WO2011007395A1 - 画像処理装置 - Google Patents

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luminance gradient
luminance
histogram
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Inventor
原田雅之
Original Assignee
三菱電機株式会社
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/387—Composing, repositioning or otherwise geometrically modifying originals
    • H04N1/393—Enlarging or reducing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting

Definitions

  • the present invention relates to an image processing apparatus that performs image enlargement processing.
  • Bicubic interpolation is widely used as an interpolation method (see, for example, Non-Patent Document 1).
  • this interpolation method is intended to connect pixels smoothly, there is a problem that edges are blurred in the interpolated image and the fineness is lost compared to the original image.
  • Patent Document 1 As a conventional technique for solving this problem, for example, there is an image processing apparatus disclosed in Patent Document 1. This apparatus divides an image into regions of a certain size, compares the edge strength calculated for each of the divided regions with a predetermined reference value, A different enlargement process is applied. Thereby, blurring of edges in the interpolated image is suppressed, and a high-quality enlarged image can be obtained.
  • an enlargement parameter is calculated based on a feature amount calculated from an area having an edge strength equal to or higher than a reference value, and the enlargement parameter and the pixel value of the original image are used. Generate enlarged pixel values. In a region where the edge strength is less than the reference value, an enlarged pixel value is generated by applying a predetermined interpolation formula (such as nearest neighbor method) without using the feature amount calculated from this region.
  • a predetermined interpolation formula such as nearest neighbor method
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and can suppress the occurrence of blurring of the edge of the enlarged image, and prevents the enlarged image from being unnecessarily edge-enhanced and resulting in an unnatural image.
  • An object of the present invention is to obtain an image processing apparatus that can perform the above processing.
  • An image processing apparatus includes: an enlargement processing unit that performs enlargement processing on an original image to generate an enlarged image; a change processing unit that changes a luminance gradient of the enlarged image generated by the enlargement processing unit; The luminance gradient histogram that is the target of the enlarged image is calculated from the luminance gradient histogram that is obtained by counting the frequency of the luminance difference between adjacent pixels, and the luminance gradient is changed between the target luminance gradient histogram and the change processing unit.
  • the execution of the change process of the brightness gradient of the enlarged image by the change processing unit is controlled, and the enlargement having a predetermined degree of coincidence with the target brightness gradient histogram And an evaluation unit that uses the image as a final result of the enlargement process.
  • the luminance gradient histogram that is the target of the enlarged image is calculated from the frequency ratio of the luminance gradient histogram of the original image, and the target luminance gradient histogram and the luminance gradient histogram of the enlarged image in which the luminance gradient is changed,
  • the execution of the process of changing the luminance gradient of the enlarged image is controlled while evaluating the degree of coincidence, and the enlarged image having a predetermined degree of coincidence with the target luminance gradient histogram is used as the final result of the enlargement process.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a flow of operations of the image processing apparatus according to the first embodiment. It is a figure which shows a part of image which the brightness
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an image processing apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • an image processing apparatus 100 according to Embodiment 1 includes an original image data storage unit 101, an image evaluation unit (evaluation unit) 102, a parameter holding unit 103, an image enlargement processing unit (enlargement processing unit) 104, and an image correction process.
  • Section (change processing section) 105 and enlarged image data storage section 106 includes an original image data storage unit 101, an image evaluation unit (evaluation unit) 102, a parameter holding unit 103, an image enlargement processing unit (enlargement processing unit) 104, and an image correction process.
  • Section (change processing section) 105 and enlarged image data storage section 106 includes an original image data storage unit 101, an image evaluation unit (evaluation unit) 102, a parameter holding unit 103, an image enlargement processing unit (enlargement processing unit) 104, and an image correction process.
  • the image evaluation unit 102, the parameter holding unit 103, the image enlargement processing unit 104, and the image correction processing unit 105 read the image processing program according to the gist of the present invention into a computer and cause the CPU to execute the hardware.
  • the software and the software it can be realized on the computer.
  • the original image data storage unit 101 is a storage unit that stores image data (original image) to be enlarged.
  • the image evaluation unit 102 assumes a luminance gradient histogram as a target of the final result of the enlarged image of the original image from the luminance gradient histogram of the original image, and performs a change process of the target luminance gradient histogram and the luminance gradient. By evaluating the degree of coincidence of the magnified image with the brightness gradient histogram, this is a component that obtains the magnified image that is closest to the brightness gradient of the final result of the magnified image.
  • the luminance gradient histogram is a histogram obtained by counting the frequency of the luminance difference between adjacent pixels on the image.
  • the parameter holding unit 103 is a storage unit that holds parameters (enlargement parameters) necessary for enlargement processing such as an image enlargement rate.
  • the image enlargement processing unit 104 is a configuration unit that enlarges the original image by interpolation that provides intermediate pixels between pixels of the original image.
  • the image correction processing unit 105 is a component that corrects an image by subjecting the enlarged image obtained by the image enlargement processing unit 104 to luminance gradient change processing in accordance with the evaluation by the image evaluation unit 102.
  • the enlarged image data storage unit 106 is a storage unit that stores an enlarged image finally obtained by the image correction processing unit 105.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an operation flow of the image processing apparatus according to the first embodiment.
  • the image evaluation unit 102 retrieves original image data from the storage unit 101, and calculates a luminance gradient histogram of the original image (step ST1).
  • a luminance gradient histogram of the original image
  • FIG. 3 is a diagram showing a part of an image (image 301) in which the luminance takes a value from 0 to 255.
  • FIG. 4 shows a luminance gradient (luminance gradient 302) along the horizontal direction of the image 301 in FIG.
  • the luminance gradient 302 becomes “ ⁇ 9”.
  • the value on the upper right side of the luminance gradient 302 becomes “1”.
  • the luminance gradient is obtained by the above procedure, so that FIG. A luminance gradient 302 is obtained.
  • FIG. 5 shows a luminance gradient (luminance gradient 303) along the vertical direction of the image 301 in FIG.
  • the luminance gradient 303 for example, by subtracting the luminance value “5” immediately below (vertically adjacent) from the luminance value “1” at the upper left of the image 301, the value at the upper left of the luminance gradient 303 becomes “ ⁇ 4”. Similarly, by subtracting “10” immediately below “5” in the image 301, the lower left value of the luminance gradient 303 becomes “ ⁇ 5”.
  • the luminance gradient is obtained by the above procedure, so that FIG. A luminance gradient 303 is obtained.
  • FIG. 6 is a diagram showing luminance gradient histogram data (data 304) obtained from the luminance gradients of FIGS.
  • the luminance gradient histogram data 304 can be obtained by calculating the frequency of the luminance gradient values in the horizontal luminance gradient 302 and the vertical luminance gradient 303.
  • the frequency is “0”.
  • the frequency is “1”.
  • the luminance gradient value “ ⁇ 25” to “ ⁇ 17” is the frequency “0”
  • the luminance gradient value “ ⁇ 16” is the frequency “1”
  • the luminance gradient value “ ⁇ 15” is the horizontal luminance gradient. Since there are two in 302 and one in the luminance gradient 303 in the vertical direction, the frequency is “3”. Similarly, the frequency of the brightness gradient value is counted.
  • FIG. 7 shows a graph (graph 305) of the luminance gradient histogram of the entire image including the data 304 of FIG.
  • the horizontal axis of the graph 305 is the value of the luminance gradient
  • the vertical axis is the logarithmic value of the frequency corresponding to the luminance gradient.
  • the luminance gradient histogram of a natural image is known to have a shape in which the frequency of “0” in the center is large and the frequency decreases toward the periphery as can be seen from the graph 305 shown in FIG.
  • Reference 1. Reference 1
  • Y. Weiss, W. Freeman “What makes a good model of natural images?”, CVPR 2007.
  • the image evaluation unit 102 calculates a luminance gradient histogram (hereinafter referred to as a target histogram) that is a target of the enlarged image, based on the enlargement parameter of the parameter holding unit 103 (step). ST2).
  • a target histogram a luminance gradient histogram
  • the target histogram calculation method is not limited. However, assuming that the frequency ratio of the luminance gradient histogram does not change even after the image is enlarged, the original image is doubled vertically and horizontally as an enlargement parameter. When the enlargement ratio to be 4 times is defined, the enlarged image is four times the number of pixels of the original image. Accordingly, the target histogram is obtained on the assumption that the frequency of the luminance gradient histogram is also quadrupled.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a target histogram of an enlarged image obtained by enlarging the image 301 of FIG. 3 four times.
  • the edge of length 1 becomes length 2 when enlarged twice vertically and horizontally, and is considered to increase not by area but by the increase in length.
  • the luminance gradient histogram of the target image is also set to twice the original image frequency.
  • the image enlargement processing unit 104 enlarges the original image according to the enlargement parameter of the parameter holding unit 103 (step ST3).
  • the enlargement parameter used here is a parameter used by the image evaluation unit 102 to create the target histogram.
  • the original image to be enlarged is an image in which the image evaluation unit 102 has created a brightness gradient histogram and a target histogram in step ST1 and step ST2.
  • An interpolation method is used for the enlargement process by the image enlargement processing unit 104.
  • an interpolation method there are a bilinear method for obtaining an intermediate luminance value by linear interpolation of four neighboring pixels, and a bicubic method by cubic interpolation of sixteen neighboring pixels.
  • the enlargement processing method is not limited, but a bicubic method capable of high-quality enlargement is used.
  • the image correction processing unit 105 corrects the enlarged image by changing the luminance gradient so that the luminance gradient histogram of the image enlarged by the image enlargement processing unit 104 is brought close to the target histogram, and performs a new enlargement.
  • An image is generated (step ST4).
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a change in the luminance gradient histogram by the enlargement process using the interpolation method.
  • a graph 501 is a graph of the target histogram.
  • a graph 502 is a graph of a luminance gradient histogram of the image enlarged by the image enlargement processing unit 104.
  • the graph 502 obtained from the enlarged image is a histogram having a smaller luminance difference than the graph 501 of the target histogram. Since the interpolation process is a process of smoothly connecting a plurality of pixels, the luminance value of the pixel inserted between the adjacent pixels becomes an intermediate value between the luminance values of the pixels at both ends, and the luminance gradient This is because becomes smaller.
  • FIG. 10 is a diagram showing a change in luminance gradient due to enlargement processing using cubic interpolation.
  • points 601a to 601d are points indicating the luminance of the original image
  • a curve 602 is a curve indicating a cubic curve used for interpolation.
  • a luminance gradient 603 is a luminance gradient (luminance difference) of the original image between two points 601b and 601c in the middle of the points 601a and 601d.
  • a point 604 is a newly inserted interpolation point obtained from the curve 602.
  • the luminance gradient 605a is a luminance gradient between the point 601b and the interpolation point 604, and the luminance gradient 605b is a luminance gradient between the interpolation point 604 and the point 601c.
  • the luminance gradient 603 of the original image is divided by the interpolation points 604 to become luminance gradients 605a and 605b, so that the luminance gradient as a whole becomes small.
  • the image correction processing unit 105 executes a correction process for bringing the luminance gradient histogram of the image enlarged by the image enlargement processing unit 104 closer to the target histogram by the enlargement parameter of the parameter holding unit 103.
  • edge enhancement processing called an unsharp mask is performed. Note that the present invention does not limit the correction processing by the image correction processing unit 105 to the edge enhancement processing described above.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of an unsharp mask.
  • a convolution operation on the unsharp mask 701 shown in FIG. 11 and the enlarged image enlarged by the interpolation method, a new enlarged image with enhanced edges can be obtained. Since the luminance difference is expanded by edge enhancement, the luminance gradient histogram of the new enlarged image is closer to the graph 501 than the graph 502 shown in FIG.
  • an unsharp mask it is desirable to convert the luminance value of the image from an integer value to a floating point value before processing in order to improve conversion accuracy.
  • the image evaluation unit 102 determines whether or not to end the correction processing (step ST5).
  • the image evaluation unit 102 executes the correction process in step ST4 for the maximum number of repetitions set in advance in the parameter holding unit 103, the brightness gradient histogram of the image after the correction process matches the target histogram. Evaluate the degree of. From this degree, when it is evaluated that the two match, or when the maximum number of repetitions is reached, the image evaluation unit 102 determines that the correction process is to be terminated.
  • step ST5 When the end determination is made (step ST5; YES), the image evaluation unit 102 notifies the image correction processing unit 105 to that effect. Upon receiving the end notification, the image correction processing unit 105 outputs the enlarged image after the correction process to the storage unit 106 (step ST6). Thus, the enlarged image generation process ends. On the other hand, when it is determined that the process is not ended (step ST5; NO), the image evaluation unit 102 notifies the image correction processing unit 105 to that effect. Upon receiving this notification, the image correction processing unit 105 returns to step ST4 and repeats the correction process.
  • the evaluation of the degree of coincidence between the brightness gradient histogram and the target histogram of the corrected image will be described. It is rare that the intensity gradient histograms in separate images are perfectly matched even if the sum of the histograms is the same. Further, when the target histogram at double enlargement in the vertical and horizontal directions is doubled by paying attention to the edge, the total number of histograms is different, so that they do not completely match. Therefore, according to the present invention, the frequency difference of each brightness gradient value between the target histogram and the brightness gradient histogram of the corrected image is calculated within a certain range, and the sum of the differences is closest to “0”. It is determined that they match.
  • FIG. 12 is a diagram for explaining the determination process of the degree of coincidence between the target histogram and the luminance gradient histogram of the image after the correction process.
  • a range 801 is a range in which the frequency difference calculation is performed, and is set from “ ⁇ 255” to “ ⁇ 10” and from “10” to “255”.
  • the difference 802 is a frequency difference obtained by subtracting the luminance gradient histogram (graph 502) of the enlarged image obtained by enlarging the original image in step ST3 from the target histogram (graph 501).
  • the frequency value that the graph 502 can take is smaller than the graph 501, and thus the frequency difference is a positive value.
  • a graph 803 is a graph of a luminance gradient histogram of the enlarged image after the correction process in step ST4.
  • the difference 804 is a frequency difference obtained by subtracting the luminance gradient histogram graph 803 from the target histogram (graph 501).
  • the width of the graph 502 gradually increases. It is assumed that the graph 502 is changed to the graph 803 as a result of this repeated processing. Also, in a certain range, the frequency value that the graph 803 can take is smaller than the graph 501, and in another range, the frequency value that the graph 803 can take is larger than the graph 501. As described above, the width of the graph of the image after the correction process gradually increases, so that the difference 804 changes from a positive value to a negative value at a certain state. Therefore, it is determined that the target histogram coincides with the luminance gradient histogram of the image after the correction process when the value changes to a negative value.
  • the target histogram of the enlarged image is calculated from the luminance gradient histogram of the original image, and the enlarged image obtained by changing the luminance gradient using the target histogram and the unsharp mask is used. While evaluating the degree of coincidence with the luminance gradient histogram, the execution of the luminance gradient changing process for the enlarged image is controlled, and the enlarged image having a predetermined degree of coincidence with the target histogram is set as the final result of the enlargement process. In this way, an image close to the luminance gradient histogram of the original image can be used as the final enlarged image, and an image with improved edge blurring of the enlarged image can be generated.
  • the edge enhancement process is terminated when a predetermined degree of coincidence with the luminance gradient histogram of the original image is obtained, a natural image can be obtained. As a result, it is possible to prevent the edge enhancement from being continued unnecessarily, resulting in an unnatural image in which the edge is enhanced more than necessary, or the noise being enhanced and the occurrence of an artifact.
  • Embodiment 2 the correction process for correcting the original enlarged image to the enlarged image close to the luminance gradient of the original image is performed under the end condition defined by the maximum value and the minimum value of the luminance difference.
  • the basic configuration of the image processing apparatus according to the second embodiment is the same as that described with reference to FIG. 1 in the first embodiment, but the content of the end determination by the image evaluation unit 102 is different. Therefore, in the following description, refer to FIG. 1 for the configuration of the image processing apparatus.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining the end determination of the correction process according to the second embodiment of the present invention. Since the process other than the determination of the end of the correction process is the same as that of the first embodiment, description thereof is omitted.
  • a minimum value 901 is the minimum value of the luminance difference having a frequency of 1 or more in the target histogram (graph 501).
  • the maximum value 902 is the maximum value of the luminance difference having a frequency of 1 or more in the target histogram (graph 501).
  • the minimum value 903 is the minimum value of the luminance difference having a frequency of 1 or more in the luminance gradient histogram (graph 803) of the enlarged image corrected in step ST4 of the flowchart of FIG.
  • the maximum value 904 is the maximum value of the luminance difference having a frequency of 1 or more in the luminance gradient histogram (graph 803) of the corrected enlarged image.
  • the maximum value 902 of the target histogram is larger than the maximum value 902a of the luminance gradient histogram (graph 502) of the original enlarged image obtained by enlarging the original image in step ST3 of the flowchart of FIG. .
  • the minimum value 902 of the target histogram is smaller than the minimum value 901a of the brightness gradient histogram (graph 502) of the original enlarged image.
  • the right graph of FIG. 13 shows a case where the minimum value 903 of the brightness gradient histogram of the image after the correction process is smaller than the minimum value 901 of the target histogram as the end condition of the correction process.
  • the image evaluation unit 102 obtains the luminance difference of the original image, specifies the maximum value and the minimum value, and further determines the luminance difference in the target histogram from the enlarged parameter held in the parameter holding unit 103. Find the maximum and minimum values of. Next, the image evaluation unit 102 performs correction processing by the image correction processing unit 105 while evaluating the magnitude relationship of at least one of the maximum value and the minimum value of the luminance difference between the target histogram and the image corrected in step ST4.
  • the image evaluation unit 102 executes the correction process by the image correction processing unit 105. And the enlarged image subjected to the correction process is set as a final result.
  • the enlarged image is evaluated while evaluating the magnitude relationship between the maximum value and the minimum value of the luminance difference between the target histogram and the enlarged image in which the luminance gradient is changed.
  • the execution of the luminance gradient changing process is controlled, and an enlarged image including the luminance difference range of the target histogram is set as the final result of the enlargement process.
  • an image close to the luminance gradient histogram of the original image can be used as the final enlarged image, and an image with improved blurring of the edge of the enlarged image is generated. be able to.
  • the end condition can be determined at high speed.
  • the maximum value 904 when the maximum value 904 is larger than the maximum value 902, the minimum condition 903 is smaller than the minimum value 901, and the maximum value 904 is larger than the maximum value 902. Even when the end condition is set as the end condition, the same effect can be obtained.
  • the case where the unsharp mask 701 is used in the correction process in step ST4 has been described.
  • correction by deconvolution is performed. Processing may be performed.
  • the function that expresses the blur of the edge is F
  • the enlarged image to be obtained is L
  • the initial enlarged image generated in step ST3 is I
  • the convolution operation is expressed by “x”.
  • I F ⁇ L (1)
  • L that minimizes “F ⁇ LI” is obtained by the gradient method.
  • the image processing apparatus can suppress the occurrence of edge blurring in an image obtained by enlarging the original image, and can prevent an unnatural image from being emphasized more than necessary in the enlarged image. It is useful for an image processing apparatus that performs image enlargement processing.

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Abstract

元画像の輝度勾配ヒストグラムの度数比率から拡大画像の目標となる輝度勾配ヒストグラムを算出し、当該目標となる輝度勾配ヒストグラムと輝度勾配を変化させた拡大画像の輝度勾配ヒストグラムとの一致度合を評価しながら、拡大画像の輝度勾配の変化処理の実行を制御して、目標となる輝度勾配ヒストグラムと所定の一致度合になった拡大画像を、拡大処理の最終結果とする。

Description

画像処理装置
　この発明は、画像の拡大処理を行う画像処理装置に関するものである。
　従来では、元画像の画素と画素の間に中間画素を与えて補間することで画像を拡大する手法が一般的である。補間の方法には、バイキュービック補間が広く用いられている（例えば、非特許文献１参照）。しかしながら、この補間方法は、画素間を滑らかに繋ぐことを目的としているために、補間した画像内でエッジがぼやけてしまい、元画像と比較して精細さが失われるという不具合がある。
　この不具合を解消するための従来の技術としては、例えば特許文献１に開示される画像処理装置がある。この装置は、画像を一定の大きさの領域に分割し、分割した領域ごとに算出したエッジ強度を所定の基準値と比較して、エッジ強度が基準値以上の領域と基準値未満の領域とで異なる拡大処理を施している。これにより、補間した画像におけるエッジのボケ発生が抑制され、高画質な拡大画像を得ることができる。
　なお、特許文献１では、エッジ強度が基準値以上の領域に対しては、この領域から算出された特徴量に基づいて拡大パラメータを算出し、この拡大パラメータと元画像の画素値とを用いて拡大画素値を生成する。また、エッジ強度が基準値未満である領域では、この領域から算出した特徴量を用いず、既定の補間式（最近傍法など）を適用して拡大画素値を生成する。このように、画像領域の特徴量を用いない一定の手順で拡大画素値を求める処理が含まれるために、拡大画像が元画像の印象を保持しているとは限らない。例えば、規定の補間式を用いた部分と強調した部分に元の画像にない不連続性や、部分ごとに異なったパラメータによって強調され、拡大画像が不自然な画像になる可能性があるという課題があった。
　この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、拡大画像のエッジのボケ発生を抑制でき、拡大画像で必要以上にエッジ強調されて不自然な画像になることを防止することができる画像処理装置を得ることを目的とする。
特開２００６－５０４８１号公報
今里悠一、大橋昭南共著、「医用画像処理」、株式会社昭晃堂、１９９３年１０月３０日発行、ｐ．１２２～１２６
　この発明にかかる画像処理装置は、元画像に拡大処理を施して拡大画像を生成する拡大処理部と、拡大処理部で生成された拡大画像の輝度勾配を変化させる変化処理部と、元画像上の隣接する画素間の輝度差分の度数を計数してなる輝度勾配ヒストグラムから、拡大画像の目標となる輝度勾配ヒストグラムを算出し、当該目標となる輝度勾配ヒストグラムと変化処理部で輝度勾配を変化させた拡大画像の輝度勾配ヒストグラムとの一致度合を評価しながら、変化処理部による拡大画像の輝度勾配の変化処理の実行を制御して、目標となる輝度勾配ヒストグラムと所定の一致度合になった拡大画像を、拡大処理の最終結果とする評価部とを備えるものである。
　この発明によれば、元画像の輝度勾配ヒストグラムの度数比率から拡大画像の目標となる輝度勾配ヒストグラムを算出し、当該目標となる輝度勾配ヒストグラムと輝度勾配を変化させた拡大画像の輝度勾配ヒストグラムとの一致度合を評価しながら、拡大画像の輝度勾配の変化処理の実行を制御して、目標となる輝度勾配ヒストグラムと所定の一致度合になった拡大画像を、拡大処理の最終結果とする。このようにすることで、拡大画像のエッジのボケ発生を抑制し、拡大した画像で必要以上にエッジ強調されて不自然な画像になることを防止することができるという効果がある。
この発明の実施の形態１による画像処理装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態１による画像処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。 輝度が０から２５５までの値をとる画像の一部分を示す図である。 図３の画像の横方向に沿った輝度勾配を示す図である。 図３の画像の縦方向に沿った輝度勾配を示す図である。 図４及び図５の輝度勾配から求めた輝度勾配ヒストグラムデータを示す図である。 画像全体の輝度勾配ヒストグラムのグラフを示す図である。 図３の画像の拡大画像の目標ヒストグラムを示す図である。 補間手法を利用した拡大処理による輝度勾配ヒストグラムの変化の一例を示す図である。 ３次補間を利用した拡大処理による輝度勾配の変化を示す図である。 アンシャープマスクの一例を示す図である。 目標ヒストグラムと修正処理後の画像の輝度勾配ヒストグラムとの一致度合の判定処理を説明するための図である。 この発明の実施の形態２による修正処理の終了判定を説明するための図である。
　以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための最良の形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
　図１は、この発明の実施の形態１による画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１において、実施の形態１による画像処理装置１００は、元画像データ記憶部１０１、画像評価部（評価部）１０２、パラメータ保持部１０３、画像拡大処理部（拡大処理部）１０４、画像修正処理部（変化処理部）１０５及び拡大画像データ記憶部１０６を備える。なお、画像評価部１０２、パラメータ保持部１０３、画像拡大処理部１０４及び画像修正処理部１０５は、この発明の趣旨に従う画像処理用プログラムをコンピュータに読み込ませて、そのＣＰＵに実行させることにより、ハードウエアとソフトウエアが協働した具体的な手段として、当該コンピュータ上で実現することができる。
　元画像データ記憶部１０１は、拡大処理の対象となる画像データ（元画像）を記憶する記憶部である。画像評価部１０２は、元画像の輝度勾配ヒストグラムから、当該元画像の拡大画像の最終結果の目標となる輝度勾配ヒストグラムを想定し、この目標となる輝度勾配ヒストグラムと輝度勾配の変化処理を施した拡大画像の輝度勾配ヒストグラムとの一致度合を評価することにより、当該拡大画像の最終結果の輝度勾配に最も近付いた拡大画像を求める構成部である。なお、輝度勾配ヒストグラムとは、画像上で隣接する画素間の輝度差分の度数を計数してなるヒストグラムである。
　パラメータ保持部１０３は、画像の拡大率等の拡大処理に必要なパラメータ（拡大パラメータ）を保持する記憶部である。画像拡大処理部１０４は、元画像の画素と画素の間に中間画素を与える補間によって元画像を拡大処理する構成部である。画像修正処理部１０５は、画像評価部１０２による評価に従い、画像拡大処理部１０４で得られた拡大画像に対して輝度勾配の変化処理を施し、画像を修正する構成部である。拡大画像データ記憶部１０６は、画像修正処理部１０５によって最終的に得られた拡大画像を格納する記憶部である。
　次に動作について説明する。
　図２は、実施の形態１による画像処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。
　先ず、画像評価部１０２は、記憶部１０１から元画像データを取り出して、当該元画像の輝度勾配ヒストグラムを算出する（ステップＳＴ１）。ここで、図３から図７までを用いて、輝度勾配ヒストグラムの一例を説明する。
　図３は、輝度が０から２５５までの値をとる画像の一部分（画像３０１）を示す図である。また、図４は、図３の画像３０１の横方向に沿った輝度勾配（輝度勾配３０２）を示している。例えば、画像３０１の左上の輝度値“１”から右隣（右横）の輝度値“１０”を引くことで、輝度勾配３０２の左上の値が“－９”となる。同様にして、画像３０１において、上記の“１０”から右隣の“９”を引くことにより、輝度勾配３０２の右上の値が“１”となる。画像３０１における中段の行の輝度値“５”“２０”“３５”、下段の行の輝度値“１０”“２４”“４０”についても、上記手順で輝度勾配を求めることで、図４の輝度勾配３０２が得られる。
　図５は、図３の画像３０１の縦方向に沿った輝度勾配（輝度勾配３０３）を示している。輝度勾配３０３においては、例えば、画像３０１の左上の輝度値“１”から直下（縦隣）の輝度値“５”を引くことで、輝度勾配３０３の左上の値が“－４”となる。同様にして、画像３０１において、上記の“５”から直下の“１０”を引くことで、輝度勾配３０３の左下の値が“－５”となる。画像３０１における中央の列の輝度値“１０”“２０”“２４”、右側の列の輝度値“９”“３５”“４０”についても、上記手順で輝度勾配を求めることにより、図５の輝度勾配３０３が得られる。
　図６は、図４及び図５の輝度勾配から求めた輝度勾配ヒストグラムデータ（データ３０４）を示す図である。輝度勾配ヒストグラムデータ３０４は、横方向の輝度勾配３０２と縦方向の輝度勾配３０３にある輝度勾配値の度数を計算することで求めることができる。画像３０１において、“－２５５”から“－２７”までの輝度勾配値は、輝度勾配３０２及び輝度勾配３０３の双方に含まれていないので度数は“０”となる。
　また、輝度勾配値“－２６”は縦方向の輝度勾配３０３に１つだけあるので度数“１”となる。同様に、輝度勾配値“－２５”から“－１７”までは度数“０”であり、輝度勾配値“－１６”は度数“１”、輝度勾配値“－１５”は横方向の輝度勾配３０２に２つ、縦方向の輝度勾配３０３に１つあるので度数“３”となる。以下同様に輝度勾配値の度数を数える。
　図７は、図６のデータ３０４を含む画像全体の輝度勾配ヒストグラムのグラフ（グラフ３０５）を示している。なお、グラフ３０５の横軸は輝度勾配の値であり、縦軸は輝度勾配に対応する度数の対数値である。一般に自然画像の輝度勾配ヒストグラムは、図７に示すグラフ３０５からもわかるように、中央の“０”の度数が大きく、周辺にいくに従って度数が下がっていく形状であることが知られている（例えば、参考文献１参照）。
（参考文献１）
Y.Weiss, W.Freeman, “ What makes a good model of natural images? ”，CVPR 2007.
　図２の説明に戻る。画像評価部１０２は、元画像の輝度勾配ヒストグラムの算出が完了すると、今度はパラメータ保持部１０３の拡大パラメータにより、拡大画像の目標となる輝度勾配ヒストグラム（以下目標ヒストグラムと呼ぶ）を算出する（ステップＳＴ２）。
　なお、この発明では、目標ヒストグラムの算出手法を限定するものではないが、画像を拡大した後も、輝度勾配ヒストグラムの度数比率が変化しないものと仮定すれば、拡大パラメータとして元画像を縦横２倍の計４倍にする拡大率が規定されている場合、拡大画像は、元画像の画素数の４倍となる。従って、輝度勾配ヒストグラムの度数も４倍になると仮定して目標ヒストグラムを求める。
　図８は、図３の画像３０１を４倍に拡大した拡大画像の目標ヒストグラムを示す図である。図８に示す目標ヒストグラムデータ４０１は、図６に示した画像３０１の輝度勾配ヒストグラムデータ３０４の度数値をそれぞれ４倍にしたものである。
　また、画像のエッジに着目すれば、長さ１のエッジは縦横２倍拡大で長さ２になり、面積ではなく長さの増加分だけ増えると考えられるので、拡大パラメータとして元画像を縦横２倍の拡大率が規定されている場合には、目標画像の輝度勾配ヒストグラムも元画像度数の２倍と設定する。
　次に、画像拡大処理部１０４が、パラメータ保持部１０３の拡大パラメータに従って、元画像を拡大処理する（ステップＳＴ３）。なお、ここで利用される拡大パラメータは、画像評価部１０２が目標ヒストグラムの作成に利用したパラメータである。また、拡大処理される元画像は、ステップＳＴ１及びステップＳＴ２において、画像評価部１０２が、輝度勾配ヒストグラム及び目標ヒストグラムを作成した画像である。
　画像拡大処理部１０４による拡大処理には補間手法を用いる。補間手法には、近隣４画素の線形補間で中間の輝度値を求めるバイリニア法や、近隣１６画素の３次補間によるバイキュービック法などがある。この発明では、拡大処理の手法を限定しないが、高画質の拡大が可能なバイキュービック法を用いる。
　続いて、画像修正処理部１０５は、画像拡大処理部１０４で拡大された画像の輝度勾配ヒストグラムを目標ヒストグラムに近付けるよう、当該拡大画像に輝度勾配の変化処理を施して修正を行い、新たな拡大画像を生成する（ステップＳＴ４）。
　図９は、補間手法を利用した拡大処理による輝度勾配ヒストグラムの変化の一例を示す図である。図９において、グラフ５０１が目標ヒストグラムのグラフである。また、グラフ５０２は、画像拡大処理部１０４で拡大された画像の輝度勾配ヒストグラムのグラフである。図９に示すように、拡大画像から得たグラフ５０２は、目標ヒストグラムのグラフ５０１よりも輝度差分が小さいヒストグラムになる。これは、補間処理が、複数の画素を滑らかに繋げる処理であるため、隣接する画素の中間に挿入される画素の輝度値は、その両端の画素の輝度値の中間の値になり、輝度勾配が小さくなるからである。
　図１０は、３次補間を利用した拡大処理による輝度勾配の変化を示す図である。図１０において、点６０１ａ～６０１ｄが元画像の輝度を示す点であり、曲線６０２が補間に用いる３次曲線を示す曲線である。また、輝度勾配６０３は、点６０１ａ，６０１ｄの中間の２点６０１ｂ，６０１ｃ間の元画像の輝度勾配（輝度差分）である。点６０４は、曲線６０２で求められた新たに挿入された補間点である。輝度勾配６０５ａは、点６０１ｂと補間点６０４との輝度勾配であり、輝度勾配６０５ｂは、補間点６０４と点６０１ｃとの輝度勾配である。このように、元画像の輝度勾配６０３が、補間点６０４により分割されて輝度勾配６０５ａ，６０５ｂになるため、全体としての輝度勾配が小さくなる。
　そこで、画像修正処理部１０５は、パラメータ保持部１０３の拡大パラメータにより、画像拡大処理部１０４で拡大された画像の輝度勾配ヒストグラムを、目標ヒストグラムに近付ける修正処理を実行する。実施の形態１では、例えば、アンシャープマスクと呼ばれるエッジ強調処理を行う。なお、この発明は、画像修正処理部１０５による修正処理を、上記のエッジ強調処理に限定するものではない。
　図１１は、アンシャープマスクの一例を示す図である。図１１に示すアンシャープマスク７０１と補間手法により拡大された拡大画像とを畳み込み演算することにより、エッジが強調された新たな拡大画像が得られる。エッジ強調により輝度差分は拡大されるため、新たな拡大画像の輝度勾配ヒストグラムは、図９に示すグラフ５０２よりもグラフ５０１に近いヒストグラムになる。なお、アンシャープマスクを用いる場合、変換精度の向上を図るため、処理前に画像の輝度値を整数値から浮動小数点値へ変換することが望ましい。
　画像修正処理部１０５により修正処理で新たな拡大画像が得られると、画像評価部１０２は、当該修正処理を終了するか否かを判定する（ステップＳＴ５）。ここでは、画像評価部１０２が、パラメータ保持部１０３に予め設定した最大繰り返し回数分だけ、ステップＳＴ４の修正処理を実行する間に、修正処理後の画像の輝度勾配ヒストグラムと、目標ヒストグラムとの一致の度合を評価する。この度合から両者が一致したと評価されるか、もしくは、最大繰り返し回数に達すると、画像評価部１０２が、修正処理を終了すると判定する。
　終了判定した場合（ステップＳＴ５；ＹＥＳ）、画像評価部１０２は、その旨を画像修正処理部１０５へ通知する。画像修正処理部１０５は、終了通知を受けると、修正処理後の拡大画像を記憶部１０６へ出力する（ステップＳＴ６）。これにより、拡大画像の生成処理が終了する。
　一方、終了しないと判定すると（ステップＳＴ５；ＮＯ）、画像評価部１０２は、その旨を画像修正処理部１０５へ通知する。この通知を受けると、画像修正処理部１０５は、ステップＳＴ４へ戻って修正処理を繰り返す。
　ここで、修正処理後の画像の輝度勾配ヒストグラムと目標ヒストグラムとの一致度合の評価について説明する。別個の画像における輝度勾配ヒストグラムが完全に一致することはヒストグラムの合計が同じ場合であっても希である。さらに、縦横それぞれ２倍拡大時の目標ヒストグラムをエッジに着目して２倍とした場合、ヒストグラムの合計数が異なるので完全に一致することはない。そこで、この発明では、ある範囲で目標ヒストグラムと修正処理後の画像の輝度勾配ヒストグラムとの各輝度勾配値の度数の差分を計算し、その差分の合計が“０”に最も近くなったときに一致したと判定する。
　図１２は、目標ヒストグラムと修正処理後の画像の輝度勾配ヒストグラムとの一致度合の判定処理を説明するための図である。図１２において、範囲８０１は、度数の差分計算を実行する範囲であり、“－２５５”から“－１０”まで、及び“１０”から“２５５”までとした。
　差分８０２は、目標ヒストグラム（グラフ５０１）から、ステップＳＴ３で元画像を拡大した拡大画像の輝度勾配ヒストグラム（グラフ５０２）を引いた度数差分である。ステップＳＴ３の直後は、グラフ５０２の取り得る度数の値がグラフ５０１より小さいため、上記の度数差分は正の値になる。
　グラフ８０３は、ステップＳＴ４における修正処理後の拡大画像の輝度勾配ヒストグラムのグラフである。また、差分８０４は、目標ヒストグラム（グラフ５０１）から、上記の輝度勾配ヒストグラムのグラフ８０３を引いた度数差分である。
　ステップＳＴ４の修正処理を繰り返すと、グラフ５０２の幅は、徐々に広がっていく。この繰り返し処理の結果として、グラフ５０２からグラフ８０３になったものとする。また、ある範囲では、グラフ８０３の取り得る度数の値はグラフ５０１よりも小さく、別の範囲では、グラフ８０３の取り得る度数の値はグラフ５０１よりも大きい。
　上述のように修正処理後の画像のグラフの幅は、徐々に広がっていくため、差分８０４は、ある状態を境に正の値から負の値に変化する。そこで、負の値に変わったときを目標ヒストグラムと修正処理後の画像の輝度勾配ヒストグラムとが一致したと判定する。
　以上のように、この実施の形態１によれば、元画像の輝度勾配ヒストグラムから拡大画像の目標ヒストグラムを算出し、当該目標ヒストグラムと、アンシャープマスクを用いて輝度勾配を変化させた拡大画像の輝度勾配ヒストグラムとの一致度合を評価しながら、拡大画像に対する輝度勾配の変化処理の実行を制御して、目標ヒストグラムと所定の一致度合になった拡大画像を、拡大処理の最終結果とする。
　このようにすることで、元画像の輝度勾配ヒストグラムに近い画像を最終結果の拡大画像とすることができ、拡大画像のエッジのぼけを改善した画像を生成することができる。
　また、元画像の輝度勾配ヒストグラムと所定の一致度合になった時点で、エッジ強調処理を終了するので、自然な画像が得られるという特徴がある。これにより、不要にエッジ強調が続行されてエッジが必要以上に強調された不自然な画像となったり、ノイズが強調されアーチフェクトが発生してしまうことを防ぐことができる。
実施の形態２．
　この実施の形態２では、当初拡大画像から元画像の輝度勾配に近い拡大画像へ修正するための修正処理を、輝度差分の最大値と最小値で規定される終了条件で実施する。なお、実施の形態２による画像処理装置の基本的な構成は、上記実施の形態１で図１を用いて説明したものと同一であるが、画像評価部１０２による終了判定の内容が異なる。従って、以降の説明において、画像処理装置の構成については図１を参照する。
　次に動作について説明する。
　図１３は、この発明の実施の形態２による修正処理の終了判定を説明するための図である。なお、修正処理の終了判定以外は上記実施の形態１と同様であるため、説明を省略する。図１３において、最小値９０１は、目標ヒストグラム（グラフ５０１）で１以上の度数を持つ輝度差分の最小値である。最大値９０２が、目標ヒストグラム（グラフ５０１）で１以上の度数を持つ輝度差分の最大値である。
　また、最小値９０３は、図２のフローチャートのステップＳＴ４にて修正された拡大画像の輝度勾配ヒストグラム（グラフ８０３）で１以上の度数を持つ輝度差分の最小値である。最大値９０４が、上記修正された拡大画像の輝度勾配ヒストグラム（グラフ８０３）で１以上の度数を持つ輝度差分の最大値である。
　図１３の左側グラフに示すように、目標ヒストグラムの最大値９０２は、図２のフローチャートのステップＳＴ３で元画像を拡大した当初の拡大画像の輝度勾配ヒストグラム（グラフ５０２）の最大値９０２ａよりも大きい。また、目標ヒストグラムの最小値９０２は、当初の拡大画像の輝度勾配ヒストグラム（グラフ５０２）の最小値９０１ａよりも小さい。
　この後、ステップＳＴ４の修正処理を実行することで、輝度差分の絶対値は大きくなるため、輝度勾配ヒストグラムの最大値はより大きく、最小値はより小さくなる。目標ヒストグラムの最小値９０１よりも、上記の修正処理後の画像の輝度勾配ヒストグラムの最小値９０３が小さくなることを修正処理の終了条件とした場合が、図１３の右側グラフである。
　画像評価部１０２は、上記実施の形態１と同様にして元画像の輝度差分を求め、その最大値と最小値を特定し、さらにパラメータ保持部１０３に保持された拡大パラメータから目標ヒストグラムにおける輝度差分の最大値と最小値を求める。
　次に、画像評価部１０２は、目標ヒストグラムと、ステップＳＴ４で修正処理された画像とにおける輝度差分の最大値及び最小値の少なくとも一方の大小関係を評価しながら、画像修正処理部１０５による修正処理の実行を制御する。
　このとき、上記の大小関係の評価から、修正処理された拡大画像の輝度差分の範囲が目標ヒストグラムの輝度差分の範囲を含む場合、画像評価部１０２は、画像修正処理部１０５による修正処理の実行を終了させて、当該修正処理された拡大画像を最終結果とする。
　以上のように、この実施の形態２によれば、目標ヒストグラムと輝度勾配を変化させた拡大画像との輝度差分の最大値同士及び最小値同士の少なくとも一方の大小関係を評価しながら、拡大画像に対する輝度勾配の変化処理の実行を制御して、目標ヒストグラムの輝度差分の範囲を含む拡大画像を、拡大処理の最終結果とする。
　このようにすることで、上記実施の形態１と同様に、元画像の輝度勾配ヒストグラムに近い画像を最終結果の拡大画像とすることができ、拡大画像のエッジのぼけを改善した画像を生成することができる。また、計算負荷が大きい輝度勾配ヒストグラムの一致度合の評価を行う必要がないため、高速に終了条件を判断できる。
　なお、上記実施の形態２において、最大値９０４が最大値９０２より大きくなったときを終了条件とする場合や、最小値９０３が最小値９０１より小さくなり、かつ最大値９０４が最大値９０２より大きくなったときを終了条件とした場合であっても同等の効果が得られる。
　また、上記実施の形態１及び上記実施の形態２では、ステップＳＴ４の修正処理でアンシャープマスク７０１を用いる場合を示したが、上記実施の形態１及び上記実施の形態２において、デコンボリューションによる修正処理を行ってもよい。
　デコンボリューションでは、エッジのボケを表現する関数をＦとし、求める拡大画像をＬとし、画像拡大処理部１０４が、ステップＳＴ３で生成した当初の拡大画像をＩとし、畳み込み演算を“×”で表現した場合に、下記式（１）が成り立つと仮定して、上記のＬを求めるものである。
　Ｉ＝Ｆ×Ｌ　　　・・・（１）
　例えば、Ｆをガウシアンと仮定し、“Ｆ×Ｌ－Ｉ”を最小化するＬを勾配法で求める。具体的には、Ｖ＝Ｆ×Ｌ－ＩのＬに関する偏微分値をＬの差分ｄＬとして、Ｌ＝Ｌ＋ｄＬの更新を繰り返すことにより、拡大画像Ｌを求める。このとき、一回のＬ＝Ｌ＋ｄＬの更新をステップＳＴ４の修正処理とみなし、繰り返し演算の途中で得られるＬに対して、ステップＳＴ５の終了判定を適用する。
　このようにデコンボリューションでは、アンシャープマスクを用いた一方的な輝度差分の拡大処理と異なり、元画像の輝度勾配との相違を最小化する処理を実行している。このため、Ｆを適切に与えれば、より元画像の輝度勾配に近い最適な拡大画像を得ることができる。
　この発明に係る画像処理装置は、元画像を拡大した画像におけるエッジのボケ発生を抑制でき、また拡大した画像で必要以上にエッジ強調されて不自然な画像になることを防止することができることから、画像の拡大処理を行う画像処理装置に有用である。

Claims (8)

  1. 　元画像に拡大処理を施して拡大画像を生成する拡大処理部と、
    　前記拡大処理部で生成された拡大画像の輝度勾配を変化させる変化処理部と、
    　前記元画像上の隣接する画素間の輝度差分の度数を計数してなる輝度勾配ヒストグラムから、拡大画像の目標となる輝度勾配ヒストグラムを算出し、当該目標となる輝度勾配ヒストグラムと前記変化処理部で輝度勾配を変化させた拡大画像の輝度勾配ヒストグラムとの一致度合を評価しながら、前記変化処理部による拡大画像の輝度勾配の変化処理の実行を制御して、前記目標となる輝度勾配ヒストグラムと所定の一致度合になった拡大画像を、拡大処理の最終結果とする評価部とを備えた画像処理装置。
  2. 　目標輝度勾配ヒストグラムは、元画像の輝度勾配ヒストグラムの度数比率を維持するように設定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
  3. 　目標輝度勾配ヒストグラムは、元画像の長さ倍率を元画像の輝度勾配ヒストグラムに乗じた値を設定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
  4. 　変化処理部は、アンシャープマスクを用いて、拡大画像の輝度勾配を変化させることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
  5. 　変化処理部は、デコンボリューションにより、拡大画像の輝度勾配を変化させることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
  6. 　元画像に拡大処理を施して拡大画像を生成する拡大処理部と、
    　前記拡大処理部で生成された拡大画像の輝度勾配を変化させる変化処理部と、
    　前記元画像上の隣接する画素間の輝度差分の度数を計数してなる輝度勾配ヒストグラムから、拡大画像の目標となる輝度勾配最大最小値を算出し、当該目標となる輝度勾配最大最小値と前記変化処理部で輝度勾配を変化させた拡大画像との輝度勾配の最大値同士及び最小値同士の少なくとも一方の大小関係を評価しながら、前記変化処理部による輝度勾配の変化処理の実行を制御して、前記目標となる輝度勾配ヒストグラムの輝度差分の範囲を含む拡大画像を、拡大処理の最終結果とする評価部とを備えた画像処理装置。
  7. 　変化処理部は、アンシャープマスクを用いて、拡大画像の輝度勾配を変化させることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
  8. 　変化処理部は、デコンボリューションにより、拡大画像の輝度勾配を変化させることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
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