JP5337818B2 - 画像処理方法および装置 - Google Patents
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Description
適用フィルターのフィルタリングにおける方向および/または強度は、オリジナル画像の部分的な特性に基づいて調整され、そして、それは画像における端の交差部が不鮮明になるのをなくすための適用フィルターを有効にする。
コンファメーションコピー
ここで、Pi(γ)は、0<γ<1の範囲で定義されるγ機能の直交成分;Qi(.)は、Pi(.)の反対の導関数であり、
または、それらに近い;LPFΩ[.]は、ローパス空間の操作であり;Ωiは、ローパスフィルターの遮断周波数となり;F(.)は、重み機能である;0<α<1。
ここで、βは0から1までの間の係数である。
図2で、この処理は、ステップ30に割り込む。
再帰形フィルター、ステップ40は以下である:
ここで、aは、1よりも小さい正の数である(例えばa=0.125)。
αは、対応する再帰形フィルタリングの極であり、例えば、αは、0.05から0.8までの間の値とすることができる。
ここで、Dは、最大の許容値である(例えば、8ビットの画像表示なら255);そして、εは1から3までの間の定数値である。
ここで、αはIIRフィルターの極性である。
再帰形フィルターは以下のものである、ステップ40。
ε(i,j)は、一定のゲイン要素またはH係数による可変のゲインとなることができる。ε(i,j)としての他の代替手段は、連続したピクセルの差または一連のピクセル値の比率を用いる。
例えば、連続したピクセル間の差が小さい場合(または、連続したピクセル値の比率が1に近づくと)、ピクセルがスムース領域に位置しているので、ε(i,j)の値は小さくすべきである。差が大きいと(または、比率が1よりも非常に高かったり、または低かったりすると)、ピクセルが端に位置している可能性があり、そうすると、ε(i,j)の値は、オーバーシューティングまたはアンダーシューティングの問題を避けるために、ゼロに近づけるべきである。中間値としては、ゲイン機能は、0からゲインを選択する最大値までの間で変更すべきである。これらの要求によるε(i,j)の例は、レーリー分布である。
Claims (11)
- 画像を取得し、
プロセッサを使用し、
前記画像上の単一パスにおいて、取得画像を構成する各ピクセル値G(i,j,k)(赤(R,k=1)、緑(G,k=2)、青(B,k=3)のカラー平面のピクセル値)を解析し、
RGBカラー平面において、前記解析した各ピクセル値(G(i,j,k))に反転機能を適用し、次のようなピクセル値(f(G(i,j,k),a,δ))を算出し、
δは、ゼロで割るのを避けるようにして暗いピクセルを増幅するのに用いられる値であり、
前記反転機能を適用したピクセル値(f(G(i,j,k),a,δ))に対して再帰形フィルターを適用し、次のような第1の再帰型フィルターのパラメータH(i,j)を算出し、
前記第1の再帰型フィルターのパラメータH(i,j)で前記ピクセル値G(i,j,k)を合成して、処理画像に関するピクセル値G1(i,j,k)を算出し、
前記合成は、前記反転機能を適用したピクセル値に対して、補正タームγ R ,γ B 、および前記第1の再帰形フィルターのパラメータを乗算して、前記処理画像に対する前記ピクセル値を得ることを含み、
前記補正タームγ R ,γ B は、前記赤および前記青のカラー平面のそれぞれの補正タームであり、以下のように算出され、
赤、緑、青のカラーチャンネルにおける平均評価値を算出し、
ことを特徴とする画像処理方法。 - 請求項1に記載の方法であって、前記ピクセル値G1(i,j,k)は、前記ピクセル値(G(i,j,k))および前記第1の再帰型フィルターのパラメータH(i,j)を用いて、線形モデルによる合成、対数モデルによる合成、またはそれらの両方による合成により算出する画像処理方法。
前記線形モデルによる合成は、
前記対数モデルによる合成は、
γR、γBは、前記赤および前記青のカラー平面のそれぞれの補正タームであり、
Dは、最大許容ピクセル値であり、
εは、1から3までの定数である。 - 請求項1に記載の方法であって、前記解析した各ピクセル値(G(i,j,k))に反転機能を適用するとき、
次のような前記ピクセル値(f(G(i,j,k),a,δ))を算出する代わりに、
aは、1よりも小さい正の値であり、
δは、ゼロで割るのを避けるようにして暗いピクセルを増幅するのに用いられる値である。 - 請求項1に記載の方法であって、前記合成は以下の線形モデルによる合成を含むことを特徴とする画像処理方法。
H(i,j)は、前記第1の再帰形フィルターのパラメータであり、
G(i,j,k)は、赤(R,k=1)、緑(G,k=2)、青(B,k=3)のカラー平面、またはそれらの組み合わせにおけるピクセル値である。 - 請求項1に記載の方法であって、前記合成は、以下の対数モデルによる合成を含むことを特徴とする画像処理方法。
H(i,j)は、前記第1の再帰形フィルターのパラメータであり、
G(i,j,k)は、赤(R,k=1)、緑(G,k=2)、青(B,k=3)のカラー平面、またはそれらの組み合わせにおけるピクセル値であり、
Dは、最大許容ピクセル値であり、
εは、1から3までの定数である。 - 請求項1に記載の方法であって、前記画像は、YCCフォーマットであり、前記再帰形フィルターのパラメータH(i,j)は、以下のものを含むことを特徴とする画像処理方法。
Y(i,j)は、取得画像を構成する各ピクセルの輝度値であり、
f(Y(i,j))は、前記反転機能である。 - 前記合成は、輝度チャンネルに対する線形モデルおよびクロミネンスチャンネルに対する対数モデルの適用を含むことを特徴とする請求項2に記載の画像処理方法。
- IIRフィルターの極性値αまたは対数モデルにおける定数εの値を変えることにより、色の度合い、輝度の増加、または、その両方を変えることを特徴とする請求項2に記載の画像処理方法。
- 新しいクロミネンス値を計算する際に、前記対数モデルのパラメータを調整することにより、彩度を調整することを特徴とする請求項2に記載の画像処理方法。
- 前記対数モデルにおける定数εでY(i,j)を積算して調整することで、向上した画像の輝度を変えることを特徴とする請求項2に記載の画像処理方法。
- 請求項1乃至10のいずれかに記載の画像処理方法を実行するために、プロセッサにプログラミングさせるためのコードが格納された1以上のコンピュータの読み取り可能な媒体。
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