JP5206851B2 - 画像処理方法 - Google Patents
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Description
本発明の第2の態様によると、請求項1に記載の画像処理方法において、前記第2の画像生成手順は、前記第2の画像の色差情報と輝度情報に対して表色系変換を行って、第1の画像を構成する表色系の色情報に変換することを特徴とする。
(電子カメラの構成)
図1は、第1の実施の形態における電子カメラの機能ブロック図である。電子カメラ1は、A/D変換部10、画像処理部11、制御部12、メモリ13、圧縮/伸長部14、表示画像生成部15を備える。また、メモリカード(カード状のリムーバブルメモリ)16とのインタフェースをとるメモリカード用インタフェース部17および所定のケーブルや無線伝送路を介してPC(パーソナルコンピュータ)18等の外部装置とのインタフェースをとる外部インタフェース部19を備える。これらの各ブロックはバス29を介して相互に接続される。画像処理部11は、例えば、画像処理専用の1チップ・マイクロプロセッサで構成される。
次に、撮像素子21を介して取得したRGB表色系の画像データを、高精細高画質な画像データに変換する処理を説明する。撮像素子21で撮像され、アナログ信号処理部22、A/D変換部10を介して画像処理部11に入力される画像データは、ベイア配列のRGB表色系で表され、前述した通り、1つの画素には1つの色成分しか含まれていない。すなわち、被写体のカラー像に関する情報がベイア配列に間引かれていると言える。以下、この画像データを変換前RGB画像データとも言う。この変換前RGB画像データを、各画素においてR成分、G成分、B成分を含む高精細高画質な画像データに変換する。すなわち、間引かれた画像データから、高精細高画質な画像データを生成、復元する。
1-1. 類似度の算出
入力された変換前RGB画像データの各色成分の色情報を使用して、類似度の算出を行い、縦横方向判定を行う。まず、R画素およびB画素において、類似度を算出する。類似度とは、変換対象画素を含む局所領域内の色成分の色情報を使用して、変換対象画素と周辺画素との類似性の度合いを数値化したものである。本実施の形態では、縦方向の類似度と横方向の類似度を求め、縦方向に類似性が強いのか横方向に類似性が強いのかを判定する。色情報とは、撮像素子21で取得された色信号を、所定の処理を行いデジタル化した値である。例えば、1バイト256階調で表される。
Cv[i,j]={(|G[i,j-1]-Z[i,j]|+|G[i,j+1]-Z[i,j]|)/2
+|G[i,j-1]-G[i,j+1]|}/2 ...(1)
Ch[i,j]={(|G[i-1,j]-Z[i,j]|+|G[i+1,j]-Z[i,j]|)/2
+||G[i-1,j]-G[i+1,j]|}/2 ...(2)
次に、類似性判定を行う。上記で求めたCv[i,j]、Ch[i,j]を使用して、変換対象画素の類似性の判定を行う。すなわち、第1の実施の形態では、縦方向に類似性が強いか、横方向に類似性が強いか、縦横不明かの判定を行う。具体的には、条件(3)を満足するときは、縦横類似性が不明として方向指標HV[i,j]=0をセットする。すなわち、縦横の類似度間の差分が閾値Th1以下であれば、縦方向に類似性が強いのか、横方向に類似性が強いのか判定できないことを意味する。Th1は所定の閾値であり、256階調のときは10前後の値とする。画像のノイズが多いときは高めに設定する。
|Cv[i,j]-Ch[i,j]|≦Th1 ...(3)
Cv[i,j]<Ch[i,j] ...(4)
2-1. Cr面生成
次に、R画素における色差情報Cr面生成について説明する。変換前RGB画像データのR画素の色差情報Crを求める。このとき、上記で求めた類似性の方向指標HV[i,j]によって異なる式を使用する。HV[i,j]=1のときは式(5)、HV[i,j]=-1のときは式(6)、HV[i,j]=0のときは式(7)を使用してCr[i,j]を求める。
Cr[i,j]=R[i,j]-(G[i,j-1]+G[i,j+1])/2 ...(5)
Cr[i,j]=R[i,j]-(G[i-1,j]+G[i+1,j])/2 ...(6)
Cr[i,j]=R[i,j]-(G[i,j-1]+G[i,j+1]+G[i-1,j]+G[i+1,j])/4 ...(7)
次に、Cr面の補間を行う。求めたR画素の色差情報Crを使用して、B画素、G画素の色差情報Crを補間処理によって求める。B画素に対応する画素の場合は式(8)、G画素で横方向にR画素が隣接する画素に対応する画素の場合は式(9)、G画素で縦方向にR画素が隣接する画素に対応する画素の場合は式(10)を使用して色差情報Crを求める。
Cr[i,j]=(Cr[i-1,j-1]+Cr[i-1,j+1]+Cr[i+1,j-1]+Cr[i+1,j+1])/4 ...(8)
Cr[i,j]=(Cr[i-1,j]+Cr[i+1,j])/2 ...(9)
Cr[i,j]=(Cr[i,j-1]+Cr[i,j+1])/2 ...(10)
色差情報Cbについても、上記色差情報Crと同様にして求める。このようにして、変換前RGB画像データのすべての画素について、色差情報Cr、Cbを求める。
2.色差生成で求まった色差面には偽色がふんだんに乗っており、色モアレや高ISO感度における色斑ノイズの要因となっている。これらは色構造と区別して適応的に除去されるべきであるが、次節で述べる色勾配を指標として区別するとき、偽色の境界が色境界と誤認定されないように予め仮の除去をしておく。以下に方法を2つを紹介するが、この方法に限らない。
次式(101)(102)および図8は、5x5サイズの分離型フィルタの例を示す。
Horizontal lowpass filtering
tmp_Cr[i,j]={6*Cr[i,j]+4*(Cr[i-1,j]+ Cr[i+1,j])+ Cr[i-2,j]+ Cr[i+2,j]}/16
...(101)
Vertical lowpass filtering
TCr[i,j]={6* tmp_Cr[i,j]+4*(tmp_Cr[i,j-1]+tmp_Cr[i,j+1])
+tmp_Cr[i,j-2]+tmp_Cr[i,j+2]}/16 ...(102)
TCb[i,j]も同様にして求める。
次式(103)および図9は、メディアン処理の例を示す。メディアン処理は、図9に示す5x5のサイズの範囲内ですべての画素値をソーティングし、中央にくる値(中央値)を採用する処理である。
TCr[i,j]=Median{Cr[i+m,j+n]} m=0,±1,±2 n=m=0,±1,±2 ...(103)
4-1. 色指標の算出
次に、色構造部を破壊しないように、色勾配を調べて偽色と実在色とを判別する。実在色は、3.の仮色差補正処理を加えても偽色に比べコントラストが残りやすいので、その統計的性質から非常に高い確度で区別が可能である。そのときできるだけ精度よく色構造を守るため、実在色間の色コントラストを上げて偽色間の色コントラストを下げるような色指標面を作る。一般に偽色は反対色間で現れやすいので、原色間で色指標を生成するのがよい。すなわち、上述のようにして求まった色差信号Cr[i,j],Cb[i,j]から、次式(104)を使用して画素単位の色を評価するための色指標Cdiff[i,j]に変換する。
Cdiff[i,j]=(|Cr[i,j]|+|Cb[i,j]|+|Cr[i,j]-Cb[i,j]|)/3 ...(104)
Cdiff=(|R-G|+|G-B|+|B-R|)/3 ...(105)
次に、単一の色指標面に色コントラスト情報を押し込めた面内で、次式(106)により、色勾配Cgradを調べる。このとき色勾配検出用の微分フィルタサイズを、仮色差補正フィルタのサイズと同一にして破壊の可能性がある範囲は全て調べられるようにしている。その結果、色構造非破壊性を高める。図10は、仮色差補正フィルタと同一サイズの5x5の範囲で、色勾配を調べている様子を説明する図である。
次に、次の条件式(107)により、色勾配の大きさに応じて色差補正処理をするか否かを切り替える。色勾配の大きい色境界部は元のCr[i,j]がそのまま使われる。色勾配は、輝度の勾配とは関係ない値である。
if Cgrad[i,j]≦ThG Cr[i,j]=TCr[i,j] ...(107)
次に、ステップS12で求めた方法判定に基づき、ベイヤ面上のR/B位置におけるGの値を、次式(108)(109)(110)により求める。
if HV[i,j]=1 Gout[i,j]=(G[i,j-1]+G[i,j+1])/2
+(2*Z[i,j]-Z[i,j-2]-Z[i,j+2])/4 ...(108)
else if HV[i,j]=-1 Gout[i,j]=(G[i-1,j]+G[i+1,j])/2
+(2*Z[i,j]-Z[i-2,j]-Z[i+2,j])/4 ...(109)
else Gout[i,j]=(G[i,j-1]+G[i,j+1]+G[i-1,j]+G[i+1,j])/4
+(4*Z[i,j]-Z[i,j-2]-Z[i,j+2]-Z[i-2,j]
-Z[i+2,j])/8 ...(110)
ZはR位置ではZ=R、B位置ではZ=Bを表す。ベイヤ面上のG位置では、Gout[i,j]=ベイヤ信号そのまま代入する。
適切な偽色除去の加えられたCr,Cb面と、G面の3つの色情報から、次式(111)(112)によりRGB表色系への変換を行う。
Rout[i,j]=Cr[i,j]+Gout[i,j] ...(111)
Bout[i,j]=Cb[i,j]+Gout[i,j] ...(112)
第2の実施の形態は、第1の実施の形態の色差補正フィルタを更に強化した例を示す。第1の実施の形態と異なるのは、3.仮色差補正で使用するフィルタと、4.色勾配解析の微分フィルタのみである。仮色差補正のフィルタサイズを大きくするのに伴い、合わせて色勾配判定の微分フィルタも大きくして色構造の破壊を防ぐ。
第2の実施の形態の仮色差補正で使用する補正フィルタは、次の通りである。
方法1(ローパス処理)
次式(113)(114)は、9x9サイズの分離型フィルタの例を示す。
Horizontal lowpass filtering
tmp_Cr[i,j]={70*Cr[i,j]+56*(Cr[i-1,j]+Cr[i+1,j])
+28*(Cr[i-2,j]+ Cr[i+2,j])+8*(Cr[i-3,j]+ Cr[i+3,j])
+(Cr[i-4,j]+ Cr[i+4,j])}/256 ...(113)
Vertical lowpass filtering
TCr[i,j]={70* tmp_Cr[i,j]+56*(tmp_Cr[i,j-1]+tmp_Cr[i,j+1])
+28*(tmp_Cr[i,j-2]+tmp_Cr[i,j+2])+8*(tmp_Cr[i,j-3]+tmp_Cr[i,j+3])
+tmp_Cr[i,j-4]+tmp_Cr[i,j+4]}/256 ...(114)
TCb[i,j]も同様。
次式(115)は、メディアン処理の例を示す。
TCr[i,j]=Median{Cr[i+m,j+n]} m=0,±1,±2,±3,±4 n=m=0,±1,±2,±3,±4 ...(115)
4-1. 色指標の算出
色指標は、第1の実施の形態と同様にして求める。
次式(116)により、色勾配Cgradを調べる。このとき色勾配検出用の微分フィルタサイズを、仮色差補正フィルタのサイズと同一にして破壊の可能性がある範囲は全て調べられるようにしている。その結果、色構造非破壊性を高める。図11は、仮色差補正フィルタと同一サイズの9x9の範囲で、色勾配を調べている様子を説明する図である。
第1の実施の形態および第2の実施の形態では、色補間途中の信号処理として説明をした。第3の実施の形態は、補間済のデータに対して本発明を適用するものである。例えば、電子カメラ内で補間して出力されたJPEGデータなどがある。この場合の例について、以下3通りほど示す。第3の実施の形態の電子カメラ1の構成は、第1の実施の形態の図1と同様であるのでその説明を省略する。
1)色空間変換
補間済RGBデータを、以下の定義のGCbCrデータに変換する。
Cr=R-G ...(117)
Cb=B-G ...(118)
G成分はそのまま。
2)色勾配判定法による適応的偽色除去
第1の実施の形態あるいは第2の実施の形態の「3. 仮色差補正」〜「7. 表色系変換」の処理をそのまま行う。
補間済データは通常、絵作りのための色補正処理が加わっている。これらの影響を少なくして色勾配判定するため、例1の色空間変換ではなく、Lab空間に変換する。Luv空間等であってもよい。図12は、例2における処理の関係を説明するためのブロック図である。
補間済RGBデータ(図12の401)をLabデータに変換する(図12の402)。
2)色勾配判定法による適応的偽色除去
第1の実施の形態の図7と本実施の形態の図12において、仮色差補正304は仮ab面補正403に対応し、色勾配解析305は色勾配解析404に対応し、適応的色差補正306は適応的色差補正405に対応し、表色系変換308は色空間変換406に対応する。第1の実施の形態あるいは第2の実施の形態の「3. 仮色差補正」〜「7. 表色系変換」の処理において、Cb,Crをa,bに置き換えて行う。単純に置き換えができないところだけ以下で定義する。
例2のように色勾配を調べるために用いる色空間と色差補正処理する色空間が一致していなくてもよい。色差補正処理する色空間を例えば、Lab 空間のab面やYIQ空間のIQ面とする。色勾配を見るため、ab面やIQ面で色差補正を行った後、色空間を例えばHSV空間やLCH空間に変換する。変換後、以下の式(121)や式(122)により、輝度成分以外の色度(chromaticity)成分の変化をみて色勾配を求める。HSV空間のH,SやLCH空間のC,Hが色度成分(情報)である。色度(chromaticity)とは、簡単に言うと明るさを除いた色の性質を言う。色差(chrominance)も色度(chromaticity)に含まれる概念である。
HSV空間の場合
Cgrad[i,j]=|grad(S[i,j])|+|grad(H[i,j])| ...(121)
LCH空間の場合
Cgrad[i,j]=|grad(C[i,j])|+|grad(H[i,j])| ...(122)
ただし、gradは第1の実施の形態や第2の実施の形態で定義した演算子である。
第4の実施の形態は、色勾配判定による輝度成分生成法の切替えについて説明する。第4の実施の形態の電子カメラ1の構成は、第1の実施の形態の図1と同様であるのでその説明を省略する。
1. Cr,Cb色差面生成
1-1. 方向判定
1-1-1. 類似度の算出
1-1-2. 類似性判定
1-2. 色差生成
1-2-1. Cr面生成
1-2-2. Cr面補間
1-2-3.Cb面生成、補間
色評価に先立ち色差情報Cr、Cbの補正を行う。色評価を正確に行うため、前述のようにして取得したCr、Cbの色差面に生じている偽色を除去するためである。色差メディアンフィルタを使用してもよいが、第4の実施の形態では、以下の式(11)および図15で示されるローパスフィルタを使用する。この処理は、偽色を除去するという目的を高速に達成することができる。なお、他の方法によって偽色を除去するようにしてもよい。
Cr[i,j]={4* Cr[i,j]
+2*(Cr[i-2,j]+ Cr[i+2,j]+Cr[i,j-2]+ Cr[i,j+2])
+1*(Cr[i-2,j-2]+Cr[i+2,j-2]+Cr[i-2,j+2]+Cr[i+2,j+2])}/16 ...(11)
2-1. 色指標の算出
上述のようにして求まった色差情報Cr[i,j],Cb[i,j]から、式(12)を使用して画素単位の色を評価するための色指標Cdiff[i,j]を求める。
Cdiff[i,j]=(|Cr[i,j]|+|Cb[i,j]|+|Cr[i,j]-Cb[i,j]|)/3 ...(12)
Cdiff=(|R-G|+|G-B|+|B-R|)/3 ...(13)
このようにベイヤ復元画像で予測される色が精度よく求まった段階で、従来技術の問題として浮上している色境界部を識別するため、色指標の面内で色の勾配を調べる。変換対象画素[i,j]における色勾配をgrad_Cdiff[i,j]で表すと、次式(14)により求めることができる。
grad_Cdiff[i,j]=
(|Cdiff[i-1,j]-Cdiff[i,j]|+|Cdiff[i+1,j]-Cdiff[i,j]|
+|Cdiff[i,j-1]-Cdiff[i,j]|+|Cdiff[i,j+1]-Cdiff[i,j]|
+|Cdiff[i-1,j-1]-Cdiff[i,j]|+|Cdiff[i+1,j+1]-Cdiff[i,j]|
+|Cdiff[i-1,j+1]-Cdiff[i,j]|+|Cdiff[i+1,j-1]-Cdiff[i,j]|)/8 ...(14)
式(14)の色勾配の演算には、あらゆる方向の色境界部を同時に検知するため、隣接する全ての画素との差分を求める等方型の一次微分フィルタを用いた。このように複数の方向に等方的に微分をほどこすのは、すべての方向のエッジを検出するためである。なお、差分の差分を求める二次微分フィルタを用いてもよい。一次微分では立ち上がりあるいは立ち下がりのエッジを見つけ、二次微分では山あるいは谷を見つけることができる。
前述した方向判定で求めた方向指標HV[i,j]に基づいて、変換前RGB画像データのR画素[i,j]あるいはB画素[i,j]における、G色成分の色情報G[i,j]を求める。すなわち、R画素あるいはB画素における欠落するG成分の色情報を補間処理により求める。G面生成1で求める補間方法は、斜線解像が可能な、すなわち斜線ジャギーの発生をおさえることが可能な補間方法である。ただし、色境界部での問題は生じる可能性のある補間方法である。この補間方法で求まるG補間値をg1とする。
g1[i,j]=(G[i,j-1]+G[i,j+1])/2+(2*Z[i,j]-Z[i,j-2]-Z[i,j+2])/4 ...(15)
g1[i,j]=(G[i-1,j]+G[i+1,j])/2+(2*Z[i,j]-Z[i-2,j]-Z[i+2,j])/4 ...(16)
g1[i,j]=(G[i,j-1]+G[i,j+1]+G[i-1,j]+G[i+1,j])/4
+(4*Z[i,j]-Z[i,j-2]-Z[i,j+2]-Z[i-2,j]-Z[i+2,j])/8 ...(17)
なお、ZはR画素ではZ=R、B画素ではZ=Bを表す。
G面生成1と同様に、前述した方向判定で求めた方向指標HV[i,j]に基づいて、変換前RGB画像データのR画素[i,j]あるいはB画素[i,j]における、G色成分の色情報G[i,j]を求める。すなわち、R画素あるいはB画素における欠落するG成分の色情報を補間処理により求める。G面生成2で求める補間方法は、斜線ジャギー発生の問題はあるが、色境界部での問題は生じない補間方法である。この補間方法で求まったG補間値をg2とする。
g2[i,j]=(G[i,j-1]+G[i,j+1])/2 ...(18)
g2[i,j]=(G[i-1,j]+G[i+1,j])/2 ...(19)
g2[i,j]=(G[i,j-1]+G[i,j+1]+G[i-1,j]+G[i+1,j])/4 ...(20)
g2[i,j]=(G[i,j-1]+G[i,j+1])/2
+(2*G[i-1,j]-G[i-1,j-2]-G[i-1,j+2])/8
+(2*G[i+1,j]-G[i+1,j-2]-G[i+1,j+2])/8 ...(21)
g2[i,j]=(G[i-1,j]+G[i+1,j])/2
+(2*G[i,j-1]-G[i-2,j-1]-G[i+2,j-1])/8
+(2*G[i,j+1]-G[i-2,j+1]-G[i+2,j+1])/8 ...(22)
g2[i,j]=(G[i,j-1]+G[i,j+1]+G[i-1,j]+G[i+1,j])/4
+(2*G[i-1,j]-G[i-1,j-2]-G[i-1,j+2])/16
+(2*G[i+1,j]-G[i+1,j-2]-G[i+1,j+2])/16
+(2*G[i,j-1]-G[i-2,j-1]-G[i+2,j-1])/16
+(2*G[i,j+1]-G[i-2,j+1]-G[i+2,j+1])/16 ...(23)
5-1. 加重比率の決定
前述の通り2通りのG面生成法を示したが、通常はG面生成1で求められた斜線ジャギー対策が可能なG補間値g1を用い、問題の生じる色境界部ではG面生成2で求められたG補間値g2を用いる。この切り替えの加重比率として前述の色勾配を用いる。画素[i,j]におけるg1の加重比率を1-λ、g2の加重比率をλとすると、λの値は以下式(24)〜式(26)により決定する。
if grad_Cdiff[i,j]≦th1 λ[i,j]=0 ...(24)
else if grad_Cdiff[i,j]≦th2 λ[i,j]=grad_Cdiff[i,j]/th2 ...(25)
else λ[i,j]=1 ...(26)
上記加重比率λを用いて2通りのG補間値g1,g2を、式(27)により加重合成する。
G[i,j]=(1-λ[i,j])*g1[i,j]+λ[i,j]*g2[i,j] ...(27)
式(8)〜式(10)で求まったCr,Cb面、あるいは、式(11)により適切な色差補正の加えられたCr,Cb面と、式(27)で求まったG面の3つの色情報から式(28) 式(29)によりRGB表色系への変換を行う。
R[i,j]=Cr[i,j]+G[i,j] ...(28)
B[i,j]=Cb[i,j]+G[i,j] ...(29)
第4の実施の形態では、一般的な補間処理の考え方を採用してG面生成1を行った。しかし、第5の実施の形態では、第4の実施の形態とは異なる別方式でG面生成1を行う例を示す。第5の実施の形態で行うG面生成1は、基本的には、国際公開第02/071761号に開示された方法に基づくものである。
Cr,Cb色差面生成は第4の実施の形態と同様である。Cr,Cb色差面生成では、第4の実施の形態と同様に、類似性の判定は縦横方向判定を使用する。
2-1. 色指標の算出
Cr,Cb色差面生成で求まった色差情報Cr[i,j],Cb[i,j]から、画素単位の色を評価するための色指標Cdiff[i,j]を求める。ところで、第4の実施の形態では、オーバーシュートの生じるあらゆる色境界を検出する必要があったが、第5の実施の形態では、後述するY面生成時に起きる筋状の縦縞、横縞発生箇所を抽出し、その箇所には別方式で対処することを狙いとしている。
Cdiff[i,j]=(|Cr[i,j]-Cb[i,j]/2|+|Cb[i,j]-Cr[i,j]/2|
+|Cr[i,j]/2+Cb[i,j]/2|)/3 ...(30)
Cdiff=(|R-(G+B)/2|+|G-(B+R)/2|+|B-(R+G)/2|)/3
=(|R-Cy|+|G-Mg|+|B-Ye|)/3 ...(31)
第4の実施の形態と同様に行う。
第4の実施の形態とは異なり、斜線解像、すなわち斜線ジャギーの発生を抑えることが可能な別の方式によるG成分生成を行う。これは、G補間をするのではなく、一旦別の表色系で輝度成分と色差成分を生成した後にRGB成分に変換する方式である。国際公開第02/071761号に開示された方法に基づくものである。
3-1-1. 類似度の算出
変換前RGB画像データのR画素あるいはB画素において、変換対象画素を含む局所領域内の画素情報を使用して、斜め方向の類似性を判定する。斜め方向とは、斜め45度、斜め135度の方向である。図18で示すと、斜め45度は[HV,DN]=[0,1]の方向で、斜め135度は[HV,DN]=[0,-1]の方向である。図18については、さらに後述する。斜め45度方向の類似度C45[i,j]は式(32)により、斜め135度方向の類似度C135[i,j]は式(33)により求める。
C45[i,j]={(|G[i,j-1]-G[i-1,j]|+| G[i+1,j]-G[i,j+1]|)/2
+(|Z[i+1,j-1]-Z[i,j]|+|Z[i-1,j+1]-Z[i,j]|)/2}/2 ...(32)
C135[i,j]={(|G[i,j-1]-G[i+1,j]|+|G[i-1,j]-G[i,j+1]|)/2
+(|Z[i-1,j-1]-Z[i,j]|+|Z[i+1,j+1]-Z[i,j]|)/2}/2 ...(33)
次に、類似性判定を行う。上記で求めたC45[i,j]、C135[i,j]を使用して、変換対象画素の類似性の判定を行う。ここでは、45度方向に類似性が強いか、135度方向に類似性が強いか、45度方向135度方向の判定は不能かの判定を行う。具体的には、条件(34)を満足するときは、45度方向135度方向の判定は不能として方向指標DN[i,j]=0をセットする。Th2は所定の閾値であり、縦横方向判定のTh1と同程度の値とする。例えば、256階調のときは10前後の値とする。45度方向135度方向の類似度間の差分が閾値Th2以下であれば、45度方向に類似性が強いのか、135度方向に類似性が強いのか判定できないことを意味する。
|C45[i,j]-C135[i,j]|≦Th2 ...(34)
C45[i,j]<C135[i,j] ...(35)
3-2-1. 加重加算
第5の実施の形態の輝度情報Yの計算は、第4の実施の形態のG面生成ではなく、ベイア面を直接加重加算して輝度Y面を生成する方式である。すなわち、補間処理がまだ行われていない変換前RGB画像データの各色の色情報を使用して、輝度情報Yを直接生成するものである。変換前RGB画像データ(ベイア面のデータ)の任意の色情報をA[x,y]で表すことにする。
方向指標[ 0, 1]のとき式(38)を使用する。
方向指標[ 0,-1]のとき式(39)を使用する。
方向指標[ 1, 0]のとき式(40)を使用する。
方向指標[ 1, 1]のとき式(41)を使用する。
方向指標[ 1,-1]のとき式(42)を使用する。
方向指標[-1, 0]のとき式(43)を使用する。
方向指標[-1, 1]のとき式(44)を使用する。
方向指標[-1,-1]のとき式(45)を使用する。
Y[i,j]=YRBhv ...(37)
Y[i,j]=YRB45 ...(38)
Y[i,j]=YRB135 ...(39)
Y[i,j]=YRBv ...(40)
Y[i,j]=YRBv45 ...(41)
Y[i,j]=YRBv135 ...(42)
Y[i,j]=YRBh ...(43)
Y[i,j]=YRBh45 ...(44)
Y[i,j]=YRBh135 ...(45)
YG=α*A[i,j]
+(β/4)*{A[i-1,j]+A[i+1,j]+A[i,j-1]+A[i,j+1]} ...(46)
YRBhv=(β/2)*A[i,j]
+α*{(v1/2)*A[i-1,j]+(v2/2)*A[i+1,j]
+(u1/2)*A[i,j-1]+(u2/2)*A[i,j+1]}
+(β/2)*{(s1/2)*A[i-1,j-1]+(s2/2)*A[i+1,j+1]
+(t1/2)*A[i+1,j-1]+(t2/2)*A[i-1,j+1]} ...(47)
YRB45=(β/2)*A[i,j]
+α*{(v1/2)*A[i-1,j]+(v2/2)*A[i+1,j]
+(u1/2)*A[i,j-1]+(u2/2)*A[i,j+1]}
+(β/2)*{t1*A[i+1,j-1]+t2*A[i-1,j+1]} ...(48)
YRB135=(β/2)*A[i,j]
+α*{(v1/2)*A[i-1,j]+(v2/2)*A[i+1,j]
+(u1/2)*A[i,j-1]+(u2/2)*A[i,j+1]}
+(β/2)*{s1*A[i-1,j-1] +s2*A[i+1,j+1]} ...(49)
YRBv=(β/2)*A[i,j]
+α*{u1*A[i,j-1]+u2*A[i,j+1]}
+(β/2)*{(s1/2)*A[i-1,j-1]+(s2/2)*A[i+1,j+1]
+(t1/2)*A[i+1,j-1]+(t2/2)*A[i-1,j+1]} ...(50)
YRBv45=(β/2)*A[i,j]
+α*{u1*A[i,j-1]+u2*A[i,j+1]}
+(β/2)*{t1*A[i+1,j-1]+t2*A[i-1,j+1]} ...(51)
YRBv135=(β/2)*A[i,j]
+α*{u1*A[i,j-1]+u2*A[i,j+1]}
+(β/2)*{s1*A[i-1,j-1]+s2*A[i+1,j+1]} ...(52)
YRBh=(β/2)*A[i,j]
+α*{v1*A[i-1,j]+v2*A[i+1,j]}
+(β/2)*{(s1/2)*A[i-1,j-1]+(s2/2)*A[i+1,j+1]
+(t1/2)*A[i+1,j-1]+(t2/2)*A[i-1,j+1]} ...(53)
YRBh45=(β/2)*A[i,j]
+α*{v1*A[i-1,j]+v2*A[i+1,j]}
+(β/2)*{t1*A[i+1,j-1]+t2*A[i-1,j+1]} ...(54)
YRBh135=(β/2)*A[i,j]
+α*{v1*A[i-1,j]+v2*A[i+1,j]}
+(β/2)*{s1*A[i-1,j-1]+s2*A[i+1,j+1]} ...(55)
α+β=1,p+q=1,u1+u2=1,v1+v2=1,s1+s2=1,t1+t2=1 ...(56)
一般的に好ましい定数の設定には以下のような例がある。
u1≒u2,v1≒v2,s1≒s2,t1≒t2
(α,β)=(1/3,2/3),(4/9,5/9),(5/11,6/11),(1/2,1/2),(5/9,4/9),
(3/5,2/5),(2/3,1/3)
定数α,βは、輝度に占めるR,G,B比率を決めるパラメータで、Y=α*G+β*(R+B)/2の関係にある。
上述のようにして求まったY面は正の係数のみで構成されているので、エッジ強調処理を施して適正なレベルのコントラストに戻す。エッジ強調処理をする場合は、方向性を考慮しなくてもよい簡略な固定フィルタを通すだけでよい。エッジ抽出を行うためのバンドパスフィルターとして、例えば式(57)および図21で示すラプラシアンを用いる。さらに、式(58)の演算を行い最終的な輝度情報Yを求める。式(58)における定数Kは正の値をとり、通常1以上に設定する。
YH[i,j]={8*Y[i,j]-(Y[i-1,j]+Y[i+1,j]+Y[i,j-1]+Y[i,j+1]
+Y[i-1,j-1]+Y[i+1,j-1]+Y[i-1,j+1]+Y[i+1,j+1])}/16 ...(57)
Y[i,j]=Y[i,j]+K*YH[i,j] ...(58)
第4の実施の形態と同様に式(8)〜式(10)で求まったCr,Cb面、あるいは、式(11)により適切な色差補正の加えられたCr,Cb面と、式(58)で求まったY面の3つの色情報から式(59)によりG成分への変換を行う。これにより求まるG成分をg1とする。
g1[i,j]=Y[i,j]-(β/2)*Cr[i,j]-(β/2)*Cb[i,j] ...(59)
G面生成2は、第4の実施の形態と同様である。
G面合成は、第4の実施の形態と同様である。
表色系変換は、第4の実施の形態と同様である。
日本国特許出願2003年第167923号(2003年6月12日出願)
Claims (2)
- 複数の色成分からなる表色系で表され、1つの画素に1つの色成分の色情報を有する複数の画素からなる第1の画像を、複数の画素からなり各々の画素に少なくとも1つの共通する色成分の色情報を有する第2の画像に変換する画像処理方法であって、
前記第1の画像の色情報から色差情報を生成する色差情報生成手順と、
前記第1の画像の表色系を構成する色成分とその反対色の色成分との間の色差情報を利用して色指標を生成し、前記色指標の面内で色の変化の度合いを調べて色勾配を求める色勾配解析手順と、
前記第1の画像の色情報を用いて、前記求めた色勾配に基づき、輝度情報を生成する輝度情報生成手順と、
前記生成した色差情報と前記生成した輝度情報を合わせることによって第2の画像を生成する第2の画像生成手順とを有する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2の画像生成手順は、前記第2の画像の色差情報と輝度情報に対して表色系変換を行って、第1の画像を構成する表色系の色情報に変換することを特徴とする画像処理方法。
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