JP2008107981A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】アフィン変換における整数化処理時のまるめ(整数化)誤差によって、変換画像に空白のまま画素の投影が行われない不都合を解消し、短い処理時間で高品質の画像処理を行う画像処理装置及び画像処理方法を提供すること。
【解決手段】原画像のアフィン変換時、変換後の画像が投影される範囲の画素を逆アフィン変換して原画像に投影し、投影した座標の座標値を整数化してまるめ処理し、このまるめた座標値に対応する原画像の画素値を求め、この画素値を変換画像の画素値とする処理を行う。
【選択図】図1
【解決手段】原画像のアフィン変換時、変換後の画像が投影される範囲の画素を逆アフィン変換して原画像に投影し、投影した座標の座標値を整数化してまるめ処理し、このまるめた座標値に対応する原画像の画素値を求め、この画素値を変換画像の画素値とする処理を行う。
【選択図】図1
Description
本発明は、ビデオゲームなどに使われる画像処理技術に関し、より詳細には、原画像に対してアフィン変換を行う画像処理装置及び画像処理方法に関する。
今日、ビデオゲームは、室内型、持ち運び型の専用ゲーム機だけでなく、通信回線を介してソフトウエアをダウンロードする携帯電話機等に広く普及している。
このうち携帯電話機では、処理能力が制限されていることから、浮動小数演算のアクセラレータがサポートされることは少なく、すべての処理を演算処理能力の小さいCPUで行わなければならないので、簡単で高速な処理が行えるアルゴリズムが必要とされている。
このうち携帯電話機では、処理能力が制限されていることから、浮動小数演算のアクセラレータがサポートされることは少なく、すべての処理を演算処理能力の小さいCPUで行わなければならないので、簡単で高速な処理が行えるアルゴリズムが必要とされている。
例えば、ビデオゲームでは、ディスプレイに表示されるキャラクターを移動したり、変形させたりすることが行われるが、その際、アフィン変換が使われる(例えば、特許文献1参照)。
アフィン変換とは、拡大,縮小,回転,反転を実現する線形変換と平行移動を合成したものである。変換前の点の座標(x,y)、変換後の点の座標(x’,y’)とし、3行3列の行列を使うと以下の一般式で表すことができる。
アフィン変換とは、拡大,縮小,回転,反転を実現する線形変換と平行移動を合成したものである。変換前の点の座標(x,y)、変換後の点の座標(x’,y’)とし、3行3列の行列を使うと以下の一般式で表すことができる。
なお、画像は有限の画素からなるから、x,y,x’,y’は0以上の整数値で表される。
ここで、上記式(1)を以下のように
ここで、上記式(1)を以下のように
とすると、以下の式2で表される。
図2は、拡大を含むアフィン変換の説明図である。左の原画像をアフィン変換して右の変換先に投影すると、原画像の画素も同じく投影された画素にアフィン変換され、位置座標は整数ではなく実数になる。なお、図2では、投影された画素は点線で表されている。
しかし、実際に目に見えるようにするには、座標を整数にしなければならない。また、画素の大きさも原画像と変わらないので、実際に描画されるときは、まばらに配置されてしまう。すなわち、点線内に空白のまま投影されない画素(隙間)が発生してしまう。
しかし、実際に目に見えるようにするには、座標を整数にしなければならない。また、画素の大きさも原画像と変わらないので、実際に描画されるときは、まばらに配置されてしまう。すなわち、点線内に空白のまま投影されない画素(隙間)が発生してしまう。
このように、従来の単に原画像の画素を変換後の画像に投影する方法では、隙間を生じてしまうという欠点がある。
また、変換画像に隙間を生じさせないようにするには、補間する必要があるが、原画像を変換先に投影した画素の座標は実数であらわされるため、変換画素の近傍の原画素を探すには、整数演算と比較して処理時間を必要とする実数演算をしなればならないため、処理時間が長くなると云う欠点がある。
また、変換画像に隙間を生じさせないようにするには、補間する必要があるが、原画像を変換先に投影した画素の座標は実数であらわされるため、変換画素の近傍の原画素を探すには、整数演算と比較して処理時間を必要とする実数演算をしなればならないため、処理時間が長くなると云う欠点がある。
さらに、変換画像の画素値を求めるには、原画像の画素に対してDCT変換(離散コサイン変換)を行いDCT係数を求め、このDCT係数を用いて逆DCT変換(逆離散コサイン変換)を行い、変換画像の画素値を補間によって求めるため、処理時間が長くなる。
本発明の目的は、上記欠点に鑑み、アフィン変換における整数化処理時のまるめ(整数化)誤差によって、変換画像に空白のまま画素の投影が行われない不都合を解消し、短い処理時間で高品質の画像処理を行う画像処理装置及び画像処理方法を提供することにある。
本発明の目的は、上記欠点に鑑み、アフィン変換における整数化処理時のまるめ(整数化)誤差によって、変換画像に空白のまま画素の投影が行われない不都合を解消し、短い処理時間で高品質の画像処理を行う画像処理装置及び画像処理方法を提供することにある。
上記課題を解決するために、本発明の第1の技術手段は、原画像のアフィン変換時、変換後の画像が投影される範囲の画素を逆アフィン変換して原画像に投影し、投影した座標の座標値を整数化してまるめ処理し、このまるめた座標値に対応する原画像の画素値を求め、この画素値を変換画像の画素値とする処理を行うことを特徴としたものである。
第2の技術手段は、第1の技術手段において、上記逆アフィン変換が存在しないときには、該逆アフィン変換の代わりに、順方向のアフィン変換を行うことを特徴としたものである。
第3の技術手段は、第1の技術手段において、原画像を読み込み、この原画像をアフィン変換して変換画像を得、この変換画像の輪郭内に画素が入っている変換画素の座標値を逆アフィン変換し、この逆アフィン変換した座標値を小数点以下を切り上げ又は切り下げて整数化し、この整数化した座標値に対応する原画像の座標の画素の画素値を、対応する変換画素の画素値とすることを特徴としたものである。
第4の技術手段は、第3の技術手段において、上記逆アフィン変換が存在しないときには、該逆アフィン変換の代わりに、順方向のアフィン変換を行う手段としたことを特徴としたものである。
第5の技術手段は、原画像を読み込む手順、原画像をアフィン変換し変換画像を得る手順、変換画像の輪郭内に画素が入っている変換画素の座標値を逆アフィン変換する手順、逆アフィン変換した座標値を小数点以下を切り上げ又は切り下げて整数化する手順、整数化した座標値に対応する原画像の座標の画素の画素値を、対応する変換画素の画素値とする手順を有することを特徴としたものである。
第6の技術手段は、第5の技術手段において、上記逆アフィン変換が存在しないときには、該逆アフィン変換の手順の代わりに、順方向のアフィン変換を行う手順としたことを特徴としたものである。
本発明の画像処理装置及び画像処理方法は、アフィン変換処理時のまるめ(整数化)誤差によって、変換画像に空白のまま画素の投影が行われない不都合を解消し、短い処理時間で高品質の画像処理を行うことができる。
本発明の画像処理装置及び画像処理方法は、浮動小数演算のアクセラレータをサポートせず演算処理能力の小さいCPUが搭載されている携帯電話機等の携帯端末でも、十分に実時間で処理をすることができる。また、整数演算のみで高速アフィン変換を実現することができる。
本発明の実施形態について図に基づいて詳細に説明する。
まず、原画像を読み込み、アフィン変換の変換係数を表す行列式Mを読み込む。
次に、上記(2)式で表されるアフィン変換の行列式Mの値Δによって逆行列が存在するかを判断する。この判断は行列式Mを読み込んだ段階で予め判断する。
次に、上記(2)式で表されるアフィン変換の行列式Mの値Δによって逆行列が存在するかを判断する。この判断は行列式Mを読み込んだ段階で予め判断する。
Δ=0であれば、逆行列が存在せず、逆アフィン変換を求めることはできない。このときは、順方向のアフィン変換より変換画像を求める。
Δ≠0であれば、逆行列M-1が存在するので、以下の手順により、逆アフィン変換から変換画像を求める。
まず、図1の原画像の角(隅)の4点の座標をアフィン変換した座標において、逆アフィン変換をする最低限の矩形範囲をもとめる。
Δ≠0であれば、逆行列M-1が存在するので、以下の手順により、逆アフィン変換から変換画像を求める。
まず、図1の原画像の角(隅)の4点の座標をアフィン変換した座標において、逆アフィン変換をする最低限の矩形範囲をもとめる。
原画像の幅をXピクセル、高さをYピクセルとすると、原画像の4点の画素の座標は以下のようになる。
変換先の4点の座標は、原画像の4点の画素それぞれの座標を(1)式に代入したものになる。ここでは、変換の前後でそれぞれ対応する4点を行列Mで変換したことから、以下のようにあらわす。
アフィン変換は線形変換のため、変換先の4点からなる画像は一般的に図1のように平行四辺形になる。
この平行四辺形の4点のX座標の最小値をx’min、最大値をx’max、Y座標の最小値をy’min、最大値をy’maxとすると、
この平行四辺形の4点のX座標の最小値をx’min、最大値をx’max、Y座標の最小値をy’min、最大値をy’maxとすると、
となる。
ここで、(M(0,0)x又はM(0,0)y,M(X−1,0)x又はM(X−1,0)y,M(0,Y−1)x又はM(0,Y−1)y,M(X−1,Y−1)x又はM(X−1,Y−1)y)を(a,b,c,d)と表記すると、min(a,b,c,d)、max(a,b,c,d)はそれぞれa,b,c,dのうちの最小値と最大値を意味する。
以上を踏まえると、逆アフィン変換に必要な最小の矩形の座標は、次のようになる。
以上を踏まえると、逆アフィン変換に必要な最小の矩形の座標は、次のようになる。
ここで、x’min、x’max、y’min、y’maxは実数であり、[x]はxを超えない最大の整数を表す。
このアフィン変換座標系における矩形範囲内の画素を、下記の
このアフィン変換座標系における矩形範囲内の画素を、下記の
(5)式により、逆アフィン変換して原画像に投影させる。
このとき、最も簡単な原画像への投影処理は、近傍に原画像の画素があった場合は、その画素を変換画像の画素とするものである。
近傍の画素を見つける方法は、投影させる座標を整数にまるめるだけでよい。このことを、図を用いて説明する。
近傍の画素を見つける方法は、投影させる座標を整数にまるめるだけでよい。このことを、図を用いて説明する。
図3は逆アフィン変換したキャンバスと原画像の一部を取り出したものである。白丸は原画素を、黒丸は変換画素をあらわしている。白丸の座標は整数値で大きさ1の間隔で並んでおり、点線は原画素間の中間の位置(境界)をあらわしている。
まず、X方向についてまるめる処理をする。左2つの原画素のX座標を3、右2つの原画素のX座標を4とする。変換画素のX座標は3.5以上で4以下であるから、四捨五入すると4になる。Y方向についても同様にまるめ処理を行い、四捨五入するとY座標が求まる。このようにしてXYの座標が求まる。それは最近傍の原画素と同じになる。
ここで、逆アフィン変換後の実数の座標を(xinv,yinv)とすると、最近近傍点は、([xinv+0.5],[yinv+0.5])となる。
ここで、逆アフィン変換後の実数の座標を(xinv,yinv)とすると、最近近傍点は、([xinv+0.5],[yinv+0.5])となる。
四捨五入により、一画素だけを求める他に、原画像に投影したX座標、Y座標それぞれを切り上げまたは切り捨てをして、4点をもとめこの4点の原画像の値を使って補間した値をアフィン変換の画素値とする方法もある。
この近傍の4点を記号で表せば
([xinv],[yinv]),([xinv]+1,[yinv]),([xinv],[yinv]+1),([xinv]+1,[yinv]+1)
となり、(xinv,yinv)を取り囲んだものとなる。
この近傍の4点を記号で表せば
([xinv],[yinv]),([xinv]+1,[yinv]),([xinv],[yinv]+1),([xinv]+1,[yinv]+1)
となり、(xinv,yinv)を取り囲んだものとなる。
座標をまるめた結果、座標が原画像の4点(0,0)、(X−1,0)、(0,Y−1)、(X−1,Y−1)で囲まれる矩形内になければ、つまり、
[xinv+0.5] < 0 または [xinv+0.5] > X−1 または [yinv+0.5] < 0 または [yinv+0.5] > X−1
であれば、対応する原画像の画素がないと判断され、変換画像の画素値は下地の画素値のままとする。
[xinv+0.5] < 0 または [xinv+0.5] > X−1 または [yinv+0.5] < 0 または [yinv+0.5] > X−1
であれば、対応する原画像の画素がないと判断され、変換画像の画素値は下地の画素値のままとする。
以上の処理について、本発明の画像処理装置は、一般的な機能のマイクロコンピュータで構成することができる。このマイクロコンピュータは、記憶しているプログラム叉は記憶媒体に記録されているプログラムにより、上で述べた原画像のアフィン変換、このアフィン変換画像を含む矩形領域の画素(変換画素)の座標算出、変換画素およびその座標の逆アフィン変換、座標の整数化等の処理を実行する。
この処理のフローチャートを示す。なお、ステップ(手順)はSnと表記する。但し、nは任意の整数とする。
この処理のフローチャートを示す。なお、ステップ(手順)はSnと表記する。但し、nは任意の整数とする。
(変換処理)
START
(1)原画像(座標値と濃淡値を有する)を読み込む(ステップS1)。
(2)原画像をアフィン変換し変換画像を得る(ステップS2)。
(3)変換画像の輪郭内に画素が入っている変換画素の座標値を逆アフィン変換する(ステップS3)。
(4)逆アフィン変換した座標値を小数点以下を切り上げ(又は切り下げ)整数化する(ステップS4)。
(5)整数化した座標値に対応する原画像の座標の画素の画素値を、対応する変換画素の画素値とする(ステップS5)。
END
START
(1)原画像(座標値と濃淡値を有する)を読み込む(ステップS1)。
(2)原画像をアフィン変換し変換画像を得る(ステップS2)。
(3)変換画像の輪郭内に画素が入っている変換画素の座標値を逆アフィン変換する(ステップS3)。
(4)逆アフィン変換した座標値を小数点以下を切り上げ(又は切り下げ)整数化する(ステップS4)。
(5)整数化した座標値に対応する原画像の座標の画素の画素値を、対応する変換画素の画素値とする(ステップS5)。
END
上記の処理において、原画像が白黒の2値画像の場合には、画素値を空間密度で表すこともできる。また、変換時の拡大率が1倍以下のときは、1変換画素に対して複数の原画像の画素が対応することになるので、原画像の複数の画素の画素値を平均化した値等を用いることもできる。
なお、上記以外の矩形の4隅の点を確定する方法としては、まず原画像を2値化してノイズを除去し、次に、最小二乗法により4角フレームの四辺の一次式を求め、次に、得られた一次式の相関係数から直線性の最も高い辺を基準に回転角を求め、得られた回転角から四隅の点の座標を求める方法も採りうる。
なお、上記以外の矩形の4隅の点を確定する方法としては、まず原画像を2値化してノイズを除去し、次に、最小二乗法により4角フレームの四辺の一次式を求め、次に、得られた一次式の相関係数から直線性の最も高い辺を基準に回転角を求め、得られた回転角から四隅の点の座標を求める方法も採りうる。
上記ステップを記録したプログラムおよびこのプログラムを記録した記録媒体は、コンピュータを画像処理装置の機能を実行する手段として機能させることができるので、アフィン変換処理時のまるめ(整数化)誤差によって、変換画像に空白のまま画素の投影が行われない不都合を解消し、短い処理時間で高品質の画像処理を行うことができる。
(その他の例1)
従来、原画像をアファイン変換した画像は、図2の右側のように画素がまばらになって、空白が存在する。実施例1は、このまばらの画素の画素値を用いずに、さらに変換画像を逆アフィン変換した原画像上の画素の画素値を用いるようにしている。ここでは、図2の右側の画像の空白でない画素の画素値を用いて空白の画素を補間する方法を採る。図2の例で説明する。
従来、原画像をアファイン変換した画像は、図2の右側のように画素がまばらになって、空白が存在する。実施例1は、このまばらの画素の画素値を用いずに、さらに変換画像を逆アフィン変換した原画像上の画素の画素値を用いるようにしている。ここでは、図2の右側の画像の空白でない画素の画素値を用いて空白の画素を補間する方法を採る。図2の例で説明する。
図2の空白の画素領域は、変換した画素の実数の座標値を、図3に示すようにまるめ処理したときに発生した誤差によるものと考えられる。
そこで、図2において、両側の黒く表示された1対の画素の間に1つの空白の画素を挟む構造の場合に、両側の画素値を加算し、2で割った値を当てはめる。これは変換倍率にもよるが、この構造の条件を当てはめると、画像を構成する画素を空白でない画素値で埋めることができる。変換画像は原画像に比べ全体的に濃度が濃くなる傾向を有するが、誤差平均化法と同様に変化の少ない画像となり、違和感は生じない。
そこで、図2において、両側の黒く表示された1対の画素の間に1つの空白の画素を挟む構造の場合に、両側の画素値を加算し、2で割った値を当てはめる。これは変換倍率にもよるが、この構造の条件を当てはめると、画像を構成する画素を空白でない画素値で埋めることができる。変換画像は原画像に比べ全体的に濃度が濃くなる傾向を有するが、誤差平均化法と同様に変化の少ない画像となり、違和感は生じない。
(その他の例2)
アフィン変換の変換倍率に応じて、逆アフィン変換して原画像に投影した逆変換画像の1画素領域に係わる原画像の画素の画素値を平均化し、その平均化した画素値を対応するアフィン変換画像の該当画素の画素値とする。これにより、変換画像はなだらかな変化を含む画像にすることができる。
アフィン変換の変換倍率に応じて、逆アフィン変換して原画像に投影した逆変換画像の1画素領域に係わる原画像の画素の画素値を平均化し、その平均化した画素値を対応するアフィン変換画像の該当画素の画素値とする。これにより、変換画像はなだらかな変化を含む画像にすることができる。
(その他の例3)
変換画像の座標でスキャンし、原画像の座標を逆アフィン変換で求めて画素値を求める画像処理を擬似Javaコードで記述することができる。図4にJavaアプリサーバ1から携帯電話機2へダウンロードして使う例を示す。
変換画像の座標でスキャンし、原画像の座標を逆アフィン変換で求めて画素値を求める画像処理を擬似Javaコードで記述することができる。図4にJavaアプリサーバ1から携帯電話機2へダウンロードして使う例を示す。
(その他の例4)
実施例1では、逆アフィン変換時のまるめ処理(整数化処理)のとき、図3に示されるように、黒丸の実数の座標を白丸の整数の座標にまるめる処理を行った。ここでは、次のように、まるめ処理を行う。図3において、X軸の座標だけを例にとって説明する。X軸上の3と4の間に、3.25と3.75をとり、3から3.25までの範囲(1)、3.25から3.75までの範囲(2)、3.75から4までの範囲(3)を設定し、アフィン変換画像をさらに逆アフィン変換して原画像上へ投影した画像の画素の座標が、例えば図3の3.25から3.75までの範囲(2)内の黒丸の座標であるとき、この座標での画素値を原画像のX軸上の座標3と4の画素の平均値としてまるめる。また、図3の黒丸がX3から3.25までの範囲(1)内の黒丸の座標であるとき、この座標での画素値を原画像のX座標3の画素の画素値としてまるめる。Y軸についてもX軸と同様に処理し、座標(X、Y)として処理する。
平均値でまるめる補間処理範囲は、上記の範囲に限らず、任意に設定できるが、画像の空間密度や変換倍率等により決めることが好ましい。
これにより、強制的に整数座標のみをとることによる弊害を抑制できる。
実施例1では、逆アフィン変換時のまるめ処理(整数化処理)のとき、図3に示されるように、黒丸の実数の座標を白丸の整数の座標にまるめる処理を行った。ここでは、次のように、まるめ処理を行う。図3において、X軸の座標だけを例にとって説明する。X軸上の3と4の間に、3.25と3.75をとり、3から3.25までの範囲(1)、3.25から3.75までの範囲(2)、3.75から4までの範囲(3)を設定し、アフィン変換画像をさらに逆アフィン変換して原画像上へ投影した画像の画素の座標が、例えば図3の3.25から3.75までの範囲(2)内の黒丸の座標であるとき、この座標での画素値を原画像のX軸上の座標3と4の画素の平均値としてまるめる。また、図3の黒丸がX3から3.25までの範囲(1)内の黒丸の座標であるとき、この座標での画素値を原画像のX座標3の画素の画素値としてまるめる。Y軸についてもX軸と同様に処理し、座標(X、Y)として処理する。
平均値でまるめる補間処理範囲は、上記の範囲に限らず、任意に設定できるが、画像の空間密度や変換倍率等により決めることが好ましい。
これにより、強制的に整数座標のみをとることによる弊害を抑制できる。
1…Javaアプリサーバ、2…携帯電話機。
Claims (6)
- 原画像のアフィン変換時、変換後の画像が投影される範囲の画素を逆アフィン変換して原画像に投影し、投影した座標の座標値を整数化してまるめ処理し、このまるめた座標値に対応する原画像の画素値を求め、この画素値を変換画像の画素値とする処理を行うことを特徴とする画像処理装置。
- 上記逆アフィン変換が存在しないときには、該逆アフィン変換の代わりに、順方向のアフィン変換を行うことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
- 原画像を読み込み、この原画像をアフィン変換して変換画像を得、この変換画像の輪郭内に画素が入っている変換画素の座標値を逆アフィン変換し、この逆アフィン変換した座標値を小数点以下を切り上げ又は切り下げて整数化し、この整数化した座標値に対応する原画像の座標の画素の画素値を、対応する変換画素の画素値とすることを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
- 上記逆アフィン変換が存在しないときには、該逆アフィン変換の代わりに、順方向のアフィン変換を行う手段としたことを特徴とする請求項3記載の画像処理装置。
- 原画像を読み込む手順、原画像をアフィン変換し変換画像を得る手順、変換画像の輪郭内に画素が入っている変換画素の座標値を逆アフィン変換する手順、逆アフィン変換した座標値を小数点以下を切り上げ又は切り下げて整数化する手順、整数化した座標値に対応する原画像の座標の画素の画素値を、対応する変換画素の画素値とする手順を有することを特徴とする画像処理方法。
- 上記逆アフィン変換が存在しないときには、該逆アフィン変換の手順の代わりに、順方向のアフィン変換を行う手順としたことを特徴とする請求項5記載の画像処理方法。
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