JP2004007167A

JP2004007167A - Image processing method, image processing program, and image processor

Info

Publication number: JP2004007167A
Application number: JP2002159250A
Authority: JP
Inventors: Kenichi Ishiga; 石賀　健一
Original assignee: Nikon Corp
Current assignee: Nikon Corp
Priority date: 2002-05-31
Filing date: 2002-05-31
Publication date: 2004-01-08
Anticipated expiration: 2022-05-31
Also published as: JP4196055B2

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image processing method for outputting highly precise picture data of a different color system on the basis of picture data obtained by a triangular lattice-like color filter of delta arrangement and to provide an image processing program, and an image processor. SOLUTION: Image data of delta arrangement composed of color components of RGB is obtained. A luminance component and a color difference component are directly formed without an interpolation processing in an RGB face on the basis of obtained triangular lattice-like picture data of delta arrangement. A luminance face is generated by weighting and adding a delta face so that it always becomes R:G:B=1:1:1 by a positive coefficient that changes in accordance with direction similarity. COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、デルタ配列のカラーフィルタで得られる画像データを処理する画像処理方法、画像処理プログラム、画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
電子カメラは、ＣＣＤなどの撮像素子により被写体を撮像する。この撮像素子において、ＲＧＢ（赤緑青）の３色のカラーフィルタを図２４（ａ）に示すように配列したベイア配列が知られている。また、図２４（ｂ）に示すように配列したデルタ配列も知られている。さらに、図２４（ｃ）に示すように配列したハニカム配列も知られている。ベイア配列で得られる画像データについては、例えば、米国特許５，５５２，８２７号、米国特許５，６２９，７３４号、特開２００１−２４５３１４号公報などのように、各種の画像処理方法が提案されている。
【０００３】
一方、デルタ配列で得られる画像データについては、特開平８−３４０４５５号公報、米国特許５，８０５，２１７号などで画像処理方法が提案されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、米国特許５，８０５，２１７号では、デルタ配列固有の特性に応じた画像処理がなされていない。また、特開平８−３４０４５５号公報では、簡単な画像復元方法しか提案されていない。また、ベイア配列で提案されている各種の画像処理方法は、必ずしも、そのままデルタ配列に適用できない。
【０００５】
本発明は、デルタ配列等の三角格子状のカラーフィルタ等で得られた画像データに基づき、例えば異なる表色系の高精細な画像データを出力する画像処理方法、画像処理プログラム、画像処理装置を提供する。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、画像処理方法に適用され、第１〜第３色成分で表され、１つの画素に１つの色成分の色情報を有する複数の画素が均等色配分された第１の画像を取得する画像取得手順と、取得した第１の画像の色情報を零以上の可変な係数値で加重加算することによって、第１の画像の色情報と異なる色成分の色情報を生成する色情報生成手順と、生成された色情報を使用して第２の画像を出力する出力手順を備え、色情報生成手順は、第１の画像の全ての画素において、第１〜第３色成分の色情報を常に均等（１：１：１）な色成分比率で加重加算するものである。
請求項２の発明は、請求項１に記載の画像処理方法において、複数の方向に対する類似性の強弱を判定する類似性判定手順をさらに備え、色情報生成手順は、類似性判定手順で判定された類似性の強さに応じて加重加算の係数値を可変にすることとするものである。
請求項３の発明は、請求項１または２に記載の画像処理方法において、第１の画像は、複数の画素が三角格子状に配置されていることとするものである。
請求項４の発明は、請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理方法において、色情報生成手順後出力手順前に、色情報生成手順で生成された第１の画像の色情報と異なる色成分の色情報を、予め決められた固定のフィルタ係数からなるフィルタ処理により、補正する補正手順をさらに備えることとするものである。請求項５の発明は、請求項４に記載の画像処理方法において、フィルタ係数の中に、正および負の値を含むこととするものである。
請求項６の発明は、画像処理方法に適用され、３種類以上の色成分で表され、１つの画素に１つの色成分の色情報を有する複数の画素からなる第１の画像を取得する画像取得手順と、取得した第１の画像の色情報を用いて、輝度成分の色情報と少なくとも３種類の色差成分の色情報とを生成する色情報生成手順と、色情報生成手順で生成された輝度成分の色情報と色差成分の色情報とを使用して第２の画像を出力する出力手順を備えるものである。
請求項７の発明は、請求項６に記載の画像処理方法において、輝度成分の色情報と少なくとも３種類の色差成分の色情報とを用いて、３種類の色成分の色情報に変換する変換手順をさらに備え、出力手順は、変換手順で変換された３種類の色成分の色情報を使用して第２の画像を出力することとするものである。
請求項８の発明は、請求項６または７に記載の画像処理方法において、色情報生成手順で生成された輝度成分の色情報と色差成分の色情報は、第１の画像の３種類以上の色成分とは異なる成分の色情報であることとするものである。
請求項９の発明は、請求項６〜８のいずれか１項に記載の画像処理方法において、第１の画像は、第１〜第３色成分で表され、複数の画素が均等色配分され、色情報生成手順は、１）第１〜第３色成分の色成分比率が１：１：１で構成される輝度成分の色情報と、２）第１色成分と第２色成分の間の色差成分の色情報と、３）第２色成分と第３色成分の間の色差成分の色情報と、４）第３色成分と第１色成分の間の色差成分の色情報とを生成することとするものである。
請求項１０の発明は、請求項６〜９のいずれか１項に記載の画像処理方法において、複数の方向に対する類似性の強弱を判定する類似性判定手順をさらに備え、色情報生成手順は、類似性判定手順で判定された類似性の強さに応じて輝度成分の色情報と少なくとも３種類の色差成分の色情報とを生成することとするものである。
請求項１１の発明は、請求項６〜１０のいずれか１項に記載の画像処理方法において、第１の画像は、複数の画素が三角格子状に配置されていることとするものである。
請求項１２の発明は、画像処理方法に適用され、３種類以上の色成分で表され、１つの画素に１つの色成分の色情報を有する複数の画素からなる第１の画像を取得する画像取得手順と、取得した第１の画像の色情報を用いて、少なくとも３種類の色差成分の色情報を生成する色差生成手順と、生成した各々の色差成分の色情報に対して補正処理を行う補正手順と、補正した色差成分の色情報を使用して第２の画像を出力する出力手順とを備えるものである。
請求項１３の発明は、請求項１２に記載の画像処理方法において、第１の画像は第１〜第３色成分で表され、色差生成手順は、１）第１色成分と第２色成分の間の色差成分の色情報と、２）第２色成分と第３色成分の間の色差成分の色情報と、３）第３色成分と第１色成分の間の色差成分の色情報とを生成することとするものである。
請求項１４の発明は、請求項１２に記載の画像処理方法において、第１の画像は第１〜第３色成分で表され、色差生成手順は、第１の画像の色情報を用いて、第１の画像の色情報と異なる輝度成分の色情報を生成し、１）第１色成分と輝度成分の間の色差成分の色情報と、２）第２色成分と輝度成分の間の色差成分の色情報と、３）第３色成分と輝度成分の間の色差成分の色情報とを生成することとするものである。
請求項１５の発明は、請求項１４に記載の画像処理方法において、第１の画像は、第１〜第３色成分が複数の画素に均等色配分され、色差生成手順は、輝度成分として、第１〜第３色成分の色成分比率が１：１：１で構成される輝度成分の色情報を生成することとするものである。
請求項１６の発明は、請求項１〜１５のいずれか１項に記載の画像処理方法において、出力手順は、第１の画像と同じ画素位置に、第２画像を出力することとするものである。
請求項１７の発明は、請求項１〜１６のいずれか１項に記載の画像処理方法の手順をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムとするものである。請求項１８の発明は、請求項１７の画像処理プログラムを記録したコンピュータ読みとり可能な記録媒体とするものである。
請求項１９の発明は、請求項１７の画像処理プログラムを搭載した画像処理装置とするものである。
【０００７】
【発明の実施の形態】
−第１の実施の形態−
（電子カメラの構成）
図１は、第１の実施の形態における電子カメラの機能ブロック図である。電子カメラ１は、Ａ／Ｄ変換部１０、画像処理部１１、制御部１２、メモリ１３、圧縮／伸長部１４、表示画像生成部１５を備える。また、メモリカード（カード状のリムーバブルメモリ）１６とのインタフェースをとるメモリカード用インタフェース部１７および所定のケーブルや無線伝送路を介してＰＣ（パーソナルコンピュータ）１８等の外部装置とのインタフェースをとる外部インタフェース部１９を備える。これらの各ブロックはバス２９を介して相互に接続される。画像処理部１１は、例えば、画像処理専用の１チップ・マイクロプロセッサで構成される。
【０００８】
電子カメラ１は、さらに、撮影光学系２０、撮像素子２１、アナログ信号処理部２２、タイミング制御部２３を備える。撮像素子２１には撮影光学系２０で取得された被写体の光学像が結像し、撮像素子２１の出力はアナログ信号処理部２２に接続される。アナログ信号処理部２２の出力は、Ａ／Ｄ変換部１０に接続される。タイミング制御部２３には制御部１２の出力が接続され、タイミング制御部２３の出力は、撮像素子２１、アナログ信号処理部２２、Ａ／Ｄ変換部１０、画像処理部１１に接続される。撮像素子２１は例えばＣＣＤなどで構成される。
【０００９】
電子カメラ１は、さらに、レリーズボタンやモード切り換え用の選択ボタン等に相当する操作部２４およびモニタ２５を備える。操作部２４の出力は制御部１２に接続され、モニタ２５には表示画像生成部１５の出力が接続される。
【００１０】
なお、ＰＣ１８には、モニタ２６やプリンタ２７等が接続されており、ＣＤ−ＲＯＭ２８に記録されたアプリケーションプログラムが予めインストールされている。また、ＰＣ１８は、不図示のＣＰＵ、メモリ、ハードディスクの他に、メモリカード１６とのインタフェースをとるメモリカード用インタフェース部（不図示）や所定のケーブルや無線伝送路を介して電子カメラ１等の外部装置とのインタフェースをとる外部インタフェース部（不図示）を備える。
【００１１】
図１のような構成の電子カメラ１において、操作部２４を介し、操作者によって撮影モードが選択されてレリーズボタンが押されると、制御部１２は、タイミング制御部２３を介して、撮像素子２１、アナログ信号処理部２２、Ａ／Ｄ変換部１０に対するタイミング制御を行う。撮像素子２１は、光学像に対応する画像信号を生成する。その画像信号は、アナログ信号処理部２２で所定の信号処理が行われ、Ａ／Ｄ変換部１０でディジタル化され、画像データとして、画像処理部１１に供給される。
【００１２】
本実施の形態の電子カメラ１では、撮像素子２１において、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のカラーフィルタがデルタ配列（後述）されているので、画像処理部１１に供給される画像データはＲＧＢ表色系で示される。画像データを構成する各々の画素には、ＲＧＢの何れか１つの色成分の色情報が存在する。
【００１３】
画像処理部１１は、このような画像データに対し、後述する画像データ変換処理を行う他に、階調変換や輪郭強調などの画像処理を行う。このような画像処理が完了した画像データは、必要に応じて、圧縮／伸長部１４で所定の圧縮処理が施され、メモリカード用インタフェース部１７を介してメモリカード１６に記録される。
【００１４】
なお、画像処理が完了した画像データは、圧縮処理を施さずにメモリカード１６に記録したり、ＰＣ１８側のモニタ２６やプリンタ２７で採用されている表色系に変換して、外部インタフェース部１９を介してＰＣ１８に供給しても良い。また、操作部２４を介し、操作者によって再生モードが選択されると、メモリカード１６に記録されている画像データは、メモリカード用インタフェース部１７を介して読み出されて圧縮／伸長部１２で伸長処理が施され、表示画像生成部１５を介してモニタ２５に表示される。
【００１５】
なお、伸長処理が施された画像データは、モニタ２５に表示せず、ＰＣ１８側のモニタ２６やプリンタ２７で採用されている表色系に変換して、外部インタフェース部１９を介してＰＣ１８に供給しても良い。
【００１６】
（画像処理）
次に、デルタ配列で得られた画像データについて、三角格子上で補間処理し、コンピュータ上の取り扱いが容易な正方格子データに復元する処理について説明する。図２５は、これらの処理の概念を示す図である。三角格子とは、撮像素子の画素が１行ごとに１／２画素ずれて配列された並びを言う。隣接する各画素の中心を結ぶと三角形を形成する並びである。画素の中心点を格子点と言ってもよい。図２４（ｂ）のデルタ配列は、三角格子状に配列されたものである。図２４（ｂ）のような配列で得られる画像は、画素が三角配置された画像と言ってもよい。正方格子とは、撮像素子の画素が１行ごとにずれないで配列された並びを言う。隣接する各画素の中心を結ぶと四角形を形成する並びである。図２４（ａ）のベイア配列は正方格子状に配列されたものである。図２４（ａ）のような配列で得られる画像は、画素が矩形（四角）配置された画像と言ってもよい。
【００１７】
また、後述するように、デルタ配列の画像データを１行おきに１／２画素ずらす処理をすると、正方格子データが生成される。三角格子上で補間処理をするとは、デルタ配列で得られた画像データの状態で補間処理をすることを言う。すなわち、デルタ配列の画素位置に欠落する色成分の色情報を補間することを言う。
【００１８】
図２は、画像処理部１１が行う画像処理の概要を示すフローチャートである。ステップＳ１では、デルタ配列の撮像素子２１で得られた画像を入力する。ステップＳ２において、類似度の算出を行う。ステップＳ３では、ステップＳ２で得られた類似度に基づき類似性を判定する。ステップＳ４では、ステップＳ３で得られた類似性の判定結果に基づいて、各画素において欠落する色成分の補間値を算出する。ステップＳ５では、得られたＲＧＢカラー画像を出力する。ステップＳ５で出力されるＲＧＢカラー画像は三角格子上で得られた画像データである。
【００１９】
次に、ステップＳ６で、三角格子上で得られた画像データに対して１次元変位処理を行う。１次元変位処理は、後述するように、１行おきの画像データに対して行う。ステップＳ７で、１次元変位処理を行った画像データと行わなかった画像データを合わせて正方格子画像データを出力する。ステップＳ１〜Ｓ５は、三角格子上での補間処理であり、ステップＳ６、Ｓ７は正方化処理である。以下、これらの処理の詳細について説明する。
【００２０】
−三角格子上補間処理−
以下の説明では、代表してＲ画素位置での補間処理について説明する。図３は、デルタ配列の撮像素子２１により得られた画素の位置関係を示す図である。撮像素子２１の画素は１行ごとに１／２画素ずれて配置され、カラーフィルターはＲＧＢの色成分が１：１：１の割合で各画素上に配列されている。すなわち、均等に色配分されている。参考に、ベイア配列のカラーフィルタはＲＧＢが１：２：１の割合で配列されている（図２４（ａ））。
【００２１】
Ｒ成分の色情報を有する画素をＲ画素、Ｂ成分の色情報を有する画素をＢ画素、Ｇ成分の色情報を有する画素をＧ画素と言う。撮像素子２１で得られた画像データは、各画素に１つの色成分の色情報しか有しない。補間処理は、各画素に欠落する他の色成分の色情報を計算により求める処理である。以下、Ｒ画素位置にＧ、Ｂ成分の色情報を補間する場合について説明する。
【００２２】
図３において、Ｒ画素である処理対象画素（補間対象画素）をＲｃｔｒと呼ぶ。また、画素Ｒｃｔｒの周辺に存在する各画素位置を角度を用いて表現する。例えば、６０度方向に存在するＢ画素をＢ０６０、Ｇ画素をＧ０６０と表現する。ただし、この角度は厳密な角度ではなく近似的なものである。また、０度−１８０度を結ぶ方向を０度方向、１２０度−３００度を結ぶ方向を１２０度方向、２４０度−６０度を結ぶ方向を２４０度方向、３０度−２１０度を結ぶ方向を３０度方向、１５０度−３３０度を結ぶ方向を１５０度方向、２７０度−９０度を結ぶ方向を２７０度方向と呼ぶことにする。
【００２３】
１．類似度の算出
０度、１２０度、２４０度方向の類似度Ｃ０００、Ｃ１２０、Ｃ２４０を算出する。第１の実施の形態では、式（１）（２）（３）に示すように、異なる色成分間で構成される異色間類似度を求める。
Ｃ０００　＝　｛｜Ｇ０００−Ｒｃｔｒ｜＋｜Ｂ１８０−Ｒｃｔｒ｜＋｜（Ｇ０００＋Ｂ１８０）／２−Ｒｃｔｒ｜｝／３　．．．（１）
Ｃ１２０　＝　｛｜Ｇ１２０−Ｒｃｔｒ｜＋｜Ｂ３００−Ｒｃｔｒ｜＋｜（Ｇ１２０＋Ｂ３００）／２−Ｒｃｔｒ｜｝／３　．．．（２）
Ｃ２４０　＝　｛｜Ｇ２４０−Ｒｃｔｒ｜＋｜Ｂ０６０−Ｒｃｔｒ｜＋｜（Ｇ２４０＋Ｂ０６０）／２−Ｒｃｔｒ｜｝／３　．．．（３）
このように隣接画素間で定義される異色間類似度は、デルタ配列の三角格子で規定されるナイキスト周波数の画像構造を空間的に解像させる能力を持つ。
【００２４】
次に、類似度の周辺加算を行って周辺画素との連続性を考慮することにより、類似度の精度を上げる。ここでは各画素について求めた上記類似度を、Ｒ位置について図４に示す係数を使用して周辺加算を行う。周辺加算を行った類似度を小文字で表記する。［］は、処理対象画素から見たデルタ配列上の画素位置を表す。式（４）は０度方向の類似度の周辺加算を示す。

１２０度方向のｃ１２０、２４０度方向のｃ２４０も同様にして求める。
【００２５】
２．類似性判定
上述した類似度は値が小さいほど大きな類似性を示すので、各方向の類似性の強弱を、類似度の逆数比で連続的に変化するように判定する。すなわち（１／ｃ０００）：（１／ｃ１２０）：（１／ｃ２４０）で判定する。具体的には、次の加重係数を演算する。
【００２６】
各方向の類似性を１で規格化された加重係数ｗ０００、ｗ１２０、ｗ２４０として表すと、
ｗ０００＝（ｃ１２０＊ｃ２４０＋Ｔｈ）／（ｃ１２０＊ｃ２４０＋ｃ２４０＊ｃ０００＋ｃ０００＊ｃ１２０＋３＊Ｔｈ）　．．．（５）
ｗ１２０＝（ｃ２４０＊ｃ０００＋Ｔｈ）／（ｃ１２０＊ｃ２４０＋ｃ２４０＊ｃ０００＋ｃ０００＊ｃ１２０＋３＊Ｔｈ）　．．．（６）
ｗ２４０＝（ｃ０００＊ｃ１２０＋Ｔｈ）／（ｃ１２０＊ｃ２４０＋ｃ２４０＊ｃ０００＋ｃ０００＊ｃ１２０＋３＊Ｔｈ）　．．．（７）
により求まる。ただし、閾値Ｔｈは発散を防ぐための項で正の値をとる。通常Ｔｈ＝１とすればよいが、高感度撮影画像などノイズの多い画像に対してはこの閾値を上げるとよい。加重係数ｗ０００、ｗ１２０、ｗ２４０は、類似性の強弱に応じた値となる。
【００２７】
ベイア配列では、米国特許５，５５２，８２７号、米国特許５，６２９，７３４号、特開２００１−２４５３１４号に示されるように、Ｇ補間における方向判定法として、加重係数による連続的判定法と閾値判定による離散的判定法の２通りがある。ベイア配列では、最隣接Ｇ成分が補間対象画素に対して４方向と密に存在するため、連続的判定法と離散的判定法のどちらを使用してもおおよそ問題なく使える。しかし、最隣接Ｇ成分が０度方向、１２０度方向、２４０度方向の３方向にしか存在しないデルタ配列においては加重係数による連続的な方向判定が重要となる。最隣接Ｇ成分とは、補間対象画素と辺を接する画素でＧ成分を有するものである。図３では、Ｇ０００，Ｇ１２０，Ｇ２４０である。
【００２８】
３．補間値算出
Ｇ成分、Ｂ成分の補間値を上記加重係数を用いて算出する。補間値は、平均情報と曲率情報の２つの項からなる。
＜平均情報＞
Ｇａｖｅ　＝　ｗ０００＊Ｇａｖｅ０００＋ｗ１２０＊Ｇａｖｅ１２０＋ｗ２４０＊Ｇａｖｅ２４０　．．．（８）
Ｂａｖｅ　＝　ｗ０００＊Ｂａｖｅ０００＋ｗ１２０＊Ｂａｖｅ１２０＋ｗ２４０＊Ｂａｖｅ２４０　．．．（９）
ここで、
Ｇａｖｅ０００　＝　（２＊Ｇ０００＋Ｇ１８０）／３　．．．（１０）
Ｂａｖｅ０００　＝　（２＊Ｂ１８０＋Ｂ０００）／３　．．．（１１）
Ｇａｖｅ１２０　＝　（２＊Ｇ１２０＋Ｇ３００）／３　．．．（１２）
Ｂａｖｅ１２０　＝　（２＊Ｂ３００＋Ｂ１２０）／３　．．．（１３）
Ｇａｖｅ２４０　＝　（２＊Ｇ２４０＋Ｇ０６０）／３　．．．（１４）
Ｂａｖｅ２４０　＝　（２＊Ｂ０６０＋Ｂ２４０）／３　．．．（１５）
である。
＜曲率情報＞
ｄＲ　＝　（６＊Ｒｃｔｒ−Ｒ０３０−Ｒ０９０−Ｒ１５０−Ｒ２１０−Ｒ２７０−Ｒ３３０）／１２　．．．（１６）
＜補間値＞
Ｇｃｔｒ　＝　Ｇａｖｅ＋ｄＲ　．．．（１７）
Ｂｃｔｒ　＝　Ｂａｖｅ＋ｄＲ　．．．（１８）
【００２９】
通常、ベイア配列のＧ補間においては、最隣接Ｇ成分を用いて平均情報を求める。しかし、デルタ配列の場合は同様にすると縦線や３０度方向、１５０度方向の境界線がブツブツになる問題が生じることが実験的に判明した。これは、例えば縦線境界の場合、加重係数がｗ０００≒０、ｗ１２０≒ｗ２４０≒０．５になっていると想定され、２方向間で平均処理を行う部分に相当する。しかしながら、最隣接画素平均だけでは、縦線に沿ってある点では左側の２点平均をとり、次の隣の斜め右上あるいは右下の点では右側の２点平均をとることになってしまうためと考えられる。
【００３０】
そこで、第２隣接画素まで考慮して補間対象画素からの距離比に応じた平均処理を行うと、例えば縦線の場合、常に右側と左側の両方から平均をとるので、縦線、３０度方向、１５０度方向の境界線のブツブツが劇的に改善する。故に、式（１０）〜（１５）に示すように、第２隣接画素まで含む平均処理を行う。これにより、３０度、１５０度、２７０度方向の空間解像力が向上する。例えば、式（１０）において、Ｇ０００が最隣接画素あるいは第１隣接画素であり、Ｇ１８０が第２隣接画素である。式（１２）において、Ｇ１２０が最隣接画素あるいは第１隣接画素であり、Ｇ３００が第２隣接画素である。他の式も同様である。第１隣接画素は約１画素ピッチ離れた画素であり、第２隣接画素は約２画素ピッチ離れた画素と言える。ＲｃｔｒとＧ１２０は約１画素ピッチ離れており、ＲｃｔｒとＧ３００は約２画素ピッチ離れていると言える。図２２は、隣接画素について定義する図である。ｃｅｎｔｅｒは処理対象画素であり、ｎｅａｒｅｓｔは最近接あるいは最隣接あるいは第１隣接画素であり、２ｎｄは第２隣接画素である。
【００３１】
また、ベイア配列補間の従来技術において、曲率情報ｄＲに相当する項は平均情報と同じ方向性を考慮して算出するのが普通である。しかしながら、デルタ配列においては、平均情報の方向性（０度、１２０度、２４０度方向）と抽出可能な曲率情報の方向性（３０度、１５０度、２７０度方向）が一致していない。このような場合、３０度方向と１５０度方向の曲率情報を平均して０度方向の曲率情報を定義し、ベイア配列と同様に曲率情報の方向性を考慮して補間値を算出することも可能であるが、曲率情報は方向性を考慮せずに一律に抽出するほうが効果が大きいことが実験的に判明した。従って、本実施の形態では、方向性のない曲率情報で方向性を考慮した平均情報を補正する。これにより、あらゆる方向の高周波領域まで階調鮮明性を向上させることが可能となる。
【００３２】
曲率情報ｄＲを求める式（１６）は、図５に示す係数値が使用される。式（１６）は、補間対象画素Ｒｃｔｒと周辺画素の差分とその反対側の周辺画素と補間対象画素Ｒｃｔｒの差分とを求めさらにそれらの差分を求めている。従って、２次微分演算により求められている。
【００３３】
また、曲率情報ｄＲとは、ある色成分の色情報の変化する度合いを示す情報である。ある色成分の色情報の値をプロットして曲線で表した場合、その曲線の曲がりの変化、曲がり具合を示す情報である。すなわち、色成分の色情報の変化の凹凸に関する構造情報が反映された量である。本実施の形態では、Ｒ画素位置の曲率情報ｄＲは、補間対象画素のＲｃｔｒと周辺のＲ画素の色情報を使用して求める。Ｇ画素位置の場合はＧ成分、Ｂ画素位置の場合はＢ成分の色情報を使用する。
【００３４】
以上のようにして、「Ｒ画素位置におけるＧ、Ｂ成分の補間処理」を行うことができた。「Ｇ画素位置におけるＢ、Ｒ成分の補間処理」は、「Ｒ画素位置におけるＧ、Ｂ成分の補間処理」の記号をＲをＧに、ＧをＢに、ＢをＲに循環的に置き換えて全く同様の処理を行えばよい。また、「Ｂ位置におけるＲ、Ｇ成分の補間処理」は、「Ｇ位置におけるＢ、Ｒ成分の補間処理」の記号をＧをＢに、ＢをＲに、ＲをＧに循環的に置き換えて全く同様の処理を行えばよい。すなわち、各補間処理において同一の演算ルーチン（サブルーチン）を使用することが可能である。
【００３５】
以上のようにして復元された画像は、空間方向に関してデルタ配列が持つ限界解像性能を全て引き出すことができる。すなわち、周波数空間（ｋ空間）で見ると、図６に示すように、デルタ配列が持つ六角形の無彩色再現領域を全て解像する。また、階調方向に関しても鮮明な画像が得られる。特に無彩色部の多い画像に対しては極めて有効な手法である。
【００３６】
−正方化処理−
次に、上述のように三角格子上で補間処理された画像データを、コンピューター上の取り扱いが容易な正方格子データに復元する処理について説明する。行単位で１／２画素ずつずれた単板撮像素子のデータを、３色揃った正方格子データに復元する従来技術として、デルタ配列については特開平８−３４０４５５号公報、ハニカム配列については特開平２００１−１０３２９５号公報、特開平２０００−１９４３８６号公報等がある。
【００３７】
特開平８−３４０４５５号公報では、三角格子と異なる画素位置に復元データを生成したり、三角格子より倍の画素密度を持つ仮想正方格子に復元データを生成したりする例を示している。また、三角格子と半分の行は同じ画素位置に復元して、残りの半分の行は三角格子と１／２画素ずれた画素位置に復元する例も示している。しかし、これは直接正方格子位置で補間処理を実現し、三角格子の隣接画素との距離が変わると別々の補間処理を適用するものである。一方、特開平２００１−１０３２９５号公報では２次元のキュービック補間により正方化し、特開平２０００−１９４３８６号公報では仮想的な倍密正方格子データを生成している。
【００３８】
このように色々なやり方が存在するが、本第１の実施の形態では、デルタ配列の性能を最大限に維持する方式を示す。
【００３９】
本第１の実施の形態では、上述したように、まず、デルタ配列と同じ画素位置に三角格子のまま補間データを復元している。これにより、デルタ配列が持つ空間周波数の限界解像性能を引き出すことができる。また、色差補正処理やエッジ強調処理も三角配置のままで行うとその効果が等方的にうまく作用する。従って、いったん三角格子上で画像復元し、各画素にＲＧＢ値を生成する。
【００４０】
次に、三角格子上で生成された画像データを正方化変換する。三角格子の解像性能を保持するには、できるだけ元のデータを残すことが重要であることが実験的に判明した。したがって、一行置きに半分の行だけ１／２画素ずらす変位処理を行い、残り半分の行は処理せず三角配置が持つ縦線のナイキスト解像を維持させる。変位処理は、処理対象行の一次元内でキュービック補間により自己推定させると、正方格子のナイキスト周波数の影響は多少受けるものの、ほとんど問題なく三角格子の縦線解像度が維持できることが実験により確認された。
【００４１】
すなわち、偶数行について、以下の式（１９）の処理を行い、その後、式（２０）の代入処理を行う。これにより、［ｘ，ｙ］の画素位置のＲ成分の色情報を求める。

Ｇ成分、Ｂ成分についても同様にして求める。式（１９）の処理を、キュービック変位処理と言う。また、１次元方向の位置を変位処理しているので１次元変位処理とも言う。図７は、式（１９）で使用する係数値を示す図である。上記キュービックによる１次元変位処理は正および負の係数値からなる１次元フィルタをかける処理と言える。
【００４２】
上述したような画像復元方法は、三角配置の限界解像度を最大限に維持できるだけでなく、三角格子上の画像復元処理は全ての画素で同一の処理ルーチンを使うことが可能で、最後に半分の行だけ単純な一次元処理を施すだけで済むので、データ量の増加を伴わず、従来技術に比べより簡略なアルゴリズムを達成することができる。特にハードウェアで実現する場合にはその効果は大きい。
【００４３】
−第２の実施の形態−
第１の実施の形態では、異色間類似度を求めて類似性を判定するものであったが、第２の実施の形態では同色間類似度を求めて類似性を判定する。第２の実施の形態は、彩色部を多く含む画像に対して有効である。第２の実施の形態の電子カメラ１の構成は、第１の実施の形態の図１と同様であるのでその説明を省略する。画像処理について、第１の実施の形態と異なる部分を中心に説明する。特に記載がなければ第１の実施の形態と同様とする。
【００４４】
（画像処理）
−三角格子上補間処理−
１．類似度の算出
０度、１２０度、２４０度方向の類似度Ｃ０００、Ｃ１２０、Ｃ２４０を算出する。第２の実施の形態では、式（２０）（２１）（２２）に示すように、同じ色成分間で構成される同色間類似度を求める。３画素ピッチ離れた画素間の演算が行われる。図８は、式（２０）（２１）（２２）で使用する画素位置を示す図である。
Ｃ０００　＝　｛（｜Ｒ０００−Ｒｃｔｒ｜＋｜Ｒ１８０−Ｒｃｔｒ｜）／２＋｜Ｇ０００−Ｇ１８０｜＋｜Ｂ０００−Ｂ１８０｜｝／３　．．．（２０）　Ｃ１２０　＝　｛（｜Ｒ１２０−Ｒｃｔｒ｜＋｜Ｒ３００−Ｒｃｔｒ｜）／２＋｜Ｇ１２０−Ｇ３００｜＋｜Ｂ１２０−Ｂ３００｜｝／３　．．．（２１）　Ｃ２４０　＝　｛（｜Ｒ２４０−Ｒｃｔｒ｜＋｜Ｒ０６０−Ｒｃｔｒ｜）／２＋｜Ｇ２４０−Ｇ０６０｜＋｜Ｂ２４０−Ｂ０６０｜｝／３　．．．（２２）　このように定義される同色間類似度は、彩色部における０度方向の横線や１２０度方向、２４０度方向の画像構造を空間的に解像させる能力を持ち、また色収差のある系に対しても影響を受けることなく画像構造を判別する能力を有する。
【００４５】
次に、第１の実施の形態と同様にして、類似度の周辺加算を行う。
【００４６】
２．類似性判定
第１の実施の形態と同様である。
【００４７】
３．補間値算出
Ｇ成分、Ｂ成分の補間値を算出する。補間値は、平均情報と曲率情報の２つの項からなる。
＜平均情報＞：第１の実施の形態と同様である。
＜曲率情報＞
ｄＲ　＝　（６＊Ｒｃｔｒ−Ｒ０３０−Ｒ０９０−Ｒ１５０−Ｒ２１０−Ｒ２７０−Ｒ３３０）／１２　．．．（２３）
ｄＧ　＝　（（Ｇ０００＋Ｇ１２０＋Ｇ２４０）−（Ｇ０６０＋Ｇ１８０＋Ｇ３００））／６　．．．（２４）
ｄＢ　＝　（（Ｂ０６０＋Ｂ１８０＋Ｂ３００）−（Ｂ０００＋Ｂ１２０＋Ｂ２４０））／６　．．．（２５）
＜補間値＞
Ｇｃｔｒ　＝　Ｇａｖｅ＋（ｄＲ＋ｄＧ＋ｄＢ）／３　．．．（２６）
Ｂｃｔｒ　＝　Ｂａｖｅ＋（ｄＲ＋ｄＧ＋ｄＢ）／３　．．．（２７）
【００４８】
第２の実施の形態では、第１の実施の形態と異なり３色の曲率情報で平均情報を補正している。これは、従来技術の特開２００１−２４５３１４号公報に開示されているように、彩色部や色収差を含む画像においてｄＲのみによる過補正を防ぎつつ、階調方向の鮮明性を保つためである。ただし、特開２００１−２４５３１４号公報はベイア配列に関するものである。このように３色の曲率情報を使用する場合でも、ベイア配列の場合と違って、第１の実施の形態と同様に、ＲＧＢ３成分とも方向性のない曲率情報による補正が、最もあらゆる方向に対して階調鮮明性を上げる効果が高いことが実験により判明した。また、デルタ配列がＲ：Ｇ：Ｂ＝１：１：１からなるので、３成分の曲率情報を１：１：１で用いるのがよいことも分かった。図９は、式（２３）（２４）（２５）で使用する係数値を図示したものである。
【００４９】
以上のようにして、「Ｒ画素位置におけるＧ、Ｂ成分の補間処理」を行うことができた。「Ｇ画素位置におけるＢ、Ｒ成分の補間処理」、「Ｂ位置におけるＲ、Ｇ成分の補間処理」も、第１の実施の形態と同様に、ＲＧＢをそれぞれ循環的に置きかえることによって求める。正方化処理も、第１の実施の形態と同様に行うことができる。
【００５０】
以上のように、第２の実施の形態の復元処理は、彩色部を含む画像に対しても色境界を判別して解像させることができ、かつ階調方向の過補正を引き起こすことなく鮮明な画像を得ることができる。また、色収差を含むような系に対しても強い。
【００５１】
−第３の実施の形態−
ベイア配列で得られる画像データの画像処理においては通常、補間処理後に画像に残っている偽色を低減するためにＲＧＢ信号を、輝度と色差からなるＹＣｂＣｒに変換し、Ｃｂ、Ｃｒ面で色差ローパスフィルタを掛けたり、色差メディアンフィルタを掛けたりして偽色を除去し、ＲＧＢ表色系に戻す事後処理が行われる。また、光学ローパスフィルタ等による鮮明度の低下を補うために、輝度成分Ｙ面にエッジ強調処理を施したりする。デルタ配列の場合も、全く同様の事後処理を適応してもよい。
【００５２】
しかし、第３の実施の形態では、デルタ配列に適した事後処理の方法を示す。第３の実施の形態の電子カメラ１の構成は、第１の実施の形態の図１と同様であるのでその説明を省略する。
【００５３】
図１０は、第３の実施の形態において、画像処理部１１が行う画像処理の概要を示すフローチャートである。第１の実施の形態と同様に三角格子上で補間処理が行われるものとする。図１０は、補間処理後のＲＧＢカラー画像を入力するところからスタートする。すなわち、第１の実施の形態の図２のステップＳ１〜Ｓ５が終了し、その後、図１０のフローチャートが開始する。
【００５４】
ステップＳ１１では、補間処理後のＲＧＢカラー画像データを入力する。ステップＳ１２において、ＲＧＢ表色系から本第３の実施の形態特有のＹＣｒＣｇＣｂ表色系に変換する。ステップＳ１３では、色差面（ＣｒＣｇＣｂ面）に対してローパスフィルタ処理を行う。ステップＳ１４では、輝度面（Ｙ面）に対してエッジ強調処理を行う。ステップＳ１５では、色差面の偽色が除去された段階で、ＹＣｒＣｇＣｂ表色系を元のＲＧＢ表色系に戻す変換をする。ステップＳ１６において、得られたＲＧＢカラー画像データを出力する。ステップＳ１６で出力されるＲＧＢカラー画像データは三角格子上で得られた画像データである。
【００５５】
三角格子上で得られた画像データに対して正方化処理をする場合は、第１の実施の形態と同様に、図２のステップＳ６、Ｓ７の処理を行う。以下、上述のステップＳ１２〜１５の処理の詳細について説明する。
【００５６】
１．表色系変換
ＲＧＢ表色系からＹＣｒＣｇＣｂ表色系に変換する。ただし、ＹＣｒＣｇＣｂ表色系は、式（２８）〜（３１）で表されるものとして定義する。
Ｙ［ｉ，ｊ］　＝　（Ｒ［ｉ，ｊ］＋Ｇ［ｉ，ｊ］＋Ｂ［ｉ，ｊ］）／３　．．．（２８）
Ｃｒ［ｉ，ｊ］　＝　Ｒ［ｉ，ｊ］−Ｙ［ｉ，ｊ］　．．．（２９）
Ｃｇ［ｉ，ｊ］　＝　Ｇ［ｉ，ｊ］−Ｙ［ｉ，ｊ］　．．．（３０）
Ｃｂ［ｉ，ｊ］　＝　Ｂ［ｉ，ｊ］−Ｙ［ｉ，ｊ］　．．．（３１）
【００５７】
サーキュラーゾーンプレートを撮像して三角格子上で補間処理した後、式（２８）のように、Ｙ面生成においてＲＧＢを均等に扱う変換を行うと、図６の六角形の角の部分を中心に発生するような色モアレが、完全に輝度面Ｙからは消え去るようになる。その結果、全ての偽色要素を色差成分Ｃｒ，Ｃｇ，Ｃｂに含ませることができる。そして、従来扱われている２種類の色差成分ではなく、第３の実施の形態では３種類の色差成分を用意して扱っているので、デルタ配列固有の全ての偽色要素を取り出すことができる。
【００５８】
２．色差補正
ここでは、色差補正の処理として色差面に対して式（３２）によりローパス処理を行う例を示す。三角格子（三角配置）上で色差ローパスフィルタを掛けるとその偽色低減効果は全方向に対して相性よく得られる。また、三角格子上のメディアンフィルタ処理でもよい。ここで［］は、図２２に示すように、処理対象画素から見た三角格子上の画素位置を表すものとする。図１１は、式（３２）に使用する係数値を図示するものである。なお、ローパスフィルタはここに示すものに留まらず、他のものを用いてもよい。図１２、図１３に他のローパスフィルタの例を示す。
＜ローパス処理＞

ｔｍｐ＿Ｃｇ，　ｔｍｐ＿Ｃｂについても同様に処理する。
＜代入処理＞
Ｃｒ［ｉ，ｊ］　＝　ｔｍｐ＿Ｃｒ［ｉ，ｊ］　．．．（３３）
Ｃｇ［ｉ，ｊ］　＝　ｔｍｐ＿Ｃｇ［ｉ，ｊ］　．．．（３４）
Ｃｂ［ｉ，ｊ］　＝　ｔｍｐ＿Ｃｂ［ｉ，ｊ］　．．．（３５）
【００５９】
３．エッジ強調処理
次に、輝度面Ｙに対するエッジ強調処理が必要であれば、三角格子上で以下の処理を行う。
＜バンドパス処理＞
三角格子上のラプラシアン処理によりエッジ抽出する。図１４は、式（３６）のラプラシアン処理に使用する係数値を図示するものである。なお、ラプラシアンはここに示すものに留まらず、他のものを用いてもよい。図１５、図１６に他のラプラシアンの例を示す。

＜エッジ強調処理＞
Ｙ［ｃｅｎｔｅｒ］＝Ｙ［ｃｅｎｔｅｒ］＋Ｋ＊ＹＨ［ｃｅｎｔｅｒ］　．．．（３７）
ここで、Ｋは零以上の値で、エッジ強調の加減を調整するパラメータである。
【００６０】
４．表色系変換
前述した通り色差補正処理がなされ、色差面の偽色が除去された段階で、元のＲＧＢ表色系に戻す。
Ｒ［ｉ，ｊ］＝Ｃｒ［ｉ，ｊ］＋Ｙ［ｉ，ｊ］　．．．（３８）
Ｇ［ｉ，ｊ］＝Ｃｇ［ｉ，ｊ］＋Ｙ［ｉ，ｊ］　．．．（３９）
Ｂ［ｉ，ｊ］＝Ｃｂ［ｉ，ｊ］＋Ｙ［ｉ，ｊ］　．．．（４０）
【００６１】
このように、輝度解像をＲ：Ｇ：Ｂ＝１：１：１の比で生成したＹ成分に待避させ、３種類の均等に扱った色差成分Ｃｒ，Ｃｇ，Ｃｂを導入することにより、極めて偽色抑制能力の高い色差補正が可能となる。また、色差補正処理や輝度補正処理を三角格子上で行うことにより、デルタ配列の方向性に適した補正処理が可能となる。
【００６２】
−第４の実施の形態−
第１の実施の形態では、三角格子上において、各画素に欠落する色成分の色情報を補間する処理について説明した。第４の実施の形態では、第１の実施の形態のＲＧＢ面内における補間処理とは異なる系統の画像復元処理の例を示す。これは、デルタ配列から、ＲＧＢ面内の補間処理を介さずに直接輝度成分と色差成分を作る方式である。思想的に第３の実施の形態で示した１つの輝度面と３つの色差面に分離することの有用性を引き継ぎ、輝度面には無彩色の輝度解像力を最大限に引き出す役割を担当させ、３つの色差面には３原色の色解像力を最大限に引き出す役割を担当させている。
【００６３】
第４の実施の形態の電子カメラ１の構成は、第１の実施の形態の図１と同様であるのでその説明を省略する。
【００６４】
（画像処理）
図１７は、デルタ配列のデルタ面から、直接、輝度面（Ｙ）と３つの色差面（Ｃｇｂ，Ｃｂｒ，Ｃｒｇ）を生成し、その後、元のＲＧＢの表色系に変換する概念を示す図である。図１８は、第４の実施の形態において、画像処理部１１が行う画像処理の概要を示すフローチャートである。
【００６５】
ステップＳ２１では、デルタ配列の撮像素子２１で得られた画像を入力する。ステップＳ２２において、類似度の算出を行う。ステップＳ２３では、ステップＳ２２で得られた類似度に基づき類似性を判定する。ステップＳ２４では、ステップＳ２３で得られた類似性の判定結果とステップＳ２１で得られたデルタ配列の画像データに基づき輝度面（Ｙ０面）を生成する。ステップＳ２５では、ステップＳ２４で得られた輝度面（Ｙ０面）に対して補正処理を行う。
【００６６】
一方、ステップＳ２６では、ステップＳ２３で得られた類似性の判定結果とステップＳ２１で得られたデルタ配列の画像データに基づき、色差成分Ｃｇｂ，Ｃｂｒ，Ｃｒｇを生成する。ステップＳ２６では、まだ、すべての画素においてすべての色差成分Ｃｇｂ，Ｃｂｒ，Ｃｒｇが生成されてはいない。ステップＳ２７で、生成されていない色差成分を周辺の色差成分に基づき補間処理をする。その結果、Ｃｇｂ，Ｃｂｒ，Ｃｒｇの色差面が完成する。
【００６７】
ステップＳ２８では、生成されたＹ，Ｃｇｂ，Ｃｂｒ，Ｃｒｇの表色系からＲＧＢ表色系に変換する。ステップＳ２９で、変換されたＲＧＢカラー画像データを出力する。ステップＳ２１〜ステップＳ２９は、すべて三角格子上での処理である。従って、ステップＳ２９で出力されるＲＧＢカラー画像データは、三角格子の画像データである。以下、これらの処理の詳細について説明する。なお、正方化処理が必要な場合は、第１の実施の形態の図２のステップＳ６、Ｓ７と同様の処理を行う。
【００６８】
１．類似度の算出
まず、類似度の算出を行う。ここでは、任意の方式で求められる類似度でよい。ただし、できるだけ正確なものを利用するものとする。例えば、第１の実施の形態で示した異色間類似度や、第２の実施の形態で示した同色間類似度や、それらを組み合わせて用いたもの、あるいは色指標等によって異色間類似度と同色間類似度を切り替えて用いたものでもよい。
【００６９】
２．類似性判定
第１の実施の形態と同様にして判定する。
【００７０】
３．復元値算出
１）輝度成分生成
まず、デルタ面を方向類似性に応じて変化する正の係数で常にＲ：Ｇ：Ｂ＝１：１：１となるように加重加算して輝度面を生成する。その加重加算の範囲は第１の実施の形態と同様の理由によって、Ｇ成分とＢ成分は第２隣接画素までとる。すなわち、第１の実施の形態の式（１０）〜式（１５）の定義式を用いてもう一度、式（８）（９）を書き直すと式（４１）（４２）のようになる。
＜Ｇ＞_２ｎｄ　＝　Ｇａｖｅ　＝　ｗ０００＊Ｇａｖｅ０００＋ｗ１２０＊Ｇａｖｅ１２０＋ｗ２４０＊Ｇａｖｅ２４０　．．．（４１）
＜Ｂ＞_２ｎｄ　＝　Ｂａｖｅ　＝　ｗ０００＊Ｂａｖｅ０００＋ｗ１２０＊Ｂａｖｅ１２０＋ｗ２４０＊Ｂａｖｅ２４０　．．．（４２）
これらと中心のＲ成分を用いて、式（４３）により輝度成分Ｙ０を生成する。
Ｙ０＝Ｒｃｔｒ＋＜Ｇ＞_２ｎｄ＋＜Ｂ＞_２ｎｄ　．．．（４３）
【００７１】
このようにして生成される輝度成分は、正の方向加重係数を用いて常に一定の色成分比で中心画素を含みながら生成されるので、極めて階調鮮明性の潜在能力が高く、空間解像力の高い画像が得られ、かつ色収差に影響されずに極めて滑らかに周辺画素と連結する画像が得られる。例えば、無彩色のサーキュラーゾーンプレートに対して、異色間類似度を類似度として採用した場合、第１の実施の形態と同様に空間解像度は図６の限界解像まで達する。
【００７２】
２）輝度成分補正
上述した輝度面は正の係数のみを用いて生成されているので、そこに含まれている階調鮮明性の潜在能力を引き出すために、ラプラシアンによる補正処理を行う。輝度面Ｙ０は、方向性を考慮して周辺画素と極めて滑らかに連結するように作られているので、補正処理は新たに方向性に応じて計算しなければならないような補正項の算出は不要で、固定バンドパスフィルタによる単一処理でよい。三角配置におけるラプラシアンの取り方は、第３の実施の形態の図１４〜図１６に示すようにいくつかの方法が可能である。しかし、若干なりとも最適度を上げるならば、輝度面Ｙ０が０度、１２０度、２４０度方向のＧ，Ｂ成分を集めてしか生成しえないので、その間隙の方向を埋め合わせるために、ここではそれとは独立な３０度、１５０度、２７０度方向の図１５のラプラシアンで補正する場合を示す（式（４４））。補正された輝度成分をＹとする。
【００７３】
＜バンドパス処理＞

＜補正処理＞
Ｙ［ｃｅｎｔｅｒ］＝Ｙ［ｃｅｎｔｅｒ］＋ｋ＊ＹＨ［ｃｅｎｔｅｒ］　．．．（４５）
ここで、ｋは正の値で通常１とする。ただし、１より大きい値に設定することで、第３の実施の形態に示したようなエッジ強調処理をここで兼ね備えることもできる。
【００７４】
３）色差成分生成
３つの色差面は第３の実施の形態の定義と異なり、輝度面Ｙとは独立にデルタ面から直接生成する。３つの色差成分Ｃｇｂ，Ｃｂｒ，Ｃｒｇを求める。ただし、Ｃｇｂ＝Ｇ−Ｂ、Ｃｂｒ＝Ｂ−Ｒ、Ｃｒｇ＝Ｒ−Ｇと定義する。
【００７５】
まず、Ｒ位置においてＣｒｇとＣｂｒを求める。中心画素のＲ成分と周辺画素のＧ成分もしくはＢ成分との差分値を方向性を考慮しながら算出する。
Ｃｒｇ＝Ｒｃｔｒ−｛＜Ｇ＞_２ｎｄ＋ｄＧ｝　．．．（４６）
Ｃｂｒ＝｛＜Ｂ＞_２ｎｄ＋ｄＢ｝−Ｒｃｔｒ　．．．（４７）
ここに、ｄＧ，ｄＢは、第２の実施の形態の式（２４）（２５）で定義されたものと同じで、＜Ｇ＞_２ｎｄ，＜Ｂ＞_２ｎｄは式（４１）（４２）と同じである。色差成分の生成においても第１の実施の形態と同様に、第２隣接画素までを含む平均情報を算出し、輝度成分との整合性をとることにより、３０度、１５０度、２７０度方向の解像力を上げている。また、ｄＧとｄＢは必ずしも必要な訳ではないが、色解像力と色鮮やかさを上げる効果があるので付加している。
【００７６】
Ｇ位置における色差成分Ｃｇｂ，Ｃｒｇ、およびＢ位置における色差成分Ｃｂｒ，Ｃｇｂも同様にして求める。この時点でＲ位置にはＣｒｇ，Ｃｂｒ成分が、その最隣接画素にはＣｇｂ成分が求まっている。図１９は、その様子を示す図である。
【００７７】
次に、Ｒ位置周辺画素のＣｇｂ成分を用いて式（４８）よりＲ位置にＣｇｂ成分を求める（補間処理）。このとき、Ｒ位置で求まっている方向判定結果を用いて算出する。

【００７８】
以上のようにして、全ての画素にＹＣｇｂＣｂｒＣｒｇの４成分が求まる。必要に応じて、色差面Ｃｇｂ，Ｃｂｒ，Ｃｒｇに対しては第３の実施の形態と同様の色差ローパスフィルタ等の補正処理を行って、偽色抑制を図ってもよい。
【００７９】
４）表色系変換
各画素に生成されたＹＣｇｂＣｂｒＣｒｇをＲＧＢ表色系に変換する。Ｙ＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３，　Ｃｇｂ＝Ｇ−Ｂ，　Ｃｂｒ＝Ｂ−Ｒ，　Ｃｒｇ＝Ｒ−Ｇは独立な４式ではなく、Ｃｇｂ＋Ｃｂｒ＋Ｃｒｇ＝０の関係を満たす。すなわち、４対３変換なので変換方法は一意的ではないが、色モアレを抑制し、輝度解像度と色解像度を最高にするため、Ｒ，Ｇ，Ｂそれぞれの変換式に全てのＹ，Ｃｇｂ，Ｃｂｒ，Ｃｒｇ成分が含まれるようにし、相互のモアレ相殺効果を利用する。こうしてＹ，Ｃｇｂ，Ｃｂｒ，Ｃｒｇ各面がそれぞれに役割分担して生成されてきた最高性能の全てを、Ｒ，Ｇ，Ｂの各々に反映させることができる。
Ｒ［ｉ，ｊ］＝（９＊Ｙ［ｉ，ｊ］＋Ｃｇｂ［ｉ，ｊ］−２＊Ｃｂｒ［ｉ，ｊ］＋４＊Ｃｒｇ［ｉ，ｊ］）／９　．．．（４９）
Ｇ［ｉ，ｊ］＝（９＊Ｙ［ｉ，ｊ］＋４＊Ｃｇｂ［ｉ，ｊ］＋Ｃｂｒ［ｉ，ｊ］−２＊Ｃｒｇ［ｉ，ｊ］）／９　．．．（５０）
Ｂ［ｉ，ｊ］＝（９＊Ｙ［ｉ，ｊ］−２＊Ｃｇｂ［ｉ，ｊ］＋４＊Ｃｂｒ［ｉ，ｊ］＋Ｃｒｇ［ｉ，ｊ］）／９　．．．（５１）
【００８０】
以上説明したように、第４の実施の形態の画像復元方法は、極めて階調鮮明性が高く、空間方向にも優れた輝度解像性能と色解像性能を同時に達成しつつ、色収差に対しても強いという効果を発揮する。正方化処理が必要な場合は、第１の実施の形態と同様に行うことができる。
【００８１】
−第５の実施の形態−
第２の実施の形態では、同色間類似度を求めて類似性を判定した。このとき、０度、１２０度、２４０度方向の類似度のみを求めるものであった。しかし、第５の実施の形態では、３０度、１５０度、２７０度方向の類似度も求めるようにしたものである。第５の実施の形態の電子カメラ１の構成は、第１の実施の形態の図１と同様であるのでその説明を省略する。
【００８２】
Ｒ画素位置にＧ、Ｂ成分を補間する場合を中心に述べる。また、第２の実施の形態の図８を参照する。Ｒ画素位置においてＧ成分の最隣接画素は隣接して０度、１２０度、２４０度を指す位置に３つあり、第２隣接画素は２画素分離れた６０度、１８０度、３００度を指す位置に３つある。Ｂ成分も同様に、最隣接画素は隣接して６０度、１８０度、３００度を指す位置に３つあり、第２隣接画素は２画素分離れた０度、１２０度、２４０度を指す位置に３つある。また、Ｒ成分の最隣接画素は２画素分離れた３０度、９０度、１５０度、２１０度、２７０度、３３０度を指す位置に６つあり、第２隣接画素は３画素分離れた０度、６０度、１２０度、１８０度、２４０度、３００度を指す位置に６つある。
【００８３】
１．類似度の算出
１）３画素間隔同色間類似度の算出
０度、１２０度、２４０度方向の類似度Ｃ０００、Ｃ１２０、Ｃ２４０を算出する。これらの方向の同じ色成分間で構成される同色間類似度は、３画素間隔より短く定義することができない。
Ｃ０００　＝　｛（｜Ｒ０００−Ｒｃｔｒ｜＋｜Ｒ１８０−Ｒｃｔｒ｜）／２＋｜Ｇ０００−Ｇ１８０｜＋｜Ｂ０００−Ｂ１８０｜｝／３　．．．（５２）　Ｃ１２０　＝　｛（｜Ｒ１２０−Ｒｃｔｒ｜＋｜Ｒ３００−Ｒｃｔｒ｜）／２＋｜Ｇ１２０−Ｇ３００｜＋｜Ｂ１２０−Ｂ３００｜｝／３　．．．（５３）　Ｃ２４０　＝　｛（｜Ｒ２４０−Ｒｃｔｒ｜＋｜Ｒ０６０−Ｒｃｔｒ｜）／２＋｜Ｇ２４０−Ｇ０６０｜＋｜Ｂ２４０−Ｂ０６０｜｝／３　．．．（５４）
【００８４】
このように定義される同色間類似度は、Ｒ画素位置に欠落するＧ成分とＢ成分が存在する方向と一致する方向性を調べているので、彩色部における０度方向の横線や１２０度方向、２４０度方向の画像構造を空間的に解像させる能力を持つと考えられる。しかし、ベイア配列における２画素間隔の同色間類似度と違って、３画素間隔と極めて離れた画素間の情報であることに注意を要する。
【００８５】
２）２画素間隔同色間類似度の算出
次に、３０度、１５０度、２７０度方向の類似度Ｃ０３０、Ｃ１５０、Ｃ２７０を算出する。これらの方向の同色間類似度は、０度、１２０度、２４０度方向と異なりより短い２画素間隔で定義することができる。
Ｃ０３０　＝　｛（｜Ｒ０３０−Ｒｃｔｒ｜＋｜Ｒ２１０−Ｒｃｔｒ｜）／２＋｜Ｇ２４０−Ｇ０００｜＋｜Ｂ０６０−Ｂ１８０｜｝／３　．．．（５５）　Ｃ１５０　＝　｛（｜Ｒ１５０−Ｒｃｔｒ｜＋｜Ｒ３３０−Ｒｃｔｒ｜）／２＋｜Ｇ０００−Ｇ１２０｜＋｜Ｂ１８０−Ｂ３００｜｝／３　．．．（５６）　Ｃ２７０　＝　｛（｜Ｒ２７０−Ｒｃｔｒ｜＋｜Ｒ０９０−Ｒｃｔｒ｜）／２＋｜Ｇ１２０−Ｇ２４０｜＋｜Ｂ３００−Ｂ０６０｜｝／３　．．．（５７）　ただし、Ｒ画素位置に欠落するＧ成分とＢ成分が存在する方向と一致しない方向の類似性を調べているので、これらを有効に活用するにはテクニックを要する。
【００８６】
３）類似度の周辺加算
更に、上述した類似度の各々について周辺加算を行って周辺画素との連続性を考慮することにより、類似度の精度を上げる。ここでは各画素について求めた上記６つの類似度それぞれに対し、Ｒ画素位置について周辺加算を行う。周辺加算を行った類似度を小文字で表記する。ただし、［］は、処理対象画素から見たデルタ配列上の画素位置を表すものとする。式（５８）は第１の実施の形態の式（４）と同様である。

ｃ１２０，　ｃ２４０，　ｃ０３０，　ｃ１５０，　ｃ２７０も同様にして求める。
ここに、上述した類似度の方位関係を図２６に示す。
【００８７】
２．類似性判定
上述した類似度は値が小さいほどその方向に対して大きな類似性を示す。ただし、類似性を判定して意味があるのは、処理対象画素に存在しないＧ成分とＢ成分が存在する方向、すなわち０度、１２０度、２４０度方向であり、３０度、１５０度、２７０度方向の類似性が判定できてもあまり意味がない。そこで、まず考えられるのは、０度、１２０度、２４０度方向の類似性の強弱を、０度、１２０度、２４０度方向の類似度を用いて、その逆数比で連続的に判定することである。すなわち（１／ｃ０００）：（１／ｃ１２０）：（１／ｃ２４０）で判定する。
【００８８】
例えば、類似度ｃ０００は有彩色の横線を解像する能力を有するので、図２０のデルタ配列のＲＧＢ各色成分の周波数再現域のｋｙ軸方向を限界解像まで伸ばすことができる。すなわち、このような判定方法は、有彩色の画像に対して、図２０の６角形の頂点の限界解像まで色解像度を引き伸ばすことができる。しかしながら、３画素間隔という長距離間の類似度であるため、その間の角度となると折り返し周波数成分の影響を受けて方向性を判別することができず、特に３０度、１５０度、２７０度方向に対しては最もその悪影響が生じ、図２０の６角形の各辺の中点付近がえぐれるような色解像力しか発揮することができない。
【００８９】
そこで、このような長距離相関の悪影響を防ぐため、短距離相関の類似度ｃ０３０，ｃ１５０，ｃ２７０を有効活用する。ただし、逆数をとるだけでは３０度、１５０度、２７０度方向の類似性が判別できるようになるだけなので、それを０度、１２０度、２４０度方向の類似性に変換するために、逆数ではなく類似度の値自体が３０度、１５０度、２７０度方向に直交する方向、すなわち１２０度、２４０度、０度方向の類似性を表しているものと解釈する。故に０度、１２０度、２４０度方向の類似性を以下の比率で判定する。
（ｃ２７０／ｃ０００）：（ｃ０３０／ｃ１２０）：（ｃ１５０／ｃ２４０）
【００９０】
０度、１２０度、２４０度方向の類似性を１で規格化された加重係数ｗ０００，ｗ１２０，ｗ２４０として表すと、

により求まる。ただし、定数Ｔｈは発散を防ぐための項で正の値をとる。通常Ｔｈ＝１とすればよいが、高感度撮影画像などノイズの多い画像に対してはこの閾値を上げるとよい。
【００９１】
なお、０度方向と２７０度方向、１２０度方向と３０度方向、２４０度方向と１５０度方向は直交した関係である。この直交した関係を０度方向⊥２７０度方向、１２０度方向⊥３０度方向、２４０度方向⊥１５０度方向と表す。
【００９２】
こうして６方向の類似度を用いて連続的に判定された類似性は、有彩色画像に対して図２０の六角形の全てを正確に再現する空間解像力を有する。また、この同色間類似度による空間解像力は、同じ色成分間で類似性を見ているため、光学系に含まれる色収差の影響を受けずに常に達成することができる。
【００９３】
３．補間値算出
補間値は、第２の実施の形態と同様にして求める。
【００９４】
以上のようにして、第５の実施の形態では如何なる画像に対してもデルタ配列が元来有する各ＲＧＢ単色の空間色解像力を全て引き出すことができる。また、階調方向に鮮明な画像復元が可能で、色収差を含む系に対しても強い性能を発揮する。
【００９５】
なお、第５の実施の形態の類似度の算出および類似性の判定を第４の実施の形態の類似度の算出および類似性の判定にも適用できる。このような画像復元方法は、極めて階調鮮明性が高く、空間方向にも優れた輝度解像性能と色解像性能を同時に達成しつつ、色収差に対しても強いという効果を発揮する。特に、鮮明な階調を達成しつつデルタ配列の最高の色解像性能を導き出すことができる。通常の画像処理では、階調鮮明性を上げようとエッジ強調処理を行ったりして、その分色解像力が落ちて色褪せたり、立体感が損なわれたりしてしまうトレードオフが生じるが、この場合、４成分の復元値を導入することによりこの相反する課題を同時に解決することができるようになる。
【００９６】
−第６の実施の形態−
ベイア配列においては通常、補間処理後に画像に残っている偽色を低減するためにＲＧＢ信号を、輝度と色差からなるＹＣｂＣｒに変換し、Ｃｂ、Ｃｒ面で色差ローパスフィルタを掛けたり、色差メディアンフィルタを掛けたりして偽色を除去し、ＲＧＢ表色系に戻す事後処理が行われる。デルタ配列の場合も、完全に光学ローパスフィルタでナイキスト周波数を落とせなければ、見栄えを良くするため適度な偽色低減処理を必要とする。第６の実施の形態では、デルタ配列の優れた特徴である色解像性能をできるだけ損なわないような事後処理の方法を示す。第６の実施の形態の電子カメラ１の構成は、第１の実施の形態の図１と同様であるのでその説明を省略する。
【００９７】
図２１は、第６の実施の形態において、画像処理部１１が行う画像処理の概要を示すフローチャートである。第１、２、４、５の実施の形態と同様に三角格子上で補間処理が行われるものとする。図２１は、補間処理後のＲＧＢカラー画像を入力するところからスタートする。例えば、第１の実施の形態の図２のステップＳ１〜Ｓ５が終了し、その後、図２１のフローチャートが開始する。
【００９８】
ステップＳ３１では、補間処理後のＲＧＢカラー画像データを入力する。ステップＳ３２において、ＲＧＢ表色系から本第６の実施の形態特有のＹＣｇｂＣｂｒＣｒｇ表色系に変換する。ステップＳ３３では、色判定用画像を生成する。ステップＳ３４では、ステップＳ３３で生成した色判定用画像を使用して色指標を算出する。ステップＳ３５では、ステップＳ３４の色指標に基づき低彩度か高彩度かの色判定を行う。
【００９９】
ステップＳ３６において、ステップＳ３５の色判定結果に基づき、使用するローパスフィルタを切り換えて色差補正を行う。補正の対象となる色差データはステップＳ３２で生成されたものである。ステップＳ３７では、色差面の偽色が除去された段階で、ＹＣｇｂＣｂｒＣｒｇ表色系を元のＲＧＢ表色系に戻す変換をする。ステップＳ３８において、得られたＲＧＢカラー画像データを出力する。ステップＳ３８で出力されるＲＧＢカラー画像データは三角格子上で得られた画像データである。
【０１００】
三角格子上で得られた画像データに対して正方化処理をする場合は、第１の実施の形態と同様に、図２のステップＳ６、Ｓ７の処理を行う。以下、上述のステップＳ３２〜３７の処理の詳細について説明する。
【０１０１】
１．表色系変換
ＲＧＢ表色系からＹＣｇｂＣｂｒＣｒｇ表色系に変換する。ただし、ＹＣｇｂＣｂｒＣｒｇ表色系は次の式（６２）〜（６５）で定義される。
Ｙ［ｉ，ｊ］　＝　（Ｒ［ｉ，ｊ］＋Ｇ［ｉ，ｊ］＋Ｂ［ｉ，ｊ］）／３　．．．（６２）
Ｃｇｂ［ｉ，ｊ］　＝　Ｇ［ｉ，ｊ］−Ｂ［ｉ，ｊ］　．．．（６３）
Ｃｂｒ［ｉ，ｊ］　＝　Ｂ［ｉ，ｊ］−Ｒ［ｉ，ｊ］　．．．（６４）
Ｃｒｇ［ｉ，ｊ］　＝　Ｒ［ｉ，ｊ］−Ｇ［ｉ，ｊ］　．．．（６５）
このようにＲＧＢを均等に扱う変換を行うと、例えばサーキュラーゾーンプレートで、図６の六角形の角の部分を中心に発生するような色モアレが、完全に輝度面Ｙからは消え去り、全ての偽色要素を色差成分Ｃｇｂ，Ｃｂｒ，Ｃｒｇに含ませることができる。
【０１０２】
２．色評価
１）色判定用画像の生成
無彩色部に於ける偽色をできるだけ彩色部と区別して色評価するために、全面に強力な色差ローパスフィルタをかけて偽色を一旦低減する。ただし、これは一時的な色判定用画像なので、実際の画像には影響を与えない。

ＴＣｂｒ，　ＴＣｒｇについても同様に求める。
【０１０３】
２）色指標の算出
次に、偽色の低減された色判定用画像を用いて色指標Ｃｄｉｆｆを算出し、画素単位の色評価を行う。
Ｃｄｉｆｆ［ｉ，ｊ］＝（｜Ｃｇｂ［ｉ，ｊ］｜＋｜Ｃｂｒ［ｉ，ｊ］｜＋｜Ｃｒｇ［ｉ，ｊ］｜）／３　．．．（６７）
【０１０４】
３）色判定
上記連続的色指標Ｃｄｉｆｆを閾値判定し、離散的な色指標ＢＷに変換する。

ここで閾値Ｔｈは２５６階調の場合３０程度に設定するのがよい。
【０１０５】
３．適応的色差補正
色判定により画像を２つの領域に分割することができたので、無彩色部の偽色は強力に消す一方、彩色部の色解像はできるだけ温存する色差補正処理を加える。ここでは式（６８）および式（６９）のローパス処理を行うが、メディアンフィルタ処理を用いてもよい。［］は、処理対象画素から見た三角格子上の画素位置を表すものとする。式（６８）のローパスフィルタは、第３の実施の形態の図１１に示す係数値を使用し、式（６９）のローパスフィルタは図１３に示す係数値を使用する。
【０１０６】
＜ローパス処理＞

【０１０７】
＜代入処理＞
Ｃｇｂ［ｉ，ｊ］　＝　ｔｍｐ＿Ｃｇｂ［ｉ，ｊ］
Ｃｂｒ［ｉ，ｊ］　＝　ｔｍｐ＿Ｃｂｒ［ｉ，ｊ］
Ｃｒｇ［ｉ，ｊ］　＝　ｔｍｐ＿Ｃｒｇ［ｉ，ｊ］
【０１０８】
４．表色系変換処理
色差面の偽色が除去された段階で、第４の実施の形態と同様の式（７０）〜（７２）を用いて元のＲＧＢ表色系に戻す。
Ｒ［ｉ，ｊ］＝（９＊Ｙ［ｉ，ｊ］＋Ｃｇｂ［ｉ，ｊ］−２＊Ｃｂｒ［ｉ，ｊ］＋４＊Ｃｒｇ［ｉ，ｊ］）／９　．．．（７０）
Ｇ［ｉ，ｊ］＝（９＊Ｙ［ｉ，ｊ］＋４＊Ｃｇｂ［ｉ，ｊ］＋Ｃｂｒ［ｉ，ｊ］−２＊Ｃｒｇ［ｉ，ｊ］）／９　．．．（７１）
Ｂ［ｉ，ｊ］＝（９＊Ｙ［ｉ，ｊ］−２＊Ｃｇｂ［ｉ，ｊ］＋４＊Ｃｂｒ［ｉ，ｊ］＋Ｃｒｇ［ｉ，ｊ］）／９　．．．（７２）
【０１０９】
このようにして第６の実施の形態では、デルタ配列が持つ色解像性能をできるだけ保持した形で、画像全体としての偽色低減が可能となる。尚、第４の実施の形態で生成された画像データにこの事後処理を取り入れる場合は、既にＹＣｇｂＣｂｒＣｒｇ表色系の状態になっているので、初めの表色系変換は不要で、最後の表色系変換を行う前に上記２．３．の処理を付け加えればよいだけである。
【０１１０】
なお、第１〜第６の実施の形態に記載した画像復元方法は、デルタ配列の入力画像が撮像素子出力の線形階調のままでも、ガンマ補正された階調のものでも、どのような階調特性のものでも適用できる。８ビットでガンマ補正が既にかかってしまっている入力画像に対しては対処のしようがないが、今日のデジタルスチルカメラの撮像信号は、１２ビットの線形階調出力といったものが一般的になっており、このような場合に適した画像復元処理（第１や第２の実施の形態のようなＲＧＢ方式も第４の実施の形態のようなＹＣＣＣ方式も含む）と階調処理の関係をここに示す。図２７は、その処理を示すフローチャートである。
１）線形階調デルタ配列データ入力（ステップＳ４１）
２）ガンマ補正処理（ステップＳ４２）
３）画像復元処理（ステップＳ４３）
４）逆ガンマ補正処理（ステップＳ４４）
５）ユーザーガンマ補正処理（ステップＳ４５）
【０１１１】
ユーザーガンマ補正処理は、線形階調からディスプレイ出力に適した８ビット階調に変換する処理、すなわち、画像のダイナミックレンジを出力表示機器の範囲内に圧縮する処理である。これとは独立に、一旦あるガンマ空間に階調を変換して、第１の実施の形態〜第６の実施の形態に相当する画像復元処理を行うと、より優れた復元結果が得られる。この階調変換方法として以下のようなものがある。
＜ガンマ補正処理＞
入力信号ｘ（０≦ｘ≦ｘｍａｘ）、出力信号ｙ（０≦ｘ≦ｙｍａｘ）、入力画像はデルタ面
ｙ＝ｙｍａｘ√（ｘ／ｘｍａｘ）
入力信号が１２ビットの場合はｘｍａｘ＝４０９５で、出力信号は例えば１６ビットのｙｍａｘ＝６５５３５に設定するとよい。
＜逆ガンマ補正処理＞
入力信号ｙ（０≦ｘ≦ｙｍａｘ）、出力信号ｘ（０≦ｘ≦ｘｍａｘ）、入力画像はＲＧＢ面
ｘ＝ｘｍａｘ（ｙ／ｙｍａｘ）^２
【０１１２】
このように平方根型のガンマ空間で画像復元処理を行うと、画像復元処理のテクニックとは別の観点から次のような利点が同時に得られる。
１）色境界部の鮮明化が可能
（例えば、赤白境界の色にじみ抑制や、黒縁発生の抑制等）
２）輝点（極めて明るい部分）周辺の偽色抑制が可能
３）方向判定精度が向上
【０１１３】
１）と２）は画像復元処理のＲＧＢ方式では「補間値算出部」、Ｙ方式では「復元値算出部」が関与して生み出される効果である。また、３）は画像復元処理の「類似度算出部」と「類似性判定部」が関与して生み出される効果である。つまり、入力信号ｘには量子論的揺らぎの誤差ｄｘ＝ｋ√ｘ（ｋはＩＳＯ感度で決まる定数）が含まれており、平方根のガンマ空間に変換すると誤差伝搬則によりこの誤差が全階調０≦ｙ≦ｙｍａｘに渡って均一の誤差ｄｙ＝ｃｏｎｓｔａｎｔで扱えるようになるため、方向判定精度が向上する。この技術はデルタ配列に限らずベイア配列やその他諸々のフィルタ配列の補間処理にも応用することができる。上記実施の形態においては、デルタ配列は元々ベイア配列よりも単色の色解像性能が高いため、この階調変換処理を画像復元処理の前後に入れることで、更に優れた色鮮明性を生み出すことが可能となる。
【０１１４】
上記第１の実施の形態では、三角格子上で補間処理された画像データを正方化処理をする例を示した。また、他の実施の形態でも、正方化処理が必要な場合はその処理を行う旨示した。しかし、三角格子上で補間処理や表色系変換された画像データそのものをそのまま使用するようにしてもよい。
【０１１５】
上記第３の実施の形態では、第１の実施の形態と同様に生成されたＲＧＢカラー画像データに補正処理を行う例を示したが、必ずしもこの内容に限定する必要はない。他の実施の形態で生成されたＲＧＢカラー画像データに対しても同様に適用できる。このように、上記第１〜第６の実施の形態では、それぞれ適宜組み合わせることが可能である。すなわち、上記第１〜第６の実施の形態では、類似の方向性判定処理、補間処理あるいは色差面直接生成処理、補正等の後処理、正方化処理などを記載しているが、各実施の形態の各処理を適宜組み合わせて最適な画像処理方法、処理装置を実現することができる。
【０１１６】
上記実施の形態では、単板式の撮像素子を前提にした説明を行ったが、この内容に限定する必要はない。本発明は、２板式の撮像素子においても適用できる。２板式であれば、例えば、各画素において欠落する色成分は１つとなるが、この欠落する１つの色成分の補間処理に上記実施の形態の内容を適用することができ、必要であれば正方化処理も同様にできる。また、第４の実施の形態の、デルタ配列から補間処理を介さずに直接輝度成分と色差成分を作る方式においても、同様に２板式の撮像素子にも適用できる。
【０１１７】
上記実施の形態では、類似性の判定に各種の計算式を示したが、必ずしも実施の形態に示した内容に限定する必要はない。他の、適切な計算式により類似性を判定するようにしてもよい。また、輝度情報の計算においても各種の計算式を示したが、必ずしも実施の形態に示した内容に限定する必要はない。他の、適切な計算式により輝度情報を生成するようにしてもよい。
【０１１８】
上記実施の形態では、色差補正等でローパスフィルタ、エッジ強調でバンドパスフィルタの例を示したが、必ずしも実施の形態で示した内容に限定する必要はない。他の構成のローパスフィルタやバンドパスフィルタであってもよい。
【０１１９】
上記実施の形態では、電子カメラの例で示したが、必ずしもこの内容に限定する必要はない。動画を撮像するビデオカメラや、撮像素子つきパーソナルコンピュータや携帯電話などであってもよい。すなわち、撮像素子によりカラー画像データを生成するあらゆる装置に適用できる。
【０１２０】
パーソナルコンピュータなどに適用する場合、上述した処理に関するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体やインターネットなどのデータ信号を通じて提供することができる。図２３はその様子を示す図である。パーソナルコンピュータ１００は、ＣＤ−ＲＯＭ１０４を介してプログラムの提供を受ける。また、パーソナルコンピュータ１００は通信回線１０１との接続機能を有する。コンピュータ１０２は上記プログラムを提供するサーバーコンピュータであり、ハードディスク１０３などの記録媒体にプログラムを格納する。通信回線１０１は、インターネット、パソコン通信などの通信回線、あるいは専用通信回線などである。コンピュータ１０２はハードディスク１０３を使用してプログラムを読み出し、通信回線１０１を介してプログラムをパーソナルコンピュータ１００に送信する。すなわち、プログラムをデータ信号として搬送波にのせて、通信回線１０１を介して送信する。このように、プログラムは、記録媒体や搬送波などの種々の形態のコンピュータ読み込み可能なコンピュータプログラム製品として供給できる。
【０１２１】
【発明の効果】
本発明は、第１〜第３色成分で表された第１の画像の全ての画素において、第１〜第３色成分の色情報を常に均等（１：１：１）の色成分比率で加重加算して第１の画像の色情報と異なる色成分の色情報を生成する。このようにして生成される色成分の色情報は極めて階調鮮明性の潜在能力が高く、空間解像力の高い画像が得られ、かつ色収差に影響されずに極めて滑らかに周辺画素と連結する画像が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】
第１の実施の形態における電子カメラの機能ブロック図である。
【図２】
第１の実施の形態において、画像処理部が行う画像処理の概要を示すフローチャートである。
【図３】
デルタ配列の撮像素子により得られた画素の位置関係を示す図である。
【図４】
周辺加算に使用する係数を示す図である。
【図５】
曲率情報ｄＲを求めるときに使用する係数値を示す図である。
【図６】
デルタ配列の無彩色の空間周波数再現領域を示す図である。
【図７】
１次元変位処理に使用する係数値を示す図である。
【図８】
第２の実施の形態の演算で使用する画素位置を示す図である。
【図９】
曲率情報ｄＲ、ｄＧ、ｄＢを求めるときに使用する係数値を示す図である。
【図１０】
第３の実施の形態において、画像処理部が行う画像処理の概要を示すフローチャートである。
【図１１】
ローパスフィルタの係数値を示す図である。
【図１２】
他のローパスフィルタの係数値を示す図である。
【図１３】
他のローパスフィルタの係数値を示す図である。
【図１４】
ラプラシアンの係数値を示す図である。
【図１５】
他のラプラシアンの係数値を示す図である。
【図１６】
他のラプラシアンの係数値を示す図である。
【図１７】
デルタ配列のデルタ面から、直接、輝度面（Ｙ）と３つの色差面（Ｃｇｂ，Ｃｂｒ，Ｃｒｇ）を生成し、その後、元のＲＧＢの表色系に変換する概念を示す図である。
【図１８】
第４の実施の形態において、画像処理部が行う画像処理の概要を示すフローチャートである。
【図１９】Ｒ位置にはＣｒｇ，Ｃｂｒ成分がその最隣接画素にはＣｇｂ成分が求まっている様子を示す図である。
【図２０】
デルタ配列のＲＧＢ各色成分の空間周波数再現領域を示す図である。
【図２１】
第６の実施の形態において、画像処理部が行う画像処理の概要を示すフローチャートである。
【図２２】
隣接画素について定義する図である。
【図２３】
プログラムを、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体やインターネットなどのデータ信号を通じて提供する様子を示す図である。
【図２４】
ＲＧＢカラーフィルタのベイア配列、デルタ配列、ハニカム配列を示す図である。
【図２５】
デルタ配列で得られた画像データについて、三角格子上で補間処理し、正方格子データに復元する処理の概念を示す図である。
【図２６】
第５の実施の形態において、類似度の方位関係を示す図である。
【図２７】
画像復元処理と階調処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１　電子カメラ
１０　Ａ／Ｄ変換部
１１　画像処理部
１２　制御部
１３　メモリ
１４　圧縮／伸長部
１５　表示画像生成部
１６　メモリカード
１７　メモリカード用インタフェース部
１８　ＰＣ（パーソナルコンピュータ）
１９　外部インタフェース部
２０　撮影光学系
２１　撮像素子
２２　アナログ信号処理部
２３　タイミング制御部
２４　操作部
２５、２６　モニタ
２７　プリンタ
２８　ＣＤ−ＲＯＭ[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing method, an image processing program, and an image processing apparatus for processing image data obtained by a delta array color filter.
[0002]
[Prior art]
An electronic camera captures an image of a subject using an image sensor such as a CCD. In this image sensor, a Bayer arrangement in which three color filters of RGB (red, green, blue) are arranged as shown in FIG. Further, a delta arrangement arranged as shown in FIG. 24B is also known. Further, a honeycomb arrangement arranged as shown in FIG. 24C is also known. For image data obtained by the Bayer array, various image processing methods have been proposed, for example, as in US Pat. No. 5,552,827, US Pat. No. 5,629,734, and JP-A-2001-245314. ing.
[0003]
On the other hand, for image data obtained in a delta arrangement, an image processing method is proposed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-340455, US Pat. No. 5,805,217, and the like.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, in US Pat. No. 5,805,217, image processing is not performed in accordance with characteristics unique to the delta array. Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-340455 proposes only a simple image restoration method. Further, various image processing methods proposed in the Bayer array cannot always be applied to the delta array as they are.
[0005]
The present invention provides an image processing method, an image processing program, and an image processing apparatus that output, for example, high-definition image data of a different color system based on image data obtained by a triangular lattice color filter such as a delta arrangement. provide.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
The invention according to claim 1 is applied to an image processing method, wherein a plurality of pixels represented by first to third color components and having color information of one color component in one pixel are uniformly distributed. An image acquisition procedure for acquiring an image, and color information of a color component different from the color information of the first image is generated by weight-adding the acquired color information of the first image with a variable coefficient value of zero or more. A color information generating step of outputting a second image using the generated color information, wherein the color information generating step includes the steps of: first, second, third, and third color components in all pixels of the first image; Is always weighted and added at a uniform (1: 1: 1) color component ratio.
According to a second aspect of the present invention, in the image processing method according to the first aspect, the image processing method further includes a similarity determination procedure for determining the degree of similarity in a plurality of directions, and the color information generation procedure is determined by the similarity determination procedure. The coefficient value of the weighted addition is made variable according to the strength of the similarity.
According to a third aspect of the present invention, in the image processing method according to the first or second aspect, the first image includes a plurality of pixels arranged in a triangular lattice.
According to a fourth aspect of the present invention, in the image processing method according to any one of the first to third aspects, the color information of the first image generated by the color information generating procedure after the color information generating procedure and before the output procedure. And a correction procedure for correcting color information of a color component different from the above by a filter process including a predetermined fixed filter coefficient. According to a fifth aspect of the present invention, in the image processing method of the fourth aspect, the filter coefficients include positive and negative values.
The invention according to claim 6 is applied to an image processing method, and obtains a first image including a plurality of pixels represented by three or more types of color components and having one pixel having color information of one color component. An acquisition procedure, a color information generation procedure for generating color information of a luminance component and color information of at least three types of color difference components using the acquired color information of the first image, and a color information generation procedure. An output procedure for outputting a second image using the color information of the luminance component and the color information of the color difference component is provided.
According to a seventh aspect of the present invention, in the image processing method according to the sixth aspect, conversion is performed by using color information of a luminance component and color information of at least three types of color difference components into color information of three types of color components. The output procedure further includes outputting the second image using the color information of the three types of color components converted in the conversion procedure.
According to an eighth aspect of the present invention, in the image processing method according to the sixth or seventh aspect, the color information of the luminance component and the color information of the color difference component generated in the color information generating procedure are three or more types of the first image. This is color information of a component different from the color component.
According to a ninth aspect of the present invention, in the image processing method according to any one of the sixth to eighth aspects, the first image is represented by first to third color components, and a plurality of pixels are uniformly distributed. The color information generation procedure includes: 1) color information of a luminance component in which the color component ratio of the first to third color components is 1: 1: 1; and 2) the color information of the first color component and the second color component. 3) color information of a color difference component between the second color component and the third color component, and 4) color information of a color difference component between the third color component and the first color component. It is to be generated.
According to a tenth aspect of the present invention, in the image processing method according to any one of the sixth to ninth aspects, the image processing method further includes a similarity determination procedure for determining the degree of similarity in a plurality of directions. The color information of the luminance component and the color information of at least three types of color difference components are generated according to the degree of similarity determined in the similarity determination procedure.
According to an eleventh aspect, in the image processing method according to any one of the sixth to tenth aspects, the first image has a plurality of pixels arranged in a triangular lattice.
The invention according to claim 12 is applied to an image processing method, and obtains a first image including a plurality of pixels represented by three or more types of color components and having one pixel having color information of one color component. An acquisition procedure, a color difference generation procedure for generating color information of at least three types of color difference components using the acquired color information of the first image, and a correction process for the generated color information of each color difference component. The method includes a correction procedure and an output procedure of outputting a second image using the corrected color difference component color information.
According to a thirteenth aspect of the present invention, in the image processing method according to the twelfth aspect, the first image is represented by first to third color components, and the color difference generation procedure includes: 1) a first color component and a second color component. 2) color information of a color difference component between the second color component and the third color component, and 3) color information of a color difference component between the third color component and the first color component. Is generated.
According to a fourteenth aspect of the present invention, in the image processing method according to the twelfth aspect, the first image is represented by first to third color components, and the color difference generation procedure uses color information of the first image. Generating color information of a luminance component different from the color information of the first image; 1) color information of a color difference component between the first color component and the luminance component; and 2) color difference between a second color component and the luminance component. The color information of the component and 3) the color information of the color difference component between the third color component and the luminance component are generated.
According to a fifteenth aspect of the present invention, in the image processing method according to the fourteenth aspect, in the first image, the first to third color components are uniformly distributed to a plurality of pixels, and the color difference generation procedure includes: This is to generate color information of a luminance component in which the color component ratio of the first to third color components is 1: 1: 1.
According to a sixteenth aspect of the present invention, in the image processing method according to any one of the first to fifteenth aspects, the output procedure includes outputting the second image at the same pixel position as the first image. is there.
A seventeenth aspect of the present invention is an image processing program for causing a computer to execute the procedure of the image processing method according to any one of the first to sixteenth aspects. According to an eighteenth aspect of the present invention, there is provided a computer-readable recording medium storing the image processing program according to the seventeenth aspect.
According to a nineteenth aspect of the present invention, there is provided an image processing apparatus having the image processing program according to the seventeenth aspect.
[0007]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
-1st Embodiment-
(Configuration of electronic camera)
FIG. 1 is a functional block diagram of the electronic camera according to the first embodiment. The electronic camera 1 includes an A / D conversion unit 10, an image processing unit 11, a control unit 12, a memory 13, a compression / decompression unit 14, and a display image generation unit 15. Further, a memory card interface unit 17 for interfacing with a memory card (card-shaped removable memory) 16 and an external unit for interfacing with an external device such as a PC (personal computer) 18 via a predetermined cable or wireless transmission path. An interface unit 19 is provided. These blocks are interconnected via a bus 29. The image processing unit 11 is formed of, for example, a one-chip microprocessor dedicated to image processing.
[0008]
The electronic camera 1 further includes a photographing optical system 20, an image sensor 21, an analog signal processor 22, and a timing controller 23. An optical image of the subject acquired by the imaging optical system 20 is formed on the image sensor 21, and an output of the image sensor 21 is connected to an analog signal processing unit 22. The output of the analog signal processing unit 22 is connected to the A / D conversion unit 10. The output of the control unit 12 is connected to the timing control unit 23, and the output of the timing control unit 23 is connected to the image sensor 21, the analog signal processing unit 22, the A / D conversion unit 10, and the image processing unit 11. The imaging device 21 is configured by, for example, a CCD.
[0009]
The electronic camera 1 further includes an operation unit 24 and a monitor 25 corresponding to a release button, a mode switching selection button, and the like. The output of the operation unit 24 is connected to the control unit 12, and the monitor 25 is connected to the output of the display image generation unit 15.
[0010]
Note that a monitor 26, a printer 27, and the like are connected to the PC 18, and an application program recorded on a CD-ROM 28 is installed in advance. Further, the PC 18 includes a CPU, a memory, and a hard disk (not shown), a memory card interface unit (not shown) for interfacing with the memory card 16, and the electronic camera 1 and the like via a predetermined cable or a wireless transmission path. An external interface unit (not shown) for interfacing with an external device is provided.
[0011]
In the electronic camera 1 having the configuration as shown in FIG. 1, when a shooting mode is selected by the operator via the operation unit 24 and the release button is pressed, the control unit 12 causes the imaging device 21 via the timing control unit 23. , The analog signal processing unit 22 and the A / D conversion unit 10. The image sensor 21 generates an image signal corresponding to the optical image. The image signal is subjected to predetermined signal processing by an analog signal processing unit 22, digitized by an A / D conversion unit 10, and supplied to the image processing unit 11 as image data.
[0012]
In the electronic camera 1 of the present embodiment, since the color filters of R (red), G (green), and B (blue) are arranged in a delta arrangement (described later) in the image sensor 21, they are supplied to the image processing unit 11. Image data is represented in an RGB color system. Each pixel constituting the image data has color information of any one of RGB color components.
[0013]
The image processing unit 11 performs image processing such as gradation conversion and contour emphasis on such image data in addition to performing image data conversion processing described later. The image data that has undergone such image processing is subjected to predetermined compression processing by the compression / decompression unit 14 as necessary, and is recorded on the memory card 16 via the memory card interface unit 17.
[0014]
The image data on which the image processing has been completed is recorded on the memory card 16 without performing compression processing, or converted into a color system adopted by the monitor 26 and the printer 27 on the PC 18 side, and May be supplied to the PC 18 via the. When a reproduction mode is selected by the operator via the operation unit 24, the image data recorded on the memory card 16 is read out via the memory card interface unit 17 and is read by the compression / decompression unit 12. The image is expanded and displayed on the monitor 25 via the display image generation unit 15.
[0015]
The decompressed image data is not displayed on the monitor 25, but is converted into a color system adopted by the monitor 26 and the printer 27 of the PC 18 and supplied to the PC 18 via the external interface unit 19. You may.
[0016]
(Image processing)
Next, a description will be given of a process of interpolating image data obtained in the delta arrangement on a triangular lattice and restoring it to square lattice data which can be easily handled on a computer. FIG. 25 is a diagram illustrating the concept of these processes. The triangular lattice refers to an arrangement in which pixels of the image sensor are arranged with a shift of 1/2 pixel for each row. The arrangement forms a triangle by connecting the centers of adjacent pixels. The center point of the pixel may be referred to as a grid point. The delta arrangement shown in FIG. 24B is arranged in a triangular lattice. An image obtained in the arrangement as shown in FIG. 24B may be an image in which pixels are arranged in a triangular arrangement. The square lattice refers to an arrangement in which pixels of the image sensor are arranged without being shifted for each row. The arrangement forms a square when the centers of adjacent pixels are connected. The Bayer arrangement in FIG. 24A is arranged in a square lattice. An image obtained in the arrangement shown in FIG. 24A may be referred to as an image in which pixels are arranged in a rectangle (square).
[0017]
Further, as will be described later, square image data is generated by performing a process of shifting the image data of the delta array by 1/2 pixel every other row. Interpolation processing on a triangular lattice means performing interpolation processing in a state of image data obtained in a delta arrangement. That is, it means that color information of a color component missing at a pixel position in the delta arrangement is interpolated.
[0018]
FIG. 2 is a flowchart illustrating an outline of the image processing performed by the image processing unit 11. In step S1, an image obtained by the image sensor 21 in the delta arrangement is input. In step S2, the similarity is calculated. In step S3, similarity is determined based on the similarity obtained in step S2. In step S4, an interpolation value of a missing color component in each pixel is calculated based on the similarity determination result obtained in step S3. In step S5, the obtained RGB color image is output. The RGB color image output in step S5 is image data obtained on a triangular lattice.
[0019]
Next, in step S6, one-dimensional displacement processing is performed on the image data obtained on the triangular lattice. The one-dimensional displacement processing is performed on every other row of image data, as described later. In step S7, the image data subjected to the one-dimensional displacement processing and the image data not subjected to the one-dimensional displacement processing are combined to output square lattice image data. Steps S1 to S5 are interpolation processing on a triangular lattice, and steps S6 and S7 are square processing. Hereinafter, details of these processes will be described.
[0020]
−Interpolation on triangular lattice−
In the following description, the interpolation process at the R pixel position will be described as a representative. FIG. 3 is a diagram illustrating a positional relationship between pixels obtained by the image sensor 21 in the delta arrangement. The pixels of the image sensor 21 are arranged with a shift of 1/2 pixel for each row, and the color filters are arranged on each pixel in a ratio of RGB color components of 1: 1: 1. That is, the colors are evenly distributed. For reference, the color filters of the Bayer array are arranged in a ratio of RGB of 1: 2: 1 (FIG. 24A).
[0021]
A pixel having R component color information is called an R pixel, a pixel having B component color information is called a B pixel, and a pixel having G component color information is called a G pixel. The image data obtained by the image sensor 21 has only one color component color information for each pixel. The interpolation process is a process of calculating color information of other color components missing in each pixel by calculation. Hereinafter, a case where color information of the G and B components is interpolated at the R pixel position will be described.
[0022]
In FIG. 3, a processing target pixel (interpolation target pixel) which is an R pixel is referred to as Rctr. Further, each pixel position existing around the pixel Rctr is expressed using an angle. For example, a B pixel existing in the 60-degree direction is expressed as B060, and a G pixel is expressed as G060. However, this angle is not an exact angle but an approximate one. The direction connecting 0 degrees to 180 degrees is the 0 degree direction, the direction connecting 120 degrees to 300 degrees is the 120 degree direction, the direction connecting 240 degrees to 60 degrees is the 240 direction, and the direction connecting 30 degrees to 210 degrees is the direction. The direction connecting the 30-degree direction and the direction connecting 150-330 degrees is called the 150-degree direction, and the direction connecting the 270-90 degrees is called the 270-degree direction.
[0023]
1. Calculation of similarity
The similarities C000, C120, and C240 in the directions of 0, 120, and 240 degrees are calculated. In the first embodiment, as shown in Expressions (1), (2), and (3), a similarity between different colors formed between different color components is obtained.
C000} = {| G000-Rctr | + | B180-Rctr | + | (G000 + B180) / 2-Rctr |} / 3}. . . (1)
C120} = {| G120-Rctr | + | B300-Rctr | + | (G120 + B300) / 2-Rctr |} / 3}. . . (2)
C240} = {| G240-Rctr | + | B060-Rctr | + | (G240 + B060) / 2-Rctr |} / 3}. . . (3)
The different-color similarity defined between adjacent pixels as described above has an ability to spatially resolve an image structure having a Nyquist frequency defined by a triangular lattice in a delta arrangement.
[0024]
Next, by performing peripheral addition of similarity and considering continuity with peripheral pixels, the accuracy of similarity is increased. Here, the above-mentioned similarity obtained for each pixel is subjected to peripheral addition using the coefficients shown in FIG. 4 for the R position. The similarity for which peripheral addition has been performed is expressed in lowercase letters. [] Indicates a pixel position on the delta array viewed from the processing target pixel. Equation (4) shows peripheral addition of similarity in the 0-degree direction.

C120 in the 120-degree direction and c240 in the 240-degree direction are similarly obtained.
[0025]
2. Similarity judgment
The smaller the value of the similarity is, the greater the similarity is. Therefore, the strength of the similarity in each direction is determined so as to continuously change according to the reciprocal ratio of the similarity. That is, the determination is made based on (1 / c000) :( 1 / c120) :( 1 / c240). Specifically, the following weight coefficient is calculated.
[0026]
Expressing the similarity in each direction as weighting coefficients w000, w120, and w240 standardized by 1,
w000 = (c120 * c240 + Th) / (c120 * c240 + c240 * c000 + c000 * c120 + 3 * Th) {. . . (5)
w120 = (c240 * c000 + Th) / (c120 * c240 + c240 * c000 + c000 * c120 + 3 * Th) {. . . (6)
w240 = (c000 * c120 + Th) / (c120 * c240 + c240 * c000 + c000 * c120 + 3 * Th) {. . . (7)
Is determined by However, the threshold Th is a term for preventing divergence and takes a positive value. Normally, it is sufficient to set Th = 1, but it is preferable to increase this threshold value for an image with much noise such as a high-sensitivity photographed image. The weighting coefficients w000, w120, and w240 are values according to the strength of similarity.
[0027]
In the Bayer arrangement, as shown in U.S. Pat. No. 5,552,827, U.S. Pat. No. 5,629,734, and JP-A-2001-245314, as a direction determination method in G interpolation, a continuous determination method using a weight coefficient is used. There are two types of discrete judgment methods using threshold judgment. In the Bayer array, the nearest neighbor G component exists densely in four directions with respect to the pixel to be interpolated, so that either the continuous determination method or the discrete determination method can be used without any problem. However, in the delta arrangement in which the nearest G component exists only in three directions of the 0-degree direction, the 120-degree direction, and the 240-degree direction, it is important to continuously determine the direction using the weighting coefficient. The nearest neighbor G component is a pixel having a side adjacent to the interpolation target pixel and having a G component. In FIG. 3, they are G000, G120, and G240.
[0028]
3. Interpolated value calculation
The interpolation values of the G component and the B component are calculated using the above weighting coefficients. The interpolated value includes two terms, average information and curvature information.
<Average information>
Gave} = {w000 * Gave000 + w120 * Gave120 + w240 * Gave240}. . . (8)
Bave = {w000 * Bave000 + w120 * Bave120 + w240 * Bave240}. . . (9)
here,
Gave000 = {(2 * G000 + G180) / 3}. . . (10)
Bave000 = {(2 * B180 + B000) / 3}. . . (11)
Gave120 = {(2 * G120 + G300) / 3}. . . (12)
Bave120 = {(2 * B300 + B120) / 3}. . . (13)
Gave240 = {(2 * G240 + G060) / 3}. . . (14)
Bave240 = {(2 * B060 + B240) / 3}. . . (15)
It is.
<Curvature information>
dR} = {(6 * Rctr-R030-R090-R150-R210-R270-R330) / 12}. . . (16)
<Interpolated value>
Gctr = {Gave + dR}. . . (17)
Bctr = {Bave + dR}. . . (18)
[0029]
Normally, in G interpolation of a Bayer array, average information is obtained using the nearest neighbor G component. However, in the case of the delta arrangement, it has been experimentally found that a similar problem occurs in which the vertical lines and the boundary lines in the 30-degree direction and the 150-degree direction become bumpy. For example, in the case of a vertical line boundary, it is assumed that the weighting coefficients are w000 ≒ 0 and w120 ≒ w240 ≒ 0.5, and correspond to a portion that performs averaging processing in two directions. However, if only the nearest neighbor pixel average is used, an average of two points on the left side is obtained at a point along the vertical line, and an average of two points on the right side is obtained at the next adjacent diagonally upper right or lower right point. it is conceivable that.
[0030]
Therefore, when averaging is performed according to the distance ratio from the interpolation target pixel in consideration of the second adjacent pixel, for example, in the case of a vertical line, the average is always obtained from both the right and left sides. , 150 degree boundaries are dramatically improved. Therefore, as shown in Expressions (10) to (15), averaging processing including up to the second adjacent pixel is performed. Thereby, the spatial resolution in the directions of 30, 150, and 270 degrees is improved. For example, in equation (10), G000 is the nearest neighbor pixel or the first neighbor pixel, and G180 is the second neighbor pixel. In equation (12), G120 is the nearest neighbor pixel or the first neighbor pixel, and G300 is the second neighbor pixel. The same applies to other expressions. The first adjacent pixels are pixels separated by about one pixel pitch, and the second adjacent pixels are separated by about two pixel pitches. It can be said that Rctr and G120 are separated by about one pixel pitch, and Rctr and G300 are separated by about 2 pixel pitches. FIG. 22 is a diagram defining adjacent pixels. center is a pixel to be processed, nearest is the nearest, nearest, or first neighboring pixel, and 2nd is a second neighboring pixel.
[0031]
In the conventional technique of Bayer array interpolation, the term corresponding to the curvature information dR is generally calculated in consideration of the same directionality as the average information. However, in the delta arrangement, the directionality of the average information (0-, 120-, and 240-degree directions) does not match the directionality of the extractable curvature information (30-, 150-, and 270-degree directions). In such a case, the curvature information in the 30-degree direction and the 150-degree direction are averaged to define the curvature information in the 0-degree direction, and the interpolation value may be calculated in consideration of the directionality of the curvature information as in the case of the Bayer array. Although it is possible, it has been experimentally found that it is more effective to uniformly extract the curvature information without considering the directionality. Therefore, in the present embodiment, the average information considering the directionality is corrected using the curvature information having no directionality. As a result, it is possible to improve the gradation clarity up to the high-frequency regions in all directions.
[0032]
The equation (16) for calculating the curvature information dR uses the coefficient values shown in FIG. Equation (16) calculates the difference between the interpolation target pixel Rctr and the peripheral pixel, the difference between the peripheral pixel on the opposite side and the interpolation target pixel Rctr, and further calculates the difference between them. Therefore, it is obtained by the second derivative operation.
[0033]
The curvature information dR is information indicating a degree of change in color information of a certain color component. When the value of the color information of a certain color component is plotted and represented by a curve, this is information indicating a change in the curve of the curve and the degree of the curve. In other words, the amount reflects the structural information related to the unevenness of the change in the color information of the color component. In the present embodiment, the curvature information dR of the R pixel position is obtained using the Rctr of the interpolation target pixel and the color information of the surrounding R pixels. The color information of the G component is used for the G pixel position, and the color information of the B component is used for the B pixel position.
[0034]
As described above, the "interpolation processing of the G and B components at the R pixel position" could be performed. The "interpolation process of B and R components at G pixel position" is performed by cyclically replacing the symbol of "interpolation process of G and B components at R pixel position" with R for G, G for B, and B for R. Exactly the same processing may be performed. The "interpolation process of R and G components at B position" is performed by cyclically replacing the symbol of "interpolation process of B and R components at G position" with G as B, B as R, and R as G. Exactly the same processing may be performed. That is, the same calculation routine (subroutine) can be used in each interpolation process.
[0035]
The image restored as described above can bring out all the limit resolution performance of the delta arrangement in the spatial direction. That is, when viewed in the frequency space (k space), as shown in FIG. 6, all the hexagonal achromatic color reproduction regions of the delta arrangement are resolved. Also, a clear image can be obtained in the gradation direction. This is an extremely effective method especially for an image having many achromatic portions.
[0036]
−Square processing−
Next, a description will be given of a process of restoring image data interpolated on a triangular lattice as described above into square lattice data which is easy to handle on a computer. As a conventional technique for restoring data of a single-chip image sensor shifted by 画素 pixel on a row-by-row basis to three-color aligned square grid data, JP-A-8-340455 discloses a delta arrangement, and JP-A-8-340455 discloses a honeycomb arrangement. There are JP-A-2001-103295 and JP-A-2000-194386.
[0037]
Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-340455 discloses an example in which restored data is generated at a pixel position different from that of a triangular lattice, or restored data is generated on a virtual square lattice having a pixel density twice that of the triangular lattice. Also, an example is shown in which a half row of the triangular lattice is restored to the same pixel position, and the other half row is restored to a pixel position shifted by 画素 pixel from the triangular lattice. However, this implements the interpolation processing directly at the square lattice position, and applies a different interpolation processing when the distance between adjacent pixels of the triangular lattice changes. On the other hand, in JP-A-2001-103295, squares are formed by two-dimensional cubic interpolation, and in JP-A-2000-194386, virtual double-density square lattice data is generated.
[0038]
Although there are various methods as described above, in the first embodiment, a method for maximizing the performance of the delta arrangement will be described.
[0039]
In the first embodiment, as described above, first, the interpolation data is restored with the triangular lattice at the same pixel position as the delta arrangement. As a result, the spatial frequency limit resolution performance of the delta arrangement can be obtained. Further, if the color difference correction processing and the edge enhancement processing are also performed in the triangular arrangement, the effect works isotropically well. Therefore, the image is restored once on the triangular lattice, and RGB values are generated for each pixel.
[0040]
Next, the image data generated on the triangular lattice is subjected to square conversion. It has been experimentally found that it is important to keep the original data as much as possible in order to maintain the resolution performance of the triangular lattice. Therefore, a displacement process is performed in which every other row is shifted by half a pixel by a half row, and the remaining half row is not processed, so that the Nyquist resolution of the vertical line of the triangular arrangement is maintained. Experiments have confirmed that the displacement processing can be self-estimated by cubic interpolation within one dimension of the row to be processed, although the Nyquist frequency of the square lattice is affected to some extent, but the vertical line resolution of the triangular lattice can be maintained with almost no problem. .
[0041]
That is, the processing of the following equation (19) is performed on the even-numbered rows, and then the substitution processing of the equation (20) is performed. Thus, the color information of the R component at the pixel position of [x, y] is obtained.

The G component and the B component are obtained in the same manner. The processing of Expression (19) is called cubic displacement processing. In addition, since the position in the one-dimensional direction is subjected to the displacement processing, it is also referred to as one-dimensional displacement processing. FIG. 7 is a diagram showing coefficient values used in the equation (19). The one-dimensional displacement process by the cubic can be said to be a process of applying a one-dimensional filter composed of positive and negative coefficient values.
[0042]
The image restoration method as described above can not only maintain the limit resolution of the triangular arrangement to the maximum, but also can use the same processing routine for all the pixels in the image restoration processing on the triangular lattice, and finally, reduce the half of the image. Since simple one-dimensional processing only needs to be performed on the rows, an algorithm that is simpler than that of the related art can be achieved without increasing the data amount. In particular, the effect is great when implemented by hardware.
[0043]
-2nd Embodiment-
In the first embodiment, the similarity is determined by calculating the similarity between different colors. In the second embodiment, the similarity is determined by calculating the similarity between the same colors. The second embodiment is effective for an image including many colored portions. The configuration of the electronic camera 1 according to the second embodiment is the same as that of FIG. 1 according to the first embodiment, and a description thereof will be omitted. The image processing will be described focusing on the differences from the first embodiment. Unless otherwise stated, it is the same as the first embodiment.
[0044]
(Image processing)
−Interpolation on triangular lattice−
1. Calculation of similarity
The similarities C000, C120, and C240 in the directions of 0, 120, and 240 degrees are calculated. In the second embodiment, as shown in Expressions (20), (21), and (22), the similarity between same colors formed between the same color components is obtained. An operation is performed between pixels separated by three pixel pitches. FIG. 8 is a diagram showing pixel positions used in equations (20), (21), and (22).
C000} = {(| R000-Rctr | + | R180-Rctr |) / 2 + | G000-G180 | + | B000-B180 |} / 3}. . . (20) {C120} = {(| R120-Rctr | + | R300-Rctr |) / 2 + | G120-G300 | + | B120-B300 |} / 3}. . . (21) {C240} = {(| R240-Rctr | + | R060-Rctr |) / 2 + | G240-G060 | + | B240-B060 |} / 3}. . . (22) The similarity between same colors defined as described above has a capability of spatially resolving a horizontal line in the 0-degree direction and an image structure in the 120-degree and 240-degree directions in the color portion, and a system having chromatic aberration. Has the ability to determine the image structure without being affected by
[0045]
Next, peripheral addition of similarity is performed in the same manner as in the first embodiment.
[0046]
2. Similarity judgment
This is the same as in the first embodiment.
[0047]
3. Interpolated value calculation
The interpolation values of the G component and the B component are calculated. The interpolated value includes two terms, average information and curvature information.
<Average information>: Same as in the first embodiment.
<Curvature information>
dR} = {(6 * Rctr-R030-R090-R150-R210-R270-R330) / 12}. . . (23)
dG} = {((G000 + G120 + G240)-(G060 + G180 + G300)) / 6}. . . (24)
dB} = {((B060 + B180 + B300)-(B000 + B120 + B240)) / 6}. . . (25)
<Interpolated value>
Gctr = {Gave + (dR + dG + dB) / 3}. . . (26)
Bctr} = {Bave + (dR + dG + dB) / 3}. . . (27)
[0048]
In the second embodiment, unlike the first embodiment, the average information is corrected using curvature information of three colors. This is because, as disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-245314, the image including a coloring portion or chromatic aberration is prevented from being overcorrected only by dR, and the sharpness in the gradation direction is maintained. However, JP-A-2001-245314 relates to a Bayer arrangement. Even in the case where the curvature information of three colors is used, unlike the case of the Bayer arrangement, similarly to the first embodiment, the correction using the curvature information having no direction with respect to the three RGB components is performed in all directions. It has been found through experiments that the effect of improving the gradation clarity is high. Further, since the delta array is composed of R: G: B = 1: 1: 1, it was also found that it is better to use three-component curvature information at 1: 1: 1. FIG. 9 illustrates coefficient values used in equations (23), (24), and (25).
[0049]
As described above, the "interpolation processing of the G and B components at the R pixel position" could be performed. "Interpolation processing of B and R components at G pixel position" and "interpolation processing of R and G components at B position" are also obtained by cyclically replacing RGB, respectively, as in the first embodiment. The square processing can be performed in the same manner as in the first embodiment.
[0050]
As described above, in the restoration processing of the second embodiment, it is possible to determine and resolve a color boundary even for an image including a color portion, and to perform sharpness without causing overcorrection in the gradation direction. Can obtain a perfect image. It is also strong against systems that include chromatic aberration.
[0051]
-Third embodiment-
In image processing of image data obtained by the Bayer array, usually, in order to reduce false colors remaining in an image after interpolation processing, an RGB signal is converted into YCbCr comprising luminance and color difference, and a color difference low pass is performed on Cb and Cr planes. Post-processing is performed to remove false colors by applying a filter or a color difference median filter, and to return to the RGB color system. Further, in order to compensate for a decrease in sharpness due to an optical low-pass filter or the like, edge enhancement processing is performed on the luminance component Y plane. In the case of the delta arrangement, exactly the same post-processing may be applied.
[0052]
However, in the third embodiment, a post-processing method suitable for the delta arrangement will be described. The configuration of the electronic camera 1 according to the third embodiment is the same as that of FIG. 1 of the first embodiment, and a description thereof will be omitted.
[0053]
FIG. 10 is a flowchart illustrating an outline of the image processing performed by the image processing unit 11 in the third embodiment. It is assumed that the interpolation processing is performed on a triangular lattice as in the first embodiment. FIG. 10 starts from the input of the RGB color image after the interpolation processing. That is, steps S1 to S5 in FIG. 2 of the first embodiment are completed, and thereafter, the flowchart in FIG. 10 starts.
[0054]
In step S11, the RGB color image data after the interpolation processing is input. In step S12, conversion is performed from the RGB color system to the YCrCgCb color system unique to the third embodiment. In step S13, a low-pass filter process is performed on the color difference plane (CrCgCb plane). In step S14, edge enhancement processing is performed on the luminance plane (Y plane). In step S15, when the false color on the color difference plane has been removed, conversion is performed to return the YCrCgCb color system to the original RGB color system. In step S16, the obtained RGB color image data is output. The RGB color image data output in step S16 is image data obtained on a triangular lattice.
[0055]
When performing the square processing on the image data obtained on the triangular lattice, the processing of steps S6 and S7 in FIG. 2 is performed as in the first embodiment. Hereinafter, the details of the processing in steps S12 to S15 will be described.
[0056]
1. Color system conversion
Conversion is made from the RGB color system to the YCrCgCb color system. However, the YCrCgCb color system is defined as that represented by equations (28) to (31).
Y [i, j]} = {(R [i, j] + G [i, j] + B [i, j]) / 3}. . . (28)
Cr [i, j]} = {R [i, j] -Y [i, j]}. . . (29)
Cg [i, j]} = {G [i, j] -Y [i, j]}. . . (30)
Cb [i, j]} = {B [i, j] -Y [i, j]}. . . (31)
[0057]
After imaging the circular zone plate and performing interpolation processing on a triangular lattice, as shown in equation (28), when conversion is performed to uniformly handle RGB in Y-plane generation, the hexagonal corner in FIG. The generated color moiré completely disappears from the luminance plane Y. As a result, all false color elements can be included in the color difference components Cr, Cg, and Cb. In the third embodiment, three types of color difference components are prepared and handled instead of the two types of color difference components conventionally handled, so that all false color elements unique to the delta array can be extracted. .
[0058]
2. Color difference correction
Here, an example is shown in which low-pass processing is performed on a color difference plane by equation (32) as color difference correction processing. When a color difference low-pass filter is applied on a triangular lattice (triangular arrangement), the false color reduction effect can be obtained with good compatibility in all directions. Also, median filter processing on a triangular lattice may be used. Here, [] represents a pixel position on the triangular lattice viewed from the processing target pixel as shown in FIG. 22. FIG. 11 illustrates the coefficient values used in equation (32). The low-pass filter is not limited to the one shown here, and another one may be used. 12 and 13 show examples of other low-pass filters.
<Low-pass processing>

The same applies to tmp_Cg and @tmp_Cb.
<Substitution processing>
Cr [i, j]} = {tmp_Cr [i, j]}. . . (33)
Cg [i, j]} = {tmp_Cg [i, j]}. . . (34)
Cb [i, j]} = {tmp_Cb [i, j]}. . . (35)
[0059]
3. Edge enhancement processing
Next, if edge enhancement processing is necessary for the luminance plane Y, the following processing is performed on a triangular lattice.
<Band pass processing>
Edges are extracted by Laplacian processing on a triangular lattice. FIG. 14 illustrates coefficient values used for the Laplacian processing of the equation (36). The Laplacian is not limited to the one shown here, and another Laplacian may be used. 15 and 16 show other examples of Laplacian.

<Edge enhancement processing>
Y [center] = Y [center] + K * YH [center] {. . . (37)
Here, K is a value equal to or greater than zero, and is a parameter for adjusting the level of edge enhancement.
[0060]
4. Color system conversion
As described above, when the color difference correction processing is performed and the false color on the color difference surface is removed, the color system is returned to the original RGB color system.
R [i, j] = Cr [i, j] + Y [i, j]}. . . (38)
G [i, j] = Cg [i, j] + Y [i, j]}. . . (39)
B [i, j] = Cb [i, j] + Y [i, j]}. . . (40)
[0061]
As described above, the luminance resolution is saved to the Y component generated at a ratio of R: G: B = 1: 1: 1, and three kinds of equally treated color difference components Cr, Cg, and Cb are introduced. Color difference correction with extremely high false color suppression ability can be performed. Further, by performing the color difference correction processing and the luminance correction processing on the triangular lattice, the correction processing suitable for the directionality of the delta arrangement can be performed.
[0062]
-Fourth embodiment-
In the first embodiment, the process of interpolating the color information of the color component missing in each pixel on the triangular lattice has been described. In the fourth embodiment, an example of image restoration processing of a different system from the interpolation processing in the RGB plane of the first embodiment will be described. This is a method in which a luminance component and a color difference component are directly generated from a delta array without through an interpolation process in an RGB plane. Ideally, the usefulness of separating into one luminance plane and three chrominance planes described in the third embodiment is taken over, and the luminance plane is responsible for maximizing the achromatic luminance resolution. The three color difference surfaces are responsible for maximizing the color resolution of the three primary colors.
[0063]
The configuration of the electronic camera 1 of the fourth embodiment is the same as that of FIG. 1 of the first embodiment, and a description thereof will be omitted.
[0064]
(Image processing)
FIG. 17 is a diagram showing a concept of directly generating a luminance plane (Y) and three color difference planes (Cgb, Cbr, Crg) from a delta plane in a delta arrangement, and then converting the plane to the original RGB color system. It is. FIG. 18 is a flowchart illustrating an outline of image processing performed by the image processing unit 11 in the fourth embodiment.
[0065]
In step S21, an image obtained by the image sensor 21 in the delta arrangement is input. In step S22, the similarity is calculated. In step S23, similarity is determined based on the similarity obtained in step S22. In step S24, a luminance plane (Y0 plane) is generated based on the similarity determination result obtained in step S23 and the delta array image data obtained in step S21. In step S25, a correction process is performed on the luminance plane (Y0 plane) obtained in step S24.
[0066]
On the other hand, in step S26, the color difference components Cgb, Cbr, and Crg are generated based on the similarity determination result obtained in step S23 and the delta array image data obtained in step S21. In step S26, not all the color difference components Cgb, Cbr, and Crg have been generated yet in all the pixels. In step S27, interpolation processing is performed on the color difference components that have not been generated based on the peripheral color difference components. As a result, a color difference plane of Cgb, Cbr, and Crg is completed.
[0067]
In step S28, the generated color system of Y, Cgb, Cbr, and Crg is converted into the RGB color system. In step S29, the converted RGB color image data is output. Steps S21 to S29 are all processing on a triangular lattice. Therefore, the RGB color image data output in step S29 is triangular lattice image data. Hereinafter, details of these processes will be described. If the square processing is necessary, the same processing as steps S6 and S7 in FIG. 2 of the first embodiment is performed.
[0068]
1. Calculation of similarity
First, the similarity is calculated. Here, the similarity obtained by an arbitrary method may be used. However, the most accurate one shall be used. For example, the similarity between different colors shown in the first embodiment, the similarity between same colors shown in the second embodiment, a combination thereof, or the similarity between different colors is determined by a color index or the like. The same-color similarity may be switched and used.
[0069]
2. Similarity judgment
The determination is made in the same manner as in the first embodiment.
[0070]
3. Restored value calculation
1) Generation of luminance component
First, a luminance plane is generated by weighted addition of the delta plane so that R: G: B = 1: 1: 1 always with a positive coefficient that changes according to the direction similarity. For the same reason as in the first embodiment, the range of the weighted addition takes the G component and the B component to the second adjacent pixel. That is, when the expressions (8) and (9) are rewritten using the definition expressions of the expressions (10) to (15) of the first embodiment, the expressions (41) and (42) are obtained.
<G>_2nd{= {Gave} = {w000 * Gave000 + w120 * Gave120 + w240 * Gave240}. . . (41)
_2nd{= Bave} = {w000 * Bave000 + w120 * Bave120 + w240 * Bave240}. . . (42)
Using these and the central R component, a luminance component Y0 is generated by equation (43).
Y0 = Rctr + <G>_2nd+ _2nd. . . (43)
[0071]
Since the luminance component generated in this manner is always generated using the positive direction weighting coefficient while including the center pixel at a constant color component ratio, the potential for gradation sharpness is extremely high, and the spatial resolution is extremely high. A high image can be obtained, and an image which is connected to peripheral pixels very smoothly without being affected by chromatic aberration can be obtained. For example, when the similarity between different colors is adopted as the similarity for an achromatic circular zone plate, the spatial resolution reaches the limit resolution of FIG. 6 as in the first embodiment.
[0072]
2) Brightness component correction
Since the above-described luminance plane is generated using only positive coefficients, a correction process using Laplacian is performed in order to draw out the potential of gradation clarity contained therein. Since the luminance plane Y0 is formed so as to be extremely smoothly connected to peripheral pixels in consideration of the directionality, it is not necessary to calculate a correction term that requires a new calculation in accordance with the directionality in the correction processing. Thus, a single process using a fixed bandpass filter may be used. As shown in FIGS. 14 to 16 of the third embodiment, several methods are available for obtaining the Laplacian in the triangular arrangement. However, if the degree of optimality is slightly increased, the luminance plane Y0 can be generated only by collecting the G and B components in the directions of 0, 120, and 240 degrees. FIG. 15 shows a case where correction is performed using the Laplacian shown in FIG. Let Y be the corrected luminance component.
[0073]
<Band pass processing>

<Correction processing>
Y [center] = Y [center] + k * YH [center] {. . . (45)
Here, k is a positive value and is usually set to 1. However, by setting the value to be larger than 1, the edge emphasis processing as shown in the third embodiment can also be provided here.
[0074]
3) Color difference component generation
Unlike the definition of the third embodiment, the three color difference planes are generated directly from the delta plane independently of the luminance plane Y. The three color difference components Cgb, Cbr, and Crg are obtained. However, Cgb = GB, Cbr = BR, and Crg = RG are defined.
[0075]
First, Crg and Cbr are obtained at the R position. The difference value between the R component of the central pixel and the G component or B component of the peripheral pixel is calculated in consideration of the directionality.
Crg = Rctr-｛<G>_2nd+ DG｝. . . (46)
Cbr = ｛_2nd+ DB {-Rctr}. . . (47)
Here, dG and dB are the same as those defined by the equations (24) and (25) in the second embodiment, and <G>_2nd, _2ndIs the same as Expressions (41) and (42). Similarly to the first embodiment, in the generation of the color difference component, average information including up to the second adjacent pixel is calculated, and consistency with the luminance component is obtained. The resolution has been raised. Although dG and dB are not always necessary, they are added because they have the effect of improving color resolution and color vividness.
[0076]
The color difference components Cgb and Crg at the G position and the color difference components Cbr and Cgb at the B position are obtained in the same manner. At this point, the Crg and Cbr components have been obtained at the R position, and the Cgb component has been obtained at the nearest pixel. FIG. 19 is a diagram showing this state.
[0077]
Next, the Cgb component at the R position is obtained from the equation (48) using the Cgb component of the pixel around the R position (interpolation processing). At this time, the calculation is performed using the direction determination result obtained at the R position.

[0078]
As described above, the four components of YCgbCbrCrg are obtained for all the pixels. If necessary, the color difference planes Cgb, Cbr, and Crg may be subjected to correction processing such as a color difference low-pass filter similar to that of the third embodiment to suppress false colors.
[0079]
4) Color system conversion
The YCgbCbrCrg generated for each pixel is converted to an RGB color system. Y = (R + G + B) / 3, Cgb = GB, Cbr = BR, Crg = RG are not four independent equations, but satisfy the relationship of Cgb + Cbr + Crg = 0. That is, although the conversion method is not unique because it is a 4-to-3 conversion, all Y, Cgb, Cbr are used in the R, G, B conversion formulas in order to suppress color moire and maximize the luminance resolution and the color resolution. , Crg components are included, and the mutual moiré canceling effect is used. In this way, all of the highest performances generated by the respective roles of Y, Cgb, Cbr, and Crg can be reflected on each of R, G, and B.
R [i, j] = (9 * Y [i, j] + Cgb [i, j] -2 * Cbr [i, j] + 4 * Crg [i, j]) / 9}. . . (49)
G [i, j] = (9 * Y [i, j] + 4 * Cgb [i, j] + Cbr [i, j] -2 * Crg [i, j]) / 9}. . . (50)
B [i, j] = (9 * Y [i, j] -2 * Cgb [i, j] + 4 * Cbr [i, j] + Crg [i, j]) / 9}. . . (51)
[0080]
As described above, the image restoration method according to the fourth embodiment has extremely high gradation clarity, and simultaneously achieves excellent luminance resolution performance and color resolution performance in the spatial direction, while reducing chromatic aberration. It has the effect of being strong. When the square processing is required, it can be performed in the same manner as in the first embodiment.
[0081]
-Fifth embodiment-
In the second embodiment, the similarity is determined by calculating the similarity between the same colors. At this time, only similarities in the directions of 0, 120, and 240 degrees were obtained. However, in the fifth embodiment, the similarity in the directions of 30, 150, and 270 degrees is also obtained. The configuration of the electronic camera 1 according to the fifth embodiment is the same as that of FIG. 1 according to the first embodiment, and a description thereof will be omitted.
[0082]
The case where the G and B components are interpolated at the R pixel position will be mainly described. Further, reference is made to FIG. 8 of the second embodiment. At the R pixel position, the three nearest pixels of the G component are adjacently located at positions indicating 0, 120, and 240 degrees, and the second adjacent pixel indicates 60, 180, and 300 degrees separated by two pixels. There are three in position. Similarly, for the B component, there are three adjacent pixels at positions adjacent to each other at 60 degrees, 180 degrees, and 300 degrees, and a second adjacent pixel at positions 0 degrees, 120 degrees, and 240 degrees separated by two pixels. There are three. In addition, the nearest neighbor pixel of the R component is located at six positions 30 degrees, 90 degrees, 150 degrees, 210 degrees, 270 degrees, and 330 degrees separated by two pixels, and the second adjacent pixel is 0 pixels separated by three pixels. There are six at positions pointing to degrees, 60 degrees, 120 degrees, 180 degrees, 240 degrees, and 300 degrees.
[0083]
1. Calculation of similarity
1) Calculation of similarity between same colors at three pixel intervals
The similarities C000, C120, and C240 in the directions of 0, 120, and 240 degrees are calculated. The same-color similarity formed between the same color components in these directions cannot be defined to be shorter than three pixel intervals.
C000} = {(| R000-Rctr | + | R180-Rctr |) / 2 + | G000-G180 | + | B000-B180 |} / 3}. . . (52) {C120} = {(| R120-Rctr | + | R300-Rctr |) / 2 + | G120-G300 | + | B120-B300 |} / 3}. . . (53) {C240} = {(| R240-Rctr | + | R060-Rctr |) / 2 + | G240-G060 | + | B240-B060 |} / 3}. . . (54)
[0084]
Since the same-color similarity defined in this way is examined for the directionality that matches the direction in which the G component and the B component are missing at the R pixel position, the horizontal line in the 0-degree direction and the 120-degree direction in the coloring portion are examined. , 240 degrees are spatially resolved. However, it should be noted that, unlike the same-color similarity at two-pixel intervals in the Bayer array, the information is between pixels that are very far from three-pixel intervals.
[0085]
2) Calculation of the similarity between the same colors at two pixel intervals
Next, the similarities C030, C150, and C270 in the directions of 30, 150, and 270 degrees are calculated. The similarity between the same colors in these directions can be defined by a shorter two-pixel interval, unlike the 0 degree, 120 degree, and 240 degree directions.
C030} = {(| R030-Rctr | + | R210-Rctr |) / 2 + | G240-G000 | + | B060-B180 |} / 3}. . . (55) {C150} = {(| R150-Rctr | + | R330-Rctr |) / 2 + | G000-G120 | + | B180-B300 |} / 3}. . . (56) {C270} = {(| R270-Rctr | + | R090-Rctr |) / 2 + | G120-G240 | + | B300-B060 |} / 3. . . (57) However, since the similarity in the direction in which the G component and the B component missing at the R pixel position do not coincide with the direction in which the B component exists is examined, a technique is required to effectively utilize these.
[0086]
3) Surrounding addition of similarity
Further, by performing peripheral addition on each of the above-described similarities and taking into account continuity with peripheral pixels, the accuracy of the similarity is increased. Here, peripheral addition is performed on the R pixel position for each of the above-described six similarities obtained for each pixel. The similarity for which peripheral addition has been performed is expressed in lowercase letters. However, [] represents a pixel position on the delta array viewed from the processing target pixel. Equation (58) is the same as equation (4) in the first embodiment.

c120, c240, c030, c150, and c270 are similarly obtained.
FIG. 26 shows the azimuth relationship of the similarity described above.
[0087]
2. Similarity judgment
The smaller the value of the similarity described above, the greater the similarity to the direction. However, the meaning of determining the similarity is significant in the direction in which the G component and the B component do not exist in the processing target pixel, that is, in the directions of 0, 120, and 240 degrees, and in the directions of 30, 150, and 270. It is meaningless to be able to determine the degree of similarity. Therefore, it is conceivable to first determine the degree of similarity in the 0-degree, 120-degree, and 240-degree directions continuously using the similarity in the 0-degree, 120-degree, and 240-degree directions and the reciprocal ratio thereof. It is. That is, the determination is made based on (1 / c000) :( 1 / c120) :( 1 / c240).
[0088]
For example, since the similarity c000 has a capability of resolving a chromatic horizontal line, the ky-axis direction of the frequency reproduction range of each of the RGB color components in the delta arrangement in FIG. 20 can be extended to the limit resolution. That is, such a determination method can extend the color resolution of a chromatic image to the limit resolution of the hexagonal vertices in FIG. However, since the similarity is a long-distance similarity of three pixel intervals, the direction cannot be determined due to the influence of the aliasing frequency component at an angle between them, and particularly in the direction of 30 degrees, 150 degrees, and 270 degrees. This has the most adverse effect, and only a color resolving power such that the vicinity of the midpoint of each side of the hexagon in FIG.
[0089]
Therefore, in order to prevent such an adverse effect of the long-range correlation, the similarities c030, c150, and c270 of the short-range correlation are effectively used. However, by simply taking the reciprocal, it is only possible to determine the similarity in the directions of 30, 150, and 270 degrees. In order to convert the similarity to the similarity in the directions of 0, 120, and 240 degrees, the reciprocal is Instead, it is interpreted that the value of the similarity itself expresses the similarity in the direction orthogonal to the directions of 30 degrees, 150 degrees, and 270 degrees, that is, the directions of 120 degrees, 240 degrees, and 0 degrees. Therefore, the similarity in the 0 degree, 120 degree, and 240 degree directions is determined by the following ratio.
(C270 / c000): (c030 / c120): (c150 / c240)
[0090]
When the similarities in the 0-degree, 120-degree, and 240-degree directions are expressed as weighting coefficients w000, w120, and w240 standardized by 1,

Is determined by However, the constant Th takes a positive value in a term for preventing divergence. Normally, it is sufficient to set Th = 1, but it is preferable to increase this threshold value for an image with much noise such as a high-sensitivity photographed image.
[0091]
The 0 degree direction and the 270 degree direction, the 120 degree direction and the 30 degree direction, and the 240 degree direction and the 150 degree direction are orthogonal to each other. This orthogonal relationship is expressed as a 0 degree direction ⊥270 degree direction, a 120 degree direction ⊥30 degree direction, and a 240 degree direction ⊥150 degree direction.
[0092]
The similarity continuously determined using the similarities in the six directions has a spatial resolution that accurately reproduces all the hexagons in FIG. 20 with respect to the chromatic image. In addition, the spatial resolution based on the similarity between the same colors can always be achieved without being affected by the chromatic aberration included in the optical system because the similarity between the same color components is observed.
[0093]
3. Interpolated value calculation
The interpolation value is obtained in the same manner as in the second embodiment.
[0094]
As described above, in the fifth embodiment, the spatial color resolving power of each RGB single color originally included in the delta arrangement can be derived for any image. In addition, clear image restoration in the gradation direction is possible, and a strong performance is exhibited even for a system including chromatic aberration.
[0095]
The calculation of the similarity and the determination of the similarity in the fifth embodiment can be applied to the calculation of the similarity and the determination of the similarity in the fourth embodiment. Such an image restoration method has an effect that it has extremely high gradation clarity, simultaneously achieves excellent luminance resolution performance and color resolution performance in the spatial direction, and is strong against chromatic aberration. In particular, it is possible to derive the highest color resolution performance of the delta arrangement while achieving clear gradation. In normal image processing, there is a trade-off in which edge enhancement processing is performed to increase gradation clarity, the color resolution is reduced by that amount, color fading occurs, and the three-dimensional appearance is impaired. By introducing the restoration values of the four components, the conflicting problems can be solved at the same time.
[0096]
-Sixth embodiment-
In the Bayer array, usually, in order to reduce false colors remaining in an image after the interpolation processing, the RGB signals are converted into YCbCr composed of luminance and chrominance, and a chrominance low-pass filter is applied to the Cb and Cr planes, or a chrominance median filter is used. Or post-processing to remove false colors and return to the RGB color system. Even in the case of the delta arrangement, if the Nyquist frequency cannot be completely reduced by the optical low-pass filter, an appropriate false color reduction process is required to improve the appearance. In the sixth embodiment, a post-processing method will be described in which the color resolution performance, which is an excellent feature of the delta arrangement, is not impaired as much as possible. The configuration of the electronic camera 1 of the sixth embodiment is the same as that of FIG. 1 of the first embodiment, and a description thereof will be omitted.
[0097]
FIG. 21 is a flowchart illustrating an outline of image processing performed by the image processing unit 11 in the sixth embodiment. Interpolation processing is performed on a triangular lattice as in the first, second, fourth, and fifth embodiments. FIG. 21 starts from the point where the RGB color image after the interpolation processing is input. For example, steps S1 to S5 in FIG. 2 of the first embodiment are completed, and thereafter, the flowchart in FIG. 21 starts.
[0098]
In step S31, the RGB color image data after the interpolation processing is input. In step S32, the RGB color system is converted to the YCgbCbrCrg color system unique to the sixth embodiment. In step S33, a color determination image is generated. In step S34, a color index is calculated using the color determination image generated in step S33. In step S35, color determination of low saturation or high saturation is performed based on the color index of step S34.
[0099]
In step S36, the low-pass filter to be used is switched to perform color difference correction based on the color determination result in step S35. The color difference data to be corrected is generated in step S32. In step S37, conversion is performed to return the YCgbCbrCrg color system to the original RGB color system when the false color on the color difference plane has been removed. In step S38, the obtained RGB color image data is output. The RGB color image data output in step S38 is image data obtained on a triangular lattice.
[0100]
When performing the square processing on the image data obtained on the triangular lattice, the processing of steps S6 and S7 in FIG. 2 is performed as in the first embodiment. Hereinafter, the details of the processing in steps S32 to S37 will be described.
[0101]
1. Color system conversion
Conversion from the RGB color system to the YCgbCbrCrg color system. However, the YCgbCbrCrg color system is defined by the following equations (62) to (65).
Y [i, j]} = {(R [i, j] + G [i, j] + B [i, j]) / 3}. . . (62)
Cgb [i, j]} = {G [i, j] -B [i, j]}. . . (63)
Cbr [i, j]} = {B [i, j] -R [i, j]}. . . (64)
Crg [i, j]} = {R [i, j] -G [i, j]}. . . (65)
By performing the conversion for uniformly handling RGB in this manner, for example, in the circular zone plate, the color moiré that occurs around the corners of the hexagon in FIG. 6 completely disappears from the luminance plane Y, False color elements can be included in the color difference components Cgb, Cbr, and Crg.
[0102]
2. Color rating
1) Generation of color judgment image
In order to distinguish false colors in the achromatic portion from the colored portions as much as possible for color evaluation, a strong color difference low-pass filter is applied to the entire surface to temporarily reduce the false color. However, since this is a temporary color determination image, it does not affect the actual image.

TCbr and TCrg are similarly obtained.
[0103]
2) Calculation of color index
Next, the color index Cdiff is calculated using the color determination image in which the false color is reduced, and color evaluation is performed in pixel units.
Cdiff [i, j] = (| Cgb [i, j] | + | Cbr [i, j] | + | Crg [i, j] |) / 3}. . . (67)
[0104]
3) Color judgment
A threshold value is determined for the continuous color index Cdiff, and is converted into a discrete color index BW.

Here, the threshold value Th is preferably set to about 30 in the case of 256 gradations.
[0105]
3. Adaptive color difference correction
Since the image can be divided into two regions by the color judgment, the false color of the achromatic portion is strongly erased, while the color resolution of the chromatic portion is subjected to a color difference correction process which is conserved as much as possible. Here, the low-pass processing of Expressions (68) and (69) is performed, but a median filter processing may be used. [] Indicates a pixel position on the triangular lattice viewed from the processing target pixel. The low-pass filter of Expression (68) uses the coefficient values shown in FIG. 11 of the third embodiment, and the low-pass filter of Expression (69) uses the coefficient values shown in FIG.
[0106]
<Low-pass processing>

[0107]
<Substitution processing>
Cgb [i, j] = {tmp_Cgb [i, j]
Cbr [i, j] = tmp_Cbr [i, j]
Crg [i, j] = {tmp_Cerg [i, j]
[0108]
4. Color system conversion processing
At the stage where the false color on the color difference plane has been removed, the original RGB color system is restored using the same equations (70) to (72) as in the fourth embodiment.
R [i, j] = (9 * Y [i, j] + Cgb [i, j] -2 * Cbr [i, j] + 4 * Crg [i, j]) / 9}. . . (70)
G [i, j] = (9 * Y [i, j] + 4 * Cgb [i, j] + Cbr [i, j] -2 * Crg [i, j]) / 9}. . . (71)
B [i, j] = (9 * Y [i, j] -2 * Cgb [i, j] + 4 * Cbr [i, j] + Crg [i, j]) / 9}. . . (72)
[0109]
As described above, in the sixth embodiment, it is possible to reduce the false color of the entire image while maintaining the color resolution performance of the delta arrangement as much as possible. When this post-processing is incorporated into the image data generated in the fourth embodiment, since the YCgbCbrCrg color system has already been set, the first color system conversion is not necessary, and the last color system is not necessary. Before performing system conversion, the above 2.3. It is only necessary to add the processing of.
[0110]
It should be noted that the image restoration methods described in the first to sixth embodiments are applicable to any image processing method regardless of whether the input image in the delta arrangement is a linear gradation of the image sensor output or a gamma-corrected gradation. Tonal characteristics can also be applied. There is no way to deal with an input image that has already been gamma-corrected with 8 bits, but today's digital still camera imaging signals generally have a 12-bit linear gradation output. The relationship between image restoration processing (including the RGB method as in the first and second embodiments and the YCCC method as in the fourth embodiment) and gradation processing suitable for such a case is described here. Shown in FIG. 27 is a flowchart showing the processing.
1) Linear gradation delta array data input (step S41)
2) Gamma correction processing (step S42)
3) Image restoration processing (step S43)
4) Inverse gamma correction processing (step S44)
5) User gamma correction processing (step S45)
[0111]
The user gamma correction process is a process of converting a linear gradation to an 8-bit gradation suitable for display output, that is, a process of compressing a dynamic range of an image to a range of an output display device. Independently of this, if the gradation is once converted into a certain gamma space and the image restoration processing corresponding to the first to sixth embodiments is performed, a better restoration result can be obtained. There are the following methods as this gradation conversion method.
<Gamma correction processing>
Input signal x (0 ≦ x ≦ xmax), output signal y (0 ≦ x ≦ ymax), input image is delta plane
y = ymax√ (x / xmax)
When the input signal is 12 bits, xmax = 4095, and the output signal may be set to, for example, 16 bits ymax = 65535.
<Reverse gamma correction processing>
Input signal y (0 ≦ x ≦ ymax), output signal x (0 ≦ x ≦ xmax), input image is RGB plane
x = xmax (y / ymax)²
[0112]
When the image restoration processing is performed in the square root type gamma space as described above, the following advantages are simultaneously obtained from a viewpoint different from the technique of the image restoration processing.
1) Clear color boundaries
(For example, suppression of color bleeding at the red-white boundary, suppression of black border occurrence, etc.)
2) False color suppression around bright spots (extremely bright parts) is possible
3) Improved direction determination accuracy
[0113]
1) and 2) are the effects produced by the involvement of the “interpolated value calculation unit” in the RGB system of the image restoration process and the “restored value calculation unit” in the Y system. In addition, 3) is an effect produced by involving the “similarity calculation unit” and the “similarity determination unit” in the image restoration processing. In other words, the input signal x contains an error dx = k√x (k is a constant determined by the ISO sensitivity) of the quantum fluctuation. Since a uniform error dy = constant can be handled over 0 ≦ y ≦ ymax, the direction determination accuracy is improved. This technique can be applied not only to the delta arrangement but also to the interpolation processing of the Bayer arrangement and other various filter arrangements. In the above-described embodiment, since the delta array originally has higher color resolution performance of a single color than the Bayer array, by providing this gradation conversion processing before and after the image restoration processing, it is possible to produce more excellent color clarity. Becomes possible.
[0114]
In the first embodiment, an example has been described in which image data interpolated on a triangular lattice is subjected to square processing. Also, in other embodiments, it has been described that when the square processing is necessary, the processing is performed. However, the image data itself that has been subjected to the interpolation processing or the color system conversion on the triangular lattice may be used as it is.
[0115]
In the third embodiment, an example in which the correction processing is performed on the RGB color image data generated in the same manner as in the first embodiment has been described. However, the present invention is not necessarily limited to this. The same applies to RGB color image data generated in other embodiments. As described above, the first to sixth embodiments can be appropriately combined with each other. That is, in the first to sixth embodiments, similar directionality determination processing, interpolation processing or color difference plane direct generation processing, post-processing such as correction, square processing, and the like are described. An optimal image processing method and processing apparatus can be realized by appropriately combining the processes of the embodiments.
[0116]
In the above-described embodiment, the description has been made on the assumption that the imaging device is a single-chip type, but the present invention is not limited to this. The present invention can also be applied to a two-chip image sensor. In the case of the two-plate type, for example, one color component is missing in each pixel. However, the contents of the above-described embodiment can be applied to the interpolation processing of one missing color component. The conversion process can be similarly performed. Further, the method of directly generating a luminance component and a color difference component from the delta array without through the interpolation processing according to the fourth embodiment can be similarly applied to a two-chip image sensor.
[0117]
In the above embodiment, various calculation formulas are shown for determining similarity. However, the present invention is not necessarily limited to the content shown in the embodiment. The similarity may be determined by another appropriate calculation formula. Further, in the calculation of the luminance information, various calculation formulas are shown, but it is not necessarily limited to the contents described in the embodiment. The luminance information may be generated by another appropriate calculation formula.
[0118]
In the above embodiment, an example of a low-pass filter for color difference correction and the like and a band-pass filter for edge enhancement have been described. However, the present invention is not necessarily limited to the contents described in the embodiment. A low-pass filter or a band-pass filter having another configuration may be used.
[0119]
In the above embodiment, an example of an electronic camera has been described, but the present invention is not necessarily limited to this. It may be a video camera that captures moving images, a personal computer with an image sensor, a mobile phone, or the like. That is, the present invention can be applied to any device that generates color image data using an image sensor.
[0120]
When applied to a personal computer or the like, the program related to the above-described processing can be provided through a recording medium such as a CD-ROM or a data signal such as the Internet. FIG. 23 is a diagram showing this state. The personal computer 100 receives the program via the CD-ROM 104. The personal computer 100 has a function of connecting to the communication line 101. The computer 102 is a server computer that provides the program, and stores the program in a recording medium such as the hard disk 103. The communication line 101 is a communication line such as the Internet or personal computer communication, or a dedicated communication line. The computer 102 reads the program using the hard disk 103 and transmits the program to the personal computer 100 via the communication line 101. That is, the program is transmitted as a data signal on a carrier wave via the communication line 101. Thus, the program can be supplied as a computer-readable computer program product in various forms such as a recording medium and a carrier wave.
[0121]
【The invention's effect】
According to the present invention, in all pixels of the first image represented by the first to third color components, the color information of the first to third color components is always equal (1: 1: 1). Weight information is added to generate color information of a color component different from the color information of the first image. The color information of the color components generated in this way has an extremely high gradation clear potential, an image with high spatial resolution is obtained, and an image that is connected to peripheral pixels very smoothly without being affected by chromatic aberration is obtained. can get.
[Brief description of the drawings]
FIG.
FIG. 2 is a functional block diagram of the electronic camera according to the first embodiment.
FIG. 2
5 is a flowchart illustrating an outline of image processing performed by an image processing unit according to the first embodiment.
FIG. 3
FIG. 3 is a diagram illustrating a positional relationship between pixels obtained by an image sensor in a delta arrangement.
FIG. 4
It is a figure showing the coefficient used for peripheral addition.
FIG. 5
It is a figure showing the coefficient value used when calculating curvature information dR.
FIG. 6
FIG. 3 is a diagram illustrating an achromatic spatial frequency reproduction region in a delta arrangement.
FIG. 7
It is a figure showing the coefficient value used for one-dimensional displacement processing.
FIG. 8
FIG. 14 is a diagram illustrating pixel positions used in the calculation according to the second embodiment.
FIG. 9
It is a figure which shows the coefficient value used when calculating | requiring curvature information dR, dG, and dB.
FIG. 10
13 is a flowchart illustrating an outline of image processing performed by an image processing unit according to the third embodiment.
FIG. 11
FIG. 4 is a diagram illustrating coefficient values of a low-pass filter.
FIG.
FIG. 9 is a diagram illustrating coefficient values of another low-pass filter.
FIG. 13
FIG. 9 is a diagram illustrating coefficient values of another low-pass filter.
FIG. 14
It is a figure showing the coefficient value of Laplacian.
FIG.
It is a figure showing the coefficient value of another Laplacian.
FIG.
It is a figure showing the coefficient value of another Laplacian.
FIG.
It is a figure which shows the concept which produces | generates a luminance surface (Y) and three color difference surfaces (Cgb, Cbr, Crg) directly from the delta surface of a delta arrangement | sequence, and converts it into the original RGB color system after that.
FIG.
15 is a flowchart illustrating an outline of image processing performed by an image processing unit according to a fourth embodiment.
FIG. 19 is a diagram illustrating a state in which Crg and Cbr components are obtained at the R position and a Cgb component is obtained at the nearest pixel.
FIG.
FIG. 4 is a diagram illustrating a spatial frequency reproduction area of each color component of RGB in a delta arrangement.
FIG. 21
15 is a flowchart illustrating an outline of image processing performed by an image processing unit according to a sixth embodiment.
FIG.
It is a figure which defines about an adjacent pixel.
FIG. 23
FIG. 2 is a diagram illustrating a state where a program is provided through a recording medium such as a CD-ROM or a data signal such as the Internet.
FIG. 24
FIG. 3 is a diagram illustrating a Bayer array, a delta array, and a honeycomb array of RGB color filters.
FIG. 25
FIG. 9 is a diagram illustrating the concept of a process of performing interpolation processing on image data obtained in a delta arrangement on a triangular lattice and restoring the data to square lattice data.
FIG. 26
FIG. 21 is a diagram illustrating an azimuth relationship of similarity in the fifth embodiment.
FIG. 27
9 is a flowchart illustrating image restoration processing and gradation processing.
[Explanation of symbols]
1 Electronic camera
10 A / D converter
11 Image processing unit
12 control unit
13 memory
14mm compression / expansion unit
15 Display image generator
16 memory card
17 Interface for memory card
18 PC (personal computer)
19 External interface
20mm shooting optical system
21mm image sensor
22 analog signal processing unit
23 Timing control unit
24 operation unit
25, 26 monitor
27 printer
28 CD-ROM

Claims

第１〜第３色成分で表され、１つの画素に１つの色成分の色情報を有する複数の画素が均等色配分された第１の画像を取得する画像取得手順と、
前記取得した第１の画像の色情報を零以上の可変な係数値で加重加算することによって、前記第１の画像の色情報と異なる色成分の色情報を生成する色情報生成手順と、
前記生成された色情報を使用して第２の画像を出力する出力手順を備える画像処理方法であって、
前記色情報生成手順は、前記第１の画像の全ての画素において、第１〜第３色成分の色情報を常に均等な色成分比率で加重加算することを特徴とする画像処理方法。An image acquisition procedure of acquiring a first image represented by first to third color components, in which a plurality of pixels having color information of one color component in one pixel are uniformly distributed,
A color information generating step of generating color information of a color component different from the color information of the first image by performing weighted addition of the obtained color information of the first image with a variable coefficient value of zero or more;
An image processing method comprising an output step of outputting a second image using the generated color information,
The image processing method according to claim 1, wherein the color information generating step performs weighted addition of color information of the first to third color components at a uniform color component ratio at all pixels of the first image.

請求項１に記載の画像処理方法において、
複数の方向に対する類似性の強弱を判定する類似性判定手順をさらに備え、
前記色情報生成手順は、前記類似性判定手順で判定された類似性の強さに応じて前記加重加算の係数値を可変にすることを特徴とする画像処理方法。The image processing method according to claim 1,
It further includes a similarity determination procedure for determining the strength of similarity in a plurality of directions,
The image processing method, wherein the color information generating step varies the coefficient value of the weighted addition according to the similarity strength determined in the similarity determining step.

請求項１または２に記載の画像処理方法において、
前記第１の画像は、複数の画素が三角格子状に配置されていることを特徴とする画像処理方法。The image processing method according to claim 1, wherein
The image processing method according to claim 1, wherein the first image includes a plurality of pixels arranged in a triangular lattice.

請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理方法において、
前記色情報生成手順後前記出力手順前に、前記色情報生成手順で生成された前記第１の画像の色情報と異なる色成分の色情報を、予め決められた固定のフィルタ係数からなるフィルタ処理により、補正する補正手順をさらに備えることを特徴とする画像処理方法。The image processing method according to any one of claims 1 to 3,
After the color information generation procedure and before the output procedure, a filtering process is performed by using color information of a color component different from the color information of the first image generated in the color information generation procedure, using a predetermined fixed filter coefficient. An image processing method, further comprising a correction procedure for performing correction.

請求項４に記載の画像処理方法において、
前記フィルタ係数の中に、正および負の値を含むことを特徴とする画像処理方法。The image processing method according to claim 4,
An image processing method, wherein the filter coefficients include positive and negative values.

３種類以上の色成分で表され、１つの画素に１つの色成分の色情報を有する複数の画素からなる第１の画像を取得する画像取得手順と、
前記取得した第１の画像の色情報を用いて、輝度成分の色情報と少なくとも３種類の色差成分の色情報とを生成する色情報生成手順と、
前記色情報生成手順で生成された輝度成分の色情報と色差成分の色情報とを使用して第２の画像を出力する出力手順を備えることを特徴とする画像処理方法。An image acquisition procedure of acquiring a first image composed of a plurality of pixels represented by three or more types of color components and having color information of one color component per pixel;
A color information generating step of generating color information of a luminance component and color information of at least three types of color difference components using the acquired color information of the first image;
An image processing method comprising an output step of outputting a second image using color information of a luminance component and color information of a color difference component generated in the color information generation procedure.

請求項６に記載の画像処理方法において、
前記輝度成分の色情報と前記少なくとも３種類の色差成分の色情報とを用いて、３種類の色成分の色情報に変換する変換手順をさらに備え、
前記出力手順は、前記変換手順で変換された前記３種類の色成分の色情報を使用して第２の画像を出力することを特徴とする画像処理方法。The image processing method according to claim 6,
Further comprising a conversion step of converting the color information of the luminance component and the color information of the at least three types of color difference components into color information of three types of color components,
The image processing method according to claim 1, wherein the output step includes outputting a second image using the color information of the three types of color components converted in the conversion step.

請求項６または７に記載の画像処理方法において、
前記色情報生成手順で生成された輝度成分の色情報と色差成分の色情報は、前記第１の画像の前記３種類以上の色成分とは異なる成分の色情報であることを特徴とする画像処理方法。The image processing method according to claim 6, wherein
The image, wherein the color information of the luminance component and the color information of the color difference component generated in the color information generation procedure are color information of components different from the three or more types of color components of the first image. Processing method.

請求項６〜８のいずれか１項に記載の画像処理方法において、
前記第１の画像は、第１〜第３色成分で表され、複数の画素が均等色配分され、
前記色情報生成手順は、
１）第１〜第３色成分の色成分比率が１：１：１で構成される輝度成分の色情報と、
２）第１色成分と第２色成分の間の色差成分の色情報と、
３）第２色成分と第３色成分の間の色差成分の色情報と、
４）第３色成分と第１色成分の間の色差成分の色情報と
を生成することを特徴とする画像処理方法。The image processing method according to any one of claims 6 to 8,
The first image is represented by first to third color components, and a plurality of pixels are uniformly distributed in color.
The color information generation procedure includes:
1) color information of a luminance component in which the color component ratio of the first to third color components is 1: 1: 1;
2) color information of a color difference component between the first color component and the second color component;
3) color information of a color difference component between the second color component and the third color component;
4) An image processing method, wherein color information of a color difference component between the third color component and the first color component is generated.

請求項６〜９のいずれか１項に記載の画像処理方法において、
複数の方向に対する類似性の強弱を判定する類似性判定手順をさらに備え、
前記色情報生成手順は、前記類似性判定手順で判定された類似性の強さに応じて前記輝度成分の色情報と前記少なくとも３種類の色差成分の色情報とを生成することを特徴とする画像処理方法。The image processing method according to any one of claims 6 to 9,
It further includes a similarity determination procedure for determining the strength of similarity in a plurality of directions,
The color information generating step generates color information of the luminance component and color information of the at least three types of color difference components in accordance with the degree of similarity determined in the similarity determining step. Image processing method.

請求項６〜１０のいずれか１項に記載の画像処理方法において、
前記第１の画像は、複数の画素が三角格子状に配置されていることを特徴とする画像処理方法。In the image processing method according to any one of claims 6 to 10,
The image processing method according to claim 1, wherein the first image includes a plurality of pixels arranged in a triangular lattice.

３種類以上の色成分で表され、１つの画素に１つの色成分の色情報を有する複数の画素からなる第１の画像を取得する画像取得手順と、
前記取得した第１の画像の色情報を用いて、少なくとも３種類の色差成分の色情報を生成する色差生成手順と、
前記生成した各々の色差成分の色情報に対して補正処理を行う補正手順と、
前記補正した色差成分の色情報を使用して第２の画像を出力する出力手順とを備えることを特徴とする画像処理方法。An image acquisition procedure of acquiring a first image composed of a plurality of pixels represented by three or more types of color components and having color information of one color component per pixel;
A color difference generation procedure for generating color information of at least three types of color difference components using the acquired color information of the first image;
A correction procedure for performing a correction process on the color information of each of the generated color difference components,
An output procedure of outputting a second image using the corrected color difference component color information.

請求項１２に記載の画像処理方法において、
前記第１の画像は第１〜第３色成分で表され、
前記色差生成手順は、
１）第１色成分と第２色成分の間の色差成分の色情報と、
２）第２色成分と第３色成分の間の色差成分の色情報と、
３）第３色成分と第１色成分の間の色差成分の色情報と
を生成することを特徴とする画像処理方法。The image processing method according to claim 12,
The first image is represented by first to third color components,
The color difference generation procedure includes:
1) color information of a color difference component between the first color component and the second color component;
2) color information of a color difference component between the second color component and the third color component;
3) An image processing method characterized by generating color information of a color difference component between a third color component and a first color component.

請求項１２に記載の画像処理方法において、
前記第１の画像は第１〜第３色成分で表され、
前記色差生成手順は、
前記第１の画像の色情報を用いて、前記第１の画像の色情報と異なる輝度成分の色情報を生成し、
１）第１色成分と前記輝度成分の間の色差成分の色情報と、
２）第２色成分と前記輝度成分の間の色差成分の色情報と、
３）第３色成分と前記輝度成分の間の色差成分の色情報と
を生成することを特徴とする画像処理方法。The image processing method according to claim 12,
The first image is represented by first to third color components,
The color difference generation procedure includes:
Using the color information of the first image, generating color information of a luminance component different from the color information of the first image;
1) color information of a color difference component between a first color component and the luminance component;
2) color information of a color difference component between the second color component and the luminance component;
3) An image processing method, wherein color information of a color difference component between the third color component and the luminance component is generated.

請求項１４に記載の画像処理方法において、
前記第１の画像は、前記第１〜第３色成分が複数の画素に均等色配分され、
前記色差生成手順は、前記輝度成分として、前記第１〜第３色成分の色成分比率が１：１：１で構成される輝度成分の色情報を生成することを特徴とする画像処理方法。The image processing method according to claim 14,
In the first image, the first to third color components are uniformly distributed to a plurality of pixels,
The image processing method according to claim 1, wherein the color difference generating step includes generating, as the luminance component, color information of a luminance component having a color component ratio of the first to third color components of 1: 1: 1.

請求項１〜１５のいずれか１項に記載の画像処理方法において、
前記出力手順は、前記第１の画像と同じ画素位置に、前記第２画像を出力することを特徴とする画像処理方法。The image processing method according to any one of claims 1 to 15,
The image processing method according to claim 1, wherein the outputting includes outputting the second image at the same pixel position as the first image.

請求項１〜１６のいずれか１項に記載の画像処理方法の手順をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。An image processing program for causing a computer to execute the procedure of the image processing method according to claim 1.

請求項１７の画像処理プログラムを記録したコンピュータ読みとり可能な記録媒体。A computer-readable recording medium on which the image processing program according to claim 17 is recorded.

請求項１７の画像処理プログラムを搭載した画像処理装置。An image processing apparatus comprising the image processing program according to claim 17.