JP2004007301A - 画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
自動的に自然な階調補正を行い、簡単な処理で彩度補正・シャープネス補正を行える画像処理装置を提供する。
【解決手段】
入力された映像信号における輝度信号の累積ヒストグラムから、輝度信号と出現頻度との関係を求め、求めた前記関係において、第1閾値(A)以下のシャドー領域における輝度信号を補正する第1補正パラメータ(Da)と、第2閾値(B)以上のハイライト領域における輝度信号を補正する第2補正パラメータ(Db)の少なくとも一方を求め、求めた補正パラメータ(Da,Db)に基づいて、あらかじめ決められた階調パターンの中から階調パターンを選択し、選択した階調パターンに基づいて入力された映像信号を補正するので、従来のごとく映像に関わらず画一化した処理を行うのではなく、映像に合わせて適切な階調パターンを選択することで、より高画質な映像を得ることができるよう映像信号を補正できる。
【選択図】 図2
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置に関し、特に高画質を映像を得るために映像信号を処理できる画像処理装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
近年、デジタル映像化技術が進み、旧来のアナログ映像に代わって用いられるようになってきた。アナログ映像に対するデジタル映像の特徴は、外的要因による劣化が少なく、またアナログ映像の劣化を画像処理によって補正することができるため、更に高画質な映像を得ることができることである。
【0003】
ここで、映像信号を処理することで、自動的に適した階調の画像に調整する階調補正装置が知られている(特開平6−95632号)。又、映像信号を処理することで、自動的に適した彩度の画像に調整する彩度補正装置が知られている(特開2000−224607)。更に、映像信号を処理することで、自動的に適したシャープネスの画像に調整するシャープネス補正装置が知られている(特許第2692531号)。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来の階調補正装置によれば、映像信号におけるある1フレームのデータから補正カーブを求めているため、フレームごとに階調補正カーブが変動してしまい、処理により不自然な映像が得られる恐れがある。また、従来の彩度補正装置によれば、彩度成分の抽出手段を用いて彩度データの平均値および最大値から彩度補正係数を求めている。しかしながら、彩度データの平均値・最大値が視覚的に彩度の特徴量として適切であるとは限らず、必ずしも彩度補正が最適に調整できるわけではないという問題がある。更に、従来のシャープネス補正装置によれば、エッジ領域を抽出しエッジ面積によりエッジ成分を正規化するという処理を行っているため、処理が複雑になるという問題がある。
【0005】
本発明は、このような従来の問題を解決するためになされたもので、自動的に自然な階調補正を行い、簡単な処理で彩度補正・シャープネス補正を行える画像処理装置を提供することを目的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】
第1の本発明の画像処理装置は、入力された映像信号における輝度信号の累積ヒストグラムから、輝度信号と出現頻度との関係を求め、求めた前記関係において、第1閾値以下のシャドー領域における輝度信号を補正する第1補正パラメータと、第2閾値以上のハイライト領域における輝度信号を補正する第2補正パラメータの少なくとも一方を求め、求めた補正パラメータに基づいて(例えば閾値と比較することで)、あらかじめ決められた階調パターンの中から階調パターンを選択し、選択した階調パターンに基づいて前記入力された映像信号を補正するので、従来のごとく映像に関わらず画一化した処理を行うのではなく、映像に合わせて適切な階調パターンを選択することで、より高画質な映像を得ることができるよう映像信号を補正できる。
【0007】
更に、輝度信号を0から255のレベル値で表したときに、前記第1閾値は25〜45レベル値の範囲内にあり、前記第2閾値は210〜230レベル値の範囲内にあると、処理効率と補正による高画質化の両立が図れるため好ましい。
【0008】
尚、前記選択可能な階調パターンを9個とすると好ましいが、複数であれば、それ以外の数であってもよい。
【0009】
又、前記累積ヒストグラムにおいて、シーンチェンジが生じなかったと判断される一連のフレームに関しては、同一の階調パターンを用いると、補正によるフレーム間の画質変化を抑制できるので好ましい。
【0010】
第2の本発明の画像処理装置は、入力された映像信号の輝度信号を奇数・偶数フィールドに分離し、各フィールド内で複数のブロックに分割し、そのブロックごとに分散を求め、フィールドごとの平均値を第1のシャープネス特徴量とし、フィールドに分けた輝度信号にローパスフィルタをかけて累積デルタヒストグラムを計算し、その累積デルタヒストグラムの差分の絶対値を第2のシャープネス特徴量とし、2つのシャープネス特徴量からシャープネス補正パラメータを決定し、決定したシャープネス補正パラメータに基づいて前記入力された映像信号を補正するので、統計的処理を用いることで、従来技術のごとくいちいちエッジ領域を抽出しエッジ面積によりエッジ成分を正規化するという処理を行うことなくシャープネス補正を行うことができる。
【0011】
更に、入力された映像信号の色差信号に対し累積ヒストグラムを求め、彩度が最大となる色差レベルに対し、10%から40%の色差レベルにおける度数の平均値、または、前記範囲内のある色差レベルの度数から彩度補正パラメータを決定すると好ましい。色差レベルとしては、累積ヒストグラムを−128(−127)から+127(+128)で表したとき、一つが−51以上−13以下、もう一つが13以上51以下であると好ましい。
【0012】
又、前記累積ヒストグラムの度数は、高彩度を表す色差レベルから低彩度を表す色差レベルへ累積すると好ましい。
【0013】
更に、前後のフレームにおける前記第1のシャープネス特徴量の差分値が閾値より大きいとき、そのフレーム間でシーンチェンジが生じたと判断すると、シーンチェンジ前後で処理を変えることができるので好ましい。
【0014】
又、前記累積ヒストグラムにおいて、シーンチェンジが生じなかったと判断される一連のフレームに関しては、時間軸方向に加重平均をしたデータを用いると、シーンチェンジの影響がない前の或いは後のフレームのデータを用いて、より適切な処理を行えるので好ましい。
【0015】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態を、図面を参照しながら説明する。図1は、本発明の画像処理装置の一例である自動映像浄化装置のブロック図である。かかる自動映像浄化装置は、入力映像信号に所定の処理を施すことで、より高画質な映像を得ることができる映像信号を出力できるのものである。
【0016】
入力映像信号を構成する入力信号Yin,Cbin,Crinは、不図示のビデオデッキなどから入力されるアナログコンポジット信号を、不図示のA/D変換器によりデジタル信号へ変換したものである。かかる入力信号は、フレームバッファ101に蓄積されるとともに、映像の特徴量を抽出するための特徴量計算部102に入力される。特徴量計算部102では、入力信号に基づき、映像の特徴量から画質改善のためのパラメータが出力され、それが画像処理部103へ入力される。画像処理部103では、このパラメータをもとにシャープネス補正、階調補正、彩度補正が行われる。フレームバッファ104は、特徴量の計算時間分を遅延するために設けられ、画像処理部103には、画質改善パラメータと同期のとれた映像信号が入力される。画像処理部103からの出力信号Yout,Cbout,Croutは、不図示のD/A変換器によりアナログコンポジット信号へ変換された後、不図示のテレビモニタ等へ入力される。
【0017】
次に、特徴量計算部102および画像処理部103について、各処理内容を詳しく説明する。ここでは、入力信号を8ビットとし、1フレームが720×480の映像を処理する例を示す。特徴量計算部102は、シャープネス計算部102aと、ブロック分散計算部102bと、Y−累積ヒストグラム計算部102cと、Cb,Cr−累積ヒストグラム計算部102dと、シーンチェンジ検出部102eと、シャープネス補正係数生成部102fと、階調補正カーブ生成部102gと、彩度補正係数生成部102hとから構成されている。
【0018】
ブロック分散計算部102bは、図7に示すように1フレームの映像を奇数・偶数フィールドに分離し、各フィールド内で例えば64×64画素のブロック毎に分割する。そして、各ブロック内で分散を計算し、フィールドの分散値をフレーム内のブロック数で平均する。このブロックサイズはこだわらないが、8×8以上が望ましい。また、ブロックの縦、横の画素数が異なっていてもよい。結果としてのブロック分散値(第1のシャープネス特徴量)は、シャープネス補正係数生成部102fおよびシーンチェンジ検出部102eへ出力される。
【0019】
シーンチェンジ検出部102eでは、ブロック分散計算部102bより出力されるフィールド毎の分散値を平均し、フレームのブロック分散値を求める。これをa(t)とし、横軸を時間軸とした図8に示すブロック分散値a(t−1)〜a(t+3)を用いて、式(A1)、(A2)の差分値を計算し、式(A3)の条件式でシーンチェンジ(映像のシーンが変わったこと)を検出する。また、フレームのブロック分散値を用いず、a(t)をフィールドの分散値として判定を行ってもよい。
【0020】
シャープネス計算部102aでは、輝度信号を奇数フィールド・偶数フィールドに分けて、それぞれのフィールドで、デルタヒストグラムを求める。デルタヒストグラムの計算方法を示す。まず、輝度信号の各フィールド対し、例えば式(2)の係数をもつ空間フィルタ(ローパスフィルタ)をかけて、ボケ画像を作る。
0.0625 0.125 0.0625
0.125 0.25 0.125 ・・・(2)
0.0625 0.125 0.0625
【0021】
更に、各フィールドのある画素に対し、周囲8画素との差分値をヒストグラムにする。これをフィールド内の全画素で行い、デルタヒストグラムを求める。次に、デルタヒストグラムの輝度差レベル0から255までを累積加算し、累積デルタヒストグラムを求める。これを、入力輝度信号に対しても同様に行う。入力輝度信号の累積デルタヒストグラムをD(i),ボケ画像の累積ヒストグラムをDl(i)として、式(3)のように累積ヒストグラムの差の絶対値を輝度差レベルで平均し、これをシャープネス量Sとする。
【数1】
【0022】
奇数・偶数フィールドに対してシャープネス量Sを求め、その平均値をフレームのシャープネス値(第2のシャープネス特徴量)とする。シャープネス補正係数生成部102fでは、シャープネス値とブロック分散値により、シャープネス補正係数(シャープネス補正パラメータ)αを導出する。たとえば、シャープネス量Sを閾値Ts0〜Ts4で判別し、あるレベル内でのシャープネス補正係数αを決定する。さらに、フィールドごとのブロック分散値を平均し、フレームのブロック分散値Viを求め、Viを閾値Tvarで判別し、Tvarよりもブロック分散値が大きいときは、αを大きくするように制御する。また、ViがTvar以下のときは、αを小さくするように制御を行う。具体例を示すと、以下の(4)、(5)式のようになる。但し、αの値は以下に限られない。
【0023】
【0024】
図2は、入力信号に基づくヒストグラムの例(a)と累積ヒストグラムの例(b)とを示す図である。ここで、Y−累積ヒストグラム計算部102cは、図2(a)のように輝度Yのヒストグラムを求め、0から255まで累積加算を行う。そして、累積度数の最大値で正規化を行う(図2(b)参照)。ここでは累積度数の最大値を100に正規化している。
【0025】
シーンチェンジが検出されない場合、画質向上のために前フレームのデータを用いることができるので、次に、前フレームの累積ヒストグラムと加重平均を行う。現フレームの累積ヒストグラムをcfdYi[j]、前フレームの累積ヒストグラムをcfdYi−1[j]として、以下の(6)式により計算を行う。累積ヒストグラムを時間軸方向に平均化することにより、階調特性がフレームごとに大きく変化しないので、スムーズに映像が移り変わるようにできる。なお、シーンチェンジが検出された場合は、前フレームを用いることができないので、現フレームの累積ヒストグラムcfdYi[j]をそのまま使用する。
【0026】
【0027】
階調補正カーブ生成部102gは、図2(b)に示す累積ヒストグラムにおいて、輝度レベル0から輝度レベルAの区間(シャドー領域)、輝度レベルBと輝度レベル255の区間(ハイライト領域)において、累積度数のリニアな特性と累積ヒストグラムとの差分(ハッチングで示す部分)を求め、輝度レベル幅による平均値を計算する。ここで、第1閾値であるAのレベル値は25以上45以下、好ましくは35であり、第2閾値であるBのレベル値は210以上230以下、好ましくは220である。
【0028】
次に、差分の平均値をそれぞれDa(第1補正パラメータ)、Db(第2補正パラメータとし、かかる平均値Da,Dbと、ある閾値の関係から、図3(a)から(i)に示す9個の階調補正カーブの中から1つのパターンを選択する。尚、図3は、あくまでパターン例を示すものであり、パターンはこれらに限らず、9個以外であっても良い。
【0029】
ここで、Daに対する閾値をTaとし,Dbに対する閾値をTbとし、式(7)の条件式により、階調補正カーブのパターンを決定する。
【0030】
また、シーンチェンジが検出されないフレームにおいて、上記パターンが切り替わる際は、式(8)に示すように、現フレームの階調補正カーブLutiと、前フレームの階調補正カーブLuti−1の加重平均を行う。このような処理により、階調補正カーブの急激な変化を抑えることができる。
【0031】
Luti[j]=(1.0−γ1)・Luti−1[j]+γ1・Luti[j] (j=0,1,・・・,255)
ただし、0.0≦γ1≦1.0 ・・・(8)
また、シーンチェンジが検出されたフレームのみ階調パターンを変更し、それ以外のシーン(同一シーン内)では、階調パターンを変更せずに同じパターンを用いて処理を行うことも可能である。
【0032】
図4(a)は、色差ヒストグラムを示す図であり、図4(b)は、色差累積ヒストグラムを示す図である。Cb,Cr−累積ヒストグラム計算部102dでは、図4(a)の色差ヒストグラムにおいて、色差レベル−128から−2までの区間、及び127から2までの区間の2つに分けて累積加算を行い、累積度数の最大値で正規化する。その結果が図4(b)に示されている。
【0033】
ここでは、100に正規化を行っている。以下の(9),(10)式に示すように、前フレームの累積ヒストグラムcfdCbi−1[j],cfdCri−1[j]と、現フレームの累積ヒストグラムcfdCbi[j],cfdCri[j]の加重平均を行う。
cfdCbi[j]=(1.0−γ2)・cfdCbi−1[j]
+γ2・cfdCbi[j]
(j=0,1,・・・,255)
ただし、0.0≦γ2≦1.0 ・・・(9)
cfdCri[j]=(1.0−γ3)・cfdCri−1[j]
+γ3・cfdCri[j]
(j=0,1,・・・,255)
ただし、0.0≦γ3≦1.0 ・・・(10)
【0034】
ここで、cfdCbi[0],cfdCri[0]は、色差レベル−128の累積度数、cfdCbi[255],cfdCri[255]は、色差レベル127の累積度数を表す。
【0035】
彩度補正係数生成部102hは、図4(b)の累積ヒストグラムにおいて、色差レベルSL0,SL1の累積度数cfdCbi[SL0],cfdCri[SL0],cfdCbi[SL1],cfdCri[SL1]のうち最も大きい度数を求める。ここで、色差レベルは−51≦SL0≦−13,13≦SL1≦51とすることが望ましい。図4(b)では、Bが最大の度数となる。このBの度数をSatとし、Satに対する閾値をTsat0,Tsat1,Tsat2として、以下の(11)式より彩度補正係数β(Satを変数とした所定の関数f(Sat)で表せる)を求める。
if(Sat≦Tsat0) then β=(Tsat0−Sat)・a
else if(Tsat1<sat≦Tsat2)
then β=(Sat−Tsat1)・b
else if(Sat>Tsat2)
then β=(Sat−Tsat2)・c−d
else then β=0.0
・・・(11)
【0036】
ここで、a,b,c,dはβを算出するための定数である。また、(11)式で出力される値をルックアップテーブルとして、不図示のメモリ上に保持することも可能である。
【0037】
次に、画像処理部103について説明する。画像処理部103は、動きベクトル検出部(MV)103aと、ノイズリデューサ(NR)103bと、ノイズスムーサ(NS)103cと、階調補正部103dと、シャープネス補正部103eと、彩度補正部103fとを有している。
【0038】
動きベクトル検出部(MV)103aでは、1フレームを奇数フィールド・偶数フィールドに分けて、各フィールドを複数のブロックに分割した各ブロックによりブロックマッチングを行う。これは、画面上において、被写体がどのように動いたかを検出するものである。
【0039】
図5に示す現フレームの各ブロックを、前フレームまたは後フレームの奇数フィールド・偶数フィールドにおいて上下左右に動かし、現フレームのブロックとの差分の総和が最小になる方向をブロック(m,n)における動きベクトルとする。1ブロックを例えば16×16画素とすると、1フィールド内のブロックは、(0,0)から(43,13)となる。ここで、図5に示すように、フィールド画像の上下左右には8画素分の縁が付けられている。各ブロックの差分の総和を各フィールドに分けてdY[0]mn,dY[1]mnとすると、以下の(12)、(13)式で表される。
【数2】
【数3】
【0040】
ここで、Yl[i][0](x,y)は第iフレームの偶数フィールドにおける座標(x,y)の輝度信号を表す。また、Yl[i][1](x,y)は奇数フィールドにおける輝度信号を表す。x’mn,y’mnはブロック(m,n)内の左上画素の座標を表す。
【0041】
(12)、(13)式より、差分の総和が最小となるj,vx,vyを求め、各フィールドのブロック(m,n)における動きベクトルを(vx[0]mn,vy[0]mn),(vx[1]mn,vy[1]mn)とする。
【0042】
ここで、シーンチェンジが検出された場合は、現フレームと後フレームでブロックマッチングを行い、シーンチェンジ以外は、現フレームと前フレームでブロックマッチングを行う。
【0043】
次に、求めた動きベクトルを使い、色差信号における各ブロックの差分の総和dC[0]mn,dC[1]mnを求める。これを以下の(14)(15)式で表す。
【数4】
【数5】
【0044】
ここで、C[i][0](x,y),C[i][1](x,y)は、第iフレームの座標(x,y)の色差信号を表す。これを色差信号Cb,Crについて行い、差分の総和が大きい値をdC[0]mn,dC[1]mnとする。
【0045】
次に、(12)〜(15)式で求めた差分の総和を使い、ノイズリデューサ(NR)103cで用いるフィードバック係数ρ[0]mn,ρ[1]mnを決定する。ここで、閾値Tyd,Tcdにより、以下の(16)、(17)式よりフィードバック係数を決定する。
if (dY[0]mn,<Tyd and dC[0]mn<Tcd)
then ρ[0]mn=τ
else then ρ[0]mn=0.0
・・・(16)
同様に
if (dY[1]mn,<Tyd and dC[1]mn<Tcd)
then ρ[1]mn=τ
else then ρ[1]mn=0.0
・・・(17)
【0046】
ここで、2つの閾値の関係は、Tcd<Tydとし、τは0.3≦τ≦0.6とすることが望ましい。その後、動きベクトル(vx[0]mn,vy[0]mn),(vx[1]mn,vy[1]mn)およびフィードバック係数ρ[0]mn,ρ[1]mnは、ノイズリュデューサ(NR)103cへ入力される。
【0047】
ノイズリデューサ(NR)103cは、動きベクトル検出部(MV)103aで求めた動きベクトルとフィードバック係数とを用い、前フレームまたは後フレームの画素値で加重平均を行う。シーンチェンジフレームでは、以下の(18)、(19)式により、後フレームの奇数または偶数フィールドの画素と平均を行う。
【数6】
【数7】
【0048】
シーンチェンジフレーム以外は、前フレームの奇数または偶数フィールドの画素と平均を行う。そして、(18)、(19)式により加重平均を行った画素値Y[i][0](x,y),Y[i][1](x,y)が輝度信号Y’として、シャープネス計算部103eに入力される。
【0049】
ノイズスムーサ(NS)103cは、1フレームを奇数・偶数フィールドに分けたCb,Cr画像において、ある座標(x,y)を中心としたある画像領域内の信号を平均し、その平均値を(x、y)における画素値とする。ここで、平均化の領域は、図6に示すように例えば17×17の正方領域とする。ただし、これに限るものではなく、縦・横の画素数が異なる領域としてもよい。
【0050】
階調補正部103dでは、階調補正カーブ生成部から出力されるルックアップテーブルLutiにより、以下の(20)式により階調補正を行う。
Y’l = Luti[Yl] ・・・(20)
【0051】
シャープネス補正部103eでは、シャープネス計算部102aで計算したボケ画像Yl、階調補正部の出力Y’lとノイズリデューサ(NR)103bの出力Y’から、以下の(21)式に従い計算を行いシャープネス補正を実行する。Yout = Y’l+α・(Y’− Yl) ・・・(21)
【0052】
彩度補正部103fは、彩度補正係数生成部102hから入力されるパラメータβにより、(22)式の計算を行う。
Cbout = Cb’×β
Crout = Cr’×β
・・・(22)
【0053】
以上の処理により、Yout、Cbout、Croutを含む信号が、自動映像浄化装置より出力され、自動的に階調・彩度・シャープネス補正を行った映像信号を得ることができる。なお、本発明はハードウェアによる構成の他、ソフトウェアでも実現可能である。
【0054】
以上、本発明を実施の形態を参照して説明してきたが、本発明は上記実施の形態に限定して解釈されるべきではなく、適宜変更・改良が可能であることはもちろんである。
【0055】
【発明の効果】
本発明によれば、自動的に自然な階調補正を行い、簡単な処理で彩度補正・シャープネス補正を行える画像処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】
画像処理装置の一例である自動映像浄化装置のブロック図である。
【図2】
入力信号に基づくヒストグラムの例(a)と累積ヒストグラムの例(b)とを示す図である。
【図3】
階調補正カーブのパターン例を示す図である。
【図4】
図4(a)は、色差ヒストグラムを示す図であり、図4(b)は、色差累積ヒストグラムを示す図である。
【図5】
ブロック分けされたフレームを示す図である。
【図6】
代表値と領域内の各画素値との差分値を、閾値TNSと比較した結果を示す図である。
【図7】
フィールドとブロックの関係を示す図である。
【図8】
ブロック分散値とシーンチェンジとの関係を示す図である。
【符号の説明】
101 フレームバッファ
102 特徴量計算部
103 画像処理部
Claims (9)
- 入力された映像信号における輝度信号の累積ヒストグラムから、輝度信号と出現頻度との関係を求め、求めた前記関係において、第1閾値以下のシャドー領域における輝度信号を補正する第1補正パラメータと、第2閾値以上のハイライト領域における輝度信号を補正する第2補正パラメータの少なくとも一方を求め、求めた補正パラメータに基づいて、あらかじめ決められた階調パターンの中から階調パターンを選択し、選択した階調パターンに基づいて前記入力された映像信号を補正することを特徴とする画像処理装置。
- 輝度信号を0から255のレベル値で表したときに、前記第1閾値は25〜45レベル値の範囲内にあり、前記第2閾値は210〜230レベル値の範囲内にあることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記選択可能な階調パターンを9個とす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。
- 前記累積ヒストグラムにおいて、シーンチェンジが生じなかったと判断される一連のフレームに関しては、同一の階調パターンを用いることを特徴とする請求項1乃至3のいずれかに記載の画像処理装置。
- 入力された映像信号の輝度信号を奇数・偶数フィールドに分離し、各フィールド内で複数のブロックに分割し、そのブロックごとに分散を求め、フィールドごとの平均値を第1のシャープネス特徴量とし、フィールドに分けた輝度信号にローパスフィルタをかけて累積デルタヒストグラムを計算し、その累積デルタヒストグラムの差分の絶対値を第2のシャープネス特徴量とし、2つのシャープネス特徴量からシャープネス補正パラメータを決定し、決定したシャープネス補正パラメータに基づいて前記入力された映像信号を補正することを特徴とする画像処理装置。
- 入力された映像信号の色差信号に対し累積ヒストグラムを求め、彩度が最大となる色差レベルに対し、10%から40%の色差レベルにおける度数の平均値、または、前記範囲内のある色差レベルの度数から彩度補正パラメータを決定することを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。
- 前記累積ヒストグラムの度数は、高彩度を表す色差レベルから低彩度を表す色差レベルへ累積することを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。
- 前後のフレームにおける前記第1のシャープネス特徴量の差分値が閾値より大きいとき、そのフレーム間でシーンチェンジが生じたと判断することを特徴とする請求項5乃至7のいずれかに記載の画像処理装置。
- 前記累積ヒストグラムにおいて、シーンチェンジが生じなかったと判断される一連のフレームに関しては、時間軸方向に加重平均をしたデータを用いることを特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。
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