JPH05274430A - 画像情報処理方法 - Google Patents
画像情報処理方法Info
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- JPH05274430A JPH05274430A JP4068112A JP6811292A JPH05274430A JP H05274430 A JPH05274430 A JP H05274430A JP 4068112 A JP4068112 A JP 4068112A JP 6811292 A JP6811292 A JP 6811292A JP H05274430 A JPH05274430 A JP H05274430A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 非線形の画像情報を処理することができる画
像情報処理方法を提供。 【構成】 入力画像の各画素の濃度情報と出力画像の各
画素の濃度情報を求め、これらの濃度情報をボルテラ級
数を示す式に代入し、ボルテラ級数を示す式から入力画
像の各画素の重み係数を求め、新たな入力画像に対して
この入力画像の各画素の濃度情報を生成し、演算により
得られた各画素の重み係数の値と新たな入力画像に関す
る各画素の濃度情報とボルテラ級数に従って演算し、こ
の演算値から新たな出力画像の各画素の濃度情報を生成
する。
像情報処理方法を提供。 【構成】 入力画像の各画素の濃度情報と出力画像の各
画素の濃度情報を求め、これらの濃度情報をボルテラ級
数を示す式に代入し、ボルテラ級数を示す式から入力画
像の各画素の重み係数を求め、新たな入力画像に対して
この入力画像の各画素の濃度情報を生成し、演算により
得られた各画素の重み係数の値と新たな入力画像に関す
る各画素の濃度情報とボルテラ級数に従って演算し、こ
の演算値から新たな出力画像の各画素の濃度情報を生成
する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は画像情報処理方法に係
り、特に、ボルテラ級数を用いた非線形空間フィルタに
よって画像情報を処理するに好適な画像情報処理方法に
関する。
り、特に、ボルテラ級数を用いた非線形空間フィルタに
よって画像情報を処理するに好適な画像情報処理方法に
関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、テレビカメラで撮像された画像を
ＣＲＴの画面上に画面表示するに際して、画像のボケを
修正するために、平滑化フィルタやラプラシアン・フィ
ルタを用いた処理方法が用いられている。
ＣＲＴの画面上に画面表示するに際して、画像のボケを
修正するために、平滑化フィルタやラプラシアン・フィ
ルタを用いた処理方法が用いられている。
【０００３】
【発明の解決しようとする課題】しかし、従来の空間フ
ィルタを用いた画像情報処理方法では、線形の画像情報
しか処理することができず、しかも画像情報を修正する
にも平滑化フィルタやラプラシアン・フィルタを修正目
的に合わせて組合せたりしなければならず画像情報の修
正に多くの時間を要するという問題がある。
ィルタを用いた画像情報処理方法では、線形の画像情報
しか処理することができず、しかも画像情報を修正する
にも平滑化フィルタやラプラシアン・フィルタを修正目
的に合わせて組合せたりしなければならず画像情報の修
正に多くの時間を要するという問題がある。
【０００４】本発明は前記従来技術の問題点に鑑みなさ
れたもので、その目的は非線形の画像情報を処理するこ
とができる画像情報処理方法を提供することにある。
れたもので、その目的は非線形の画像情報を処理するこ
とができる画像情報処理方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、本発明に係る画像情報処理方法においては、画像に
互いに関連性を有する入力画像と出力画像をそれぞれ複
数の画素（ｋ1〜ｋn）に分割し、入力画像の各画素毎
に、各画素と他の画素群との濃度に関する影響度合いを
示す重み係数Ｗｎ（ｋ，ｋ1…ｋn）を定め、入力画像の
画像情報から各画素の濃度情報ｘ（ｋ1）…ｘ（ｋn）を
生成し、且つ出力画像の画像情報から各画素の濃度情報
（Ｖｘ）（ｋ）を生成し、入力画像における各画素の重
み係数Ｗｎ（ｋ，Ｋ１…ｋn）の値を次の（１）式に従
って算出し、
に、本発明に係る画像情報処理方法においては、画像に
互いに関連性を有する入力画像と出力画像をそれぞれ複
数の画素（ｋ1〜ｋn）に分割し、入力画像の各画素毎
に、各画素と他の画素群との濃度に関する影響度合いを
示す重み係数Ｗｎ（ｋ，ｋ1…ｋn）を定め、入力画像の
画像情報から各画素の濃度情報ｘ（ｋ1）…ｘ（ｋn）を
生成し、且つ出力画像の画像情報から各画素の濃度情報
（Ｖｘ）（ｋ）を生成し、入力画像における各画素の重
み係数Ｗｎ（ｋ，Ｋ１…ｋn）の値を次の（１）式に従
って算出し、
【０００６】
【数３】
【０００７】（ここに、ｋ，ｋ1…ｋn∈Ａであり、Ａを
Ｚ2（２次元の整数空間）の有限集合とする。）前記算
出値を各画素の重み係数Ｗｎ（ｋ，ｋ1…ｋn）の値とし
て前記（１）式に代入し、各画素の重み係数Ｗｎ（ｋ，
ｋ1…ｋn）の値が定められた前記（１）式に、新たな入
力画素の各画素の濃度情報を代入し、演算により得られ
た各画素の重み係数Ｗｎ（ｋ，ｋ1…ｋn）の値と新たな
入力画像に関する各画素の濃度情報との演算を前記
（１）式に従って実行し、この演算値から新たな出力画
像の各画素の濃度情報（Ｖｘ）（ｋ）を生成する画像情
報処理方法を採用したものである。
Ｚ2（２次元の整数空間）の有限集合とする。）前記算
出値を各画素の重み係数Ｗｎ（ｋ，ｋ1…ｋn）の値とし
て前記（１）式に代入し、各画素の重み係数Ｗｎ（ｋ，
ｋ1…ｋn）の値が定められた前記（１）式に、新たな入
力画素の各画素の濃度情報を代入し、演算により得られ
た各画素の重み係数Ｗｎ（ｋ，ｋ1…ｋn）の値と新たな
入力画像に関する各画素の濃度情報との演算を前記
（１）式に従って実行し、この演算値から新たな出力画
像の各画素の濃度情報（Ｖｘ）（ｋ）を生成する画像情
報処理方法を採用したものである。
【０００８】また請求項２に係る画像情報処理方法にお
いては、入力画像の各画素毎に、各画素と他の画素群と
の濃度に関する影響度合いを示す重み係数Ｗｎ（ｋ，ｋ
1…ｋn）の値を予め定め、入力画像の画像情報から各画
素の濃度情報ｘ（ｋ1）…（ｋn）を生成し、予め定めら
れた入力画像に関する各画素の重み係数Ｗｎ（ｋ，ｋ1
…ｋn）の値と入力画像に関する各画素の濃度情報との
演算を次の（１）式に従って実行し、
いては、入力画像の各画素毎に、各画素と他の画素群と
の濃度に関する影響度合いを示す重み係数Ｗｎ（ｋ，ｋ
1…ｋn）の値を予め定め、入力画像の画像情報から各画
素の濃度情報ｘ（ｋ1）…（ｋn）を生成し、予め定めら
れた入力画像に関する各画素の重み係数Ｗｎ（ｋ，ｋ1
…ｋn）の値と入力画像に関する各画素の濃度情報との
演算を次の（１）式に従って実行し、
【０００９】
【数４】
【００１０】（ここに、ｋ，ｋ1…ｋn∈Ａであり、Ａを
Ｚ2（２次元の整数空間）の有限集合とする。）この演
算値から出力画素の各画素の濃度情報（Ｖｘ）（ｋ）を
生成する画像情報処理方法を採用したものである。
Ｚ2（２次元の整数空間）の有限集合とする。）この演
算値から出力画素の各画素の濃度情報（Ｖｘ）（ｋ）を
生成する画像情報処理方法を採用したものである。
【００１１】
【作用】前記した手段によれば、入力画像の画像情報か
ら各画素の濃度情報を生成するとともに出力画像の画像
情報から各画素の濃度情報を生成し、これらの濃度情報
を、ボルテラ級数を示す演算式に代入すると、入力画像
における各画素の重み係数が求められる。この重み係数
は、一般逆行列の理論に従った式を用いて算出すること
ができる。そして各画素の重み係数の値が算出された
後、この算出値をボルテラ級数の式に代入する。次に、
新たな入力画像の各画素の濃度情報をボルテラ級数の式
に代入すると、新たな入力画像に関する各画素の重み係
数と各画素の濃度情報との演算がボルテラ級数の式に従
って実行され、この演算結果から新たな入力画像の各画
素の濃度情報を生成することができる。
ら各画素の濃度情報を生成するとともに出力画像の画像
情報から各画素の濃度情報を生成し、これらの濃度情報
を、ボルテラ級数を示す演算式に代入すると、入力画像
における各画素の重み係数が求められる。この重み係数
は、一般逆行列の理論に従った式を用いて算出すること
ができる。そして各画素の重み係数の値が算出された
後、この算出値をボルテラ級数の式に代入する。次に、
新たな入力画像の各画素の濃度情報をボルテラ級数の式
に代入すると、新たな入力画像に関する各画素の重み係
数と各画素の濃度情報との演算がボルテラ級数の式に従
って実行され、この演算結果から新たな入力画像の各画
素の濃度情報を生成することができる。
【００１２】一方、入力画像の各画素の重み係数の値が
予め定められているときには、重み係数の値をボルテラ
級数の式に代入し、入力画像の画像情報から各画素の濃
度情報を生成し、この濃度情報をボルテラ級数の式に代
入して演算を行なうと、この演算値から出力画像の各画
素の濃度情報を生成することができる。
予め定められているときには、重み係数の値をボルテラ
級数の式に代入し、入力画像の画像情報から各画素の濃
度情報を生成し、この濃度情報をボルテラ級数の式に代
入して演算を行なうと、この演算値から出力画像の各画
素の濃度情報を生成することができる。
【００１３】
【実施例】次に、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。図１において、画像情報処理装置１０にはテレビ
カメラ１２が接続されているとともにＣＲＴ１４が接続
されている。そして画像情報処理装置１０にはテレビカ
メラ１２から画像に互いに関連性を有する入力画像や出
力画像が入力されるようになっている。この画像情報処
理装置１０はＩ／Ｏインターフェース、ＣＰＵ、ＲＡ
Ｍ、ＲＯＭ、メモリなどを有するマイクロコンピュータ
で構成されており、入力画像と出力画像に関する各種画
像情報を処理し、画像処理された画像をＣＲＴ１４の画
面上に画像表示するようになっている。さらに画像情報
処理装置１０は各種画像データを処理するに際して、ボ
ルテラ級数を用いた非線形空間フィルタを構成するため
に、次の（１）式に示される演算式に関するデータを格
納している。
する。図１において、画像情報処理装置１０にはテレビ
カメラ１２が接続されているとともにＣＲＴ１４が接続
されている。そして画像情報処理装置１０にはテレビカ
メラ１２から画像に互いに関連性を有する入力画像や出
力画像が入力されるようになっている。この画像情報処
理装置１０はＩ／Ｏインターフェース、ＣＰＵ、ＲＡ
Ｍ、ＲＯＭ、メモリなどを有するマイクロコンピュータ
で構成されており、入力画像と出力画像に関する各種画
像情報を処理し、画像処理された画像をＣＲＴ１４の画
面上に画像表示するようになっている。さらに画像情報
処理装置１０は各種画像データを処理するに際して、ボ
ルテラ級数を用いた非線形空間フィルタを構成するため
に、次の（１）式に示される演算式に関するデータを格
納している。
【００１４】
【数５】
【００１５】（ここに、ｋ，ｋ1…ｋn∈Ａであり、Ａを
Ｚ2（２次元の整数空間）の有限集合とする。）そして
画像情報処理装置１０は、入力された各種画像を複数の
画素（ｋ1〜ｋn）に分割し、各画素の濃度情報ｘ
（ｋ1）…ｘ（ｋn）を生成するとともに、各画素と他の
画素群との濃度に関する影響度合いを示す重み係数Ｗｎ
（ｋ，ｋ1…ｋn）の値を求め、これらの値をボルテラ級
数を示す（１）式に代入して各画素の濃度情報（Ｖｘ）
（ｋ）を生成するようになっている。
Ｚ2（２次元の整数空間）の有限集合とする。）そして
画像情報処理装置１０は、入力された各種画像を複数の
画素（ｋ1〜ｋn）に分割し、各画素の濃度情報ｘ
（ｋ1）…ｘ（ｋn）を生成するとともに、各画素と他の
画素群との濃度に関する影響度合いを示す重み係数Ｗｎ
（ｋ，ｋ1…ｋn）の値を求め、これらの値をボルテラ級
数を示す（１）式に代入して各画素の濃度情報（Ｖｘ）
（ｋ）を生成するようになっている。
【００１６】ここで、Ｚを整数の集合とし、ＡをＺの二
乗（２次元の整数空間）の有限集合を示す画像平面と
し、Ａの要素を画像点と呼ぶと、１つの濃淡画像は画像
平面上で定義された実数値関数によって表現される。さ
らに画像濃度が負の値を取ることを理論上許容すると、
Ｌ2（Ａ）を画像平面Ａの上で定義される実数値関数全
体が作る集合とすると、Ｌ2（Ａ）は以下に示すよう
に、和，スカラーとの積，ノルムの式で定義することが
できる。
乗（２次元の整数空間）の有限集合を示す画像平面と
し、Ａの要素を画像点と呼ぶと、１つの濃淡画像は画像
平面上で定義された実数値関数によって表現される。さ
らに画像濃度が負の値を取ることを理論上許容すると、
Ｌ2（Ａ）を画像平面Ａの上で定義される実数値関数全
体が作る集合とすると、Ｌ2（Ａ）は以下に示すよう
に、和，スカラーとの積，ノルムの式で定義することが
できる。
【００１７】
【数６】
【００１８】ここで、Ｒは実数の集合を示す。画像に対
する処理機能は、Ｌ2（Ａ）からＬ2（Ａ）への写像によ
って表現され、この画像処理機能Ｖは次の式によって表
わされる。
する処理機能は、Ｌ2（Ａ）からＬ2（Ａ）への写像によ
って表現され、この画像処理機能Ｖは次の式によって表
わされる。
【００１９】
【数７】
【００２０】（５）式で表わされるＶをＮ次のボルテラ
級数で表わされる画像処理機能と呼び、その機能からな
る全ての集合をＧNで表わすことにする。（４）式で与
えられたノルムに関して連続な機能が、Ｎを十分大きく
すればＧ Nの機能によって可能な限りよく近似すること
ができる。ＧNの機能の中で（５）における重み係数Ｗ
（ｋ，ｋ1…ｋn）が画像点ｋに依存しない場合、この機
能を移動不変と呼び、移動不変な画像処理機能が次式に
よって表わされる。
級数で表わされる画像処理機能と呼び、その機能からな
る全ての集合をＧNで表わすことにする。（４）式で与
えられたノルムに関して連続な機能が、Ｎを十分大きく
すればＧ Nの機能によって可能な限りよく近似すること
ができる。ＧNの機能の中で（５）における重み係数Ｗ
（ｋ，ｋ1…ｋn）が画像点ｋに依存しない場合、この機
能を移動不変と呼び、移動不変な画像処理機能が次式に
よって表わされる。
【００２１】
【数８】
【００２２】ここで、（ｋ＋ｋ1）…（ｋ＋ｋn）の中の
少なくとも１つが画像平面Ａに含まれない場合には、ｘ
（ｋ＋ｋ1）‥ｘ（ｋ＋ｋn）＝０とする。また（６）式
で表わされる移動不変の機能の中で、（ｋ1…ｋn）の動
く範囲が、Ａの部分集合Ｄに限定されるとき、即ち、次
の（７）式によって表わされると、この機能を一応局所
的・移動不変な機能と呼ぶ。またＤを窓集合と呼び、こ
の画像処理機能の全体をＣｎ（Ｄ）で表わすこととす
る。
少なくとも１つが画像平面Ａに含まれない場合には、ｘ
（ｋ＋ｋ1）‥ｘ（ｋ＋ｋn）＝０とする。また（６）式
で表わされる移動不変の機能の中で、（ｋ1…ｋn）の動
く範囲が、Ａの部分集合Ｄに限定されるとき、即ち、次
の（７）式によって表わされると、この機能を一応局所
的・移動不変な機能と呼ぶ。またＤを窓集合と呼び、こ
の画像処理機能の全体をＣｎ（Ｄ）で表わすこととす
る。
【００２３】
【数９】
【００２４】次に、（１）式から（７）式に従って非線
形空間フィルタを設計する際の理論について説明する。
Ｖを設計すべき未知の非線系空間フィルタとすると、Ｖ
は、Ｌ2（Ａ）からＬ2（Ａ）への写像である。そして与
えられた１つの画像ｘに対する空間フィルタＶを施した
結果として得られる画像（出力画像）をｙとすると、出
力画像ｙは次の（８）式によって表わされる。
形空間フィルタを設計する際の理論について説明する。
Ｖを設計すべき未知の非線系空間フィルタとすると、Ｖ
は、Ｌ2（Ａ）からＬ2（Ａ）への写像である。そして与
えられた１つの画像ｘに対する空間フィルタＶを施した
結果として得られる画像（出力画像）をｙとすると、出
力画像ｙは次の（８）式によって表わされる。
【００２５】ｙ＝Ｖｘ…（８）
【００２６】
【数１０】
【００２７】（８）式を満たす機能Ｖを最も良く近似す
るＣｎ（Ｄ）の機能は（１４）式を満足しなければなら
ない。また（１４）式を満足するＣｎ（Ｄ）の機能は、
ボルテラ級数の重み係数が作るベクトルＨによって完全
に決定される。従って、（１４）式を満たすＨを求める
ことにより、機能Ｖを最も良く近似するＣｎ（Ｄ）の機
能を求めることができる。実際には、式（１４）を満た
すＨが存在しない場合もありうる。そこで、本発明では
次の（１５）式を最小にするＨを求めることとしてい
る。
るＣｎ（Ｄ）の機能は（１４）式を満足しなければなら
ない。また（１４）式を満足するＣｎ（Ｄ）の機能は、
ボルテラ級数の重み係数が作るベクトルＨによって完全
に決定される。従って、（１４）式を満たすＨを求める
ことにより、機能Ｖを最も良く近似するＣｎ（Ｄ）の機
能を求めることができる。実際には、式（１４）を満た
すＨが存在しない場合もありうる。そこで、本発明では
次の（１５）式を最小にするＨを求めることとしてい
る。
【００２８】
【数１１】
【００２９】この問題は、Ｈに関する方程式（１４）の
ノルム最小の最小二乗誤差解を求める問題に等しい。ノ
ルム最小の最小二乗誤差解Ｈを求める計算方法は種々存
在するが、本発明では、計算誤差の伝播が少ない、次の
逐次計算法を用いることにする。
ノルム最小の最小二乗誤差解を求める問題に等しい。ノ
ルム最小の最小二乗誤差解Ｈを求める計算方法は種々存
在するが、本発明では、計算誤差の伝播が少ない、次の
逐次計算法を用いることにする。
【００３０】
【数１２】
【００３１】を満たす定数である。αがこの条件（１
７）式を満足する場合、（１６）式の逐次系列が収束
し、方程式（１４）のノルム最小の最小二乗誤差解を与
えることができる。
７）式を満足する場合、（１６）式の逐次系列が収束
し、方程式（１４）のノルム最小の最小二乗誤差解を与
えることができる。
【００３２】次にボルテラ級数の字数Ｎ及び窓集合Ｄを
大きくすると、空間フィルタを求めるための計算量が膨
大な量となる。このようなときには、ボルテラ級数の字
数ＮをＮ＝２とし、窓集合Ｄを図２に示すものとする
と、１つの画像点における（９）式は次式によって表わ
される。
大きくすると、空間フィルタを求めるための計算量が膨
大な量となる。このようなときには、ボルテラ級数の字
数ＮをＮ＝２とし、窓集合Ｄを図２に示すものとする
と、１つの画像点における（９）式は次式によって表わ
される。
【００３３】
【数１３】
【００３４】従って、（１４）式におけるＹ，Ａ，Ｘは
次式で与えられる。
次式で与えられる。
【００３５】
【数１４】
【００３６】今、設計することが望ましい空間フィルタ
に関する入力画像ｘ及び出力画像ｙの一対の画像情報が
与えられたとすると、このとき、（１９）式と（２１）
式を用いてベクトルＹ及び行列Ｘを作り、（１６）式の
逐次計算を用いて非線形空間フィルタの重み係数のベク
トルＨを求めることができる。
に関する入力画像ｘ及び出力画像ｙの一対の画像情報が
与えられたとすると、このとき、（１９）式と（２１）
式を用いてベクトルＹ及び行列Ｘを作り、（１６）式の
逐次計算を用いて非線形空間フィルタの重み係数のベク
トルＨを求めることができる。
【００３７】具体的には、図２に示されるように、画素
（ｉ，ｊ）として３×３の画素を選択し、図３に示され
るような順序づけをすると、これら９個の画素に対して
１次及び２次の一応局所的移動不変の非線形フィルタを
設計するに際して、入力画像Ｘ（ｉ，ｊ）を含む３×３
の画素上の画像濃度と出力画像Ｙ（ｉ，ｊ）に対して、
２次のボルテラ級数は次の（２２）式によって表わされ
る。
（ｉ，ｊ）として３×３の画素を選択し、図３に示され
るような順序づけをすると、これら９個の画素に対して
１次及び２次の一応局所的移動不変の非線形フィルタを
設計するに際して、入力画像Ｘ（ｉ，ｊ）を含む３×３
の画素上の画像濃度と出力画像Ｙ（ｉ，ｊ）に対して、
２次のボルテラ級数は次の（２２）式によって表わされ
る。
【００３８】
【数１５】
【００３９】（２２）式から１次のボルテラ級数は９個
の重み係数で決定され、２次のボルテラ級数は９＋９×
９＝９０個の重み係数によって決定される。このため入
力画像と出力画像から９０個以上の画像点を選択し、こ
の点における濃度情報を生成し、この濃度情報を（２
２）式に代入すると各重み係数を算出することができ
る。
の重み係数で決定され、２次のボルテラ級数は９＋９×
９＝９０個の重み係数によって決定される。このため入
力画像と出力画像から９０個以上の画像点を選択し、こ
の点における濃度情報を生成し、この濃度情報を（２
２）式に代入すると各重み係数を算出することができ
る。
【００４０】次に画像情報処理装置１０によってボケた
画像を修正するに際しては、テレビカメラ１２からボケ
た画像を入力情報として入力し、この入力情報の各画素
の画像情報から各画素の濃度情報を生成する。次にボケ
の生じていない元画像を出力画像としてテレビカメラ１
２から画像情報処理装置１０に入力すると、この出力画
像の各画素における濃度情報が生成される。そして入力
画像と出力画像の各画素の濃度情報をボルテラ級数の式
に代入し、各画素の重み係数の値を算出するための演算
を行なうと、各画素の重み係数が算出される。
画像を修正するに際しては、テレビカメラ１２からボケ
た画像を入力情報として入力し、この入力情報の各画素
の画像情報から各画素の濃度情報を生成する。次にボケ
の生じていない元画像を出力画像としてテレビカメラ１
２から画像情報処理装置１０に入力すると、この出力画
像の各画素における濃度情報が生成される。そして入力
画像と出力画像の各画素の濃度情報をボルテラ級数の式
に代入し、各画素の重み係数の値を算出するための演算
を行なうと、各画素の重み係数が算出される。
【００４１】各画素の重み係数の値をボルテラ級数の式
に代入し、各画素の重み係数の値が定められたボルテラ
級数の式をメモリに格納する。次にボケた画像が新たな
入力画像として入力されると、この新たな入力画像の各
画素の濃度情報が生成される。そして新たな入力画像に
関する各画素の濃度情報と演算によって得られた各画素
の重み係数の値とをボルテラ級数に従って演算すると、
この演算値から新たな出力画像の各画素の濃度情報が生
成される。従ってこの濃度情報に従って出力情報の画像
が修正されるため、ボケた画像を鮮鋭化することができ
る。
に代入し、各画素の重み係数の値が定められたボルテラ
級数の式をメモリに格納する。次にボケた画像が新たな
入力画像として入力されると、この新たな入力画像の各
画素の濃度情報が生成される。そして新たな入力画像に
関する各画素の濃度情報と演算によって得られた各画素
の重み係数の値とをボルテラ級数に従って演算すると、
この演算値から新たな出力画像の各画素の濃度情報が生
成される。従ってこの濃度情報に従って出力情報の画像
が修正されるため、ボケた画像を鮮鋭化することができ
る。
【００４２】このように本実施例によれば、線形でない
要因によって劣化した画像の復元が可能になるととも
に、画像劣化の要因が時間的に変化するような場合で
も、その時間的変化に合わせて非線形フィルタを構成す
ると、このような画像劣化を復元することもできる。ま
た図４に示されるように、文字Ｈを示す画像を入力画像
１６とし、入力画像１６の輪郭のみを示す画像を出力画
像１８として入力し、各画像の各画素における濃度情報
を生成し、この濃度情報をボルテラ級数を示す式に代入
し、入力画像１６の各画素における重み係数を算出し、
重み係数の得られたデータをメモリに格納した後、文字
Ｈが不鮮明な入力画像１６が入力されても、この入力情
報にボルテラ級数を用いた画像処理を適用すると、出力
画像として輪郭のみを示す画像を得ることができる。
要因によって劣化した画像の復元が可能になるととも
に、画像劣化の要因が時間的に変化するような場合で
も、その時間的変化に合わせて非線形フィルタを構成す
ると、このような画像劣化を復元することもできる。ま
た図４に示されるように、文字Ｈを示す画像を入力画像
１６とし、入力画像１６の輪郭のみを示す画像を出力画
像１８として入力し、各画像の各画素における濃度情報
を生成し、この濃度情報をボルテラ級数を示す式に代入
し、入力画像１６の各画素における重み係数を算出し、
重み係数の得られたデータをメモリに格納した後、文字
Ｈが不鮮明な入力画像１６が入力されても、この入力情
報にボルテラ級数を用いた画像処理を適用すると、出力
画像として輪郭のみを示す画像を得ることができる。
【００４３】また前記実施例においては、入力画像と出
力画像から重み係数を求めるものについて述べたが、入
力画像に関して予め重み係数を定めておけば、入力画像
に関する濃度情報を生成するだけで、ボルテラ級数を示
す式に従って出力画像の濃度情報を求めることができ
る。
力画像から重み係数を求めるものについて述べたが、入
力画像に関して予め重み係数を定めておけば、入力画像
に関する濃度情報を生成するだけで、ボルテラ級数を示
す式に従って出力画像の濃度情報を求めることができ
る。
【００４４】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
に係る画像情報処理方法によれば、ボルテラ級数を用い
た非線形空間フィルタによって画像情報を処理するよう
にしたため、非線形の要因によって劣化した画像を鮮明
な画像に復元することができる。
に係る画像情報処理方法によれば、ボルテラ級数を用い
た非線形空間フィルタによって画像情報を処理するよう
にしたため、非線形の要因によって劣化した画像を鮮明
な画像に復元することができる。
【図１】本発明が適用された装置の構成図
【図２】窓集合を説明するための図
【図３】画素の順序を説明するための図
【図４】輪郭線を抽出する方法を説明するための図
１０ 画像情報処理装置 １２ テレビカメラ １４ ＣＲＴ １６ 入力画像 １８ 出力画像
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 木村 卓司 神奈川県伊勢原市石田861−１ (72)発明者 久保 正子 神奈川県伊勢原市桜台２−19−38
Claims (2)
- 【請求項１】 画像に互いに関連性を有する入力画像と
出力画像をそれぞれ複数の画素（ｋ1〜ｋn）に分割し、
入力画像の各画素毎に、各画素と他の画素群との濃度に
関する影響度合いを示す重み係数Ｗｎ（ｋ，ｋ1…ｋn）
を定め、入力画像の画像情報から各画素の濃度情報ｘ
（ｋ1）…ｘ（ｋn）を生成し、且つ出力画像の画像情報
から各画素の濃度情報（Ｖｘ）（ｋ）を生成し、入力画
像における各画素の重み係数Ｗｎ（ｋ，ｋ1…ｋn）の値
を次の（１）式に従って算出し、 【数１】 （ここに、ｋ，ｋ1…ｋn∈Ａであり、ＡをＺ2（２次元
の整数空間）の有限集合とする。）前記算出値を各画素
の重み係数Ｗｎ（ｋ，ｋ1…ｋn）の値として前記（１）
式に代入し、各画素の重み係数Ｗｎ（ｋ，ｋ1…ｋn）の
値が定められた前記（１）式に、新たな入力画素の各画
素の濃度情報を代入し、演算により得られた各画素の重
み係数Ｗｎ（ｋ，ｋ1…ｋn）の値と新たな入力画像に関
する各画素の濃度情報との演算を前記（１）式に従って
実行し、この演算値から新たな出力画像の各画素の濃度
情報（Ｖｘ）（ｋ）を生成する画像情報処理方法。 - 【請求項２】 入力画像の各画素毎に、各画素と他の画
素群との濃度に関する影響度合いを示す重み係数Ｗｎ
（ｋ，ｋ1…ｋn）の値を予め定め、入力画像の画像情報
から各画素の濃度情報ｘ（ｋ1）…（ｋn）を生成し、予
め定められた入力画像に関する各画素の重み係数Ｗｎ
（ｋ，ｋ1…ｋn）の値と入力画像に関する各画素の濃度
情報との演算を次の（１）式に従って実行し、 【数２】 （ここに、ｋ，ｋ1…ｋn∈Ａであり、ＡをＺ2（２次元
の整数空間）の有限集合とする。）この演算値から出力
画素の各画素の濃度情報（Ｖｘ）（ｋ）を生成する画像
情報処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4068112A JPH05274430A (ja) | 1992-03-26 | 1992-03-26 | 画像情報処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4068112A JPH05274430A (ja) | 1992-03-26 | 1992-03-26 | 画像情報処理方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05274430A true JPH05274430A (ja) | 1993-10-22 |
Family
ID=13364336
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4068112A Pending JPH05274430A (ja) | 1992-03-26 | 1992-03-26 | 画像情報処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05274430A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116152122A (zh) * | 2023-04-21 | 2023-05-23 | 荣耀终端有限公司 | 图像处理方法和电子设备 |
-
1992
- 1992-03-26 JP JP4068112A patent/JPH05274430A/ja active Pending
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| PROCEEDINGS OF THE IEEE=H2 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116152122A (zh) * | 2023-04-21 | 2023-05-23 | 荣耀终端有限公司 | 图像处理方法和电子设备 |
| CN116152122B (zh) * | 2023-04-21 | 2023-08-25 | 荣耀终端有限公司 | 图像处理方法和电子设备 |
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