JP3076679B2 - 画像処理装置 - Google Patents
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Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N5/00—Details of television systems
- H04N5/14—Picture signal circuitry for video frequency region
- H04N5/20—Circuitry for controlling amplitude response
- H04N5/202—Gamma control
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Picture Signal Circuits (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像信号の状況に応じ
て適応的に画像処理を行なう、画像処理装置に関するも
ので、その中でも特に、画像のγ補正を行なう装置に関
係するものである。
て適応的に画像処理を行なう、画像処理装置に関するも
ので、その中でも特に、画像のγ補正を行なう装置に関
係するものである。
【０００２】
【従来の技術】画像のγを補正し、明るさを調整する従
来の技術として、画面中央部の最高輝度に基づき、通常
線形で表わされるγ関数の傾きを、出力信号の上限値と
最高輝度が一致するように調整する方法がある。この方
法は、ビデオカメラのオ−トアイリス等に応用されてい
る方法であり、図１２（Ａ）に示すように、アイリスの
開閉を制御し、光量を変化させる事により、γ関数の傾
きを調整し、画面中央部の最高輝度と、カメラの出力可
能な上限値とを一致させ、画面中央部の画像が、常にカ
メラのダイナミックレンジの範囲内に納まるようにする
ものである。
来の技術として、画面中央部の最高輝度に基づき、通常
線形で表わされるγ関数の傾きを、出力信号の上限値と
最高輝度が一致するように調整する方法がある。この方
法は、ビデオカメラのオ−トアイリス等に応用されてい
る方法であり、図１２（Ａ）に示すように、アイリスの
開閉を制御し、光量を変化させる事により、γ関数の傾
きを調整し、画面中央部の最高輝度と、カメラの出力可
能な上限値とを一致させ、画面中央部の画像が、常にカ
メラのダイナミックレンジの範囲内に納まるようにする
ものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところが、以上に示し
たような技術を用いて、明るい背景のもとで画面中央部
にある逆光の被写体を撮影する場合、画面中央部の最高
輝度がカメラ出力の上限値に一致するようにアイリスを
通常より開き、γ関数の傾きを調整するため、図１２
（Ｂ）に示すように、明るい背景の部分が飽和してしま
い真っ白になり階調性がなくなってしまうという欠点が
あった。本発明は上記課題に留意し如何なる画像内容に
対しても最適なγ補正が行なわれる画像処理装置を提供
しようとするものである。
たような技術を用いて、明るい背景のもとで画面中央部
にある逆光の被写体を撮影する場合、画面中央部の最高
輝度がカメラ出力の上限値に一致するようにアイリスを
通常より開き、γ関数の傾きを調整するため、図１２
（Ｂ）に示すように、明るい背景の部分が飽和してしま
い真っ白になり階調性がなくなってしまうという欠点が
あった。本発明は上記課題に留意し如何なる画像内容に
対しても最適なγ補正が行なわれる画像処理装置を提供
しようとするものである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明の画像処理装置は、画像信号から画像情報を抽
出する画像信号抽出部と、画像情報と補正に用いるべき
γ曲線との関係が形成されたγ選択部と、前記画像信号
のγを、γ曲線を用いて補正するγ補正部を有し、前記
γ選択部では、前記画像信号抽出部で抽出された画像情
報と形成された関係から補正に用いるべきγ曲線を選択
し、前記γ補正部は前記γ選択部で選択されたγ曲線を
用いて前記画像信号のγを補正することを特徴とする。
に本発明の画像処理装置は、画像信号から画像情報を抽
出する画像信号抽出部と、画像情報と補正に用いるべき
γ曲線との関係が形成されたγ選択部と、前記画像信号
のγを、γ曲線を用いて補正するγ補正部を有し、前記
γ選択部では、前記画像信号抽出部で抽出された画像情
報と形成された関係から補正に用いるべきγ曲線を選択
し、前記γ補正部は前記γ選択部で選択されたγ曲線を
用いて前記画像信号のγを補正することを特徴とする。
【０００５】さらに、この学習型γ選択部が、画像信号
の画像情報を入力する信号入力部と、この信号入力部か
らの入力信号に応じて量子化を行なう量子化器と、単一
又は複数の経路入力端子と、単一又は複数の経路出力端
子を有し、前記量子化器の出力に応じて、経路の選択を
行なう経路選択部とによって構成した単位認識ユニット
を複数個組み合わせ、単一又は複数の木分岐構造を有
し、この木分岐構造が多層の階層を有するようにネット
ワ−クを形成したものである。
の画像情報を入力する信号入力部と、この信号入力部か
らの入力信号に応じて量子化を行なう量子化器と、単一
又は複数の経路入力端子と、単一又は複数の経路出力端
子を有し、前記量子化器の出力に応じて、経路の選択を
行なう経路選択部とによって構成した単位認識ユニット
を複数個組み合わせ、単一又は複数の木分岐構造を有
し、この木分岐構造が多層の階層を有するようにネット
ワ−クを形成したものである。
【０００６】
【作用】以上のように構成した画像処理装置は、画像信
号の画像情報と、γ補正に用いるべきγ曲線との関係が
形成されており、この関係から、得られた画像情報に対
して補正に用いるべきγ曲線を選択し、γ補正部にその
結果を送出する。γ補正部は、γ選択部によって選択し
たγ補正曲線を用いて、元の画像信号をγ補正し、補正
した画像信号の出力を行なうわけである。
号の画像情報と、γ補正に用いるべきγ曲線との関係が
形成されており、この関係から、得られた画像情報に対
して補正に用いるべきγ曲線を選択し、γ補正部にその
結果を送出する。γ補正部は、γ選択部によって選択し
たγ補正曲線を用いて、元の画像信号をγ補正し、補正
した画像信号の出力を行なうわけである。
【０００７】さらに、γ選択部を単位認識ユニットを複
数個組み合わせ木分岐構造を構成すると共に多層構造と
し、各層は画像信号抽出部１によって分割する画像ブロ
ック数に対応した複数の単位認識ユニットから構成する
ようにネットワ−クを形成している。画像信号抽出部に
よって抽出した信号レベルに対応する木分岐構造の各層
の単位認識ユニットの信号入力端子に、それぞれ階層別
に入力するようにし、このネットワークの出力層の単位
認識ユニットを、入力信号の総和を求める和演算部と、
入力信号の総和を閾値処理して出力する閾値処理部とに
よって構成してγ補正部への出力を得ている。この出力
層と出力層の前層の単位認識ユニットとを相互結合さ
せ、この出力層の前層の単位認識ユニットの信号入力部
に、補正に用いるべきγ曲線の選択信号を教師信号とし
て入力するようにして予め学習が出来るように構成して
いる。
数個組み合わせ木分岐構造を構成すると共に多層構造と
し、各層は画像信号抽出部１によって分割する画像ブロ
ック数に対応した複数の単位認識ユニットから構成する
ようにネットワ−クを形成している。画像信号抽出部に
よって抽出した信号レベルに対応する木分岐構造の各層
の単位認識ユニットの信号入力端子に、それぞれ階層別
に入力するようにし、このネットワークの出力層の単位
認識ユニットを、入力信号の総和を求める和演算部と、
入力信号の総和を閾値処理して出力する閾値処理部とに
よって構成してγ補正部への出力を得ている。この出力
層と出力層の前層の単位認識ユニットとを相互結合さ
せ、この出力層の前層の単位認識ユニットの信号入力部
に、補正に用いるべきγ曲線の選択信号を教師信号とし
て入力するようにして予め学習が出来るように構成して
いる。
【０００８】γ選択部は、予め画像情報とγ補正に用い
るべきγ曲線との関係が形成されているので、得られた
画像情報から補正に用いるべきγ曲線が高速に選択さ
れ、従来技術と比較して、柔軟で的確な判断を高速に下
してγ補正を行え、ダイナミックレンジの広い良好な補
正画像を得ることが出来るわけである。
るべきγ曲線との関係が形成されているので、得られた
画像情報から補正に用いるべきγ曲線が高速に選択さ
れ、従来技術と比較して、柔軟で的確な判断を高速に下
してγ補正を行え、ダイナミックレンジの広い良好な補
正画像を得ることが出来るわけである。
【０００９】
【実施例】図１は、本発明による画像処理装置の一実施
例のブロック図を示したものである。画像信号抽出部1
に１画面分の画像を入力すると、画像信号抽出部1は、
１画面全体の画像信号の画像情報を抽出し、学習型γ選
択部2に送出する。学習型γ選択部2は、予め、各種状態
の画像信号と、γ補正に用いるべき非線形γ曲線との関
係を学習させてあり、学習結果に基づき、画面全体の画
像信号を判断し、補正に用いるべき非線形γ曲線（γ1
〜γ16）を選択、非線形γ補正部3にその結果を送出す
る。非線形γ補正部3は、学習型γ選択部2によって選択
した非線形γ補正曲線を用いて、元の画像信号をγ補正
し、補正した画像信号の出力を行なう。図１０は、補正
に用いる非線形γ曲線として、16種類のシグモイド曲線
を用いた例を示したものであるが、画像の状態に応じ
て、これらの中から最適な非線形γ曲線を選べるよう、
予め学習型γ選択部2を学習させておくわけである。図
１１は本発明による画像処理装置によって、明るい背景
のもとで画面中央部にある逆光の被写体を撮影する場合
の補正の様子を示した図であり、学習型γ選択部2によ
って選択した非線形γ補正曲線を用いて輝度を補正する
ため、図１１に示すように明るい背景の部分が飽和する
事がなく、良好な階調性を保つことが出来る。
例のブロック図を示したものである。画像信号抽出部1
に１画面分の画像を入力すると、画像信号抽出部1は、
１画面全体の画像信号の画像情報を抽出し、学習型γ選
択部2に送出する。学習型γ選択部2は、予め、各種状態
の画像信号と、γ補正に用いるべき非線形γ曲線との関
係を学習させてあり、学習結果に基づき、画面全体の画
像信号を判断し、補正に用いるべき非線形γ曲線（γ1
〜γ16）を選択、非線形γ補正部3にその結果を送出す
る。非線形γ補正部3は、学習型γ選択部2によって選択
した非線形γ補正曲線を用いて、元の画像信号をγ補正
し、補正した画像信号の出力を行なう。図１０は、補正
に用いる非線形γ曲線として、16種類のシグモイド曲線
を用いた例を示したものであるが、画像の状態に応じ
て、これらの中から最適な非線形γ曲線を選べるよう、
予め学習型γ選択部2を学習させておくわけである。図
１１は本発明による画像処理装置によって、明るい背景
のもとで画面中央部にある逆光の被写体を撮影する場合
の補正の様子を示した図であり、学習型γ選択部2によ
って選択した非線形γ補正曲線を用いて輝度を補正する
ため、図１１に示すように明るい背景の部分が飽和する
事がなく、良好な階調性を保つことが出来る。
【００１０】図３（Ａ）は、画像信号抽出部1の一実施
例のブロック図を示したものである。１画面分の画像信
号を画面分割部11に入力すると、画面分割部11は、例え
ば図２（Ａ）に示すように画面を16個のブロックに分割
する。なお、画像分割の仕方に関しては、図２（Ｂ）に
示すように、各種の分割方法を用いる事が出来る。輝度
抽出部12は、分割したブロックごとの輝度信号を抽出
し、さらに輝度演算部13は、各ブロックの最高輝度1〜1
6、平均輝度1〜16、最低輝度1〜16を演算し、出力す
る。すなわち、画像信号の情報として１画面内を分割し
た位置信号と各分割したブロック内の輝度レベルを用い
ている。
例のブロック図を示したものである。１画面分の画像信
号を画面分割部11に入力すると、画面分割部11は、例え
ば図２（Ａ）に示すように画面を16個のブロックに分割
する。なお、画像分割の仕方に関しては、図２（Ｂ）に
示すように、各種の分割方法を用いる事が出来る。輝度
抽出部12は、分割したブロックごとの輝度信号を抽出
し、さらに輝度演算部13は、各ブロックの最高輝度1〜1
6、平均輝度1〜16、最低輝度1〜16を演算し、出力す
る。すなわち、画像信号の情報として１画面内を分割し
た位置信号と各分割したブロック内の輝度レベルを用い
ている。
【００１１】図４は、輝度信号抽出部12の一実施例のブ
ロック図を示したものである。121は分割したブロック
ごとの、Ｒ、Ｇ、Ｂ信号から輝度信号Ｙを作成する輝度
信号変換手段である。輝度信号変換手段121はＲ、Ｇ、
Ｂ信号から輝度成分の情報を抽出する働きをするもの
で、特性はＲ、Ｇ、Ｂの各原色の色度により異なるが、
ＮＴＳＣ方式のテレビジョン信号では、次式の変換特性
を備えた構成を用いることが出来る。
ロック図を示したものである。121は分割したブロック
ごとの、Ｒ、Ｇ、Ｂ信号から輝度信号Ｙを作成する輝度
信号変換手段である。輝度信号変換手段121はＲ、Ｇ、
Ｂ信号から輝度成分の情報を抽出する働きをするもの
で、特性はＲ、Ｇ、Ｂの各原色の色度により異なるが、
ＮＴＳＣ方式のテレビジョン信号では、次式の変換特性
を備えた構成を用いることが出来る。
【００１２】0≦ R ≦1 ,0≦ G ≦1 ,0≦ B ≦1 のとき Y = 0.3*R + 0.59*G + 0.11*B --(1) 図５（Ａ）は、学習型γ選択部2の一実施例を示すもの
である。画像信号抽出部1によって抽出した、16個の画
像ブロックの最高輝度、平均輝度、最低輝度を判断さ
せ、１６種類の非線形γ曲線を選択させるもので、単位
認識ユニットnを複数個組み合わせて、１６個の木分岐
構造を有し、１つの木分岐構造中に、５層の階層を有す
るようにネットワ−クを構成してある。第５層目には１
６個の単位認識ユニットγ1〜γ16を設けてあり、第５
層目の単位認識ユニットγ1〜γ16と、各木分岐構造の
第４層の各出力端子とを相互結合させてある。最大出力
ユニット検出器21は、最大出力を出している単位認識ユ
ニットγnを検出し、そのユニット番号nを出力する。
である。画像信号抽出部1によって抽出した、16個の画
像ブロックの最高輝度、平均輝度、最低輝度を判断さ
せ、１６種類の非線形γ曲線を選択させるもので、単位
認識ユニットnを複数個組み合わせて、１６個の木分岐
構造を有し、１つの木分岐構造中に、５層の階層を有す
るようにネットワ−クを構成してある。第５層目には１
６個の単位認識ユニットγ1〜γ16を設けてあり、第５
層目の単位認識ユニットγ1〜γ16と、各木分岐構造の
第４層の各出力端子とを相互結合させてある。最大出力
ユニット検出器21は、最大出力を出している単位認識ユ
ニットγnを検出し、そのユニット番号nを出力する。
【００１３】図６は、本発明による学習型γ選択部2の
第１層から第３層に用いる単位認識ユニットの一実施例
を示したものである。n1は信号入力部で、信号入力端子
n1aを介して入力した画像信号を量子化器n2に入力す
る。量子化器n2は、入力された画像信号を量子化し、量
子化した値を経路選択部n3に入力する。n3aは経路入力
端子、n3b1、n3b2、n3b3は経路出力端子で、単位認識ユ
ニットを組み合わせてネットワ−クを構成するときに、
これらの端子を相互に連結するものである。経路選択部
n3は、量子化器n2から入力された値に基づいて、経路入
力端子n3aと、経路出力端子n3b1、n3b2、n3b3との連結
の仕方を変化させる様に構成してある。
第１層から第３層に用いる単位認識ユニットの一実施例
を示したものである。n1は信号入力部で、信号入力端子
n1aを介して入力した画像信号を量子化器n2に入力す
る。量子化器n2は、入力された画像信号を量子化し、量
子化した値を経路選択部n3に入力する。n3aは経路入力
端子、n3b1、n3b2、n3b3は経路出力端子で、単位認識ユ
ニットを組み合わせてネットワ−クを構成するときに、
これらの端子を相互に連結するものである。経路選択部
n3は、量子化器n2から入力された値に基づいて、経路入
力端子n3aと、経路出力端子n3b1、n3b2、n3b3との連結
の仕方を変化させる様に構成してある。
【００１４】図７は、経路選択部n3の実施例を示したも
のである。経路選択部n3を、１個の経路入力端子n3a
と、３個の経路出力端子n3b1、n3b2、n3b3と、荷重設定
器n3sと荷重n3w1、n3w2及びn3w3とによって構成してあ
る。荷重n3w1、n3w2及びn3w3は、経路入力端子n3aから
入力した信号に掛け合わせる重みで、掛け合わせた結果
を経路出力端子n3b1、n3b2及びn3b3から出力する。荷重
設定器n3sは、量子化器の出力値が指し示す経路出力端
子と経路入力端子との連結の強度が最大になるように、
荷重n3w1〜n3w3を設定する。
のである。経路選択部n3を、１個の経路入力端子n3a
と、３個の経路出力端子n3b1、n3b2、n3b3と、荷重設定
器n3sと荷重n3w1、n3w2及びn3w3とによって構成してあ
る。荷重n3w1、n3w2及びn3w3は、経路入力端子n3aから
入力した信号に掛け合わせる重みで、掛け合わせた結果
を経路出力端子n3b1、n3b2及びn3b3から出力する。荷重
設定器n3sは、量子化器の出力値が指し示す経路出力端
子と経路入力端子との連結の強度が最大になるように、
荷重n3w1〜n3w3を設定する。
【００１５】図８は、本発明による学習型γ選択部の第
４層に用いる単位認識ユニットの一実施例を示したもの
である。n1tは教師信号入力端子で、学習過程に於いて
は用いるべき非線形γ曲線の番号、即ち第５層目の単位
認識ユニット番号を入力する。n3aは経路入力端子、n3b
1からn3b16は経路出力端子、荷重n3w1からn3w16は、経
路入力端子n3aから入力した信号に掛け合わせる重み
で、掛け合わせた結果を、経路出力部3bの経路出力端子
n3b1からn3b16に出力する。n3cは経路学習器で、学習過
程に於いて、教師入力値が指し示す経路出力端子と経路
入力端子との連結の強度を変化させる。
４層に用いる単位認識ユニットの一実施例を示したもの
である。n1tは教師信号入力端子で、学習過程に於いて
は用いるべき非線形γ曲線の番号、即ち第５層目の単位
認識ユニット番号を入力する。n3aは経路入力端子、n3b
1からn3b16は経路出力端子、荷重n3w1からn3w16は、経
路入力端子n3aから入力した信号に掛け合わせる重み
で、掛け合わせた結果を、経路出力部3bの経路出力端子
n3b1からn3b16に出力する。n3cは経路学習器で、学習過
程に於いて、教師入力値が指し示す経路出力端子と経路
入力端子との連結の強度を変化させる。
【００１６】認識課程においては、教師入力端子n1tに
は信号が入力されず、荷重n3w1からn3w16は学習後の荷
重の状態を保持しており、経路入力端子から入力された
経路信号を重み付けし、経路出力端子n3b1からn3b16に
出力する。経路学習器n3cは、出力が最大となる経路出
力端子を検出する最大出力端子検出器n3c1と、前記最大
出力端子検出器によって検出した経路出力端子の番号
と、教師入力が指し示す経路出力端子の番号とを比較す
る比較判定器n3c2と、この比較判定器n3c2の比較結果に
基づいて、前記経路入力部の経路入力端子と量子化器n2
の出力値が指し示す経路出力部の経路出力端子との連結
の強度、即ち荷重を増加させる荷重増加器n3c3とによっ
て構成してある。
は信号が入力されず、荷重n3w1からn3w16は学習後の荷
重の状態を保持しており、経路入力端子から入力された
経路信号を重み付けし、経路出力端子n3b1からn3b16に
出力する。経路学習器n3cは、出力が最大となる経路出
力端子を検出する最大出力端子検出器n3c1と、前記最大
出力端子検出器によって検出した経路出力端子の番号
と、教師入力が指し示す経路出力端子の番号とを比較す
る比較判定器n3c2と、この比較判定器n3c2の比較結果に
基づいて、前記経路入力部の経路入力端子と量子化器n2
の出力値が指し示す経路出力部の経路出力端子との連結
の強度、即ち荷重を増加させる荷重増加器n3c3とによっ
て構成してある。
【００１７】比較判定器n3c2は、最大出力端子検出器n3
c1によって検出した経路出力端子の番号と、教師入力値
が指し示す経路出力端子の番号との比較を行い、両端子
番号が一致しなかった場合に０を、一致した場合に１を
出力するように構成してあり、比較判定器n3c2の出力が
０である場合に、前記経路入力部の経路入力端子と量子
化器n2の出力値が指し示す経路出力端子との連結の強度
を増加させるように荷重増加器を構成してある。
c1によって検出した経路出力端子の番号と、教師入力値
が指し示す経路出力端子の番号との比較を行い、両端子
番号が一致しなかった場合に０を、一致した場合に１を
出力するように構成してあり、比較判定器n3c2の出力が
０である場合に、前記経路入力部の経路入力端子と量子
化器n2の出力値が指し示す経路出力端子との連結の強度
を増加させるように荷重増加器を構成してある。
【００１８】第５層を構成してある単位認識ユニットγ
1〜γ16は、例えば、図９に示した単位認識ユニットを
用いたもので、複数の経路入力端子n3aからの入力信号
を加算する加算器n3asと、加算器n3asの出力信号をしき
い値処理し、出力端子n3bに出力する、しきい値処理器n
3bsによって構成したものである。しきい値処理をする
関数としては、シグモイド関数、ステップ関数等を用い
ることが出来る。
1〜γ16は、例えば、図９に示した単位認識ユニットを
用いたもので、複数の経路入力端子n3aからの入力信号
を加算する加算器n3asと、加算器n3asの出力信号をしき
い値処理し、出力端子n3bに出力する、しきい値処理器n
3bsによって構成したものである。しきい値処理をする
関数としては、シグモイド関数、ステップ関数等を用い
ることが出来る。
【００１９】次に、図５（Ａ）に示した学習型γ選択部
2の学習動作を説明する。画像ブロックに対応する各木
分岐構造の第１層目の単位認識ユニットnの経路入力端
子n3aへの経路信号として、先ず1を与える。又、画像信
号抽出部1によって抽出した、16個の画像ブロックの最
高輝度、平均輝度、最低輝度を、画像ブロックに対応す
る各木分岐構造の第１層から第３層までの単位認識ユニ
ットnの量子化器n2への信号入力端子n1aに入力する。各
木分岐の第１層から第３層の単位認識ユニットnの量子
化器n2は、それぞれ各画像ブロックの最高輝度、平均輝
度、最低輝度を量子化し、この量子化した値に基づい
て、上層の単位認識ユニットとの結合の荷重n3w1からn3
w3を設定し、経路出力信号を上層の単位認識ユニットに
伝え、最終的には第４層の単位認識ユニットの経路信号
入力端子n3aに経路信号が入力される。この時、第４層
目の単位認識ユニットの荷重n3w1からn3w16は、経路入
力端子n3aから入力された経路信号を重み付けし、この
重み付けした経路信号を経路出力端子n3b1からn3b16に
出力する。最大出力端子検出器n3c1は、出力が最大とな
る経路出力端子を検出し、検出した経路出力端子の番号
を、比較判定器n3c2へ入力する。又、教師入力端子n1t
には、補正に用いるべき非線形γ曲線の番号、即ちγ1
からγ16のどれを選ぶかを示す信号を入力しする。比較
判定器n3c2は、最大出力端子検出器n3c1によって検出し
た経路出力端子の番号と、教師入力値が指し示す経路出
力端子の番号との比較を行い、両端子番号が一致しなか
った場合に０を、一致した場合に１を荷重増加器n3c3へ
入力する。前記比較器n3c2の出力が０である場合、すな
わち、最大出力を出している経路出力端子と教師入力に
よって示されている経路出力端子が異なる場合に、荷重
増加器n3c3は、前記経路入力部の経路入力端子と教師入
力が示す経路出力部の経路出力端子との連結の強度を増
加させる。
2の学習動作を説明する。画像ブロックに対応する各木
分岐構造の第１層目の単位認識ユニットnの経路入力端
子n3aへの経路信号として、先ず1を与える。又、画像信
号抽出部1によって抽出した、16個の画像ブロックの最
高輝度、平均輝度、最低輝度を、画像ブロックに対応す
る各木分岐構造の第１層から第３層までの単位認識ユニ
ットnの量子化器n2への信号入力端子n1aに入力する。各
木分岐の第１層から第３層の単位認識ユニットnの量子
化器n2は、それぞれ各画像ブロックの最高輝度、平均輝
度、最低輝度を量子化し、この量子化した値に基づい
て、上層の単位認識ユニットとの結合の荷重n3w1からn3
w3を設定し、経路出力信号を上層の単位認識ユニットに
伝え、最終的には第４層の単位認識ユニットの経路信号
入力端子n3aに経路信号が入力される。この時、第４層
目の単位認識ユニットの荷重n3w1からn3w16は、経路入
力端子n3aから入力された経路信号を重み付けし、この
重み付けした経路信号を経路出力端子n3b1からn3b16に
出力する。最大出力端子検出器n3c1は、出力が最大とな
る経路出力端子を検出し、検出した経路出力端子の番号
を、比較判定器n3c2へ入力する。又、教師入力端子n1t
には、補正に用いるべき非線形γ曲線の番号、即ちγ1
からγ16のどれを選ぶかを示す信号を入力しする。比較
判定器n3c2は、最大出力端子検出器n3c1によって検出し
た経路出力端子の番号と、教師入力値が指し示す経路出
力端子の番号との比較を行い、両端子番号が一致しなか
った場合に０を、一致した場合に１を荷重増加器n3c3へ
入力する。前記比較器n3c2の出力が０である場合、すな
わち、最大出力を出している経路出力端子と教師入力に
よって示されている経路出力端子が異なる場合に、荷重
増加器n3c3は、前記経路入力部の経路入力端子と教師入
力が示す経路出力部の経路出力端子との連結の強度を増
加させる。
【００２０】以上説明したように、本発明による画像処
理装置の学習型γ選択部の学習過程は、画像信号抽出部
1によって抽出した16個の画像ブロックの最高輝度、平
均輝度、最低輝度を、各画像ブロックに対応する木分岐
構造の第１層から第３層の各単位認識ユニットの信号入
力端子に入力し、各単位認識ユニットの量子化器の出力
に応じて、単位認識ユニット同士の結合の仕方を設定
し、又、第４層においては、単位認識ユニットの経路入
力端子と、教師入力値が指し示す経路出力端子との連結
の強度を、経路学習器によって変化させるだけでよく、
非常に高速な学習が可能である。
理装置の学習型γ選択部の学習過程は、画像信号抽出部
1によって抽出した16個の画像ブロックの最高輝度、平
均輝度、最低輝度を、各画像ブロックに対応する木分岐
構造の第１層から第３層の各単位認識ユニットの信号入
力端子に入力し、各単位認識ユニットの量子化器の出力
に応じて、単位認識ユニット同士の結合の仕方を設定
し、又、第４層においては、単位認識ユニットの経路入
力端子と、教師入力値が指し示す経路出力端子との連結
の強度を、経路学習器によって変化させるだけでよく、
非常に高速な学習が可能である。
【００２１】次に、図５（Ａ）に示した学習型γ選択部
2の、非線形γ曲線の選択動作を説明する。学習の動作
と全く同様に、各木分岐構造の第１層目の単位認識ユニ
ットの経路入力端子n3aへの経路信号として、先ず1を与
える。又、画像信号抽出部1によって抽出した、16個の
画像ブロックの最高輝度、平均輝度、最低輝度を、画像
ブロックに対応する各木分岐構造の第１層から第３層ま
での単位認識ユニットの量子化器への信号入力端子n1a
に入力する。各木分岐の第１層から第３層の単位認識ユ
ニットの量子化器n2は、それぞれ各画像ブロックの最高
輝度、平均輝度、最低輝度を量子化し、この量子化した
値に基づいて、上層の単位認識ユニットとの結合の荷重
n3w1からn3w3を設定し、経路出力信号を上層の単位認識
ユニットに伝え、最終的には第４層の単位認識ユニット
の経路信号入力端子n3aに経路信号が入力される。非線
形γ曲線選択動作の場合、第４層の単位認識ユニットの
教師信号入力端子n1tには、教師入力信号は入力されな
い。従って、第４層目の単位認識ユニットの荷重n3w1か
らn3w16は学習時の荷重の状態を保持しており、経路入
力端子n3aから入力された経路信号を重み付けし、この
重み付けした経路信号を経路出力端子n3b1からn3b16に
出力し、第５層目の全単位認識ユニットの経路入力端子
n3aへ、経路信号が送られる。
2の、非線形γ曲線の選択動作を説明する。学習の動作
と全く同様に、各木分岐構造の第１層目の単位認識ユニ
ットの経路入力端子n3aへの経路信号として、先ず1を与
える。又、画像信号抽出部1によって抽出した、16個の
画像ブロックの最高輝度、平均輝度、最低輝度を、画像
ブロックに対応する各木分岐構造の第１層から第３層ま
での単位認識ユニットの量子化器への信号入力端子n1a
に入力する。各木分岐の第１層から第３層の単位認識ユ
ニットの量子化器n2は、それぞれ各画像ブロックの最高
輝度、平均輝度、最低輝度を量子化し、この量子化した
値に基づいて、上層の単位認識ユニットとの結合の荷重
n3w1からn3w3を設定し、経路出力信号を上層の単位認識
ユニットに伝え、最終的には第４層の単位認識ユニット
の経路信号入力端子n3aに経路信号が入力される。非線
形γ曲線選択動作の場合、第４層の単位認識ユニットの
教師信号入力端子n1tには、教師入力信号は入力されな
い。従って、第４層目の単位認識ユニットの荷重n3w1か
らn3w16は学習時の荷重の状態を保持しており、経路入
力端子n3aから入力された経路信号を重み付けし、この
重み付けした経路信号を経路出力端子n3b1からn3b16に
出力し、第５層目の全単位認識ユニットの経路入力端子
n3aへ、経路信号が送られる。
【００２２】第５層目のユニットの経路入力部の加算器
n3asは、入力された全経路信号を加算し、しきい値処理
器n3bsに送る。しきい値処理器n3bsはこの信号をしきい
値処理し、出力端子n3bに出力する。従って、加算した
信号の値があるしきい値より大きければ、出力がなされ
るわけである。最大出力ユニット検出器は、第５層目の
単位認識ユニットγ1〜γ16から、最大出力を出してい
るユニットを検出し、そのユニット番号、即ち補正に用
いるべき図１０に示す非線形γ曲線（γ1〜γ16）の番
号を、非線形γ補正部3に送出する。非線形γ補正部3
は、学習型γ選択部2によって選択した非線形γ補正曲
線を用いて、元の画像信号をγ補正し、補正した画像信
号の出力を行なうわけである。従って、本発明による学
習型γ選択部は、画像の分割したブロックごとの最高輝
度、平均輝度、最低輝度に基づき、学習結果に応じて、
補正に用いるべき非線形γ曲線を選択できるわけであ
る。
n3asは、入力された全経路信号を加算し、しきい値処理
器n3bsに送る。しきい値処理器n3bsはこの信号をしきい
値処理し、出力端子n3bに出力する。従って、加算した
信号の値があるしきい値より大きければ、出力がなされ
るわけである。最大出力ユニット検出器は、第５層目の
単位認識ユニットγ1〜γ16から、最大出力を出してい
るユニットを検出し、そのユニット番号、即ち補正に用
いるべき図１０に示す非線形γ曲線（γ1〜γ16）の番
号を、非線形γ補正部3に送出する。非線形γ補正部3
は、学習型γ選択部2によって選択した非線形γ補正曲
線を用いて、元の画像信号をγ補正し、補正した画像信
号の出力を行なうわけである。従って、本発明による学
習型γ選択部は、画像の分割したブロックごとの最高輝
度、平均輝度、最低輝度に基づき、学習結果に応じて、
補正に用いるべき非線形γ曲線を選択できるわけであ
る。
【００２３】以上説明したように、本実施例による画像
処理装置の学習型γ選択部の非線形γ曲線選択過程は、
画像信号抽出部1によって抽出した16個の画像ブロック
の最高輝度、平均輝度、最低輝度を、各画像ブロックに
対応する木分岐構造の第１層から第３層の各単位認識ユ
ニットの信号入力端子に入力し、各単位認識ユニットの
量子化器の出力に応じて、単位認識ユニット同士の結合
の仕方を設定し、又、第４層に於ては、学習過程で設定
された荷重に基づいて、経路入力端子n3aから入力され
た経路信号を重み付けし、この重み付けした経路信号を
経路出力端子n3b1からn3b16に出力し、第５層目の全単
位認識ユニットの経路入力端子n3aへ経路信号を送るだ
けで、補正に用いるべき非線形γ曲線を選択でき、従っ
て、学習結果に基づいて、非常に高速に非線形γ曲線選
択処理が行える。図３（Ｂ）は、本発明による画像信号
抽出部1のその他の実施例を示したものである。１画面
分の信号（例えばＲ，Ｇ，Ｂ信号）が逐次入力される
と、輝度抽出部12は、この入力信号から輝度信号ｙを逐
次演算し、信号レベル比較器14に逐次出力を出す。信号
レベル比較器14は、それぞれ比較基準レベル信号 ａ，
ｂ，ｃと輝度信号ｙとを比較し、輝度信号ｙが比較基準
レベル信号より小さい場合にカウンタ15にオン信号
（１）を出力する。カウンタ15はそれぞれオン信号をカ
ウントし、１画面全体のそれぞれの比較基準信号よりも
小さい輝度信号の頻度を出力し、その結果、所定のレベ
ル数（この実施例の場合にはａ，ｂ，ｃの３つのレベ
ル）の輝度のヒストグラムを演算し、学習型γ選択部へ
出力する。すなわち、画像信号の画像情報として各種輝
度レベルの頻度を用いた場合の例である。
処理装置の学習型γ選択部の非線形γ曲線選択過程は、
画像信号抽出部1によって抽出した16個の画像ブロック
の最高輝度、平均輝度、最低輝度を、各画像ブロックに
対応する木分岐構造の第１層から第３層の各単位認識ユ
ニットの信号入力端子に入力し、各単位認識ユニットの
量子化器の出力に応じて、単位認識ユニット同士の結合
の仕方を設定し、又、第４層に於ては、学習過程で設定
された荷重に基づいて、経路入力端子n3aから入力され
た経路信号を重み付けし、この重み付けした経路信号を
経路出力端子n3b1からn3b16に出力し、第５層目の全単
位認識ユニットの経路入力端子n3aへ経路信号を送るだ
けで、補正に用いるべき非線形γ曲線を選択でき、従っ
て、学習結果に基づいて、非常に高速に非線形γ曲線選
択処理が行える。図３（Ｂ）は、本発明による画像信号
抽出部1のその他の実施例を示したものである。１画面
分の信号（例えばＲ，Ｇ，Ｂ信号）が逐次入力される
と、輝度抽出部12は、この入力信号から輝度信号ｙを逐
次演算し、信号レベル比較器14に逐次出力を出す。信号
レベル比較器14は、それぞれ比較基準レベル信号 ａ，
ｂ，ｃと輝度信号ｙとを比較し、輝度信号ｙが比較基準
レベル信号より小さい場合にカウンタ15にオン信号
（１）を出力する。カウンタ15はそれぞれオン信号をカ
ウントし、１画面全体のそれぞれの比較基準信号よりも
小さい輝度信号の頻度を出力し、その結果、所定のレベ
ル数（この実施例の場合にはａ，ｂ，ｃの３つのレベ
ル）の輝度のヒストグラムを演算し、学習型γ選択部へ
出力する。すなわち、画像信号の画像情報として各種輝
度レベルの頻度を用いた場合の例である。
【００２４】図５（Ｂ）は、本実施例による学習型γ選
択部2を示したものである。単位認識ユニットを複数個
組み合わせ、図３（Ｂ）に示した画像信号抽出部1によ
って抽出する輝度信号のヒストグラムの信号レベル数３
に対応した３つの木分岐構造を有するようにネットワ−
クを形成し、木分岐構造のそれぞれが３層の階層を有す
るようにしてある。第１層目の単位認識ユニットのそれ
ぞれに、図３（Ｂ）に示した画像信号抽出部に抽出させ
た輝度信号の頻度を入力し、これらの頻度分布から、γ
補正に用いるべきγ補正曲線番号を判断、出力させるも
のである。それぞれの階層に用いる単位認識ユニット
は、図５（Ａ）の実施例で説明したものと同様のものを
用いることができ、又、学習認識動作も、図５（Ａ）の
実施例で説明したと同様に行えるものである。
択部2を示したものである。単位認識ユニットを複数個
組み合わせ、図３（Ｂ）に示した画像信号抽出部1によ
って抽出する輝度信号のヒストグラムの信号レベル数３
に対応した３つの木分岐構造を有するようにネットワ−
クを形成し、木分岐構造のそれぞれが３層の階層を有す
るようにしてある。第１層目の単位認識ユニットのそれ
ぞれに、図３（Ｂ）に示した画像信号抽出部に抽出させ
た輝度信号の頻度を入力し、これらの頻度分布から、γ
補正に用いるべきγ補正曲線番号を判断、出力させるも
のである。それぞれの階層に用いる単位認識ユニット
は、図５（Ａ）の実施例で説明したものと同様のものを
用いることができ、又、学習認識動作も、図５（Ａ）の
実施例で説明したと同様に行えるものである。
【００２５】以上説明したように、本実施例による画像
処理装置の学習型γ選択部の非線形γ曲線選択過程は、
画像信号抽出部1によって抽出した複数の輝度レベルの
ヒストグラムとしての画像情報に対応する木分岐構造の
各単位認識ユニットの信号入力端子に入力し、各単位認
識ユニットの量子化器の出力に応じて、単位認識ユニッ
ト同士の結合の仕方を設定し、又、出力層の前層に於て
は、学習過程で設定された荷重に基づいて、経路入力端
子n3aから入力された経路信号を重み付けし、この重み
付けした経路信号を経路出力端子n3b1からn3b16に出力
し、出力層の全単位認識ユニットの経路入力端子n3aへ
経路信号を送るだけで、補正に用いるべき非線形γ曲線
を選択でき、従って、学習結果に基づいて、非常に高速
に非線形γ曲線選択処理が行える。
処理装置の学習型γ選択部の非線形γ曲線選択過程は、
画像信号抽出部1によって抽出した複数の輝度レベルの
ヒストグラムとしての画像情報に対応する木分岐構造の
各単位認識ユニットの信号入力端子に入力し、各単位認
識ユニットの量子化器の出力に応じて、単位認識ユニッ
ト同士の結合の仕方を設定し、又、出力層の前層に於て
は、学習過程で設定された荷重に基づいて、経路入力端
子n3aから入力された経路信号を重み付けし、この重み
付けした経路信号を経路出力端子n3b1からn3b16に出力
し、出力層の全単位認識ユニットの経路入力端子n3aへ
経路信号を送るだけで、補正に用いるべき非線形γ曲線
を選択でき、従って、学習結果に基づいて、非常に高速
に非線形γ曲線選択処理が行える。
【００２６】なお、以上の実施例では画像信号抽出部に
より抽出される画像情報を画像に位置信号、輝度信号と
したがこれに限るものではないことは言うまでもない。
より抽出される画像情報を画像に位置信号、輝度信号と
したがこれに限るものではないことは言うまでもない。
【００２７】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、柔軟で的
確な判断を高速に下してγ補正でき、ダイナミックレン
ジの広い良好な補正画像を得ることが出来る。更に、γ
選択部が、画像信号の画像情報を入力する信号入力部
と、この信号入力部からの入力信号に応じて量子化を行
なう量子化器と、単一又は複数の経路入力端子と、単一
又は複数の経路出力端子を有し、前記量子化器の出力に
応じて、経路の選択を行なう経路選択部とによって構成
した単位認識ユニットを複数個組み合わせ、単一又は複
数の木分岐構造を有し、この木分岐構造が多層の階層を
有するようにネットワ−クを形成することにより、より
簡単な構成で確実な処理が可能となる。
確な判断を高速に下してγ補正でき、ダイナミックレン
ジの広い良好な補正画像を得ることが出来る。更に、γ
選択部が、画像信号の画像情報を入力する信号入力部
と、この信号入力部からの入力信号に応じて量子化を行
なう量子化器と、単一又は複数の経路入力端子と、単一
又は複数の経路出力端子を有し、前記量子化器の出力に
応じて、経路の選択を行なう経路選択部とによって構成
した単位認識ユニットを複数個組み合わせ、単一又は複
数の木分岐構造を有し、この木分岐構造が多層の階層を
有するようにネットワ−クを形成することにより、より
簡単な構成で確実な処理が可能となる。
【図１】本発明による画像処理装置の第１の実施例のブ
ロック図である。
ロック図である。
【図２】（Ａ）、（Ｂ）は本発明による画像処理装置の
画像信号抽出部の、信号抽出の仕方を示すパターン図で
ある。
画像信号抽出部の、信号抽出の仕方を示すパターン図で
ある。
【図３】（Ａ）、（Ｂ）は本発明による画像処理装置の
画像信号抽出部の実施例のブロック図である。
画像信号抽出部の実施例のブロック図である。
【図４】本発明による画像処理装置の非線形γ補正部の
実施例のブロック図である。
実施例のブロック図である。
【図５】（Ａ）、（Ｂ）は本発明による画像処理装置の
学習型γ選択部の実施例の構成を示す模式図である。
学習型γ選択部の実施例の構成を示す模式図である。
【図６】本発明による画像処理装置の学習型γ選択部に
用いる単位認識ユニットの第１の実施例を示すブロック
図である。
用いる単位認識ユニットの第１の実施例を示すブロック
図である。
【図７】本発明による画像処理装置の学習型γ選択部に
用いる単位認識ユニットの第２の実施例を示すブロック
図である。
用いる単位認識ユニットの第２の実施例を示すブロック
図である。
【図８】本発明による画像処理装置の学習型γ選択部に
用いる単位認識ユニットの第３の実施例を示すブロック
図である。
用いる単位認識ユニットの第３の実施例を示すブロック
図である。
【図９】本発明による画像処理装置の学習型γ選択部に
用いる単位認識ユニットの第４の実施例を示すブロック
図である。
用いる単位認識ユニットの第４の実施例を示すブロック
図である。
【図１０】本発明による画像処理装置のγ補正部に用い
る非線形γ補正曲線の実施例を示すグラフである。
る非線形γ補正曲線の実施例を示すグラフである。
【図１１】本発明によるγ補正の様子を示すグラフであ
る。
る。
【図１２】（Ａ）、（Ｂ）は従来の方法によるγ補正の
様子を示すグラフである。
様子を示すグラフである。
1 画像信号抽出部 2 学習型γ選択部 3 非線形γ補正部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 山下 春生 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電 器産業株式会社内 (72)発明者 山本 浩司 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電 器産業株式会社内 (56)参考文献 特開 平２−56180（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−42610（ＪＰ，Ａ)
Claims (4)
- 【請求項１】１画面の画像信号を複数の画像ブロックに
分割する画像分割部と、分割した前記画像ブロック内の
画像信号から複数種類の画像情報を抽出する特徴抽出部
を有する画像信号抽出部と、前記複数種類の画像情報と補正に用いるべき非線型γ曲
線との関係を形成した学習型γ選択部であって、この学
習型γ選択部に前記画像信号抽出部により抽出した複数
種類の画像情報を入力して前記非線型γ曲線を選択する
学習型γ選択部と、 前記１画面の画像信号を前記学習型γ選択部によって選
択された非線形γ曲線を用いてγ補正する非線形γ補正
部とを備えた 画像処理装置。 - 【請求項２】前記特徴抽出部は、分割した画像ブロック
内の輝度信号を抽出する輝度抽出部と、前記画像ブロッ
ク内の最高輝度、平均輝度、最低輝度を演算する輝度演
算部とを有する請求項１記載の画像処理装置。 - 【請求項３】１画面の画像信号から複数の信号レベルの
頻度を抽出する画像信号抽出部と、 前記複数の信号レベルの頻度と補正に用いるべき非線型
γ曲線との関係を形成した学習型γ選択部であって、こ
の学習型γ選択部に前記画像信号抽出部により抽出した
複数の信号レベルの頻度を入力して前記非線型γ曲線を
選択する学習型γ選択部と、 前記画像信号を前記学習型γ選択部によって選択された
非線形γ曲線を用いてγ補正する非線形γ補正部とを備
えた 画像処理装置。 - 【請求項４】前記画像信号抽出部は、輝度信号を抽出す
る輝度抽出部と、前記輝度抽出部により抽出した輝度信
号を一定範囲のレベル値と比較して１又は０の出力を出
す複数の信号レベル比較器と、前記信号レベル比較器の
出力をカウントするカウンタ−とを有する請求項３記載
の画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04230873A JP3076679B2 (ja) | 1991-08-30 | 1992-08-31 | 画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21953891 | 1991-08-30 | ||
| JP3-219538 | 1991-08-30 | ||
| JP04230873A JP3076679B2 (ja) | 1991-08-30 | 1992-08-31 | 画像処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05328211A JPH05328211A (ja) | 1993-12-10 |
| JP3076679B2 true JP3076679B2 (ja) | 2000-08-14 |
Family
ID=16737062
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP04230873A Expired - Fee Related JP3076679B2 (ja) | 1991-08-30 | 1992-08-31 | 画像処理装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5296919A (ja) |
| EP (1) | EP0529635B1 (ja) |
| JP (1) | JP3076679B2 (ja) |
| DE (1) | DE69227492T2 (ja) |
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|---|---|---|---|---|
| US5589954A (en) * | 1993-05-28 | 1996-12-31 | Ricoh Company, Ltd. | γ-correction curve selecting apparatus and a γ-correction curve creating apparatus |
| BE1007608A3 (nl) * | 1993-10-08 | 1995-08-22 | Philips Electronics Nv | Beeldsignaalverbeteringsschakeling. |
| BE1007777A3 (nl) * | 1993-11-23 | 1995-10-17 | Philips Electronics Nv | Niet-lineaire signaalverwerking. |
| JPH08138043A (ja) * | 1994-11-10 | 1996-05-31 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像処理装置 |
| JP3444449B2 (ja) * | 1994-12-26 | 2003-09-08 | ソニー株式会社 | 映像信号処理装置 |
| US5539459A (en) * | 1995-05-18 | 1996-07-23 | Polaroid Corporation | Optimal tone scale mapping in electronic cameras |
| US6950094B2 (en) * | 1998-03-30 | 2005-09-27 | Agilent Technologies, Inc | Seeing eye mouse for a computer system |
| JP3791029B2 (ja) * | 1995-11-22 | 2006-06-28 | ソニー株式会社 | 画像信号処理装置および方法 |
| JP3758228B2 (ja) * | 1996-02-29 | 2006-03-22 | ソニー株式会社 | クラス分類適応処理における学習方法および学習装置 |
| JP3105168B2 (ja) * | 1996-06-19 | 2000-10-30 | 株式会社東芝 | 画像形成装置および画像処理方法 |
| KR20040051325A (ko) * | 2002-12-12 | 2004-06-18 | 엘지전자 주식회사 | 프로젝션 티브이의 감마 보정 장치 및 방법 |
| JP4484722B2 (ja) * | 2004-02-27 | 2010-06-16 | キヤノン株式会社 | 画像信号処理方法及び画像信号処理回路 |
| KR100843817B1 (ko) | 2004-04-30 | 2008-07-03 | 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 | 계조 보정 장치, 휴대 단말 기기, 촬상 장치, 휴대 전화 및 계조 보정 방법 |
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