JP2015169984A - Image processor, image processing method, image processing program and recording medium - Google Patents
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Images
Landscapes
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Abstract
Description
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及び記録媒体に関する。 The present invention relates to an image processing apparatus, an image processing method, an image processing program, and a recording medium.
デジタルカメラやスキャナをはじめとしたさまざまな撮像装置により撮影された画像データ、及び画像編集ソフトウェアによって作成された画像データ等に対し、画像処理を施すことによって画像の「明瞭感」及び「凹凸感」を向上させる画像処理装置が知られている。言い換えると、撮影装置及び表示装置がカバーすることができるダイナミックレンジが実世界を表現するにはあまりにも狭いといった問題が存在している。 Image data taken by various imaging devices such as digital cameras and scanners, and image data created by image editing software, etc., are subjected to image processing to create a “clearness” and “concaveness”. An image processing apparatus that improves the image quality is known. In other words, there is a problem that the dynamic range that can be covered by the imaging device and the display device is too narrow to represent the real world.
明瞭感や凹凸感が欠如した画像とは、どのようなものであるかを次に説明する。撮影者が風景などをデジタルカメラなどの撮像装置を用いて撮影し、ディスプレイなどの表示装置を用いて再現した場合、撮影された画像は、実際に撮影現場で見た記憶の中の画像に比べると、かすみ・モヤがかかったような印象を覚えることがある。このことを、発明者は「明瞭感の欠如」と表現している。 The following describes what an image lacks in a sense of clarity and unevenness. When a photographer captures a landscape using an imaging device such as a digital camera and reproduces it using a display device such as a display, the captured image is compared with the image in the memory actually viewed at the shooting site. I sometimes feel like a hazy / haze effect. The inventor expresses this as “lack of clarity”.
また、同様に、記憶の中の画像では表現されていた凹凸感(例えば風景画像における木々の盛りあがった状態、及び岩肌のごつごつした状態)が、撮影された画像では平面的になってしまったような印象を覚えることがある。このことを、発明者は「凹凸感の欠如」と表現している。 Similarly, the unevenness (for example, the state of the trees in the landscape image and the rocky surface of the landscape image) expressed in the image in memory seems to be flat in the photographed image. I sometimes remember the impression. The inventor expresses this as “lack of unevenness”.
これらの明瞭感や凹凸感の欠如の改善に寄与する手法として、古くから多くの種類の手法が提案されている。代表的なものとしては、トーンカーブによるコントラスト強調、アンシャープマスクなどを挙げることができる。しかしながら、最近の技術進展にともなって、このような古くから使用されている手法によって得られる効果は、現在では不十分といわざるを得ない状態にある。 Many kinds of techniques have been proposed for a long time as a technique that contributes to the improvement of the lack of clarity and unevenness. Typical examples include contrast enhancement using a tone curve and an unsharp mask. However, with the recent technological progress, the effect obtained by such a method used for a long time is inevitably inadequate.
具体的には、トーンカーブによるコントラスト強調は、表示装置のダイナッミレンジをすでに十分につかっているような画像に適用した場合には、副作用を発生させることなくコントラストを強調させることはできない。ここでの副作用は、例えばコントラストが強調されずに減少してしまう箇所が発生してしまうことを回避できないこと等を指している。また、アンシャープマスクでは、濃度勾配の大きなエッジ箇所が強調されすぎてしまう一方で、小さな濃度勾配に相当する凹凸感などは強調されにくいといった問題がある。 Specifically, when contrast enhancement using a tone curve is applied to an image that already uses the dynamic range of the display device, contrast cannot be enhanced without causing side effects. The side effect here refers to, for example, the inability to avoid the occurrence of a portion where the contrast is reduced without being emphasized. In addition, the unsharp mask has a problem that an edge portion having a large density gradient is excessively emphasized, but a feeling of unevenness corresponding to a small density gradient is difficult to be emphasized.
近年では、明瞭感や凹凸感の改善に寄与する手法として、多重解像度画像を使用した画像処理が知られている。多重解像度画像を生成する方法には、例えばすでに広く知られている離散的ウェーブレット変換を繰り返す方法がある。 In recent years, image processing using a multi-resolution image is known as a technique that contributes to improvement of clarity and unevenness. As a method of generating a multi-resolution image, for example, there is a method of repeating a widely known discrete wavelet transform.
また、特許文献1には、元画像を表す画像信号を輝度信号と色差信号に変換し、該輝度信号と色差信号を各別にレベル1〜Nの多重解像度に変換し輝度多重解像度信号と色差多重解像度信号にし、該色差多重解像度信号のレベル1の高周波信号を抑制した後に逆多重解像度変換を行ない処理済み色差信号とし、前記輝度多重解像度信号の各レベルの高周波信号に対してレベル毎に異なる条件を用いたコアリング処理を行なった後に逆多重解像度変換を行ない処理済み輝度信号とし、該処理済み輝度信号と前記処理済み色差信号を合成して処理済画像信号を得る画像処理方法が開示されている。 In Patent Document 1, an image signal representing an original image is converted into a luminance signal and a color difference signal, and the luminance signal and the color difference signal are converted into a multi-resolution of levels 1 to N, respectively. A resolution signal is generated, a high-frequency signal of level 1 of the color-difference multi-resolution signal is suppressed, and then inverse multi-resolution conversion is performed to obtain a processed color-difference signal. The conditions differ for each level of the high-frequency signal of each level of the luminance multi-resolution signal An image processing method for obtaining a processed image signal by synthesizing the processed luminance signal and the processed chrominance signal by performing inverse multi-resolution conversion after performing coring processing using the image to generate a processed luminance signal is disclosed. Yes.
また、特許文献2には、入力画像のエッジを保存したまま、入力画像のエッジ以外を平滑化した画像を示す基本構造成分画像を生成し、入力画像から基本構造成分画像を減算した画像を示す詳細成分画像を生成し、生成された詳細成分画像を複数の周波数帯域画像に分解してノイズ除去を行って、ノイズ除去された複数の周波数帯域画像を結合する多重解像度逆変換を実施する画像処理装置が開示されている。 Patent Document 2 shows an image obtained by generating a basic structural component image indicating an image obtained by smoothing other than the edges of the input image while preserving the edges of the input image, and subtracting the basic structural component image from the input image. Image processing that generates a detailed component image, decomposes the generated detailed component image into a plurality of frequency band images, performs noise removal, and performs multi-resolution inverse transform that combines the noise band-removed frequency band images An apparatus is disclosed.
しかしながら、従来技術では、「明瞭感」及び「凹凸感」を改善するための画像処理を行うと、画像の明るさや色味が変化してしまうという問題があった。例えば、従来の「明瞭感」及び「凹凸感」を改善するための画像処理を行うと、入力画像の画素値の平均値と出力画像の画素値の平均値とが異なってしまう。そして入力画像が変わるとこの平均値のずれ量も変化する。発明者の検討によれば、画像の明るさや色味の概観(全体的な印象)は、その画像データ(画素値)の平均値によって決定されると考えられる。 However, the conventional technique has a problem that the brightness and color of the image change when image processing is performed to improve the “clearness” and “unevenness”. For example, when conventional image processing is performed to improve “clearness” and “unevenness”, the average value of the pixel values of the input image differs from the average value of the pixel values of the output image. When the input image changes, the deviation amount of the average value also changes. According to the inventor's study, it is considered that an overview (overall impression) of brightness and color of an image is determined by an average value of the image data (pixel value).
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、画像の明るさや色味の変化を抑制しつつ、画像の「明瞭感」及び「凹凸感」を向上させることができる画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and an image processing apparatus and image that can improve the “clearness” and “concaveness” of an image while suppressing changes in brightness and color of the image It is an object to provide a processing method, an image processing program, and a recording medium.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、入力画像から複数の異なる解像度の解像度画像をそれぞれ生成する生成部と、前記解像度画像の画素を示す信号値それぞれの値に応じて予め定められた調整量を用いて当該信号値をそれぞれ調整することにより、複数の前記解像度画像それぞれのコントラストを調整する調整部と、前記調整部がコントラストを調整した複数の前記解像度画像それぞれを用いて、前記入力画像に対応する出力画像を再構成する再構成部と、前記出力画像のコントラストの平均値を、前記入力画像のコントラストの平均値に合わせる処理を行う平均値保存部とを有することを特徴とする。 In order to solve the above-described problems and achieve the object, the present invention provides a generation unit that generates a plurality of resolution images having different resolutions from an input image, and a signal value that indicates a pixel of the resolution image. By adjusting each of the signal values using a predetermined adjustment amount, an adjustment unit that adjusts the contrast of each of the plurality of resolution images, and each of the plurality of resolution images that the adjustment unit has adjusted the contrast. And a reconstructing unit that reconstructs an output image corresponding to the input image, and an average value storage unit that performs processing for matching the average value of the contrast of the output image with the average value of the contrast of the input image. It is characterized by that.
本発明によれば、画像の明るさや色味の変化を抑制しつつ、画像の「明瞭感」及び「凹凸感」を向上させることができるという効果を奏する。 According to the present invention, it is possible to improve the “clearness” and “unevenness” of an image while suppressing changes in brightness and color of the image.
以下に添付図面を参照して、画像処理装置の実施形態を詳細に説明する。 Hereinafter, an embodiment of an image processing apparatus will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
(第1実施形態)
図1は、第1実施形態にかかる画像処理装置10の構成を示すブロック図である。まず、画像処理装置10の概要について説明する。図1に示すように、画像処理装置10は、多重解像度画像生成部(生成部)20、平均値算出部30、多重解像度画像操作部(調整部)40、平均値保存部50及び再構成部60を有する。なお、画像処理装置10を構成する各部は、ハードウェアによって構成されてもよいし、図示しないCPUにより実行されるソフトウェアによって構成されてもよい。
(First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an
画像処理装置10は、汎用形式の画像データが入力されると、生成部20が入力画像データから多重解像度画像を生成する。平均値算出部30は、生成部20が生成した多重解像度画像の各解像度画像のコントラストの平均値を算出し、算出した平均値(操作前の各解像度画像それぞれの平均値)を平均値保存部50に対して出力する。
In the
調整部40は、生成部20が生成した多重解像画像の各解像度画像それぞれの画素を示す信号値を操作(調整)する。具体的には、調整部40は、解像度画像の画素を示す信号値それぞれの値に応じて予め定められた調整量(図2参照)を用いて当該信号値をそれぞれ調整することにより、複数の解像度画像それぞれのコントラストを調整する。
The
平均値保存部50は、調整部40が信号値を調整した各解像度画像に対し、平均値算出部30が算出した平均値を用いて、各解像度画像の信号値の平均値が保存されるように処理を行う(信号値を変化させる)。つまり、平均値保存部50は、出力画像のコントラストの平均値を、入力画像のコントラストの平均値に合わせる処理を行う。
The average value storage unit 50 stores the average value of the signal values of each resolution image by using the average value calculated by the average value calculation unit 30 for each resolution image whose signal value has been adjusted by the
再構成部60は、平均値保存部50が処理を行った各解像度画像を用いて、入力画像と同じ形式の画像データとなるように、入力画像に対応する出力画像の再構成を行う。
The
画像処理装置10の第1実施形態において、入力画像データは、例えばTIF形式であり、RGBの3つの色成分を有し、1画素当たり各色16bitのデータを有する。なお、入力画像データのファイル形式はTIF形式に限定されるものではなく、JPEGやPNGなどの他のファイル形式であってもよい。また、色成分に関しても、RGB色空間に限定されるものではなく、RGB以外の色空間であってもよい。また、1画素当たりのデータ量も、16bit以外のデータ量であってもよい。
In the first embodiment of the
また、画像処理装置10は、入力画像の「明瞭感」及び「凹凸感」を向上させるように、例えば各解像度画像の明るさ成分についてのみ調整を行ってもよい。具体例として、画像処理装置10は、図示しない変換部によりRGBの色成分を持つ入力画像をYCbCr色空間へ変換し、Y成分のみに対して後述する画像処理を行う。また、画像処理装置10は、後述した画像処理を行った出力画像を、図示しない変換部によりYCbCr色空間からRGBの色成分へ変換して出力する。
Further, the
ただし、画像処理装置10は、YCbCr色空間への変換に限定されるものではなく、これ以外の明るさ成分(又は明度成分)を有するような色空間であるLa*b*色空間、HSV色空間などに変換を行うものであってもよい。画像処理装置10が明るさ成分を有する色空間に変換した後に画像処理を施す理由は、3成分(RGBの3成分)に対して画像処理を行うことに比べて、1成分に対してのみ画像処理を行うことが計算量の削減になるためである。従って、画像処理装置10は、色空間の変換を行うことなく、RGBの色成分のまま3成分すべてについて後述の画像処理を行うように構成されてもよい。
However, the
次に、画像処理装置10を構成する各部についてさらに詳述する。
Next, each part which comprises the
生成部20は、上述したYCbCr色空間のY成分に対し、例えばラプラシアンピラミッドによって入力画像から複数の異なる解像度の解像度画像をそれぞれ生成する。 The generation unit 20 generates resolution images having a plurality of different resolutions from the input image, for example, using a Laplacian pyramid, for the Y component of the YCbCr color space described above.
「明瞭感」及び「凹凸感」の向上には、画像データの勾配が大きく影響を及ぼす。ラプラシアンピラミッドを構成する多重解像度画像の信号値は、入力画像の勾配と関係の深い特性値に相当している。ラプラシアンピラミッドは、各多重解像度画像について、一連の処理(平滑化、ダウンサイジング、アップサイジング、平滑化)を施した画像データと、処理前の画像との差をとることによって当該解像度の画像(ラプラシアン成分画像)を算出し、処理を繰り返すことによって形成される。また、ラプラシアンピラミッドを多重解像度画像として使用することは、画像処理を基本的な処理によって構成することとなり、他の多重解像度画像(たとえば離散的ウェーブレット変換)よりも計算量を少なくする。 The gradient of the image data greatly affects the improvement of “clearness” and “unevenness”. The signal value of the multi-resolution image constituting the Laplacian pyramid corresponds to a characteristic value closely related to the gradient of the input image. The Laplacian pyramid takes each multi-resolution image by taking the difference between the image data that has undergone a series of processing (smoothing, downsizing, upsizing, smoothing) and the image before processing (Laplacian). It is formed by calculating the component image) and repeating the process. Also, using the Laplacian pyramid as a multi-resolution image constitutes image processing by basic processing, and reduces the amount of calculation compared to other multi-resolution images (for example, discrete wavelet transform).
生成部20は、まず、Y成分画像(このときの画像サイズは入力画像と同じで(M,N)サイズの画像データであると仮定する)に対して、5×5のガウシアンフィルタにより平滑化処理を行う。次に、生成部20は、平滑化処理を施した画像から、偶数行・列の画素データから構成される縦横1/2サイズの画像データを作成する。この画像のことを以下ではスケールダウン画像と呼ぶことにする。また、先頭行及び先頭列をそれぞれ、0行目及び0列目と呼ぶこととする。 The generation unit 20 first smoothes the Y component image (assuming that the image size at this time is the same as the input image and the image data of (M, N) size) with a 5 × 5 Gaussian filter. Process. Next, the generation unit 20 creates image data of ½ size in length and width composed of pixel data of even rows and columns from the smoothed image. Hereinafter, this image is referred to as a scale-down image. Also, the top row and the top column are referred to as the 0th row and the 0th column, respectively.
最初のスケールダウン画像の画像サイズは、(M/2,N/2)となる。生成部20は、平滑化処理後に偶数列・行の画素データ(信号値)から構成される縦横1/2サイズの画像生成(スケールダウン操作)を入力画像に対して繰り返して適用する。つまり、生成部20は、スケールダウン操作を行う度に、縦横それぞれ1/2サイズとなるスケールダウン画像を生成する。 The image size of the first scale-down image is (M / 2, N / 2). The generation unit 20 repeatedly applies image generation (scale down operation) of 1/2 size in length and width composed of pixel data (signal values) of even columns and rows after the smoothing process to the input image. In other words, the generation unit 20 generates a scale-down image that is ½ size both vertically and horizontally each time a scale-down operation is performed.
その一方で、生成部20は、スケールダウン画像のサイズを再び縦横2倍にして元の入力画像サイズと同じ(M,N)サイズの画像を作成する。このとき、生成部20は、奇数行・列に対して、偶数行・列と同一の信号値をひとまず割り当てる。つまり、同一の画素データを持つ4つの画素が生成される。その後、生成部20は、5×5のガウシアンフィルタにより平滑化処理を行なった画像データを作成する。この画像を以下ではスケールアップ画像と呼ぶことにする。 On the other hand, the generation unit 20 creates an image having the same (M, N) size as the original input image size by again doubling the size of the scale-down image. At this time, the generation unit 20 assigns the same signal value as that of the even row / column to the odd row / column for the time being. That is, four pixels having the same pixel data are generated. Thereafter, the generation unit 20 creates image data that has been smoothed by a 5 × 5 Gaussian filter. Hereinafter, this image is referred to as a scale-up image.
次に、生成部20は、スケールダウンを行う前の画像と、スケールダウン後にスケールアップを行なった画像との差を、各画素データ(信号値)に対して計算した画像を生成する。この画像をラプラシアン成分画像と以下では呼ぶことにする。 Next, the generation unit 20 generates an image obtained by calculating the difference between the image before the scale-down and the image after the scale-down for each pixel data (signal value). This image will be referred to as a Laplacian component image below.
以上の操作により、生成部20は、最初の解像度(レベル0解像度)のラプラシアン成分画像の生成を行う。レベル0解像度のラプラシアン成分は、(M,N)サイズの画像データである。
Through the above operation, the generation unit 20 generates a Laplacian component image having an initial resolution (
生成部20は、スケールダウン画像に対し、もう一度スケールダウンを行なった後に、スケールアップを行った画像との差を算出することにより、次の解像度におけるラプラシアン成分(これがレベル1解像度のラプラシアン成分画像となる)を算出する。レベル1解像度のラプラシアン成分は、(M/2,N/2)サイズの画像データである。 The generation unit 20 calculates the difference between the scale-down image and the scale-up image after performing the scale-down again, thereby obtaining a Laplacian component at the next resolution (this is a level 1 resolution Laplacian component image and Calculated). The Laplacian component of level 1 resolution is (M / 2, N / 2) size image data.
以降、生成部20は、(2,2)サイズのラプラシアン成分が算出されるまで、スケールダウン及びラプラシアン成分の算出を繰り返す。レベル0解像度のラプラシアン成分画像((M,N)サイズ)から、レベルn解像度のラプラシアン成分画像((2×2)サイズ)までの一連のラプラシアン成分画像が、多重解像度画像の各レベルの解像度画像に対応する。なお、レベルnは入力画像の画像サイズに応じて異なる値となる。
Thereafter, the generation unit 20 repeats the scale-down and the calculation of the Laplacian component until the (2, 2) size Laplacian component is calculated. A series of Laplacian component images from a
生成部20は、スケールダウン及びスケールアップにおいて、平滑化フィルタとして5×5のガウシアンフィルタを使用する場合を例に説明したが、これに限定されない。また、生成部20は、平滑化フィルタではなく、いわゆる補間処理によってスケールダウン及びスケールアップを行なってもよい。補間処理の具体例としては、バイリニア法、バイキュービック法などが挙げられる。 The generation unit 20 has been described with respect to an example in which a 5 × 5 Gaussian filter is used as a smoothing filter in scale-down and scale-up, but is not limited thereto. The generation unit 20 may perform scale down and scale up by so-called interpolation processing instead of the smoothing filter. Specific examples of the interpolation process include a bilinear method and a bicubic method.
また、生成部20は、例えば多重解像度画像をいわゆるラプラシアンピラミッドとしているが、これに限定されることなく、他の方法によって多重解像度画像を生成してもよい。画像処理装置10は、入力画像の隣接画素間での差分(勾配)に着目し、これを操作することを意図としている。つまり、生成部20は、隣接画素間の差分(勾配)が多重解像度の各解像度画像に反映されていれば、どのような多重解像度画像を生成してもよい。例えば、あまり一般的な手法ではないが、各解像度画像に対して方向性をもたせた2枚の画像(1枚目はx方向の隣接画素間での差分を反映、2枚目はy方向の隣接画素間での差分を反映)を用いて多重解像度画像が生成されてもよい。
In addition, the generation unit 20 uses, for example, a so-called Laplacian pyramid for the multi-resolution image, but the multi-resolution image may be generated by other methods without being limited thereto. The
平均値算出部30は、上述したように、生成部20が生成した複数の解像度画像それぞれに対し、解像度画像毎にコントラストの平均値を算出し、平均値保存部50に対して出力する。 As described above, the average value calculation unit 30 calculates an average value of contrast for each resolution image for each of the plurality of resolution images generated by the generation unit 20, and outputs the average value to the average value storage unit 50.
調整部40は、多重解像度画像(一連のラプラシアン成分画像)に対し、下式1によって信号値を調整(変換)する操作を行う。
The
図2は、信号値それぞれの値に応じて予め定められた調整量(上式1による信号値の調整前・後の関係)の第1実施例を示すグラフである。調整部40は、図2に示した調整量を用いて、解像度画像それぞれのコントラストを調整する。
FIG. 2 is a graph showing a first embodiment of an adjustment amount (relation before and after adjustment of a signal value according to the above equation 1) determined in advance according to each signal value. The
図2において、実太線が上式1の関係を表し、点線が傾き1の場合(参考)を表している。傾き1の点線は、調整部40が信号値それぞれに対して何も調整を行わなかった場合に対応している。
In FIG. 2, the solid bold line represents the relationship of Equation 1 above, and the dotted line represents the case where the slope is 1 (reference). A dotted line with an inclination of 1 corresponds to a case where the
図2からも明らかなように、調整部40は、絶対値が小さな信号値(ラプラシアン成分の絶対値が小さい)に対しては相対的に大きな変化を与え、調整後には信号値の絶対値が増加するようにしている。
As is clear from FIG. 2, the
一方、調整部40は、絶対値が大きな信号値(ラプラシアン成分が大きい)に対しては相対的に小さな変化を与え、調整後には信号値の絶対値が少なめの増加、又は減少するようにしている。
On the other hand, the
このように、調整部40は、解像度画像の画素を示す信号値それぞれの値に応じて予め定められた調整量を用いて当該信号値をそれぞれ調整することにより、複数の解像度画像それぞれのコントラストを調整している。つまり、多重解像度画像操作部(調整部)40は、信号値(各画素のデータ値又は係数値などとも称する)の大きさに応じて、操作の前・後で信号値の比率が変化するように操作を行う。
As described above, the
また、調整部40が行う信号値の調整は、上述した例に限定されない。例えば、調整部40は、上式1に示したような数式ではなく、ルックアップテーブル(LUT)などを用いて多重解像度画像のコントラストを調整してもよい。
Further, the adjustment of the signal value performed by the
なお、入力画像のダイナミックレンジ(Dr:階調範囲)は、YCbCr色空間のY成分の場合には1.0である。即ち、入力画像のDrは、0.0〜1.0の値をとる。また、図2に示された各解像度画像の信号値(L)の絶対値を増加させるように調整する信号値の範囲(V)は、例えば下式2によって示される。 Note that the dynamic range (Dr: gradation range) of the input image is 1.0 in the case of the Y component of the YCbCr color space. That is, Dr of the input image takes a value of 0.0 to 1.0. Moreover, the range (V) of the signal value adjusted to increase the absolute value of the signal value (L) of each resolution image shown in FIG.
つまり、調整部40は、入力画像の階調範囲に対する信号値の値の比(L/Dr)が、少なくとも予め定められた閾値(例えば0.1)未満である場合には、当該信号値を調整する。
That is, when the ratio (L / Dr) of the signal value to the gradation range of the input image is at least less than a predetermined threshold (for example, 0.1), the
上式2によって規定される範囲に対して信号値を調整することによって「明瞭感」や「凹凸感」が向上する理由は、必ずしも明らかになっているわけではないが、次のように考えられる。上述したように、撮影対象の実際のダイナミックレンジに比べて、カメラなどの撮像素子やディスプレイなどの表示装置のダイナミックレンジは非常に狭い。このため、撮像素子による撮影やディスプレイによる表示では、ダイナミックレンジ圧縮が行われる。このときに、比較的小さな濃度差を有するエッジ部や勾配も、ダイナミックレンジの圧縮にともなって、視覚的に望ましい圧縮量よりも強く圧縮される。よって、比較的小さな濃度差を有するエッジ部や勾配も知覚しづらくなってしまう。この結果として、「明瞭感」や「凹凸感」が悪化すると考えられる。 The reason why the “clearness” and “unevenness” are improved by adjusting the signal value with respect to the range defined by Equation 2 is not necessarily clear, but is considered as follows. . As described above, the dynamic range of an imaging device such as a camera and a display device such as a display is very narrow compared to the actual dynamic range of a subject to be photographed. For this reason, dynamic range compression is performed in imaging by an image sensor and display on a display. At this time, edge portions and gradients having a relatively small density difference are also compressed more strongly than the visually desired compression amount as the dynamic range is compressed. Therefore, it becomes difficult to perceive edge portions and gradients having a relatively small density difference. As a result, it is considered that “clearness” and “concaveness” are deteriorated.
従って、調整部40が上式2によって規定される範囲に対して信号値を調整することにより、相対的に小さな濃度差を持つ領域では、エッジや勾配を相対的に大きくする画像処理となる。よって、ダイナミックレンジ圧縮にともなって劣化してしまうような比較的小さな濃度差を有するエッジ部や勾配を再度大きくすることができるため、「明瞭感」や「凹凸感」が向上する。
Therefore, when the
平均値保存部50は、調整部40が信号値を調整する前後において、各解像度レベル毎に解像度画像の平均値が一致するように、調整部40が出力した各解像度画像の信号値に対し、下式3を用いた処理を行う。
The average value storage unit 50 applies the signal value of each resolution image output by the
再構成部60は、生成部20とは逆の演算を繰り返すことにより、調整部40がコントラストを調整して平均値保存部50が平均値を処理した複数の解像度画像それぞれを用いて、入力画像に対応する出力画像を再構成する。つまり、再構成部60は、低解像側の解像度レベルから演算を始め、スケールアップ後に平均値保存部50が処理した各解像度レベルの信号値を加算するといった処理を各解像度レベルで繰り返してY成分画像を再構成する。
The reconstructing
また、再構成部60は、スケールアップにおいても、生成部20におけるスケールアップと同じ手法で演算を行う。つまり、再構成部60は、縦横2倍にしたサイズの画像を、奇数行・列については偶数行・列と同一の信号値をひとまず割り当てる。その後、再構成部60は、5×5のガウシアンフィルタによって平滑化処理を行なった画像データを作成することによりスケールアップ画像を生成する。
Further, the
なお、画像処理装置10は、スケールダウンを繰り返す場合に、入力画像によっては画像サイズが奇数となってしまった場合には、1行(列)を追加して画像サイズが常に偶数となるようにしてからスケールダウンを行う。そして、画像処理装置10は、追加する1行(1列)には画像の最大行(列)と同じ信号値を割り当てるようにして追加を行う。また、画像処理装置10は、このようにして追加した行(列)をどこの解像度レベルで追加したのかをあらかじめ記憶しておき、再構成する場合には、追加した行(列)を取り除いてから上位レベルへ返却するようにしている。
The
なお、画像処理装置10は、画像サイズを常に偶数に維持することに限定されない。例えば、画像処理装置10は、上述のように1行(列)追加するのではなく、補完処理によって画像サイズを変えてもよい。また、画像処理装置10は、入力画像の画像サイズを予め2の階乗に拡張してから多重解像度画像を生成してもよい。
The
このように、画像処理装置10は、一連の処理によって生成した新たなY成分データを用いて、YCbCr色空間からRGB色空間への変換を行ない、RGBの色成分をもつ画像データを出力画像として出力する。ここで、画像処理装置10は、CbCr成分については、入力画像から生成後になにも加工をせずに使用する。
As described above, the
従って、画像処理装置10は、複数の解像度画像それぞれのコントラストを調整しても、平均値保存部50によって出力画像の画素値の平均値が入力画像の画素値の平均値から変化してしまうことを防止することができるので、画像の明るさや色味の変化を抑制しつつ、画像の「明瞭感」及び「凹凸感」を向上させることができる。
Accordingly, even if the
(第2実施形態)
図3は、第2実施形態にかかる画像処理装置10aの構成を示すブロック図である。まず、画像処理装置10aの概要について説明する。図3に示すように、画像処理装置10aは、平均値算出部30a、多重解像度画像生成部(生成部)20a、多重解像度画像操作部(調整部)40a、再構成部60a及び平均値保存部50aを有する。なお、画像処理装置10aを構成する各部は、ハードウェアによって構成されてもよいし、図示しないCPUにより実行されるソフトウェアによって構成されてもよい。
(Second Embodiment)
FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the
第2実施形態にかかる画像処理装置10aは、第1実施形態にかかる画像処理装置10が各解像度レベルにおいて信号値の調整の前後でのコントラストの平均値が保存されるような構成であるのに対して、一連の画像処理(多重解像度画像生成、信号値の調整、再構成)を終えた後の画像に対して、平均値が保存されるように処理を行う構成になっている。また、画像処理装置10aも画像処理装置10と同様に、YCbCr色空間のY成分についてのみコントラストの調整を行う。
The
なお、画像処理装置10aは、図示しない変換部によりRGBの色成分を持つ入力画像をYCbCr色空間へ変換して、Y成分のみに対して後述する画像処理を行う。また、画像処理装置10aは、後述した画像処理を行った出力画像を、図示しない変換部によりYCbCr色空間からRGBの色成分へ変換して出力する。
The
平均値算出部30aは、入力画像(Y成分画像)に対して平均値を算出し、算出した平均値を平均値保存部50aに対して出力する。
The average
生成部20aは、生成部20と同様に、多重解像度画像の生成を行う。調整部40aは、調整部40と同様に、コントラストを調整する。再構成部60aは、再構成部60と同様に、スケールアップと信号値調整後の各解像度レベルでの画像の加算を繰り返して、コントラスト調整後のY成分画像を生成する。
Similar to the generation unit 20, the
平均値保存部50aは、調整部40aがコントラストを調整して再構成部60aが再構成したY成分画像の平均値と、平均値算出部30aが入力画像に対して算出したY成分画像の平均値とを用い、下式4によってY成分データの平均値を保存する処理を行う。
The average value storage unit 50a includes an average value of Y component images reconstructed by the reconstruction unit 60a after adjusting the contrast by the
第2実施形態にかかる画像処理装置10aは、再構成部60が多重解像度画像から画像を再構成した後に平均値保存部50aがY成分データの平均値を保存するので、平均値を保存する処理が1つの画像データ(再構成された画像)に対して1回となる。よって、第2実施形態にかかる画像処理装置10aは、第1実施形態にかかる画像処理装置10よりも少ない計算量によって画像の明るさや色味の変化を抑制しつつ、画像の「明瞭感」及び「凹凸感」を向上させることができる。
In the
一方、第1実施形態にかかる画像処理装置10は、各解像度画像の信号値の平均値を保存して出力画像の再構成を行うので、第2実施形態にかかる画像処理装置10aよりも画像の部分的(局所的)な平均値の変化を緩和することができる。つまり、画像処理装置10は、入力画像の概観(全体的な印象)をより良好に保存して「明瞭感」及「凹凸感」を向上させることができる。
On the other hand, the
次に、調整部40(又は調整部40a)が行うコントラストの調整の第2実施例について説明する。図4は、調整部40(又は調整部40a)が行うコントラストの調整量の第2実施例を示すグラフである。なお、図4(a)に示したグラフの中心部分(ラプラシアン成分の絶対値が小さい領域)を拡大して示したグラフが図4(b)である。
Next, a second embodiment of contrast adjustment performed by the adjustment unit 40 (or
図4に示した調整量の第2実施例は、図2示した調整量の第1実施例に比べて、各解像度レベルにおける信号値の調整量が異なる。具体的には、第2実施例は、低勾配領域(ラプラシアン成分の絶対値が小さな値となっているデータ箇所)において、第1実施例よりも調整量が抑えられている。 The second embodiment of the adjustment amount shown in FIG. 4 differs from the first embodiment of the adjustment amount shown in FIG. 2 in the adjustment amount of the signal value at each resolution level. Specifically, in the second embodiment, the amount of adjustment is suppressed more than in the first embodiment in a low gradient region (data location where the absolute value of the Laplacian component is a small value).
図4(a)、(b)では、太実線が第2実施例における調整前後のラプラシアン成分の関係を示している。細実線は、第1実施例における調整前後のラプラシアン成分の関係を示している。また、点線は、傾き1の関係を参考として示したものである。 In FIGS. 4A and 4B, the thick solid line indicates the relationship between the Laplacian components before and after adjustment in the second embodiment. A thin solid line indicates a relationship between Laplacian components before and after adjustment in the first embodiment. A dotted line shows the relationship of the inclination 1 as a reference.
特に、図4(b)から分かるように、第1実施例と第2実施例とでは、ラプラシアン成分の絶対値が0.04未満の領域に差があり、ラプラシアン成分の絶対値が0.04以上の領域では同一となっている。つまり、第2実施例では、ラプラシアン成分の絶対値が0.04未満の領域において、信号値の調整量が、第1実施例の調整量に比べて抑えられている。 In particular, as can be seen from FIG. 4B, there is a difference in the area where the absolute value of the Laplacian component is less than 0.04 between the first example and the second example, and the absolute value of the Laplacian component is 0.04. The above areas are the same. That is, in the second embodiment, the adjustment amount of the signal value is suppressed as compared with the adjustment amount of the first embodiment in a region where the absolute value of the Laplacian component is less than 0.04.
以下に、第2実施例において得られる効果を説明する。画像に含まれるノイズ成分は、画像の信号成分(実際に撮影対象に存在していた濃淡)とは異なり、強調を行ないたくない対象である。その一方で、様々な理由によって発生するノイズが撮影画像に含まれる(重畳されてしまう)ことを避けることは非常に難しい。発明者の検討によれば、こうしたノイズ成分の特徴は、決して大きな勾配ではなく、ごく小さな勾配によるものであることが多いことが判明した。こうした小さな勾配を、ラプラシアン成分の視点で考えると、ごく小さなラプラシアン成分に対応する。一方で、画像の信号成分は、ノイズ成分と比較すると、やや大きなラプラシアン成分に対応することが検討により明らかになった。第2実施例は、こうした検討結果を反映したものである。つまり、ノイズ成分の強調につながりやすい小さなラプラシアン成分の調整量を抑制し、ノイズを強調してしまうことを防止している。このように、調整量の第2実施例が用いられると、ノイズの強調を抑えつつ、画像の信号成分を実際の撮影対象に存在していた濃淡に近付ける調整を行なって、「明瞭感」及び「凹凸感」の改善を図ることが可能となる。 Hereinafter, effects obtained in the second embodiment will be described. The noise component included in the image is an object that does not want to be enhanced, unlike the signal component of the image (the light and shade that actually existed in the imaged object). On the other hand, it is very difficult to avoid that noise generated for various reasons is included (superimposed) in the captured image. According to the inventor's investigation, it has been found that the characteristics of such a noise component are often not a large gradient but a very small gradient. Considering such a small gradient from the viewpoint of the Laplacian component, it corresponds to a very small Laplacian component. On the other hand, it has been clarified by examination that the signal component of the image corresponds to a slightly larger Laplacian component than the noise component. The second embodiment reflects such examination results. That is, the adjustment amount of a small Laplacian component that tends to enhance the noise component is suppressed to prevent the noise from being emphasized. As described above, when the second embodiment of the adjustment amount is used, an adjustment that brings the signal component of the image closer to the light and shade existing in the actual shooting target while suppressing noise enhancement is performed. It becomes possible to improve the “unevenness”.
次に、調整部40(又は調整部40a)が行うコントラストの調整の第3実施例について説明する。第3実施例では、第2実施例で行なっていた信号値の調整をすべての解像度レベルに適用するのではなく、高解像度側と低解像度側の両方において適用するものとする。なお中解像度側に適用する信号値の調整は、第1実施例と同じとする。つまり、高解像度側と低解像度側においては、低勾配領域(ラプラシアン成分の絶対値が小さな値となっているデータ箇所)では調整量を抑え、中解像度画像に対しては、低勾配領域での調整量を抑えないようにされている。
Next, a third embodiment of contrast adjustment performed by the adjustment unit 40 (or
第3実施例における高解像度、中解像度、及び低解像度の区別は、以下のようにされている。第3実施例においては、入力画像の画素数は、例えば4928×3280pixであるとする。この画像サイズの場合、例えば生成部20が生成する解像度レベルは、レベル0からレベル13となる。例えば、高解像度側の解像度レベルは、解像度レベル0〜解像度レベル2までとする。そして、解像度レベル0〜解像度レベル2の解像度画像に対しては、図4に示した低勾配領域の調整量を抑えた処理が適用される。
The distinction between high resolution, medium resolution, and low resolution in the third embodiment is as follows. In the third embodiment, the number of pixels of the input image is, for example, 4928 × 3280 pix. In the case of this image size, for example, the resolution level generated by the generation unit 20 is from
次に、解像度レベル3〜解像度レベル7までを中解像度レベルとして、図2に示した低勾配領域の調整量を抑えない処理が適用される。さらに、解像度レベル8〜解像度レベル13までは、低解像度レベルとして再び図4に示した低勾配領域の調整量を抑えた処理が適用される。 Next, the processing that does not suppress the adjustment amount of the low gradient region shown in FIG. 2 is applied with the resolution level 3 to the resolution level 7 as the medium resolution level. Further, the processing from the resolution level 8 to the resolution level 13 is performed by reducing the adjustment amount of the low gradient region shown in FIG. 4 again as the low resolution level.
以下に、第3実施例において得られる効果を説明する。上述したように、画像に含まれるノイズ成分は、大きな勾配ではなくごく小さな勾配によるものであることが多い。発明者の検討によると、画像に含まれるノイズ成分は、さらに高解像度画像に多く含まれることが判明した。その一方で、中解像度画像には、ごく小さな勾配にも画像の信号成分である撮影対象に実際に存在する濃淡が含まれるということも明らかになった。そして、低解像度では、ノイズというよりも低勾配の調整量が多くなることによって濃度段差(擬似輪郭)が目立ちやすくなるという問題がある。この問題に対しても、ごく小さな勾配に対応するラプラシアン成分の調整量を抑制することにより、問題の発生を解消することができる。 The effects obtained in the third embodiment will be described below. As described above, the noise component included in the image is often caused by a very small gradient rather than a large gradient. According to the inventor's study, it has been found that the noise component included in the image is further included in the high-resolution image. On the other hand, it has also been clarified that the medium-resolution image includes the light and shade actually present in the object to be imaged, which is a signal component of the image, even with a very small gradient. At low resolution, there is a problem that the density step (pseudo contour) becomes conspicuous because the amount of adjustment of the low gradient increases rather than noise. Also for this problem, the occurrence of the problem can be solved by suppressing the adjustment amount of the Laplacian component corresponding to a very small gradient.
つまり、第3実施例が用いられると、ノイズの強調や、階調段差(擬似輪郭)の発生を抑えつつ、画像の信号成分(実際に撮影対象に存在していた濃淡)を必要以上に抑制することなく、画像の信号成分を調整することができるようになる。その結果として、画像の「明瞭感」及び「凹凸感」の改善を行うことができる。 In other words, when the third embodiment is used, it suppresses noise enhancement and the occurrence of gradation steps (pseudo contours), while suppressing the signal component of the image (the light and shade that actually existed in the shooting target) more than necessary. The signal component of the image can be adjusted without doing so. As a result, the “clearness” and “unevenness” of the image can be improved.
本実施形態の画像処理装置10(又は画像処理装置10a)で実行される画像処理プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでCD−ROM、フレキシブルディスク(FD)、CD−R、DVD(Digital Versatile Disk)等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されてコンピュータ・プログラム・プロダクトとして提供される。
An image processing program executed by the image processing apparatus 10 (or the
また、本実施形態の画像処理装置10(又は画像処理装置10a)で実行される画像処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。
Further, the image processing program executed by the image processing apparatus 10 (or the
また、本実施形態の画像処理プログラムを、ROM等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。 In addition, the image processing program of the present embodiment may be provided by being incorporated in advance in a ROM or the like.
このように、画像処理装置10又は画像処理装置10aによれば、ダイナミックレンジを十分に使用している場合であっても、コントラストが低下してしまう濃度領域を発生させることなく、すべての濃度領域でコントラストを強調することが可能である。なお、第1実施形態にかかる画像処理装置10の調整部40は、図2に例示された予め定められた調整量を用いてコントラストの調整を行うことに限定されない。また、第2実施形態にかかる画像処理装置10aの調整部40aも、図4に例示された予め定められた調整量を用いてコントラストの調整を行うことに限定されない。即ち、画像処理装置10及び画像処理装置10aは、それぞれ図2又は図4のいずれに示された調整量を用いてコントラストの調整を行ってもよいし、図示しない他の異なる予め定められた調整量を用いてコントラストの調整を行ってもよい。
As described above, according to the
10、10a 画像処理装置
20、20a 多重解像度画像生成部(生成部)
30、30a 平均値算出部
40、40a 多重解像度画像操作部(調整部)
50、50a 平均値保存部
60、60a 再構成部
10, 10a
30, 30a Average
50, 50a Average
Claims (8)
前記解像度画像の画素を示す信号値それぞれの値に応じて予め定められた調整量を用いて当該信号値をそれぞれ調整することにより、複数の前記解像度画像それぞれのコントラストを調整する調整部と、
前記調整部がコントラストを調整した複数の前記解像度画像それぞれを用いて、前記入力画像に対応する出力画像を再構成する再構成部と、
前記出力画像のコントラストの平均値を、前記入力画像のコントラストの平均値に合わせる処理を行う平均値保存部と
を有することを特徴とする画像処理装置。 A generating unit that generates a plurality of resolution images of different resolutions from the input image;
An adjustment unit that adjusts the contrast of each of the plurality of resolution images by adjusting the signal value using a predetermined adjustment amount according to the value of each of the signal values indicating the pixels of the resolution image;
A reconstructing unit that reconstructs an output image corresponding to the input image using each of the plurality of resolution images whose contrast has been adjusted by the adjusting unit;
An image processing apparatus, comprising: an average value storage unit configured to perform processing for matching an average value of contrast of the output image with an average value of contrast of the input image.
を有し、
前記平均値保存部は、
前記平均値算出部が前記解像度画像毎に算出したコントラストの平均値それぞれを用いて、前記出力画像のコントラストの平均値を、前記入力画像のコントラストの平均値に合わせる処理を行うこと
を特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 For each of the plurality of resolution images generated by the generation unit, an average value calculation unit that calculates an average value of contrast for each resolution image,
The average value storage unit
The average value calculation unit performs a process of matching the average value of the contrast of the output image with the average value of the contrast of the input image, using each of the average values of the contrast calculated for each resolution image. The image processing apparatus according to claim 1.
を有し、
前記平均値保存部は、
前記平均値算出部が算出したコントラストの平均値と、前記再構成部が再構成した前記出力画像とを用いて、前記出力画像のコントラストの平均値を、前記入力画像のコントラストの平均値に合わせる処理を行うこと
を特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 An average value calculating unit for calculating an average value of the contrast of the input image,
The average value storage unit
Using the average contrast value calculated by the average value calculation unit and the output image reconstructed by the reconstruction unit, the average contrast value of the output image is matched with the average contrast value of the input image. The image processing apparatus according to claim 1, wherein processing is performed.
ラプラシアンピラミッドによって複数の前記解像度画像をそれぞれ生成すること
を特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The generator is
The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein a plurality of the resolution images are respectively generated by a Laplacian pyramid.
前記入力画像の階調範囲に対する前記信号値の値の比が、少なくとも予め定められた閾値未満である場合には、当該信号値を調整すること
を特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The adjustment unit is
The signal value is adjusted when the ratio of the value of the signal value to the gradation range of the input image is at least less than a predetermined threshold value. The image processing apparatus according to item.
前記解像度画像の画素を示す信号値それぞれの値に応じて予め定められた調整量を用いて当該信号値をそれぞれ調整することにより、複数の前記解像度画像それぞれのコントラストを調整する工程と、
コントラストを調整した複数の前記解像度画像それぞれを用いて、前記入力画像に対応する出力画像を再構成する工程と、
前記出力画像のコントラストの平均値を、前記入力画像のコントラストの平均値に合わせる処理を行う工程と
を含む画像処理方法。 Generating a plurality of different resolution images from the input image, and
Adjusting the contrast of each of the plurality of resolution images by adjusting each of the signal values using a predetermined adjustment amount according to the value of each of the signal values indicating the pixels of the resolution image;
Reconstructing an output image corresponding to the input image using each of the plurality of resolution images adjusted in contrast;
A process of adjusting an average contrast value of the output image to an average contrast value of the input image.
前記解像度画像の画素を示す信号値それぞれの値に応じて予め定められた調整量を用いて当該信号値をそれぞれ調整することにより、複数の前記解像度画像それぞれのコントラストを調整するステップと、
コントラストを調整した複数の前記解像度画像それぞれを用いて、前記入力画像に対応する出力画像を再構成するステップと、
前記出力画像のコントラストの平均値を、前記入力画像のコントラストの平均値に合わせる処理を行うステップと
をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。 Generating a plurality of resolution images of different resolutions from the input image,
Adjusting the contrast of each of the plurality of resolution images by adjusting each of the signal values using a predetermined adjustment amount according to the value of each of the signal values indicating the pixels of the resolution image;
Reconstructing an output image corresponding to the input image using each of the plurality of resolution images adjusted in contrast;
An image processing program for causing a computer to execute a process of adjusting an average contrast value of the output image to an average contrast value of the input image.
前記解像度画像の画素を示す信号値それぞれの値に応じて予め定められた調整量を用いて当該信号値をそれぞれ調整することにより、複数の前記解像度画像それぞれのコントラストを調整するステップと、
コントラストを調整した複数の前記解像度画像それぞれを用いて、前記入力画像に対応する出力画像を再構成するステップと、
前記出力画像のコントラストの平均値を、前記入力画像のコントラストの平均値に合わせる処理を行うステップと
をコンピュータに実行させる画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 Generating a plurality of resolution images of different resolutions from the input image,
Adjusting the contrast of each of the plurality of resolution images by adjusting each of the signal values using a predetermined adjustment amount according to the value of each of the signal values indicating the pixels of the resolution image;
Reconstructing an output image corresponding to the input image using each of the plurality of resolution images adjusted in contrast;
A computer-readable recording medium having recorded thereon an image processing program for causing a computer to execute a process of adjusting an average contrast value of the output image to an average contrast value of the input image.
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