(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル画像に対してエッジ強調を行なう画像処理装置において、入力画像から画像の平坦さを数量化した値を得る平坦さ数量化手段と、該平坦さ数量化手段で得られた平坦さの値に基づきエッジ強調のための画素値変換関数を発生する画素値変換関数発生手段と、該画素値変換関数発生手段で発生した画素値変換関数および前記入力画像の画素値から出力画素値を決定する画素値変換手段を有し、前記画素値変換関数はシグモイド関数から導出される関数であるとともに近傍画素から計算される近傍平均の値により形状を制御された関数であることを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、ディジタル画像に対してエッジ強調を行なう画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ディジタル画像に対してエッジ強調を行なう画像処理技術として、例えば、アンシャープ・マスキング、あるいは、Ｗａｌｌｉｓの手法等が提案されている。これらは、Ｗｉｌｌｉａｍ  Ｋ．Ｐｒａｔｔ，”Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（Ｓｅｃｏｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ）”，Ｐ．３０３〜３１０などに記載されている。
【０００３】
アンシャープ・マスキングとは、通常の解像度の原画像Ｆ（ｊ，ｋ）  と、これより低い解像度の画像ＦＬ（ｊ，ｋ）との重み付けられた差をとることにより、エッジ強調を行なうものである。エッジ強調された画像をＧ（ｊ，ｋ）  とする。アンシャープ・マスキングによるエッジ強調された画像Ｇ（ｊ，ｋ）  は、
【数１】
0003557673.tif 000002
のように定義される。
ここで、重み係数ｃは、３／５から５／６までの範囲の係数である。
【０００４】
また、Ｗａｌｌｉｓの手法によるエッジ強調された画像Ｇ（ｊ，ｋ）  は、
【数２】
0003557673.tif 000003
のように定義される。
【０００５】
ここで、Ｆ（ｊ，ｋ）  は原画像、Ｍ（ｊ，ｋ）  はある点（ｊ，ｋ）における原画像の推定平均、Ｓ（ｊ，ｋ）  はある点（ｊ，ｋ）における原画像の推定標準偏差、Ｍｄ  は期待する平均、Ｓｄ  は期待する標準偏差であり、ＡはＳ（ｊ，ｋ）  が小さいときに出力値が過剰に大きくなるのを防ぐゲイン係数、ｒは強調された画像の背景成分に対するエッジ成分の比率を制御する平均比例係数である。
【０００６】
これらの従来技術は、いずれも、入力された原画像Ｆ（ｊ，ｋ）  を空間周波数の低周波成分と高周波成分とに分離して処理し、その後、両者を合成してエッジ強調された画像Ｇ（ｊ，ｋ）  を出力するものである。したがって、パラメータの調整が難しく、入力された原画像Ｆ（ｊ，ｋ）  と出力されるエッジ強調された画像Ｇ（ｊ，ｋ）  との関係が予測しにくいという問題があった。例えば、アンシャープ・マスキングでは、エッジの強調があまりされなかったり、逆にＷａｌｌｉｓの手法ではエッジが強調されすぎたりする欠点があった。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたもので、ディジタル画像に対してエッジ強調を行なう画像処理装置において、パラメータを調整する必要がなく、良好なエッジの強調が施された画像を得ることができる画像処理装置を提供することを目的とするものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、デジタル画像に対してエッジ強調を行なう画像処理装置において、入力画像から画像の平坦さを数量化した値を得る平坦さ数量化手段と、該平坦さ数量化手段で得られた平坦さの値に基づきエッジ強調のための画素値変換関数を発生する画素値変換関数発生手段と、該画素値変換関数発生手段で発生した画素値変換関数および前記入力画像の画素値から出力画素値を決定する画素値変換手段を有し、前記画素値変換関数はシグモイド関数から導出される関数であるとともに近傍画素から計算される近傍平均の値により形状を制御された関数であることを特徴とするものである。
【０００９】
【作用】
本発明によれば、入力画像から画像の平坦さを数量化した値を得、この平坦さの値に基づき、例えば、平坦な領域の場合には、入力画像の画素値に大きな変更を加えないような画素値変換関数を生成し、エッジ領域の場合には、入力画像の画素値にエッジを強調する大きな変更を加えるような画素値変換関数を生成する。このときの画素値変換関数として、シグモイド関数から導出される関数であるとともに、近傍画素から計算される近傍平均の値により形状を制御された関数を用いる。この画素値変換関数および入力画像の画素値を用いて、画素値変換手段によりエッジが強調された画像となるような画素値を出力する。
【００１０】
このように、入力画像が空間周波数によって分離・処理・合成されることなく、入力画像の画素値（輝度）が平坦さの値に基づいて決定された関数を用いて直接処理され、エッジが強調される。したがって、パラメータを調整する必要がなく、良好なエッジの強調が施された画像を得ることができる。
【００１１】
平坦さの値としては、例えば、各画素の近傍標準偏差，近傍分散，近傍コントラスト等のいずれかの値を選択して用いることができる。画素値変換関数としては、例えば、シグモイド（Ｓｉｇｍｏｉｄ）関数を領域の平坦さおよび入力画素値に応じて変形したものを生成するように構成することができる。
【００１２】
【実施例】
図１は、本発明の画像処理装置の一実施例を示すブロック構成図である。図中、１１は画像入力部、１２は平坦さ数量化部、１３は画素値変換関数発生部、１４は画素値変換部、１５は画像出力部である。画像入力部１１は、原画像からディジタル画像データを取得する。平坦さ数量化部１２は、ディジタル画像データから画像の平坦さを数量化した値を得る。画素値変換関数発生部１３は、平坦さの値に基づきエッジ強調のための画素値変換関数を発生する。画素値変換部１４は、画素値変換関数に基づいてディジタル画像データの画素値を変換し出力画素値を決定する。画像出力部１５は、出力画素値を入力し、エッジ強調された処理画像を出力する。
【００１３】
平坦さ数量化部１２において得られる、平坦さの値とは、例えば、局所的な平坦さを表現する量であり、一具体例としては、近傍標準偏差の値を用いることができる。この近傍標準偏差とは、ある画素およびその近傍の画素からなる画像領域内における、各画素の輝度データの標準偏差である。この画像領域としては、例えば、ある画素およびその周囲８つの近傍画素からなる３行３列の正方形状の領域を用いることができる。なお、この画像領域の大きさおよび形状は、必要に応じて任意に設定することが可能である。
【００１４】
局所的な平坦さを表現する量として、近傍分散を用いることもできる。この近傍分散とは、ある画素およびその近傍の画素からなる画像領域内における、各画素の輝度データの分散である。同様に、この画像領域として、例えば、３行３列の正方領域を用いることができる。局所的な平坦さを表現する量として、近傍コントラストを用いることもできる。この近傍コントラストとは、ある画素およびその近傍の画素からなる画像領域内における、各画素の輝度データのコントラストである。なお、このコントラストとは、ある画像領域における最大輝度値をＩｍａｘ、最小輝度値をＩｍｉｎとしたとき、
【数３】
0003557673.tif 000004
で定義される。同様に、この画像領域として、例えば、３行３列の正方領域を用いることができる。
【００１５】
これら近傍標準偏差，近傍分散，近傍コントラストの値が大きい領域は、いずれも、エッジなど局所的に輝度値の変化の大きい領域と良く一致するから、局所的な平坦さを表現するのに適している。しかし、局所的な平坦さを表現する量は、これらの値に限られるわけではなく、他の値を用いてもよい。
【００１６】
以上の説明では、画像の平坦さとして、局所的な平坦さを表現する量を用いた。しかし、本発明は、これに限らず、画像領域のより広範囲における平坦さを表現する量を採用してもよい。例えば、１画面を数区画に分割し、各区画毎に平坦さを表現する量を計算してもよい。また、処理対象となる画像全体から唯一の平坦さを表現する量を計算してもよい。後者の場合は、各１画面の平坦さに適したエッジ処理を行なうことができる。
【００１７】
画素値変換関数発生部１３において発生される画素値変換関数の具体例を示す。まず、平坦さの値に加え近傍平均の値も用いて、画素値変換関数を生成する例を示す。この近傍平均の値は、平坦さ数量化部１２の計算過程でも得られるため、平坦さ数量化部１２から得ることができるが、画像入力部１１の出力を入力しディジタル画像の画素の輝度値から直接計算するようにしてもよい。あるいは、画素値変換関数発生部１３においてではなく、画素値変換部１４において、計算するようにしてもよい。
【００１８】
画素値変換関数の一具体例として次のような関数ｇ（ｘ，ｃ，ｍ）を考える。
【数４】
0003557673.tif 000005
【００１９】
式（２）から式（４）は、式（１）を導出するための関数であり、式（１）は、式（４）で定義されるシグモイド（Ｓｉｇｍｏｉｄ）関数から導出される。この関数の形状を変化させることにより、様々な画像の平坦さに適合したエッジ強調を行なうことができる。式（４）におけるｘは、原画像の任意の画素の輝度値（以下の記載では、「画像データ」という）である。ここでは、輝度値は、０から２５５の値をとることを前提としている。ｃは、その画素の平坦さの値であり、例えば、近傍標準偏差，近傍分散，近傍コントラスト等の値であるが、以下、近傍標準偏差の値を用いるものとして説明する。ｍは、画素値変換関数の形状を制御するための第３のパラメータであり、例えば、近傍画素から計算される近傍平均の値を用いる。
【００２０】
式（４）のパラメータｂの値は、ここでは０に固定して用いている。式（４）のｆ（ｘ，ｃ，ｂ）の値は、式（４）における変数ｘの値が−∞のときに０，０のときに０．５、∞のときに１となり、変数ｘの値が０のときに変曲点となる。式（４）は、式（３）のように置き換えられ、式（３）のｈ（ｘ，ｃ）は、式（３）における変数ｘの値が０．５のときに変曲点となる。そして、式（３）は、式（２）のように置き換えられ、ｘが０から１までの値をとるときに、式（２）のｙ（ｘ，ｃ）の値は、０から１までの値をとるように正規化されるとともに、近傍標準偏差ｃの値が０のときには、式（２）における変数ｘの値をそのまま返すようにする。さらに、式（２）は、式（１）のように置き換えられ、画像データｘの値が０から２５５までの値をとるときにｇ（ｘ，ｃ，ｍ）も０から２５５までの値をとるように正規化された後、近傍平均ｍの値だけ横軸方向および縦軸方向に移動させる、言い換えれば、座標平面上で４５度方向に移動するようにされる。
【００２１】
図２は、画素値変換関数の生成処理の一例を示すフローチャートである。Ｓ２１においては、図１における画像入力部１１から画像データｘを取得する。Ｓ２２においては、Ｓ２１において取得された画像データｘに基づいて近傍平均ｍを得る。Ｓ２３においては、Ｓ２１において取得された画像データｘおよびＳ２２において得られた近傍平均ｍに基づいて近傍標準偏差ｃを得る。
【００２２】
Ｓ２４においては、Ｓ２３において得られた近傍標準偏差ｃに基づいて、式（４）に示されるシグモイド関数を生成する。Ｓ２５においては、Ｓ２４において生成されたシグモイド関数を、式（２）および式（３）のように基準化する。Ｓ２６においては、基準化されたシグモイド関数を式（１）のようにさらに基準化し、近傍平均ｍに基づいて座標平面上で４５度方向に移動させる。このようにして生成されたシグモイド関数が、式（１）に相当し、画素値変換関数データとして、図１に示される画素値変換部１４へ出力される。
【００２３】
図３，図４，図５は、近傍標準偏差と近傍平均を変化させたときの画素値変換関数の説明図である。図３（Ａ），図３（Ｂ）は、近傍平均ｍの値が６４で近傍標準偏差ｃの値が２および１０の場合の画素値変換関数を示し、図４（Ａ），図４（Ｂ）は、近傍平均ｍの値が１２８で近傍標準偏差ｃの値が２および１０の場合の画素値変換関数を示し、図５（Ａ），図５（Ｂ）は、近傍平均ｍの値が１９２で近傍標準偏差ｃの値が２および１０の場合の画素値変換関数を示すものである。図中、横軸は画像データｘの値、縦軸は、画素変換関数ｇ（ｘ，ｃ，ｍ）の値である。
【００２４】
図３，図４，図５に示される各曲線からわかるように、式（１）で表わされる画素値変換関数ｇ（ｘ，ｃ，ｍ）は、単調増加関数であり、画像データｘの値が近傍平均ｍの値をとるとき、画素値変換関数ｇ（ｘ，ｃ，ｍ）の値も近傍平均ｍの値となり、曲線の変曲点になる。画像データｘの値が近傍平均ｍの値より大きいとき、上に凸となり、逆に小さいとき、下に凸となる。したがって、近傍平均ｍの値近傍においては、画像データｘの値の変化に対する画素値変換関数ｇ（ｘ，ｃ，ｍ）の値の変化が大きくなる。ただし、近傍標準偏差ｃの値が０のときは、変曲点がない。
【００２５】
また、式（１）で表わされる画素値変換関数ｇ（ｘ，ｃ，ｍ）の値は、近傍標準偏差ｃの値が大きくなるほど、画像データｘの値の変化に対する画素値変換関数ｇ（ｘ，ｃ，ｍ）の値の変化が大きくなる。なお、近傍標準偏差ｃの値が０であるときには、画素値変換関数ｇ（ｘ，ｃ，ｍ）の値は、画像データｘの値そのものとなる。
【００２６】
ただし、原画像の画素値ｘは、実際には０から２５５までの値をとり、また、画素値変換関数ｇ（ｘ，ｃ，ｍ）についても、実際には０から２５５までの値をとる。
【００２７】
図６，図７，図８は、エッジ強調の効果を示すシミュレーション結果の説明図である。各図は、６種類の領域におけるエッジ強調の様子をシミュレーションしたものである。図中、横軸は、画素の位置を示し、縦軸は輝度の値を示す。曲線４１は画像入力部１１の出力、曲線４２は近傍標準偏差、曲線４３は画像出力部１５の強調画像データ出力である。このシミュレーションでは、ｃの値は、式（１）のｃの値を５倍に強調した値を用い、また、近傍平均ｍは、ある画素とその前後１画素との平均から計算した。
【００２８】
図６（Ａ），図６（Ｂ），図７（Ａ）の曲線４１に示されるように、エッジなどによって輝度が激しく変化する領域では、平坦さの値が大きくなり、曲線４３のようにエッジが強調される。図７（Ｂ），図８（Ａ），図８（Ｂ）における曲線４１は、輝度変化がゆっくりしており、平坦さの値が小さくなり、曲線４２が横軸に重なり、曲線４３は曲線４１とほぼ同じ値に重なる。
【００２９】
画素値変換関数としては、必ずしも、式（１）のｇ（ｘ，ｃ，ｍ）を用いる必要はなく、平坦な領域の場合には、入力画素値に大きな変更を加えないような画素値を出力し、エッジ領域の場合には、該入力画素値にエッジを強調するように大きな変更を加える画素値を出力するような関数であればよい。
【００３０】
上述の説明では、画素値変換関数の一具体例として、画素の位置や画面によって変化する平坦さデータに加え、同じく画素の位置や画面によって変化する近傍平均のデータも用いて画素値変換関数を生成した。しかし、このような近傍平均のデータを用いずに画素値変換関数を生成することもできる。たとえば、以上の一具体例の構成において、近傍平均ｍの値を所定値に固定した上で、平坦さの値ｃに基づき画素値変換関数を生成すればよい。近傍平均ｍの値が画素の位置や画面によって大きく変わることがない場合において、計算量を減らすことができる。
【００３１】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、原画像において、ある領域の平坦さの値を得ることにより、領域に対応して平坦な領域の場合には、入力画素値に大きな変更を加えないような画素値変換関数を生成し、エッジ領域の場合には、該入力画素値にエッジを強調する大きな変更を加えるような画素値変換関数を生成し、生成された画素値変換関数により画素値の変換を行なうようにしたので、パラメータを調整する必要がなく、良好なエッジの強調が施された画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像処理装置の一実施例を示すブロック構成図である。
【図２】画素値変換関数の生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】近傍標準偏差と近傍平均を変化させたときの画素値変換関数の第１の説明図である。
【図４】近傍標準偏差と近傍平均を変化させたときの画素値変換関数の第２の説明図である。
【図５】近傍標準偏差と近傍平均を変化させたときの画素値変換関数の第３の説明図である。
【図６】エッジ強調の効果を示すシミュレーション結果の第１の説明図である。
【図７】エッジ強調の効果を示すシミュレーション結果の第２の説明図である。
【図８】エッジ強調の効果を示すシミュレーション結果の第３の説明図である。
【符号の説明】
１１…画像入力部、１２…平坦さ数量化部、１３…画素値変換関数発生部、１４…画素値変換部、１５…画像出力部、４１…画像入力部１１の出力、４２…近傍標準偏差、４３…画像出力部１５の強調画像データ出力。
【図１】
0003557673.tif 000006
【図２】
0003557673.tif 000007
【図３】
0003557673.tif 000008
【図４】
0003557673.tif 000009
【図５】
0003557673.tif 000010
【図６】
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【図７】
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【図８】
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