(57)【要約】【課題】エッジの周辺のノイズを低減して、高品質な画像を出力可能な画像処理技術を提供する。【解決手段】本発明の画像処理装置は、入力画像における複数の局所領域を設定する設定手段と、複数の局所領域における画素値のばらつきを示す統計量に基づいて、複数の局所領域それぞれに対応する複数の係数を導出する導出手段と、複数の係数に基づいて、入力画像を線形変換して出力画素値を得るフィルタ処理手段と、を備え、複数の局所領域は、ラスタスキャン方向に対して斜めに区画される領域を含み、フィルタ処理手段は、複数の係数の中から適応的に選択した係数に基づいて、線形変換を行う。【選択図】図４
2020101969.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像にフィルタ処理を施して出力画像を得る画像処理装置であって、
前記入力画像における複数の局所領域を設定する設定手段と、
前記複数の局所領域における画素値のばらつきを示す統計量に基づいて、前記複数の局所領域それぞれに対応する複数の係数を導出する導出手段と、
前記複数の係数に基づいて、前記入力画像を線形変換して出力画素値を得るフィルタ処理手段と、
を備え、
前記複数の局所領域は、ラスタスキャン方向に対して斜めに区画される領域を含み、
前記フィルタ処理手段は、前記複数の係数の中から適応的に選択した係数に基づいて、前記線形変換を行う、
画像処理装置。
【請求項２】
前記複数の局所領域は、注目画素を基準として放射状に延びる複数の領域を含む、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記複数の局所領域は、注目画素を基準として右上、右下、左下および左上の４方向に等間隔で延びる複数の領域を含む、
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記複数の局所領域は、注目画素を基準として上、右上、右、右下、下、左下、左および左上の８方向に等間隔で延びる複数の領域を含む、
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記ばらつきを示す統計量は、前記複数の局所領域における画素値の分散または標準偏差を含む、
請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記フィルタ処理手段は、前記複数の係数の中から、前記統計量が条件を満たす局所領域から導出された係数を適応的に選択する、
請求項１から５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記条件は、前記統計量が小さい順に所定の順位までのものとする条件を含む、
請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記条件は、前記統計量が閾値以下であるとする条件、または、前記統計量が閾値未満であるとする条件を含む、
請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記フィルタ処理手段は、前記複数の係数を、前記複数の局所領域における前記統計量に応じて加重平均し、前記加重平均された係数に基づいて前記線形変換を行う、
請求項６から８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記入力画像を縮小する縮小画像生成手段をさらに備え、
前記フィルタ処理手段は、前記複数の係数の中から適応的に選択した係数をアップサンプリングして前記線形変換を行う、
請求項１から９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記入力画像から積分画像を生成する積分画像生成手段をさらに備え、
前記局所領域設定手段は、前記積分画像生成手段によって生成された前記積分画像に基づいて前記複数の局所領域を設定する、
請求項１から１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
入力画像にフィルタ処理を施して出力画像を得る画像処理方法であって、
前記入力画像における複数の局所領域を設定することと、
前記複数の局所領域における画素値のばらつきを示す統計量に基づいて、前記複数の局所領域それぞれに対応する複数の係数を導出することと、
前記複数の係数に基づいて、前記入力画像を線形変換して出力画素値を得ることと、
を含み、
前記複数の局所領域は、ラスタスキャン方向に対して斜めに区画される領域を含み、
前記複数の係数の中から適応的に選択した係数に基づいて、前記線形変換を行う、
画像処理方法。
【請求項１３】
コンピュータを、請求項１から請求項１１のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エッジを保存しつつノイズを低減する画像処理技術等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ガイデッドフィルタ（guided filter）を用いたフィルタリング処理を行うことにより、エッジを保存しつつ、ノイズによる濃淡の細かな変動を平滑化する画像処理技術が提案されている（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】"Guided Image Filtering", by Kaiming He, Jian Sun, and Xiaoou Tang, in ECCV 2010.
【非特許文献２】"Cross-Based Local Multipoint Filtering", by Jiangbo Lu, Keyang Shi, Dongbo Min, Liang Lin, and Minh N. Do, in CVPR2012.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
非特許文献１には、局所領域における画素値の分散に基づいて係数を求め、これらの係数を用いて入力画像を線形変換して出力画像を取得する手法が開示されている。しかしながら、局所領域にエッジが含まれる場合、エッジの周辺では、エッジを保存するように（すなわち平滑化度を低下させるように）係数が導出されてしまう。そのため、エッジの周辺とそれ以外とでノイズの残留度に差異が発生してしまう場合がある。
【０００５】
本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、エッジの周辺のノイズを低減して、高品質な画像を出力可能な画像処理技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様によると、入力画像にフィルタ処理を施して出力画像を得る画像処理装置は、入力画像における複数の局所領域を設定する設定手段と、複数の局所領域における画素値のばらつきを示す統計量に基づいて、複数の局所領域それぞれに対応する複数の係数を導出する導出手段と、複数の係数に基づいて、入力画像を線形変換して出力画素値を得るフィルタ処理手段と、を備え、複数の局所領域は、ラスタスキャン方向に対して斜めに区画される領域を含み、フィルタ処理手段は、複数の係数の中から適応的に選択した係数に基づいて、線形変換を行う。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、エッジの周辺のノイズを低減して、高品質な画像を出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】従来技術における画像処理装置の機能ブロック図である。
【図２ａ】エッジを含む画像の一例を示す図である。
【図２ｂ】エッジの周辺を拡大した図である。
【図３】実施形態における画像処理装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図４】実施形態における画像処理装置の機能構成の一例を示すブロックである。
【図５】実施形態におけるガイデッドフィルタ処理の一例を示すフローチャートである。
【図６ａ】画像ｐの一例を示す模式図である。
【図６ｂ】画像ｐの縮小画像例である。
【図６ｃ】画像ｐの積分画像例である。
【図６ｄ】画像ｐ２の一例を示す図である。
【図６ｅ】画像ｐ２の縮小画像例である。
【図６ｆ】画像ｐ２の積分画像例である。
【図７】本実施形態の局所領域例である。
【図８ａ】本実施形態の積分画像例である。
【図８ｂ】本実施形態の局所領域例である。
【図９ａ】本実施形態の積分画像例である。
【図９ｂ】本実施形態の局所領域例である。
【図１０ａ】エッジを含む画像の一例を示す図である。
【図１０ｂ】本実施形態におけるガイデッドフィルタ処理が行われている様子を示す模式図である。
【図１１ａ】従来技術の局所領域の具体例である。
【図１１ｂ】本実施形態の局所領域の具体例である。
【図１２ａ】非特許文献２に記載の従来技術の模式図である。
【図１２ｂ】非特許文献２に記載の従来技術の模式図である。
【図１３】変形例においてガイデッドフィルタ処理が行われている様子を示す模式図である。
【図１４】記憶媒体（記録媒体）の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照して説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の範囲をそれらに限定する趣旨のものではない。
【００１０】
（ガイデッドフィルタの原理）
本実施形態の説明に先立ち、ガイデッドフィルタの原理について説明する。
【００１１】
図１は、従来技術における画像処理装置１００のソフトウェア機能構成を示すブロック図である。
画像処理装置１００は、係数導出部１１０と、フィルタ処理部１２０とを備える。
画像処理装置１００は、入力画像ｐ（以下、適宜「画像ｐ」と称す。）とガイド画像Ｉとに基づき、ガイデッドフィルタ処理を行い、出力画像ｑ（以下、適宜「画像ｑ」と称す。）を出力する。
【００１２】
ここで、ガイド画像Ｉの画素値をａ倍して、さらにｂを加えることにより画像ｐに近似させることを考える。このとき、画像ｑを、ガイド画像Ｉを局所的に線形変換したものと見做すと、係数ａ，ｂは、以下のエネルギー関数Ｅを最小化する値として求めることができる。
【００１３】
【数１】
2020101969.tif 000003
式１において、係数ａ，ｂの添え字ｋは、係数ａ，ｂを導出する対象となる画素（以下、「対象画素」と称す。）のインデックスを表す。また、ωｋは、対象画素ｋを基準として設定される局所的な領域（以下、「局所領域」と称す。）を表す。この従来技術では、局所領域を、対象画素ｋを中心とする５画素×５画素の局所領域として説明する。
【００１４】
また、εは正則化のパラメータであり、εが大きくなることに応じてａｋが小さくなる（すなわち、局所領域ωｋにおける平滑化度が高くなる）。そして、式１において、右辺におけるカッコ内の第１項は線形変換後のガイド画像Ｉと画像ｐとの差分を、第２項は係数ａｋの正則化項をそれぞれ表す。
【００１５】
式１のエネルギー関数Ｅの解は以下の通りとなる。
【数２】
2020101969.tif 000004
【数３】
2020101969.tif 000005
式２、式３において、σｋ２はガイド画像Ｉにおける局所領域の分散を、μｋはガイド画像Ｉにおける局所領域の平均を、ｐｋ（アッパーライン付き（オーバーライン付きともいう。以下同様））は画像ｐにおける局所領域の平均をそれぞれ表す。
【００１６】
ガイド画像Ｉ＝入力画像ｐのとき、ｐｋ（アッパーライン付き）＝μｋが成立するため、ａｋ，ｂｋはそれぞれ以下の通りとなる。
【数４】
2020101969.tif 000006
【数５】
2020101969.tif 000007
ここで、分散σｋ２は
【数６】
2020101969.tif 000008
であり、平均μｋは
【数７】
2020101969.tif 000009
であるから、上述の係数ａｋ，ｂｋは以下の通りに表すことができる。
【数８】
2020101969.tif 000010
【数９】
2020101969.tif 000011
【００１７】
係数導出部１１０は、式８および式９の数式に基づいて係数ａｋ，ｂｋを導出することができる。式６の通り、局所領域の分散を求める場合、その局所領域における画素値の２乗平均と、その局所領域における画素値の平均と、が用いられることが知られている。そこで、ガイド画像Ｉと、ガイド画像Ｉの各画素値を２乗した画像Ｉ２とについて、それぞれ積分画像を用意することにより、局所領域ごとの係数ａｋ，ｂｋを容易に導出することができる。また、σｋ２≧０より、０≦ａｋ≦１，０≦ｂｋ≦２５５となる。本例では、ガイド画像Ｉ，画像ｐおよび画像ｑの画素値は８ビットの階調値（０〜２５５）で表されるため、ｂｋの最大値は２５５となったが、他の階調値で表される場合はその最大値となる。
【００１８】
画像ｑは、ガイド画像Ｉを局所的に線形変換したものと見做しているため、
【数１０】
2020101969.tif 000012
と表すことができ、
【数１１】
2020101969.tif 000013
であるから、式１０は
【数１２】
2020101969.tif 000014
と表すことができる。これは、ｑｋが、Ｉｋとμｋとのアルファブレンドであることを意味している。ガイド画像Ｉ＝入力画像ｐとしているため、フィルタ処理部１２０は、係数導出部１１０によって導出された係数ａｋ，ｂｋと、入力画像ｐ（＝ガイド画像Ｉ）とを式１０に適用することにより出力ｑｋを得ることができる。
【００１９】
また、前述の式４より、σｋ２が大きい場合、
【数１３】
2020101969.tif 000015
となる。
【００２０】
一方、σｋ２が小さい場合、
【数１４】
2020101969.tif 000016
となる。
【００２１】
したがって、σｋ２が大きい場合、
【数１５】
2020101969.tif 000017
となる。
【００２２】
一方、σｋ２が小さい場合、
【数１６】
2020101969.tif 000018
となる。
【００２３】
局所領域にエッジが含まれる場合は分散σｋ２が大きくなるので、対象画素における画素値はガイド画像Ｉの画素値に近似するようになる。つまり、対象画素において平滑化が抑制され、エッジ保存の効果が生じることになる。
【００２４】
以上が、ガイド画像Ｉ＝入力画像ｐとした場合に、ガイデッドフィルタ処理がエッジを保存しつつノイズを低減させる性質を有するようになる理由である。
【００２５】
（従来技術におけるガイデッドフィルタの課題）
次に、従来技術におけるガイデッドフィルタの課題について、図２を参照して説明する。
【００２６】
図２ａは、エッジを含む画像２００の一例を示す図である。図２ａには、黒画素の集合である黒画素領域２０１と、白画素の集合である白画素領域２０２と、が示されている。黒画素領域２０１と白画素領域２０２との境界は、画素値が急峻に変化するエッジを構成する。破線で区画される領域２０４は、エッジの周辺であることを示している。
【００２７】
図２ｂは、エッジの周辺を拡大した図である。図２ｂでは、従来のガイデッドフィルタ処理が行われている様子が模式的に示されている。破線で区画される領域は、注目画素２１１を中心とする５画素×５画素のフィルタ領域２１２である。図２ｂに示される通り、フィルタ領域２１２を構成する画素ｋ０，ｋ１・・・ｋ２４それぞれについて係数（ａｋ０，ｂｋ０）、（ａｋ１，ｂｋ１）・・・（ａｋ２４，ｂｋ２４）が導出される。係数ａｋ，ｂｋの導出に際しては、対象画素ｋを中心とする５画素×５画素の局所領域における分散および平均が用いられる。図２ｂの例では、対象画素ｋ０と対応する局所領域２１３、および、対象画素ｋ２４と対応する局所領域２１４が模式的に示されている。一点鎖線で区画される領域は、対象画素ｋ０〜ｋ２４に対応する局所領域の外延２１５である。また、図中の矢印は注目画素２１１のラスタスキャン方向を示している。
【００２８】
従来技術では、対象画素ｋ０，ｋ１・・・ｋ２４それぞれについて導出された係数ａｋ，ｂｋを単純平均することにより、注目画素２１１に対応する係数ａｋ（アッパーライン付き），ｂｋ（アッパーライン付き）を得る手法が提案されている（非特許文献１）。局所領域２１３はエッジを含むため、分散σｋ２が大きくなり、元のガイド画像Ｉの依存度が高くなるように（すなわち対象画素ｋ０の平滑化度を低下させるように）係数ａｋ０，ｂｋ０が導出される。係数ａｋ０〜ａｋ２４，ｂｋ０〜ｂｋ２４をそれぞれ単純平均した場合であっても、エッジを含む局所領域から導出された係数の影響により、注目画素２１１の平滑化度を低下させるように係数ａｋ（アッパーライン付き），ｂｋ（アッパーライン付き）が導出されてしまう。この結果、画像ｑにおいて、エッジの周辺にノイズが残留する領域２０３が発生してしまう場合がある（図２ａ）。
【００２９】
［実施形態］
以下、本実施形態に係るエッジ保存型ノイズ低減技術、および、これを実現するための画像処理装置、画像処理方法およびプログラムについて説明する。
【００３０】
（画像処理装置のハードウェア構成）
図３は、本実施形態における画像処理装置３００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
図３に示すように、画像処理装置３００は、処理部または制御部の一種であるＣＰＵ（Central Processing Unit）３０１と、記憶部の一種であるＲＡＭ（Random Access Memory）３０２と、記憶部の一種であるＲＯＭ(Read Only Memory)３０３と、処理部または制御部の一種であるグラフィックコントローラ３０４と、記憶部の一種である補助記憶装置３０５と、通信部の一種である外部接続インタフェース３０６と、バス３０７と、を含む、通常のコンピュータまたはコンピュータシステムとして構成される。
【００３１】
ＣＰＵ３０１は、演算回路などからなり、画像処理装置３００を統括制御する。ＣＰＵ３０１は、処理部や制御部と言うこともできる。この処理部や制御部には、ＣＰＵ３０１の他、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit)などを含めることもできる。
ＣＰＵ３０１は、例えば、ＲＯＭ３０３または補助記憶装置３０５に記憶されたプログラムをＲＡＭ３０２に読み出し、種々の処理を実行する。
【００３２】
ＲＯＭ３０３は、読み出し専用のメモリであり、画像処理装置３００の制御に用いられるシステムプログラムなどを記憶する。
【００３３】
グラフィックコントローラ３０４は、処理部または制御部の一種であり、不図示のディスプレイ（表示装置）に表示させるための画面を生成する。
【００３４】
補助記憶装置３０５は、種々の処理を実行するアプリケーションプログラムなどを記憶する。補助記憶装置３０５は、一例として、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）などにより構成される。補助記憶装置３０５は、記憶領域（記憶部）としての機能を有する。
【００３５】
外部接続インタフェース（Ｉ／Ｆ）３０６は、通信部の一種であり、ネットワークを介して画像処理装置３００を外部装置と接続させるためのインタフェースである。
【００３６】
上述の各構成部は、バス３０７を介して通信可能に接続される。
【００３７】
図４に示される画像処理装置３００の機能は、例えば、図３に示されるハードウェアによって実現される。
【００３８】
（画像処理装置の機能構成）
図４は、本実施形態における画像処理装置３００のソフトウェア機能構成例を示すブロック図である。
図４のブロックの機能は、ＣＰＵ３０１が、ＲＯＭ３０３または補助記憶装置３０５に格納されたプログラム（プログラムコード）の１つであるガイデッドフィルタ処理プログラム３０３１をＲＡＭ３０２に読み出して実行することにより実現される。これらブロックの機能の一部または全部は、ＡＳＩＣなどのハードウェアで実装されていてもよい。
【００３９】
画像処理装置３００は、例えば、縮小画像生成部４１０と、積分画像生成部４２０と、局所領域設定部４３０と、係数導出部４４０と、フィルタ処理部４５０とを備える。
これらの機能部は、ＣＰＵ３０１の機能部（機能ブロック）とも言える。
【００４０】
縮小画像生成部４１０は、入力を受け付けた画像ｐ（入力画像ｐ）を縮小した画像である縮小画像を生成する。縮小画像の詳細については後述する。
【００４１】
積分画像生成部４２０は、縮小画像生成部４１０によって生成された縮小画像から積分画像を生成する。積分画像とは一般的に、画素値を積分して得られる画像をいう。本実施形態では、画素値の和を計算した積分画像と、画素値を２乗した和を計算した積分画像と、の２種類の積分画像が生成される。
【００４２】
局所領域設定部４３０は、係数ａ，ｂの導出に必要な分散σ２，平均μを計算する対象となる局所領域ｊを設定する。本実施形態の局所領域ｊについては後述する。
【００４３】
係数導出部４４０は、局所領域ｊに対応する係数ａｊ，ｂｊを導出する。
【００４４】
フィルタ処理部４５０は、係数導出部４４０によって導出された係数ａｊ，ｂｊに基づいて係数ａJ（アッパーライン付き），ｂJ（アッパーライン付き）を取得し、これらを入力画像ｐ（＝ガイド画像Ｉ）に適用して画像ｑ（出力画像ｑ）を出力する（式１０）。
【００４５】
（ガイデッドフィルタ処理の手順）
図５は、本実施形態におけるガイデッドフィルタ処理の手順例を示すフローチャートである。図５のフローチャートにおける処理は、ＣＰＵ３０１が、ＲＯＭ３０３または補助記憶装置３０５に格納されたガイデッドフィルタ処理プログラム３０３１（プログラムコード）をＲＡＭ３０２に読み出して実行することにより実現される。また、図５のフローチャートにおける各記号Ｓは、ステップを意味する。
【００４６】
Ｓ５０１において、縮小画像生成部４１０は、入力を受け付けた画像ｐの縮小画像を生成する。
【００４７】
ここで、図６ａ〜図６ｂ，図６ｄ〜図６ｅを参照して、本実施形態における縮小画像について説明する。
【００４８】
図６ａは、画像ｐの一部を模式的に示した図である。本図においてａ，ｂはそれぞれ画素値を表し、図中の破線は縮小単位６０１（縮小画像の画素単位）であることを意味している。すなわち、本例では２画素×２画素の領域が縮小後の１画素となる。
【００４９】
なお、ここでは縮小単位６０１（縮小画像の画素単位）を２画素×２画素としているが、実施形態はこれに限られない。縮小単位６０１は適宜設定変更可能であり、３画素×３画素や４画素×４画素などのようにしてもよい。
【００５０】
図６ｂは、図６ａの画像ｐを縮小して得られる縮小画像例を示した図である。図６ｂに示される通り、２画素×２画素ごとに平均された画素値が、縮小後の画素の画素値となっていることが分かる。
【００５１】
図６ｄは、図６ａの各画素値を２乗した画像ｐ２の一例を示した図である。本実施形態では、画素値を平均して得られる縮小画像だけではなく、各画素値の２乗を平均して得られる縮小画像についても生成される。図６ｄにおいても、縮小単位６０２は２画素×２画素である。
【００５２】
図６ｅは、図６ｄの画像ｐ２を縮小して得られる縮小画像例を示した図である。図６ｄに示される通り、２画素×２画素ごとに平均された画素値が、縮小後の画素の画素値となっていることが分かる。
【００５３】
再び図５のフローチャートに戻り、Ｓ５０２において、積分画像生成部４０２は、Ｓ５０１で生成された縮小画像から積分画像を生成する。
【００５４】
ここで、図６ｃおよび図６ｆを参照して、本実施形態における積分画像について説明する。
【００５５】
図６ｃは、図６ｂの縮小画像から生成された積分画像例を示した図である。図６ｂの縮小画像における最も左上の画素を原点とした場合、積分画像生成部４２０は、原点から各画素までの画素値の和を計算する。本図では、各画素について原点からの画素値の和が計算された積分画像例が示されている。
【００５６】
図６ｆは、図６ｅの縮小画像から生成された積分画像例を示した図である。本図では、各画素について原点からの画素値の２乗の和が計算された積分画像例が示されている。
【００５７】
上述の通り、局所領域の分散を求める場合、その局所領域における画素値の２乗平均と、その局所領域における画素値の平均と、が用いられることが知られている。縮小画像と、この縮小画像の積分画像とを予め用意することにより、これらの値を容易に求めることができる。図６ａ〜図６ｆの例では、以下の通りとなる。
【００５８】
【数１７】
2020101969.tif 000019
【数１８】
2020101969.tif 000020
【００５９】
これらの値に基づいて分散σ２を計算すると、
【数１９】
2020101969.tif 000021
が得られる。これは、図６ａの画像ｐおよび図６ｄの画像ｐ２を計算して得られる分散σ２と同様である。
【００６０】
再び図５のフローチャートに戻り、Ｓ５０３において、ＣＰＵ５０１（不図示の注目画素選択部）は、縮小画像（画像ｐ）における注目画素を選択する。Ｓ５０３では、ＣＰＵ３０１は、例えば、前回処理の対象であった画素からラスタスキャンを行って注目画素を選択する。
【００６１】
その後、Ｓ５０４において、局所領域設定部４３０は、局所領域ｊを設定する。
【００６２】
ここで、図７を参照して、本実施形態における局所領域ｊについて説明する。
【００６３】
図７には、本実施形態の局所領域７１０〜７８０（局所領域ｊ０〜ｊ７）の一例が示されている。
【００６４】
本実施形態では、局所領域は、注目画素を含む領域であって、この注目画素を基準として放射状に延びる複数の領域として設定される。図中のハッチングを施した８つの画素は実際には１つの注目画素７０１であるが、設定される８つの局所領域ｊ（ｊ＝０〜７）を分かり易くするため、便宜的に、注目画像７０１を分散して図示している。
【００６５】
本実施形態の局所領域７１０〜７８０は、注目画素７０１を基準として放射状に延びる複数のアームによって構成される。図７の例では、注目画素７０１を基準として上、右上、右、右下、下、左下、左および左上の８方向に等間隔で延びる複数のアームが示されており、それぞれのアームに含まれる注目画素７０１を含む３つの画素で構成される領域が、局所領域７１０〜７８０（ｊ＝０〜７）となる。
【００６６】
ただし、上記の例はあくまでも一例に過ぎず、実施形態はこれに限られない。具体的には、アームの本数は８本でなくてもよい。例えば、注目画素を基準として右上、右下、左下および左上の４方向に等間隔で延びる４本のアームとしてもよい。また、アームはラスタスキャン方向に対して斜め方向に延びていれば、アームに含まれる画素は間欠的に延在していてもよいし、アーム幅も１画素分のラインでなくてもよい。さらに、アームに含まれる画素数は３つでなくてもよい。
【００６７】
再び図５のフローチャートに戻り、Ｓ５０５において、係数導出部４４０は、局所領域ｊについて係数ａｊ，ｂｊを導出する。本実施形態では、局所領域ｊ０〜ｊ７から得られる画素値の和および画素値の２乗の和を、式８および式９に適用して、局所領域ｊ０〜ｊ７それぞれについて係数ａｊ０〜ａｊ７，ｂｊ０〜ｂｊ７が導出される。
【００６８】
ここで、本実施形態において、積分画像から局所領域における画素値の和を求める手法について、図８ａ，図８ｂを参照して説明する。
【００６９】
図８ａは、画素値の和が計算された積分画像の具体例を示しており、図８ｂは、図８ａの積分画像について設定された局所領域の具体例を示している。説明を簡略化するために、図８ａの積分画像は、全画素の画素値がａである縮小画像から生成されたものとする。また、図８ｂの局所領域は図７の局所領域と同様の形状である。さらに、図８ｂでは、注目画素が、原点を基準として水平方向に３画素目、垂直方向に３画素目に位置している場合（すなわち、注目画素の画素値が１６ａである場合）に設定された局所領域の例が示されている。
【００７０】
局所領域が矩形の場合、積分画像における４箇所の画素値を加算および減算することにより、局所領域における画素値の和を求めることができる。図８（ａ）の積分画像において、各画素位置を、原点を（ｘ,ｙ）＝（０,０）とする座標系で表した場合、局所領域ｊ０は、（ｘ,ｙ）＝（３,１）〜（３,３）で区画される領域である。局所領域ｊ０における画素値の和Σは、矩形領域Ａ：（ｘ,ｙ）＝（０,０）〜（３,３）の画素値の和ΣＡから、矩形領域Ｂ：（０,０）〜（２,３）の画素値の和ΣＢと、矩形領域Ｃ：（０,０）〜（３,０）の画素値の和ΣＣとを減算し、さらに矩形領域Ｄ：（０,０）〜（２,０）の画素値の和ΣＤを加算することにより求めることができる。積分画像における画素値は、原点から当該画素位置までの画素値の和であるから、図８（ｂ）の局所領域ｊ０における画素値の和は、以下の通りに算出することができる。
【００７１】
【数２０】
2020101969.tif 000022
【００７２】
局所領域がラスタスキャン方向に対して斜めに延びている場合、積分画像における１２箇所の画素値を加算および減算することにより、局所領域における画素値の和を求めることができる。例えば、局所領域ｊ７の場合は、注目画素（中心の画素値１６ａの画素）から左上方向に、隣接する上側と左側の画素の画素値をそれぞれ減算し、隣接する左上側の画素の画素値を加算する演算を、原点の画素（画素値ａの画素）まで繰り返すことで、画素値の和を以下の通りに算出することができる。なお、この場合は式１９と比較して加算および減算する対象となる画素値が多くなってしまうため、縮小画像を記憶部に記憶しておき、縮小画像における局所領域の対応画素値を合計することにより、局所領域における画素値の和を求めてもよい。
【００７３】
【数２１】
2020101969.tif 000023
【００７４】
図９ａは、画素値の２乗の和が計算された積分画像の具体例を示しており、図９ｂは、図９ａの積分画像について設定された局所領域の具体例を示している。図９ａの積分画像と図８ａの積分画像との差異は、各画素値が２乗であるか否かの差異である。局所領域における画素値の２乗の和を計算する手法は、局所領域における画素値の和を求める手法（図８ｂ）と同じであるため、説明を省略する。
【００７５】
再び図５のフローチャートに戻り、Ｓ５０６において、フィルタ処理部４５０は、係数ａｊ０〜ａｊ７，ｂｊ０〜ｂｊ７の中から、画像ｑの出力に用いる係数ａJ（アッパーライン付き），ｂJ（アッパーライン付き）を適応的に選択する。
【００７６】
本実施形態では、係数ａｊ０〜ａｊ７，ｂｊ０〜ｂｊ７について、局所領域ｊ０〜ｊ７それぞれにおける分散σ２に応じて加重平均が行われて１組の係数ａJ（アッパーライン付き），ｂJ（アッパーライン付き）が得られる。加重平均が施された係数ａJ（アッパーライン付き），ｂJ（アッパーライン付き）は、以下の数式で表される。
【００７７】
【数２２】
2020101969.tif 000024
【数２３】
2020101969.tif 000025
【００７８】
なお、本実施形態では、加重平均における重みは、以下の式２３で表される。式２３のとおり、分散σ２が大きいほど重みは小さくなり、分散σ２が小さいほど重みは大きくなる。
【００７９】
【数２４】
2020101969.tif 000026
【００８０】
なお、本実施形態では、係数ａｊ０〜ａｊ７，ｂｊ０〜ｂｊ７を加重平均して係数ａJ（アッパーライン付き），ｂJ（アッパーライン付き）を求める手法について説明したが、実施形態はこれに限られない。
【００８１】
具体的には、例えば、複数の局所領域を分散σ２が小さい順番でソートして、所定の順位までの局所領域から導出された係数ａｊ，ｂｊから１組の係数ａJ（アッパーライン付き），ｂJ（アッパーライン付き）を導出してもよい。また、分散σ２に閾値を設定し、複数の局所領域のうち、分散σ２が閾値以下（または閾値未満）となる局所領域から導出された係数ａｊ，ｂｊから１組の係数ａJ（アッパーライン付き），ｂJ（アッパーライン付き）を導出するようにしてもよい。
【００８２】
Ｓ５０７において、フィルタ処理部４５０は、係数ａJ（アッパーライン付き），ｂJ（アッパーライン付き）のアップサンプリングを行う。これは、縮小画像の生成処理（Ｓ５０１）に対応して行われる処理であり、このアップサンプリングの処理では、Ｓ５０６において導出された係数ａJ（アッパーライン付き），ｂJ（アッパーライン付き）が、縮小率に応じた複数の画素に対応付けられる。本実施形態では、縮小単位６０１，６０２は２画素×２画素であるため、アップサンプリング後の画像における２画素×２画素の領域に係数ａJ（アッパーライン付き），ｂJ（アッパーライン付き）が対応付けられる。
【００８３】
Ｓ５０８において、フィルタ処理部４５０は、画像ｐと、係数ａJ（アッパーライン付き），ｂJ（アッパーライン付き）とに基づいて画像ｑを出力する。より詳細には、係数ａJ（アッパーライン付き），ｂJ（アッパーライン付き）が画像ｐの注目画素に適用され（式１０）、画像ｑの画素値が出力される。
【００８４】
Ｓ５０９において、入力を受け付けた画像ｐにおける全ての画素について処理が完了したか否かが判定される。全ての画素について処理が完了していない場合（Ｓ５０９：ＮＯ）、再びＳ５０３に戻りＳ５０３〜Ｓ５０９の処理が繰り返される。全ての画素について処理が完了している場合（Ｓ５０９：ＹＥＳ）、ガイデッドフィルタ処理（本フローチャート）を終了する。
【００８５】
（本実施形態におけるガイデッドフィルタ処理の効果）
本実施形態では、画像処理装置３００において、局所領域設定部４３０が、入力画像ｐ（積分画像）における複数の局所領域ｊを設定し、係数導出部４４０が、複数の局所領域ｊにおける画素値の分散に基づいて、複数の局所領域ｊそれぞれに対応する複数の係数ａｊ，ｂｊを導出する。また、フィルタ処理部４５０が、複数の係数ａｊ，ｂｊに基づいて、画像ｐを線形変換して出力画素値を得る。局所領域設定部４３０が設定する複数の局所領域ｊは、ラスタスキャン方向に対して斜めに区画される領域を含み、フィルタ処理部４５０は、複数の係数ａｊ，ｂｊの中から適応的に選択した係数ａJ（アッパーライン付き），ｂJ（アッパーライン付き）に基づいて、線形変換を行う。
【００８６】
なお、本実施形態では、複数の局所領域ｊにおける画素値の分散に基づいて、複数の局所領域ｊそれぞれに対応する複数の係数ａｊ，ｂｊを導出する態様について説明した。しかしながら、複数の局所領域ｊそれぞれにおける画素値のばらつきを示す統計量であれば、分散だけではなく、例えば標準偏差等に基づいて、複数の局所領域ｊそれぞれに対応する複数の係数ａｊ，ｂｊを導出してもよい。
【００８７】
本実施形態におけるガイデッドフィルタ処理の効果について、図１０ａおよび図１０ｂを参照して説明する。
【００８８】
図１０ａは、エッジを含む画像２００の一例を示す図であり、黒画素領域２０１、白画素領域２０２および領域２０４は、図２ａのものと同様である。
図１０ｂは、エッジの周辺を拡大した図である。図１０ｂでは、本実施形態においてガイデッドフィルタ処理が行われている様子が模式的に示されている。図１０ｂにおいて、符号７００が示す領域は、注目画素（対象画素）７０１に対応する局所領域ｊの外延であることを示している。図１０ｂに示される通り、局所領域ｊ５〜ｊ７はエッジを跨ぐため、エッジを含まない局所領域ｊ０〜ｊ４と比較して分散σ２が大きくなる。本実施形態では、フィルタ処理部４５０において、係数ａｊ０〜ａｊ７，ｂｊ０〜ｂｊ７は、局所領域ｊ０〜ｊ７それぞれにおける分散σ２に応じて加重平均される。すなわち、局所領域ｊ０〜ｊ４から導出される係数ａｊ０〜ａｊ４，ｂｊ０〜ｂｊ４に対して大きく重み付けされ、局所領域ｊ５〜ｊ７から導出される係数ａｊ５〜ａｊ７，ｂｊ５〜ｂｊ７に対して小さく重み付けされる。この結果、元の画像ｐの依存度を低くするように（すなわち平滑化度を高くするように）係数ａJ（アッパーライン付き），ｂJ（アッパーライン付き）が導出される。この結果、図１０ａに示されるように、画像ｑにおけるノイズが残留する領域２０３（図２ａ）の発生を抑制することができる。
以上説明した通り、本実施形態の画像処理装置３００により、エッジの周辺のノイズを低減して、高品質な画像を出力することができる、という効果を奏する。
【００８９】
また、本実施形態の画像処理装置３００では、局所領域設定部４３０が、注目画素を基準として放射状に延びる複数の領域を複数の局所領域ｊとして設定するため、係数導出部４４０は、画像ｐを線形変換するための複数の係数ａｊ，ｂｊを適切に導出することができる、という効果を奏する。
【００９０】
この場合、例えば、注目画素を基準として右上、右下、左下および左上の４方向に等間隔で延びる複数の領域を複数の局所領域ｊとして設定するようにすることで、画像ｐを線形変換するための係数ａｊ，ｂｊを高い確度で導出することができる、という効果を奏する。
【００９１】
また、この場合、例えば、注目画素を基準として上、右上、右、右下、下、左下、左および左上の８方向に等間隔で延びる複数の領域を複数の局所領域ｊとして設定するようにすることで、注目画素を基準として右上、右下、左下および左上の４方向に等間隔で延びる複数の領域を複数の局所領域ｊとして設定する場合と比べて、画像ｐを線形変換するための複数の係数ａｊ，ｂｊをより高い確度で導出することができる、という効果を奏する。
【００９２】
また、本実施形態では、複数の局所領域ｊそれぞれにおける画素値のばらつきを示す統計量として、分散だけではなく、標準偏差等の統計量を用いることもできるため、設計の自由度を高めることができる、という効果が得られる。
【００９３】
また、本実施形態の画像処理装置３００では、フィルタ処理部４５０が、複数の係数ａｊ，ｂｊの中から、画素値の分散が条件を満たす局所領域ｊから導出された係数ａｊ，ｂｊを適応的に選択するため、画像ｐを適切に線形変換することができる、という効果を奏する。
【００９４】
この場合、上記の条件を、画素値の分散が小さい順に所定の順位までのものであるとする条件を含むようにすることで、複数の局所領域ｊそれぞれに対応する複数の係数ａｊ，ｂｊの中から係数ａｊ，ｂｊを適切に選別することができる、という効果を奏する。
【００９５】
また、この場合、上記の条件を、画素値の分散が閾値以下であるとする条件、または、画像値の分散が閾値未満であるとする条件を含むようにすることで、複数の局所領域ｊそれぞれに対応する複数の係数ａｊ，ｂｊの中から係数ａｊ，ｂｊを適切に選別することができる、という効果を奏する。
【００９６】
また、本実施形態の画像処理装置３００では、フィルタ処理部４５０が、複数の係数ａｊ，ｂｊを、複数の局所領域ｊにおける画素値の分散に応じて加重平均し、加重平均した係数に基づいて線形変換を行うため、画像ｐの線形変換の精度を向上させることができる、という効果を奏する。
【００９７】
また、本実施形態の画像処理装置３００では、縮小画像生成部４１０が、入力画像ｐを縮小し、フィルタ処理部４５０が、係数導出部４４０によって導出された複数の係数ａｉ，ｂｊの中から適応的に選択した係数をアップサンプリングして線形変換を行うことで、係数導出部４４０によって導出された係数ａｊ，ｂｊを、縮小単位（縮小された画像の画素単位）に対応付けた上で、画像ｐを適切に線形変換することができる、という効果を奏する。
【００９８】
（具体例）
以下、従来技術におけるガイデッドフィルタ処理の出力例と、本実施形態におけるガイデッドフィルタ処理の出力例との差異を、具体例を参照して説明する。以下では、説明を簡略化するために、画像ｐ（ガイド画像Ｉ）は３ビットのグレイスケール画像であり、黒画素の画素値は０、白画素の画素値は７であるものとして説明する。また、注目画素７０１の画素値は「７」であるべきところ、ノイズが発生したためにその画素値が「４」になっていたものとする。これらは、図１１ａおよび図１１ｂに共通する。
【００９９】
まず、図２ｂに示される従来技術のユースケースについて検討する。
図１１ａには、比較例として、従来技術の局所領域２１３が示されており、これは図２ｂにおける局所領域２１３と同様である。なお、図２ｂの例では、対象画素ｋ０，ｋ１・・・ｋ２４それぞれについて局所領域が存在するが、説明を簡略化するために対象画素ｋ０に対応する局所領域２１３のみが示されている。
【０１００】
対象画素ｋ０，ｋ１・・・ｋ２４それぞれに対応する分散σ２、平均μ、係数ａおよび係数ｂは以下の通りとなる。なお、これらの値は、正則化のパラメータε＝１０で計算したものである。
【０１０１】
【表１】
2020101969.tif 000027
【０１０２】
対象画素ｋ０，ｋ１・・・ｋ２４それぞれに対応する係数ａｋ０〜ａｋ２４，ｂｋ０〜ｂｋ２４を単純平均すると、係数ａｋ（アッパーライン付き）として０．３２が，係数ｂｋ（アッパーライン付き）として３．８８が得られる。これら係数ａｋ（アッパーライン付き），ｂｋ（アッパーライン付き）を式１０に適用すると、注目画素の画素値は「４」であるため、出力画素値として５．１６が得られる。
【０１０３】
次に、図１０ｂに示される本実施形態のユースケースについて検討する。
図１１ｂには、本実施形態の局所領域７１０〜７８０（局所領域ｊ０〜ｊ７）の一例が示されている。局所領域ｊ０〜ｊ７それぞれに対応する分散σ２、平均μ、係数ａおよび係数ｂは以下の通りとなる。なお、これらの値は、正則化のパラメータε＝１０で計算したものである。
【０１０４】
【表２】
2020101969.tif 000028
【０１０５】
局所領域ｊ０，ｊ１・・・ｊ７それぞれに対応する係数ａｊ０〜ａｊ７，ｂｊ０〜ｂｊ７および重みｗｊ０〜ｗｊ７を、式２１〜式２３を用いて加重平均すると、係数ａJ（アッパーライン付き）として０．２５が，係数ｂJ（アッパーライン付き）として４．４２が得られる。これら係数ａJ（アッパーライン付き），ｂJ（アッパーライン付き）を式１０に適用すると、注目画素の画素値は「４」であるため、出力画素値として５．４３が得られる。
【０１０６】
このように、本実施形態におけるガイデッドフィルタ処理の出力画素値は、本来の画素値「７」により近い値である。これは、従来技術におけるガイデッドフィルタ処理が行われた場合と比較して、よりノイズ低減幅が大きいことを意味する。
【０１０７】
（変形例１）
上述の実施形態では、エッジを跨ぐ局所領域から導出される係数ａｊ，ｂｊについては、小さく重み付けして加重平均を行う手法について説明した。エッジの周辺の平滑化度を高くするために、非特許文献２では、エッジを跨がないように局所領域を適応的に可変させる手法が提案されている。
【０１０８】
図１２ａおよび図１２ｂは、非特許文献２に記載の従来技術を模式的に示した図である。図１２ａでは、対象画素ｋ（１）に対応する局所領域１２１０と、対象画素ｋ（６）に対応する局所領域１２２０と、が示されている。なお、黒画素領域２０１は、図２ｂのものと同様である。
【０１０９】
本従来技術例において、局所領域は、対象画素（注目画素）を基準として、ラスタスキャン方向に対して垂直方向に延びるアームと、この垂直方向のアームを基準として水平方向に延びる複数のアームと、に基づいて設定される。垂直方向のアームの長さは予め定められた固定値である。複数の水平方向のアームの長さは、垂直方向のアームを基準としてそれぞれ探索され、垂直方向のアームからエッジまでの距離の最小値の２倍にそれぞれ決定される。ただし、水平方向のアームの長さは、上記固定値が上限となる。
【０１１０】
例えば、局所領域１２１０は、対象画素ｋ（１）を基準として、５画素を固定値とした垂直方向のアーム１２１１と、複数の水平方向のアーム１２１２と、に基づいて設定される。複数の水平方向のアーム１２１２は、アームの長さがいずれも３画素となるから、局所領域１２１０は５画素×３画素の大きさに設定される。
【０１１１】
同様に、局所領域１２２０は、対象画素ｋ（６）を基準として、５画素を固定値とした垂直方向のアーム１２２１と、複数の水平方向のアーム１２２２と、に基づいて設定される。複数の水平方向のアーム１２２２は、アームの長さがいずれも５画素となるから、局所領域１２２０は５画素×５画素の大きさに設定される。なお、（）かっこ内の数字は対象画素からエッジまでの画素数を示す。
【０１１２】
図１２ｂは、斜め方向のエッジの周辺を模式的に示した図であり、黒画素領域１２３０は、ラスタスキャン方向に対して右下に延在するエッジを有する。図１２ｂの従来技術例においても、局所領域１２４０は、対象画素ｋ（２）を基準として、５画素を固定値とした垂直方向のアーム１２４１と、複数の水平方向のアーム１２４２と、に基づいて設定される。複数の水平方向のアームの長さは、エッジまでの距離に応じてそれぞれ変化する（可変となる）。そのため、局所領域１２４０は、図１２ｂに示されるような形状に設定される。
【０１１３】
本従来技術によれば、エッジを跨がないように局所領域を設定することができるものの、垂直方向のアームからエッジまでの距離が短い場合、局所領域は小さくなる。一般的に、局所領域が小さくなりすぎると充分なノイズ除去効果が得られなくなってしまう。さらに、複数の水平方向のアームの長さがそれぞれ可変する場合、局所領域を設定するために必要な計算量が増えてしまう。この結果、ガイデッドフィルタ処理の特徴である高速性が失われてしまう。
【０１１４】
図１３は、本変形例においてエッジの周辺を拡大した図である。図１３では、変形例におけるガイデッドフィルタ処理が行われている様子が模式的に示されている。本変形例の局所領域１３１０〜１３４０は、ラスタスキャン方向を右としたとき、注目画素１３０１から右上、右下、左下および左上の４方向に等間隔で延びる複数の領域である。なお、図１３では、１つの局所領域は５画素で構成される例が示されているが、画素数は限定されない。
【０１１５】
本変形例においても、エッジを跨がない局所領域ｊ０，ｊ１，ｊ３から導出された係数（ａｊ０，ｂｊ０）、（ａｊ１，ｂｊ１）、（ａｊ３，ｂｊ３）が適応的に選択されるため、エッジの周辺の平滑化度が高くなるように係数ａJ（アッパーライン付き），ｂJ（アッパーライン付き）が導出される。この結果、本変形例の画像処理装置３００においても、エッジの周辺のノイズを低減して、高品質な画像を出力することができる、という効果を奏する。
【０１１６】
（変形例２）
上述の実施形態では、前回処理の対象であった画素からラスタスキャンを行って注目画素を選択し、選択した注目画素について局所領域を設定する処理を繰り返すこととした。この場合、特定条件の成立に基づいて、設定する局所領域の態様を変化させてもよい。
【０１１７】
エッジを含む領域では分散σ２が大きくなるため、式２３によって算出される加重平均の重みｗｊは小さくなり、逆に、エッジを含まない領域では分散σ２が小さくなるため、式２３によって算出される加重平均の重みｗｊは大きくなる。このため、一の注目画素について設定した複数の局所領域ｊそれぞれについて算出された重みｗｊの中に、他の局所領域と比べて明らかに値が大きい重みｗｊが含まれるような場合は、この注目画素の近傍にエッジが存在する可能性が高いと考えられる。
【０１１８】
そこで、例えば、「複数の局所領域ｊそれぞれについて算出された重みｗｊの中に他の局所領域ｊと比べて相対的に値が大きい重みｗｊが含まれること」を特定条件として定めておく。そして、ラスタスキャンを行って注目画素を選択していく際に、新たに注目画素が選択される毎に、上記の特定条件の成否を判定する。そして、特定条件が成立する場合は、次に選択される注目画素について放射状に延びる８本のアームによって構成される領域を局所領域ｊとして設定し、特定条件が成立しない場合は、次に選択される注目画素について放射状に延びる４本のアームによって構成される領域を局所領域ｊとして設定するなどして、特定条件の成否に応じてアームの本数が異なる局所領域を設定するようにしてもよい。
【０１１９】
また、この他にも、例えば、特定条件が成立する場合は、次に選択される注目画素について放射状に延びる５つの画素を含む８方向（または４方向）のアームによって構成される領域を局所領域ｊとして設定し、特定条件が成立しない場合は、次に選択される注目画素について放射状に延びる３つの画素を含む８方向（または４方向）のアームによって構成される領域を局所領域ｊとして設定するなどして、特定条件の成否に応じてアームに含まれる画素数が異なる局所領域を設定するようにしてもよい。
【０１２０】
同様に、例えば、特定条件の成否に応じて、アームに含まれる画素を間欠的にする間隔を可変にしたり、アームの幅を可変にするなどしてもよい。
【０１２１】
また、例えば、「複数の局所領域ｊのうち分散σ２が閾値超（または閾値以上）となる局所領域の数が一定数に達していること」を上記の特定条件として定めておき、上記と同様の処理を行うようにしてもよい。
【０１２２】
（その他）
上記の画像処理装置３００を構成する各機能部（各手段）は、例えば、ＣＰＵ３０１が、ＲＯＭ３０３や補助記憶装置３０５に記憶されるガイデッドフィルタ処理プログラム３０３１、または、上記の実施形態で説明した画像処理方法を実現可能に設計されたプログラムを読み出して実行することで実現される。つまり、ガイデッドフィルタ処理プログラム３０３１、または、上記の実施形態で説明した画像処理方法を実現可能に設計されたプログラムにより、コンピュータを、画像処理装置３００を構成する各手段として機能させることができる。
【０１２３】
また、上記の実施形態で説明した画像処理方法を実現するためのプログラムやデータは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体（記録媒体）に記憶（記録）された状態で提供されるようにすることができる。この記憶媒体には、メモリカード（ＳＤカード）、コンパクトフラッシュ（登録商標）カード、ハードディスクドライブ、ハイブリッドハードドライブ、光ディスク、光磁気ディスク、フロッピーディスク、フラッシュメモリなどの各種の記憶媒体が含まれる。
【０１２４】
具体的には、一例として、例えば図１４に示すように、画像処理装置３００に、メモリカード１４０１を挿入するためのカードスロット３１０を備え、また、カードスロット３１０に挿入されたメモリカード１４０１に記憶された情報を読み取る、または、メモリカード１４０１に情報を書き込むためのカードリーダライタ（Ｒ／Ｗ）３２０を設ける。そして、カードリーダライタ３２０は、ＣＰＵ３０１の制御に従って、画像処理装置３００のメモリに記憶されたプログラムやデータを、メモリカード１４０１に書き込む動作を行う。そして、メモリカード１４０１に記録されたプログラムやデータが、画像処理装置３００とは異なる外部装置で読み取ることで、当該外部装置において上記の実施形態における画像処理が実現されるようにすることができる。
【符号の説明】
【０１２５】
３００・・画像処理装置
４１０・・縮小画像生成部
４２０・・積分画像生成部
４３０・・局所領域設定部
４４０・・係数導出部
４５０・・フィルタ処理部
【図１】
2020101969.tif 000029
【図２ａ】
2020101969.tif 000030
【図２ｂ】
2020101969.tif 000031
【図３】
2020101969.tif 000032
【図４】
2020101969.tif 000033
【図５】
2020101969.tif 000034
【図６ａ】
2020101969.tif 000035
【図６ｂ】
2020101969.tif 000036
【図６ｃ】
2020101969.tif 000037
【図６ｄ】
2020101969.tif 000038
【図６ｅ】
2020101969.tif 000039
【図６ｆ】
2020101969.tif 000040
【図７】
2020101969.tif 000041
【図８ａ】
2020101969.tif 000042
【図８ｂ】
2020101969.tif 000043
【図９ａ】
2020101969.tif 000044
【図９ｂ】
2020101969.tif 000045
【図１０ａ】
2020101969.tif 000046
【図１０ｂ】
2020101969.tif 000047
【図１１ａ】
2020101969.tif 000048
【図１１ｂ】
2020101969.tif 000049
【図１２ａ】
2020101969.tif 000050
【図１２ｂ】
2020101969.tif 000051
【図１３】
2020101969.tif 000052
【図１４】
2020101969.tif 000053