JP2007251687A5 - - Google Patents

Claims (17)

1. 第１の画像の注目画素に対して所定の領域に存在する画素より、複数の種類の特徴量からなる広域特徴量を抽出する広域特徴量抽出手段と、
   前記広域特徴量に含まれる複数の特徴量により表現される多次元の空間における、前記第１の画像のうち、階調が少なくエッジがはっきりした人工的な画像である人工画像の統計的な分布範囲に対する、前記広域特徴量抽出手段により抽出された広域特徴量の前記空間内の位置関係により、前記人工画像の分布領域に属する程度を示す広域人工画度を算出する広域人工画度算出手段と、
   前記第１の画像の注目画素に対して所定の領域に存在する画素より、複数の種類の特徴量からなる狭域特徴量を抽出する狭域特徴量抽出手段と、
   前記狭域特徴量に含まれる複数の特徴量により表現される多次元の空間における、前記第１の画像のうち、前記人工画像の統計的な分布範囲に対する、前記狭域特徴量抽出手段により抽出された狭域特徴量の前記空間内の位置関係により、前記人工画像の分布領域に属する程度を示す狭域人工画度を算出する狭域人工画度算出手段と、
   前記広域人工画度および前記狭域人工画度を合成して、前記注目画素の人工画度を算出する人工画度算出手段と
   を含む画像処理装置。
2. 前記第１の画像より、前記人工画像を高品質化した第２の画像を予測する第１の予測手段と、
   前記第１の画像より、階調が多くエッジがはっきりしない画像である自然画像を高品質化した第３の画像を予測する第２の予測手段と、
   前記第２の画像と前記第３の画像とを、前記人工画度により合成する合成手段と
   をさらに含む
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第１の予測手段は、
   前記第２の画像の画素を、第１のクラスに分類する第１のクラス分類手段と、
   複数の前記人工画像を用いた学習により獲得された前記第１のクラスごとの第１の予測係数を格納する第１の格納手段と、
   前記第１の画像と、前記第２の画像の画素の前記第１のクラスの第１の予測係数とを用いて演算することで、前記第１の画像から前記第１の画像より高品質の第２の画像を求める第１の演算手段とを含み、
   前記第２の予測手段は、
   前記第３の画像の画素を、第２のクラスに分類する第２のクラス分類手段と、
   複数の、前記自然画像を用いた学習により獲得された前記第２のクラスごとの第２の予測係数を格納する第２の格納手段と、
   前記第１の画像と、前記第３の画像の画素の前記第２のクラスの第２の予測係数とを用いて演算することで、前記第１の画像から前記第３の画像を求める第２の演算手段とを含む
   請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記広域人工画度算出手段は、
   前記広域特徴量に含まれる複数の特徴量により表現される多次元の空間における、前記第１の画像のうち、階調が少なくエッジがはっきりした人工的な画像である人工画像の統計的な分布範囲を記憶する広域人工画分布範囲記憶手段を含み、
   前記広域人工画分布範囲記憶手段に記憶されている、前記広域特徴量に含まれる複数の特徴量により表現される多次元の空間の分布範囲に対する、前記広域特徴量抽出手段により抽出された広域特徴量の前記空間内の位置関係により、前記人工画像の分布領域に属する程度を示す広域人工画度を算出する
   請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記狭域人工画度算出手段は、
   前記狭域特徴量に含まれる複数の特徴量により表現される多次元の空間における、前記第１の画像のうち、前記人工画像の統計的な分布範囲が記憶されている狭域人工画分布範囲記憶手段を含み、
   前記狭域人工画分布範囲記憶手段に記憶されている、前記狭域特徴量に含まれる複数の特徴量により表現される多次元の空間の分布範囲に対する、前記狭域特徴量抽出手段により抽出された狭域特徴量の前記空間内の位置関係により、前記人工画像の分布領域に属する程度を示す狭域人工画度を算出する
   請求項１に記載の画像処理装置。
6. 前記広域特徴量抽出手段は、
   前記所定の領域に存在する画素より、エッジの存在を表現する特徴量を抽出するエッジ特徴量抽出手段と、
   前記所定の領域に存在する画素より、平坦部の存在を表現する特徴量を抽出する平坦部特徴量抽出手段とを含む
   請求項１に記載の画像処理装置。
7. 前記エッジ特徴量抽出手段は、前記エッジの存在を表現する特徴量として、前記所定の領域に存在する画素と前記注目画素との画素値の差分値を用いて、前記所定の領域に存在する画素の差分ダイナミックレンジを抽出する
   請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記エッジ特徴量抽出手段は、前記注目画素と前記所定の領域に存在する画素との差分値に、前記注目画素と前記所定の領域に存在する画素との距離に応じた重みを付した値を用いて、前記所定の領域に存在する画素の差分ダイナミックレンジを抽出する
   請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記狭域特徴量抽出手段は、前記所定の領域に存在する画素より、細線、エッジ、点、エッジ付近の平坦部、またはグラデーションを表現する２種類の特徴量からなる狭域特徴量を抽出する
   請求項１に記載の画像処理装置。
10. 前記狭域特徴量抽出手段は、
    前記所定の領域に包含される第１の領域に存在する画素の画素値の最大値より最小値を引いた画素値ダイナミックレンジを前記狭域特徴量の第１の特徴量として抽出する第１の狭域特徴量抽出手段と、
    前記第１の領域に包含され、かつ、前記注目画素を包含する第２の領域の画素の画素値の最大値より最小値を引いた画素値ダイナミックレンジを前記狭域特徴量の第２の特徴量として抽出する第２の狭域特徴量抽出手段とを含む
    請求項９に記載の画像処理装置。
11. 前記第２の狭域特徴量抽出手段は、複数の前記第２の領域より、それぞれ画素値ダイナミックレンジを抽出する場合、前記画素値ダイナミックレンジが最小となるものを前記第２の特徴量として抽出する
    請求項９に記載の画像処理装置。
12. 前記第１の狭域特徴量抽出手段は、前記所定の領域に存在する画素の画素値の画素値ダイナミックレンジを前記狭域特徴量の第１の特徴量として抽出し、
    前記第２の狭域特徴量抽出手段は、前記所定の領域に存在する画素と、前記注目画素との差分絶対値を所定の関数で処理し、さらに、重みを付した値を加算した値を積算した値を前記狭域特徴量の第２の特徴量として抽出する
    請求項１０に記載の画像処理装置。
13. 前記注目画素から前記第１の領域に存在する画素までの経路上に存在する全ての画素の隣接画素間の差分絶対値の総和に応じた値からなる前記重みを計算する重み計算手段を含む
    請求項１２に記載の画像処理装置。
14. 前記所定の関数は、前記第１の特徴量に対応した関数である
    請求項１２に記載の画像処理装置。
15. 第１の画像の注目画素に対して所定の領域に存在する画素より、複数の種類の特徴量からなる広域特徴量を抽出する広域特徴量抽出ステップと、
    前記広域特徴量に含まれる複数の特徴量により表現される多次元の空間における、前記第１の画像のうち、階調が少なくエッジがはっきりした人工的な画像である人工画像の統計的な分布範囲に対する、前記広域特徴量抽出ステップの処理により抽出された広域特徴量の前記空間内の位置関係により、前記人工画像の分布領域に属する程度を示す広域人工画度を算出する広域人工画度算出ステップと、
    前記第１の画像の注目画素に対して所定の領域に存在する画素より、複数の種類の特徴量からなる狭域特徴量を抽出する狭域特徴量抽出ステップと、
    前記狭域特徴量に含まれる複数の特徴量により表現される多次元の空間における、前記第１の画像のうち、前記人工画像の統計的な分布範囲に対する、前記狭域特徴量抽出ステップの処理により抽出された狭域特徴量の前記空間内の位置関係により、前記人工画像の分布領域に属する程度を示す狭域人工画度を算出する狭域人工画度算出ステップと、
    前記広域人工画度および前記狭域人工画度を合成して、前記注目画素の人工画度を算出する人工画度算出ステップと
    を含む画像処理方法。
16. 第１の画像の注目画素に対して所定の領域に存在する画素より、複数の種類の特徴量からなる広域特徴量を抽出する広域特徴量抽出ステップと、
    前記広域特徴量に含まれる複数の特徴量により表現される多次元の空間における、前記第１の画像のうち、階調が少なくエッジがはっきりした人工的な画像である人工画像の統計的な分布範囲に対する、前記広域特徴量抽出ステップの処理により抽出された広域特徴量の前記空間内の位置関係により、前記人工画像の分布領域に属する程度を示す広域人工画度を算出する広域人工画度算出ステップと、
    前記第１の画像の注目画素に対して所定の領域に存在する画素より、複数の種類の特徴量からなる狭域特徴量を抽出する狭域特徴量抽出ステップと、
    前記狭域特徴量に含まれる複数の特徴量により表現される多次元の空間における、前記第１の画像のうち、前記人工画像の統計的な分布範囲に対する、前記狭域特徴量抽出ステップの処理により抽出された狭域特徴量の前記空間内の位置関係により、前記人工画像の分布領域に属する程度を示す狭域人工画度を算出する狭域人工画度算出ステップと、
    前記広域人工画度および前記狭域人工画度を合成して、前記注目画素の人工画度を算出する人工画度算出ステップと
    を含むコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されているプログラム記録媒体。
17. 第１の画像の注目画素に対して所定の領域に存在する画素より、複数の種類の特徴量からなる広域特徴量を抽出する広域特徴量抽出ステップと、
    前記広域特徴量に含まれる複数の特徴量により表現される多次元の空間における、前記第１の画像のうち、階調が少なくエッジがはっきりした人工的な画像である人工画像の統計的な分布範囲に対する、前記広域特徴量抽出ステップの処理により抽出された広域特徴量の前記空間内の位置関係により、前記人工画像の分布領域に属する程度を示す広域人工画度を算出する広域人工画度算出ステップと、
    前記第１の画像の注目画素に対して所定の領域に存在する画素より、複数の種類の特徴量からなる狭域特徴量を抽出する狭域特徴量抽出ステップと、
    前記狭域特徴量に含まれる複数の特徴量により表現される多次元の空間における、前記第１の画像のうち、前記人工画像の統計的な分布範囲に対する、前記狭域特徴量抽出ステップの処理により抽出された狭域特徴量の前記空間内の位置関係により、前記人工画像の分布領域に属する程度を示す狭域人工画度を算出する狭域人工画度算出ステップと、
    前記広域人工画度および前記狭域人工画度を合成して、前記注目画素の人工画度を算出する人工画度算出ステップと
    を含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。