JP2015154307A - 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
1.本開示の前提(図1、図2)
2.第1実施の形態:画像処理装置(図3乃至図7)
3.第2実施の形態:画像処理システム(図8乃至図10)
4.第3実施の形態:画像処理装置(図11乃至図15)
5.第4実施の形態:コンピュータ(図16)
(画像処理装置の一例)
図1は、単板のCCDやCMOSイメージセンサから出力される画像のリニアスケールのロー信号に対してデモザイク処理を行う画像処理装置の一例を示すブロック図である。
図2は、所定の色のリニアスケールとログスケールの色差の輝度による変化を示す図である。
(画像処理装置の第1実施の形態の構成例)
図3は、本開示を適用した画像処理装置の第1実施の形態の構成例を示すブロック図である。
図4は、図3の画像処理装置30に入力されるロー信号に対応する画像の画素の色配列の例を示す図である。
図5は、図3のガンマ補正部31とガンマ補正部14におけるガンマ補正に用いられるガンマ曲線の例を示す図である。
図6は、図3の逆ガンマ補正部33における逆ガンマ補正に用いられる逆ガンマ曲線の例を示す図である。
図7は、図3の画像処理装置30の画像処理を説明するフローチャートである。この画像処理は、例えば、図示せぬ単板のCCDやCMOSイメージセンサから画像のリニアスケールのロー信号が入力されたとき、開始される。
(画像処理システムの一実施の形態の構成例)
図8は、本開示を適用した画像処理システムの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
図9は、図8の画像処理システム50の符号化装置51の符号化処理を説明するフローチャートである。この符号化処理は、例えば、図示せぬ単板のCCDやCMOSイメージセンサから画像のリニアスケールのロー信号が入力されたとき、開始される。
(画像処理装置の構成例)
図11は、本開示を適用した画像処理装置の第2実施の形態の構成例を示すブロック図である。
図12は、図11のデモザイク部71の構成例を示すブロック図である。
次に、図12の適応処理部94における予測演算と、その予測演算に用いられる予測係数の学習について説明する。
図11の画像処理装置70の画像処理は、図7のステップS13のデモザイク処理を除いて、図7の画像処理と同様である。従って、以下では、デモザイク処理についてのみ説明する。
図14は、図12の係数メモリ95に記憶される予測係数を学習する学習装置110の構成例を示すブロック図である。
図15は、図14の学習装置110の学習処理を説明するフローチャートである。この学習処理は、例えば、学習装置110に教師信号が入力されたとき、開始される。
(本開示を適用したコンピュータの説明)
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。
画像のリニアスケールのロー信号に対してガンマ補正を行い、ログスケール信号を生成するガンマ補正部と、
前記ガンマ補正部により生成された前記ログスケール信号に対してデモザイク処理を行い、画像信号を生成するデモザイク部と、
前記デモザイク部により生成された前記画像信号に対して逆ガンマ補正を行い、リニアスケール信号を生成する逆ガンマ補正部と
を備える画像処理装置。
(2)
前記デモザイク部は、クラス分類適応処理により前記デモザイク処理を行う
ように構成された
前記(1)に記載の画像処理装置。
(3)
前記デモザイク部は、前記画像信号に対応する教師信号と、前記ログスケール信号に対応する生徒信号とを用いて、各画素の前記教師信号、その画素に対応する画素の前記生徒信号、および予測係数の関係を示す式を解くことにより学習された前記予測係数と、前記画像信号に対応する画像のうちの注目している画素である注目画素に対応する画素の前記ログスケール信号からなる予測タップとの演算により、前記注目画素の前記画像信号を生成する
ように構成された
前記(2)に記載の画像処理装置。
(4)
前記逆ガンマ補正部により生成された前記リニアスケール信号に対して色域変換を行う色域変換部
をさらに備える
前記(1)乃至(3)のいずれかに記載の画像処理装置。
(5)
符号化された前記ロー信号を復号する復号部
をさらに備え、
前記ガンマ補正部は、前記復号部により復号された前記ロー信号に対して前記ガンマ補正を行う
ように構成された
前記(1)乃至(5)のいずれかに記載の画像処理装置。
(6)
画像処理装置が、
画像のリニアスケールのロー信号に対してガンマ補正を行い、ログスケール信号を生成するガンマ補正ステップと、
前記ガンマ補正ステップの処理により生成された前記ログスケール信号に対してデモザイク処理を行い、画像信号を生成するデモザイクステップと、
前記デモザイクステップの処理により生成された前記画像信号に対して逆ガンマ補正を行い、リニアスケール信号を生成する逆ガンマ補正ステップと
を含む画像処理方法。
(7)
コンピュータを、
画像のリニアスケールのロー信号に対してガンマ補正を行い、ログスケール信号を生成するガンマ補正部と、
前記ガンマ補正部により生成された前記ログスケール信号に対してデモザイク処理を行い、画像信号を生成するデモザイク部と、
前記デモザイク部により生成された前記画像信号に対して逆ガンマ補正を行い、リニアスケール信号を生成する逆ガンマ補正部と
して機能させるためのプログラム。
Claims (7)
- 画像のリニアスケールのロー信号に対してガンマ補正を行い、ログスケール信号を生成するガンマ補正部と、
前記ガンマ補正部により生成された前記ログスケール信号に対してデモザイク処理を行い、画像信号を生成するデモザイク部と、
前記デモザイク部により生成された前記画像信号に対して逆ガンマ補正を行い、リニアスケール信号を生成する逆ガンマ補正部と
を備える画像処理装置。 - 前記デモザイク部は、クラス分類適応処理により前記デモザイク処理を行う
ように構成された
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記デモザイク部は、前記画像信号に対応する教師信号と、前記ログスケール信号に対応する生徒信号とを用いて、各画素の前記教師信号、その画素に対応する画素の前記生徒信号、および予測係数の関係を示す式を解くことにより学習された前記予測係数と、前記画像信号に対応する画像のうちの注目している画素である注目画素に対応する画素の前記ログスケール信号からなる予測タップとの演算により、前記注目画素の前記画像信号を生成する
ように構成された
請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記逆ガンマ補正部により生成された前記リニアスケール信号に対して色域変換を行う色域変換部
をさらに備える
請求項1に記載の画像処理装置。 - 符号化された前記ロー信号を復号する復号部
をさらに備え、
前記ガンマ補正部は、前記復号部により復号された前記ロー信号に対して前記ガンマ補正を行う
ように構成された
請求項1に記載の画像処理装置。 - 画像処理装置が、
画像のリニアスケールのロー信号に対してガンマ補正を行い、ログスケール信号を生成するガンマ補正ステップと、
前記ガンマ補正ステップの処理により生成された前記ログスケール信号に対してデモザイク処理を行い、画像信号を生成するデモザイクステップと、
前記デモザイクステップの処理により生成された前記画像信号に対して逆ガンマ補正を行い、リニアスケール信号を生成する逆ガンマ補正ステップと
を含む画像処理方法。 - コンピュータを、
画像のリニアスケールのロー信号に対してガンマ補正を行い、ログスケール信号を生成するガンマ補正部と、
前記ガンマ補正部により生成された前記ログスケール信号に対してデモザイク処理を行い、画像信号を生成するデモザイク部と、
前記デモザイク部により生成された前記画像信号に対して逆ガンマ補正を行い、リニアスケール信号を生成する逆ガンマ補正部と
して機能させるためのプログラム。
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