JPWO2016189901A1

JPWO2016189901A1 - 画像処理装置、画像処理方法、プログラム、これを記録した記録媒体、映像撮影装置、及び映像記録再生装置

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Publication number: JPWO2016189901A1
Application number: JP2017520255A
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Inventors: 康平栗原; 的場　成浩; 成浩的場
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Filing date: 2016-02-16
Publication date: 2017-09-21
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Abstract

画像処理装置（１００）は、入力画像データ（ＤＩＮ）から縮小画像データ（Ｄ１）を生成する縮小処理部（１）と、局所領域においてダークチャネル値（Ｄ２）を求める計算を、局所領域の位置を変えて縮小画像の全域について行い、複数のダークチャネル値を複数の第１のダークチャネル値（Ｄ２）として出力するダークチャネル計算部（２）と、複数の第１のダークチャネル値（Ｄ２）からなる第１のダークチャネルマップを高解像度化する処理を行うことによって、複数の第２のダークチャネル値（Ｄ３）からなる第２のダークチャネルマップを生成するマップ高解像度化処理部（３）と、第２のダークチャネルマップと縮小画像データ（Ｄ１）とを基に、補正画像データ（ＤＯＵＴ）を生成するコントラスト補正部（４）とを備える。

Description

本発明は、カメラ撮影によって生成された画像データに基づく入力画像（撮像画像）から、霞を除去する処理を行うことにより、霞の無い霞補正画像（霞フリー画像）の画像データ（補正画像データ）を生成する画像処理装置及び画像処理方法に関するものである。また、本発明は、前記画像処理装置又は画像処理方法が適用されたプログラム、これを記録する記録媒体、映像撮影装置、及び映像記録再生装置に関する。

カメラ撮影によって得られた撮像画像の鮮明さを低下させる要因として、霞、霧、靄、雪、煙、スモッグ、及び粉塵を含むエアロゾルなどがある。本出願では、これらを総称して「霞（Ｈａｚｅ）」という。霞が存在する環境において被写体をカメラ撮影して得られた撮像画像（霞画像）では、霞の濃度が増すほどコントラストが低下して、被写体の判別性及び視認性が低下する。このような霞による画質低下を改善するため、霞画像から霞を除去して霞フリー画像の画像データ（補正画像データ）を生成する霞補正技術が提案されている。

このような霞補正技術では、撮像画像における透過度（ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ）を推定し、推定された透過度に応じてコントラストを補正する方法が効果的である。例えば、非特許文献１は、コントラストを補正する方法として、ダークチャネルプライア（ＤａｒｋＣｈａｎｎｅｌＰｒｉｏｒ）に基づく方法を提案している。ダークチャネルプライアは、霞が存在しない屋外自然画像から得られた統計則である。ダークチャネルプライアは、空以外の屋外自然画像の局所領域の複数の色チャネル（赤チャネル、緑チャネル、及び青チャネル、すなわち、Ｒチャネル、Ｇチャネル、及びＢチャネル）における光強度を色チャネルごとに調べた場合、複数の色チャネルの内の少なくとも１つの色チャネルの局所領域における光強度の最小値は、非常に小さい値（一般には、０に近い値）であるという法則である。また、複数の色チャネル（すなわち、Ｒチャネル、Ｇチャネル、及びＢチャネル）の局所領域内における光強度の最小値（すなわち、Ｒチャネルの最小値、Ｇチャネルの最小値、及びＢチャネルの最小値）のうちの、最も小さい値をダークチャネル（ＤａｒｋＣｈａｎｎｅｌ）又はダークチャネル値と言う。ダークチャネルプライアによれば、カメラ撮影によって生成された画像データから局所領域ごとのダークチャネル値を計算することで、撮像画像における画素ごと複数の透過度からなるマップ（透過度マップ）を推定することができる。そして、推定された透過度マップを用いて、撮像画像（例えば、霞画像）データから霞フリー画像の画像データとしての補正画像データを生成するための画像処理を行うことができる。

非特許文献１に示されるように、撮像画像（例えば、霞画像）の生成モデルは、次式（１）で表される。
Ｉ（Ｘ）＝Ｊ（Ｘ）・ｔ（Ｘ）＋Ａ・（１−ｔ（Ｘ））式（１）
式（１）において、Ｘは画素位置であり、２次元の直交座標系における座標（ｘ，ｙ）で表現可能である。また、Ｉ（Ｘ）は撮像画像（例えば、霞画像）における画素位置Ｘの光強度である。Ｊ（Ｘ）は霞補正画像（霞フリー画像）の画素位置Ｘにおける光強度であり、ｔ（Ｘ）は画素位置Ｘにおける透過度であり、０＜ｔ（Ｘ）＜１である。また、Ａは大気光パラメータであり、一定値（係数）である。

式（１）からＪ（Ｘ）を求めるためには、透過度ｔ（Ｘ）及び大気光パラメータＡを推定する必要がある。Ｊ（Ｘ）における、ある局所領域のダークチャネル値Ｊ_ｄａｒｋ（Ｘ）は、次式（２）で表される。

式（２）において、Ω（Ｘ）は、撮像画像内の画素位置Ｘを含む（例えば、画素位置Ｘを中心とする）局所領域である。Ｊ_Ｃ（Ｙ）は、Ｒチャネル、Ｇチャネル、及びＢチャネルの霞補正画像の、局所領域Ω（Ｘ）内の画素位置Ｙにおける光強度である。すなわち、Ｊ_Ｒ（Ｙ）は、Ｒチャネルの霞補正画像の局所領域Ω（Ｘ）内の画素位置Ｙにおける光強度であり、Ｊ_Ｇ（Ｙ）は、Ｇチャネルの霞補正画像の局所領域Ω（Ｘ）内の画素位置Ｙにおける光強度であり、Ｊ_Ｂ（Ｙ）は、Ｂチャネルの局所領域Ω（Ｘ）内の画素位置Ｙにおける光強度である。ｍｉｎ（Ｊ_Ｃ（Ｙ））は、局所領域Ω（Ｘ）内におけるＪ_Ｃ（Ｙ）の最小値である。ｍｉｎ（ｍｉｎ（Ｊ_Ｃ（Ｙ）））は、Ｒチャネルのｍｉｎ（Ｊ_Ｒ（Ｙ））、Ｇチャネルのｍｉｎ（Ｊ_Ｇ（Ｙ））、及びＢチャネルのｍｉｎ（Ｊ_Ｂ（Ｙ））の内の、最小値である。

ダークチャネルプライアから、霞が存在しない画像である霞補正画像の局所領域Ω（Ｘ）におけるダークチャネル値Ｊ_ｄａｒｋ（Ｘ）は、非常に低い値（０に近い値）であることが知られている。しかし、霞画像におけるダークチャネル値Ｊ_ｄａｒｋ（Ｘ）は、霞の濃度が高くなるほど大きい値である。したがって、複数のダークチャネル値Ｊ_ｄａｒｋ（Ｘ）からなるダークチャネルマップを基に、撮像画像における複数の透過度ｔ（Ｘ）からなる透過度マップを推定することができる。

式（１）を変形すると、次式（３）が得られる。

ここで、Ｉ_Ｃ（Ｘ）は、撮像画像におけるＲチャネル、Ｇチャネル、及びＢチャネルの画素位置Ｘの光強度である。Ｊ_Ｃ（Ｘ）は、霞補正画像におけるＲチャネル、Ｇチャネル、及びＢチャネルの画素位置Ｘの光強度である。Ａ_Ｃは、Ｒチャネル、Ｇチャネル、及びＢチャネルの大気光パラメータ（各色チャネルごとの一定値）である。

式（３）から、次式（４）が得られる。

式（４）において、いずれかの色チャネルにおけるｍｉｎ（Ｊ_Ｃ（Ｙ））は０に近い値であるので、式（４）の右辺第１項における

は、値０で近似することができる。このため、式（４）は、次式（５）のように表すことができる。

式（５）から、（Ｉ_Ｃ（Ｘ）／Ａ_Ｃ）を入力として、式（５）の左辺の値、すなわち、ダークチャネル値Ｊ_ｄａｒｋ（Ｘ）を求めることで、透過度ｔ（Ｘ）を推定することができる。（Ｉ_Ｃ（Ｘ）／Ａ_Ｃ）を入力として得られた透過度である補正透過度ｔ′（Ｘ）のマップ（すなわち、補正透過度マップ）を基に、撮像画像データの光強度Ｉ（Ｘ）の補正を行うことができる。式（１）の透過度ｔ（Ｘ）を補正透過度ｔ′（Ｘ）に置き換えることによって、次式（６）が得られる。

式（６）の右辺第１項の分母の最小値を、最低透過度を示す正の定数ｔ０とする場合には、式（６）は次式（７）で表される。

ここで、ｍａｘ（ｔ′（Ｘ），ｔ０）は、ｔ′（Ｘ）及びｔ０の内の大きい値である。

図１（ａ）から（ｃ）は、非特許文献１の霞補正技術を説明するための図である。図１（ａ）は、非特許文献１のＦｉｇ．９から引用された図に解説を付したもの、図１（ｃ）は、図１（ａ）を基に画像処理を行ったものである。式（７）から、図１（ａ）に示されるような霞画像（撮像画像）から、図１（ｂ）に示されるような透過度マップを推定し、図１（ｃ）に示されるような補正画像を得ることができる。図１（ｂ）において、色の濃い領域（暗い領域）ほど透過度が低い（０に近い）ことを示す。しかし、ダークチャネル値Ｊ_ｄａｒｋ（Ｘ）の計算時に設定される局所領域のサイズに応じて、ブロック効果が生じる。このブロック効果の影響は、図１（ｂ）に示される透過度マップに現われ、図１（ｃ）に示される霞フリー画像において、ハロー（ｈａｌｏ）と称される境界線付近の白縁を生じさせる。

非特許文献１が提案する技術では、ダークチャネル値を、撮像画像である霞画像に最適化するために、マッチングモデルに基づく高解像度化（ここではエッジが、より入力画像と一致することを高解像度化と定義する）処理を行っている。

また、非特許文献２が提案する技術では、ダークチャネル値を高解像度化するため、霞画像をガイド画像としてダークチャネル値にエッジ保存平滑化処理を行うガイデッドフィルタ（ＧｕｉｄｅｄＦｉｌｔｅｒ）を提案している。

また、特許文献１が提案する技術では、通常の局所領域のサイズの大きい（疎な）ダークチャネル値を変化領域と不変領域に分割し、変化領域と不変領域に応じてダークチャネルを求める際の局所領域のサイズを小さくした（密な）ダークチャネルを生成して、疎なダークチャネルと合成することで高解像度な透過度マップを推定している。

ＫａｉｍｉｎｇＨｅ、ＪｉａｎＳｕｎ、及びＸｉａｏｏｕＴａｎｇ著、 "ＳｉｎｇｌｅＩｍａｇｅＨａｚｅＲｅｍｏｖａｌＵｓｉｎｇＤａｒｋＣｈａｎｎｅｌＰｒｉｏｒ"、２００９年、ＩＥＥＥ第１９５６−１９６３頁ＫａｉｍｉｎｇＨｅ、ＪｉａｎＳｕｎ、及びＸｉａｏｏｕＴａｎｇ著、 "ＧｕｉｄｅｄＩｍａｇｅＦｉｌｔｅｒｉｎｇ"、ＥＣＣＶ２０１０

特開２０１３−１５６９８３号公報（第１１−１２頁）

しかしながら、非特許文献１におけるダークチャネル値の推定法では、霞画像の各色チャネルの各画素に対して局所領域を設定し、設定された局所領域の各々の最小値を求める必要がある。また、局所領域のサイズは、ノイズ耐性を考慮し一定サイズ以上にする必要がある。このため、非特許文献１におけるダークチャネル値の推定法では演算量が大きくなるという問題がある。

また、非特許文献２におけるガイデッドフィルタは、画素ごとにウィンドウを設定し、フィルタ処理の対象画像とガイド画像についてウィンドウごとに線形モデルを解く演算が必要であるため、演算量が多くなるという問題がある。

また、特許文献１は、ダークチャネルを変化領域と不変領域に分割する処理を行うために、複数のフレームの画像データを保持することができるフレームメモリが必要であり、大容量のフレームメモリが必要になるという問題がある。

本発明は、上記従来技術の課題を解決するためになされたものであり、その目的は、少ない演算量で且つ大容量のフレームメモリを必要とせず、入力画像から高品質な霞フリー画像を得ることができる画像処理装置及び画像処理方法を提供することにある。また、本発明の目的は、前記画像処理装置又は画像処理方法が適用されたプログラム、これを記録する記録媒体、映像撮影装置、及び映像記録再生装置を提供することである。

本発明の一態様による画像処理装置は、入力画像データに縮小処理を施すことによって、縮小画像データを生成する縮小処理部と、前記縮小画像データに基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域においてダークチャネル値を求める計算を、前記局所領域の位置を変えて前記縮小画像の全域について行い、前記計算によって得られた複数のダークチャネル値を複数の第１のダークチャネル値として出力するダークチャネル計算部と、前記複数の第１のダークチャネル値からなる第１のダークチャネルマップを、前記縮小画像をガイド画像として高解像度化する処理を行うことによって、複数の第２のダークチャネル値からなる第２のダークチャネルマップを生成するマップ高解像度化処理部と、前記第２のダークチャネルマップと前記縮小画像データとを基に、前記入力画像データのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データを生成するコントラスト補正部と、を備えることを特徴とする。

また、本発明の他の態様による画像処理装置は、入力画像データに縮小処理を施すことによって、縮小画像データを生成する縮小処理部と、前記縮小画像データに基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域においてダークチャネル値を求める計算を、前記局所領域の位置を変えて前記縮小画像の全域について行い、前記計算によって得られた複数のダークチャネル値を複数の第１のダークチャネル値として出力するダークチャネル計算部と、前記複数の第１のダークチャネル値からなる第１のダークチャネルマップを基に、前記入力画像データのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データを生成するコントラスト補正部と、を備えることを特徴とする。

本発明の一態様による画像処理方法は、入力画像データに縮小処理を施すことによって、縮小画像データを生成する縮小ステップと、前記縮小画像データに基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域においてダークチャネル値を求める計算を、前記局所領域の位置を変えて前記縮小画像の全域について行い、前記計算によって得られた複数のダークチャネル値を複数の第１のダークチャネル値として出力する計算ステップと、前記複数の第１のダークチャネル値からなる第１のダークチャネルマップを、前記縮小画像をガイド画像として高解像度化する処理を行うことによって、複数の第２のダークチャネル値からなる第２のダークチャネルマップを生成するマップ高解像度化ステップと、前記第２のダークチャネルマップと前記縮小画像データとを基に、前記入力画像データのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データを生成する補正ステップと、を備えることを特徴とする。

また、本発明の他の態様による画像処理方法は、入力画像データに縮小処理を施すことによって、縮小画像データを生成する縮小ステップと、前記縮小画像データに基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域においてダークチャネル値を求める計算を、前記局所領域の位置を変えて前記縮小画像の全域について行い、前記計算によって得られた複数のダークチャネル値を複数の第１のダークチャネル値として出力する計算ステップと、前記複数の第１のダークチャネル値からなる第１のダークチャネルマップを基に、前記入力画像データのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データを生成する補正ステップと、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、カメラ撮影によって生成された画像データに基づく撮像画像から、霞を除去する処理を行うことにより、霞の無い霞フリー画像の画像データとしての補正画像データを生成することができる。

また、本発明によれば、演算量の大きいダークチャネル値の計算を、撮像画像データそのものに対して行うのではなく、縮小画像データに対して行うので、演算量を削減することができる。このため、本発明は、霞によって視認性の低下した画像から霞を除去する処理をリアルタイムに行う装置に好適である。

また、本発明によれば、複数のフレームの画像データを比較する処理を行わず、また、縮小画像データに対してダークチャネル値の計算を行うので、フレームメモリに要求される記憶容量を小さくすることができる。

（ａ）から（ｃ）は、ダークチャネルプライアによる霞補正技術を示す図である。本発明の実施の形態１に係る画像処理装置の構成を概略的に示すブロック図である。（ａ）は、撮像画像データからダークチャネル値を計算する方法（比較例）を概念的に示す図であり、（ｂ）は、縮小画像データから第１のダークチャネル値を計算する方法（実施の形態１）を概念的に示す図である。（ａ）は、比較例のガイデッドフィルタの処理を概念的に示す図であり、（ｂ）は、実施の形態１に係る画像処理装置のマップ高解像度化処理部が行う処理を概念的に示す図である。本発明の実施の形態２に係る画像処理装置の構成を概略的に示すブロック図である。本発明の実施の形態３に係る画像処理装置の構成を概略的に示すブロック図である。本発明の実施の形態４に係る画像処理装置のコントラスト補正部の構成を概略的に示すブロック図である。（ａ）及び（ｂ）は、図７の大気光推定部が行う処理を概念的に示す図である。本発明の実施の形態５に係る画像処理装置の構成を概略的に示すブロック図である。図９のコントラスト補正部の構成を概略的に示すブロック図である。本発明の実施の形態６に係る画像処理装置の構成を概略的に示すブロック図である。図１１のコントラスト補正部の構成を概略的に示すブロック図である。本発明の実施の形態７に係る画像処理方法を示すフローチャートである。本発明の実施の形態８に係る画像処理方法を示すフローチャートである。本発明の実施の形態９に係る画像処理方法を示すフローチャートである。本発明の実施の形態１０に係る画像処理方法におけるコントラスト補正ステップを示すフローチャートである。本発明の実施の形態１１に係る画像処理方法を示すフローチャートである。実施の形態１１に係る画像処理方法におけるコントラスト補正ステップを示すフローチャートである。本発明の実施の形態１２に係る画像処理方法におけるコントラスト補正ステップを示すフローチャートである。本発明の実施の形態１３に係る画像処理装置を示すハードウェア構成図である。本発明の実施の形態１から６及び１３に係る画像処理装置が画像処理部として適用された映像撮影装置の構成を概略的に示すブロック図である。本発明の実施の形態１から６及び１３に係る画像処理装置が画像処理部として適用された映像記録再生装置の構成を概略的に示すブロック図である。

《１》実施の形態１．
図２は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置１００の構成を概略的に示すブロック図である。実施の形態１に係る画像処理装置１００は、例えば、カメラ撮影によって生成された入力画像データＤＩＮに基づく入力画像（撮像画像）である霞画像から、霞を除去する処理を行うことにより、霞の無い画像（霞フリー画像）の画像データとしての補正画像データＤＯＵＴを生成する。また、画像処理装置１００は、後述する実施の形態７（図１３）に係る画像処理方法を実施することができる装置である。

図２に示されるように、実施の形態１に係る画像処理装置１００は、入力画像データＤＩＮに縮小処理を施すことによって、縮小画像データＤ１を生成する縮小処理部１と、縮小画像データＤ１に基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域（後述の図３（ｂ）に示される、ｋ×ｋ画素の領域）においてダークチャネル値を求める計算を、注目画素の位置を変えて（すなわち、局所領域の位置を変えて）縮小画像の全域について行い、前記計算によって得られた複数のダークチャネル値を複数の第１のダークチャネル値（縮小ダークチャネル値）Ｄ２として出力するダークチャネル計算部２とを備える。また、画像処理装置１００は、複数の第１のダークチャネル値Ｄ２からなる第１のダークチャネルマップを、縮小画像データＤ１に基づく縮小画像をガイド画像として高解像度化する処理を行うことによって、複数の第２のダークチャネル値Ｄ３からなる第２のダークチャネルマップを生成するマップ高解像度化処理部（ダークチャネルマップ処理部）３を備える。さらに、画像処理装置１００は、第２のダークチャネルマップと縮小画像データＤ１とを基に、入力画像データＤＩＮのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データＤＯＵＴを生成するコントラスト補正部４を備える。画像処理装置１００は、演算量及びフレームメモリを多く必要とするダークチャネル計算及びダークチャネルの高解像度化処理の処理負荷を低減するため、入力画像データ及びダークチャネルマップのサイズを縮小することで、コントラスト補正効果を維持しつつも、演算量と必要なフレームメモリの記憶容量の削減を実現することができる。

次に、画像処理装置１００の機能をより詳細に説明する。縮小処理部１は、入力画像データＤＩＮに基づく画像（入力画像）のサイズを、１／Ｎ倍（Ｎは１より大きい値）の縮小率で縮小するために、入力画像データＤＩＮに縮小処理を施す。この縮小処理によって、入力画像データＤＩＮから縮小画像データＤ１が生成される。縮小処理部１による縮小処理は、例えば、入力画像データＤＩＮに基づく画像における画素の間引き処理である。また、縮小処理部１による縮小処理は、入力画像データＤＩＮに基づく画像における複数の画素を平均化して縮小処理後の画素を生成する処理（例えば、バイリニア法による処理及びバイキュービック法による処理など）であってもよい。ただし、縮小処理部１による縮小処理の方法は、上記例に限定されない。

ダークチャネル計算部２は、縮小画像データＤ１に基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域において第１のダークチャネル値Ｄ２を求める計算を、縮小画像内で局所領域の位置を変えて、縮小画像の全域について行う。ダークチャネル計算部２は、第１のダークチャネル値Ｄ２を求める計算によって得られた複数の第１のダークチャネル値Ｄ２を出力する。局所領域は、縮小画像データＤ１に基づく縮小画像の、ある１点である注目画素を含むｋ×ｋ画素（ｋ行ｋ列の画素であり、ｋは２以上の整数である。）の領域を注目画素の局所領域とする。ただし、局所領域の行数と列数は互いに異なる数であってもよい。また、注目画素は、局所領域の中心画素であってもよい。

より具体的に説明すると、ダークチャネル計算部２は、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色チャネルについて、局所領域において最小の画素値（最小画素値）を求める。次に、ダークチャネル計算部２は、同じ局所領域において、Ｒチャネルの最小画素値、Ｇチャネルの最小画素値、及びＢチャネルの最小画素値の内の最も小さい値の画素値（全色チャネルの内の最小画素値）である第１のダークチャネル値Ｄ２を求める。ダークチャネル計算部２は、局所領域を移動させて、縮小画像の全域についての複数の第１のダークチャネル値Ｄ２を求める。ダークチャネル計算部２の処理内容は、上記式（２）に示される処理と同じである。ただし、第１のダークチャネル値Ｄ２は、式（２）の左辺であるＪ_ｄａｒｋ（Ｘ）であり、局所領域は、全色チャネルの内の最小画素値は、式（２）の右辺である。

図３（ａ）は、比較例のダークチャネル値の計算方法を概念的に示す図であり、図３（ｂ）は、実施の形態１に係る画像処理装置１００のダークチャネル計算部２による第１のダークチャネル値Ｄ２の計算方法を概念的に示す図である。非特許文献１及び２に記載されている方法（比較例）では、図３（ａ）上段に示されるように、縮小処理を受けていない入力画像データＤＩＮにおけるＬ×Ｌ画素（Ｌは２以上の整数）の局所領域におけるダークチャネル値を計算する処理を、局所領域を移動させて繰り返すことによって、図３（ａ）下段に示されるように、複数のダークチャネル値からなるダークチャネルマップを生成する。これに対し、実施の形態１に係る画像処理装置１００のダークチャネル計算部２は、図３（ｂ）上段に示されるように、縮小処理部１で生成された縮小画像データＤ１に基づく縮小画像における注目画素を含むｋ×ｋ画素の局所領域において第１のダークチャネル値Ｄ２を求める計算を、局所領域の位置を変えて縮小画像の全域について行い、図３（ｂ）下段に示されるように、第１のダークチャネル値Ｄ２を求める計算によって得られた複数の第１のダークチャネル値Ｄ２からなる第１のダークチャネルマップとして出力する。

実施の形態１においては、図３（ｂ）上段に示される縮小画像データＤ１に基づく縮小画像における局所領域（例えば、ｋ×ｋ画素）のサイズ（行数及び列数）を設定する際に、図３（ａ）上段に示される入力画像データＤＩＮに基づく画像における局所領域（例えば、Ｌ×Ｌ画素）のサイズを考慮する。例えば、図３（ｂ）における１画面に対する局所領域の比率（視野角の比率）が、図３（ａ）における１画面に対する局所領域の比率（視野角の比率）に概ね等しくなるように、縮小画像データＤ１に基づく縮小画像における局所領域（例えば、ｋ×ｋ画素）のサイズ（行数及び列数）を設定する。このため、図３（ｂ）に示されるｋ×ｋ画素の局所領域のサイズは、図３（ａ）に示されるＬ×Ｌ画素の局所領域のサイズより小さい。このように、実施の形態１においては、図３（ｂ）に示されるように、第１のダークチャネル値Ｄ２の計算に用いる局所領域のサイズが、図３（ａ）に示される比較例の場合に比べて小さいので、縮小画像データＤ１に基づく縮小画像の１つの注目画素当たりのダークチャネル値の計算のための演算量を削減することができる。

図３（ａ）に示される比較例における局所領域のサイズＬ×Ｌ画素として、入力画像データＤＩＮを１／Ｎ倍に縮小した縮小画像データＤ１に基づく縮小画像の局所領域のサイズをｋ×ｋ（ｋ＝Ｌ／Ｎ）と設定した場合（図３（ｂ）の場合）、ダークチャネル計算部２に要求される演算量は、画像サイズの縮小率（長さの縮小率）の２乗、すなわち、（１／Ｎ）^２倍と、１つの注目画素当たりの局所領域のサイズの縮小率の２乗、すなわち、（１／Ｎ）^２倍とを、乗算することによって得られる。したがって、実施の形態１の場合には、比較例に比べて、最大で（１／Ｎ）^４倍に演算量を低下させることが可能である。また、実施の形態１においては、第１のダークチャネル値Ｄ２の計算に要求されるフレームメモリの記憶容量を、比較例において要求される記憶容量の、（１／Ｎ）^２倍に削減することが可能である。

ただし、局所領域のサイズの縮小率は、必ずしも、縮小処理部１における画像の縮小率１／Ｎと同じである必要はない。例えば、局所領域の縮小率を、画像の縮小率である１／Ｎよりも大きい値としてもよい。すなわち、局所領域の縮小率を１／Ｎよりも大きくして、局所領域の視野角を広げることで、ダークチャネル計算のノイズに対するロバスト（ｒｏｂｕｓｔ）性を向上させることが可能である。特に、局所領域の縮小率を１／Ｎより大きな値に設定した場合には、局所領域のサイズが大きくなり、ダークチャネル値の推定精度、その結果、霞濃度の推定精度を高めることができる。

マップ高解像度化処理部３は、複数の第１のダークチャネル値Ｄ２からなる第１のダークチャネルマップを、縮小画像データＤ１に基づく縮小画像をガイド画像として高解像度化する処理を行うことによって、複数の第２のダークチャネル値Ｄ３からなる第２のダークチャネルマップを生成する。マップ高解像度化処理部３によって行われる高解像度化処理は、例えば、ジョイントバイラテラルフィルタ（ＪｏｉｎｔＢｉｌａｔｅｒａｌＦｉｌｔｅｒ）による処理及びガイデッドフィルタによる処理などである。ただし、マップ高解像度化処理部３によって行われる高解像度化処理は、これらに限定されない。

ジョイントバイラテラルフィルタ及びガイデッドフィルタは、補正対象画像ｐ（霞画像とノイズとからなる入力画像）から補正画像（補正後画像）ｑを求める際に、補正対象画像ｐとは、別の画像をガイド画像Ｈ_ｈとして用いるフィルタリングを行う。ジョイントバイラテラルフィルタは、ノイズの含まれていない画像Ｈから平滑化の重み係数を決定するため、バイラテラルフィルタ（ＢｉｌａｔｅｒａｌＦｉｌｔｅｒ）よりも高精度にエッジを保存しつつ、ノイズを除去することが可能である。

マップ高解像度化処理部３でガイデッドフィルタを使用した場合の処理例を以下に説明する。ガイデッドフィルタの特徴は、ガイド画像Ｈ_ｈと補正画像ｑの線形関係を仮定することにより演算量を大幅に削減することである。ここで、小文字のｈは、画素位置を示す。

補正対象画像（霞画像ｑ_ｈとノイズｎ_ｈとからなる入力画像）ｐ_ｈからノイズ成分ｎ_ｈを除去することによって、霞画像（補正画像）ｑ_ｈを得ることができる。これは、次式（８）で表すことができる。
ｑ_ｈ＝ｐ_ｈ−ｎ_ｈ式（８）
また、補正画像ｑ_ｈは、ガイド画像Ｈ_ｈの一次関数とし、次式（９）のように表すことができる。
ｑ_ｈ＝ａ×Ｈ_ｈ＋ｂ式（９）

次式（１０）における行列ａ，ｂを求めることによって、補正画像ｑ_ｈを得ることができる。

ここで、εは、正則化定数であり、Ｈ（ｘ，ｙ）はＨ_ｈであり、ｐ（ｘ，ｙ）はｐ_ｈである。また、式（１０）は、公知の式である。

座標（ｘ，ｙ）のある注目画素における補正画像の画素値を求めるためには、注目画素を含む（注目画素の周辺の）ｓ×ｓ画素（ｓは２以上の整数）を局所領域として設定し、補正対象画像ｐ（ｘ，ｙ）とガイド画像Ｈ（ｘ，ｙ）のそれぞれの局所領域から、行列ａ，ｂの値を求める必要がある。すなわち、補正対象画像ｐ（ｘ，ｙ）の注目画素１画素に対して、ｓ×ｓ画素のサイズの演算が必要となる。

図４（ａ）は、比較例としての非特許文献２に示されるガイデッドフィルタの処理を概念的に示す図であり、図４（ｂ）は、実施の形態１に係る画像処理装置のマップ高解像度化処理部３が行う処理を概念的に示す図である。図４（ａ）では、注目画素の近傍ｓ×ｓ画素（ｓは２以上の整数）を局所領域として、式（７）に基づき第２のダークチャネル値Ｄ３の注目画素の画素値を算出する。これに対して、図４（ｂ）である実施の形態１では、第１のダークチャネル値Ｄ２にて局所領域のサイズ（行数及び列数）を設定する際に、図４（ａ）に示される入力画像データＤＩＮに基づく画像における局所領域（例えば、ｓ×ｓ画素）のサイズを考慮する。例えば、図４（ｂ）における１画面に対する局所領域の比率（視野角の比率）が、図４（ａ）における１画面に対する局所領域の比率（視野角の比率）に概ね等しくなるように、縮小画像データＤ１に基づく縮小画像における局所領域（例えば、ｔ×ｔ画素）のサイズ（行数及び列数）を設定する。このため、図４（ｂ）に示されるｔ×ｔ画素の局所領域のサイズは、図４（ａ）に示されるｓ×ｓ画素の局所領域のサイズより小さい。このように、実施の形態１においては、図４（ｂ）に示されるように、第１のダークチャネル値Ｄ２の計算に用いる局所領域のサイズが、図４（ａ）に示される比較例の場合に比べて小さいので、縮小画像データＤ１に基づく縮小画像の１つの注目画素当たりの第１のダークチャネル値Ｄ２の計算のための演算量及び第２のダークチャネル値Ｄ３の計算のための演算量（１画素当たりの演算量）を削減することができる。

仮に、図４（ａ）の比較例においてダークチャネルマップのある注目画素の局所領域のサイズをｓ×ｓ画素とし、図４（ｂ）の実施の形態１において入力画像データＤＩＮに対して１／Ｎ倍のスケールの第１のダークチャネル値Ｄ２のある注目画素の局所領域のサイズをｔ×ｔ画素（ｔ＝ｓ／Ｎ）と設定した場合を検討する。この場合には、マップ高解像度化処理部３に要求される演算量は、画像の縮小率である１／Ｎの２乗である（１／Ｎ）^２倍と、注目画素１画素あたりの局所領域の縮小率である１／Ｎの２乗である（１／Ｎ）^２倍とを、合わせた縮小率であり、最大（１／Ｎ）^４倍に削減することが可能となる。また、画像処理装置１００が備えるべきフレームメモリの記憶容量も（１／Ｎ）^２倍に削減することが可能となる。

次に、コントラスト補正部４は、複数の第２のダークチャネル値Ｄ３からなる第２のダークチャネルマップと縮小画像データＤ１とを基に、入力画像データＤＩＮのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データＤＯＵＴを生成する。

図４（ｂ）に示されるように、コントラスト補正部４において第２のダークチャネル値Ｄ３からなる第２のダークチャネルマップは高解像度であるが、そのスケールは、入力画像データＤＩＮと比較して長さが１／Ｎ倍に縮小された状態である。そのため、コントラスト補正部４内で第２のダークチャネル値Ｄ３からなる第２のダークチャネルマップを拡大（例えば、バイリニア法により拡大）するなどの処理を行うことが望ましい。

以上に説明したように、実施の形態１に係る画像処理装置１００によれば、入力画像データＤＩＮに基づく画像から、霞を除去する処理を行うことにより、霞の無い霞フリー画像の画像データとしての補正画像データＤＯＵＴを生成することができる。

また、実施の形態１に係る画像処理装置１００によれば、演算量の大きいダークチャネル値の計算を、入力画像データＤＩＮそのものに対して行うのではなく、縮小画像データＤ１に対して行うので、第１のダークチャネル値Ｄ２の計算のための演算量を削減することができる。このように演算量が削減されているので、実施の形態１に係る画像処理装置１００は、霞によって視認性の低下した画像から霞を除去する処理をリアルタイムに行う装置に好適である。なお、実施の形態１においては、縮小処理により演算が追加されているが、追加された演算による演算量の増加は、第１のダークチャネル値Ｄ２の計算における演算量の削減に比べて、非常に小さい。また、実施の形態１においては、削減する演算量を優先して演算量の削減効果の高い間引き縮小を選択するか、又は、画像内の含有ノイズに対する耐性を優先して耐性の高いバイリニア法による縮小処理を行うかを選択するように構成することができる。

また、実施の形態１に係る画像処理装置１００によれば、縮小処理を画像全体で行なうのではなく、画像全体を分割した局所領域ごとに縮小処理を逐次的に行なうことで、縮小処理部の後段のダークチャネル計算部、マップ高解像度化処理部、コントラスト補正部も局所領域ごとの処理又は画素ごとの処理が可能であることから、処理全体で必要なメモリを削減することができる。

《２》実施の形態２．
図５は、本発明の実施の形態２に係る画像処理装置１００ｂの構成を概略的に示すブロック図である。図５において、図２（実施の形態１）に示される構成要素と同一又は対応する構成要素には、図２における符号と同じ符号を付す。実施の形態２に係る画像処理装置１００ｂは、縮小率生成部５をさらに備える点、及び、縮小処理部１が縮小率生成部５によって生成された縮小率１／Ｎを用いて縮小処理を行う点が、実施の形態１に係る画像処理装置１００と相違する。また、画像処理装置１００ｂは、後述する実施の形態８に係る画像処理方法を実施することができる装置である。

縮小率生成部５は、入力画像データＤＩＮの解析を行い、この解析によって得られた特徴量を基に、縮小処理部１で行う縮小処理の縮小率１／Ｎを決定し、決定された縮小率１／Ｎを示す縮小率制御信号Ｄ５を縮小処理部１に出力する。入力画像データＤＩＮの特徴量は、例えば、入力画像データＤＩＮにハイパスフィルター処理を施すことによって得られる、入力画像データＤＩＮの高周波成分の量（例えば、高周波成分の量の平均値）である。実施の形態２において、縮小率生成部５は、例えば、入力画像データＤＩＮの特徴量が少ないほど、縮小率制御信号Ｄ５の分母Ｎを大きく設定する。これは、特徴量が小さいほど、画像の高周波成分が少ないため、縮小率の分母Ｎを大きくしても適切なダークチャネルマップを生成することができ、また、演算量の削減効果が大きいからである。また、特徴量が大きいときに縮小率の分母Ｎを大きくすると、精度の高い適切なダークチャネルマップを生成することができなくなるからである。

以上に説明したように、実施の形態２に係る画像処理装置１００ｂによれば、入力画像データＤＩＮに基づく画像から、霞を除去する処理を行うことにより、霞フリー画像の画像データとしての補正画像データＤＯＵＴを生成することができる。

また、実施の形態２に係る画像処理装置１００ｂによれば、縮小処理部１は、入力画像データＤＩＮの特徴量に応じて設定された適切な縮小率１／Ｎで縮小処理を行うことができる。このため、実施の形態２に係る画像処理装置１００ｂによれば、ダークチャネル計算部２及びマップ高解像度化処理部３における演算量の削減を適切に行うことができ、また、ダークチャネル計算及びマップ高解像度化処理に用いられるフレームメモリの記憶容量を適切に削減することができる。

なお、上記以外の点については、実施の形態２は、実施の形態１と同じである。

《３》実施の形態３．
図６は、本発明の実施の形態３に係る画像処理装置１００ｃの構成を概略的に示すブロック図である。図６において、図５（実施の形態２）に示される構成要素と同一又は対応する構成要素には、図５における符号と同じ符号を付す。実施の形態３に係る画像処理装置１００ｃは、縮小率生成部５ｃの出力が縮小処理部１だけでなくダークチャネル計算部２にも与えられている点、及び、ダークチャネル計算部２の計算処理が、実施の形態２に係る画像処理装置１００ｂと相違する。また、画像処理装置１００ｃは、後述する実施の形態９に係る画像処理方法を実施することができる装置である。

縮小率生成部５ｃは、入力画像データＤＩＮの解析を行い、この解析によって得られた特徴量を基に、縮小処理部１で行う縮小処理の縮小率１／Ｎを決定し、決定された縮小率１／Ｎを示す縮小率制御信号Ｄ５を縮小処理部１とダークチャネル計算部２とに出力する。入力画像データＤＩＮの特徴量は、例えば、入力画像データＤＩＮにハイパスフィルター処理を施すことによって得られる、入力画像データＤＩＮの高周波成分の量（例えば、平均値）である。縮小処理部１は、縮小率生成部５ｃによって生成された縮小率１／Ｎを用いて縮小処理を行う。実施の形態３において、縮小率生成部５ｃは、例えば、入力画像データＤＩＮの特徴量が少ないほど、縮小率制御信号Ｄ５の分母Ｎを大きく設定する。また、ダークチャネル計算部２は、縮小率生成部５ｃによって生成された縮小率１／Ｎを基に、第１のダークチャネル値Ｄ２を求める計算における局所領域のサイズを決定する。例えば、縮小率が１である場合の局所領域のサイズがＬ×Ｌ画素であるとすると、入力画像データＤＩＮを１／Ｎ倍に縮小した縮小画像データＤ１に基づく縮小画像の局所領域のサイズはｋ×ｋ画素（ｋ＝Ｌ／Ｎ）と設定する。これは、特徴量が少ないほど、画像の高周波成分が少ないため、縮小率の分母を大きくしても適切なダークチャネル値を算出することができ、また、演算量の削減効果が大きいからである。

以上に説明したように、実施の形態３に係る画像処理装置１００ｃによれば、入力画像データＤＩＮに基づく画像から、霞を除去する処理を行うことにより、霞フリー画像の画像データとしての補正画像データＤＯＵＴを生成することができる。

また、実施の形態３に係る画像処理装置１００ｃによれば、縮小処理部１は、入力画像データＤＩＮの特徴量に応じて設定された適切な縮小率１／Ｎで縮小処理を行うことができる。このため、実施の形態３に係る画像処理装置１００ｃによれば、ダークチャネル計算部２及びマップ高解像度化処理部３における演算量の削減を適切に行うことができ、また、ダークチャネル計算及びマップ高解像度化処理に用いられるフレームメモリの記憶容量を適切に削減することができる。

なお、上記以外の点については、実施の形態３は、実施の形態２と同じである。

《４》実施の形態４．
図７は、本発明の実施の形態４に係る画像処理装置におけるコントラスト補正部４の構成の一例を示す図である。実施の形態４に係る画像処理装置におけるコントラスト補正部４は、実施の形態１から３のいずれかのコントラスト補正部として適用可能である。また、実施の形態４に係る画像処理装置は、後述する実施の形態１０に係る画像処理方法を実施することができる装置である。なお、実施の形態４の説明に際しては、図２をも参照する。

図７に示されるように、コントラスト補正部４は、縮小処理部１から出力された縮小画像データＤ１とマップ高解像度化処理部３で生成された第２のダークチャネル値Ｄ３とを基に、縮小画像データＤ１における大気光成分Ｄ４１を推定する大気光推定部４１と、大気光成分Ｄ４１と第２のダークチャネル値Ｄ３とを基に、縮小画像データＤ１に基づく縮小画像における透過度マップＤ４２を生成する透過度推定部４２とを有する。また、コントラスト補正部４は、透過度マップＤ４２を拡大する処理を行うことによって、拡大透過度マップＤ４３を生成する透過度マップ拡大部４３と、拡大透過度マップＤ４３と大気光成分Ｄ４１とを基に、入力画像データＤＩＮに霞補正処理を施すことによって、補正画像データＤＯＵＴを生成する霞除去部４４とを有する。

大気光推定部４１は、縮小画像データＤ１と第２のダークチャネル値Ｄ３とを基に、入力画像データＤＩＮにおける大気光成分Ｄ４１を推定する。大気光成分Ｄ４１は、縮小画像データＤ１において最も霞が濃い領域から推定可能である。ダークチャネル値は、霞の濃度が高いほど増加するため、大気光成分Ｄ４１は、第２のダークチャネル値（高解像度ダークチャネル値）Ｄ３が最も高い値を有する領域における縮小画像データＤ１の各色チャネルの値によって定義することができる。

図８（ａ）及び（ｂ）は、図７の大気光推定部４１が行う処理を概念的に示す図である。図８（ａ）は、非特許文献１のＦｉｇ．５から引用された図に解説を付したもの、図８（ｂ）は、図８（ａ）を基に画像処理を行ったものである。まず、図８（ｂ）に示されるように、第２のダークチャネル値Ｄ３からなる第２のダークチャネルマップから、ダークチャネル値が最大となる画素を任意の数だけ抽出し、抽出された画素を含む領域をダークチャネル値の最大領域と設定する。次に、図８（ａ）に示されるように、縮小画像データＤ１からダークチャネル値の最大領域に対応する領域の画素値を抽出し、Ｒ、Ｇ、Ｂの色チャネルごとに平均値を算出することによって、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色チャネルの大気光成分Ｄ４１を生成する。

透過度推定部４２は、大気光成分Ｄ４１と第２のダークチャネル値Ｄ３とを用いて透過度マップＤ４２を推定する。

式（５）において、大気光成分Ｄ４１の各色チャネルの成分Ａ_Ｃが同様の値（略同じ値）を示す場合には、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色チャネルの大気光成分Ａ_Ｒ、Ａ_Ｇ、Ａ_Ｂは、Ａ_Ｒ≒Ａ_Ｇ≒Ａ_Ｂであるから、式（５）の左辺を、次式（１１）のように表すことができる。

したがって、式（５）は、次式（１２）のように表すことができる。

式（１２）は、第２のダークチャネル値Ｄ３と大気光成分Ｄ４１とから、複数の透過度ｔ（Ｘ）からなる透過度マップＤ４２を推定可能であることを示している。

なお、実施の形態４においては、透過度推定部４２における計算を省略するために、大気光成分Ｄ４１の各色チャネルの成分が同様の値を示すと仮定した場合を説明したが、透過度推定部４２は、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色チャネルについてＩ_Ｃ／Ａ_Ｃを計算して、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色チャネルについてのダークチャネル値を求め、求められたダークチャネル値を基に、透過度マップを生成してもよい。このような構成は、後述の実施の形態５及び６で説明する。

透過度マップ拡大部４３は、透過度マップＤ４２を縮小処理部１の縮小率１／Ｎに応じて拡大（例えば、拡大率Ｎで拡大）し、拡大透過度マップＤ４３を出力する。拡大処理は、例えば、バイリニア法による処理及びバイキュービック法による処理である。

霞除去部４４は、拡大透過度マップＤ４３を用いて入力画像データＤＩＮに対して霞を除去する補正処理（霞除去処理）を行うことによって、補正画像データＤＯＵＴを生成する。

式（７）において入力画像データＤＩＮをＩ（Ｘ）、大気光成分Ｄ４１をＡ、拡大透過度マップＤ４３をｔ′（Ｘ）とすることで、補正画像データＤＯＵＴであるＪ（Ｘ）を求めることができる。

以上に説明したように、実施の形態４に係る画像処理装置によれば、入力画像データＤＩＮに基づく画像から、霞を除去する処理を行うことにより、霞フリー画像の画像データとしての補正画像データＤＯＵＴを生成することができる。

また、実施の形態４に係る画像処理装置によれば、ダークチャネル計算部２及びマップ高解像度化処理部３における演算量の削減を適切に行うことができ、また、ダークチャネル計算及びマップ高解像度化処理に用いられるフレームメモリの記憶容量を適切に削減することができる。

また、実施の形態４に係る画像処理装置によれば、大気光成分Ｄ４１のＲ、Ｇ、Ｂの各色チャネルの成分が同じ値を有すると仮定することで、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色チャネルについてのダークチャネル値の計算を省略することができ、演算量を削減することができる。

なお、上記以外の点については、実施の形態４は、実施の形態１と同じである。

《５》実施の形態５．
図９は、本発明の実施の形態５に係る画像処理装置１００ｄの構成を概略的に示すブロック図である。図９において、図２（実施の形態１）に示される構成要素と同一又は対応する構成要素には、図２における符号と同じ符号を付す。実施の形態５に係る画像処理装置１００ｄは、マップ高解像度化処理部３を有していない点、及び、コントラスト補正部４ｄの構成及び機能の点において、実施の形態１に係る画像処理装置１００と異なる。また、実施の形態５に係る画像処理装置１００ｄは、後述する実施の形態１１に係る画像処理方法を実施することができる装置である。なお、実施の形態５に係る画像処理装置１００ｄは、実施の形態２における縮小率生成部５又は実施の形態３における縮小率生成部５ｃを備えてもよい。

図９に示されるように、実施の形態５に係る画像処理装置１００ｄは、入力画像データＤＩＮに縮小処理を施すことによって、縮小画像データＤ１を生成する縮小処理部１と、縮小画像データＤ１に基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域においてダークチャネル値Ｄ２を求める計算を、局所領域の位置を変えて縮小画像の全域について行い、前記計算によって得られた複数のダークチャネル値を複数の第１のダークチャネル値Ｄ２からなる第１のダークチャネルマップとして出力するダークチャネル計算部２とを備える。また、画像処理装置１００ｄは、第１のダークチャネルマップと縮小画像データＤ１とを基に、入力画像データＤＩＮのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データＤＯＵＴを生成するコントラスト補正部４ｄを備える。

図１０は、図９のコントラスト補正部４ｄの構成を概略的に示すブロック図である。図１０に示されるように、コントラスト補正部４ｄは、第１のダークチャネルマップと縮小画像データＤ１とを基に、縮小画像データＤ１における大気光成分Ｄ４１ｄを推定する大気光推定部４１ｄと、大気光成分Ｄ４１ｄと縮小画像データＤ１とを基に、縮小画像データＤ１に基づく縮小画像における第１の透過度マップＤ４２ｄを生成する透過度推定部４２ｄとを備える。また、コントラスト補正部４ｄは、縮小画像データＤ１に基づく縮小画像をガイド画像として第１の透過度マップＤ４２ｄを高解像度化する処理を行うことによって、第１の透過度マップＤ４２ｄよりも解像度の高い第２の透過度マップ（高解像度透過度マップ）Ｄ４５ｄを生成するマップ高解像度化処理部（透過度マップ処理部）４５ｄと、第２の透過度マップＤ４５ｄを拡大する処理を行うことによって、第３の透過度マップ（拡大透過度マップ）Ｄ４３ｄを生成する透過度マップ拡大部４３ｄとを備える。さらに、コントラスト補正部４ｄは、第３の透過度マップＤ４３ｄと大気光成分Ｄ４１ｄとを基に、入力画像の画素値を補正する霞除去処理を入力画像データＤＩＮに施すことによって、補正画像データＤＯＵＴを生成する霞除去部４４ｄを備える。

上記実施の形態１から４においては、第１のダークチャネルマップに対して高解像度化処理を行うが、実施の形態５においては、コントラスト補正部４ｄのマップ高解像度化処理部４５ｄが第１の透過度マップＤ４２ｄに対して高解像度化処理を行う。

実施の形態５において透過度推定部４２ｄは、縮小画像データＤ１と大気光成分Ｄ４１ｄとを基に、第１の透過度マップＤ４２ｄを推定する。具体的には、式（５）におけるＩ_ｃ（Ｙ）（Ｙは局所領域内における画素位置）に縮小画像データＤ１の画素値を代入し、Ａ_ｃに大気光成分Ｄ４１ｄの画素値を代入して、式（５）の左辺の値であるダークチャネル値を推定する。推定されたダークチャネル値は、式（５）の右辺である１−ｔ（Ｘ）（Ｘは画素位置）に等しいので、透過度ｔ（Ｘ）を算出することができる。

マップ高解像度化処理部４５ｄは、縮小画像データＤ１に基づく縮小画像をガイド画像として第１の透過度マップＤ４２ｄを高解像度化した第２の透過度マップＤ４５ｄを生成する。高解像度化処理は、実施の形態１で説明したジョイントバイラテラルフィルタによる処理及びガイデッドフィルタによる処理などである。ただし、マップ高解像度化処理部４５ｄによって行われる高解像度化処理は、これらに限定されない。

透過度マップ拡大部４３ｄは、縮小処理部１の縮小率１／Ｎに応じて第２の透過度マップＤ４５ｄを拡大（例えば、拡大率Ｎで拡大）することによって、第３の透過度マップＤ４３ｄを生成する。拡大処理は、例えば、バイリニア法による処理及びバイキュービック法による処理などである。

以上に説明したように、実施の形態５に係る画像処理装置１００ｄによれば、入力画像データＤＩＮに基づく画像から、霞を除去する処理を行うことにより、霞フリー画像の画像データとしての補正画像データＤＯＵＴを生成することができる。

また、実施の形態５に係る画像処理装置１００ｄによれば、ダークチャネル計算部２及びコントラスト補正部４ｄにおける演算量の削減を適切に行うことができ、また、ダークチャネル計算及びマップ高解像度化処理に用いられるフレームメモリの記憶容量を適切に削減することができる。

また、実施の形態５に係る画像処理装置１００ｄのコントラスト補正部４ｄは、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色チャネルについて大気光成分Ｄ４１ｄを求めているので、大気光が有色であり、補正画像データＤＯＵＴのホワイトバランスを調整したい場合に、効果的な処理を行うことができる。よって、画像処理装置１００ｄによれば、例えば、スモッグなどの影響により画像全体が黄色みがかっている場合に、黄色が抑制された補正画像データＤＯＵＴを生成することができる。

なお、上記以外の点については、実施の形態５は、実施の形態１と同じである。

《６》実施の形態６．
図１１は、本発明の実施の形態６に係る画像処理装置１００ｅの構成を概略的に示すブロック図である。図１１において、図９（実施の形態５）に示される構成要素と同一又は対応する構成要素には、図９における符号と同じ符号を付す。実施の形態６に係る画像処理装置１００ｅは、縮小処理部１からコントラスト補正部４ｅに縮小画像データＤ１が与えられない点、及び、コントラスト補正部４ｅの構成及び機能の点において、図９に示される画像処理装置１００ｄと相違する。また、実施の形態６に係る画像処理装置１００ｅは、後述する実施の形態１２に係る画像処理方法を実施することができる装置である。なお、実施の形態６に係る画像処理装置１００ｅは、実施の形態２における縮小率生成部５又は実施の形態３における縮小率生成部５ｃを備えてもよい。

図１１に示されるように、実施の形態６に係る画像処理装置１００ｅは、入力画像データＤＩＮに縮小処理を施すことによって、縮小画像データＤ１を生成する縮小処理部１と、縮小画像データＤ１に基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域においてダークチャネル値Ｄ２を求める計算を、局所領域の位置を変えて縮小画像の全域について行い、前記計算によって得られた複数のダークチャネル値を複数の第１のダークチャネル値Ｄ２からなる第１のダークチャネルマップとして出力するダークチャネル計算部２とを備える。また、画像処理装置１００ｅは、第１のダークチャネルマップを基に、入力画像データＤＩＮのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データＤＯＵＴを生成するコントラスト補正部４ｅを備える。

図１２は、図１１のコントラスト補正部４ｅの構成を概略的に示すブロック図である。図１２に示されるように、コントラスト補正部４ｅは、入力画像データＤＩＮと第１のダークチャネルマップとを基に、入力画像データＤＩＮの大気光成分Ｄ４１ｅを推定する大気光推定部４１ｅと、大気光成分Ｄ４１ｅと入力画像データＤＩＮとを基に、入力画像データＤＩＮに基づく第１の透過度マップＤ４２ｅを生成する透過度推定部４２ｄとを備える。また、コントラスト補正部４ｅは、入力画像データＤＩＮに基づく画像をガイド画像として第１の透過度マップＤ４２ｅを高解像度化する処理を行うことによって、第１の透過度マップＤ４２ｅよりも解像度の高い第２の透過度マップ（高解像度透過度マップ）Ｄ４５ｅを生成するマップ高解像度化処理部（透過度マップ処理部）４５ｅとを備える。さらに、コントラスト補正部４ｅは、第２の透過度マップＤ４５ｅと大気光成分Ｄ４１ｅとを基に、入力画像の画素値を補正する霞除去処理を入力画像データＤＩＮに施すことによって、補正画像データＤＯＵＴを生成する霞除去部４４ｅを備える。

上記実施の形態１から４においては、第１のダークチャネルマップに対して高解像度化処理を行うが、実施の形態６においては、コントラスト補正部４ｅのマップ高解像度化処理部４５ｅが第１の透過度マップＤ４２ｅに対して高解像度化処理を行う。

実施の形態６において透過度推定部４２ｅは、入力画像データＤＩＮと大気光成分Ｄ４１ｅとを基に、第１の透過度マップＤ４２ｅを推定する。具体的には、式（５）におけるＩ_ｃ（Ｙ）に縮小画像データＤ１の画素値を代入し、Ａ_ｃに大気光成分Ｄ４１ｅの画素値を代入して、式（５）の左辺の値であるダークチャネル値を推定する。推定されたダークチャネル値は、式（５）の右辺である１−ｔ（Ｘ）に等しいので、透過度ｔ（Ｘ）を算出することができる。

マップ高解像度化処理部４５ｅは、入力画像データＤＩＮに基づく画像をガイド画像として第１の透過度マップＤ４２ｅを高解像度化した第２の透過度マップ（高解像度透過度マップ）Ｄ４５ｅを生成する。高解像度化処理は、実施の形態１で説明したジョイントバイラテラルフィルタによる処理及びガイデッドフィルタによる処理などである。ただし、マップ高解像度化処理部４５ｅによって行われる高解像度化処理は、これらに限定されない。

以上に説明したように、実施の形態６に係る画像処理装置１００ｅによれば、入力画像データＤＩＮに基づく画像から、霞を除去する処理を行うことにより、霞フリー画像の画像データとしての補正画像データＤＯＵＴを生成することができる。

また、実施の形態６に係る画像処理装置１００ｅによれば、ダークチャネル計算部２及びコントラスト補正部４ｅにおける演算量の削減を適切に行うことができ、また、ダークチャネル計算及びマップ高解像度化処理に用いられるフレームメモリの記憶容量を適切に削減することができる。

また、実施の形態６に係る画像処理装置１００ｅのコントラスト補正部４ｅは、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色チャネルについて大気光成分Ｄ４１ｅを求めているので、大気光が有色であり、補正画像データＤＯＵＴのホワイトバランスを調整したい場合に、効果的な処理を行うことができる。よって、画像処理装置１００ｅによれば、例えば、スモッグなどの影響により画像全体が黄色みがかっている場合に、黄色が抑制された補正画像データＤＯＵＴを生成することができる。また、実施の形態６に係る画像処理装置１００ｅは、ホワイトバランスを調整しながら高解像度な第２の透過度マップＤ４５ｅを取得しつつ、ダークチャネル計算の演算量を削減したい場合に有効である。

なお、上記以外の点において、実施の形態６は、実施の形態５と同じである。

《７》実施の形態７．
図１３は、本発明の実施の形態７に係る画像処理方法を示すフローチャートである。実施の形態７に係る画像処理方法は、処理装置（例えば、処理回路、又は、メモリとこのメモリに記憶されているプログラムを実行するプロセッサ）によって実行される。実施の形態７に係る画像処理方法は、実施の形態１に係る画像処理装置１００によって実行可能である。

図１３に示されるように、実施の形態７に係る画像処理方法においては、先ず、処理装置は、入力画像データＤＩＮに基づく入力画像を縮小する処理（入力画像データＤＩＮの縮小処理）を実施し、縮小画像についての縮小画像データＤ１を生成する（縮小ステップＳ１１）。このステップＳ１１の処理は、実施の形態１（図２）における縮小処理部１の処理に相当する。

次に、処理装置は、縮小画像データＤ１に基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域においてダークチャネル値を求める計算を、前記局所領域の位置を変えて縮小画像データＤ１に基づく縮小画像の全域について行い、この計算によって得られた複数のダークチャネル値である複数の第１のダークチャネル値Ｄ２を生成する（計算ステップＳ１２）。複数の第１のダークチャネル値Ｄ２は、第１のダークチャネルマップを構成する。このステップＳ１２の処理は、実施の形態１（図２）におけるダークチャネル計算部２の処理に相当する。

次に、処理装置は、第１のダークチャネルマップを、縮小画像データＤ１に基づく縮小画像をガイド画像として高解像度化する処理を行うことによって、複数の第２のダークチャネル値Ｄ３からなる第２のダークチャネルマップ（高解像度ダークチャネルマップ）を生成する（マップ高解像度化ステップＳ１３）。このステップＳ１３の処理は、実施の形態１（図２）におけるマップ高解像度化処理部３の処理に相当する。

次に、処理装置は、第２のダークチャネルマップと縮小画像データＤ１とを基に、入力画像データＤＩＮのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データＤＯＵＴを生成する（補正ステップＳ１４）。このステップＳ１４の処理は、実施の形態１（図２）におけるコントラスト補正部４の処理に相当する。

以上に説明したように、実施の形態７に係る画像処理方法によれば、入力画像データＤＩＮに基づく画像から、霞を除去する処理を行うことにより、霞フリー画像の画像データとしての補正画像データＤＯＵＴを生成することができる。

また、実施の形態７に係る画像処理方法によれば、演算量の大きいダークチャネル値の計算を、入力画像データＤＩＮそのものに対して行うのではなく、縮小画像データＤ１に対して行うので、第１のダークチャネル値Ｄ２の計算のための演算量を削減することができる。また、実施の形態７に係る画像処理方法によれば、ダークチャネル計算及びマップ高解像度化処理に用いられるフレームメモリの記憶容量を適切に削減することができる。

《８》実施の形態８．
図１４は、実施の形態８に係る画像処理方法を示すフローチャートである。図１４に示される画像処理方法は、処理装置（例えば、処理回路、又は、メモリとこのメモリに記憶されているプログラムを実行するプロセッサ）によって実行される。実施の形態８に係る画像処理方法は、実施の形態２に係る画像処理装置１００ｂによって実行可能である。

図１４に示される画像処理方法においては、先ず、処理装置は、入力画像データＤＩＮの特徴量に基づいて縮小率１／Ｎを生成する（ステップＳ２０）。このステップの処理は、実施の形態２（図５）における縮小率生成部５の処理に相当する。

次に、処理装置は、入力画像データＤＩＮに基づく入力画像を縮小率１／Ｎを用いて縮小する処理（入力画像データＤＩＮの縮小処理）を実施し、縮小画像についての縮小画像データＤ１を生成する（縮小ステップＳ２１）。このステップＳ２１の処理は、実施の形態２（図５）における縮小処理部１の処理に相当する。

次に、処理装置は、縮小画像データＤ１に基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域においてダークチャネル値を求める計算を、前記局所領域の位置を変えて前記縮小画像の全域について行い、この計算によって得られた複数のダークチャネル値である複数の第１のダークチャネル値Ｄ２を生成する（計算ステップＳ２２）。複数の第１のダークチャネル値Ｄ２は、第１のダークチャネルマップを構成する。このステップＳ２２の処理は、実施の形態２（図５）におけるダークチャネル計算部２の処理に相当する。

次に、処理装置は、第１のダークチャネルマップを、縮小画像をガイド画像として高解像度化する処理を行うことによって、複数の第２のダークチャネル値Ｄ３からなる第２のダークチャネルマップ（高解像度ダークチャネルマップ）を生成する（マップ高解像度化ステップＳ２３）。このステップＳ２３の処理は、実施の形態２（図５）におけるマップ高解像度化処理部３の処理に相当する。

次に、処理装置は、第２のダークチャネルマップと縮小画像データＤ１とを基に、入力画像データＤＩＮのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データＤＯＵＴを生成する（補正ステップＳ２４）。このステップＳ２４の処理は、実施の形態２（図５）におけるコントラスト補正部４の処理に相当する。

以上に説明したように、実施の形態８に係る画像処理方法によれば、入力画像データＤＩＮに基づく画像から、霞を除去する処理を行うことにより、霞フリー画像の画像データとしての補正画像データＤＯＵＴを生成することができる。

また、実施の形態８に係る画像処理方法によれば、入力画像データＤＩＮの特徴量に応じて設定された適切な縮小率１／Ｎで縮小処理を行うことができる。このため、実施の形態８に係る画像処理方法によれば、演算量の削減を適切に行うことができ、また、ダークチャネル計算及びマップ高解像度化処理に用いられるフレームメモリの記憶容量を適切に削減することができる。

《９》実施の形態９．
図１５は、実施の形態９に係る画像処理方法を示すフローチャートである。図１５に示される画像処理方法は、処理装置（例えば、処理回路、又は、メモリとこのメモリに記憶されているプログラムを実行するプロセッサ）によって実行される。実施の形態９に係る画像処理方法は、実施の形態３に係る画像処理装置１００ｃによって実行可能である。図１５に示されるステップＳ３０の処理は、図１４に示されるステップＳ２０の処理と同じである。このステップＳ３０の処理は、実施の形態３における縮小率生成部５ｃの処理に相当する。図１５に示されるステップＳ３１の処理は、図１４に示されるステップＳ２１の処理と同じである。このステップＳ３１の処理は、実施の形態３（図６）における縮小処理部１の処理に相当する。

次に、処理装置は、縮小率１／Ｎを基に、第１のダークチャネル値Ｄ２を求める計算における局所領域のサイズを決定する。例えば、縮小処理を行わない場合の局所領域のサイズがＬ×Ｌ画素であるとすると、入力画像データＤＩＮを１／Ｎ倍にした（縮小した）縮小画像データＤ１に基づく縮小画像の局所領域のサイズはｋ×ｋ画素（ｋ＝Ｌ／Ｎ）と設定する。処理装置は、この局所領域においてダークチャネル値を求める計算を、局所領域の位置を変えて前記縮小画像の全域について行い、この計算によって得られた複数のダークチャネル値である複数の第１のダークチャネル値Ｄ２を生成する（計算ステップＳ３２）。複数の第１のダークチャネル値Ｄ２は、第１のダークチャネルマップを構成する。このステップＳ３２の処理は、実施の形態３（図６）におけるダークチャネル計算部２の処理に相当する。

図１５に示されるステップＳ３３の処理は、図１４に示されるステップＳ２３の処理と同じである。このステップＳ３３の処理は、実施の形態３（図６）におけるマップ高解像度化処理部３の処理に相当する。

図１５に示されるステップＳ３４の処理は、図１４に示されるステップＳ２４の処理と同じである。このステップＳ３４の処理は、実施の形態３（図６）におけるコントラスト補正部４の処理に相当する。

以上に説明したように、実施の形態９に係る画像処理方法によれば、入力画像データＤＩＮに基づく画像から、霞を除去する処理を行うことにより、霞フリー画像の画像データとしての補正画像データＤＯＵＴを生成することができる。

また、実施の形態９に係る画像処理方法によれば、入力画像データＤＩＮの特徴量に応じて設定された適切な縮小率１／Ｎで縮小処理を行うことができる。このため、実施の形態９に係る画像処理方法によれば、ダークチャネル計算（ステップＳ３１）及び高解像度化処理（ステップＳ３２）における演算量の削減を適切に行うことができ、また、ダークチャネル計算及びマップ高解像度化処理に用いられるフレームメモリの記憶容量を適切に削減することができる。

《１０》実施の形態１０．
図１６は、実施の形態１０に係る画像処理方法におけるコントラスト補正ステップを示すフローチャートである。図１６に示される処理は、図１３におけるステップＳ１４、図１４におけるステップＳ２４、及び図１５におけるステップＳ３４に適用可能である。図１６に示される画像処理方法は、処理装置（例えば、処理回路、又は、メモリとこのメモリに記憶されているプログラムを実行するプロセッサ）によって実行される。実施の形態１０に係る画像処理方法におけるコントラスト補正ステップは、実施の形態４に係る画像処理装置のコントラスト補正部４によって実行可能である。

図１６に示されるステップＳ１４においては、先ず、処理装置は、複数の第２のダークチャネル値Ｄ３からなる第２のダークチャネルマップと縮小画像データＤ１とを基に、縮小画像データＤ１に基づく縮小画像における大気光成分Ｄ４１を推定する（ステップＳ１４１）。このステップの処理は、実施の形態４（図７）における大気光推定部４１の処理に相当する。

次に、処理装置は、複数の第２のダークチャネル値Ｄ３からなる第２のダークチャネルマップと大気光成分Ｄ４１とを基に、第１の透過度を推定し、複数の第１の透過度からなる第１の透過度マップＤ４２を生成する（ステップＳ１４２）。このステップの処理は、実施の形態４（図７）における透過度推定部４２の処理に相当する。

次に、処理装置は、第１の透過度マップを、縮小処理で縮小した縮小率に応じて（例えば、縮小率の逆数を拡大率として用いて）拡大して、第２の透過度マップ（拡大透過度マップ）を生成する（ステップＳ１４３）。このステップの処理は、実施の形態４（図７）における透過度マップ拡大部４３の処理に相当する。

次に、処理装置は、拡大透過度マップＤ４３と大気光成分Ｄ４１とを基に、入力画像データＤＩＮに基づく画像の画素値を補正して霞を除去する処理（霞除去処理）を行って、入力画像のコントラストを補正することによって、補正画像データＤＯＵＴを生成する（ステップＳ１４４）。このステップの処理は、実施の形態４（図７）における霞除去部４４の処理に相当する。

以上に説明したように、実施の形態１０に係る画像処理方法によれば、入力画像データＤＩＮに基づく画像から、霞を除去する処理を行うことにより、霞フリー画像の画像データとしての補正画像データＤＯＵＴを生成することができる。

また、実施の形態１０に係る画像処理方法によれば、演算量の削減を適切に行うことができ、また、縮小処理及びダークチャネル計算に用いられるフレームメモリの記憶容量を適切に削減することができる。

《１１》実施の形態１１．
図１７は、実施の形態１１に係る画像処理方法を示すフローチャートである。図１７に示される画像処理方法は、実施の形態５（図９）に係る画像処理装置１００ｄによって実施可能である。図１７に示される画像処理方法は、処理装置（例えば、処理回路、又は、メモリとこのメモリに記憶されているプログラムを実行するプロセッサ）によって実行される。実施の形態１１に係る画像処理方法は、実施の形態５に係る画像処理装置１００ｄによって実行可能である。

図１７に示される画像処理方法においては、先ず、処理装置は、入力画像データＤＩＮに基づく入力画像に縮小処理を施し、縮小画像についての縮小画像データＤ１を生成する（ステップＳ５１）。このステップＳ５１の処理は、実施の形態５（図９）における縮小処理部１の処理に相当する。

次に、処理装置は、縮小画像データＤ１について局所領域ごとに第１のダークチャネル値Ｄ２を計算し、複数の第１のダークチャネル値Ｄ２からなる第１のダークチャネルマップを生成する（ステップＳ５２）。このステップＳ５２の処理は、実施の形態５（図９）におけるダークチャネル計算部２の処理に相当する。

次に、処理装置は、第１のダークチャネルマップと縮小画像データＤ１を基に、入力画像データＤＩＮのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データＤＯＵＴを生成する（ステップＳ５４）。このステップＳ５４の処理は、実施の形態５（図９）におけるコントラスト補正部４ｄの処理に相当する。

図１８は、実施の形態１１に係る画像処理方法におけるコントラスト補正ステップＳ５４を示すフローチャートである。図１８に示される処理は、図１０におけるコントラスト補正部４ｄの処理に相当する。

図１８に示されるステップＳ５４においては、先ず、処理装置は、複数の第１のダークチャネル値Ｄ２からなる第１のダークチャネルマップと縮小画像データＤ１とを基に、大気光成分Ｄ４１ｄを推定する（ステップＳ５４１）。このステップＳ５４１の処理は、実施の形態５（図１０）における大気光推定部４１ｄの処理に相当する。

次に、処理装置は、縮小画像データＤ１と大気光成分Ｄ４１ｄとを基に、縮小画像における第１の透過度マップＤ４２ｄを生成する（ステップＳ５４２）。このステップＳ５４２の処理は、実施の形態５（図１０）における透過度推定部４２ｄの処理に相当する。

次に、処理装置は、縮小画像データＤ１に基づく縮小画像をガイド画像として、第１の透過度マップＤ４２ｄを高解像度化する処理を行うことによって、第１の透過度マップよりも解像度の高い第２の透過度マップＤ４５ｄを生成する（ステップＳ５４２ａ）。このステップＳ５４２ａの処理は、実施の形態５（図１０）におけるマップ高解像度化処理部４５ｄの処理に相当する。

次に、処理装置は、第２の透過度マップＤ４５ｄを拡大する処理を行うことによって、第３の透過度マップＤ４３ｄを生成する（ステップＳ５４３）。このときの拡大率は、縮小処理で縮小した縮小率に応じて（例えば、縮小率の逆数を拡大率として用いて）設定することができる。このステップＳ５４３の処理は、実施の形態５（図１０）における透過度マップ拡大部４３ｄの処理に相当する。

次に、処理装置は、第３の透過度マップＤ４３ｄと大気光成分Ｄ４１ｄとを基に、入力画像の画素値を補正する霞除去処理を入力画像データＤＩＮに施すことによって、補正画像データＤＯＵＴを生成する（ステップＳ５４４）。このステップＳ５４４の処理は、実施の形態５（図１０）における霞除去部４４ｄの処理に相当する。

以上に説明したように、実施の形態１１に係る画像処理方法によれば、入力画像データＤＩＮに基づく画像から、霞を除去する処理を行うことにより、霞フリー画像の画像データとしての補正画像データＤＯＵＴを生成することができる。

また、実施の形態１１に係る画像処理方法によれば、演算量の削減を適切に行うことができ、また、ダークチャネル計算及びマップ高解像度化処理に用いられるフレームメモリの記憶容量を適切に削減することができる。

《１２》実施の形態１２．
実施の形態１１において説明した図１７の画像処理方法は、実施の形態６（図１１）に係る画像処理装置１００ｅによって実施可能な処理内容であってもよい。実施の形態１２における画像処理方法においては、先ず、処理装置は、入力画像データＤＩＮに基づく入力画像に縮小処理を施し、縮小画像についての縮小画像データＤ１を生成する（ステップＳ５１）。このステップＳ５１の処理は、実施の形態６（図１１）における縮小処理部１の処理に相当する。

次に、処理装置は、縮小画像データＤ１について局所領域ごとに第１のダークチャネル値Ｄ２を計算し、複数の第１のダークチャネル値Ｄ２からなる第１のダークチャネルマップを生成する（ステップＳ５２）。このステップＳ５２の処理は、実施の形態６（図１１）におけるダークチャネル計算部２の処理に相当する。

次に、処理装置は、第１のダークチャネルマップを基に、入力画像データＤＩＮのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データＤＯＵＴを生成する（ステップＳ５４）。このステップＳ５４の処理は、実施の形態６（図１１）におけるコントラスト補正部４ｅの処理に相当する。

図１９は、実施の形態１２に係る画像処理方法におけるコントラスト補正ステップＳ５４を示すフローチャートである。図１９に示される処理は、図１２におけるコントラスト補正部４ｅの処理に相当する。

図１９に示されるステップＳ５４においては、先ず、処理装置は、複数の第１のダークチャネル値Ｄ２からなる第１のダークチャネルマップと入力画像データＤＩＮとを基に、大気光成分Ｄ４１を推定する（ステップＳ６４１）。このステップＳ６４１の処理は、実施の形態６（図１２）における大気光推定部４１ｅの処理に相当する。

次に、処理装置は、入力画像データＤＩＮと大気光成分Ｄ４１ｅとを基に、縮小画像における第１の透過度マップＤ４２ｅを生成する（ステップＳ６４２）。このステップＳ６４２の処理は、実施の形態６（図１２）における透過度推定部４２ｅの処理に相当する。

次に、処理装置は、入力画像データＤＩＮをガイド画像として、第１の透過度マップＤ４２ｅを高解像度化する処理を行うことによって、第１の透過度マップＤ４２ｅよりも解像度の高い第２の透過度マップ（高解像度透過度マップ）Ｄ４５ｅを生成する（ステップＳ６４２ａ）。このステップＳ６４２ａの処理は、実施の形態６におけるマップ高解像度化処理部４５ｅの処理に相当する。

次に、処理装置は、第２の透過度マップＤ４５ｅと大気光成分Ｄ４１ｅとを基に、入力画像の画素値を補正する霞除去処理を入力画像データＤＩＮに施すことによって、補正画像データＤＯＵＴを生成する（ステップＳ６４４）。このステップＳ６４４の処理は、実施の形態６（図１２）における霞除去部４４ｅの処理に相当する。

以上に説明したように、実施の形態１２に係る画像処理方法によれば、入力画像データＤＩＮに基づく画像から、霞を除去する処理を行うことにより、霞フリー画像の画像データとしての補正画像データＤＯＵＴを生成することができる。

また、実施の形態１２に係る画像処理方法によれば、演算量の削減を適切に行うことができ、また、ダークチャネル計算及びマップ高解像度化処理に用いられるフレームメモリの記憶容量を適切に削減することができる。

《１３》実施の形態１３．
図２０は、本発明の実施の形態１３に係る画像処理装置を示すハードウェア構成図である。実施の形態１３に係る画像処理装置は、実施の形態１から６に係る画像処理装置を実現することができる。実施の形態１３に係る画像処理装置（処理装置９０）は、図２０に示されるように、集積回路などの処理回路から構成され得る。また、処理装置９０は、メモリ９１と、メモリ９１に格納されているプログラムを実行することができるＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）９２とから構成され得る。また、処理装置９０は、半導体メモリなどから構成されるフレームメモリ９３を備えてもよい。ＣＰＵ９２は、中央処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、又はＤＳＰ（ＤｉｇｉｔａｌＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｏｒ）とも称される。メモリ９１は、例えば、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（ＥｒａｓａｂｌｅＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙＥｒａｓａｂｌｅＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＲｅａｄ−ＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）などの、不揮発性又は揮発性の半導体メモリ、或いは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（ＤｉｇｉｔａｌＶｅｒｓａｔｉｌｅＤｉｓｃ）などである。

実施の形態１（図２）に係る画像処理装置１００における縮小処理部１、ダークチャネル計算部２、マップ高解像度化処理部３、及びコントラスト補正部４の機能は、処理装置９０によって実現され得る。これら各部１、２、３、及び４の機能は、処理装置９０、すなわち、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現され得る。ソフトウェア及びファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ９１に格納される。ＣＰＵ９２は、メモリ９１に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、実施の形態１（図２）に係る画像処理装置１００における各構成の機能を実現する。この場合には、処理装置９０は、図１３におけるステップＳ１１からＳ１４の処理を実行する。

同様に、実施の形態２（図５）に係る画像処理装置１００ｂの縮小処理部１、ダークチャネル計算部２、マップ高解像度化処理部３、コントラスト補正部４、及び縮小率生成部５の機能は、処理装置９０によって実現され得る。これら各部１、２、３、４、及び５の機能は、処理装置９０、すなわち、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現され得る。ＣＰＵ９２は、メモリ９１に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、実施の形態２（図５）に係る画像処理装置１００ｂにおける各構成の機能を実現する。この場合には、処理装置９０は、図１４のステップＳ２０からＳ２４の処理を実行する。

同様に、実施の形態３（図６）に係る画像処理装置１００ｃの縮小処理部１、ダークチャネル計算部２、マップ高解像度化処理部３、コントラスト補正部４、及び縮小率生成部５ｃの機能は、処理装置９０によって実現され得る。これら各部１、２、３、４、及び５ｃの機能は、処理装置９０、すなわち、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現され得る。ＣＰＵ９２は、メモリ９１に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、実施の形態３（図６）に係る画像処理装置１００ｃにおける各構成の機能を実現する。この場合には、処理装置９０は、図１５のステップＳ３０からＳ３４の処理を実行する。

同様に、実施の形態４（図７）に係る画像処理装置のコントラスト補正部４の大気光推定部４１、透過度推定部４２、及び透過度マップ拡大部４３の機能は、処理装置９０によって実現され得る。これら各部４１、４２、及び４３の機能は、処理装置９０、すなわち、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現され得る。ＣＰＵ９２は、メモリ９１に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、実施の形態４に係る画像処理装置のコントラスト補正部４における各構成の機能を実現する。この場合には、処理装置９０は、図１６のステップＳ１４１からＳ１４４の処理を実行する。

同様に、実施の形態５（図９及び図１０）に係る画像処理装置１００ｄの縮小処理部１、ダークチャネル計算部２、及びコントラスト補正部４ｄの機能は、処理装置９０によって実現され得る。これら各部１、２、及び４ｄの構成の機能は、処理装置９０、すなわち、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現され得る。ＣＰＵ９２は、メモリ９１に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、実施の形態５に係る画像処理装置１００ｄにおける各構成の機能を実現する。この場合には、処理装置９０は、図１７のステップＳ５１、Ｓ５２、及びＳ５４の処理を実行する。また、ステップＳ５４では、図１８のステップＳ５４１、Ｓ５４２、Ｓ５４２ａ、Ｓ５４３、及びＳ５４４の処理が実行される。

同様に、実施の形態６（図１１及び図１２）に係る画像処理装置１００ｅの縮小処理部１、ダークチャネル計算部２、及びコントラスト補正部４ｅの機能は、処理装置９０によって実現され得る。これら各部１、２、及び４ｅの機能は、処理装置９０、すなわち、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現され得る。ＣＰＵ９２は、メモリ９１に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、実施の形態６に係る画像処理装置１００ｅにおける各構成の機能を実現する。この場合には、処理装置９０は、図１７のステップＳ５１、Ｓ５２、及びＳ５４の処理を実行する。また、ステップＳ５４では、図１９のステップＳ６４１、Ｓ６４２、Ｓ６４２ａ、及びＳ６４４の処理が実行される。

《１４》変形例．
上記実施の形態１から１３に係る画像処理装置及び画像処理方法は、例えば、ビデオカメラのような映像撮影装置に適用可能である。図２１は、本発明の実施の形態１から６及び実施の形態１３のいずれかに係る画像処理装置が画像処理部７２として適用された映像撮影装置の構成を概略的に示すブロック図である。実施の形態１から６及び実施の形態１３に係る画像処理装置が適用された映像撮影装置は、カメラ撮影によって入力画像データＤＩＮを生成する撮像部７１と、実施の形態１から６及び実施の形態１３のいずれかの画像処理装置と同じ構成及び機能を有する画像処理部７２とを備える。また、実施の形態７から１２に係る画像処理方法が適用された映像撮影装置は、入力画像データＤＩＮを生成する撮像部７１と、実施の形態７から１２のいずれかの画像処理方法を実行する画像処理部７２とを備える。このような映像撮影装置は、霞画像を撮影した場合であっても、霞フリー画像を表示可能にする補正画像データＤＯＵＴをリアルタイムに出力することができる。

また、上記実施の形態１から１３に係る画像処理装置及び画像処理方法は、映像記録再生装置（例えば、ハードディスクレコーダ及び光ディスクレコーダなど）に適用可能である。図２２は、本発明の実施の形態１から６及び実施の形態１３のいずれかに係る画像処理装置が画像処理部８２として適用された映像記録再生装置の構成を概略的に示すブロック図である。実施の形態１から６及び実施の形態１３に係る画像処理装置が適用された映像記録再生装置は、画像データを情報記録媒体８３に記録し、情報記録媒体８３に記録されている画像データを画像処理装置としての画像処理部８２に入力される入力画像データＤＩＮとして出力する記録再生部８１と、この記録再生部８１から出力された入力画像データＤＩＮに画像処理を施して補正画像データＤＯＵＴを生成する画像処理部８２とを備える。この画像処理部８２は、実施の形態１から６及び実施の形態１３のいずれかの画像処理装置と同じ構成及び機能を有する。或いは、画像処理部８２は、実施の形態７から１２のいずれかの画像処理方法を実行可能に構成される。このような映像記録再生装置は、霞画像が情報記録媒体８３に記録されている場合であっても、再生時に霞フリー画像を表示可能にする補正画像データＤＯＵＴを出力することができる。

また、上記実施の形態１から１３に係る画像処理装置及び画像処理方法は、画像データに基づく画像をディスプレイ画面に表示する画像表示装置（例えば、テレビ及びパソコンなど）に適用可能である。実施の形態１から６及び実施の形態１３に係る画像処理装置が適用された画像表示装置は、入力画像データＤＩＮから補正画像データＤＯＵＴを生成する画像処理部と、この画像処理部から出力された補正画像データＤＯＵＴに基づく画像を画面に表示する表示部とを備える。この画像処理部は、実施の形態１から６及び実施の形態１３のいずれかの画像処理装置と同じ構成及び機能を有する。或いは、画像処理部は、実施の形態７から１２に係る画像処理方法を実行可能に構成される。このような画像表示装置は、霞画像が入力画像データＤＩＮとして入力された場合であっても、霞フリー画像をリアルタイムに表示することができる。

さらに、本発明は、上記実施の形態１から１３に係る画像処理装置及び画像処理方法における処理をコンピュータに実行させるためのプログラム、及び、このプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含む。

１００，１００ｂ，１００ｃ，１００ｄ，１００ｅ画像処理装置、１縮小処理部、２ダークチャネル計算部、３マップ高解像度化処理部（ダークチャネルマップ処理部）、４，４ｄ，４ｅコントラスト補正部、５，５ｃ縮小率生成部、４１，４１ｄ，４１ｅ大気光推定部、４２，４２ｄ，４２ｅ透過度推定部、４３，４３ｄ透過度マップ拡大部、４４，４４ｄ，４４ｅ霞除去部、４５，４５ｄ，４５ｅマップ高解像度化処理部（透過度マップ処理部）、７１撮像部、７２，８２画像処理部、８１記録再生部、８３情報記録媒体、９０処理装置、９１メモリ、９２ＣＰＵ、９３フレームメモリ。

本発明の一態様による画像処理装置は、入力画像のデータである入力画像データに縮小処理を施すことによって、縮小画像データを生成する縮小処理部と、前記縮小画像データに基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域において霞の濃度を示す霞特徴量の値を求める計算を、前記局所領域の位置を変えて前記縮小画像の全域について行い、前記計算によって得られた複数の霞特徴量の値を複数の第１の霞特徴量の値として出力する霞特徴量計算部と、前記複数の第１の霞特徴量の値からなる第１の霞特徴量マップを、前記縮小画像をガイド画像として高解像度化する処理を行うことによって、複数の第２の霞特徴量の値からなる第２の霞特徴量マップを生成するマップ高解像度化処理部と、前記第２の霞特徴量マップと前記縮小画像データとを基に、前記入力画像データのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データを生成するコントラスト補正部と、を備えることを特徴とする。

また、本発明の他の態様による画像処理装置は、入力画像のデータである入力画像データに縮小処理を施すことによって、縮小画像データを生成する縮小処理部と、前記縮小画像データに基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域において霞の濃度を示す霞特徴量の値を求める計算を、前記局所領域の位置を変えて前記縮小画像の全域について行い、前記計算によって得られた複数の霞特徴量の値を複数の第１の霞特徴量の値として出力する霞特徴量計算部と、前記複数の第１の霞特徴量の値からなる第１の霞特徴量マップを基に、前記入力画像データのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データを生成するコントラスト補正部と、を備え、前記コントラスト補正部は、前記第１の霞特徴量マップと前記入力画像データとを基に、前記入力画像データにおける大気光成分を推定する大気光推定部と、前記入力画像データと前記大気光成分とを基に、前記入力画像データに基づく入力画像における第１の透過度マップを生成する透過度推定部と、前記入力画像データに基づく入力画像をガイド画像として前記第１の透過度マップを高解像度化する処理を行うことによって、前記第１の透過度マップよりも解像度の高い第２の透過度マップを生成するマップ高解像度化処理部と、前記第２の透過度マップと前記大気光成分とを基に、前記入力画像データに基づく入力画像の画素値を補正する霞除去処理を前記入力画像データに施すことによって、前記補正画像データを生成する霞除去部と、を有することを特徴とする。

本発明の一態様による画像処理方法は、入力画像のデータである入力画像データに縮小処理を施すことによって、縮小画像データを生成する縮小ステップと、前記縮小画像データに基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域において霞の濃度を示す霞特徴量の値を求める計算を、前記局所領域の位置を変えて前記縮小画像の全域について行い、前記計算によって得られた複数の霞特徴量の値を複数の第１の霞特徴量の値として出力する計算ステップと、前記複数の第１の霞特徴量の値からなる第１の霞特徴量マップを、前記縮小画像をガイド画像として高解像度化する処理を行うことによって、複数の第２の霞特徴量の値からなる第２の霞特徴量マップを生成するマップ高解像度化ステップと、前記第２の霞特徴量マップと前記縮小画像データとを基に、前記入力画像データのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データを生成する補正ステップと、を備えることを特徴とする。

また、本発明の他の態様による画像処理方法は、入力画像のデータである入力画像データに縮小処理を施すことによって、縮小画像データを生成する縮小ステップと、前記縮小画像データに基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域において霞の濃度を示す霞特徴量の値を求める計算を、前記局所領域の位置を変えて前記縮小画像の全域について行い、前記計算によって得られた複数の霞特徴量の値を複数の第１の霞特徴量の値として出力する計算ステップと、前記複数の第１の霞特徴量の値からなる第１の霞特徴量マップを基に、前記入力画像データのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データを生成する補正ステップと、を備え、前記補正ステップは、前記第１の霞特徴量マップと前記入力画像データとを基に、前記入力画像データにおける大気光成分を推定する大気光推定ステップと、前記入力画像データと前記大気光成分とを基に、前記入力画像データに基づく入力画像における第１の透過度マップを生成する透過度推定ステップと、前記入力画像データに基づく入力画像をガイド画像として前記第１の透過度マップを高解像度化する処理を行うことによって、前記第１の透過度マップよりも解像度の高い第２の透過度マップを生成するマップ高解像度化ステップと、前記第２の透過度マップと前記大気光成分とを基に、前記入力画像データに基づく入力画像の画素値を補正する霞除去処理を前記入力画像データに施すことによって、前記補正画像データを生成する霞除去ステップと、を有することを特徴とする。

Claims

入力画像データに縮小処理を施すことによって、縮小画像データを生成する縮小処理部と、
前記縮小画像データに基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域においてダークチャネル値を求める計算を、前記局所領域の位置を変えて前記縮小画像の全域について行い、前記計算によって得られた複数のダークチャネル値を複数の第１のダークチャネル値として出力するダークチャネル計算部と、
前記複数の第１のダークチャネル値からなる第１のダークチャネルマップを、前記縮小画像をガイド画像として高解像度化する処理を行うことによって、複数の第２のダークチャネル値からなる第２のダークチャネルマップを生成するマップ高解像度化処理部と、
前記第２のダークチャネルマップと前記縮小画像データとを基に、前記入力画像データのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データを生成するコントラスト補正部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
前記コントラスト補正部は、
前記第２のダークチャネルマップと前記縮小画像データとを基に、前記縮小画像データにおける大気光成分を推定する大気光推定部と、
前記第２のダークチャネルマップと前記大気光成分とを基に、前記縮小画像における第１の透過度マップを生成する透過度推定部と、
前記第１の透過度マップを拡大する処理を行うことによって、第２の透過度マップを生成する透過度マップ拡大部と、
前記第２の透過度マップと前記大気光成分とを基に、前記入力画像データに基づく入力画像の画素値を補正する霞除去処理を前記入力画像データに施すことによって、前記補正画像データを生成する霞除去部と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
入力画像データに縮小処理を施すことによって、縮小画像データを生成する縮小処理部と、
前記縮小画像データに基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域においてダークチャネル値を求める計算を、前記局所領域の位置を変えて前記縮小画像の全域について行い、前記計算によって得られた複数のダークチャネル値を複数の第１のダークチャネル値として出力するダークチャネル計算部と、
前記複数の第１のダークチャネル値からなる第１のダークチャネルマップを基に、前記入力画像データのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データを生成するコントラスト補正部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
前記コントラスト補正部は、
前記第１のダークチャネルマップと前記入力画像データとを基に、前記入力画像データにおける大気光成分を推定する大気光推定部と、
前記入力画像データと前記大気光成分とを基に、前記入力画像データに基づく入力画像における第１の透過度マップを生成する透過度推定部と、
前記入力画像データに基づく入力画像をガイド画像として前記第１の透過度マップを高解像度化する処理を行うことによって、前記第１の透過度マップよりも解像度の高い第２の透過度マップを生成するマップ高解像度化処理部と、
前記第２の透過度マップと前記大気光成分とを基に、前記入力画像データに基づく入力画像の画素値を補正する霞除去処理を前記入力画像データに施すことによって、前記補正画像データを生成する霞除去部と、
を有することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
前記コントラスト補正部は、
前記第１のダークチャネルマップと前記縮小画像データとを基に、前記縮小画像データにおける大気光成分を推定する大気光推定部と、
前記縮小画像データと前記大気光成分とを基に、前記縮小画像における第１の透過度マップを生成する透過度推定部と、
前記縮小画像をガイド画像として前記第１の透過度マップを高解像度化する処理を行うことによって、前記第１の透過度マップよりも解像度の高い第２の透過度マップを生成するマップ高解像度化処理部と、
前記第２の透過度マップを拡大する処理を行うことによって、第３の透過度マップを生成する透過度マップ拡大部と、
前記第３の透過度マップと前記大気光成分とを基に、前記入力画像データに基づく入力画像の画素値を補正する霞除去処理を前記入力画像データに施すことによって、前記補正画像データを生成する霞除去部と、
を有することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
前記縮小処理は、前記入力画像データに基づく入力画像における画素の間引き処理であることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
前記縮小処理は、前記入力画像データに基づく入力画像における複数の画素の画素値を平均化することによって、新たな画素を生成する処理であることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
前記入力画像データから得られる特徴量が小さいほど前記縮小画像のサイズが大きくなるように、前記縮小処理において使用される縮小率を生成する縮小率生成部をさらに備えることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
前記ダークチャネル計算部は、前記縮小率生成部によって生成された前記縮小率を基に、前記第１のダークチャネル値を求める計算における前記局所領域のサイズを決定することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
入力画像データに縮小処理を施すことによって、縮小画像データを生成する縮小ステップと、
前記縮小画像データに基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域においてダークチャネル値を求める計算を、前記局所領域の位置を変えて前記縮小画像の全域について行い、前記計算によって得られた複数のダークチャネル値を複数の第１のダークチャネル値として出力する計算ステップと、
前記複数の第１のダークチャネル値からなる第１のダークチャネルマップを、前記縮小画像をガイド画像として高解像度化する処理を行うことによって、複数の第２のダークチャネル値からなる第２のダークチャネルマップを生成するマップ高解像度化ステップと、
前記第２のダークチャネルマップと前記縮小画像データとを基に、前記入力画像データのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データを生成する補正ステップと、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
前記補正ステップは、
前記第２のダークチャネルマップと前記縮小画像データとを基に、前記縮小画像における大気光成分を推定する大気光推定ステップと、
前記第２のダークチャネルマップと前記大気光成分とを基に、前記縮小画像における第１の透過度マップを生成する透過度推定ステップと、
前記第１の透過度マップを拡大する処理を行うことによって、第２の透過度マップを生成する透過度マップ拡大ステップと、
前記第２の透過度マップと前記大気光成分とを基に、前記入力画像データに基づく入力画像の画素値を補正する霞除去処理を前記入力画像データに施すことによって、前記補正画像データを生成する霞除去ステップと、
を有することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
入力画像データに縮小処理を施すことによって、縮小画像データを生成する縮小ステップと、
前記縮小画像データに基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域においてダークチャネル値を求める計算を、前記局所領域の位置を変えて前記縮小画像の全域について行い、前記計算によって得られた複数のダークチャネル値を複数の第１のダークチャネル値として出力する計算ステップと、
前記複数の第１のダークチャネル値からなる第１のダークチャネルマップを基に、前記入力画像データのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データを生成する補正ステップと、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
前記補正ステップは、
前記第１のダークチャネルマップと前記入力画像データとを基に、前記入力画像データにおける大気光成分を推定する大気光推定ステップと、
前記入力画像データと前記大気光成分とを基に、前記入力画像データに基づく入力画像における第１の透過度マップを生成する透過度推定ステップと、
前記入力画像データに基づく入力画像をガイド画像として前記第１の透過度マップを高解像度化する処理を行うことによって、前記第１の透過度マップよりも解像度の高い第２の透過度マップを生成するマップ高解像度化ステップと、
前記第２の透過度マップと前記大気光成分とを基に、前記入力画像データに基づく入力画像の画素値を補正する霞除去処理を前記入力画像データに施すことによって、前記補正画像データを生成する霞除去ステップと、
を有することを特徴とする請求項１２に記載の画像処理方法。
前記補正ステップは、
前記第１のダークチャネルマップと前記縮小画像データとを基に、前記縮小画像データにおける大気光成分を推定する大気光推定ステップと、
前記縮小画像データと前記大気光成分とを基に、前記縮小画像における第１の透過度マップを生成する透過度推定ステップと、
前記縮小画像をガイド画像として前記第１の透過度マップを高解像度化する処理を行うことによって、前記第１の透過度マップよりも解像度の高い第２の透過度マップを生成するマップ高解像度化ステップと、
前記第２の透過度マップを拡大する処理を行うことによって、第３の透過度マップを生成するマップ拡大ステップと、
前記第３の透過度マップと前記大気光成分とを基に、前記入力画像データに基づく入力画像の画素値を補正する霞除去処理を前記入力画像データに施すことによって、前記補正画像データを生成する霞除去ステップと、
を備えることを特徴とする請求項１２に記載の画像処理方法。
コンピュータに、
入力画像データに縮小処理を施すことによって、縮小画像データを生成する縮小処理と、
前記縮小画像データに基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域においてダークチャネル値を求める計算を、前記局所領域の位置を変えて前記縮小画像の全域について行い、前記計算によって得られた複数のダークチャネル値を複数の第１のダークチャネル値として出力する計算処理と、
前記複数の第１のダークチャネル値からなる第１のダークチャネルマップを、前記縮小画像をガイド画像として高解像度化する処理を行うことによって、複数の第２のダークチャネル値からなる第２のダークチャネルマップを生成するマップ高解像度化処理と、
前記第２のダークチャネルマップと前記縮小画像データとを基に、前記入力画像データのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データを生成する補正処理と、
を実行させるためのプログラム。
コンピュータに、
入力画像データに縮小処理を施すことによって、縮小画像データを生成する縮小処理と、
前記縮小画像データに基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域においてダークチャネル値を求める計算を、前記局所領域の位置を変えて前記縮小画像の全域について行い、前記計算によって得られた複数のダークチャネル値を複数の第１のダークチャネル値として出力する計算処理と、
前記複数の第１のダークチャネル値からなる第１のダークチャネルマップを基に、前記入力画像データのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データを生成する補正処理と、
を実行させるためのプログラム。
コンピュータに、
入力画像データに縮小処理を施すことによって、縮小画像データを生成する縮小処理と、
前記縮小画像データに基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域においてダークチャネル値を求める計算を、前記局所領域の位置を変えて前記縮小画像の全域について行い、前記計算によって得られた複数のダークチャネル値を複数の第１のダークチャネル値として出力する計算処理と、
前記複数の第１のダークチャネル値からなる第１のダークチャネルマップを、前記縮小画像をガイド画像として高解像度化する処理を行うことによって、複数の第２のダークチャネル値からなる第２のダークチャネルマップを生成するマップ高解像度化処理と、
前記第２のダークチャネルマップと前記縮小画像データとを基に、前記入力画像データのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データを生成する補正処理と、
を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
コンピュータに、
入力画像データに縮小処理を施すことによって、縮小画像データを生成する縮小処理と、
前記縮小画像データに基づく縮小画像における注目画素を含む局所領域においてダークチャネル値を求める計算を、前記局所領域の位置を変えて前記縮小画像の全域について行い、前記計算によって得られた複数のダークチャネル値を複数の第１のダークチャネル値として出力する計算処理と、
前記複数の第１のダークチャネル値からなる第１のダークチャネルマップを基に、前記入力画像データのコントラストを補正する処理を行うことによって、補正画像データを生成する補正処理と、
を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
請求項１から９のいずれか１項に記載の画像処理装置である画像処理部と、
前記画像処理部に入力される入力画像データを生成する撮像部と、
を備えることを特徴とする映像撮影装置。
請求項１から９のいずれか１項に記載の画像処理装置である画像処理部と、
情報記録媒体に記録されている画像データを前記画像処理部に入力される入力画像データとして出力する記録再生部と、
を備えることを特徴とする映像記録再生装置。