JP6314654B2

JP6314654B2 - グレースケール画像処理方法及び装置

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Publication number: JP6314654B2
Application number: JP2014106793A
Authority: JP
Inventors: ウ・ジエヌルゥォン; フゥ・シュアヌ; 明浩東
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2013-05-31
Filing date: 2014-05-23
Publication date: 2018-04-25
Anticipated expiration: 2034-05-23
Also published as: US9299163B2; EP2819091A2; JP2014235736A; CN104217416A; EP2819091A3; CN104217416B; EP2819091B1; US20140355877A1

Description

本発明は、画像処理分野に関し、特に、グレースケール画像処理方法及び装置に関する。

現在、デジタルカメラ、スキャナなどの電子装置の流行と発展に伴い、デジタル画像を容易に得ることができる。しかし、どんな実体センサー（例えば、熱センサー、電気センサー又は他の種類のセンサー）でも、一定程度のノイズによる影響を受けることがあり、これらのノイズは、信号測量の真実性や信憑性に影響を与えるため、得られた殆どの画像データには、信号及びノイズが含まれている。画像に関連する様々な応用、例えば、医用画像解析、画像分割、及び物体検出などは、通常、信頼性のより高い結果を得るために、有効なノイズ抑制方法を要する。よって、画像のフィルタリングは既に、画像処理及びコンピュータビジョンの中の最も重要な研究課題の１つとなっている。グレースケール画像は、幅広く使用されている重要な画像タイプの１つであり、そのノイズ抑制方法は、非常に重要である。しかし、従来のフィルタリング方法は、画像のエッジが不自然に見えるようにさせ、且つ、ひたむきな（straight）エッジがでこぼこしているように見えるようにさせることがある。

本発明の目的は、画像のエッジをより自然にさせ、且つ、画像のラインエッジをよりひたむきにさせることができる、グレースケール画像処理方法及び装置を提供することにある。

本発明の一側面によれば、グレースケール画像処理方法が提供され、前記方法は、
原始グレースケール画像中の処理する必要がある（処理要の）各エッジ画素の平均値及び標準偏差を計算し、前記平均値及び標準偏差に基づいて各エッジ画素の予め定められたノイズ分散を確定し；
各エッジ画素の第１隣接領域の原始グレースケール画像に対して２次元離散コサイン変換を行い；
前記ノイズ分散に基づいて、２次元離散コサイン変換後の画像データに対して２次元ウィナーフィルタリングを行い；
２次元ウィナーフィルタリング後の画像データに対して２次元逆離散コサイン変換を行い、前記第１隣接領域のフィルタリング後のグレースケール画像を取得し；及び
前記第１隣接領域のフィルタリング後のグレースケール画像から、各エッジ画素のフィルタリング後の画素値を抽出し、各エッジ画素のフィルタリング後の画素値と、前記エッジ画素の原始画素値との加重和を求め、各エッジ画素の処理後の画素値を得る、ステップを含む。

本発明の有益な効果は、画像のエッジをより自然に、且つ、画像のラインエッジをよりひたむきにさせることができるとのことにある。

本発明の実施例1におけるグレースケール画像処理方法のフローチャートである。本発明の実施例1におけるエッジ画素の平均値及び標準偏差に基づくノイズ分散確定方法のフローチャートである。本発明の実施例2におけるグレースケール画像処理装置の構成図である。本発明の実施例2におけるノイズ分散確定ユニットの構成図である。本発明の実施例3におけるグレースケール画像処理方法のフローチャートである。

以下、添付した図面を参照しながら、本発明を実施するための形態を詳しく説明する。

現在、従来のフィルタリング方法は、画像のエッジが不自然に見えるようにさせ、且つ、ひたむきなエッジがでこぼこしているように見えるようにさせることがある。本発明の発明者は、本発明の実現過程では、エッジ画素を検出し、そして、平滑化処理を行う方法で、画像エッジがより自然に見えるようにさせることができるとのことを発見した。

エッジ画素検出方法としては、従来の方法、例えば、Sobelの方法（Sobel method）、Prewittの方法（Prewitt method）、及び勾配法（Gradient method）などがある。

Sobelの方法は、水平及び垂直方向上の隣接画素の重み（Weight）の差に基づいてエッジ画素を検出し、そのうち、エッジ画素の重みの差は、他の画素の重みの差よりも遥かに大きい。しかし、検出結果は精確ではなく、且つ、検出結果の範囲はとても小さく、例えば、１つの画素の幅だけである。

Prewittの方法は、水平及び垂直方向上の隣接画素の強度の差に基づいてエッジ画素を検出し、そのうち、エッジ画素の強度の差は、他の画素の強度の差よりも遥かに大きい。しかし、この方法は、上述のSobelの方法とは同じ問題を抱える。

勾配法は、勾配の強度値に基づいてエッジ画素を検出し、そのうち、エッジ画素の強度値は、他の画素の強度値よりも遥かに大きい。しかし、この方法は、画像ノイズに敏感すぎる。

平滑化処理方法としては、従来の方法、例えば、Gaussianフィルタリング法（Gaussian filter method）、非局所平均法（non-local means method）、及びメディアンフィルタリング法（median filter method）などがある。

Gaussianフィルタリング法は、Gaussianフィルタを用いて画像の平滑化を行い、計算量が小さくて効率が高い。しかし、この方法は、画像が不自然に見えるようにさせることがある。

非局所平均法は、非局所平均フィルタを用いて画像の平滑化を行い、フィルタリング結果は、Gaussianフィルタリング法のフィルタリング結果よりも自然である。しかし、画像エッジのでこぼこしている感は、有効に抑制することができない。

メディアンフィルタリング法は、Gaussianフィルタリング法とは類似し、相違点は、該方法では現在の画素の強度を隣接領域のメディアン値で置換することにある。しかし、該方法に存在する問題は、Gaussianフィルタリング法に存在する問題とは同じである。

よって、従来の方法は、画像のエッジを自然にさせることができず、且つ、画像のラインエッジをひたむきにさせることもできない。

以下、添付した図面に基づいて、本発明の非線形補償装置及びその方法について詳細に説明する。

図1は、本発明の実施例1におけるグレースケール画像処理方法のフローチャートである。図1に示すように、該方法は、次のようなステップを含む。

ステップ101：原始グレースケール画像中の処理する必要がある（処理要の）各エッジ画素の平均値及び標準偏差を計算し、該平均値及び標準偏差に基づいて、各エッジ画素の予め定められたノイズ分散を確定し；
ステップ102：各エッジ画素の第１隣接領域の原始グレースケール画像に対して２次元離散コサイン変換（2D-Discrete Cosine Transform、2D-DCT）を行い；
ステップ103：該ノイズ分散に基づいて、２次元離散コサイン変換後の画像データに対して２次元ウィナーフィルタリングを行い；
ステップ104：２次元ウィナーフィルタリング後の画像データに対して２次元逆離散コサイン変換を行い、該第１隣接領域のフィルタリング後のグレースケール画像を取得し；
ステップ105：該第１隣接領域のフィルタリング後のグレースケール画像から、各エッジ画素のフィルタリング後の画素値を抽出し、各エッジ画素のフィルタリング後の画素値と、該エッジ画素の原始画素値との加重和を求め、各エッジ画素の処理後の画素値を得る。

上述の実施例から分かるように、エッジ画素の平均値及び標準偏差に基づいてノイズ分散を確定し、且つ、２次元DCTドメインにおいて、該ノイズ分散に基づいて２次元ウィナーフィルタリングを行うことにより、画像のエッジをより自然にさせ、且つ、画像のラインエッジをよりひたむきにさせることができる。

ステップ101では、如何に、処理する必要があるエッジ画素を確定するかについては、従来技術中の任意の方法を採用して良い。本発明では、例えば、原始グレースケール画像中の画素の差及び標準偏差を、それぞれ、予め定められた（所定の）第１閾値及び第２閾値と比較し、該画素の差が該第１閾値よりも大きく且つ標準偏差が該第２閾値よりも大きい時に、該画素を、処理する必要があるエッジ画素としてもよい。

そのうち、画素の差を計算する方法については、従来技術中の任意の方法を採用してもよい。本発明では、次の式（1）で画素（i,j）の差を計算してもよい。

そのうち、diff(i,j)は、画素（i,j）の差を表し、x（i,j）は、画素（i,j）の画素値を表し、x(k,m)は、画素（k,m）の画素値を表し、画素（k,m）は、画素（i,j）の第２隣接領域内の画素であり、Rdは、該第２隣接領域の半径を表し、Rdは、1以上の整数であり、i及びkは、1〜Aの整数であり、j及びmは、1〜Bの整数であり、A及びBは、それぞれ、原始グレースケール画像の画素の行数及び列数である。

例えば、画素(2,2)について言えば、Rd=1を取っても良い。そうすると、該第２隣接領域は、次のように表されてもよい。
（外１）

この時、画素(2、2)の差は、次の式（2）で計算しても良い。

そのうち、diff_exは、画素(2,2)の差を表し、x(2,2)は、画素(2,2)の画素値を表し、x(k,m)は、画素(k,m)の画素値を表し、画素(k,m)は、画素(2,2)の該第２隣接領域内の画素である。

本実施例では、画素の平均値及び標準偏差を計算する方法については、従来技術中の任意の方法を採用してもよい。本発明では、次の公式（3）及び（4）で画素(i,j)の平均値及び標準偏差を計算してもよい。

そのうち、mean(i,j)は、画素(i,j)の平均値を表し、std(i,j)、画素(i,j)の標準偏差を表し、x(k,m)は、画素(k,m)の画素値を表し、画素(k,m)は、画素(i,j)の第３隣接領域内の画素であり、Rsmは、該第３隣接領域の半径を表し、Rsmは、1以上の整数であり、i及びkは、1〜Aの整数であり、j及びmは、1〜Bの整数であり、A及びBは、それぞれ、原始グレースケール画像の画素の行数及び列数である。

例えば、画素(5,5)について言えば、Rsm=4を取ってもよい。そうすると、該第３隣接領域は、次のように表されてもよい。
（外２）

この時、画素(5,5)の平均値及び標準偏差は、次の式（5）及び（6）で計算してもよい。

そのうち、mean_exは、画素(5,5)の平均値を表し、std_exは、画素(5,5)の標準偏差を表し、x(k,m)は、画素(k,m)の画素値を表し、画素(k,m)は、画素(5,5)の第３隣接領域内の画素である。

このように、以上の方法による計算で、画素(i,j)の差、平均値、及び標準偏差を得ることができる。

本実施例では、実際のニーズに応じて第１閾値及び第２閾値を予め設定してもよく、画素(i,j)の差が該第１閾値よりも大きく、且つ、画素(i,j)の標準偏差が該第２閾値よりも大きい時に、該画素(i,j)をエッジ画素とし、それに対して処理を行う必要がある（処理要）と確定してもよい。そのうち、該第１閾値は、例えば、実際のニーズに応じて、25よりも小さい某数値を選んでもよく、該第２閾値は、例えば、実際のニーズに応じて、10〜30の範囲にある某数値を選んでも良い。

本実施例では、実際のニーズに応じて、エッジ画素の平均値及び標準偏差に基づいて、ノイズ分散を確定してもよい。図2は、本実施例におけるエッジ画素の平均値及び標準偏差に基づいてノイズ分散を確定する方法のフローチャートである。しかし、本発明は、この方法に限定されない。図2に示すように、該方法は、次のようなステップを含む。

ステップ201：該標準偏差が予め定められた（所定の）第２閾値よりも大きく且つ該平均値が予め定められた（所定の）第３閾値よりも大きい時に、該ノイズ分散を第１パラメータとして設定し；
ステップ202：該標準偏差が該第２閾値よりも大きく且つ予め定められた（所定の）第四閾値以下である時に、該ノイズ分散を第２パラメータとして設定し；
ステップ203：該標準偏差が該第四閾値より大きい時に、該ノイズ分散を第３パラメータとして設定する。

そのうち、第１パラメータ、第２パラメータ、及び第３パラメータは、以下の関係、即ち、
第１パラメータ＜第３パラメータ＜第２パラメータ
を満たす。

そのうち、第２閾値の範囲は、上記とは同様であり、第３閾値は、例えば、実際のニーズに応じて、100以上の某数値を選択してもよく、第四閾値は、第２閾値よりも大きく、該第四閾値は、例えば、実際のニーズに応じて、50〜100の範囲にある某数値を選択してもよい。

そのうち、該第１パラメータ、第２パラメータ、及び第３パラメータの選択は、上記「第１パラメータ＜第３パラメータ＜第２パラメータ」という関係を満足すればよい。例えば、第１パラメータは、実際のニーズに応じて10〜50の範囲にある某数値を選択してもよく、第２パラメータは、実際のニーズに応じて50〜200の範囲にある某数値を選択してもよく、第３パラメータは、実際のニーズに応じて30〜100の範囲にある某数値を選択してもよい。

ステップ102では、各エッジ画素の第１隣接領域の原始グレースケール画像に対して２次元離散コサイン変換（2D-Discrete Cosine Transform、2D-DCT）を行う。そのうち、画像に対して２次元離散コサイン変換を行うことは従来技術であり、例えば、本発明では、エッジ画素の第１隣接領域の原始グレースケール画像に対して２次元離散コサイン変換を行うのは、次の式（7）及び（8）を用いて、その変換を行ってよい。

そのうち、D(u,v)は、原始グレースケール画像中のエッジ画素の第１隣接領域内の画素(x、y)の、２次元離散コサイン変換後の画像データを表し、I(x,y)は、画素(x、y)の画素値を表し、a(0)、a(u)、a(v)は、変換係数であり、x,u=0,1,…,M-1、y,v=0,1,…,N-1、M及びNは、該第１隣接領域の長さ方向及び幅方向の画素個数を表し、M及びNはともに1以上の整数であり、好ましくは、9以上の整数である。

上述の式（7）及び（8）により、エッジ画素(x、y)の第１隣接領域の２次元離散コサイン変換後の画像データを得ることができる。

ステップ103では、ステップ101で確定したノイズ分散に基づいて、２次元離散コサイン変換後の画像データにたして２次元ウィナーフィルタリングを行う。

本実施例では、従来の２次元ウィナーフィルタリング方法を用いて、２次元離散コサイン変換後の画像データに対して２次元ウィナーフィルタリングを行ってもよい。

例えば、次の式（9）〜（11）を用いて二次元フィルタリングを実現しても良い。

そのうち、mean(i,j)は、該第１隣接領域内の画素(i,j)の平均値を表し、x(k,m)は、画素(k,m)の画素値を表し、画素(k,m)は、画素(i,j)の第四隣接領域内の画素であり、var(i,j)は、画素(i,j)の分散を表し、Wn(i,j)は、画素(i,j)の2次元ウィナーフィルタリング後の画像データを表し、nvは、ノイズ分散を表し、M′及びN′は、該第四隣接領域の長さ方向及び幅方向の画素個数を表し、M′及びN′はともに1以上の整数である。

２次元離散コサイン変換後の画像データに対して２次元ウィナーフィルタリングを行うこと、即ち、DCTドメインにおいて2次元ウィナーフィルタリングを行うことは、上述の式（11）を基に、さらに次の式（12）を用いて行ってもよい。

そのうち、Wn(u,v)は、DCTドメインにおいて画素(i,j)に対応する画像データの2次元ウィナーフィルタリング後の画像データを表し、d(u,v)は、DCTドメインにおいて画素(i,j)に対応する画像データを表す。

そのうち、ノイズ分散nvは、既に上述のステップ101で確定された。該確定されたnvに基づいて、DCTドメインにおいて、エッジ画素(x、y)の第１隣接領域中の画像データに対して二次元ウィナー変換を行い、２次元ウィナーフィルタリング後の画像データを取得する。

ステップ104では、２次元ウィナーフィルタリング後の画像データに対して２次元逆離散コサイン変換を行い、該エッジ画素の第１隣接領域のフィルタリング後のグレースケール画像を取得する。

そのうち、２次元逆離散コサイン変換は従来技術を用いてもよく、例えば、上述の式（7）及び（8）に対応するように、次の式（13）及び（14）を用いて２次元逆離散コサイン変換を行っても良い。

そのうち、I_D(x,y)は、エッジ画素の第１隣接領域内の画素(x、y)の、フィルタリング後の画素値を表し、D(u,v)は、原始グレースケール画像中のエッジ画素の第１隣接領域内の画素(x、y)の、２次元離散コサイン変換後の画像データを表し、a(0)、a(u)、a(v)は、変換係数であり、x,u=0,1,…,M-1、y,v=0,1,…,N-1、M及びNは、該第１隣接領域の長さ方向及び幅方向の画素個数を表し、M及びNはともに1以上の整数であり、好ましくは、9以上の整数である。

このように、１つのエッジ画素の該第１隣接領域の全ての画素のフィルタリング後の画素値を求めることができ、これによって、該エッジ画素の第１隣接領域のフィルタリング後のグレースケール画像を求めることができる。

ステップ105では、１つのエッジ画素の該第１隣接領域のフィルタリング後のグレースケール画像から、該エッジ画素のフィルタリング後の画素値を抽出し、該エッジ画素のフィルタリング後の画素値と、該エッジ画素の原始画素値との加重和を求め、該エッジ画素の処理後の画素値を得る。各エッジ画素について、上述のステップを繰り返して行うと、各エッジ画素の処理後の画素値を求めることができ、これによって、処理後のグレースケール画像を得ことができる。

そのうち、次の式（15）を用いて画素値の加重和を求めてもよい。

そのうち、ProImgは、該エッジ画素の処理後の画素値を表し、DCT-WNは、該エッジ画素のフィルタリング後の画素値を表し、OriImgは、該エッジ画素の原始画素値を表し、aは、予め定められた（所定の）ウェート（重み）係数であり、0＜a≦1であり、その値は、実際のニーズに応じて決めても良い。

上述の実施例から分かるように、エッジ画素の平均値及び標準偏差に基づいてノイズ分散を確定し、且つ、二次元DCTドメインにおいて該ノイズ分散に基づいて２次元ウィナーフィルタリングを行うことにより、画像のエッジをより自然にさせ、且つ、画像のラインエッジをよりひたむきにさせることができる。

図3は、本発明の実施例2におけるグレースケール画像処理装置300の構成図であり、該装置300は、実施例1のグレースケール画像処理方法に対応する。図3に示すように、該装置300は、計算ユニット301、ノイズ分散確定ユニット302、２次元離散コサイン変換ユニット303、フィルタリングユニット304、２次元逆離散コサイン変換ユニット305、及び加重和ユニット306を含む。

計算ユニット301は、原始グレースケール画像中の処理する必要がある（処理要の）各エッジ画素の平均値及び標準偏差を計算するために用いられる。

ノイズ分散確定ユニット302は、該平均値及び標準偏差に基づいて、各エッジ画素の予め定められた（所定の）ノイズ分散を確定するために用いられる。

２次元離散コサイン変換ユニット303は、各エッジ画素の第１隣接領域の原始グレースケール画像に対して２次元離散コサイン変換を行うために用いられる。

フィルタリングユニット304は、該ノイズ分散に基づいて、２次元離散コサイン変換後の画像データに対して２次元ウィナーフィルタリングを行うために用いられる。

２次元逆離散コサイン変換ユニット305は、２次元ウィナーフィルタリング後の画像データに対して２次元逆離散コサイン変換を行い、該第１隣接領域のフィルタリング後のグレースケール画像を得るために用いられる。

加重和ユニット306は、該第１隣接領域のフィルタリング後のグレースケール画像中から、各エッジ画素のフィルタリング後の画素値を抽出し、各エッジ画素のフィルタリング後の画素値と、該エッジ画素の原始画素値との加重和を求め、各エッジ画素の処理後の画素値を得るために用いられる。

本実施例では、該グレースケール画像処理装置300は、さらに、次のようなものを含んでもよい。

エッジ画素確定ユニット307：該エッジ画素確定ユニット307は、処理する必要があるエッジ画素を確定するために用いられる。

本実施例では、該エッジ画素確定ユニット307は、オプションであり、図3には、点線により表されている。

本実施例では、ノイズ分散確定ユニット302は、該平均値及び標準偏差に基づいて、各エッジ画素の予め定められたノイズ分散を確定するために用いられる。図4は、本実施例のノイズ分散確定ユニット302の構成図であるが、本発明は、これに限定されない。図4に示すように、ノイズ分散確定ユニット302は、判断ユニット401及び確定ユニット402を含む。

判断ユニット401は、該標準偏差が予め定められた第２閾値よりも大きく且つ該平均値が予め定められた第３閾値よりも大きいか、又は、該標準偏差が該第２閾値よりも大きく且つ予め定められた第四閾値以下であるか、又は、該標準偏差が該第四閾値よりも大きいかを判断するために用いられる。

確定ユニット402は、該標準偏差が予め定められた第２閾値よりも大きく且つ該平均値が予め定められた第３閾値よりも大きい時に、該ノイズ分散を第１パラメータとして設定し、前記標準偏差が該第２閾値よりも大きく且つ予め定められた第四閾値以下である時に、該イズ分散を第２パラメータとして設定し、該標準偏差が前記第四閾値よりも大きい時に、該ノイズ分散を第３パラメータとして設定するために用いられる。

本実施例では、処理要のエッジ画素の確定方法、エッジ画素の平均値及び標準偏差の計算方法、該平均値及び標準偏差に基づくノイズ分散の確定方法、２次元離散コサイン変換及び逆変換を行って二次元DCTドメインにおいて２次元ウィナーフィルタリングを行う方法、及び、画素値の加重和を求める方法はすべて、実施例1に記載のものとは同じであり、ここでは、詳しい説明を省略する。

図5は、本発明の実施例3におけるグレースケール画像処理方法のフローチャートである。図5に示すように、該方法は、次のようなステップを含む。

ステップ501：原始グレースケール画像中の１つの画素の差diff、標準偏差std、及び平均値meanを計算する。

そのうち、上述の差、標準偏差、及び平均値の計算方法は、実施例1に記載のものとは同じであり、ここでは、詳しい説明を省略する。

ステップ502：該画素の差diff及び標準偏差stdを、それぞれ、予め定められた第１閾値Thre_d及び第２閾値Thre_slと比較し、該差diffが該第１閾値Thre_dよりも大きく且つ標準偏差stdが第２閾値Thre_slよりも大きい時に、該画素を処理要のエッジ画素をとし、ステップ503に進み、そうでなけれ、現在の画素の処理が終了する。

そのうち、第１閾値及び第２閾値の設定方法は、実施例1に記載のものとは同じであり、ここでは、詳しい説明を省略する。

ステップ503：該エッジ画素の標準偏差及び平均値を、それぞれ、予め定められた該第２閾値Thre_sl及び第３閾値Thre_mと比較し、該標準偏差が該第２閾値よりも大きく且つ該平均値が該第３閾値よりも大きい時に、ステップ504に進み、そうでなければ、ステップ505に進む。

そのうち、第３閾値の設定方法は、実施例1に記載のものとは同じであり、ここでは、詳しい説明を省略する。

ステップ504：ノイズ分散を第１パラメータとして設定し、ステップ509に進む。

ステップ505：該エッジ画素の標準偏差を、それぞれ、予め定められた該第２閾値及び第四閾値と比較し、該標準偏差が該第２閾値Thre_slよりも大きく且つ該第四閾値Thre_sh以下である時に、ステップ506に進み、そうでなければ、ステップ507に進む。

そのうち、第四閾値の設定方法は、実施例1に記載のものとは同じであり、ここでは、詳しい説明を省略する。

ステップ506：ノイズ分散を第２パラメータとして設定し、ステップ509に進む。

ステップ507：該エッジ画素の標準偏差が予め定められた該第四閾値よりも大きい時に、ステップ508に進み、そうでなけば、現在の画素の処理が修了する。

ステップ508：ノイズ分散を第３パラメータとして設定し、ステップ509に進む。

そのうち、ステップ504、506、508中の第１パラメータ、第２パラメータ、及び第３パラメータは、以下の関係、即ち、
第１パラメータ＜第３パラメータ＜第２パラメータ
を満たす。

そのうち、第１パラメータ、第２パラメータ、及び第３パラメータの設定方法は、実施例1に記載のものとは同じであり、ここでは、詳しい説明を省略する。

ステップ509：該エッジ画素の第１隣接領域の原始グレースケール画像に対して２次元離散コサイン変換を行う。

そのうち、２次元離散コサイン変換を行う方法は、実施例1に記載のものとは同じであり、ここでは、詳しい説明を省略する。

ステップ510：該ノイズ分散に基づいて、２次元離散コサイン変換後の画像データに対して２次元ウィナーフィルタリングを行う。

そのうち、DCTドメインにおいて２次元ウィナーフィルタリングを行う方法は、実施例1に記載のものとは同じであり、ここでは、詳しい説明を省略する。

ステップ511：２次元ウィナーフィルタリング後の画像データに対して２次元逆離散コサイン変換を行い、該エッジの第１隣接領域のフィルタリング後のグレースケール画像を得る。

そのうち、２次元逆離散コサイン変換を行う方法は、実施例1に記載のものとは同じであり、ここでは詳しい説明を省略する。

ステップ512：該エッジの第１隣接領域のフィルタリング後のグレースケール画像から、該エッジ画素のフィルタリング後の画素値を抽出し、該エッジ画素のフィルタリング後の画素値と、該エッジ画素の原始画素値との加重和を求め、該エッジ画素の処理後の画素値を得る。

そのうち、画素値の加重和を求める方法は、実施例1に記載のものとは同じであり、ここでは詳しい説明を省略する。

上述のステップ501〜512を繰り返して実行し、全ての処理要のエッジ画素の処理後の画素値を得ることができ、これにより、処理後のグレースケール画像を得ることができる。

上述の実施例から分かるように、エッジ画素の平均値及び標準偏差に基づいてノイズ分散を確定し、且つ、二次元DCTドメインにおいて該ノイズ分散に基づいて２次元ウィナーフィルタリングを行うことにより、画像のエッジをより自然にさせ、且つ画像のラインエッジをよりひたむきにさせることができる。

本発明の上述の装置及び方法は、ハードウェアにより実現されてもよく、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせにより実現されてもよい。本発明は、このようなロジック部可読なプログラムに関し、該プログラムは、ロジック部により実行されている時に、該ロジック部に、上述の装置又は構成部品を実現させることができ、又は、該ロジック部に、上述の各種方法又はステップを実現させることができる。ロジック部は、例えば、フィールドプログラマブルロジック部、マイクロプロセッサー、コンピュータに用いるプロセッサー等を含む。本発明は、さらに、上述のプログラムを記録している記憶媒体、例えば、ハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、DVD、flash、光磁気ディスク、メモリカード、メモリスチィック等にも関する。

また、上述の各実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。

（付記1）
グレースケール画像処理方法であって、
原始グレースケール画像中の処理する必要がある（処理要の）各エッジ画素の平均値及び標準偏差を計算し、前記平均値及び標準偏差に基づいて各エッジ画素の予め定められた（所定の）ノイズ分散を確定し；
各エッジ画素の第１隣接領域の原始グレースケール画像に対して２次元離散コサイン変換を行い；
前記ノイズ分散に基づいて、２次元離散コサイン変換後の画像データに対して２次元ウィナーフィルタリングを行い；
２次元ウィナーフィルタリング後の画像データに対して２次元逆離散コサイン変換を行い、前記第１隣接領域のフィルタリング後のグレースケール画像を取得し；及び
前記第１隣接領域のフィルタリング後のグレースケール画像から、各エッジ画素のフィルタリング後の画素値を抽出し、各エッジ画素のフィルタリング後の画素値と、前記エッジ画素の原始画素値との加重和を求め、各エッジ画素の処理後の画素値を取得する、ステップを含む、方法。

（付記2）
付記1に記載の方法であって、さらに、
処理要のエッジ画素を確定するステップを含み、
前記処理要のエッジ画素を確定するステップは、
原始グレースケール画像中の画素の差が所定の第１閾値よりも大きく且つ標準偏差が所定の第２閾値よりも大きい画素を、前記処理要のエッジ画素とすることを含む、方法。

（付記3）
付記2に記載の方法であって、
次の式を用いて前記画素の差を計算し、

そのうち、diff(i,j)は、画素（i,j）の差を表し、x（i,j）は、画素（i,j）の画素値を表し、x(k,m)は、画素（k,m）の画素値を表し、画素（k,m）は、画素（i,j）の第２隣接領域内の画素であり、Rdは、該第２隣接領域の半径を表し、i及びkは、1〜Aの整数であり、j及びmは、1〜Bの整数であり、A及びBは、それぞれ、原始グレースケール画像の画素の行数及び列数である、方法。

（付記4）
付記1に記載の方法であって、
前記平均値及び標準偏差基づいて予め定められたノイズ分散を確定するステップは、
前記標準偏差が所定の第２閾値よりも大きく且つ前記平均値が所定の第３閾値よりも大きい時に、前記ノイズ分散を第１パラメータとして設定し；
前記標準偏差が前記第２閾値よりも大きく且つ所定の第四閾値以下である時に、前記ノイズ分散を第２パラメータとして設定し；及び
前記標準偏差が前記第四閾値よりも大きい時に、前記ノイズ分散を第３パラメータとして設定することを含み、
前記第１パラメータ、第２パラメータ、及び第３パラメータは、以下の関係、即ち、
前記第１パラメータ＜前記第３パラメータ＜前記第２パラメータ
を満たす、方法。

（付記5）
付記1に記載の方法であって、
前記各エッジ画素のフィルタリング後の画素値と、前記エッジ画素の原始画素値との加重和を求め、各エッジ画素の処理後の画素値を取得するステップは、
次の式を用いて前記加重和を求めることを含み、

そのうち、ProImgは、前記エッジ画素処理後の画素値を表し、DCT-WNは、前記エッジ画素のフィルタリング後の画素値を表し、OriImgは、前記エッジ画素の原始画素値を表し、aは、所定の重み係数であり、0＜a≦1である、方法。

（付記6）
付記1〜5の任意の１項に記載の方法であって、
前記第１隣接領域は、各エッジ画素周囲のサイズがM×Nの領域であり、Mは、前記第１隣接領域の高さ方向の画素個数を表し、Nは、前記第１隣接領域の幅方向の画素個数を表し、M及びNはともに9以上の整数である、方法。

（付記7）
グレースケール画像処理装置であって、
原始グレースケール画像中の処理要の各エッジ画素の平均値及び標準偏差を計算する計算ユニット；
前記平均値及び標準偏差に基づいて、各エッジ画素の予め定められた（所定の）ノイズ分散を確定するノイズ分散確定ユニット；
各エッジ画素の第１隣接領域の原始グレースケール画像に対して２次元離散コサイン変換を行う２次元離散コサイン変換ユニット；
前記ノイズ分散に基づいて、２次元離散コサイン変換後の画像データに対して２次元ウィナーフィルタリングを行うフィルタリングユニット；
２次元ウィナーフィルタリング後の画像データに対して２次元逆離散コサイン変換を行い、前記第１隣接領域のフィルタリング後のグレースケール画像を得る２次元逆離散コサイン変換ユニット；及び
前記第１隣接領域のフィルタリング後のグレースケール画像から、各エッジ画素のフィルタリング後の画素値を抽出し、各エッジ画素のフィルタリング後の画素値と、前記エッジ画素の原始画素値との加重和を求め、各エッジ画素の処理後の画素値を得る加重和ユニットを含む、装置。

（付記8）
付記7に記載の装置であって、さらに、
処理要のエッジ画素を確定するエッジ画素確定ユニットを含み、
前記エッジ画素確定ユニットは、原始グレースケール画像中の画素の差及び標準偏差がそれぞれ所定の第１閾値及び第２閾値よりも大きい画素を処理要のエッジ画素とする、装置。

（付記9）
付記8に記載の装置であって、
前記計算ユニットは、次の式を用いて前記画素の差を計算し、

そのうち、diff(i,j)は、画素（i,j）の差を表し、x（i,j）は、画素（i,j）の画素値を表し、x(k,m)は、画素（k,m）の画素値を表し、画素（k,m）は、画素（i,j）の第２隣接領域内の画素であり、Rdは、該第２隣接領域の半径を表し、i及びkは、1〜Aの整数であり、j及びmは、1〜Bの整数であり、A及びBは、それぞれ、原始グレースケール画像の画素の行数及び列数である、装置。

（付記10）
付記7に記載の装置であって、
前記ノイズ分散確定ユニットは、判断ユニット及び確定ユニットを含み、
前記判断ユニットは、前記標準偏差が所定の第２閾値よりも大きく且つ前記平均値が所定の第３閾値よりも大きいか；又は、前記標準偏差が前記第２閾値よりも大きく且つ所定の第四閾値以下であるか；又は、前記標準偏差が前記第四閾値よりも大きいかを判断し、
前記確定ユニットは、前記標準偏差が所定の第２閾値よりも大きく且つ前記平均値が所定の第３閾値よりも大きい時に、前記ノイズ分散を第１パラメータとして設定し；前記標準偏差が前記第２閾値よりも大きく且つ所定の第四閾値以下である時に、前記ノイズ分散を第２パラメータとして設定し；前記標準偏差が前記第四閾値よりも大きい時に、前記ノイズ分散を第３パラメータとして設定し；
そのうち、前記第１パラメータ、第２パラメータ、及び第３パラメータは、以下の関係、即ち、
前記第１パラメータ＜前記第３パラメータ＜前記第２パラメータ
を満たす、装置。

（付記11）
付記7に記載の装置であって、
前記加重和ユニットは、次の式を用いて前記加重和を求め、

そのうち、ProImgは、前記エッジ画素処理後の画素値を表し、DCT-WNは、前記エッジ画素のフィルタリング後の画素値を表し、OriImgは、前記エッジ画素の原始画素値を表し、aは、所定の重み係数であり、0＜a≦1である、装置。

（付記12）
付記7〜11の任意の１項に記載の装置であって、
前記第１隣接領域は、各エッジ画素周囲のサイズがM×Nの領域であり、Mは、前記第１隣接領域の高さ方向の画素個数を表し、Nは、前記第１隣接領域の幅方向の画素個数を表し、M及びNはともに9以上の整数である、装置。

以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は本発明の技術的範囲に属する。

Claims

グレースケール画像処理方法であって、
原始グレースケール画像中の処理する必要がある各エッジ画素の平均値及び標準偏差を計算し、前記平均値及び標準偏差に基づいて各エッジ画素の所定のノイズ分散を確定し；
各エッジ画素の第１隣接領域の原始グレースケール画像に対して２次元離散コサイン変換を行い；
前記ノイズ分散に基づいて、２次元離散コサイン変換後の画像データに対して２次元ウィナーフィルタリングを行い；
２次元ウィナーフィルタリング後の画像データに対して２次元逆離散コサイン変換を行い、前記第１隣接領域のフィルタリング後のグレースケール画像を取得し；及び
前記第１隣接領域のフィルタリング後のグレースケール画像から、各エッジ画素のフィルタリング後の画素値を抽出し、各エッジ画素のフィルタリング後の画素値と、前記エッジ画素の原始画素値との加重和を求め、各エッジ画素の処理後の画素値を取得する、ステップを含む、方法。
請求項1に記載の方法であって、さらに、
処理する必要があるエッジ画素を確定するステップを含み、
前記処理する必要があるエッジ画素を確定するステップは、
原始グレースケール画像中の画素の差が所定の第１閾値よりも大きく且つ標準偏差が所定の第２閾値よりも大きい画素を、前記処理する必要があるエッジ画素とすることを含む、方法。
請求項2に記載の方法であって、
次の式を用いて前記画素の差を計算し、

そのうち、diff(i,j)は、画素（i,j）の差を表し、x（i,j）は、画素（i,j）の画素値を表し、x(k,m)は、画素（k,m）の画素値を表し、画素（k,m）は、画素（i,j）の第２隣接領域内の画素であり、Rdは、該第２隣接領域の半径を表し、i及びkは、1〜Aの整数であり、j及びmは、1〜Bの整数であり、A及びBは、それぞれ、原始グレースケール画像の画素の行数及び列数である、方法。
請求項1に記載の方法であって、
前記平均値及び標準偏差に基づいて、所定のノイズ分散を確定するステップは、
前記標準偏差が所定の第２閾値よりも大きく且つ前記平均値が所定の第３閾値よりも大きい時に、前記ノイズ分散を第１パラメータとして設定し；
前記標準偏差が前記第２閾値よりも大きく且つ所定の第四閾値以下である時に、前記ノイズ分散を第２パラメータとして設定し；及び
前記標準偏差が前記第四閾値よりも大きい時に、前記ノイズ分散を第３パラメータとして設定することを含み、
前記第１パラメータ、第２パラメータ、及び第３パラメータは、以下の関係、即ち、
前記第１パラメータ＜前記第３パラメータ＜前記第２パラメータ
を満たす、方法。
請求項1に記載の方法であって、
前記各エッジ画素のフィルタリング後の画素値と、前記エッジ画素の原始画素値との加重和を求め、各エッジ画素の処理後の画素値を取得するステップは、
次の式を用いて前記加重和を求めることを含み、

そのうち、ProImgは、前記エッジ画素処理後の画素値を表し、DCT-WNは、前記エッジ画素のフィルタリング後の画素値を表し、OriImgは、前記エッジ画素の原始画素値を表し、aは、所定の重み係数であり、0＜a≦1である、方法。
請求項1〜5の任意の１項に記載の方法であって、
前記第１隣接領域は、各エッジ画素周囲のサイズがM×Nの領域であり、Mは、前記第１隣接領域の高さ方向の画素個数を表し、Nは、前記第１隣接領域の幅方向の画素個数を表し、M及びNはともに9以上の整数である、方法。
グレースケール画像処理装置であって、
原始グレースケール画像中の処理する必要がある各エッジ画素の平均値及び標準偏差を計算する計算ユニット；
前記平均値及び標準偏差に基づいて、各エッジ画素の所定のノイズ分散を確定するノイズ分散確定ユニット；
各エッジ画素の第１隣接領域の原始グレースケール画像に対して２次元離散コサイン変換を行う２次元離散コサイン変換ユニット；
前記ノイズ分散に基づいて、２次元離散コサイン変換後の画像データに対して2次元ウィナーフィルタリングを行うフィルタリングユニット；
2次元ウィナーフィルタリング後の画像データに対して２次元逆離散コサイン変換を行い、前記第１隣接領域のフィルタリング後のグレースケール画像を得る２次元逆離散コサイン変換ユニット；及び
前記第１隣接領域のフィルタリング後のグレースケール画像から、各エッジ画素のフィルタリング後の画素値を抽出し、各エッジ画素のフィルタリング後の画素値と、前記エッジ画素の原始画素値との加重和を求め、各エッジ画素の処理後の画素値を得る加重和ユニットを含む、装置。
請求項7に記載の装置であって、さらに、
処理する必要があるエッジ画素を確定するエッジ画素確定ユニットを含み、
前記エッジ画素確定ユニットは、原始グレースケール画像中の画素の差及び標準偏差がそれぞれ所定の第１閾値及び第２閾値よりも大きい画素を、前記処理する必要があるエッジ画素とする、装置。
請求項7に記載の装置であって、
前記ノイズ分散確定ユニットは、判断ユニット及び確定ユニットを含み、
前記判断ユニットは、前記標準偏差が所定の第２閾値よりも大きく且つ前記平均値が所定の第３閾値よりも大きいか；又は、前記標準偏差が前記第２閾値よりも大きく且つ所定の第四閾値以下であるか；又は、前記標準偏差が前記第四閾値よりも大きいかを判断し、
前記確定ユニットは、前記標準偏差が所定の第２閾値よりも大きく且つ前記平均値が所定の第３閾値よりも大きい時に、前記ノイズ分散を第１パラメータとして設定し；前記標準偏差が前記第２閾値よりも大きく且つ所定の第四閾値以下である時に、前記ノイズ分散を第２パラメータとして設定し；前記標準偏差が前記第四閾値よりも大きい時に、前記ノイズ分散を第３パラメータとして設定し；
そのうち、前記第１パラメータ、第２パラメータ、及び第３パラメータは、以下の関係、即ち、
前記第１パラメータ＜前記第３パラメータ＜前記第２パラメータ
を満たす、装置。
請求項7に記載の装置であって、
前記加重和ユニットは、次の式を用いて前記加重和を求め、

そのうち、ProImgは、前記エッジ画素処理後の画素値を表し、DCT-WNは、前記エッジ画素のフィルタリング後の画素値を表し、OriImgは、前記エッジ画素の原始画素値を表し、aは、所定の重み係数であり、0＜a≦1である、装置。