JP4843528B2 - Moving image space resolution enlargement apparatus and moving image space resolution enlargement program - Google Patents
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本発明は、動画像空間解像度拡大装置および動画像空間解像度拡大プログラムに係り、特に、蓄積型撮像素子における積分効果で失われた動画像フレーム上の動領域の空間高周波成分を効果的に補償し、かつ人間の視覚特性に係るコントラスト感度関数による自然な空間解像度拡大を行うことの可能な動画像空間解像度拡大装置および動画像空間解像度拡大プログラムに関する。 The present invention relates to a moving image spatial resolution enlarging apparatus and a moving image spatial resolution enlarging program, and in particular, effectively compensates for a spatial high-frequency component of a moving region on a moving image frame lost due to an integration effect in a storage-type image sensor. In addition, the present invention relates to a moving image spatial resolution enlargement apparatus and a moving image spatial resolution enlargement program capable of performing natural spatial resolution enlargement using a contrast sensitivity function related to human visual characteristics.
近年、デジタルハイビジョンテレビの普及により、例えば従来のNTSC(National Television System Committee)による低解像度の動画像を高解像度のデジタルハイビジョンテレビに表示することが行われている。その際、空間解像度の低い映像方式から空間解像度の高い映像方式への映像方式変換を行うため、動画像の空間解像度拡大の技術が必要となる。 In recent years, with the widespread use of digital high-definition televisions, for example, conventional NTSC (National Television System Committee) displays low-resolution moving images on high-resolution digital high-definition televisions. At this time, in order to perform video format conversion from a video format having a low spatial resolution to a video format having a high spatial resolution, a technique for expanding the spatial resolution of moving images is required.
従来の空間解像度拡大方法としては、静止画像における画像拡大方法が既に提案されている(例えば、非特許文献1参照)。 As a conventional spatial resolution enlarging method, an image enlarging method for still images has already been proposed (for example, see Non-Patent Document 1).
非特許文献1に開示されている画像拡大方法は、入力画像をn階2次元離散ウェーブレット分解し、n階ウェーブレット分解成分の水平、垂直、対角高周波成分と、n+1階ウェーブレット分解成分の水平、垂直、対角高周波成分を用いて、拡大画像の成分となる未知のn−1階ウェーブレット分解成分の水平、垂直、対角高周波成分を推定するものである。
The image enlarging method disclosed in Non-Patent
また、動画像における画像拡大方法も既に提案されている(例えば、特許文献1参照)。
特許文献1に開示されている画像拡大方法は、入力画像をウェーブレット変換を用いて多重解像度解析することで抽出した高周波成分からエッジを検出し、そのエッジを周波数解析して、エッジを拡大画像上に生成することにより、鮮鋭感と質感が両立した拡大画像を得るものである。
The image enlargement method disclosed in
しかしながら、動画像においては、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)やCCD(Charge Coupled Device)等の蓄積型撮像素子およびフィルム等の蓄積型記録媒体における積分効果により、被写体の動き速度が大きいほど動画像フレーム内の動領域の高周波成分が失われ、動きボケが発生する。 However, in a moving image, a moving image frame increases as the moving speed of a subject increases due to an integration effect in a storage type imaging device such as a complementary metal oxide semiconductor (CMOS) or a charge coupled device (CCD) and a storage type recording medium such as a film. High-frequency components in the inner moving area are lost, and motion blur occurs.
従来提案されている画像拡大方法では、この動きボケを含んだ画像に対して解像度拡大を行っているため、動領域における高周波成分を正確に推定できないという課題があった。 In the conventionally proposed image enlargement method, since the resolution enlargement is performed on the image including the motion blur, there is a problem that the high frequency component in the moving region cannot be accurately estimated.
さらに、従来の画像拡大方法では、推定した高周波成分に対して人間の視覚系における空間周波数特性を考慮していないため、画像拡大前と同じ視距離から見た場合に高周波成分が過剰に強調された画像となるなどの恐れがあった。 Furthermore, since the conventional image enlargement method does not consider the spatial frequency characteristics in the human visual system for the estimated high-frequency component, the high-frequency component is excessively emphasized when viewed from the same viewing distance as before the image enlargement. There was a fear of becoming an image.
本発明は、従来の課題を解決するためになされたものであって、蓄積型撮像素子における積分効果で失われた動画像フレーム列上の動領域の空間高周波成分を効果的に補償し、かつ人間の視覚特性に係るコントラスト感度関数による自然な空間解像度拡大を行うことができる動画像空間解像度拡大装置および動画像空間解像度拡大プログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the conventional problems, and effectively compensates for the spatial high-frequency component of the moving region on the moving image frame sequence lost due to the integration effect in the storage-type imaging device, and It is an object of the present invention to provide a moving image spatial resolution enlarging apparatus and a moving image spatial resolution enlarging program capable of performing natural spatial resolution expansion using a contrast sensitivity function related to human visual characteristics.
本発明の動画像空間解像度拡大装置は、動画像フレーム列の空間解像度拡大を行い、空間解像度拡大画像列を生成する空間解像度拡大画像列生成手段と、前記空間解像度拡大画像列の各n階ウェーブレット分解成分の画素値をコントラスト感度関数に基づいて補正し、補正後の各n階ウェーブレット分解成分を再構成して補正画像列を生成する補正画像列生成手段と、を含み、前記空間解像度拡大画像列生成手段は、前記動画像フレーム列に対して時間軸方向に1階1次元離散ウェーブレット分解を行うことにより得られた高周波成分に基づいて動領域画像列を抽出する動領域画像列抽出手段と、前記動領域画像列に対して空間方向にn階2次元離散ウェーブレット分解を行い、前記動領域画像列を各n階ウェーブレット分解成分に分解する動領域画像列分解手段と、前記動領域画像列の各n階ウェーブレット分解成分の低周波成分に基づいて動ベクトルの検出を行う動ベクトル検出手段と、前記動ベクトルを用いて、前記動画像フレーム列の時刻t 0 の動画像フレームを基準に前後±qフレーム分の画素位置の追跡を行い、前記時刻t 0 の動画像フレームの各n階ウェーブレット分解成分の水平高周波成分、垂直高周波成分および対角高周波成分を、追跡した画素位置に対応する動ベクトルの絶対値が最小となる動画像フレームの各n階ウェーブレット分解成分の水平高周波成分、垂直高周波成分および対角高周波成分で置換し、置換後の各n階ウェーブレット分解成分を再構成して動領域補償画像列を生成する動領域補償画像列生成手段と、前記動領域補償画像列の空間解像度拡大を行い、前記空間解像度拡大画像列を生成する空間解像度拡大手段と、を含む構成を有している。 A moving image spatial resolution enlarging apparatus according to the present invention includes a spatial resolution enlarged image sequence generating means for generating a spatial resolution enlarged image sequence by performing spatial resolution expansion of a moving image frame sequence, and each n-th wavelet of the spatial resolution enlarged image sequence. the pixel values of the cracking component is corrected based on the contrast sensitivity function, seen including a correction image sequence generating means for generating a corrected image sequence by reconstructing each n floors wavelet decomposition component after correction, and the spatial resolution larger The image sequence generation means extracts a motion area image sequence based on a high frequency component obtained by performing first-order one-dimensional discrete wavelet decomposition on the moving image frame sequence in the time axis direction. Then, n-dimensional two-dimensional discrete wavelet decomposition is performed on the moving region image sequence in a spatial direction, and the moving region image sequence is decomposed into each n-th wavelet decomposition component. Region image sequence decomposition means, motion vector detection means for detecting a motion vector based on a low-frequency component of each n-th wavelet decomposition component of the motion region image sequence, and the motion image frame sequence using the motion vector and tracks the pixel positions before and after ± q frames based on the moving image frame at time t 0 of the horizontal high-frequency component of each n floors wavelet decomposition components of the moving picture frame of the time t 0, the vertical high-frequency component and a diagonal The high-frequency component is replaced with the horizontal high-frequency component, vertical high-frequency component, and diagonal high-frequency component of each n-th wavelet decomposition component of the moving image frame in which the absolute value of the moving vector corresponding to the tracked pixel position is minimized. Dynamic region compensation image sequence generation means for reconstructing each n-th order wavelet decomposition component and generating a dynamic region compensation image sequence; and spatial resolution expansion of the dynamic region compensation image sequence It was carried out, and has a structure comprising a spatial resolution larger means for generating the spatial resolution magnified image sequence.
この構成により、人間の視覚特性に係るコントラスト感度関数による自然な空間解像度拡大を行うことができる。
また、この構成により、蓄積型撮像素子における積分効果で失われた動画像フレーム列上の動領域の空間高周波成分を効果的に補償することができる。
With this configuration, natural spatial resolution expansion can be performed using a contrast sensitivity function related to human visual characteristics.
In addition, with this configuration, it is possible to effectively compensate for the spatial high-frequency component of the moving region on the moving image frame sequence lost due to the integration effect in the storage type image pickup device.
本発明は、動画像フレーム列上の動ベクトル情報を用い、低速動領域の空間高周波成分から高速動領域の空間高周波成分を補償することにより、蓄積型撮像素子における積分効果で失われた動画像フレーム列上の動領域の空間高周波成分を効果的に補償し、かつ人間の視覚特性に係るコントラスト感度関数による自然な空間解像度拡大を行うことができる動画像空間解像度拡大装置および動画像空間解像度拡大プログラムを提供することができるものである。 The present invention uses moving vector information on a moving image frame sequence and compensates for a spatial high-frequency component in a high-speed moving region from a spatial high-frequency component in a low-speed moving region, thereby moving the moving image lost due to the integration effect in the storage type imaging device. A moving image spatial resolution enlarging device and a moving image spatial resolution enlarging device that can effectively compensate for spatial high-frequency components in a moving region on a frame sequence and perform natural spatial resolution expansion using a contrast sensitivity function related to human visual characteristics. A program can be provided.
以下、本発明の実施形態の動画像空間解像度拡大装置について、図面を用いて説明する。なお、本明細書において動領域とは、低速動領域および高速動領域からなるものであるとする。そして、低速動領域とは、追跡した画素位置に対応する動ベクトルの絶対値が最小となる動画像フレーム上の動領域を指すものとする。 Hereinafter, a moving image spatial resolution enlarging apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In this specification, it is assumed that the moving area includes a low speed moving area and a high speed moving area. The low speed moving area refers to a moving area on the moving image frame in which the absolute value of the moving vector corresponding to the tracked pixel position is minimized.
また、時刻tにおける動画像フレームを動画像フレームF(t)、動画像フレームF(t)の画素位置(i,j)における画素値をFi,j(t)、0≦t≦Tに渡る動画像フレームF(t)の集合を動画像フレーム列{F(t)}と記す。 Further, the moving image frame at time t is set to the moving image frame F (t), the pixel value at the pixel position (i, j) of the moving image frame F (t) is set to F i, j (t), and 0 ≦ t ≦ T. A set of moving image frames F (t) to be transferred is described as a moving image frame sequence {F (t)}.
図1は、本発明の実施形態の動画像空間解像度拡大装置の機能構成を示すブロック図である。
即ち、本発明に係る動画像空間解像度拡大装置1は、動画像フレーム列{F(t)}の空間解像度拡大を行い、空間解像度拡大画像列を生成する空間解像度拡大画像列生成手段11と、空間解像度拡大画像列の各n階ウェーブレット分解成分の画素値をコントラスト感度関数に基づいて補正し、補正後の各n階ウェーブレット分解成分を再構成して補正画像列{SU0(t)}を生成する補正画像列生成手段12とを含む。
FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of a moving image spatial resolution enlarging apparatus according to an embodiment of the present invention.
That is, the moving image spatial
そして、空間解像度拡大画像列生成手段11は、動画像フレーム列{F(t)}の低速動領域の高周波成分に基づいて高速動領域の高周波成分を補償する高周波成分補償手段111と、高周波成分補償後の動画像フレーム列{F(t)}の空間解像度拡大を行う空間解像度拡大手段112とを含む。
Then, the spatial resolution enlarged image
また、高周波成分補償手段111は、動画像フレーム列{F(t)}の画素ごとに1次元離散ウェーブレット分解を行うことにより得られた高周波成分に基づいて動領域画像列{M(t)}を抽出する動領域画像列抽出手段113と、動領域画像列{M(t)}に対してn階2次元離散ウェーブレット分解を行い、動領域画像列{M(t)}を各n階ウェーブレット分解成分に分解する動領域画像列分解手段114と、動領域画像列{M(t)}の各n階ウェーブレット分解成分の低周波成分に基づいて動ベクトルの検出を行う動ベクトル検出手段115とを含む。
Further, the high frequency
さらに、高周波成分補償手段111は、動画像フレーム列{F(t)}の時刻t0の動画像フレームF(t0)を基準に前後±qフレーム分の画素位置の追跡を行い、時刻t0の動画像フレームF(t0)の各n階ウェーブレット分解成分の水平高周波成分F_LHn i,j(t0)、垂直高周波成分F_HLn i,j(t0)および対角高周波成分F_HHn i,j(t0)を、追跡した画素位置に対応する動ベクトルの絶対値が最小となる動画像フレームF(ts)の各n階ウェーブレット分解成分の水平高周波成分F_LHn k,m(ts)、垂直高周波成分F_HLn k,m(ts)および対角高周波成分F_HHn k,m(ts)で置換し、置換後の各n階ウェーブレット分解成分を再構成して動領域補償画像列{CF(t)}を生成する動領域補償画像列生成手段116とを含む。
Furthermore, the high-frequency
図2は、本発明に係る動画像空間解像度拡大装置1のハードウエア構成を示すブロック図であって、本発明に係る動画像空間解像度拡大装置1はマイクロプロセッサ2によって構成されているものとする。
FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration of the moving image spatial
マイクロプロセッサ2は、動画像空間解像度拡大プログラムに従って処理を実行するCPU20と、動画像空間解像度拡大プログラムおよび処理結果を記憶するメモリ21と、動画像フレーム列信号を読み込む動画像フレーム列信号読み込みインターフェイス(I/F)22と、動画像フレーム列{F(t)}を記憶する動画像フレーム列記憶装置23と、補正画像列{SU0(t)}を出力する補正画像列出力I/F24と、動画像空間解像度拡大装置1を操作するための周辺機器が接続される周辺機器I/F25とがバス26によって相互に結合された構成を有する。
The
周辺機器I/F25には、表示パネル27と、キーボード28と、マウス29とが接続される。なお、表示パネル27、キーボード28、およびマウス29に代えて、操作パネルを適用することも可能である。
A
次に、メモリ21にインストールする動画像空間解像度拡大プログラムのフローチャートを参照しつつ、本発明の実施形態の動画像空間解像度拡大装置の動作を説明する。
Next, the operation of the moving image spatial resolution enlarging apparatus according to the embodiment of the present invention will be described with reference to the flowchart of the moving image spatial resolution enlarging program installed in the
図3は、動画像空間解像度拡大プログラムのフローチャートである。まず、CPU20は、動画像フレーム列{F(t)}(0≦t≦T)を読み込む(ステップS30)。
次に、CPU20は、後述する動領域画像列抽出ルーチンにおいて、動領域画像列{M(t)}を抽出する(ステップS31)。
FIG. 3 is a flowchart of the moving image spatial resolution enlargement program. First, the
Next, the
次に、CPU20は、後述する動領域画像列分解ルーチンにおいて、動領域画像列{M(t)}を各n階ウェーブレット分解成分に分解する(ステップS32)。
次に、CPU20は、後述する動ベクトル検出ルーチンにおいて、動ベクトルの検出を行う(ステップS33)。
Next, the
Next, the
次に、CPU20は、後述する動領域補償画像列生成ルーチンにおいて、動領域補償画像列{CF(t)}を生成する(ステップS34)。
次に、CPU20は、後述する空間解像度拡大ルーチンにおいて、動領域補償画像列{CF(t)}の空間解像度拡大を行う(ステップS35)。
Next, the
Next, the
最後に、CPU20は、後述する補正画像列生成ルーチンにおいて、補正画像列{SU0(t)}を生成して(ステップS36)、プログラムを終了する。
Finally, the
次に、図3の動画像空間解像度拡大プログラムのステップS31で実行される動領域画像列抽出ルーチンについて、図4のフローチャートと図5(a)、(b)の模式図を用いて説明する。 Next, the moving region image sequence extraction routine executed in step S31 of the moving image spatial resolution enlarging program in FIG. 3 will be described using the flowchart in FIG. 4 and the schematic diagrams in FIGS. 5 (a) and 5 (b).
まず、CPU20は、時刻tを“0”に初期化する(ステップS40)。
次に、CPU20は、画素の行方向の位置を示すインデックスiを“1”に初期化し(ステップS41)、画素の列方向の位置を示すインデックスjを“1”に初期化する(ステップS42)。
First, the
Next, the
次に、CPU20は、例えばDaubechiesの2次のウェーブレット(サポート長=4)を用いて、図5(a)、(b)の模式図に示すように動画像フレーム列{F(t)}の画素位置(i,j)における画素値Fi,j(t)、Fi,j(t+1)、Fi,j(t+2)、Fi,j(t+3)からなる時間軸方向の時系列データに対して1階1次元離散ウェーブレット分解を行い、その高周波成分であるMAi,j(t)を算出する(ステップS43)。即ち、MAi,j(t)は、サポート長4フレーム分の時系列変化の成分を含むものである。
Next, the
次に、CPU20は、Fi,j(t+2)、Fi,j(t+3)、Fi,j(t+4)、Fi,j(t+5)からなる時間軸方向の時系列データから、ステップS43と同様にMAi,j(t+2)を算出する(ステップS44)。
次に、CPU20は、MAi,j(t)とMAi,j(t+2)を予め定められた閾値を境に2値化し、AND計算を行うことによって、MAi,j(even)を算出する(ステップS45)。
Next, the
Next, the
次に、CPU20は、Fi,j(t+1)、Fi,j(t+2)、Fi,j(t+3)、Fi,j(t+4)からなる時間軸方向の時系列データから、ステップS43と同様にMAi,j(t+1)を算出する(ステップS46)。
次に、CPU20は、Fi,j(t+3)、Fi,j(t+4)、Fi,j(t+5)、Fi,j(t+6)からなる時間軸方向の時系列データから、ステップS43と同様にMAi,j(t+3)を算出する(ステップS47)。
Next, the
Next, the
次に、CPU20は、MAi,j(t+1)とMAi,j(t+3)から、ステップS45と同様にMAi,j(odd)を算出する(ステップS48)。
Next, the
次に、CPU20は、MAi,j(even)とMAi,j(odd)のAND計算を行ってMai,j(t)を算出し、Fi,j(t+3)とMai,j(t)を掛け合わせて、1フレーム分の動領域画素値Mi,j(t)を算出する(ステップS49)。
Next, the
次に、CPU20は、画素の列方向の位置を示すインデックスjが最大値Jに到達したか否かを判定し(ステップS50)、否定判定したときはインデックスjをインクリメントして(ステップS51)、ステップS43の処理に戻る。
Next, the
CPU20は、ステップS50において、インデックスjが最大値Jに到達したと判定した場合は、画素の行方向の位置を示すインデックスiが最大値Iに到達したか否かを判定し(ステップS52)、否定判定したときはインデックスiをインクリメントして(ステップS53)、ステップS42の処理に戻る。
When determining that the index j has reached the maximum value J in step S50, the
CPU20は、ステップS52において、インデックスiが最大値Iに到達したと判定した場合は、動領域画素値Mi,j(t)の組から動領域画像M(t)を生成する(ステップS54)。
If the
次に、CPU20は、時刻tが最後の動画像フレームの時刻である時刻Tに到達したか否かを判定し(ステップS55)、否定判定したときは時刻tをインクリメントして(ステップS56)、ステップS41の処理に戻る。
Next, the
CPU20は、ステップS55において、時刻tが時刻Tに到達したと判定した場合は、ルーチンを終了する。
If the
次に、図3の動画像空間解像度拡大プログラムのステップS32で実行される動領域画像列分解ルーチンについて、図6のフローチャートと図7の模式図を用いて説明する。 Next, the moving region image sequence decomposition routine executed in step S32 of the moving image spatial resolution enlarging program in FIG. 3 will be described using the flowchart in FIG. 6 and the schematic diagram in FIG.
まず、CPU20は、時刻tを“0”に初期化する(ステップS60)。
次に、CPU20は、ウェーブレット分解の階層を示すインデックスnを“1”に初期化する(ステップS61)。
First, the
Next, the
次に、CPU20は、動領域画像M(t)に対して、Haarウェーブレットを空間方向に用いてn階2次元離散ウェーブレット分解を行い、低周波成分M_LLn(t)、水平高周波成分M_LHn(t)、垂直高周波成分M_HLn(t)および対角高周波成分M_HHn(t)を算出する(ステップS62)。
Next, the
ここで、図7に(a)動領域画像M(t)、(b)動領域画像M(t)の1階ウェーブレット分解画像および(c)動領域画像M(t)の2階ウェーブレット分解画像の模式図を示す。同図に示すように、2階以上の2次元離散ウェーブレット分解は、その1階上の低周波成分について2次元離散ウェーブレット分解を行う。 Here, FIG. 7 shows (a) the moving area image M (t), (b) the first-order wavelet decomposition image of the moving area image M (t), and (c) the second-order wavelet decomposition image of the moving area image M (t). The schematic diagram of is shown. As shown in the figure, the two-dimensional discrete wavelet decomposition on the second floor or higher performs two-dimensional discrete wavelet decomposition on the low frequency components on the first floor.
次に、CPU20は、ウェーブレット分解の階層を示すインデックスnが最大値Nに到達したか否かを判定し(ステップS63)、否定判定した場合はインデックスnをインクリメントして(ステップS64)、ステップS62の処理に戻る。
Next, the
CPU20は、ステップS63において、インデックスnが最大値Nに到達したと判定した場合は、時刻tが時刻Tに到達したか否かを判定し(ステップS65)、否定判定したときは時刻tをインクリメントして(ステップS66)、ステップS61の処理に戻る。
If it is determined in step S63 that the index n has reached the maximum value N, the
CPU20は、ステップS65において、時刻tが時刻Tに到達したと判定した場合は、ルーチンを終了する。
If the
次に、図3の動画像空間解像度拡大プログラムのステップS33で実行される動ベクトル検出ルーチンについて、図8のフローチャートを用いて説明する。 Next, the moving vector detection routine executed in step S33 of the moving image spatial resolution enlarging program in FIG. 3 will be described with reference to the flowchart in FIG.
まず、CPU20は、時刻tを“0”に初期化する(ステップS80)。
次に、CPU20は、ウェーブレット分解の階層を示すインデックスnを“1”に初期化する(ステップS81)。
First, the
Next, the
次に、CPU20は、低周波成分M_LLn(t)と低周波成分M_LLn(t+1)の間でブロックマッチング法を用いて、低周波成分M_LLn(t)の画素位置(i,j)に対応する動ベクトルVn i,j(t)の検出を行う(ステップS82)。
Next, the
次に、CPU20は、低周波成分M_LLn(t)、水平高周波成分M_LHn(t)、垂直高周波成分M_HLn(t)および対角高周波成分M_HHn(t)の画素位置(i,j)における画素値M_LLn i,j(t)、M_LHn i,j(t)、M_HLn i,j(t)、M_HHn i,j(t)でVn i,j(t)ずれた画素位置における画素値を置換し、動き補正低周波成分M’_LLn(t)、動き補正水平高周波成分M’_LHn(t)、動き補正垂直高周波成分M’_HLn(t)および動き補正対角高周波成分M’_HHn(t)を算出する(ステップS83)。
Next, the
次に、CPU20は、動き補正低周波成分M’_LLn(t)、動き補正水平高周波成分M’_LHn(t)、動き補正垂直高周波成分M’_HLn(t)および動き補正対角高周波成分M’_HHn(t)を1階再構成して、動き補正低周波成分M’_LLn-1(t)を算出する(ステップS84)。
Next, the
次に、CPU20は、低周波成分M_LLn-1(t)を動き補正低周波成分M’_LLn-1(t)で置換する(ステップS85)。
次に、CPU20は、ウェーブレット分解の階層を示すインデックスnが最大値Nに到達したか否かを判定し(ステップS86)、否定判定した場合はインデックスnをインクリメントして(ステップS87)、ステップS82の処理に戻る。
Next, the
Next, the
CPU20は、ステップS86において、インデックスnが最大値Nに到達したと判定した場合は、[数1]より、元の動領域画像M(t)に対する動ベクトルV0 i,j(t)を算出する(ステップS88)。
次に、CPU20は、時刻tが時刻Tに到達したか否かを判定し(ステップS89)、否定判定したときは時刻tをインクリメントして(ステップS90)、ステップS81の処理に戻る。
CPU20は、ステップS89において、時刻tが時刻Tに到達したと判定した場合は、ルーチンを終了する。
Next, the
If the
次に、図3の動画像空間解像度拡大プログラムのステップS34で実行される動領域補償画像列生成ルーチンについて、図9のフローチャートと図10の模式図を用いて説明する。 Next, the moving region compensation image sequence generation routine executed in step S34 of the moving image spatial resolution enlarging program in FIG. 3 will be described using the flowchart in FIG. 9 and the schematic diagram in FIG.
まず、CPU20は、動画像フレーム列{F(t)}の開始時刻がt=0であるため、時刻t0の動画像フレームF(t0)を基準に前後±qフレーム分の処理を行うために、時刻t0を“q”に初期化する(ステップS120)。
次に、CPU20は、時刻tを“t0”に設定する(ステップS121)。
First, since the start time of the moving image frame sequence {F (t)} is t = 0, the
Next, the
次に、CPU20は、画素の行方向の位置を示すインデックスiを“1”に初期化し(ステップS122)、画素の列方向の位置を示すインデックスjを“1”に初期化する(ステップS123)。
Next, the
次に、CPU20は、動ベクトルV0 i,j(t’)(1≦i≦I、1≦j≦J、t0−q≦t’)を用いて、動画像フレームF(t)の画素位置(i,j)の動きを時刻t0からt0−qに渡って時間軸マイナス方向に追跡する。さらに、動ベクトルV0 i,j(t’)(1≦i≦I、1≦j≦J、t’≦t0+q)を用いて、動画像フレームF(t)の画素位置(i,j)の動きを時刻t0からt0+qに渡って時間軸プラス方向に追跡する(ステップS124)。
Next, the
次に、CPU20は、動画像フレームF(t)の画素位置(i,j)の追跡結果に基づいて、動ベクトルV0 i,j(t’)(t0−q≦t’≦t0+q)の絶対値が最小となる時刻tsと、追跡位置(k,m)を決定する(ステップS125)。
Next, the
次に、CPU20は、ウェーブレット分解の階層を示すインデックスnを“1”に初期化する(ステップS126)。
Next, the
次に、CPU20は、図10に示すように、動画像フレームF(t)のn階ウェーブレット分解成分の水平高周波成分F_LHn i,j(t)、垂直高周波成分F_HLn i,j(t)および対角高周波成分F_HHn i,j(t)を、動画像フレームF(ts)のn階ウェーブレット分解成分の水平高周波成分F_LHn k,m(ts)、垂直高周波成分F_HLn k,m(ts)および対角高周波成分F_HHn k,m(ts)で置換する(ステップS127)。
Next, as shown in FIG. 10, the
次に、CPU20は、ウェーブレット分解の階層を示すインデックスnが最大値Nに到達したか否かを判定し(ステップS128)、否定判定した場合はインデックスnをインクリメントして(ステップS129)、ステップS127の処理に戻る。
Next, the
CPU20は、ステップS128において、インデックスnが最大値Nに到達したと判定した場合は、画素の列方向の位置を示すインデックスjが最大値Jに到達したか否かを判定し(ステップS130)、否定判定したときはインデックスjをインクリメントして(ステップS131)、ステップS124の処理に戻る。
When determining that the index n has reached the maximum value N in step S128, the
CPU20は、ステップS130において、インデックスjが最大値Jに到達したと判定した場合は、画素の行方向の位置を示すインデックスiが最大値Iに到達したか否かを判定し(ステップS132)、否定判定したときはインデックスiをインクリメントして(ステップS133)、ステップS123の処理に戻る。
When determining that the index j has reached the maximum value J in step S130, the
CPU20は、ステップS132において、インデックスiが最大値Iに到達したと判定した場合は、低周波成分F_LLn(t)、水平高周波成分F_LHn(t)、垂直高周波成分F_HLn(t)および対角高周波成分F_HHn(t)(1≦n≦N)をn階再構成して動領域補償画像CF(t)を生成する(ステップS134)。
If the
次に、CPU20は、動画像フレーム列{F(t)}の終了時刻がt=Tであるため、時刻t0の動画像フレームF(t0)を基準に前後±qフレーム分の処理を行うために、時刻t0がT−qに到達したか否かを判定する(ステップS135)。否定判定したときは時刻t0をインクリメントして(ステップS136)、ステップS121の処理に戻る。
Next, since the end time of the moving image frame sequence {F (t)} is t = T, the
CPU20は、ステップS135において、時刻t0がT−qに到達したと判定した場合は、ルーチンを終了する。 CPU20 at step S135, the time t 0 is when it is determined to have reached the T-q, and terminates the routine.
次に、図3の動画像空間解像度拡大プログラムのステップS35で実行される空間解像度拡大ルーチンについて、図11のフローチャートと図12の模式図を用いて説明する。 Next, the spatial resolution enlargement routine executed in step S35 of the moving image spatial resolution enlargement program of FIG. 3 will be described using the flowchart of FIG. 11 and the schematic diagram of FIG.
まず、CPU20は、時刻tを“0”に初期化する(ステップS140)。
次に、CPU20は、回帰係数αLH、αHL、αHHを算出する(ステップS141)が、以下にその詳細を説明する。
First, the
Next, the
図12に示すように、動領域補償画像CF(t)の水平垂直2倍拡大画像を空間解像度拡大画像U0(t)とすると、空間解像度拡大画像U0(t)を1階分解した際の低周波成分U_LL1(t)は動領域補償画像CF(t)と見なすことができる。 As shown in FIG. 12, when the horizontally and vertically double-enlarged image of the moving region compensated image CF (t) is a spatial resolution enlarged image U 0 (t), the spatial resolution enlarged image U 0 (t) is decomposed on the first floor. The low frequency component U_LL 1 (t) can be regarded as the moving region compensated image CF (t).
ここで、動領域補償画像CF(t)のn階ウェーブレット分解成分に対してダウンサンプリングを行う作用素をInとし、そのムーアペンローズ一般逆をIn +とすると、動領域補償画像CF(t)の1階ウェーブレット分解成分は、2階ウェーブレット分解成分および係数βLH、βHL、βHHを用いて、[数2]に示すような線形回帰モデルで表現される。
このとき、[数3]に示す最小二乗基準を満たす係数βLH、βHL、βHHを回帰係数αLH、αHL、αHHとして決定する。
次に、CPU20は、[数4]より、空間解像度拡大画像U0(t)の水平高周波成分U_LH1(t)、垂直高周波成分U_HL1(t)および対角高周波成分U_HH1(t)を推定する(ステップS142)。
次に、CPU20は、低周波成分U_LL1(t)、水平高周波成分U_LH1(t)、垂直高周波成分U_HL1(t)および対角高周波成分U_HH1(t)を1階再構成して空間解像度拡大画像U0(t)を生成する(ステップS143)。
Next, the
次に、CPU20は、時刻tが時刻Tに到達したか否かを判定し(ステップS144)、否定判定したときは時刻tをインクリメントして(ステップS145)、ステップS141の処理に戻る。
Next, the
CPU20は、ステップS144において、時刻tが時刻Tに到達したと判定した場合は、ルーチンを終了する。
If the
次に、図3の動画像空間解像度拡大プログラムのステップS36で実行される補正画像列生成ルーチンについて、図13のフローチャートと図14のグラフを用いて説明する。 Next, the corrected image sequence generation routine executed in step S36 of the moving image spatial resolution enlarging program of FIG. 3 will be described using the flowchart of FIG. 13 and the graph of FIG.
まず、CPU20は、時刻tを“0”に初期化する(ステップS150)。
次に、CPU20は、ウェーブレット分解の階層を示すインデックスnを“1”に初期化する(ステップS151)。
First, the
Next, the
次に、CPU20は、空間解像度拡大画像U0(t)に対してn階2次元離散ウェーブレット分解を行い、低周波成分U0_LLn(t)、水平高周波成分U0_LHn(t)、垂直高周波成分U0_HLn(t)および対角高周波成分U0_HHn(t)を算出する(ステップS152)。
Next, the
次に、CPU20は、図14のコントラスト感度関数(CSF)のグラフから、コントラスト感度CSn LH、CSn HL、CSn HHを決定する(ステップS153)が、以下にその詳細を説明する。
Next, the
図14に示したコントラスト感度関数(CSF)は、ある一定の網膜照度[trd]におけるコントラスト感度の空間周波数依存性を与える。ここで、コントラスト感度とは、人間が知覚できる最小のコントラストであるコントラスト閾値の逆数である。また、空間周波数[cycle/deg]とは、視角1°当たりのサイクル数を示すものである。 The contrast sensitivity function (CSF) shown in FIG. 14 gives the spatial frequency dependence of the contrast sensitivity at a certain retinal illuminance [trd]. Here, the contrast sensitivity is the reciprocal of the contrast threshold, which is the minimum contrast that can be perceived by humans. The spatial frequency [cycle / deg] indicates the number of cycles per viewing angle of 1 °.
図14を用いて、空間解像度拡大画像U0(t)の水平高周波成分U0_LHn(t)、垂直高周波成分U0_HLn(t)および対角高周波成分U0_HHn(t)それぞれの周波数帯域に相当する空間周波数から、コントラスト感度CSn LH、CSn HL、CSn HHを決定する。 Using FIG. 14, the horizontal high-frequency component U 0 _LH n (t), the vertical high-frequency component U 0 _HL n (t), and the diagonal high-frequency component U 0 _HH n (t) of the spatial resolution enlarged image U 0 (t), respectively. The contrast sensitivities CS n LH , CS n HL , and CS n HH are determined from the spatial frequency corresponding to the frequency band of.
次に、CPU20は、RGB各色(以下、まとめてPと記す)について、コントラスト感度関数に基づいた最大画素値と最小画素値の比を示す目標画素値比Pmax/Pmin(CSn LH)、Pmax/Pmin(CSn HL)、Pmax/Pmin(CSn HH)を算出する(ステップS154)が、以下にその詳細を説明する。
Next, the
[数5]は、コントラスト感度CSn LH、CSn HL、CSn HHと、最大画素値Pmax(CSn LH)、Pmax(CSn HL)、Pmax(CSn HH)および最小画素値Pmin(CSn LH)、Pmin(CSn HL)、Pmin(CSn HH)との関係を示す式である。既に求まったコントラスト感度CSn LH、CSn HL、CSn HHを用いて、[数5]より、目標画素値比Pmax/Pmin(CSn LH)、Pmax/Pmin(CSn HL)、Pmax/Pmin(CSn HH)を決定する。
次に、CPU20は、空間解像度拡大画像U0(t)の水平高周波成分U0_LHn(t)、垂直高周波成分U0_HLn(t)および対角高周波成分U0_HHn(t)それぞれについて、実際の最大画素値と最小画素値の比(以下、画素値比と記す)が目標画素値比Pmax/Pmin(CSn LH)、Pmax/Pmin(CSn HL)、Pmax/Pmin(CSn HH)よりも小である場合には、画素値比を目標画素値比に拡大する画素値補正を行う(ステップS155)。
Next, the
次に、CPU20は、ウェーブレット分解の階層を示すインデックスnが最大値Nに到達したか否かを判定し(ステップS156)、否定判定した場合はインデックスnをインクリメントして(ステップS157)、ステップS152の処理に戻る。
Next, the
CPU20は、ステップS156において、インデックスnが最大値Nに到達したと判定した場合は、低周波成分U0_LLn(t)および画素値補正後の水平高周波成分U0_LHn(t)、垂直高周波成分U0_HLn(t)、対角高周波成分U0_HHn(t)(1≦n≦N)をn階再構成して補正画像SU0(t)を生成する(ステップS158)。
If the
次に、CPU20は、時刻tが時刻Tに到達したか否かを判定し(ステップS159)、否定判定したときは時刻tをインクリメントして(ステップS160)、ステップS151の処理に戻る。
Next, the
CPU20は、ステップS159において、時刻tが時刻Tに到達したと判定した場合は、ルーチンを終了する。
If the
以上説明したように、本発明の実施形態の動画像空間解像度拡大装置および動画像空間解像度拡大プログラムは、動画像フレーム列上の動ベクトル情報を用い、低速動領域の空間高周波成分から高速動領域の空間高周波成分を補償することにより、蓄積型撮像素子における積分効果で失われた動画像フレーム列上の動領域の空間高周波成分を効果的に補償し、かつ人間の視覚特性に係るコントラスト感度関数による自然な空間解像度拡大を行うことができる。 As described above, the moving image spatial resolution enlarging apparatus and the moving image spatial resolution enlarging program according to the embodiment of the present invention use the moving vector information on the moving image frame sequence to convert the high-speed moving region from the spatial high-frequency component of the low-speed moving region. By compensating the spatial high-frequency component of the storage type image sensor, it effectively compensates for the spatial high-frequency component of the moving region on the moving image frame sequence lost due to the integration effect in the storage type image sensor, and the contrast sensitivity function related to human visual characteristics. It is possible to perform natural spatial resolution expansion.
以上のように、本発明に係る動画像空間解像度拡大装置および動画像空間解像度拡大プログラムは、蓄積型撮像素子における積分効果で失われた動画像フレーム列上の動領域の空間高周波成分を効果的に補償し、かつ人間の視覚特性に係るコントラスト感度関数による自然な空間解像度拡大を行うことができるという効果を有し、画像処理装置として有効である。 As described above, the moving image spatial resolution enlarging apparatus and the moving image spatial resolution enlarging program according to the present invention effectively reduce the spatial high-frequency component of the moving region on the moving image frame sequence lost due to the integration effect in the storage type imaging device. It is effective as an image processing apparatus because it has the effect of being able to compensate for the natural spatial resolution by the contrast sensitivity function related to human visual characteristics.
1 動画像空間解像度拡大装置
11 空間解像度拡大画像列生成手段
12 補正画像列生成手段
111 高周波成分補償手段
112 空間解像度拡大手段
113 動領域画像列抽出手段
114 動領域画像列分解手段
115 動ベクトル検出手段
116 動領域補償画像列生成手段
DESCRIPTION OF
Claims (2)
前記空間解像度拡大画像列の各n階ウェーブレット分解成分の画素値をコントラスト感度関数に基づいて補正し、補正後の各n階ウェーブレット分解成分を再構成して補正画像列を生成する補正画像列生成手段と、を含み、
前記空間解像度拡大画像列生成手段は、
前記動画像フレーム列に対して時間軸方向に1階1次元離散ウェーブレット分解を行うことにより得られた高周波成分に基づいて動領域画像列を抽出する動領域画像列抽出手段と、
前記動領域画像列に対して空間方向にn階2次元離散ウェーブレット分解を行い、前記動領域画像列を各n階ウェーブレット分解成分に分解する動領域画像列分解手段と、
前記動領域画像列の各n階ウェーブレット分解成分の低周波成分に基づいて動ベクトルの検出を行う動ベクトル検出手段と、
前記動ベクトルを用いて、前記動画像フレーム列の時刻t 0 の動画像フレームを基準に前後±qフレーム分の画素位置の追跡を行い、前記時刻t 0 の動画像フレームの各n階ウェーブレット分解成分の水平高周波成分、垂直高周波成分および対角高周波成分を、追跡した画素位置に対応する動ベクトルの絶対値が最小となる動画像フレームの各n階ウェーブレット分解成分の水平高周波成分、垂直高周波成分および対角高周波成分で置換し、置換後の各n階ウェーブレット分解成分を再構成して動領域補償画像列を生成する動領域補償画像列生成手段と、
前記動領域補償画像列の空間解像度拡大を行い、前記空間解像度拡大画像列を生成する空間解像度拡大手段と、を含む動画像空間解像度拡大装置。 A spatial resolution enlarged image sequence generating means for performing spatial resolution expansion of a moving image frame sequence and generating a spatial resolution enlarged image sequence;
Correction image sequence generation that corrects the pixel value of each n-th order wavelet decomposition component of the spatial resolution enlarged image sequence based on a contrast sensitivity function and reconstructs each corrected n-th order wavelet decomposition component to generate a corrected image sequence and means, only including,
The spatial resolution enlarged image sequence generation means includes:
A moving region image sequence extracting means for extracting a moving region image sequence based on a high frequency component obtained by performing first-order one-dimensional discrete wavelet decomposition in the time axis direction on the moving image frame sequence;
Moving region image sequence decomposition means for performing n-dimensional two-dimensional discrete wavelet decomposition on the moving region image sequence in a spatial direction, and decomposing the moving region image sequence into each n-th order wavelet decomposition component;
Motion vector detection means for detecting a motion vector based on a low frequency component of each n-th wavelet decomposition component of the motion region image sequence;
Using the motion vector, and tracks the pixel positions before and after ± q frames based on the moving image frame at time t 0 of the moving image frame sequence, the n floors wavelet decomposition of the moving picture frame of the time t 0 Horizontal high-frequency component, vertical high-frequency component, vertical high-frequency component, horizontal high-frequency component, vertical high-frequency component of each nth-order wavelet decomposition component of the moving image frame that minimizes the absolute value of the moving vector corresponding to the tracked pixel position And dynamic region compensation image sequence generation means for generating a motion region compensation image sequence by reconstructing each nth-order wavelet decomposition component after replacement with a diagonal high frequency component,
A moving image spatial resolution enlarging device , comprising: spatial resolution enlarging means for enlarging the spatial resolution of the moving area compensated image sequence and generating the spatial resolution enlarged image sequence .
動画像フレーム列の空間解像度拡大を行い、空間解像度拡大画像列を生成する空間解像度拡大画像列生成処理と、Spatial resolution enlarged image sequence generation processing for performing spatial resolution expansion of a moving image frame sequence and generating a spatial resolution enlarged image sequence;
前記空間解像度拡大画像列の各n階ウェーブレット分解成分の画素値をコントラスト感度関数に基づいて補正し、補正後の各n階ウェーブレット分解成分を再構成して補正画像列を生成する補正画像列生成処理と、を実行させ、Correction image sequence generation that corrects the pixel value of each n-th order wavelet decomposition component of the spatial resolution enlarged image sequence based on a contrast sensitivity function and reconstructs each corrected n-th order wavelet decomposition component to generate a corrected image sequence Process, and
前記空間解像度拡大画像列生成処理は、The spatial resolution enlarged image sequence generation process includes:
前記動画像フレーム列に対して時間軸方向に1階1次元離散ウェーブレット分解を行うことにより得られた高周波成分に基づいて動領域画像列を抽出する動領域画像列抽出処理と、A moving region image sequence extraction process for extracting a moving region image sequence based on a high-frequency component obtained by performing first-order one-dimensional discrete wavelet decomposition in the time axis direction on the moving image frame sequence;
前記動領域画像列に対して空間方向にn階2次元離散ウェーブレット分解を行い、前記動領域画像列を各n階ウェーブレット分解成分に分解する動領域画像列分解処理と、A dynamic region image sequence decomposition process that performs n-dimensional two-dimensional discrete wavelet decomposition on the dynamic region image sequence in a spatial direction, and decomposes the dynamic region image sequence into each n-th order wavelet decomposition component;
前記動領域画像列の各n階ウェーブレット分解成分の低周波成分に基づいて動ベクトルの検出を行う動ベクトル検出処理と、A motion vector detection process for detecting a motion vector based on a low frequency component of each n-th order wavelet decomposition component of the motion region image sequence;
前記動ベクトルを用いて、前記動画像フレーム列の時刻tUsing the moving vector, time t of the moving image frame sequence 00 の動画像フレームを基準に前後±qフレーム分の画素位置の追跡を行い、前記時刻tThe pixel positions of ± q frames before and after are tracked with reference to the moving image frame of 00 の動画像フレームの各n階ウェーブレット分解成分の水平高周波成分、垂直高周波成分および対角高周波成分を、追跡した画素位置に対応する動ベクトルの絶対値が最小となる動画像フレームの各n階ウェーブレット分解成分の水平高周波成分、垂直高周波成分および対角高周波成分で置換し、置換後の各n階ウェーブレット分解成分を再構成して動領域補償画像列を生成する動領域補償画像列生成処理と、Each n-th wavelet of the moving image frame in which the absolute value of the moving vector corresponding to the tracked pixel position is minimized for the horizontal high-frequency component, vertical high-frequency component and diagonal high-frequency component of each n-th wavelet decomposition component of the moving image frame A dynamic region compensation image sequence generating process for generating a dynamic region compensation image sequence by reconstructing each n-th order wavelet decomposition component after replacement with a horizontal high frequency component, a vertical high frequency component and a diagonal high frequency component of the decomposition component;
前記動領域補償画像列の空間解像度拡大を行い、前記空間解像度拡大画像列を生成する空間解像度拡大処理と、を含む動画像空間解像度拡大プログラム。And a spatial resolution expansion process for performing spatial resolution expansion of the dynamic region compensated image sequence and generating the spatial resolution expanded image sequence.
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