JP6157138B2 - 画像処理装置 - Google Patents

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    • G06T2207/10024Color image

Description

本発明は、画像処理装置に関する。
従来、入力画像をモノクロ領域(モノクロ画像の領域)とカラー領域(カラー画像の領域)に区分し、モノクロ領域とカラー領域に対し、個別にγ補正する画像処理装置が提案されている。例えば、モノクロ領域にDICOM(Digital Imaging and COmmunication in Medicine)Part14で規定されたγ補正(以下、「DICOMγ補正」と呼ぶ)を施し、カラー領域にγ=2.2のγ補正(以下、「2.2γ補正」と呼ぶ)を施す画像処理装置が提案されている。このような画像処理装置を用いれば、レントゲン画像などのモノクロ画像と、内視鏡画像などのカラー画像とを表示した場合に、モノクロ画像にはDICOMγ補正が、カラー画像には2.2γ補正が施され、各画像を適切な階調で表示することができる。
モノクロ画像(例えば、レントゲン画像)中にカラーの注釈など多少のカラー画素が存在する場合がある。同様に、カラー画像中に多少のモノクロ画素が存在する場合がある。そのため、画素毎にモノクロ領域かカラー領域かを判定してしまうと、モノクロ画像内のカラー画素をカラー領域と誤判定したり、カラー画像内のモノクロ画素をモノクロ領域と誤判定したりしてしまう。そこで従来、画像の領域を分割して得られる分割領域毎にモノクロ領域かカラー領域かを判定する方法が提案されている(特許文献1)。
特開2003−244469号公報
しかしながら、特許文献1に開示の技術では、入力画像をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することができないことがある。具体的には、分割領域内にモノクロ領域とカラー領域の境界が位置する場合に、モノクロ領域とカラー領域の境界を精度良く検出することができない。
そこで、本発明は、入力画像をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することのできる技術を提供することを目的とする。
本発明の画像処理装置は、
入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置であって、
前記入力画像の画像特徴量を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得された画像特徴量に基づいて、前記入力画像内のそれぞれの画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する判定手段と、
を備え、
前記取得手段は、判定対象である画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量を取得し、
前記判定手段は、前記画素群を含む前記複数の取得領域に対応する前記複数の画像特徴量から複数のモノクロ率を算出し、当該複数のモノクロ率のうち最も高い値に応じて、前記画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する
ことを特徴とする。
本発明の画像処理装置は、
入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置であって、
前記入力画像の画像特徴量を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得された画像特徴量に基づいて、前記入力画像内のそれぞれの画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する判定手段と、
を備え、
前記取得手段は、判定対象である画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量を取得し、
前記判定手段は、前記画素群を含む前記複数の取得領域に対応する前記複数の画像特徴量から複数のカラー率を算出し、当該複数のカラー率のうち最も低い値に応じて、前記画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する
ことを特徴とする。
本発明の画像処理装置は、
入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置であって、
前記入力画像の画像特徴量を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得された画像特徴量に基づいて、前記入力画像内のそれぞれの画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する判定手段と、
を備え、
前記取得手段は、判定対象である画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量を取得し、
前記判定手段は、
画素群毎に、その画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量に基づいて、その画素群がモノクロ領域か、カラー領域か、黒色領域かを判定し、
黒色領域と判定された画素群を、モノクロ領域又はカラー領域とみなす
ことを特徴とする。
本発明の画像処理装置は、
入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置であって、
前記入力画像の画像特徴量を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得された画像特徴量に基づいて、前記入力画像内のそれぞれの画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する判定手段と、
を備え、
前記取得手段は、判定対象である画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量を取得し、
前記判定手段は、
画素群毎に、その画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量に基づいて、その画素群がモノクロ領域か、カラー領域か、黒色領域か、コメント領域かを判定し、黒色領域と判定された画素群と、コメント領域と判定された画素群とを、それぞれ、モノクロ領域又はカラー領域とみなす
ことを特徴とする。
本発明の画像処理装置は、
入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置であって、
前記入力画像の画像特徴量を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得された画像特徴量に基づいて、前記入力画像内のそれぞれの画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する判定手段と、
を備え、
前記取得手段は、判定対象である画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量を取得し、
前記判定手段は、
所定領域と、前記所定領域を前記所定領域の水平サイズよりも小さい移動量で水平方向に移動して得られる領域との画像特徴量に基づいてモノクロ領域と判定された第1の画素群からなる矩形領域を水平モノクロ領域として検出し、
前記所定領域と、前記所定領域を前記所定領域の垂直サイズよりも小さい移動量で垂直方向に移動して得られる領域との画像特徴量に基づいてモノクロ領域と判定された第2の画素群からなる矩形領域を垂直モノクロ領域として検出し、
前記水平モノクロ領域と前記垂直モノクロ領域のOR領域をモノクロ領域と判定し、残りの領域をカラー領域と判定することにより、前記入力画像をモノクロ領域とカラー領域
に区分する
ことを特徴とする。
本発明の画像処理装置は、
入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置であって、
前記入力画像の画像特徴量を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得された画像特徴量に基づいて、前記入力画像内のそれぞれの画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する判定手段と、
を備え、
前記取得手段は、判定対象である画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量を取得し、
前記判定手段は、
所定領域と、前記所定領域を前記所定領域の水平サイズよりも小さい移動量で水平方向に移動して得られる領域との画像特徴量に基づいてカラー領域と判定された第1の画素群からなる矩形領域を水平カラー領域として検出し、
前記所定領域と、前記所定領域を前記所定領域の垂直サイズよりも小さい移動量で垂直方向に移動して得られる領域との画像特徴量に基づいてカラー領域と判定された第2の画素群からなる矩形領域を垂直カラー領域として検出し、
前記水平カラー領域と前記垂直カラー領域のAND領域をカラー領域と判定し、残りの領域をモノクロ領域と判定することにより、前記入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する
ことを特徴とする。
本発明によれば、入力画像をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することができる。
実施例1に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図 入力画像の一例を示す図 実施例1に係る取得領域の一例を示す図 実施例1に係る取得領域の一例を示す図 実施例1に係る水平モノクロ/カラー領域検出部の処理の一例を示す図 実施例1に係るモノクロ領域の決定方法の一例を示す図 実施例1に係る垂直モノクロ/カラー領域検出部の処理の一例を示す図 取得領域のヒストグラムの取得方法の一例を示す図 実施例2に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図 実施例2に係る取得領域の一例を示す図 実施例2に係るモノクロ/カラー領域検出部の処理の一例を示す図 実施例2に係る画像処理装置で検出されたモノクロ領域の一例を示す図 実施例3に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図 実施例3に係る画像処理装置の処理フローの一例を示すフローチャート 入力画像及び分割領域の一例を示す図 実施例3に係る分割領域の種類の判定方法の一例を示す図 図14のステップS203,S204の処理結果の一例を示す図 図14のステップS205の処理の詳細を示すフローチャート 実施例3に係るくぼみパターンとみなし処理の処理結果の一例を示す図 実施例3,5に係る画像処理装置の処理の一例を示す図 実施例4に係る分割領域の種類の判定方法の一例を示す図 実施例4に係るくぼみパターンとみなし処理の処理結果の一例を示す図 入力画像の一例を示す図 実施例6に係る水平モノクロ/カラー領域検出部の処理の一例を示す図 実施例6に係るモノクロ領域の一例を示す図 実施例6に係る垂直モノクロ/カラー領域検出部の処理の一例を示す図 実施例6に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図 実施例6に係る水平/垂直領域修正部の処理の一例を示す図 実施例6に係る画像処理装置の処理の一例を示す図である。 実施例7に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図 実施例7に係る水平/垂直カラー領域の一例を示す図 実施例7に係る水平/垂直領域修正部の処理の一例を示す図 実施例7に係る画像処理装置の処理の一例を示す図
<実施例1>
以下、図面を参照しながら、本発明の実施例1に係る画像処理装置及びその制御方法について説明する。本実施例に係る画像処理装置は、入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する。
図1は、本実施例に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。図1に示すように、本実施例に係る画像処理装置は、ヒストグラム取得部102、ヒストグラム取得領域決定部103、フレームカウント値生成部104、モノクロ率算出部105、水平モノクロ/カラー領域検出部106、垂直モノクロ/カラー領域検出部107、モノクロ/カラー領域決定部108、γ補正部109、制御部110、メモリ111などを有する。
制御部110は、例えば、CPU(中央演算処理装置;コンピュータ)である。制御部110は、必要に応じてメモリ111にアクセスし、画像処理装置の各機能部を制御する。
メモリ111は、磁気ディスクや半導体メモリ等の記憶装置である。メモリ111には、例えば、制御部110により実行されるプログラムや各機能部を制御するために使用されるパラメータ等が記憶されている。
本実施例に係る画像処理装置に入力される入力画像101(入力画像信号)の一例を図2(A)に示す。図2(A)の例では、入力画像101は、医用ビューワー画像201(アプリケーションの画像)と、レントゲン画像202(医用画像)とが合成された画像である。
医用ビューワー画像201はカラー画像であり、レントゲン画像202はモノクロ画像である。カラー画像の領域(カラー領域)は第1画像処理(例えばγ=2.2のγ補正)を施すべき領域であり、モノクロ画像の領域(モノクロ領域)は第2画像処理(例えばDICOMγ補正)を施すべき領域である。
なお、入力画像は、図2(A)に示すような画像に限らない。入力画像は、医用画像のみを含む画像(アプリケーションの画像を含まない画像)であってもよい。例えば、入力画像は、カラー画像である内視鏡画像と、モノクロ画像であるレントゲン画像とが並べられた画像であってもよい。
ヒストグラム取得部102は、入力画像の画像特徴量を取得する。本実施例では、画像特徴量として、画素値のヒストグラムが生成される。具体的には、ヒストグラム取得部102は、後述する座標値信号113を受信し、座標値信号113で表される取得領域内の画素値のヒストグラムを生成する。そして、ヒストグラム取得部102は、生成したヒストグラムを表すヒストグラム信号112を出力する。
なお、本実施例では、ヒストグラム信号112は、ヒストグラムにおけるモノクロ画素(色差信号Cb=0かつ色差信号Cr=0の画素)の度数を表すものとするが、ヒストグラム信号112はこれに限らない。例えば、ヒストグラム信号112は、各画素値の度数を表す信号であってもよい。Cb=0の画素の度数とCr=0の画素の度数をカウントし、それら2つの度数の平均値を表す信号がヒストグラム信号112として出力されてもよい。Cb=0の画素の度数とCr=0の画素の度数のうち、小さい方の値を表す信号がヒストグラム信号112として出力されてもよい。
図2(B)は、CbヒストグラムとCrヒストグラムを例示する図である。
なお、本実施例では、ヒストグラム取得部102が、入力画像からヒストグラムを生成するものとするが、ヒストグラムは外部から入力(取得)されてもよい。
なお、本実施例では、ヒストグラム取得部102が、入力画像101がRGB信号の場
合には、入力画像101をYCbCr信号に変換してから、ヒストグラム(YCbCr値のヒストグラム)を生成するものとするが、これに限らない。ヒストグラムはRGB値のヒストグラムであってもよい。
なお、画像特徴量は画素値のヒストグラムに限らない。画像特徴量は、モノクロ領域かカラー領域かの判断の指標とすることのできる特徴量であれば、どのような特徴量であってもよい。例えば、画像特徴量は、画素値や輝度値の最頻値であってもよいし、輝度ヒストグラムであってもよいし、輝度値が0の画素数であってもよい。
フレームカウント値生成部104は、1フレーム毎に1インクリメントされるカウンタである。本実施例では、フレームカウント値生成部104は、1〜5を繰り返しカウントし、カウント値(フレームカウント値)を表すフレームカウント値信号114を出力する。
ヒストグラム取得領域決定部103は、フレームカウント値信号114を受信し、フレームカウント値に応じて取得領域を決定する。そして、ヒストグラム取得領域決定部103は、決定した取得領域を表す座標値信号113を出力する。
具体的には、フレームカウント値が1の場合には、図3の左側(図4の上側)に示すように、入力画像の領域を分割して得られる複数の分割領域(所定領域)のそれぞれが取得領域として設定される。本実施例では、複数の分割領域が、入力画像の領域をマトリクス状に分割して得られる複数の領域であるものとする。具体的には、複数の分割領域が、入力画像の領域を水平方向M個×垂直方向N個に分割して得られるM×N個の領域であるものとする(M,Nは正の整数)。
フレームカウント値が2の場合には、図3の真ん中に示すように、上記複数の分割領域を水平方向(右側)にK画素移動させて得られる複数の領域のそれぞれが取得領域として設定される(Kは正の整数)。
フレームカウント値が3の場合には、図3の右側に示すように、上記複数の分割領域を水平方向(右側)にK×2画素移動させて得られる複数の領域のそれぞれが取得領域として設定される。
フレームカウント値が4の場合には、図4の真ん中に示すように、上記複数の分割領域を垂直方向(下側)にL画素移動させて得られる複数の領域のそれぞれが取得領域として設定される(Lは正の整数)。
フレームカウント値が5の場合には、図4の下側に示すように、上記複数の分割領域を垂直方向(下側)にL×2画素移動させて得られる複数の領域のそれぞれが取得領域として設定される。
本実施例では、以下の式1を用いて水平方向の移動量(Kの値)が算出される。式1において、Hは、2以上の整数であり、分割領域の水平方向の画素数(水平サイズ)である。

K=H/3 ・・・(式1)

なお、Hが3で割りきれない場合には、小数点以下を丸める処理を行えばよい。それにより、Kとして、1以上H未満の整数値を取得することができる。
また、本実施例では、以下の式2を用いて垂直方向の移動量(Lの値)が算出される。式2において、Jは、2以上の整数であり、分割領域の垂直方向の画素数(垂直サイズ)である。

L=J/3 ・・・(式2)

なお、Jが3で割り切れない場合には、小数点以下を丸める処理を行えばよい。それにより、Lとして、1以上J未満の整数値を取得することができる。
なお、移動量は式1,2により得られる値に限らない。移動量は、所定領域のサイズよりも小さい値であれば、どのような値であってもよい。
詳細は後述するが、本実施例では、K画素×J画素の第1の画素群単位でモノクロ領域かカラー領域かが判定され、H画素×L画素の第2の画素群単位でモノクロ領域かカラー領域かが判定される。そして、それらの判定結果に基づいて、モノクロ領域かカラー領域かの最終的な判定結果が得られる。その結果、入力画像を、K画素×L画素の画素群単位でモノクロ領域とカラー領域に区分することができる。
本実施例では、上述したように取得領域を決定することにより、判定対象である画素群を含む複数の取得領域のそれぞれについて、取得領域内の画素値のヒストグラムが生成されることとなる。
モノクロ率算出部105は、ヒストグラム信号112を受信し、ヒストグラム毎にモノクロ率を算出する。そして、モノクロ率算出部105は、ヒストグラム毎のモノクロ率を表すモノクロ率信号115を出力する。
モノクロ率は、ヒストグラムの総度数に対する、該ヒストグラムのモノクロ画素の度数の割合である。本実施例では、モノクロ画素の度数をヒストグラムの総度数(H×J)で除算し、最大値が100となるように規格化することにより、モノクロ率が算出される。
水平モノクロ/カラー領域検出部106、垂直モノクロ/カラー領域検出部107、モノクロ/カラー領域決定部108は、ヒストグラム取得部102で取得されたヒストグラムに基づいて、入力画像内のそれぞれの画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する。本実施例では、判定対象である画素群が複数の取得領域に含まれる場合に、該複数の取得領域について取得された複数のヒストグラムに基づいて、判定対象である画素群がモノクロ領域かカラー領域かが判定される。また、判定対象である画素群が1つの取得領域にのみ含まれる場合には、該取得領域について取得された1つのヒストグラムに基づいて、判定対象である画素群がモノクロ領域かカラー領域かが判定される。
なお、水平モノクロ/カラー領域検出部106、垂直モノクロ/カラー領域検出部107、モノクロ/カラー領域決定部108は、カラー背景を有する入力画像の場合に、モノクロ領域の検出及び決定処理を行う。具体的には、モノクロ率算出部105は、フレームカウント値が1のときに算出された各分割領域のモノクロ率603から、最も外周側の12個の分割領域のうち所定個数(例えば7個)以上がカラー領域である場合に、カラー背景を有する入力画像であると判別する。そして、その判別結果を、水平モノクロ/カラー領域検出部106、垂直モノクロ/カラー領域検出部107、モノクロ/カラー領域決定部108に伝え、モノクロ領域の検出及び決定処理を行う。一方、モノクロ率算出部105は、フレームカウント値が1のときに算出された各分割領域のモノクロ率603から、最も外周側の12個の分割領域のうち所定個数(例えば7個)未満がカラー領域(例えば6個以上がモノクロ領域)である場合に、モノクロ背景を有する入力画像であると判別する。そして、その判別結果を、水平モノクロ/カラー領域検出部106、垂直モノクロ/カラー領域検出部107、モノクロ/カラー領域決定部108に伝え、カラー領域の検出及び決定処理を行う。
以下、本実施例では、カラー背景を有する入力画像に対して、水平モノクロ/カラー領域検出部106、垂直モノクロ/カラー領域検出部107、モノクロ/カラー領域決定部108が、モノクロ領域の検出及び決定処理を行う場合について詳しく説明する。モノクロ背景を有する入力画像に対する処理については、下記と同様の考え方が成り立つので、詳細な説明は省略する。
水平モノクロ/カラー領域検出部106は、モノクロ率信号115とフレームカウント値信号114を受信する。そして、水平モノクロ/カラー領域検出部106は、複数の分割領域と、該複数の分割領域を水平方向に移動させて決定された複数の領域とについての
複数のモノクロ率(ヒストグラムに基づいて算出された複数のモノクロ率)から、水平モノクロ領域を検出する。
具体的には、まず、水平モノクロ/カラー領域検出部106は、図5に示すように、フレームカウント値が1のときに算出されたモノクロ率602を取得する。図5において、取得領域内に記載されている数値は、その取得領域のモノクロ率を表す。そして、水平モノクロ/カラー領域検出部106は、取得したモノクロ率602を、水平方向K画素×垂直方向J画素の領域(バッファリング領域;第1の画素群)毎のモノクロ率(バッファモノクロ率605)としてバッファリングする。図5において、バッファリング領域内に記載されている数値は、そのバッファリング領域のバッファモノクロ率を表す。
ここでは、以下の式3を用いてバッファモノクロ率605が決定される。バッファモノクロ率605(i,j)は、水平方向左側からi+1番目、垂直方向上側からj+1番目のバッファリング領域のバッファモノクロ率である。モノクロ率602(i/3,j)は、水平方向左側から(i/3)+1番目(但し、i/3の小数点以下は切り捨て)、垂直方向上側からj+1番目の取得領域のモノクロ率である。

バッファモノクロ率605(i,j)=モノクロ率602(i/3,j)
但し、i=0〜M×3−1の整数、j=0〜N−1の整数
・・・(式3)
次に、水平モノクロ/カラー領域検出部106は、フレームカウント値が2のときに算出されたモノクロ率603を取得する。そして、水平モノクロ/カラー領域検出部106は、取得したモノクロ率603を、バッファリング領域毎のモノクロ率(バッファモノクロ率606)としてバッファリングする。
ここでは、バッファリングとして、既にバッファリングされているバッファモノクロ率605(i,j)を更新する処理が行われる。具体的には、式4に示すように、モノクロ率603((i−1)/3,j)とバッファモノクロ率605(i,j)のうち、高い方の値がバッファモノクロ率606(i,j)とされる。なお、バッファモノクロ率606(0,j)については、バッファモノクロ率605(0,j)の値が採用される。

バッファモノクロ率606(i,j)
=MAX(モノクロ率603((i−1)/3,j)
,バッファモノクロ率605(i,j))
但し、i=1〜M×3−1の整数、j=0〜N−1の整数
・・・(式4)
そして、水平モノクロ/カラー領域検出部106は、フレームカウント値が3のときに算出されたモノクロ率604を取得する。そして、水平モノクロ/カラー領域検出部106は、取得したモノクロ率604を、バッファリング領域毎のモノクロ率(バッファモノクロ率607)としてバッファリングする。
ここでは、バッファリングとして、式5に示すように、既にバッファリングされているバッファモノクロ率606(i,j)を更新する処理が行われる。なお、バッファモノクロ率607(0,j)とバッファモノクロ率607(1,j)については、バッファモノクロ率606(0,j)とバッファモノクロ率606(1,j)の値が採用される。

バッファモノクロ率607(i,j)
=MAX(モノクロ率604((i−2)/3,j)
,バッファモノクロ率606(i,j))
但し、i=2〜M×3−1の整数、j=0〜N−1の整数
・・・(式5)
次に、水平モノクロ/カラー領域検出部106は、バッファリング領域毎(第1の画素群毎)に、そのバッファリング領域のバッファモノクロ率607に基づいて、当該バッファリング領域がモノクロ領域かカラー領域かを判定する。そして、水平モノクロ/カラー領域検出部106は、モノクロ領域と判定されたバッファリング領域からなる領域を、水平モノクロ領域として検出する。具体的には、バッファモノクロ率607が所定の閾値以上のバッファリング領域からなる領域が、水平モノクロ領域として検出される。本実施例では、上記所定の閾値を95とする。これにより取得領域内に多少のカラー画素(ヒストグラムの総度数に対して5%未満の数のカラー画素)が含まれていても、当該カラー画素をモノクロ画像内のカラー注釈文字と見なし、当該取得領域をモノクロ領域と判定することができる。
その結果、図6(A)に示すように、水平モノクロ領域701が検出される。
水平モノクロ/カラー領域検出部106は、水平モノクロ領域を表す信号を水平モノクロ領域信号116として出力する。
このように、本実施例では、画素群毎に、その画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量のそれぞれから算出されるモノクロ率が、当該画素群に対応付けてバッファリングされる。そして、画素群毎に、その画素群に対応付けられた複数のモノクロ率のうち最も高い値に応じて、当該画素群がモノクロ領域かカラー領域かが判定される。
上記処理により、従来よりも精度良くモノクロ領域(水平モノクロ領域)を検出することができる。具体的には、水平方向K画素×垂直方向J画素の画素群(第1の画素群)を水平モノクロ領域か否かの判定対象とし、判定対象である画素群を含む複数の取得領域についての複数のモノクロ率に基づいて、判定が行われる。その結果、1つのヒストグラム(1つのモノクロ率)に基づいて判定を行うよりも精度良く判定を行うことができる。
また、本実施例では、水平方向K画素×垂直方向J画素単位で判定が行われるため、分割領域(水平方向H画素×垂直方向J画素)単位で判定を行うよりも垂直方向に沿った境界(モノクロ画像とカラー画像の境界)を精度良く検出することができる。
また、カラー領域よりもモノクロ領域のほうが、画像処理(例えばγ値)の違いによる画像の見え方への影響が大きい。本実施例では、水平モノクロ領域か否かの判定対象である画素群を含む複数の取得領域についての複数のモノクロ率のうち、最も高いモノクロ率に基づいて判定が行われる。それにより、カラー領域の画素とモノクロ領域の画素を含む画素群がモノクロ領域と判定され易くなり、モノクロ領域の検出漏れを低減することができる。
垂直モノクロ/カラー領域検出部107は、モノクロ率信号115とフレームカウント値信号114を受信する。そして、垂直モノクロ/カラー領域検出部107は、複数の分割領域と、該複数の分割領域を垂直方向に移動させて決定された複数の領域とについての複数のモノクロ率(ヒストグラムに基づいて算出された複数のモノクロ率)から、垂直モノクロ領域を検出する。
具体的には、まず、垂直モノクロ/カラー領域検出部107は、図7に示すように、フレームカウント値が1のときに算出されたモノクロ率802を取得する。図7において、取得領域内に記載されている数値は、その取得領域のモノクロ率を表す。そして、垂直モノクロ/カラー領域検出部107は、取得したモノクロ率802を、水平方向H画素×垂直方向L画素の領域(バッファリング領域;第2の画素群)毎のモノクロ率(バッファモノクロ率805)としてバッファリングする。図7において、バッファリング領域内に記載されている数値は、そのバッファリング領域のバッファモノクロ率を表す。
ここでは、以下の式6を用いてバッファモノクロ率805が決定される。バッファモノクロ率805(i,j)は、水平方向左側からi+1番目、垂直方向上側からj+1番目のバッファリング領域のバッファモノクロ率である。モノクロ率802(i,j/3)は、水平方向左側からi+1番目、垂直方向上側から(j/3)+1番目(但し、j/3の小数点以下は切り捨て)の取得領域のモノクロ率である。

バッファモノクロ率805(i,j)=モノクロ率802(i,j/3)
但し、i=0〜M−1の整数、j=0〜N×3−1の整数
・・・(式6)
次に、垂直モノクロ/カラー領域検出部107は、フレームカウント値が4のときに算出されたモノクロ率803を取得する。そして、垂直モノクロ/カラー領域検出部107は、取得したモノクロ率803を、バッファリング領域毎のモノクロ率(バッファモノクロ率806)としてバッファリングする。
ここでは、バッファリングとして、既にバッファリングされているバッファモノクロ率805(i,j)を更新する処理が行われる。具体的には、式7に示すように、モノクロ率803(i,(j−1)/3)とバッファモノクロ率805(i,j)のうち、高い方の値がバッファモノクロ率806(i,j)とされる。なお、バッファモノクロ率806(i,0)については、バッファモノクロ率805(i,0)の値が採用される。

バッファモノクロ率806(i,j)
=MAX(モノクロ率803(i,(j−1)/3)
,バッファモノクロ率805(i,j))
但し、i=0〜M−1の整数、j=1〜N×3−1の整数
・・・(式7)
そして、垂直モノクロ/カラー領域検出部107は、フレームカウント値が5のときに算出されたモノクロ率804を取得する。そして、垂直モノクロ/カラー領域検出部107は、取得したモノクロ率804を、バッファリング領域毎のモノクロ率(バッファモノクロ率807)としてバッファリングする。
ここでは、バッファリングとして、式8に示すように、既にバッファリングされているバッファモノクロ率806(i,j)を更新する処理が行われる。なお、バッファモノクロ率807(i,0)とバッファモノクロ率807(i,1)については、バッファモノクロ率806(i,0)とバッファモノクロ率806(i,1)の値が採用される。

バッファモノクロ率807(i,j)
=MAX(モノクロ率804(i,(j−2)/3)
,バッファモノクロ率806(i,j))
但し、i=0〜M−1の整数、j=2〜N×3−1の整数
・・・(式8)
次に、垂直モノクロ/カラー領域検出部107は、バッファリング領域毎(第2の画素群毎)に、そのバッファリング領域のバッファモノクロ率807に基づいて、当該バッファリング領域がモノクロ領域かカラー領域かを判定する。そして、垂直モノクロ/カラー領域検出部107は、モノクロ領域と判定されたバッファリング領域からなる領域を垂直モノクロ領域として検出する。具体的には、バッファモノクロ率807が所定の閾値以上のバッファリング領域からなる領域が、垂直モノクロ領域として検出される。本実施例で
は、上記所定の閾値を95とする。なお、水平モノクロ領域を検出する際に使用する閾値と、垂直モノクロ領域を検出する際に使用する閾値とは、同じであってもよいし、異なっていてもよい。
その結果、図6(B)に示すように、垂直モノクロ/カラー領域901が検出される。
垂直モノクロ/カラー領域検出部107は、垂直モノクロ領域を表す信号を垂直モノクロ領域信号117として出力する。
上記処理により、従来よりも精度良くモノクロ領域(垂直モノクロ領域)を検出することができる。具体的には、水平方向H画素×垂直方向L画素の画素群(第2の画素群)を垂直モノクロ領域か否かの判定対象とし、判定対象である画素群を含む複数の取得領域についての複数のモノクロ率に基づいて、判定が行われる。その結果、1つのヒストグラム(1つのモノクロ率)に基づいて判定を行うよりも精度良く判定を行うことができる。
また、モノクロ領域とカラー領域は矩形であることが多い。本実施例では、水平方向H画素×垂直方向L画素単位で判定が行われるため、分割領域(水平方向H画素×垂直方向J画素)単位で判定を行うよりも水平方向に沿った境界(モノクロ画像とカラー画像の境界)を精度良く検出することができる。
また、本実施例では、垂直モノクロ領域か否かの判定対象である画素群を含む複数の取得領域についての複数のモノクロ率のうち、最も高いモノクロ率に基づいて判定が行われる。それにより、カラー領域の画素とモノクロ領域の画素を含む画素群がモノクロ領域と判定され易くなり、モノクロ領域の検出漏れを低減することができる。
モノクロ/カラー領域決定部108は、水平モノクロ領域信号116と垂直モノクロ領域信号117を受信し、それらの信号に基づいてモノクロ領域を決定する。具体的には、図6(C)に示すように、水平モノクロ領域701と垂直モノクロ領域901のOR領域が、(最終的な)モノクロ領域1001とされる。そして、それ以外の領域がカラー領域とされる。
モノクロ/カラー領域決定部108は、モノクロ領域を表す信号をモノクロ領域信号118として出力する。
なお、モノクロ/カラー領域決定部108は、モノクロ領域1001の右上隅、右下隅、左上隅、左下隅のくぼみ部分の大きさを判別し、くぼみ部分の大きさが所定サイズ以下であれば、くぼみ部分をモノクロ領域に置き換えてもよい。例えば、くぼみ部分の水平方向が上記K画素以下、垂直方向が上記L画素以下である場合に、くぼみ部分をモノクロ領域に置き換える。この場合、図6(D)に示すように、モノクロ領域1002が決定される。
このように、本実施例では、判定対象である画素群を含む複数の取得領域についての複数のモノクロ率に基づいて、判定が行われる。その結果、1つのヒストグラム(1つのモノクロ率)に基づいて判定を行うよりも精度良く判定を行うことができる。
また、本実施例では、水平方向K画素×垂直方向J画素単位で判定が行われるため、分割領域(水平方向H画素×垂直方向J画素)単位で判定を行うよりも水平方向に沿った境界(モノクロ画像とカラー画像の境界)を精度良く検出することができる。また、水平方向H画素×垂直方向L画素単位で判定が行われるため、分割領域(水平方向H画素×垂直方向J画素)単位で判定を行うよりも垂直方向に沿った境界を精度良く検出することができる。そして、水平モノクロ領域と垂直モノクロ領域のOR領域を最終的なモノクロ領域とすることにより、分割領域(水平方向H画素×垂直方向J画素)単位で判定を行うよりも水平方向に沿った境界と垂直方向に沿った境界とを精度良く検出することができる。
また、本実施例では、モノクロ領域か否かの判定対象である画素群を含む複数の取得領域についての複数のモノクロ率のうち、最も高いモノクロ率に基づいて判定が行われる。それにより、カラー領域の画素とモノクロ領域の画素を含む画素群がモノクロ領域と判定され易くなり、モノクロ領域の検出漏れを低減することができる。
なお、本実施例では、水平モノクロ領域701と垂直モノクロ領域901を表す信号から最終的なモノクロ領域とカラー領域が決定される構成としたが、この構成に限らない。例えば、モノクロ/カラー領域決定部108が、ヒストグラム信号またはモノクロ率信号を受信してもよい。そして、モノクロ/カラー領域決定部108が、受信した信号に基づいて、K画素×L画素の画素群毎に、モノクロ領域かカラー領域かの判定を行ってもよい。
γ補正部109は、モノクロ領域信号118を受信し、モノクロ領域信号118に基づいて、入力画像101にγ補正を施す。具体的には、モノクロ領域信号118で表されるモノクロ領域にDICOMγ補正、それ以外の領域(カラー領域)にはγ=2.2のγ補正を施す。そして、γ補正部109は、画像処理(γ補正)が施された入力画像を、出力画像(出力画像信号)110として出力する。
なお、本実施例では、画像処理がγ補正である場合を例にして説明したが、画像処理はこれに限らない。例えば、画像処理は、モノクロ領域用の明るさ調整処理とカラー領域用の明るさ調整処理であってもよい。画像処理は、モノクロ領域用の色温度調整処理とカラー領域用の色温度調整処理であってもよい。
以上述べたように、本実施例によれば、モノクロ領域かカラー領域かの判定対象である画素群を含む複数の取得領域についての複数のヒストグラムに基づいて、判定が行われる。その結果、判定対象の画素群に対し1つのヒストグラムに基づく判定を行うよりも精度良く判定を行うことができ、入力画像をモノクロ領域とカラー領域に精度良く区分することができる。例えば、カラー注釈文字の領域をカラー領域とする誤判定を低減することができる。
なお、本実施例では、複数の分割領域、複数の分割領域を水平方向にK画素及びK×2画素移動させて得られる複数の領域、及び、複数の分割領域を垂直方向にL画素及びL×2画素移動させて得られる複数の領域を複数の取得領域とするものとした。KやLの値が小さいときのほうが、大きいときよりも、モノクロ領域とカラー領域の境界を精度良く検出することができる。例えば、水平方向の移動量や垂直方向の移動量を1画素とすれば、画素単位で境界を検出することが可能となる。しかし、KやLの値が小さいときのほうが、大きいときよりも、処理負荷が増してしまうため、KやLの値は、処理精度や処理負荷などを考慮して設定される。
なお、本実施例では、5フレーム期間かけて入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する構成を説明したが、この構成に限らない。1フレーム期間で入力画像がモノクロ領域とカラー領域に区分されてもよい。例えば、1フレーム期間に、モノクロ率602〜604,802〜804を取得し、モノクロ率602〜604,802〜804に基づいて、前述の方法と同様の方法で、モノクロ領域が決定されてもよい。
また、各取得領域のヒストグラムは、以下の方法で取得されてもよい。
まず、図8に示すように、入力画像の領域を分割して得られる複数の領域であって、各々が取得領域より小さい複数の細分割領域のそれぞれについて、細分割領域内の画素値のヒストグラムが取得されてもよい。図8の例では、複数の細分割領域は、入力画像を水平方向にm(=3×M)個、垂直方向にn(=3×N)個に分割して得られる9×M×N個の領域である。
そして、図8に示すように、取得領域内の複数の細分割領域のヒストグラムを合成することにより、該取得領域についてのヒストグラムが生成されてもよい。それにより、各取得領域のヒストグラムを得ることができる。例えば、最も左上の3×3個の細分割領域301のヒストグラムを合成することにより、最も左上の分割領域302のヒストグラムを得ることができる。また、左から2番目、上から1番目の細分割領域が最も左上に位置す
る3×3個の細分割領域303のヒストグラムを合成することにより、複数の分割領域を水平方向にK画素移動させて得られる複数の領域のうち、最も左上の領域304のヒストグラムを得ることができる。なお、ヒストグラムの合成は、ヒストグラムを足し合わせる処理であってもよいし、平均のヒストグラムを生成する処理であってもよいし、代表のヒストグラムを選択する処理であってもよい。
なお、本実施例では、ヒストグラムの総度数に対する、該ヒストグラムのモノクロ画素の度数の割合を表す値として、モノクロ画素の度数をヒストグラムの総度数で除算し、最大値が100となるように規格化することによりモノクロ率を算出する構成とした。しかし、ヒストグラムの総度数に対する、該ヒストグラムのモノクロ画素の度数の割合を表す値は、上記モノクロ率に限らない。例えば、モノクロ率は、モノクロ画素の度数をヒストグラムの総度数で除算した値(規格化前の値)であってもよい。また、ヒストグラムの総度数に対する、該ヒストグラムのモノクロ画素の度数の割合を表す値は、カラー画素の度数をヒストグラムの総度数で除算し、最大値が100となるように規格化することにより得られるカラー率であってもよい。カラー率は、カラー画素の度数をヒストグラムの総度数で除算した値であってもよい。ヒストグラムの総度数に対する、該ヒストグラムのモノクロ画素の度数の割合を表す値としてカラー率を用いる場合には、バッファリング領域毎のカラー率(バッファカラー率)をバッファリングすればよい。そして、バッファリング領域のカラー率をバッファリングする際に、既に該バッファリング領域のカラー率がバッファリングされている場合には、それらのカラー率のうち、値の小さい方のカラー率を該バッファリング領域のカラー率とすればよい。
なお、本実施例では、画像特徴量からモノクロ率を算出し、モノクロ率に応じて、判定対象の画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定するものとしたが、これに限らない。例えば、モノクロ率を算出せずに、画像特徴量に応じて、判定対象の画素群がモノクロ領域かカラー領域かが判定されてもよい。
なお、本実施例では、所定領域が入力画像を分割して得られる分割領域であるものとしたが、これに限らない。例えば、所定領域は、γ補正部109から出力された出力画像を表示する表示装置の画面の領域を分割して得られる領域であってもよい。表示装置が光源装置(表示装置が有する光源装置)から発せられた光を透過して画像を表示する表示装置(例えば液晶表示装置)である場合には、所定領域は、光源装置の発光領域を分割して得られる領域であってもよい。
なお、表示装置と画像処理装置は一体であってもよいし別体であってもよい。
なお、本実施例では、取得領域として、所定領域と、所定領域を移動して得られる複数の領域とを用いたが、これに限らない。即ち、本実施例では所定領域を複数回移動させる例を示したが、これに限らない。例えば、移動回数は1回であってもよい。また、画素群毎に、その画素群を含むように複数の取得領域が設定されれば、どのような取得領域が設定されてもよい。例えば、1つの画素群を含む複数の取得領域において、少なくとも一部の取得領域のサイズは、他の取得領域のサイズと異なっていてもよい。サイズが互いに異なる複数の取得領域の位置は同じであってもよい。
なお、モノクロ/カラー領域決定部108は、水平モノクロ領域をモノクロ領域として決定し、それ以外の領域をカラー領域として決定してもよい。また、モノクロ/カラー領域決定部108は、垂直モノクロ領域をモノクロ領域として決定し、それ以外の領域をカラー領域として決定してもよい。
<実施例2>
以下、図面を参照しながら、本発明の実施例2に係る画像処理装置及びその制御方法に
ついて説明する。
実施例1では、複数の分割領域、複数の分割領域を水平方向に移動させて得られる複数の領域、及び、複数の分割領域を垂直方向に移動させて得られる複数の領域を複数の取得領域とする構成とした。本実施例では、複数の分割領域、及び、複数の分割領域を斜め方向に移動させて得られる複数の領域を複数の取得領域とする構成について説明する。
図9は、本実施例に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。以下、本実施例に係る画像処理装置の各機能について説明する。なお、実施例1と同じ機能には同じ符号を付し、その説明は省略する。
フレームカウント値生成部1104は、1フレーム毎に1インクリメントされるカウンタである。本実施例では、フレームカウント値生成部1104は、1〜3を繰り返しカウントし、カウント値(フレームカウント値)を表すフレームカウント値信号114を出力する。
ヒストグラム取得領域決定部1103は、フレームカウント値信号114を受信し、フレームカウント値に応じて取得領域を決定する。そして、ヒストグラム取得領域決定部1103は、決定した取得領域を表す座標値信号113を出力する。
具体的には、フレームカウント値が1の場合には、図10の左側に示すように、入力画像の領域を分割して得られる複数の分割領域のそれぞれが取得領域として設定される。説明を簡単にするため、分割領域のサイズは実施例1と同じ(水平方向H画素×垂直方向J画素)とする。また、分割領域の数も実施例1と同じ(水平方向M個×垂直方向N個)とする。
フレームカウント値が2の場合には、図10の真ん中に示すように、上記複数の分割領域を斜め方向に移動させて得られる複数の領域のそれぞれが取得領域として設定される。具体的には、上記複数の分割領域を、水平方向(右側)にK画素、垂直方向(下側)にL画素移動させて得られる複数の領域のそれぞれが取得領域として設定される。
フレームカウント値が3の場合には、図10の右側に示すように、上記複数の分割領域を斜め方向に移動させて得られる複数の領域のそれぞれが取得領域として設定される。具体的には、上記複数の分割領域を、水平方向(右側)にK×2画素、垂直方向(下側)にL×2画素移動させて得られる複数の領域のそれぞれが取得領域として設定される。
モノクロ/カラー領域検出部1106は、モノクロ率信号115とフレームカウント値信号114を受信する。そして、モノクロ/カラー領域検出部1106は、複数の分割領域と、該複数の分割領域を斜め方向に移動させて決定された複数の領域とについての複数のモノクロ率から、モノクロ領域を検出する(入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する)。
なお、モノクロ/カラー領域検出部1106は、カラー背景を有する入力画像の場合に、モノクロ領域の検出及び決定処理を行う。具体的には、モノクロ率算出部105は、フレームカウント値が1のときに算出された各分割領域のモノクロ率603から、最も外周側の12個の分割領域のうち所定個数(例えば7個)以上がカラー領域である場合に、カラー背景を有する入力画像であると判別する。そして、その判別結果を、モノクロ/カラー領域検出部1106に伝え、モノクロ領域の検出及び決定処理を行う。一方、モノクロ率算出部105は、フレームカウント値が1のときに算出された各分割領域のモノクロ率603から、最も外周側の12個の分割領域のうち所定個数(例えば7個)未満がカラー領域(例えば6個以上がモノクロ領域)である場合に、モノクロ背景を有する入力画像であると判別する。そして、その判別結果を、モノクロ/カラー領域検出部1106に伝え、カラー領域の検出及び決定処理を行う。
以下、本実施例では、カラー背景を有する入力画像に対して、モノクロ/カラー領域検出部1106が、モノクロ領域の検出及び決定処理を行う場合について詳しく説明する。
モノクロ背景を有する入力画像に対する処理については、下記と同様の考え方が成り立つので、詳細な説明は省略する。
具体的には、まず、モノクロ/カラー領域検出部1106は、図11に示すように、フレームカウント値が1のときに算出されたモノクロ率1302を取得する。図11において、取得領域内に記載されている数値は、その取得領域のモノクロ率を表す。そして、モノクロ/カラー領域検出部1106は、取得したモノクロ率1302を、水平方向K画素×垂直方向L画素の領域(バッファリング領域)毎のモノクロ率(バッファモノクロ率1305)としてバッファリングする。図11において、バッファリング領域内に記載されている数値は、そのバッファリング領域のバッファモノクロ率を表す。
ここでは、以下の式9を用いてバッファモノクロ率1305が決定される。バッファモノクロ率1305(i,j)は、水平方向左側からi+1番目、垂直方向上側からj+1番目のバッファリング領域のバッファモノクロ率である。モノクロ率1302(i/3,j/3)は、水平方向左側から(i/3)+1番目(但し、i/3の小数点以下は切り捨て)、垂直方向上側から(j/3)+1番目(但し、j/3の小数点以下は切り捨て)の取得領域のモノクロ率である。

バッファモノクロ率1305(i,j)=モノクロ率1302(i/3,j/3)
但し、i=0〜M×3−1の整数、j=0〜N×3−1の整数
・・・(式9)
次に、モノクロ/カラー領域検出部1106は、フレームカウント値が2のときに算出されたモノクロ率1303を取得する。そして、モノクロ/カラー領域検出部1106は、取得したモノクロ率1303を、バッファリング領域毎のモノクロ率(バッファモノクロ率1306)としてバッファリングする。
ここでは、バッファリングとして、既にバッファリングされているバッファモノクロ率1305(i,j)を更新する処理が行われる。具体的には、式10に示すように、モノクロ率1303((i−1)/3,(j−1)/3)とバッファモノクロ率1305(i,j)のうち、高い方の値がバッファモノクロ率1306(i,j)とされる。なお、バッファモノクロ率1306(0,j)とバッファモノクロ率1306(i,0)については、バッファモノクロ率1305(0,j)とバッファモノクロ率1305(i,0)の値が採用される。

バッファモノクロ率1306(i,j)
=MAX(モノクロ率1303((i−1)/3,(j−1)/3)
,バッファモノクロ率1305(i,j))
但し、i=1〜M×3−1の整数、j=1〜N×3−1の整数
・・・(式10)
そして、モノクロ/カラー領域検出部1106は、フレームカウント値が3のときに算出されたモノクロ率1304を取得する。そして、モノクロ/カラー領域検出部1106は、取得したモノクロ率1304を、バッファリング領域毎のモノクロ率(バッファモノクロ率1307)としてバッファリングする。
ここでは、バッファリングとして、既にバッファリングされているバッファモノクロ率1306(i,j)を更新する処理が行われる。具体的には、式11に示すように、モノクロ率1304((i−2)/3,(j−2)/3)とバッファモノクロ率1306(i,j)のうち、高い方の値がバッファモノクロ率1307(i,j)とされる。なお、バッファモノクロ率1307(0,j)、バッファモノクロ率1307(i,0)、バッフ
ァモノクロ率1307(1,j)、バッファモノクロ率1307(i,1)については、バッファモノクロ率1306(0,j)、バッファモノクロ率1306(i,0)、バッファモノクロ率1306(1,j)、バッファモノクロ率1306(i,1)の値が採用される。

バッファモノクロ率1307(i,j)
=MAX(モノクロ率1304((i−2)/3,(j−2)/3)
,バッファモノクロ率1306(i,j))
但し、i=2〜M×3−1の整数、j=2〜N×3−1の整数
・・・(式11)
次に、モノクロ/カラー領域検出部1106は、バッファモノクロ率1307に基づいて、モノクロ領域を検出する。具体的には、バッファモノクロ率1307が所定の閾値以上の領域がモノクロ領域として検出される(それ以外の領域はカラー領域と判定される)。本実施例では、上記所定の閾値を95とする。
その結果、図12に示すように、モノクロ領域1401が検出される。
モノクロ/カラー領域検出部1106は、モノクロ領域を表す信号をモノクロ領域信号118として出力する。
上記処理により、従来よりも精度良くモノクロ領域を検出することができる。具体的には、水平方向K画素×垂直方向L画素の画素群をモノクロ領域か否かの判定対象とし、判定対象である画素群を含む複数の取得領域についての複数のモノクロ率に基づいて、判定が行われる。その結果、1つのヒストグラム(1つのモノクロ率)に基づいて判定を行うよりも精度良く判定を行うことができる。
また、モノクロ領域とカラー領域は矩形であることが多い。本実施例では、水平方向K画素×垂直方向L画素単位で判定が行われるため、分割領域(水平方向H画素×垂直方向J画素)単位で判定を行うよりもモノクロ画像とカラー画像の境界を精度良く検出することができる。
また、本実施例では、モノクロ領域か否かの判定対象である画素群を含む複数の取得領域についての複数のモノクロ率のうち、最も高いモノクロ率に基づいて判定が行われる。それにより、カラー領域の画素とモノクロ領域の画素を含む画素群がモノクロ領域と判定され易くなり、モノクロ領域の検出漏れを低減することができる。
また、本実施例では、複数の分割領域を斜め方向に移動させた領域を複数の取得領域とすることにより、実施例1よりも設定される取得領域の総数を少なくすることができる。その結果、処理時間及び処理負荷を実施例1よりも小さくすることができる。
以上述べたように、本実施例によれば、実施例1よりも短時間、実施例1よりも少ない処理量で、実施例1と同様の効果を得ることができる。
<実施例3>
以下、本発明の実施例3に係る画像処理装置及びその制御方法について説明する。本実施例では、画像処理装置は、矩形領域単位で画像処理を実行する。実施例3は、実施例1または実施例2と組み合わせて実施することが可能である。組み合わせ方の詳細については本実施例の最後に説明する。
図13は、本実施例に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
図13に示すように、本実施例に係る画像処理装置1310は、入力部1311、ヒストグラム取得部1312、分割領域判定部1313、矩形領域設定部1314、γ補正部1315、出力部1316、制御部1317、メモリ1318などを有する。
制御部1317は、例えば、CPU(中央演算処理装置;コンピュータ)である。制御部1317は、必要に応じてメモリ1318にアクセスし、画像処理装置1310の各機能部を制御する。
メモリ1318は、磁気ディスクや半導体メモリ等の記憶装置である。メモリ1318には、例えば、制御部1317により実行されるプログラムや各機能部を制御するために使用されるパラメータ等が記憶されている。
入力部1311は、外部から画像処理装置1310内に画像データ(入力画像のデータ;入力画像データ)を入力する。入力部1311は、例えば、DVI(Digital Visual Interface)、HDMI(High−Definition Multimedia Interface)、USB(Universal Serial Bus)、LAN(Local Area Network)などの通信規格の端子、及び、その処理回路などで構成される。
入力部1311は、ヒストグラム取得部1312とγ補正部1315に入力画像データを送信する。
本実施例では、入力画像データはYCbCr形式の画像データであるものとする。YCbCr形式の画像データの画素値は、Y値、Cb値、及び、Cr値からなり、Y値は輝度信号であり、Cb値とCr値は色差信号である。なお、入力画像データはこれに限らない。入力画像データはRGB形式の画像データであってもよい。
なお、入力部1311は、磁気ディスク、半導体メモリなどの記憶装置から画像データを読み出して、ヒストグラム取得部1312とγ補正部1315に出力する機能部であってもよい。上記記憶装置は、画像処理装置の一部であってもよいし、画像処理装置とは別体の装置であってもよい。
ヒストグラム取得部1312は、入力画像の領域をマトリクス状に分割して得られる分割領域(矩形の分割領域)毎の画素値のヒストグラムを取得する。具体的には、ヒストグラム取得部1312は、分割領域毎に、色ヒストグラムと輝度ヒストグラムを生成する。カラーヒストグラムは、色毎の度数を表すヒストグラムであり、例えば、Cb値とCr値の組み合わせ毎の度数を表すヒストグラムである。輝度ヒストグラムは、明るさ毎の度数を表すヒストグラムであり、例えば、Y値毎の度数を表すヒストグラムである。
なお、本実施例では、2つのヒストグラムを生成する例を示したが、ヒストグラムはこれに限らない。例えば、Y値、Cb値、Cr値をそれぞれ軸とする3次元ヒストグラムが生成されてもよい。
また、本実施例では、ヒストグラム取得部1312が、入力画像データからヒストグラムを生成するものとするが、ヒストグラムは外部から入力(取得)されてもよい。
分割領域判定部1313は、ヒストグラム取得部1312で取得されたヒストグラムに基づいて、分割領域毎に、その分割領域が、モノクロ領域か、カラー領域か、黒色領域かを判定する。
矩形領域設定部1314は、分割領域判定部1313の判定結果に基づいて、同じ種類の1つまたは複数の分割領域を合成して、画像処理の対象である矩形領域を設定する。ここで、「種類」とは、「モノクロ領域」、「カラー領域」、「黒色領域」を指す。本実施例では、黒色領域と判定された分割領域が、隣接する分割領域の種類に合わせてモノクロ領域またはカラー領域とみなされる。それにより、画像処理の対象とする矩形領域の数が少なくなるように、矩形のモノクロ領域(モノクロ矩形領域)と、矩形のカラー領域(カラー矩形領域)とが、それぞれ設定される。モノクロ矩形領域は、後述するモノクロ領域用の第1画像処理を適用する矩形領域である。カラー矩形領域は、後述するカラー領域用の第2画像処理を適用する矩形領域である。
γ補正部1315は、第1画像処理と第2画像処理を実行可能な画像処理部である。γ補正部1315は、矩形領域設定部1314で設定された矩形領域毎に画像処理を実行する。具体的には、γ補正部1315は、矩形領域設定部1314で設定されたモノクロ矩形領域に対して第1画像処理を施し、矩形領域設定部1314で設定されたカラー矩形領域に対して第2画像処理を施す。本実施例では、第1画像処理はDICOMγ補正であり、第2画像処理は2.2γ補正であるものとする。但し、画像処理はこれに限らない。例えば、第1,2の画像処理は、モノクロ領域用の明るさ調整処理とカラー領域用の明るさ調整処理であってもよい。第1,2の画像処理は、モノクロ領域用の色温度調整処理とカラー領域用の色温度調整処理であってもよい。
出力部1316は、画像処理(γ補正)が施された入力画像データを、出力画像データとして出力する。出力画像データは、例えば、液晶表示装置などの画像表示装置に入力され、出力画像データに基づく画像が表示される。なお、画像表示装置は、画像処理装置1310の一部であってもよいし、画像処理装置1310とは別体の装置であってもよい。
図14は、本実施例に係る画像処理装置1310の処理フローの一例を示すフローチャートである。
まず、ステップS201において、入力部1311が、入力画像データを入力する。
入力画像の例を図15(A)に示す。
図15(A)は、左側にモノクロ画像としてMRI(Magnetic Resonance Imaging;核磁気共鳴画像法)による臓器の断面図(MRI画像)が配置され、入力画像の右側にカラー画像としてMRI画像をモデル化したCG(Computer Graphics)が配置されている場合の例である。
本実施例では、図15(A)に示す入力画像のデータが入力された場合の例について説明する。
図15(A)において、MRI画像の背景とCG画像の背景は、いずれも、黒色(Y=Cb=Cr=0)となっているものとする。入力画像のサイズは、水平方向1920画素×垂直方向1200画素であるものとする。入力画像データは、8bitのデータであるものとする。
次に、ステップS202において、ヒストグラム取得部1312が、入力画像データを、分割領域毎のデータに分割する。
図15(B)は、入力画像の分割例である。本実施例では、図15(B)に示すように、入力画像が、水平方向10個×垂直方向6個の計60個の分割領域に分割されるものとする。この場合、分割領域のサイズは、水平方向192(=1920÷10)画素×垂直方向200(=1200÷6)画素となる。
その後、ヒストグラム取得部1312は、分割領域毎に、輝度ヒストグラムと色ヒストグラムを生成する。
本実施例では、輝度ヒストグラムとして、Y値の取りうる範囲(0〜255)を分割して得られる8階調幅のカテゴリ毎の度数を表すヒストグラムが生成される。1つの分割領域についての輝度ヒストグラムは、カテゴリ毎に、当該分割領域内においてそのカテゴリに属す画素の数をカウントすることにより生成される。
また、本実施例では、色ヒストグラムとして、Cb値、Cr値の取りうる範囲(0〜255)を分割して得られる8階調幅のカテゴリ毎の度数を表すヒストグラムが生成される。1つの分割領域についての色ヒストグラムは、カテゴリ毎に、当該分割領域内においてそのカテゴリに属す画素の数をカウントすることにより生成される。
なお、カテゴリの幅は8階調に限らない。例えば、カテゴリの幅は、4,16階調などであってもよい。輝度ヒストグラムと、色ヒストグラムとで、カテゴリの幅が異なっていてもよい。Cb値とCr値でカテゴリの幅が異なっていてもよい。
そして、ステップS203において、分割領域判定部1313が、ステップS202で取得したヒストグラムに基づいて、各分割領域の種類を判定する。
判定方法の一例を図16に示す。本実施例では、以下のように各分割領域の種類を判定する。
モノクロ領域:色ヒストグラムの総度数に対する、Cb値が0〜7且つCr値が0〜7の画素の度数の割合が95%以上であり、輝度ヒストグラムの総度数に対する、Y値が0〜7でない画素の度数の割合が95%以上である分割領域
黒色領域:色ヒストグラムの総度数に対する、Cb値が0〜7且つCr値が0〜7の画素の度数の割合が95%以上であり、輝度ヒストグラムの総度数に対する、Y値が0〜7の画素の度数の割合が95%以上である分割領域
カラー領域:上記分割領域以外の分割領域
なお、モノクロ画像中にはカラー注釈などのカラー画素が存在する場合があり、多少のカラー画素が存在してもモノクロ画像の領域はモノクロ領域と判定する必要がある。そのため、本実施例では、モノクロ領域か否かの判定に用いる閾値を100%ではなく95%としている。
また、黒色の画素と、多少のカラー画像や上記カラー注釈などのカラー画素とを含む分割領域がモノクロ領域であるかカラー領域であるかの判定は難しい。そこで、本実施例では、100%ではなく95%という閾値を用いて、そのような領域を黒色領域と判定する。
図17(A)は、ステップS203の判定結果の一例を示す図である。
図17(A)の例では、MRI画像のみを含む分割領域がモノクロ領域と判定されている。また、CGのみを含む分割領域のうち、カラー画素を含む分割領域がカラー領域と判定され、カラー画素を含まない分割領域(背景のみを含む分割領域)が黒色領域と判定されている。
なお、モノクロ領域か、カラー領域か、黒色領域かの判定方法は上記方法に限らない。ヒストグラムに基づいて判定されれば、どのように判定されてもよい。例えば、ヒストグラムが、1つのカテゴリの幅を1階調とするヒストグラムであって、Y値、Cb値、Cr値をそれぞれ軸とする3次元ヒストグラムである場合には、以下のように各分割領域の種類が判定されてもよい。
モノクロ領域:ヒストグラムの総度数に対する、Cb値=Cr値=0、且つ、Y値≠0の画素の度数の割合が95%以上である分割領域
黒色領域:ヒストグラムの総度数に対する、Cb値=Cr値=Y値=0の画素の度数の割合が95%以上である分割領域
カラー領域:上記分割領域以外の分割領域
なお、上記例は、Cb値=Cr値=Y値=0の画素を黒色画素とし、黒色画素を所定の割合以上含む分割領域を黒色領域とする場合の例であるが、所定の閾値を設定して、所定値以下の低輝度、低彩度の領域が黒色領域とされてもよい。例えば、Cb値、Cr値、Y値がそれぞれ、所定の閾値以下の画素を黒色画素としてもよい。
次に、ステップS204において、矩形領域設定部1314が、ステップS203での判定結果に基づいて、同じ種類の1つまたは複数の分割領域からなる矩形領域を設定する。ステップS203では分割領域単位で領域の種類が判定されるため、同じ種類の複数の分割領域からなる領域は、図17(A)のカラー領域と判定された分割領域からなる領域のように、矩形でない領域になることがある。本ステップでは、そのような領域が複数の矩形領域に分割される。また、本ステップでは、矩形領域の数が少なくなるように、同じ種類の複数の分割領域からなる矩形領域が設定される。
本実施例では、水平方向に並んだ同じ種類の分割領域が1つの矩形領域内の分割領域として優先的に選択されるものとする。具体的には、水平方向に連続して並んだ同じ種類の
分割領域からなる合成領域が設定された後、垂直方向に連続して並んだ同じ種類の合成領域であって、水平方向の位置及び長さが互いに等しい合成領域からなる領域が矩形領域とされる。なお、本ステップにおける矩形領域の設定方法はこれに限らない。例えば、垂直方向に連続して並んだ同じ種類の分割領域が1つの矩形領域内の分割領域として優先的に選択されてもよい。
ステップS203において図17(A)の検出結果が得られたとすると、本ステップでは、図17(B)に示す矩形領域が設定される。図17(B)において、領域C,E,Gはカラー領域と判定された分割領域からなる矩形領域(カラー矩形領域)である。領域Aはモノクロ領域と判定された分割領域からなる矩形領域(モノクロ矩形領域)である。領域B,D,Fは黒色領域と判定された分割領域からなる矩形領域(黒色矩形領域)である。
そして、ステップS205において、矩形領域設定部1314が、一部の分割領域が黒色領域であり、残りの分割領域がモノクロ領域またはカラー領域である2行2列の4つの分割領域を検出する。そして、矩形領域設定部1314は、上記4つの分割領域における、モノクロ領域、カラー領域、及び、黒色領域の配置に基づいて、上記4つの分割領域のうち黒色領域である分割領域を、モノクロ領域またはカラー領域とみなして、ステップS204で設定された矩形領域を変更する。本ステップの処理の詳細については後述する。
次に、ステップS206において、γ補正部1315が、ステップS205で設定された矩形領域毎に、画像処理(γ補正)を施す。具体的には、γ補正部1315は、モノクロ矩形領域に対してDICOMγ補正を施し、カラー矩形領域に対して2.2γ補正を施す。
そして、ステップS207において、出力部1316が、ステップS206でγ補正が施された入力画像データを、出力画像データとして出力する。
図14のステップS205の処理の詳細について、図18を用いて説明する。
まず、ステップS800において、矩形領域設定部1314が、現在設定されている矩形領域の数が所定数より多いか否かを判定する。現在設定されている矩形領域の数が所定数より多い場合には、ステップS801へ処理が進められ、現在設定されている矩形領域の数が所定数以下の場合には、本フローが終了される(ステップS206へ処理が進められる)。
図17(B)に示すように矩形領域が設定されている場合には、矩形領域の数は7となる。本実施例では、上記所定数を2とする。上記所定数は、例えば、1フレームあたりに実行可能な画像処理の回数の上限値である。
ステップS801では、矩形領域設定部1314が、現在設定されている矩形領域の頂点のうち、入力画像の端に位置しない頂点(内部頂点)を1つ選択する。本実施例では、複数の内部頂点が存在する場合には、入力画像を左側から右側へ向かって順番にスキャンする処理が、入力画像の上側から下側へ向かって順番に行われ、最初に検出された内部頂点が選択される。即ち、複数の内部頂点が存在する場合には、最も上側に位置する内部頂点が優先的に選択され、垂直方向の位置が互い等しい複数の内部頂点が存在する場合には、当該複数の内部頂点のうち、最も左側に位置する内部頂点が選択される。例えば、図17(B)に示すように矩形領域が設定されている場合には、領域Bの左下の頂点が選択される。
次に、ステップS802において、矩形領域設定部1314が、ステップS801で選択した内部頂点を中心とする2行2列の4つの分割領域からなる領域がくぼみ領域か否かを判定する(くぼみ領域判定)。
本ステップでは、以下の2つの場合に上記4つの分割領域からなる領域がくぼみ領域であると判定され、それ以外の場合にはくぼみ領域でないと判定される。
(1)上記4つの分割領域のうち、3つの分割領域の種類が互いに等しい場合
(2)上記4つの分割領域のうち、互いに隣接する2つの分割領域の種類が互いに等しく、残りの各分割領域の種類が他の分割領域の種類と異なる場合
例えば、ステップS801において図17(B)の領域Bの左下の頂点が選択された場合には、上記(2)に該当するため、ステップS801で選択した内部頂点を中心とする2行2列の4つの分割領域からなる領域がくぼみ領域であると判定される。
そして、ステップS802においてくぼみ領域であると判定された場合には、処理がステップS804へ進められ、ステップS802においてくぼみ領域でないと判定された場合にはステップS806へ処理が進められる(ステップS803)。
ステップS804では、矩形領域設定部1314が、ステップS802で判定(検出)されたくぼみ領域のくぼみパターンを判定する(くぼみパターン判定)。「くぼみパターン」は、くぼみ領域内における、モノクロ領域と判定された分割領域、カラー領域と判定された分割領域、及び、黒色領域と判定された分割領域の配置である。
次に、ステップS805において、矩形領域設定部1314が、ステップS804の判定結果に応じて、ステップS802で判定(検出)されたくぼみ領域内の、黒色領域と判定された分割領域を、モノクロ領域またはカラー領域とみなす(みなし処理)。そして、矩形領域設定部1314が、現在設定されている矩形領域を変更する(矩形領域変更処理)。
その後、処理がステップS806へ進められる。
くぼみパターンには、図19に示すように、以下の3つのパターンが存在する。
(1)1つまたは3つの分割領域が黒色領域で、残りの分割領域がカラー領域であるパターン(図19の1−1、1−3)、または、1つまたは3つの分割領域が黒色領域で、残りの分割領域がモノクロ領域であるパターン(図19の1−2、1−4)
(2)3種類の分割領域が存在し、互いに隣接する2つの分割領域の種類が互いに等しいパターン(図19の2−1〜2−3)
(3)1つまたは3つの分割領域がモノクロ領域で、残りの分割領域がカラー領域であるパターン(図19の3−1、3−2)
ステップS805では、図19に示すように、ステップS802で判定(検出)されたくぼみ領域がくぼみ領域でなくなるように、当該くぼみ領域を構成する4つの分割領域のうち、黒色領域である分割領域がモノクロ領域またはカラー領域とみなされる。
具体的には、くぼみパターンが(1)のパターンである場合、くぼみ領域内の全ての分割領域がカラー領域またはモノクロ領域となるように、黒色領域である分割領域がカラー領域またはモノクロ領域とみなされる。
くぼみパターンが(2)のパターンである場合、くぼみ領域内においてカラー領域とモノクロ領域の境界が直線になるように、黒色領域である分割領域がカラー領域またはモノクロ領域とみなされる。
くぼみパターンが(3)のパターンである場合、くぼみ領域内に黒色領域である分割領域が存在しないため、なにも行われない。
また、本実施例では、1つの黒色矩形領域内の分割領域をモノクロ領域またはカラー領域とみなす際に、当該黒色矩形領域内の全ての分割領域も同様にモノクロ領域またはカラー領域とみなされる。即ち、本実施例では、黒色矩形領域単位で黒色領域がモノクロ領域またはカラー領域とみなされる。例えば、ステップS801において図17(B)の領域Bの左下の頂点が選択された場合には、くぼみパターンが図19の2−1のパターンであ
ると判定され、領域B全体がカラー領域とみなされる。なお、黒色領域をモノクロ領域またはカラー領域とみなす処理は、分割領域単位で行ってもよい。例えば、ステップS801において図17(B)の領域Bの左下の頂点が選択された場合には、領域B内の下側の分割領域のみがカラー領域とみなされてもよい。そのような構成の場合、領域B内の上側の分割領域に対しては次の処理でカラー領域とみなされる。
なお、ステップS802では、上記(3)のパターンに該当する場合にくぼみ領域であると判定されなくてもよい。
ステップS806では、矩形領域設定部1314が、黒色領域と判定された全ての分割領域(全ての黒色矩形領域)がカラー領域またはモノクロ領域とみなされたか否かを判定する。全ての黒色矩形領域がカラー領域またはモノクロ領域とみなされた場合には、本フローは終了される(ステップS206へ処理が進められる)。カラー領域またはモノクロ領域とみなされていない黒色矩形領域が存在する場合には、ステップS800へ処理が戻される。
本処理フローの終了時に、矩形領域設定部1314が、現在設定されている矩形領域を表す領域情報(本フローにより矩形領域が変更された場合には、変更後の矩形領域を表す領域情報)を、γ補正部1315に送信する。
例えば、図17(B)に示すように矩形領域が設定されている場合には、図18の処理を行うことにより、図20(A)に示すように矩形領域が変更される。
まず、図20(A)の(1)に示すように、領域Bの左下の頂点を中心とする2行2列の分割領域からなる領域がくぼみ領域として検出される。検出されたくぼみ領域のくぼみパターンは、図19の2−1のパターンに該当するので、黒色矩形領域である領域Bがカラー領域とみなされ、各矩形領域の種類は図20(A)の(2)に示す状態となる。ここで、矩形領域の数が最小となるように、モノクロ矩形領域、カラー矩形領域、及び、黒色矩形領域を設定すると、領域B,Cが1つの矩形領域となり、矩形領域の総数は6となる。図20(A)の(1)の状態の場合、矩形領域の総数は7であるため、領域Bをカラー領域とみなすことにより、矩形領域の総数が1つ減る。
次に、図20(A)の(2)に示すように、領域Dの左下の頂点を中心とする2行2列の分割領域からなる領域がくぼみ領域として検出される。検出されたくぼみ領域のくぼみパターンは、図19の1−1のパターンに該当するので、黒色矩形領域である領域Dがカラー領域とみなされ、各矩形領域の種類は図20(A)の(3)に示す状態となる。ここで、矩形領域の数が最小となるように、モノクロ矩形領域、カラー矩形領域、及び、黒色矩形領域を設定すると、領域B,C,D,Eが1つの矩形領域となり、矩形領域の総数は4となる。ここで、ステップS800での閾値(所定数)が4である場合には、領域A、領域B,C,D,Eからなる領域、領域F、領域Gの4つの矩形領域が設定され、図18の処理フローが終了される。このとき、黒色矩形領域である領域Fに対しては、第1画像処理と第2画像処理のどちらを施してもよい。例えば、矩形領域設定部1314が、黒色矩形領域をモノクロ矩形領域とみなす処理(みなし処理)を行い、黒色矩形領域に対して第1画像処理が施されてもよい。みなし処理は、黒色矩形領域をカラー矩形領域とみなす処理であってもよい。黒色矩形領域は、黒色(または、低輝度、低彩度)の領域であるため、第1画像処理と第2画像処理のどちらを施しても見え方の差は小さい。なお、γ補正部1315において、黒色矩形領域に対して第1画像処理と第2画像処理のどちらの画像処理を施すかが予め決まっている場合には、上記みなし処理(黒色矩形領域をモノクロ矩形領域またはカラー領域とみなす処理)は行わなくてもよい。
そして、図20(A)の(3)に示すように、領域Fの左上の頂点を中心とする2行2列の分割領域からなる領域がくぼみ領域として検出される。検出されたくぼみ領域のくぼみパターンは、図19の2−1のパターンに該当するので、黒色矩形領域である領域Fが
カラー領域とみなされ、各矩形領域の種類は図20(A)の(4)に示す状態となる。
最後に、図20(A)の(5)に示すように、2つの矩形領域が設定される。具体的には、領域Aがモノクロ矩形領域、領域B,C,D,E,F,Gからなる領域がカラー矩形領域として設定される。
以上述べたように、本実施例によれば、分割領域毎に、その分割領域が、モノクロ領域か、カラー領域か、黒色領域かが判定される。そして、黒色領域と判定された分割領域をモノクロ領域またはカラー領域とみなして、画像処理の対象とする矩形領域の数が減らされる。それにより、矩形領域単位で画像処理を実行する画像処理装置において、モノクロ領域とカラー領域の検出精度を低下させることなく、モノクロ領域とカラー領域に個別に画像処理を施す際の処理負荷を低減することができる。具体的には、分割領域のサイズを従来よりも大きくしなくてよいため、モノクロ領域とカラー領域の検出精度の低下を抑制することができる。また、画像処理の対象とする矩形領域の数を従来よりも少なくすることができるため、画像処理における処理負荷を従来よりも低減することができる。
また、本実施例によれば、くぼみパターンに基づいて黒色領域である分割領域がモノクロ領域またはカラー領域とみなされる。それにより、黒色領域である分割領域を精度良くモノクロ領域またはカラー領域とみなすことができる。具体的には、黒色領域である分割領域がカラー画像内の領域である場合に、当該分割領域をモノクロ領域と誤ってみなすことを抑制することができる。同様に、黒色領域である分割領域がモノクロ画像内の領域である場合に、当該分割領域をカラー領域と誤ってみなすことを抑制することができる。その結果、カラー画像内、モノクロ画像内における輝度段差などの画質的な妨害を抑制することができる。
なお、本実施例では、黒色矩形領域に対しても画像処理を施すものとしたが、黒色矩形領域に対しては画像処理を施さなくてもよい。その場合には、図18のステップS800において、カラー矩形領域とモノクロ矩形領域の総数が所定数より多いか否かを判定すればよい。図17(B)に示すように矩形領域が設定されている場合には、カラー矩形領域とモノクロ矩形領域の総数は4である。
なお、本実施例では、矩形領域の総数が所定数以下となるか、黒色領域である全ての分割領域がカラー領域またはモノクロ領域とみなされるまで、黒色領域である分割領域をカラー領域またはモノクロ領域とみなす処理を繰り返す構成としたが、この構成に限らない。例えば、図18のステップS800の処理は行わなくてもよい。その場合には、常に、黒色領域である全ての分割領域がカラー領域またはモノクロ領域とみなされる。
実施例3と実施例1を組み合わせる場合には、例えば、実施例1のモノクロ領域決定部108に、実施例3の分割領域判定部1313と矩形領域設定部1314を設ければよい。そして、実施例1によるモノクロ領域決定処理の後処理として実施例3の分割領域判定処理と矩形領域設定処理を行えばよい。実施例3と実施例2を組み合わせる場合には、例えば、実施例2のモノクロ/カラー領域決定部1106に、実施例3の分割領域判定部1313と矩形領域設定部1314を設ければよい。そして、実施例2によるモノクロ領域決定処理の後処理として実施例3の分割領域判定処理と矩形領域設定処理を行えばよい。
具体的には、実施例3の分割領域判定処理(分割領域がモノクロ領域かカラー領域か黒色領域かを判定する処理)により分割領域単位で黒色領域を検出すればよい。そして、黒色領域と判定されなかった分割領域についてはモノクロ領域決定処理の判定結果を採用して、実施例3の方法により、黒色領域と判定された分割領域をモノクロ領域またはカラー領域とみなせばよい。
なお、実施例3と実施例1を組み合わせる場合や実施例3と実施例2を組み合わせる場合は、H×J画素以下の画素群を分割領域として分割領域判定処理が行われる。即ち、H
×J画素以下の画素群毎に、その画素群がモノクロ領域かカラー領域か黒色領域かが判定される。H×J画素以下の画素群は、例えば、K×J画素の画素群、又は、K×J画素より少ない画素群である。
<実施例4>
以下、本発明の実施例4に係る画像処理装置及びその制御方法について説明する。実施例4は、実施例1または実施例2と組み合わせて実施することが可能である。組み合わせ方の詳細については本実施例の最後に説明する。
以下では、実施例3と異なる部分について説明し、実施例3と同様の部分については説明を省略する。
本実施例では、図14のステップS203において、分割領域判定部1313が、ステップS202で取得されたヒストグラムに基づいて、分割領域毎に、その分割領域が、モノクロ領域か、カラー領域か、黒色領域か、コメントの領域であるコメント領域かを判定する。
判定方法の一例を図21に示す。本実施例では、以下のように各分割領域の種類を判定する。なお、本実施例では、ステップS202において、実施例3と同様に、カテゴリの幅が8階調である色ヒストグラムと輝度ヒストグラムが取得されたものとする。
コメント領域:Cb値が0〜7且つCr値が0〜7のカテゴリに属す画素以外の全ての画素が、色ヒストグラムにおいて同じカテゴリに属す分割領域
モノクロ領域:色ヒストグラムの総度数に対する、Cb値が0〜7且つCr値が0〜7の画素の度数の割合が95%以上であり、輝度ヒストグラムの総度数に対する、Y値が0〜7でない画素の度数の割合が95%以上である分割領域
黒色領域:色ヒストグラムの総度数に対する、Cb値が0〜7且つCr値が0〜7の画素の度数の割合が95%以上であり、輝度ヒストグラムの総度数に対する、Y値が0〜7の画素の度数の割合が95%以上である分割領域
カラー領域:上記分割領域以外の分割領域
なお、医療の現場では、モノクロ画像上に、カラーの注釈が書かれることがある。注釈に用いる色数は通常1色であるので、上記方法により、モノクロ画像の注釈部分である可能性の高い領域が、コメント領域として判定される。
なお、モノクロ領域か、カラー領域か、黒色領域か、コメント領域かの判定方法は上記方法に限らない。ヒストグラムに基づいて判定されれば、どのように判定されてもよい。例えば、ヒストグラムが、1つのカテゴリの幅を1階調とするヒストグラムであって、Y値、Cb値、Cr値をそれぞれ軸とする3次元ヒストグラムである場合には、以下のように各分割領域の種類が判定されてもよい。
コメント領域:Cb=Cr=0のカテゴリに属す画素以外の全ての画素が、同じ色(Cb値とCr値の組み合わせが互いに等しい)複数の画素である分割領域
モノクロ領域:ヒストグラムの総度数に対する、Cb値=Cr値=0、且つ、Y値≠0の画素の度数の割合が95%以上である分割領域
黒色領域:ヒストグラムの総度数に対する、Cb値=Cr値=Y値=0の画素の度数の割合が95%以上である分割領域
カラー領域:上記分割領域以外の分割領域
なお、上記例は、1種類のCb値とCr値の組み合わせを1色とした場合の例であるが、所定の閾値を設定して、Cb値とCr値の組み合わせの差分が所定の閾値以下の複数の画素を、同じ色の画素とみなしてもよい。
本実施例では、図14のステップS205において、分割領域判定部1313により、黒色領域であると判定された分割領域と、コメント領域と判定された分割領域とが、それぞれ、隣接する分割領域の種類に合わせてモノクロ領域またはカラー領域とみなされる。
それにより、画像処理の対象とする矩形領域の数が少なくなるように、モノクロ矩形領域とカラー矩形領域が、それぞれ設定される。
具体的には、図14のステップS205において、分割領域判定部1313は、実施例3で述べた処理の他に、以下の処理を行う。
分割領域判定部1313は、一部の分割領域が黒色領域であり、一部の分割領域がコメント領域であり、残りの分割領域がモノクロ領域またはカラー領域である2行2列の4つの分割領域を検出する。そして、分割領域判定部1313は、上記4つの分割領域における、モノクロ領域、カラー領域、黒色領域、及び、コメント領域の配置に基づいて、上記4つの分割領域のうち、黒色領域である分割領域、及び、コメント領域である分割領域を、それぞれ、モノクロ領域またはカラー領域とみなして、ステップS204で設定された矩形領域を変更する。
以下、本実施例におけるステップS205の処理について、詳しく説明する。
本実施例では、くぼみパターンには、実施例3で述べた(1)〜(3)のパターンの他に、以下の(4)と(5)のパターンが存在する。
(4)1つまたは3つの分割領域がコメント領域で、残りの分割領域がカラー領域であるパターン、または、1つまたは3つの分割領域がコメント領域で、残りの分割領域がモノクロ領域であるパターン
(5)黒色領域とコメント領域を含む3種類の分割領域が存在し、互いに隣接する2つの分割領域の種類が互いに等しいパターン(図22の5−1〜5−6)
なお、実施例3で述べた(2)のパターンには、図19の2−1〜2−3のパターンにおける黒色領域をコメント領域に置き換えたパターンが含まれる。
なお、2行2列の4つの分割領域が、カラー領域、モノクロ領域、コメント領域、及び、黒色領域の計4種類の分割領域である場合には、ステップS802において、該4つの分割領域はくぼみ領域と判定されない。
本実施例では、図18のステップS805において、以下のように、黒色領域である分割領域、及び、コメント領域である分割領域が、それぞれ、モノクロ領域またはカラー領域とみなされる(みなし処理)。
具体的には、くぼみパターンが(1)〜(3)のパターンである場合、実施例3と同様に、黒色領域である分割領域がモノクロ領域またはカラー領域とみなされる。また、くぼみパターンが図19の2−1〜2−3のパターンにおける黒色領域をコメント領域に置き換えたパターンである場合には、実施例1で述べたみなし処理(くぼみパターンが(2)のパターンである場合のみなし処理)の説明における「黒色領域」を「コメント領域」と読み替えた処理が行われる。それにより、モノクロ領域である分割領域がカラー領域またはモノクロ領域とみなされる。
くぼみパターンが(4)のパターンである場合には、実施例3で述べたくぼみパターンが(1)のパターンである場合のみなし処理の説明における「黒色領域」を「コメント領域」と読み替えた処理が行われる。それにより、モノクロ領域である分割領域がカラー領域またはモノクロ領域とみなされる。
くぼみパターンが(5)のパターンである場合、図22に示すように、くぼみ領域内の全ての分割領域がカラー領域またはモノクロ領域となるように、モノクロ領域である分割領域がカラー領域またはモノクロ領域とみなされる。
以上述べたように、本実施例によれば、分割領域毎に、その分割領域が、モノクロ領域か、カラー領域か、黒色領域か、コメント領域かが判定される。そして、黒色領域と判定された分割領域と、コメント領域と判定された分割領域とを、それぞれモノクロ領域またはカラー領域とみなして、画像処理の対象とする矩形領域の数が減らされる。それにより、矩形領域単位で画像処理を実行する画像処理装置において、モノクロ領域とカラー領域の検出精度を低下させることなく、モノクロ領域とカラー領域に個別に画像処理を施す際
の処理負荷を低減することができる。
また、本実施例によれば、くぼみパターンに基づいて、黒色領域である分割領域と、コメント領域である分割領域とが、それぞれモノクロ領域またはカラー領域とみなされる。それにより、黒色領域である分割領域と、コメント領域である分割領域とを、それぞれ精度良くモノクロ領域またはカラー領域とみなすことができる。例えば、コメント領域である分割領域がカラー画像内の領域である場合に、当該分割領域をモノクロ領域と誤ってみなすことを抑制することができる。同様に、コメント領域である分割領域がモノクロ画像内の領域である場合に、当該分割領域をカラー領域と誤ってみなすことを抑制することができる。その結果、カラー画像内、モノクロ画像内における輝度段差などの画質的な妨害を抑制することができる。
実施例4と実施例1を組み合わせる場合には、例えば、実施例1のモノクロ領域決定部108に、実施例4の分割領域判定部1313と矩形領域設定部1314を設ければよい。そして、実施例1によるモノクロ領域決定処理の後処理として分割領域判定処理と矩形領域設定処理を行えばよい。実施例4と実施例2を組み合わせる場合には、例えば、実施例2のモノクロ/カラー領域決定部1106に、実施例4の分割領域判定部1313と矩形領域設定部1314を設ければよい。そして、実施例4によるモノクロ領域決定処理の後処理として分割領域判定処理と矩形領域設定処理を行えばよい。
具体的には、実施例4の分割領域判定処理(分割領域がモノクロ領域かカラー領域か黒色領域かコメント領域かを判定する処理)により分割領域単位で黒色領域とコメント領域を検出すればよい。黒色領域と判定されなかった分割領域およびコメント領域と判定されなかった分割領域についてはモノクロ領域決定処理の判定結果を採用すればよい。そして、実施例4の方法により、黒色領域と判定された分割領域と、コメント領域と判定された分割領域とを、それぞれ、モノクロ領域またはカラー領域とみなせばよい。
なお、実施例4と実施例1を組み合わせる場合や実施例4と実施例2を組み合わせる場合は、H×J画素以下の画素群を分割領域として分割領域判定処理が行われる。即ち、H×J画素以下の画素群毎に、その画素群がモノクロ領域かカラー領域か黒色領域かコメント領域かが判定される。H×J画素以下の画素群は、例えば、K×J画素の画素群、又は、K×J画素より少ない画素群である。
<実施例5>
上述の実施例3を、実施例1と組み合わせて実施する場合について、本実施例で詳細に説明する。本実施例では、上述の実施例1のモノクロ/カラー領域決定部108が、上述の実施例3の分割領域判定部103および矩形領域設定部1314を有する。そして、上述の実施例1によるモノクロ/カラー領域決定処理の後処理として、実施例3の分割領域判定処理と矩形領域設定処理が行われる。なお、本実施例と同様の考え方で、上述の実施例3を、上述の実施例2と組み合わせて実施することも可能である。
図20(B)は、実施例1のモノクロ/カラー領域決定部108により決定されたモノクロ領域1001(実施例1の図6(C)参照)に対して、上述の実施例3の処理を適用することによりモノクロ領域を拡張して矩形領域に修正する様子を示す図である。
本実施例では、分割領域判定部1313が、K×L画素の画素群毎に、その画素群が黒色領域か否かを判定する。黒色領域でない画素群に対しては、実施例1のモノクロ領域決定処理の判定結果が採用される。本実施例では、図20(B)に示すように、モノクロ領域1001のくぼんだ箇所が黒色領域として検出されたとする。
矩形領域設定部1314は、分割領域判定部1313の判定結果に基づいて、同じ種類の1つまたは複数の画素群を合成して矩形領域を設定する。矩形領域設定部1314は、
分割領域判定部1313の判定結果に基づいて、モノクロ領域1001の右上隅、右下隅、左上隅、左下隅の2行2列の画素群(黒色領域と判定された画素群を含む2行2列の画素群)をくぼみ判定対象領域として判断する。矩形領域設定部1314は、くぼみ判定対象領域毎に、そのくぼみ判定対象領域のパターンが、実施例3の図19で示したくぼみパターンと一致するかどうかを判定する。そして、矩形領域設定部1314は、くぼみパターンの判定結果に従って黒色領域をモノクロ領域またはカラー領域とみなし、設定されている矩形領域を変更(更新)する。
図20(B)の例では、上記4つのくぼみ判定対象領域のパターンは、いずれも実施例3の図19のくぼみパターン1−2と一致すると判定される。そのため、上記4つの黒色領域をモノクロ領域とみなす処理(みなし処理)が行われ、現在設定されている矩形領域が変更される。この結果、モノクロ領域1001と4つの黒色領域とをからなる1つの四角形の領域が、モノクロ領域として再設定される。モノクロ領域1001の右上隅、右下隅、左上隅、左下隅のくぼみを無くすことができる。
本実施例によれば、実施例3と同様に、矩形領域単位で画像処理を実行する画像処理装置において、モノクロ領域とカラー領域の検出精度を低下させることなく、モノクロ領域とカラー領域に個別に画像処理を施す際の処理負荷を低減することができる。具体的には、モノクロ領域かカラー領域か黒色領域かの判定の対象である分割領域のサイズを従来よりも大きくしなくてよいため、モノクロ領域とカラー領域の検出精度の低下を抑制することができる。また、画像処理の対象とする矩形領域の数を従来よりも少なくすることができるため、画像処理における処理負荷を従来よりも低減することができる。
なお、本実施例では、モノクロ領域を四角形の領域に拡張して設定する例を挙げたが、カラー領域を同様の手法により四角形の領域に拡張して設定することもできる。カラー背景を有する入力画像の場合には、上述のようにモノクロ領域の検出及び決定処理を行い、モノクロ背景を有する入力画像の場合には、カラー領域の検出及び決定処理を行えばよい。
<実施例6>
以下、図面を参照しながら、本発明の実施例6に係る画像処理装置及びその制御方法について説明する。なお、本実施例では、水平モノクロ領域として、モノクロ領域と判定された第1の画素群からなる矩形領域が検出され、垂直モノクロ領域として、モノクロ領域と判定された第2の画素群からなる矩形領域が検出されるものとする。第1の画素群毎にその画素群がモノクロ領域かカラー領域を判定する方法、及び、第2の画素群毎にその画素群がモノクロ領域かカラー領域を判定する方法は実施例1と同様である。
実施例1の手法により処理した場合、カラー画像の端部がモノクロと誤判定され、設定されるγの違いにより輝度段差が発生し画質妨害を生じる場合がある。
この画質妨害が発生する原理について以下で説明する。
入力画像101の一例を図23に示す。図23の例では、入力画像101は、内視鏡画像1501(図中の斜線部)と、レントゲン画像1502(図中の白部)とが合成された画像である。内視鏡画像1501はカラー画像であり、レントゲン画像1502はモノクロ画像である。
図24は、水平モノクロ/カラー領域検出部106において検出されるバッファモノクロ率1605〜1607を示している。フレームカウント値=3のバッファリング領域1601(太枠で図示)は、内視鏡画像1501の左上端部を含んでいるが、バッファモノクロ率が95%以上であるため、水平モノクロ領域と判定される。図25(A)は、水平モノクロ/カラー領域検出部106により検出された水平モノクロ領域1701〜1703を示している。図25(A)に示すように、内視鏡画像1501の左上端部は、水平モノクロ領域1702として検出される。
図26は、垂直モノクロ/カラー領域検出部107において検出されるバッファモノクロ率1805〜1807を示している。フレームカウント値=5のバッファリング領域1801(太枠で図示)は、内視鏡画像1501の左上端部を含んでいるが、バッファモノクロ率が95%以上であるため、垂直モノクロ領域と判定される。図25(B)は、垂直モノクロ/カラー領域検出部107により検出された垂直モノクロ領域1901〜1903を示している。図25(B)に示すように内視鏡画像1501の左上端部は、垂直モノクロ領域1902として検出される。
モノクロ/カラー領域決定部108は、検出された水平モノクロ領域1701〜1703と、垂直モノクロ領域1901〜1903とのOR領域を、最終的なモノクロ領域として決定する。図25(C)に、最終的なモノクロ領域2001を破線で示す。図25(C)に示すように、モノクロ領域2001は内視鏡画像1501の左上端部を含んでいる。その結果、内視鏡画像1501の左上端部にはDICOMγ補正が施され、内視鏡画像1501の残りの領域(左上端部以外の領域)にはγ=2.2のγ補正が施されることで、輝度段差の画質妨害が生じる。
本実施例では上記の画質妨害を低減する手段について説明する。
図27は、本実施例の画像処理装置のブロック図である。実施例1と同じ機能には同じ符号を付し、その説明は省略する。本実施例では、水平領域修正部120と垂直領域修正部121により上記の画質妨害(輝度段差)が低減される。
入力画像が図23の入力画像101であった場合について説明する。
図25(A)に示した水平モノクロ領域1701〜1703を表す水平モノクロ領域信号116は、水平モノクロ/カラー領域検出部106から水平領域修正部120と垂直領域修正部121に出力される。また、図25(B)に示した垂直モノクロ領域1901〜1903を表す垂直モノクロ領域信号117は、垂直モノクロ/カラー領域検出部107から垂直領域修正部120と垂直領域修正部121に出力される。
本実施例においては、水平モノクロ/カラー領域検出部106および垂直モノクロ/カラー領域検出部107は、入力画像の内容に依らず水平モノクロ領域および垂直モノクロ領域を検出するようにユーザ設定されているものとする。ただし、実施例1で説明したように、カラー背景を有する入力画像であるか、モノクロ背景を有する入力画像であるかが判別されてもよい。そして、水平モノクロ/カラー領域検出部106および垂直モノクロ/カラー領域検出部107は、カラー背景を有する入力画像の場合に、水平モノクロ領域および垂直モノクロ領域を検出するようにユーザ設定されていてもよい。
水平領域修正部120は、垂直方向の高さが所定領域(分割領域)の高さと等しい水平モノクロ領域に対して、近傍点を設定する。垂直領域修正部121は、水平方向の幅が所定領域(分割領域)の幅と等しい垂直モノクロ領域に対して、近傍点を設定する。
ここで水平領域修正部120、垂直領域修正部121により検出する「近傍点」について説明する。図28(A),28(B)は「近傍点」を説明する図である。
水平領域修正部120は、垂直方向の高さが分割領域の高さ、即ちJ画素分の高さである水平モノクロ領域に対して、その水平モノクロ領域の外側にあり、当該水平モノクロ領域の4つの頂点近傍の点を近傍点として設定する。水平モノクロ領域に対して設定された4つの近傍点の内、当該水平モノクロ領域の上側(Y座標値が小さい側)に存在する近傍点を上側近傍点、下側(Y座標値が大きい側)に存在する近傍点を下側近傍点と呼ぶ。但し、近傍点が入力画像101の画像領域外となる場合は、当該近傍点は存在しないものとする。本実施例では、設定対象の水平モノクロ領域の頂点から水平方向にH/2画素、垂直方向にJ/2画素だけ外側に離れた点が近傍点として設定される。水平モノクロ領域の頂点と近傍点との距離はこれに限るものではいが、水平方向の距離は1画素以上H画素以
下、垂直方向の距離は1画素以上J画素以下とするのが好適である。
図28(A)は水平モノクロ領域1701〜1703と近傍点を示している。図28(A)において、近傍点2201は水平モノクロ領域1702の上側近傍点であり、近傍点2202は下側近傍点である。また、水平モノクロ領域1702の左側に位置する上側近傍点、左側に位置する下側近傍点は、入力画像101の画像領域外に位置するため、存在しないものとして扱われる。水平モノクロ領域1701の近傍点も入力画像101の画像領域外に位置するため存在しないものとして扱われる。また、水平モノクロ領域1703は、垂直方向の高さがJ画素ではないため近傍点は設定されない。
水平方向の幅が所定領域(分割領域)の幅と等しい垂直モノクロ領域に対しても同様に近傍点が設定される。具体的には、垂直領域修正部121は、水平方向の幅が分割領域の幅、即ちH画素分の幅である垂直モノクロ領域に対して、その垂直モノクロ領域の外側にあり、当該垂直モノクロ領域の4つの頂点近傍の点を近傍点として設定する。垂直モノクロ領域に対して設定された4つの近傍点の内、当該垂直モノクロ領域の右側(X座標値が大きい側)に存在する近傍点を右側近傍点、左側(X座標値が小さい側)に存在する近傍点を左側近傍点と呼ぶ。
図28(B)は垂直モノクロ領域1901〜1903と近傍点を示している。図28(B)において、近傍点2204は垂直モノクロ領域1902の右側近傍点であり、近傍点2203は左側近傍点である。また、垂直モノクロ領域1902の上側に位置する右側近傍点、上側に位置する左側近傍点は、入力画像101の画像領域外に位置するため、存在しないものとして扱われる。垂直モノクロ領域1901の近傍点も入力画像101の画像領域外に位置するため存在しないものとして扱われる。また、垂直モノクロ領域1903は、水平方向の幅がH画素ではないため近傍点は設定されない。図28(A),28(B)において、近傍点2202と近傍点2204は同じ座標に存在する。
水平領域修正部120は、水平モノクロ領域の上側近傍点及び下側近傍点の少なくとも一方が垂直モノクロ領域に包含される場合に、その水平モノクロ領域がカラー領域の端部を含んでいると判断し、当該水平モノクロ領域を修正する。以下で詳細を説明する。
まず、水平領域修正部120は、垂直方向の高さが所定領域(分割領域)の高さと等しい水平モノクロ領域に対して近傍点を設定する。具体的には、水平領域修正部120は、垂直方向の高さが所定領域(分割領域)の高さと等しい水平モノクロ領域に対する近傍点を検出し、その近傍点の座標を算出する。図28(A)の例では、水平モノクロ領域1702の近傍点2201,2202の座標が算出される。その後、水平領域修正部120は、近傍点2201,2202が垂直モノクロ領域に包含されているか否かを判定する。図28(B)に示すように、水平モノクロ領域1702の上側近傍点2201は垂直モノクロ領域1903に包含されている。一方、下側近傍点2202はどの垂直モノクロ領域にも包含されていない。
次に、水平領域修正部120は、上側近傍点及び下側近傍点の少なくとも一方が垂直モノクロ領域に包含される水平モノクロ領域が存在する場合に、当該水平モノクロ領域を以下に述べる方法で修正する。
(1)上側近傍点が垂直モノクロ領域に包含される場合:水平モノクロ領域の右辺と左辺のうち、包含される上側近傍点に近い辺のX座標値(水平方向の位置)を、当該水平モノクロ領域の下側に隣接する水平モノクロ領域の辺のX座標値と一致させる修正
(2)下側近傍点が垂直モノクロ領域に包含される場合:水平モノクロ領域の右辺と左辺のうち、包含される下側近傍点に近い辺のX座標値を、当該水平モノクロ領域の上側に隣接する水平モノクロ領域の辺のX座標値と一致させる修正
図28(A)の例では、水平モノクロ領域1702の上側近傍点2201のみが垂直モ
ノクロ領域に包含されているため、上記(1)の修正が行われる。図29(A)は水平領域修正部120による水平モノクロ領域1702の修正を示す図である。図29(A)に示すように水平モノクロ領域1702の右辺は下側に隣接する水平モノクロ領域1703の右辺とX座標値が一致するように修正される。
水平領域修正部120は、水平モノクロ領域1701,1703と、修正された水平モノクロ領域1702とを表す信号を、水平修正領域信号130として出力する。
垂直領域修正部121は、垂直モノクロ領域の右側近傍点及び左側近傍点の少なくとも一方が水平モノクロ領域に包含される場合に、その垂直モノクロ領域がカラー領域の端部を含んでいると判断し、当該垂直モノクロ領域を修正する。以下で詳細を説明する。
まず、垂直領域修正部121は、水平方向の幅が所定領域(分割領域)の幅と等しい垂直モノクロ領域に対して近傍点を設定する。具体的には、垂直領域修正部121は、水平方向の幅が所定領域(分割領域)の幅と等しい垂直モノクロ領域に対する近傍点を検出し、その近傍点の座標を算出する。図28(B)の例では、垂直モノクロ領域1902の近傍点2203,2204の座標が算出される。その後、垂直領域修正部121は、近傍点2203,2204が水平モノクロ領域に包含されているか否かを判定する。図28(A)に示すように、垂直モノクロ領域1902の左側近傍点2203は水平モノクロ領域1703に包含されている。一方、右側近傍点2204はどの水平モノクロ領域にも包含されていない。
次に、垂直領域修正部121は、右側近傍点及び左側近傍点の少なくとも一方が水平モノクロ領域に包含される垂直モノクロ領域が存在する場合に、当該垂直モノクロ領域を以下に述べる方法で修正する。
(3)左側近傍点が水平モノクロ領域に包含される場合:垂直モノクロ領域の上辺と下辺のうち、包含される左側近傍点に近い辺のY座標値(垂直方向の位置)を、当該垂直モノクロ領域の右側に隣接する垂直モノクロ領域の辺のY座標値と一致させる修正
(4)右側近傍点が水平モノクロ領域に包含される場合:垂直モノクロ領域の上辺と下辺のうち、包含される右側近傍点に近い辺のY座標値を、当該垂直モノクロ領域の左側に隣接する垂直モノクロ領域の辺のY座標値と一致させる修正
図28(B)の例では、垂直モノクロ領域1902の左側近傍点2203のみが水平モノクロ領域に包含されているため、上記(3)の修正が行われる。図29(B)は垂直領域修正部121による垂直モノクロ領域1902の修正を示す図である。図29(B)に示すように垂直モノクロ領域1902の下辺は右側に隣接する垂直モノクロ領域1903の下辺とY座標値が一致するように修正される。
垂直領域修正部121は、垂直モノクロ領域1901,1903と、修正された垂直モノクロ領域1902とを表す信号を、垂直修正領域信号131として出力する。
モノクロ/カラー領域決定部108は、実施例1と同様の方法で水平修正領域信号130と垂直修正領域信号131からモノクロ領域を決定し、モノクロ領域信号118を出力する。
図29(C)は、モノクロ/カラー領域決定部108により検出された最終的なモノクロ領域2401を示している。図29(C)に示すように、本実施例によれば、モノクロ領域2401は内視鏡画像1501の左上端部を含んでおらず、輝度段差の画質妨害を低減することが可能である。
<実施例7>
以下、図面を参照しながら、本発明の実施例7に係る画像処理装置及びその制御方法に
ついて説明する。
実施例6では水平モノクロ領域と垂直モノクロ領域を検出する例を説明したが、実施例7では水平カラー領域と垂直カラー領域を検出する例を説明する。具体的には、本実施例では、水平カラー領域として、カラー領域と判定された第1の画素群からなる矩形領域が検出され、垂直カラー領域として、カラー領域と判定された第2の画素群からなる矩形領域が検出されるものとする。第1の画素群毎にその画素群がモノクロ領域かカラー領域を判定する方法、及び、第2の画素群毎にその画素群がモノクロ領域かカラー領域を判定する方法は実施例1と同様である。
図23のように入力画像101内にカラー矩形領域が一つしかない場合、水平カラー領域と垂直カラー領域を検出した方が検出する領域数が少なくなり領域設定が単純化するというメリットがある。
図30は、本実施例の画像処理装置のブロック図である。以下、本実施例に係る画像処理装置の各機能について説明する。なお、実施例1と同じ機能には同じ符号を付し、その説明は省略する。本実施例では、水平モノクロ/カラー領域検出部2506、垂直モノクロ/カラー領域検出部2507、モノクロ/カラー領域決定部2508が実施例6と異なる。
入力画像が図23の入力画像101であった場合について説明する。
本実施例においては、水平モノクロ/カラー領域検出部2506および垂直モノクロ/カラー領域検出部2507は、入力画像の内容に依らず水平モノクロ領域および垂直モノクロ領域を検出するようにユーザ設定されているものとする。ただし、実施例1で説明したように、カラー背景を有する入力画像であるか、モノクロ背景を有する入力画像であるかが判別されてもよい。そして、水平モノクロ/カラー領域検出部2506および垂直モノクロ/カラー領域検出部2507は、カラー背景を有する入力画像の場合に、水平モノクロ領域および垂直モノクロ領域を検出するようにユーザ設定されていてもよい。
水平モノクロ/カラー領域検出部2506は、モノクロ率信号115とフレームカウント値114から水平カラー領域信号2516を算出する。
水平モノクロ/カラー領域検出部2506は、実施例6の水平モノクロ/カラー領域検出部106と同様の処理により、図24に示すバッファモノクロ率1605〜1607を検出する。その後、水平モノクロ/カラー領域検出部2506は、バッファモノクロ率1607が95%未満のバッファリング領域(第1の画素群)からなる領域を水平カラー領域として検出する。図31(A)に水平モノクロ/カラー領域検出部2506により検出された水平カラー領域を破線で示す。本実施例では、図31(A)に示すように水平カラー領域2601,2602の2つの領域が検出される。水平モノクロ/カラー領域検出部2506は、検出された水平カラー領域2601,2602を表す信号を、水平カラー領域信号2516として、水平領域修正部120と垂直領域修正部121に出力する。
垂直モノクロ/カラー領域検出部2507は、モノクロ率信号115とフレームカウント値114から垂直カラー領域信号2517を算出する。
垂直モノクロ/カラー領域検出部2507は、実施例6の垂直モノクロ/カラー領域検出部107と同様の処理により、図26に示すバッファモノクロ率1805〜1807を検出する。その後、バッファモノクロ率1807が95%未満のバッファリング領域(第2の画素群)からなる領域を垂直カラー領域として検出する。図31(B)に垂直モノクロ/カラー領域検出部2507により検出された垂直カラー領域を点線で示す。本実施例では、図31(B)に示すように垂直カラー領域2701,2702の2つの領域が検出される。垂直モノクロ/カラー領域検出部2507は、検出された垂直カラー領域2701,2702を表す信号を、垂直カラー領域信号2517として、水平領域修正部120と垂直領域修正部121に出力する。
水平領域修正部120は、実施例6と同様に輝度段差の画質妨害を低減するために、水
平カラー領域を修正する。そして、水平領域修正部120は、水平カラー領域信号2516と垂直カラー領域信号2517から、水平修正領域信号130を生成し出力する。
また、垂直領域修正部121は、実施例6と同様に輝度段差の画質妨害を低減するために、垂直カラー領域を修正する。そして、垂直領域修正部121は、水平カラー領域信号2516と垂直カラー領域信号2517から、垂直修正領域信号131を生成し出力する。
まず、水平領域修正部120は、水平カラー領域信号2516から、垂直方向の高さが所定領域の高さと等しい水平カラー領域に対して近傍点を設定する。具体的には、水平領域修正部120は、垂直方向の高さが所定領域(分割領域)の高さと等しい水平モノクロ領域に対する近傍点の座標を算出する。また、垂直領域修正部121は、垂直カラー領域信号2517から、水平方向の幅が所定領域の幅と等しい垂直カラー領域に対して近傍点を設定する。具体的には、垂直領域修正部121は、水平方向の幅が所定領域の幅と等しい垂直モノクロ領域に対する近傍点の座標を算出する。近傍点の設定方法は実施例6と同じである。図32(A)は、水平領域修正部120により求められた近傍点を示している。図32(A)に示す近傍点2801は水平カラー領域2601の上側近傍点、近傍点2802は水平カラー領域2601の下側近傍点である。図32(B)は、垂直領域修正部121により求められた近傍点を示している。図32(B)に示す近傍点2803は垂直カラー領域2701の左側近傍点、近傍点2804は垂直カラー領域2701の右側近傍点である。
次に、水平領域修正部120は、上側近傍点及び下側近傍点の少なくとも一方が垂直カラー領域に包含される水平カラー領域が存在する場合に、当該水平カラー領域を以下に述べる方法で修正する。
(5)上側近傍点が垂直カラー領域に包含される場合:水平カラー領域の右辺と左辺のうち、包含される上側近傍点に近い辺のX座標値を、当該水平カラー領域の上側に隣接する水平カラー領域の辺のX座標値と一致させる修正
(6)下側近傍点が垂直カラー領域に包含される場合:水平カラー領域の上辺と下辺のうち、包含される下側近傍点に近い辺のX座標値を、当該水平カラー領域の下側に隣接する水平カラー領域の辺のX座標値と一致させる修正
図32(A)の例では、水平カラー領域2601の下側近傍点2802のみが垂直カラー領域2701に包含されているため、上記(6)の修正が行われる。図33(A)は水平領域修正部120による水平カラー領域2601の修正を示す図である。図33(A)に示すように水平カラー領域2601の左辺は下側に隣接する水平カラー領域2602の左辺とX座標値が一致するように修正される。水平領域修正部120は、修正された水平カラー領域2601と、水平カラー領域2602とを表す信号を、水平修正領域信号130として出力する。
そして、垂直領域修正部121は、右側近傍点及び左側近傍点の少なくとも一方が水平カラー領域に包含される垂直カラー領域が存在する場合に、当該垂直カラー領域を以下に述べる方法で修正する。
(7)左側近傍点が水平カラー領域に包含される場合:垂直カラー領域の上辺と下辺のうち、包含される左側近傍点に近い辺のY座標値を、当該垂直カラー領域の左側に隣接する垂直カラー領域の辺のY座標値と一致させる修正
(8)右側近傍点が水平カラー領域に包含される場合:垂直カラー領域の上辺と下辺のうち、包含される右側近傍点に近い辺のY座標値を、当該垂直カラー領域の右側に隣接する垂直カラー領域の辺のY座標値と一致させる修正
図32(B)の例では、垂直カラー領域2701の右側近傍点2804のみが水平カラ
ー領域2601に包含されているため、上記(8)の修正が行われる。図33(B)は垂直領域修正部121による垂直カラー領域2701の修正を示す図である。図33(B)に示すように垂直カラー領域2701の上辺は右側に隣接する垂直カラー領域2702の上辺とY座標値が一致するように修正される。垂直領域修正部121は、修正された垂直カラー領域2701と、垂直カラー領域2702とを表す信号を、垂直修正領域信号131として出力する。
モノクロ/カラー領域決定部2508は、水平修正領域信号130と垂直修正領域信号131からカラー領域を決定し、決定したカラー領域を表すカラー領域信号2518を出力する。モノクロ/カラー領域決定部2508は、具体的には、モノクロ/カラー領域決定部2508は、水平修正領域信号130で表される水平カラー領域と、垂直修正領域信号131で表される垂直カラー領域とのAND領域を最終的なカラー領域として決定する。他の領域はモノクロ領域として決定される。
図33(C)に、モノクロ/カラー領域決定部2508により決定された最終的なカラー領域3001を破線で示す。図33(C)に示すように、本実施例によれば、カラー領域3001は内視鏡画像1501の全領域を含んでおり、輝度段差の画質妨害を低減することが可能である。
102 ヒストグラム取得部
106 水平モノクロ/カラー領域検出部
107 垂直モノクロ/カラー領域検出部
108 モノクロ/カラー領域決定部
1106 モノクロ/カラー領域検出部

Claims (20)

  1. 入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置であって、
    前記入力画像の画像特徴量を取得する取得手段と、
    前記取得手段で取得された画像特徴量に基づいて、前記入力画像内のそれぞれの画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する判定手段と、
    を備え、
    前記取得手段は、判定対象である画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量を取得し、
    前記判定手段は、前記画素群を含む前記複数の取得領域に対応する前記複数の画像特徴量から複数のモノクロ率を算出し、当該複数のモノクロ率のうち最も高い値に応じて、前記画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する
    ことを特徴とする画像処理装置。
  2. 入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置であって、
    前記入力画像の画像特徴量を取得する取得手段と、
    前記取得手段で取得された画像特徴量に基づいて、前記入力画像内のそれぞれの画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する判定手段と、
    を備え、
    前記取得手段は、判定対象である画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量を取得し、
    前記判定手段は、前記画素群を含む前記複数の取得領域に対応する前記複数の画像特徴量から複数のカラー率を算出し、当該複数のカラー率のうち最も低い値に応じて、前記画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する
    ことを特徴とする画像処理装置。
  3. 前記画素群を含む前記複数の取得領域は、所定領域と、前記所定領域を前記所定領域のサイズよりも小さい移動量で水平方向及び垂直方向の少なくとも一方の方向に移動して得られる領域とを含む
    ことを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
  4. 前記所定領域は、水平方向の画素数がH画素(Hは2以上の整数)であり、垂直方向の画素数がJ画素(Jは2以上の整数)である領域であり、
    前記所定領域を移動して得られる領域は、
    前記所定領域をK画素(Kは1以上H未満の整数)だけ水平方向に移動して得られる領域、
    前記所定領域をL画素(Lは1以上J未満の整数)だけ垂直方向に移動して得られる領域、または、
    前記所定領域を水平方向にK画素だけ及び垂直方向にL画素だけ移動して得られる領域である
    ことを特徴とする請求項に記載の画像処理装置。
  5. 前記判定手段は、
    画素群毎に、その画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量のそれぞれから算出されるモノクロ率を、当該画素群に対応付けてバッファリングし、
    画素群毎に、その画素群に対応付けられた複数のモノクロ率のうち最も高い値に応じて、当該画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する
    ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
  6. 前記判定手段は、
    画素群毎に、その画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量のそれぞれから算出されるカラー率を、当該画素群に対応付けてバッファリングし、
    画素群毎に、その画素群に対応付けられた複数のカラー率のうち最も低い値に応じて、当該画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する
    ことを特徴とする請求項に記載の画像処理装置。
  7. 入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置であって、
    前記入力画像の画像特徴量を取得する取得手段と、
    前記取得手段で取得された画像特徴量に基づいて、前記入力画像内のそれぞれの画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する判定手段と、
    を備え、
    前記取得手段は、判定対象である画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量を取得し、
    前記判定手段は、
    画素群毎に、その画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量に基づいて、その画素群がモノクロ領域か、カラー領域か、黒色領域かを判定し、
    黒色領域と判定された画素群を、モノクロ領域又はカラー領域とみなす
    ことを特徴とする画像処理装置。
  8. 前記判定手段は、一部の画素群が黒色領域であり、残りの画素群がモノクロ領域またはカラー領域である2行2列の4つの画素群を検出し、前記4つの画素群における、モノクロ領域、カラー領域、及び、黒色領域の配置に基づいて、前記4つの画素群のうち黒色領域である画素群を、モノクロ領域またはカラー領域とみなす
    ことを特徴とする請求項に記載の画像処理装置。
  9. 入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置であって、
    前記入力画像の画像特徴量を取得する取得手段と、
    前記取得手段で取得された画像特徴量に基づいて、前記入力画像内のそれぞれの画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する判定手段と、
    を備え、
    前記取得手段は、判定対象である画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特
    徴量を取得し、
    前記判定手段は、
    画素群毎に、その画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量に基づいて、その画素群がモノクロ領域か、カラー領域か、黒色領域か、コメント領域かを判定し、黒色領域と判定された画素群と、コメント領域と判定された画素群とを、それぞれ、モノクロ領域又はカラー領域とみなす
    ことを特徴とする画像処理装置。
  10. 前記判定手段は、一部の画素群が黒色領域であり、一部の画素群がコメント領域であり、残りの画素群がモノクロ領域またはカラー領域である2行2列の4つの画素群を検出し、前記4つの画素群における、モノクロ領域、カラー領域、黒色領域、及び、コメント領域の配置に基づいて、前記4つの細分割領域のうち、黒色領域である画素群、及び、コメント領域である画素群を、それぞれ、モノクロ領域またはカラー領域とみなす
    ことを特徴とする請求項に記載の画像処理装置。
  11. 入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置であって、
    前記入力画像の画像特徴量を取得する取得手段と、
    前記取得手段で取得された画像特徴量に基づいて、前記入力画像内のそれぞれの画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する判定手段と、
    を備え、
    前記取得手段は、判定対象である画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量を取得し、
    前記判定手段は、
    所定領域と、前記所定領域を前記所定領域の水平サイズよりも小さい移動量で水平方向に移動して得られる領域との画像特徴量に基づいてモノクロ領域と判定された第1の画素群からなる矩形領域を水平モノクロ領域として検出し、
    前記所定領域と、前記所定領域を前記所定領域の垂直サイズよりも小さい移動量で垂直方向に移動して得られる領域との画像特徴量に基づいてモノクロ領域と判定された第2の画素群からなる矩形領域を垂直モノクロ領域として検出し、
    前記水平モノクロ領域と前記垂直モノクロ領域のOR領域をモノクロ領域と判定し、残りの領域をカラー領域と判定することにより、前記入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する
    ことを特徴とする画像処理装置。
  12. 前記判定手段は、垂直方向の高さが前記所定領域の高さと等しく、かつ、上側近傍点及び下側近傍点の少なくとも一方が垂直モノクロ領域に包含される水平モノクロ領域が存在する場合に、当該水平モノクロ領域を修正する
    ことを特徴とする請求項11に記載の画像処理装置。
  13. 前記判定手段は、
    前記水平モノクロ領域の上側近傍点が垂直モノクロ領域に包含される場合に、当該水平モノクロ領域の右辺と左辺のうち、当該上側近傍点に近い辺の水平方向の位置を、当該水平モノクロ領域の下側に隣接する水平モノクロ領域と一致させる修正を行い、
    前記水平モノクロ領域の下側近傍点が垂直モノクロ領域に包含される場合に、当該水平モノクロ領域の右辺と左辺のうち、当該下側近傍点に近い辺の水平方向の位置を、当該水平モノクロ領域の上側に隣接する水平モノクロ領域と一致させる修正を行う
    ことを特徴とする請求項12に記載の画像処理装置。
  14. 前記判定手段は、水平方向の幅が前記所定領域の幅と等しく、かつ、左側近傍点及び右側近傍点の少なくとも一方が、水平モノクロ領域に包含される場合に、当該垂直モノクロ
    領域を修正する
    ことを特徴とする請求項1113のいずれか1項に記載の画像処理装置。
  15. 前記判定手段は、
    前記垂直モノクロ領域の左側近傍点が水平モノクロ領域に包含される場合に、当該垂直モノクロ領域の上辺と下辺のうち、当該左側近傍点に近い辺の垂直方向の位置を、当該垂直モノクロ領域の右側に隣接する垂直モノクロ領域と一致させる修正を行い、
    前記垂直モノクロ領域の右側近傍点が水平モノクロ領域に包含される場合に、当該垂直モノクロ領域の上辺と下辺のうち、当該右側近傍点に近い辺の垂直方向の位置を、当該垂直モノクロ領域の左側に隣接する垂直モノクロ領域と一致させる処理を行う
    ことを特徴とする請求項14に記載の画像処理装置。
  16. 入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する画像処理装置であって、
    前記入力画像の画像特徴量を取得する取得手段と、
    前記取得手段で取得された画像特徴量に基づいて、前記入力画像内のそれぞれの画素群がモノクロ領域かカラー領域かを判定する判定手段と、
    を備え、
    前記取得手段は、判定対象である画素群を含む複数の取得領域に対応する複数の画像特徴量を取得し、
    前記判定手段は、
    所定領域と、前記所定領域を前記所定領域の水平サイズよりも小さい移動量で水平方向に移動して得られる領域との画像特徴量に基づいてカラー領域と判定された第1の画素群からなる矩形領域を水平カラー領域として検出し、
    前記所定領域と、前記所定領域を前記所定領域の垂直サイズよりも小さい移動量で垂直方向に移動して得られる領域との画像特徴量に基づいてカラー領域と判定された第2の画素群からなる矩形領域を垂直カラー領域として検出し、
    前記水平カラー領域と前記垂直カラー領域のAND領域をカラー領域と判定し、残りの領域をモノクロ領域と判定することにより、前記入力画像をモノクロ領域とカラー領域に区分する
    ことを特徴とする画像処理装置。
  17. 前記判定手段は、垂直方向の高さが前記所定領域の高さと等しく、かつ、上側近傍点及び下側近傍点の少なくとも一方が垂直カラー領域に包含される水平カラー領域が存在する場合に、当該水平カラー領域を修正する
    ことを特徴とする請求項16に記載の画像処理装置。
  18. 前記判定手段は、
    前記水平カラー領域の上側近傍点が垂直カラー領域に包含される場合に、当該水平カラー領域の右辺と左辺のうち、当該上側近傍点に近い辺の水平方向の位置を、当該水平カラー領域の下側に隣接する水平カラー領域と一致させる修正を行い、
    前記水平カラー領域の下側近傍点が垂直カラー領域に包含される場合に、当該水平カラー領域の右辺と左辺のうち、当該下側近傍点に近い辺の水平方向の位置を、当該水平カラー領域の上側に隣接する水平カラー領域と一致させる修正を行う
    ことを特徴とする請求項17に記載の画像処理装置。
  19. 前記判定手段は、水平方向の幅が前記所定領域の幅と等しく、かつ、左側近傍点及び右側近傍点の少なくとも一方が、水平カラー領域に包含される場合に、当該垂直カラー領域を修正する
    ことを特徴とする請求項1618のいずれか1項に記載の画像処理装置。
  20. 前記判定手段は、
    前記垂直カラー領域の左側近傍点が水平カラー領域に包含される場合に、当該垂直カラー領域の上辺と下辺のうち、当該左側近傍点に近い辺の垂直方向の位置を、当該垂直カラー領域の右側に隣接する垂直カラー領域と一致させる修正を行い、
    前記垂直カラー領域の右側近傍点が水平カラー領域に包含される場合に、当該垂直カラー領域の上辺と下辺のうち、当該右側近傍点に近い辺の垂直方向の位置を、当該垂直カラー領域の左側に隣接する垂直カラー領域と一致させる処理を行う
    ことを特徴とする請求項19に記載の画像処理装置。
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