JP2014216715A5 - - Google Patents
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Description
合焦領域判定部27は、撮像画像データ、例えば同時化部22の処理を経た撮像画像データを入力し、この撮像画像データとしての1フレーム内で、合焦領域と非合焦領域を識別し、合焦領域を示す合焦領域情報を制御部30に出力する。
具体的には合焦領域判定部27は、例えば図5Aのように1フレームの撮像画像データを多数の領域に分割する。図示する例はあくまでも説明上の一例であるが、例えば領域w1〜w36のように各領域を設定する。実際の領域分割数は適宜適切に設定されればよい。
そして各領域w1〜w36について、それぞれが合焦領域か非合焦領域かを判定する。
例えば1つの領域w(n)について、図5Bのような処理を行う。即ち領域w(n)を構成する各画素データについて、Y生成部41から積分器46までの処理を行う。
Y生成部41では簡易的にY信号を生成する。そして生成したY信号についてHPF(ハイパスフィルタ)42で高域抽出を行い、さらに絶対値化部43で絶対値化する。即ち高域成分を絶対値として抽出する。そしてコアリング部44で高域成分ノイズ除去を、さらにリミッタ45でリミッタ処理を行った後、積分器46で積分処理を行う。
つまり、各領域w(n)について、その領域w(n)を構成する画素データの高域成分を積算していき、その結果として評価値CSを得る。合焦領域ではエッジ成分が顕著に表れることで高域成分の積算値としての評価値CSが高い値となる。従って評価値CSを所定の合焦領域判定閾値と比較することで、その領域w(n)が合焦領域か非合焦領域かの判定情報が得られることになる。
合焦領域判定部27は例えばこのように、各領域w1〜w36についてそれぞれ合焦領域か非合焦領域かの判定を行い、判定結果としての合焦領域情報を制御部30に出力する。
なお、合焦領域の判定は、方形の領域毎ではなく、例えば円形、多角形などの領域や、不定形領域を設定して行ってもよい。
具体的には合焦領域判定部27は、例えば図5Aのように1フレームの撮像画像データを多数の領域に分割する。図示する例はあくまでも説明上の一例であるが、例えば領域w1〜w36のように各領域を設定する。実際の領域分割数は適宜適切に設定されればよい。
そして各領域w1〜w36について、それぞれが合焦領域か非合焦領域かを判定する。
例えば1つの領域w(n)について、図5Bのような処理を行う。即ち領域w(n)を構成する各画素データについて、Y生成部41から積分器46までの処理を行う。
Y生成部41では簡易的にY信号を生成する。そして生成したY信号についてHPF(ハイパスフィルタ)42で高域抽出を行い、さらに絶対値化部43で絶対値化する。即ち高域成分を絶対値として抽出する。そしてコアリング部44で高域成分ノイズ除去を、さらにリミッタ45でリミッタ処理を行った後、積分器46で積分処理を行う。
つまり、各領域w(n)について、その領域w(n)を構成する画素データの高域成分を積算していき、その結果として評価値CSを得る。合焦領域ではエッジ成分が顕著に表れることで高域成分の積算値としての評価値CSが高い値となる。従って評価値CSを所定の合焦領域判定閾値と比較することで、その領域w(n)が合焦領域か非合焦領域かの判定情報が得られることになる。
合焦領域判定部27は例えばこのように、各領域w1〜w36についてそれぞれ合焦領域か非合焦領域かの判定を行い、判定結果としての合焦領域情報を制御部30に出力する。
なお、合焦領域の判定は、方形の領域毎ではなく、例えば円形、多角形などの領域や、不定形領域を設定して行ってもよい。
図6のステップF106,図7のステップF205では、このように作成したヒストグラムを用いて、閾値thを設定する。
ステップF106又はF205の閾値決定処理を図9に詳しく示す。
まず制御部30はステップF301として、ヒストグラムの上位側から累積演算を行い、設定した画素数比率となるエッジ評価値Eaを判定する。つまりヒストグラムの上位BINから個数を累積していき、全個数のα%となる個数目に相当するサンプルが含まれるBINの値、つまり該当BINの評価値を判定する。
図8A、図8Bの各例に示すように、該当BINのエッジ評価値Eaが求められる。
ステップF106又はF205の閾値決定処理を図9に詳しく示す。
まず制御部30はステップF301として、ヒストグラムの上位側から累積演算を行い、設定した画素数比率となるエッジ評価値Eaを判定する。つまりヒストグラムの上位BINから個数を累積していき、全個数のα%となる個数目に相当するサンプルが含まれるBINの値、つまり該当BINの評価値を判定する。
図8A、図8Bの各例に示すように、該当BINのエッジ評価値Eaが求められる。
強調表示の手法としては、輝度を高くする、色を変えるなどとしたが、その手法は多様である。また輝度を変化させる場合、輝度を下げることで強調表示を実現することもある。例えば画面全体が非常に高輝度の画像の場合、逆に強調表示部分のみ輝度を下げることで、ユーザに合焦部分を認識させやすくすることができる。
また、強調表示する画素は、エッジだけでなく、例えば閾値thによって選択されたエッジとしての輪郭線に囲まれた被写体部分全体を強調表示するようにしてもよい。
また、強調表示する画素は、エッジだけでなく、例えば閾値thによって選択されたエッジとしての輪郭線に囲まれた被写体部分全体を強調表示するようにしてもよい。
Claims (9)
- 対象とする画像データ内での合焦領域を判定する合焦領域判定部と、
前記合焦領域判定部で判定された合焦領域を対象としてエッジ評価値の分布情報を生成する分布情報生成部と、
前記分布情報生成部で生成した分布情報を用いて強調表示部分の判定に用いる閾値を可変設定する閾値設定部と、
前記閾値設定部で設定した閾値を用いて画像データ内での強調表示部分を選択し、選択された部分を強調表示させる表示データを生成する表示データ生成部と、
を備えた画像処理装置。 - 前記表示データ生成部は、画像データ内において、合焦領域内であって前記閾値との比較結果で選択された部分を強調表示させる表示データを生成する
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記閾値設定部は、前記閾値に応じた強調効果量情報を設定し、
前記表示データ生成部は、前記強調効果量情報を強調表示のための画素データ変換演算に用いる
請求項1又は請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記表示データ生成部は、前記強調効果量情報を用いて強調表示部分の輝度値を設定する
請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記分布情報生成部は、隣接画素データ間の輝度の微分値として得られるコントラスト差分を、前記エッジ評価値として、当該エッジ評価値の分布情報を生成する
請求項1乃至請求項4のいずれかに記載の画像処理装置。 - 前記閾値設定部は、
前記分布情報生成部が生成した分布情報から、分布上位側からの累積画素数が設定した画素数比率となるエッジ評価値を用いて閾値を設定する
請求項1乃至請求項5のいずれかに記載の画像処理装置。 - 前記閾値設定部は、
設定する閾値として上限及び下限を設けている
請求項1乃至請求項6のいずれかに記載の画像処理装置。 - 対象とする画像データ内での合焦領域を判定し、
判定された合焦領域を対象としてエッジ評価値の分布情報を生成し、
生成した分布情報を用いて強調表示部分の判定に用いる閾値を可変設定し、
設定した閾値を用いて画像データ内での強調表示部分を選択し、選択された部分を強調表示させる表示データを生成する
画像処理方法。 - 対象とする画像データ内での合焦領域を判定する処理と、
判定された合焦領域を対象としてエッジ評価値の分布情報を生成する処理と、
生成した分布情報を用いて強調表示部分の判定に用いる閾値を可変設定する処理と、
設定した閾値を用いて画像データ内での強調表示部分を選択し、選択された部分を強調表示させる表示データを生成する処理と、
を演算処理装置に実行させるプログラム。
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- 2014-04-08 US US14/247,573 patent/US9445006B2/en active Active
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