JP2000331153A - Image processing method and device - Google Patents
Image processing method and deviceInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、少なくとも４種以
上の異なる波長領域で同一の被写体を撮影して得られる
マルチバンド画像の粒状などのノイズ（雑音）を抑制除
去する画像処理方法および画像処理装置の技術分野に属
する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing method and an image processing method for suppressing and removing noise (noise) such as graininess of a multiband image obtained by photographing the same subject in at least four different wavelength regions. Belongs to the technical field of equipment.
【０００２】[0002]
【従来の技術】今日、デジタル画像処理の進歩によっ
て、デジタル画像に求められる高品質、高画質の要求は
高い。フィルムによって撮影される撮影画像において
も、被写体がシャープに写り、しかもノイズのない色再
現の良好な画像が要求される。2. Description of the Related Art Today, with the advance of digital image processing, there is a high demand for high quality and high image quality required for digital images. Even in a photographed image taken with a film, an image in which a subject is sharply captured and which has good color reproduction without noise is required.
【０００３】ところで、デジタル画像がカラー画像の場
合、このカラー画像は、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青
（Ｂ）の３原色を用いた３画像によって形成されるのが
一般的である。しかし、絵画等の美術工芸品の分野で
は、色の忠実な再現を行なうために、少なくとも４種以
上の異なる波長領域で同一の被写体を撮影した複数の単
色画像から得られる画像、すなわちマルチバンド画像を
用いて整理保存等を行なっている。また、より色再現の
良好な画像を得ることができるように、フィルムの分光
感度やデジタルカメラの撮像素子の分光感度等の設計を
行なう際、被写体の分光反射率を定量的に求めるために
マルチバンド画像が利用されている。When a digital image is a color image, the color image is generally formed by three images using three primary colors of red (R), green (G) and blue (B). . However, in the field of arts and crafts such as paintings, in order to faithfully reproduce colors, images obtained from a plurality of single-color images obtained by photographing the same subject in at least four or more different wavelength regions, that is, multi-band images Is used to organize and save. When designing the spectral sensitivity of a film or the spectral sensitivity of an image sensor of a digital camera to obtain an image with better color reproduction, a multi Band images are used.
【０００４】このようなマルチバンド画像を得るため
に、画像撮影手段として、例えば銀塩写真感光材料やＣ
ＣＤ（charge coupled device)等の固体撮像素子やフォ
トマルチプライヤ等の撮像管等が用いられるが、これら
の手段によって撮影された画像には、いずれにおいても
ノイズ（雑音）が含まれており、画質を低下させる原因
となっている。In order to obtain such a multi-band image, for example, a silver halide photographic material or C
A solid-state image pickup device such as a CD (charge coupled device) or an image pickup tube such as a photomultiplier is used, but an image photographed by these means contains noise in any case. Is causing a decrease.
【０００５】この撮影画像に含まれるノイズは、例えば
銀塩写真感光材料を用いた場合、感光材料自体が有する
粒状であり、また固体撮像素子や撮像管を用いた場合、
ショットノイズや電気回路に起因する電気的ノイズによ
って発生するものである。ところで、撮影被写体の分光
反射率を計算して推定するために、撮影された単色画像
の画像データを他の波長域で撮影された単色画像の画像
データとともに演算しなければならなず、また波長域の
異なる単色画像の画像データを用いてカラー画像等を得
る場合にも、上記画像データを演算しなければならず、
そのため画像データに含まれるノイズ成分も一緒になっ
て演算されてしまう。その結果、ノイズ成分が強調さ
れ、被写体の分光反射率に大きなノイズ成分が入ってし
まう問題がある。また、マルチバンド画像やマルチバン
ド画像を構成する単色画像の画像データを用いて得られ
るカラー画像等にノイズ成分が含まれ画質が劣化すると
いった問題が発生する。[0005] The noise contained in the photographed image is, for example, when silver halide photographic light-sensitive material is used, the noise is the granularity of the light-sensitive material itself.
This is caused by shot noise or electric noise caused by an electric circuit. By the way, in order to calculate and estimate the spectral reflectance of the photographing subject, the image data of the photographed monochromatic image must be calculated together with the image data of the monochromatic image photographed in another wavelength range. Even when a color image or the like is obtained using image data of a single-color image having a different region, the image data must be calculated,
Therefore, noise components included in the image data are also calculated together. As a result, there is a problem that the noise component is emphasized and a large noise component is included in the spectral reflectance of the subject. In addition, there is a problem in that a noise component is included in a multiband image or a color image obtained by using image data of a single color image forming the multiband image, and the image quality is deteriorated.
【０００６】また、カラー画像等の画質を向上させるた
めに、一般的に、ラプラシアンフィルタやアンシャープ
マスクによるシャープネス強調を行なうが、マルチバン
ド画像やマルチバンド画像を構成する単色画像を用いて
得られるカラー画像についても、画質を向上させるため
に、ラプラシアンフィルタやアンシャープマスクによる
シャープネス強調を行なうことができる。しかし、画像
のシャープネスを向上させると、逆に画像に含まれてい
るノイズ成分が強調され画質を劣化するといった問題が
発生する。Further, in order to improve the image quality of a color image or the like, sharpness enhancement is generally performed by using a Laplacian filter or an unsharp mask, but it is obtained using a multi-band image or a single-color image constituting the multi-band image. For a color image, sharpness enhancement using a Laplacian filter or an unsharp mask can be performed to improve the image quality. However, when the sharpness of an image is improved, a problem occurs in that noise components included in the image are emphasized and image quality is deteriorated.
【０００７】このようなノイズの問題に対して、ノイズ
成分の抑制や除去のための画像処理方法として、白黒等
の単色画像のノイズ成分を処理する処理方法やカラー画
像のノイズ成分除去方法等多数の方法が提案されている
一方、撮影画像のノイズ成分を除去しつつ、シャープネ
スを強調する画像処理法も幾つか提案されている。しか
し、これらはいずれもノイズ成分をクリッピングする方
法や、画像データの平均化を行なう方法やぼかす方法を
用いているため、ぼけたノイズパターンが視覚的に不快
に感じられたり、除去してはならない微小な被写体構造
がノイズ成分とともに除去される等の問題があった。To deal with such a problem of noise, there are many image processing methods for suppressing or removing noise components, such as a processing method for processing a noise component of a monochrome image such as a monochrome image and a noise component removing method for a color image. While several methods have been proposed, some image processing methods have been proposed to enhance the sharpness while removing noise components of the captured image. However, since these methods all use a method of clipping noise components, a method of averaging image data, or a method of blurring, the blurred noise pattern should not be visually uncomfortable or removed. There is a problem that a minute subject structure is removed together with a noise component.
【０００８】たとえば、特表昭５７−５００３１１号公
報、同５７−５００３５４号公報および「アンシャープ
で粒状の目立つ写真画像のディジタル強調方法」、電子
画像処理国際会議録、１９８２年７月、第１７９〜１８
３頁（P.G.Powell and B.E.Bayer, ''A Method for the
Digital Enhancement of Unsharp,Grainy Photographi
c Images'' ,Proceedings of the International Confe
rence on ElectronicImage Processing,Jul.26-28,198
2,pp.179-183) に開示されたポーウェルおよびバイヤー
らの処理法では、粒状抑制方法として平滑化処理法（ロ
ーパスフィルタ）を用い、シャープネス強調方法として
アンシャープマスク（ハイパスフィルタ）による処理法
を用いている。例えば、銀塩写真感光材料の場合を例に
とって説明すると、平滑化処理はｎ×ｎ画素の信号値に
Gaussian型等の重み付けを乗じて信号を平滑化すること
によって、粒状を抑制する処理である。シャープネス強
調処理は、先ずｍ×ｍ画素の画像信号を用いて、中心画
素から周囲画素の方向の微分値を求め、その値が設定し
た閾値より小さい場合は粒状や雑音と見做してコアリン
グ処理で除去し、残った閾値より大きい微分値の和をと
り、１．０以上の定数を乗じて上記の平滑化信号に加算
することによりシャープネス強調を行う。For example, JP-T-57-500131 and JP-A-57-500354 and "Digital Enhancement of Unsharp and Granular Photographic Images", International Conference on Electronic Image Processing, July 1982, No. 179. ~ 18
Page 3 (PG Powell and BEBayer, '' A Method for the
Digital Enhancement of Unsharp, Grainy Photographi
c Images '', Proceedings of the International Confe
rence on ElectronicImage Processing, Jul. 26-28,198
2, pp. 179-183), a processing method using a smoothing processing method (low-pass filter) as a graininess suppression method and an unsharp mask (high-pass filter) as a sharpness enhancement method. Is used. For example, taking the case of a silver halide photographic material as an example, the smoothing process is performed on the signal value of n × n pixels.
This is a process of suppressing graininess by smoothing the signal by multiplying it by a Gaussian weight or the like. In the sharpness enhancement processing, first, a differential value in the direction from the center pixel to the surrounding pixels is obtained using an image signal of m × m pixels, and if the value is smaller than a set threshold, it is regarded as granular or noise and coring is performed. The difference is removed by processing, and the sum of the differential values larger than the remaining threshold value is calculated, multiplied by a constant of 1.0 or more, and added to the smoothed signal to sharpen the sharpness.
【０００９】この処理法では、粒状パターンをぼかして
いるので、粒状パターンの濃淡コントラストは低下する
が、粒状を構成する粒子の集落（モトル）からなる大き
いむらパターンが視覚的には目立つようになったりする
ため、不快な粒状として見えるという欠点がある。また
設定した閾値で粒状と画像の識別を行っている（コアリ
ング処理）ので、コントラストの低い画像信号が粒状と
誤認され、粒状と共に抑制あるいは除去されてしまった
り、除去した信号と強調した画像信号との境界で不連続
性が生じ、画像に不自然なアーティファクトが見られる
という欠点がある。特に、芝生や絨毯等の微細な画像、
および布地等のテクスチャが描写されている画像におい
てこの欠点が現れ、視覚的には極めて不自然で望ましく
ないアーティファクトとなる。この問題は、上記銀塩写
真感光材料の粒状性の場合のみならず、固体撮像素子や
撮像管を用いた場合のショットノイズや電気的ノイズに
起因する画像データに混入するノイズ成分においても同
様に発生する。In this processing method, since the granular pattern is blurred, the density contrast of the granular pattern is reduced, but a large uneven pattern composed of a set of particles (mottle) of the granular pattern becomes visually noticeable. Or it has the disadvantage of appearing as unpleasant granules. In addition, since the image is discriminated from the grain by the set threshold value (coring processing), the image signal with low contrast is erroneously recognized as the grain and is suppressed or removed together with the grain, or the image signal emphasized as the removed signal is emphasized. There is a disadvantage that discontinuity occurs at the boundary between the image and the image and unnatural artifacts are seen in the image. In particular, fine images of grass and carpets,
This drawback appears in textures and in images depicting textures such as fabrics, which are visually very unnatural and undesirable artifacts. This problem occurs not only in the case of the granularity of the silver halide photographic light-sensitive material, but also in the case of noise components mixed in image data caused by shot noise or electric noise when a solid-state imaging device or an imaging tube is used. appear.
【００１０】[0010]
【発明が解決しようとする課題】そこで、本発明は、上
記問題点を克服して、画像に含まれる画像撮影手段、例
えば銀塩写真感光材料固有の粒状やＣＣＤ等の固体撮像
素子やフォトマルチプライヤ等の撮像管等に起因する電
気的ノイズに起因したマルチバンド画像のノイズ成分
を、画質の低下を引き起こすことなく抑制や除去がで
き、しかも、ノイズ成分除去後に、視覚的に不快に感じ
られるパターンが画像に発生することがなく、本来除去
してはならない微細構造をノイズ成分とともに除去して
しまうこともなく、また画像に不自然なアーチファクト
が生じることもなく、写真のような審美的な画像を得る
画像処理方法および画像処理装置を提供することを目的
とする。Accordingly, the present invention overcomes the above-mentioned problems and solves the above-mentioned problems by providing an image photographing means included in an image, for example, a solid-state image pickup device such as a grain specific to a silver halide photographic material, a CCD, or a photomultiplier. Noise components of a multiband image caused by electrical noise caused by an image pickup tube or the like such as pliers can be suppressed or removed without causing a decrease in image quality. Patterns do not appear in images, fine structures that should not be removed are not removed along with noise components, unnatural artifacts do not occur in images, and aesthetics such as photographs It is an object to provide an image processing method and an image processing apparatus for obtaining an image.
【００１１】[0011]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、少なくとも４種以上の異なる波長領域で
同一の被写体を撮影した複数の原画像から構成されるマ
ルチバンド画像の原画像データに対し、この原画像デー
タから平滑化処理を行なって平滑化画像データを作成
し、作成された平滑化画像データを前記原画像データか
ら減算してエッジ成分とノイズ成分の混在するエッジ・
ノイズ混在画像データを前記複数の原画像各々について
求め、この複数のエッジ・ノイズ混在画像データ間の相
関を表す相関値を、前記原画像の各画素の位置毎に計算
し、前記相関値が低いほど値の大きくなるノイズ除去重
み係数を求め、前記エッジ・ノイズ混在画像データに前
記ノイズ除去重み係数を乗算してノイズ除去成分を作成
し、前記原画像データから前記ノイズ除去成分を変倍し
て減算することによってノイズ除去画像データを得るこ
とを特徴とする画像処理方法を提供するものである。In order to achieve the above object, the present invention provides an original image of a multiband image composed of a plurality of original images obtained by photographing the same subject in at least four different wavelength regions. The data is subjected to a smoothing process from the original image data to create smoothed image data, and the created smoothed image data is subtracted from the original image data to obtain an edge image in which an edge component and a noise component are mixed.
Noise-containing image data is obtained for each of the plurality of original images, and a correlation value representing a correlation between the plurality of edge / noise-containing image data is calculated for each pixel position of the original image, and the correlation value is low. The noise removal weight coefficient having a larger value is obtained, the edge / noise mixed image data is multiplied by the noise removal weight coefficient to create a noise removal component, and the noise removal component is scaled from the original image data. It is an object of the present invention to provide an image processing method characterized by obtaining noise-removed image data by subtraction.
【００１２】その際、少なくとも６種以上の異なる波長
領域で同一の被写体を撮影した複数の原画像から構成さ
れるマルチバンド画像の原画像データに対して画像処理
を行なうのが好ましく、また前記相関値は、前記複数の
原画像の前記エッジ・ノイズ混在画像データの平均値の
絶対値をとって得られるのが好ましく、さらに、前記ノ
イズ除去重み係数は、前記相関値を正規化した後、１か
ら引いて得られる値であるのが好ましい。また、前記原
画像データは、ノイズ成分のみが前記ノイズ除去重み係
数に応じて選択的に除去されるのが好ましい。At this time, it is preferable to perform image processing on original image data of a multi-band image composed of a plurality of original images obtained by photographing the same subject in at least six or more different wavelength regions. Preferably, the value is obtained by taking an absolute value of an average value of the edge / noise-mixed image data of the plurality of original images, and the noise removal weight coefficient is obtained by normalizing the correlation value. It is preferably a value obtained by subtracting Preferably, in the original image data, only a noise component is selectively removed according to the noise removal weight coefficient.
【００１３】また、本発明は、少なくとも４種以上の異
なる波長領域で同一の被写体を撮影した複数の原画像か
ら構成されるマルチバンド画像の原画像データに対し画
像処理を行なう画像処理装置であって、前記原画像デー
タから平滑化処理を行なって平滑化画像データを作成す
る平滑化処理演算部と、この平滑化処理演算部から得ら
れる平滑化画像データを前記原画像データから減算して
エッジ成分とノイズ成分の混在するエッジ・ノイズ混在
画像データを前記複数の原画像各々について抽出するエ
ッジ・ノイズ混在画像データ抽出部と、前記エッジ・ノ
イズ混在画像データ抽出部から抽出された前記エッジ・
ノイズ混在画像データ間の相関を表す相関値を、前記原
画像の各画素の位置毎に計算して得る画像相関値演算部
と、前記画像相関値演算部によって得られた相関値か
ら、相関値が低いほど値の大きくなるノイズ除去重み係
数を求めるノイズ除去係数演算部と、前記エッジ・ノイ
ズ混在画像データ抽出部から抽出された前記エッジ・ノ
イズ混在画像データに前記ノイズ除去係数演算部で得ら
れたノイズ除去重み係数を乗算してノイズ除去成分を作
成するノイズ除去成分演算部と、前記原画像データから
前記ノイズ除去成分演算部で得られたノイズ除去成分を
変倍して減算することによってノイズ除去画像データを
得るノイズ除去処理演算部とを備えることを特徴とする
画像処理装置を提供するものである。Further, the present invention is an image processing apparatus for performing image processing on original image data of a multi-band image composed of a plurality of original images obtained by photographing the same subject in at least four different wavelength regions. A smoothing operation unit for performing smoothing processing from the original image data to create smoothed image data; and subtracting the smoothed image data obtained from the smoothing operation unit from the original image data to obtain an edge. An edge / noise-mixed image data extraction unit that extracts edge / noise-mixed image data in which components and noise components are mixed for each of the plurality of original images; and the edge / noise-mixed image data extraction unit extracted from the edge / noise-mixed image data extraction unit.
A correlation value representing a correlation between the noise-containing image data, an image correlation value calculation unit obtained by calculating for each pixel position of the original image, and a correlation value obtained from the image correlation value calculation unit. A noise removal coefficient calculation unit for obtaining a noise removal weight coefficient having a larger value as the value is lower, and a noise removal coefficient calculation unit for the edge / noise mixed image data extracted from the edge / noise mixed image data extraction unit. A noise elimination component arithmetic unit for generating a noise elimination component by multiplying the noise elimination weight coefficient by the noise elimination weight coefficient, and reducing and subtracting the noise elimination component obtained from the original image data by the noise elimination component arithmetic unit. It is an object of the present invention to provide an image processing apparatus including a noise removal processing operation unit for obtaining removed image data.
【００１４】その際、前記ノイズ除去処理演算部は、前
記原画像データからノイズ成分のみを前記相関値に応じ
て選択的に除去するのが好ましい。In this case, it is preferable that the noise removal processing operation section selectively removes only a noise component from the original image data according to the correlation value.
【００１５】[0015]
【発明の実施の形態】以下、本発明の画像処理方法を実
施する本発明の画像処理装置について、添付の図面に示
される好適実施例を基に詳細に説明する。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, an image processing apparatus according to the present invention for carrying out the image processing method according to the present invention will be described in detail based on a preferred embodiment shown in the accompanying drawings.
【００１６】図１に、本発明の画像処理方法を実施す
る、本発明の画像処理装置の一実施例でもあるマルチバ
ンド画像ノイズ識別・除去画像処理演算部を組み込んだ
被写体分光反射率分布取得装置１０を示す。被写体分光
反射率分布取得装置１０は、被写体を撮影して画像処理
を行い分光反射率分布を取得して、この分光反射率分布
から得られる画像データを、例えばカラーディスプレイ
等の画像表示装置や画像データ記憶装置やコンピュータ
等に出力する装置であり、被写体を撮影するマルチバン
ド写真画像撮影入力装置１２と、本発明の画像処理方法
を実施する、すなわち得られた複数の原画像の原画像デ
ータのノイズを識別して抑制しまた除去する、本発明の
画像処理装置の一実施例でもあるマルチバンド画像ノイ
ズ識別・除去画像処理演算部１４と、被写体の分光反射
率分布を算出して推定する、被写体分光反射率分布推定
演算部１６と、被写体の分光反射率分布画像データとし
て出力する被写体分光反射率分布画像データ出力装置１
８とを有して構成される。FIG. 1 shows an object spectral reflectance distribution acquiring apparatus incorporating a multi-band image noise discriminating / removing image processing operation unit, which is an embodiment of the image processing apparatus of the present invention, which implements the image processing method of the present invention. 10 is shown. The subject spectral reflectance distribution acquisition device 10 captures a subject, performs image processing to acquire a spectral reflectance distribution, and converts image data obtained from the spectral reflectance distribution into an image display device such as a color display or an image display device. It is a device for outputting to a data storage device, a computer, or the like, and a multi-band photographic image capturing input device 12 for capturing an image of a subject, and implementing the image processing method of the present invention, that is, for obtaining the original image data of a plurality of obtained original images. A multi-band image noise discrimination / removal image processing operation unit 14 which is also one embodiment of the image processing apparatus of the present invention for identifying and suppressing and removing noise, and calculating and estimating the spectral reflectance distribution of the subject; Subject spectral reflectance distribution estimation calculation unit 16 and subject spectral reflectance distribution image data output device 1 that outputs spectral reflectance distribution image data of the subject
8 is provided.
【００１７】マルチバンド写真画像撮影入力装置１２
は、マルチバンド画像を得るための被写体を撮影する画
像撮影手段であり、例えば、撮影用レンズおよび結像し
た光の像を光電的に読みとるＣＣＤセンサを有し、上記
撮影用レンズの前に複数個、少なくとも４個のカラーフ
ィルタからなるバンドパスフィルタを配し、撮影時にこ
のバンドパスフィルタを順次取り替えながら同一被写体
を撮影するマルチバンド画像撮影用デジタルカメラが挙
げられる。また、撮影用レンズ、および分光感度特性が
異なり、少なくとも４種の波長域で結像した画像を光電
的に読みとることのできる少なくとも４種のＣＣＤセン
サを有した、上記バンドパスフィルタのないマルチバン
ド画像撮影用デジタルカメラであってもよい。この場
合、ＣＣＤセンサにバンドパスフィルタが組み込まれて
いるものであってもよい。バンドパスフィルタは液晶チ
ューナブルフィルタであってもよい。さらには、マルチ
バンド写真画像撮影入力装置１２は、被写体を少なくと
も４個のカラーフィルタからなるバンドパスフィルタを
順次介して銀塩写真感光材料に白黒画像として複数の原
画像を形成させる通常の銀塩写真撮影用カメラと、この
カメラで撮影された上記複数の原画像を画像データとし
て得るスキャナとから構成される装置であってもよい。Multi-band photographic image capturing input device 12
Is an image photographing means for photographing a subject for obtaining a multi-band image, and has, for example, a photographing lens and a CCD sensor for photoelectrically reading an image of the formed light, and a plurality of CCD sensors in front of the photographing lens. There is a digital camera for photographing a multi-band image in which a band-pass filter including at least four color filters is arranged, and the same subject is photographed while sequentially replacing the band-pass filter during photographing. A multi-band without the band-pass filter, comprising a photographing lens and at least four kinds of CCD sensors having different spectral sensitivity characteristics and capable of photoelectrically reading an image formed in at least four kinds of wavelength ranges; It may be a digital camera for photographing images. In this case, the CCD sensor may have a band-pass filter incorporated therein. The bandpass filter may be a liquid crystal tunable filter. Further, the multi-band photographic image capturing and inputting device 12 is provided with a general silver halide film for forming a plurality of original images as black and white images on a silver halide photographic material sequentially through a band-pass filter including at least four color filters. The apparatus may be configured by a camera for photographing and a scanner for obtaining the plurality of original images photographed by the camera as image data.
【００１８】マルチバンド画像ノイズ識別・除去画像処
理演算部１４は、本発明の画像処理方法を実施し、本発
明の画像処理装置の一実施例を示すもので、原画像デー
タに画像処理を施して、原画像データＩ0iからノイズ除
去画像データＩ1iを得て、マルチバンド画像のノイズ成
分を、画質の低下を引き起こすことなく抑制や除去がで
きる部分であり、その構成については後述する。The multi-band image noise discrimination / removal image processing operation unit 14 implements the image processing method of the present invention, and shows one embodiment of the image processing apparatus of the present invention, and performs image processing on original image data. The noise-removed image data I 1i is obtained from the original image data I 0i, and the noise component of the multi-band image can be suppressed or removed without causing deterioration of the image quality. The configuration thereof will be described later.
【００１９】被写体分光反射率分布推定演算部１６は、
ノイズ除去画像データＩ1iから被写体分光反射率分布ｒ
（ｘ，ｙ，λ）を推定する部分であり、例えば、銀塩写
真の場合、ノイズ除去画像データＩ1iから、銀塩写真感
光材料の露光濃度に対する濃度の特性曲線を用いて色素
量に変換し、その際、色素量を銀塩写真感光材の分光感
度特性を原因とする重層効果を除去するため、所定の処
理を施して色素量を適宜変換し、その後色素の分光濃度
と組み合わせて被写体分光反射率分布ｒ（ｘ，ｙ，λ）
を推定するように構成される。The subject spectral reflectance distribution estimation calculating section 16
The subject spectral reflectance distribution r from the noise-removed image data I 1i
A part for estimating (x, y, λ). For example, in the case of a silver halide photograph, it is converted from the noise-removed image data I 1i to a dye amount using a characteristic curve of the density with respect to the exposure density of the silver halide photographic material. At that time, in order to eliminate the layering effect caused by the spectral sensitivity characteristic of the silver halide photographic material, the amount of the dye is appropriately converted by performing a predetermined process, and then combined with the spectral density of the dye. Spectral reflectance distribution r (x, y, λ)
It is configured to estimate
【００２０】被写体分光反射率分布画像データ出力装置
１８は、上記被写体分光反射率分布推定演算部１６で得
られた被写体分光反射率分布ｒ（ｘ，ｙ，λ）を、本装
置に接続されたコンピュータ等に画像データとして出力
する装置である。コンピュータに入力された被写体分光
反射率分布画像データは、ＣＲＴモニタ等の画像表示装
置で各々のバンド画像を黒白画像として表示したり、色
再現・調子再現変換等の画像処理を施してＲＧＢのカラ
ー画像データに変換したり、カラー画像として表示した
り、カラープリンタでプリントとして出力する等の様々
な利用に供することができる。The subject spectral reflectance distribution image data output device 18 is connected to the subject spectral reflectance distribution r (x, y, λ) obtained by the subject spectral reflectance distribution estimating section 16 and connected to the present apparatus. A device that outputs image data to a computer or the like. Subject spectral reflectance distribution image data input to a computer is displayed on a CRT monitor or other image display device as a black and white image of each band image, or subjected to image processing such as color reproduction and tone reproduction conversion to produce RGB color images. It can be used for various purposes such as conversion into image data, display as a color image, and output as a print by a color printer.
【００２１】さて、マルチバンド画像ノイズ識別・除去
画像処理演算部１４は、ｎ種（ｎは少なくとも４以上）
の異なる波長領域で同一の被写体を撮影した複数の原画
像から構成されるマルチバンド画像の原画像の原画像デ
ータＩ0i（ｉ＝１．．．ｎ）に対し，本発明の画像処理
方法を行なう部分であり、図２に示すように、平滑化処
理演算部１４ａと、エッジ・ノイズ混在成分抽出部１４
ｂと、画像相関値演算部１４ｃと、ノイズ除去係数演算
部１４ｄと、ノイズ除去成分演算部１４ｅと、ノイズ除
去処理演算部１４ｆとを有して構成される。Now, the multi-band image noise discrimination / removal image processing operation unit 14 has n types (n is at least 4 or more).
The image processing method of the present invention is applied to original image data I 0i (i = 1... N) of an original image of a multi-band image composed of a plurality of original images obtained by photographing the same subject in different wavelength regions. As shown in FIG. 2, a smoothing processing operation unit 14a and an edge / noise mixed component extraction unit 14
b, an image correlation value calculation unit 14c, a noise removal coefficient calculation unit 14d, a noise removal component calculation unit 14e, and a noise removal processing calculation unit 14f.
【００２２】平滑化処理演算部１４ａは、原画像データ
Ｉ0iから平滑化処理を行なって平滑化画像データ＜Ｉ0i
＞を作成する演算部である。平滑化処理は、実空間領域
の処理と空間周波数領域の処理を挙げることができる。
実空間領域処理では、例えば隣接する画素全体の和を求
め平均値を計算してその値に置き換える方法、各画素に
重み係数、たとえば正規分布型の関数を掛けて平均値を
求める方法、メディアンフィルタのような非線型な処理
を行う方法等の種々の方法がある。一方、空間周波数領
域の処理では、ローパスフィルタを掛ける方法がある。
平滑化処理は、これらいずれの方法でもよく、制限され
ない。得られた平滑化画像データ＜Ｉ0i＞は、エッジ・
ノイズ混在成分抽出部１４ｂに送られる。The smoothing processing operation section 14a performs a smoothing process on the original image data I 0i to obtain smoothed image data <I 0i.
>. The smoothing process includes a process in a real space domain and a process in a spatial frequency domain.
In the real space area processing, for example, a method of calculating the average value by calculating the sum of all adjacent pixels and replacing the average value, a method of multiplying each pixel by a weighting coefficient, for example, a function of a normal distribution type to obtain an average value, a median filter There are various methods such as a method of performing non-linear processing as described above. On the other hand, in the processing in the spatial frequency domain, there is a method of applying a low-pass filter.
The smoothing process may be any of these methods and is not limited. The obtained smoothed image data <I 0i >
The signal is sent to the noise mixed component extraction unit 14b.
【００２３】エッジ・ノイズ混在成分抽出部１４ｂは、
平滑化処理演算部１４ａから送られてきた平滑化画像デ
ータ＜Ｉ0i＞を下記式（１）に従ってエッジ・ノイズ混
在画像データΔＩENi （ｉ＝１．．．ｎ）を抽出する部
分であり、抽出したエッジ・ノイズ混在画像データΔＩ
ENi を画像相関値演算部１４ｃとノイズ除去成分演算部
１４ｅに送る。なお、エッジ・ノイズ混在画像データΔ
ＩENi は、画像の各画素位置ごとに定まる値であり、注
目する画素位置を（ｘ，ｙ）とすると、ｘ，ｙの位置毎
に定まる。 ΔＩENi ＝ Ｉ0i − ＜Ｉ0i＞ （１）The edge / noise mixed component extraction unit 14b
This is a part for extracting the mixed image data ΔI ENi (i = 1... N) from the smoothed image data <I 0i > sent from the smoothing processing operation unit 14a according to the following equation (1). Extracted edge / noise mixed image data ΔI
ENi is sent to the image correlation value calculator 14c and the noise elimination component calculator 14e. Note that the image data Δ
I ENi is a value determined for each pixel position of the image. If the pixel position of interest is (x, y), I ENi is determined for each x, y position. ΔI ENi = I 0i − <I 0i > (1)
【００２４】画像相関値演算部１４ｃは、エッジ・ノイ
ズ混在成分抽出部１４ｂから原画像ごとに抽出されたエ
ッジ・ノイズ混在画像データΔＩENi の原画像間の相関
を表す相関値Ｃ（ｘ，ｙ）（ｘ，ｙは注目する画素の画
素位置）を、下記式（２）に従って、原画像の各画素の
位置毎に計算して得る演算部である（ここで、エッジ・
ノイズ混在画像データΔＩENi は注目画素の位置ｘ，ｙ
ごとに求まる値であるため、ΔＩENi （ｘ，ｙ）と記載
している）。The image correlation value calculation section 14c has a correlation value C (x, y) representing the correlation between the original images of the mixed edge / noise image data ΔI ENi extracted for each original image from the mixed edge / noise component extracting section 14b. ) (X, y are pixel positions of a pixel of interest) according to the following equation (2) for each pixel position of the original image.
The noise-mixed image data ΔI ENi is the position x, y of the pixel of interest.
.DELTA.I ENi (x, y) because the value is obtained for each.)
【数１】 すなわち、マルチチャンネル画像を構成するｎ個のすべ
ての原画像について、エッジ・ノイズ混在画像データΔ
ＩENi の平均値をとり、その絶対値をとり、各画素の位
置毎の相関値Ｃ（ｘ，ｙ）を得る。なお、各画素の位置
毎に計算して得る相関値Ｃ（ｘ，ｙ）は、上記（２）式
によって得られるものに限定されず、マルチチャンネル
画像を構成するｎ個のすべての原画像のエッジ・ノイズ
混在画像データΔＩENi （ｘ，ｙ）間の相互の相関係数
を求める方法によって求められる相関値であってもよ
い。例えば、下記式（３）を用いて、各々のエッジ・ノ
イズ混在画像データΔＩENi （ｘ，ｙ）間の積の和を求
める方法を用いてもよい。(Equation 1) That is, with respect to all n original images constituting the multi-channel image, the mixed image data Δ
The average value of I ENi is taken, its absolute value is taken, and the correlation value C (x, y) for each pixel position is obtained. Note that the correlation value C (x, y) obtained by calculating for each pixel position is not limited to the one obtained by the above equation (2), but is used for all n original images constituting the multi-channel image. It may be a correlation value obtained by a method for obtaining a mutual correlation coefficient between the mixed image data ΔI ENi (x, y). For example, a method of calculating the sum of the products between the image data ΔI ENi (x, y) mixed with each edge and noise using the following equation (3) may be used.
【数２】 (Equation 2)
【００２５】ノイズ除去係数演算部１４ｄは、画像相関
値演算部１４ｃによって得られた相関値Ｃ（ｘ，ｙ）か
ら、相関値Ｃ（ｘ，ｙ）が低いほど値の大きくなるノイ
ズ除去重み係数Ｗｎ（ｘ，ｙ）を下記式（４）によって
求める部分である。 Ｗｎ（ｘ，ｙ） ＝ １．０ − Ｃ（ｘ，ｙ）／ＣMax （４） ここで、ＣMax は、画像全体の相関値Ｃ（ｘ，ｙ）のう
ちの最大値であり、相関値Ｃ（ｘ，ｙ）をＣMax で割る
ことによって、０以上１以下の値に正規化するように構
成される。これによって、相関値Ｃ（ｘ，ｙ）が０の場
合、ノイズ除去重み係数Ｗｎ（ｘ，ｙ）は１となり、後
述するように、エッジ・ノイズ混在画像データΔＩENi
はノイズ成分と見なして、原画像データＩ0iからエッジ
・ノイズ混在画像データΔＩENi を除去し、相関値Ｃ
（ｘ，ｙ）が１の場合、ノイズ除去重み係数Ｗｎ（ｘ，
ｙ）は０となり、エッジ・ノイズ混在画像データΔＩ
ENi にはノイズ成分が含まれないものと見なして、原画
像データＩ0iからエッジ・ノイズ混在画像データΔＩ
ENi の除去を行なわない。また、相関値Ｃ（ｘ，ｙ）が
０．３の場合、ノイズ除去重み係数Ｗｎ（ｘ，ｙ）は
０．７となり、後述するように、エッジ・ノイズ混在画
像データΔＩENi にノイズ成分が７０％含まれるとし
て、エッジ・ノイズ混在画像データΔＩENi に０．７を
掛けてこれをノイズ除去成分ΔＩNiとする。The noise elimination coefficient calculating unit 14d calculates a noise elimination weight coefficient from the correlation value C (x, y) obtained by the image correlation value calculating unit 14c, the value being larger as the correlation value C (x, y) is lower. Wn (x, y) is obtained by the following equation (4). Wn (x, y) = 1.0−C (x, y) / C Max (4) where C Max is the maximum value of the correlation values C (x, y) of the entire image, and By dividing the value C (x, y) by C Max , it is configured to normalize to a value of 0 or more and 1 or less. As a result, when the correlation value C (x, y) is 0, the noise removal weight coefficient Wn (x, y) becomes 1, and as described below, the mixed image data ΔI ENi
Is regarded as a noise component, the edge / noise mixed image data ΔI ENi is removed from the original image data I 0i , and the correlation value C
When (x, y) is 1, the noise removal weight coefficient Wn (x,
y) becomes 0, and the edge / noise mixed image data ΔI
It is assumed that ENi does not include a noise component, and the original image data I 0i and the mixed edge / noise image data ΔI
Does not remove ENi . When the correlation value C (x, y) is 0.3, the noise removal weight coefficient Wn (x, y) is 0.7, and the noise component is included in the mixed edge / noise image data ΔI ENi as described later. Assuming that 70% is included, the image data ΔI ENi mixed with edge / noise is multiplied by 0.7 to obtain a noise removal component ΔI Ni .
【００２６】また、ＣMax は相関値Ｃ（ｘ，ｙ）の画像
全体の範囲から選ばれる最大値としているが、これに限
定されず、画像データの一部、例えば重要被写体が撮影
される場合が多い画像中央部分の特定範囲内から選ばれ
る相関値Ｃ（ｘ，ｙ）の最大値としてもよい。あるい
は、原画像データを、例えば４分の１から１００分の１
程度に画像データを間引いた間引き画像データに対し
て、エッジ・ノイズ混在画像データを作成し、相関値を
求め、この相関値の全体から選ばれる最大値をＣMa x と
してもよい。この場合、重要被写体が撮影される場合が
多い中央部分の特定範囲の画像データや間引き画像デー
タは、マルチバンド画像の原画像データを得る前に予め
粗い画素密度で得ることのできる各種処理条件調整用原
画像データ（プレススキャン画像データ）を用いてもよ
い。また、ＣMax は、相関値Ｃ（ｘ，ｙ）を大きい値か
ら順番に並べた際の上位５〜１０％に位置する値の平均
値＜Ｃ（ｘ，ｙ）＞をＣMax としてもよく、Ｃ（ｘ，
ｙ）がこのＣMax を超える場合、すべてＣMax に置き換
えるのが望ましい。この場合、＜Ｃ（ｘ，ｙ）＞の平均
値は、画像全体の相関値Ｃ（ｘ，ｙ）の上位５〜１０％
からでも、重要被写体が撮影される場合の多い中央部分
の所定の範囲の相関値Ｃ（ｘ，ｙ）の上位５〜１０％か
ら求めてもよい。C Max is a maximum value selected from the range of the entire image of the correlation value C (x, y), but is not limited to this, and is used when a part of image data, for example, an important subject is photographed. May be the maximum value of the correlation value C (x, y) selected from within a specific range of the image central portion where there are many. Alternatively, the original image data is, for example, 1/4 to 1/100
Against the thinned image data obtained by thinning the image data to the degree to create the edge noise mixed image data, obtains a correlation value, the maximum value selected from the whole of the correlation value may be C Ma x. In this case, the image data and the thinned image data in a specific range in the central portion where an important subject is often photographed are adjusted in various processing conditions that can be obtained in advance at a coarse pixel density before obtaining the original image data of the multiband image. Original image data (press scan image data) may be used. Further, C Max may be defined as the average value <C (x, y)> of the values located in the upper 5% to 10% when the correlation values C (x, y) are arranged in descending order, as C Max. , C (x,
If y) exceeds this C Max , it is desirable to replace it with C Max . In this case, the average value of <C (x, y)> is the upper 5% to 10% of the correlation value C (x, y) of the entire image.
The correlation value C (x, y) may be obtained from the upper 5% to 10% of the correlation value C (x, y) in a predetermined range in the central portion where an important subject is often photographed.
【００２７】ノイズ除去成分演算部１４ｅは、下記式
（５）に従って、エッジ・ノイズ混在画像データ抽出部
１４ｂから抽出されたエッジ・ノイズ混在画像データΔ
ＩENi（ｘ，ｙ）にノイズ除去係数演算部１４ｄで得ら
れたノイズ除去重み係数Ｗｎ（ｘ，ｙ）を乗算してノイ
ズ除去成分ΔＩNi（ｘ，ｙ）を作成する演算部である。 ΔＩNi（ｘ，ｙ） ＝ Ｗｎ（ｘ，ｙ）×ΔＩENi （ｘ，ｙ） （５） エッジ・ノイズ混在画像データΔＩNi（ｘ，ｙ）は、ノ
イズ成分が多い画素位置ではノイズ除去重み係数Ｗｎ
（ｘ，ｙ）が１に近いため、エッジ・ノイズ混在画像デ
ータΔＩENi （ｘ，ｙ）はほとんどノイズ成分であると
判断して、ノイズ除去成分ΔＩNi（ｘ，ｙ）はほぼΔＩ
ENi （ｘ，ｙ）に近い値となる。一方、ノイズ除去重み
係数Ｗｎ（ｘ，ｙ）が０に近い場合、エッジ・ノイズ混
在画像データΔＩENi （ｘ，ｙ）はほとんどノイズ成分
はないものと判断して、ノイズ除去成分ΔＩNi（ｘ，
ｙ）は０に近くなる。The noise removal component calculation unit 14e calculates the mixed edge / noise image data Δ extracted from the mixed edge / noise image data extraction unit 14b according to the following equation (5).
This is a calculation unit that creates a noise removal component ΔI Ni (x, y) by multiplying I ENi (x, y) by the noise removal weight coefficient Wn (x, y) obtained by the noise removal coefficient calculation unit 14d. ΔI Ni (x, y) = Wn (x, y) × ΔI ENi (x, y) (5) Edge / noise mixed image data ΔI Ni (x, y) is a noise removal weight at a pixel position having a large noise component. Coefficient Wn
Since (x, y) is close to 1, it is determined that the mixed image data ΔI ENi (x, y) is almost a noise component, and the noise removal component ΔI Ni (x, y) is almost ΔI ENi (x, y).
This value is close to ENi (x, y). On the other hand, when the noise removal weight coefficient Wn (x, y) is close to 0, it is determined that the mixed image data ΔI ENi (x, y) has almost no noise component, and the noise removal component ΔI Ni (x ,
y) is close to zero.
【００２８】ノイズ除去処理演算部１４ｆは、下記式
（６）に従って、ノイズ除去成分演算部１４ｅで得られ
たノイズ除去成分ΔＩNi（ｘ，ｙ）を変倍係数αによっ
て変倍して原画像データＩ0i（ｘ，ｙ）から減算してノ
イズ除去画像データＩ1i（ｘ，ｙ）を得る演算部であ
る。 Ｉ1i（ｘ，ｙ）＝ Ｉ0i（ｘ，ｙ）−α×ΔＩNi（ｘ，ｙ） （６） ここで、変倍係数αを１．０とすると、ノイズ除去成分
ΔＩNi（ｘ，ｙ）を原画像データＩ0i（ｘ，ｙ）から完
全に除くことになるが、ΔＩNi（ｘ，ｙ）に若干含まれ
ている布地等の微細構造の画像データの成分も除去され
るため好ましくない。一方、変倍係数αを０とすると、
ノイズ成分は全く除去されないため好ましくない。その
ため、変倍係数αは、０．１より大きく０．９より小さ
い値であり、好ましくは、０．３より大きく０．７より
小さい値であることが好ましい。The noise elimination processing operation unit 14f scales the noise elimination component ΔI Ni (x, y) obtained by the noise elimination component operation unit 14e by the scaling factor α according to the following equation (6). An arithmetic unit for obtaining noise-removed image data I 1i (x, y) by subtracting from the data I 0i (x, y). I 1i (x, y) = I 0i (x, y) -α × ΔI Ni (x, y) (6) Here, if the scaling factor α and 1.0, the noise component removed [Delta] I Ni (x, y) is completely removed from the original image data I 0i (x, y), but the components of the image data of the fine structure such as cloth slightly contained in ΔI Ni (x, y) are also removed. Not preferred. On the other hand, if the scaling factor α is 0,
Since the noise component is not removed at all, it is not preferable. Therefore, the scaling factor α is a value larger than 0.1 and smaller than 0.9, and preferably a value larger than 0.3 and smaller than 0.7.
【００２９】以上のように、マルチバンド画像ノイズ識
別・除去画像処理演算部１４は構成される。As described above, the multi-band image noise discrimination / removal image processing operation unit 14 is configured.
【００３０】なお、図１に示す被写体分光反射率分布取
得装置１０は、ＣＣＤカメラ部および分光フィルタ（バ
ンドパスフィルタ）部を有するマルチバンド写真画像撮
影入力装置１２とし、マルチバンド画像ノイズ識別・除
去画像処理演算部１４および被写体分光反射率分布推定
演算部１６および被写体分光反射率分布画像データ出力
装置１８をパーソナルコンピュータのプログラムで構成
させ、本発明に係る画像処理方法や被写体分光反射率分
布推定演算等をプログラム処理で行うことができる。一
例を挙げると、ＣＣＤカメラ部は、モノクロで、ピクセ
ルサイズ１２×１２（μ）でピクセル数１０２４×１０
２４（pixel)のＣＣＤセンサを備えたＤＡＬＳＡ社製Ｃ
Ａ−Ｄ４−１０２４Ａ、ＰＣＩ Ｉ／Ｆを用いる。分光
フィルタは、波長範囲４００〜７２０nmで中心波長が任
意に選択可能であり、波長半値幅３０nm、透過率6 〜６
０％（波長に依存）のＣＲＩ社製の液晶チューナブルフ
ィルタ、Varispec Tunable Filter ＲＳ２３２Ｃ Ｉ／
Ｆを用いる。この液晶チューナブルフィルタを用いるこ
とで、例えば中心波長が２０ｎｍの波長間隔で１６枚の
マルチバンド画像を構成する原画像を得ることができ
る。また、パーソナルコンピュータは、例えば、ＣＰＵ
が１６６ＭＨｚ、ＲＡＭが１２８Ｍbyteであって、プロ
グラム言語Ｃ＋＋で本発明に係る画像処理方法をはじめ
種々の処理が施されるＰＲＯＳＩＤＥ社製のブック型Ｐ
Ｃ（Windows95)で構成する。勿論、これ以外のパーソナ
ルコンピュータやプログラム言語を用いてもよい。The subject spectral reflectance distribution acquiring apparatus 10 shown in FIG. 1 is a multi-band photographic image photographing input apparatus 12 having a CCD camera section and a spectral filter (band-pass filter) section. The image processing calculation unit 14, the subject spectral reflectance distribution estimation calculation unit 16 and the subject spectral reflectance distribution image data output device 18 are configured by a personal computer program, and the image processing method and the subject spectral reflectance distribution estimation calculation according to the present invention are implemented. Etc. can be performed by program processing. For example, the CCD camera unit is monochrome, has a pixel size of 12 × 12 (μ), and has 1024 × 10 pixels.
DALSA C with 24 (pixel) CCD sensor
A-D4-1024A, PCI I / F is used. The spectral filter has a wavelength range of 400 to 720 nm, and the center wavelength can be arbitrarily selected.
0% (depending on wavelength) CRI liquid crystal tunable filter, Varispec Tunable Filter RS232C I /
Use F. By using this liquid crystal tunable filter, it is possible to obtain, for example, 16 original images constituting a multiband image at a wavelength interval of 20 nm at the center wavelength. In addition, the personal computer is, for example, a CPU
Is 166 MHz, RAM is 128 Mbyte, and a book type P manufactured by PROSIDE Inc., which performs various processes including an image processing method according to the present invention in a program language C ++.
C (Windows 95). Of course, other personal computers and programming languages may be used.
【００３１】つぎに、本発明の画像処理方法を実施し、
本発明の画像処理装置を組み込んだ被写体分光反射率分
布取得装置１０の作用を図３に従って説明する。まず、
被写体をマルチバンド写真画像撮影入力装置１２によっ
て少なくとも４種以上の波長領域で撮影した原画像デー
タＩi を得る。例えば、少なくとも４枚のカラーフィル
タからなるバンドパスフィルタを撮影レンズとの前に配
置し、順次バンドパスフィルタを介して結像した画像を
ＣＣＤセンサによって光電的に読みとるマルチバンド画
像撮影用デジタルカメラによって、デジタル画像の各バ
ンドパスフィルタに対応した原画像データＩi を得、マ
ルチバンド画像ノイズ識別・除去画像処理演算部１４の
平滑処理演算部１４ａに送る。Next, the image processing method of the present invention is performed.
The operation of the subject spectral reflectance distribution acquisition apparatus 10 incorporating the image processing apparatus of the present invention will be described with reference to FIG. First,
Original image data Ii obtained by photographing a subject in at least four or more wavelength regions by the multi-band photographic image photographing input device 12 is obtained. For example, a digital camera for photographing a multi-band image, in which a band-pass filter including at least four color filters is arranged in front of a photographing lens, and an image formed sequentially through the band-pass filter is photoelectrically read by a CCD sensor. , to give the original image data I i corresponding to each band pass filter of the digital image, and sends the smoothing processing operation section 14a of the multiband image noise identification and removal image process calculating unit 14.
【００３２】上記マルチバンド画像撮影用デジタルカメ
ラの例の場合、ＣＣＤセンサによって光電的に読みとる
際、ショットノイズと電気的ノイズがマルチバンド画像
を構成する複数の原画像各々に画像データにノイズ成分
として混入するが、この画像データに混入するノイズ成
分は、ランダムなノイズであるため、各原画像間で相関
のないノイズ成分となる特徴を有する。また、銀塩写真
感光材料の場合においても、フィルムの粒状性はフィル
ム１枚ずつの固有の粒状パターンであるので、原画像間
で粒状性に相関がない特徴を有する。In the case of the digital camera for photographing a multi-band image, shot noise and electric noise are generated as noise components in the image data of each of a plurality of original images constituting the multi-band image when photoelectrically read by a CCD sensor. Although mixed, the noise component mixed in the image data is a random noise, and thus has a feature that the noise component has no correlation between the original images. Even in the case of silver halide photographic light-sensitive materials, the graininess of the film is a unique grain pattern for each film, and therefore, there is a feature that the graininess is not correlated between the original images.
【００３３】次に、平滑処理演算部１４ａで、原画像デ
ータＩi から所定の平滑化処理を行なって平滑化画像デ
ータ＜Ｉ0i＞を作成する（ステップ２０）。作成された
平滑化画像データ＜Ｉ0i＞は、エッジ・ノイズ混在成分
抽出部１４ｂにおいて、上記式（１）に従って、エッジ
・ノイズ混在画像データΔＩENi を抽出し（ステップ２
２）、画像相関値演算部１４ｃとノイズ除去成分演算部
１４ｅに送る。Next, in the smoothing processing operation section 14a, performs a predetermined smoothing processing from the original image data I i to create a smoothed image data <I 0i> (step 20). Based on the created smoothed image data <I 0i >, the mixed edge / noise image data ΔI ENi is extracted by the mixed edge / noise component extracting unit 14b according to the above equation (1) (step 2).
2), and send it to the image correlation value calculator 14c and the noise elimination component calculator 14e.
【００３４】ここで、平滑化画像データ＜Ｉ0i＞では、
撮影時の電気的ノイズに起因するノイズ成分や空間的に
急峻な変化をする被写体のエッジ部分の信号成分（エッ
ジ成分）が平滑化されるため、原画像の画像データＩi
と平滑化画像データ＜Ｉ0i＞との差分をとることで、ノ
イズ成分やエッジ成分が多く含まれる画素位置では大き
な値を示す一方、ノイズ成分やエッジ成分が少ない画素
位置では小さな値を示す。Here, in the smoothed image data <I 0i >,
Since noise components due to electrical noise at the time of photographing and signal components (edge components) of the edge portion of the subject which changes sharply spatially are smoothed, the image data I i of the original image is smoothed.
By taking the difference between the pixel position and the smoothed image data <I 0i >, a large value is shown at a pixel position containing many noise components and edge components, and a small value is shown at a pixel position containing few noise components and edge components.
【００３５】次に、画像相関値演算部１４ｃに送られた
エッジ・ノイズ混在画像データΔＩ ENi から、上記式
（２）に従って、相関値Ｃ（ｘ，ｙ）を計算して取得す
る（ステップ２４）。相関値Ｃ（ｘ，ｙ）は、画素位置
（ｘ，ｙ）毎にマルチバンド画像を構成する４以上の原
画像のエッジ・ノイズ混在画像データΔＩENi の平均値
を採ることによって得られるので、得られた相関値は安
定している。特に、マルチバンド画像を６画像以上で構
成することによって、相関値をより一層安定させること
ができるため、マルチバンド画像を６画像以上で構成す
ることが好ましい。また、相関値Ｃ（ｘ，ｙ）は、エッ
ジ・ノイズ混在画像データΔＩENi の平均値を採ること
によって得られるので、例えばノイズ成分が多くエッジ
成分が少ない場合、各原画像に含まれるノイズ間には相
関がないため互いに相殺され、相関値Ｃ（ｘ，ｙ）は０
に近い値となる。一方、ノイズ成分が少なくエッジ成分
が多い場合、各原画像間のエッジ成分には強い相関があ
るため、相関値Ｃ（ｘ，ｙ）は大きな値を持つ。このよ
うに、画像の各画素位置について、各画像間の画像デー
タの相関性を利用して、ノイズ成分の支配的な画素位置
から、画像処理によって除去してはならないエッジ成分
の支配的な画素位置まで相関値Ｃ（ｘ，ｙ）を用いて連
続的に数値化することができる。Next, it is sent to the image correlation value calculation section 14c.
Edge / noise mixed image data ΔI ENiFrom the above equation
According to (2), the correlation value C (x, y) is calculated and obtained.
(Step 24). The correlation value C (x, y) is calculated at the pixel position
Four or more elements constituting a multiband image for each (x, y)
Edge / noise mixed image data ΔIENiThe average of
The correlation value obtained is
I have decided. In particular, a multiband image is composed of six or more images.
To make the correlation value even more stable
, So that a multiband image is composed of 6 or more images.
Preferably. The correlation value C (x, y) is
Image data mixed with noiseENiTake the average of
, For example, the edge with many noise components
When there are few components, there is a phase difference between the noises contained in each original image.
Since there is no correlation, they are offset each other, and the correlation value C (x, y) is 0.
It is a value close to. On the other hand, there is little noise component and edge component
If there are many, the edge components between the original images have strong correlation.
Therefore, the correlation value C (x, y) has a large value. This
Thus, for each pixel position of the image, the image data between
Pixel position where noise component is dominant
From which edge components must not be removed by image processing
Using the correlation value C (x, y) up to the dominant pixel position
It can be digitized continuously.
【００３６】次に、ノイズ除去係数演算部１４ｄでは、
画像相関値演算部１４ｃで得られた相関値Ｃ（ｘ，ｙ）
から、上記式（４）に従って、ノイズ除去重み係数Ｗｎ
（ｘ，ｙ）を計算して取得する（ステップ２６）。ノイ
ズ除去重み係数Ｗｎ（ｘ，ｙ）は、式（４）で示される
ように、相関値Ｃ（ｘ，ｙ）を正規化し、その値を１．
０から減算して得られるので、ノイズ成分が多い場合、
ノイズ除去重み係数Ｗｎ（ｘ，ｙ）が１．０に近く、逆
にエッジ成分が多い場合は、ノイズ除去重み係数Ｗｎ
（ｘ，ｙ）が０に近い。一方、ノイズ成分やエッジ成分
が混在している場合、ノイズ除去重み係数Ｗｎ（ｘ，
ｙ）は例えば０．５程度になる。このように、画素位置
ごとにノイズ除去重み係数Ｗｎ（ｘ，ｙ）が０以上１以
下の値として自動的かつ一意的に定まるので、後述する
ように、画素位置ごとに容易にノイズ成分の抑制や除去
の画像処理を行なうことができる。Next, the noise removal coefficient calculation unit 14d
Correlation value C (x, y) obtained by image correlation value calculator 14c
From the noise removal weighting coefficient Wn according to the above equation (4).
(X, y) is calculated and obtained (step 26). The noise removal weight coefficient Wn (x, y) normalizes the correlation value C (x, y) as shown in Expression (4), and sets the value to 1.
Since it is obtained by subtracting from 0, if there are many noise components,
When the noise removal weight coefficient Wn (x, y) is close to 1.0 and conversely, there are many edge components, the noise removal weight coefficient Wn
(X, y) is close to 0. On the other hand, when the noise component and the edge component are mixed, the noise removal weight coefficient Wn (x,
y) is, for example, about 0.5. As described above, since the noise removal weight coefficient Wn (x, y) is automatically and uniquely determined as a value of 0 or more and 1 or less for each pixel position, the noise component can be easily suppressed for each pixel position as described later. And removal image processing.
【００３７】次に、得られたノイズ除去重み係数Ｗｎ
（ｘ，ｙ）と、エッジ・ノイズ混在成分抽出部１４ｂに
おいて抽出されたエッジ・ノイズ混在画像データΔＩ
ENi （ｘ，ｙ）とから、式（５）に従ってノイズ除去成
分ＩNi（ｘ，ｙ）を算出し取得する（ステップ２８）。
ノイズ除去成分ＩNi（ｘ，ｙ）は、ノイズ除去重み係数
Ｗｎ（ｘ，ｙ）をエッジ・ノイズ混在画像データΔＩ
ENi （ｘ，ｙ）に乗算しているので、ノイズ成分が多い
画素位置ではノイズ除去重み係数Ｗｎ（ｘ，ｙ）が１に
近いため、エッジ・ノイズ混在画像データΔＩ
ENi （ｘ，ｙ）はほとんどノイズ成分であると判断し
て、ノイズ除去成分ΔＩNi（ｘ，ｙ）はほぼΔＩ
ENi （ｘ，ｙ）を採用する。一方、ノイズ除去重み係数
Ｗｎ（ｘ，ｙ）が０に近いと、エッジ・ノイズ混在画像
データΔＩENi （ｘ，ｙ）はほとんどノイズ成分はな
く、エッジ成分が支配的であるものと判断して、ノイズ
除去成分ΔＩNi（ｘ，ｙ）は０に近い。このように、ノ
イズ除去重み係数Ｗｎ（ｘ，ｙ）は０以上１以下の値を
とることができるので、ノイズ成分に応じてノイズ除去
成分ΔＩNi（ｘ，ｙ）の大きさも変化し、エッジ成分を
含むことなくノイズ成分のみを選択的に除去することが
できる。このため、ノイズ成分の除去された画像では、
ノイズ除去後のパターンが視覚的に不快に感じられた
り、本来除去してはならない微細構造をノイズ成分とと
もに除去してしまうことがなく、また画像に不自然なア
ーチファクトが生じることもない。Next, the obtained noise removal weight coefficient Wn
(X, y) and the mixed edge / noise image data ΔI extracted by the mixed edge / noise component extraction unit 14b
The noise removal component I Ni (x, y) is calculated and obtained from ENi (x, y) according to equation (5) (step 28).
The noise removal component I Ni (x, y) is obtained by converting the noise removal weight coefficient Wn (x, y) into the mixed image data ΔI
Since ENi (x, y) is multiplied, the noise removal weight coefficient Wn (x, y) is close to 1 at a pixel position having a large amount of noise components.
It is determined that ENi (x, y) is almost a noise component, and the noise removal component ΔI Ni (x, y) is almost ΔI
Adopt ENi (x, y). On the other hand, if the noise removal weighting coefficient Wn (x, y) is close to 0, it is determined that the edge / noise mixed image data ΔI ENi (x, y) has almost no noise component and the edge component is dominant. , And the noise removal component ΔI Ni (x, y) is close to zero. As described above, since the noise removal weight coefficient Wn (x, y) can take a value of 0 or more and 1 or less, the magnitude of the noise removal component ΔI Ni (x, y) changes according to the noise component, and the edge It is possible to selectively remove only the noise component without including any component. Therefore, in the image from which the noise component has been removed,
The pattern after noise removal does not feel visually uncomfortable, does not remove fine structures that should not be removed together with noise components, and does not cause unnatural artifacts in images.
【００３８】次に、ノイズ除去処理演算部１４ｆにおい
て、ノイズ除去画像処理の演算を式（６）に従って行
い、ノイズ除去画像データＩi を得る。ここで、変倍係
数α設けるのは、上述するように、変倍係数αを１．０
とすると、ノイズ除去成分ΔＩNi（ｘ，ｙ）を原画像デ
ータＩ0i（ｘ，ｙ）から完全に除くことになるものの、
ΔＩNi（ｘ，ｙ）に若干含まれている布地等のテクスチ
ャの微細構造の画像データの成分も除去されるため好ま
しくなく、一方、変倍係数αを０とすると、ノイズ成分
は全く除去されないため好ましくないからである。Next, in the noise removing processing computation section 14f, the calculation of the noise-free image processing performed in accordance with equation (6) to obtain a noise-free image data I i. Here, the scaling factor α is provided by setting the scaling factor α to 1.0 as described above.
Then, the noise removal component ΔI Ni (x, y) is completely removed from the original image data I 0i (x, y).
The components of the image data of the fine structure of the texture such as the cloth slightly contained in ΔI Ni (x, y) are also undesirably removed. On the other hand, when the scaling factor α is set to 0, the noise component is not removed at all. This is not preferred.
【００３９】このようにして得られた各原画像の原画像
データＩ0iに対応したノイズ除去画像データＩ1iを得た
後、被写体分光反射率分布推定演算部１６に送られ、画
素毎に被写体分光反射率分布で表した画像データの推定
が行われる。マルチバンド画像の原画像データＩ
0i（ｘ，ｙ）やノイズ除去画像データＩ1i（ｘ，ｙ）か
ら被写体分光反射率分布の画像データの推定は、撮影時
に用いた被写体照明光の分光放射輝度Ｅ（λ）、被写体
分光反射率分布ｒ（ｘ，ｙ，λ）、マルチバンド画像を
構成する各原画像のカラーフィルタの分光透過率ｔ
（λ）、カメラの撮像センサであるＣＣＤ撮像素子ある
いは銀塩写真フィルムの分光感度（カメラレンズの分光
透過率も含む）および光に対するセンサの応答特性を用
いて既存の方法を用いて行う。次に、得られた被写体分
光反射率分布ｒ（ｘ，ｙ，λ）は、被写体分光反射率分
布画像データ出力装置１８によって、本装置に接続され
たコンピュータ等に画像データとして出力される。コン
ピュータに入力された被写体分光反射率分布画像データ
は、ＣＲＴモニタ等の画像表示装置で各々のバンド画像
を黒白画像として表示したり、色再現・調子再現変換等
の画像処理を施してＲＧＢのカラー画像データに変換し
たり、カラー画像として表示したり、カラープリンタで
プリントとして出力する等の様々な利用に供される。After obtaining the noise-removed image data I 1i corresponding to the original image data I 0i of each of the original images thus obtained, the image data is sent to the subject spectral reflectance distribution estimating operation unit 16 and the subject The image data represented by the spectral reflectance distribution is estimated. Original image data I of multiband image
The image data of the spectral reflectance distribution of the subject is estimated from 0i (x, y) and the noise-removed image data I 1i (x, y) by calculating the spectral radiance E (λ) of the subject illumination light used during shooting and the spectral reflectance of the subject. Rate distribution r (x, y, λ), spectral transmittance t of the color filter of each original image constituting the multi-band image
(Λ), using an existing method using the spectral sensitivity (including the spectral transmittance of the camera lens) of a CCD image sensor or a silver halide photographic film as an image sensor of a camera and the response characteristics of the sensor to light. Next, the obtained subject spectral reflectance distribution r (x, y, λ) is output by the subject spectral reflectance distribution image data output device 18 to a computer or the like connected to the present device as image data. Subject spectral reflectance distribution image data input to a computer is displayed on a CRT monitor or other image display device as a black and white image of each band image, or subjected to image processing such as color reproduction and tone reproduction conversion to produce RGB color images. It is used for various uses such as conversion into image data, display as a color image, and output as a print by a color printer.
【００４０】以上、本発明の画像処理方法および画像処
理装置について詳細に説明したが、本発明は上記実施例
に限定はされず、本発明の要旨を逸脱しない範囲におい
て、各種の改良および変更を行ってもよいのはもちろん
である。The image processing method and the image processing apparatus according to the present invention have been described in detail above. However, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various improvements and modifications can be made without departing from the gist of the present invention. Of course you can do it.
【００４１】[0041]
【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明に
よれば、少なくとも４種以上の異なる波長領域で同一の
被写体を撮影した複数の原画像から構成されるマルチバ
ンド画像の原画像データにおいて、この原画像データに
含まれるノイズ、例えば銀塩写真感光材に起因する粒状
やデジタルカメラ等の撮影時のショットノイズや電気的
ノイズに起因するノイズ等が各原画像間で相関性のない
ことを利用して、画像データの中からエッジ成分を含む
ことなくノイズ成分を選択的に抑制除去することができ
るので、ノイズ成分の少ない高画質の被写体分光反射率
画像データやマルチバンド画像を得ることができ、しか
もノイズ成分の除去された画像では、ノイズ除去後のパ
ターンが視覚的に不快に感じられたり、本来除去しては
ならない微細構造をノイズ成分とともに除去してしまう
ことがなく、また画像に不自然なアーチファクトが生じ
ることもないので、種々の被写体を撮影して写真のよう
な審美的な画像を得ることが可能となる。As described above in detail, according to the present invention, original image data of a multi-band image composed of a plurality of original images obtained by photographing the same subject in at least four different wavelength regions. In this case, noise included in the original image data, for example, graininess caused by a silver halide photographic photosensitive material, shot noise at the time of shooting with a digital camera or the like, or noise caused by an electrical noise has no correlation between the original images. By taking advantage of this fact, noise components can be selectively suppressed and removed from image data without including edge components, so that high-quality subject spectral reflectance image data and multi-band images with little noise components can be obtained. In an image from which noise components have been removed, the pattern after noise removal is visually unpleasant or has fine structures that should not be removed. Without thereby removed with the noise component, and since it does not cause unnatural artifacts into the image, it is possible to obtain aesthetic image such as a photograph by photographing a variety of subjects.
【図１】 本発明の画像処理装置の一実施例であり、本
発明の画像処理方法を実施するマルチバンド画像ノイズ
識別・除去画像処理演算部を組み込んだ被写体分光反射
率分布取得装置の概念を示すブロック図である。FIG. 1 is an embodiment of an image processing apparatus according to the present invention, and illustrates a concept of a subject spectral reflectance distribution acquiring apparatus incorporating a multi-band image noise identification / removal image processing operation unit for implementing an image processing method according to the present invention. FIG.
【図２】 図１に示すマルチバンド画像ノイズ識別・除
去画像処理演算部の概念を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating a concept of a multi-band image noise identification / removal image processing operation unit illustrated in FIG.
【図３】 本発明の画像処理方法の一実施例を説明する
フローチャートである。FIG. 3 is a flowchart illustrating an embodiment of the image processing method of the present invention.
１０ 被写体分光反射率分布取得装置 １２ マルチバンド写真画像撮影入力装置 １４ マルチバンド画像ノイズ識別・除去画像処理演算
部 １４ａ 平滑化処理演算部 １４ｂ エッジ・ノイズ混在画像データ抽出部 １４ｃ 画像相関値演算部 １４ｄ ノイズ除去係数演算部 １４ｅ ノイズ除去成分演算部 １４ｆ ノイズ除去処理演算部 １６ 被写体分光反射率分布推定演算部 １８ 被写体分光反射率分布画像データ出力装置Reference Signs List 10 Subject spectral reflectance distribution acquisition device 12 Multi-band photographic image capturing input device 14 Multi-band image noise identification / removal image processing operation unit 14a Smoothing processing operation unit 14b Edge / noise mixed image data extraction unit 14c Image correlation value operation unit 14d Noise removal coefficient calculation unit 14e Noise removal component calculation unit 14f Noise removal processing calculation unit 16 Subject spectral reflectance distribution estimation calculation unit 18 Subject spectral reflectance distribution image data output device
フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 BA02 BA15 CA01 CB01 CE02 CE05 DC16 DC34 5C066 AA01 AA05 BA13 BA20 CA07 EC12 EF12 GA01 KD07 KE02 KE03 KE05 KE17 KM02 KM05 5C077 LL02 LL19 MM03 MP08 PP02 PP47 PP55 SS04 Continued on the front page F-term (reference) 5B057 BA02 BA15 CA01 CB01 CE02 CE05 DC16 DC34 5C066 AA01 AA05 BA13 BA20 CA07 EC12 EF12 GA01 KD07 KE02 KE03 KE05 KE17 KM02 KM05 5C077 LL02 LL19 MM03 MP08 PP02 PP47 PP55 SS
Claims (7)
一の被写体を撮影した複数の原画像から構成されるマル
チバンド画像の原画像データに対し、 この原画像データから平滑化処理を行なって平滑化画像
データを作成し、 作成された平滑化画像データを前記原画像データから減
算してエッジ成分とノイズ成分の混在するエッジ・ノイ
ズ混在画像データを前記複数の原画像各々について求
め、 この複数のエッジ・ノイズ混在画像データ間の相関を表
す相関値を、前記原画像の各画素の位置毎に計算し、 前記相関値が低いほど値の大きくなるノイズ除去重み係
数を求め、 前記エッジ・ノイズ混在画像データに前記ノイズ除去重
み係数を乗算してノイズ除去成分を作成し、 前記原画像データから前記ノイズ除去成分を変倍して減
算することによってノイズ除去画像データを得ることを
特徴とする画像処理方法。1. A smoothing process is performed on original image data of a multi-band image composed of a plurality of original images obtained by photographing the same subject in at least four or more different wavelength regions. Subtracting the created smoothed image data from the original image data to obtain edge / noise mixed image data in which an edge component and a noise component are mixed for each of the plurality of original images; Calculating a correlation value representing a correlation between the mixed edge / noise image data for each pixel position of the original image; obtaining a noise removal weight coefficient having a larger value as the correlation value is lower; Multiplying the image data by the noise removal weighting coefficient to create a noise removal component, and scaling and subtracting the noise removal component from the original image data. Image processing method characterized by obtaining a noise-free image data I.
一の被写体を撮影した複数の原画像から構成されるマル
チバンド画像の原画像データに対して画像処理を行なう
請求項１に記載の画像処理方法。2. The image processing according to claim 1, wherein image processing is performed on original image data of a multi-band image composed of a plurality of original images obtained by photographing the same subject in at least six or more different wavelength regions. Method.
ッジ・ノイズ混在画像データの平均値の絶対値をとって
得られる請求項１または２に記載の画像処理方法。3. The image processing method according to claim 1, wherein the correlation value is obtained by taking an absolute value of an average value of the edge / noise mixed image data of the plurality of original images.
正規化した後、１から引いて得られる値である請求項１
〜３のいずれかに記載の画像処理方法。4. The noise removal weighting coefficient is a value obtained by normalizing the correlation value and subtracting it from 1.
4. The image processing method according to any one of claims 1 to 3.
記ノイズ除去重み係数に応じて選択的に除去される請求
項１〜４のいずれかに記載の画像処理方法。5. The image processing method according to claim 1, wherein only noise components of the original image data are selectively removed in accordance with the noise removal weight coefficient.
一の被写体を撮影した複数の原画像から構成されるマル
チバンド画像の原画像データに対し画像処理を行なう画
像処理装置であって、 前記原画像データから平滑化処理を行なって平滑化画像
データを作成する平滑化処理演算部と、 この平滑化処理演算部から得られる平滑化画像データを
前記原画像データから減算してエッジ成分とノイズ成分
の混在するエッジ・ノイズ混在画像データを前記複数の
原画像各々について抽出するエッジ・ノイズ混在画像デ
ータ抽出部と、 前記エッジ・ノイズ混在画像データ抽出部から抽出され
た前記エッジ・ノイズ混在画像データ間の相関を表す相
関値を、前記原画像の各画素の位置毎に計算して得る画
像相関値演算部と、 前記画像相関値演算部によって得られた相関値から、相
関値が低いほど値の大きくなるノイズ除去重み係数を求
めるノイズ除去係数演算部と、 前記エッジ・ノイズ混在画像データ抽出部から抽出され
た前記エッジ・ノイズ混在画像データに前記ノイズ除去
係数演算部で得られたノイズ除去重み係数を乗算してノ
イズ除去成分を作成するノイズ除去成分演算部と、 前記原画像データから前記ノイズ除去成分演算部で得ら
れたノイズ除去成分を変倍して減算することによってノ
イズ除去画像データを得るノイズ除去処理演算部とを備
えることを特徴とする画像処理装置。6. An image processing apparatus for performing image processing on original image data of a multi-band image composed of a plurality of original images obtained by photographing the same subject in at least four or more different wavelength regions. A smoothing operation unit for performing smoothing processing from the image data to create smoothed image data; and an edge component and a noise component by subtracting the smoothed image data obtained from the smoothing operation unit from the original image data. And an edge / noise mixed image data extraction unit for extracting the mixed edge / noise image data for each of the plurality of original images, and between the edge / noise mixed image data extracted from the edge / noise mixed image data extraction unit. An image correlation value calculating unit that calculates a correlation value representing the correlation of each pixel of the original image for each pixel position, and an image correlation value calculating unit that calculates the correlation value. A noise elimination coefficient calculation unit for obtaining a noise elimination weight coefficient having a larger value as the correlation value becomes lower, from the obtained correlation value, and the edge / noise mixed image data extracted from the edge / noise mixed image data extraction unit A noise elimination component arithmetic unit that generates a noise elimination component by multiplying a noise elimination weight coefficient obtained by the noise elimination factor arithmetic unit, and a noise elimination component obtained by the noise elimination component arithmetic unit from the original image data. An image processing apparatus comprising: a noise removal processing operation unit that obtains noise-removed image data by scaling and subtracting.
データからノイズ成分のみを前記相関値に応じて選択的
に除去する請求項６に記載の画像処理装置。7. The image processing apparatus according to claim 6, wherein the noise removal processing operation section selectively removes only a noise component from the original image data according to the correlation value.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11139247A JP2000331153A (en) | 1999-05-19 | 1999-05-19 | Image processing method and device |
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|
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|---|---|
| JP (1) | JP2000331153A (en) |
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-
1999
- 1999-05-19 JP JP11139247A patent/JP2000331153A/en not_active Withdrawn
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20060801 |