JP4831212B2 - 装置、方法およびコンピュータプログラム - Google Patents
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Description
Econt=100×Ydif/255
Ydif=Ymax−Ymin
算出された輝度コントラストの評価値Econtが最も大きい画像を最も画質の良い画像に決定しても良い。
Ebrgt=100−|Ymed−Ymed_ref|
算出された明度の評価値Ebrgtが最も大きい画像を最も画質の良い画像に決定しても良い。
前記配置位置割当手段は、
前記複数の画像の内、処理の対象となる対象画像のR、G、B各成分について複数の階調領域における各画素数(r1、r2...rn)、(g1、g2...gn)、(b1、b2...bn)を成分とする以下の特徴ベクトルVR、VG、VBを求め、
VR=(r1、r2...rn) Σri=1
VG=(g1、g2...gn) Σgi=1
VB=(b1、b2...bn) Σbi=1
求めた特徴ベクトル相互間の類似度を以下の式から求め、
Col_rg=(VR・VG)/|VR|・|VG|
Col_gb=(VG・VB)/|VG|・|VB|
Col_rg=(VB・VR)/|VB|・|VR|
カラーバランスの最もずれている組み合わせである最小類似度Col_minを用いてカラーバランスの評価値Ecolを次の式から求め、
Ecol=100×Col_min
算出されたカラーバランスの評価値Ecolが最も大きい画像を最も画質の良い画像に決定しても良い。
前記配置位置割当手段は、
前記複数の画像の内、処理の対象となる対象画像のR、G、B各成分を用いて、以下の式から代替彩度Xを求め、
X=|G+B−2R|
代替彩度Xについてのヒストグラムを作成し、実際の最大彩度を取る画素に対応する代替彩度Xのヒストグラムの最大端部から総画素数の16%の画素数分だけ内側の画素の彩度を彩度指数Sとして求め、
彩度指数Sを用いて彩度の評価値Esatuを以下の式から求め、
Esatu=25×(S 1/2 )/4 (ただし、S>256の場合には、Esatu=100とする)
算出された彩度の評価値Esatuが最も大きい画像を最も画質の良い画像に決定しても良い。
前記配置位置割当手段は、
各画素データ間の輝度差の指標をエッジ度Ddiffとするとき、判定しきい値Ddiff_refより大きなエッジ度Ddiffを輪郭部分を構成するエッジ度Ddiffとして抽出し、判定しきい値Ddiff_refより大きなエッジ度Ddiffおよびそのエッジ度Ddiffに対応する画素数を積算し、得られた積算エッジ度を得られた積算画素数で除することによって、輪郭部の平均エッジ度Ddiff_aveを算出し、
平均エッジ度Ddiff_aveを用いてシャープネスの評価値Eshaを以下の式から算出し、
Esha=4×Ddiff_ave (ただし、Esha>100の場合には、Esha=100とする)
算出されたシャープネスの評価値EShaが最も大きい画像を最も画質の良い画像に決定しても良い。
以下、本発明に係る出力画像データ生成装置および出力画像データ生成方法について図面を参照しつつ、実施例に基づいて説明する。
図1を参照して本実施例に係る出力画像データ生成装置を含む画像処理システムについて説明する。図1は本実施例に係る出力画像データ生成装置を含む画像処理システムの概略構成を示す説明図である。
図2を参照して、パーソナルコンピュータ20(CPU200)の機能的構成の概要について説明する。図2は本実施例に係るパーソナルコンピュータ20(CPU200)の機能ブロック図である。
の式により、各画素データについての輝度値yを求める。一方、撮像画像データGDがYCbCrデータの場合には、直接、各画素データから輝度値yを取得する。
求めた最大輝度値Ymaxおよび最小輝度値Yminを用いて、次の式から対象撮像画像データGDのコントラストについての評価値Econtが求められる。
Econt=100×Ydif/255
Ydif=Ymax−Ymin
すなわち、対象撮像画像データGDの輝度コントラスト(最大輝度値Ymaxと最小輝度値Yminとの差)が大きければ大きいほど評価値は大きくなる。
明度の評価においては、先に求めた輝度分布の中央値Ymedが用いられる。具体的には、輝度分布から求められた中央値Ymedと中央値基準値Ymed_refとを用いて次の式から明度についての評価値Ebrgtが求められる。
Ebrgt=100−|Ymed−Ymed_ref|
なお、Ebrgt<0の場合にはEbrgt=0とされる。中央値基準値Ymed_refとしては、例えば、106が用いられるが、この他にも任意の値が用いられ得る。
CPU200は、R、G、B各成分についてのヒストグラム(度数分布)を作成する。具体的には、256階調の領域を8〜16分割(n分割)し、各領域に属する度数を集計する。CPU200はまた、R,G,B各成分毎に分割された各領域に属する画素数(r1、r2...rn)、(g1、g2...gn)、(b1、b2...bn)を成分とする特徴ベクトルVR、VG、VBを求める。
VR=(r1、r2...rn) Σri=1
VG=(g1、g2...gn) Σgi=1
VB=(b1、b2...bn) Σbi=1
CPU200は、これら特徴ベクトル相互間の類似度を以下の式から求める。
Col_rg=(VR・VG)/|VR|・|VG|
Col_gb=(VG・VB)/|VG|・|VB|
Col_rg=(VB・VR)/|VB|・|VR|
類似度は0〜1の値を取り、類似度が高くなるにつれて1に近くなる。そこで、カラーバランスの評価値Ecolは、最小類似度Col_min(カラーバランスの最もずれている組み合わせ)を用いて次の式から求められる。
Ecol=100×Col_min
彩度は、一般的に、Luv色空間のuv平面内における基準軸からの大きさ(距離)によって表されるが、RGBデータまたはYCbCrデータのLuv色空間への変換の手間を省くため、本実施例では、以下の代替彩度Xを利用する。
X=|G+B−2R|
Esatu=25×(S1/2)/4
ただし、S>256の場合には、Esatu=100とする。
一般的に、撮像画像データGDを構成する各画素データ間の輝度差が大きい場合には、当該画素データ間においてエッジが形成されているということができる。撮像画像データGDにXY直交座標を当てはめた場合における、各画素データ間の輝度差の指標をエッジ度Ddiffとすれば、エッジ度Ddiffは次式から求めることができる。
Ddiff=|g(x,y)|=(fx2+fy2)1/2
ここで、fxはX方向の輝度差分値、fyはY方向の輝度差分値をそれぞれ示し、
fx=f(x+1,y)−f(x,y)
fy=f(x,y+1)−f(x,y)
である。なお、輝度値は輝度Y(x,y)であっても良く、RGBの各成分についての輝度R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)であっても良い。
Esha=4×Ddiff_ave
ただし、Esha>100の場合には、Esha=100とする。
図9および図10を参照して、第2の実施例としての出力画像データ生成処理について説明する。図9は第2の実施例における撮像画像データGD1〜GD5の評価順位の一例を示す説明図である。図10は第2の実施例におけるレイアウト制御情報LIに規定されている優先順位と撮像画像データGDの評価によって得られた評価値とを用いた、各配置位置に対する各撮像画像データGDの割当て例を示す説明図である。なお、第2の実施例としての出力画像データ生成処理は、撮像画像データGD数が装飾画像データFDの配置位置数よりも多い点で、第1の実施例における出力画像データ生成処理と異なる他は、第1の実施例における出力画像データ生成処理と同様であるから、以下の説明では相違点のみを説明する。また、パーソナルコンピュータの構成についても、第1の実施例に係るパーソナルコンピュータ20の構成と同様であるから、同一の符号を付すことでその説明は省略する。
上記実施例では、画像処理装置として、パーソナルコンピュータ20を用いて画像処理を実行しているが、このほかにも、例えば、画像処理機能を備えるスタンドアローン型のプリンタ、表示装置を画像処理装置として用いてもよく、この場合にはプリンタまたは表示装置において上記画像処理が実行される。また、画像処理装置等のハードウェア構成を伴うことなく、プリンタドライバ、ビデオドライバ、画像処理アプリケーション(プログラム)としても実現され得る。ここで、表示装置には、例えば、画像データに対する画質調整機能を有し、画質を調整した画像データGD基づいて出力画像を表示可能な、CRT、液晶ディスプレイ、プロジェクタ等が含まれる。
Claims (19)
- 装置であって、
フレーム画像上における複数の画像配置位置を取得し、前記複数の画像配置位置に対し、複数の画像を配置する配置位置割当手段と、
前記フレーム画像と前記複数の画像とを合成した合成画像を出力する出力手段と、
を有し、
前記配置位置割当手段は、前記複数の画像のうち最も画質の良い一の画像を決定し、決定した最も画質の良い一の画像を前記複数の画像配置位置のうち最も優先順位の高い一の画像配置位置に配置する、
装置。 - 請求項1記載の装置であって、
前記画質は、前記画像のコントラスト、明度、カラーバランス、彩度およびシャープネスのうちいずれか一つ又は複数を用いて評価される、
装置。 - 請求項1記載の装置であって、
前記配置位置割当手段は、前記複数の画像の内、処理の対象となる対象画像の最大輝度値Ymaxおよび最小輝度値Yminを求め、求めた最大輝度値Ymaxおよび最小輝度値Yminを用いて輝度コントラストの評価値Econtを次式から算出し、
Econt=100×Ydif/255
Ydif=Ymax−Ymin
算出された輝度コントラストの評価値Econtが最も大きい画像を最も画質の良い画像に決定する、装置。 - 請求項1記載の装置であって、
前記配置位置割当手段は、前記複数の画像の内、処理の対象となる対象画像の輝度分布の中央値Ymedを求め、求めた輝度分布の中央値Ymedおよび予め定められている中央値基準値Ymed_refを用いて明度の評価値Ebrgtを次式から算出し、
Ebrgt=100−|Ymed−Ymed_ref|
算出された明度の評価値Ebrgtが最も大きい画像を最も画質の良い画像に決定する、装置。 - 請求項1記載の装置であって、
前記配置位置割当手段は、
前記複数の画像の内、処理の対象となる対象画像のR、G、B各成分について複数の階調領域における各画素数(r1、r2...rn)、(g1、g2...gn)、(b1、b2...bn)を成分とする以下の特徴ベクトルVR、VG、VBを求め、
VR=(r1、r2...rn) Σri=1
VG=(g1、g2...gn) Σgi=1
VB=(b1、b2...bn) Σbi=1
求めた特徴ベクトル相互間の類似度を以下の式から求め、
Col_rg=(VR・VG)/|VR|・|VG|
Col_gb=(VG・VB)/|VG|・|VB|
Col_rg=(VB・VR)/|VB|・|VR|
カラーバランスの最もずれている組み合わせである最小類似度Col_minを用いてカラーバランスの評価値Ecolを次の式から求め、
Ecol=100×Col_min
算出されたカラーバランスの評価値Ecolが最も大きい画像を最も画質の良い画像に決定する、装置。 - 請求項1記載の装置であって、
前記配置位置割当手段は、
前記複数の画像の内、処理の対象となる対象画像のR、G、B各成分を用いて、以下の式から代替彩度Xを求め、
X=|G+B−2R|
代替彩度Xについてのヒストグラムを作成し、実際の最大彩度を取る画素に対応する代替彩度Xのヒストグラムの最大端部から総画素数の16%の画素数分だけ内側の画素の彩度を彩度指数Sとして求め、
彩度指数Sを用いて彩度の評価値Esatuを以下の式から求め、
Esatu=25×(S 1/2 )/4 (ただし、S>256の場合には、Esatu=100とする)
算出された彩度の評価値Esatuが最も大きい画像を最も画質の良い画像に決定する、
装置。 - 請求項1記載の装置であって、
前記配置位置割当手段は、
各画素データ間の輝度差の指標をエッジ度Ddiffとするとき、判定しきい値Ddiff_refより大きなエッジ度Ddiffを輪郭部分を構成するエッジ度Ddiffとして抽出し、判定しきい値Ddiff_refより大きなエッジ度Ddiffおよびそのエッジ度Ddiffに対応する画素数を積算し、得られた積算エッジ度を得られた積算画素数で除することによって、輪郭部の平均エッジ度Ddiff_aveを算出し、
平均エッジ度Ddiff_aveを用いてシャープネスの評価値Eshaを以下の式から算出し、
Esha=4×Ddiff_ave (ただし、Esha>100の場合には、Esha=100とする)
算出されたシャープネスの評価値EShaが最も大きい画像を最も画質の良い画像に決定する、
装置。 - 方法であって、
フレーム画像上における複数の画像配置位置を取得し、
前記複数の画像配置位置に対して、前記複数の画像のうち最も画質の良い一の画像を決定し、
決定した最も画質の良い一の画像を前記複数の画像配置位置のうち最も優先順位の高い一の画像配置位置に配置し、
前記フレーム画像と前記複数の画像とを合成した合成画像を出力する、
方法。 - 請求項8記載の方法であって、
前記複数の画像のうち最も画質の良い一の画像の決定は、
前記複数の画像の内、処理の対象となる対象画像の最大輝度値Ymaxおよび最小輝度値Yminを求め、求めた最大輝度値Ymaxおよび最小輝度値Yminを用いて輝度コントラストの評価値Econtを次式から算出し、
Econt=100×Ydif/255
Ydif=Ymax−Ymin
算出された輝度コントラストの評価値Econtが最も大きい画像を最も画質の良い画像に決定することにより実行される、方法。 - 請求項8記載の方法であって、
前記複数の画像のうち最も画質の良い一の画像の決定は、
前記複数の画像の内、処理の対象となる対象画像の輝度分布の中央値Ymedを求め、求めた輝度分布の中央値Ymedおよび予め定められている中央値基準値Ymed_refを用いて明度の評価値Ebrgtを次式から算出し、
Ebrgt=100−|Ymed−Ymed_ref|
算出された明度の評価値Ebrgtが最も大きい画像を最も画質の良い画像に決定することにより実行される、方法。 - 請求項8記載の方法であって、
前記複数の画像のうち最も画質の良い一の画像の決定は、
前記複数の画像の内、処理の対象となる対象画像のR、G、B各成分について複数の階調領域における各画素数(r1、r2...rn)、(g1、g2...gn)、(b1、b2...bn)を成分とする以下の特徴ベクトルVR、VG、VBを求め、
VR=(r1、r2...rn) Σri=1
VG=(g1、g2...gn) Σgi=1
VB=(b1、b2...bn) Σbi=1
求めた特徴ベクトル相互間の類似度を以下の式から求め、
Col_rg=(VR・VG)/|VR|・|VG|
Col_gb=(VG・VB)/|VG|・|VB|
Col_rg=(VB・VR)/|VB|・|VR|
カラーバランスの最もずれている組み合わせである最小類似度Col_minを用いてカラーバランスの評価値Ecolを次の式から求め、
Ecol=100×Col_min
算出されたカラーバランスの評価値Ecolが最も大きい画像を最も画質の良い画像に決定することにより実行される、方法。 - 請求項8記載の方法であって、
前記複数の画像のうち最も画質の良い一の画像の決定は、
前記複数の画像の内、処理の対象となる対象画像について、以下の式から代替彩度Xを求め、
X=|G+B−2R|
代替彩度Xについてのヒストグラムを作成し、実際の最大彩度を取る画素に対応する代替彩度Xのヒストグラムの最大端部から総画素数の16%の画素数分だけ内側の画素の彩度を彩度指数Sとして求め、
彩度指数Sを用いて彩度の評価値Esatuを以下の式から求め、
Esatu=25×(S 1/2 )/4 (ただし、S>256の場合には、Esatu=100とする)
算出された彩度の評価値Esatuが最も大きい画像を最も画質の良い画像に決定する、
装置。 - 請求項8記載の方法であって、
前記複数の画像のうち最も画質の良い一の画像の決定は、
各画素データ間の輝度差の指標をエッジ度Ddiffとするとき、判定しきい値Ddiff_refより大きなエッジ度Ddiffを輪郭部分を構成するエッジ度Ddiffとして抽出し、判定しきい値Ddiff_refより大きなエッジ度Ddiffおよびそのエッジ度Ddiffに対応する画素数を積算し、得られた積算エッジ度を得られた積算画素数で除することによって、輪郭部の平均エッジ度Ddiff_aveを算出し、
平均エッジ度Ddiff_aveを用いてシャープネスの評価値Eshaを以下の式から算出し、
Esha=4×Ddiff_ave (ただし、Esha>100の場合には、Esha=100とする)
算出されたシャープネスの評価値EShaが最も大きい画像を最も画質の良い画像に決定することにより実行される、方法。 - コンピュータプログラムであって、
フレーム画像上における複数の画像配置位置を取得し、前記複数の画像配置位置に対して、前記複数の画像のうち最も画質の良い一の画像を決定し、決定した最も画質の良い一の画像を前記複数の画像配置位置のうち最も優先順位の高い一の画像配置位置に配置する機能と、
前記フレーム画像と前記複数の画像とを合成した合成画像を出力する機能とを、コンピュータによって実現させるコンピュータプログラム。 - 請求項14記載のコンピュータプログラムであって、
前記複数の画像のうち最も画質の良い一の画像の決定は、
前記配置位置割当手段は、前記複数の画像の内、処理の対象となる対象画像の最大輝度値Ymaxおよび最小輝度値Yminを求め、求めた最大輝度値Ymaxおよび最小輝度値Yminを用いて輝度コントラストの評価値Econtを次式から算出し、
Econt=100×Ydif/255
Ydif=Ymax−Ymin
算出された輝度コントラストの評価値Econtが最も大きい画像を最も画質の良い画像に決定することにより実行される、コンピュータプログラム。 - 請求項14記載のコンピュータプログラムであって、
前記複数の画像のうち最も画質の良い一の画像の決定は、
前記配置位置割当手段は、前記複数の画像の内、処理の対象となる対象画像の輝度分布の中央値Ymedを求め、求めた輝度分布の中央値Ymedおよび予め定められている中央値基準値Ymed_refを用いて明度の評価値Ebrgtを次式から算出し、
Ebrgt=100−|Ymed−Ymed_ref|、
算出された明度の評価値Ebrgtが最も大きい画像を最も画質の良い画像に決定することにより実行される、コンピュータプログラム。 - 請求項14記載のコンピュータプログラムであって、
前記複数の画像のうち最も画質の良い一の画像の決定は、
前記複数の画像の内、処理の対象となる対象画像のR、G、B各成分について複数の階調領域における各画素数(r1、r2...rn)、(g1、g2...gn)、(b1、b2...bn)を成分とする以下の特徴ベクトルVR、VG、VBを求め、
VR=(r1、r2...rn) Σri=1
VG=(g1、g2...gn) Σgi=1
VB=(b1、b2...bn) Σbi=1
求めた特徴ベクトル相互間の類似度を以下の式から求め、
Col_rg=(VR・VG)/|VR|・|VG|
Col_gb=(VG・VB)/|VG|・|VB|
Col_rg=(VB・VR)/|VB|・|VR|
カラーバランスの最もずれている組み合わせである最小類似度Col_minを用いてカラーバランスの評価値Ecolを次の式から求め、
Ecol=100×Col_min
算出されたカラーバランスの評価値Ecolが最も大きい画像を最も画質の良い画像に決定することにより実行される、コンピュータプログラム。 - 請求項14記載のコンピュータプログラムであって、
前記複数の画像のうち最も画質の良い一の画像の決定は、
前記複数の画像の内、処理の対象となる対象画像について、以下の式から代替彩度Xを求め、
X=|G+B−2R|
代替彩度Xについてのヒストグラムを作成し、実際の最大彩度を取る画素に対応する代替彩度Xのヒストグラムの最大端部から総画素数の16%の画素数分だけ内側の画素の彩度を彩度指数Sとして求め、
彩度指数Sを用いて彩度の評価値Esatuを以下の式から求め、
Esatu=25×(S 1/2 )/4 (ただし、S>256の場合には、Esatu=100とする)
算出された彩度の評価値Esatuが最も大きい画像を最も画質の良い画像に決定することにより実行される、コンピュータプログラム。 - 請求項14記載のコンピュータプログラムであって、
前記複数の画像のうち最も画質の良い一の画像の決定は、
各画素データ間の輝度差の指標をエッジ度Ddiffとするとき、判定しきい値Ddiff_refより大きなエッジ度Ddiffを輪郭部分を構成するエッジ度Ddiffとして抽出し、判定しきい値Ddiff_refより大きなエッジ度Ddiffおよびそのエッジ度Ddiffに対応する画素数を積算し、得られた積算エッジ度を得られた積算画素数で除することによって、輪郭部の平均エッジ度Ddiff_aveを算出し、
平均エッジ度Ddiff_aveを用いてシャープネスの評価値Eshaを以下の式から算出し、
Esha=4×Ddiff_ave (ただし、Esha>100の場合には、Esha=100とする)
算出されたシャープネスの評価値EShaが最も大きい画像を最も画質の良い画像に決定することにより実行される、コンピュータプログラム。
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JP2003318056 | 2003-09-10 | ||
JP2009153468A JP4831212B2 (ja) | 2003-09-10 | 2009-06-29 | 装置、方法およびコンピュータプログラム |
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