JP4477618B2 - 信頼可能なイメージの鮮明化方法 - Google Patents

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本発明は、信頼可能で改変可能な映像鮮明化プロセスにおいて使用するウェート値のイメージ鮮明化方法を特に指す、映像鮮明化に関するものである。
鮮明マスク(Un Sharp Mask, USM)はイメージ鮮明化技術であり、原始イメージにUSM鮮明化処理をすると、前記原始イメージに対応するファジー化イメージをまず追究しなければならず、一般的にガウスマスクを使用して前記原始イメージに対して、コンボリューション演算(Convolution)を行って前記ファジー化イメージを導き出す。続いて、前記原始イメージからファジー化イメージを減算すると、前記原始イメージに対応する微細イメージが導き出される。最後に、前記原始イメージに前記微細イメージを加算し、固定ウェート値との乗算により、前記原始イメージに対応する鮮明化イメージが導き出される。下記に示したのはUSMの概念の数学式である。
PSHARP = PORIGINAL + α(PORIGINAL − PBLUR)
αは前記固定ウェート値、PORIGINALは前記原始イメージの原始画素値、PBLURは前記ファジー化イメージの前記原始画素値に対応するファジー画素値で、(PORIGINAL−PBLUR)は前記微細イメージの前記原始画素値に対応する微細画素値で、PSHARPは前記イメージ鮮明化の前記原始画素値に対応する鮮明化画素値である。
従来の技術では、同一イメージの全ての画素値について、ウェート値αのサイズは一定不変である。固定ウェート値αの設定が過小であれば、鮮明化効果は得られず、また固定ウェート値αの設定が過大であれば、鮮明化効果は得られるものの部分区域では歪みを生じ、不自然な現象が発生する。
本発明の目的の一つは、信頼可能なイメージ鮮明化方法を提供することにより、従来の技術が直面している問題を解決することである。
本発明の実施例は信頼可能なイメージ鮮明化方法を掲示して、原始イメージブロックに対応するイメージ鮮明化ブロックを発生させる。前記原始イメージブロックは複数個の原始画素値を含み、前記方法は、前記原始イメージブロックをファジー化し、前記複数個の原始画素値に対応する複数個のファジー画素値を発生させ、前記原始画素値に対応する複数個の特徴値を計算し、前記複数個の特徴値について統計/分析演算を行い、これにより前記複数個の原始画素値に対応する複数個のウェート値を発生させ、前記複数個の原始画素値、前記複数個のウェート値、及び前記複数個のファジー画素値により複数個の鮮明画素値を発生させ、前記複数個の鮮明画素値はイメージ鮮明化ブロックから構成される。
図1は本発明である信頼可能なイメージ鮮明化方法の実施例フローチャートで、原始イメージブロックに対応するイメージ鮮明化ブロックを発生させる。前記原始イメージブロックは原始イメージ中の子ブロック、前記イメージ鮮明化ブロックはイメージ鮮明化の子ブロックで、前記イメージの鮮明化は前記原始イメージが本発明の方法によって鮮明化した後の結果である。このほかに、前記原始イメージブロックは複数個の原始画素値を含む。例えば、前記原始イメージブロックは前記原始イメージ中の(x,y)、(x+1,y)、......、(x+6,y)(x+7,y)という8個の画素位置にある8個の原始画素値PORIGINAL_1、PORIGINAL_2、......、PORIGINAL_7、PORIGINAL_8を含む。前記イメージ鮮明化ブロックは前記イメージ鮮明化の(x,y)、(x+1,y)、......、(x+6,y)、(x+7,y)という8個の画素位置にある8個の原始画素値PSHARP_1、PSHARP_2、......、PSHARP_7、PSHARP_8を含む。図1のフローチャートには下記の工程を含む。
工程110は、前記原始イメージブロックをファジー化し、前記複数個の原始画素値PORIGINAL_1〜PORIGINAL_8に対応する複数個のファジー画素値PBLUR_1〜PBLUR_8を発生させる。当該工程はイメージのファジー化可能なマスク(Mask)で行なうことが出来、例えば、1乃至8間の整数Xについて、PBLUR_xはPORIGINAL_xを中心として、ガウスマスク(Gaussian mask)を使用してコンボリューション(Convolution)演算で得られたコンボリューション値である。ガウスマスク等のイメージファジー化マスクはイメージ処理熟練技術者の熟知するところにより、ここでは贅言しないこととする。
工程120は、前記複数個の原始画素値PORIGINAL_1〜PORIGINAL_8に対応する複数個の特徴値CV1〜CV8を計算する。当該工程は傾斜マスク(Gradient mask)、曲率マスク(Curvature mask)、鮮明マスク(Sharpen mask)、ファジーマスク(Blur mask)等のマスクより、一個若しくは多数のマスクをセレクトして行なう。例えば、当該工程では水平傾斜マスク、垂直傾斜マスク、水平曲率マスク、垂直曲率マスク、鮮明マスク及びファジーマスクの合計6個のマスクで行なう。原始画素値PORIGINAL_xについて、PORIGINAL_xを中心に前記6個のマスクでコンボリューション演算を行なうと、PORIGINAL_xに対応する6個のコンボリューション値CVx_1〜CVx_6が導き出され、さらに前記6個のコンボリューション値CVx_1〜CVx_6によって、PORIGINAL_xに対応する特徴値CVxが導き出される。簡潔な方法として、直接6個のコンボリューション値CVx_1〜CVx_6の平均値を特徴値CVxとすることである。即ち、CVx=(CVx_1+CVx_2+CVx_3+CVx_4+CVx_5+CVx_6)/6である。傾斜マスク、曲率マスク、鮮明マスク及びファジーマスク類のマスクは何れもイメージ処理熟練技術者の熟知するところにより、ここでは贅言しないこととする。

工程130は、前記複数個の特徴値CV1〜CV8について統計/分析演算を行い、前記複数個の原始画素値PORIGINAL_1〜PORIGINAL_8に対応する複数個のウェート値α1〜α8を発生させる。例えば、当該工程は下記の4子工程を含む。
(a)特徴値CV1〜CV8の平均値AV及び標準差SDを算出する。
(b)標準差SDによって複数個の差異範囲を定義する。例えば、0〜0.5SDを第一差異範囲、0.5SD〜1SDを第二差異範囲、1SD〜1.5SDを第三差異範囲、1.5SD〜2SDを第四差異範囲、2SD〜2.5SDを第五差異範囲、2.5SD〜3SDを第六差異範囲、3SD〜3.5SDを第七差異範囲、3.5SD〜4SDを第八差異範囲、4SDより大を第九差異範囲と定義する。
(c)前記複数個の原始画素値PORIGINAL_1〜PORIGINAL_8の各原始画素値PORIGINAL_xについて、PORIGINAL_xに対応する特徴値CVxと平均値AV間の絶対差異値ADxを計算する。つまり、ADx=abs(CVx−AV)となる。
(d)絶対差異値ADxが前記複数個の差異範囲のどの差異範囲にあるかを判断し、これにより原始画素値PORIGINAL_xに対応するウェート値αxを発生させる。例えば、絶対差異値ADxが第一差異範囲にあると、予め設定された第一ウェート値αPREDETERMINED_1をウェート値αxとし、絶対差異値ADxが第二差異範囲にあると、予め設定された第二ウェート値αPREDETERMINED_2をウェート値αxとし、このように類推して、絶対差異値ADxが第九差異範囲にあると、予め設定された第九ウェート値αPREDETERMINED_9をウェート値αxとする。ここでの9個の予め設定されたウェート値αPREDETERMINED_1〜αPREDETERMINED_9は異なったサイズを有し、システム設計者は経験法則、実験データ若しくは鮮明化の必要等により、前記9個の予め設定されたウェート値αPREDETERMINED_1〜αPREDETERMINED_9のサイズを決定できる。工程130により、原始画素値PORIGINAL_1〜PORIGINAL_8に各々対応するウェート値α1〜α8は異なったサイズを有し、従来の技術のように、イメージ全体に存在する画素値に何れも同一のウェート値αを用いるものではない。
工程140は、前記複数個の原始画素値PORIGINAL_1〜PORIGINAL_8、前記複数個のウェート値α1〜α8及び前記複数個のファジー画素値PBLUR_1〜PBLUR_8によって、複数個の鮮明画素値PSHARP_1〜PSHARP_8を発生させる。前記複数個の鮮明画素値PSHARP_1〜PSHARP_8は前記原始イメージブロックに対応する前記イメージ鮮明化ブロックを構成する。つまり、USMの概念によって、下記の方程式で画素の鮮明化を行なう。
PSHARP_x=PORIGINAL_x+αx(PORIGINAL_x−PBLUR_x),
X=1〜8
図1の方法により、USM鮮明化プロセスで使用するウェート値αを動態的に修正し、各画素周辺特性の違いにより、異なったウェート値αを使用して鮮明化作業を行なう。本発明方法により、さらなる自然な鮮明化イメージが可能となる。
予め設定されたウェート値αPREDETERMINED_1〜αPREDETERMINED_9を決定する際、下記の原則を参考データとする。周辺の画素及び平坦区にある画素は何れも大きいウェート値でイメージ鮮明化を行ない、画素値が緩慢に変化するエリア内での画素については、小さいウェート値でイメージ鮮明化を行なう。実験によって、本発明が提供する方法で自然なイメージ鮮明化を確実に達成することができる。
上記に述べたことは本発明の最適な実施例というだけで、本発明の請求項により等価な変化、補正をしてもすべて上記の特許請求の範囲内に含まれる。
本発明に係る信頼可能なイメージの鮮明化方法の実施例を示すフローチャート。

Claims (7)

  1. 原始イメージブロックに対応する鮮明イメージブロックを発生させ、前記原始イメージブロックに複数個の原始画素値を含む信頼可能なイメージの鮮明化方法であって、
    前記原始イメージブロックをファジーにし、前記複数個の原始画素値に対応する複数個のファジー画素値を発生させる工程と、
    前記複数個の原始画素値に対応する複数個の特徴値を計算する工程と、
    前記複数個の特徴値を統計/分析し、これにより前記複数個の原始イメージ画素値に対応する複数個のウェート数値を発生させる工程と、
    前記複数個の原始画素値、前記複数個のウェート数値、前記複数個のファジー画素値により複数個の鮮明画素値を発生する工程と、を含み、
    前記複数個の鮮明画素値が前記鮮明イメージブロック構成
    前記複数個の特徴値を統計/分析する工程は、
    前記複数個の特徴値の平均値と標準差を計算する工程と、
    前記標準差により複数個の差異範囲を定義する工程と、及び
    前記複数個の原始画素値における各原始画素に、前記原始画素値に対応する特徴値と前記平均値間の絶対差異値が前記複数個の差異範囲のどの差異範囲にあるかを判断し、これにより前記原始画素値に対応するウェート数値を発生させる工程と、を含み、
    前記複数個の鮮明画素値を発生させる工程は、
    前記複数個の原始画素値における各原始画素値に前記原始画素値を対応させるファジー画素値から減算し微細画素値を発生させる工程と、
    前記微細画素値を前記原始画素値に対応するウェート数値を乗ずる工程と、及び
    前記原始画素値を前記微細画素と前記ウェート数値の積に加算し、前記原始画素に対応する鮮明画素値を発生させる工程と、を含む
    ことを特徴とする、信頼可能なイメージの鮮明化方法。
  2. 前記原始イメージブロックをファジーにし、前記複数個の原始イメージ画素値に対応する複数個のファジー画素値を発生させる工程は、ガウスマスクにより前記原始イメージブロックをファジーにし、前記複数個の原始イメージ画素値に対応する複数個のファジー画素値を発生する工程を含むことを特徴とする、請求項1に記載する信頼可能なイメージの鮮明化方法。
  3. 前記複数個の原始イメージ画素値に対応する複数個の特徴値を計算する工程は、前記複数個の原始画素値における各原始画素値に、複数個のマスクにより前記原始画素値を中心としてコンボリューション演算を行い、複数個のコンボリューション値を取る工程と、前記複数個のコンボリューション値により前記原始値に対応する特徴値を計算する工程とを含むことを特徴とする、請求項1に記載する信頼可能なイメージの鮮明化方法。
  4. 前記複数個のコンボリューション値により前記原始画素値に対応する特徴値を計算する工程は、前記複数個のコンボリューション値の平均値を計算し、前記複数個のコンボリューション値の平均値を前記原始画素値に対応する前記特徴値にする工程を含むことを特徴とする、請求項3に記載する信頼可能なイメージの鮮明化方法。
  5. 前記複数個のマスクは自由傾斜マスク、曲率マスク、鮮明マスク、ファジーマスクから構成されるグループから選択することを特徴とする、請求項3に記載する信頼可能なイメージの鮮明化方法。
  6. 前記複数個のマスクは水平傾斜マスク、垂直傾斜マスク、水平曲率マスク、垂直曲率マスク、鮮明マスク、ファジーマスクを含むことを特徴とする、請求項3に記載する信頼可能なイメージの鮮明化方法。
  7. 前記絶対差異値が前記複数個の差異範囲のどの差異範囲にあるかを判断し、これにより前記原始画素値に対応するウェート数値を発生させる工程は前記絶対差異値が前記複数個の差異範囲の第一差異範囲にあると、予め設定された第一ウェート数値により前記原始画素値に対応する前記ウェート数値とする工程と、前記絶対差異値が前記複数個の差異範囲の第二差異範囲にあり、予め設定された第二ウェート数値により前記原始画素値に対応する前記ウェート数値とする工程を含み、前記予め設定された第一ウェート数値は予め設定された第二ウェート数値と異なることを特徴とする、請求項に記載する信頼可能なイメージの鮮明化方法。
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7636489B2 (en) * 2004-04-16 2009-12-22 Apple Inc. Blur computation algorithm
TWI314301B (en) * 2006-06-30 2009-09-01 Primax Electronics Ltd Adaptive image sharpening method
US8687909B2 (en) * 2008-04-16 2014-04-01 Nikon Corporation Method for deblurring an image that produces less ringing
TWI493503B (zh) * 2012-03-05 2015-07-21 Altek Corp 影像銳利化處理裝置及影像銳利化處理方法
US9129388B2 (en) 2012-11-21 2015-09-08 Apple Inc. Global approximation to spatially varying tone mapping operators
TWI490818B (zh) 2013-01-02 2015-07-01 Chunghwa Picture Tubes Ltd 權重式影像強化方法以及系統
TWI638336B (zh) 2017-11-22 2018-10-11 瑞昱半導體股份有限公司 影像增強方法及影像增強裝置
CN108932702B (zh) * 2018-06-13 2020-10-09 北京微播视界科技有限公司 图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4571635A (en) * 1984-02-17 1986-02-18 Minnesota Mining And Manufacturing Company Method of image enhancement by raster scanning
US5038388A (en) * 1989-05-15 1991-08-06 Polaroid Corporation Method for adaptively sharpening electronic images
US5081692A (en) * 1991-04-04 1992-01-14 Eastman Kodak Company Unsharp masking using center weighted local variance for image sharpening and noise suppression
US5524162A (en) * 1991-07-22 1996-06-04 Levien; Raphael L. Method and apparatus for adaptive sharpening of images
US5524070A (en) * 1992-10-07 1996-06-04 The Research Foundation Of State University Of New York Local adaptive contrast enhancement
US6252995B1 (en) * 1997-08-25 2001-06-26 Fuji Photo Film Co., Ltd. Method of and apparatus for enhancing image sharpness
US6195467B1 (en) * 1999-03-25 2001-02-27 Image Processing Technologies, Inc. Method and apparatus for sharpening a grayscale image
JP3985679B2 (ja) * 2001-01-25 2007-10-03 株式会社ニコン 画像処理方法、画像処理プログラム、画像処理装置
JP2002271611A (ja) * 2001-03-14 2002-09-20 Fujitsu Ltd 画像処理装置
US6965702B2 (en) * 2002-02-27 2005-11-15 Eastman Kodak Company Method for sharpening a digital image with signal to noise estimation
WO2004010093A1 (de) * 2002-07-19 2004-01-29 Vega Grieshaber Kg Verfahren und vorrichtung zur bestimmung eines erwartungsbereiches für ein füllstand- und störecho
US7228004B2 (en) * 2002-09-05 2007-06-05 Eastman Kodak Company Method for sharpening a digital image
US7269300B2 (en) * 2003-10-24 2007-09-11 Eastman Kodak Company Sharpening a digital image in accordance with magnification values
US7570831B2 (en) * 2004-04-29 2009-08-04 Hewlett-Packard Development Company, L.P. System and method for estimating image noise
TWI314301B (en) * 2006-06-30 2009-09-01 Primax Electronics Ltd Adaptive image sharpening method

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