WO2011122284A1 - 画像処理装置、およびそれを用いた撮像装置 - Google Patents

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WO2011122284A1
WO2011122284A1 PCT/JP2011/055610 JP2011055610W WO2011122284A1 WO 2011122284 A1 WO2011122284 A1 WO 2011122284A1 JP 2011055610 W JP2011055610 W JP 2011055610W WO 2011122284 A1 WO2011122284 A1 WO 2011122284A1
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image
recovery
difference
restoration
imaging system
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PCT/JP2011/055610
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弘至 畠山
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キヤノン株式会社
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    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/73Deblurring; Sharpening
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80Camera processing pipelines; Components thereof
    • H04N23/81Camera processing pipelines; Components thereof for suppressing or minimising disturbance in the image signal generation
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N25/00Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
    • H04N25/60Noise processing, e.g. detecting, correcting, reducing or removing noise
    • H04N25/61Noise processing, e.g. detecting, correcting, reducing or removing noise the noise originating only from the lens unit, e.g. flare, shading, vignetting or "cos4"
    • H04N25/611Correction of chromatic aberration
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N9/00Details of colour television systems
    • H04N9/64Circuits for processing colour signals
    • H04N9/646Circuits for processing colour signals for image enhancement, e.g. vertical detail restoration, cross-colour elimination, contour correction, chrominance trapping filters

Definitions

  • the present invention relates to an image processing apparatus that performs image processing, and more particularly to an image processing apparatus that performs image restoration (restoration).
  • An image obtained by an imaging device such as a digital camera is deteriorated due to blur.
  • the image blur is caused by spherical aberration, coma aberration, field curvature, astigmatism, and the like of the imaging optical system.
  • PSF Point Spread Function
  • An optical transfer function (OTF, Optic Transfer Function) obtained by Fourier transforming a point spread function (hereinafter referred to as PSF) is information in the frequency space of aberration, and is represented by a complex number.
  • OTF optical transfer function
  • MTF ModulationFTransfer Function
  • PTF Phase component
  • the OTF of the imaging optical system affects (deteriorates) the amplitude component and phase component of the image. For this reason, an image deteriorated by the influence of the OTF (hereinafter referred to as a deteriorated image) is an image in which each point of the subject is asymmetrically blurred like coma.
  • FIGS. 23A, 23B, and 23C are schematic diagrams showing the spread of the point spread function (PSF) on the plane perpendicular to the principal ray (the ray passing through the center of the pupil of the optical system).
  • the axes x1 and x2 are lines perpendicular to each other through the optical axis, and an angle ⁇ formed by an arbitrary straight line passing through the optical axis and the axis x1 in the plane shown in FIG.
  • the direction represented by the azimuth angle ⁇ is the azimuth direction.
  • the azimuth direction is a general term for all directions including the sagittal direction and the meridional direction, and also including the other angle ⁇ directions.
  • FIG. 23A is a diagram schematically showing a PSF in which coma aberration occurs.
  • the PSF of the angle of view other than on the optical axis in the case of an optical system having a rotationally symmetric lens without the eccentricity of the optical axis is symmetric with respect to a straight line passing through the optical axis and the principal ray on the image plane. It has a symmetrical shape.
  • the PSF is line symmetric with respect to the axis x2.
  • FIG. 23B shows the PSF without any phase shift. Although it has a symmetric shape in each azimuth direction, there is a difference in amplitude (MTF), so that the PSF spread is different in the axis x1 direction and the axis x2 direction.
  • the PSF on the optical axis has a rotationally symmetric shape as shown in FIG. 23C because there is no phase shift if the manufacturing error is ignored and there is no azimuth dependency of amplitude degradation. That is, as shown in FIGS. 23A and 23B, the PSF has an asymmetric shape due to the difference in phase (PTF) for each azimuth direction and the difference in amplitude (MTF) between the azimuth directions. It is a factor that inhibits production.
  • Patent Document 1 provides a parameter ⁇ for designing an image restoration filter as shown in Equation 1.
  • the degree of image recovery can be adjusted with one parameter in the range from the original photographed image to the image recovered to the maximum.
  • F (u, v) and G (u, v) are Fourier transforms of the restored image and the degraded image, respectively.
  • Equation 2 shows the frequency characteristic M (u, v) of the Wiener filter.
  • H (u, v) is an optical transfer function (OTF).
  • is the absolute value (MTF) of the OTF.
  • SNR is the intensity ratio of the noise signal.
  • image restoration processing processing for image restoration using an image restoration filter based on an optical transfer function (OTF) as described in the Wiener filter or Patent Document 1 is referred to as image restoration processing.
  • the above-described Wiener filter and the image restoration filter of Patent Document 1 can correct the deterioration of the amplitude component and the phase component due to the imaging optical system, but cannot correct the difference in the amplitude component between the azimuth directions.
  • the Wiener filter if there is a difference between the azimuth directions of the MTF before the recovery, the difference in the azimuth direction of the MTF after the recovery is expanded. This will be described with reference to FIG.
  • FIG. 20 is a diagram showing the MTF before the image restoration process and the MTF after the image restoration process using the Wiener filter.
  • the broken line (a) and the solid line (b) are the MTFs in the first azimuth direction and the second azimuth direction before recovery, respectively.
  • the broken line (c) and the solid line (d) are the MTFs in the first azimuth direction and the second azimuth direction after recovery, respectively.
  • the first and second azimuth directions are, for example, the sagittal direction and the meridional direction.
  • the Wiener filter is an image restoration filter that lowers the recovery gain (recovery degree) when the MTF is high and increases the recovery gain (recovery degree) when the MTF is low.
  • the broken line (a) which is the azimuth direction with a low MTF, has a lower recovery gain than the azimuth direction (b) with a high MTF. Therefore, the MTF (c) in the first azimuth direction after the recovery and the MTF (d) in the second azimuth direction after the difference between the MTF (a) in the first azimuth direction before the recovery and the MTF (b) in the second azimuth direction. ) Is enlarged. That is, asymmetric aberrations appear in the image despite the image restoration process. The same applies to the image restoration filter disclosed in Patent Document 1.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide an image processing apparatus capable of reducing asymmetric aberrations that can be caused by image restoration processing and obtaining a higher definition image.
  • the present invention Image acquisition means for acquiring an input image; Image recovery means for recovering the input image using an image recovery filter generated or selected based on a transfer function of an imaging system used to form a subject image as the input image and generating a recovered image; And
  • the image restoration filter has a difference in absolute value of a transfer function between two azimuth directions in obtaining a restored image from a subject smaller than a difference in absolute value of a transfer function between the two azimuth directions of the imaging system. It is characterized by doing.
  • the effect of the present invention is that a high-definition restored image with reduced asymmetric aberration can be generated.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram of an image processing procedure according to the third embodiment.
  • the flowchart about adjustment parameter setting. 10 is a flowchart of image processing according to the third embodiment.
  • FIG. Explanatory diagram of point spread function (PSF)
  • PSF point spread function
  • PSF point spread function
  • PSF point spread function
  • FIG. 10 Explanatory diagram of point spread function (PSF)
  • MTF amplitude component
  • PTF phase component
  • the figure which shows the MTF change before and behind the conventional image restoration process 10 is a flowchart illustrating a conventional image processing method.
  • Illustration of azimuth direction Illustration of azimuth direction Illustration of azimuth direction
  • Illustration of azimuth direction Illustration of azimuth direction
  • FIG. 1 shows processing steps from image input to output.
  • step S11 an image generated by the imaging system is acquired.
  • the image acquired in the image acquisition process is referred to as an input image.
  • step S12 an image restoration filter corresponding to the shooting condition of the input image acquired in step S11 is generated.
  • This step S12 may be a step of selecting an appropriate filter from a plurality of image restoration filters prepared in advance, or may be a step of appropriately correcting the filter after selecting the filter.
  • image restoration processing (correction processing) is performed using the image restoration filter generated or selected based on the transfer function of the imaging system (optical transfer function of the imaging optical system) in step S12. Execute. More specifically, the phase component (PTF) of the input image is corrected to zero as the target value, and the amplitude component (MTF) is corrected so that the difference between the two azimuth directions decreases.
  • step S14 the corrected image corrected in step S13 is output as an output image.
  • image processing steps may be inserted before, after, or during the process of FIG.
  • the other image processing is processing such as electronic aberration correction such as distortion aberration correction and peripheral light amount correction, demosaicing, gamma conversion, and image compression.
  • electronic aberration correction such as distortion aberration correction and peripheral light amount correction
  • demosaicing demosaicing
  • gamma conversion demosaicing
  • image compression image compression
  • MTF is the amplitude component (absolute value) of the transfer function of the image pickup system (optical transfer function of the image pickup optical system), but when the subject (object in the object field) is a white point light source, the MTF is the spectrum of the image. Can be considered.
  • An image acquired by the image acquisition process (hereinafter referred to as an input image) is a digital image obtained by capturing an image with an image sensor via an imaging optical system.
  • the digital image obtained here is compared with an object in the field by an optical transfer function (OTF) based on aberrations of the imaging optical system including the imaging optical system (lens) and various optical filters. It has deteriorated.
  • the optical transfer function (OTF) is preferably a transfer function based on the aberration of the optical element of the imaging optical system as described above and other characteristics of the imaging device.
  • the imaging optical system can also use a mirror (reflection surface) having a curvature in addition to the lens.
  • the input image is represented by a color space.
  • the color space is represented by RGB, for example.
  • RGB hue, saturation expressed by LCH
  • luminance luminance
  • color difference signal expressed by YCbCr
  • Other color spaces include XYZ, Lab, Yuv, JCh, and color temperature.
  • the present invention can be applied to values represented by these commonly used color spaces as color components.
  • the input image may be a mosaic image having a signal value of one color component for each pixel, or a color interpolation process (demosaicing process) is performed on this mosaic image, and each pixel has a signal value of a plurality of color components.
  • a demosaic image may be used.
  • the mosaic image is also called a RAW image as an image before image processing such as color interpolation processing (demosaicing processing), gamma conversion, image compression such as JPEG, or the like.
  • a color filter with a different spectral transmittance is arranged in each pixel to obtain a mosaic image having a signal value of one color component in each pixel. To do.
  • an image having a plurality of color component signal values at each pixel can be acquired.
  • a color filter having a different spectral transmittance is arranged for each image sensor, and a demosaic image having image signal values of different color components for each image sensor is obtained. Will get.
  • each image sensor has a signal value of each color component for the corresponding pixel, each pixel has a signal value of a plurality of color components without performing color interpolation processing. Images can be acquired.
  • the correction information includes information about the imaging state (imaging state information) such as the focal length (zoom position), aperture value, shooting distance (focus distance), exposure time, and ISO sensitivity of the lens.
  • imaging state information such as the focal length (zoom position), aperture value, shooting distance (focus distance), exposure time, and ISO sensitivity of the lens.
  • the input image is described as a digital image obtained by taking an image with an imaging device via an imaging optical system
  • the input image may be a digital image obtained by an imaging system that does not include the imaging optical system.
  • a scanner (reading device) or a linear imaging device that performs imaging with an imaging element in close contact with the subject surface may be an image obtained by an imaging device that does not have an imaging optical system such as a lens.
  • an imaging optical system such as a lens.
  • an image generated by image sampling by the imaging device is not a little deteriorated.
  • the deterioration characteristics in this case are not due to the optical transfer function of the imaging optical system (in the narrow sense), but are due to the system transfer function of the imaging system, and this system transfer function corresponds to the optical transfer function. I can say that. Therefore, the “optical transfer function” referred to in the embodiments of the present invention is an optical transfer function in a broad sense including the system transfer function of such an imaging system that does not include such an imaging optical system.
  • FIG. 2A is a schematic diagram of an image restoration filter in which convolution processing is performed on pixels of an input image in real space.
  • the number of taps (cells) of the image restoration filter can be determined according to the aberration characteristics of the imaging system and the required restoration accuracy.
  • the image is two-dimensional, generally the number of taps corresponding to each pixel of the image Is a two-dimensional image restoration filter.
  • FIG. 2A shows an 11 ⁇ 11 tap two-dimensional image restoration filter as an example.
  • the number of taps is set according to the required image quality, image processing capability, aberration characteristics, and the like.
  • FIG. 2A values in each tap are omitted, but one section of this image restoration filter is shown in FIG. 2B.
  • the distribution of the values (coefficient values) of each tap of the image restoration filter plays a role of ideally returning the signal value spatially spread by the aberration to the original one point during the convolution process. That is, acquiring an image restoration filter in this specification means obtaining a value (coefficient) of each tap of the image restoration filter.
  • an optical transfer function (OTF) of the imaging optical system is calculated or measured.
  • OTF optical transfer function
  • the image restoration filter used in the present invention has a function of correcting the difference between the azimuth directions of the MTF.
  • a conventional winner filter will be described with reference to FIGS.
  • FIG. 18A shows a meridional section of a point spread function (PSF) of a color component at a certain position on an image
  • FIG. 19 shows the frequency characteristics thereof.
  • FIG. 19M shows the MTF that is the amplitude component
  • FIG. 19P shows the PTF that is the phase component.
  • the frequency characteristics corresponding to the PSF (point image intensity distribution) in FIGS. 18A, 18B, and 18C are the broken line (a), the two-dot chain line (b), and the one-dot chain line (c) in FIG.
  • the uncorrected PSF shown in FIG. 18A has an asymmetric shape due to coma and the like, and has an MTF characteristic with a lower amplitude response at higher frequencies as indicated by a broken line (A) in FIG. 19 (M). ) As shown by a broken line (a).
  • OTF optical transfer function
  • the MTF corresponding to FIG. 18B is 1 over the entire frequency as shown by the two-dot chain line (b) in FIG. 19 (M), and the PTF is the entire frequency as shown by the two-dot chain line (b) in FIG. 19 (P). It is 0 for
  • the PSF recovered from the PSF of FIG. 18A by the Wiener filter shown in Equation 1 becomes a symmetric shape by correcting the phase as shown in FIG. 18C, and the PSF spread is small and sharp as the amplitude is improved.
  • the MTF corresponding to FIG. 18C is the one in which the recovery gain is suppressed as shown by the one-dot chain line (c) in FIG. 19 (M), and the PTF is the entire frequency as shown by the one-dot chain line (c) in FIG. 19 (P). It is 0 for The reason why the PTF is corrected to 0 even though the recovery gain is suppressed will be described using Equation 3.
  • the frequency characteristic of the subject has no phase shift, and the amplitude characteristic is 1 over the entire frequency. Therefore, the frequency characteristic of the image obtained through the imaging optical system is the optical transfer function (OTF) itself, and the image has a pixel value distribution of the PSF shape. That is, if the frequency characteristic of the input image is OTF and is multiplied by the frequency characteristic of the image restoration filter, the frequency characteristic of the restored image can be known. If this is expressed by an equation, as shown in Equation 3, H (u, v), which is an OTF, is canceled out, and the frequency characteristic of the recovered image becomes as shown on the right side.
  • Equation 3 H (u, v), which is an OTF
  • the PSF is corrected symmetrically for each azimuth direction by correcting the phase degradation component for each azimuth direction, the amplitude component is different for each azimuth direction, so that it is not corrected for rotational symmetry.
  • the coma aberration which is a line object in FIG. 23A, is corrected to be point-symmetric so as to be corrected to a PSF like the astigmatism in FIG. 23B. That is, for each azimuth direction, a PSF whose phase is corrected and whose amplitude is different is corrected only to a point-symmetric state.
  • the difference in MTF between the azimuth directions is not corrected but rather enlarged as described above with reference to FIG. Therefore, the conventional image restoration method cannot sufficiently correct the asymmetric aberration.
  • Equation 4 the rOTF portion of Equation 4 is the frequency characteristic after recovery of an image taken with a white point light source.
  • rOTF is an arbitrary function. Since it is desirable that the phase degradation component of the restored image is zero, it is sufficient that rOTF does not have a phase component. Since rOTF has only a real part, it is substantially equal to rMTF. Although rOTF preferably has only a real part, it goes without saying that even if an imaginary part has a value within an allowable range, it is within the scope of the present invention. In other words, by using the image restoration filter expressed by Equation 4, any subject regardless of the point light source, as if the image was captured by an imaging optical system having an optical transfer function (OTF) characteristic of rOTF. Is that you can.
  • OTF optical transfer function
  • Equation 5 using OTF (rH (u, v)) common between the azimuth directions, an image captured with an imaging optical system having no MTF difference between the azimuth directions can be obtained.
  • the image restoration filter used in this embodiment is a filter that reduces the MTF difference between the two azimuth directions of the imaging system.
  • FIG. 3 is a diagram showing changes in MTF in two azimuth directions before recovery and after recovery when processing is performed using the image recovery filter of the present invention when the subject is a point light source.
  • the broken line (a) and the solid line (b) are the MTFs before recovery in the first and second azimuth directions, respectively, and the broken line (c) and the solid line (d) are the MTFs after the recovery in the first and second azimuth directions, respectively.
  • the MTF before recovery differs for each azimuth direction as shown in FIGS. 3A and 3B, but the MTF after recovery is aligned between the azimuth directions as shown in FIGS. 3C and 3D.
  • 3A and 3B correspond to MTFs in the meridional direction and the sagittal direction, for example.
  • the image restoration filter can be restored while correcting the difference in MTF between the azimuth directions.
  • Equation 5 a common OTF (rH (u, v)) is used between the azimuth directions, but the difference in OTF for each azimuth direction of rH (u, v) is smaller than the difference in OTF before recovery.
  • the rotational symmetry can be controlled by correcting as described above. An example is shown in FIG. Even if the recovered MTFs between the two azimuth directions do not match as shown in FIGS. 4C and 4D, the MTF difference between the azimuth directions is reduced with respect to FIGS. 20C and 20D. PSF asymmetry will be reduced. In order to obtain an asymmetry correction effect, it is desirable to use a filter that recovers at least so as to be smaller than the difference in MTF between the azimuth directions before recovery.
  • the difference in MTF (absolute value of transfer function) between two azimuth directions when obtaining a restored image from a subject is larger than the difference in MTF between the two azimuth directions of the imaging system. Configure to be smaller.
  • the image restoration filter of the present embodiment has a difference in spectrum between the two azimuth directions in the restored image that is smaller than the difference in spectrum between the two azimuth directions in the input image. To recover.
  • the image restoration filter of the present embodiment is a corrected transfer function that is corrected so that the difference between the transfer function having different frequency characteristics in the two azimuth directions and the absolute value of the transfer function between the two azimuth directions is reduced. Is generated based on
  • the H (u, v) portion of Equation 5 is different for each azimuth direction, so that rH (u, v) may be common between the azimuth directions, but may be asymmetric.
  • Has a coefficient array That is, the cross-sectional view of FIG. 2 is different for each azimuth direction.
  • the optical transfer function can include not only the imaging optical system but also a factor that degrades the optical transfer function (OTF) during the imaging process.
  • OTF optical transfer function
  • an optical low-pass filter having birefringence suppresses a high-frequency component with respect to a frequency characteristic of an optical transfer function (OTF).
  • OTF optical transfer function
  • the shape and aperture ratio of the pixel aperture of the image sensor also affect the frequency characteristics.
  • a corrected image (recovered image) can be obtained by convolving an image recovery filter with the deteriorated image.
  • convolution convolution integration, product sum
  • Convolution makes the pixel coincide with the center of the image restoration filter in order to improve the signal value of that pixel. This is a process of taking the product of the image signal value and the coefficient value of the image restoration filter for each corresponding pixel of the image and the image restoration filter and replacing the sum as the signal value of the central pixel.
  • the advantage of applying an image restoration filter to the input image or performing convolution processing is that the image can be restored without performing Fourier transform or inverse Fourier transform of the image in the image restoration processing.
  • the load for convolution processing is smaller than the load for performing Fourier transform. Therefore, it is possible to reduce the processing burden when performing the image restoration process.
  • the number of vertical and horizontal taps of the image restoration filter has already been described, the number of vertical and horizontal taps does not necessarily have to be the same, and can be arbitrarily changed as long as they are taken into consideration when performing convolution processing. .
  • the image restoration process of the present invention can process the reverse process for restoring the original image before the degradation with high accuracy when the image degradation process is linear, the input image is subjected to various adaptive nonlinear processes. Is preferably not performed. That is, it is more preferable to carry out with respect to the mosaic image (RAW image).
  • the image restoration processing of the present invention can be applied regardless of whether the input image is a mosaic image or a demosaic image. The reason is that if the degradation process by the color interpolation process is linear, the image restoration process can be performed by considering this degradation function in the generation of the image restoration filter.
  • the required accuracy of recovery is low or only images that have been subjected to various image processing can be obtained, the effect of reducing blur asymmetry even if image recovery processing is performed on the demosaic image is obtained. Can do.
  • the corrected image (recovered image) acquired by the above processing is output to a desired device. If it is an imaging device, it is output to a display unit or a recording medium. If other image processing or the like is performed on the image that has been subjected to the image restoration processing, the image may be output to a device that executes a later process.
  • FIG. 5 is a schematic diagram of the configuration of the imaging apparatus according to the first embodiment.
  • a subject image (not shown) is formed on the image sensor 102 by the imaging optical system 101.
  • the imaging element 102 converts the imaged light into an electric signal (photoelectric conversion), and the A / D converter 103 converts the electric signal into a digital signal.
  • the image processing unit 104 performs image processing on the digital signal (input image) together with predetermined processing.
  • the predetermined processing is processing such as electronic aberration correction such as magnification chromatic aberration correction, distortion aberration correction, and peripheral light amount correction, demosaicing, gamma conversion, and image compression.
  • the imaging state information of the imaging device is obtained from the state detection unit 107.
  • the state detection unit 107 may obtain imaging state information directly from the system controller 110.
  • imaging state information regarding the imaging optical system 101 may be obtained from the imaging system control unit 106.
  • an image restoration filter corresponding to the imaging state is selected from the storage unit 108, and image restoration processing is performed on the image input to the image processing unit 104.
  • the image restoration filter the one selected from the storage unit 108 according to the imaging state may be used as it is, or the image restoration filter prepared in advance is corrected, It is also possible to use a corrected image restoration filter that is more suitable for the imaging state.
  • the output image processed by the image processing unit 104 is stored in the image recording medium 109 in a predetermined format.
  • This output image is an image in which the asymmetry of the aberration is corrected and the sharpness is improved.
  • the display unit 105 may display an image that has undergone predetermined processing for display on the image after the image restoration processing, or no correction processing is performed for high-speed display, or simple correction. You may display the image which processed.
  • the above-described series of control is performed by the system controller 110, and mechanical driving of the imaging system is performed by the imaging system control unit 106 according to an instruction from the system controller 110.
  • the aperture of the aperture 101a is controlled as an F number shooting state setting.
  • the focus lens 101b is controlled in position by an unillustrated autofocus (AF) mechanism or manual manual focus mechanism in order to adjust the focus according to the shooting distance.
  • AF autofocus
  • This imaging system may include an optical element such as a low-pass filter or an infrared cut filter.
  • an optical element such as a low-pass filter or an infrared cut filter.
  • OTF optical transfer function
  • the recovery process can be performed with higher accuracy if the influence of this element is taken into consideration when the image recovery filter is created. It is.
  • the infrared cut filter it affects each PSF of the RGB channel, particularly the PSF of the R channel, which is an integral value of the point spread function (PSF) of the spectral wavelength. .
  • the imaging optical system 101 is configured as a part of the imaging apparatus, but may be an interchangeable type as in a single-lens reflex camera. Functions such as aperture diameter control and manual focus may not be used depending on the purpose of the imaging apparatus.
  • the image restoration processing of the present invention can be performed by changing it according to the image height. desirable.
  • the image processing unit 104 includes at least a calculation unit and a temporary storage unit (buffer).
  • the image is temporarily written (stored) and read out from the storage unit as necessary for each step of the image processing.
  • the storage unit for temporarily storing is not limited to the temporary storage unit (buffer), but may be the storage unit 108, which is suitable for the data capacity and communication speed of the storage unit having a storage function. It can be appropriately selected and used.
  • the storage unit 108 stores data such as an image restoration filter and correction information.
  • FIG. 6 schematically illustrates imaging state information and a plurality of image restoration filters (black circles) stored in the storage unit 108 based on the imaging state information.
  • the image restoration filter stored in the storage unit 108 is in an imaging state space centered on three imaging states of a focus position (state A), an aperture value (state B), and a subject distance (focusing distance) (state C). Are arranged discretely.
  • the coordinates of each point (black circle) in the imaging state space indicate the image restoration filter stored in the storage unit 108.
  • the image restoration filter is arranged at a grid point on a line orthogonal to each imaging state, but the image restoration filter may be arranged away from the grid point.
  • the types of imaging states are not limited to the focal length, the aperture value, and the subject distance, and the number thereof may not be three, and a four-dimensional or more imaging state space with four or more imaging states is configured,
  • the image restoration filter may be discretely arranged therein.
  • an imaging state indicated by a large white circle is an actual imaging state detected by the state detection unit 107.
  • the image restoration filter can be selected and used for image restoration processing.
  • One method for selecting an image restoration filter in the vicinity of the position corresponding to the imaging state at the time is a distance (in the imaging state space between the actual imaging state and a plurality of imaging states in which the image restoration filter is stored ( The difference between the imaging states is calculated. This is a method of selecting the image restoration filter at the shortest distance. By this method, the image restoration filter at the position indicated by a small white circle in FIG. 6 is selected.
  • this is a method of selecting an image restoration filter having the highest value of the evaluation function using the product of the distance in the imaging state space and the weighted direction as the evaluation function.
  • the distance (state difference amount) in the imaging state space between the actual imaging state and the imaging state in which the image restoration filter is stored is calculated, and the shortest distance (state difference amount) Select the image restoration filter at the position with the smallest).
  • the correction amount of the image restoration filter can be reduced, and an image restoration filter close to the original image restoration filter in the imaging state can be generated.
  • the image restoration filter at the position indicated by a small white circle is selected.
  • State difference amounts ⁇ A, ⁇ B, and ⁇ C between the imaging state corresponding to the selected image restoration filter and the actual imaging state are calculated.
  • a state correction coefficient is calculated based on the state difference amount, and the selected image restoration filter is corrected using the state correction coefficient. Thereby, an image restoration filter corresponding to an actual imaging state can be generated.
  • an image restoration filter suitable for the imaging state can be generated.
  • the coefficient values of the corresponding taps between the two-dimensional image restoration filters may be interpolated using linear interpolation, polynomial interpolation, spline interpolation, or the like.
  • optical transfer function (OTF) used for generating the image restoration filter can be obtained by calculation using an optical design tool or an optical analysis tool. Furthermore, the optical transfer function (OTF) in the actual state of the imaging optical system alone or the imaging apparatus can be measured and obtained.
  • FIG. 7 shows a specific flowchart of the image restoration processing of this embodiment executed by the image processing unit 104.
  • the mark ⁇ in the figure represents the step of storing pixel data such as an image at least temporarily.
  • the image processing unit 104 acquires an input image in an image acquisition process. Next, imaging state information is obtained from the state detection unit 107 (step S72). Then, an image restoration filter corresponding to the imaging state is selected from the storage unit 108 (step S73), and the restoration process is performed on the input image using the image restoration filter in the image restoration processing step (correction step) (step S74). ).
  • step S76 other processing necessary for image formation is performed and the recovered image is output (step S76).
  • Other processing includes color interpolation processing (demosaicing processing), shading correction (peripheral light amount correction), distortion aberration correction, and the like if the correction image is a mosaic image. Further, various image processes including the other processes described here can be inserted before, after, or in the middle of the above flow as necessary.
  • FIG. 8 shows changes in the MTF before and after the recovery process.
  • the broken line (a) and the solid line (b) are the MTFs in the first azimuth direction and the second azimuth direction before the image restoration process, respectively, and the broken line (c) and the solid line (d) are the first azimuth direction and the solid line (d) after the restoration process. It is MTF of 1 azimuth direction and 2nd azimuth direction.
  • the image restoration processing is performed with a low degree of restoration for the two MTFs (a) and (b) in the azimuth direction before the restoration.
  • the MTF is low and the difference in the azimuth direction is corrected.
  • the phase component of the aberration and the asymmetry of the aberration are corrected, but the sharpness is low.
  • the recovery degree of the recovered image when the image recovery filter is an inverse filter is the maximum recovery degree
  • the recovered image has a recovery degree lower than the maximum recovery degree.
  • the average frequency of the MTF after recovery in the two azimuth directions is preferably 1.5 times or less of the maximum MTF before recovery. More preferably, it is preferably 1.2 times or less.
  • the first azimuth direction having a higher MTF recovers only the phase and does not substantially change the MTF.
  • the second azimuth direction having a lower MTF recovers the phase, and the MTF in the second azimuth direction is preferably aligned with the MTF in the first azimuth direction.
  • Edge enhancement processing is performed on the recovered image that has undergone such recovery processing.
  • FIG. 9 An example of the edge enhancement filter is shown in FIG.
  • a filter for performing edge enhancement can be generated by a difference between a filter that directly outputs an input image and a differential filter.
  • a differential filter a Sobel filter that performs primary differentiation, a Laplacian filter that performs secondary differentiation, and the like are well known.
  • the differential filter in FIG. 9 is a Laplacian filter. Since the edge enhancement filter performs processing based on the relationship between the pixel values of adjacent pixels, a filter having about 3 ⁇ 3 taps as shown in the figure is often used.
  • FIG. 10 shows the edge enhancement effect when the edge enhancement filter shown in FIG. 9 is used.
  • 10A, 10B, and 10C are diagrams when the luminance of the edge portion in the image is seen in a certain cross section. The horizontal axis represents coordinates, and the vertical axis represents amplitude.
  • FIG. 10A is a luminance cross section of the edge portion in the image
  • FIG. 10B shows the result of extracting the edge portion using a differential filter and inverting the sign.
  • Edge enhancement works only on sharp edges of edges, and sharpens, so the entire image is less affected by noise amplification, and the number of filter taps is relatively small, allowing high-speed processing. There is an advantage. Therefore, it is more preferable to perform the edge enhancement process after performing the image restoration process with a low degree of restoration. When combined with edge enhancement processing in this way, the edge enhancement processing may be included in the other necessary processing in FIG. Other processing that can enhance the edge portion of the image includes sharpness processing.
  • FIG. 11A shows a configuration diagram of an image processing system that is Embodiment 2 of the present invention.
  • the image processing apparatus 111 includes an information processing apparatus, and is loaded with image processing software (image processing program) 112 for causing the information processing apparatus to execute the image processing method described in the first embodiment.
  • image processing software image processing program
  • the imaging device 113 includes a camera, a microscope, an endoscope, a scanner, and the like.
  • the storage medium 114 stores an image (captured image data) generated by imaging such as a semiconductor memory, a hard disk, or a server on a network.
  • the image processing device 111 acquires image data from the imaging device 113 or the storage medium 114 and outputs output image (corrected image) data obtained by performing predetermined image processing to at least one of the output device 116, the imaging device 113, and the storage medium 114. Output to one. Further, the output destination can be a storage unit built in the image processing apparatus 111, and the output image data can be stored in the storage unit. An example of the output device 116 is a printer. A display device 115 as a monitor is connected to the image processing apparatus 111, and the user can perform an image processing operation through the display device 115 and can evaluate a recovery adjustment image (output image).
  • the image processing software 112 has a development function and other image processing functions as needed in addition to the image recovery processing function and the recovery degree adjustment function.
  • FIG. 11B shows the configuration of another image processing system.
  • the recovery adjustment image can be output directly from the imaging device 118 to the output device 119.
  • the output device 119 sets an adjustment coefficient according to the feature amount of the image, and adjusts the degree of recovery. Is also possible. Furthermore, by adjusting the degree of recovery according to the degradation characteristics of the output image of the output device 119, a higher quality image can be provided.
  • FIG. 12 shows an example of the correction information, and the plurality of correction information is referred to as a correction information set. Each correction information will be described below.
  • the correction control information includes setting information indicating whether the imaging device 113, the image processing device 111, or the output device 116 performs the recovery process and the recovery degree adjustment process, and data to be transmitted to other devices according to the setting information Is selection information for selecting. For example, when the imaging device 113 performs only the round process and the image processing device 111 adjusts the degree of recovery, it is not necessary to transmit the image recovery filter to the image processing device 111, but at least the captured image and the recovered image or recovery component information (Difference information) needs to be transmitted.
  • Imaging device information is identification information of the imaging device 113 corresponding to the product name. If the lens and the camera body are interchangeable, the identification information includes the combination.
  • Imaging status information is information relating to the state of the imaging device 113 at the time of shooting. For example, focal length (zoom position), aperture value, subject distance (focus distance), ISO sensitivity, white balance setting, and the like.
  • Imaging device individual information is identification information of each imaging device with respect to the above imaging device information. Since the optical transfer function (OTF) of the imaging apparatus has individual variations due to variations in manufacturing errors, the individual imaging apparatus information is effective information for setting an optimum recovery degree adjustment parameter individually.
  • the recovery degree adjustment parameter is a recovery intensity adjustment coefficient ⁇ and a color composition ratio adjustment coefficient ⁇ described in the third and subsequent embodiments.
  • Image recovery filters The image restoration filter group is a set of image restoration filters used in image restoration processing. When a device that performs image restoration processing does not have an image restoration filter, it is necessary to transmit the image restoration filter from another device (apparatus).
  • the user setting information is an adjustment parameter for adjusting the recovery degree according to the user's preference or a correction function of the adjustment parameter.
  • the user can variably set the adjustment parameter, but if user setting information is used, a desired output image can always be obtained as an initial value.
  • the user setting information is updated by the learning function with the sharpness most preferred from the history of the user determining the adjustment parameter.
  • the imaging device provider can also provide preset values according to some sharpness patterns via a network.
  • the above correction information set is preferably attached to individual image data.
  • an image restoration process can be performed by any device equipped with the image processing apparatus of the second embodiment.
  • the contents of the correction information set can be selected automatically and manually as necessary.
  • Example 3 describes an example in which processing for generating a more suitable image is performed using the image restoration filter of Examples 1 and 2. By the processing of this embodiment, a restored image with higher image quality can be generated.
  • a third embodiment will be described with reference to the drawings.
  • FIG. 13 shows a flow of an image processing method executed in the embodiment.
  • the symbol m represents a color component (for example, R, G, B) of an image. That is, Am represents (A R , A G , A B ), and represents the R component of A, the G component of A, and the B component of A, respectively.
  • A corresponds to g, f, fd, S, Sd, etc. in FIG.
  • a first restoration process is performed on an input image g m having RGB color components using an image restoration filter selected or generated for each color component, and a first image fd1 m (first restoration image) is obtained. (First recovered image generating means).
  • the first image fd1 m has improved sharpness because the phase component of OTF (optical transfer function) is corrected. Further, since the correction is performed so that the MTF characteristics between the azimuth directions are relatively aligned for each color component (so as to reduce the difference in the characteristics between the azimuth directions), the asymmetry of the aberration can be reduced. .
  • MTF is the amplitude component (absolute value) of the transfer function of the imaging system (optical transfer function of the imaging optical system), but when the subject (object in the object field) is a white point light source, MTF is regarded as the spectrum of the image. be able to.
  • the difference between the frequency average of the spectrum in the first azimuth direction of the image of the first image fd1 m and the frequency average of the spectrum in the second azimuth direction is the frequency average of the spectrum in the first azimuth direction of the image before recovery. It decreases from the difference in frequency average of the spectrum in the second azimuth direction.
  • the difference between the average values of the spectra in the two azimuth directions of the recovered image after the image recovery is smaller than the difference between the average values of the spectra in the same two azimuth directions of the image before the image recovery.
  • the first (image) recovery process is described as a process for generating the first recovery image.
  • the false color is a color that can be generated by the image restoration process.
  • the second restoration process is performed for each color component on the input image g m to obtain a second image fd2 m (second restoration image).
  • the second image fd2 m is set to have a lower recovery degree (MTF recovery amount) than the first image fd1 m .
  • MTF recovery amount the frequency average of the spectrum of the specific color component of the second image fd2 m is the spectrum average of the spectrum of the specific color component of the first image fd1 m . Lower than frequency average.
  • the process of generating the second recovered image is referred to as a second (image) recovery process.
  • the second recovery process also recovers so that the difference in MTF characteristics between the azimuth directions is lower than that before the recovery as in the first recovery process.
  • an input image can be used without performing the second recovery process described above.
  • a corrected image as a recovery adjustment image (output image) is synthesized by synthesizing the recovery component information S m for each color component with the second image fd2 m according to the recovery intensity adjustment coefficient ⁇ m as in Expression 7. get the f m.
  • the corrected image f m is obtained as the second image fd2 m when the recovery intensity adjustment coefficient ⁇ m is 0, and the first image fd1 when the recovery intensity adjustment coefficient ⁇ m is 1. obtained as m . Further, during the period from the recovery intensity adjustment coefficient mu m is 0 1 is continuously recovered degree between the first image fd1 m is adjusted from the second image fd2 m.
  • the recovery degree can be controlled by adjusting the amount of computation restoration component information S m (the addition amount).
  • the recovery intensity adjustment factor mu m may be a negative factor.
  • Recovery strength adjustment coefficient mu m (hereinafter, also referred to as a mu) by the adjustable, in order to suppress the adverse effects caused by the image restoration, it is possible to control the balance of the recovery degree and harmful risk.
  • Input image g m Input image g m is the same as the input image described by the image acquisition step of Example 1.
  • Image recovery processing The image restoration filter used for the image restoration process is the same as the image restoration filter described in the image restoration filter generation step of the first embodiment.
  • the aberration correction characteristic of the image restoration filter in the image restoration process for obtaining the first image fd1m has been described in Expression 4 of the first embodiment. Since it is desirable to correct the phase component of the restored image to be zero, [rOTF] may be configured not to have a phase component.
  • First image fd1 m The first image fd1 m is obtained by image restoration processing using an image restoration filter that restores the amplitude component and the phase component. In the conventional image restoration, the first image fd1 m is output as a restored image (corrected image). If the first image fd1 m satisfies the required image quality, it can be used as the corrected image f m. However, in practice, noise is amplified as described above, ringing or false colors are included. .
  • noise it can be suppressed by appropriately setting the degree of restoration of the image restoration filter in advance, but for ringing and false colors, it is difficult to predict the amount of occurrence, so the restoration image is evaluated again and the degree of restoration is again Need to be adjusted.
  • FIG. 14 shows a flowchart of image processing up to obtaining the first image.
  • the mark ⁇ in the figure represents the step of storing image data in a memory or the like.
  • the image acquisition process an input image is acquired.
  • the image restoration filter acquisition step the image restoration filter corresponding to the condition where the input image was taken is selected or corrected and obtained.
  • the image restoration process with respect to the deterioration of the phase component and the amplitude component of the image by the first image restoration process, the phase component is corrected to zero to the target value, the amplitude component is improved and the difference between the azimuth directions
  • An image restoration filter (first image restoration filter) that corrects the image to be reduced is used. With the above processing, the first image fd1 m with reduced aberration asymmetry can be obtained.
  • the second image fd2 m is subjected to image restoration processing using an image restoration filter (second image restoration filter) having a degree of restoration lower than that of the first image fd1 m . More preferably, it is preferable to restore the amplitude characteristics in the azimuth direction to be relatively aligned as in the first image fd1 m .
  • the second image fd2 m shows the MTF between the azimuth directions with a low recovery gain with respect to the two azimuth direction MTFs before recovery, the broken line (a), and the solid line (b).
  • the input image can be used as it is as the second image fd2 m .
  • an input image can be obtained as a corrected image in a state where the recovery strength adjustment coefficient ⁇ is adjusted and the recovery degree is minimized.
  • the degree of recovery is increased, the MTF is improved and the sharpness is improved, and the difference in MTF between the azimuth directions is also reduced, so that it is possible to obtain a high-quality image in which the asymmetrical aberration is corrected.
  • the flowchart of the process of obtaining the second image fd2m is also the same as that in FIG. 14, and only the degree of recovery of the process image recovery filter of the first image fd1m is different, so that the description thereof is omitted.
  • the state of the phase component is in a state where the deterioration of the phase component due to the imaging system is sufficiently removed in both the first image fd1 m and the second image fd2 m .
  • the state of the amplitude component needs to be different because the degree of recovery can be controlled by a recovery intensity adjustment coefficient described later.
  • restoration component information S m can increase component and the ringing of the components of the noise generated by the aberration component and the image restoration process other than the phase shift of the second image fd2 m, and also include further false color components.
  • the recovered image may be colored, that is, a false color may occur.
  • This false color is one of artifacts as well as noise and ringing.
  • FIG. 22 shows an example of a false color generated in the recovered image.
  • a false color is generated in the broken line portion in the figure.
  • the false color A is generated when the edge portion is colored more than the image before the recovery process due to a manufacturing error.
  • the false color B is generated when the periphery of the luminance saturation portion is colored more than the image before the recovery process due to luminance saturation generated due to strong reflected light from the sun.
  • the false color C is generated when the edge portion is colored more than the image before the recovery process due to the focus shift.
  • a recovery strength adjustment coefficient ⁇ that can adjust the recovery level (recovery strength) is used.
  • the balance between the risk of adverse effects such as coloring (false color), noise, ringing, and the like and the degree of recovery associated with image recovery As in the example shown in FIG. 22, even when the aberration characteristic corresponding to the correction characteristic of the image restoration filter is different from the aberration characteristic of the image, a high quality image with suppressed generation of artifacts such as false color and ringing can be obtained. I can.
  • the recovery strength adjustment coefficient ⁇ will be described.
  • the corrected image f m is obtained by combining the recovery component information S m for each color component with the second image fd2 m according to the recovery intensity adjustment coefficient ⁇ m .
  • the corrected image f m is obtained as the second image fd2 m when the recovery intensity adjustment coefficient ⁇ m is 0, and is obtained as the first image fd1 m when the recovery intensity adjustment coefficient ⁇ m is 1. Further, during the period from the recovery intensity adjustment coefficient mu m is 0 1, it can be adjusted continuously recovered degree between the first image fd1 m from the second image fd2 m.
  • the sharpness can be increased while correcting the asymmetry of the aberration and taking into consideration the adverse effects (false color, ringing, noise amplification) caused by the image restoration process, so that a higher quality image can be obtained.
  • Both the second image fd2 m and the recovery component information S m are in a state where the phase component and the asymmetry of the aberration are corrected and only the amplitude component (blur amount) is different. For this reason, the phase component and the asymmetry of the aberration do not vary according to the adjustment amount of the recovery degree, and the state in which the asymmetry of the aberration is corrected can be maintained.
  • the basic range of the recovery intensity adjustment coefficient ⁇ is 0 ⁇ ⁇ ⁇ 1, but it is also possible to obtain an enhanced image by setting ⁇ > 1. That is, the recovery strength adjustment coefficient ⁇ can be variably set.
  • the recovery strength adjustment coefficient ⁇ when the recovery strength adjustment coefficient ⁇ is changed for each color component, the recovery degree can be adjusted for each color component. This is because when the optical transfer function (OTF) changes for each color component and the balance of aberration asymmetry changes due to factors such as spectral fluctuations in the illumination light source of the subject and manufacturing errors of the imaging optical system, the color component It is effective to adjust the strength of the degree of recovery for each. Since the change in the spectral characteristics of the illumination light source means that the intensity ratio for each wavelength changes, the amount of aberration changes for each color component. Therefore, the recovery intensity adjustment factor ⁇ by setting for each color component, it is possible to obtain a corrected image f m which is suitable for each color component in accordance with the spectral characteristic at the time of shooting.
  • OTF optical transfer function
  • one of the effects when there is a manufacturing error in the imaging optical system is that, for example, the degree of deterioration may be different at symmetrical positions of the image. Appears as a difference in relative colored components.
  • the manufacturing error can be absorbed by setting the recovery strength adjustment coefficient ⁇ according to the fluctuation of the blur amount depending on the position of the image.
  • a manufacturing error can be absorbed by setting a recovery intensity adjustment coefficient ⁇ for each color component in accordance with variation in the coloring amount depending on the position of the image.
  • the evaluation of the output image quality varies depending on the purpose. For example, in the case of portraits, noise and ringing are very disturbing. On the other hand, when you want to read numbers from a car license plate with a surveillance camera, it is most important to identify the numbers even if there is noise or ringing. In addition, when an adverse effect such as noise, ringing, or false color appears in an image for some reason, it is important to guarantee an output image that an image having no adverse effect can be output even if the degree of recovery is low as an output image. These cases can be dealt with by adjusting the recovery strength adjustment coefficient ⁇ .
  • the image quality required as an output image varies depending on the user and the subject, from a soft image with flare to a sharp image with aberration removed due to the remaining aberration. This case can also be dealt with by adjusting the recovery strength adjustment coefficient ⁇ .
  • the recovery component information may be extracted by modifying Equation 6 and subtracting the first image fd1 m from the second image fd2 m .
  • the recovery component information is subtracted from the second image fd2 m according to the recovery intensity adjustment coefficient (this is also included in “compositing”), the equation is equivalent, The same effect can be obtained.
  • the degree of recovery even when the degree of recovery is adjusted, it is only necessary to change the image synthesis ratio, so there is no need to recalculate the image recovery filter. Further, it is not necessary to perform convolution processing on the input image every time the adjustment parameter is changed. Even if the degree of recovery is lowered, the asymmetry of the aberration is corrected to at least a point-symmetric state, so there is no fluctuation in the state where the asymmetry of the magnification aberration is removed, and the image flow that is a feature of coma aberration It has been corrected.
  • FIG. 21 is a flowchart of a conventional image processing method (image restoration processing).
  • image restoration processing image restoration processing
  • the captured image is used as an input image, and an image restoration filter is generated using a restoration parameter as an initial value, or image restoration processing is performed on the input image using an image restoration filter prepared in advance as an initial value.
  • This recovered image is evaluated, and it is determined whether to use the recovered image as it is or to change the recovery degree again.
  • the restoration parameter is changed, the image restoration filter is recalculated, and the image restoration process is performed again on the input image.
  • a desired image is obtained by repeating this, it is output as a restored image (output image).
  • FIG. 15 is a flow of the image processing method (image restoration processing) of this embodiment.
  • the captured image is used as an input image, and an image restoration filter is generated using a restoration parameter as an initial value, or image restoration processing is performed on the input image using an image restoration filter prepared in advance as an initial value.
  • An image synthesis process is performed using an adjustment parameter prepared in advance for the restored image, an adjustment parameter set by the user, or an adjustment parameter automatically determined from the image information to obtain a restored adjusted image.
  • This recovery adjustment image is evaluated, and it is determined whether to use the correction image (output image) as it is or to change the recovery degree again.
  • the adjustment parameter here is the recovery strength adjustment coefficient ⁇ described above.
  • the image restoration filter As described above, in the conventional image restoration process and the image restoration process of the present embodiment, it is necessary to recalculate the image restoration filter at the time of adjustment, and the necessity of the convolution process of the input image and the image restoration filter, which is the image restoration process. It differs greatly in the presence or absence of. In other words, even if the degree of recovery is changed, there is no need to perform recalculation of the image recovery filter or reconvolution processing of the image recovery filter and the image, so that the load of image processing can be reduced and high-speed processing can be performed. .
  • the determination of whether or not the output image can be adopted and the adjustment parameter change accompanying the change in the degree of recovery may be performed based on subjective evaluation by the user, or an image evaluation function is set in advance. And may be done automatically.
  • the adjustment parameter can be automatically changed according to the feature amount of the pixel of the input image.
  • the “pixel feature amount” is a partial contrast or luminance level of the input image.
  • a method for detecting the level of partial contrast of an image for example, a method using a differential filter is known. By using this, it is possible to separate the edge portion and the other portion in the image. Since the sharpness of the edge portion affects the sharpness of the entire image, the adjustment parameter is set so that the degree of recovery is high for the edge portion. On the other hand, if the degree of recovery is high, the sharpness of the whole image will not be affected even if the degree of recovery is high, but the degree of recovery is low. Set the adjustment parameters so that
  • the adjustment parameter is set so that the recovery degree is low.
  • the original image signal is clipped (restricted) at the upper limit of the range of the image sensor, and here, the state of aberration is greatly different from the assumed state. This is likely to cause harmful effects. Therefore, adverse effects can be avoided by setting adjustment parameters so that the degree of recovery is low.
  • changing the adjustment parameter in accordance with the feature amount of the pixel means changing the adjustment parameter depending on the position of the image.
  • the image since the image is synthesized in units of pixels in the image synthesis process, it can be adjusted relatively easily only by changing the mixing ratio. In this way, the degree of recovery can be adjusted in units of pixels, which is one of the features of this embodiment.
  • the set value of the adjustment parameter can be changed according to the imaging state such as ISO sensitivity, focal length (zoom position), subject distance (focus distance), aperture value, and the like.
  • the image restoration process (image processing method) of the present embodiment is executed by the image processing unit 104 shown in FIG.
  • FIG. 16 shows a specific flow related to the image restoration processing of this embodiment executed by the image processing unit 104.
  • the mark ⁇ in the figure represents the step of storing pixel data such as an image at least temporarily.
  • the image processing unit 104 acquires an input image in an image acquisition process (image acquisition step). Next, the image processing unit 104 obtains imaging state information from the state detection unit 107 and selects an image restoration filter corresponding to the imaging state from the storage unit 108. In the image recovery process (image recovery step), the image processing unit 104 performs a recovery process on the input image using an image recovery filter. In the image restoration step, a first image in which the amplitude component and the phase component are corrected (recovered) and a second image in which only the phase component is corrected (recovered) are generated.
  • the image processing unit 104 In the recovery component information generation step (recovery component information generation step), the image processing unit 104 generates recovery component information from the difference between the signal values of the pixels of the first image and the second image. Since the recovery component information is difference information between the first image and the second image, the value has a positive value or a negative value.
  • the image processing unit 104 acquires the setting value of the adjustment parameter as the recovery strength adjustment coefficient ⁇ .
  • the adjustment parameter it is possible to automatically select and use a set value prepared in advance according to the imaging state and the image height. Further, it is possible to determine the feature amount of the pixel from the image and automatically change and set the adjustment parameter. Alternatively, the user can arbitrarily set.
  • the image processing unit 104 generates a corrected image by combining the recovery component information with the second image according to the adjustment parameter. Specifically, a corrected image (recovery adjustment image) is obtained by adding a pixel value obtained by multiplying each pixel value of the recovery component information by a recovery intensity adjustment coefficient ⁇ to the second image for each pixel.
  • the image processing unit 104 performs other processes necessary for image formation, and outputs a recovered image (corrected image).
  • other processing if the image subjected to the correction processing is a mosaic image, color interpolation processing (demosaicing processing) is performed.
  • edge enhancement processing shading correction (peripheral light amount correction), distortion aberration correction, and the like.
  • Various image processes including other processes described here can be inserted before and after the above flow or in the middle as necessary.
  • the order of the processing steps is not limited to this, and may be changed according to processing constraints and required image quality.
  • only the phase component is recovered in the correction process.
  • the amplitude component may be slightly changed.
  • the color synthesis ratio adjustment coefficient ⁇ is color synthesis recovery component information (difference information) by color-synthesizing the recovery component information (difference amount) S m of all color components for each color component according to the color synthesis ratio adjustment coefficient ⁇ . is a coefficient for generating an sd m, the mixture ratio of the color components.
  • the process of generating a color combining restoration component information Sd m from the recovery component information S m can be expressed as Equation 13 that describes deployed formulas 12 and this color component m, the n.
  • the first is a color composition ratio adjustment coefficient ⁇ for obtaining the same image as the first image fd1 m as a corrected image when the recovery intensity adjustment coefficient ⁇ is 1.
  • the remaining ingredients to the unit matrix as a zero diagonal elements of ⁇ color synthesis ratio adjustment coefficient of formula 13 as a color combining restoration component information Sd m is equal to the restoration component information S m for its own color component Become.
  • This is the coefficient setting in outputting corrected image f m as the same image as the first image fd1 m.
  • the corrected image is intended to correct the aberration component to the maximum, but at the same time, there is a large risk of generating false colors.
  • the second is a color composition ratio adjustment coefficient ⁇ for preventing false colors from being generated. Placing 1/3 all the elements of the color composition ratio adjustment factor ⁇ of formula 13, color combining restoration component information Sd m becomes recovery component information S m for all the color components to those averaged, color synthesis recovery component
  • the information Sd R , Sd G and Sd B are the same.
  • the color combining restoration component information Sd m is that equal in all color components, for synthesizing the color synthesizing restoration component information Sd m in the subsequent steps in the second image fd2 m, the difference in additional information on color components There will be no false color.
  • the degree of recovery that is, the sharpness
  • the degree of recovery is lower than when the first first image fd1 m is used as the output image.
  • the recovery component information S R of each color component, S G since there is a positive correlation (similarity) to no small extent between the S B, the input image g m Therefore, the sharpness of the corrected image is improved. Therefore, this is a recovery condition that eliminates the risk of false colors.
  • An example of a method for determining an intermediate color composition ratio adjustment coefficient ⁇ other than the case where the color composition ratio adjustment coefficient ⁇ of Expression 13 is a unit matrix and when all are set to 3 is described below. Since the color composition ratio adjustment coefficient ⁇ has nine setting degrees of freedom, it may be difficult to set each element value.
  • the color composition ratio adjustment coefficient ⁇ can be variably set. For example, a case where a general user variably sets the color composition ratio adjustment coefficient ⁇ on an imaging apparatus or an image processing system is one example.
  • the degree of freedom of control is reduced by providing a dependency relationship between the elements of the color composition ratio adjustment coefficient ⁇ .
  • this dependency relationship needs to be a relationship that can adjust the balance between the degree of recovery and the risk of false colors.
  • the fact that adjustment parameters suitable for the imaging apparatus and the image processing system can be controlled with a small degree of freedom can improve the work efficiency in the development process and production process of the apparatus.
  • the first constraint condition is such that the sum for each row of the matrix ⁇ of Equation 13 is set to 1 as shown in Equation 14. This means that, for example, the mixture ratio of the recovery component information S R , S G , and S B for generating the R component color synthesis recovery component information Sd R is normalized. Thus the mixture ratio to normalize, or are weighted in any respectively different color combining restoration component information Sd m ratio is to be easily compared.
  • the second constraint condition is such that the sum for each column of the matrix ⁇ in Equation 13 is set to 1, as in Equation 15. This means that when generating each color synthesis recovery component information Sd R , Sd G , Sd B , the recovery component information S R , S G , S B is distributed to each color component and used up.
  • the color composition ratio adjustment coefficient ⁇ can be expressed as in Expression 16.
  • the color synthesizing restoration component information Sd m has a high similarity between the color components, i.e. a small difference Is preferred.
  • Description in the case of the above-mentioned omega 1/3 is a with minimum false color occurrence risk, namely the false color is not state generator in order there is no difference between the color components of each color combining restoration component information Sd m It was. Accordingly, there is therefore a restoration component information S m color components it is sufficient as far as possible evenly distributed in the color combining restoration component information Sd m for each color component, generating better dispersion of each column of Equation 16 is small false color Risk can be reduced.
  • Equation 17 when the variance of each column of Equation 16 is minimized, it can be written as Equation 17.
  • the setting parameter is one of ⁇ , it is possible to easily control the adjustment of the balance between the recovery degree and the risk of occurrence of false colors.
  • the determination method is not limited to this. For example, if all elements of the matrix ⁇ to 0 (zero), the color combining restoration component information Sd m is 0 (zero) for all color components, the corrected image f m is the second image fd2 m itself .
  • the color composition ratio adjustment coefficient ⁇ in the range of 0 ⁇ ⁇ ⁇ 1, the first image fd1 in which the amplitude component and the phase component are recovered from the second image fd2 m in which only the phase component is recovered.
  • the output image can be adjusted and obtained within a range up to m . Further, the correction can be further emphasized by setting the expression 14 to be larger than 1.
  • the setting freedom of each element of the matrix ⁇ is not limited to one, but can be adjusted with nine degrees of freedom or a reduced degree of freedom based on another constraint condition. For example, if the setting is made based on Expression 16, the degree of freedom is 6.
  • the range of color composition ratio adjustment factor omega as in the case of obtaining the input image and enhanced image as a correction image f m as described above, it can also be set without being limited to 1/3 ⁇ ⁇ ⁇ 1. That is, Expression 17 is merely an example for easily determining the degree of recovery and the risk of false color generation with one setting parameter ⁇ .
  • the recovery component information S m and combining among the color components by controlling the similarity between the color component of the color combining restoration component information Sd m, by suppressing the risk of a false color is there.
  • the color composition ratio adjustment coefficient ⁇ and the recovery component adjustment coefficient ⁇ can be controlled in combination as shown in Equation 18. By combining these, the color composition ratio adjustment coefficient ⁇ is set to 1/3 ⁇ ⁇ ⁇ 1 to suppress the occurrence of false colors, and the recovery component adjustment coefficient ⁇ is set to 0 ⁇ ⁇ ⁇ 1 to control the degree of recovery. It is possible.
  • the recovery component adjustment coefficient ⁇ can be shared by the color components, and the equation 19 can be used.
  • each pixel Recovery component information S m having a plurality of pieces of color component information may be generated.
  • the following information may be added to the correction information shown in FIG. Alternatively, it may be stored in the storage unit instead of the information as described below. Further, it is not necessary to store all correction information in the storage unit, and necessary information is appropriately written to and read from the storage unit according to the form of the apparatus or system for performing the image restoration processing of the present invention. Just do it.
  • the image restoration filter group is a set of image restoration filters used for image restoration processing. When a device that performs image restoration processing does not have an image restoration filter, it is necessary to transmit the image restoration filter from another device (apparatus).
  • Restoration component information If image restoration processing has already been performed and restoration component information has been generated, if the second image whose phase has been corrected and the restoration component information are transmitted to another device, the restoration degree adjustment processing is performed by the other device. It can be carried out.
  • the adjustment parameter group is a set of a color composition ratio adjustment coefficient ⁇ and a recovery intensity adjustment coefficient ⁇ . As described above, the color composition ratio adjustment coefficient ⁇ and the recovery intensity adjustment coefficient ⁇ can be changed according to the position on the image. It is also possible to change according to the shooting state.
  • the data of the adjustment parameter group may be table data of the adjustment coefficient itself or a function for determining the adjustment coefficient.
  • the user setting information is an adjustment parameter for adjusting the recovery degree according to the user's preference or a correction function of the adjustment parameter.
  • the user can variably set the adjustment parameter, but if user setting information is used, a desired output image can always be obtained as an initial value.
  • the user setting information is updated by the learning function with the sharpness most preferred from the history of the user determining the adjustment parameter.
  • the imaging device provider can also provide preset values according to some sharpness patterns via a network.
  • the above correction information set is preferably attached to individual image data.
  • an apparatus or device equipped with the image processing apparatus can perform image restoration processing and restoration degree adjustment processing.
  • the contents of the correction information set can be selected automatically and manually as necessary. For example, when the restoration degree adjustment process is performed by another device, the image restoration filter group is basically unnecessary if the second image and the restoration component information are included in the correction information set.

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Abstract

 収差の非対称性を補正しつつ、高精細な画像を得ることが可能な画像処理装置を提 供することを課題とする。 本発明の画像処理装置は、入力画像を取得する画像取得手段と、被写体像を前記入力画像として形成するために用いた撮像系の伝達関数に基づいて生成または選択された画像回復フィルタを用いて前記入力画像を回復し、回復画像を生成する画像回復手段とを有し、前記画像回復フィルタは、被写体から回復画像を得る際の2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差が、前記撮像系の該2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差よりも小さくすることを特徴とする画像処理装置。

Description

画像処理装置、およびそれを用いた撮像装置
 本発明は画像処理を行う画像処理装置に関する発明であり、特に画像回復(復元)を行う画像処理装置に関する。
 デジタルカメラ等の撮像装置により得られた画像は、ぼけによって画像が劣化している。画像のボケは、撮像光学系の球面収差、コマ収差、像面湾曲、非点収差などが原因である。これら収差は、点像分布関数(PSF、Point Spread Function)により表すことができる。点像分布関数(以下、PSF)をフーリエ変換して得られる光学伝達関数(OTF、Optic Transfer Function)は、収差の周波数空間での情報であり、複素数で表される。光学伝達関数(以下、OTF)の絶対値、即ち振幅成分はMTF(Modulation Transfer Function)、位相成分はPTF(Phase Transfer Function)と呼ばれる。撮像光学系のOTFは画像の振幅成分と位相成分に影響(劣化)を与える。このため、OTFの影響により劣化した画像(以下、劣化画像)は、被写体の各点がコマ収差のように非対称にボケた画像になる。
 これについて図23を用いて説明する。図23A、B、Cは、主光線(光学系の瞳の中心を通る光線)と垂直に交わる面における、点像分布関数(PSF)の拡がりを表した模式図である。図23に示した面内において、光軸を通り互いに垂直な線を軸x1、軸x2とし、図23に示した面内において光軸を通る任意の直線と軸x1が成す角θをアジムス角とする。また、図23の座標軸の原点を主光線の結像位置としたときに、アジムス角θが表す方向をアジムス方向とする。アジムス方向とは、サジタル方向およびメリジオナル方向を含み、それ以外の角度θ方向も含む全方向の総称である。
 既に述べたように、収差の位相成分(PTF)の劣化はPSFに非対称性を発生させる。また、振幅成分(MTF)の劣化はアジムス方向ごとのPSFの広がりの大きさに影響する。図23Aは、コマ収差の発生しているPSFを模式的に表した図である。光軸の偏芯が無く、回転対称形状のレンズからなる光学系の場合の光軸上以外の画角のPSFは、像面上で光軸と主光線を通る直線に関して対称であるので、線対称形状をしている。図23Aでは、PSFが軸x2に対して線対称となっている。
 図23Bは、位相ずれの無い状態のPSFを示している。各アジムス方向において対称な形状をしているが、振幅(MTF)の差異があるため、軸x1方向と軸x2方向ではPSFの広がりの異なった非対称なPSFとなっている。ちなみに、光軸上のPSFは、製造誤差を無視すると位相ずれが無く、振幅劣化のアジムス依存性も無いので図23Cのように回転対称な形状になる。つまり図23A、Bに示したように、PSFはアジムス方向ごとの位相(PTF)のずれと、アジムス方向間の振幅(MTF)の差異により非対称な形状となり、画像のボケとして、高精細な画像生成を阻害する要因となっている。
 画像のボケを補正する技術として、特許文献1は、画像回復フィルタを設計する際のパラメータαを式1のように設けている。調整パラメータαを調整することにより、画像回復フィルタは何も作用しないフィルタ(α=0)から逆フィルタ(α=1)に変化する。これにより、もとの撮影画像から最大に回復した画像までの範囲で画像の回復度合いをパラメータ1つで調整することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
ここで、F(u,v)、G(u,v)はそれぞれ、回復画像および劣化画像のフーリエ変換である。
 その他に、画像のボケを補正し、鮮鋭度を向上させるフィルタとしてウィナーフィルタが知られている。式2にウィナーフィルタの周波数特性M(u,v)を示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
ここで、H(u、v)は光学伝達関数(OTF)である。|H(u,v)|はOTFの絶対値(MTF)である。SNRはノイズ信号の強度比である。以下、ウィナーフィルタや特許文献1に記載されているような、光学伝達関数(OTF)に基づいた画像回復フィルタを用いて画像の回復を行う処理を画像回復処理と称する。
特開2007-183842号公報
 しかしながら、上記のウィナーフィルタや特許文献1の画像回復フィルタは、撮像光学系による振幅成分および位相成分の劣化を補正することはできるが、アジムス方向間の振幅成分の相違を補正することはできない。ウィナーフィルタは、回復前のMTFがアジムス方向間で差異があると、回復後のMTFのアジムス方向の差異は拡大してしまう。これについて図20を用いて説明する。
 図20は画像回復処理を行う前のMTFとウィナーフィルタを用いて画像回復処理を行った後のMTFを表した図である。破線(a)、実線(b)はそれぞれ回復前の第1アジムス方向、第2アジムス方向のMTFである。破線(c)、実線(d)はそれぞれ回復後の前記第1アジムス方向、前記第2アジムス方向のMTFである。第1、第2アジムス方向とは、例えば、サジタル方向およびメリジオナル方向である。ウィナーフィルタはMTFが高ければ回復ゲイン(回復度合い)を低くし、MTFが低ければ回復ゲイン(回復度合い)を高くする画像回復フィルタである。従って、MTFの低いアジムス方向である破線(a)は、MTFの高いアジムス方向(b)よりも回復ゲインが低くなる。そのため、回復前の第1アジムス方向のMTF(a)、第2アジムス方向のMTF(b)の差よりも、回復後の第1アジムス方向のMTF(c)、第2アジムス方向のMTF(d)の差が拡大されてしまう。つまり、画像回復処理を行ったにも関わらず、非対称な収差が画像に現れてしまう。これは、特許文献1に開示されている画像回復フィルタに関しても同様である。
 本発明は以上の課題を鑑みてなされたものであり、画像回復処理により生じ得る非対称な収差を低減させ、より高精細な画像を得ることができる画像処理装置を提供することを課題とする。
 上記課題を解決するために本発明は、
 入力画像を取得する画像取得手段と、
 被写体像を前記入力画像として形成するために用いた撮像系の伝達関数に基づいて生成または選択された画像回復フィルタを用いて前記入力画像を回復し、回復画像を生成する画像回復手段とを有し、
 前記画像回復フィルタは、被写体から回復画像を得る際の2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差が、前記撮像系の該2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差よりも小さくすることを特徴とする。
 本発明の効果は、非対称な収差が低減された高精細な回復画像を生成することが可能な点である。
本発明の実施例である画像処理全体のフローチャート 画像回復フィルタの説明図 画像回復フィルタの説明図 各アジムス方向間のMTFの補正量に関する第1説明図 各アジムス方向間のMTFの補正量に関する第2説明図 撮像装置の基本構成を示すブロック図 実施例1における画像回復フィルタの選択、補正に関する説明図 実施例1の画像処理手順を示すフローチャート 実施例1の画像処理前後のMTF変化を示す図 エッジ強調フィルタの説明図 エッジ強調フィルタを適用した場合のエッジ断面図 エッジ強調フィルタを適用した場合のエッジ断面図 エッジ強調フィルタを適用した場合のエッジ断面図 実施例2の画像処理システムの説明図 実施例2の画像処理システムの説明図 実施例2の補正情報の説明図 実施例3の画像処理手順の説明図。 第1の画像回復処理のフローチャート。 調整パラメータ設定についてのフローチャート。 実施例3における画像処理のフローチャート。 実施例4の画像回復処理手順の説明図。 点像分布関数(PSF)の説明図 点像分布関数(PSF)の説明図 点像分布関数(PSF)の説明図 画像の振幅成分(MTF)と位相成分(PTF)の説明図 従来の画像回復処理前後のMTF変化を示す図 従来の画像処理方法を示すフローチャート。 偽色の説明図。 アジムス方向の説明図 アジムス方向の説明図 アジムス方向の説明図
 はじめに、本発明の画像処理の流れについて図1を用いて説明する。図1に画像の入力から出力までの処理工程を示す。まずステップS11の画像取得工程において、撮像系により生成された画像を取得する。以下、画像取得工程において取得された画像を入力画像と記す。
 次にステップS12において、ステップS11で取得された入力画像の撮影された条件に対応する画像回復フィルタを生成する。尚、このステップS12は、予め用意された複数の画像回復フィルタの中から適当なフィルタを選択する工程であってもよいし、フィルタを選択後、適宜そのフィルタを補正する工程であってもよい。ステップS13の画像回復処理工程では、ステップS12において、撮像系の伝達関数(撮像光学系の光学伝達関数)に基づいて生成、あるいは選択された画像回復フィルタを用いて画像回復処理(補正処理)を実行する。より詳しく説明すれば、入力画像の位相成分(PTF)については零を目標値に補正し、振幅成分(MTF)については2つのアジムス方向間でその差が減少するように補正する。そしてステップS14において、ステップS13で補正された補正画像を出力画像として出力する。
 尚、図1の工程の前後、あるいは途中に他の画像処理に関する工程を挿入しても構わない。他の画像処理とは、例えば歪曲収差補正、周辺光量補正などの電子収差補正やデモザイキング、ガンマ変換、画像圧縮などの処理である。次に、図1に示した各工程についてより詳細に説明する。
 尚、MTFは撮像系の伝達関数(撮像光学系の光学伝達関数)の振幅成分(絶対値)であるが、被写体(被写界内の物体)が白色点光源の場合、MTFを画像のスペクトルと捉えることができる。
 (画像取得工程)
 画像取得工程により取得される画像(以下、入力画像)は、撮像光学系を介して撮像素子で撮像することで得られたデジタル画像である。ここで得られたデジタル画像は、撮像光学系(レンズ)と各種の光学フィルタ類を含む撮像光学系の収差等に基づく光学伝達関数(OTF)により、被写界内での物体と比較して劣化している。この光学伝達関数(OTF)は、上記のような撮像光学系の光学素子の収差やその他の撮像装置の特性に基づいた伝達関数であることが望ましい。撮像光学系はレンズの他にも曲率を有するミラー(反射面)を用いることもできる。
 また、入力画像は色空間により表される。色空間の表し方には、例えばRGBがあるが、RGB以外にもLCHで表現される明度、色相、彩度や、YCbCrで表現される輝度、色差信号などがある。その他の色空間として、XYZ、Lab、Yuv、JChや色温度がある。これら一般に用いられている色空間により表される値を、色成分として本発明を適用することができる。
 また、入力画像は各画素に一つの色成分の信号値を有するモザイク画像でも良いし、このモザイク画像を色補間処理(デモザイキング処理)して各画素に複数の色成分の信号値を有したデモザイク画像でも良い。モザイク画像は色補間処理(デモザイキング処理)やガンマ変換やJPEG等の画像圧縮などの画像処理を行う前の画像として、RAW画像とも呼ぶ。例えば単板の撮像素子で複数の色成分の情報を得る場合には、各画素に分光透過率の異なるカラーフィルタを配置して、各画素に一つの色成分の信号値を有するモザイク画像を取得する。このモザイク画像に色補間処理を行うことで各画素に複数の色成分の信号値を有した画像を取得することができる。また、多板、例えば3板の撮像素子を用いる場合には各撮像素子ごとに分光透過率の異なるカラーフィルタを配置して、撮像素子ごとに異なる色成分の画像信号値を有したデモザイク画像を取得することになる。この場合、各撮像素子間で、対応する画素に対してそれぞれの色成分の信号値を有しているので、特に色補間処理を行わなくとも各画素に複数の色成分の信号値を有した画像を取得することができる。
 また入力画像には、入力画像を補正するための各種の補正情報を付帯することができる。補正情報には、レンズの焦点距離(ズーム位置)、絞り値、撮影距離(合焦距離)、露光時間、ISO感度などの撮像状態に関する情報(撮像状態情報)が含まれる。撮像から画像の出力までの一連の処理を一つの撮像装置で行う場合には、入力画像に撮像状態情報や補正情報を付帯しなくとも装置内で取得することもできる。しかし、撮像装置からRAW画像を取得し、撮像装置とは別体の画像処理装置で画像回復処理や現像処理等を行う場合には、上記のように画像に撮像状態情報や補正情報を付帯することが好ましい。ただしこれに限られず、画像処理装置に予め補正情報を記憶させ、入力画像に付帯された撮像状態情報から補正情報を選択可能なシステムを構成すれば、必ずしも画像に補正情報を付帯する必要はない。
 尚、入力画像は撮像光学系を介して撮像素子で撮像することで得られたデジタル画像と記述したが、入力画像は撮像光学系を含まない撮像系により得られたデジタル画像でも良い。例えば、被写体面に撮像素子を密着させて撮像を行うスキャナ(読み取り装置)や線撮像装置はレンズのような撮像光学系を持たない撮像装置により得られた画像であってもよい。これら、撮像光学系を持たないが、撮像素子による画像サンプリングによって生成された画像は少なからず劣化する。この場合の劣化特性は、撮像光学系の光学伝達関数(狭義の光学伝達関数)によるものではないが、撮像系のシステム伝達関数によるものでありこのシステム伝達関数は光学伝達関数に相当するものと言える。このため、本発明の実施例にいう「光学伝達関数」は、このような撮像光学系を含まない撮像系のシステム伝達関数を含む広義の光学伝達関数である。
 (画像回復フィルタ生成工程)
 次に、画像回復フィルタの生成について図2A、Bを参照しながら説明する。図2Aは実空間において入力画像の画素に対してコンボリューション処理が行われる画像回復フィルタの模式図である。画像回復フィルタのタップ(セル)数は、撮像系の収差特性や要求される回復精度に応じて決めることができ、画像が2次元のときは、一般的に画像の各画素に対応したタップ数を有する2次元の画像回復フィルタとなる。図2Aには、例として11×11タップの2次元画像回復フィルタを示した。また、画像回復フィルタのタップ数に関しては、一般的に多いほど回復精度が向上するので、タップ数は要求画質、画像処理能力、収差の特性等に応じて設定される。
 図2Aでは各タップ内の値を省略しているが、この画像回復フィルタの1断面を図2Bに示す。この画像回復フィルタの各タップのもつ値(係数値)の分布が、コンボリューション処理の際に、収差によって空間的に広がった信号値を理想的には元の1点に戻す役割を果たしている。つまり、本明細書において画像回復フィルタを取得するとは、この画像回復フィルタの各タップの値(係数)を取得することである。
 この画像回復フィルタを生成するためには、まず、撮像光学系の光学伝達関数(OTF)を計算若しくは計測する。元画像(劣化画像)が撮像光学系を持たないシステムにより得られた画像である場合には、その劣化特性は撮像システム伝達関数で表すことができるので、撮像システムの伝達関数を光学伝達関数(OTF)として画像回復フィルタを生成すればよい。以下で使用する光学伝達関数(OTF)という表現は、この撮像光学系を有ない撮像システムの伝達関数も含む。
 本発明で用いる画像回復フィルタは、従来の画像回復フィルタとは異なり、MTFのアジムス方向間の差異を補正する機能を有している。本発明の画像回復フィルタの作成工程について説明する前に、従来のウィナーフィルタについて図18、図19を用いて説明する。
 画像上のある位置でのある色成分の点像分布関数(PSF)のメリジオナル方向の断面を図18Aに、その周波数特性を図19に示す。図19(M)は振幅成分であるMTFを、図19(P)は位相成分であるPTFを示している。また、図18A、B、CのPSF(点像強度分布)に対応した周波数特性が、図19の破線(a)、2点鎖線(b)、1点鎖線(c)である。
 図18Aに示す補正前のPSFは、コマ収差等により非対称な形状をしており、図19(M)の破線(A)のように高周波ほど振幅応答の低いMTF特性を持ち、図19(P)の破線(a)のように位相ずれが発生している。これを光学伝達関数(OTF)の逆数(1/OTF(u,v))を逆フーリエ変換して作成した画像回復フィルタを用いて補正すると、理想的には図18BのようにPSFが広がりをもたないデルタ関数のように補正される。
 尚、OTFの逆数は逆フィルタと呼ばれ、該逆フィルタ(画像回復フィルタ)による回復度合いを本明細書では最大回復度合いと定義する。
 図18Bに対応するMTFは図19(M)の2点鎖線(b)のように全周波数に渡って1になり、PTFは図19(P)の2点鎖線(b)のように全周波数に渡って0になっている。
 しかしながら、前記したように、画像回復フィルタの作成にあたっては、ノイズ増幅の影響を制御する必要がある。図18AのPSFを、式1に示したウィナーフィルタで回復したPSFは図18Cのように、位相が補正されることで対称形状になり、振幅が向上されることでPSFの広がりが小さく先鋭な形状になる。図18Cに対応するMTFは図19(M)の1点鎖線(c)のように回復ゲインを抑制したものになり、PTFは図19(P)の1点鎖線(c)のように全周波数に渡って0になっている。回復ゲインを抑制したにも関わらず、PTFが0に補正される理由をについて、式3を用いて説明する。
 被写体として白色点光源を仮定すると、被写体の周波数特性は位相ずれが無く、振幅特性が全周波数に渡って1となる。よって、撮像光学系を通して得られる画像の周波数特性は光学伝達関数(OTF)そのものとなり、画像としてはPSF形状の画素値分布になる。即ち、入力画像の周波数特性をOTFとして、これに画像回復フィルタの周波数特性を掛け合わせれば回復画像の周波数特性を知ることができる。これを式で表現すると、式3のように、OTFであるH(u,v)は相殺され、回復画像の周波数特性は右辺のようになる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
右辺の|H(u,v)|はOTFの絶対値(MTF)であるため、回復度合いを決定するパラメータSNRの値に関わらず位相成分は消滅することになる。従って、位相劣化成分が補正されることで、PSFは対称な形状に補正される。
 しかしながら、各アジムス方向ごと位相劣化成分が補正されることでPSFはアジムス方向ごとには対称に補正されるものの、各アジムス方向ごとに振幅成分が異なるため回転対称には補正されない。例えば、図23Aの線対象であるコマ収差が点対称に補正されることで図23Bの非点収差のようなPSFに補正される。即ち、各アジムス方向ごとに、位相が補正され振幅が異なっているPSFは点対称な状態にまでしか補正されない。従来の画像回復方法において、アジムス方向間のMTFの差異が補正されず、むしろ拡大されてしまうことは図20を用いて上述したとおりである。したがって、従来の画像回復方法では、非対称収差を十分に補正することができない。
 次に、本発明の非対称な収差を補正する機能を有した本発明の画像回復フィルタについて説明する。式1と式3から分かるように、式4のrOTFの部分が白色点光源を撮影した画像の回復後の周波数特性になる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
ここで、rOTFは、任意の関数である。回復画像の位相劣化成分は零であることが望ましいので、rOTFは位相成分を持たないようにすれば良く、rOTFは実数部のみを有するため実質的にはrMTFと等しい。rOTFは実部のみを有することが好ましいが、許容可能な範囲で虚数部に値を持たせたとしても本発明の変形の範囲内であることはいうまでも無い。つまり式4に表した画像回復フィルタとすることで、点光源に関わらずどのような被写体でも、あたかも光学伝達関数(OTF)がrOTFの特性を持った撮像光学系で撮影された画像のようにすることができるということである。
 従って、アジムス方向間で共通なOTF(rH(u,v))を用いた式5のようにすることで、あたかもアジムス方向間にMTF差の無い撮像光学系で撮影した画像を得ることができる。つまり、本実施例に用いる画像回復フィルタは、撮像系の2つのアジムス方向間のMTFの差を減少させるフィルタである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 これについて図3を用いて説明する。図3は被写体が点光源の場合に本発明の画像回復フィルタを用いて処理した場合の、回復前と回復後の2つのアジムス方向におけるMTFの変化を示した図である。破線(a)、実線(b)はそれぞれ第1、第2のアジムス方向における回復前のMTFを、破線(c)、実線(d)はそれぞれ第1、第2のアジムス方向における回復後のMTFを表している。回復前のMTFは図3(a)、(b)のようにアジムス方向ごとに異なっているが、回復後のMTFは(c)、(d)のようにアジムス方向間で揃っている。図3の(a)、(b)は、例えばメリジオナル方向、サジタル方向のMTFに相当する。このように、上記画像回復フィルタによりアジムス方向間のMTFの差異を補正しながら回復することが可能となる。
 また、式5ではアジムス方向間で共通なOTF(rH(u,v))を用いたが、rH(u,v)をアジムス方向ごとのOTFの差が回復前のOTFの差よりも低減するように補正することで回転対称性を制御することができる。一例を図4に示す。図4(c)、(d)のように2つのアジムス方向間の回復後のMTFが一致しなくとも、図20(c)、(d)に対してアジムス方向間のMTF差が低減し、PSFの非対称性が低減されることになる。非対称性の補正効果を得るためには、少なくとも回復前のアジムス方向間のMTFの差よりも小さくなるように回復するフィルタにすることが望ましい。
 本実施例の画像回復フィルタは、被写体から回復画像を得る際の2つのアジムス方向間のMTF(伝達関数の絶対値)の差が、撮像系の該2つのアジムス方向間のMTFの差よりも小さくなるように構成する。
 言い換えれば、本実施例の画像回復フィルタは、被写体が白色点光源である場合、回復画像における2つアジムス方向のスペクトルの差が、入力画像における該2つのアジムス方向のスペクトルの差よりも減少するように回復する。
 言い換えれば、本実施例の画像回復フィルタは、2つのアジムス方向で異なる周波数特性を有する伝達関数と、該2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差が減少するように補正した補正伝達関数に基づいて生成される。
 以上説明したとおり、本発明の画像回復フィルタを用いた画像回復処理を実行することにより、収差のアジムス方向ごとの位相成分とアジムス方向間の振幅成分の差異を補正することができ、収差の非対称性を低減させより高精細な画像を得ることが可能となる。
 尚、画像回復フィルタは、式5のH(u,v)の部分がアジムス方向ごとに異なるため、rH(u,v)がアジムス方向間で共通であろうが、異なっていようが、非対称な係数配列を有する。即ち、図2の断面図がアジムス方向ごとに異なる。
 尚、光学伝達関数(OTF)は撮像光学系のみならず、撮像の過程で光学伝達関数(OTF)を劣化させる要因を含めることができる。例えば、複屈折を有する光学ローパスフィルタは光学伝達関数(OTF)の周波数特性に対して高周波成分を抑制するものである。また、撮像素子の画素開口の形状や開口率も周波数特性に影響している。他にも光源の分光特性や各種波長フィルタの分光特性が挙げられる。これらを含めた広義の光学伝達関数(OTF)に基づいて、画像回復フィルタを作成することが望ましい。
 (画像回復処理工程(補正工程))
 次に、生成した画像回復フィルタを用いて、補正画像を得る方法について説明する。既に説明しているが、補正工程においては劣化画像に画像回復フィルタをコンボリューションすることにより、補正画像(回復画像)を得ることができる。ここでは、画像回復フィルタのタップ内に含まれる各画素に対してコンボリューション(畳み込み積分、積和)処理が行われる。コンボリューションは、ある画素の信号値を改善するために、その画素を画像回復フィルタの中心と一致させる。そして、画像と画像回復フィルタの対応画素ごとに画像の信号値と画像回復フィルタの係数値の積をとり、その総和を中心画素の信号値として置き換える処理である。
 入力画像に対して画像回復フィルタを作用させたり、コンボリューション処理を行ったりすることの利点は、画像回復処理で画像のフーリエ変換や逆フーリエ変換を行うことなく画像を回復することができる。一般的にコンボリューション処理の負荷は、フーリエ変換を行う負荷に比べると小さい。したがって、画像回復処理を行うにあたって、処理負担を軽減することができる。
 尚、画像回復フィルタの縦横のタップ数について既に述べたが、縦横のタップ数が必ずしも同じである必要はなく、コンボリューションの処理を行う際に考慮するようにすれば任意に変更することができる。
 その他、本発明の画像回復処理は、画像の劣化過程が線形である方が劣化前の元画像に回復するための逆過程を高精度に処理できるため、入力画像は諸々の適応的な非線形処理が行われていないことが好ましい。つまり、モザイク画像(RAW画像)に対して行うことがより好ましい。しかし、入力画像がモザイク画像であってもデモザイク画像であっても本発明の画像回復処理を適用することができる。理由は、色補間処理による劣化過程が線形であれば、画像回復フィルタの生成において、この劣化関数を考慮することで画像回復処理を行うことができるからである。また、回復の要求精度が低い場合や諸々の画像処理が行われた画像しか入手できない場合には、デモザイク画像に対して画像回復処理を行ってもボケの非対称性を低減するという効果を得ることができる。
 (画像出力工程)
 以上の処理により取得した補正画像(回復画像)を、所望のデバイスに出力する。撮像装置であれば表示部あるいは記録媒体等に出力する。画像回復処理を行った画像に対して、その他の画像処理などを行うのであれば、後の工程を実行するデバイスに画像を出力すればよい。
 ここまでに、本発明の画像処理について各工程に分けて順に説明してきたが、各工程のうち、いくつかの工程を同時に処理できる場合はまとめて処理することができる。また、各工程の前後に適宜必要な処理工程を追加することも可能である。さらに、説明に用いた式や等号記号は本発明の画像処理の具体的なアルゴリズムをこれに限定するものではなく、目的を達成しうる範囲で必要に応じた変形が可能である。
 以下、上述した画像処理を適用した実施例について図面を用いて説明する。
 図5は実施例1における撮像装置の構成概略図である。不図示の被写体像を撮像光学系101で撮像素子102に結像する。撮像素子102は、結像した光を電気信号に変換(光電変換)し、該電気信号をA/Dコンバータ103がデジタル信号に変換する。そして画像処理部104は、該デジタル信号(入力画像)に対して所定の処理と併せて画像処理を行う。ここでの所定の処理とは、例えば、倍率色収差補正、歪曲収差補正、周辺光量補正などの電子収差補正やデモザイキング、ガンマ変換、画像圧縮などの処理である。
 まず、状態検知部107から撮像装置の撮像状態情報を得る。状態検知部107はシステムコントローラ110から直接、撮像状態の情報を得ても良いし、例えば撮像光学系101に関する撮像状態情報は撮像系制御部106から得ることもできる。次に撮像状態に応じた画像回復フィルタを記憶部108から選択し、画像処理部104に入力された画像に対して画像回復処理を行う。画像回復フィルタは撮像状態に応じて記憶部108から選択したものをそのまま用いても良いし、予め用意した画像回復フィルタを補正して、
より撮像状態に適した画像回復フィルタに補正したものを用いることもできる。
 そして、画像処理部104で処理した出力画像を画像記録媒体109に所定のフォーマットで保存する。この出力画像は収差の非対称性が補正され鮮鋭度が向上した画像である。また、表示部105には、画像回復処理後の画像に表示のための所定の処理を行った画像を表示しても良いし、高速表示のために補正処理を行わない、又は簡易的な補正処理を行った画像を表示しても良い。
 上述した一連の制御はシステムコントローラ110で行われ、撮像系の機械的な駆動はシステムコントローラ110の指示により撮像系制御部106で行う。絞り101aは、Fナンバーの撮影状態設定として開口径が制御される。フォーカスレンズ101bは、撮影距離に応じてピント調整を行うために不図示のオートフォーカス(AF)機構や手動のマニュアルフォーカス機構によりレンズの位置が制御される。
 この撮像系にはローパスフィルタや赤外線カットフィルタ等の光学素子を入れても構わない。ローパスフィルタ等の光学伝達関数(OTF)の特性に影響を与える素子を用いる場合には画像回復フィルタを作成する時点でこの素子の影響を考慮すれば、より高精度に回復処理を行うことが可能である。赤外カットフィルタにおいても、分光波長の点像分布関数(PSF)の積分値であるRGBチャンネルの各PSF、特にRチャンネルのPSFに影響するため、画像回復フィルタを作成する時点で考慮するとより好ましい。
 また、撮像光学系101は撮像装置の一部として構成されているが、一眼レフカメラにあるような交換式のものであっても良い。絞りの開口径制御やマニュアルフォーカスなどの機能は撮像装置の目的に応じて用いなくても良い。
 また、光学伝達関数(OTF)は1つの撮影状態においても撮像系の像高(画像の位置)に応じて変化するので、本発明の画像回復処理を像高に応じて変更して行うことが望ましい。
 また、画像処理部104は少なくとも演算部と一時的記憶部(バッファー)を有する。上記の画像処理の各工程ごとに必要に応じて一時的に記憶部に対して画像の書き込み(記憶)および読み出しを行う。また、一時的に記憶するための記憶部は前記一時的記憶部(バッファー)に限定せず、記憶部108でも良く、記憶機能を有する記憶部のデータ容量や通信速度に応じて好適なものを適宜選択して用いることができる。その他、記憶部108には画像回復フィルタ、補正情報などのデータが記憶されている。
 図6を用いて、画像回復フィルタの選択と補正について説明する。図6には、撮像状態情報と該撮像状態情報に基づいて記憶部108に格納された複数の画像回復フィルタ(黒丸)を模式的に示す。記憶部108に格納された画像回復フィルタは、焦点位置(状態A)、絞り値(状態B)および被写体距離(合焦距離)(状態C)の3つの撮像状態を軸とした撮像状態空間中に離散的に配置されている。撮像状態空間中の各点(黒丸)の座標が、記憶部108に記憶されている画像回復フィルタを示す。尚、図6では、画像回復フィルタを各各撮像状態に対して直交した線上の格子点に配置しているが、画像回復フィルタを格子点から外して配置しても構わない。また、撮像状態の種類は、焦点距離、絞り値および被写体距離に限らず、その数も3つでなくてもよく、4つ以上の撮像状態による4次元以上の撮像状態空間を構成して、その中に画像回復フィルタを離散的に配置してもよい。
 図6において、大きな白丸で示した撮像状態が、状態検知部107により検知された実際の撮像状態であるとする。実際の撮像状態位置に対応する位置、またはその近傍に予め格納された画像回復フィルタが存在する場合には、その画像回復フィルタを選択して画像回復処理に用いることができる。際の撮像状態に対応する位置の近傍の画像回復フィルタを選択する際の1つの方法は、実際の撮像状態と画像回復フィルタが格納された複数の撮像状態との間の撮像状態空間で距離(撮像状態の相違量)を算出する。そして、最も距離の短い位置の画像回復フィルタを選択する方法である。この方法により、図6に小さな白丸で示した位置の画像回復フィルタが選択される。
 また、他の方法として、画像回復フィルタ選択に撮像状態空間中の方向による重み付けをする方法がある。すなわち、撮像状態空間中の距離と重み付けした方向の積を評価関数として、該評価関数の値が最も高い画像回復フィルタを選択する方法である。
 次に、選択された画像回復フィルタを補正することで、新たな画像回復フィルタを生成する方法について説明する。画像回復フィルタを補正するにあたり、まず実際の撮像状態と画像回復フィルタが格納された撮像状態との間の撮像状態空間での距離(状態相違量)を算出し、最も距離の短い(状態相違量が最も小さい)位置の画像回復フィルタを選択する。状態相違量が最も小さい画像回復フィルタを選択することで、画像回復フィルタの補正量も少なくすることができ、撮像状態での本来の画像回復フィルタに近い画像回復フィルタを生成することができる。
 図6では、小さな白丸で示した位置の画像回復フィルタが選択される。この選択された画像回復フィルタに対応する撮像状態と、実際の撮像状態との状態相違量ΔA、ΔB、ΔCを算出する。この状態相違量に基づいて状態補正係数を算出し、該状態補正係数を用いて選択された画像回復フィルタを補正する。これにより、実際の撮像状態に対応した画像回復フィルタを生成することができる。
 また、他の方法として、実際の撮像状態の近傍に位置する複数の画像回復フィルタを選択し、該複数の画像回復フィルタと実際の撮像状態との状態相違量に応じて補間処理することで、撮像状態に適した画像回復フィルタを生成することができる。ここでの補間処理は、2次元の画像回復フィルタ同士の対応タップの係数値を線形補間、多項式補間およびスプライン補間等を用いて補間すれば良い。
 また、画像回復フィルタの生成に用いる光学伝達関数(OTF)は、光学設計ツールや光学解析ツールを用いて計算により求めることができる。さらに、撮像光学系単体や撮像装置の実際の状態における光学伝達関数(OTF)を、計測して求めることもできる。
 図7に画像処理部104で実行される本実施例の画像回復処理の具体的なフローチャートを示す。図中の●印は画像等の画素データを少なくとも一時的に記憶するステップを表す。
 画像処理部104は画像取得工程で入力画像を取得する。次に状態検知部107から撮像状態情報を得る(ステップS72)。そして、記憶部108から撮像状態に応じた画像回復フィルタを選択し(ステップS73)、画像回復処理工程(補正工程)でこの画像回復フィルタを用いて入力画像に対して回復処理を行う(ステップS74)。
 次に画像形成に必要なその他の処理を行い回復された画像を出力する(ステップS76)。ここでのその他の処理としては、前記の補正画像がモザイク画像の状態であれば、色補間処理(デモザイキング処理)、シェーディング補正(周辺光量補正)、歪曲収差補正などがある。また、ここで説明したその他の処理を含めた諸々の画像処理は、上記フローの前後や中間に必要に応じて挿入することもできる。
 ここで、画像回復処理の流れとしてより好ましい例について図8を用いて説明する。図8は、回復処理を行う前と後のMTFの変化を表す。破線(a)、実線(b)はそれぞれ画像回復処理を行う前の第1アジムス方向、第2アジムス方向のMTFであり、破線(c)、実線(d)は回復処理を行った後の第1アジムス方向、第2アジムス方向のMTFである。図8に示すように、回復前の2つのアジムス方向のMTF(a)、(b)に対して、画像回復処理を低い回復度合いで行う。これにより、(c)、(d)のように、MTFは低い状態で、アジムス方向の差異は補正された状態になる。この状態は、収差の位相成分および収差の非対称性は補正されているが、鮮鋭度は低い状態である。言い換えれば、画像回復フィルタが逆フィルタであるときの回復画像の回復度合いを最大回復度合いとすると、最大回復度合いよりも低い回復度合いの回復画像である。好ましくは、ナイキスト周波数内において、2つのアジムス方向の回復後のMTFの周波数平均が、回復前の最大のMTFの1.5倍以下とすることが好ましい。さらに好ましくは1.2倍以下とすることが好ましい。さらに好ましくは、2つのアジムス方向のうち、MTFのより高い第1のアジムス方向は位相のみを回復し、MTFは実質的に変化させない。そして、MTFのより低い第2のアジムス方向は位相を回復し、該第2のアジムス方向のMTFは第1のアジムス方向のMTFに揃えることが好ましい。このような回復処理を行った回復画像に対してエッジ強調処理を行う。
 これにより、エッジ部のみの鮮鋭度を向上することができるので、画像全体に対して回復処理を行うよりも、ノイズ増幅を抑制することができる。
 エッジ強調処理については図9を用いて説明する。エッジ強調フィルタの一例を図9に示す。エッジ強調を行うためのフィルタは、図9に示すように、入力画像をそのまま出力するフィルタと微分フィルタの差分によって生成することができる。微分フィルタは1次微分を行うソーベルフィルタや2次微分を行うラプラシアンフィルタなどがよく知られている。図9の微分フィルタはラプラシアンフィルタである。エッジ強調フィルタは隣接画素との画素値の関係により処理を行うため、図のようにタップ数が3×3程度のフィルタがよく用いられている。
 図10に図9に示したエッジ強調フィルタを用いた場合のエッジ部分の強調効果を示す。図10A、B、Cは画像中のエッジ部の輝度をある断面で見たとき図である。横軸は座標、縦軸は振幅を表している。図10Aは、画像中のエッジ部分の輝度断面であり、これに微分フィルタでエッジ部を抽出して符号反転したものが図10Bである。元の画像図10Aに図10Bを足し合わせることで図10Cのように、エッジの傾きを急峻に強調することができる。エッジ強調処理は特にエッジの急峻な部分にのみ作用し、先鋭化するので画像全体に対してはノイズ増幅の影響が少ないという利点やフィルタのタップ数が比較的小さいため高速な処理が可能であるという利点がある。よって、低い回復度合いの画像回復処理を行った後に、エッジ強調処理をするのがより好ましい。このようにエッジ強調処理と組み合わせる場合には、図7のその他必要な処理にエッジ強調処理を含めれば良い。画像のエッジ部が強調処理が可能なその他の処理としては、シャープネス処理等が挙げられる。
 以上、各処理工程の好ましい前後関係や考慮すべき処理について説明したが、処理工程の順序に対して別の観点での制約がある場合にはこれに限るものではなく、処理上の制約条件や要求画質に応じて変更しても構わない。また、撮像装置に関する実施例を示したが、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
 図11Aには、本発明の実施例2である画像処理システムの構成図を示した。画像処理装置111は、情報処理装置により構成され、実施例1にて説明した画像処理方法を該情報処理装置に実行させるための画像処理ソフトウェア(画像処理プログラム)112を搭載している。
 撮像装置113は、カメラ、顕微鏡、内視鏡、スキャナ等を含む。記憶媒体114は、半導体メモリ、ハードディスク、ネットワーク上のサーバー等、撮像により生成された画像(撮影画像データ)を記憶する。
 画像処理装置111は、撮像装置113または記憶媒体114から画像データを取得して、所定の画像処理を行った出力画像(補正画像)データを出力機器116、撮像装置113および記憶媒体114の少なくとも1つに出力する。また、出力先を画像処理装置111に内蔵された記憶部にし、該記憶部に出力画像データを保存しておくこともできる。出力機器116としては、プリンタ等が挙げられる。画像処理装置111には、モニタである表示機器115が接続されており、ユーザはこの表示機器115を通して画像処理作業を行うとともに、回復調整画像(出力画像)を評価することができる。画像処理ソフトウェア112は、画像回復処理機能および回復度合い調整機能の他に、必要に応じて現像機能やその他の画像処理機能を有している。
 また、図11Bには、別の画像処理システムの構成を示している。実施例1のように、撮像装置118単体で実施例1の画像処理を行う場合は、撮像装置118から直接、出力機器119に回復調整画像を出力することができる。
 また、出力機器119に、実施例1の画像処理方法を実行する画像処理装置を搭載することで、出力機器119で画像の特徴量に応じて調整係数を設定し、回復度合いの調整を行うことも可能である。さらに、出力機器119の出力画像の劣化特性に応じて回復度合いを調整することで、より高画質な画像を提供することができる。
 ここで、画像回復処理および回復度合いの調整を含む画像処理を行うための補正情報の内容と、その受渡しについて説明する。図12に補正情報の一例を示し、この複数の補正情報を補正情報セットと記す。各補正情報について以下に説明する。
 「補正制御情報」
 補正制御情報は、撮像装置113、画像処理装置111および出力機器116のいずれかで回復処理および回復度合い調整処理を行うかを示す設定情報と、該設定情報に応じて他の機器に伝送するデータを選択するための選択情報である。例えば、撮像装置113で回処理のみ行い、画像処理装置111で回復度合いの調整を行う場合、画像回復フィルタを画像処理装置111に伝送する必要は無いが、少なくとも撮影画像と回復画像あるいは回復成分情報(差分情報)を伝送する必要がある。
 「撮像装置情報」
 撮像装置情報は、製品名称に相当する撮像装置113の識別情報である。レンズとカメラ本体が交換可能な場合はその組み合わせを含む識別情報である。
 「撮像状態情報」
 撮像状態情報は、撮影時の撮像装置113の状態に関する情報である。例えば、焦点距離(ズーム位置)、絞り値、被写体距離(合焦距離)、ISO感度、ホワイトバランス設定等である。
 「撮像装置個別情報」
 撮像装置個別情報は、上記の撮像装置情報に対して、個々の撮像装置の識別情報である。製造誤差のばらつきにより撮像装置の光学伝達関数(OTF)は個体ばらつきがあるため、撮像装置個別情報は個々に最適な回復度合い調整パラメータを設定するために有効な情報である。回復度合い調整パラメータとは、実施例3以降で説明する回復強度調整係数μや色合成比調整係数ωである。
 「画像回復フィルタ群」
 画像回復フィルタ群は、画像回復処理で用いる画像回復フィルタのセットである。画像回復処理を行う装置が画像回復フィルタを有していない場合、別の装置(機器)から画像回復フィルタを伝送する必要がある。
 「ユーザ設定情報」
 ユーザ設定情報は、ユーザの好みに応じた回復度合いに調整するための調整パラメータまたは調整パラメータの補正関数である。ユーザは調整パラメータを可変に設定可能であるが、ユーザ設定情報を用いれば、常に初期値として好みの出力画像を得ることができる。また、ユーザ設定情報は、ユーザが調整パラメータを決定した履歴から、最も好む鮮鋭度を学習機能により更新することが好ましい。
 さらに、撮像装置の提供者(メーカー)がいくつかの鮮鋭度パターンに応じたプリセット値をネットワークを介して提供することもできる。
 上記の補正情報セットは、個々の画像データに付帯させることが好ましい。必要な補正情報を画像データに付帯させることで、実施例2の画像処理装置を搭載した機器であれば画像回復処理を行うことができる。また、補正情報セットの内容は必要に応じて、自動および手動で取捨選択可能である。
 本発明は上記実施の形態に制限されるものではなく、本発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、本発明の範囲を公にするために以下の請求項を添付する。
 実施例3では、実施例1、2の画像回復フィルタを用いてさらに好適な画像を生成する処理を行う例を説明する。本実施例の処理により、より自由度の高い画質の回復画像を生成することができる。実施例3について図面を参照しながら説明する。
 図13には、実施例において実行される画像処理方法のフローを示す。以下の説明において、記号mは、画像の色成分(例えばR,G,B)を表す。つまり、Aは(A,A,A)を示し、それぞれAのR成分、AのG成分、AのB成分を表す。Aは図13のg,f,fd,S,Sd等に相当する。
 RGBの色成分を有する入力画像gに対して、色成分ごとに選択又は生成された画像回復フィルタを用いて、第1の回復処理を行い、第1の画像fd1(第1回復画像)を生成する(第1回復画像生成手段)。
 第1の画像fd1(第1回復画像)は、OTF(光学伝達関数)の位相成分が補正されているため、鮮鋭度が向上している。また、色成分ごとにアジムス方向間のMTFの特性が相対的に揃うよう(アジムス方向間の特性の差が低減するように)に補正されているため、収差の非対称性が低減することができる。MTFは撮像系の伝達関数(撮像光学系の光学伝達関数)の振幅成分(絶対値)であるが、被写体(被写界内の物体)が白色点光源の場合、MTFを画像のスペクトルと捉えることができる。この場合、第1の画像fd1の画像の第1アジムス方向のスペクトルの周波数平均と第2アジムス方向のスペクトルの周波数平均の差が、回復前の画像の第1アジムス方向のスペクトルの周波数平均と第2アジムス方向のスペクトルの周波数平均の差より減少する。言い換えると、画像回復後の回復画像の2つのアジムス方向におけるスペクトルの平均値の差が、画像回復前の画像の同じ2つのアジムス方向におけるスペクトルの平均値の差よりよりも小さくなる。以下、第1の回復画像を生成する処理を第1の(画像)回復処理を記す。
 ただし、この画像にはノイズ、リンギングや偽色等が含まれている。偽色とは画像回復処理により生じ得る色付きである。
 一方、入力画像gに対して色成分ごとに第2の回復処理を行い、第2の画像fd2(第2回復画像)を得る。第2の画像fd2は、第1の画像fd1よりも回復度合い(MTFの回復量)を低く設定する。より限定すれば、被写体が白色点光源の場合、第2の画像fd2の特定の色成分の画像のスペクトルの周波数平均が、第1の画像fd1の該特定の色成分の画像のスペクトルの周波数平均よりも低い。以下、第2の回復画像を生成する処理を第2の(画像)回復処理と記す。
 ただし、第2の回復処理も、第1の回復処理のようにアジムス方向間のMTF特性の差が、回復前より低減するように回復することがより好ましい。
 尚、第2の画像fd2としては上述した第2の回復処理を行わずに、入力画像を用いることもできる。
 第1の画像fd1から第2の画像fd2を式6のように対応する画素ごとに信号値を減算することで、第1の画像fd1と第2の画像fd2の色成分ごとの差分情報としての回復成分情報S(差分情報)を生成する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 そして、式7のように、色成分ごとに回復成分情報Sを回復強度調整係数μに応じて第2の画像fd2に合成することで、回復調整画像(出力画像)としての補正画像fを得る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 補正画像fは、式7から分かるように、回復強度調整係数μが0のときに第2の画像fd2として得られ、回復強度調整係数μが1のときに第1の画像fd1として得られる。また、回復強度調整係数μが0から1の間においては、第2の画像fd2から第1の画像fd1の間で連続的に回復度合いが調整される。
 ここで、回復成分情報Sの演算量(加算量)を調整することで回復度合いが制御できる。尚、回復強度調整係数μは負の係数であってもよい。
 回復強度調整係数μを(以下、μとも記す)調整可能にすることで、画像回復に伴う弊害を抑制するために、回復度合いと弊害発生リスクのバランスを制御することができる。
 また、本実施例の方法では、回復度合い、すなわち回復強度調整係数μを変更しても、画像回復フィルタの再計算や画像回復フィルタと画像の再コンボリューション処理を行う必要が無いので、画像処理の負担を軽減することができる。
 次に、上記フローの順に、各工程を具体的な処理について説明する。
 「入力画像g
 入力画像gは、実施例1の画像取得工程により説明した入力画像と同じである。
 「画像回復処理」
 画像回復処理に用いる画像回復フィルタは実施例1の画像回復フィルタ生成工程に説明した画像回復フィルタと同じである。
 ここで、第1の画像fd1mを得るための画像回復処理における画像回復フィルタの収差補正の特性は実施例1の式4において説明を行った。回復画像の位相成分が零になるよう補正されることが望ましいので、[rOTF]は位相成分を持たないようにすればよい。
 「第1の画像fd1
 振幅成分および位相成分を回復する画像回復フィルタを用いた画像回復処理により、第1の画像fd1が得られる。従来における画像回復では、この第1の画像fd1を回復画像(補正画像)として出力している。第1の画像fd1が必要な画質を満たしていれば、補正画像fとして用いることができるが、実際には上記のようにノイズが増幅されていたり、リンギングや偽色が含まれている。ノイズに関しては、予め画像回復フィルタの回復度合いを適正に設定することで抑制できるが、リンギングや偽色に関しては、その発生量の予測が困難であるため、回復画像を評価して再度、回復度合いを調整する必要がある。
 第1の画像を得るまでの画像処理のフローチャートを図14に示す。図中の●印は画像データをメモリ等に記憶する工程を表している。画像取得工程で、入力画像を取得する。画像回復フィルタ取得工程で、入力画像の撮影された条件に対応する画像回復フィルタを選択、または補正して取得する。画像回復工程では、上記の第1の画像回復処理により画像の位相成分と振幅成分の劣化に対して、位相成分は零を目標値に補正し、振幅成分は向上するとともにアジムス方向間でその差が低減するように補正する画像回復フィルタ(第1の画像回復フィルタ)を用いる。以上の処理により、収差の非対称性が低減された第1の画像fd1を得ることができる。
 「第2の画像fd2
 第2の画像fd2は、第1の画像fd1よりも低い回復度合いの画像回復フィルタ(第2の画像回復フィルタ)を用いて画像回復処理を行う。より好ましくは、第1の画像fd1のようにアジムス方向間の振幅特性が相対的に揃うように回復するのがよい。第2の画像fd2は、例えば図8に示したように、回復前の2つのアジムス方向のMTF、破線(a)、実線(b)に対して、低回復ゲインでアジムス方向間のMTFを揃えることで、破線(c)、実線(d)のように、非対称収差を補正することができる。
 この状態は、収差の位相成分およびMTFのアジムス依存性は補正されているが、MTFそのものが低い、即ち鮮鋭度が低い状態である。第1の画像fd1、第2の画像fd2の互いの回復度合いは異なるが、ともに非対称収差が補正されていれば、回復度合いを変更しても常に非対称収差が補正された補正画像(回復調整画像)を得ることができる。
 また、第2の画像fd2として入力画像をそのまま用いることもできる。この場合、回復強度調整係数μを調整し、回復度合いを最も低くした状態では補正画像として入力画像が得ることができる。また、回復度合いを高くするに従って、MTFが向上し鮮鋭度が向上するとともに、アジムス方向間のMTFの差も減少されていくので、収差の非対称収差も補正された良質な画像を得ることができる。第2の画像fd2mを得る工程のフローチャートも図14と同じであり、第1の画像fd1mの工程画像回復フィルタの回復度合いが異なるのみであるので、説明は省略する。
 「回復成分情報S
 第1の画像fd1から第2の画像fd2を式6のように減算する(色成分および画素ごとの減算処理を行う)ことで、色成分ごとの回復成分情報Sを生成することができる。第1の画像fd1および第2の画像fd2は、撮像系(撮像光学系)で劣化した位相成分(位相成分の劣化)が揃うように補正されている場合、位相成分の状態は実質的に等しいが、振幅成分の状態は異なっている。したがって、回復成分情報Sは、第1の画像fd1と第2の画像fd2の振幅成分の差分情報ということができる。
 ここで、位相成分の状態は、第1の画像fd1および第2の画像fd2ともに、撮像系による位相成分の劣化が十分に除去された状態として揃っていることが望ましい。一方、振幅成分の状態は、後述する回復強度調整係数により回復度合いを制御できるため、異なった状態である必要がある。
 このため、回復成分情報Sは、第2の画像fd2の位相ずれ以外の収差成分と画像回復処理により発生したノイズの増加成分やリンギングの成分、さらに偽色の成分も含んでいる。
 「回復強度調整係数μおよび補正画像f
 上記、アジムス方向間のMTFの差を低減する画像回復フィルタを用いて回復処理を行った回復画像は、収差の非対称性が改善されている。しかし、一般的に被写体は奥行きがあり、実際に撮像された状態で発生している収差特性と画像回復フィルタが想定している収差特性とに相違がある場合には、回復画像にアーティファクトとしてリンギング等の弊害が発生することがある。
 さらに、2つの色成分ごとの回復度合いが想定しているものと異なると、回復画像に色付き、すなわち偽色が発生してしまうことがある。この偽色も、ノイズやリンギングと同様にアーティファクトの1つである。
 図22には、回復画像に発生した偽色の例を示している。図中の破線部に偽色が発生している。偽色Aは、製造誤差によりエッジ部が回復処理前の画像よりも色づいた状態になることで発生している。偽色Bは、太陽の反射光が強いために発生した輝度飽和により、輝度飽和部の周辺が回復処理前の画像よりも色づいた状態になることで発生している。偽色Cは、ピントずれによりエッジ部が回復処理前の画像よりも色づいた状態になることで発生している。
 そこで、回復度合い(回復強度)を調整可能な回復強度調整係数μを用いる。これにより、画像回復に伴う色付き(偽色)、ノイズ、リンギング等の弊害発生リスクと回復度合いとのバランスを制御することが可能となる。図22に示した例のように、画像回復フィルタの補正特性に対応した収差特性と画像の収差特性が異なっている場合においても、偽色やリンギング等のアーティファクトの発生を抑えた良質な画質をえることができる。以下、回復強度調整係数μについて説明する。
 式7に示すように、色成分ごとに回復成分情報Sを回復強度調整係数μに応じて第2の画像fd2に合成することで、補正画像fを得る。補正画像fは回復強度調整係数μが0のときに第2の画像fd2として得られ、回復強度調整係数μが1のときに第1の画像fd1として得られる。また、回復強度調整係数μが0から1の間においては、第2の画像fd2から第1の画像fd1の間で連続的に回復度合いを調整することができる。
 つまり、収差の非対称性を補正しつつ、画像回復処理による弊害(偽色、リンギング、ノイズの増幅)を考慮しながら鮮鋭度を高めることができるので、より質の高い画像を得ることができる。
 また、ユーザが所望の画質を有する画像を処理負担の増大を抑えつつ提供することができる。
 第2の画像fd2と回復成分情報Sは共に位相成分と収差の非対称性が補正され、振幅成分(ぼけ量)のみが異なる状態である。このため、回復度合いの調整量に応じて位相成分や収差の非対称性が変動することは無く、収差の非対称性が補正された状態を維持できる。また、回復強度調整係数μの基本範囲は、0≦μ≦1であるが、μ>1とすることで強調補正した画像を得ることもできる。つまり、回復強度調整係数μは、可変に設定可能である。
 さらに、回復強度調整係数μを色成分ごとに変更すると、色成分ごとに回復度合いを調整することができる。これは、被写体の照明光源の分光変動や撮像光学系の製造誤差等の要因で、色成分ごとに光学伝達関数(OTF)が変化し、収差の非対称性のバランスが変化した場合に、色成分ごとの回復度合いの強弱を調整するのに有効である。照明光源の分光特性が変化することは、波長ごとの強度比が変化することであるため、色成分ごとに収差量が変化する。したがって、撮影時の分光特性に応じて回復強度調整係数μを色成分ごとに設定することで、各色成分に適した補正画像fを得ることができる。
 また、撮像光学系に製造誤差がある場合の影響の1つに、例えば、画像の左右対称な位置で劣化度合いが異なることがあり、この劣化度合いの差異は、画像上でのぼけ成分やその相対的な色付き成分の差異として現れる。ぼけ成分については、回復強度調整係数μを画像の位置によるぼけ量の変動に応じて設定することで、製造誤差を吸収することができる。また、色付きは、画像の位置による色付き量の変動に応じて回復強度調整係数μを色成分ごとに設定することで、製造誤差を吸収することができる。
 出力画像の画質の評価は目的に応じて異なる。例えば、ポートレートの場合、ノイズやリンギングは非常に邪魔な存在である。一方、監視カメラなどで、車のナンバープレートから数字を読み取りたい場合にはノイズやリンギングがあっても、数字を特定することが最重要となる。また、何らかの要因でノイズやリンギングや偽色等の弊害が画像に大きく現れた場合、出力画像として回復度合いが低くても十分に弊害の無い画像を出力できることは出力画像の保障として重要である。これらの場合に対して、回復強度調整係数μを調整することで対応を行うことができる。
 また、一般の写真撮影においても、収差が残っていることでフレアが存在する柔らか味のある画像から収差を除去した鮮鋭な画像まで出力画像として要求される画質はユーザや被写体によって様々である。この場合に対しても回復強度調整係数μを調整することで対応を行うことができる。
 また、式6を変形して、第2の画像fd2から第1の画像fd1を減算して回復成分情報を抽出してもよい。この場合、式6を変形して、第2の画像fd2からこの回復成分情報を回復強度調整係数に応じて減算(これも「合成」に含む)しても、数式上は等価であり、同じ効果が得られる。
 上記のように回復度合いを変更するためには、従来は画像回復フィルタを生成する際のパラメータを変更する必要があったため、回復度合いを変更する度に画像回復フィルタを再計算する必要があった。さらに、再計算した画像回復フィルタを用いて入力画像に対してコンボリューション処理を行う必要があった。これは画像処理を高速に行うための大きな障壁となっていた。
 しかし、本実施例の画像処理方法では、回復度合いを調整する場合にも、画像の合成比を変化させるだけであるので、画像回復フィルタを再計算する必要がない。さらに、調整パラメータの変更の度に入力画像に対してコンボリューション処理を行う必要もない。また、回復度合いを下げても収差の非対称性が少なくとも点対称な状態に補正されているため、倍率収差の非対称性が除去された状態で変動が無く、コマ収差の特徴である像の流れも補正されている。
 従来の画像処理方法と本実施例の画像処理方法とを、図15および図21を用いて比較する。図21は従来の画像処理方法(画像回復処理)のフローである。撮影画像を入力画像とし、初期値としての回復パラメータを用いて画像回復フィルタを生成するか、初期値として予め用意された画像回復フィルタを用いて入力画像に対して画像回復処理を行う。この回復画像を評価して、そのまま出力画像とするか再度、回復度合いを変更するかを判定する。回復度合いを変更する場合には、回復パラメータを変更し、画像回復フィルタを再計算し、再度、入力画像に対して画像回復処理を行う。これを繰り返して所望の画像が得られたら回復画像(出力画像)として出力する。
 一方、図15は本実施例の画像処理方法(画像回復処理)のフローである。撮影画像を入力画像とし、初期値としての回復パラメータを用いて画像回復フィルタを生成するか、初期値として予め用意された画像回復フィルタを用いて入力画像に対して画像回復処理を行う。この回復画像に対して予め用意された調整パラメータか、ユーザが設定した調整パラメータか、画像情報から自動的に決定された調整パラメータを用いて画像合成処理を行い、回復調整画像とする。この回復調整画像を評価して、そのまま補正画像(出力画像)とするか再度、回復度合いを変更するかを判定する。回復度合いを変更する場合には、調整パラメータを変更し、再度、画像合成処理を行う。ここにいう調整パラメータが、上述した回復強度調整係数μである。
 このように、従来の画像回復処理と本実施例の画像回復処理では、調整時の画像回復フィルタの再計算の必要の有無および画像回復処理である入力画像と画像回復フィルタのコンボリューション処理の必要の有無の点で大きく異なる。つまり、回復度合いいを変更しても、画像回復フィルタの再計算や画像回復フィルタと画像の再コンボリューション処理を行う必要が無いため、画像処理の負荷を低減し高速な処理を行うことができる。
 また、出力画像としての採用の可否の判定や、回復度合いの変更に伴う調整パラメータの変更は、ユーザが主観的な評価に基づいて行ってもよいし、予め画像の評価関数を設定しておいて自動的に行ってもよい。
 さらに、入力画像の画素の特徴量に応じて自動的に調整パラメータを変更することもできる。「画素の特徴量」とは、入力画像の部分的なコントラストや輝度レベル等である。画像の部分的なコントラストの高低を検出する方法として、例えば微分フィルタを用いる方法が知られている。これを用いることで、画像中のエッジ部とそうでない部分を分離することができる。エッジ部の鮮鋭度は画像全体の鮮鋭度に影響するので、エッジ部については回復度合いが高くなるように調整パラメータを設定する。一方、エッジ部でない比較的濃淡の少ない部分は回復度合いを高くしても画像全体の鮮鋭度には影響せず、むしろこの部分のノイズを増強してしまうと弊害となるので、回復度合いが低くなるように調整パラメータを設定する。
 また、輝度レベルが低い部分は、本来の画像信号とノイズ信号のSN比が低いため、回復度合いを高くするとノイズが目立ち易いので、回復度合いが低くなるように調整パラメータを設定する。一方、輝度飽和をしている部分は、本来の画像信号が撮像素子のレンジの上限でクリップ(制限)されており、ここでは収差の状態も想定している状態とは大きく異なるので、画像回復による弊害が発生し易い。そこで、回復度合いが低くなるように調整パラメータを設定することで弊害を回避することができる。
 その他にも、被写体を認識して被写体の種別に応じた回復度合いの調整を行うことができる。例として、近年のデジタルカメラには顔認識機能が搭載されている。しかし、画像回復により人物の顔にノイズや偽色などのアーティファクトが発生すると、非常に不自然な画像になってしまうため、回復度合いを適度に調整することが好ましい。
 また、画素の特徴量に応じて調整パラメータを変更することは、画像の位置によって調整パラメータを変更することを意味している。本実施例では、画像合成処理において画像を画素単位で合成するので、その際の混合比を変更するだけで比較的容易に調整することができる。このように画素単位で回復度合いを調整できることも本実施例の特徴の1つである。
 調整パラメータの設定値は、他にもISO感度、焦点距離(ズーム位置)、被写体距離(合焦距離)、絞り値等の撮像状態に応じて変更することもできる。
 また、本発明の画像処理方法の基本的なフローを説明したが、ここで説明した工程のうちいくつかの工程を一括して同時に行ってもよい。また、各工程の前後に適宜必要な処理工程を追加することも可能である。さらに、説明に用いた式や等号記号は本発明の画像処理方法の具体的なアルゴリズムをこれに限定するものではなく、必要に応じて変形が可能である。
 本実施例の画像回復処理(画像処理方法)は、図5に示した画像処理部104で実行される。図16に、画像処理部104で実行される本実施例の画像回復処理に関わる具体的なフローを示す。図中の●印は画像等の画素データを少なくとも一時的に記憶するステップを表す。
 画像処理部104は、画像取得工程(画像取得ステップ)で入力画像を取得する。次に、画像処理部104は、状態検知部107から撮像状態情報を得て、記憶部108から撮像状態に応じた画像回復フィルタを選択する。そして、画像回復工程(画像回復ステップ)で、画像処理部104は、画像回復フィルタを用いて入力画像に対して回復処理を行う。画像回復工程では、振幅成分および位相成分を補正(回復)した第1の画像と、位相成分のみを補正(回復)した第2の画像とを生成する。
 回復成分情報生成工程(回復成分情報生成ステップ)では、画像処理部104は、第1の画像と第2の画像の各画素の信号値の差分から回復成分情報を生成する。回復成分情報は、第1の画像と第2の画像との差分情報であるため、値としては正の値や負の値を持っている。
 そして、この回復成分情報生成工程(差分情報取得工程)では、画像処理部104は、回復強度調整係数μとしての調整パラメータの設定値を取得する。調整パラメータの設定方法としては、撮像状態や像高に応じて予め用意された設定値から自動的に選択して用いることができる。また、画像から画素の特徴量を判別して自動的に調整パラメータを変更して設定することができる。または、ユーザが任意に設定することもできる。
 次に、回復画像生成工程(回復調整画像生成工程)で、画像処理部104は、調整パラメータに応じて回復成分情報を第2の画像に合成して補正画像を生成する。具体的には、回復成分情報の各画素値に回復強度調整係数μを乗じた画素値を画素ごとに第2の画像に加えることで補正画像(回復調整画像)を得る。
 次に、画像処理部104は、画像形成に必要なその他の処理を行い、回復された画像(補正画像)を出力する。ここでの「その他の処理」としては、補正処理を受けた画像がモザイク画像であれば、色補間処理(デモザイキング処理)を行う。その他、エッジ強調処理、シェーディング補正(周辺光量補正)、歪曲収差補正等がある。また、ここで説明したその他の処理を含めた種々の画像処理は、上記フローの前後や中間に必要に応じて挿入することもできる。
 以上、各処理工程の好ましい前後関係や考慮すべき処理について説明したが、処理工程の順序はこれに限るものではなく、処理上の制約条件や要求画質に応じて変更しても構わない。また、本実施例では、補正処理において位相成分のみを回復する処理を行っているが、前述したように、ノイズ増幅が許容範囲である場合には振幅成分に多少の変化を与えてもよい。
 本実施例では、画像回復処理に伴う偽色の発生をさらに抑制する画像処理方法について説明する。図17は、色成分ごとの回復成分情報Sを色合成比調整係数ωに応じて色合成することで、色成分ごとの色合成回復成分情報Sdを生成し、この色合成回復成分情報Sdを第2の画像Sに合成する処理のフローを示している。
 色合成比調整係数ωは、各色成分について全ての色成分の回復成分情報(差分量)Sをこの色合成比調整係数ωに応じて色合成することにより色合成回復成分情報(差分情報)Sdを生成するための係数であり、色成分の混合比である。したがって、回復成分情報Sから色合成回復成分情報Sdを生成する処理は、式12およびこれを色成分m,nについて展開して記した式13として表現することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
 次に、式13の9つの色合成比調整係数ωの決定方法について説明する。はじめに、色合成比調整係数ωの2つの例について説明する。
 1つ目は、回復強度調整係数μを1とした場合に、補正画像として第1の画像fd1と同じ画像を得るための色合成比調整係数ωである。式13の色合成比調整係数ωの対角成分を1として残りの成分を0として単位行列をとすると、色合成回復成分情報Sdは、それ自身の色成分の回復成分情報Sと等しくなる。これは、補正画像fを第1の画像fd1と同じ画像として出力する場合の係数設定である。この場合、前述した通り、補正画像としては収差成分を最大限に補正しようとするものであるが、同時に偽色の発生リスクも大きい。
 2つ目は、偽色を発生させないための色合成比調整係数ωである。式13の色合成比調整係数ωの全要素を1/3とおくと、色合成回復成分情報Sdは全ての色成分の回復成分情報Sを平均化したものになり、色合成回復成分情報Sd,Sd,Sdともに同じものになる。色合成回復成分情報Sdが全ての色成分で等しいということは、この後の工程で第2の画像fd2に色合成回復成分情報Sdを合成する際に、色成分に関する付加情報の相違が無いことになるので、偽色が発生しない。
 ただし、各色成分の収差情報を平均化しているので、1つ目の第1の画像fd1を出力画像とする場合に比べて回復度合い、すなわち鮮鋭度は低下することになる。しかし、回復成分情報Sを平均化しても、各色成分の回復成分情報S,S,Sの間には少なからず正の相関(類似性)があるので、入力画像gに対して補正画像の鮮鋭度は向上している。したがって、これが偽色の発生リスクを除去した回復条件となる。
 上では、偽色の発生リスクを最大化した場合と最小化した場合の色合成比調整係数ωの設定について説明した。この色合成比調整係数ωを連続的に変化させることで、偽色の発生リスクと回復度合いのバランスを連続的に調整することができる。
 式13の色合成比調整係数ωを単位行列とした場合と全て1/3とした場合以外の中間的な色合成比調整係数ωの決定方法の例を以下に説明する。色合成比調整係数ωは、9つの設定自由度を有しているため、各要素値の設定が難しい場合がある。色合成比調整係数ωは可変に設定可能であり、例えば、撮像装置や画像処理システム上で一般ユーザがこの色合成比調整係数ωを可変に設定する場合がその一つの例である。
 この困難性を解決するために、色合成比調整係数ωの各要素間に従属関係を持たせて、制御する自由度を低減する。ただし、この従属関係は、回復度合いと偽色の発生リスクとのバランスを調整できる関係である必要がある。また、撮像装置や画像処理システムを提供する側としても好適な調整パラメータを少ない自由度で制御できることは、装置の開発工程や生産工程での作業効率を向上することができる。
 色合成比調整係数ωの決定方法の例として、はじめに2つの制約条件を設ける。1つ目の制約条件は、式14のように、式13の行列ωの行ごとの和をそれぞれ1とするものである。これは、例えばR成分の色合成回復成分情報Sdを生成するための回復成分情報S,S,Sの混合比を正規化していることを意味している。このように混合比を正規化することで、異なる色合成回復成分情報Sd間でそれぞれ如何なる比率で重み付けされているかが容易に比較できるようになる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
 2つ目の制約条件は、式15のように、式13の行列ωの列ごとの和を1とするものである。これは、各色合成回復成分情報Sd,Sd,Sdを生成する際に、回復成分情報S,S,Sを各色成分に分配してそれぞれ使い果たすことを意味している。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
 上記の2つの制約条件を設けると、色合成比調整係数ωは式16のように表現することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
 さらに、本実施例の目的は、回復度合いを確保しながら偽色の発生リスクを抑制することであるので、各色合成回復成分情報Sdは色成分間での類似性が高い、すなわち相違が小さい方が好ましいことになる。前述したω=1/3とした場合の説明は、各色合成回復成分情報Sdの色成分間での相違が無いために偽色の発生リスクが最小、すなわち偽色の発生が無い状態であった。したがって、ある色成分の回復成分情報Sを各色成分の色合成回復成分情報Sdにできるだけ均等に配分すればよいことになるので、式16の各列の分散が小さい方が偽色の発生リスクを低減できる。
 これに基づいて、式16の各列の分散を最小化すると、式17のように記すことができる。式17は、設定パラメータがωの1つになっているので、回復度合いと偽色の発生リスクのバランスの調整を容易に制御することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
 式17においてω=1とすると、行列ωは単位行列となり、回復度合いと偽色の発生リスクがともに最大になる。また、ω=1/3とすると、行列ωは全ての要素が1/3となり、回復度合いが低下するとともに偽色の発生リスクが無くなる。したがって、1/3≦ω≦1の範囲で色合成比調整係数ωを低下させていくと、偽色の発生リスクを低減していく調整が可能となる。
 ここでは、色合成比調整係数ωの決定方法の例を示したが、決定方法に関してはこれに限るものではない。例えば、行列ωの全要素を0(ゼロ)にすると、色合成回復成分情報Sdが全ての色成分で0(ゼロ)になるので、補正画像fは第2の画像fd2そのものとなる。このように、0≦ω≦1の範囲で色合成比調整係数ωを調整することで、位相成分のみ回復した第2の画像fd2から、振幅成分および位相成分を回復した第1の画像fd1までの範囲で出力画像を調整して得ることができる。また、式14を1よりも大きく設定することで、さらに補正を強調させることも可能である。
 このように、行列ωの各要素の設定自由度は1つに限定せず、9つの自由度や別の制約条件に基づいて低減された自由度で調整することもできる。例えば、式16に基づいて設定すれば自由度は6である。
 また、色合成比調整係数ωの範囲についても、上記した補正画像fとして入力画像や強調画像を得る場合のように、1/3≦ω≦1に限定せず設定することもできる。すなわち、式17は、回復度合いと偽色の発生リスクを1つの設定パラメータωで容易に決定するための例にすぎない。本実施例の本質は、回復成分情報Sを色成分間で合成し、色合成回復成分情報Sdの色成分間の類似性を制御することで、偽色の発生リスクを抑制することである。
 また、式18のように色合成比調整係数ωと回復成分調整係数μを組み合わせて制御することもできる。これらを組み合わせることにより、色合成比調整係数ωは1/3≦ω≦1の範囲として偽色の発生を抑制し、回復成分調整係数μの範囲を0≦ω≦1として回復度合いを制御することが可能である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
 回復成分調整係数μを色成分で共通にして、式19のようにすることもできる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
 また、上記のように色成分間の回復成分情報Sを色合成する際には、各画素に複数の色成分情報を持っていることが必要になる。したがって、上記の画像回復処理を各画素に1つの色成分情報しか持たないモザイク画像で行う場合には、この色合成処理を行う前に色補間処理(デモザイキング処理)を行う必要がある。そのために、各色成分の回復成分情報Sに対して色補間処理を行うか、あるいは第1の画像fd1と第2の画像fd2に対してそれぞれ色補間処理を行うことで、各画素に複数の色成分情報をもった回復成分情報Sを生成すればよい。
 以上説明したように、色合成比調整係数ωを用いることで、収差の非対称性を補正しつつ、画像回復処理により生じてしまう偽色の発生リスクも低減することが可能となり、より良質な画像を得ることができる。
 尚、実施例3、実施例4の回復成分情報を用いた回復度合いの調整を行う場合は、図●に示した補正情報に以下の情報を加えて、記憶部に格納してもよい。あるいは、以下の説明のような情報に替えて記憶部に格納してもよい。また、全ての補正情報を記憶部に格納しておく必要はなく、本発明の画像回復処理を行う装置やシステムの形態に合わせて、必要な情報を適宜記憶部に対して書込み、読み込みを行えばよい。
 「画像回復フィルタ群」
 画像回復フィルタ群は、画像回復処理に用いる画像回復フィルタのセットである。画像回復処理を行う装置が画像回復フィルタを有していない場合は、別の装置(機器)から画像回復フィルタを伝送する必要がある。
 「回復成分情報」
 すでに画像回復処理が行われ、回復成分情報が生成されている場合、位相が補正された第2の画像と回復成分情報を別の機器に伝送すれば、該別の機器で回復度合い調整処理を行うことができる。
 「調整パラメータ群」
 調整パラメータ群は、色合成比調整係数ωおよび回復強度調整係数μのセットである。色合成比調整係数ωおよび回復強度調整係数μは、前述したように、画像上の位置に応じて変更可能である。また、撮影状態に応じて変更することも可能である。調整パラメータ群のデータとしては、調整係数そのもののテーブルデータでもよいし、調整係数を決定するための関数でもよい。
 「ユーザ設定情報」
 ユーザ設定情報は、ユーザの好みに応じた回復度合いに調整するための調整パラメータまたは調整パラメータの補正関数である。ユーザは調整パラメータを可変に設定可能であるが、ユーザ設定情報を用いれば、常に初期値として好みの出力画像を得ることができる。また、ユーザ設定情報は、ユーザが調整パラメータを決定した履歴から最も好む鮮鋭度を学習機能により更新することが好ましい。
 さらに、撮像装置の提供者(メーカー)がいくつかの鮮鋭度パターンに応じたプリセット値をネットワークを介して提供することもできる。
 上記の補正情報セットは、個々の画像データに付帯させることが好ましい。必要な補正情報を画像データに付帯させることで、画像処理装置を搭載した装置又は機器は画像回復処理および回復度合い調整処理を行うことができる。また、補正情報セットの内容は必要に応じて、自動および手動で取捨選択可能である。例えば、別の機器で回復度合い調整処理を行う場合に、補正情報セットに第2の画像と回復成分情報が含まれていれば、画像回復フィルタ群は基本的には必要ない。
 以上説明した各実施例は代表的な例にすぎず、本発明の実施に際しては、各実施例に対して種々の変形や変更が可能である。
 本発明は上記実施の形態に制限されるものではなく、本発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、本発明の範囲を公にするために以下の請求項を添付する。
 101 撮像光学系
 102 撮像素子
 104 画像処理部
 106 撮像系制御部
 108 記憶部
 110 システムコントローラ

Claims (19)

  1.  入力画像を取得する画像取得手段と、
    被写体像を前記入力画像として形成するために用いた撮像系の伝達関数に基づいて生成または選択された画像回復フィルタを用いて前記入力画像を回復し、回復画像を生成する画像回復手段とを有し、
     前記画像回復フィルタは、被写体から回復画像を得る際の2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差が、前記撮像系の該2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差よりも小さくすることを特徴とする画像処理装置。
  2.  前記画像回復手段は、取得された画像の画素に対して前記画像回復フィルタを畳み込み積分することにより画像回復を行うことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
  3.  前記画像回復フィルタは、2つのアジムス方向で異なる周波数特性を有する伝達関数と、該2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差が減少するように補正した補正伝達関数に基づいて生成されることを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
  4.  撮像系により形成された被写体像を光電変換して撮影画像を生成する撮像素子と、
     前記撮影画像を前記入力画像として処理する請求項1乃至3いずれか1項に記載の画像処理装置とを有することを特徴とする撮像装置。
  5.  撮像系により生成された画像を入力画像として取得する工程と、
     前記撮像系の伝達関数に基づいて生成または選択された画像回復フィルタを用いて前記入力画像を回復し、回復画像を生成する工程とを有し、
     前記画像回復フィルタは、被写体から回復画像を得る際の2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差が、前記撮像系の該2つのアジムス方向間の伝達関数の差よりも小さくすることを特徴とする画像処理方法。
  6.  撮像系により生成された画像を入力画像として取得する画像取得工程と、
     前記撮像系の伝達関数に基づいて生成または選択された画像回復フィルタを用いて前記入力画像を回復し、回復画像を生成する画像回復工程とを情報処理装置に実行させる画像処理プログラムであって、
     前記画像回復フィルタは、被写体から回復画像を得る際の2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差が、前記撮像系の該2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差よりも小さくすることを特徴とする画像処理プログラム。
  7.  被写体像を入力画像として取得する撮像系の伝達関数に基づいた第1の画像回復フィルタと該入力画像を演算することにより第1回復画像を生成する第1回復画像生成手段と、
     前記入力画像と前記第1回復画像との差分情報を取得する差分情報取得手段と、
     前記差分情報を調整係数に応じて前記入力画像に合成することで回復調整画像を生成する回復調整画像生成手段とを有し、
     前記第1の画像回復フィルタは、被写体から回復画像を得る際の2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差が、前記撮像系の該2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差よりも小さくするように回復することを特徴とする画像処理装置。
  8.  被写体像を入力画像として取得する撮像系の伝達関数に基づいた第1の画像回復フィルタと該入力画像を演算することにより生成された第1回復画像と、
     前記撮像系の伝達関数に基づいた第2の画像回復フィルタと前記入力画像を演算することにより生成された第2回復画像と、の差分情報を取得する差分情報取得手段と、
     前記差分情報を調整係数に応じて前記入力画像に合成することで回復調整画像を生成する回復調整画像生成手段とを有し、
     前記第1の画像回復フィルタは、被写体から回復画像を得る際の2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差が、前記撮像系の該2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差よりも小さくするように回復し、
     前記第2の画像回復フィルタは、被写体から回復画像を得る際の2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差が、前記撮像系の該2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差よりも小さくするように回復し、且つ、
     前記第2回復画像の回復度合いは前記第1回復画像の回復度合いよりも低いことを特徴とする画像処理装置。
  9.  前記第1の画像回復フィルタは、2つのアジムス方向で異なる周波数特性を有する伝達関数と、該2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差が減少するように補正した補正伝達関数に基づいて生成されることを特徴とする請求項7または8に記載の画像処理装置。
  10.  前記回復調整画像生成手段は、前記撮像系と前記第1の画像回復フィルタとを含む系の2つのアジムス方向間の伝達関数の振幅成分の差が、前記撮像系の該2つのアジムス方向間の伝達関数の振幅成分の差よりも減少するように回復することを特徴とする請求項7乃至9いずれか1項に記載の画像処理装置。
  11.  前記調整係数は、前記第1回復画像に対する前記入力画像の演算量を調整する回復強度調整係数であることを特徴とする請求項7乃至10いずれか1項に記載の画像処理装置。
  12.  前記差分情報を、前記第1回復画像と前記入力画像の色成分ごとの差分量を前記色成分の混合比を示す色合成比調整係数に応じて合成することで取得し、
     前記回復強度調整係数を、前記色成分ごとに設定することを特徴とする請求項11に記載の画像処理装置。
  13.  前記調整係数は、前記第1回復画像に対する前記第2回復画像の演算量を調整する回復強度調整係数であることを特徴とする請求項8乃至10いずれか1項に記載の画像処理装置。
  14.  前記差分情報を前記第1回復画像と前記第2回復画像の色成分ごとの差分量を前記色成分の混合比を示す色合成比調整係数に応じて合成することで取得し、
     前記回復強度調整係数を、前記色成分ごとに設定することを特徴とする請求項13に記載の画像処理装置。
  15.  撮影画像を前記入力画像として処理する請求項7乃至14いずれか1項に記載の画像処理装置とを有することを特徴とする撮像装置。
  16.  被写体像を入力画像として取得する撮像系の伝達関数に基づいた第1の画像回復フィルタと該入力画像を演算することにより生成された第1回復画像と、前記入力画像との差分情報を取得する差分情報取得工程と、
     前記差分情報を調整係数に応じて前記入力画像に合成することで回復調整画像を生成する回復調整画像生成工程とを情報処理装置に実行させる画像処理プログラムであって、
     前記第1の画像回復フィルタは、被写体から回復画像を得る際の2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差が、前記撮像系の該2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差よりも小さくするように回復することを特徴とする画像処理プログラム。
  17.  被写体像を入力画像として取得する撮像系の伝達関数に基づいた第1の画像回復フィルタと該入力画像を演算することにより生成された第1回復画像と、
    前記撮像系の伝達関数に基づいた第2の画像回復フィルタと前記入力画像を演算することにより生成された第2回復画像と、の差分情報を取得する差分情報取得工程と、
     前記差分情報を調整係数に応じて前記入力画像に合成することで回復調整画像を生成する回復調整画像生成工程とを情報処理装置に実行させる画像処理プログラムであって、
     前記第1の画像回復フィルタは、被写体から回復画像を得る際の2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差が、前記撮像系の該2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差よりも小さくするように回復し、
     前記第2の画像回復フィルタは、被写体から回復画像を得る際の2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差が、前記撮像系の該2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差よりも小さくするように回復し、且つ、
     前記第2回復画像の回復度合いは前記第1回復画像の回復度合いよりも低いことを特徴とする画像処理プログラム。
  18.  入力画像を取得する工程と、
     前記入力画像を取得するために用いた撮像系の伝達関数に基づいた第1の画像回復フィルタと前記入力画像を用いて生成された第1回復画像と、前記入力画像との差分情報を取得する工程と、
     前記差分情報を調整係数に応じて前記入力画像に合成することで回復調整画像を生成する工程とを有し、
     前記第1の画像回復フィルタは、被写体から回復画像を得る際の2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差が、前記撮像系の該2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差よりも小さくするように回復することを特徴とする画像処理方法。
  19.  入力画像として取得する工程と、
     前記入力画像を取得するために用いた撮像系の伝達関数に基づいた第1の画像回復フィルタと前記入力画像を演算することにより生成された第1回復画像と、
     前記撮像系の伝達関数に基づいた第2の画像回復フィルタと前記入力画像を演算することにより生成された第2回復画像と、の差分情報を取得する工程と、
     前記差分情報を調整係数に応じて前記入力画像に合成することで回復調整画像を生成する工程とを有し、
     前記第1の画像回復フィルタは、被写体から回復画像を得る際の2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差が、前記撮像系の該2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差よりも小さくするように回復し、
     前記第2の画像回復フィルタは、被写体から回復画像を得る際の2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差が、前記撮像系の該2つのアジムス方向間の伝達関数の絶対値の差よりも小さくするように回復し、且つ、
     前記第2回復画像の回復度合いは前記第1回復画像の回復度合いよりも低いことを特徴とする画像処理方法。
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