JP2013141053A - Image processing device, image processing method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、特に、所望の画像を探し出すために用いて好適な画像処理装置、画像処理方法及びそのプログラムに関する。 The present invention particularly relates to an image processing apparatus, an image processing method, and a program thereof suitable for use in searching for a desired image.
従来、会社や学校、研究機関等で会議や集会を行う際には、ホワイトボードを用いて会議や集会の内容をまとめることが広く行われている。また、この際に、デジタルカメラ等を用いてホワイトボードを撮影し、会議の記録として残しておくことがよく行われている。ところが、ホワイトボードの前に人が立っている場合や物が置かれている場合には正面から撮影できず、斜めから撮影しなければならないことがたびたび発生する。このようにして撮影した画像には、ホワイトボードに書かれた内容が歪んで写っているため、保存や表示に適さないことが多い。 Conventionally, when a meeting or a meeting is held in a company, a school, a research institution or the like, it is widely performed to summarize the contents of the meeting or the meeting using a whiteboard. At this time, it is often performed to take a whiteboard using a digital camera or the like and leave it as a conference record. However, when a person stands in front of a whiteboard or when an object is placed, it is often impossible to shoot from the front and to shoot from an angle. The images taken in this way are often not suitable for storage or display because the content written on the whiteboard is distorted.
そこで、このような問題点を解決するために、撮影した板書内容の歪みをパース補正によって正面から撮影したような画像に撮影画像を補正することが行われている。例えば、特許文献1には、パース補正前の画像とパース補正後の画像とを保存する技術が開示されている。
Therefore, in order to solve such a problem, it has been performed to correct a captured image to an image as if it was captured from the front by perspective correction of distortion of the photographed board document content. For example,
しかしながら、フラッシュや照明の写り込み等によってホワイトボードに書かれた内容が鮮明でないことも多い。例えば図12に示すように、照明が写り込んで反射している画像1201やピンボケ・手ぶれ等によるぼやけた画像1202がパース補正によって得られてしまう場合がある。このような板書内容が鮮明でない画像が得られた場合は、撮影条件を変えてホワイトボードを複数回撮影することが一般に行われる。
However, the contents written on the whiteboard due to flash or lighting are often not clear. For example, as shown in FIG. 12, an
一方、特許文献1に記載された技術においては、パース補正前の画像とパース補正後の画像とが別々のファイルに保存されてしまう。このため、ファイル名に関連性を持たせたとしても、撮影条件を変えてホワイトボードを複数回撮影するような場合には、板書内容に関するファイルが多くなってしまう。また、会議資料においては、板書内容を見やすくするために画像の補正を手動で調整する場合もあるため、補正後の画像だけではなく、補正前の画像を必要とすることが多い。したがって、複数のファイルから所望のファイルを探し出すことが面倒であるという問題点がある。
On the other hand, in the technique described in
本発明は前述の問題点に鑑み、同一の対象物を撮影した撮影画像の中から、所望の画像を簡単に探し出すことができるようにすることを目的としている。 An object of the present invention is to make it possible to easily find a desired image from photographed images obtained by photographing the same object.
本発明の画像処理装置は、同一の被写体を撮影した複数の撮影画像からそれぞれ前記被写体を切り出してパース補正した補正画像を生成する補正画像生成手段と、前記補正画像生成手段によって生成された補正画像の鮮明度を算出する算出手段と、前記算出手段によって前記鮮明度が算出された補正画像のうち、前記鮮明度が最も高い補正画像を代表画像として決定する決定手段とを有することを特徴とする。 The image processing apparatus according to the present invention includes a correction image generation unit that generates a correction image obtained by extracting and parsing the subject from a plurality of captured images of the same subject, and a correction image generated by the correction image generation unit. Calculating means for calculating the sharpness of the image, and determining means for determining, as a representative image, the corrected image having the highest sharpness among the corrected images whose sharpness is calculated by the calculating means. .
本発明によれば、ホワイトボードなどの同一の対象物を撮影した撮影画像の中から、最も鮮明な画像を簡単に探し出すことができる。 According to the present invention, it is possible to easily find the clearest image from among captured images obtained by photographing the same object such as a whiteboard.
以下、添付の図面を参照して、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。また、以下の実施形態においては撮影対象の被写体としてホワイトボードを前提として説明しているが、本発明の適用先はホワイトボードに限定されるものではなく、紙資料や名刺など平面な撮影対象物全般に適用可能である。 Hereinafter, the present invention will be described in detail based on preferred embodiments with reference to the accompanying drawings. The configurations shown in the following embodiments are merely examples, and the present invention is not limited to the illustrated configurations. In the following embodiments, a whiteboard is assumed as a subject to be photographed. However, the application destination of the present invention is not limited to a whiteboard, and a planar photographing object such as a paper document or a business card. Applicable in general.
(第1の実施形態)
図1は、本実施形態における画像処理システム7の構成例を示す図である。
図1に示すように、本実施形態に係る画像処理システム7は、撮影装置2と、画像処理装置3と、表示装置4とから構成されている。撮影装置2及び画像処理装置3は無線LAN等の無線通信路5で互いに接続されているが、特に無線である必要はなく、有線であっても構わない。また、画像処理装置3及び表示装置4はHDMI等の有線通信路6で互いに接続されているが、特に有線である必要はなく、無線であっても構わない。
(First embodiment)
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of an image processing system 7 in the present embodiment.
As shown in FIG. 1, the image processing system 7 according to the present embodiment includes an
撮影装置2には、撮影ボタン21と液晶パネル等のビューファインダ22とが設けられている。図1に示す例では、撮影装置2の撮影対象物としてホワイトボード1が配置されているが、特にホワイトボードに限定する必要はなく、机の上に置かれた名刺や紙資料のように平面物であってもよい。ビューファインダ22には撮影対象物が表示され、撮影ボタン21が押されることにより撮影画像が生成され、そのデータが無線通信路5を通じて画像処理装置3に入力される。そして、画像処理装置3から出力される画像信号やGUIは有線通信路6を通じて表示装置4に送られ、その撮影画像が表示される。
The photographing
ここで、図2に示すように、2つの撮影装置2a、2bからホワイトボード1を斜めに撮影すると、それぞれ、図3に示す画像31a、31bのように歪んだ画像が得られる。本実施形態に係る画像処理装置3では、これらの歪んだ画像を入力し、射影変換等の画像処理によって歪み補正を行い、正面から撮影したような画像34を生成する。その際、射影変換のパラメータは、入力された画像の特徴点を検出することにより算出する。
Here, as shown in FIG. 2, when the
図4は、本実施形態に係る画像処理装置3の内部構成例を示すブロック図である。
図4において、UIデバイス401はマウスやデジタイザやキーボード等であり、画像処理装置3にユーザーの指示を入力するために用いられる。CPU402は、プログラム用記憶領域406からRAM403にプログラムを展開し、CPU402によって解釈・実行することによって画像処理装置3内の各種制御や計算、UIの表示等を制御する。
FIG. 4 is a block diagram illustrating an internal configuration example of the
In FIG. 4, a
通信IF404は、撮影装置2や表示装置4との間の通信インターフェイスである。UI表示部405は、画像処理装置3の状態や処理内容を表示するLEDや液晶パネル等であるが、表示装置4を制御して表示する実装でも構わない。さらに、本実施形態に係る画像処理装置3は、プログラム用記憶領域406とデータ用記憶領域407とを備えている。具体的には、ハードディスクやフラッシュメモリを用いてこれら記憶領域は実現可能であるが、本発明は特定の記憶媒体に依存しないことは言うまでもない。
The
なお、本実施形態の画像処理システム7は、会議の際に用いられることが多いため、実際の運用では、画像処理装置3上で議事録作成や会議情報管理等を行う会議システムと統合された構成であってもよい。
Since the image processing system 7 of the present embodiment is often used at the time of a conference, in actual operation, the image processing system 7 is integrated with a conference system that performs minutes creation, conference information management, and the like on the
次に、本実施形態における画像処理装置3の動作手順について、図5のフローチャートを参照しながら説明する。なお、図5に示す各処理は、CPU402の制御により行われる。
まず、S501において、通信IF404を介して撮影装置2から撮影画像が入力されるまで待機する。そして、撮影画像が入力されると、S502において、領域切り出し処理とパース補正処理とを行う。S502の処理は、例えば特許文献1に記載されている歪み補正処理を用いることによって実現可能である。
Next, the operation procedure of the
First, in step S <b> 501, the process waits until a photographed image is input from the photographing
ここで、撮影画像の一例として、図6に示す撮影画像601〜606がS501で入力された場合には、S502の処理によって図7に示す補正画像701〜703、705、706が生成される。ここで、図6に示す撮影画像604には明確な矩形領域が存在しないため、補正画像は生成されないものとする。
Here, as an example of the captured image, when the captured
次に、S503において、今回生成された補正画像を過去に生成された補正画像と比較し、近い画像のグループ(画像群)を判定する。これにより、撮影条件を変えて同じ対象領域を撮影した複数の画像を1つの画像群にまとめることが可能となる。なお、画像の比較方法としては、例えば差分値を算出することによって比較する。今回の補正画像の画素の輝度成分をI(x,y)とし、過去の補正画像の画素の輝度成分をIP(x,y)とすると、ある領域Kの画像の差分Δは以下の式(1)により算出される。 Next, in S503, the corrected image generated this time is compared with the corrected image generated in the past, and a group (image group) of close images is determined. Thereby, it is possible to combine a plurality of images obtained by photographing the same target region under different photographing conditions into one image group. As an image comparison method, for example, the comparison is performed by calculating a difference value. When the luminance component of the pixel of the current corrected image is I (x, y) and the luminance component of the pixel of the past corrected image is I P (x, y), the difference Δ between the images in a certain region K is expressed by the following equation: Calculated by (1).
図7に示す例では、補正画像701〜703は互いに近い画像と判定され、例えば画像群Aと分類される。また、補正画像705、706も同様に近い画像と判定され、例えば画像群Xと判定される。本実施形態では、式(1)を用いて差分値を算出することによって画像の比較を行ったが、画像を比較することができるのであれば、他の方法を用いてもよい。
In the example illustrated in FIG. 7, the corrected
次に、S504において、画像中の文字や図形がどれだけ判別可能かを表す鮮明度を算出する。鮮明度の算出方法としては、文字認識の結果として得られる認識確度を用いたり、画像の高周波成分の度合いを用いたりすることが可能であるが、鮮明度を算出できるのであればこれらの方法に限定するものではない。 Next, in S504, a sharpness level representing how many characters and figures in the image can be distinguished is calculated. As a method for calculating the sharpness, it is possible to use the recognition accuracy obtained as a result of character recognition or to use the degree of the high-frequency component of the image. However, if the sharpness can be calculated, these methods are used. It is not limited.
図7に示す例においては、補正画像701〜703、705、706の鮮明度は、例えば2、1、3、1、3とそれぞれ算出される。この場合、鮮明度の数値が高いほど鮮明であることを示している。なお、図8には、補正画像701〜703、705、706に対する画像群及び鮮明度の値をまとめたテーブルを示している。
In the example illustrated in FIG. 7, the sharpnesses of the corrected
次に、S505において、それぞれの撮影画像に対してS502〜S504で得られた情報をメタ情報として関連付ける。これらのメタ情報は、例えばJPEGのアプリケーション・マーカセグメント等に格納可能である。 Next, in S505, the information obtained in S502 to S504 is associated with each captured image as meta information. Such meta information can be stored in, for example, a JPEG application marker segment.
図9は、図6に示した撮影画像にメタ情報が付加された画像ファイルの例を示す図である。
図9に示すように、画像ファイル901は、撮影画像601とそのメタ情報911とから構成されている。さらにメタ情報911は、図5のS502で得られた補正画像701と、S503で得られた画像群情報と、S504で得られた鮮明度とから構成されている。補正画像のサイズが大きくてメタ情報のサムネイル領域に収まらない場合には、リサイズして縮小するか非特許文献1に記載されているようなマルチピクチャフォーマットで格納してもよい。
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of an image file in which meta information is added to the photographed image illustrated in FIG. 6.
As shown in FIG. 9, the
画像ファイル901と同様に他の画像ファイル902、903、905、906も撮影画像とメタ情報とから構成されている。また、画像ファイル904のメタ情報914には、他のメタ情報912、913、915、916とは異なり、画像群や鮮明度の情報は含まれておらず、サムネイル領域には撮影画像604をリサイズして縮小した画像924が格納されている。
Similar to the
そして、図5の処理によりメタ情報が付加された画像ファイルは、CPU402の制御によりデータ用記憶領域407に記録される。そして、図5の処理が終了すると、これらの画像ファイルの中から、最も鮮明度の高い補正画像を代表画像として決定し、通信IF404を介して表示装置4に代表画像を出力して表示制御を行う。
Then, the image file to which the meta information is added by the processing of FIG. 5 is recorded in the
図10は、このようにして作成された画像ファイルを画像処理装置3が表示装置4へ出力して一覧表示する際に表示装置4に表示されるUIの例を示す図である。
図10に示すように、各画像ファイルのメタ情報中に画像群情報が含まれている場合には、同一画像群の中で最も鮮明度の高い画像を代表画像として表示する。図10に示す例では、画像枠1001にサムネイル画像として補正画像を表示しているが、撮影画像そのものを表示させても構わない。また、画像群情報を持っていない画像924を隠して表示しても構わない。
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a UI displayed on the
As shown in FIG. 10, when image group information is included in the meta information of each image file, an image having the highest definition in the same image group is displayed as a representative image. In the example shown in FIG. 10, the corrected image is displayed as a thumbnail image in the
また、図10に示すボタン1002、1003のように代表画像以外も表示させるボタンをUIとして表示させても構わない。例えば、ボタン1003が押された場合は、例えば図11に示すように画像706と同一画像群に属する補正画像705も表示し、これによりボタン1003は、代表画像のみ表示に戻すためのボタン1101に切り替わるようにする。
Also, buttons that display other than the representative image, such as
以上のように本実施形態によれば、同一画像群の中で最も鮮明度の高い画像を代表画像として決定するようにしたので、光などが反射して撮影された画像やぼやけた画像が含まれている場合も、会議資料として用いる画像を簡単に探し出すことができる。 As described above, according to the present embodiment, since the image with the highest definition in the same image group is determined as the representative image, an image captured by reflecting light or the like or a blurred image is included. In this case, an image used as a meeting material can be easily found.
なお、本実施形態においては、図5に示した処理を画像処理装置3により行う例について説明したが、撮影装置2の内部で行うようにしてもよい。この場合、サムネイル画像の一覧表示を表示装置4上で行うのではなく、撮影装置2のビューファインダ22上で行うようにしてもよい。このとき、ビューファインダ22をタッチパネルとして構成し、指によるポインティングができるようにすることが望ましい。
In the present embodiment, the example in which the processing illustrated in FIG. 5 is performed by the
(その他の実施形態)
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
(Other embodiments)
The present invention can also be realized by executing the following processing. That is, software (program) that realizes the functions of the above-described embodiments is supplied to a system or apparatus via a network or various storage media, and a computer (or CPU, MPU, or the like) of the system or apparatus reads the program. It is a process to be executed.
401 UIデバイス
402 CPU
403 RAM
404 通信IF
405 UI表示部
406 プログラム用記憶領域
407 データ用記憶領域
401
403 RAM
404 Communication IF
405
Claims (6)
前記生成手段によって生成された補正画像の鮮明度を算出する算出手段と、
前記算出手段によって前記鮮明度が算出された補正画像のうち、前記鮮明度が最も高い補正画像を代表画像として決定する決定手段とを有することを特徴とする画像処理装置。 Generating means for generating a corrected image obtained by cutting out the subject from each of a plurality of captured images of the same subject and correcting the perspective;
Calculating means for calculating the sharpness of the corrected image generated by the generating means;
An image processing apparatus comprising: a determining unit that determines, as a representative image, a corrected image having the highest sharpness among the corrected images having the sharpness calculated by the calculating unit.
前記生成工程において生成された補正画像の鮮明度を算出する算出工程と、
前記算出工程において前記鮮明度が算出された補正画像のうち、前記鮮明度が最も高い補正画像を代表画像として決定する決定工程とを有することを特徴とする画像処理方法。 A generation step of generating a corrected image obtained by cutting out the subject from a plurality of captured images of the same subject and performing perspective correction;
A calculation step of calculating the sharpness of the corrected image generated in the generation step;
An image processing method comprising: a determining step of determining, as a representative image, a corrected image having the highest sharpness among the corrected images whose sharpness has been calculated in the calculating step.
前記生成工程において生成された補正画像の鮮明度を算出する算出工程と、
前記算出工程において前記鮮明度が算出された補正画像のうち、前記鮮明度が最も高い補正画像を代表画像として決定する決定工程とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 A generation step of generating a corrected image obtained by cutting out the subject from a plurality of captured images of the same subject and performing perspective correction;
A calculation step of calculating the sharpness of the corrected image generated in the generation step;
A program that causes a computer to execute a determination step of determining, as a representative image, a corrected image having the highest sharpness among the corrected images for which the sharpness has been calculated in the calculation step.
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