JP2020531931A - 画像処理方法および装置、記憶媒体、コンピュータ装置 - Google Patents
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Abstract
Description
元画像の元グレースケール画像を生成することと、
前記元グレースケール画像に対してヒストグラム均等化処理を実行して、均等化グレースケール画像を得ることと、
前記元グレースケール画像に基づいて、前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が設定値よりも小さい画素がある領域を含む第1のマーキング領域と前記第1のマーキング領域以外の領域である第2のマーキング領域を含む決定要因分布図を生成することと、
前記元グレースケール画像、前記均等化グレースケール画像と前記決定要因分布図に基づいて、前記第2のマーキング領域に対応する画素の階調値は、前記均等化グレースケール画像における対応する画素の階調値であり、前記第1のマーキング領域に対応する画素の階調値は、前記元グレースケール画像における対応する画素の階調値である最終のグレースケール画像を得ることと、
前記最終のグレースケール画像に基づいて、処理された画像を復元することを含む。
前記元グレースケール画像における各画素を中心とする特定の領域内の画素の階調値に基づいて、前記元グレースケール画像の各画素の標準差を計算することにより、前記元グレースケール画像における各画素の標準差を含む標準差分布図を得ることと、
前記標準差分布図における標準差が前記設定値よりも小さい画素を前記第1のマーキング領域に分割し、前記標準差分布図における前記第1のマーキング領域以外の領域を前記第2のマーキング領域に分割することにより、前記決定要因分布図を得ることを含む。
前記元グレースケール画像の各画素の階調値の二乗値を計算することにより,階調二乗図を形成することと、
前記元グレースケール画像に対して平均フィルタリングを実行することにより第1の期待図を生成し、前記階調二乗図に対して平均フィルタリングを実行することにより第2の期待図を生成することと、
前記第1の期待図の各画素の階調値の二乗値を計算することにより,第3の期待図を得ることと、
前記第2の期待図と前記第3の期待図における対応する位置での画素の階調値の差を計算することにより,差分画像を得ることと、
前記差分画像の各画素の階調値に対し平方根を求めることにより、前記標準差分布図を得ることを含む。
m×mのサイズのフィルタリングテンプレートを使用して、前記元グレースケール画像に対して平均フィルタリングを実行し、mの値の範囲は10〜20であることを含み、
前記階調二乗図に対して平均フィルタリングを実行することは、
前記m×mのサイズのフィルタリングテンプレートを使用して、前記階調二乗図に対して平均フィルタリングを実行することを含む。
前記決定要因分布図を更新することにより、更新された前記決定要因分布図において、前記第2のマーキング領域は、前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値以上である画素がある領域、および前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値よりも小さい画素がある領域内の画素数が閾値よりも小さい領域を含むことをさらに含む。
元画像の元グレースケール画像を生成する生成回路と、
前記元グレースケール画像に対してヒストグラム均等化処理を実行して、均等化グレースケール画像を得るヒストグラム均等化回路と、
前記元グレースケール画像に基づいて、前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が設定値よりも小さい画素がある領域を含む第1のマーキング領域と前記第1のマーキング領域以外の領域である第2のマーキング領域を含む決定要因分布図を生成する第1の処理回路と、
前記元グレースケール画像、前記均等化グレースケール画像と前記決定要因分布図に基づいて、前記第2のマーキング領域に対応する画素の階調値は、前記均等化グレースケール画像における対応する画素の階調値であり、前記第1のマーキング領域に対応する画素の階調値は、前記元グレースケール画像における対応する画素の階調値である最終のグレースケール画像を得る第2の処理回路と、
前記最終のグレースケール画像に基づいて、処理された画像を復元する第3の処理回路を含む。
前記第1の処理回路は、前記元グレースケール画像における各画素を中心とする特定の領域内の画素の階調値に基づいて、前記元グレースケール画像の各画素の標準差を計算することにより、前記元グレースケール画像における各画素の標準差を含む標準差分布図を得て、
前記標準差分布図における標準差が前記設定値よりも小さい画素を前記第1のマーキング領域に分割し、前記標準差分布図における前記第1のマーキング領域以外の領域を前記第2のマーキング領域に分割することにより、前記決定要因分布図を得る。
前記元グレースケール画像の各画素の階調値の二乗値を計算することにより,階調二乗図を形成する第1の計算サブ回路と、
前記元グレースケール画像に対して平均フィルタリングを実行することにより第1の期待図を生成し、前記階調二乗図に対して平均フィルタリングを実行することにより第2の期待図を生成する平均フィルタリングサブ回路と、
前記第1の期待図の各画素の階調値の二乗値を計算することにより,第3の期待図を得る第2の計算サブ回路と、
前記第2の期待図と前記第3の期待図における対応する位置での画素の階調値の差を計算することにより,差分画像を得る第3の計算サブ回路と、
前記差分画像の各画素の階調値に対し平方根を求めることにより、前記標準差分布図を得る第4の計算サブ回路を含む。
元画像の元グレースケール画像を生成するステップ101を含む。
Pi(ri)= ni/n (1)
式(1)において、nは元グレースケール画像の全画素数であり、riはi番目のグレーレベルであり、niはi番目のグレーレベルの画素数である。元画像ヒストグラムは、各グレーレベルの確率密度を当該式で順次に計算することによって得られることができる。
gk=INT[gm*sk (rk)] (3)
式(3)において、INT[]とは、小数点以下を切り捨てて整数にするという意味であり、gm= L-1。
前記元グレースケール画像における各画素を中心とする特定の領域内の画素の階調値に基づいて、前記元グレースケール画像の各画素の標準差を計算することにより、前記元グレースケール画像における各画素の標準差を含む標準差分布図を得るステップ103aを含む。
前記決定要因分布図を更新することにより、更新された前記決定要因分布図において、前記第2のマーキング領域は、前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値以上である画素がある領域、および前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値よりも小さい画素がある領域内の画素数が閾値よりも小さい領域を含むことをさらに含む。
I(i、j)= G(i、j)* H(i、j) + (1-G(i、j))* A(i、j) (4)
式(4)において、Iは最終的なグレースケール画像であり、Gは決定要因分布図(第1のマーキング領域の画素が0であり、第2のマーキング領域の画素が1である)であり、Hは均等化グレースケール画像であり、Aは元グレースケール画像である。ここで、I(i、j) は最終のグレースケール画像におけるi行j列の画素であり、G(i、j)は決定要因分布図におけるi行j列の画素であり、H(i、j)は均等化グレースケール画像におけるi行j列の画素であり、A(i、j)は元グレースケール画像におけるi行j列の画素である。上記の式に従って計算した結果、Iにおける前記第2のマーキング領域に対応する画素の階調値はHにおける対応する画素の階調値であり、Iにおける前記第1のマーキング領域に対応する画素の階調値はAにおける対応する画素の階調値である。
ここで、Iは最終的なグレースケール画像であり、Gは決定要因分布図(第1のマーキング領域の画素が0であり、第2のマーキング領域の画素が1である)であり、Hは均等化グレースケール画像であり、Aは元グレースケール画像である。ここで、I(i、j) は最終のグレースケール画像におけるi行j列の画素であり、G(i、j)は決定要因分布図におけるi行j列の画素であり、H(i、j)は均等化グレースケール画像におけるi行j列の画素であり、A(i、j)は元グレースケール画像におけるi行j列の画素である。上記の式に従って計算した結果、Iにおける前記第2のマーキング領域に対応する画素の階調値はHにおける対応する画素の階調値であり、Iにおける前記第1のマーキング領域に対応する画素の階調値はAにおける対応する画素の階調値である。
202 ヒストグラム均等化回路
203 第1の処理回路
204 第2の処理回路
205 第3の処理回路
Claims (20)
- 元画像の元グレースケール画像を生成することと、
前記元グレースケール画像に対してヒストグラム均等化処理を実行して、均等化グレースケール画像を得ることと、
前記元グレースケール画像に基づいて、前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が設定値よりも小さい画素がある領域を含む第1のマーキング領域と前記第1のマーキング領域以外の領域である第2のマーキング領域を含む決定要因分布図を生成することと、
前記元グレースケール画像、前記均等化グレースケール画像と前記決定要因分布図に基づいて、前記第2のマーキング領域に対応する画素の階調値は、前記均等化グレースケール画像における対応する画素の階調値であり、前記第1のマーキング領域に対応する画素の階調値は、前記元グレースケール画像における対応する画素の階調値である最終のグレースケール画像を得ることと、
前記最終のグレースケール画像に基づいて、処理された画像を復元することを含む、画像処理方法。 - 前記元グレースケール画像に基づいて、決定要因分布図を生成することは、
前記元グレースケール画像における各画素を中心とする特定の領域内の画素の階調値に基づいて、前記元グレースケール画像の各画素の標準差を計算することにより、前記元グレースケール画像における各画素の標準差を含む標準差分布図を得ることと、
前記標準差分布図における標準差が前記設定値よりも小さい画素を前記第1のマーキング領域に分割し、前記標準差分布図における前記第1のマーキング領域以外の領域を前記第2のマーキング領域に分割することにより、前記決定要因分布図を得ることを含む、請求項1に記載の画像処理方法。 - 前記元グレースケール画像における各画素を中心とする特定の領域内の画素の階調値に基づいて、前記元グレースケール画像の各画素の標準差を計算することにより、標準差分布図を得ることは、
前記元グレースケール画像の各画素の階調値の二乗値を計算することにより,階調二乗図を形成することと、
前記元グレースケール画像に対して平均フィルタリングを実行することにより第1の期待図を生成し、前記階調二乗図に対して平均フィルタリングを実行することにより第2の期待図を生成することと、
前記第1の期待図の各画素の階調値の二乗値を計算することにより,第3の期待図を得ることと、
前記第2の期待図と前記第3の期待図における対応する位置での画素の階調値の差を計算することにより,差分画像を得ることと、
前記差分画像の各画素の階調値に対し平方根を求めることにより、前記標準差分布図を得ることを含む、請求項2に記載の画像処理方法。 - 前記元グレースケール画像に対して平均フィルタリングを実行することは、
m×mのサイズのフィルタリングテンプレートを使用して、前記元グレースケール画像に対して平均フィルタリングを実行し、mの値の範囲は10〜20であることを含み、
前記階調二乗図に対して平均フィルタリングを実行することは、
前記m×mのサイズのフィルタリングテンプレートを使用して、前記階調二乗図に対して平均フィルタリングを実行することを含む、請求項3に記載の画像処理方法。 - mは15である、請求項4に記載の画像処理方法。
- 前記元グレースケール画像に基づいて前記決定要因分布図を生成した後に、
前記決定要因分布図を更新することにより、更新された前記決定要因分布図において、前記第2のマーキング領域は、前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値以上である画素がある領域、および前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値よりも小さい画素がある領域内の画素数が閾値よりも小さい領域を含むことをさらに含む、請求項2に記載の画像処理方法。 - 前記閾値は前記元画像の画素数の8%〜15%である、請求項6に記載の画像処理方法。
- 前記閾値は前記元画像の画素数の10%である、請求項7に記載の画像処理方法。
- 前記設定値の範囲は1〜5である、請求項1ないし8のいずれか一項に記載の画像処理方法。
- 元画像の元グレースケール画像を生成する生成回路と、
前記元グレースケール画像に対してヒストグラム均等化処理を実行して、均等化グレースケール画像を得るヒストグラム均等化回路と、
前記元グレースケール画像に基づいて、前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が設定値よりも小さい画素がある領域を含む第1のマーキング領域と前記第1のマーキング領域以外の領域である第2のマーキング領域を含む決定要因分布図を生成する第1の処理回路と、
前記元グレースケール画像、前記均等化グレースケール画像と前記決定要因分布図に基づいて、前記第2のマーキング領域に対応する画素の階調値は、前記均等化グレースケール画像における対応する画素の階調値であり、前記第1のマーキング領域に対応する画素の階調値は、前記元グレースケール画像における対応する画素の階調値である最終のグレースケール画像を得る第2の処理回路と、
前記最終のグレースケール画像に基づいて、処理された画像を復元する第3の処理回路を含む、画像処理装置。 - 前記第1の処理回路は、前記元グレースケール画像における各画素を中心とする特定の領域内の画素の階調値に基づいて、前記元グレースケール画像の各画素の標準差を計算することにより、前記元グレースケール画像における各画素の標準差を含む標準差分布図を得て、
前記標準差分布図における標準差が前記設定値よりも小さい画素を前記第1のマーキング領域に分割し、前記標準差分布図における前記第1のマーキング領域以外の領域を前記第2のマーキング領域に分割することにより、前記決定要因分布図を得る、請求項10に記載の画像処理装置。 - 前記第1の処理回路は、
前記元グレースケール画像の各画素の階調値の二乗値を計算することにより,階調二乗図を形成する第1の計算サブ回路と、
前記元グレースケール画像に対して平均フィルタリングを実行することにより第1の期待図を生成し、前記階調二乗図に対して平均フィルタリングを実行することにより第2の期待図を生成する平均フィルタリングサブ回路と、
前記第1の期待図の各画素の階調値の二乗値を計算することにより,第3の期待図を得る第2の計算サブ回路と、
前記第2の期待図と前記第3の期待図における対応する位置での画素の階調値の差を計算することにより,差分画像を得る第3の計算サブ回路と、
前記差分画像の各画素の階調値に対し平方根を求めることにより、前記標準差分布図を得る第4の計算サブ回路を含む、請求項11に記載の画像処理装置。 - 前記平均フィルタリングサブ回路は、m×mのサイズのフィルタリングテンプレートを使用して、前記元グレースケール画像と前記階調二乗図に対してそれぞれに平均フィルタリングを実行し、mの値の範囲は10〜20である、請求項12に記載の画像処理装置。
- mは15である、請求項13に記載の画像処理装置。
- 前記第1の処理回路は、前記元グレースケール画像に基づいて前記決定要因分布図を生成した後に、前記決定要因分布図を更新することにより、更新された前記決定要因分布図において、前記第2のマーキング領域は、前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値以上である画素がある領域、および前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値よりも小さい画素がある領域内の画素数が閾値よりも小さい領域を含む、請求項11に記載の画像処理装置。
- 前記閾値は前記元画像の画素数の8%〜15%である、請求項15に記載の画像処理装置。
- 前記閾値は前記元画像の画素数の10%である、請求項16に記載の画像処理装置。
- 前記設定値の範囲は1〜5である、請求項10ないし17のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 少なくとも1つの指令が記憶され、前記指令がプロセッサによってロードされ実行されることにより、請求項1〜9のいずれか1項に記載の画像処理方法において実行された操作を達成することを特徴とする記憶媒体。
- メモリ、プロセッサと前記メモリに記憶され、前記プロセッサで動作するコンピュータプログラムを含むコンピュータ装置であって、
前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムが実行されると、請求項1〜9のいずれか1項に記載の画像処理方法において実行された操作を達成するように構成されることを特徴とするコンピュータ装置。
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