JP6066169B2 - ダイナミックレンジ拡大方法 - Google Patents

ダイナミックレンジ拡大方法 Download PDF

Info

Publication number
JP6066169B2
JP6066169B2 JP2012201588A JP2012201588A JP6066169B2 JP 6066169 B2 JP6066169 B2 JP 6066169B2 JP 2012201588 A JP2012201588 A JP 2012201588A JP 2012201588 A JP2012201588 A JP 2012201588A JP 6066169 B2 JP6066169 B2 JP 6066169B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
pixel
dynamic range
processing target
pixels
target pixel
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2012201588A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2014056477A (ja
Inventor
哲男 阿部
哲男 阿部
真一 前里
真一 前里
星矢 會田
星矢 會田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ikegami Tsushinki Co Ltd
Original Assignee
Ikegami Tsushinki Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ikegami Tsushinki Co Ltd filed Critical Ikegami Tsushinki Co Ltd
Priority to JP2012201588A priority Critical patent/JP6066169B2/ja
Publication of JP2014056477A publication Critical patent/JP2014056477A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6066169B2 publication Critical patent/JP6066169B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Image Processing (AREA)
  • Studio Devices (AREA)

Description

本発明は、映像信号のダイナミックレンジを拡大するにあたり、処理対象画素の拡大方法に関するものである。
従来から、イメージセンサーの高集積化に伴い、高解像度の画像を扱う機器の小型化が進んでいる。映像の画質改善及び画像解析の性能向上の要求に対して、それを実現するために、回路はこれまでよりも小さい領域で実現していく必要が生じる。
また、暗所で使用する監視カメラや、野外での高感度撮影を行う現場では、ダイナミックレンジ拡大の機能は必須であり、その機能を有する機器の小型化、省電力化を実現するためには、ダイナミックレンジの拡大方法についても簡易な手法が必要とされる。またさらに、簡易ではなく、ダイナミックレンジ拡大時に画像の高周波ノイズを増幅しないようにすることも重要となってくる。
ダイナミックレンジを拡大すると、その手法によっては、映像のエッジ部分がぼやけてしまうが、監視カメラの映像解析で画像認識処理などを行う場合には、少しでもエッジ部分の情報が存在していた方が好ましいとされる。
例えば、特許文献1には、被写体からの光を光電変換する撮影素子と、前記撮影素子を駆動する駆動手段と、予め定めた複数の画素加算モードの中から何れかを選択するための選択手段と、選択された画素加算モードに応じて、前記撮影素子により撮影された撮影画像の画像データの画素加算数を設定する設定手段と、設定された画素加算数により、前記撮影画像の画像データを画素加算する画素加算手段とを備えた撮影装置が開示されている。そして、この技術によれば、ユーザーの期待する画質や解像度に近いバランスの良い画像を得ることができるとされている。
特開2009−118247号公報
従来のダイナミックレンジ拡大方法は、映像入力に係数を掛けて乗算したりするゲイン乗算(図6参照)や、映像入力と1水平期間遅延した映像入力を加算するライン加算(図7参照)、対象画素とその周辺画素を加算する周辺画素加算(図8参照)や、周辺画素加算とゲイン乗算とを組み合わせた拡大方法(図9参照)がある。
しかしながら、ゲイン乗算は、簡易な方法であるが、映像のノイズ(ごま塩ノイズやランダムノイズ)も増幅してしまう。また、周辺画素加算とライン加算では、ノイズは増幅されないが、映像が平滑されるため、エッジ部分がぼけてしまう。そして、周辺画素加算とゲイン乗算とを組み合わせた方法では、各画素の加算の比率を調整できるが、それだけでは、エッジ部分がぼやけることの直接的な改善にはならないと言われている。
本発明は、上述の課題を解決するためのもので、映像のノイズ(ごま塩ノイズやランダムノイズ)の影響を軽減させ、エッジ部分を保持した上で、ダイナミックレンジを拡大させることができるダイナミックレンジ拡大方法を提供することにある。
上述の課題に対応するため、本発明は、以下の技術的手段を講じている。
即ち、請求項1記載の発明は、処理対象画素と、当該処理対象画素を中心とした周辺画素から前記処理対象画素がノイズか否かを判定し、前記処理対象画素が、ノイズの場合には、フィルタ処理した値又は前記フィルタ処理しない値にダイナミックレンジの拡大幅に応じた係数を乗算してダイナミックレンジ拡大画素を算出し、前記処理対象画素が、ノイズではない場合には、前記処理対象画素を中心とした所定画素から、前記ダイナミックレンジ拡大画素を算出するとともに、前記処理対象画素がノイズか否かの判定は、前記処理対象画素と前記周辺画素との映像レベルの差が、所定レベル以下となる画素数が所定数以内であるか否かを判定する工程と、前記処理対象画素と前記周辺画素との映像レベルの差が前記所定レベル以下となる画素の最大及び最小を求め、前記周辺画素から前記所定レベル以下となる画素を除いた画素の中から前記最大又は最小に最も近い画素の存在の有無を判定する工程と、前記最大及び最小の画素と、前記最大又は最小に最も近い画素との映像レベルの差分を算出する工程とを含む方法により行われることを特徴とするダイナミックレンジ拡大方法である。
また、請求項2記載の発明は、請求項1記載のダイナミックレンジ拡大方法であって、前記所定画素は、前記処理対象画素と前記周辺画素の映像レベルの差が、所定レベル以下となる全ての画素とすることを特徴としている。そして、請求項3記載の発明は、請求項1記載のダイナミックレンジ拡大方法であって、前記処理対象画素が、ノイズではない場合における前記ダイナミックレンジ拡大画素の算出は、前記所定画素の各々に前記処理対象画素からの距離に応じた係数から構成される重み係数を乗算した結果を加算することにより行うものであることを特徴としている。
またさらに、請求項記載の発明は、請求項1記載のダイナミックレンジ拡大方法であって、前記フィルタ処理は、前記処理対象画素を中心とした所定画素領域で、大きさ順に並び替えを行い、その中心となる画素を出力するフィルタ処理と、前記処理対象画素を中心として前記所定画素領域で点対称の位置にある画素同士を減算し、その差分の絶対値が最も小さい組み合わせの平均値を出力するフィルタ処理のうち、何れか一方の処理により行われることを特徴としている。
請求項1記載の発明によれば、従来の周辺画素加算により生じる映像のぼやけを抑えることができ、ダイナミックレンジ拡大の際にごま塩ノイズやランダムノイズの成分が処理対象画素に混ざるのを抑制し、ノイズである画素のダイナミックレンジが拡大されても映像全体に対する影響を低減することができるようになる。そして、映像の精緻さの違いによって生じる点状のノイズの大きさの変化に対応することができ、また、ノイズである画素の周辺に複数のノイズがあるような状況でも、対象画素をノイズと判断することができる。
また、請求項2記載の発明によれば、映像レベルが近い画素同士でダイナミックレンジが拡大されるので、映像のエッジ部分が平滑化されないという効果が生じる。そして、請求項3記載の発明によれば、処理対象画素との関係性がより深いと予想される周辺画素がダイナミックレンジ拡大の際に強い影響を与え、さらに、エッジ部分の平滑化を抑制することができるという効果が生じる。
さらに、請求項4記載の発明によれば、処理対象画素がノイズである場合にも、適切なフィルタリング処理を行い、ダイナミックレンジ拡大によるノイズ成分の増大を抑制することができる。
本発明に係るダイナミックレンジ拡大方法の実施形態におけるフローチャートを表したものである。 本発明に係るダイナミックレンジ拡大方法の実施形態におけるフローチャートを表したものである。 本発明に係るダイナミックレンジ拡大方法の実施形態において、処理対象画素が画像情報の場合を表した説明図である。 本発明に係るダイナミックレンジ拡大方法の実施形態において、処理対象画素が、ノイズの場合を表した説明図である。 本発明に係るダイナミックレンジ拡大方法の実施形態において、処理対象画素が、ノイズの場合を表した説明図である。 従来技術のゲイン乗算を表したブロック図である。 従来技術のライン加算を表したブロック図である。 従来技術の周辺画素の加算を表したブロック図である。 従来技術の周辺画素の加算とゲイン乗算の組み合わせを表したブロック図である。
本発明に係るダイナミックレンジ拡大方法について、図面を参照しながら説明する。図1は、本発明に係るダイナミックレンジ拡大方法の実施形態におけるフローチャートを表したもので、図2は、同様に、本発明に係るダイナミックレンジ拡大方法の実施形態におけるフローチャート(図1のフローチャートの続き)を表したものである。
図1及び図2のフローチャートは、入力する映像信号を遅延させたり、メモリに記憶させた後、水平5画素、垂直5画素の5×5画素のマトリクスで処理する際のフローチャートで、まず、ステップS11は、処理対象画素を中心として、5×5の画素を用意し、処理エリアに画素を送り込む。
続いて、ステップS12は、ステップS11の処理エリアの各画素に対して、以下の条件を満たす画素を検出する。ここで、L、L及びLは任意に設定するものである。
条件:
(J1)処理対象画素の映像レベル±Lの範囲にある画素
(J2)処理対象画素の映像レベル+Lを超える画素で最も値が小さいもの
(J3)処理対象画素の映像レベル−Lを下回る画素で最も値が大きいもの
次に、ステップS13は、ステップS12の条件J1を満たす画素数が、処理対象画素を含めてL個以内か否かを判定する。YESの場合には、ステップS14へ、NOの場合には、ステップS26へと進む。ステップS14は、ステップS12の条件J2を満たす画素が存在するか否かを判定し、YESの場合には、ステップS15へ、NOの場合には、ステップS18へと進む。
そして、ステップS15は、ステップS12の条件J2を満たす画素と条件J1を満たす最大の画素との差分がLを超えているか否かを判定し、YESの場合には、ステップS16へ、NOの場合には、ステップS18へと進むことになる。
さらに、ステップS16は、ステップS12の条件J3を満たす画素が存在するか否かを判定し、YESの場合には、ステップS17へ、NOの場合には、ステップS22へと進む。また、ステップS17は、ステップS12の条件J3を満たす画素と、条件J1を満たす最小の画素との差分が、Lを超えているか否かを判定し、YESの場合には、ステップS20へ、NOの場合には、ステップS22へと進む。
また、ステップS18では、ステップS12の条件J3を満たす画素が存在するか否かを判定し、YESの場合には、ステップS19へ、NOの場合には、ステップS26へと進む。そして、ステップS19では、ステップS12の条件J3を満たす画素と、条件J1を満たす最小の画素との差分がLを超えているか否かを判定し、YESの場合には、ステップS22へ、NOの場合には、ステップS26へと進む。
ステップS20では、ステップS17でYESと判定された場合に行われる処理で、ノイズフィルタを適用するか否かを判定するものである。ノイズフィルタの適用については、入力映像信号のS/N比(Signal/Noise Ratio)により、S/N比が小さい場合には、ノイズフィルタを適用し、S/N比が大きい場合には適用しないとする。
例えば、屋外の監視用テレビカメラでは、昼間と夕暮れ時では、S/N比が異なり、昼間は明るいのでS/N比が大きいが、夕暮れ時は、暗くなり始めるので、S/N比が小さくなり、ノイズフィルタを適用することになる。ステップS20において、YESの場合には、ステップS21へ、NOの場合には、ステップS24へと進む。
次に、ステップS21では、処理対象画素を中心とした3×3画素の方向性差分フィルタ処理を行う。より具体的には、処理対象画素を中心に点対称の位置にある画素同士を減算し、差分の絶対値が最も小さい組み合わせの平均値を処理対象画素の代わりに代入する処理を行う。そして、この処理後、ステップS25へと進む。
また、ステップS22は、ステップS16でNOと判定された場合、ステップS17でNOと判定された場合、そして、ステップS19でYESと判定された場合に行われる処理で、ステップS20同様、ノイズフィルタを適用するか否かを判定する処理を行う。ノイズフィルタの適用については、ステップS20と同じ条件である。YESの場合には、ステップS23へ、NOの場合には、ステップS24へと進む。
そして、ステップS23では、処理対象画素周辺の3×3の領域の画素を並び替えして、中心の値を処理対象画素の代わりとする処理を行う。この処理の後は、ステップS25へと進む。また、ステップS24は、ノイズフィルタを適用しない場合の処理であり、処理対象画素をそのまま次の処理(ステップS25)にて使用する。
そして、ステップS25では、ダイナミックレンジの拡大幅により代入した画素にゲインを乗算する処理を行う。例えば、ダイナミックレンジ幅が、2.0倍の時は、2.0倍、2.5倍の時は、2.5倍である。また、ステップS26では、処理対象画素をPとし、ステップS12の条件J1を満たす他の画素をそれぞれ、P(i=1,2,3・・・)に設定する。
続いて、ステップS27では、Pに乗算する重み係数Wiを決定する。処理対象画素と近いレベルの画素数、即ち、ステップS12の条件J1を満たす画素数をnとして、下記数1を満足するWiを決定する。
Figure 0006066169
そして、ステップS28では、ステップS26で設定したPと、ステップS27で決定したWiを基にダイナミックレンジを拡大した画素を下記数2に基づいて算出する。ここで、kは、ダイナミックレンジの拡大幅で、用途などにより設定するものである。
Figure 0006066169
以上の処理を行うことにより、ダイナミックレンジが拡大された画素を得ることが出来る。そして、次に、ステップS11の入力画素を右に1シフトさせたものを入力すれば、今まで処理した画素と隣接した画素に対して、処理を行うことができる。なお、画素がないところを処理の対象とする場合には、その画素レベルを0として処理するものとする。
続いて、図3、図4及び図5は、図1及び図2のフローチャートに基づいてシミュレートした結果である。なお、このシミュレートは、L=30、L=2、L=80とした結果である。
図3は、入力パターンAを入力したもので、(a)が5×5画素のパターンである。処理対象画素は、5×5画素の中心である「215」であり、分かりやすく表示したものが(b)である。
まず、ステップS12に基づいて、条件J1、J2及びJ3を満たす画素を抽出する。条件J1を満たす画素は、処理対象画素を含めて、185〜245までの値なので、「200」「230」「192」「220」「215」となる。条件J2を満たす画素は、245を超える画素がないので、該当無しである。
次に、条件J3を満たす画素は、185を下回る最大値なので、「178」が相当する。以上の6個のデータを数値で並び替えたものを(c)の下部に示す。なお、「192」と「178」の差は14である。
続いて、ステップS13は、条件J1を満たす画素数がL=2以内かどうかであるが、本データでは5であるため、判定結果はNO(処理対象画素がノイズではない)となり、ステップS26へと進むことになる。そして、ステップS26では、処理対象画素をP、条件J1を満たす他の画素をPとするので、Pを「192」、Pを「220」、Pを「200」、Pを「230」に設定する。設定した結果は、(d)に示す通りである。
次に、ステップS27では、係数の重みを算出する。係数の重みの総和は(処理対象画素と近いレベルの画素数)+1なので、5となる。また、処理対象画素からの距離が等しいもの同士は、それぞれ同じ値を設定することになる。即ち、「192」と「220」、「200」と「230」は、同じ重み係数となるわけである。以上の条件の下で、重み係数を算出すると、Wは(20/10)、Wは(10/10)、Wは(10/10)、Wは(5/10)、Wは(5/10)となる。
そして、ステップS28では、ダイナミックレンジ拡大結果、即ち、ダイナミックレンジ拡大画素を算出する。上記(数2)に基づいて算出するため、ダイナミックレンジ拡大幅kを2.0とすると、(k/(n+1))は、(2.0/5)となる。そして、ダイナミックレンジ拡大幅が2.0の場合の算出式は、以下に示す数3のようになり、結果、約2.0倍に拡大されたことが分かる。
Figure 0006066169
ダイナミックレンジ拡大幅kは、2.5倍、5.7倍及び6.0倍とあり、使用する映像信号により切り替える。数3による算出では、2.5倍のときは528、5.7倍のときは958、そして、6.0倍のときは1268となることが分かる。
続いて、図4は、入力パターンBを入力したものであり、(a)が5×5画素のパターンである。処理対象画素は、5×5画素の中心である「110」であり、分かりやすく示したものが(b)である。
まず、ステップS12により、条件J1、J2及びJ3を満たす画素を抽出する。条件J1を満たす画素は、処理対象画素を含めて、80〜140までの値なので「107」「110」となる。そして、条件J2を満たす画素は、140を超える画素で最小のものなので、「200」が該当する。さらに、条件J3を満たす画素は、80を下回る最大なので、「25」が該当する。以上の4個のデータを数値で並び替えた物を(c)に示す。なお、図に示す通り、「25」と「107」の差は82で、「110」と「200」の差は90である。
ステップS13では、条件J1を満たす画素数がL=2以内か否かを判定するが、本パターンでは2であるため、YESとなり、ステップS14へと進むことになる。そして、ステップS14では、条件J2を満たす画素が存在するか否かを判定するが、本パターンではYESなので、次のステップS15へと進む。
次に、ステップS15では、ステップS12の条件J2を満たす画素と条件J1を満たす最大の画素との差分がL=80を超えているか否かを判定するが、本パターンでは、「110」と「200」の差は90であるため、YESとなり、次のステップS16へと進む。
そして、ステップS16では、ステップS12の条件J3を満たす画素が存在するか否かを判定するが、本パターンでは、YESと判定され、次のステップS17へと進む。続いて、ステップS17では、ステップS12の条件J3を満たす画素と、条件J1を満たす最小の画素との差分が、L=80を超えているか否かを判定するが、本パターンでは、「25」と「107」の差は82であるため、YESとなる。この結果、「110」はノイズとみなされ、次のステップS20へと進むことになる。
次に、ステップS20では、ノイズフィルタを適用するか否かを判定する(適用条件については、前述と同様である)。ノイズフィルタを適用する場合には、ステップS21へ、適用しない場合には、ステップS24へと進む。本パターンでは、適用するとして、ステップS21へと進む。
ステップS21では、処理対象画素を中心とした3×3画素の方向性差分フィルタ処理を行う。図4(d)がその処理の具体例である。処理対象画素を中心として、点対称となる画素の差分の絶対値を求める。3×3画素なので、絶対値は4個となる。図中の例においては、「abs(a−h)」、「abs(b−g)」、「abs(c−f)」及び「abs(d−e)」の4個である。
この絶対値の最小となる組み合わせを求め、その組み合わせの対象となる画素の平均値を求める。最小となる組み合わせは、bとgなので、その平均値を求めると、(b+g)/2=(7+25)/2=16となり、その平均値16をフィルタの出力とする。
そして、ステップS25では、ダイナミックレンジの拡大幅に応じて、ステップS21で得られた平均値にゲインを乗算した値(ダイナミックレンジ拡大画素)を算出する処理を行う。拡大幅を2.0倍、2.5倍、5.7倍及び6.0倍とすると、その結果は、2.0倍のときは32、2.5倍のときは40、5.7倍のときは91、6.0倍のときは96となる。
次に、図5は入力パターンCを入力したものであり、図4のパターンBとはデータが少し異なるものである。(a)が5×5画素のパターンであり、処理対象画素は、5×5画素の中心である「110」である。分かりやすく示したものが(b)である。
まず、ステップS12の処理により、条件J1、J2及びJ3を満たす画素を抽出する。条件J1を満たす画素は、処理対象画素を含めて、80〜140までの値なので、「97」「110」となる。そして、条件J2を満たす画素は、140を超える画素で最小のものなので「200」が該当する。また、条件J3を満たす画素は、80を下回る最大なので「25」が該当する。以上の4個のデータを数値で並び替えたものを(c)に示す。なお、図に示すように、「25」と「97」の差は72で、「110」と「200」の差は90である。
続いて、ステップS13では、条件J1を満たす画素数がL=2以内か否かを判定するが、本パターンでは2であるため、YESとなり、ステップS14へと進む。そして、ステップS14では、条件J2を満たすか否かを判定するが、本パターンではYESなので、次のステップS15へと進む。
次に、ステップS15では、ステップS12の条件J2を満たす画素と条件J1を満たす最大の画素との差分がL=80を超えているか否かを判定するが、本パターンでは、「110」と「200」の差は90であるため、YESとなり、次のステップS16へと進む。
そして、ステップS16では、ステップS12の条件J3を満たす画素が存在するか否かを判定するが、本パターンでは、YESと判定され、次のステップS17へと進む。続いて、ステップS17では、ステップS12の条件J3を満たす画素と、条件J1を満たす最小の画素との差分が、L=80を超えているか否かを判定するが、本パターンでは、「25」と「97」の差は72であるため、NOとなる。この結果、「110」はノイズとみなされ、次のステップS22へと進むことになる。
そして、ステップS22では、ノイズフィルタを適用するか否かを判定する(適用条件については、前述と同様である)。ノイズフィルタを適用する場合には、ステップS23へ、適用しない場合には、ステップS24へと進む。本パターンでは、適用するとして、ステップS23へと進む。
ステップS23では、処理対象画素を中心とした3×3画素のフィルタ処理を行う。図5(d)がその具体例である。処理対象画素を中心とした3×3画素の9画素「18」「7」「248」「19」「110」「200」「24」「25」「220」を大きさの順に並び替えると、「7」「18」「19」「24」「25」「110」「200」「220」「248」となり、中心の「25」をフィルタの出力とする。
続いて、ステップS25では、ダイナミックレンジの拡大幅に応じてステップS23で得られた平均値にゲインを乗算した値(ダイナミックレンジ拡大画素)を算出する処理を行う。拡大幅を2.0倍、2.5倍、5.7倍及び6.0倍とすると、その結果は、2.0倍のときは50、2.5倍のときは62、5.7倍のときは142、6.0倍のときは150となる。
図4及び図5は、ノイズフィルタを適用した場合の処理であるが、このノイズフィルタを適用しない場合には、ステップS24の通り、処理対象画素の「110」が出力されることになる。そして、ステップS25では、ダイナミックレンジの拡大幅に応じてゲインを乗算した値(ダイナミックレンジ拡大画素)を算出する処理を行う。拡大幅を2.0倍、2.5倍、5.7倍及び6.0倍とすると、その結果は、2.0倍のときは220、2.5倍のときは275、5.7倍のときは627、6.0倍のときは660となる。
なお、本実施形態においては、1フレーム又は1フィールド内を処理対象としているが、フレームメモリを多く使用すれば、フレーム間でも処理対象とすることが可能である。
本発明に係るダイナミックレンジ拡大方法によれば、暗所で使用する監視用テレビカメラなどの映像信号の出力レベルが小さい場合や、野外で感度を上げて撮像する場合の高感度撮像に好適に用いることができる。

Claims (4)

  1. 処理対象画素と、当該処理対象画素を中心とした周辺画素から前記処理対象画素がノイズか否かを判定し、
    前記処理対象画素が、ノイズの場合には、フィルタ処理した値又は前記フィルタ処理しない値にダイナミックレンジの拡大幅に応じた係数を乗算してダイナミックレンジ拡大画素を算出し、
    前記処理対象画素が、ノイズではない場合には、前記処理対象画素を中心とした所定画素から、前記ダイナミックレンジ拡大画素を算出するとともに、前記処理対象画素がノイズか否かの判定は、
    前記処理対象画素と前記周辺画素との映像レベルの差が、所定レベル以下となる画素数が所定数以内であるか否かを判定する工程と、
    前記処理対象画素と前記周辺画素との映像レベルの差が前記所定レベル以下となる画素の最大及び最小を求め、前記周辺画素から前記所定レベル以下となる画素を除いた画素の中から前記最大又は最小に最も近い画素の存在の有無を判定する工程と、
    前記最大及び最小の画素と、前記最大又は最小に最も近い画素との映像レベルの差分を算出する工程と、
    を含む方法により行われることを特徴とするダイナミックレンジ拡大方法。
  2. 前記所定画素は、前記処理対象画素と前記周辺画素の映像レベルの差が、所定レベル以下となる全ての画素とすることを特徴とする請求項1記載のダイナミックレンジ拡大方法。
  3. 前記処理対象画素が、ノイズではない場合における前記ダイナミックレンジ拡大画素の算出は、前記所定画素の各々に前記処理対象画素からの距離に応じた係数から構成される重み係数を乗算した結果を加算することにより行うものであることを特徴とする請求項1記載のダイナミックレンジ拡大方法。
  4. 前記フィルタ処理は、前記処理対象画素を中心とした所定画素領域で、大きさ順に並び替えを行い、その中心となる画素を出力するフィルタ処理と、
    前記処理対象画素を中心として前記所定画素領域で点対称の位置にある画素同士を減算し、その差分の絶対値が最も小さい組み合わせの平均値を出力するフィルタ処理のうち、何れか一方の処理により行われることを特徴とする請求項1記載のダイナミックレンジ拡大方法。
JP2012201588A 2012-09-13 2012-09-13 ダイナミックレンジ拡大方法 Active JP6066169B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012201588A JP6066169B2 (ja) 2012-09-13 2012-09-13 ダイナミックレンジ拡大方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012201588A JP6066169B2 (ja) 2012-09-13 2012-09-13 ダイナミックレンジ拡大方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2014056477A JP2014056477A (ja) 2014-03-27
JP6066169B2 true JP6066169B2 (ja) 2017-01-25

Family

ID=50613728

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2012201588A Active JP6066169B2 (ja) 2012-09-13 2012-09-13 ダイナミックレンジ拡大方法

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6066169B2 (ja)

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4556276B2 (ja) * 2000-03-23 2010-10-06 ソニー株式会社 画像処理回路及び画像処理方法
JP2005267510A (ja) * 2004-03-22 2005-09-29 Secom Co Ltd 画像処理装置、画像処理方法及び侵入者検出装置
JP4381240B2 (ja) * 2004-06-28 2009-12-09 シャープ株式会社 画像処理装置及びこれを用いた画像表示装置、並びに画像処理方法及びこれをコンピュータに実行させるためのプログラム
JP2007312304A (ja) * 2006-05-22 2007-11-29 Fujitsu Ltd 画像処理装置および画像処理方法
JP2011145889A (ja) * 2010-01-14 2011-07-28 Kyocera Mita Corp 画像処理装置および画像処理方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP2014056477A (ja) 2014-03-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2624204B1 (en) Image processing apparatus and method of controlling the same
US8605999B2 (en) Signal processing apparatus and method, noise reduction apparatus and method, and program therefor
JP5948073B2 (ja) 画像信号処理装置、画像信号処理方法
JP4869653B2 (ja) 画像処理装置
US20120008005A1 (en) Image processing apparatus, image processing method, and computer-readable recording medium having image processing program recorded thereon
JP5983373B2 (ja) 画像処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP5541205B2 (ja) 画像処理装置、撮像装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法
JP2014021928A (ja) 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
JP6087612B2 (ja) 画像処理装置および画像処理方法
JP5414691B2 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
CN104656340A (zh) 增强图像的方法
JP5430379B2 (ja) 撮像装置及びその制御方法及びプログラム
JP6757407B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム
JP5291788B2 (ja) 撮像装置
JP2009194721A (ja) 画像信号処理装置、画像信号処理方法、及び撮像装置
WO2016167140A1 (ja) 撮像装置、撮像方法、並びにプログラム
JP6066169B2 (ja) ダイナミックレンジ拡大方法
JP4380399B2 (ja) 撮像装置、ノイズリダクション装置およびノイズリダクション方法並びにプログラム
JP5682443B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
US9569817B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and non-transitory computer readable storage medium
JP5172283B2 (ja) ステレオ画像処理装置、ステレオ画像処理方法およびプログラム
JP2015070451A (ja) 撮像装置
JP2009065691A (ja) 画像処理装置、記録媒体及び画像処理プログラム
JP6858073B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及び、プログラム
Narasimha et al. A real-time high dynamic range HD video camera

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20150909

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20160826

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20160927

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20161005

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20161115

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20161214

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6066169

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150