JP2005310073A - 画像処理方法および装置並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 デジタル画像に対してボケ補正処理を行う際に、ボケ補正処理によるノイズの強調を軽減し、補正後の画像の画質劣化を防ぐ。
【解決手段】 ボケ情報取得手段１００は、画像Ｓ０中のボケ情報Ｑを取得し、ノイズレベル算出手段３００は、画像Ｓ０中のノイズレベルσＹを算出する。パラメータ設定手段４００は、まず、ボケ情報Ｑに基づいて画像Ｓ０に対するボケ補正の仮補正パラメータを設定する。そして、仮補正パラメータに含まれるボケ補正の強度を、ノイズレベルσＹが大きいほど小さくなるように調整して補正パラメータＥを得て補正実行手段５００に供する。
【選択図】 図１

Description

本発明はデジタル写真画像に対してボケを補正する画像処理方法および装置並びにそのためのプログラムに関するものである。

ネガフィルムやカラーリバーサルフィルムなどの写真フィルムに記録された写真画像をスキャナなどの読取装置で光電的に読み取って得たデジタル写真画像や、デジタルスチルカメラ（ＤＳＣ）で撮像して得たデジタル写真画像などに対して、種々の画像処理を施して表示したり、プリントしたりするなどのことが行われている。これらの画像処理の一つとして、ぼけた画像（ボケ画像）からボケを取り除くボケ画像修復処理が挙げられる。

被写体を撮像して得た写真画像がぼけてしまう理由としては、焦点距離が合わないことに起因するピンボケと、撮像者の手のぶれに起因するぶれボケ（以下略してぶれという）が挙げられる。ピンボケの場合には、点像が２次元的に広がり、すなわち写真画像上における広がりが無方向性を呈することに対して、ぶれの場合には、点像がある軌跡を描き画像上に１次元的に広がり、すなわち写真画像上における広がりがある方向性を呈する。

デジタル写真画像の分野において、従来、ボケ画像を修復するために、様々な方法が提案されている。写真画像の撮像時にぶれの方向やぶれ幅などの情報が分かれば、Ｗｉｅｎｅｒフィルタや逆フィルタなどの復元フィルタを写真画像に適用することにより修復ができることから、撮像時にぶれの方向やぶれ幅などの情報を取得することができる装置（例えば加速度センサー）を撮像装置に設け、撮像と共にぶれの方向やぶれ幅などの情報を取得し、取得された情報に基づいて修復を図る方法が広く知られている（例えば、特許文献１参照）。

また、例えば、特許文献２に記載されたように、ボケ画像（ボケがある画像）に対して劣化関数を設定し、設定された劣化関数に対応する復元フィルタでボケ画像を修復し、修復後の画像を評価し、評価の結果に基づいて劣化関数を再設定するようにして、所望の画質になるまで、修復、評価、劣化関数の再設定を繰り返すことによって修復を図る方法も知られている。

一方、携帯電話の急激な普及に伴って、携帯電話機の機能が向上し、その中でも携帯電話付属のデジタルカメラ（以下略した携帯カメラという）の機能の向上が注目を浴びている。近年、携帯カメラの画素数が１００万の桁に上がり、携帯カメラが通常のデジタルカメラと同様な使い方がされている。友達同士で旅行に行く時の記念写真などは勿論、好きなタレント、スポーツ選手を携帯カメラで撮像する光景が日常的になっている。このような背景において、携帯カメラにより撮像して得た写真画像は、携帯電話機のモニタで鑑賞することに留まらず、例えば、通常のデジタルカメラにより取得した写真画像と同じようにプリントすることも多くなっている。

他方、携帯カメラは、人間工学的に、本体（携帯電話機）が撮像専用に製造されていないため、撮像時のホールド性が悪いという問題がある。また、携帯カメラは、フラッシュがないため、通常のデジタルカメラよりシャッタースピードが遅い。このような理由から携帯カメラにより被写体を撮像するときに、通常のカメラより手ぶれが起きやすい。極端な手ぶれは、携帯カメラのモニタで確認することができるが、小さな手ぶれは、モニタで確認することができず、プリントして初めて画像のぶれに気付くことが多いため、携帯カメラにより撮像して得た写真画像に対してぶれの補正を施す必要性が高い。

しかし、携帯電話機の小型化は、その性能、コストに並び、各携帯電話機メーカの競争の焦点の１つであり、携帯電話機付属のカメラに、ぶれの方向やぶれ幅を取得する装置を設けることが現実的ではないため、特許文献１に提案されたような方法は、携帯カメラに適用することができない。また、特許文献２に提案されたような方法は、劣化関数の設定、修復、評価、劣化関数の再設定・・・の処理を繰り返す必要があるため、処理時間がかかり、効率が良くないという問題がある。そこで、デジタル写真画像を解析することによって画像のボケ情報（ボケ方向や、ボケ幅など）を取得し、このボケ情報に基づいてボケ補正用のパラメータを設定して補正を行う方法として、例えば、ボケは画像中の点像の広がりを引き起こすため、ボケ画像には、点像の広がりに応じたエッジの広がりが生じ、すなわち、画像中におけるエッジの広がりの態様は画像中におけるボケと直接関係することを利用し、画像中のエッジの広がりの態様を解析することによってボケ情報を取得して補正を行うことが考えられる。このような方法は、特別な装置を撮像装置に設けることを必要とせずにデジタル写真画像からボケ情報を取得することができると共に、ボケ情報に基づいて補正を行うので、特許文献２記載の方法のように処理を繰り返す必要がなく、効率が良い。
特開２００２−１１２０９９号公報 特開平７−１２１７０３号公報

しかしながら、画像には、ボケ（ぶれを含む）の有無と関係なく、必ずノイズが存在するため、デジタル写真画像からボケ情報を取得してボケ補正を施すとノイズも強調されてしまう。そのため、特にノイズ量が多い画像の場合には、ボケ補正後の画像は、ノイズが目立ち、画質が良くないという問題がある。

本発明は、上記事情に鑑み、デジタル写真画像に対してボケ補正を行う際に、ノイズを強調してしまうことによる画質の劣化を防ぐことが可能な画像処理方法および装置並びにそのためのプログラムを提供することを目的とするものである。

本発明の第１の画像処理方法は、デジタル写真画像を解析することによって該デジタル写真画像におけるボケの情報を取得し、
該ボケの情報に基づいて、前記デジタル写真画像における前記ボケを補正する強度を含むボケ補正パラメータを設定する画像処理方法において、
前記デジタル写真画像におけるノイズレベルを算出し、
該ノイズレベルが高いほど前記ボケを補正する強度を弱めることを特徴とするものである。

本発明において、「デジタル写真画像」とは、デジタルカメラなどで被写体を撮像して得たデジタル画像は勿論、スキャナなどの読取装置で銀塩写真フィルムや、印刷物（例えばプリント）などにある画像を読み取って得たデジタル画像も含むものである。以下、説明上の便宜のため、単に画像というものも、デジタル写真画像を意味するものとする
また、「ノイズレベル」とは、ノイズの振幅の大きさを表すことができるものであればいかなるものであってもよく、例えば、ノイズの分散値（ＲＭＳ粒状度ともいう）を用いることができる。

さらに、デジタル写真画像を保存するための記憶媒体の容量の節約や、インターネットなどのネットワーク上において転送される際の転送時間の短縮などのため、デジタル写真画像は通常ＪＰＥＧ（ＪＰＥＧをベースとした、動画像の圧縮方式であるＭＰＥＧなども含む。以下同じ）などの圧縮方式で圧縮された態様となっており、再生する際において復元される。例えばＪＰＥＧ圧縮は、画像データの例えば８画素×８画素ブロック毎の離散コサイン変換（ＤＣＴ変換）、量子化、符号化などの処理から構成される圧縮方式であり、このような圧縮された画像を再生する際に、上記ブロックの継ぎ目で不連続性が発生し、いわゆるブロックノイズが生じる。本発明の画像処理方法において、このような圧縮に起因するノイズ、例えばＪＰＥＧ圧縮によるブロックノイズの大小を求めて画像のノイズレベルとしてもよい。また、一般的には、圧縮率が高いほど、この圧縮に起因するノイズが大きくなるので、圧縮された画像に対しては、その圧縮率をノイズレベルそのものとするようにしてもよい。この場合、画像の付属情報から圧縮率を読み出すなど、画像の圧縮率を取得する処理は、本発明の画像処理方法における「ノイズレベルを求める処理」となる。

また、「ボケ情報」とは、デジタル写真画像におけるボケを補正するために必要な、該ボケに関する情報を意味し、例えばボケ方向（ピンボケの場合の無方向も含む）や、ボケ幅などとすることができる。

また、ノイズレベル（画像から求めたノイズの分散値、またはブロックノイズの大きさ、または圧縮率など）が高いほどボケを補正する強度を弱めることは、ノイズレベルが所定の閾値以上である場合、ボケの補正を行わない、すなわち強度を０とすることを含むものである。

本発明の処理対象となるデジタル写真画像は、本発明の画像処理方法による処理（以下ボケ補正処理という）の前に、何らかの画像処理が施されていることが多い。これらの画像処理は、デジタルカメラなどの画像取得装置内部において施されることもあれば、画像を転送する過程、例えばネットワーク上のサーバを経由して送信される過程中に施されることもあり、さらにボケ補正処理を実施する画像処理装置において、ボケ補正処理の前に施される場合もある。これらの画像処理のうち、例えば露光補正（ＡＥ補正）や、ガンマ補正や、ハイパートーン処理など、画像の明るさを変更する明るさ変更処理がある。原画像が明るさ変換処理を施された場合、この明るさ変化処理によって、処理後の画像（本発明の処理対象のデジタル写真画像に当たる）におけるノイズの振幅の大きさは、原画像におけるノイズの大きさと異なるものとなる。例えば、原画像を明るくする明るさ変更処理がなされた場合、明るくした程度が大きいほど、原画像におけるノイズの振幅が大きく増幅される。本発明の第２の画像処理方法は、この点に着目し、原画像に対して明るくする明るさ変更処理がなされてなるデジタル写真画像に対して、該デジタル写真画像を解析することによって該デジタル写真画像におけるボケの情報を取得し、
該ボケの情報に基づいて、前記デジタル写真画像における前記ボケを補正する強度を含むボケ補正パラメータを設定する画像処理方法において、
前記明るさ変更処理により前記原画像が明るくされた程度、すなわち該明るさ変更処理により前記原画像の明るさが変更された変化量に応じて、該変化量が大きいほど前記ボケを補正する強度を弱めることを特徴とするものである。

また、本発明の第１の画像処理方法と第２の画像処理方法は、互いに抵触するものではなく、同時に実施してもよい。すなわち、デジタル写真画像から求められた前記ノイズレベルと、前記デジタル写真画像がなされた明るさ変更処理による前記変更量との両方に基づいて前記補正パラメータの調整を行うようにしてもよい。

本発明の画像処理方法は、求められた前記ボケ補正パラメータを用いて前記デジタル写真画像におけるボケを補正する処理を実行するまで行ってもよい。

本発明の第１の画像処理装置は、デジタル写真画像を解析することによって該デジタル写真画像におけるボケの情報を取得するボケ情報取得手段と、
該ボケの情報に基づいて、前記デジタル写真画像における前記ボケを補正する強度を含むボケ補正パラメータを設定するパラメータ設定手段とを有してなる画像処理装置において、
前記デジタル写真画像におけるノイズレベルを算出するノイズレベル算出手段を有し、
前記パラメータ設定手段が、前記ノイズレベルが高いほど前記ボケを補正する強度を弱める補正強度調整手段を有することを特徴とするものである。

本発明の第２の画像処理装置は、原画像に対して、明るくする明るさ変更処理がなされてなるデジタル写真画像に対して、該デジタル画像を解析することによって該デジタル写真画像におけるボケの情報を取得するボケ情報取得手段と、
該ボケの情報に基づいて、前記デジタル写真画像における前記ボケを補正する強度を含むボケ補正パラメータを設定するパラメータ設定手段とを有してなる画像処理装置において、
前記パラメータ設定手段が、前記明るさ変更処理により前記原画像の明るさが変更された変化量に応じて、該変更量が大きいほど前記ボケを補正する強度を弱めることを特徴とするものである。

本発明の画像処理装置は、前記パラメータ設定手段により得られた前記ボケ補正パラメータを用いて前記デジタル写真画像におけるボケを補正する補正実行手段をさらに備えてもよい。

本発明の画像処理方法を、コンピュータに実行させるプログラムとして提供してもよい。

本発明の第１の画像処理方法および装置によれば、デジタル写真画像ボケ情報を取得してボケを補正する強度を含むボケ補正パラメータを設定する際に、デジタル写真画像におけるノイズレベルを算出し、このノイズレベルに応じて、ノイズレベルが高いほど補正の強度を弱める。こうすることによって、ボケを補正する処理によってノイズが目立ってしまい、補正後の画像の画質劣化を防ぐことができる。

本発明の第２の画像処理方法および装置によれば、原画像に対して、明るくする明るさ変更処理がなされてなるデジタル写真画像に対して、この明るさ変更処理による原画像の明るさの変更量に応じて、この変更量、すなわち明るさの増加量が大きいほど補正の強度を弱める。こうすることによって、画像中のノイズが増幅された程度に応じた強度の補正を行うことができ、本発明の第１の画像処理方法および装置と同じ効果を得ることができる。

また、本発明の第１の画像処理方法と、本発明の第２の画像処理方法と同時に適用してもよく、こうすることによって、ボケを補正する処理によるノイズの目立ちをより良く軽減することができる。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。

図１は、本発明の第１の実施形態となる画像処理装置の構成を示すブロック図である。なお、本実施形態の画像処理装置は、画像に対して、画像中のボケを補正するボケ補正処理を行うものであり、補助記憶装置に読み込まれたボケ補正処理プログラムをコンピュータ（たとえばパーソナルコンピュータ等）上で実行することにより実現される。また、このボケ補正処理プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体に記憶され、もしくはインターネット等のネットワークを介して配布され、コンピュータにインストールされることになる。

また、画像データは画像を表すものであるため、以下、特に画像と画像データの区別をせずに説明を行う。

図１に示すように、本実施形態の画像処理装置は、デジタル画像Ｄ０（Ｒ０，Ｇ０，Ｂ０）Ｄ０に対してＹＣＣ変換を行って輝度色差成分により構成される画像Ｓ０（Ｙ０，Ｃｂ０，Ｃｒ０）を得るＹＣＣ変換手段５と、画像Ｓ０の輝度成分Ｙ０を用いて画像Ｓ０がボケ画像か通常画像かを判別し、通常画像の場合には、後述する出力手段６００に画像Ｓ０が通常画像であることを示す情報Ｐを送信して処理を終了する一方、ボケ画像の場合には、ボケ情報Ｑを算出して後述するパラメータ設定手段４００に送信するボケ情報取得手段１００と、画像Ｓ０から高周波数成分を抽出して高周波数帯域画像Ｓｈを得る高周波数帯域画像作成手段２００と、高周波数帯域画像Ｓｈを用いて輝度成分のノイズレベルσＹを算出するノイズレベル算出手段３００と、ボケ情報ＱおよびノイズレベルσＹを用いてボケ補正用のパラメータＥを設定するパラメータ設定手段４００と、補正パラメータＥを用いて画像Ｓ０に対するボケ補正を実行して補正済み画像Ｓ１（Ｙ１，Ｃｒ０，Ｃｂ０）を得る補正実行手段５００と、ボケ情報取得手段１００から画像Ｓ０が通常画像であることを示す情報Ｐを受信した場合には画像Ｓ０を出力する一方、補正実行手段５００から補正済み画像Ｓ１を受信した場合には補正済み画像Ｓ１を出力する出力手段６００とを有してなる。

ＹＣＣ変換手段５は、下記の式（１）に従って、画像データＤ０のＲ、Ｇ、Ｂ値を輝度値Ｙ、色差値Ｃｂ、Ｃｒに変換する。

Ｙ＝０．２９９×Ｒ＋０．５８７×Ｇ＋０．１１４×Ｂ
Ｃｒ＝０．５００×Ｒ−０．４１９×Ｇ−０．０８１×Ｂ （１）
Ｃｂ＝−０．１６９×Ｒ−０．３３１×Ｇ＋０．５００×Ｂ
但し，Ｙ：輝度
Ｃｒ，Ｃｂ：色差
Ｒ，Ｇ，Ｂ：Ｒ値，Ｇ値，Ｂ値

ボケ情報取得手段１００は、ＹＣＣ変換手段５により得られた画像Ｓ０の輝度成分Ｙ０を用いてボケ情報Ｑを取得するものであり、図２はその構成を示している。図示のように、ボケ情報取得手段１００は、画像Ｓ０の輝度成分Ｙ０に対して、図３に示す８つの異なる方向毎にエッジを検出するエッジ検出手段１２と、エッジ検出手段１２により検出されたエッジのうちの、無効なエッジを除去するエッジ絞込手段１４と、エッジ絞込手段１４により得られたエッジの特徴量Ｓを取得するエッジ特徴量取得手段１６と、エッジ特徴量Ｓを用いて、画像Ｓ０におけるボケ方向および画像Ｓ０のボケ度Ｎを算出して画像Ｓ０がボケ画像か通常画像かを判別し、通常画像の場合には、後述する出力手段６００に画像Ｓ０が通常画像であることを示す情報Ｐを送信して処理を終了する一方、ボケ画像の場合には、さらに画像Ｓ０のぶれ度Ｋおよびボケ幅Ｌを算出して、ボケ度Ｎおよびボケ方向と共にボケ情報Ｑとして後述するパラメータ設定手段４００に送信する解析手段２０とを備えてなる。以下、図２に示すボケ情報取得手段１００の各構成について説明する。

エッジ検出手段１２は、まず、画像Ｓ０の輝度成分Ｙ０に対して、図３に示すような８方向毎にエッジを検出し、これらのエッジに対して、図４に示すようなエッジプロファイルを作成してエッジ絞込手段１４に出力する。

エッジ絞込手段１４は、エッジ検出手段１２から出力されてきたエッジのプロファイルに基づいて、複雑なプロファイル形状を有するエッジや、光源を含むエッジなどの無効なエッジを除去し、残りのエッジのプロファイルをエッジ特徴量取得手段１６に出力する。

エッジ特徴量取得手段１６は、エッジ絞込手段１４から出力されてきたエッジのプロファイルに基づいて、図４に示すようなエッジ幅を各エッジに対して求め、図５に示すようなエッジ幅のヒストグラムを図３に示された８つの方向毎に作成してエッジ幅と共にエッジ特徴量Ｓとして解析手段２０に出力する。

解析手段２０は、主として下記の２つの処理を行う。

１． 画像Ｓ０におけるボケ方向、画像Ｓ０のボケ度Ｎを求めて、画像Ｓ０がボケ画像か通常画像かを判別する。

２． 画像Ｓ０がボケ画像と判別された場合、ボケ幅Ｌ、ぶれ度Ｋを算出する。

ここで、１つ目の処理から説明する。

解析手段２０は、画像Ｓ０におけるボケ方向を求めるために、まず、図３に示す８つの方向のエッジ幅のヒストグラム（以下略してヒストグラムという）に対して、互いに直交する２つの方向を１方向組として各方向組（１−５、２−６、３−７、４−８）のヒストグラムの相関値を求める。なお、相関値は求め方によって様々な種類があり、相関値が大きければ相関が小さい種類と、相関値の大小と相関の大小とが一致する、すなわち相関値が小さければ相関が小さい種類との２種類に大きく分けることができる。本実施形態において、例として、相関値の大小と相関の大小とが一致する種類の相関値を用いる。図６に示すように、画像中にぶれがある場合には、ぶれ方向のヒストグラムと、ぶれ方向と直交する方向のヒストグラムとの相関が小さい（図６（ａ）参照）のに対して、ぶれと関係ない直交する方向組または画像中にぶれがない（ボケがないまたはピンボケ）場合の直交する方向組では、そのヒストグラムの相関が大きい（図６（ｂ）参照）。本実施形態の画像処理装置における解析手段２０は、このような傾向に着目し、４つの方向組に対して、各組のヒストグラムの相関値を求め、相関が最も小さい方向組の２つの方向を見つけ出す。画像Ｓ０にぶれがあれば、この２つの方向のうちの１つは、図３に示す８つの方向のうち、最もぶれ方向に近い方向として考えることができる。

図６（ｃ）は、ぶれ、ピンボケ、ボケ（ピンボケおよびぶれ）なしの撮像条件で同じ被写体を撮像して得た夫々の画像に対して求められた、このぶれの方向におけるエッジ幅のヒストグラムを示している。図６（ｃ）からわかるように、ボケのない通常画像は、最も小さい平均エッジ幅を有し、すなわち、上記において見付け出された２つの方向のうち、平均エッジ幅が大きい方は、最もぶれに近い方向のはずである。

解析手段２０は、こうして、相関が最も小さい方向組を見付け、この方向組の２つの方向のうち、平均エッジ幅の大きい方をボケ方向とする。

次に、解析手段２０は、画像Ｓ０のボケ度Ｎを求める。画像のボケ度は、画像中のボケの程度の大小を示すものであり、例えば、画像中に最もぼけている方向（ここでは上記において求められたボケ方向）の平均エッジ幅を用いてもよいが、ここでは、ボケ方向における各々のエッジのエッジ幅を用いて図７に基づいたデータベースを利用してより精度良く求める。図７は、学習用の通常画像データベースとボケ（ピンボケおよびぶれ）画像データベースを元に、画像中の最もぼけている方向（通常画像の場合には、この方向に対応する方向が望ましいが、任意の方向であってもよい）のエッジ幅分布のヒストグラムを作成し、ボケ画像における頻度と通常画像における頻度（図示縦軸）の比率を評価値（図示スコア）としてエッジ幅毎に求めて得たものである。図７に基づいて、エッジ幅とスコアとを対応付けてなるデータベース（以下スコアデータベースという）が作成され、解析手段２０の図示しない記憶手段に記憶されている。

解析手段２０は、図７に基づいて作成されたスコアデータベースを参照し、画像Ｓ０のボケ方向の各エッジに対して、そのエッジ幅からスコアを取得し、ボケ方向の全てのエッジのスコアの平均値を画像Ｓ０のボケ度Ｎとして求める。求められた画像Ｓ０のボケ度Ｎが所定の閾値Ｔより小さければ、解析手段２０は、画像Ｓ０を通常画像として判別すると共に、画像Ｓ０が通常画像であることを示す情報Ｐを出力手段６００に出力することをもって、処理を終了する。

一方、画像Ｓ０のボケ度Ｎが閾値Ｔ以上であれば、解析手段２０は、画像Ｓ０がボケ画像であると判別し、上記２つ目の処理に入る。

解析手段２０は、２つ目の処理として、まず、画像Ｓ０のぶれ度Ｋを求める。

ボケ画像のボケにおけるぶれの程度の大小を示すぶれ度Ｋは、下記のような要素に基づいて求めることができる。

１．相関が最も小さい方向組（以下相関最小組）の相関値：この相関値が小さいほどぶれの程度が大きい
解析手段２０は、この点に着目して、図８（ａ）に示す曲線に基づいて第１のぶれ度Ｋ１を求める。なお、図８（ａ）に示す曲線に応じて作成されたＬＵＴ（ルックアップテーブル）は、図示しない記憶手段に記憶されており、解析手段２０は、相関最小組の相関値に対応する第１のぶれ度Ｋ１を、記憶手段から読み出すようにして第１のぶれ度Ｋ１を求める。

２．相関最小組の２つの方向のうち、平均エッジ幅が大きい方向の平均エッジ幅：この平均エッジ幅が大きいほどぶれの程度が大きい
解析手段２０は、この点に着目して、図８（ｂ）に示す曲線に基づいて第２のぶれ度Ｋ２を求める。なお、図８（ｂ）に示す曲線に応じて作成されたＬＵＴ（ルックアップテーブル）も、図示しない記憶手段に記憶されており、解析手段２０は、相関最小組の平均エッジ幅が大きい方向の平均エッジ幅に対応する第２のぶれ度Ｋ２を、記憶手段から読み出すようにして第２のぶれ度Ｋ２を求める。

３．相関最小組の２つの方向における夫々の平均エッジ幅の差：この差が大きいほどぶれの程度が大きい
解析手段２０は、この点に着目して、図８（ｃ）に示す曲線に基づいて第３のぶれ度Ｋ３を求める。なお、図８（ｃ）に示す曲線に応じて作成されたＬＵＴ（ルックアップテーブル）も、図示しない記憶手段に記憶されており、解析手段２０は、相関最小組の２つの方向における夫々の平均エッジ幅の差に対応する第３のぶれ度Ｋ３を、記憶手段から読み出すようにして第３のぶれ度Ｋ３を求める。

解析手段２０は、このようにして第１のぶれ度Ｋ１、第２のぶれ度Ｋ２、第３のぶれ度Ｋ３を求めると共に、下記の式（１）に従って、Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３を用いてボケ画像となる画像Ｓ０のぶれ度Ｋを求める。

Ｋ＝Ｋ１×Ｋ２×Ｋ３ （２）
但し、Ｋ：ぶれ度
Ｋ１：第１のぶれ度
Ｋ２：第２のぶれ度
Ｋ３：第３のぶれ度

次に、解析手段２０は、ボケ画像となる画像Ｓ０のボケ幅Ｌを求める。ここで、ぶれ度Ｋに関係なく、ボケ幅Ｌとしてボケ方向におけるエッジの平均幅を求めるようにしてもよいし、図３に示す８つの方向のすべてにおけるエッジの平均エッジ幅を求めてボケ幅Ｌとする。

解析手段２０は、ボケ画像である画像Ｓ０に対して、ぶれ度Ｋ、ボケ幅Ｌを求めて、ボケ度Ｎおよびボケ方向と共にボケ情報Ｑとしてパラメータ設定手段４００に出力する。

次いで図１に示す画像処理装置の他の構成について説明する。

高周波数帯域画像作成手段２００は、ＹＣＣ変換手段５により得られた画像Ｓ０の高周波数帯域の成分を表す高周波数帯域画像Ｓｈを作成するものであり、具体的には、まず、画像Ｓ０に対して低周波数帯域を通過させるローパスフィルタなどによるボケマスク処理を行う。そして、このボケマスク処理により得られた画像を、画像Ｓ０から減算することによって画像Ｓ０の高周波数帯域画像Ｓｈを得る。

ノイズレベル算出手段３００は、高周波数帯域画像Ｓｈを用いて輝度成分におけるノイズレベル（以下輝度ノイズレベルという）を算出するものである。画像の輝度成分には、エッジとノイズとが混在し、エッジとノイズとの区別が難しく、輝度成分から直接輝度ノイズレベルを求めることが難しい。一方、画像、特にスナップ写真画像のような自然画像は、色差成分においてはノイズが存在するものの、エッジが少ないという特性を有する。本実施形態におけるノイズレベル算出手段３００は、この点に着目し、まず、画像Ｓｈ中の色差成分におけるノイズレベル、すなわち色差ノイズレベルを算出し、そして、デジタルカメラなどの撮像装置や、スキャナなどの読取装置により取得された画像は、原理的に輝度と色差のノイズの発生原因が同じであるため、輝度と色差との関係を利用して、色差ノイズレベルから輝度ノイズレベルを推定する。本実施形態において、輝度と色差の空間として上述した式（１）により定義される輝度色差空間を用いている。

Ｙ＝０．２９９×Ｒ＋０．５８７×Ｇ＋０．１１４×Ｂ
Ｃｒ＝０．５００×Ｒ−０．４１９×Ｇ−０．０８１×Ｂ （１）
Ｃｂ＝−０．１６９×Ｒ−０．３３１×Ｇ＋０．５００×Ｂ
但し，Ｙ：輝度
Ｃｒ，Ｃｂ：色差
Ｒ，Ｇ，Ｂ：Ｒ値，Ｇ値，Ｂ値

ここで、輝度色差各成分のノイズレベルをＲＭＳ値、すなわちその成分の標準偏差σとすると、下記の式（３）に示す関係が成立する。

（σＹ）^２＝（０．２９９×σＲ）^２＋（０．５８７×σＧ）^２
＋（０．１１４×σＢ）^２
（σＣｒ）^２＝（０．５００×σＲ）^２＋（０．４１９×σＧ）^２ （３）
＋（０．０８１×σＢ）^２
（σＣｂ）^２＝（０．１６９×σＲ）^２＋（０．３３１×σＧ）^２
＋（０．５００×σＢ）^２
但し，σ：標準偏差

一方、前述したように、画像を取得する装置においては、光電変換素子の夫々のカラー画素で生じるノイズ量が大きく異なることは考えにくく、すなわち、Ｒ、Ｇ、Ｂ各色におけるノイズレベルをσＲ、σＧ、σＢとすると、下記の式（４）に示すように、各色のノイズレベルがほぼ同じであると考えられる。

σＲ≒σＧ≒σＢ （４）
但し，σＲ，σＧ，σＢ：ノイズレベル

式（３）と式（４）から、さらに下記の式（５）を推出することができる。

σＹ≒１．０２σＣｒ≒１．０７σＣｂ （５）
但し，σＹ：輝度ノイズレベル
σＣｒ，σＣｂ：色差ノイズレベル

すなわち、色差ノイズレベルσＣｒまたはσＣｂが分かれば、輝度ノイズレベルσＹを式（５）に従って推定することができる。

また、色差ノイズレベルから輝度ノイズレベルを推定する上記の式（５）は、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色の成分がゲインを受けることがなく、または同じゲインを受けることを前提とした式（４）に基づいたものであり、画像を取得する装置において、ホワイトバランス処理がなされたり、各色の画素の感度設定が異なったりするなどの場合において、Ｒ、Ｇ、Ｂが異なったゲインを受ける可能性があるため、色差ノイズレベルから輝度ノイズレベルを推定する際に、１つの色差ノイズレベルから輝度ノイズレベルを推定するよりも、式（６）示すように、２つの色差ノイズレベルの平均値を用いて輝度ノイズレベルを推定することが好ましい。

σＹ≒（１．０２×σＣｒ＋１．０７×σＣｂ）／２ （６）
但し，σＹ：輝度ノイズレベル
σＣｒ，σＣｂ：色差ノイズレベル

勿論、２つの色差ノイズレベルの平均値ではなく、２つの色差ノイズレベルのうちの大きいほうを用いて輝度ノイズレベルを推定するようにしてもよい。

さらに、例えば画像を取得する装置のカラーフィルタの透過率比や、ホワイトバランス処理などの画像処理条件から画像のＲ、Ｇ、Ｂ各色の受けるゲインが分かれば、そのゲインに応じて、色ノイズレベルから輝度ノイズレベルを推定する式も得られる。

本実施形態において、ノイズレベル算出手段３００は、画像Ｓｈの２つの色差成分から夫々の標準偏差を算出して色差ノイズレベルσＣｒ、σＣｂを得、そして、上記式（６）に従って、輝度ノイズレベルσＹを推定してパラメータ設定手段４００に出力する。

続いて、本実施形態の画像処理装置におけるパラメータ設定手段４００について説明する。パラメータ設定手段４００は、画像Ｓ０のボケを補正するためのパラメータＥを設定ものであり、図９は、その構成を示している。図示のように、パラメータ設定手段４００は、ボケ情報取得手段１００により得られたボケ情報Ｑに基づいて仮補正パラメータＥ０を設定する仮設定手段４１０と、ノイズレベル算出手段３００により得られたノイズレベルσＹに応じて仮補正パラメータＥ０を調整して補正パラメータＥを得る調整手段４２０と、仮設定手段４１０および調整手段４２０のための種々のデータを記憶してなるデータベース４３０とを有してなる。まず、仮設定手段４１０について説明する。

仮設定手段４１０は、まず、ボケ情報取得手段１００により得られたボケ情報Ｑ中のボケ幅Ｌとボケ方向に応じて、ボケ幅Ｌが大きいほど補正マスクのサイズが大きくなるように、ボケ方向に作用する方向性補正用の１次元補正マスクＭ１を設定すると共に、ボケ幅Ｌに応じて、ボケ幅Ｌが大きいほど補正マスクのサイズが大きくなるように等方性補正用の２次元補正マスクＭ２を設定する。なお、各ボケ幅に対応する２次元補正マスク、および各ボケ幅とボケ方向に対応する１次元補正マスクはデータベース４３０に記憶されており、仮設定手段４１０は、データベース４３０から、ボケ幅Ｌとボケ方向に基づいて１次元補正マスクＭ１を、ボケ幅Ｌに基づいて２次元補正マスクＭ２を取得する。次に、仮設定手段４１０は、下記の式（７）に従って、方向性補正用の１次元補正パラメータＷ１および等方性補正用の２次元補正パラメータＷ２を設定する。

Ｗ１＝Ｎ×Ｋ×Ｍ１
Ｗ２＝Ｎ×（１−Ｋ）×Ｍ２ （７）
但し、Ｗ１：１次元補正パラメータ
Ｗ２：２次元補正パラメータ
Ｎ：ボケ度
Ｋ：ぶれ度
Ｍ１：１次元補正マスク
Ｍ２：２次元補正マスク

即ち、仮設定手段４１０は、ボケ度Ｎが大きいほど等方性補正の強度と方向性補正の強度が強く、ぶれ度Ｋが大きいほど方向性補正の重みが大きくなるように補正パラメータＷ１とＷ２（合わせて仮補正パラメータＥ０とする）を設定する。

調整手段４２０は、ノイズレベル算出手段３００により得られたノイズレベルσＹに応じて、仮補正パラメータＥ０に含まれる補正の強度を調整して補正パラメータＥを得る。本実施形態において、上記の式（７）から分かるように、補正の強度はボケ度Ｎに相当する。調整手段４２０は、図１０に示す調整係数αを用いて、下記の式（８）に従って仮補正パラメータＥ０を調整して補正パラメータＥを得る。

Ｗ１＝α×Ｎ×Ｋ×Ｍ１
Ｗ２＝α×Ｎ×（１−Ｋ）×Ｍ２ （８）
但し、Ｗ１：１次元補正パラメータ
Ｗ２：２次元補正パラメータ
Ｎ：ボケ度
Ｋ：ぶれ度
Ｍ１：１次元補正マスク
Ｍ２：２次元補正マスク
α：調整係数

図１０から分かるように、調整係数αは、ノイズレベルσＹに応じて変化するものであり、ノイズレベルσＹが大きいほど小さくなるものである。このような調整係数αを式（８）に従って仮補正パラメータＥ０に適用することによって、ノイズレベルσＹが大きいほど、補正の強度が弱くなる補正パラメータＥが得られることとなる。

なお、図１０に示す曲線は、各ノイズレベルと調整係数とのＬＵＴとしてデータベース４３０に記憶されており、調整手段４２０は、データベース４３０から、ノイズレベル算出手段３００により得られたノイズレベルσＹに対応する調整係数αを読み出して上記の式（８）の計算を行って補正パラメータＥを得るものである。

補正実行手段５００は、まず、パラメータ設定手段４００により得られた補正パラメータＥを用いて、下記の式（９）に従って、画像Ｓ０の輝度成分Ｙ０を補正して補正済み画像Ｓ１の輝度成分Ｙ１を得る。

Ｙ１＝Ｙ０＋Ｅ×Ｙｈ （９）
但し，Ｙ１：補正済み画像Ｓ１の輝度成分
Ｙ０：補正前の画像Ｓ０の輝度成分
Ｙｈ：高周波数帯域画像Ｓｈの輝度成分
Ｅ：補正パラメータ

補正実行手段５００は、このようにして得られた輝度成分Ｙ１と、画像Ｓ０における色成分Ｃｒ０、Ｃｂ０とを合成して補正済み画像Ｓ１（Ｙ１，Ｃｒ０，Ｃｂ０）を得る。

出力手段６００は、ボケ情報取得手段１００から画像Ｓ０が通常画像であることを示す情報Ｐを受信した場合には画像Ｓ０を出力する一方、補正実行手段５００から補正済み画像Ｓ１を受信した場合には補正済み画像Ｓ１を出力するものである。なお、本実施形態において、出力手段６００による「出力」は印刷であってもよく、記録媒体に記憶したり、ネットワーク上における画像保管サーバや、画像の補正を依頼した依頼者により指定されたネットワーク上のアドレスなどに送信したりするなどであってもよい。

このように、本実施形態の画像処理装置によれば、デジタル写真画像からボケ情報を取得してボケを補正する際に、画像中のノイズレベルも取得し、このノイズレベルが大きいほど、ボケ補正の強度を弱めるようにしているので、ボケ補正に起因するノイズの眼立ちを防ぐことができ、画質の良い補正済み画像を得ることができる。

図１１は、本発明の第２の実施形態となる画像処理装置の構成を示すブロック図である。なお、本実施形態の画像処理装置は、画像に対して露光補正処理およびボケ補正処理を行うものであり、画像に対して、画像中のボケを補正するボケ補正処理を行うものであり、補助記憶装置に読み込まれた露光補正処理およびボケ補正処理のプログラムをコンピュータ（たとえばパーソナルコンピュータ等）上で実行することにより実現される。また、この露光補正処理およびボケ補正処理のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体に記憶され、もしくはインターネット等のネットワークを介して配布され、コンピュータにインストールされることになる。

図１１に示すように、本実施形態の画像処理装置は、入力された画像に対して露光補正を行って画像Ｄ０（Ｒ０，Ｇ０，Ｂ０）を得る露光補正手段１と、画像Ｄ０に対してＹＣＣ変換を行って輝度色差成分により構成される画像Ｓ０（Ｙ０，Ｃｂ０，Ｃｒ０）を得るＹＣＣ変換手段５と、画像Ｓ０の輝度成分Ｙ０を用いて画像Ｓ０がボケ画像か通常画像かを判別し、通常画像の場合には、後述する出力手段６００に画像Ｓ０が通常画像であることを示す情報Ｐを送信して処理を終了する一方、ボケ画像の場合には、ボケ情報Ｑを算出して後述するパラメータ設定手段４００ａに送信するボケ情報取得手段１００と、画像Ｓ０から高周波数成分を抽出して高周波数帯域画像Ｓｈを得る高周波数帯域画像作成手段２００と、ボケ情報Ｑおよび露光補正手段１による補正量Ｈを用いてボケ補正用のパラメータＥを設定するパラメータ設定手段４００ａと、高周波数帯域画像Ｓｈおよび補正パラメータＥを用いて画像Ｓ０に対するボケ補正を実行して補正済み画像Ｓ１（Ｙ１，Ｃｒ０，Ｃｂ０）を得る補正実行手段５００と、ボケ情報取得手段１００から画像Ｓ０が通常画像であることを示す情報Ｐを受信した場合には画像Ｓ０を出力する一方、補正実行手段５００から補正済み画像Ｓ１を受信した場合には補正済み画像Ｓ１を出力する出力手段６００とを有してなる。なお、図１１において、図１に示す実施形態の画像処理装置と同じ動作をする手段については、同じ符号を付与している。

露光補正手段１は、画像処理装置に入力されてきた画像に対して露光補正を行って、画像Ｄ０を得るものである。本実施形態において、露光補正手段１は、濃度空間において露光補正するものであり、濃度を引くことによって画像を明るくし、濃度を足すことによって画像を暗くする。露光補正手段１は、露光補正を行って得た画像Ｄ０をＹＣＣ変換手段５に出力すると共に、露光補正量、すなわち濃度をどのぐらい足したかまたは引いたかを示す補正量Ｈをパラメータ設定手段４００ａに出力する。

ここで、ＹＣＣ変換手段５、ボケ情報取得手段１００、高周波数帯域画像作成手段２００は、図１に示す画像処理装置における相対応する手段と同じ動作をするものであるので、ここでは、それらの動作の説明を省略する。

図１２は、パラメータ設定手段４００ａの構成を示すブロック図である。図示のように、パラメータ設定手段４００ａは、ボケ情報取得手段１００により得られたボケ情報Ｑに基づいて仮補正パラメータＥ０を設定する仮設定手段４１０と、露光補正手段１から出力されてきた補正量Ｈに応じて仮補正パラメータＥ０を調整して補正パラメータＥを得る調整手段４２０ａと、仮設定手段４１０および調整手段４２０ａのための種々のデータを記憶してなるデータベース４３０ａとを有してなる。なお、仮設定手段４１０は、図１に示す画像処理装置のパラメータ設定手段４００の仮設定手段４１０と同じものであるので、ここでその説明を省略する。

調整手段４２０ａは、露光補正手段１から出力されてきた補正量Ｈに応じて、図１３に示す調整係数βを用いて、下記の式（９）に従って、仮設定手段４１０により得られた仮補正パラメータＥ０を調整して補正パラメータＥを得る。

Ｗ１＝β×Ｎ×Ｋ×Ｍ１
Ｗ２＝β×Ｎ×（１−Ｋ）×Ｍ２ （９）
但し、Ｗ１：１次元補正パラメータ
Ｗ２：２次元補正パラメータ
Ｎ：ボケ度
Ｋ：ぶれ度
Ｍ１：１次元補正マスク
Ｍ２：２次元補正マスク
β：調整係数

図１３から分かるように、調整係数βは、補正量Ｈに応じて変化するものであり、補正量Ｈが正であるとき、すなわち露光補正手段１による露光補正が、画像を暗くする補正であるときには、その値が１．０であり（すなわち、仮補正パラメータＥ０を調整せず）、補正量Ｈが負であるとき、すなわち露光補正手段１による露光補正が、画像を明るくする補正であるときには、その値が、補正量Ｈの絶対値が大きいほど１．０から０に近づくように小さくなるものである。このような調整係数βを式（９）に従って仮補正パラメータＥ０に適用することによって、画像Ｄ０が明るくする露光補正処理を施されたものである場合において、補正量、すなわち画像が明るくなった程度が大きいほど、補正の強度が弱くなる補正パラメータＥが得られることとなる。

なお、図１３に示す曲線は、各露光補正量と調整係数とのＬＵＴとしてデータベース４３０ａに記憶されており、調整手段４２０ａは、データベース４３０ａから、露光補正手段１から出力されてきた補正量Ｈに対応する調整係数βを読み出して上記の式（９）の計算を行って補正パラメータＥを得るものである。

図１１に示す補正実行手段５００および出力手段６００は、図１に示す画像処理装置における相対応する手段と夫々同じ動作をするものであるので、ここで、補正実行手段５００と出力手段６００についても詳細な説明を省略する。

このように、本第２の実施形態の画像処理装置によれば、画像を明るくする処理は、同時に画像中のノイズレベルも増幅してしまうことに着目し、デジタル写真画像からボケ情報を取得してボケを補正する際に、この画像に対して、明るくする露光補正処理が施された補正量に応じて、補正量が大きいほど、ボケ補正の強度を弱めるようにしているので、ボケ補正に起因するノイズの眼立ちを防ぐことができ、画質の良い補正済み画像を得ることができる。

以上、本発明の望ましい実施形態について説明したが、本発明の画像処理方法および装置並びにそのためのプログラムは、上述した実施形態に限られることがなく、本発明の主旨を逸脱しない限り、様々な増減、変化を加えることができる。

例えば、上述した第1の実施形態の画像処理装置において、画像のノイズ分散値を求めて画像のノイズレベルとしているが、ＪＰＥＧ圧縮などの方式で圧縮された画像に対してはそのブロックノイズのレベルを求めて画像のノイズレベルとするようにしてもよい。

ブロックノイズのレベルは、例えば、ブロックノイズのエリアの平均エッジ幅と他のエリアの平均エッジ幅との差とすることができる。ＪＰＥＧや、ＭＰＥＧなどの方式の圧縮処理に起因するブロックノイズによるエッジは、ＤＣＴ変換した際のブロック境界のところで、水平方向（Ｘ方向とする）のエッジ（Ｈ−Ｅｄｇｅ）と垂直方向（Ｙ方向とする）のエッジ(Ｖ−Ｅｄｇｅ)として現れるため、画像に対してＸ方向およびＹ方向において微分フィルタなどのエッジ検出フィルタを適用してＸ方向およびＹ方向のエッジを夫々検出すると共に、検出されたＸ方向のエッジをＹ方向に対してその出現頻度のヒストグラムを作成すると、ブロック境界となるところでＸ方向のエッジの出現頻度が高くなることが分かる。同様に、Ｙ方向のエッジをＸ方向に対してその出現頻度のヒストグラムを作成すると、ブロック境界となるところでＹ方向のエッジの出現頻度が高くなる。この出現頻度の高いところをブロックノイズのエリアとして特定することができる。そして、ブロックノイズのエリアの部分とその他の部分に対して、水平方向および垂直方向毎の平均エッジ幅の差を夫々求めることによって画像中におけるブロックノイズのレベルを算出することができる。算出されたブロックノイズのレベルを画像のノイズレベルとしてボケ補正の強度を調整するようにすれば、高圧縮率で圧縮された画像の場合においても、ボケ補正によりブロックノイズが強調されてしまうことを防ぐことができる。

勿論、画像の圧縮率を取得し、画像の圧縮率そのものを画像のブロックのノイズのレベルないし画像のノイズレベルとするようにしてもよい。

例えば、上述した２つの実施形態の画像処理装置は、夫々画像中のノイズレベルと露光補正の補正量に基づいてボケ補正の強度を調整するようにしているが、画像中のノイズレベルと露光補正の補正量との両方に基づいてボケ補正の強度を調整するようにしてもよい。

また、上述した２つの実施形態の画像処理装置は、輝度成分が人間の視覚へ最も大きく寄与することから、画像中の輝度成分のみに対してボケ補正を行っているが、輝度成分に限らず、色差成分に対してもボケ補正を行うようにしてもよい。

また、図１１に示す第２の実施形態の画像処理装置において、ボケ補正処理を行う前に、明るさを変更する処理として露光補正が施されたが、ガンマ補正や、ハイパートーン処理など、画像の明るさを変更させるいかなる処理がなされた画像に対しても、その補正量、すなわち画像の明るさが変更された程度に応じてボケ補正の強度を調整することによって画質の良い補正済み画像を得ることができる。

また、この第２の実施形態の画像処理装置は、それ自身が露光補正を行う露光補正手段を有し、この露光補正手段により行われた補正量に応じてボケ補正の強度を調整しているが、露光補正処理または他の明るさ変更処理が、画像を取得する装置（デジタルカメラや、スキャナなど）内部や、画像が転送されていたネットワーク中におけるサーバなどにおいて明るさ変更処理がなされた画像に対して、明るさ変更処理の変更量が分かれば、この変更量に応じてボケ補正の強度を調整してボケ補正することもできる。

また、図１１に示す第２の画像処理装置において、露光補正の補正量として、濃度増減量を補正量Ｈとしているが、例えば、写真プリント機などにおいて、濃度の調整がＣＭＹＫキーの押下により行われるので、その場合、キーが何回押下されたかなどのよって濃度の変化量を求めるようにしてもよく、また、濃度の変化量を求めるまでもなく、ボケ補正の強度を調整するためのデータベースを、調整係数とキーの押下回数とを直接対応させて作成するようにしてもよい。

また、図１に示す第１の実施形態の画像処理装置において、画像全体のノイズレベルσＹを算出して、画像全体に対して均一な調整程度（同じ調整係数α）でボケ補正の強度を調整するようにしている。こうすることによって、算出されたノイズレベルが不適切であるなどのミスがある場合にも補正済みの画像が局所的におかしくなることを防ぐことができる。局所毎に最適な補正効果を得る視点から、例えば画像の局所毎にノイズレベルを求め、これらの局所毎のノイズレベルに基づいて局所毎の調整係数を用いるようにしてボケ補正の強度を調整して、画像の局所毎の補正パラメータを得るようにしてもよい。

また、ＪＰＥＧや、ＭＰＥＧなどの方式で圧縮された画像は、ブロックノイズのエリア以外の領域にはブロックノイズがないので、ブロックノイズのエリア以外のエリアに対する補正の強度より弱くなるように、ブロックノイズのエリアに対する補正強度を調整するようにしてもよい。この場合、ブロックノイズのエリアにおけるブロックノイズのレベルを算出し、このレベルに応じた程度でブロックノイズのエリアの補正強度を弱めるようにしてもよい。

また、上述した２つの実施形態の画像処理装置は、画像から１つの高周波数帯域画像を抽出して、ボケ補正を行うようにしているが、画像に対して夫々異なる周波数帯域の成分を示す帯域制限画像を複数作成し、各帯域制限画像に対して夫々補正パラメータを得てボケ補正を行うようにしてもよい。

また、画像のノイズレベルを算出する手法、画像のボケ補正の手法も、上述した実施形態に用いられた手法に限らず、従来周知の技術を適用してもよい。

本発明の第１の実施形態となる画像処理装置の構成を示すブロック図 図１に示す実施形態の画像処理装置におけるボケ情報取得手段１００の構成を示すブロック図 図２に示すボケ情報取得手段１００におけるエッジ検出手段１２がエッジを検出する際に用いられる方向を示す図 エッジプロファイルを示す図 エッジ幅のヒストグラムを示す図 図２に示すボケ情報取得手段１００における解析手段２０の動作を説明するための図 ボケ度の算出を説明するための図 ぶれ度の算出を説明するための図 図１に示す実施形態の画像処理装置におけるパラメータ設定手段４００の構成を示すブロック図 図９に示すパラメータ設定手段４００における調整手段４２０が用いられる調整係数αとノイズレベルとの関係を示す図 本発明の第２の実施形態となる画像処理装置の構成を示すブロック図 図１１に示す実施形態の画像処理装置におけるパラメータ設定手段４００ａの構成を示すブロック図 図１２に示すパラメータ設定手段４００ａにおける調整手段４２０ａが用いられる調整係数βと露光補正の補正量Ｈとの関係を示す図

符号の説明

１ 露光補正手段
５ ＹＣＣ変換手段
１２ エッジ検出手段
１４ エッジ絞込手段
１６ エッジ特徴量取得手段
２０ 解析手段
１００ ボケ情報取得手段
２００ 高周波数帯域画像作成手段
３００ ノイズレベル算出手段
４００，４００ａ パラメータ設定手段
４１０ 仮設定手段
４２０，４２０ａ 調整手段
４３０，４３０ａ データベース
５００ 補正実行手段
６００ 出力手段
Ｅ０ 仮補正パラメータ
Ｅ 補正パラメータ
Ｈ 露光補正量
Ｋ ぶれ度
Ｌ ボケ幅
Ｍ１ １次元補正マスク
Ｍ２ ２次元補正マスク
Ｎ ボケ度
Ｑ ボケ情報
Ｓ エッジ特徴量
α ノイズレベルに応じた調整係数
β 露光補正量Ｈに応じた調整係数

Claims (9)

1. デジタル写真画像を解析することによって該デジタル写真画像におけるボケの情報を取得し、
   該ボケの情報に基づいて、前記デジタル写真画像における前記ボケを補正する強度を含むボケ補正パラメータを設定する画像処理方法において、
   前記デジタル写真画像におけるノイズレベルを算出し、
   該ノイズレベルが高いほど前記ボケを補正する強度を弱めることを特徴とする画像処理方法。
2. デジタル写真画像を解析することによって該デジタル写真画像におけるボケの情報を取得し、
   該ボケの情報に基づいて、前記デジタル写真画像における前記ボケを補正する強度を含むボケ補正パラメータを設定する画像処理方法において、
   前記デジタル写真画像が、原画像に対して、明るくする明るさ変更処理がなされてなるものであり、
   該明るさ変更処理により前記原画像の明るさが変更された変化量に応じて、該変化量が大きいほど前記ボケを補正する強度を弱めることを特徴とする画像処理方法。
3. 前記ボケ補正パラメータを用いて前記デジタル写真画像におけるボケを補正することを特徴とする請求項１または２記載の画像処理方法。
4. デジタル写真画像を解析することによって該デジタル写真画像におけるボケの情報を取得するボケ情報取得手段と、
   該ボケの情報に基づいて、前記デジタル写真画像における前記ボケを補正する強度を含むボケ補正パラメータを設定するパラメータ設定手段とを有してなる画像処理装置において、
   前記デジタル写真画像におけるノイズレベルを算出するノイズレベル算出手段を有し、
   前記パラメータ設定手段が、前記ノイズレベルが高いほど前記ボケを補正する強度を弱める補正強度調整手段を有することを特徴とする画像装置。
5. デジタル写真画像を解析することによって該デジタル写真画像におけるボケの情報を取得するボケ情報取得手段と、
   該ボケの情報に基づいて、前記デジタル写真画像における前記ボケを補正する強度を含むボケ補正パラメータを設定するパラメータ設定手段とを有してなる画像処理装置において、
   前記デジタル写真画像が、原画像に対して、明るくする明るさ変更処理がなされてなるものであり、
   前記パラメータ設定手段が、前記明るさ変更処理により前記原画像の明るさが変更された変化量に応じて、該変更量が大きいほど前記ボケを補正する強度を弱めることを特徴とする画像処理装置。
6. 前記パラメータ設定手段により得られた前記ボケ補正パラメータを用いて前記デジタル写真画像におけるボケを補正する補正実行手段をさらに有することを特徴とする請求項４または５記載の画像処理装置。
7. デジタル写真画像を解析することによって該デジタル写真画像におけるボケの情報を取得する処理と、
   該ボケの情報に基づいて、前記デジタル写真画像における前記ボケを補正する強度を含むボケ補正パラメータを設定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムであって、
   前記デジタル写真画像におけるノイズレベルを算出する処理と、
   該ノイズレベルが高いほど前記ボケを補正する強度を弱める処理とをさらにコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
8. デジタル写真画像を解析することによって該デジタル写真画像におけるボケの情報を取得する処理と、
   該ボケの情報に基づいて、前記デジタル写真画像における前記ボケを補正する強度を含むボケ補正パラメータを設定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムであって、
   前記デジタル写真画像が、原画像に対して、明るくする明るさ変更処理がなされてなるものであり、
   該明るさ変更処理により前記原画像の明るさが変更された変化量に応じて、該変更量が大きいほど前記ボケを補正する強度を弱める処理をさらにコンピュータに実行させること特徴とするプログラム。
9. 前記ボケ補正パラメータを用いて前記デジタル写真画像におけるボケを補正する処理をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項７または８記載のプログラム。

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