JP6827782B2 - 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および記録媒体 - Google Patents

画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および記録媒体 Download PDF

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Description

本発明は、画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および記録媒体に関する。
入力画像を拡散反射成分と鏡面反射成分とに分離することで、撮影後の画像処理において様々な画像生成を行うことができる。例えば、拡散反射成分と光沢成分である鏡面反射成分とを用いることで、光沢感を制御した画像を生成することが可能である。
また、被写体のライティングを変更した画像を生成するために必要な面法線を高精度に取得することが可能となる。被写体の見えは、被写体の形状情報、被写体の反射率情報、光源情報等で決定される。光源から出た光が被写体によって反射された反射光の物理的な振る舞いは局所的な面法線に依存するため、形状情報としては3次元形状ではなく被写体の面法線を用いることが特に有効である。被写体の面法線を取得する方法として、照度差ステレオ法が用いられる。照度差ステレオ法では、被写体がランバート拡散反射である仮定の下で面法線を取得するため、入力画像における拡散反射成分のみが必要である。したがって、入力画像から拡散反射成分を推定する技術が必要となる。入力画像から拡散反射成分を推定できれば、入力画像から拡散反射成分を差し引くことで、鏡面反射成分も同時に取得することができる。
特許文献1や非特許文献1では、物体が2色性反射モデルに従うことを利用し、入力画像における色相ごとに抽出した画素に基づいて、入力画像から拡散反射画像を取得する方法について開示している。2色性反射モデルでは、被写体からの反射光を、物体色である拡散反射成分と光源色である鏡面反射成分の線形和で表すことができる。
特開2013−65215号公報
肥後 智昭, 宮崎 大輔, 池内 克史、"二色性反射モデルに基づくリアルタイム鏡面反射成分除去"、研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア、pp.211−218、2006
しかしながら、入力画像にノイズが存在する場合、取得した拡散反射画像に残留ノイズが発生してしまう。特に、取得した拡散反射画像において、入力画像中に鏡面反射が存在した領域で残留ノイズが目立ってしまう。入力画像における鏡面反射領域では拡散反射領域よりも輝度値が高いため、ノイズ量も多い領域となる。したがって、拡散反射画像を取得した際に、入力画像中に鏡面反射が存在した領域ではSN比が低下し、残留したノイズが目立ってしまう。特許文献1や非特許文献1では、入力画像から取得した拡散反射画像における残留ノイズについては考慮していない。
このような課題に鑑みて、本発明は、残留ノイズを低減した拡散反射画像を取得可能な画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および記録媒体を提供することを目的とする。
本発明の一側面としての画像処理装置は、入力画像に基づいて拡散反射画像を取得する拡散反射画像取得部と、少なくとも前記入力画像における鏡面反射情報に基づいて、前記拡散反射画像に対してノイズ低減処理を行う処理部と、を有することを特徴とする。
また、本発明の他の側面としての画像処理装置は、少なくとも入力画像における鏡面反射情報に基づいて、前記入力画像に対してノイズ低減処理を行う処理部と、ノイズ低減処理後の前記入力画像に基づいて拡散反射画像を取得する拡散反射画像取得部と、を有することを特徴とする。
また、本発明の他の側面としての撮像装置は、被写体を撮像する撮像素子と、入力画像に基づいて拡散反射画像を取得し、少なくとも前記入力画像における鏡面反射情報に基づいて前記拡散反射画像に対してノイズ低減処理を行う画像処理部と、を有することを特徴とする。
また、本発明の他の側面としての撮像装置は、被写体を撮像する撮像素子と、少なくとも入力画像における鏡面反射情報に基づいて前記入力画像に対してノイズ低減処理を行い、ノイズ低減処理後の前記入力画像に基づいて拡散反射画像を取得する画像処理部と、を有することを特徴とする。
また、本発明の他の側面としての画像処理方法は、入力画像に基づいて拡散反射画像を取得するステップと、少なくとも前記入力画像における鏡面反射情報に基づいて、前記拡散反射画像に対してノイズ低減処理を行うステップと、を有することを特徴とする。
また、本発明の他の側面としての画像処理方法は、少なくとも入力画像における鏡面反射情報に基づいて、前記入力画像に対してノイズ低減処理を行うステップと、ノイズ低減処理後の前記入力画像に基づいて拡散反射画像を取得するステップと、を有することを特徴とする。
本発明によれば、残留ノイズを低減した拡散反射画像を取得可能な画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および記録媒体を提供することができる。
実施例1、2の撮像装置のブロック図である。 実施例1の画像処理方法を示すフローチャートである。 入力画像から拡散反射画像を取得するフローの模式図である。 彩度−強度平面における拡散反射成分と鏡面反射成分を示す図である。 拡散反射成分の推定を示す図である。 鏡面反射領域を示す図である。 実施例2の画像処理方法を示すフローチャートである。
以下、本発明の実施例について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図において、同一の部材については同一の参照番号を付し、重複する説明は省略する。
本実施例では、入力画像から拡散反射画像を取得し、取得した拡散反射画像に対してノイズ低減処理を行うことで残留ノイズを低減した拡散反射画像を取得する方法について説明する。
図1は、撮像装置100のブロック図である。撮像光学系101は、絞り101aを備え、被写体からの光を撮像素子102上に結像させる。撮像素子102は、CCDセンサやCMOSセンサ等の光電変換素子により構成され、被写体を撮像する。撮像素子102の光電変換によって生成されたアナログ電気信号は、A/Dコンバータ103でデジタル信号に変換されて画像処理部104に入力される。なお、撮像光学系101は、撮像装置100に内蔵される構成であってもよいし、一眼レフカメラのように撮像装置100に着脱可能に取り付けられる構成であってもよい。
画像処理部104は、デジタル信号に対して一般的に行われる画像処理と併せて、入力画像から残留ノイズを低減した拡散反射画像を取得する。画像処理部104は、入力画像取得部104a、拡散反射画像取得部104b、鏡面反射画像取得部104cおよびノイズ低減処理部104dを備える。拡散反射画像取得部104bは、入力画像から拡散反射画像を取得する。鏡面反射画像取得部104cは、入力画像から鏡面反射画像を取得する。ノイズ低減処理部104dは、拡散反射画像に対してノイズ低減処理を行う。
画像処理部104で処理された出力画像は、半導体メモリや光ディスク等の画像記録部108に保存される。また、出力画像を、表示部105に表示してもよい。
なお、本実施例では、入力画像取得部104a、拡散反射画像取得部104b、鏡面反射画像取得部104cおよびノイズ低減処理部104dは、撮像装置100に内蔵されているが、画像処理装置として撮像装置とは別に構成されてもよい。
情報入力部107は、ユーザーによって選択された撮影条件(絞り値、露出時間、および焦点距離など)をシステムコントローラ109に供給する。撮像制御部106は、システムコントローラ109からの情報に基づいて、ユーザーが選択した所望の撮影条件で画像を取得する。
図2は、本実施例の画像処理方法を示すフローチャートである。本実施例の画像処理方法は、システムコントローラ109および画像処理部104により、コンピュータプログラムとしての画像処理プログラムに従って実行される。なお、画像処理プログラムは、例えば、コンピュータに読み取り可能な記録媒体に記録してもよい。
ステップS101では、入力画像取得部104aは、撮像装置100から撮影画像を入力画像として取得する。入力画像取得部104aは、撮影画像に対してノイズ低減処理が施された画像を入力画像として取得してもよい。画像処理部104が画像処理装置として撮像装置とは別に構成されている場合、入力画像の取得は、撮像装置との有線または無線による通信を介して行ってもよいし、半導体メモリや光ディスク等の記憶媒体を介して行ってもよい。
ステップS102では、拡散反射画像取得部104bは、入力画像から拡散反射画像を取得する。ここで、図3を参照して、入力画像から拡散反射画像を取得する方法について説明する。図3は、入力画像から拡散反射画像を取得するフローの模式図である。本実施形態では、特許文献1や非特許文献1に開示されている2色性反射モデルを用いた方法を用いて、入力画像110から拡散反射画像115を取得する。この方法では、同じ拡散反射率である被写体ごとに拡散反射成分を推定するために、入力画像110の色相111ごとに入力画像110から画素の抽出を行う。光源が白色である場合、入力画像110の色相111は拡散反射成分のみに依存し、鏡面反射成分の有無には無関係であるため、色相111を用いることで同じ拡散反射率である被写体のみから画素を抽出することができる。したがって、入力画像110は、あらかじめホワイトバランス補正により白色光源下における画像としておくことが好ましい。
まず、拡散反射画像取得部104bは、入力画像110における色相111ごとに入力画像110から複数の画素を抽出する。色相hueは、以下の式(1)および(2)に基づいて算出される。r、gおよびbはそれぞれ、色相hueを算出する画像におけるRGB値である。
色相hueは、式(1)、(2)より以下の式(3)で算出される。
本ステップでは、入力画像110における色相111に基づいて入力画像110から色相111ごとに画素を抽出するが、抽出する画素の色相に対して範囲を設定してもよい。
次に、拡散反射画像取得部104bは、入力画像110における色相111ごとに入力画像110から抽出した画素に基づいて入力画像110における拡散反射成分を推定する。
図4は、彩度−強度平面における拡散反射成分と鏡面反射成分を示す図である。横軸は、以下の式(4)で算出される彩度saturationである。縦軸は、以下の式(5)で算出される強度intensityである。図4では、入力画像110における色相111のうち、所定の色相で抽出した画素が彩度および強度に基づいてプロットされている。拡散反射成分120は、原点を通る直線121上に存在する。さらに、光源が白色である場合、拡散反射成分120に鏡面反射が加わった成分122は、拡散反射成分120に比べて彩度が変化せずに強度のみが変化した状態で存在する。
本実施形態では、入力画像110における色相111ごとに入力画像110から抽出した画素における彩度112および強度113(第一の強度)を取得し、拡散反射成分120が存在する直線121の傾きを推定する。
直線121の傾きは、種々のフィッティング方法を用いて推定すればよい。直線121の傾きを推定する際には、拡散反射成分120のみが必要であるが、鏡面反射が加わった成分122は不要な外れ値であるため、外れ値を回避するようなフィッティング方法が好ましい。鏡面反射が加わった成分122を除外するために、各彩度において最小である第一の強度113の画素のみから直線121の傾きを推定してもよい。
推定した傾きから求められる直線121、つまり拡散反射成分120の強度(拡散反射強度)よりも大きい第一の強度113を有する画素は、鏡面反射が加わった成分122であるとみなすことができる。そのような画素における第一の強度113を、図5に示されるように、直線121上になる第二の強度114に置き換えることで、鏡面反射成分が除かれた拡散反射成分を取得できる。あるいは、抽出した全画素における第一の強度113を、直線121で示される拡散反射強度である第二の強度114に置換してもよい。
推定した直線121の傾きは、被写体の拡散反射率で決定されるパラメータであり、被写体ごとに異なる。そのため、被写体の色相ごとに画素を抽出して直線121の傾きを求めることで、色相で分類された被写体ごとに拡散反射成分を取得する。
また、光源が白色である場合のみ、鏡面反射が加わった成分122は拡散反射成分120に比べて彩度が変化せずに強度のみ変化するため、あらかじめ入力画像110をホワイトバランス補正により白色光源下における画像としておくことが好ましい。
次に、拡散反射画像取得部104bは、取得した拡散反射成分の第二の強度114、彩度112および色相111に基づいて拡散反射画像115を取得する。拡散反射画像115は、式(1)〜(5)を逆変換することで算出できる。
拡散反射画像115は、図6に示されるように、入力画像110から鏡面反射成分を取り除くことで取得される。入力画像110における鏡面反射領域117は、拡散反射領域よりも輝度値が高いため、ノイズ量も多い。したがって、拡散反射画像115の入力画像110中に鏡面反射が存在した領域118では、残留ノイズが存在するため、SN比が低下する。すなわち、拡散反射画像115では、残留したノイズが目立ってしまう。
ステップS103では、鏡面反射画像取得部104cは、ステップS101で取得した入力画像110から鏡面反射情報を取得する。本実施例では鏡面反射情報として鏡面反射画像116を取得するが、本発明はこれに限定されない。例えば、鏡面反射情報として、入力画像110の輝度値が一定以上である領域を鏡面反射領域として取得してもよいし、鏡面反射領域を抽出した画像を鏡面反射画像としてもよい。あるいは、手動で鏡面反射領域を選択したり、鏡面反射領域を分類することで鏡面反射情報としてもよい。鏡面反射画像116は、入力画像110からステップS102で取得した拡散反射画像115を差し引くことで取得できる。
ステップS104では、ノイズ低減処理部104dは、ステップS103で取得した鏡面反射情報に基づいて、ステップS102で取得した拡散反射画像115に対してノイズ低減処理を行う。この処理を行うことで、ノイズ低減処理部104dは、残留ノイズを低減した拡散反射画像115を取得することができる。上述したように、入力画像110の鏡面反射領域117は拡散反射領域よりも輝度値が高く、ノイズ量も多い領域であるため、鏡面反射成分を取り除いた拡散反射画像115の入力画像110中に鏡面反射が存在した領域118ではSN比が低下する。したがって、拡散反射画像115の領域118に対してノイズ低減処理を行うことが好ましい。本実施例では、ノイズ低減処理部104dは、鏡面反射情報として鏡面反射画像116を用いることで、拡散反射画像115の領域118に対してノイズ低減処理を行うことができる。なお、ノイズ低減処理は、種々の方法を用いてよい。
具体的には、ノイズ低減処理部104dは、鏡面反射画像116の輝度値に基づいてノイズ低減処理の効果を決定する。例えば、鏡面反射画像116の輝度値が高い領域ほどノイズ量が多いため、ノイズ低減処理の強さを強くする。また、鏡面反射画像116の輝度値に基づいてノイズ低減処理を行う領域を決定してもよい。例えば、鏡面反射画像116のうち所定のしきい値より大きい輝度値を持つ領域のみにノイズ低減処理を行うようにしてもよい。
さらに、鏡面反射画像116と拡散反射画像115とに基づいてノイズ低減処理を行うようにしてもよい。鏡面反射画像116の輝度値が高く、拡散反射画像115の輝度値が低い領域ほど拡散反射画像115の入力画像110中に鏡面反射があった領域118でSN比が低下する。したがって、鏡面反射画像116および拡散反射画像115の輝度値の差分や比に基づいてノイズ低減処理の効果を決定してもよい。
以上説明したように、本実施例では、鏡面反射情報に基づいて、入力画像から残留ノイズを低減した拡散反射画像を取得することができる。
なお、本実施例の撮像装置または画像処理装置は、ステップS104で取得した残留ノイズを低減した拡散反射画像および鏡面反射画像の重み付き加算により画像の光沢制御を行う光沢制御部を有していてもよい。画像の光沢感は鏡面反射成分に基づくため、取得した拡散反射画像に対して足し合わせる鏡面反射画像の割合を変化させることで光沢感を制御した画像を取得することができる。足し合わせる鏡面反射画像の割合はあらかじめ設定した割合としてもよいし、光沢感としてユーザーに任意に決定させてもよい。また、光沢制御部は、入力画像および鏡面反射画像の重み付き減算により画像の光沢制御を行う構成であってもよい。すなわち、画像の光沢感は、入力画像から差し引く鏡面反射画像の割合を変化させることで制御してもよい。また、光沢制御に用いる鏡面反射画像として、入力画像からステップS104で取得した残留ノイズを低減した拡散反射画像を差し引いた画像を用いてもよい。
本実施例では、入力画像に対してノイズ低減処理を行い、ノイズ低減処理後の入力画像から残留ノイズが少ない拡散反射画像を取得する方法について説明する。
本実施例においても実施例1と同様に図1の撮像装置100を用いて画像処理を行うが、ノイズ低減処理部104dは入力画像に対してノイズ低減処理を行う。他の構成については、実施例1と同様であるため、詳細な説明は省略する。
図7は、本実施例の画像処理方法を示すフローチャートである。本実施例の画像処理方法は、システムコントローラ109および画像処理部104により、コンピュータプログラムとしての画像処理プログラムに従って実行される。なお、画像処理プログラムは、例えば、コンピュータに読み取り可能な記録媒体に記録してもよい。
ステップS201では、入力画像取得部104aは、撮像装置100から撮影画像を入力画像110として取得する。
ステップS202では、鏡面反射画像取得部104cは、ステップS201で取得した入力画像110から鏡面反射情報を取得する。本実施例では鏡面反射情報として鏡面反射画像116を取得するが、本発明はこれに限定されない。例えば、鏡面反射情報として、入力画像110の輝度値が一定以上である領域を鏡面反射領域として取得してもよいし、鏡面反射領域を抽出した画像を鏡面反射画像としてもよい。あるいは、手動で鏡面反射領域を選択したり、鏡面反射領域を分類することで鏡面反射情報としてもよい。鏡面反射画像116は、実施例1で説明した図2のステップS102およびステップS103と同様の処理を行うことで取得することができるため、詳細な説明は省略する。
ステップS203では、ノイズ低減処理部104dは、ステップS202で取得した鏡面反射情報に基づいて、ステップS201で取得した入力画像110に対してノイズ低減処理を行う。この処理を行うことで、ノイズ低減処理部104dは、残留ノイズを低減した入力画像110を取得することができる。上述したように、入力画像110の鏡面反射領域117は拡散反射領域よりも輝度値が高く、ノイズ量も多い領域であるため、鏡面反射成分を取り除いた拡散反射画像115の入力画像110中に鏡面反射が存在した領域118でSN比が低下する。したがって、入力画像110の鏡面反射領域117に対してノイズ低減処理を行うことが好ましい。本実施例では、ノイズ低減処理部104dは、鏡面反射情報として鏡面反射画像116を用いることで、入力画像110の鏡面反射領域117に対してノイズ低減処理を行うことができる。
ステップS204では、拡散反射画像取得部104bは、ステップS203で取得したノイズ低減処理後の入力画像110から拡散反射画像115を取得する。拡散反射画像115は、実施例1で説明した図2のステップS102と同様の処理を行うことで取得することができるため、詳細な説明は省略する。
以上説明したように、本実施例では、鏡面反射情報に基づいてノイズ低減処理された入力画像から、残留ノイズを低減した拡散反射画像を取得することができる。
以上、本発明の好ましい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および変更が可能である。
104 画像処理部(画像処理装置)
104b 拡散反射画像取得部
104d ノイズ低減処理部(処理部)

Claims (18)

  1. 入力画像に基づいて拡散反射画像を取得する拡散反射画像取得部と、
    少なくとも前記入力画像における鏡面反射情報に基づいて、前記拡散反射画像に対してノイズ低減処理を行う処理部と、を有することを特徴とする画像処理装置。
  2. 少なくとも入力画像における鏡面反射情報に基づいて、前記入力画像に対してノイズ低減処理を行う処理部と、
    ノイズ低減処理後の前記入力画像に基づいて拡散反射画像を取得する拡散反射画像取得部と、を有することを特徴とする画像処理装置。
  3. 前記拡散反射画像取得部は、前記入力画像における色相に基づいて前記入力画像から複数の画素を抽出し、抽出した複数の画素に基づいて前記拡散反射画像を推定する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. 前記処理部は、前記鏡面反射情報に基づいてノイズ低減処理の強さを決定することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
  5. 前記処理部は、前記鏡面反射情報における輝度値が高いほどノイズ低減処理を強くすることを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。
  6. 前記処理部は、前記鏡面反射情報に基づいてノイズ低減処理を行う領域を決定することを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の画像処理装置。
  7. 前記処理部は、前記鏡面反射情報における輝度値がしきい値より大きい領域でノイズ低減処理を行うことを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。
  8. 前記入力画像に基づいて鏡面反射画像を取得する鏡面反射画像取得部を更に有し、
    前記処理部は、少なくとも前記鏡面反射画像に基づいてノイズ低減処理を行うことを特徴とする請求項1から7のいずれか1項に記載の画像処理装置。
  9. 前記鏡面反射画像取得部は、前記入力画像から前記拡散反射画像を差し引くことで前記鏡面反射画像を取得することを特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。
  10. 前記処理部は、前記拡散反射画像および前記鏡面反射画像に基づいてノイズ低減処理を行うことを特徴とする請求項8または9に記載の画像処理装置。
  11. 前記拡散反射画像および前記鏡面反射画像の重み付き加算により画像の光沢制御を行う光沢制御部を更に有することを特徴とする請求項8から10のいずれか1項に記載の画像処理装置。
  12. 前記入力画像および前記鏡面反射画像の重み付き減算により画像の光沢制御を行う光沢制御部を有することを特徴とする請求項8から10のいずれか1項に記載の画像処理装置。
  13. 被写体を撮像する撮像素子と、
    入力画像に基づいて拡散反射画像を取得し、少なくとも前記入力画像における鏡面反射情報に基づいて前記拡散反射画像に対してノイズ低減処理を行う画像処理部と、を有することを特徴とする撮像装置。
  14. 被写体を撮像する撮像素子と、
    少なくとも入力画像における鏡面反射情報に基づいて前記入力画像に対してノイズ低減処理を行い、ノイズ低減処理後の前記入力画像に基づいて拡散反射画像を取得する画像処理部と、を有することを特徴とする撮像装置。
  15. 入力画像に基づいて拡散反射画像を取得するステップと、
    少なくとも前記入力画像における鏡面反射情報に基づいて、前記拡散反射画像に対してノイズ低減処理を行うステップと、を有することを特徴とする画像処理方法。
  16. 少なくとも入力画像における鏡面反射情報に基づいて、前記入力画像に対してノイズ低減処理を行うステップと、
    ノイズ低減処理後の前記入力画像に基づいて拡散反射画像を取得するステップと、を有することを特徴とする画像処理方法。
  17. 請求項15または16に記載の処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
  18. 請求項17に記載の画像処理プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102614906B1 (ko) * 2016-12-05 2023-12-18 삼성전자주식회사 영상 처리 방법 및 장치
JP7334458B2 (ja) * 2019-04-24 2023-08-29 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 画像処理装置及び画像処理プログラム

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5533670B2 (ja) * 2009-01-29 2014-06-25 日本電気株式会社 カラー画像処理方法、カラー画像処理装置およびカラー画像処理プログラム
EP2590136A1 (en) * 2010-06-30 2013-05-08 Nec Corporation Color image processing method, color image processing device, and color image processing program
US8577150B2 (en) * 2011-03-18 2013-11-05 Tandent Vision Science, Inc. System and method for removing specularity from an image
JP5443533B2 (ja) * 2012-03-22 2014-03-19 株式会社東芝 画像処理装置、画像表示装置及び画像処理方法
JP5356590B1 (ja) * 2012-10-02 2013-12-04 株式会社東芝 画像処理装置及びその方法

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