JP5201058B2 - 輪郭強調処理プログラム、輪郭強調処理方法及び輪郭強調処理装置 - Google Patents

Description

この発明は、デジタルカメラなどで撮影された画像の輪郭強調を行う輪郭強調処理プログラム、輪郭強調処理方法及び輪郭強調処理装置に関する。

デジタルカメラなどで撮影された画像の自動補正機能として、細部を明瞭化してコントラストを強調する（輝度コントラストを大きくする）輪郭強調がある。しかし、顔や肌部などの平坦部に対して輪郭強調処理を行うと、粒状ノイズなどが目立ち、ざらついた画像になるという問題がある。

そこで、原画像データから顔領域を検出し、顔領域を含む領域の画像データに対しては、他の領域の画像データよりも弱い輪郭強調処理を行う技術が開発されている（例えば、特許文献１参照。）。かかる技術によれば、顔画像のざらつきを抑制するとともに、弱い輪郭強調処理を一部に用いることによって、輪郭強調処理を高速に行うことができる。

特開２００６−１１６１８号公報

しかしながら、輪郭強調処理は画素ごとに行うフィルタ処理の一つであるため、画素数が多くなると処理時間が長くなるという問題がある。特に、夜景などの暗い画像では、デジタルカメラの撮像素子の特性に起因してランダムノイズが発生しやすい。このようなノイズは周囲と輝度差がある点状の画素が現れるノイズである。すなわち、このようなノイズは周囲画素と輝度差があるのでエッジと判断されてしまう。したがって、ランダムノイズが多いということは、エッジが多いことを意味し、輪郭強調処理対象が多くなる。したがって、ノイズのために輪郭強調処理の処理時間が長くなる。

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、夜景などの暗い画像や画素数が多い画像に対して輪郭強調処理の処理時間が長くなるのを防ぐことができる輪郭強調処理プログラム、輪郭強調処理方法及び輪郭強調処理装置を提供することを目的とする。

本願の開示する輪郭強調処理装置は、一つの態様において、輪郭強調処理対象画像のイグジフ情報中の絞り値、シャッタースピード及びフィルム感度から撮影時の露出量を算出する露出量算出部と、前記露出量算出部により算出された露出量が第１の閾値より小さいか否かを判定する露出量大小判定部と、前記露出量大小判定部により露出量が第１の閾値より小さいと判定された場合には、該露出量が該第１の閾値より小さくないと判定された場合と比較して、輪郭強調処理に用いるアンシャープ信号の閾値である第２の閾値の絶対値としてより大きい値を選択する閾値選択部と、前記閾値選択部により選択された第２の閾値に基づいて補正されたアンシャープ信号に基づいて輪郭強調処理を行う輪郭強調処理部と、前記輪郭強調処理部により輪郭強調処理が行われた画像を出力する画像出力部とを備える。

本願の開示する輪郭強調処理プログラム、輪郭強調処理方法及び輪郭強調処理装置の一つの態様によれば、輪郭強調処理の処理時間が長くなるのを防ぐことができるという効果を奏する。

図１は、本実施例１に係る画像処理装置が行うＵＳＭ処理を説明するための説明図である。 図２は、本実施例１に係る画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。 図３は、画像データ記憶部が記憶する画像データ及びイグジフ情報の一例を示す図である。 図４は、シャープネス部の構成を示す機能ブロック図である。 図５は、ＵＳＭ演算部の処理を説明するための説明図である。 図６は、シャープネス部の処理手順を示すフローチャートである。 図７は、本実施例２に係る画像処理装置によるＵＳＭ処理を説明するための説明図である。 図８は、本実施例２に係るシャープネス部の構成を示す機能ブロック図である。 図９は、本実施例２に係るシャープネス部の処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、本実施例１及び２に係る輪郭強調処理プログラムを実行するコンピュータの構成を示す機能ブロック図である。

以下に添付図面を参照して、本願の開示する輪郭強調処理プログラム、輪郭強調処理方法及び輪郭強調処理装置の好適な実施例を詳細に説明する。なお、本実施例では、本願の開示する技術を静止画像に適用した場合を中心に説明するが、本願の開示する技術を動画像に適用することもできる。また、ここでは、ＵＳＭ（アンシャープマスク：UnSharp Mask）処理により輪郭強調処理（「シャープネス処理」とも言う）を行う。

まず、本実施例１に係る画像処理装置が行うＵＳＭ処理について説明する。図１は、本実施例１に係る画像処理装置が行うＵＳＭ処理を説明するための説明図である。図１（ａ）は、ＵＳＭ処理の処理手順を示し、図１（ｂ）は、ＵＳＭ処理で用いるＵＳ信号と閾値Ｔｈとの関係を示す。図１（ａ）は画像フレームをある直線で切った場合の断面に相当する位置の画素の値（輝度値）につき、縦方向に輝度値、横方向に画素の位置を取ったグラフを模式的に表現した図である。

図１（ａ）に示すように、本実施例１に係る画像処理装置は、まず、輪郭強調処理前の元画像からボカシ画像を生成する。ボカシ画像は、例えば平滑フィルタを適用することによって生成することができる。そして、元画像−ボカシ画像によりＵＳ信号（アンシャープ信号）に基づくＵＳ信号画像を生成し、生成したＵＳ信号画像を元画像に加えるＵＳＭ演算を行うことによって輪郭強調されたシャープネス画像を生成する。

ここで、大きなエッジだけを対象として輪郭強調処理を行いたい場合には、図１（ｂ）に示すように、ＵＳ信号画像を閾値Ｔｈに基づいて補正する。このように、ＵＳ信号画像を閾値Ｔｈに基づいて補正することによって、閾値Ｔｈ以上の強さのエッジだけを強調することができる。

ＵＳ信号は、上述のように元画像をある直線で切った場合の断面について、元画像からボカシ画像を引いた値を、該断面に相当する画素の位置に応じて示した値である。したがって、元画像のエッジ（図１（ａ）の元画像で輝度値が大幅に変化している部分）をはさんだ両側の画素の輝度差が大きいほど、ＵＳ信号のプラス側およびマイナス側の頂点の絶対値は大きくなる。すなわち、ＵＳ信号は強くなる。

したがって、図１（ｂ）に示すように、閾値Ｔｈ＝「高め」とすれば、元画像におけるエッジ（元画像において隣接する画素間で輝度値が大幅に変化している部分）の輝度差が、閾値Ｔｈ＝０や中の場合よりも大きいエッジのみが補正対象となる。すなわち、ＵＳ信号に対する閾値は、ＵＳＭ演算の対象とすべきエッジの輝度差（元画像において隣接する画素間で輝度値が大幅に変化している部分の輝度差）を決定するための値とみなすことができる。閾値の絶対値が大きくなるほど、ＵＳＭ演算の対象とするエッジの輝度差は大きくなる。

そこで、本実施例１に係る画像処理装置は、対象画像の露出量と画素数に基づいて閾値Ｔｈの値を選択する。露出量が小さい画像は、夜景のように暗い画像であり、上述の通りノイズも多いためエッジが多い傾向にある。そして、ノイズによって発生するエッジの輝度差は、何らかの被写体が撮影されている場合の画像における被写体を構成する輪郭であるエッジと比較して輝度差は小さい。したがって、露出量が小さい画像に対しては、閾値Ｔｈの絶対値を大きくすることによって、ノイズに起因するエッジを輪郭強調処理の対象から除外し、輪郭強調処理を高速化することができる。

また、画素数が多い場合には、当然ながら計算対象となる画素数も多くなる可能性が大きいためフィルタ処理に時間がかかる。したがって、画素数が多い画像に対しては、閾値Ｔｈの絶対値を大きくすることによって、輪郭強調処理を高速化することができる。

なお、さらに、閾値Ｔｈよりも絶対値の小さいＵＳ信号の値は処理対象から除外することで、輪郭強調処理をより高速化することができる。

このように、本実施例１に係る画像処理装置は、対象画像の露出量と画素数に基づいて閾値Ｔｈの値を適切に選択することによって、輪郭強調処理の処理時間が長くなるのを防ぐことができる。なお、露出量は、対象画像のイグジフ(Exif)情報から算出される。ここで、イグジフ情報とは、画像の付加情報であり、解像度、撮影日時、ＩＳＯ（感度）、シャッタースピード、絞り値などが含まれる。

次に、本実施例１に係る画像処理装置１００の構成について説明する。図２は、本実施例１に係る画像処理装置１００の構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、画像処理装置１００は、画像入力部１１０と、画像データ記憶部１２０と、レンジ補正部１３０と、明るさ補正部１４０と、彩度補正部１５０と、シャープネス部１６０と、画像出力部１７０と、ＵＩ部１８０とを有する。

画像入力部１１０は、デジタルカメラなどで撮影された画像のデータ及びイグジフ情報をＳＤカードから読み込んで画像データ記憶部１２０に書き込む処理部である。なお、画像入力部１１０は、ＳＤカードの代わりに、ＤＶＤやハードディスクなど他の記憶装置から画像データ及びイグジフ情報を読み込むこともできる。

画像データ記憶部１２０は、画像入力部１１０によりＳＤカードから読み込まれた画像データ及びイグジフ情報を記憶する記憶部である。また、画像データ記憶部１２０は、レンジ補正部１３０、明るさ補正部１４０、彩度補正部１５０及びシャープネス部１６０により補正が行われた画像データを記憶する。また、画像データ記憶部１２０は、後述するシャープネス部１６０により算出される低解像度画像のデータ、ボカシ画像のデータ、ＵＳ信号画像のデータなども記憶する。

図３は、画像データ記憶部１２０が記憶する画像データ及びイグジフ情報の一例を示す図である。図３に示すように、画像データ記憶部１２０は、画像データとして各画素のＲ、Ｇ、Ｂの値を記憶する。なお、ここでは、解像度が１０２４×１０２４であり、階調レベルが０〜２５５である場合を示す。また、画像データ記憶部１２０は、イグジフ情報として、画素数、絞り値、シャッタースピード、ＩＳＯなどを記憶する。

レンジ補正部１３０は、画像データ記憶部１２０から画像データ及びイグジフ情報を読み出し、レンジ補正を行う処理部であり、補正結果を画像データ記憶部１２０に書き込む。

明るさ補正部１４０は、レンジ補正部１３０により補正された画像データを画像データ記憶部１２０から読み出し、暗い画像に対しては明変換を行い、明るい画像に対しては暗変換を行うことによって画像の明るさを補正する処理部である。明るさ補正部１４０は、補正結果を画像データ記憶部１２０に書き込む。

彩度補正部１５０は、明るさ補正部１４０により補正された画像データを画像データ記憶部１２０から読み出し、画像の彩度すなわち鮮やかさを補正する処理部であり、補正結果を画像データ記憶部１２０に書き込む。

シャープネス部１６０は、彩度補正部１５０により補正された画像データ及びイグジフ情報を画像データ記憶部１２０から読み出し、輪郭強調処理を行ってシャープな画像に補正する処理部であり、補正結果を画像データ記憶部１２０に書き込む。なお、シャープネス部１６０の詳細については後述する。

画像出力部１７０は、シャープネス部１６０により補正された画像データを画像データ記憶部１２０から読み出し、利用者の指示に基づいてプリンタまたは表示装置に画像を出力する処理部である。

ＵＩ部１８０は、利用者がマウスやキーボードを用いて行う指示を受け付ける処理部である。例えば、ＵＩ部１８０は、利用者からの画像読み込み指示を受け付けて画像入力部１１０に画像データ及びイグジフ情報の入力を指示し、利用者からの出力装置指定を受け付けて画像出力部１７０に通知する。

次に、シャープネス部１６０の詳細について説明する。図４は、シャープネス部１６０の構成を示す機能ブロック図である。図４に示すように、シャープネス部１６０は、ＥＶ値算出部１６１と、低解像度画像作成部１６２と、ＵＳ信号画像生成部１６３と、ＵＳ信号閾値選択部１６４と、ＵＳ信号画像補正部１６５と、ＵＳＭ演算部１６６とを有する。

ＥＶ値算出部１６１は、画像データ記憶部１２０からイグジフ情報を読み出し、ＥＶ値を算出する処理部である。具体的には、画像の絞り値Ｆ、シャッタースピードＴ、ＩＳＯを用いてＥＶ値を以下の式により算出する。なお、ＥＶ値は理論上は±無限大の値を取り得るが、自然画の撮影環境においては、だいたい−３〜＋１５の値となる。
ＥＶ＝log₂(Ｆ)²−log₂(Ｔ)−log₂(ＩＳＯ／１００)

低解像度画像作成部１６２は、元画像の１／４の解像度の画像を生成し、生成した画像のデータを画像データ記憶部１２０に書き込む処理部である。例えば、元画像の解像度が３０００×２０００であれば、低解像度画像の解像度は７５０×５００となる。なお、低解像度画像としては、１／４以外の解像度の画像を生成することもできる。

ＵＳ信号画像生成部１６３は、低解像度画像の画像データを画像データ記憶部１２０から読み出し、ＵＳ信号画像を生成して画像データを画像データ記憶部１２０に書き込む処理部である。ＵＳ信号画像生成部１６３は、低解像度画像にボカシ処理を施し、元の低解像度画像−ボカシ画像の演算を行うことによって、ＵＳ信号画像を生成する。

ＵＳ信号閾値選択部１６４は、ＥＶ値及び元画像の画素数に基づいてＵＳ信号の閾値Ｔｈを「極高め」、「極高め」と「高め」の中間、「高め」、「中」、「０」の中から選択する処理部である。具体的には、以下のようにして閾値Ｔｈを選択する。

（１）ＥＶ値＜５
夜景や夜空の画像でノイズが大であり、処理を極めて限定的にするため、閾値Ｔｈとして「極高め」を選択する。
（２）５≦ＥＶ値＜１０
ノイズ発生の可能性があり、閾値Ｔｈとして「極高め」と「高め」の中間を選択する。
（３）１０≦ＥＶ値 かつ ７００万≦画素数
ノイズ発生はないが、処理コストが高く、処理を限定的にするため、閾値Ｔｈとして「高め」を選択する。
（４）１０≦ＥＶ値 かつ １００万≦画素数＜７００万
ノイズ発生はないが、処理コストが中であり、大部分を処理できるため、閾値Ｔｈとして「中間」を選択する。
（５）１０≦ＥＶ値 かつ 画素数＜１００万
ノイズ発生はなく、処理コストも低く、全量処理できるため、閾値Ｔｈとして「０」を選択する。

ここで、
「極高め」 ：閾値Ｔｈの絶対値＝５０
「極高め」と「高め」の中間：閾値Ｔｈの絶対値＝４０
「高め」 ：閾値Ｔｈの絶対値＝３０
「中」 ：閾値Ｔｈの絶対値＝１５
である。

ただし、これらの閾値Ｔｈの絶対値の値、ＥＶ値や画素数の値は一例であり、他の値を用いることもできる。また、閾値Ｔｈを何段階にするかも一例であり、４段階以外に区分しても構わない。

ＵＳ信号画像補正部１６５は、ＵＳ信号閾値選択部１６４により選択された閾値Ｔｈに基づいてＵＳ信号画像を補正する処理部である。すなわち、ＵＳ信号画像補正部１６５は、ＵＳ信号画像の画像データを画像データ記憶部１２０から読み出し、ＵＳ信号閾値選択部１６４により選択された閾値Ｔｈに基づいてＵＳ信号画像の画像データを補正し、画像データ記憶部１２０に書き込む。

ＵＳＭ演算部１６６は、ＵＳ信号画像補正部１６５により補正されたＵＳ信号画像を元の解像度に戻して元画像に加えるＵＳＭ演算を行う処理部である。すなわち、ＵＳＭ演算部１６６は、ＵＳ信号画像補正部１６５により補正されたＵＳ信号画像の画像データを画像データ記憶部１２０から読み出し、元の解像度に戻す。そして、元画像の画像データを画像データ記憶部１２０から読み出し、元の解像度に戻したＵＳ信号画像を加え、画像データ記憶部１２０に書き込む。

図５は、ＵＳＭ演算部１６６の処理を説明するための説明図である。図５に示すように、元画像が１０２４×１０２４の場合、ＵＳ信号画像は２５６×２５６である。したがって、ＵＳＭ演算部１６６は、２５６×２５６のＵＳ信号画像を拡大して１０２４×１０２４に戻してから元画像へ加える。この例では、ＵＳ信号画像の１画素を４画素に置き換えることによってＵＳ信号画像を拡大する。

次に、シャープネス部１６０の処理手順について説明する。図６は、シャープネス部１６０の処理手順を示すフローチャートである。図６に示すように、まず、ＥＶ値算出部１６１が、イグジフ情報からＥＶ値、元画像の画素数を算出する（ステップＳ１）。

そして、低解像度画像作成部１６２が、低解像度画像を作成し（ステップＳ２）、ＵＳ信号画像生成部１６３が、ＵＳ信号画像を生成する（ステップＳ３）。そして、ＵＳ信号閾値選択部１６４が、ＥＶ値が５より小さいか否かを判定し（ステップＳ４）、ＥＶ値が５より小さい場合には、閾値Ｔｈとして「極高め」を選択する（ステップＳ５）。

一方、ＥＶ値が５より小さくない場合には、ＵＳ信号閾値選択部１６４は、ＥＶ値が１０以上であるか否かを判定する（ステップＳ６）。その結果、ＥＶ値が１０以上である場合には、ＵＳ信号閾値選択部１６４は、元画像の画素数が７００万以上であるか否かを判定する（ステップＳ７）。

その結果、元画像の画素数が７００万以上である場合には、ＵＳ信号閾値選択部１６４は、閾値Ｔｈとして「高め」を選択する（ステップＳ８）。一方、元画像の画素数が７００万以上でない場合には、元画像の画素数が１００万以上であるか否かを判定する（ステップＳ９）。

その結果、元画像の画素数が１００万以上である場合には、ＵＳ信号閾値選択部１６４は、閾値Ｔｈとして「中」を選択し（ステップＳ１０）、元画像の画素数が１００万以上でない場合には、閾値Ｔｈとして「０」を選択する（ステップＳ１１）。

また、ＥＶ値が１０以上でない場合には、ＵＳ信号閾値選択部１６４は、閾値Ｔｈとして「極高め」と「高め」の中間を選択する（ステップＳ１２）。

そして、ＵＳ信号画像補正部１６５が、閾値Ｔｈに基づいてＵＳ信号画像を補正し（ステップＳ１３）、ＵＳＭ演算部１６６が、補正後のＵＳ信号画像を元画像の解像度に戻してから、元画像に加える（ステップＳ１４）。

上述してきたように、本実施例１では、シャープネス部１６０が、ＥＶ値と元画像の画素数に基づいてＵＳ信号の閾値Ｔｈを選択することとしたので、ＵＳＭ処理を高速化することができる。

ところで、上記実施例１では、画像の画素数に応じてＵＳ信号の閾値Ｔｈを選択することによって、ＵＳＭ処理の処理時間が長くなることを防ぐ場合について説明した。一方、ＵＳ信号画像を元画像に加える処理を大きなエッジすなわちＵＳ信号の強いものから順番に時間が許す限り実行することによっても、ＵＳＭ処理の処理時間が長くなることを防ぐことができる。そこで、本実施例２では、ＵＳ信号画像を元画像に加える処理を大きなエッジから順番に時間が許す限り実行する場合について説明する。

まず、本実施例２に係る画像処理装置によるＵＳＭ処理について説明する。図７は、本実施例２に係る画像処理装置によるＵＳＭ処理を説明するための説明図である。本実施例２に係る画像処理装置は、図７（ａ）に示すように、ＵＳ信号を閾値Ｔｈに基づいて複数の区間に分割し、図７（ｂ）に示すように、各区間に対応するＵＳ信号画像を生成する。

そして、本実施例２に係る画像処理装置は、ＵＳ信号が強い方の区間に対応するＵＳ信号画像から順番に元画像に加える処理を実行する。すなわち、図７（ｃ）に示すように、まず、区間Ａに対応するＵＳ信号画像を用いて輪郭強調をかける。そして、区間Ａに対応する処理を行った結果に対してさらに、区間Ｂに対応するＵＳ信号画像を用いて輪郭強調をかける。また同様に、区間Ａ及びＢに対応する処理の結果に対してさらに、区間Ｃに対応するＵＳ信号画像を用いて輪郭強調をかける。また同様に、区間Ａ、Ｂ、及びＣに対応する処理の結果に対してさらに、区間Ｄに対応するＵＳ信号画像を順に用いて輪郭強調をかける。

ここで、本実施例２に係る画像処理装置は、各区間に対応するＵＳ信号画像を用いて輪郭強調をかけるごとに処理時間が所定の時間内であるか否かを判定し、処理時間が所定の時間を超えた場合には、輪郭強調をかける処理を終了する。例えば、区間Ｃに対応するＵＳ信号画像を用いて輪郭強調をかけ、処理時間が所定の時間を超えた場合には、区間Ｄに対応するＵＳ信号画像を用いて輪郭強調をかけることなく、輪郭強調をかける処理を終了する。

このように、本実施例２に係る画像処理装置は、各区間に対応するＵＳ信号画像を用いて輪郭強調をかけるごとに処理時間が所定の時間内であるか否かを判定し、処理時間が所定の時間を超えた場合には、輪郭強調をかける処理を終了する。したがって、ＵＳＭ処理の処理時間が長くなることを防ぐことができる。

実施例１においては、例えば図１（ｂ）に示した例では、閾値Ｔｈ＝高め とした例を示し、図７での区間Ａ及び区間Ｂに相当する部分のみをＵＳＭ演算の対象として採用している。これに対して本実施例２においては、ＵＳ信号のなかでＵＳＭ演算の対象として採用する部分を、時間の許す限り広くすることができる。

ＵＳ信号の横軸においては、プラスマイナスが反転している箇所が、元画像のエッジの中心に相当し、プラスマイナスが反転している箇所から左右に離れるほど、エッジの中心から離れた位置の画素がＵＳ信号をかける対象であることを示す。従って、図７（ａ）において区間Ａに相当する部分よりも区間Ｄに相当する部分の方が、エッジの中心から離れた位置にある画素に対応することになる。

所定の閾値によって特定される区間の画素のみをＵＳＭ演算の対象とする実施例１とは異なり、本実施例２では、時間が許す限り、エッジから離れた領域の画素もＵＳＭ演算の対象とすることができる。したがって、エッジの近傍のみを強調する場合に発生する可能性がある、輪郭強調処理による不自然さを抑止することが可能になる。

次に、本実施例２に係るシャープネス部１９０について説明する。図８は、本実施例２に係るシャープネス部１９０の構成を示す機能ブロック図である。なお、ここでは説明の便宜上、図４に示した各部と同様の役割を果たす機能部については同一符号を付すこととしてその詳細な説明を省略する。

図８に示すように、シャープネス部１９０は、ＥＶ値算出部１６１と、低解像度画像作成部１６２と、ＵＳ信号画像生成部１６３と、段階的ＵＳＭ演算部１９４とを有する。

段階的ＵＳＭ演算部１９４は、ＵＳ信号を閾値Ｔｈに基づいてＵＳ信号の強い方から、区間Ａ、区間Ｂ、区間Ｃ及び区間Ｄの４つの区間に分割し、各区間に対応するＵＳ信号画像を生成する。そして、信号が強い方の区間に対応するＵＳ信号画像から順番に元画像に加えるＵＳＭ演算を実行する。

ただし、段階的ＵＳＭ演算部１９４は、各区間に対応するＵＳ信号画像を元画像に加えるＵＳＭ演算を実行するごとに処理時間が所定の時間内であるか否かを判定し、処理時間が所定の時間を超えた場合には、ＵＳＭ演算を終了する。なお、ここでは、ＵＳ信号を閾値Ｔｈに基づいて４つの区間に分割することとしたが、４つ以外の区間に対応させて分割するようにすることもできる。

図９は、シャープネス部１９０の処理手順を示すフローチャートである。図９に示すように、まず、ＥＶ値算出部１６１が、イグジフ情報からＥＶ値を算出する（ステップＳ２１）。そして、低解像度画像作成部１６２が、低解像度画像を作成し（ステップＳ２２）、ＵＳ信号画像生成部１６３が、ＵＳ信号画像を生成する（ステップＳ２３）。

そして、段階的ＵＳＭ演算部１９４が、ＥＶ値が５より小さいか否かを判定し（ステップＳ２４）、ＥＶ値が５より小さい場合には、閾値Ｔｈとして「極高め」を選択し、ＵＳ信号画像を補正する（ステップＳ２５）。そして、補正したＵＳ信号画像を元画像の解像度に戻して、元画像に加える（ステップＳ２６）。

一方、ＥＶ値が５より小さくない場合には、段階的ＵＳＭ演算部１９４は、区間Ａに対応するＵＳ信号画像を元画像の解像度に戻して元画像に加える処理を行う（ステップＳ２７）。そして、処理時間Ｔが所定の閾値Ｔsumより小さいか否かを判定する（ステップＳ２８）。

その結果、処理時間Ｔが所定の閾値Ｔsumより小さい場合には、段階的ＵＳＭ演算部１９４は、区間Ｂに対応するＵＳ信号画像を元画像の解像度に戻して元画像に加える処理を行う（ステップＳ２９）。そして、処理時間Ｔが所定の閾値Ｔsumより小さいか否かを判定する（ステップＳ３０）。

その結果、処理時間Ｔが所定の閾値Ｔsumより小さい場合には、段階的ＵＳＭ演算部１９４は、区間Ｃに対応するＵＳ信号画像を元画像の解像度に戻して元画像に加える処理を行う（ステップＳ３１）。そして、処理時間Ｔが所定の閾値Ｔsumより小さいか否かを判定する（ステップＳ３２）。

その結果、処理時間Ｔが所定の閾値Ｔsumより小さい場合には、段階的ＵＳＭ演算部１９４は、区間Ｄに対応するＵＳ信号画像を元画像の解像度に戻して元画像に加える処理を行う（ステップＳ３３）。

これに対して、ステップＳ２８、３０、３２において、処理時間Ｔが所定の閾値Ｔsumより小さくない場合には、処理を終了する。

上述してきたように、本実施例２では、シャープネス部１９０は、ＵＳ信号を閾値Ｔｈに基づいて複数の区間に分割し、各区間に対応するＵＳ信号画像を生成する。そして、ＵＳ信号の強い方の区間に対応するＵＳ信号画像から順番に元画像に加えるＵＳＭ演算を行い、所定の処理時間を越えると、処理を終了する。したがって、ＵＳＭ処理の処理時間が長くなるのを防ぐことができる。

なお、本実施例１及び２では、シャープネス部について説明したが、シャープネス部の機能をソフトウェアによって実現することで、同様の機能を有するシャープネスプログラムすなわち輪郭強調処理プログラムを得ることができる。そこで、輪郭強調処理プログラムを実行するコンピュータについて説明する。

図１０は、本実施例１及び２に係る輪郭強調処理プログラムを実行するコンピュータの構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、コンピュータ２００は、ＲＡＭ２１０と、ＣＰＵ２２０と、ＨＤＤ２３０と、ＬＡＮインタフェース２４０と、表示装置２５０と、ＤＶＤドライブ２６０と、ＵＳＢインタフェース２７０とを有する。

ＲＡＭ２１０は、プログラムやプログラムの実行途中結果などを記憶するメモリであり、ＣＰＵ２２０は、ＲＡＭ２１０からプログラムを読み出して実行する中央処理装置である。ＨＤＤ２３０は、プログラムやデータを格納するディスク装置であり、ＬＡＮインタフェース２４０は、コンピュータ２００をＬＡＮ経由で他のコンピュータに接続するためのインタフェースである。表示装置２５０は、画像などを表示する装置であり、ＤＶＤドライブ２６０は、ＤＶＤの読み書きを行う装置である。ＵＳＢインタフェース２７０は、マウス、キーボード、プリンタ、ＳＤカードリーダなどの機器を接続するためのインタフェースであり、複数個の機器を接続することができる。

そして、コンピュータ２００において実行される輪郭強調処理プログラム２１１は、ＤＶＤに記憶され、ＤＶＤドライブ２６０によってＤＶＤから読み出されてコンピュータ２００にインストールされる。あるいは、輪郭強調処理プログラム２１１は、ＬＡＮインタフェース２４０を介して接続された他のコンピュータシステムのデータベースなどに記憶され、これらのデータベースから読み出されてコンピュータ２００にインストールされる。そして、インストールされた輪郭強調処理プログラム２１１は、ＨＤＤ２３０に記憶され、ＲＡＭ２１０に読み出されてＣＰＵ２２０によって実行される。

１００ 画像処理装置
１１０ 画像入力部
１２０ 画像データ記憶部
１３０ レンジ補正部
１４０ 明るさ補正部
１５０ 彩度補正部
１６０，１９０ シャープネス部
１６１ ＥＶ値算出部
１６２ 低解像度画像作成部
１６３ ＵＳ信号画像生成部
１６４ ＵＳ信号閾値選択部
１６５ ＵＳ信号画像補正部
１６６ ＵＳＭ演算部
１７０ 画像出力部
１８０ ＵＩ部
１９４ 段階的ＵＳＭ演算部
２００ コンピュータ
２１０ ＲＡＭ
２１１ 輪郭強調処理プログラム
２２０ ＣＰＵ
２３０ ＨＤＤ
２４０ ＬＡＮインタフェース
２５０ 表示装置
２６０ ＤＶＤドライブ
２７０ ＵＳＢインタフェース

Claims (7)

1. 輪郭強調処理対象画像のイグジフ情報中の絞り値、シャッタースピード及びフィルム感度から撮影時の露出量を算出する露出量算出手順と、
   前記露出量算出手順により算出された露出量が第１の閾値より小さいか否かを判定する露出量大小判定手順と、
   前記露出量大小判定手順により露出量が第１の閾値より小さいと判定された場合には、該露出量が該第１の閾値より小さくないと判定された場合と比較して、輪郭強調処理に用いるアンシャープ信号の閾値である第２の閾値の絶対値としてより大きい値を選択する閾値選択手順と、
   前記閾値選択手順により選択された第２の閾値に基づいて補正されたアンシャープ信号に基づいて輪郭強調処理を行う輪郭強調処理手順と、
   前記輪郭強調処理手順により輪郭強調処理が行われた画像を出力する画像出力手順と
   をコンピュータに実行させることを特徴とする輪郭強調処理プログラム。
2. 前記露出量大小判定手順により露出量が第１の閾値より小さくないと判定された場合には、前記閾値選択手順は、画像を構成する画素数に基づいて前記第２の閾値を選択することを特徴とする請求項１に記載の輪郭強調処理プログラム。
3. 前記輪郭強調処理手順は、
   前記輪郭強調処理対象画像から低解像画像を作成し、該作成した低解像画像から低解像度のアンシャープ信号画像を生成するアンシャープ信号画像生成手順と、
   前記アンシャープ信号画像生成手順により生成された低解像度のアンシャープ信号画像を前記閾値選択手順により選択された第２の閾値に基づいて補正するアンシャープ信号画像補正手順と、
   前記アンシャープ信号画像補正手順により補正された低解像度のアンシャープ信号画像を元の解像度に戻してアンシャープマスク演算を行うアンシャープマスク演算手順と
   をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１または２に記載の輪郭強調処理プログラム。
4. 前記露出量大小判定手順により露出量が第１の閾値より小さくないと判定された場合には、段階的にアンシャープマスク演算を実行し、所定時間を超えるとアンシャープマスク演算を終了する時間制限型演算手順と、
   前記時間制限型演算手順によりアンシャープマスク演算が行われた画像を出力する時間制限画像出力手順と
   をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の輪郭強調処理プログラム。
5. 前記時間制限型演算手順は、前記第２の閾値として選択可能な複数の値に基づいてアンシャープ信号を複数に分割し、該分割した複数のアンシャープ信号を信号値の絶対値が大きいほうから順番に用いてアンシャープマスク演算を実行することを特徴とする請求項４に記載の輪郭強調処理プログラム。
6. 輪郭強調処理対象画像のイグジフ情報中の絞り値、シャッタースピード及びフィルム感度から撮影時の露出量を算出する露出量算出ステップと、
   前記露出量算出ステップにより算出された露出量が第１の閾値より小さいか否かを判定する露出量大小判定ステップと、
   前記露出量大小判定ステップにより露出量が第１の閾値より小さいと判定された場合には、該露出量が該第１の閾値より小さくないと判定された場合と比較して、輪郭強調処理に用いるアンシャープ信号の閾値である第２の閾値の絶対値としてより大きい値を選択する閾値選択ステップと、
   前記閾値選択ステップにより選択された第２の閾値に基づいて補正されたアンシャープ信号に基づいて輪郭強調処理を行う輪郭強調処理ステップと、
   前記輪郭強調処理ステップにより輪郭強調処理が行われた画像を出力する画像出力ステップと
   を含んだことを特徴とする輪郭強調処理方法。
7. 輪郭強調処理対象画像のイグジフ情報中の絞り値、シャッタースピード及びフィルム感度から撮影時の露出量を算出する露出量算出部と、
   前記露出量算出部により算出された露出量が第１の閾値より小さいか否かを判定する露出量大小判定部と、
   前記露出量大小判定部により露出量が第１の閾値より小さいと判定された場合には、該露出量が該第１の閾値より小さくないと判定された場合と比較して、輪郭強調処理に用いるアンシャープ信号の閾値である第２の閾値の絶対値としてより大きい値を選択する閾値選択部と、
   前記閾値選択部により選択された第２の閾値に基づいて補正されたアンシャープ信号に基づいて輪郭強調処理を行う輪郭強調処理部と、
   前記輪郭強調処理部により輪郭強調処理が行われた画像を出力する画像出力部と
   を備えたことを特徴とする輪郭強調処理装置。

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