JP4246178B2 - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、入力した画像情報の輪郭強調処理を行なう画像処理装置及び画像処理方法に関する。

ディスプレイの大型化等により、オリジナル画像から拡大した拡大画像を生成することがある。この際、図１１に示すように低輝度領域αや高輝度領域βが存在する。そして、これらの輝度が平坦な領域（α、β）の他に、輝度が緩やかに変化するエッジ領域が存在することがある。このようなエッジ領域（輪郭を形成する部分）は、特にオリジナル画像を拡大した場合に目立つようになる場合がある。このような場合、鮮鋭化処理を行なう場合がある。例えば、この鮮鋭化処理のためにラプアシアンフィルタを使った輪郭強調回路が用いられる。このフィルタでは、２次微分（ラプアシアン）を対象画像から差し引くことによりエッジ等の濃淡が変化している部分が強調される性質を利用する（例えば、非特許文献１、２、３を参照。）。
長尾真監修、「ディジタル画像処理」、近代科学社、１９７８年１２月１０日、ｐ．１８８〜１９３ テレビジョン学会編集、「テレビジョン・画像情報工学ハンドブック」 オーム社 １９９０年１１月３０日、ｐ．４０２〜４０３ 画像処理標準テキストブック編集委員会監修、「イメージプロセッシング＜画像処理標準テキストブック＞」、財団法人画像処理教育振興協会、平成９年２月２５日、ｐ．１６６〜１６８

しかし、非特許文献１〜３記載のラプラシアンフィルタを使った輪郭強調回路を、立ち上がりの緩やかなエッジを持った画像に適用する場合には、ラプラシアンフィルタの出力レベルも小さくなり、エッジ強調としての効果が薄くなる。この緩やかなエッジに対して輪郭強調効果を増やすために、ラプラシアンフィルタ成分の減算量を増加させた場合には、通常のエッジ部分を歪ませるおそれが発生する。また、ラプアシアンフィルタを使用した輪郭強調回路では、原理的に図１１に示すようにオーバシュートやアンダーシュートが生じ、不自然な画像になる可能性がある。

ラプラシアンフィルタを用いた輪郭強調回路では、入力画像のエッジ成分により、減算量の調整をしないと破綻することがあることが知られている。このため、ラプラシアンフィルタを使った輪郭強調回路では、外部から減算量を調整する機能を備えている。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、簡単な装置構成を用いて、画像のエッジ領域を判定し、このエッジに対して強調の補正量を調整しながらエッジ強調処理を行なうことができる画像処理装置及び画像処理方法を提供することにある。

上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、２次元画像における特定画素に対して２次元マトリクス領域を構成する各画素について、各画素の周囲画素の輝度信号の強度の差分を算出し、前記２次元マトリクス領域を構成する各画素において、輝度信号の強度変化が小さい領域には「１」に近づいて飽和する反転傾斜値が設定された最大飽和領域が設けられ、輝度信号の強度変化が大きい領域には「１」より小さく「０」に近い最小飽和値に近づいて飽和する反転傾斜値が設定された最小飽和領域が設けられるとともに、前記最大飽和領域と最小飽和領域を可変にすることによりエッジ領域の幅を変更することができる反転特性データを用いて、各画素の信号強度の変化傾向に対する反転傾斜値を検出する強度傾向検出手段と、前記２次元マトリクス領域を構成する各画素において、前記反転特性データを用いて、輝度変化の小さい画素に対して重み付けを行なった反転傾斜値を用いて構成した２次元マトリクスを生成する輪郭フィルタ生成手段と、前記２次元マトリクスを、特定画素とその周囲画素の輝度信号強度に乗算し、この乗算値を総和することにより特定画素の信号強度変換値を算出するフィルタリング処理手段と、前記２次元マトリクスを構成する係数を合計した総計値を算出し、前記信号強度変換値を前記総計値で除算することにより、前記特定画素の変換輝度強度を算出する正規化変換手段とを備えることを要旨とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載した画像処理装置において、前記総計値を用いてブレンディング比率を算出し、入力された輝度信号強度と前記変換輝度強度とに対して、ブレンディング比率を適用して合成値を算出するブレンディング処理手段を更に備えたことを要旨とする。

請求項３に記載の発明は、２次元画像における特定画素に対して２次元マトリクス領域を構成する各画素について、各画素の周囲画素の輝度信号の強度の差分を算出、前記２次元マトリクス領域を構成する各画素において、輝度信号の強度変化が小さい領域には「１」に近づいて飽和する反転傾斜値が設定された最大飽和領域が設けられ、輝度信号の強度変化が大きい領域には「１」より小さく「０」に近い最小飽和値に近づいて飽和する反転
傾斜値が設定された最小飽和領域が設けられるとともに、前記最大飽和領域と最小飽和領域を可変にすることによりエッジ領域の幅を変更することができる反転特性データを用いて、各画素の信号強度の変化傾向に対する反転傾斜値を検出する強度傾向検出段階と、前記２次元マトリクス領域を構成する各画素において、前記反転特性データを用いて、輝度変化の小さい画素に対して重み付けを行なった反転傾斜値を用いて構成した２次元マトリクスを生成する輪郭フィルタ生成段階と、前記２次元マトリクスを、特定画素とその周囲画素の輝度信号強度に乗算し、この乗算値を総和することにより特定画素の信号強度変換値を算出するフィルタリング処理段階と、前記２次元マトリクスを構成する係数を合計した総計値を算出し、前記信号強度変換値を前記総計値で除算することにより、前記特定画素の変換輝度強度を算出する正規化変換段階とを備えることを要旨とする。

（作用）
本発明によれば、変化傾向に基づいて、変化の少ない２次元マトリクス領域に重み付けを行なった係数を用いて構成した２次元マトリクスを生成し、前記２次元マトリクスを、特定画素とその周囲画素の輝度信号強度に乗算し、特定画素の信号強度変換値を算出する。これにより、変化傾向に基づいて輪郭を把握し、周辺画素の状況により輪郭を強調することができる。更に、２次元マトリクスを構成する係数を合計した総計値を算出し、前記信号強度変換値を前記総計値で除算することにより、前記特定画素の変換輝度強度を算出することにより、フィルタリング処理により変化した強度を戻すことができる。

本発明によれば、総計値を用いてブレンディング比率を算出し、入力された輝度信号強度と前記変換輝度強度とに対して、ブレンディング比率を適用して合成値を算出する。このため、オリジナル画像を活かしながら、輪郭強調を行なうことができる。

本発明によれば、強度傾向検出手段は、前記変化傾向として最小飽和値を設定し、この最小飽和値として０以外の値を付与する。このため、正規化変換を行なう場合に変換輝度強度が発散することを防止できる。

本発明によれば、簡単な装置構成を用いて、画像のエッジ領域を判定し、このエッジを強調する画像処理を行なうことができる。

以下、本発明の一実施形態を図１〜図１０に従って説明する。本実施形態では、画像を大型液晶ディスプレイに出力する画像出力装置に適用する場合を想定する。図１は、本発明にかかる実施の形態を表す要部ブロック図である。本実施形態においては、画像出力装置の内部に具備する画像処理装置としての輪郭強調処理装置２０を用いて説明する。

この輪郭強調処理装置２０は、強度傾向検出手段としての傾き検出フィルタ２１、輪郭フィルタ生成手段としての輪郭成分フィルタ生成回路２３、フィルタリング処理手段としての輝度信号フィルタ回路２５、正規化変換手段としての振幅正規化回路２６を備える。そして、各手段が、強度傾向検出段階、輪郭フィルタ生成段階、フィルタリング処理段階、正規化変換段階を実行する。

まず、輪郭強調処理装置２０に、オリジナル画像のＲＧＢの輝度信号Ｙを入力する。この輝度信号Ｙは、傾き検出フィルタ２１に入力される。ここでは、図９に示す２次元画像を入力する場合を想定する。この２次元画像において、所定の１次元軸の輝度信号Ｙを図６に示す。

（傾き検出）
輝度信号Ｙが入力された傾き検出フィルタ２１においては、傾き検出、正規化値演算、飽和値演算を行なう。ここでは、（５ｘ５）の２次元マトリクス領域の各画素の周囲画素の輝度信号の強度の差分を算出することにより、各画素（中心画素）の信号強度の変化傾向を検出する。本実施形態では、２次元のＦＩＲフィルタ（Finite Impulse Response Filter）を用いて構成する。ここでは、図２に示す係数５１０のように、中心画素に対して、ｘ方向において（−１，０，１）、ｙ方向において（−１，０，１）のフィルタを用いる。そして、演算式５２０を用いて、ｘ方向、ｙ方向の変化値の絶対値を総計し、中心画素の周囲における輝度の傾きを算出する。ここで、図６に示した輝度信号Ｙについて、傾き検出フィルタ２１の出力結果を図７に示す。

次に、傾き検出フィルタ２１は正規化値演算を行なう。具体的には、輝度信号において想定される最大変化値で除算することにより、正規化した正規化輝度傾斜値ｄｄを算出する。

さらに、傾き検出フィルタ２１は飽和値演算を行なう。ここでは、この正規化輝度傾斜値ｄｄを用いて輝度変化の小さい領域が「１」となるように変換する。具体的には、図２に示す反転特性５３０を用いて、反転傾斜値ｉｄｄを算出する。この場合、「ｄｄ＝ａ」以下の領域は輝度信号の強度変化が小さい領域であり、正規化輝度傾斜値ｄｄに対して反転傾斜値ｉｄｄの最大飽和領域である。一方、「ｄｄ＝ｂ」以上の領域は輝度信号の強度変化が大きい領域であり、正規化輝度傾斜値ｄｄに対して反転傾斜値ｉｄｄの最小飽和領域である。本実施形態では、「ａ」や「ｂ」の値を可変として、最大飽和領域や最小飽和領域の範囲を変更することができる。

そして、この傾き検出を画像信号の全領域において実行することにより、画素毎に輝度変化の小さい画素に重み付けを行なった係数を用いて構成された傾き係数マップを生成する。なお、この反転特性５３０においては、「ｄｄ＝ｂ」以上の最小飽和領域において最小飽和値を設定し、この最小飽和値として「０」以外の値を付与する。

（輪郭成分フィルタの生成）
この傾き係数マップは、輪郭成分フィルタ生成回路２３に出力される。この輪郭成分フィルタ生成回路２３は、ＦＩＲフィルタとしての機能を有する。ここでは、まず、輪郭成分フィルタ生成回路２３は、傾き検出フィルタ２１において算出した反転傾斜値ｉｄｄを、各ｘｙ成分とする２次元マトリクスを算出する。本実施形態では、画素毎に、その周囲画素に対応させた（５ｘ５）の２次元マトリクスを構成する。

この２次元マトリクスにおいては、図３に示すように、輝度変化の小さい領域（平坦領域）のｉｄｄが「１」に近くなり、輝度変化の大きい領域（エッジ領域）のｉｄｄが「０」に近くなる値がｘｙ成分として設定される。

更に、輪郭成分フィルタ生成回路２３は２次元固定マトリクス２２を用いて補正を行なう。そして、この２次元固定マトリクス２２を、反転傾斜値ｉｄｄを用いて構成した２次元マトリクスに対して適用する。この２次元固定マトリクス２２は、画像により変化する２次元マトリクスに対して固定的なマトリクスである。例えば、（５ｘ５）マトリクスＨ想定した場合、以下のように表せる。

ここで、ｈ（ｋ，ｌ）は、各座標の成分値を表す関数である。

例えば、（５ｘ５）マトリクスを（４ｘ４）マトリクスにする場合には、（５ｘ５）マトリクスの周囲の成分値を「０」にしておく。また、中心に重み付けをする場合には、中心を頂点とする山型のフィルタを用いる。本実施形態では、図４に示す２次元固定マトリクス２２を用いる。

そして、輪郭成分フィルタ生成回路２３は、傾き係数マップを用いて生成した２次元マトリクスの各ｘｙ成分に、各座標に対応する２次元固定マトリクス２２のｘｙ成分を乗算する。これにより、２次元マトリクスの係数に重み付けを行なったり、２次元マトリクスの適応範囲を変更したりすることができる。この結果、輪郭成分フィルタが生成される。
更に、輪郭成分フィルタ生成回路２３は、ＦＩＲフィルタ機能を用いて、各ｘｙ成分の総計値Ａを算出する。この総計値Ａは、後述する画像全体の輝度補正に用いられる。

（輝度信号のフィルタリング処理）
次に、輪郭成分フィルタ生成回路２３において算出された輪郭成分フィルタを用いてオリジナル画像の輝度信号のフィルタリング処理を行なう。具体的には、輝度信号フィルタ回路２５において、輝度信号Ｙに輪郭成分フィルタを乗算する。この輝度信号フィルタ回路２５もＦＩＲフィルタとしての機能を有する。この場合、輪郭成分フィルタ生成回路２３における演算処理時間を考慮して、遅延補償回路２４を介して遅延補償した輝度信号Ｙを、輝度信号フィルタ回路２５に入力する。輝度信号フィルタ回路２５は、この輝度信号Ｙに対して輪郭成分フィルタを適用する。この場合、輝度信号フィルタ回路２５は、図５に示すように、ＦＩＲフィルタ機能を用いて、輝度信号Ｙに輪郭成分フィルタの係数を乗算し、この乗算値を総和することにより輝度フィルタリング信号Ｂを生成する。例えば、座標（ｉ，ｊ）の輝度フィルタリング信号Ｂは以下のように表現される。５ｘ５マトリク
スの場合には、座標（ｉ，ｊ）を中心としてＭ＝２，Ｎ＝２になる。

ここで、ｄｄ（ｉ＋ｋ，ｊ＋ｌ）は、輪郭成分フィルタの係数を表す。

ここで、エッジ部分の輝度は「０」に近くなるため、信号強度は減衰し、そのため画像自体が暗くなる。そこで、振幅正規化回路２６において、輝度信号フィルタ回路２５で算出した輝度フィルタリング信号Ｂと、輪郭成分フィルタ生成回路２３で算出した総計値Ａを用いて補正する。そして、振幅正規化回路２６は、輝度フィルタリング信号Ｂを総計値Ａで除算し、補正輝度信号Ｙ２を算出する。これにより、エッジ領域において、劣化した輝度を補償する。この補正輝度信号Ｙ２は、後述する輪郭成分演算回路２８に出力される。

ここで、図６に示した輝度信号Ｙについての補正輝度信号Ｙ２を図８に示す。ここでは、マトリクス内に平坦領域が含まれる場合、この輝度に重み付けを行ない、中心画素の輝度を補正する。この中心画素の輝度は平坦領域の輝度に影響され、平坦領域を拡大する方向に作用する。このため、図８に示すようにエッジ領域が狭くなり、輝度の立ち上がりが急峻になる。一方、ラプラシアンフィルタを用いた輪郭強調回路の場合と異なり、鮮鋭化のための二次微分成分を用いないため、オーバシュートやアンダーシュートを生じない。更に、入力された２次元画像（図９）に対して、振幅正規化回路２６の処理結果を図１０に示す。図９と図１０とを比較すると、視覚的にエッジ領域のぼやけが少なくなり、鮮鋭な画像が生成されていることがわかる。

（ブレンディング処理）
さらに、遅延補償用回路２７は、輝度信号Ｙに対して、輝度信号フィルタ回路２５、振幅正規化回路２６における演算処理時間の遅延分を補償する。そして、遅延補償用回路２７は、遅延補償させた輝度信号Ｙを輪郭成分演算回路２８に出力する。

輪郭成分演算回路２８は、輪郭成分の値の大きさで、通常の輝度信号Ｙと、補正輝度信号Ｙ２とのブレンディング比率を変化させて合成値を算出する。ここでは、輪郭成分フィルタ生成回路２３が算出した総計値Ａを用いる。まず、総計値Ａを正規化した正規化総計値ＤＤを算出する。例えば、座標（ｉ，ｊ）の正規化総計値ＤＤは以下のように表現される。５ｘ５マトリクスの場合には、座標（ｉ，ｊ）を中心としてＭ＝２，Ｎ＝２になる。

この場合、エッジ領域においては輪郭成分フィルタの各成分は「０」に近くなるため、正規化総計値ＤＤも「０」に近くなる。一方、平坦領域においては輪郭成分フィルタの各成分は「１」に近くなるため、正規化総計値ＤＤも「１」に近くなる。

そこで、輪郭成分演算回路２８は、以下の式を用いて、信号強度変換値としての輪郭強調信号Ｙｋを算出する。
Ｙｋ＝Ｙ２＊（１−ＤＤ）＋Ｙ＊ＤＤ
これにより、エッジ領域は補正輝度信号Ｙ２を用い、それ以外の領域（平坦領域）はオリジナル画像の輝度信号Ｙを用いて輪郭強調信号Ｙｋを算出することになる。これにより
、平坦部の画像を維持することができる。

上記実施形態の画像処理によれば、以下のような効果を得ることができる。
・ 上記実施形態では、２次元のＦＩＲフィルタを用いて、ｘ方向、ｙ方向の変化値の絶対値を総計し、中心画素の周囲における輝度の傾きを算出する。さらに、最大飽和領域と最小飽和領域とを有する反転特性５３０を用いて反転傾斜値ｉｄｄを算出する。輪郭成分フィルタ生成回路２３は、反転傾斜値ｉｄｄを用いて各ｘｙ成分とする２次元マトリクスを算出する。これにより、エッジ領域と平坦領域とを特定し、平坦領域の輝度に重み付けを行なった信号強度を算出することができる。

・ 上記実施形態では、「ａ」や「ｂ」の値を可変として、最大飽和領域や最小飽和領域の範囲を変更することができる。これにより、画像の種類によりエッジ領域の幅を変更することができる。

・ 上記実施形態では、輪郭成分フィルタ生成回路２３は、傾き係数マップを用いて生成した２次元マトリクスの各ｘｙ成分に、各座標に対応する２次元固定マトリクス２２のｘｙ成分を乗算する。これにより、２次元マトリクスの係数に重み付けを行なったり、２次元マトリクスの適応範囲を変更したりすることができる。特に、２次元マトリクスの画素領域が大きく、エッジ領域から両側の平坦領域にはみ出す場合、輪郭が消滅する可能性がある。従って、２次元固定マトリクス２２を用いて、（５ｘ５）の２次元マトリクスの範囲を変更することができる。

・ 上記実施形態では、輪郭成分フィルタ生成回路２３は、ＦＩＲフィルタ機能を用いて各ｘｙ成分の総計値Ａを算出する。輝度信号フィルタ回路２５は、ＦＩＲフィルタ機能を用いて輝度信号Ｙに輪郭成分フィルタの係数を乗算し、この乗算結果を総和することにより輝度フィルタリング信号Ｂを生成する。そして、振幅正規化回路２６において、輝度信号フィルタ回路２５で算出した輝度フィルタリング信号Ｂと、輪郭成分フィルタ生成回路２３で算出した総計値Ａを用いて補正する。これにより、ＦＩＲフィルタ機能を用いてエッジ領域における輝度の劣化を補正することができる。

・ 上記実施形態では、輪郭成分演算回路２８は、輪郭成分の値の大きさで、通常の輝度信号Ｙと、補正輝度信号Ｙ２とのブレンディング比率を変化させる。ここでは、総計値Ａを正規化した正規化総計値ＤＤを用いて、輝度信号Ｙと補正輝度信号Ｙ２との合成を行なう。これにより、エッジ領域は補正輝度信号Ｙ２を用い、それ以外の領域（平坦領域）はオリジナル画像の輝度信号Ｙを用いて輪郭強調信号Ｙｋを算出することができる。

なお、上記実施形態は、以下の態様に変更してもよい。
○ 上記実施形態では、大型液晶ディスプレイに出力する画像出力装置に適用する場合を想定するが、この画像処理装置の適用分野はこれに限られるものではなく、プリンタ等の画像出力装置の内部に具備することも可能である。また、画像出力装置以外の画像処理装置、ホストコンピュータ内もアプリケーションソフトとして内蔵させることも可能である。

○ 上記実施形態では、（５ｘ５）の２次元マトリクスを用いて輪郭成分フィルタを生成したが、周辺画素の情報を取り込めるものであれば、これに限られるものではない。
○ 上記実施形態では、マトリクスの大きさを変更する場合（例えば、（５ｘ５）マトリクスを（４ｘ４）マトリクスに変更する場合）、輪郭成分フィルタ生成回路２３は、２次元固定マトリクス２２を、反転傾斜値ｉｄｄを用いて構成した２次元マトリクスに対して適用する。これに代えて、反転傾斜値ｉｄｄを用いて各ｘｙ成分とする２次元マトリクスを算出する段階で、マトリクスの大きさを変更してもよい。これにより、不要な演算処
理を省略して、より高速な処理を実現することができる。

○ 上記実施形態では、傾き検出はＸ軸、Ｙ軸方向のみとしていたが、フィルタの係数を変えることにより、斜め方向の検出を行なうこともできる。

本発明の一実施形態の機能ブロックの概略図。 傾き検出フィルタにおける処理の説明図。 輪郭成分フィルタの説明図。 ２次元固定マトリクスの説明図。 輝度信号のフィルタリング処理の説明図。 入力信号の説明図。 傾き検出フィルタの出力結果の説明図。 振幅正規化回路の出力結果の説明図。 入力した２次元画像の説明図。 出力された２次元画像の説明図。 エッジ領域の説明図。

符号の説明

２０…画像処理装置としての輪郭強調処理装置、２１…強度傾向検出手段としての傾き検出フィルタ、２２…輪郭フィルタ生成手段としての輪郭成分フィルタ生成回路、２５…フィルタリング処理手段としての輝度信号フィルタ回路、２６…正規化変換手段としての振幅正規化回路、Ａ…総計値、Ｙ…輝度信号、２２…２次元固定マトリクス、５１０…係数。

Claims (3)

1. ２次元画像における特定画素に対して２次元マトリクス領域を構成する各画素について、各画素の周囲画素の輝度信号の強度の差分を算出し、前記２次元マトリクス領域を構成する各画素において、輝度信号の強度変化が小さい領域には「１」に近づいて飽和する反転傾斜値が設定された最大飽和領域が設けられ、輝度信号の強度変化が大きい領域には「１」より小さく「０」に近い最小飽和値に近づいて飽和する反転傾斜値が設定された最小飽和領域が設けられるとともに、前記最大飽和領域と最小飽和領域を可変にすることによりエッジ領域の幅を変更することができる反転特性データを用いて、各画素の信号強度の変化傾向に対する反転傾斜値を検出する強度傾向検出手段と、
   前記２次元マトリクス領域を構成する各画素において、前記反転特性データを用いて、輝度変化の小さい画素に対して重み付けを行なった反転傾斜値を用いて構成した２次元マトリクスを生成する輪郭フィルタ生成手段と、
   前記２次元マトリクスを、特定画素とその周囲画素の輝度信号強度に乗算し、この乗算値を総和することにより特定画素の信号強度変換値を算出するフィルタリング処理手段と、
   前記２次元マトリクスを構成する係数を合計した総計値を算出し、前記信号強度変換値を前記総計値で除算することにより、前記特定画素の変換輝度強度を算出する正規化変換手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記総計値を用いてブレンディング比率を算出し、
   入力された輝度信号強度と前記変換輝度強度とに対して、ブレンディング比率を適用して合成値を算出するブレンディング処理手段を更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. ２次元画像における特定画素に対して２次元マトリクス領域を構成する各画素について、各画素の周囲画素の輝度信号の強度の差分を算出し、前記２次元マトリクス領域を構成する各画素において、輝度信号の強度変化が小さい領域には「１」に近づいて飽和する反転傾斜値が設定された最大飽和領域が設けられ、輝度信号の強度変化が大きい領域には「１」より小さく「０」に近い最小飽和値に近づいて飽和する反転傾斜値が設定された最小
   飽和領域が設けられたるとともに、前記最大飽和領域と最小飽和領域を可変にすることによりエッジ領域の幅を変更することができる反転特性データを用いて、各画素の信号強度の変化傾向に対する反転傾斜値を検出する強度傾向検出段階と、
   前記２次元マトリクス領域を構成する各画素において、前記反転特性データを用いて、輝度変化の小さい画素に対して重み付けを行なった反転傾斜値を用いて構成した２次元マトリクスを生成する輪郭フィルタ生成段階と、
   前記２次元マトリクスを、特定画素とその周囲画素の輝度信号強度に乗算し、この乗算値を総和することにより特定画素の信号強度変換値を算出するフィルタリング処理段階と、
   前記２次元マトリクスを構成する係数を合計した総計値を算出し、前記信号強度変換値を前記総計値で除算することにより、前記特定画素の変換輝度強度を算出する正規化変換段階と
   を備えることを特徴とする画像処理方法。

Images