CN102006485A - 图像处理装置及图像处理方法 - Google Patents

图像处理装置及图像处理方法 Download PDF

Info

Publication number
CN102006485A
CN102006485A CN2010102679451A CN201010267945A CN102006485A CN 102006485 A CN102006485 A CN 102006485A CN 2010102679451 A CN2010102679451 A CN 2010102679451A CN 201010267945 A CN201010267945 A CN 201010267945A CN 102006485 A CN102006485 A CN 102006485A
Authority
CN
China
Prior art keywords
pixel
image
pix
image processing
unit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2010102679451A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102006485B (zh
Inventor
中迂浩一
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Casio Computer Co Ltd
Original Assignee
Casio Computer Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Casio Computer Co Ltd filed Critical Casio Computer Co Ltd
Publication of CN102006485A publication Critical patent/CN102006485A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102006485B publication Critical patent/CN102006485B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • G06V10/25Determination of region of interest [ROI] or a volume of interest [VOI]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明提供一种图像处理装置。所述图像处理装置,具备:取得单元,其用于取得图像;指定单元,其用于在所述图像的端部指定至少一个像素;追踪单元,其用于追踪所述至少一个像素的周边的周边像素中的、和所述至少一个像素类似的像素;和推测单元,其用于推测除通过由所述追踪单元追踪到的像素所构成的区域以外的区域作为关注区域。

Description

图像处理装置及图像处理方法
本发明主张2009年8月31日在日本申请的申请号:2009-199675的优先权,并将其内容引用于此。
技术领域
本发明涉及一种图像处理装置及图像处理方法。
背景技术
在图像处理领域中,公知的技术是:生成表示从图像中得到的多个物理特征的特征图(feature map),并通过整合这些特征图,从处理对象的图像中将特定的区域作为关注区域进行检测的技术。
作为更加具体的方法,例如,Treisman的特征整合理论整合多张特征图,得到显著图。另外,Itti或Koch等的理论用与各自的平均值的平方误差对各特征图进行规格化,通过线性结合整合所有的特征图之后,由Difference of Gaussian滤波器对整合特征图进行递归式滤波,并将最终得到的滤波结果的局部峰值作为关注区域进行提取(例如,参照非专利文献1)。
另外,作为在上述理论中用到的多张特征图,一般利用高亮度或特定的颜色、强烈的对比度等,在人类视觉处理的初期阶段中,优先关注感觉性显著的物体的性质。
【非专利文献1】Laurent Itti,Christof Koch,and Ernst Niebur、「AModel of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis 」、IEEETRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINEINTELLIGENCE、(美国)、IEEE Computer Society、1998年11月、第20卷、第11号、p.1254-1259
但是,在基于上述理论的关注区域的检测方法中,对于检测处理对象图像中的各个图像区域的特征是非常有效的,但是没有想到考虑其处理对象图像作为图像整体所具有的信息(例如,取景等)来检测各个图像区域的特征的情况。
本发明的实施方式给出了上述不利点和上面未说明的其他不利点。但是,本发明并不必克服上面说明的不利点,因而,本发明的一个实施方式不会克服上面说明的任何不利点。
发明内容
因此,本发明的具体方式是提供一种考虑取景且能从图像中检测出关注区域的图像处理装置及图像处理方法。
根据本发明的一个以上的具体形态,提供一种图像处理装置。所述图像处理装置具备:取得单元(unit),其用于取得图像;指定单元,其用于在所述图像的端部指定至少一个像素;追踪单元,其用于追踪在所述至少一个像素的周边的周边像素中的、和所述至少一个像素类似的像素;和推测单元,其用于推测除通过由所述追踪单元追踪到的像素所构成的区域以外的区域作为关注区域。
根据本发明的一个以上的具体方式,提供一种图像处理方法。所述图像处理方法具备以下步骤,
(a)取得图像的步骤;
(b)在所述图像的端部指定至少一个像素的步骤;
(c)追踪所述至少一个像素的周边的周边区域中的、和所述至少一个像素类似的像素的步骤;和
(d)推测除由所述被追踪的像素构成的区域以外的区域作为关注区域的步骤。
附图说明
图1是表示本发明的一个实施方式的摄像装置的框图。
图2是表示图1的摄像装置的关注区域推测处理所涉及的动作的一个例子的流程图。
图3A、3B是用于说明关注区域推测处理的图。
图4是用于说明在关注区域推测处理中的追踪范围的图。
图5A、5B是用于说明关注区域推测处理的图。
具体实施方式
以下,关于本发明,利用附图说明其典型的实施例。其中,本发明的范围并不局限于图示例。图1是表示本发明的一个实施方式的摄像装置100的概略构成的框图。
根据本发明的实施例,摄像装置100具备:取得单元,其用于取得图像;指定单元,其用于在所述图像的端部指定至少一个像素;追踪单元,其用于追踪所述至少一个像素的周边的周边像素中的、和所述至少一个像素类似的像素;和推测单元,其用于推测除通过由所述追踪单元追踪到的像素所构成的区域以外的区域作为关注区域。
具体而言,如图1所示,摄像装置100具备:摄像部1、摄像控制部2、图像数据生成部3、存储器4、图像处理部5、显示控制部6、显示部7、记录介质8、操作输入部9、中央控制部10。
摄像部1摄像被摄物体、生成图像帧。具体而言,摄像部1虽然省略了图示,但该摄像部1具备:透镜部,其由变焦透镜或聚焦透镜等多个透镜构成;光圈,其调整通过透镜部的光量;和电子摄像部,其由CCD(Charge Coupled Device)或CMOS(Complementary Metal-oxideSemiconductor)等图像传感器构成,并将通过了透镜部的各种透镜后的光学像转换为二维图像信号。
摄像控制部2虽然省略了图示,但是其具备定时发生器、驱动器等。并且,摄像控制部2通过定时发生器、驱动器对电子摄像部进行扫描驱动,按照每规定周期通过电子摄像部将光学像转换为二维图像信号,从该电子摄像部的摄像区域中一画面一画面地读取图像帧,并输出到图像数据生成部3。
另外,摄像控制部2作为摄像条件的调整控制,而进行AE(自动曝光处理)、AF(自动对焦处理)、AWB(自动白平衡)等。
图像数据生成部3,在对于从电子摄像部转送来的图像数据的模拟值信号,按照RGB的各色成分的每一个进行适当增益调整后,用采样保持电路(省略图示)进行采样保持,用A/D转换器(省略图示)转换为数字数据,在用色彩处理电路(省略图示)进行了包括像素插值处理及γ修正处理的色彩处理之后,生成数字值的亮度信号Y及色差信号Cb、Cr(YUV色彩空间的图像数据)。
由色彩处理电路所输出的亮度信号Y及色差信号Cb、Cr,经由未图示出的DMA控制器,被DMA转送到作为缓冲存储器使用的存储器4中。
存储器4,例如由DRAM等构成,临时存储由图像处理部5或中央控制部10等所处理的数据等。
图像处理部5具备图像取得部(取得单元)5a,其取得由摄像部1摄像得到的图像F1作为处理对象图像。
具体而言,图像取得部5a例如在实时取景(Live view)图像或记录用图像的摄像时,取得由图像数据生成部3所生成的图像F1的YUV数据。
另外,图像处理部5具备图像缩小部5b,其基于由图像取得部5a所取得的图像F1的YUV数据,生成在水平(x轴)及垂直(y轴)上以规定的比率缩小的缩小图像F2。
图像缩小部5b例如通过对于所取得的图像F1的YUV数据实施利用了规定滤波器(例如,高斯滤波器)的滤波处理,生成由水平(x轴)及垂直(y轴):规定像素(例如,x轴×y轴:40×30像素等)组成的缩小图像F2。而且,在图3A、3B及图5A、5B中,例示出由x轴×y轴:54×40像素组成的缩小图像F2,这只是其中一个例子并不局限于此。
在这里,图像缩小部5b构成图像缩小单元,该图像缩小单元用于生成由图像取得部5a所取得的图像F1的缩小图像F2。
另外,图像处理部5具备像素指定部5c,其指定由图像缩小部5b所生成的缩小图像F2的端部侧的至少一个像素。
具体而言,像素指定部5c指定缩小图像F2的四角的各像素Pix(0,0)、Pix(x,0)、Pix(0,y)、Pix(x,y)作为周边像素Pix(i,j)(x,y;按照缩小图像F2的像素数所规定的实数)。
而且,虽然指定缩小图像F2的四角的像素作为周边像素Pix(i,j),但是并不局限于此,只要是缩小图像F2的端部侧的像素,就可以是任何位置的像素。另外,未必需要指定缩小图像F2的四角的所有像素作为周边像素Pix(i,j),也可以指定至少一角的像素作为周边像素Pix(i,j)。
在这里,像素指定部5c构成指定单元,该指定单元用于指定由图像取得部5a所取得的图像F1的端部侧的至少一个像素。
另外,图像处理部5具备像素追踪部5d,像素追踪部5d对于在由像素指定部5c所指定的缩小图像F2的四角的像素中的、至少一角的像素(周边像素Pix(i,j))的周边区域,追踪和该周边像素Pix(i,j)类似的像素。
也就是说,像素追踪部5d具有判定部(判定单元)5e,其判定由像素指定部5c作为周边像素Pix(i,j)所指定的一个像素的像素值和该一个像素周边的像素的像素值的一致度是否在规定值以上。在这里,所谓像素值是指例如以RGB色彩空间、HSV色彩空间、YUV色彩空间等的规定的色彩空间所表现的各像素的颜色信息(各成分的值)。并且,像素追踪部5d,将由判定部5e判定出一致度在规定值以上的像素,作为和周边像素Pix(i,j)类似的像素进行追踪。
具体而言,像素追踪部5d将由像素指定部5c所指定的周边像素Pix(i,j)的8个邻接像素Pix(i-1,j-1)、Pix(i,j-1)、Pix(i+1,j-1)、Pix(i-1,j)、Pix(i+1,j)、Pix(i-1,j+1)、Pix(i,j+1)、Pix(i+1,j+1)作为追踪范围(图4参照)。并且,像素追踪部5d将该追踪范围的各像素作为像素值的比较判定的对象像素,例如,将像素彼此之间的L2规范等作为一致度算出并通过判定部5e判定像素值是否相近。
例如,如图3B所示,在将左上角部分的像素Pix(0,0)作为周边像素Pix(i,j)的情况下,像素追踪部5d将邻接像素Pix(i+1,j)、Pix(i,j+1)、Pix(i+1,j+1)作为比较判定的对象像素。接下来,像素追踪部5d按照规定的转换式将YUV色彩空间的图像数据转换为RGB色彩空间的图像数据后,按照下述式(1)由判定部5e比较判定像素彼此之间的像素值。并且,像素追踪部5d将判断出满足该式(1)的像素(像素值的一致度在规定值以上的像素)是和周边像素Pix(i,j)类似的像素进行追踪。
|PR(i,j)-PR(i-1,j-1)|+|PG(i,j)-PG(i-1,j-1)|+|PB(i,j)-PB(i-1,j-1)<Th1
......(1)
而且,PR为用RGB色彩空间所表现的各像素的R成分的值,PG为用RGB色彩空间所表现的各像素的G成分的值,PB为用RGB色彩空间所表现的各像素的B成分的值。另外,TH1为用于判定当前的对象像素(pixel)和邻接像素的颜色是否相近的阈值,可以按照追踪精度适当地任意变更。
此时,由于假设和周边像素pix(i,j)距离规定值以上的像素值的像素与该周边像素pix(i,j)的颜色像差太远、且像素追踪部5d不可追踪,所以优选按照下式(2)预先将和周边像素pix(i,j)距离规定值以上的像素值的像素除外。
(PR(0,0)-PR(i-1,j-1))+(PG(0,0)-PG(i-1,j-1))+(PB(0,0)-PB(i-1,j-1))<Th2
.....(2)
而且,TH2是用于使与周边像素pix(i,j)的颜色像差太远的像素除外的阈值,可以按照追踪精度适当地任意变更。
另外,像素追踪部5d将在上述追踪范围内作为和周边像素pix(i,j)类似的像素(像素值的一致度在规定值以上的像素)而被追踪的追踪像素(例如,邻接像素Pix(i+1,j))的周围的8个邻接像素,作为新追踪范围。并且,像素追踪部5d对于该新追踪范围的各像素(Pix(i+1,j)的周边像素),和上述相同由判定部5e判定和Pix(i+1,j)的像素值是否相近。
像素追踪部5d通过反复执行上述处理,而基于作为和周边像素pix(i,j)类似的像素而被追踪的追踪像素,顺次设定新追踪范围,并顺次追踪像素(参见图5A、5B)。
像素追踪部5d用于追踪在所述至少一个像素的周边的周边像素中的、和所述至少一个像素类似的像素。
另外,图像处理部5具备关注区域检测部5f,其基于像素追踪部5d的追踪结果,从缩小图像F2中推测并检测关注区域A。
具体而言,关注区域检测部5f例如图5B所示,将在缩小图像F2中的、除通过由像素追踪部5d所追踪的多个像素(在图5B中,用栅格(grid)表示的像素)所构成的区域以外的区域(例如,在图5B中,主要是野牛存在的区域)作为关注区域A推测。并且,关注区域检测部5f为使与由图像取得部5a所取得的图像F1相对应,而以在水平(x轴)及垂直(y轴)上与图像缩小部5b的缩小比率相对应的比率来放大所推测的关注区域A。
即,在图像内通过位于端部侧的像素所构成的区域,例如是天空或地面等容易忽视的区域、用户关注度低的摄像对象的可能性高。因此,可以将在处理对象图像中的除被追踪的像素以外的区域推测为用户关注度高的关注区域A。
在这里,关注区域检测部5f用于将除通过由像素追踪部5d追踪到的像素所构成的区域以外的区域推测为关注区域A。
显示控制部6进行如下控制:读取临时性存储在存储器4中的显示用图像数据并使其显示到显示部7。
具体而言,显示控制部6具备VRAM、VRAM控制器、数字视频编码器等。并且,数字视频编码器在中央控制部10的控制下,将从存储器4中读取出并存储于VRAM(省略图示)中的亮度信号Y及色差信号Cb、Cr,经由VRAM控制器从VRAM中定期读取出,将基于这些数据产生视频信号并输出到显示部7。
显示部7例如是液晶显示装置,基于来自显示控制部6的视频信号在显示画面上显示由电子摄像部所摄像的图像等。具体而言,显示部7在静止图像摄像模式或运动图像摄像模式下,一边以规定的帧率逐次更新由摄像部1摄像被摄物体所生成的多个图像帧,一边显示实时取景图像。另外,显示部7,或显示作为静止图像被记录的图像(レツクビユ一图像),或显示作为运动图像被记录的图像。
记录介质8例如由非易失性存储器(闪存)等构成,存储由图像处理部5的编码部(省略图示)以规定的压缩形式进行了编码的记录用的静止图像数据、或由多个图像帧组成的运动图像数据。
操作输入部9用于进行该摄像装置100的规定操作。具体而言,操作输入部9具备涉及被摄物体的摄影指示的快门按钮、涉及摄像模式或功能等的选择指示的选择确定按钮、涉及变焦量的调整指示的变焦按钮等(均省略图示),按照这些按钮的操作将规定的操作信号输出到中央控制部10。
中央控制部10用于控制摄像装置100的各部。具体而言,中央控制部10具备CPU(省略图示),按照摄像装置100用的各种处理程序(省略图示)进行各种控制动作。
下面,在由摄像装置100对被摄物体进行摄影时,对于由图像处理部5所执行的关注区域推测处理,参照图2~图5B进行说明。
图2是表示关注区域推测处理所涉及的动作的一个例子的流程图。
如图2所示,图像取得部5a例如通过由摄像部1摄像实时取景图像或记录用图像,来取得由图像数据生成部3所生成的图像F1的YUV色彩空间的图像数据(步骤S1)。接下来,图像缩小部5b例如通过对于图像F1的YUV数据实施利用了规定滤波器(例如,高斯滤波器)的滤波处理,来生成在水平(x轴)及垂直(y轴)上以规定的比率缩小的缩小图像F2(步骤S2)。
下面,像素指定部5c指定由图像缩小部5b所生成的缩小图像F2的四角的各像素Pix(0,0)、Pix(x,0)、Pix(0,y)、Pix(x,y)作为周边像素Pix(i,j)(步骤S3)。其中,x,y;是按照缩小图像F2的像素数所规定的实数。
接下来,像素追踪部5d特定由像素指定部5c所指定的周边像素Pix(i,j)的8个邻接像素Pix(i-1,j-1)、Pix(i,j-1)、Pix(i+1,j-1)、Pix(i-1,j)、Pix(i+1,j)、Pix(i-1,j+1)、Pix(i,j+1)、Pix(i+1,j+1)作为追踪范围(步骤S4)。
并且,像素追踪部5d将该追踪范围的各像素作为像素值比较判定的对象像素。之后,像素追踪部5d在按照规定的转换式将YUV色彩空间的图像数据转换为RGB色彩空间的图像数据后,对于缩小图像F2的四角的各像素Pix(0,0)、Pix(x,0)、Pix(0,y)、Pix(x,y),算出和比较判定的对象像素的像素值的一致度,例如像素彼此之间的L2规范等(步骤S5)。接下来,像素追踪部5d的判定部5e通过按照下述式子(3)及(4)对像素彼此之间的像素值进行比较判定,来判定像素值的一致度是否在规定值以上(步骤S6)。
|PR(i,j)-PR(i-1,j-1)|+|PG(i,j)-PG(i-1,j-1)|+|PB(i,j)-PB(i-1,j-1)<Th1
.....(3)
(PR(0,0)-PR(i-1,j-1))+(PG(0,0)-PG(i-1,j-1))+(PB(0,0)-PB(i-1,j-1))<Th2
.....(4)
在步骤S6中,若判定出像素值的一致度在规定值以上(步骤S6;是),即,满足上述各式,在判断出像素值的一致度在规定值以上时,像素追踪部5d,将和周边像素pix(i,j)类似的像素、即像素值的一致度在规定值以上的所有像素(例如,邻接像素Pix(i+1,j))作为追踪像素,特定该追踪像素周围的8个邻接像素作为新追踪范围(步骤S7)。
并且,像素追踪部5d将该新追踪范围的各像素作为像素值的比较判定的对象像素,如上述一样,对于缩小图像F2的四角的各像素Pix(0,0)、Pix(x,0)、Pix(0,y)、Pix(x,y),算出和新追踪范围内的比较判定的对象像素的像素值的一致度,例如像素彼此之间的L2规范等(步骤S8)。接下来,像素追踪部5d的判定部5e通过按照上述式子(3)及(4)进行像素彼此之间的像素值的比较判定,来判定像素值的一致度是否在规定值以上(步骤S9)。
在步骤S9中,若判定出像素值的一致度在规定值以上(步骤S6;是),即,满足上述各式,在判断出像素值的一致度在规定值以上时,处理转移到步骤S7,并执行以后的处理。
反复执行步骤S7以后的处理,直到在步骤S9中对于新追踪范围内的比较判定的对象像素判定出和对应的缩小图像F2的四角的各像素Pix(0,0)、Pix(x,0)、Pix(0,y)、Pix(x,y)的像素值的一致度不在规定值以上(步骤S9;否)。由此,像素追踪部5d基于作为和周边像素pix(i,j)类似的像素而被追踪的追踪像素顺次设定新追踪范围(参见图5A、5B)。
然后,在步骤S9中,对于新追踪范围内的比较判定的对象像素,若被判定出像素值的一致度不在规定值以上(步骤S9;否),则关注区域检测部5f将在缩小图像F2中的、除由和四角的各像素Pix(0,0)、Pix(x,0)、Pix(0,y)、Pix(x,y)的像素值的一致度在规定值以上的像素(在图5B中,为用栅格表示的像素)所构成的区域以外的区域推测为关注区域A(步骤S10)。
之后,关注区域检测部5f,为使与由图像取得部5a所取得的缩小前的图像F1相对应,以水平(x轴)及垂直(y轴)上与图像缩小部5b的缩小比率相对应的比率来放大推测出的关注区域A,并输出到存储器4(步骤S11),从而结束关注区域推测处理。
此外,在步骤S6中,对于追踪范围内的比较判定的对象像素,在判定出像素值的一致度不在规定值以上的情况下(步骤S6;否),结束关注区域推测处理。
如以上所述,根据本实施方式的摄像装置100,对于处理对象图像的四角的至少一个像素的周边区域,通过追踪和该至少一个像素类似的像素,从而在取景(视角)内能够特定位于端部侧的用户关注度低的摄像对象、即例如容易忽视的区域。
并且,将处理对象图像中的、除由像素追踪部5d追踪到的像素所构成的区域以外的区域推测为关注区域A。即,在处理对象图像中的、由追踪到的像素所构成的区域、即由在取景内位于端部侧的像素所构成的区域,例如是成为天空或地面的容易忽视的状态的用户关注度低的摄像对象的可能性提高了。由此,能够将除处理对象图像中的追踪到的像素以外的区域推测为用户关注度高的关注区域A,考虑被摄物体的取景能够检测处理对象图像内的用户关注度高的关注区域(例如,在图5B中,主要为野牛存在的区域)。
另外,从处理对象图像的四角的至少一个像素中,追踪该图像F2中的和该一个像素类似的像素。具体而言,因为将处理对象图像的四角的至少一个像素的邻接像素作为追踪范围,将作为在该追踪范围内和四角的至少一个像素类似的像素而被追踪的像素的邻接像素,作为新的追踪范围进行顺次追踪,所以既能在取景内留下用户关注度高的区域(关注区域A),又能适当进行由靠端部侧位置的像素所构成的用户关注度低的区域的特定,还能提高来自处理对象图像的关注区域A的检测精度。
而且,因为将判定出和处理对象图像的四角的至少一个像素的像素值的一致度在规定值以上的像素,作为和该四角的至少一个像素类似的像素进行追踪,所以能够追踪和处理对象图像的四角的像素相似的颜色的像素,也能适当进行由取景内靠端部侧位置的像素所构成的用户关注度低的区域的特定。
另外,能够生成由图像取得部5a所取得的图像F1的缩小图像F2,并将该缩小图像F2作为处理对象图像,能更高速化地实现和缩小图像F2的四角的像素类似的像素的追踪处理或用户关注度高的关注区域A的推测处理的处理速度。
此外,本发明并不局限于上述实施方式,在不脱离本发明主旨的范围内,可以进行多种改良及设计的变更。
例如,虽然将处理对象图像(缩小图像F2)的四角的各像素的邻接像素作为追踪范围,并且将作为在该追踪范围内和四角的各像素类似的像素而被追踪的像素的邻接像素,作为新的追踪范围,但是追踪范围或新的追踪范围的设定方法并不局限于此,只要是追踪和处理对象图像(缩小图像F2)的四角的各像素类似的像素的方法,就可适当地任意变更。
另外,在上述实施方式中,作为关注区域A的推测处理的对象图像,虽然使用了对由图像取得部5a所取得的图像F1缩小后的缩小图像F2,但是能够根据是否生成缩小图像F2、或缩小的比率(程度)等的装置能力进行适当地任意变更。
另外,摄像装置100的构成,在上述实施方式中例示的只是其中一个例子,并不局限于此。也就是说,虽然作为图像处理装置例示的是摄像装置100,但并不局限于此。例如可以是下述图像处理装置:处理对象图像的摄像可用由和该摄像装置100不同的摄像装置进行,取得从该摄像装置传送来的处理对象图像的图像数据,进行关注区域A的检测。
此外,在上述实施方式中,在中央控制部10的控制下,图像处理部5的图像取得部5a、像素指定部5c、像素追踪部5d、关注区域检测部5f通过驱动实现作为取得单元、指定单元、追踪单元、推测单元的功能,但并不局限于此,也可以由中央控制部10的CPU执行规定的程序等来实现。
也就是说,在存储程序的程序存储器(省略图示)中,预先存储着包括取得处理程序、指定处理程序、追踪处理程序、推测处理程序的程序。并且,可以由取得处理程序让中央控制部10的CPU作为取得图像的取得单元起作用。另外,可以由指定处理程序让中央控制部10的CPU作为指定由取得单元所取得的图像的端部侧的至少一个像素的指定单元起作用。另外,可以由追踪处理程序让中央控制部10的CPU作为追踪单元起作用,即对于由指定单元所指定的至少一个像素的周边区域,追踪和该一个像素类似的像素。另外,可以由推测处理程序让中央控制部10的CPU作为推测单元起作用,即将图像中的、除通过由追踪单元追踪到的像素所构成的区域以外的区域推测为关注区域A。
关于某些实施方式对本发明进行了表现和说明,本领域技术人员应当理解,在未脱离附加权利要求所定义的精神和范围的情况下,可以做出各种形式和细节的改变。因此,其目的在于,在附加权利要求中包括所有这样处于本发明基本精神和范围内的改变和更改。

Claims (6)

1.一种图像处理装置,其特征在于,具备:
取得单元,其用于取得图像;
指定单元,其用于在所述图像的端部指定至少一个像素;
追踪单元,其用于追踪所述至少一个像素的周边的周边像素中的、和所述至少一个像素类似的像素;和
推测单元,其用于推测除通过由所述追踪单元追踪到的像素所构成的区域以外的区域作为关注区域。
2.根据权利要求1所述的图像处理装置,其特征在于,
所述至少一个像素存在于所述图像的至少一个角。
3.根据权利要求1所述的图像处理装置,其特征在于,
所述追踪单元,在追踪了与所述至少一个像素邻接的像素中的、和所述至少一个像素类似的第1像素之后,追踪与所述第1像素邻接的像素中的、和所述第1像素类似的第2像素。
4.根据权利要求1所述的图像处理装置,其特征在于,
所述追踪单元具备判定单元,其用于判定所述至少一个像素的像素值和所述周边像素的像素值的一致度是否在规定值以上;
在所述至少一个像素的像素值和所述周边像素中的一个像素的像素值的一致度在规定值以上的情况下,所述判定单元判定出所述周边像素中的一个像素和所述至少一个像素类似,并追踪所述周边像素中的一个像素。
5.根据权利要求1所述的图像处理装置,其特征在于,
还具备图像缩小单元,其用于生成所述图像的缩小图像;
所述指定单元,用于指定所述缩小图像的端部的至少一个像素。
6.一种图像处理方法,其特征在于,具有以下步骤:
(a)取得图像的步骤;
(b)在所述图像的端部指定至少一个像素的步骤;
(c)追踪所述至少一个像素的周边的周边区域中的、和所述至少一个像素类似的像素的步骤;和
(d)推测除由所述追踪到的像素所构成的区域以外的区域作为关注区域的步骤。
CN201010267945.1A 2009-08-31 2010-08-27 图像处理装置及图像处理方法 Expired - Fee Related CN102006485B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009-199675 2009-08-31
JP2009199675A JP4868046B2 (ja) 2009-08-31 2009-08-31 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102006485A true CN102006485A (zh) 2011-04-06
CN102006485B CN102006485B (zh) 2014-03-12

Family

ID=43625017

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201010267945.1A Expired - Fee Related CN102006485B (zh) 2009-08-31 2010-08-27 图像处理装置及图像处理方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US8295609B2 (zh)
JP (1) JP4868046B2 (zh)
KR (1) KR101178777B1 (zh)
CN (1) CN102006485B (zh)
TW (1) TWI469085B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112738625A (zh) * 2020-12-24 2021-04-30 广东九联科技股份有限公司 基于机顶盒的视频图像增强方法及装置

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2616166C2 (ru) * 2012-05-25 2017-04-12 Сан Пэтент Траст Способ кодирования изображений, способ декодирования изображений, устройство кодирования изображений, устройство декодирования изображений и устройство кодирования и декодирования изображений
JP6135283B2 (ja) * 2013-04-26 2017-05-31 オムロン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体
JP6232982B2 (ja) * 2013-12-02 2017-11-22 オムロン株式会社 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
JP6642970B2 (ja) 2015-03-05 2020-02-12 キヤノン株式会社 注目領域検出装置、注目領域検出方法及びプログラム
TWI712909B (zh) * 2018-04-17 2020-12-11 和碩聯合科技股份有限公司 輔助臉部辨識的防僞方法及系統
US20220051399A1 (en) * 2018-09-14 2022-02-17 Health Partners Pte Ltd Method and system for determining well-being indicators
JP7423951B2 (ja) 2019-09-19 2024-01-30 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 画像処理装置及び画像処理プログラム

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1234569A (zh) * 1998-02-06 1999-11-10 富士通株式会社 彩色图象处理装置及图案抽取装置
US20050111734A1 (en) * 2003-11-20 2005-05-26 Kazuyo Watanabe Image partitioning apparatus and method
CN101170641A (zh) * 2007-12-05 2008-04-30 北京航空航天大学 一种基于阈值分割的图像边缘检测方法
CN101447079A (zh) * 2008-12-11 2009-06-03 香港理工大学 基于模糊拓扑的图像区域目标提取方法
CN101493892A (zh) * 2009-02-27 2009-07-29 中国农业大学 图像特征提取方法及装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010526455A (ja) * 2007-01-23 2010-07-29 ユークリッド・ディスカバリーズ・エルエルシー 画像データを処理するコンピュータ方法および装置
TWI348659B (en) * 2007-10-29 2011-09-11 Ind Tech Res Inst Method and system for object detection and tracking
US8565531B2 (en) * 2009-10-09 2013-10-22 Xerox Corporation Edge detection for mixed raster content (MRC) images for improved compression and image quality

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1234569A (zh) * 1998-02-06 1999-11-10 富士通株式会社 彩色图象处理装置及图案抽取装置
US20050111734A1 (en) * 2003-11-20 2005-05-26 Kazuyo Watanabe Image partitioning apparatus and method
CN101170641A (zh) * 2007-12-05 2008-04-30 北京航空航天大学 一种基于阈值分割的图像边缘检测方法
CN101447079A (zh) * 2008-12-11 2009-06-03 香港理工大学 基于模糊拓扑的图像区域目标提取方法
CN101493892A (zh) * 2009-02-27 2009-07-29 中国农业大学 图像特征提取方法及装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112738625A (zh) * 2020-12-24 2021-04-30 广东九联科技股份有限公司 基于机顶盒的视频图像增强方法及装置
CN112738625B (zh) * 2020-12-24 2023-03-31 广东九联科技股份有限公司 基于机顶盒的视频图像增强方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
US8295609B2 (en) 2012-10-23
KR20110023762A (ko) 2011-03-08
JP2011053759A (ja) 2011-03-17
JP4868046B2 (ja) 2012-02-01
CN102006485B (zh) 2014-03-12
TWI469085B (zh) 2015-01-11
US20110052070A1 (en) 2011-03-03
KR101178777B1 (ko) 2012-09-07
TW201129943A (en) 2011-09-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI416945B (zh) 影像處理裝置、影像處理方法及電腦可讀取媒體
CN102006485B (zh) 图像处理装置及图像处理方法
US20190130169A1 (en) Image processing method and device, readable storage medium and electronic device
TWI425826B (zh) 影像選擇裝置、影像選擇方法
US9456135B2 (en) Image synthesizing apparatus, image synthesizing method, and image synthesizing program
US9489747B2 (en) Image processing apparatus for performing object recognition focusing on object motion, and image processing method therefor
US9607240B2 (en) Image processing apparatus, image capturing apparatus, image processing method, image capturing method, and non-transitory computer-readable medium for focus bracketing
CN110536068B (zh) 对焦方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质
CN104519328B (zh) 图像处理设备、图像捕捉装置和图像处理方法
KR101441786B1 (ko) 피사체 판정 장치, 피사체 판정 방법, 및 기록 매체
CN102542251B (zh) 被摄体检测装置以及被摄体检测方法
US20130293741A1 (en) Image processing apparatus, image capturing apparatus, and storage medium storing image processing program
CN107547789B (zh) 影像获取装置及其摄影构图的方法
JP2009089220A (ja) 撮像装置
US8649561B2 (en) Subject designating device and subject tracking apparatus
JP2013098746A (ja) 撮像装置、撮像方法およびプログラム
JP6063680B2 (ja) 画像生成装置、画像生成方法、撮像装置、および撮像方法
JP6776532B2 (ja) 画像処理装置、撮像装置、電子機器及び画像処理プログラム
JP5287965B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
JP7458723B2 (ja) 画像処理装置、撮像装置、制御方法、およびプログラム
JP2011109502A (ja) 画像追尾装置、撮像装置、及び、画像追尾方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20140312

Termination date: 20200827