JPWO2013161838A1 - 画像処理方法、及び画像処理装置 - Google Patents

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Abstract

本発明は、注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に画素の画素統計値とエッジ情報とを求め、各階層の領域よりも広い領域の画素統計値に基づいて前記エッジ情報を補正し、当該階層の領域の画素統計値と当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値との差分情報を、補正後の前記エッジ情報を用いて補正し、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する画像処理方法である。

Description

本発明は、画像処理方法及び画像処理装置に関する。
画像処理技術の中でも、画像に含まれるランダムなノイズを低減する技術は、撮像した画像をより鮮明に再現するためには、欠かせない技術である。ランダムノイズを低減する技術としては、例えば、特許文献1に開示された技術がある。
特許文献1に記載された技術は、入力画像処理回路から出力されたカラーデジタル信号の主走査方向の任意の注目画素iについて、所定の数式に基づき移動平均画素数nを算出する複数の演算回路と、注目画素i及び前後n画素の参照画素jを選択出力する複数のビット選択回路と、注目画素iの出力レベルと参照画素jのそれぞれの出力レベルとの差分の絶対値を算出する複数の差分回路と、注目画素iを出力するとともに、複数の差分回路から出力される値と閾値記憶メモリ内の所定の閾値とを比較し、該比較結果に基づいて参照画素jを出力する複数の判定回路と、複数の判定回路から出力された出力信号の移動平均化処理を行う複数の演算回路とから構成される。
すなわち、注目画素iの出力レベルと参照画素jの出力レベルとの差分の絶対値が閾値以下である場合にのみ、該参照画素jが移動平均化処理に加えられるような構成としているため、上記差分の絶対値が閾値以上に急峻に変化している部分については移動平均化処理から除外され、これにより、ノイズ成分を効果的に除去することができる。
特開2002−57900号公報
しかしながら、特許文献1の技術は、平滑化のフィルタサイズ以上の周期性を有する低周波ノイズを除去することができなかった。
特に、画像中の低輝度領域におけるエッジを保存しつつ、画像中のノイズを効果的に除去することができなかった。
そこで、本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、その目的は画像中の低輝度領域におけるエッジを保存しつつ、画像中のノイズを効果的に除去できる画像処理方法及び画像処理装置を提供することにある。
本発明は、注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に画素の画素統計値とエッジ情報とを求め、各階層の領域よりも広い領域の画素統計値に基づいて前記エッジ情報を補正し、当該階層の領域の画素統計値と当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値との差分情報を、補正後の前記エッジ情報を用いて補正し、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する画像処理方法である。
本発明は、注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を算出する画素統計値算出手段と、注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、とエッジ情報を算出するエッジ情報算出手段と、各階層の領域よりも広い領域の画素統計値に基づいて、前記エッジ情報を補正するエッジ情報補正手段と、当該階層の領域の画素統計値と当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値との差分情報を、補正後の前記エッジ情報を用いて補正し、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する補正手段とを有する画像処理装置である。
本発明によれば、画像中の低輝度領域におけるエッジを保存しつつ、ノイズを効果的に除去することができる。
図1は、本発明の第1の実施の形態である画像処理方法を説明するための図である。 図2はWeberの法則を説明する為の図である。 図3はFunc関数の一例を示した図である。 図4は第1の実施の形態の画像処理装置のブロック図である。 図5は、本発明の第2の実施の形態である画像処理方法を説明するための図である。 図6は第2の実施形態の広領域におけるパラメータa’の設定例を示す図である。 図7は第2の実施形態の画像処理装置のブロック図である。
<第1の実施の形態>
本発明の第1の実施の形態を説明する。
図1は、本発明の第1の実施の形態である画像処理方法を説明するための図である。尚、図1では、三階層の多重解像度処理を行う場合の処理の流れを示しているが、本発明は二階層にも対応できるし、四階層以上でも容易に拡張が可能である。
本発明の第1の実施の形態は、画素位置(x,y)(注目画素)を中心とする広領域における空間の画素統計値である空間平均値L3(x,y)、およびその領域でのエッジ情報、もしくはエッジ量E3(x,y)、および広領域以上の広さをもつ空間の画素統計値である空間平均値L4(x,y)を用いて、中領域における空間平均値(L2(x,y))をWeberの法則に基づいて補正する。そして、補正された中領域における空間平均値(L2’(x,y))、中領域でのエッジ量(E2(x,y))、空間平均値L4(x,y)を用いて、狭領域の空間平均値(L1(x,y))を補正する。この補正を順番に処理していくことで、入力画素値Pin(x,y)を補正し、出力画素値Pout(x,y)を得ることを特徴とする。
ここで、画素統計値とは、対象領域の空間平均値であり、空間平均値は領域に存在する画素の相加平均値や、相乗平均値、加重平均値などである。以下の説明では、画素統計値を空間平均値とし、空間平均値を領域に存在する画素の相加平均値である場合を説明する。また、エッジ量、もしくはエッジ情報とは、注目画素(入力画素)を中心とした上下左右の領域間の画素の統計量(平均値、メディアンなど)の差分値で定義されるものとする。以下の説明では、画素統計値と同様に、エッジ量を空間平均値の差分である場合を説明する。
以下、具体的な説明を行うが、図1における各階層での処理は、補正量を決定するためのパラメータが異なるのみで、処理の流れは同一である。そこで、一例として、広領域における空間平均値L3(x,y)、およびその領域でのエッジ量E3(x,y)、および広領域以上の広さをもつ領域の画素統計値である空間平均値L4(x,y)を用いて、中領域における空間平均値L2(x,y)を補正する処理の詳細を説明する。
まず、画素位置(x,y)における広領域(範囲:-k3〜k3)の空間平均値L3(x,y)および中領域(範囲:-k2〜k2)の空間平均値L2(x,y)を式(1)および式(2)のように計算する。ここで、広領域、中領域をそれぞれk3、k2にて縦横同じ画素数で範囲を指定しているが、必ずしも縦横同じ画素数でなくてもよい。
Figure 2013161838
Figure 2013161838
次に、広領域におけるエッジ量E3(x,y)を算出する。エッジ量の算出では,まず、縦方向のエッジ量EV3(x,y)と横方向のエッジ量EH3(x,y)とを、式(3)および式(4)のように算出し、これらを式(5)のように加算することで、広領域におけるエッジ量E3(x,y)を算出する。ここで、広領域をk3にて縦横同じ画素数で範囲を指定しているが、必ずしも縦横同じ画素数でなくてもよい。
Figure 2013161838
Figure 2013161838
Figure 2013161838
続いて、本実施の形態では、空間平均値L4(x,y)を用いて、中領域における空間平均値(L2(x,y))をWeberの法則に基づいて補正する。
ここで、図2に、Weberの法則を説明するための図を示す。図2(a)において、背景領域の輝度値をI、前景領域の輝度値をI+ΔIとする。このとき、前景と背景を区別できる最小閾値(弁別閾)ΔIについて、Iが極端に低輝度(図中TH1以下)、または極端に高輝度(図中TH2以上)の場合を除き、以下の式(6)が成り立つ。
Figure 2013161838
図2(b)に式(6)を説明する図を示す。図2(b)の縦軸がΔI/I、横軸がI、曲線は前景と背景を区別できる値を示す。非特許文献1にはΔI/Iについて約0.02という値が示されている。これは、例えば、背景輝度値100と200がTH1とTH2の区間に存在する場合、背景輝度値100の領域では前景輝度値102(ΔI=2)で境界を知覚できるが、背景輝度値200の領域では同じΔI=2の前景輝度値202では、その境界を知覚できないことを示す。(背景輝度値200の領域では、ΔI=4でないと境界が区別できない。)
W. K. Pratt, Digital Image Processing. New York: Wiley, 1978. 本実施の形態では、このWeberの法則に基づくエッジ・平坦・テクスチャ判定を導入する。
各階層での処理の説明に戻ると、本実施の形態では、空間平均値L4(x,y)、および図2に示した2つの閾値TH1、TH2を用いて、エッジ量を注目画素が含まれる領域の輝度値に応じて算出する。空間平均値L4(x,y)の一例(相加平均値)を式(7)に示す。ここで、広領域以上の広さをもつ領域をk4にて縦横同じ画素数で範囲を指定しているが、必ずしも縦横同じ画素数でなくてもよい。
Figure 2013161838
ここで、k4>=k3である。
そして、本実施の形態のエッジ量の一例を、以下の式(8)のように設定する。
Figure 2013161838
式(8)は、Weberの法則を満たす輝度領域では、絶対的なエッジ量E3(x,y)を空間平均値L4(x,y)で正規化した相対エッジ量E3’(x,y)を用い、Weberの法則を満たさない輝度領域では、絶対的なエッジ量E3(x,y)を用いることを示す。
続いて、エッジ量E3’(x,y)から算出される合成重みα3’(x,y)を用いて、広領域における空間平均値L3(x,y)を補正し、補正された広領域の空間平均値L3”(x,y)を算出する。その一例を式(9)に示す。合成重みα3’(x,y)は、閾値hi3’およびlo3’を用いて、例えば、式(10)のように算出される。
Figure 2013161838
Figure 2013161838
ここで、閾値パラメータhi3’およびlo3’は、
(1)L4(x,y)<TH1のとき、
(2)L4(x,y)>TH2のとき、
(3)それ以外のとき、
の3パターンについてあらかじめ設定しておき、式(10)中では、空間平均値L4(x,y)に基づいてそれぞれ対応するパラメータを用いる。
Weberの法則に基づいた式(8)によるエッジ量の計算方法によって、式(10)におけるエッジ(E3’(x,y)>hi3’)、平坦(E3’(x,y)<lo3’)、テクスチャ(それ以外)の判定がより正確なものになる。
最後に、算出された空間平均値L3”を用い、式(11)のように中領域の空間平均値L2(x,y)を補正する。
Figure 2013161838
補正関数Funcの一例を図3に示す。例えば、画素位置(x,y)における中領域の空間平均値L2(x,y)の補正は、diffinを(L2(x,y)-L3”(x,y))とし、図3の補正関数によって得られる補正量diffoutをL3”(x,y)に加算することで、実行される。図3の補正関数内のパラメータであるa,b,limitは、処理する階層(解像度)および補正する色成分毎に決定される。
このように、第1の実施の形態では、Weberの法則に基づいて、エッジ情報の抽出とノイズ抑制における補正量の制御を行っている。第1の実施の形態で述べた画像処理方法を用いることにより、ノイズ除去性能を保ちつつ、エッジのなまり(ボケ)を抑制することができる。
次に、第1の実施の形態の画像処理装置を説明する。
図4は第1の実施の形態の画像処理装置のブロック図である。
第1の実施の形態の画像処理装置は、領域画素値抽出部1と、空間平均値算出部2と、補正部3と、出力画像制御部4と、エッジ情報算出部5と、エッジ情報補正部6とを備える。
領域画素値抽出部1は、画素位置(x,y)(注目画素)を中心とする広領域にある画素の画素値と、中領域(にある画素の画素値と、狭領域にある画素の画素値と、広領域以上の領域にある画素の画素値と、入力画素値Pin(x,y) (注目画素)の画素値とを、それぞれのタイミングで抽出して空間平均値算出部2とエッジ情報算出部5に出力する。
空間平均値算出部2は、領域画素値抽出部1からの各領域の画素値を受信し、その領域の空間平均値を算出する。そして、算出された広領域、中領域、狭領域の空間平均値は、補正部3に出力される。広領域以上の領域の空間平均値は、エッジ情報補正部6に出力される。
エッジ情報算出部5は、領域画素値抽出部1からの広領域に存在する画素の画素値に基づいて、広領域におけるエッジ量E3(x,y)を算出する。エッジ量の算出は、縦方向のエッジ量EV3(x,y)と横方向のエッジ量EH3(x,y)とを、式(3)および式(4)のように算出し、これらを式(5)のように加算することで、広領域におけるエッジ量E3(x,y)を算出する。同様に、中領域のエッジ量E2(x,y)、狭領域のエッジ量E1(x,y)を算出する。
エッジ情報補正部6は、エッジ情報算出部5により算出された広領域におけるエッジ量E3(x,y)を、空間平均値算出部2により算出された空間平均値 L4(x,y) と、図2に示した2つの閾値TH1、TH2を用いて、式(8)のように補正し、補正されたエッジ量E3’(x,y)を算出する。同様な補正を、中領域のエッジ量E2(x,y)、狭領域のエッジ量E1(x,y)にも行う。
補正部3は、エッジ情報補正部6により算出されたエッジ量E3’(x,y)から得られる合成重みα3’(x,y)を式(10)に基づいて算出し、この合成重みα3’を用いて式(9)のように広領域における空間平均値L3(x,y)を補正し、補正された広領域の空間平均値L3”(x,y)を算出する。
更に、算出された空間平均値L3” (x,y)を用い、式(11)のように中領域の空間平均値L2(x,y)を補正する。同様な補正を、空間平均値L1(x,y)、入力画素値Pin(x,y)にも行う。
出力画像制御部4は、順次補正された空間平均値が入力され毎に、次階層の領域の画素の画素値を抽出するように領域画素値抽出部1に指示を出す。また、補正された空間平均値が入力される毎に、補正部3にその値をフィードバックする。そして、1画素のPout(x,y)が入力されると、出力画素値としてPout(x,y)を出力する。
第1の実施の形態によれば、Weberの法則に基づくエッジ・平坦・テクスチャ判定を導入し、広い範囲の領域における画素統計値から狭い範囲の領域における画素統計値を順に補正していくことで、エッジやテクスチャをぼかすことなく、高周波ノイズから低周波ノイズまでも効果的にノイズ除去ができる。
<第2の実施の形態>
本発明の第2の実施の形態を説明する。
図5は、本発明の第2の実施の形態である画像処理方法を説明するための図である。
第2の実施形態では、図5に示すように、各階層において式(8)で算出されるWeberの法則に基づくエッジ量を、ノイズ成分を抑制するFunc関数(補正関数)に反映させることで、各階層のノイズ成分を適応的に抑制することを特徴とする。
各階層での処理は、補正量を決定するためのパラメータが異なるのみで、処理の流れは同一である。そこで,一例として,広領域における空間平均値L3(x,y)、およびその領域でのエッジ量E3(x,y)、および広領域以上の広さをもつ領域の空間画素統計値である空間平均値L4(x,y)を用いて、中領域における空間平均値L2(x,y)を補正する処理の詳細を説明する。
第2の実施形態では、式(8)で算出されるWeberの法則に基づく広領域のエッジ量E3’(x,y)を利用して図3に示されるFunc関数のパラメータaが決定される。パラメータaの決定手法について説明する。
いま、エッジ量E3’(x,y)に応じて、以下の式(12)に示すように値が変化する係数の一例として係数β3’(x,y)を定義する。
Figure 2013161838
ここで、閾値パラメータhi3’およびlo3’は、
(1)L4(x,y)<TH1のとき、
(2)L4(x,y)>TH2のとき、
(3)それ以外のとき、
の3パターンをあらかじめ設定しておき、式(12)中では、空間平均値L4(x,y)に基づいて適当なパラメータを用いる。なお、式(12)におけるhi3’およびlo3’は、式(10)におけるhi3’およびlo3’と同じ値でもよいし、そうでなくてもよい。
Weberの法則に基づいた式(8)によるエッジ量の計算方法によって、式(12)におけるエッジ(E3’(x,y)>hi3’)、平坦(E3’(x,y)<lo3’)、テクスチャ(それ以外)の判定がより正確なものになる。
式(12)で定義される係数β3’(x,y)は、0〜1.0までの実数となる。係数β3’(x,y)を利用して、以下の式(13)のように、図3に示したFunc関数におけるパラメータaを設定する。
Figure 2013161838
なお、a_lo3は、エッジ量E3’(x,y)が閾値lo3’より小さい場合にパラメータaとして使用する値であり、a_hi3はエッジ量E3’(x,y)が閾値hi3’より大きくなる場合のパラメータaに使用する値である。エッジ量E3’(x,y)が閾値lo3からhi3までの間の場合は、パラメータaは、a_hi3からa_lo3までの間の値となる。ここで、a_hi3は0以上の実数であり、a_lo3は,a_lo3>=a_hi3の実数である。式(13)によるエッジ量E3’(x,y)とパラメータaの関係を図6に示す。なお、エッジ量E3’(x,y)とパラメータaの関係は、この限りではない。
式(13)のパラメータaを反映したFunc関数を用いて、以下の式(14)のように、広領域における空間平均値L3(x,y)と中領域における空間平均値L2(x,y)との差分に上記Func関数を適用した結果を、空間平均値L3(x,y)に加算したものを中領域における空間平均値L2(x,y)の補正値L2’(x,y)として出力する。
Figure 2013161838
このように、第2の実施の形態では、Weberの法則に基づいて、エッジ情報の抽出とノイズ抑制における補正量の制御を行っている。第2の実施の形態で述べた画像処理方法を用いることにより、ノイズ除去性能を保ちつつ、エッジのなまり(ボケ)を抑制することができる。
次に、第2の実施形態の画像処理装置を説明する。
図7は第2の実施形態の画像処理装置のブロック図である。
第2の実施の形態の画像処理装置は、領域画素値抽出部1と、空間平均値算出部2と、補正部3と、出力画像制御部4と、エッジ情報算出部5と、エッジ情報補正部6と、補正関数決定部7とを備える。
領域画素値抽出部1、空間平均値算出部2、出力画像制御部4、エッジ情報算出部5、エッジ情報補正部6は、第1の実施の形態の画像処理装置と同じ動作を行う。
補正関数決定部7は、エッジ情報補正部6により算出された補正後のエッジ量と、空間平均値算出部2により算出された空間平均値L4(x,y) に基づいて、式(12)、(13)に示すようにFunc関数(補正関数)におけるパラメータaを算出し、各階層のFunc関数(補正関数)を決定する。
補正部3は、補正関数決定部7で決定された各階層のFunc関数(補正関数)を用いて各階層の空間平均値を補正する。
第2の実施の形態によれば、Weberの法則に基づくエッジ・平坦・テクスチャ判定を導入し、広い範囲の領域における画素統計値から狭い範囲の領域における画素統計値を順に補正していくことで、高周波ノイズだけでなく、低周波ノイズについても効果的にノイズ除去ができる。
第2の実施の形態によれば、Weberの法則に基づくエッジ・平坦・テクスチャ判定を導入し、広い範囲の領域における画素統計値から狭い範囲の領域における画素統計値を順に補正していくことで、エッジやテクスチャをぼかすことなく、高周波ノイズから低周波ノイズまでも効果的にノイズ除去ができる。
尚、上述した説明からも明らかなように、各部をハードウェアで構成することも可能であるが、コンピュータプログラムにより実現することも可能である。この場合、プログラムメモリに格納されているプログラムで動作するプロセッサによって、上述した各実施の形態と同様の機能、動作を実現させる。また、上述した実施の形態の一部の機能のみをコンピュータプログラムにより実現することも可能である。
また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
(付記1)
注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に画素の画素統計値とエッジ情報とを求め、
各階層の領域よりも広い領域の画素統計値に基づいて前記エッジ情報を補正し、
当該階層の領域の画素統計値と当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値との差分情報を、補正後の前記エッジ情報を用いて補正し、
補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、
最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する
画像処理方法。
(付記2)
前記差分情報を、当該階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域における補正後のエッジ情報を用いて算出する
付記1に記載の画像処理方法。
(付記3)
当該階層の領域より広い階層の領域における補正後のエッジ情報が所定の閾値を超える場合、当該階層の画素統計値の補正を行わない
付記1又は付記2に記載の画像処理方法。
(付記4)
補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、補正の強度を階層毎に変化させる
付記1から付記3のいずれかに記載の画像処理方法。
(付記5)
補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、当該階層の領域のノイズによる画素値の変動量に応じて補正の強度を変化させる
付記4に記載の画像処理方法。
(付記6)
補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、当該階層の領域より広い領域の補正されたエッジ量に応じて補正の強度を変化させる
付記4に記載の画像処理方法。
(付記7)
補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、前記差分情報がゼロに近づくほどゼロに近い値を出力し、前記差分情報が大きくなるほど補正を弱める補正を行う
付記1から付記6のいずれかに記載の画像処理方法。
(付記8)
前記画素統計値は、画素の空間平均値を用いる
付記1から付記7のいずれかに記載の画像処理方法。
(付記9)
前記空間平均値は、画素の相加平均値、相乗平均値、加重平均値のいずれかである
付記8に記載の画像処理方法。
(付記10)
注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を算出する画素統計値算出手段と、
注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、とエッジ情報を算出するエッジ情報算出手段と、
各階層の領域よりも広い領域の画素統計値に基づいて、前記エッジ情報を補正するエッジ情報補正手段と、
当該階層の領域の画素統計値と当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値との差分情報を、補正後の前記エッジ情報を用いて補正し、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する補正手段と
を有する画像処理装置。
(付記11)
前記補正手段は、前記差分情報を、当該階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域における補正後のエッジ情報を用いて算出する
付記10に記載の画像処理装置。
(付記12)
前記補正手段は、当該階層の領域より広い階層の領域における補正後のエッジ情報が所定の閾値を超える場合、当該階層の画素統計値の補正を行わない
付記10又は付記11に記載の画像処理装置。
(付記13)
前記補正手段は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、補正の強度を階層毎に変化させる
付記10から付記12のいずれかに記載の画像処理装置。
(付記14)
前記補正手段は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、当該階層の領域のノイズによる画素値の変動量に応じて補正の強度を変化させる
付記13に記載の画像処理装置。
(付記15)
前記補正手段は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、当該階層の領域より広い領域の補正されたエッジ量に応じて補正の強度を変化させる
付記13に記載の画像処理装置。
(付記16)
前記補正手段は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、前記差分情報がゼロに近づくほどゼロに近い値を出力し、前記差分情報が大きくなるほど補正を弱める補正を行う
付記10から付記15のいずれかに記載の画像処理装置。
(付記17)
前記画素統計値は、画素の空間平均値を用いる
付記10から付記16のいずれかに記載の画像処理装置。
(付記18)
前記空間平均値は、画素の相加平均値、相乗平均値、加重平均値のいずれかである
付記17に記載の画像処理装置。
(付記19)
注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を算出する画素統計値算出処理と、
注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、とエッジ情報を算出するエッジ情報算出処理と、
各階層の領域よりも広い領域の画素統計値に基づいて、前記エッジ情報を補正するエッジ情報補正処理と、
当該階層の領域の画素統計値と当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値との差分情報を、補正後の前記エッジ情報を用いて補正し、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する補正処理と
を、コンピュータに実行させるプログラム。
(付記20)
前記補正処理は、前記差分情報を、当該階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域における補正後のエッジ情報を用いて算出する
付記19に記載のプログラム。
(付記21)
前記補正処理は、当該階層の領域より広い階層の領域における補正後のエッジ情報が所定の閾値を超える場合、当該階層の画素統計値の補正を行わない
付記19又は付記20に記載のプログラム。
(付記22)
前記補正処理は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、補正の強度を階層毎に変化させる
付記19から付記21のいずれかに記載のプログラム。
(付記23)
前記補正処理は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、当該階層の領域のノイズによる画素値の変動量に応じて補正の強度を変化させる
付記22に記載のプログラム。
(付記24)
前記補正処理は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、当該階層の領域より広い領域の補正されたエッジ量に応じて補正の強度を変化させる
付記22のプログラム。
(付記25)
前記補正処理は、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、前記差分情報がゼロに近づくほどゼロに近い値を出力し、前記差分情報が大きくなるほど補正を弱める補正を行う
付記19から付記24のいずれかに記載のプログラム。
(付記26)
前記画素統計値は、画素の空間平均値を用いる
付記19から付記25のいずれかに記載のプログラム。
(付記27)
前記空間平均値は、画素の相加平均値、相乗平均値、加重平均値のいずれかである
付記26に記載のプログラム。
以上好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することが出来る。
本出願は、2012年4月26日に出願された日本出願特願2012−100909号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
1 領域画素値抽出部
2 空間平均値算出部
3 補正部
4 出力画像制御部
5 エッジ情報算出部
6 エッジ情報補正部
7 補正関数決定部

Claims (10)

  1. 注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に画素の画素統計値とエッジ情報とを求め、
    各階層の領域よりも広い領域の画素統計値に基づいて前記エッジ情報を補正し、
    当該階層の領域の画素統計値と当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値との差分情報を、補正後の前記エッジ情報を用いて補正し、
    補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、
    最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する
    画像処理方法。
  2. 前記差分情報を、当該階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域における補正後のエッジ情報を用いて算出する
    請求項1に記載の画像処理方法。
  3. 当該階層の領域より広い階層の領域における補正後のエッジ情報が所定の閾値を超える場合、当該階層の画素統計値の補正を行わない
    請求項1又は請求項2に記載の画像処理方法。
  4. 補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、補正の強度を階層毎に変化させる
    請求項1から請求項3のいずれかに記載の画像処理方法。
  5. 補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、当該階層の領域のノイズによる画素値の変動量に応じて補正の強度を変化させる
    請求項4に記載の画像処理方法。
  6. 補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、当該階層の領域より広い領域の補正されたエッジ量に応じて補正の強度を変化させる
    請求項4に記載の画像処理方法。
  7. 補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正する際、前記差分情報がゼロに近づくほどゼロに近い値を出力し、前記差分情報が大きくなるほど補正を弱める補正を行う
    請求項1から請求項6のいずれかに記載の画像処理方法。
  8. 注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、その領域の画素の画素統計値を算出する画素統計値算出手段と、
    注目画素を含み、範囲が順次狭くなる多階層の領域毎に、とエッジ情報を算出するエッジ情報算出手段と、
    各階層の領域よりも広い領域の画素統計値に基づいて、前記エッジ情報を補正するエッジ情報補正手段と、
    当該階層の領域の画素統計値と当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値との差分情報を、補正後の前記エッジ情報を用いて補正し、補正後の前記差分情報と、前記当該階層の領域より広い領域の画素統計値とを用いて、当該階層の領域の画素統計値を補正し、最大範囲から最小範囲の領域になるまで、順次各階層において、前記当該階層の領域の画素統計値の補正を繰り返すことで、前記注目画素を補正する補正手段と
    を有する画像処理装置。
  9. 前記補正手段は、前記差分情報を、当該階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域の画素統計値と、当該階層の領域より広い階層の領域における補正後のエッジ情報を用いて算出する
    請求項8に記載の画像処理装置。
  10. 前記補正手段は、当該階層の領域より広い階層の領域における補正後のエッジ情報が所定の閾値を超える場合、当該階層の画素統計値の補正を行わない
    請求項8又は請求項9に記載の画像処理装置。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2843617B1 (en) * 2012-04-26 2021-01-06 Nec Corporation Image processing method and image processing device
CN104254872B (zh) * 2012-04-26 2017-09-22 日本电气株式会社 图像处理方法和图像处理设备
US9542617B2 (en) * 2013-02-28 2017-01-10 Nec Corporation Image processing device and image processing method for correcting a pixel using a corrected pixel statistical value
JP6624061B2 (ja) * 2014-09-29 2019-12-25 日本電気株式会社 画像処理方法、画像処理装置、及び画像処理プログラムを記憶する記録媒体

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002183727A (ja) * 2000-12-19 2002-06-28 Konica Corp 画像処理装置
JP2007018379A (ja) * 2005-07-08 2007-01-25 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 画像処理方法及び画像処理装置
JP2011041183A (ja) * 2009-08-18 2011-02-24 Sony Corp 画像処理装置および方法、並びにプログラム

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3664231B2 (ja) 2000-08-09 2005-06-22 日本電気株式会社 カラー画像処理装置
EP1217826A3 (en) 2000-12-19 2005-05-25 Konica Corporation Image processing apparatus

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002183727A (ja) * 2000-12-19 2002-06-28 Konica Corp 画像処理装置
JP2007018379A (ja) * 2005-07-08 2007-01-25 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 画像処理方法及び画像処理装置
JP2011041183A (ja) * 2009-08-18 2011-02-24 Sony Corp 画像処理装置および方法、並びにプログラム

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