JP5766077B2 - ノイズ低減のための画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents
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Description
図1は、複数の撮像部を備えた多眼方式による撮像装置(画像処理装置)の一例を示した図である。100は撮像装置の筐体である。撮像装置は、カラー画像を取得する9個の撮像部101〜109及び撮影ボタン110を備えている。9個の撮像部は、正方格子上に均等に配置されている。
図4を用いて、多眼式カメラシステム用のノイズ低減のための画像処理装置の原理を説明する。図4では、説明を簡単にする為、二眼カメラを例に挙げる。また図4の例では被写体として人の顔を想定している。従来法では、カメラ1で得られた画像データが示すノイズ画像とカメラ2で得られた画像データが示すノイズ画像とを位置合わせし、単純に重ね合わせて平均化(1)した結果が、ノイズ低減画像となる(2)。(2)の図に示す通り、重ね合わせできた顔の内側領域はノイズを低減でき、重ね合わせできない顔の外側領域はノイズが残ってしまう。このように、ノイズの低減程度が異なる領域が混在するので、画像としての品質が低下してしまうのである。
図5は、本実施形態に係る画像処理部212の構成の一例を示す図である。なお、本実施形態では、入力画像を示す入力画像データを3枚分のデータとするが、複数枚であれば何枚でも良い。
以下では、画像処理部212の処理の流れを図6を参照して説明する。処理を開始すると(ステップ600)、ステップ601では、入力画像データImageN_1, ImageN_2, ImageN_3を解析し、以下に示したノイズ低減に必要な4つの情報を生成する。
次に、図9を参照して、画像解析部403の詳細を説明する。画像解析部403は、例えば基準画像選択部500、位置合わせ部501、平均画像生成部502、利用可能マップ生成部503、減算部504、ノイズ分散測定部505で構成されている。
以下では、画像解析部403の処理の流れを図10を参照して説明する。処理を開始すると(S1000)、位置合わせ部501は、入力画像データImageN_1、ImageN_2、ImageN_3を取得する(S1001)。次に、基準画像選択部500は、入力画像データImageN_1、ImageN_2、ImageN_3から基準画像データRef_Imageを選択する(S1002)。本実施形態ではImageN_2が示す画像を基準画像とする。基準画像選択部500の具体的な選択方法は後述する。その後、位置合わせ部501は、基準画像データRef_Imageが示す基準画像と、残りの入力画像データ、つまりImageN_1とImageN_3が示す入力画像との間で位置合わせを施す(S1003)。ここで、入力画像データImageN_1及びImageN_3は、位置合わせ処理の際にそれぞれ参照画像を示す参照画像データとなる。位置合わせ部501は、位置合わせ時に算出される基準画像中の着目画素と参照画像の着目画素との間で算出される相関値を相関マップMap_1,Map_3としてそれぞれ保存する。本実施形態では、後述のブロックマッチングを利用して相関をとるので、最大相関値は0であり、相関が低くなるにつれ値が大きくなる。また、最大相関値を生み出した参照画像の画素値をImageA_iとして保存する(S1004)。位置合わせの詳細は後述する。
図11のフローチャートを利用して、基準画像選択部500の処理の一例を説明する。処理を開始すると、基準画像選択部500は入力画像データImageN_1、ImageN_2、ImageN_3を取得する(ステップ1101)。次に、入力画像データImageN_1、ImageN_2、ImageN_3のそれぞれの画像に対応する輝度の分散値Var_i、i=1,2,3を算出する(ステップ1102)。最後にVar_iの中で最小値を検出し、対応する入力画像を基準画像と決定し、処理を終了する(ステップ1104)。なお、図11で説明した基準画像選択の手法は一例を示すものに過ぎず、他の手法によって基準画像を選択することも可能である。例えば、最終的に出力したい構図を持つ画像を基準にしても良い。
以下では位置合わせ部501の処理の流れを説明する。図12は、図10のフローチャートのステップ1003における位置合わせ処理の流れの一例を示すフローチャートである。
次に、ノイズ分散測定部505の処理を図14を利用して説明する。処理を開始すると(ステップ1400)、ノイズ分散測定部505はImage_AVが示す平均画像の各画素に対して5x5の平均値フィルタを施し、フィルタ済み平均画像を示す画像データImage_AV_Meanを生成する(ステップ1401)。次に、ノイズ分散測定部505は、ノイズ成分画像データImage_Dの画素中で、空間的に対応する重ね合わせ枚数マップActiveMapの値が最大の値である3の画素に着目する。そして、その着目画素の周辺5x5の画素を利用して分散Image_Varを計算する(S1402)。最後に、ノイズ分散測定部505は、フィルタ済み平均画像データImage_AV_Meanの中で同じ値を持つ画素に対応するImage_Varの値を平均化し、輝度に対応したノイズ分散Var_Arrayを算出する(ステップ1403)。次に、ノイズはポアソン分布で近似できる事できる事が知られているのでVar_Arrayを変数0〜255のポアソン分布で近似し(ステップ1406)、処理を終了する(ステップ1405)。以上の処理の結果、入力画像データが示す入力画像の画素値に対応したノイズの分散の配列が生成される。
次に、画像補間部404の構成について、図15を参照しながら説明する。画像補間部404は、基準画像データRef_Imageに対して、輝度に対応したノイズ分散Var_Arrayと平均画像データImage_AVとを利用してノイズ低減を施し、ノイズ低減画像Image_NRを出力するLPF処理部600を有する。また、Image_NRを示す画像データにエッジ強調処理を施しエッジ強調画像を示す画像データImage_Enhを出力するエッジ強調部601と、エッジ強調画像データImage_EnhとImage_AVとの信号をブレンドする合成部602とを有する。
図16を利用して、画像補間部404の処理の流れを説明する。処理を開始すると(S1600)、LPF処理部600は、基準画像データRef_Image内のフィルタリング対象の画素に空間的に対応した平均画像データImage_AVの値Lを参照する(S1601)。次に、LPF処理部600は輝度に対応したノイズ分散Var_Arrayの要素番号Lに対応する分散値Varを参照する(ステップ1602)。そして、着目画素をVarを利用したウィナーフィルタでノイズ低減し、ノイズ低減画像Image_NRを生成する(ステップ1603)。その後、エッジ強調部601はノイズ低減画像Image_NRが示す画像データに対してアンシャープマスクを施し、エッジ強調画像データImage_Enhを出力する。(ステップ1604)。
上記の実施形態の例においては、撮像部を複数備える撮像装置を例に挙げて説明した。しかしながら、例えば複数の撮像部から得られる画像等を情報処理装置等に転送し、情報処理装置において上述したノイズ低減処理が行われても良い。
Claims (13)
- 複数の異なる視点から同じ被写体を撮像することで得られた複数の画像データを入力する入力手段と、
前記複数の画像データが示す複数の画像の位置合わせ処理を行う位置合わせ手段と、
前記複数の画像に含まれ、かつ、前記位置合わせ手段による位置合わせが成功した画素の画素値を平均することにより得られた画素値を持つ画素によって構成される平均画像を示す平均画像データを生成する平均画像生成手段と、
前記平均画像の画素の画素値と、前記平均画像を生成するために用いられた前記複数の画像に含まれる任意の画像における位置合わせが成功した画素の画素値と、を用いることによって、前記複数の画像のうちの少なくとも1つ画像のノイズを示すノイズデータを取得するノイズ取得手段と、
前記ノイズデータを用いることによって、前記複数の画像のうちの少なくとも1つの画像のノイズを低減するノイズ低減手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記平均画像の画素値と、前記複数の画像に含まれ、かつ、前記位置合わせ手段による位置合わせが成功した画素の画素値と、の差分を算出する減算手段をさらに備え、
前記ノイズデータは前記ノイズの分散を表し、
前記ノイズ取得手段は、前記差分を用いることによって前記ノイズデータを取得することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記ノイズ取得手段は、輝度毎に定義されているノイズの分散を前記ノイズデータとして取得することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記ノイズ取得手段は、前記ノイズの分散として、基準画像に対応した単一の値を使用することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記平均画像の画素値と、前記複数の画像に含まれ、かつ、前記位置合わせ手段による位置合わせが成功した画素の画素値と、の差分を算出する減算手段と、
前記複数の画像から基準画像を選択する基準画像選択手段とをさらに備え、
前記位置合わせ手段は、前記選択された基準画像と、前記複数の画像の中の残りの画像との間で位置合わせをし、
前記減算手段は、前記平均画像と前記基準画像との差分を算出し、
前記ノイズ取得手段は、前記差分を用いることによって前記ノイズデータを取得することを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記位置合わせ手段は、前記位置合わせ処理で得られた画素ごとの相関値を表わす相関マップを生成し、
前記画像処理装置は、前記相関マップに基づいて、各画素の位置合わせが成功した画像の枚数を示す重ね合わせ枚数マップを生成するマップ生成手段をさらに備え、
前記平均画像生成手段は、前記重ね合わせ枚数マップを用いることによって前記平均画像データを生成し、
前記ノイズ低減手段は、前記重ね合わせマップを用いることによってノイズ低減することを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記ノイズ低減手段は、
前記ノイズ低減された画像にエッジ強調を施したエッジ強調画像を示すエッジ強調画像データを生成するエッジ強調手段と、
前記平均画像データと、前記エッジ強調画像データと、前記重ね合わせ枚数マップとから出力画像を生成する合成手段と
を含むことを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。 - 前記複数の画像における領域であって、前記位置合わせ手段による画素の位置合わせが成功した領域を示す位置合わせマップを生成するマップ生成手段をさらに備え、
前記ノイズ取得手段は、前記平均画像の画素値と、前記位置合わせマップによって示される、前記複数の画像のうちの少なくとも1つの画像における領域の画素の画素値と、を用いることによって前記ノイズデータを取得することを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記位置合わせマップは、前記領域のそれぞれの画素に対する、前記複数の画像のうちの対応する画像の数を表すことを特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。
- 前記平均画像生成手段は、前記複数の画像のうちの少なくとも1つの画像の、前記位置合わせマップで示される前記領域における画素の画素値を加算し、該加算した結果を前記位置合わせマップで示される画像の数で除算することにより、前記平均画像の画素値を算出することを特徴とする請求項9に記載の画像処理装置。
- 前記複数の画像は前記位置合わせ手段による位置合わせが成功していない画素を含み、前記ノイズ低減手段は、前記ノイズデータを用いることによって前記位置合わせが成功していない画素のノイズを低減することを特徴とする請求項1から10のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 複数の異なる視点から同じ被写体を撮像することで得られた複数の画像データを入力する入力ステップと、
前記複数の画像データが示す複数の画像の位置合わせ処理を行う位置合わせステップと、
前記複数の画像に含まれ、かつ、前記位置合わせ手段による位置合わせが成功した画素の画素値を平均することにより得られた画素値を持つ画素によって構成される平均画像を示す平均画像データを生成する平均画像生成ステップと、
前記平均画像の画素の画素値と、前記平均画像を生成するために用いられた前記複数の画像に含まれる任意の画像における位置合わせが成功した画素の画素値と、を用いることによって、前記複数の画像のうちの少なくとも1つ画像のノイズを示すノイズデータを取得するノイズ取得ステップと、
前記ノイズデータを用いることによって、前記複数の画像のうちの少なくとも1つの画像のノイズを低減するノイズ低減ステップと
を備えることを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータを請求項1から請求項11のいずれかに記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。
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