JP6150899B2 - 画像高画質化装置、画像表示装置、画像高画質化方法及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Description
本実施の形態では、反復法を用いずに係数行列αのスパースな解を計算する。図1は、実施の形態1において係数行列αのスパースな解を計算する方法の概略を示す概念図である。本実施の形態では、辞書データに記録されているn個の基底ベクトルの中から、画像の特徴量に影響度の高いT個の基底ベクトルを選択する。ここで、T<nである。次に、選択したT個の基底ベクトルを用いて、係数行列αの評価関数を最小にする解析解を計算することにより、係数行列αのスパースな解を計算する。
実施の形態2においては、画像の特徴量を線形和で表す基底ベクトルの数を調整する形態を示す。実施の形態1では、係数がゼロでない基底ベクトルの数Tを一定の値としている。非特許文献1に記載の反復法によって(1)式の条件式を解く方法では、係数がゼロでない基底ベクトルの数は、画像中でのパッチの位置によって異なる。具体的には、画像中のエッジの部分で基底ベクトルの数が大きくなっている。従って、エッジ以外の部分では、基底ベクトルの数を減らすことが可能である。また、画像にノイズが多い場合、基底ベクトルの数が多いほど、基底ベクトルの線形和がノイズをより表現し易くなり、高画質化した画像にもノイズが再現されやすくなる。従って、ノイズが多い画像については、係数がゼロでない基底ベクトルの数を減らすことが望ましい。
実施の形態3に係る画像表示装置の構成は、実施の形態2と同様である。図11は、実施の形態3に係る画像高画質化装置1の内部の機能構成を示すブロック図である。画像高画質化装置1は、内積計算部105とベクトル選択部107とを備えておらず、ベクトル数計算部115は係数行列計算部104に接続されており、第1辞書部106は係数行列計算部104に接続されている。
実施の形態4においては、画像の特徴量を線形和で表す基底ベクトルの数がゼロである場合の画像を調整する形態を示す。実施の形態2では、係数がゼロでない基底ベクトルの数Tを調整しており、基底ベクトルの数Tがゼロになることがある。この場合は、高画質の基底ベクトルの線形和はゼロになるので、高画質の輝度の高周波成分はゼロとなり、高画質のパッチは、輝度の高周波成分を含まない低周波成分から構成される。輝度の低周波成分は直流成分であり、パッチ内の全ての輝度値がパッチの平均輝度値で表されることになる。パッチ内にエッジ又はテクスチャが含まれていた場合には、パッチが輝度の直流成分から構成されることにより、エッジ又はテクスチャが消失し、画質が劣化する。本実施の形態では、この問題を解決するために、係数がゼロでない基底ベクトルの数がゼロである場合に、エッジを保存するように画像を調整する。
実施の形態5に係る画像表示装置の構成は、実施の形態3と同様である。図14は、実施の形態5に係る画像高画質化装置1の内部の機能構成を示すブロック図である。画像高画質化装置1は、内積計算部105とベクトル選択部107とを備えておらず、ベクトル数計算部115は係数行列計算部104に接続されており、第1辞書部106は係数行列計算部104に接続されている。フィルタ部108は、ベクトル数計算部115に接続されている。
実施の形態6においては、ノイズに応じて画素単位でパッチの特徴量を調整する形態を示す。実施の形態2では、パッチの特徴量を線形和で表す基底ベクトルの数をノイズに応じて調整することにより、ノイズ除去の強度を調整している。一つのパッチ内にエッジとノイズとが混在している場合は、パッチ単位でノイズ除去の強度を調整すると、エッジと共にノイズが残留するか、或いはノイズが除去されると共にエッジが減衰することがある。本実施の形態においては、輝度の高周波成分であるパッチの特徴量を画素単位で調整することにより、画素単位でノイズの除去を行う。
ξ(f)=1−h(f)/max(h(f)) …(8)
ζ=ξ(sg/σ) …(9)
実施の形態7に係る画像表示装置の構成は、実施の形態3と同様である。図18は、実施の形態7に係る画像高画質化装置1の内部の機能構成を示すブロック図である。特徴量計算部103、係数行列計算部104、内積計算部105及びベクトル数計算部115には、減衰部116が接続されている。特徴量計算部103は、パッチの特徴量yを減衰部116へ入力する。減衰部116は、実施の形態6と同様に、パッチに含まれる各画素について、(9)式を用いて増幅率ζを計算し、特徴量に増幅率ζを乗じることにより特徴量を減衰させる。減衰部116は、各画素について減衰させたパッチの特徴量を、内積計算部105、ベクトル数計算部115及び係数行列計算部104へ入力する。内積計算部105は、第1辞書部106が記憶している辞書データに記録されたn個の基底ベクトルの夫々と減衰部116から入力された特徴量yのベクトルとの内積を計算する。ベクトル数計算部115は、減衰部116から入力された特徴量を線形和で表す基底ベクトルの数Tを計算する。係数行列計算部104は、減衰部116から入力された特徴量yを用いて係数行列のスパースな解を計算する。画像高画質化装置1のその他の構成及び処理は実施の形態2と同様である。
実施の形態8に係る画像表示装置の構成は、実施の形態3と同様である。図20は、実施の形態8に係る画像高画質化装置1の内部の機能構成を示すブロック図である。画像高画質化装置1は、内積計算部105とベクトル選択部107とを備えておらず、特徴量計算部103、及び係数行列計算部104には、減衰部116が接続されている。また、ベクトル数計算部115は減衰部116及び係数行列計算部104に接続されており、第1辞書部106は係数行列計算部104に接続されている。
実施の形態9においては、コンピュータを用いて画像高画質化装置を構成した形態を示す。図21は、実施の形態9に係る画像高画質化装置5の内部の機能構成を示すブロック図である。画像高画質化装置5は、パーソナルコンピュータ等の汎用のコンピュータで構成されており、演算を行うCPU(Central Processing Unit)51と、演算に伴って発生する一時的な情報を記憶するRAM(Random Access Memory)52と、光ディスク等の記録媒体61から情報を読み取るCD−ROMドライブ等のドライブ部53と、画像表示部54と、ハードディスク等の記憶部55とを備えている。CPU51は、記録媒体61からコンピュータプログラム6をドライブ部53に読み取らせ、読み取ったコンピュータプログラム6を記憶部55に記憶させる。コンピュータプログラム6は必要に応じて記憶55からRAM52へロードされ、ロードされたコンピュータプログラム6に基づいてCPU51は画像高画質化装置5に必要な処理を実行する。記憶部55は、第1辞書データ及び第2辞書データを記憶しており、更に、CPU51が実行すべき処理に必要なデータを記憶している。
103 特徴量計算部
104 係数行列計算部
105 内積計算部
106 第1辞書部
107 ベクトル選択部
108 フィルタ部
109 合成部
115 ベクトル数計算部
116 減衰部
2 制御部
3 入力部
4 表示部
5 画像高画質化装置
51 CPU
52 RAM
53 ドライブ部
54 画像表示部
55 記憶部
6 コンピュータプログラム
61 記録媒体?
Claims (8)
- 任意の画像内の特徴量をその線形和で表すことができる複数の第1特徴量を記憶している手段と、
前記第1特徴量に対応する高画質の特徴量を示す複数の第2特徴量を記憶している手段と、
高画質化対象の画像の特徴量から、該特徴量を前記複数の第1特徴量の線形和で表すための係数を計算する係数計算手段と、
該係数計算手段が計算した係数を用いた前記線形和に含まれる第1特徴量の夫々を対応する第2特徴量に置き換えることにより、前記画像を高画質化した画像を生成する手段とを備える画像高画質化装置において、
前記係数計算手段は、
前記複数の第1特徴量の総数よりも少数の第1特徴量を選択する選択手段と、
前記選択手段が選択した第1特徴量及び前記画像の特徴量に基づいて、反復法を用いることなく解析解を計算することによりスパースな解として、前記選択手段が選択した第1特徴量に乗じられる係数を計算する計算手段と
を有し、
前記画像高画質化装置は、
任意の画像に含まれる所定のノイズの各画素での値と該値を有する画素数との関係を示すヒストグラムに基づいて、前記高画質化対象の画像の特徴量の各画素での値に相当する前記所定のノイズの値に応じた前記ヒストグラムでの画素数が大きいほどゼロに近づき、前記画素数が小さいほど1に近づくゼロ以上1以下の増幅率を計算する手段と、
該手段が計算した増幅率を前記高画質化対象の画像の特徴量の各画素での値に乗じる手段と
をさらに備えることを特徴とする画像高画質化装置。 - 前記計算手段は、
前記線形和及び前記高画質化対象の画像の特徴量の差分の二乗和を可及的に小さくし、しかも、前記線形和に用いられる係数の二乗和を可及的に小さくすべく係数を計算するように構成してあること
を特徴とする請求項1に記載の画像高画質化装置。 - 前記計算手段は、
前記選択手段が選択した第1特徴量の線形和及び前記高画質化対象の画像の特徴量の差分の二乗和と前記線形和に用いられる係数の二乗和との加重和を最小にする係数の解析解を計算するように構成してあること
を特徴とする請求項2に記載の画像高画質化装置。 - 前記選択手段は、
前記複数の第1特徴量の中から、前記高画質化対象の画像の特徴量に最も近い第1特徴量を所定数選択するように構成してあること
を特徴とする請求項1から3の何れか一つに記載の画像高画質化装置。 - 画像の特徴量、第1特徴量及び第2特徴量は、同一次元のベクトルで表現され、
前記選択手段は、
前記複数の第1特徴量のベクトルの夫々と画像の特徴量のベクトルとの内積を計算する手段と、
該手段が計算した内積の値が大きい順に所定数の第1特徴量を選択する手段と
を有することを特徴とする請求項4に記載の画像高画質化装置。 - 請求項1から5の何れか一つに記載の画像高画質化装置と、
該画像高画質化装置が高画質化した画像を表示する手段と
を備えることを特徴とする画像表示装置。 - 任意の画像内の特徴量をその線形和で表すことができる複数の第1特徴量を記憶し、前記第1特徴量に対応する高画質の特徴量を示す複数の第2特徴量を記憶しておき、高画質化対象の画像の特徴量から、該特徴量を前記複数の第1特徴量の線形和で表すための係数を計算し、計算した係数を用いた前記線形和に含まれる第1特徴量の夫々を対応する第2特徴量に置き換えることにより、前記画像を高画質化した画像を生成する画像高画質化方法において、
前記複数の第1特徴量の総数よりも少数の第1特徴量を選択し、
選択した第1特徴量及び前記画像の特徴量に基づいて、反復法を用いることなく解析解を計算することによりスパースな解として、選択した第1特徴量に乗じられる係数を計算し、かつ、
任意の画像に含まれる所定のノイズの各画素での値と該値を有する画素数との関係を示すヒストグラムに基づいて、前記高画質化対象の画像の特徴量の各画素での値に相当する前記所定のノイズの値に応じた前記ヒストグラムでの画素数が大きいほどゼロに近づき、前記画素数が小さいほど1に近づくゼロ以上1以下の増幅率を計算し、
計算した当該増幅率を前記高画質化対象の画像の特徴量の各画素での値に乗じること
を特徴とする画像高画質化方法。 - 任意の画像内の特徴量をその線形和で表すことができる複数の第1特徴量を記憶し、前記第1特徴量に対応する高画質の特徴量を示す複数の第2特徴量を記憶してあるコンピュータに、高画質化対象の画像の特徴量から、該特徴量を前記複数の第1特徴量の線形和で表すための係数を計算する係数計算ステップと、計算した係数を用いた前記線形和に含まれる第1特徴量の夫々を対応する第2特徴量に置き換えることにより、前記画像を高画質化した画像を生成するステップとを実行させるコンピュータプログラムにおいて、
前記係数計算ステップは、
前記複数の第1特徴量の総数よりも少数の第1特徴量を選択するステップと、
選択した第1特徴量及び前記画像の特徴量に基づいて、反復法を用いることなく解析解を計算することによりスパースな解として、選択した第1特徴量に乗じられる係数を計算するステップと
を含み、
前記コンピュータに、
任意の画像に含まれる所定のノイズの各画素での値と該値を有する画素数との関係を示すヒストグラムに基づいて、前記高画質化対象の画像の特徴量の各画素での値に相当する前記所定のノイズの値に応じた前記ヒストグラムでの画素数が大きいほどゼロに近づき、前記画素数が小さいほど1に近づくゼロ以上1以下の増幅率を計算するステップと、
該手段が計算した増幅率を前記高画質化対象の画像の特徴量の各画素での値に乗じるステップと
をさらに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
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