JP2003203233A - 画質改善方法及び画質改善装置 - Google Patents
画質改善方法及び画質改善装置Info
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 アーテファクトを発生させることなく、画像
の画質、特にコントラストを強調してコントラスト特性
を向上させる。 【解決手段】 入力画像のヒストグラムを算出し、算出
されたヒストグラムに基づいて入力画像を均等化し、ヒ
ストグラム均等化画像を生成し、入力画像のコンテンツ
及び／又は入力画像に関連する他の入力画像データに基
づき、ヒストグラム均等化画像に重み付けして入力画像
と混合し、出力画像を生成する。
の画質、特にコントラストを強調してコントラスト特性
を向上させる。 【解決手段】 入力画像のヒストグラムを算出し、算出
されたヒストグラムに基づいて入力画像を均等化し、ヒ
ストグラム均等化画像を生成し、入力画像のコンテンツ
及び／又は入力画像に関連する他の入力画像データに基
づき、ヒストグラム均等化画像に重み付けして入力画像
と混合し、出力画像を生成する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、特にコントラスト
特性に関して画質を高める画質改善方法及び画質改善装
置に関する。
特性に関して画質を高める画質改善方法及び画質改善装
置に関する。
【０００２】
【従来の技術】画質を高める多くの手法の１つとして、
ヒストグラム均等化法（histogram equalization）が知
られている。この手法では、画像に含まれる異なるレベ
ルの輝度（intensity）の発生に基づいて、所定の画像
のコントラストを強調することができる。また、この手
法は、例えば明度（brightness）等の画像の他のパラメ
ータに関しても使用できることが知られている。さら
に、ヒストグラム均等化法は、画像データのデータ量の
低減にも寄与する。
ヒストグラム均等化法（histogram equalization）が知
られている。この手法では、画像に含まれる異なるレベ
ルの輝度（intensity）の発生に基づいて、所定の画像
のコントラストを強調することができる。また、この手
法は、例えば明度（brightness）等の画像の他のパラメ
ータに関しても使用できることが知られている。さら
に、ヒストグラム均等化法は、画像データのデータ量の
低減にも寄与する。
【０００３】例えば、米国特許第５３８８１６８号に
は、入力信号の品質を向上させる画質改善回路が開示さ
れている。ここでは、まず、入力信号から累積的ヒスト
グラム（cumulative histogram）を算出する。続いて、
入力信号のレベルに基づいて、特定のヒストグラム値が
選択され、このヒストグラム値に基づいて入力信号を補
間し、補正された出力信号を生成する。
は、入力信号の品質を向上させる画質改善回路が開示さ
れている。ここでは、まず、入力信号から累積的ヒスト
グラム（cumulative histogram）を算出する。続いて、
入力信号のレベルに基づいて、特定のヒストグラム値が
選択され、このヒストグラム値に基づいて入力信号を補
間し、補正された出力信号を生成する。
【０００４】また、ヒストグラム均等化法は、米国特許
第５４５０５０２号にも開示されている。ここでは、入
力画像は複数のセグメントに分割され、各セグメントに
ついて、局所的なヒストグラム信号が生成される。局所
的なヒストグラム信号は、全体的なヒストグラム信号と
比較され、これにより比較結果が得られる。この比較結
果は、画像の更なる処理、特に入力画像を補正するため
に使用されるトーン曲線（tone-reproduction curve）
の算出に用いられる。
第５４５０５０２号にも開示されている。ここでは、入
力画像は複数のセグメントに分割され、各セグメントに
ついて、局所的なヒストグラム信号が生成される。局所
的なヒストグラム信号は、全体的なヒストグラム信号と
比較され、これにより比較結果が得られる。この比較結
果は、画像の更なる処理、特に入力画像を補正するため
に使用されるトーン曲線（tone-reproduction curve）
の算出に用いられる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
ような手法により画質を高めると、出力された画像に望
ましくないアーテファクト（artifact）が生じることが
ある。
ような手法により画質を高めると、出力された画像に望
ましくないアーテファクト（artifact）が生じることが
ある。
【０００６】そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてな
されたものであり、アーテファクトを発生させることな
く、画像の画質、特にコントラストを強調してコントラ
スト特性を向上させる画質改善方法及び画質改善装置を
提供することである。
されたものであり、アーテファクトを発生させることな
く、画像の画質、特にコントラストを強調してコントラ
スト特性を向上させる画質改善方法及び画質改善装置を
提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上述の課題を解決するた
めに、本発明に係る画質改善方法は、コントラスト特性
を含む画質を高める画質改善方法において、ａ）入力画
像のヒストグラムを算出するステップと、ｂ）算出され
たヒストグラムに基づいて入力画像を均等化し、ヒスト
グラム均等化画像を生成するステップと、ｃ）入力画像
のコンテンツ及び／又は入力画像に関連する他の入力画
像データに基づき、ヒストグラム均等化画像を重み付け
して入力画像と混合し、出力画像を生成するステップと
を有する。
めに、本発明に係る画質改善方法は、コントラスト特性
を含む画質を高める画質改善方法において、ａ）入力画
像のヒストグラムを算出するステップと、ｂ）算出され
たヒストグラムに基づいて入力画像を均等化し、ヒスト
グラム均等化画像を生成するステップと、ｃ）入力画像
のコンテンツ及び／又は入力画像に関連する他の入力画
像データに基づき、ヒストグラム均等化画像を重み付け
して入力画像と混合し、出力画像を生成するステップと
を有する。
【０００８】本発明では、ヒストグラム均等化画像を最
終的な出力画像とするのではなく、このヒストグラム均
等化画像と、「元の」画像（すなわち、入力画像）とを
混合／合成／配合（mixed/merged/blended：以下、単に
混合という。）する。本発明に基づいて追加される処理
ステップにより、最終的な出力画像の画質が向上し、従
来の通常のヒストグラム均等化画像に存在したアーテフ
ァクトが抑制される。
終的な出力画像とするのではなく、このヒストグラム均
等化画像と、「元の」画像（すなわち、入力画像）とを
混合／合成／配合（mixed/merged/blended：以下、単に
混合という。）する。本発明に基づいて追加される処理
ステップにより、最終的な出力画像の画質が向上し、従
来の通常のヒストグラム均等化画像に存在したアーテフ
ァクトが抑制される。
【０００９】入力画像データは、１つの入力画像のみか
ら構成されていてもよい。また、入力画像データは、例
えば入力画像ストリームにおける先行する又は後続する
画像等の追加的な入力画像を含んでいてもよく、及び／
又は入力画像に関連する制御情報等の他のデータを含ん
でいてもよい。
ら構成されていてもよい。また、入力画像データは、例
えば入力画像ストリームにおける先行する又は後続する
画像等の追加的な入力画像を含んでいてもよく、及び／
又は入力画像に関連する制御情報等の他のデータを含ん
でいてもよい。
【００１０】本発明に係る画質改善方法において、ステ
ップｃ）は、例えば、ｄ）入力画像のコンテンツ及び／
又は他の入力画像データを分析するステップと、ｅ）分
析によって各入力画像のコンテンツ及び／又は他の入力
画像データの統計的特性及び／又はその派生情報を算出
するステップと、ｆ）算出された統計的特性及び／又は
その派生情報を処理するステップとを有し、併合処理
は、算出され、処理された統計的特性及び／又はその派
生情報に応じて実行される。
ップｃ）は、例えば、ｄ）入力画像のコンテンツ及び／
又は他の入力画像データを分析するステップと、ｅ）分
析によって各入力画像のコンテンツ及び／又は他の入力
画像データの統計的特性及び／又はその派生情報を算出
するステップと、ｆ）算出された統計的特性及び／又は
その派生情報を処理するステップとを有し、併合処理
は、算出され、処理された統計的特性及び／又はその派
生情報に応じて実行される。
【００１１】統計的特性とは、例えば輝度の統計値（in
tensity statics）、明度の統計値（brightness statis
tics）、彩度の統計値（color statistics）等であって
もよい。また、対応する派生情報とは、例えば入力画像
内、又は入力画像と他の入力画像データに含まれる入力
画像とは異なる画像との間の彩度の階調（gradient）、
輝度の階調等であってもよい。
tensity statics）、明度の統計値（brightness statis
tics）、彩度の統計値（color statistics）等であって
もよい。また、対応する派生情報とは、例えば入力画像
内、又は入力画像と他の入力画像データに含まれる入力
画像とは異なる画像との間の彩度の階調（gradient）、
輝度の階調等であってもよい。
【００１２】また、最終的な出力画像を生成するため
に、入力画像データにおける３つの異なる部分を考慮し
てもよい。この場合、第１の部分は、入力画像自体であ
る。第２の部分は、例えば入力画像のヒストグラムを算
出するために使用される。この第２の部分は、例えば入
力画像自体であり、すなわち入力画像データの第１の部
分と同じデータである。なお、入力画像データに他の画
像が含まれている場合、このような他の画像からヒスト
グラムを算出してもよい。すなわち、ステップａ）及び
ステップｂ）は、入力画像のコンテンツ及び／又は入力
画像に関連する他の入力画像データに応じて実行しても
よい。入力画像データの第３の部分は、ヒストグラム均
等化画像と入力画像との混合における重み付けに使用し
てもよく、すなわち、ステップｄ）及びステップｆ）
は、入力画像データの第３の部分に基づいて実行しても
よい。ここで、入力画像データにおける、第１、第２及
び第３の部分は、同一すなわち入力画像自体であっても
よい。
に、入力画像データにおける３つの異なる部分を考慮し
てもよい。この場合、第１の部分は、入力画像自体であ
る。第２の部分は、例えば入力画像のヒストグラムを算
出するために使用される。この第２の部分は、例えば入
力画像自体であり、すなわち入力画像データの第１の部
分と同じデータである。なお、入力画像データに他の画
像が含まれている場合、このような他の画像からヒスト
グラムを算出してもよい。すなわち、ステップａ）及び
ステップｂ）は、入力画像のコンテンツ及び／又は入力
画像に関連する他の入力画像データに応じて実行しても
よい。入力画像データの第３の部分は、ヒストグラム均
等化画像と入力画像との混合における重み付けに使用し
てもよく、すなわち、ステップｄ）及びステップｆ）
は、入力画像データの第３の部分に基づいて実行しても
よい。ここで、入力画像データにおける、第１、第２及
び第３の部分は、同一すなわち入力画像自体であっても
よい。
【００１３】出力画像の画質を更に向上させるために、
入力画像及び／又は他の入力画像データに含まれる他の
画像を少なくとも２つの部分画像に分割し、各部分画像
について統計的特性及び／又はその派生情報を算出して
もよい。これにより、統計的特性の解像度が高まり、出
力画像の画質がさらに向上する。
入力画像及び／又は他の入力画像データに含まれる他の
画像を少なくとも２つの部分画像に分割し、各部分画像
について統計的特性及び／又はその派生情報を算出して
もよい。これにより、統計的特性の解像度が高まり、出
力画像の画質がさらに向上する。
【００１４】入力画像を複数の部分画像に分割する処理
は、部分画像検出処理に基づいて実行してもよい。すな
わち、各部分画像の形状／寸法は、部分画像検出処理に
より決定してもよい。
は、部分画像検出処理に基づいて実行してもよい。すな
わち、各部分画像の形状／寸法は、部分画像検出処理に
より決定してもよい。
【００１５】さらに、異なる部分画像の算出された統計
的特性及び／又はその派生情報を互いに比較してもよ
い。ここで、異なる部分画像の統計的特性及び／又はそ
の派生情報が類似する場合、これらの対応する部分画像
を併合し、併合された画像領域を生成してもよい。これ
に続いて、併合された各画像領域について、統計的特性
及び／又はその派生情報を再計算してもよい。この場
合、ステップｆ）は、併合された画像領域の統計的特性
及び／又はその派生情報に基づいて実行してもよい。す
なわち、共通の特性を有する領域を特定することによ
り、処理の全体的な性能を高めることができる。なお、
包括的な情報は、局所的には適合しない場合もある。
的特性及び／又はその派生情報を互いに比較してもよ
い。ここで、異なる部分画像の統計的特性及び／又はそ
の派生情報が類似する場合、これらの対応する部分画像
を併合し、併合された画像領域を生成してもよい。これ
に続いて、併合された各画像領域について、統計的特性
及び／又はその派生情報を再計算してもよい。この場
合、ステップｆ）は、併合された画像領域の統計的特性
及び／又はその派生情報に基づいて実行してもよい。す
なわち、共通の特性を有する領域を特定することによ
り、処理の全体的な性能を高めることができる。なお、
包括的な情報は、局所的には適合しない場合もある。
【００１６】また、柔軟性を高めるために、統計的特性
及び／又はその派生情報の算出の方法（strategy）は、
出力画像のコンテンツに応じて決定してもよい。ここ
で、例えば、出力画像のコンテンツの画質レベルが良好
である場合、演算リソースを節約するために、後の入力
画像に関しては、特定の種類の統計的特性及び／又はそ
の派生情報を算出しないといった判断を下すことができ
る。また、同様の理由により、算出された統計的特性及
び／又はその派生情報の処理（ステップｆ）は、出力画
像のコンテンツに応じて実行してもよい。これにより、
「フィードバック」が実現され、出力画像の画質を一定
に保ちながら、演算の負荷を常に最小限に抑えることが
できる。このフィードバックにより、フィードバック値
との比較に基づいて、統計的エンジン、すなわち１つの
統計的演算又は他の演算を「適応化（adapt）」するこ
ともできる。
及び／又はその派生情報の算出の方法（strategy）は、
出力画像のコンテンツに応じて決定してもよい。ここ
で、例えば、出力画像のコンテンツの画質レベルが良好
である場合、演算リソースを節約するために、後の入力
画像に関しては、特定の種類の統計的特性及び／又はそ
の派生情報を算出しないといった判断を下すことができ
る。また、同様の理由により、算出された統計的特性及
び／又はその派生情報の処理（ステップｆ）は、出力画
像のコンテンツに応じて実行してもよい。これにより、
「フィードバック」が実現され、出力画像の画質を一定
に保ちながら、演算の負荷を常に最小限に抑えることが
できる。このフィードバックにより、フィードバック値
との比較に基づいて、統計的エンジン、すなわち１つの
統計的演算又は他の演算を「適応化（adapt）」するこ
ともできる。
【００１７】算出された統計的特性及び／又はその派生
情報の処理（ステップｆ）では、例えば分散ルックアッ
プテーブル（variance look-up table）、高度なカルマ
ンフィルタ（sophisticated Kalman filter）等を使用
してもよい。
情報の処理（ステップｆ）では、例えば分散ルックアッ
プテーブル（variance look-up table）、高度なカルマ
ンフィルタ（sophisticated Kalman filter）等を使用
してもよい。
【００１８】入力画像をヒストグラム均等化画像に混合
する前に、この入力画像を前処理してもよい。また、入
力画像を前処理した後に、算出されたヒストグラムに基
づいて入力画像を均等化し、又は前処理された入力画像
からヒストグラムを算出してもよい。さらに、出力画像
を前処理した後に、この前処理された出力画像又はこの
出力画像に基づく画質制御信号をフィードバックパスを
介して、統計的特性及びその派生情報の演算に戻し、後
続する統計的特性及び／又はその派生情報の算出を制御
してもよい。前処理は、例えばフィルタリング処理又は
データ削減処理を含む。
する前に、この入力画像を前処理してもよい。また、入
力画像を前処理した後に、算出されたヒストグラムに基
づいて入力画像を均等化し、又は前処理された入力画像
からヒストグラムを算出してもよい。さらに、出力画像
を前処理した後に、この前処理された出力画像又はこの
出力画像に基づく画質制御信号をフィードバックパスを
介して、統計的特性及びその派生情報の演算に戻し、後
続する統計的特性及び／又はその派生情報の算出を制御
してもよい。前処理は、例えばフィルタリング処理又は
データ削減処理を含む。
【００１９】さらに、上述の課題を解決するために、本
発明に係る画質改善装置は、上述の画質改善方法を実現
する手段を備える。
発明に係る画質改善装置は、上述の画質改善方法を実現
する手段を備える。
【００２０】また、上述の課題を解決するために、本発
明に係る画質改善装置は、コントラスト特性を含む画質
を高める画質改善装置において、入力画像のヒストグラ
ムを算出するヒストグラム算出手段と、ヒストグラム算
出手段で算出されたヒストグラムに基づいて入力画像を
均等化し、ヒストグラム均等化画像を生成する均等化画
像生成手段と、入力画像のコンテンツ及び／又は入力画
像に関連する他の入力画像データに基づき、均等化画像
生成手段からのヒストグラム均等化画像に重み付けして
入力画像と混合し、出力画像を生成する混合手段とを備
える。
明に係る画質改善装置は、コントラスト特性を含む画質
を高める画質改善装置において、入力画像のヒストグラ
ムを算出するヒストグラム算出手段と、ヒストグラム算
出手段で算出されたヒストグラムに基づいて入力画像を
均等化し、ヒストグラム均等化画像を生成する均等化画
像生成手段と、入力画像のコンテンツ及び／又は入力画
像に関連する他の入力画像データに基づき、均等化画像
生成手段からのヒストグラム均等化画像に重み付けして
入力画像と混合し、出力画像を生成する混合手段とを備
える。
【００２１】また、上述の課題を解決するために、本発
明に係るコンピュータプログラム製品は、コンピュータ
又はデジタルシグナルプロセッサ等によって実行され
て、上述の画質改善方法を実行するコンピュータプログ
ラムを備える。
明に係るコンピュータプログラム製品は、コンピュータ
又はデジタルシグナルプロセッサ等によって実行され
て、上述の画質改善方法を実行するコンピュータプログ
ラムを備える。
【００２２】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係る画質改善方法
及び画質改善装置について、図面を参照して詳細に説明
する。
及び画質改善装置について、図面を参照して詳細に説明
する。
【００２３】図１は、本発明に係る画質改善装置の構成
を示すブロック図である。この画質改善装置は、図１に
示すように、入力画像のヒストグラムを算出するヒスト
グラム算出器１２と、ヒストグラム算出器１２で算出さ
れたヒストグラムに基づいて入力画像を均等化し、ヒス
トグラム均等化画像を生成するヒストグラム等化器１５
と、入力画像のコンテンツ及び／又は入力画像に関連す
る他の入力画像データ基づき、ヒストグラム等化器１５
からのヒストグラム均等化画像に重み付けして入力画像
と混合し、出力画像を生成する混合器１７とを備える。
を示すブロック図である。この画質改善装置は、図１に
示すように、入力画像のヒストグラムを算出するヒスト
グラム算出器１２と、ヒストグラム算出器１２で算出さ
れたヒストグラムに基づいて入力画像を均等化し、ヒス
トグラム均等化画像を生成するヒストグラム等化器１５
と、入力画像のコンテンツ及び／又は入力画像に関連す
る他の入力画像データ基づき、ヒストグラム等化器１５
からのヒストグラム均等化画像に重み付けして入力画像
と混合し、出力画像を生成する混合器１７とを備える。
【００２４】バッファ１１は、入力画像ストリームから
の入力画像を表す入力画像データを一旦記憶する。この
バッファ１１は、プリプロセッサ１３で処理された入力
画像データと、ヒストグラム等化器１５からのヒストグ
ラム均等化画像データとを、混合器１７においてタイミ
ングを合わせて混合するためのものである。
の入力画像を表す入力画像データを一旦記憶する。この
バッファ１１は、プリプロセッサ１３で処理された入力
画像データと、ヒストグラム等化器１５からのヒストグ
ラム均等化画像データとを、混合器１７においてタイミ
ングを合わせて混合するためのものである。
【００２５】ヒストグラム算出器１２は、例えば図１に
示すように、バッファ１１からの入力画像データで表さ
れる画像を分割し、得られる部分画像の特性を統計的に
算出する統計的特性算出器１２ａと、統計的特性算出器
１２ａで算出された統計的特性が類似する部分画像を併
合して、画像領域を生成する部分画像併合器１２ｂと、
部分画像併合器１２ｂで得られた画像領域の特性を統計
的に算出する統計的特性算出器１２ｃとを備える。
示すように、バッファ１１からの入力画像データで表さ
れる画像を分割し、得られる部分画像の特性を統計的に
算出する統計的特性算出器１２ａと、統計的特性算出器
１２ａで算出された統計的特性が類似する部分画像を併
合して、画像領域を生成する部分画像併合器１２ｂと、
部分画像併合器１２ｂで得られた画像領域の特性を統計
的に算出する統計的特性算出器１２ｃとを備える。
【００２６】統計的特性算出器１２ａは、バッファ１１
から入力画像データを、少なくとも２つの部分画像毎に
読み出し、それらの統計的特性、例えば輝度の統計値
（intensity statics）、明度の統計値（brightness st
atistics）、彩度の統計値（color statistics）等を求
める。また、統計的特性算出器１２ａは、統計的特性の
派生情報、例えば入力画像内、又は入力画像と他の入力
画像データに含まれる入力画像とは異なる画像との間の
彩度の階調（gradient）、輝度の階調等を求める。部分
画像併合器１２ｂは、統計的特性算出器１２ａで求めら
れた部分画像の統計的特性及び／又はその派生情報が類
似する場合、これらの対応する部分画像を併合（マー
ジ）し、併合された画像領域を生成する。統計的特性算
出器１２ｃは、部分画像併合器１２ｂで併合された各画
像領域の統計的特性及び／又はその派生情報を算出し
て、プロセッサ１６に供給する。
から入力画像データを、少なくとも２つの部分画像毎に
読み出し、それらの統計的特性、例えば輝度の統計値
（intensity statics）、明度の統計値（brightness st
atistics）、彩度の統計値（color statistics）等を求
める。また、統計的特性算出器１２ａは、統計的特性の
派生情報、例えば入力画像内、又は入力画像と他の入力
画像データに含まれる入力画像とは異なる画像との間の
彩度の階調（gradient）、輝度の階調等を求める。部分
画像併合器１２ｂは、統計的特性算出器１２ａで求めら
れた部分画像の統計的特性及び／又はその派生情報が類
似する場合、これらの対応する部分画像を併合（マー
ジ）し、併合された画像領域を生成する。統計的特性算
出器１２ｃは、部分画像併合器１２ｂで併合された各画
像領域の統計的特性及び／又はその派生情報を算出し
て、プロセッサ１６に供給する。
【００２７】プロセッサ１６は、統計的特性算出器１２
ｃで求められた各画像領域の統計的特性及び／又はその
派生情報を処理して、ヒストグラム等化器１５からの各
画像領域の後述するヒストグラム均等化された画像デー
タに対する重みを算出して、混合器１７に供給する。
ｃで求められた各画像領域の統計的特性及び／又はその
派生情報を処理して、ヒストグラム等化器１５からの各
画像領域の後述するヒストグラム均等化された画像デー
タに対する重みを算出して、混合器１７に供給する。
【００２８】一方、プリプロセッサ１３は、バッファ１
１から入力画像データを読み出し、例えばフィルタリン
グして混合器１７に供給する。また、プリプロセッサ１
４は、バッファ１１から入力画像データを読み出し、例
えばフィルタリングしてヒストグラム等化器１５に供給
する。ヒストグラム等化器１５は、フィルタリングされ
た入力画像を、ヒストグラム算出器１２で得られたヒス
トグラムに基づいて均等化して、ヒストグラム均等化画
像を生成し、混合器１７に供給する。
１から入力画像データを読み出し、例えばフィルタリン
グして混合器１７に供給する。また、プリプロセッサ１
４は、バッファ１１から入力画像データを読み出し、例
えばフィルタリングしてヒストグラム等化器１５に供給
する。ヒストグラム等化器１５は、フィルタリングされ
た入力画像を、ヒストグラム算出器１２で得られたヒス
トグラムに基づいて均等化して、ヒストグラム均等化画
像を生成し、混合器１７に供給する。
【００２９】混合器１７は、ヒストグラム等化器１５か
らのヒストグラム均等化画像のデータを、プロセッサ１
６からの重みを用いて重み付けして、プリプロセッサ１
３からの入力画像データと混合して、出力画像データを
生成し、バッファ１８に供給する。バッファ１８は、上
述のようにして画質が高められた出力画像データを一旦
記憶した後、出力するとともに、プリプロセッサ１９に
供給する。プリプロセッサ１９は、出力画像データを、
統計的特性算出器１２ａ、１２ｃにおける統計的特性及
び／又はその派生情報の算出に利用できるように処理し
て、統計的特性算出器１２ａ、１２ｃに供給する。
らのヒストグラム均等化画像のデータを、プロセッサ１
６からの重みを用いて重み付けして、プリプロセッサ１
３からの入力画像データと混合して、出力画像データを
生成し、バッファ１８に供給する。バッファ１８は、上
述のようにして画質が高められた出力画像データを一旦
記憶した後、出力するとともに、プリプロセッサ１９に
供給する。プリプロセッサ１９は、出力画像データを、
統計的特性算出器１２ａ、１２ｃにおける統計的特性及
び／又はその派生情報の算出に利用できるように処理し
て、統計的特性算出器１２ａ、１２ｃに供給する。
【００３０】ここで、この画質改善装置の動作を、図２
に示すフローチャートを用いて説明する。ステップＳ１
において、入力画像を表す入力画像データが入力画像ス
トリームから読み出され、ステップＳ２において、この
入力画像データがバッファ１１でバッファリングされ、
遅延される。遅延された入力画像データは、複製され
（duplicated）、複製された一対の入力画像データは、
それぞれステップＳ３及びＳ４において、個別に前処理
される。ここで、一対の入力画像データのそれぞれに対
する前処理は、互いに異なる手法で実行される。
に示すフローチャートを用いて説明する。ステップＳ１
において、入力画像を表す入力画像データが入力画像ス
トリームから読み出され、ステップＳ２において、この
入力画像データがバッファ１１でバッファリングされ、
遅延される。遅延された入力画像データは、複製され
（duplicated）、複製された一対の入力画像データは、
それぞれステップＳ３及びＳ４において、個別に前処理
される。ここで、一対の入力画像データのそれぞれに対
する前処理は、互いに異なる手法で実行される。
【００３１】ステップＳ５において、ステップＳ４にお
いて前処理された入力画像データを、ストグラムに基づ
いて均等化し、ヒストグラム均等化画像（histogram eq
ualized image）が生成される。ヒストグラム均等化画
像及びステップＳ３において前処理された入力画像は、
ステップＳ６において混合／合成／配合（mixed/merged
/blended）され、これにより出力画像が生成される。出
力画像は、ステップＳ７において、バッファ１８にバッ
ファリングされ、遅延される。
いて前処理された入力画像データを、ストグラムに基づ
いて均等化し、ヒストグラム均等化画像（histogram eq
ualized image）が生成される。ヒストグラム均等化画
像及びステップＳ３において前処理された入力画像は、
ステップＳ６において混合／合成／配合（mixed/merged
/blended）され、これにより出力画像が生成される。出
力画像は、ステップＳ７において、バッファ１８にバッ
ファリングされ、遅延される。
【００３２】ここで、例えばステップＳ３及びステップ
Ｓ４において入力画像データを前処理するのと同時に、
入力画像データストリームから読み出された入力画像デ
ータは、ステップＳ８において、分析及び処理される。
このステップＳ８は、ステップＳ９〜ステップＳ１１を
含む。ステップＳ９においては、入力画像及び／又は入
力画像データに含まれる他の画像は、少なくとも２つの
部分画像に分割され、この部分画像の統計的特性（stat
istical properties）又はこの統計的特性からの派生情
報が各部分画像について生成される。次に、ステップＳ
１０において、類似する統計的特性又は類似する派生情
報を示す部分画像が併合され、画像領域が生成される。
そして、ステップＳ１１において、この画像領域に関す
る統計的特性又はこの統計的特性からの派生情報が生成
される。
Ｓ４において入力画像データを前処理するのと同時に、
入力画像データストリームから読み出された入力画像デ
ータは、ステップＳ８において、分析及び処理される。
このステップＳ８は、ステップＳ９〜ステップＳ１１を
含む。ステップＳ９においては、入力画像及び／又は入
力画像データに含まれる他の画像は、少なくとも２つの
部分画像に分割され、この部分画像の統計的特性（stat
istical properties）又はこの統計的特性からの派生情
報が各部分画像について生成される。次に、ステップＳ
１０において、類似する統計的特性又は類似する派生情
報を示す部分画像が併合され、画像領域が生成される。
そして、ステップＳ１１において、この画像領域に関す
る統計的特性又はこの統計的特性からの派生情報が生成
される。
【００３３】ステップＳ１２においては、上述のように
して得られた統計的特性又はこの統計的特性からの派生
情報を処理して、ヒストグラム均等化された各画像に対
する重みを算出する。この重みは、ステップＳ６におけ
る混合／合成／配合に使用される。再計算された統計的
特性又はこの統計的特性からの派生情報は、ステップＳ
５における算出されたヒストグラムに基づく入力画像の
均等化処理にも利用することができる。例えば、再計算
された統計的特性又はこの統計的特性からの派生情報に
応じて、入力画像の一部のみのヒストグラムを算出する
ことを決定したり、又は入力画像の異なる部分につい
て、異なる手法でヒストグラムを算出することを決定し
たりすることができる。
して得られた統計的特性又はこの統計的特性からの派生
情報を処理して、ヒストグラム均等化された各画像に対
する重みを算出する。この重みは、ステップＳ６におけ
る混合／合成／配合に使用される。再計算された統計的
特性又はこの統計的特性からの派生情報は、ステップＳ
５における算出されたヒストグラムに基づく入力画像の
均等化処理にも利用することができる。例えば、再計算
された統計的特性又はこの統計的特性からの派生情報に
応じて、入力画像の一部のみのヒストグラムを算出する
ことを決定したり、又は入力画像の異なる部分につい
て、異なる手法でヒストグラムを算出することを決定し
たりすることができる。
【００３４】ステップＳ７において遅延される出力画像
のコンテンツをさらにステップＳ１３において前処理し
てもよく、この前処理の結果を考慮してステップＳ８に
おける分析及び／又はステップＳ１２における処理を実
行してもよい。このような処理は、供給される入力画像
データのコンテンツによって出力画像のコンテンツを確
認する（verify）ある種のフィードバックとみなすこと
ができる。このような処理は、伝送線（transmission l
ine）を取り扱う場合に有用である。
のコンテンツをさらにステップＳ１３において前処理し
てもよく、この前処理の結果を考慮してステップＳ８に
おける分析及び／又はステップＳ１２における処理を実
行してもよい。このような処理は、供給される入力画像
データのコンテンツによって出力画像のコンテンツを確
認する（verify）ある種のフィードバックとみなすこと
ができる。このような処理は、伝送線（transmission l
ine）を取り扱う場合に有用である。
【００３５】ステップＳ３、ステップＳ４及びステップ
Ｓ１３における前処理としては、例えばピクチャフィル
タリング、周波数フィルタリング及び画像換算等が含ま
れる。そして、ステップＳ７において遅延された出力画
像は、ステップＳ１４において出力される。
Ｓ１３における前処理としては、例えばピクチャフィル
タリング、周波数フィルタリング及び画像換算等が含ま
れる。そして、ステップＳ７において遅延された出力画
像は、ステップＳ１４において出力される。
【００３６】本発明によれば、ステップＳ１２における
１回の判定のみで、出力画像を入力画像と同一にする
か、或いはヒストグラム均等化画像に完全に一致させ、
入力画像とは異なるものにするかを決定することができ
る。勿論、ステップＳ６における混合／合成／配合に基
づき、中間的な画像を出力してもよい。
１回の判定のみで、出力画像を入力画像と同一にする
か、或いはヒストグラム均等化画像に完全に一致させ、
入力画像とは異なるものにするかを決定することができ
る。勿論、ステップＳ６における混合／合成／配合に基
づき、中間的な画像を出力してもよい。
【００３７】次に、本発明に係る画質改善装置の他の具
体例について説明する。図３は、この画質改善装置の構
成を示すブロック図であり、図４は、その動作を説明す
るためのフローチャートである。なお、図１に示す画質
改善装置と同じ構成要素には、同じ指示符号を付し、図
２に示すフローチャートと同じ処理ステップには同じ指
示符号を付して、それらの説明は省略する。
体例について説明する。図３は、この画質改善装置の構
成を示すブロック図であり、図４は、その動作を説明す
るためのフローチャートである。なお、図１に示す画質
改善装置と同じ構成要素には、同じ指示符号を付し、図
２に示すフローチャートと同じ処理ステップには同じ指
示符号を付して、それらの説明は省略する。
【００３８】図３に示す画質改善装置は、図１に示す画
質改善装置にプリプロセッサ２０を追加したものであ
り、このプリプロセッサ２０は、統計的特性算出器１２
ａにおいて入力画像を部分画像に分割する際の部分画像
の形状／寸法を決定し、その形状／寸法を統計的特性算
出器１２ａに供給する。また、図４に示すフローチャー
トでは、図２に示すフローチャートに更なる前処理ステ
ップであるステップＳ１５を追加しているのみであり、
この他は、図２に示すフローチャートと同様の処理を行
う。図２に示す具体例では、ステップＳ９において実行
される画像のセグメント化により、常に同じ数及び同じ
寸法／形状を有する部分画像の組が生成されるが、この
第２の具体例では、このセグメント化処理は、より柔軟
に行われる。すなわち、この具体例では、部分画像の寸
法／形状は固定されておらず、ステップＳ１５において
柔軟に決定される。例えば、低域通過フィルタ又は高域
通過フィルタを用いて、低い周波数のみ又は高い周波数
のみを有する入力画像の領域を特定してもよい。次に、
これらの領域のマッピングを行ってもよい。或いは、移
動平均フィルタを用いて、入力画像の局所的な平均レベ
ルを判定し、この情報を用いて、セグメント／部分画像
の領域を決定してもよい。さらに、これに代えて、前処
理ステップＳ１５をステップＳ９に含ませてもよい。
質改善装置にプリプロセッサ２０を追加したものであ
り、このプリプロセッサ２０は、統計的特性算出器１２
ａにおいて入力画像を部分画像に分割する際の部分画像
の形状／寸法を決定し、その形状／寸法を統計的特性算
出器１２ａに供給する。また、図４に示すフローチャー
トでは、図２に示すフローチャートに更なる前処理ステ
ップであるステップＳ１５を追加しているのみであり、
この他は、図２に示すフローチャートと同様の処理を行
う。図２に示す具体例では、ステップＳ９において実行
される画像のセグメント化により、常に同じ数及び同じ
寸法／形状を有する部分画像の組が生成されるが、この
第２の具体例では、このセグメント化処理は、より柔軟
に行われる。すなわち、この具体例では、部分画像の寸
法／形状は固定されておらず、ステップＳ１５において
柔軟に決定される。例えば、低域通過フィルタ又は高域
通過フィルタを用いて、低い周波数のみ又は高い周波数
のみを有する入力画像の領域を特定してもよい。次に、
これらの領域のマッピングを行ってもよい。或いは、移
動平均フィルタを用いて、入力画像の局所的な平均レベ
ルを判定し、この情報を用いて、セグメント／部分画像
の領域を決定してもよい。さらに、これに代えて、前処
理ステップＳ１５をステップＳ９に含ませてもよい。
【００３９】次に、図５を参照して、図２及び図４に示
す具体例におけるステップＳ９〜Ｓ１１がどのように実
行されるかを説明する。
す具体例におけるステップＳ９〜Ｓ１１がどのように実
行されるかを説明する。
【００４０】入力画像１は、第１〜第１６の部分画像１
１〜１１６に分割される。各部分画像１１〜１１６内に
示されている数値は、例えば、各部分画像１１〜１１６
の輝度（intensity）を表している。
１〜１１６に分割される。各部分画像１１〜１１６内に
示されている数値は、例えば、各部分画像１１〜１１６
の輝度（intensity）を表している。
【００４１】輝度が近い部分画像１１〜１１６を併合す
ることにより、第１〜第２の併合された画像領域２１〜
２３を含む新たな画像２が得られる。そして、併合され
た各画像領域２１〜２３について、統計的特性からの派
生情報が再計算される。この処理は、図２及び図４にお
けるステップＳ１１に対応する。
ることにより、第１〜第２の併合された画像領域２１〜
２３を含む新たな画像２が得られる。そして、併合され
た各画像領域２１〜２３について、統計的特性からの派
生情報が再計算される。この処理は、図２及び図４にお
けるステップＳ１１に対応する。
【００４２】次に、図６を参照して、２つの入力画像に
基づいて派生情報を算出する手法の具体例について説明
する。
基づいて派生情報を算出する手法の具体例について説明
する。
【００４３】第１の入力画像３は、第１〜第４の部分画
像３１〜３４に分割される。第２の入力画像４は、対応
する第１〜第４の部分画像４１〜４４に分割される。こ
こで、例えば、第１の画像３の第３の部分画像３３と第
２の画像４の第３の部分画像４３とを比較する。２つの
部分画像３３、４３についてそれぞれ算出された統計的
特性（statistics）の差から、派生情報として階調（gr
adient）５を算出することができる。これにより、例え
ば、輝度の階調が算出される。算出される統計的特性及
び／又は派生情報は、任意の寸法（dimension）等であ
ってもよい。
像３１〜３４に分割される。第２の入力画像４は、対応
する第１〜第４の部分画像４１〜４４に分割される。こ
こで、例えば、第１の画像３の第３の部分画像３３と第
２の画像４の第３の部分画像４３とを比較する。２つの
部分画像３３、４３についてそれぞれ算出された統計的
特性（statistics）の差から、派生情報として階調（gr
adient）５を算出することができる。これにより、例え
ば、輝度の階調が算出される。算出される統計的特性及
び／又は派生情報は、任意の寸法（dimension）等であ
ってもよい。
【００４４】このように、２つの異なる入力画像を使用
することにより、相関関係を有する異なる入力画像間の
時間的関係を考慮した処理を行うことができる。
することにより、相関関係を有する異なる入力画像間の
時間的関係を考慮した処理を行うことができる。
【００４５】
【発明の効果】以上のように、本発明に係る画質改善方
法は、入力画像のヒストグラムを算出し、算出されたヒ
ストグラムに基づいて入力画像を均等化して、ヒストグ
ラム均等化画像を生成し、入力画像のコンテンツ及び／
又は入力画像に関連する他の入力画像データに基づき、
ヒストグラム均等化画像に重み付けして入力画像と混合
し、出力画像を生成する。これにより、アーテファクト
を発生させることなく、画像の画質、特にコントラスト
を強調してコントラスト特性を向上させることができ
る。
法は、入力画像のヒストグラムを算出し、算出されたヒ
ストグラムに基づいて入力画像を均等化して、ヒストグ
ラム均等化画像を生成し、入力画像のコンテンツ及び／
又は入力画像に関連する他の入力画像データに基づき、
ヒストグラム均等化画像に重み付けして入力画像と混合
し、出力画像を生成する。これにより、アーテファクト
を発生させることなく、画像の画質、特にコントラスト
を強調してコントラスト特性を向上させることができ
る。
【図１】本発明に係る画質改善装置の構成を示すブロッ
ク図である。
ク図である。
【図２】図１に示す画質改善装置の動作を説明するため
のフローチャートである。
のフローチャートである。
【図３】本発明に係る画質改善装置の他の具体例の構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図４】図３に示す画質改善装置の動作を説明するため
のフローチャートである。
のフローチャートである。
【図５】異なる部分画像を併合して画像領域を生成する
具体例を説明する図である。
具体例を説明する図である。
【図６】入力画像の統計的特性の派生情報を導き出す手
法を説明する図である。
法を説明する図である。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 サルトル ペィエンジョルジオ
ドイツ連邦共和国 70327 シュトゥット
ゥガルト ハインリッヒ ヘルツ シュト
ラーセ １ ソニー インターナショナル
（ヨーロッパ） ゲゼルシャフト ミッ
ト ベシュレンクテル ハフツング アド
バンスド テクノロジー センター シュ
トゥットゥガルト内
(72)発明者 ワグナー、ペーター
ドイツ連邦共和国 70327 シュトゥット
ゥガルト ハインリッヒ ヘルツ シュト
ラーセ １ ソニー インターナショナル
（ヨーロッパ） ゲゼルシャフト ミッ
ト ベシュレンクテル ハフツング アド
バンスド テクノロジー センター シュ
トゥットゥガルト内
Ｆターム(参考） 5B057 AA20 CA08 CB08 CE03 CE06
CE11 CH01 DC19
5C077 LL04 MP01 PP15 PQ18 PQ19
TT06
Claims (14)
- 【請求項１】 コントラスト特性を含む画質を高める画
質改善方法において、 ａ）入力画像のヒストグラムを算出するステップと、 ｂ）上記算出されたヒストグラムに基づいて上記入力画
像を均等化し、ヒストグラム均等化画像を生成するステ
ップと、 ｃ）入力画像のコンテンツ及び／又は該入力画像に関連
する他の入力画像データに基づき、上記ヒストグラム均
等化画像に重み付けして上記入力画像と混合し、出力画
像を生成するステップとを有する画質改善方法。 - 【請求項２】 上記ステップｃ）は、 ｄ）上記入力画像のコンテンツ及び／又は他の入力画像
データを分析するステップと、 ｅ）上記分析によって各入力画像のコンテンツ及び／又
は他の入力画像データの統計的特性及び／又はその派生
情報を算出するステップと、 ｆ）上記算出された統計的特性及び／又はその派生情報
を処理するステップとを有し、 上記混合は、上記算出され、処理された統計的特性及び
／又はその派生情報に応じて実行されることを特徴とす
る請求項１記載の画質改善方法。 - 【請求項３】 上記入力画像及び／又は上記他の入力画
像データに含まれる他の画像を少なくとも２つの部分画
像に分割し、該各部分画像について上記統計的特性及び
／又はその派生情報を算出することを特徴とする請求項
２記載の画質改善方法。 - 【請求項４】 上記部分画像は、部分画像検出処理によ
って決定されることを特徴とする請求項３記載の画質改
善方法。 - 【請求項５】 異なる部分画像について算出された統計
的特性及び／又はその派生情報が類似する場合、該対応
する部分画像を併合し、併合された画像領域を生成し、
該併合された画像領域について、統計的特性及び／又は
その派生情報を再計算するステップを有する請求項３又
は４記載の画質改善方法。 - 【請求項６】 上記ステップａ）及びステップｂ）は、
上記入力画像のコンテンツ及び／又は該入力画像に関連
する他の入力画像データに応じて実行されることを特徴
とする請求項１乃至５いずれか１項記載の画質改善方
法。 - 【請求項７】 上記統計的特性及び／又はその派生情報
の算出の方法は、上記出力画像のコンテンツに応じて決
定されることを特徴とする請求項２乃至６いずれか１項
記載の画質改善方法。 - 【請求項８】 上記算出された統計的特性及び／又はそ
の派生情報の処理は、上記出力画像のコンテンツに応じ
て実行されることを特徴とする請求項２乃至７いずれか
１項記載の画質改善方法。 - 【請求項９】 上記入力画像は、上記ヒストグラム均等
化画像に混合される前に前処理されることを特徴とする
請求項１乃至８いずれか１項記載の画質改善方法。 - 【請求項１０】 上記入力画像は、均等化される前に、
算出されたヒストグラムに基づいて前処理されることを
特徴とする請求項１乃至９いずれか１項記載の画質改善
方法。 - 【請求項１１】 上記入力画像に対する前処理は、フィ
ルタリング処理及び／又はデータ削減処理を含むことを
特徴とする請求項９又は１０記載の画質改善方法。 - 【請求項１２】 請求項１乃至１１いずれか１項記載の
画質改善方法を実行する画質改善装置。 - 【請求項１３】 コントラスト特性を含む画質を高める
画質改善装置において、 入力画像のヒストグラムを算出するヒストグラム算出手
段と、 上記ヒストグラム算出手段で算出されたヒストグラムに
基づいて上記入力画像を均等化し、ヒストグラム均等化
画像を生成する均等化画像生成手段と、 入力画像のコンテンツ及び／又は該入力画像に関連する
他の入力画像データに基づき、上記均等化画像生成手段
からのヒストグラム均等化画像を重み付けして上記入力
画像と混合し、出力画像を生成する混合手段とを備える
画質改善装置。 - 【請求項１４】 コンピュータ又はデジタルシグナルプ
ロセッサによって実行されて、請求項１乃至１１いずれ
か１項記載の画質改善方法を実行するコンピュータプロ
グラムを備えるコンピュータプログラム製品。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP01126028A EP1308891B1 (en) | 2001-10-31 | 2001-10-31 | Method for enhancing the quality of an image |
| EP01126028.8 | 2001-10-31 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003203233A true JP2003203233A (ja) | 2003-07-18 |
Family
ID=8179140
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002318076A Pending JP2003203233A (ja) | 2001-10-31 | 2002-10-31 | 画質改善方法及び画質改善装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US7239756B2 (ja) |
| EP (1) | EP1308891B1 (ja) |
| JP (1) | JP2003203233A (ja) |
| DE (1) | DE60137514D1 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017040520A (ja) * | 2015-08-19 | 2017-02-23 | 株式会社島津製作所 | 分析データ表示処理装置及び表示処理プログラム |
| JP2017522642A (ja) * | 2014-05-27 | 2017-08-10 | クアルコム，インコーポレイテッド | 局所的なコントラスト強調のためのシステムおよび方法 |
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| SG118191A1 (en) * | 2003-06-27 | 2006-01-27 | St Microelectronics Asia | Method and system for contrast enhancement of digital video |
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| JP5196731B2 (ja) * | 2006-04-20 | 2013-05-15 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| US7675524B1 (en) | 2007-05-17 | 2010-03-09 | Adobe Systems, Incorporated | Image processing using enclosed block convolution |
| US7889923B1 (en) | 2007-05-31 | 2011-02-15 | Adobe Systems Incorporated | System and method for sparse histogram merging |
| US7920741B2 (en) | 2007-05-31 | 2011-04-05 | Adobe Systems Incorporated | System and method for image processing using integral histogram convolution |
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|---|---|---|---|---|
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| JP3188491B2 (ja) * | 1990-10-24 | 2001-07-16 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | Ｘ線記録のダイナミック圧縮方法及びその装置 |
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