JP2011023855A - Apparatus and method for processing image, and computer program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、動画からノイズを効率よく除去するための技術に関する。 The present invention relates to a technique for efficiently removing noise from a moving image.
近年、映画用フィルムにより撮影された古い映画等の動画を、デジタル動画に変換することがよく行われている。映画用フィルムは、経年劣化や繰り返し再生により、表面に傷やゴミが付着する。ゴミは、映画用フィルムに付着してからの経過時間が短ければクリーニングすることで除去することが可能である。しかし、長期間付着したままのゴミは、通常のクリーニングでは除去できず、フィルム表面を削り落とすことになる。そのために、映画用フィルムの動画をデジタル変換する際にデジタル修復を行って、傷やゴミ等により生じるノイズを除去する必要がある。 In recent years, moving images such as old movies shot with movie films are often converted into digital moving images. Movie films have scratches and dirt on their surfaces due to aging and repeated reproduction. The dust can be removed by cleaning if the elapsed time from adhering to the movie film is short. However, dust that remains attached for a long time cannot be removed by normal cleaning, and the film surface is scraped off. Therefore, it is necessary to perform digital restoration when digitally converting a moving image of a movie film to remove noise caused by scratches or dust.
デジタル修復によるノイズの除去には、フィルタ的手法と画素の移植手法とがある。
フィルタ的手法では、画素毎に周辺の画素との画素値(R,G,Bの各輝度値等)の平均や中央値を取るフィルタを用いる。フィルタ的手法では、ノイズの除去を画素単位で行うことになる。そのために、1画素に近い大きさのノイズの除去には有用であるが、画素に比較して面積の大きなノイズの除去には適していない。また、画像の解像感が損なわれる。
画素の移植手法では、オペレータがノイズ部分に、ノイズ部分の周辺又は前後のフレームの類似した画素を移植することによりノイズの除去を行う。この手法では、ノイズの確実な除去が可能であるが、オペレータによるフレーム画像毎の作業が必要であり、多大な時間が費やされる。
Noise removal by digital restoration includes a filter method and a pixel transplant method.
In the filter method, a filter that takes an average or median of pixel values (R, G, B luminance values, etc.) with surrounding pixels is used for each pixel. In the filter method, noise is removed in units of pixels. Therefore, it is useful for removing noise having a size close to one pixel, but is not suitable for removing noise having a larger area than that of a pixel. In addition, the resolution of the image is impaired.
In the pixel transplantation method, the operator removes noise by transplanting similar pixels in the frame around or around the noise portion to the noise portion. Although this method can surely remove noise, it requires work for each frame image by an operator, and a great deal of time is consumed.
このようなノイズ除去を自動的に行うソフトウェアが存在する。例えば、本出願人も従来のこの種のデジタル修復システムを製造、販売している。デジタル修復システムは、例えば、以下のように動作する。まず、動画の1フレーム画像及びその前後のフレーム画像を比較する。比較することで、1フレーム画像の不連続な領域をノイズと特定する。その後、特定したノイズを除去する。 There is software that automatically performs such noise removal. For example, the present applicant also manufactures and sells such a conventional digital restoration system. For example, the digital restoration system operates as follows. First, one frame image of a moving image and the frame images before and after that are compared. By comparing, a discontinuous area of one frame image is identified as noise. Thereafter, the identified noise is removed.
但し、従来のデジタル修復システムでは、ノイズと原動画の本来の物体の画像等(本明細書において、背景となる画像も物体の画像に含まれる。以下、「物体画像」という。)とを動きで判別することになる。具体的には画像中の動きの速いものをノイズと認識しているが、これでは本物のノイズの他に動きの速い物体画像についてもノイズと認識する可能性がある。そのために、ソフトウェアによる処理を行った後に目視による確認作業が必要になり、作業の効率化が図れない。このような事態を回避するために、以下のような2通りの手法が用いられている。 However, in the conventional digital restoration system, the noise and the original object image of the original moving image and the like (in this specification, the background image is also included in the object image, hereinafter referred to as “object image”). Will be determined. Specifically, a fast-moving image in the image is recognized as noise. However, in this case, there is a possibility that a fast-moving object image may also be recognized as noise. For this reason, visual confirmation work is required after processing by software, and the work efficiency cannot be improved. In order to avoid such a situation, the following two methods are used.
一つ目の手法は、動画のシーン毎に動きの激しさに応じてノイズと認識するためのパラメータを変更して、動きの速いシーンではノイズの判定基準を甘くし、動きの遅いシーンではノイズの判定基準を厳しくするというものである。他の手法は、動きの激しい領域があれば、その領域についてノイズの判定を行わないようにマスクして処理を行うというものである。しかしいずれの手法でも、一度動画をすべて確認して、パラメータやマスクをシーン毎に細かく設定する必要があるために、時間短縮のための有効な対策にはなっていない。 The first method is to change the parameter for recognizing noise according to the intensity of motion for each scene of the video, and to loosen the noise criterion for fast motion scenes, and for slow motion scenes, noise. This is to make stricter criteria. Another method is to perform processing by masking a region where there is a lot of motion so that noise is not judged for the region. However, neither of these methods is an effective measure for shortening the time because it is necessary to check all the moving images once and set the parameters and masks for each scene in detail.
特許文献1は、デジタル修復システムの一例となるノイズ除去装置である。特許文献1のノイズ除去装置では、対象画素とその周辺画素の輝度差から、対象画素が物体画像の輪郭の画素であるエッジ画素であるか否かを判定する。エッジ画素である場合には、エッジ画素の上下左右にある画素の輝度値と、前後のフレームにおけるエッジ画素と同位置の画素の輝度値とを比較して、エッジ画素がノイズ候補であるか否かを判定する。フレームの走査線毎に隣接するノイズ候補を統合してノイズ領域候補を作成し、ノイズ領域候補の各画素の輝度のバラツキとノイズ領域候補の前後に隣接する一定領域の各画素の輝度のバラツキに基づいて、ノイズ候補領域がノイズ領域であるか否かを判定する。ノイズ領域と判定した場合には、前後フレームの同じ位置の画素の輝度の平均値に置き換えることでノイズを除去する。
このように従来は、動画の中のノイズを除去する場合に、注目するフレーム画像と前後のフレーム画像を比較する事でその連続性があるものを本来の物体画像、連続性がないものをノイズ成分として区別している。しかし、この方式ではノイズと物体画像の十分な選別が行われているとは言い難い。例えば、衣服の皺や車の光沢の様に不連続に形状を変化させるものもノイズ成分として認定されてしまい、生成される画像が破綻したものとなってしまう。 In this way, conventionally, when removing noise in a moving image, comparing the frame image of interest with the previous and next frame images, the continuity is the original object image, and the non-continuity is the noise. Distinguished as an ingredient. However, in this method, it is difficult to say that noise and object images are sufficiently selected. For example, a discontinuous shape change such as a garment or car gloss is recognized as a noise component, and the generated image is broken.
本発明は、上記の問題に鑑み、従来よりもノイズ除去の精度を向上させたデジタル修復が可能な画像処理装置を提供することを主たる課題とする。 In view of the above problems, it is a primary object of the present invention to provide an image processing apparatus capable of digital restoration with improved noise removal accuracy than before.
上記の課題を解決する本発明の画像処理装置は、1以上の物体画像を含む原動画とこの原動画に所定のノイズ除去処理を施すことで得られる処理動画とを比較することで、前記ノイズ除去処理により前記原動画からノイズとして除去された領域をマスクする差分マスクを生成する差分マスク生成手段と、前記処理動画から前記差分マスクでマスクされる領域内で動いた物体画像を検出して、少なくとも検出した物体画像が表示される領域をマスクする修正用マスクを生成する修正用マスク生成手段と、前記原動画の前記修正用マスクでマスクされる領域の画像を、前記処理動画に移植して最終動画を生成する最終動画生成手段と、を備える。 The image processing apparatus of the present invention that solves the above problems compares the noise by comparing an original moving image including one or more object images and a processed moving image obtained by performing a predetermined noise removal process on the original moving image. A difference mask generating means for generating a difference mask for masking a region removed as noise from the original moving image by the removal processing, and detecting an object image moved in the region masked by the difference mask from the processed moving image, A correction mask generating means for generating a correction mask for masking at least a region where the detected object image is displayed, and an image of the region masked by the correction mask of the original moving image is transplanted to the processed moving image; And a final moving image generating means for generating a final moving image.
ノイズ除去処理は、従来のノイズ除去を自動的に行うソフトウェアを用いた処理でよい。従来のノイズ除去では、上記の通り、ノイズと物体画像の選別が困難である。本発明の画像処理装置では、一旦従来と同様のノイズ除去を原動画に施して処理動画を得る。処理動画を用いて動いている物体画像を検出する。ノイズに間違えられて除去された物体画像は、処理動画中で大きく動く物体画像として検出される。ノイズ自体は処理動画中で除去されているので物体画像として検出されることはない。そのために動いている物体画像を検出することで、誤って除去された物体画像を特定することができる。修正用マスクは、誤って除去された物体画像の領域をマスクするマスク画像として生成される。このようにして生成された修正用マスクを用いることで、ノイズを除去したまま、誤って除去された物体画像を修復することができる。 The noise removal process may be a process using software that automatically performs conventional noise removal. In conventional noise removal, as described above, it is difficult to select noise and object images. In the image processing apparatus of the present invention, the processed moving image is obtained by once applying noise removal to the original moving image. A moving object image is detected using the processed moving image. An object image that has been removed by mistake due to noise is detected as an object image that moves greatly in the processed moving image. Since the noise itself is removed in the processed moving image, it is not detected as an object image. Therefore, by detecting the moving object image, it is possible to specify the object image that has been removed by mistake. The correction mask is generated as a mask image that masks the region of the object image that has been mistakenly removed. By using the correction mask generated in this way, it is possible to repair an object image that has been removed by mistake while removing noise.
前記差分マスク生成手段は、例えば前記原動画及び前記処理動画の各フレーム画像を1フレームずつ比較して、フレーム毎に前記差分マスクを生成するように構成される。前記修正用マスク生成手段は、例えば前記差分マスクの生成に用いられた前記処理動画のフレーム画像を、その前及び後の少なくとも一方のフレーム画像と比較することで前記動いた物体画像を検出するように構成される。前記最終動画生成手段は、例えば前記差分マスクの生成に用いられた前記原動画のフレーム画像内の前記修正用マスクでマスクされる領域の画像を、当該差分マスクの生成に用いた前記処理動画のフレーム画像の該当する領域に移植するように構成される。このような構成の画像処理装置では、1フレームずつ処理が行われる。 The difference mask generating means is configured to compare the frame images of the original moving image and the processed moving image frame by frame, for example, and generate the difference mask for each frame. The correction mask generating means detects the moved object image by comparing, for example, a frame image of the processed moving image used for generating the difference mask with at least one of the previous and subsequent frame images. Configured. The final moving image generation means, for example, an image of an area masked by the correction mask in the frame image of the original moving image used for generating the difference mask, of the processed moving image used for generating the difference mask. It is configured to be transplanted to the corresponding area of the frame image. In the image processing apparatus having such a configuration, processing is performed frame by frame.
前記差分マスク生成手段は、例えば前記原動画と前記処理動画とを比較して画素毎に輝度値の差を算出して、この差が所定値以上の画素を前記ノイズ除去処理により前記原動画から除去された領域として前記差分マスクを生成するように構成されてもよい。このような構成では、差分マスクが輝度値の差が所定値以上の画素のみをマスクするために、修正用マスクを生成する際の処理の負荷を軽減することができる。
前記修正用マスク手段は、例えば、前記物体画像の動き定量化し、定量化した値が所定値以上の場合に、当該物体画像を前記動いた物体画像として検出するように構成されてもよい。このような構成では、例えば大きく動いた物体画像のみを検出することができる。誤って除去される物体画像は大きく動いた物体画像として検出されるために、このような構成であっても、誤って除去された物体画像を正しく修復することができる。また、検出される物体画像の数が少なくなるので処理の負荷を軽減することができる。
前記修正用マスク生成手段は、例えば前記検出した物体画像が表示される前記領域を所定量大きくした領域をマスクする前記修正用マスクを生成するように構成されてもよい。このような構成では、誤って除去された物体画像が処理動画の連続するフレームで大きく動いている場合でも、正しく修復できる。
The difference mask generation means, for example, compares the original moving image and the processed moving image to calculate a difference in luminance value for each pixel, and a pixel having the difference equal to or larger than a predetermined value is extracted from the original moving image by the noise removal process. The difference mask may be generated as the removed region. In such a configuration, since the difference mask masks only pixels having a luminance value difference equal to or greater than a predetermined value, it is possible to reduce the processing load when generating the correction mask.
For example, the correction mask unit may be configured to quantify the motion of the object image and detect the object image as the moved object image when the quantified value is equal to or greater than a predetermined value. In such a configuration, for example, only an object image that has moved greatly can be detected. Since the object image that is erroneously removed is detected as an object image that has moved greatly, even with such a configuration, the object image that is erroneously removed can be correctly restored. In addition, since the number of detected object images is reduced, the processing load can be reduced.
For example, the correction mask generation means may be configured to generate the correction mask that masks an area obtained by enlarging the area where the detected object image is displayed by a predetermined amount. With such a configuration, even when an object image that has been mistakenly removed moves greatly in successive frames of the processed moving image, it can be correctly restored.
本発明の画像処理方法は、1以上の物体画像を含む原動画に所定のノイズ除去処理を施すことで得られる処理動画を記憶する記憶装置が接続された画像処理装置により実行される方法であって、前記原動画と前記処理動画とを比較することで、前記ノイズ除去処理により前記原動画からノイズとして除去された領域をマスクする差分マスクを生成する段階と、前記処理動画から前記差分マスクでマスクされる領域内で動いた物体画像を検出して、少なくとも検出した物体画像が表示される領域をマスクする修正用マスクを生成する段階と、前記原動画の前記修正用マスクでマスクされる領域の画像を、前記処理動画に移植して最終動画を生成する段階と、を含む。 The image processing method of the present invention is a method executed by an image processing apparatus connected to a storage device that stores a processed moving image obtained by performing a predetermined noise removal process on an original moving image including one or more object images. A step of generating a difference mask for masking a region removed as noise from the original moving image by the noise removal processing by comparing the original moving image and the processed moving image; and Detecting a moving object image in the masked area, generating a correction mask for masking at least the area where the detected object image is displayed, and an area masked by the correction mask of the original moving image Transplanting the image into the processed moving image to generate a final moving image.
本発明のコンピュータプログラムは、1以上の物体画像を含む原動画に所定のノイズ除去処理を施すことで得られる処理動画を記憶する記憶装置が接続されたコンピュータシステムを、前記原動画と前記処理動画とを比較することで、前記ノイズ除去処理により前記原動画からノイズとして除去された領域をマスクする差分マスクを生成する差分マスク生成手段、前記処理動画から前記差分マスクでマスクされる領域内で動いた物体画像を検出して、少なくとも検出した物体画像が表示される領域をマスクする修正用マスクを生成する修正用マスク生成手段、前記原動画の前記修正用マスクでマスクされる領域の画像を、前記処理動画に移植して最終動画を生成する最終動画生成手段、として動作させるためのコンピュータプログラムである。 The computer program according to the present invention includes a computer system connected to a storage device for storing a processed moving image obtained by performing a predetermined noise removal process on an original moving image including one or more object images, the original moving image and the processed moving image. The difference mask generation means for generating a difference mask for masking the area removed as noise from the original moving image by the noise removal processing, and moves within the area masked by the difference mask from the processed moving image. A correction mask generating means for generating a correction mask that masks at least the area where the detected object image is displayed, and an image of the area masked by the correction mask of the original moving image, A computer program for operating as final moving image generating means for generating a final moving image by transplanting to the processed moving image
上記の通り本発明によれば、ノイズ除去処理により画像が除去された領域のうち、処理動画により検出された物体画像の動く領域を修復して最終動画を生成する。ノイズ除去処理で誤って除去された物体画像は、処理動画において動いている物体画像として検知されるために、ノイズ除去処理で誤って除去された物体画像を修復することができる。 As described above, according to the present invention, the final moving image is generated by repairing the moving region of the object image detected by the processed moving image out of the regions from which the image has been removed by the noise removal processing. Since the object image erroneously removed by the noise removal process is detected as an object image moving in the processed moving image, the object image erroneously removed by the noise removal process can be repaired.
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、本実施形態の画像処理装置の機能ブロック図である。
画像処理装置1の各機能ブロックは、例えば、CPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、入出力インタフェース、及びハードディスク等の大容量記憶装置を備えた汎用のコンピュータシステムに、本発明のコンピュータプログラムを実行させることで形成することができる。
画像処理装置1は、ノイズ除去部10、差分マスク生成部11、修正用マスク生成部12、最終動画生成部13、原動画記憶部14、処理動画記憶部15、及び最終動画記憶部16を備えている。原動画記憶部14、処理動画記憶部15、及び最終動画記憶部16は、大容量記憶装置17に形成される。差分マスク生成部11、修正用マスク生成部12、及び最終動画生成部13は、共通のワーク領域18に後述するフレーム画像及び各種マスクを一時的に記憶して処理を実行する。ワーク領域18はRAMで構成されており、フレーム画像及び各種マスクが、必要に応じて順次記憶、消去可能になっている。
FIG. 1 is a functional block diagram of the image processing apparatus of the present embodiment.
Each functional block of the
The
画像処理装置1は、映画用フィルム等から既知の方法でデジタル変換された原動画を、原動画記憶部14に予め記憶している。画像処理装置1は、原動画から従来のデジタル修復システムによりノイズを除去して処理動画を生成する。従来のデジタル修復システムにより生成された処理動画は、ノイズの他に本来存在する物体画像もノイズと判断されて除去されている可能性がある。処理動画は、処理動画記憶部15に記憶される。画像処理装置1は、処理動画記憶部15に記憶された処理動画に対して、除去された可能性のある物体画像を修復することで最終動画を生成して最終動画記憶部16に記憶する。
The
ノイズ除去部10は、従来と同様のノイズ除去を行う。ノイズ除去部10は、例えば出願人が製造するデジタル修復システムにより、原動画記憶部14から原動画を読み出してノイズ除去を行うことで処理動画を生成して処理動画記憶部15に記憶させる。ノイズ除去部10によるノイズの判定基準は、好適には最も厳しくして、本来存在する物体画像が多少除去されてでも、すべてのノイズを除去する。
The
差分マスク生成部11は、同じフレームの原動画と処理動画とを比較することで、その差分を表す差分マスクを生成する。差分マスクは、ノイズ除去部10によりノイズとして除去された領域をマスクするマスク画像を有する。生成された差分マスクは、ワーク領域18に一時記憶される。差分マスク生成部11は、原動画及び処理動画をフレーム画像毎に1画素ずつ比較して差分マスクを生成する。差分マスク生成部11は、差分マスクを生成するのに必要な原動画及び処理動画の各フレーム画像をワーク領域18に記憶させる。
例えば、図2に示すように、nフレーム目(nは自然数)のフレーム画像により差分マスクを生成する場合には、ワーク領域18に、原動画と処理動画の各nフレーム目のフレーム画像を記憶させる。各フレーム画像において、符号21、21’は物体画像、符号22はノイズを表す。原動画のフレーム画像は差分マスクの生成後すぐに削除されてもよいが、処理動画のフレーム画像は他の処理にも用いられるのですぐには削除されない。
The difference mask generating unit 11 generates a difference mask representing the difference by comparing the original moving image and the processed moving image of the same frame. The differential mask has a mask image that masks the area removed as noise by the
For example, as shown in FIG. 2, when a difference mask is generated from the frame image of the nth frame (n is a natural number), the frame images of the nth frame of the original moving image and the processed moving image are stored in the work area 18. Let In each frame image,
図3は、図2に示すnフレーム目の原動画及び処理動画の各フレーム画像から、差分マスク生成部11により生成された差分マスクの例示図である。図2によると、原動画のnフレーム目のフレーム画像では物体画像21及びノイズ22が表示されるが、処理動画のnフレーム目のフレーム画像では、物体画像21の一部が除去された物体画像21’しか表示されない。物体画像21の一部及びノイズ22は、ノイズと判断されて除去されている。そのために、図3の差分マスクには物体画像21の一部の領域をマスクするマスク画像23及びノイズ22の領域をマスクするマスク画像24が表示される。
FIG. 3 is an exemplary diagram of a difference mask generated by the difference mask generation unit 11 from each frame image of the n-th frame original moving image and processed moving image shown in FIG. According to FIG. 2, the
マスク画像23、24には、原動画の該当領域の輝度値と処理動画の該当領域の輝度値との差(以下、「輝度差」という。)が、画素毎に記録されていてもよい。この場合、差分マスク生成部11は、輝度差により処理画像が原画像に対して大幅に変化しているか否かを、画素毎に判断可能である。差分マスク生成部11は、例えば所定の閾値を予め保持して、閾値よりも輝度差が小さい画素をマスク画像から除外することも可能である。差分であっても、輝度差が小さい画素についてはマスク画像に含まないことで、この後の処理の処理量を軽減することができる。また、輝度差が少ないために、処理動画を見る者が違和感を感じることは少ない。
In the
修正用マスク生成部12は、差分マスクの元になった処理動画のフレーム画像と、当該フレーム画像の前後の処理動画のフレーム画像とを比較することで動いた物体画像を検出し、その検出結果に基づいて修正用マスクを生成する。物体画像の動きは差分マスクでマスクされる領域内で検出し、他の領域については動き検出を行う必要はない。修正用マスクは、ワーク領域18に記憶される。
ノイズ除去部10により誤って除去された物体画像は、前後の処理動画には存在するために、物体画像の動き検出により大きく動いた物体画像として検出される。ノイズは、前後の処理動画にも存在しないので、物体画像の動き検出により大きく動いた物体画像として検出されることはない。そのために、処理動画による動いた物体画像の検出により誤って除去された物体画像を特定することができる。
修正用マスク生成部12は、例えば物体画像の動き検出時に物体画像の動きを定量化して、この定量化した値が所定値以上の場合に当該物体画像を検出する。これにより、所定量以上動いた物体画像が検出される。所定量以上動いた物体画像を大きく動いた物体画像として検出する。この大きく動いた物体画像をマスクする画像が修正用マスクになる。
The correction mask generation unit 12 detects a moving object image by comparing the frame image of the processed moving image that is the source of the difference mask with the frame image of the processed moving image before and after the frame image, and the detection result Based on the above, a correction mask is generated. The motion of the object image is detected within the area masked by the difference mask, and there is no need to perform motion detection for other areas. The correction mask is stored in the work area 18.
Since the object image erroneously removed by the
The correction mask generation unit 12 quantifies the movement of the object image, for example, when detecting the movement of the object image, and detects the object image when the quantified value is equal to or greater than a predetermined value. Thereby, an object image that has moved by a predetermined amount or more is detected. An object image that has moved by a predetermined amount or more is detected as an object image that has moved greatly. An image that masks the object image that has moved greatly becomes a correction mask.
図2、3により、修正用マスクの生成方法について説明する。
修正用マスク生成部12は、処理動画の(n−1)フレーム目とnフレーム目のフレーム画像により、差分マスクのマスク画像23、24によりマスクされる領域についてのブロックマッチングを行い、(n−1)フレーム目からnフレーム目のマスク画像23、24によりマスクされる領域内で大きく動いた物体画像を検出する。図4は、(n−1)フレーム目とnフレーム目の処理動画のフレーム画像によるマスク画像23、24によりマスクされる領域内のブロックマッチングの結果検出された大きく動いた物体画像の例示図である。図4では、物体画像25が検出される。
次に修正用マスク生成部12は、処理動画のnフレーム目と(n+1)フレーム目のフレーム画像により、差分マスクのマスク画像23、24によりマスクされる領域についてのブロックマッチングを行い、nフレーム目から(n+1)フレーム目のマスク画像23、24によりマスクされる領域内で大きく動いた物体画像を検出する。図5は、nフレーム目と(n+1)フレーム目の処理動画のフレーム画像によるマスク画像23、24によりマスクされる領域内のブロックマッチングの結果検出された大きく動いた物体画像の例示図である。図5では、物体画像26が検出される。
A method for generating a correction mask will be described with reference to FIGS.
The correction mask generation unit 12 performs block matching on the areas masked by the
Next, the correction mask generation unit 12 performs block matching on the areas masked by the
図4、5に示される検出された物体画像25、26は、図2の物体画像21の一部である。この部分が誤って除去された物体画像になる。修正用マスク生成部12は、動き検出の結果得られる図4、5の一方、或いは図4、5を重ね合わせた画像を修正用マスクとする。このようにして、マスク画像27を含む図6に示す修正用マスクが生成される。なお、この実施形態ではnフレーム目のフレーム画像を(n−1)、(n+1)フレーム目のフレーム画像の各々と比較したが、これはいずれか一方であってもよい。いずれか一方のフレーム画像との比較でも物体画像の動きが検出可能であるからである。
The detected
図6に示す修正用マスクをそのまま用いてもよいが、図7に示すように、マスク画像27を一回り大きくしたマスク画像28でもよい。マスク画像を一回り大きくすることで、ノイズが処理動画の連続するフレームに生じて大きく動いた物体画像であると判断された場合でも、マスクすることができる。
Although the correction mask shown in FIG. 6 may be used as it is, a
最終動画生成部13は、修正用マスクによりマスクされる領域の画像を、原動画から処理動画へ移植する。これにより最終動画のフレーム画像が生成される。生成されたフレーム画像が、最終動画記憶部16に記憶される。すべてのフレーム画像について、フレーム毎に生成された修正用マスクを用いて原動画から処理動画への画像の移植が行われることで最終動画が生成される。なお、本明細書において原動画から処理動画への画像の移植とは、画像の移動の他に、画像のコピーの場合も含む。画像のコピーの場合には、原動画をそのまま残すことが可能である。
The final moving
このような画像処理装置1は、図8に示す処理手順により画像処理を行う。
画像処理装置1は、まず、ノイズ除去部10により原動画記憶部14に記憶された原動画に対してノイズ除去処理を行って処理動画を生成し、これを処理動画記憶部15に記憶する(ステップS10)。ノイズの除去は、例えば原動画が映画の場合に、一本の映画の全フレームに対して一時に行う。
Such an
First, the
画像処理装置1は、処理動画の生成後に、同じフレームの原動画のフレーム画像と処理動画のフレーム画像をワーク領域18に記憶して、これら原動画及び処理動画の各フレーム画像を用いて差分マスク生成部11により差分マスクを生成する(ステップS20、S30)。その後、修正用マスク生成部12により、ワーク領域18に差分マスクの生成に用いたフレームの前後の処理動画のフレーム画像が記憶されて、処理動画のフレーム画像及び差分マスクから修正用マスクが生成される(ステップS40)。差分マスク及び修正用マスクの生成は、1フレームずつ行われる。
After generating the processed moving image, the
修正用マスクが生成されると、画像処理装置1は最終動画生成部13により、最終動画のフレーム画像を生成する(ステップS50)。その後、生成したフレーム画像が最後のフレームの画像か否かを確認し(ステップS60)、最後のフレームの画像でなければ、ステップS20に戻って、次のフレーム画像についての処理を行う(ステップS60:N)。最後のフレームの画像であれば処理を終了する(ステップS60:Y)。これにより、最終動画が生成される。
When the correction mask is generated, the
従来のデジタル修復システムでは、ノイズと認識するためのパラメータを変更することでノイズの判定基準を変更することができる。判定基準を最も厳しくすることで、ほとんどのノイズを除去することができる。しかしこの場合、本来必要な物体画像もノイズとして除去されてしまう。本実施形態の画像処理装置1は、最初にノイズの除去を行い、その後、ノイズの除去により誤って除去された物体画像を補うことで、原動画からノイズのみを除去した最終動画を生成している。そのために、確実なノイズの除去が、必要な画像を極力残したまま可能となる。また、オペレータが動画の確認を直接行うこともなく、パラメータの変更を細かく行う必要も無いために、処理時間を大幅に短縮できる。
In the conventional digital restoration system, the noise criterion can be changed by changing a parameter for recognizing it as noise. Most of the noise can be removed by making the judgment criteria the strictest. However, in this case, the originally necessary object image is also removed as noise. The
1…画像処理装置、10…ノイズ除去部、11…差分マスク生成部、12…修正用マスク生成部、13…最終動画生成部、14…原動画記憶部、15…処理動画記憶部、16…最終動画記憶部、17…大容量記憶装置、18…ワーク領域、21,21’,25,26…物体画像、22…ノイズ、23,24,27,28…マスク画像
DESCRIPTION OF
Claims (7)
前記処理動画から前記差分マスクでマスクされる領域内で動いた物体画像を検出して、少なくとも検出した物体画像が表示される領域をマスクする修正用マスクを生成する修正用マスク生成手段と、
前記原動画の前記修正用マスクでマスクされる領域の画像を、前記処理動画に移植して最終動画を生成する最終動画生成手段と、を備える、
画像処理装置。 By comparing an original moving image including one or more object images and a processed moving image obtained by performing a predetermined noise removal process on the original moving image, an area removed as noise from the original moving image by the noise removal processing is determined. Differential mask generating means for generating a differential mask to be masked;
A correction mask generating means for detecting an object image that has moved within the area masked by the difference mask from the processed moving image, and generating a correction mask that masks at least the area where the detected object image is displayed;
Final moving image generation means for generating a final moving image by transplanting an image of an area masked by the correction mask of the original moving image into the processed moving image,
Image processing device.
前記修正用マスク生成手段は、前記差分マスクの生成に用いられた前記処理動画のフレーム画像を、その前及び後の少なくとも一方のフレーム画像と比較することで前記動いた物体画像を検出するように構成され、
前記最終動画生成手段は、前記差分マスクの生成に用いられた前記原動画のフレーム画像内の前記修正用マスクでマスクされる領域の画像を、当該差分マスクの生成に用いた前記処理動画のフレーム画像の該当する領域に移植するように構成される、
請求項1記載の画像処理装置。 The difference mask generating means is configured to compare each frame image of the original moving image and the processed moving image frame by frame, and generate the difference mask for each frame,
The correction mask generation means detects the moved object image by comparing a frame image of the processed moving image used for generating the difference mask with at least one of the previous and subsequent frame images. Configured,
The final moving image generating means uses the image of the region to be masked by the correction mask in the frame image of the original moving image used for generating the difference mask as a frame of the processed moving image used for generating the difference mask. Configured to be transplanted into the appropriate area of the image,
The image processing apparatus according to claim 1.
請求項1又は2記載の画像処理装置。 The difference mask generation means compares the original moving image with the processed moving image, calculates a difference in luminance value for each pixel, and removes pixels having the difference equal to or larger than a predetermined value from the original moving image by the noise removal processing. Generating the difference mask as a region
The image processing apparatus according to claim 1 or 2.
請求項1〜3のいずれか1項記載の画像処理装置。 The correction mask means quantifies the movement of the object image, and when the quantified value is equal to or greater than a predetermined value, detects the object image as the moved object image.
The image processing apparatus according to claim 1.
請求項4記載の画像処理装置。 The correction mask generating means generates the correction mask for masking an area obtained by enlarging the area where the detected object image is displayed by a predetermined amount,
The image processing apparatus according to claim 4.
前記原動画と前記処理動画とを比較することで、前記ノイズ除去処理により前記原動画からノイズとして除去された領域をマスクする差分マスクを生成する段階と、
前記処理動画から前記差分マスクでマスクされる領域内で動いた物体画像を検出して、少なくとも検出した物体画像が表示される領域をマスクする修正用マスクを生成する段階と、
前記原動画の前記修正用マスクでマスクされる領域の画像を、前記処理動画に移植して最終動画を生成する段階と、を含む、
画像処理方法。 A method executed by an image processing apparatus connected to a storage device that stores a processed moving image obtained by performing a predetermined noise removal process on an original moving image including one or more object images,
Generating a differential mask that masks a region removed as noise from the original moving image by the noise removal processing by comparing the original moving image and the processed moving image;
Detecting an object image that has moved within an area masked by the difference mask from the processed moving image, and generating a correction mask that masks at least an area where the detected object image is displayed;
Transplanting an image of an area masked with the correction mask of the original moving image to the processed moving image, and generating a final moving image,
Image processing method.
前記原動画と前記処理動画とを比較することで、前記ノイズ除去処理により前記原動画からノイズとして除去された領域をマスクする差分マスクを生成する差分マスク生成手段、
前記処理動画から前記差分マスクでマスクされる領域内で動いた物体画像を検出して、少なくとも検出した物体画像が表示される領域をマスクする修正用マスクを生成する修正用マスク生成手段、
前記原動画の前記修正用マスクでマスクされる領域の画像を、前記処理動画に移植して最終動画を生成する最終動画生成手段、
として動作させるためのコンピュータプログラム。 A computer system to which a storage device for storing a processed moving image obtained by performing predetermined noise removal processing on an original moving image including one or more object images is connected.
A difference mask generating means for generating a difference mask for masking a region removed as noise from the original moving image by the noise removal processing by comparing the original moving image and the processed moving image;
A correction mask generating unit that detects an object image that has moved within the area masked by the difference mask from the processed moving image, and generates a correction mask that masks at least the area where the detected object image is displayed;
Final moving image generating means for generating a final moving image by transplanting an image of an area masked by the correction mask of the original moving image to the processed moving image;
Computer program to operate as.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009165429A JP2011023855A (en) | 2009-07-14 | 2009-07-14 | Apparatus and method for processing image, and computer program |
Applications Claiming Priority (1)
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JP2009165429A JP2011023855A (en) | 2009-07-14 | 2009-07-14 | Apparatus and method for processing image, and computer program |
Publications (1)
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JP2011023855A true JP2011023855A (en) | 2011-02-03 |
Family
ID=43633565
Family Applications (1)
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JP (1) | JP2011023855A (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10457578B1 (en) | 2018-06-22 | 2019-10-29 | Gary McInnis | Automated sulfur burner for agricultural irrigation |
-
2009
- 2009-07-14 JP JP2009165429A patent/JP2011023855A/en active Pending
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