JP5753437B2 - 画像強調装置 - Google Patents

Description

本発明は、画像に含まれる被写体像の輪郭を強調する画像処理装置に関する。

被写体像の輪郭を強調して、被写体像を容易に認知可能とした画像処理装置が知られている。画像処理装置は、注目画素とその周辺画素の画素値から被写体像の輪郭情報を抽出し、抽出した輪郭情報にコアリング処理を施してノイズを除去する。そしてノイズを除去した輪郭情報を注目画素の画素値に加えて輪郭強調を行う（特許文献１）。

さらに、ノイズを輪郭と誤判断して強調することを防ぐため、輪郭判定部の判定に応じて輪郭強調を行う構成が知られている。輪郭判定部は、周辺画素の画素値の平均値、最小値、及び最大値に基づいて輪郭を判定する（特許文献２）。

特開２０００−２４２７７９号公報 特開２００４−３１８３５６号公報

しかし、抽出した輪郭情報にコアリング処理を施し、あるいは周辺画素の画素値の平均値、最小値、及び最大値に基づいて輪郭を判定すると、輪郭をノイズとして誤判断するおそれや、輪郭を構成する微細な階調を潰してしまうおそれが生じる。輪郭をノイズとして誤判断すると、輪郭が強調されずに画像から消えてしまう可能性がある。また、階調が潰れると、いわゆるキャッツアイや黒つぶれが発生して輪郭が黒く潰れることになる。

本発明はこれらの問題を鑑みてなされたものであり、画像の微細な階調を潰すことなく、かつノイズを誤って強調することのない画像処理装置を得ることを目的とする。

本願発明による画像処理装置は、複数の画素情報から成る画像に含まれる被写体像の輪郭を強調する画像処理装置であって、注目画素と周辺画素との位置関係に基づいて、画像を構成する画素情報から被写体像の輪郭情報を検出する輪郭検出部と、輪郭情報に対して所定の変換処理を施す変換処理部と、変換処理が施された輪郭情報を、画像を構成する画素情報に加える輪郭強調処理部とを備えることを特徴とする。

画像処理装置は、所定の範囲にある画素情報を低減する抑制処理部をさらに備え、抑制処理部は、低減した画素情報を輪郭検出部に送信し、輪郭検出部は、抑制処理部から受信した画素情報から輪郭情報を検出することが好ましい。

輪郭検出部は、周辺画素の画素情報に重み付けして得られた値を注目画素の画素情報に加えることにより輪郭情報を検出することが好ましい。

輪郭検出部は、注目画素との位置関係に応じて周辺画素の画素情報に重み付けして得られた領域情報値を複数の位置関係に対して算出し、複数の領域情報値に基づいて、画像を構成する画素情報から被写体像の輪郭情報を検出することが好ましい。

輪郭検出部は、複数の領域情報値のうち最も大きな値が輪郭閾値よりも小さい場合、注目画素の輪郭情報を０とし、複数の領域情報値のうち最も大きな値が輪郭閾値よりも小さくない場合、周辺画素の画素情報に重み付けして注目画素の画素情報に加えた値を輪郭情報とすることが好ましい。

輪郭検出部は、注目画素に対して所定方向に位置する周辺画素に対して領域情報値を算出することが好ましい。

輪郭検出部は、注目画素に対して水平方向、垂直方向、右上及び左下方向、並びに右下及び左上方向に位置する周辺画素に対して領域情報値を算出することが好ましい。

変換処理部は、輪郭情報が第１の範囲にあるときに、下限値を輪郭情報として出力し、輪郭情報が第２の範囲にあるときに、下限値から０まで連続的に変化する関数によって輪郭情報を変換して得られた値を輪郭情報として出力し、輪郭情報が第３の範囲にあるときに０を輪郭情報として出力し、輪郭情報が第４の範囲にあるときに、０から上限値まで連続的に変化する関数によって輪郭情報を変換して得られた値を輪郭情報として出力し、輪郭情報が第５の範囲にあるときに上限値を輪郭情報として出力してもよい。

変換処理部は、輪郭情報が下限値から変換閾値を減じた値以下であるときに、下限値を輪郭情報として出力し、下限値から変換閾値を減じた値よりも輪郭情報が大きく、かつ変換閾値に−１を乗じた値よりも小さいときに、輪郭情報に変換閾値を加えた値を輪郭情報として出力し、輪郭情報が変換閾値に−１を減じた値以上かつ変換閾値以下であるときに、０を輪郭情報として出力し、変換閾値よりも輪郭情報が大きく、かつ上限値に変換閾値を加えた値よりも小さいときに、輪郭情報から変換閾値を減じた値を輪郭情報として出力し、輪郭情報が上限値に変換閾値を加えた値以上であるときに、上限値を輪郭情報として出力してもよい。

画素情報は輝度値であって、抑制処理部は、低い範囲にある輝度値を低減することが好ましい。

本発明によれば、画像の微細な階調を潰すことなく、かつノイズを誤って強調することのない画像処理装置を得る。

画像処理装置を概略的に示したブロック図である。 画像を構成する画素の配列を示した図である。 画像処理装置に入力される画像信号を示したグラフである。 ＬＰＦの配列を示した図である。 ＬＰＦの一例を示した図である。 ＬＰＦが掛けられた画像信号に、ＬＰＦを掛ける前の画像信号を加えて得られた画像信号を示したグラフである。 低輝度ノイズ抑制処理に用いられるガンマ曲線の一例を示したグラフである。 低輝度ノイズ抑制処理が施された画像信号を示したグラフである。 輪郭検出フィルタの配列を示した図である。 輪郭検出フィルタの一例を示した図である。 輪郭検出フィルタの一例を示した図である。 輪郭検出フィルタの一例を示した図である。 水平方向領域検出フィルタの一例を示した図である。 垂直方向領域検出フィルタの一例を示した図である。 右上左下方向領域検出フィルタの一例を示した図である。 右下左上方向領域検出フィルタの一例を示した図である。 輪郭検出処理が施された画像信号を示したグラフである。 コアリング処理に用いられる第１のコアリング関数を示したグラフである。 非線形処理が施された画像信号を示したグラフである。 コアリング処理に用いられる第２のコアリング関数を示したグラフである。 画像処理装置から出力される画像信号を示したグラフである。 画像処理を示したフローチャートである。 孤立ノイズを有する画素及びその周辺画素の輝度値を示した行列である。 輪郭を表す画素及びその周辺画素の輝度値を示した行列である。 非線形処理を行わずに輪郭が強調された画像を示した図である。 本願発明による画像処理装置によって処理された画像を示した図である。

以下、本発明における画像処理装置１００について添付図面を参照して説明する。まず、図１を用いて画像処理装置１００の構成について説明する。

画像処理装置１００は、画像の輝度信号を受信し輪郭強調を施して出力する装置であって、１０の構成要素から主に構成される。１０の構成要素は、ラインメモリ１１０、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）１２０、減算回路１３０、低輝度ノイズ抑制処理回路１４０、ガンマＬＵＴ（ルック・アップ・テーブル）メモリ１４２、輪郭検出回路１５０、非線形処理回路１６０、非線形処理ＬＵＴメモリ１６２、輪郭強調処理回路１７０、及び強調係数設定レジスタ１７２である。

ラインメモリ１１０は、外部から入力輝度信号を受信して一時的に記憶し、後段に接続されるローパスフィルタ１２０、減算回路１３０、及び低輝度ノイズ抑制処理回路１４０に輝度信号を送信する。画像は、図２に示される画素配列を持ち、各画素は輝度値を持つ。輝度値Ｙ（ｘ，ｙ）を有する画素（ｘ，ｙ）を注目画素とする。輝度値は、各行ごとに１画素ずつ時間の経過に応じて出力されて輝度信号を形成する。入力輝度信号の一例を図３に示す。ラインメモリ１１０は輝度値を変更しない。

ローパスフィルタ１２０は、低周波成分を有する輝度信号を通し、それ以外の範囲の周波数成分を有する輝度信号の輝度値を減衰させる。ローパスフィルタ１２０が出力した輝度信号は減算回路１３０に送られる。減算回路１３０は、ローパスフィルタ１２０を通過しない輝度信号から、ローパスフィルタ１２０が出力した輝度信号を減じ、輪郭強調処理回路１７０に送信する。ローパスフィルタ１２０と減算回路１３０とがローパス処理部を構成する。

ローパスフィルタ１２０は、ラインメモリ１１０から受け取った輝度値Ｙ_ｉｎ（ｘ，ｙ）に図４に示す行列を適用する。この行列を適用した、すなわちローパスフィルタ１２０をかけた後の輝度値Ｙ_ＬＰＦ（ｘ，ｙ）は、以下の式によって求められる。

減算回路１３０は、以下の式により輝度値Ｙ_ｎｒ（ｘ，ｙ）を出力する。

注目画素の周囲１画素を周辺画素とする場合に用いられるローパスフィルタ１２０の一例を図５に示す。ここで、ｍ＝１及びｎ＝１である。このローパスフィルタ１２０をかけた輝度信号を、入力輝度信号（図３参照）から減じて得られる輝度信号を図６に示す。ローパスフィルタ１２０の働きにより、周辺画素の輝度値との差を小さくし、輝度値から高周波成分が除去される。

低輝度ノイズ抑制処理回路１４０は、ラインメモリ１１０から受け取った輝度値を所定の関数を用いて低減し出力する。この処理をガンマをかけるという。所定の関数ｙは、以下の数式によって決定される。

ここで、パラメータγとして例えば１から２．２までの値が用いられる。

ラインメモリ１１０から受け取った輝度値と、出力する輝度値との対応関係を示すＬＵＴがこの式に応じて作成され、ガンマＬＵＴメモリ１４２に記憶される。低輝度ノイズ抑制処理回路１４０は、ラインメモリ１１０から受け取った輝度値に応じた値をガンマＬＵＴメモリ１４２から読み出して出力する。図７に示す曲線は、この式をグラフにして表したものである。この曲線を参照すると、低輝度の範囲にある輝度信号の値を、他の範囲にある輝度信号よりも大きく低減することがわかる。すなわち、輝度値にガンマをかけることによって、低輝度の範囲にあるノイズを抑制することができる。低輝度ノイズ抑制処理回路１４０が抑制処理部を構成する。

図３に示す入力輝度信号を低輝度ノイズ抑制処理回路１４０が処理したときに出力する輝度信号を図８に示す。低輝度ノイズ抑制処理回路１４０により、低い輝度値を持つ輝度信号が削除されている。

輪郭検出回路１５０は、注目画素と周辺画素との位置関係に基づいて、輝度値から被写体像の輪郭情報を検出する。より詳しく説明すると、輪郭検出回路１５０は、低輝度ノイズ抑制処理回路１４０から受信した輝度値に輪郭検出フィルタをかけて、輪郭情報量を検出する。次に、複数の周辺画素の輝度値を用いて、水平方向、垂直方向、右上／左下方向、及び右下／左上方向の各方向に対して領域情報量を算出する。そして、領域情報量の大きさに応じて輪郭情報量を変換して出力する。

輪郭検出フィルタは、例えばＨＰＦやラプラシアンフィルタであって、図９に示される行列を有する。輪郭検出フィルタをかけた後の輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）は、以下の式によって求められる。

注目画素の周囲１画素を周辺画素とする場合に用いられる輪郭検出フィルタの一例を図１０から１２に示す。これらの輪郭検出フィルタはラプラシアンフィルタであって、図９においてｐ＝１及びｑ＝１である。

水平方向、垂直方向、右上／左下方向、及び右下／左上方向の各方向に対して領域情報量を算出する手段について図１３から１６を用いて説明する。各方向に対してフィルタを用意し、このフィルタを注目画素と周辺画素の輝度値にかけることにより、領域情報量を算出する。

水平方向に対して領域情報量Ｅ_１を算出するとき、図１３に示すフィルタを用いる。フィルタを構成する行列の各要素は注目画素及び周辺画素の輝度値に乗じられ、これにより得られた値の総和が取られる。周辺画素に乗じられる要素は、周辺画素の輝度値に対する重み付けを意味する。このフィルタを注目画素（ｘ，ｙ）の輝度値Ｙ（ｘ，ｙ）と８つの周辺画素（ｘ−１，ｙ−１）、（ｘ，ｙ−１）、（ｘ＋１，ｙ−１）、（ｘ−１，ｙ）、（ｘ＋１，ｙ）、（ｘ−１，ｙ＋１）、（ｘ，ｙ＋１）、及び（ｘ＋１，ｙ＋１）の輝度値Ｙ（ｘ−１，ｙ−１）、Ｙ（ｘ，ｙ−１）、Ｙ（ｘ＋１，ｙ−１）、Ｙ（ｘ−１，ｙ）、Ｙ（ｘ＋１，ｙ）、Ｙ（ｘ−１，ｙ＋１）、Ｙ（ｘ，ｙ＋１）、及びＹ（ｘ＋１，ｙ＋１）に適用したとき、水平方向領域情報量Ｅ_１は、以下の式によって求められる。

垂直方向に対して領域情報量Ｅ_２を算出するとき、図１４に示すフィルタを用いる。これを水平方向と同様に、注目画素と８つの周辺画素に適用したとき、垂直方向領域情報量Ｅ_２は、以下の式によって求められる。

右上／左下方向に対して領域情報量Ｅ_３を算出するとき、図１５に示すフィルタを用いる。これを水平方向と同様に、注目画素と８つの周辺画素に適用したとき、右上／左下方向領域情報量Ｅ_３は、以下の式によって求められる。

右下／左上方向に対して領域情報量Ｅ_４を算出するとき、図１６に示すフィルタを用いる。これを水平方向と同様に、注目画素と８つの周辺画素に適用したとき、右下／左上方向領域情報量Ｅ_４は、以下の式によって求められる。

次に、領域情報量の大きさに応じて輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）を変換する処理について説明する。この処理は、４つの領域情報量から最も大きいものを選択し、選択した領域情報量が閾値ｉｍｐｕｌｓｅ＿ｔｈよりも小さいかを決定する。そして、小さいときには輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）として０を出力し、それ以外の場合には輪郭検出フィルタをかけた後の輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）を出力する。４つの領域情報量のうち最も大きいものが閾値ｉｍｐｕｌｓｅ＿ｔｈよりも小さいときとは、注目画素がインパルスノイズを有するときである。そこで、この場合の輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）を０にすることによって、後段の処理においてインパルスノイズを強調することを防止できる。閾値ｉｍｐｕｌｓｅ＿ｔｈは、経験値や実験値などに基づいて予め定められる。以下にこの処理が用いる式を示す。

輪郭検出回路１５０が算出した輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）は、非線形処理回路１６０に送信される。

非線形処理回路１６０は、輪郭検出回路１５０から受け取った輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）に対してコアリング処理を施す変換処理部を成す。コアリング処理の第１の例において用いられる第１のコアリング関数について、図１８を用いて説明する。

非線形処理回路１６０は、輪郭検出回路１５０から輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）を受け取る。そして、３つの既定値に基づいて区分された５つの範囲のいずれに、この輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）が属するかを判断する。この判断結果に応じて、出力する輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）を決定する。３つの既定値は、上限値Ｌｉｍｉｔ（＋）、下限値Ｌｉｍｉｔ（−）、及び変換閾値Ｃｏｒｅであって、経験値や実験値などに基づいて予め定められる。第１のコアリング関数を以下に示す。

輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）が下限値Ｌｉｍｉｔ（−）から変換閾値Ｃｏｒｅを減じた値以下であるとき、非線形処理回路１６０は下限値Ｌｉｍｉｔ（−）を輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）として出力する。下限値Ｌｉｍｉｔ（−）から変換閾値Ｃｏｒｅを減じた値よりも輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）が大きく、かつ変換閾値Ｃｏｒｅに−１を乗じた値よりも小さいとき、輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）に変換閾値Ｃｏｒｅを加えた値を輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）として非線形処理回路１６０が出力する。輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）が変換閾値Ｃｏｒｅに−１を減じた値以上かつ変換閾値Ｃｏｒｅ以下であるとき、非線形処理回路１６０は０を輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）として出力する。変換閾値Ｃｏｒｅよりも輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）が大きく、かつ上限値Ｌｉｍｉｔ（＋）に変換閾値Ｃｏｒｅを加えた値よりも小さいとき、輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）から変換閾値Ｃｏｒｅを減じた値を輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）として非線形処理回路１６０が出力する。輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）が上限値Ｌｉｍｉｔ（＋）に変換閾値Ｃｏｒｅを加えた値以上であるとき、非線形処理回路１６０は上限値Ｌｉｍｉｔ（＋）を輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）として出力する。

輪郭検出回路１５０から受け取った輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）と、出力する輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）との対応を表すＬＵＴがこの式に応じて作成され、非線形処理ＬＵＴメモリ１６２に記憶される。非線形処理回路１６０は、輪郭検出回路１５０から受け取った輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）に応じた値を非線形処理ＬＵＴメモリ１６２から読み出して、輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）として出力する。

非線形処理回路１６０が出力した輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）から成る輝度信号を図１９に示す。図３に示す入力輝度信号に見られる３つの段差は、被写体像の輪郭を表している。図１９に示す輝度信号は、これらの段差に相当する部分のみにおいて値が急激に変化している。これにより、被写体像の輪郭が的確に抽出されていることがわかる。

第１のコアリング関数を用いることにより、高周波成分におけるノイズを除去でき、高輝度値を有する画素の周辺に位置する画素において階調が潰れてしまうことを防止できる。

図２０を用いてコアリング処理の第２の例について説明する。図２０は、コアリング処理の第２の例において用いられる第２のコアリング関数を表す。第１のコアリング関数が不連続な関数であったのに対して、第２のコアリング関数は連続な関数である。

非線形処理回路１６０は、輪郭検出回路１５０から受け取った輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）が第１の範囲にあるとき、下限値Ｌｉｍｉｔ（−）を輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）として出力する。第１の範囲は下限値Ｌｉｍｉｔ（−）未満の範囲である。輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）が第２の範囲にあるとき、非線形処理回路１６０は、下限値Ｌｉｍｉｔ（−）から０まで連続的に変化する関数によって輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）を変換して得られた値を輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）として出力する。第２の範囲は、第１の範囲の最大値から変換閾値Ｃｏｒｅに−１を乗じた値よりもわずかに大きい値までの範囲である。輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）が第３の範囲にあるとき、非線形処理回路１６０は０を輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）として出力する。第３の範囲は、第２の範囲の最大値から変換閾値Ｃｏｒｅよりもわずかに小さい値までの範囲である。輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）が第４の範囲にあるとき、非線形処理回路１６０は、０から上限値Ｌｉｍｉｔ（＋）まで連続的に変化する関数によって輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）を変換して得られた値を輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）として出力する。第４の範囲は、第３の範囲の最大値から上限値Ｌｉｍｉｔ（＋）よりもわずかに大きい値までの範囲である。輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）が第５の範囲にあるとき、非線形処理回路１６０は上限値Ｌｉｍｉｔ（＋）を輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）として出力する。第５の範囲は、上限値Ｌｉｍｉｔ（＋）よりも大きい範囲である。

第２のコアリング関数を用いると、第１のコアリング関数と同様の効果を得ると共に、第１のコアリング関数よりも画像の階調を残しながらノイズを除去しつつ、被写体像の輪郭を強調することができる。

輪郭強調処理回路１７０は、被写体像の輪郭を強調してもとの画像に加算する。詳しく説明すると、非線形処理回路１６０から受け取った輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）に重み付けをして得られた値を、ローパス処理部から受け取った輝度値Ｙ_ｎｒ（ｘ，ｙ）に加算して、注目輝度値Ｙ_ｏｕｔを出力する。重み付けは、強調係数設定レジスタ１７２に記憶されている強調係数Ｋ_ｇａｉｎを輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）に乗じることによって行われる。強調係数Ｋ_ｇａｉｎの値を大きくすると輪郭がより強調され、小さくすると輪郭強調の程度が抑えられる。強調係数Ｋ_ｇａｉｎの値は、ユーザが自由に設定可能である。輪郭強調処理回路１７０が用いる関数を以下に示す。

輪郭強調処理回路１７０が出力した注目輝度値Ｙ_ｏｕｔ（ｘ，ｙ）を図２１に示す。ここでは、強調係数Ｋ_ｇａｉｎは１である。図２１を参照すると、ラインメモリ１１０が出力した入力輝度値Ｙ_ｉｎ（ｘ，ｙ）と、輪郭強調処理回路１７０が出力した注目輝度値Ｙ_ｏｕｔ（ｘ，ｙ）とを比較すると、被写体像の輪郭が的確に抽出され、かつ輪郭以外の部分における輝度変化も維持できていることがわかる。

次に、画像処理装置１００が実行する画像処理について、図２２に示すフローチャートを用いて説明する。入力輝度値Ｙ_ｉｎ（ｘ，ｙ）が画像処理装置１００に入力されると、画像処理が実行される。

まずステップＳ１では、入力輝度信号にローパスフィルタ１２０をかける。そして、次のステップＳ２では、ローパスフィルタ１２０を通過しない輝度信号から、ローパスフィルタ１２０が出力した輝度信号を減算回路１３０が減じる。

ステップＳ３では、低輝度ノイズ抑制処理回路１４０が輝度値にガンマをかけ、低輝度の範囲にある輝度値を、他の範囲にある輝度値よりも大きく低減する。

ステップＳ４では、輪郭検出回路１５０が、受信した輝度値に輪郭検出フィルタをかけて、輪郭情報量を検出する。次のステップＳ５では、複数の周辺画素の輝度値を用いて、水平方向、垂直方向、右上／左下方向、及び右下／左上方向の各方向に対して領域情報量を算出する。

ステップＳ６では、各方向に対して求められた領域情報量から最も大きいものを選択し、選択した領域情報量が閾値ｉｍｐｕｌｓｅ＿ｔｈよりも小さいかを決定する。小さい場合、処理はステップＳ７に進んで輪郭情報量を０に変換した後、ステップＳ８に進む。小さくない場合、輪郭検出フィルタをかけた後の輪郭情報量を、出力する輪郭情報量とする。すなわち、輪郭情報量を変換せずに出力する。そして処理はステップＳ８に進む。

ステップＳ８では、輪郭検出回路１５０から受け取った輪郭情報量に非線形処理回路１６０がコアリング処理を施す。これにより、高周波成分におけるノイズを除去する。

ステップＳ９では、輪郭強調処理回路１７０は、非線形処理回路１６０から受け取った輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）に重み付けをして得られた値を、ローパス処理部から受け取った輝度値Ｙ_ｎｒ（ｘ，ｙ）に加算し、注目輝度値Ｙ_ｏｕｔとして出力する。そして、処理が終了する。

次に、図２３に示す孤立ノイズ行列及び図２４に示す輪郭行列が画像処理装置１００に入力された場合を一例として説明する。

孤立ノイズ行列は、注目画素がインパルスノイズを有するときの注目画素及び周辺画素の輝度値を示した行列である。輪郭行列は、注目画素及び周辺画素が輪郭を含むときの輝度値を示した行列である。これらの行列に対して画像処理を施したときの結果について説明する。ここでは、図５に示すローパスフィルタ１２０、図１０に示す輪郭検出フィルタ、図１３から１６に示す領域検出フィルタ、及び第１のコアリング関数が用いられる。第１のコアリング関数では、Ｌｉｍｉｔ（＋）＝１００、Ｌｉｍｉｔ（−）＝−５０、Ｃｏｒｅ＝−５がパラメータとして用いられる。また、強調係数Ｋ_ｇａｉｎは１である。

孤立ノイズ行列の処理結果を説明する。輝度値Ｙ_ｎｒ（ｘ，ｙ）は１００となり、輪郭検出回路１５０では注目画素はインパルスノイズと判断され、輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）は０となる。そして、輪郭強調処理回路１７０が出力する注目輝度値Ｙ_ｏｕｔ（ｘ，ｙ）は１００となって、入力輝度値Ｙ_ｉｎ（ｘ，ｙ）＝１４５よりも抑えられる。

輪郭行列の処理結果を説明する。輝度値Ｙ_ｎｒ（ｘ，ｙ）は１３０となり、輪郭検出回路１５０では注目画素は輪郭と判断され、輪郭情報量Ｙ_ｅｄｇｅ（ｘ，ｙ）は２１となる。そして、輪郭強調処理回路１７０が出力する注目輝度値Ｙ_ｏｕｔ（ｘ，ｙ）は１５１となって、入力輝度値Ｙ_ｉｎ（ｘ，ｙ）＝１４５よりも強調される。

これにより、本実施形態によれば、ノイズを除去しつつ、被写体像の輪郭を強調することができることがわかる。

次に、図２５及び２６に画像処理が施された画像を示す。図２５は、従来の画像処理によって強調された輪郭を示す。輪郭は黒く潰れており、階調が消えてしまっている。他方、図２６は本願の画像処理によって強調された輪郭を示す。輪郭には階調が残っており、黒く潰れない。

以上のように、本実施形態によれば、画像の階調を残しながらノイズを除去しつつ、被写体像の輪郭を強調することができる。

なお、ローパスフィルタ１２０、輪郭検出フィルタ、領域検出フィルタ、第１及び第２のコアリング関数、Ｌｉｍｉｔ（＋）、Ｌｉｍｉｔ（−）、Ｃｏｒｅ、及び強調係数Ｋ_ｇａｉｎの値は一例であって、他の値が用いられても良い。

１００ 画像処理装置
１１０ ラインメモリ
１２０ ローパスフィルタ（ＬＰＦ）
１３０ 減算回路
１４０ 低輝度ノイズ抑制処理回路
１４２ ガンマＬＵＴメモリ
１５０ 輪郭検出回路
１６０ 非線形処理回路
１６２ 非線形処理ＬＵＴメモリ
１７０ 輪郭強調処理回路
１７２ 強調係数設定レジスタ

Claims (7)

1. 複数の画素情報から成る画像に含まれる被写体像の輪郭を強調する画像処理装置であって、
   注目画素と周辺画素との位置関係に基づいて、画像を構成する画素情報から被写体像の輪郭情報を検出する輪郭検出部と、
   前記輪郭情報に対して所定の変換処理を施す変換処理部と、
   変換処理が施された輪郭情報を、画像を構成する画素情報に加える輪郭強調処理部とを備え、
   前記輪郭検出部は、注目画素との位置関係に応じて周辺画素の画素情報に重み付けして得られた領域情報値を複数の位置関係に対して算出し、前記複数の領域情報値に基づいて、画像を構成する画素情報から被写体像の輪郭情報を検出し、前記複数の領域情報値のうち最も大きな値が輪郭閾値よりも小さい場合、注目画素の輪郭情報を０とし、複数の領域情報値のうち最も大きな値が輪郭閾値よりも小さくない場合、周辺画素の画素情報に重み付けして注目画素の画素情報に加えた値を輪郭情報とする画像処理装置。
2. 所定の範囲にある画素情報を低減する抑制処理部をさらに備え、
   前記抑制処理部は、低減した画素情報を前記輪郭検出部に送信し、前記輪郭検出部は、前記抑制処理部から受信した画素情報から輪郭情報を検出する請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記輪郭検出部は、注目画素に対して所定方向に位置する周辺画素に対して領域情報値を算出する請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記輪郭検出部は、注目画素に対して水平方向、垂直方向、右上及び左下方向、並びに右下及び左上方向に位置する周辺画素に対して領域情報値を算出する請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記変換処理部は、輪郭情報が第１の範囲にあるときに、下限値を輪郭情報として出力し、輪郭情報が第２の範囲にあるときに、下限値から０まで連続的に変化する関数によって輪郭情報を変換して得られた値を輪郭情報として出力し、輪郭情報が第３の範囲にあるときに０を輪郭情報として出力し、輪郭情報が第４の範囲にあるときに、０から上限値まで連続的に変化する関数によって輪郭情報を変換して得られた値を輪郭情報として出力し、輪郭情報が第５の範囲にあるときに上限値を輪郭情報として出力する請求項１から４の何れか一項に記載の画像処理装置。
6. 前記変換処理部は、輪郭情報が下限値から変換閾値を減じた値以下であるときに、下限値を輪郭情報として出力し、
   下限値から変換閾値を減じた値よりも輪郭情報が大きく、かつ変換閾値に−１を乗じた値よりも小さいときに、輪郭情報に変換閾値を加えた値を輪郭情報として出力し、
   輪郭情報が変換閾値に−１を減じた値以上かつ変換閾値以下であるときに、０を輪郭情報として出力し、
   変換閾値よりも輪郭情報が大きく、かつ上限値に変換閾値を加えた値よりも小さいときに、輪郭情報から変換閾値を減じた値を輪郭情報として出力し、
   輪郭情報が上限値に変換閾値を加えた値以上であるときに、上限値を輪郭情報として出力する請求項１から５の何れか一項に記載の画像処理装置。
7. 前記画素情報は輝度値であって、前記抑制処理部は、低い範囲にある輝度値を低減する請求項２に記載の画像処理装置。