RU2679542C1 - Устройство и программа для обработки изображений - Google Patents

Устройство и программа для обработки изображений Download PDF

Info

Publication number
RU2679542C1
RU2679542C1 RU2018121948A RU2018121948A RU2679542C1 RU 2679542 C1 RU2679542 C1 RU 2679542C1 RU 2018121948 A RU2018121948 A RU 2018121948A RU 2018121948 A RU2018121948 A RU 2018121948A RU 2679542 C1 RU2679542 C1 RU 2679542C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
target pixel
image data
contouring
sharpness
input image
Prior art date
Application number
RU2018121948A
Other languages
English (en)
Inventor
Хайфэн ЧЭНЬ
Original Assignee
ЭЙДЗО Корпорейшн
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ЭЙДЗО Корпорейшн filed Critical ЭЙДЗО Корпорейшн
Application granted granted Critical
Publication of RU2679542C1 publication Critical patent/RU2679542C1/ru

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/70Denoising; Smoothing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/73Deblurring; Sharpening
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/20Image enhancement or restoration using local operators
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13Edge detection
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/40Picture signal circuits
    • H04N1/409Edge or detail enhancement; Noise or error suppression
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20004Adaptive image processing
    • G06T2207/20012Locally adaptive
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20172Image enhancement details
    • G06T2207/20192Edge enhancement; Edge preservation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)

Abstract

Изобретение относится к средствам обработки изображения с возможностью подавления оконтуривания, возникающего в данных изображения с улучшенным качеством изображения за счет данных его резкости. Устройство включает блок оценки распространенности оконтуривания, выполненный с возможностью оценки распространенности оконтуривания, представляющей собой вероятность возникновения оконтуривания, на основе данных входного изображения, блок оценки резкости, выполненный с возможностью оценки уровня выразительности резкости, представляющего собой интенсивность резкости входного изображения, представленного данными входного изображения, на основе данных входного изображения, и корректирующее устройство, выполненное с возможностью выполнения процесса корректировки для подавления уровня преобразования изображения над каждым пикселем в данных преобразованного изображения, полученных посредством выполнения преобразования изображения над данными входного изображения, на основе распространенности оконтуривания и/или уровня выразительности резкости. 3 н. и 9 з.п. ф-лы, 4 ил.

Description

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
[0001] Настоящее изобретение относится к устройству обработки изображения и программе, которые выполнены с возможностью подавления оконтуривания, возникающего в данных преобразованного изображения, полученных посредством преобразования данных входного изображения, с учетом данных резкости изображения.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
[0002] Для преобразования изображения используют различные типы процессов преобразования изображения. Однако при модулировании компоненты длины волны данных изображения в процессе преобразования изображения может возникать так называемое «оконтуривание», где вокруг кромки появляется полоса.
[0003] В патентном источнике 1 раскрыто устройство увеличения резкости изображения, которое предназначено для подавления выразительности оконтуривания и увеличения резкости расплывчатого изображения и включает блок хранения, который хранит входное изображение и изображение с временно увеличенной резкостью, имеющее значение пикселя входного изображения в качестве начального значения, блок определения, который определяет, принадлежит ли каждый пиксель входного изображения области кромки, вычислитель диапазона, который вычисляет верхний и нижний пределы значений пикселей в ограниченном диапазоне исходя из распределения значений пикселей вблизи пикселя кромки, определенного в качестве принадлежащего области кромки во входном изображении, или распределения значений пикселей вблизи пикселя в изображении с временно увеличенной резкостью, соответствующего пикселю кромки, и преобразователь, который (а) вычисляет пробное значение пикселей, которое является суммой значений, полученных посредством умножения значений пикселей вблизи соответствующего пикселя на весовые коэффициенты, соответствующие расстояниям от соответствующего пикселя до близлежащих пикселей, (b1) получает преобразованные значения пикселей вблизи соответствующего пикселя так, чтобы разность между значением пикселя кромки и пробным значением пикселей, вычисленным исходя из преобразованных значений пикселей вблизи соответствующего пикселя, становилась меньше разности между значением пикселя кромки и указанным пробным значением пикселей, и (b2) записывает, к значениям пикселей изображения с временно увеличенной резкостью, значения пикселей, полученные посредством корректировки преобразованных значений пикселей так, чтобы преобразованные значения пикселей находились в пределах ограниченного диапазона.
Список источников
Патентные источники
[0004] [Патентный источник 1] Нерассмотренная заявка на патент Японии №2010-212782
РАСКРЫТИЕ СУЩНОСТИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Техническая проблема
[0005] В способе согласно патентному источнику 1 обеспечена возможность увеличения резкости расплывчатого изображения с подавлением оконтуривания вокруг кромки, но имеются недостатки, связанные с подавлением оконтуривания, учитывающего резкость изображения.
[0006] Настоящее изобретение было создано исходя из вышеизложенного, и его задача состоит в обеспечении устройства обработки изображения и программы, которые выполнены с возможностью подавления оконтуривания, возникающего в данных преобразованного изображения, с учетом данных резкости изображения.
Решение проблемы
[0007] Настоящее изобретение обеспечивает устройство для обработки изображения, содержащее блок оценки распространенности оконтуривания, выполненный с возможностью оценки распространенности оконтуривания, представляющей собой вероятность возникновения оконтуривания, на основе данных входного изображения, блок оценки резкости, выполненный с возможностью оценки уровня выразительности резкости, представляющего собой интенсивность резкости входного изображения, представленного данными входного изображения, на основе данных входного изображения, и корректирующее устройство, выполненное с возможностью выполнения процесса корректировки для подавления уровня преобразования изображения над каждым пикселем в данных преобразованного изображения, полученных посредством выполнения преобразования изображения над данными входного изображения, на основе распространенности оконтуривания и/или уровня выразительности резкости.
[0008] Авторы настоящего изобретения заметили, что, когда данные входного изображения, представляющие собой не расплывчатое изображение (то есть изображение, имеющее высокую степень резкости) преобразовываются, то выводится чрезмерно откорректированное изображение и, как правило, в таком выходном изображении возникает оконтуривание. Авторы настоящего изобретения также заметили, что, когда данные входного изображения, представляющие собой расплывчатое изображение (то есть изображение, имеющее малую степень резкости) преобразовываются, то выводится откорректированное изображение, но оконтуривание, как правило, возникает вокруг кромки в таком выходном изображении. В результате авторы настоящего изобретения нашли идею дополнительного улучшения качества изображения посредством подавления оконтуривания с учетом данных резкости изображения и завершили настоящее изобретение.
[0009] Ниже описаны различные варианты осуществления настоящего изобретения. Описанные ниже варианты осуществления могут быть объединены друг с другом.
Предпочтительно, блок оценки распространенности оконтуривания включает блок установки флага оконтуривания, выполненный с возможностью расценивания одного пикселя, содержащегося в данных входного изображения, в качестве целевого пикселя и, при ожидании возникновения оконтуривания на целевом пикселе, на основе характеристического показателя области близлежащих пикселей, включающей в себя целевой пиксель и множество пикселей вблизи целевого пикселя, установки флага оконтуривания в целевом пикселе, и корректирующее устройство, выполненное с возможностью выполнения различных процессов корректировки над целевым пикселем на основе того, установлен ли флаг оконтуривания в целевом пикселе.
Предпочтительно, когда флаг оконтуривания установлен в целевом пикселе, корректирующее устройство выполняет процесс корректировки целевого пикселя в большей степени для подавления уровня преобразования изображения по сравнению со случаем, когда флаг оконтуривания не установлен в целевом пикселе.
Предпочтительно, когда флаг оконтуривания не установлен в целевом пикселе, корректирующее устройство выполняет процесс корректировки целевого пикселя на основе уровня выразительности резкости.
Предпочтительно, когда флаг оконтуривания установлен в целевом пикселе, корректирующее устройство выполняет процесс корректировки целевого пикселя на основе распространенности оконтуривания и уровня выразительности резкости.
Предпочтительно, процесс корректировки, выполняемый корректирующим устройством, включает вычисление значения градации целевого пикселя, содержащегося в данных выходного изображения, посредством смешивания значения градации целевого пикселя, содержащегося в данных входного изображения, и значения градации целевого пикселя, содержащегося в данных преобразованного изображения, в заданном соотношении.
Предпочтительно, устройство для обработки изображения дополнительно включает вычислитель корректировочного коэффициента, выполненный с возможностью вычисления корректировочного коэффициента, на который умножается значение градации целевого пикселя, содержащегося в данных преобразованного изображения, и корректирующее устройство умножает значение градации целевого пикселя, содержащегося в данных преобразованного изображения, на корректировочный коэффициент и умножает значение градации целевого пикселя, содержащегося в данных входного изображения, на значение, присваиваемое корректировочному коэффициенту.
Предпочтительно, вычислитель корректировочного коэффициента вычисляет корректировочный коэффициент на основе уровня выразительности резкости или уровня выразительности резкости и распространенности оконтуривания.
Предпочтительно, блок оценки распространенности оконтуривания оценивает распространенность оконтуривания целевого пикселя на основе количества пикселей, в которых флаг оконтуривания установлен в области близлежащих пикселей.
Предпочтительно, блок оценки резкости оценивает степень выразительности резкости на основе суммы отклонений значений пикселей, содержащихся в данных изображения, полученных посредством обработки данных входного изображения с использованием фильтра нижних частот, и суммы отклонений значений пикселей, содержащихся в данных входного изображения.
Предпочтительно, предложено устройство оценки оконтуривания, содержащее блок определения большой кромки, выполненный с возможностью, когда характеристический показатель области близлежащих пикселей, включающей в себя целевой пиксель, содержащийся в данных входного изображения, и множество пикселей вблизи целевого пикселя, превышает заданную первую пороговую величину, определения того, что целевой пиксель является большой кромкой, блок определения неконтрастного пикселя, выполненный с возможностью, когда характеристический показатель области близлежащих пикселей оказывается ниже заданной второй пороговой величины, определения того, что целевой пиксель является неконтрастным пикселем, вычислитель суммы, выполненный с возможностью, когда целевой пиксель определен в качестве неконтрастного пикселя, вычисления суммы неконтрастных пикселей, содержащихся в области близлежащих пикселей, блок определения неконтрастного участка, выполненный с возможностью, когда сумма неконтрастных пикселей, содержащихся в области близлежащих пикселей, превышает заданную третью пороговую величину, определения того, что область близлежащих пикселей вокруг целевого пикселя является неконтрастным участком, и блок ожидания, выполненный с возможностью, при определении блоком определения большой кромки того, что целевой пиксель является большой кромкой, или при определении блоком определения неконтрастного участка того, что область близлежащих пикселей вокруг целевого пикселя является неконтрастным участком и большая кромка содержится в области близлежащих пикселей, ожидания возникновения оконтуривания в целевом пикселе.
Предпочтительно, обеспечена программа, вызывающая функционирование компьютера в качестве блока оценки распространенности оконтуривания, выполненного с возможностью оценки распространенности оконтуривания, представляющей собой вероятность возникновения оконтуривания, на основе данных входного изображения, блока оценки резкости, выполненного с возможностью оценки уровня выразительности резкости, представляющего собой интенсивность резкости входного изображения, представленного данными входного изображения, на основе данных входного изображения, и корректирующего устройства, выполненного с возможностью выполнения процесса корректировки для подавления уровня преобразования изображения над каждым пикселем в данных преобразованного изображения, полученных посредством выполнения преобразования изображения над данными входного изображения, на основе распространенности оконтуривания и/или уровня выразительности резкости.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
[0010] На Фиг. 1 показана функциональная схема устройства 1 обработки изображения одного варианта осуществления настоящего изобретения.
На Фиг. 2 показана блок-схема процесса установки флага оконтуривания в целевом пикселе согласно одному варианту осуществления настоящего изобретения.
На Фиг. 3А и 3В показаны концептуальные схемы, изображающие процесс установки флага оконтуривания в целевом пикселе согласно одному варианту осуществления настоящего изобретения, в котором ожидается возникновение оконтуривания в целевом пикселе, в котором установлен флаг оконтуривания; и не ожидается возникновение оконтуривания в целевом пикселе, в котором не установлен флаг оконтуривания.
На Фиг. 4А и 4В показаны схемы, изображающие результат оценки оконтуривания согласно одному варианту осуществления настоящего изобретения, при котором пиксели, в которых ожидается возникновение оконтуривания, изображены белыми.
ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0011] Теперь со ссылкой на чертежи будет описан один вариант осуществления настоящего изобретения. Различные признаки, описанные ниже в данном варианте осуществления, могут сочетаться друг с другом.
[0012] Теперь со ссылкой на Фиг. 1-3 будет описано устройство 1 обработки изображения согласно одному варианту осуществления настоящего изобретения. На Фиг. 1 показана функциональная схема устройства обработки изображения согласно одному варианту осуществления настоящего изобретения. Устройство 1 обработки изображения реализуется посредством компьютера, включающего по меньшей мере контроллер и блок хранения (не изображены). Процессор является, например, CPU и выполнен с возможностью выполнения различных типов арифметической обработки. Блок хранения является, например, запоминающим устройством, HDD или SSD и хранит различные типы данных или программ. Программы могут быть предварительно установлены в устройстве 1 обработки изображения до продажи или могут быть загружены с Веб-сайтов в качестве приложений, или могут быть перенесены из другого устройства обработки информации проводным или беспроводным образом.
[0013] Общая конфигурация
Устройство 1 обработки изображения включает блок 30 вывода входного изображения, преобразователь 10 изображения и подавитель 20 оконтуривания. Подавитель 20 оконтуривания включает блок 21 оценки распространенности оконтуривания, блок 22 оценки резкости, вычислитель 23 корректировочного коэффициента и корректирующее устройство 24.
[0014] Блок 30 вывода входного изображения выводит данные S1 входного изображения, которые являются данными изображения, введенными в устройство 1 обработки изображения, в преобразователь 10 изображения и подавитель 20 оконтуривания. Преобразователь 10 изображения принимает данные S1 входного изображения, выведенные из блока 30 вывода входного изображения, и выполняет различные процессы преобразования изображения над данными S1 входного изображения. Такие процессы преобразования изображения не ограничены отдельно взятыми вариантами, и одним примером является увеличение резкости кромки, где кромка особо выражена. Частные примеры включают процесс преобразования изображения, включая разделение компоненты длины волны данных S1 входного изображения на низкочастотную компоненту и высокочастотную компоненту и корректировку высокочастотной компоненты, при этом процесс преобразования изображения включает корректировку яркости высокочастотной компоненты данных S1 входного изображения, и учебный процесс переконфигурации изображения использует разреженное представление. Подавитель 20 оконтуривания выполняет процесс корректировки для подавления оконтуривания в каждом пикселе в данных входного изображения, преобразованных преобразователем 10 изображения (в дальнейшем упоминаемые в качестве «данных S2 преобразованного изображения») на основе распространенности оконтуривания, или на основе распространенности оконтуривания и уровня резкости. Например, когда преобразователь 10 изображения преобразовывает данные S1 входного изображения, представляющие собой нерасплывчатое изображение (то есть изображение, имеющее высокую степень резкости), то изображение может быть чрезмерно откорректированным, и таким образом в данных S2 преобразованного изображения может возникнуть оконтуривание. Подавитель 20 оконтуривания подавляет такую чрезмерную коррекцию и таким образом подавляет оконтуривание. Кроме того, когда преобразователь 10 изображения преобразовывает данные S1 входного изображения, представляющие собой расплывчатое изображение (то есть изображение, имеющее малую степень резкости), и таким образом корректирует изображение, то в данных S2 преобразованного изображения оконтуривание может возникнуть вокруг кромки. Подавитель 20 оконтуривания также подавляет такое оконтуривание.
[0015] <Подавитель 20 оконтуривания>
Далее будут описаны блок 21 оценки распространенности оконтуривания, блок 22 оценки резкости, вычислитель 23 корректировочного коэффициента и корректирующее устройство 24, содержащееся в подавителе 20 оконтуривания.
[0016] <Блок 21 оценки распространенности оконтуривания>
Блок 21 оценки распространенности оконтуривания оценивает распространенность оконтуривания на основе характеристического показателя области близлежащих пикселей, включающей в себя целевой пиксель и множество пикселей, смежных с целевым пикселем в данных S1 входного изображения. Сначала блок 21 оценки распространенности оконтуривания устанавливает флаг оконтуривания в целевом пикселе, если ожидается возникновение оконтуривания в целевом пикселе, на основе характеристического показателя области близлежащих пикселей. Блок 21 оценки распространенности оконтуривания затем оценивает распространенность оконтуривания целевого пикселя на основе количества пикселей, в которых флаги оконтуривания установлены в области близлежащих пикселей вокруг целевого пикселя. Процесс установки флага оконтуривания в целевом пикселе будет описан на Фиг. 2.
[0017] На Фиг. 2 показана блок-схема последовательности операций, изображающая процесс, в котором блок 21 оценки распространенности оконтуривания устанавливает флаг оконтуривания в целевом пикселе согласно одному варианту осуществления настоящего изобретения. Оконтуривание характеризуется (1) как находящееся вокруг большой кромки и (2) заметное в неконтрастном участке вокруг кромки, и блок 21 оценки распространенности оконтуривания оценивает распространенность оконтуривания, представляющей собой вероятность возникновения оконтуривания в целевом пикселе, содержащемся в данных S1 входного изображения, с использованием этих характеристик. В частности, блок 21 оценки распространенности оконтуривания оценивает распространенность оконтуривания на основе характеристического показателя области близлежащих пикселей, включающей в себя целевой пиксель и множество пикселей, смежных с целевым пикселем в данных S1 входного изображения. Используемый в данном документе термин «область близлежащих пикселей» относится к области, расположенной вокруг целевого пикселя и включающей множество пикселей вблизи целевого пикселя. Например, область близлежащих пикселей может быть областью, расположенной вокруг целевого пикселя и включающей 3×3 пикселей, 5×5 пикселей, 7×7 пикселей или 9×9 пикселей. Следует заметить, что область близлежащих пикселей не обязательно должна быть такой областью, и она может быть областью, которая располагается вокруг целевого пикселя и имеет различное количество пикселей в главном направлении развертки и в направлении подразвертки. Количество пикселей может быть любым количеством пикселей.
[0018] Сначала на этапе S1 один пиксель, содержащийся в данных S1 входного изображения, выводимых блоком 30 вывода входного изображения, расценивается в качестве целевого пикселя, и вычисляется характеристический показатель области близлежащих пикселей целевого пикселя. Характеристический показатель может быть любым типом показателя. Например, отклонение или среднее значение яркости области близлежащих пикселей, расположенной вокруг целевого пикселя и включающей 3×3 пикселей, могут использоваться в качестве характеристического показателя, или разность яркости между целевым пикселем и пикселями, смежными с целевым пикселем, может использоваться в качестве характеристического показателя. Вместо яркости могут использоваться светлота или цветность. Кроме того, количество пикселей, образующих область близлежащих пикселей, может быть любым количеством пикселей. Процесс на этапе S1 выполняется вычислителем характеристического показателя, которым управляет контроллер (не изображен).
[0019] Затем на этапе S2 определяется, является ли целевой пиксель большой кромкой. Данное определение осуществляется посредством сравнения характеристического показателя целевого пикселя с заданной первой пороговой величиной (в дальнейшем упоминаемой в качестве «Пороговая величина большой кромки» («BIG_EDGE_TH»)). BIG_EDGE_TH используется для определения большой кромки. Когда его значение становится больше, то менее вероятно ожидание возникновения оконтуривания в целевом пикселе. Когда характеристический показатель больше BIG_EDGE_TH (Да), целевой пиксель определяется в качестве большой кромки, и процесс переходит на этап S7. На этапе S7 флаг оконтуривания устанавливается в целевом пикселе, определенным в качестве большой кромки. С другой стороны, когда характеристический показатель не больше BIG_EDGE_TH (Нет), то данный целевой пиксель определяется не являющимся большой кромкой, и процесс переходит на этап S3. Процесс на этапе S2 выполняется блоком определения большой кромки, которым управляет контроллер (не изображен).
[0020] Затем на этапе S3 определяется, является ли целевой пиксель неконтрастным пикселем. Данное определение осуществляется посредством сравнения характеристического показателя целевого пикселя с заданной второй пороговой величиной (в дальнейшем упоминаемой в качестве «Пороговая величина неконтрастного пикселя» («FLAT_TH»)). FLAT_TH используется для определения неконтрастного пикселя. Когда его значение становится меньше, то возникновение оконтуривания в целевом пикселе ожидается менее вероятно. Когда характеристический показатель меньше FLAT_TH (Да), то целевой пиксель определяется в качестве неконтрастного пикселя, и процесс переходит на этап S4. С другой стороны, когда характеристический показатель не меньше FLAT_TH (Нет), то целевой пиксель определяется в качестве неконтрастного пикселя, и процесс завершается. Процесс на этапе S3 выполняется блоком определения неконтрастного пикселя, которым управляет контроллер (не изображен).
[0021] Затем на этапе S4 вычисляется сумма неконтрастных пикселей в области близлежащих пикселей вокруг целевого пикселя. Например, когда целевой пиксель определен в качестве неконтрастного пикселя, то определяется, меньше ли FLAT_TH характеристический показатель каждого из других пикселей вблизи целевого пикселя в области близлежащих пикселей, как показано на Фиг. 3А. Следует заметить, что характеристические показатели других пикселей могут быть вычислены заранее на этапе S1. Область близлежащих пикселей является областью, включающей, например, 3×3, 5×5, 7×7, 9×9, 11×11, 13×13 или 15×15 пикселей, предпочтительно от 5×5 до 13×13 пикселей, более предпочтительно от 7×7 до 11×11 пикселей. В качестве примера в представленном варианте осуществления процесс выполняется с использованием области близлежащих пикселей, включающей 9×9 пикселей. Кроме того, количество пикселей, образующих область близлежащих пикселей, может быть любым количеством пикселей. Процесс на этапе S4 выполняется вычислителем суммы, которым управляет контроллер (не изображен).
[0022] Затем на этапе S5 определяется, является ли область близлежащих пикселей вокруг целевого пикселя неконтрастным участком. Данное определение осуществляется посредством сравнения суммы неконтрастных пикселей в области близлежащих пикселей с заданной третьей пороговой величиной (в дальнейшем упоминаемой в качестве «Пороговая величина суммы неконтрастных пикселей» («SUM_FLAT_TH»)). SUM_FLAT_TH используется для определения, является ли область близлежащих пикселей вокруг целевого пикселя неконтрастным участком. Когда его значение становится больше, то возникновение оконтуривания в целевом пикселе ожидается менее вероятно. Например, пусть SUM_FLAT_TH равно 45. Так как сумма неконтрастных пикселей в области близлежащих пикселей составляет 53 (включая целевой пиксель; целевой пиксельный плюс 52 пикселя, характеристические показатели которых больше SUM_FLAT_TH) в примере, изображенном на Фиг. 3А, то сумма неконтрастных пикселей будет больше SUM_FLAT_TH. Соответственно, область близлежащих пикселей вокруг целевого пикселя определяется в качестве неконтрастного участка (Да), и процесс переходит на этап S6. С другой стороны, когда сумма неконтрастных пикселей не больше SUM_FLAT_TH (Нет), то область близлежащих пикселей вокруг целевого пикселя определяется в качестве неконтрастного участка, и процесс завершается. Процесс на этапе S5 выполняется блоком определения неконтрастного участка, которым управляет контроллер (не изображен).
[0023] Затем на этапе S6 определяется, присутствует ли большая кромка в области близлежащих пикселей вокруг целевого пикселя. В частности, определяется, присутствует ли пиксель, характеристический показатель которого больше BIG_EDGE_TH (то есть пиксель, определенный в качестве большой кромки), среди других пикселей в области близлежащих пикселей вокруг целевого пикселя. Область близлежащих пикселей является областью, включающей, например, 3×3, 5×5, 7×7, 9×9, 11×11, 13×13 или 15×15 пикселей, предпочтительно от 5×5 до 13×13 пикселей, более предпочтительно от 7×7 до 11×11 пикселей. В качестве примера в представленном варианте осуществления процесс выполняется с использованием области близлежащих пикселей, включающей 9×9 пикселей. Данное определение осуществляется на основе того, больше ли BIG_EDGE_TH характеристический показатель каждого из других пикселей в области близлежащих пикселей, как это делается на этапе S2. Следует заметить, что характеристические показатели других пикселей могут быть вычислены заранее на этапе S1. Например, в случае Фиг. 3В, пиксель, характеристический показатель которого больше BIG_EDGE_TH (пиксель, определенный в качестве большой кромки), присутствует в области близлежащих пикселей (Да), и поэтому процесс переходит на этап S7. С другой стороны, когда никакой большой кромки не присутствует в области близлежащих пикселей (Нет), то процесс завершается. Процесс на этапе S6 выполняется блоком определения близлежащих пикселей, которым управляет контроллер (не изображен).
[0024] Затем, на этапе S7 флаг оконтуривания устанавливается в целевом пикселе. Оконтуривание характеризуется (1) находящимся вокруг большой кромки и (2) являющимся заметным в неконтрастном участке вокруг кромки, как описано выше. Целевой пиксель, который прошел через маршрут этапа S6, удовлетворяет этим характеристикам, и поэтому флаг оконтуривания устанавливается в целевом пикселе. Флаг оконтуривания также устанавливается в целевом пикселе, который прошел через маршрут этапа S2, который был определен в качестве большой кромки, и в котором ожидается возникновение оконтуривания. Процесс на этапе S7 выполняется блоком установки флага оконтуривания, которым управляет контроллер (не изображен).
[0025] Затем вышеупомянутые процессы (с S1 по S7) многократно выполняются над пикселями, смежными с целевым пикселем, в котором установлен флаг оконтуривания, и все пиксели, содержащиеся в данных S1 входного изображения, подвергаются определению касаемо того, следует ли в них устанавливать флаг оконтуривания.
[0026] После выполнения вышеупомянутых процессов над всеми пикселями блок 21 оценки распространенности оконтуривания вычисляет количество флагов оконтуривания, установленных в пикселях в области близлежащих пикселей вокруг целевого пикселя. Результат вычисления стандартизируется посредством деления его на количество пикселей, образующих область близлежащих пикселей, и распространенность оконтуривания, представляющую собой вероятность возникновения оконтуривания, вычисляется в качестве значения от 0 до 1. Например, в случае области близлежащих пикселей, включающей 7×7 пикселей, количество пикселей, в которых установлены флаги оконтуривания, являются значением от 0 до 49. Посредством разделения данного значения на 49 для стандартизации распространенность оконтуривания вычисляется от 0 до 1. Следует заметить, что количество пикселей, образующих область близлежащих пикселей, может быть любым количеством и может быть, например, 9×9.
[0027] <Блок 22 оценки резкости>
Со ссылкой на Фиг. 1 будет описан блок 22 оценки резкости. Блок 22 оценки резкости оценивает степень выразительности резкости, представляющую собой интенсивность резкости данных S1 входного изображения. Степень выразительности резкости является показателем, указывающим степень размывания изображения. Например, изображение, которое увеличено, но не размыто, является изображением, имеющим высокую степень выразительности резкости, то есть изображением с высокой резкостью. С другой стороны, изображение, которое увеличено и поэтому является размытым, является изображением, имеющим малую степень выразительности резкости, то есть изображением с малой резкостью. Блок 22 оценки резкости может оценить степень выразительности резкости с использованием любого способа. Например, степень выразительности резкости может быть оценена на основе суммы S_diff отклонений значений пикселей, содержащихся в данных изображения, полученных посредством обработки данных S1 входного изображения с использованием фильтра нижних частот, и суммы S_org отклонений значений пикселей, содержащихся в данных S1 входного изображения. В частности, значение S_diff/S_org используется в качестве уровня выразительности резкости. Как правило, сумма отклонений значений пикселей в данных изображения, полученных посредством обработки с использованием фильтра нижних частот, меньше суммы данных исходного изображения. По этой причине S_diff < S_org остается истинным и поэтому степень выразительности резкости (S_diff/S_org) лежит в диапазоне от 0 до 1. Блок 22 оценки резкости затем выводит степень выразительности резкости в вычислитель 23 корректировочного коэффициента. Следует заметить, что все пиксели, содержащиеся в данных S1 входного изображения, имеют одну и ту же степень выразительности резкости.
[0028] <Вычислитель 23 корректировочного коэффициента>
Далее, со ссылкой на Фиг. 1 будет описан вычислитель 23 корректировочного коэффициента. Вычислитель 23 корректировочного коэффициента вычисляет корректировочный коэффициент
Figure 00000001
, на который умножается значение градации целевого пикселя, содержащегося в данных преобразованного изображения,
Figure 00000001
является значением, на которое умножаются данные S2 преобразованного изображения в процессе корректировки (который будет обсужден позже). Когда значение
Figure 00000001
становится меньше, то чрезмерная коррекция над данными S2 преобразованного изображения подавляется в большей мере. Чтобы должным образом подавить оконтуривание с учетом уровня выразительности резкости данных S1 входного изображения, вычислитель 23 корректировочного коэффициента вычисляет
Figure 00000001
с использованием различных способов на основе того, установлен ли флаг оконтуривания в целевом пикселе. В частности,
Figure 00000001
вычисляется с использованием следующих формул.
Когда флаг оконтуривания установлен в целевом пикселе:
Figure 00000001
= (1 - распространенность оконтуривания) × (1 - степень выразительности резкости)
Когда флаг оконтуривания не установлен в целевом пикселе:
Figure 00000001
= (1 - степень выразительности резкости)
[0029] Поскольку как распространенность оконтуривания, так и степень выразительности резкости находятся в диапазоне от 0 до 1, то как (1 - распространенность оконтуривания), так и (1 - степень выразительности резкости) будут находиться в диапазоне от 0 до 1. Соответственно, корректировочный коэффициент
Figure 00000001
, когда флаг оконтуривания установлен в целевом пикселе, меньше корректировочного коэффициента
Figure 00000001
, когда флаг оконтуривания не установлен в целевом пикселе. Другими словами,
Figure 00000001
вычисляется так, чтобы чрезмерная коррекция над данными S2 преобразованного изображения, когда флаг оконтуривания установлен в целевом пикселе, подавлялась в большей мере в отличие от случая, когда флаг оконтуривания не установлен в целевом пикселе. Кроме того, когда флаг оконтуривания установлен в целевом пикселе, то
Figure 00000001
, когда большее количество больших переходов присутствует вокруг целевого пикселя (то есть распространенность оконтуривания больше), меньше
Figure 00000001
, когда меньшее количество больших переходов присутствует вокруг целевого пикселя (то есть распространенность оконтуривания меньше). Таким образом, когда больше больших переходов присутствует вокруг целевого пикселя, то чрезмерная коррекция над данными S2 преобразованного изображения подавляется в большей мере. Как было отмечено выше, когда флаг оконтуривания не установлен в целевом пикселе, вычислитель 23 корректировочного коэффициента вычисляет
Figure 00000001
на основе уровня выразительности резкости; когда флаг оконтуривания установлен в целевом пикселе, вычислитель 23 корректировочного коэффициента вычисляет
Figure 00000001
на основе распространенности оконтуривания и уровня выразительности резкости. Вычислитель 23 корректировочного коэффициента затем выводит вычисленный
Figure 00000001
корректирующему устройству 24.
[0030] <Корректирующее устройство 24>
Далее со ссылкой на Фиг. 1 будет описано корректирующее устройство 24. Корректирующее устройство 24 выполняет различные процессы корректировки над целевым пикселем на основе того, установлен ли флаг оконтуривания в целевом пикселе. В частности, корректирующее устройство 24 вычисляет значение градации целевого пикселя, содержащегося в данных S3 выходного изображения, посредством смешивания значения градации целевого пикселя, содержащегося в данных S1 входного изображения, и значения градации целевого пикселя, содержащегося в данных S2 преобразованного изображения, в заданном соотношении. Более конкретно, корректирующее устройство 24 выполняет процесс корректировки посредством умножения или деления значения градации целевого пикселя, содержащегося в данных S1 входного изображения, и значения градации целевого пикселя, содержащегося в данных S2 преобразованного изображения, на
Figure 00000001
или значение, присвоенного
Figure 00000001
. Корректирующее устройство 24 затем выводит, в последующий этап, значение градации целевого пикселя, содержащегося в данных S3 выходного изображения, полученное посредством выполнения процесса корректировки. Значение градации целевого пикселя, содержащегося в данных S3 выходного изображения, получается посредством процесса корректировки на основе следующей формулы.
Значение градации целевого пикселя, содержащегося в данных S3 выходного изображения, = (значение градации целевого пикселя, содержащегося в данных S2 преобразованного изображения) ×
Figure 00000001
+ (значение градации целевого пикселя, содержащегося в данных S1 входного изображения) × (1 -
Figure 00000001
)
[0031] Корректирующее устройство 24 может подавить чрезмерную коррекцию в процессе преобразования изображения, выполняемом преобразователем 10 изображения, посредством умножения значения градации целевого пикселя, содержащегося в данных S2 преобразованного изображения, на
Figure 00000001
, умножения значения градации целевого пикселя, содержащегося в данных S1 входного изображения, на (1 -
Figure 00000001
) и сложения результирующих значений. Поскольку
Figure 00000001
, когда флаг оконтуривания установлен в целевом пикселе, меньше
Figure 00000001
, когда флаг оконтуривания не установлен в целевом пикселе, то компонента, относящаяся к данным S2 преобразованного изображения, значения градации целевого пикселя, содержащегося в данных S3 выходного изображения, может быть подавлена в большей мере. Кроме того, когда флаг оконтуривания установлен в целевом пикселе, то чрезмерная коррекция над данными S2 преобразованного изображения подавляется в большей мере, поскольку больше больших переходов присутствует вокруг целевого пикселя. Несмотря на то, что процесс корректировки согласно представленному варианту осуществления включает умножение значения градации целевого пикселя, содержащегося в данных S2 преобразованного изображения, на
Figure 00000001
и умножение значения градации целевого пикселя, содержащегося в данных S1 входного изображения, на (1 -
Figure 00000001
), процесс корректировки может быть выполнен другим способом. Например, значение градации целевого пикселя, содержащегося в данных S2 преобразованного изображения, или значение градации целевого пикселя, содержащегося в данных S1 входного изображения, может быть разделено на 1/
Figure 00000001
или 1/1-
Figure 00000001
. Кроме того, процесс корректировки может быть выполнен посредством разделения данных S1 входного изображения и данных S2 преобразованного изображения на высокочастотные компоненты и низкочастотные компоненты с использованием фильтра нижних частот или фильтра высоких частот и выполнения вышеупомянутого процесса корректировки только над значениями градации целевых пикселей, содержащихся в высокочастотных компонентах. В данном случае, откорректированные высокочастотные компоненты и не откорректированные низкочастотные компоненты объединяются друг с другом, и объединенные компоненты используются в качестве значения градации целевого пикселя, содержащегося в данных S3 выходного изображения.
[0032] <Результат оценки оконтуривания блоком 21 оценки распространенности оконтуривания>
Теперь со ссылкой на Фиг. 4 будет описано фактическое изображение, полученное посредством выполнения процесса оценки оконтуривания с использованием блока 21 оценки распространенности оконтуривания. На Фиг. 4А показано входное изображение, представленное данными S1 входного изображения, а на Фиг. 4В показано изображение, представляющее собой результат оценки оконтуривания, полученный с использованием блока 21 оценки распространенности оконтуривания. В частности, пиксели, в которых флаги оконтуривания были установлены посредством выполнения процесса установки флага оконтуривания, изображенного на Фиг. 2, с использованием блока 21 оценки распространенности оконтуривания, изображены белыми на Фиг. 4В. Присутствуют большие различия между значениями градации пикселей на границах между живыми существами и задним планом (морем) (то есть большие переходы присутствуют вокруг границ), как показано на Фиг. 4А, так что флаги оконтуривания могут быть установлены вокруг этих границ.
[0033] Как было отмечено выше, в представленном варианте осуществления подавитель 20 оконтуривания выполняет процесс корректировки для подавления чрезмерной коррекции с учетом уровня выразительности резкости над значением градации целевого пикселя, содержащегося в данных S2 преобразованного изображения, который был чрезмерно откорректирован преобразователем 10 изображения и имеет заметное оконтуривание вокруг большой кромки. Таким образом, оконтуривание может быть подавлено с учетом данных резкости изображения.
[0034] Несмотря на то, что были описаны различные варианты осуществления, настоящее изобретение ими не ограничивается.
[0035] Устройство 1 обработки изображения может быть выполнено в качестве PC (персонального компьютера), облачного вычисления или телевизионной абонентской приставки, подключенной к компьютеру. Устройство 1 преобразования изображения может также быть выполнено в качестве специализированной интегральной схемы (ASIC), программируемой вентильной матрицы (FPGA) или динамически переконфигурируемого процессора (DRP), которые реализуют функции устройства 1 обработки изображения. Программа для реализации функций устройства 1 обработки изображения может быть распространена через Интернет или т.п.
[0036] Несмотря на то, что на Фиг. 1 подавитель 20 оконтуривания включает блок 21 оценки распространенности оконтуривания, блок 22 оценки резкости, вычислитель 23 корректировочного коэффициента и корректирующее устройство 24, некоторые из этих элементов могут быть выполнены снаружи. Например, блок 21 оценки распространенности оконтуривания и блок 22 оценки резкости могут быть выполнены снаружи, и подавитель 20 оконтуривания может включать вычислитель 23 корректировочного коэффициента и корректирующее устройство 24.
[0037] Несмотря на то, что подавитель 20 оконтуривания включает блок 21 оценки распространенности оконтуривания и блок 22 оценки резкости, он может выполнять процесс корректировки с использованием одного из этих элементов с остановкой другого. Когда блок 21 оценки распространенности оконтуривания остановлен, и флаг оконтуривания установлен на целевом пикселе, то «
Figure 00000001
= [1 - постоянная (от 0 до 1)] × (1 - степень выразительности резкости)» может использоваться вместо «
Figure 00000001
= (1 - распространенность оконтуривания) × (1 - степень выразительности резкости)». Наоборот, когда блок 22 оценки резкости остановлен, степень выразительности резкости при вычислении
Figure 00000001
может быть постоянной (от 0 до 1). В данном случае, эта постоянная, когда флаг оконтуривания установлен в целевом пикселе, может быть меньше аналогичной постоянной, когда флаг оконтуривания не установлен в целевом пикселе.
Описание ссылочных обозначений
[0038]
1: устройство обработки изображения,
10: преобразователь изображения,
20: подавитель оконтуривания,
21: блок оценки распространенности оконтуривания,
22: блок оценки резкости,
23: вычислитель корректировочного коэффициента,
24: корректирующее устройство,
30: блок вывода входного изображения.

Claims (30)

1. Устройство обработки изображения, включающее:
блок оценки распространенности оконтуривания, выполненный с возможностью оценки распространенности оконтуривания, представляющей собой вероятность возникновения оконтуривания, на основе данных входного изображения;
блок оценки резкости, выполненный с возможностью оценки уровня выразительности резкости, представляющего собой интенсивность резкости входного изображения, представленного данными входного изображения, на основе данных входного изображения; и
корректирующее устройство, выполненное с возможностью выполнения процесса корректировки для подавления уровня преобразования изображения над каждым пикселем в данных преобразованного изображения, полученных посредством выполнения преобразования изображения над данными входного изображения, на основе распространенности оконтуривания и/или уровня выразительности резкости.
2. Устройство обработки изображения по п. 1, в котором
блок оценки распространенности оконтуривания включает блок установки флага оконтуривания, выполненный с возможностью расценивания одного пикселя, содержащегося в данных входного изображения, в качестве целевого пикселя и, при ожидании возникновения оконтуривания в целевом пикселе, на основе характеристического показателя области близлежащих пикселей, включающей в себя целевой пиксель и множество пикселей вблизи целевого пикселя, установки флага оконтуривания в целевом пикселе, а
корректирующее устройство выполнено с возможностью выполнения различных процессов корректировки целевого пикселя на основе того, установлен ли флаг оконтуривания в целевом пикселе.
3. Устройство обработки изображения по п. 2, в котором, когда флаг оконтуривания установлен в целевом пикселе, корректирующее устройство выполняет процесс корректировки целевого пикселя в большей степени для подавления уровня преобразования изображения по сравнению со случаем, когда флаг оконтуривания не установлен в целевом пикселе.
4. Устройство обработки изображения по п. 2 или 3, в котором, когда флаг оконтуривания не установлен в целевом пикселе, корректирующее устройство выполняет процесс корректировки целевого пикселя на основе уровня выразительности резкости.
5. Устройство обработки изображения по п. 2 или 3, в котором, когда флаг оконтуривания установлен в целевом пикселе, корректирующее устройство выполняет процесс корректировки целевого пикселя на основе распространенности оконтуривания и уровня выразительности резкости.
6. Устройство обработки изображения по п. 2 или 3, в котором
процесс корректировки, выполняемый корректирующим устройством, включает вычисление значения градации целевого пикселя, содержащегося в данных выходного изображения, посредством смешивания значения градации целевого пикселя, содержащегося в данных входного изображения, и значения градации целевого пикселя, содержащегося в данных преобразованного изображения, в заданном соотношении.
7. Устройство обработки изображения по п. 2 или 3, дополнительно включающее вычислитель корректировочного коэффициента, выполненный с возможностью вычисления корректировочного коэффициента, на который умножается значение градации целевого пикселя, содержащегося в данных преобразованного изображения, при этом
корректирующее устройство выполнено с возможностью умножения значения градации целевого пикселя, содержащегося в данных преобразованного изображения, на корректировочный коэффициент и с возможностью умножения значения градации целевого пикселя, содержащегося в данных входного изображения, на значение, присваиваемое корректировочному коэффициенту.
8. Устройство обработки изображения по п. 2 или 3, в котором
вычислитель корректировочного коэффициента выполнен с возможностью вычисления корректировочного коэффициента на основе уровня выразительности резкости или уровня выразительности резкости и распространенности оконтуривания.
9. Устройство обработки изображения по п. 2 или 3, в котором
блок оценки распространенности оконтуривания выполнен с возможностью оценки распространенности оконтуривания целевого пикселя на основе количества пикселей, в которых флаг оконтуривания установлен в области близлежащих пикселей.
10. Устройство обработки изображения по п. 2 или 3, в котором
блок оценки резкости выполнен с возможностью оценки уровня выразительности резкости на основе суммы отклонений значений пикселей, содержащихся в данных изображения, полученных посредством обработки данных входного изображения с использованием фильтра нижних частот, и суммы отклонений значений пикселей, содержащихся в данных входного изображения.
11. Устройство оценки оконтуривания, содержащее:
блок определения большой кромки, выполненный с возможностью, когда характеристический показатель области близлежащих пикселей, включающей в себя целевой пиксель, содержащийся в данных входного изображения, и множество пикселей вблизи целевого пикселя, превышает заданную первую пороговую величину, определения, что целевой пиксель является большой кромкой;
блок определения неконтрастного пикселя, выполненный с возможностью, когда характеристический показатель области близлежащих пикселей оказывается ниже заданной второй пороговой величины, определения, что целевой пиксель является неконтрастным пикселем;
вычислитель суммы, выполненный с возможностью, когда целевой пиксель определен в качестве неконтрастного пикселя, вычисления суммы неконтрастных пикселей, содержащихся в области близлежащих пикселей;
блок определения неконтрастного участка, выполненный с возможностью, когда сумма неконтрастных пикселей, содержащихся в области близлежащих пикселей, превышает заданную третью пороговую величину, определения, что область близлежащих пикселей вокруг целевого пикселя является неконтрастным участком; и
блок ожидания, выполненный с возможностью, при определении блоком определения большой кромки того, что целевой пиксель является большой кромкой, или при определении блоком определения неконтрастного участка того, что область близлежащих пикселей вокруг целевого пикселя является неконтрастным участком и большая кромка содержится в области близлежащих пикселей, - ожидания возникновения оконтуривания в целевом пикселе.
12. Устройство хранения, хранящее программу, вызывающую функционирование компьютера в качестве:
блока оценки распространенности оконтуривания, выполненного с возможностью оценки распространенности оконтуривания, представляющей собой вероятность возникновения оконтуривания, на основе данных входного изображения;
блока оценки резкости, выполненного с возможностью оценки уровня выразительности резкости, представляющего собой интенсивность резкости входного изображения, представленного данными входного изображения, на основе данных входного изображения; и
корректирующего устройства, выполненного с возможностью выполнения процесса корректировки для подавления уровня преобразования изображения над каждым пикселем в данных преобразованного изображения, полученных посредством выполнения преобразования изображения над данными входного изображения, на основе распространенности оконтуривания и/или уровня выразительности резкости.
RU2018121948A 2015-12-09 2016-10-28 Устройство и программа для обработки изображений RU2679542C1 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015240071A JP6619638B2 (ja) 2015-12-09 2015-12-09 画像処理装置及びプログラム
JP2015-240071 2015-12-09
PCT/JP2016/081977 WO2017098832A1 (ja) 2015-12-09 2016-10-28 画像処理装置及びプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2679542C1 true RU2679542C1 (ru) 2019-02-11

Family

ID=59013970

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018121948A RU2679542C1 (ru) 2015-12-09 2016-10-28 Устройство и программа для обработки изображений

Country Status (7)

Country Link
US (1) US10664956B2 (ru)
EP (1) EP3385902B1 (ru)
JP (1) JP6619638B2 (ru)
CN (1) CN108475418B (ru)
AU (1) AU2016368003B2 (ru)
RU (1) RU2679542C1 (ru)
WO (1) WO2017098832A1 (ru)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018148378A (ja) * 2017-03-03 2018-09-20 ブラザー工業株式会社 画像処理装置、および、コンピュータプログラム
CN107767326B (zh) * 2017-09-28 2021-11-02 北京奇虎科技有限公司 图像中对象变换处理方法、装置及计算设备
CN115877808B (zh) 2023-01-30 2023-05-16 成都秦川物联网科技股份有限公司 用于薄片工件加工的工业物联网及控制方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06152992A (ja) * 1992-10-29 1994-05-31 Canon Inc 画像処理方法及び装置
US6473531B1 (en) * 1998-09-18 2002-10-29 Fuji Xerox Co., Ltd. Image information coding system
RU2006101393A (ru) * 2004-05-19 2007-08-10 Сони Корпорейшн (JP) Устройство обработки изображения, способ обработки изображения, программа для способа обработки изображения и носитель записи, предназначенный для записи на него программы для способа обработки изображения
WO2010131296A1 (ja) * 2009-05-14 2010-11-18 株式会社 東芝 画像処理装置
RU2014147957A (ru) * 2012-05-14 2016-06-20 Нэшнл Инститьют Оф Джапэн Сайнс Энд Текнолоджи Эйдженси Устройство обработки изображения, способ обработки изображения, программа, печатный носитель и носитель записи

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1565875A1 (en) 2002-11-25 2005-08-24 Sarnoff Corporation Method and apparatus for measuring quality of compressed video sequences without references
US8064718B2 (en) * 2005-02-24 2011-11-22 Bang & Olufsen A/S Filter for adaptive noise reduction and sharpness enhancement for electronically displayed pictures
US7876973B2 (en) * 2006-01-12 2011-01-25 Integrity Applications Incorporated Edge ringing artifact suppression methods and apparatuses
WO2008026150A1 (en) * 2006-08-28 2008-03-06 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for image enhancement
TR201810171T4 (tr) 2006-10-03 2018-08-27 Vestel Elektronik Sanayi Ve Ticaret Anonim Sirketi Bir girdi görüntüsündeki halka şeklinde artefaktları en aza indirmek için yöntem ve aparat.
EP1909221A1 (en) * 2006-10-06 2008-04-09 A.P. Moller - Maersk A/S Container vessel stowage planning
JP5150224B2 (ja) * 2006-11-29 2013-02-20 パナソニック株式会社 画像処理方法および画像処理装置
JP4983415B2 (ja) 2007-06-11 2012-07-25 ソニー株式会社 画像信号処理装置、画像信号処理方法及びプログラム
JP5060447B2 (ja) * 2008-10-07 2012-10-31 株式会社東芝 ノイズキャンセル処理回路および固体撮像装置
JP2010212782A (ja) 2009-03-06 2010-09-24 Toshiba Corp 画像鮮鋭化装置、画像鮮鋭化方法
JP2012249079A (ja) * 2011-05-27 2012-12-13 Semiconductor Components Industries Llc 輪郭補正装置
US9118932B2 (en) * 2013-06-14 2015-08-25 Nvidia Corporation Adaptive filtering mechanism to remove encoding artifacts in video data
JP6042034B2 (ja) * 2014-04-11 2016-12-14 富士フイルム株式会社 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法及びプログラム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06152992A (ja) * 1992-10-29 1994-05-31 Canon Inc 画像処理方法及び装置
US6473531B1 (en) * 1998-09-18 2002-10-29 Fuji Xerox Co., Ltd. Image information coding system
RU2006101393A (ru) * 2004-05-19 2007-08-10 Сони Корпорейшн (JP) Устройство обработки изображения, способ обработки изображения, программа для способа обработки изображения и носитель записи, предназначенный для записи на него программы для способа обработки изображения
WO2010131296A1 (ja) * 2009-05-14 2010-11-18 株式会社 東芝 画像処理装置
RU2014147957A (ru) * 2012-05-14 2016-06-20 Нэшнл Инститьют Оф Джапэн Сайнс Энд Текнолоджи Эйдженси Устройство обработки изображения, способ обработки изображения, программа, печатный носитель и носитель записи

Also Published As

Publication number Publication date
EP3385902A1 (en) 2018-10-10
WO2017098832A1 (ja) 2017-06-15
CN108475418A (zh) 2018-08-31
AU2016368003A1 (en) 2018-07-05
EP3385902B1 (en) 2023-08-16
JP2017107366A (ja) 2017-06-15
CN108475418B (zh) 2022-07-29
AU2016368003B2 (en) 2019-08-15
US20180374198A1 (en) 2018-12-27
JP6619638B2 (ja) 2019-12-11
EP3385902A4 (en) 2019-03-06
US10664956B2 (en) 2020-05-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2806395B1 (en) Color enhancement method and device
RU2679542C1 (ru) Устройство и программа для обработки изображений
RU2009123903A (ru) Устройство и способы для увеличения динамического диапазона в цифровых изображениях
US8577167B2 (en) Image processing system and spatial noise reducing method
US9621766B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and program capable of performing high quality mist/fog correction
JP6320115B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
KR20150090595A (ko) 영상 처리 방법 및 장치
JP2013020617A (ja) グレースケール文字画像正規化装置及び方法
US20080267524A1 (en) Automatic image enhancement
US20150187051A1 (en) Method and apparatus for estimating image noise
CN111127337B (zh) 图像局部区域高光调整方法、介质、设备及装置
US20160343115A1 (en) Image processing method, image processing apparatus, image capturing apparatus, image processing program and non-transitory computer-readable storage medium
KR101389932B1 (ko) 이미지 톤 매핑 장치 및 방법
US8180172B2 (en) Image processing method
US10438323B2 (en) Image brightness correction and noise suppression method, device, and recording medium for storing image processing program
JP4402994B2 (ja) 画像処理方法および装置並びにプログラム
JP4274426B2 (ja) 画像処理方法および装置並びにプログラム
JP7365206B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
JP6701687B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム
JP2013243643A (ja) 画像処理装置、画像表示装置および方法
KR20160103213A (ko) 레티넥스 기법을 이용한 고속의 영상처리방법
JP2006113774A (ja) 画像ノイズ算出方法、画像処理評価方法、画像処理評価装置、画像処理評価プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体
US20180096470A1 (en) Image processing device, image processing method, and non-transitory computer-readable medium storing image processing program
JP2015075813A (ja) 画像処理装置及びプログラム
JP5743498B2 (ja) 画像補正装置および画像補正方法

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20201029