JPH0944656A - 画像処理方法および装置 - Google Patents
画像処理方法および装置Info
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- JPH0944656A JPH0944656A JP7191520A JP19152095A JPH0944656A JP H0944656 A JPH0944656 A JP H0944656A JP 7191520 A JP7191520 A JP 7191520A JP 19152095 A JP19152095 A JP 19152095A JP H0944656 A JPH0944656 A JP H0944656A
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/10—Image enhancement or restoration using non-spatial domain filtering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
- G06T5/94—Dynamic range modification of images or parts thereof based on local image properties, e.g. for local contrast enhancement
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20016—Hierarchical, coarse-to-fine, multiscale or multiresolution image processing; Pyramid transform
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20021—Dividing image into blocks, subimages or windows
-
- G—PHYSICS
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- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20048—Transform domain processing
- G06T2207/20064—Wavelet transform [DWT]
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像を多重解像度空間に変換して画像処理を
行う際の、ダイナミックレンジ圧縮処理の自由度を大き
くし、見易い処理済画像を得る。 【解決手段】 画像入力手段１から入力された画像信号
Ｓを多重解像度分解処理手段２においてラプラシアンピ
ラミッド等の方法により多重解像度の画像に分解する。
最低周波数帯域の残留画像ｇL に対して残留画像処理手
段６においてダイナミックレンジ圧縮処理を施すととも
に、所望とする周波数帯域の画像に強調処理を施す。強
調処理が施された画像とそれ以外の画像とを復元処理手
段４において復元し、処理済画像信号Ｓ′を得る。処理
済画像信号Ｓ′は画像出力手段５において可視像として
再生される。
行う際の、ダイナミックレンジ圧縮処理の自由度を大き
くし、見易い処理済画像を得る。 【解決手段】 画像入力手段１から入力された画像信号
Ｓを多重解像度分解処理手段２においてラプラシアンピ
ラミッド等の方法により多重解像度の画像に分解する。
最低周波数帯域の残留画像ｇL に対して残留画像処理手
段６においてダイナミックレンジ圧縮処理を施すととも
に、所望とする周波数帯域の画像に強調処理を施す。強
調処理が施された画像とそれ以外の画像とを復元処理手
段４において復元し、処理済画像信号Ｓ′を得る。処理
済画像信号Ｓ′は画像出力手段５において可視像として
再生される。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は原画像における所定
の周波数帯域に画像処理を施す画像処理方法および装置
に関するものである。
の周波数帯域に画像処理を施す画像処理方法および装置
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】画像を表す画像信号を得、この画像信号
に適切な画像処理を施した後、画像を再生表示すること
が種々の分野で行われている。例えば放射線画像の診断
性能を向上させるために、画像信号に対してボケマスク
処理等の周波数強調処理を施す方法が本出願人により提
案されている（特開昭55-163772 等）。この周波数処理
は、原画像を表す画像信号からボケマスク信号を減算し
たものに強調度を掛けたものを加える処理を施すもの
で、これにより画像において所定の空間周波数成分を強
調するようにしたものである。
に適切な画像処理を施した後、画像を再生表示すること
が種々の分野で行われている。例えば放射線画像の診断
性能を向上させるために、画像信号に対してボケマスク
処理等の周波数強調処理を施す方法が本出願人により提
案されている（特開昭55-163772 等）。この周波数処理
は、原画像を表す画像信号からボケマスク信号を減算し
たものに強調度を掛けたものを加える処理を施すもの
で、これにより画像において所定の空間周波数成分を強
調するようにしたものである。
【０００３】また、画像信号に対して周波数処理を施す
別の方法として、フーリエ変換、ウェーブレット変換、
サブバンド変換等により画像を多重解像度画像に変換し
て画像信号を複数の周波数帯域の信号に分解し、この分
解された信号のうち、所望とする周波数帯域の信号に対
して強調等の所定の画像処理を施す方法が提案されてい
る。
別の方法として、フーリエ変換、ウェーブレット変換、
サブバンド変換等により画像を多重解像度画像に変換し
て画像信号を複数の周波数帯域の信号に分解し、この分
解された信号のうち、所望とする周波数帯域の信号に対
して強調等の所定の画像処理を施す方法が提案されてい
る。
【０００４】また、近年画像処理の分野において、画像
を多重解像度に変換する新規な方法としてラプラシアン
ピラミッドなる方法が提案されている（例えば特開平6-
301766号）。このラプラシアンピラミッドは、原画像に
対してガウス関数で近似されたようなマスクによりマス
ク処理を施した後、画像をサブサンプリングして画素数
を間引いて半分にすることにより、原画像の１／４のサ
イズのボケ画像を得、このボケ画像のサンプリングされ
た画素に値が０の画素を補間して元の大きさの画像に戻
し、この画像に対してさらに上述したマスクによりマス
ク処理を施してボケ画像を得、このボケ画像を原画像か
ら減算して原画像の所定の周波数帯域の細部画像を得る
ものである。この処理を得られたボケ画像に対して繰り
返すことにより原画像の１／２2Nの大きさのボケ画像を
Ｎ個作成するものである。ここで、ガウス関数で近似さ
れたようなマスクによりマスク処理を施した画像に対し
てサンプリングを行っているため、実際にはガウシアン
フィルタを用いているが、ラプラシアンフィルタをかけ
た場合と同様の処理画像が得られる。そしてこのように
原画像サイズの画像から順に１／２2Nの大きさの低周波
数帯域の画像が得られるため、この処理の結果得られた
画像はラプラシアンピラミッドと呼ばれる。
を多重解像度に変換する新規な方法としてラプラシアン
ピラミッドなる方法が提案されている（例えば特開平6-
301766号）。このラプラシアンピラミッドは、原画像に
対してガウス関数で近似されたようなマスクによりマス
ク処理を施した後、画像をサブサンプリングして画素数
を間引いて半分にすることにより、原画像の１／４のサ
イズのボケ画像を得、このボケ画像のサンプリングされ
た画素に値が０の画素を補間して元の大きさの画像に戻
し、この画像に対してさらに上述したマスクによりマス
ク処理を施してボケ画像を得、このボケ画像を原画像か
ら減算して原画像の所定の周波数帯域の細部画像を得る
ものである。この処理を得られたボケ画像に対して繰り
返すことにより原画像の１／２2Nの大きさのボケ画像を
Ｎ個作成するものである。ここで、ガウス関数で近似さ
れたようなマスクによりマスク処理を施した画像に対し
てサンプリングを行っているため、実際にはガウシアン
フィルタを用いているが、ラプラシアンフィルタをかけ
た場合と同様の処理画像が得られる。そしてこのように
原画像サイズの画像から順に１／２2Nの大きさの低周波
数帯域の画像が得られるため、この処理の結果得られた
画像はラプラシアンピラミッドと呼ばれる。
【０００５】なお、このラプラシアンピラミッドについ
ては、Burt P.J.,“Fast Filter Transforms for Image
Processing ”，Computer Graphics and Image Proces
sing16 巻、20〜51頁、1981年；Crowley J.L.,Stern R.
M.,“Fast Computation ofthe Difference of Low・Pass
Transform”IEEETrans.on Pattern Analysis and Mach
ine Intelligence、６巻、２号、1984年３月、Mallat
S.G.,“A Theory for Multiresolution Signal Decompo
sition ；The Wavelet Representation”IEEE Trans.on
Pattern Analysis and Machine Intelligence 、11
巻、７号、1989年７月；Ebrahimi T.,Kunt M.,“Image
compression by Gabor Expansion”，Optical Engineer
ing,30巻、７号、873 〜880 頁、1991年７月、およびPi
eter Vuylsteke,Emile Schoeters，“Multiscale Image
Contrast Amplification ”SPIEVol.2167 Image Proce
ssing(1994),pp551 〜560 に詳細が記載されている。
ては、Burt P.J.,“Fast Filter Transforms for Image
Processing ”，Computer Graphics and Image Proces
sing16 巻、20〜51頁、1981年；Crowley J.L.,Stern R.
M.,“Fast Computation ofthe Difference of Low・Pass
Transform”IEEETrans.on Pattern Analysis and Mach
ine Intelligence、６巻、２号、1984年３月、Mallat
S.G.,“A Theory for Multiresolution Signal Decompo
sition ；The Wavelet Representation”IEEE Trans.on
Pattern Analysis and Machine Intelligence 、11
巻、７号、1989年７月；Ebrahimi T.,Kunt M.,“Image
compression by Gabor Expansion”，Optical Engineer
ing,30巻、７号、873 〜880 頁、1991年７月、およびPi
eter Vuylsteke,Emile Schoeters，“Multiscale Image
Contrast Amplification ”SPIEVol.2167 Image Proce
ssing(1994),pp551 〜560 に詳細が記載されている。
【０００６】そしてこのようにして得られたラプラシア
ンピラミッドの全ての周波数帯域の画像に対して、画像
の値を強調するような処理を施し、この強調処理が施さ
れた各周波数帯域の画像を逆変換して処理が施された画
像を得る方法が上記特開平6-301766号に記載されてい
る。このように処理が施された画像は、各周波数帯域に
おいて画像が強調されているため、実質的に上述したボ
ケマスク処理において複数のサイズのマスクによりボケ
マスク処理を施したような画像となっている。
ンピラミッドの全ての周波数帯域の画像に対して、画像
の値を強調するような処理を施し、この強調処理が施さ
れた各周波数帯域の画像を逆変換して処理が施された画
像を得る方法が上記特開平6-301766号に記載されてい
る。このように処理が施された画像は、各周波数帯域に
おいて画像が強調されているため、実質的に上述したボ
ケマスク処理において複数のサイズのマスクによりボケ
マスク処理を施したような画像となっている。
【０００７】また、上述したMultiscale Image Contras
t Amplification には、ラプラシアンピラミッドにより
複数の周波数帯域に分解された画像のうち最も解像度の
低い最低解像度画像の濃度をａ倍（ａ＜１）する処理を
施し、この処理が施された最低解像度画像と他の周波数
帯域の画像とを逆多重解像度変換することにより処理済
画像を得る方法が記載されている。この方法によれば、
最低解像度画像のコントラストが抑制されて画像の適性
観察領域が広げられるため、原画像に対して実質的にダ
イナミックレンジ圧縮処理を施した場合と同様の処理済
画像を得ることができる。
t Amplification には、ラプラシアンピラミッドにより
複数の周波数帯域に分解された画像のうち最も解像度の
低い最低解像度画像の濃度をａ倍（ａ＜１）する処理を
施し、この処理が施された最低解像度画像と他の周波数
帯域の画像とを逆多重解像度変換することにより処理済
画像を得る方法が記載されている。この方法によれば、
最低解像度画像のコントラストが抑制されて画像の適性
観察領域が広げられるため、原画像に対して実質的にダ
イナミックレンジ圧縮処理を施した場合と同様の処理済
画像を得ることができる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
たMultiscale Image Contrast Amplification に記載さ
れた方法においては、最低周波数帯域の画像を単にａ倍
するだけであるため、最低周波数帯域画像の全ての信号
が一律に処理されることとなる。このため、最低周波数
帯域画像において処理を施す必要がない信号域の画像ま
で処理が施されてしまうことから、画像処理に対する自
由度が小さく所望とする処理済画像を得ることができな
かった。例えば、人体の胸部の放射線画像に対して処理
を施す場合、縦隔部内の濃度変化を見易くするために最
低周波数帯域画像に対してMultiscale Image Contrast
Amplification に記載された処理を施すと、縦隔部は見
易くなるものの濃度の高い肺野部も影響されてしまい、
全体としては見にくい画像となってしまっていた。
たMultiscale Image Contrast Amplification に記載さ
れた方法においては、最低周波数帯域の画像を単にａ倍
するだけであるため、最低周波数帯域画像の全ての信号
が一律に処理されることとなる。このため、最低周波数
帯域画像において処理を施す必要がない信号域の画像ま
で処理が施されてしまうことから、画像処理に対する自
由度が小さく所望とする処理済画像を得ることができな
かった。例えば、人体の胸部の放射線画像に対して処理
を施す場合、縦隔部内の濃度変化を見易くするために最
低周波数帯域画像に対してMultiscale Image Contrast
Amplification に記載された処理を施すと、縦隔部は見
易くなるものの濃度の高い肺野部も影響されてしまい、
全体としては見にくい画像となってしまっていた。
【０００９】本発明は上記事情に鑑み、画像処理の自由
度を大きくし、見易い処理済画像を得ることができる画
像処理方法および装置を提供することを目的とするもの
である。
度を大きくし、見易い処理済画像を得ることができる画
像処理方法および装置を提供することを目的とするもの
である。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明による第１の画像
処理方法および装置は、画像を多重解像度空間に変換す
ることにより得られる複数の周波数帯域の画像のうち、
最も低い周波数帯域の最低周波数帯域画像に対して、該
最低周波数帯域画像の信号値ｇL が増大するにつれて単
調減少する関数をｆ1 （ｇL ）としたとき、式 ｇL ′＝ｇL ＋ｆ1 （ｇL ）＝ｆ2 （ｇL ） にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得、この処理
済最低周波数帯域画像および他の周波数帯域の画像を逆
多重化解像度変換することにより処理済画像を得ること
を特徴とするものである。
処理方法および装置は、画像を多重解像度空間に変換す
ることにより得られる複数の周波数帯域の画像のうち、
最も低い周波数帯域の最低周波数帯域画像に対して、該
最低周波数帯域画像の信号値ｇL が増大するにつれて単
調減少する関数をｆ1 （ｇL ）としたとき、式 ｇL ′＝ｇL ＋ｆ1 （ｇL ）＝ｆ2 （ｇL ） にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得、この処理
済最低周波数帯域画像および他の周波数帯域の画像を逆
多重化解像度変換することにより処理済画像を得ること
を特徴とするものである。
【００１１】また、本発明による第２の画像処理方法お
よび装置は、画像を多重解像度空間に変換することによ
り得られる複数の周波数帯域の画像のうち、最も低い周
波数帯域の最低周波数帯域画像に対して、該最低周波数
帯域画像の信号値ｇL が増大するにつれて単調減少する
関数をｆ3 （ｇL ）、強調度をαとしたとき、式 ｇL ′＝ｇL ＋α・ｆ3 （ｇL ） にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得、この処理
済最低周波数帯域画像および他の周波数帯域の画像を逆
多重化解像度変換することにより処理済画像を得ること
を特徴とするものである。
よび装置は、画像を多重解像度空間に変換することによ
り得られる複数の周波数帯域の画像のうち、最も低い周
波数帯域の最低周波数帯域画像に対して、該最低周波数
帯域画像の信号値ｇL が増大するにつれて単調減少する
関数をｆ3 （ｇL ）、強調度をαとしたとき、式 ｇL ′＝ｇL ＋α・ｆ3 （ｇL ） にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得、この処理
済最低周波数帯域画像および他の周波数帯域の画像を逆
多重化解像度変換することにより処理済画像を得ること
を特徴とするものである。
【００１２】
【発明の効果】本発明による画像処理方法および装置
は、多重解像度空間に変換された複数の周波数帯域の画
像のうち、最低周波数帯域の画像に対して信号値ｇL が
増大するにつれて単調減少する関数をｆ1 （ｇL ）とし
たとき、式 ｇL ′＝ｇL ＋ｆ1 （ｇL ）＝ｆ2 （ｇL ） にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得るようにし
たため、最低周波数帯域画像全体のダイナミックレンジ
は圧縮されるとともに、比較的信号値の大きい部分はそ
のコントラストが維持されることとなり、最低周波数帯
域画像の適性観察領域が確保される。そして処理が施さ
れた最低周波数帯域画像と他の周波数帯域の画像とを逆
解像度変換することにより、画像の領域に応じたダイナ
ミックレンジ圧縮処理が施された処理済画像を得ること
ができる。
は、多重解像度空間に変換された複数の周波数帯域の画
像のうち、最低周波数帯域の画像に対して信号値ｇL が
増大するにつれて単調減少する関数をｆ1 （ｇL ）とし
たとき、式 ｇL ′＝ｇL ＋ｆ1 （ｇL ）＝ｆ2 （ｇL ） にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得るようにし
たため、最低周波数帯域画像全体のダイナミックレンジ
は圧縮されるとともに、比較的信号値の大きい部分はそ
のコントラストが維持されることとなり、最低周波数帯
域画像の適性観察領域が確保される。そして処理が施さ
れた最低周波数帯域画像と他の周波数帯域の画像とを逆
解像度変換することにより、画像の領域に応じたダイナ
ミックレンジ圧縮処理が施された処理済画像を得ること
ができる。
【００１３】また、最低周波数帯域の画像に対して、最
低周波数帯域画像の信号値ｇL が増大するにつれて単調
減少する関数をｆ3 （ｇL ）、強調度をαとしたとき、
式 ｇL ′＝ｇL ＋α・ｆ3 （ｇL ） にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得ることによ
り、最低周波数帯域画像に対するダイナミックレンジ圧
縮処理の程度を変更することができるため、より自由度
の高いダイナミックレンジ圧縮処理を施すことができ
る。
低周波数帯域画像の信号値ｇL が増大するにつれて単調
減少する関数をｆ3 （ｇL ）、強調度をαとしたとき、
式 ｇL ′＝ｇL ＋α・ｆ3 （ｇL ） にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得ることによ
り、最低周波数帯域画像に対するダイナミックレンジ圧
縮処理の程度を変更することができるため、より自由度
の高いダイナミックレンジ圧縮処理を施すことができ
る。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下図面を参照して本発明の実施
の形態について説明する。
の形態について説明する。
【００１５】図１は本発明による画像処理方法を実施す
るための装置の概略を表すブロック図である。図１に示
すように本発明による画像処理方法を実施するための装
置は、装置に画像を入力するための画像入力手段１と、
入力された画像に対して多重解像度分解処理を施す多重
解像度分解処理手段２と、多重解像度分解処理手段２に
おいて複数の周波数帯域に分解された画像のうち、所定
の周波数帯域の画像に対して後述するような強調処理を
施す強調処理手段３と、強調処理手段３により強調処理
が施された周波数帯域の画像および他の周波数帯域の画
像を復元して処理済画像を得るための復元処理手段４
と、復元処理手段４により復元された処理済画像を可視
像として再生するための画像出力手段５と、多重解像度
分解処理手段２により得られる最も低周波数帯域の画像
である残留画像に対して後述するようなダイナミックレ
ンジ圧縮処理を施す残留画像処理手段６とからなるもの
である。
るための装置の概略を表すブロック図である。図１に示
すように本発明による画像処理方法を実施するための装
置は、装置に画像を入力するための画像入力手段１と、
入力された画像に対して多重解像度分解処理を施す多重
解像度分解処理手段２と、多重解像度分解処理手段２に
おいて複数の周波数帯域に分解された画像のうち、所定
の周波数帯域の画像に対して後述するような強調処理を
施す強調処理手段３と、強調処理手段３により強調処理
が施された周波数帯域の画像および他の周波数帯域の画
像を復元して処理済画像を得るための復元処理手段４
と、復元処理手段４により復元された処理済画像を可視
像として再生するための画像出力手段５と、多重解像度
分解処理手段２により得られる最も低周波数帯域の画像
である残留画像に対して後述するようなダイナミックレ
ンジ圧縮処理を施す残留画像処理手段６とからなるもの
である。
【００１６】次いで本発明による画像処理方法の作用に
ついて説明する。図２は図１における多重解像度画像分
解処理手段２において行われる処理を説明するためのブ
ロック図である。なお、本実施の形態においてはラプラ
シアンピラミッドの手法により画像信号Ｓを多重解像度
画像に分解するものとする。図２に示すように原画像を
表すデジタルの画像信号Ｓが多重解像度分解処理手段２
に入力されると、フィルタリング手段10においてローパ
スフィルタによりフィルタリングされる。このローパス
フィルタは例えば図３に示すように５×５のグリッド上
の二次元ガウス分布に略対応している。このローパスフ
ィルタは後述するように全ての解像度の画像に対して適
用される。
ついて説明する。図２は図１における多重解像度画像分
解処理手段２において行われる処理を説明するためのブ
ロック図である。なお、本実施の形態においてはラプラ
シアンピラミッドの手法により画像信号Ｓを多重解像度
画像に分解するものとする。図２に示すように原画像を
表すデジタルの画像信号Ｓが多重解像度分解処理手段２
に入力されると、フィルタリング手段10においてローパ
スフィルタによりフィルタリングされる。このローパス
フィルタは例えば図３に示すように５×５のグリッド上
の二次元ガウス分布に略対応している。このローパスフ
ィルタは後述するように全ての解像度の画像に対して適
用される。
【００１７】このようなローパスフィルタによりフィル
タリングされた画像信号Ｓはフィルタリング手段10にお
いて１画素おきにサンプリングされ、低解像度近似画像
ｇ1が得られる。この低解像度近似画像ｇ1 は、原画像
の１／４の大きさとなっている。次いで補間手段11にお
いて、この低解像度近似画像ｇ1 のサンプリングされた
間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低解像度
近似画像ｇ1 の一列毎および一行毎に値が０の行および
列を挿入することにより行う。このように値が０の画素
が補間された低解像度近似画像ｇ1 はぼけてはいるもの
の一画素おきに値が０の画素が挿入されているため、信
号値の変化が滑らかではないものとなっている。
タリングされた画像信号Ｓはフィルタリング手段10にお
いて１画素おきにサンプリングされ、低解像度近似画像
ｇ1が得られる。この低解像度近似画像ｇ1 は、原画像
の１／４の大きさとなっている。次いで補間手段11にお
いて、この低解像度近似画像ｇ1 のサンプリングされた
間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低解像度
近似画像ｇ1 の一列毎および一行毎に値が０の行および
列を挿入することにより行う。このように値が０の画素
が補間された低解像度近似画像ｇ1 はぼけてはいるもの
の一画素おきに値が０の画素が挿入されているため、信
号値の変化が滑らかではないものとなっている。
【００１８】そしてこのようにして補間が行われた後、
さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ1 に対し
て図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリン
グ処理を施し、低解像度近似画像ｇ1 ′を得る。この低
解像度近似画像ｇ1 ′は上述した補間がなされた低解像
度近似画像ｇ1 と比較して信号値の変化が滑らかなもの
となっている。また原画像と比較して周波数帯域的には
半分より高い高周波数が消えたような画像となってい
る。これは画像の大きさを１／４にして一画素おきに値
が０の画素を補間し、さらに図３に示すローパスフィル
タによりフィルタリング処理を施しているため、ガウス
関数により空間周波数が半分よりも高い周波数帯域の画
像がぼかされたようになっているからである。
さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ1 に対し
て図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリン
グ処理を施し、低解像度近似画像ｇ1 ′を得る。この低
解像度近似画像ｇ1 ′は上述した補間がなされた低解像
度近似画像ｇ1 と比較して信号値の変化が滑らかなもの
となっている。また原画像と比較して周波数帯域的には
半分より高い高周波数が消えたような画像となってい
る。これは画像の大きさを１／４にして一画素おきに値
が０の画素を補間し、さらに図３に示すローパスフィル
タによりフィルタリング処理を施しているため、ガウス
関数により空間周波数が半分よりも高い周波数帯域の画
像がぼかされたようになっているからである。
【００１９】次いで減算器12において、原画像から低解
像度近似画像ｇ1 ′の減算が行われ、細部画像ｂ0 が得
られる。この減算は原画像と低解像度近似画像ｇ 1′と
の相対応する画素についての信号間で行われる。ここ
で、低解像度近似画像ｇ1 ′は上述したように原画像の
空間周波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけ
たようになっているため、細部画像ｂ0 は原画像のうち
半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっている。
すなわち、図４に示すように細部画像ｂ0 は原画像のナ
イキスト周波数ＮのうちＮ／２〜Ｎの周波数帯域の画像
を表すものとなっている。
像度近似画像ｇ1 ′の減算が行われ、細部画像ｂ0 が得
られる。この減算は原画像と低解像度近似画像ｇ 1′と
の相対応する画素についての信号間で行われる。ここ
で、低解像度近似画像ｇ1 ′は上述したように原画像の
空間周波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけ
たようになっているため、細部画像ｂ0 は原画像のうち
半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっている。
すなわち、図４に示すように細部画像ｂ0 は原画像のナ
イキスト周波数ＮのうちＮ／２〜Ｎの周波数帯域の画像
を表すものとなっている。
【００２０】次いで、低解像度近似画像ｇ1 はフィルタ
リング手段10に入力され、図３に示すローパスフィルタ
によりフィルタリング処理が施される。そしてフィルタ
リング処理が施された低解像度近似画像ｇ1 は、フィル
タリング手段10において１画素おきにサンプリングさ
れ、低解像度近似画像ｇ2 が得られる。この低解像度近
似画像ｇ2 は、低解像度近似画像ｇ1 の１／４すなわち
原画像の１／16の大きさとなっている。次いで補間手段
11において、この低解像度近似画像ｇ2 のサンプリング
された間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低
解像度近似画像ｇ2 の一列毎および一行毎に値が０の行
および列を挿入することにより行う。このように値が０
の画素が補間された低解像度近似画像ｇ2 はぼけてはい
るものの一画素おきに値が０の画素が挿入されているた
め、信号値の変化が滑らかではないものとなっている。
リング手段10に入力され、図３に示すローパスフィルタ
によりフィルタリング処理が施される。そしてフィルタ
リング処理が施された低解像度近似画像ｇ1 は、フィル
タリング手段10において１画素おきにサンプリングさ
れ、低解像度近似画像ｇ2 が得られる。この低解像度近
似画像ｇ2 は、低解像度近似画像ｇ1 の１／４すなわち
原画像の１／16の大きさとなっている。次いで補間手段
11において、この低解像度近似画像ｇ2 のサンプリング
された間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低
解像度近似画像ｇ2 の一列毎および一行毎に値が０の行
および列を挿入することにより行う。このように値が０
の画素が補間された低解像度近似画像ｇ2 はぼけてはい
るものの一画素おきに値が０の画素が挿入されているた
め、信号値の変化が滑らかではないものとなっている。
【００２１】そしてこのようにして補間が行われた後、
さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ2 に対し
て図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリン
グ処理を施し、低解像度近似画像ｇ2 ′を得る。この低
解像度近似画像ｇ2 ′は上述した補間がなされた低解像
度近似画像ｇ2 と比較して信号値の変化が滑らかなもの
となっている。また低解像度近似画像ｇ1 と比較して周
波数帯域的には半分より高い周波数帯域の画像が消えた
ようになっている。
さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ2 に対し
て図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリン
グ処理を施し、低解像度近似画像ｇ2 ′を得る。この低
解像度近似画像ｇ2 ′は上述した補間がなされた低解像
度近似画像ｇ2 と比較して信号値の変化が滑らかなもの
となっている。また低解像度近似画像ｇ1 と比較して周
波数帯域的には半分より高い周波数帯域の画像が消えた
ようになっている。
【００２２】次いで減算器12において、低解像度近似画
像ｇ1 から低解像度近似画像ｇ2 ′の減算が行われ、細
部画像ｂ1 が得られる。この減算は低解像度近似画像ｇ
1 と低解像度近似画像ｇ2 ′との相対応する画素につい
ての信号間で行われる。ここで、低解像度近似画像
ｇ2 ′は上述したように低解像度近似画像ｇ1 の空間周
波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけたよう
になっているため、細部画像ｂ1 は低解像度近似画像ｇ
1 のうち半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっ
ている。すなわち、図４に示すように細部画像ｂ1 は低
解像度近似画像ｇ1のうちの半分より上の周波数帯域の
み、すなわち原画像のナイキスト周波数ＮのうちＮ／４
〜Ｎ／２の周波数帯域の画像を表すものとなっている。
このようにガウス分布のローパスフィルタによりフィル
タリング処理を施して細部画像を得るようにしている
が、フィルタリング処理が施された画像を低解像度近似
画像から減算していることから、実質的にはラプラシア
ンフィルタによりフィルタリング処理を施した場合と同
様の結果となる。
像ｇ1 から低解像度近似画像ｇ2 ′の減算が行われ、細
部画像ｂ1 が得られる。この減算は低解像度近似画像ｇ
1 と低解像度近似画像ｇ2 ′との相対応する画素につい
ての信号間で行われる。ここで、低解像度近似画像
ｇ2 ′は上述したように低解像度近似画像ｇ1 の空間周
波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけたよう
になっているため、細部画像ｂ1 は低解像度近似画像ｇ
1 のうち半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっ
ている。すなわち、図４に示すように細部画像ｂ1 は低
解像度近似画像ｇ1のうちの半分より上の周波数帯域の
み、すなわち原画像のナイキスト周波数ＮのうちＮ／４
〜Ｎ／２の周波数帯域の画像を表すものとなっている。
このようにガウス分布のローパスフィルタによりフィル
タリング処理を施して細部画像を得るようにしている
が、フィルタリング処理が施された画像を低解像度近似
画像から減算していることから、実質的にはラプラシア
ンフィルタによりフィルタリング処理を施した場合と同
様の結果となる。
【００２３】そして上述した処理をフィルタリング手段
10によりフィルタリングされかつサンプリングされた低
解像度近似画像ｇk （ｋ＝１〜Ｎ）に対して順次繰り返
し行い、図４に示すようにｎ個の細部画像ｂk （ｋ＝１
〜ｎ）および低解像度近似画像の残留画像ｇL を得る。
ここで、細部画像ｂk は、ｂ0 から順に解像度が低くな
る、すなわち画像の周波数帯域が低くなるものであり、
原画像のナイキスト周波数Ｎに対して、細部画像ｂk は
Ｎ／２k+1 〜Ｎ／２k の周波数帯域を表し、画像の大き
さが原画像の１／２2k倍となっている。すなわち、最も
解像度が高い細部画像ｂ0 は原画像と同じ大きさである
が、細部画像ｂ0 の次に高解像度の細部画像ｂ1 原画像
の大きさの１／４となっている。このように、細部画像
が原画像と同一の大きさのものから順次小さくなり、ま
た細部画像はラプラシアンフィルタを施したものと実質
的に同一の画像であることから、本実施の形態による多
重解像度変換はラプラシアンピラミッドと呼ばれるもの
である。また、残留画像ｇL は原画像の非常に解像度が
低い近似画像であると見なすことができ、極端な場合
は、残留画像ｇL は原画像の平均値を表す１つだけの画
像からなるものとなる。そしてこのようにして得られた
細部画像ｂk および残留画像ｇL は図示しないメモリに
記憶される。
10によりフィルタリングされかつサンプリングされた低
解像度近似画像ｇk （ｋ＝１〜Ｎ）に対して順次繰り返
し行い、図４に示すようにｎ個の細部画像ｂk （ｋ＝１
〜ｎ）および低解像度近似画像の残留画像ｇL を得る。
ここで、細部画像ｂk は、ｂ0 から順に解像度が低くな
る、すなわち画像の周波数帯域が低くなるものであり、
原画像のナイキスト周波数Ｎに対して、細部画像ｂk は
Ｎ／２k+1 〜Ｎ／２k の周波数帯域を表し、画像の大き
さが原画像の１／２2k倍となっている。すなわち、最も
解像度が高い細部画像ｂ0 は原画像と同じ大きさである
が、細部画像ｂ0 の次に高解像度の細部画像ｂ1 原画像
の大きさの１／４となっている。このように、細部画像
が原画像と同一の大きさのものから順次小さくなり、ま
た細部画像はラプラシアンフィルタを施したものと実質
的に同一の画像であることから、本実施の形態による多
重解像度変換はラプラシアンピラミッドと呼ばれるもの
である。また、残留画像ｇL は原画像の非常に解像度が
低い近似画像であると見なすことができ、極端な場合
は、残留画像ｇL は原画像の平均値を表す１つだけの画
像からなるものとなる。そしてこのようにして得られた
細部画像ｂk および残留画像ｇL は図示しないメモリに
記憶される。
【００２４】次いでこのようにして得られた細部画像ｂ
k のうち所望とする周波数帯域の細部画像ｂk に対して
強調処理手段３において所定の強調処理が施される。こ
の強調処理は、所望とする周波数帯域の細部画像ｂk に
対して所定の強調係数を乗じることにより行う。
k のうち所望とする周波数帯域の細部画像ｂk に対して
強調処理手段３において所定の強調処理が施される。こ
の強調処理は、所望とする周波数帯域の細部画像ｂk に
対して所定の強調係数を乗じることにより行う。
【００２５】さらに、残留画像ｇL は残留画像処理手段
６においてダイナミックレンジ圧縮処理が施される。以
下この処理の詳細について説明する。
６においてダイナミックレンジ圧縮処理が施される。以
下この処理の詳細について説明する。
【００２６】図５(a) は、残留画像信号ｇL （便宜上残
留画像と残留画像信号とは同一の参照符号を用いる）を
変数とした単調減少関数の一例を表わした図である。
留画像と残留画像信号とは同一の参照符号を用いる）を
変数とした単調減少関数の一例を表わした図である。
【００２７】残留画像信号ｇL は最高値1023を有し、ｆ
（ｇL ）は途中のｄ点までは零、それ以上は直線的に傾
斜した関数形を有している。この関数ｆ（ｇL ）を用い
て各画素点（ｉ，ｊ）について、
（ｇL ）は途中のｄ点までは零、それ以上は直線的に傾
斜した関数形を有している。この関数ｆ（ｇL ）を用い
て各画素点（ｉ，ｊ）について、
【００２８】
【数１】
【００２９】の演算を行い、残留画像全体について処理
済残留画像信号ｇL ′が求められる。
済残留画像信号ｇL ′が求められる。
【００３０】図６は、残留画像上のｘ方向について残留
画像信号ｇL が直線状に変化している場合の、処理済残
留画像信号ｇL ′を表す図である。残留画像信号ｇL ′
が大きな領域、すなわち平均的な濃度が高い領域のダイ
ナミックレンジが圧縮され、しかも各領域内の比較的信
号値が高い部分のコントラストは圧縮前の状態が維持さ
れている。
画像信号ｇL が直線状に変化している場合の、処理済残
留画像信号ｇL ′を表す図である。残留画像信号ｇL ′
が大きな領域、すなわち平均的な濃度が高い領域のダイ
ナミックレンジが圧縮され、しかも各領域内の比較的信
号値が高い部分のコントラストは圧縮前の状態が維持さ
れている。
【００３１】次いで、強調処理が施された周波数帯域の
細部画像ｂk および他の周波数帯域の細部画像ならびに
処理済残留画像ｇL ′を逆変換する。この逆変換の処理
は復元処理手段４において以下のようにして行われる。
細部画像ｂk および他の周波数帯域の細部画像ならびに
処理済残留画像ｇL ′を逆変換する。この逆変換の処理
は復元処理手段４において以下のようにして行われる。
【００３２】図７は細部画像の逆変換の詳細を表す図で
ある。まず、処理済残留画像ｇL ′が補間手段14により
各画素の間が補間されて元の大きさの４倍の大きさの画
像ｇL ″とされる。次に加算器15においてその補間され
た画像ｇL ″と最も低解像度の細部画像ｂn-1 の相対応
する画素同志で加算を行い、加算画像（ｇL ″＋
ｂn-1 ）を得る。次いでこの加算画像（ｇL ″＋
ｂn-1 ）は補間手段14に入力され、この補間手段14にお
いて各画素の間が補間されて元の大きさの４倍の大きさ
の画像ｂn-1 ′とされる。
ある。まず、処理済残留画像ｇL ′が補間手段14により
各画素の間が補間されて元の大きさの４倍の大きさの画
像ｇL ″とされる。次に加算器15においてその補間され
た画像ｇL ″と最も低解像度の細部画像ｂn-1 の相対応
する画素同志で加算を行い、加算画像（ｇL ″＋
ｂn-1 ）を得る。次いでこの加算画像（ｇL ″＋
ｂn-1 ）は補間手段14に入力され、この補間手段14にお
いて各画素の間が補間されて元の大きさの４倍の大きさ
の画像ｂn-1 ′とされる。
【００３３】次いでこの画像ｂn-1 ′は、加算器15にお
いて細部画像ｂn-1 の一段階高解像度の画像ｂn-2 と相
対応する画素同志の加算が行われ、加算された加算信号
（ｂn-1 ′＋ｂn-2 ）は補間手段14において各画素の間
隔が補間され、細部画像ｂn-2 の４倍の大きさの画像ｂ
n-2 とされる。
いて細部画像ｂn-1 の一段階高解像度の画像ｂn-2 と相
対応する画素同志の加算が行われ、加算された加算信号
（ｂn-1 ′＋ｂn-2 ）は補間手段14において各画素の間
隔が補間され、細部画像ｂn-2 の４倍の大きさの画像ｂ
n-2 とされる。
【００３４】以上の処理を繰り返し、強調画像ｂkpにつ
いても同様の処理を施す。すなわち、強調画像ｂkpと上
述した処理が施された一段階低解像度の画像ｂk-1 ′と
の加算が加算器15において行われ、さらに加算信号（ｂ
kp＋ｂk-1 ′）に対して補間手段14において各画素の間
が補間され、補間信号ｂkp′を得る。そしてこの処理を
より高周波の細部画像に対して順次行い、最終的に加算
器15において補間画像ｂ1 ′と最高解像度の細部画像ｂ
0 との加算が行われ、処理済画像信号Ｓ′を得る。
いても同様の処理を施す。すなわち、強調画像ｂkpと上
述した処理が施された一段階低解像度の画像ｂk-1 ′と
の加算が加算器15において行われ、さらに加算信号（ｂ
kp＋ｂk-1 ′）に対して補間手段14において各画素の間
が補間され、補間信号ｂkp′を得る。そしてこの処理を
より高周波の細部画像に対して順次行い、最終的に加算
器15において補間画像ｂ1 ′と最高解像度の細部画像ｂ
0 との加算が行われ、処理済画像信号Ｓ′を得る。
【００３５】処理済画像信号Ｓ′は画像出力手段５に入
力され、可視像として表示される。この画像出力手段５
はＣＲＴ等のディスプレイ手段でもよいし、感光フィル
ムに光走査記録を行う記録装置であってもよいし、ある
いはそのために画像信号を一旦光ディスク、磁気ディス
ク等の画像ファイルに記憶させる装置であってもよい。
力され、可視像として表示される。この画像出力手段５
はＣＲＴ等のディスプレイ手段でもよいし、感光フィル
ムに光走査記録を行う記録装置であってもよいし、ある
いはそのために画像信号を一旦光ディスク、磁気ディス
ク等の画像ファイルに記憶させる装置であってもよい。
【００３６】このようにして得られた処理済画像信号
Ｓ′に基づいて再生表示された可視画像は高濃度領域の
濃度がその内部の微細構造のコントラストを維持したま
ま全体として下がった画像となる。
Ｓ′に基づいて再生表示された可視画像は高濃度領域の
濃度がその内部の微細構造のコントラストを維持したま
ま全体として下がった画像となる。
【００３７】なお、上述した実施の形態においては、画
像を多重解像度画像に変換するためにラプラシアンピラ
ミッドの手法を用いているが、これに限定されるもので
はなく、例えばウェーブレット変換、あるいはサブバン
ド変換等他の方法により多重解像度画像に変換するよう
にしてもよいものである。
像を多重解像度画像に変換するためにラプラシアンピラ
ミッドの手法を用いているが、これに限定されるもので
はなく、例えばウェーブレット変換、あるいはサブバン
ド変換等他の方法により多重解像度画像に変換するよう
にしてもよいものである。
【００３８】ここで、ウェーブレット変換は、周波数解
析の方法として近年開発されたものであり、ステレオの
パターンマッチング、データ圧縮等に応用がなされてい
るものである（OLIVIER RIOUL and MARTIN VETTERLI;Wa
velets and Signal Processing,IEEE SP MAGAZINE,P.14
-38,OCTOBER 1991、Stephane Mallat;Zero-Crossingsof
a Wavelet Transform,IEEE TRANSACTIONS ON INFORM
ATION THEORY,VOL.37,NO.4,P.1019-1033,JULY 1991
）。
析の方法として近年開発されたものであり、ステレオの
パターンマッチング、データ圧縮等に応用がなされてい
るものである（OLIVIER RIOUL and MARTIN VETTERLI;Wa
velets and Signal Processing,IEEE SP MAGAZINE,P.14
-38,OCTOBER 1991、Stephane Mallat;Zero-Crossingsof
a Wavelet Transform,IEEE TRANSACTIONS ON INFORM
ATION THEORY,VOL.37,NO.4,P.1019-1033,JULY 1991
）。
【００３９】このウェーブレット変換は、
【００４０】
【数２】
【００４１】なる式において信号を複数の周波数帯域ご
との周波数信号に変換するものである。すなわち、関数
ｈの周期および縮率を変化させ、原信号を移動させるこ
とによりフィルタリング処理を行えば、細かな周波数か
ら粗い周波数までの所望とする周波数に適合した周波数
信号を作成することができる。
との周波数信号に変換するものである。すなわち、関数
ｈの周期および縮率を変化させ、原信号を移動させるこ
とによりフィルタリング処理を行えば、細かな周波数か
ら粗い周波数までの所望とする周波数に適合した周波数
信号を作成することができる。
【００４２】一方、サブバンド変換は、ウェーブレット
変換のように１種類のフィルタにより２つの周波数帯域
の画像を得るのみではなく、複数種類のフィルタを用い
て複数の周波数帯域の画像を一度に得ることをも含む変
換方法である。
変換のように１種類のフィルタにより２つの周波数帯域
の画像を得るのみではなく、複数種類のフィルタを用い
て複数の周波数帯域の画像を一度に得ることをも含む変
換方法である。
【００４３】なお、上述した実施の形態においては、図
５(a) に示すような関数ｆ（ｇL ′）により残留画像の
ダイナミックレンジを圧縮するようにしているが、これ
に限定されるものではなく、他の関数を用いるようにし
てもよい。
５(a) に示すような関数ｆ（ｇL ′）により残留画像の
ダイナミックレンジを圧縮するようにしているが、これ
に限定されるものではなく、他の関数を用いるようにし
てもよい。
【００４４】図５(b) は、残留画像信号ｇL ′を変数と
した単調減少関数の他の例を表す図である。この関数ｆ
（ｇL ′）は、残留画像信号ｇL ′の値が小さい領域で
変化し、残留画像信号ｇL ′の値がｅ点より大きい領域
ではｆ（ｇL ′）＝０となる関数としてもよい。また、
図５(c) に示すように図５(a) に示す関数と、図５(c)
に示す関数とを組み合わせた関数としてもよい。
した単調減少関数の他の例を表す図である。この関数ｆ
（ｇL ′）は、残留画像信号ｇL ′の値が小さい領域で
変化し、残留画像信号ｇL ′の値がｅ点より大きい領域
ではｆ（ｇL ′）＝０となる関数としてもよい。また、
図５(c) に示すように図５(a) に示す関数と、図５(c)
に示す関数とを組み合わせた関数としてもよい。
【００４５】さらに、関数ｆを図８(a) ，(b) および
(c) に示すように、折れ線とならず微係数が連続する関
数としてもよい。図５に示すように、折れ線の場合はこ
のおれている部分に相当する濃度領域に、オリジナル画
像には何ら特別の輪郭は存在しないにも拘らず処理済画
像信号Ｓ′基づいて再生表示された可視画像に偽輪郭が
生じる場合がある。関数ｆ（ｇL ′Ｓus）を微係数が連
続する関数とすることにより、偽輪部が生じることも防
止される。
(c) に示すように、折れ線とならず微係数が連続する関
数としてもよい。図５に示すように、折れ線の場合はこ
のおれている部分に相当する濃度領域に、オリジナル画
像には何ら特別の輪郭は存在しないにも拘らず処理済画
像信号Ｓ′基づいて再生表示された可視画像に偽輪郭が
生じる場合がある。関数ｆ（ｇL ′Ｓus）を微係数が連
続する関数とすることにより、偽輪部が生じることも防
止される。
【図１】本発明による画像処理方法を実施するための装
置のブロック図
置のブロック図
【図２】多重解像度分解処理手段の詳細を表す図
【図３】ローパスフィルタを表す図
【図４】ラプラシアンピラミッド処理が施された複数の
周波数帯域ごとの細部画像を表す図
周波数帯域ごとの細部画像を表す図
【図５】関数ｆの特性を表す図
【図６】処理済画像信号の特性を表す図
【図７】復縁処理手段の詳細を表す図
【図８】他の関数ｆの特性を表す図
１ 画像入力手段 ２ 多重解像度分解処理手段 ３ 強調処理手段 ４ 復元処理手段 ５ 画像出力手段 ６ 残留画像処理手段 10 フィルタリング手段 11 補間手段 12 減算器 14 補間手段 15 加算器
Claims (4)
- 【請求項１】 画像を多重解像度空間に変換することに
より、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解し、 該複数の周波数帯域の画像のうち、最も低い周波数帯域
の最低周波数帯域画像に対して、該最低周波数帯域画像
の信号値ｇL が増大するにつれて単調減少する関数をｆ
1 （ｇL ）としたとき、式 ｇL ′＝ｇL ＋ｆ1 （ｇL ）＝ｆ2 （ｇL ） にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得、 該処理済最低周波数帯域画像および他の周波数帯域の画
像を逆多重化解像度変換することにより処理済画像を得
ることを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２】 画像を多重解像度空間に変換することに
より、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解し、 該複数の周波数帯域の画像のうち、最も低い周波数帯域
の最低周波数帯域画像に対して、該最低周波数帯域画像
の信号値ｇL が増大するにつれて単調減少する関数をｆ
3 （ｇL ）、強調度をαとしたとき、式 ｇL ′＝ｇL ＋α・ｆ3 （ｇL ） にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得、 該処理済最低周波数帯域画像および他の周波数帯域の画
像を逆多重化解像度変換することにより処理済画像を得
ることを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項３】 画像を多重解像度空間に変換することに
より、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解する
多重解像度分解手段と、 該複数の周波数帯域の画像のうち、最も低い周波数帯域
の最低周波数帯域画像に対して、該最低周波数帯域画像
の信号値ｇL が増大するにつれて単調減少する関数をｆ
1 （ｇL ）としたとき、式 ｇL ′＝ｇL ＋ｆ1 （ｇL ）＝ｆ2 （ｇL ） にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得る演算手段
と、 該処理済最低周波数帯域画像および他の周波数帯域の画
像を逆多重化解像度変換することにより処理済画像を得
る逆変換手段とからなることを特徴とする画像処理装
置。 - 【請求項４】 画像を多重解像度空間に変換することに
より、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解する
多重解像度分解手段と、 該複数の周波数帯域の画像のうち、最も低い周波数帯域
の最低周波数帯域画像に対して、該最低周波数帯域画像
の信号値ｇL が増大するにつれて単調減少する関数をｆ
3 （ｇL ）、強調度をαとしたとき、式 ｇL ′＝ｇL ＋α・ｆ3 （ｇL ） にしたがって処理済最低周波数帯域画像を得る演算手段
と、 該処理済最低周波数帯域画像および他の周波数帯域の画
像を逆多重化解像度変換することにより処理済画像を得
る逆変換手段とからなることを特徴とする画像処理装
置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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