JP2001069525A - 画像処理方法 - Google Patents
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- JP2001069525A JP2001069525A JP24230599A JP24230599A JP2001069525A JP 2001069525 A JP2001069525 A JP 2001069525A JP 24230599 A JP24230599 A JP 24230599A JP 24230599 A JP24230599 A JP 24230599A JP 2001069525 A JP2001069525 A JP 2001069525A
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/20—Image enhancement or restoration by the use of local operators
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10024—Color image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20016—Hierarchical, coarse-to-fine, multiscale or multiresolution image processing; Pyramid transform
Abstract
(57)【要約】
【課題】 色ずれの発生を防止して、ダイナミックレン
ジに優れた画像が得られる。 【解決手段】 原画像における輝度信号を色信号から分
離して、輝度信号のみをマルチスケール網膜処理し、ゲ
インおよびオフセットにて正規化処理された後に、原画
像における色信号とに基づいて画像を合成する。
ジに優れた画像が得られる。 【解決手段】 原画像における輝度信号を色信号から分
離して、輝度信号のみをマルチスケール網膜処理し、ゲ
インおよびオフセットにて正規化処理された後に、原画
像における色信号とに基づいて画像を合成する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、デジタルカメラ、
監視カメラ等にて撮像されるデジタルカラー静止画像
を、要求される最適なダイナミックレンジとすることが
できる画像処理方法に関する。
監視カメラ等にて撮像されるデジタルカラー静止画像
を、要求される最適なダイナミックレンジとすることが
できる画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】デジタルカラーの静止画像の輝度情報、
色情報等を補正する方法として、眼球の網膜をモデル化
して、画像の局所的な情報によって、ダイナミックレン
ジ（動的特性）に偏りのある画像の輝度値を補正する網
膜法が提案されている。このような網膜法では、画像に
おける輝度値が低くて暗い部分では輝度値を高くし、輝
度値が高くて明るい部分では、輝度値を低くすることに
よって、画像を見やすくしている。
色情報等を補正する方法として、眼球の網膜をモデル化
して、画像の局所的な情報によって、ダイナミックレン
ジ（動的特性）に偏りのある画像の輝度値を補正する網
膜法が提案されている。このような網膜法では、画像に
おける輝度値が低くて暗い部分では輝度値を高くし、輝
度値が高くて明るい部分では、輝度値を低くすることに
よって、画像を見やすくしている。
【０００３】このような網膜法としては、シングルスケ
ール網膜法(Daniel J.Jobson et al,"Properties and P
erformance of a Center/Surround Retinex,"IEEE Tran
s.onImage Processing vol.6,pp.451-462,March 199
7.）と、色回復マルチスケール網膜法（Daniel J.Jobso
n et al,"A Multiscale Retinex for Bridging the Gap
Between Color Image and the Human Observation of S
cenes,"IEEE Trans.onImage Processing vol.6,pp.956-
976,July 1997.）とが提案されている。
ール網膜法(Daniel J.Jobson et al,"Properties and P
erformance of a Center/Surround Retinex,"IEEE Tran
s.onImage Processing vol.6,pp.451-462,March 199
7.）と、色回復マルチスケール網膜法（Daniel J.Jobso
n et al,"A Multiscale Retinex for Bridging the Gap
Between Color Image and the Human Observation of S
cenes,"IEEE Trans.onImage Processing vol.6,pp.956-
976,July 1997.）とが提案されている。
【０００４】シングルスケール網膜法では、原画像にお
ける注目画素I(x,y)のスペクトル成分Ii(x,y)（ただ
し、ｉ＝１，２，…）を、周辺画素の情報に基づいて得
られる周辺関数F(x,y)によって補正するものであり、網
膜処理結果は、次の（１）式によって表される。
ける注目画素I(x,y)のスペクトル成分Ii(x,y)（ただ
し、ｉ＝１，２，…）を、周辺画素の情報に基づいて得
られる周辺関数F(x,y)によって補正するものであり、網
膜処理結果は、次の（１）式によって表される。
【０００５】
【数１】
【０００６】この場合、周辺関数F(x,y)は、注目画素I
(x,y)に対する周辺画素の画像情報に基づく関数であ
り、次の（２）式によって表される。
(x,y)に対する周辺画素の画像情報に基づく関数であ
り、次の（２）式によって表される。
【０００７】
【数２】
【０００８】ただし、ｒは、注目画素と周辺画素との距
離（r2＝x2＋y2）であり、ｃはスケール変数である。ま
た、Ｋは平坦化係数であり、∬F(x,y)dxdy＝１、すなわ
ち、周辺関数の総合計が１となるように定められる。ま
た、「＊」は、畳み込み演算を示す。
離（r2＝x2＋y2）であり、ｃはスケール変数である。ま
た、Ｋは平坦化係数であり、∬F(x,y)dxdy＝１、すなわ
ち、周辺関数の総合計が１となるように定められる。ま
た、「＊」は、畳み込み演算を示す。
【０００９】このように、シングルスケール網膜法で
は、注目画素のスペクトルバンド成分が、周辺関数に基
づいて網膜処理されるが、色回復マルチスケール網膜法
(MultiScale Retinex：MSR）では、注目画素の各スペク
トルバンド成分Iiに対して、Ｎ種類のスケールにて網膜
処理を行うようになっている。この場合、各スケールに
対するシングル網膜処理結果に対して、各スケールに対
する重み係数ｗnを乗じて、全てのスケールに対する網
膜処理結果が加算される。マルチスケール網膜法による
網膜処理結果RMSRiは、次の（３）式によって表され
る。
は、注目画素のスペクトルバンド成分が、周辺関数に基
づいて網膜処理されるが、色回復マルチスケール網膜法
(MultiScale Retinex：MSR）では、注目画素の各スペク
トルバンド成分Iiに対して、Ｎ種類のスケールにて網膜
処理を行うようになっている。この場合、各スケールに
対するシングル網膜処理結果に対して、各スケールに対
する重み係数ｗnを乗じて、全てのスケールに対する網
膜処理結果が加算される。マルチスケール網膜法による
網膜処理結果RMSRiは、次の（３）式によって表され
る。
【００１０】
【数３】
【００１１】このように、マルチスケール網膜処理で
は、画像の各スペクトルバンド成分に対して網膜処理が
実施されるために、各スペクトルバンド成分の割合が変
化し、色ずれが発生するという問題がある。このため
に、色回復関数によって、補正される。この場合、ま
ず、原画像の色空間が、次の（４）式によって、相対色
空間に変換される。
は、画像の各スペクトルバンド成分に対して網膜処理が
実施されるために、各スペクトルバンド成分の割合が変
化し、色ずれが発生するという問題がある。このため
に、色回復関数によって、補正される。この場合、ま
ず、原画像の色空間が、次の（４）式によって、相対色
空間に変換される。
【００１２】
【数４】
【００１３】（４）式において、I'i(x,y)は、原画像の
色成分、Ｓは、色空間の次元数を示であり、３原色
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の場合には、Ｓ＝３になる。そして、こ
のような色成分I'i(x,y)によって、色補正係数Ci(x,y)
が、次の（５）式によって求められる。
色成分、Ｓは、色空間の次元数を示であり、３原色
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の場合には、Ｓ＝３になる。そして、こ
のような色成分I'i(x,y)によって、色補正係数Ci(x,y)
が、次の（５）式によって求められる。
【００１４】
【数５】
【００１５】この色補正係数Ci(x,y)は、次の（６）式
に書き換えられる。(６)式におけるαおよびβは、それ
ぞれ定数である。
に書き換えられる。(６)式におけるαおよびβは、それ
ぞれ定数である。
【００１６】
【数６】
【００１７】そして、（３）式によって求められたマル
チスケール網膜処理結果RMSRiが、次の（７）式に示す
ように、（６）式の色補正係数Ci(x,y)によって補正さ
れて、色補正マルチスケール網膜処理結果RMSRCRi(x,y)
とされる。
チスケール網膜処理結果RMSRiが、次の（７）式に示す
ように、（６）式の色補正係数Ci(x,y)によって補正さ
れて、色補正マルチスケール網膜処理結果RMSRCRi(x,y)
とされる。
【００１８】
【数７】
【００１９】この色補正マルチスケール網膜処理結果R
MSRCRi(x,y)は、次の(８)式に書き換えられる。(８)式
におけるＧおよびｂは、それぞれ定数である。
MSRCRi(x,y)は、次の(８)式に書き換えられる。(８)式
におけるＧおよびｂは、それぞれ定数である。
【００２０】
【数８】
【００２１】このように、原画像の各スペクトルバンド
の成分毎に実施される網膜処理の結果が、色補正係数に
よって補正することにより、スペクトルバンド成分の割
合の変化によって生じる色ずれを防止することができ
る。
の成分毎に実施される網膜処理の結果が、色補正係数に
よって補正することにより、スペクトルバンド成分の割
合の変化によって生じる色ずれを防止することができ
る。
【００２２】
【発明が解決しようとする課題】このような色補正マル
チスケール網膜法は、医療写真、航空写真等に適用され
るものであり、肉眼では認識できないような模様等が、
肉眼にて認識することができるように補正されることに
なる。しかしながら、このような補正は、被写体を画像
として忠実に再現するものではなく、監視カメラ、デジ
タルスチルカメラ等にとっては、必ずしも適切な処理方
法ではない。
チスケール網膜法は、医療写真、航空写真等に適用され
るものであり、肉眼では認識できないような模様等が、
肉眼にて認識することができるように補正されることに
なる。しかしながら、このような補正は、被写体を画像
として忠実に再現するものではなく、監視カメラ、デジ
タルスチルカメラ等にとっては、必ずしも適切な処理方
法ではない。
【００２３】また、マルチスケール網膜法では、log演
算、ベキ乗演算、さらには、畳み込み演算に要する積和
演算が必要であるために、参照すべき周辺画素数が増加
すると、膨大な計算量になる。しかも、２次元の周辺画
素情報の保持、中間処理結果の保持等のために、容量の
大きなメモリが必要でになり、装置として実現する際に
経済性が損なわれるおそれがある。さらには、演算値を
記憶したメモリに対するアクセス回数も増加するため
に、処理時間がさらに増加するおそれがある。
算、ベキ乗演算、さらには、畳み込み演算に要する積和
演算が必要であるために、参照すべき周辺画素数が増加
すると、膨大な計算量になる。しかも、２次元の周辺画
素情報の保持、中間処理結果の保持等のために、容量の
大きなメモリが必要でになり、装置として実現する際に
経済性が損なわれるおそれがある。さらには、演算値を
記憶したメモリに対するアクセス回数も増加するため
に、処理時間がさらに増加するおそれがある。
【００２４】特に、最近では、対象画素数が、メガピク
セル、２メガピクセルという高画質のデジタルカメラも
開発されており、このようなデジタルカメラでは、マル
チスケール網膜処理に要する時間がさらに増加すること
になる。
セル、２メガピクセルという高画質のデジタルカメラも
開発されており、このようなデジタルカメラでは、マル
チスケール網膜処理に要する時間がさらに増加すること
になる。
【００２５】本発明は、このような問題を解決するもの
であり、その目的は、色ずれの発生を防止して、ダイナ
ミックレンジに優れた画像が得られる画像処理方法を提
供することにある。
であり、その目的は、色ずれの発生を防止して、ダイナ
ミックレンジに優れた画像が得られる画像処理方法を提
供することにある。
【００２６】本発明の他の目的は、マルチスケール網膜
法による計算量を低減することができるために、処理に
要する時間を著しく短縮することができ、しかも、演算
値を保持するためのメモリ容量も小さくすることができ
るために低コストの装置を実現することができる画像処
理方法を提供することにある。
法による計算量を低減することができるために、処理に
要する時間を著しく短縮することができ、しかも、演算
値を保持するためのメモリ容量も小さくすることができ
るために低コストの装置を実現することができる画像処
理方法を提供することにある。
【００２７】
【課題を解決するための手段】本発明の画像処理方法
は、原画像における輝度信号を色信号から分離して、輝
度信号のみをマルチスケール網膜処理し、マルチスケー
ル網膜処理された輝度信号と、原画像における色信号と
に基づいて画像を補正することを特徴とする。
は、原画像における輝度信号を色信号から分離して、輝
度信号のみをマルチスケール網膜処理し、マルチスケー
ル網膜処理された輝度信号と、原画像における色信号と
に基づいて画像を補正することを特徴とする。
【００２８】前記マルチスケール網膜処理された輝度信
号は、ゲインおよびオフセットにて正規化処理される。
号は、ゲインおよびオフセットにて正規化処理される。
【００２９】前記マルチスケール網膜処理する際の周辺
関数として、対称性を有する１次元関数が使用される。
関数として、対称性を有する１次元関数が使用される。
【００３０】前記１次元関数が対称性を有する範囲がテ
ーブル化されている。
ーブル化されている。
【００３１】前記マルチスケール網膜処理において、１
次元の畳み込み演算が実施される。
次元の畳み込み演算が実施される。
【００３２】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら本発明
の実施の形態を説明する。
の実施の形態を説明する。
【００３３】図１は、本発明の画像処理方法の概略を示
すフローチャートである。本発明の画像処理方法では、
色ずれの発生を防止するために、原画像における輝度信
号Ｙと色信号CrおよびCb、あるいは、輝度信号と色素信
号ＩおよびＱとを分離する（図１のステップＳ１参照、
以下同様）。そして、分離された輝度信号Ｙに対して、
マルチスケール網膜処理（ＭＳＲ）が実施される（ステ
ップＳ２）。そして、マルチスケール網膜処理された輝
度信号ＹMSRが、次の(９)式によって、正規化処理され
る。（９）式におけるｕはゲイン、ｖはオフセットであ
り、輝度信号を表すビット数、演算精度等によって定め
られる。
すフローチャートである。本発明の画像処理方法では、
色ずれの発生を防止するために、原画像における輝度信
号Ｙと色信号CrおよびCb、あるいは、輝度信号と色素信
号ＩおよびＱとを分離する（図１のステップＳ１参照、
以下同様）。そして、分離された輝度信号Ｙに対して、
マルチスケール網膜処理（ＭＳＲ）が実施される（ステ
ップＳ２）。そして、マルチスケール網膜処理された輝
度信号ＹMSRが、次の(９)式によって、正規化処理され
る。（９）式におけるｕはゲイン、ｖはオフセットであ
り、輝度信号を表すビット数、演算精度等によって定め
られる。
【００３４】
【数９】
【００３５】マルチスケール網膜処理された輝度信号Ｙ
MSRが正規化処理されると、その処理結果Ｙoutと、原画
像における色信号CrおよびCb、または色差信号Ｉおよび
Ｑとによって画像が作成されて出力される（ステップＳ
３）。
MSRが正規化処理されると、その処理結果Ｙoutと、原画
像における色信号CrおよびCb、または色差信号Ｉおよび
Ｑとによって画像が作成されて出力される（ステップＳ
３）。
【００３６】原画像の原色信号のＲ、Ｇ、Ｂ成分は、輝
度信号Ｙと、色信号CrおよびCbとの間に、次の（１０）
式の関係がある。
度信号Ｙと、色信号CrおよびCbとの間に、次の（１０）
式の関係がある。
【００３７】
【数１０】
【００３８】また、原色信号のＲ、Ｇ、Ｂ成分は、輝度
信号Ｙと、色差信号ＩおよびＱとの間に、次の（１１）
式の関係がある。
信号Ｙと、色差信号ＩおよびＱとの間に、次の（１１）
式の関係がある。
【００３９】
【数１１】
【００４０】デジタルカメラ等においては、（１０）式
で示される輝度信号Ｙと色信号CrおよびCb、または、
（１１）式で示す輝度信号Ｙと色差信号ＩおよびＱが、
それぞれ得られるようになっている。本発明の画像処理
方法では、これらの信号のいずれかから、輝度信号Ｙだ
けが抽出されて、次の（１２）式および（１３）に示す
ように、その輝度信号Ｙに対して、スケール数Ｎにわた
るマルチスケール網膜処理が実施される。
で示される輝度信号Ｙと色信号CrおよびCb、または、
（１１）式で示す輝度信号Ｙと色差信号ＩおよびＱが、
それぞれ得られるようになっている。本発明の画像処理
方法では、これらの信号のいずれかから、輝度信号Ｙだ
けが抽出されて、次の（１２）式および（１３）に示す
ように、その輝度信号Ｙに対して、スケール数Ｎにわた
るマルチスケール網膜処理が実施される。
【００４１】
【数１２】
【００４２】
【数１３】
【００４３】ただし、式（１３）における重み係数ｗn
は、次の（１４）式で示される。
は、次の（１４）式で示される。
【００４４】
【数１４】
【００４５】このようにして、マルチスケール網膜処理
された輝度信号ＹMSRが得られると、この輝度信号ＹMSR
と、原画像の色信号CrおよびCbとにより、あるいは、そ
の輝度信号ＹMSRと色差信号ＩおよびＱとによって、画
像が作成される。
された輝度信号ＹMSRが得られると、この輝度信号ＹMSR
と、原画像の色信号CrおよびCbとにより、あるいは、そ
の輝度信号ＹMSRと色差信号ＩおよびＱとによって、画
像が作成される。
【００４６】得られる画像は、マルチスケール網膜法に
よって、ダイナミックレンジに適合するように輝度が補
正されており、しかも、色ずれが発生するおそれもな
い。
よって、ダイナミックレンジに適合するように輝度が補
正されており、しかも、色ずれが発生するおそれもな
い。
【００４７】このような画像処理を実施するに際して、
計算量を削減するために、式（２）で示す２次元の周辺
関数が、次の(１５)式で示すように、１次元の関数とし
て使用される。
計算量を削減するために、式（２）で示す２次元の周辺
関数が、次の(１５)式で示すように、１次元の関数とし
て使用される。
【００４８】
【数１５】
【００４９】この場合、平坦化係数Ｋも、次の（１６）
式で示す１次元の関数が成立するように、設定される。
式で示す１次元の関数が成立するように、設定される。
【００５０】
【数１６】
【００５１】この場合、（１５）式で示す関数fn(t)は
偶関数であり、ｔ∈[-ｃ，０］の範囲（ｃはスケール変
数）における関数fn(t)の値と、ｔ∈[ｃ，０］の範囲に
おける関数fn(t)の値とが等しくなる対称性を有してい
る。このために、ｔ∈[ｃ，０］の範囲における関数f
n(t)の値のみをテーブル化しておくことにより、ｔ∈
[−ｃ，ｃ］の全範囲における関数fn(t)の値を得ること
ができる。
偶関数であり、ｔ∈[-ｃ，０］の範囲（ｃはスケール変
数）における関数fn(t)の値と、ｔ∈[ｃ，０］の範囲に
おける関数fn(t)の値とが等しくなる対称性を有してい
る。このために、ｔ∈[ｃ，０］の範囲における関数f
n(t)の値のみをテーブル化しておくことにより、ｔ∈
[−ｃ，ｃ］の全範囲における関数fn(t)の値を得ること
ができる。
【００５２】また、式（１２）において、輝度信号Ｙを
網膜処理する際の２次元の畳み込み演算は、次の（１
７）式、または（１８）式に示すように、１次元の畳み
込み演算を２回繰り返すことによって、計算量が削減さ
れる。
網膜処理する際の２次元の畳み込み演算は、次の（１
７）式、または（１８）式に示すように、１次元の畳み
込み演算を２回繰り返すことによって、計算量が削減さ
れる。
【００５３】
【数１７】
【００５４】
【数１８】
【００５５】（１７）式は、ｘ軸方向の畳み込み演算を
行った後にｙ軸方向の畳み込み演算を行うようになって
おり、また、（１８）式は、ｙ軸方向の畳み込み演算を
行った後にｘ軸方向の畳み込み演算を行うようになって
いる。
行った後にｙ軸方向の畳み込み演算を行うようになって
おり、また、（１８）式は、ｙ軸方向の畳み込み演算を
行った後にｘ軸方向の畳み込み演算を行うようになって
いる。
【００５６】さらに、（１７）式および(１８)式におけ
るそれぞれの２回のlog演算を、次の（１９）式または
（２０）式に示すように、１回のlog演算とすることに
よって、さらに、計算量を削減することができる。
るそれぞれの２回のlog演算を、次の（１９）式または
（２０）式に示すように、１回のlog演算とすることに
よって、さらに、計算量を削減することができる。
【００５７】
【数１９】
【００５８】
【数２０】
【００５９】図２は、このような画像処理方法の実施に
使用される画像処理装置の一例を示す概略構成図であ
る。この画像処理装置は、入力される原画像をマルチス
ケール網膜処理するＭＳＲ処理部１１と、ＭＳＲ処理に
際しての各種定数が記憶される定数メモリ１２と、原画
像サイズ、輝度値Ｙ等を記憶する画像メモリ１３と、Ｍ
ＳＲ処理された輝度値ＹMSR、正規化された輝度値ＹOUT
等を記憶する画像メモリ１４とを有している。さらに、
この画像処理装置には、スケール数Ｎに対応した周辺関
数がそれぞれテーブル化された各周辺関数テーブル１
５、１６、１７を記憶するメモリ、および、log演算用
の対数テーブル１８を記憶するメモリが設けられてい
る。
使用される画像処理装置の一例を示す概略構成図であ
る。この画像処理装置は、入力される原画像をマルチス
ケール網膜処理するＭＳＲ処理部１１と、ＭＳＲ処理に
際しての各種定数が記憶される定数メモリ１２と、原画
像サイズ、輝度値Ｙ等を記憶する画像メモリ１３と、Ｍ
ＳＲ処理された輝度値ＹMSR、正規化された輝度値ＹOUT
等を記憶する画像メモリ１４とを有している。さらに、
この画像処理装置には、スケール数Ｎに対応した周辺関
数がそれぞれテーブル化された各周辺関数テーブル１
５、１６、１７を記憶するメモリ、および、log演算用
の対数テーブル１８を記憶するメモリが設けられてい
る。
【００６０】このような画像処理装置では、画像処理を
実施するに際して、図３に示すように、条件が設定され
る。この場合、まず、定数メモリ１２において、マルチ
スケール数Ｎ、スケール変数ｃn、重み係数ｗn等が設定
される（図３のステップＳ１１参照、以下同様）。具体
的には、例えば、スモール、ミドル、ラージの３つのス
ケールが定数メモリ１２に設定されることによって、マ
ルチスケール数Ｎとして３が定数メモリ１２に設定され
るとともに、重み係数ｗnとして１／３が定数メモリ１
２に設定される。そして、例えば、スモールスケールの
スケール変数としてｃ1＝５、ミドルスケールのスケー
ル変数としてｃ2＝160、ラージスケールのスケール変数
としてｃ3＝400が、それぞれ定数メモリ１２に設定され
る。また、画像メモリ１３には、原画像サイズとして、
例えば1200×960、輝度値Ｙとして８ビット（０〜255）
にて量子化されて記憶されている。
実施するに際して、図３に示すように、条件が設定され
る。この場合、まず、定数メモリ１２において、マルチ
スケール数Ｎ、スケール変数ｃn、重み係数ｗn等が設定
される（図３のステップＳ１１参照、以下同様）。具体
的には、例えば、スモール、ミドル、ラージの３つのス
ケールが定数メモリ１２に設定されることによって、マ
ルチスケール数Ｎとして３が定数メモリ１２に設定され
るとともに、重み係数ｗnとして１／３が定数メモリ１
２に設定される。そして、例えば、スモールスケールの
スケール変数としてｃ1＝５、ミドルスケールのスケー
ル変数としてｃ2＝160、ラージスケールのスケール変数
としてｃ3＝400が、それぞれ定数メモリ１２に設定され
る。また、画像メモリ１３には、原画像サイズとして、
例えば1200×960、輝度値Ｙとして８ビット（０〜255）
にて量子化されて記憶されている。
【００６１】次いで、各スケールサイズの周辺関数がテ
ーブル化される（ステップＳ１２）。この場合、各スケ
ールにおいて、係数knを、式（１６）に基づいて算出し
て、式（１５）にて算出される関数fn(t)が、それぞ
れ、ｔ∈[ｃn，０］の範囲にてテーブル化される。
ーブル化される（ステップＳ１２）。この場合、各スケ
ールにおいて、係数knを、式（１６）に基づいて算出し
て、式（１５）にて算出される関数fn(t)が、それぞ
れ、ｔ∈[ｃn，０］の範囲にてテーブル化される。
【００６２】スモール、ミドル、ラージの３つのスケー
ルが設定されている場合には、図２に示すように、スモ
ールスケール、ミドルスケール、ラージスケールの各周
辺関数テーブル１５、１６、１７が、メモリに記憶され
る。
ルが設定されている場合には、図２に示すように、スモ
ールスケール、ミドルスケール、ラージスケールの各周
辺関数テーブル１５、１６、１７が、メモリに記憶され
る。
【００６３】その後、例えば、式（１９）のlog関数
が、原画像の輝度信号Ｙを示すビット数、演算精度等に
基づいてテーブル化されて（ステップＳ１３）、メモリ
に記憶される。そして、ＭＳＲ処理された輝度値を、式
（９）に基づいて正規化処理する際の係数であるゲイン
ｕおよびオフセットｖが、原画像の輝度信号Ｙの表示範
囲等の条件に基づいて設定される（ステップＳ１４）。
このゲインｕおよびオフセットｖは、定数メモリ１２に
記憶される。
が、原画像の輝度信号Ｙを示すビット数、演算精度等に
基づいてテーブル化されて（ステップＳ１３）、メモリ
に記憶される。そして、ＭＳＲ処理された輝度値を、式
（９）に基づいて正規化処理する際の係数であるゲイン
ｕおよびオフセットｖが、原画像の輝度信号Ｙの表示範
囲等の条件に基づいて設定される（ステップＳ１４）。
このゲインｕおよびオフセットｖは、定数メモリ１２に
記憶される。
【００６４】最後に、ＭＳＲ処理部１１における演算条
件として、式（１９）、式（１４）、式（９）の順で演
算することが設定される（ステップＳ１５）。
件として、式（１９）、式（１４）、式（９）の順で演
算することが設定される（ステップＳ１５）。
【００６５】このようにして、条件が設定されると、Ｍ
ＳＲ処理部１１は、図４に示すフローチャートに基づい
て、原画像における輝度信号ＹをＭＳＲ処理する。この
場合、まず、各スケールを示す変数ｎ（ｎ＝１〜Ｎ）が
初期化されて、ｎ＝１とされる（図４のステップＳ２１
参照、以下同様）。そして、変数ｎ（＝１）が、設定さ
れたスケール数Ｎになっているかが確認され(ステップ
Ｓ２２）、変数ｎが、スケール数Ｎに達していないこと
により、原画像における輝度信号Ｙが、式（１９）に基
づいて、シングルスケール網膜処理されて、輝度信号Ｙ
のシングルスケール網膜処理結果Ynが演算される(ステ
ップＳ２３）。
ＳＲ処理部１１は、図４に示すフローチャートに基づい
て、原画像における輝度信号ＹをＭＳＲ処理する。この
場合、まず、各スケールを示す変数ｎ（ｎ＝１〜Ｎ）が
初期化されて、ｎ＝１とされる（図４のステップＳ２１
参照、以下同様）。そして、変数ｎ（＝１）が、設定さ
れたスケール数Ｎになっているかが確認され(ステップ
Ｓ２２）、変数ｎが、スケール数Ｎに達していないこと
により、原画像における輝度信号Ｙが、式（１９）に基
づいて、シングルスケール網膜処理されて、輝度信号Ｙ
のシングルスケール網膜処理結果Ynが演算される(ステ
ップＳ２３）。
【００６６】この場合、まず、ｘ軸方向に沿った畳み込
み演算が実施され、次いで、ｙ軸方向に沿った畳み込み
演算処理が実施される。そして、それぞれの畳み込み演
算結果が、割り算処理された後に、メモリに記憶された
log関数のテーブルに基づいて、対数演算処理される。
み演算が実施され、次いで、ｙ軸方向に沿った畳み込み
演算処理が実施される。そして、それぞれの畳み込み演
算結果が、割り算処理された後に、メモリに記憶された
log関数のテーブルに基づいて、対数演算処理される。
【００６７】このようにして、輝度信号Ｙがシングルス
ケール網膜処理されると、その網膜処理結果Ynが、式
（１４）に基づくマルチスケール網膜（ＭＳＲ）処理さ
れる(ステップＳ２４）。その後、スケールを示す変数
ｎが更新されて(ステップＳ２５）、次のｎ番目のスケ
ールに関して、輝度信号Ｙがシングル網膜処理およびマ
ルチスケール網膜処理される。
ケール網膜処理されると、その網膜処理結果Ynが、式
（１４）に基づくマルチスケール網膜（ＭＳＲ）処理さ
れる(ステップＳ２４）。その後、スケールを示す変数
ｎが更新されて(ステップＳ２５）、次のｎ番目のスケ
ールに関して、輝度信号Ｙがシングル網膜処理およびマ
ルチスケール網膜処理される。
【００６８】このようにして、予め設定されたスケール
数Ｎに関して、輝度信号Ｙがマルチスケール網膜処理さ
れると、マルチスケール網膜処理結果YMSRが、（９）式
に基づいて正規化処理される(ステップＳ２６）。
数Ｎに関して、輝度信号Ｙがマルチスケール網膜処理さ
れると、マルチスケール網膜処理結果YMSRが、（９）式
に基づいて正規化処理される(ステップＳ２６）。
【００６９】このようにして、マルチスケール網膜処理
された輝度信号YMSRが正規化処理されると、その処理結
果Youtと、原画像から輝度信号が分離された色信号Crお
よびCb、または色差信号ＩおよびＱとによって画像が作
成される。作成された画像は、色ずれが発生することな
く、輝度が補正されている。
された輝度信号YMSRが正規化処理されると、その処理結
果Youtと、原画像から輝度信号が分離された色信号Crお
よびCb、または色差信号ＩおよびＱとによって画像が作
成される。作成された画像は、色ずれが発生することな
く、輝度が補正されている。
【００７０】
【発明の効果】本発明の画像処理方法は、このように、
原画像の輝度信号を色信号から分離して、マルチスケー
ル網膜処理するようになっているために、補正された画
像に色ずれが発生するおそれがない。しかも、マルチス
ケール網膜処理の計算量が著しく削減されることによっ
て、処理時間が著しく短縮される。さらには、メモリ情
報量も削減されることによってメモリアクセス回数が削
減され、これによっても、処理時間を短縮することがで
きる。メモリ容量が低減されることによって、容量の小
さなメモリを使用した経済的な装置が実現される。
原画像の輝度信号を色信号から分離して、マルチスケー
ル網膜処理するようになっているために、補正された画
像に色ずれが発生するおそれがない。しかも、マルチス
ケール網膜処理の計算量が著しく削減されることによっ
て、処理時間が著しく短縮される。さらには、メモリ情
報量も削減されることによってメモリアクセス回数が削
減され、これによっても、処理時間を短縮することがで
きる。メモリ容量が低減されることによって、容量の小
さなメモリを使用した経済的な装置が実現される。
【図１】本発明の画像処理方法の一例を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図２】その画像処理方法の実施に使用される装置の概
略構成図である。
略構成図である。
【図３】その装置の条件の設定方法の一例を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図４】その装置に使用されるＭＳＲ処理部の動作説明
のためのフローチャートである。
のためのフローチャートである。
１１ ＭＳＲ処理部 １２ 定数メモリ １３ 画像メモリ １４ 画像メモリ １５ 周辺関数テーブル １６ 周辺関数テーブル １７ 周辺関数テーブル １８ 対数関数テーブル
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０４Ｎ 9/07 Ｈ０４Ｎ 1/46 Ｚ ５Ｃ０７９ Ｆターム(参考） 5B057 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB08 CB12 CB16 CC01 CE17 CH07 CH09 5C021 PA79 PA80 XA03 XA13 XA14 5C065 AA03 BB01 CC02 CC03 CC08 CC09 GG29 GG30 5C066 AA01 BA13 CA01 CA09 CA17 EA07 EA13 EE03 GA02 GA05 HA04 JA01 5C077 LL17 LL18 LL19 MP08 PP10 PP12 PP15 PP32 PP34 PP37 PP39 PP48 PQ12 PQ23 TT09 5C079 HB04 LA24 LB01 MA05 MA11 NA02 NA10 NA11
Claims (5)
- 【請求項１】 原画像における輝度信号を色信号から分
離して、輝度信号のみをマルチスケール網膜処理し、マ
ルチスケール網膜処理された輝度信号と、原画像におけ
る色信号とに基づいて画像を補正することを特徴とする
画像処理方法。 - 【請求項２】 前記マルチスケール網膜処理された輝度
信号は、ゲインおよびオフセットにて正規化処理される
請求項１に記載の画像処理方法。 - 【請求項３】 前記マルチスケール網膜処理する際の周
辺関数として、対称性を有する１次元関数が使用される
請求項１に記載の画像処理方法。 - 【請求項４】 前記１次元関数が対称性を有する範囲が
テーブル化されている請求項１に記載の画像処理方法。 - 【請求項５】 前記マルチスケール網膜処理において、
１次元の畳み込み演算が実施される請求項１に記載の画
像処理方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24230599A JP2001069525A (ja) | 1999-08-27 | 1999-08-27 | 画像処理方法 |
| US09/630,661 US6885482B1 (en) | 1999-08-27 | 2000-08-01 | Image processing method and image processing apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24230599A JP2001069525A (ja) | 1999-08-27 | 1999-08-27 | 画像処理方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001069525A true JP2001069525A (ja) | 2001-03-16 |
Family
ID=17087258
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP24230599A Pending JP2001069525A (ja) | 1999-08-27 | 1999-08-27 | 画像処理方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6885482B1 (ja) |
| JP (1) | JP2001069525A (ja) |
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| JP2008011286A (ja) * | 2006-06-30 | 2008-01-17 | Brother Ind Ltd | 画像処理プログラムおよび画像処理装置 |
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| US7920752B2 (en) | 2006-08-17 | 2011-04-05 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Image processing device that quickly performs retinex process |
| US8040409B2 (en) | 2006-10-31 | 2011-10-18 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Image processing device capable of performing retinex process at high speed |
| US8081839B2 (en) | 2006-08-31 | 2011-12-20 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Image processor |
| US8081831B2 (en) | 2006-08-31 | 2011-12-20 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Image processor performing a high precision retinex process |
| KR101134463B1 (ko) | 2010-05-24 | 2012-04-13 | 금오공과대학교 산학협력단 | 색 보정 레티넥스 방법 |
| US8165418B2 (en) | 2007-03-30 | 2012-04-24 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Image processor |
| US8437031B2 (en) | 2006-08-31 | 2013-05-07 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Image processing device and method for reducing an original image |
| US8472711B2 (en) | 2006-10-31 | 2013-06-25 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Image processing device for processing images according to the available storage capacity |
| KR101519162B1 (ko) | 2009-11-30 | 2015-05-11 | 현대자동차주식회사 | 차량용 카메라의 야간 영상 개선 방법 |
| CN111275644A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-12 | 浙江大学 | 一种基于Retinex算法的水下图像增强方法和装置 |
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