JP3477603B2 - 画像処理方法、画像処理装置および画像処理プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
画像処理方法、画像処理装置および画像処理プログラムを記録した記録媒体Info
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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- G06T5/70—Denoising; Smoothing
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- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
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- G06T7/12—Edge-based segmentation
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理方法、画
像処理装置および画像処理プログラムを記録した記録媒
体に関し、さらに詳しくは、エッジ部と平坦部の両方に
対してその特徴に合った最適な処理を行うことによって
入力画像の画質を改善した出力画像を作成できる画像処
理方法、画像処理装置および画像処理プログラムを記録
した記録媒体に関する。
像処理装置および画像処理プログラムを記録した記録媒
体に関し、さらに詳しくは、エッジ部と平坦部の両方に
対してその特徴に合った最適な処理を行うことによって
入力画像の画質を改善した出力画像を作成できる画像処
理方法、画像処理装置および画像処理プログラムを記録
した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】特開平８−１６１４８３号公報には、入
力画像中の着目点を中心に複数の所定方向について輝度
変化値を算出し、各輝度変化値の中の最小値の方向すな
わち最小変化方向を選択し、その最小変化方向上の複数
点のデータを基に１次元非線形平滑化処理を行う画像処
理方法が開示されている。
力画像中の着目点を中心に複数の所定方向について輝度
変化値を算出し、各輝度変化値の中の最小値の方向すな
わち最小変化方向を選択し、その最小変化方向上の複数
点のデータを基に１次元非線形平滑化処理を行う画像処
理方法が開示されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記従来技術では、入
力画像中の全ての点で同じ１次元非線形平滑化処理を行
っている。しかし、入力画像中のエッジ部と平坦部と
は、それぞれ異なる特徴を持っている。しかるに、同じ
１次元非線形平滑化処理を行うと、エッジ部と平坦部の
どちらか一方または両方に対して、その特徴に合った適
切な平滑化処理を行えない問題点がある。そこで、本発
明の目的は、エッジ部と平坦部の両方に対してその特徴
に合った適切な平滑化処理を行うことができ、画質を改
善した出力画像を作成できる画像処理方法、画像処理装
置および画像処理プログラムを記録した記録媒体を提供
することにある。
力画像中の全ての点で同じ１次元非線形平滑化処理を行
っている。しかし、入力画像中のエッジ部と平坦部と
は、それぞれ異なる特徴を持っている。しかるに、同じ
１次元非線形平滑化処理を行うと、エッジ部と平坦部の
どちらか一方または両方に対して、その特徴に合った適
切な平滑化処理を行えない問題点がある。そこで、本発
明の目的は、エッジ部と平坦部の両方に対してその特徴
に合った適切な平滑化処理を行うことができ、画質を改
善した出力画像を作成できる画像処理方法、画像処理装
置および画像処理プログラムを記録した記録媒体を提供
することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】第１の観点では、本発明
は、入力画像のエッジ部と平坦部とを分離して認識し、
エッジ部にはエッジ部用の所定方向の所定の１次元非線
形平滑化処理を行い、平坦部には平坦部用の所定の非線
形平滑化処理を行う画像処理方法において、前記エッジ
部用の所定方向の所定の１次元非線形平滑化処理とし
て、入力画像中の各点を中心に複数の所定方向について
輝度変化値を算出し、各輝度変化値を成分とする輝度変
化ベクトを作成し、着目点とその周辺の点の輝度変化ベ
クトルについて所定の重み付けベクトル加算を行って着
目点のボケ輝度変化ベクトルを作成し、そのボケ輝度変
化ベクトルの成分の中の最小値の方向すなわちボケ最小
変化方向を求め、そのボケ最小変化方向上の複数点のデ
ータを基に１次元非線形平滑化処理を行うことを特徴と
する画像処理方法を提供する。上記第１の観点による画
像処理方法では、入力画像のエッジ部と平坦部を分離
し、エッジ部にはエッジ部の特徴に適した１次元非線形
平滑化処理を行い、平坦部には平坦部に適した非線形平
滑化処理を行うため、エッジ部と平坦部の両方に対して
その特徴に合った適切な平滑化処理を行うことができ、
画質を改善した出力画像を作成することが出来る。
は、入力画像のエッジ部と平坦部とを分離して認識し、
エッジ部にはエッジ部用の所定方向の所定の１次元非線
形平滑化処理を行い、平坦部には平坦部用の所定の非線
形平滑化処理を行う画像処理方法において、前記エッジ
部用の所定方向の所定の１次元非線形平滑化処理とし
て、入力画像中の各点を中心に複数の所定方向について
輝度変化値を算出し、各輝度変化値を成分とする輝度変
化ベクトを作成し、着目点とその周辺の点の輝度変化ベ
クトルについて所定の重み付けベクトル加算を行って着
目点のボケ輝度変化ベクトルを作成し、そのボケ輝度変
化ベクトルの成分の中の最小値の方向すなわちボケ最小
変化方向を求め、そのボケ最小変化方向上の複数点のデ
ータを基に１次元非線形平滑化処理を行うことを特徴と
する画像処理方法を提供する。上記第１の観点による画
像処理方法では、入力画像のエッジ部と平坦部を分離
し、エッジ部にはエッジ部の特徴に適した１次元非線形
平滑化処理を行い、平坦部には平坦部に適した非線形平
滑化処理を行うため、エッジ部と平坦部の両方に対して
その特徴に合った適切な平滑化処理を行うことができ、
画質を改善した出力画像を作成することが出来る。
【０００５】
【０００６】
【０００７】 また、上記第１の観点による画像処理方
法では、着目点の周辺の点についても加味するため、Ｓ
／Ｎが低く、エッジ部がノイズであいまいになった入力
画像でも、エッジ部が切れずに滑らかに繋がった出力画
像を得ることが出来る。
法では、着目点の周辺の点についても加味するため、Ｓ
／Ｎが低く、エッジ部がノイズであいまいになった入力
画像でも、エッジ部が切れずに滑らかに繋がった出力画
像を得ることが出来る。
【０００８】 第２の観点では、本発明は、上記構成の
画像処理方法において、前記平坦部用の所定の非線形平
滑化処理として、入力画像中の着目点を中心に複数の所
定方向について輝度変化値を算出し、各輝度変化値を基
に特定の１方向を選択し、その１方向について、エッジ
部の同様の処理よりも長い距離にある点のデータを基
に、エッジ部の同様の処理よりも長い距離の１次元非線
形平滑化処理を行うことを特徴とする画像処理方法を提
供する。上記第２の観点による画像処理方法では、エッ
ジ部の平滑化については、“距離”が比較的短いため、
微妙な変化を残すことが出来る。一方、平坦部の平滑化
については、“距離”が比較的長いため、平滑化の効果
を高くすることが出来る。
画像処理方法において、前記平坦部用の所定の非線形平
滑化処理として、入力画像中の着目点を中心に複数の所
定方向について輝度変化値を算出し、各輝度変化値を基
に特定の１方向を選択し、その１方向について、エッジ
部の同様の処理よりも長い距離にある点のデータを基
に、エッジ部の同様の処理よりも長い距離の１次元非線
形平滑化処理を行うことを特徴とする画像処理方法を提
供する。上記第２の観点による画像処理方法では、エッ
ジ部の平滑化については、“距離”が比較的短いため、
微妙な変化を残すことが出来る。一方、平坦部の平滑化
については、“距離”が比較的長いため、平滑化の効果
を高くすることが出来る。
【０００９】 第３の観点では、本発明は、上記構成の
画像処理方法において、前記平坦部用の所定の非線形平
滑化処理として、入力画像中の着目点を中心に複数の所
定方向について輝度変化値を算出し、各輝度変化値を基
に特定の１方向を選択し、その１方向について、エッジ
部に対する同様の処理よりも長い距離にある点のデータ
を基に、エッジ部に対する同様の処理よりも長い距離の
１次元非線形平滑化処理を行った値と、前記選択された
１方向と所定角度ずれた方向にある点のデータを基に１
次元非線形平滑化処理を行った値とを平均することを特
徴とする画像処理方法を提供する。上記第３の観点によ
る画像処理方法では、少なくとも２方向のデータを加味
するため、方向性が抑制され、より平滑化の効果を高く
することが出来る。
画像処理方法において、前記平坦部用の所定の非線形平
滑化処理として、入力画像中の着目点を中心に複数の所
定方向について輝度変化値を算出し、各輝度変化値を基
に特定の１方向を選択し、その１方向について、エッジ
部に対する同様の処理よりも長い距離にある点のデータ
を基に、エッジ部に対する同様の処理よりも長い距離の
１次元非線形平滑化処理を行った値と、前記選択された
１方向と所定角度ずれた方向にある点のデータを基に１
次元非線形平滑化処理を行った値とを平均することを特
徴とする画像処理方法を提供する。上記第３の観点によ
る画像処理方法では、少なくとも２方向のデータを加味
するため、方向性が抑制され、より平滑化の効果を高く
することが出来る。
【００１０】 第４の観点では、本発明は、上記構成の
画像処理方法において、前記平坦部用の所定の非線形平
滑化処理として、入力画像中の着目点を中心にした周囲
の点のデータを基に、各データの寄与する重みを変えた
適合型重み付き平均を行うことを特徴とする画像処理方
法を提供する。上記第４の観点による画像処理方法で
は、着目点の周囲のデータを加味するため、方向性が抑
制され、より平滑化の効果を高くすることが出来る。
画像処理方法において、前記平坦部用の所定の非線形平
滑化処理として、入力画像中の着目点を中心にした周囲
の点のデータを基に、各データの寄与する重みを変えた
適合型重み付き平均を行うことを特徴とする画像処理方
法を提供する。上記第４の観点による画像処理方法で
は、着目点の周囲のデータを加味するため、方向性が抑
制され、より平滑化の効果を高くすることが出来る。
【００１１】 第５の観点では、本発明は、１）入力画
像中の各点を中心に複数の所定方向について輝度変化値
を算出し、各輝度変化値を成分とする輝度変化ベクトを
作成する輝度変化ベクトを作成ステップと、２）着目点
とその周辺の点の前記輝度変化ベクトルを基に、所定の
重み付けベクトル加算を行って、着目点のボケ輝度変化
ベクトルを作成するボケ輝度変化ベクト作成ステップ
と、３）着目点の前記ボケ輝度変化ベクトルの成分の中
の最小値の方向すなわちボケ最小変化方向を求めるボケ
最小変化方向取得ステップと、４）前記ボケ最小変化方
向上の複数点のデータを基に１次元非線形平滑化処理を
行い、ボケ最小変化方向平滑化画像を作成するボケ最小
変化方向平滑化画像作成ステップと、５）前記ボケ最小
変化方向平滑化画像を基にエッジ部と平坦部を区別する
マップを作成するマップ作成ステップと、６）前記マッ
プを参照して、エッジ部では、前記ボケ最小変化方向平
滑化画像のデータを出力データとし、平坦部では、平坦
部用の所定の非線形平滑化処理を行った結果を出力デー
タとする出力画像作成ステップとを有することを特徴と
する画像処理方法を提供する。上記第５の観点による画
像処理方法では、上記第１の観点による画像処理方法と
同じ作用により、エッジ部と平坦部の両方に対してその
特徴に合った適切な平滑化処理を行うことができ、画質
を改善した出力画像を作成することが出来る。
像中の各点を中心に複数の所定方向について輝度変化値
を算出し、各輝度変化値を成分とする輝度変化ベクトを
作成する輝度変化ベクトを作成ステップと、２）着目点
とその周辺の点の前記輝度変化ベクトルを基に、所定の
重み付けベクトル加算を行って、着目点のボケ輝度変化
ベクトルを作成するボケ輝度変化ベクト作成ステップ
と、３）着目点の前記ボケ輝度変化ベクトルの成分の中
の最小値の方向すなわちボケ最小変化方向を求めるボケ
最小変化方向取得ステップと、４）前記ボケ最小変化方
向上の複数点のデータを基に１次元非線形平滑化処理を
行い、ボケ最小変化方向平滑化画像を作成するボケ最小
変化方向平滑化画像作成ステップと、５）前記ボケ最小
変化方向平滑化画像を基にエッジ部と平坦部を区別する
マップを作成するマップ作成ステップと、６）前記マッ
プを参照して、エッジ部では、前記ボケ最小変化方向平
滑化画像のデータを出力データとし、平坦部では、平坦
部用の所定の非線形平滑化処理を行った結果を出力デー
タとする出力画像作成ステップとを有することを特徴と
する画像処理方法を提供する。上記第５の観点による画
像処理方法では、上記第１の観点による画像処理方法と
同じ作用により、エッジ部と平坦部の両方に対してその
特徴に合った適切な平滑化処理を行うことができ、画質
を改善した出力画像を作成することが出来る。
【００１２】 第６の観点では、本発明は、上記構成の
画像処理方法において、前記マップ作成ステップは、５
−１）前記ボケ最小変化方向平滑化画像中の着目点に対
応するボケ最小変化方向と直交する方向上にある複数点
のボケ最小変化方向平滑化画像のデータの中の最大値と
最小値の差を求める差算出ステップと、５−２）前記差
が所定値よりも大きい場合は着目点をエッジ部と判定
し、小さい場合は着目点を平坦部と判定して、エッジ部
と平坦部を区別するマップを作成する判定ステップとを
有することを特徴とする画像処理方法を提供する。エッ
ジ部の特徴としてエッジの伸びる方向には似た値のデー
タが並び、それと直交する方向には比較的大きく異なる
値のデータが並ぶ傾向がある。一方、平坦部の特徴とし
てどの方向にも似た値のデータが並ぶ傾向がある。上記
第６の観点による画像処理方法では、この特徴の違いを
利用するため、エッジ部と平坦部を的確に区別できる。
画像処理方法において、前記マップ作成ステップは、５
−１）前記ボケ最小変化方向平滑化画像中の着目点に対
応するボケ最小変化方向と直交する方向上にある複数点
のボケ最小変化方向平滑化画像のデータの中の最大値と
最小値の差を求める差算出ステップと、５−２）前記差
が所定値よりも大きい場合は着目点をエッジ部と判定
し、小さい場合は着目点を平坦部と判定して、エッジ部
と平坦部を区別するマップを作成する判定ステップとを
有することを特徴とする画像処理方法を提供する。エッ
ジ部の特徴としてエッジの伸びる方向には似た値のデー
タが並び、それと直交する方向には比較的大きく異なる
値のデータが並ぶ傾向がある。一方、平坦部の特徴とし
てどの方向にも似た値のデータが並ぶ傾向がある。上記
第６の観点による画像処理方法では、この特徴の違いを
利用するため、エッジ部と平坦部を的確に区別できる。
【００１３】
【００１４】 第７の観点では、本発明は、入力画像の
エッジ部と平坦部とを分離して認識する認識手段と、エ
ッジ部にエッジ部用の所定方向の所定の１次元非線形平
滑化処理を行うエッジ部平滑化手段と、平坦部に平坦部
用の所定の非線形平滑化処理を行う平坦部平滑化手段
と、前記エッジ部平滑化手段の結果および前記平坦部平
滑化手段の結果を反映させて出力画像を作成する出力画
像作成手段とを具備した画像処理装置において、前記エ
ッジ部平滑化手段は、入力画像中の各点を中心に複数の
所定方向について輝度変化値を算出し、各輝度変化値を
成分とする輝度変化ベクトを作成し、着目点とその周辺
の点の輝度変化ベクトルについて所定の重み付けベクト
ル加算を行って着目点のボケ輝度変化ベクトルを作成
し、そのボケ輝度変化ベクトルの成分の中の最小値の方
向すなわちボケ最小変化方向を求め、そのボケ最小変化
方向上の複数点のデータを基に１次元非線形平滑化処理
を行うことを特徴とする画像処理装置を提供する。上記
第７の観点による画像処理装置では、上記第１の観点に
よる画像処理方法を好適に実施できる。
エッジ部と平坦部とを分離して認識する認識手段と、エ
ッジ部にエッジ部用の所定方向の所定の１次元非線形平
滑化処理を行うエッジ部平滑化手段と、平坦部に平坦部
用の所定の非線形平滑化処理を行う平坦部平滑化手段
と、前記エッジ部平滑化手段の結果および前記平坦部平
滑化手段の結果を反映させて出力画像を作成する出力画
像作成手段とを具備した画像処理装置において、前記エ
ッジ部平滑化手段は、入力画像中の各点を中心に複数の
所定方向について輝度変化値を算出し、各輝度変化値を
成分とする輝度変化ベクトを作成し、着目点とその周辺
の点の輝度変化ベクトルについて所定の重み付けベクト
ル加算を行って着目点のボケ輝度変化ベクトルを作成
し、そのボケ輝度変化ベクトルの成分の中の最小値の方
向すなわちボケ最小変化方向を求め、そのボケ最小変化
方向上の複数点のデータを基に１次元非線形平滑化処理
を行うことを特徴とする画像処理装置を提供する。上記
第７の観点による画像処理装置では、上記第１の観点に
よる画像処理方法を好適に実施できる。
【００１５】 第８の観点では、本発明は、入力画像の
エッジ部と平坦部とを分離して認識する認識ステップ
と、エッジ部にエッジ部用の所定方向の所定の１次元非
線形平滑化処理を行うエッジ部平滑化ステップと、平坦
部に平坦部用の所定の非線形平滑化処理を行う平坦部平
滑化ステップと、前記エッジ部平滑化ステップの結果お
よび前記平坦部平滑化ステップの結果を反映させて出力
画像を作成する出力画像作成ステップとをコンピュータ
に実現させる画像処理プログラムを記録した、コンピュ
ータ読み取り可能な記録媒体であって、前記エッジ部平
滑化ステップでは、入力画像中の各点を中心に複数の所
定方向について輝度変化値を算出し、各輝度変化値を成
分とする輝度変化ベクトを作成し、着目点とその周辺の
点の輝度変化ベクトルについて所定の重み付けベクトル
加算を行って着目点のボケ輝度変化ベクトルを作成し、
そのボケ輝度変化ベクトルの成分の中の最小値の方向す
なわちボケ最小変化方向を求め、そのボケ最小変化方向
上の複数点のデータを基に１次元非線形平滑化処理を行
うことを特徴とする記録媒体を提供する。上記第８の観
点による記録媒体をコンピュータ読み取らせることによ
り、上記第７の観点による画像処理装置を好適に実現で
きる。
エッジ部と平坦部とを分離して認識する認識ステップ
と、エッジ部にエッジ部用の所定方向の所定の１次元非
線形平滑化処理を行うエッジ部平滑化ステップと、平坦
部に平坦部用の所定の非線形平滑化処理を行う平坦部平
滑化ステップと、前記エッジ部平滑化ステップの結果お
よび前記平坦部平滑化ステップの結果を反映させて出力
画像を作成する出力画像作成ステップとをコンピュータ
に実現させる画像処理プログラムを記録した、コンピュ
ータ読み取り可能な記録媒体であって、前記エッジ部平
滑化ステップでは、入力画像中の各点を中心に複数の所
定方向について輝度変化値を算出し、各輝度変化値を成
分とする輝度変化ベクトを作成し、着目点とその周辺の
点の輝度変化ベクトルについて所定の重み付けベクトル
加算を行って着目点のボケ輝度変化ベクトルを作成し、
そのボケ輝度変化ベクトルの成分の中の最小値の方向す
なわちボケ最小変化方向を求め、そのボケ最小変化方向
上の複数点のデータを基に１次元非線形平滑化処理を行
うことを特徴とする記録媒体を提供する。上記第８の観
点による記録媒体をコンピュータ読み取らせることによ
り、上記第７の観点による画像処理装置を好適に実現で
きる。
【００１６】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、本発明の
実施形態を説明する。これらの実施形態は、画像処理プ
ログラムを記録した記録媒体をコンピュータに読み込ま
せて、画像処理装置としてコンピュータを機能させるこ
とにより実現できる。
実施形態を説明する。これらの実施形態は、画像処理プ
ログラムを記録した記録媒体をコンピュータに読み込ま
せて、画像処理装置としてコンピュータを機能させるこ
とにより実現できる。
【００１７】−第１の実施形態−
（１−０）装置の構成
図１１に示すように、画像処理装置１００は、コンピュ
ータ１と、操作者がコマンドなどを入力する入力装置２
と、画像表示装置３と、記憶媒体読書装置４と、画像処
理プログラムを記録した記憶媒体５とを具備して構成さ
れている。
ータ１と、操作者がコマンドなどを入力する入力装置２
と、画像表示装置３と、記憶媒体読書装置４と、画像処
理プログラムを記録した記憶媒体５とを具備して構成さ
れている。
【００１８】（１−１）画像処理プログラムの手順概略
図１は、画像処理プログラムの手順の概略を示すフロー
図である。 ステップ１０１：入力画像値を基に、エッジ部のみに有
効な１次元非線形平滑化処理を行い、エッジ部平滑化画
像Ａを得る。エッジ部平滑化画像Ａの座標（ｉ，ｊ）の
点のデータをA(i,j)で表す。 ステップ１０２：入力画像を基に、平坦部のみに有効な
平滑化処理を行い、平坦部平滑化画像Ｂを得る。この平
坦部平滑化画像Ｂの座標（ｉ，ｊ）の点のデータをB(i,
j)で表す。 ステップ１０３：例えばエッジ部平滑化画像Ａのデータ
A(i,j)を基に、エッジ部と平坦部を分離して認識する処
理を行い、エッジ部と平坦部を区別するマップＭを作成
する。例えば、マップＭの座標（ｉ，ｊ）のマップ値を
M(i,j)で表すとき、エッジ部のマップ値をM(i,j)＝１と
し、平坦部のマップ値をM(i,j)＝０とする。 ステップ１０４：出力画像Ｇの座標（ｉ，ｊ）の点の出
力データをG(i,j)で表すとき、マップ値M(i,j)＝１なら
エッジ部平滑化画像ＡのデータA(i,j)を出力データG(i,
j)とし、マップ値M(i,j)＝０なら平坦部平滑化画像Ｂの
データB(i,j)を出力データG(i,j)とする切り張り処理を
行う。すなわち、 Ｍ(i,j)＝１の場合（エッジ部の場合）：Ｇ(i,j)＝Ａ(i,j) Ｍ(i,j)＝０の場合 （平坦部の場合） ：Ｇ(i,j)＝Ｂ(i,j) …(１） とする。
図である。 ステップ１０１：入力画像値を基に、エッジ部のみに有
効な１次元非線形平滑化処理を行い、エッジ部平滑化画
像Ａを得る。エッジ部平滑化画像Ａの座標（ｉ，ｊ）の
点のデータをA(i,j)で表す。 ステップ１０２：入力画像を基に、平坦部のみに有効な
平滑化処理を行い、平坦部平滑化画像Ｂを得る。この平
坦部平滑化画像Ｂの座標（ｉ，ｊ）の点のデータをB(i,
j)で表す。 ステップ１０３：例えばエッジ部平滑化画像Ａのデータ
A(i,j)を基に、エッジ部と平坦部を分離して認識する処
理を行い、エッジ部と平坦部を区別するマップＭを作成
する。例えば、マップＭの座標（ｉ，ｊ）のマップ値を
M(i,j)で表すとき、エッジ部のマップ値をM(i,j)＝１と
し、平坦部のマップ値をM(i,j)＝０とする。 ステップ１０４：出力画像Ｇの座標（ｉ，ｊ）の点の出
力データをG(i,j)で表すとき、マップ値M(i,j)＝１なら
エッジ部平滑化画像ＡのデータA(i,j)を出力データG(i,
j)とし、マップ値M(i,j)＝０なら平坦部平滑化画像Ｂの
データB(i,j)を出力データG(i,j)とする切り張り処理を
行う。すなわち、 Ｍ(i,j)＝１の場合（エッジ部の場合）：Ｇ(i,j)＝Ａ(i,j) Ｍ(i,j)＝０の場合 （平坦部の場合） ：Ｇ(i,j)＝Ｂ(i,j) …(１） とする。
【００１９】なお、上記ステップ１０１とステップ１０
２は順序を交換してもよい。また、上記ステップ１０３
も、上記ステップ１０１やステップ１０２の結果を参照
しない場合は、上記ステップ１０１やステップ１０２と
順序を交換してもよい。すなわち、初めに入力画像のエ
ッジ部と平坦部を分離して認識する処理を行い、エッジ
部に相当する点なら入力画像のデータを基にエッジ部に
有効な非線形平滑化処理を行って出力データを決定し、
平坦部に相当する点なら入力画像のデータを基に平坦部
に有効な非線形平滑化処理を行って出力データを決定し
てもよい。
２は順序を交換してもよい。また、上記ステップ１０３
も、上記ステップ１０１やステップ１０２の結果を参照
しない場合は、上記ステップ１０１やステップ１０２と
順序を交換してもよい。すなわち、初めに入力画像のエ
ッジ部と平坦部を分離して認識する処理を行い、エッジ
部に相当する点なら入力画像のデータを基にエッジ部に
有効な非線形平滑化処理を行って出力データを決定し、
平坦部に相当する点なら入力画像のデータを基に平坦部
に有効な非線形平滑化処理を行って出力データを決定し
てもよい。
【００２０】（１−２）ステップ１０１の処理手順
図２は、ステップ１０１の詳細な処理手順の比較例を示
すフロー図である。 ステップ２０１： 入力画像中の着目点を中心に複数の所定方向について輝
度変化値を算出し、各輝度変化値を成分とする輝度変化
ベクトルを作成する。例えば、図６に示すように、方向
ｄ＝０〜ｄ＝７の８方向について着目点を中心に直線上
の５サンプリング点の輝度変化値を算出し、８方向の輝
度変化値を成分とする輝度変化ベクトルを作成する。な
お、図６の黒丸の点は、元のデータが存在するサンプリ
ング点である。一方、白丸の点は、元のデータが存在し
ないため、例えば、最も近い２点のデータの平均値をそ
の点のデータとするサンプリング点である。 輝度変化値Ｓの算出方法は、例えば次式による。 Ｓ（ｄ，ｉ，ｊ）＝ｍ＝−２Σ２ａｂｓ｛ｄｉｒｖａｌ
｛Ｉ（ｉ，ｊ），ｄ，ｍ｝−Ｉ（ｉ，ｊ）｝ …
（２） ここで、Ｓ（ｄ，ｉ，ｊ）は、座標（ｉ，ｊ）の点にお
けるｄ方向の輝度変化値を表す。また、ａｂｓ｛｝は絶
対値とる関数を意味する。また、ｄｉｒｖａｌ｛Ｉ
（ｉ，ｊ），ｄ，ｍ｝は、入力画像の座標（ｉ，ｊ）の
点からｄ方向にｍ個目のサンプリング点のデータを表
す。また、Ｉ（ｉ，ｊ）は、入力画像の座標（ｉ，ｊ）
の点のデータを表す。
すフロー図である。 ステップ２０１： 入力画像中の着目点を中心に複数の所定方向について輝
度変化値を算出し、各輝度変化値を成分とする輝度変化
ベクトルを作成する。例えば、図６に示すように、方向
ｄ＝０〜ｄ＝７の８方向について着目点を中心に直線上
の５サンプリング点の輝度変化値を算出し、８方向の輝
度変化値を成分とする輝度変化ベクトルを作成する。な
お、図６の黒丸の点は、元のデータが存在するサンプリ
ング点である。一方、白丸の点は、元のデータが存在し
ないため、例えば、最も近い２点のデータの平均値をそ
の点のデータとするサンプリング点である。 輝度変化値Ｓの算出方法は、例えば次式による。 Ｓ（ｄ，ｉ，ｊ）＝ｍ＝−２Σ２ａｂｓ｛ｄｉｒｖａｌ
｛Ｉ（ｉ，ｊ），ｄ，ｍ｝−Ｉ（ｉ，ｊ）｝ …
（２） ここで、Ｓ（ｄ，ｉ，ｊ）は、座標（ｉ，ｊ）の点にお
けるｄ方向の輝度変化値を表す。また、ａｂｓ｛｝は絶
対値とる関数を意味する。また、ｄｉｒｖａｌ｛Ｉ
（ｉ，ｊ），ｄ，ｍ｝は、入力画像の座標（ｉ，ｊ）の
点からｄ方向にｍ個目のサンプリング点のデータを表
す。また、Ｉ（ｉ，ｊ）は、入力画像の座標（ｉ，ｊ）
の点のデータを表す。
【００２１】なお、サンプリング点の選び方として、図
７に示すように、８方向について着目点を中心に直線上
の９サンプリング点を採ってもよい。また、図８に示す
ように、８方向について着目点を中心に元のデータの存
在する点を選んで屈曲線上の９サンプリング点を採って
もよい。また、元のデータが存在しないサンプリング点
のデータを周りの点のデータから求める補間法として、
サンプリング点の周りの元のデータが存在する点のうち
で最も近い点のデータをそのまま流用する方法を用いて
もよい。また、輝度変化値の算出方法として、前記
（２）式における abs｛｝の代りに、２乗をとる関数 s
qr｛｝を用いてもよい。
７に示すように、８方向について着目点を中心に直線上
の９サンプリング点を採ってもよい。また、図８に示す
ように、８方向について着目点を中心に元のデータの存
在する点を選んで屈曲線上の９サンプリング点を採って
もよい。また、元のデータが存在しないサンプリング点
のデータを周りの点のデータから求める補間法として、
サンプリング点の周りの元のデータが存在する点のうち
で最も近い点のデータをそのまま流用する方法を用いて
もよい。また、輝度変化値の算出方法として、前記
（２）式における abs｛｝の代りに、２乗をとる関数 s
qr｛｝を用いてもよい。
【００２２】ステップ２０２：各点の輝度変化ベクトル
の成分の中の最小値の方向すなわち最小変化方向を求め
る。これを数式で示すと次のようになる。 dmin(i,j)＝mindir｛Ｓ(d,i,j)｜0<=d<=7｝ …(３) ここで、dmin(i,j) は、最小変化方向のｄの値を表す。
また、mindir｛Ｓ(d,i,j)｜0<=d<=7｝は、ｄ＝１〜７に
ついて輝度変化値S(d,i,j)の値を比較し、最小となるも
ののｄの値を意味する。なお、最小となるものが２以上
ある場合は、適当に１つを選べばよく、例えばｄの値の
最小値を採ればよい。
の成分の中の最小値の方向すなわち最小変化方向を求め
る。これを数式で示すと次のようになる。 dmin(i,j)＝mindir｛Ｓ(d,i,j)｜0<=d<=7｝ …(３) ここで、dmin(i,j) は、最小変化方向のｄの値を表す。
また、mindir｛Ｓ(d,i,j)｜0<=d<=7｝は、ｄ＝１〜７に
ついて輝度変化値S(d,i,j)の値を比較し、最小となるも
ののｄの値を意味する。なお、最小となるものが２以上
ある場合は、適当に１つを選べばよく、例えばｄの値の
最小値を採ればよい。
【００２３】ステップ２０３：最小変化方向dmin(i,j)
に１次元非線形平滑化処理を行う。１次元非線形平滑化
処理の例を（４）式〜（７）式に示す。 Hmin(i,j)＝（1−f(i,j)）*I(i,j)＋f(i,j)*H0(i,j) …(４) H0(i,j)＝m=-2Σ2dirval｛Ｉ(i,j),dmin(i,j),m｝／５ …(５) f(i,j)＝σ0*σ0／(σ0*σ0+α*α*σ(i,j)*σ(i,j)) …(６) σ(i,j)*σ(i,j)＝m=-2Σ2（dirval｛Ｉ(i,j),dmin(i,j),m｝−H0(i,j)） *（dirval｛Ｉ(i,j),dmin(i,j),m｝−H0(i,j)） …(７) ここで、Hmin(i,j) は、座標（ｉ，ｊ）の点における平
滑化後の出力データを意味する。また、dirval｛I(i,
j),dmin(i,j),m｝は、入力画像の座標（ｉ，ｊ）の点か
ら最小変化方向dmin(i,j) にｍ個目のサンプリング点の
データを表す。また、H0(i,j)は、入力画像の座標
（ｉ，ｊ）の点を中心として最小変化方向dmin(i,j)の
５個のサンプリング点のデータの平均値を表す。また、
σ0 は入力画像のノイズの標準偏差に比例した値を意味
する。また、αは平滑化の程度を決める値である。σ0
は、例えば画像の端のノイズ部分とみなせる小さな領域
内の各点の輝度を２乗し平均しその平方根を用いればよ
い。あるいは、例えば画像中に１００点くらいの点をと
り、各点とその近傍の点の輝度の差の最小値をそれぞれ
計算し、得られた最小値の平均値を用いてもよい。
に１次元非線形平滑化処理を行う。１次元非線形平滑化
処理の例を（４）式〜（７）式に示す。 Hmin(i,j)＝（1−f(i,j)）*I(i,j)＋f(i,j)*H0(i,j) …(４) H0(i,j)＝m=-2Σ2dirval｛Ｉ(i,j),dmin(i,j),m｝／５ …(５) f(i,j)＝σ0*σ0／(σ0*σ0+α*α*σ(i,j)*σ(i,j)) …(６) σ(i,j)*σ(i,j)＝m=-2Σ2（dirval｛Ｉ(i,j),dmin(i,j),m｝−H0(i,j)） *（dirval｛Ｉ(i,j),dmin(i,j),m｝−H0(i,j)） …(７) ここで、Hmin(i,j) は、座標（ｉ，ｊ）の点における平
滑化後の出力データを意味する。また、dirval｛I(i,
j),dmin(i,j),m｝は、入力画像の座標（ｉ，ｊ）の点か
ら最小変化方向dmin(i,j) にｍ個目のサンプリング点の
データを表す。また、H0(i,j)は、入力画像の座標
（ｉ，ｊ）の点を中心として最小変化方向dmin(i,j)の
５個のサンプリング点のデータの平均値を表す。また、
σ0 は入力画像のノイズの標準偏差に比例した値を意味
する。また、αは平滑化の程度を決める値である。σ0
は、例えば画像の端のノイズ部分とみなせる小さな領域
内の各点の輝度を２乗し平均しその平方根を用いればよ
い。あるいは、例えば画像中に１００点くらいの点をと
り、各点とその近傍の点の輝度の差の最小値をそれぞれ
計算し、得られた最小値の平均値を用いてもよい。
【００２４】上記（４）式〜（７）式の１次元非線形平
滑化処理の外に、次の（８）式〜（11）式の１次元非線
形平滑化処理を行ってもよい。 Hmin(i,j)＝m=-2Σ2w(m,i,j)*dirval｛I(i,j),dmin(i,j),m｝ …(８) w(m,i,j)＝u(m,i,j)／ut(m,i,j) …(９) ut(m,i,j)＝m=-2Σ2u(m,i,j) …(10) m=0の時 ：u(0,i,j)＝1 m>=1の時：u(m,i,j) ＝u(m-1,i,j)/(1+(dirval｛I(i,j),dmin(i,j),m｝/(α*σ0))**β) m<=-1の時：u(m,i,j) ＝u(m+1,i,j)/(1+(dirval｛I(i,j),dmin(i,j),m｝/(α*σ0))**β) …(11) ここで、βは平滑化の寄与を決めるパラメータ値であ
り、（）**βはβ乗を表す。
滑化処理の外に、次の（８）式〜（11）式の１次元非線
形平滑化処理を行ってもよい。 Hmin(i,j)＝m=-2Σ2w(m,i,j)*dirval｛I(i,j),dmin(i,j),m｝ …(８) w(m,i,j)＝u(m,i,j)／ut(m,i,j) …(９) ut(m,i,j)＝m=-2Σ2u(m,i,j) …(10) m=0の時 ：u(0,i,j)＝1 m>=1の時：u(m,i,j) ＝u(m-1,i,j)/(1+(dirval｛I(i,j),dmin(i,j),m｝/(α*σ0))**β) m<=-1の時：u(m,i,j) ＝u(m+1,i,j)/(1+(dirval｛I(i,j),dmin(i,j),m｝/(α*σ0))**β) …(11) ここで、βは平滑化の寄与を決めるパラメータ値であ
り、（）**βはβ乗を表す。
【００２５】さらに他の１次元非線形平滑化処理として
は、例えば、所定の点数のデータの中から中間値を選ん
で出力値とする方法を用いてもよい。また、入力画像の
データが“０”か“１”の２値であり、出力画像値も
“０”か“１”の２値の場合には、所定の点数のデータ
の中から数の多い方の値を選んで出力値とする方法を用
いてもよい。
は、例えば、所定の点数のデータの中から中間値を選ん
で出力値とする方法を用いてもよい。また、入力画像の
データが“０”か“１”の２値であり、出力画像値も
“０”か“１”の２値の場合には、所定の点数のデータ
の中から数の多い方の値を選んで出力値とする方法を用
いてもよい。
【００２６】平滑化を行う点数は５点に限定されない
が、通常の臨床撮影に使われる頭部や腹部のＭＲＩ画像
で評価した所、エッジ部の平滑化では、３点または５点
が好ましく、３点の場合はエッジ部の微妙な変化をよく
残す反面、平滑化の効果が少なかった。５点では、エッ
ジ部の微妙な変化を３点の時ほど残さないが、ほぼ満足
できる程度に画像の特徴をつかむために必要なエッジ部
の微妙な変化を残しており、平滑化の効果も高く、満足
いく結果であった。また、骨部のＭＲＩ画像で評価した
所、平滑化はあまりしない方が好ましく、５点より３点
の方が好ましかった。
が、通常の臨床撮影に使われる頭部や腹部のＭＲＩ画像
で評価した所、エッジ部の平滑化では、３点または５点
が好ましく、３点の場合はエッジ部の微妙な変化をよく
残す反面、平滑化の効果が少なかった。５点では、エッ
ジ部の微妙な変化を３点の時ほど残さないが、ほぼ満足
できる程度に画像の特徴をつかむために必要なエッジ部
の微妙な変化を残しており、平滑化の効果も高く、満足
いく結果であった。また、骨部のＭＲＩ画像で評価した
所、平滑化はあまりしない方が好ましく、５点より３点
の方が好ましかった。
【００２７】着目点から最も遠いサンプリング点までの
距離は、エッジ部の平滑化の場合より平坦部の平滑化の
場合を長くすることが好ましい。これは、エッジ部の平
滑化の場合は微妙な変化を残すことを重視し、平坦部の
平滑化の場合は平滑化の効果を高くすることを重視する
ためである。
距離は、エッジ部の平滑化の場合より平坦部の平滑化の
場合を長くすることが好ましい。これは、エッジ部の平
滑化の場合は微妙な変化を残すことを重視し、平坦部の
平滑化の場合は平滑化の効果を高くすることを重視する
ためである。
【００２８】 図３は、ステップ１０１の詳細な処理手
順の実施例のフロー図である。 ステップ２０１： 図２のステップ２０１と同一処理である。
順の実施例のフロー図である。 ステップ２０１： 図２のステップ２０１と同一処理である。
【００２９】ステップ３１１：着目点とその近傍の点の
輝度変化ベクトルを平均してボケ輝度変化ベクトルＳ'
(d,i,j)を作成する。例えば、次式を用いる。 Ｓ'(d,i,j)＝p=-1Σ1 q=-1Σ1Ｓ(d,i+p,j+q)／９ …(12) ステップ３０２：ボケ輝度変化ベクトルＳ'(d,i,j)の成
分の中の最小値の方向すなわちボケ最小変化方向を求め
る。これを数式で示すと次のようになる。 dmin'(i,j)＝mindir｛Ｓ'(d,i,j)｜0<=d<=7｝ …(13) ここで、dmin'(i,j) は、ボケ最小変化方向のｄの値を
表す。また、mindir｛S'(d,i,j)｜0<=d<=7｝は、ｄ＝１
〜７についてボケ輝度変化値S'(d,i,j)の値を比較し、
最小となるもののｄの値を意味する。なお、最小となる
ものが２以上ある場合は、適当に１つを選べばよく、例
えばｄの値の最小値を採ればよい。
輝度変化ベクトルを平均してボケ輝度変化ベクトルＳ'
(d,i,j)を作成する。例えば、次式を用いる。 Ｓ'(d,i,j)＝p=-1Σ1 q=-1Σ1Ｓ(d,i+p,j+q)／９ …(12) ステップ３０２：ボケ輝度変化ベクトルＳ'(d,i,j)の成
分の中の最小値の方向すなわちボケ最小変化方向を求め
る。これを数式で示すと次のようになる。 dmin'(i,j)＝mindir｛Ｓ'(d,i,j)｜0<=d<=7｝ …(13) ここで、dmin'(i,j) は、ボケ最小変化方向のｄの値を
表す。また、mindir｛S'(d,i,j)｜0<=d<=7｝は、ｄ＝１
〜７についてボケ輝度変化値S'(d,i,j)の値を比較し、
最小となるもののｄの値を意味する。なお、最小となる
ものが２以上ある場合は、適当に１つを選べばよく、例
えばｄの値の最小値を採ればよい。
【００３０】ステップ３０３：ボケ最小変化方向dmin'
(i,j)に１次元非線形平滑化を行う。例えば、前記(５)
式，(７)式，(８)式，(11)式中のdmin(i,j)を dmin'(i,
j)で置換すればよい。
(i,j)に１次元非線形平滑化を行う。例えば、前記(５)
式，(７)式，(８)式，(11)式中のdmin(i,j)を dmin'(i,
j)で置換すればよい。
【００３１】なお、画像の端の領域では、近傍の点のデ
ータがないため、特例処理を行う必要がある。この特例
処理の一例では、５点の平滑化を行う場合、画像の端か
ら２点分の領域は入力画像のデータをそのまま出力デー
タとする。また、他の例では、入力画像の両端をサイク
リックに接続して、近傍の点のデータを得る。
ータがないため、特例処理を行う必要がある。この特例
処理の一例では、５点の平滑化を行う場合、画像の端か
ら２点分の領域は入力画像のデータをそのまま出力デー
タとする。また、他の例では、入力画像の両端をサイク
リックに接続して、近傍の点のデータを得る。
【００３２】図２の処理では、Ｓ／Ｎが低く、エッジ部
がノイズであいまいになった入力画像を処理すると、エ
ッジ部がぶつぶつした人工色の強い感触になってしまう
ことがあったが、図３の処理では、かかる入力画像に対
しても、エッジ部が滑らかに繋がった出力画像が得られ
る利点があった。
がノイズであいまいになった入力画像を処理すると、エ
ッジ部がぶつぶつした人工色の強い感触になってしまう
ことがあったが、図３の処理では、かかる入力画像に対
しても、エッジ部が滑らかに繋がった出力画像が得られ
る利点があった。
【００３３】（１−３）ステップ１０２の処理手順
図４は、ステップ１０２の詳細な処理手順の一例を示す
フロー図である。 ステップ４０１：図２のステップ２０１と同様に輝度変
化ベクトルを求める。ただし、各方向９点の輝度変化値
を算出する。例えば、(２)式のｍの範囲を、−４＜＝ｍ
＜＝４とすればよい。 ステップ２０２：図２のステップ２０２と同様に最小変
化方向を求める。 ステップ４０３：図２のステップ２０３と同様に最小変
化方向に１次元非線形平滑化処理を行う。ただし、９点
を用いる。例えば、(４)式〜(７)式を用いる場合には、
(５)式と(７)式ｍの範囲を、−４＜＝ｍ＜＝４にし、
(５)式の分母を“９”にすればよい。同様に、(８)式〜
(11)式を用いる場合には、(８)式と(10)式のｍの範囲
を、−４＜＝ｍ＜＝４にすればよい。
フロー図である。 ステップ４０１：図２のステップ２０１と同様に輝度変
化ベクトルを求める。ただし、各方向９点の輝度変化値
を算出する。例えば、(２)式のｍの範囲を、−４＜＝ｍ
＜＝４とすればよい。 ステップ２０２：図２のステップ２０２と同様に最小変
化方向を求める。 ステップ４０３：図２のステップ２０３と同様に最小変
化方向に１次元非線形平滑化処理を行う。ただし、９点
を用いる。例えば、(４)式〜(７)式を用いる場合には、
(５)式と(７)式ｍの範囲を、−４＜＝ｍ＜＝４にし、
(５)式の分母を“９”にすればよい。同様に、(８)式〜
(11)式を用いる場合には、(８)式と(10)式のｍの範囲
を、−４＜＝ｍ＜＝４にすればよい。
【００３４】平滑化を行う点数は９点に限定されない
が、通常の臨床撮影に使われる頭部や腹部のＭＲＩ画像
で評価したところ、平坦部の平滑化では、９点または１
１点が好ましく、９点の場合は無難な画像が得られ、１
１点の場合は多少平滑化しすぎている感じがあった。
が、通常の臨床撮影に使われる頭部や腹部のＭＲＩ画像
で評価したところ、平坦部の平滑化では、９点または１
１点が好ましく、９点の場合は無難な画像が得られ、１
１点の場合は多少平滑化しすぎている感じがあった。
【００３５】図５は、ステップ１０２の詳細な処理手順
の他の一例のフロー図である。 ステップ２０１：図２のステップ２０１と同様に各方向
５点で輝度変化ベクトルを求める。 ステップ２０２：図２のステップ２０２と同様に最小変
化方向を求める。 ステップ４０３：図４のステップ４０３と同様に最小変
化方向に１次元非線形平滑化処理を行う。
の他の一例のフロー図である。 ステップ２０１：図２のステップ２０１と同様に各方向
５点で輝度変化ベクトルを求める。 ステップ２０２：図２のステップ２０２と同様に最小変
化方向を求める。 ステップ４０３：図４のステップ４０３と同様に最小変
化方向に１次元非線形平滑化処理を行う。
【００３６】図５の処理結果は、図４の処理結果に比
べ、画質で若干劣っていたが、大差はなかった。一方、
図５の処理は、図４の処理に比べ、高速化できる利点が
ある。これは、図５の２０１の処理は、図２の２０１の
処理と同一であるため、図２の２０１の処理結果をその
まま利用でき、実際には演算をする必要がないからであ
る。
べ、画質で若干劣っていたが、大差はなかった。一方、
図５の処理は、図４の処理に比べ、高速化できる利点が
ある。これは、図５の２０１の処理は、図２の２０１の
処理と同一であるため、図２の２０１の処理結果をその
まま利用でき、実際には演算をする必要がないからであ
る。
【００３７】平坦部に有効な非線形平滑化処理の他の例
として、最小変化方向の１次元非線形平滑化処理を行う
と共に、最小変化方向と４５度ずれた方向の１次元非線
形平滑化処理を行い、両者の平均値を出力データとする
方法を用いてもよい。この場合、方向性が抑制され、よ
り平滑化の効果が高くなる。また、さらに他の例とし
て、着目点を中心にした周囲の点のデータを基に各デー
タの寄与する重みを変えた適合型重み付き平均を行っ
て、その平均値を出力データとする方法を用いてもよ
い。
として、最小変化方向の１次元非線形平滑化処理を行う
と共に、最小変化方向と４５度ずれた方向の１次元非線
形平滑化処理を行い、両者の平均値を出力データとする
方法を用いてもよい。この場合、方向性が抑制され、よ
り平滑化の効果が高くなる。また、さらに他の例とし
て、着目点を中心にした周囲の点のデータを基に各デー
タの寄与する重みを変えた適合型重み付き平均を行っ
て、その平均値を出力データとする方法を用いてもよ
い。
【００３８】（１−４）ステップ１０３の処理手順
（１）次式に基づいてエッジ画像Ｅを作成する。
Ｅ(i,j)＝p=-1Σ1 q=-1Σ1ｆ(p,q)＊Ｉ(i+p,j+q) …(14)
ここで、E(i,j)は、エッジ画像Ｅの座標（ｉ，ｊ）の点
のデータである。また、Ｉ(i+p,j+q) は、入力画像の座
標（i+p，j+q）の点のデータである。また、f(p,q)は、
例えば、次の(15)式または(16)式の値である。 ｐ＝ｑ＝０の時：ｆ(0,0)＝１、 ｐかｑのどちらか一方が０の時：ｆ(p,q)＝−１／４、 その他の時：ｆ(p,q)＝０ …(15) ｐ＝ｑ＝０の時：ｆ(0,0)＝１、 その他の時：ｆ(p,q)＝−１／８ …(16) （２）E(i,j)が所定値よりも大きい点はエッジ部と見做
し、マップ値M(i,j)を“１”とする。E(i,j)が所定値よ
りも小さい点は平坦部と見做し、マップ値M(i,j)を
“０”とする。上記しきい値とする所定値は、例えば、
適当な値を与えた結果のマップ値を表示して適当である
と操作者が判定するまでインターラクティブに値を変え
て適切な値を決定すればよい。また、入力画像のノイズ
の大きさを評価してノイズの標準偏差値の所定倍（例え
ば３倍）に設定してもよい。また、エッジ画像Ｅの累積
ヒストグラムを求めてその累積ヒストグラムが所定の割
合（例えば８０％）になる値に設定してもよい。さら
に、ノイズの標準偏差の所定倍の値と累積ヒストグラム
が所定の割合になる値の小さい方の値としてもよい。
のデータである。また、Ｉ(i+p,j+q) は、入力画像の座
標（i+p，j+q）の点のデータである。また、f(p,q)は、
例えば、次の(15)式または(16)式の値である。 ｐ＝ｑ＝０の時：ｆ(0,0)＝１、 ｐかｑのどちらか一方が０の時：ｆ(p,q)＝−１／４、 その他の時：ｆ(p,q)＝０ …(15) ｐ＝ｑ＝０の時：ｆ(0,0)＝１、 その他の時：ｆ(p,q)＝−１／８ …(16) （２）E(i,j)が所定値よりも大きい点はエッジ部と見做
し、マップ値M(i,j)を“１”とする。E(i,j)が所定値よ
りも小さい点は平坦部と見做し、マップ値M(i,j)を
“０”とする。上記しきい値とする所定値は、例えば、
適当な値を与えた結果のマップ値を表示して適当である
と操作者が判定するまでインターラクティブに値を変え
て適切な値を決定すればよい。また、入力画像のノイズ
の大きさを評価してノイズの標準偏差値の所定倍（例え
ば３倍）に設定してもよい。また、エッジ画像Ｅの累積
ヒストグラムを求めてその累積ヒストグラムが所定の割
合（例えば８０％）になる値に設定してもよい。さら
に、ノイズの標準偏差の所定倍の値と累積ヒストグラム
が所定の割合になる値の小さい方の値としてもよい。
【００３９】なお、上記（２）で求めたマップ値M(i,j)
が“１”の点の近傍の点のマップ値M(i+p,j+q)を強制的
に“１”にして、エッジ部の領域を増やす処理を行って
もよい。この場合、エッジが不安定であっても、エッジ
部をより確実にエッジ部と認識できる利点がある。
が“１”の点の近傍の点のマップ値M(i+p,j+q)を強制的
に“１”にして、エッジ部の領域を増やす処理を行って
もよい。この場合、エッジが不安定であっても、エッジ
部をより確実にエッジ部と認識できる利点がある。
【００４０】次に、ステップ１０３の別の処理手順を示
す。 （０）図１のステップ１０１が既に行われており、最小
変化方向dmin(i,j) またはボケ最小変化方向dmin'(i,j)
が既に計算されているとする。 （１）最小変化方向dmin(i,j) またはボケ最小変化方向
dmin'(i,j)の直交方向qd(i,j) を計算する。ボケ最小変
化方向dmin'(i,j)の直交方向qd(i,j) を計算する数式は
次のようになる。 qd(i,j)＝（dmin'(i,j)＋４）％８ …(17) ここで、％８は、８で割った余りを求める整数演算であ
る。（２）着目点を中心に直交方向qd(i,j) に例えば５
点のデータを取り、その中で最大値と最小値の差をエッ
ジ画像Ｅ’のデータとする。数式で表すと次のようにな
る。 Ｅ'(i,j)＝max｛dirval｛i,j,qd(i,j),m｝｜-2<=m<=2｝ −min｛dirval｛i,j,qd(i,j),m｝｜-2<=m<=2｝ …(18) （３）Ｅ'(i,j)が所定値よりも大きい点はエッジ部と見
做し、マップ値M(i,j)を“１”とする。Ｅ'(i,j)が所定
値よりも小さい点は平坦部と見做し、マップ値M(i,j)を
“０”とする。上記のようにエッジ画像Ｅ’からマップ
Ｍを作成すると、先述のエッジ画像ＥからマップＭを作
成するよりも、エッジ部を安定して認識できる利点があ
る。
す。 （０）図１のステップ１０１が既に行われており、最小
変化方向dmin(i,j) またはボケ最小変化方向dmin'(i,j)
が既に計算されているとする。 （１）最小変化方向dmin(i,j) またはボケ最小変化方向
dmin'(i,j)の直交方向qd(i,j) を計算する。ボケ最小変
化方向dmin'(i,j)の直交方向qd(i,j) を計算する数式は
次のようになる。 qd(i,j)＝（dmin'(i,j)＋４）％８ …(17) ここで、％８は、８で割った余りを求める整数演算であ
る。（２）着目点を中心に直交方向qd(i,j) に例えば５
点のデータを取り、その中で最大値と最小値の差をエッ
ジ画像Ｅ’のデータとする。数式で表すと次のようにな
る。 Ｅ'(i,j)＝max｛dirval｛i,j,qd(i,j),m｝｜-2<=m<=2｝ −min｛dirval｛i,j,qd(i,j),m｝｜-2<=m<=2｝ …(18) （３）Ｅ'(i,j)が所定値よりも大きい点はエッジ部と見
做し、マップ値M(i,j)を“１”とする。Ｅ'(i,j)が所定
値よりも小さい点は平坦部と見做し、マップ値M(i,j)を
“０”とする。上記のようにエッジ画像Ｅ’からマップ
Ｍを作成すると、先述のエッジ画像ＥからマップＭを作
成するよりも、エッジ部を安定して認識できる利点があ
る。
【００４１】（１−５）ステップ１０３とステップ１０
４のさらに別の処理手順 ステップ１０３：前記(14)式で求めたエッジ画像Ｅを基
に、度合いマップＭ”を作る。 Ｍ"(i,j)＝Ｅ(i,j)*Ｅ(i,j)／（Ｅ(i,j)*Ｅ(i,j)+γ*γ*σ0*σ0） …(19) ここで、γは、エッジ部と平坦部の度合いを決める所定
のパラメータ値である。 ステップ１０４：重み付き平均を行って、出力画像Ｇを
求める。 Ｇ(i,j)＝Ｍ"(i,j)＊Ａ(i,j)＋（１− Ｍ"(i,j)）＊Ｂ(i,j) …（２
０） 上記方法によれば、最もエッジ部らしい度合いを“１”
とし、最も平坦部らしい度合いを“０”とし、“１”〜
“０”の間の値でエッジ部らしさ平坦部らしさを表した
度合いマップＭ”を用いて、その度合いに応じた平滑化
処理を行える利点がある。
４のさらに別の処理手順 ステップ１０３：前記(14)式で求めたエッジ画像Ｅを基
に、度合いマップＭ”を作る。 Ｍ"(i,j)＝Ｅ(i,j)*Ｅ(i,j)／（Ｅ(i,j)*Ｅ(i,j)+γ*γ*σ0*σ0） …(19) ここで、γは、エッジ部と平坦部の度合いを決める所定
のパラメータ値である。 ステップ１０４：重み付き平均を行って、出力画像Ｇを
求める。 Ｇ(i,j)＝Ｍ"(i,j)＊Ａ(i,j)＋（１− Ｍ"(i,j)）＊Ｂ(i,j) …（２
０） 上記方法によれば、最もエッジ部らしい度合いを“１”
とし、最も平坦部らしい度合いを“０”とし、“１”〜
“０”の間の値でエッジ部らしさ平坦部らしさを表した
度合いマップＭ”を用いて、その度合いに応じた平滑化
処理を行える利点がある。
【００４２】以上の第１の実施形態によれば、エッジ部
はエッジがきれいに揃ってはっきりし、平坦部では平滑
化効果の高まった平滑化画像が得られる。
はエッジがきれいに揃ってはっきりし、平坦部では平滑
化効果の高まった平滑化画像が得られる。
【００４３】−第２の実施形態−
図９は、第２の実施形態にかかる処理手順を示すフロー
図である。 ステップ１０１〜ステップ１０３：図１のステップ１０
１〜ステップ１０３と同一である。 ステップ９０４：図１のステップ１０４の出力画像Ｇを
ここでは平滑化画像とする。 ステップ９０５：入力画像を基に、エッジ強調核画像を
作成する。このエッジ強調核画像作成処理は後で詳述す
る。 ステップ９０６：平滑化画像とエッジ強調核画像を加算
して最終的な出力画像を得る。このとき、重みを加えて
加算してもよい。なお、入力画像とエッジ強調核画像を
加算して最終的な出力画像を得てもよい。
図である。 ステップ１０１〜ステップ１０３：図１のステップ１０
１〜ステップ１０３と同一である。 ステップ９０４：図１のステップ１０４の出力画像Ｇを
ここでは平滑化画像とする。 ステップ９０５：入力画像を基に、エッジ強調核画像を
作成する。このエッジ強調核画像作成処理は後で詳述す
る。 ステップ９０６：平滑化画像とエッジ強調核画像を加算
して最終的な出力画像を得る。このとき、重みを加えて
加算してもよい。なお、入力画像とエッジ強調核画像を
加算して最終的な出力画像を得てもよい。
【００４４】図１０は、前記ステップ９０５のエッジ強
調核画像作成処理の処理手順を示すフロー図である。 ステップ１００１：入力画像からエッジ原画を作成す
る。前記（１４）式によるエッジ画像Ｅをそのままエッ
ジ原画としてもよい。そうすると、前記ステップ１０３
の結果を利用でき、処理を高速化できる。以下では、前
記(14)式によるエッジ画像Ｅをそのままエッジ原画と
し、エッジ原画Ｅと表現する。 ステップ１００２：エッジ原画Ｅを対象として、前記(1
3)式で示したボケ最小変化方向dmin'(i,j)の方向の５サ
ンプリング点の１次元平均処理を行ってエッジ平滑画Ｅ
Ｈを作成する。 EH(i,j)＝m=-2Σ2dirval｛E(i,j),dmin'(i,j),m｝／５ …(21) ステップ１００３：前記ステップ１０３で求めたマップ
Ｍの値に応じて、エッジ強調核画像ＥＴを作成する。例
えば、次のようにする。 M(i,j)＝1の場合（エッジ部の場合）：ET(i,j)＝EH(i,j)、 M(i,j)＝０の場合（平坦部の場合） ：ET(i,j)＝k1＊Ｅ(i,j) …(22) ただし、k1は、所定の定数である。
調核画像作成処理の処理手順を示すフロー図である。 ステップ１００１：入力画像からエッジ原画を作成す
る。前記（１４）式によるエッジ画像Ｅをそのままエッ
ジ原画としてもよい。そうすると、前記ステップ１０３
の結果を利用でき、処理を高速化できる。以下では、前
記(14)式によるエッジ画像Ｅをそのままエッジ原画と
し、エッジ原画Ｅと表現する。 ステップ１００２：エッジ原画Ｅを対象として、前記(1
3)式で示したボケ最小変化方向dmin'(i,j)の方向の５サ
ンプリング点の１次元平均処理を行ってエッジ平滑画Ｅ
Ｈを作成する。 EH(i,j)＝m=-2Σ2dirval｛E(i,j),dmin'(i,j),m｝／５ …(21) ステップ１００３：前記ステップ１０３で求めたマップ
Ｍの値に応じて、エッジ強調核画像ＥＴを作成する。例
えば、次のようにする。 M(i,j)＝1の場合（エッジ部の場合）：ET(i,j)＝EH(i,j)、 M(i,j)＝０の場合（平坦部の場合） ：ET(i,j)＝k1＊Ｅ(i,j) …(22) ただし、k1は、所定の定数である。
【００４５】なお、前記(16)式を前記(14)式に提供して
得たエッジ画像Ｅをエッジ原画とした場合、前記(22)式
のパラメータk1の値が“１／３”であり、前記ステップ
９０６でエッジ強調核画像に付ける重みが“１／２”〜
“１”程度の場合に、出力画像が最も自然にエッジ部を
強調して見え、画質が向上した。
得たエッジ画像Ｅをエッジ原画とした場合、前記(22)式
のパラメータk1の値が“１／３”であり、前記ステップ
９０６でエッジ強調核画像に付ける重みが“１／２”〜
“１”程度の場合に、出力画像が最も自然にエッジ部を
強調して見え、画質が向上した。
【００４６】以上の第２の実施形態によれば、エッジ部
がきれいに揃って強調され、平坦部では起伏の激しい部
位の強調がなされ、物の形がきれいにくっきりと強調さ
れた出力画像を得ることが出来る。
がきれいに揃って強調され、平坦部では起伏の激しい部
位の強調がなされ、物の形がきれいにくっきりと強調さ
れた出力画像を得ることが出来る。
【００４７】
【発明の効果】本発明の画像処理方法および画像処理装
置によれば、入力画像のエッジ部と平坦部を分離して各
々の特徴に適した平滑化処理を行うから、従来よりも画
質を改善した出力画像を得ることが出来る。また、本発
明の画像処理プログラムを記録した記録媒体によれば、
コンピュータを本発明の画像処理装置として機能させる
ことが出来る。
置によれば、入力画像のエッジ部と平坦部を分離して各
々の特徴に適した平滑化処理を行うから、従来よりも画
質を改善した出力画像を得ることが出来る。また、本発
明の画像処理プログラムを記録した記録媒体によれば、
コンピュータを本発明の画像処理装置として機能させる
ことが出来る。
【図１】第１の実施形態の画像処理方法の処理手順の概
略を示すフロー図である。
略を示すフロー図である。
【図２】図１のステップ１０１の処理手順の比較例の詳
細なフロー図である。
細なフロー図である。
【図３】図１のステップ１０１の処理手順の実施例の詳
細なフロー図である。
細なフロー図である。
【図４】図１のステップ１０２の処理手順の一例の詳細
なフロー図である。
なフロー図である。
【図５】図１のステップ１０２の処理手順の他例の詳細
なフロー図である。
なフロー図である。
【図６】輝度変化値を算出する方向とサンプリング点の
例示図である。
例示図である。
【図７】輝度変化値を算出する方向とサンプリング点の
別の例示図である。
別の例示図である。
【図８】輝度変化値を算出する方向とサンプリング点の
さらに別の例示図である。
さらに別の例示図である。
【図９】第２の実施形態の画像処理方法の処理手順の概
略を示すフロー図である。
略を示すフロー図である。
【図１０】図９のステップ９０５の処理手順の一例の詳
細なフロー図である。
細なフロー図である。
【図１１】本発明の一実施形態の画像処理装置の構成図
である。
である。
１０１…エッジ部に有効な１次元非線形平滑化処理をす
るステップ、１０２…平坦部に有効な非線形平滑化処理
をするステップ、１０３…エッジ部と平坦部を分離して
認識するステップ、１０４…エッジ部と平坦部のデータ
の切り張り処理をするステップ、２０１…各方向５点の
輝度変化値を算出するステップ、２０２…最小変化方向
を求めるステップ、２０３…最小変化方向に５点の１次
元非線形平滑化処理をするステップ、３１１…ボケ輝度
変化ベクトルを作成するステップ、３０２…ボケ最小変
化方向を求めるステップ、３０３…ボケ最小変化方向の
１次元非線形平滑化処理をするステップ、４０１…各方
向９点の輝度変化値を算出するステップ、４０３…最小
変化方向に９点の１次元非線形平滑化処理をするステッ
プ、９０４…エッジ部と平坦部のデータの切り張り処理
をして平滑化画像を得るステップ、９０５…エッジ強調
核画像を作成するステップ、９０６…平滑化画像とエッ
ジ強調核画像を加算するステップ、１００１…原画像か
らエッジ原画を作成するステップ、１００２…エッジ平
滑画を作成するステップ、１００３…エッジ強調核画像
を作成するステップ。
るステップ、１０２…平坦部に有効な非線形平滑化処理
をするステップ、１０３…エッジ部と平坦部を分離して
認識するステップ、１０４…エッジ部と平坦部のデータ
の切り張り処理をするステップ、２０１…各方向５点の
輝度変化値を算出するステップ、２０２…最小変化方向
を求めるステップ、２０３…最小変化方向に５点の１次
元非線形平滑化処理をするステップ、３１１…ボケ輝度
変化ベクトルを作成するステップ、３０２…ボケ最小変
化方向を求めるステップ、３０３…ボケ最小変化方向の
１次元非線形平滑化処理をするステップ、４０１…各方
向９点の輝度変化値を算出するステップ、４０３…最小
変化方向に９点の１次元非線形平滑化処理をするステッ
プ、９０４…エッジ部と平坦部のデータの切り張り処理
をして平滑化画像を得るステップ、９０５…エッジ強調
核画像を作成するステップ、９０６…平滑化画像とエッ
ジ強調核画像を加算するステップ、１００１…原画像か
らエッジ原画を作成するステップ、１００２…エッジ平
滑画を作成するステップ、１００３…エッジ強調核画像
を作成するステップ。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 木戸 邦彦
神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地
株式会社日立製作所 システム開発研究
所内
(56)参考文献 特開 平５−328106（ＪＰ，Ａ)
特開 平８−161483（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−348842（ＪＰ，Ａ)
特開 平３−75883（ＪＰ，Ａ)
特開 平９−62836（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G06T 5/00 - 5/50
Claims (8)
- 【請求項１】 入力画像のエッジ部と平坦部とを分離し
て認識し、エッジ部にはエッジ部用の所定方向の所定の
１次元非線形平滑化処理を行い、平坦部には平坦部用の
所定の非線形平滑化処理を行う画像処理方法において、 前記エッジ部用の所定方向の所定の１次元非線形平滑化
処理として、入力画像中の各点 を中心に複数の所定方向
について輝度変化値を算出し、各輝度変化値を成分とす
る輝度変化ベクトを作成し、着目点とその周辺の点の輝
度変化ベクトルについて所定の重み付けベクトル加算を
行って着目点のボケ輝度変化ベクトルを作成し、そのボ
ケ輝度変化ベクトルの成分の中の最小値の方向すなわち
ボケ最小変化方向を求め、そのボケ最小変化方向上の複
数点のデータを基に１次元非線形平滑化処理を行うこと
を特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２】 請求項１に記載の画像処理方法におい
て、前記平坦部用の所定の非線形平滑化処理として、入
力画像中の着目点を中心に複数の所定方向について輝度
変化値を算出し、各輝度変化値を基に特定の１方向を選
択し、その１方向について、エッジ部の同様の処理より
も長い距離にある点のデータを基に、エッジ部の同様の
処理よりも長い距離の１次元非線形平滑化処理を行うこ
とを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項３】 請求項１または請求項２に記載の画像処
理方法において、前記平坦部用の所定の非線形平滑化処
理として、入力画像中の着目点を中心に複数の所定方向
について輝度変化値を算出し、各輝度変化値を基に特定
の１方向を選択し、その１方向について、エッジ部に対
する同様の処理よりも長い距離にある点のデータを基
に、エッジ部に対する同様の処理よりも長い距離の１次
元非線形平滑化処理を行った値と、前記選択された１方
向と所定角度ずれた方向にある点のデータを基に１次元
非線形平滑化処理を行った値とを平均することを特徴と
する画像処理方法。 - 【請求項４】 請求項１から請求項３のいずれかに記載
の画像処理方法において、前記平坦部用の所定の非線形
平滑化処理として、入力画像中の着目点を中心にした周
囲の点のデータを基に、各データの寄与する重みを変え
た適合型重み付き平均を行うことを特徴とする画像処理
方法。 - 【請求項５】１）入力画像中の各点を中心に複数の所定方向について
輝度変化値を算出し、各輝度変化 値を成分とする輝度変
化ベクトを作成する輝度変化ベクトを作成ステップと、２）着目点とその周辺の点の前記輝度変化ベクトルを基
に、所定の重み付けベクトル加算 を行って、着目点のボ
ケ輝度変化ベクトルを作成するボケ輝度変化ベクト作成
ステップと、３）着目点の前記ボケ輝度変化ベクトルの成分の中の最
小値の方向すなわちボケ最小変化 方向を求めるボケ最小
変化方向取得ステップと、４）前記ボケ最小変化方向上の複数点のデータを基に１
次元非線形平滑化処理を行い、ボ ケ最小変化方向平滑化
画像を作成するボケ最小変化方向平滑化画像作成ステッ
プと、５）前記ボケ最小変化方向平滑化画像を基にエッジ部と
平坦部を区別するマップを作成す るマップ作成ステップ
と、６）前記マップを参照して、エッジ部では、前記ボケ最
小変化方向平滑化画像のデータを 出力データとし、平坦
部では、平坦部用の所定の非線形平滑化処理を行った結
果を出力データとする出力画像作成ステップとを有する ことを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項６】 請求項５に記載の画像処理方法におい
て、前記マップ作成ステップは、５−１）前記ボケ最小変化方向平滑化画像中の着目点に
対応するボケ最小変化方向と直交 する方向上にある複数
点のボケ最小変化方向平滑化画像のデータの中の最大値
と最小値の差を求める差算出ステップと、５−２）前記差が所定値よりも大きい場合は着目点をエ
ッジ部と判定し、小さい場合は着 目点を平坦部と判定し
て、エッジ部と平坦部を区別するマップを作成する判定
ステップとを有する ことを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項７】 入力画像のエッジ部と平坦部とを分離し
て認識する認識手段と、エッジ部にエッジ部用の所定方
向の所定の１次元非線形平滑化処理を行うエッジ部平滑
化手段と、平坦部に平坦部用の所定の非線形平滑化処理
を行う平坦部平滑化手段と、前記エッジ部平滑化手段の
結果および前記平坦部平滑化手段の結果を反映させて出
力画像を作成する出力画像作成手段とを具備した画像処
理装置において、前記エッジ部平滑化手段は、入力画像中の各点を中心に
複数の所定方向について輝度変 化値を算出し、各輝度変
化値を成分とする輝度変化ベクトを作成し、着目点とそ
の周辺の点の輝度変化ベクトルについて所定の重み付け
ベクトル加算を行って着目点のボケ輝度変化ベクトルを
作成し、そのボケ輝度変化ベクトルの成分の中の最小値
の方向すなわちボケ最小変化方向を求め、そのボケ最小
変化方向上の複数点のデータを基に１次元非線形平滑化
処理を行うことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項８】 入力画像のエッジ部と平坦部とを分離し
て認識する認識ステップと、エッジ部にエッジ部用の所
定方向の所定の１次元非線形平滑化処理を行うエッジ部
平滑化ステップと、平坦部に平坦部用の所定の非線形平
滑化処理を行う平坦部平滑化ステップと、前記エッジ部
平滑化ステップの結果および前記平坦部平滑化ステップ
の結果を反映させて出力画像を作成する出力画像作成ス
テップとをコンピュータに実現させる画像処理プログラ
ムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体で
あって、前記エッジ部平滑化ステップでは、入力画像中の各点を
中心に複数の所定方向について 輝度変化値を算出し、各
輝度変化値を成分とする輝度変化ベクトを作成し、着目
点とその周辺の点の輝度変化ベクトルについて所定の重
み付けベクトル加算を行って着目点のボケ輝度変化ベク
トルを作成し、そのボケ輝度変化ベクトルの成分の中の
最小値の方向すなわちボケ最小変化方向を求め、そのボ
ケ最小変化方向上の複数点のデータを基に１次元非線形
平滑化処理を行うことを特徴とする記録媒体。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP08783697A JP3477603B2 (ja) | 1997-04-07 | 1997-04-07 | 画像処理方法、画像処理装置および画像処理プログラムを記録した記録媒体 |
| DE69839561T DE69839561D1 (de) | 1997-04-07 | 1998-04-06 | Bildverarbeitungsmethode, bildverarbeitungsvorrichtung und aufnahmemedium,welches gespeicherte bildverarbeitungsprogramme enthält |
| US09/402,587 US6785415B1 (en) | 1997-04-07 | 1998-04-06 | Image processing method, an image processing apparatus, and a recording media on which an image processing program is recorded |
| PCT/JP1998/001578 WO1998045810A1 (fr) | 1997-04-07 | 1998-04-06 | Procede et dispositif de traitement d'images, et support d'enregistrement comportant un programme de traitement d'images enregistre |
| EP98911216A EP1008954B1 (en) | 1997-04-07 | 1998-04-06 | Image processing method, image processing device and recording medium containing stored image processing program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP08783697A JP3477603B2 (ja) | 1997-04-07 | 1997-04-07 | 画像処理方法、画像処理装置および画像処理プログラムを記録した記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10283471A JPH10283471A (ja) | 1998-10-23 |
| JP3477603B2 true JP3477603B2 (ja) | 2003-12-10 |
Family
ID=13926017
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP08783697A Expired - Fee Related JP3477603B2 (ja) | 1997-04-07 | 1997-04-07 | 画像処理方法、画像処理装置および画像処理プログラムを記録した記録媒体 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6785415B1 (ja) |
| EP (1) | EP1008954B1 (ja) |
| JP (1) | JP3477603B2 (ja) |
| DE (1) | DE69839561D1 (ja) |
| WO (1) | WO1998045810A1 (ja) |
Families Citing this family (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE69822950T2 (de) | 1997-09-03 | 2009-09-24 | Hitachi, Ltd. | Verfahren und System zum Einbetten von Information in Daten |
| CA2602906A1 (en) * | 2005-03-22 | 2006-09-28 | Olympus Corporation | Image processor and endoscope apparatus |
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