JP2015204599A - 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム - Google Patents

画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2015204599A
JP2015204599A JP2014084556A JP2014084556A JP2015204599A JP 2015204599 A JP2015204599 A JP 2015204599A JP 2014084556 A JP2014084556 A JP 2014084556A JP 2014084556 A JP2014084556 A JP 2014084556A JP 2015204599 A JP2015204599 A JP 2015204599A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
resolution
low
correlation
resolution image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2014084556A
Other languages
English (en)
Other versions
JP5847228B2 (ja
Inventor
康祐 梶村
Kosuke Kajimura
康祐 梶村
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Olympus Corp
Original Assignee
Olympus Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Olympus Corp filed Critical Olympus Corp
Priority to JP2014084556A priority Critical patent/JP5847228B2/ja
Priority to CN201580019429.8A priority patent/CN106165395B/zh
Priority to PCT/JP2015/054327 priority patent/WO2015159581A1/ja
Publication of JP2015204599A publication Critical patent/JP2015204599A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5847228B2 publication Critical patent/JP5847228B2/ja
Priority to US15/285,007 priority patent/US9898803B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G06T3/4053Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting based on super-resolution, i.e. the output image resolution being higher than the sensor resolution
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/20Analysis of motion
    • G06T7/207Analysis of motion for motion estimation over a hierarchy of resolutions
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/20Analysis of motion
    • G06T7/215Motion-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/30Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/32Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using correlation-based methods
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • H04N23/68Control of cameras or camera modules for stable pick-up of the scene, e.g. compensating for camera body vibrations
    • H04N23/681Motion detection
    • H04N23/6811Motion detection based on the image signal
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/95Computational photography systems, e.g. light-field imaging systems
    • H04N23/951Computational photography systems, e.g. light-field imaging systems by using two or more images to influence resolution, frame rate or aspect ratio
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N25/00Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
    • H04N25/48Increasing resolution by shifting the sensor relative to the scene
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00Details of television systems
    • H04N5/14Picture signal circuitry for video frequency region
    • H04N5/144Movement detection
    • H04N5/145Movement estimation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10016Video; Image sequence
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20212Image combination

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Color Television Image Signal Generators (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

【課題】計算コストを抑制しつつ、多重像やアーティファクトを低減し、良好に解像度を向上させた画像を取得する。【解決手段】時系列的に撮像された複数の低解像度画像を取得する画像取得手段と、複数の低解像度画像間の動きに基づいて複数の低解像度画像を高解像度の画像空間上に位置合わせした高解像度画像を生成する位置合わせ手段と、高解像度画像の部分領域毎に、部分領域に相当する低解像度画像の対応領域間の相関の度合いを示す相関情報を算出する相関算出手段と、相関情報に基づいて部分領域毎に高解像度画像と被合成画像との合成比率を算出し、合成比率に従って、高解像度画像と高解像度画像よりも低解像度の被合成画像とを合成する画像合成手段と、を備え、合成比率算出手段が、相関性の低い領域ほど高解像度画像の割合が小さく、相関性の高い領域ほど高解像度画像の割合が大きくなるように、部分領域毎に合成比率を算出する画像処理装置を提供する。【選択図】図1

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに係り、特に、複数の画像を合成処理することにより高解像度化した画像を取得する画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関するものである。
従来、複数枚の入力画像からより高解像度の出力画像を生成する超解像処理が知られている。この超解像処理の一例として、特許文献1には、推定した高解像度画像を、カメラモデルから得られる点広がり関数(PSF関数)によって低解像度画像にリサンプリングし、それらの低解像度画像と元の入力画像との画素値の差が小さくなるように高解像度画像を推定する処理を繰り返し行う再構成型超解像処理が開示されている。
特開2006−127241号公報
しかしながら、特許文献1の最構成型超解像処理は、高解像度画像を推定する処理を繰り返し行うため、計算コストが高くなる。一方、計算コストを抑えるために、繰り返し回数を少なく制限すると、推定高解像度画像において動体等によって生じる多重像やアーティファクトを低減しきれず、出力画像の画質が低下する。
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであって、計算コストを抑制しつつ、多重像やアーティファクトを低減し、良好に解像度を向上させた画像を取得することを目的とする。
上記目的を達成するため、本発明は以下の手段を提供する。
本発明の一態様は、時系列的に撮像された複数の低解像度画像を取得する画像取得手段と、複数の前記低解像度画像間の動きを検出する動き検出手段と、前記動きに基づいて複数の前記低解像度画像の位置合わせを行い、該低解像度画像よりも高解像度の画像空間上に複数の前記低解像度画像を画素配置した高解像度画像を生成する位置合わせ手段と、前記高解像度画像の部分領域毎に、該部分領域に相当する前記低解像度画像の対応領域間の相関の度合いを示す相関情報を算出する相関算出手段と、複数の前記低解像度画像又は前記高解像度画像に基づいて、該高解像度画像よりも低解像度の被合成画像を生成する被合成画像生成手段と、前記相関情報に基づいて、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成比率を前記部分領域毎に算出する合成比率算出手段と、前記合成比率に従って、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成画像を生成する画像合成手段と、を備え、前記合成比率算出手段が、相関性の低い領域ほど前記高解像度画像の割合が小さく、相関性の高い領域ほど前記高解像度画像の割合が大きくなるように、前記部分領域毎に合成比率を算出する画像処理装置を提供する。
本態様によれば、時系列的に撮像された同一被写体に係る複数の低解像度画像を取得し、これら複数の低解像度画像から高解像度化した1の画像を取得する。この場合において、低解像度画像中の動きに起因して高解像度化した画像において多重像などが生じることを防止するため、位置合わせ手段により、動き検出手段において検出された複数の画像間の動きを補正、すなわち位置合わせしながら、高解像度画像空間上に複数の低解像度画像を画素配置して高解像度画像を生成する。高解像度画像を所定の部分領域に区分し、この部分領域に相当する低解像度画像の対応領域間の相関の度合いを示す相関情報を部分領域毎に算出する。相関情報により、当該部分領域が複数の画像間の相関が小さい、すなわち、動きの大きい領域や動体を含む領域であるかをある程度判断することができる。相関が低いと判断される領域は、高解像度画像において位置合わせが失敗している可能性がある。このため、被合成画像生成手段により、高解像度画像又は複数の低解像度画像から、高解像度画像よりも低解像度の被合成画像を生成する。そして、合成比率算出手段により、相関情報に基づいて高解像度画像と被合成画像との合成比率を部分領域毎に算出する。このとき、相関性の低い領域ほど高解像度画像の割合が小さく、相関性の高い領域ほど高解像度画像の割合が大きくなるように部分領域毎に合成比率を算出し、画像合成手段がこれに従って高解像度画像と被合成画像との合成画像を生成する。
このようにすることで、合成画像の生成に際して、例えば動体を含む等動きの大きい領域など、複数の低解像度画像間において相関性の低い領域に基づく部分領域については、被合成画像の割合を高くすることによって、多重像やアーティファクトを抑制する。一方、例えば静止領域など、複数の低解像度画像間において相関性の高い領域に基づく部分領域については、高解像度画像の割合を高くすることで確実に高解像度化する。従って、計算コストを抑制しつつ、多重像やアーティファクトを低減し、良好に解像度を向上させた画像を取得することができる。
上記した態様において、前記動きに基づいて、前記部分領域が動体の境界領域であるか否かを判定する動体境界判定手段を備え、前記合成比率算出手段が、前記部分領域が前記境界領域である場合、非境界領域である場合よりも、前記高解像度画像の割合が小さくなるように合成比率を算出することが好ましい。
このようにすることで、部分領域間の相関情報が同程度であっても、当該部分領域が境界領域であるか否かに応じて合成比率を異ならせることができる。従って、アーティファクトや多重像が生じやすい動体境界周辺においても、確実にアーティファクトや多重像を抑制しながら、背景などの静止領域におけるモアレ領域の解像度を向上することができる。
上記した態様において、前記画像取得手段が、時系列的に被写体の光学像を複数フレーム取得する撮像素子と、前記光学像に対する前記撮像素子の位置を相対的に移動させる移動手段と、該移動手段による前記光学像と前記撮像素子との相対的な移動方向及び移動量を制御する移動制御手段と、を有する撮像ユニットであることとしてもよい。
また、上記した態様において、前記位置合わせ手段が、前記動き、又は前記移動方向及び前記移動量の少なくとも一方に基づいて位置合わせを行うこととしてもよい。
このようにすることで、撮像ユニットにより時系列的に画素をずらしながら取得された複数の低解像度画像について、動きのみならず、撮像素子の移動方向や移動量をも考慮して高解像度画像を生成することができるので、解像度を向上させながら、より多重像等の抑制効果が向上する。
上記した態様において、前記相関算出手段が、前記高解像度画像の色チャネルに基づいて部分領域毎の相関情報を算出することが好ましい。
このようにすることで、当該部分領域に対する相関情報の算出が容易であり、相関情報を容易に取得しつつ計算コストを低減することができる。
上記した態様において、前記被合成画像生成手段が、前記高解像度画像にフィルタ処理を施すことにより前記高解像度画像よりも解像度を低下させた画像を被合成画像として生成することが好ましい。
例えば、高解像度画像の高周波成分を低減させるローパスフィルタなどを適用することができ、このようにして被合成画像を生成することで、後の合成処理において相関が低いと判断される領域について多重像やアーティファクトを抑制することができる。
上記した態様において、前記被合成画像生成手段が、複数の前記低解像度画像のうち何れか1の画像を前記高解像度画像と同解像度に拡大した拡大画像を被合成画像として生成することが好ましい。
このようにして被合成画像を生成することで、後の合成処理において相関が低いと判断される領域について多重像やアーティファクトを抑制することができる。
また、本発明の一態様は、時系列的に撮像された複数の低解像度画像を取得する画像取得ステップと、複数の前記低解像度画像間の動きを検出する動き検出ステップと、前記動きに基づいて複数の前記低解像度画像の位置合わせを行い、該低解像度画像よりも高解像度の画像空間上に複数の前記低解像度画像を画素配置した高解像度画像を生成する位置合わせステップと、前記高解像度画像の部分領域毎に、該部分領域に相当する前記低解像度画像の対応領域間の相関の度合いを示す相関情報を算出する相関算出ステップと、複数の前記低解像度画像又は前記高解像度画像に基づいて、該高解像度画像よりも低解像度の被合成画像を生成する被合成画像生成ステップと、前記相関情報に基づいて、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成比率を前記部分領域毎に算出する合成比率算出ステップと、前記合成比率に従って、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成画像を生成する画像合成ステップと、を備え、前記合成比率算出ステップが、相関性の低い領域ほど前記高解像度画像の割合が小さく、相関性の高い領域ほど前記高解像度画像の割合が大きくなるように、前記部分領域毎に合成比率を算出する画像処理方法を提供する。
さらに、本発明の一態様は、時系列的に撮像された複数の低解像度画像を取得する画像取得ステップと、複数の前記低解像度画像間の動きを検出する動き検出ステップと、前記動きに基づいて複数の前記低解像度画像の位置合わせを行い、該低解像度画像よりも高解像度の画像空間上に複数の前記低解像度画像を画素配置した高解像度画像を生成する位置合わせステップと、前記高解像度画像の部分領域毎に、該部分領域に相当する前記低解像度画像の対応領域間の相関の度合いを示す相関情報を算出する相関算出ステップと、複数の前記低解像度画像又は前記高解像度画像に基づいて、該高解像度画像よりも低解像度の被合成画像を生成する被合成画像生成ステップと、前記相関情報に基づいて、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成比率を前記部分領域毎に算出する合成比率算出ステップと、前記合成比率に従って、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成画像を生成する画像合成ステップと、を備え、前記合成比率算出ステップが、相関性の低い領域ほど前記高解像度画像の割合が小さく、相関性の高い領域ほど前記高解像度画像の割合が大きくなるように、前記部分領域毎に合成比率を算出する処理をコンピュータに実行させる画像処理方法プログラムを提供する。
本発明によれば、計算コストを抑制しつつ、多重像やアーティファクトを低減し、良好に解像度を向上させた画像を取得することができるという効果を奏する。
本発明の第1の実施形態に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明の第1の実施形態に係る画像処理装置における撮像素子の構造を示す参考図である。 本発明の第1の実施形態において、動体の境界領域と非境界領域との判別に係る説明図である。 本発明の第1の実施形態において、合成比率の例を示すグラフである。 本発明の第2の実施形態に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
(第1の実施形態)
以下に、本発明の第1の実施形態に係る画像処理装置について図面を参照して説明する。
図1に示すように、画像処理装置は、画像取得部11、動き検出部12、位置合わせ部13、相関算出部14、動体境界判定部15、フィルタ処理部16(被合成画像生成手段)、合成比率算出部17、及び画像合成部18を備えている。
画像取得部11は、時系列的に撮像された複数の低解像度画像を取得する。画像取得部11として、本実施形態においては、被写体の光学像を取得する撮像素子21、撮像素子21を移動させるシフト機構(移動手段)22、及びシフト機構22による撮像素子21の移動方向及び移動量を制御するセンサシフト制御部23(移動制御手段)を備えた撮像ユニットを適用することができる。
撮像素子11は、撮像レンズ20によって集光され、撮像素子21の像面上に結像された被写体の光学像を撮像することにより、被写体の光学像に係る低解像度画像を取得する。本実施形態における画像処理装置では、撮像素子21により低解像度画像を時系列的に取得し、これらを合成することにより高解像度の1の画像を取得する、所謂超解像処理を行っている。このため、本実施形態において撮像素子21は、図2に示すベイヤー配列構造を有している。
シフト機構22は、光学像に対する撮像素子21の位置を相対的に移動させるものであり、撮像素子21を水平、垂直方向にサブピクセル単位で相対移動させることができるようになっている。センサシフト制御部23は、シフト機構22によって撮像素子21を相対移動させる方向と量とをフレーム毎に制御する。
すなわち、センサシフト制御部23は、予め定めた条件に従って、撮像素子21を光学像に対して相対移動させるように移動方向及び移動量に関する制御信号をシフト機構22に出力する。画像取得部11では、センサシフト制御部23によりシフト機構22を制御しながら、撮像素子21により互いにサブピクセルの位置ずれを有する複数の低解像度画像を撮像し、これら複数の低解像度画像をフレームメモリ24に記憶する。また、センサシフト制御部23は、撮像素子21の移動方向及び移動量に関する情報(以下、「シフト情報」という)を動き検出部12に出力する。
なお、画像取得部11として、必ずしも撮像ユニットを適用する必要はなく、例えば、画像処理装置の外部の撮像装置によって既に時系列に取得された複数の低解像度画像を一時に取得する構成とすることもできる。
動き検出部12は、フレームメモリ24に記憶された複数の低解像度画像間の動きを検出する。より具体的には、動き検出部12は、フレームメモリ24に格納された複数の低解像度画像のうち、何れか1の低解像度画像を基準画像とし、基準画像以外の画像を参照画像として、基準画像と参照画像との間の動き情報を所定の部分領域毎に取得する。例えば、32画素×32画素からなる1ブロックを部分領域として、部分領域毎にブロックマッチング法等により水平方向と垂直方向の動きベクトルを取得する。なお、取得する動き情報は、水平方向と垂直方向の動きだけでなく、回転方向や拡大縮小の変化でも良い。
位置合わせ部13は、動き検出部12において検出した動き又はセンサシフト制御部23から出力されたシフト情報に基づいて複数の低解像度画像の位置合わせを行い、低解像度画像よりも高解像度の画像空間上に複数の低解像度画像を画素配置した高解像度画像を生成する。より具体的には、動き検出部12による低解像度画像間の部分領域毎の動き情報又はセンサシフト制御部23によるシフト情報に基づいてフレームメモリ24に記憶された複数の低解像度画像を色チャネル(R、Gr、Gb、B)毎の高解像度画像空間上に画素配置して、高解像度画像を生成する。
画素配置の手順としては、まず基準画像の画素を高解像度画像空間上に画素配置し、次に基準画像と処理対象の参照画像との間の部分領域毎の動き情報及び当該参照画像のシフト情報を用いて、参照画像の位置を移動させて所定位置に画素配置する。画素配置する際には、配置する画素の色と同色の画素が、既に基準画像の画素や他の参照画像の画素で配置されている場合には、新たに画素配置しなくても良いし、既に配置されている同色画素と加算平均して画素値を更新しても良い。
また、位置合わせ部13は、全ての画像を画素配置した後に、まだ画素配置されていない空間を補間して埋める処理を行う。補間の方法は、例えば、周囲の配置されている画素を用いてエッジ方向を考慮した方向判別補間を施したり、最近傍に存在する画素をコピーして補間したりすることができる。
相関算出部14は、高解像度画像の部分領域毎に、その部分領域に相当する低解像度画像の対応領域間の相関の度合いを示す相関情報を算出する。すなわち、相関算出部14は、相関情報として、位置合わせ部13で色チャネルごとに高解像度画像空間上に画素配置された高解像度画像上の同一位置のGr画素とGb画素の差分値ΔG=(|Gr−Gb|)を算出し、合成比率算出部17に出力する。差分値ΔGが大きい場合には、対応領域間の相関の度合いが小さく、差分値ΔGが小さい場合には、対応領域間の相関の度合いが大きいということができる。
動体境界判定部15は、動きに基づいて、各部分領域が動体の境界領域であるか否かを判定する。つまり、動体境界判定部15は、動き検出部12で取得された部分領域毎の動き情報に基づいて、動体の境界領域(以下、単に「境界領域」という)と動体の境界でない領域(以下、「非境界領域」という)を判定する。部分領域が動体の境界領域であるか否かを判定するために、例えば、判定対象の部分領域と当該部分領域に隣接する周囲の部分領域とのローカル動きベクトルの類似度を算出することができる。
図3に、基準画像200と参照画像201間で動体が動いたときの動体境界判定の一例を示す。図3において、判定対象の部分領域202について動体の境界領域であるか否かを判定する場合、部分領域202と、部分領域202に隣接する8つの部分領域301〜308とのローカル動きベクトルを算出し、隣接する部分領域301〜308間においてローカル動きベクトルの類似度を算出する。
8つの隣接する部分領域301〜308のうち、ローカル動きベクトルの類似度が高い領域群(部分領域305,307,308)と類似度が低い領域群(接領域301〜304,306)の2つの領域群が存在するため、判定対象の部分領域202が動体の境界領域であると判定する。一方、判定対象の部分領域203は、隣接する8つの部分領域401〜408間においてローカル動きベクトルがすべて類似しており、つまり、類似度が高い領域群のみが存在すると判断できるため、動体の境界でない領域(非境界領域)と判定する。
フィルタ処理部16は、被合成画像生成手段として機能し、複数の低解像度画像又は高解像度画像に基づいて、高解像度画像よりも低解像度の被合成画像を生成する。本実施形態において、フィルタ処理部16は、ローパス効果の強い第1のローパスフィルタ及びローパス効果の弱い第2のローパスフィルタを備えている。フィルタ処理部16は、位置合わせ部13から取得した高解像度画像に対して、第1のローパスフィルタによりローパス効果の強いフィルタ処理を施して被合成画像を生成すると共に、第2のローパスフィルタによりローパス効果の弱いフィルタ処理を施して合成用の高解像度画像を生成する。
第1のローパスフィルタ、つまりローパス効果の強いフィルタは、例えば、相関情報により複数の低解像度画像間において相関の度合いが低く、動体の位置合わせが失敗していると想定できる領域等に対し、動く被写体の軌道を大きくぼかし、出来る限り高周波成分を減衰させる低域通過フィルタ特性であり、あたかも露光内の動体ぶれのようにするフィルタである。
第2のローパスフィルタ、つまり、ローパス効果の弱いフィルタとは、例えば、高解像度画像におけるエッジやテクスチャをできる限り残しつつ、微小な位置合わせ誤差を除去するようなフィルタ特性をもつフィルタであり、低域からナイキスト周波数帯域までの周波数成分は通過または強調しつつ、高解像度画像のナイキスト周波数のみを減衰させるようなフィルタである。
なお、第1のローパスフィルタは、第2のローパスフィルタに比して、その効果が強いため、第2のローパスフィルタによって生成させる合成用の高解像度画像よりも、第1のローパスフィルタによって生成される被合成画像のほうが低解像度の画像となる。
合成比率算出部17は、相関情報に基づいて、高解像度画像と被合成画像との合成比率を部分領域毎に算出する。このとき、合成比率算出部17は、相関性の低い領域ほど高解像度画像の割合が小さく、相関性の高い領域ほど高解像度画像の割合が大きくなるように、部分領域毎に合成比率を算出する。また、合成比率算出部17は、部分領域が境界領域である場合、非境界領域である場合よりも、高解像度画像の割合が小さくなるように合成比率を算出する。
図4に、高解像度画像の合成比率の例を示す。図4中、非境界領域に対する合成比率をA、動体の境界領域に対する合成比率をBとして示す。図4に示すように、非境界領域に対する合成比率Aも、境界領域に対する合成比率をBも共に、相関性の低い領域ほど高解像度画像の割合が小さく、相関性の高い領域ほど高解像度画像の割合が大きい合成比率となっている。
さらに、非境界領域に対する合成比率Aでは、閾値1までは合成比率を1とし、閾値1から閾値2までは合成比率を直線的に変化させ、閾値2より大きい場合は合成比率を0にしている。一方、動体の境界領域に対する合成比率をBでは、閾値1’までは合成比率を1とし、閾値1’から閾値2’までは合成比率を直線的に変化させ、閾値2’より大きい場合は合成比率を0にしている。閾値1’と閾値2’はそれぞれ閾値1と閾値2よりも小さな値としている。
このように、部分領域が境界領域である場合、非境界領域である場合よりも、高解像度画像の割合が小さくなるように合成比率を算出する。つまり、閾値を制御することで、部分領域が動体の境界領域である場合と非境界領域である場合とが、互いに同一の差分値(相関情報)を有している場合でも、境界領域の方が、より高解像度画像の割合が小さくなるように合成比率を算出する。
なお、例えば、合成比率については、図4のAの相関情報(差分値)に応じた合成比率をそのまま適用し、相関算出部で算出された差分値ΔG自体を、境界領域であるか非境界領域であるかに応じて補正するようにしてもよい。つまり、差分値ΔGを任意の係数αにより補正した差分値をΔG’とすると、ΔG’=α×ΔGの式で差分値を補正し、その差分値で合成比率を算出してもよい。例えば境界領域でα=1.5、非境界領域でα=1.0として差分値を補正すれば、境界領域のほうがより合成比率が0に近づく方向に差分値の寄与度を高くすることができる。
なお、被合成画像の合成比率は、以下のようになる。
被合成画像の合成比率=1−高解像度画像の合成比率
画像合成部18は、合成比率に従って、合成用の高解像度画像と被合成画像との合成画像を生成し、生成された合成画像を出力する。
このように構成された本実施形態に係る画像処理装置においては、以下のように画像処理、すなわち所謂超解像処理が行われる。
まず、画像取得部11が時系列的に複数の低解像度画像を取得し、フレームメモリ24に一時的に記憶する。続いて、動き検出部12が、フレームメモリ24に記憶された複数の低解像度画像間の動きを検出し、検出した動きを位置合わせ部13及び動体境界判定部14に出力する。
位置合わせ部13では、動き検出部12において検出した動き又はセンサシフト制御部23から出力されたシフト情報に基づいて複数の低解像度画像を高解像度画像空間上に位置合わせすることにより高解像度画像を生成し、高解像度画像を相関算出部14及びフィルタ処理部16に出力する。相関算出部14では、相関算出部14は、相関情報として、位置合わせ部13で色チャネルごとに高解像度画像空間上に画素配置された高解像度画像上の同一位置のGr画素とGb画素の差分値ΔG=(|Gr−Gb|)を算出し、合成比率算出部17に出力する。動体境界判定部15は、動きに基づいて、各部分領域が動体の境界領域であるか非境界領域であるかを判定し、判定結果を合成比率算出部17に出力する。
フィルタ処理部16は、高解像度画像に対して、第1のローパスフィルタを適用して被合成画像を生成すると共に、第2のローパスフィルタを適用して合成用の高解像度画像を生成し、被合成画像と合成用の高解像度画像とを画像合成部18に出力する。
合成比率算出部17は、相関情報及び当該部分領域が境界領域であるか否かに基づいて部分領域毎に合成比率を算出する。
画像合成部18は、合成比率算出部17により算出された合成比率に従って、被合成画像と合成用の高解像度画像とを合成して合成画像を生成する。
本実施形態によれば、部分領域毎の合成比率を算出する際に、相関情報及び当該部分領域が境界領域であるか否かに基づいて部分領域毎に合成比率を算出している。つまり、差分値が大きく部分領域間の相関性が低い場合は位置合わせが失敗している可能性が高いため、ローパス効果の弱いフィルタを適用した高解像度画像の合成比率が小さく、ローパス効果の強いフィルタを適用した低解像度の被合成画像の合成比率が大きくなるようにする。
また、境界領域においては動体境界でない領域よりも相関情報に応じてより低解像度である被合成画像の合成比率が大きくなりやすいようにしている。このようにすることで、動体境界で生じやすい残像やアーティファクトを確実に低減することができると共に、動体境界でない背景などの領域では低解像度画像の合成比率を大きくすることにより、解像度を向上させることができる。つまり、計算コストを抑制しつつ、多重像やアーティファクトを低減し、良好に解像度を向上させた画像を取得することができる。
(第2の実施形態)
以下、本発明の第2の実施形態に係る画像処理装置ついて図面を参照して説明する。本実施形態に係る画像処理装置は、第1の実施形態に係る画像処理装置におけるフィルタ処理部16に代えて拡大処理部19を有している。本実施形態に係る画像処理装置おいて、第1の実施形態に係る画像処理装置における同一の構成については同一の符号を付しその説明を省略する。
本実施形態では、図5に示すように、被合成画像生成手段としての拡大処理部19を備えており、拡大処理部19は、フレームメモリ24から直接、低解像度画像が入力されるようになっている。
拡大処理部19では、フレームメモリ24から複数の低解像度画像のうち基準画像を取得し、この基準画像を位置合わせ部13において生成される高解像度画像と同じ解像度に拡大して拡大基準画像を被合成画像として生成し、画像合成部18に出力する。画像合成部18では、位置合わせ部13から出力された高解像度画像と被合成画像としての拡大基準画像とを合成比率算出部17により算出された合成比率に従って合成し、合成画像を生成する。合成比率算出部17における合成比率の算出は上述の第1の実施形態と同様に行われる。
従って、本実施形態に係る画像処理装置によっても、動体境界で生じやすい残像やアーティファクトを低減し、動体境界でない背景などの領域では複数枚の画素が配置されてできた高解像度画像の合成比率を大きくすることにより、解像度を向上させることができる。
つまり、計算コストを抑制しつつ、多重像やアーティファクトを低減し、良好に解像度を向上させた画像を取得することができる。
なお、上述した各実施形態では、画像取得部で取得した複数枚の入力画像よりも高解像度の画像を生成する例について説明したが、上記画像処理装置を、入力画像と同じ解像度の画像を生成するような複数枚合成によるノイズリダクションや高ダイナミックレンジ化などの処理に適用することもできる。
また、上述した各実施形態に係る画像処理装置は、デジタルカメラ等の画像処理装置の内部に備えられる構成とすることができる。また、上記画像処理を行う画像処理プログラムが汎用又は専用のコンピュータにより展開され実行される構成とすることもできる、すなわち汎用又は専用のコンピュータにより上記画像処理装置を実現することができる。
なお、上記画像処理を行う画像処理プログラムは、予めコンピュータに記憶しておくことができるのは勿論、磁気ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、DVD−ROM、半導体メモリ等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶しておくこともできる。
11 画像取得部
12 動き検出部
13 位置合わせ部
14 相関算出部
15 動体境界判定部
16 フィルタ処理部(被合成画像生成手段)
17 合成比率算出部
18 画像合成部
19 拡大処理部
21 撮像素子
22 シフト機構(移動手段)
23 センサシフト制御部(移動制御手段)
上記目的を達成するため、本発明は以下の手段を提供する。
本発明の一態様は、時系列的に撮像された複数の低解像度画像を取得する画像取得手段と、複数の前記低解像度画像間の動きを検出する動き検出手段と、前記動きに基づいて複数の前記低解像度画像の位置合わせを行い、該低解像度画像よりも高解像度の画像空間上に複数の前記低解像度画像を画素配置した高解像度画像を生成する位置合わせ手段と、前記高解像度画像の部分領域毎に、該部分領域に相当する前記低解像度画像の対応領域間の相関の度合いを示す相関情報を算出する相関算出手段と、複数の前記低解像度画像又は前記高解像度画像に基づいて、該高解像度画像よりも低解像度の被合成画像を生成する被合成画像生成手段と、前記相関情報に基づいて、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成比率を前記部分領域毎に算出する合成比率算出手段と、前記合成比率に従って、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成画像を生成する画像合成手段と、前記動きに基づいて、前記部分領域が動体の境界領域であるか否かを判定する動体境界判定手段と、を備え、前記合成比率算出手段が、相関性の低い領域ほど前記高解像度画像の割合が小さく、相関性の高い領域ほど前記高解像度画像の割合が大きくなるように、前記部分領域毎に合成比率を算出し、前記部分領域が前記境界領域である場合、非境界領域である場合よりも、前記高解像度画像の割合が小さくなるように合成比率を算出する画像処理装置を提供する。
また、前記動きに基づいて、前記部分領域が動体の境界領域であるか否かを判定する動体境界判定手段を備え、前記合成比率算出手段が、前記部分領域が前記境界領域である場合、非境界領域である場合よりも、前記高解像度画像の割合が小さくなるように合成比率を算出するので、部分領域間の相関情報が同程度であっても、当該部分領域が境界領域であるか否かに応じて合成比率を異ならせることができる。従って、アーティファクトや多重像が生じやすい動体境界周辺においても、確実にアーティファクトや多重像を抑制しながら、背景などの静止領域におけるモアレ領域の解像度を向上することができる。
本発明の他の態様は、時系列的に撮像された複数の低解像度画像を取得する画像取得手段と、複数の前記低解像度画像間の動きを検出する動き検出手段と、前記動きに基づいて複数の前記低解像度画像の位置合わせを行い、該低解像度画像よりも高解像度の画像空間上に複数の前記低解像度画像を画素配置した高解像度画像を生成する位置合わせ手段と、前記高解像度画像の部分領域毎に、該部分領域に相当する前記低解像度画像の対応領域間の相関の度合いを示す相関情報を算出する相関算出手段と、複数の前記低解像度画像又は前記高解像度画像に基づいて、該高解像度画像よりも低解像度の被合成画像を生成する被合成画像生成手段と、前記相関情報に基づいて、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成比率を前記部分領域毎に算出する合成比率算出手段と、前記合成比率に従って、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成画像を生成する画像合成手段とを備え、前記被合成画像生成手段が、前記高解像度画像にフィルタ処理を施すことにより前記高解像度画像よりも解像度を低下させた画像を被合成画像として生成し、前記合成比率算出手段が、相関性の低い領域ほど前記高解像度画像の割合が小さく、相関性の高い領域ほど前記高解像度画像の割合が大きくなるように、前記部分領域毎に合成比率を算出する画像処理装置を提供する。
このようにすることで、例えば、高解像度画像の高周波成分を低減させるローパスフィルタなどを適用することができ、このようにして被合成画像を生成することで、後の合成処理において相関が低いと判断される領域について多重像やアーティファクトを抑制することができる。
また、本発明の一態様は、時系列的に撮像された複数の低解像度画像を取得する画像取得ステップと、複数の前記低解像度画像間の動きを検出する動き検出ステップと、前記動きに基づいて複数の前記低解像度画像の位置合わせを行い、該低解像度画像よりも高解像度の画像空間上に複数の前記低解像度画像を画素配置した高解像度画像を生成する位置合わせステップと、前記高解像度画像の部分領域毎に、該部分領域に相当する前記低解像度画像の対応領域間の相関の度合いを示す相関情報を算出する相関算出ステップと、複数の前記低解像度画像又は前記高解像度画像に基づいて、該高解像度画像よりも低解像度の被合成画像を生成する被合成画像生成ステップと、前記相関情報に基づいて、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成比率を前記部分領域毎に算出する合成比率算出ステップと、前記合成比率に従って、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成画像を生成する画像合成ステップと、前記動きに基づいて、前記部分領域が動体の境界領域であるか否かを判定する動体境界判定ステップと、を備え、前記合成比率算出ステップが、相関性の低い領域ほど前記高解像度画像の割合が小さく、相関性の高い領域ほど前記高解像度画像の割合が大きくなるように、前記部分領域毎に合成比率を算出し、前記部分領域が前記境界領域である場合、非境界領域である場合よりも、前記高解像度画像の割合が小さくなるように合成比率を算出する画像処理方法を提供する。
また、本発明の他の態様は、時系列的に撮像された複数の低解像度画像を取得する画像取得ステップと、複数の前記低解像度画像間の動きを検出する動き検出ステップと、前記動きに基づいて複数の前記低解像度画像の位置合わせを行い、該低解像度画像よりも高解像度の画像空間上に複数の前記低解像度画像を画素配置した高解像度画像を生成する位置合わせステップと、前記高解像度画像の部分領域毎に、該部分領域に相当する前記低解像度画像の対応領域間の相関の度合いを示す相関情報を算出する相関算出ステップと、複数の前記低解像度画像又は前記高解像度画像に基づいて、該高解像度画像よりも低解像度の被合成画像を生成する被合成画像生成ステップと、前記相関情報に基づいて、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成比率を前記部分領域毎に算出する合成比率算出ステップと、前記合成比率に従って、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成画像を生成する画像合成ステップと、を備え、前記被合成画像生成ステップが、前記高解像度画像にフィルタ処理を施すことにより前記高解像度画像よりも解像度を低下させた画像を被合成画像として生成し、前記合成比率算出ステップが、相関性の低い領域ほど前記高解像度画像の割合が小さく、相関性の高い領域ほど前記高解像度画像の割合が大きくなるように、前記部分領域毎に合成比率を算出する画像処理方法を提供する。
さらに、本発明の一態様は、時系列的に撮像された複数の低解像度画像を取得する画像取得ステップと、複数の前記低解像度画像間の動きを検出する動き検出ステップと、前記動きに基づいて複数の前記低解像度画像の位置合わせを行い、該低解像度画像よりも高解像度の画像空間上に複数の前記低解像度画像を画素配置した高解像度画像を生成する位置合わせステップと、前記高解像度画像の部分領域毎に、該部分領域に相当する前記低解像度画像の対応領域間の相関の度合いを示す相関情報を算出する相関算出ステップと、複数の前記低解像度画像又は前記高解像度画像に基づいて、該高解像度画像よりも低解像度の被合成画像を生成する被合成画像生成ステップと、前記相関情報に基づいて、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成比率を前記部分領域毎に算出する合成比率算出ステップと、前記合成比率に従って、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成画像を生成する画像合成ステップと、前記動きに基づいて、前記部分領域が動体の境界領域であるか否かを判定する動体境界判定ステップと、を備え、前記合成比率算出ステップが、相関性の低い領域ほど前記高解像度画像の割合が小さく、相関性の高い領域ほど前記高解像度画像の割合が大きくなるように、前記部分領域毎に合成比率を算出し、前記部分領域が前記境界領域である場合、非境界領域である場合よりも、前記高解像度画像の割合が小さくなるように合成比率を算出する処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラムを提供する。
また、本発明の他の態様は、時系列的に撮像された複数の低解像度画像を取得する画像取得ステップと、複数の前記低解像度画像間の動きを検出する動き検出ステップと、前記動きに基づいて複数の前記低解像度画像の位置合わせを行い、該低解像度画像よりも高解像度の画像空間上に複数の前記低解像度画像を画素配置した高解像度画像を生成する位置合わせステップと、前記高解像度画像の部分領域毎に、該部分領域に相当する前記低解像度画像の対応領域間の相関の度合いを示す相関情報を算出する相関算出ステップと、複数の前記低解像度画像又は前記高解像度画像に基づいて、該高解像度画像よりも低解像度の被合成画像を生成する被合成画像生成ステップと、前記相関情報に基づいて、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成比率を前記部分領域毎に算出する合成比率算出ステップと、前記合成比率に従って、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成画像を生成する画像合成ステップと、を備え、前記被合成画像生成ステップが、前記高解像度画像にフィルタ処理を施すことにより前記高解像度画像よりも解像度を低下させた画像を被合成画像として生成し、前記合成比率算出ステップが、相関性の低い領域ほど前記高解像度画像の割合が小さく、相関性の高い領域ほど前記高解像度画像の割合が大きくなるように、前記部分領域毎に合成比率を算出する処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラムを提供する。

Claims (9)

  1. 時系列的に撮像された複数の低解像度画像を取得する画像取得手段と、
    複数の前記低解像度画像間の動きを検出する動き検出手段と、
    前記動きに基づいて複数の前記低解像度画像の位置合わせを行い、該低解像度画像よりも高解像度の画像空間上に複数の前記低解像度画像を画素配置した高解像度画像を生成する位置合わせ手段と、
    前記高解像度画像の部分領域毎に、該部分領域に相当する前記低解像度画像の対応領域間の相関の度合いを示す相関情報を算出する相関算出手段と、
    複数の前記低解像度画像又は前記高解像度画像に基づいて、該高解像度画像よりも低解像度の被合成画像を生成する被合成画像生成手段と、
    前記相関情報に基づいて、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成比率を前記部分領域毎に算出する合成比率算出手段と、
    前記合成比率に従って、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成画像を生成する画像合成手段と、を備え、
    前記合成比率算出手段が、相関性の低い領域ほど前記高解像度画像の割合が小さく、相関性の高い領域ほど前記高解像度画像の割合が大きくなるように、前記部分領域毎に合成比率を算出する画像処理装置。
  2. 前記動きに基づいて、前記部分領域が動体の境界領域であるか否かを判定する動体境界判定手段を備え、
    前記合成比率算出手段が、前記部分領域が前記境界領域である場合、非境界領域である場合よりも、前記高解像度画像の割合が小さくなるように合成比率を算出する請求項1記載の画像処理装置。
  3. 前記画像取得手段が、
    時系列的に被写体の光学像を複数フレーム取得する撮像素子と、
    前記光学像に対する前記撮像素子の位置を相対的に移動させる移動手段と、
    該移動手段による前記光学像と前記撮像素子との相対的な移動方向及び移動量を制御する移動制御手段と、を有する撮像ユニットである請求項1又は請求項2記載の画像処理装置。
  4. 前記位置合わせ手段が、前記動き、又は前記移動方向及び前記移動量の少なくとも一方に基づいて位置合わせを行う請求項3記載の画像処理装置。
  5. 前記相関算出手段が、前記高解像度画像の色チャネルに基づいて部分領域毎の相関情報を算出する請求項1乃至請求項4の何れか1項記載の画像処理装置。
  6. 前記被合成画像生成手段が、前記高解像度画像にフィルタ処理を施すことにより前記高解像度画像よりも解像度を低下させた画像を被合成画像として生成する請求項1乃至請求項5の何れか1項記載の画像処理装置。
  7. 前記被合成画像生成手段が、複数の前記低解像度画像のうち何れか1の画像を前記高解像度画像と同解像度に拡大した拡大画像を被合成画像として生成する請求項1乃至請求項5の何れか1項記載の画像処理装置。
  8. 時系列的に撮像された複数の低解像度画像を取得する画像取得ステップと、
    複数の前記低解像度画像間の動きを検出する動き検出ステップと、
    前記動きに基づいて複数の前記低解像度画像の位置合わせを行い、該低解像度画像よりも高解像度の画像空間上に複数の前記低解像度画像を画素配置した高解像度画像を生成する位置合わせステップと、
    前記高解像度画像の部分領域毎に、該部分領域に相当する前記低解像度画像の対応領域間の相関の度合いを示す相関情報を算出する相関算出ステップと、
    複数の前記低解像度画像又は前記高解像度画像に基づいて、該高解像度画像よりも低解像度の被合成画像を生成する被合成画像生成ステップと、
    前記相関情報に基づいて、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成比率を前記部分領域毎に算出する合成比率算出ステップと、
    前記合成比率に従って、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成画像を生成する画像合成ステップと、を備え、
    前記合成比率算出ステップが、相関性の低い領域ほど前記高解像度画像の割合が小さく、相関性の高い領域ほど前記高解像度画像の割合が大きくなるように、前記部分領域毎に合成比率を算出する画像処理方法。
  9. 時系列的に撮像された複数の低解像度画像を取得する画像取得ステップと、
    複数の前記低解像度画像間の動きを検出する動き検出ステップと、
    前記動きに基づいて複数の前記低解像度画像の位置合わせを行い、該低解像度画像よりも高解像度の画像空間上に複数の前記低解像度画像を画素配置した高解像度画像を生成する位置合わせステップと、
    前記高解像度画像の部分領域毎に、該部分領域に相当する前記低解像度画像の対応領域間の相関の度合いを示す相関情報を算出する相関算出ステップと、
    複数の前記低解像度画像又は前記高解像度画像に基づいて、該高解像度画像よりも低解像度の被合成画像を生成する被合成画像生成ステップと、
    前記相関情報に基づいて、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成比率を前記部分領域毎に算出する合成比率算出ステップと、
    前記合成比率に従って、前記高解像度画像と前記被合成画像との合成画像を生成する画像合成ステップと、を備え、
    前記合成比率算出ステップが、相関性の低い領域ほど前記高解像度画像の割合が小さく、相関性の高い領域ほど前記高解像度画像の割合が大きくなるように、前記部分領域毎に合成比率を算出する処理をコンピュータに実行させる画像処理方法プログラム。
JP2014084556A 2014-04-16 2014-04-16 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム Active JP5847228B2 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014084556A JP5847228B2 (ja) 2014-04-16 2014-04-16 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
CN201580019429.8A CN106165395B (zh) 2014-04-16 2015-02-17 图像处理装置、图像处理方法及图像处理程序
PCT/JP2015/054327 WO2015159581A1 (ja) 2014-04-16 2015-02-17 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
US15/285,007 US9898803B2 (en) 2014-04-16 2016-10-04 Image processing apparatus, image processing method, and recording medium storing image processing program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014084556A JP5847228B2 (ja) 2014-04-16 2014-04-16 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2015204599A true JP2015204599A (ja) 2015-11-16
JP5847228B2 JP5847228B2 (ja) 2016-01-20

Family

ID=54323799

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2014084556A Active JP5847228B2 (ja) 2014-04-16 2014-04-16 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム

Country Status (4)

Country Link
US (1) US9898803B2 (ja)
JP (1) JP5847228B2 (ja)
CN (1) CN106165395B (ja)
WO (1) WO2015159581A1 (ja)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019008693A1 (ja) * 2017-07-05 2019-01-10 オリンパス株式会社 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび記憶媒体
CN109934193A (zh) * 2019-03-20 2019-06-25 福建师范大学 全局上下文先验约束的抗遮挡人脸超分辨率方法及其系统
US10805649B2 (en) 2017-01-04 2020-10-13 Samsung Electronics Co., Ltd. System and method for blending multiple frames into a single frame
WO2020251336A1 (ko) * 2019-06-13 2020-12-17 엘지이노텍 주식회사 카메라 장치 및 카메라 장치의 이미지 생성 방법
US11445109B2 (en) 2017-07-05 2022-09-13 Olympus Corporation Image processing device, image capturing device, image processing method, and storage medium
US11882247B2 (en) 2019-12-04 2024-01-23 Olympus Corporation Image acquisition apparatus and camera body

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10410398B2 (en) * 2015-02-20 2019-09-10 Qualcomm Incorporated Systems and methods for reducing memory bandwidth using low quality tiles
JP2017108309A (ja) * 2015-12-10 2017-06-15 オリンパス株式会社 撮像装置および撮像方法
CN106254772B (zh) 2016-07-29 2017-11-07 广东欧珀移动通信有限公司 多帧图像合成方法和装置
EP3610453B1 (en) * 2017-05-16 2023-05-10 Apple Inc. Synthetic long exposure image with optional enhancement using a guide image
CN111164959B (zh) * 2017-11-10 2021-08-03 奥林巴斯株式会社 图像处理装置、图像处理方法以及记录介质
CN113132640B (zh) * 2018-08-27 2024-01-09 深圳市大疆创新科技有限公司 图像呈现方法、图像获取设备及终端装置
CN109951634B (zh) * 2019-03-14 2021-09-03 Oppo广东移动通信有限公司 图像合成方法、装置、终端及存储介质
JP6562492B1 (ja) * 2019-05-16 2019-08-21 株式会社モルフォ 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
CN114365472B (zh) * 2019-09-02 2024-05-28 索尼集团公司 成像装置、图像处理装置和图像处理方法
IL274418B (en) * 2020-05-03 2021-12-01 Elbit Systems Electro Optics Elop Ltd Systems and methods for enhanced motion detection, objective tracking, situational awareness and super-resolution video using microscanning images
JP2023103116A (ja) * 2022-01-13 2023-07-26 Tvs Regza株式会社 画像処理回路

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007142109A1 (ja) * 2006-05-31 2007-12-13 Nec Corporation 画像高解像度化装置及び画像高解像度化方法並びにプログラム
WO2011024249A1 (ja) * 2009-08-24 2011-03-03 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
JP2011165043A (ja) * 2010-02-12 2011-08-25 Tokyo Institute Of Technology 画像処理装置
JP2011180670A (ja) * 2010-02-26 2011-09-15 Hoya Corp 画像処理装置
JP2012022653A (ja) * 2010-07-16 2012-02-02 Canon Inc 画像処理装置および画像処理方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3837575B2 (ja) 2004-10-29 2006-10-25 国立大学法人東京工業大学 超解像処理の高速化方法
US7961222B2 (en) * 2007-03-20 2011-06-14 Panasonic Corporation Image capturing apparatus and image capturing method
JP2009194896A (ja) * 2008-01-18 2009-08-27 Sanyo Electric Co Ltd 画像処理装置及び方法並びに撮像装置
JP5506274B2 (ja) * 2009-07-31 2014-05-28 富士フイルム株式会社 画像処理装置及び方法、データ処理装置及び方法、並びにプログラム
JP2011199786A (ja) 2010-03-23 2011-10-06 Olympus Corp 画像処理装置及び画像処理方法並びにプログラム
US9129414B2 (en) * 2011-10-14 2015-09-08 Morpho, Inc. Image compositing apparatus, image compositing method, image compositing program, and recording medium
JP6016061B2 (ja) * 2012-04-20 2016-10-26 Nltテクノロジー株式会社 画像生成装置、画像表示装置及び画像生成方法並びに画像生成プログラム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007142109A1 (ja) * 2006-05-31 2007-12-13 Nec Corporation 画像高解像度化装置及び画像高解像度化方法並びにプログラム
WO2011024249A1 (ja) * 2009-08-24 2011-03-03 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
JP2011165043A (ja) * 2010-02-12 2011-08-25 Tokyo Institute Of Technology 画像処理装置
JP2011180670A (ja) * 2010-02-26 2011-09-15 Hoya Corp 画像処理装置
JP2012022653A (ja) * 2010-07-16 2012-02-02 Canon Inc 画像処理装置および画像処理方法

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10805649B2 (en) 2017-01-04 2020-10-13 Samsung Electronics Co., Ltd. System and method for blending multiple frames into a single frame
WO2019008693A1 (ja) * 2017-07-05 2019-01-10 オリンパス株式会社 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび記憶媒体
US11146746B2 (en) 2017-07-05 2021-10-12 Olympus Corporation Image processing device, image capturing device, image processing method, and storage medium
US11445109B2 (en) 2017-07-05 2022-09-13 Olympus Corporation Image processing device, image capturing device, image processing method, and storage medium
CN109934193A (zh) * 2019-03-20 2019-06-25 福建师范大学 全局上下文先验约束的抗遮挡人脸超分辨率方法及其系统
CN109934193B (zh) * 2019-03-20 2023-04-07 福建师范大学 全局上下文先验约束的抗遮挡人脸超分辨率方法及其系统
WO2020251336A1 (ko) * 2019-06-13 2020-12-17 엘지이노텍 주식회사 카메라 장치 및 카메라 장치의 이미지 생성 방법
CN113940053A (zh) * 2019-06-13 2022-01-14 Lg伊诺特有限公司 相机装置以及相机装置的图像生成方法
US11825214B2 (en) 2019-06-13 2023-11-21 Lg Innotek Co., Ltd. Camera device and image generation method of camera device
US11882247B2 (en) 2019-12-04 2024-01-23 Olympus Corporation Image acquisition apparatus and camera body

Also Published As

Publication number Publication date
JP5847228B2 (ja) 2016-01-20
CN106165395A (zh) 2016-11-23
US20170024856A1 (en) 2017-01-26
US9898803B2 (en) 2018-02-20
CN106165395B (zh) 2019-06-04
WO2015159581A1 (ja) 2015-10-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5847228B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
JP6553826B1 (ja) 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム
JP6592523B2 (ja) 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび記憶媒体
US9420175B2 (en) Image processing system, image processing method, and computer-readable medium
JP6326180B1 (ja) 画像処理装置
US11146746B2 (en) Image processing device, image capturing device, image processing method, and storage medium
JP2009164857A (ja) 画像データ処理方法および画像処理装置
JP2012019337A (ja) 画像処理装置及び方法並びにプログラム
US11445109B2 (en) Image processing device, image capturing device, image processing method, and storage medium
JP6254938B2 (ja) 画像ノイズ除去装置、および画像ノイズ除去方法
JP6045767B1 (ja) 撮像装置、画像取得方法、画像取得プログラムおよび記憶媒体
JP2012186593A (ja) 画像処理装置、および画像処理方法、並びにプログラム
JP2012208553A (ja) 画像処理装置、および画像処理方法、並びにプログラム
JPWO2017169039A1 (ja) 画像処理装置、撮像装置、および画像処理方法、並びにプログラム
JP2013228798A (ja) 画像処理装置、撮像装置、内視鏡、プログラム及び画像処理方法
JP2011055259A (ja) 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理プログラムが格納されたプログラム記憶媒体
JP6513941B2 (ja) 画像処理方法、画像処理装置及びプログラム
JP2017022597A (ja) 画像処理装置、その制御方法、および制御プログラム
JP5505072B2 (ja) 画像データ処理装置および画像データ処理方法
JP2008072428A (ja) 画像処理装置、電子カメラ、および画像処理プログラム
WO2015159778A1 (ja) 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
CN109754370B (zh) 图像去噪方法及装置
JP2019101977A (ja) 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、及びプログラム
JP2015019318A (ja) 撮像装置、撮像装置の制御方法、およびコンピュータプログラム
JP2016006920A (ja) 撮像装置および画像処理方法

Legal Events

Date Code Title Description
TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20151027

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20151124

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 5847228

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151

S531 Written request for registration of change of domicile

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250