JP6249173B2 - 画像処理方法、及び画像処理装置 - Google Patents

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Description

本発明は、画像処理方法及び画像処理装置に関する。
画像処理技術の中でも、画像に含まれるランダムなノイズを低減する技術は、撮像した画像をより鮮明に再現するためには、欠かせない技術である。ランダムノイズを低減する技術としては、例えば、特許文献1に開示された技術がある。
特許文献1に記載された技術は、入力画像処理回路から出力されたカラーデジタル信号の主走査方向の任意の注目画素iについて、所定の数式に基づき移動平均画素数nを算出する複数の演算回路と、注目画素i及び前後n画素の参照画素jを選択出力する複数のビット選択回路と、注目画素iの出力レベルと参照画素jのそれぞれの出力レベルとの差分の絶対値を算出する複数の差分回路と、注目画素iを出力するとともに、複数の差分回路から出力される値と閾値記憶メモリ内の所定の閾値とを比較し、該比較結果に基づいて参照画素jを出力する複数の判定回路と、複数の判定回路から出力された出力信号の移動平均化処理を行う複数の演算回路とから構成される。
すなわち、注目画素iの出力レベルと参照画素jの出力レベルとの差分の絶対値が閾値以下である場合にのみ、該参照画素jが移動平均化処理に加えられるような構成としているため、上記差分の絶対値が閾値以上に急峻に変化している部分については移動平均化処理から除外され、これにより、ノイズ成分を効果的に除去することができる。
特開2002−57900号公報
しかしながら、特許文献1の技術は、平滑化のフィルタサイズ以上の周期性を有する低周波ノイズを除去することができなかった。
特に、画像中のエッジ成分やテクスチャ成分を保存しつつ、画像中のノイズを効果的に除去することができなかった。
そこで、本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、その目的は画像中のエッジ成分やテクスチャ成分を保存しつつ、画像中のノイズを効果的に除去できる画像処理方法及び画像処理装置を提供することにある。
本発明は、注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に画素の画素統計値とエッジ情報とを求め、当該階層の領域の画素統計値と当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値との差分情報を、前記エッジ情報を用いて補正し、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、前記エッジ情報を用いて、補正前の前記当該階層の領域の画素統計値と、補正後の前記当該階層の領域の画素統計値の差分情報とを再補正し、最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正と再補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する画像処理方法である。
本発明は、注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を算出する画素統計値算出手段と、注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、エッジ情報を算出するエッジ情報算出手段と、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、前記エッジ情報を用いて、補正前の前記当該階層の領域の画素統計値と、補正後の前記当該階層の領域の画素統計値の差分情報とを再補正し、最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正と再補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する補正手段とを有する画像処理装置である。
本発明によれば、ノイズを効果的に除去することができる。
図1は本発明の実施の形態である画像処理方法を説明するための図である。 図2はFunc関数の一例を示した図である。 図3は広領域におけるパラメータaの設定例を示す図である。 図4は本実施の形態における再補正関数の形状の一例を説明する為の図である。 図5は本実施の形態における再補正関数の形状の一例を説明する為の図である。 図6は本実施の形態における再補正関数の形状の一例を説明する為の図である。 図7は本実施の形態の画像処理装置のブロック図である。 図8は本実施の形態の画像処理装置のブロック図である。
本発明の実施形態を説明する。
図1は、本発明の実施の形態である画像処理方法を説明するための図である。尚、図1では、三階層の多重解像度処理を行う場合の処理の流れを示しているが、本発明は二階層にも対応できるし、四階層以上でも容易に拡張が可能である。
図1は、本発明の実施の形態である画像処理方法を説明するための図である。
本発明の実施の形態は、画素位置(x,y)(注目画素)を中心とする広領域における空間の画素統計値である空間平均値L3(x,y)、およびその領域でのエッジ情報、もしくはエッジ量E3(x,y)を用いて、中領域における空間平均値(L2(x,y))を補正する。さらに、L2(x,y)と、補正された中領域における空間平均値(L2’(x,y))の差分値R2(x,y)から、E3(x,y)に基づいて信号を抽出し、抽出した信号をL2’(x,y)に合成することで、L2(x,y)を再補正する。そして、再補正された中領域における空間平均値(L2”(x,y))、中領域でのエッジ量(E2(x,y))を用いて、狭領域の空間平均値(L1(x,y))を補正する。この補正を順番に処理していくことで、入力画素値Pin(x,y)を補正し、出力画素値Pout(x,y)を得ることを特徴とする。
ここで、画素統計値とは、対象領域の空間平均値であり、空間平均値は領域に存在する画素の相加平均値や、相乗平均値、加重平均値などである。以下の説明では、画素統計値を空間平均値とし、空間平均値を領域に存在する画素の相加平均値である場合を説明する。また、エッジ量、もしくはエッジ情報とは、注目画素(入力画素)を中心とした上下左右の領域間の画素の統計量(平均値、メディアンなど)の差分値で定義されるものとする。以下の説明では、画素統計値と同様に、エッジ量を空間平均値の差分である場合を説明する。
以下、具体的な処理の説明を行うが、図1における各階層での処理は、補正量を決定するためのパラメータが異なるのみで、処理の流れは同一である。そこで,一例として,広領域における空間平均値L3(x,y)、およびその領域でのエッジ量E3(x,y)を用いて、中領域における空間平均値L2(x,y)を補正する処理の詳細を説明する。
まず、画素位置(x,y)における広領域(範囲:-k3〜k3)の空間平均値L3(x,y)および中領域(範囲:-k2〜k2)の空間平均値L2(x,y)を式(1)および式(2)のように計算する。ここで、広領域、中領域をそれぞれk3、k2にて縦横同じ画素数で範囲を指定しているが、必ずしも縦横同じ画素数でなくてもよい。
Figure 0006249173
Figure 0006249173
次に、広領域におけるエッジ量E3(x,y)を算出する。エッジ量の算出では,まず、縦方向のエッジ量EV3(x,y)と横方向のエッジ量EH3(x,y)とを、式(3)および式(4)のように算出し、これらを式(5)のように加算することで、広領域におけるエッジ量E3(x,y)を算出する。ここで、広領域をk3にて縦横同じ画素数で範囲を指定しているが、必ずしも縦横同じ画素数でなくてもよい。
Figure 0006249173
Figure 0006249173
Figure 0006249173
続いて、算出されたエッジ量E3(x,y)から算出される合成重みα3(x,y)を用いて、式(6)のように広領域における空間平均値L3(x,y)を補正し、補正された広領域の空間平均値L3’(x,y)を算出する。合成重みα3(x,y)は、あらかじめ設定されている閾値hi3およびlo3を用いて、式(7)のように算出される。
Figure 0006249173
Figure 0006249173
最後に、算出された空間平均値L3’を用い、式(8)のように中領域の空間平均値L2(x,y)を補正する。
Figure 0006249173
補正関数Funcの一例として、図2に示したものを用いる。例えば、画素位置(x,y)における中領域の空間平均値L2(x,y)の補正は、diffinを(L2(x,y)-L3”(x,y))とし、図2の補正関数によって得られる補正量diffoutをL2(x,y)に加算することで、実行される。図2の補正関数内のパラメータであるa,b,limitは、処理する解像度および補正する色成分毎に決定される。
また、各階層において式(5)で算出されるエッジ量E3(x,y)を、ノイズ成分を抑制するFunc関数(補正関数)に反映させ、各階層のFunc関数(補正関数)を変更することで、各階層のノイズ成分を適応的に抑制する構成もできる。
いま、エッジ量E3(x,y)に応じて式(9)に示すように値が変化する係数β3(x,y)を定義する。E3(x, y)の閾値であるhi3およびlo3は予め設定する値である。
Figure 0006249173
式(9)で定義される係数β3(x,y)は、0〜1.0までの実数となる。係数β3(x,y)を利用して、以下の式(10)のように、Func関数におけるパラメータaを設定する。エッジ量E3(x,y)とパラメータaの関係を図3に示す。
Figure 0006249173
ここで、a_lo3は、エッジ量E3(x,y)が閾値lo3より小さい場合にパラメータaとして使用する値であり、a_hi3はエッジ量が閾値hi3より大きくなる場合のパラメータaに使用する値である。エッジ量E3(x,y)が閾値lo3からhi3までパラメータaは、a_hi3からa_lo3までの間の値となる。ここで、a_hi3は0以上の実数であり、a_lo3は,a_lo3>=a_hi3の実数である。
こうして得られたFunc関数を用い、中領域の空間平均値L2(x,y)を式(11)のように補正する。
Figure 0006249173
このようにして、式(1)から式(8)までを用いて、あるいは、式(1)から式(5)、および式(9)から式(11)までを用いて、補正された中領域における空間平均値L2’(x,y)を得る。
続いて、式(12)に示すように、中領域における空間平均値L2(x,y)と、補正された中領域における空間平均値(L2’(x,y))の差分値R2(x,y)を求める。すなわち、R2(x,y)はL2(x,y)に対する補正量を表す。さらに、式(13)に示すように、R2(x,y)から、関数Fresidに基づいて信号を抽出し、抽出した信号をL2’(x,y)に合成して、再補正された中領域における空間平均値L2”(x,y)を得る。
Figure 0006249173
Figure 0006249173
式(13)における関数Fresidの一例を以下の式(14)に示す。
Figure 0006249173
α1<=α2であり、基本的には0.0<=α1<=α2<=1.0である。つまり、式(14)は、注目画素がエッジに含まれるような場合(E3(x,y)>hi3)は、差分値R2(x,y)から高い割合で値を抽出することにより、最終的な補正量を小さくしてエッジの喪失を防ぐ。また、注目画素が平坦領域に含まれるような場合(E3(x,y)<lo3)は、差分値R2(x,y)から低い割合で値を抽出することにより、最終的な補正量を大きく保って平坦領域でのノイズ除去性能を維持する。さらに、注目画素がテクスチャ領域に含まれる場合は、差分値R2(x,y)から対象領域のエッジ量に比例して値を抽出することで、解像度感を保ちつつノイズを除去する。式(14)において、関数Fresidの入力r=1の場合の、エッジ量eと関数Fresidの出力の関係を図4に示す。
なお、式(13)におけるα1及びα2は、各階層で変更してもよいし、そうでなくてもよい。
また、関数Fresidは式(14)に限定されるものでなく、例えば、以下の式(15)や式(16)のような構成も可能である。
Figure 0006249173
Figure 0006249173
式(15)、式(16)において、関数Fresidの入力r=1の場合の、エッジ量eと関数Fresidの出力の関係を図5および図6に示す。
更に、式(13)を下記式(17)に置き換えることによっても、同様な効果を得ることができる。
Figure 0006249173
ここで、関数Fresidは、式(18)又は式(19)となる。式(18)におけるsign関数は入力の符号を出力する関数であり、式(18)や式(19)におけるλ’は式(20)となる。
Figure 0006249173
Figure 0006249173
Figure 0006249173
ここで、式(20)のλはあらかじめ設定する値である。また、閾値hi、lo、パラメータα1、α2は式(14)、(15)、(16)に示されたものと同様に、各階層で変更してもよいし、そうでなくてもよい。
λ’についても式(20)に限定されるものではなく、式(14)に対する式(15)および式(16)と同様に代替も可能である。
このように、第1の実施形態では、エッジ情報に基づいて、ノイズ抑制における再補正量の制御を行っている。実施の形態で述べた画像処理方法を用いることにより、ノイズの目立ちやすい平坦領域におけるノイズ除去性能を維持しつつ、エッジ領域・テクスチャ領域の解像度感を改善することができる。
次に、本発明の実施の形態の画像処理装置を説明する。
図7は本発明の実施の形態の画像処理装置のブロック図である。
第1の実施形態は、式(1)から式(8)までを用いて補正値を得る方法と、式(1)から式(5)、および式(9)から式(11)までを用いて補正値を得る方法がある。
図7は式(1)から式(8)までを用いて補正値を得る場合の画像処理装置である。
図7に示す本実施の形態の画像処理装置は、領域画素値抽出部1と、空間平均値算出部2と、補正部3と、再補正部4と、出力画像制御部5と、エッジ情報算出部6とを備える。
領域画素値抽出部1は、画素位置(x,y)(注目画素)を中心とする広領域にある画素の画素値と、中領域にある画素の画素値と、狭領域にある画素の画素値と、入力画素値Pin(x,y) (注目画素)の画素値とを、それぞれのタイミングで抽出して空間平均値算出部2とエッジ情報算出部6に出力する。
空間平均値算出部2は、領域画素値抽出部1からの各領域の画素値を受信し、その領域の空間平均値を算出する。そして、算出された広領域、中領域、狭領域の空間平均値は、補正部3と再補正部4に出力される。
エッジ情報算出部6は、領域画素値抽出部1からの広領域に存在する画素の画素値に基づいて、広領域におけるエッジ量E3(x,y)を算出する。エッジ量の算出は、縦方向のエッジ量EV3(x,y)と横方向のエッジ量EH3(x,y)とを、式(3)および式(4)のように算出し、これらを式(5)のように加算することで、広領域におけるエッジ量E3(x,y)を算出する。同様に、中領域のエッジ量E2(x,y)、狭領域のエッジ量E1(x,y)を算出する。なお、横方向と縦方向のエッジ量について言及してあるが、斜め方向のエッジ量を算出し使用してもよい。
補正部3は、エッジ情報算出部6により算出されたエッジ量E3 (x,y)から得られる合成重みα3 (x,y)を用いて、式(6)のように広領域における空間平均値L3(x,y)を補正し、補正された広領域の空間平均値L3”(x,y)を算出する。尚、合成重みα3 (x,y)は、あらかじめ設定されている閾値hi3およびlo3を用いて、式(7)のように算出される。
更に、算出された空間平均値L3”を用い、式(8)のように中領域の空間平均値L2(x,y)を補正し、補正された空間平均値L2’(x,y)を得る。同様な補正を、空間平均値L1(x,y)、入力画素値Pin(x,y)にも行う。
再補正部4は、補正前の空間平均値L2(x,y)と補正された空間平均値L2’(x,y)の差分値を計算し、エッジ情報算出部6により算出されたエッジ量E3 (x,y)に基づいて、式(17)のようにL2’(x,y)を再補正し、再補正された空間平均値L2”(x,y)を得る。同様な再補正を、補正された空間平均値L1’(x,y)、補正された入力画素値Pin’(x,y)にも行う。
出力画像制御部5は、順次補正された空間平均値が入力される毎に、次階層の領域の画素の画素値を抽出するように領域画素値抽出部1に指示を出す。また、再補正された空間平均値が入力される毎に、補正部3にその値をフィードバックする。そして、1画素のPout(x,y)が入力されると、出力画素値としてPout(x,y)を出力する。
次に、式(1)から式(5)、および式(9)から式(11)までを用いて補正値を得る場合の本発明の実施の形態の画像処理装置を図8に示す。
図8に示す本発明の実施の形態の画像処理装置は、領域画素値抽出部1と、空間平均値算出部2と、補正部3と、再補正部4と、出力画像制御部5と、エッジ情報算出部6と、補正関数決定部7とを備える。
領域画素値抽出部1、空間平均値算出部2、再補正部4、出力画像制御部5、エッジ情報算出部6は、図7に示す第1の実施形態の画像処理装置と同じ動作を行う。
補正関数決定部7は、エッジ情報算出部6により算出されたエッジ量に基づいて、式(9)、(10)に示すようにFunc関数(補正関数)におけるパラメータaを算出し、各階層のFunc関数(補正関数)を決定する。
補正部3は、補正関数決定部7で決定された各階層のFunc関数(補正関数)を用いて各階層の空間平均値を補正する。
以上の如く、本発明の実施の形態によれば、エッジ情報に基づいて、ノイズ抑制における再補正量の制御を行うことで、ノイズの目立ちやすい平坦領域におけるノイズ除去性能を維持しつつ、エッジ領域・テクスチャ領域の解像度感を改善することができる。
尚、上述した説明からも明らかなように、各部をハードウェアで構成することも可能であるが、コンピュータプログラムにより実現することも可能である。この場合、プログラムメモリに格納されているプログラムで動作するプロセッサによって、上述した各実施の形態と同様の機能、動作を実現させる。また、上述した実施の形態の一部の機能のみをコンピュータプログラムにより実現することも可能である。
また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
(付記1)
注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に画素の画素統計値とエッジ情報とを求め、
当該階層の領域の画素統計値と当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値との差分情報を、前記エッジ情報を用いて補正し、
補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、
前記エッジ情報を用いて、補正前の前記当該階層の領域の画素統計値と、補正後の前記当該階層の領域の画素統計値の差分情報とを再補正し、
最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正と再補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する
画像処理方法。
(付記2)
前記再補正は、
前記注目画素がエッジに含まれる場合には補正量を小さくし、
前記注目画素が平坦領域に含まれる場合には補正量を大きくし、
前記注目画素がテクスチャ領域に含まれる場合にはエッジ情報に応じた補正量により、
補正を行う
付記1に記載の画像処理方法。
(付記3)
当該階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域におけるエッジ情報とを用いて、前記差分情報を算出する
付記1又は付記2に記載の画像処理方法。
(付記4)
当該階層の領域より広い階層の領域におけるエッジ情報が所定の閾値を超える場合、当該階層の画素統計値の補正を行わない
付記3に記載の画像処理方法。
(付記5)
補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、補正の強度を階層毎に変化させる
付記1から付記4のいずれかに記載の画像処理方法。
(付記6)
補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、当該階層の領域のノイズによる画素値の変動量に応じて補正の強度を変化させる
付記5に記載の画像処理方法。
(付記7)
補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、当該階層の領域より広い領域のエッジ量に応じて補正の強度を変化させる
付記5に記載の画像処理方法。
(付記8)
補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、前記差分情報がゼロに近づくほどゼロに近い値を出力し、前記差分情報が大きくなるほど補正を弱める補正を行う
付記1から付記7のいずれかに記載の画像処理方法。
(付記9)
前記画素統計値は、画素の空間平均値を用いる
付記1から付記8のいずれかに記載の画像処理方法。
(付記10)
前記空間平均値は、画素の相加平均値、相乗平均値、加重平均値のいずれかである
付記9に記載の画像処理方法。
(付記11)
注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を算出する画素統計値算出手段と、
注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、エッジ情報を算出するエッジ情報算出手段と、
補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、前記エッジ情報を用いて、補正前の前記当該階層の領域の画素統計値と、補正後の前記当該階層の領域の画素統計値の差分情報とを再補正し、最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正と再補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する補正手段と
を有する画像処理装置。
(付記12)
前記補正手段は、
前記注目画素がエッジに含まれる場合には補正量を小さくし、
前記注目画素が平坦領域に含まれる場合には補正量を大きくし、
前記注目画素がテクスチャ領域に含まれる場合にはエッジ情報に応じた補正量により、
補正を行う
付記11に記載の画像処理装置。
(付記13)
前記補正手段は、当該階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域におけるエッジ情報とを用いて、前記差分情報を算出する
付記11又は付記12に記載の画像処理装置。
(付記14)
前記補正手段は、当該階層の領域より広い階層の領域におけるエッジ情報が所定の閾値を超える場合、当該階層の画素統計値の補正を行わない
付記13に記載の画像処理装置。
(付記15)
前記補正手段は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、補正の強度を階層毎に変化させる
付記11から付記14のいずれかに記載の画像処理装置。
(付記16)
前記補正手段は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、当該階層の領域のノイズによる画素値の変動量に応じて補正の強度を変化させる
付記15に記載の画像処理装置。
(付記17)
前記補正手段は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、当該階層の領域より広い領域のエッジ量に応じて補正の強度を変化させる
付記15に記載の画像処理装置。
(付記18)
前記補正手段は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、前記差分情報がゼロに近づくほどゼロに近い値を出力し、前記差分情報が大きくなるほど補正を弱める補正を行う
付記11から付記17のいずれかに記載の画像処理装置。
(付記19)
前記画素統計値は、画素の空間平均値を用いる
付記11から付記18のいずれかに記載の画像処理装置。
(付記20)
前記空間平均値は、画素の相加平均値、相乗平均値、加重平均値のいずれかである
付記19に記載の画像処理装置。
(付記21)
注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を算出する画素統計値算出処理と、
注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、エッジ情報を算出するエッジ情報算出処理と、
補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値を用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、前記エッジ情報を用いて、補正前の前記当該階層の領域の画素統計値と、補正後の前記当該階層の領域の画素統計値の差分情報とを再補正し、最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正と再補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する補正処理と
を、コンピュータに実行させるプログラム。
(付記22)
前記補正処理は、
前記注目画素がエッジに含まれる場合には補正量を小さくし、
前記注目画素が平坦領域に含まれる場合には補正量を大きくし、
前記注目画素がテクスチャ領域に含まれる場合にはエッジ情報に応じた補正量により、
補正を行う
付記21に記載のプログラム。
(付記23)
前記補正処理は、当該階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域におけるエッジ情報とを用いて、前記差分情報を算出する
付記21又は付記22に記載のプログラム。
(付記24)
前記補正処理は、当該階層の領域より広い階層の領域におけるエッジ情報が所定の閾値を超える場合、当該階層の画素統計値の補正を行わない
付記23に記載のプログラム。
(付記25)
前記補正処理は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、補正の強度を階層毎に変化させる
付記11から付記14のいずれかに記載のプログラム。
(付記26)
前記補正処理は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、当該階層の領域のノイズによる画素値の変動量に応じて補正の強度を変化させる
付記25に記載のプログラム。
(付記27)
前記補正処理は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、当該階層の領域より広い領域のエッジ量に応じて補正の強度を変化させる
付記25に記載のプログラム。
(付記28)
前記補正処理は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、前記差分情報がゼロに近づくほどゼロに近い値を出力し、前記差分情報が大きくなるほど補正を弱める補正を行う
付記21から付記27のいずれかに記載のプログラム。
(付記29)
前記画素統計値は、画素の空間平均値を用いる
付記21から付記28のいずれかに記載のプログラム。
(付記30)
前記空間平均値は、画素の相加平均値、相乗平均値、加重平均値のいずれかである
付記29に記載のプログラム。
以上好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することが出来る。
本出願は、2012年4月26日に出願された日本出願特願2012−100910号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
1 領域画素値抽出部
2 空間平均値算出部
3 補正部
4 再補正部
5 出力画像制御部
6 エッジ情報算出部
7 補正関数決定部

Claims (10)

  1. 注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に画素の画素統計値とエッジ情報とを求め、
    補正処理を行う当該階層の領域の画素統計値と前記当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値との差分情報を、前記当該階層の領域より広い階層の領域におけるエッジ情報を用いて補正し、
    補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値を用いて、前記当該階層の領域の画素統計値を補正し、
    前記当該階層の領域より広い階層の領域におけるエッジ情報を用いて、補正前の前記当該階層の領域の画素統計値と、補正後の前記当該階層の領域の画素統計値の差分情報とを再補正し、
    最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正と再補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する
    画像処理方法。
  2. 前記再補正は、
    前記注目画素がエッジに含まれる場合には補正量を小さくし、
    前記注目画素が平坦領域に含まれる場合には補正量を大きくし、
    前記注目画素がテクスチャ領域に含まれる場合にはエッジ情報に応じた補正量により、補正を行う
    請求項1に記載の画像処理方法。
  3. 当該階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域におけるエッジ情報とを用いて、前記差分情報を算出する
    請求項1又は請求項2に記載の画像処理方法。
  4. 当該階層の領域より広い階層の領域におけるエッジ情報が所定の閾値を超える場合、当該階層の画素統計値の補正を行わない
    請求項3に記載の画像処理方法。
  5. 補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、補正の強度を階層毎に変化させる
    請求項1から請求項4のいずれかに記載の画像処理方法。
  6. 補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、当該階層の領域のノイズによる画素値の変動量に応じて補正の強度を変化させる
    請求項5に記載の画像処理方法。
  7. 補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、当該階層の領域より広い領域のエッジ量に応じて補正の強度を変化させる
    請求項5に記載の画像処理方法。
  8. 補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、前記差分情報がゼロに近づくほどゼロに近い値を出力し、前記差分情報が大きくなるほど補正を弱める補正を行う
    請求項1から請求項7のいずれかに記載の画像処理方法。
  9. 注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を算出する画素統計値算出手段と、
    注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、エッジ情報を算出するエッジ情報算出手段と、
    補正処理を行う当該階層の領域の画素統計値と前記当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値との差分情報を、前記当該階層の領域より広い階層の領域におけるエッジ情報を用いて補正し、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値を用いて、前記当該階層の領域の画素統計値を補正し、前記当該階層の領域より広い階層の領域におけるエッジ情報を用いて、補正前の前記当該階層の領域の画素統計値と、補正後の前記当該階層の領域の画素統計値の差分情報とを再補正し、最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正と再補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する補正手段と
    を有する画像処理装置。
  10. 前記補正手段は、
    前記注目画素がエッジに含まれる場合には補正量を小さくし、
    前記注目画素が平坦領域に含まれる場合には補正量を大きくし、
    前記注目画素がテクスチャ領域に含まれる場合にはエッジ情報に応じた補正量により、補正を行う
    請求項9に記載の画像処理装置。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013161839A1 (ja) * 2012-04-26 2013-10-31 日本電気株式会社 画像処理方法、及び画像処理装置
US9519958B2 (en) * 2012-04-26 2016-12-13 Nec Corporation Image processing method and image processing device with pixel correction
CN105027161B (zh) * 2013-02-28 2017-10-20 日本电气株式会社 图像处理方法和图像处理设备
WO2016051716A1 (ja) * 2014-09-29 2016-04-07 日本電気株式会社 画像処理方法、画像処理装置、及び画像処理プログラムを記憶する記録媒体
CN108027962B (zh) * 2016-04-01 2020-10-09 华为技术有限公司 一种图像处理方法、电子设备以及存储介质

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3664231B2 (ja) 2000-08-09 2005-06-22 日本電気株式会社 カラー画像処理装置
JP2002183727A (ja) 2000-12-19 2002-06-28 Konica Corp 画像処理装置
US7177481B2 (en) 2000-12-19 2007-02-13 Konica Corporation Multiresolution unsharp image processing apparatus
KR100403601B1 (ko) * 2001-12-21 2003-10-30 삼성전자주식회사 영상의 윤곽선 보정 장치 및 방법
DE602006021728D1 (de) * 2005-03-31 2011-06-16 Nippon Kogaku Kk Bildverarbeitungsverfahren
JP2007018379A (ja) * 2005-07-08 2007-01-25 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 画像処理方法及び画像処理装置
US8351735B2 (en) * 2006-10-18 2013-01-08 Robert Bosch Gmbh Image processing system, method and computer program for contrast enhancement of images
JP2011041183A (ja) * 2009-08-18 2011-02-24 Sony Corp 画像処理装置および方法、並びにプログラム
JP6146574B2 (ja) * 2011-08-22 2017-06-14 日本電気株式会社 ノイズ除去装置、ノイズ除去方法及びプログラム
WO2013161839A1 (ja) * 2012-04-26 2013-10-31 日本電気株式会社 画像処理方法、及び画像処理装置
WO2013161838A1 (ja) * 2012-04-26 2013-10-31 日本電気株式会社 画像処理方法、及び画像処理装置
US20140056536A1 (en) * 2012-08-27 2014-02-27 Toshiba Medical Systems Corporation Method and system for substantially removing dot noise
CN105027161B (zh) * 2013-02-28 2017-10-20 日本电气株式会社 图像处理方法和图像处理设备

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