JP2008021271A - 画像処理装置、画像復元方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】劣化画像に対して反復計算により画像復元処理を行う画像処置装置において、復元画像の画質を維持しつつ、十分な速さで反復計算を終了させることができる画像処理装置を提供する。
【解決手段】第1画像復元処理部35が、劣化関数hのフーリエ変換Hに基づいて逆フィルタH−1を求め、逆フィルタH−1と劣化画像gのフーリエ変換Gとを乗じて、その結果を逆フーリエ変換することにより劣化画像gに対する第1復元画像f1を生成し、第2画像復元処理部36は、第1復元画像f1と、劣化関数hとから反復計算を用いて第2復元画像f2を生成する。
【選択図】図3
【解決手段】第1画像復元処理部35が、劣化関数hのフーリエ変換Hに基づいて逆フィルタH−1を求め、逆フィルタH−1と劣化画像gのフーリエ変換Gとを乗じて、その結果を逆フーリエ変換することにより劣化画像gに対する第1復元画像f1を生成し、第2画像復元処理部36は、第1復元画像f1と、劣化関数hとから反復計算を用いて第2復元画像f2を生成する。
【選択図】図3
Description
本発明は、劣化関数を用いた画像復元アルゴリズムに基づいて劣化画像から復元画像を生成する技術に関する。
デジタルカメラ等の撮像装置で撮像された画像がピンボケ、手ぶれ、収差等により劣化が生じている場合に劣化画像を復元するための画像復元アルゴリズムが従来より知られている。
画像復元アルゴリズムとしては、例えば、撮影時のぶれによる画像劣化を劣化関数(点像分布関数(PSF))で表し、劣化関数に基づいてぶれのない画像に回復する手法が知られている。
劣化関数を用いた画像復元アルゴリズムとしては、例えば、ウィナーフィルタ、一般逆フィルタ、射影フィルタ等が知られている。特許文献1には、ウィナーフィルタを用いた画像復元の手法が開示されおり、特許文献2には、一般逆フィルタを用いた画像復元の手法が開示されている。
画像復元アルゴリズムを用いて画像復元する場合、画像劣化は、原画像f(x、y)、劣化関数h(x、y)、加法ノイズn(x、y)、劣化画像g(x、y)とした場合に、
g(x、y)=h(x、y)*f(x、y)+n(x、y) ・・・(1)
と表現することができる。しかし、式(1)から直接f(x、y)を求めることは困難である。
g(x、y)=h(x、y)*f(x、y)+n(x、y) ・・・(1)
と表現することができる。しかし、式(1)から直接f(x、y)を求めることは困難である。
このため、画像をフーリエ変換して周波数空間での演算を行う、あるいは実空間の画像に対して最急降下法の反復計算を行う、等の方法が提案されている。なお、反復法には、上記の最急降下法の他、モーメント法、修正モーメント法、共役勾配法等がある。
しかしながら、フーリエ変換により対角化して演算を行う場合、例えば、画像の局所情報を用いて非線形処理を行う画素補間処理やエッジ処理などを行うことができない。
また、反復法による画像復元方法では、十分な画質を得るためには反復計算を多く行う必要がある。
本発明は、劣化画像に対して反復計算により画像復元処理を行う画像処置装置において、復元画像の画質を維持しつつ、十分な速さで反復計算を終了させることができる画像処理装置を提供することを目的とする。
本発明に係る画像処理装置は、撮影された劣化画像gと撮影条件に基づいて定められる劣化関数hとから前記劣化画像gに対する復元画像fを生成する画像処理装置において、前記劣化画像gをフーリエ変換して周波数空間での演算を行うことで画像復元処理を行い第1復元画像f1を生成する第1画像復元処理部と、前記第1復元画像f1に対してさらに実空間での反復計算を行うことで画像復元処理を行い第2復元画像f2を前記復元画像fとして生成する第2画像復元処理部と、を備えることを特徴とする。
本発明に係る画像処理装置の1つの態様によれば、前記第1画像復元処理部は、劣化関数hのフーリエ変換Hに基づいて逆フィルタH−1を求め、逆フィルタH−1と劣化画像gのフーリエ変換Gとを乗じて、その結果を逆フーリエ変換することにより前記第1復元画像f1を生成し、前記第2画像復元処理部は、前記第1復元画像f1と、前記劣化関数hとから反復計算を用いて前記第2復元画像f2を生成することを特徴とする。
本発明に係る画像処理装置の1つの態様によれば、前記第2画像復元処理部は、反復計算の初期画像として前記第1復元画像f1を用いることを特徴とする。
本発明によれば、劣化画像に対して反復計算により画像復元処理を行う画像処置装置において、復元画像の画質を維持しつつ、十分な速さで反復計算を終了させることができる。
本発明を実施するための最良の形態について(以下、実施形態とする)について、以下図面を用いて説明する。
図1は、本実施形態に係るデジタルカメラの機能ブロックを示す図である。なお、本実施形態では、画像処理装置の一例として民生用のデジタルカメラを例に説明するが、監視用カメラ、テレビ用カメラ、内視鏡カメラ、等他の用途のカメラとしたり、顕微鏡、双眼鏡、さらにはNMR撮影等の画像診断装置等、カメラ以外の機器にも適用することができる。
図1において、撮像部10は、CPU20の制御の下、被写体からの光を受光して、受光した光に応じたRAWデータを出力する。撮像部10は、図2に示すように、光学系12、イメージセンサ14、及びCDS(Correlated Double Sampling)−A/D(Analog/Digital)回路16を含む。
イメージセンサ14はカラーフィルタを備え、カラーフィルタは、赤色フィルタ(R)と、R列の緑色フィルタ(Gr)と、青色フィルタ(B)と、B列の緑色フィルタ(Gb)がベイヤ配列で配置される。イメージセンサ14からは、赤色フィルタ(R)の画素の信号であるR信号と、R列の緑色フィルタ(Gr)の画素の信号であるGr信号と、青色フィルタ(B)の画素の信号であるB信号と、B列の緑色フィルタ(Gb)の画素の信号であるGb信号とが出力される。CDS(Correlated Double Sampling)−AD(Analog/Digital)回路16は、相関二重サンプリングによりイメージセンサ14から出力されたRAWデータのノイズを低減し、RAWデータをアナログ信号からデジタル信号へ変換する。
CPU20は、デジタルカメラ全体を制御する中央処理装置である。CPU20は、ROM22に格納された各種プログラムやパラメータをRAM24に展開して各種演算を行う。画像処理部30は、RAWデータに対してRGB補間、ホワイトバランスなどの各種画像処理を行い、その結果として得られる画像データを出力する。表示装置40は、画像データに基づく映像を表示することで、撮影用のビューファインダーとして機能する。また、記録媒体50は、画像データを記録する。手ぶれ検出部60は、デジタルカメラの光軸であるZ軸に対して垂直方向となるX軸およびY軸回りの角速度を検出する2つの角速度センサを備え、撮影時におけるユーザの手ぶれにより生じるX軸周り及びY軸周りにおける時系列の変位角θx、θyを出力する。
なお、本実施形態では、下記に示す通り画像復元処理に用いるために劣化関数hを予め求めておく必要がある。そこで、例えばCPU20が、現時点でのズーム位置に基づいて求められたレンズの焦点距離と、手ぶれ検出部60から出力される変位角θx、θyとに基づいてイメージセンサ14上のぶれの変位軌跡を算出し、算出されたイメージセンサ14上のぶれの変位軌跡から劣化関数hを求めてRAM24に保持しておく。なお、劣化関数hは、手ぶれ以外にも、ピンボケ、収差、光学ローパスフィルタなど撮影時または撮影以前に得られる情報に基づいて周知の方法により求めておけばよい。
図3は、画像処理部30のさらに詳細の機能ブロックを示す図である。ここで、画像処理部30は、手ぶれにより劣化が生じている劣化画像をフーリエ変換して周波数空間での演算を行うことで画像復元処理を行う第1画像復元処理部35と、劣化画像に対して実空間での反復計算を行うことで画像復元処理を行う第2画像復元処理部36とを含む。本実施形態では、第1画像復元処理部35における画像復元処理により得られた復元画像に対して、第2画像復元処理部36が画像復元処理を行う。
図3において、RGB補間部32は、RAWデータに対して周知の画素補間処理により画素補間を行い、RAWデータを構成する各画素に欠けている色成分を、周辺画素の色成分を参照して補間し、画像を一旦第1画像メモリ34aに記憶する。また、補正部38は、第1画像復元処理部35及び第2画像復元処理部36で復元処理が行われた画像に対して、ホワイトバランス調整、色調整、γ補正等の各種補正を行う。補正部38から出力された画像は、復元画像として表示装置40に出力され画面表示される。あるいは、一旦第2画像メモリ34bに記録された後、JPEG等に圧縮され、記録媒体50に復元画像の画像データとして記録される。
図4は、第1画像復元処理部35が劣化画像に対して行う画像復元の処理手順を示すフローチャートである。
図4において、第1画像復元処理部35は、まず、第1画像メモリ34aから劣化画像gを読み出し、劣化画像gのフーリエ変換Gを求める(S100)。第1画像復元処理部35は、さらに、RAM24から劣化関数hを読み出し、劣化関数hのフーリエ変換Hを求める(S102)。続いて、第1画像復元処理部35は、劣化関数hのフーリエ変換Hと、ROM22に予め登録されているノイズ情報とを用いて、周知の手法により、逆フィルタH−1を求める(S104)。なお、ノイズ情報を無視した場合、逆フィルタH−1は、Hの逆行列で表される。なお、Hが正則でない場合は逆行列を求められないため、逆フィルタH−1はムーア・ペンローズの一般逆行列で表される。その後、第1画像復元処理部35は、劣化画像gのフーリエ変換Gと逆フィルタH−1とを掛けて、G/Hを求めて、G/Hを逆フーリエ変換することで、復元画像f1を得る(S106)。第1画像復元処理部35は、得た復元画像f1を第2画像メモリ34bに格納する(S108)。
続いて、図5に示すフローチャートを参照して、第2画像復元処理部36の画像復元の処理手順について説明する。第2画像復元処理部36は、反復法の1つである、最急降下法に基づく画像復元アルゴリズムにより画像復元処理を行う。ここで、第2画像復元処理部36が行う画像復元アルゴリズムは、最急降下法に限らず、モーメント法、修正モーメント法、共役勾配法など他の反復法を用いてもよい。
本実施形態では、第2画像復元処理部36が、画像復元処理を開始する際の初期画像として、第1画像復元処理部35が、劣化画像に対して画像復元処理を行うことで得られた復元画像f1を利用することを特徴としている。
図5において、第2画像復元処理部36は、第1画像復元処理部35が劣化画像に対して画像復元処理を行うことで得られた復元画像f1を0回目の復元画像(つまり、初期画像)として第2画像メモリ34bにセットする(S200)。次に、反復回数を示すパラメータnを0に初期化し(S202)、所定の収束パラメータεをROM22から読み込む(S204)。また、終了判定パラメータとしてしきい値ThrをROM22から読み込む(S206)。次に、反復回数nが所定の最大反復回数より小さい場合(ステップS208の判定結果が、肯定「Y」)、反復回数nをインクリメントした後(S210)、∇J(ナブラ)を算出し(S212)、∇Jのノルムの2乗を算出してこれをパラメータtとする(S214)。
ここで、Jは一般逆フィルタの評価量であり、劣化画像g(x、y)、復元画像f(x、y)、劣化関数h(x、y)とした場合に、
J=‖g(x、y)−h(x、y)*f(x、y)‖2
で与えられる。上式は、評価量Jは、復元画像f(x、y)に劣化関数h(x、y)を作用させて得られる画像h(x、y)*f(x、y)と実際の劣化画像g(x、y)との差分の大きさで与えられることを意味する。復元画像が正しく復元されていれば、理論的にはh(x、y)*f(x、y)=g(x、y)であって評価量は0である。評価量Jが小さいほど、復元画像f(x、y)はより良く復元されたことになる。最急降下法では、この評価量Jの勾配である∇Jの大きさ、すなわち∇Jのノルムの2乗がしきい値以下となるまで反復計算を繰り返し、しきい値以下となった時点で反復計算を終了して復元画像f(x、y)を得るものである。
J=‖g(x、y)−h(x、y)*f(x、y)‖2
で与えられる。上式は、評価量Jは、復元画像f(x、y)に劣化関数h(x、y)を作用させて得られる画像h(x、y)*f(x、y)と実際の劣化画像g(x、y)との差分の大きさで与えられることを意味する。復元画像が正しく復元されていれば、理論的にはh(x、y)*f(x、y)=g(x、y)であって評価量は0である。評価量Jが小さいほど、復元画像f(x、y)はより良く復元されたことになる。最急降下法では、この評価量Jの勾配である∇Jの大きさ、すなわち∇Jのノルムの2乗がしきい値以下となるまで反復計算を繰り返し、しきい値以下となった時点で反復計算を終了して復元画像f(x、y)を得るものである。
さて、図5に戻り、第2画像復元処理部36は、tがしきい値Thrを超えているか否かを判定し(S216)、しきい値Thrを超えている場合には復元が未だ十分ではないとして∇Jに収束パラメータεを乗じて(S218)、復元画像からε∇Jを差し引くことで新たな復元画像を生成し(S220)、tがしきい値Thr以下となるまでS208〜S220の処理を反復する。tがしきい値Thr以下となった場合(ステップS216の判定結果が、肯定「Y」)、あるいはtはしきい値Thr以下とならない場合でも最大反復回数に達してしまった場合(ステップS208の判定結果が、否定「N」)に処理を終了する。
これにより、第2画像復元処理部36は、最終的に復元画像f2を得る。本実施形態では、反復法により画像復元処理を行う第2画像復元処理部36が、初期画像として、第1画像復元処理部35が劣化画像に対して画像復元処理を行うことで得られた復元画像f1を利用している。よって、第2画像復元処理部36は、ある程度劣化が改善した画像に対して画像復元処理を行っているため、一度も復元されていない画像として撮影で得られた劣化画像に対して画像復元処理を行う場合に比べて、反復計算を早く収束させることができる。
なお、上記の画像処理部30は、マイクロコンピュータに画像復元処理等の各種処理を具現化させるプログラムをインストールし、このプログラムを実行することによって実現することができる。
すなわち、マイクロコンピュータはCPU、ROM、RAM、EEPROM等の各種メモリ、通信バス及びインタフェースを有し、予めファームウェアとしてROMに格納された画像復元アルゴリズム等の画像処理プログラムを読み出してCPUが順次実行する。CPUはインタフェースを介してCCD(Charge Coupled Devices)やCOMS等のイメージセンサから劣化画像の入力を受けて、その劣化画像をフーリエ変換して周波数空間での演算を行うことで画像復元処理を行い、その結果得られる復元画像に対してさらに実空間での反復計算を行うことで画像復元処理を行う。
10 撮像部、12 光学系、14 イメージセンサ、16 CDS−A/D回路、30 画像処理部、32 RGB補間部、34a 第1画像メモリ、34b 第2画像メモリ、35 第1画像復元処理部、36 第2画像復元処理部、38 補正部、40 表示装置、50 記録媒体、60 手ぶれ検出部。
Claims (5)
- 撮影された劣化画像gと撮影条件に基づいて定められる劣化関数hとから前記劣化画像gに対する復元画像fを生成する画像処理装置において、
前記劣化画像gに対してフーリエ変換して周波数空間での演算を行うことで画像復元処理を行い第1復元画像f1を生成する第1画像復元処理部と、
前記第1復元画像f1に対してさらに実空間での反復計算を行うことで画像復元処理を行い第2復元画像f2を前記復元画像fとして生成する第2画像復元処理部と、
を備える画像処理装置。 - 請求項1に記載の画像処理装置において、
前記第1画像復元処理部は、
劣化関数hのフーリエ変換Hに基づいて逆フィルタH−1を求め、逆フィルタH−1と劣化画像gのフーリエ変換Gとを乗じて、その結果を逆フーリエ変換することにより前記第1復元画像f1を生成し、
前記第2画像復元処理部は、
前記第1復元画像f1と、前記劣化関数hとから反復計算を用いて前記第2復元画像f2を生成する、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1または2に記載の画像処理装置において、
前記第2画像復元処理部は、反復計算の初期画像として前記第1復元画像f1を用いることを特徴とする画像処理装置。 - 撮影された劣化画像gと撮影条件に基づいて定められる劣化関数hとから前記劣化画像gに対する復元画像fを生成する画像復元方法において、
前記劣化画像gに対してフーリエ変換して周波数空間での演算を行うことで画像復元処理を行い第1復元画像f1を生成し、
前記第1復元画像f1に対してさらに実空間での反復計算を行うことで画像復元処理を行い第2復元画像f2を前記復元画像fとして生成する
ことを特徴とする画像復元方法。 - 撮影された劣化画像gと撮影条件に基づいて定められる劣化関数hとから前記劣化画像gに対する復元画像fを生成する画像処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
前記劣化画像gに対してフーリエ変換して周波数空間での演算を行うことで画像復元処理を行い第1復元画像f1を生成する第1画像復元処理部と、
前記第1復元画像f1に対してさらに実空間での反復計算を行うことで画像復元処理を行い第2復元画像f2を前記復元画像fとして生成する第2画像復元処理部と、
として前記コンピュータを機能させるためのプログラム。
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