JP2003067741A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】画像処理の性能を示す指標として使用可能な情
報を出力できる画像処理装置及び画像処理方法を提供す
る。 【解決手段】入力された画像データを離散フーリエ変換
する離散フーリエ変換部１１と、前記離散フーリエ変換
部における離散フーリエ変換により得られるパワースペ
クトルの低周波成分を除去する低周波成分除去部１２、
１３とを備え、低周波成分除去部によって低周波成分が
除去されたパワースペクトルに基づいて画像データで構
成される画像の複雑度を表すデータを出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理装置及び
画像処理方法に関し、特に、画像の複雑度を判断する技
術に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、例えば移動する目標を撮影し、こ
の撮影により得られた画像を処理することにより目標を
検出する画像処理技術が知られている。このような画像
を処理する場合、処理が難しい画像であるか容易な画像
であるかの判断基準は、その画像の用途によって異なる
が、その判断基準は存在しない。

【０００３】一般に、撮影により得られる画像は被写体
の組合せが無限であるので、画像自体を定義することは
困難である。そのため、画像のモデル化や、例えば画像
の複雑さに関する普遍的な判断基準を設けることはでき
ない。

【０００４】そこで、従来は、サンプル画像を複数種類
準備し、この中から目的とする画像処理の機能を満たす
画像を増やすことで画像処理の性能向上の目安としてい
る。この際、サンプル画像の選択は、人が画像を見たと
きの印象で行われることが多い。そして、目標を検出す
ることを目的とする画像処理の場合、その画像処理によ
る目標の検出可否によって画像の分類の指標としてい
る。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、画像処
理の結果そのものを指標とした場合、画像処理の内容が
変更されると指標の変更が必要になるので、基準指標と
して扱いにくい。そのため、画像処理間の相対比較によ
り、性能の優劣を示すことが多く、処理対象画像そのも
のを指標にすることは行われていない。そこで、処理対
象画像そのものに基づいて画像処理の性能を計測するた
めの基準指標が望まれている。

【０００６】本発明は、上記要請に応えるためになされ
たものであり、画像処理の性能を示す指標として使用で
きる情報を出力できる画像処理装置及び画像処理方法を
提供することを課題とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明は、目標の検出を
目的とした画像を人が見たときの印象を反映して画像の
特性を定義する方法として、検出の対象とする画像サイ
ズが数百×数百画素であるのに対し、目標の画像サイズ
は数画素×数画素と小さいという特性を勘案し、離散フ
ーリエ変換を利用した画像の複雑度の計測方法を提案す
るものである。

【０００８】即ち、本発明の第１の態様に係る画像処理
装置は、上記課題を達成するために、入力された画像デ
ータを離散フーリエ変換する離散フーリエ変換部と、前
記離散フーリエ変換部における離散フーリエ変換により
得られるパワースペクトルの低周波成分を除去する低周
波成分除去部とを備え、前記低周波成分除去部によって
前記低周波成分が除去されたパワースペクトルに基づい
て前記画像データで構成される画像の複雑度を表すデー
タを出力することを特徴とする。

【０００９】この第１の態様に係る画像処理装置によれ
ば、画像データを離散フーリエ変換して得られたパワー
スペクトルの高周波成分に基づいて生成された画像の複
雑度を表すデータは、画像を人が見たときの印象を反映
しているので、これが画像処理の性能を示す指標として
使用される。これにより、処理対象画像そのものに基づ
いて画像処理の性能を計測するための基準指標を提供で
きる。

【００１０】この第１の態様に係る画像処理装置は、前
記低周波成分除去部で低周波成分が除去されたパワース
ペクトルを正規化する正規化部、を更に備え、前記正規
化部で正規化されたパワースペクトルに基づいて前記画
像データで構成される画像の複雑度を表すデータを出力
するように構成できる。この場合、前記低周波成分除去
部で除去される前記低周波成分は、直流成分とすること
ができる。

【００１１】また、本発明の第２の態様に係る画像処理
方法は、上記課題を達成するために、入力された画像デ
ータを離散フーリエ変換し、前記離散フーリエ変換によ
り得られるパワースペクトルの低周波成分を除去し、前
記低周波成分が除去されたパワースペクトルに基づいて
前記画像データで構成される画像の複雑度を表すデータ
を出力することを特徴とする。この第２の態様に係る画
像処理方法によっても、上述した第１の態様に係る画像
処理装置と同様の作用及び効果を奏する。

【００１２】この第２の態様に係る画像処理方法では、
前記低周波成分が除去されたパワースペクトルを正規化
するステップ、を更に備え、前記正規化されたパワース
ペクトルに基づいて前記画像データで構成される画像の
複雑度を表すデータを出力するように構成できる。この
場合、前記除去される低周波成分は、直流成分とするこ
とができる。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照しながら詳細に説明する。

【００１４】先ず、複雑度の概念を説明する。本発明に
係る画像処理装置及び画像処理方法は、撮影された画像
から小さな１つの目標を検出する。ここで想定する目標
は、撮影された画像中に、輝度（信号レベル）が高く小
領域を有する画像として出現する。なお、小領域は、画
像データ上では高周波成分になる。

【００１５】一般に、人は、画像を観察したとき、目標
と類似の領域が複数存在し、目標と他の物体の区別が困
難な場合に複雑な画像であるとの印象を受ける。これ
は、画像内に輝度差の大きい小領域が複数存在している
場合に相当する。従って、複雑な画像とは、目標と類似
の領域が多く、結果的に目標の判定が困難な画像をい
う。本発明は、目標と類似の領域の多少に基づいて生成
されたデータ、より詳しくは、輝度差の大きい小領域が
画像中に占める割合を、画像の複雑度を示す指標として
用いるものである。

【００１６】本発明における複雑度の概念を図１及び図
２を参照して説明する。図１は、画像を構成する画素の
輝度を表す信号レベルと画像の複雑度との関係を説明す
るための図である。図１（Ａ）は、人が複雑でない（容
易）と感じる、画素の信号レベルが低い（輝度差が小さ
い）画像を表す。この画像を構成する画像データを離散
フーリエ変換すると、図１（Ｃ）のＳＬに示すように、
空間周波数の全域に亘って、比較的低いパワースペクト
ルを有する特性が得られる。

【００１７】一方、図１（Ｂ）は、人が複雑であると感
じる、画素の信号レベルが高い（輝度差が大きい）画像
を表す。この画像を構成する画像データを離散フーリエ
変換すると、図１（Ｃ）のＳＨに示すように、空間周波
数の全域に亘って、図１（Ａ）に示した画像よりも高い
パワースペクトルを有する特性が得られる。以上のこと
は、パワースペクトルの総和に基づいて複雑度の高い画
像であるかどうかを判別できることを意味する。

【００１８】図２は、画像を構成する画素の周波数と画
像の複雑度との関係を説明するための図である。図２
（Ａ）は、人が複雑でない（容易）と感じる、画素の周
波数が低い（高輝度画素の分布が疎である）画像を表
す。この画像を構成する画像データを離散フーリエ変換
すると、図２（Ｃ）のＦＬに示すように、空間周波数の
低周波成分に偏ったパワースペクトルを有する特性が得
られる。

【００１９】一方、図２（Ｂ）は、人が複雑であると感
じる、画素の周波数が高い（高輝度画素の分布が密であ
る）画像を表す。この画像を構成する画像データを離散
フーリエ変換すると、図２（Ｃ）のＦＨに示すように、
空間周波数の高周波成分をも含む全域に亘って、高いパ
ワースペクトルを有する特性が得られる。以上のこと
は、パワースペクトルの高周波成分の総和に基づいて複
雑度の高い画像であるかどうかを判別できることを意味
する。

【００２０】従って、この実施の形態では、画像に対し
て２次元の離散フーリエ変換を施し、高周波成分のパワ
ースペクトルの絶対値の総和を計測し、輝度差が大きい
場合は絶対値が大きくなり、領域が小さい場合は高周波
成分として分類されるという離散フーリエ変換の特性を
利用して、画像の複雑度を示す指標を求める。

【００２１】また、画像のビット深度、画像サイズの違
いによる指標への影響を避けるために、計測された高周
波成分のパワースペクトルの絶対値の総和を正規化する
ことにより、画像の複雑度を示す指標を求める。

【００２２】以下、本発明の実施の形態に係る画像処理
装置及び画像処理方法を、具体的に説明する。図３は本
発明の実施の形態に係る画像処理装置の構成を示すブロ
ック図である。この画像処理装置は、画像入力部１０、
離散フーリエ変換（ＤＦＴ：Distrbuted Fourier Trans
fer）処理部１１、直流成分除去部１２、低周波成分除
去部１３及び正規化部１４から構成されている。

【００２３】画像入力部１０は、例えば目標を撮影する
ことにより得られた画像を順次入力する。この画像入力
部１０に入力された画像は、１枚ずつＤＦＴ処理部１１
に送られる。

【００２４】ＤＦＴ処理部１１は、入力された画像に離
散フーリエ変換を施す。これにより、全空間周波数に対
するパワースペクトルが算出される。このＤＦＴ処理部
１１で処理された結果である全空間周波数に対するパワ
ースペクトルは、直流成分除去部１２に送られる。

【００２５】直流成分除去部１２は、ＤＦＴ処理部１１
から送られてくる全空間周波数に対するパワースペクト
ルから直流成分を除去する。一般に、画像の複雑度に対
して直流成分は関与しないと考えられる。ところが、全
空間周波数に対するパワースペクトルでは直流成分が支
配的である。そこで、直流成分除去部１２によって直流
成分を除去することによって、その影響が排除される。
この直流成分除去部１２で直流成分が除去されたパワー
スペクトルは、低周波成分除去部１３に送られる。

【００２６】低周波成分除去部１３は、直流成分除去部
１２からのパワースペクトルから更に低周波成分を除去
する。この低周波成分除去部１３は、ハイパスフィルタ
から構成することができる。この場合、ハイパスフィル
タのカットオフ周波数、即ち、除去される低周波成分の
範囲は、目標の画像中におけるサイズ（以下、「目標サ
イズ」という）によって決定することができる。これに
より、処理対象の画像から目標サイズ以下の画像が抽出
される。この低周波成分除去部１３からのパワースペク
トルは正規化部１４に送られる。

【００２７】正規化部１４は、低周波成分除去部１３か
らのパワースペクトルを正規化する。具体的には、処理
対象の画像のサイズ及び各画素のビット数（ビット深
度）に対するパワースペクトルの割合が算出される。こ
の算出された結果が、複雑度を表す指標として、正規化
部１４から出力される。この正規化により、種々のサイ
ズやビット深度を有する画像が入力された場合でも、同
一の条件で複雑度を表す指標が出力されることになる。

【００２８】次に、上記のように構成される本発明の実
施の形態に係る画像処理装置の動作を説明する。

【００２９】先ず、画像処理装置の動作の説明に先立っ
て、目標サイズと空間周波数との関係を説明する。今、
処理対象とする画像がＮ×Ｎ画素から構成されていると
仮定すると、この画像には「０〜Ｎ／２」までの空間周
波数が存在する。ここで、空間周波数「０」は直流成分
であり、「Ｎ／２」は最も高い周波数の高周波成分であ
る。

【００３０】例えば、図４（Ａ）に示すように、目標サ
イズＭが「Ｎ／２」であれば空間周波数は１Ｈｚであ
り、図４（Ｂ）に示すように、目標サイズＭが「Ｎ／
４」であれば空間周波数は２Ｈｚである。一般に、目標
サイズをＭ×Ｍ画素とすると、空間周波数は「（Ｎ／
２）／Ｍ」で表すことができる。

【００３１】次に、画像処理装置の動作を説明する。以
下では、入力される画像はＮ×Ｎ画素から構成されてお
り、目標はＭ×Ｍ画素から構成されているものとする。

【００３２】先ず、画像入力部１０は、撮影により得ら
れた１枚の画像をＤＦＴ処理部１１に送る。ＤＦＴ処理
部１１は、入力された画像に対して、２次元の離散フー
リエ変換を実行する。この処理によるパワースペクトル
の絶対値|F(u,v)|は、下記式（１）で表すことができ
る。

【００３３】

【数１】 次いで、ＤＦＴ処理部１１は、図５に概念的に示すよう
な全空間周波数ｕ，ｖのパワースペクトルの総和F(u,v)
totalを求める。このパワースペクトルの総和F(u,v)tot
alは、下記式（２）により求めることができる。なお、
下記式（２）は、一例として、１２８×１２８画素から
なる画像におけるパワースペクトルの総和を表してい
る。

【００３４】

【数２】 次いで、直流成分除去部１２は、図６に概念的に示すよ
うに、全空間周波数ｕ，ｖのパワースペクトルから直流
成分F(0,0)を除去する。この直流成分F(0,0)が除去され
たパワースペクトルの総和F(u,v)reg0は、下記式（３）
で表すことができる。

【００３５】

【数３】 次いで、低周波成分除去部１３は、図７に概念的に示す
ように、直流成分F(0,0)が除去されたパワースペクトル
から更に低周波成分を除去する。この低周波成分が除去
されたパワースペクトルの総和F(u,v)reglは、下記式
（４）で表すことができる。

【００３６】

【数４】 次いで、正規化部１４は、画像のサイズとビット深度に
よる正規化を行い、複雑度指数F(u,v)Complexを求め
る。この、複雑度指数F(u,v)Complexは、下記式（５）
で表すことができる。

【００３７】

【数５】 この正規化処理により、画像のサイズやビット深度に拘
わらず、画像の複雑度を複雑度指数F(u,v)Complexとし
て表すことができる。正規化部１４は、この複雑度指数
F(u,v)Complexを画像の複雑度を表す指標として外部に
出力する。

【００３８】以上説明した本発明の実施の形態に係る画
像処理装置の理解を一層深めるために、実際の撮影によ
り得られた３枚画像を用いて複雑度を表す指標を算出し
た結果を説明する。

【００３９】処理対象とした３枚の画像のうち、画像１
は、２００×２００画素の画像である。この画像１に
は、高輝度の小領域が多数存在し、人には複雑な画像と
して認識されるものである。画像２は、２００×２００
画素の画像である。この画像２には、高輝度の小領域が
少なく、人には簡単な画像として認識されるものであ
る。画像３は、１００×１００画素の画像であり、画像
１を縮小したものである。

【００４０】図８は、上記３枚の画像に離散フーリエ変
換を施すことにより得られた、全空間周波数のパワース
ペクトルを示す。この図８を参照すると、空間周波数０
Ｈｚから１００Ｈｚに亘って、画像１のパワースペクト
ルが画像２のパワースペクトルより大きいことが理解で
きる。また、画像３のパワースペクトルは、１００×１
００画素のため０Ｈｚから５０Ｈｚの間にしか存在せ
ず、しかも、画素数が少ないことからパワースペクトル
は上記画像１及び画像２に比べて小さいことが分かる。
また、直流成分は、他の周波数成分に比べて圧倒的に大
きいことが分かる。

【００４１】図９は、図８に示した全空間周波数のパワ
ースペクトルから、直流成分を除去した後のパワースペ
クトルを示す。この図９では、圧倒的な大きさを有する
直流成分を除去したので、縦軸（パワースペクトル）の
スケールを図８より大きくしている。この図９を参照す
ると、図８を参照して説明した傾向を明瞭に確認でき
る。

【００４２】図１０は、図９に示した直流成分を除く空
間周波数のパワースペクトルから、９０Ｈｚ以下の低周
波成分を除去した後のパワースペクトルを示す。なお、
画像３の空間周波数は、１つのグラフに収めるために、
２倍にしている。この図１１を参照すると、高周波帯域
でも、上記傾向が存在することを明瞭に確認できる。

【００４３】図１１は、図１０に示した低周波成分を除
く空間周波数のパワースペクトルを正規化することによ
り得られたパワースペクトルを示す。この図１１に示す
ように、画像２のパワースペクトルは、画像１及び画像
３のそれよりも小さい。即ち、人の目には複雑であると
感じられる画像のパワースペクトルは大きく、簡単であ
ると感じられる画像のパワースペクトルは小さい。従っ
て、正規化部１４から出力される複雑度指数F(u,v)Comp
lexを、画像の複雑度の指標にできることが理解でき
る。

【００４４】なお、画像１と画像３とは画像サイズが異
なるだけで同じ複雑度を有するので、正規化された後は
同じ大きさのパワースペクトルになるはずであるが、計
算過程における分解能の相違に起因して若干の相違が現
れたものと考えられる。

【００４５】以上説明したように、本発明の実施の形態
に係る画像処理装置によれば、人が画像を見た際に感じ
る複雑度を反映した複雑度指数F(u,v)Complexを出力す
るので、これを処理性能を示す指標とすることができ
る。

【００４６】なお、上述した実施の形態では、パワース
ペクトルの直流成分を除去した後に、更に低周波成分を
除去することによって得られた高周波成分のパワースペ
クトルを正規化することにより複雑度指数F(u,v)Comple
xを算出しているが、直流成分を除去しただけのパワー
スペクトルを正規化することにより複雑度指数F(u,v)Co
mplexを算出することもできる。

【００４７】この場合、パワースペクトルの総和の多く
を占める直流成分が除去されるだけでも上述したパワー
スペクトルの傾向が得られるので、画像の複雑度を反映
した複雑度指数F(u,v)Complexを出力できる。この構成
によれば、低周波成分除去部は不要になるので画像処理
装置の構成が簡単になる。なお、この構成の場合、精度
は若干落ちるが、適用分野によっては充分に実用に耐え
ることができる。

【００４８】また、上述した実施の形態では、パワース
ペクトルの直流成分を除去する直流成分除去部と低周波
成分を除去する低周波成分除去部とを別個に備えている
が、１つのハイパスフィルタを用いて、０Ｈｚから所定
のカットオフ周波数までのパワースペクトルを除去する
ように構成してもよい。この構成によれば、画像処理装
置の構成が簡単になる。

【００４９】更に、一定サイズであって且つ一定のビッ
ト深度を有する画像のみが入力される画像処理装置で
は、正規化部１４を省略することができる。この場合、
低周波成分除去部１３の出力が複雑度を表す指標として
使用される。この構成によれば、画像処理装置の構成を
簡単になる。

【００５０】

【発明の効果】以上詳述したように、本発明によれば、
画像処理の性能を示す指標として使用可能な情報を出力
できる画像処理装置及び画像処理方法を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態に係る画像処理装置及び画
像処理方法における、輝度差に基づく複雑度の概念を説
明するための図である。

【図２】本発明の実施の形態に係る画像処理装置及び画
像処理方法における、周波数に基づく複雑度の概念を説
明するための図である。

【図３】本発明の実施の形態に係る画像処理装置の構成
を示すブロック図である。

【図４】本発明の実施の形態に係る画像処理装置におけ
る目標サイズと空間周波数の関係を説明するための図で
ある。

【図５】本発明の実施の形態に係る画像処理装置におけ
る全空間周波数のパワースペクトルの総和を概念的に示
す図である。

【図６】本発明の実施の形態に係る画像処理装置におけ
る直流成分を除去した空間周波数のパワースペクトルの
総和を概念的に示す図である。

【図７】本発明の実施の形態に係る画像処理装置におけ
る低周波成分を除去した空間周波数のパワースペクトル
の総和を概念的に示す図である。

【図８】本発明の実施の形態に係る画像処理装置で３枚
の画像に離散フーリエ変換を施すことにより得られた、
全空間周波数のパワースペクトルを示す図である。

【図９】図８に示した全空間周波数のパワースペクトル
から直流成分を除去した後のパワースペクトルを示す図
である。

【図１０】図９に示した直流成分を除く空間周波数のパ
ワースペクトルから低周波成分を除去した後のパワース
ペクトルを示す図である。

【図１１】図１０に示した低周波成分を除く空間周波数
のパワースペクトルを正規化したパワースペクトルを示
す図である。

【符号の説明】

１０ 画像入力部 １１ ＤＦＴ処理部 １２ 直流成分除去部 １３ 低周波成分除去部 １４ 正規化部

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力された画像データを離散フーリエ変
   換する離散フーリエ変換部と、 前記離散フーリエ変換部における離散フーリエ変換によ
   り得られるパワースペクトルの低周波成分を除去する低
   周波成分除去部とを備え、 前記低周波成分除去部によって前記低周波成分が除去さ
   れたパワースペクトルに基づいて前記画像データで構成
   される画像の複雑度を表すデータを出力することを特徴
   とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 前記低周波成分除去部で低周波成分が除
   去されたパワースペクトルを正規化する正規化部を更に
   備え、 前記正規化部で正規化されたパワースペクトルに基づい
   て前記画像データで構成される画像の複雑度を表すデー
   タを出力することを特徴とする請求項１に記載の画像処
   理装置。
3. 【請求項３】 前記低周波成分除去部で除去される前記
   低周波成分は、直流成分であることを特徴とする請求項
   １又は２に記載の画像処理装置。
4. 【請求項４】 入力された画像データを離散フーリエ変
   換し、 前記離散フーリエ変換により得られるパワースペクトル
   の低周波成分を除去し、 前記低周波成分が除去されたパワースペクトルに基づい
   て前記画像データで構成される画像の複雑度を表すデー
   タを出力する、ことを特徴とする画像処理方法。
5. 【請求項５】 前記低周波成分が除去されたパワースペ
   クトルを正規化するステップを更に備え、 前記正規化されたパワースペクトルに基づいて前記画像
   データで構成される画像の複雑度を表すデータを出力す
   ることを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
6. 【請求項６】 前記除去される低周波成分は、直流成分
   であることを特徴とする請求項４又は５に記載の画像処
   理方法。