JP5545128B2 - Jaggy mitigation processing apparatus and jaggy mitigation processing method - Google Patents

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本発明は、画像内に存在するジャギーの緩和処理を行うジャギー緩和処理装置及びジャギー緩和処理方法に関し、特に、Level-setフィルタを適用する場合の技術に関する。   The present invention relates to a jaggy mitigation processing apparatus and a jaggy mitigation processing method for mitigating jaggies existing in an image, and more particularly to a technique for applying a level-set filter.

近年のコンピューターの高性能化にあわせて、コンピューターによる画像生成・合成・処理の応用分野は、各種設計、芸術、娯楽、セキュリティなど多義にわたるようになってきた。一般に、これらコンピューターを用いて人工的に作られた絵(以降、人工画)は、現実に存在する風景を写真等におさめたもの(以降、自然画)とは異なり、「物体の境界がはっきりしている」「物体の輪郭が明確に線で描かれる」という自然画にはない特徴を備えているものが多い。   Along with the recent high performance of computers, the application fields of computer image generation, composition, and processing have become ambiguous such as various designs, arts, entertainment, and security. In general, pictures created artificially using these computers (hereinafter referred to as “artificial images”) are different from those in which landscapes that actually exist in photographs (hereinafter referred to as “natural images”). Many of them have features that are not found in natural images, such as “the contours of objects are clearly drawn with lines”.

コンピューター上でこれらの画像を取り扱う際に問題となるのがエイリアシングノイズである。これは一般にジャギーと呼ばれ、画像上に存在する物体の輪郭線や模様がぎざぎざの状態になる現象をいう。画像を離散値の集合として扱うコンピューター画像処理においてジャギーは避けられない問題であり、特に輪郭が明瞭な人工画においては画像が醜くなってしまう大きな原因の一つである。   When dealing with these images on a computer, aliasing noise is a problem. This is generally called jaggy and refers to a phenomenon in which the contour lines and patterns of objects existing on the image become jagged. Jaggy is an unavoidable problem in computer image processing that treats images as a set of discrete values, and is one of the major causes of image blurring, especially in artificial images with clear outlines.

ジャギーを緩和するための方法としてLow-pass フィルタを適用する方法がある(特許文献1)。しかし、Low-pass フィルタを適用すると、人工画の特徴ともいえるはっきりとした輪郭がぼやけてしまうという問題点がある。   There is a method of applying a low-pass filter as a method for mitigating jaggies (Patent Document 1). However, when the low-pass filter is applied, there is a problem that a clear outline that is a feature of an artificial image is blurred.

そこで、輪郭線の概形に沿ってぎざぎざを緩和する方法(Level-setフィルタ)が提案されている(非特許文献1)。この方法においては、画素中の局所領域に対して輪郭線の特徴を抽出し、この特徴を損なわないよう平滑化を行うため、入力画像の概形を保持したまま輪郭線のぎざぎざを緩和することができる。特に輪郭のはっきりしている人工画に対しては大きな効果が得られる。   Therefore, a method (Level-set filter) for reducing jaggedness along the outline of the contour has been proposed (Non-Patent Document 1). In this method, the contour features are extracted from the local area in the pixel, and smoothing is performed so as not to impair the features. Can do. In particular, a great effect can be obtained for an artificial image having a clear outline.

以下、例をあげてより詳細に Level-setフィルタについて説明する。このフィルタでは、まず処理対象となる画素Iとこれを含む局所領域に対して微分フィルタを適用し、水平(I,Ixx)・垂直(I,Iyy)・斜め(Ixy)方向の傾きを得る。図7にそれぞれの傾きを求めるための微分フィルタ係数を示す。そして、求めた傾きにより曲率に基づく特徴量を計算する(式1)。式1中のIが局所領域に対する特徴量となる。

Figure 0005545128
Hereinafter, the level-set filter will be described in more detail with an example. This filter applies a differential filter to the local area first containing processed becomes a pixel I n this, the horizontal (I x, I xx) · Vertical (I y, I yy) · diagonal (I xy) Get the direction tilt. FIG. 7 shows differential filter coefficients for obtaining the respective slopes. And the feature-value based on a curvature is calculated with the calculated | required inclination (Formula 1). I t in Formula 1 is the characteristic quantity to the local area.
Figure 0005545128

この特徴量に重みを乗じたものを処理対象の画素に加え(式2)、さらに式1および式2を繰り返してゆくことにより、局所領域がよりなだらかな状態へと平滑化されてゆく。重みkはおおよそ0.1程度の値をとることが多い。

Figure 0005545128
The feature amount multiplied by the weight is added to the pixel to be processed (Equation 2), and further by repeating Equation 1 and Equation 2, the local region is smoothed into a more gentle state. The weight k often takes a value of about 0.1.
Figure 0005545128

この特徴量抽出・平滑化の繰り返しプロセスは、離散化によりぎざぎざとなった輪郭線に対して、もともと存在したであろうなだらかな輪郭線形状の特徴を推定し、これを再構成してゆくのと同じ効果を得る。そのため、輪郭線の概形を保持しながら周囲のぎざぎざを取り除くことができる。   This iterative process of feature extraction / smoothing is performed by estimating the features of the smooth contour shape that would have existed and reconstructing the contours that were jagged due to discretization. To get the same effect. Therefore, it is possible to remove the jagged edges while maintaining the outline of the outline.

特開平3−139774号公報JP-A-3-139774

Bryan S.Morse and Duane Schwartzwald, “Image magnification using level set reconstruction”, Proc. International Conf. Computer Vision, pp.333-341, 2001.Bryan S. Morse and Duane Schwartzwald, “Image magnification using level set reconstruction”, Proc. International Conf. Computer Vision, pp.333-341, 2001.

ここで、Level-setフィルタを高速に適用できる処理装置(仮にリアルタイム画像処理に適用する場合)を考える。フィルタ処理の中心は特徴量抽出・平滑化の繰り返しプロセスであり、式1および式2に相当する。これをそのまま電子回路として実装すると、図8〜図10の構成となる。図8は、Level-setフィルタ100を電子回路化した場合の構成例の一つである。図9は、処理装置全体の処理フローを、図10は、Level-setフィルタ100の処理フローを示している。まず、処理装置は、画像が入力されると、その画像を画素単位で順次ラインバッファ200に格納する(図9、S1→S2)。そして、画素が2ライン分たまった後、3ライン分の画素をLevel-setフィルタ100に入力する(図9、S3)。Level-setフィルタ100は、局所領域バッファ110における3×3領域の中心(=注目点)に対して平滑化処理を実行する。平滑化処理は式1および式2に示すとおりであり、局所領域に対して微分フィルタを適用することで求めた傾きを除算ブロック120へ渡し特徴量を計算する(図10、S41→S42→S43)。しかるのち重みkを乗じ、注目点の画素値へとフィードバックしてやる(図10、S44→S45)。平滑化度合いが十分でない場合(図10、S46:NO)は、図10のステップS41からS45の処理を繰り返す。この処理を繰り返すごとに注目点の画素値が更新され、結果として局所領域が平滑化されてゆく(図10、S47)。   Here, a processing apparatus (when temporarily applied to real-time image processing) that can apply the level-set filter at high speed is considered. The center of the filtering process is an iterative process of feature quantity extraction / smoothing, which corresponds to Expression 1 and Expression 2. If this is mounted as it is as an electronic circuit, the configuration shown in FIGS. FIG. 8 shows one example of a configuration when the level-set filter 100 is made into an electronic circuit. FIG. 9 shows a processing flow of the entire processing apparatus, and FIG. 10 shows a processing flow of the level-set filter 100. First, when an image is input, the processing apparatus sequentially stores the image in the line buffer 200 in units of pixels (FIG. 9, S1 → S2). Then, after 2 lines of pixels are accumulated, the pixels for 3 lines are input to the level-set filter 100 (S3 in FIG. 9). The level-set filter 100 executes a smoothing process on the center (= target point) of the 3 × 3 region in the local region buffer 110. The smoothing processing is as shown in Equations 1 and 2, and the characteristic amount is calculated by passing the slope obtained by applying the differential filter to the local region to the division block 120 (FIG. 10, S41 → S42 → S43). ). After that, the weight k is multiplied and the result is fed back to the pixel value of the point of interest (S44 → S45 in FIG. 10). When the degree of smoothing is not sufficient (FIG. 10, S46: NO), the processing from step S41 to S45 in FIG. 10 is repeated. Each time this process is repeated, the pixel value of the target point is updated, and as a result, the local region is smoothed (S47 in FIG. 10).

このように、Level-setフィルタは輪郭線の概形を保ったまま画像内に存在するぎざぎざを緩和することができる。しかし、繰り返し演算や除算を含んでいるため演算コストが高く、現状ではリアルタイム画像処理に適用するのは困難である。   As described above, the level-set filter can mitigate jaggedness existing in the image while maintaining the outline of the outline. However, the calculation cost is high because it includes repetitive calculation and division, and it is difficult to apply to real-time image processing at present.

本発明は前記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、演算コストを低減しつつジャギーを緩和することのできるジャギー緩和処理装置及びジャギー緩和処理方法を提供することである。   The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and an object thereof is to provide a jaggy mitigation processing apparatus and a jaggy mitigation processing method capable of mitigating jaggies while reducing the calculation cost.

上記課題を解決するために、本発明の実施の形態に係るジャギー緩和処理装置は、局所領域に対する特徴量の計算を繰り返してその局所領域を平滑化することで画像内に存在するジャギーの緩和処理を行うジャギー緩和処理装置であって、前記特徴量の計算の繰り返しが必要ない部分を独立して計算する独立計算部と、前記特徴量の計算の繰り返しが必要な部分を計算し、その計算結果および前記独立計算部の計算結果を用いて前記特徴量を計算する特徴量計算部とを備え、前記特徴量計算部が複数個直列に接続されるとともに、前記独立計算部の計算結果が前記複数個の特徴量計算部のそれぞれに入力されることを特徴とする。   In order to solve the above problem, the jaggy mitigation processing device according to the embodiment of the present invention repeats the calculation of the feature amount for the local region and smoothes the local region, thereby mitigating the jaggy existing in the image. And an independent calculation unit that independently calculates a portion that does not require repetition of the feature amount calculation, and a portion that requires repetition of the feature amount calculation, and a calculation result thereof. And a feature amount calculation unit that calculates the feature amount using a calculation result of the independent calculation unit, and a plurality of the feature amount calculation units are connected in series, and the calculation result of the independent calculation unit is the plurality It is characterized by being input to each of the feature quantity calculation units.

また、本発明の実施形態に係るジャギー緩和処理装置は、局所領域に対する特徴量の計算を繰り返してその局所領域を平滑化することで画像内に存在するジャギーの緩和処理を行うジャギー緩和処理装置であって、少なくとも繰り返し回数一度目の前記特徴量を計算する特徴量計算部と、前記特徴量計算部の計算結果を用いて以降の前記特徴量を近似式により求める近似部とを備えたことを特徴とする。   In addition, the jaggy mitigation processing apparatus according to the embodiment of the present invention is a jaggy mitigation processing apparatus that performs jaggies mitigation processing in an image by repeating calculation of a feature amount for a local area and smoothing the local area. A feature amount calculation unit that calculates the feature amount at least once the number of repetitions; and an approximation unit that obtains the subsequent feature amount by an approximate expression using a calculation result of the feature amount calculation unit. It is characterized by.

また、本発明の実施形態に係るジャギー緩和処理方法は、局所領域に対する特徴量の計算を繰り返してその局所領域を平滑化することで画像内に存在するジャギーの緩和処理を行うジャギー緩和処理方法であって、前記特徴量の計算の繰り返しが必要ない部分を独立して計算する独立計算ステップと、前記特徴量の計算の繰り返しが必要な部分を計算し、その計算結果および前記独立計算ステップの計算結果を用いて前記特徴量を計算する特徴量計算ステップとを備え、前記特徴量計算ステップが複数回繰り返されるとともに、前記独立計算ステップの計算結果が前記複数回の特徴量計算ステップのそれぞれで用いられる ことを特徴とする。   In addition, the jaggy mitigation processing method according to the embodiment of the present invention is a jaggy mitigation processing method that performs jaggies mitigation processing in an image by repeating feature value calculation for a local region and smoothing the local region. An independent calculation step for independently calculating a portion that does not require repetition of the calculation of the feature amount, a portion that requires repetition of the calculation of the feature amount, and a calculation result and calculation of the independent calculation step. A feature amount calculation step for calculating the feature amount using a result, wherein the feature amount calculation step is repeated a plurality of times, and a calculation result of the independent calculation step is used in each of the plurality of feature amount calculation steps. It is characterized by being able to.

また、本発明の実施形態に係るジャギー緩和処理方法は、局所領域に対する特徴量の計算を繰り返してその局所領域を平滑化することで画像内に存在するジャギーの緩和処理を行うジャギー緩和処理方法であって、少なくとも繰り返し回数一度目の前記特徴量を計算する特徴量計算ステップと、前記特徴量計算ステップの計算結果を用いて以降の前記特徴量を近似式により求める近似ステップとを備えたことを特徴とする。   In addition, the jaggy mitigation processing method according to the embodiment of the present invention is a jaggy mitigation processing method that performs jaggies mitigation processing in an image by repeating feature value calculation for a local region and smoothing the local region. A feature amount calculating step for calculating the feature amount at the first repetition number of times, and an approximation step for obtaining the subsequent feature amount by an approximate expression using a calculation result of the feature amount calculating step. It is characterized by.

本発明によれば、演算コストを低減しつつジャギーを緩和することのできるジャギー緩和処理装置及びジャギー緩和処理方法を提供することが可能である。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, it is possible to provide the jaggy mitigation processing apparatus and jaggy mitigation processing method which can relieve jaggies, reducing calculation cost.

実施形態1から3におけるLevel-setフィルタ構成を示す図である。It is a figure which shows the Level-set filter structure in Embodiment 1 to 3. 実施形態1における特徴量計算ブロックの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the feature-value calculation block in Embodiment 1. FIG. 実施形態2における特徴量計算ブロックの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the feature-value calculation block in Embodiment 2. FIG. 実施形態3における特徴量計算ブロックの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the feature-value calculation block in Embodiment 3. 実施形態4におけるLevel-setフィルタ構成を示す図である。It is a figure which shows the Level-set filter structure in Embodiment 4. 繰り返し回数と特徴量Iの相関を示す図である。Is a graph showing the correlation of the number of repetitions and the feature amount I t. 局所領域の傾きを算出するフィルタ係数を示す図である。It is a figure which shows the filter coefficient which calculates the inclination of a local region. 従来のLevel-setフィルタ構成を示す図である。It is a figure which shows the conventional Level-set filter structure. 処理装置全体の処理フローを示す図である。It is a figure which shows the processing flow of the whole processing apparatus. Level-setフィルタの処理フローを示す図である。It is a figure which shows the processing flow of a Level-set filter.

以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。ただし、この実施形態で記載されている構成は本発明の特徴をわかりやすく説明するための例であり、発明の範囲を限定するものではない。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. However, the configuration described in this embodiment is an example for easily explaining the features of the present invention, and does not limit the scope of the invention.

(実施形態1)
図1は、実施形態1におけるジャギー緩和処理装置のフィルタ構成を示す図である。このジャギー緩和処理装置は、局所領域に対する特徴量の計算を繰り返してその局所領域を平滑化することで画像内に存在するジャギーの緩和処理を行う装置であって、図1に示すように、ラインバッファ20と、Level-setフィルタ10とを備えている。Level-setフィルタ10には、局所領域バッファ11、独立計算ブロック12、特徴量計算ブロック13、14、…などが含まれる。局所領域バッファ11は、注目点を中心とする3×3領域である。独立計算ブロック12は、特徴量の計算の繰り返しが必要ない部分を独立して計算する。特徴量計算ブロック13、14、…は、特徴量の計算の繰り返しが必要な部分を計算し、その計算結果および独立計算ブロック12の計算結果を用いて特徴量を計算する。特徴量計算ブロック13、14、…は複数個直列に接続され、独立計算ブロック12の計算結果は特徴量計算ブロック13、14、…のそれぞれに入力されるようになっている。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a diagram illustrating a filter configuration of the jaggy mitigation processing apparatus according to the first embodiment. This jaggy mitigation processing apparatus is an apparatus that performs jaggies mitigation processing in an image by repeating the calculation of feature values for a local area and smoothing the local area, as shown in FIG. A buffer 20 and a level-set filter 10 are provided. The level-set filter 10 includes a local area buffer 11, an independent calculation block 12, feature quantity calculation blocks 13, 14,. The local area buffer 11 is a 3 × 3 area centered on the point of interest. The independent calculation block 12 independently calculates a portion that does not require repetition of the feature amount calculation. The feature amount calculation blocks 13, 14,... Calculate a portion that requires repeated calculation of the feature amount, and calculate the feature amount using the calculation result and the calculation result of the independent calculation block 12. A plurality of feature amount calculation blocks 13, 14,... Are connected in series, and the calculation result of the independent calculation block 12 is input to each of the feature amount calculation blocks 13, 14,.

Level-setフィルタの式1を分析すると、水平(I)・垂直(I)・斜め(Ixy)の各要素については局所領域の初期値のみに依存し、繰り返しの回数には影響されない。そこで、この実施形態においては、従来のフィルタ構成(図8)でループとして実装されている部分を「繰り返しが必要ない部分」と「繰り返しの必要な部分」とに分けている。「繰り返しが必要ない部分」を特徴量計算より独立させることで繰り返し演算の演算量を削減することができる。 Analyzing Equation 1 of the level-set filter, the horizontal (I x ), vertical (I y ), and diagonal (I xy ) elements depend only on the initial value of the local region and are not affected by the number of iterations. . Therefore, in this embodiment, the part implemented as a loop in the conventional filter configuration (FIG. 8) is divided into “parts that do not need to be repeated” and “parts that need to be repeated”. By making the “part that does not need to be repeated” independent of the feature amount calculation, the amount of calculation of the repetition calculation can be reduced.

図2は、実施形態1における特徴量計算ブロック13の構成を示す図である。ここでは特徴量計算ブロック13を例示して説明するが、その他の特徴量計算ブロック14、…の構成も同じである。この図に示すように、特徴量計算ブロック13ではIxx,Iyyのみを計算し、I,I,Ixy,I ^2,I ^2については独立計算ブロック12で計算する。このようにすれば、繰り返し演算に必要な演算コストを最小限に抑えることができる。なお、特徴量計算ブロック13中の除算ブロック13aでは式1を計算するが、この除算ブロック13aの構成は一般的なものでよい(図8参照)。 FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of the feature amount calculation block 13 according to the first embodiment. Here, the feature quantity calculation block 13 will be described as an example, but the configuration of the other feature quantity calculation blocks 14,... Is the same. As shown in this figure, the feature quantity calculation block 13 calculates only I xx and I yy , and I x , I y , I xy , I x ^ 2 and I y ^ 2 are calculated by the independent calculation block 12. . In this way, it is possible to minimize the calculation cost required for repeated calculations. The division block 13a in the feature quantity calculation block 13 calculates Equation 1, but this division block 13a may have a general configuration (see FIG. 8).

一方で、特徴量の計算の繰り返し回数に上限を設ける。上限を設ける方法は、特徴量計算ブロック13、14、…を所定の個数に固定する方法でもよいし、所定の個数の特徴量計算ブロック13、14、…のうち一部だけを利用可能とする方法でもよい。画像内に存在するジャギーを取り除くための処理を実現する場合、Level-setフィルタを2〜4回程度繰り返して適用してやれば十分な平滑化が得られることが実験的にわかっている。このことから、図1に示すように、直列な演算としてLevel-setフィルタ10を構成することができ、高速化/パイプライン化といった既存の高速化設計手法を適用することが可能となる。   On the other hand, an upper limit is set for the number of repetitions of feature quantity calculation. The method of setting the upper limit may be a method of fixing the feature quantity calculation blocks 13, 14,... To a predetermined number, or only a part of the predetermined number of feature quantity calculation blocks 13, 14,. The method may be used. It has been experimentally found that sufficient smoothing can be obtained if a level-set filter is repeatedly applied about 2 to 4 times when processing for removing jaggy existing in an image is realized. From this, as shown in FIG. 1, the Level-set filter 10 can be configured as a serial operation, and the existing high-speed design method such as high-speed / pipeline can be applied.

以上のように、実施形態1におけるジャギー緩和処理装置によれば、「繰り返しが必要ない部分」を特徴量計算より独立させたフィルタ構成を採用しているので、演算コストを低減しつつジャギーを緩和することができる。また、特徴量の計算の繰り返し回数に上限を設けているので、平滑化処理に要する時間を把握することができる。これにより、少ない回路量でかつ高速に動作するフィルタ回路を実現することが可能となる。このような構成は、特にリアルタイム画像処理に適用する場合に好適である。   As described above, according to the jaggy mitigation processing apparatus according to the first embodiment, the filter configuration in which the “part that does not need to be repeated” is made independent of the feature amount calculation, the jaggy is mitigated while reducing the calculation cost. can do. In addition, since an upper limit is set for the number of repetitions of the feature amount calculation, the time required for the smoothing process can be grasped. As a result, it is possible to realize a filter circuit that operates at a high speed with a small circuit amount. Such a configuration is particularly suitable when applied to real-time image processing.

(実施形態2)
特徴量計算ブロック13において演算コストがもっとも高いものは除算である。式1にもとづき除算の分母・分子を計算すると、両方とも長大なビット数になってしまう。例えば、入力されてくる画素値が8bit階調である場合、最終的な分母の演算結果は36bit、分子の演算結果は25bitとなる。このままでは除算器のビット長が長大になってしまい、製造の面からも実装コストの面からも現実的ではない。そこで、本実施形態では、除算器のビット長を大幅に削減するために以下の手法を採用している。
(Embodiment 2)
Division having the highest calculation cost in the feature quantity calculation block 13 is division. If the denominator and numerator of the division are calculated based on Equation 1, both result in a long bit number. For example, when the input pixel value is an 8-bit gradation, the final denominator calculation result is 36 bits and the numerator calculation result is 25 bits. In this state, the bit length of the divider becomes long, which is not realistic from the viewpoint of manufacturing and mounting cost. Therefore, in the present embodiment, the following method is adopted in order to significantly reduce the bit length of the divider.

図1および図3は、実施形態2におけるジャギー緩和処理装置のフィルタ構成を示す図である。実施形態2においては、図3に示すように、除算器の前後にバレルシフタを組み込み、有効ビット長を制限したうえで除算を行う。仮に、図2における分母・分子の値が次のように得られたとする。

Figure 0005545128
1 and 3 are diagrams illustrating a filter configuration of the jaggy mitigation processing apparatus according to the second embodiment. In the second embodiment, as shown in FIG. 3, barrel shifters are incorporated before and after the divider, and division is performed after limiting the effective bit length. Suppose that the denominator and numerator values in FIG. 2 are obtained as follows.
Figure 0005545128

この除算を行うためには 1000000(20bit)÷50000(16bit)という除算器が必要となる。この演算器を個々の除算ブロックに実装すると回路規模が非常に大きくなってしまう。そこで、浮動小数点演算の考え方を応用し、あらかじめ有効ビット長を制限した上で演算を行うようにする(参考文献:Behrooz Parhami , “Computer Arithmetic: Algorithms and Hardware Designs”, The Oxford Series in Electrical and Computer Engineering, Sep 1999.)。式3において分母分子の有効ビット長をあらかじめ8bitに制限すると、次のように変形することができ、除算器は8bit÷8bitですむことがわかる。

Figure 0005545128
In order to perform this division, a divider of 1000000 (20bit) ÷ 50000 (16bit) is required. If this arithmetic unit is mounted in each division block, the circuit scale becomes very large. Therefore, the idea of floating-point arithmetic is applied to perform the operation after limiting the effective bit length in advance (reference: Behrooz Parhami, “Computer Arithmetic: Algorithms and Hardware Designs”, The Oxford Series in Electrical and Computer. Engineering, Sep 1999.). If the effective bit length of the denominator numerator is limited to 8 bits in advance in Equation 3, it can be modified as follows, and the divider can be 8 bits ÷ 8 bits.
Figure 0005545128

有効ビット長を8bitに減じたことで演算誤差が発生するが、出力結果が画像であることを考慮すると多少の誤差は許容することができる。例えば、式4の演算結果は20.0205…となるが、多ビットの除算器を利用した式3との差は0.02ほどである。言い換えると、画素値のうえで0.02の誤差があるということになり、この程度の誤差は、観測者が人間であるようなシステムにおいては認知できない。   A calculation error occurs by reducing the effective bit length to 8 bits, but some errors can be allowed considering that the output result is an image. For example, the calculation result of Expression 4 is 20.0205, but the difference from Expression 3 using a multi-bit divider is about 0.02. In other words, there is an error of 0.02 on the pixel value, and this level of error cannot be recognized in a system where the observer is a human being.

以上のように、実施形態2におけるジャギー緩和処理装置によれば、実施形態1に比べて除算器のビット長を大幅に削減することができる。これにより、更なる回路削減と高速化を図ることが可能となる。   As described above, according to the jaggy mitigation processing apparatus in the second embodiment, the bit length of the divider can be significantly reduced as compared with the first embodiment. This makes it possible to further reduce the circuit and increase the speed.

(実施形態3)
実施形態2において、除算時の有効ビット長を削減することで回路量を減らすことのできる構成を示した。実施形態3は、この除算ブロック中の除算を乗算に置き換えることで更なる回路削減と高速化を図ったものである。
(Embodiment 3)
In the second embodiment, the configuration in which the circuit amount can be reduced by reducing the effective bit length at the time of division is shown. In the third embodiment, the circuit in the division block is replaced with multiplication to further reduce the circuit and increase the speed.

図1および図4は、実施形態3におけるジャギー緩和処理装置のフィルタ構成を示す図である。実施形態3においては、図4に示すように、除算において除数となる数の逆数(1/除数)をテーブル化してメモリに蓄えておくことで除算を乗算として実行する。例えば、式3のような状況において除算を乗算として実行すると次のようになる。

Figure 0005545128
1 and 4 are diagrams illustrating a filter configuration of the jaggy mitigation processing apparatus according to the third embodiment. In the third embodiment, as shown in FIG. 4, division is executed as multiplication by storing a reciprocal (1 / divisor) of a number that becomes a divisor in the division as a table and storing it in a memory. For example, when division is performed as multiplication in the situation of Equation 3, the following is obtained.
Figure 0005545128

ここで、逆数である 1/195 をテーブル参照により求めることで、式2と同等の演算を実現することができる。なお、前記参考文献にあるように、逆数テーブルの精度を上げたり、補間やニュートン法を併用したりすることで、逆数によって除算を実行した場合でも十分な精度を保つことができる。また、この考え方を応用し、メモリの量が潤沢な場合に分母・分子をインデックスとした2次元のテーブルを設けることで、演算を行うことなくメモリ参照のみで特徴量を求めることも可能である。   Here, by calculating 1/195, which is the reciprocal number, by referring to the table, an operation equivalent to Equation 2 can be realized. Note that, as described in the above-mentioned reference, by increasing the accuracy of the reciprocal table, or by using interpolation or Newton's method together, sufficient accuracy can be maintained even when division by reciprocal is executed. In addition, by applying this concept and providing a two-dimensional table with the denominator and numerator as an index when the amount of memory is sufficient, it is also possible to obtain the feature value only by referring to the memory without performing an operation. .

以上のように、実施形態3におけるジャギー緩和処理装置によれば、除算ブロック中の除算を乗算に置き換えることができる。これにより、実施形態2に比べて更なる回路削減と高速化を図ることが可能となる。   As described above, according to the jaggy mitigation processing apparatus in the third embodiment, division in a division block can be replaced with multiplication. Thereby, it is possible to further reduce the circuit and increase the speed as compared with the second embodiment.

(実施形態4)
図5は、実施形態4におけるジャギー緩和処理装置のフィルタ構成を示す図である。本実施形態では、繰り返し回数二度目以降の特徴量計算ブロックをΣI近似ブロック15に置き換える。この構成は、Level-setフィルタの実装を難しくしている大きな要因である「繰り返し演算」をなくすことを目的としている。
(Embodiment 4)
FIG. 5 is a diagram illustrating a filter configuration of the jaggy mitigation processing apparatus according to the fourth embodiment. In the present embodiment, replacing the number of repetitions second and subsequent characteristic amount calculation block .SIGMA.I t approximation block 15. This configuration is intended to eliminate “repetitive calculation”, which is a major factor that makes it difficult to implement a level-set filter.

通常Level-setフィルタにおいては、式2にあるように、各繰り返しステージで計算された特徴量Iに重みkを乗じた値をもとの値に足しこむ。これを書き下すと式6のようになり、さらに繰り返し回数がn回である場合は式7のようになる(f(I)は式1に相当)。

Figure 0005545128
Figure 0005545128
In the normal Level-The set filter, as in Equation 2, Komu adding value obtained by multiplying the weight k to the feature amount I t calculated in each iteration stage to its original value. If this is written down, it will become like Formula 6. Furthermore, when the number of repetitions is n, it will become like Formula 7 (f (I n ) is equivalent to Formula 1).
Figure 0005545128
Figure 0005545128

この構成のままフィルタを実装すると、図8に示すループを含んだ回路構成をとる必要がある。仮に、特徴量の計算の繰り返し回数に上限を設けた場合でも、図1に示す特徴量計算ブロック13を複数個直列に接続した構成をとる必要がある。   If the filter is mounted with this configuration, it is necessary to take a circuit configuration including a loop shown in FIG. Even if an upper limit is set for the number of repetitions of feature quantity calculation, it is necessary to adopt a configuration in which a plurality of feature quantity calculation blocks 13 shown in FIG. 1 are connected in series.

しかし、特徴量Iと繰り返し回数は一定の相関をもつことが実験的にわかっている。この性質を利用し、任意のIを繰り返し演算ではなく近似式により求めることで、繰り返し演算をすることなく式2と同等の演算を実現することができる。言い換えると次のようになる(Σ以降はΣI近似ブロック15に相当)。

Figure 0005545128
However, the feature amount I t and repetition count to have a certain correlation is known experimentally. Using this property, by obtaining the approximate expression rather than repeated operation of any I t, it is possible to realize the equation 2 equivalent operations and without the repetitive operation. In other words (equivalent is Σ later .SIGMA.I t approximation block 15) to become as follows.
Figure 0005545128

図6は、ある画像にLevel-setフィルタを適用した際の繰り返し回数と特徴量Iの相関の一例を示したグラフである。曲線L1を例に説明すると、一度目の繰り返しで特徴量It0=26となった画素値については、二度目以降の繰り返しでIt1=21,It2=17,…と変化している。この傾向はIt0の大小にかかわらず同様にみられる。このような状況では、例えば以下のような近似式により変化量Iを求めることができる。なお、式9中の数値0.8は固定値として回路実装する構成でもよいし、外部からパラメータとして与える回路構成でもよい。

Figure 0005545128
Figure 6 is a graph showing an example of the correlation of the repetition count and the feature amount I t when applying the Level-The set filter to an image. The curve L1 will be described as an example. The pixel value at which the feature value I t0 = 26 in the first iteration changes to I t1 = 21, I t2 = 17,... In the second and subsequent iterations. This tendency is the same regardless of the magnitude of It0 . In such situations, it is possible to determine the amount of change I t by example, the following approximate expression. Note that the numerical value 0.8 in Equation 9 may be a circuit mounted as a fixed value, or may be a circuit configuration given as a parameter from the outside.
Figure 0005545128

図6の例を式9に適用すると、It1はIt0×0.8すなわち20.8、It2はIt0×0.8すなわち16.64となる。このように変化量を近似式により求めた場合と繰り返し演算により求めた場合とを比較すると、人間が感知できるほどの大きな誤差は発生しないことがわかる。よって、これらの総和を近似する回路を実装することで、図5に示すように、繰り返し演算なしのLevel-setフィルタ10を構成することができる。変化量の近似式を式9、繰り返し回数をnとした場合の総和は、公式を使って次のように導かれる。

Figure 0005545128
When the example of FIG. 6 is applied to Equation 9, I t1 is I t0 × 0.8 1 or 20.8, and I t2 is I t0 × 0.8 2 or 16.64. In this way, comparing the case where the amount of change is obtained by an approximate expression and the case where the amount of change is obtained by repeated calculation, it can be seen that a large error that can be perceived by humans does not occur. Therefore, by mounting a circuit that approximates these sums, a level-set filter 10 without repetitive calculation can be configured as shown in FIG. The total sum when the approximate expression of the amount of change is Equation 9 and the number of repetitions is n is derived as follows using a formula.
Figure 0005545128

分子の側にべき乗0.8の計算があるが、それぞれのLに対する答えをテーブルで持つことで簡単化することができる。仮にLが最大6までしかとらないとすれば、0.8から0.8までの6パターンをメモリ上にもてばよく、ハードウェア量に与える影響は小さい。 On the side of the molecule there is the calculation of the power 0.8 n, but can be simplified by having the answers to each of L in the table. If If the L is not taken only up to 6, may be able to have the six patterns from 0.8 1 to 0.8 6 in the memory, it affects the amount of hardware is small.

前記の例においては、べき乗の演算にて特徴量Iの近似を行ったが、近似式はこの式に限ったものではない。すなわち、一次式や二次式、またそれらの補間を利用してもよい。例えば、図6のグラフを一次式の直線で近似することも考えられる。仮に傾き-0.2の一次式で近似した場合、ItLは式11のように表すことができ、これらの総和は式12のように表すことができる。なお、式12中の数値0.2は固定値として回路実装する構成でもよいし、外部からパラメータとして与える回路構成でもよい。

Figure 0005545128
Figure 0005545128
In the example of above, were subjected to approximation of feature quantity I t at a power of operation, the approximate expression is not limited to this equation. That is, a linear expression, a quadratic expression, or their interpolation may be used. For example, it is conceivable to approximate the graph of FIG. 6 with a linear line. If case of approximating by a linear equation of the slope -0.2, I tL can be expressed as Equation 11, the sum of these can be expressed as Equation 12. Note that the numerical value 0.2 in Equation 12 may be a circuit mounted as a fixed value, or may be a circuit configuration given as a parameter from the outside.
Figure 0005545128
Figure 0005545128

以上のように、実施形態4におけるジャギー緩和処理装置によれば、特徴量の繰り返し演算を近似式で置き換えることができる。これにより、演算に必要な時間が一定化し、リアルタイム画像処理への適用が更に容易となる。   As described above, according to the jaggy mitigation processing apparatus in the fourth embodiment, iterative calculation of feature values can be replaced with an approximate expression. As a result, the time required for the calculation is fixed, and the application to the real-time image processing becomes easier.

なお、実施形態1から4において示したそれぞれのブロックの実装方式は問わない。例えば、電子回路として実装してもよいし、ビット長が限定されたDSP(Digital Signal Processor)向けソフトウェアプログラムとして実装してもよい。また、実施形態1から4において示したビット長や近似式は説明のために設けたものであり、これに限られるものではない。また、実施形態1から4の一部を組み合わせて適用する構成も有効である。例えば、従来構成(図8)のループ構成はそのままで、図8の除算ブロックのみを図4で示す乗算化されたブロック13cに置き換える構成が考えられる。また、図1の構成と図5の構成を組み合わせ、繰り返し回数二度目までの演算は式1にもとづいて実施し、三度目以降の演算を近似する構成も考えられる。これにより、出力の精度を向上させつつ、演算にかかる時間を一定化することができる。また、図5では、実施形態1の構成(図1)にΣI近似ブロック15を適用しているが、従来構成(図8)にΣI近似ブロック15を適用することも可能である。 In addition, the mounting system of each block shown in Embodiment 1-4 is not ask | required. For example, it may be implemented as an electronic circuit or a software program for DSP (Digital Signal Processor) with a limited bit length. Further, the bit lengths and approximate expressions shown in the first to fourth embodiments are provided for the purpose of explanation, and are not limited to these. A configuration in which a part of Embodiments 1 to 4 is applied in combination is also effective. For example, a configuration in which only the division block of FIG. 8 is replaced with the multiplied block 13c shown in FIG. In addition, a configuration in which the configuration of FIG. 1 and the configuration of FIG. 5 are combined, the calculation up to the second iteration is performed based on Equation 1, and the calculation after the third is approximated is also conceivable. Thereby, it is possible to make the time required for calculation constant while improving the accuracy of output. Further, in FIG. 5 was the application of the .SIGMA.I t approximation block 15 to the configuration of Embodiment 1 (FIG. 1), it is also possible to apply the .SIGMA.I t approximation block 15 in the conventional configuration (FIG. 8).

10…Level-setフィルタ
12…独立計算ブロック
13、14…特徴量計算ブロック
13a、13b、13c…除算ブロック
15…ΣI近似ブロック
10 ... Level-The set filter 12 ... independently calculation block 13, 14 ... feature amount calculation block 13a, 13b, 13c ... dividing block 15 ... .SIGMA.I t approximation block

Claims (9)

局所領域に対する特徴量の計算を繰り返してその局所領域を平滑化することで画像内に存在するジャギーの緩和処理を行うジャギー緩和処理装置であって、
前記特徴量の計算の繰り返しが必要ない部分を独立して計算する独立計算部と、
前記特徴量の計算の繰り返しが必要な部分を計算し、その計算結果および前記独立計算部の計算結果を用いて前記特徴量を計算する特徴量計算部とを備え、
前記特徴量計算部が複数個直列に接続されるとともに、前記独立計算部の計算結果が前記複数個の特徴量計算部のそれぞれに入力される
ことを特徴とするジャギー緩和処理装置。
A jaggy mitigation processing device that performs mitigation processing of jaggies existing in an image by repeating the calculation of a feature amount for a local region and smoothing the local region,
An independent calculation unit that independently calculates a part that does not require repeated calculation of the feature amount;
A feature amount calculation unit that calculates a portion that requires repetition of the calculation of the feature amount, and calculates the feature amount using the calculation result and the calculation result of the independent calculation unit;
The jaggy mitigation processing apparatus, wherein a plurality of the feature quantity calculation units are connected in series, and a calculation result of the independent calculation unit is input to each of the plurality of feature quantity calculation units.
前記独立計算部は、式13に示される水平(I)・垂直(I)・斜め(Ixy)の各要素を特徴量Iの計算の繰り返しが必要ない部分として独立して計算することを特徴とする請求項1記載のジャギー緩和処理装置。
Figure 0005545128
The independent calculation unit calculates independently the repeating is not required portion of the calculation of the feature quantity I t of each element of the horizontal (I x) · Vertical (I y) · diagonal (I xy) represented by Formula 13 The jaggy mitigation processing apparatus according to claim 1.
Figure 0005545128
前記特徴量の計算の繰り返し回数に上限を設けたことを特徴とする請求項1記載のジャギー緩和処理装置。   The jaggy mitigation processing apparatus according to claim 1, wherein an upper limit is set for the number of repetitions of the calculation of the feature amount. 前記特徴量計算部は、除算器の前後にバレルシフタを組み込み、有効ビット長を制限したうえで除算を行うことを特徴とする請求項1記載のジャギー緩和処理装置。   2. The jaggy mitigation processing apparatus according to claim 1, wherein the feature amount calculation unit incorporates a barrel shifter before and after the divider and performs division after limiting the effective bit length. 前記特徴量計算部は、除算器中の除算において除数となる数の逆数をテーブル化してメモリに蓄えておくことで除算を乗算として実行することを特徴とする請求項1記載のジャギー緩和処理装置。   2. The jaggy mitigation processing apparatus according to claim 1, wherein the feature amount calculation unit executes division as multiplication by forming a table of reciprocals of numbers that are divisors in division in a divider and storing them in a memory. . 局所領域に対する特徴量の計算を繰り返してその局所領域を平滑化することで画像内に存在するジャギーの緩和処理を行うジャギー緩和処理装置であって、
少なくとも繰り返し回数一度目の前記特徴量を計算する特徴量計算部と、
前記特徴量計算部の計算結果を用いて以降の前記特徴量を近似式により求める近似部と、
を備えたことを特徴とするジャギー緩和処理装置。
A jaggy mitigation processing device that performs mitigation processing of jaggies existing in an image by repeating the calculation of a feature amount for a local region and smoothing the local region,
A feature amount calculation unit that calculates the feature amount at least the number of times of repetition;
An approximation unit that obtains the subsequent feature value by an approximate expression using the calculation result of the feature value calculation unit;
A jaggy mitigation processing device characterized by comprising:
前記近似部は、繰り返し回数をnとした場合の総和を式14または式15により求めることを特徴とする請求項6記載のジャギー緩和処理装置。
Figure 0005545128
Figure 0005545128
The jaggy mitigation processing apparatus according to claim 6, wherein the approximating unit obtains the total sum when the number of repetitions is n, using Formula 14 or Formula 15.
Figure 0005545128
Figure 0005545128
局所領域に対する特徴量の計算を繰り返してその局所領域を平滑化することで画像内に存在するジャギーの緩和処理を行うジャギー緩和処理方法であって、
前記特徴量の計算の繰り返しが必要ない部分を独立して計算する独立計算ステップと、
前記特徴量の計算の繰り返しが必要な部分を計算し、その計算結果および前記独立計算ステップの計算結果を用いて前記特徴量を計算する特徴量計算ステップとを備え、
前記特徴量計算ステップが複数回繰り返されるとともに、前記独立計算ステップの計算結果が前記複数回の特徴量計算ステップのそれぞれで用いられる
ことを特徴とするジャギー緩和処理方法。
A jaggy mitigation processing method for mitigating jaggies present in an image by repeating the calculation of a feature amount for a local region and smoothing the local region,
An independent calculation step for independently calculating a portion that does not require repetition of calculation of the feature value;
A feature amount calculating step of calculating a portion that requires repetition of the calculation of the feature amount, and calculating the feature amount using the calculation result and the calculation result of the independent calculation step;
The feature amount calculation step is repeated a plurality of times, and the calculation result of the independent calculation step is used in each of the plurality of feature amount calculation steps.
局所領域に対する特徴量の計算を繰り返してその局所領域を平滑化することで画像内に存在するジャギーの緩和処理を行うジャギー緩和処理方法であって、
少なくとも繰り返し回数一度目の前記特徴量を計算する特徴量計算ステップと、
前記特徴量計算ステップの計算結果を用いて以降の前記特徴量を近似式により求める近似ステップと、
を備えたことを特徴とするジャギー緩和処理方法。
A jaggy mitigation processing method for mitigating jaggies present in an image by repeating the calculation of a feature amount for a local region and smoothing the local region,
A feature amount calculating step for calculating the feature amount at least the first iteration; and
An approximation step for obtaining the subsequent feature value by an approximate expression using the calculation result of the feature value calculation step;
A jaggy mitigation processing method characterized by comprising:
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