JP2007272555A - 画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】フォーカスを合わせて撮像した画像において、フォーカスの合った部分のみを高域強調補正して鮮明な画像を得る画像処理装置を提供する。
【解決手段】2次元画像を高域周波数成分とコントラスト比成分と輝度成分と彩度成分との合成からなる距離成分毎に区分けして距離成分が高いほど2次元画像を撮影した撮影者からの距離が近いとする複数の距離別画像を生成する距離別画像生成部2と高域周波数成分の最も大きい距離別画像を選択するフィルタ部3とフィルタ部3で選択された高域周波数成分の最も大きい距離別画像の輪郭を強調する処理を行う画像処理部4と画像処理部4で強調処理された高域周波数成分の最も大きい距離別画像を高域周波数成分の最も大きい距離別画像に置き換えてフィルタ部で選択されなかった高域周波数成分の最も大きい距離別画像以外の画像と合成して2次元鮮明画像を生成する画像合成部5とを有する。
【選択図】 図1
【解決手段】2次元画像を高域周波数成分とコントラスト比成分と輝度成分と彩度成分との合成からなる距離成分毎に区分けして距離成分が高いほど2次元画像を撮影した撮影者からの距離が近いとする複数の距離別画像を生成する距離別画像生成部2と高域周波数成分の最も大きい距離別画像を選択するフィルタ部3とフィルタ部3で選択された高域周波数成分の最も大きい距離別画像の輪郭を強調する処理を行う画像処理部4と画像処理部4で強調処理された高域周波数成分の最も大きい距離別画像を高域周波数成分の最も大きい距離別画像に置き換えてフィルタ部で選択されなかった高域周波数成分の最も大きい距離別画像以外の画像と合成して2次元鮮明画像を生成する画像合成部5とを有する。
【選択図】 図1
Description
本発明は、2次元画像の画質処理装置において、特に画像の製作者の意図するフォーカスの最も合った部分の画質を鮮明にする画質処理装置に関するものである。
従来、特許文献1に記載されているように、TVやデジタルカメラ等から得られる画像の改善を行う方法として、画像の高域周波数成分を増加させることにより鮮明な画像とする画像処理装置があった。
図11に特許文献1に記載されている従来の画像処理装置のブロック図を示す。
図11に特許文献1に記載されている従来の画像処理装置のブロック図を示す。
図11に示すように、従来の画像処理装置100は、バッファメモリ101と、プリフィルタ102と、線形補間フィルタ103と、制御回路104と、入力端子105と、出力端子106と、入力端子107と、から構成されている。
バッファメモリ101は、入力端子105から入力された画像を一時的に記憶するためのメモリである。このバッファメモリ101は、制御回路104から入力される制御信号により、後段のプリフィルタ102へと画像を出力する。
プリフィルタ102は、バッファメモリ101から入力された画像の全体の高域を強調補正する。
プリフィルタ102は、バッファメモリ101から入力された画像の全体の高域を強調補正する。
線形補間フィルタ103は、プリフィルタ102から入力された高域を強調された画像を線形補間法により補間し、補間された画像を出力端子106へと出力する。
制御端子104は、入力端子107から入力される制御パラメータにより、バッファメモリ101と、プリフィルタ102と、線形補間フィルタ103と、を制御する。
制御端子104は、入力端子107から入力される制御パラメータにより、バッファメモリ101と、プリフィルタ102と、線形補間フィルタ103と、を制御する。
次に、従来の画像処理装置100の動作について図11を用いて説明する。
図11において、入力端子107からあらかじめ制御パラメータを制御回路104に送り、バッファメモリ101と、プリフィルタ102と、線形補間フィルタ103と、の制御内容を設定しておく。
そして、入力端子105から画像を入力しバッファメモリ101に記憶する。次にバッファメモリ101に記憶された画像を取り出しプリフィルタ102で画像全体の高域を強調補正した後、線形補間フィルタ103で高域強調によるノイズを低減して滑らかになるよう補正した画像を出力端子106に出力する。
図11において、入力端子107からあらかじめ制御パラメータを制御回路104に送り、バッファメモリ101と、プリフィルタ102と、線形補間フィルタ103と、の制御内容を設定しておく。
そして、入力端子105から画像を入力しバッファメモリ101に記憶する。次にバッファメモリ101に記憶された画像を取り出しプリフィルタ102で画像全体の高域を強調補正した後、線形補間フィルタ103で高域強調によるノイズを低減して滑らかになるよう補正した画像を出力端子106に出力する。
このようにして画像をプリフィルタ102で画像全体の高域を強調補正した後、線形補間フィルタ103で高域強調によるノイズを低減することにより、鮮明な画像を得ることが出来た。
特開2005−12740号公報
しかしながら、上述したように、画像全体の高域を強調補正するため、例えば人物を中心にフォーカスを合わせて撮像した画像において、人物のフォーカスの合った部分のみが高域の強調補正をされる訳ではなく、高域成分を含む背景の風景や或いは人物の手前にある花等も高域の強調補正がなされてしまい、この高域の強調補正を行ったために却って人物は目立たなくなってしまうという問題点があった。
そこで、本発明は、上記のような問題点を解消するためになされたもので、フォーカスを合わせて撮像した画像において、フォーカスの合った部分のみを高域の強調補正をして鮮明な画像を得る画像処理装置を提供することを目的とする。
本願発明における第1の発明は、2次元画像中に含まれる高周波成分の画像を強調して2次元鮮明画像を生成する画像処理装置において、前記2次元画像中に含まれる部分画像を高域周波数成分とコントラスト比成分と輝度成分と彩度成分との合成からなる距離成分毎に区分けして、前記距離成分が高いほど前記2次元画像を撮影した撮影者からの距離が近いとする複数の距離別画像を生成する距離別画像生成部と、前記複数の距離別画像から高域周波数成分の最も大きい距離別画像を選択するフィルタ部と、前記フィルタ部で選択された前記高域周波数成分の最も大きい距離別画像の輪郭を強調する処理を行う画像処理部と、前記画像処理部で強調処理された前記高域周波数成分の最も大きい距離別画像を前記高域周波数成分の最も大きい距離別画像に置き換えて、前記フィルタ部で選択されなかった前記高域周波数成分の最も大きい距離別画像以外の画像と合成して前記2次元鮮明画像を生成する画像合成部と、を有することを特徴とする画像処理装置を提供するものである。
本願発明における第2の発明は、前記高域周波数成分の最も大きい距離画像以外の画像は、前記高域周波数成分の最も大きい距離画像からの距離が遠くなるほど暫時低域周波数成分の画像となるように構成されていることを特徴とする請求項1記載の画像処理装置を提供するものである。
本願発明における第2の発明は、前記高域周波数成分の最も大きい距離画像以外の画像は、前記高域周波数成分の最も大きい距離画像からの距離が遠くなるほど暫時低域周波数成分の画像となるように構成されていることを特徴とする請求項1記載の画像処理装置を提供するものである。
本発明の画像処理装置によれば、2次元画像中に含まれる高周波成分の画像を強調して2次元鮮明画像を生成する画像処理装置において、2次元画像中に含まれる部分画像を高域周波数成分とコントラスト比成分と輝度成分と彩度成分との合成からなる距離成分毎に区分けして、距離成分が高いほど2次元画像を撮影した撮影者からの距離が近いとする複数の距離別画像を生成する距離別画像生成部と、複数の距離別画像から高域周波数成分の最も大きい距離別画像を選択するフィルタ部と、フィルタ部で選択された高域周波数成分の最も大きい距離別画像の輪郭を強調する処理を行う画像処理部と、画像処理部で強調処理された高域周波数成分の最も大きい距離別画像を高域周波数成分の最も大きい距離別画像に置き換えて、フィルタ部で選択されなかった高域周波数成分の最も大きい距離別画像以外の画像と合成して2次元鮮明画像を生成する画像合成部と、を有する、ことにより、例えば人物を中心にフォーカスを合わせて撮像した画像において、フォーカスの合った人物の中心部分のみを高域の強調補正をして鮮明な画像を得ることが出来る。
以下に本発明の実施形態に係る画像処理装置について図1〜図10を用いて説明する。
図1は、本発明の実施形態に係る画像処理装置に用いる画像処理装置の概要を示す図である。
図2は、本発明の実施形態に係る距離別画像生成部の構成を示す図である。
図3は、本発明の実施形態に係るフィルタ定数生成部の構成を示す図である。
図4は、画像例を示す図である。
図5は、図4に示す画像の各領域の画素配列を説明するための図である。
図6は、本発明の実施形態に係る画像処理装置の具体な構成例1を示す図である。
図7は、本発明の実施形態に係る画像処理装置の具体な構成例2を示す図である。
図8は、本発明の実施形態に係る画像処理装置の具体な構成例3を示す図である。
図9は、距離別画像を説明するための図であり、(A)は2次元画像を示す図であり、(B)は距離別画像を示す図である。
図10は、距離別画像のフィルタ例を示す図であり、(A)は距離別画像を示す図であり、(B)は距離別画像の空間周波数特性を示す図であり、(C)は距離別のフィルタ特性を示す図である。
図1は、本発明の実施形態に係る画像処理装置に用いる画像処理装置の概要を示す図である。
図2は、本発明の実施形態に係る距離別画像生成部の構成を示す図である。
図3は、本発明の実施形態に係るフィルタ定数生成部の構成を示す図である。
図4は、画像例を示す図である。
図5は、図4に示す画像の各領域の画素配列を説明するための図である。
図6は、本発明の実施形態に係る画像処理装置の具体な構成例1を示す図である。
図7は、本発明の実施形態に係る画像処理装置の具体な構成例2を示す図である。
図8は、本発明の実施形態に係る画像処理装置の具体な構成例3を示す図である。
図9は、距離別画像を説明するための図であり、(A)は2次元画像を示す図であり、(B)は距離別画像を示す図である。
図10は、距離別画像のフィルタ例を示す図であり、(A)は距離別画像を示す図であり、(B)は距離別画像の空間周波数特性を示す図であり、(C)は距離別のフィルタ特性を示す図である。
図1に示すように、本発明の実施形態に係る画像処理装置1は、距離別画像生成部2と、フィルタ定数生成部(フィルタ部)3と、画像処理部4と、画像合成部5と、から構成される。
距離別画像生成部2は、図2に示すように、画像領域設定部6と、高域周波数成分抽出部7と、コントラスト比抽出部8と、輝度積算部9と、彩度積算部10と、正規化部11〜14と、乗算部15〜18と、加算部19と、距離情報付加部20と、からなる。
距離別画像処理選択部3は、図3に示すように、距離別画像高域周波数成分比較部3aと、フィルタ情報生成部3bと、からなる。
距離別画像処理選択部3は、図3に示すように、距離別画像高域周波数成分比較部3aと、フィルタ情報生成部3bと、からなる。
次に、図6に示すように、本発明の実施形態に係る画像処理装置の具体な構成例1は、映像入力31と、2D−3D変換32と、フレームメモリ33と、距離別画像生成34と、距離別データフレームメモリ35と、フォーカス度算出36と、フィルタ係数算出37と、フィルタ係数選択38と、フィルタ演算39と、映像出力40と、から構成される。
図7に示すように、本発明の実施形態に係る画像処理装置の具体な構成例2は、映像入力41と、2D−3D変換42と、距離データフレームメモリ43と、距離別画像生成44と、フォーカス度算出45と、フィルタ演算46と、フィルタ係数算出47と、映像選択48と、映像出力50と、から構成される。
図8に示すように、本発明の実施形態に係る画像処理装置の具体な構成例3は、映像入力51と、2D−3D変換52と、フレームメモリ53と、距離別画像生成54と、距離別データフレームメモリ55と、フォーカス度算出56と、フィルタ係数算出57と、映像選択58と、フィルタ演算59と、映像出力60と、から構成される。
距離別画像生成部2では、例えば、後述する図4に示す画像の複数の領域毎に距離情報を算出して所定の距離区間毎に領域を分割した複数の距離別画像情報を生成する。
フィルタ定数生成部3では、距離別画像生成部2で生成された複数の距離別画像情報の高域周波数成分を比較して高域周波数成分(以下高域成分と略す)の最も大きい距離別画像情報をフォーカスが最も合っているものとして、高域成分を強調するフィルタを指定し、その他の距離別画像情報は高域成分を低下させるフィルタを指定する、距離別画像のフィルタ情報として生成する。
フィルタ定数生成部3では、距離別画像生成部2で生成された複数の距離別画像情報の高域周波数成分を比較して高域周波数成分(以下高域成分と略す)の最も大きい距離別画像情報をフォーカスが最も合っているものとして、高域成分を強調するフィルタを指定し、その他の距離別画像情報は高域成分を低下させるフィルタを指定する、距離別画像のフィルタ情報として生成する。
画像処理部4では、距離別画像生成部2で生成された距離別画像情報を入力し、この距離別画像情報をフィルタ定数生成部3で生成されたフィルタ情報により、フォーカスが最も合っている距離別画像情報に高域成分を強調したフィルタをかけた1枚の高域距離別画像と、その他の距離別画像情報は高域成分を低下させたフィルタをかけた複数枚の低域距離別画像と、を生成する。
画像合成部5では、距離別画像処理部4で生成された、1枚の高域距離別画像と複数の低域距離画像とを合成して1枚の2次元画像に合成する。
画像合成部5では、距離別画像処理部4で生成された、1枚の高域距離別画像と複数の低域距離画像とを合成して1枚の2次元画像に合成する。
画像領域設定部6では、例えば図4に示すような2次元画像を、輝度レベルと彩度レベルの分布とで識別した複数の領域に分ける。精度良く分けるためには色相も用いる。
高域周波数成分抽出部7では、画像領域設定部6で分けられた領域毎に高域成分を抽出する。
コントラスト比抽出部8では、画像領域設定部6で分けられた領域毎にコントラスト比を抽出する。
輝度積算部9では、画像領域設定部6で分けられた領域毎に輝度を積算する。
彩度積算部10では、画像領域設定部6で分けられた領域毎に彩度を積算する。
高域周波数成分抽出部7では、画像領域設定部6で分けられた領域毎に高域成分を抽出する。
コントラスト比抽出部8では、画像領域設定部6で分けられた領域毎にコントラスト比を抽出する。
輝度積算部9では、画像領域設定部6で分けられた領域毎に輝度を積算する。
彩度積算部10では、画像領域設定部6で分けられた領域毎に彩度を積算する。
正規化部11では、高域周波数成分抽出部7で抽出した高域成分を正規化する。最大値は1.0(100%、以下同様)となる。
正規化部12では、コントラスト比抽出部8で抽出したコントラスト比を正規化する。最大値は1.0となる。
正規化部13では、輝度積算部9で積算した輝度を正規化する。最大値は1.0となる。
正規化部14では、彩度積算部10で積算した彩度を正規化する。最大値は1.0となる。
正規化部12では、コントラスト比抽出部8で抽出したコントラスト比を正規化する。最大値は1.0となる。
正規化部13では、輝度積算部9で積算した輝度を正規化する。最大値は1.0となる。
正規化部14では、彩度積算部10で積算した彩度を正規化する。最大値は1.0となる。
乗算部15では、正規化部11で正規化した高域周波数成分情報に乗数K1を乗ずる。
乗算部16では、正規化部12で正規化したコントラスト比情報に乗数K2を乗ずる。
乗算部17では、正規化部13で正規化した輝度情報に乗数K3を乗ずる。
乗算部18では、正規化部14で正規化した彩度情報に乗数K4を乗ずる。
乗数K1〜K4は画像によって最適値を0から255(8ビット)に設定する。出来るだけ情報の多い部分の乗数を大きくする。
乗算部16では、正規化部12で正規化したコントラスト比情報に乗数K2を乗ずる。
乗算部17では、正規化部13で正規化した輝度情報に乗数K3を乗ずる。
乗算部18では、正規化部14で正規化した彩度情報に乗数K4を乗ずる。
乗数K1〜K4は画像によって最適値を0から255(8ビット)に設定する。出来るだけ情報の多い部分の乗数を大きくする。
加算部19では、乗算部15〜18で得た情報を加算して合計値を領域毎に算出する。算出した合計値が大きいものが近い距離の領域を示し、少なくなるほど遠い距離となる。
距離情報付加部20では、領域毎に距離情報を付加した距離別画像情報を生成する。
距離情報付加部20では、領域毎に距離情報を付加した距離別画像情報を生成する。
映像入力31、41、51は、撮像カメラやデジタルカメラ等で2次元の画像を生成する画像生成部である。
2D−3D変換32、42,52は、2次元の画像を3次元の画像に変換する。3次元画像に変換する際に距離情報を算出する。
フレームメモリ33、35は、2次元の画像を1フレーム以上記憶する半導体メモリである。
2D−3D変換32、42,52は、2次元の画像を3次元の画像に変換する。3次元画像に変換する際に距離情報を算出する。
フレームメモリ33、35は、2次元の画像を1フレーム以上記憶する半導体メモリである。
距離別画像生成34、44、54は、2次元画像から距離情報によって複数の距離別画像(2次元)を生成する。
距離データフレームメモリ35、43、55は、1フレームの2次元画像の画素毎の距離データを記憶する。
距離データフレームメモリ35、43、55は、1フレームの2次元画像の画素毎の距離データを記憶する。
フォーカス度算出36、45、56は、複数の距離別画像の高域成分を比較して最も高域成分の大きい距離別画像のフォーカス度を最大とし、高域成分の量に応じてそれぞれの距離別画像のフォーカス度を設定する。
フィルタ係数算出37、47,57は、距離別画像のフォーカス度から距離別画像にかけるフィルタ係数を算出する。
フィルタ演算39、46、59は、距離別画像ごとのフィルタを有し、フィルタ係数により高域成分の増減が設定される。
映像選択48、58は、距離情報に応じた映像を選択する。
映像出力40、50、60は、選択された映像を外部に出力する。
フィルタ演算39、46、59は、距離別画像ごとのフィルタを有し、フィルタ係数により高域成分の増減が設定される。
映像選択48、58は、距離情報に応じた映像を選択する。
映像出力40、50、60は、選択された映像を外部に出力する。
次に本発明の実施形態に係る画像処理装置の動作について説明する。
まず、図1に示す画像処理装置1に2次元の画像入力を加える。
そうすると、画像処理装置1の距離別画像生成部2では、画像入力に距離情報を付加された複数の距離別画像情報が生成される。
まず、図1に示す画像処理装置1に2次元の画像入力を加える。
そうすると、画像処理装置1の距離別画像生成部2では、画像入力に距離情報を付加された複数の距離別画像情報が生成される。
次に、フィルタ定数生成部3では、この距離別画像生成部2で生成された複数の距離別画像情報から高域成分の最も大きい距離別画像情報を選択して、この選択された距離別画像情報における高域成分をさらに強調させるフィルタを選択し、他の選択されなかった距離別画像情報では高域成分を低下させるフィルタを選択するフィルタ情報を生成する。
そして、画像処理部4では、距離別画像生成部2で生成された距離別画像情報と、フィルタ定数生成部3で生成されたフィルタ情報とにより、フォーカスが最も合っている距離別画像情報の高域成分を強調した1枚の高域距離別画像と、その他の距離別画像情報は高域成分を低下させた複数枚の低域距離別画像と、を生成する。
次に、画像合成部5では、画像処理部4で生成された、1枚の高域距離別画像と複数の低域距離画像とを1枚の2次元画像に合成して画像処理装置1から出力する。
次に、画像合成部5では、画像処理部4で生成された、1枚の高域距離別画像と複数の低域距離画像とを1枚の2次元画像に合成して画像処理装置1から出力する。
このようにすれば、フォーカスが最も合っている領域のみの高域成分が強調され、他のフォーカスの合っていない領域の高域成分は低下されるので、例えば、人物を中心にフォーカスを合わせて撮像した画像において、フォーカスの合った人物の部分のみを高域強調した鮮明な画像を得ることが出来る。
次に、本発明の実施形態における距離別画像情報についてより詳細に説明する。
図2に示すように、画像入力が距離別画像生成部1に入力されると、まず画像領域設定部6により、図4に示すような2次元画像においては、輝度レベル及び彩度レベルの積算値の略等しい4つの領域a、b、c、dに分割される。
これは、実験的に、照射光が等しい領域、撮像位置からの距離が等しい領域、撮像される被写体が同質な領域、等により輝度レベル及び彩度レベルの積算値がそれぞれ複数の領域に分割されるからである。
輝度レベルもしくは彩度レベルのいずれか一方のみを用いてもよいのはもちろんである。
図2に示すように、画像入力が距離別画像生成部1に入力されると、まず画像領域設定部6により、図4に示すような2次元画像においては、輝度レベル及び彩度レベルの積算値の略等しい4つの領域a、b、c、dに分割される。
これは、実験的に、照射光が等しい領域、撮像位置からの距離が等しい領域、撮像される被写体が同質な領域、等により輝度レベル及び彩度レベルの積算値がそれぞれ複数の領域に分割されるからである。
輝度レベルもしくは彩度レベルのいずれか一方のみを用いてもよいのはもちろんである。
そして、高域周波数成分抽出部7では、画像領域設定部6で分けられた領域毎に高域成分を抽出し、コントラスト比抽出部8では、画像領域設定部6で分けられた領域毎にコントラスト比を抽出し、輝度積算部9では、画像領域設定部6で分けられた領域毎に輝度を積算し、彩度積算部10では、画像領域設定部6で分けられた領域毎に彩度を積算する。 この高域成分、コントラスト比、輝度の積算値、彩度の積算値は2次元画像から3次元情報としての距離情報を得るために用いるもので、いずれも大きいほど距離が近く、小さいほど距離が遠くなる情報を示す。
従って正規化部11〜14でそれぞれの情報を正規化した後、乗算部15〜18で2次元画像に応じた定数K1〜K4をそれぞれ乗じて加算部19で加算すれば、画像領域設定部6で分けられた2次元画像の領域毎に距離情報が算出される。
すなわち、図5に示すように領域a〜dのそれぞれを構成する画素毎の信号成分から各領域の距離情報をそれぞれ算出する。
この距離情報を距離情報付加部20で領域別画像に付加すれば、それぞれの領域別画像に応じた距離別画像情報が得られる。
すなわち、図5に示すように領域a〜dのそれぞれを構成する画素毎の信号成分から各領域の距離情報をそれぞれ算出する。
この距離情報を距離情報付加部20で領域別画像に付加すれば、それぞれの領域別画像に応じた距離別画像情報が得られる。
図3に示すように、距離別画像生成部2で得られた距離情報を付加された複数の距離別画像情報を、フィルタ定数生成部3に入力すれば、距離別画像高域周波数成分比較部3aでこの複数の距離別画像情報をそれぞれ比較して高域成分の最も大きい距離別画像情報を抽出し、フィルタ情報生成部3bでは、この抽出された高域成分の最も大きい距離別画像情報における高域成分をさらに強調させるフィルタを選択し、他の選択されなかった距離別画像情報は高域成分を低下させるフィルタを選択するフィルタ情報が生成される。
次に、本発明の実施形態に係る画像処理装置の具体な構成例1〜3について図6〜図8を用いて説明する。
図6に示すように、構成例1においては、映像入力31から入力された2次元画像を2D−3D変換32で距離情報を生成する。そして距離別画像生成34に距離情報と2次元画像を入力し2次元距離別画像を生成する。
図6に示すように、構成例1においては、映像入力31から入力された2次元画像を2D−3D変換32で距離情報を生成する。そして距離別画像生成34に距離情報と2次元画像を入力し2次元距離別画像を生成する。
そして、2次元距離別画像をフォーカス度算出36に入力し、コントラストや空間周波数の分布などを調べ、どの距離別画像にフォーカスが合っているかを求める。求めた結果をフィルタ係数算出37に渡し、フォーカスが合っていると判定された距離別画像を強調し、フォーカスが合っている所から外れていくに従って、ぼかすフィルタ係数を求める。
距離別画像ごとのフィルタ係数をフィルタ係数選択38に渡す。フィルタ係数選択38では、距離データフレームメモリに記憶しておいた2D−3D変換32で生成された距離情報に応じてフィルタ係数を選択してフィルタ演算39に渡す。
フィルタ演算39ではフレームメモリ33に記憶しておいた映像入力31から入力された2次元画像に対して選択したフィルタ係数を適用して演算を行い、映像出力40に渡す。
フィルタ演算39ではフレームメモリ33に記憶しておいた映像入力31から入力された2次元画像に対して選択したフィルタ係数を適用して演算を行い、映像出力40に渡す。
このように、構成例1においては、フォーカスの合った距離の距離別画像のみ高域成分が強調されるから撮影者の意図したフォーカス位置の画像が鮮明に得られる。
図7に示すように、構成例2においては、映像入力41から入力された2次元画像を2D−3D変換42で距離情報を生成する。そして距離別画像生成44に距離情報と2次元画像を入力し2次元距離別画像を生成する。
そして、2次元距離別画像をフォーカス度算出45に入力し、コントラストや空間周波数の分布などを調べ、どの距離別画像にフォーカスが合っているかを求める。求めた結果をフィルタ係数算出47に渡し、フォーカスが合っていると判定された距離別画像を強調し、フォーカスが合っている所から外れていくに従って、ぼかすフィルタ係数を求める。
次に距離別画像ごとのフィルタ係数をフィルタ演算46に渡す。
フィルタ演算46では距離別画像生成44で生成された2次元距離別画像を距離別画像ごとのフィルタ係数で演算して距離ごとにフィルタ係数の異なる画像を得る。この画像を映像選択48に渡して、距離データフレームメモリに記憶しておいた2D−3D変換32で生成された距離情報に応じた2次元画像を選択して映像出力部50に渡す。
フィルタ演算46では距離別画像生成44で生成された2次元距離別画像を距離別画像ごとのフィルタ係数で演算して距離ごとにフィルタ係数の異なる画像を得る。この画像を映像選択48に渡して、距離データフレームメモリに記憶しておいた2D−3D変換32で生成された距離情報に応じた2次元画像を選択して映像出力部50に渡す。
このように、構成例2においては、フォーカスの合った距離の距離別画像のみが得られるから、この画像を背景のいらないクロマキー等の特殊効果として用いてもよいのはもちろんである。
図8に示すように、構成例3においては、映像入力51から入力された2次元画像を2D−3D変換52で距離情報を生成する。そして距離別画像生成54に距離情報と2次元画像を入力し2次元距離別画像を生成する。
そして、2次元距離別画像をフォーカス度算出56に入力し、コントラストや空間周波数の分布などを調べ、どの距離別画像にフォーカスが合っているかを求める。求めた結果をフィルタ係数算出57に渡し、フォーカスが合っていると判定された距離別画像を強調し、フォーカスが合っている所から外れていくに従って、ぼかすフィルタ係数を求める。
距離別画像ごとのフィルタ係数をフィルタ演算59に渡す。フィルタ演算59では、フレームメモリ53に記憶しておいた映像入力とフィルタ係数とから距離別画像の数だけフィルタ後の画像を生成する。映像選択58では、距離データフレームメモリに記憶しておいた2D−3D変換32で生成された距離情報に応じて、フィルタ後の画像を選択して映像出力部60に渡す。
このように、構成例3においては、フォーカスの合った距離の距離別画像と、フォーカスをぼかした画像とを距離別に選択することが出来る。
以上述べてきたように、本発明の実施形態によれば、図9に示すように2次元画像から3次元情報としての距離情報を得ることにより、この距離情報からフォーカスを合わせて撮像した画像において、フォーカスの合った部分のみを図10に示すように高域強調したのち、1枚の2次元画像に合成すれば、鮮明な2次元画像を得ることが出来る。
1・・・画像処理装置、2・・・距離別画像生成部、3・・・フィルタ定数生成部(フィルタ部)、3a・・・距離別画像高域周波数成分比較部、3b・・・距離別画像処理情報生成部、4・・・画像処理部、5・・・画像合成部、6・・・画像領域設定部、7・・・高域周波数成分抽出部、8・・・コントラスト比抽出部、9・・・輝度積算部、10・・・彩度積算部、11〜14・・・正規化部、15〜18・・・乗算部、19・・・加算部、20・・・距離情報付加部、31、41、51・・・映像入力、32、42,52・・・2D−3D変換、33、35・・・フレームメモリ、34、44、54・・・距離別画像生成、35、43、55・・・距離データフレームメモリ、36、45、56・・・フォーカス度算出、37、47,57・・・フィルタ係数算出、39、46、59・・・フィルタ演算、48、58・・・映像選択、40、50、60・・・映像出力
Claims (2)
- 2次元画像中に含まれる高周波成分の画像を強調して2次元鮮明画像を生成する画像処理装置において、
前記2次元画像中に含まれる部分画像を高域周波数成分とコントラスト比成分と輝度成分と彩度成分との合成からなる距離成分毎に区分けして、前記距離成分が高いほど前記2次元画像を撮影した撮影者からの距離が近いとする複数の距離別画像を生成する距離別画像生成部と、
前記複数の距離別画像から高域周波数成分の最も大きい距離別画像を選択するフィルタ部と、
前記フィルタ部で選択された前記高域周波数成分の最も大きい距離別画像の輪郭を強調する処理を行う画像処理部と、
前記画像処理部で強調処理された前記高域周波数成分の最も大きい距離別画像を前記高域周波数成分の最も大きい距離別画像に置き換えて、前記フィルタ部で選択されなかった前記高域周波数成分の最も大きい距離別画像以外の画像と合成して前記2次元鮮明画像を生成する画像合成部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記高域周波数成分の最も大きい距離画像以外の画像は、前記高域周波数成分の最も大きい距離画像からの距離が遠くなるほど暫時低域周波数成分の画像となるように構成されていることを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006097323A JP2007272555A (ja) | 2006-03-31 | 2006-03-31 | 画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2006097323A JP2007272555A (ja) | 2006-03-31 | 2006-03-31 | 画像処理装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
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JP2007272555A true JP2007272555A (ja) | 2007-10-18 |
Family
ID=38675299
Family Applications (1)
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JP2006097323A Pending JP2007272555A (ja) | 2006-03-31 | 2006-03-31 | 画像処理装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
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JP (1) | JP2007272555A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2012164804A1 (ja) * | 2011-06-02 | 2012-12-06 | パナソニック株式会社 | 物体検出装置、物体検出方法および物体検出プログラム |
-
2006
- 2006-03-31 JP JP2006097323A patent/JP2007272555A/ja active Pending
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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WO2012164804A1 (ja) * | 2011-06-02 | 2012-12-06 | パナソニック株式会社 | 物体検出装置、物体検出方法および物体検出プログラム |
US9152887B2 (en) | 2011-06-02 | 2015-10-06 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Object detection device, object detection method, and object detection program |
JP5877376B2 (ja) * | 2011-06-02 | 2016-03-08 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 物体検出装置、物体検出方法および物体検出プログラム |
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