JP2007226791A - デジタル画像処理方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】エッジを含む領域において画像雑音を増幅することなく、画像の鮮鋭度を向上させることができるデジタル画像処理方法を提供する。
【解決手段】デジタル画像データ(ID)を入力として処理するデジタル画像処理方法は、エッジを検出及び強調する処理を含み、入力データに関してマルチレート信号処理、マルチ解像度信号処理及び/又はマルチスケール信号処理を用いて、入力データに対するマルチレート、マルチ解像度及び/又はマルチスケール鮮鋭度強調を実現する。
【効果】マルチレート信号処理に基づく非線形のエッジベース鮮鋭度強調方法によって、画像の雑音が増幅されることを防ぐことができ、マルチレート画像鮮鋭度強調方法が適用される画像鮮鋭度の改善にも有効である。ここでは、マルチレート処理を行うため、傾きが大きいエッジだけでなく、傾きが中間の及び小さいエッジも効果的に検出され、更に強調することができる。
【選択図】図2

Description

本発明は、デジタル画像データを処理するデジタル画像処理方法に関する。特に、本発明は、エッジベースのマルチレート画像鮮鋭度強調を行うデジタル画像処理方法に関する。
画像処理が行われる多くのアプリケーション及びユーザ機器において、画像の鮮鋭度を強調することが必要な場合がある。ここで、エッジ等を含む画像領域において、鮮鋭度を強調する際、多くの場合、鮮鋭度強調の過程で、画像に含まれている雑音も増幅されてしまうという問題がある。
そこで、本発明の目的は、エッジを含む領域において画像雑音を増幅することなく、画像の鮮鋭度を向上させることができるデジタル画像処理方法を提供することである。
本発明の目的は、独立請求項1に定義されている本発明に基づくデジタル画像処理方法の特徴によって達成される。本発明に基づくデジタル画像処理方法の好適な実施の形態は、各従属請求項に定義されている。また、この目的は、独立請求項34に基づくシステム又は装置、独立請求項35に基づくコンピュータプログラム、及び独立請求項36に基づくコンピュータにより読取可能な媒体によって達成される。
本発明に係るデジタル画像処理方法は、デジタル画像データを処理するデジタル画像処理方法において、(a)画像、画像のシーケンス及びビデオの少なくとも1つを表す処理されるデジタル画像データを入力データとして準備するステップS1と、(b)入力データを処理し、強調された鮮鋭度プロパティを有する処理済みの画像、処理済みの画像シーケンス、処理済みのビデオを表す処理済みのデータとして、処理済みの画像データを生成するステップS2と、(c)処理済みのデータを出力データとして提供するステップ(S3)とを有し、入力データを処理するステップS2は、エッジを検出及び強調する処理を含み、入力データに関してマルチレート信号処理、マルチ解像度信号処理及び/又はマルチスケール信号処理を用いて、入力データに対するマルチレート、マルチ解像度及び/又はマルチスケール鮮鋭度強調を実現する。
更に、本発明は、上述したデジタル画像処理方法及びそのステップを実現するよう適応化され、デジタル画像処理方法及びそのステップ実現するための手段を備えるデジタル画像処理システム、装置、機器、コンピュータプログラム製品、コンピュータにより読取可能な媒体を提供する。
以下では、機能的及び構造的に類似又は同様の要素及び構造については、同じ参照符号を付す。これらが出現する毎に同じ詳細な説明は繰り返さない。
本発明に基づく、デジタル画像データを処理するデジタル画像処理方法は、(a)画像I、画像のシーケンスSI及びビデオVの少なくとも1つを表す処理されるデジタル画像データIDを入力データinpDとして準備するステップS1と、(b)入力データinpDを処理し、強調された鮮鋭度プロパティを有する処理済みの画像procI、処理済みの画像シーケンスprocSI、処理済みのビデオprocVを表す処理済みのデータprocDとして、処理済みの画像データprocIDを生成するステップS2と、(c)処理済みのデータprocDを出力データoutDとして提供するステップS3とを有し、入力データinpDを処理するステップS2は、エッジを検出及び強調する処理DEEを含み、入力データinpDに関してマルチレート信号処理、マルチ解像度信号処理及び/又はマルチスケール信号処理を用いて、入力データinpDに対するマルチレート、マルチ解像度及び/又はマルチスケール鮮鋭度強調を実現する。
本発明の好ましい実施の形態においては、入力データinpDを処理するステップS2、エッジを検出及び強調する処理DEE及び/又はエッジベースの鮮鋭度強調は、入力データinpDを分解D及び再構築Rする処理によって実現される。
これに代えて又はこれに加えて、入力データinpDを処理するステップS2、エッジを検出及び強調する処理DEE、エッジベースの鮮鋭度強調、及び/又は分解D及び再構築Rする処理は、ラプラシアンピラミッド分解及び再構築処理LPDRによって実現してもよい。
これに代えて又はこれに加えて、入力データinpDを処理するステップS2、エッジを検出及び強調する処理DEE、エッジベースの鮮鋭度強調、分解D及び再構築Rする処理、及び/又はラプラシアンピラミッド分解及び再構築処理は、間引きDEC処理及び補間/統合INT処理に基づき又は間引きDEC処理及び補間/統合INT処理を用いてもよい。
この場合、間引きDEC処理は、マルチレート信号処理、マルチスケール信号処理及び/又はマルチ解像度信号処理に基づいて行ってもよい。
これに代えて又はこれに加えて、補間/統合INT処理は、マルチレート信号処理、マルチスケール信号処理及び/又はマルチ解像度信号処理に基づいて行ってもよい。
間引きDEC処理は、所定の順序で、(d1)ローパスフィルタリングL及び/又はアンチエリアスフィルタリングL及び(d2)ダウンサンプリング↓のサブ処理を含んでいてもよい。
補間/統合INT処理は、所定の順序で、(i1)アップサンプリング↑及び(i2)ローパスフィルタリングL及び/又はアンチエリアスフィルタリングLのサブ処理を含んでいてもよい。
間引き処理DEC及び/又は補間/統合処理INT、及び各サブ処理d1、d2、i1、i2は、高周波成分、雑音成分及び/又はその各分散を減少させ、各中間信号の有用な信号成分を実質的に変更しないように維持し、又は有用な信号成分を比較的より少量又は比較的少量だけ変更し又は変更しない。
間引き処理DEC及び/又は補間/統合処理INT、及びローパスフィルタリングL及び/又はアンチエリアスフィルタリングLの各サブ処理d1、i2は、ハミングウィンドウを含むウィンドウ化プロセスに基づいて実行してもよい。
間引き処理DEC及び/又は補間/統合処理INT、及びローパスフィルタリングL及び/又はアンチエリアスフィルタリングLの各サブ処理d1、i2は、実行されるローパスフィルタL及び/又はアンチエリアスフィルタLの伝達関数Hに基づいて、事前推定してもよい。
この場合、分類される信号領域又は信号成分において、高周波信号成分及び雑音のいずれが支配的であるかを判定するために、基底のフィルタLのそれぞれの伝達関数Hを用いて、変化率、分散範囲及び分散公差範囲の少なくとも1つを定義してもよい。
入力データinpDを処理するステップS2、エッジを検出及び強調する処理DEE、エッジベースの鮮鋭度強調、分解D及び再構築Rする処理、ラプラシアンピラミッド分解及び再構築処理及び/又は間引きDEC処理及び補間/統合INT処理は、複数の繰返しステップk=1,…,Nを繰り返すことによって実現してもよい。
繰返しステップk=1,…,Nのそれぞれにおいて、詳細信号det(k=0,1,…,N)を生成してもよい
繰返し、及び各繰返し停止条件は、予め定義された手法で、各閾値及び/又は各閾値条件に基づいて決定してもよい。
各繰返しステップk=1,…,Nにおいて、各分解ステップD及び各再構築ステップRは、それぞれ分解処理内及び再構築処理内で実行してもよい。
各繰返しステップk=1,…,Nにおいて、各分解ステップDは、直前の繰返しステップk−1から、繰返しステップk−1によって生成された入力データinを受信し、又は、先行する繰返しステップがない場合、入力データinpDを受信してもよい。
各繰返しステップk=1,…,N−1において、各分解ステップDは、入力データink+1を生成し、直後の繰返しステップk+1における分解ステップDに供給し、又は、後続する繰返しステップがない場合、同じ繰返しステップkにおける各再構築ステップRに出力データoutを供給してもよい。
各繰返しステップk=1,…,N−1において、各分解ステップDは、処理全体の入力データをinpDとし、k番目の繰返しステップの入力データをinpとし、間引き処理DECをDEC(・)とし、ダウンサンプリングd2を↓(・)とし、ローパスフィルタリング及び/又はアンチエイリアシングフィルタリング処理d1をL(・)として、式(1)及び(2)に基づいて、入力データink+1を生成及び供給してもよい。
Figure 2007226791
各繰返しステップk=1,…,N−1において、各分解ステップDは、詳細データdetを生成し、同じ繰返しステップkにおける各再構築ステップRに供給してもよい。
各繰返しステップk=1,…,N−1において、各分解ステップDは、k番目の繰返しステップの詳細データをdetとし、k番目の繰返しステップの入力データをinpとし、補間/統合の処理をINT(・)とし、エッジ判定及び強調の処理をDEE・とし、アップサンプリングi1を↑(・)とし、ローパスフィルタリング及び/又はアンチエイリアシングフィルタリング処理i2をL(・)として、式(3)の(a)、(b)、(c)のいずれかに基づいて、詳細データdetを生成してもよい。
Figure 2007226791
各繰返しステップk=1,…,Nにおいて、各再構築ステップRは、同じ繰返しステップの各分解ステップDにおいて生成された詳細データdetを分解ステップDから受信し、及び直後の繰返しステップk+1の各再構築ステップDk+1において生成された出力データoutを再構築ステップDk+1から受信し、又は、後続する繰返しステップがない場合、同じ繰返しステップの分解ステップDの入力データinpを受信するように構成してもよい。
各繰返しステップk=1,…,Nにおいて、各再構築ステップRは、出力データoutk−1を生成し、直前の繰返しステップk−1の再構築ステップRk−1に供給し、又は先行する繰返しステップがない場合、出力データoutDを処理全体に提供してもよい。
各繰返しステップk=1,…,Nにおいて、各再構築ステップRは、k番目の繰返しステップにおける出力データをoutとし、k番目の繰返しステップにおける入力データをinpとし、補間/統合の処理をINT(・)とし、エッジ判定及び強調の処理をDEE(・)とし、アップサンプリングi1を↑(・)とし、ローパスフィルタリング及び/又はアンチエイリアシングフィルタリング処理i2をL(・)として、式(5)の(a)、(b)、(c)に基づいて、及び式(4)及び式(6)に基づいて、出力データoutを生成及び準備及び/又は受信してもよい。
Figure 2007226791
エッジ検出DEEは、元の入力信号inpD及びマルチレート信号処理の分解側Dで出力された間引きDEC出力から実行してもよい。
エッジ検出DEEは、マルチレート信号処理の分解側Dの補間器INTの出力から実行してもよい。
エッジ検出DEEは、マルチレート信号処理の再構築側Rの補間器INTの出力から実行してもよい。
エッジ検出及び強調処理は、エッジベースの画像鮮鋭度強調の処理に基づいて実行してもよい。
エッジ検出及び強調処理は、非エッジベースの画像鮮鋭度強調の処理に基づいて実行してもよい。
エッジ検出は、マルチ解像度信号処理に基づいて実行し、エッジは、エッジベースの鮮鋭度強調方法によって強調してもよい。
より高い解像度レベルでは検出できないエッジを低い解像度レベルで検出し、エッジを更に強調してもよい。
異なる解像度レベルのエッジ検出は、異なるエッジ閾値又は同じエッジ閾値を用いて実行してもよい。
異なる解像度レベルのエッジ強調量は、制御され、異なる信号部分が制御された手法で強調される。
本発明の文脈では、エッジを検出及び強調するための如何なる既知の処理DEEを行ってもよい。
また、本発明の更なる側面として、本発明は、上述したデジタル画像処理方法及びそのステップを実現するよう適応化され、デジタル画像処理方法及びそのステップ実現するための手段を備えるデジタル画像処理システム、装置又は機器を提供する。
また、本発明の更なる側面として、本発明は、コンピュータ又はデジタル信号処理手段によって実行されると、上述したデジタル画像処理方法及びそのステップを実現するよう適応化されたコンピュータプログラム手段を備えるコンピュータプログラム製品を提供する。
また、本発明の更なる側面として、本発明は、上述したコンピュータプログラムを備えるコンピュータにより読取可能な媒体を提供する。
以下、本発明のこれらの及び更なる側面について説明する。
本発明は、特に、エッジベースのマルチレート画像鮮鋭度強調(edge-based multi rate image sharpness enhancement)を行うデジタル画像処理方法に関する。
本発明は、特に、マルチレート信号処理に基づく非線形の鮮鋭度強調方法を提供する。エッジベースの鮮鋭度強調方法によって、画像の雑音が増幅されることを防ぐことができ、マルチレート画像鮮鋭度強調が適用される画像鮮鋭度の改善にも有効である。ここでは、マルチレート処理を行うため、傾きが大きいエッジだけでなく、傾きが中間の及び小さいエッジも効果的に検出され、したがって、更に強調することができる。
画像鮮鋭度は、画像解像度に加えて、画質評価のための重要な特徴である。したがって、画像鮮鋭度の強調は、画像処理の重要な課題である。多数の画像鮮鋭度強調技術のうち、エッジベースの画像鮮鋭度強調技術は、最も有望であると考えられている[Sch00]。エッジベースの画像鮮鋭度強調技術は、画像鮮鋭度を向上させるだけではなく、雑音が増幅されることを防ぐことができる。エッジベースの画像鮮鋭度強調技術では、まず、画像のエッジを検出し、次に、エッジに沿った画素が強調される。
また、マルチスケール又はマルチ解像度信号処理として知られるマルチレート信号処理の研究は、多くの研究者によってなされている[CroRa96、Vaid93、AkanHa90]。この技術は、多くの分野に応用されている。重要なアプリケーションの1つとして、鮮鋭度強調の分野がある[VuySch91]。この技術は、ピラミッド分解(pyramid decomposition)に基づいている。ここでは、解像度が高いレベルでは、傾きが大きい信号部分が強調される。逆に、解像度が低いレベルでは、傾きが小さい信号部分が強調される。周知の非マルチレート信号処理方法では、大きな傾きを有する信号部分だけが強調されるが、本発明では、全て又は大部分の信号構造を強調できる。
ビデオ信号に含まれるピクチャの鮮鋭度を改善する方法は、(a)ステップ/エッジ強調アルゴリズムに基づいてピクチャを処理し、ステップ/エッジ強調ピクチャを生成するステップと、(b)テクスチャ強調アルゴリズムに基づいてピクチャを処理し、テクスチャ強調されたピクチャを生成し、ステップ/エッジ強調ピクチャと、テクスチャ強調ピクチャとを混合することによって、鮮鋭度が改善されたピクチャを含むビデオ信号を生成するステップとを有し、ステップ(a)及び(b)は、ピクチャに関連する動き情報に依存して実行される。この技術の詳細については、欧州特許第EP1339224号、「ピクチャ鮮鋭度を改善する方法及び装置(Method and Apparatus for Improving Picture Sharpness)」に開示されている。
特に低コントラスト構造を強調する必要があるため、マルチレート画像鮮鋭度強調技術は、画像鮮鋭度改善に関して最も効率的な技術である。しかしながら、周知のマルチレート画像鮮鋭度強調技術は、雑音による影響を非常に受けやすい。周知のエッジベースの画像鮮鋭度強調技術において、雑音の増幅を抑制すると、低コントラスト構造に対する強調の効果が低下する。
本発明は、画像雑音の増幅を防止しながら、低い、中間の、及び高いコントラストを有する画像信号の鮮鋭度を改善することを目的とする。マルチレート信号処理をエッジベースの画像強調技術と組み合わせることによって、雑音感度問題は、大幅に改善される。
周知のラプラシアンピラミッド分解及び再構築(Laplace pyramid decomposition and reconstruction)に基づくマルチレート信号処理を図1に示す。
マルチレート画像強調[VuySch91]は、詳細信号(detail signal)に対して実行される。詳細信号自体が高周波成分であるので、その増幅、すなわち、1より大きい係数に乗算することによって、画像鮮鋭度が強調される。また、詳細信号には、画像雑音も含まれているので、この種の鮮鋭度強調技術では、鮮鋭度が改善される一方で、画像雑音も増幅される。雑音が過剰に増幅されることに対する対策として、例えば、コアリング技術(coring technique)が知られているが、雑音増幅問題は未解決である。
そこで、本発明は、新たな解決策として、図2によって示すようなエッジベースのマルチレート画像鮮鋭度強調技術を提供する。
エッジは、まず、解像度レベルが最も高い信号(元の入力信号)から検出され、次に、解像度レベルが低い信号から検出される。解像度レベルが低い信号は、ローパスフィルタ(L)及びダウンサンプラ(↓)を備える間引器(decimator)から出力される。外乱雑音に対してロバストなエッジ検出方法がある[Sch00]。エッジ検出のための前処理すなわち、直交フィルタリングによって、外乱雑音に対するエッジ検出のロバストネスを更に改善できる。そして、例えば、エッジ置換法、合成詳細信号加算法(synthetic detail-signal addition method)[Sch00]等によって、検出されたエッジに沿った画素を強調できる。
図2の構成では、エッジ検出及び強調は、間引器DECの出力L↓を用いて行われる。また、アップサンプラ↑及びローパスフィルタLからなる補間器又はインテグレータINTの出力↑Lを用いて、画像鮮鋭度を向上させることもでき、特に、再構築側の補間器の出力を用いることが有望である。
エッジの傾きは、図3に示すように、間引きの後により大きくなる。この結果、エッジ検出のために同じ閾値を適用しても、より高い解像度レベルでは、検出できないエッジをより低い解像度レベルで検出することができる。マルチレート処理の他の利点は、同じ画像について、エッジ検出のために2つ以上の閾値を適用でき、すなわち、異なるレベルに関して、エッジ検出のために異なる閾値を適用できるという点である。これにより、エッジ検出結果の精度を向上させることができる。
したがって、エッジベースの強調技術を用いて、より高い解像度レベルでは強調できないエッジをより低い解像度レベルにおいて強調することができる。この結果、高いコントラストを有する信号部分だけでなく、中間の及び低いコントラストを有する信号部分も強調することができる。
更に、信号強調量は、レベルによって異ならせることもでき、これにより、異なる信号部分を強調できる。例えば、解像度レベルが低い部分を解像度レベルが高い部分より強調することによって、コントラストが低い信号部分を強調することができる。
本発明は、元の入力信号及びマルチレート信号処理の分解側の間引器の出力信号からエッジ検出を行うことによって特徴付けられる画像鮮鋭度強調技術を開示する。この手法によって検出されたエッジは、エッジベース又は非エッジベースの画像鮮鋭度強調方法によって強調される。
これに代えて、マルチレート信号処理の分解側の補間器の出力からエッジ検出を行ってもよい。この手法によって検出されたエッジは、エッジベース又は非エッジベースの画像鮮鋭度強調方法によって強調される。
更に、これに代えて、マルチレート信号処理の再構築側の補間器の出力からエッジ検出を行ってもよい。この手法によって検出されたエッジは、エッジベース又は非エッジベースの画像鮮鋭度強調方法によって強調される。
これに加えて又はこれに代えて、画像鮮鋭度強調方法では、マルチ解像度信号処理に基づいてエッジ検出を行い、次に、エッジベースの鮮鋭度強調方法によってエッジを強調してもよい。
本発明の更なる側面では、高い解像度レベルにおいてエッジが検出できない場合、低い解像度レベルにおいてエッジを検出し、このエッジを強調できる。
本発明の更なる側面として、本発明に基づく画像鮮鋭度強調方法では、異なる又は同じエッジ閾値を用いて、異なる解像度レベルについてエッジを検出できる。
これに加えて又はこれに代えて、異なる解像度レベルについて、エッジ強調量を制御でき、これにより異なる信号部分を強調できる。
本発明は、マルチレート信号処理の利点とエッジベースの画像強調の利点の両方を組み合わせる。すなわち、本発明は、コントラストが低い、中間の及び高い画像信号の鮮鋭度を改善するとともに、雑音の増幅を防ぐ。
図1は、デジタル画像データ処理方法を実現するための構成の詳細を例示する概略的なブロック図であり、この構成は、入力データinpDに基づき、出力データoutDを生成し、出力する。
この処理は、入力データinpDを分解するサブ処理Dと、再構築によって出力データoutDを生成するサブ処理Rとから構成される。
更に、この処理全体を繰り返してもよく、すなわち分解のサブ処理D及び再構築のサブ処理Rをそれぞれ繰り返してもよい。各繰返しステップk=1,…,Nにおいて、特定の繰返しステップkのための入力データinpk−1が供給又は生成され、次に、その特定の繰返しステップkについて、各出力データoutk−1が生成される。
最初に、すなわち、初期の又は繰返しステップk=1において、処理全体の入力データinpDによって入力データinp0が与えられる。後続する各繰返しステップk+1においては、先の繰返し処理kにおいて生成された各入力データinpのそれぞれを、まず、ローパスフィルタリング又はアンチエイリアシングフィルタLし、次にダウンサンプリング↓する。
各繰返しステップkにおいて、次の繰返しステップk+1の出力データoutk+1に基づいて、すなわち、所謂詳細データ又は詳細信号detに、まず、アップサンプリング↑され、次に、アンチエイリアシングフィルタリング処理Lされる出力データoutk+1を加えることによって各出力データoutが生成される。
ローパスフィルタリング又はアンチエイリアシングフィルタリングLと、ダウンサンプリング↓との組合せは、間引き処理DECと呼ぶこともでき、アップサンプリング↑と、ローパスフィルタリング又はアンチエイリアシングフィルタリング処理Lとの組合せは、統合又は補間処理INTと呼ぶこともできる。
各繰返しステップkについて、各詳細データdet又は詳細信号detは、各繰返しステップkにおける各入力信号inpk−1に減算又は各入力データinpk−1に対して、所定の順序でローパスフィルタリング又はアンチエイリアシングフィルタL、ダウンサンプリング↓、アップサンプリング↑、及びローパスフィルタリング又はアンチエイリアシング処理Lを適用することによって得られる逆データを適用することによって生成される。
図2は、本発明に基づくデジタル画像処理方法の好ましい実施の形態の具体例を示す更なる概略的なブロック図であり、この構成は、各繰返しステップにおいて、エッジを検出及び強調する処理DEEを含む点が図1に示す構成と異なり、この処理は、各繰返しレベルkにおいて、各入力データinpに適用され、これにより、詳細信号det又は詳細データdetが導出される。
図2の構成では、エッジを検出及び強調する処理DEEは、所定の繰返しレベルkにおいて、各入力データinpk−1に直接適用され、これにより、各詳細信号det又は詳細データdetは、エッジを検出及び強調する処理DEEが適用される入力データinpk−1と、ローパスフィルタ又はアンチエイリアシングフィルタL、ダウンサンプリング↓、アップサンプリング↑、及びローパスフィルタ又はアンチエイリアシングフィルタLが所定の順序で実行される処理のカスケードが適用される各入力データinpk−1との間の差分として定義される。
入力データinp及び出力データoutのそれぞれの関係は、図1の構成と同様である。
図3は、本発明に基づいて適用される傾き間引き処理DECの前後の画像データのエッジの傾きの増加を示す例示的なグラフである。
図4は、本発明の好ましい実施の形態に基づく繰り返し処理の基本構造及び分解ステップDと再構築ステップRとの間の異なる関係を示す更なる概略的なブロック図である。
図5は、異なるサブ処理と、データinpk−1、inp、detk−1、det、outk−1、outの相互の関係及び各繰り返しのレベルkにおける分解のサブ処理D及び再構築のサブ処理Rに関する関係を示している。
図6A〜図6Cは、図5に示す包括的な関係を概略的なブロック図によって示している。但し、この具体例では、エッジを検出及び強調する処理DEEが図5の構成とは異なる。
図6Aは、単一の繰返しステップkについて、図2に対応する状況を示している。ここでも、エッジを検出及び強調する処理DEEは、所定の繰返しステップkにおいて、入力データinpk−1に適用できることが示されている。
図6Bに示す実施の形態では、エッジを検出及び強調する処理DEEは、各繰返しレベルにおいて、統合又は補間処理INTの出力信号に直接適用される。
図6Cに示す実施の形態では、エッジを検出及び強調する処理DEEは、各繰返しレベルkにおいて、分解処理Dから再構築処理Rに移され、すなわち、エッジを検出及び強調する処理DEEは、統合/補間処理INTが適用された後に、k番目の繰返しレベルにおいて受信された出力信号又は出力データoutに適用され、すなわち、アップサンプリング↑及びローパス又はアンチエイリアシングフィルタリングLの適用の後、詳細信号又は詳細データdetに加算される直前に実行される。
参考文献
[Burt81]P. J. Burt, "Fast Filter Transforms for Image Processing", Computer Graphics and Image Processing, Vol. 16, 1981.
[Crow84]J. L. Crowley, R. M. Stern, "Fast Computation of the Difference of Low-Pass Transform", IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 6, No. 2, 1984.
[AkanHa90]A.N. Akansu, R.A. Haddad, "Multiresolution Signal Decomposition", ISBN: 0120471418, Academic Press, 1990.
[VuySch91]Pieter Paul Vuylsteke, Emile Paul Schoeters, "Method and Apparatus for Contrast Enhancement", EP 527 525, 1991.
[Vaid93]P. P. Vaidyanathanm, "Multirate Systems and Filter Banks", ISBN: 0-13-605718-7, Prentice Hall PTR, 1993.
[CroRa96]Lawrence R. Rabiner, Ronald E. Crochiere, "Multirate Digital Signal Processing", ISBN: 0136051626, Prentice Hall Signal Processing Series, 1996.
[Sch00]H. Schroder, "Mehrdimensionale Signalverarbeitung", ISBN: 3-519-06197-X, B.G. Teubner Stuttgart, Stuttgart, 2000.
従来の信号処理方法を示す概略的なブロック図である。 本発明に基づくデジタル画像処理方法、特にエッジベースのマルチレート画像強調の第1の実施の形態を示す概略的なブロック図である。 本発明に基づく間引き処理に基づくエッジの傾きの変化を示すグラフ図である。 本発明に基づくデジタル画像処理方法に関する本発明の繰返し処理の概念を説明する概略的なブロック図である。 図4に示す処理の各繰返しステップの詳細を説明する概略的なブロック図である。 本発明に基づくデジタル画像処理方法の異なる実施の形態について、図5に示す繰返しステップの構造の詳細を示す概略的なブロック図である。 本発明に基づくデジタル画像処理方法の異なる実施の形態について、図5に示す繰返しステップの構造の詳細を示す概略的なブロック図である。 本発明に基づくデジタル画像処理方法の異なる実施の形態について、図5に示す繰返しステップの構造の詳細を示す概略的なブロック図である。
符号の説明
D 分解処理、D 各繰返しレベルkにおける分解処理、DEC 分解処理、det 各繰返しレベルkにおける詳細データ/詳細信号、DEE エッジを検出及び強調する処理、inp 各繰返しレベルkにおける入力データ、inpD 処理/方法全体の入力データ、inpI 処理/方法全体の入力画像、inpSI 処理/方法全体の入力画像のシーケンス、inpV 処理/方法全体の入力ビデオ、INT 統合/補間処理、out 前の繰返しレベルk−1の次の繰返しレベルkからの出力データ、outD 処理/方法全体の出力データ、procD 処理/方法全体の処理済みのデータ、procI 処理/方法全体の処理済みの画像、procSI 処理/方法全体の処理済みの画像シーケンス、procV 処理/方法全体の処理済みのビデオ、R 再構築処理、R 各繰返しレベルkの再構築処理

Claims (36)

  1. デジタル画像データを処理するデジタル画像処理方法において、
    (a)画像(I)、画像のシーケンス(SI)及びビデオ(V)の少なくとも1つを表す処理されるデジタル画像データ(ID)を入力データ(inpD)として準備するステップ(S1)と、
    (b)上記入力データ(inpD)を処理し、強調された鮮鋭度プロパティを有する処理済みの画像(procI)、処理済みの画像シーケンス(procSI)、処理済みのビデオ(procV)を表す処理済みのデータ(procD)として、処理済みの画像データ(procID)を生成するステップ(S2)と、
    (c)上記処理済みのデータ(procD)を出力データ(outD)として提供するステップ(S3)とを有し、
    上記入力データ(inpD)を処理するステップ(S2)は、エッジを検出及び強調する処理(DEE)を含み、上記入力データ(inpD)に関してマルチレート信号処理、マルチ解像度信号処理及び/又はマルチスケール信号処理を用いて、上記入力データ(inpD)に対するマルチレート、マルチ解像度及び/又はマルチスケール鮮鋭度強調を実現するデジタル画像処理方法。
  2. 上記入力データ(inpD)を処理するステップ(S2)、上記エッジを検出及び強調する処理(DEE)及び/又はエッジベースの鮮鋭度強調は、上記入力データ(inpD)を分解(D)及び再構築(R)する処理によって実現されることを特徴とする請求項1記載のデジタル画像処理方法。
  3. 上記入力データ(inpD)を処理するステップ(S2)、上記エッジを検出及び強調する処理(DEE)、エッジベースの鮮鋭度強調、及び/又は上記分解(D)及び再構築(R)する処理は、ラプラシアンピラミッド分解及び再構築処理によって実現されることを特徴とする請求項1又は2記載のデジタル画像処理方法。
  4. 上記入力データ(inpD)を処理するステップ(S2)、上記エッジを検出及び強調する処理(DEE)、エッジベースの鮮鋭度強調、上記分解(D)及び再構築(R)する処理、及び/又はラプラシアンピラミッド分解及び再構築処理は、間引き(DEC)処理及び補間/統合(INT)処理に基づき又は間引き(DEC)処理及び補間/統合(INT)処理を用いることを特徴とする請求項1乃至3いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  5. 上記間引き(DEC)処理は、マルチレート信号処理、マルチスケール信号処理及び/又はマルチ解像度信号処理に基づくことを特徴とする請求項4記載のデジタル画像処理方法。
  6. 上記補間/統合(INT)処理は、マルチレート信号処理、マルチスケール信号処理及び/又はマルチ解像度信号処理に基づくことを特徴とする請求項4又は5記載のデジタル画像処理方法。
  7. 上記間引き(DEC)処理は、所定の順序で、
    (d1)ローパスフィルタリング(L)及び/又はアンチエリアスフィルタリング(L)を行うサブ処理及び
    (d2)ダウンサンプリング(↓)を行うサブ処理を含むことを特徴とする請求項4乃至6いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  8. 上記補間/統合(INT)処理は、所定の順序で、
    (i1)アップサンプリング(↑)を行うサブ処理及び
    (i2)ローパスフィルタリング(L)及び/又はアンチエリアスフィルタリング(L)を行うサブ処理を含むことを特徴とする請求項4乃至7いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  9. 上記間引き処理(DEC)及び/又は補間/統合処理(INT)、及び各サブ処理(d1)、(d2)、(i1)、(i2)は、
    高周波成分、雑音成分及び/又はその各分散を減少させ、
    各中間信号の有用な信号成分を実質的に変更しないように維持し、又は該有用な信号成分を比較的より少量又は比較的少量だけ変更し又は変更しないことを特徴とする請求項4乃至8いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  10. 上記間引き処理(DEC)及び/又は補間/統合処理(INT)、及びローパスフィルタリング(L)及び/又はアンチエリアスフィルタリング(L)の各サブ処理(d1、i2)は、ハミングウィンドウを含むウィンドウ化プロセスに基づいて実行されることを特徴とする請求項4乃至9いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  11. 上記間引き処理(DEC)及び/又は補間/統合処理(INT)、及びローパスフィルタリング(L)及び/又はアンチエリアスフィルタリング(L)の各サブ処理(d1、i2)は、実行されるローパスフィルタ(L)及び/又はアンチエリアスフィルタ(L)の伝達関数(H)に基づいて、事前推定されることを特徴とする請求項4乃至10いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  12. 上記分類される信号領域又は信号成分において、高周波信号成分及び雑音のいずれが支配的であるかを判定するために、基底のフィルタ(L)のそれぞれの伝達関数(H)を用いて、変化率、分散範囲及び分散公差範囲の少なくとも1つを定義することを特徴とする請求項11記載のデジタル画像処理方法。
  13. 上記入力データ(inpD)を処理するステップ(S2)、上記エッジを検出及び強調する処理(DEE)、エッジベースの鮮鋭度強調、上記分解(D)及び再構築(R)する処理、ラプラシアンピラミッド分解及び再構築処理及び/又は上記間引き(DEC)処理及び上記上記補間/統合(INT)処理は、複数の繰返しステップ(k=1,…,N)を繰り返すことによって実現されることを特徴とする請求項1乃至12いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  14. 上記繰返しステップ(k=1,…,N)のそれぞれにおいて、詳細信号(det、k=0,1,…,N)が生成されることを特徴とする請求項13記載のデジタル画像処理方法。
  15. 上記繰返し、及び各繰返し停止条件は、予め定義された手法で、各閾値及び/又は各閾値条件に基づいていることを特徴とする請求項13又は14記載のデジタル画像処理方法。
  16. 上記各繰返しステップ(k=1,…,N)において、各分解ステップ(D)及び各再構築ステップ(R)は、それぞれ上記分解処理内及び上記再構築処理内で実行されることを特徴とする請求項13乃至15いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  17. 上記各繰返しステップ(k=1,…,N)において、各分解ステップ(D)は、直前の繰返しステップ(k−1)から、該繰返しステップ(k−1)によって生成された入力データ(in)を受信し、又は、先行する繰返しステップがない場合、上記入力データ(inpD)を受信することを特徴とする請求項13乃至16いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  18. 上記各繰返しステップ(k=1,…,N−1)において、各分解ステップ(D)は、入力データ(ink+1)を生成し、直後の繰返しステップ(k+1)における分解ステップ(D)に供給し、又は、後続する繰返しステップがない場合、同じ繰返しステップ(k)における各再構築ステップ(R)に出力データ(out)を供給することを特徴とする請求項17記載のデジタル画像処理方法。
  19. 上記各繰返しステップ(k=1,…,N−1)において、各分解ステップ(D)は、処理全体の入力データをinpDとし、k番目の繰返しステップの入力データをinpとし、間引き処理(DEC)をDEC(・)とし、ダウンサンプリング(d2)を↓(・)とし、ローパスフィルタリング及び/又はアンチエイリアシングフィルタリング処理(d1)をL(・)として、式(1)及び(2)に基づいて、上記入力データ(in+1)を生成及び供給することを特徴とする請求項18記載のデジタル画像処理方法。
    Figure 2007226791
  20. 上記各繰返しステップ(k=1,…,N−1)において、各分解ステップ(D)は、詳細データ(det)を生成し、同じ繰返しステップ(k)における各再構築ステップ(R)に供給することを特徴とする請求項13乃至19いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  21. 上記各繰返しステップ(k=1,…,N−1)において、各分解ステップ(D)は、k番目の繰返しステップの詳細データをdetとし、k番目の繰返しステップの入力データをinpとし、補間/統合の処理をINT(・)とし、エッジ判定及び強調の処理をDEE(・)とし、アップサンプリング(i1)を↑(・)とし、ローパスフィルタリング及び/又はアンチエイリアシングフィルタリング処理(i2)をL(・)として、式(3)の(a)、(b)、(c)のいずれかに基づいて、詳細データ(det)を生成することを特徴とする請求項20記載のデジタル画像処理方法。
    Figure 2007226791
  22. 上記各繰返しステップ(k=1,…,N)において、各再構築ステップ(R)は、同じ繰返しステップの各分解ステップ(D)において生成された詳細データ(det)を該分解ステップ(D)から受信し、及び直後の繰返しステップ(k+1)の各再構築ステップ(Dk+1)において生成された出力データ(out)を該再構築ステップ(D+1)から受信し、又は、後続する繰返しステップがない場合、同じ繰返しステップの上記分解ステップ(D)の上記入力データ(in)を受信することを特徴とする請求項13乃至21いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  23. 上記各繰返しステップ(k=1,…,N)において、各再構築ステップ(R)は、出力データ(outk−1)を生成し、直前の繰返しステップ(k−1)の再構築ステップ(Rk−1)に供給し、又は先行する繰返しステップがない場合、出力データ(outD)を処理全体に提供することを特徴とする請求項13乃至22いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  24. 上記各繰返しステップ(k=1,…,N)において、各再構築ステップ(R)は、k番目の繰返しステップにおける出力データをoutとし、k番目の繰返しステップにおける入力データをinpとし、補間/統合の処理をINT(・)とし、エッジ判定及び強調の処理をDEE(・)とし、アップサンプリング(i1)を↑(・)とし、ローパスフィルタリング及び/又はアンチエイリアシングフィルタリング処理(i2)をL(・)として、式(5)の(a)、(b)、(c)に基づいて、及び式(4)及び式(6)に基づいて、上記出力データ(out)を生成及び準備及び/又は受信する請求項23記載のデジタル画像処理方法。
    Figure 2007226791
  25. 上記エッジ検出(DEE)は、元の入力信号(inpD)及びマルチレート信号処理の分解側(D)で出力された間引き(DEC)出力から実行されることを特徴とする請求項1乃至24いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  26. 上記エッジ検出(DEE)は、マルチレート信号処理の分解側(D)の補間器(INT)の出力から実行されることを特徴とする請求項1乃至24いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  27. 上記エッジ検出(DEE)は、マルチレート信号処理の再構築側(R)の補間器(INT)の出力から実行されることを特徴とする請求項1乃至24いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  28. 上記エッジ検出及び強調処理は、エッジベースの画像鮮鋭度強調の処理に基づいていることを特徴とする請求項1乃至27いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  29. 上記エッジ検出及び強調処理は、非エッジベースの画像鮮鋭度強調の処理に基づいていることを特徴とする請求項1乃至28いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  30. 上記エッジ検出は、マルチ解像度信号処理に基づいて実行され、上記エッジは、エッジベースの鮮鋭度強調方法によって強調されることを特徴とする請求項1乃至29いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  31. より高い解像度レベルでは検出できないエッジを低い解像度レベルで検出し、該エッジを更に強調することを特徴とする請求項1乃至30いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  32. 上記異なる解像度レベルのエッジ検出は、異なるエッジ閾値又は同じエッジ閾値を用いて実行されることを特徴とする請求項1乃至31いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  33. 上記異なる解像度レベルのエッジ強調量は、制御され、異なる信号部分が制御された手法で強調されることを特徴とする請求項1乃至32いずれか1項記載のデジタル画像処理方法。
  34. 請求項1乃至33いずれか1項記載のデジタル画像処理方法及びそのステップを実現するよう適応化され、該デジタル画像処理方法及びそのステップ実現するための手段を備えるデジタル画像処理システム、装置又は機器。
  35. コンピュータ又はデジタル信号処理手段に、請求項1乃至33いずれか1項記載のデジタル画像処理方法及びそのステップを実行させるコンピュータプログラム。
  36. 請求項35記載のコンピュータプログラムを記録したコンピュータにより読取可能な媒体。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101795271B1 (ko) * 2016-06-10 2017-11-07 현대자동차주식회사 영상의 선명화를 위한 전처리를 수행하는 영상 처리 장치 및 방법

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8588544B2 (en) * 2009-10-13 2013-11-19 Sony Corporation Method and system for reducing ringing artifacts of image deconvolution
JP5719148B2 (ja) * 2010-11-10 2015-05-13 キヤノン株式会社 撮像装置及びその制御方法、プログラム
KR20130008858A (ko) * 2011-07-13 2013-01-23 삼성전자주식회사 영상 처리 방법 및 그에 따른 영상 처리 장치
US9237257B1 (en) * 2013-06-14 2016-01-12 Xilinx, Inc. Circuits for and methods of generating a digital image
US10839487B2 (en) * 2015-09-17 2020-11-17 Michael Edwin Stewart Methods and apparatus for enhancing optical images and parametric databases
US11068741B2 (en) * 2017-12-28 2021-07-20 Qualcomm Incorporated Multi-resolution feature description for object recognition
TWI776733B (zh) * 2021-11-12 2022-09-01 國立臺灣大學 快速抑制數位影像中的背景高頻雜訊的資料處理方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001057677A (ja) * 1999-06-10 2001-02-27 Fuji Photo Film Co Ltd 画像処理方法および装置並びに記録媒体
EP1439489A2 (en) * 2003-01-14 2004-07-21 Eastman Kodak Company Method, system and software for improving signal quality using pyramidal decomposition

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0527525B1 (en) 1991-08-14 1996-10-02 Agfa-Gevaert N.V. Method and apparatus for contrast enhancement
DE69331719T2 (de) * 1992-06-19 2002-10-24 Agfa-Gevaert, Mortsel Verfahren und Vorrichtung zur Geräuschunterdrückung
US6943920B2 (en) * 2000-02-03 2005-09-13 Eastman Kodak Company Method, system, and software for signal processing using pyramidal decomposition
EP1339224B1 (en) 2002-02-22 2011-11-30 Sony Deutschland GmbH Method and apparatus for improving picture sharpness
US7373011B2 (en) * 2004-10-07 2008-05-13 Polaroid Corporation Density-dependent sharpening

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001057677A (ja) * 1999-06-10 2001-02-27 Fuji Photo Film Co Ltd 画像処理方法および装置並びに記録媒体
EP1439489A2 (en) * 2003-01-14 2004-07-21 Eastman Kodak Company Method, system and software for improving signal quality using pyramidal decomposition

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101795271B1 (ko) * 2016-06-10 2017-11-07 현대자동차주식회사 영상의 선명화를 위한 전처리를 수행하는 영상 처리 장치 및 방법
US10007972B2 (en) 2016-06-10 2018-06-26 Hyundai Motor Company Image processing apparatus and method for performing preprocessing to obtain image with improved sharpness

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