JP5158202B2 - 画像補正装置および画像補正方法 - Google Patents
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Description
実施形態の画像補正装置は、入力画像の各画素について画素値の勾配を検出する勾配検出部と、前記入力画像の各画素位置におけるぶれ幅を検出するぶれ幅検出部と、前記勾配検出部により検出された勾配および前記ぶれ幅検出部により検出されたぶれ幅に基づいて、補正を行うべき領域を特定する補正領域特定部と、前記補正領域特定部により特定された領域の画素の画素値を補正する補正部、を有する。
<エッジの検出>
ステップS1では、入力画像の画像データが入力される。画像データは、各画素の画素値(この実施例では、輝度レベル値)を含んでいる。ステップS2では、エッジ検出部11が使用すべきSobelフィルタのサイズが決定される。Sobelフィルタのサイズは、上述したように、入力画像のサイズに応じて決定される。そして、ステップS3において、ステップS2で決められたフィルタを用いて、入力画像の各画素についてSobelフィルタ演算が実行される。なお、Sobelフィルタ演算は、X方向およびY方向それぞれについて行われる。
ステップS4では、入力画像の各画素について、輝度レベルの勾配が算出される。輝度レベルの勾配gradMagは、下記(1)式で算出される。なお、「gradX」はX方向Sobelフィルタの演算結果であり、「gradY」はY方向Sobelフィルタの演算結果である。
ステップS5では、各画素について得られた勾配gradMagが勾配しきい値と比較される。そして、勾配gradMagが勾配しきい値よりも大きければ、その画素は補正対象と判定される。一方、勾配gradMagが勾配しきい値以下であれば、その画素は補正対象でないと判定される。
ぶれ幅を検出する方法は、特に限定されるものではないが、ここでは下記の方法で各画素位置におけるぶれ幅を検出する。
さらに、各画素について、勾配の方向が、図7に示すZone1〜Zone8の何れに属するのかを判定する。なお、Zone1〜Zone8は、以下の通りである。
Zone1:0≦PixDirection<π/4 且つ gradX>0
Zone2:π/4≦PixDirection<π/2 且つ gradY>0
Zone3:−π/2≦PixDirection<−π/4 且つ gradY<0
Zone4:−π/4≦PixDirection<0 且つ gradX<0
Zone5:0≦PixDirection<π/4 且つ gradX<0
Zone6:π/4≦PixDirection<π/2 且つ gradY<0
Zone7:−π/2≦PixDirection<−π/4 且つ gradY>0
Zone8:−π/4≦PixDirection<0 且つ gradX>0
ステップS7では、各画素位置における輝度レベルの勾配の方向が同じまたは略同じである画素が連続している数に基づいてぶれ幅が検出される。各画素位置における輝度レベルの勾配の方向は、ステップS6で得られたZone1〜Zone8により表される。
ステップS9では、ステップS2〜S8において特定された領域に属する画素について補正処理を行う。ここで、ステップS4〜S5では、輝度レベルの勾配が勾配しきい値よりも大きい画素が特定されている。すなわち、図5に示す領域2、4に属する画素が特定されている。また、ステップS6〜S8では、ぶれ幅がぶれ幅しきい値よりも大きい領域が特定されている。すなわち、図5に示す領域3、4に属する画素が特定されている。したがって、図5に示す領域4に属する画素についてのみ、輝度レベルの補正が行われる。
図6に示す手順によって特定された各画素(すなわち、図5に示す領域4に属する各画素)について、画素濃度指数IH、IM、ILを算出する。画素濃度指数IH、IM、ILは、上記(3)式で求められる勾配の方向に依存する。ここで、一実施例として、勾配の方向がZone1(0≦θ<π/4)に属する場合の画素濃度指数IH、IM、ILを算出する例を示す。以下では、画素(i, j)の勾配方向を「θ(i, j)」と呼ぶことにする。
IH(0)=0.25×{P(i+1, j+1)+2×P(i, j+1)+P(i−1, j+1)}
IM(0)=0.25×{P(i+1, j)+2×P(i, j)+P(i−1, j)}
IL(0)=0.25×{P(i+1, j−1)+2×P(i, j−1)+P(i−1, j−1)}
同様に、「θ=π/4」に対して下式を定義する。
IH(π/4)=0.5×{P(i+1, j)+P(i, j+1)}
IM(π/4)=0.25×{P(i+1, j−1)+2×P(i, j)+P(i−1, j+1)}
IL(π/4)=0.5×{P(i, j−1)+P(i−1, j)}
IH,Zone1=IH(0)×ω+IH(π/4)×(1−ω)
IM,Zone1=IM(0)×ω+IM(π/4)×(1−ω)
IL,Zone1=IL(0)×ω+IL(π/4)×(1−ω)
ω=1−{4×θ(i, j)}/π
Zone2〜Zone8の画素濃度指数についても、同様の手順で算出することができる。すなわち、「θ=0、π/4、π/2、3π/4、π、−3π/4、−π/2、−π/4」に対して、それぞれ画素濃度指数が算出される。これらの画素濃度指数は、それぞれ、平滑化された画像の各画素の輝度値に3×3フィルタ演算を行うことにより得られる。図10、図11、図12は、それぞれ画素濃度指数IH、IM、ILを得るためのフィルタの構成を示す図である。
IH,Zone1=IH(0)×w15+IH(π/4)×(1−w15)
IH,Zone2=IH(π/2)×w26+IH(π/4)×(1−w26)
IH,Zone3=IH(π/2)×w37+IH(3π/4)×(1−w37)
IH,Zone4=IH(π)×w48+IH(3π/4)×(1−w48)
IH,Zone5=IH(π)×w15+IH(−3π/4)×(1−w15)
IH,Zone6=IH(−π/2)×w26+IH(−3π/4)×(1−w26)
IH,Zone7=IH(−π/2)×w37+IH(−π/4)×(1−w37)
IH,Zone8=IH(0)×w48+IH(−π/4)×(1−w48)
なお、w15、w26、w37、w48は、それぞれ、下指示により表される。
W15=1−4θ/π
W26=4θ/π−1
W37=−1−4θ/π
W48=1+4θ/π
IM,Zone1=IM(0)×w15+IM(π/4)×(1−w15)
IM,Zone2=IM(π/2)×w26+IM(π/4)×(1−w26)
IM,Zone3=IM(π/2)×w37+IM(3π/4)×(1−w37)
IM,Zone4=IM(π)×w48+IM(3π/4)×(1−w48)
IM,Zone5=IM(π)×w15+IM(−3π/4)×(1−w15)
IM,Zone6=IM(−π/2)×w26+IM(−3π/4)×(1−w26)
IM,Zone7=IM(−π/2)×w37+IM(−π/4)×(1−w37)
IM,Zone8=IM(0)×w48+IM(−π/4)×(1−w48)
IL,Zone1=IL(0)×w15+IL(π/4)×(1−w15)
IL,Zone2=IL(π/2)×w26+IL(π/4)×(1−w26)
IL,Zone3=IL(π/2)×w37+IL(3π/4)×(1−w37)
IL,Zone4=IL(π)×w48+IL(3π/4)×(1−w48)
IL,Zone5=IL(π)×w15+IL(−3π/4)×(1−w15)
IL,Zone6=IL(−π/2)×w26+IL(−3π/4)×(1−w26)
IL,Zone7=IL(−π/2)×w37+IL(−π/4)×(1−w37)
IL,Zone8=IL(0)×w48+IL(−π/4)×(1−w48)
(a)勾配方向θを算出する
(b)θに対応するZoneを検出する
(c)検出されたZoneに対応する1組のフィルタを用いてフィルタ演算を行う。たとえば、θがZone1に属する場合には、図10に示すフィルタを用いてIH(0)、IH(π/4)が算出される。IM、ILについても同様である。
(d)上記(c)で得られる1組の演算結果およびθに基づいて、IH、IM、ILを算出する
GH(0)=gradMag(i, j+1)
GM(0)=gradMag(i, j)
GL(0)=gradMag(i, j−1)
同様に、「θ=π/4」に対して下式を定義する。
GH(π/4)=0.5×{gradMag(i+1, j)+gradMag (i, j+1)}
GM(π/4)=gradMag(i, j)
GL(π/4)=0.5×{gradMag(i, j−1)+gradMag (i−1, j)}
GH,Zone1=GH(0)×ω+GH(π/4)×(1−ω)
GM,Zone1=GM(0)×ω+GM(π/4)×(1−ω)=gradMag(i, j)
GL,Zone1=GL(0)×ω+GL(π/4)×(1−ω)
ω=1−{4×θ(i, j)}/π
このように、勾配指数GMは、勾配の方向θに依存することなく、常に「gradMag(i, j)」である。即ち、各画素の勾配指数GMは、勾配の方向θに係わりなく、上述した(1)式または(2)式により算出される。
GH,Zone1=GH(0)×w15+GH(π/4)×(1−w15)
GH,Zone2=GH(π/2)×w26+GH(π/4)×(1−w26)
GH,Zone3=GH(π/2)×w37+GH(3π/4)×(1−w37)
GH,Zone4=GH(π)×w48+GH(3π/4)×(1−w48)
GH,Zone5=GH(π)×w15+GH(−3π/4)×(1−w15)
GH,Zone6=GH(−π/2)×w26+GH(−3π/4)×(1−w26)
GH,Zone7=GH(−π/2)×w37+GH(−π/4)×(1−w37)
GH,Zone8=GH(0)×w48+GH(−π/4)×(1−w48)
なお、w15、w26、w37、w48は、それぞれ、下指示により表される。
W15=1−4θ/π
W26=4θ/π−1
W37=−1−4θ/π
W48=1+4θ/π
GL,Zone1=GL(0)×w15+GL(π/4)×(1−w15)
GL,Zone2=GL(π/2)×w26+GL(π/4)×(1−w26)
GL,Zone3=GL(π/2)×w37+GL(3π/4)×(1−w37)
GL,Zone4=GL(π)×w48+GL(3π/4)×(1−w48)
GL,Zone5=GL(π)×w15+GL(−3π/4)×(1−w15)
GL,Zone6=GL(−π/2)×w26+GL(−3π/4)×(1−w26)
GL,Zone7=GL(−π/2)×w37+GL(−π/4)×(1−w37)
GL,Zone8=GL(0)×w48+GL(−π/4)×(1−w48)
(a)勾配の大きさgradMagを算出する
(b)gradMagからGMを算出する
(c)勾配の方向θを算出する
(d)θに対応するZoneを検出する
(e)検出されたZoneに対応する1組のフィルタを用いてフィルタ演算を行う。たとえば、θがZone1に属する場合には、図13に示すフィルタを用いてGH(0)、GH(π/4)が算出される。GLについても同様である。
(f)上記(e)で得られる1組の演算結果およびθに基づいて、GH、GLを算出する
以上説明したように、ステップS11においては、各画素について評価指数(画素濃度指数IH、IM、ILおよび勾配指数GH、GM、GL)が算出される。そして、これらの評価指数は、ぶれ範囲の検出、および補正量の算出のために使用される。
各画素について、それぞれ下記(4)式の条件を満たすか否かをチェックする。なお、(4)式は、対象画素が輝度スロープの途中に位置していることを示している。
IH>IM>IL ・・・(4)
画素濃度指数が(4)式を満たす画素は、ぶれ範囲に属している(或いは、エッジ上に配置されている)と判定される。すなわち、(4)式を満たす画素は、補正が必要であると判定される。一方、画素濃度指数が(4)式を満たしていない画素は、ぶれ範囲に属していないと判定される。すなわち、(4)式を満たしていない画素は、補正が必要でないと判定される。なお、図1に示すランプ領域内の画素は、基本的に、上記(4)式により、ぶれ範囲に属すると判定される。
各画素について、下記のケース1〜3を満たすかチェックする。
ケース1:GH>GM>GL
ケース2:GH<GM<GL
ケース3:GH<GM 且つ GL<GM
ケース1は、輝度の勾配が急峻になっていくことを表している。したがって、ケース1に属する画素は、図1に示すエッジのランプ領域において、輝度レベルが中心レベルよりも低い領域(A領域)に属していると考えられる。一方、ケース2は、輝度の勾配が緩やかになっていくことを表している。したがって、ケース2に属する画素は、輝度レベルが中心レベルよりも高い領域(B領域)に属していると考えられる。なお、ケース3は、対象画素の勾配が、隣接画素の勾配よりも高いことを表している。すなわち、ケース3に属する画素は、輝度レベルが中心レベルまたはその近傍領域(C領域)に属していると考えられる。そして、補正対象として抽出された各画素について、それぞれ輝度レベルの補正量を算出する。
原画像の各画素の画素値(例えば、輝度レベル)を補正する。ここで、画素(i, j)について補正により得られる画素データImage(i, j)は、下式で得られる。「Originai(i, j)」は、原画像の画素(i, j)の画素データである。
ケース1:Image(i, j)=Originai(i, j)−Leveldown(i, j)
ケース2:Image(i, j)=Originai(i, j)+Levelup(i, j)
他のケース:Image(i, j)=Originai(i, j)
なお、実施形態の画像補正装置1は、上述したぶれ補正の代わりに、或いは上述したぶれ補正と共に、輪郭強調を行うこともできる。輪郭強調は、特に限定されるものではないが、例えば、アンシャープマスクにより実現される。アンシャープマスクは、原画像とその平滑化画像との間の差分iDiffValue(i, j)を算出する。この差分は、変化の方向も表す。そして、係数iStrengthを用いてこの差分を調整し、その調整された差分を原画像に加える。これにより、輪郭が強調される。
補正値NewValue(i, j)=Original(i, j)+iDiffValue(i, j)×iStrength
このように、実施形態の画像補正方法においては、手ぶれ補正のための演算量を少なくすることができる。
図15〜図19は、第1の実施例を説明する図である。図15は、原画像を示す。図16は、実施形態の補正方法による補正画像を示す。図17は、図5に示す領域1に属する画素について補正を行った画像を示す。図16に示すように、実施形態の補正方法によれば、輪郭のぼけが修正されている。一方、図17に示す補正画像においては、硯の陰が強調されて不自然である。
図23は、実施形態の画像補正装置1に係わるハードウェア構成を示す図である。図23において、CPU101は、メモリ103を利用して画像補正プログラムを実行する。記憶装置102は、例えばハードディスクであり、画像補正プログラムを格納する。なお、記憶装置102は、外部記録装置であってもよい。メモリ103は、例えば半導体メモリであり、RAM領域およびROM領域を含んで構成される。
(1)記憶装置102に予めインストールされている。
(2)可搬型記録媒体105により提供される。
(3)プログラムサーバ110からダウンロードする。
そして、上記構成のコンピュータで画像補正プログラムを実行することにより、実施形態に係わる画像補正装置が実現される。
Claims (10)
- 入力画像の各画素について画素値の勾配を検出する勾配検出部と、
前記入力画像の各画素位置におけるぶれ幅を検出するぶれ幅検出部と、
前記勾配検出部により検出された勾配が勾配しきい値よりも大きく、かつ、前記ぶれ幅検出部により検出されたぶれ幅がぶれ幅しきい値よりも小さい領域を、補正を行うべき領域として特定する補正領域特定部と、
前記補正領域特定部により特定された領域の画素の画素値を補正する補正部、
を有する画像補正装置。 - 請求項1に記載の画像補正装置であって、
前記入力画像内のエッジを検出するエッジ検出フィルタをさらに備え、
前記勾配検出部は、前記エッジ検出フィルタの演算結果を利用して、各画素について画素値の勾配を算出する
ことを特徴とする画像補正装置。 - 請求項1に記載の画像補正装置であって、
前記入力画像内のエッジを検出するエッジ検出フィルタをさらに備え、
前記ぶれ幅検出部は、前記エッジ検出フィルタの演算結果を利用して、各画素位置におけるぶれ幅を検出する
ことを特徴とする画像補正装置。 - 請求項3に記載の画像補正装置であって、
前記ぶれ幅検出部は、前記エッジ検出フィルタの演算結果に基づいて各画素位置における画素値の勾配の方向を算出し、前記勾配の方向が同じまたは略同じである画素が連続している数に基づいてぶれ幅を算出する
ことを特徴とする画像補正装置。 - 請求項2〜4のいずれか1つに記載の画像補正装置であって、
前記エッジ検出フィルタのサイズは、前記入力画像のサイズに応じて決定されることを特徴とする画像補正装置。 - 請求項2〜4のいずれか1つに記載の画像補正装置であって、
前記エッジ検出フィルタは、Sobelフィルタであることを特徴とする画像補正装置。 - 請求項1に記載の画像補正装置であって、
前記ぶれ幅しきい値は、前記入力画像のサイズに応じて決定されることを特徴とする画像補正装置。 - 請求項1に記載の画像補正装置であって、
前記補正部は、エッジをシャープにする輪郭補正を行うことを特徴とする画像補正装置。 - 入力画像の各画素について画素値の勾配を検出し、
前記入力画像の各画素位置におけるぶれ幅を検出し、
前記勾配を検出するステップにより検出された勾配が勾配しきい値よりも大きく、かつ、前記ぶれ幅検出部により検出されたぶれ幅がぶれ幅しきい値よりも小さい領域を、補正を行うべき領域として特定し、
前記特定された領域の画素の画素値を補正する、
ことを特徴とする画像補正方法。 - コンピュータに、
入力画像の各画素について画素値の勾配を検出する勾配検出手順、
前記入力画像の各画素位置におけるぶれ幅を検出するぶれ幅検出手順、
前記勾配検出手順により検出された勾配が勾配しきい値よりも大きく、かつ、前記ぶれ幅検出部により検出されたぶれ幅がぶれ幅しきい値よりも小さい領域を、補正を行うべき領域として特定する補正領域特定手順、
前記補正領域特定手順により特定された領域の画素の画素値を補正する補正手順、
を実行させるための画像補正プログラム。
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