JP2017102245A5 - - Google Patents

Claims (25)

1. コンピュータが、同一のイメージセンサで撮像することで取得された複数の画像のデータに基づいて、輝度変化が滑らかな画像に対する重み係数が相対的に大きくなるように、各画像に対する重み係数を生成する重み係数生成ステップと、
   コンピュータが、前記重み係数を用いて前記複数の画像のデータを統合して、統合画像のデータを生成する統合画像生成ステップと、
   コンピュータが、前記統合画像のデータに平滑化処理を施して、平滑化統合画像のデータを生成する平滑化処理ステップと、
   コンピュータが、前記統合画像のデータと前記平滑化統合画像のデータに基づいて、前記イメージセンサに起因する固定ノイズの推定値である推定固定ノイズのデータを生成する固定ノイズ推定ステップと、を有する
   ことを特徴とする画像処理方法。
2. 前記複数の画像のデータは、撮像光学系の光軸方向に焦点位置を異ならせて被写体を撮像することで取得された複数の画像のデータである
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記撮像光学系は、両側テレセントリック光学系である
   ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。
4. 前記撮像光学系は、顕微鏡を構成する光学系である
   ことを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理方法。
5. 前記複数の画像のデータは、動画像を構成する複数のフレームのデータである
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
6. 前記重み係数生成ステップでは、前記重み係数が画像の鮮鋭度と負の相関関係をもつように、各画像に対する重み係数が生成される
   ことを特徴とする請求項１〜５のうちいずれか１項に記載の画像処理方法。
7. 前記画像の鮮鋭度は、当該画像の輝度の標準偏差から求められる
   ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
8. 前記重み係数生成ステップでは、前記鮮鋭度が閾値以上の画像に対する重み係数が０に設定される
   ことを特徴とする請求項６又は７に記載の画像処理方法。
9. 前記重み係数生成ステップでは、前記重み係数が画像の焦点位置と合焦位置の間の距離と正の相関関係をもつように、各画像に対する重み係数が生成される
   ことを特徴とする請求項１〜５のうちいずれか１項に記載の画像処理方法。
10. 前記重み係数生成ステップでは、画像の焦点位置と合焦位置の間の距離が閾値以下の画像に対する重み係数が０に設定される
    ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
11. 前記重み係数生成ステップでは、前記複数の画像に対する重み係数の合計が１となるように、各画像に対する重み係数が生成される
    ことを特徴とする請求項１〜１０のうちいずれか１項に記載の画像処理方法。
12. 前記統合画像生成ステップでは、前記重み係数を用いて前記複数の画像のデータを加重平均することにより、前記統合画像のデータを生成する
    ことを特徴とする請求項１〜１１のうちいずれか１項に記載の画像処理方法。
13. 前記平滑化処理は、反復計算によるノイズ低減処理である
    ことを特徴とする請求項１〜１２のうちいずれか１項に記載の画像処理方法。
14. 前記平滑化処理は、平滑化フィルタを用いたフィルタ処理である
    ことを特徴とする請求項１〜１２のうちいずれか１項に記載の画像処理方法。
15. 前記固定ノイズ推定ステップでは、前記統合画像のデータと前記平滑化統合画像のデータの差を計算することにより、前記推定固定ノイズのデータが生成される
    ことを特徴とする請求項１〜１４のうちいずれか１項に記載の画像処理方法。
16. コンピュータが、前記推定固定ノイズのデータに基づいて、前記複数の画像のそれぞれのデータに含まれる前記イメージセンサに起因する固定ノイズを低減する固定ノイズ補正ステップをさらに有する
    ことを特徴とする請求項１〜１５のうちいずれか１項に記載の画像処理方法。
17. 前記固定ノイズ補正ステップでは、前記複数の画像のそれぞれのデータから前記推定固定ノイズのデータを減算することにより、固定ノイズの低減された複数の画像のデータが生成される
    ことを特徴とする請求項１６に記載の画像処理方法。
18. 前記固定ノイズ補正ステップでは、前記推定固定ノイズのデータに基づいて前記イメージセンサのゲインのばらつきを表す推定ゲインのデータを生成する
    ことを特徴とする請求項１６に記載の画像処理方法。
19. 前記複数の画像のそれぞれのデータを前記推定ゲインのデータで除算することにより、固定ノイズの低減された複数の画像のデータが生成される
    ことを特徴とする請求項１８に記載の画像処理方法。
20. 前記複数の画像のそれぞれのデータから、前記複数の画像のそれぞれのデータと前記推定ゲインのデータを掛け算したデータを減算することにより、固定ノイズの低減された複数の画像のデータが生成される
    ことを特徴とする請求項１８に記載の画像処理方法。
21. コンピュータが、前記複数の画像のそれぞれを複数の領域に分割する領域分割ステップをさらに有し、
    前記複数の領域のそれぞれについて個別に、前記重み係数の生成、前記統合画像の生成、前記平滑化統合画像の生成、前記推定固定ノイズの生成が行われる
    ことを特徴とする請求項１〜２０のうちいずれか１項に記載の画像処理方法。
22. 請求項１〜２１のうちいずれか１項に記載の画像処理方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
23. 同一のイメージセンサで撮像することで取得された複数の画像のデータに基づいて、輝度変化が滑らかな画像に対する重み係数が相対的に大きくなるように、各画像に対する重み係数を生成する重み係数生成手段と、
    前記重み係数を用いて前記複数の画像のデータを統合して、統合画像のデータを生成する統合画像生成手段と、
    前記統合画像のデータに平滑化処理を施して、平滑化統合画像のデータを生成する平滑化処理手段と、
    前記統合画像のデータと前記平滑化統合画像のデータに基づいて、前記イメージセンサに起因する固定ノイズの推定値である推定固定ノイズのデータを生成する固定ノイズ推定手段と、を有する
    ことを特徴とする画像処理装置。
24. コンピュータが、同一のイメージセンサで撮像することで取得された複数の画像のデータに基づいて、各画像に対する重み係数を生成する重み係数生成ステップと、
    コンピュータが、前記重み係数を用いて前記複数の画像のデータを統合して、統合画像のデータを生成する統合画像生成ステップと、
    コンピュータが、前記統合画像のデータに平滑化処理を施して、平滑化統合画像のデータを生成する平滑化処理ステップと、
    コンピュータが、前記統合画像のデータと前記平滑化統合画像のデータに基づいて、前記イメージセンサに起因する固定ノイズの推定値である推定固定ノイズのデータを生成する固定ノイズ推定ステップと、を有する
    ことを特徴とする画像処理方法。
25. 同一のイメージセンサで撮像することで取得された複数の画像のデータに基づいて、各画像に対する重み係数を生成する重み係数生成手段と、
    前記重み係数を用いて前記複数の画像のデータを統合して、統合画像のデータを生成する統合画像生成手段と、
    前記統合画像のデータに平滑化処理を施して、平滑化統合画像のデータを生成する平滑化処理手段と、
    前記統合画像のデータと前記平滑化統合画像のデータに基づいて、前記イメージセンサに起因する固定ノイズの推定値である推定固定ノイズのデータを生成する固定ノイズ推定手段と、を有する
    ことを特徴とする画像処理装置。