JP2019121053A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
なお、平滑化手段102から平滑化画像データが画像強調手段103に入力されて、画像強調手段103において平滑化画像データと強調画像データとが画像合成されてもよい。同様に、画像強調手段103から強調画像データが平滑化手段102に入力されて、平滑化手段102において平滑化画像データと強調画像データとが画像合成されてもよい。この場合には、画像処理装置100は、画像合成手段104を備えなくてもよい。
まず、輪郭抽出手段101は、画像処理装置100に入力された映像データに含まれるエッジ領域データから輪郭領域データを抽出し、当該輪郭領域に含まれる画素の座標を含む輪郭信号を平滑化手段102及び画像強調手段103に出力する(ステップS101;輪郭抽出ステップ)。
なお、ステップS102とステップS103の順番は逆でもよく、ステップS102の処理とステップS103の処理とが同時に行われてもよい。
次に、本実施の形態1の実施例1について説明する。図3は、本発明の実施例1に係る画像処理装置100Aの一例を示すブロック図である。図3に示すように、実施例1に係る画像処理装置100Aは、ラインメモリ格納部1、輪郭抽出手段101としての輪郭抽出部2、平滑化手段102としての輪郭平滑化部3、画像強調手段103としての画像強調部4、画像合成手段104としての出力画素切替部5、制御部8等を備える。
また、制御部8のそれぞれの記憶部に格納されるプログラムは、CPUに実行されることにより、制御部8のそれぞれにおける処理を実現するためのコードを含む。なお、記憶部は、例えば、このプログラムや、制御部8における処理に利用される各種情報を格納することができる任意の記憶装置を含んで構成される。記憶装置は、例えば、メモリ等である。
定義1:輪郭領域内の画素値のコントラストは高い。換言すれば、画素値のコントラストが低い部分は、平滑化処理によって所望する効果が得られにくい。
定義2:輪郭領域内のエッジ特徴量の分散は低い。換言すれば、エッジ特徴量の分散が高い部分は、平滑化処理によって所望する効果が得られにくい。
ステップS203において、エッジ特徴量が閾値未満である場合(ステップS203;No)、低輪郭度エッジ特徴量除去部23は、当該エッジ特徴量を有するエッジ領域は輪郭領域である可能性が少ないと判断し、当該エッジ領域を輪郭領域の候補から除去する(ステップS204)。具体的には、当該エッジ特徴量の値を所定の値より小さい値に変化させる。例えば、当該エッジ特徴量の値をゼロにする。そして、低輪郭度エッジ特徴量除去部23は、当該所定の値より小さい値に変換された特徴量を、第2のLPF24に出力する。
ステップS203において、エッジ特徴量が閾値以上である場合(ステップS203;Yes)、低輪郭度エッジ特徴量除去部23は、当該閾値以上のエッジ特徴量を有するエッジ領域に含まれる画素の数が閾値以上か否かを判断する(ステップS205)。
ステップS205において、閾値以上のエッジ特徴量を有するエッジ領域に含まれる画素の数が閾値以上である場合(ステップS205;Yes)、低輪郭度エッジ特徴量除去部23は、当該エッジ特徴量を有するエッジ領域は輪郭領域である可能性が高い領域(以下、「輪郭候補領域」と称する。)と判断し、当該エッジ特徴量を、第2のLPF24に出力する。
また、図8に示すステップS203〜S206の処理は、エッジ特徴量の分散が高い場合には、当該エッジ特徴量を有するエッジ領域は輪郭領域である可能性が低いと判断する処理である。換言すれば、図8に示すステップS203〜S206の処理は、上記定義2を満たすエッジ領域のデータを輪郭領域データとして抽出する処理である。
図11は、本実施例1に係る画像処理装置100A及び従来の画像処理装置に入力される画像(入力画像)の一例を示す。図11に示す入力画像には、空I1と、芝I2と、人物I3と、箱I4が表示されている。
まず、輪郭抽出手段101は、画像処理装置100に入力された映像データに含まれるエッジ領域データから輪郭領域データを抽出し、当該輪郭領域に含まれる画素の座標を含む輪郭信号を平滑度検出手段201及び画像強調手段103に出力する(ステップS301;輪郭抽出ステップ)。
なお、ステップS304の処理は、ステップS302の前に行われてもよく、ステップS304の処理とステップS302及びステップS303の処理とが同時に行われてもよい。
次に、図19乃至図27を参照しながら、本実施の形態2の実施例2について説明する。図19は、本実施例2に係る画像処理装置200Aの一例を示すブロック図である。実施例2に係る画像処理装置200Aは、図19に示すように、平滑度検出手段201として平滑度検出部6を備え、平滑化手段202として、輪郭平滑化部3及び平滑化画素切替部7を備える点が、実施例1に係る画像処理装置100Aと異なる。また、実施例2に係る画像処理装置200Aでは、輪郭平滑化部3が平滑化画像データを平滑化画素切替部7に出力する点、輪郭平滑化部3から平滑化画像データが出力画素切替部5に入力されず、平滑化画素切替部7から平滑切替画像データが出力画素切替部5に入力される点が、実施例1に係る画像処理装置100Aと異なる。以下、実施例2に係る画像処理装置200Aにおいて、実施例1に係る画像処理装置100Aと同様の構成については、同一の符号を付すとともに、その説明を省略する。
図20に、平滑度検出部6の一例を示す。また、図21に、平滑度検出部6の他の例を示す。さらに、図22に、平滑度検出部6のもう1つの他の例を示す。また、図23に、図20に示す平滑度検出部6による平滑度検出処理(平滑度検出ステップ)を説明するフローチャートを示す。また、図24に、図22に示す平滑度検出部6による平滑度検出処理(平滑度検出ステップ)を説明するフローチャートを示す。
次に、微分量検出部61は、入力画像の所定の領域毎に、当該所定領域に含まれる画素の微分量を分散量検出部62に出力する(ステップS402)。例えば、微分量検出部61は、隣接するM個(Mは、正の整数。)の画素の微分量をまとめて、分散量検出部62に出力する。
ステップS404において、分散量検出部62から入力された分散量が閾値以下である場合、閾値処理部63は、当該所定領域の平滑度は高いという平滑度信号を平滑化画素切替部7に出力する(ステップS405)。
ステップS404において、分散量検出部62から入力された分散量が閾値より大きい場合、閾値処理部63は、当該所定領域の平滑度は低いという平滑度信号を平滑化画素切替部7に出力する(ステップS406)。
次に、微分量検出部66は、入力画像の所定の領域毎に、当該所定領域に含まれる画素の微分量を反転回数積算部67に出力する(ステップS502)。例えば、微分量検出部66は、隣接するM個の画素の微分量をまとめて、反転回数積算部67に出力する。
ステップS503において、隣接する画素の微分量の符号が反転していない場合、反転回数積算部67は、当該所定領域に画素値のシュートがないと判断し(ステップS503;No)、当該平滑度検出処理はステップS505に進む。
ステップS503において、隣接する画素の微分量の符号が反転している場合、反転回数積算部67は、当該所定領域に画素値のシュートがあると判断し(ステップS503;Yes)、反転回数積算部67は、当該所定領域にある画素値のシュートの個数を閾値処理部68に出力する。具体的には、反転回数積算部67は、隣接する画素の微分量の符号が反転している回数を積算し、積算した回数を閾値処理部68に出力する。
ステップS504において、当該所定領域にある画素値のシュートの個数が閾値以下である場合(ステップS504;Yes)、閾値処理部68は、当該所定領域の平滑度は中程度〜高いという平滑度信号を平滑化画素切替部7に出力する(ステップS505)。
ステップS504において、当該所定領域にある画素値のシュートの個数が閾値より多い場合(ステップS504;No)、閾値処理部68は、当該所定領域の平滑度は低いという平滑度信号を平滑化画素切替部7に出力する(ステップS506)。
101 輪郭抽出手段
102、202 平滑化手段
103 画像強調手段
104 画像合成手段
201 平滑度検出手段
1 ラインメモリ格納部
2 輪郭抽出部
21 第1のLPF
22 エッジ特徴量抽出部
23 低輪郭度エッジ特徴量除去部
24 第2のLPF
3 輪郭平滑化部
31 第3のLPF
4 画像強調部
41 テクスチャ・エッジ強調部
42 エッジ検出部
43 画素切替部
5 出力画素切替部
6 平滑度検出部
61、66 微分量検出部
62 分散量検出部
63、65、68 閾値処理部
64 ヒストグラム生成部
67 反転回数積算部
7 平滑化画素切替部
8 制御部
I1 空
I2 芝
I3 人物
I4 箱
L1、L2、L3、・・・、Ln ラインメモリ
P1 注目画素
P2 周辺画素
PP1 注目画素のプロット
PP2 周辺画素のプロット
Claims (10)
- 入力された映像データに含まれるエッジ領域データから輪郭領域データを抽出する輪郭抽出手段と、
前記輪郭領域データに対して、平滑化処理を行う平滑化手段と、
を備える、画像処理装置。 - 前記映像データに含まれる前記輪郭領域データ以外の領域データに対して画像強調処理を行う画像強調手段を備える、請求項1に記載の画像処理装置。
- 入力された映像データに含まれるエッジ領域データから輪郭領域データを抽出する輪郭抽出手段と、
前記映像データに含まれる前記輪郭領域データ以外の領域データに対して画像強調処理を行う画像強調手段と、
を備える、画像処理装置。 - 前記輪郭領域データの平滑度を検出する平滑度検出手段と、
前記輪郭領域データのうち前記平滑度が所定の値以下の輪郭領域データに対して、平滑化処理を行う平滑化手段と、
を備える、請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記画像強調手段は、前記エッジ領域データとエッジ領域以外のデータとで異なる画像強調処理を行う、請求項2乃至4の何れか一項に記載の画像処理装置。
- 入力された映像データに含まれるエッジ領域データから輪郭領域データを抽出する輪郭抽出ステップと、
前記輪郭領域データに対して、平滑化処理を行う平滑化ステップと、
を備える、画像処理方法。 - 前記映像データに含まれる前記輪郭領域データ以外の領域データに対して画像強調処理を行う画像強調ステップを備える、請求項6に記載の画像処理方法。
- 入力された映像データに含まれるエッジ領域データから輪郭領域データを抽出する輪郭抽出ステップと、
前記映像データに含まれる前記輪郭領域データ以外の領域データに対して画像強調処理を行う画像強調ステップと、
を備える、画像処理方法。 - 前記輪郭領域データの平滑度を検出する平滑度検出ステップと、
前記輪郭領域データのうち前記平滑度が所定の値以下の輪郭領域データに対して、平滑化処理を行う平滑化ステップと、
を備える、請求項8に記載の画像処理方法。 - 前記画像強調ステップでは、前記エッジ領域データとエッジ領域以外のデータとで異なる画像強調処理を行う、請求項7乃至9の何れか一項に記載の画像処理方法。
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