(57)【要約】【課題】入力画像データの画質を向上させることができる画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及びこれを記録する情報記録媒体を提供する。【解決手段】入力画像データＤ１を属性情報Ａ１と照明情報Ｗ１とを用いて補正することによって、出力画像データＤ８１を生成する画像処理装置１であり、Ｎ個のエッジ保存加重平均算出部２１，２２，２３と、Ｎ個の減算器３１，３２，３３と、ゲイン算出パラメータ選択情報算出部１１と、Ｎ＋１個のベース成分連動ゲイン算出部４１，４２，４３，４４と、Ｎ個の帯域連動ゲイン算出部５１，５２，５３と、Ｎ個の合成乗算器６１，６２，６３と、ベース成分乗算器７４と、Ｎ個の帯域分割乗算器７１，７２，７３と、加算器８１とを有し、画像中の属性情報及び照明情報の異なる領域に対して周波数帯域毎のコントラストの調整度合いを変えることで撮影画像の画質を向上させる。【選択図】図１
2014102559.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を撮影することによって取得された入力画像データを、画素毎の属性情報と前記撮影時の照明情報とを用いて画像処理する画像処理装置において、Ｎは正の整数としたときに、少なくとも、
Ｎ個の加重平均算出手段と、
Ｎ個の減算手段と、
ゲイン算出パラメータ選択情報算出手段と、
Ｎ＋１個のベース成分連動ゲイン算出手段と、
Ｎ個の帯域連動ゲイン算出手段と、
Ｎ個のゲイン乗算手段と、
ベース成分乗算手段と、
Ｎ個の帯域分割乗算手段と、
加算手段と
を有し、
前記Ｎ個の加重平均算出手段は、前記入力画像データの着目画素の画素値と該着目画素の周辺の周辺画素の画素値とを参照して、エッジ成分を保存しながらＮ個の加重平均画素値をそれぞれ算出し、また、前記Ｎ個の加重平均算出手段が前記Ｎ個の加重平均画素値の算出時に参照する画素の画素数が互いに異なる画素数であり、
前記Ｎ個の減算手段は、前記Ｎ個の加重平均画素値と前記着目画素の画素値とから成るＮ＋１個の画素値の中から選択された２個の画素値の差分をとることによって、Ｎ個の帯域分割画素値をそれぞれ算出し、
前記ゲイン算出パラメータ選択情報算出手段は、前記着目画素に対応する前記属性情報と前記撮影時の前記照明情報とから、前記着目画素に関するゲイン算出時に選択されるパラメータを示すゲイン算出パラメータ選択情報を算出し、
前記Ｎ＋１個のベース成分連動ゲイン算出手段は、前記Ｎ個の加重平均算出手段の中で、加重平均画素値の算出時に参照する画素数が最も多い加重平均算出手段によって算出された加重平均画素値であるベース成分画素値と、前記着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報とから、Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインをそれぞれ算出し、
前記Ｎ個の帯域連動ゲイン算出手段は、前記Ｎ個の帯域分割画素値と、前記着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報とから、Ｎ個の帯域連動ゲインをそれぞれ算出し、
前記Ｎ個のゲイン乗算手段は、前記Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインの中で、前記Ｎ個の帯域分割画素値に対応するＮ個のベース成分連動ゲインと、前記Ｎ個の帯域連動ゲインとをそれぞれ乗算することによって、Ｎ個の合成ゲインを生成し、
前記ベース成分乗算手段は、前記ベース成分画素に対応するベース成分連動ゲインと、ベース成分画素値とを乗算し、
前記Ｎ個の帯域分割乗算手段は、前記Ｎ個の帯域分割画素値に対応する前記Ｎ個の帯域連動ゲインと、前記Ｎ個の帯域分割画素値とをそれぞれ乗算し、
前記加算手段は、前記ベース成分乗算手段の前記乗算によって得られた画素値と、前記Ｎ個の帯域分割乗算手段の前記乗算によって得られたＮ個の画素値とから成るＮ＋１個の画素値を加算することによって、出力画素値を算出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記Ｎ＋１個のベース成分連動ゲイン算出手段は、
Ｍを２以上の整数としたときに、Ｍ組のベース成分連動ゲイン算出パラメータをそれぞれ備え、
前記着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報を参照して、前記Ｍ個のベース成分連動ゲイン算出パラメータから１個のベース成分連動ゲイン算出パラメータを選択し、該選択されたベース成分連動ゲイン算出パラメータと、前記着目画素に関するベース成分画素値とを参照して、Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインをそれぞれ算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記Ｎ個の帯域連動ゲイン算出手段は、
Ｌを２以上の整数としたときに、Ｌ組の帯域連動ゲイン算出パラメータをそれぞれ備え、
前記着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報を参照して、前記Ｌ個の帯域連動ゲイン算出パラメータから１個の帯域連動ゲイン算出パラメータを選択し、該選択された帯域連動ゲイン算出パラメータと、前記着目画素に関する前記Ｎ個の帯域分割画素値とから、前記Ｎ個の帯域連動ゲインをそれぞれ算出する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記入力画像データは、上空から地上又は水上を撮影することによって取得されたデータであることを特徴とする請求項１から３までのいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記属性情報は、前記入力画像データ中の各画素が、地上を撮影することで得られたと推測されるか、水上を撮影することで得られたと推測されるか、地上及び水上以外を撮影と推測されるか、の３種類の情報を含むことを特徴とする請求項１から４までのいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記照明情報は、前記入力画像データの撮影時における、撮影地点の太陽の高度及び天候を含むことを特徴とする請求項１から５までのいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
被写体を撮影することによって取得された入力画像データを、画素毎の属性情報と前記撮影時の照明情報とを用いて画像処理する画像処理方法において、Ｎを正の整数としたときに、
入力画像データの着目画素の画素値と該着目画素の周辺の周辺画素の画素値とを参照して、エッジ成分を保存しながらＮ個の加重平均画素値をそれぞれ算出し、また、前記Ｎ個の加重平均画素値の算出時に参照する画素の画素数が互いに異なる画素数である、ステップと、
前記Ｎ個の加重平均画素値と前記着目画素の画素値とから成るＮ＋１個の画素値の中から選択された２個の画素値の差分をとることによって、Ｎ個の帯域分割画素値をそれぞれ算出するステップと、
前記着目画素に対応する前記属性情報と前記撮影時の前記照明情報とから、前記着目画素に関するゲイン算出時に選択されるパラメータを示すゲイン算出パラメータ選択情報を算出するステップと、
加重平均画素値の算出時に参照する画素数が最も多い加重平均算出処理によって算出された加重平均画素値であるベース成分画素値と、前記着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報とから、Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインを算出するステップと、
前記Ｎ個の帯域分割画素値と、前記着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報とから、Ｎ個の帯域連動ゲインを算出するステップと、
前記Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインの中で、前記Ｎ個の帯域分割画素値に対応するＮ個のベース成分連動ゲインと、前記Ｎ個の帯域連動ゲインとをそれぞれ乗算することによって、Ｎ個の合成ゲインを生成するステップと、
前記ベース成分画素に対応するベース成分連動ゲインと、ベース成分画素値とを乗算するステップと、
前記Ｎ個の帯域分割画素値に対応する前記Ｎ個の帯域連動ゲインと、前記Ｎ個の帯域分割画素値とをそれぞれ乗算するステップと、
前記ベース成分画素値の前記乗算によって得られた画素値と、前記Ｎ個の帯域分割乗算の前記乗算によって得られたＮ個の画素値とから成るＮ＋１個の画素値を加算することによって、出力画素値を算出するステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
前記着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報を参照して、Ｍ個のベース成分連動ゲイン算出パラメータから１個のベース成分連動ゲイン算出パラメータを選択し、該選択されたベース成分連動ゲイン算出パラメータと、前記着目画素に関するベース成分画素値とを参照して、Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインを算出することを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報を参照して、Ｌ個の帯域連動ゲイン算出パラメータから１個の帯域連動ゲイン算出パラメータを選択し、該選択された帯域連動ゲイン算出パラメータと、前記着目画素に関する前記Ｎ個の帯域分割画素値とから、前記Ｎ個の帯域連動ゲインを算出することを特徴とする請求項７又は８に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記入力画像データは、上空から地上又は水上を撮影することによって取得されたデータであることを特徴とする請求項７から９までのいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記属性情報は、前記入力画像データ中の各画素が、地上を撮影することで得られたと推測されるか、水上を撮影することで得られたと推測されるか、地上及び水上以外を撮影と推測されるか、の３種類の情報を含むことを特徴とする請求項７から１０までのいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記照明情報は、前記入力画像データの撮影時における、撮影地点の太陽の高度及び天候を含むことを特徴とする請求項７から１１までのいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
コンピュータに、被写体を撮影することによって取得された入力画像データを、画素毎の属性情報と前記撮影時の照明情報とを用いて画像処理を実行させるプログラムであって、Ｎを正の整数としたときに、前記コンピュータに、
入力画像データの着目画素の画素値と該着目画素の周辺の周辺画素の画素値とを参照して、エッジ成分を保存しながらＮ個の加重平均画素値をそれぞれ算出し、また、前記Ｎ個の加重平均画素値の算出時に参照する画素の画素数が互いに異なる画素数である処理と、
前記Ｎ個の加重平均画素値と前記着目画素の画素値とから成るＮ＋１個の画素値の中から選択された２個の画素値の差分をとることによって、Ｎ個の帯域分割画素値をそれぞれ算出する処理と、
前記着目画素に対応する前記属性情報と前記撮影時の前記照明情報とから、前記着目画素に関するゲイン算出時に選択されるパラメータを示すゲイン算出パラメータ選択情報を算出する処理と、
加重平均画素値の算出時に参照する画素数が最も多い加重平均算出処理によって算出された加重平均画素値であるベース成分画素値と、前記着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報とから、Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインを算出する処理と、
前記Ｎ個の帯域分割画素値と、前記着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報とから、Ｎ個の帯域連動ゲインを算出する処理と、
前記Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインの中で、前記Ｎ個の帯域分割画素値に対応するＮ個のベース成分連動ゲインと、前記Ｎ個の帯域連動ゲインとをそれぞれ乗算することによって、Ｎ個の合成ゲインを生成する処理と、
前記ベース成分画素に対応するベース成分連動ゲインと、ベース成分画素値とを乗算する処理と、
前記Ｎ個の帯域分割画素値に対応する前記Ｎ個の帯域連動ゲインと、前記Ｎ個の帯域分割画素値とをそれぞれ乗算する処理と、
前記ベース成分画素値の前記乗算によって得られた画素値と、前記Ｎ個の帯域分割乗算の前記乗算によって得られたＮ個の画素値とから成るＮ＋１個の画素値を加算することによって、出力画素値を算出する処理と
を実行させるプログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、被写体を撮影することによって取得された入力画像データを、画素毎の属性情報と前記撮影時の照明情報とを用いて画像処理を実行させる前記コンピュータにより読取り可能なプログラムを記録した情報記録媒体であって、Ｎを正の整数としたときに、前記コンピュータに、
入力画像データの着目画素の画素値と該着目画素の周辺の周辺画素の画素値とを参照して、エッジ成分を保存しながらＮ個の加重平均画素値をそれぞれ算出し、また、前記Ｎ個の加重平均画素値の算出時に参照する画素の画素数が互いに異なる画素数である、処理と、
前記Ｎ個の加重平均画素値と前記着目画素の画素値とから成るＮ＋１個の画素値の中から選択された２個の画素値の差分をとることによって、Ｎ個の帯域分割画素値をそれぞれ算出する処理と、
前記着目画素に対応する前記属性情報と前記撮影時の前記照明情報とから、前記着目画素に関するゲイン算出時に選択されるパラメータを示すゲイン算出パラメータ選択情報を算出する処理と、
加重平均画素値の算出時に参照する画素数が最も多い加重平均算出処理によって算出された加重平均画素値であるベース成分画素値と、前記着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報とから、Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインを算出する処理と、
前記Ｎ個の帯域分割画素値と、前記着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報とから、Ｎ個の帯域連動ゲインを算出する処理と、
前記Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインの中で、前記Ｎ個の帯域分割画素値に対応するＮ個のベース成分連動ゲインと、前記Ｎ個の帯域連動ゲインとをそれぞれ乗算することによって、Ｎ個の合成ゲインを生成する処理と、
前記ベース成分画素に対応するベース成分連動ゲインと、ベース成分画素値とを乗算する処理と、
前記Ｎ個の帯域分割画素値に対応する前記Ｎ個の帯域連動ゲインと、前記Ｎ個の帯域分割画素値とをそれぞれ乗算する処理と、
前記ベース成分画素値の前記乗算によって得られた画素値と、前記Ｎ個の帯域分割乗算の前記乗算によって得られたＮ個の画素値とから成るＮ＋１個の画素値を加算することによって、出力画素値を算出する処理と
を実行させるプログラムを記録した情報記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、画像処理を実行させるプログラム、及びプログラムを記録した情報記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、上空から地球表面を撮影することによって得られる撮影画像（例えば、衛星写真又は航空写真）の画質を改善するための技術が種々提案されている。例えば、特許文献１に記載された画像処理装置は、衛星から地球表面を撮影することによって得られた撮影画像データから建物等の影による影成分を除去することによって、出力画像の精度を高める方法を提案している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−２６９３４７号公報（請求項１、段落０００４）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記従来技術は、被写体である地球表面が地上（陸地）であり、撮影画像データから建物等の影による影成分を除去する画像処理に適用可能であるが、被写体である地球表面が水上（例えば、海上）であり、建物等の影成分が存在しない領域の撮影画像データの画像処理には適用できないという問題があった。
【０００５】
そこで、本発明は、上記従来技術の課題を解決するためになされたものであり、その目的は、入力画像データの画質を向上させることができる画像処理装置、画像処理方法、画像処理を実行させるプログラム、及びプログラムを記録した情報記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る画像処理装置は、被写体を撮影することによって取得された入力画像データを、画素毎の属性情報と前記撮影時の照明情報とを用いて画像処理する画像処理装置において、Ｎは正の整数としたときに、少なくとも、Ｎ個の加重平均算出手段と、Ｎ個の減算手段と、ゲイン算出パラメータ選択情報算出手段と、Ｎ＋１個のベース成分連動ゲイン算出手段と、Ｎ個の帯域連動ゲイン算出手段と、Ｎ個のゲイン乗算手段と、ベース成分乗算手段と、Ｎ個の帯域分割乗算手段と、加算手段とを有し、
前記Ｎ個の加重平均算出手段は、前記入力画像データの着目画素の画素値と該着目画素の周辺の周辺画素の画素値とを参照して、エッジ成分を保存しながらＮ個の加重平均画素値をそれぞれ算出し、また、前記Ｎ個の加重平均算出手段が前記Ｎ個の加重平均画素値の算出時に参照する画素の画素数が互いに異なる画素数であり、
前記Ｎ個の減算手段は、前記Ｎ個の加重平均画素値と前記着目画素の画素値とから成るＮ＋１個の画素値の中から選択された２個の画素値の差分をとることによって、Ｎ個の帯域分割画素値をそれぞれ算出し、
前記ゲイン算出パラメータ選択情報算出手段は、前記着目画素に対応する前記属性情報と前記撮影時の前記照明情報とから、前記着目画素に関するゲイン算出時に選択されるパラメータを示すゲイン算出パラメータ選択情報を算出し、
前記Ｎ＋１個のベース成分連動ゲイン算出手段は、前記Ｎ個の加重平均算出手段の中で、加重平均画素値の算出時に参照する画素数が最も多い加重平均算出手段によって算出された加重平均画素値であるベース成分画素値と、前記着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報とから、Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインをそれぞれ算出し、
前記Ｎ個の帯域連動ゲイン算出手段は、前記Ｎ個の帯域分割画素値と、前記着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報とから、Ｎ個の帯域連動ゲインをそれぞれ算出し、
前記Ｎ個のゲイン乗算手段は、前記Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインの中で、前記Ｎ個の帯域分割画素値に対応するＮ個のベース成分連動ゲインと、前記Ｎ個の帯域連動ゲインとをそれぞれ乗算することによって、Ｎ個の合成ゲインを生成し、
前記ベース成分乗算手段は、前記ベース成分画素に対応するベース成分連動ゲインと、ベース成分画素値とを乗算し、
前記Ｎ個の帯域分割乗算手段は、前記Ｎ個の帯域分割画素値に対応する前記Ｎ個の帯域連動ゲインと、前記Ｎ個の帯域分割画素値とをそれぞれ乗算し、
前記加算手段は、前記ベース成分乗算手段の前記乗算によって得られた画素値と、前記Ｎ個の帯域分割乗算手段の前記乗算によって得られたＮ個の画素値とから成るＮ＋１個の画素値を加算することによって、出力画素値を算出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【０００７】
本発明に係る画像処理方法は、被写体を撮影することによって取得された入力画像データを、画素毎の属性情報と前記撮影時の照明情報とを用いて画像処理する画像処理方法において、Ｎを正の整数としたときに、
入力画像データの着目画素の画素値と該着目画素の周辺の周辺画素の画素値とを参照して、エッジ成分を保存しながらＮ個の加重平均画素値をそれぞれ算出し、また、前記Ｎ個の加重平均画素値の算出時に参照する画素の画素数が互いに異なる画素数である、ステップと、
前記Ｎ個の加重平均画素値と前記着目画素の画素値とから成るＮ＋１個の画素値の中から選択された２個の画素値の差分をとることによって、Ｎ個の帯域分割画素値をそれぞれ算出するステップと、
前記着目画素に対応する前記属性情報と前記撮影時の前記照明情報とから、前記着目画素に関するゲイン算出時に選択されるパラメータを示すゲイン算出パラメータ選択情報を算出するステップと、
加重平均画素値の算出時に参照する画素数が最も多い加重平均算出処理によって算出された加重平均画素値であるベース成分画素値と、前記着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報とから、Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインを算出するステップと、
前記Ｎ個の帯域分割画素値と、前記着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報とから、Ｎ個の帯域連動ゲインを算出するステップと、
前記Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインの中で、前記Ｎ個の帯域分割画素値に対応するＮ個のベース成分連動ゲインと、前記Ｎ個の帯域連動ゲインとをそれぞれ乗算することによって、Ｎ個の合成ゲインを生成するステップと、
前記ベース成分画素に対応するベース成分連動ゲインと、ベース成分画素値とを乗算するステップと、
前記Ｎ個の帯域分割画素値に対応する前記Ｎ個の帯域連動ゲインと、前記Ｎ個の帯域分割画素値とをそれぞれ乗算するステップと、
前記ベース成分画素値の前記乗算によって得られた画素値と、前記Ｎ個の帯域分割乗算値の前記乗算によって得られたＮ個の画素値とから成るＮ＋１個の画素値を加算することによって、出力画素値を算出するステップと
を有することを特徴とする。
【０００８】
本発明に係るプログラムは、コンピュータに、被写体を撮影することによって取得された入力画像データを、画素毎の属性情報と前記撮影時の照明情報とを用いて画像処理を実行させるプログラムであって、Ｎを正の整数としたときに、前記コンピュータに、入力画像データの着目画素の画素値と該着目画素の周辺の周辺画素の画素値とを参照して、エッジ成分を保存しながらＮ個の加重平均画素値をそれぞれ算出し、また、前記Ｎ個の加重平均画素値の算出時に参照する画素の画素数が互いに異なる画素数である、処理と、
前記Ｎ個の加重平均画素値と前記着目画素の画素値とから成るＮ＋１個の画素値の中から選択された２個の画素値の差分をとることによって、Ｎ個の帯域分割画素値をそれぞれ算出する処理と、
前記着目画素に対応する前記属性情報と前記撮影時の前記照明情報とから、前記着目画素に関するゲイン算出時に選択されるパラメータを示すゲイン算出パラメータ選択情報を算出する処理と、
加重平均画素値の算出時に参照する画素数が最も多い加重平均算出処理によって算出された加重平均画素値であるベース成分画素値と、前記着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報とから、Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインを算出する処理と、
前記Ｎ個の帯域分割画素値と、前記着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報とから、Ｎ個の帯域連動ゲインを算出する処理と、
前記Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインの中で、前記Ｎ個の帯域分割画素値に対応するＮ個のベース成分連動ゲインと、前記Ｎ個の帯域連動ゲインとをそれぞれ乗算することによって、Ｎ個の合成ゲインを生成する処理と、
前記ベース成分画素に対応するベース成分連動ゲインと、ベース成分画素値とを乗算する処理と、
前記Ｎ個の帯域分割画素値に対応する前記Ｎ個の帯域連動ゲインと、前記Ｎ個の帯域分割画素値とをそれぞれ乗算する処理と、
前記ベース成分画素値の前記乗算によって得られた画素値と、前記Ｎ個の帯域分割乗算の前記乗算によって得られたＮ個の画素値とから成るＮ＋１個の画素値を加算することによって、出力画素値を算出する処理とを実行させることを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る情報記録媒体は、コンピュータに、被写体を撮影することによって取得された入力画像データを、画素毎の属性情報と前記撮影時の照明情報とを用いて画像処理を実行させる前記コンピュータにより読取り可能なプログラムを記録した情報記録媒体であって、Ｎを正の整数としたときに、前記コンピュータに、入力画像データの着目画素の画素値と該着目画素の周辺の周辺画素の画素値とを参照して、エッジ成分を保存しながらＮ個の加重平均画素値をそれぞれ算出し、また、前記Ｎ個の加重平均画素値の算出時に参照する画素の画素数が互いに異なる画素数である処理と、
前記Ｎ個の加重平均画素値と前記着目画素の画素値とから成るＮ＋１個の画素値の中から選択された２個の画素値の差分をとることによって、Ｎ個の帯域分割画素値をそれぞれ算出する処理と、
前記着目画素に対応する前記属性情報と前記撮影時の前記照明情報とから、前記着目画素に関するゲイン算出時に選択されるパラメータを示すゲイン算出パラメータ選択情報を算出する処理と、
加重平均画素値の算出時に参照する画素数が最も多い加重平均算出処理によって算出された加重平均画素値であるベース成分画素値と、前記着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報とから、Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインを算出する処理と、
前記Ｎ個の帯域分割画素値と、前記着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報とから、Ｎ個の帯域連動ゲインを算出する処理と、
前記Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインの中で、前記Ｎ個の帯域分割画素値に対応するＮ個のベース成分連動ゲインと、前記Ｎ個の帯域連動ゲインとをそれぞれ乗算することによって、Ｎ個の合成ゲインを生成する処理と、
前記ベース成分画素に対応するベース成分連動ゲインと、ベース成分画素値とを乗算する処理と、
前記Ｎ個の帯域分割画素値に対応する前記Ｎ個の帯域連動ゲインと、前記Ｎ個の帯域分割画素値とをそれぞれ乗算する処理と、
前記ベース成分画素値の前記乗算によって得られた画素値と、前記Ｎ個の帯域分割乗算の前記乗算によって得られたＮ個の画素値とから成るＮ＋１個の画素値を加算することによって、出力画素値を算出する処理と
を実行させることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、入力画像データの画素毎の属性情報及び撮影時の照明情報を用いて画像処理を行うので、入力画像データの画質を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態１に係る画像処理装置の構成を概略的に示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る画像処理装置を含む画像処理システムの構成を概略的に示すブロック図である。
【図３】実施の形態１に係る画像処理装置の複数のエッジ保存加重平均算出部の各々が受け取る入力画像データに対応する着目画素及び周辺画素の一例を示す図である。
【図４】実施の形態１に係る画像処理装置の入力画像データに対応する着目画素に関する属性情報の一例を示す図である。
【図５】実施の形態１に係る画像処理装置の入力画像データに対応する画像の撮影時における照明情報の一例を示す図である。
【図６】実施の形態１に係る画像処理装置のゲイン算出パラメータ選択情報算出部の動作の一例を示す図である。
【図７】実施の形態１に係る画像処理装置のベース成分連動ゲイン算出部の構成及び動作の一例を示す図である。
【図８】実施の形態１に係る画像処理装置のベース成分連動ゲイン算出部の構成及び動作の他の例を示す図である。
【図９】実施の形態１に係る画像処理装置の帯域連動ゲイン算出部の構成及び動作の一例を示す図である。
【図１０】実施の形態１に係る画像処理装置の帯域連動ゲイン算出部の構成及び動作の他の例を示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態２に係る画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図１２】（ａ）〜（ｃ）は、実施の形態２に係る画像処理装置のエッジ保存加重平均算出部によるエッジを保存した加重平均画素値の算出処理を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置１（すなわち、本発明が適応された画像処理方法を実施することができる装置）の構成を概略的に示すブロック図である。図１に示されるように、実施の形態１に係る画像処理装置１は、上空（例えば、衛星又は航空機等）から地球表面（例えば、地表面又は海面等）を撮影することによって得られた撮影画像（例えば、衛星写真又は航空写真）のデータである入力画像データＤ１を受け取り、この入力画像データＤ１にコントラストを改善するための処理を行うことによって出力画素データ（出力画素値）Ｄ８１を生成する機能を備えている。
【００１３】
また、図２は、実施の形態１に係る画像処理装置１と、画像処理装置１に提供される入力画像データＤ１、属性情報Ａ１、及び照明情報Ｗ１を記憶する記憶装置２と、画像処理装置１から出力される出力画像データ（出力画素値）Ｄ８１に基づく画像を表示する表示装置３とを含む画像処理システムの構成を概略的に示すブロック図である。図２に示されるように、画像処理装置１は、装置全体の動作を制御する制御部４と、光ディスク又は半導体記憶装置などのような情報記録媒体６に記録されている情報を読み取る読取部５とさらに備えてもよい。このように構成することによって、画像処理装置１として、コンピュータを用い、本発明が適用された画像処理方法を、情報記録媒体６に保存されたプログラムにしたがってコンピュータに実行させることも可能になる。
【００１４】
図１に示されるように、実施の形態１に係る画像処理装置１は、Ｎ個（Ｎは正の整数）の加重平均算出手段としてのエッジ保存加重平均算出部２１，２２，２３と、Ｎ個の減算手段としての減算器３１，３２，３３と、ゲイン算出パラメータ選択情報算出手段としてのゲイン算出パラメータ選択情報算出部１１と、Ｎ＋１個のベース成分連動ゲイン算出手段としてのベース成分連動ゲイン算出部４１，４２，４３，４４と、Ｎ個の帯域連動ゲイン算出手段としての帯域連動ゲイン算出部５１，５２，５３と、Ｎ個の合成乗算手段としての合成乗算器６１，６２，６３と、ベース成分乗算手段としてのベース成分乗算器７４と、Ｎ個の帯域分割乗算手段としての帯域分割乗算部７１，７２，７３と、加算手段としての加算器８１とを有している。
【００１５】
図１に示されるように、Ｎ個のエッジ保存加重平均算出部２１，２２，２３は、入力画像データＤ１から着目画素の画素値Ｄ１１と該着目画素の周辺の周辺画素の画素値とを参照して、エッジ成分を保存しながらＮ個の加重平均画素値Ｄ２１，Ｄ２２，Ｄ２３をそれぞれ算出する。Ｎ個のエッジ保存加重平均算出部２１，２２，２３がＮ個の加重平均画素値Ｄ２１，Ｄ２２，Ｄ２３の算出時に参照する画素数は、互いに異なる画素数である。図１においては、Ｎの値は３であるが、Ｎの値は３に限定されない。
【００１６】
図１に示されるように、Ｎ個の減算器３１，３２，３３は、Ｎ個の加重平均画素値Ｄ２１，Ｄ２２，Ｄ２３と着目画素の画素値Ｄ１１とから成るＮ＋１個の画素値の中から選択された２個の画素値の差分をとることによって、Ｎ個の帯域分割画素値Ｄ３１（＝Ｄ１１−Ｄ２１）、帯域分割画素値Ｄ３２（＝Ｄ２１−Ｄ２２）、帯域分割画素値Ｄ３３（＝Ｄ２２−Ｄ２３）をそれぞれ算出する。
【００１７】
ゲイン算出パラメータ選択情報算出部１１は、着目画素に対応する属性情報画像中の属性情報（例えば、被写体が地上、水上、その他のいずれであるかを示す情報等）Ａ１と撮影時の照明情報（撮影時の太陽の高度、天候に関する情報等）Ｗ１とから、着目画素に関するゲイン算出時に選択されるパラメータを示すゲイン算出パラメータ選択情報Ｐ１１の値を算出（又は決定）する。
【００１８】
Ｎ＋１個のベース成分連動ゲイン算出部４１，４２，４３，４４は、Ｎ個のエッジ保存加重平均算出部２１，２２，２３の中で、加重平均画素値の算出時に参照する画素数が最も多い加重平均算出部２３によって算出された加重平均画素値Ｄ２３であるベース成分画素値と、着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報Ｐ１１とから、Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインＧ４１，Ｇ４２，Ｇ４３，Ｇ４４をそれぞれ算出する。
【００１９】
Ｎ個の帯域連動ゲイン算出部５１，５２，５３は、Ｎ個の帯域分割画素値Ｄ３１，Ｄ３２，Ｄ３３と、着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報Ｐ１１とから、Ｎ個の帯域連動ゲインＧ５１，Ｇ５２，Ｇ５３をそれぞれ算出する。
【００２０】
Ｎ個の合成乗算器６１，６２，６３は、Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインＧ４１，Ｇ４２，Ｇ４３，Ｇ４４の中で、Ｎ個の帯域分割画素値Ｄ３１，Ｄ３２，Ｄ３３に対応するＮ個のベース成分連動ゲインＧ４１，Ｇ４２，Ｇ４３と、Ｎ個の帯域連動ゲインＧ５１，Ｇ５２，Ｇ５３とを、それぞれ乗算することによって、Ｎ個の合成ゲインＧ６１（＝Ｇ４１×Ｇ５１）、合成ゲインＧ６２（＝Ｇ４２×Ｇ５２）、合成ゲインＧ６３（＝Ｇ４３×Ｇ５３）を生成する。
【００２１】
ベース成分乗算器７４は、ベース成分画素に対応するベース成分連動ゲインＧ４４と、ベース成分画素値Ｄ２３とを乗算することによって、画素値Ｄ７４（＝Ｇ４４×Ｄ２３）を生成する。
【００２２】
Ｎ個の帯域分割乗算器７１，７２，７３は、Ｎ個の帯域分割画素値Ｄ３１，Ｄ３２，Ｄ３３に対応するＮ個の帯域連動ゲインＧ５１，Ｇ５２，Ｇ５３と、Ｎ個の帯域分割画素値Ｄ３１，Ｄ３２，Ｄ３３とをそれぞれ乗算することによって、画素値Ｄ７１（＝Ｇ５１×Ｄ３１）、画素値Ｄ７２（＝Ｇ５２×Ｄ３２）、画素値Ｄ７３（＝Ｇ５３×Ｄ３３）を生成する。
【００２３】
加算器８１は、ベース成分乗算器７４から出力された画素値Ｄ７４と、Ｎ個の帯域分割乗算器７１，７２，７３から出力されたＮ個の画素値Ｄ７１，Ｄ７２，Ｄ７３とを加算することによって、出力画像データの画素値Ｄ８１（＝Ｄ７１＋Ｄ７２＋Ｄ７３＋Ｄ７４）を生成する。
【００２４】
Ｎ＋１個のベース成分連動ゲイン算出部４１，４２，４３，４４の各々は、例えば、Ｍ組（Ｍは２以上の整数）のベース成分連動ゲイン算出パラメータを備える。Ｎ＋１個のベース成分連動ゲイン算出部４１，４２，４３，４４は、例えば、着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報Ｐ１１を各々参照して、Ｍ個のベース成分連動ゲイン算出パラメータから、１個のベース成分連動ゲイン算出パラメータを選択し、該選択されたベース成分連動ゲイン算出パラメータと、着目画素に関するベース成分画素値Ｄ２３を参照して、Ｎ＋１個のベース成分連動ゲインＧ４１，Ｇ４２，Ｇ４３，Ｇ４４をそれぞれ算出する。
【００２５】
Ｎ個の帯域連動ゲイン算出部５１，５２，５３の各々は、例えば、Ｌ組（Ｌは２以上の整数）の帯域連動ゲイン算出パラメータを備える。Ｎ個の帯域連動ゲイン算出部５１，５２，５３は、例えば、着目画素に関するゲイン算出パラメータ選択情報Ｐ１１を参照して、Ｌ個の帯域連動ゲイン算出パラメータから、１個の帯域連動ゲイン算出パラメータを選択し、該選択された帯域連動ゲイン算出パラメータと、着目画素に関するＮ個の帯域分割画素値Ｄ３１，Ｄ３２，Ｄ３３から、Ｎ個の帯域連動ゲインＧ５１，Ｇ５２，Ｇ５３をそれぞれ算出する
【００２６】
図３は、図１に示されるエッジ保存加重平均算出部２１，２２，２３が受け取る画素データを示す図である。エッジ保存加重平均算出部２１には、着目画素を中心にした周辺５画素×５画素（すなわち、１画素の着目画素と、２４画素の周辺画素）の合計２５画素のデータ（画素値）が供給される。エッジ保存加重平均算出部２２には、着目画素を中心にした周辺９画素×９画素（すなわち、１画素の着目画素と、８０画素の周辺画素）の合計８１画素のデータ（画素値）が供給される。エッジ保存加重平均算出部２３には、着目画素を中心にした周辺１３画素×１３画素（すなわち、１画素の着目画素と、１６８画素の周辺画素）の合計１６９画素のデータ（画素子）が供給される。
【００２７】
実施の形態１では、３個のエッジ保存加重平均算出部２１，２２，２３のそれぞれは、合計２５画素、合計８１画素、及び合計１６９画素の３種類の画素数のデータを受け取るが、エッジ保存加重平均算出部２１，２２，２３が受け取る画素数Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３は、図３の例に限定されない。ただし、画素数Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３は、以下の式１に示す関係を満たすように設定する必要がある。
Ｋ１≦Ｋ２≦Ｋ３                    式１
【００２８】
エッジ保存加重平均算出部２１，２２，２３は、図３に示した着目画素を中心とした周辺画素を含む範囲である画素参照範囲の画素値を加重平均して、加重平均画素値Ｄ２１，Ｄ２２，Ｄ２３を算出する。加重平均画素値Ｄ２１，Ｄ２２，Ｄ２３を算出する際には、画素参照範囲内のエッジの有無を検出して、エッジのぼけが小さくなるように、すなわち、エッジを保存するように、参照する画素毎の加重平均の重みを調整する。なお、エッジを保存して加重平均画素値を算出する方法は、既知の方法を採用することができ、特定の方法に限定されない。
【００２９】
加重平均画素値Ｄ２１，Ｄ２２，Ｄ２３の中で、画素参照範囲が最も広い（すなわち、参照する領域の画素数が最も多い）ものをベース成分画素と呼ぶ。実施の形態１の場合は、加重平均画素値Ｄ２３のことを、ベース平均画素と呼ぶ。
【００３０】
着目画素の画素値Ｄ１１と加重平均画素値Ｄ２１，Ｄ２２，Ｄ２３の合計４画素の画素値に対して、減算器３１，３２，３３で減算を行う。減算器３１，３２，３３に入力する画素値の組合せは、図１に示すとおりであり、減算器３１，３２，３３からは、それぞれ帯域分割画素値Ｄ３１，Ｄ３２，Ｄ３３が出力される。これらの減算を式２〜式４に示す。
Ｄ３１＝（着目画素の画素値Ｄ１１）−（加重平均画素値Ｄ２１）    式２
Ｄ３２＝（加重平均画素値Ｄ２１）−（加重平均画素値Ｄ２２）      式３
Ｄ３３＝（加重平均画素値Ｄ２２）−（ベース成分画素値Ｄ２３）    式４
【００３１】
減算処理は、先ず、着目画素の画素値から画素参照範囲が１番狭い領域の加重平均画素値を減算し、次に、画素参照範囲が１番狭い領域の加重平均画素値から画素参照範囲が２番目に狭い領域の加重平均画素値を減算する処理を行い、最後に、画素参照範囲が２番目に大きい領域の加重平均画素値からベース成分画素値を減算する処理を行う。
【００３２】
図４は、実施の形態１に係る画像処理装置１の入力画像データ中の着目画素に対応する属性情報Ａ１の一例を示す図である。図４には、ゲイン算出パラメータ選択情報算出部１１に入力される、入力画像中の着目画素に対応する属性情報Ａ１の一例が示されている。入力画像データ中の着目画素に対応する属性情報Ａ１は、入力画像中の画素毎に写っている被写体が何であるかを表す情報である。図４の例では、入力画像が衛星写真又は航空写真で上空から地表面を写した画像である場合に、各画素に対して、「地上」（例えば、陸地）であるか、「水上」（例えば、海上、湖上）であるか、地上及び水上以外の「その他」（例えば、氷、人工の建造物など）であるかを示す情報が属性情報として付与されている。この属性を用いて、後段での処理内容を変化させることで、属性毎に適した処理を施し、コントラストを適切に改善することができる。
【００３３】
図５は、実施の形態１に係る画像処理装置１の入力画像データに対応する画像の撮影時における照明情報の一例を示す図である。ゲイン算出パラメータ選択情報算出部１１に入力される、入力画像撮影時の照明情報Ｗ１について、図５を用いて説明する。入力画像撮影時の照明情報Ｗ１は、入力画像の撮影時の照明条件を表す情報である。図５の例では、入力画像が衛星写真又は航空写真で上空から地表面を写した画像である場合に、太陽高度（角度）及び天候（晴れ、曇り、雨）を照明情報としている。この照明情報を用いて、後段での処理内容を変化させることで、照明条件に適した処理を施し、コントラストを適切に改善することができる。
【００３４】
ゲイン算出パラメータ選択情報算出部１１は、入力画像中の着目画素に対応する属性情報Ａ１と入力画像撮影時の照明情報Ｗ１から、ゲイン算出パラメータ選択情報Ｐ１１を算出する。ゲイン算出パラメータ選択情報Ｐ１１は、後段のベース成分連動ゲイン算出部４１，４２，４３，４４及び帯域連動ゲイン算出部５１，５２，５３で処理パラメータを選択するための数値である。図６に、ゲイン算出パラメータ選択情報の算出の一例を示す。ゲイン算出パラメータ選択情報算出部１１は、例えば、図６の表に従って、太陽高度、天候及び画素毎の属性情報Ａ１から、ゲイン算出パラメータ選択情報Ｐ１１の値を決定する。
【００３５】
ベース成分連動ゲイン算出部４１，４２，４３，４４は、帯域分割画素値Ｄ３１，Ｄ３２，Ｄ３３及びベース成分画素値Ｄ２３に乗算するベース成分連動ゲインＧ４１，Ｇ４２，Ｇ４３，Ｇ４４を算出する。図７にベース成分連動ゲイン算出部４１，４２，４３，４４の各々の動作の一例を示す。実施の形態１では、ベース成分連動ゲイン算出部４１，４２，４３，４４が、４個（４種類）の場合を説明しているが、ベース成分連動ゲイン算出部の個数は４個に限定されない。以下の説明では、図７に従って、ベース成分連動ゲイン算出部４１，４２，４３，４４の動作の一例を説明する。
【００３６】
ベース成分連動ゲイン算出部４１，４２，４３，４４の各々は、ベース成分連動ゲイン算出パラメータ“１，２，…，Ｍ”の合計Ｍ個（Ｍは２以上の整数）の算出パラメータと、ルックアップテーブルとを有している。各算出パラメータは、ベース成分画素値Ｄ２３を入力とし、ベース成分連動ゲインＧ４１，Ｇ４２，Ｇ４３，Ｇ４４のいずれかを出力とするルックアップテーブルで使用するテーブル値である。テーブル値の内容は、Ｍ個の算出パラメータに応じて異なる。
【００３７】
ベース成分連動ゲイン算出部４１，４２，４３，４４の各々には、ゲイン算出パラメータ選択情報Ｐ１１が入力される。図７中の〈Ｓ１１〉に示されるように、ゲイン算出パラメータ選択情報Ｐ１１の値が“２”である場合には、ベース成分連動ゲイン算出パラメータ“２”が選択される。そして、図７中の〈Ｓ１２〉に示されるように、ベース成分連動ゲイン算出パラメータ“２”が、ルックアップテーブルのテーブル値として設定される。
【００３８】
次に、図７中の〈Ｓ１３〉に示されるように、ベース成分連動ゲイン算出部４１，４２，４３，４４の各々に、ベース成分画素値が入力される。すると図７中の〈Ｓ１４〉に示されるように、ルックアップテーブルにおいてベース成分画素値に対応するベース成分連動ゲインＧ４１，Ｇ４２，Ｇ４３，Ｇ４４のいずれかが算出され、ベース成分連動ゲイン算出部４１，４２，４３，４４が生成したベース成分連動ゲインＧ４１，Ｇ４２，Ｇ４３，Ｇ４４として出力される。
【００３９】
ベース成分連動ゲイン算出パラメータは、ベース成分連動画素値の全ての定義域に関するベース成分連動ゲインをテーブル値とした形式でもよい。また、ベース成分連動画素値の一部の値に関するベース成分連動ゲインをテーブル値とし、テーブル値に含まれないベース成分連動画素値に対しては、補間処理にてベース成分連動ゲインを算出してもよい。
【００４０】
また、図８にベース成分連動ゲイン算出部４１，４２，４３，４４の動作の他の例を示す。図８に従って、ベース成分連動ゲイン算出部４１，４２，４３，４４の動作の他の例を説明する。
【００４１】
ベース成分連動ゲイン算出部４１，４２，４３，４４の各々は、ベース成分連動ゲイン算出パラメータ“１，２，…，Ｍ”の合計Ｍ個の算出パラメータと、ベース成分連動ゲインＧ４１，Ｇ４２，Ｇ４３，Ｇ４４を算出する算出式演算部から構成されている。各算出パラメータは、ベース成分画素値を入力とし、ベース成分連動ゲインを出力とする算出式の係数である。図８の例では、算出式を２次式としているが、算出式は、他の次数の多項式でも、指数関数又は、対数関数等でもよい。各係数の内容は、Ｍ個の算出パラメータで異なる。
【００４２】
ベース成分連動ゲイン算出部４１，４２，４３，４４の各々には、ゲイン算出パラメータ選択情報Ｐ１１が入力される。図８中の〈Ｓ２１〉に示されるように、ゲイン算出パラメータ選択情報Ｐ１１の値が“２”である場合には、ベース成分連動ゲイン算出パラメータ“２”が選択される。そして、図８中の〈Ｓ２２〉に示されるように、ベース成分連動ゲイン算出パラメータ“２”が、算出式演算部に対して算出式の係数として設定される。
【００４３】
次に、図８中の〈Ｓ２３〉に示されるように、ベース成分連動ゲイン算出部４１，４２，４３，４４に、ベース成分画素値が入力される。すると図８中の〈Ｓ２４〉に示されるように、算出式演算部においてベース成分画素値に対応するベース成分連動ゲインが算出され、ベース成分連動ゲイン算出部が生成したベース成分連動ゲインＧ４１，Ｇ４２，Ｇ４３，Ｇ４４として出力される。
【００４４】
帯域連動ゲイン算出部５１は、ベース成分連動ゲインＧ４１に乗算する帯域連動ゲインＧ５１を算出し、帯域連動ゲイン算出部５２は、ベース成分連動ゲインＧ４２に乗算する帯域連動ゲインＧ５２を算出し、帯域連動ゲイン算出部５３は、ベース成分連動ゲインＧ４３に乗算する帯域連動ゲインＧ５３を算出する。図９は、帯域連動ゲイン算出部５１，５２，５３の動作の一例を示す。実施の形態１では、帯域連動ゲイン算出部は、３個（３種類）であるが、帯域連動ゲイン算出部の個数は３個に限定されない。図９に従って、帯域連動ゲイン算出部５１，５２，５３の動作の一例を説明する。
【００４５】
帯域連動ゲイン算出部５１は、帯域連動ゲイン算出パラメータ“１，２，…，Ｌ”の合計Ｌ個の算出パラメータと、ルックアップテーブルから構成されている。各算出パラメータは、帯域分割画素値Ｄ３１，Ｄ３２，Ｄ３３を入力とし、帯域連動ゲインＧ５１，Ｇ５２，Ｇ５３を出力とするルックアップテーブルで使用するテーブル値である。テーブル値の内容は、Ｍ個の算出パラメータで異なる。
【００４６】
帯域連動ゲイン算出部５１，５２，５３には、ゲイン算出パラメータ選択情報Ｐ１１が入力される。図９中の〈Ｓ３１〉に示されるように、ゲイン算出パラメータ選択情報Ｐ１１の値が“２”である場合には、帯域連動ゲイン算出パラメータ“２”が選択される。そして、図９中の〈Ｓ３２〉に示されるように、帯域連動ゲイン算出パラメータ“２”が、ルックアップテーブルのテーブル値として設定される。
【００４７】
次に、図９中の〈Ｓ３３〉に示されるように、帯域連動ゲイン算出部５１，５２，５３に、帯域分割画素値Ｄ３１，Ｄ３２，Ｄ３３が入力される。すると図９中の〈Ｓ３４〉に示されるように、ルックアップテーブルにおいて帯域分割画素値Ｄ３１，Ｄ３２，Ｄ３３に対応する帯域連動ゲインが算出され、帯域連動ゲイン算出部の出力として出力される。
【００４８】
帯域連動ゲイン算出パラメータは、帯域分割画素値Ｄ３１，Ｄ３２，Ｄ３３の全ての定義域に関する帯域連動ゲインをテーブル値とした形式でもよい。また、帯域分割画素値の一部の値に関する帯域連動ゲインをテーブル値とした、テーブル値に含まれない帯域分割画素値Ｄ３１，Ｄ３２，Ｄ３３に対しては、補間処理にて帯域連動ゲインを算出してもよい。
【００４９】
また、図１０に帯域連動ゲイン算出部５１，５２，５３の動作の他の例を示す。以降では、図１０に従って、帯域連動ゲイン算出部５１，５２，５３の動作の他の例を説明する。帯域連動ゲイン算出部は、帯域連動ゲイン算出パラメータ１，２，…，Ｌの合計Ｌ個の算出パラメータと、帯域連動ゲインを算出する算出式演算部から構成されている。各算出パラメータは、帯域分割画素値Ｄ３１，Ｄ３２，Ｄ３３を入力とし、帯域連動ゲインを出力とする算出式の係数である。図１０の例では、算出式を２次式としているが、算出式は、他の次数の多項式でも、指数関数又は、対数関数等でもよい。各係数の内容は、Ｌ個の算出パラメータで異なる。
【００５０】
帯域連動ゲイン算出部５１，５２，５３には、ゲイン算出パラメータ選択情報Ｐ１１が入力される。図１０中の〈Ｓ４１〉に示されるように、ゲイン算出パラメータ選択情報Ｐ１１の値が“２”である場合には、帯域連動ゲイン算出パラメータ“２”が選択される。そして、図１０中の〈Ｓ４２〉に示されるように、帯域連動ゲイン算出パラメータ“２”が、算出式演算部に対して算出式の係数として設定される。
【００５１】
次に、図１０中の〈Ｓ４３〉に示されるように、帯域連動ゲイン算出部に、帯域分割画素値が入力される。すると図１０中の〈Ｓ４４〉に示されるように、算出式演算部において帯域分割画素値Ｄ３１，Ｄ３２，Ｄ３３に対応する帯域連動ゲインが算出され、帯域連動ゲイン算出部の出力として出力される。
【００５２】
帯域連動ゲインＧ５１，Ｇ５２，Ｇ５３は、それぞれベース成分連動ゲインＧ４１，Ｇ４２，Ｇ４３と、合成乗算器６１，６２，６３で乗算される。このようにして、ベース成分連動ゲインＧ４１，Ｇ４２，Ｇ４３を、帯域連動ゲインＧ５１，Ｇ５２，Ｇ５３で補正した、合成ゲインＧ６１，Ｇ６２，Ｇ６３が生成される。
【００５３】
合成ゲインＧ６１，Ｇ６２，Ｇ６３は、それぞれ帯域分割画素値Ｄ３１，Ｄ３２，Ｄ３３と、乗算器７１，７２，７３で乗算される。このようにして、帯域分割画素値Ｄ３１，Ｄ３２，Ｄ３３を合成ゲインＧ６１，Ｇ６２，Ｇ６３で補正した、ゲイン乗算画素値Ｄ７１，Ｄ７２，Ｄ７３が生成される。
【００５４】
また、ベース成分画素値に対しては、ベース成分連動ゲインＧ４４が乗算器７４で乗算される。このようにして、ベース成分画素値をベース成分連動ゲインＧ４４で補正した、ゲイン乗算画素値Ｄ７４が生成される。
【００５５】
最後に、ゲイン乗算画素値Ｄ７１，Ｄ７２，Ｄ７３，Ｄ７４が、加算器８１で加算され、出力画素値Ｄ８１（＝Ｄ７１＋Ｄ７２＋Ｄ７３＋Ｄ７４）が生成される。
【００５６】
以上に説明したように、実施の形態１に係る画像処理装置によれば、衛星写真又は航空写真のように上空から撮影した画像に対して、画素毎に周波数帯域毎のコントラストを調整することができるようになり、画素毎の周波数特性に適したノイズ低減及びコントラスト改善を実現することができる。
【００５７】
また、実施の形態１に係る画像処理装置によれば、画像中の地上と水上とでそれぞれ異なる周波数帯域毎のコントラストを調整することができるようになり、画像中の地上と水上とでそれぞれに適したノイズ低減及びコントラスト改善を実現することができる。
【００５８】
また、実施の形態１に係る画像処理装置によれば、衛星写真又は航空写真のように上空から撮影した画像に対して、画素毎の地形の情報と撮影時の照明条件に応じて、画素毎に周波数帯域毎のコントラストを調整することで、地形及び照明条件に応じたノイズ低減及びコントラスト改善を実現することができる。
【００５９】
実施の形態２．
図１１は、本発明の実施の形態２に係る画像処理方法の処理を示すフローチャートである。実施の形態２に係る画像処理方法は、実施の形態１に係る画像処理装置１によって実行可能な方法である。したがって、実施の形態２の説明に際しては、実施の形態１の説明及び実施の形態１で用いた図をも参照する。
【００６０】
図１１に示されるように、ステップＳ１においては、着目画素とその周辺の周辺画素に対して、エッジを保存した加重平均画素値（例えば、図１におけるＤ２１，Ｄ２２，Ｄ２３）をＮ個算出する。エッジを保存した加重平均算出の一例を図１２（ａ）〜（ｃ）に示す。図１２（ａ）には、加重平均画素値Ｄ２３を算出するために、着目画素とその周辺の周辺画素からなる１３×１３の範囲（画素参照範囲）の画素を参照していることを示し、図１２（ｂ）は、加重平均画素値Ｄ２２を算出するために、着目画素とその周辺の周辺画素からなる９×９の範囲の画素を参照していることを示す、図１２（ｃ）は、加重平均画素値Ｄ２１を算出するために、着目画素とその周辺の周辺画素からなる５×５の範囲の画素を参照していることを示している。加重平均画素値の算出の際には、画素参照範囲内のエッジの有無を検出して、エッジのぼけが小さくなるように、すなわち、エッジを保存するように、参照する画素毎の加重平均の重みを調整する。なお、エッジを保存して加重平均を算出する方法としては、既知の方法を用いてよく、この方法は特定の方法に限定されない。
【００６１】
図１２（ａ）〜（ｃ）の例では、３個の画素参照範囲を用いた場合を図示しているが、画素参照範囲の種類は、３種類に限定されない。また、画素参照範囲の大きさも、１３×１３画素、９×９画素、５×５画素に限定されない。ただし、上記した式１を満たす必要がある。また、Ｎ個の加重平均画素値（図１におけるＤ２１，Ｄ２２，Ｄ２３）の中で、画素参照範囲が最も広いもの（図１におけるＤ２３）をベース成分画素値と言う。
【００６２】
図１１のステップＳ２においては、着目画素の画素値（図１におけるＤ１１）とＮ個の加重平均画素値（例えば、図１におけるＤ２１，Ｄ２２，Ｄ２３）の合計Ｎ＋１個の画素値を用いる減算処理を行い、帯域分割画素値（例えば、図１におけるＤ３１，Ｄ３２，Ｄ３３）を算出する。減算処理の内容は、上記式２〜式４に示したとおりである。
【００６３】
図１１のステップＳ３においては、入力画像データの着目画素に対応する属性情報Ａ１及び入力画像データの撮影時の照明情報Ｗ１から、ゲイン算出パラメータ選択情報Ｐ１１の値を算出（又は、決定）する。
【００６４】
図１１のステップＳ４においては、ゲイン算出パラメータ選択情報Ｐ１１とベース成分画素値Ｄ２３から、ベース成分連動ゲイン（例えば、図１におけるＧ４１，Ｇ４２，Ｇ４３，Ｇ４４）を算出する。この算出方法は、例えば、図７の〈Ｓ１１〉〜〈Ｓ１４〉に示した手順、又は、図８の〈Ｓ２１〉〜〈Ｓ２４〉に示した手順を用いることができる。
【００６５】
図１１のステップＳ５においては、ゲイン算出パラメータ選択情報Ｐ１１と帯域分割画素値（例えば、図１におけるＤ３１，Ｄ３２，Ｄ３３）から、帯域連動ゲイン（例えば、図１におけるＧ５１，Ｇ５２，Ｇ５３）を算出する。帯域連動ゲインの算出方法は、例えば、図９〈Ｓ３１〉〜〈Ｓ３４〉に示した手順、又は、図１０〈Ｓ４１〉〜〈Ｓ４４〉に示した手順を用いることができる。
【００６６】
図１１のステップＳ６においては、帯域連動ゲイン（例えば、図１におけるＧ５１，Ｇ５２，Ｇ５３）とベース成分連動ゲイン（例えば、図１におけるＧ４１，Ｇ４２，Ｇ４３）の乗算をそれぞれ行い、合成ゲイン（例えば、図１におけるＧ６１，Ｇ６２，Ｇ６３）を算出する。
【００６７】
図１１のステップＳ７においては、合成ゲイン（例えば、図１におけるＧ６１，Ｇ６２，Ｇ６３）及びベース成分連動ゲイン（例えば、図１におけるＧ４４）と、帯域分割画素値（例えば、図１におけるＤ３１，Ｄ３２，Ｄ３３）及びベース成分画素値（例えば、図１におけるＤ２３）とそれぞれを乗算して、ゲイン乗算画素値（例えば、図１におけるＤ７１，Ｄ７２，Ｄ７３，Ｄ７４）を算出する。
【００６８】
図１１のステップＳ８においては、ゲイン乗算画素値（例えば、図１におけるＤ７１，Ｄ７２，Ｄ７３，Ｄ７４）を全て加算して、出力画素値（例えば、図１におけるＤ８１）を算出する。
【００６９】
衛星写真又は航空写真のように上空から撮影した画像に対して、実施の形態２に係る画像処理方法によれば、画素毎に周波数帯域毎のコントラストを調整することができるようになり、画素毎の周波数特性に適したノイズ低減及びコントラスト改善を実現することができる。
【００７０】
また、実施の形態２に係る画像処理方法によれば、画像中の地上と水上とでそれぞれ異なる周波数帯域毎のコントラストを調整することができるようになり、画像中の地上と水上とでそれぞれに適したノイズ低減及びコントラスト改善を実現することができる。
【００７１】
また、実施の形態２に係る画像処理方法によれば、衛星写真又は航空写真のように上空から撮影した画像に対して、画素毎の地形の情報と撮影時の照明条件に応じて、画素毎に周波数帯域毎のコントラストを調整することで、地形及び照明条件に応じたノイズ低減及びコントラスト改善を実現することができる。
【産業上の利用可能性】
【００７２】
本発明に係る画像処理装置及び画像処理方法は、例えば、地図データをデータベース化し、必要な地図データを需用者に提供するサービスシステムに適用可能である。
【００７３】
また、本発明に係る画像処理装置及び画像処理方法は、専用の装置に限らず、汎用のコンピュータによっても実現可能である。例えば、本発明に係る画像処理方法は、この方法をコンピュータに実行可能にするソフトウェアプログラム又はこのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な情報記録媒体として、需要者に提供することも可能である。
【符号の説明】
【００７４】
１  画像処理装置、  ２  記憶装置、  ３  表示装置、  １１  ゲイン算出パラメータ選択情報算出部（ゲイン算出パラメータ選択情報算出手段）、  ２１，２２，２３  エッジ保存加重平均算出部（エッジ保存加重平均算出手段）、  ３１，３２，３３  減算器（減算手段）、  ４１，４２，４３，４４  ベース成分連動ゲイン算出部（ベース成分連動ゲイン算出手段）、  ５１，５２，５３  帯域連動ゲイン算出部（帯域連動ゲイン算出手段）、  ６１，６２，６３  合成乗算器（合成乗算手段）、  ７１，７２，７３  帯域分割乗算器（帯域分割乗算手段）、  ７４  ベース成分乗算器（ベース成分乗算手段）  ８１  加算器（加算手段）、  Ａ１  属性情報、  Ｗ１  照明情報、  Ｄ１  画像データ（入力画素値）、  Ｄ２１，Ｄ２２  加重平均画素値、  Ｄ２３  加重平均画素値（ベース成分画素）、  Ｄ３１，Ｄ３２，Ｄ３３  帯域分割画素値、  Ｇ４１，Ｇ４２，Ｇ４３，Ｇ４４  ベース成分連動ゲイン、  Ｇ５１，Ｇ５２，Ｇ５３  帯域連動ゲイン、  Ｇ６１，Ｇ６２，Ｇ６３  合成ゲイン、  Ｄ７１，Ｄ７２，Ｄ７３  帯域分割乗算器から出力される画素値、  Ｄ７４  ベース成分乗算器から出力される画素値、  Ｄ８１  出力画素値、  Ｐ１１  ゲイン算出パラメータ選択情報。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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