Ｆ１６と相互に接続される。また、ノイズ検知部１３の出力は、バス１７を介してＣＰＵ１４に接続される。さらに、アラーム出力部１５は、ＣＰＵ１４により制御される。
【００２３】
ノイズ検知装置１１に入力された対象動画像の画像データは、ノイズ検知部１３に入力される。ノイズ検知部１３に入力される対象画像の画像データは、ＹＣｂＣｒ形式の画像データとする。さらに、ノイズ検知装置１１には、入出力Ｉ／Ｆ１６を介して、不図示の入力デバイス（キーボード、ポインティングデバイスなど）やモニタ、ＬＡＮ接続のためのネットワークケーブルなどが接続されている。
【００２４】
また、ノイズ検知装置１１は、不図示の記憶装置（例えば、ハードディスクや、不揮発性の半導体メモリなどの記憶媒体で構成される）を備える。この記憶装置には、画像処理プログラムや、プログラムの実行に必要となる各種のデータが記録されている。
【００２５】
ＣＰＵ１４は、ノイズ検知装置１１の各部を統括的に制御するプロセッサである。また、アラーム出力部１５は、スピーカ、モニタ、ランプなどの報知部材を備え、ノイズ検知部１３による検知結果をユーザに報知する。
【００２６】
以上説明した構成のノイズ検知装置１１は、予め定められた固有のノイズを検知する。検知の対象となるノイズはどのようなものであっても良いが、以下では、３種類のノイズ（ブロックノイズα〜ブロックノイズγ）を例に挙げて説明する。
【００２７】
図２は、上述した３種類のノイズを説明する図である。
【００２８】
ブロックノイズαは、その周囲と比較して、輝度差が大きい矩形のノイズである。ブロックノイズβは、その周囲と比較して、彩度が相対的に低い矩形のノイズである。そのため、ブロックノイズβは、略無色のブロックノイズである。ブロックノイズγは、黄色から緑色の色味を有する矩形のノイズである。
【００２９】
また、上述した３種類のノイズは、全て、図２に示すように、ブロック状に発生するノイズである。以下では、一例として、拡大図Ｅ１に示す正方形形状のノイズ（ブロックノイズαａ〜ブロックノイズγａ）と、拡大図Ｅ２に示す長方形形状のノイズと（ブロックノイズαｂ〜ブロックノイズγｂ）を例に挙げて説明する。また、以下では、一例として、拡大図Ｅ１に示す正方形形状のノイズは一辺が８画素のサイズであり、拡大図Ｅ２に示す長方形形状のノイズは一辺が８画素で他辺が１６画素である場合を例にあげて説明を行う。
【００３０】
なお、上述した８画素とは、ＭＰＥＧ２やＨ．２６４などの圧縮処理における処理単位に対応するサイズである。また、上述した３種類のノイズは、１から３フレーム程度のフレームのみに突発的に発生する場合が多い。
【００３１】
ノイズ検知部１３は、図１に示すように、色空間変換部２１、ラインメモリ部２２、ブロックノイズαを検知するブロックノイズα検知部２３、ブロックノイズβを検知するブロックノイズβ検知部２４、ブロックノイズγを検知するブロックノイズγ検知部２５を有する。
【００３２】
色空間変換部２１には、上述したＹＣｂＣｒ形式の画像データが入力される。色空間変換部は、このＹＣｂＣｒ形式の画像データに対して公知の色空間変換処理を行い、ＨＳＶ形式の画像データを生成する。そして、色空間変換部２１は、上述したＹＣｂＣｒ形式の画像データのうち、Ｙ成分（輝度成分）に相当するＹ信号と、ＨＳＶ形式の画像データのうち、Ｓ成分（彩度成分）に相当するＳ信号と、Ｈ成分（色相成分）に相当するＨ信号とをラインメモリ部２２に出力する。
【００３３】
ラインメモリ部２２は、ブロックノイズα検知部２３に対して、上述したＹ信号を２ライン分ずつ出力する。また、ラインメモリ部２２は、ブロックノイズβ検知部２４に対して、上述したＳ信号を１ライン分ずつ出力する。また、ラインメモリ部２２は、ブロックノイズγ検知部２５に対して、上述したＨ信号を２ライン分ずつ出力する。
【００３４】
次に、各部におけるノイズの検知の詳細について説明する。
【００３５】
まず、図３の流れ図を参照しつつ、ブロックノイズα検知部２３におけるブロックノイズαの検知の動作例を説明する。ブロックノイズα検知部２３は、検知対象であるブロックノイズα（αａおよびαｂ）の特徴に応じて、エッジ検出と輝度レベル検出とを組み合わせて行うことにより、ブロックノイズαを検知する。
【００３６】
なお、図３の流れ図の処理は、ユーザによるプログラム実行指示に応じて、各部がノイズ検知プログラムを実行することで開始される。
【００３７】
（ステップＳ１０１）
ノイズ検知部１３は、ユーザにより指定された対象動画像の１フレームの画像データを取得する。取得した１フレームの画像データは、図１に示すように、ラインメモリ部２２を介して、ブロックノイズα検知部２３に入力される。なお、このときに、ブロックノイズα検知部２３には、Ｙ成分（輝度成分）に相当するＹ信号が２ライン分ずつ入力される。
【００３８】
（ステップＳ１０２）
ブロックノイズα検知部２３は、上部エッジが存在するか否かを判定する。ブロックノイズα検知部２３は、上部エッジが存在すると判定すると、ブロックノイズ候補が存在すると見なしてステップＳ１０３に進み、上部エッジが存在しないと判定すると、ブロックノイズ候補が存在しないと見なして後述するステップＳ１１４に進む。
【００３９】
図４Ａに、上部エッジの一例として上部エッジＥＴを示す。上部エッジＥＴは、上述したブロックノイズ候補の上辺に相当する。ブロックノイズα検知部２３は、上述した２ラインのＹ信号に基づき、上下に隣接する画素のＹ信号の値を比較し、Ｙ信号の差が所定の閾値より大きい場合には、「上部エッジが存在する可能性あり」と見なし、さらに、右隣に隣接する画素において、上下に隣接する画素のＹ信号の値を比較する。同様の処理を繰り返し、所定の長さ（例えば、８画素）の画素に渡って、上下に隣接する画素のＹ信号の差が所定の閾値より大きい場合には、ブロックノイズα検知部２３は、上部エッジが存在すると判定する。なお、以下では、上部エッジの左端（ブロックノイズ候補の左上端）の画素位置を位置ＰＥと称する。
【００４０】
（ステップＳ１０３）
ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０２において上部エッジが存在すると判定すると、上部エッジが存在することを示すフラグＦｕ＝１として、ステップＳ１０４に進む。
【００４１】
（ステップＳ１０４）
ブロックノイズα検知部２３は、左部エッジが存在するか否かを判定する。ブロックノイズα検知部２３は、左部エッジが存在すると判定すると、ブロックノイズ候補が左辺においても正しいと見なしてステップＳ１０５に進み、左部エッジが存在しないと判定すると、ステップＳ１０２において存在すると判定したブロック候補が誤りであったと見なして後述するステップＳ１１２に進む。
【００４２】
図４Ａに、左部エッジの一例として左部エッジＥＬを示す。ブロックノイズα検知部２３は、現在読み出しているラインのうち、最も下のライン（読み出しているラインが第ｎラインおよび第（ｎ＋１）ラインであった場合には、第（ｎ＋１）ライン）のＹ信号のうち、画素位置ＰＥ（または、画素位置ＰＥの下側に隣接する画素）を対象画素として、左右に隣接する画素のＹ信号の値を比較し、Ｙ信号の差が所定の閾値より大きい場合には、左部エッジが存在すると判定する。
【００４３】
（ステップＳ１０５）
ブロックノイズα検知部２３は、ブロック内レベルが、所定の条件を満たしているか否かを判定する。ブロックノイズα検知部２３は、ブロック内レベルが所定の条件を満たしていると判定するとステップＳ１０６に進み、ブロック内レベルが所定の条件を満たしていないと判定すると後述するステップＳ１１２に進む。
【００４４】
ブロック内レベルとは、図４Ｂに示すブロック内エリアＥｉ内における画素のＹ信号のレベルを示す。ブロック内エリアＥｉは、図４Ｂに示すように、位置ＰＥを左上端とした８画素四方の正方形領域に対応する。ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０４において左部エッジを検出したラインにおいて、対象画素を順次右方向に移動し、各画素におけるＹ信号のレベルが所定のレベルよりも高いか否かを判定する。ステップＳ１０２において存在すると判定したブロック候補が正しい場合には、上述したブロック内エリアＥｉ内における画素のＹ信号は、常に所定のレベルより高くなるはずである。
【００４５】
なお、判定に用いる所定のレベルは、ブロックノイズαの特性に応じて予め定めることができる。ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０４において左部エッジを検出したラインにおいて、ブロック内エリアＥｉ内に存在する全ての画素のＹ信号のレベルが所定のレベルよりも高い場合には、ブロック内レベルが所定の条件を満たしていると判定し、１画素でもＹ信号のレベルが所定のレベルよりも低い場合には、ブロック内レベルが所定の条件を満たしていないと判定する。
【００４６】
なお、ステップＳ１０５において、ブロック内レベルが、所定の条件を満たしているか否かを判定する際に、図４Ｂに示したブロック内エリアＥｉを、位置ＰＥを左上端とし、横方向に８画素、縦方向に１６画素の長方形領域（ブロックノイズαｂに相当する領域）としても良い。
【００４７】
（ステップＳ１０６）
ブロックノイズα検知部２３は、右部エッジ（１）が存在するか否かを判定する。右部エッジ（１）とは、図２を参照して説明したブロックノイズαのうち、正方形形状のノイズであるブロックノイズαａの右辺に相当するエッジである。ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０４で説明した左部エッジと同様に、右部エッジ（１）が存在するか否かを判定する。そして、ブロックノイズα検知部２３は、右部エッジ（１）が存在すると判定すると、ブロックノイズ候補が右辺においても正しいと見なして後述するステップＳ１０８に進み、右部エッジ（１）が存在しないと判定すると、ステップＳ１０７に進む。図４Ａに、右部エッジ（１）の一例として右部エッジＥＲ（１）を示す。
【００４８】
（ステップＳ１０７）
ブロックノイズα検知部２３は、右部エッジ（２）が存在するか否かを判定する。右部エッジ（２）とは、図２を参照して説明したブロックノイズαのうち、長方形形状のノイズであるブロックノイズαｂの右辺に相当するエッジである。ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０４で説明した左部エッジと同様に、右部エッジ（２）が存在するか否かを判定する。そして、ブロックノイズα検知部２３は、右部エッジ（２）が存在すると判定すると、ブロックノイズ候補が右辺においても正しいと見なしてステップＳ１０８に進み、右部エッジ（２）が存在しないと判定すると、ステップＳ１０２において存在すると判定したブロック候補が誤りであったと見なして後述するステップＳ１１２に進む。
【００４９】
図４Ａに、右部エッジ（２）の一例として右部エッジＥＲ（２）を示す。ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０６およびステップＳ１０７の判定により、図２を参照して説明した２種類のノイズ（ブロックノイズαａおよびブロックノイズαｂ）を検知することができる。
【００５０】
（ステップＳ１０８）
ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０４において左部エッジが存在すると判定し、ステップＳ１０６またはステップＳ１０７において右部エッジが存在すると判定すると、左右にエッジが存在することを示すフラグＦｓ＝１として、ステップＳ１０９に進む。
【００５１】
（ステップＳ１０９）
ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０４からステップＳ１０８の処理をＬライン分終了したか否かを判定する。そして、ブロックノイズα検知部２３は、Ｌライン分終了したと判定すると、後述するステップＳ１１１に進み、Ｌライン分終了していないと判定すると、ステップＳ１１０に進む。
【００５２】
ここで、Ｌとは、図２を参照して説明した２種類のノイズ（ブロックノイズαｂおよびブロックノイズαｂ）の縦方向の長さ（画素数）に対応する値（ここではＬ＝８）である。ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０４において左部エッジが存在すると判定し、かつ、ステップＳ１０６またはステップＳ１０７において右部エッジが存在すると判定した場合に、不図示のカウンタの値を増やし、このカウンタの値がＬとなった時点で、ステップＳ１０４からステップＳ１０８の処理をＬライン分終了したと判定する。
【００５３】
なお、上述したＬの値に、上下の誤差を持たせて判定を行っても良い。すなわち、検知の対象としているブロックノイズαは、上下方向に８画素の大きさを有する前提で検知を行うが、実際には、多少の誤差（例えば、６画素から１０画素など）を有する場合がある。そこで、上述したＬの値に幅を持たせることにより、多少の誤差を有するノイズについても同様に検知することが可能である。また、ステップＳ１０６およびステップＳ１０７において説明した右部エッジについても同様に左右に誤差を持たせて判定を行っても良い。
【００５４】
（ステップＳ１１０）
ブロックノイズα検知部２３は、次のラインを検知対象として、ステップＳ１０４に戻る。
【００５５】
（ステップＳ１１１）
ブロックノイズα検知部２３は、下部エッジが存在するか否かを判定する。ブロックノイズα検知部２３は、下部エッジが存在すると判定すると、ブロックノイズ候補が下辺においても正しいと見なして後述するステップＳ１１３に進み、下部エッジが存在しないと判定すると、ステップＳ１０２において存在すると判定したブロック候補が誤りであったと見なしてステップＳ１１２に進む。
【００５６】
図４Ａに、下部エッジの一例として下部エッジＥＢを示す。下部エッジＥＢは、上述したブロックノイズ候補の下辺に相当する。ブロックノイズα検知部２３は、上述した上部エッジと同様に、２ラインのＹ信号に基づき、下部エッジが存在するか否かを判定する。
【００５７】
（ステップＳ１１２）
ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０２において存在すると判定したブロック候補が誤りであった場合（ステップＳ１０４ＮＯ、ステップＳ１０５ＮＯ、ステップＳ１０７ＮＯ、ステップＳ１１１ＮＯの何れか）には、検知対象を位置ＰＥに戻して、ステップＳ１０２に戻る。すなわち、ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０２において検出したブロック候補が誤りであったと見なし、ブロック候補の左上端である位置ＰＥに戻り、次の画素を対象としてステップＳ１０２以降の処理を行う。
【００５８】
（ステップＳ１１３）
ブロックノイズα検知部２３は、判別内容として、ステップＳ１０１で読み出した１フレームの画像データに、ブロックノイズαが存在することを示す情報を、バス１７を介してＣＰＵ１４に出力する。なお、ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０６およびステップＳ１０７の判定結果に応じて、存在するブロックノイズαが、ブロックノイズαａおよびブロックノイズαｂのどちらであるかを示す情報を、上記情報に含める。
【００５９】
（ステップＳ１１４）
ＣＰＵ１４は、ステップＳ１０２からステップＳ１１３の処理を、ライン右端まで（１ライン分）行ったか否かを判定する。ＣＰＵ１４は、ライン右端まで行ったと判定すると、ステップＳ１１５に進み、ライン右端まで行っていないと判定すると、ステップＳ１０２に戻り、位置ＰＥの次の画素を対象としてステップＳ１０２以降の処理を行う。
【００６０】
（ステップＳ１１５）
ＣＰＵ１４は、ステップＳ１０２からステップＳ１１４の処理を、１フレーム分行ったか否かを判定する。ＣＰＵ１４は、１フレーム分終了したと判定すると、後述するステップＳ１１７に進み、１フレーム分終了していないと判定すると、ステップＳ１１６に進む。
【００６１】
（ステップＳ１１６）
ブロックノイズα検知部２３は、次のラインを検知対象として、ステップＳ１０２に戻る。すなわち、ブロックノイズα検知部２３は、図４Ｃに示すように、検知対象となる部分を、左から右、上から下へ順次変更して、ステップＳ１０１で読み出した１フレーム全体について、ブロックノイズαの検知を行う。
【００６２】
（ステップＳ１１７）
ＣＰＵ１４は、ステップＳ１０２からステップＳ１１６の処理を、全フレーム分行ったか否かを判定する。ＣＰＵ１４は、全フレーム分終了したと判定すると一連の処理を終了し、全フレーム分終了していないと判定すると、ステップＳ１１８に進む。
【００６３】
（ステップＳ１１８）
ノイズ検知部１３は、次のフレームを検知対象として、ステップＳ１０１に戻る。すなわち、ステップＳ１０１においては、前回取得したフレームの次のフレームの画像データを取得する。
【００６４】
次に、ブロックノイズβ検知部２４におけるブロックノイズβの検知の動作例を説明する。なお、ブロックノイズβの検知は、ユーザによるプログラム実行指示に応じて、各部がノイズ検知プログラムを実行することで開始される。また、以下では、図３を用いて説明したブロックノイズα検知部２３におけるブロックノイズαの検知の動作と異なる部分についてのみ説明を行う。
【００６５】
（ステップＳ１０１）
ノイズ検知部１３は、ブロックノイズαの検知と同様に、ユーザにより指定された対象動画像の１フレームの画像データを取得する。ただし、ブロックノイズβ検知部２４には、図１に示すように、Ｓ成分（彩度成分）に相当するＳ信号が１ライン分ずつ入力される。
【００６６】
（ステップＳ１０２）
ブロックノイズβ検知部２４は、上部エッジが存在するか否かを判定する。ただし、ブロックノイズβ検知部２４は、ステップＳ１０１で入力された１ライン分のＳ信号のうち、上部エッジＥＴにおいて、Ｓ信号のレベルと所定のレベルとを比較することにより、上部エッジが存在するか否かを判定する。なお、判定に用いる所定のレベルは、ブロックノイズβの特性に応じて予め定めることができる。ブロックノイズβが存在する場合には、上部エッジの左端の画素のＳ信号は、常に所定のレベルより低くなるはずである。
【００６７】
ブロックノイズβ検知部２４は、Ｓ信号のレベルが所定のレベルよりも低い画素を検出すると、さらに、右隣に隣接する画素において、Ｓ信号のレベルが所定のレベルよりも低いか否かを判定する。同様の処理を繰り返し、所定の長さ（例えば、８画素）の画素に渡って、Ｓ信号のレベルが所定のレベルよりも低い場合には、ブロックノイズβ検知部２４は、上部エッジが存在すると判定する。
【００６８】
（ステップＳ１０３）
ブロックノイズβ検知部２４は、ブロックノイズαの検知と同様の処理を行う。
【００６９】
（ステップＳ１０４）
ブロックノイズβ検知部２４は、左部エッジが存在するか否かを判定する。ただし、ブロックノイズβ検知部２４は、ステップＳ１０２に示した上部エッジと同様に、左部エッジＥＬにおいて、Ｓ信号のレベルと所定のレベルとを比較することにより、左部エッジが存在するか否かを判定する。
【００７０】
（ステップＳ１０５）
ブロックノイズβ検知部２４は、ブロック内レベルが、所定の条件を満たしているか否かを判定する。ただし、ブロックノイズβ検知部２４は、各画素におけるＳ信号のレベルが所定のレベルよりも低いか否かを判定し、ステップＳ１０４において左部エッジを検出したラインにおいて、ブロック内エリアＥｉ内に存在する全ての画素のＳ信号のレベルが所定のレベルよりも低い場合には、ブロック内レベルが所定の条件を満たしていると判定し、１画素でもＳ信号のレベルが所定のレベルよりも高い場合には、ブロック内レベルが所定の条件を満たしていないと判定する。
【００７１】
（ステップＳ１０６）
ブロックノイズβ検知部２４は、右部エッジ（１）が存在するか否かを判定する。ただし、ブロックノイズβ検知部２４は、ステップＳ１０４に示した左部エッジと同様に、各画素におけるＳ信号のレベルと所定のレベルとを比較することにより、右部エッジ（１）が存在するか否かを判定する。
【００７２】
（ステップＳ１０７）
ブロックノイズβ検知部２４は、右部エッジ（２）が存在するか否かを判定する。ただし、ブロックノイズβ検知部２４は、ステップＳ１０６に示した右部エッジ（１）と同様に、各画素におけるＳ信号のレベルと所定のレベルとを比較することにより、右部エッジ（２）が存在するか否かを判定する。
【００７３】
（ステップＳ１０８〜ステップＳ１１０）
ブロックノイズβ検知部２４は、ブロックノイズαの検知と同様の処理を行う。
【００７４】
（ステップＳ１１１）
ブロックノイズβ検知部２４は、下部エッジが存在するか否かを判定する。ただし、ブロックノイズβ検知部２４は、ステップＳ１０２に示した上部エッジと同様に、下部エッジＥＢにおいて、Ｓ信号のレベルと所定のレベルとを比較することにより、下部エッジが存在するか否かを判定する。
【００７５】
（ステップＳ１１２）
ブロックノイズβ検知部２４は、ブロックノイズαの検知と同様の処理を行う。
【００７６】
（ステップＳ１１３）
ブロックノイズβ検知部２４は、判別内容として、ステップＳ１０１で読み出した１フレームの画像データに、ブロックノイズβが存在することを示す情報を、バス１７を介してＣＰＵ１４に出力する。なお、ブロックノイズβ検知部２４は、ステップＳ１０６およびステップＳ１０７の判定結果に応じて、存在するブロックノイズβが、ブロックノイズβａおよびブロックノイズβｂのどちらであるかを示す情報を、上記情報に含める。
【００７７】
（ステップＳ１１４〜ステップＳ１１８）
ブロックノイズβ検知部２４は、ブロックノイズαの検知と同様の処理を行う。
【００７８】
なお、ブロックノイズβは、上述したように、Ｓ成分（彩度成分）に相当するＳ信号に基づいて検知される。そして、Ｓ信号の精度は、Ｙ成分（輝度成分）に相当するＹ信号の精度に依存する。すなわち、Ｙ信号のレベルが低い場合には、Ｓ信号の精度が低下し、結果として、このＳ信号に基づくブロックノイズβの検知精度も低下する。そのため、上述した一連のブロックノイズβの検知を行う前に、Ｙ信号のレベルを検査（例えば、Ｙ信号のレベルと所定の閾値との比較）し、Ｙ信号が十分に信用に足る場合にのみ、ブロックノイズβの検知を行う構成としても良い。または、一連のブロックノイズβの検知を行う際に、Ｙ信号のレベルを検査し、ブロックノイズβの検知結果に、Ｙ信号の信頼性を示す情報を加味しても良い
次に、ブロックノイズγ検知部２５におけるブロックノイズγの検知の動作例を説明する。なお、ブロックノイズγの検知は、ユーザによるプログラム実行指示に応じて、各部がノイズ検知プログラムを実行することで開始される。また、以下では、図３を用いて説明したブロックノイズα検知部２３におけるブロックノイズαの検知の動作と異なる部分についてのみ説明を行う。
【００７９】
（ステップＳ１０１）
ノイズ検知部１３は、ブロックノイズαの検知と同様に、ユーザにより指定された対象動画像の１フレームの画像データを取得する。ただし、ブロックノイズγ検知部２５には、図１に示すように、Ｈ成分（色相成分）に相当するＨ信号が２ライン分ずつ入力される。
【００８０】
（ステップＳ１０２）
ブロックノイズγ検知部２５は、上部エッジが存在するか否かを判定する。ただし、ブロックノイズγ検知部２５は、上述した２ラインのＨ信号に基づき、上下に隣接する画素のＨ信号の値を比較し、Ｈ信号の差が所定の閾値より大きい場合には、「上部エッジが存在する可能性あり」と見なして、さらに、右隣に隣接する画素において、上下に隣接する画素のＨ信号の値を比較する。同様の処理を繰り返し、所定の長さ（例えば、８画素）以上の画素に渡って、上下に隣接する画素のＨ信号の差が所定の閾値より大きい場合には、ブロックノイズα検知部２３は、上部エッジが存在すると判定する。
【００８１】
（ステップＳ１０３）
ブロックノイズγ検知部２５は、ブロックノイズαの検知と同様の処理を行う。
【００８２】
（ステップＳ１０４）
ブロックノイズγ検知部２５は、左部エッジが存在するか否かを判定する。ただし、ブロックノイズγ検知部２５は、ブロックノイズβの検知と同様に、左部エッジＥＬにおいて、Ｈ信号のレベルと所定のレベルとを比較することにより、左部エッジが存在するか否かを判定する。なお、判定に用いる所定のレベルは、ブロックノイズγの特性に応じて予め定めることができる。ブロックノイズγが存在する場合には、左部エッジＥＬにおける画素のＨ信号は、常に緑から黄色の範囲内に相当する値となるはずである。ブロックノイズγ検知部２５は、Ｈ信号のレベルが緑から黄色の範囲内に相当するレベルである場合には、左部エッジが存在すると判定する。
【００８３】
（ステップＳ１０５）
ブロックノイズγ検知部２５は、ブロック内レベルが、所定の条件を満たしているか否かを判定する。ただし、ブロックノイズγ検知部２５は、各画素におけるＨ信号のレベルが緑から黄色の範囲内に相当するレベルであるか否かを判定し、ステップＳ１０４において左部エッジを検出したラインにおいて、ブロック内エリアＥｉ内に存在する全ての画素のＨ信号のレベルが緑から黄色の範囲内に相当するレベルである場合には、ブロック内レベルが所定の条件を満たしていると判定し、１画素でもＨ信号のレベルが緑から黄色の範囲外に相当するレベルである場合には、ブロック内レベルが所定の条件を満たしていないと判定する。
【００８４】
（ステップＳ１０６）
ブロックノイズγ検知部２５は、右部エッジ（１）が存在するか否かを判定する。ただし、ブロックノイズγ検知部２５は、ステップＳ１０４に示した左部エッジと同様に、各画素におけるＨ信号のレベルと所定のレベルとを比較することにより、右部エッジ（１）が存在するか否かを判定する。
【００８５】
（ステップＳ１０７）
ブロックノイズγ検知部２５は、右部エッジ（２）が存在するか否かを判定する。ただし、ブロックノイズγ検知部２５は、ステップＳ１０６に示した右部エッジ（１）と同様に、各画素におけるＨ信号のレベルと所定のレベルとを比較することにより、右部エッジ（２）が存在するか否かを判定する。
【００８６】
（ステップＳ１０８〜ステップＳ１１０）
ブロックノイズγ検知部２５は、ブロックノイズαの検知と同様の処理を行う。
【００８７】
（ステップＳ１１１）
ブロックノイズγ検知部２５は、下部エッジが存在するか否かを判定する。ただし、ブロックノイズγ検知部２５は、ステップＳ１０２に示した上部エッジと同様に、上下に隣接する画素のＨ信号の値を比較することにより、下部エッジが存在するか否かを判定する。
【００８８】
（ステップＳ１１２）
ブロックノイズγ検知部２５は、ブロックノイズαの検知と同様の処理を行う。
【００８９】
（ステップＳ１１３）
ブロックノイズγ検知部２５は、判別内容として、ステップＳ１０１で読み出した１フレームの画像データに、ブロックノイズγが存在することを示す情報を、バス１７を介してＣＰＵ１４に出力する。なお、ブロックノイズγ検知部２５は、ステップＳ１０６およびステップＳ１０７の判定結果に応じて、存在するブロックノイズγが、ブロックノイズγａおよびブロックノイズγｂのどちらであるかを示す情報を、上記情報に含める。
【００９０】
（ステップＳ１１４〜ステップＳ１１８）
ブロックノイズγ検知部２５は、ブロックノイズαの検知と同様の処理を行う。
【００９１】
なお、ブロックノイズγは、上述したように、Ｈ成分（色相成分）に相当するＨ信号に基づいて検知される。そして、Ｈ信号の精度は、Ｙ成分（輝度成分）に相当するＹ信号、および、Ｓ成分（彩度成分）に相当するＳ信号の精度に依存する。すなわち、Ｙ信号やＳ信号のレベルが低い場合には、Ｈ信号の精度が低下し、結果として、このＨ信号に基づくブロックノイズγの検知精度も低下する。そのため、上述した一連のブロックノイズγの検知を行う前に、Ｙ信号やＨ信号のレベルを検査（例えば、Ｙ信号やＨ信号のレベルと所定の閾値との比較）し、Ｙ信号やＨ信号が十分に信用に足る場合にのみ、ブロックノイズγの検知を行う構成としても良い。または、一連のブロックノイズγの検知を行う際に、Ｙ信号やＨ信号のレベルを検査し、ブロックノイズγの検知結果に、Ｙ信号やＨ信号の信頼性を示す情報を加味しても良い
上記のように、本実施形態のノイズ検知装置は、処理の対象となる対象画像の情報を取得し、取得した対象画像に基づいて、検知対象のノイズに関する特徴量を算出する。そして、検知対象のノイズの形状と、明るさに関する情報と、色に関する情報との少なくとも１つと、特徴量とに基づいて、対象画像に検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う。
【００９２】
よって、本実施形態の構成によれば、時間や手間のかかる目視による検知を行うことなく、画像に含まれる固有のノイズを、的確に自動で検知することができる。
【００９３】
また、本実施形態によれば、特徴量として、輝度を算出し、輝度と、検知対象のノイズの明るさに関する情報とに基づいて、対象画像に検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う。したがって、検知対象のノイズが輝度の異変を含む固有のノイズである場合に、的確に自動で検知することができる。
【００９４】
また、本実施形態によれば、特徴量として、彩度および色相を算出し、特徴量と、検知対象のノイズの色に関する情報とに基づいて、対象画像に検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う。したがって、検知対象のノイズが色に関する異変を含む固有のノイズである場合に、的確に自動で検知することができる。
【００９５】
また、本実施形態によれば、対象画像として、複数のフレームからなる動画像の情報を取得し、複数のフレームのそれぞれについて特徴量を算出するとともに、複数のフレームのそれぞれについて検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う。したがって、対象画像が動画像である場合でも、時間や手間のかかる目視による検知を行うことなく、画像に含まれる固有のノイズを、的確に自動で検知することができる。
【００９６】
なお、上述した例では、ユーザによるプログラム実行指示に応じて、一連の処理を実行する例を示したが、本発明はこの例に限定されない。例えば、ノイズ検知装置１１が何らかの静止画像や動画像の画像データを読み込むたびに、自動で一連の処理を実行しても良い。
【００９７】
＜実施形態の補足事項＞
（１）上記実施形態で説明した各閾値などは一例であり本発明はこの例に限定されない。
【００９８】
（２）上記実施形態のノイズ検知における各判定の方法は一例であり、本発明はこの例に限定されない。例えば、上記実施形態で説明した以外の方法でエッジ検出やレベル検出を行っても良い。
【００９９】
（３）上記実施形態のノイズ検知においては、Ｙ成分（輝度成分）に相当するＹ信号と、Ｓ成分（彩度成分）に相当するＳ信号と、Ｈ成分（色相成分）に相当するＨ信号との何れかに基づいてノイズの検知を行う例を示したが、本発明はこの例に限定されない。例えば、Ｙ信号に代えて、Ｖ成分（明度成分）に相当するＶ信号を用いても良い。また、Ｙ信号に加えてＶ信号を用いても良い。また、Ｓ信号およびＨ信号に代えて、ＣｂＣｒ成分（色差成分）に相当するＣｂＣｒ信号を用いても良い。また、Ｓ信号およびＨ信号に加えてＣｂＣｒ信号を用いても良い。さらに、上記各信号に代えてＲＧＢ信号を用いても良いし、上記各信号にＲＧＢ信号を加えて用いても良い。
【０１００】
（４）上記実施形態で示したノイズ（ブロックノイズα〜ブロックノイズγ）は一例であり、本発明はこの例に限定されない。例えば、上記実施形態で示したノイズ（ブロックノイズα〜ブロックノイズγ）は、一辺が８画素の正方形形状、または、一辺が８画素で他辺が１６画素の長方形形状である例を示したが、これらのブロックノイズが拡大、または、縮小されたブロックノイズ（例えば、一辺が１６画素の正方形形状や、一辺が４画素で他辺が８画素の長方形形状のノイズなど）についても、本発明を同様に適用することができる。このような、拡大、または、縮小されたブロックノイズは、対象画像の編集の過程で、拡大処理、または、縮小処理が行われた際に発生する場合が多い。
【０１０１】
さらに、上記実施形態で説明した以外の特性を有する固有のノイズについても、本発明を同様に適用することができる。例えば、ブロック形状以外の形状の固有ノイズ（例えば、ライン状など）や、周辺より明るさが明るい固有ノイズや、緑から黄色以外の色味の固有ノイズなどについても、本発明を同様に適用することができる。
【０１０２】
（５）上記実施形態で説明したノイズ検知装置による処理を実行するノイズ検知プログラムも本発明の具体的態様として有効である。このノイズ検知プログラムは、磁気ディスクなどの記憶媒体に記憶されたものであっても良いし、インターネットなどを介してダウンロード可能なものであっても良い。また、上記実施形態で説明したノイズ検知装置を備えた画像処理装置、撮像装置や再生装置（例えば、フォトビューアー、デジタルフォトフレーム、各種印刷装置など）も本発明の具体的態様として有効である。上述した再生装置においては、画像の再生を行う際に一連の処理を実行する構成としても良い。
【０１０３】
以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点および利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲が、その精神および権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点および利点にまで及ぶことを意図する。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良および変更に容易に想到できるはずであり、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物および均等物によることも可能である。
【符号の説明】
【０１０４】
１１…ノイズ検知装置、１３…ノイズ検知部、１４…ＣＰＵ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ノイズ検知装置、再生装置、およびノイズ検知プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像においては、特定の要因に起因する固有のノイズが発生することが知られている。例えば、動画像に発生する固有のノイズの要因としては、動画像の撮影の際や、動画像を複数の機材間で複製する際の機械的な要因、ソフトウェア上の要因などが考えられる。何れの場合であっても、このようなノイズは、目視により検知せざるを得ず、検知に時間や手間を要するという問題がある。また、上述したノイズは瞬間的に（例えば数フレームのみ）発生する場合も多く、慎重に確認を行わないと見逃しが発生する場合もある。
【０００３】
そこで、このようなノイズの検知を自動化することが考えられている。例えば、特許文献１の発明では、映像信号自身より映像情報成分の異常を自動的に検知する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平９−４６７３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１の発明は、映像のフリーズ状態およびシーンチェンジを検出するものに過ぎず、上述したノイズの検知のような細かい検出を行うことはできない。
【０００６】
本発明の目的は、画像に含まれる固有のノイズを、的確に自動で検知するための手段を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一の態様のノイズ検知装置は、処理の対象となる対象画像の情報を取得する取得部と、前記対象画像に基づいて、検知対象のノイズに関する特徴量を算出する算出部と、前記検知対象のノイズの形状と、明るさに関する情報と、色に関する情報との少なくとも１つと、前記特徴量とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う判定部とを備える。
【０００８】
なお、前記算出部は、前記特徴量として、輝度と明度との少なくとも一方を算出し、前記判定部は、前記特徴量と、前記明るさに関する情報とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行っても良い。
【０００９】
また、前記算出部は、前記特徴量として、ＲＧＢ値と、彩度と、色相と、色差とのうち少なくとも１つを算出し、前記判定部は、前記特徴量と、前記色に関する情報とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行っても良い。
【００１０】
また、前記算出部は、前記特徴量として、少なくとも前記彩度を算出し、前記判定部は、前記彩度と、前記色に関する情報とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行っても良い。
【００１１】
また、前記算出部は、前記特徴量として、少なくとも前記色相を算出し、前記判定部は、前記色相と、前記色に関する情報とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行っても良い。
【００１２】
また、前記検出対象のノイズは、ブロック形状を有しても良い。
【００１３】
また、前記検出対象のノイズは、一辺が８画素の正方形形状、または、一辺が８画素で他辺が１６画素の長方形形状を有しても良い。
【００１４】
また、前記取得部は、前記対象画像として、複数のフレームからなる動画像の情報を取得し、前記算出部は、前記複数のフレームのそれぞれについて前記特徴量を算出し、前記判定部は、前記複数のフレームのそれぞれについて前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行っても良い。
【００１５】
一の態様の再生装置は、画像を記録する記録部と、前記画像を再生する再生部と、上述した何れかのノイズ検知装置とを備え、前記取得部は、前記対象画像の情報を前記記録部から取得する。
【００１６】
一の態様のノイズ検知プログラムは、処理の対象となる対象画像の情報を取得する取得処理と、前記対象画像に基づいて、検知対象のノイズに関する特徴量を算出する算出処理と、前記検知対象のノイズの形状と、明るさに関する情報と、色に関する情報との少なくとも１つと、前記特徴量とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う判定処理とをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、画像に含まれる固有のノイズを、的確に自動で検知するための手段を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】ノイズ検知装置の構成例を示すブロック図
【図２】検知対象となるノイズについて説明する図
【図３】ブロックノイズα検知時のノイズ検知装置の動作例を示す流れ図
【図４】ブロックノイズαの検知について説明する図
【発明を実施するための形態】
【００１９】
図１は、実施形態でのノイズ検知装置の構成例を示すブロック図である。ノイズ検知装置には、処理の対象となる画像（対象画像）について、ノイズを検知するためのノイズ検知プログラムが予めインストールされる。以下では、対象画像として、動画像におけるノイズを検知する場合を例に挙げて説明する。なお、対象画像が静止画像である場合にも、同様の処理を行えばよい。
【００２０】
また、対象動画像はどのようなものであっても良い。例えば、デジタル画像を生成可能な撮像装置により生成されたものであっても良いし、アナログの動画像の画像データをデジタルデータに変換したものであっても良いし、ビデオテープなどに記録された動画像をデジタルデータに変換したものであっても良い。また、コンピュータなどにより作成された動画像であっても良い。
【００２１】
また、以下では、対象動画像の全フレームをノイズ検知の対象として処理を行う例を示すが、対象動画像の一部のフレームのみをノイズ検知の対象として処理を行っても良い。この場合、ノイズ検知の対象となるフレームは、ユーザ操作に基づいて指定されても良いし、対象動画像の情報などに基づいて自動で指定されても良い。
【００２２】
図１に示すノイズ検知装置１１は、ノイズ検知部１３、ＣＰＵ１４、アラーム出力部１５および入出力Ｉ／Ｆ１６、バス１７を有している。ＣＰＵ１４は、入出力Ｉ／Ｆ１６と相互に接続される。また、ノイズ検知部１３の出力は、バス１７を介してＣＰＵ１４に接続される。さらに、アラーム出力部１５は、ＣＰＵ１４により制御される。
【００２３】
ノイズ検知装置１１に入力された対象動画像の画像データは、ノイズ検知部１３に入力される。ノイズ検知部１３に入力される対象画像の画像データは、ＹＣｂＣｒ形式の画像データとする。さらに、ノイズ検知装置１１には、入出力Ｉ／Ｆ１６を介して、不図示の入力デバイス（キーボード、ポインティングデバイスなど）やモニタ、ＬＡＮ接続のためのネットワークケーブルなどが接続されている。
【００２４】
また、ノイズ検知装置１１は、不図示の記憶装置（例えば、ハードディスクや、不揮発性の半導体メモリなどの記憶媒体で構成される）を備える。この記憶装置には、画像処理プログラムや、プログラムの実行に必要となる各種のデータが記録されている。
【００２５】
ＣＰＵ１４は、ノイズ検知装置１１の各部を統括的に制御するプロセッサである。また、アラーム出力部１５は、スピーカ、モニタ、ランプなどの報知部材を備え、ノイズ検知部１３による検知結果をユーザに報知する。
【００２６】
以上説明した構成のノイズ検知装置１１は、予め定められた固有のノイズを検知する。検知の対象となるノイズはどのようなものであっても良いが、以下では、３種類のノイズ（ブロックノイズα〜ブロックノイズγ）を例に挙げて説明する。
【００２７】
図２は、上述した３種類のノイズを説明する図である。
【００２８】
ブロックノイズαは、その周囲と比較して、輝度差が大きい矩形のノイズである。ブロックノイズβは、その周囲と比較して、彩度が相対的に低い矩形のノイズである。そのため、ブロックノイズβは、略無色のブロックノイズである。ブロックノイズγは、黄色から緑色の色味を有する矩形のノイズである。
【００２９】
また、上述した３種類のノイズは、全て、図２に示すように、ブロック状に発生するノイズである。以下では、一例として、拡大図Ｅ１に示す正方形形状のノイズ（ブロックノイズαａ〜ブロックノイズγａ）と、拡大図Ｅ２に示す長方形形状のノイズと（ブロックノイズαｂ〜ブロックノイズγｂ）を例に挙げて説明する。また、以下では、一例として、拡大図Ｅ１に示す正方形形状のノイズは一辺が８画素のサイズであり、拡大図Ｅ２に示す長方形形状のノイズは一辺が８画素で他辺が１６画素である場合を例にあげて説明を行う。
【００３０】
なお、上述した８画素とは、ＭＰＥＧ２やＨ．２６４などの圧縮処理における処理単位に対応するサイズである。また、上述した３種類のノイズは、１から３フレーム程度のフレームのみに突発的に発生する場合が多い。
【００３１】
ノイズ検知部１３は、図１に示すように、色空間変換部２１、ラインメモリ部２２、ブロックノイズαを検知するブロックノイズα検知部２３、ブロックノイズβを検知するブロックノイズβ検知部２４、ブロックノイズγを検知するブロックノイズγ検知部２５を有する。
【００３２】
色空間変換部２１には、上述したＹＣｂＣｒ形式の画像データが入力される。色空間変換部は、このＹＣｂＣｒ形式の画像データに対して公知の色空間変換処理を行い、ＨＳＶ形式の画像データを生成する。そして、色空間変換部２１は、上述したＹＣｂＣｒ形式の画像データのうち、Ｙ成分（輝度成分）に相当するＹ信号と、ＨＳＶ形式の画像データのうち、Ｓ成分（彩度成分）に相当するＳ信号と、Ｈ成分（色相成分）に相当するＨ信号とをラインメモリ部２２に出力する。
【００３３】
ラインメモリ部２２は、ブロックノイズα検知部２３に対して、上述したＹ信号を２ライン分ずつ出力する。また、ラインメモリ部２２は、ブロックノイズβ検知部２４に対して、上述したＳ信号を１ライン分ずつ出力する。また、ラインメモリ部２２は、ブロックノイズγ検知部２５に対して、上述したＨ信号を２ライン分ずつ出力する。
【００３４】
次に、各部におけるノイズの検知の詳細について説明する。
【００３５】
まず、図３の流れ図を参照しつつ、ブロックノイズα検知部２３におけるブロックノイズαの検知の動作例を説明する。ブロックノイズα検知部２３は、検知対象であるブロックノイズα（αａおよびαｂ）の特徴に応じて、エッジ検出と輝度レベル検出とを組み合わせて行うことにより、ブロックノイズαを検知する。
【００３６】
なお、図３の流れ図の処理は、ユーザによるプログラム実行指示に応じて、各部がノイズ検知プログラムを実行することで開始される。
【００３７】
（ステップＳ１０１）
ノイズ検知部１３は、ユーザにより指定された対象動画像の１フレームの画像データを取得する。取得した１フレームの画像データは、図１に示すように、ラインメモリ部２２を介して、ブロックノイズα検知部２３に入力される。なお、このときに、ブロックノイズα検知部２３には、Ｙ成分（輝度成分）に相当するＹ信号が２ライン分ずつ入力される。
【００３８】
（ステップＳ１０２）
ブロックノイズα検知部２３は、上部エッジが存在するか否かを判定する。ブロックノイズα検知部２３は、上部エッジが存在すると判定すると、ブロックノイズ候補が存在すると見なしてステップＳ１０３に進み、上部エッジが存在しないと判定すると、ブロックノイズ候補が存在しないと見なして後述するステップＳ１１４に進む。
【００３９】
図４Ａに、上部エッジの一例として上部エッジＥＴを示す。上部エッジＥＴは、上述したブロックノイズ候補の上辺に相当する。ブロックノイズα検知部２３は、上述した２ラインのＹ信号に基づき、上下に隣接する画素のＹ信号の値を比較し、Ｙ信号の差が所定の閾値より大きい場合には、「上部エッジが存在する可能性あり」と見なし、さらに、右隣に隣接する画素において、上下に隣接する画素のＹ信号の値を比較する。同様の処理を繰り返し、所定の長さ（例えば、８画素）の画素に渡って、上下に隣接する画素のＹ信号の差が所定の閾値より大きい場合には、ブロックノイズα検知部２３は、上部エッジが存在すると判定する。なお、以下では、上部エッジの左端（ブロックノイズ候補の左上端）の画素位置を位置ＰＥと称する。
【００４０】
（ステップＳ１０３）
ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０２において上部エッジが存在すると判定すると、上部エッジが存在することを示すフラグＦｕ＝１として、ステップＳ１０４に進む。
【００４１】
（ステップＳ１０４）
ブロックノイズα検知部２３は、左部エッジが存在するか否かを判定する。ブロックノイズα検知部２３は、左部エッジが存在すると判定すると、ブロックノイズ候補が左辺においても正しいと見なしてステップＳ１０５に進み、左部エッジが存在しないと判定すると、ステップＳ１０２において存在すると判定したブロック候補が誤りであったと見なして後述するステップＳ１１２に進む。
【００４２】
図４Ａに、左部エッジの一例として左部エッジＥＬを示す。ブロックノイズα検知部２３は、現在読み出しているラインのうち、最も下のライン（読み出しているラインが第ｎラインおよび第（ｎ＋１）ラインであった場合には、第（ｎ＋１）ライン）のＹ信号のうち、画素位置ＰＥ（または、画素位置ＰＥの下側に隣接する画素）を対象画素として、左右に隣接する画素のＹ信号の値を比較し、Ｙ信号の差が所定の閾値より大きい場合には、左部エッジが存在すると判定する。
【００４３】
（ステップＳ１０５）
ブロックノイズα検知部２３は、ブロック内レベルが、所定の条件を満たしているか否かを判定する。ブロックノイズα検知部２３は、ブロック内レベルが所定の条件を満たしていると判定するとステップＳ１０６に進み、ブロック内レベルが所定の条件を満たしていないと判定すると後述するステップＳ１１２に進む。
【００４４】
ブロック内レベルとは、図４Ｂに示すブロック内エリアＥｉ内における画素のＹ信号のレベルを示す。ブロック内エリアＥｉは、図４Ｂに示すように、位置ＰＥを左上端とした８画素四方の正方形領域に対応する。ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０４において左部エッジを検出したラインにおいて、対象画素を順次右方向に移動し、各画素におけるＹ信号のレベルが所定のレベルよりも高いか否かを判定する。ステップＳ１０２において存在すると判定したブロック候補が正しい場合には、上述したブロック内エリアＥｉ内における画素のＹ信号は、常に所定のレベルより高くなるはずである。
【００４５】
なお、判定に用いる所定のレベルは、ブロックノイズαの特性に応じて予め定めることができる。ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０４において左部エッジを検出したラインにおいて、ブロック内エリアＥｉ内に存在する全ての画素のＹ信号のレベルが所定のレベルよりも高い場合には、ブロック内レベルが所定の条件を満たしていると判定し、１画素でもＹ信号のレベルが所定のレベルよりも低い場合には、ブロック内レベルが所定の条件を満たしていないと判定する。
【００４６】
なお、ステップＳ１０５において、ブロック内レベルが、所定の条件を満たしているか否かを判定する際に、図４Ｂに示したブロック内エリアＥｉを、位置ＰＥを左上端とし、横方向に８画素、縦方向に１６画素の長方形領域（ブロックノイズαｂに相当する領域）としても良い。
【００４７】
（ステップＳ１０６）
ブロックノイズα検知部２３は、右部エッジ（１）が存在するか否かを判定する。右部エッジ（１）とは、図２を参照して説明したブロックノイズαのうち、正方形形状のノイズであるブロックノイズαａの右辺に相当するエッジである。ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０４で説明した左部エッジと同様に、右部エッジ（１）が存在するか否かを判定する。そして、ブロックノイズα検知部２３は、右部エッジ（１）が存在すると判定すると、ブロックノイズ候補が右辺においても正しいと見なして後述するステップＳ１０８に進み、右部エッジ（１）が存在しないと判定すると、ステップＳ１０７に進む。図４Ａに、右部エッジ（１）の一例として右部エッジＥＲ（１）を示す。
【００４８】
（ステップＳ１０７）
ブロックノイズα検知部２３は、右部エッジ（２）が存在するか否かを判定する。右部エッジ（２）とは、図２を参照して説明したブロックノイズαのうち、長方形形状のノイズであるブロックノイズαｂの右辺に相当するエッジである。ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０４で説明した左部エッジと同様に、右部エッジ（２）が存在するか否かを判定する。そして、ブロックノイズα検知部２３は、右部エッジ（２）が存在すると判定すると、ブロックノイズ候補が右辺においても正しいと見なしてステップＳ１０８に進み、右部エッジ（２）が存在しないと判定すると、ステップＳ１０２において存在すると判定したブロック候補が誤りであったと見なして後述するステップＳ１１２に進む。
【００４９】
図４Ａに、右部エッジ（２）の一例として右部エッジＥＲ（２）を示す。ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０６およびステップＳ１０７の判定により、図２を参照して説明した２種類のノイズ（ブロックノイズαａおよびブロックノイズαｂ）を検知することができる。
【００５０】
（ステップＳ１０８）
ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０４において左部エッジが存在すると判定し、ステップＳ１０６またはステップＳ１０７において右部エッジが存在すると判定すると、左右にエッジが存在することを示すフラグＦｓ＝１として、ステップＳ１０９に進む。
【００５１】
（ステップＳ１０９）
ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０４からステップＳ１０８の処理をＬライン分終了したか否かを判定する。そして、ブロックノイズα検知部２３は、Ｌライン分終了したと判定すると、後述するステップＳ１１１に進み、Ｌライン分終了していないと判定すると、ステップＳ１１０に進む。
【００５２】
ここで、Ｌとは、図２を参照して説明した２種類のノイズ（ブロックノイズαｂおよびブロックノイズαｂ）の縦方向の長さ（画素数）に対応する値（ここではＬ＝８）である。ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０４において左部エッジが存在すると判定し、かつ、ステップＳ１０６またはステップＳ１０７において右部エッジが存在すると判定した場合に、不図示のカウンタの値を増やし、このカウンタの値がＬとなった時点で、ステップＳ１０４からステップＳ１０８の処理をＬライン分終了したと判定する。
【００５３】
なお、上述したＬの値に、上下の誤差を持たせて判定を行っても良い。すなわち、検知の対象としているブロックノイズαは、上下方向に８画素の大きさを有する前提で検知を行うが、実際には、多少の誤差（例えば、６画素から１０画素など）を有する場合がある。そこで、上述したＬの値に幅を持たせることにより、多少の誤差を有するノイズについても同様に検知することが可能である。また、ステップＳ１０６およびステップＳ１０７において説明した右部エッジについても同様に左右に誤差を持たせて判定を行っても良い。
【００５４】
（ステップＳ１１０）
ブロックノイズα検知部２３は、次のラインを検知対象として、ステップＳ１０４に戻る。
【００５５】
（ステップＳ１１１）
ブロックノイズα検知部２３は、下部エッジが存在するか否かを判定する。ブロックノイズα検知部２３は、下部エッジが存在すると判定すると、ブロックノイズ候補が下辺においても正しいと見なして後述するステップＳ１１３に進み、下部エッジが存在しないと判定すると、ステップＳ１０２において存在すると判定したブロック候補が誤りであったと見なしてステップＳ１１２に進む。
【００５６】
図４Ａに、下部エッジの一例として下部エッジＥＢを示す。下部エッジＥＢは、上述したブロックノイズ候補の下辺に相当する。ブロックノイズα検知部２３は、上述した上部エッジと同様に、２ラインのＹ信号に基づき、下部エッジが存在するか否かを判定する。
【００５７】
（ステップＳ１１２）
ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０２において存在すると判定したブロック候補が誤りであった場合（ステップＳ１０４ＮＯ、ステップＳ１０５ＮＯ、ステップＳ１０７ＮＯ、ステップＳ１１１ＮＯの何れか）には、検知対象を位置ＰＥに戻して、ステップＳ１０２に戻る。すなわち、ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０２において検出したブロック候補が誤りであったと見なし、ブロック候補の左上端である位置ＰＥに戻り、次の画素を対象としてステップＳ１０２以降の処理を行う。
【００５８】
（ステップＳ１１３）
ブロックノイズα検知部２３は、判別内容として、ステップＳ１０１で読み出した１フレームの画像データに、ブロックノイズαが存在することを示す情報を、バス１７を介してＣＰＵ１４に出力する。なお、ブロックノイズα検知部２３は、ステップＳ１０６およびステップＳ１０７の判定結果に応じて、存在するブロックノイズαが、ブロックノイズαａおよびブロックノイズαｂのどちらであるかを示す情報を、上記情報に含める。
【００５９】
（ステップＳ１１４）
ＣＰＵ１４は、ステップＳ１０２からステップＳ１１３の処理を、ライン右端まで（１ライン分）行ったか否かを判定する。ＣＰＵ１４は、ライン右端まで行ったと判定すると、ステップＳ１１５に進み、ライン右端まで行っていないと判定すると、ステップＳ１０２に戻り、位置ＰＥの次の画素を対象としてステップＳ１０２以降の処理を行う。
【００６０】
（ステップＳ１１５）
ＣＰＵ１４は、ステップＳ１０２からステップＳ１１４の処理を、１フレーム分行ったか否かを判定する。ＣＰＵ１４は、１フレーム分終了したと判定すると、後述するステップＳ１１７に進み、１フレーム分終了していないと判定すると、ステップＳ１１６に進む。
【００６１】
（ステップＳ１１６）
ブロックノイズα検知部２３は、次のラインを検知対象として、ステップＳ１０２に戻る。すなわち、ブロックノイズα検知部２３は、図４Ｃに示すように、検知対象となる部分を、左から右、上から下へ順次変更して、ステップＳ１０１で読み出した１フレーム全体について、ブロックノイズαの検知を行う。
【００６２】
（ステップＳ１１７）
ＣＰＵ１４は、ステップＳ１０２からステップＳ１１６の処理を、全フレーム分行ったか否かを判定する。ＣＰＵ１４は、全フレーム分終了したと判定すると一連の処理を終了し、全フレーム分終了していないと判定すると、ステップＳ１１８に進む。
【００６３】
（ステップＳ１１８）
ノイズ検知部１３は、次のフレームを検知対象として、ステップＳ１０１に戻る。すなわち、ステップＳ１０１においては、前回取得したフレームの次のフレームの画像データを取得する。
【００６４】
次に、ブロックノイズβ検知部２４におけるブロックノイズβの検知の動作例を説明する。なお、ブロックノイズβの検知は、ユーザによるプログラム実行指示に応じて、各部がノイズ検知プログラムを実行することで開始される。また、以下では、図３を用いて説明したブロックノイズα検知部２３におけるブロックノイズαの検知の動作と異なる部分についてのみ説明を行う。
【００６５】
（ステップＳ１０１）
ノイズ検知部１３は、ブロックノイズαの検知と同様に、ユーザにより指定された対象動画像の１フレームの画像データを取得する。ただし、ブロックノイズβ検知部２４には、図１に示すように、Ｓ成分（彩度成分）に相当するＳ信号が１ライン分ずつ入力される。
【００６６】
（ステップＳ１０２）
ブロックノイズβ検知部２４は、上部エッジが存在するか否かを判定する。ただし、ブロックノイズβ検知部２４は、ステップＳ１０１で入力された１ライン分のＳ信号のうち、上部エッジＥＴにおいて、Ｓ信号のレベルと所定のレベルとを比較することにより、上部エッジが存在するか否かを判定する。なお、判定に用いる所定のレベルは、ブロックノイズβの特性に応じて予め定めることができる。ブロックノイズβが存在する場合には、上部エッジの左端の画素のＳ信号は、常に所定のレベルより低くなるはずである。
【００６７】
ブロックノイズβ検知部２４は、Ｓ信号のレベルが所定のレベルよりも低い画素を検出すると、さらに、右隣に隣接する画素において、Ｓ信号のレベルが所定のレベルよりも低いか否かを判定する。同様の処理を繰り返し、所定の長さ（例えば、８画素）の画素に渡って、Ｓ信号のレベルが所定のレベルよりも低い場合には、ブロックノイズβ検知部２４は、上部エッジが存在すると判定する。
【００６８】
（ステップＳ１０３）
ブロックノイズβ検知部２４は、ブロックノイズαの検知と同様の処理を行う。
【００６９】
（ステップＳ１０４）
ブロックノイズβ検知部２４は、左部エッジが存在するか否かを判定する。ただし、ブロックノイズβ検知部２４は、ステップＳ１０２に示した上部エッジと同様に、左部エッジＥＬにおいて、Ｓ信号のレベルと所定のレベルとを比較することにより、左部エッジが存在するか否かを判定する。
【００７０】
（ステップＳ１０５）
ブロックノイズβ検知部２４は、ブロック内レベルが、所定の条件を満たしているか否かを判定する。ただし、ブロックノイズβ検知部２４は、各画素におけるＳ信号のレベルが所定のレベルよりも低いか否かを判定し、ステップＳ１０４において左部エッジを検出したラインにおいて、ブロック内エリアＥｉ内に存在する全ての画素のＳ信号のレベルが所定のレベルよりも低い場合には、ブロック内レベルが所定の条件を満たしていると判定し、１画素でもＳ信号のレベルが所定のレベルよりも高い場合には、ブロック内レベルが所定の条件を満たしていないと判定する。
【００７１】
（ステップＳ１０６）
ブロックノイズβ検知部２４は、右部エッジ（１）が存在するか否かを判定する。ただし、ブロックノイズβ検知部２４は、ステップＳ１０４に示した左部エッジと同様に、各画素におけるＳ信号のレベルと所定のレベルとを比較することにより、右部エッジ（１）が存在するか否かを判定する。
【００７２】
（ステップＳ１０７）
ブロックノイズβ検知部２４は、右部エッジ（２）が存在するか否かを判定する。ただし、ブロックノイズβ検知部２４は、ステップＳ１０６に示した右部エッジ（１）と同様に、各画素におけるＳ信号のレベルと所定のレベルとを比較することにより、右部エッジ（２）が存在するか否かを判定する。
【００７３】
（ステップＳ１０８〜ステップＳ１１０）
ブロックノイズβ検知部２４は、ブロックノイズαの検知と同様の処理を行う。
【００７４】
（ステップＳ１１１）
ブロックノイズβ検知部２４は、下部エッジが存在するか否かを判定する。ただし、ブロックノイズβ検知部２４は、ステップＳ１０２に示した上部エッジと同様に、下部エッジＥＢにおいて、Ｓ信号のレベルと所定のレベルとを比較することにより、下部エッジが存在するか否かを判定する。
【００７５】
（ステップＳ１１２）
ブロックノイズβ検知部２４は、ブロックノイズαの検知と同様の処理を行う。
【００７６】
（ステップＳ１１３）
ブロックノイズβ検知部２４は、判別内容として、ステップＳ１０１で読み出した１フレームの画像データに、ブロックノイズβが存在することを示す情報を、バス１７を介してＣＰＵ１４に出力する。なお、ブロックノイズβ検知部２４は、ステップＳ１０６およびステップＳ１０７の判定結果に応じて、存在するブロックノイズβが、ブロックノイズβａおよびブロックノイズβｂのどちらであるかを示す情報を、上記情報に含める。
【００７７】
（ステップＳ１１４〜ステップＳ１１８）
ブロックノイズβ検知部２４は、ブロックノイズαの検知と同様の処理を行う。
【００７８】
なお、ブロックノイズβは、上述したように、Ｓ成分（彩度成分）に相当するＳ信号に基づいて検知される。そして、Ｓ信号の精度は、Ｙ成分（輝度成分）に相当するＹ信号の精度に依存する。すなわち、Ｙ信号のレベルが低い場合には、Ｓ信号の精度が低下し、結果として、このＳ信号に基づくブロックノイズβの検知精度も低下する。そのため、上述した一連のブロックノイズβの検知を行う前に、Ｙ信号のレベルを検査（例えば、Ｙ信号のレベルと所定の閾値との比較）し、Ｙ信号が十分に信用に足る場合にのみ、ブロックノイズβの検知を行う構成としても良い。または、一連のブロックノイズβの検知を行う際に、Ｙ信号のレベルを検査し、ブロックノイズβの検知結果に、Ｙ信号の信頼性を示す情報を加味しても良い
次に、ブロックノイズγ検知部２５におけるブロックノイズγの検知の動作例を説明する。なお、ブロックノイズγの検知は、ユーザによるプログラム実行指示に応じて、各部がノイズ検知プログラムを実行することで開始される。また、以下では、図３を用いて説明したブロックノイズα検知部２３におけるブロックノイズαの検知の動作と異なる部分についてのみ説明を行う。
【００７９】
（ステップＳ１０１）
ノイズ検知部１３は、ブロックノイズαの検知と同様に、ユーザにより指定された対象動画像の１フレームの画像データを取得する。ただし、ブロックノイズγ検知部２５には、図１に示すように、Ｈ成分（色相成分）に相当するＨ信号が２ライン分ずつ入力される。
【００８０】
（ステップＳ１０２）
ブロックノイズγ検知部２５は、上部エッジが存在するか否かを判定する。ただし、ブロックノイズγ検知部２５は、上述した２ラインのＨ信号に基づき、上下に隣接する画素のＨ信号の値を比較し、Ｈ信号の差が所定の閾値より大きい場合には、「上部エッジが存在する可能性あり」と見なして、さらに、右隣に隣接する画素において、上下に隣接する画素のＨ信号の値を比較する。同様の処理を繰り返し、所定の長さ（例えば、８画素）以上の画素に渡って、上下に隣接する画素のＨ信号の差が所定の閾値より大きい場合には、ブロックノイズα検知部２３は、上部エッジが存在すると判定する。
【００８１】
（ステップＳ１０３）
ブロックノイズγ検知部２５は、ブロックノイズαの検知と同様の処理を行う。
【００８２】
（ステップＳ１０４）
ブロックノイズγ検知部２５は、左部エッジが存在するか否かを判定する。ただし、ブロックノイズγ検知部２５は、ブロックノイズβの検知と同様に、左部エッジＥＬにおいて、Ｈ信号のレベルと所定のレベルとを比較することにより、左部エッジが存在するか否かを判定する。なお、判定に用いる所定のレベルは、ブロックノイズγの特性に応じて予め定めることができる。ブロックノイズγが存在する場合には、左部エッジＥＬにおける画素のＨ信号は、常に緑から黄色の範囲内に相当する値となるはずである。ブロックノイズγ検知部２５は、Ｈ信号のレベルが緑から黄色の範囲内に相当するレベルである場合には、左部エッジが存在すると判定する。
【００８３】
（ステップＳ１０５）
ブロックノイズγ検知部２５は、ブロック内レベルが、所定の条件を満たしているか否かを判定する。ただし、ブロックノイズγ検知部２５は、各画素におけるＨ信号のレベルが緑から黄色の範囲内に相当するレベルであるか否かを判定し、ステップＳ１０４において左部エッジを検出したラインにおいて、ブロック内エリアＥｉ内に存在する全ての画素のＨ信号のレベルが緑から黄色の範囲内に相当するレベルである場合には、ブロック内レベルが所定の条件を満たしていると判定し、１画素でもＨ信号のレベルが緑から黄色の範囲外に相当するレベルである場合には、ブロック内レベルが所定の条件を満たしていないと判定する。
【００８４】
（ステップＳ１０６）
ブロックノイズγ検知部２５は、右部エッジ（１）が存在するか否かを判定する。ただし、ブロックノイズγ検知部２５は、ステップＳ１０４に示した左部エッジと同様に、各画素におけるＨ信号のレベルと所定のレベルとを比較することにより、右部エッジ（１）が存在するか否かを判定する。
【００８５】
（ステップＳ１０７）
ブロックノイズγ検知部２５は、右部エッジ（２）が存在するか否かを判定する。ただし、ブロックノイズγ検知部２５は、ステップＳ１０６に示した右部エッジ（１）と同様に、各画素におけるＨ信号のレベルと所定のレベルとを比較することにより、右部エッジ（２）が存在するか否かを判定する。
【００８６】
（ステップＳ１０８〜ステップＳ１１０）
ブロックノイズγ検知部２５は、ブロックノイズαの検知と同様の処理を行う。
【００８７】
（ステップＳ１１１）
ブロックノイズγ検知部２５は、下部エッジが存在するか否かを判定する。ただし、ブロックノイズγ検知部２５は、ステップＳ１０２に示した上部エッジと同様に、上下に隣接する画素のＨ信号の値を比較することにより、下部エッジが存在するか否かを判定する。
【００８８】
（ステップＳ１１２）
ブロックノイズγ検知部２５は、ブロックノイズαの検知と同様の処理を行う。
【００８９】
（ステップＳ１１３）
ブロックノイズγ検知部２５は、判別内容として、ステップＳ１０１で読み出した１フレームの画像データに、ブロックノイズγが存在することを示す情報を、バス１７を介してＣＰＵ１４に出力する。なお、ブロックノイズγ検知部２５は、ステップＳ１０６およびステップＳ１０７の判定結果に応じて、存在するブロックノイズγが、ブロックノイズγａおよびブロックノイズγｂのどちらであるかを示す情報を、上記情報に含める。
【００９０】
（ステップＳ１１４〜ステップＳ１１８）
ブロックノイズγ検知部２５は、ブロックノイズαの検知と同様の処理を行う。
【００９１】
なお、ブロックノイズγは、上述したように、Ｈ成分（色相成分）に相当するＨ信号に基づいて検知される。そして、Ｈ信号の精度は、Ｙ成分（輝度成分）に相当するＹ信号、および、Ｓ成分（彩度成分）に相当するＳ信号の精度に依存する。すなわち、Ｙ信号やＳ信号のレベルが低い場合には、Ｈ信号の精度が低下し、結果として、このＨ信号に基づくブロックノイズγの検知精度も低下する。そのため、上述した一連のブロックノイズγの検知を行う前に、Ｙ信号やＨ信号のレベルを検査（例えば、Ｙ信号やＨ信号のレベルと所定の閾値との比較）し、Ｙ信号やＨ信号が十分に信用に足る場合にのみ、ブロックノイズγの検知を行う構成としても良い。または、一連のブロックノイズγの検知を行う際に、Ｙ信号やＨ信号のレベルを検査し、ブロックノイズγの検知結果に、Ｙ信号やＨ信号の信頼性を示す情報を加味しても良い
上記のように、本実施形態のノイズ検知装置は、処理の対象となる対象画像の情報を取得し、取得した対象画像に基づいて、検知対象のノイズに関する特徴量を算出する。そして、検知対象のノイズの形状と、明るさに関する情報と、色に関する情報との少なくとも１つと、特徴量とに基づいて、対象画像に検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う。
【００９２】
よって、本実施形態の構成によれば、時間や手間のかかる目視による検知を行うことなく、画像に含まれる固有のノイズを、的確に自動で検知することができる。
【００９３】
また、本実施形態によれば、特徴量として、輝度を算出し、輝度と、検知対象のノイズの明るさに関する情報とに基づいて、対象画像に検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う。したがって、検知対象のノイズが輝度の異変を含む固有のノイズである場合に、的確に自動で検知することができる。
【００９４】
また、本実施形態によれば、特徴量として、彩度および色相を算出し、特徴量と、検知対象のノイズの色に関する情報とに基づいて、対象画像に検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う。したがって、検知対象のノイズが色に関する異変を含む固有のノイズである場合に、的確に自動で検知することができる。
【００９５】
また、本実施形態によれば、対象画像として、複数のフレームからなる動画像の情報を取得し、複数のフレームのそれぞれについて特徴量を算出するとともに、複数のフレームのそれぞれについて検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う。したがって、対象画像が動画像である場合でも、時間や手間のかかる目視による検知を行うことなく、画像に含まれる固有のノイズを、的確に自動で検知することができる。
【００９６】
なお、上述した例では、ユーザによるプログラム実行指示に応じて、一連の処理を実行する例を示したが、本発明はこの例に限定されない。例えば、ノイズ検知装置１１が何らかの静止画像や動画像の画像データを読み込むたびに、自動で一連の処理を実行しても良い。
【００９７】
＜実施形態の補足事項＞
（１）上記実施形態で説明した各閾値などは一例であり本発明はこの例に限定されない。
【００９８】
（２）上記実施形態のノイズ検知における各判定の方法は一例であり、本発明はこの例に限定されない。例えば、上記実施形態で説明した以外の方法でエッジ検出やレベル検出を行っても良い。
【００９９】
（３）上記実施形態のノイズ検知においては、Ｙ成分（輝度成分）に相当するＹ信号と、Ｓ成分（彩度成分）に相当するＳ信号と、Ｈ成分（色相成分）に相当するＨ信号との何れかに基づいてノイズの検知を行う例を示したが、本発明はこの例に限定されない。例えば、Ｙ信号に代えて、Ｖ成分（明度成分）に相当するＶ信号を用いても良い。また、Ｙ信号に加えてＶ信号を用いても良い。また、Ｓ信号およびＨ信号に代えて、ＣｂＣｒ成分（色差成分）に相当するＣｂＣｒ信号を用いても良い。また、Ｓ信号およびＨ信号に加えてＣｂＣｒ信号を用いても良い。さらに、上記各信号に代えてＲＧＢ信号を用いても良いし、上記各信号にＲＧＢ信号を加えて用いても良い。
【０１００】
（４）上記実施形態で示したノイズ（ブロックノイズα〜ブロックノイズγ）は一例であり、本発明はこの例に限定されない。例えば、上記実施形態で示したノイズ（ブロックノイズα〜ブロックノイズγ）は、一辺が８画素の正方形形状、または、一辺が８画素で他辺が１６画素の長方形形状である例を示したが、これらのブロックノイズが拡大、または、縮小されたブロックノイズ（例えば、一辺が１６画素の正方形形状や、一辺が４画素で他辺が８画素の長方形形状のノイズなど）についても、本発明を同様に適用することができる。このような、拡大、または、縮小されたブロックノイズは、対象画像の編集の過程で、拡大処理、または、縮小処理が行われた際に発生する場合が多い。
【０１０１】
さらに、上記実施形態で説明した以外の特性を有する固有のノイズについても、本発明を同様に適用することができる。例えば、ブロック形状以外の形状の固有ノイズ（例えば、ライン状など）や、周辺より明るさが明るい固有ノイズや、緑から黄色以外の色味の固有ノイズなどについても、本発明を同様に適用することができる。
【０１０２】
（５）上記実施形態で説明したノイズ検知装置による処理を実行するノイズ検知プログラムも本発明の具体的態様として有効である。このノイズ検知プログラムは、磁気ディスクなどの記憶媒体に記憶されたものであっても良いし、インターネットなどを介してダウンロード可能なものであっても良い。また、上記実施形態で説明したノイズ検知装置を備えた画像処理装置、撮像装置や再生装置（例えば、フォトビューアー、デジタルフォトフレーム、各種印刷装置など）も本発明の具体的態様として有効である。上述した再生装置においては、画像の再生を行う際に一連の処理を実行する構成としても良い。
【０１０３】
以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点および利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲が、その精神および権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点および利点にまで及ぶことを意図する。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良および変更に容易に想到できるはずであり、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物および均等物によることも可能である。
【符号の説明】
【０１０４】
１１…ノイズ検知装置、１３…ノイズ検知部、１４…ＣＰＵ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理の対象となる対象画像の情報を取得する取得部と、
前記対象画像に基づいて、検知対象のノイズに関する特徴量を算出する算出部と、
前記検知対象のノイズの形状と、明るさに関する情報と、色に関する情報との少なくとも１つと、前記特徴量とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う判定部と
を備えることを特徴とするノイズ検知装置。
【請求項２】
請求項１に記載のノイズ検知装置において、
前記算出部は、前記特徴量として、輝度と明度との少なくとも一方を算出し、
前記判定部は、前記特徴量と、前記明るさに関する情報とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う
ことを特徴とするノイズ検知装置。
【請求項３】
請求項１に記載のノイズ検知装置において、
前記算出部は、前記特徴量として、ＲＧＢ値と、彩度と、色相と、色差とのうち少なくとも１つを算出し、
前記判定部は、前記特徴量と、前記色に関する情報とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う
ことを特徴とするノイズ検知装置。
【請求項４】
請求項３に記載のノイズ検知装置において、
前記算出部は、前記特徴量として、少なくとも前記彩度を算出し、
前記判定部は、前記彩度と、前記色に関する情報とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う
ことを特徴とするノイズ検知装置。
【請求項５】
請求項３に記載のノイズ検知装置において、
前記算出部は、前記特徴量として、少なくとも前記色相を算出し、
前記判定部は、前記色相と、前記色に関する情報とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う
ことを特徴とするノイズ検知装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５の何れか１項に記載のノイズ検知装置において、
前記検出対象のノイズは、ブロック形状を有する
ことを特徴とするノイズ検知装置。
【請求項７】
請求項６に記載のノイズ検知装置において、
前記検出対象のノイズは、一辺が８画素の正方形形状、または、一辺が８画素で他辺が１６画素の長方形形状を有する
ことを特徴とするノイズ検知装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７の何れか１項に記載のノイズ検知装置において、
前記取得部は、前記対象画像として、複数のフレームからなる動画像の情報を取得し、
前記算出部は、前記複数のフレームのそれぞれについて前記特徴量を算出し、
前記判定部は、前記複数のフレームのそれぞれについて前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う
ことを特徴とするノイズ検知装置。
【請求項９】
画像を記録する記録部と、
前記画像を再生する再生部と、
請求項１から請求項８の何れか１項に記載のノイズ検知装置とを備え、
前記取得部は、前記対象画像の情報を前記記録部から取得する
ことを特徴とする再生装置。
【請求項１０】
処理の対象となる対象画像の情報を取得する取得処理と、
前記対象画像に基づいて、検知対象のノイズに関する特徴量を算出する算出処理と、
前記検知対象のノイズの形状と、明るさに関する情報と、色に関する情報との少なくとも１つと、前記特徴量とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う判定処理と
をコンピュータに実行させるノイズ検知プログラム。
【請求項１】
処理の対象となる対象画像の情報を取得する取得部と、
前記対象画像に基づいて、検知対象のノイズに関する特徴量を算出する算出部と、
前記検知対象のノイズの形状と、明るさに関する情報と、色に関する情報との少なくとも１つと、前記特徴量とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う判定部と
を備えることを特徴とするノイズ検知装置。
【請求項２】
請求項１に記載のノイズ検知装置において、
前記算出部は、前記特徴量として、輝度と明度との少なくとも一方を算出し、
前記判定部は、前記特徴量と、前記明るさに関する情報とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う
ことを特徴とするノイズ検知装置。
【請求項３】
請求項１に記載のノイズ検知装置において、
前記算出部は、前記特徴量として、ＲＧＢ値と、彩度と、色相と、色差とのうち少なくとも１つを算出し、
前記判定部は、前記特徴量と、前記色に関する情報とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う
ことを特徴とするノイズ検知装置。
【請求項４】
請求項３に記載のノイズ検知装置において、
前記算出部は、前記特徴量として、少なくとも前記彩度を算出し、
前記判定部は、前記彩度と、前記色に関する情報とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う
ことを特徴とするノイズ検知装置。
【請求項５】
請求項３に記載のノイズ検知装置において、
前記算出部は、前記特徴量として、少なくとも前記色相を算出し、
前記判定部は、前記色相と、前記色に関する情報とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う
ことを特徴とするノイズ検知装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５の何れか１項に記載のノイズ検知装置において、
前記検出対象のノイズは、ブロック形状を有する
ことを特徴とするノイズ検知装置。
【請求項７】
請求項６に記載のノイズ検知装置において、
前記検出対象のノイズは、一辺が８画素の正方形形状、または、一辺が８画素で他辺が１６画素の長方形形状を有する
ことを特徴とするノイズ検知装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７の何れか１項に記載のノイズ検知装置において、
前記取得部は、前記対象画像として、複数のフレームからなる動画像の情報を取得し、
前記算出部は、前記複数のフレームのそれぞれについて前記特徴量を算出し、
前記判定部は、前記複数のフレームのそれぞれについて前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う
ことを特徴とするノイズ検知装置。
【請求項９】
画像を記録する記録部と、
前記画像を再生する再生部と、
請求項１から請求項８の何れか１項に記載のノイズ検知装置とを備え、
前記取得部は、前記対象画像の情報を前記記録部から取得する
ことを特徴とする再生装置。
【請求項１０】
処理の対象となる対象画像の情報を取得する取得処理と、
前記対象画像に基づいて、検知対象のノイズに関する特徴量を算出する算出処理と、
前記検知対象のノイズの形状と、明るさに関する情報と、色に関する情報との少なくとも１つと、前記特徴量とに基づいて、前記対象画像に前記検知対象のノイズが含まれるか否かの判定を行う判定処理と
をコンピュータに実行させるノイズ検知プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図２】
【図３】
【図４】
【公開番号】特開２０１２−２３５１８７（Ｐ２０１２−２３５１８７Ａ）
【公開日】平成２４年１１月２９日（２０１２．１１．２９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１００４９７（Ｐ２０１１−１００４９７）
【出願日】平成２３年４月２８日（２０１１．４．２８）
【出願人】（５９２２１７０９３）株式会社ニコンシステム (102)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１１月２９日（２０１２．１１．２９）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年４月２８日（２０１１．４．２８）
【出願人】（５９２２１７０９３）株式会社ニコンシステム (102)
【Ｆターム（参考）】
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