备 具有Gx和Gy这2个变量的正切函数，角度方差检测部2也可以利用它来求出tar^O的值。
[0093] 角度方差检测部2使用如上述这样算出的量子化轮廓方向的值A(x，y)，算出关注 像素(x，y)的角度方差值Av(x，y)。具体地说，角度方差检测部2通过与下述(数学式6)相当 的处理来算出角度方差值Av(x，y)。
[0094] [数学式6]
[0096] 通过以上的方式，将由角度方差检测部2算出的角度方差值Av(x，y)输出到图像区 域检测部3的第1乘法器31和反转部32。
[0097] 此外，角度方差检测部2也可以是将角度方差值Αν作为二值信号输出。也就是说， 角度方差检测部2也可以是在将规定的阈值设为Th_Av的情况下，
[0098] (l)Av(x，y) 2 Th_Av时，设Av(x，y) = l，
[0099] (2从丫(叉，7)<111_厶￥时，设厶￥(叉，7)=0，
[0100]将角度方差值Αν输出到第1乘法器31和反转部32。
[0101]在图像区域检测部3的第1乘法器31中，按每个像素将从亮度方差检测部1输出的 亮度方差值Υν和从角度方差检测部2输出的角度方差值Αν相乘，由此，取得纹理检测信号 Det_txt〇
[0102] 具体地说，第1乘法器31通过
[0103] Det_txt(x,y) = Yv(x,y) XAv(x,y)
[01 04]取得关注像素(X, y)的纹理检测信号的值Det_txt (X, y)。
[0105] -般来说，边缘部、纹理部、平坦部、存在细微的噪声的部分中的亮度方差值和角 度方差值显示出以下的倾向。
[0106] (1)边缘部:亮度方差值是大的值，角度方差值是小的值。
[0107] (2)纹理部:亮度方差值是大的值，角度方差值也是大的值。
[0108] (3)平坦部:亮度方差值是小的值，角度方差值也是小的值。
[0109] (4)细微的噪声:亮度方差值是小的值，角度方差值是大的值。
[0110] 图3是在包含边缘部的图像区域Imgl和包含纹理部的图像区域Img2中用箭头重叠 地示意性地表示出轮廓方向Θ的图。
[0111] 从图3可知，在边缘部中，轮廓方向Θ有对齐到一定的方向的倾向，另一方面，在纹 理部中，轮廓方向Θ有偏差的倾向。也就是说，有如下倾向：在边缘部中，角度方差值成为小 的值，在纹理部中，角度方差值成为大的值。
[0112] 因此，如上述所示，在纹理部中，亮度方差值Yv和角度方差值Αν均成为大的值，因 而纹理检测信号的值Det_txt也成为大的值。也就是说，能够根据纹理检测信号的值Det_ txt恰当地检测出图像上的纹理部。例如，在纹理检测信号的值De t_txt (X，y)大于规定的阈 值Thl的情况下，能够判断为关注像素(x，y)包含在纹理部中。此外，在亮度方差值和角度方 差值是二值(二值信号）的情况下，在纹理检测信号的值Det_txt( X，y)为"Γ时，能够判断为 其包含在纹理部中，不需要如上述这样的根据阈值的判断处理。
[0113] 由第1乘法器31取得的纹理检测信号Det_txt输出到图像处理部4。
[0114] 此外，在亮度方差值和角度方差值是二值（二值信号）的情况下，纹理检测信号 Det_txt也是作为二值信号输出到图像处理部4。
[0115] 在反转部32中，根据角度方差值Av，取得角度方差值的反转值Av_r。
[0116] 具体地说，当将角度方差值Αν的可取值范围设为0~Maxi即0 < Αν < Maxi时，反转 部32通过
[0117] Av_r=Maxl-Av
[0118]取得角度方差值的反转值A v_r。
[0119] 此外，在亮度方差值和角度方差值是二值(二值信号）的情况下，通过使角度方差 值Αν反转，能够取得角度方差值的反转值Av_r。
[0120] 然后，将所取得的角度方差值的反转值47_0俞出到第2乘法器33。
[0121] 此外，在亮度方差值和角度方差值是二值(二值信号）的情况下，角度方差值的反 转值Av_r也是作为二值信号输出到第2乘法器33。
[0122] 在第2乘法器33中，按每个像素将从亮度方差检测部1输出的亮度方差值Yv和从反 转部32输出的角度方差值的反转值Av_r相乘，由此，取得边缘检测信号Det_ edge。
[0123] 具体地说，第2乘法器33通过
[0124] Det_edge(x,y) =Yv(x,y) XAv_r(x,y)
[0125] 取得关注像素(x，y)的边缘检测信号的值Det_edge(X，y)。
[0126 ]在图像上的边缘部中，有亮度方差值Yv成为大的值而角度方差值Αν成为小的值的 倾向，因此，亮度方差值Yv成为大的值，角度方差值的反转值Av_r成为大的值。
[0127] 也就是说，能够根据边缘检测信号的值Det_edge恰当地检测出图像上的边缘部。 例如，在边缘检测信号的值Det_edge(X，y)大于规定的阈值Th2的情况下，能够判断为关注 像素(x，y)包含在边缘部中。此外，在亮度方差值和角度方差值是二值(二值信号），边缘检 测信号的值Det_edge(x，y)为"Γ的情况下，能够判断为其包含在边缘部中，不需要如上述 这样的根据阈值的判断处理。
[0128] 由第2乘法器33取得的边缘检测信号Det_edge输出到图像处理部4。
[0129] 此外，在亮度方差值和角度方差值是二值（二值信号）的情况下，边缘检测信号 Det_edge也是作为二值信号输出到图像处理部4。
[0130] 在图像处理部4中，基于纹理检测信号Det_txt和边缘检测信号Det_edge，对图像 信号(视频信号)Din例如执行降噪处理。
[0131] 在降噪处理部411中，对图像信号Din执行降噪处理。然后，降噪处理后的图像信号 作为图像信号D_NR输出到合成部413。
[0132]在合成比决定部412中，基于纹理检测信号Det_txt和边缘检测信号Det_edge，决 定合成比α。
[0133] 具体地说，通过以下的方式决定合成比α。此外，假定0 Sag 1。
[0134] (1)在纹理检测信号Det_txt的值大于规定的阈值的情况下(纹理检测信号为二值 信号时，在纹理检测信号Det_txt为"Γ的情况下），将a设定为接近0的at(也可以是at = 0)。
[0135] (2)在边缘检测信号Det_edge的值大于规定的阈值的情况下（边缘检测信号为二 值信号时，在边缘检测信号Det_edg e为"Γ的情况下），将a设定为接近"Γ的值ae(也可以是 ae = 1) 〇
[0136] (3)在上述(1)、（2)这两个条件均满足的情况下，
[0137] 将 a 设定为 a = (at+ae)/2。
[0138] (4)在上述(1)~(3)以外的情况下，将α设定为"0"。
[0139] 通过以上的方式决定的合成比α输出到合成部413。
[0140] 在合成部413中，根据合成比α，例如通过与
[0141] Dout = aXD_NR+(l-a) XDin
[0142] 〇<a< 1
[0143] 相当的处理（内分处理)将图像信号Din与降噪处理后的图像信号D_NR进行合成， 由此，取得图像?目号Dout。
[0144] (1)在a = at的情况下（在判断为是纹理部的情况下），at是接近"0"的值，因此，图 像信号Dout基本上是接近图像信号Din的信号。也就是说，在纹理部中，基本上不执行降噪 处理。因此，在由图像信号Dout形成的图像的纹理部中，细节感被保持。
[0145] (2)在a = ae的情况下（在判断为是边缘部的情况下），ae是接近"Γ的值，因此，图 像信号Dout基本上是接近图像信号0_~1?的信号。也就是说，在边缘部中，以很强的强度执行 降噪处理。因此，在由图像信号Dout形成的图像的边缘部中，锯齿、蚊式噪声等被恰当地减 少。
[0146] (3)在纹理检测信号Det_txt的值大于规定的阈值且边缘检测信号Det_edge的值 大于规定的阈值的情况下(在上述(1)、（2)这两个条件均满足的情况下），a = (at+ae)/2,因 此，根据上述(1)、（2)的中间的合成比α执行合成处理。通常，很少有符合该(3)的情况，但根 据阈值的设定的方法的不同，有时有符合该(3)的情况。即使在该情况下，在合成部413中， 也会根据上述（1)、（2)的中间的合成比α执行合成处理。其结果是，即使在符合该(3)的情况 下，也能够取得被恰当地实施了降噪处理的图像信号Dout。
[0147] (4)在上述（1)~（3)以外的情况下，α是"0"，因此，在合成部413中，取得与图像信 号Din相同的图像信号Dout。
[0148] 如上所述，在图像处理装置1000中，考虑亮度方差值Yv和角度方差值Αν这两者，将 边缘部和纹理部分离，因此，即使在例如输入的图像信号(视频信号）的亮度值等的对比度 很大地变化的情况下，也能够恰当地将边缘部和纹理部分离。在输入的图像信号（视频信 号）的亮度值等的对比度很大地变化的情况下，若仅使用亮度方差值Yv将边缘部和纹理部 分离，则有时会误判。在图像处理装置1000中，不仅考虑亮度方差值Yv，还考虑角度方差值 Αν，来判断图像区域的性质，也就是说，判断图像区域是边缘部还是纹理部。角度方差值不 易受到图像信号的对比度值的变化的影响，因此，在图像处理装置1000中，不仅考虑亮度方 差值Υν，还考虑角度方差值Αν，将边缘部和纹理部分离。由此，在图像处理装置1000中，即使 在输入的图像信号(视频信号）的亮度值等的对比度很大地变化的情况下，也能够恰当地将 边缘部和纹理部分离。并且，在图像处理装置1000中，能够对恰当地分离出的边缘部和纹理 部分别执行合适的图像处理。
[0149] 《实施例》
[0150]图4和图5示出图像处理装置1000进行处理的结果的一例。
[0151] 图4是将输入了图3的图像区域Imgl时的输入图像信号Din、亮度方差值Υν、角度方 差值Αν、纹理检测信号Det_txt以及边缘检测信号Det_edg e作为图像来显示的图。
[0152] 图5是将输入了图3的图像区域Img2时的输入图像信号Din、亮度方差值Yv、角度方 差值Αν、纹理检测信号Det_txt以及边缘检测信号Det_edg e作为图像来显示的图。
[0153] 此外，在示出亮度方差值Yv、角度方差值Av、纹理检测信号Det_txt以及边缘检测 信号Det_edge的图像中，白的部分是值大的部分。另外，在上述图像中，为了明确值大的部 分(或者检测部分），作为二值图像进行显示。
[0154] 从图4可知，在边缘部中，亮度方差值Yv的值大，而角度方差值Αν的值小。因此可 知，在示出通过将亮度方差值Υν与使角度方差值反转得到的值相乘而取得的边缘检测信号 Det_edge的图像中，边缘部被恰当地提取出。
[0155] 另外，从图5可知，在纹理部中，亮度方差值Yv的值大且角度方差值Αν的值也大。因 此可知，在示出通过将亮度方差值Yv与角度方差值相乘而取得的纹理检测信号Det_txt的 图像中，纹理部分被恰当地提取出。
[0156] 如上所述，在图像处理装置1000中，通过考虑亮度方差值Yv和角度方差值Αν这两 者，能够将边缘部和纹理部恰当地分离。
[0157] 《第1变形例》
[0158] 接着，说明第1实施方式的第1变形例。
[0159] 此外，以下，对本变形例特有的部分进行说明，对与第1实施方式同样的部分标注 相同的附图标记而省略详细的说明。
[0160]图6示出本变形例的图像处理部4Α的概略构成图。
[0161 ]图7示出本变形例的强化部42的概略构成图。
[0162] 本变形例的图像处理装置具有在第1实施方式的图像处理装置1000中将图像处理 部4置换为图像处理部4Α的构成。除此以外，本变形例的图像处理装置与第1实施方式的图 像处理装置1000是同样的。
[0163] 如图6所示，图像处理部4Α具备噪声处理部41和强化部42。
[0164] 噪声处理部41与第1实施方式的噪声处理部41是同样的。
[0165] 如图7所示，强化部42具备强化处理部421、强化用合成比决定部422以及强化用合 成部423。
[0166] 从噪声处理部41的合成部413输出的图像信号作为图像信号Dout_NR输入到强化 处理部421。然后，强化处理部对图像信号Dout_NR执行强化处理(例如，高频成分增强处理、 细节增强处理），将处理后的图像信号作为图像信号D_En输出到强化用合成部423。
[0167] 强化用合成比决定部422将从图像区域检测部3输出的纹理检测信号Det_txt和边 缘检测信号Det_edge作为输入，基于纹理检测信号Det_txt和边缘检测信号Det_edge，决定 强化用合成比β。
[0168] 具体地说，通过以下的方式决定合成比β。此外，假定1。
[0169] (1)在纹理检测信号Det_txt的值大于规定的阈值的情况下(纹理检测信号为二值 信号时，在纹理检测信号Det_txt为T的情况下），将β设定为接近T的值仇。
[0170] (2)在边缘检测信号Det_edge的值大于规定的阈值的情况下（边缘检测信号为二 值信号时，在边缘检测信号Det_edg e为"Γ的情况下），将β设定为接近"Γ的值加。
[0171] (3)在上述(1)、（2)这两个条件均满足的情况下，
[0172] 将 β 设定为 β=(?Η+βθ)/2。
[0173] (4)在上述(1)~(3)以外的情况下，将β设定为"0"。
[0174] 通过以上的方式决定的强化用合成比β输出到强化用合成部423。
[0175] 从噪声处理部41的合成部413输出的图像信号Dout_NR、从强化处理部421输出的 图像信号D_En以及从强化用合成比决定部422输出的合成比β输入到强化用合成部423。强 化用合成部423基于强化用合成比β，将图像信号D