JP2009153005A - 画像処理装置、画像処理方法、プログラム、および学習装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】特徴量算出部15は、特徴量算出画素抽出部14から供給された画素を用いて、注目画素の特徴量を算出する。係数生成部16は、演算用係数ベクトルW0乃至Wkを係数ROM17から取得し、特徴量と演算用係数ベクトルW0乃至Wkを用いた演算により、処理係数ベクトルWを生成する。積和演算部13は、予測画素抽出部12から供給される画素の画素値と処理係数ベクトルWとの演算により、入力画像のぼけを除去した出力画像を生成する。本発明は、例えば、画像のぼけ除去を行う画像処理装置に適用できる。
【選択図】図1
Description
p(x,y)=|X(x,y)−X(x,y+id)| ・・・・・(4)
p(x,y)=|X(x,y)−X(x+id,y+id)|・・・・・(5)
p(x,y)=|2×X(x,y)−X(x+id,y)−X(x−id,y)|
・・・・・(6)
p(x,y)=|2×X(x,y)−X(x,y+id)−X(x,y−id)|
・・・・・(7)
p(x,y)=|2×X(x,y)−X(x+id,y+id)−X(x−id,y−id)|
・・・・・(8)
Claims (10)
- 入力画像を、よりボケが軽減された出力画像に変換する画像処理装置において、
前記出力画像内の注目する画素である注目画素に対応する前記入力画像の画素とその周辺の所定の画素からなる複数の画素を抽出する第1の画素抽出手段と、
前記第1の画素抽出手段により抽出された前記複数の画素から第1の特徴量を算出する第1の特徴量算出手段と、
前記第1の特徴量と第1の処理係数との演算により第2の処理係数を求め、その第2の処理係数と生徒画像としての複数種類のボケ量のボケが付加されたボケ画像との演算によりボケが付加されていない教師画像を生成する関係式に基づく正規方程式より予め学習された前記第1の処理係数と、前記第1の特徴量との演算により、前記第2の処理係数を生成する処理係数生成手段と、
前記注目画素に対応する画素とその周辺の所定の画素からなる複数の画素を前記入力画像から抽出する第2の画素抽出手段と、
前記第2の画素抽出手段により抽出された前記複数の画素と前記第2の処理係数との演算により、前記注目画素の画素値を生成する予測手段と
を備える画像処理装置。 - 前記第1の特徴量は、非線形特徴量である
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記生徒画像に複数種類のボケ量のボケを付加して、前記複数種類のボケ量のボケを除去するための複数のボケ除去係数によりそれぞれボケ除去処理することにより、複数種類のボケ除去結果画像を生成するボケ除去処理手段と、
前記複数種類のボケ除去結果画像から第2の特徴量を算出する第2の特徴量算出手段と、
前記複数種類のボケ除去結果画像それぞれの前記第2の特徴量を用いて、前記第1の特徴量としての非線形特徴量を決定する非線形特徴量決定手段と
をさらに備える
請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記注目画素に対応する前記入力画像の画素およびその周辺の所定の画素の画素値に応じて前記注目画素を所定のクラスに分類するクラス分類手段をさらに備え、
前記係数生成手段は、クラス毎に、前記正規方程式を生成する
請求項1に記載の画像処理装置。 - 入力画像を、よりボケが軽減された出力画像に変換する画像処理方法において、
前記出力画像内の注目する画素である注目画素に対応する前記入力画像の画素とその周辺の所定の画素からなる複数の画素を抽出し、
抽出された前記複数の画素から特徴量を算出し、
前記特徴量と第1の処理係数との演算により第2の処理係数を求め、その第2の処理係数と生徒画像としての複数種類のボケ量のボケが付加されたボケ画像との演算によりボケが付加されていない教師画像を生成する関係式に基づく正規方程式より予め学習された前記第1の処理係数と、前記特徴量との演算により、前記第2の処理係数を生成し、
前記注目画素に対応する画素とその周辺の所定の画素からなる複数の画素を前記入力画像からさらに抽出し、
さらに抽出された前記複数の画素と前記第2の処理係数との演算により、前記注目画素の画素値を生成する
ステップを含む画像処理方法。 - 入力画像を、よりボケが軽減された出力画像に変換する画像処理を、コンピュータに実行させるプログラムにおいて、
前記出力画像内の注目する画素である注目画素に対応する前記入力画像の画素とその周辺の所定の画素からなる複数の画素を抽出し、
抽出された前記複数の画素から特徴量を算出し、
前記特徴量と第1の処理係数との演算により第2の処理係数を求め、その第2の処理係数と生徒画像としての複数種類のボケ量のボケが付加されたボケ画像との演算によりボケが付加されていない教師画像を生成する関係式に基づく正規方程式より予め学習された前記第1の処理係数と、前記特徴量との演算により、前記第2の処理係数を生成し、
前記注目画素に対応する画素とその周辺の所定の画素からなる複数の画素を前記入力画像からさらに抽出し、
さらに抽出された前記複数の画素と前記第2の処理係数との演算により、前記注目画素の画素値を生成する
ステップを含む画像処理をコンピュータに実行させるプログラム。 - 入力画像に複数種類のボケ量のボケが付加された生徒画像としての複数種類のボケ画像より求められる特徴量と第1の処理係数との演算により第2の処理係数を求め、その第2の処理係数と前記生徒画像との演算によりボケが付加されていない教師画像としての前記入力画像を生成する関係式を解法するために、前記生徒画像としてのボケ画像の画素値と前記教師画像としての入力画像の画素値を用いて正規方程式を生成する正規方程式生成手段と、
前記正規方程式を解法することにより、前記第1の処理係数を生成する係数生成手段と
を備える学習装置。 - 前記特徴量は、非線形特徴量である
請求項7に記載の学習装置。 - 前記生徒画像に複数種類のボケ量のボケを付加して、前記複数種類のボケ量のボケを除去するための複数のボケ除去係数によりそれぞれボケ除去処理することにより、複数種類のボケ除去結果画像を生成するボケ除去処理手段と、
前記複数種類のボケ除去結果画像から特徴量を検出する特徴量検出手段と、
前記複数種類のボケ除去結果画像それぞれの前記特徴量を用いて前記非線形特徴量を決定する非線形特徴量決定手段と
をさらに備える
請求項8に記載の学習装置。 - 前記注目画素に対応する前記生徒画像の画素およびその周辺の所定の画素の画素値に応じて前記注目画素を所定のクラスに分類するクラス分類手段をさらに備え、
前記係数生成手段は、クラス毎に、前記正規方程式を生成する
請求項7に記載の学習装置。
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