JP6351271B2 - 画像合成装置、画像合成方法、およびプログラム - Google Patents

画像合成装置、画像合成方法、およびプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP6351271B2
JP6351271B2 JP2014006804A JP2014006804A JP6351271B2 JP 6351271 B2 JP6351271 B2 JP 6351271B2 JP 2014006804 A JP2014006804 A JP 2014006804A JP 2014006804 A JP2014006804 A JP 2014006804A JP 6351271 B2 JP6351271 B2 JP 6351271B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image data
image
pixel
difference value
synthesis
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2014006804A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2015136054A5 (ja
JP2015136054A (ja
Inventor
兼矢 細野
兼矢 細野
宏明 岩崎
宏明 岩崎
貴之 松橋
貴之 松橋
学 市川
学 市川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Olympus Corp
Original Assignee
Olympus Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Olympus Corp filed Critical Olympus Corp
Priority to JP2014006804A priority Critical patent/JP6351271B2/ja
Priority to US14/590,805 priority patent/US9654668B2/en
Priority to CN201510023593.8A priority patent/CN104796600B/zh
Publication of JP2015136054A publication Critical patent/JP2015136054A/ja
Publication of JP2015136054A5 publication Critical patent/JP2015136054A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6351271B2 publication Critical patent/JP6351271B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46Colour picture communication systems
    • H04N1/56Processing of colour picture signals
    • H04N1/60Colour correction or control
    • H04N1/6002Corrections within particular colour systems
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/50Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46Colour picture communication systems
    • H04N1/56Processing of colour picture signals
    • H04N1/60Colour correction or control
    • H04N1/6027Correction or control of colour gradation or colour contrast
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10024Color image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20212Image combination
    • G06T2207/20221Image fusion; Image merging
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20212Image combination
    • G06T2207/20224Image subtraction

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Transforming Light Signals Into Electric Signals (AREA)

Description

本発明は、複数枚の画像データを合成するにあたって、突発性の画素欠陥の影響を除去するようにした画像合成装置、画像合成方法、およびプログラムに関する。
近年、複数枚の画像データを所定時間間隔で取得し、この複数枚の画像データを累積に加算合成することにより、バルブ撮影中に撮影画像をモニタするようにした撮像装置や(例えば、特許文献1参照)、複数枚の画像データの画素毎の輝度を比較し、輝度レベルの大きい画素の輝度を選択し、画像合成する画像合成装置(例えば、特許文献2参照)等、複数枚の画像データを画像合成する画像合成装置が種々提案されている。
また、撮像素子には、欠陥画素が存在し、被写体に関係なく、輝点や黒点として画像に残ってしまう。欠陥画素としては、常時、欠陥が発生する画素に限らず、常時発生しないが突発的に欠陥が発生する欠陥画素も存在する。
そこで、このような欠陥画素の影響を除去する技術が種々提案されている。例えば、特許文献3には、複数枚撮影し、この複数枚の画像から突発的に発生する欠陥画素(常時発生しない欠陥画素)の位置を検出し、メモリ記録している。また、特許文献4には、前フレーム画像を使用し、注目画素の同色隣接の平均値を算出し、閾値を用いて比較し、この比較結果に基づいて、注目画素のレベルを補正演算するようにしている。
特開2005−117395号公報 特許第4148586号公報 特開2004−056395号公報 特許第4349208号公報
前述したように、複数枚の画像データを合成する際に、突発性の欠陥画素が存在すると、合成画像の画質が低下してしまう。これを解決するために特許文献3に提案の技術を用いると、欠陥画素の検出のための撮影枚数が少ない場合には効果が少なく、また撮影枚数が多い場合には突発性画素欠陥の検出に時間が掛ってしまう。また、特許文献4に提案の技術を用いると、被写体の明暗のエッジ部分に対しては、平均化するとレベルが上がってしまい誤補正となる。また、同色しか検出しないので、星等の小さい被写体に対しても欠陥と判定しまうおそれがある。したがって、従来技術では、突発性の画素欠陥がある場合に効率的に検出し、画素欠陥の影響を除去することができなかった。
本発明は、このような事情を鑑みてなされたものであり、突発性の画素欠陥がある場合でも、効率的に検出し、画素欠陥の影響を除去することのできる画像合成装置、画像合成方法、およびプログラムを提供することを目的とする。
上記目的を達成するため第1の発明に係る画像合成装置は、第1画像データと第2画像データを連続して取得する画像取得部と、上記第1画像データの少なくとも一部と上記第2画像データの少なくとも一部について、画素毎の差分値を得る減算処理部と、上記差分値に対して、画像の空間周波数に基づくフィルタ処理を行うフィルタ処理部と、上記差分値の注目画素の周囲の画素の総和値を算出するとともに、上記周囲の画素の差分値が正である画素数を計数する演算処理部と、上記フィルタ処理後の差分値と所定値の比較結果に基づいて突発性の画素欠陥の有無の判断を行い、上記画素欠陥と判断された画素を注目画素として、上記演算処理部で演算された上記総和値と、計数結果に基づいて判断結果を出力する突発性画素欠陥検出部と、上記判断結果が上記突発性の画素欠陥である場合には、画素欠陥と判断された上記第1画像データと、上記第2画像データの画素は合成せず、一方、上記突発性の画素欠陥でない場合には、上記第1画像データの少なくとも一部に上記第2画像データの少なくとも一部を合成する画像合成部と、を有する。
の発明に係る画像合成装置は、上記第1の発明において、上記フィルタ処理部は、上記第1画像データや上記第2画像データの差分に対して、フィルタ処理を行う画素からの距離に応じた重み付けを行う。
の発明に係る画像合成装置は、上記第1の発明において、上記減算処理部は、同色画素毎の差分値を得る。
の発明に係る画像合成装置は、上記第1の発明において、上記第1画像データおよび上記第2画像データの少なくとも一方はベイヤー配列の画像データであり、上記ベイヤー配列の画像データを補間処理する現像処理部と、上記補間処理された画素の少なくとも輝度値を得る色空間変換部と、を更に含み、上記減算処理部は、少なくとも上記現像処理部が出力する画素値の差分を取得するか、または上記色空間変換部が出力する画素毎の輝度値の差分を取得する。
の発明に係る画像合成装置は、上記第1の発明において、上記画像合成部における合成は複数の上記画像データを用いて合成であり、通常合成、加算合成、加算平均合成、比較明合成、覆い焼き合成、スクリーン合成、オーバレイ合成、および比較暗合成の画像処理のうちの少なくとも1つである。
の発明に係る画像合成装置は、上記第1の発明において、上記画像合成部による合成済み画像データを出力し、表示する表示部を更に含む。
の発明に係る画像合成装置は、上記第1の発明において、上記画像合成部による合成済み画像データを保持し、出力する記録部と、被写体像を結像する光学系と、上記光学系によって結像した被写体像を撮像し、第2画像データとして出力する撮像部と、を更に含み、上記記録部は、上記画像合成部による合成済み画像データを記録する。
の発明に係る画像合成装置は、第1画像データと第2画像データを連続して取得する画像取得部と、上記第1画像データおよび上記第2画像データに対して、空間周波数に基づくフィルタ処理を行うフィルタ処理部と、差分値の注目画素の周囲の画素の総和値を算出するとともに、上記周囲の画素の差分値が正である画素数を計数する演算処理部と、上記フィルタ処理部による上記第1画像データのフィルタ処理出力の少なくとも一部と上記第2画像データのフィルタ出力について、画素毎の差分値を得る減算処理部と、上記差分値と所定値の比較結果に基づいて突発性の画素欠陥の有無の判断を行い、上記画素欠陥と判断された画素を注目画素として、上記演算処理部で演算された上記総和値と、計数結果に基づいて判断結果を出力する突発性画素欠陥検出部と、上記判断結果が上記突発性の画素欠陥である場合には、画素欠陥と判断された上記第1画像データと、上記第2画像データの画素は合成せず、一方、上記突発性の画素欠陥でない場合には、上記第1画像データの少なくとも一部に上記第2画像データの少なくとも一部を合成する画像合成部と、を有する。
の発明に係る画像合成方法は、第1画像データと第2画像データを連続して取得する画像取得ステップと、上記第1画像データの少なくとも一部と上記第2画像データの少なくとも一部の画素毎の差分値を取得する差分値取得ステップと、上記差分値に対して、画像の空間周波数に基づくフィルタ処理を行うフィルタ処理ステップと、上記差分値の注目画素の周囲の画素の総和値を算出するとともに、上記周囲の画素の差分値が正である画素数を計数する演算処理ステップと、上記フィルタ処理後の差分値と所定値の比較結果に基づいて突発性の画素欠陥の有無の判断を行い、上記画素欠陥と判断された画素を注目画素として、上記演算処理ステップで演算された上記総和値と、計数結果に基づいて判断結果を出力する突発性画素欠陥検出ステップと、上記判断結果が上記突発性の画素欠陥である場合には、画素欠陥と判断された上記第1画像データと、上記第2画像データの画素は合成せず、一方、上記突発性の画素欠陥でない場合には、上記第1画像データの少なくとも一部に上記第2画像データの少なくとも一部を合成する合成ステップと、を有する。
10の発明に係る画像合成方法は、上記第の発明において、上記第1画像データと上記第2画像データの少なくとも一方はベイヤー配列の画像データであり、上記ベイヤー配列の画像データを補間処理する補間処理ステップと、上記補間処理された画素の少なくとも輝度値を取得する輝度値取得ステップと、を更に含み、上記差分値取得ステップでは、同色同画素毎の差分値の取得、所定の閾値を越えたかどうかに基づく差分値の取得、所定の関数に基づく差分値の取得、上記補間処理した画素毎のRGB値の取得、および上記画素毎の輝度値の差分値の取得の内の少なくとも1つを実行し、上記フィルタ処理ステップは、フィルタ処理を行う画素からの距離に応じた重み付けを行い、上記合成ステップは複数の画像データを用いた合成であり、通常合成、加算合成、比較明合成、加算平均合成、覆い焼き合成、スクリーン合成、オーバレイ合成、および比較暗合成の画像処理のうちの少なくとも1つを実行する。
11の発明に係る画像合成方法は、上記第の発明において、上記合成ステップにおける合成済み画像データを出力し、表示する表示ステップ、および上記第1画像データを保持、出力し、被写体像を撮像して上記第2画像データとして出力し、上記合成済み画像データを出力する出力ステップ、の内の少なくとも1つのステップを実行する。
12の発明に係るプログラムは、画像合成をコンピュータに実行させるためのプログラムにおいて、第1画像データと第2画像データを連続して取得する画像取得ステップと、上記第1画像データの少なくとも一部と上記第2画像データの少なくとも一部の画素毎の差分値を取得する差分値取得ステップと、上記差分値に対して、画像の空間周波数に基づくフィルタ処理を行うフィルタ処理ステップと、上記差分値の注目画素の周囲の画素の総和値を算出するとともに、上記周囲の画素の差分値が正である画素数を計数する演算処理ステップと、上記フィルタ処理後の差分値と所定値の比較結果に基づいて突発性の画素欠陥の有無の判断を行い、上記画素欠陥と判断された画素を注目画素として、上記演算処理ステップで演算された上記総和値と、計数結果に基づいて判断結果を出力する突発性画素欠陥検出ステップと、上記判断結果が上記突発性の画素欠陥である場合には、画素欠陥と判断された上記第1画像データと、上記第2画像データの画素は合成せず、一方、上記突発性の画素欠陥でない場合には、上記第1画像データの少なくとも一部に上記第2画像データの少なくとも一部を合成する合成ステップと、をコンピュータに実行させる。
13の発明に係るプログラムは、上記第12の発明において、上記第1画像データと上記第2画像データの少なくとも一方はベイヤー配列の画像データであり、上記ベイヤー配列の画像データを補間処理する補間処理ステップと、上記補間処理された画素の少なくとも輝度値を取得する輝度値取得ステップと、を更に含み、上記差分値取得ステップでは、同色同画素毎の差分値の取得、所定の閾値を越えたかどうかに基づく差分値の取得、所定の関数に基づく差分値の取得、上記補間処理した画素毎のRGB値の取得、および上記画素毎の輝度値の差分値の取得の内の少なくとも1つを実行し、上記フィルタ処理ステップは、フィルタ処理を行う画素からの距離に応じた重み付けを行い、上記合成ステップは複数の画像データを用いた合成であり、通常合成、加算合成、比較明合成、加算平均合成、覆い焼き合成、スクリーン合成、オーバレイ合成、および比較暗合成の画像合成のうちの少なくとも1つを実行する。
14の発明に係るプログラムは、上記第11の発明において、上記合成ステップにおける合成済み画像データを出力し、表示する表示ステップ、および上記第1画像データを保持、出力し、被写体像を撮像して上記第2画像データとして出力し、上記合成済み画像データを出力する出力ステップ、の内の少なくとも1つのステップを実行する。
本発明によれば、突発性の画素欠陥がある場合でも、効率的に検出し、画素欠陥の影響を除去することのできる画像合成装置、画像合成方法、およびプログラムを提供することができる。
本発明の第1実施形態に係るカメラの主として電気的構成を示すブロック図である。 本発明の第1実施形態に係るカメラの画像処理部の詳細を示すブロック図である。 本発明の第1実施形態に係るカメラにおいて、比較明合成処理時の動作を示すタイミングチャートである。 本発明の第1実施形態に係るカメラの動作を示す流れ図である。 本発明の第1実施形態に係るカメラの動作の変形例を示す流れ図である。 本発明の第1実施形態に係るカメラの数値変換の例を示す図である。 本発明の第1実施形態に係るカメラのフィルタ処理の例を示す図である。 本発明の第2実施形態に係るカメラの動作を示すフローチャートである。 本発明の第2実施形態に係るカメラの動作の変形例を示すフローチャートである。 本発明の第1及び第2実施形態におけるカメラにおいて、2画像の画素位置合わせを説明する図である。 本発明の第1実施形態に係るカメラのフィルタ処理の他の例を示す図である。
以下、本発明を適用したカメラを用いて好ましい実施形態について説明する。本発明の好ましい実施形態に係るカメラは、デジタルカメラであり、概略、撮像素子(イメージセンサ4)から読み出される画像データに基づく画像データを表示部にライブビュー表示すると共にレリーズ釦の操作に応じて記録用に画像処理した画像データを外部メモリに記録する。また、比較明合成モードが設定された場合には、連続的に複数枚の撮影を行い、対応する画素(同位置の画素)の明るさを比較し、明るい場合には、注目画素の画像データに置き換え、一方、明るくない場合には注目画素の画像データは置き換えずに、画像合成(これを比較明合成という)を行う。
また比較明合成を行う際に、注目画素の明るさのレベルが比較合成画像よりも高い場合には、周辺画素のレベルを確認し、明るい画素がない場合には、注目画素の画像データの置き換えを行わない。一般に星等、一点が明るくなるような被写体であっても、一画素のみが明るくなるわけでなく、周囲の数画素が明るくなる。一画素のみの明るさレベルが高い場合には、突発性の画素欠陥とみなせることから、画像合成には使用しない。
図1は、本発明の好ましい実施形態としての第1実施形態に係るカメラの主として電気的構成を示すブロック図である。本実施形態におけるカメラは、撮像部1、画像処理部10、システム制御部20、およびバス31とこれに接続された各部を有する。なお、本実施形態においては、レンズ2は、カメラ本体と一体に構成されているが、交換レンズとしても勿論かまわない。
撮像部1内には、レンズ2、メカニカルシャッタ3、イメージセンサ4を有する。レンズ2は、イメージセンサ4に被写体の光学像を結像する。レンズ2は、被写体像を結像する光学系として機能する。このレンズ2内には、露出量を調節するための絞り値を決定する絞りを備える。また、メカニカルシャッタ3は、開閉動作によりイメージセンサ4への露出や遮光を行い、シャッタ速度を制御する。
イメージセンサ4は、CMOSイメージセンサやCCDイメージセンサ等の撮像素子を含み、レンズ2により結像された被写体の光学像を画素毎に電気信号に変換し、画像データを、画像処理部10およびバス31に出力する。バス31は、各ブロック間で信号の送受信を行うための信号線である。メカニカルシャッタ3およびイメージセンサ4は、第1画像データ(第1画像データはイメージセンサ4から読み出された画像データを基に最初に生成された画像データ、または画像処理部10によって合成された合成画像)と第2画像データ(イメージセンサ4から読み出された画像データを基に直近に生成された画像データ)を生成する。また、撮像部1は、光学系によって結像した被写体像を撮像し、第2画像データとして出力する撮像部として機能する。
画像処理部10は、イメージセンサ4から出力された画像データに画像処理を施す。画像処理部10の詳しい構成については、図2を用いて後述する。
バス31には、前述の画像処理部10の他、内部メモリ33、外部メモリ36、表示部37、入力IF(インターフェース:Interface)38、システム制御部20が接続されている。
内部メモリ33は、カメラ動作に必要な各種設定情報や、画像処理時に途中経過の画像データを一時的に記憶する。内部メモリ33は、フラッシュメモリ等の不揮発性のメモリによって構成される。
外部メモリ36は、カメラ本体に装填自在、または内部に固定された不揮発性の記憶媒体であり、例えば、SDカードやCFカード等である。この外部メモリ36は、現像処理部18で現像処理された画像データを記録し、また再生時には、記録された画像データが読み出され、カメラの外部に出力可能である。外部メモリ36は、画像データを保持し、出力する記録部としての機能を果たす。また、外部メモリ36は、画像処理部10内の画像合成部17による合成済み画像データを記録する。
表示部37は、TFT(Thin Film Transistor)液晶や有機ELなどの背面表示部やEVF(電子ビューファインダ)を有し、画像処理部10内の現像処理部18によって現像された画像(ライブビュー画像を含む)を表示する。また、表示部37は、画像処理部10内の画像合成部17による合成済み画像データを入力し、表示する。
入力IF38は、レリーズ釦等の操作部材や、背面表示部等におけるタッチ操作を入力するためのタッチパネル等を有し、ユーザ操作に基づいて各種のモード設定やレリーズ等撮影動作の指示を行う。
システム制御部20は、CPU(Central Processing Unit)を有し、内部メモリ33内に記憶されたプログラムに従ってカメラの各部を制御することにより全体制御を行う。
次に、図2を用いて、画像処理部10の構成について説明する。画像処理部10は、記録部11、画像取得部12、減算処理部13、数値変換部14、フィルタ処理部15、合成判定部16、画像合成部17、現像処理部18、色空間変換部19を有し、これらの各部はバス31に接続されている。
記録部11は、電気的に書き換え可能な不揮発性または揮発性のメモリであり、画像処理部10内で画像処理する際に一時的に画像データを記憶する。
画像取得部12は、バス31または画像処理部10の外部より画像データを取得する。すなわち、画像取得部12は、イメージセンサ4からの画像データや画像合成部17等によって画像処理された画像データを取得する。この画像取得部12は、第1画像データと第2画像データを取得する画像取得部として機能する。
減算処理部13は、画像取得部12によって取得された2つの画像データを用い、対応する画素の画像データの差分を演算する。すなわち、画像データの内の全部または一部について、順次、画素の画像データの差分を演算する。また、減算処理部13は、RGB画素の画像データについて減算処理を行う場合には、同色画素毎の差分値を得る。減算処理部13は、第1画像データの少なくとも一部と第2画像データの少なくとも一部について、画素毎の差分値を得る減算処理部として機能する。ここで、2つの画像データに対して予め所定の異なるゲインを付加した上で減算するようにしても良い。異なるゲインを付加することで、合成した画像データと撮影により得られた画像データにおいて、撮影データにおける突発的な輝度変化をどの程度重視するか調節が可能になる。
数値変換部14は、減算処理部13において演算された差分値を変換する。この数値変換にあたっては、例えば、閾値を超えるか否かに応じて、“0”か“1”等の値を付与し、また予め決められた関数に応じて変換し、また予め決められたテーブルに沿って変換するようにしてもよい。数値変換の例は、図6を用いて後述する。数値変換部14は、差分値が所定の閾値を超えたか否かに基づいて数値を与え、または差分値を元に所定の変換特性に基づいて数値を与える数値変換部として機能する。
フィルタ処理部15は、減算処理部13によって演算された差分値に対して、画像の空間周波数に基づくフィルタ処理を行う。すなわち、フィルタ処理部15は、数値変換部14によって与えられた数値に対して、画像の空間周波数に基づくフィルタ処理を行う。また、フィルタ処理部15は、フィルタ処理を行う画素からの距離に応じた重み付けを行う(例えば、図7(a)を参照)。
合成判定部16は、フィルタ処理部15によってフィルタ処理された差分値、または減算処理部13によって演算された差分値等に基づいて、第1画像データの少なくとも一部に第2画像データの少なくとも一部を合成するにあたって、各画素に対して合成処理に使用するか否かの判定を行う。
画像合成部17は、画像取得部12に取得された画像データを用いて、画像合成を行う。この画像合成を行うにあたって、合成判定部16によって画像の各画素にたいして、合成処理に使用する判定がなされた場合には、合成処理を実施し、また判定がなされない画素は合成処理を実施しない。この画像合成部17は、差分値とフィルタ処理出力に基づいて、第1画像データの少なくとも一部に第2画像データの少なくとも一部を合成する画像合成部として機能する。
画像合成部17における画像合成としては、通常合成、加算合成、加算平均合成、比較明合成、覆い焼き合成、スクリーン合成、オーバレイ合成、および比較暗合成等の複数枚を使用する画像処理のうちの少なくとも1つを処理可能である。ここで加算合成は、例えば、バルブ撮影の場合には、所定時間間隔で画像データを読み出し、画像データが読み出される毎に前回の加算画像データに今回の画像データを加算し、累積加算画像データを生成する。
比較明合成は、連続的に複数枚の撮影を行い、対応する画素(同位置の画素)の明るさを比較し、明るい場合には、注目画素を置き換え、一方、明るくない場合には注目画素は置き換えない、という画像合成を行う。この比較明合成によれば、夜空の星の軌跡等、移動する明るい部分の変化を1枚の画像に収めることができる。
比較暗合成は、連続的に複数枚の撮影を行い、対応する画素(同位置の画素)の明るさを比較し、暗い場合には、注目画素を置き換え、一方、暗くない場合には注目画素の画像データを置き換えない、という画像合成を行う。この比較暗合成によれば、夜景や星空において、移動する明るい部分が消去され背景画像のみを画像に収めることができる。
加算平均合成は、連続的に複数枚の撮影を行い、対応する画素(同位置の画素)に対して加算平均処理を行う。この加算平均合成によれば、移動する被写体の輝度に関係なく、合成枚数に応じて背景の輝度レベルの比率を高めることで、移動する被写体を消して背景のみを残すことが可能となる。
覆い焼き合成は、前述の比較明合成を行った後、画素値を暗くして明るさを落とし、新しい画素の値として、画像合成を行う。また、スクリーン合成は、元画像の当該画素を、新画像の当該画素に基づいて反転して、新しい画素値として、画像合成を行う。また、オーバレイ合成は、元画像の当該画素が所定値より明るい場合は、「覆い焼き合成」を行い、暗い場合には、「スクリーン合成」を行う。また、通常合成は、当該画素に、新画像の当該画素を上書きする合成を行う。なお、覆い焼き合成、スクリーン合成、オーバレイ合成、通常合成において、合成判定の結果、合成しない場合に該当する場合は、新画素の画素は合成には使用しない。
現像処理部18は、イメージセンサ4からのRAW画像データや、画像合成部17によって画像合成された画像データから表示用の画像やJPEGやTIFF等の記録用の画像データに変換処理する。また、画像取得部12が取得する第1及び第2画像データの少なくとも一方はベイヤー配列の画像データであり、現像処理部18は、ベイヤー配列の画像データを補間処理する現像処理部として機能する。
色空間変換部19は、RGB画像データを、輝度信号と色差信号に変換する。すなわち、R画素、G画素、B画素からのRGB画像データを、明るさを表す成分(輝度(Y))と、2つの色信号と輝度信号との差分を表す成分(色差(Cb、Cr))の画像データに変換する。色空間変換部19は、現像処理部18によって補間処理された画素の少なくとも輝度値を得る色空間変換部として機能する。この場合、減算処理部13は、現像処理部18が出力する画素値の差分を取得するか、または色空間変換部が出力する画素毎の輝度値の差分を取得し、合成時の判定基準となる。
次に、図3を用いて、画像合成部において処理される比較明合成について説明する。図3において処理タイミングをフレーム単位の時間的変化で示しており、最上段は撮影開始と撮影終了のタイミングを示す。次段はイメージセンサ4(撮像素子)の動作を示し、その次段は画像処理(比較明合成処理)の時間的変化を示す。この段において、「合」は比較明合成処理を示す。画像処理の次段は表示画像の時間的変化を示し、表示画像の次段(図3の最下段)は記録画像の時間的変化を示す。
比較明合成処理を示す図3において、撮影を開始すると、明画像_1を取得する。明画像_1を取得すると、画像処理(ライブビュー表示用の現像処理等)を行い、表示部37に表示し、また内部メモリ33または記録部11に合成画像1として保存する。続いて明画像_2が取得されると、明画像_1と明画像_2を用いて比較明合成処理がなされ、この比較明合成処理がなされた画像データに対して画像処理(ライブビュー表示用の現像処理)を行い、表示部37に表示し、また内部メモリ33または記録部11に合成画像2として保存する。以後、明画像が取得されるたびに、同様の処理がなされ、撮影が終了すると、最後に取得された明画像_Nについて、直前に保存した合成画像を用いて比較明合成処理がなされた合成画像_Nが表示され、記録される。
次に、図4に示す流れ図を用いて、本実施形態における動作について説明する。この動作は、システム制御部20内のCPUが内部メモリ33に記憶されたプログラムに従って、各部を制御して実行する。
図4に示す流れ図おいて、まず、画像取得部12は、RAW画像Aを取得し(#1)、またRAW画像B(#3)を取得する。ここで、RAW画像Aは、画像合成部17によって合成された画像データである。したがって、RAW画像Aは、イメージセンサ4から2回目の画像データが読み出された後の画像データである。またRAW画像Bは、イメージセンサ4から読み出された画像データ、または画像合成部17によって合成された画像データである。
ステップ#1、#3において、RAW画像データの取得を行うと、次に、RAW画像データBとRAW画像データAの差分(B−A)を演算する(#5)。ここでは、減算処理部13が、画像取得部12で取得されたRAW画像データA,Bについて、それぞれの画像データの同じ位置の各画素において差分値を求める。
画像データの各画素の差分値を求めると、次に、数値変換を行う(#7)。ここでは、数値変換部14が、減算処理部13によって算出された差分値を用いて、数値変換を行う。この数値変換は、例えば、図6(a)(b)に示すように、差分値(x軸に示す)に応じた変換値(y軸に示す)に変換する。図6(a)に示す例では、比較明合成の場合には、差分値がプラスの場合には、次第に変換値が増加し、所定値を過ぎると飽和するような曲線であり、比較暗合成の場合には、差分値がマイナスの場合には、変換値が増加し、所定値を過ぎると飽和するような曲線である。
また、図6(b)に示す例では、比較明合成の場合には、差分値が所定値以上の場合には、変換値が所定値(一定値)であり、差分値が所定値以下の場合には変換値が0である。また、比較暗合成の場合には、差分値が所定値以下の場合には、変換値が所定値(一定値)であり、差分値が以上の場合には変換値が0である。図6(a)(b)は、差分値を変換値に変換する例であり、種々の関数を用いて、任意の形状となるようにしてもよい。
ステップ#7において数値変換を行うと、差分データを取得する(#9)。ステップ#5、#7において、対応する画素毎に画像データの差分値が算出され、数値変換されたので、このステップでは、画素毎の数値変換後のデータを順次、内部メモリ33または記録部11に保存する。
ステップ#9において、差分データを取得すると、次に、フィルタ処理を行う(#11)。ここでは、フィルタ処理部15が、RAW画像データAとRAW画像データBの差分値について、画像の空間周波数に基づくフィルタ処理を行う。具体的には、ノイズ除去またはLPF(Low Pass Filter)等のフィルタ処理を行う。フィルタ処理としては、例えば、図7(a)(b)に示すように、フィルタ処理を行う画素の前後左右の5×5の画素の画像データを用いてフィルタ処理を行うようにしてもよい。
図7(a)に示す例では、フィルタ処理を行う画素からの距離に応じた重み付けを行う例である。この例では、フィルタ処理を行う画素(注目画素)が(3,3)の位置であり、この位置の画像データは、重み付けが196であり、画素(1,1)の画像データは重み付けが1、画素(2,1)の画像データは重み付けが8、画素(3,1)の画像データは重み付けが14、・・・・、となっている。
図7(b)に示す例では、フィルタ処理を行う画素から所定の範囲内については、均等の重み付けを行うようにした例である。この例でも、フィルタ処理を行う画素(注目画素)が(3,3)の位置であり、この注目画素の前後左右5×5画素の範囲内について、重み付けを行っている。
なお、図7(a)(b)のいずれも全左右5×5の範囲内の画素の画像データを用いてフィルタ処理を行っていたが、これに限らず、範囲を広げても狭めても勿論構わない。ただし、周辺画素の比較に対しては、小さな輝点に対応するため、画素単位での確認がよい(色別にすると、画素間引きされるので、色別にしないことが望ましい)。また、色のある被写体に対応するめに、同色画素の確認も行うことが好ましく、この場合には5×5以上の範囲とする。
また、フィルタ処理としては、図7(a)(b)の例に限られず、例えば、特許第5249111号に開示されているような方法を用い、差からなる画像に対してノイズリダクションを行うようにしてもよい。また、注目画素を中心として、所定サイズ(例えば、5×5)内の画素に対応する差分画素値が所定以上の数をカウントするようにしてもよい。
また、フィルタ処理としては、図11(a)に示す他の一例のように、同色のみを検知するフィルタ処理を行ってもよい。図11(a)の左側に示す例は、RGB画像データに対してフィルタ処理を行う場合のR/B用であり、また右側に示す例は、輝度−色差(Y−CbCr)画像データに対してフィルタ処理を行う場合のGr/Gb用である。
また、フィルタ処理としては、図11(b)に示す他の一例のように、同色を重視し、それ以外は少し検知するフィルタ処理を行ってもよい。図11(b)の上の段は、RGB画像データに対するフィルタ処理を行う場合のR用とB用であり、図11(b)の下の段は輝度−色差(Y−CbCr)画像データに対してフィルタ処理を行う場合のGr/Gb用である。
また、フィルタ処理としては、図11(c)に示す他の一例のように、注目画素のいずれか特定の方向を重視するフィルタ処理を行ってもよい。図11(c)の左側は、左上を重視するフィルタ処理を行う場合であり、図11(c)の右側は右下を重視するフィルタ処理を行う場合である。
ステップ#11においてフィルタ処理を行うと、次に、合成判定を行う(#13)。このステップでは、フィルタ処理された差分データに基づいて、画像合成を行うにあたって注目画素毎に合成処理の可否を判定する。すなわち、突発性の画素欠陥があると、1画素のみの画像データが異常値を示す場合があり、この場合には、差分値が異常に大きくなる。そこで、合成判定では、数値変換やフィルタ処理のなされた差分値が所定値よりも大きい場合には、その注目画素に突発性の画素欠陥があると判定する。一方、数値変換やフィルタ処理のなされた差分値が所定値よりも小さい場合には、その注目画素に突発性の画素欠陥がないと判定する。
ステップ#13において合成判定を行うと、次に、合成を行う(#15)。ここでは、ステップ#13における合成判定の結果に応じて、#1で取得したRAW画像データAと、#3で取得したRAW画像データBを用いて、画像合成を行う。すなわち、合成判定(#1)は画像データの各画素で行うため、注目画素に突発性の画素欠陥があると判定された画素においては、合成処理を行わず、一方、注目画素に突発性の画素欠陥がないと判定された画素においては、合成処理を行う。なお、画像合成としては、比較明合成に限らず、例えば、通常合成、加算合成、加算平均合成、覆い焼き合成、スクリーン合成、オーバレイ合成、および比較暗合成等の複数枚を使用する画像処理のいずれか1つ又は複数の合成を行うようにしてもよい。
ステップ#15において、合成を行うと、合成画像を生成する(#17)。ステップ#15において、注目画素毎に合成を行い、合成画像の生成領域についての全ての画素について合成動作が終了すると、ステップ#17において合成画像が完成し、本実施形態における画像合成動作が終了する。
このように、本実施形態においては、2つの画像データを用いて合成画像を生成するにあたって、対応する画素毎に差分値を算出し(#5)、この差分値に基づいて突発性の画素欠陥があるか否かを判定し(#13)、突発性の画素欠陥とみなされた画素は、合成処理に使用しないため、突発性の画素欠陥による画質劣化を低減することができる。
また、本実施形態においては、差分値を数値変換し(#7)、またフィルタ処理を行うようにしている(#11)。このため、画素データのノイズ等の影響を除去することができ、画質を向上させることができる。なお、本実施形態においては、数値変換等を行っていたが、省略してもよい。
次に、図5を用いて、本実施形態の変形例について説明する。本発明の第1実施形態においては、RAW画像データの差分値を先に求めてから数値変換やフィルタ処理を行っていた。しかし、これらの処理の手順はこれに限らず、順番を変更しても構わない。図5に示す変形例は、他の処理手順の一例を示す。
図5に示す流れ図に入ると、図4と同様に、RAW画像データAを取得し(#21)、またRAW画像データBを取得する(#23)。
ステップ#21において、RAW画像データAを取得すると、次に、RAW画像データAについて、フィルタ処理を行う(#25)。ここでは、RAW画像データAについて、図7(a)(b)等に示したように、画像の空間周波数に基づくフィルタ処理を行う。
ステップ#25において、フィルタ処理を行うと、次に、比較用画像Aを生成する(#29)。ステップ#25では、注目画素を順次、変更しながら、合成画像生成対象領域の全画素の画像データに対してフィルタ処理を施すので、このステップでは、順次フィルタ処理された画像データを格納し、比較用画像Aの画像データを生成する。
ステップ#23において、RAW画像データBを取得すると、次に、RAW画像データBについて、フィルタ処理を行う(#27)。ここでは、RAW画像データBについて、図7(a)(b)等に示したように、画像の空間周波数に基づくフィルタ処理を行う。
ステップ#27において、フィルタ処理を行うと、次に、比較用画像Bを生成する(#31)。ステップ#27では、注目画素を順次、変更しながら、合成画像生成対象領域の全画素の画像データに対してフィルタ処理を施すので、このステップでは、内部メモリ33または記録部11に順次フィルタ処理された画像データを格納し、比較用画像Bの画像データを生成する。
ステップ#29において比較用画像Aを生成すると、またステップ#31において比較用画像Bを生成すると、次に、比較用画像データBと比較用画像データAの差分(B−A)を演算する(#33)。ここでは、減算処理部13が、内部メモリ33または記録部11に格納された比較用画像データA,Bについて、それぞれ対応する画素の画像データの差分値を求める。
対応する画素の画像データの差分値を求めると、次に、数値変換を行う(#35)。ここでは、ステップ#7と同様に、数値変換部14が、減算処理部13によって算出された差分値を用いて、数値変換を行う。この数値変換は、例えば、図6(a)(b)等に示すような変換に行う。
ステップ#35において、数値変換を行うと、次に、差分データを格納する(#37)。ステップ#33、#35において、対応する画素毎に画像データの差分値が算出され、数値変換されたので、このステップでは、画素毎の数値変換後のデータを順次、内部メモリ33または記録部11に保存する。
ステップ#37において差分データを生成すると、次に、合成判定を行う(#39)。このステップでは、ステップ#13と同様に、フィルタ処理および数値変換された差分データに基づいて、画像合成を行うにあたって注目画素毎に画像データの合成処理を行うか否かを判定する。合成判定では、差分値が所定値よりも大きい場合には、その注目画素に突発性の画素欠陥があると判定する。一方、差分値が所定値よりも小さい場合には、その注目画素に突発性の画素欠陥がないと判定する。
ステップ#39において合成判定を行うと、次に、合成を行う(#41)。ここでは、#15と同様に、ステップ#39における合成判定の結果に応じて、#21で取得したRAW画像データAと、#23で取得したRAW画像データBを用いて、画像合成を行う。
ステップ#41において、合成を行うと、合成画像を生成する(#43)。ステップ#41において、注目画素毎に合成を行い、合成画像の生成領域についての全ての画素について合成動作が終了すると、ステップ#43において合成画像が完成し、本変形例における画像合成動作が終了する。
このように、本変形例においても、2つの画像データを用いて合成画像を生成するにあたって、対応する画素毎に差分値を算出し(#33)、この差分値に基づいて突発性の画素欠陥があるか否かを判定し(#39)、突発性の画素欠陥がない画素に対して合成処理を行う。このため、突発性の画素欠陥による画質劣化を低減することができる。
また、本変形例においては、フィルタ処理によって比較用画像データを生成し(#25〜#31)、数値変換を行うようにしている(#35)。このため、画素データのノイズ等の影響を除去することができ、画質を向上させることができる。また、RAW画像Aは合成済みの画像データであり、RAW画像Bは合成前の画像データであることから、両画像データのノイズ特性が異なる可能性がある。本変形例においては、フィルタ処理を、RAW画像データAとRAW画像データで異ならせることができ、ノイズ除去等において、有利である。
次に、図8を用いて、本発明の第2実施形態について説明する。本発明の第1実施形態においては、注目画素の周辺の画素の画像データの影響については、フィルタ処理に含めて考慮していた。それに対して、本実施形態においては、差分値と周辺の画素の出力に応じて、合成処理を行うか否かの判定を行うようにしている。
本実施形態における構成は、図1および図2に示したブロック図と同様であることから、詳しい説明を省略する。図8に示すフローチャート(後述する図9に示すフローチャートも同様)は、内部メモリ33に記憶されたプログラムに従って、システム制御部20内のCPUが、各部を制御し実行する。なお、本実施形態においては、画像処理として比較明合成を行う場合について説明する。
図8に示すフローチャートに入ると、まず、注目画素の出力についてRAW画像データBがRAW画像データAよりも大きいか否かを判定する(#51)。本実施形態においても、RAW画像データAは合成済みの画像データであり、RAW画像データBは合成前の画像データである。このステップでは、画像取得部12が、RAW画像データAおよびRAW画像データBを取得し、減算処理部13が減算演算を行い、この演算結果に基づいて、合成判定部16が、注目画素についてRAW画像データBがRAW画像データAより大きいか否かを判定する。なお、減算演算を行わず、直接、大小関係を判定するようにしてもよい。
ステップ#51における判定の結果、RAW画像データBがRAW画像データAよりも大きかった場合には、次に、フィルタ処理の差分データの周辺5×5の画素の出力の総和が設定値以上か否かを判定する。注目画素における合成済みの画像データと合成前の画像データの差が大きい場合には、単に、合成前の画像データの値が大きい場合もあるが、一方、突発性の画素欠陥の可能性もある。そこで、このステップでは、注目画素の周囲の画素の出力に基づいて、注目画素が突発性の画素欠陥があるか否かを判定するようにしている。
すなわち、突発性画素欠陥が発生している場合には、注目画素の周辺画素の画像データの値は大きくならず、一方、突発性画素欠陥ではなく、注目画素に明るい被写体光が入射している場合には、注目画素の周辺画素の画像データの値も大きくなる。そこで、注目画素の周辺画素の画像データの総和を求めて判定している。なお、本実施形態においては、注目画素の周辺画素として、5×5(すなわち、周辺の左右上下25画素)の画像データの総和を求めているが、5×5に限らず、もっと広い範囲でもよく、狭い範囲について総和を求めるようにしてもよい。また、総和は単純加算に限らず、二乗値加算でもよく、また他の演算式を利用してもよい。
ステップ#53における判定の結果、周辺画素の出力の総和が設定値以上であれば、注目画素の合成処理を行う(#57)。ここでは、画像合成部17が画像合成を行うにあたって、RAW画像データAの注目画素の合成処理を行う。すなわち、ステップ#53における判定の結果、RAW画像データBの注目画素の値がRAW画像データAの注目画素の値よりも大きいこと(#51Yes)から、突発性の画素欠陥の可能性があるが、ステップS53の判定により、周辺画素の画像データの値も大きいことから、突発性の画素欠陥でないと判定されるからである。
また、ステップ#51における判定の結果、RAW画像データBの注目画素がRAW画像データAの注目画素よりも大きくない場合(#51No)、またはステップ#53における判定の結果、周辺画素の出力の総和が設定値以上でない場合(#53No)は、注目画素の合成処理を行わない(#59)。これは、RAW画像データBの注目画素がRAW画像データAの注目画素よりも大きくない場合(#51No)には、比較明合成の処理として、レベルの高い方を残す処理に適応しないためであり、また、ステップS53の判定により周辺画素の出力の総和が設定値以上でない場合には、注目画素が突発性の画素欠陥であるとみなせるからである。
図8のフローにおいて、注目画素の画像データの合成処理を行うかどうかの可否が決まると、画像合成部17が各画素の合成判定の結果に応じて、画像合成を行う。
このように、本発明の第2実施形態においては、ステップ#51における判定の結果、注目画素が突発性の画素欠陥の可能性がある場合には、注目画素の周辺の画素の出力に基づいて、突発性の画素欠陥を発生しているか否かを判定するようにしている。
次に、図9を用いて、第2実施形態の変形例について説明する。この変形例は、図8に示したフローにおいて、さらに、ステップ#55を追加したものであるので、この追加したステップS55について説明する。
ステップ#53における判定の結果、周辺画素の出力の総和が設定値以上であれば、次に、RAW画像データBがRAW画像データAよりも大きい隣接画素の数が設定数以上であるか否かを判定する(#55)。このステップにおける隣接画素は、注目画素に直近の隣接画素をいう(したがって、3×3画素の範囲)。ここでは、減算処理部13によって注目画素と各周辺画素の画像データの差分値を求め、この差分値に基づいて、合成済み画像の画像データが大きい隣接画素の数を求め判定する。突発性画素欠陥の可能が低ければ、直接隣接する周辺画素の画像データの値は、注目画素の画像データの値と大体同じくらいになる。
ステップ#55における判定の結果、RAW画像データBの値がRAW画像データAの値よりも大きい隣接画素の数が設定数以上であれば、比較明合成を行う(#58)。ステップ#51、#53の判定結果に加え、ステップ#55における判定の結果、注目画素は突発性画素欠陥である可能性が低いことから、比較明合成を行う。一方、RAW画像データBの値がRAW画像データAの値よりも大きい隣接画素の数が設定数以上でない場合には、合成処理を行わない(#59)。この場合は、注目画素は突発性画素欠陥である可能性が高いからである。
このように、本変形例では、第2実施形態における判定に加え、注目画素と隣接画素の関係に基づいて、突発性画素欠陥を発生しているか否かを判定するようにしている。このため、より精度の高い判定を行うことができる。
また、本変形例では、注目画素の周辺画素に対して、比較対象の画像よりもレベルが高い画素が隣接しているかどうかの確認を追加している(#55)。隣接画素を確認することで、ランダムノイズによる影響を少なくすることができる。
次に、図10を用いて、本発明の第1実施形態および第2実施形態における2画像の画素の位置合わせについて説明する。これらの実施形態においては、図10(a)に示す「画像1」と、図10(b)に示す「画像2」を用い、2画像を用いて画像合成を行う。「画像2」の取得時に、図10(b)に示すように、1画素ずれる場合がある。この場合には、「画像1」とのズレを検出し、「画像2」について図10(c)に示すように、1画素ずらすような処理を行った上で、減算処理部13において差分値を求める。
ズレの検出は、画像から判断してもよく、またジャイロセンサ等のブレ検知部からの情報に基づいて判断してもよい。また、図10に示す例では、「画像2」に対して補正していたが、「画像1」を補正しても構わない。また、補正するために、画素をずらすことによって画像データが不足するエリアは、比較明合成の場合には、図10(c)に示すように黒データとし、また比較暗合成の場合には白データとする。
以上説明したように、本発明の各実施形態や変形例においては、第1画像データと第2画像データを取得する画像取得部12と、第1画像データの少なくとも一部と第2画像データの少なくとも一部について、画素毎の差分値を得る減算処理部13と、この差分値に対して、画像の空間周波数に基づくフィルタ処理を行うフィルタ処理部15と、差分値とフィルタ処理出力に基づいて、第1画像データの少なくとも一部に第2画像データの少なくとも一部を合成する画像合成部17を備えている。このため、突発性の画素欠陥がある場合でも、効率的に検出し、画素欠陥の影響を除去することができる。
なお、本発明の各実施形態や変形例においては、RGB画像データを用いて、画像データの減算処理、数値変換、フィルタ処理等を行っていた。しかし、これに限らず、RGB画像データから輝度(Y)画像データを生成し、この輝度画像データを用いて、減算処理、数値変換、フィルタ処理等を行うようにしてもよく、また一部をRGB画像データで行い、残りを輝度画像データで行うようにしてもよい。RGB画像データの場合には、同色画素同士で演算するのに対して、輝度画像データとすることにより、異色画素か否かに係らず、処理することができる。
また、比較明合成する際、注目画素のレベルが比較合成画像よりも高い場合、周辺画素のレベルを確認し、合成中(比較対象)の画像よりもレベルが高い画素の個数をカウントし、予め設定した個数以上の場合、注目画素を合成処理してもよい。周囲の画素のレベルを考慮していることから、突発性の画素欠陥を精度よく検出することができる。また、突発性の画素欠陥と認識された画素に対しては、単純に合成処理を実施しない方法や周囲の画素情報を用いて補完する手法を用いてもよい。
また、本実施形態においては、撮影のための機器として、デジタルカメラを用いて説明したが、カメラとしては、デジタル一眼レフカメラでもコンパクトデジタルカメラでもよく、ビデオカメラ、ムービーカメラのような動画用のカメラでもよく、さらに、携帯電話、スマートフォーン、携帯情報端末(PDA:Personal Digital Assist)、パーソナルコンピュータ(PC)、タブレット型コンピュータ、ゲーム機器等に内蔵されるカメラでも構わない。いずれにしても、複数の画像データを用いて画像合成を行う画像合成を行う機器であれば、本発明を適用することができる。
また、本明細書において説明した技術のうち、主にフローチャートで説明した制御に関しては、プログラムで設定可能であることが多く、記録媒体や記録部に収められる場合もある。この記録媒体、記録部への記録の仕方は、製品出荷時に記録してもよく、配布された記録媒体を利用してもよく、インターネットを介してダウンロードしたものでもよい。
また、特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず」、「次に」等の順番を表現する言葉を用いて説明したとしても、特に説明していない箇所では、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
本発明は、上記実施形態にそのまま限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素の幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
1・・・撮像部、2・・・レンズ(絞り)、3・・・メカニカルシャッタ、4・・・イメージセンサ、10・・・画像処理部、11・・・記録部、12・・・画像取得部、13・・・減算処理部、14・・・数値変換部、15・・・フィルタ処理部、16・・・合成判定部、17・・・画像合成部、18・・・現像処理部、19・・・色空間変換部、20・・・システム制御部、31・・・バス、33・・・内部メモリ、36・・・外部メモリ、37・・・表示部、38・・・入力IF

Claims (14)

  1. 第1画像データと第2画像データを連続して取得する画像取得部と、
    上記第1画像データの少なくとも一部と上記第2画像データの少なくとも一部について、画素毎の差分値を得る減算処理部と、
    上記差分値に対して、画像の空間周波数に基づくフィルタ処理を行うフィルタ処理部と、
    上記差分値の注目画素の周囲の画素の総和値を算出するとともに、上記周囲の画素の差分値が正である画素数を計数する演算処理部と、
    上記フィルタ処理後の差分値と所定値の比較結果に基づいて突発性の画素欠陥の有無の判断を行い、上記画素欠陥と判断された画素を注目画素として、上記演算処理部で演算された上記総和値と、計数結果に基づいて判断結果を出力する突発性画素欠陥検出部と、
    上記判断結果が上記突発性の画素欠陥である場合には、画素欠陥と判断された上記第1画像データと、上記第2画像データの画素は合成せず、一方、上記突発性の画素欠陥でない場合には、上記第1画像データの少なくとも一部に上記第2画像データの少なくとも一部を合成する画像合成部と、
    を有することを特徴とする画像合成装置。
  2. 上記フィルタ処理部は、上記第1画像データや上記第2画像データの差分に対して、フィルタ処理を行う画素からの距離に応じた重み付けを行うことを特徴とする請求項1に記載の画像合成装置。
  3. 上記減算処理部は、同色画素毎の差分値を得ることを特徴とする請求項1に記載の画像合成装置。
  4. 上記第1画像データおよび上記第2画像データの少なくとも一方はベイヤー配列の画像データであり、
    上記ベイヤー配列の画像データを補間処理する現像処理部と、
    上記補間処理された画素の少なくとも輝度値を得る色空間変換部と、
    を更に含み、
    上記減算処理部は、少なくとも上記現像処理部が出力する画素値の差分を取得するか、または上記色空間変換部が出力する画素毎の輝度値の差分を取得する、
    ことを特徴とする請求項1に記載の画像合成装置。
  5. 上記画像合成部における合成は複数の上記画像データを用いて合成であり、通常合成、加算合成、加算平均合成、比較明合成、覆い焼き合成、スクリーン合成、オーバレイ合成、および比較暗合成の画像処理のうちの少なくとも1つであることを特徴とする請求項1に記載の画像合成装置。
  6. 上記画像合成部による合成済み画像データを出力し、表示する表示部を更に含むことを特徴とする請求項1に記載の画像合成装置。
  7. 上記画像合成部による合成済み画像データを保持し、出力する記録部と、
    被写体像を結像する光学系と、
    上記光学系によって結像した被写体像を撮像し、第2画像データとして出力する撮像部と、
    を更に含み、
    上記記録部は、上記画像合成部による合成済み画像データを記録することを特徴とする請求項1に記載の画像合成装置。
  8. 第1画像データと第2画像データを連続して取得する画像取得部と、
    上記第1画像データおよび上記第2画像データに対して、空間周波数に基づくフィルタ処理を行うフィルタ処理部と、
    差分値の注目画素の周囲の画素の総和値を算出するとともに、上記周囲の画素の差分値が正である画素数を計数する演算処理部と、
    上記フィルタ処理部による上記第1画像データのフィルタ処理出力の少なくとも一部と上記第2画像データのフィルタ出力について、画素毎の差分値を得る減算処理部と、
    上記差分値と所定値の比較結果に基づいて突発性の画素欠陥の有無の判断を行い、上記画素欠陥と判断された画素を注目画素として、上記演算処理部で演算された上記総和値と、計数結果に基づいて判断結果を出力する突発性画素欠陥検出部と、
    上記判断結果が上記突発性の画素欠陥である場合には、画素欠陥と判断された上記第1画像データと、上記第2画像データの画素は合成せず、一方、上記突発性の画素欠陥でない場合には、上記第1画像データの少なくとも一部に上記第2画像データの少なくとも一部を合成する画像合成部と、
    を有することを特徴とする画像合成装置。
  9. 第1画像データと第2画像データを連続して取得する画像取得ステップと、
    上記第1画像データの少なくとも一部と上記第2画像データの少なくとも一部の画素毎の差分値を取得する差分値取得ステップと、
    上記差分値に対して、画像の空間周波数に基づくフィルタ処理を行うフィルタ処理ステップと、
    上記差分値の注目画素の周囲の画素の総和値を算出するとともに、上記周囲の画素の差分値が正である画素数を計数する演算処理ステップと、
    上記フィルタ処理後の差分値と所定値の比較結果に基づいて突発性の画素欠陥の有無の判断を行い、上記画素欠陥と判断された画素を注目画素として、上記演算処理ステップで演算された上記総和値と、計数結果に基づいて判断結果を出力する突発性画素欠陥検出ステップと、
    上記判断結果が上記突発性の画素欠陥である場合には、画素欠陥と判断された上記第1画像データと、上記第2画像データの画素は合成せず、一方、上記突発性の画素欠陥でない場合には、上記第1画像データの少なくとも一部に上記第2画像データの少なくとも一部を合成する合成ステップと、
    を有することを特徴とする画像合成方法。
  10. 上記第1画像データと上記第2画像データの少なくとも一方はベイヤー配列の画像データであり、
    上記ベイヤー配列の画像データを補間処理する補間処理ステップと、
    上記補間処理された画素の少なくとも輝度値を取得する輝度値取得ステップと、
    を更に含み、
    上記差分値取得ステップでは、同色同画素毎の差分値の取得、所定の閾値を越えたかどうかに基づく差分値の取得、所定の関数に基づく差分値の取得、上記補間処理した画素毎のRGB値の取得、および上記画素毎の輝度値の差分値の取得の内の少なくとも1つを実行し、
    上記フィルタ処理ステップは、フィルタ処理を行う画素からの距離に応じた重み付けを行い、
    上記合成ステップは複数の画像データを用いた合成であり、通常合成、加算合成、比較明合成、加算平均合成、覆い焼き合成、スクリーン合成、オーバレイ合成、および比較暗合成の画像処理のうちの少なくとも1つを実行する、
    ことを特徴とする請求項に記載の画像合成方法。
  11. 上記合成ステップにおける合成済み画像データを出力し、表示する表示ステップ、
    および上記第1画像データを保持、出力し、被写体像を撮像して上記第2画像データとして出力し、上記合成済み画像データを出力する出力ステップ、
    の内の少なくとも1つのステップを実行することを特徴とする請求項に記載の画像合成方法。
  12. 画像合成をコンピュータに実行させるためのプログラムにおいて、
    第1画像データと第2画像データを連続して取得する画像取得ステップと、
    上記第1画像データの少なくとも一部と上記第2画像データの少なくとも一部の画素毎の差分値を取得する差分値取得ステップと、
    上記差分値に対して、画像の空間周波数に基づくフィルタ処理を行うフィルタ処理ステップと、
    上記差分値の注目画素の周囲の画素の総和値を算出するとともに、上記周囲の画素の差分値が正である画素数を計数する演算処理ステップと、
    上記フィルタ処理後の差分値と所定値の比較結果に基づいて突発性の画素欠陥の有無の判断を行い、上記画素欠陥と判断された画素を注目画素として、上記演算処理ステップで演算された上記総和値と、計数結果に基づいて判断結果を出力する突発性画素欠陥検出ステップと、
    上記判断結果が上記突発性の画素欠陥である場合には、画素欠陥と判断された上記第1画像データと、上記第2画像データの画素は合成せず、一方、上記突発性の画素欠陥でない場合には、上記第1画像データの少なくとも一部に上記第2画像データの少なくとも一部を合成する合成ステップと、
    をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
  13. 上記第1画像データと上記第2画像データの少なくとも一方はベイヤー配列の画像データであり、
    上記ベイヤー配列の画像データを補間処理する補間処理ステップと、
    上記補間処理された画素の少なくとも輝度値を取得する輝度値取得ステップと、
    を更に含み、
    上記差分値取得ステップでは、同色同画素毎の差分値の取得、所定の閾値を越えたかどうかに基づく差分値の取得、所定の関数に基づく差分値の取得、上記補間処理した画素毎のRGB値の取得、および上記画素毎の輝度値の差分値の取得の内の少なくとも1つを実行し、
    上記フィルタ処理ステップは、フィルタ処理を行う画素からの距離に応じた重み付けを行い、
    上記合成ステップは複数の画像データを用いた合成であり、通常合成、加算合成、比較明合成、加算平均合成、覆い焼き合成、スクリーン合成、オーバレイ合成、および比較暗合成の画像合成のうちの少なくとも1つを実行する、
    ことを特徴とする請求項12に記載のプログラム。
  14. 上記合成ステップにおける合成済み画像データを出力し、表示する表示ステップ、
    および上記第1画像データを保持、出力し、被写体像を撮像して上記第2画像データとして出力し、上記合成済み画像データを出力する出力ステップ、
    の内の少なくとも1つのステップを実行することを特徴とする請求項12に記載のプログラム。
JP2014006804A 2014-01-17 2014-01-17 画像合成装置、画像合成方法、およびプログラム Active JP6351271B2 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014006804A JP6351271B2 (ja) 2014-01-17 2014-01-17 画像合成装置、画像合成方法、およびプログラム
US14/590,805 US9654668B2 (en) 2014-01-17 2015-01-06 Image composition apparatus and image composition method
CN201510023593.8A CN104796600B (zh) 2014-01-17 2015-01-16 图像合成装置和图像合成方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014006804A JP6351271B2 (ja) 2014-01-17 2014-01-17 画像合成装置、画像合成方法、およびプログラム

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2015136054A JP2015136054A (ja) 2015-07-27
JP2015136054A5 JP2015136054A5 (ja) 2017-02-16
JP6351271B2 true JP6351271B2 (ja) 2018-07-04

Family

ID=53545225

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2014006804A Active JP6351271B2 (ja) 2014-01-17 2014-01-17 画像合成装置、画像合成方法、およびプログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US9654668B2 (ja)
JP (1) JP6351271B2 (ja)
CN (1) CN104796600B (ja)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6391383B2 (ja) * 2014-02-10 2018-09-19 キヤノン株式会社 画像処理装置、その制御方法、プログラム及び記憶媒体
JP2017049974A (ja) * 2015-09-04 2017-03-09 キヤノン株式会社 識別器生成装置、良否判定方法、およびプログラム
JP2017108309A (ja) * 2015-12-10 2017-06-15 オリンパス株式会社 撮像装置および撮像方法
CN109479100B (zh) * 2016-07-29 2021-02-09 奥林巴斯株式会社 图像处理装置、图像处理方法和程序
JP2019106647A (ja) * 2017-12-13 2019-06-27 キヤノン株式会社 画像処理装置及び方法、及び撮像装置
JP2022002376A (ja) 2020-06-22 2022-01-06 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
CN112102190A (zh) * 2020-09-14 2020-12-18 努比亚技术有限公司 图像处理方法、移动终端及计算机可读存储介质

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4148586B2 (ja) 1999-03-08 2008-09-10 カシオ計算機株式会社 画像合成装置
US7369161B2 (en) * 1999-06-08 2008-05-06 Lightsurf Technologies, Inc. Digital camera device providing improved methodology for rapidly taking successive pictures
US6704447B2 (en) * 2001-02-21 2004-03-09 Justsystem Corporation Method and apparatus for using illumination from a display for computer vision based user interfaces and biometric authentication
US6859565B2 (en) * 2001-04-11 2005-02-22 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Method and apparatus for the removal of flash artifacts
JP2004056395A (ja) 2002-07-18 2004-02-19 Sony Corp 固体撮像素子の検査方法および検査プログラム
JP2005117395A (ja) 2003-10-08 2005-04-28 Konica Minolta Photo Imaging Inc 撮像装置
JP4349207B2 (ja) 2004-05-31 2009-10-21 ソニー株式会社 固体撮像装置、欠陥補正方法
JP4408779B2 (ja) * 2004-09-15 2010-02-03 キヤノン株式会社 画像処理装置
US7970170B2 (en) * 2005-05-09 2011-06-28 Lockheed Martin Corporation Continuous extended range image processing
JP4832894B2 (ja) * 2005-12-28 2011-12-07 セコム株式会社 画像センサ
JP2007300191A (ja) * 2006-04-27 2007-11-15 Fujitsu Ltd 赤外線画像処理装置および赤外線画像処理方法
US7551800B2 (en) * 2006-08-09 2009-06-23 Fotonation Vision Limited Detection of airborne flash artifacts using preflash image
JP4208909B2 (ja) * 2006-08-24 2009-01-14 株式会社東芝 画像処理装置と撮影装置
WO2009107197A1 (ja) * 2008-02-26 2009-09-03 富士通株式会社 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム
JP2008283477A (ja) * 2007-05-10 2008-11-20 Fujifilm Corp 画像処理装置及び画像処理方法
JP4735994B2 (ja) * 2008-08-27 2011-07-27 ソニー株式会社 撮像装置及び方法、プログラム、並びに記録媒体
US8339475B2 (en) * 2008-12-19 2012-12-25 Qualcomm Incorporated High dynamic range image combining
CN103004211B (zh) * 2010-04-20 2015-09-02 富士胶片株式会社 成像设备和处理拍摄图像的方法
JP2012019337A (ja) * 2010-07-07 2012-01-26 Olympus Corp 画像処理装置及び方法並びにプログラム
JP5141733B2 (ja) * 2010-08-18 2013-02-13 カシオ計算機株式会社 撮像装置、撮像方法、及びプログラム
KR102022444B1 (ko) * 2013-02-21 2019-09-18 삼성전자주식회사 복수의 카메라를 구비한 휴대 단말에서 유효한 영상들을 합성하기 위한 방법 및 이를 위한 휴대 단말
US9659350B2 (en) * 2014-01-31 2017-05-23 Morpho, Inc. Image processing device and image processing method for image correction, and non-transitory computer readable recording medium thereof

Also Published As

Publication number Publication date
JP2015136054A (ja) 2015-07-27
CN104796600B (zh) 2018-04-03
CN104796600A (zh) 2015-07-22
US9654668B2 (en) 2017-05-16
US20150206296A1 (en) 2015-07-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6351271B2 (ja) 画像合成装置、画像合成方法、およびプログラム
JP4165568B2 (ja) 撮影装置、撮影装置の制御方法、制御プログラム及び記録媒体
JP6278713B2 (ja) 撮像装置および撮像方法
JP6267502B2 (ja) 撮像装置、撮像装置の制御方法、及び、プログラム
JP6370207B2 (ja) 撮像装置、画像処理装置、撮像方法、およびプログラム
US9071766B2 (en) Image capturing apparatus and control method thereof
JP6720881B2 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
JP2017108309A (ja) 撮像装置および撮像方法
US20170318208A1 (en) Imaging device, imaging method, and image display device
JP5861924B2 (ja) 撮像装置
JP5499853B2 (ja) 電子カメラ
US10270991B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and computer-readable recording medium
JP5952975B2 (ja) 撮像装置および撮像方法
JP6305290B2 (ja) 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法
JP2014216775A (ja) 撮像装置、検出方法およびプログラム
JP6736279B2 (ja) 撮像装置、画像処理装置、画像処理方法
JP6652290B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
JP2017038174A (ja) 撮像装置、その制御方法およびプログラム
JP5299159B2 (ja) 撮像装置およびプログラム
JP4705146B2 (ja) 撮像装置及び撮像方法
JP5984533B2 (ja) 撮像装置、その制御方法およびプログラム
JP5747595B2 (ja) 露出制御装置及びカメラ
JP2016225757A (ja) 撮像装置、撮像方法
US20240187727A1 (en) Image processing apparatus, image capturing apparatus, control method of image processing apparatus, and storage medium
JP7064351B2 (ja) 撮像装置および撮像方法

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20170106

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20170106

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20171010

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20171106

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20171228

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20180516

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20180605

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 6351271

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250