JP4935930B2 - 画像補正装置および画像補正方法 - Google Patents
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Description
実施形態の画像補正装置は、撮影範囲を共有する複数の画像に基づいて、画像の動きベクトルを算出する動きベクトル算出部と、前記動きベクトル算出部により算出された動きベクトルに基づいて、画像補正を行うべきエッジ特性を決定する特性決定部と、前記複数の画像から得られる補正対象画像において、前記特性決定部により決定されたエッジ特性を有する画素の画素値を補正する補正部、を有する。
画像補正装置1は、動きベクトル算出部11、特性決定部12、補正部13を備える。動きベクトル算出部11は、入力される連写画像に基づいて、画像の動きベクトルを算出する。特性決定部12は、算出された動きベクトルに基づいて、画像補正を行うべきエッジ特性を決定する。補正部13は、連写画像から得られる補正対象画像において、エッジ特性を有する画素の画素値を補正する。補正対象画像は、例えば、連写画像として与えられる複数の画像の中の任意の1枚である。あるいは、補正対象画像は、複数の画像を合成することによって得られる合成画像であってもよい。なお、補正部13は、例えば、エッジをシャープにする輪郭補正、及び/又は、輪郭強調を行う。
文献A:Bruce D. Lucas and Takeo Kanade. An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision. International Joint Conference on Artificial Intelligence, pages 674-679, 1981.
文献B:Carlo Tomasi and Takeo Kanade. Detection and Tracking of Point Features. Carnegie Mellon University Technical Report CMU-CS-91-132, April 1991.
文献C:Jianbo Shi and Carlo Tomasi. Good Features to Track. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 593-600, 1994.
ぶれ方向=arctan(Y方向の移動量/X方向の移動量)
=arctan(−2)
=−1.107
この場合、ぶれ方向は、図5に示すZone1〜Zone8のなかのZone3に属することになる。なお、各Zoneは、それぞれ「π/4」が割り当てられている。
図8は、実施形態の画像補正装置1に係わるハードウェア構成を示す図である。図8において、CPU101は、メモリ103を利用して画像補正プログラムを実行する。記憶装置102は、例えばハードディスクであり、画像補正プログラムを格納する。なお、記憶装置102は、外部記録装置であってもよい。メモリ103は、例えば半導体メモリであり、RAM領域およびROM領域を含んで構成される。
(1)記憶装置102に予めインストールされている。
(2)可搬型記録媒体105により提供される。
(3)プログラムサーバ110からダウンロードする。
そして、上記構成のコンピュータで画像補正プログラムを実行することにより、実施形態に係わる画像補正装置が実現される。
平滑化された画像の各画素に対して、Sobel演算が行われる。Sobel演算は、図12に示すSobelフィルタが使用される。すなわち、Sobel演算では、対象画素およびその周辺の8画素が利用される。ここで、図12(a)はX方向のSobelフィルタの構成を示し、図12(b)はY方向のSobelフィルタの構成を示している。そして、各画素に対して、X方向Sobel演算およびY方向Sobel演算が実行される。以下では、X方向およびY方向のSobel演算の結果を、それぞれ「gradX」「gradY」と呼ぶことにする。
Zone1:0≦PixDirection<π/4 且つ gradX>0
Zone2:π/4≦PixDirection<π/2 且つ gradY>0
Zone3:−π/2≦PixDirection<−π/4 且つ gradY<0
Zone4:−π/4≦PixDirection<0 且つ gradX<0
Zone5:0≦PixDirection<π/4 且つ gradX<0
Zone6:π/4≦PixDirection<π/2 且つ gradY<0
Zone7:−π/2≦PixDirection<−π/4 且つ gradY>0
Zone8:−π/4≦PixDirection<0 且つ gradX>0
次に、平滑化された画像の各画素について、画素濃度指数IH、IM、ILを算出する。画素濃度指数IH、IM、ILは、上記(3)式で求められる勾配の方向に依存する。ここで、一実施例として、勾配の方向がZone1(0≦θ<π/4)に属する場合の画素濃度指数IH、IM、ILを算出する例を示す。以下では、画素(i, j)の勾配方向を「θ(i, j)」と呼ぶことにする。
IH(0)=0.25×{P(i+1, j+1)+2×P(i, j+1)+P(i−1, j+1)}
IM(0)=0.25×{P(i+1, j)+2×P(i, j)+P(i−1, j)}
IL(0)=0.25×{P(i+1, j−1)+2×P(i, j−1)+P(i−1, j−1)}
同様に、「θ=π/4」に対して下式を定義する。
IH(π/4)=0.5×{P(i+1, j)+P(i, j+1)}
IM(π/4)=0.25×{P(i+1, j−1)+2×P(i, j)+P(i−1, j+1)}
IL(π/4)=0.5×{P(i, j−1)+P(i−1, j)}
IH,Zone1=IH(0)×ω+IH(π/4)×(1−ω)
IM,Zone1=IM(0)×ω+IM(π/4)×(1−ω)
IL,Zone1=IL(0)×ω+IL(π/4)×(1−ω)
ω=1−{4×θ(i, j)}/π
Zone2〜Zone8の画素濃度指数についても、同様の手順で算出することができる。すなわち、「θ=0、π/4、π/2、3π/4、π、−3π/4、−π/2、−π/4」に対して、それぞれ画素濃度指数が算出される。これらの画素濃度指数は、それぞれ、平滑化された画像の各画素の輝度値に3×3フィルタ演算を行うことにより得られる。図13、図14、図15は、それぞれ画素濃度指数IH、IM、ILを得るためのフィルタの構成を示す図である。
IH,Zone1=IH(0)×w15+IH(π/4)×(1−w15)
IH,Zone2=IH(π/2)×w26+IH(π/4)×(1−w26)
IH,Zone3=IH(π/2)×w37+IH(3π/4)×(1−w37)
IH,Zone4=IH(π)×w48+IH(3π/4)×(1−w48)
IH,Zone5=IH(π)×w15+IH(−3π/4)×(1−w15)
IH,Zone6=IH(−π/2)×w26+IH(−3π/4)×(1−w26)
IH,Zone7=IH(−π/2)×w37+IH(−π/4)×(1−w37)
IH,Zone8=IH(0)×w48+IH(−π/4)×(1−w48)
なお、w15、w26、w37、w48は、それぞれ、下指示により表される。
W15=1−4θ/π
W26=4θ/π−1
W37=−1−4θ/π
W48=1+4θ/π
IM,Zone1=IM(0)×w15+IM(π/4)×(1−w15)
IM,Zone2=IM(π/2)×w26+IM(π/4)×(1−w26)
IM,Zone3=IM(π/2)×w37+IM(3π/4)×(1−w37)
IM,Zone4=IM(π)×w48+IM(3π/4)×(1−w48)
IM,Zone5=IM(π)×w15+IM(−3π/4)×(1−w15)
IM,Zone6=IM(−π/2)×w26+IM(−3π/4)×(1−w26)
IM,Zone7=IM(−π/2)×w37+IM(−π/4)×(1−w37)
IM,Zone8=IM(0)×w48+IM(−π/4)×(1−w48)
IL,Zone1=IL(0)×w15+IL(π/4)×(1−w15)
IL,Zone2=IL(π/2)×w26+IL(π/4)×(1−w26)
IL,Zone3=IL(π/2)×w37+IL(3π/4)×(1−w37)
IL,Zone4=IL(π)×w48+IL(3π/4)×(1−w48)
IL,Zone5=IL(π)×w15+IL(−3π/4)×(1−w15)
IL,Zone6=IL(−π/2)×w26+IL(−3π/4)×(1−w26)
IL,Zone7=IL(−π/2)×w37+IL(−π/4)×(1−w37)
IL,Zone8=IL(0)×w48+IL(−π/4)×(1−w48)
(a)勾配の方向θを算出する
(b)θに対応するZoneを検出する
(c)検出されたZoneに対応する1組のフィルタを用いてフィルタ演算を行う。たとえば、θがZone1に属する場合には、図13に示すフィルタを用いてIH(0)、IH(π/4)が算出される。IM、ILについても同様である。
(d)上記(c)で得られる1組の演算結果およびθに基づいて、IH、IM、ILを算出する
次に、平滑化された画像の各画素について、勾配指数GH、GM、GLを算出する。勾配指数GH、GM、GLは、画素濃度指数IH、IM、ILと同様に、上記(3)式で求められる勾配の方向に依存する。よって、画素濃度指数と同様に、Zone1(0≦θ<π/4)における勾配指数GH、GM、GLを算出する例を示す。
GH(0)=gradMag(i, j+1)
GM(0)=gradMag(i, j)
GL(0)=gradMag(i, j−1)
同様に、「θ=π/4」に対して下式を定義する。
GH(π/4)=0.5×{gradMag(i+1, j)+gradMag (i, j+1)}
GM(π/4)=gradMag(i, j)
GL(π/4)=0.5×{gradMag(i, j−1)+gradMag (i−1, j)}
GH,Zone1=GH(0)×ω+GH(π/4)×(1−ω)
GM,Zone1=GM(0)×ω+GM(π/4)×(1−ω)=gradMag(i, j)
GL,Zone1=GL(0)×ω+GL(π/4)×(1−ω)
ω=1−{4×θ(i, j)}/π
このように、勾配指数GMは、勾配の方向θに依存することなく、常に「gradMag(i, j)」である。即ち、各画素の勾配指数GMは、勾配の方向θに係わりなく、上述した(1)式または(2)式により算出される。
GH,Zone1=GH(0)×w15+GH(π/4)×(1−w15)
GH,Zone2=GH(π/2)×w26+GH(π/4)×(1−w26)
GH,Zone3=GH(π/2)×w37+GH(3π/4)×(1−w37)
GH,Zone4=GH(π)×w48+GH(3π/4)×(1−w48)
GH,Zone5=GH(π)×w15+GH(−3π/4)×(1−w15)
GH,Zone6=GH(−π/2)×w26+GH(−3π/4)×(1−w26)
GH,Zone7=GH(−π/2)×w37+GH(−π/4)×(1−w37)
GH,Zone8=GH(0)×w48+GH(−π/4)×(1−w48)
なお、w15、w26、w37、w48は、それぞれ、下指示により表される。
W15=1−4θ/π
W26=4θ/π−1
W37=−1−4θ/π
W48=1+4θ/π
GL,Zone1=GL(0)×w15+GL(π/4)×(1−w15)
GL,Zone2=GL(π/2)×w26+GL(π/4)×(1−w26)
GL,Zone3=GL(π/2)×w37+GL(3π/4)×(1−w37)
GL,Zone4=GL(π)×w48+GL(3π/4)×(1−w48)
GL,Zone5=GL(π)×w15+GL(−3π/4)×(1−w15)
GL,Zone6=GL(−π/2)×w26+GL(−3π/4)×(1−w26)
GL,Zone7=GL(−π/2)×w37+GL(−π/4)×(1−w37)
GL,Zone8=GL(0)×w48+GL(−π/4)×(1−w48)
(a)勾配の大きさgradMagを算出する
(b)gradMagからGMを算出する
(c)勾配の方向θを算出する
(d)θに対応するZoneを検出する
(e)検出されたZoneに対応する1組のフィルタを用いてフィルタ演算を行う。たとえば、θがZone1に属する場合には、図16に示すフィルタを用いてGH(0)、GH(π/4)が算出される。GLについても同様である。
(f)上記(e)で得られる1組の演算結果およびθに基づいて、GH、GLを算出する
以上説明したように、ステップS24においては、平滑化された画像の各画素について評価指数(画素濃度指数IH、IM、ILおよび勾配指数GH、GM、GL)が算出される。そして、これらの評価指数は、ぶれ範囲の検出、および補正量の算出のために使用される。
ぶれ範囲検出部32は、平滑化された画像の各画素について、それぞれ下記(4)式の条件を満たすか否かをチェックする。なお、(4)式は、対象画素が輝度スロープの途中に位置していることを示している。
IH>IM>IL ・・・(4)
画素濃度指数が(4)式を満たす画素は、ぶれ範囲に属している(或いは、エッジ上に配置されている)と判定される。すなわち、(4)式を満たす画素は、補正が必要であると判定される。一方、画素濃度指数が(4)式を満たしていない画素は、ぶれ範囲に属していないと判定される。すなわち、(4)式を満たしていない画素は、補正が必要でないと判定される。なお、図1に示すランプ領域内の画素は、基本的に、上記(4)式により、ぶれ範囲に属すると判定される。
補正対象抽出部33は、ぶれ範囲に属している画素の中で、補正すべき画素を抽出する。例えば、図6に示す例では、エッジ上の画素のうち、領域cまたは領域dに属する画素が抽出される。また、図7に示す例では、エッジ1〜4上の画素のうち、エッジ2、4上の画素のみが抽出される。実施例では、手ぶれによる動きベクトルの方向がZone3に属している場合、勾配の方向θがZone3またはZone7に属している画素が抽出される。勾配の方向θは、各画素について上記(3)で算出される。
補正量算出部34は、補正対象として抽出された各画素について、下記のケース1〜3を満たすかチェックする。
ケース1:GH>GM>GL
ケース2:GH<GM<GL
ケース3:GH<GM 且つ GL<GM
ケース1は、輝度の勾配が急峻になっていくことを表している。したがって、ケース1に属する画素は、図1に示すエッジのランプ領域において、輝度レベルが中心レベルよりも低い領域(A領域)に属していると考えられる。一方、ケース2は、輝度の勾配が緩やかになっていくことを表している。したがって、ケース2に属する画素は、輝度レベルが中心レベルよりも高い領域(B領域)に属していると考えられる。なお、ケース3は、対象画素の勾配が、隣接画素の勾配よりも高いことを表している。すなわち、ケース3に属する画素は、輝度レベルが中心レベルまたはその近傍領域(C領域)に属していると考えられる。
画素がケース1に属する場合(すなわち、画素がランプ領域内の低輝度領域に位置する場合)、その画素の輝度の補正量Leveldownは、下式で表される。なお、「S」は補正因子であり、「θ」は上述の(3)式で得られる。
補正部35は、原画像の各画素の画素値(例えば、輝度レベル)を補正する。ここで、画素(i, j)について補正により得られる画素データImage(i, j)は、下式で得られる。なお、「Originai(i, j)」は、原画像の画素(i, j)の画素データである。
ケース1:Image(i, j)=Originai(i, j)−Leveldown(i, j)
ケース2:Image(i, j)=Originai(i, j)+Levelup(i, j)
他のケース:Image(i, j)=Originai(i, j)
このように、実施形態の画像補正装置1においては、複数の画像を利用して手ぶれの方向および大きさを表す動きベクトルを算出し、その動きベクトルに基づいて決まる条件を持った画素に対してのみ補正が行われる。すなわち、手ぶれの影響が大きいエッジの画素のみが補正される。したがって、手ぶれを適切に補正しながら、画像補正のための演算量を少なくすることができる。
補正値NewValue(i, j)=Original(i, j)+iDiffValue(i, j)×iStrength
このように、実施形態の画像補正方法においては、手ぶれ補正のための演算量を少なくすることができる。
さらに、実施形態の画像補正方法においては、被写体が動いている領域の画像の補正をしないようにすることができる。この場合、不適切な補正が回避される。
Claims (10)
- 撮影範囲を共有する複数の画像に基づいて、画像の動きベクトルを算出する動きベクト
ル算出部と、
前記動きベクトル算出部により算出された動きベクトルに基づいて、画像補正を行うべきエッジ特性を決定する特性決定部と、
決定されたエッジ特性を有する画素を抽出する補正対象抽出部と、
前記複数の画像から得られる補正対象画像において、前記補正対象抽出部によって抽出された画素の画素値を補正する補正部と、
を有する画像補正装置。 - 請求項1に記載の画像補正装置であって、
前記特性決定部は、前記エッジ特性として、前記動きベクトルに基づいて、各画素についての画素値勾配の方向を決定する
ことを特徴とする画像補正装置。 - 請求項1に記載の画像補正装置であって、
前記補正部は、エッジをシャープにする輪郭補正を行う
ことを特徴とする画像補正装置。 - 請求項1に記載の画像補正装置であって、
前記補正対象画像は、前記複数の画像から選択される1つの画像である
ことを特徴とする画像補正装置。 - 請求項1に記載の画像補正装置であって、
前記動きベクトルに基づいて、前記複数の画像間の位置ずれを補正する位置補正部と、
前記位置補正部によって位置ずれが補正された複数の画像を合成して合成画像を生成する画像合成部、をさらに備え、
前記補正部は、前記合成画像において、前記特性決定部により決定されたエッジ特性を有する画素の画素値を補正する
ことを特徴とする画像補正装置。 - 請求項5に記載の画像補正装置であって、
前記位置補正部によって位置ずれが補正された複数の画像を利用して、被写体の動きを検出する被写体動き検出部をさらに備え、
前記画像合成部は、被写体の動きが検出されなかった領域の画像を合成する
ことを特徴とする画像補正装置。 - 請求項1に記載の画像補正装置であって、
被写体の動きを検出する被写体動き検出部をさらに備え、
前記補正部は、被写体の動きが検出された領域の画素については補正を行わない
ことを特徴とする画像補正装置。 - 撮影範囲を共有する複数の画像に基づいて、画像の動きベクトルを算出する動きベクト
ル算出部と、
前記複数の画像から得られる補正対象画像において、オブジェクトまたはテクスチャのエッジを検出するエッジ検出部と、
前記エッジ検出部により検出されたエッジ上に位置する各画素について、画素値勾配の方向を検出する勾配方向検出部と、
前記エッジ上に位置する画素から、前記画素値勾配の方向が前記動きベクトルの方向に対して所定の角度である画素を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された画素の画素値を補正する補正部
を有する画像補正装置。 - 撮影範囲を共有する複数の画像に基づいて、画像の動きベクトルを算出し、
前記算出された動きベクトルに基づいて、画像補正を行うべきエッジ特性を決定し、
決定されたエッジ特性を有する画素を抽出し、
前記複数の画像から得られる補正対象画像において、前記抽出された画素の画素値を補正する
ことを特徴とする画像補正方法。 - コンピュータに、
撮影範囲を共有する複数の画像に基づいて、画像の動きベクトルを算出する動きベクトル算出手順、
前記動きベクトル算出手順により算出された動きベクトルに基づいて、画像補正を行うべきエッジ特性を決定する特性決定手順、
決定されたエッジ特性を有する画素を抽出する補正対象抽出手順と、
前記複数の画像から得られる補正対象画像において、前記補正対象抽出手順により抽出された画素の画素値を補正する補正手順
を実行させるための画像補正プログラム。
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