JP2018181070A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】 画像全体および局所的な階調を制御する際、主に近接撮影など撮影シーンでは出力画像において疑似輪郭のような弊害が生じるという課題があった。【解決手段】 画像の領域ごとの輝度情報に基づいて、前記画像の領域間で所定値以上の輝度値の差を有する境界であるとともに、画像の領域の輝度値が一方向に単調変化する変化領域である領域を検出する検出手段と、前記検出手段によって検出された領域の前記輝度情報に基づき階調特性を決定する決定手段と、前記決定手段によって決定された階調特性を用いて前記画像の階調補正を行う補正手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。【選択図】図1

Description

本発明は、撮像装置による撮影により取得した画像信号に対して階調補正を行う画像処理に関するものである。
画像の部分的なコントラストを補正する覆い焼き処理やHDR等、入力のダイナミックレンジ(Dレンジ)を拡大した信号を出力で階調圧縮する処理が知られている。さらに撮影時のシーンを判別した結果や被写体の輝度や周波数情報を露出制御や階調補正に適用することによって、撮影時のシーンに適した階調を有する画像を出力する技術がある。
下記特許文献1では、シーン判別結果に基づいて、入力画像に対する階調処理条件を設定する技術、例えば主要被写体が明るすぎる場合には輝度値を下げるようなガンマ特性とオフセット補正を適用する技術が開示されている。
また、下記特許文献2では、異なる周波数成分に基づいた各々の覆い焼き補正効果の差異に基づいて、補正量を制御する技術が開示されている。
特開2007−293528号公報 特開2010−244360号公報
特許文献1では、シーン判別情報を用いてもガンマ特性による階調制御では画素値に敏感な補正となり、局所的なコントラストが低下する可能性がある。
特許文献2では、例えば高輝度に隣接した低輝度部分に対して低周波成分による補正効果を抑制すると画素値に敏感な補正効果となり、結果的にコントラストが低下する可能性がある。
本発明の1実施態様は、画像の領域ごとの輝度情報に基づいて、前記画像の領域間で所定値以上の輝度値の差を有する境界であるとともに、画像の領域の輝度値が一方向に単調変化する変化領域である領域を検出する検出手段と、前記検出手段によって検出された領域の前記輝度情報に基づき階調特性を決定する決定手段と、前記決定手段によって決定された階調特性を用いて前記画像の階調補正を行う補正手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。
本発明は、階調補正による弊害の発生を抑えつつ、画像のシーンに応じてとびや潰れの少ない適切な階調制御を行うことができる。
本発明を実施形態の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態における画像処理部の詳細な構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態における輝度値算出時の重みの一例を示す図である。 本発明の実施形態における入力画像および領域分割結果を示す図である。 本発明の実施形態における動作処理フローチャートである。 本発明の実施形態における動作処理フローチャートである。 本発明の実施形態における階層輝度画像である。 本発明の実施形態における局所変化領域の検出方法を示す図である。 本発明の実施形態における局所変化領域の検出結果を示す図である。 本発明の実施形態における階調特性を示す図である。 本発明の実施形態における階調特性の補正係数を示す図である。 本発明の実施形態における距離情報を示す図である。 本発明の実施形態における補正後の階調特性を示す図である。
図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、以下の説明においてデジタルカメラを例示して説明するが、撮像機能を有する他の携帯機器であっても、本発明は適用することができる。
(第1の実施形態)
本実施形態は、被写体領域および撮影条件などの撮影シーンに関する情報を用いて露出制御や覆い焼き処理による階調処理を行う。なお本実施形態は、本発明の効果が得られる撮影シーンの1つである近接撮影を想定して説明する。ただし、本発明は近接撮影のシーン以外にも適用可能である。
図1は、本発明の画像処理装置の構成図を示す。光学系101は、ズームレンズやフォーカスレンズから構成されるレンズ群、絞り調整装置およびシャッター装置を備えている。この光学系101は、撮像部102に到達する被写体像の倍率、ピント位置あるいは光量を調整している。撮像部102は、光学系101を通過した被写体の光束を光電変換し電気信号に変換するCCDやCMOSセンサー等の光電変換素子である。
A/D変換部103は、入力された映像信号をデジタルの画像に変換する。
画像処理部104は、通常の信号処理の他に、本発明の階調処理を行う。画像処理部104はA/D変換部103から出力された画像のみでなく、記録部110から読み出した画像に対しても同様の画像処理を行うことができる。
露光量算出部105は、本発明の階調処理を行う為に最適な入力画像を得る為に、撮影時の露光量を算出する部分である。画像処理部104の処理結果を入力とし、算出した露光量を出力し、露光量制御部106の入力とする。
露光量制御部106は、露光量算出部105によって算出された露光量を実現する為に、光学系101と撮像部102を制御して、絞り、シャッタースピード、センサーのアナログゲインを制御する。
表示部107は、画像処理部104から出力される画像をLCDなどの表示用部材に逐次表示することにより、電子ビューファインダ(EVF)として機能する。
記録部110は、画像を記録する機能を有し、たとえば、半導体メモリが搭載されたメモリカードや光磁気ディスク等の回転記録体を収容したパッケージなどを用いた情報記録媒体を含んでもよい。
図2は、画像処理部104の構成を示すブロック図である。画像処理部104の各ブロックが担う処理については、次に処理の流れとともに説明する。
図5は、撮影者により撮影の指示がなされたときの本撮影の露光量を決定するまでの処理の流れを示すフローチャートである。図5のフローチャートを参照して露光量を決定するまでの処理を説明する。
ステップS501は、露光量算出部105は露光量を算出するための画像を連続的に取得し、所定の間隔(例えば2フレームに1回)で画像全体の輝度値を算出した上で露出を変更する。具体的には、図3に示すように画像をブロック領域に分割し、各ブロックの平均輝度値に対して中央部が大きくなるような重み付けにより加重加算した輝度値を適正の値、すなわち予め設定された目標輝度値に近づけるように露光量を定める。
図4(A)に得られる画像の一例を示す。これは近接の人物シーンを示す画像であり、近距離にいて合焦している人物はくっきりとしているのに対し、遠距離にいるそれ以外の被写体領域の大部分はぼけていて被写体間の境界が滲んだように見えることがわかる。
ステップS502およびステップS503は、S501で取得した画像から領域検出部201が被写体領域の判別を行い、判別した領域に基づいて露光量算出部105が撮影時の本露光量を決定する。ここで、被写体領域の判別および本露光量の決定方法については、例えば特開2014−179755号公報に示されている公知の技術を用いて良い。すなわち、人物の顔、空、その他の3領域に分割した上で、各領域の輝度値に基づいて露光量を決定する。図4(B)は、入力画像に対して領域判別を行った結果の例を示しており、図中の斜線部分は顔領域、白部分は空領域、黒部分はその他領域と判別された領域である。
ステップS504は、S503で決定した露光量に基づいて露光量制御部106により本撮影が行われる。
以上により、入力画像を取得してから、露光量算出部105で露光量を算出し、本撮影を行うまでの処理の説明は終了となる。続いて、本撮影された画像に対して行う階調処理の内容について図6のフローチャートを用いて説明していく。
ステップS601は、S504で本撮影された画像を取得する。
ステップS602は、S502と同様にして入力画像から顔、空、その他領域を判別する。判別の方法はS502と同様で良い。
ステップS603は、領域検出部201が入力画像において局所的に輝度値が変化している領域を検出する。詳細な検出方法について図7および図8を用いて説明する。
図7において、701は画像400から生成した輝度画像を示しており、702は輝度画像701を水平および垂直それぞれ1/256倍に縮小した画像を示している。まず領域検出部201は、画像701においてグラデーション領域を検出する処理を行う。
図8(A)は、画像701における着目画素(黒塗り部)に対して周辺画素(灰色部)がどのように変化しているかを12方向別に検出する様子を示している。図中ANGLE0を例に説明すると、着目画素Yに対して以下の値を算出し、
Figure 2018181070
上記の値が画像の一方向に単調減少あるいは単調増加(単調変化)していれば、その着目画素は垂直方向のグラデーション領域であると判定する。どちらにも変化していない場合には、ANGLE1の方向に対して同様に判定し、以下ANGLE2,3,4…と順次判定を行う。図9の画像901は、グラデーション領域として判定された部分(網目状)を示している。
続いて図8(B)は画像702における着目画素(Yij)に対して周辺画素がどのように変化しているかを図示したものであり、着目画素に対して以下の差分絶対値を算出する。
Figure 2018181070
上記の値を周辺画素8個に対して算出し、そのうち
Figure 2018181070
を満たす値が所定数(例えば4)以上ある場合には、その着目画素は輝度境界領域であると判定する。ここで、Ythは予め設定された閾値(例えば64)である。図9(B)の画像902は、領域間で画素値の差が所定値以上となる輝度境界領域として判定された部分(斜線)を示している。
画像901および画像902において、グラデーションかつ輝度境界である領域を最終的に局所的な変化領域として判定する。図9の画像903はその結果を示す画像である。
ここでは等倍サイズの画像701に対して周辺5タップ、1/256サイズの画像701に対して周辺3タップの参照を行うことで局所領域および境界領域を検出したが、これに限られるものではない。周辺画素をより広い範囲で参照したり、局所領域の検出にも縮小した画像を用いたりしても良く、あるいは上記以外の手法を用いて検出しても良い。
図6に戻り、ステップS604は、画像情報取得部206が画像情報を取得する。ここで画像情報とは、撮像時のレンズの絞り値や焦点距離、測距点毎の被写体距離などを示している。これらの情報を後述するステップS605における階調特性の生成時に用いる。
ステップS605は、階調特性算出部204が画面一様に適用する階調特性を生成する処理を行う。本処理について、図6(B)に示すフローチャートを用いて説明する。
ステップS611は、基準となる階調特性を生成する。ここで、階調特性の決定方法については、前述した文献などに記載された公知の方法を用いることができる。すなわち、S602で判別した顔、空、その他領域の領域毎の輝度値および輝度ヒストグラムを算出し、各領域に対するゲイン量およびその適用範囲に基づいて入力輝度に対する出力輝度の特性を生成する。図10は生成した階調特性を示すものであり、人物の顔に対するゲイン量GAIN_HUMANとその適用範囲HUMAN_POINT、空に対するゲイン量GAIN_SKYとその適用範囲SKY_POINTが表されている。
ステップS612は、S603で検出した局所変化領域の輝度値に基づいてS611で生成した階調特性を補正するための係数αを算出する。具体的には、まず画像903に示す局所変化領域において、S611で生成した階調特性の圧縮輝度域に含まれる画素を検出する。ここで圧縮輝度域とは、入力対出力輝度の変化の傾き(入出力特性の傾き)が所定値以下である範囲のことであり、図10においては入力信号がHUMAN_POINT〜SKY_POINTである画素を示している。
図11(A)は、補正係数αの算出方法を示したものであり、検出した圧縮輝度域に含まれる画素数が画像全体の画素数に占める割合が大きいほどαは大きな値をとることがわかる。これは、階調が圧縮される局所変化領域が多いほど疑似階調が発生することによる画質の劣化が目立つため、階調特性に対する補正を強めることが目的である。
ステップS613は、S604で取得した画像情報に基づいてS611で生成した階調特性を補正するための係数β1〜β3を算出する。具体的には、まず図11(B)に示したようにレンズの絞り値に応じて係数β1を、焦点距離に応じて係数β2をそれぞれ算出する。これは、レンズの絞り値が小さい(開放寄り)ほど、そして焦点距離が近いほど非合焦領域がボケやすくなる(すなわち局所的に輝度値が変化する領域が現れやすくなる)ため、階調特性に対する補正を強めることが目的である。
さらに、撮影時に光学部101および撮像部102が取得した測距点毎の被写体距離を用いて距離のヒストグラムを算出する。図12中、画像1201は画像400において撮像部からの距離が近い部分を黒(人物がいる領域)、距離が遠い部分を白としたものであり、図12(B)はそれら距離の値の分布を表したものである。そして、取得した距離値の分散すなわち距離のばらつき度合いを算出し、図11(C)に示すように距離の分散値が大きいほど大きな値をとるような階調補正係数β3を算出する。これは、画像400において遠近様々な被写体が存在するほど非合焦の被写体領域が存在しやすくなる(すなわち局所的に輝度値が変化する領域が現れやすくなる)ため、階調特性に対する補正を強めることが目的である。
ステップS614は、S612で算出したα、S613で算出したβ1、β2、β3を用いてS611で生成した階調特性を補正する処理を行う。具体的には、S605で階調特性を生成したときに算出したHUMAN_POINT〜SKY_POINTの特性の傾きGAIN_MIDを下記の式で補正することにより、階調圧縮量を弱めたGAIN_BACK’を算出する。
Figure 2018181070
すなわち、背景領域に対する特性GAIN_BACKの値を超えない範囲で中間輝度域に対するゲイン量を上げるようにする。図13(A)は補正後の階調特性を示したものであり、元々は圧縮輝度域であったHUMAN_POINT〜SKY_POINTの圧縮率が緩和し、急峻な特性の切り替わりが抑えられていることがわかる。これにより、局所的な輝度変化領域の階調圧縮により発生する疑似階調のような画質の弊害を抑えることが可能となる。
あるいは、次のように補正しても良い。すなわち、S605で階調特性を生成したときに算出したGAIN_HUMANすなわち画像400に対する最大ゲイン量を下記の式で補正することにより、ゲイン量を弱めたGAIN_HUMAN’を算出する。
Figure 2018181070
さらに、GAIN_HUMAN’およびHUMAN_POINT、SKY_POINTを用いて、階調特性がつながるようにGAIN_MIDを補正し、GAIN_BACK’を算出する。図13(B)は補正後の階調特性を示したものであり、図13(A)の特性と同様に元々は圧縮輝度域であったHUMAN_POINT〜SKY_POINTの圧縮率が緩和し、急峻な特性の切り替わりが抑えられていることがわかる。ただし、この補正方法のみでは顔領域に対して所望のゲインがかからず、適切な明るさが得られないことになる。したがって、この場合には本撮影前にGAIN_HUMAN’を算出し、ゲイン後の出力信号が所望の明るさとなるように露出を上げた上で撮像した画像に対して階調補正を行うようにする必要がある。これにより、低輝度〜中輝度域に対するゲイン量が相対的に小さくなり、階調補正後のS/Nにおいて(式4)で示される特性よりも優位である。
なお、階調特性を補正する方法として2つの例を述べたが、これ以外にもGAIN_HUMANおよびGAIN_MID の両方を変更する手法や、HUMAN_POINTを変更することで中輝度域の圧縮率を緩和する手法など、種々の手法によっても可能である。
以上で、ステップS605における階調特性生成の説明を終了する。
図6(A)のフローチャートに戻り、ステップS606はステップS605で生成した階調特性を元に、ゲインテーブル生成部205が入力信号に応じたゲインを示すゲインテーブルに変換する。入力信号をx、階調特性により入力信号に応じた出力信号をyとすると、ゲインGainは(式6)で表される。
Figure 2018181070
ステップS607は、ゲイン処理部202がゲイン画像を生成する処理を行う。ゲイン画像の生成方法については、帯域の異なる複数のゲイン画像を適応的にMIXすることでコントラストを維持する方法など公知の技術を用いて良い。
ステップS608は、ステップS607で生成したゲイン画像を、信号処理部104で所定の信号処理が施された画像400に乗じる。ゲイン処理部202の出力は、階調圧縮部207において、ガンマ変換処理などにより所定の出力レンジに階調圧縮される。
最後に、画像表示部107および画像記録部110に、階調圧縮部207において階調圧縮を施された画像が出力される。
以上説明したように本実施形態によれば、階調圧縮による弊害を抑えながらも白とびや黒つぶれを抑えた、シーンに適切な階調補正を実現することが可能となる。より具体的には、撮影画像から算出する輝度情報および階調特性に加え、撮影時の各種情報を用いることにより、近接撮影などにおける局所的な輝度変化領域で発生しやすい疑似輪郭を抑えることが可能となる。
本実施形態では、主として本撮影後の画像を用いて階調特性を生成および補正する構成について説明したが、これに限らず、本撮影前に階調特性に対する補正量を算出し、本撮影時の露出制御に反映させるようにしてもよい。
(その他の実施形態)
なお、本発明は、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)をネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(又はCPUやMPU等)がプログラムコードを読み出して実行する構成としてもよい。この場合、そのプログラム及び該プログラムを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
ここまで、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
104 画像処理部
105 露光量算出部
106 露光量制御部
201 領域検出部
202 ゲイン処理部
203 領域別輝度値算出部
204 階調特性算出部
205 ゲインテーブル生成部
206 画像情報取得部
207 階調圧縮処理部

Claims (5)

  1. 画像の領域ごとの輝度情報に基づいて、前記画像の領域間で所定値以上の輝度値の差を有する境界であるとともに、画像の領域の輝度値が一方向に単調変化する変化領域である領域を検出する検出手段と、
    前記検出手段によって検出された領域の前記輝度情報に基づき階調特性を決定する決定手段と、
    前記決定手段によって決定された階調特性を用いて前記画像の階調補正を行う補正手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
  2. 前記決定手段は、前記検出手段によって検出された領域に対して、前記階調特性の入出力特性の傾きが所定値以下となるように決定されることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
  3. 前記検出手段は、前記画像を縮小した画像を用いて検出を行うことを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
  4. 前記決定手段は、前記画像に応じて生成される基準となる階調特性に対して、前記検出手段によって検出された領域の前記輝度情報に基づいて補正して、前記階調特性を決定することを特徴とする請求項1から3の何れか1項に記載の画像処理装置。
  5. 画像の領域ごとの輝度情報に基づいて、前記画像の領域間で所定値以上の輝度値の差を有する境界であるとともに、画像の領域の輝度値が一方向に単調変化する変化領域である領域を検出する検出ステップと、
    前記検出ステップにて検出された領域の前記輝度情報に基づき階調特性を決定する決定ステップと、
    前記決定ステップにて決定された階調特性を用いて前記画像の階調補正を行う補正ステップと、を備えることを特徴とする画像処理方法。
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