JP2016005246A - 画像処理装置、画像表示装置、画像処理方法、プログラム、記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】撮影条件に応じて画像の劣化の度合いを容易に確認できるようにすること。
【解決手段】第１の撮影条件に応じた第１の光学伝達関数を生成する第１の生成手段（１０２）と、第２の撮影条件に応じた第２の光学伝達関数を生成する第２の生成手段（１０２）と、前記第１の光学伝達関数と前記第２の光学伝達関数の差分情報から前記第２の撮影条件における劣化度合いを算出する算出手段（１０５）と、を有する。
【選択図】図２

Description

本発明は、画像処理装置に関し、特に撮像された画像の劣化成分を画像回復処理を用いて補正（低減）する画像処理装置に関する。

デジタルカメラ等の撮像装置により得られた画像は、ボケによって画質が劣化している。画像のボケを補正する方法として、撮像光学系の光学伝達関数（ＯＴＦ）の情報から画像回復フィルタを生成し、該画像回復フィルタを用いて補正するものが知られている。この方法は画像回復や画像復元という言葉で呼ばれており、以下、この撮像光学系（撮像系）の光学伝達関数の情報（画像回復フィルタ）を用いて画像の劣化を補正する処理を画像回復処理と記す。

特許文献１には、入力画像の振幅成分および位相成分を画像回復処理した第１の画像と、位相成分のみを画像回復処理した第２の画像と、の差分情報を取得することが開示されている。この差分情報と回復強度調整係数と第２の画像とに基づいて出力画像を生成することで、高画質な回復調整画像を得ることができる。

特開２０１１−１２４６９２号公報

しかしながら、上述の特許文献に開示された従来技術では、ユーザーが実際に撮影する撮影条件が劣化の少ない撮影条件に対してどの程度の劣化が生じているのか確認することはできなかった。ユーザーは、撮影条件によって回折や収差などの劣化の程度を考慮して、劣化の少ない適切な撮影条件を設定して撮影できるようにしたいが、適切な撮影条件を設定することができる劣化の度合いを表示することが難しかった。

そこで本発明の目的は、撮影条件に応じて画像の劣化の度合いを容易に確認できる画像処理装置、画像表示装置、画像処理方法、プログラム、記憶媒体を提供することである。

本発明の一側面としての画像処理装置は、第１の撮影条件に応じた第１の光学伝達関数を生成する第１の生成手段と、第２の撮影条件に応じた第２の光学伝達関数を生成する第２の生成手段と、前記第１の光学伝達関数と前記第２の光学伝達関数の差分情報から前記第２の撮影条件における劣化度合いを算出する算出手段と、を有することを特徴とする。

本発明の他の目的及び特徴は、以下の実施例において説明される。

本発明によれば、撮影条件に応じて画像の劣化の度合いを容易に確認することができる。

本発明の実施例における撮像装置の構成を示す構成図である。 本発明の実施例における画像処理装置の構成を示す構成図である。 本発明の実施例における画像処理装置の動作を示すフローチャートである。 ＯＴＦ算出処理の概要を示すフローチャートである。 本発明の実施例における劣化度合いを算出するための概念図である。 図６（ａ）は本発明の実施例における、部分的に保持しているＯＴＦデータを、画面の４分の１の領域に回転およびコピーをする概念図である。図６（ｂ）は本発明の実施例における、画面の４分の１のＯＴＦデータを、画面全体に折り返しおよびコピーする概念図である。

以下に、本発明の好ましい実施の形態を、添付の図面に基づいて詳細に説明する。

まず、本発明の撮像装置により得られた画像のボケ（劣化）を撮像光学系の光学伝達関数（ＯＴＦ：Optic Transfer Function）の情報を用いて補正する方法について以下に説明する。この方法は画像回復や画像復元という言葉で呼ばれており、以降、この撮像光学系（撮像系）の光学伝達関数の情報を用いて画像の劣化を補正する処理を画像回復処理と記す。

撮像光学系は、光の波長によって屈折率が異なり、光の波長によって結像にずれ（ボケ）が生じ画像が劣化する。この画像劣化は収差と呼ばれる。この収差は、撮像光学系の球面収差、コマ収差、像面湾曲および非点収差等である。これらの収差は、点像分布関数（ＰＳＦ：Point Spread Function）により表すことができる。点像分布関数（以下、ＰＳＦ）は、被写体の一点が、どのような広がりをもつ像として写像されるかを示す。例えば、暗黒下で体積が非常に小さい発光体を撮影した場合の撮像センサー面における光の二次元分布が、撮像に使用した撮像光学系のＰＳＦに相当する。ＰＳＦを得るには、必ずしも、点光源のような被写体を撮影する必要はなく、例えば白黒のエッジを有するチャートを撮影し、撮影画像からチャートに対応した計算方法によってＰＳＦを求める方法が知られている。また、撮像光学系の設計データからＰＳＦを算出することも可能である。点像分布関数をフーリエ変換することにより得ることができる光学伝達関数（以下、ＯＴＦ）は、収差の周波数空間における情報である。このＯＴＦは複素数で表すことができ、ＯＴＦの絶対値、即ち、振幅成分はＭＴＦ（Modulation Transfer Function）、位相成分はＰＴＦ（Phase Transfer Function）と呼ばれる。

撮像光学系のＯＴＦは画像の振幅成分（以下、ＭＴＦ）と位相成分（以下、ＰＴＦ）に影響（劣化）を与えるため、撮像光学系を介して取得された被写体の画像は、各点がコマ収差のように非対称にボケた画像（劣化画像）になる。さらに、画像が有する色成分（例えば、赤、青、緑など）ごとにＰＳＦが異なるため、色成分ごとに異なるボケが発生し、色がにじんだような画像（劣化画像）になる。

以下に画像回復処理の概要を示す。

劣化した画像をｇ（ｘ，ｙ）、元の画像をｆ（ｘ，ｙ）、ｇ（ｘ、ｙ）を取得するために用いた撮像系の点像分布関数（ＰＳＦ）をｈ（ｘ，ｙ）としたとき、以下の式が成り立つ。ただし、＊はコンボリューション（畳み込み積分、積和）を示し、（ｘ，ｙ）は実空間における画像の座標を示す。
ｇ（ｘ，ｙ）＝ｈ（ｘ，ｙ）＊ｆ（ｘ，ｙ） （式１）
式１をフーリエ変換して周波数空間での表示形式に変換すると、式２のように表すことができる。
Ｇ（ｕ，ｖ）＝Ｈ（ｕ，ｖ）・Ｆ（ｕ，ｖ） （式２）
ここで、Ｈ（ｕ，ｖ）は点像分布関数ｈ（ｘ，ｙ）をフーリエ変換した光学伝達関数（ＯＴＦ）である。Ｇ（ｕ，ｖ）、Ｆ（ｕ，ｖ）はそれぞれｇ（ｘ，ｙ）、ｆ（ｘ，ｙ）をフーリエ変換したものである。（ｕ，ｖ）は２次元周波数空間での周波数（座標）を示す。

劣化画像から元の画像（元画像）を得るためには、式２の両辺をＨ（ｕ，ｖ）で除算すればよい。
Ｇ（ｕ，ｖ）／Ｈ（ｕ，ｖ）＝Ｆ（ｕ，ｖ） （式３）
このＦ（ｕ，ｖ）、即ちＧ（ｕ，ｖ）／Ｈ（ｕ，ｖ）を逆フーリエ変換して実空間に戻すことで元画像ｆ（ｘ，ｙ）を回復画像として得ることができる。

式３の両辺を逆フーリエ変換すると式３は式４で表される。
ｇ（ｘ，ｙ）＊Ｒ（ｘ，ｙ）＝ｆ（ｘ，ｙ） （式４）
ここで、１／Ｈ（ｕ，ｖ）を逆フーリエ変換したものをＲ（ｘ，ｙ）と表す。このＲ（ｘ，ｙ）が画像回復フィルタである。

この画像回復フィルタは光学伝達関数（ＯＴＦ）に基づいているため、振幅成分および位相成分の劣化を補正することができる。

図１は、本発明の実施例の撮像装置の構成を示す図である。

図１において、１００はデジタルカメラ（撮像装置）である。

１０は撮影レンズ、１２は光学像を電気信号に変換する撮像素子、１４は撮像素子１２のアナログ信号出力をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器である。

１６は画像処理部であり、Ａ／Ｄ変換器１４からのデータ或いはメモリ制御部２０からのデータに対して所定のデモザイク処理や色変換処理を行う。

２０はメモリ制御部であり、Ａ／Ｄ変換器１４、画像処理部１６を制御する。

Ａ／Ｄ変換器１４のデータが画像処理部１６、メモリ制御部２０を介して、或いはＡ／Ｄ変換器１４のデータが直接メモリ制御部２０を介して、画像表示メモリ２６或いはメモリ２８に書き込まれる。

２６は画像表示メモリ、２２はＤ／Ａ変換器、２４はTFT LCD等から成る画像表示部である。画像表示メモリ２６に書き込まれた表示用の画像データは、Ｄ／Ａ変換器２２を介して表示部２４により表示される。後述する画像処理装置から出力される出力画像を直接表示部２４に表示してもよく、表示部２４（表示手段）と画像処理装置により画像表示装置が構成される。

表示部２４を用いて撮像した画像データを逐次表示すれば、ライブビュー機能を実現することが可能である。

２８は撮影した静止画像や動画像を格納するためのメモリであり、所定枚数の静止画像や所定時間の動画像を格納するのに十分な記憶量を備えている。

これにより、複数枚の静止画像を連続して撮影する連写撮影の場合にも、高速かつ大量の画像書き込みをメモリ２８に対して行うことが可能となる。

また、メモリ２８はシステム制御部３２の作業領域としても使用することが可能である。
３２はデジタルカメラ１００全体を制御するシステム制御部である。

３４はシャッタースイッチSW1で、不図示のシャッターボタンの操作途中でONとなり、AF（オートフォーカス）処理、AE（自動露出）処理、AWB（オートホワイトバランス）処理、ＥＦ（フラッシュプリ発光）処理等の動作開始を指示する。

３６はシャッタースイッチSW2で、不図示のシャッターボタンの完全な押下でONとなり、撮像素子１２から読み出した信号をＡ／Ｄ変換器１４、メモリ制御部２０を介して、画像処理部１６やメモリ制御部２０での演算を用いた現像処理の動作開始を指示する。また、メモリ２８から画像データを読み出し、圧縮処理を行い、記録媒体を含む記録部３０に画像データを書き込む記録処理の動作開始を指示する。

４０は、ユーザーがデジタルカメラ１００に各種指示や設定を入力するためのスイッチ、ボタン、ダイヤル等の入力デバイス群などから成る操作部である。撮影開始／一時停止ボタン、ズームスイッチ、静止画撮影ボタン、方向ボタン、メニューボタン、実行ボタンなどが操作部４０に含まれる。

図２に、画像処理部１６（画像処理装置）の内部構造を概略的に示す。

入力部１０１は撮影画像および撮影条件を取得する（読み込む）取得手段である。メモリ２８には、画像回復フィルタを生成するための１つ以上のＯＴＦデータ１１０が保存されている。

ＯＴＦ生成部１０２は、撮影レンズ１０の特性と撮像素子１２の特性を考慮したＯＴＦを生成する。メモリ２８には、画像回復フィルタを生成するための１つ以上のＯＴＦデータが保存されており、ＯＴＦ生成部１０２は、メモリ２８からＯＴＦデータ１１０を取得する。ＯＴＦデータ１１０は撮影レンズ１０のみのＯＴＦデータであり、ズーム位置、絞り、被写体距離、及び撮影モードのような設定条件に応じてデータを保持している。撮影レンズの特性と撮像素子つまりローパスフィルタや開口劣化などの特性をかけあわせることで、設定条件に応じたＯＴＦを生成する。

回復フィルタ生成部１０３は、ＯＴＦ生成部１０２で生成されたＯＴＦをもとに画像回復フィルタを生成する。画像回復フィルタ生成のためには、ＯＴＦの逆特性を求める。ＯＴＦの逆特性をフーリエ変換することで画像回復フィルタが求まる。画像回復フィルタとは、従来のシャープネスやメディアンフィルタ等の一般的なフィルタ処理と同様に、対象画素と、その周囲の画素に適用するフィルタである。そのため、通常のフィルタ適用処理と同様のことを行う場合が多い。一方で、画像回復フィルタはＯＴＦを元に生成するので、画像の領域ごとに異なり、これにより、画像の領域ごとに適切な補正が、適切なゲインで行われる。

回復処理部１０４は回復フィルタ生成部１０３で生成した画像回復フィルタを用いて画像回復処理を行う。

劣化度合い算出部１０５は、絞り、焦点距離、撮影距離の組み合わせの設定の中で最も劣化の少ない設定条件（所定の撮影条件）のＯＴＦと現在の撮影条件のＯＴＦから劣化度合いを算出する。

出力部１０６は得られた画像に対し、圧縮処理などのエンコード処理を行い出力する出力手段である。

図３は、本実施例の画像処理装置の処理を示すフローチャートである。

フローチャートの開始は、電源ＯＮでデジタルカメラ１００が起動し、不図示のモードダイアルで撮影モードに変更され撮影が開始されたときである。

ステップＳ３０１で入力部１０１は、撮影レンズ１０に対応したＯＴＦデータ１１０をメモリ２８から取得する。

ＯＴＦデータとは、本実施例においては、撮像装置のレンズに関する設計値から算出したＯＴＦを、特定の周波数の範囲で抽出し、さらに離散化したもので、画像の光学中心に対して、円周方向と対角方向の二次元データである。この段階では、周波数の最大値は大きめに用意しておく必要がある。なぜなら、この段階では撮像装置の特性が不定のため、後の処理において制限とならないために、より柔軟に対応できるようにしておく必要があるためである。その後、撮像装置の特性、例えばナイキスト周波数で切り出せるようにしておく。全画素のＯＴＦデータを取得する形態でも可能であるが、現実的にはデータ量や処理速度との兼ね合いで、画像領域内部の離散点においてデータを保持し、実際の画像に適用する際に近傍の画像回復フィルタを補間して用いるほうがよい。そのためメモリ２８に記録されているＯＴＦデータは本実施例ではＯＴＦを近似した多項式の係数（ＯＴＦ係数）であるとする。

なお、処理速度の懸念がある場合には、全面ではなく、さらに画面の一部分のＯＴＦや画像回復フィルタを生成し、適用するときに補間して使う場合もある。

ステップＳ３０２で、ＯＴＦ生成部１０２（第１の生成手段）は、ステップＳ３０１で取得したＯＴＦデータからあらかじめ定められた設定条件に対応したＯＴＦ（第１の撮影条件に応じた第１の光学伝達関数）を生成する。ここであらかじめ定められた設定条件（第１の撮影条件、所定の撮影条件）とは、装填されている撮影レンズ１０の設定条件の中で最も劣化の少ない、絞り、焦点距離、撮影距離の組み合わせの設定である。

このステップＳ３０２の劣化の最も少ない設定条件に対応したＯＴＦの算出処理の詳細について図４を用いて説明する。

ステップＳ４０１で、ＯＴＦ生成部１０２は、ステップＳ３０１で取得したＯＴＦデータと、劣化の最も少ない設定条件からＯＴＦの近似式係数を取得する。

ステップＳ４０２で、図６（ａ）の６０１に示すように、中心から周辺までの像高を１０分割した離散点を取得し、まずはその１０像高分のＯＴＦを生成する。図６は、画像回復フィルタ生成の概念図である。

ステップＳ４０３で、図６（ａ）の６０２に示すように、その１０像高分のＯＴＦを回転させ全面の４分の１領域について離散点のＯＴＦを生成する。

さらに図６（ｂ）の６０３、６０４で示すように、画面の４分の１の範囲で演算していた場合には、更に全面になるようにコピーして全面のＯＴＦを生成する。

ステップＳ４０４で、予めメモリ２８内に記録されている撮像装置の特性値であるセンサーの画素ピッチから算出されるナイキスト周波数でＯＴＦを切り出す。

ステップＳ４０５で、ステップＳ４０４で切り出したＯＴＦに撮像素子１２の特性である光学ローパスフィルタや開口劣化特性を掛け合わせる。これで撮影レンズ１０の特性と撮像素子１２の特性を考慮したＯＴＦが生成される。

ステップＳ４０６で、画像回復フィルタ生成に必要なゲインを算出する。ＯＴＦは撮影される画像の各点における特性を示したものなので、画像回復フィルタ生成のためには、ＯＴＦの逆特性を求める。この際に、さらに入力されたゲインから、各ＯＴＦの逆特性にかける実際のゲインを算出する。例えばゲインが２と入力された場合に、各ＯＴＦの逆特性について、ゲインが２適用可能かどうかを調べていく。場所によっては、元々のＯＴＦの性能がよく、２倍かけてしまうと完全回復を超えてしまうため、その場合は完全回復に達するゲインを適用する。ここで完全回復とは、ＯＴＦから算出可能な、劣化した光学的な特性が完全に回復されている状態のことを指す。そして、完全回復に達するゲインは、元々のＯＴＦの性能に依存するため、各点によって異なり、そのため、任意の入力ゲインに対して、実際に適用されるゲインが各点でまちまちになってしまうことが発生する。

ステップＳ４０７で、ＯＴＦ生成部１０２は、ステップＳ４０６で算出した、回復ゲインを考慮したＯＴＦを生成する。

図３に戻り、ステップＳ３０３で入力部１０１は、撮影条件（ズーム位置、絞り値、撮影距離）を取得する。取得した撮影条件が前回の撮影条件から変化がある場合には、ＯＴＦを再生成する必要があるため、ステップＳ３０４へ進む。変化がない場合にはＯＴＦを再生成は行わないため、ステップＳ３０８へ進む。

ステップＳ３０４で、ＯＴＦ生成部１０２（第２の生成手段）は、ステップＳ３０３で取得した撮影条件のＯＴＦ（第２の撮影条件（現在の撮影条件）に応じた第２の光学伝達関数）を生成する。ＯＴＦの生成方法については、ＯＴＦ生成部１０２に入力する、条件を変更すれば、ステップＳ３０２の手順と同様の手順で生成できる。

ステップＳ３０５で、劣化度合い算出部１０５（算出手段）は、ステップＳ３０２で生成した第１の撮影条件のＯＴＦとステップＳ３０４で生成した第２の撮影条件のＯＴＦの差分情報を算出する。そして、第１の撮影条件のＯＴＦと第２の撮影条件のＯＴＦの差分情報から第２の撮影条件における劣化度合いを算出する。

図５（ａ）は２つの条件のＯＴＦの差分を示す図である。差分はＯＴＦの中心から２次元の軸上方向、計４方向の値をそれぞれ算出する。図５（ａ）では１方向のみを表している。

差分は図の斜線で示した部分で表され、第１の撮影条件のＯＴＦを、ＤＣ側からナイキスト周波数までを積分した値と第２の撮影条件のＯＴＦを同様に積分した値の割合が差分となる。換言すれば、第２の撮影条件における劣化度合いは、第１の撮影条件のＯＴＦをＤＣからナイキスト周波数まで積分した値と第２の撮影条件のＯＴＦをＤＣからナイキスト周波数まで積分した値との割合で表される。

ステップＳ３０６で、ステップＳ３０４で生成した第２のＯＴＦのノイズ判定を行う。

これはあまりにも小さいゲインについてはノイズとみなすための閾値であり、ＤＣのゲインに対する割合として定義する。図５（ｂ）はノイズ判定を示す図である。

ノイズ判定はステップＳ３０５の差分と同じく、ＯＴＦの中心から２次元の軸上方向、計４方向の値をそれぞれ判定する。それら４方向から１つずつ取り出し、任意のノイズ判定の閾値よりも低くなる、ＤＣ側から見て最初の周波数を取得する。本実施例ではノイズ判定の閾値の値を３％とする。ノイズ判定の閾値よりもゲインが低くなる周波数をノイズ判定周波数とする。

ノイズ判定周波数が、カメラのナイキスト周波数よりも高ければゲインの割合は１とし、ナイキスト周波数の８割よりも高ければ割合は０．８とし、５割より高ければ割合は０．７とし、それ以外は０．３とする。またＤＣからナイキスト周波数を１００とした場合の割合を、そのままゲインの割合として用いる方法もある。１方向で割合が求められたら、それを４方向行い、４方向のゲイン割合の平均値を出力とする。出力についても、各方向の平均だけではなく、最大値や最小値、最大と最小を省いた平均値等の算出方法が考えられる。

ステップＳ３０７で、劣化度合い算出部１０５は、ステップＳ３０５で算出した差分情報とステップＳ３０６で算出したノイズ割合から、劣化度合いを算出する。換言すれば、ステップＳ３０６で算出したゲインが所定の閾値よりも低くなるノイズ判定周波数と撮像装置のナイキスト周波数とのノイズ割合と、ステップＳ３０５で算出した差分情報とから、現在の撮影条件における劣化度合いを算出する。

差分情報とノイズ割合は、図６（ｂ）の６０４で示すように全画面で１１３点の情報が存在する。劣化度合い算出は、表示形態に合わせて行うことが望ましい。

劣化度合いをまとめて数値として表示する場合には、１１３点の中央に比重を大きくした加重平均を行う。劣化度合いを領域毎に表示する場合には、表示領域毎に平均し劣化度合いを算出する。

ステップＳ３０８で、回復フィルタ生成部１０３は、ステップＳ３０４で生成した撮影条件のＯＴＦから画像回復フィルタを生成する。換言すれば、回復フィルタ生成部１０３（第３の生成手段）は、第２の撮影条件のＯＴＦから画像回復フィルタを生成する。ステップＳ３０４で生成したＯＴＦは撮影される画像の各点における特性を示したものなので、画像回復フィルタ生成のためには、ＯＴＦの逆特性を求める。ＯＴＦの逆特性をフーリエ変換することで画像回復フィルタが求まる。

画像回復フィルタは、対象画素１つにつき、幅と高さを持つ二次元のデータ配列になっており、対象画素を含む領域に対して、フィルタの各値をそれぞれの画素ごとに求める。フィルタは、画像の領域ごとに異なるパラメータをもち、場合によってはサイズが異なるため、フィルタのサイズも対象画素によって異なる。

画像回復フィルタは画像の全ての画素に対して生成せず、いくつかの離散点に対して生成することが一般的である。したがって、回復フィルタ生成部１０３で算出した画像回復フィルタから、対象の画素位置における画像回復フィルタを、補間等の方法を用いてさらに算出し、その結果を適用してもよい。

画像回復フィルタを生成した後、回復処理部１０４は、回復フィルタ生成部１０３が生成した画像回復フィルタを画像の各画素に適用し、回復処理画像を取得する。換言すれば、回復処理部１０４（処理手段）は、生成した画像回復フィルタを用いて画像回復処理を施す。

ステップＳ３０９で、出力部１０６は、シャープネス処理を適用した画像に色処理やガンマ処理また必要に応じて圧縮などの処理を行い出力する。

システム制御部３２は、出力された画像とステップＳ３０７で算出された劣化度合いを表示部２４（表示手段）に表示する。

このようにあらかじめ定められた設定条件と撮影条件のＯＴＦから劣化度合いを算出し、表示することで、ユーザーが回折や収差などの劣化の程度を考慮して、適切な撮影条件を設定して撮影することを可能にする。また、あらかじめ定められた設定条件から現在の撮影条件がどの程度劣化しているのか算出することによって、ユーザーが撮影条件ごとに異なる劣化条件を確認しながら撮影することができる。

以上、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳述してきたが、本発明はこれら特定の実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も本発明に含まれる。

上述の実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、記録媒体から直接、或いは有線／無線通信を用いてプログラムを実行可能なコンピュータを有するシステム又は装置に供給し、そのプログラムを実行する場合も本発明に含む。

従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータに供給、インストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明の機能処理を実現するための手順が記述されたコンピュータプログラム自体も本発明に含まれる。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、ハードディスク、磁気テープ等の磁気記録媒体、光／光磁気記憶媒体、不揮発性の半導体メモリでもよい。

また、プログラムの供給方法としては、コンピュータネットワーク上のサーバに本発明を形成するコンピュータプログラムを記憶し、接続のあったクライアントコンピュータはがコンピュータプログラムをダウンロードしてプログラムするような方法も考えられる。

本発明は、コンパクトデジタルカメラ、一眼レフカメラ、ビデオカメラなどの撮像装置に好適に利用できる。

１６ 画像処理部
１０２ ＯＴＦ生成部
１０５ 劣化度合い算出部

Claims (13)

1. 第１の撮影条件に応じた第１の光学伝達関数を生成する第１の生成手段と、
   第２の撮影条件に応じた第２の光学伝達関数を生成する第２の生成手段と、
   前記第１の光学伝達関数と前記第２の光学伝達関数の差分情報から前記第２の撮影条件における劣化度合いを算出する算出手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記第１の撮影条件は、撮像系における撮影条件の中で最も劣化の少ない撮影条件であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第２の撮影条件は、現在の撮影条件であることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記第２の撮影条件における劣化度合いは、前記第１の光学伝達関数を撮像装置のナイキスト周波数まで積分した値と前記第２の光学伝達関数を前記ナイキスト周波数まで積分した値との割合であることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記第２の光学伝達関数に基づいて画像回復フィルタを生成する第３の生成手段を有することを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記画像回復フィルタを用いて画像回復処理を行う処理手段を有することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記第２の生成手段は、前記第２の光学伝達関数にゲインをかけた光学伝達関数を生成し、
   前記第３の生成手段は、前記ゲインをかけた光学伝達関数に基づいて前記画像回復フィルタを生成することを特徴とする請求項５または６に記載の画像処理装置。
8. 前記算出手段は、前記ゲインが所定の閾値よりも低くなるノイズ判定周波数と撮像装置のナイキスト周波数との割合と前記差分情報から前記第２の撮影条件における劣化度合いを算出することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 請求項１ないし８のいずれか１項に記載の画像処理装置と、
   前記劣化度合いを表示する表示手段と、
   を有することを特徴とする画像表示装置。
10. 前記表示手段は、画像の領域ごとに算出した劣化度合いを表示することを特徴とする請求項９に記載の画像表示装置。
11. 第１の撮影条件に応じた第１の光学伝達関数を生成する第１の生成ステップと、
    第２の撮影条件に応じた第２の光学伝達関数を生成する第２の生成ステップと、
    前記第１の光学伝達関数と前記第２の光学伝達関数の差分情報から前記第２の撮影条件における劣化度合いを算出する算出ステップと、
    を有することを特徴とする画像処理方法。
12. 請求項１１に記載の画像処理方法の手順が記述されたコンピュータで実行可能なプログラム。
13. コンピュータに、請求項１１に記載の画像処理方法の各ステップを実行させるためのプログラムが記憶されたコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。