JP2009055591A - 偽輪郭を探知および除去する方法および装置、ピクセルの輪郭可否を確認する方法および装置、またはシンプリシティを計算する方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 偽輪郭を探知および除去する方法および装置、ピクセルの輪郭可否を確認する方法および装置、またはシンプリシティを計算する方法および装置を提供する。
【解決手段】 偽輪郭を探知および除去する方法は、入力映像のピクセルに対する輪郭可否を確認する段階と、ピクセルのシンプリシティを計算する段階と、輪郭可否およびシンプリシティに基づいてピクセルの偽輪郭可否を決定する段階と、偽輪郭に対する平滑化によって入力映像から偽輪郭を除去する段階とを含む。
【選択図】 図１

Description

本発明は、映像の偽輪郭を探知および除去する方法およびこの方法が適用される装置に関し、より詳細には、ビットの損失が発生した映像の復元またはビット深度の拡張などによって発生する偽輪郭を探知して除去する方法および装置に関する。

偽輪郭（ｆａｌｓｅ ｃｏｎｔｏｕｒ）が発生する原因は多様であるが、一般的には、輝度を示す量子化レベルが十分でない場合に主に発生する。このとき、輝度を決定する量子化レベルは、デジタル化された輝度を表現するビット深度（ｂｉｔ ｄｅｐｔｈ）によって決まるようになる。例えば、既存のビット深度程度では見えなかった偽輪郭は、低いビット深度映像に変換する場合に現れるようになる。さらに、既存のビット深度に復元する場合にも、偽輪郭が現れるようになる。これだけでなく、このような偽輪郭は、ＣＥ（Ｃｏｎｔｒａｓｔ Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ）、ＤＥ（Ｄｅｔａｉｌ Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ）処理した場合や、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐｓ）、ＭＰＥＧ（Ｍｏｖｉｎｇ Ｐｉｃｔｕｒｅ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）などの映像を圧縮したり復元する場合にも発生するようになる。

従来技術において、偽輪郭を除去する方法としては、青雑音マスク（ｂｌｕｅ ｎｏｉｓｅ ｍａｓｋ）を用いる方法、ディザリング（ｄｉｔｈｅｒｉｎｇ）方法、デリーとフェン（Ｄａｌｙ ａｎｄ Ｆｅｎｇ）の方法などを挙げることができる。

入力映像のビット深度が出力映像のビット深度よりも低くなければならない過程において、ディザリング方法は、手順行列（ｏｒｄｅｒｅｄ ｍａｔｒｉｘ）の結果としてビット深度を高めるものである。しかし、このようなディザリング方法は、人為的なパターンが映像全体に発生するという問題点を抱えている。また、同じ過程において、デリーとフェンの方法は、偽輪郭が存在する映像をローパスフィルタ（Ｌｏｗ Ｐａｓｓ Ｆｉｌｔｅｒ）を用いてビット深度を高めることによって、偽輪郭を除去するものである。この方法は、映像全体に対してローパスフィルタを採用するため、偽輪郭が現れる部分だけが平坦になるのではなく、エッジ（ｅｄｇｅ）などの信号成分もぼやけてしまうという問題点を抱えている。このような問題点を解決するために、偽輪郭が現れる部分を適切に見つけ出すことが極めて重要であると言える。

本発明は、前記した問題点を解決するために案出されたものであって、入力映像から偽輪郭を検出し、検出された偽輪郭だけを適応的に除去することで、ディテール領域を保存することができる偽輪郭探知および除去方法、およびこの方法が適用されるディスプレイ装置を提供することを目的とする。

また、本発明は、低いビット深度の入力映像を高いビット深度の出力映像に確張するときに発生する偽輪郭を検出し、検出された偽輪郭の領域だけに平滑化（ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）を実行することで、偽輪郭を探知および除去することができる偽輪郭探知および除去方法、またはこの方法が適用されるディスプレイ装置を提供することを他の目的とする。

また、本発明は、入力映像から偽輪郭が検出されたときに、グラジエント（ｇｒａｄｉｅｎｔ）値とシンプリシティ（ｓｉｍｐｌｉｃｉｔｙ）値を用いて偽輪郭検出の正確度を高め、グラジエント値およびシンプリシティ値を再利用して適応的な平滑化を実行することができる偽輪郭探知および除去方法、またはこの方法が適用されるディスプレイ装置を提供することを他の目的とする。

さらに、本発明は、グラジエント値およびシンプリシティ値を周辺ピクセル間の簡単な四則演算によって得て、平滑化方法も周辺ピクセル間の簡単な四則演算に基づいてその結果を得ることで、ＤＭＢや携帯電話などの低い計算／メモリ複雑性を要求する小型ディスプレイにも効果的に使用することができる偽輪郭探知および除去方法、またはこの方法が適用されるディスプレイ装置を提供することをさらに他の目的とする。

前記の目的を達成するために、本発明の一実施形態に係る偽輪郭を探知および除去する方法は、入力映像のピクセルに対する輪郭可否を確認する段階と、前記ピクセルのシンプリシティを計算する段階と、前記輪郭可否および前記シンプリシティに基づいて前記ピクセルの偽輪郭可否を決定する段階と、前記偽輪郭に対する平滑化によって前記入力映像から前記偽輪郭を除去する段階とを含む。

本発明の一側によれば、入力映像のピクセルに対する輪郭可否を確認する前記段階は、前記ピクセルごとにグラジエントを計算する段階と、前記グラジエントに基づいて前記ピクセルの輪郭可否を判断する段階とを含むことができる。このとき、前記グラジエントに基づいて前記ピクセルの輪郭可否を判断する前記段階は、前記ピクセルのグラジエントが損失したビットの数による直角方向値または対角方向値と等しい場合に、前記ピクセルを輪郭であると判断する段階であり得る。

本発明の一側によれば、入力映像のピクセルに対する輪郭可否を確認する前記段階は、前記ピクセルに連結したピクセルの存在可否を確認する段階をさらに含むことができる。この場合に、前記ピクセルの前記グラジエントに基づいて前記ピクセルの輪郭可否を判断する前記段階は、前記ピクセルのグラジエントが損失したビットの数による直角方向値または対角方向値と等しく、前記連結したピクセルが存在する場合に、前記ピクセルを前記輪郭であると判断する段階であり得る。

本発明の一側によれば、前記ピクセルのシンプリシティを計算する前記段階は、前記ピクセルを中心として含んでいるｎ×ｎサイズのピクセル群内において、互いに隣接するピクセル間のピクセル値の差が所定の差値以下であるかを確認する段階と、前記ピクセル値の差が前記差値以下である場合に、前記互いに隣接するピクセル間の方向によって前記互いに隣接するピクセル間の結合力を測定する段階と、前記結合力に基づいて前記ピクセルのシンプリシティを計算する段階とを含むことができる。

本発明の一側によれば、前記偽輪郭に対する平滑化によって前記入力映像から前記偽輪郭を除去する前記段階は、前記ピクセルおよび前記ピクセルと隣接するピクセルのグラジエントおよびシンプリシティに基づいて平滑化程度を決定する段階と、前記平滑化程度に応じて前記偽輪郭を除去する段階とを含むことができる。

また、本発明の一実施形態に係るピクセルの輪郭可否を判断する方法は、入力映像のピクセルごとにグラジエントを計算する段階と、前記ピクセルに連結したピクセルの存在可否を確認する段階と、前記グラジエントおよび前記連結したピクセルの存在可否に基づいて前記ピクセルの輪郭可否を判断する段階とを含む。

さらに、本発明の一実施形態に係る入力映像に含まれたピクセルのシンプリシティを計算する方法は、ピクセルを中心として含んでいるｎ×ｎサイズのピクセル群内において、互いに隣接するピクセル間のピクセル値の差が所定の差値以下であるかを確認する段階と、前記ピクセル値の差が前記差値以下である場合に、前記互いに隣接するピクセル間の方向によって前記互いに隣接するピクセル間の結合力を測定する段階と、前記結合力に基づいて前記ピクセルのシンプリシティを計算する段階とを含む。

本発明によれば、入力映像から偽輪郭を検出し、検出された偽輪郭のみを適応的に除去することで、ディテール領域を保存することができる効果がある。

また、本発明によれば、低いビット深度の入力映像を高いビット深度の出力映像に確張するときに発生する偽輪郭を検出し、検出された偽輪郭の領域のみに平滑化を実行することで、偽輪郭を探知および除去することができる効果がある。

また、本発明によれば、入力映像から偽輪郭を検出するときに、グラジエント値とシンプリシティ値を用いて偽輪郭検出の正確度を高め、グラジエント値およびシンプリシティ値を再利用して適応的な平滑化を実行することができる効果がある。

さらに、本発明によれば、グラジエント値およびシンプリシティ値を周辺ピクセル間の簡単な四則演算によって得て、平滑化方法に対しても周辺ピクセル間の簡単な四則演算でその結果を得ることで、ＤＭＢや携帯電話などの低い計算／メモリ複雑性を要求する小型ディスプレイでも、効果的に使用することができる効果がある。

以下、添付の図面を参照しながら、本発明に係る多様な実施形態について詳しく説明する。

本発明は、映像の偽輪郭を探知および除去する方法およびこの方法が適用される装置に関し、より詳細には、ビットの損失が発生した映像の復元またはビット深度の拡張などによって発生する偽輪郭を探知して除去する方法および装置に関する。

また、本発明は、ＤＭＢ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ）プレーヤ、携帯電話などの移動通信端末機や、デジタルカメラ、カメラフォン、カムコーダ、デジタルテレビなどのデジタル映像を取得して保存またはディスプレイするすべてのデバイスに適用が可能である。

例えば、Ｒ／Ｇ／Ｂのビット深度が８／８／８ビットである入力映像の下位２（あるいは３）ビットの損失により、６／６／６（あるいは５／６／５）ビット映像が与えられた場合に、ビット数の不足によって出力映像に偽輪郭が発生する。このような場合に、本発明に係る偽輪郭探知および除去方法を用いれば、本来の８／８／８ビット映像に復元しながら発生する偽輪郭を探知して除去することができる。また、ビットの損失による復元によって発生する偽輪郭だけではなく、低いビット深度映像から高いビット深度映像に確張しながら発生する偽輪郭も、同じ方法を適用することで除去することができる。

図１は、本発明の一実施形態において、偽輪郭探知および除去方法を概括的に示したフローチャートである。

段階Ｓ１０１で、偽輪郭を探知して除去する偽輪郭探知および除去装置は、入力映像のピクセルに対する輪郭可否を確認する。上述したように、ビット深度の拡張またはビットの損失が発生した映像の復元などの過程によって偽輪郭が発生した映像を復元するためには、まず、入力された映像、すなわち入力映像のそれぞれのピクセルに対する輪郭可否を確認することができる。このようなピクセルの輪郭可否を確認する方法については、図２ないし図６を参照しながらより詳しく説明する。

段階Ｓ１０２で、偽輪郭探知および除去装置は、ピクセルのシンプリシティを計算する。ここで、映像に対してシンプルであると言うことは、ディテールが少なく、均質（ｈｏｍｏｇｅｎｅｏｕｓ）であり、平滑（ｓｍｏｏｔｈ）でありながらも、周波数領域で低周波成分が多いことを意味することができる。また、コンプレックス（ｃｏｍｐｌｅｘ）であると言うことは、ディテールやテクスチャ（ｔｅｘｔｕｒｅ）が多く、異質（ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ）でありながらも、周波数領域で高周波成分が多いことを意味することができる。

映像において、ディテール領域（例えば、コンプレックス）とスムーズ領域（例えば、ディテール）の定量的な区分は、未だ明確に解決されていない問題である。既存には、グラジエントマップを用いてこれを区分しようという努力があったが、これは物体（ｏｂｊｅｃｔ）の境界線（ｂｏｕｎｄａｒｙ）を探し出す方法であり、ディテール領域とスムーズ領域を区分する方法としては有用でなかった。

また、ＭＰＥＧ−２などでは、分散（ｖａｒｉａｎｃｅ）によってこれを区分しようともした。しかし、このような分散によってディテール領域とスムーズ領域とを区分できない場合もある。すなわち、本発明において、シンプリシティは、このような既存の方法の短所を解決し、偽輪郭探知に用いることができる定量的な測定基準（ｍｅｔｒｉｃ）として提案されている。

このようなシンプリシティを計算する方法については、図７ないし図８を参照しながらより詳しく説明する。

段階Ｓ１０３で、偽輪郭探知および除去装置は、輪郭可否およびシンプリシティに基づいてピクセルの偽輪郭可否を決定する。このとき、偽輪郭探知および除去装置は、入力映像のピクセルのうちから、輪郭であり、シンプリシティが所定の値以上であるピクセルを偽輪郭として決定することができる。シンプリシティと輪郭可否に基づいて偽輪郭可否を決定する方法については、図９を参照しながらより詳しく説明する。

段階Ｓ１０４で、偽輪郭探知および除去装置は、偽輪郭に対する平滑化によって入力映像から偽輪郭を除去する。このとき、偽輪郭探知および除去装置は、ピクセルおよびこのピクセルと隣接するピクセルのグラジエントおよびシンプリシティに基づいて平滑化程度を決定し、このような平滑化程度に応じて偽輪郭を除去することができる。このとき、平滑化程度に応じて偽輪郭を除去するために、偽輪郭探知および除去装置は、平滑化程度に応じ、下記の数式（１）のように所定の平滑化フィルタのうちの１つの平滑化フィルタを用いて、ピクセルおよび隣接したピクセルに対する偽輪郭を除去することができる。

ここで、前記数式（１）は、本発明の一実施例として用いられた平滑化フィルタの一例に過ぎず、本発明がこのような実施例に限定されることはなく、本発明が属する分野において通常の知識を有する者であれば、このような記載から必要に応じて多様な修正および変形が可能であろう。このような平滑化フィルタを用いて偽輪郭を除去する方法については、図１０の一例を参照しながらより詳しく説明する。

図２は、本発明の一実施形態において、輪郭可否を確認する方法を示したフローチャートである。図２に示されたように、段階Ｓ２０１ないし段階Ｓ２０３は、図１で説明した段階Ｓ１０１に含まれて実行される。

段階Ｓ２０１で、偽輪郭探知および除去装置は、ピクセルごとにグラジエントを計算する。このとき、偽輪郭探知および除去装置は、入力映像のうちのピクセルに該当するｘ軸偏微分値およびｙ軸偏微分値を用いて、下記の数式（２）のようにグラジエントを計算することができる。

｜Ｇ｜＝｜Ｇｘ｜＋｜Ｇｙ｜．・・・（２）
ここで、前記数式（２）において、Ｇはグラジエントを、Ｇｘはｘ軸偏微分値を、Ｇｙはｙ軸偏微分値をそれぞれ意味することができる。

入力映像に対するｘ軸偏微分値およびｙ軸偏微分値は、多様な演算を簡便化するために多様なマスクを用いて計算することができる。一例として、偽輪郭探知および除去装置は、ピクセルを中心とする３×３サイズのピクセル群にゾーベルマスク（ｓｏｂｅｌ ｍａｓｋ）を適用することで、ｘ軸偏微分値およびｙ軸偏微分値を計算することができる。このとき、ゾーベルマスクは、下記の数式（３）のように表現されるｘマスクおよびｙマスクを含むことができる。

ここで、前記数式（３）において、ｘＭａｓｋはｘマスクを表現する行列を、ｙＭａｓｋはｙマスクを表現する行列をそれぞれ意味することができる。

すなわち、偽輪郭探知および除去装置は、ピクセル群にゾーベルマスクのｘマスクを表現する行列およびｙマスクを表現する行列をそれぞれ掛けることで、ｘ軸偏微分値およびｙ軸偏微分値をそれぞれ得ることができるし、前記数式（２）を用いることで、ピクセルに対するグラジエントを計算することができる。

また、偽輪郭探知および除去装置は、ｘ軸偏微分値およびｙ軸偏微分値を、計算による演算複雑性を減らすために、ピクセルを所定の位置に含んでいる２×２ピクセル群にグラジエントマスクを適用することで、ｘ軸偏微分値およびｙ軸偏微分値を計算することもできる。

このとき、グラジエントマスクは、下記の数式（４）のように表現されるｘマスクおよびｙマスクを含むことができる。

ここで、前記数式（４）において、ｘＧＭａｓｋはｘマスクを表現する行列を、ｙＧＭａｓｋはｙマスクを表現する行列をそれぞれ意味することができる。このようなグラジエントマスクは、ＤＭＢや携帯電話などの低い計算／メモリ複雑性を要求する小型ディスプレイで効果的に使用することができる。

図３は、ピクセルの直角方向グラジエントを計算する方法を説明するための一例であり、図４は、ピクセルの対角方向グラジエントを計算する方法を説明するための一例である。下位２ビットの損失は、２^２（２^ｋ、ここで、ｋは損失ビット数）だけの間隙を発生させる。このような間隙が偽輪郭の原因となるのであるが、グラジエントのマップを用いることで、間隙が発生した領域を探し出すことができる。例えば、ゾーベルマスクを用いる場合に、下位２ビットの損失によるグラジエント値が、直角方向は「１６」、対角方向は「２４」と「８」となる。すなわち、「１６」、「２４」、および「８」は、ゾーベルマスクを用いてグラジエントを計算した場合に、ピクセルの輪郭可否を決定するのに用いられるようになる。

図３では、直角方向の偽輪郭を含む入力映像３０１に対して、入力映像３０１のそれぞれのピクセルを中心とする３×３サイズのピクセル群ごとに、前記数式（３）に示されたｘマスク３０２およびｙマスク３０３をそれぞれ適用して中心ピクセルに対するｘ軸偏微分値およびｙ軸偏微分値を求め、ｘ軸偏微分値およびｙ軸偏微分値または前記数式（２）を用いてグラジエント計算する過程を示している。さらに、図３では、その結果として、「０」と、上述したような直角方向の偽輪郭を意味する「１６」とで構成されたグラジエントマップ３０４を示している。

図４では、対角方向の偽輪郭を含む入力映像４０１に対して、入力映像４０１のそれぞれのピクセルを中心とする３×３サイズのピクセル群ごとに、前記数式（３）に示されたｘマスク４０２およびｙマスク４０３をそれぞれ適用して中心ピクセルに対するｘ軸偏微分値およびｙ軸偏微分値を求め、ｘ軸偏微分値およびｙ軸偏微分値または前記数式（２）を用いてグラジエント計算する過程を示している。また、図４では、その結果として、「０」と、上述したような対角方向の偽輪郭を意味する「２４」および「８」とで構成されたグラジエントマップ４０４を示している。

段階Ｓ２０２で、偽輪郭探知および除去装置は、ピクセルに連結したピクセルの存在可否を確認する。このとき、偽輪郭探知および除去装置は、３×３サイズのピクセル群で形成された４つのパターン、または２×２サイズのピクセル群で形成された４つのパターンを用いることで、ピクセルと連結したピクセルの存在可否を確認することができる。このような連結したピクセルの存在可否は、孤立したピクセルを除去するために用いることができる。すなわち、映像から現れたアーチファクト（ａｒｔｉｆａｃｔ）は、多数のピクセルが連結しているときに目に見えるビジュアルアーチファクト（ｖｉｓｕａｌ ａｒｔｉｆａｃｔ）となるため、孤立したピクセルを除去することが好ましい。

図５は、３×３サイズのパターンを用いて、任意のピクセルに連結したピクセルの存在可否を確認する方法を説明するための一例であり、図６は、２×２サイズのパターンを用いて、任意のピクセルに連結したピルセルの存在可否を確認する方法を説明するための一例である。偽輪郭探知および除去装置は、孤立したピクセルを除去するために、定められたパターンを用いることができる。図７では、直線傾向の輪郭線を探し出す３×３パターンを示しているし、図８では、直線傾向だけではなく曲線傾向の輪郭線までも探し出すことができる２×２パターンを示している。

段階Ｓ２０３で、偽輪郭探知および除去装置は、グラジエントに基づいてピクセルの輪郭可否を判断する。偽輪郭探知および除去装置において、ピクセルの輪郭可否を判断する方法は、グラジエントに基づく方法と、グラジエントおよび連結したピクセルの存在可否すべてを用いる方法とがある。

グラジエントのみを用いる方法において、偽輪郭探知および除去装置は、ピクセルのグラジエントが損失したビットの数による直角方向値または対角方向値と等しい場合に、このピクセルを輪郭と判断することができる。また、グラジエントと連結したピクセルの存在可否すべてを用いる方法においては、ピクセルのグラジエントが損失したビットの数による直角方向値または対角方向値と等しく、連結したピクセルが存在する場合に、このピクセルを輪郭と判断することができる。

図７は、本発明の一実施形態において、ピクセルのシンプリシティを計算する方法を示したフローチャートである。図７に示されたように、段階Ｓ７０１ないし段階Ｓ７０４は、図１で説明した段階Ｓ１０２に含まれて実行される。

段階Ｓ７０１において、偽輪郭探知および除去装置は、ピクセルを中心として含んでいるｎ×ｎサイズのピクセル群内において、互いに隣接したピクセル間のピクセル値の差が所定の差値以下であるかを確認する。このとき、前記互いに隣接したピクセルは、ピクセル群内の任意のピクセルと、任意のピクセルから直角方向または対角方向のうちの少なくとも１つの方向に存在する最も近いピクセルを含むことができる。

段階Ｓ７０２で、偽輪郭探知および除去装置は、ピクセル値の差が前記差値以下である場合には段階Ｓ７０３を実行し、ピクセル値の差が前記差値を超過する場合には、次のピクセルに対して段階Ｓ７０１を実行することができる。

段階Ｓ７０３で、偽輪郭探知および除去装置は、互いに隣接するピクセル間の方向によって互いに隣接するピクセル間の結合力を測定する。このとき、偽輪郭探知および除去装置は、互いに隣接したピクセル間に直角方向または対角方向による所定の加重値を結合力として測定することができる。例えば、直角方向に対しては「１」の加重値を、対角方向に対しては「０．５」の加重値を結合力として測定することができる。

段階Ｓ７０４で、偽輪郭探知および除去装置は、結合力に基づいてピクセルのシンプリシティを計算する。このとき、偽輪郭探知および除去装置は、ピクセル群内で測定された結合力の合計をピクセルのシンプリシティとして決定することができる。

図８は、シンプリシティを計算する方法を説明するための一例である。

シンプリシティの値は、上述したように、結合力（ｂｏｎｄ）を用いて計算することができる。結合力は、自分のピクセルとその周辺の８つのピクセルとの間の結合を数値的に示したものである。例えば、中央に位置したピクセル値が直角方向に位置した周辺ピクセル値と等しければ、結合力を「１」として設定するし、対角方向に位置した周辺ピクセル値と等しければ、「０．５」として設定することができる。すなわち、隣接するピクセル値間の相関関係は、距離に反比例すると知られているため、対角方向は、直角方向よりも小さい「０．５」で設定することができる。このような結合力をサーチウィンドウ（ｓｅａｒｃｈ ｗｉｎｄｏｗ）、すなわち図７で説明したｎ×ｎサイズのピクセル群内のすべてのピクセルに対して計算をし、これをすべて加えた値をピクセル郡内の中央に位置したピクセルのシンプリシティの値として決定することができる。

５×５ピクセル群８１０内の１つのピクセルとその周辺の８つのピクセル８２０を見れば、直角方向を意味する実線の矢印８２１は「１」の結合力を、対角方向を意味する点線の矢印８２２は「０．５」の結合力をそれぞれ意味する。すなわち、すべてのピクセルの対角方向と直角方向に対して矢印で表示した２１個のピクセルで成されたピクセル群８３０において、中心ピクセルのシンプリシティを計算すれば、４６の値を有するようになる。ここで、５×５ピクセル群８１０に該当する２５個のピクセルのうち、角に位置したピクセル４つは、相関関係が著しく低いため計算から除去した。

本発明の一実施形態では、５×５サイズのピクセル群を用いてシンプリシティを計算する方法を説明したが、これは、本発明の全般的な理解を援助するために提供されたものに過ぎず、本発明がこのような実施例に限定されることはなく、本発明が属する分野において通常の知識を有する者であれば、このような記載から多様な修正および変形が可能であろう。例えば、５×５サイズのピクセル群の代わりに、３×３サイズのピクセル群を用いることもできる。すなわち、より精密なシンプリシティの値を得るためには、５×５サイズのピクセル群が適合するし、演算複雑性を減らすためには、３×３サイズのピクセル群が適合する。

図８のように、５×５サイズのピクセル群を用いる場合には、シンプリシティの最大値は４６となり（ピクセル群内のすべてのピクセルの強度（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）が等しい場合）、最小値は０となる。ここで、シンプリシティの値が大きいということは、該当するピクセルが位置した付近が単純であるという視覚的意味を有している。

また、ここでは、例として、「１」と「０．５」を結合力の加重値として設定したが、「２」と「１」、「４」と「２」などの多様な変形が可能である。また、ここでは、サーチウィンドウとして、３×３サイズのピクセル群および５×５サイズのピクセル群を用いたが、２×２サイズのピクセル群または７×７サイズのピクセル群などの多様なサイズをサーチウィンドウとして用いることもできる。これだけではなく、結合力の値を計算をするときに、直角方向と対角方向の両者を考慮せずに、直角方向だけを考慮することもできる。

これに加え、ピクセルの結合力の計算において、自分と隣接するピクセルが同じであるか否かによって、結合力値を「１」あるいは「０．５」ずつ増加させたが、自分と隣接するピクセル間のピクセル差によって、他の結合力値を加えることができる。例えば、自分と隣接するピクセル間の差が「０」であれば、結合力値を「４」だけ増加させ、自分と隣接するピクセル間の差が「１」であれば、結合力値を「３」だけ増加させ、自分と隣接するピクセル間の差が「２」であれば、結合力値を「２」だけ増加させ、自分と隣接するピクセル間の差が「３」であれば、結合力値を「１」だけ増加させることもできる。

図９は、偽輪郭を除去する方法を説明するための一例である。

入力映像のそれぞれのピクセルに対する偽輪郭可否とシンプリシティマップが得られた後には、偽輪郭マップ、シンプリシティの値、グラジエントの値を用いて入力映像の偽輪郭を除去することができる。このとき、偽輪郭の除去において、複数の平均フィルタ（ａｖｅｒａｇｅ ｆｉｌｔｅｒ）を平滑化フィルタ（ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ ｆｉｌｔｅｒ）として用いることができる。例えば、前記数式（１）のように表現された多様なマスクサイズの平均フィルタを用いることができる。多数のマスクサイズのうちの１つを選択することは、周辺ピクセルと自分ピクセルのグラジエント値とシンプリシティ値によって決定されるようになる。いずれかのピクセルが偽輪郭であると判断されて平滑化を実施する場合に、周辺に本当のエッジ成分や信号成分に該当するグラジエント値があるか否かを判断する。

この場合に、本当のエッジ成分や信号成分は、一般的には、大きいグラジエント値で示されるようになる。本当のエッジ成分や信号成分を保存するためには、偽輪郭を除去するときに平滑化を弱くする必要があり、弱い平滑化フィルタを選択することができる。

また、該当するピクセルがシンプル領域にあるものの、シンプリシティの値が小さい場合には（すなわち、多少コンプレックスする場合）、弱い平滑化フィルタを用いることができる。このように、平滑化過程は、自分と周辺ピクセルのグラジエントの値とシンプリシティの値に応じて適応的に実行されるようになる。

図９に示された段階Ｓ９０１ないし段階Ｓ９０５は、図１で説明した段階Ｓ１０４に含まれて実行される偽輪郭の除去方法の一例を示すものである。

段階Ｓ９０１で、偽輪郭探知および除去装置は、ピクセルとこのピクセルに隣接したピクセルに対してグラジエントを所定の第１値と比較し、グラジエントが第１値未満である場合には段階Ｓ９０２を実行し、第１値以上である場合には段階Ｓ９０５を実行することができる。

段階Ｓ９０２で、偽輪郭探知および除去装置は、ピクセルと隣接したピクセルに対してシンプリシティを所定の第２値と比較し、シンプリシティが第２値以上である場合には段階Ｓ９０３を実行し、第２値未満である場合には段階Ｓ９０４を実行することができる。

段階Ｓ９０３、段階Ｓ９０４、または段階Ｓ９０５において、偽輪郭探知および除去装置は、それぞれに所定の平滑化フィルタを用いることで、ピクセルおよび隣接したピクセルに対する平滑化を実行して偽輪郭を除去することができる。すなわち、段階Ｓ９０３から段階Ｓ９０５に行くほど、偽輪郭探知および除去装置は、より一層弱い平滑化フィルタを用いてピクセルおよび隣接するピクセルに対する平滑化を実行して偽輪郭を除去することができる。

図１０は、偽輪郭に対して平滑化フィルタを適用する方法を説明するための一例である。

平滑化を実行するときは、偽輪郭とその周辺に対してのみ実行し、これ以外の地域では実行をしない。このようにすることで、ディテール領域やテクスチャ領域は、平滑化過程で保存されるようになる。

すなわち、入力映像１００１から偽輪郭が発生した領域１００２内のピクセル１００３に対しては、平均フィルタである平滑化フィルタを適用するし、偽輪郭が発生しない領域１００４内のピクセル１００５に対しては、平滑化フィルタを適用しないことで、ディテール領域やテクスチャ領域を保存することができる。

図１１は、入力映像と結果映像との間の差を説明するための一例を示したグラフである。

グラフ１１００は、ピクセルの距離に対するピクセル強度のグラフであって、６ビット入力映像と８ビット出力映像に対して示している。このとき、入力映像から偽輪郭が発生した区間のステップ（ｓｔｅｐ）傾向のグラフがランプ（ｒａｍｐ）傾向のグラフに改善されていることを容易に知ることができる。

図１２は、本発明の一実施形態において、偽輪郭探知および除去装置の内部構成を説明するためのブロック図である。図１２に示されたように、偽輪郭探知および除去装置１２００は、輪郭可否確認部１２１０と、シンプリシティ計算部１２２０と、偽輪郭可否決定部１２３０と、偽輪郭可否除去部１２４０とを含んで構成される。

輪郭可否確認部１２１０は、入力映像のピクセルに対する輪郭可否を確認する。上述したように、ビット深度の拡張またはビットの損失が発生した映像の復元などの過程によって偽輪郭が発生した映像を復元するためには、まず、入力された映像、すなわち入力映像のそれぞれのピクセルに対する輪郭可否を確認することができる。このようなピクセルの輪郭可否を確認するために、輪郭可否確認部１２１０は、グラジエント計算部１２１１と、連結ピクセル確認部１２１２と、輪郭判断部１２１３を含むことができる。

グラジエント計算部１２１１は、ピクセルごとにグラジエントを計算する。このとき、偽輪郭探知および除去装置は、入力映像のうちのピクセルに該当するｘ軸偏微分値およびｙ軸偏微分値を用いて、前記数式（２）のようにグラジエントを計算することができる。

入力映像に対するｘ軸偏微分値およびｙ軸偏微分値は、多様な演算を簡便化するために、多様なマスクを用いて計算することができる。一例として、偽輪郭探知および除去装置は、ピクセルを中心とする３×３サイズのピクセル群にゾーベルマスクを適用することで、ｘ軸偏微分値およびｙ軸偏微分値を計算することができる。このとき、ゾーベルマスクは、前記数式（３）のように表現されるｘマスクおよびｙマスクを含むことができる。

すなわち、グラジエント計算部１２１１は、ピクセル群にゾーベルマスクのｘマスクを表現する行列およびｙマスクを表現する行列をそれぞれ掛けることで、ｘ軸偏微分値およびｙ軸偏微分値をそれぞれ得ることができるし、前記数式（２）を用いることで、ピクセルに対するグラジエントを計算することができる。

また、グラジエント計算部１２１１は、ｘ軸偏微分値およびｙ軸偏微分値を、計算による演算複雑性を減らすために、ピクセルを所定の位置に含んでいる２×２ピクセル群にグラジエントマスクを適用することで、ｘ軸偏微分値およびｙ軸偏微分値を計算することもできる。

このとき、グラジエントマスクは、前記数式（４）のように表現されるｘマスクおよびｙマスクを含むことができる。このようなグラジエントマスクは、ＤＭＢや携帯電話などの低い計算／メモリ複雑性を要求する小型ディスプレイで効果的に使用することができる。

連結ピクセル確認部１２１２は、ピクセルに連結されたピクセルの存在可否を確認する。このとき、偽輪郭探知および除去装置は、３×３サイズのピクセル群で形成された４つのパターン、または２×２サイズのピクセル群で形成された４つのパターンを用いることで、ピクセルと連結したピクセルの存在可否を確認することができる。このような連結されたピクセルの存在可否は、孤立したピクセルを除去するために用いられるようになる。すなわち、映像から現れたアーチファクトは、多数のピクセルが連結しているときに目に見えるビジュアルアーチファクトとなるため、孤立したピクセルを除去することが好ましい。

輪郭判断部１２１３は、グラジエントに基づいてピクセルの輪郭可否を判断する。輪郭判断部１２１３でピクセルの輪郭可否を判断する方法は、グラジエントに基づく方法と、グラジエントおよび連結したピクセルの存在可否すべてを用いる方法とがある。

グラジエントのみを用いる方法において、輪郭判断部１２１３は、ピクセルのグラジエントが損失したビットの数による直角方向値または対角方向値と等しい場合に、このピクセルを輪郭と判断することができる。また、グラジエントと連結したピクセルの存在可否すべてを用いる方法において、輪郭判断部１２１３は、ピクセルのグラジエントが損失したビットの数による直角方向値または対角方向値と等しく、連結したピクセルが存在する場合に、このピクセルを輪郭と判断することができる。

シンプリシティ計算部１２２０は、ピクセルのシンプリシティを計算する。ここで、映像に対してシンプルであると言うことは、ディテールが少なく、均質である、平滑でありながらも、周波数領域で低周波成分が多いことを意味することができる。また、コンプレックスであると言うことは、ディテールやテクスチャが多く、異質でありながらも、周波数領域で高周波成分が多いことを意味することができる。

映像において、ディテール領域（例えば、コンプレックス）とスムーズ領域（例えば、ディテール）との定量的な区分は、未だに明確に解決されていない問題である。既存には、グラジエントマップを用いてこれを区分しようとする努力があったが、これは物体の境界線を探し出す方法であり、ディテール領域とスムーズ領域を区分する方法としては有用でなかった。

また、ＭＰＥＧ−２などでは、分散によってこれを区分したりもした。しかし、このような分散によって、ディテール領域とスムーズ領域とを区分できない場合もある。すなわち、本発明において、シンプリシティは、このような既存の方法の短所を解決し、偽輪郭探知に用いることができる定量的な測定基準として提案されている。

シンプリシティを計算するために、シンプリシティ計算部１２２０は、ピクセル値差確認部１２２１と、結合力測定部１２２２と、計算部１２２３とを含むことができる。

ピクセル値差確認部１２２１は、ピクセルを中心として含んでいるｎ×ｎサイズのピクセル群内において、互いに隣接したピクセル間のピクセル値の差が所定の差値以下であるかを確認する。このとき、互いに隣接したピクセルは、ピクセル群内の任意のピクセルと、任意のピクセルから直角方向または対角方向のうちの少なくとも１つの方向に存在する最も近いピクセルを含むことができる。

結合力測定部１２２２は、ピクセル値の差が前記差値以下である場合に、互いに隣接したピクセル間の方向によって、互いに隣接するピクセル間の結合力を測定する。このとき、結合力測定部１２２２は、互いに隣接したピクセル間に直角方向または対角方向による所定の加重値を結合力として測定することができる。例えば、直角方向に対しては「１」の加重値を、対角方向に対しては「０．５」の加重値を結合力として測定することができる。

計算部１２２３は、結合力に基づいてピクセルのシンプリシティを計算する。このとき、計算部１２２３は、ピクセル群内で測定された結合力の合計をピクセルのシンプリシティとして決定することができる。

偽輪郭可否決定部１２３０は、輪郭可否およびシンプリシティに基づいてピクセルの偽輪郭可否を決定する。このとき、偽輪郭探知および除去装置は、入力映像のピクセルのうち、輪郭であり、シンプリシティが所定の値以上であるピクセルを偽輪郭として決定することができる。

偽輪郭可否除去部１２４０は、偽輪郭に対する平滑化によって入力映像から偽輪郭を除去する。このとき、偽輪郭可否除去部１２４０は、ピクセルおよびこのピクセルと隣接したピクセルのグラジエントおよびシンプリシティに基づいて平滑化程度を決定し、このような平滑化程度に応じて偽輪郭を除去することができる。このとき、平滑化程度に応じて偽輪郭を除去するために、偽輪郭可否除去部１２４０は、平滑化程度に応じて、前記数式（１）のように所定の平滑化フィルタのうちの１つの平滑化フィルタを用いることで、ピクセルおよび隣接したピクセルに対する偽輪郭を除去することができる。

ここで、前記数式（１）は、本発明の一実施例として用いられる平滑化フィルタの一例に過ぎず、本発明がこのような実施例に限定されることはなく、本発明が属する分野において通常の知識を有する者であれば、このような記載から必要に応じて多様な修正および変形が可能であろう。

このように、本発明に係る偽輪郭探知および除去方法、または偽輪郭探知および除去装置を用いれば、入力映像から偽輪郭を検出し、検出された偽輪郭のみを適応的に除去することで、ディテール領域を保存することができる上に、低いビット深度の入力映像を高いビット深度の出力映像に確張するときに発生する偽輪郭を検出し、検出された偽輪郭の領域のみに平滑化を実行することで、偽輪郭を探知および除去することができる。また、入力映像から偽輪郭を検出するときに、グラジエント値とシンプリシティ値を用いて偽輪郭検出の正確度を高め、グラジエント値およびシンプリシティ値を再利用して適応的な平滑化を実行することができる上に、グラジエント値およびシンプリシティ値を周辺ピクセル間の簡単な四則演算によって得て、平滑化方法に対しても周辺ピクセル間の簡単な四則演算に基づいてその結果を得ることで、ＤＭＢや携帯電話などの低い計算／メモリ複雑性を要求する小型ディスプレイでも効果的に使用することができる。

輪郭可否判断方法および装置、シンプリシティ計算方法および装置については、図１ないし図１２を参照しながら詳しく説明したため、重複する説明は省略する。

なお、本発明に係る実施形態は、コンピュータにより具現される多様な動作を実行するためのプログラム命令を含むコンピュータ読取可能な記録媒体を含む。当該記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独または組み合わせて含むこともでき、記録媒体およびプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計されて構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知であり使用可能なものであってもよい。コンピュータ読取可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気−光媒体、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。また、記録媒体は、プログラム命令、データ構造などを保存する信号を送信する搬送波を含む光または金属線、導波管などの送信媒体でもある。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるもののような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。前記したハードウェア要素は、本発明の動作を実行するために一以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成することができ、その逆もできる。

上述したように、本発明の好ましい実施形態を参照して説明したが、該当の技術分野において熟練した当業者にとっては、特許請求の範囲に記載された本発明の思想および領域から逸脱しない範囲内で、本発明を多様に修正および変更させることができることを理解することができるであろう。すなわち、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲に基づいて定められ、発明を実施するための最良の形態に制限されるものではない。

本発明の一実施形態において、偽輪郭探知および除去方法を概括的に示したフローチャートである。 本発明の一実施形態において、輪郭可否を確認する方法を示したフローチャートである。 ピクセルの直角方向グラジエントを計算する方法を説明するための一例を示した図である。 ピクセルの対角方向グラジエントを計算する方法を説明するための一例を示した図である。 ３×３サイズのパターンを用いて任意のピクセルに連結したピクセルの存在可否を確認する方法を説明するための一例を示した図である。 ２×２サイズのパターンを用いて任意のピクセルに連結したピルセルの存在可否を確認する方法を説明するための一例を示した図である。 本発明の一実施形態において、ピクセルのシンプリシティを計算する方法を示したフローチャートである。 シンプリシティを計算する方法を説明するための一例を示した図である。 偽輪郭を除去する方法を説明するための一例を示した図である。 偽輪郭に対して平滑化フィルタを適用する方法を説明するための一例を示した図である。 入力映像と結果映像間との差を説明するための一例を示したグラフである。 本発明の一実施形態において、偽輪郭探知および除去装置の内部構成を説明するためのブロック図である。

符号の説明

１２００ 偽輪郭探知および除去装置
１２１０ 輪郭可否確認部
１２１１ グラジエント計算部
１２１２ 連結ピクセル確認部
１２１３ 輪郭判断部
１２２０ シンプリシティ計算部
１２２１ ピクセル値差確認部
１２２２ 結合力測定部
１２２３ 計算部
１２３０ 偽輪郭可否決定部
１２４０ 偽輪郭可否除去部
１２４１ 平滑度程度決定部
１２４２ 平滑化部

Claims (24)

1. 偽輪郭を探知および除去する方法において、
   入力映像のピクセルに対する輪郭可否を確認する段階と、
   前記ピクセルのシンプリシティを計算する段階と、
   前記輪郭可否および前記シンプリシティに基づいて前記ピクセルの偽輪郭可否を決定する段階と、
   前記偽輪郭に対する平滑化によって前記入力映像から前記偽輪郭を除去する段階と、
   を含むことを特徴とする偽輪郭探知および除去方法。
2. 入力映像のピクセルに対する輪郭可否を確認する前記段階は、
   前記ピクセルごとにグラジエントを計算する段階と、
   前記グラジエントに基づいて前記ピクセルの輪郭可否を判断する段階と、
   を含むことを特徴とする請求項１に記載の偽輪郭探知および除去方法。
3. 前記ピクセルごとにグラジエントを計算する前記段階は、
   前記入力映像のうちの前記ピクセルに該当するｘ軸偏微分値およびｙ軸偏微分値を用いて、下記数式（１）のようにグラジエントを計算することを特徴とする請求項２に記載の偽輪郭探知および除去方法。
   ｜Ｇ｜＝｜Ｇｘ｜＋｜Ｇｙ｜．・・・（１）
   ここで、前記Ｇは前記グラジエントを、前記Ｇｘは前記ｘ軸偏微分値を、前記Ｇｙは前記ｙ軸偏微分値をそれぞれ意味する。
4. 前記グラジエントに基づいて前記ピクセルの輪郭可否を判断する前記段階は、
   前記ピクセルのグラジエントが損失したビットの数による直角方向値または対角方向値と等しい場合に、前記ピクセルを輪郭であると判断することを特徴とする請求項２に記載の偽輪郭探知および除去方法。
5. 入力映像のピクセルに対する輪郭可否を確認する前記段階は、
   前記ピクセルに連結したピクセルの存在可否を確認する段階、
   をさらに含み、
   前記ピクセルの前記グラジエントに基づいて前記ピクセルの輪郭可否を判断する前記段階は、
   前記ピクセルのグラジエントが損失したビットの数による直角方向値または対角方向値と等しく、前記連結したピクセルが存在する場合に、前記ピクセルを前記輪郭であると判断することを特徴とする請求項２に記載の偽輪郭探知および除去方法。
6. 前記ピクセルのシンプリシティを計算する前記段階は、
   前記ピクセルを中心として含んでいるｎ×ｎサイズのピクセル群内において、互いに隣接したピクセル間のピクセル値の差が所定の差値以下であるかを確認する段階と、
   前記ピクセル値の差が前記差値以下である場合に、前記互いに隣接したピクセル間の方向によって前記互いに隣接するピクセル間の結合力を測定する段階と、
   前記結合力に基づいて前記ピクセルのシンプリシティを計算する段階と、
   を含むことを特徴とする請求項１に記載の偽輪郭探知および除去方法。
7. 前記互いに隣接したピクセルは、前記ピクセル群内の任意のピクセルと前記任意のピクセルから直角方向または対角方向のうちの少なくとも１つの方向に存在する最も近いピクセルを含み、
   前記互いに隣接したピクセル間の方向によって前記互いに隣接したピクセル間の結合力を測定する前記段階は、
   前記互いに隣接したピクセル間に前記直角方向または前記対角方向による所定の加重値を前記結合力として測定することを特徴とする請求項６に記載の偽輪郭探知および除去方法。
8. 前記偽輪郭に対する平滑化によって前記入力映像から前記偽輪郭を除去する前記段階は、
   前記ピクセルおよび前記ピクセルと隣接するピクセルのグラジエントおよびシンプリシティに基づいて平滑化程度を決定する段階と、
   前記平滑化程度に応じて前記偽輪郭を除去する段階と、
   を含むことを特徴とする請求項１に記載の偽輪郭探知および除去方法。
9. 前記平滑化程度に応じて前記偽輪郭を除去する前記段階は、
   前記平滑化程度に応じて、下記数式（２）のように所定の平滑化フィルタのうちの１つの平滑化フィルタを用いることで、前記ピクセルおよび前記隣接するピクセルに対する前記偽輪郭を除去することを特徴とする請求項８に記載の偽輪郭探知および除去方法。
   

   
10. ピクセルの輪郭可否を判断する方法において、
    入力映像のピクセルごとにグラジエントを計算する段階と、
    前記ピクセルに連結したピクセルの存在可否を確認する段階と、
    前記グラジエントおよび前記連結したピクセルの存在可否に基づいて前記ピクセルの輪郭可否を判断する段階と、
    を含むことを特徴とする輪郭可否判断方法。
11. 前記ピクセルごとにグラジエントを計算する前記段階は、
    前記入力映像のうちの前記ピクセルに該当するｘ軸偏微分値およびｙ軸偏微分値を用いて、下記数式（１）のようにグラジエントを計算することを特徴とする請求項１０に記載の輪郭可否判断方法。
    ｜Ｇ｜＝｜Ｇｘ｜＋｜Ｇｙ｜．・・・（１）
    ここで、前記Ｇは前記グラジエントを、前記Ｇｘは前記ｘ軸偏微分値を、前記Ｇｙは前記ｙ軸偏微分値をそれぞれ意味する。
12. 前記ｘ軸偏微分値および前記ｙ軸偏微分値は、前記ピクセルを中心とする３×３サイズのピクセル群にゾーベルマスクを適用して計算され、
    前記ゾーベルマスクは、下記数式（３）のように表現されるｘマスクおよびｙマスクを含むことを特徴とする請求項１１に記載の輪郭可否判断方法。
    

    

    ここで、前記ｘＭａｓｋは前記ｘマスクを表現する行列を、前記ｙＭａｓｋは前記ｙマスクを表現する行列をそれぞれ意味する。
13. 前記ｘ軸偏微分値および前記ｙ軸偏微分値は、前記ピクセルを所定の位置に含む２×２ピクセル群にグラジエントマスクを適用して計算され、
    前記グラジエントマスクは、下記数式（４）のように表現されるｘマスクおよびｙマスクを含むことを特徴とする請求項１１に記載の輪郭可否判断方法。
    

    

    ここで、前記ｘＧＭａｓｋは前記ｘマスクを表現する行列を、前記ｙＧＭａｓｋは前記ｙマスクを表現する行列をそれぞれ意味する。
14. 前記グラジエントに基づいて前記ピクセルの輪郭可否を判断する前記段階は、
    前記ピクセルのグラジエントが損失したビットの数による直角方向値または対角方向値と等しい場合に、前記ピクセルを輪郭と判断することを特徴とする請求項１０に記載の輪郭可否判断方法。
15. 入力映像に含まれたピクセルのシンプリシティを計算する方法において、
    ピクセルを中心として含んでいるｎ×ｎサイズのピクセル群内において、互いに隣接するピクセル間のピクセル値の差が所定の差値以下であるかを確認する段階と、
    前記ピクセル値の差が前記差値以下である場合に、前記互いに隣接したピクセル間の方向によって前記互いに隣接したピクセル間の結合力を測定する段階と、
    前記結合力に基づいて前記ピクセルのシンプリシティを計算する段階と、
    を含むことを特徴とするシンプリシティ計算方法。
16. 前記互いに隣接したピクセルは、前記ピクセル群内の任意のピクセルと前記任意のピクセルから直角方向または対角方向のうちの少なくとも１つの方向に存在する最も近いピクセルを含むことを特徴とする請求項１５に記載のシンプリシティ計算方法。
17. 前記互いに隣接するピクセル間の方向によって前記互いに隣接するピクセル間の結合力を測定する前記段階は、
    前記互いに隣接するピクセル間に直角方向または対角方向による所定の加重値を前記結合力として測定することを特徴とする請求項１５に記載のシンプリシティ計算方法。
18. 偽輪郭を探知および除去する装置において、
    入力映像のピクセルに対する輪郭可否を確認する輪郭可否確認部と、
    前記ピクセルのシンプリシティを計算するシンプリシティ計算部と、
    前記輪郭可否および前記シンプリシティに基づいて前記ピクセルの偽輪郭可否を決定する偽輪郭可否決定部と、
    前記偽輪郭に対する平滑化によって前記入力映像から前記偽輪郭を除去する偽輪郭除去部と、
    を含むことを特徴とする偽輪郭探知および除去装置。
19. 前記輪郭可否確認部は、
    前記ピクセルごとにグラジエントを計算するグラジエント計算部と、
    前記グラジエントに基づいて前記ピクセルの輪郭可否を判断する輪郭判断部と、
    を含むことを特徴とする請求項１８に記載の偽輪郭探知および除去装置。
20. 前記シンプリシティ計算部は、
    前記ピクセルを中心として含んでいるｎ×ｎサイズのピクセル群内において、互いに隣接するピクセル間のピクセル値の差が所定の差値以下であるかを確認するピクセル値差確認部と、
    前記ピクセル値の差が前記差値以下である場合に、前記互いに隣接したピクセル間の方向によって前記互いに隣接するピクセル間の結合力を測定する結合力測定部と、
    前記結合力に基づいて前記ピクセルのシンプリシティを計算する計算部と、
    を含むことを特徴とする請求項１８に記載の偽輪郭探知および除去装置。
21. 前記偽輪郭除去部は、
    前記ピクセルおよび前記ピクセルと隣接したピクセルのグラジエントおよびシンプリシティに基づいて平滑化程度を決定する平滑化程度決定部と、
    前記平滑化程度に応じて前記偽輪郭を除去する平滑化部と、
    を含むことを特徴とする請求項１８に記載の偽輪郭探知および除去装置。
22. ピクセルの輪郭可否を判断する装置において、
    入力映像のピクセルごとにグラジエントを計算するグラジエント計算部と、
    前記ピクセルに連結したピクセルの存在可否を確認する連結ピクセル確認部と、
    前記グラジエントおよび前記連結したピクセルの存在可否に基づいて前記ピクセルの輪郭可否を判断する輪郭判断部と、
    を含むことを特徴とする輪郭可否判断装置。
23. 前記グラジエント計算部は、
    前記入力映像のうちの前記ピクセルに該当するｘ軸偏微分値およびｙ軸偏微分値を用いて、下記数式（１）のように前記グラジエントを計算することを特徴とする請求項２２に記載の輪郭可否判断装置。
    ｜Ｇ｜＝｜Ｇｘ｜＋｜Ｇｙ｜．・・・（１）
    ここで、前記Ｇは前記グラジエントを、前記Ｇｘは前記ｘ軸偏微分値を、前記Ｇｙは前記ｙ軸偏微分値をそれぞれ意味する。
24. 前記ｘ軸偏微分値および前記ｙ軸偏微分値は、前記ピクセルを所定の位置に含む２×２ピクセル群にグラジエントマスクを適用して計算され、
    前記グラジエントマスクは、下記数式（４）のように表現されるｘマスクおよびｙマスクを含むことを特徴とする請求項２３に記載の輪郭可否判断装置。
    

    

    ここで、前記ｘＧＭａｓｋは前記ｘマスクを表現する行列を、前記ｙＧＭａｓｋは前記ｙマスクを表現する行列をそれぞれ意味する。

Images