JPH0935055A

JPH0935055A - 画像処理装置および画像処理方法

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Publication number: JPH0935055A
Application number: JP7182409A
Authority: JP
Inventors: Shinichi Onaka; 慎一大中
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 1995-07-19
Filing date: 1995-07-19
Publication date: 1997-02-07
Anticipated expiration: 2015-07-19
Also published as: JP2827973B2

Abstract

(57)【要約】【目的】自然撮像条件下における撮像画像においても
線対称性を持つ画像処理を可能とする画像処理装置およ
び画像処理方法を得る。【構成】原画像データは原画像記憶部２５から読み出
されて画像処理部２２に供給される。画像処理部２２で
は、入力された原画像データの所定の位置の画素の輝度
値と、この画素の隣接画素の輝度値と、線分入力装置４
０により供給される画像上の線分において前記の画素と
線対称な位置にある画素の輝度値と、その画素の隣接画
素の輝度値とを用いて画像エネルギーを計算し、この画
像エネルギーに基づく確率を最大化する。最大化の過程
において必要な一様乱数は、乱数発生部２３により供給
される。反復処理された中間結果は、中間結果画像記憶
部２６に記憶される。処理結果の画像は、処理結果画像
記憶部２７に記憶される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像処理装置および画
像処理方法に係り、特に、撮像した撮像対象の線対称性
を考慮して雑音を除去し、各画素の輝度値の推定を行う
画像処理装置および画像処理方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来一般的な画像処理方法において、画
像に付加された雑音を除去しかつ画像の特徴量を強調す
る統一的な手法として、画像のエネルギーに基づく確率
を最大化する手法が存在する。例えば、特開昭６３−１
２８４７３号記載のセグメンテーション方式では、各画
素の輝度値の蓋然性決定の指標として、画像上のある画
素の輝度値と隣接する画素の輝度値との差の二乗と、測
定された輝度値とその画素の輝度値の差の二乗と、輝度
値の二乗以上の非線形項の線形結合とで表される画像エ
ネルギーとを定義する。定義された画像エネルギーに基
づいた確率を最大化することによって、画像上の各画素
の輝度値を推定している。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、特開昭
６３−１２８４７３号記載のセグメンテーション方式に
代表される従来の方法では、各画素の輝度値の蓋然性決
定の際に、その画素に隣接する画素の輝度値の情報のみ
を用いているので、推定した結果が大局的に正しいこと
が保証されない。すなわち、例えば撮像対象が線対称性
を持つ場合に、領域分割した結果が線対称性を持たない
ということが起こる。これは、隣接する画素の輝度値と
いう局所的な情報のみを用いていることが原因である。
このため、屋外のような条件下では空間的な明るさの変
化があるので、対象物が対称構造をもっていても、領域
分割した結果が対称にならない問題を伴う。

【０００４】本発明は、自然撮像条件下における撮像画
像においても線対称性を持つ画像処理を可能とする画像
処理装置および画像処理方法を提供することを目的とす
る。

【０００５】

【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
め、本発明の画像処理装置は、デジタル画像データを記
憶する原画像記憶手段と、所定の一様乱数を発生する乱
数発生手段と、デジタル画像データと一様乱数とを入力
し、所定の位置の注目画素の推定輝度値とデジタル画像
データの輝度値との差の二乗と、注目画素の画素位置と
所定の関係を有する画素位置の近傍領域に含まれかつ推
定輝度値と等しい輝度値を持つ画素の数と、で表される
画像エネルギーに基づく確率が最大になる推定輝度値を
決定する画像処理を実行する画像処理手段と、画像処理
がされたデジタル画像データを記憶する処理画像記憶手
段とを有して構成されたことを特徴としている。

【０００６】また、上記の注目画素の画素位置と所定の
関係を有する画素位置とは、注目画素の画素位置および
デジタル画像データにより構成される画像中に設定した
所定の線分において注目画素と線対称な画素位置であ
り、近傍領域は、注目画素と線対称な画素位置とに隣接
する領域とするとよい。

【０００７】さらに、画像処理装置は線分入力手段を有
し、所定の線分を線分入力手段により入力設定するとよ
い。またさらに、対称軸検出手段を有し、所定の線分を
対称軸検出手段により自動的に設定するとよい。

【０００８】本発明の画像処理方法は、デジタル画像デ
ータを記憶する記憶工程と、所定の一様乱数を発生する
乱数発生工程と、デジタル画像データと一様乱数とを入
力し、所定の位置の注目画素の推定輝度値とデジタル画
像データの輝度値との差の二乗を演算する第１の演算工
程と、注目画素の画素位置と所定の関係を有する画素位
置の近傍領域に含まれかつ推定輝度値と等しい輝度値を
持つ画素数を演算する第２の演算工程と、差の二乗と推
定輝度値と等しい輝度値を持つ画素数とで表される画像
エネルギーに基づく確率が最大になる推定輝度値を決定
する第３の演算工程と、この第３の演算工程で決定され
た推定輝度値に基づき画像処理されたデジタル画像デー
タを記憶する処理画像記憶工程とを有することを特徴と
している。

【０００９】

【作用】したがって、本発明の画像処理装置および画像
処理方法によれば、デジタル画像データを記憶し、所定
の一様乱数を発生し、デジタル画像データと一様乱数と
を入力し、所定の位置の注目画素の推定輝度値とデジタ
ル画像データの輝度値との差の二乗を演算する。また、
注目画素の画素位置と所定の関係を有する画素位置の近
傍領域に含まれかつ推定輝度値と等しい輝度値を持つ画
素数を演算する。さらに、以上の手順により得られた差
の二乗と推定輝度値と等しい輝度値を持つ画素数とで表
される画像エネルギーに基づく確率が、最大になる推定
輝度値を決定する。この決定された推定輝度値に基づき
画像処理されたデジタル画像データを記憶する。したが
って、画像中の撮像対象が画像上で輝度値に関して線対
称性を持つ場合、例えば対称軸を画像中に直線として設
定することにより、大局的な線対称性を考慮した輝度値
の推定を行うことができる。

【００１０】

【実施例】次に添付図面を参照して本発明による画像処
理装置および画像処理方法の実施例を詳細に説明する。
図１〜図７を参照すると本発明の画像処理装置および画
像処理方法の実施例が示されている。

【００１１】（第一の実施例）図１は第―の実施例の画
像処理装置２０の適用例を示すシステムブロック図であ
る。本実施例の画像処理装置２０は、カメラ等の画像入
力装置１０とＣＲＴディスプレイ等の画像表示装置３０
とキーボード等の線分入力装置４０と接続されて構成さ
れる。また、画像処理装置２０は、Ａ／Ｄ変換器２１、
画像処理部２２、乱数発生部２３、Ｄ／Ａ変換器２４、
原画像記憶部２５、中間結果画像記憶部２６、処理結果
画像記憶部２７とを備えて構成される。

【００１２】Ａ／Ｄ変換器２１は、アナログ画像信号を
デジタル化し量子化信号とする回路部である。画像処理
部２２は、プログラム制御により動作する画像処理装置
２０の中核を構成する機能部である。本画像処理部２２
において処理される原画像データは、原画像記憶部２５
から読み出されて供給される。画像処理において用いら
れる確率的処理には、モンテカルロ法が適用される。こ
の処理に必要な一様乱数ｒは、乱数発生部２３により供
給される。また、画像処理に必要となる線分の情報は、
キーボード等の線分入力装置４０のオペレータによる操
作により供給される。画像処理は反復法により行われ、
中間結果は中間結果画像記憶部２６に記憶される。画像
処理部２２では、従来の線対称性を考慮しない画像処理
が実行される。各画素の輝度値の蓋然性決定の指標とし
て、画像エネルギーと呼ばれる量を定義し利用する。

【００１３】乱数発生部２３は、モンテカルロ法の処理
に必要な一様乱数ｒを発生する回路部である。Ｄ／Ａ変
換器２４は、デジタル画像信号をアナログ画像信号に変
換する回路部である。

【００１４】原画像記憶部２５は、Ａ／Ｄ変換器２１で
デジタル画像データに変換された原画像データを記憶す
る記憶部である。原画像記憶部２５で記憶された原画像
データは、画像表示装置３０にて表示されるとともに、
読み出されて画像処理部２２に供給されて画像処理を受
ける。

【００１５】中間結果画像記憶部２６は、処理途上の中
間結果の画像データを記憶する記憶部である。本実施例
では画像処理が反復法により行われ、中間結果の画像デ
ータとは、反復処理途中の画像データをいう。

【００１６】処理結果画像記憶部２７は、得られた最終
処理結果の画像データを記憶する記憶部である。記憶さ
れた画像データは、必要に応じて読み出され、Ｄ／Ａ変
換処理後に画像表示装置３０により表示される。

【００１７】上記の構成部により構成される本実施例の
画像処理装置の動作を、図１〜図４を参照して説明す
る。画像入力装置１０により撮像して得られた電気信号
は、Ａ／Ｄ変換器２１によりＡ／Ｄ変換され量子化が施
されてデジタル画像データに変換される。デジタル画像
データは、原画像データとして原画像記憶部２５に記憶
されると共に、画像表示装置３０にて表示される。

【００１８】原画像データは、原画像記憶部２５から読
み出されて画像処理部２２に供給され、モンテカルロ法
を用いた確率的な画像処理を受ける。この画像処理に必
要な一様乱数ｒは乱数発生部２３により供給され、ま
た、線分の情報は線分入力装置４０により供給される。

【００１９】線分入力装置４０において、例えば傾きと
線分とを決めるのに必要な情報を、オペレータがキーボ
ード等の入力装置を用いて、画像表示装置３０に表示さ
れている原画像を見て入力する。例えば、原画像が図３
のように線対称性を持つと考えられる場合には、入力し
た線分がちょうど対称軸となるようにする。一方、原画
像が線対称性を持たないと考えられる場合には、入力し
た線分が画像の端の辺と重なるように与える。そうすれ
ば以下で説明するように、画像処理部２２では従来の、
線対称性を考慮しない画像処理が実行されることにな
る。

【００２０】画像処理部２２では、各画素の輝度値の蓋
然性決定の指標として、画像エネルギーと呼ばれる量を
定義し利用する。２次元画像上の位置（ｉ，ｊ）にある
画素を画素（ｉ，ｊ）と呼ぶことにする。この画素
（ｉ，ｊ）が輝度値ｘ_i,jを持つ時の画像エネルギー
は、次式（１）の形態をとると考えられる。

【００２１】Ｅ（ｘ_i,j）＝（１／２σ²)（ｙ_i,j−ｘ_i,j）²−ｎ_i,j（ｘ_i,j）β （１）ここでパラメータσ，βは正の定数、ｙ_i,jは画素
（ｉ，ｊ）の観測された輝度値、ｎ_i,j（ｘ_i,j）は画素
（ｉ，ｊ）の近傍領域中に含まれる画素のうちで輝度値
ｘ_i,jを持つ画素の数である。

【００２２】図４を参照すると、画素（ｉ，ｊ）の近傍
領域とは、画素（ｉ，ｊ）の８連結画素の集合Ｎ
_i,jと、線分入力装置４０によって供給される線分ｕに
関して画素（ｉ，ｊ）と線対称な位置にある画素
（ｉ'，ｊ）とこの画素の８連結画素の集合Ｎ_i',j'とか
らなる。また、Ｎ_i,j＝Σｎ_i,j（ｘ_i,j）を計算する際
に、画素（ｉ，ｊ）の近傍領域中の画素の位置が画像中
にない場合があるが、その時には、近傍領域中の画素の
うち、画像上に存在する画素だけを考え、画素（ｉ，
ｊ）と同じ輝度値を持つ画素の数を数える。

【００２３】以下に式（１）の画像エネルギーに基づく
次の確率Ｐを最大化する方法について説明する。

【００２４】

【数１】ここでパラメータＴは正の数である。

【００２５】すべての画素に対して一度に確率Ｐを最大
化することは実際上困難なので、一画素づつ輝度値の更
新処理を施し、画像上の画素全体について一通り更新処
理が済んだら式（２）のパラメータＴを小さくして反復
処理を行い、再び一画素づつ輝度値の更新処理を行うこ
とで順次最大化を行なう。

【００２６】Ｋ回の反復の結果得られた中間結果画像の
画素（ｉ，ｊ）の輝度をｘ_i,j ^(K)で表す。各画素の輝度
値の取り得る値は０からＭまで量子化されているとす
る。第Ｋ＋１回目の反復における画素（ｉ，ｊ）の輝度
ｘ_i,j ^(K+1)は通常のシミュレーテッドアニーリングと
同様にして次のように決められる。

【００２７】画素を順に走査し、各画素（ｉ，ｊ）に対
して以下の画像エネルギーＥ（ｘ_i, _j）を最小にする輝
度値ｘ_i,j＝ｘ_i,j ^maxを算出する。

【００２８】Ｅ（ｘ_i,j）＝（１／２σ²）（ｙ_i,j−ｘ_i,j）²−ｎ_i,j ^(K)（ｘ_i,j） β （３）

【００２９】ただしこの時画素（ｉ，ｊ）の近傍領域中
の画素の輝度値としては、第Ｋ回の反復の結果得られた
輝度値｛ｘ_i,j ^(K)｝を用いる。第Ｋ回の反復結果である
ことを示すために、ｎ_i,j ^(K)（ｘ_i,j）のように肩に添
字（Ｋ）を付けた。次に、下記の式（４）となる量ｑを
計算する。

【００３０】ｑ＝ｅｘｐ（−［Ｅ（ｘ_i,j ^max）−Ｅ（ｘ_i,j ^(K)）］）（４）

【００３１】ここで、一様乱数ｒ（０≦ｒ≦１）を発生
して、ｑ≧ｒの時はｘ_i,j ^(K+1)＝ｘ_i,j ^maxとして画素
（ｉ，ｊ）の輝度値を変更し、ｑ＜ｒの時にはｘ_i,j
^(K+1 ⁾＝ｘ_i,j ^(K)とする。ｑ≧１の時には当然ｑ≧ｒで
あるから輝度値の更新が行なわれる。

【００３２】以上の操作により、各画素の画像エネルギ
ーが順次小さくなり、その結果として式（２）で表され
る確率Ｐを最大値に近付けることができる。この処理手
順を以下に説明する。

【００３３】図２は、本実施例における画像処理部２２
の処理の一例を説明するフローチャートである。まず、
Ｋ回の反復により得られた中間結果画像データ｛ｘ_i,j
^(K)｝が読み込まれ（ステップＡ１）、Ｋのパラメータ
Ｔ（Ｋ＋１）が、Ｔ（Ｋ＋１）＜Ｔ（Ｋ）、の関係を満
たすように設定される（ステップＡ２）。次に画素
（ｉ，ｊ）について、線分入力装置４０により供給され
る線分情報を用いて式（３）で与えられる画像エネルギ
ーＥ（ｘ_i,j）を最小にする輝度値ｘ_i,j ^maxを算出し
（ステップＡ３）、式（４）で与えられる量ｑを算出す
る（ステップＡ４）。

【００３４】その後、一様乱数ｒが乱数発生部２３から
発生され（ステップＡ５）、量ｑと一様乱数ｒが比較さ
れる（ステップＡ６）。そして、ｑ≧ｒならばｘ_i,j ^max
がｘ_i,j ^(K+1)として採用され（ステップＡ７）、ｑ＜
ｒならばｘ_i,j ^(K)がそのままｘ_i,j ^(K+1)となる（ステ
ップＡ８）。

【００３５】画素（ｉ，ｊ）の処理が終ると次の画素が
同様の処理を受け（ステップＡ９、ステップＡ１０／N
O）、ステップＡ１〜ステップＡ１０のループは全画素
の処理が終了するまで繰り返される。

【００３６】全画素が処理されると当回の反復が完了
し、自然数Ｋをインクリメントし第Ｋ＋２回目の反復が
開始される（ステップＡ１０、Ａ１１）。適当回数の反
復が終ると、反復は打ち切られ（ステップＡ１２／YE
S）、処理結果の画像データが処理結果画像記憶部２７
に記憶される（ステップＡ１３）。反復の打ち切りは、
予め決められた回数の反復が完了した時でもよいし、パ
ラメータＴが予め決められた値まで減少した時でもよ
い。

【００３７】パラメータσは入力画像の雑音の大きさと
直接に関係する量であり、もしも画像中の任意の画素に
重畳する雑音が分散一定の白色ガウス雑音であると考え
る時、パラメータσは雑音の標準偏差と等しい。実際の
入力画像に対しては雑音に関する過程が完全には正しく
ないということと、予め雑音の分散の大きさが解ってい
ないことから、パラメータσの値としては大体の値を与
えることになる。通常のＣＣＤカメラとＡ／Ｄ変換器に
よって取り込まれた画像に対する典型的な値は、パラメ
ータσ＝３〜５程度である。ただし、雑音の混入が大き
い場合にはパラメータσの値をより大きくすれば良い。

【００３８】パラメータβは注目画素と近傍領域中の画
素の輝度値の相関の強さと関係する量である。すなわ
ち、パラメータβが大きいほど推定した結果の画像にお
いて同じ輝度値を持つ画素が近傍領域中に存在する確率
が大きくなるという性質がある。したがってこの値も画
像毎に異なる。実際には、はじめにパラメータβ＝１．
０としておき、処理結果の画像を見て細かな部分がうま
く推定できていない場合にはパラメータβをより小さく
する。これと逆に、細かい領域に分かれ過ぎている場合
にはパラメータβをより大きくすれば良い。

【００３９】反復の回数は３０回、パラメータＴの変化
のさせかたとしては、例えばＴ（Ｋ＋１）←０．８５×
Ｔ（Ｋ）の変化で、最終回のＴ（３０）＝１．０となる
ように初回のＴ（１）の値を設定するのが典型的な例で
ある。

【００４０】上記のように画像処理は反復して行われ、
中間結果は中間結果画像記憶部２６に記憶され、最終処
理結果の画像データは処理結果画像記憶部２７に記憶さ
れる。記憶された画像データは、必要に応じて読み出さ
れ、Ｄ／Ａ変換処理後に画像表示装置３０により表示さ
れる。

【００４１】（第二の実施例）次に、本発明の第二の実
施例について説明する。図５を参照すると、本発明の第
二の実施例のシステムブロック図が示されている。本実
施例では、画像処理装置５０が、図１に示した第一の実
施例における画像処理装置２０に代わり、線分入力装置
４０が削除されている。本実施例の画像処理装置５０に
は対称軸検出部５１が設けられている点で、第１の実施
例の画像処理装置２０の構成と相違する。この対称軸検
出部５１は、原画像記憶部２５から読み出されて供給さ
れる原画像データにおける画像の対称軸を検出する処理
部である。本実施例では、対称軸検出部５１が原画像デ
ータから対称軸を求めるので、線分入力装置４０を必要
としない。

【００４２】図５及び図６において、画像入力装置１０
により撮像して得られた電気信号は、Ａ／Ｄ変換器２１
によりＡ／Ｄ変換と量子化が施されてデジタル画像デー
タに変換される。このデジタル原画像データは、原画像
記憶部２５に記憶されると共に画像表示装置３０におい
て表示される。また、原画像データは、原画像記憶部２
５から読み出されて対称軸検出部５１に供給され対称軸
が検出される。原画像記憶部２５に記憶されている原画
像データと、対称軸検出部５１により検出された対称軸
は、画像処理部２２に供給され本実施例の画像処理を受
ける。確率的処理のためにモンテカルロ法が適用され、
それに必要な一様乱数ｒは乱数発生部２３により供給さ
れる。処理は反復法により行われ、中間結果は中間結果
画像記憶部２６に記憶される。得られた処理結果の画像
は処理結果画像記憶部２７に記憶され、その後、必要に
応じて読み出されて、Ｄ／Ａ変換を受けた後、画像表示
装置３０で表示される。

【００４３】第一の実施例では、画像処理部２２に必要
な線分の情報をオペレータがキーボード等の装置により
与えていたが、本実施例では、対称軸検出部５１が原画
像データから対称軸を求める。

【００４４】次に本実施例における対称軸検出部５１の
一例を説明する。以下では一例として、垂直な対称軸を
検出する部を説明する。画像中から対称軸を検出するた
めには、対称な領域を検出しなければならない。そこで
図７にあるように画像中にウィンドウを設定し、対称な
領域を検出する。このウィンドウは垂直な中心軸ｕとそ
の両側に同じ大きさの長方形を持ち、中心軸ｕの上端の
座標ｘ_u，ｙ_u、長方形の幅ｄ、高さｈという四つのパラ
メータ（ｘ_u，ｙ_u，ｄ，ｈ）で一意に与えることができ
る。

【００４５】さて、大きさがＸ＊Ｙである画像ｆ（ｘ，
ｙ）、（０≦ｘ≦Ｘ，０≦ｙ≦Ｙ）とウィンドウ
（ｘ_u，ｙ_u，ｄ，ｈ）が与えられた時、線対称性の尺度
として次の量Ｓを計算する：

【００４６】

【数２】ただしＤiffは正の数である。

【００４７】式（５）で表わされる量Ｓは、パラメータ
（ｘ_u，ｙ_u，ｄ，ｈ）を固定した時、画像ｆ（ｘ，ｙ）
のウィンドウ中に含まれる部分がウィンドウの中心軸ｕ
に関して対称、すなわちｆ（ｘ_u＋ｘ，ｙ_u＋ｙ）、ｆ
（ｘ_u−ｘ，ｙ_u＋ｙ）である時に最も大きな値をとるこ
とは明らかである。ただし、実際の画像には雑音が重畳
しているので、等しいと言う条件を、式（６）にあるよ
うに適当な正数Ｄiffを設定して、差がＤiffより小さい
という条件に置き換えている。

【００４８】上記の条件において、それぞれのパラメー
タｘ_u，ｙ_u，ｄ，ｈの値を変えて量Ｓを計算し、その値
が最も大きいという条件で求めたｘ_uとｙ_uが、適切な対
称軸の位置を与えると考えることができる。

【００４９】実際の計算においては、パラメータｈは適
当な値ｈ0に固定してｘ_u，ｙ_u，ｄの三つを変えて量Ｓ
を計算し、このＳの値を最大とするパラメータセット
（ｘ０_u，ｙ０_u，ｄ０，ｈ０）を出力する。パラメータ
を変化させる範囲は、ｘ_uについては０≦ｘ_u＜Ｘ，ｙ_u
については０≦ｙ_u＜Ｙ，ｄについては０＜ｄ_mi _n≦ｄ≦
ｄ_maxとする。ここでｄ_minとｄ_maxは適当な正の定数で
ある。

【００５０】また、式（５）にしたがってＳ（ｆ；
ｘ_u，ｙ_u，ｄ，ｈ）を計算する際、演算の対象となる画
像の位置が画像中にない場合には、式（７）とする。

【００５１】Ｄ（ｆ（ｘ_u＋ｘ，ｙ_u＋ｙ）−ｆ（ｘ_u−ｘ，ｙ_u＋ｙ））＝０ … （７） for ｘ_u＋ｘ≧Ｘ or ｘ_u−ｘ＜０ or ｙ_u＋ｙ≧Ｙ

【００５２】図６は、本実施例における対称軸検出部５
１の動作の一例を説明するためのフローチャートであ
る。まずはじめにｈ＝ｈ０、ｄ＝ｄ_minとし（ステップ
Ｂ１）、次にｘ０＝０、ｙ０＝０、ｄ０＝０、ｓ０＝０
とし（ステップＢ２）、さらにｘ_u（ｄ）＝０、ｙ
_u（ｄ）＝０、ｓ（ｄ）＝０と初期化する（ステップＢ
３）。

【００５３】次にある対称軸位置ｘ_uとｙ_uに関して式
（５）で与えられるＳ＝Ｓ（ｆ；ｘ_u，ｙ_u，ｄ，ｈ）を
計算する（ステップＢ４）。次にｓ（ｄ）とＳを比較し
（ステップＢ５）、Ｓ＞ｓ（ｄ）であるならばｓ（ｄ）
＝Ｓ，ｘ_u（ｄ）＝ｘ_u，ｙ_u（ｄ）＝ｙ_uとしてそれぞれ
の値を更新し（ステップＢ６），ｓ（ｄ）≦Ｓであるな
らば何もしない。

【００５４】あるｘ_uとｙ_uについて以上の処理が終わる
と次のｘ_u，ｙ_uが用意され、ｘ_uとｙ_uが画像中の全ての
画素の位置をとりつくすまで同様の処理が繰り返される
（ステップＢ７、Ｂ８）。ｘ_uとｙ_uが全ての画素の位置
をとりつくすと、ｓ（ｄ）とｓ０が比較される（ステッ
プＢ９）。この時ｓ（ｄ）＞ｓ０であるならばｘ０＝ｘ
_u（ｄ），ｙ０＝ｙ_u（ｄ），ｄ０＝ｄ，ｓ０＝ｓ（ｄ）
としてこれらの値が更新される（ステップＢ１０）。

【００５５】一方でｓ（ｄ）≦ｓ０ならば何もしない。
次にｄがｄ←ｄ＋１と更新され（ステップＢ１１）、ｄ
とｄ_maxが比較される（ステップＢ１２）。ｄ≦ｄ_maxで
ある時には新しいｄで再び処理が繰り返され、ｄ＞ｄ
_maxであるならばｘ０，ｙ０，ｄ０を出力して（ステッ
プＢ１３）処理は終了する。

【００５６】上記の手順により対称軸の設定を自動的に
画像処理装置の対称軸検出部５１が設定する。画像処理
部２２の画像データの処理手順は、第一の実施例と同一
であるため重複する説明を省略する。

【００５７】実際の画像に対するパラメータとしては、
例えば入力画像の大きさを２５６×２５６とした場合、
ｈ０＝５０、ｄ_min＝１０、ｄ_max＝１２０程度が適当だ
と考えられる。また、階調が２５６である時には、通常
Ｄiff＝１０程度が典型的な値である。

【００５８】尚、上述の実施例は本発明の好適な実施の
一例ではあるが本発明はこれに限定されるものではな
く、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実
施可能である。

【００５９】

【発明の効果】以上の説明より明かなように、本発明の
画像処理装置および画像処理方法は、デジタル画像デー
タを記憶し、所定の一様乱数を発生し、デジタル画像デ
ータと一様乱数とを入力し、所定の位置の注目画素の推
定輝度値とデジタル画像データの輝度値との差の二乗を
演算する。また、注目画素の画素位置と所定の関係を有
する画素位置の近傍領域に含まれ、かつ推定輝度値と等
しい輝度値を持つ画素数を演算する。さらに、上記の各
手順により得られた差の二乗と推定輝度値と等しい輝度
値を持つ画素数とで表される画像エネルギーに基づく確
率が、最大になる推定輝度値を決定する。この決定され
た推定輝度値に基づき画像処理されたデジタル画像デー
タを記憶する。

【００６０】したがって、画像中の撮像対象が画像上で
輝度値に関して線対称性を持つ場合、例えば対称軸を画
像中に直線として設定することにより、大局的な線対称
性を考慮した輝度値の推定を行うことができる。特に撮
影環境を考慮しない条件下で撮像した画像であっても、
撮像対象が線対称性を持つ場合には、その対称性を保持
しながら対称性のより高い画像に補正処理することが可
能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の画像処理装置の第一の実施例を示すブ
ロック図である。

【図２】図１に基づく画像処理方法の一例を示すフロー
チャートである。

【図３】図１における線分入力装置を用いて入力される
線分を例示した図である。

【図４】図２の画像処理方法における近傍領域を説明す
るための概念図である。

【図５】本発明の画像処理装置の第二の実施例を示すブ
ロック図である。

【図６】図５の第二の実施例における対称軸検出部の動
作の一例を示すフローチャートである。

【図７】図５の第二の実施例における対称軸検出部の動
作を説明するための概念図である。

【符号の説明】

１０画像入力装置２０、５０画像処理装置２１Ａ／Ｄ変換器２２画像処理部２３乱数発生部２４Ｄ／Ａ変換器２５原画像記憶部２６中間結果画像記憶部２７処理結果画像記憶部３０画像表示装置４０線分入力装置５１対称軸検出部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】デジタル画像データを記憶する原画像記
憶手段と、所定の一様乱数を発生する乱数発生手段と、前記デジタル画像データと前記一様乱数とを入力し、所
定の位置の注目画素の推定輝度値と前記デジタル画像デ
ータの輝度値との差の二乗と、前記注目画素の画素位置
と所定の関係を有する画素位置の近傍領域に含まれかつ
前記推定輝度値と等しい輝度値を持つ画素の数と、で表
される画像エネルギーに基づく確率が最大になる前記推
定輝度値を決定する画像処理を実行する画像処理手段
と、前記画像処理がされたデジタル画像データを記憶する処
理画像記憶手段とを有して構成されたことを特徴とする
画像処理装置。
【請求項２】前記注目画素の画素位置と所定の関係を
有する画素位置とは、前記注目画素の画素位置および前
記デジタル画像データにより構成される画像中に設定し
た所定の線分において前記注目画素と線対称な画素位置
であり、前記近傍領域は、前記注目画素と前記線対称な
画素位置とに隣接する領域であることを特徴とする請求
項１記載の画像処理装置。
【請求項３】前記画像処理装置は、さらに線分入力手
段を有し、前記所定の線分は前記線分入力手段により入
力設定されることを特徴とする請求項２記載の画像処理
装置。
【請求項４】前記画像処理装置は、さらに対称軸検出
手段を有し、前記所定の線分は前記対称軸検出手段によ
り自動的に設定されることを特徴とする請求項２記載の
画像処理装置。
【請求項５】デジタル画像データを記憶する記憶工程
と、所定の一様乱数を発生する乱数発生工程と、前記デジタル画像データと前記一様乱数とを入力し、所
定の位置の注目画素の推定輝度値と前記デジタル画像デ
ータの輝度値との差の二乗を演算する第１の演算工程
と、前記注目画素の画素位置と所定の関係を有する画素位置
の近傍領域に含まれかつ前記推定輝度値と等しい輝度値
を持つ画素数を演算する第２の演算工程と、前記差の二乗と前記推定輝度値と等しい輝度値を持つ画
素数とで表される画像エネルギ−に基づく確率が最大に
なる前記推定輝度値を決定する第３の演算工程と、該第３の演算工程で決定された前記推定輝度値に基づき
画像処理されたデジタル画像データを記憶する処理画像
記憶工程と、を有することを特徴とする画像処理方法。