JP2001084369A - Picture processor - Google Patents
Picture processorInfo
- Publication number
- JP2001084369A JP2001084369A JP26318699A JP26318699A JP2001084369A JP 2001084369 A JP2001084369 A JP 2001084369A JP 26318699 A JP26318699 A JP 26318699A JP 26318699 A JP26318699 A JP 26318699A JP 2001084369 A JP2001084369 A JP 2001084369A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- mask size
- pixel
- smoothing
- pixels
- 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.)
- Pending
Links
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims abstract description 84
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 59
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims 1
- 101001020552 Rattus norvegicus LIM/homeobox protein Lhx1 Proteins 0.000 abstract description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 6
- 238000010894 electron beam technology Methods 0.000 description 5
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 238000003706 image smoothing Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、撮影によって得ら
れた画像に対し、Ｓ／Ｎ向上のために任意マスクサイズ
の平滑化処理を行なうための画像処理装置に係わり、特
に画像の特徴量から平滑化処理のための最適なマスクサ
イズを自動的に決定する機能を持ち入力された画像に対
し、最も効率よくＳ／Ｎを向上させる平滑化処理を実施
する画像処理装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing apparatus for performing an arbitrary mask size smoothing process on an image obtained by photographing in order to improve the S / N ratio. The present invention relates to an image processing apparatus that has a function of automatically determining an optimal mask size for smoothing processing and performs a smoothing processing for improving an S / N ratio most efficiently on an input image.
【０００２】[0002]
【従来の技術】近年の画質改善のための画像処理は、画
質に対する高度な要求から処理の複雑さが増してきてい
る。しかし、その基本は、やはり画像のＳ／Ｎを向上さ
せる平滑化処理である。通常行われる平滑化処理は、あ
る点を中心とした正方形（マスク）内の画素値の平均値
を求め、その値を再びその点の画素値とする方法であ
る。ある点（ｉ、ｊ）を中心とした３×３の平方領域の
各点の画素値の平均値を求めて、平滑化画像の新しい画
素値ｆ（ｉ、ｊ）とする方法は、式１．の様に表わされ
る。これは、平方領域内の全ての点を均等に加算し、そ
の後９で割って平均値を求める操作であり、実際の画像
に対しては画像上の全ての点に対して式１．の処理が実
施される。式１．は、マスクサイズが３×３の場合であ
るが、ノイズの周波数構成によっては、マスクサイズを
５×５、７×７等に大きくすることでより良くＳ／Ｎを
向上させることができる。しかし、あまり大きなマスク
サイズでの平滑化は、本来の画像の持つ成分をも鈍らせ
てしまうことがあるので、通常は３×３程度のマスクサ
イズのフィルターを固定的に使用している。2. Description of the Related Art In recent years, image processing for improving image quality has become more complicated due to a high demand for image quality. However, the basis is a smoothing process that also improves the S / N of an image. The normal smoothing process is a method in which an average value of pixel values in a square (mask) centered on a certain point is obtained, and that value is used as the pixel value of the point again. A method of calculating an average value of pixel values of each point in a 3 × 3 square area centered on a certain point (i, j) to obtain a new pixel value f (i, j) of the smoothed image is represented by Expression 1. . Is represented as This is an operation of equally adding all the points in the square area, and then dividing by 9 to obtain an average value. For an actual image, Equation 1. Is performed. Equation 1. Is a case in which the mask size is 3 × 3, but depending on the frequency configuration of the noise, the S / N can be better improved by increasing the mask size to 5 × 5, 7 × 7, or the like. However, smoothing with an excessively large mask size sometimes dulls the components of the original image, so that a filter having a mask size of about 3 × 3 is usually fixedly used.
【０００３】[0003]
【数１】 (Equation 1)
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】上記のような従来の技
術では、画像の平滑化処理に対して常に一定のマスクサ
イズの平滑化を行なっている。平滑化処理では、ノイズ
成分である高周波成分を効率良く除去することが必要で
あるために、平滑化処理に使用するマスクサイズをでき
る限り大きな物にすることがＳ／Ｎ向上のためには効率
が良い。しかし、あまり大きなマスクサイズで平滑化処
理を行なうと画像が持つ高周波成分をも鈍らせてしまう
ため、画像の特徴を失わない範囲で最大のマスクサイズ
を選択することが重要になる。上記の様に効率よくＳ／
Ｎを向上させるマスクサイズは、画像に依存するため、
従来の平滑化のためのマスクサイズは、試行錯誤的に求
め、画像によらず一定の大きさ、例えば３×３の大きさ
固定にされて処理が行われていた。したがって、画像に
よっては、充分なＳ／Ｎの向上がなされていなかった。In the prior art as described above, the smoothing of a constant mask size is always performed for the image smoothing process. In the smoothing process, it is necessary to efficiently remove high-frequency components, which are noise components. Therefore, it is necessary to increase the mask size used in the smoothing process as much as possible to improve the S / N. Is good. However, if the smoothing process is performed with an excessively large mask size, the high-frequency component of the image is also dulled, so it is important to select the largest mask size within a range that does not lose the characteristics of the image. As described above, S /
Since the mask size for improving N depends on the image,
Conventionally, a mask size for smoothing is obtained by trial and error, and the processing is performed with a fixed size, for example, a fixed size of 3 × 3 regardless of the image. Therefore, for some images, the S / N has not been sufficiently improved.
【０００５】本発明の目的は、画像から特徴量を算出し
画像の特徴を失わない範囲での平滑化処理のための最大
のマスクサイズを自動的に決定する技術的手段を提供
し、Ｓ／Ｎを向上させる画像の平滑化処理が効率よくで
きる画像処理装置を実現することにある。An object of the present invention is to provide a technical means for calculating a feature amount from an image and automatically determining a maximum mask size for a smoothing process within a range in which the feature of the image is not lost. An object of the present invention is to realize an image processing apparatus capable of efficiently performing an image smoothing process for improving N.
【０００６】[0006]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１の発明は、入力された画像とその画像の画
素を所定の画素ずらした画像との間の正規化相関値が所
定の閾値を下回らない最大の画素間隔を平滑化処理のマ
スクサイズとし平滑化処理する手段を用いる。In order to achieve the above object, according to the present invention, a normalized correlation value between an input image and an image obtained by shifting pixels of the image by a predetermined pixel is determined. The maximum pixel interval that does not fall below the threshold value is used as the mask size of the smoothing process, and means for smoothing is used.
【０００７】請求項２の発明は、入力された画像に対
し、基準となる画素から一定間隔の画素を抽出し、その
間隔の初めの画素でその間隔内の全ての画素を置き換え
た画像（画素間隔＋１だけ同じ値の画素が続く）を画素
間隔を昇順に変えながら作成して、元の画像との間の正
規化相関値を計算し、その正規化相関値が所定の閾値を
下回らない最大の画素間隔を平滑化処理のマスクサイズ
として平滑化処理する手段を用いる。According to a second aspect of the present invention, an image (pixel) is obtained by extracting pixels at a fixed interval from a reference pixel in an input image, and replacing all pixels within the interval with a first pixel of the interval. Pixels with the same value continue for the interval +1) are created while changing the pixel interval in ascending order, and the normalized correlation value with the original image is calculated, and the maximum normalized correlation value is not less than a predetermined threshold. Is used as a mask size for the smoothing process using the pixel interval of.
【０００８】請求項３の発明は、入力された画像に対
し、マスクサイズ内の画素値の平均をマスクサイズ内の
全画素値とするモザイク処理を施した画像（つまり、マ
スクサイズに応じたモザイク状の画像）をマスクサイズ
を昇順に変えながら作成して、元の画像との間の正規化
相関値を計算し、その正規化相関値が所定の閾値を下回
らない最大の画素間隔を平滑化処理のマスクサイズとし
平滑化処理する手段を用いる。According to a third aspect of the present invention, there is provided an image obtained by subjecting an input image to a mosaic process in which an average of pixel values within the mask size is set to all pixel values within the mask size (that is, a mosaic process corresponding to the mask size). Image) while changing the mask size in ascending order, calculate the normalized correlation value with the original image, and smooth the maximum pixel interval where the normalized correlation value does not fall below a predetermined threshold. Means for performing a smoothing process is used as a mask size for the process.
【０００９】請求項４の発明は、算出した平滑化のため
のマスクサイズを数値として表示する手段を用いる。The invention according to claim 4 uses means for displaying the calculated mask size for smoothing as a numerical value.
【００１０】請求項５の発明は、請求項１から請求項４
の発明に対し、画像が連続的に入力される場合、はじめ
に入力された画像に対し、平滑化のためのマスクサイズ
検出を行ない以後、入力される画像に対しそのマスクサ
イズの平滑化処理をリアルタイムに実施する手段を用い
る。[0010] The invention of claim 5 is the invention of claims 1 to 4.
In contrast to the invention, when images are continuously input, a mask size detection for smoothing is performed on the first input image, and then the mask size smoothing process is performed on the input image in real time. Is used.
【００１１】請求項１にかかる画像処理装置では画像の
特徴の尺度として、入力された画像とその画像の画素を
所定の画素ずらした画像との間の正規化相関値を用い
る。ずらす画素を変えながら計算し、得られた正規化相
関値が所定の閾値を下回らない最大の画素間隔をマスク
サイズとし平滑化処理するので、画像の特徴を失わず、
効率良くノイズの低減ができＳ／Ｎ向上が図れる。In the image processing apparatus according to the present invention, a normalized correlation value between an input image and an image obtained by shifting pixels of the image by a predetermined pixel is used as a measure of an image feature. The calculation is performed while changing the pixel to be shifted, and the obtained normalized correlation value is used as the mask size with the maximum pixel interval not less than a predetermined threshold value, so that the smoothing process is performed.
Noise can be efficiently reduced and S / N can be improved.
【００１２】請求項２にかかる画像処理装置では画像の
特徴の尺度として、入力された画像と、基準となる画素
から一定間隔の画素を抽出し、その間隔の初めの画素で
その間隔内の全ての画素を置き換えた画像との間の正規
化相関値を用いる。画素間隔を昇順に変えながらそれぞ
れ計算し、得られた正規化相関値が所定の閾値を下回ら
ない最大の画素間隔をマスクサイズとして平滑化処理す
るので、画像の特徴を失わず、効率良くノイズの低減が
できＳ／Ｎ向上が図れる。According to the image processing apparatus of the present invention, as an image characteristic measure, pixels at a fixed interval are extracted from an input image and reference pixels, and all pixels within the interval are extracted at the first pixel of the interval. The normalized correlation value between the image and the image in which the pixel is replaced is used. The pixel intervals are calculated while changing the pixel intervals in ascending order, and the obtained normalized correlation value is smoothed using the maximum pixel interval that does not fall below a predetermined threshold as a mask size. It can be reduced and S / N can be improved.
【００１３】請求項３にかかる画像処理装置では画像の
特徴の尺度として、入力された画像と、マスクサイズ内
の画素値の平均をマスクサイズ内の全画素値とするモザ
イク処理を施した画像との間の正規化相関値を用いる。
マスクサイズを昇順に変えながらそれぞれ計算し、得ら
れた正規化相関値が所定の閾値を下回らない最大の画素
間隔を平滑化処理のマスクサイズとし平滑化処理するの
で、画像の特徴を失わず、効率良くノイズの低減ができ
Ｓ／Ｎ向上が図れる。In the image processing apparatus according to the third aspect, the input image and the image that has been subjected to the mosaic processing in which the average of the pixel values within the mask size is set to all the pixel values within the mask size are used as a measure of the feature of the image. Is used.
The calculation is performed while changing the mask size in ascending order, and the obtained normalized correlation value is set as the mask size of the smoothing process with the maximum pixel interval not less than the predetermined threshold, so that the smoothing process is performed. Noise can be efficiently reduced and S / N can be improved.
【００１４】請求項４にかかる画像処理装置では、算出
した平滑化のためのマスクサイズを数値として表示する
ので、装置の操作者が本発明によって自動的に得られた
平滑化のマスクサイズを把握することができるので操作
者により処理の良し悪しが判断できる。In the image processing apparatus according to the present invention, the calculated mask size for smoothing is displayed as a numerical value, so that the operator of the apparatus can grasp the smoothing mask size automatically obtained by the present invention. The operator can judge whether the processing is good or bad.
【００１５】請求項５にかかる画像処理装置では、請求
項１から請求項４の発明に対し、画像が連続的に入力さ
れる場合、はじめに入力された画像に対し、平滑化のた
めのマスクサイズ検出を行ない以後、入力される画像に
対しそのマスクサイズの平滑化処理を行なうので、効率
良くノイズの低減ができＳ／Ｎ向上が図れた画像をリア
ルタイムに得ることができる。According to a fifth aspect of the present invention, in the image processing apparatus according to the first to fourth aspects, when images are continuously input, a mask size for smoothing the first input image is used. After the detection is performed, the mask size of the input image is subjected to smoothing processing, so that it is possible to efficiently reduce noise and obtain an image with improved S / N in real time.
【００１６】本発明の実施により、画像の特徴を失わな
い範囲で、Ｓ／Ｎを向上させる平滑化処理の最大のマス
クサイズを自動的に決定できるので、画像の平滑化処理
を効率よく行なう画像処理装置を実現ことができる。By implementing the present invention, the maximum mask size of the smoothing process for improving the S / N can be automatically determined within a range where the characteristics of the image are not lost. A processing device can be realized.
【００１７】[0017]
【発明の実施の形態】図１３は、本発明の画像処理装置
の一実施例である電子顕微鏡装置の構成概要のブロック
図である。１３０１は電子顕微鏡の鏡体部であり、電子
銃１３０２から発せられた電子線１３０３が図には描か
れていない電子レンズによって収束され、試料１３０５
に照射される。電子線照射によって、試料表面から発生
する二次電子、或いは反射電子の強度が電子検出器１３
０６によって検出され、増幅器１３０７で増幅される。
１３０４は電子線の位置を移動させる偏向器であり、１
３１０の制御用計算機の制御信号１３０８によって電子
線を試料表面上でラスタ走査させる。増幅器１３０７か
ら出力される信号を画像処理プロセッサ１３０９内でＡ
Ｄ変換し、デジタル画像データを作る。１３１１は、そ
の画像データを表示する表示装置である。また、１３０
９は、デジタル画像データを格納する画像メモリと各種
の画像処理を行う画像処理回路、表示制御を行う表示制
御回路を持つ。制御用計算機１３１０には、キーボード
やマウス等の入力手段１３１２が接続される。電子顕微
鏡装置では、検出される信号が微弱であるため、Ｓ／Ｎ
が極めて悪いと言う特徴があり、入力信号もしくは得ら
れた画像に対しては、Ｓ／Ｎを改善するための平滑化処
理等の画像処理を施す必要がある。本発明の画像処理装
置は、Ｓ／Ｎ改善のための平滑化処理を効率良く行うこ
とができる画像処理装置であるため、電子顕微鏡装置に
適応することが可能である。FIG. 13 is a block diagram showing a schematic configuration of an electron microscope apparatus which is an embodiment of the image processing apparatus according to the present invention. Reference numeral 1301 denotes a mirror body of an electron microscope. An electron beam 1303 emitted from an electron gun 1302 is converged by an electron lens (not shown) to form a sample 1305.
Is irradiated. The intensity of secondary electrons or reflected electrons generated from the sample surface by electron beam irradiation is detected by the electron detector 13.
06 and amplified by the amplifier 1307.
Reference numeral 1304 denotes a deflector for moving the position of the electron beam.
The electron beam is raster-scanned on the sample surface by the control signal 1308 of the control computer 310. The signal output from the amplifier 1307 is output to the image processor 1309 by A
D-convert to create digital image data. A display device 1311 displays the image data. Also, 130
Reference numeral 9 includes an image memory for storing digital image data, an image processing circuit for performing various types of image processing, and a display control circuit for performing display control. Input means 1312 such as a keyboard and a mouse is connected to the control computer 1310. In an electron microscope apparatus, since the detected signal is weak, S / N
Is extremely bad, and it is necessary to perform image processing such as smoothing processing for improving the S / N on the input signal or the obtained image. The image processing apparatus of the present invention is an image processing apparatus that can efficiently perform a smoothing process for improving S / N, and thus can be applied to an electron microscope apparatus.
【００１８】図１は、請求項１における入力された画像
とその画像の画素を所定の画素ずらした画像である。１
０１が入力、つまり撮影により得られた画像であり、１
０２がｘ、ｙ方向に１画素ずらした画像、１０３が同じ
く２画素ずらした画像、１０４が同じく３画素ずらした
画像である。この様に画像の始点をずらしながら得られ
た画像（１０２〜１０４）と元の画像１０１との間の正
規化相関を計算する。FIG. 1 shows an input image and an image obtained by shifting pixels of the image by a predetermined pixel. 1
01 is an input, that is, an image obtained by shooting, and 1
02 is an image shifted by one pixel in the x and y directions, 103 is an image shifted by two pixels, and 104 is an image shifted by three pixels. The normalized correlation between the image (102 to 104) obtained while shifting the starting point of the image and the original image 101 is calculated.
【００１９】画素をずらした画像を作成する場合、ずら
した画素の分だけ元の画像との大きさが異なってしまう
が、この場合は、ずらす最大の画素分も領域内に入るよ
うに正規化相関値を計算する領域を制限するとかの方法
をとる必要がある。When an image with shifted pixels is created, the size of the original image is different from that of the original image by the shifted pixels. In this case, the size of the shifted image is normalized so that the largest pixel is also included in the area. It is necessary to take a method of limiting the area for calculating the correlation value.
【００２０】ここで、図１を用いて、正規化相関値が、
効率よくＳ／Ｎを向上させる平滑化処理のマスクサイズ
を決定するための基準となるかを説明する。Here, using FIG. 1, the normalized correlation value is
A description will be given as to whether or not this becomes a reference for determining the mask size of the smoothing process for efficiently improving the S / N.
【００２１】画像の特徴を失わない範囲で、最も大きな
マスクサイズで平滑化処理を行なうことがＳ／Ｎ向上の
面から最も効率が良いが、何を基準にして画像の特徴量
を評価するかが問題となる。本発明ではそれを画像の類
似度の評価基準として通常使われている正規化相関値を
用いる。１０１の元画像と始点となる画素をずらしてた
１０２〜１０４の画像との間の正規化相関値を算出した
場合、画像の濃淡変化があまり変わらない範囲、つまり
画像の特徴が失われない範囲では、正規化相関値がある
一定の閾値以上にあるはずであり、それ以上ずらし、元
の画像との類似度が失われ、画像の特徴が失われた場
合、正規化相関値は閾値以下のものとなる。Performing the smoothing process with the largest mask size is the most efficient from the viewpoint of improving the S / N within the range where the characteristics of the image are not lost. Is a problem. In the present invention, a normalized correlation value that is usually used as an evaluation criterion of the similarity of an image is used. When the normalized correlation value between the original image 101 and the images 102 to 104 in which the pixels serving as the starting points are shifted is calculated, the range in which the change in shading of the image does not change much, that is, the range in which the features of the image are not lost Then, the normalized correlation value should be above a certain threshold, if it is shifted further, the similarity to the original image is lost, and if the features of the image are lost, the normalized correlation value will be below the threshold. It will be.
【００２２】つまり、ある一定の閾値に対し、その閾値
を下回らない最大のずれ量分の画素値を平滑化しても画
像の持つ特徴は失われず、保存されることになる。この
ことを逆に考えると、このずれ量分以上のマスクサイズ
で平滑化処理を施すとＳ／Ｎは向上するが画像の特徴は
失われてしまうことになる。したがって、このずれ量を
平滑化処理のマスクサイズとすることで、画像のＳ／Ｎ
が効率よく向上する。In other words, even if a pixel value corresponding to a certain threshold value is shifted by the maximum amount of deviation which does not fall below the threshold value, the features of the image are not lost and are preserved. Considering this in reverse, if a smoothing process is performed with a mask size equal to or larger than the shift amount, the S / N will be improved, but the characteristics of the image will be lost. Therefore, by setting this shift amount as the mask size for the smoothing process, the S / N ratio of the image can be improved.
Improves efficiently.
【００２３】図２は、画像の始点のずれ量を変化させた
場合の請求項１における正規化相関値の変化を表わした
図である。図１の１０２〜１０４の画像と１０１の元画
像との正規化相関は、図１で説明した様に元の画像との
類似度を計算していることになるため、図２から元の画
像との類似度つまり画像の特徴を失わない最大の画素ず
れ量を得ることができる。この場合、正規化相関値の所
定の閾値（Ｒlim）は予め実験等により求めておく。図
７ではＲlimを下回る値が画素ずれ３の場合であるの
で、画素ずれ２（実際は連続した３画素）まで同じ様な
画素が続くことになる。したがって、図２の様な結果か
らは、３画素まで平滑化しても画像の特徴を失うことが
ないことになり、画像の特徴を失わせず効率よくＳ／Ｎ
を向上させる平滑化処理のマスクサイズは３画素である
との結論を得ることになる。FIG. 2 is a diagram showing a change in the normalized correlation value in claim 1 when the shift amount of the starting point of the image is changed. Since the normalized correlation between the images 102 to 104 in FIG. 1 and the original image 101 is calculated by calculating the similarity with the original image as described with reference to FIG. , That is, the maximum pixel shift amount without losing the features of the image. In this case, the predetermined threshold value (Rlim) of the normalized correlation value is obtained in advance by an experiment or the like. In FIG. 7, since a value smaller than Rlim is a pixel shift 3, similar pixels continue until the pixel shift 2 (actually, three consecutive pixels). Therefore, from the result as shown in FIG. 2, even if the image is smoothed to three pixels, the characteristics of the image are not lost, and the S / N is efficiently performed without losing the characteristics of the image.
It can be concluded that the mask size of the smoothing process for improving the image quality is 3 pixels.
【００２４】図３は、請求項２に対応し、画像におい
て、基準となる画素から一定間隔の画素を抽出し、その
間隔の初めの画素でその間隔内の全ての画素を置き換え
た画像である。ａが画素間隔１の場合で、ｂが画素間隔
２の場合である。図１でも述べたように画像の濃淡があ
まり変化しない最大画素間隔を平滑化処理のマスクサイ
ズとすることが最も効率の良い平滑化処理となるため、
画像の濃淡があまり変化しない最大画素間隔を見つける
ことが必要になる。図３の場合は、元の画像の画素を一
定間隔に抽出し、その間を同じ画素値にすることで、画
像の濃淡があまり変化しない状態を作り出している。さ
らに図３の画像と元の画像との正規化相関を計算するこ
とは、図３と元の画像の類似度を計算していることにな
るため、その値からどの程度の間隔まで画素値を同じに
しても所定の類似度が保たれるかが評価できる。したが
って、その時得られる最大の画素間隔を平滑化処理のマ
スクサイズとすることが最も効率の良い平滑化処理とな
る。また、正規化相関を計算する場合、処理途中で必ず
しも第３図の様なデータを画像データとして作成する必
要はなく、図３の様な画像と元の画像との正規化相関を
計算するように座標間の演算を行えば良い。FIG. 3 corresponds to claim 2, which is an image in which pixels at fixed intervals are extracted from reference pixels in an image, and all pixels within the interval are replaced by the first pixel of the interval. . a is the case where the pixel interval is 1, and b is the case where the pixel interval is 2. As described in FIG. 1, it is the most efficient smoothing process to set the maximum pixel interval at which the shading of the image does not change so much as the mask size of the smoothing process.
It is necessary to find the maximum pixel interval at which the shading of the image does not change much. In the case of FIG. 3, pixels of the original image are extracted at regular intervals, and the pixel values in the intervals are set to the same pixel value, thereby creating a state in which the shading of the image does not change much. Further, calculating the normalized correlation between the image of FIG. 3 and the original image means calculating the similarity between the image of FIG. 3 and the original image. Even if they are the same, it can be evaluated whether a predetermined similarity is maintained. Therefore, the most efficient smoothing process is to use the maximum pixel interval obtained at that time as the mask size for the smoothing process. When calculating the normalized correlation, it is not always necessary to create data as shown in FIG. 3 as image data during the processing, and the normalized correlation between the image as shown in FIG. 3 and the original image is calculated. The calculation between the coordinates may be performed.
【００２５】図４は、画素間隔を変化させた場合の請求
項２における正規化相関値の変化を表わした図である。
図３の画像と元の画像との正規化相関は、図３と元の画
像の類似度を計算していることになるため、図４から元
の画像との類似度を失わない最大の画素間隔を得ること
ができる。この場合、正規化相関値の所定の閾値（Ｒli
m）は予め実験等により求めておく。図４ではＲlimを下
回る値が画素間隔３の場合であるので、画素間隔２（実
際は連続した３画素）まで同じ画素が続く画像まで元の
画像との類似性があることになる。したがって、図４の
様な結果からは、３画素まで平滑化しても画像の特徴を
失うことがないことになり、画像の特徴を失わせず効率
よくＳ／Ｎを向上させる平滑化処理のマスクサイズは３
画素であるとの結論を得ることになる。FIG. 4 is a diagram showing a change in the normalized correlation value in claim 2 when the pixel interval is changed.
Since the normalized correlation between the image of FIG. 3 and the original image means that the similarity between FIG. 3 and the original image is calculated, the largest pixel that does not lose the similarity with the original image from FIG. Spacing can be obtained. In this case, a predetermined threshold (Rli) of the normalized correlation value
m) is determined in advance by experiments or the like. In FIG. 4, since the value smaller than Rlim is the pixel interval 3, an image in which the same pixel continues up to the pixel interval 2 (actually, three consecutive pixels) has similarity to the original image. Therefore, from the results shown in FIG. 4, even if the image is smoothed to three pixels, the characteristics of the image are not lost, and the mask of the smoothing process for efficiently improving the S / N without losing the characteristics of the image. Size is 3
You will get the conclusion that it is a pixel.
【００２６】図５は、請求項３に対応し、画像におい
て、マスクサイズ内の画素値の平均をマスクサイズ内の
全画素値とするモザイク処理を施した画像（つまり、マ
スクサイズに応じたモザイク状の画像）である。ａが画
素間隔１（マスクサイズ２×２）の場合で、ｂが画素間
隔２（マスクサイズ３×３）の場合である。図５の場合
は、図３で間隔の初めの画素でその間隔内の全ての画素
を置き換えた部分を所定のマスクサイズ内の画素をその
平均値で置き換えることで、画像の濃淡が変化しない状
態を作り出している。さらに図５の画像と元の画像との
正規化相関を計算することは、図３と同様に元の画像の
類似度を計算していることになるため、その値からどの
程度のマスクサイズ（画素間隔）まで画素値を同じにし
ても所定の類似度が保たれるかが評価できる。平滑化処
理を行う場合、指定のマスクサイズ内を処理するため、
画像の領域から外れてしまうことがある。その場合、昇
順に変化させるマスクサイズの最大画素間隔が含まれる
範囲内に正規化相関値を計算する領域を制限するとか、
マスクサイズ内に含まれる画素のみの平均値とするとか
等の方法を取る必要がある。さらに、正規化相関を計算
する場合、処理途中で必ずしも図５の様なデータを画像
データとして作成する必要はなく、図５の様な画像と元
の画像との正規化相関を計算するように座標間の演算を
行えば良い。FIG. 5 shows a mosaic-processed image in which the average of the pixel values in the mask size is set to all the pixel values in the mask size (that is, the mosaic according to the mask size). Image). a is the case where the pixel interval is 1 (mask size 2 × 2), and b is the case where the pixel interval is 2 (mask size 3 × 3). In the case of FIG. 5, the state in which the density of the image does not change by replacing the part where all the pixels within the interval have been replaced by the first pixel of the interval with the average value of the pixels within the predetermined mask size in FIG. Has been created. Further, when calculating the normalized correlation between the image in FIG. 5 and the original image, the similarity of the original image is calculated in the same manner as in FIG. Even if the pixel values are the same up to (pixel interval), it can be evaluated whether a predetermined similarity is maintained. When performing the smoothing process, to process within the specified mask size,
It may deviate from the image area. In that case, the area for calculating the normalized correlation value is limited to a range including the maximum pixel interval of the mask size changed in ascending order,
It is necessary to take a method such as an average value of only the pixels included in the mask size. Further, when calculating the normalized correlation, it is not always necessary to create the data as shown in FIG. 5 as image data during the processing, and the normalized correlation between the image as shown in FIG. 5 and the original image is calculated. The operation between the coordinates may be performed.
【００２７】図６は、画素間隔を変化させた場合の請求
項３における正規化相関値の変化を表わした図である。
図５の画像と元の画像との正規化相関は、図５と元の画
像との類似度を計算していることになるため、図６から
元の画像との類似度を失わない最大の画素間隔を得るこ
とができる。この場合、正規化相関値の所定の閾値（Ｒ
lim）は予め実験等により求めておく。図６ではＲlimを
下回る値が画素間隔３の場合であるので、画素間隔２
（実際は連続した３画素）まで同じ画素が続く画像とま
で元の画像との類似性があることになる。したがって、
図６の様な結果からは、３画素まで平滑化しても画像の
特徴を失うことがないことになり、画像の特徴を失わせ
ず効率よくＳ／Ｎを向上させる平滑化処理のマスクサイ
ズは３画素であるとの結論を得ることになる。FIG. 6 is a diagram showing a change in the normalized correlation value in claim 3 when the pixel interval is changed.
Since the normalized correlation between the image of FIG. 5 and the original image means that the similarity between FIG. 5 and the original image is calculated, the maximum correlation that does not lose the similarity with the original image from FIG. Pixel spacing can be obtained. In this case, a predetermined threshold value (R
lim) is determined in advance by experiments or the like. In FIG. 6, since the value smaller than Rlim is the pixel interval 3, the pixel interval 2
An image in which the same pixel continues up to (actually three consecutive pixels) is similar to the original image. Therefore,
From the result as shown in FIG. 6, even if the image is smoothed to three pixels, the feature of the image is not lost, and the mask size of the smoothing process for efficiently improving the S / N without losing the feature of the image is as follows. The conclusion is that there are three pixels.
【００２８】図７は、本発明の平滑化処理を実施する場
合の処理フローである。７０１で平滑化を行なう画像を
取得する。次に７０２で本発明の請求項１から請求項３
の様な画像の解析を行い、７０３で平滑化のマスクサイ
ズを決定する。７０４でそのマスクサイズで平滑化処理
を行う。その結果を７０５で表示する。FIG. 7 is a processing flow when the smoothing processing of the present invention is performed. At 701, an image to be smoothed is obtained. Next, at step 702, claims 1 to 3 of the present invention.
The image is analyzed as described above, and the mask size for smoothing is determined in 703. At 704, a smoothing process is performed using the mask size. The result is displayed at 705.
【００２９】図８は、図７の７０２に対応する請求項１
の平滑化マスクサイズを決めるための画像解析の処理フ
ローである。初めに８０１でマスクサイズを初期値と
し、８０３で画像に対し始点が一定の画素数ずれた画像
（Ｍ’）を作成する。次に８０４で元の画像Ｍと上記で
求めた画像Ｍ’の正規化相関値Ｒを計算する。ここで、
正規化相関値Ｒを求める場合、必ずしも８０３の様にデ
ータを画像データとして作成する必要はなく、８０３で
作成する画像と元のテンプレートとの正規化相関を計算
するように元の画像の座標間の演算を行えば良い。８０
５で正規化相関値Ｒが閾値Ｒlimを下回らない間、８０
６で画素ずれをステップ数（ｎ step：通常は１画素）
毎に変え、上記の処理を繰り返す。Ｒが閾値Ｒlimを下
回ると８０７で、閾値Ｒlimを下回らない最大の画素ず
れｎに対し平滑化のマスクサイズがｎ＋１となる。ま
た、８０２で画素ずれ量が予め定めた最大ずれ量（ｎ
max）を越える場合、８０８でエラー処理としてエラー
メッセージを表示したり、デフォルト処理として予め決
めておいたマスクサイズを平滑化処理のマスクサイズと
する等の処理を行うことができる。FIG. 8 corresponds to claim 702 of FIG.
6 is a processing flow of image analysis for determining a smoothing mask size of FIG. First, at 801 the mask size is set as an initial value, and at 803 an image (M ') whose starting point is shifted from the image by a fixed number of pixels is created. Next, at step 804, a normalized correlation value R between the original image M and the image M 'obtained above is calculated. here,
When obtaining the normalized correlation value R, it is not always necessary to create data as image data as in 803, and the coordinates of the original image are calculated so as to calculate the normalized correlation between the image created in 803 and the original template. May be calculated. 80
While the normalized correlation value R does not fall below the threshold Rlim at 5, 80
The pixel shift is set to the number of steps by 6 (n step : usually 1 pixel)
The above process is repeated every time. If R is less than the threshold value Rlim, at 807, the mask size for smoothing is n + 1 for the maximum pixel shift n that is not below the threshold value Rlim. Further, the pixel shift amount is set to a predetermined maximum shift amount (n in 802).
If the value exceeds max ), an error message is displayed as an error process in step 808, or a process such as setting a predetermined mask size as a mask size for the smoothing process as a default process can be performed.
【００３０】図９は、図７の７０２に対応する請求項２
の平滑化マスクサイズを決めるための画像解析の処理フ
ローである。初めに９０１で画素間隔を初期値（ｎ
init）とし、９０３で画像に対し基準となる画素から一
定間隔の画素を抽出し、その間隔の初めの画素でその間
隔内の全ての画素を置き換えた画像（Ｍ’:画素間隔＋
１だけ同じ値の画素が続く画像。）を作成する。次に９
０４で元の画像Ｍと上記で求めた画像Ｍ’の正規化相関
値Ｒを計算する。ここで、正規化相関値Ｒを求める場
合、必ずしも９０３の様にデータを画像データとして作
成する必要はなく、９０３で作成する画像と元の画像と
の正規化相関を計算するように元の画像の座標間の演算
を行えば良い。９０５で正規化相関値Ｒが閾値Ｒlimを
下回らない間、９０６で画素間隔をステップ数（ｎ
step：通常は１画素）毎に変え、上記の処理を繰り返
す。Ｒが閾値Ｒlimを下回ると９０７で、閾値Ｒlimを下
回らない最大の画素間隔ｎに対し平滑化のマスクサイズ
がｎ＋１となる。また、９０２で画素間隔が予め定めて
おいた最大画素間隔（ｎ max）を越える場合、９０８で
エラー処理としてエラーメッセージを表示したり、デフ
ォルト処理として予め決めておいたマスクサイズを平滑
化処理のマスクサイズとする等の処理を行うことができ
る。FIG. 9 corresponds to claim 702 of FIG.
6 is a processing flow of image analysis for determining a smoothing mask size of FIG. First, at 901 the pixel interval is set to an initial value (n
init ), an image at 903 is extracted at regular intervals from reference pixels of the image, and the first pixel of the interval replaces all pixels within the interval (M ′: pixel interval +
An image followed by pixels of the same value by one. ) To create. Then 9
At step 04, a normalized correlation value R between the original image M and the image M 'obtained above is calculated. Here, when obtaining the normalized correlation value R, it is not always necessary to create data as image data as in 903, and the original image is calculated so as to calculate the normalized correlation between the image created in 903 and the original image. May be calculated between the coordinates. While the normalized correlation value R does not fall below the threshold value Rlim at 905, the pixel interval is changed to the number of steps (n) at 906.
step : Normally, each pixel is changed, and the above processing is repeated. If R is less than the threshold value Rlim, at 907, the smoothing mask size becomes n + 1 for the maximum pixel interval n that does not fall below the threshold value Rlim. If the pixel interval exceeds a predetermined maximum pixel interval (n max ) in 902, an error message is displayed as error processing in 908, or a predetermined mask size is set as default processing in the smoothing processing. Processing such as setting a mask size can be performed.
【００３１】図１０は、図７の７０２に対応する請求項
３の平滑化マスクサイズを決めるための画像解析の処理
フローである。初めに１００１で画素間隔を初期値（ｎ
ini t）とし、１００３で画像に対し、マスクサイズ内
の画素値の平均をマスクサイズ内の全画素値とするモザ
イク処理を施した画像（Ｍ“:つまり、マスクサイズに
応じたモザイク状の画像）を作成する。次に１００４で
元の画像Ｍと上記で求めた画像Ｍ”の正規化相関値Ｒを
計算する。ここで、正規化相関値Ｒを求める場合、必ず
しも１００３の様にデータを画像データとして作成する
必要はなく、１００３で作成する画像と元の画像との正
規化相関を計算するように元のテンプレートの座標間の
演算を行えば良い。１００５で正規化相関値Ｒが閾値Ｒ
limを下回らない間、１００６で画素間隔をステップ数
（ｎ step）毎に変え、上記の処理を繰り返す。Ｒが閾
値Ｒlimを下回ると１００７で、閾値Ｒlimを下回らない
最大の画素間隔ｎに対し平滑化のマスクサイズがｎ＋１
となる。また、１００２で画素間隔が予め定めておいた
最大画素間隔（ｎ max）を越える場合、１００８でエラ
ー処理としてエラーメッセージを表示したり、デフォル
ト処理として予め決めておいたマスクサイズを平滑化処
理のマスクサイズとする等の処理を行うことができる。FIG. 10 is a flowchart of an image analysis process for determining a smoothing mask size according to claim 3 corresponding to 702 in FIG. First, the pixel interval is set to the initial value (n
and ini t), the image at 1003, an image which has been subjected to mosaic processing for the average of the pixel values in the mask size as all of the pixel values in the mask size (M ": that is, mosaic image corresponding to the mask size Next, in step 1004, a normalized correlation value R between the original image M and the image M ″ obtained above is calculated. Here, when obtaining the normalized correlation value R, the data need not always be created as image data as in 1003, and the original template is calculated so as to calculate the normalized correlation between the image created in 1003 and the original image. May be calculated between the coordinates. At 1005, the normalized correlation value R is equal to the threshold value R
While not less than lim, the pixel interval is changed for each step number (n step ) at 1006, and the above processing is repeated. If R is smaller than the threshold Rlim, the mask size of the smoothing is set to n + 1 for 1007, the maximum pixel interval n not smaller than the threshold Rlim.
Becomes If the pixel interval exceeds a predetermined maximum pixel interval (n max ) in 1002, an error message is displayed as error processing in 1008, or a predetermined mask size is set as a default processing in the smoothing processing. Processing such as setting a mask size can be performed.
【００３２】図１１は、請求項４の算出した平滑化処理
のマスクサイズを表示する実施例である。１１０１が平
滑化処理後の画像を表示する領域であり、１１０２に算
出した平滑化処理のマスクサイズを表示する。また、こ
のマスクサイズは、処理後画像をＨ／Ｄ等に格納する場
合、その画像の属性といっしょにヘッダーファイル等に
入れることができる。FIG. 11 shows an embodiment in which the calculated mask size of the smoothing process is displayed. Reference numeral 1101 denotes an area for displaying the image after the smoothing processing, and reference numeral 1102 denotes the calculated mask size of the smoothing processing. When the processed image is stored in an H / D or the like, the mask size can be included in a header file or the like together with the attribute of the image.
【００３３】図１２は、請求項５に対応し、本発明の処
理をリアルタイム処理に応用した場合の処理フローであ
る。１２０１で平滑化マスクサイズを決定するための画
像の取得を行う。この画像に対し、次に１２０２で本発
明の請求項１から請求項３の様な画像の解析を行う。１
２０３で平滑化のマスクサイズを決定する。そして、１
２０４から連続的に画像取得を行い、取得された画像に
対しては１２０５で１２０３で決定したマスクサイズで
平滑化処理を行い、その結果を１２０６で表示する。１
２０７で処理の継続の判定を行い、それが「Ｙ」の場
合、１２０４〜１２０６までの処理を繰り返す。処理速
度にもよるが、この処理を行うことで、ほぼ１フレーム
遅れ程度のリアルタイム処理が可能である。FIG. 12 shows a processing flow when the processing of the present invention is applied to real-time processing. In step 1201, an image for determining a smoothing mask size is obtained. Next, the image is analyzed at step 1202 as in claims 1 to 3 of the present invention. 1
At 203, the mask size for smoothing is determined. And 1
The image is continuously acquired from 204, the acquired image is subjected to smoothing processing with the mask size determined in 1203 in 1205, and the result is displayed in 1206. 1
At 207, the continuation of the process is determined, and if it is “Y”, the processes from 1204 to 1206 are repeated. Depending on the processing speed, this processing enables real-time processing with a delay of about one frame.
【００３４】[0034]
【発明の効果】本発明は、以上説明してきたように構成
されているので以下に記載されるような効果を奏する。
請求項１にかかる画像処理装置では画像の特徴の尺度と
して、入力された画像とその画像の画素を所定の画素ず
らした画像との間の正規化相関値を用い、請求項２にか
かる画像処理装置では画像の特徴の尺度として、入力さ
れた画像と、基準となる画素から一定間隔の画素を抽出
し、その間隔の初めの画素でその間隔内の全ての画素を
置き換えた画像との間の正規化相関値を用い、さらに、
請求項３にかかる画像処理装置では画像の特徴の尺度と
して、入力された画像と、マスクサイズ内の画素値の平
均をマスクサイズ内の全画素値とするモザイク処理を施
した画像との間の正規化相関値を用い、それらの値を一
定の閾値と比較しながら平滑化処理のマスクサイズを決
定する。したがって、画像の特徴を失わず、効率良くノ
イズを低減し、Ｓ／Ｎを向上させる平滑化処理を行うこ
とができる。また、請求項４にかかる画像処理装置で
は、算出した平滑化のためのマスクサイズを数値として
表示するので、装置の操作者が本発明によって自動的に
得られた平滑化のマスクサイズを把握することができ、
請求項５にかかる画像処理装置では、画像が連続的に入
力される場合、はじめに入力された画像に対し、平滑化
のためのマスクサイズ検出を行い以後、入力される画像
に対しそのマスクサイズの平滑化処理を行うので、効率
良くノイズの低減ができＳ／Ｎ向上が図れた画像をリア
ルタイムに得ることができる。Since the present invention is configured as described above, it has the following effects.
The image processing apparatus according to claim 1, wherein a normalized correlation value between an input image and an image obtained by shifting pixels of the image by a predetermined pixel is used as a measure of the feature of the image. As a measure of image characteristics, the apparatus extracts a pixel at a fixed interval from a reference pixel and a pixel between the input image and an image in which all pixels in the interval are replaced by the first pixel in the interval. Using the normalized correlation value,
In the image processing device according to the third aspect, as a measure of the feature of the image, the scale between the input image and the image subjected to the mosaic processing in which the average of the pixel values within the mask size is set to all the pixel values within the mask size is performed. Using the normalized correlation values, the mask size for the smoothing process is determined while comparing those values with a certain threshold. Therefore, it is possible to perform a smoothing process for efficiently reducing noise and improving S / N without losing the features of the image. Further, in the image processing apparatus according to the fourth aspect, the calculated mask size for smoothing is displayed as a numerical value, so that the operator of the apparatus grasps the smoothing mask size automatically obtained by the present invention. It is possible,
In the image processing apparatus according to the fifth aspect, when images are continuously input, a mask size for smoothing is first detected for the input image, and thereafter, the mask size of the input image is reduced. Since the smoothing process is performed, an image in which noise is efficiently reduced and S / N is improved can be obtained in real time.
【００３５】以上、本発明の実施により、画像の特徴を
失わない範囲で、Ｓ／Ｎを向上させる平滑化処理の最大
のマスクサイズを自動的に決定できるので、画像の平滑
化処理を効率良く行う画像処理装置を実現することがで
きる。As described above, according to the embodiment of the present invention, the maximum mask size of the smoothing processing for improving the S / N can be automatically determined within a range where the characteristics of the image are not lost. An image processing apparatus that performs the processing can be realized.
【図１】入力された画像とその画像の画素を所定の画素
ずらした画像を示す図。FIG. 1 is a diagram illustrating an input image and an image in which pixels of the image are shifted by a predetermined pixel.
【図２】画像の始点のずれ量を変化させた場合の正規化
相関値の変化を示す図。FIG. 2 is a diagram showing a change in a normalized correlation value when a shift amount of a starting point of an image is changed.
【図３】基準となる画素から一定間隔の画素を抽出し、
その間隔の初めの画素でその間隔内の全ての画素を置き
換えた画像を示す図。FIG. 3 extracts pixels at regular intervals from reference pixels,
The figure which shows the image which replaced all the pixels in the space | interval with the first pixel of the space | interval.
【図４】画素間隔を変化させた場合の請求項２における
正規化相関値の変化を示す図。FIG. 4 is a diagram showing a change in a normalized correlation value according to claim 2 when a pixel interval is changed.
【図５】マスクサイズ内の画素値の平均をマスクサイズ
内の全画素値とするモザイク処理を施した画像を示す
図。FIG. 5 is a diagram illustrating an image that has been subjected to a mosaic process in which an average of pixel values within a mask size is set to all pixel values within the mask size.
【図６】画素間隔を変化させた場合の請求項３における
正規化相関値の変化を示す図。FIG. 6 is a diagram showing a change in a normalized correlation value in claim 3 when a pixel interval is changed.
【図７】本発明の平滑化処理を実施する場合の処理フロ
ーを示す図。FIG. 7 is a diagram showing a processing flow when the smoothing processing of the present invention is performed.
【図８】請求項１の平滑化マスクサイズを決めるための
画像解析の処理フローを示す図。FIG. 8 is a diagram showing a processing flow of image analysis for determining a smoothing mask size according to claim 1;
【図９】請求項２の平滑化マスクサイズを決めるための
画像解析の処理フローを示す図。FIG. 9 is a diagram showing a processing flow of image analysis for determining a smoothing mask size according to claim 2;
【図１０】請求項３の平滑化マスクサイズを決めるため
の画像解析の処理フローを示す図。FIG. 10 is a diagram showing a processing flow of image analysis for determining a smoothing mask size according to claim 3;
【図１１】算出した平滑化処理のマスクサイズを表示す
る実施例を示す図。FIG. 11 is a diagram illustrating an example in which a calculated mask size of the smoothing process is displayed.
【図１２】本発明の処理をリアルタイム処理に応用した
場合の処理フローを示す図。FIG. 12 is a diagram showing a processing flow when the processing of the present invention is applied to real-time processing.
【図１３】本発明の一実施例である画像処理装置を備え
た電子顕微鏡装置の構成概略図。FIG. 13 is a schematic configuration diagram of an electron microscope apparatus including an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
１３０１…電子顕微鏡の鏡体部、１３０２…電子銃、１
３０３…電子線、１３０４…偏向器、１３０５…試料、
１３０６…電子検出器、１３０７…増幅器、１３０８…
制御信号、１３０９…画像処理プロセッサ、１３１０…
制御用計算機、１３１１…表示装置、１３１２…入力手
段。1301 ... Electroscopic microscope body 1302 ... Electron gun, 1
303: electron beam, 1304: deflector, 1305: sample,
1306 ... Electron detector, 1307 ... Amplifier, 1308 ...
Control signal, 1309 ... image processing processor, 1310 ...
Control computer, 1311 ... Display device, 1312 ... Input means.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 中西 邦夫 茨城県ひたちなか市大字市毛882番地 株 式会社日立製作所計測器事業部内 Ｆターム(参考） 5B057 CA16 CB16 CE05 CH09 DC34 5L096 EA06 FA34 GA10 GA51 9A001 HH23 ────────────────────────────────────────────────── ─── Continuing on the front page (72) Inventor Kunio Nakanishi 882, Momo, Oaza-shi, Hitachinaka-shi, Ibaraki F-term in the measuring instruments division of Hitachi, Ltd. 5B057 CA16 CB16 CE05 CH09 DC34 5L096 EA06 FA34 GA10 GA51 9A001 HH23
Claims (5)
ズで平滑化処理を行う第１の手段を持つ画像処理装置に
おいて、入力された画像とその画像の画素を所定の画素
ずらした画像をずらす画素数を変えながら作成する第２
の手段と第２の手段によって選られた画像と元の画像と
の間の正規化相関値を計算する第３の手段を持ち、その
正規化相関値が所定の閾値を下回らない最大の画素間隔
を平滑化処理のマスクサイズとし、入力された画像に対
し、第１の手段の平滑化処理を実施することを特徴とす
る画像処理装置。In an image processing apparatus having a first means for performing smoothing processing on an input image with an arbitrary mask size, an input image and an image obtained by shifting pixels of the image by a predetermined pixel are shifted. The second to create while changing the number of pixels
And a third means for calculating a normalized correlation value between the image selected by the second means and the original image, and a maximum pixel interval in which the normalized correlation value does not fall below a predetermined threshold value. Is a mask size for the smoothing process, and performs the smoothing process of the first means on the input image.
いて、入力された画像に対し、基準となる画素から一定
間隔の画素を抽出し、その間隔の初めの画素でその間隔
内の全ての画素を置き換えた画像（画素間隔＋１だけ同
じ値の画素が続く）を画素間隔を昇順に変えながら作成
する第４の手段と第４の手段によって選られた画像と元
の画像との間の正規化相関値を計算する第５の手段を持
ち、その正規化相関値が所定の閾値を下回らない最大の
画素間隔を平滑化処理のマスクサイズとし、入力された
画像に対し平滑化処理を実施することを特徴とする画像
処理装置。2. An image processing apparatus according to claim 1, wherein pixels of a predetermined interval are extracted from reference pixels in the input image, and all pixels within the interval are extracted at the first pixel of the interval. Fourth means for creating an image in which pixels have been replaced (pixels having the same value followed by the pixel interval +1) while changing the pixel interval in ascending order, and the normalization between the image selected by the fourth means and the original image A fifth means for calculating a normalized correlation value, wherein a maximum pixel interval whose normalized correlation value does not fall below a predetermined threshold value is set as a mask size of the smoothing process, and the smoothing process is performed on the input image. An image processing apparatus characterized by the above-mentioned.
いて、入力された画像に対し、マスクサイズ内の画素値
の平均をマスクサイズ内の全画素値とするモザイク処理
を施した画像（つまり、マスクサイズに応じたモザイク
状の画像）をマスクサイズを昇順に変えながら作成する
第６の手段と第６の手段によって選られた画像と元の画
像との間の正規化相関値を計算する第５の手段を持ち、
その正規化相関値が所定の閾値を下回らない最大の画素
間隔を平滑化処理のマスクサイズとし、入力された画像
に対し平滑化処理を実施することを特徴とする画像処理
装置。3. An image processing apparatus having the first means, wherein an image obtained by performing a mosaic process on an input image so that an average of pixel values within a mask size is set to all pixel values within the mask size (ie, , A mosaic-shaped image corresponding to the mask size) is created while changing the mask size in ascending order, and a normalized correlation value between the image selected by the sixth means and the original image is calculated. Have a fifth means,
An image processing apparatus characterized in that a maximum pixel interval whose normalized correlation value does not fall below a predetermined threshold value is used as a mask size for smoothing processing, and smoothing processing is performed on an input image.
て、算出した平滑化のためのマスクサイズを数値として
表示する機能を持つことを特徴とする画像処理装置。4. The image processing apparatus according to claim 1, further comprising a function of displaying a calculated mask size for smoothing as a numerical value.
て、画像が連続的に入力される場合、はじめに入力され
た画像に対し、平滑化のためのマスクサイズ検出を行な
い以後、入力される画像に対しそのマスクサイズの平滑
化処理をリアルタイムに実施することを特徴とする画像
処理装置。5. An image processing apparatus according to claim 1, wherein when an image is continuously input, a mask size for smoothing is first detected for an initially input image, and then input. An image processing apparatus for performing a mask size smoothing process on an image in real time.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26318699A JP2001084369A (en) | 1999-09-17 | 1999-09-17 | Picture processor |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26318699A JP2001084369A (en) | 1999-09-17 | 1999-09-17 | Picture processor |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001084369A true JP2001084369A (en) | 2001-03-30 |
Family
ID=17385975
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP26318699A Pending JP2001084369A (en) | 1999-09-17 | 1999-09-17 | Picture processor |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001084369A (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006215677A (en) * | 2005-02-02 | 2006-08-17 | Noritsu Koki Co Ltd | Photographic image processor |
| US7111277B2 (en) * | 2003-10-07 | 2006-09-19 | Brion Technologies, Inc. | System and method for lithography simulation |
-
1999
- 1999-09-17 JP JP26318699A patent/JP2001084369A/en active Pending
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7111277B2 (en) * | 2003-10-07 | 2006-09-19 | Brion Technologies, Inc. | System and method for lithography simulation |
| US7114145B2 (en) * | 2003-10-07 | 2006-09-26 | Brion Technologies, Inc. | System and method for lithography simulation |
| US7117477B2 (en) * | 2003-10-07 | 2006-10-03 | Brion Tecnologies, Inc. | System and method for lithography simulation |
| US7117478B2 (en) * | 2003-10-07 | 2006-10-03 | Brion Technologies, Inc. | System and method for lithography simulation |
| US7120895B2 (en) * | 2003-10-07 | 2006-10-10 | Brion Technologies, Inc. | System and method for lithography simulation |
| US7873937B2 (en) | 2003-10-07 | 2011-01-18 | Asml Netherlands B.V. | System and method for lithography simulation |
| US8209640B2 (en) | 2003-10-07 | 2012-06-26 | Asml Netherlands B.V. | System and method for lithography simulation |
| US8516405B2 (en) | 2003-10-07 | 2013-08-20 | Asml Netherlands B.V. | System and method for lithography simulation |
| US8893067B2 (en) | 2003-10-07 | 2014-11-18 | Asml Netherlands B.V. | System and method for lithography simulation |
| JP2006215677A (en) * | 2005-02-02 | 2006-08-17 | Noritsu Koki Co Ltd | Photographic image processor |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11348210B2 (en) | Inverse tone mapping method and corresponding device | |
| JP5212380B2 (en) | Image correction apparatus, image correction program, and image correction method | |
| CN110944237B (en) | Subtitle area positioning method and device and electronic equipment | |
| JP2007249436A (en) | Image signal processor and processing method | |
| JPH0877362A (en) | Image processor | |
| JP2001084369A (en) | Picture processor | |
| US20010043732A1 (en) | Irradiation field extracting method and apparatus and recording medium | |
| JPH07121703A (en) | Image processing method | |
| JP2000102033A (en) | Automatic gradation correction method | |
| JP2000357226A (en) | Method for binarizing light and shade image and recording medium where binarizing program is recorded | |
| CN115330637A (en) | Image sharpening method and device, computing device and storage medium | |
| JPH10283471A (en) | Method for processing picture and device therefor and record medium for recording picture processing program | |
| JPH0795478A (en) | X-ray fluoroscopic system | |
| JP3405891B2 (en) | Focusing position calculating apparatus and method | |
| JPH10170817A (en) | Method and device for calculating focal position, and electron microscope using the same | |
| JP3581242B2 (en) | Charged particle beam device with parallel image processor | |
| JP2000076444A (en) | Image processor | |
| JP3462960B2 (en) | Image processing method | |
| KR100491446B1 (en) | Road Extraction from images using Template Matching | |
| JPH06105850A (en) | Ultrasonic diagnostic apparatus | |
| JP3728184B2 (en) | Image processing system | |
| JPH0622213A (en) | Moving picture filter | |
| JP2004127784A (en) | Charged particle beam device | |
| JP2009129221A (en) | Apparatus, method and program for measuring amount of image blurring | |
| JPH07220076A (en) | Image processing device |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |