JP4169188B2

JP4169188B2 - 画像処理方法

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Publication number: JP4169188B2
Application number: JP2002160967A
Authority: JP
Inventors: 成温滝澤; 高宏浜田
Original assignee: 株式会社Ｋ−Ｗｉｌｌ
Priority date: 2002-06-03
Filing date: 2002-06-03
Publication date: 2008-10-22
Anticipated expiration: 2022-06-03
Also published as: JP2004007301A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置に関し、特に高画質を映像を得るために映像信号を処理できる画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、デジタル映像化技術が進み、旧来のアナログ映像に代わって用いられるようになってきた。アナログ映像に対するデジタル映像の特徴は、外的要因による劣化が少なく、またアナログ映像の劣化を画像処理によって補正することができるため、更に高画質な映像を得ることができることである。
【０００３】
ここで、映像信号を処理することで、自動的に適した階調の画像に調整する階調補正装置が知られている（特開平６−９５６３２号）。又、映像信号を処理することで、自動的に適した彩度の画像に調整する彩度補正装置が知られている（特開２０００−２２４６０７）。更に、映像信号を処理することで、自動的に適したシャープネスの画像に調整するシャープネス補正装置が知られている（特許第２６９２５３１号）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来の階調補正装置によれば、映像信号におけるある１フレームのデータから補正カーブを求めているため、フレームごとに階調補正カーブが変動してしまい、処理により不自然な映像が得られる恐れがある。また、従来の彩度補正装置によれば、彩度成分の抽出手段を用いて彩度データの平均値および最大値から彩度補正係数を求めている。しかしながら、彩度データの平均値・最大値が視覚的に彩度の特徴量として適切であるとは限らず、必ずしも彩度補正が最適に調整できるわけではないという問題がある。更に、従来のシャープネス補正装置によれば、エッジ領域を抽出しエッジ面積によりエッジ成分を正規化するという処理を行っているため、処理が複雑になるという問題がある。
【０００５】
本発明は、このような従来の問題を解決するためになされたもので、自動的に自然な階調補正を行い、簡単な処理で彩度補正・シャープネス補正を行える画像処理装置を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理方法は、入力された映像信号の輝度信号を奇数・偶数フィールドに分離し、各フィールド内で複数のブロックに分割し、そのブロックごとに分散を求め、フィールドごとの平均値を第１のシャープネス特徴量とし、フィールドに分けた輝度信号にローパスフィルタをかけてできたボケ画像において、ある画素に対し周囲画素との差分値をヒストグラムにし、これをフィールド内の全画素で行ってデルタヒストグラムを求め、このデルタヒストグラムの輝度差レベルを累積加算して累積デルタヒストグラムを計算し、その累積デルタヒストグラムの差分の絶対値を輝度差レベルで平均化して第２のシャープネス特徴量とし、前記第２のシャープネス特徴量を閾値で判別して複数のシャープネス補正係数のいずれかを選択し、選択されたシャープネス補正係数を前記第１のシャープネス特徴量により修正し、修正されたシャープネス補正係数をαとし、また、ボケ画像の信号をＹ ₁ とし，所定のテーブルに基づいて階調補正された入力信号をＹ’ ₁ とし、前フレームの奇数又は偶数フィールドの画素の平均値をＹ’としたときに、以下の式に基づき出力Ｙ _OUT を得るように、前記入力された映像信号を補正することを特徴とする。
Ｙ _OUT ＝Ｙ’ ₁ ＋α・（Ｙ’−Ｙ ₁ ）
【００１１】
更に、入力された映像信号の色差信号に対し累積ヒストグラムを求め、彩度が最大となる色差レベルに対し、１０％から４０％の色差レベルにおける度数の平均値、または、前記範囲内のある色差レベルの度数から彩度補正パラメータを決定すると好ましい。色差レベルとしては、累積ヒストグラムを−１２８（−１２７）から＋１２７（＋１２８）で表したとき、一つが−５１以上−１３以下、もう一つが１３以上５１以下であると好ましい。
【００１２】
又、前記累積ヒストグラムの度数は、高彩度を表す色差レベルから低彩度を表す色差レベルへ累積すると好ましい。
【００１３】
更に、前後のフレームにおける前記第１のシャープネス特徴量の差分値が閾値より大きいとき、そのフレーム間でシーンチェンジが生じたと判断すると、シーンチェンジ前後で処理を変えることができるので好ましい。
【００１４】
又、前記累積ヒストグラムにおいて、シーンチェンジが生じなかったと判断される一連のフレームに関しては、時間軸方向に加重平均をしたデータを用いると、シーンチェンジの影響がない前の或いは後のフレームのデータを用いて、より適切な処理を行えるので好ましい。
【００１５】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態を、図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の画像処理装置の一例である自動映像浄化装置のブロック図である。かかる自動映像浄化装置は、入力映像信号に所定の処理を施すことで、より高画質な映像を得ることができる映像信号を出力できるのものである。
【００１６】
入力映像信号を構成する入力信号Ｙ_ｉｎ，Ｃｂ_ｉｎ，Ｃｒ_ｉｎは、不図示のビデオデッキなどから入力されるアナログコンポジット信号を、不図示のＡ／Ｄ変換器によりデジタル信号へ変換したものである。かかる入力信号は、フレームバッファ１０１に蓄積されるとともに、映像の特徴量を抽出するための特徴量計算部１０２に入力される。特徴量計算部１０２では、入力信号に基づき、映像の特徴量から画質改善のためのパラメータが出力され、それが画像処理部１０３へ入力される。画像処理部１０３では、このパラメータをもとにシャープネス補正、階調補正、彩度補正が行われる。フレームバッファ１０４は、特徴量の計算時間分を遅延するために設けられ、画像処理部１０３には、画質改善パラメータと同期のとれた映像信号が入力される。画像処理部１０３からの出力信号Ｙ_ｏｕｔ，Ｃｂ_ｏｕｔ，Ｃｒ_ｏｕｔは、不図示のＤ／Ａ変換器によりアナログコンポジット信号へ変換された後、不図示のテレビモニタ等へ入力される。
【００１７】
次に、特徴量計算部１０２および画像処理部１０３について、各処理内容を詳しく説明する。ここでは、入力信号を８ビットとし、１フレームが７２０×４８０の映像を処理する例を示す。特徴量計算部１０２は、シャープネス計算部１０２ａと、ブロック分散計算部１０２ｂと、Ｙ−累積ヒストグラム計算部１０２ｃと、Ｃｂ，Ｃｒ−累積ヒストグラム計算部１０２ｄと、シーンチェンジ検出部１０２ｅと、シャープネス補正係数生成部１０２ｆと、階調補正カーブ生成部１０２ｇと、彩度補正係数生成部１０２ｈとから構成されている。
【００１８】
ブロック分散計算部１０２ｂは、図７に示すように１フレームの映像を奇数・偶数フィールドに分離し、各フィールド内で例えば６４×６４画素のブロック毎に分割する。そして、各ブロック内で分散を計算し、フィールドの分散値をフレーム内のブロック数で平均する。このブロックサイズはこだわらないが、８×８以上が望ましい。また、ブロックの縦、横の画素数が異なっていてもよい。結果としてのブロック分散値（第１のシャープネス特徴量）は、シャープネス補正係数生成部１０２ｆおよびシーンチェンジ検出部１０２ｅへ出力される。
【００１９】
シーンチェンジ検出部１０２ｅでは、ブロック分散計算部１０２ｂより出力されるフィールド毎の分散値を平均し、フレームのブロック分散値を求める。これをａ（ｔ）とし、横軸を時間軸とした図８に示すブロック分散値ａ（ｔ−１）〜ａ（ｔ＋３）を用いて、式（Ａ１）、（Ａ２）の差分値を計算し、式（Ａ３）の条件式でシーンチェンジ（映像のシーンが変わったこと）を検出する。また、フレームのブロック分散値を用いず、ａ（ｔ）をフィールドの分散値として判定を行ってもよい。
Ｄｉｆｆ０＝│ａ（ｔ）−ａ（ｔ＋１）│ ・・・（Ａ１）
Ｄｉｆｆ１＝（│ａ（ｔ−１）−ａ（ｔ）│
＋│ａ（ｔ＋２）−ａ（ｔ＋３）│）／２・・・（Ａ２）
ｉｆ（Ｄｉｆｆ０＞Ｔｃｓ１）ｔｈｅｎ［シーンチェンジあり］、
ｅｌｓｅｉｆ（Ｄｉｆｆ０＞Ｔｃｓ２
ａｎｄＤｉｆｆ０／Ｄｉｆｆ１＞Ｔｃｓ３）ｔｈｅｎ
［シーンチェンジあり］、
ｅｌｓｅｔｈｅｎシーンチェンジなし
（ただし、各閾値はＴｃｓ１＞Ｔｃｓ２＞Ｔｃｓ３である）・・・（Ａ３）
【００２０】
シャープネス計算部１０２ａでは、輝度信号を奇数フィールド・偶数フィールドに分けて、それぞれのフィールドで、デルタヒストグラムを求める。デルタヒストグラムの計算方法を示す。まず、輝度信号の各フィールド対し、例えば式（２）の係数をもつ空間フィルタ（ローパスフィルタ）をかけて、ボケ画像を作る。
０．０６２５０．１２５０．０６２５
０．１２５０．２５０．１２５・・・（２）
０．０６２５０．１２５０．０６２５
【００２１】
更に、各フィールドのある画素に対し、周囲８画素との差分値をヒストグラムにする。これをフィールド内の全画素で行い、デルタヒストグラムを求める。次に、デルタヒストグラムの輝度差レベル０から２５５までを累積加算し、累積デルタヒストグラムを求める。これを、入力輝度信号に対しても同様に行う。入力輝度信号の累積デルタヒストグラムをＤ（ｉ），ボケ画像の累積ヒストグラムをＤｌ（ｉ）として、式（３）のように累積ヒストグラムの差の絶対値を輝度差レベルで平均し、これをシャープネス量Ｓとする。
【数１】

【００２２】
奇数・偶数フィールドに対してシャープネス量Ｓを求め、その平均値をフレームのシャープネス値（第２のシャープネス特徴量）とする。シャープネス補正係数生成部１０２ｆでは、シャープネス値とブロック分散値により、シャープネス補正係数（シャープネス補正パラメータ）αを導出する。たとえば、シャープネス量Ｓを閾値Ｔ_ｓ０〜Ｔ_ｓ４で判別し、あるレベル内でのシャープネス補正係数αを決定する。さらに、フィールドごとのブロック分散値を平均し、フレームのブロック分散値Ｖ_ｉを求め、Ｖ_ｉを閾値Ｔ_ｖａｒで判別し、Ｔ_ｖａｒよりもブロック分散値が大きいときは、αを大きくするように制御する。また、Ｖ_ｉがＴ_ｖａｒ以下のときは、αを小さくするように制御を行う。具体例を示すと、以下の（４）、（５）式のようになる。但し、αの値は以下に限られない。
【００２３】

【００２４】
図２は、入力信号に基づくヒストグラムの例（ａ）と累積ヒストグラムの例（ｂ）とを示す図である。ここで、Ｙ−累積ヒストグラム計算部１０２ｃは、図２（ａ）のように輝度Ｙのヒストグラムを求め、０から２５５まで累積加算を行う。そして、累積度数の最大値で正規化を行う（図２（ｂ）参照）。ここでは累積度数の最大値を１００に正規化している。
【００２５】
シーンチェンジが検出されない場合、画質向上のために前フレームのデータを用いることができるので、次に、前フレームの累積ヒストグラムと加重平均を行う。現フレームの累積ヒストグラムをｃｆｄＹ_ｉ［ｊ］、前フレームの累積ヒストグラムをｃｆｄＹ_ｉ−１［ｊ］として、以下の（６）式により計算を行う。累積ヒストグラムを時間軸方向に平均化することにより、階調特性がフレームごとに大きく変化しないので、スムーズに映像が移り変わるようにできる。なお、シーンチェンジが検出された場合は、前フレームを用いることができないので、現フレームの累積ヒストグラムｃｆｄＹ_ｉ［ｊ］をそのまま使用する。
【００２６】
ｃｆｄＹ_ｉ［ｊ］＝（１．０−γ_０）・ｃｆｄＹ_ｉ−１［ｊ］
＋γ_０・ｃｆｄＹ_ｉ［ｊ］
（ｊ＝０，１，・・・，２５５）
ただし、０．０≦γ_０≦１．０・・・（６）
【００２７】
階調補正カーブ生成部１０２ｇは、図２（ｂ）に示す累積ヒストグラムにおいて、輝度レベル０から輝度レベルＡの区間（シャドー領域）、輝度レベルＢと輝度レベル２５５の区間（ハイライト領域）において、累積度数のリニアな特性と累積ヒストグラムとの差分（ハッチングで示す部分）を求め、輝度レベル幅による平均値を計算する。ここで、第１閾値であるＡのレベル値は２５以上４５以下、好ましくは３５であり、第２閾値であるＢのレベル値は２１０以上２３０以下、好ましくは２２０である。
【００２８】
次に、差分の平均値をそれぞれＤ_ａ（第１補正パラメータ）、Ｄ_ｂ（第２補正パラメータとし、かかる平均値Ｄ_ａ，Ｄ_ｂと、ある閾値の関係から、図３（ａ）から（ｉ）に示す９個の階調補正カーブの中から１つのパターンを選択する。尚、図３は、あくまでパターン例を示すものであり、パターンはこれらに限らず、９個以外であっても良い。
【００２９】
ここで、Ｄ_ａに対する閾値をＴ_ａとし，Ｄ_ｂに対する閾値をＴ_ｂとし、式（７）の条件式により、階調補正カーブのパターンを決定する。

【００３０】
また、シーンチェンジが検出されないフレームにおいて、上記パターンが切り替わる際は、式（８）に示すように、現フレームの階調補正カーブＬｕｔ_ｉと、前フレームの階調補正カーブＬｕｔ_ｉ−１の加重平均を行う。このような処理により、階調補正カーブの急激な変化を抑えることができる。
【００３１】
Ｌｕｔ_ｉ［ｊ］＝（１．０−γ_１）・Ｌｕｔ_ｉ−１［ｊ］＋γ_１・Ｌｕｔ_ｉ［ｊ］（ｊ＝０，１，・・・，２５５）
ただし、０．０≦γ_１≦１．０・・・（８）
また、シーンチェンジが検出されたフレームのみ階調パターンを変更し、それ以外のシーン（同一シーン内）では、階調パターンを変更せずに同じパターンを用いて処理を行うことも可能である。
【００３２】
図４（ａ）は、色差ヒストグラムを示す図であり、図４（ｂ）は、色差累積ヒストグラムを示す図である。Ｃｂ，Ｃｒ−累積ヒストグラム計算部１０２ｄでは、図４（ａ）の色差ヒストグラムにおいて、色差レベル−１２８から−２までの区間、及び１２７から２までの区間の２つに分けて累積加算を行い、累積度数の最大値で正規化する。その結果が図４（ｂ）に示されている。
【００３３】
ここでは、１００に正規化を行っている。以下の（９），（１０）式に示すように、前フレームの累積ヒストグラムｃｆｄＣｂ_ｉ−１［ｊ］，ｃｆｄＣｒ_ｉ−１［ｊ］と、現フレームの累積ヒストグラムｃｆｄＣｂ_ｉ［ｊ］，ｃｆｄＣｒ_ｉ［ｊ］の加重平均を行う。
ｃｆｄＣｂ_ｉ［ｊ］＝（１．０−γ_２）・ｃｆｄＣｂ_ｉ−１［ｊ］
＋γ_２・ｃｆｄＣｂ_ｉ［ｊ］
（ｊ＝０，１，・・・，２５５）
ただし、０．０≦γ_２≦１．０・・・（９）
ｃｆｄＣｒ_ｉ［ｊ］＝（１．０−γ３）・ｃｆｄＣｒ_ｉ−１［ｊ］
＋γ_３・ｃｆｄＣｒｉ［ｊ］
（ｊ＝０，１，・・・，２５５）
ただし、０．０≦γ_３≦１．０・・・（１０）
【００３４】
ここで、ｃｆｄＣｂ_ｉ［０］，ｃｆｄＣｒ_ｉ［０］は、色差レベル−１２８の累積度数、ｃｆｄＣｂ_ｉ［２５５］，ｃｆｄＣｒ_ｉ［２５５］は、色差レベル１２７の累積度数を表す。
【００３５】
彩度補正係数生成部１０２ｈは、図４（ｂ）の累積ヒストグラムにおいて、色差レベルＳ_Ｌ０，Ｓ_Ｌ１の累積度数ｃｆｄＣｂ_ｉ［Ｓ_Ｌ０］，ｃｆｄＣｒ_ｉ［Ｓ_Ｌ０］，ｃｆｄＣｂ_ｉ［Ｓ_Ｌ１］，ｃｆｄＣｒ_ｉ［Ｓ_Ｌ１］のうち最も大きい度数を求める。ここで、色差レベルは−５１≦ＳＬ０≦−１３，１３≦ＳＬ１≦５１とすることが望ましい。図４（ｂ）では、Ｂが最大の度数となる。このＢの度数をＳａｔとし、Ｓａｔに対する閾値をＴ_ｓａｔ０，Ｔ_ｓａｔ１，Ｔ_ｓａｔ２として、以下の（１１）式より彩度補正係数β（Ｓａｔを変数とした所定の関数ｆ（Ｓａｔ）で表せる）を求める。
ｉｆ（Ｓａｔ≦Ｔ_ｓａｔ０）ｔｈｅｎ β＝（Ｔ_ｓａｔ０−Ｓａｔ）・ａ
ｅｌｓｅｉｆ（Ｔ_ｓａｔ１＜ｓａｔ≦Ｔ_ｓａｔ２）
ｔｈｅｎ β＝（Ｓａｔ−Ｔ_ｓａｔ１）・ｂ
ｅｌｓｅｉｆ（Ｓａｔ＞Ｔ_ｓａｔ２）
ｔｈｅｎ β＝（Ｓａｔ−Ｔ_ｓａｔ２）・ｃ−ｄ
ｅｌｓｅｔｈｅｎ β＝０．０・・・（１１）
【００３６】
ここで、ａ，ｂ，ｃ，ｄはβを算出するための定数である。また、（１１）式で出力される値をルックアップテーブルとして、不図示のメモリ上に保持することも可能である。
【００３７】
次に、画像処理部１０３について説明する。画像処理部１０３は、動きベクトル検出部（ＭＶ）１０３ａと、ノイズリデューサ（ＮＲ）１０３ｂと、ノイズスムーサ（ＮＳ）１０３ｃと、階調補正部１０３ｄと、シャープネス補正部１０３ｅと、彩度補正部１０３ｆとを有している。
【００３８】
動きベクトル検出部（ＭＶ）１０３ａでは、１フレームを奇数フィールド・偶数フィールドに分けて、各フィールドを複数のブロックに分割した各ブロックによりブロックマッチングを行う。これは、画面上において、被写体がどのように動いたかを検出するものである。
【００３９】
図５に示す現フレームの各ブロックを、前フレームまたは後フレームの奇数フィールド・偶数フィールドにおいて上下左右に動かし、現フレームのブロックとの差分の総和が最小になる方向をブロック（ｍ，ｎ）における動きベクトルとする。１ブロックを例えば１６×１６画素とすると、１フィールド内のブロックは、（０，０）から（４３，１３）となる。ここで、図５に示すように、フィールド画像の上下左右には８画素分の縁が付けられている。各ブロックの差分の総和を各フィールドに分けてｄＹ［０］_ｍｎ，ｄＹ［１］_ｍｎとすると、以下の（１２）、（１３）式で表される。
【数２】

【数３】

【００４０】
ここで、Ｙ_ｌ[i][0](x,y)は第ｉフレームの偶数フィールドにおける座標（ｘ，ｙ）の輝度信号を表す。また、Ｙ_ｌ[i][1](x,y)は奇数フィールドにおける輝度信号を表す。ｘ’_ｍｎ，ｙ’_ｍｎはブロック（ｍ，ｎ）内の左上画素の座標を表す。
【００４１】
（１２）、（１３）式より、差分の総和が最小となるｊ，ｖｘ，ｖｙを求め、各フィールドのブロック（ｍ，ｎ）における動きベクトルを（ｖｘ［０］_ｍｎ，ｖｙ［０］_ｍｎ），（ｖｘ［１］_ｍｎ，ｖｙ［１］_ｍｎ）とする。
【００４２】
ここで、シーンチェンジが検出された場合は、現フレームと後フレームでブロックマッチングを行い、シーンチェンジ以外は、現フレームと前フレームでブロックマッチングを行う。
【００４３】
次に、求めた動きベクトルを使い、色差信号における各ブロックの差分の総和ｄＣ［０］ｍｎ，ｄＣ［１］ｍｎを求める。これを以下の（１４）（１５）式で表す。
【数４】

【数５】

【００４４】
ここで、Ｃ[i][0](x,y)，Ｃ[i][1](x,y)は、第ｉフレームの座標（ｘ，ｙ）の色差信号を表す。これを色差信号Ｃｂ，Ｃｒについて行い、差分の総和が大きい値をｄＣ［０］_ｍｎ，ｄＣ［１］_ｍｎとする。
【００４５】
次に、（１２）〜（１５）式で求めた差分の総和を使い、ノイズリデューサ（ＮＲ）１０３ｃで用いるフィードバック係数ρ［０］_ｍｎ，ρ［１］_ｍｎを決定する。ここで、閾値Ｔ_ｙｄ，Ｔ_ｃｄにより、以下の（１６）、（１７）式よりフィードバック係数を決定する。

【００４６】
ここで、２つの閾値の関係は、Ｔ_ｃｄ＜Ｔ_ｙｄとし、τは０．３≦τ≦０．６とすることが望ましい。その後、動きベクトル（ｖｘ［０］_ｍｎ，ｖｙ［０］_ｍｎ），（ｖｘ［１］_ｍｎ，ｖｙ［１］_ｍｎ）およびフィードバック係数ρ［０］_ｍｎ，ρ［１］_ｍｎは、ノイズリュデューサ（ＮＲ）１０３ｃへ入力される。
【００４７】
ノイズリデューサ（ＮＲ）１０３ｃは、動きベクトル検出部（ＭＶ）１０３ａで求めた動きベクトルとフィードバック係数とを用い、前フレームまたは後フレームの画素値で加重平均を行う。シーンチェンジフレームでは、以下の（１８）、（１９）式により、後フレームの奇数または偶数フィールドの画素と平均を行う。
【数６】

【数７】

【００４８】
シーンチェンジフレーム以外は、前フレームの奇数または偶数フィールドの画素と平均を行う。そして、（１８）、（１９）式により加重平均を行った画素値Ｙ［ｉ］［０］（ｘ，ｙ），Ｙ［ｉ］［１］（ｘ，ｙ）が輝度信号Ｙ’として、シャープネス計算部１０３ｅに入力される。
【００４９】
ノイズスムーサ（ＮＳ）１０３ｃは、１フレームを奇数・偶数フィールドに分けたＣｂ，Ｃｒ画像において、ある座標（ｘ，ｙ）を中心としたある画像領域内の信号を平均し、その平均値を（ｘ、ｙ）における画素値とする。ここで、平均化の領域は、図６に示すように例えば１７×１７の正方領域とする。ただし、これに限るものではなく、縦・横の画素数が異なる領域としてもよい。
【００５０】
階調補正部１０３ｄでは、階調補正カーブ生成部から出力されるルックアップテーブルＬｕｔ_ｉにより、以下の（２０）式により階調補正を行う。
Ｙ’_ｌ＝Ｌｕｔ_ｉ［Ｙ_ｌ］・・・（２０）
【００５１】
シャープネス補正部１０３ｅでは、シャープネス計算部１０２ａで計算したボケ画像Ｙ_ｌ、階調補正部の出力Ｙ’_ｌとノイズリデューサ（ＮＲ）１０３ｂの出力Ｙ’から、以下の（２１）式に従い計算を行いシャープネス補正を実行する。Ｙ_ｏｕｔ＝Ｙ’_ｌ＋α・（Ｙ’− Ｙ_ｌ）・・・（２１）
【００５２】
彩度補正部１０３ｆは、彩度補正係数生成部１０２ｈから入力されるパラメータβにより、（２２）式の計算を行う。

【００５３】
以上の処理により、Ｙ_ｏｕｔ、Ｃｂ_ｏｕｔ、Ｃｒ_ｏｕｔを含む信号が、自動映像浄化装置より出力され、自動的に階調・彩度・シャープネス補正を行った映像信号を得ることができる。なお、本発明はハードウェアによる構成の他、ソフトウェアでも実現可能である。
【００５４】
以上、本発明を実施の形態を参照して説明してきたが、本発明は上記実施の形態に限定して解釈されるべきではなく、適宜変更・改良が可能であることはもちろんである。
【００５５】
【発明の効果】
本発明によれば、自動的に自然な階調補正を行い、簡単な処理で彩度補正・シャープネス補正を行える画像処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】画像処理装置の一例である自動映像浄化装置のブロック図である。
【図２】入力信号に基づくヒストグラムの例（ａ）と累積ヒストグラムの例（ｂ）とを示す図である。
【図３】階調補正カーブのパターン例を示す図である。
【図４】図４（ａ）は、色差ヒストグラムを示す図であり、図４（ｂ）は、色差累積ヒストグラムを示す図である。
【図５】ブロック分けされたフレームを示す図である。
【図６】代表値と領域内の各画素値との差分値を、閾値ＴＮＳと比較した結果を示す図である。
【図７】フィールドとブロックの関係を示す図である。
【図８】ブロック分散値とシーンチェンジとの関係を示す図である。
【符号の説明】
１０１フレームバッファ
１０２特徴量計算部
１０３画像処理部

Claims

入力された映像信号の輝度信号を奇数・偶数フィールドに分離し、各フィールド内で複数のブロックに分割し、そのブロックごとに分散を求め、フィールドごとの平均値を第１のシャープネス特徴量とし、
フィールドに分けた輝度信号にローパスフィルタをかけてできたボケ画像において、ある画素に対し周囲画素との差分値をヒストグラムにし、これをフィールド内の全画素で行ってデルタヒストグラムを求め、このデルタヒストグラムの輝度差レベルを累積加算して累積デルタヒストグラムを計算し、その累積デルタヒストグラムの差分の絶対値を輝度差レベルで平均化して第２のシャープネス特徴量とし、
前記第２のシャープネス特徴量を閾値で判別して複数のシャープネス補正係数のいずれかを選択し、選択されたシャープネス補正係数を前記第１のシャープネス特徴量により修正し、修正されたシャープネス補正係数をαとし、
また、ボケ画像の信号をＹ ₁ とし，所定のテーブルに基づいて階調補正された入力信号をＹ’ ₁ とし、前フレームの奇数又は偶数フィールドの画素の平均値をＹ’としたときに、以下の式に基づき出力Ｙ _OUT を得るように、前記入力された映像信号を補正することを特徴とする画像処理方法。
Ｙ _OUT ＝Ｙ’ ₁ ＋α・（Ｙ’−Ｙ ₁ ）
入力された映像信号の色差信号に対し累積ヒストグラムを求め、彩度が最大となる色差レベルに対し、１０％から４０％の色差レベルにおける度数の平均値、または、前記範囲内のある色差レベルの度数から彩度補正係数βを決定し、
入力信号における１フレームを奇数・偶数フィールドに分けたＣｂ、Ｃｒ画像において、ある座標を中心としたある画像領域内の信号を平均し、その平均値Ｃｂ’、Ｃｒ’に対して、前記彩度補正係数βを掛け合わせることにより彩度補正を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
前記累積ヒストグラムの度数は、高彩度を表す色差レベルから低彩度を表す色差レベルへ累積することを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。
前後のフレームにおける前記第１のシャープネス特徴量の差分値が閾値より大きいとき、そのフレーム間でシーンチェンジが生じたと判断することを特徴とする請求項２又は３のいずれかに記載の画像処理方法。
前記累積ヒストグラムにおいて、シーンチェンジが生じなかったと判断される一連のフレームに関しては、時間軸方向に加重平均をしたデータを用いることを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。