JP2009206553A - Image processing apparatus and program for image processing - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To achieve false color reduction and/or noise reduction processing to an interpolated image, where image data in a Bayer array are subjected to pixel interpolation, without damaging the quality of original images, in an operation time which is relatively shorter than conventionally. <P>SOLUTION: Sorting processing sections 12, 13 perform sorting processing, in the order of pixel values in 25-pixel regions to color difference signals HR, HB outputted from HR, HB calculation sections 11, and output medium sorting results, namely the ninth to seventeenth in the sorting processing results obtained. Operation sections 16-19 calculate a plurality of candidate values of an R signal and those of a B signal, and calculate the update values of the color difference signals HR, HB, based on the candidate values of the R, B signals. In the R, B signals, the value of the difference, obtained in comparison with the values of the pixels around the pixels to be processed and the pixels of primary colors corresponding to the primary colors of the candidate values, is less than the threshold. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は画像処理装置及び画像処理用プログラムに係り、特にベイヤ配列の画像データに画素補間が施された補間画像に対して、偽色低減・ノイズ低減を目的としたポスト処理を行う画像処理装置及び画像処理用プログラムに関する。   The present invention relates to an image processing apparatus and an image processing program, and more particularly to an image processing apparatus that performs post processing for the purpose of false color reduction and noise reduction on an interpolated image obtained by subjecting Bayer array image data to pixel interpolation. And an image processing program.

ベイヤ配列の色フィルタを受光面上に設けた固体撮像素子が知られている。このベイヤ配列の色フィルタは、図4に模式的に示すように、赤色光を透過させる1画素分の赤色フィルタ部Rと、緑色光を透過させる1画素分の緑色フィルタ部Gと、青色光を透過させる1画素分の青色フィルタ部Bとが配置された構成である。図4に示すベイヤ配列の色フィルタは、上記の色フィルタ部R,G,Bのうち、輝度信号の寄与する割合の高い緑色光を透過させる緑色フィルタ部Gを1画素ピッチおき毎に市松状に配置し、残りの箇所に赤色フィルタ部Rと青色フィルタ部Bとを1画素ピッチおき毎に市松状に配置した構成である。   2. Description of the Related Art A solid-state imaging device in which a Bayer array color filter is provided on a light receiving surface is known. As schematically shown in FIG. 4, the Bayer array color filter includes a red filter portion R for one pixel that transmits red light, a green filter portion G for one pixel that transmits green light, and blue light. The blue filter part B for 1 pixel which permeate | transmits is arrange | positioned. The Bayer array color filter shown in FIG. 4 has a checkered pattern of green filter portions G that transmit green light having a high contribution ratio of the luminance signal in every other pixel pitch among the color filter portions R, G, and B described above. The red filter part R and the blue filter part B are arranged in a checkered pattern every other pixel pitch in the remaining portions.

このように、ベイヤ配列の色フィルタは、同一の色要素の色フィルタ部が幾何学的に飛び飛びの画素位置に存在するため、ベイヤ配列の色フィルタを受光面上に設けた固体撮像素子から出力した撮像信号を処理する画像処理装置は、全画素について三原色の色要素の揃った信号にするために、この飛び飛びの画素位置に存在する色を補間する補間処理を行う。   In this way, the color filter of the Bayer array is output from a solid-state imaging device in which the color filter of the Bayer array is provided on the light receiving surface because the color filter portion of the same color element exists at the geometrically skipped pixel position. The image processing apparatus that processes the captured image signal performs an interpolation process for interpolating the colors existing at the skipped pixel positions in order to obtain a signal in which the color elements of the three primary colors are aligned for all the pixels.

ここで、上記の画像処理装置が、上記の補間処理を単純な近傍画素の平均を計算することによって行うと、エッジ部分のジャギーや偽色(原画像に存在しない色彩)が発生することが広く知られている。そのため、従来から、これらのジャギーや偽色を軽減するための各種の画像処理装置が提案されている。その提案の多くは、色の連続性や相関性をもとに補間の条件を制御するような処理を行っている。   Here, when the above-described image processing apparatus performs the above-described interpolation processing by calculating the average of simple neighboring pixels, jaggies and false colors (colors that do not exist in the original image) of the edge portion are widely generated. Are known. For this reason, various image processing apparatuses for reducing these jaggies and false colors have been proposed. Many of the proposals perform processing that controls the interpolation conditions based on the continuity and correlation of colors.

しかし、補間技術において様々な工夫を凝らしても偽色やジッパーノイズ(原画像に存在しない点線上のノイズ;原画像におけるエッジ部分やコーナー部分などに孤立点として発生)などの低減効果には限界があるため、従来は補間技術とは別にこれらの低減を目指した試みがなされている(例えば、特許文献1〜5、非特許文献1参照)。   However, even if various efforts are made in the interpolation technique, there are limits to the reduction effect such as false color and zipper noise (noise on the dotted line that does not exist in the original image; generated as an isolated point in the edge or corner of the original image). Therefore, in the past, attempts have been made to reduce these separately from the interpolation technique (see, for example, Patent Documents 1 to 5 and Non-Patent Document 1).

特許文献1記載の画像処理装置は、撮像素子の出力においてサンプリング周波数の半分の周波数(fs/2)の信号を含む場合は縦横の相関判定において誤検出が発生し易いため、fs/2の周波数成分を検出し、かつ、有彩色の場合には、fs/2の周波数成分が除去された三原色信号を使用するというプリ処理を行っている。   Since the image processing apparatus described in Patent Document 1 includes a signal having a frequency (fs / 2) that is half the sampling frequency in the output of the image sensor, erroneous detection is likely to occur in the vertical / horizontal correlation determination. When the component is detected and the color is chromatic, pre-processing is performed in which the three primary color signals from which the frequency component of fs / 2 is removed are used.

特許文献2記載の画像処理装置は、補間後の信号における線分成分(直線部分)の色を薄くすることにより、色抜けを回避しながら目立つ偽色を抑圧するポスト処理を行っている。特許文献3記載の画像処理装置は、補間後の信号における高周波成分の含有程度に応じて色の濃さを制御することにより偽色を抑圧するポスト処理を行っている。   The image processing apparatus described in Patent Document 2 performs post processing that suppresses false colors while avoiding color loss by thinning the color of the line segment component (straight line portion) in the interpolated signal. The image processing apparatus described in Patent Document 3 performs post processing that suppresses false colors by controlling the color density in accordance with the content of high-frequency components in the interpolated signal.

また、特許文献4、特許文献5記載の画像処理装置は、補間後のR−G信号,B−G信号の高域除去によって偽色を抑圧するポスト処理を行っている。なお、以下、R信号は赤色信号、G信号は緑色信号、B信号は青色信号を示し、R−G信号は赤色信号Rと緑色信号Gとの差分信号(色差信号)を、B−G信号は青色信号Bと緑色信号Gとの差分信号(色差信号)を示す。   In addition, the image processing apparatuses described in Patent Document 4 and Patent Document 5 perform post-processing that suppresses false colors by high-frequency removal of interpolated RG and BG signals. Hereinafter, the R signal indicates a red signal, the G signal indicates a green signal, the B signal indicates a blue signal, the RG signal indicates a difference signal (color difference signal) between the red signal R and the green signal G, and a BG signal. Indicates a difference signal (color difference signal) between the blue signal B and the green signal G.

更に、非特許文献1記載の画像処理装置は、以下のような処理を行っている。   Furthermore, the image processing apparatus described in Non-Patent Document 1 performs the following processing.

(1)G信号につき高域を含む部分を選択
(2)補間対象画素の近傍の25画素(縦方向5画素、横方向5画素)につき、R−G信号とB−G信号を導出
(3)R−G信号,B−G信号の双方に付きメジアン(中間値)を導出
(4)中央の補間対象画素のR−G信号,B−G信号から計算されるR信号,B信号と、上記R−G信号,B−G信号のメジアンから計算されるR信号,B信号につき周囲との相関を求め、値が周囲と近くなるR信号,B信号を与えるものの比率が高くなるように、中央の補間対象画素のR−G信号,B−G信号と上記R−G信号,B−G信号のメジアンとをブレンドする
(5)(4)のブレンドのした信号を用いてR信号,G信号,B信号を更新する
(6)(2)に戻り繰り返す(計5回)
この非特許文献1記載の画像処理装置では(4)においてジッパーノイズの原因となる輝度孤立点を防ぐために近傍の標本色彩値と変換色彩値に差異が生じない方向にバランスを取るようにしていることが特徴的である。
(1) Select a portion including a high frequency for the G signal (2) Deriving RG and BG signals for 25 pixels (5 pixels in the vertical direction and 5 pixels in the horizontal direction) in the vicinity of the interpolation target pixel (3) ) Deriving the median (intermediate value) for both the RG and BG signals (4) The R and B signals calculated from the RG and BG signals of the center interpolation target pixel; The R signal and B signal calculated from the median of the RG signal and BG signal are correlated with the surroundings so that the ratio of the R signal and B signal that give values close to the surroundings is high. Blend the RG and BG signals of the center pixel to be interpolated with the median of the RG and BG signals. (5) Using the blended signal of (4), the R signal, G Update signal and B signal (6) Return to (2) and repeat (total 5 times)
In the image processing apparatus described in Non-Patent Document 1, in (4), in order to prevent a luminance isolated point that causes zipper noise, a balance is provided in a direction in which there is no difference between the sample color value in the vicinity and the converted color value. It is characteristic.

特開平11−177995号公報Japanese Patent Laid-Open No. 11-177995 特開2002−209224号公報JP 2002-209224 A 特開2003−224859号公報JP 2003-224859 A 特開2006−245916号公報JP 2006-245916 A 特開2006−311314号公報JP 2006-311314 A 開、高橋、菊池、村松:“高い周波数を有する色彩信号に配慮したカラーデモゼイシング”、映像情報メディア学会誌、Vol.61,No.8,pp.1209-1217(2007)Kai, Takahashi, Kikuchi, Muramatsu: “Color Demosaicing Considering Color Signals with High Frequency”, Journal of the Institute of Image Information and Television Engineers, Vol.61, No.8, pp.1209-1217 (2007)

しかしながら、特許文献1記載の画像処理装置は、プリ処理を行うものであるため、既に撮影・補間されている映像信号に対する改善に用いることはできない。また、特許文献2及び特許文献3記載の画像処理装置によれば、偽色が発生し易い部分・目立ち易い部分について色の濃さを制御することができ、効果的ではある。しかし、実際問題として、うまく偽色の部分のみ色を薄くして、必要な部分の色抜けを回避するような設定を行うことは困難である。   However, since the image processing apparatus described in Patent Document 1 performs preprocessing, it cannot be used to improve a video signal that has already been shot and interpolated. Further, according to the image processing apparatuses described in Patent Document 2 and Patent Document 3, the color density can be controlled for a portion where false colors are likely to be generated or a portion where the false colors are easily noticeable, which is effective. However, as a practical matter, it is difficult to make a setting so as to avoid fading of a necessary portion by thinning only the false color portion.

特許文献4及び特許文献5記載の画像処理装置のようにR−G信号,B−G信号を平滑する方法は、補間において原色間の相関が局所的に乱れているために偽色が発生している状態において、その軽減に非常に効果的である。しかし、特許文献4及び特許文献5記載の画像処理装置では、単純な高域除去による平滑を行うとエッジなどの画像情報が失われる場合がある。   In the method of smoothing the RG signal and the BG signal as in the image processing apparatuses described in Patent Document 4 and Patent Document 5, a false color is generated because the correlation between the primary colors is locally disturbed in the interpolation. It is very effective in mitigating the situation. However, in the image processing apparatuses described in Patent Document 4 and Patent Document 5, image information such as edges may be lost when smoothing by simple high-frequency removal is performed.

非特許文献1記載の画像処理装置は、上記の画像情報が失われる問題をメジアンフィルタの使用で回避し、加えて輝度独立点の発生を防ぐ処置が取られている。しかし、非特許文献1記載の画像処理装置では、繰り返し計算を行うため、演算時間を相対的に長く要するという問題がある。   The image processing apparatus described in Non-Patent Document 1 takes measures to avoid the above-mentioned problem of losing image information by using a median filter, and to prevent the occurrence of independent luminance points. However, the image processing apparatus described in Non-Patent Document 1 has a problem that it takes a relatively long calculation time because it repeatedly performs calculations.

本発明は以上の点に鑑みなされたもので、ベイヤ配列の画像データに画素補間が施された補間画像に対する偽色低減・ノイズ低減処理を、原画の画質をできるだけ損なわず、かつ、従来に比べ相対的に短い演算時間で実現することが可能な画像処理装置及び画像処理用プログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above points, and performs false color reduction / noise reduction processing for an interpolated image obtained by performing pixel interpolation on Bayer array image data without compromising the image quality of the original image as much as possible, and compared with the prior art. An object of the present invention is to provide an image processing apparatus and an image processing program that can be realized in a relatively short calculation time.

上記の目的の達成のため、第1の発明は、ベイヤ配列の色フィルタを受光面上に設けた固体撮像素子から出力された撮像信号を構成する各画素に対して、ベイヤ配列における赤、青、緑の三原色要素のうち、自分自身の画素が有する一つの色要素の値以外の値が未知の他の二つの色要素の値を補間する処理であるカラーデモゼイシング処理が施された三原色信号に対して画像処理を行う画像処理装置であって、
三原色信号中の処理対象の画素と、その処理対象の画素を中心とする周囲の画素とからなる所定の画素領域単位でそれぞれの画素毎にカラーデモゼイシング処理によって得られた三原色信号の三原色要素の値から赤と緑との色差信号である第1の色差信号と青と緑との色差信号である第2の色差信号とを算出する色差信号算出手段(11,ステップS1)と、所定の画素領域単位の内の各画素を、第1及び第2の色差信号の値の大きさの順にそれぞれソーティングし、そのソーティングの順位が中央の順位を含む所定の範囲である中位の範囲内に位置する第1の色差信号の複数の値と、第2の色差信号の複数の値とをそれぞれ出力するソーティング処理手段(12,13,ステップS2,S3)と、ソーティング処理手段から出力された第1の色差信号の複数の値と第2の色差信号の複数の値のうち、処理対象の画素を中心画素としたとき、その中心画素がベイヤ配列の三原色要素のうちどの色要素の値を有していた画素であるかによって複数種類の画素タイプに分類する画素タイプ分類手段(14,15,ステップS6,S7)と、画素タイプ分類手段により、中心画素が赤の色要素の値を有していた画素タイプであると分類されたときは、中心画素における既知である赤の値とソーティング処理手段から出力されたソーティング順位が中央の順位の第1の色差信号の値とから緑の色要素の更新値を算出し、中心画素の色要素が青の色要素の値を有していた画素タイプであると分類されたときは、中心画素における既知である第2の原色信号の値とソーティング処理手段から出力されたソーティング順位が中央の順位の第2の色差信号の値とから緑の色要素の更新値を算出する第1の更新値算出手段(16,18,ステップS8,S18)と、画素タイプ分類手段により、中心画素の色要素が赤の色要素以外の値を有していた画素タイプであると分類されたときは、第1の色差信号の複数の値に基づき、赤の色要素の値を更新するための複数の候補値を算出すると共に、画素タイプ分類手段により、中心画素が青の色要素以外の値を有していた画素タイプであると分類されたときは、第2の色差信号の複数の値に基づき、青の色要素の値を更新するための複数の候補値とを算出する候補値算出手段(17,18,ステップS10,S12,S15,S20,S22,S25)と、候補値算出手段により算出した赤の色要素の値を更新するための複数の候補値と青の色要素の値を更新するための複数の候補値とを、それぞれ処理対象の中心画素の周囲の画素で、かつ、処理対象の中心画素の色要素と同一の色要素の値を有していた画素のその色要素の値と比較して、それらの差の値を算出する差算出手段(17,18,ステップS10,S12,S15,S20,S22,S25)と、差算出手段により赤の色要素の値を更新するための複数の候補値を用いて算出した差の値が所定の閾値未満である1つ以上の赤の色要素の値を更新するための候補値の累積平均値により赤の色要素の更新値を算出すると共に、差算出手段により青の色要素の値を更新するための複数の候補値を用いて算出した差の値が所定の閾値未満である1つ以上の青の色要素の値を更新するための候補値の累積平均値により青の色要素の更新値を算出する第2の更新値算出手段(17,18,ステップS11,S13,S16,S21,S23,S26)と、を有することを特徴とする。
In order to achieve the above object, according to a first aspect of the present invention, for each pixel constituting an imaging signal output from a solid-state imaging device in which a Bayer array color filter is provided on a light receiving surface, red, blue in the Bayer array The three primary colors that have undergone color demosaicing processing, which is the process of interpolating the values of the other two color elements whose values other than the value of one color element of its own pixel are unknown among the three primary color elements of green An image processing apparatus that performs image processing on a signal,
The three primary color elements of the three primary color signals obtained by the color demosaicing process for each pixel in a predetermined pixel area unit consisting of the pixel to be processed in the three primary color signals and surrounding pixels centering on the pixel to be processed A color difference signal calculating means (11, step S1) for calculating a first color difference signal that is a color difference signal between red and green and a second color difference signal that is a color difference signal between blue and green from the value of Each pixel in the pixel area unit is sorted in the order of the magnitude of the values of the first and second color difference signals, and the sorting order is within a middle range which is a predetermined range including the central order. Sorting processing means (12, 13, steps S2, S3) for outputting the plurality of values of the first color difference signal and the plurality of values of the second color difference signal, respectively, and the first output from the sorting processing means A plurality of values of the color difference signal of 1 and the second value Among the plurality of values of the color difference signal, when the pixel to be processed is a central pixel, a plurality of types of pixels depending on which color element value of the three primary color elements of the Bayer array is the central pixel. When the pixel type classification means (14, 15, step S6, S7) for classifying into the type and the pixel type classification means classify that the central pixel is the pixel type having the value of the red color element The update value of the green color element is calculated from the known red value in the center pixel and the value of the first color difference signal having the sorting order output from the sorting processing means, and the color element of the center pixel is calculated. Is classified as the pixel type having the value of the blue color element, the value of the second primary color signal known in the center pixel and the sorting order output from the sorting processing means are in the middle order. Second color of The first update value calculation means (16, 18, steps S8, S18) for calculating the update value of the green color element from the signal value and the pixel type classification means, the color element of the center pixel is a red color element When it is classified as a pixel type having a value other than, a plurality of candidate values for updating the value of the red color element are calculated based on the plurality of values of the first color difference signal. When the pixel type classification means classifies the central pixel as a pixel type having a value other than the blue color element, the blue color element is determined based on the plurality of values of the second color difference signal. Candidate value calculation means (17, 18, steps S10, S12, S15, S20, S22, S25) for calculating a plurality of candidate values for updating the values and the red color element calculated by the candidate value calculation means A plurality of candidate values for updating the value and a plurality of candidate values for updating the value of the blue color element are respectively processed. Compared with the value of the color element of the pixel surrounding the heart pixel and having the same color element value as the color element of the central pixel to be processed, the difference value is calculated. Difference value calculated using difference calculation means (17, 18, steps S10, S12, S15, S20, S22, S25) and a plurality of candidate values for updating the value of the red color element by the difference calculation means The update value of the red color element is calculated from the cumulative average value of the candidate values for updating the value of one or more red color elements whose value is less than a predetermined threshold, and the difference calculation means The blue color by the cumulative average value of candidate values for updating the value of one or more blue color elements whose difference value calculated using a plurality of candidate values for updating the value is less than a predetermined threshold value And second update value calculation means (17, 18, steps S11, S13, S16, S21, S23, S26) for calculating an update value of the element.

また、上記の目的を達成するため、第2の発明は、第1の発明の構成加えて、差算出手段により、赤の色要素の値を更新するための複数の候補値を用いて算出された差の値がすべて閾値以上であるときは、ソーティング処理手段から出力されたソーティング順位が中央の順位の第1の色差値と第1の更新値算出手段により算出された更新値とを加算した値を赤の色要素の更新値とする第1の更新値設定手段(17,ステップS14,S17)と、差算出手段により、青の色要素の値を更新するための複数の候補値を用いて算出された差の値がすべて閾値以上であるときは、ソーティング処理手段から出力されたソーティング順位が中央の順位の第2の色差信号の値と第2の更新値算出手段により算出された更新値とを加算した値を青の色要素の更新値とする第2の更新値設定手段(18,ステップS24,S27)とを更に有することを特徴とする。   In order to achieve the above object, the second invention is calculated using a plurality of candidate values for updating the value of the red color element by the difference calculation means in addition to the configuration of the first invention. When all the difference values are equal to or greater than the threshold, the sorting color output from the sorting processing means is added with the first color difference value in the middle order and the update value calculated by the first update value calculating means. A plurality of candidate values for updating the value of the blue color element are used by the first update value setting means (17, steps S14, S17) whose value is the update value of the red color element and the difference calculation means. When the difference values calculated in this way are all equal to or greater than the threshold value, the sorting order output from the sorting processing means is the second color difference signal value in the middle order and the update calculated by the second update value calculating means. The value added to the value is used as the update value for the blue color element. Updated value setting means (18, step S24, S27) and characterized by further comprising a.

また、上記の目的を達成するため、第3の発明の画像処理用プログラムは、コンピュータを第1の発明の各構成手段として機能させることを特徴とする。更に、上記の目的を達成するため、第4の発明の画像処理用プログラムは、コンピュータを第2の発明の各構成手段として機能させることを特徴とする。   In order to achieve the above object, an image processing program according to a third invention causes a computer to function as each constituent unit of the first invention. Furthermore, in order to achieve the above object, an image processing program according to a fourth invention causes a computer to function as each constituent means of the second invention.

本発明によれば、ベイヤ配列の画像データに画素補間が施された補間画像に対して、偽色低減・ノイズ低減処理を、原画の画質を損なわずに、かつ、従来に比べ相対的に短い演算時間で実現することが可能となる。   According to the present invention, false color reduction and noise reduction processing is performed on an interpolated image obtained by performing pixel interpolation on Bayer array image data without compromising the image quality of the original image and relatively shorter than before. It can be realized in calculation time.

次に、本発明の一実施の形態について図面と共に説明する。   Next, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

図1は、本発明になる画像処理装置の一実施の形態のブロック図を示す。同図において、本実施の形態の画像処理装置10は、ベイヤ配列の色フィルタを受光面上に設けた固体撮像素子(図示せず)から出力された撮像信号に対して、画素補間装置により所定の色要素について画素値データが存在しない画素に、その存在しない色要素の画素値データを補間する、公知のカラーデモゼイシング処理(デコード処理)が行われて得られた赤色信号R、青色信号B、及び緑色信号Gの三原色信号を入力として受ける。通常、この三原色信号には偽色が含まれている場合が多い。   FIG. 1 shows a block diagram of an embodiment of an image processing apparatus according to the present invention. In the figure, an image processing apparatus 10 according to the present embodiment uses a pixel interpolator to perform predetermined processing on an imaging signal output from a solid-state imaging device (not shown) having a Bayer array color filter provided on a light receiving surface. A red signal R and a blue signal obtained by performing a known color demosaicing process (decoding process) for interpolating the pixel value data of the nonexistent color element to a pixel for which no pixel value data exists for the color element of B and three primary color signals of green signal G are received as input. Usually, the three primary color signals often contain false colors.

画像処理装置10は、入力された三原色信号から、処理の対象となる画素を中心とした所定の画像領域単位で色差信号HR(=R−G)及びHB(=B−G)を計算するHR,HB計算部11を有する。更に、画像処理装置10は、HR,HB計算部11の後段に、ソーティング処理部12及び13と、画素タイプ分類部14及び15と、演算部16〜19とを有する。   The image processing apparatus 10 calculates the color difference signals HR (= RG) and HB (= BG) in units of a predetermined image area centering on the pixel to be processed from the input three primary color signals. , HB calculation unit 11. Further, the image processing apparatus 10 includes sorting processing units 12 and 13, pixel type classification units 14 and 15, and calculation units 16 to 19, following the HR and HB calculation unit 11.

ソーティング処理部12、13は、HR,HB計算部11から出力された色差信号HR、HBに対してソーティング処理を行う。そして、このソーティング処理の結果が中位の信号を出力する。なお、この信号の詳細は後述する。   The sorting processing units 12 and 13 perform a sorting process on the color difference signals HR and HB output from the HR and HB calculation unit 11. Then, a signal with a medium result is output. Details of this signal will be described later.

画素タイプ分類部14、15は、ソーティング処理部12、13から出力されたソーティング結果が中位の信号を入力として受ける。そして、その入力信号はベイヤ配列に基づいた信号であるので、入力信号を既知の中心画素としたとき、中心画素と周辺画素との関係から4種類の画素タイプに分類する。この画素タイプは、後述するように、中心画素が赤色信号Rの画素(以下、R画素ともいう)タイプ、青色信号Bの画素(以下、B画素ともいう)タイプ、中心が緑色信号Gの画素(以下、G画素ともいう)で、かつ、左右の画素がR画素のタイプ、中心がG画素で、かつ、左右の画素がB画素のタイプの4つのタイプである。   The pixel type classification units 14 and 15 receive as input signals that are intermediate in the sorting results output from the sorting processing units 12 and 13. Since the input signal is a signal based on a Bayer array, when the input signal is a known center pixel, the input signal is classified into four types of pixel types based on the relationship between the center pixel and the peripheral pixels. As will be described later, the pixel type includes a pixel having a red signal R (hereinafter also referred to as R pixel), a pixel having a blue signal B (hereinafter also referred to as B pixel), and a pixel having a green signal G at the center. (Hereinafter also referred to as G pixels), and the right and left pixels are R pixel types, the center is a G pixel, and the left and right pixels are B pixel types.

演算部16は、画素タイプ分類部14から出力されたソーティング結果が中位の色差信号HRの生成元の画素の色要素がR画素のときに、そのR画素の画素信号と色差信号HRの中間値とからG信号を演算すると共に、そのG信号と演算部19からの後述する信号HBhatとからB信号を決定する演算を行う。   When the color element of the pixel from which the sorting result output from the pixel type classifying unit 14 generates the intermediate color difference signal HR is an R pixel, the calculation unit 16 is an intermediate between the pixel signal of the R pixel and the color difference signal HR. The G signal is calculated from the value, and the B signal is calculated from the G signal and a signal HBhat described later from the calculation unit 19.

演算部17は、画素タイプ分類部14から出力されたソーティング結果が中位の色差信号HRの生成元の画素の色要素がR画素以外であるときに、その入力画素と周囲のR画素とを比較しながら中位の色差信号HRを累積・平均して信号HRhatを演算し、更にG信号とHRhatとからR信号を決定する演算を行う。   When the color element of the pixel from which the sorting result output from the pixel type classifying unit 14 generates the intermediate color difference signal HR is other than the R pixel, the calculation unit 17 determines the input pixel and the surrounding R pixel. While comparing, the intermediate color difference signal HR is accumulated and averaged to calculate the signal HRhat, and further, the calculation of determining the R signal from the G signal and HRhat is performed.

演算部18は、画素タイプ分類部14から出力されたソーティング結果が中位の色差信号HBの生成元の画素の色要素がB画素のときに、そのB画素の画素信号と色差信号HBの中間値とからG信号を演算すると共に、そのG信号と演算部17からの後述する信号HRhatとからR信号を決定する演算を行う。   When the color element of the pixel from which the sorting result output from the pixel type classifying unit 14 generates the intermediate color difference signal HB is a B pixel, the calculation unit 18 is an intermediate between the pixel signal of the B pixel and the color difference signal HB. The G signal is calculated from the value, and the R signal is calculated from the G signal and a signal HRhat described later from the calculation unit 17.

演算部19は、画素タイプ分類部14から出力されたソーティング結果が中位の色差信号HBの生成元の画素の色要素がB画素以外であるときに、その入力画素と周囲のB画素とを比較しながら中位の色差信号HBを累積・平均して信号HBhatを演算し、更にG信号とHBhatとからB信号を決定する演算を行う。   When the color element of the pixel from which the sorting result output from the pixel type classification unit 14 generates the intermediate color difference signal HB is other than B pixels, the arithmetic unit 19 determines the input pixel and the surrounding B pixels. While comparing, the intermediate color difference signal HB is accumulated and averaged to calculate the signal HBhat, and further, the calculation for determining the B signal from the G signal and HBhat is performed.

次に、本実施の形態の動作について、図2のフローチャート及び図3の画素タイプ説明図を併せ参照して説明する。HR,HB計算部11は、前述したベイヤ配列の撮像信号に対してデモザイキング処理を行って得られた三原色信号において、処理の対象となる中心画素を中心とした縦方向5画素、横方向5画素の計25画素の信号に基づいて、色差信号HR(=R−G)と色差信号HB(=B−G)とをそれぞれ計算して生成する(ステップS1)。   Next, the operation of the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. 2 and the pixel type explanatory diagram of FIG. The HR and HB calculation unit 11 includes, in the three primary color signals obtained by performing the demosaicing process on the above-described Bayer array image pickup signal, 5 pixels in the vertical direction and 5 pixels in the horizontal direction centering on the center pixel to be processed. Based on signals of a total of 25 pixels, the color difference signal HR (= RG) and the color difference signal HB (= BG) are respectively calculated and generated (step S1).

ソーティング処理部12は、HR,HB計算部11から出力された色差信号HRに対して、前述した25画素の領域内でHRの画素値の大きなものから小さいものへ昇順で(又はその逆の降順で)ソーティング処理を行う(ステップS2)。一方、ソーティング処理部13は、HR,HB計算部11から出力された色差信号HBに対して、前述した25画素の領域内でHBの画素値の大きなものから小さいものへ昇順で(又はその逆の降順で)ソーティング処理を行う(ステップS3)。ソーティングされたHR,HBについては順位をnum(1〜25)としてhr(num),hb(num)のように表現するものとする。   The sorting processing unit 12 performs the ascending order of the HR pixel value from the largest to the smallest in the 25 pixel area described above with respect to the color difference signal HR output from the HR and HB calculation unit 11 (or vice versa). (2) A sorting process is performed (step S2). On the other hand, the sorting processing unit 13 increases the color difference signal HB output from the HR / HB calculation unit 11 in ascending order from the largest HB pixel value within the 25 pixel region described above (or vice versa). Sorting process is performed in descending order (step S3). The sorted HR and HB are expressed as hr (num) and hb (num) with the rank being num (1 to 25).

続いて、ソーティング処理部12は、1位から25位までのソーティング結果hr(num)のうち9位から17位までの中位のソーティング結果hr(9)〜hr(17)を出力する(ステップS4)。同様に、ソーティング処理部13は、1位から25位までのソーティング結果hb(num)のうち9位から17位までの中位のソーティング結果hb(9)〜hb(17)を出力する(ステップS5)。   Subsequently, the sorting processing unit 12 outputs the intermediate sorting results hr (9) to hr (17) from the 9th place to the 17th place among the sorting results hr (num) from the 1st place to the 25th place (step) S4). Similarly, the sorting processing unit 13 outputs the intermediate sorting results hb (9) to hb (17) from the 9th to the 17th among the sorting results hb (num) from the 1st to the 25th (Step). S5).

ここで、9位から17位までの中位のソーティング結果を出力して後段で使用する理由は、メジアンフィルタ的な平滑化の機能が確保される上、色差信号HR,HBについて複数の候補値を用意することにより、それらから計算されるR信号,B信号につき周囲との相関性が高く輝度孤立点を生じにくいものを選択する自由を確保することができるためである。   Here, the reason why the intermediate sorting results from the 9th to the 17th are output and used in the subsequent stage is that a smoothing function like a median filter is secured and a plurality of candidate values for the color difference signals HR and HB are secured. This is because it is possible to ensure the freedom to select the R signal and B signal calculated from them, which have high correlation with the surroundings and do not easily generate a luminance isolated point.

すなわち、メジアンフィルタは、ノイズを除去するため処理対象の画素の近傍画素を例えば値の大きなものから順に並べて中央値を求め、処理対象の画素の値をその中央値に置き換えるフィルタ処理を行うものであるので、9位から17位までの中位のソーティング結果を用いることで、メジアンフィルタ的な平滑化の機能が確保される。なお、ソーティングについては、本実施の形態は、中位のソーティング結果を評価する目的であるので、昇順及び降順のどちらでも構わない。   In other words, the median filter performs a filtering process in which neighboring pixels of a pixel to be processed are arranged in order of increasing values, for example, to obtain a median value and the value of the pixel to be processed is replaced with the median value in order to remove noise. Therefore, the median filtering smoothing function is ensured by using the middle sorting results from the 9th to the 17th. As for sorting, the present embodiment is for the purpose of evaluating the intermediate sorting result, so either ascending order or descending order may be used.

画素タイプ分類部14は、ソーティング処理部12から出力された色差信号HRの9位から17位までの中位のソーティング結果を入力として受け、その入力信号の基となった中心画素の周囲の画素との位置関係から画素タイプを分類する(ステップS6)。画素タイプ分類部15も、上記と同様にソーティング処理部13から出力された色差信号HBの9位から17位までの中位のソーティング結果を入力として受け、その入力信号の基となった中心画素の周囲の画素との位置関係から画素タイプを分類する(ステップS7)。   The pixel type classification unit 14 receives as input the intermediate sorting results from the 9th to the 17th of the color difference signal HR output from the sorting processing unit 12, and the pixels around the central pixel that is the basis of the input signal The pixel types are classified based on the positional relationship (step S6). Similarly to the above, the pixel type classifying unit 15 also receives the intermediate sorting result from the 9th to the 17th of the color difference signal HB output from the sorting processing unit 13 as an input, and the central pixel from which the input signal is based The pixel type is classified based on the positional relationship with the surrounding pixels (step S7).

ここで、画素タイプ分類部14、15に入力されるソーティング結果は色差信号であり、その色差信号の中心画素は、ステップS1における色差信号HR、HBの生成要素であるベイヤ配列の三原色信号の中心画素に対応する。画素タイプ分類部14、15が分類する、この中心画素は、三原色信号を補間生成するときに既知であったベイヤ配列の色フィルタ部の色要素に対応した画素であり、図4に示したベイヤ配列に基づく赤色信号Rの画素(R画素)、緑色信号Gの画素(G画素)、及び青色信号Bの画素(B画素)のどれかである。   Here, the sorting result input to the pixel type classification units 14 and 15 is a color difference signal, and the central pixel of the color difference signal is the center of the three primary color signals of the Bayer array that is the generation element of the color difference signals HR and HB in step S1. Corresponds to a pixel. The central pixel classified by the pixel type classifying units 14 and 15 is a pixel corresponding to the color element of the color filter unit of the Bayer array that is known when the three primary color signals are generated by interpolation. The Bayer shown in FIG. The pixel is a red signal R pixel (R pixel), a green signal G pixel (G pixel), or a blue signal B pixel (B pixel) based on the arrangement.

上記の中心画素を縦方向3画素、横方向3画素の画素領域の中心画素としたとき、画素タイプ分類部14、15は、図3(A)〜(D)に示す4種類に画素タイプを分類する。ここで、ベイヤ配列の色フィルタの色フィルタ部に対応した既知の画素は、固体撮像素子の画素の座標(換言すると、色フィルタ部の座標)が既知であるので、この座標位置からR画素、B画素、及びG画素のどれであるかが分かる。   When the central pixel is the central pixel of the pixel region of 3 pixels in the vertical direction and 3 pixels in the horizontal direction, the pixel type classification units 14 and 15 have four types of pixel types as shown in FIGS. Classify. Here, since the known pixel corresponding to the color filter portion of the color filter of the Bayer array has a known pixel coordinate of the solid-state image sensor (in other words, the coordinate of the color filter portion), the R pixel from this coordinate position, It can be seen whether the pixel is a B pixel or a G pixel.

図3(A)は、図4に示した色フィルタ部Rの位置にある中心画素がR画素の場合であり、上下左右の画素がG画素であり、左右の斜め方向の画素がB画素である。また、図3(B)は、図4に示した色フィルタ部Bの位置にある中心画素がB画素の場合であり、上下左右の画素がG画素であり、左右の斜め方向の画素がR画素である。   FIG. 3A shows a case where the central pixel at the position of the color filter section R shown in FIG. 4 is an R pixel, the upper, lower, left, and right pixels are G pixels, and the left and right diagonal pixels are B pixels. is there. FIG. 3B shows the case where the central pixel at the position of the color filter section B shown in FIG. 4 is a B pixel, the upper, lower, left, and right pixels are G pixels, and the left and right diagonal pixels are R pixels. Pixel.

図4に示した色フィルタ部Gの位置にある既知の中心画素がG画素の場合は、上下左右の画素に応じて、図3(C)、(D)に示す2種類ある。図3(C)、(D)に示す画素配列は、いずれも中心画素がG画素で、左右の斜め方向の画素もG画素である点で共通するが、図3(C)の画素配列は、上下の画素がB画素、左右の画素がR画素であるのに対し、図3(D)の画素配列は、上下の画素がR画素、左右の画素がB画素である点で相違する。ここでは、図3(C)の画素配列における中心画素をG_a画素、図3(D)の画素配列における中心画素をG_b画素と呼んで区別するものとする。   When the known center pixel at the position of the color filter portion G shown in FIG. 4 is a G pixel, there are two types shown in FIGS. 3C and 3D depending on the upper, lower, left, and right pixels. The pixel arrays shown in FIGS. 3C and 3D are common in that the center pixel is a G pixel and the left and right diagonal pixels are also G pixels, but the pixel array in FIG. 3 is different from the pixel arrangement shown in FIG. 3D in that the upper and lower pixels are R pixels and the left and right pixels are B pixels. Here, the central pixel in the pixel array in FIG. 3C is referred to as a G_a pixel, and the central pixel in the pixel array in FIG. 3D is referred to as a G_b pixel.

再び図1及び図2に戻って説明する。なお、本実施の形態の処理をする前にデコード済みのR信号、B信号及びG信号が全画素に得られているものとする。   Returning to FIG. 1 and FIG. It is assumed that the decoded R signal, B signal, and G signal have been obtained for all pixels before the processing of this embodiment.

まず、画素タイプ分類部14、15からそれぞれ中心画素がR画素であると判別された色差信号HR、HBのソーティング結果が出力された場合について説明する。このときの色差信号HRのソーティング結果hr[num](ここでは、num=9〜17)は演算部16に供給され、色差信号HBのソーティング結果hb[num](ここでは、num=9〜17)は演算部19に供給される。   First, a case will be described in which sorting results of the color difference signals HR and HB, in which the center pixel is determined to be the R pixel, are output from the pixel type classification units 14 and 15, respectively. The sorting result hr [num] (here, num = 9 to 17) of the color difference signal HR at this time is supplied to the arithmetic unit 16, and the sorting result hb [num] (here, num = 9 to 17) of the color difference signal HB. ) Is supplied to the arithmetic unit 19.

演算部16は、画素タイプ分類部14から出力された中心画素がR画素であると判別された色差信号HRのソーティング結果hr[num]の中央値(中間値)であるhr[13]を、既に得られているオリジナルのR信号から減じることにより、R画素におけるG信号の更新値を得る(ステップS8)。このとき、演算部16は、更に、得られたG信号と既知のR信号とを用いて色差信号R−Gを生成し、これを出力してもよい。また、演算部16は、後述する演算部19から供給される信号HBhatとステップS8で得たG信号とを加算して、R画素におけるB信号の更新値を得る(ステップS9)。   The calculation unit 16 calculates hr [13], which is the median value (intermediate value) of the sorting result hr [num] of the color difference signal HR determined from the pixel type classification unit 14 that the center pixel is an R pixel. By subtracting from the original R signal already obtained, an updated value of the G signal in the R pixel is obtained (step S8). At this time, the arithmetic unit 16 may further generate the color difference signal RG using the obtained G signal and the known R signal, and output this. The calculation unit 16 adds a signal HBhat supplied from the calculation unit 19 described later and the G signal obtained in step S8 to obtain an updated value of the B signal in the R pixel (step S9).

一方、演算部19は、画素タイプ分類部15から出力された中心画素がR画素であると判別されたときの色差信号HBのソーティング結果(hb[9]〜hb[17])と、対象とするR画素において既に得られているG信号とのそれぞれの和によって得られる9個のR画素におけるB信号の候補値を、上下左右のB画素の値と比較し、その差が予め定めた閾値th未満の候補値を検出する。そして、この検出した候補値は相関有り(連続性が高い)と見なして、その候補値を累積する(ステップS20)。上記のソーティング結果(hb[9]〜hb[17])は、9つの色差信号HBの値を示しており、また、上記のG信号との和によって得られるR画素におけるB信号の候補値は、暫定的なB信号の値を示している。   On the other hand, the calculation unit 19 sorts the color difference signal HB (hb [9] to hb [17]) when the central pixel output from the pixel type classification unit 15 is determined to be an R pixel, The candidate value of the B signal in the nine R pixels obtained by the sum of the G signal already obtained in the R pixel to be compared is compared with the values of the upper, lower, left and right B pixels, and the difference is a predetermined threshold value. Candidate values less than th are detected. Then, the detected candidate values are regarded as being correlated (high continuity), and the candidate values are accumulated (step S20). The sorting results (hb [9] to hb [17]) indicate the values of the nine color difference signals HB, and the candidate values of the B signal in the R pixel obtained by the sum with the G signal are as follows. The provisional B signal value is shown.

続いて、演算部19は、ステップS20で累積した累積値の平均値を色差信号B−Gの更新値HBhatとする(ステップS21)。また、演算部19は、ステップS20の比較の結果、すべての差が閾値th以上であり累積値がない場合(これは、連続性の条件を満たすものがない場合である)は、入力信号中の中間値hb[13]を色差信号B−Gの更新値HBhatとする(ステップS21)。演算部19は、このHBhatを演算部16へ出力する。   Subsequently, the calculation unit 19 sets the average value of the accumulated values accumulated in step S20 as the update value HBhat of the color difference signal BG (step S21). In addition, when all the differences are equal to or greater than the threshold th and there is no cumulative value as a result of the comparison in step S20, the calculation unit 19 is in the input signal. The intermediate value hb [13] is used as the update value HBhat of the color difference signal BG (step S21). The calculation unit 19 outputs this HBhat to the calculation unit 16.

従って、中心画素がR画素のときには、演算部16から対象とするR画素におけるG信号の更新値と、B信号の更新値とが出力される。なお、ステップS21で、ステップS20の累積値の平均値を算出してHBhatとする理由は、連続性を満たす値の中でもできるだけ本来のメジアン値に近づけようとするためである(他のステップS11、S13、S16、S23、S26も同様)。   Therefore, when the center pixel is an R pixel, the update value of the G signal and the update value of the B signal at the target R pixel are output from the calculation unit 16. In step S21, the reason why the average value of the accumulated values in step S20 is calculated to be HBhat is to make it as close as possible to the original median value among the values satisfying continuity (other steps S11, The same applies to S13, S16, S23, and S26).

次に、画素タイプ分類部14、15からそれぞれ中心画素がB画素であると判別された色差信号HR、HBのソーティング結果が出力された場合について説明する。このときの色差信号HRのソーティング結果hr[num](ここでは、num=9〜17)は演算部17に供給され、色差信号HBのソーティング結果hb[num](ここでは、num=9〜17)は演算部18に供給される。   Next, a case will be described in which the sorting results of the color difference signals HR and HB, in which the center pixel is determined to be the B pixel, are output from the pixel type classification units 14 and 15, respectively. The sorting result hr [num] (here, num = 9 to 17) of the color difference signal HR at this time is supplied to the arithmetic unit 17, and the sorting result hb [num] (here, num = 9 to 17) of the color difference signal HB. ) Is supplied to the calculation unit 18.

演算部17は、画素タイプ分類部14から中心画素がB画素であると判別されたときに出力される色差信号HRのソーティング結果(hr[9]〜hr{17})と、対象とするB画素において既に得られているG信号とのそれぞれの和によって得られる9個のB画素におけるR信号の候補値を、上下左右のR画素の値と比較し、その差が予め定めた閾値th未満の候補値を検出する。そして、この検出した候補値は、相関有り(連続性が高い)と見なして、その候補値を累積する(ステップS10)。上記のソーティング結果(hr[9]〜hr[17])は、9つの色差信号HRの値を示しており、また、上記のG信号との和によって得られるB画素におけるR信号の候補値は、暫定的なR信号の値を示している。   The calculation unit 17 sorts the color difference signal HR (hr [9] to hr {17}) output when the pixel type classification unit 14 determines that the central pixel is the B pixel, and the target B. The candidate value of the R signal in the nine B pixels obtained by the sum of the G signal already obtained in the pixel is compared with the values of the upper, lower, left and right R pixels, and the difference is less than a predetermined threshold th The candidate value of is detected. Then, the detected candidate values are regarded as being correlated (high continuity), and the candidate values are accumulated (step S10). The sorting results (hr [9] to hr [17]) indicate the values of the nine color difference signals HR, and the candidate value of the R signal in the B pixel obtained by the sum with the G signal is The value of the provisional R signal is shown.

続いて、演算部17は、ステップS10で累積した累積値の平均値を色差信号R−Gの更新値HRhatとする(ステップS11)。また、演算部17は、すべての差が閾値th以上であり累積値がない場合(これは、連続性の条件を満たすものがない場合である)は、入力信号中の中間値hr[13]を色差信号R−Gの更新値HRhatとする(ステップS11)。演算部17は、このHRhatを演算部18へ出力する。   Subsequently, the calculation unit 17 sets the average value of the accumulated values accumulated in step S10 as the update value HRhat of the color difference signal RG (step S11). In addition, when all the differences are equal to or greater than the threshold th and there is no cumulative value (this is a case where there is no condition that satisfies the continuity condition), the arithmetic unit 17 determines the intermediate value hr [13] in the input signal. Is the update value HRhat of the color difference signal RG (step S11). The calculation unit 17 outputs this HRhat to the calculation unit 18.

一方、演算部18は、画素タイプ分類部15から出力された中心画素がB画素であると判別されたときの色差信号HBのソーティング結果hb[num]の中央値(中間値)であるhb[13]を、既に得られているオリジナルのB信号から減じることにより、B画素におけるG信号の更新値を得る(ステップS18)。また、演算部18は、演算部17から供給される信号HRhatとステップS18で得たG信号とを加算して、B画素におけるR信号の更新値を得る(ステップS19)。   On the other hand, the calculation unit 18 determines hb [, which is the median value (intermediate value) of the sorting result hb [num] of the color difference signal HB when it is determined that the center pixel output from the pixel type classification unit 15 is the B pixel. 13] is subtracted from the already obtained original B signal to obtain an updated value of the G signal in the B pixel (step S18). The calculation unit 18 adds the signal HRhat supplied from the calculation unit 17 and the G signal obtained in step S18 to obtain an updated value of the R signal in the B pixel (step S19).

従って、中心画素がB画素のときには、演算部18からは、対象とするB画素におけるG信号の更新値と、R信号の更新値とが出力される。このとき、演算部18は、更に得られたG信号と既知のB信号とを用いて色差信号B−Gを生成し、これを出力してもよい。   Therefore, when the center pixel is a B pixel, the calculation unit 18 outputs an updated value of the G signal and an updated value of the R signal in the target B pixel. At this time, the calculation unit 18 may further generate the color difference signal BG using the obtained G signal and the known B signal, and output this.

次に、画素タイプ分類部14、15からそれぞれ中心画素がG_a画素であると判別された色差信号HR、HBのソーティング結果が出力された場合について説明する。このときの色差信号HRのソーティング結果hr[num](ここでは、num=9〜17)は演算部17に供給され、色差信号HBのソーティング結果hb[num](ここでは、num=9〜17)は演算部19に供給される。   Next, a case will be described in which the sorting results of the color difference signals HR and HB, in which the center pixel is determined to be the G_a pixel, are output from the pixel type classification units 14 and 15, respectively. The sorting result hr [num] (here, num = 9 to 17) of the color difference signal HR at this time is supplied to the arithmetic unit 17, and the sorting result hb [num] (here, num = 9 to 17) of the color difference signal HB. ) Is supplied to the arithmetic unit 19.

演算部17は、画素タイプ分類部14から中心画素がG_a画素であると判別されたときに出力される色差信号HRのソーティング結果(hr[9]〜hr[17])と、対象とするG_a画素において既に得られているG信号とのそれぞれの和によって得られる9個のG_a画素におけるR信号の候補値を、左右のR画素の値と比較し、その差が予め定めた閾値th未満の候補値を検出する。そして、この検出した候補値は相関有り(連続性が高い)と見なして、その候補値を累積する(ステップS12)。上記のソーティング結果(hr[9]〜hr[17])は、9つの色差信号HRの値を示しており、また、上記のG信号との和によって得られるG_a画素におけるR信号の候補値は、暫定的なR信号の値を示している。   The calculation unit 17 sorts the color difference signal HR (hr [9] to hr [17]) output when the pixel type classification unit 14 determines that the central pixel is the G_a pixel, and the target G_a The candidate value of the R signal in the nine G_a pixels obtained by the sum of each of the G signals already obtained in the pixel is compared with the values of the left and right R pixels, and the difference is less than a predetermined threshold th Detect candidate values. Then, the detected candidate values are regarded as being correlated (high continuity), and the candidate values are accumulated (step S12). The sorting results (hr [9] to hr [17]) indicate the values of the nine color difference signals HR, and the candidate value of the R signal in the G_a pixel obtained by the sum with the G signal is The value of the provisional R signal is shown.

続いて、演算部17は、ステップS12で累積した累積値の平均値を色差信号R−Gの更新値HRhatとする(ステップS13)。また、演算部17は、ステップS12の比較の結果、すべての差が閾値th以上であり累積値がない場合(これは、連続性の条件を満たすものがない場合である)は、入力信号中の中間値hr[13]を色差信号R−Gの更新値HRhatとする(ステップS13)。続いて、演算部17は、算出した上記のHRhatと中心画素であるG_a画素において既に得られているG信号とを加算して、対象とするG_a画素におけるR信号の更新値を得る(ステップS14)。   Subsequently, the calculation unit 17 sets the average value of the accumulated values accumulated in step S12 as the update value HRhat of the color difference signal RG (step S13). In addition, when all the differences are equal to or greater than the threshold th and there is no accumulated value as a result of the comparison in step S12, the calculation unit 17 is in the input signal. The intermediate value hr [13] is used as the update value HRhat of the color difference signal RG (step S13). Subsequently, the arithmetic unit 17 adds the calculated HRhat and the G signal already obtained in the G_a pixel that is the central pixel to obtain an updated value of the R signal in the target G_a pixel (step S14). ).

一方、演算部19は、画素タイプ分類部15から出力された中心画素がG_a画素であると判別されたときの色差信号HBのソーティング結果(hb[9]〜hb[17])と、対象とするG_a画素において既に得られているG信号とのそれぞれの和によって得られる9個のG_a画素におけるB信号の候補値を、上下のB画素の値と比較し、その差が予め定めた閾値th未満の候補値を検出する。そして、この検出した候補値は相関有り(連続性が高い)と見なして、その候補値を累積する(ステップS22)。上記のソーティング結果(hb[9]〜hb[17])は、9つの色差信号HBの値を示しており、また、上記のG信号との和によって得られるG_a画素におけるB信号の候補値は、暫定的なB信号の値を示している。   On the other hand, the calculating unit 19 sorts the color difference signal HB (hb [9] to hb [17]) when the central pixel output from the pixel type classifying unit 15 is determined to be a G_a pixel, The candidate values of the B signal in the nine G_a pixels obtained by the respective sums with the G signal already obtained in the G_a pixel to be compared are compared with the values of the upper and lower B pixels, and the difference is a predetermined threshold th Detect candidate values less than Then, the detected candidate values are regarded as being correlated (high continuity), and the candidate values are accumulated (step S22). The sorting results (hb [9] to hb [17]) indicate the values of the nine color difference signals HB, and the candidate values of the B signal in the G_a pixel obtained by the sum with the G signal are The provisional B signal value is shown.

続いて、演算部19は、ステップS22で累積した累積値の平均値を色差信号B−Gの更新値HBhatとする(ステップS23)。また、演算部19は、ステップS22の比較の結果、すべての差が閾値th以上であり累積値がない場合(これは、連続性の条件を満たすものがない場合である)は、入力信号中の中間値hb[13]を色差信号B−Gの更新値HBhatとする(ステップS23)。続いて、演算部19は、算出した上記のHBhatと中心画素であるG_a画素において既に得られているG信号とを加算して、対象とするG_a画素におけるB信号の更新値を得る(ステップS24)。   Subsequently, the calculation unit 19 sets the average value of the accumulated values accumulated in step S22 as the update value HBhat of the color difference signal BG (step S23). In addition, as a result of the comparison in step S22, the arithmetic unit 19 determines that the input signal is in the input signal when all the differences are equal to or larger than the threshold th and there is no cumulative value (this is a case where there is no continuity condition). The intermediate value hb [13] is used as the update value HBhat of the color difference signal BG (step S23). Subsequently, the computing unit 19 adds the calculated HBhat and the G signal already obtained in the G_a pixel that is the central pixel to obtain an updated value of the B signal in the target G_a pixel (step S24). ).

従って、中心画素がG_a画素のときには、演算部17からは、対象とするG_a画素におけるR信号の更新値が出力され、演算部19からは、対象とするG_a画素におけるB信号の更新値が出力される。このとき、演算部17は、更に得られたG信号と既知のR信号とを用いて色差信号R−Gを生成し、これを出力してもよい。演算部19も、更に得られたG信号と既知のB信号とを用いて色差信号B−Gを生成し、これを出力してもよい。   Therefore, when the central pixel is the G_a pixel, the calculation unit 17 outputs the updated value of the R signal in the target G_a pixel, and the calculation unit 19 outputs the updated value of the B signal in the target G_a pixel. Is done. At this time, the computing unit 17 may further generate the color difference signal RG using the obtained G signal and the known R signal, and output this. The calculation unit 19 may also generate the color difference signal BG using the obtained G signal and the known B signal, and output this.

次に、画素タイプ分類部14、15からそれぞれ中心画素がG_b画素であると判別された色差信号HR、HBのソーティング結果が出力された場合について説明する。このときの色差信号HRのソーティング結果hr[num](ここでは、num=9〜17)は演算部17に供給され、色差信号HBのソーティング結果hb[num](ここでは、num=9〜17)は演算部19に供給される。   Next, a case will be described in which the sorting results of the color difference signals HR and HB, in which the center pixel is determined to be the G_b pixel, are output from the pixel type classification units 14 and 15, respectively. The sorting result hr [num] (here, num = 9 to 17) of the color difference signal HR at this time is supplied to the arithmetic unit 17, and the sorting result hb [num] (here, num = 9 to 17) of the color difference signal HB. ) Is supplied to the arithmetic unit 19.

演算部17は、画素タイプ分類部14から中心画素がG_b画素であると判別されたときに出力される色差信号HRのソーティング結果(hr[9]〜hr[17])と、対象とするG_b画素において既に得られているG信号とのそれぞれの和によって得られる9個のG_b画素におけるR信号の候補値を、上下のR画素の値と比較し、その差が予め定めた閾値th未満の候補値を検出する。そして、この検出した候補値は相関有り(連続性が高い)と見なして、その候補値を累積する(ステップS15)。上記のソーティング結果(hr[9]〜hr[17])は、9つの色差信号HRの値を示しており、また、上記のG信号との和によって得られるG_b画素におけるR信号の候補値は、暫定的なR信号の値を示している。   The calculation unit 17 sorts the color difference signal HR (hr [9] to hr [17]) output when the pixel type classification unit 14 determines that the central pixel is a G_b pixel, and the target G_b. The candidate value of the R signal in the 9 G_b pixels obtained by the sum of the G signal already obtained in the pixel is compared with the values of the upper and lower R pixels, and the difference is less than the predetermined threshold th Detect candidate values. Then, the detected candidate values are regarded as being correlated (high continuity), and the candidate values are accumulated (step S15). The sorting results (hr [9] to hr [17]) indicate the values of the nine color difference signals HR, and the candidate value of the R signal in the G_b pixel obtained by the sum with the G signal is The value of the provisional R signal is shown.

続いて、演算部17は、ステップS15で累積した累積値の平均値を色差信号R−Gの更新値HRhatとする(ステップS16)。また、演算部17は、ステップS15の比較の結果、すべての差が閾値th以上であり累積値がない場合(これは、連続性の条件を満たすものがない場合である)は、入力信号中の中間値hr[13]を色差信号R−Gの更新値HRhatとする(ステップS16)。続いて、演算部17は、算出した上記のHRhatと中心画素であるG_b画素において既に得られているG信号とを加算して、対象とするG_b画素におけるR信号の更新値を得る(ステップS17)。   Subsequently, the calculation unit 17 sets the average value of the accumulated values accumulated in step S15 as the update value HRhat of the color difference signal RG (step S16). In addition, when all the differences are equal to or greater than the threshold th and there is no cumulative value as a result of the comparison in step S15, the arithmetic unit 17 is in the input signal. The intermediate value hr [13] is used as the update value HRhat of the color difference signal RG (step S16). Subsequently, the arithmetic unit 17 adds the calculated HRhat and the G signal already obtained in the G_b pixel that is the central pixel to obtain an updated value of the R signal in the target G_b pixel (step S17). ).

一方、演算部19は、画素タイプ分類部15から出力された中心画素がG_b画素であると判別されたときの色差信号HBのソーティング結果(hb[9]〜hb[17])と、対象とするG_b画素において既に得られているG信号とのそれぞれの和によって得られる9個のG_b画素におけるB信号の候補値を、左右のB画素の値と比較し、その差が予め定めた閾値th未満の候補値を検出する。そして、この検出した候補値は相関有り(連続性が高い)と見なして、その候補値を累積する(ステップS25)。上記のソーティング結果(hb[9]〜hb[17])は、9つの色差信号HBの値を示しており、また、上記のG信号との和によって得られるG_b画素におけるB信号の候補値は、暫定的なB信号の値を示している。   On the other hand, the calculation unit 19 sorts the color difference signal HB (hb [9] to hb [17]) when it is determined that the center pixel output from the pixel type classification unit 15 is a G_b pixel, The candidate value of the B signal in the nine G_b pixels obtained by the sum of the G signal already obtained in the G_b pixel to be compared is compared with the values of the left and right B pixels, and the difference is a predetermined threshold th Detect candidate values less than The detected candidate values are regarded as being correlated (high continuity), and the candidate values are accumulated (step S25). The sorting results (hb [9] to hb [17]) indicate the values of the nine color difference signals HB, and the candidate values of the B signal in the G_b pixel obtained by the sum with the G signal are as follows. The provisional B signal value is shown.

続いて、演算部19は、ステップS25で累積した累積値の平均値を色差信号B−Gの更新値HBhatとする(ステップS26)。また、演算部19は、ステップS25の比較の結果、すべての差が閾値th以上であり累積値がない場合(これは、連続性の条件を満たすものがない場合である)は、入力信号中の中間値hb[13]を色差信号B−Gの更新値HBhatとする(ステップS26)。続いて、演算部19は、算出した上記のHBhatと中心画素であるG_b画素において既に得られているG信号とを加算して、対象とするG_b画素におけるB信号の更新値を得る(ステップS27)。   Subsequently, the calculation unit 19 sets the average value of the accumulated values accumulated in step S25 as the update value HBhat of the color difference signal BG (step S26). In addition, when all the differences are equal to or greater than the threshold th and there is no cumulative value as a result of the comparison in step S25, the calculation unit 19 is in the input signal. The intermediate value hb [13] is used as the update value HBhat of the color difference signal BG (step S26). Subsequently, the computing unit 19 adds the calculated HBhat and the G signal already obtained in the G_b pixel that is the central pixel to obtain an updated value of the B signal in the target G_b pixel (step S27). ).

従って、中心画素がG_b画素のときには、演算部17からは、対象とするG_b画素におけるR信号の更新値が出力され、演算部19からは、対象とするG_b画素におけるB信号の更新値が出力される。このとき、演算部17は、更に得られたG信号と既知のR信号とを用いて色差信号R−Gを生成し、これを出力してもよい。演算部19も、更に得られたG信号と既知のB信号とを用いて色差信号B−Gを生成し、これを出力してもよい。   Therefore, when the central pixel is a G_b pixel, the calculation unit 17 outputs the updated value of the R signal in the target G_b pixel, and the calculation unit 19 outputs the updated value of the B signal in the target G_b pixel. Is done. At this time, the computing unit 17 may further generate the color difference signal RG using the obtained G signal and the known R signal, and output this. The calculation unit 19 may also generate the color difference signal BG using the obtained G signal and the known B signal, and output this.

以上説明したように、本実施の形態によれば、ベイヤ配列の画像データに対して画素補間がなされて、R画素、G画素、及びB画素のすべてのデータが揃った状態の画像信号について、補間の段階で原色間の相関が局所的に乱れているために発生した偽色を軽減するため、色差信号R−G及び色差信号B−Gの平滑化を行う。このとき、本実施の形態の平滑化は、ソーティング結果の順位が中央の順位を含む所定の範囲である中位の範囲内に位置する色差信号R−G及び色差信号B−Gそれぞれの複数の値を使用するため、事実上のメジアンフィルタとして働き、エッジが損なわれない(原画を損なわない)。   As described above, according to the present embodiment, pixel interpolation is performed on Bayer array image data, and the image signal in a state in which all data of R pixel, G pixel, and B pixel are gathered, In order to reduce the false color generated because the correlation between the primary colors is locally disturbed at the interpolation stage, the color difference signal RG and the color difference signal BG are smoothed. At this time, the smoothing according to the present embodiment is performed by using a plurality of color difference signals RG and BG located within a middle range in which the order of the sorting results is a predetermined range including the middle order. Since the value is used, it acts as a de facto median filter and the edges are not damaged (the original image is not damaged).

また、本実施の形態では、上記の中位のソーティング結果である色差信号R−G及びB−Gのそれぞれの複数の値につき、それらから計算されるR画素,B画素の値につき周囲の画素の値との相関を評価し、連続性が高い場合はその色差信号R−G,B−Gを色差信号R−G,B−Gの更新値とし、連続性が無い又は低い場合はソーティング結果の中間値を色差信号R−G,B−Gの更新値として、これらの更新値をもとに必要な原色の更新を行うようにしたため、偽色の軽減とジッパーノイズの原因となる輝度孤立点の回避を、繰り返し演算を行わずに実現することができる。従って、本実施の形態によれば、偽色の除去を従来に比べて相対的に短い演算時間でできる。   In the present embodiment, for each of a plurality of values of the color difference signals RG and BG, which are the intermediate sorting results, the surrounding pixels are calculated for the R pixel and B pixel values calculated from them. When the continuity is high, the color difference signals RG and BG are used as updated values of the color difference signals RG and BG, and when there is no continuity, the sorting result is obtained. Is used as an updated value of the color difference signals RG and BG, and necessary primary colors are updated based on these updated values. Therefore, the luminance isolation that causes false color reduction and zipper noise is achieved. The avoidance of points can be realized without performing repeated calculations. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to remove the false color in a relatively short calculation time compared to the conventional case.

なお、本発明は、ハードウェアのベイヤ画像補間処理を行う画像処理装置に限定されるものでなく、図1のブロック図の構成をコンピュータにより実行させるコンピュータプログラムも包含する。この場合のコンピュータプログラムである画像処理プログラムは、記録媒体からコンピュータに取り込まれてもよいし、ネットワーク経由でコンピュータに取り込まれてもよい。   The present invention is not limited to an image processing apparatus that performs hardware Bayer image interpolation processing, and includes a computer program that causes a computer to execute the configuration of the block diagram of FIG. The image processing program which is a computer program in this case may be taken into the computer from a recording medium, or may be taken into the computer via a network.

本発明の画像処理装置の一実施の形態のブロック図である。It is a block diagram of one embodiment of an image processing device of the present invention. 図1の動作説明用フローチャートである。It is a flowchart for operation | movement description of FIG. 本発明における画素タイプの分類の説明図である。It is explanatory drawing of the classification of the pixel type in this invention. ベイヤ配列の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a Bayer arrangement | sequence.

符号の説明Explanation of symbols

10 画像処理装置
11 HR,HB計算部
12、13 ソーティング処理部
14、15 画素タイプ分類部
16〜19 演算部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Image processing apparatus 11 HR, HB calculation part 12, 13 Sorting process part 14, 15 Pixel type classification | category part 16-19 Calculation part

Claims (4)

ベイヤ配列の色フィルタを受光面上に設けた固体撮像素子から出力された撮像信号を構成する各画素に対して、前記ベイヤ配列における赤、青、緑の三原色要素のうち、自分自身の画素が有する一つの色要素の値以外の値が未知の他の二つの色要素の値を補間する処理であるカラーデモゼイシング処理が施された三原色信号に対して画像処理を行う画像処理装置であって、
前記三原色信号中の処理対象の画素と、その処理対象の画素を中心とする周囲の画素とからなる所定の画素領域単位でそれぞれの画素毎に前記カラーデモゼイシング処理によって得られた前記三原色信号の前記三原色要素の値から赤と緑との色差信号である第1の色差信号と青と緑との色差信号である第2の色差信号とを算出する色差信号算出手段と、
前記所定の画素領域単位の内の各画素を、前記第1及び第2の色差信号の値の大きさの順にそれぞれソーティングし、そのソーティングの順位が中央の順位を含む所定の範囲である中位の範囲内に位置する前記第1の色差信号の複数の値と、前記第2の色差信号の複数の値とをそれぞれ出力するソーティング処理手段と、
前記ソーティング処理手段から出力された前記第1の色差信号の複数の値と前記第2の色差信号の複数の値のうち、前記処理対象の画素を中心画素としたとき、その中心画素が前記ベイヤ配列の前記三原色要素のうちどの色要素の値を有していた画素であるかによって複数種類の画素タイプに分類する画素タイプ分類手段と、
前記画素タイプ分類手段により、前記中心画素が赤の色要素の値を有していた画素タイプであると分類されたときは、前記中心画素における既知である赤の値と前記ソーティング処理手段から出力されたソーティング順位が中央の順位の前記第1の色差信号の値とから緑の色要素の更新値を算出し、前記中心画素の色要素が青の色要素の値を有していた画素タイプであると分類されたときは、前記中心画素における既知である前記第2の原色信号の値と前記ソーティング処理手段から出力されたソーティング順位が中央の順位の前記第2の色差信号の値とから緑の色要素の更新値を算出する第1の更新値算出手段と、
前記画素タイプ分類手段により、前記中心画素の色要素が赤の色要素以外の値を有していた画素タイプであると分類されたときは、前記第1の色差信号の複数の値に基づき、前記赤の色要素の値を更新するための複数の候補値を算出すると共に、前記画素タイプ分類手段により、前記中心画素が青の色要素以外の値を有していた画素タイプであると分類されたときは、前記第2の色差信号の複数の値に基づき、前記青の色要素の値を更新するための複数の候補値とを算出する候補値算出手段と、
前記候補値算出手段により算出した前記赤の色要素の値を更新するための複数の候補値と前記青の色要素の値を更新するための複数の候補値とを、それぞれ前記処理対象の中心画素の周囲の画素で、かつ、前記処理対象の中心画素の色要素と同一の色要素の値を有していた画素のその色要素の値と比較して、それらの差の値を算出する差算出手段と、
前記差算出手段により前記赤の色要素の値を更新するための複数の候補値を用いて算出した前記差の値が所定の閾値未満である1つ以上の前記赤の色要素の値を更新するための候補値の累積平均値により前記赤の色要素の更新値を算出すると共に、前記差算出手段により前記青の色要素の値を更新するための複数の候補値を用いて算出した前記差の値が所定の閾値未満である1つ以上の前記青の色要素の値を更新するための候補値の累積平均値により前記青の色要素の更新値を算出する第2の更新値算出手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
For each pixel constituting an image signal output from a solid-state image sensor having a Bayer array color filter provided on the light receiving surface, among the three primary color elements of red, blue, and green in the Bayer array, its own pixel is An image processing apparatus that performs image processing on three primary color signals subjected to color demosaicing processing, which is processing for interpolating values of other two color elements whose values other than one color element value are unknown. And
The three primary color signals obtained by the color demosaicing process for each pixel in a predetermined pixel region unit composed of a pixel to be processed in the three primary color signals and surrounding pixels centering on the pixel to be processed Color difference signal calculating means for calculating a first color difference signal that is a color difference signal between red and green and a second color difference signal that is a color difference signal between blue and green from the values of the three primary color elements;
Each pixel in the predetermined pixel area unit is sorted in the order of the magnitudes of the values of the first and second color difference signals, and the sorting order is a middle range that includes a middle order. Sorting processing means for outputting a plurality of values of the first color difference signal and a plurality of values of the second color difference signal respectively located within
Of the plurality of values of the first color difference signal and the plurality of values of the second color difference signal output from the sorting processing means, when the pixel to be processed is a central pixel, the central pixel is the Bayer A pixel type classification means for classifying into a plurality of types of pixel types according to which color element value of the three primary color elements of the array is a pixel;
When the pixel type classification unit classifies the center pixel as a pixel type having a red color element value, the known red value in the center pixel is output from the sorting processing unit. A pixel type in which an updated value of a green color element is calculated from the value of the first color difference signal of which the sorting order is the middle order, and the color element of the central pixel has a value of a blue color element Is classified from the value of the second primary color signal which is known in the center pixel and the value of the second color difference signal having the sorting order output from the sorting processing means as the center order. First update value calculation means for calculating an update value of a green color element;
When the pixel type classification unit classifies the color element of the central pixel as a pixel type having a value other than the red color element, based on a plurality of values of the first color difference signal, A plurality of candidate values for updating the value of the red color element are calculated, and the pixel type classification unit classifies the central pixel as a pixel type having a value other than the blue color element. And a candidate value calculation means for calculating a plurality of candidate values for updating the value of the blue color element based on a plurality of values of the second color difference signal.
A plurality of candidate values for updating the value of the red color element calculated by the candidate value calculating means and a plurality of candidate values for updating the value of the blue color element are each set as the center of the processing target. Compared with the value of the color element of the pixel surrounding the pixel and having the same color element value as the color element of the central pixel to be processed, the difference value is calculated. A difference calculating means;
One or more red color element values whose difference values calculated using a plurality of candidate values for updating the red color element values by the difference calculation means are less than a predetermined threshold are updated. The update value of the red color element is calculated by the cumulative average value of the candidate values for performing the calculation, and the difference calculation means calculates the plurality of candidate values for updating the value of the blue color element. Second update value calculation for calculating an update value of the blue color element based on a cumulative average value of candidate values for updating the value of one or more blue color elements whose difference value is less than a predetermined threshold value Means,
An image processing apparatus comprising:
前記差算出手段により、前記赤の色要素の値を更新するための複数の候補値を用いて算出された前記差の値がすべて前記閾値以上であるときは、前記ソーティング処理手段から出力されたソーティング順位が中央の順位の前記第1の色差値と前記第1の更新値算出手段により算出された前記更新値とを加算した値を前記赤の色要素の更新値とする第1の更新値設定手段と、
前記差算出手段により、前記青の色要素の値を更新するための複数の候補値を用いて算出された前記差の値がすべて前記閾値以上であるときは、前記ソーティング処理手段から出力されたソーティング順位が中央の順位の前記第2の色差信号の値と前記第2の更新値算出手段により算出された前記更新値とを加算した値を前記青の色要素の更新値とする第2の更新値設定手段と
を更に有することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
When all the difference values calculated by using the plurality of candidate values for updating the value of the red color element by the difference calculation means are equal to or larger than the threshold value, the difference is output from the sorting processing means. A first update value in which a value obtained by adding the first color difference value of the central sorting order and the update value calculated by the first update value calculation means is an update value of the red color element Setting means;
When all the difference values calculated by the difference calculation means using a plurality of candidate values for updating the value of the blue color element are equal to or greater than the threshold value, the difference is output from the sorting processing means. A value obtained by adding a value of the second color difference signal having a sorting order of the middle order and the update value calculated by the second update value calculation means is used as an update value of the blue color element. The image processing apparatus according to claim 1, further comprising update value setting means.
ベイヤ配列の色フィルタを受光面上に設けた固体撮像素子から出力された撮像信号を構成する各画素に対して、前記ベイヤ配列における赤、青、緑の三原色要素のうち、自分自身の画素が有する一つの色要素の値以外の値が未知の他の二つの色要素の値を補間する処理であるカラーデモゼイシング処理が施された三原色信号に対して画像処理をコンピュータにより実行させる画像処理用プログラムであって、
前記コンピュータを、
前記三原色信号中の処理対象の画素と、その処理対象の画素を中心とする周囲の画素とからなる所定の画素領域単位でそれぞれの画素毎に前記カラーデモゼイシング処理によって得られた前記三原色信号の前記三原色要素の値から赤と緑との色差信号である第1の色差信号と青と緑との色差信号である第2の色差信号とを算出する色差信号算出手段と、
前記所定の画素領域単位の内の各画素を、前記第1及び第2の色差信号の値の大きさの順にそれぞれソーティングし、そのソーティングの順位が中央の順位を含む所定の範囲である中位の範囲内に位置する前記第1の色差信号の複数の値と、前記第2の色差信号の複数の値とをそれぞれ出力するソーティング処理手段と、
前記ソーティング処理手段から出力された前記第1の色差信号の複数の値と前記第2の色差信号の複数の値のうち、前記処理対象の画素を中心画素としたとき、その中心画素が前記ベイヤ配列の前記三原色要素のうちどの色要素の値を有していた画素であるかによって複数種類の画素タイプに分類する画素タイプ分類手段と、
前記画素タイプ分類手段により、前記中心画素が赤の色要素の値を有していた画素タイプであると分類されたときは、前記中心画素における既知である赤の値と前記ソーティング処理手段から出力されたソーティング順位が中央の順位の前記第1の色差信号の値とから緑の色要素の更新値を算出し、前記中心画素の色要素が青の色要素の値を有していた画素タイプであると分類されたときは、前記中心画素における既知である前記第2の原色信号の値と前記ソーティング処理手段から出力されたソーティング順位が中央の順位の前記第2の色差信号の値とから緑の色要素の更新値を算出する第1の更新値算出手段と、
前記画素タイプ分類手段により、前記中心画素の色要素が赤の色要素以外の値を有していた画素タイプであると分類されたときは、前記第1の色差信号の複数の値に基づき、前記赤の色要素の値を更新するための複数の候補値を算出すると共に、前記画素タイプ分類手段により、前記中心画素が青の色要素以外の値を有していた画素タイプであると分類されたときは、前記第2の色差信号の複数の値に基づき、前記青の色要素の値を更新するための複数の候補値とを算出する候補値算出手段と、
前記候補値算出手段により算出した前記赤の色要素の値を更新するための複数の候補値と前記青の色要素の値を更新するための複数の候補値とを、それぞれ前記処理対象の中心画素の周囲の画素で、かつ、前記処理対象の中心画素の色要素と同一の色要素の値を有していた画素のその色要素の値と比較して、それらの差の値を算出する差算出手段と、
前記差算出手段により前記赤の色要素の値を更新するための複数の候補値を用いて算出した前記差の値が所定の閾値未満である1つ以上の前記赤の色要素の値を更新するための候補値の累積平均値により前記赤の色要素の更新値を算出すると共に、前記差算出手段により前記青の色要素の値を更新するための複数の候補値を用いて算出した前記差の値が所定の閾値未満である1つ以上の前記青の色要素の値を更新するための候補値の累積平均値により前記青の色要素の更新値を算出する第2の更新値算出手段と、
して機能させることを特徴とする画像処理用プログラム。
For each pixel constituting an image signal output from a solid-state image sensor having a Bayer array color filter provided on the light receiving surface, among the three primary color elements of red, blue, and green in the Bayer array, its own pixel is Image processing that causes a computer to perform image processing on three primary color signals that have undergone color demosaicing, which is a process of interpolating the values of two other color elements whose values other than the value of one color element that is unknown A program for
The computer,
The three primary color signals obtained by the color demosaicing process for each pixel in a predetermined pixel region unit composed of a pixel to be processed in the three primary color signals and surrounding pixels centering on the pixel to be processed Color difference signal calculating means for calculating a first color difference signal that is a color difference signal between red and green and a second color difference signal that is a color difference signal between blue and green from the values of the three primary color elements;
Each pixel in the predetermined pixel area unit is sorted in the order of the magnitudes of the values of the first and second color difference signals, and the sorting order is a middle range that includes a middle order. Sorting processing means for outputting a plurality of values of the first color difference signal and a plurality of values of the second color difference signal respectively located within
Of the plurality of values of the first color difference signal and the plurality of values of the second color difference signal output from the sorting processing means, when the pixel to be processed is a central pixel, the central pixel is the Bayer A pixel type classification means for classifying into a plurality of types of pixel types according to which color element value of the three primary color elements of the array is a pixel;
When the pixel type classification unit classifies the center pixel as a pixel type having a red color element value, the known red value in the center pixel is output from the sorting processing unit. A pixel type in which an updated value of a green color element is calculated from the value of the first color difference signal of which the sorting order is the middle order, and the color element of the central pixel has a value of a blue color element Is classified from the value of the second primary color signal which is known in the center pixel and the value of the second color difference signal having the sorting order output from the sorting processing means as the center order. First update value calculation means for calculating an update value of a green color element;
When the pixel type classification unit classifies the color element of the central pixel as a pixel type having a value other than the red color element, based on a plurality of values of the first color difference signal, A plurality of candidate values for updating the value of the red color element are calculated, and the pixel type classification unit classifies the central pixel as a pixel type having a value other than the blue color element. And a candidate value calculation means for calculating a plurality of candidate values for updating the value of the blue color element based on a plurality of values of the second color difference signal.
A plurality of candidate values for updating the value of the red color element calculated by the candidate value calculating means and a plurality of candidate values for updating the value of the blue color element are each set as the center of the processing target. Compared with the value of the color element of the pixel surrounding the pixel and having the same color element value as the color element of the central pixel to be processed, the difference value is calculated. A difference calculating means;
One or more red color element values whose difference values calculated using a plurality of candidate values for updating the red color element values by the difference calculation means are less than a predetermined threshold are updated. The update value of the red color element is calculated by the cumulative average value of the candidate values for performing the calculation, and the difference calculation means calculates the plurality of candidate values for updating the value of the blue color element. Second update value calculation for calculating an update value of the blue color element based on a cumulative average value of candidate values for updating the value of one or more blue color elements whose difference value is less than a predetermined threshold value Means,
An image processing program characterized by being made to function.
前記コンピュータを、
前記差算出手段により、前記赤の色要素の値を更新するための複数の候補値を用いて算出された前記差の値がすべて前記閾値以上であるときは、前記ソーティング処理手段から出力されたソーティング順位が中央の順位の前記第1の色差値と前記第1の更新値算出手段により算出された前記更新値とを加算した値を前記赤の色要素の更新値とする第1の更新値設定手段と、
前記差算出手段により、前記青の色要素の値を更新するための複数の候補値を用いて算出された前記差の値がすべて前記閾値以上であるときは、前記ソーティング処理手段から出力されたソーティング順位が中央の順位の前記第2の色差信号の値と前記第2の更新値算出手段により算出された前記更新値とを加算した値を前記青の色要素の更新値とする第2の更新値設定手段と
して更に機能させることを特徴とする請求項3記載の画像処理用プログラム。
The computer,
When all the difference values calculated by using the plurality of candidate values for updating the value of the red color element by the difference calculation means are equal to or larger than the threshold value, the difference is output from the sorting processing means. A first update value in which a value obtained by adding the first color difference value of the central sorting order and the update value calculated by the first update value calculation means is an update value of the red color element Setting means;
When all the difference values calculated by the difference calculation means using a plurality of candidate values for updating the value of the blue color element are equal to or greater than the threshold value, the difference is output from the sorting processing means. A value obtained by adding a value of the second color difference signal having a sorting order of the middle order and the update value calculated by the second update value calculation means is used as an update value of the blue color element. 4. The image processing program according to claim 3, wherein the program further functions as update value setting means.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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