JP6189172B2 - 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム - Google Patents

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Description

本発明の実施形態は、画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関する。
撮像により得られる画像のぼけには様々な要因がある。例えば、撮像時の焦点を合わせる位置のずれによる焦点ぼけや、カメラのシャッターが開いている間にカメラもしくは被写体が動くことによって発生する動きぼけがある。さらに、画像を画素補間により拡大した場合、ナイキスト周波数以上の周波数成分が消失することで画像にぼけが発生する。
なお、本明細書において、画像のぼけとは、撮像により画像が得られる際の過程(以下の説明では、「撮像過程」と称する場合がある)で生じる画像劣化(撮像により本来得られるべき画像を示す原画からの劣化)の一態様であり、1点に結像(集光)すべき光線群が像面上において広がることにより生じる事象を指す。
従来、ほけた画像を鮮鋭化する技術として、様々な技術が知られている。例えば、減衰した周波数成分の復元処理と、消失した周波数成分の生成処理を同時に行い、復元処理により得られた画像と、生成処理により得られた画像とを加算する技術が知られている。
特開2010−170302号公報
しかしながら、上記従来技術における上記生成処理では、撮像過程(劣化過程)を一切考慮しておらず、上記生成処理により生成された画像が原画に近いことを保証するものではない。したがって、上記生成処理で発生したアーチファクトが最終的な加算結果に混入する場合があり、適正な品質の画像を得ることができないという問題がある。
本発明は、撮像により得られた画像の品質を高めることが可能な画像処理装置、画像処理方法、および、プログラムを提供することを目的とする。
実施形態の画像処理装置は、第1生成部と第2生成部と第3生成部と第4生成部とを備える。第1生成部は、入力画像に対して、撮像過程において画像を劣化させる作用に対応する変換の逆変換を施した第1の中間画像を生成する。第2生成部は、入力画像に基づいて、入力画像に含まれない周波数成分を入力画像に付加した第2の中間画像を生成する。第3生成部は、第2の中間画像に対して上記変換を施した第1画像と、入力画像との誤差を示す第1誤差に比べて、第1の中間画像と第2の中間画像とを重み付き加算した画像を示す合成画像に対して上記変換を施した第2画像と、入力画像との誤差を示す第2誤差の方が小さくなるよう、重み付き加算に用いられる重み係数を生成する。第4生成部は、重み係数を用いた重み付き加算を行って合成画像を生成する。
第1実施形態の画像処理装置の構成の一例を示す図。 第1実施形態の入力画像と第1の中間画像のパワースペクトルを示す図。 第1実施形態の画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す図。 第1実施形態の画像処理装置の動作例を示すフローチャート。 第2実施形態の画像処理装置の構成の一例を示す図。 第2実施形態の画像処理装置の動作例を示すフローチャート。 第3実施形態の撮像装置の構成の一例を示す図。 第3実施形態の画像処理装置の構成の一例を示す図。 第3実施形態の画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す図。
以下、添付図面を参照しながら、本発明に係る画像処理装置、画像処理方法、および、プログラムの実施形態を詳細に説明する。
(第1実施形態)
図1は、第1実施形態の画像処理装置10の構成の一例を示す図である。図1に示すように、画像処理装置10は、取得部101と、第1生成部102と、第2生成部103と、第3生成部104と、第4生成部105と、を備える。
取得部101は、撮像により得られた画像(入力画像)を取得する。なお、本明細書において、「撮像」とは、レンズなどの光学系により結像された被写体(撮像対象)の像を、電気信号に変換することを指す。
第1生成部102は、取得部101により取得された入力画像に対して、撮像過程において画像を劣化させる作用(撮像により本来得られるべき原画を劣化させる作用)に対応する変換の逆変換を施した第1の中間画像を生成する。上記変換は、撮像過程において画像を劣化させる作用(この例では画像をぼけさせる作用)に対応する行列を用いた線形変換で表すことができる。ここでは、第1の中間画像は、入力画像の周波数成分(空間周波数成分)のうち、撮像過程で減衰した(ぼけにより減衰した)周波数成分を復元した画像であると捉えることもできる。図2は、入力画像のパワースペクトルと、第1の中間画像のパワースペクトルとの関係を模式的に示す図である。パワースペクトルとは、周波数ごとに、当該周波数の成分が、対象となる画像の中にどのくらいの大きさで含まれているのかを示すものである。
以下、本実施形態における第1の中間画像の生成方法の具体的な内容を説明する。いま、原画をx、入力画像の撮像過程で発生するぼけの作用を表す行列(撮像過程において画像を劣化させる作用に対応する行列)をKとすると、入力画像yは、以下の式1で表すことができる。
Figure 0006189172
画像の総画素数をNとすると、上記xおよび上記yは、画像の各画素をラスタスキャン順に並べたN次元の列ベクトルであり、上記KはN×Nの行列である。ぼけを復元した画像は、yとKを既知としたとき、xを求める問題として扱うことができる。上記式1は、原画xが満たすべき条件を表す式である。見方を変えれば、上記式1は、画像xが、原画に近いことを保証するための条件を表す式であると考えることもできる。上記第1の中間画像x1は、例えば以下の式2および式3を用いて計算できる。
Figure 0006189172
Figure 0006189172
ここで、上記式2におけるargminEは、Eを最小化するxを探す演算を表す。第1の中間画像x1は、▽E=0を解くことで解析的に求められ、以下の式4で表すことができる。
Figure 0006189172
なお、上記Eは、以下の式5で表すこともできる。
Figure 0006189172
上記式5におけるRは、単位行列やラプラシアンフィルタを表す行列などを用いることができる。上記式5の第2項は正則化項と呼ばれ、ノイズの強調を抑制する効果がある。
この場合、上記第1の中間画像x1は、以下の式6で表すことができる。
Figure 0006189172
上記Eは、画像全体の画素を並べたxおよびyで定義されているが、これに限らず、例えば注目画素の周辺の所定領域で定義することもできる。この場合、画像全体の画素を参照せずに、所定領域内の画素のみを参照してx1の値を計算できるため、計算コストを小さくできる。また、上記Eでは、L2ノルムを用いているが、L1ノルムやロバスト関数などを用いてもよい。さらに、上記Eの最小化は、最急降下法や共役勾配法、内点法などの繰り返し計算を用いてもよい。
次に、図1に示す第2生成部103について説明する。第2生成部103は、取得部101により取得された入力画像に基づいて、入力画像に含まれない周波数成分を入力画像に付加した第2の中間画像を生成する。
より具体的には、第2生成部103は、入力画像のうち、被写体の輪郭を表すエッジに対応する位置に隣接する画素の画素値を増幅させて第2の中間画像を生成する。さらに言えば、第2生成部103は、入力画像のうち、画素値の2階微分値(2次微分値)が正の値から負の値へ、または、負の値から正の値へと変化する箇所を示すゼロクロス点に隣接する画素の画素値を増幅させて第2の中間画像を生成する。以上のようにして、第2生成部103は、取得部101により取得された入力画像に含まれる周波数成分よりも高い周波数成分を含む第2の中間画像を生成することができる。ここでは、第2生成部103は、撮像過程で消失した(ぼけにより消失した)周波数成分を新たに生成することを目的として、第2の中間画像を生成する処理を行う。
なお、本実施形態の第2生成部103は、特許文献1に開示されたゼロクロス点に基づく非線形処理を行って第2の中間画像を生成しているが、これに限らず、例えば第2生成部103は、ショックフィルタを用いた非線形処理を行って第2の中間画像を生成することもできる。要するに、第2生成部103は、入力画像に基づいて、入力画像に含まれない周波数成分を入力画像に付加した第2の中間画像を生成する形態であればよい。
次に、図1に示す第3生成部104について説明する。第3生成部103は、第2の中間画像に対して、撮像過程において画像を劣化させる作用に対応する変換を施した第1画像と、入力画像との誤差を示す第1誤差が小さいほど、第2の中間画像の比率が大きくなり、かつ、第1の中間画像の比率が小さくなるように、第1の中間画像と第2の中間画像との重み付き加算(後述)に用いられる重み係数を生成する。ここでは、第3生成部104は、第2生成部103により生成された第2の中間画像を上記行列Kでぼかした画像(第1画像)と、入力画像との誤差を示す第1誤差が小さいほど、第2の中間画像の比率が大きくなり、かつ、第1の中間画像の比率が小さくなる重み係数を生成する。より具体的には、以下の式7に基づいて重み係数aを計算する。この重み係数aを用いた重み付き加算の具体的な内容については後述する。
Figure 0006189172
上記式7において、pは注目画素(注目ピクセル)の位置ベクトルを表し、yは入力画像を表し、x2は第2の中間画像を表し、kは上記行列Kから注目画素に係る成分を抽出した列ベクトルを表し、σは設計者が適宜に設定するパラメータを表す。なお、重み係数aの計算方法は、上記式7に限らず、例えば以下の式8に示すように、一定の閾値tにより定まる矩形関数を用いて計算してもよい。
Figure 0006189172
また、例えば以下の式9に示すように、直線形の関数を用いてもよい。
Figure 0006189172
上記式9において、cは、設計者が適宜に設定するパラメータを表す。
次に、図1に示す第4生成部105について説明する。第4生成部105には、第1生成部102により生成された第1の中間画像、第2生成部103により生成された第2の中間画像、および、第3生成部104により生成された重み係数が入力される。そして、第4生成部105は、第3生成部104により生成された重み係数を用いて、第1の中間画像と第2の中間画像との重み付き加算を行って合成画像を生成する。本実施形態における合成画像は、以下の式10で表すことができる。
Figure 0006189172
上記式10において、pは注目画素(注目ピクセル)の位置ベクトルを表し、x3は合成画像を表し、aは重み係数を表し、x2は第2の中間画像を表し、x1は第1の中間画像を表す。
なお、合成画像は、例えば以下の式11で表すこともできる。
Figure 0006189172
この場合、上記式11におけるa’は、以下の式12で定義される。
Figure 0006189172
以上のように生成された合成画像が、出力画像として画像処理装置10から出力される。
図3は、本実施形態の画像処理装置10のハードウェア構成の一例を示す図である。この例では、画像処理装置10のハードウェア構成は、通常のコンピュータ装置のハードウェア構成を利用しており、CPU401と、操作部402と、表示部403と、ROM404と、RAM405と、記憶部406とを備え、これらは内部バス407を介して相互に接続されている。
CPU401は、画像処理装置10を統括的に制御する。操作部402は、ユーザが各種の操作に用いるデバイスである。表示部403は、各種の画像を表示するデバイスである。ROM404は、不揮発性のメモリであり、画像処理装置10の制御に係るプログラムや各種設定情報を書き換え不能に記憶する。RAM405は、例えばSDRAM等で構成される揮発性のメモリであり、CPU401の作業エリア(ワークメモリ)として機能し、バッファ等の役割を果たす。記憶部406は、磁気的又は光学的に記録可能な記憶媒体を有し、不図示のI/F部を介して外部から取得した入力画像などを記憶する。なお、上述の操作部402、表示部403、記憶部406は、画像処理装置10外に設けられる形態であってもよい。
本実施形態では、CPU401が、ROM404に記憶されたプログラムをRAM405上に読み出して実行することにより、画像処理装置10の上述の各部の機能(取得部101、第1生成部102、第2生成部103、第3生成部104、第4生成部105)が実現される。なお、これに限らず、例えば画像処理装置10の上述の各部の機能のうちの少なくとも一部が専用のハードウェア回路(例えば半導体集積回路)で実現される形態であってもよい。
次に、図4を参照しながら、本実施形態の画像処理装置10の動作例を説明する。図4は、本実施形態の画像処理装置10の動作例を示すフローチャートである。図4に示すように、まず取得部101は入力画像を取得する(ステップS101)。次に、第1生成部102は、ステップS101で取得された入力画像に対して、撮像過程において画像を劣化させる作用に対応する変換の逆変換を施した第1の中間画像を生成する(ステップS102)。この具体的な内容は、上述したとおりである。
次に、第2生成部103は、ステップS101で取得された入力画像に基づいて、入力画像に含まれない周波数成分を入力画像に付加した第2の中間画像を生成する(ステップS103)。この具体的な内容は、上述したとおりである。
次に、第3生成部104は、ステップS103で生成された第2の中間画像に対して、撮像過程において画像を劣化させる作用に対応する変換を施した第1画像と、ステップS101で取得された入力画像との誤差を示す第1誤差が小さいほど、第2の中間画像の比率が大きくなり、かつ、第1の中間画像の比率が小さくなるよう、第1の中間画像と第2の中間画像との重み付き加算に用いられる重み係数を生成する(ステップS104)。この具体的な内容は、上述したとおりである。
次に、第4生成部105は、ステップS104で生成された重み係数を用いて、ステップS102で生成された第1の中間画像と、ステップS103で生成された第2の中間画像との重み付き加算を行って合成画像を生成する(ステップS105)。この具体的な内容は、上述したとおりである。そして、ステップS105で生成された合成画像が、出力画像として画像処理装置10から出力される。
以上に説明したように、本実施形態では、第2の中間画像を行列Kでぼかした第1画像と、入力画像との誤差を示す第1誤差が小さいほど(つまり、第2の中間画像が原画に近いほど)、第2の中間画像の比率が大きくなり、かつ、第1の中間画像の比率が小さくなる重み係数を用いて、第1の中間画像と第2の中間画像との重み付き加算を行うので、第2の中間画像の中で原画に近い領域(第2の中間画像が原画に近いことを保証するための条件を表す式(例えば上記式1)を満たす領域)は、第1の中間画像よりも優先的に用いられ、第2の中間画像の中で原画に近くない領域(第2の中間画像が原画に近いことを保証するための条件を表す式を満たさない領域)については、第1の中間画像の対応領域が優先的に用いられた画像(合成画像)が生成される。
これにより、第2の中間画像に起因したアーチファクトを抑制しつつ、撮像過程で消失した周波数成分を含む鮮鋭度の高い画像を生成することができる。さらに、上述の重み係数は、第2生成部103により生成された第2の中間画像、既知の行列Kおよび入力画像から算出できるので、計算コストが少なくて済むという利点もある。
(第2実施形態)
次に、第2実施形態について説明する。第2実施形態では、第1の中間画像と第2の中間画像とを重み付き加算した合成画像に対して、撮像過程において画像を劣化させる作用に対応する変換(上記行列Kを用いた線形変換)を施した第2画像と、入力画像との誤差を示す第2誤差が最小となるように、上記重み付き加算に用いられる重み係数が生成される。以下、具体的な内容を説明する。なお、上述の第1実施形態と共通する部分については適宜に説明を省略する。
図5は、第2実施形態の画像処理装置20の構成の一例を示す図である。図2に示すように、画像処理装置20は、取得部101と、第1生成部102と、第2生成部103と、第3生成部201と、第4生成部105と、を備える。取得部101、第1生成部102、第2生成部103および第4生成部105の各々の機能は、上述の第1実施形態と同様なので、詳細な説明は省略する。
第3生成部201は、第1の中間画像と第2の中間画像とを重み付き加算した合成画像に対して、撮像過程において画像を劣化させる作用に対応する変換(上記行列Kを用いた線形変換)を施した第2画像と、取得部101により取得された入力画像との誤差を示す第2誤差が最小となる重み係数を生成する。つまり、第3生成部201は、合成画像が原画に近くなることを保証するための条件式(例えば上記式1)を満たすように、重み係数を生成する。より具体的には、重み係数axは、以下の式13および式14を用いて計算できる。以下の式13は、0<a<1の制約のもとでE’を最小化するaを探すことを表す。
Figure 0006189172
Figure 0006189172
ここで、上記式13におけるaxおよびaは、重みの値を並べた列ベクトルである。また、ベクトルに対する不等式は、そのベクトルの全ての要素に対して不等式が成立することを意味する。上記式14におけるx’は合成画像を表し、以下の式15で定義される。また、上記式14におけるKx’は上記第2画像を表している。
Figure 0006189172
上記式15におけるx2は第2の中間画像を表し、x1は第1の中間画像を表す。また、上記式15におけるAは、上記式13および式14を用いて計算されたaの値を対角成分に持つ対角行列を表し、Iは単位行列を表す。
また、上記E’は、以下の式16のように正則化項を加えたものでもよい。
Figure 0006189172
また、上記E’では、L2ノルムを用いているが、L1ノルムやロバスト関数などを用いてもよい。さらに、上記E’の最小化は、不等式の制約式があるため、シンプレックス法や内点法などの繰り返し計算を用いることもできる。
次に、図6を参照しながら、本実施形態の画像処理装置20の動作例を説明する。図6は、画像処理装置20の動作例を示すフローチャートである。図6に示すステップS201〜ステップS203の処理の内容は、図4に示すステップS101〜ステップS103の内容と同様であるので、詳細な説明は省略する。
図6に示すステップS203の後、第3生成部201は、ステップS202で生成された第1の中間画像とステップS203で生成された第2の中間画像とを重み付き加算した合成画像に対して上記行列Kを用いた線形変換を施した第2画像と、ステップS201により取得された入力画像との誤差を示す第2誤差が最小となるように、上記重み付き加算に用いられる重み係数を生成する(ステップS204)。この具体的な内容は上述したとおりである。
次に、第4生成部105は、ステップS204で生成された重み係数を用いて、ステップS202で生成された第1の中間画像と、ステップS203で生成された第2の中間画像との重み付き加算を行って合成画像を生成する(ステップS205)。この例では、第4生成部105は、上記式15に基づいて、合成画像を生成することができる。そして、ステップS205で生成された合成画像が、出力画像として画像処理装置20から出力される。
以上に説明したように、本実施形態では、第1の中間画像と第2の中間画像とを重み付き加算した合成画像を上記行列Kでぼかした第2画像と、入力画像との誤差を示す第2誤差が最小となる(つまり、合成画像が原画に近いことを保証するための条件式(例えば上記式1)を満たす)重み係数を用いて、第1の中間画像と第2の中間画像との重み付き加算を行うことで、上述の第1実施形態と同様、第2の中間画像に起因したアーチファクトを抑制しつつ、撮像過程で消失した周波数成分を含む鮮鋭度の高い画像を生成することができる。さらに、本実施形態では、合成画像が原画に近いことを保証するための条件式を満たすように重み係数が生成されるので、上述の第1実施形態に比べて高画質な合成画像を生成することができる。
(第3実施形態)
次に、第3実施形態について説明する。第3実施形態は、本発明に係る画像処理装置を、撮像装置(センサ)に適用した例である。以下、具体的な内容を説明する。なお、上述の各実施形態と共通する部分については適宜に説明を省略する。
図7は、第3実施形態の撮像装置300の構成の一例を示す図である。図7に示すように、撮像装置300は、撮像部301と、画像処理装置30とを有する。
撮像部301は、撮像により得られた画像(撮像画像)を、入力画像として画像処理装置30へ供給する。この例では、撮像部301は、2つの視点にそれぞれ対応して配置された2つのカメラ(ステレオカメラ)で構成され、各カメラの撮像画像が、入力画像として画像処理装置30へ供給されるが、これに限らず、例えば撮像部301は、3つ以上の視点にそれぞれ対応して配置された複数のカメラで構成されてもよい。
図8は、画像処理装置30の構成の一例を示す図である。図8に示すように、画像処理装置30は、取得部310と、第1生成部102と、第2生成部103と、第3生成部104と、第4生成部105と、記憶部320と、決定部330とを備える。なお、第1生成部102、第2生成部103、第3生成部104および第4生成部105の各々の機能は、上述の第1実施形態と同様なので、詳細な説明は省略する。
記憶部320は、被写体の奥行き値ごとに、上述の行列Kを対応付けて記憶する。ここでは、行列Kは、予め用意された複数種類の奥行き値ごとに異なる値を示す。
取得部310は、入力画像として撮像部301から取得した2つの撮像画像間で、対応する特徴点の位置を探索することで、被写体の3次元位置を計測することができる。これにより、取得部310は、被写体の奥行き値を取得することができる。なお、ステレオ法における対応点探索としては、公知の様々な技術を利用可能である。また、例えば撮像部301が、被写体の奥行き値を算出する機能を有する形態であってもよい。この場合、取得部310は、撮像部301から、入力画像と奥行き値とを取得することができる。
決定部330は、取得部310により取得された奥行き値に対応する行列Kを、上述の線形変換に用いられる行列K(第1生成部102および第3生成部104の各々の処理に用いられる行列K)として決定する。そして、決定部330は、決定した行列Kを、第1生成部102および第3生成部104の各々に供給する。以上のように、本実施形態では、被写体の奥行き値に応じて、行列Kが決定されることになる。
図9は、第3実施形態の画像処理装置30のハードウェア構成の一例を示す図である。図9に示すように、画像処理装置30は、撮像部301と接続するためのI/F部408をさらに備える点で図3の構成と相違する。本実施形態では、CPU401が、ROM404に記憶されたプログラムをRAM405上に読み出して実行することにより、画像処理装置30の各部の機能(取得部310、第1生成部102、第2生成部103、第3生成部104、第4生成部105、決定部330)が実現される。なお、これに限らず、例えば画像処理装置30の各部の機能のうちの少なくとも一部が専用のハードウェア回路(例えば半導体集積回路)で実現される形態であってもよい。また、上述の記憶部320は、記憶部406により実現されてもよいし、ROM404により実現されてもよい。
以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
ここで、上述の第1実施形態では、第2の中間画像を行列Kでぼかした第1画像と、入力画像との誤差を示す第1誤差が小さいほど、第2の中間画像の比率が大きくなり、かつ、第1の中間画像の比率が小さくなる重み係数が生成されるが、これは、第1誤差に比べて、第2誤差(第1の中間画像と第2の中間画像とを重み付き加算した合成画像を行列Kでぼかした第2画像と、入力画像との誤差)の方が小さくなるように重み係数を生成するという条件を満たす。また、上述の第2実施形態では、上述の第2誤差が最小となる重み係数が生成されるが、これも、第1誤差に比べて、第2誤差の方が小さくなるように重み係数を生成するという条件を満たす。
つまり、上述の第1実施形態の第3生成部104、および、第2実施形態の第3生成部201の各々の機能は、「第1誤差に比べて、第2誤差の方が小さくなるように重み係数を生成する」という概念に含まれると考えることができる。この概念は、「第1の中間画像と第2の中間画像とを重み付き加算した画像を示す合成画像の方が、第2の中間画像よりも原画(撮像により本来得られるべき画像)に近くなるよう、その重み付き加算に用いられる重み係数を生成する」ことを意味するものであると考えることもできる。
要するに、本発明に係る第3生成部は、第1誤差に比べて、第2誤差の方が小さくなるよう、重み付き加算に用いられる重み係数を生成する形態であればよい。
また、上述した画像処理装置(10,20,30)で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上述した画像処理装置で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。また、上述した画像処理装置で実行されるプログラムを、ROM等の不揮発性の記録媒体に予め組み込んで提供するようにしてもよい。
なお、上述の各実施形態やその変形を任意に組み合わせることも可能である。
10 画像処理装置
101 取得部
102 第1生成部
103 第2生成部
104 第3生成部
105 第4生成部
300 撮像装置
301 撮像部
310 取得部
320 記憶部
330 決定部

Claims (9)

  1. 入力画像に対して、撮像過程において画像を劣化させる作用に対応する変換の逆変換を施した第1の中間画像を生成する第1生成部と、
    前記入力画像に基づいて、前記入力画像に含まれない周波数成分を前記入力画像に付加した第2の中間画像を生成する第2生成部と、
    前記第2の中間画像に対して前記変換を施した第1画像と、前記入力画像との誤差を示す第1誤差に比べて、前記第1の中間画像と前記第2の中間画像とを重み付き加算した画像を示す合成画像に対して前記変換を施した第2画像と、前記入力画像との誤差を示す第2誤差の方が小さくなるよう、前記重み付き加算に用いられる重み係数を生成する第3生成部と、
    前記重み係数を用いた前記重み付き加算を行って前記合成画像を生成する第4生成部と、を備える、
    画像処理装置。
  2. 前記第3生成部は、前記第1誤差が小さいほど、前記第2の中間画像の比率が大きくなり、かつ、前記第1の中間画像の比率が小さくなる前記重み係数を生成する、
    請求項1に記載の画像処理装置。
  3. 前記第3生成部は、前記第2誤差が最小となる前記重み係数を生成する、
    請求項1に記載の画像処理装置。
  4. 前記変換は、前記作用に対応する行列を用いた線形変換である、
    請求項1に記載の画像処理装置。
  5. 前記第2生成部は、前記入力画像のうち、被写体の輪郭を表すエッジに対応する位置に隣接する画素の画素値を増幅させて前記第2の中間画像を生成する、
    請求項1に記載の画像処理装置。
  6. 前記第2生成部は、前記入力画像のうち、画素値の2階微分値が正の値から負の値へ、または、負の値から正の値へと変化する箇所を示すゼロクロス点に隣接する画素の画素値を増幅させて前記第2の中間画像を生成する、
    請求項5に記載の画像処理装置。
  7. 被写体の奥行き値ごとに前記行列を対応付けて記憶する記憶部と、
    前記奥行き値を取得する取得部と、
    前記取得部により取得された前記奥行き値に対応する前記行列を、前記変換に用いられる前記行列として決定する決定部と、を備える、
    請求項4に記載の画像処理装置。
  8. 入力画像に対して、撮像過程において画像を劣化させる作用に対応する変換の逆変換を施した第1の中間画像を生成する第1生成ステップと、
    前記入力画像に基づいて、前記入力画像に含まれない周波数成分を前記入力画像に付加した第2の中間画像を生成する第2生成ステップと、
    前記第2の中間画像に対して前記変換を施した第1画像と、前記入力画像との誤差を示す第1誤差に比べて、前記第1の中間画像と前記第2の中間画像とを重み付き加算した画像を示す合成画像に対して前記変換を施した第2画像と、前記入力画像との誤差を示す第2誤差の方が小さくなるよう、前記重み付き加算に用いられる重み係数を生成する第3生成ステップと、
    前記重み係数を用いた前記重み付き加算を行って前記合成画像を生成する第4生成ステップと、を含む、
    画像処理方法。
  9. コンピュータを、
    入力画像に対して、撮像過程において画像を劣化させる作用に対応する変換の逆変換を施した第1の中間画像を生成する第1生成手段と、
    前記入力画像に基づいて、前記入力画像に含まれない周波数成分を前記入力画像に付加した第2の中間画像を生成する第2生成手段と、
    前記第2の中間画像に対して前記変換を施した第1画像と、前記入力画像との誤差を示す第1誤差に比べて、前記第1の中間画像と前記第2の中間画像とを重み付き加算した画像を示す合成画像に対して前記変換を施した第2画像と、前記入力画像との誤差を示す第2誤差の方が小さくなるよう、前記重み付き加算に用いられる重み係数を生成する第3生成手段と、
    前記重み係数を用いた前記重み付き加算を行って前記合成画像を生成する第4生成手段として機能させる、
    画像処理プログラム。
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