JP4468451B2 - 画像を処理するための装置および方法 - Google Patents
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Description
(3) cvx=α(N x /N total ) γ
ここで、Xは、コントラスト増加値、例えば1〜32が割り当てられた領域を表し、αおよびγは、実験的な定数であり、Nxは、対応する領域における画素の数を表し、Ntotalは、画素アレイにおける画素の合計数を表す。例えば、32の領域のうちの領域1、例えばcv1の定数増加値の計算において、N1は、領域1における画素の数を表し、Ntotalは、画素の合計数を表す。例示的な実施形態において、αは1に等しく、γは0.5に等しい。
(4) Cvx=cvx/sum(cj)
ここで、jはxloからxhighまでを表し、すなわちc1+c2+c3...+c32を表す。各領域の正規化されたコントラスト増加値(Cvx)をマッピングして、正規化コントラスト増加値マップ710(図7)を作成することができる。図示されるように、領域に含まれる、水平線720より下となるこれらの画素の輝度強度値は、これらに適用される1よりも小さい値を有し、よって、画素を暗くする。水平線720より上の領域に含まれる、これらの画素の輝度強度値は、これらに適用される1よりも大きい値を有し、よって、画素をより明るくする。正規化コントラスト増加値のマッピングは、任意であり、いかなる限定も意図しないことに留意すべきである。
(5) f(x+1)=F(x)+Cvx
ここで、fは、上述の32の領域のそれぞれに用いられる関数を表し、Fは、各領域についての積分関数を表す。1つめの領域、0は、0に設定され、すなわち、f(0)=0となる。最後の領域、32は、1に設定され、すなわち、f(32)=1となる。1つめの領域に対しては、f(1)=0+Cv1となり、Cv1を、0に設定されたCv0に加算する。2つめの領域に対しては、f(2)=0+Cv1+Cv2となり、以下同様となる。任意ではあるが、変換関数をマッピングして、変換関数グラフ810(図8)を生成することができる。
(6) FY=Ox+Cvx*(YmodZ)*P
ここで、Fは、非線形変換関数を表し、Yは、個別の強度レベル(例えば0〜255)を表し、Cvxは、上述のコントラスト増加値を表し、Pは、入力輝度ヒストグラムが分割された所定の数の領域の数を表し、Zは、Pにより分割された強度レベルの数を表す。例えば、画素が、RGB8ビットトリプレット(RGB 8-bit triplet)として符号化され、P=32である場合、Zは、(255+1)/32=8に等しい。式(6)において、Oxは、出力輝度を表し、次の式を用いて計算される。
(7) Ox=sum(CM)*I
ここで、CMは、1からx−1までのコントラスト増加値を表し、xは1〜32に等しく、Iは、入力輝度ヒストグラム内の強度値の数を表す。入力輝度ヒストグラム510(図5)において、I=256である。非線形変換関数の推定は、図9に図示される。
Claims (39)
- 入力画像を処理する方法であって、
輝度強度値を有する画素出力信号を生成する画素アレイに、前記入力画像を入力するステップと、
前記画素出力信号に対して、画像エッジを画定する画素を検出する画像エッジ検出ルーチンを実行するステップと、
前記エッジ画定画素の輝度強度値に基づいて、前記エッジ画定画素を、所定の複数の領域に分類するステップと、
前記分類を用いて、前記画素アレイの輝度強度値の一範囲に関する非線形変換関数の演算を定義するステップと、
前記入力画像をキャプチャしている前記エッジ画定画素の輝度強度値に対して、前記非線形変換関数を適用するステップと、
前記非線形変換関数が適用された前記エッジ画定画素を用いて、前記入力画像から強化画像を生成するステップと、
を備え、
前記非線形変換関数は、
前記所定の複数の領域のそれぞれに、コントラスト増加値を割り当てて、
前記割り当てられたコントラスト増加値のそれぞれを、正規化し、
前記正規化されたコントラスト増加値のそれぞれに関する変換関数を生成し、
前記変換関数から、前記非線形変換関数を推定する、
ことにより形成されるとともに、
前記コントラスト増加値は、
c vx =α(N x /N total ) γ
の式に従い割り当てられ、ここで、αおよびγは、実験的な定数であり、N x は、対応する領域における画素の数を表し、N total は、画素の合計数を表す、
ことを特徴とする方法。 - 前記エッジ検出ルーチンは、前記入力画像内で、水平および垂直エッジを認識する、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記エッジ検出ルーチンは、前記入力画像内で、45度および135度のエッジをさらに認識する、ことを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 入力画像を処理する方法であって、
前記入力画像におけるエッジ画定画素の輝度強度値に、非線形変換関数を適用することにより、前記入力画像から、強化画像を生成するステップを備えており、
前記非線形変換関数は、
前記エッジ画定画素の前記輝度強度値に基づいて、前記入力画像における所定の複数の領域に、コントラスト増加値を割り当てて、
前記割り当てられたコントラスト増加値のそれぞれを、正規化し、
前記正規化されたコントラスト増加値のそれぞれに関する変換関数を生成し、
前記変換関数から、前記非線形変換関数を推定する、
ことにより形成されるとともに、
前記コントラスト増加値は、
c vx =α(N x /N total ) γ
の式に従い割り当てられ、ここで、αおよびγは、実験的な定数であり、N x は、対応する領域における画素の数を表し、N total は、画素の合計数を表す、
ことを特徴とする方法。 - 前記画素の前記輝度強度値は、8ビット、12ビット、16ビットの中から選択されたビット深度を持ち得る値の範囲を備える、ことを特徴とする請求項4に記載の方法。
- 前記暗画素は、0〜128の間の輝度強度値を持っていることにより分類される、ことを特徴とする請求項4に記載の方法。
- 前記明画素は、129〜255の間の輝度強度値を持っていることにより分類される、ことを特徴とする請求項4に記載の方法。
- 前記所定の複数の領域は、32の領域を備える、ことを特徴とする請求項4に記載の方法。
- 前記32の領域は、それぞれ、等しい数の輝度強度値により定められている、ことを特徴とする請求項8に記載の方法。
- 前記32の領域のそれぞれは、8つの輝度強度値により定められている、ことを特徴とする請求項9に記載の方法。
- 前記32のいくつかの領域は、前記32の他の領域とは異なる数の輝度強度値を有している、ことを特徴とする請求項8に記載の方法。
- αは1に等しく、γは0.5に等しい、ことを特徴とする請求項4に記載の方法。
- 1つめの領域は、暗領域を表し、前記暗領域には、1のコントラスト増加値が割り当てられている、ことを特徴とする請求項4に記載の方法。
- 最後の領域は、明領域を表し、前記明領域には、1のコントラスト増加値が割り当てられている、ことを特徴とする請求項13に記載の方法。
- 前記正規化するステップは、
Cvx=cvx/sum(cj)
の式に従って行われ、ここで、Cvxは、個別の正規化コントラスト増加値を表し、cvxは、前記所定の数の領域のそれぞれに割り当てられた個別の正規化コントラスト増加値を表し、cjは、前記所定の複数の数の領域のそれぞれに割り当てられた全てのコントラスト増加値の合計を表す、ことを特徴とする請求項4に記載の方法。 - 前記変換関数は、
f(x+1)=F(x)+Cvx
の式に従って生成され、ここで、xは、個別の領域を表し、fは、前記所定の数の領域のそれぞれに適用される関数を表し、Fは、前記所定の数の領域のそれぞれに関する積分関数を表し、Cvxは、前記領域に関する前記正規化コントラスト増加値を表す、ことを特徴とする請求項4に記載の方法。 - 前記推定するステップは、
FY=Ox+Cvx*(YmodZ)*P
の式に従って計算され、ここで、Fは関数を表し、Yは、前記入力輝度ヒストグラムの個別の強度レベルを表し、Cvxは、前記所定の数の領域のそれぞれに割り当てられた前記正規化コントラスト増加値を表し、Zは、Pにより分割された強度レベルの数を表し、Pは、所定の数の領域の数を表し、Ox=sum(CM)*Iであり、
ここで、CMは、個別の強度レベルの割り当てられたコントラスト増加値を表し、
前記割り当てられたコントラスト増加値は、先行する個別の強度のそれぞれのコントラスト増加値に加えられ、
Iは、前記入力輝度ヒストグラムにおける強度値の数を表す、ことを特徴とする請求項4に記載の方法。 - 入力画像を処理するための装置であって、
プログラムされたプロセッサを備え、前記プログラムされたプロセッサは、
輝度強度値を有する画素出力信号を生成する画素アレイに、前記入力画像を入力するステップと、
画像エッジを画定する画素を検出する画像エッジ検出ルーチンを実行するステップと、
前記エッジ画定画素の輝度強度値に基づいて、前記エッジ画定画素を、所定の複数の領域に分類するステップと、
前記分類を用いて、前記画素アレイの輝度強度値の一範囲に関する非線形変換関数の演算を定義するステップと、
前記入力画像をキャプチャしている前記エッジ画定画素の輝度強度値に対して、前記非線形変換関数を適用するステップと、
前記非線形変換関数が適用された前記エッジ画定画素を用いて、前記入力画像から強化画像を生成するステップと、
を実行するとともに、
前記非線形変換関数は、
前記所定の複数の領域のそれぞれに、コントラスト増加値を割り当てて、
前記割り当てられたコントラスト増加値のそれぞれを、正規化し、
前記正規化されたコントラスト増加値のそれぞれに関する変換関数を生成し、
前記変換関数から、前記非線形変換関数を推定する、
ことにより形成されるとともに、
前記コントラスト増加値は、
c vx =α(N x /N total ) γ
の式に従い割り当てられ、ここで、αおよびγは、実験的な定数であり、N x は、対応する領域における画素の数を表し、N total は、画素の合計数を表す、
ことを特徴とする装置。 - 前記装置によって実行される前記エッジ検出ルーチンは、前記入力画像内で、水平および垂直エッジを認識する、ことを特徴とする請求項18に記載の装置。
- 前記装置によって実行される前記エッジ検出ルーチンは、前記入力画像内で、45度および135度のエッジをさらに認識する、ことを特徴とする請求項19に記載の装置。
- 入力画像を処理するための装置であって、
前記入力画像におけるエッジ画定画素の輝度強度値に、非線形変換関数を適用することにより、前記入力画像から、強化画像を生成するステップを実行する、プロセッサを備えており、
前記非線形変換関数は、
前記エッジ画定画素の前記輝度強度値に基づいて、前記入力画像における所定の複数の領域に、コントラスト増加値を割り当てて、
前記割り当てられたコントラスト増加値のそれぞれを、正規化し、
前記正規化されたコントラスト増加値のそれぞれに関する変換関数を生成し、
前記変換関数から、前記非線形変換関数を推定する、
ことにより形成されるとともに、
前記コントラスト増加値は、
c vx =α(N x /N total ) γ
の式に従い割り当てられ、ここで、αおよびγは、実験的な定数であり、N x は、対応する領域における画素の数を表し、N total は、画素の合計数を表す、
ことを特徴とする装置。 - 前記画素の前記輝度強度値は、8ビット、12ビット、16ビットの中から選択されたビット深度を持ち得る値の範囲を備える、ことを特徴とする請求項21に記載の装置。
- 前記暗画素は、0〜128の間の輝度強度値を持っていることにより分類される、ことを特徴とする請求項21に記載の装置。
- 前記明画素は、129〜255の間の輝度強度値を持っていることにより分類される、ことを特徴とする請求項21に記載の装置。
- 前記所定の複数の領域は、32の領域を備える、ことを特徴とする請求項21に記載の装置。
- 前記32の領域は、それぞれ、等しい数の輝度強度値により定められている、ことを特徴とする請求項25に記載の装置。
- 前記32の領域のそれぞれは、8の輝度強度値により定められている、ことを特徴とする請求項26に記載の装置。
- 1つめの領域は、暗領域を表し、前記装置は、前記暗領域に、1のコントラスト増加値を割り当てるステップをさらに実行する、ことを特徴とする請求項21に記載の装置。
- 最後の領域は、明領域を表し、前記装置は、前記明領域に、1のコントラスト増加値を割り当てるステップをさらに実行する、ことを特徴とする請求項28に記載の装置。
- 前記正規化するステップは、
Cvx=cvx/sum(cj)
の式に従って行われ、ここで、Cvxは、個別の正規化コントラスト増加値を表し、cvxは、前記所定の数の領域のそれぞれに割り当てられた個別の正規化コントラスト増加値を表し、cjは、前記所定の複数の数の領域のそれぞれに割り当てられた全てのコントラスト増加値の合計を表す、ことを特徴とする請求項21に記載の装置。 - 前記変換関数は、
f(x+1)=F(x)+Cvx
の式に従って生成され、ここで、fは、前記所定の数の領域のそれぞれに適用される関数を表し、Fは、前記所定の数の領域のそれぞれに関する積分関数を表し、Cvxは、前記正規化コントラスト増加値を表す、ことを特徴とする請求項21に記載の装置。 - 前記推定するステップは、
FY=Ox+Cvx*(YmodZ)*P
の式に従って計算され、ここで、Fは関数を表し、Yは、前記入力輝度ヒストグラムの個別の強度レベルを表し、Cvxは、前記所定の数の領域のそれぞれに割り当てられた前記正規化コントラスト増加値を表し、Zは、Pにより分割された強度レベルの数を表し、Pは、所定の数の領域の数を表し、Ox=sum(CM)*Iであり、
ここで、CMは、個別の強度レベルの割り当てられたコントラスト増加値を表し、
前記割り当てられたコントラスト増加値は、先行する個別の強度のそれぞれのコントラスト増加値に加えられ、
Iは、前記入力輝度ヒストグラムの強度値の数を表す、ことを特徴とする請求項21に記載の装置。 - 撮像装置であって、
輝度強度値を有する画素出力信号を生成する画素アレイに、入力画像を入力するための入力手段と、
前記入力画像の画像エッジを画定する画素を検出するための手段と、
前記エッジ画定画素の輝度強度値に基づいて、前記エッジ画定画素を、所定の複数の領域に分類するための手段と、
画像エッジを画定する画素を検出する画像エッジ検出ルーチンを実行するための手段と、
前記エッジ画定画素の輝度強度値に基づいて、前記エッジ画定画素を、所定の複数の領域に分類するための手段と、
前記所定の複数の領域のそれぞれに、コントラスト増加値を割り当てるための手段と、
前記コントラスト増加値を正規化するための手段と、
前記正規化されたコントラスト増加値に基づいて変換関数を生成するための手段と、
前記変換関数に基づいて、非線形変換関数を推定するための手段と、
前記入力画像をキャプチャしている前記エッジ画定画素の輝度強度値に対して、前記非線形変換関数を適用するための手段と、
前記非線形変換関数が適用された前記エッジ画定画素を用いて、前記入力画像から強化画像を生成するための手段と、
を備えるとともに、
前記コントラスト増加値は、
c vx =α(N x /N total ) γ
の式に従い割り当てられ、ここで、αおよびγは、実験的な定数であり、N x は、対応する領域における画素の数を表し、N total は、画素の合計数を表す、
ことを特徴とする撮像装置。 - プロセッサシステムであって、
画像処理装置を備え、前記画像処理装置は、
プログラムされたプロセッサを備え、前記プログラムされたプロセッサは、
輝度強度値を有する画素出力信号を生成する画素アレイに、入力画像を入力するステップと、
画像エッジを画定する画素を検出する画像エッジ検出ルーチンを実行するステップと、
前記エッジ画定画素の輝度強度値に基づいて、前記エッジ画定画素を、所定の複数の領域に分類するステップと、
前記分類を用いて、前記画素アレイの輝度強度値の一範囲に関する非線形変換関数の演算を定義するステップと、
前記入力画像をキャプチャしている前記エッジ画定画素の輝度強度値に対して、前記非線形変換関数を適用するステップと、
前記適用された非線形変換関数を有する前記エッジ画定画素を用いて、前記入力画像から強化画像を生成するステップと、
を実行するとともに、
前記非線形変換関数は、
前記所定の複数の領域のそれぞれに、コントラスト増加値を割り当てて、
前記割り当てられたコントラスト増加値のそれぞれを、正規化し、
前記正規化されたコントラスト増加値のそれぞれに関する変換関数を生成し、
前記変換関数から、前記非線形変換関数を推定する、
ことにより形成されるとともに、
前記コントラスト増加値は、
c vx =α(N x /N total ) γ
の式に従い割り当てられ、ここで、αおよびγは、実験的な定数であり、N x は、対応する領域における画素の数を表し、N total は、画素の合計数を表す、
ことを特徴とするプロセッサシステム。 - 前記画像処理デバイスは、相補型金属酸化物半導体撮像装置である、ことを特徴とする請求項34に記載のシステム。
- 前記画像処理デバイスは、電荷結合素子である、ことを特徴とする請求項34に記載のシステム。
- 前記画像処理デバイスは、デジタルコピー機である、ことを特徴とする請求項34に記載のシステム。
- 前記画像処理デバイスは、ファクシミリ装置である、ことを特徴とする請求項34に記載のシステム。
- 前記画像処理デバイスは、スキャナである、ことを特徴とする請求項34に記載のシステム。
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US8411983B2 (en) * | 2007-08-31 | 2013-04-02 | Ati Technologies Ulc | Method and apparatus for producing a contrast enhanced image |
KR20090055351A (ko) * | 2007-11-28 | 2009-06-02 | 삼성전자주식회사 | 영상처리장치 및 영상처리방법 |
US20090161930A1 (en) * | 2007-12-19 | 2009-06-25 | Cytyc Corporation | System and method for processing and reading information on a biological specimen slide |
GB0801443D0 (en) * | 2008-01-25 | 2008-03-05 | Micron Technology Inc | Methods, systems and apparatuses for pixel signal correction using elliptical hyperbolic cosines |
JP4751907B2 (ja) * | 2008-03-18 | 2011-08-17 | 富士通株式会社 | 画像補正プログラム、画像補正装置および画像補正方法 |
JP5271631B2 (ja) * | 2008-08-07 | 2013-08-21 | Hoya株式会社 | 画像処理ユニット、撮像装置、合成画像作成プログラム |
CN101854536A (zh) * | 2009-04-01 | 2010-10-06 | 深圳市融创天下科技发展有限公司 | 一种视频编解码的图像视觉效果提升方法 |
TWI408619B (zh) * | 2009-11-16 | 2013-09-11 | Inst Information Industry | 影像對比提昇裝置及其方法 |
CN102236883A (zh) * | 2010-04-27 | 2011-11-09 | 株式会社理光 | 图像增强方法和装置、物体检测方法和装置 |
JP5255028B2 (ja) * | 2010-08-30 | 2013-08-07 | シャープ株式会社 | 画像処理装置、表示装置、再生装置、記録装置、画像処理装置の制御方法、情報記録媒体、画像処理装置の制御プログラム及びコンピュータ読取可能な記録媒体 |
US8553933B2 (en) | 2010-11-10 | 2013-10-08 | Raytheon Company | Edge diversity object detection |
US8582884B2 (en) | 2010-11-12 | 2013-11-12 | Raytheon Company | Approximation of an imaged object from edges detected from the underlying image |
US8855911B2 (en) | 2010-12-09 | 2014-10-07 | Honeywell International Inc. | Systems and methods for navigation using cross correlation on evidence grids |
US8818722B2 (en) * | 2011-11-22 | 2014-08-26 | Honeywell International Inc. | Rapid lidar image correlation for ground navigation |
US9157743B2 (en) | 2012-07-18 | 2015-10-13 | Honeywell International Inc. | Systems and methods for correlating reduced evidence grids |
US9204143B2 (en) | 2013-03-15 | 2015-12-01 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Image sensor, operation method thereof, and system including the same |
GB2567881B (en) | 2017-10-30 | 2021-02-10 | Imagination Tech Ltd | Systems and methods for processing a stream of data values |
GB2568038B (en) | 2017-10-30 | 2020-12-02 | Imagination Tech Ltd | Systems and methods for processing a stream of data values |
GB2567882B (en) * | 2017-10-30 | 2020-09-16 | Imagination Tech Ltd | Systems and methods for processing a stream of data values |
TWI640958B (zh) * | 2017-10-30 | 2018-11-11 | 瑞昱半導體股份有限公司 | 增強影像邊緣的電子裝置與影像處理方法 |
CN109754371B (zh) * | 2017-11-06 | 2022-12-20 | 瑞昱半导体股份有限公司 | 增强影像边缘的电子装置与影像处理方法 |
CN108460335B (zh) * | 2018-01-26 | 2022-05-27 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 视频细粒度识别方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN110800309B (zh) * | 2018-08-23 | 2021-08-27 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 图像处理方法、图像处理装置、电子装置和存储介质 |
CN109919882B (zh) * | 2019-01-18 | 2023-07-21 | 平安科技(深圳)有限公司 | 基于眼底彩照图像的图像优化方法及相关设备 |
Family Cites Families (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5271064A (en) * | 1991-06-14 | 1993-12-14 | University Of Cincinnati | Apparatus and method for smoothing regions and enhancing edges in gray scale images |
JP3670754B2 (ja) * | 1996-04-15 | 2005-07-13 | オリンパス株式会社 | 信号処理装置 |
US6140630A (en) * | 1998-10-14 | 2000-10-31 | Micron Technology, Inc. | Vcc pump for CMOS imagers |
JP4163353B2 (ja) * | 1998-12-03 | 2008-10-08 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置 |
US6376868B1 (en) * | 1999-06-15 | 2002-04-23 | Micron Technology, Inc. | Multi-layered gate for a CMOS imager |
US6310366B1 (en) * | 1999-06-16 | 2001-10-30 | Micron Technology, Inc. | Retrograde well structure for a CMOS imager |
US6326652B1 (en) * | 1999-06-18 | 2001-12-04 | Micron Technology, Inc., | CMOS imager with a self-aligned buried contact |
US6204524B1 (en) * | 1999-07-14 | 2001-03-20 | Micron Technology, Inc. | CMOS imager with storage capacitor |
US6333205B1 (en) * | 1999-08-16 | 2001-12-25 | Micron Technology, Inc. | CMOS imager with selectively silicided gates |
JP4197821B2 (ja) * | 2000-02-25 | 2008-12-17 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置 |
US6836570B2 (en) * | 2001-11-14 | 2004-12-28 | Eastman Kodak Company | Method for contrast-enhancement of digital portal images |
US7043090B2 (en) * | 2002-10-02 | 2006-05-09 | Eastman Kodak Company | Enhancing the tonal characteristics of digital images using expansive and compressive tone scale functions |
JP4079814B2 (ja) * | 2003-04-07 | 2008-04-23 | シャープ株式会社 | 画像処理方法、画像処理装置、画像形成装置、撮像装置、及びコンピュータプログラム |
CN100369478C (zh) * | 2004-02-18 | 2008-02-13 | 华亚微电子(上海)有限公司 | 基于方向性插值的图像边缘平滑方法 |
-
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