(57)【要約】【課題】ウェーブレット変換を用いた全焦点画像の生成手段において、容易にしかも正確に鮮明な合成画像を形成させることを可能にする全焦点画像生成アルゴリズムの提供を目的とする。【構成】１００は前記カメラにより任意に焦点を変えて撮像されたｎ枚の画像を合成してウェーブレット変換する手段であり、１０１はウェーブレット変換手段１００で処理された画像から低周波成分と高周波成分に分解して得られるウェーブレット変換係数を得て領域の強調を図る手段であり、１０２は領域の強調手段１０１で得られた画像に対して多値のモルフォロジー処理を適用し合焦領域を検出する手段であり、１０３は合焦領域の検出手段１０２で得られた合焦領域を用いて色彩標本値を合成する手段であり、１０４は合焦領域の合成手段１０３によって生成された全焦点画像である。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラにより任意に焦点を変えて撮像されたｎ枚の画像を合成して全焦点画像を生成する方法において、前記画像をウェーブレット変換し低周波成分と高周波成分に分解して得られるウェーブレット変換係数に対して多値のモルフォロジー処理を適用し合焦領域を検出し、前記合焦領域を用いて色彩標本値を合成し全焦点画像を生成させることを特徴とする、ウェーブレット変換を用いた全焦点画像の生成手段。
【請求項２】
前記のウェーブレット変換を用いた全焦点画像の生成手段が、コンピュータを機能させるプログラムであることを特徴とする、請求項１に記載のウェーブレット変換を用いた全焦点画像の生成手段。
【請求項３】
前記のウェーブレット変換を用いた全焦点画像の生成手段の各処理がコンピュータに実行させるプログラムであることを特徴とする、請求項１に記載のウェーブレット変換を用いた全焦点画像の生成手段。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、カメラにより撮像されたｎ枚の画像を合成して全焦点画像を生成する方法において、前記画像をウェーブレット変換し低周波成分と高周波成分に分解して得られるウェーブレット変換係数に対して多値のモルフォロジー処理を適用し合焦領域を検出し、前記合焦領域を用いて色彩標本値を合成し全焦点画像を生成させる手段に関する。
【背景技術】
【０００２】  従来から、カメラなどの撮影装置で焦点距離の異なる複数の物体を一度に撮像する場合、特定の領域以外はぼけた画像が撮像されることが知られているが、一枚の画像で焦点距離の異なるものを一度に観察するために画像全体に合焦した全焦点画像を生成したいという要求があった。このため、従来から、種々の全焦点生成アルゴリズムが提案されてきた。（詳細は［非特許文献１］から［非特許文献５］を参照する）【０００３】  ところが、近年になって、カメラなどの撮影装置で焦点距離の異なる複数の撮像にウェーブレット変換を適用することで、雑音成分を減らし、画質を向上させる技術が知られるようになってきた。（詳細は［非特許文献５］から［非特許文献１０］を参照する）【０００４】  また、画像処理にウェーブレット変換を用いた開発案件が知られるようになってきた。
例えば、所望の対象それぞれが最も焦点合わせされた合成像を生成することを目的とし、その構成が、フォーカス距離を変えて捕捉した所望の数の光学像各々をウェーブレット変換により多解像表現に変換し（ステップ２）、各多解像表現の係数それぞれを同一位置で比較して最大スペクトル振幅を検知し、それら検知された最大スペクトル振幅に基いて別の多解像表現を得（ステップ３）、逆ウェーブレット変換により合成像を得る（ステップ４）。ことを特徴とする開発案件画が知られている。（詳細は［特許文献１］を参照する）【０００５】  また、例えば、異なる距離にある複数の被写体を撮像して各被写体の鮮明な映像を形成することを課題とし、その解決手段として、異なる距離にある複数の被写体をそれぞれ合焦して撮像する映像入力手段と複数の異なる解像度レベルでの表現値集合を生成する変換手段とその表現値集合のテクスチャ特徴量を演算する手段とを持ち、その表現値集合のテクスチャ特徴量により最も鮮明な領域を判定する手段により最も鮮明な画素または領域を抽出し、この抽出した画素または領域を結合して被写体の映像を形成する手段を備える映像形成装置により形成される映像は、最も鮮明とされた画素から構成されているので全体にすべての距離にある被写体が鮮明に映し出されることを特徴とする開発案件画が知られている。（詳細は［特許文献２］を参照する）【０００６】  また、例えば、同一画角で、異なった合焦距離で撮影された複数の画像より、合焦距離範囲の広い合成画像を生成し、また、合成画像より合焦距離の異なる複数の画像を再生することを課題とし、その解決手段として、複数の画像Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３の輝度コンポーネントのウェーブレット変換係数から、小領域毎の高周波成分量を計算し（Ｓ６）、高周波数成分量が最大の画像の小領域のイメージデータを合成画像の小領域に複写し、また、その画像の距離情報を合成画像の小領域に付与する（Ｓ８）。この処理を全ての小領域について繰り返すことにより、合成画像のイメージデータが生成されることを特徴とする開発案件画が知られている。（詳細は［特許文献３］を参照する）【０００７】
【特許文献１】  特開平６−２４３２５０号公報
【特許文献２】  特開２００５−２０２９０７号公報
【特許文献３】  特開２００５−１４３０２９号公報
【非特許文献１】  内藤雅彦，児玉和也，相沢清晴，羽鳥光俊，“複数の異なる焦点画像からの焦点外れ画像の生成を利用した全焦点画像の強調的取得，”電子通信学会論文誌，Ｖｏｌ．Ｊ７９−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．６，ｐｐ．１０４６−１０５３，Ｊｕｎ．１９９６．
【非特許文献２】  児玉和也，相沢清晴，羽鳥光俊，“複数画像からの全焦点画像の再構成，”電子通信学会論文誌，Ｖｏｌ．Ｊ８０−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．１０，ｐｐ．２２９８−２３０７，Ｓｅｐ．１９９７．
【非特許文献３】  久保田彰，相沢清晴，“線形フィルタによる２枚の合焦画像からの任意ぼけ画像の再構成，”電子通信学会論文誌，Ｖｏｌ．Ｊ８３−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．１２，ｐｐ．２６６３−２６７４，Ｄｅｃ．２０００．
【非特許文献４】  高橋桂太，久保田彰，苗村健，“ＬｉｇｈｔＦｉｅｌｄＲｅｎｄｅｒｉｎｇにおける合焦判定と全焦点画像合成，”電子通信学会論文誌，Ｖｏｌ．Ｊ８８−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．３，ｐｐ．５７３−５８４，Ｏｃｔ．２００５．
【非特許文献５】  白井敬一郎，野村和史，池原雅章，“ウェーブレット変換による合焦画像の作成，”電子通信学会論文誌，Ｖｏｌ．Ｊ８８−Ａ，Ｎｏ．１０，ｐｐ．１１５４−１１６２，Ｏｃｔ．２００５．
【非特許文献６】  菊池久和，“ウェーブレット入門，”エレクトロニクス，Ｖｏｌ．３９（連載），Ｎｏ．３−１２，１９９４．
【非特許文献７】  Ｇ．Ｓｔｒａｎｇ，Ｔ．Ｎｇｕｙｅｎ（共著），高橋進一，池原雅章（共訳），“ウェーブレット解析とフィルタバンクＩ入門編，”，培風館，１９９９．
【非特許文献８】  Ｇ．Ｓｔｒａｎｇ，Ｔ．Ｎｇｕｙｅｎ（共著），高橋進一，池原雅章（共訳），“ウェーブレット解析とフィルタバンクＩＩ応用編，”，培風館，１９９９．
【非特許文献９】  貴家仁志，“よくわかるディジタル画像処理フィルタ処理からＤＣＴ＆ウェーブレットまで，”ＣＱ出版，１９９６．
【非特許文献１０】  高木幹雄，下田陽久監修，“画像処理ハンドブック，”東京大学出版会，１９９１．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】  ところが、上述した技術や開発案件でのウェーブレット変換領域で合焦領域を検出し、変換領域で全焦点画像を生成する従来の全焦点画像生成アルゴリズムで合焦領域を検出し画像を合成している場合が多く、これらのアルゴリズムは生成された画像のシャープネスなど観点においてその性能は十分ではないと、本願発明者は評価した。また、従来のウェーブレット変換した画像では孤立点やノイズが発生しているため、この問題の解決案が望まれていた。【０００９】  本発明は、このような問題点を解決するために成されたものであり、ウェーブレット変換を用いた全焦点画像の生成手段において、容易にしかも正確に鮮明な合成画像を形成させることを可能にする全焦点画像生成アルゴリズムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】  課題を解決するための第一の手段（請求項１）は、カメラにより任意に焦点を変えて撮像されたｎ（正の整数）枚の画像を合成して全焦点画像を生成する方法において、前記画像をウェーブレット変換し低周波成分と高周波成分に分解して得られるウェーブレット変換係数に対して多値のモルフォロジー処理を適用し合焦領域を検出し、前記合焦領域を用いて色彩標本値を合成し全焦点画像を生成させることを特徴とする、ウェーブレット変換を用いた全焦点画像の生成手段を提供することである。【００１１】  課題を解決するための第一の手段で記述したカメラに関しては、一般に市販され入手可能なカメラ、放送局用カメラ、監視用カメラ、医用カメラ、顕微鏡または顕微鏡用カメラ、などが使用可能である。また、前記カメラに関しては、デジタル式、アナログ式、平面画像処理用、立体画像処理用、などから選択して用いることができる。【００１２】  課題を解決するための第一の手段で記述したウェーブレット（Ｗａｖｅｌｅｔ）変換に関しては、従来は、画像符号化などの分野で広く使われている。（詳細は［非特許文献６］から［非特許文献９］を参照する）本発明の課題を解決するための第一の手段では、まずフィルタバンクによるウェーブレット変換について説明する。
ウェーブレット変換は図２に示すような低域通過フィルタＨ０および高域通過フィルタＨ１からなる２チャンネルフィルタバンクで構成可能であることが知られている。またウェーブレット変換は完全再構成フィルタバンクで構成されるのでフィルタバンクの入力信号をＸ（ｚ），出力信号をＹ（ｚ）とすると、
Ｙ（ｚ）＝ｚ−ＬＸ（ｚ）・・・（１）
と書ける。ここでＬは計算による遅延である。完全再構成条件から、合成フィルタＦ０およびＦ１は、
Ｈ０（−ｚ）Ｆ０（ｚ）＋Ｈ１（−ｚ）Ｆ１（ｚ）＝Ｏ・・・（２）
Ｈ０（ｚ）Ｆ０（ｚ）＋Ｈ１（ｚ）Ｆ１（ｚ）＝２ｚ−Ｌ・・・（３）
を満たす。これを変形して、
Ｆ０（ｚ）＝Ｈ１（−ｚ）・・・（４）
Ｆ１（ｚ）＝−Ｈ０（−ｚ）・・・（５）
となる。式（１）〜（４）を満たしかつＨ０とＨ１が直交しているものを直交フィルタと呼ぶ。一般に画像符号化などの分野では直線位相特性が要求される。これを満たすウェーブレット変換はＨａａｒウェーブレットのみである。そこで、条件を緩和し式（１）〜（４）のみを条件として設計したフィルタを双直交フィルタと呼び、種々のフィルタが使用されている。双直交フィルタは信号の完全再構成を満たす。
尚、一般的に知られているＨａａｒウェーブレットに関しては、Ｈａａｒ変換とも呼ばれ、上述したように直線位相特性を有する唯一のＷａｖｅｌｅｔ変換となることが知られている。
ウェーブレット変換された画像はウェーブレット展開により解像度の異なるスケールに分解され、多重解像度表現される。画像信号は低周波成分に電力的に大きな成分を占めるため、低域側を再帰的に分割するオクターブ分割が用いられる。図３（ａ）、図３（ｂ）、図３（ｃ）は１段のウェーブレット変換を行った例である。なお、図３（ａ）はＯｒｉｇｉｎａｌ画像であり、図３（ｂ）はＷａｖｅｌｅｔ係数処理画像であり、図３（ｃ）はサブバンド表示画像である。【００１３】  課題を解決するための第一の手段で記述したモルフォロジー（Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ）処理に関しては、上述したウェーブレット変換により前記画像の高周波領域を検出した。しかし、一般的に従来のウェーブレット変換した画像には孤立点やノイズが発生しており、合焦領域の検出には不十分である。そこで本発明では、上述したウェーブレット変換により得られたウェーブレット係数に対してモルフォロジー（Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ）処理を適用することで孤立点およびノイズを抑制することを見出し本発明に至った次第である。また、ウェーブレット係数の分布が強調されることで領域判定精度が向上することを見出し本発明に至った次第である。【００１４】  前記モルフォロジー（Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ）処理に関して詳述すると、モルフォロジーは、２値画像または濃淡画像の形状解析や特徴抽出、平滑化やノイズ除去などに広く用いられている。（詳細は［非特許文献１０］を参照する）モルフォロジーは画像を膨張させる効果を持つ膨張（Ｄｉｌａｔｉｏｎ）および画像を収縮させる効果を持つ収縮（Ｅｒｏｓｉｏｎ）の組み合わせにより構成される。入力画像をｆ、出力画像をｇとすると、画素（ｉ；ｊ）の２値のＤｉｌａｔｉｏｎは、
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と定義される。同様にＥｒｏｓｉｏｎは、
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と書ける。Ｃｌｏｓｉｎｇは入力画像に対してｎ回のＤｉｌａｔｉｏｎを行った後、ｎ回のＥｒｏｓｉｏｎを行う処理である。２値のモルフォロジー処理の例を図４（ａ）、図４（ｂ）、図４（ｃ）、図４（ｄ）、に示す。なお、図４（ａ）はＯｒｉｇｉｎａｌ画像であり、図４（ｂ）はＤｉｌａｔｉｏｎ処理画像であり、図４（ｃ）はＥｒｏｓｉｏｎ処理画像であり、図４（ｄ）はＣｌｏｓｉｎｇ処理画像である。
本発明では、前記ウェーブレット変換係数の各サブバンドに対して、処理対象画素を中心とした５×５の範囲に多値のＣｌｏｓｉｎｇ処理を適用することを特徴としており、前記Ｃｌｏｓｉｎｇ処理を前記ウェーブレット変換係数に適用することで、波線状の領域の連結およびノイズの低減が実現され、高周波領域および低周波領域の境界が強調されることを特徴とする。【００１５】  前記ウェーブレット変換係数に前記モルフォロジー処理することで、高周波領域を検出した。さらにシャープネスを確保するために本発明ではウェーブレット変換領域において画像を合成するのではなく、色彩標本値を合成することで、より尖鋭度の高い画像を生成することを見出し、本発明に至った。そのための具体的な処理（プロセス）を以下に示す。【００１６】  ｍ番目の画像における画素（ｉ，ｊ）の合焦度合いを表すパラメータとしてαｍをウェーブレット変換係数のＬＨおよびＨＬ成分を用いて、
αｍ＝ＬＨｍ＋ＨＬｍ  ・・・（８）
ただし、
2010129077.tif 000005
と定義する。ここで，ｌｈｘｙ，ｈｌｘｙはそれぞれ画素（ｘ，ｙ）におけるウェーブレット変換係数のＬＨ成分およびＨＬ成分である。
合焦領域ではウェーブレット変換領域における高周波領域の係数が大きいと考えられる。したがって、αｍが最大となるような画素値ｌｉｊｍを選ぶことで合焦画像を生成することができる。以上より、色彩標本値を用いて画素値ｌｉｊを
ｌｉｊ＝ｌｉｊｍ  ・・・（１１）
と決定する。【００１７】
【００１８】  課題を解決するための第二の手段（請求項２）は、前記のウェーブレット変換を用いた全焦点画像の生成手段が、コンピュータを機能させるプログラムであることを特徴とする、課題を解決するための第一の手段に記載のウェーブレット変換を用いた全焦点画像の生成手段を提供することである。【００１９】  課題を解決するための第二の手段で記述したコンピュータに関しては、デジタル式コンピュータでもアナログ式コンピュータでも構わない。また、ＣＰＵを搭載したチップ、ＣＰＵを搭載したユニット、マイコン、パソコン、汎用コンピュータ、スーパーコンピュータ、などで使用可能である。
また、前記プログラムに関しては、記録媒体に備えられていてもよい。前記記録媒体に関しては、例えば、フロッピーディスク、ハードディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＲＯＭカートリッジ、バッテリバックアップ付きのＲＡＭメモリカートリッジ、フラッシュメモリカートリッジ、不揮発性ＲＡＭカートリッジ等を含む。また、前記媒体とは、何等かの物理的手段により情報（主にデジタルデータ、プログラム）が記録されているものであって、コンピュータ、専用プロセッサ等の処理装置に所定の機能を行わせることができるものである。要するに、何等かの手段でもってコンピュータにプログラムをダウンロードし、所定の機能を実行させるものであればよい。【００２０】  課題を解決するための第三の手段（請求項３）は、前記のウェーブレット変換を用いた全焦点画像の生成手段の各処理がコンピュータに実行させるプログラムであることを特徴とする、課題を解決するための第一の手段に記載のウェーブレット変換を用いた全焦点画像の生成手段を提供することである。【００２１】  課題を解決するための第三の手段で記述したコンピュータに関しては、デジタル式コンピュータでもアナログ式コンピュータでも構わない。また、ＣＰＵを搭載したチップ、ＣＰＵを搭載したユニット、マイコン、パソコン、汎用コンピュータ、スーパーコンピュータ、などで使用可能である。
また、本発明を元に設計され製作されたＣＰＵ、前記ＣＰＵを搭載したユニット、前記ＣＰＵを搭載したマイコン、前記ＣＰＵを搭載したパソコン、前記ＣＰＵを搭載した汎用コンピュータ、前記ＣＰＵを搭載したスーパーコンピュータ、としても使用可能である。
また、本発明を元に設計され製作されたＧＰＵ（グラフィックス処理装置）、前記ＧＰＵを搭載したユニット、前記ＧＰＵを搭載したマイコン、前記ＧＰＵを搭載したパソコン、前記ＧＰＵを搭載した汎用コンピュータ、前記ＧＰＵを搭載したスーパーコンピュータ、としても使用可能である。
また、前記プログラムに関しては、記録媒体に備えられていてもよい。前記記録媒体に関しては、例えば、フロッピーディスク、ハードディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＲＯＭカートリッジ、バッテリバックアップ付きのＲＡＭメモリカートリッジ、フラッシュメモリカートリッジ、不揮発性ＲＡＭカートリッジ等を含む。また、前記媒体とは、何等かの物理的手段により情報（主にデジタルデータ、プログラム）が記録されているものであって、コンピュータ、専用プロセッサ等の処理装置に所定の機能を行わせることができるものである。要するに、何等かの手段でもってコンピュータにプログラムをダウンロードし、所定の機能を実行させるものであればよい。
【発明の効果】
【００２２】  本発明のウェーブレット変換を用いた全焦点画像の生成手段によって、全焦点画像の生成の手法としてウェーブレット変換により高周波領域を検出し、複数枚の画像の色彩標本値から有効な全焦点画像の生成が可能になった。【００２３】  また、本発明のウェーブレット変換を用いた全焦点画像の生成手段によって、従来の手段に比較して、例えば、目視評価において良好な性能を示すことが確認できた。その結果、シャープで視覚的に良好な合成画像を得られることが確認できた。【００２４】  また、本発明のウェーブレット変換を用いた全焦点画像の生成手段によって、従来の手段に比較して、全焦点画像を簡単かつ効率的に作成することができるウェーブレット変換を用いた全焦点画像の生成手段の提供が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】  以下、本発明の実施の形態について、図１〜図６（ｃ）に基づいて説明する。
図１は本発明の概略を示したブロック図であり、図２は本発明で示した２チャンネルフィルタバンクの説明図であり、図３（ａ）はウェーブレット変換実施前のＯｒｉｇｉｎａｌ画像であり、図３（ｂ）は図３（ａ）の画像をＷａｖｅｌｅｔ係数処理した画像であり、図３（ｃ）は図３（ｂ）の画像をサブバンド表示した画像であり、図４（ａ）はモルフォロジー処理実施前のＯｒｉｇｉｎａｌ画像であり、図４（ｂ）は図４（ａ）のＤｉｌａｔｉｏｎ処理画像であり、図４（ｃ）は図４（ａ）のＥｒｏｓｉｏｎ処理画像であり、図４（ｄ）は図４（ｂ）と図４（ｃ）のＣｌｏｓｉｎｇ処理画像であり、図５（ａ）は原画像例であり、図５（ｂ）は図５（ａ）を分散法で処理した例であり、図５（ｃ）は図５（ａ）を本発明の手段で処理した全焦点画像であり、図６（ａ）は高さが大きく異なる物体の原画像例であり、図６（ｂ）は図６（ａ）を分散法で処理した例であり、図６（ｃ）は図６（ａ）を本発明の手段で処理した全焦点画像である。【００２６】  図１のブロック図より、１００は前記カメラにより任意に焦点を変えて撮像されたｎ枚の画像を合成してウェーブレット変換する手段であり、１０１はウェーブレット変換手段１００で処理された画像から低周波成分と高周波成分に分解して得られるウェーブレット変換係数を得て領域の強調を図る手段であり、１０２は領域の強調手段１０１で得られた画像に対して多値のモルフォロジー処理を適用し合焦領域を検出する手段であり、１０３は合焦領域の検出手段１０２で得られた合焦領域を用いて色彩標本値を合成する手段であり、１０４は合焦領域の合成手段１０３によって生成された全焦点画像である。
【実施例１】
【００２７】  図５（ａ）から図５（ｃ）の実施の形態例と、図６（ａ）から図６（ｃ）の実施の形態例より、人工的な図形画像とＲＧＢ各色８ビットのカラー画像について実験を行い、目視評価を行った。高周波領域の検出時には１段の５−３ウェーブレットを用いた。５−３ウェーブレットはｃｌｏｓｉｎｇ処理はｎ＝３としてＥｒｏｓｉｏｎとＤｉｌａｔｉｏｎをそれぞれ３回反復した。
尚、５−３ウェーブレットに関しては、図２におけるＨ０，Ｈ１，Ｆ０，Ｆ１が特定のフィルタになり、Ｈ０（ｚ）＝（−ｚ＾−２＋２ｚ＾−１＋６＋２ｚ−ｚ＾２）／８（Ｈｉｇｈ−Ｐａｓｓ５タップ）、Ｈ１（ｚ）＝（−ｚ＾−１＋２−ｚ）／２  （Ｌｏｗ−Ｐａｓｓ３タップ）、Ｆ０＝−Ｈ１（−ｚ）、Ｆ１＝Ｈ０（−ｚ）、になるものとする。
【実施例２】
【００２８】  図５（ａ）から図５（ｃ）の実施の形態例より、全焦点画像の例を示す。（ａ）は合成に用いた原画像のうちの１枚であり、（ｂ）は一般に知られている分散法を用いた全焦点アルゴリズムによって生成された画像であり、（ｃ）は本発明の手段で生成された全焦点画像である。分散法を用いた全焦点アルゴリズムでは画像の分散が大きい領域が合焦領域であると判定し、色彩標本値を合成する。分散法を用いた全焦点画像では文字がぼけておりシャープネスが十分ではないが、本発明の手段で生成された全焦点画像では文字がくっきりしておりシャープであることが確認できる。
【実施例３】
【００２９】  図６（ａ）から図６（ｃ）の実施の形態例より、高さが大きく異なる物体の全焦点画像を示しており、分散法を用いた全焦点画像は（ａ）に示す原画像の一部に比べると全体的にピントが合っているがシャープネスが十分でなく、画像がぼけていることが確認できる。一方、本発明の手段で生成された全焦点画像は部品の外周や金属光沢，文字が非常にシャープであり本発明の手段の有効性が確認できる。【００３５】  上記実施の形態の説明は、本発明を説明するためのものであって、特許請求の範囲に記載の発明を限定し、或は範囲を減縮するものではない。又、本発明の各部構成は上記実施の形態に限らず、特許請求の範囲に記載の技術的範囲内で種々の変形が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００３６】  本発明のウェーブレット変換を用いた全焦点画像の生成手段は、容易に簡単な装置で実現可能なので、画像処理を伴う産業における利用価値は高い。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の概略を示したブロック図である。
【図２】本発明で示した２チャンネルフィルタバンクの説明図である。
【図３（ａ）】ウェーブレット変換実施前のＯｒｉｇｉｎａｌ画像である。
【図３（ｂ）】図３（ａ）の画像をＷａｖｅｌｅｔ係数処理した画像である。
【図３（ｃ）】図３（ｂ）の画像をサブバンド表示した画像である。
【図４（ａ）】モルフォロジー処理実施前のＯｒｉｇｉｎａｌ画像である。
【図４（ｂ）】図４（ａ）のＤｉｌａｔｉｏｎ処理画像である。
【図４（ｃ）】図４（ａ）のＥｒｏｓｉｏｎ処理画像である。
【図４（ｄ）】図４（ｂ）と図４（ｃ）のＣｌｏｓｉｎｇ処理画像である。
【図５（ａ）】原画像例である。
【図５（ｂ）】図５（ａ）を分散法で処理した例である。
【図５（ｃ）】図５（ａ）を本発明の手段で処理した全焦点画像である。
【図６（ａ）】高さが大きく異なる物体の原画像例である。
【図６（ｂ）】図６（ａ）を分散法で処理した例である。
【図６（ｃ）】図６（ａ）を本発明の手段で処理した全焦点画像である。
【符号の説明】
【００３８】  １００    ウェーブレット変換手段
１０１    領域の強調手段
１０２    合焦領域の検出手段
１０３    合焦領域の合成手段
１０４    全焦点画像
【図１】
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【図２】
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【図３（ａ）】
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【図３（ｂ）】
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【図３（ｃ）】
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【図４（ａ）】
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【図４（ｂ）】
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【図４（ｃ）】
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【図４（ｄ）】
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【図５（ａ）】
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【図５（ｂ）】
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【図５（ｃ）】
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【図６（ａ）】
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【図６（ｂ）】
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【図６（ｃ）】
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