JP5023702B2 - 画像処理方法、画像処理プログラム、記録媒体及び画像処理装置 - Google Patents
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Description
請求項7の発明は、複数の画素からなる画像データに対して、各画素位置で着目画素を含む所定範囲内の画素の画素値を用いてフィルタリングを行う画像処理手順をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムであって、前記所定範囲内の各々の画素に対し、前記着目画素からの空間的な距離で定義される第1の引数と前記着目画素との信号強度の差で定義される第2の引数の2つの引数を定める手順と、前記所定範囲内の各々の画素に対して掛かるフィルタリングの加重係数を、前記第1の引数と前記第2の引数の積で表される1つのまとまった引数に基づいて求める手順と、前記求めた加重係数によるフィルタ係数を使用して、フィルタリングを行う手順とをコンピュータに実行させるための画像処理プログラムである。
請求項8の発明は、複数の画素からなる画像データに対して、各画素位置で着目画素を含む所定範囲内の画素の画素値を用いてフィルタリングを行う画像処理手順をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録した記録媒体であって、前記所定範囲内の各々の画素に対し、前記着目画素からの空間的な距離で定義される第1の引数と前記着目画素との信号強度の差で定義される第2の引数の2つの引数を定める手順と、前記所定範囲内の各々の画素に対して掛かるフィルタリングの加重係数を、前記第1の引数と前記第2の引数の積で表される1つのまとまった引数に基づいて求める手順と、前記求めた加重係数によるフィルタ係数を使用して、フィルタリングを行う手順とをコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
図1は、本発明の一実施の形態である画像処理装置を示す図である。画像処理装置は、パーソナルコンピュータ1で実現される。パーソナルコンピュータ1は、デジタルカメラ2、CD−ROMなどの記録媒体3、他のコンピュータ4などと接続され、各種の画像データの提供を受ける。パーソナルコンピュータ1は、提供された画像データに対して、以下に説明する画像処理を行う。コンピュータ4は、インターネットやその他の電気通信回線5を経由して接続される。
w[V'-V][r'-r']=w_photometric[V'-V]*w_geometric[r'-r] ...(2)
ステップS1で入力される線形RGB画像データは、線形階調で表されたRGB表色系データである。RGB表色系データは、例えばベイア配列の色フィルタを備えたCCDなどの撮像素子で撮像され、各種の補間処理がなされ、画素ごとにR成分,G成分,B成分の色情報を有するデータである。線形階調のデータとは、光強度に線形な階調のデータであり、受光量に比例した色情報の値を持つデータである。ガンマ補正が掛かっているようなデータは事前に線形階調へ戻しておくものとする。このような画像データは、デジタルカメラ2やその他の撮像装置で撮像される。
ステップS2では、入力された線形RGB画像データを、ノイズが階調に対して均等化される均等ノイズ空間に変換する。これにより、ノイズ除去の行いやすい状態にする。ショットノイズとセンサー・回路系の暗時ノイズを含むノイズを均等化するには、次式により、R,G,B線形階調にオフセット信号を加えて平方根階調特性に変換すればよい。オフセット信号はεとする。
Y^=(R'+2G'+B')/4 ...(7)
Cr^=R'-G' ...(8)
Cb^=B'-G' ...(9)
ステップS3、S4、S5において、均等ノイズ空間で表された輝度信号Y^および色差信号Cb^,Cr^に対して、次式で示されるノイズ除去フィルタを掛ける。
ステップS6では、Y^Cb^Cr^をR',G',B'に戻し、更に元の線形階調のR,G,Bに戻す。逆変換は、上記で説明した式を逆にたどるような処理をすればよい。
ステップS7では、ノイズ除去された画像データを出力する。
w(A1,B1)/w(A1,B2) = w(A2,B1)/w(A2,B2) ...(13)
w(A1,B1)/w(A1,B2) ≠ w(A2,B1)/w(A2,B2) ...(14)
w(A1,B1)/w(A1,B2) < w(A2,B1)/w(A2,B2) ...(15)
輝度成分のノイズ除去は一般に、ザラザラ感抑制に対し解像性の低下という共役な関係にある現象を伴う。また、第1の実施の形態のBilateral Filterやその他一般的なノイズ除去フィルタを実空間で行うと、さらに輝度の階調性を失う嫌いがある。前述の非特許文献1にも実空間でのBilateral Filterの多重回利用に関連して同様な指摘がある。
ステップS11では、線形RGB画像データを入力する。ステップS12では、均等ノイズ色空間Y^Cb^Cr^に変換する。ステップS11およびS12は、第1の実施の形態のステップS1とS2と同様である。
ステップS13では、輝度信号に対してウェーブレット変換を行う。ウェーブレット変換とは、画像データを周波数成分に変換するものであり、画像の周波数成分をハイパス成分とローパス成分に分割する。本実施の形態では、5/3フィルタを用いて5段のウェーブレット変換をする。5/3フィルタは、ローパス成分をタップ数5(1次元5画素)のフィルタで生成し、ハイパス成分をタップ数3(1次元3画素)のフィルタで生成する。
ハイパス成分:d[n]=x[2n+1]-(x[2n+2]+x[2n])/2 ...(16)
ローパス成分:s[n]=x[2n]+(d[n]+d[n-1])/4 ...(17)
第1段ウェーブレット変換:LL0(実空間) → LL1, LH1, HL1, HH1
第2段ウェーブレット変換:LL1 → LL2, LH2, HL2, HH2
第3段ウェーブレット変換:LL2 → LL3, LH3, HL3, HH3
第4段ウェーブレット変換:LL3 → LL4, LH4, HL4, HH4
第5段ウェーブレット変換:LL4 → LL5, LH5, HL5, HH5
次に、ノイズ除去処理、すなわちフィルタリング処理をする。ステップS15では、LL5成分のローパス側サブバンドの退避させておく。ステップS14では、LL5成分を除く全てのハイパス成分{(LH1, HL1, HH1),(LH2, HL2, HH2),(LH3, HL3, HH3),(LH4, HL4, HH4),(LH5, HL5, HH5)}に対して、第1の実施の形態で定義された非分離加重型Bilateral Filterを掛ける。このとき多重解像度利用によって実効フィルタリングサイズを簡単に稼ぐことができるので、各々のサブバンドに対する処理はrth=1.0〜2.0(5x5画素ぐらい)程度にとるとよい。これにより、処理の高速化が図れる。
ステップS17では、ステップS14、S15においてフィルタが掛けられたデータに対して、次のように逆ウェーブレット変換をかける。
第1段逆ウェーブレット変換:LL5, LH5, HL5, HH5 → LL4
第2段逆ウェーブレット変換:LL4, LH4, HL4, HH4 → LL3
第3段逆ウェーブレット変換:LL3, LH3, HL3, HH3 → LL2
第4段逆ウェーブレット変換:LL2, LH2, HL2, HH2 → LL1
第5段逆ウェーブレット変換:LL1, LH1, HL1, HH1 → LL0(実空間)
ステップS18では、第1の実施の形態と同様に、Y^Cb^Cr^をR',G',B'に戻し、更に元の線形階調のR,G,Bに戻す。
ステップS19では、ノイズ除去された画像データを出力する。
第1の実施の形態および第2の実施の形態で用いた色空間Y^Cb^Cr^は均等ノイズ空間であるが、均等色性の考慮にやや不備がある。従って、ここに均等ノイズ・擬似均等色空間を実現する例を示す。これにより第1の実施の形態および第2の実施の形態の均等ノイズ空間より色再現性を高めることができ、且つ従来の均等ノイズ空間と同様なノイズ除去性能の高い色空間を提供できる。
X=2.7689R+1.7517G+1.1320B ...(18)
Y=1.0000R+4.5907G+0.0601B ...(19)
Z= +0.0565G+5.5943B ...(20)
X=0.4124R+0.3576G+0.1805B ...(21)
Y=0.2126R+0.7152G+0.0722B ...(22)
Z=0.0193R+0.1192G+0.9505B ...(23)
L^=100*f(Y/Y0) ...(24)
a^=500*[f(X/X0)-f(Y/Y0)] ...(25)
b^=200*[f(Y/Y0)-f(Z/Z0)] ...(26)
日本国特許出願2004年第367263号(2004年12月20日出願)
Claims (9)
- 複数の画素からなる画像データに対して、各画素位置で着目画素を含む所定範囲内の画素の画素値を用いてフィルタリングを行う画像処理方法であって、
前記所定範囲内の各々の画素に対し、前記着目画素からの空間的な距離で定義される第1の引数と前記着目画素との信号強度の差で定義される第2の引数の2つの引数を定め、
前記所定範囲内の各々の画素に対して掛かるフィルタリングの加重係数を、前記第1の引数と前記第2の引数の積で表される1つのまとまった引数に基づいて求め、
前記求めた加重係数によるフィルタ係数を使用して、フィルタリングを行うことを特徴とする画像処理方法。 - 請求項1に記載の画像処理方法において、
前記第1の引数と前記第2の引数は、一体になって、1つのガウス分布を表す指数関数の式の引数を構成することを特徴とする画像処理方法。 - 請求項1または2に記載の画像処理方法において、
前記画像データが色差成分のとき、前記所定範囲を1次元状にとり、すべての着目画素について前記一次元の方向の第1のフィルタリングを行い、
前記第1のフィルタリングを行った後に、前記所定範囲を前記方向と直交する方向に1次元状にとり、すべての着目画素について前記方向と直交する方向の第2のフィルタリングを行うことを特徴とする画像処理方法。 - 請求項1または2に記載の画像処理方法において、
前記画像データが輝度成分のとき、前記所定範囲を2次元状にとり、すべての着目画素について前記フィルタリングを行うことを特徴とする画像処理方法。 - 請求項1または2に記載の画像処理方法において、
前記画像データが輝度成分のとき、前記フィルタリングを輝度成分のハイパス成分に対して行うことを特徴とする画像処理方法。 - 請求項1から5のいずれかに記載の画像処理方法において、
前記フィルタリングを、前記画像データについてウェーブレット変換を行なった後のウェーブレット変換係数に対して行うことを特徴とする画像処理方法。 - 複数の画素からなる画像データに対して、各画素位置で着目画素を含む所定範囲内の画素の画素値を用いてフィルタリングを行う画像処理手順をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムであって、
前記所定範囲内の各々の画素に対し、前記着目画素からの空間的な距離で定義される第1の引数と前記着目画素との信号強度の差で定義される第2の引数の2つの引数を定める手順と、
前記所定範囲内の各々の画素に対して掛かるフィルタリングの加重係数を、前記第1の引数と前記第2の引数の積で表される1つのまとまった引数に基づいて求める手順と、
前記求めた加重係数によるフィルタ係数を使用して、フィルタリングを行う手順とをコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。 - 複数の画素からなる画像データに対して、各画素位置で着目画素を含む所定範囲内の画素の画素値を用いてフィルタリングを行う画像処理手順をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録した記録媒体であって、
前記所定範囲内の各々の画素に対し、前記着目画素からの空間的な距離で定義される第1の引数と前記着目画素との信号強度の差で定義される第2の引数の2つの引数を定める手順と、
前記所定範囲内の各々の画素に対して掛かるフィルタリングの加重係数を、前記第1の引数と前記第2の引数の積で表される1つのまとまった引数に基づいて求める手順と、
前記求めた加重係数によるフィルタ係数を使用して、フィルタリングを行う手順とをコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 - 請求項1から6のいずれかに記載の画像処理方法を実行する制御装置を有する画像処理装置。
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