JP6161847B1 - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Abstract

入力画像（ＤＩＮ）を、エッジ保存平滑化フィルターを用いてベース成分とディテール成分とに分離するフィルター部（１０１）と、フィルター部（１０１）で算出される特徴レベル信号を用いて、入力画像（ＤＩＮ）の平坦領域を識別するための平坦領域マップを生成する平坦領域判定部（１０３）と、平坦領域マップに基づいて、ディテール成分のゲインを調整したゲイン調整ディテール成分を生成するゲイン調整部（１０４）と、ベース成分と、ゲイン調整ディテール成分とを合成した強調画像を生成する成分合成部（１０５）と、を備える。

Description

本発明は、画像処理装置及び画像処理方法に関し、特に、入力画像からディテール成分を分離して、処理を行う画像処理装置及び画像処理方法に関する。

監視カメラ及び車載カメラの可視映像及び赤外映像、医用画像、並びに、顕微鏡画像で、注目物体を弁別する際には、物体のコントラストが重要となる。例えば、近年注目される自動運転システムでは、飛び出してきた人物及び道路上の落下物の迅速な検出が重要である。

しかしながら、照度不足、影、逆光、霞、雪及びスモッグ等、コントラストの不足が生じるシーンでは、注目物体を画像中からは判別できない場合、及び、機械認識を用いた物体検出処理時に検出率低下が生じる場合がある。

これらの状況では、画像強調技術（単数枚ダイナミックレンジ圧縮技術ともいう）により視認性を改善する手法が有効である。従来の画像強調技術の１つに、エッジ保存平滑化フィルターにより入力画像をベース成分とディテール成分に分離し、ディテール成分にゲイン演算を行う手法がある。エッジ保存平滑化フィルターは、非特許文献１に記載のガイデッドフィルターが有効である。ガイデッドフィルターは、従来のバイラテラルフィルター等と比較して高速かつ、勾配反転誤差を生じない。

しかしながら、ディテール成分を均一にゲイン伸長するこれまでの手法では、ディテール成分に含まれるノイズ又は圧縮歪も同時に増幅してしまう課題を有する。また、階調が乏しい領域で擬似輪郭が生じる課題を有する。

特許文献１では、分離されたディテール成分に対して第２のエッジ保存平滑化フィルター処理を行うことにより、エッジ及びテクスチャを保存しつつ、ノイズを低減する手法が提案されている。

特開２０１５−９９５４６号公報

"Ｇｕｉｄｅｄ Ｉｍａｇｅ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ"、Ｋａｉｍｉｎｇ Ｈｅ、Ｊｉａｎ Ｓｕｎ、Ｘｉａｏｏｕ Ｔａｎｇ、ＥＣＣＶ２０１０

分離されたディテール成分を均一にゲイン伸長する手法では、ノイズ又は圧縮歪の増幅、及び、擬似輪郭等のアーティファクトを生じさせる。また、特許文献１の手法ではエッジ保存平滑化フィルター処理を追加実装することになり、演算量が増加する上に、ディテールの鮮鋭度は低下する。

そこで、本発明は、上記のような問題点を解決するためになされたものである。本発明の目的は、画像中のコントラストが不十分な領域の視認性を改善する画像強調技術において、僅かな演算量増加で、平坦領域のノイズ増幅及び階調の乏しい領域での擬似輪郭発生を低減できるようにすることである。

本発明の第１の態様に係る画像処理装置は、入力画像を、エッジ保存平滑化フィルターを用いてベース成分とディテール成分とに分離するフィルター部と、表示された前記入力画像において選択された平坦な領域からノイズレベルを算出する平坦領域ノイズレベル抽出部と、前記フィルター部で算出される特徴レベル信号と前記ノイズレベルとを用いて、前記入力画像の平坦領域を識別するための平坦領域マップを生成する平坦領域判定部と、前記平坦領域マップに基づいて、前記ディテール成分のゲインを調整したゲイン調整ディテール成分を生成するゲイン調整部と、前記ベース成分と、前記ゲイン調整ディテール成分とを合成した強調画像を生成する成分合成部と、を備えることを特徴とする。

本発明の第２の態様に係る画像処理装置は、入力画像を、エッジ保存平滑化フィルターを用いてベース成分とディテール成分とに分離するフィルター部と、表示された前記入力画像において選択された平坦な領域からノイズレベルを算出する平坦領域ノイズレベル抽出部と、前記ベース成分の輝度値に基づいて、前記ディテール成分のゲインを調整するための輝度適応ゲインを算出する輝度適応ゲイン算出部と、前記フィルター部で算出される特徴レベル信号と前記ノイズレベルとを用いて、前記入力画像の平坦領域を識別するための平坦領域マップを生成する平坦領域判定部と、前記平坦領域マップ及び前記輝度適応ゲインに基づいて、前記ディテール成分のゲインを調整したゲイン調整ディテール成分を生成するゲイン調整部と、前記ベース成分と、前記ゲイン調整ディテール成分とを合成した強調画像を生成する成分合成部と、を備えることを特徴とする。

本発明の第３の態様に係る画像処理装置は、入力画像を、エッジ保存平滑化フィルターを用いてベース成分とディテール成分とに分離するフィルター部と、前記入力画像を表示する表示部と、前記表示部に表示された入力画像の中から、平坦な領域の選択を受ける入力部と、前記選択された領域におけるノイズレベルを算出する平坦領域ノイズレベル抽出部と、前記フィルター部で算出される特徴レベル信号と前記算出されたノイズレベルとを用いて、前記入力画像の平坦領域を識別するための平坦領域マップを生成する平坦領域判定部と、前記平坦領域マップに基づいて、前記ディテール成分のゲインを調整したゲイン調整ディテール成分を生成するゲイン調整部と、前記ベース成分と、前記ゲイン調整ディテール成分とを合成した強調画像を生成する成分合成部と、を備えることを特徴とする。

本発明の第１の態様に係る画像処理方法は、入力画像を、エッジ保存平滑化フィルターを用いてベース成分とディテール成分とに分離し、表示された前記入力画像において選択された平坦な領域からノイズレベルを算出し、前記ベース成分及び前記ディテール成分を分離する際に算出される特徴レベル信号と前記ノイズレベルとを用いて、前記入力画像の平坦領域を識別するための平坦領域マップを生成し、前記平坦領域マップに基づいて、前記ディテール成分のゲインを調整したゲイン調整ディテール成分を生成し、前記ベース成分と、前記ゲイン調整ディテール成分とを合成した強調画像を生成することを特徴とする。

本発明の第２の態様に係る画像処理方法は、入力画像を、エッジ保存平滑化フィルターを用いてベース成分とディテール成分とに分離し、表示された前記入力画像において選択された平坦な領域からノイズレベルを算出し、前記ベース成分の輝度値に基づいて、前記ディテール成分のゲインを調整するための輝度適応ゲインを算出し、前記ベース成分及び前記ディテール成分を分離する際に算出される特徴レベル信号と前記ノイズレベルとを用いて、前記入力画像の平坦領域を識別するための平坦領域マップを生成し、前記平坦領域マップ及び前記輝度適応ゲインに基づいて、前記ディテール成分のゲインを調整したゲイン調整ディテール成分を生成し、前記ベース成分と、前記ゲイン調整ディテール成分とを合成した強調画像を生成することを特徴とする。

本発明の第３の態様に係る画像処理方法は、入力画像を、エッジ保存平滑化フィルターを用いてベース成分とディテール成分とに分離し、前記入力画像を表示し、前記表示された入力画像の中から、平坦な領域の選択を受け、前記選択された領域におけるノイズレベルを算出し、前記ベース成分及び前記ディテール成分を分離する際に算出される特徴レベル信号と前記算出されたノイズレベルとを用いて、前記入力画像の平坦領域を識別するための平坦領域マップを生成し、前記平坦領域マップに基づいて、前記ディテール成分のゲインを調整したゲイン調整ディテール成分を生成し、前記ベース成分と、前記ゲイン調整ディテール成分とを合成した強調画像を生成することを特徴とする。

本発明の一態様によれば、ディテール成分の平坦領域を判定してゲイン調整を行うため、画像中のコントラストが不十分な領域の視認性を改善する画像強調技術において、僅かな演算量増加で、平坦領域のノイズ増幅及び階調の乏しい領域での擬似輪郭発生を低減することができる。

実施の形態１に係る画像処理装置の構成を概略的に示すブロック図である。 実施の形態１における入力画像と、ベース成分と、ディテール成分との関係を示す概略図である。 （Ａ）及び（Ｂ）は、実施の形態１に係る画像処理装置のハードウェア構成例を示す概略図である。 実施の形態１に係る画像処理装置により行われる画像処理方法を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る画像処理装置の構成を概略的に示すブロック図である。 実施の形態２において、ベース成分の値から輝度適応ゲインを求める変換テーブルの一例を示す概略図である。 実施の形態３に係る画像処理装置の構成を概略的に示すブロック図である。 実施の形態３において、平坦領域を選択する際の処理例を示す概略図である。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る画像強調装置としての画像処理装置１００の構成を概略的に示すブロック図である。
実施の形態１に係る画像処理装置１００は、フィルター部１０１と、輝度変換部１０２と、平坦領域判定部１０３と、ゲイン調整部１０４と、成分合成部１０５とを有する。
画像処理装置１００は、従来のガイデッドフィルターを用いた画像強調処理の課題となる、ノイズや圧縮歪の増幅、擬似輪郭の発生を低減するため、平坦領域判定処理の追加によって、僅かな演算量増加ながら効果的にアーティファクト発生の低減を実現できる。

フィルター部１０１は、入力画像ＤＩＮに対して線形回帰係数を算出して、この入力画像ＤＩＮを、算出された線形回帰係数に基づくエッジ保存平滑化フィルターを用いて、ベース成分Ｄ１Ｂとディテール成分Ｄ１Ｄとに分離する。エッジ保存平滑化フィルターとして、例えば、ガイデッドフィルター又はファストガイデッドフィルターが用いられる。
例えば、フィルター部１０１は、入力画像ＤＩＮの局所領域毎の分散値を計算し、その分散値に基づいて分散値が極端に少ない局所領域を平滑化する。平滑化が行われた入力画像によりベース成分Ｄ１Ｂが生成され、入力画像ＤＩＮとベース成分の差分値によりディテール成分Ｄ１Ｄが生成される。ベース成分Ｄ１Ｂは、輝度変換部１０２に与えられ、ディテール成分Ｄ１Ｄは、ゲイン調整部１０４に与えられる。

ガイデッドフィルターの出力であるベース成分Ｄ１Ｂをｑ、入力画像をＩとした場合、ｑとＩは式（１）のような線形関係で表される。

ここで、入力画像Ｉのある画素ｘを中心とした局所領域をΩとした場合、式（２）及び式（３）が成立する。

ここで、ｙは、Ω（ｘ）を範囲とする局所領域の画素位置を示す。

次に、線形回帰係数ａ及びｂの導出方法を説明する。入力画像Ｉの分散ｖａｒＩの画素位置ｘに対応する画素値は、式（４）で表される。

次に、分散値が極端に小さい領域のみ平滑化処理を行い、その他の領域のテクスチャを保存するため、分散ｖａｒＤＩＮを、式（５）に基づき階調変換を行い、係数ａを得る。ｅｐｓはエッジ保存の度合いを決定する定数パラメータである。

また係数ｂは、式（６）に基づき導出する。

フィルター部１０１は、式（５）、式（６）で得られた線形回帰係数ａ及びｂを基に、ガイデッドフィルター出力値ｑを導出する。ｑはベース成分Ｄ１Ｂに対応する。
ディテール成分Ｄ１Ｄは、入力画像ＤＩＮとベース成分Ｄ１Ｂの差分から求められる。なお、入力画像ＤＩＮ（入力信号）と、ベース成分Ｄ１Ｂ（フィルター出力信号）と、ディテール成分Ｄ１Ｄ（ディテール信号）との関係は、図２に示されている。

輝度変換部１０２は、ベース成分Ｄ１Ｂに対して視認性を向上させる輝度変換処理を行うことで、変換ベース成分Ｄ２を生成する。
例えば、輝度変換部１０２は、ベース成分Ｄ１Ｂの輝度を変換し、視認性を向上させる処理を行う。具体的には、輝度変換部１０２は、暗部領域には低輝度階調を伸長するような処理を行い、明部白飛び領域には高輝度階調を伸長するような処理を行う。この処理としては、例えば、トーンマッピングによるダイナミックレンジ圧縮処理又はヒストグラム均等化処理等が挙げられる。

トーンマッピングによる処理の一例を式（７）に示す。Ｂはベース成分Ｄ１Ｂに対応し、ｔｒａｎｓＢは変換ベース成分Ｄ２に対応する。また、γはダイナミックレンジの圧縮度合いを決定する定数パラメータである。

平坦領域判定部１０３は、フィルター部１０１で算出される線形回帰係数Ｄ１Ｆを特徴レベル信号として用いて、入力画像ＤＩＮの平坦領域を判定し、入力画像ＤＩＮの平坦領域を識別するための平坦領域マップＤ４を生成する。
平坦領域判定部１０３に与えられる線形回帰係数Ｄ１Ｆは、式（２）で算出される線形回帰係数を使用するが、局所領域平均化前のａを用いても構わない。これらの線形回帰係数は、分散値を式（５）に基づくトーンマッピングにより分散値の大きい領域をダイナミックレンジ圧縮した値と捉えることができ、平坦領域の判定に利用しやすい。

ここで、平坦領域判定部１０３は、フィルター部１０１から受け取った線形回帰係数Ｄ１Ｆを基に、ディテール成分Ｄ１Ｄのゲインを調整する際に平坦領域のゲインを増幅しないよう、入力画像ＤＩＮの平坦領域を判定する。

平坦領域判定部１０３では、ディテール成分Ｄ１Ｄのゲイン調整時の重み成分となる平坦領域マップＤ４を出力する。平坦領域マップＤ４には、線形回帰係数Ｄ１Ｆをそのまま代入しても構わないが、ここでは平坦領域と非平坦領域をより精度よく分離するため、トーンマッピング処理を更に行う。トーンマッピング処理は、例えば、式（８）のような処理である。ここで、ｆｌａｔは平坦領域マップを表す。またεは平坦領域と非平坦領域の分離強度を決定する定数パラメータである。

ゲイン調整部１０４は、平坦領域マップＤ４を基にディテール成分Ｄ１Ｄのゲインを調整することで、ゲイン調整ディテール成分Ｄ３を生成する。
ゲインの調整は、例えば、式（９）のような積算で実現する。ここで、Ｄ（ｘ）はディテール成分、ａｄｊｕｓｔＤ（ｘ）はゲイン調整ディテール成分、Ｇａｉｎはゲイン調整強度を決定する定数パラメータである。

従来のエッジ保存平滑化フィルターを用いた画像強調処理では、ディテール成分を均一にゲイン伸長する方式、又は、変換テーブルに基づきディテールの小さい画素値はゲインを大きくする若しくは小さくする方式等の処理が多い。これらの手法では、ノイズ増幅、擬似輪郭の強調又は注目物体のディテール成分の低減が避けられなかった。

実施の形態１では、局所領域毎の分散値から平坦領域を判別しているため、従来の画一的なゲイン調整又は画素毎の変換テーブルを用いたゲイン調整と比較して、精度よく注目物体のみのディテールを強調し、ノイズ増幅の目立つ平坦領域のディテールは強調しない処理を行うことができる。更に、実施の形態１では、Ｇａｉｎ又はε等のパラメータを調整することで、ノイズを入力画像よりも低減させつつ注目物体の視認性を向上させるような処理を行うこともできる。

成分合成部１０５は、変換ベース成分Ｄ２とゲイン調整ディテール成分Ｄ３を合成し、強調画像ＤＯＵＴとして出力する。ここでは、成分合成部１０５は、変換ベース成分Ｄ２とゲイン調整ディテール成分Ｄ３を加算合成する。

以上に記載された画像処理装置１００の一部又は全部は、例えば、図３（Ａ）に示されているように、メモリ１２１と、メモリ１２１に格納されているプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサ１２２とにより構成することができる。このようなプログラムは、ネットワークを通じて提供されてもよく、また、記録媒体に記録されて提供されてもよい。

また、画像処理装置１００の一部又は全部は、例えば、図３（Ｂ）に示されているように、単一回路、復号回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ）又はＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の処理回路１２３で構成することもできる。

次に、実施の形態１に係る画像処理方法について説明する。
図４は、実施の形態１に係る画像処理装置１００により行われる画像処理方法を示すフローチャートである。
まず、フィルター部１０１は、入力画像ＤＩＮの画像データに対して、エッジ保存平滑化フィルター（ここでは、ガイデッドフィルター）を用いてフィルター処理を行い、入力画像ＤＩＮを、ベース成分Ｄ１Ｂとディテール成分Ｄ１Ｄに分離する（Ｓ１０）。

次に、輝度変換部１０２は、ベース成分Ｄ１Ｂの輝度を調整する（Ｓ１１）。

次に、平坦領域判定部１０３は、線形回帰係数Ｄ１Ｆを基に、平坦領域マップＤ４を算出する（Ｓ１２）。

次に、ゲイン調整部１０４は、平坦領域マップＤ４を基にディテール成分Ｄ１Ｄのゲインを調整する（Ｓ１３）。

最後に、成分合成部１０５は、変換ベース成分Ｄ２とゲイン調整ディテール成分Ｄ３とを合成し、強調画像ＤＯＵＴを生成する（Ｓ１４）。

以上で説明したように、可視画像、赤外画像、医用画像及び顕微鏡画像等の画像に対して、画像中のコントラストが不十分な領域の視認性を僅かな演算量増加で改善し、物体の判別を容易にすることが可能となる。

以上が、実施の形態１に係る画像処理装置１００の動作の説明である。
次に実施の形態１の画像処理装置１００により得られる効果を説明する。
実施の形態１の画像処理装置１００では、画像中のコントラストが不十分な領域の視認性を改善する画像強調技術において、平坦領域のノイズ、圧縮歪増幅及び階調の乏しい領域でのアーティファクト発生を大幅に低減することが可能となる。

実施の形態１の最も強調すべき点として、従来のガイデッドフィルター処理で生成された線形回帰係数を再利用し、平坦領域判定に用いることにより、僅かな演算量の増加でアーティファクト発生を低減することが可能な点である。ノイズ低減フィルター（例えば、バイラテラルフィルター）によるノイズ低減処理を追加で実装する構成と比較しても圧倒的に処理負荷の増加が少ない。

この効果により、リアルタイム処理に適する高速な処理で、可視画像や、赤外画像、医用画像、顕微鏡画像において視認性の低い画像内から、注目すべき物体及び対象を容易に判別することが実現可能となる。

ここで、線形回帰係数Ｄ１Ｆの代わりに、エッジ保存平滑化フィルターから算出される局所的な分散値（例えば、分散ｖａｒＤＩＮ）、又は、ディテール成分（例えば、ディテール成分を平滑化処理した信号）等を画像の特徴レベル信号として平坦領域判定に用いてもよい。

実施の形態２
図５は、実施の形態２に係る画像処理装置２００の構成を概略的に示すブロック図である。
実施の形態２に係る画像処理装置２００は、フィルター部１０１と、輝度変換部１０２と、平坦領域判定部１０３と、ゲイン調整部２０４と、成分合成部１０５と、輝度適応ゲイン算出部２０６とを有する。
実施の形態２に係る画像処理装置２００は、輝度適応ゲイン算出部２０６が追加された点と、ゲイン調整部２０４での処理の点とを除いて、実施の形態１に係る画像処理装置１００と同様である。

実施の形態１の構成の場合、平坦領域にノイズレベルに近い輝度振幅の物体が含まれている場合には、このような物体に対しては強調処理が行われない。実施の形態２は、このような物体に対して、ノイズ増幅を回避しつつ物体領域のみコントラストを強調するために、ベース成分の情報を有効に活用する。

輝度適応ゲイン算出部２０６は、ベース成分Ｄ１Ｂの輝度値に基づいて、ディテール成分Ｄ１Ｄのゲインを調整するための輝度適応ゲインを算出する。例えば、輝度適応ゲイン算出部２０６は、注目すべき物体の有するターゲット輝度レベルを予め設定し、ターゲット輝度レベル近傍の輝度値を保有する領域のゲインを大きく、ターゲット輝度レベルから離れた輝度値を保有する領域のゲインを小さく設定した輝度適応ゲインＤ６を出力する。言い換えると、輝度適応ゲイン算出部２０６は、予め定められた領域が保有する輝度値が予め定められたターゲット輝度値に近くなるほど、この領域の輝度適応ゲインが大きくなるように輝度適応ゲインを算出する。

輝度適応ゲイン算出部２０６での処理の一例を示す。ターゲット輝度レベルをＬｕｍ、輝度適応ゲインをＬｕｍＧａｉｎと表した場合、輝度適応ゲイン算出部２０６は、図６に示されているような変換テーブルに従い、ベース成分Ｄ１Ｂの値から輝度適応ゲインＤ６を求める。

ゲイン調整部２０４は、式（１０）に示されているように、平坦領域マップｆｌａｔ、ゲイン調整強度Ｇａｉｎに加えて輝度適応ゲインＬｕｍＡｄａｐｔＧａｉｎに基づき、ディテール成分Ｄ１Ｄからゲイン調整ディテール成分Ｄ３を生成する。

以上が、実施の形態２に係る画像処理装置２００の動作の説明である。
次に実施の形態２の画像処理装置２００により得られる効果を説明する。
実施の形態２の画像処理装置２００では、ベース成分Ｄ１Ｂの輝度値情報をガイドとして、注目したい物体のターゲット輝度レベルを設定することにより、ノイズとシグナルとの分離をより高精度に行うことが可能となる。

実施の形態３
図７は、実施の形態３に係る画像処理装置３００の構成を概略的に示すブロック図である。
実施の形態３に係る画像処理装置３００は、フィルター部１０１と、輝度変換部１０２と、平坦領域判定部３０３と、ゲイン調整部１０４と、成分合成部１０５と、平坦領域ノイズレベル抽出部３０７と、表示部３０８と、入力部３０９とを有する。
実施の形態３に係る画像処理装置３００は、平坦領域ノイズレベル抽出部３０７、表示部３０８及び入力部３０９が追加された点と、平坦領域判定部３０３での処理の点とを除いて、実施の形態１に係る画像処理装置１００と同様である。

平坦領域ノイズレベル抽出部３０７は、表示部３０８及び入力部３０９を介して、ユーザから、入力画像ＤＩＮにおける平坦な領域の選択を受ける。そして、平坦領域ノイズレベル抽出部３０７は、選択された領域からノイズレベルＤ７を見積る。そして、このノイズレベルＤ７は平坦領域判定部３０３においてパラメータとして使用される。
表示部３０８は、画像を表示する表示装置である。特に、表示部３０８は、入力画像ＤＩＮを表示する。
入力部３０９は、操作の入力を受け付ける入力装置である。特に、入力部３０９は、表示部３０８に表示された入力画像ＤＩＮの中から、平坦な領域の選択を受ける。

ユーザが平坦領域を選択する例を、図８に示す。図８に示されているように、入力画像ＤＩＮが表示部３０８に表示される。ユーザは、この入力画像ＤＩＮの中から、入力部３０９を用いて、平坦と思われる任意の矩形領域ＳＲを選択する。

次に、平坦領域ノイズレベル抽出部３０７は、ユーザが選択した平坦領域ＳＲからノイズレベルを算出する。ノイズレベルの算出方法の一例として、ユーザが選択した平坦領域ＳＲの局所領域毎の分散値を求める手法が挙げられる。

ユーザ選択平坦領域をＵとした場合、ノイズレベルＮＬは、式（１１）で表される。

次に、平坦領域判定部３０３は、線形回帰係数Ｄ１ＦとノイズレベルＮＬとを用いて、入力画像ＤＩＮの平坦領域を識別するための平坦領域マップＤ４を生成する。例えば、平坦領域判定部３０３は、上述した式（８）を用いて、入力画像ＤＩＮを平坦領域と非平坦領域に分離する。その際、平坦領域判定部３０３は、分離強度を決定するパラメータεを、ノイズレベルＤ７に基づき設定することで、より精度よく領域分離が可能となる。

以上が、実施の形態３に係る画像処理装置３００の動作の説明である。
次に、実施の形態３の画像処理装置３００により得られる効果を説明する。
実施の形態３の画像処理装置３００では、ユーザに平坦領域の範囲の指定を受けて、平坦領域から画像のノイズレベルを抽出することで、より精度の高い平坦領域及び非平坦領域の分離が可能となる。結果、画像強調時に発生し得たノイズ、圧縮歪の強調及び擬似輪郭をより抑制することが可能となる。

実施の形態３は、ユーザ操作を含むため、顕微鏡画像又はＸ線画像等、１枚の画像に対してより精度良く強調処理を行いたい場合に適している。

また、以上のように実施の形態１〜３について説明したが、本発明はこれらの実施の形態１〜３に限るものではない。

以上に記載した実施の形態１〜３では、成分合成部１０５は、輝度変換部１０２で輝度変換処理が行われたベース成分（変換ベース成分Ｄ２）に、ゲイン調整ディテール成分Ｄ３を合成しているが、画像処理装置１００の構成はこのような例に限定されない。例えば、画像処理装置１００は、輝度変換部１０２を備えなくてもよい。このような場合には、成分合成部１０５は、フィルター部１０１で分離されたベース成分Ｄ１Ｂに、ゲイン調整ディテール成分Ｄ３を合成する。

１００，２００，３００ 画像処理装置、 １０１ フィルター部、 １０２ 輝度変換部、 １０３，３０３ 平坦領域判定部、 １０４，２０４ ゲイン調整部、 １０５ 成分合成部、 ２０６ 輝度適応ゲイン算出部、 ３０７ 平坦領域ノイズレベル抽出部、 ３０８ 表示部、 ３０９ 入力部。

Claims (10)

1. 入力画像を、エッジ保存平滑化フィルターを用いてベース成分とディテール成分とに分離するフィルター部と、
   表示された前記入力画像において選択された平坦な領域からノイズレベルを算出する平坦領域ノイズレベル抽出部と、
   前記フィルター部で算出される特徴レベル信号と前記ノイズレベルとを用いて、前記入力画像の平坦領域を識別するための平坦領域マップを生成する平坦領域判定部と、
   前記平坦領域マップに基づいて、前記ディテール成分のゲインを調整したゲイン調整ディテール成分を生成するゲイン調整部と、
   前記ベース成分と、前記ゲイン調整ディテール成分とを合成した強調画像を生成する成分合成部と、を備えること
   を特徴とする画像処理装置。
2. 入力画像を、エッジ保存平滑化フィルターを用いてベース成分とディテール成分とに分離するフィルター部と、
   表示された前記入力画像において選択された平坦な領域からノイズレベルを算出する平坦領域ノイズレベル抽出部と、
   前記ベース成分の輝度値に基づいて、前記ディテール成分のゲインを調整するための輝度適応ゲインを算出する輝度適応ゲイン算出部と、
   前記フィルター部で算出される特徴レベル信号と前記ノイズレベルとを用いて、前記入力画像の平坦領域を識別するための平坦領域マップを生成する平坦領域判定部と、
   前記平坦領域マップ及び前記輝度適応ゲインに基づいて、前記ディテール成分のゲインを調整したゲイン調整ディテール成分を生成するゲイン調整部と、
   前記ベース成分と、前記ゲイン調整ディテール成分とを合成した強調画像を生成する成分合成部と、を備えること
   を特徴とする画像処理装置。
3. 前記輝度適応ゲイン算出部は、予め定められた領域が保有する輝度値が予め定められたターゲット輝度値に近くなるほど、当該予め定められた領域の輝度適応ゲインが大きくなるようにすること
   を特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 入力画像を、エッジ保存平滑化フィルターを用いてベース成分とディテール成分とに分離するフィルター部と、
   前記入力画像を表示する表示部と、
   前記表示部に表示された入力画像の中から、平坦な領域の選択を受ける入力部と、
   前記選択された領域におけるノイズレベルを算出する平坦領域ノイズレベル抽出部と、
   前記フィルター部で算出される特徴レベル信号と前記算出されたノイズレベルとを用いて、前記入力画像の平坦領域を識別するための平坦領域マップを生成する平坦領域判定部と、
   前記平坦領域マップに基づいて、前記ディテール成分のゲインを調整したゲイン調整ディテール成分を生成するゲイン調整部と、
   前記ベース成分と、前記ゲイン調整ディテール成分とを合成した強調画像を生成する成分合成部と、を備えること
   を特徴とする画像処理装置。
5. 前記エッジ保存平滑化フィルターは、ガイデッドフィルター又はファストガイデッドフィルターであること
   を特徴とする請求項１から４の何れか一項に記載の画像処理装置。
6. 前記ベース成分に対して輝度変換処理を行う輝度変換部をさらに備え、
   前記成分合成部は、前記輝度変換処理が行われたベース成分と、前記ゲイン調整ディテール成分とを合成すること
   を特徴とする請求項１から５の何れか一項に記載の画像処理装置。
7. 前記輝度変換処理は、トーンマッピングによるダイナミックレンジ圧縮処理であること
   を特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 入力画像を、エッジ保存平滑化フィルターを用いてベース成分とディテール成分とに分離し、
   表示された前記入力画像において選択された平坦な領域からノイズレベルを算出し、
   前記ベース成分及び前記ディテール成分を分離する際に算出される特徴レベル信号と前記ノイズレベルとを用いて、前記入力画像の平坦領域を識別するための平坦領域マップを生成し、
   前記平坦領域マップに基づいて、前記ディテール成分のゲインを調整したゲイン調整ディテール成分を生成し、
   前記ベース成分と、前記ゲイン調整ディテール成分とを合成した強調画像を生成すること
   を特徴とする画像処理方法。
9. 入力画像を、エッジ保存平滑化フィルターを用いてベース成分とディテール成分とに分離し、
   表示された前記入力画像において選択された平坦な領域からノイズレベルを算出し、
   前記ベース成分の輝度値に基づいて、前記ディテール成分のゲインを調整するための輝度適応ゲインを算出し、
   前記ベース成分及び前記ディテール成分を分離する際に算出される特徴レベル信号と前記ノイズレベルとを用いて、前記入力画像の平坦領域を識別するための平坦領域マップを生成し、
   前記平坦領域マップ及び前記輝度適応ゲインに基づいて、前記ディテール成分のゲインを調整したゲイン調整ディテール成分を生成し、
   前記ベース成分と、前記ゲイン調整ディテール成分とを合成した強調画像を生成すること
   を特徴とする画像処理方法。
10. 入力画像を、エッジ保存平滑化フィルターを用いてベース成分とディテール成分とに分離し、
    前記入力画像を表示し、
    前記表示された入力画像の中から、平坦な領域の選択を受け、
    前記選択された領域におけるノイズレベルを算出し、
    前記ベース成分及び前記ディテール成分を分離する際に算出される特徴レベル信号と前記算出されたノイズレベルとを用いて、前記入力画像の平坦領域を識別するための平坦領域マップを生成し、
    前記平坦領域マップに基づいて、前記ディテール成分のゲインを調整したゲイン調整ディテール成分を生成し、
    前記ベース成分と、前記ゲイン調整ディテール成分とを合成した強調画像を生成すること
    を特徴とする画像処理方法。

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