WO2011021518A1 - 画像処理方法、画像処理装置及びプログラム - Google Patents

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塚田　正人
譲二 田島
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日本電気株式会社
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    • G06T2207/20172—Image enhancement details
    • G06T2207/20192—Edge enhancement; Edge preservation

Definitions

  • the present invention relates to an image processing method, an image processing apparatus, and a program.
  • Non-Patent Document 1 a technique called unsharp masking is widely used (Non-Patent Document 1). Assuming that an image is f and a blurred image is f s , a sharpened image g is obtained as in Expression (1).
  • ⁇ is a coefficient for adding a high spatial frequency portion of the image to the original image, that is, a coefficient for adjusting the sharpening intensity, and the optimum value is used after trial on many images. .
  • the coefficient for adjusting the sharpening strength is set to a value that will apply a strong sharpening, while the natural image is the target. It is desirable to apply a value that gives a weaker sharpening.
  • Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-228561 states that when sharpness is enhanced by edge enhancement on a digital image, it is necessary to adjust the edge thickness (edge enhancement range) according to the image characteristics.
  • an adjustment method when there is an edge around the target pixel, a method is described in which the edge strength is adjusted by changing the emphasis radius or the weight matrix depending on the positional relationship between the edge thickness and the target pixel.
  • the coefficient for adjusting the sharpening intensity differs depending on the scene of the input image.For example, when the scene of the input image is an artificial object, the coefficient is set to be strong. It is described that it is set to.
  • Patent Document 1 describes a method of paying attention to the positional relationship between the thickness of an edge and a pixel of interest and adjusting the edge strength according to those features. Yes.
  • An object of the present invention is to provide an image processing apparatus, an image processing method, and an image processing program for improving the image quality of an image.
  • the present invention that solves the above-described problems detects an edge from an image to which a sharpening process is applied, and determines the strength of the sharpening process in the target pixel based on the length of the edge existing in the vicinity of the target pixel in the sharpening process. This is an image processing method.
  • An image processing apparatus comprising: an image sharpening strength determination unit that performs a sharpening processing unit that sharpens the image based on the strength of the sharpening processing.
  • the present invention that solves the above-described problems detects an edge from an image to which a sharpening process is applied, and determines the strength of the sharpening process in the target pixel based on the length of the edge existing in the vicinity of the target pixel in the sharpening process. And a sharpening process for sharpening the image based on the strength of the sharpening process.
  • the present invention can improve the image quality by optimizing the sharpness of the portion in the image without depending on the attributes of the subject such as natural objects and artifacts in the image.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating the line segment detection unit in the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of contents stored in the line segment list.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the first embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the first embodiment.
  • FIG. 6 is a block diagram showing the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the line segment detection unit of the present invention.
  • the original image 1 is normally composed of three component images of R (red), G (green), and B (blue), and the image conversion unit 2 converts this into a luminance image 3 and a color difference image 4. .
  • the subsequent sharpening process is applied to the luminance image 3.
  • the luminance image 3 composed of the Y component is sharpened.
  • the brightness image composed of the L * component may be regarded as the luminance image 3 and converted from RGB to the CIELAB color space. .
  • the luminance component or brightness component not only in the YC b C r and color space CIELAB, YUV, may be used color space such as HSV.
  • the original image is a single color image, there is no color difference component, so that only the luminance image is sharpened.
  • the line segment detection unit 5 extracts an edge in the luminance image 3.
  • a specific example of the line segment detection unit 5 will be described with reference to FIG.
  • a primary differential unit 51 and a secondary differential unit 52 act on the luminance image 3.
  • the zero crossing detection unit 53 is caused to act on the output of the secondary differentiation unit 52.
  • the binarization unit 54 is caused to act on the output of the primary differentiation unit 51.
  • the output of the zero crossing detection unit 53 is an edge image having a width of 1 pixel, but a lot of noise is also detected at the same time.
  • the output of the binarization unit 54 is a wide edge region. By combining these two, an edge image 55 with a width of 1 pixel and less noise is obtained. For details, see, for example, (Hideyuki Tamura, “Computer Image Processing”, pages 182-197, Ohm, 2002).
  • the edge tracking unit 56 tracks the edge detected in the edge image 55 and stores the portion to which the straight line is applied in the line segment list 57 as a line segment.
  • An example of the contents of the line segment list 57 is shown in FIG.
  • FIG. 3 is an example of a line segment list 57 in which four line segments are written.
  • the third line segment is a line having a length of 5 (pixels) consisting of 5 pixels of (2,4), (2,5), (2,6), (2,7), and (2,8). Indicates minutes.
  • FIG. 4 shows the detected four line segments in units of pixels.
  • the upper left coordinate is (0, 0).
  • the maximum value of the distance from each pixel to each pixel is smaller than a predetermined threshold value, it can be executed by assuming that the line segment is applied.
  • the sharpening intensity map creating unit 6 creates a sharpening intensity map image 7.
  • the sharpening intensity map creating unit 6 writes the sharpening intensity ⁇ 0 given to the entire image in each pixel of the sharpening intensity map image 7.
  • the length of each line segment created in the line segment list 57 of the line segment detection unit 5 is examined.
  • the line of the sharpening intensity map image 7 whose length l is equal to or greater than the threshold value l th is used. in l n pixel minute near writes sharpening intensity lambda 1 which gives a strong sharpness.
  • a sharpening intensity map image 7 is formed so that edge enhancement in the vicinity of an edge line segment having a length l equal to or greater than the threshold value l th is further enhanced.
  • the sharpening intensity map image 7 in the vicinity of the line segment is displayed.
  • a weak sharpening intensity ⁇ 2 is written in n pixels. If ⁇ 1 has already been written, a weak sharpening intensity ⁇ 2 is overwritten at the pixel position.
  • the threshold values l th and l n are constants depending on conditions for observing the image, and are determined by experiments. For example, when printing an image with 12 pixels / mm, the threshold l th is suitably from 20 to 30 pixels, but this time l n is often result may be set to about 10 pixels is obtained, this Not as long. That is, since these threshold values are only a guide, it is desirable to determine the optimal threshold values through experiments.
  • the above processing is for applying sharpening to a linear edge portion. That is, it is desirable that the same processing is applied not only to a strict straight line but also to a curve having an arc. Curves with arcs that are not strictly straight lines are divided into a plurality of line segments by the above processing, but if they are connected, they can be regarded as one line segment using the connectivity, or the division length of the line segment to determine the threshold l th to allow to satisfy the condition of threshold l th.
  • the width l n and the sharpening intensity ⁇ 1 in the vicinity where sharpening is performed are given as constants. However, these constants are adaptively expressed by a linear function related to the length of a related line segment or a nonlinear function. It is also possible to make it sophisticated by changing it.
  • the sharpening strengths ⁇ 0 , ⁇ 1 , and ⁇ 2 are constants that depend on the sharpening method.
  • the sharpening intensity ⁇ 2 for a short image area of an edge line segment often found in natural objects may be set equal to the sharpening intensity ⁇ 0 given to the entire image.
  • an example of the relationship between ⁇ 0 , ⁇ 1 , and ⁇ 2 is expressed by Equation (3).
  • ⁇ 0 ⁇ 2 ⁇ 1
  • the magnitude relationship between ⁇ 0 and ⁇ 2 is not limited to the expression (3), but may be smaller than ⁇ 1 .
  • Pixels forming a line segment in the figure is shown with hatching, l th less than the pixel within the distance l n from the line segment of the line number 1 of length lambda 2, line number 2, 3, within a distance l n from 4 line segments, the no pixels within the distance l n from the line segment of the segment number 1 lambda 1, the remaining pixels are written the intensity of lambda 0.
  • the image sharpening unit 8 performs sharpening on each pixel with reference to the sharpening intensity map image 7 with respect to the luminance image 3, for example, as in Expression (4).
  • Y (i, j) is the pixel value at the position (i, j) of the luminance image 3
  • Y ′ (i, j) is a pixel value at the position (i, j) of the sharpened luminance image 9 as a result of the sharpening process.
  • g (k, l) is a convolution kernel function for the luminance image Y, and uses a Gaussian function or the like.
  • a term in ⁇ of the equation (4) is a component having a high spatial frequency of the luminance image 3 and corresponds to (f ⁇ fs) of the equation (1). By adding this to the original luminance image Y, the luminance image 3 is sharpened.
  • the image conversion unit 10 generates a sharpened image 11 expressed in R, G, and B for each pixel from the sharpened luminance image 9 and the color difference image 4 that have been subjected to the sharpening process, according to Expression 5.
  • the sharpened image 11 is obtained by applying sharpening with an appropriate strength to the original image 1 according to the content of the image.
  • FIG. 6 is a diagram showing the configuration of an image processing apparatus according to the second embodiment of the present invention.
  • the original image is converted into a luminance image and a color difference image, and only the luminance image is sharpened.
  • sharpening is performed for each of the R, G, and B components. Since substantially the same effect can be obtained even if the image processing is performed, the image processing apparatus according to the second embodiment applies sharpening to the RGB image.
  • the line segment detection unit 15 handles the three components R, G, and B of the original image 1 separately, or has a configuration in which the above-described line segment detection unit 5 is tripled or the line segment detection unit 5 has three components. Are handled in order.
  • the sharpening intensity map image 7 is obtained by the sharpening intensity map creating unit 6 as in the first embodiment.
  • Equation (5) becomes Equation (6).
  • a sharpened image 21 is obtained by the above processing.
  • Appendix 1 An image processing method in which an edge is detected from an image to which a sharpening process is applied, and the strength of the sharpening process in the target pixel is determined by the length of the edge existing in the vicinity of the target pixel in the sharpening process.
  • Appendix 2 Detect edges from images Extracting an edge line segment that is a straight line from the edge, The image processing method according to appendix 1, wherein the strength of the sharpening process on the target pixel is determined by the length of the edge line segment existing in the vicinity of the target pixel of the sharpening process.
  • a luminance image and a color difference image or a chromaticity image are generated from the image, Applying a sharpening process to the luminance image to generate a sharpened luminance image;
  • Appendix 6 The image processing method according to any one of appendix 1 to appendix 5, in which when a plurality of edges exist in the vicinity, an application range of the sharpening process is determined based on the length of the short edge.
  • Image sharpening strength for detecting an edge from an image to which sharpening processing is applied and determining the strength of the sharpening processing on the target pixel based on the length of the edge existing in the vicinity of the target pixel of the sharpening processing
  • An image processing apparatus comprising: a sharpening processing unit that sharpens the image based on the strength of the sharpening process.
  • the image sharpening intensity determination unit An edge detector for detecting edges from the image; An edge line segment extraction unit that extracts an edge line segment that is a straight line from the edge;
  • the image processing apparatus further comprising: an edge strength determination unit that determines the strength of the sharpening processing in the target pixel in the image based on a length of the edge line segment existing in the vicinity.
  • the image sharpening strength determination unit determines the strength of the sharpening processing based on the luminance image
  • the sharpening processing unit performs a sharpening process on the luminance image based on the strength of the sharpening process, and generates a sharpened luminance image
  • the image processing device according to appendix 7 or appendix 8, further comprising an image conversion unit that outputs a sharpened color image from the sharpened luminance image and the color difference image or chromaticity image.
  • strength determination part determines the intensity
  • strength determination part is any one of Additional remark 7 to Additional remark 11 which determines the application range of a sharpening process based on the length of a short edge, when several edge exists in the vicinity.
  • Image processing apparatus is any one of Additional remark 7 to Additional remark 11 which determines the application range of a sharpening process based on the length of a short edge, when several edge exists in the vicinity.
  • strength which detects the edge from the image which applies a sharpening process, and determines the intensity
  • the decision process A program for causing an information processing apparatus to execute a sharpening process for sharpening the image based on the strength of the sharpening process.
  • the image sharpening intensity determination process includes: Edge detection processing for detecting edges from an image; Edge line segment extraction processing for extracting an edge line segment that is a straight line from the edge; 14.
  • Image generation processing for generating a luminance image and a color difference image or a chromaticity image from an image is executed.
  • the image sharpening intensity determination process determines the intensity of the sharpening process based on the luminance image
  • the sharpening process performs a sharpening process on the luminance image based on the strength of the sharpening process to generate a sharpened luminance image;
  • the image when an image input from a digital camera or scanner is used for printing, display, website, etc., the image is automatically corrected by correcting each part in the image to the optimum sharpness. It can be applied to applications such as improving image quality.

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Abstract

本発明は、鮮鋭化処理を適用する画像からエッジを検出し、鮮鋭化処理の対象画素の近傍に存在する前記エッジの長さにより前記対象画素における鮮鋭化処理の強度を決定する画像処理方法である。

Description

画像処理方法、画像処理装置及びプログラム
　本発明は、画像処理方法、画像処理装置及びプログラムに関する。
　近年、コンピュータとデジタルカメラの普及により、誰でも手軽に写真を撮影・印刷することが可能となった。そのため、個人が大量の画像を扱うことも少なくない。そのような中、撮影された画像はその際の撮影条件などにより、常に十分な画質が得られるわけではない。したがって、大量の画像を、その個々の内容に応じて自動的に画像補正を行い、高画質化する技術が求められている。
　デジタルカメラ、スキャナ等で撮影された画像を表示または印刷する場合、高画質化技術の一つとして、画像を鮮鋭化する処理が行なわれることが多い。鮮鋭化技術として、アンシャープマスキングと呼ばれる技術が広く用いられている（非特許文献１）。画像をｆとし、それをぼかした画像をｆｓとすると、式（１）のようにして鮮鋭化された画像ｇが得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　ここで、λは画像の空間周波数の高い部分を原画像に足しこむ際の係数、すなわち鮮鋭化の強度を調整する係数であり、その値は多くの画像で試行して最適な値が用いられる。たとえば、入力画像のシーンが建物などの人工物を対象としている場合、鮮鋭化の強度を調整する係数には強めの鮮鋭化を掛けるような値を設定し、一方、自然物を対象としている場合には、弱めの鮮鋭化を掛ける値を適用することが望ましい。
　画像中の画像特徴に応じて鮮鋭化処理におけるパラメータを調整する方法も知られている。特許文献１では、ディジタル画像に対してエッジ強調によりシャープネスを強調する場合、画像の特徴に応じてエッジの太さ(エッジ強調の範囲)を調整する必要があると述べている。そして、その調整方法として、注目画素の周辺にエッジがある場合、そのエッジの太さと注目画素との位置関係で強調半径や重み行列を変化させてエッジ強度を調整する方法が記載されている。
特開２００１－５３９７４号公報
ユール著「カラーレプロダクションの理論」印刷学会出版部、１９７１年
　背景技術において、鮮鋭化の強度を調整する係数は、入力画像のシーンにより最適な値が異なるとし、例えば、入力画像のシーンが人工物のときは強めの設定とし、自然物の場合には、弱めに設定すると記載されている。
　しかしながら、必ずしもそうとは限らない。例えば、植物のような自然物には、人工物のようにきれいな直線や曲線で構成されているものも存在する。そういったシーンの画像に対しては、人工物と同様の処理が好まれることが多い。これより、自然物や人工物に対しそれぞれ最適な処理が存在するのではなく、画像の部分ごとに最適な処理を行うための情報が存在していると考えるべきである。
　また、画像の部分への鮮鋭度の強調の手法として、特許文献１では、エッジの太さと注目画素との位置関係に着目し、それらの特徴に応じてエッジ強度を調整する方法が記載されている。
　しかしながら、任意の入力画像に対する最適なエッジ強調には、エッジの太さと位置とでは対応が不十分である。例えば、短いエッジが密集するような領域を含んだ画像に対して、特許文献１による鮮鋭度の強調手法を適用すると、鮮鋭度が過剰となり、画質の低下を引き起こしてしまう。
　そこで、本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、その目的は、画像中における自然物や人工物などの被写体の属性に依存せずに、画像中の部分における鮮鋭度を最適にすることで、画像を高画質化する画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムを提供することを目的とする。
　上記課題を解決する本発明は、鮮鋭化処理を適用する画像からエッジを検出し、鮮鋭化処理の対象画素の近傍に存在する前記エッジの長さにより前記対象画素における鮮鋭化処理の強度を決定する画像処理方法である。
　上記課題を解決する本発明は、鮮鋭化処理を適用する画像からエッジを検出し、鮮鋭化処理の対象画素の近傍に存在する前記エッジの長さにより前記対象画素における鮮鋭化処理の強度を決定する画像鮮鋭化強度決定部と、前記鮮鋭化処理の強度に基づいて、前記画像の鮮鋭化を行う鮮鋭化処理部とを有する画像処理装置である。
　上記課題を解決する本発明は、鮮鋭化処理を適用する画像からエッジを検出し、鮮鋭化処理の対象画素の近傍に存在する前記エッジの長さにより前記対象画素における鮮鋭化処理の強度を決定する画像鮮鋭化強度決定処理と、前記鮮鋭化処理の強度に基づいて、前記画像の鮮鋭化を行う鮮鋭化処理とを情報処理装置に実行させるプログラムである。
　本発明は、画像中における自然物や人工物などの被写体の属性に依存せずに、画像中の部分における鮮鋭度を最適にすることで、画像を高画質化することできる。
図１は本発明の第１の実施の形態を示すブロック図である。 図２は第１の実施の形態における線分検出部を示すブロック図である。 図３は線分リストに格納される内容例を示した図である。 図４は第１の実施の形態を説明するための図である。 図５は第１の実施の形態を説明するための図である。 図６は本発明の第１の実施の形態を示すブロック図である。
　本発明の実施の形態を説明する。
＜第１の実施の形態＞
　第１の実施の形態を説明する。本発明の第１の実施の形態を、図１と図２を参照して説明する。図１は本発明の第１の実施の形態を示すブロック図である。図２は本発明の線分検出部を示すブロック図である。
　原画像１は、通常Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３つの成分の画像からなっており、画像変換部２は、これを輝度画像３と色差画像４とに変換する。その後の鮮鋭化処理は輝度画像３に適用される。例えば、式（２）に従って、原画像１から得られるＲＧＢから、輝度画像３を構成するＹと、色差画像４を構成するＣｂ， Ｃｒの３つの成分に変換する。この場合、Ｙ成分で構成される輝度画像３が鮮鋭化されるが、ＲＧＢからＣＩＥＬＡＢ色空間に変換し、そのＬ＊成分で構成される明度画像を輝度画像３と見なして鮮鋭化してもよい。また、輝度成分もしくは明度成分に関して、上記ＹＣｂＣｒや色空間ＣＩＥＬＡＢだけに限らず、ＹＵＶ、ＨＳＶといった色空間を利用してもよい。また、原画像が単色の画像の場合には、色差成分は存在しないため、輝度画像のみの鮮鋭化となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　線分検出部５は、輝度画像３中のエッジを抽出する。線分検出部５の具体例を、図２を参照して説明する。輝度画像３に対し、一次微分部５１と二次微分部５２とが作用する。二次微分部５２の出力に対し、ゼロ交差検出部５３を作用させる。また、一次微分部５１の出力に対し、二値化部５４を作用させる。ゼロ交差検出部５３の出力は、幅１画素のエッジ画像であるが、同時にノイズも多く検出される。二値化部５４の出力は、幅のあるエッジ領域である。この二つを組み合わせることによって、幅１画素でノイズの少ないエッジ画像５５が得られる。この詳細については、例えば（田村秀行著「コンピュータ画像処理」、182～197ページ、オーム社、2002年）を参照することができる。
　画像からエッジを抽出する方法については、ケニーのエッジ検出アルゴリズム（「ディジタル画像処理」、209～210ページ、CG-ARTS協会、2004年）など、従来多くの手法が知られているので、それらを適用することもできる。
　エッジ追跡部５６は、エッジ画像５５に検出されたエッジを追跡し、直線が当てはめられる部分を線分として線分リスト５７に格納する。線分リスト５７の内容の例を図３に示す。
　図３は、４本の線分が書き込まれた線分リスト５７の例である。例えば３番目の線分は、（２，４），（２，５），（２，６），（２，７），（２，８）の５画素から成る長さ５（画素）の線分であることを示している。
　図４は、この検出された４本の線分を画素単位に図に示したものである。なお、ここでは、左上の座標を（０，０）としてある。
　直線の当てはめについては、例えば、追跡されたｎ個の画素（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１，２，…，ｎ）について、距離の二乗の和が最小になる直線を求める、その直線から各画素への距離の最大値が予め与えられた閾値よりも小さい場合に線分が当てはめられたとすることで、実行できる。
　鮮鋭化強度マップ作成部６は、鮮鋭化強度マップ画像７を作成する。鮮鋭化強度マップ作成部６は、第１に、鮮鋭化強度マップ画像７の各画素に、画像全体に与える鮮鋭化強度λ０を書き込む。第２に、線分検出部５の線分リスト５７に作成された各線分の長さを調べ、まずその長さｌが閾値ｌｔｈ以上のものについて、鮮鋭化強度マップ画像７の、その線分の近傍のｌｎ画素に、強い鮮鋭度を与える鮮鋭化強度λ１を書き込む。つまり、長さｌが閾値ｌｔｈ以上のエッジ線分の近傍のエッジ強調をより強くするような鮮鋭化強度マップ画像７を形成する。そして、最後に、同じく線分検出部５の線分リスト５７に作成された各線分の長さｌが閾値ｌｔｈ未満のものについて、鮮鋭化強度マップ画像７の、その線分の近傍のｌｎ画素に、弱い鮮鋭化強度λ２を書き込む。ここで、すでにλ１が書き込まれていた場合には、その画素位置には弱い鮮鋭化強度λ２を上書きする。
　なお、上記閾値ｌｔｈおよびｌｎは、その画像を観察する条件に依存する定数であり、実験により決定する。例えば、画像を１２画素／ｍｍで印刷する場合には、閾値ｌｔｈは２０～３０画素が適当であり、このときｌｎは１０画素程度に設定するとよい結果が得られる場合が多いが、この限りではない。つまり、これらの閾値はあくまでも目安であるため、実験を行って最適な閾値を決定することが望ましい。
　ここで、上記処理は直線的なエッジ部分に鮮鋭化を適用するためのものである。すなわち、厳格な直線だけでなく、孤を有する曲線に対しても同様の処理が適用されることが望ましい。厳格な直線でない孤を有する曲線は、上記の処理により、複数の線分に分割されるが、連結しているのであればその連結性を用いて一つの線分と見なしたり、あるいは、その分割された線分の長さが閾値ｌｔｈの条件を満足するようにできるように閾値ｌｔｈを決定する。上記の例では、鮮鋭化を行なう近傍の幅ｌｎと鮮鋭化強度λ１は定数で与えているが、これらの定数を関係する線分の長さに関する線形関数、また非線形関数により適応的に変化させるなど高度化することも可能である。
　また、鮮鋭化強度λ０、λ１、λ２は鮮鋭化の手法に依存する定数である。多くの場合、自然物などによく見られるエッジ線分の短い画像領域に対する鮮鋭化強度λ２は画像全体に与える鮮鋭化強度λ０と等しく置いて構わない。その場合、λ０、λ１、λ２の関係の一例は、式（３）のようになる。
λ０＝λ２＜λ１　　　　　　（３）
　なお、λ０、λ２の大小関係は式（３）に限られるものではなく、λ１よりも小さければよい。
　画像中の対象画素における鮮鋭化強度や近傍の幅ｌｎのパラメータ決定に関して、周辺に複数のエッジが存在する場合には、短い方のエッジの長さに基づくパラメータを選択することで、画像の鮮鋭度が高すぎるといった不具合を抑制することができる。
　図５は、図４の線分画像について以上のプロセスを、例として
ｌｔｈ＝４，ｌｎ＝２とおいて実行した結果、鮮鋭化強度マップ画像７に書き込まれた鮮鋭化強度を示している。同図で線分を形成する画素は網掛けして示しており、ｌｔｈ未満の長さの線分番号１の線分から距離ｌｎ以内の画素にはλ２、線分番号２，３，４の線分から距離ｌｎ以内で、線分番号１の線分から距離ｌｎ以内にはない画素にはλ１、残りの画素にはλ０の強度が書き込まれている。
　画像鮮鋭化部８は、輝度画像３に対して鮮鋭化強度マップ画像７を参照して各画素に対して、例えば式（４）のように鮮鋭化を行なう。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000003
　ここで、Ｙ（ｉ，ｊ）は輝度画像３の位置（ｉ，ｊ)における画素値、λ２（ｉ，ｊ）は鮮鋭化強度マップ画像７の位置（ｉ，ｊ)における画素値（＝鮮鋭化強度）、Ｙ’（ｉ，ｊ）は鮮鋭化処理が行なわれた結果の鮮鋭化輝度画像９の位置（ｉ，ｊ）における画素値である。ｇ（ｋ，ｌ）は輝度画像Ｙに対する畳み込みのカーネル関数であり、ガウス関数などを用いる。式（４）の｛　｝の中の項は輝度画像３の空間周波数の高い成分となり、式（１）の（ｆ－ｆｓ）にあたる。これを原輝度画像Ｙに足しこむことにより、輝度画像３の鮮鋭化が行なわれる。λ（ｉ，ｊ）はその足しこむ程度を画素単位で制御するパラメータであり、λ２（ｉ，ｊ）＝λ１の画素位置では強く、λ（ｉ，ｊ）＝λ０、または、λ（ｉ，ｊ）＝λ２の画素位置では弱めの鮮鋭化が行なわれる。
　式（４）の計算の結果、画像の各部分に適した鮮鋭化が適用された鮮鋭化輝度画像９が得られる。なおこの例では、式（１）のアンシャープマスクによる鮮鋭化が採用されているが、｛　｝内の項として従来用いられているＤＯＧ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｆ　Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタなどその他の鮮鋭化を利用することもできる。
　画像変換部１０は、鮮鋭化処理が施された鮮鋭化輝度画像９と色差画像４とから式５に従って画素ごとにＲ，Ｇ，Ｂで表現された鮮鋭化画像１１を生成する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000004
　以上の構成によると、鮮鋭化画像１１には原画像１に対し、画像の内容に応じ適度な強度の鮮鋭化が適用された結果が得られる。
＜第２の実施の形態＞
　本発明の第２の実施の形態を説明する。
　図６は本発明の第２の実施例である画像処理装置の構成を示した図である。
　本明の第１の実施の形態においては、原画像を輝度画像と色差画像に変換し、輝度画像のみに鮮鋭化を行なったものであるが、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分のそれぞれに対し鮮鋭化を行なってもほぼ同じ効果が得られることから、第２の実施の形態である画像処理装置では、ＲＧＢ画像に対して鮮鋭化を適用する。ここでは、線分検出部１５は、原画像１のＲ，Ｇ，Ｂの三成分を別々に扱うか、上述の線分検出部５を３重に持つ構成あるいは線分検出部５が三成分を順々に扱うように構成する。
　線分リスト５７に線分が得られた後は、第１の実施の形態と同様に鮮鋭化強度マップ作成部６により、鮮鋭化強度マップ画像７が得られる。
　画像鮮鋭化部１８は、原画像１のＲ，Ｇ，Ｂの三成分にそれぞれ鮮鋭化を行なうので、式（５）は式（６）のようになる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000005
　上記の処理により、鮮鋭化画像２１が得られる。
　尚、上述した発明の実施の形態においては、上述した説明からも明らかなように、ハードウェアで構成することも可能であるが、コンピュータプログラムにより実現することも可能である。
　上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　（付記１）　鮮鋭化処理を適用する画像からエッジを検出し、鮮鋭化処理の対象画素の近傍に存在する前記エッジの長さにより前記対象画素における鮮鋭化処理の強度を決定する画像処理方法。
　（付記２）　画像からエッジを検出し、
　前記エッジから直線であるエッジ線分を抽出し、
　鮮鋭化処理の対象画素の近傍に存在するエッジ線分の長さにより前記対象画素における鮮鋭化処理の強度を決定する
付記１に記載の画像処理方法。
　（付記３）　画像から、輝度画像と、色差画像又は色度画像とを生成し、
　前記輝度画像に対して鮮鋭化処理を適用して鮮鋭化輝度画像を生成し、
　前記鮮鋭化輝度画像と前記色差画像又は色度画像とから鮮鋭化されたカラー画像を出力する
付記１又は付記２に記載の画像処理方法。
　（付記４）　前記画像がＲＧＢ画像の場合、前記ＲＧＢの各成分の画像に対して前記鮮鋭化処理を適用する付記１から付記３のいずれかに記載の画像処理方法。
　（付記５）　複数のエッジが近傍に存在する場合、短いエッジの長さに基づいて鮮鋭化処理の強度を決定する付記１から付記４のいずれかに記載の画像処理方法。
　（付記６）　複数のエッジが近傍に存在する場合、短いエッジの長さに基づいて鮮鋭化処理の適用範囲を決定する付記１から付記５のいずれかに記載の画像処理方法。
　（付記７）　鮮鋭化処理を適用する画像からエッジを検出し、鮮鋭化処理の対象画素の近傍に存在する前記エッジの長さにより前記対象画素における鮮鋭化処理の強度を決定する画像鮮鋭化強度決定部と、
　前記鮮鋭化処理の強度に基づいて、前記画像の鮮鋭化を行う鮮鋭化処理部と
を有する画像処理装置。
　（付記８）　前記画像鮮鋭化強度決定部は、
　画像からエッジを検出するエッジ検出部と、
　前記エッジから直線であるエッジ線分を抽出するエッジ線分抽出部と、
　前記画像中の対象画素における前記鮮鋭化処理の強度を近傍に存在する前記エッジ線分の長さにより決定するエッジ強度決定部と
を有する付記７に記載の画像処理装置。
　（付記９）　画像から、輝度画像と、色差画像又は色度画像とを生成する画像生成部を有し、
　前記画像鮮鋭化強度決定部は、前記輝度画像に基づいて鮮鋭化処理の強度を決定し、
　前記鮮鋭化処理部は、前記鮮鋭化処理の強度に基づいて、前記輝度画像に対して鮮鋭化処理を行い、鮮鋭化輝度画像を生成し、
　前記鮮鋭化輝度画像と前記色差画像又は色度画像とから鮮鋭化されたカラー画像を出力する画像変換部を有する
付記７又は付記８に記載の画像処理装置。
　（付記１０）　画像がＲＧＢ画像の場合、前記ＲＧＢの各成分の画像毎に、画像鮮鋭化強度決定部と鮮鋭化処理部とを設ける
付記７から付記９のいずれかに記載の画像処理装置。
　（付記１１）　前記画像鮮鋭化強度決定部は、複数のエッジが近傍に存在する場合、短いエッジの長さに基づいて鮮鋭化処理の強度を決定する
付記７から付記１０のいずれかに記載の画像処理装置。
　（付記１２）　前記画像鮮鋭化強度決定部は、複数のエッジが近傍に存在する場合、短いエッジの長さに基づいて鮮鋭化処理の適用範囲を決定する
付記７から付記１１のいずれかに記載の画像処理装置。
　（付記１３）　鮮鋭化処理を適用する画像からエッジを検出し、鮮鋭化処理の対象画素の近傍に存在する前記エッジの長さにより前記対象画素における鮮鋭化処理の強度を決定する画像鮮鋭化強度決定処理と、
　前記鮮鋭化処理の強度に基づいて、前記画像の鮮鋭化を行う鮮鋭化処理と
を情報処理装置に実行させるプログラム。
　（付記１４）　前記画像鮮鋭化強度決定処理は、
　画像からエッジを検出するエッジ検出処理と、
　前記エッジから直線であるエッジ線分を抽出するエッジ線分抽出処理と、
　前記画像中の対象画素における前記鮮鋭化処理の強度を近傍に存在する前記エッジ線分の長さにより決定するエッジ強度決定処理と
を有する付記１３に記載のプログラム。
　（付記１５）　画像から、輝度画像と、色差画像又は色度画像とを生成する画像生成処理を実行させ、
　前記画像鮮鋭化強度決定処理は、前記輝度画像に基づいて鮮鋭化処理の強度を決定し、
　前記鮮鋭化処理は、前記鮮鋭化処理の強度に基づいて、前記輝度画像に対して鮮鋭化処理を行い、鮮鋭化輝度画像を生成し、
　前記鮮鋭化輝度画像と前記色差画像又は色度画像とから鮮鋭化されたカラー画像を出力する処理を実行させる
付記１３又は付記１４に記載のプログラム。
　（付記１６）　画像がＲＧＢ画像の場合、前記ＲＧＢの各成分の画像毎に、画像鮮鋭化強度決定処理と鮮鋭化処理とを実行する
付記１３から付記１５のいずれかに記載のプログラム。
　（付記１７）　前記画像鮮鋭化強度決定処理は、複数のエッジが近傍に存在する場合、短いエッジの長さに基づいて鮮鋭化処理の強度を決定する
付記１３から付記１６のいずれかに記載のプログラム。
　（付記１８）　前記画像鮮鋭化強度決定処理は、複数のエッジが近傍に存在する場合、短いエッジの長さに基づいて鮮鋭化処理の適用範囲を決定する
付記１３から付記１７のいずれかに記載のプログラム。
　以上好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することが出来る。
　本出願は、２００９年８月１９日に出願された日本出願特願２００９－１９０２４８号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　本発明によれば、デジタルカメラあるいはスキャナから入力された画像を、印刷・表示・ウェブサイトなどで利用する際に、自動的に画像中の各部分を最適な鮮鋭度に補正することで画像を高画質化するといった用途に適用できる。
１　　原画像
２　　画像変換部
３　　輝度画像
４　　色差画像
５　　線分検出部
６　　鮮鋭化強度マップ作成部
７　　鮮鋭化強度マップ画像
８　　画像鮮鋭化部
９　鮮鋭化輝度画像
１０　画像変換部
１１　鮮鋭化画像
１５　線分検出部
１８　画像鮮鋭化部
２１　鮮鋭化画像
５１　一次微分部
５２　二次微分部
５３　ゼロ交差検出部
５４　二値化部
５５　エッジ画像
５６　エッジ追跡部
５７　線分リスト
 
 

Claims (18)

  1. 　鮮鋭化処理を適用する画像からエッジを検出し、鮮鋭化処理の対象画素の近傍に存在する前記エッジの長さにより前記対象画素における鮮鋭化処理の強度を決定する画像処理方法。
  2. 　画像からエッジを検出し、
    　前記エッジから直線であるエッジ線分を抽出し、
    　鮮鋭化処理の対象画素の近傍に存在するエッジ線分の長さにより前記対象画素における鮮鋭化処理の強度を決定する
    請求項１に記載の画像処理方法。
  3. 　画像から、輝度画像と、色差画像又は色度画像とを生成し、
    　前記輝度画像に対して鮮鋭化処理を適用して鮮鋭化輝度画像を生成し、
    　前記鮮鋭化輝度画像と前記色差画像又は色度画像とから鮮鋭化されたカラー画像を出力する
    請求項１又は請求項２に記載の画像処理方法。
  4. 　前記画像がＲＧＢ画像の場合、前記ＲＧＢの各成分の画像に対して前記鮮鋭化処理を適用する請求項１から請求項３のいずれかに記載の画像処理方法。
  5. 　複数のエッジが近傍に存在する場合、短いエッジの長さに基づいて鮮鋭化処理の強度を決定する請求項１から請求項４のいずれかに記載の画像処理方法。
  6. 　複数のエッジが近傍に存在する場合、短いエッジの長さに基づいて鮮鋭化処理の適用範囲を決定する請求項１から請求項５のいずれかに記載の画像処理方法。
  7. 　鮮鋭化処理を適用する画像からエッジを検出し、鮮鋭化処理の対象画素の近傍に存在する前記エッジの長さにより前記対象画素における鮮鋭化処理の強度を決定する画像鮮鋭化強度決定部と、
    　前記鮮鋭化処理の強度に基づいて、前記画像の鮮鋭化を行う鮮鋭化処理部と
    を有する画像処理装置。
  8. 　前記画像鮮鋭化強度決定部は、
    　画像からエッジを検出するエッジ検出部と、
    　前記エッジから直線であるエッジ線分を抽出するエッジ線分抽出部と、
    　前記画像中の対象画素における前記鮮鋭化処理の強度を近傍に存在する前記エッジ線分の長さにより決定するエッジ強度決定部と
    を有する請求項７に記載の画像処理装置。
  9. 　画像から、輝度画像と、色差画像又は色度画像とを生成する画像生成部を有し、
    　前記画像鮮鋭化強度決定部は、前記輝度画像に基づいて鮮鋭化処理の強度を決定し、
    　前記鮮鋭化処理部は、前記鮮鋭化処理の強度に基づいて、前記輝度画像に対して鮮鋭化処理を行い、鮮鋭化輝度画像を生成し、
    　前記鮮鋭化輝度画像と前記色差画像又は色度画像とから鮮鋭化されたカラー画像を出力する画像変換部を有する
    請求項７又は請求項８に記載の画像処理装置。
  10. 　画像がＲＧＢ画像の場合、前記ＲＧＢの各成分の画像毎に、画像鮮鋭化強度決定部と鮮鋭化処理部とを設ける
    請求項７から請求項９のいずれかに記載の画像処理装置。
  11. 　前記画像鮮鋭化強度決定部は、複数のエッジが近傍に存在する場合、短いエッジの長さに基づいて鮮鋭化処理の強度を決定する
    請求項７から請求項１０のいずれかに記載の画像処理装置。
  12. 　前記画像鮮鋭化強度決定部は、複数のエッジが近傍に存在する場合、短いエッジの長さに基づいて鮮鋭化処理の適用範囲を決定する
    請求項７から請求項１１のいずれかに記載の画像処理装置。
  13. 　鮮鋭化処理を適用する画像からエッジを検出し、鮮鋭化処理の対象画素の近傍に存在する前記エッジの長さにより前記対象画素における鮮鋭化処理の強度を決定する画像鮮鋭化強度決定処理と、
    　前記鮮鋭化処理の強度に基づいて、前記画像の鮮鋭化を行う鮮鋭化処理と
    を情報処理装置に実行させるプログラム。
  14. 　前記画像鮮鋭化強度決定処理は、
    　画像からエッジを検出するエッジ検出処理と、
    　前記エッジから直線であるエッジ線分を抽出するエッジ線分抽出処理と、
    　前記画像中の対象画素における前記鮮鋭化処理の強度を近傍に存在する前記エッジ線分の長さにより決定するエッジ強度決定処理と
    を有する請求項１３に記載のプログラム。
  15. 　画像から、輝度画像と、色差画像又は色度画像とを生成する画像生成処理を実行させ、
    　前記画像鮮鋭化強度決定処理は、前記輝度画像に基づいて鮮鋭化処理の強度を決定し、
    　前記鮮鋭化処理は、前記鮮鋭化処理の強度に基づいて、前記輝度画像に対して鮮鋭化処理を行い、鮮鋭化輝度画像を生成し、
    　前記鮮鋭化輝度画像と前記色差画像又は色度画像とから鮮鋭化されたカラー画像を出力する処理を実行させる
    請求項１３又は請求項１４に記載のプログラム。
  16. 　画像がＲＧＢ画像の場合、前記ＲＧＢの各成分の画像毎に、画像鮮鋭化強度決定処理と鮮鋭化処理とを実行する
    請求項１３から請求項１５のいずれかに記載のプログラム。
  17. 　前記画像鮮鋭化強度決定処理は、複数のエッジが近傍に存在する場合、短いエッジの長さに基づいて鮮鋭化処理の強度を決定する
    請求項１３から請求項１６のいずれかに記載のプログラム。
  18. 　前記画像鮮鋭化強度決定処理は、複数のエッジが近傍に存在する場合、短いエッジの長さに基づいて鮮鋭化処理の適用範囲を決定する
    請求項１３から請求項１７のいずれかに記載のプログラム。
     
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