JP2018151681A - 画像処理装置および画像処理方法、並びにプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
を備えたことを特徴とする。
図2(a)は、画像処理装置100のノイズ低減処理に係る論理構成の一例を示すブロック図である。画像処理装置100は、信号変換処理部201、色ノイズ低減処理部202、輝度ノイズ低減処理部203、信号統合処理部204とで構成される。
続いて、色ノイズ低減処理部202について詳しく説明する。図2(b)は、本実施例に係る色ノイズ低減処理部202の内部構成を示すブロック図である。図2(b)に示すように、色ノイズ低減処理部202は、無彩色判定部301、平坦判定部302、方向判定部303、領域設定部304、領域判定部305、候補領域生成部306、補正パラメータ設定部307、補正部308で構成される。以下、色ノイズ低減処理部202の各部について説明する。
無彩色判定部301は、入力されたカラー画像データ中の注目画素の色が無彩色であるかを判定する。この無彩色判定処理では、ノイズによる誤判定を防ぐために、注目画素だけでなく、注目画素を含む複数の画素からなる領域(参照領域)のRGB色信号に基づいて判定している。この参照領域は予め定められ、ノイズ量が多いほどそのサイズを大きくすることが望ましい。図3は、5×5画素の参照領域の一例を示す図である。ここで、注目画素の色と参照領域内の各画素の色とが同じであると仮定したとき、参照領域の画素数が多いほどノイズの影響を減らすことができる。ただし、参照領域を単純に注目画素の周囲n画素のように設定しているとき、実際には注目画素の色と参照領域内の他の画素の色とが必ずしも同じとは限らない。そこで、参照領域内の画素のうち、同じ色の画素であると通常みなせる近傍画素だけを利用して判定してもよい。まず、無彩色判定処理の前処理として、設定された参照領域についての評価値を、以下の式(1)〜式(3)を用いてRGBの成分毎に算出する。
平坦判定部302は、入力されたカラー画像データ中の注目画素が平坦部を構成する画素(以下、平坦部画素)であるかを、注目画素を含んだ複数の画素からなる参照領域のRGB色信号に基づいて判定する。参照領域は、そこに含まれる各画素の色が注目画素の色と同じかどうか(ほぼ一様な色の塊となっているか)、を判定するための領域である。例えば、注目画素を中心とした方向性のない等方的な領域(前述の図3のような5×5画素の領域)が、参照領域として設定される。参照領域のサイズは固定でもよいし、入力画像のノイズ量に応じて可変でもよい。ノイズ量に応じてサイズを変える場合は、ISO感度に応じ、ノイズ量の多い画像に対してはサイズを大きく、ノイズ量の少ない画像に対してはサイズを小さくする。サイズ決定をより高精度に行う場合は、例えば、ISO感度や露光時間、温度と、撮像装置のノイズ量との関係を解析し、相互の関係を対応付けたテーブルを用意しておく。そして、ISO感度等の情報を入力値として上記テーブルに基づいてノイズ量を求め、求められたノイズ量に応じたサイズを決定するようにすればよい。
このようにして得られた平坦判定処理の結果は、補正パラメータ設定部307で用いるため、RAM102に記憶される。
方向判定部303は、入力されたカラー画像データ中の注目画素のエッジ方向を判定する。ここでは、エッジに沿った方向は他の方向に比べて平坦であるという性質を利用して、平坦判定部302での平坦判定処理の結果に基づいてエッジ方向を判定する例を示す。具体的には、以下の通りである。
領域設定部304は、後述の色判定部305での色判定処理の対象となる領域(色判定用領域)を注目画素毎に設定する。色判定用領域は、入力されたカラー画像データにおける注目画素と該注目画素の近傍画素とからなる連続した複数の画素からなる領域である。ここで、後述の補正パラメータとして設定される参照領域には、色の境界(色エッジ)を越えて注目画素と異なる色の画素(色の異なる領域)を含まないことが望ましい。この点、ノイズ低減効果の観点からは、参照領域に含まれる画素数は多い方がよい。しかし、含まれる画素数が多いほど、注目画素と異なる色の画素を含みやすくなる。そこで色判定用領域は、形や大きさを変えた様々なバリエーションが用意される。そして、用意された各色判定用領域についての色判定処理が色判定部305で実行される。
本発明を実施する上で好適な色判定用領域の設計方法を説明する。色判定領域は、それぞれが指向性を持つ複数の領域(以下、サブ領域)の組合せからなり、各サブ領域を合わせると全体としては等方性のあるように構成される複数の領域(以下、セット領域)と定義される。図6(a)は、セット領域の一例を示す図である。セット領域の条件を、以下の1)〜5)に示す。
1)各サブ領域は空間的連続性がある。
2)各サブ領域の画素数は同じである。
3)注目画素を中心として、各サブ領域の形に指向性がある。
4)注目画素を中心として各サブ領域を全て組み合わせたセット領域全体では等方性がある。
5)各々のサブ領域において注目画素が端に存在する。
色判定部305は、領域設定部304で設定された色判定用領域、より詳細には、設定された各セット領域を構成するサブ領域それぞれの評価値を導出し、該評価値を基に、色の一様な領域(同色領域)であるか否かを判定する色判定処理を行なう。
評価値は、設定された色判定用領域内に、注目画素の色と異なる色の画素が存在しているかどうかを評価するためのものである。入力画像データのノイズ量が多い場合、注目画素の色信号とその周囲にある画素の色信号とを一対一で単純に比較する方法では、注目画素を表す色と周囲の画素の色との差を適切に判定できない。例えば、本当は色信号が異なっているのに同じ色と判定されたり、逆に、色信号が同じであるのに異なる色と判定されたりすることがある。ノイズ低減のための補正処理において、異なる色の画素を用いると、色エッジ付近の画素に色滲みが発生してしまうことになる。
続いて、評価値に基づく色判定処理について説明する。色判定部305は、上述のようにして導出された評価値を用いて、領域設定部304で設定された全セット領域について、そのサブ領域が、注目画素の色信号と同じ値の色信号の画素からなる領域であるかどうかを判定する。このとき、サブ領域毎に条件を満たしているかどうかの判定がなされることになる。例えば、評価値が前述の式(10)を用いて導出された場合におけるRGBそれぞれの評価値をσ’2 R、σ’2 G、σ’2 B、とする。この場合、前述の式(12)で示す条件を満足する場合に、当該サブ領域は同色領域であると判定されることになる。これは、RGB全ての色成分についての評価値が所定の閾値以下であると判定された場合に、その領域は注目画素とほぼ同じ色である(異なる色領域を含んでいない)と判定することを意味している。なお、平坦判定処理で説明した通り、前述の式(10)及び色(12)に代えて、前述の式(11)及び式(13)に基づいて判定することも可能である。
候補領域生成部306は、色判定部305での判定結果に基づいて、補正処理において使用する参照領域の候補となる領域(候補領域)を決定する。補正処理における参照領域は、補正パラメータの1つとして、候補領域と各種判定処理の結果とに基づいて、後述の補正パラメータ設定部307で設定される。つまり、候補領域が常に補正処理で使われる参照領域となるわけではない。候補領域は、色判定部305で条件を満たしていると判定された各同色領域を統合した領域であり、本実施例ではすべての同色領域の和集合としている。図9は、候補領域の具体例を示す図である。領域設定部304で8つのセット領域(計64個のサブ領域)が設定され、色判定部305でそのうち12個のサブ領域901〜912が条件を満たしていると判定されると、図示される領域900が候補領域として生成されることになる。
補正パラメータ設定部307は、色ノイズを低減するための色信号の補正処理で使用するパラメータとして、参照領域及びComp値を、注目画素毎に設定する。
補正処理で使用される参照領域は、無彩色判定部301の結果と平坦判定部302の結果と候補領域生成部306で生成された候補領域とに基づいて設定される。設定され得る参照領域には、候補領域、所定の等方的領域の2種類がある。ここで、所定の等方的領域とは、例えば前述の図3のような縦と横の画素数が同じ矩形領域を意味し、補正処理によるノイズ低減効果を強める狙いで使用する。したがって、所定の等方的領域は、領域設定部304で設定する最も大きいセット領域と同等あるいはそれ以上に大きい領域とすることが望ましい。ここで、補正処理で使用する参照領域がどのように決まるかを説明する。図10は、補正パラメータとしての参照領域を決める際の流れをフローチャート形式で示した図である。以下、図10に沿って説明する。
1) 注目画素が平坦部画素又は無彩色画素であるときは、ノイズ低減効果を高めるために十分な大きさの等方的領域を参照領域に設定する。
2) 注目画素が平坦部画素でも無彩色画素でもないときは、原則として候補領域を参照領域に設定する。
3) 注目画素が平坦部画素でも無彩色画素でもないが、同色画素の数がノイズに対して不十分であるときは、候補領域よりも大きな等方的領域を参照領域に設定する。
Comp値とは、設定された参照領域内の各画素を補正処理としての平均化処理で使用するかどうかを判定する際に用いる代替画素値のことである。このComp値は、Rcomp、Gcomp、Bcompといった具合に、RGBの各成分について決定される。このComp値は、無彩色判定部301の判定結果、平坦判定部302の判定結果、及び方向判定部303の判定結果に基づいて設定される。
補正部308は、入力されたカラー画像データに対し、補正パラメータ設定部307で設定された補正パラメータ(注目画素毎の参照領域とComp値)に基づいて、色ノイズが低減するように画素値を補正する処理を行なう。具体的には、注目画素における色信号RGBを、例えば以下の式(17)〜(19)を用いて平均化する。
続いて、色ノイズ低減処理部202おける処理の流れについて説明する。図13は、本実施例に係る、色ノイズ低減処理の流れを示すフローチャートである。この一連の処理は、CPU101が、HDD130に格納されているプログラムをRAM102にロードし、実行することで実現される。
図14は、本実施例に係る、色ノイズ低減処理部1400の内部構成を示すブロック図である。図14に示すように、本実施例の色ノイズ低減処理部1400は、実施例1の色ノイズ低減処理部202に示す構成要素に加え、信頼度判定部1401が設けられている。まず、信頼度判定部1401におけるエッジ方向の信頼度判定について説明し、次に、信頼度判定の結果を踏まえた本実施例の補正パラメータの設定方法について説明する。
信頼度判定部1401は、入力されたカラー画像データ中の注目画素のエッジ方向について、方向判定部303で判定された結果が信頼できるかどうかを判定する処理を行う。具体的には、方向判定部303で判定されたエッジ方向に沿ってローパスフィルタを掛け、それにより得られた画素値に基づいてエッジ方向を再度判定する。そして、再判定の結果が方向判定部303での判定結果と一致するか否かを判定する。
続いて、補正パラメータ設定部307’における、エッジ方向の信頼度を考慮した補正パラメータの設定について説明する。補正パラメータとして、注目画素毎に参照領域とComp値とを設定する点は同じであり、参照領域の設定方法について実施例1と異なるところはない。よって、ここでは、差異点であるComp値の設定方法について説明するものとする。
本実施例の場合、無彩色判定部301の結果、平坦判定部302の結果、方向判定部303、及び信頼度判定部1401の結果に基づいて、Comp値が設定される。具体的には以下の通りである。
続いて、色ノイズ低減処理部1400おける処理の流れについて説明する。図17は、本実施例に係る、色ノイズ低減処理の流れを示すフローチャートである。実施例1の図13のフローと共通する部分は説明を省略ないしは簡略化し、以下では本実施例の特徴的な処理を中心に説明する。
周波数帯域毎にノイズ低減処理を施すことにより、各周波数帯域に応じたノイズ成分を適切に除去することが可能である。これを実現するためには、入力画像データに対して多重解像度変換を行なって帯域制限画像データを生成し、各解像度の画像データに対してノイズ低減処理を行ない、ノイズが低減された後の各解像度の画像データを逆多重解像度変換して合成すればよい。なお、逆多重解像度変換は、多重解像度変換に対応するものであり、当然のことながら逆多重解像度変換を施すことにより、元の信号を復元(可逆/非可逆のいずれでもよい)することができる。多重解像度変換によって帯域制限画像データを生成する際には、ラプラシアンピラミッド分解やウェーブレット変換によって複数の周波数帯域毎の周波数応答特性を表す信号に変換する方法等を用いることができる。そして、逆多重解像度変換を行なう際には、ラプラシアンピラミッド分解により帯域制限画像データを得た場合にはラプラシアンピラミッド再構成の方法を用い、ウェーブレット変換により帯域制限画像データを得た場合には逆ウェーブレット変換を用いればよい。
図18は、実施例1の図2(a)に相当する図であり、本実施例に係る画像処理装置1800のノイズ低減処理に係る論理構成の一例を示すブロック図である。画像処理装置100’は、縮小処理部1801、信号変換処理部1802、色ノイズ低減処理部1803、輝度ノイズ低減処理部1804、合成処理部1805、信号統合処理部1806とで構成される。
縮小処理部1801は、入力されたカラー画像データから解像度の異なる複数の画像データを生成する。具体的には、上述の多重解像度変換を行なって、1/2倍、1/4倍、・・・といった具合に解像度(周波数帯域)の異なる縮小画像データを生成する。以下、多重解像度変換によって生成した解像度の異なる複数の画像群を「多重解像度画像」と呼ぶ。この多重解像度画像には、元の解像度(1/1倍)の画像を含むものとする。多重解像度画像データの生成には、上述のとおりラプラシアンピラミッド分解やウェーブレット変換を用いればよい。或いは、間引き処理や公知の縮小アルゴリズムを用いてもよい。ただし、一般に画像データを縮小する際、ローパスフィルタ処理を行わないと折り返し雑音が発生してしまい、その折り返し雑音のパターンが最終的に出力される補正画像データに現れてしまう。したがって、縮小の際には、例えば平均画素法やその他のローパスフィルタ処理を含んだアルゴリズムを用いたり、事前にローパスフィルタ処理を行った上で、バイリニア法などを適用するのがよい。この場合においてローパスフィルタ処理に用いるフィルタは縮小倍率に基づいて決定される。図19は、縮小倍率が1/2倍のときに用いるフィルタの一例である。なお、フィルタの大きさや係数は図19の例に限られない。
続いて、合成処理部1805における合成処理(色ノイズ低減後の色信号と輝度ノイズ低減後の色信号のそれぞれについて元の解像度の画像になるように拡大して合成する処理)について詳しく説明する。この合成処理では、下階層の色信号を拡大した色信号と、上階層の色信号とを合成比率(α値)に基づいて合成するアルファブレンディングと呼ばれる手法が用いられる。まず、このアルファブレンディングを解像度の最も小さい画像(最下位階層の画像)から開始する。そして、アルファブレンディングによって得られた合成後の色信号をその上位階層に該当する解像度と同じ解像度にまで拡大し、当該拡大によって得られた色信号と、当該上位階層の色信号とを合成比率に基づいてさらにアルファブレンディングする。このような処理を最上位階層の画像(1/1倍の画像)に到達するまで繰り返す。この際の拡大には、例えばバイリニア法、ニアレストネイバー法、バイキュービック法、Lanczos法などを用いればよい。なお、ラプラシアンピラミッド分解、ウェーブレット変換により多重解像度画像データを生成した場合には、それぞれラプラシアンピラミッド再構成の方法、逆ウェーブレット変換を用いて逆多重解像度変換を行えばよい。なお、アルファブレンディングは、下位階層側の色信号値をIdown、上位階層側の色信号値をIup、合成比率をu、合成後の色信号値をIpostとしたとき、以下の式(24)で表される。
実施例1〜3では、画像処理アプリケーションで処理を行う例を説明したが、これらは撮像装置で撮影した画像データに対して撮像装置内の画像処理ハードウェア上で処理する方法であってもかまわない。その場合、図2等に示す各構成は、回路として実現されることになる。また、クライアント装置からサーバ装置上の画像処理アプリケーションに画像データを送信し、サーバ装置上で画像データが処理されてもよい。
Claims (14)
- 入力画像データにおける注目画素について、前記注目画素が平坦部を構成する画素であるか判定する平坦判定手段と、
前記注目画素の色が無彩色であるか判定する無彩色判定手段と、
前記注目画素のエッジ方向を判定する方向判定手段と、
前記注目画素に対して、前記注目画素と該注目画素の近傍画素とからなる連続した複数の画素から構成される判定用領域を設定する領域設定手段と、
前記領域設定手段で設定した前記判定用領域のうち、色の一様な同色領域を判定する色判定手段と、
前記平坦判定手段での判定結果、前記無彩色判定手段での判定結果、前記方向判定手段での判定結果、及び前記色判定手段での判定結果に基づいて、前記注目画素の画素値を補正する補正処理に用いるパラメータを設定する補正パラメータ設定手段と、
設定された前記パラメータに基づいて前記補正処理を行って、前記入力画像データのノイズを低減する補正手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 前記補正処理は、前記注目画素の画素値を、当該注目画素の周辺にある画素の画素値を用いて平均化する処理であり、
前記パラメータには、前記周辺にある画素を含む参照領域と、当該参照領域内の各画素を前記平均化する処理で使用するかどうかを判定する際に用いる代替画素値と、を少なくとも含むことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記同色領域と判定された領域を統合して、前記参照領域の候補の領域を生成する領域生成手段をさらに備え、
前記補正パラメータ設定手段は、前記領域生成手段で生成された前記候補の領域に基づき、前記参照領域を設定する
ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記補正パラメータ設定手段は、
前記注目画素が平坦部を構成する画素又は前記注目画素の色が無彩色であるときは、前記候補の領域よりも大きい所定の領域を前記参照領域として設定し、
前記注目画素が平坦部を構成する画素ではなく、かつ、前記注目画素の色が無彩色でもないときは、前記方向判定手段で判定されたエッジ方向と前記候補の領域に含まれる画素数とに基づいて、前記候補の領域又は前記候補の領域よりも大きい所定の領域を前記参照領域として設定する
ことを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記補正パラメータ設定手段は、前記注目画素が平坦部を構成する画素又は前記注目画素の色が無彩色のとき、前記注目画素の画素値と当該注目画素を囲む周辺画素の画素値との重み付き平均値を、前記代替画素値として設定することを特徴とする請求項2乃至4のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記補正パラメータ設定手段は、前記注目画素が平坦部を構成する画素でなく、かつ、前記注目画素の色が無彩色でないとき、
前記候補の領域を構成する画素の数が、想定されるノイズ量に対して十分であれば、前記候補の領域を参照領域として設定し、
前記候補の領域を構成する画素の数が、想定されるノイズ量に対して不十分であれば、前記候補の領域よりも大きい所定の領域を前記参照領域として設定する
ことを特徴とする請求項3乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記補正パラメータ設定手段は、前記注目画素が平坦部を構成する画素でなく、かつ、前記注目画素の色が無彩色でないとき、前記注目画素の画素値と前記方向判定手段で判定されたエッジ方向に沿った隣接画素の画素値との重み付き平均値を、前記代替画素値として設定することを特徴とする請求項2乃至6のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記色判定手段は、前記注目画素と前記判定用領域を構成する各画素との差分に基づいて算出される、色の一様さを表す評価値を用いて前記判定を行なうことを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記判定用領域は、複数のサブ領域で構成される領域であり、各サブ領域の形状には指向性があり、各サブ領域を全て組み合わせると等方性があり、
前記色判定手段は、前記サブ領域単位で前記判定を行い、
前記領域生成手段は、前記同色領域と判定された前記サブ領域を統合して、前記候補の領域を生成する、
ことを特徴とする請求項3乃至9のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記候補の領域は、前記同色領域と判定された前記サブ領域の和集合であることを特徴とする請求項10に記載の画像処理装置。
- 前記方向判定手段で判定されたエッジ方向の信頼度を判定する信頼度判定手段をさらに備え、
前記補正パラメータ設定手段は、前記注目画素が平坦部を構成する画素でなく、かつ、前記注目画素の色が無彩色でない場合、
前記信頼度判定手段で判定された前記信頼度が低いときは、前記注目画素の画素値を前記代替画素値として設定し、
前記信頼度判定手段で判定された前記信頼度が高いときは、前記注目画素の画素値と前記方向判定手段で判定されたエッジ方向に沿った隣接画素の画素値との重み付き平均値を、前記代替画素値として設定する
ことを特徴とする請求項3乃至11のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 入力画像データにおける注目画素について、前記注目画素が平坦部を構成する画素であるか判定する平坦判定ステップと、
前記注目画素の色が無彩色であるか判定する無彩色判定ステップと、
前記注目画素のエッジ方向を判定する方向判定ステップと、
前記注目画素に対して、前記注目画素と該注目画素の近傍画素とからなる連続した複数の画素から構成される判定用領域を設定する領域設定ステップと、
前記領域設定ステップで設定した前記判定用領域のうち、色の一様な同色領域を判定する色判定ステップと、
前記平坦判定ステップでの判定結果、前記無彩色判定ステップでの判定結果、前記方向判定ステップでの判定結果、及び前記色判定ステップでの判定結果に基づいて、前記注目画素の画素値を補正する補正処理に用いるパラメータを設定する補正パラメータ設定ステップと、
設定された前記パラメータに基づいて前記補正処理を行って、前記入力画像データのノイズを低減する補正ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータを、請求項1乃至12のいずれか1項に記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2017045191A JP2018151681A (ja) | 2017-03-09 | 2017-03-09 | 画像処理装置および画像処理方法、並びにプログラム |
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