JPH103539A - 画像処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】ノイズによって画像本来の構造を検出しにくい
場合に、画像の本来ある構造の最小変化方向を検出する
精度を向上する。また、平滑化後のモアレを低減し、平
滑化のしすぎも是正する。 【解決手段】入力画像の各点について、ステップ１０１
で各方向の輝度変化を評価した値を成分値とする輝度変
化ベクトルを作成し、ステップ１０２で所定の距離にあ
る近傍の輝度変化ベクトルを所定の重みでベクトル加算
してボケた輝度変化ベクトルを作成する。ステップ１０
３でボケた輝度変化ベクトルの成分値が最小となる方向
を探して最小変化方向マップを作成し、ステップ１０４
で最小変化方向に１次元の平滑化をしたデータを作成す
る。ステップ１０５で最小変化方向と所定の角度ずれた
方向に１次元の平滑化をしたデータを作成し、ステップ
１０６で各点近傍の輝度変化の大小に応じて両データの
重みを変えた平均をする。ステップ１０７で以上の処理
画像と入力画像の重み付け平均をして最終処理画像を得
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像のボケや濃度
むらを起こさずにノイズを低減する画像処理に関する発
明である。

【０００２】

【従来の技術】ノイズを低減させる発明として、本出願
人が先に出願した（１）特願平６−３０５８８８号およ
び（２）特願平７−１３４７９号がある。

【０００３】上記従来技術（１）は、画像の各点で、複
数の所定方向についてそれぞれ画像の輝度変化の大きさ
を評価した輝度変化ベクトルを作成し、その輝度変化ベ
クトルの成分値が最小となる最小変化方向を画像の各点
毎に求め、その最小変化方向に１次元の非線形平滑化を
行うものである。以上の手順を図２に図示した。図２に
示した手順では、ステップ１０１で画像各点の輝度変化
ベクトルを表した輝度変化ベクトルマップを作成し、ス
テップ１１３で各点の輝度変化ベクトルから最小変化方
向マップを作成し、ステップ１０４で最小変化方向に１
次元の平滑化を行った。

【０００４】上記従来技術（２）は、入力画像をボカし
たボケ画像を作成し、ボケ画の輝度変化ベクトルの成分
値が最小となる最小変化方向を見つけ、ボケ画の最小変
化方向に入力画像の１次元非線形平滑化を行うものであ
る。ボケ画の最小変化方向を検出するので、ノイズの多
い画像では画像の緩やかなエッジ部で、ノイズとしてよ
ごれた部分を無視した場合の画像本来の構造としてある
最小変化方向を見つける場合が多くなり、平滑化後の画
像のエッジがきれいに見える効果がある。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】従来技術（２）におい
ては、最小変化方向の検出精度が、どの程度までノイズ
を低減できるかに結びつく。しかし、従来技術（２）に
おいては、検出精度をあげることについては、あまり考
慮されていない。

【０００６】また、従来技術（１）および（２）のみの
問題ではないが、画像平坦部にモアレが発生するとの問
題もある。

【０００７】さらに、画像処理で画像の平滑化をしすぎ
る場合があるとの問題もある。平滑化をしすぎると、画
像の濃淡の差があまりでず、各部分を区別しづらくな
る。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記の問題点を解決する
ために以下の構成とした。特に、上記の第１の課題を解
決するために、入力画像のボケ画を作る代わりに、入力
画像の輝度変化ベクトルをボカした。すなわち、近傍の
輝度変化ベクトルどうしで所定の重み付きのベクトル加
算を行い、ボケた輝度変化ベクトルを作成してその成分
値が最小となる方向を最小変化方向とした。輝度変化ベ
クトルをボカすと、画像をボカすよりも画像本来の構造
を反映しやすく、加算する最の重みも画像をボカす時よ
りも小さい値で効果が現れ、微少な構造も捉える可能性
が多くなる。

【０００９】また、特に上記の第２の課題を解決するた
めに、最小変化方向の１次元平滑化だけでなく、最小変
化方向と４５度ずれた方向の１次元平滑化も行った。画
像のエッジ部分では、最小変化方向と４５ずれた方向の
平滑化データは画像のエッジ構造を損なうため、画像の
各点で近傍の輝度変化を捉えた量を計算し、その点が画
像のエッジにあるか平坦な位置にあるのかを判定してエ
ッジの度合いを求め、エッジの度合いに応じて、最小変
化方向に平滑化したデータと、最小変化方向と４５度ず
れた方向に平滑化したデータの重み付き平均を行った。
エッジの度合いが強いと最小変化方向に平滑化したデー
タの割合が多くなり、エッジの度合いが少ないと４５度
ずれた方向に平滑化したデータの割合を増やすように重
み付けの平均を行う。以上により、エッジ部は、最小変
化方向に平滑化したきれいな印象を与えるデータが採用
され、平坦部はモアレのない４５度ずれた方向に平滑化
したデータを含む値が採用されてモアレが少なくなる。

【００１０】さらに、特に上記の第３の課題を解決する
ために、本発明第２の課題を解決する手段を行った操作
後の出力画像と入力画像の重み付き平均を行った。入力
画像を加えることにより、本発明第２の課題を解決する
手段を行った操作後の出力画像が平滑化をしすぎた場合
にそれを是正することができる。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施例を図面を用
いて説明する。なお、実施例は画像処理を行う機能を有
する装置において、画像処理の処理手順として説明して
いるが、この処理を行うものであれば、ソフトウエアま
たはハードウエアのいずれで構成してもよい。

【００１２】まず、第１の実施例について説明する。第
１の実施例は、特に最小変化方向の検出精度をあげるた
めのものである。

【００１３】この手順を図３を用いて説明する。まず、
ステップ１０１で、輝度変化ベクトルマップを作成す
る。具体的には、入力画像の各点において、複数の所定
方向についてそれぞれ入力画像の輝度変化の大きさを評
価する値を計算し、計算によって得られた各々の方向の
輝度変化値をベクトルの成分値とする輝度変化ベクトル
を入力画像各点について作成して輝度変化ベクトルマッ
プを作る。

【００１４】次に、ステップ１０２で、所定の輝度変化
ベクトルをボカす。具体的には、入力画像の各点におい
て、所定の距離にある近傍の輝度変化ベクトルを所定の
重みでベクトル加算してボケた輝度変化ベクトルを作成
してボケた輝度変化ベクトルマップを作る。

【００１５】次に、ステップ１０３で、最小方向マップ
を作る。入力画像の各点において、ボケた輝度変化ベク
トルの成分値が最小となる方向をそれぞれ求めて、画像
各点における最小変化方向を所定の数字で示した最小変
化方向マップを作成する。

【００１６】最後に、ステップ１０４で、入力画像各点
において、ステップ１０３で求めたそれぞれの最小変化
方向に１次元の非線形平滑化をする。

【００１７】本実施例での特徴的なステップは、ステッ
プ１０２がある。また、図２ではステップ１１３で輝度
変化ベクトルから最小変化方向マップを作成したが、本
発明の図３ではステップ１０３でボケた輝度変化ベクト
ルから最小変化方向マップを作成したが点が異なる。ま
た、従来技術（２）では、画像にボケ操作を行ったが、
本発明では輝度変化ベクトルにボケ操作を行った点が異
なる。これらの相違点に起因して、本実施例では、より
検出精度をあげることができる。

【００１８】次に、各ステップの処理の詳細を説明す
る。まず、ステップ１０１について説明する。輝度変化
ベクトルを求める計算式は各種考えられるが、代表的な
方法を２つ示す。

【００１９】

【数１】

【００２０】

【数２】

【００２１】ただし、Ｉ[j][i]は入力画像のｉ行ｊ列の
点における輝度値を意味し、dir(Ｉ[j][i],d,k）は、入
力画像のｉ行ｊ列の点からｄ方向にｋサンプリング点行
った点における輝度値を意味し、absは絶対値を取るこ
とを意味し、Kmaxは輝度変化を評価する長さを意味す
る。S[d][j][i]は、ｉ行ｊ列の点におけるｄ方向の輝度
変化の値を意味し、数１の計算式と数２の計算式の２通
りを示した。どちらで計算しても最終的に得られる出力
画像の画質に大差はない。

【００２２】輝度変化を計算する方向は、４方向（上
下、左右、斜め右、斜め左）や８方向、１６方向など各
種あるが、図５と図６に８方向で各方向に９点取る場合
（中心からそれぞれ４点先まで取る場合で、kmax=4）に
ついて図示した。図５は画像の画素にない点を補間して
求める場合の図であり、図６は補間点を上下左右に最も
近い点で代用した場合につて示したものである。

【００２３】輝度変化を計算する方向を８方向にする場
合は、方向を示す数字のｄは、たとえば１から８の整数
値で表される。この場合、ｉ行ｊ列の点において、S[d]
[j][i]はｄが８種類あるので、成分数が８のベクトルで
あるとみなすことができる。このようｉ行ｊ列の点にお
いて、各方向の輝度変化値を成分値としたベクトルをｉ
行ｊ列の輝度変化ベクトルと呼ぶことにする。また、画
像の全ての点で輝度変化ベクトルを求めたものを、輝度
変化ベクトルマップと呼ぶことにする。次に、ステップ
１０２の具体的な方法について説明する。輝度変化ベク
トルの重み付きのベクトル和をしてボケた輝度変化ベク
トルを作る具体例はたくさんある。以下の数３に一般的
な形を記す。

【００２４】

【数３】

【００２５】ただし、Ｓ[d][j+jj][i+ii]は、i+ii行j+j
j列の点における輝度変化ベクトルのｄ方向の成分値を
示し、Ｓ2[d][j][i]は、ｉ行ｊ列の点におけるボケた輝
度変化ベクトルのｄ方向の成分値を示す。imは行の、jm
は列のボカす最の範囲を示す。ｗ[jj][ii]はボカす最の
重みであり、具体的な数値は各種ある。例えば、im=jm=
1の時、ｗ[0][0]が1/2、他のｗ[jj][ii]が1/16とするこ
となどができる。

【００２６】次に、ステップ１０３の操作を示す数式に
ついて説明する。ボケた輝度変化ベクトルの成分が最小
値となる方向を求めることを数式で示す。

【００２７】

【数４】

【００２８】ただし、方向は、数値で表現すると１から
dn方向あるとし、mindir(Ｓ2[d][j][i]|1<=d<=dn)は、
ボケた輝度変化ベクトルＳ2[d][j][i]の各成分（Ｓ2[1]
[j][i]からＳ2[dn][j][i]まで）の中 で最小値となる方
向を求めることを意味する。最小値を持つ方向が２つ以
上ある場合は、方向を数字として表した時の数値の少な
い方向としてもよいし、逆に大きい数値の方向としても
どちらでも構わない。dmin[j][i]は、以上のようにして
求められたｉ行ｊ列における最小変化方向を数値で表現
したものである。画像の全ての点で最小変化方向を求め
たものを最小変化方向マップと呼ぶことにする。

【００２９】次に、ステップ１０４の具体的な方法につ
いて説明する。最小変化方向の１次元の非線形平滑化を
行う具体的な方法は各種ある。その一例を以下の数５〜
数８に示す。

【００３０】

【数５】

【００３１】

【数６】

【００３２】

【数７】

【００３３】

【数８】

【００３４】ただし、Ｉ[j][i]は入力画像のｉ行ｊ列の
点における輝度値を意味し、dir(Ｉ[j][i],dmin[j][i],
k）は、入力画像のｉ行ｊ列の点からステップ１０３で
求めた最小変化方向であるｄmin[j][i]方向にｋサンプ
リング点行った点における輝度値を意味し、Kmax2は平
滑化を行う長さを意味し、Hmin[j][i]は、ｉ行ｊ列の点
における平滑化後の出力値を意味し、σ0は入力画像の
ノイズの標準偏差に比例する量を計算した値を意味し、
αは平滑化の程度を決める所定の値である。なお、σ0
の計算の仕方は各種あり、例えばノイズ部とみなせる画
像の端の小さな領域の輝度の２乗平均の平方根を用いて
もよいし、画像各点における近傍の点の中で最も変位の
小さい値の平均値を用いてもよい。

【００３５】最小変化方向の１次元の非線形平滑化を行
う他の例として以下の数９〜数１４を示す。

【００３６】

【数９】

【００３７】 w[k][j][i] = u[k][j][i]/ut[k][j][i] …（数１０）

【００３８】

【数１１】

【００３９】ここで、 k=0の時は（数１２）、k>=1の時
は（数１３）、k<=-1の時刃（数１４）の通りとなる。

【００４０】u[0][j][i] = 1 …（数１２）

【００４１】

【数１３】

【００４２】

【数１４】

【００４３】ただし、Ｉ[j][i]は入力画像のｉ行ｊ列の
点における輝度値を意味し、dir(Ｉ[j][i],dmin[j][i],
k）は、入力画像のｉ行ｊ列の点からステップ１０３で
求めた最小変化方向であるｄmin[j][i]方向にｋサンプ
リング点行った点における輝度値を意味し、Kmax2は平
滑化を行う長さを意味し、Hmin[j][i]は、ｉ行ｊ列の点
における平滑化後の出力値を意味し、σ0は入力画像の
ノイズの標準偏差に比例する量を計算した値を意味し、
αは平滑化の程度を決める所定の値であり、βは平滑化
の寄与を決める所定のパラメータ値である。

【００４４】以上の他にも、最小変化方向の１次元非線
形平滑化を行う方法は各種ある。例えば所定の点数の１
次元データの中から中間値を選ぶこともできる。また、
入力データが０と１の２値画像で出力も０が１を取るよ
うな場合は、１次元データの中から数の多い方の値を選
ぶことなどもできる。

【００４５】ここで、図３で示した手順と同じ結果を得
る手順も各種存在する。例えば、ステップ１０２でボケ
た輝度変化ベクトルを各点毎に求め、ボケた輝度変化ベ
クトルのマップを作ったが、ステップ１０２でステップ
１０３の操作も同時に行い、ボケた輝度変化ベクトルを
求める最にその成分値が最小値となる方向も求めて、最
小変化方向マップを作り、ボケた輝度変化ベクトルのマ
ップを不要にすることもできる。同様に、ステップ１０
４で行う非線形平滑化をステップ１０３で最小変化方向
を求めた直後に行い、最小変化方向マップを不要にする
ことなどもできる。また、ステップ１０４では、非線形
平滑化を行ったが、単に最小変化方向の１次元の和を取
った平滑化なども行うことができる。

【００４６】次に、本発明の第２の実施例について説明
する。第２の実施例は、特に画像の平坦部に発生するモ
アレを低減することに主眼がおかれている。図４のその
手順を示す。以下、図４の番号をステップ番号として説
明する。なお、ステップ１０１〜ステップ１０４まで
は、第１の実施例（図３に示した内容）と同一のため、
説明を省略する。

【００４７】ステップ１０５では、入力画像各点におい
て、ステップ１０３で求めたそれぞれの最小変化方向と
所定の角度ずれた方向に１次元の非線形平滑化をする。

【００４８】次に、ステップ１０６では、入力画像各点
において、各点近傍の輝度変化を捉えた量を計算し、そ
の輝度変化の量を捉えた値に応じて、ステップ１０４で
求めた最小変化方向に平滑化した値とステップ１０５で
求めた最小変化方向と所定の角度ずれた方向に平滑化し
た値の重みを変えた重み付け平均を行う。

【００４９】ここで、ステップ１０５の具体的方法につ
いて説明する。ステップ１０３で求めた最小変化方向と
所定の角度ずれた方向を求める計算は以下のように行う
ことができる。ただし、方向は１からdnあり、各々次の
数字は隣の方向を意味し、dn方向と１方向は隣りあうと
する。また、所定の角度すれた方向はdshift数がずれた
方向であるとする。このとき、dmin[j][i]とdshift数の
ずれた方向であるdminshift[j][i]は、以下の数１５で
計算できる。

【００５０】 dminshift[j][i] = (dmin[j][i]+dshift-1+dn)%dn + 1 …（数１５） ただし、Ａ％ＢはＡをＢで割った時の余りを意味する。

【００５１】ずらす角度を数値で示したdshiftは各種設
定できる。例えば、dnが８の時はdshiftが１の方向に平
滑化するとが画像の平坦部のモアレがわずかに残り、ds
hiftが２（つまり４５度ずれた場合）は画像平坦部のモ
アレが完全に消える。dshiftが３、４となるにつれ画像
のエッジ部のボケが激しくなる。従って、４５度ずれた
方向に平滑化するのが最も適切であると考えられるが、
極端な角度依存性はなく、４５度以外の角度でも良好な
結果を得ることができる。なお、平滑化はステップ１０
４で用いたものを用いてもよいし、別のものを用いても
よい。

【００５２】次に、ステップ１０６の具体的な方法につ
いて説明する。入力画像各点近傍の輝度変化を捉えた量
の具体的な計算は各種ある。例えば、自身の点と近傍の
８点の９点を用いその偏差値としてもよいし、輝度変化
ベクトルの成分和、すなわち以下の数１６で計算した値
としてもよいし、ボカした輝度変化ベクトルの成分和と
してもよい。

【００５３】

【数１６】

【００５４】ただし、Ｓ[d][j][i]はｉ行ｊ列の点にお
ける輝度変化ベクトルのｄ方向の成分値、σt[j][i]
は、画像のｉ行ｊ列点の近傍の輝度変化を捉えた量であ
る。

【００５５】以上のように入力画像各点近傍の輝度変化
を捉えた量を計算し、その値に応じて重み付け平均を行
う具体的な方法は各種ある。たとえば、以下の数１７〜
数１８で示すような計算の仕方がある。

【００５６】

【数１７】

【００５７】

【数１８】

【００５８】ただし、Hmin[j][i]は最小変化方向に平滑
化した値を意味し、Hmv[j][i]は最小変化方向と所定の
角度ずれた方向に平滑化した値を意味し、σ0は画像の
ノイズの標準偏差に比例する量を計算した値を意味し、
σt[j][i]は画像のｉ行ｊ列点の近傍の輝度変化を捉え
た量を意味し、Ｈ[j][i] は出力値であり、γとf0は所
定のパラメータ値である。

【００５９】図４で示した手順と同じ結果を得る手順も
各種存在する。例えば、ステップ１０４で最小変化方向
の非線形平滑化をした直後に最小方向と所定の角度ずれ
た非線形平滑化を行い、さらに画像各点近傍の輝度変化
を捉えた量を計算し、その値に応じて重み付け平均を行
い、以上のHmin[j][i]やHmv[j][i]を記憶することを省
くこともできる。また、ステップ１０５では、非線形平
滑化を行ったが、単に最小変化方向の１次元の和を取っ
た平滑化なども行うことができる。

【００６０】最後に本発明の第３の実施例について説明
する。第３の実施例は、特に平滑化のしすぎとの問題点
の解決に主眼がおかれたものである。

【００６１】図１は本発明第３の課題を解決する手順を
示した図であり、以下、図１の番号をステップ番号とし
て説明する。なお、ステップ１０１〜ステップ１０６ま
では、第２の実施例をの説明と同一のため、説明を省略
する。

【００６２】ステップ１０７では、ステップ１０６で得
られた結果画像と入力画像を重み付き平均する。

【００６３】次に、ステップ１０７の具体的な方法につ
いて説明する。重み付き平均の重みの取り方は各種あ
る。例えば、ステップ１０６の結果画像を８０％、入力
画像を２０％にしたり、ステップ１０６の結果画像を９
０％、入力画像を１０％にしたり、好みに応じて適切な
値にすることができる。また、画像全体で同じ重みで両
者の重み付き平均をしてもよいし、ステップ１０６で行
ったように適当な統計量を基準に重みを変えた平均を行
うこともできる。

【００６４】第２の実施例中では、ステップ１０５で最
小変化方向と所定の角度ずれた方向に平滑化したが、別
の角度ずれた方向に平滑化したデータを混ぜてもよい。
例えば、４５度ずれた方向に平滑化したデータと-４５
度ずれた方向に平滑化したデータの平均を用いてもよい
し、４５度ずれた方向に平滑化したデータと２２、５度
ずれた方向に平滑化したデータの重み付き平均を行って
もよい。

【００６５】また、ステップ１０２でボケた輝度変化ベ
クトルを作成し、ステップ１０３でボケた輝度変化ベク
トルの成分値が最小となる方向を最小変化方向とした
が、その代わりに従来技術（２）を用い、入力画像をボ
カし、ボケ画の輝度変化ベクトルの成分が最小値となる
方向を最小変化方向としてステップ１０４以後の処理を
行うこともできる。

【００６６】

【発明の効果】第１の実施例では、ノイズによって画像
の本来ある構造の最小変化方向を検出しにくくなった場
合に、画像の本来ある構造の最小変化方向を検出する精
度が向上し、より微細な構造も検出できる効果がある。

【００６７】また、第２の実施例では、本発明の第１の
実施例を実施した場合に生じる画像平坦部のモアレを低
減する効果がある。

【００６８】さらに、第３の実施例では、本発明の第２
の実施例を実施した場合に平滑化のしすぎがある場合に
おいて、平滑化のしすぎを是正する効果がある。

【００６９】以上の通り、本発明によれば、ノイズを低
減し、かつ、画像の特徴を保存したエッジ部のきれいな
画像が得られるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第３の実施例の手順を示す図である。

【図２】従来技術の手順を示す図である。

【図３】本発明の第１の実施例の手順を示す図である。

【図４】本発明の第２の実施例の手順を示す図である。

【図５】輝度変化を評価する方向とサンプリング点の例
を示す図である。

【図６】輝度変化を評価する方向とサンプリング点の別
の例を示す図である。

【符号の説明】

１０１…輝度変化ベクトルを作成するステップ、１０２
…ボケた輝度変化ベクトルを作るステップ、１０３…ボ
ケた輝度変化ベクトルから最小変化方向を求めるステッ
プ、１１３…輝度変化ベクトルから最小変化方向を求め
るステップ、１０４…最小変化方向に平滑化するステッ
プ、１０５…最小変化方向と所定の角度ずれた方向に平
滑化するステップ、１０６…輝度変化の大小に応じて最
小変化方向に平滑化したデータと最小変化方向と所定の
角度ずれた方向に平滑化したデータを重みづけ平均する
ステップ、１０７…ステップ１０６の結果と入力画像の
重みづけ平均をするステップ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 佐野 耕一 神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地 株 式会社日立製作所システム開発研究所内

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画像の各点において、複数の所定方向につ
   いてそれぞれ画像の輝度変化の大きさを評価する値を計
   算し、該複数の所定方向の該輝度変化値を成分値とする
   輝度変化ベクトルをそれぞれの該画像各点について作成
   し、 該画像各点における該輝度変化ベクトルについて、所定
   の距離にある近傍の該輝度変化ベクトルを所定の重みで
   ベクトル加算してボケた輝度変化ベクトルをそれぞれの
   該画像各点において作成し、 該画像各点において、該ボケた輝度変化ベクトルの成分
   値が最小となる方向を最小変化方向としてそれぞれ求
   め、 該画像各点において、それぞれの該最小変化方向に１次
   元の平滑化をすることを特徴とする画像処理方法。
2. 【請求項２】画像の各点において、複数の所定方向につ
   いてそれぞれ画像の輝度変化の大きさを評価する値を計
   算し、該複数の所定方向の該輝度変化値を成分値とする
   輝度変化ベクトルをそれぞれの該画像各点について作成
   し、 該画像各点における該輝度変化ベクトルについて、所定
   の距離にある近傍の該輝度変化ベクトルを所定の重みで
   ベクトル加算してボケた輝度変化ベクトルをそれぞれの
   該画像各点において作成し、 該画像各点において、該ボケた輝度変化ベクトルの成分
   値が最小となる方向を最小変化方向としてそれぞれ求
   め、 該画像各点において、それぞれの該最小変化方向に１次
   元の平滑化をし、 該画像各点において、それぞれの該最小変化方向と所定
   の角度ずれた方向に１次元の平滑化をし、 該画像各点において、各点近傍の輝度変化を捉えた量を
   計算し、該輝度変化の量を捉えた値に応じて、該最小変
   化方向に平滑化した値と該最小変化方向と所定の角度ず
   れた方向に平滑化した値の重みを変えた重み付け平均を
   行うことを特徴とする画像処理方法。
3. 【請求項３】請求項２に記載の画像処理方法において、 上記所定の角度は、４５度であることを特徴とする画像
   処理方法。
4. 【請求項４】請求項２または３に記載の画像処理方法に
   おいて、 上記各点近傍の輝度変化を捉えた量として、該輝度変化
   ベクトルの成分和を採用することを特徴とする画像処理
   方法。
5. 【請求項５】画像の各点において、複数の所定方向につ
   いてそれぞれ画像の輝度変化の大きさを評価する値を計
   算し、該複数の所定方向の該輝度変化値を成分値とする
   輝度変化ベクトルをそれぞれの該画像各点について作成
   し、 該画像各点における該輝度変化ベクトルについて、所定
   の距離にある近傍の該輝度変化ベクトルを所定の重みで
   ベクトル加算してボケた輝度変化ベクトルをそれぞれの
   該画像各点において作成し、 該画像各点において、該ボケた輝度変化ベクトルの成分
   値が最小となる方向を最小変化方向としてそれぞれ求
   め、 該画像各点において、それぞれの該最小変化方向に１次
   元の平滑化をし、 該画像各点において、それぞれの該最小変化方向と所定
   の角度ずれた方向に１次元の平滑化をし、 該画像各点において、各点近傍の輝度変化を捉えた量を
   計算し、該輝度変化の量を捉えた値に応じて、該最小変
   化方向に平滑化した値と該最小変化方向と所定の角度ず
   れた方向に平滑化した値の重みを変えた重み付け平均を
   行い、 重み付け平均を行った値と該入力画像の重み付け平均を
   行うことを特徴とする画像処理方法。
6. 【請求項６】画像の各点において、近傍の点の輝度値を
   所定の重みで加算してボケた画像を作成し、 該ボケ画の各点において、複数の所定方向についてそれ
   ぞれボケ画像の輝度変化の大きさを評価する値を計算
   し、該複数の所定方向の該輝度変化値を成分値とする輝
   度変化ベクトルをそれぞれの該ボケ画像の各点について
   作成し、 該ボケ画像各点において、該輝度変化ベクトルの成分値
   が最小となる方向を最小変化方向としてそれぞれ求め、 該ボケ画の各点と対応する該画像の各点において、それ
   ぞれの該ボケ画の最小変化方向に該画像の１次元の平滑
   化をし、 該画像各点において、それぞれの該最小変化方向と所定
   の角度ずれた方向に１次元の平滑化をし、 該画像各点において、各点近傍の輝度変化を捉えた量を
   計算し、該輝度変化の量を捉えた値に応じて、該最小変
   化方向に平滑化した値と該最小変化方向と所定の角度ず
   れた方向に平滑化した値の重みを変えた重み付け平均を
   行うことをを特徴とする画像処理方法。