JP2001118062A - Automatic dynamic range compressing method - Google Patents
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、ビデオカメラやデ
ィジタルカメラなどの電子的撮像装置に好適なダイナミ
ックレンジ自動圧縮方法に関するものである。[0001] 1. Field of the Invention [0002] The present invention relates to a dynamic range automatic compression method suitable for an electronic image pickup apparatus such as a video camera and a digital camera.
【０００２】[0002]
【従来の技術】非常に明るい部分と非常に暗い部分とが
混在する光景（図８（ａ）参照）を、ビデオカメラやデ
ィジタルカメラなどの電子的撮像装置で撮影し、その画
像をモニタに表示したりプリンタで出力したりすると、
非常に明るい部分が跳んだり非常に暗い部分が潰れたり
して、電子的撮像装置の撮像素子では得られているはず
の細部情報が再現されなくなるという現象が起きる（図
８（ｂ）参照）。これは、モニタやプリンタなどの画像
出力装置のダイナミックレンジが、この画像出力装置に
入力される画像のダイナミックレンジよりも狭いことに
起因している。2. Description of the Related Art A scene in which a very bright part and a very dark part are mixed (see FIG. 8A) is photographed by an electronic imaging device such as a video camera or a digital camera, and the image is displayed on a monitor. Or output to a printer,
A phenomenon occurs in which a very bright portion jumps or a very dark portion is crushed, and the detailed information that should be obtained by the image pickup device of the electronic image pickup device is not reproduced (see FIG. 8B). This is because the dynamic range of an image output device such as a monitor or a printer is narrower than the dynamic range of an image input to the image output device.
【０００３】従来、上述のような情報の消失を低減する
ために、種々の方法が提案されている。例えば、特許２
９５１９０９号には、入力画像を複数の正方格子状のブ
ロックに分割して各ブロックの平均輝度を算出し、この
平均輝度に基づいて分割された領域ごとに階調補正を施
す、撮像装置の階調補正装置及び階調補正方法が開示さ
れている。Conventionally, various methods have been proposed to reduce the loss of information as described above. For example, Patent 2
No. 951909 discloses a floor plan of an imaging apparatus in which an input image is divided into a plurality of square lattice blocks, an average luminance of each block is calculated, and tone correction is performed for each of the divided areas based on the average luminance. A tone correction device and a tone correction method are disclosed.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】ところが、上記特許２
９５１９０９号においては、入力画像の領域分割をブロ
ックの平均輝度に基づいて行うため、例えば、平均輝度
が同一である、図９（ａ）に示す輝度幅が狭い範囲内で
輝度が階段状に変化するテクスチャＡと、同図（ｂ）に
示す輝度幅が広い範囲内で輝度が階段状に変化するテク
スチャＢとが隣接している場合、両者が同一の領域とし
て見なされ、同一の階調補正曲線を用いて階調補正が施
される。これにより、この階調補正曲線が、テクスチャ
Ａに最適に決定された場合にはテクスチャＢの非常に明
るい部分が跳んだり非常に暗い部分が潰れたりし、テク
スチャＢに最適に決定された場合には、テクスチャＡの
階段状の輝度変化が再現されなくなったりするおそれが
あった。However, the above patent 2
In 951909, since the area division of the input image is performed based on the average luminance of the block, for example, the luminance changes stepwise within a narrow range of luminance shown in FIG. In the case where the texture A to be processed is adjacent to the texture B whose luminance changes stepwise within a wide range of luminance as shown in FIG. Tone correction is performed using the curve. Accordingly, when this gradation correction curve is optimally determined for texture A, a very bright portion of texture B jumps or a very dark portion collapses, and when this gradation correction curve is optimally determined for texture B, For example, there is a risk that the stepwise luminance change of the texture A may not be reproduced.
【０００５】また、階調補正に関する詳細な記載はない
が、その方法が従来技術であげられているものと同様で
あるとすると、領域内で出現頻度が最も多い濃度値ほど
コントラストが強調されるように階調補正が施されるこ
とになる。これにより、有用な情報であってもその濃度
値の出現頻度が低ければ、情報が消失してしまうおそれ
があった。Although there is no detailed description of gradation correction, if the method is the same as that described in the prior art, the contrast is emphasized as the density value appears most frequently in the area. The gradation correction is performed as described above. As a result, even if useful information is used, if the frequency of appearance of the density value is low, the information may be lost.
【０００６】本発明は、上記問題点に鑑み、入力画像を
テクスチャ解析の結果に基づいて領域分割し、該領域ご
とにダイナミックレンジの広さに応じて濃度ヒストグラ
ムの平滑化の度合いを決定することにより、従来に比し
て、有用な情報の消失を低減できるダイナミックレンジ
自動圧縮方法を提供することを目的とするものである。SUMMARY OF THE INVENTION In view of the above problems, the present invention divides an input image into regions based on the result of texture analysis, and determines the degree of smoothing of a density histogram in accordance with the extent of a dynamic range for each region. Accordingly, an object of the present invention is to provide a dynamic range automatic compression method capable of reducing the loss of useful information as compared with the related art.
【０００７】[0007]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１の発明は、入力画像を複数の領域に分割
し、該領域ごとに異なる濃度変換処理を行う、ダイナミ
ックレンジ自動圧縮方法であって、入力画像のテクスチ
ャを解析し、該解析結果に基づいて上記領域を決定する
ことを特徴とするものである。According to one aspect of the present invention, there is provided an automatic dynamic range compression method which divides an input image into a plurality of regions and performs different density conversion processing for each of the regions. Wherein the texture of the input image is analyzed, and the region is determined based on the analysis result.
【０００８】請求項１のダイナミックレンジ自動圧縮方
法は、入力画像のテクスチャを解析し、この解析結果に
基づいて入力画像を領域分割し、領域ごとに異なる濃度
変換処理を行う。テクスチャの解析方法としては、請求
項２，３，４にそれぞれ明示しているように、入力画像
にＬＯＧ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ Ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａ
ｎ）フィルタを演算する方法、入力画像の周波数成分を
解析する処理に基く方法、入力画像のエッジの長短を判
別する処理に基づく方法などがあげられる。According to the dynamic range automatic compression method of the first aspect, the texture of the input image is analyzed, the input image is divided into regions based on the analysis result, and different density conversion processing is performed for each region. As a method of analyzing the texture, a LOG (Laplacian Of Gaussia) is added to the input image as specified in claims 2, 3, and 4, respectively.
n) A method of calculating a filter, a method based on a process of analyzing a frequency component of an input image, a method based on a process of determining the length of an edge of an input image, and the like.
【０００９】また、請求項５の発明は、入力画像を複数
の領域に分割し、該領域ごとに異なる濃度変換処理を行
う、ダイナミックレンジ自動圧縮処理であって、入力画
像に、元来画像処理におけるコントラスト強調処理法と
して知られる局所的ヒストグラム平滑化法を適用し、該
局所的ヒストグラム平滑法における参照領域を請求項
１，２，３又は４に記載の領域決定方法を用いることに
より全自動で決定するとともに、該局所的ヒストグラム
平滑化法におけるクリップ値を、濃度ヒストグラム濃度
値のばらつき具合に基づいて全自動で決定することを特
徴とするものである。According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a dynamic range automatic compression process for dividing an input image into a plurality of regions and performing different density conversion processes for each of the regions. A local histogram smoothing method known as a contrast enhancement processing method in the above is applied, and a reference region in the local histogram smoothing method is fully automated by using the region determination method according to claim 1, 2, 3, or 4. In addition, the clip value in the local histogram smoothing method is fully automatically determined based on the degree of variation of the density histogram density value.
【００１０】また、請求項６の発明は、請求項１，２，
３又は４のダイナミックレンジ自動圧縮方法において、
上記領域ごとに異なる濃度変換処理として、上記領域ご
とに、（１）濃度ヒストグラムを作成し、（２）該濃度
ヒストグラムの濃度値のばらつき具合を算出し、（３）
該ばらつき具合に応じて、該濃度ヒストグラムの平滑化
の度合いを左右するクリップ値を決定し、（４）該クリ
ップ値で、上記濃度ヒストグラムをクリッピングし、
（５）クリッピング後の濃度ヒストグラムから、累積ヒ
ストグラムを作成し、（６）該累積ヒストグラムを濃度
変換曲線として該領域に含まれる各画素の濃度変換を行
うことを特徴とするものである。[0010] The invention of claim 6 is based on claims 1, 2, and
In the dynamic range automatic compression method of 3 or 4,
As a density conversion process different for each area, (1) a density histogram is created for each area, (2) the degree of dispersion of density values of the density histogram is calculated, and (3)
A clip value that determines the degree of smoothing of the density histogram is determined according to the degree of the variation. (4) The density histogram is clipped with the clip value,
(5) A cumulative histogram is created from the density histogram after clipping, and (6) the density conversion of each pixel included in the area is performed using the cumulative histogram as a density conversion curve.
【００１１】請求項５のダイナミックレンジ自動圧縮方
法は、元来画像処理におけるコントラスト強調処理法と
して知られる局所的ヒストグラム均等化法（Ａｄａｐｔ
ｉｖｅ Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏ
ｎ、以下、ＡＨＥという）を適用している。ここで、Ａ
ＨＥとは、図１０（ａ）〜（ｄ）に示すように、注目画
素の周囲に適当な大きさの参照領域を設けて、この領域
の濃度ヒストグラムを作成し、適当なクリップ値でクリ
ッピングした後に累積ヒストグラムを作成し、これを正
規化したものを濃度変換曲線として注目画素の濃度変換
を行うものである。なお、「クリップ値」とは、濃度ヒ
ストグラムの平滑化の度合いを決定するパラメータであ
り、このクリップ値が大きいほど濃度ヒストグラムの平
滑化の度合いが大きくなり、小さいほど濃度ヒストグラ
ムの平滑化の度合いが小さくなる。According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a method for automatically compressing a dynamic range.
live Histogram Equalizatio
n, hereinafter referred to as AHE). Where A
HE means that a reference area of an appropriate size is provided around a pixel of interest as shown in FIGS. 10A to 10D, a density histogram of this area is created, and clipping is performed with an appropriate clip value. Thereafter, a cumulative histogram is created, and the normalized histogram is used as a density conversion curve to perform density conversion of the target pixel. The “clip value” is a parameter that determines the degree of smoothing of the density histogram. The greater the clip value, the greater the degree of smoothing of the density histogram. Become smaller.
【００１２】請求項５又は６のダイナミックレンジ自動
圧縮方法は、上述したＡＨＥにおける参照領域を、請求
項１、２、３又は４に記載の領域決定方法を用いること
により全自動で決定する。また、ＡＨＥにおけるクリッ
プ値を、領域ごとに、濃度ヒストグラムの濃度値のばら
つき具合に基づいて全自動で決定する。ここで、濃度ヒ
ストグラムの濃度値のばらつき具合を評価する指標とし
ては、請求項８に明示している各領域内に含まれる画素
の濃度の出現頻度の平均値（エントロピー）の他に、各
領域に含まれる画素の濃度の出現頻度の分散、各領域に
含まれる画素のエッジの長さの総和などを用いることが
できる。いずれのパラメータも、請求項７に明示してい
るように、クリップ値との間には、パラメータの値が増
加するほど、すなわちダイナミックレンジが広くなるほ
ど、クリップ値が減少するような単調減少の関係が成立
する。In the dynamic range automatic compression method according to the fifth or sixth aspect, the reference area in the AHE is determined automatically by using the area determination method according to the first, second, third or fourth aspect. Also, the clip value in AHE is determined automatically for each area based on the degree of variation of the density value of the density histogram. Here, as an index for evaluating the degree of dispersion of the density values of the density histogram, in addition to the average value (entropy) of the appearance frequencies of the densities of the pixels included in each area specified in claim 8, , The sum of the edge lengths of the pixels included in each area, and the like can be used. Any of the parameters has a monotonically decreasing relationship between the clip value and the clip value, as the parameter value increases, that is, as the dynamic range becomes wider, the clip value decreases. Holds.
【００１３】[0013]
【実施形態１】以下、本発明に係るダイナミックレンジ
自動圧縮方法を採用した電子的撮像装置の一実施形態
（以下、実施形態１という）について説明する。図１
（ａ）は、本実施形態１に係る電子的撮像装置の構成を
示すブロック図である。この電子的撮像装置は、撮像手
段１、領域分割手段２、濃度変換曲線作成手段３、濃度
変換手段４から構成されている。さらに、濃度変換曲線
作成手段３は、図２に示すように、濃度ヒストグラム作
成手段１０、エントロピー算出手段１１、ＬＵＴ（ルッ
クアップテーブル）作成手段１２、ＬＵＴ１３、クリッ
プ値決定手段１４、クリッピング手段１５、累積ヒスト
グラム作成手段１６から構成されている。Embodiment 1 Hereinafter, an embodiment (hereinafter, referred to as Embodiment 1) of an electronic image pickup apparatus employing a dynamic range automatic compression method according to the present invention will be described. FIG.
FIG. 1A is a block diagram illustrating a configuration of an electronic imaging device according to the first embodiment. This electronic image pickup apparatus comprises an image pickup means 1, an area dividing means 2, a density conversion curve creating means 3, and a density conversion means 4. Further, as shown in FIG. 2, the density conversion curve creating means 3 includes a density histogram creating means 10, an entropy calculating means 11, an LUT (lookup table) creating means 12, an LUT 13, a clip value determining means 14, a clipping means 15, It comprises a cumulative histogram creating means 16.
【００１４】上記構成の電子的撮像装置におけるダイナ
ミックレンジ圧縮処理は、以下のように行われる（図３
参照）。 １．画像入力 ＣＣＤカメラなどの撮像手段１により撮影された画像
は、領域分割手段２に入力される（ステップＳ１）。こ
の入力画像には、通常、非常に明るい部分、非常に暗い
部分、明部・暗部が混在する部分などが局在している。 ２．領域分割 領域分割手段２は、入力画像のテクスチャを解析し、こ
の解析結果に基づいて入力画像を複数の領域に分割する
（ステップＳ２）。本実施形態１においては、数１に示
すＬＯＧフィルタを入力画像に演算するフィルタリング
処理により領域を決定するようにしている。図４（ｂ）
は、同図（ａ）に示す入力画像を領域分割した結果を示
す図である。ここで、テクスチャ解析による領域分割の
結果と、人間が同一の画像を見て手動で領域分割した結
果とは異なることが多い。よって、テクスチャ解析の結
果をそのまま用いると、両者の結果の異なる部分が人間
の目には不自然に感じられる。そこで、本実施形態１に
おいては、画素単位で解析された領域分割の結果を、多
少分割の解像度を下げ量子化している（ステップＳ
３）。具体的には、図４（ｃ）に示すように、入力画像
を正方形ブロックに分割して、同図（ｂ）に示す領域分
割の結果と重ねあわせ、領域の境界に該当する正方形ブ
ロックについては、領域の占有率に応じていずれの領域
に属するかを決定する。これにより、図４（ｂ）に示す
領域分割の結果が、同図（ｄ）に示すように量子化され
る。The dynamic range compression processing in the electronic image pickup apparatus having the above configuration is performed as follows (FIG. 3).
reference). 1. Image Input An image captured by the imaging means 1 such as a CCD camera is input to the area dividing means 2 (step S1). In this input image, usually, a very bright portion, a very dark portion, a portion in which a bright portion and a dark portion are mixed, and the like are localized. 2. Area Division The area dividing means 2 analyzes the texture of the input image, and divides the input image into a plurality of areas based on the analysis result (step S2). In the first embodiment, the region is determined by the filtering process of calculating the LOG filter shown in Expression 1 on the input image. FIG. 4 (b)
FIG. 7B is a diagram showing a result of region division of the input image shown in FIG. Here, the result of region segmentation based on texture analysis often differs from the result of manual region segmentation performed by a human looking at the same image. Therefore, if the result of the texture analysis is used as it is, the difference between the two results is unnatural to human eyes. Therefore, in the first embodiment, the result of the area division analyzed on a pixel-by-pixel basis is quantized by slightly lowering the division resolution (step S).
3). Specifically, as shown in FIG. 4 (c), the input image is divided into square blocks, which are superimposed on the result of the region division shown in FIG. 4 (b). , To which region it belongs is determined according to the occupancy of the region. Thus, the result of the area division shown in FIG. 4B is quantized as shown in FIG.
【数１】 ３．量子化された領域ごとに異なる濃度変換曲線の作成 濃度ヒストグラム作成手段１０は、領域ごとの濃度ヒス
トグラムを作成する（ステップＳ４）。ここで、図５
（ｂ）上段に示すように、既に、濃度ヒストグラムの濃
度値のばらつきが大きい、すなわちダイナミックレンジ
の広い領域については、ダイナミックレンジの狭い画像
出力装置で出力しても細部情報が消失しにくいため、濃
度ヒストグラムを平滑化する処理を行う必要がない。一
方、図５（ａ）上段に示すように、濃度ヒストグラムの
濃度値のばらつきが小さい、すなわちダイナミックレン
ジの狭い領域については、ダイナミックレンジの狭い画
像出力装置で出力すると細部情報が消失するおそれが大
きいため、濃度ヒストグラムを平滑化してダイナミック
レンジを広げる必要がある。そこで、領域ごとに濃度ヒ
ストグラムの濃度値のばらつきを求め、このばらつきに
応じて、濃度ヒストグラムの平滑化の度合いを左右する
クリップ値を決定する。本実施形態１においては、濃度
ヒストグラムの濃度値のばらつきとして、エントロピー
算出手段１１により、数２に基づいてエントロピーＨを
算出し、このエントロピーＨに対応するクリップ値Ｃ
を、クリップ値決定手段１４により、ＬＵＴ１３を参照
して決定している（ステップＳ５）。なお、このＬＵＴ
１３には、ＬＵＴ作成手段１２により図６に示すグラフ
に基づいて決定されたエントロピーとクリップ値との関
係が記憶されている。さらに、クリッピング手段１５
が、決定されたクリップ値で濃度ヒストグラムをクリッ
ピングし、累積ヒストグラム作成手段１６が、クリッピ
ング後の濃度ヒストグラムから累積ヒストグラムを作成
する（ステップＳ６）。(Equation 1) 3. Creation of a Different Density Conversion Curve for Each Quantized Area The density histogram creating means 10 creates a density histogram for each area (step S4). Here, FIG.
(B) As shown in the upper part, in a region where the density value of the density histogram is already large, that is, in a region having a wide dynamic range, detailed information is hard to be lost even when output is performed by an image output device having a narrow dynamic range. There is no need to perform processing for smoothing the density histogram. On the other hand, as shown in the upper part of FIG. 5A, in a region where the density value of the density histogram is small, that is, in an area with a narrow dynamic range, there is a great possibility that detailed information will be lost when the image is output by an image output device with a narrow dynamic range. Therefore, it is necessary to expand the dynamic range by smoothing the density histogram. Therefore, a variation in the density value of the density histogram is obtained for each region, and a clip value that determines the degree of smoothing of the density histogram is determined according to the variation. In the first embodiment, entropy calculation means 11 calculates entropy H based on Equation 2 as a variation in density values of a density histogram, and calculates a clip value C corresponding to the entropy H.
Is determined by the clip value determining means 14 with reference to the LUT 13 (step S5). Note that this LUT
13 stores the relationship between the entropy determined by the LUT creating means 12 based on the graph shown in FIG. 6 and the clip value. Furthermore, clipping means 15
Cuts the density histogram with the determined clip value, and the cumulative histogram creating means 16 creates a cumulative histogram from the clipped density histogram (step S6).
【数２】 ４．濃度変換 濃度変換手段４は、領域ごとに異なる累積ヒストグラム
を濃度変換曲線として領域内の各画素の濃度変換を行う
（ステップＳ７）。但し、領域の境界が不連続にならな
いように、境界に該当する正方形ブロック内の各画素に
ついては、以下のような線形補間を行う（例えば、論文
“自然画像のための高速な局所的コントラスト強調”
（小林直樹ら、電子情報通信学会論文誌Ｄ−ＩＩ Ｖｏ
ｌ．Ｊ７７−Ｄ−ＩＩ Ｎｏ．３ｐｐ．５０２−５０
９）参照）。 （１）図７に示すように、注目画素の濃度値を、この画
素が存在するブロックＢ１及び近接する３つのブロック
Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４それぞれの濃度変換曲線を用いて濃度
変換し、変換後の濃度値ｇ１，ｇ２，ｇ３，ｇ４を得
る。 （２）数３に基づいて、線形補間後の濃度値ｇ（ｘ，
ｙ）を算出する（（１）において算出された濃度値
ｇ１，ｇ２，ｇ３，ｇ４を、４つのブロックＢ１，Ｂ
２，Ｂ３，Ｂ４の中心から注目画素までの距離に応じて
重み付けする）。(Equation 2) 4. Density Conversion The density conversion unit 4 performs density conversion of each pixel in the area using a cumulative histogram different for each area as a density conversion curve (step S7). However, the following linear interpolation is performed for each pixel in the square block corresponding to the boundary so that the boundary of the region does not become discontinuous (for example, see the paper “High-speed local contrast enhancement for natural images”). "
(Naoki Kobayashi et al., IEICE Transactions D-II Vo
l. J77-D-II No. 3pp. 502-50
9)). (1) As shown in FIG. 7, the density value of the target pixel is density-converted using the density conversion curves of the block B1 in which this pixel exists and the three blocks B2, B3, and B4 adjacent thereto. The density values g 1 , g 2 , g 3 , and g 4 are obtained. (2) Based on Equation 3, the density value g (x,
y) is calculated (the density values g 1 , g 2 , g 3 , and g 4 calculated in (1) are converted into four blocks B 1 and B 4).
2, weighted according to the distance from the center of B3, B4 to the pixel of interest).
【数３】 ５．画像出力 以上のようにして細部情報が消失しにくいように濃度変
換処理された画像が電子的撮像装置から出力されると、
この電子的撮像装置に接続された図１（ｂ）に示す画像
出力装置に入力され、γ補正手段５により、装置の出力
系特性を補正するためのγ補正が施された後に、モニタ
に表示されたり、プリンタで出力されたりする。(Equation 3) 5. Image output As described above, when an image subjected to density conversion processing so that detailed information is not easily lost is output from the electronic imaging device,
The image data is input to the image output device shown in FIG. 1B connected to the electronic imaging device, and is displayed on a monitor after being subjected to γ correction for correcting the output system characteristics of the device by the γ correction means 5. Or output on a printer.
【００１５】[0015]
【実施形態２】以下、本発明に係るダイナミックレンジ
自動圧縮方法を採用した電子的撮像装置の他の実施形態
（以下、実施形態２という）について説明する。本実施
形態２の電子的撮像装置は、基本的に上記実施形態１の
電子的撮像装置と同様の構成を備えている。異なるの
は、入力画像の領域分割に、実施形態１では、入力画像
にＬＯＧフィルタを演算するフィルタリング処理による
方法を用いるのに対して、本実施形態では、入力画像の
エッジの長短を判別する処理に基づく方法を用いている
点である。以下、二の点について説明する。Second Embodiment Hereinafter, another embodiment (hereinafter, referred to as a second embodiment) of an electronic imaging apparatus employing the automatic dynamic range compression method according to the present invention will be described. The electronic imaging device according to the second embodiment basically has the same configuration as the electronic imaging device according to the first embodiment. The difference is that in the first embodiment, a method based on a filtering process of calculating a LOG filter is used for the input image in region segmentation of the input image, whereas in the present embodiment, a process of determining the length of an edge of the input image is performed. The method is based on the method based on. Hereinafter, two points will be described.
【００１６】２．領域分割 本実施形態２においては、領域分割手段２が、以下のよ
うにして領域を分割する。 （１）入力画像を複数の正方格子状の小ブロックに分割
する。なお、この小ブロックに含まれる画素数が少なす
ぎると濃度ヒストグラムが意味を成さなくなる一方で、
小ブロックに含まれる画素数が多すぎると解像度が低下
してしまうことから、本実施形態２においては、両者の
兼ね合いを考慮して経験的に決定している。 （２）注目画素及びこの注目画素の８近傍画素からなる
３×３マトリクスと、図１１（ａ）〜（ｄ）に示すＳｏ
ｂｅｌオペレータそれぞれとの畳み込みの演算を行う。
この演算により得られた４つの値の絶対値うち最大のも
のを、注目画素のエッジの長さとする。 （３）ブロック内に含まれる画素のエッジの長さの総和
を算出する。 （４）隣接するブロック間におけるエッジの長さの総和
の差を算出し、この差が予め設定されている閾値より小
さい場合は、この隣接するブロックを統合する。なお、
この領域分割方法は、隣接するブロックのテクスチャが
類似していれば、エッジの長さの総和も同程度であると
いう考えに基づいている。2. Area Division In the second embodiment, the area dividing means 2 divides an area as follows. (1) The input image is divided into a plurality of square lattice-shaped small blocks. If the number of pixels included in this small block is too small, the density histogram will not be meaningful,
If the number of pixels included in the small block is too large, the resolution is reduced. Therefore, in the second embodiment, the resolution is empirically determined in consideration of a balance between the two. (2) A 3 × 3 matrix composed of the pixel of interest and eight neighboring pixels of the pixel of interest, and the So shown in FIGS.
The convolution operation with each of the bel operators is performed.
The largest one of the absolute values of the four values obtained by this operation is defined as the edge length of the target pixel. (3) Calculate the sum of the edge lengths of the pixels included in the block. (4) The difference between the sums of the edge lengths between adjacent blocks is calculated, and if the difference is smaller than a preset threshold, the adjacent blocks are integrated. In addition,
This region division method is based on the idea that if the textures of adjacent blocks are similar, the sum of the lengths of the edges is also approximately the same.
【００１７】以上のように、本実施形態１又は２におい
ては、入力画像にＬＯＧフィルタを演算するフィルタリ
ング処理による方法、入力画像の周波数成分を解析する
処理に基づく方法、又は、入力画像のエッジの長短を判
別する処理に基づく方法により、入力画像のテクスチャ
を解析して領域分割する。これにより、従来、同一の領
域とみなされた図９（ａ）に示すテクスチャＡと同図
（ｂ）に示すテクスチャＢとが、異なる領域と見なさ
れ、異なる濃度変換曲線を用いて濃度変換を施すことが
できる。また、領域ごとに濃度ヒストグラムの濃度値の
ばらつき具合を求め、このばらつき具合に応じて、濃度
ヒストグラムの平滑化の度合いを左右するクリップ値を
決定する。すなわち、既にダイナミックレンジの広い領
域については、ダイナミックレンジの狭い画像出力装置
で出力しても細部情報が消失しにくいため、濃度ヒスト
グラムの平滑化処理が行われず、ダイナミックレンジの
狭い領域については、ダイナミックレンジの狭い画像出
力装置で出力すると細部情報が消失するおそれが大きい
ため、濃度ヒストグラムを平滑化してダイナミックレン
ジを広げる処理が行われるようにクリップ値を決定す
る。これにより、従来に比して、有用な情報の消失を低
減できる。As described above, in the first or second embodiment, a method based on a filtering process for calculating a LOG filter on an input image, a method based on a process for analyzing a frequency component of the input image, or an edge of the input image is used. The texture of the input image is analyzed and divided into regions by a method based on the process of determining the length. Thus, the texture A shown in FIG. 9A and the texture B shown in FIG. 9B conventionally regarded as the same area are regarded as different areas, and the density conversion is performed using different density conversion curves. Can be applied. In addition, the degree of variation of the density value of the density histogram is obtained for each region, and a clip value that affects the degree of smoothing of the density histogram is determined according to the degree of variation. That is, since the detailed information is hard to be lost even in an area having a wide dynamic range even when the image is output by an image output device having a narrow dynamic range, the density histogram is not smoothed. Since there is a great possibility that detail information will be lost when the image is output by an image output device having a narrow range, the clip value is determined so that the density histogram is smoothed and the process of expanding the dynamic range is performed. Thereby, loss of useful information can be reduced as compared with the related art.
【００１８】なお、実施形態２においては、領域分割
を、各ブロックに含まれる画素のエッジの長さの総和を
算出し、隣接するブロック間のエッジの長さの総和の類
似度に基づいてブロックを順次統合する処理により行っ
ているが、各ブロックの周波数成分情報をフーリエ変換
又はウェーブレット変換により算出し、隣接するブロッ
ク間の周波数成分情報の類似度に基づいてブロックを順
次統合する処理により行ってもよい。In the second embodiment, the area division is performed by calculating the sum of the edge lengths of the pixels included in each block, and based on the similarity of the sum of the edge lengths between adjacent blocks. Is performed by the process of sequentially integrating the blocks, but the frequency component information of each block is calculated by Fourier transform or wavelet transform, and the block is sequentially integrated based on the similarity of the frequency component information between adjacent blocks. Is also good.
【００１９】また、本実施形態１又は２においては、濃
度ヒストグラムの濃度値のばらつき具合を、エントロピ
ーで評価しているが、各領域に含まれる画素の濃度の出
現頻度の分散、各領域に含まれる画素のエッジの長さの
総和などで評価してもよい。In the first or second embodiment, the degree of dispersion of the density values of the density histogram is evaluated by entropy. The evaluation may be based on the sum of the lengths of the edges of the pixels to be processed.
【００２０】[0020]
【発明の効果】請求項１乃至７の発明によれば、入力画
像をテクスチャ解析の結果に基づいて領域分割し、該領
域ごとにダイナミックレンジの広さに応じて濃度ヒスト
グラムの平滑化の度合いを決定する。これにより、従来
に比して、有用な情報の消失を低減できるという効果が
ある。According to the first to seventh aspects of the present invention, the input image is divided into regions based on the result of the texture analysis, and the degree of smoothing of the density histogram is determined for each region according to the width of the dynamic range. decide. Thereby, there is an effect that the loss of useful information can be reduced as compared with the related art.
【図１】（ａ）は、実施形態に係る電子的撮像装置の構
成を示すブロック図。（ｂ）は、同電子的撮像装置によ
るダイナミックレンジ圧縮処理後の画像を出力する画像
出力装置の構成を示すブロック図。FIG. 1A is a block diagram illustrating a configuration of an electronic imaging apparatus according to an embodiment. FIG. 2B is a block diagram illustrating a configuration of an image output device that outputs an image after the dynamic range compression processing by the electronic imaging device.
【図２】濃度変換曲線作成手段の構成を示すブロック
図。FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a density conversion curve creating unit.
【図３】ダイナミックレンジ圧縮の流れを示すフローチ
ャート。FIG. 3 is a flowchart showing the flow of dynamic range compression.
【図４】（ａ）〜（ｄ）は、領域分割手段による領域分
割の方法を説明するための図。FIGS. 4A to 4D are views for explaining a method of dividing a region by a region dividing unit.
【図５】（ａ）（ｂ）は、濃度ヒストグラムの平滑化処
理を説明するための図。FIGS. 5A and 5B are diagrams for explaining a density histogram smoothing process.
【図６】エントロピーとクリップ値との関係を示すグラ
フ。FIG. 6 is a graph showing a relationship between entropy and a clip value.
【図７】濃度変換手段による濃度補間方法を説明するた
めの図。FIG. 7 is a view for explaining a density interpolation method by a density conversion unit.
【図８】（ａ）（ｂ）は、従来不具合を説明するための
図。FIGS. 8A and 8B are diagrams for explaining a conventional problem.
【図９】（ａ）（ｂ）は、従来不具合を説明するための
図。FIGS. 9A and 9B are diagrams for explaining a conventional problem.
【図１０】（ａ）〜（ｄ）は、ＡＨＥを説明するための
図。FIGS. 10A to 10D are diagrams for explaining AHE.
【図１１】（ａ）〜（ｄ）は、Ｓｏｂｅｌオペレータを
示す図FIGS. 11A to 11D are diagrams showing a Sobel operator.
【符号の説明】 １ 撮像手段 ２ 領域分割手段 ３ 濃度変換曲線作成手段 ４ 濃度変換手段 ５ γ補正手段 ６ 画像出力手段 １０ 濃度ヒストグラム作成手段 １１ エントロピー算出手段 １２ ＬＵＴ作成手段 １３ ＬＵＴ １４ クリップ値決定手段 １５ クリッピング手段 １６ 累積ヒストグラム作成手段[Description of Signs] 1 imaging means 2 area dividing means 3 density conversion curve creation means 4 density conversion means 5 γ correction means 6 image output means 10 density histogram creation means 11 entropy calculation means 12 LUT creation means 13 LUT 14 clip value determination means 15 Clipping means 16 Cumulative histogram creation means
【図１２】図４の別の例であるFIG. 12 is another example of FIG.
【図１３】図８の別の例であるFIG. 13 is another example of FIG.
───────────────────────────────────────────────────── 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 5/243 Ｈ０４Ｎ 1/40 １０１Ｅ Ｆターム(参考） 5B047 CB21 DA10 5B057 CC02 CE06 CE11 CG05 DC16 DC23 5C021 PA74 PA76 PA77 RA02 XA31 5C022 AA11 AA13 AC42 AC69 5C077 LL01 MP01 PP01 PP05 PP16 PP49 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (51) Int.Cl. 7 Identification symbol FI Theme coat ゛ (Reference) H04N 5/243 H04N 1/40 101E F-term (Reference) 5B047 CB21 DA10 5B057 CC02 CE06 CE11 CG05 DC16 DC23 5C021 PA74 PA76 PA77 RA02 XA31 5C022 AA11 AA13 AC42 AC69 5C077 LL01 MP01 PP01 PP05 PP16 PP49
Claims (8)
とに異なる濃度変換処理を行う、ダイナミックレンジ自
動圧縮方法であって、 上記入力画像のテクスチャを解析し、該解析結果に基づ
いて上記領域を決定することを特徴とするダイナミック
レンジ自動圧縮方法。1. A dynamic range automatic compression method for dividing an input image into a plurality of regions and performing different density conversion processing for each of the regions, wherein a texture of the input image is analyzed, and based on the analysis result. A dynamic range automatic compression method characterized by determining the area.
法において、 上記テクスチャの解析方法が、入力画像にＬＯＧフィル
タを演算するフィルタリング処理により、該入力画像を
テクスチャの異なる複数の領域に分割することに基づく
ことを特徴とするダイナミックレンジ自動圧縮方法。2. A dynamic range automatic compression method according to claim 1, wherein said texture analysis method divides the input image into a plurality of regions having different textures by a filtering process for calculating a LOG filter on the input image. A dynamic range automatic compression method characterized by:
法において、 上記テクスチャの解析方法が、入力画像の周波数成分を
解析する処理に基づくものであり、（１）入力画像を複
数の正方格子状の小ブロックに分割し、（２）各小ブロ
ックの周波数成分情報をフーリエ変換又はウェーブレッ
ト変換によって算出し、（３）隣接する小ブロック間の
周波数成分情報の類似度に基づいて小ブロックを順次統
合していく処理であることを特徴とするダイナミックレ
ンジ自動圧縮方法。3. A dynamic range automatic compression method according to claim 1, wherein said texture analysis method is based on a process of analyzing a frequency component of an input image. It is divided into small blocks, (2) frequency component information of each small block is calculated by Fourier transform or wavelet transform, and (3) small blocks are sequentially integrated based on the similarity of the frequency component information between adjacent small blocks. Dynamic range automatic compression method, characterized in that it is a process of performing dynamic range compression.
法において、 上記テクスチャの解析方法が、入力画像のエッジの長短
を判別する処理に基づくものであり、（１）上記入力画
像を複数の正方格子状の小ブロックに分割し、（２）各
小ブロックに含まれる画素のエッジの長さの総和を算出
し、（３）隣接する小ブロック間のエッジの長さの総和
の類似度に基づいてブロックを順次統合していく処理で
あることを特徴とするダイナミックレンジ自動圧縮方
法。4. The dynamic range automatic compression method according to claim 1, wherein said texture analysis method is based on a process of determining the length of an edge of an input image. (2) Calculate the sum of the edge lengths of the pixels included in each small block, and (3) Based on the similarity of the sum of the edge lengths between adjacent small blocks. A dynamic range automatic compression method characterized by a process of sequentially integrating blocks.
とに異なる濃度変換処理を行う、ダイナミックレンジ自
動圧縮方法であって、 入力画像に、元来画像処理におけるコントラスト強調処
理法として知られる局所的ヒストグラム平滑化法を適用
し、 該局所的ヒストグラム平滑法における参照領域を請求項
１、２、３又は４に記載の領域決定方法を用いることに
より全自動で決定するとともに、該局所的ヒストグラム
平滑化法におけるクリップ値を、濃度ヒストグラムの濃
度値のばらつき具合に基づいて全自動で決定することを
特徴とするダイナミックレンジ自動圧縮方法。5. An automatic dynamic range compression method for dividing an input image into a plurality of areas and performing different density conversion processing for each of the areas, wherein the input image is originally known as a contrast enhancement processing method in image processing. A local histogram smoothing method is applied, and a reference area in the local histogram smoothing method is fully automatically determined by using the area determining method according to claim 1, 2, 3, or 4, and the local histogram smoothing method is used. A dynamic range automatic compression method characterized in that a clip value in the histogram smoothing method is fully automatically determined based on the degree of dispersion of the density values of the density histogram.
ンジ自動圧縮方法において、 上記領域ごとに異なる濃度変換処理として、上記領域ご
とに、（１）濃度ヒストグラムを作成し、（２）該濃度
ヒストグラムの濃度値のばらつき具合いを算出し、
（３）該ばらつき具合に応じて、該濃度ヒストグラムの
平滑化の度合いを左右するクリップ値を決定し、（４）
該クリップ値で、上記濃度ヒストグラムをクリッピング
し、（５）クリッピング後の濃度ヒストグラムから、累
積ヒストグラムを作成し、（６）該累積ヒストグラムを
濃度変換曲線として該領域に含まれる各画素の濃度変換
を行うことを特徴とするダイナミックレンジ自動圧縮方
法。6. The dynamic range automatic compression method according to claim 1, wherein, as density conversion processing different for each area, (1) a density histogram is created for each area; Calculate the degree of variation of the density value of the density histogram,
(3) A clip value that determines the degree of smoothing of the density histogram is determined according to the degree of the variation, and (4)
The clipping value is used to clip the density histogram, (5) a cumulative histogram is created from the clipped density histogram, and (6) the density conversion of each pixel included in the area is performed using the cumulative histogram as a density conversion curve. A dynamic range automatic compression method characterized by performing.
法において、 上記濃度ヒストグラムの濃度値のばらつき具合と上記ク
リップ値との間に、該濃度ヒストグラムの濃度値のばら
つきが増加するとクリップ値が減少する単調減少の関係
が成立することを特徴とするダイナミックレンジ自動圧
縮方法。7. The dynamic range automatic compression method according to claim 6, wherein the variation of the density value of the density histogram increases between the degree of variation of the density value of the density histogram and the clip value, and the clip value decreases. An automatic dynamic range compression method, characterized in that a monotonically decreasing relationship is established.
法において、 上記各領域内での上記濃度ヒストグラムの濃度値のばら
つき具合を、各領域内に含まれる画素の濃度の出現頻度
の平均値（すなわち、エントロピー）で評価することを
特徴とするダイナミックレンジ自動圧縮方法。8. The dynamic range automatic compression method according to claim 7, wherein the degree of variation of the density value of the density histogram in each area is determined by an average value of the appearance frequency of the density of pixels included in each area (ie, , Entropy).
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