JPH08287237A - 画像処理の制御方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 画像処理の制御方法において、画像情報を
解析しこれを構成する画素ごとに重要度を評価し、これ
を基に算出した制御パラメーターにより、各種の画像処
理の作用を制御することによって、オペレーターによる
マスク作成を必要としない、重要部分の選別的処理を自
動的に行う画像処理の制御方法を提供する。 【構成】 画像情報を画像入力装置１により入力し、
画像メモリ６の入力画像領域６１に格納し、主メモリに
格納された本発明による方法を実施するためのプログラ
ムをＣＰＵ２が実行し、各画素の重要度が重要度画像領
域６２に格納され、さらにその情報に基づき算出される
制御パラメーターを介し、各種の画像処理を行うことに
より入力画像領域６１の内容が処理され、その結果が出
力画像領域６３に格納され、画像出力装置４によって出
力される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は各種の画像処理の制御方
法に関し、特に画像情報に基づいて画像を構成する各画
素について重要度情報を抽出し、さらにこの情報に基づ
いて制御用パラメーターを算出することよって、各種の
画像処理の作用を画素ごとに制御する画像処理の制御方
法に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に各種の画像処理において、制御パ
ラメーターにより画像処理の作用を制御することができ
る。 例えば特定の周波数成分を除去する画像処理の場
合、基準となる周波数をパラメーターで制御すればカッ
トオフ周波数は可変となる。 従来の技術においては、
オペレーターによってパラメーターが与えられ画像処理
の作用が制御されていたが、その制御は画像全体に関し
て一様に作用するものであった。また他方では、画像処
理の作用を特定の部分に制限することが望ましい場合が
あり、従来の技術においてはマスキングによりこれを行
っていた。マスキングにはオペレーターによるマスクの
作成が必要であり、これは画像から目的の部分を切り抜
くことに相当するが、かなりの労力を必要とした。多く
の場合、必要とされるマスク形状は画像内の主対象物の
形状そのものであり、これは人間にとって直感的に識別
できるが、自動的にこれを識別しマスクを作成する方法
はなかった。

【０００３】

【発明が解決しようとする問題点】本発明は、画像情報
を一定の方法で解析することで画像を構成する画素ごと
に重要度を評価し、さらにこの重要度を基に制御パラメ
ーターを算出し、各種の画像処理の作用を画素ごとに制
御パラメーターにより制御することにより、オペレータ
ーによるマスク作成工程を解消すると同時に、重要部分
を考慮した選別的な処理を実現させるために成されたも
のであり、その目的とする所は重要度に関する普遍的な
定義にはなく、本発明における独特の重要度の評価方法
により、有用な画像処理の制御方法を提供することにあ
る。

【０００４】

【問題点を解決するための手段】本発明は、画像情報を
解析することにより画像を構成する画素ごとに重要度を
評価し、さらにこの重要度に基づいて制御パラメーター
を算出することにより、各種の画像処理の作用を画素ご
とに制御する。画像情報の解析、及び重要度の評価方法
は、以下の通りである。まず画像全体の周縁部に注目す
る。 周縁部は一般に、画像全体の外周であるが、例え
ば外周に内接する楕円などのように外周を簡単に変形し
た場合も含めて周縁部という。次に、出発点となる画素
を一つ選び、その位置から周縁部に至る経路に注目す
る。 経路は連続していて、それ自身が交差しない限り
曲がっていてもよい。 このような経路は無数に存在す
るが、ここではその内の一つに注目する。 経路上にあ
る画素の濃度値の変位は、言わば経路の起伏を示してお
り、経路の平面上の長さと起伏をもって経路の立体的な
長さが評価できる。この評価をできるだけ多くの経路に
ついて行い、この評価の最小値を求める。この評価の最
小値をもって、出発点となった画素の重要度と評価す
る。以上の手順をすべての画素について行う。なお、以
上を実施する上で計算量が問題となる場合は、画素また
は経路について離散的な代表点をもって計算し、近似的
な解を得ればよい。次に各画素の重要度から制御パラメ
ーターを算出する方法を説明する。重要度の値はそのま
ま制御パラメーターとして使用してもよい。 しかし、
これは値の範囲が一定していないため、各種の画像処理
について一般化するために、以下の方法で正規化する。
まず、全画素における重要度の最小値と最大値を求め
る。 次に画素ごとの重要度から最小値を減じ、その値
を最大値から最小値を減じた値で割り算すれば値の範囲
は０．０から１．０の間の実数となり、正規化された制
御パラメーターが得られる。一般に各種の画像処理にお
いて、その作用はパラメーターで制御されており、本発
明による制御パラメーターにより各種の画像処理の作用
を画素ごとに制御することは容易に可能である。

【０００５】

【作用】本発明の方法では、周縁部と密接な繋がりのあ
る画素は重要度が低く評価される。 そもそも周縁部は
画像を記録する上で限界的な位置であり、重要な部分を
記録するには適していないことから、意図的な画像情報
については重要な部分は周縁部から離れた位置にあると
推測され、本方法では経路の長さをもってこの要因を評
価している。 しかし、経路の長さだけに基づいて重要
度を評価すると画像情報とは無関係に常に画像中央部が
最高値となってしまう。 本方法では、経路上の濃度値
の変位を考慮しているため中央部付近に位置する画素で
あってもそれが周縁部の濃度値となだらかに接合する経
路を有していれば周縁部に密接であると評価され、これ
によって画像情報に基づいた良好な重要度の検出に成功
した。また、実数のパラメーターで制御するため、２値
のマスク情報による制御に比べはるかに繊細な制御が実
現した。

【０００６】

【実施例】以下、添付図面に従って本発明の実施例を詳
細に説明する。図１は実施例の画像処理装置のブロック
構成図である。１はカメラ、スキャナー等の画像入力装
置であり、これにより入力された画像情報は画像メモリ
６の入力画像領域６１に格納される。入力画像領域６１
の情報を解析した結果算出される重要度情報は、画像メ
モリ６の重要度画像領域６２に格納される。 さらに、
重要度画像領域６２の情報から算出される制御パラメー
ターにより制御された画像処理により、入力画像領域６
１の情報が処理され、その結果が画像メモリ６の出力画
像領域６３に格納される。４はプリンター、フィルム・
レコーダー等の画像出力装置であり、出力画像領域６３
の内容を出力する。以上の情報処理は共通バス５を介し
てＣＰＵ２によって成される。ＣＰＵ２を制御するプロ
グラム及びデータは主メモリ３に格納されている。次
に、この装置を用いて重要度情報を算出する方法を説明
する。 （イ）図２は入力画像情報を解析し、画素ごとの重要度
を算出する計算処理を示すフローチャートである。 以
下、各ステップごとにこれを説明する。 ステップＳ１ ： 重要度最小値を表すレジスタＷｍｉ
ｎに最大値を設定し、重要度最大値を表すレジスタＷｍ
ａｘに最小値を設定する。 これらの値はレジスタが扱
い得る最大数値と最小数値である。 ステップＳ２ ： 画素の座標を表すレジスタＰを設定
する。 Ｐは全画素を順次選択するように設定する。経
路最小値を表すレジスタＲｍｉｎに最大値を設定する。
この値はレジスタが扱い得る最大数値である。 ステップＳ３ ： 進路を表すレジスタＶを設定する。
進路とは、Ｐから周縁部へ至る経路を決定するための
情報であり、経路上での各ステップごとの座標値の増分
である。 進路は予め主メモリ３に数表として準備し、
ここから順次選択する。 準備する進路は豊富である程
高い計算精度が得られるが、同時に計算量が増大するた
め装置の処理能力等に応じて決定されるべきである。例
えば、進路を直線に限定した場合は、経路上での座標値
の増分は一定であるから、一つの進路を示すための情報
は縦横の成分をもつ単位ベクトルであればよい。 ま
た、進路に曲線を含める場合は、経路上での各ステップ
ごとのベクトルを列挙すればよい。経路上を進行する座
標を表すレジスタＱに、Ｐより１ステップ進行した位置
を設定する。経路を評価する値を表すレジスタＲに０を
設定する。 ステップＳ４ ： Ｑが周縁を越える範囲にある場合は
ステップＳ７に進む。 ステップＳ５ ： 経路上を１ステップ進行したことに
よる、平面上の距離即ち１と、起伏の距離に見立てた濃
度値の変位から、立体的な距離を算出し、これをＲに加
算する。 濃度値の変位は入力画像領域６１のＱに対応
する画素の濃度値と、Ｑ−Ｖに対応する画素の濃度値と
の間の変位である。 入力画像が例えばＲＧＢのように
複数のチャンネルで構成されている場合は、それぞれの
チャンネルごとに濃度値の変位を検出し、ユークリッド
距離算出等の方法で全体としての濃度値の変位を求めれ
ばよい。なお、平面上の距離と起伏に適当な係数を乗じ
てもよい。 また、立体的な距離の算出にユークリッド
距離ではなく市街区距離等を適用してもよい。 ステップＳ６ ： Ｑに進路Ｖによる増分を加え、経路
上の新しい座標を設定し、ステップＳ４に戻る。 ステップＳ７ ： Ｒ即ち、現在の経路の評価がＲｍｉ
ｎ即ち経路最小値より小さければステップＳ８に進み、
そうでない場合はステップＳ９に進む。 ステップＳ８ ： ＲｍｉｎにＲを設定する。 ステップＳ９ ： Ｖが準備された進路のうち最後の進
路である場合はステップＳ１０へ進み、そうでない場合
はステップＳ３へ戻り、次の進路を選択する。 ステップＳ１０： Ｒｍｉｎの値を重要度として、重要
度画像６２のＰに対応する位置に設定する。 ステップＳ１１： 重要度最小値と重要度最大値を設定
する。即ちＲｍｉｎがＷｍｉｎより小さい時はＷｍｉｎ
にＲｍｉｎを設定し、同様にＲｍｉｎがＷｍａｘより大
きい時はＷｍａｘにＲｍｉｎを設定する。 ステップＳ１２： Ｐが最後の位置に達した場合は終了
する。 そうでない場合はステップＳ２に戻る。 （ロ）図４は入力画像情報を解析し、画素ごとの重要度
を算出する計算処理を示すフローチャートである。 以
下、各ステップごとにこれを説明する。 ステップＳ４１： 重要度画像領域６２において、周縁
部に位置するすべての画素の重要度を最大値に設定し、
その他すべての画素の重要度に０を設定する。重要度最
小値を表すレジスタＷｍｉｎに最大値を設定し、重要度
最大値を表すレジスタＷｍａｘに最小値を設定する。
最大値と最小値はレジスタが扱い得る最大数値と最小数
値である。 ステップＳ４２： フラグを表すレジスタＦに０を設定
する。 ステップＳ４３： 画素の座標を表すレジスタＰを設定
する。 Ｐは全画素を順次選択するように設定する。 ステップＳ４４： 方向を表すレジスタＶを設定する。
ＶはＰからＰに隣接する画素へのベクトルであり、例
えば８近傍の画素への縦横の成分をもつベクトルであ
る。 Ｖはこれらのベクトルを順次選択するように設定
する。 ステップＳ４５： Ｖにおける、平面上の距離即ち１
と、起伏の距離に見立てた濃度値の変位から立体的距離
を算出し、 Ｐの近傍画素の重要度即ち重要度画像領域
６２のＰ＋Ｖに対応する画素の重要度Ｗ（Ｐ＋Ｖ）に係
数ｋを乗じ、これを立体的距離で割り算した結果をレジ
スタｔに設定する。ｋは１より小さい適当な定数であ
る。これにより、ｔは立体的距離が小さい程Ｗ（Ｐ＋
Ｖ）の値に近づき、反対に立体的距離が大きくなる程０
に近づく。なお、平面上の距離について厳密には斜めに
隣接する場合は√２であり、計算精度を高めるにはこの
ように計算してもよい。濃度値の変位は入力画像領域６
１のＰに対応する画素の濃度値と、Ｐ＋Ｖに対応する画
素の濃度値との間の変位である。 入力画像が例えばＲ
ＧＢのように複数のチャンネルで構成されている場合
は、それぞれのチャンネルごとに濃度値の変位を検出
し、ユークリッド距離算出等で全体としての濃度値の変
位を求めればよい。また、平面上の距離と起伏に適当な
係数を乗じてもよい。 また、立体的距離の算出にユー
クリッド距離ではなく市街区距離等を適用してもよい。 ステップＳ４６： ｔが重要度画像領域６２のＰに対応
する画素の重要度より大きい場合はステップＳ４７へ進
み、そうでない場合はステップＳ４８へ進む。 ステツプＳ４７： 重要度画像領域６２のＰに対応する
画素の重要度にｔを設定する。Ｆに１を設定し、重要度
が変更されたことを記録する。 ステツプＳ４８： Ｖが予定されたベクトルのうち最後
のベクトルである場合はステップＳ４９へ進み、そうで
ない場合はステップＳ４４へ戻り、次のベクトルを選択
する。 ステップＳ４９： Ｐが最後の位置に達した場合はステ
ップＳ５０へ進む。そうでない場合はステップＳ４３へ
戻る。 ステップＳ５０： Ｆが０の場合、即ち全画素において
一度も重要度が変更されなかった場合はステップＳ５１
へ進む。そうでない場合はステップＳ４２へ戻る。有限
回数のくり返しで、重要度の分布は安定しＦ＝０となる
が、画像情報によってはくり返しの回数が非常に大きく
なる場合がある。 計算速度を優先する場合は、このス
テップでくり返し数を監視し適当な段階で次のステップ
へ移行してもよい。 ステップＳ５１： 画素の座標を表すレジスタＰを設定
する。 Ｐは全画素を順次選択するように設定する。 ステップＳ５２： これまでの処理により重要度画像領
域６２のＰに対応する画素の重要度Ｗ（Ｐ）は、周縁部
からＰへ至る経路の立体的距離の最小の評価値に基づい
て決定されたことになる。 経路は画素から周縁部へ至
る場合と周縁部から画素へ至る場合とで同一であるた
め、この実施方法が成立する。 しかし、この段階では
Ｗ（Ｐ）の値は周縁部と密接なほど大きな値となってい
るため、最大値からＷ（Ｐ）を減ずることによりＷ
（Ｐ）を反転させる。 最大値とはレジスタが扱い得る
最大数値である。重要度最小値と重要度最大値を設定す
る。 即ちＷ（Ｐ）がＷｍｉｎより小さい時はＷｍｉｎ
にＷ（Ｐ）を設定し、同様にＷ（Ｐ）がＷｍａｘより大
きい時はＷｍａｘにＷ（Ｐ）を設定する。 ステップＳ５３： Ｐが最後の位置に達した場合は終了
する。 そうでない場合はステップＳ５１に戻る。次
に、この装置を用いて重要度情報から制御パラメーター
を算出する方法について説明する。 （イ）図３は画素ごとに重要度から制御パラメーターを
算出し、これにより画像処理の作用を制御する計算処理
を示すフローチャートである。 以下、処理をステップ
ごとに説明する。 ステップＳ２１ ： 画素の座標を表すレジスタＰを設
定する。 Ｐは全画素を順次選択するように設定する。 ステップＳ２２ ： Ｐの位置に対応する重要度を重要
度画像領域６２より参照し、この値からＷｍｉｎの値を
減じ、それをＷｍａｘからＷｍｉｎを減じた値で割った
値を制御パラメーターを表すレジスタμに設定する。な
お、Ｗｍｉｎ、Ｗｍａｘは重要度算出の段階で得られた
重要度最小値と重要度最大値である。 これにより、μ
は０以上１以下の範囲に正規化された実数となる。 ステップＳ２３ ： 入力画像領域６１のＰの位置に対
応する画素を任意の画像処理により処理した結果を求
め、これをレジスタＭに設定する。例えば、ぼかし処理
を行う場合、Ｐの近傍の画素濃度値の平均を求めＭに設
定する。 ステップＳ２４ ： 入力画像領域６１のＰの位置に対
応する値からＭを減じ、これにμを乗じ、これにＭを加
えた結果を出力画像領域６３のＰの位置に設定する。
即ち任意の画像処理の作用は、μの値に応じて０％から
１００％の範囲に制御される。 ステップＳ２５ ： Ｐが最後の位置に達した場合は終
了する。 そうでない場合はステップＳ２１に戻る。 （ロ）図５は画素ごとに重要度から制御パラメーターを
算出し、これにより画像処理の作用を制御する計算処理
を示すフローチャートである。 以下、処理をステップ
ごとに説明する。 ステップＳ６１ ： 画素の座標を表すレジスタＰを設
定する。 Ｐは全画素を順次選択するように設定する。 ステップＳ６２ ： Ｐの位置に対応する重要度を重要
度画像領域６２より参照し、この値からＷｍｉｎの値を
減じ、それをＷｍａｘからＷｍｉｎを減じた値で割った
値を制御パラメーターを表すレジスタμに設定する。な
お、Ｗｍｉｎ、Ｗｍａｘは重要度算出の段階で得られた
重要度最小値と重要度最大値である。 これにより、μ
は０以上１以下の範囲に正規化された実数となる。 ステップＳ６３ ： 入力画像領域６１のＰの位置に対
応する画素に対し、任意の画像処理を施し、その結果を
出力画像領域６３のＰの位置に対応する画素に設定す
る。 ただし、この際の画像処理はパラメーターμによ
り画素ごとに制御されるものでなくてはならない。通常
各種の画像処理は、多くのパラメーターで制御されてい
る。 それらはしばしば一定範囲の値を必要とするが、
パラメーターμは正規化された実数であるため、必要と
される範囲の値に容易に変換できる。例えば、高周波成
分を除去する処理を行う場合、基準となる周波数をパラ
メーターμにより変更すればよい。 ステップＳ６４ ： Ｐが最後の位置に達した場合は終
了する。 そうでない場合はステップＳ６１に戻る。

【０００７】

【発明の効果】本発明の方法によれば、オペレーターに
よるマスク作成工程が解消されるため、かかる労力が解
消され、さらに重要度の評価は一定の客観的方法で行わ
れるため、オペレーターによる主観的判断を介して行う
場合と比べ客観的で安定性のある結果を得ることができ
る。例えば、肖像写真などを画像処理によって絵画的に
アレンジする場合、従来はオペレーターによるマスク作
成工程に最もコストがかかっており、オペレーターの技
術と経験に依存するため品質が不安定であった。 ま
た、この際に２値のマスクによる制御が行われるとマス
クのエッジが目立ち、品質を低下させた。 本発明によ
れば、これらの問題点はすべて解消し、さらに処理を完
全に自動化することができる。また、重要部分を自動的
に検出し選別的に処理することから計算量の節約とな
り、このため膨大な計算量を必要とする複雑な画像処理
もより短い時間で実施可能となる。また、画像情報量の
非可逆圧縮処理に適用すれば重要度の低い画素ほど圧縮
率を高めることにより、より効率的で高品位な結果が得
られる。

【０００８】

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例の画像処理装置のブロック構成図であ
る。

【図２】実施例の重要度を算出する計算処理のフローチ
ャートである。

【図３】実施例の重要度から制御パラメーターを算出し
画像処理の作用を制御する計算処理のフローチャートで
ある。

【図４】他の実施例における重要度を算出する計算処理
のフローチャートである。

【図５】他の実施例における重要度から制御パラメータ
ーを算出し画像処理の作用を制御する計算処理のフロー
チャートである。

【符号の説明】

１は画像入力装置。 ２はＣＰＵ。 ３は主メモリ。
４は画像出力装置。５は共通バス。 ６は画像メモリ。
６１は画像メモリ６における入力画像用の領域。６２は
画像メモリ６における重要度画像用の領域。６３は画像
メモリ６における出力画像用の領域。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画像情報に基づいて、画像を構成する各画
   素について重要度情報を抽出し、さらにこの情報に基づ
   いて制御用パラメーターを算出することによって、各種
   の画像処理の作用を画素ごとに制御する画像処理の制御
   方法であって、画素から画像周縁部に至る経路の長さと
   その経路における濃度値の変位に基づいて重要度を評価
   し、これに基づいて制御用パラメーターを算出すること
   によって各種の画像処理の作用を画素ごとに制御するこ
   とを特徴とする画像処理の制御方法。