JP2011091540A - 画像処理装置及びその方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】 Retinexを利用して画像データを出力する場合、補正効果の有効性に関わらず補正量計算と補正を行うため、あまり補正効果のない画像へ処理を実施してしまうとに、パフォーマンスやメモリ使用量の観点から非効率となる問題があった。
【解決手段】 入力画像データから輝度成分を抽出する輝度抽出手段と、前記輝度成分を縮小し縮小輝度成分を生成する画像縮小手段と、前記縮小輝度成分にフィルタ処理を行い縮小低周波輝度成分を生成するフィルタ手段と、前記縮小低周波輝度成分の分散を算出し、これについて閾値による判定を行う分散判定手段と、前記縮小輝度成分と前記縮小低周波輝度成分とを用いて前記輝度成分の分布を改善する輝度分布改善手段とを備えた画像処理装置または方法において、前記分散がある閾値を超えた場合には前記輝度成分の分布の改善を行い、超えない場合には行わないことを特徴とすることにより、前記課題を解決する。
【選択図】 図1
【解決手段】 入力画像データから輝度成分を抽出する輝度抽出手段と、前記輝度成分を縮小し縮小輝度成分を生成する画像縮小手段と、前記縮小輝度成分にフィルタ処理を行い縮小低周波輝度成分を生成するフィルタ手段と、前記縮小低周波輝度成分の分散を算出し、これについて閾値による判定を行う分散判定手段と、前記縮小輝度成分と前記縮小低周波輝度成分とを用いて前記輝度成分の分布を改善する輝度分布改善手段とを備えた画像処理装置または方法において、前記分散がある閾値を超えた場合には前記輝度成分の分布の改善を行い、超えない場合には行わないことを特徴とすることにより、前記課題を解決する。
【選択図】 図1
Description
本発明は、デジタル画像データの輝度分布を改善する技術に関する。
Retinexは写真画像における輝度の偏りを補正する処理で、ダイナミックレンジを圧縮し、色再現範囲の狭い電子写真などの出力物における「見え」を改善する効果を持つ。逆光画像など、ダイナミックレンジの広い画像に特に効果がある。
このRetinex処理を実現する方法として、例えば、非特許文献1がある。これは、原画像データの低周波成分をガウシアンフィルタによって抽出し、その低周波成分によって原画像データを除算することによって、周囲が明るい画素は暗く、周囲が暗い画素は明るくすることにより、画像の「見え」を改善するものである。
"A Multiscale Retinex for Bridging the Gap Between Color Images and the Human Observation of Scenes" IEEE TRANSACTIONS ONIMAGEPROCESSING, VOL.6, No.7, JULY 1997
Retinex処理では各画素の補正量計算のため、ガウス関数の畳込み処理(ガウシアンフィルタ処理)を行う必要がある。
しかしながら、Retinexを利用して画像データを出力する場合、有効性に関わらず補正量計算と補正を行うため、あまり補正効果のない画像へ処理を実施してしまうことにより、パフォーマンスやメモリ使用量の観点から非効率となる問題があった。
画像データの輝度成分の分布を改善する画像処理装置または方法であって、
画像の入力を受け付ける画像入力手段またはステップ(101,301)と、
前記入力画像データから輝度成分を抽出する輝度抽出手段またはステップ(102,302)と、
前記輝度成分を縮小し縮小輝度成分を生成する画像縮小手段またはステップ(103,303)と、
前記縮小輝度成分にフィルタ処理を行い縮小低周波輝度成分を生成するフィルタ手段またはステップ(104,304)と、
前記縮小低周波輝度成分の分散を算出し、これについて閾値による判定を行う分散判定手段またはステップ(105,305,306)と、
前記縮小輝度成分と前記縮小低周波輝度成分とを用いて前記輝度成分の分布を改善する輝度分布改善手段またはステップ(106,307)と
を備えた画像処理装置または方法において、
前記分散がある閾値を超えた場合には前記縮小輝度成分と前記縮小低周波輝度成分とを用いて前記輝度成分の分布の改善を行い、
超えない場合には前記縮小輝度成分と前記縮小低周波輝度成分とを用いての前記輝度成分の改善を行わないことを特徴とする画像処理装置または方法。
画像の入力を受け付ける画像入力手段またはステップ(101,301)と、
前記入力画像データから輝度成分を抽出する輝度抽出手段またはステップ(102,302)と、
前記輝度成分を縮小し縮小輝度成分を生成する画像縮小手段またはステップ(103,303)と、
前記縮小輝度成分にフィルタ処理を行い縮小低周波輝度成分を生成するフィルタ手段またはステップ(104,304)と、
前記縮小低周波輝度成分の分散を算出し、これについて閾値による判定を行う分散判定手段またはステップ(105,305,306)と、
前記縮小輝度成分と前記縮小低周波輝度成分とを用いて前記輝度成分の分布を改善する輝度分布改善手段またはステップ(106,307)と
を備えた画像処理装置または方法において、
前記分散がある閾値を超えた場合には前記縮小輝度成分と前記縮小低周波輝度成分とを用いて前記輝度成分の分布の改善を行い、
超えない場合には前記縮小輝度成分と前記縮小低周波輝度成分とを用いての前記輝度成分の改善を行わないことを特徴とする画像処理装置または方法。
わずかな演算量で、Retinex処理の有効性を自動判定することが可能となり、有効性が低い場合にRetinex処理を省略することによってパフォーマンスの向上を図ることができる。
以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を用いて説明する。
<第1の実施形態>
第1の実施形態では、Retinex処理において、単一の低周波輝度成分を用いるSingleScaleRetinex(SSR)法によって輝度分布を改善する場合に、本発明を適用してパフォーマンスを向上させる方法について説明する。
第1の実施形態では、Retinex処理において、単一の低周波輝度成分を用いるSingleScaleRetinex(SSR)法によって輝度分布を改善する場合に、本発明を適用してパフォーマンスを向上させる方法について説明する。
図1は、本実施例に係る画像処理装置の概略ブロック図である。画像入力部101、輝度抽出部102、画像縮小部103、フィルタ処理部104、分散判定部105、輝度分布改善部106、色空間変換部107、画像出力部108を備える。以降、本発明に係るブロック図では画像信号の流れを実践で、判定信号の流れを点線で示す。
以上のような構成の画像処理システムは、アプリケーションプログラムとして汎用の計算機においても実行可能であるし、カメラやプリンタ用の組み込み画像処理装置としても実現可能である。以後、本実施形態では、アプリケーションプログラムとして実現される画像処理装置について説明する。
図1に示す画像処理装置の各構成の働きについて、図3のフローチャートを用いて説明する。ステップ301において、画像入力部101は、デジタル画像データの入力を受け付ける。ここで入力された画像データを、例えばRGBの3チャンネルカラー画像とする。次に、ステップ302において、輝度抽出部102は、送られてきた画像データより輝度成分を抽出する。輝度成分の抽出は、例えばRGBからYCbCrへの変換を用いる場合、次式によりYを輝度成分として抽出する。
Y=0.299×r+0.587×g+0.114×b
ここではRGBからL*a*b*への変換、RGBからHSVへの変換、RGBからXYZの変換等を用いてもよい。
ここではRGBからL*a*b*への変換、RGBからHSVへの変換、RGBからXYZの変換等を用いてもよい。
ステップ303において、画像縮小部103は、ステップ302で抽出した輝度成分画像のサイズを縮小し、縮小輝度成分を生成する。ここでの縮小倍率は任意であるが、縮小後のサイズが小さいほど、この後に行うフィルタ処理、分散判定処理の処理量が少なくなる。本実施例では、縮小後のサイズを、縮小画像短辺がフィルタ処理部で畳み込むフィルタサイズと同等になる程度とする。例えば、フィルタサイズが30×30画素の場合、縮小後のサイズを40×30とする。縮小方法も問わないが、ここでは簡単のため単純間引きとする。
ステップ304において、フィルタ処理部104は、ステップ303で生成された縮小輝度成分に対しガウス関数の畳込み処理を行い、縮小低周波輝度成分を生成する。ここで、縮小輝度成分の画素(x、y)における輝度値をL(x,y)とすると、縮小低周波成分の画素 (x, y)における輝度値LS(x、y)は次式で表される。
Ls(x,y) = L(x,y) *G(x,y)
ここで、*は畳み込み演算(Convolution)を表す。G(x,y)は次式で表されるガウス関数である。
ここで、*は畳み込み演算(Convolution)を表す。G(x,y)は次式で表されるガウス関数である。
Kはガウス関数のレベルを、σはガウス関数の標準偏差を表す。
ステップ305において、分散判定部105は、ステップ304で生成された縮小低周波輝度成分の輝度平均Eとその分散Vを算出し、ステップ306において、分散判定部105は、ステップ305で求めた分散Vに対し閾値処理を行う。Vは次式により求められる。
V=ΣN i=1(E−Yi)2/N(i:整数、N:画像データ内の画素数)
ここでVが所定の閾値より低い場合は、ステップ309において画像出力部108は入力画像を出力する。Vが所定の閾値より高い場合、ステップ307において、輝度分布改善部306は、ステップ304で生成された縮小低周波輝度成分を用いて、ステップ302で抽出された輝度成分に対して輝度分布改善処理を行う。
ここでVが所定の閾値より低い場合は、ステップ309において画像出力部108は入力画像を出力する。Vが所定の閾値より高い場合、ステップ307において、輝度分布改善部306は、ステップ304で生成された縮小低周波輝度成分を用いて、ステップ302で抽出された輝度成分に対して輝度分布改善処理を行う。
ここでステップ307における輝度分布改善処理について詳述する。本ステップにおける処理は一般的にはRetinex処理と呼ばれ、種々の実現方法があるが、先に述べた通り、ここでは一例として最も単純なSSRと呼ばれる方法について、図2・図4を用いて説明する。
まず、ステップ307−1において、画像拡大部106−1は、ステップ304で生成された縮小低周波輝度成分を原画像のサイズまで拡大する。拡大方法は任意である。例えばニアレストネイバー法、バイキュービック法、アダマール変換等を用いてもよい。
次に、ステップ307−2において、輝度補正部106−2は、ステップ307−1において生成された原画像と同サイズの低周波輝度成分を用いて、ステップ302で抽出された輝度成分を除算することで輝度補正を行った後、レンジ調整を行う。レンジ調整とは除算後の値を所定の出力ビット数(例えば8ビット)に割り振るための処理で、例えばクリッピング処理やゲイン処理等がある。クリッピング処理とは、ヒストグラム分布の上下3%前後の画素値をクリッピングしてから、線形変換によって出力ビット数に応じたデジタル値に割り振る処理である。またゲイン処理とは、全ての画素値に一律の値(例えばステップ305で求めた輝度平均E等)を積算する処理である。
以上がステップ307における輝度分布改善処理の詳細である。
次に、ステップ308では、色空間変換部107が、ステップ307において改善された輝度成分と、ステップ302で変換された色成分とを用いて色空間変換を行い、RGB画像データを再構成する。本ステップの出力画像データが、ステップ309において、画像出力部309により出力される。
<第2の実施形態>
第2の実施形態では、Retinex処理において、複数の低周波輝度成分を用いるMultiScaleRetinex(MSR)法によって輝度分布を改善する場合に、本発明を適用してパフォーマンスを向上させる方法について説明する。MSRはぼけ度合いの違う複数の低周波画像を用いることにより、エッジ情報を残した低周波画像が得られるため、第1の実施形態で説明したSSRで処理を行った場合よりも、エッジ部においてオーバーシュート/アンダーシュートの抑制された自然な出力画像を得ることができる。
第2の実施形態では、Retinex処理において、複数の低周波輝度成分を用いるMultiScaleRetinex(MSR)法によって輝度分布を改善する場合に、本発明を適用してパフォーマンスを向上させる方法について説明する。MSRはぼけ度合いの違う複数の低周波画像を用いることにより、エッジ情報を残した低周波画像が得られるため、第1の実施形態で説明したSSRで処理を行った場合よりも、エッジ部においてオーバーシュート/アンダーシュートの抑制された自然な出力画像を得ることができる。
図5に示す画像処理装置の本実施形態における各構成の働きについて、図7のフローチャートを用いて説明する。なお、本実施形態の画像形成装置において、上述した第1の実施形態と同様の構成には同一の番号を付し、説明を省略する。
ステップ701において、画像縮小部501は、ステップ302で抽出した輝度成分画像のサイズを長辺、短辺がそれぞれ1/aとなるように縮小し、第1の縮小輝度成分を生成する。次にステップ702において、画像縮小部501は、ステップ701で生成した第1の縮小輝度成分のサイズを長辺、短辺がそれぞれ1/bとなるように縮小し、第2の縮小輝度成分を生成する。ここで、縮小倍率a,bは定数としてもよいし、縮小後の目標サイズを決めて入力画像サイズに応じて可変値としてもよい。第2の縮小輝度成分のサイズは、ステップ302で抽出した輝度成分と比較して、長辺、短辺がそれぞれ1/abとなる。
ステップ703において、フィルタ処理部502は、ステップ702で生成された第2の縮小輝度成分に対しガウス関数の畳込み処理を行い、第2の縮小低周波輝度成分を生成する。
ステップ704において、分散判定部503は、ステップ703で生成された第2の縮小低周波輝度成分の輝度平均Eとその分散Vを算出し、ステップ705において、分散判定部503は、ステップ704で求めた分散Vに対し閾値処理を行う。ここでVが所定の閾値より低い場合は、ステップ309において画像出力部108は入力画像を出力する。Vが所定の閾値より高い場合は、ステップ706において、輝度分布改善部504は、ステップ302で抽出された輝度成分に対して輝度分布改善処理を行う。その際、ステップ702で生成された第2の縮小低周波輝度成分と、ステップ701で生成された第1の縮小輝度成分とを用いる。
ここでステップ706における輝度分布改善処理について詳述する。本実施例ではMSRと呼ばれるRetinex処理方法について、図6・図8を用いて説明する。
まず、ステップ706−1において、フィルタ処理部502は、ステップ701で生成された第1の縮小輝度成分に対しガウス関数の畳込み処理を行い、第1の縮小低周波輝度成分を生成する。次にステップ706−2において、画像拡大部504−1は、ステップ706−1で生成された第1の縮小低周波輝度成分をa倍し、原画像のサイズまで拡大する。さらにステップ706−3において、画像拡大部504−1は、ステップ702で生成された第2の縮小低周波輝度成分をab倍し、原画像のサイズまで拡大する。
ステップ706−4において、低周波成分合成部504−2は、ステップ706−2、706−3にて原画像と同サイズに拡大された第1、第2の低周波輝度成分を所定の重み付けのもとで合成し、合成低周波輝度成分を生成する。
ステップ706−5において、輝度補正部504−3は、ステップ706−4において生成された合成低周波輝度成分を用いて、ステップ302で抽出された輝度成分を除算することで輝度補正を行った後、レンジ調整を行う。
以上がステップ706における輝度分布改善処理の詳細である。
Claims (2)
- 画像データの輝度成分の分布を改善する画像処理装置であって、
画像の入力を受け付ける画像入力手段(101,301)と、
前記入力画像データから輝度成分を抽出する輝度抽出手段(102,302)と、
前記輝度成分を縮小し縮小輝度成分を生成する画像縮小手段(103,303)と、
前記縮小輝度成分にフィルタ処理を行い縮小低周波輝度成分を生成するフィルタ手段(104,304)と、
前記縮小低周波輝度成分の分散を算出し、これについて閾値による判定を行う分散判定手段(105,305,306)と、
前記縮小輝度成分と前記縮小低周波輝度成分とを用いて前記輝度成分の分布を改善する輝度分布改善手段(106,307)と
を備えた画像処理装置において、
前記分散がある閾値を超えた場合には前記縮小輝度成分と前記縮小低周波輝度成分とを用いて前記輝度成分の分布の改善を行い、
超えない場合には前記縮小輝度成分と前記縮小低周波輝度成分とを用いての前記輝度成分の改善を行わないことを特徴とする画像処理装置。 - 画像データの輝度成分の分布を改善する画像処理方法であって、
画像の入力を受け付ける画像入力ステップ(101,301)と、
前記入力画像データから輝度成分を抽出する輝度抽出ステップ(102,302)と、
前記輝度成分を縮小し縮小輝度成分を生成する画像縮小ステップ(103,303)と、
前記縮小輝度成分にフィルタ処理を行い縮小低周波輝度成分を生成するフィルタステップ(104,304)と、
前記縮小低周波輝度成分の分散を算出し、これについて閾値による判定を行う分散判定ステップ(105,305,306)と、
前記縮小輝度成分と前記縮小低周波輝度成分とを用いて前記輝度成分の分布を改善する輝度分布改善ステップ(106,307)と
を備えた画像処理方法において、
前記分散がある閾値を超えた場合には前記縮小輝度成分と前記縮小低周波輝度成分とを用いて前記輝度成分の分布の改善を行い、
超えない場合には前記縮小輝度成分と前記縮小低周波輝度成分とを用いての前記輝度成分の改善を行わないことを特徴とする画像処理方法。
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009242350A JP2011091540A (ja) | 2009-10-21 | 2009-10-21 | 画像処理装置及びその方法 |
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