JP5147903B2 - 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
図1は、本実施例における画像処理装置を示す図である。
多次元ヒストグラムを用いたノイズ低減方法の原理の説明のため、まず一次元ヒストグラムを用いたノイズ低減方法について以下に述べる。
上記の一次元ヒストグラムを用いたノイズ低減方法では、実際のノイズ低減には不充分である場合があることを示す。図9(a),(b)はグラデーション画像と、グラデーション画像にノイズがのった画像をそれぞれ示す。図9(a),(b)の一次元ヒストグラムは図10(a),(b)のように平坦なものとなる。これらの一次元ヒストグラムの回復ヒストグラムはやはり平坦であり、回復前後でヒストグラムに差が生じにくい。
そこで本実施例では、多次元ヒストグラムを用いたノイズ低減処理を示す。
第一実施例のノイズ低減処理では、入力画像を走査しつつ、図7(c)のLUTを用いて入力画像データの画素値の組合せ(X’、Y’)に対して、ノイズ混入前の画素値の推定値の組合せ(X,Y)を取得する。そして、画素値変換部362は、LUTを参照することにより注目画像の画素値X’を推定値Xに変換する。
WB=(YB+XB)/2 (10)
即ち、第一実施例では、画素Bに対して推定値XBを割り当てられる。一方で、本実施例では、画素Bに対して二つの組合せ(1701および1702)それぞれについて推定された画素Bの推定値(YBおよびXB)の平均値WBが割り当てられる。
・組合せB,C,Eにおける画素Eの推定画素値V1
・組合せD,E,Gにおける画素Eの推定画素値V2
・組合せE,F,Hにおける画素Eの推定画素値V3
V1、V2、V3を使用してWEは以下の式により求める。
WE=(V1+V2+V3)/3 (11)
以上のように、本実施例では、より多くの情報を使うためノイズ混入前画像の推定精度が高まることが期待される。
X2=X−(X−X’+Y−Y’)/2
Y2=Y−(X−X’+Y−Y’)/2
と計算できる。上式によれば(X2+Y2)/2=(X+Y)/2となりDCが保存されていることが分かる。
本実施例は、第一実施例において、入力画像データの示す画像の画像領域分割を行い、分割された画像領域毎にLUTを作成して画素値変換部362で画素値変換を行う。本実施例では、分割領域がD個ならばLUTもD個できる。第一実施例では、多次元ヒストグラムを計算する際、エッジ部も平坦部も区別なくカウントされる。
ヒストグラム回復はノイズ混入後のヒストグラムからノイズ混入前のヒストグラムを推定することである。第一実施例ではノイズ特性の疑似逆行列を用いてヒストグラム回復を行った。本実施例は第一実施例におけるヒストグラム回復を簡易的に行うものである。ヒストグラム回復を行うと、ヒストグラムが鮮鋭化される。そこで、ヒストグラム空間でのフィルタ処理により鮮鋭化を行うことで、疑似逆行列による回復を代用することが考えられる。一次元ヒストグラムの回復では、例えば高周波を強調する[−1 3 -1]フィルタとヒストグラムに畳み込み演算を行えば、ヒストグラムは鮮鋭化される。二次元ヒストグラムの場合は、X軸方向に[−1 3 -1]フィルタを適用し、次いでY軸方向に[−1 3 -1]フィルタを適用すれば二次元ヒストグラムは鮮鋭化される。一般の多次元ヒストグラムも同様に、各軸に順次高周波強調フィルタを適用すれば鮮鋭化がなされる。鮮鋭化フィルタは[−1 3 -1]フィルタ以外にも様々考えられる。ノイズが大きい場合には、ヒストグラムのボケは大きくなるので、強い高周波強調フィルタを適用するのが好ましい。またノイズは暗部より明部で大きいため、ヒストグラムの暗部は比較的弱い高周波強調フィルタを適用し、明部では比較的強い高周波強調フィルタを適用するなどフィルタを切り替える事が望ましい。また総画素数の大小によりヒストグラムの信頼性が変わるので、総画素数に応じて鮮鋭化の度合いを変える事が望ましい。
本実施例は、ヒストグラム回復部において行われる処理以外は第四実施例と同じである。ヒストグラム回復はノイズ混入後のヒストグラムからノイズ混入前のヒストグラムを推定することである。第一実施例ではノイズ特性の疑似逆行列を用いてヒストグラム回復を行った。本実施例は第二実施例におけるヒストグラム回復を簡易に行うものである。ヒストグラム回復を行うと、ヒストグラムが鮮鋭になる。そこで本実施例ではヒストグラムをある関数で変換する事で、鮮鋭化の効果を期待する。図19(a)のヒストグラム2001に対して図19(b)のような二次関数のようなガンマ処理を適用すると、2002のような鮮鋭化したヒストグラムが得られる。図19(b)のガンマは頻度の小さい画素値の頻度をさらに下げ、頻度の大きい画素値の頻度をさらに大きくする効果がある。そのため、かかる関数による頻度の変換はヒストグラム鮮鋭化の作用がある。またノイズの大小により、ヒストグラムのボケの大小が異なるため、入力のヒストグラムの画素値が大きい部分と小さい部分で異なるガンマを適用して鮮鋭化の程度に差をつけることが望ましい。また総画素数の大小によりヒストグラムの信頼性が変わるので、総画素数により適用すべきガンマを調整することが望ましい。
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、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(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
Claims (16)
- 撮像部により取得された入力画像データを入力する入力手段と、
前記入力画像データに基づいて、前記入力画像データの入力ヒストグラムを生成する第一生成手段と、
前記入力画像データの特性値を、前記入力ヒストグラムの分布と前記特性値に対応するノイズ特性データの分布との重複する領域の統計値に補正する補正手段と、
を有する画像処理装置。 - 前記特性値は画素値であることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記特性値は、第一の画素の第一の画素値と該第一の画素に対して第一の位置関係にある第二の画素の第二の画素値との組合せにより決定される値であることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記補正手段は、
前記入力ヒストグラムの分布とノイズ特性データの分布との重複する領域の統計値に基づいて、前記入力画像データ中の前記組合せにおける第一の画素値と第二の画素値それぞれに対応する第三の画素値と第四の画素値と決定する決定手段と、
前記第三の画素値と前記第四の画素値とに基づいて、第五の画素値を生成する第二生成手段と
を有することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記入力ヒストグラムは、前記入力画像データが示す画像中の各画素の第六の画素値と該各画素に対して前記第一の位置関係にある画素の第七の画素値との組合せの頻度を示すヒストグラムであることを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
- 行列形式で表現された前記ノイズ特性データの逆行列を、前記入力ヒストグラムに乗することによりを、前記入力画像データ中のノイズが低減されたヒストグラムである回復ヒストグラムに変換する変換データ生成手段を更に有し、
前記補正手段は、前記ノイズ特性データと前記回復ヒストグラムとに基づいて、前記入力画像データを補正することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記入力画像データが示す画像を複数の画像領域に分割する分割手段を更に有し、
前記第一生成手段は、前記画像領域毎に前記入力ヒストグラムを生成し、
前記補正手段は、前記画像領域毎に前記入力画像データを補正することを特徴とする請求項1乃至6のいずれかに1項に記載の画像処理装置。 - 前記分割手段は、エッジ領域か否かに基づいて、前記入力画像データが示す画像を複数の画像領域に分割することを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。
- 高周波を強調するフィルタ処理を前記入力ヒストグラムに適用することにより、前記入力ヒストグラムを回復ヒストグラムに変換する変換データ生成手段を更に有し、前記補正手段は、前記ノイズ特性データと前記回復ヒストグラムとに基づいて、前記入力画像データを補正することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- ガンマ処理を前記入力ヒストグラムに適用することにより、頻度の少ない特性値の頻度を更に少なくし、頻度の多い特性値の頻度を更に多くしたヒストグラムである回復ヒストグラムに変換する変換データ生成手段を更に有し、
前記補正手段は、前記ノイズ特性データと前記回復ヒストグラムとに基づいて、前記入力画像データを補正することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記統計値は、前記重複する領域の重心を示す値であることを特徴とする請求項1乃至10のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記統計値は、前記重複する領域の中央値又は最頻値であることを特徴とする請求項1乃至10のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 撮像部により取得された入力画像データを入力する入力手段と、
前記入力画像データに基づいて、前記入力画像データの各特性値の数を前記入力画像データの総特性値の数で除算して得られた分布を生成する生成手段と、
前記入力画像データの特性値を、前記分布と前記特性値に対応するノイズ特性データの分布との重複する領域の統計値に補正する補正手段と、
を有する画像処理装置。 - 撮像部により取得された入力画像データを入力し、
前記入力画像データに基づいて、前記入力画像データの入力ヒストグラムを生成し、
前記入力画像データの特性値を、前記入力ヒストグラムの分布と前記特性値に対応するノイズ特性データの分布との重複する領域の統計値に補正することを特徴とする画像処理方法。 - 撮像部により取得された入力画像データを入力し、
前記入力画像データに基づいて、前記入力画像データの各特性値の数を前記入力画像データの総特性値の数で除算して得られた分布を生成し、
前記入力画像データの特性値を、前記分布と前記特性値に対応するノイズ特性データの分布との重複する領域の統計値に補正することを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータを請求項1乃至13に記載されている手段として機能させるためのプログラム。
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