(57)【要約】  この画像処理装置は、外部から入力された入力画像（フレーム）に対して階調変換を実施して変換画像を生成し、生成された変換画像または変換画像から生成された縮小画像に対して、予め設定された複数のレベル値に対応する複数の平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成する。そして、画像処理装置は、生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成して、生成された合成画像に対して階調変換を実施し、入力画像と同じ階調に変換した入力画像を平滑化した平滑化画像を生成する。
2009101693.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を平滑化して平滑化画像を生成する画像処理装置であって、
前記入力画像に対して階調変換を実施して変換画像を生成する第一の変換手段と、
前記第一の変換手段により生成された変換画像または前記変換画像から生成された第一の生成画像に対して、予め設定された複数のレベル値に対応する複数の平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成する平滑化処理手段と、
前記平滑化処理手段により生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成する合成手段と、
前記合成手段により生成された合成画像に対して階調変換を実施して、前記入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成する第二の変換手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第二の変換手段は、前記合成手段により生成された合成画像に対して、前記第一の変換手段により実施された階調変換の逆変換を実施して、前記入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成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】
前記第一の変換手段は、前記入力画像に対して、前記入力画像における色差成分の分布の多い無彩色近傍の階調数を増加させるように、階調変換を実施して変換画像を生成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４】
前記第一の変換手段は、前記入力画像に対して、前記入力画像の階調分布を取得し、取得した階調分布の偏りに応じた階調変換を実施して変換画像を生成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５】
前記第一の変換手段は、前記入力画像に対して、前記入力画像に実施されている階調変換の効果を弱める階調変換を、実施して変換画像を生成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６】
前記第一の変換手段は、前記入力画像に対して階調変換を実施して変換画像を生成するのに際して、前記第二の変換手段により生成された平滑化画像の有効桁数よりも多い有効桁数の変換画像を生成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７】
前記平滑化処理手段は、前記第一の変換手段により生成された変換画像または前記変換画像を縮小した変換縮小画像の各画素を注目画素とし、前記平滑化画像を生成する平滑化処理を行うフィルタサイズ内に含まれる注目画素を含む各画素のレベル値が各フィルタ自身に設定されているレベル値範囲に含まれる各画素を抽出して、抽出した画素のレベル値を平滑化して注目画素の平滑化結果とした複数のレベル値制限変換画像を生成し、
前記合成手段は、前記第一の変換手段により生成された変換画像または前記変換画像を縮小した変換縮小画像の各画素を処理対象画素とし、処理対象画素のレベル値を含むレベル値範囲が設定されている前記複数のレベル値制限変換画像を一つ又は複数選択して拡大処理し、拡大処理したレベル値制限変換画像の中で前記処理対象画素の位置に対応する画素の平滑化結果のレベル値より算出する値を処理対象画素の合成結果とする合成処理を行って合成画像を生成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８】
前記合成手段は、前記拡大処理および合成処理を、補間演算により実施することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記合成手段は、前記拡大処理および合成処理を、三次元補間演算により実施することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
入力画像を平滑化して平滑化画像を生成することに適した画像処理方法であって、
前記入力画像に対して階調変換を実施して変換画像を生成する第一の変換工程と、
前記第一の変換工程により生成された変換画像または前記変換画像から生成された第一の生成画像に対して、予め設定された複数のレベル値に対応する複数の平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成する平滑化処理工程と、
前記平滑化処理工程により生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成する合成工程と、
前記合成工程により生成された合成画像に対して階調変換を実施して、前記入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成する第二の変換工程と、
を含んだことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
前記第二の変換工程は、前記合成工程により生成された合成画像に対して、前記第一の変換工程により実施された階調変換の逆変換を実施して、前記入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記第一の変換工程は、前記入力画像に対して、前記入力画像における色差成分の分布の多い無彩色近傍の階調数を増加させるように、階調変換を実施して変換画像を生成することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記第一の変換工程は、前記入力画像に対して、前記入力画像の階調分布を取得し、取得した階調分布の偏りに応じた階調変換を実施して変換画像を生成することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記第一の変換工程は、前記入力画像に対して、前記入力画像に実施されている階調変換の効果を弱める階調変換を実施して変換画像を生成することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１５】
前記第一の変換工程は、前記入力画像に対して階調変換を実施して変換画像を生成するのに際して、前記第二の変換工程により生成された平滑化画像の有効桁数よりも多い有効桁数の変換画像を生成することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
前記平滑化処理工程は、前記第一の変換工程により生成された変換画像または前記変換画像を縮小した変換縮小画像の各画素を注目画素とし、前記平滑化画像を生成する平滑化処理を行うフィルタサイズ内に含まれる注目画素を含む各画素のレベル値が各フィルタ自身に設定されているレベル値範囲に含まれる各画素を抽出して、抽出した画素のレベル値を平滑化して注目画素の平滑化結果とした複数のレベル値制限変換画像を生成し、
前記合成工程は、前記第一の変換工程により生成された変換画像または前記変換画像を縮小した変換縮小画像の各画素を処理対象画素とし、処理対象画素のレベル値を含むレベル値範囲が設定されている前記複数のレベル値制限変換画像を一つ又は複数選択して拡大処理し、拡大処理したレベル値制限変換画像の中で前記処理対象画素の位置に対応する画素の平滑化結果のレベル値より算出する値を処理対象画素の合成結果とする合成処理を行って合成画像を生成することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１７】
前記合成工程は、前記拡大処理および合成処理を、補間演算により実施することを特徴とする請求項１６に記載の画像処理方法。
【請求項１８】
前記合成工程は、前記拡大処理および合成処理を、三次元補間演算により実施することを特徴とする請求項１７に記載の画像処理方法。
【請求項１９】
入力画像を平滑化して平滑化画像を生成することをコンピュータに実行させる画像処理プログラムであって、
前記入力画像に対して階調変換を実施して変換画像を生成する第一の変換手順と、
前記第一の変換手順により生成された変換画像または前記変換画像から生成された第一の生成画像に対して、予め設定された複数のレベル値に対応する複数の平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成する平滑化処理手順と、
前記平滑化処理手順により生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成する合成手順と、
前記合成手順により生成された合成画像に対して階調変換を実施して、前記入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成する第二の変換手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２０】
前記第二の変換手順は、前記合成手順により生成された合成画像に対して、前記第一の変換手順により実施された階調変換の逆変換を実施して、前記入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成することを特徴とする請求項１９に記載の画像処理プログラム。
【請求項２１】
前記第一の変換手順は、前記入力画像に対して、前記入力画像における色差成分の分布の多い無彩色近傍の階調数を増加させるように、階調変換を実施して変換画像を生成することを特徴とする請求項１９に記載の画像処理プログラム。
【請求項２２】
前記第一の変換手順は、前記入力画像の階調分布を取得し、取得した階調分布の偏りに応じた階調変換を前記入力画像に対して実施して変換画像を生成することを特徴とする請求項１９に記載の画像処理プログラム。
【請求項２３】
前記第一の変換手順は、前記入力画像に実施されている階調変換の効果を弱める階調変換を、前記入力画像に対して実施して変換画像を生成することを特徴とする請求項１９に記載の画像処理プログラム。
【請求項２４】
前記第一の変換手順は、前記入力画像に対して階調変換を実施して変換画像を生成するのに際して、前記第二の変換手順により生成された平滑化画像の有効桁数よりも多い有効桁数の変換画像を生成することを特徴とする請求項１９に記載の画像処理プログラム。
【請求項２５】
前記平滑化処理手順は、前記第一の変換手順により生成された変換画像または前記変換画像を縮小した変換縮小画像の各画素を注目画素とし、前記平滑化画像を生成する平滑化処理を行うフィルタサイズ内に含まれる注目画素を含む各画素のレベル値が各フィルタ自身に設定されているレベル値範囲に含まれる各画素を抽出して、抽出した画素のレベル値を平滑化して注目画素の平滑化結果とした複数のレベル値制限変換画像を生成し、
前記合成手順は、前記第一の変換手順により生成された変換画像または前記変換画像を縮小した変換縮小画像の各画素を処理対象画素とし、処理対象画素のレベル値を含むレベル値範囲が設定されている前記複数のレベル値制限変換画像を一つ又は複数選択して拡大処理し、拡大処理したレベル値制限変換画像の中で前記処理対象画素の位置に対応する画素の平滑化結果のレベル値より算出する値を処理対象画素の合成結果とする合成処理を行って合成画像を生成することを特徴とする請求項１９に記載の画像処理プログラム。
【請求項２６】
前記合成手順は、前記拡大処理および合成処理を、補間演算により実施することを特徴とする請求項２５に記載の画像処理プログラム。
【請求項２７】
前記合成手順は、前記拡大処理および合成処理を、三次元補間演算により実施することを特徴とする請求項２６に記載の画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、入力画像を平滑化して平滑化画像を生成する画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、デジタル画像処理では、画像をぼかした平滑化画像を生成する際に、ローパスフィルタを用いて、たとえば、フィルタサイズ内の各画素のレベル（階調）値の平均値を注目画素の信号レベルとする手法が用いられている。ところが、ローパスフィルタを用いた場合、フィルタサイズ内の各画素のレベル値の平均値を注目画素のレベル値とするため、レベル値の差が大きいエッジ部分もぼやけてしまっていた。【０００３】
具体的には、ローパスフィルタを用いた場合、図１５に示すように、実線で示した処理対象画像の明暗の差が大きいエッジ部分の勾配が、ローパスフィルタから出力される点線で示したローパスフィルタ画像（図中ではＬＰＦ画像）ではなまっており、エッジ部分を保存することができない。【０００４】
そこで、エッジ部分を正確に保存し、エッジ以外をぼかす様々な技術が開示されている。例えば、特許文献１では、イプシロンフィルタ（εフィルタ）を用いた顔画像処理装置（画像処理装置）に関する技術が開示されている。【０００５】
具体的には、図１６に示すように、画像の座標（ｍ、ｎ）に位置する画素を注目画素、注目画素の周囲の画素である座標（ｍ−１、ｎ−１）、座標（ｍ、ｎ−１）、座標（ｍ＋１、ｎ−１）、座標（ｍ−１、ｎ）、座標（ｍ＋１、ｎ）、座標（ｍ−１、ｎ＋１）、座標（ｍ、ｎ＋１）、座標（ｍ＋１、ｎ＋１）の８画素を周辺画素として、注目画素のレベル値（例えば、輝度信号の階調値）と各周辺画素のレベル値との差分を算出する。そして、算出されたそれぞれの差分が所定の閾値より小さい周辺画素を抽出し、抽出された周辺画素の信号レベルに所定の計数を乗じた画素値を注目画素の画素値に加算して、加算した値を注目画素の画素値として出力する。【０００６】
このようにして、入力された入力画像における各画素に注目して、当該注目した画素（注目画素）のレベル値との差分が小さい周辺画素のみを平滑化処理の処理対象とすることで、階調値のレベル幅を制限することができる結果、図１７に示すように、εフィルタから出力される点線で示したεフィルタ画像のエッジ部分の勾配をなまることなく、実線で示した処理対象画像のエッジ部分を正確に保存し、エッジ以外をぼかすことができる。【０００７】
【特許文献１】特開２０００−１０５８１５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記した従来の技術は、処理負荷が大きいために、処理を高速化することができないという課題があった。具体的には、入力画像の各画素を注目画素とし、それぞれの注目画素のレベル値と各注目画像の周辺画像のレベル値との差分を抽出して、当該差分が閾値より小さいか否かを判定する条件分岐処理を行う結果、処理負荷が大きく処理を高速化することができない。【０００９】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、処理負荷を小さくし、処理を高速化することが可能である画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム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】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本装置は、入力画像に対して階調変換を実施して変換画像を生成する第一の変換手段と、前記第一の変換手段により生成された変換画像または前記変換画像から生成された第一の生成画像に対して、予め設定された複数のレベル値に対応する複数の平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成する平滑化処理手段と、前記平滑化処理手段により生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成する合成手段と、前記合成手段により生成された合成画像に対して階調変換を実施して、前記入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成する第二の変換手段と、を要件する。
【発明の効果】
【００１１】
本装置は、入力画像に対して階調変換を実施して変換画像を生成し、生成された変換画像または前記変換画像から生成された第一の生成画像に対して、予め設定された複数のレベル値に対応する複数の平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成し、生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成し、生成された合成画像に対して階調変換を実施して、入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成するので、処理負荷を小さくし、処理を高速化する効果を奏する。【００１２】
また、本装置は、入力画像に対して、入力画像における色差成分の分布の多い無彩色近傍の階調数を増加させるように、階調変換を実施して変換画像を生成するので、粒度が大きい振幅の小さなノイズを除去するのに際しても、処理負荷を小さくし、処理を高速化することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、実施例１に係る画像処理装置の全体構成を示すシステム構成図である。
【図２】図２は、実施例１に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、階調補正カーブＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【図４】図４は、階調補正カーブＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【図５】図５は、色差成分のヒストグラムを説明するための図である。
【図６】図６は、合成処理を説明するための図である。
【図７】図７は、実施例１に係る画像処理装置における平滑化画像生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施例２に係る画像処理装置の全体構成を示す図である。
【図９】図９は、実施例２に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、色差成分を４階調に振分けた例を示す図である。
【図１１】図１１は、ヒストグラムを累積頻度分布に変換した図である。
【図１２】図１２は、階調補正カーブの制御点を示した図である。
【図１３】図１３は、生成した階調補正カーブを生成した図である。
【図１４】図１４は、画像処理プログラムを実行するコンピュータシステムの例を示す図である。
【図１５】図１５は、従来技術を説明するための図である。
【図１６】図１６は、従来技術を説明するための図である。
【図１７】図１７は、従来技術を説明するための図である。
【符号の説明】
【００１４】
１０  画像処理装置
１１  入力画像受付部
２０  記憶部
２１  入力画像ＤＢ
２２  階調補正カーブＤＢ
２３  レベル値制限画像＃０ＤＢ
２４  レベル値制限画像＃１ＤＢ
２５  レベル値制限画像＃２ＤＢ
２６  レベル値制限画像＃３ＤＢ
２７  レベル値制限画像＃４ＤＢ
２８  平滑化画像ＤＢ
３０  制御部
３１  階調変換部
３２  平滑化画像生成部
３３  フィルタ処理部
３４  合成処理部
３５  階調逆変換部
４０  画像出力部
５１  入力画像縮小部
５２  拡大合成処理部
１００  コンピュータシステム
１０１  ＲＡＭ
１０２  ＨＤＤ
１０２ａ  入力画像テーブル
１０２ｂ  階調補正カーブテーブル
１０２ｃ  レベル値制限画像＃０テーブル
１０２ｄ  レベル値制限画像＃１テーブル
１０２ｅ  レベル値制限画像＃２テーブル
１０２ｆ  レベル値制限画像＃３テーブル
１０２ｇ  レベル値制限画像＃４テーブル
１０２ｇ  平滑化画像テーブル
１０３  ＲＯＭ
１０３ａ  変換プログラム
１０３ｂ  平滑化処理プログラム
１０３ｃ  合成処理プログラム
１０３ｄ  変換プログラム
１０４  ＣＰＵ
１０４ａ  変換プロセス
１０４ｂ  平滑化処理プロセス
１０４ｃ  合成処理プロセス
１０４ｄ  変換プロセス
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムの実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本実施例で用いる主要な用語、本実施例に係る画像処理装置の概要および特徴、画像処理装置の構成および処理の流れを順に説明し、最後に本実施例に対する種々の変形例を説明する。
【実施例１】
【００１６】
［用語の説明］
まず最初に、本実施例で用いる主要な用語を説明する。本実施例で用いる「画像処理装置（特許請求の範囲に記載の「画像処理装置」に対応する。）」とは、動静止画を問わずデジタル画像のノイズ除去の効果的な手法であるイプシロンフィルタ（εフィルタ）に近い効果を出す処理により、入力された入力画像（フレーム）からエッジ部分を正確に保存しつつエッジ部分以外をぼかした平滑化画像を生成する装置のことである。そして、画像処理装置は、生成された平滑化画像を、例えば、逆光画像などをきれいにするダイナミックレンジ圧縮を行って画像を生成するダイナミックレンジ装置に出力する。そして、ダイナミックレンジ装置は、入力画像や平滑化画像から、処理対象画像である入力画像の低周波成分及び高周波成分を算出して、算出した低周波成分及び高周波成分を用いてダイナミックレンジ圧縮を行い、ノイズなどの雑音を取り除いた入力画像を生成（再現）する。なお、ここで、低周波成分とは、入力画像や平滑化画像から平滑化画像の画素のレベル値であり、高周波成分とは、入力画像の画素のレベル値と当該画素に対応する位置の平滑化画像の画素のレベル値との差分である。【００１７】
画像内のノイズには明度変化によるノイズと色彩変化によるノイズとがあり、色彩変化によるノイズは、変化差分は少ないが粒度が大きい傾向にある。一般的に使用されているεフィルタでは、粒度が大きいノイズを除去するためには、平滑化に用いる周囲画素数を多くする必要があるため、計算量が増大してしまい、処理を高速化することができない。【００１８】
そこで、本実施例で用いる「画像処理装置」では、入力画像を各画素の値に基づいて複数のプレーン（レベル値）に分割（離散化）して処理する離散化εフィルタを用いることで、ノイズ除去処理をレベル値で離散化し、離散化された個々のフィルタリング処理を固定パラメータ化して高速化する。具体的には、「画像処理装置」は、入力された画像に対して離散化された複数の個々のフィルタリング処理を実施して複数のフィルタリング結果を生成し、生成した複数のフィルタリング結果を補間して融合することで、εフィルタに近い効果を得る処理を高速に行う。【００１９】
近年、画像の高画質化に伴い、上記した画像処理を行ったとしても振幅の小さなノイズが目立つ、また、ネットワークの普及に伴い、上記した画像処理においてもリアルタイム性が要求され、高速な処理が要求されている。ところが、離散化εフィルタを用いた場合、小さな色差である振幅の小さなノイズを除去するためには、離散化するプレーンの数を増やす必要があり、離散化による処理高速化の効果が薄れてしまう。つまり、振幅の小さなノイズを除去するためには、個々のフィルタのレベル差を小さくする必要があるため（離散化したフィルタのレベル幅を小さくする必要があるため）、処理するフィルタの数が増大し、結果として、計算量が多くなる。そこで、粒度が大きい振幅の小さなノイズを除去する場合にも、計算量が少なく処理を高速化する画像処理装置が切望されている。【００２０】
［画像処理装置の概要および特徴］
次に、図１を用いて、実施例１に係る画像処理装置の概要および特徴を説明する。図１は、実施例１に係る画像処理装置の全体構成を示すシステム構成図である。【００２１】
図１に示すように、この画像処理装置は、離散化εフィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）を備え、入力された画像に対してこれらのフィルタを用いてフィルタリング処理を実施して複数のフィルタリング結果を生成し、生成した複数のフィルタリング結果を補間して融合することで、平滑化画像を生成する。これらの離散化εフィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）は、同一フィルタサイズの１次元のローパスフィルタであり、それぞれ異なったレベル値（階調値）範囲が予め設定されており、入力された入力画像において、自身に設定されているレベル値範囲内の画素を処理対象として平滑化処理を行い、レベル値制限平滑化画像を生成する。例えば、本実施例では、ＬＰＦ＃０には、０〜５０がレベル値として設定されており、同様に、ＬＰＦ＃１には５１〜１００、ＬＰＦ＃２には１０１〜１５０、ＬＰＦ＃３には１５１〜２００、ＬＰＦ＃４には２０１〜２５５が設定されている。【００２２】
このような構成において、この画像処理装置は、上記したように、入力された入力画像を平滑化して平滑化画像を生成することを概要とするものであり、特に、処理負荷を小さくし、処理を高速化することが可能である点に主たる特徴がある。【００２３】
この主たる特徴を具体的に説明すると、画像処理装置は、動画像データの１フレームである処理対象となる画像が入力されると、当該入力された画像（入力画像）を階調変換して変換画像を生成する（図１の（１）参照）。具体的に説明すると、画像処理装置は、画像の濃淡を変化させる階調変換を行うための階調補正カーブを記憶しておき、受け付けた入力画像を記憶する階調補正カーブに基づいて階調変換を実施して変換画像を生成し、生成した変換画像を各フィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）に出力する。このように、入力画像を階調変換することで、レベル値（階調値）の中央値付近（無彩色周辺）の処理レベル密度（中央値に該当するフィルタにより処理される絶対数）を上げることができる。【００２４】
そして、画像処理装置は、生成された変換画像または変換画像から生成された第一の生成画像（例えば、縮小画像など）に対して、予め設定された複数のレベル値に対応する複数の平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成する（図１の（２）参照）。上記した例で具体的に説明すると、画像処理装置は、ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４を用いて、予め設定された５つのレベル値に対応する５つの平滑化処理を実施して、５つのレベル値制限変換画像（レベル値制限変換画像＃０〜レベル値制限変換画像＃４）を生成する。【００２５】
ここで、ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４においてそれぞれ実施される平滑化処理について説明すると、ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４のそれぞれは、入力された入力画像の各画素を参照して、自身に設定されているレベル値範囲内の画素を取得し、取得した各画素のレベル値を累積して平均値を算出（平滑化）する。また、ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４のそれぞれは、入力画像の横方向、縦方向のそれぞれについて、上記した手法を実施し、それぞれの方向から算出された値の平均値を算出し、算出した平均値を入力画像の各画素の平滑化結果とする。【００２６】
続いて、画像処理装置は、各フィルタにより生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成する（図１の（３）参照）。上記した例で具体的に説明すると、画像処理装置は、変換画像の各画素のレベル値に対応するレベル値制限変換画像を、各フィルタにより生成された複数のレベル値制限変換画像から選択する。そして、画像処理装置は、入力画像の各画素について選択した複数のレベル値制限変換画像を合成して、１つの合成画像（フレーム）を生成する。【００２７】
その後、画像処理装置は、生成された合成画像に対して階調逆変換を実施して、入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成する（図１の（４）参照）。上記した例で具体的に説明すると、画像処理装置は、生成された合成画像に対して、入力画像に行った階調変換とは逆の階調変換となる階調補正カーブを予め記憶しておき、当該階調補正カーブに基づいて階調変換を実施することで、入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成する。【００２８】
このように、実施例１に係る画像処理装置は、離散化フィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）で特に効果的な結果が得られる色差成分が集中するレベル値（階調値）の中央値付近（無彩色周辺）の処理レベル密度（中央値に該当するフィルタにより処理される絶対数）を上げることで、レベルを細かく分けたフィルタを用意する必要がなく、粒度が大きい振幅の小さなノイズを除去することができる結果、上記した主たる特徴のごとく、処理負荷を小さくし、処理を高速化することが可能である。【００２９】
［画像処理装置の構成］
次に、図２を用いて、図１に示した画像処理装置の構成を説明する。図２は、実施例１に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図２に示すように、この画像処理装置１０は、入力画像受付部１１と、記憶部２０と、制御部３０と、画像出力部４０とから構成される。【００３０】
入力画像受付部１１は、動画像データなどを外部から受け付ける。具体的には、入力画像受付部１１は、動画像データを１フレームずつ外部から受け付け、受け付けたフレームを入力画像として、後述する入力画像ＤＢ２１に格納する。【００３１】
記憶部２０は、制御部３０による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納するとともに、特に本発明に密接に関連するものとしては、入力画像ＤＢ２１と、階調補正カーブＤＢ２２と、レベル値制限画像＃０ＤＢ２３と、レベル値制限画像＃１ＤＢ２４と、レベル値制限画像＃２ＤＢ２５と、レベル値制限画像＃３ＤＢ２６と、レベル値制限画像＃４ＤＢ２７と、平滑化画像ＤＢ２８とを備える。【００３２】
入力画像ＤＢ２１は、画像処理装置１０に入力されたフレームを記憶する。具体的に例を挙げると、入力画像ＤＢ２１は、入力画像受付部１１によって格納された動画像データのＮ番目のフレーム、Ｎ＋１番目のフレームなどを記憶する。【００３３】
階調補正カーブＤＢ２２は、階調変換に用いられる階調補正カーブを記憶する。具体的に例を挙げると、階調補正カーブＤＢ２２は、図３に示すように、後述する階調変換部３１に用いられ、離散化フィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）で特に効果的な結果が得られる色差成分が集中するレベル値（階調値）の中央値付近（無彩色周辺）の処理レベル密度（中央値に該当するフィルタにより処理される絶対数）を上げるように、入力画素から出力画素を一意に対応付けた階調補正カーブを記憶し、また、後述する階調逆変換部３５に用いられる図４の階調補正カーブの逆階調変換を行うための階調補正カーブを記憶する。なお、図３と図４とは、階調補正カーブＤＢに記憶される情報の例を示す図である。【００３４】
レベル値制限画像＃０ＤＢ２３〜レベル値制限画像＃４ＤＢ２７は、後述するフィルタ処理部３３のＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４により生成されたレベル値制限平滑化画像を記憶する。具体的に例を挙げると、レベル値制限画像＃０ＤＢ２３は、ＬＰＦ＃０により格納されたレベル値「０画素〜５０画素」の複数の平滑化画像を記憶し、同様に、レベル値制限画像＃１ＤＢ２４は、ＬＰＦ＃１により格納されたレベル値「５１画素〜１００画素」の複数の平滑化画像を記憶し、レベル値制限画像＃２ＤＢ２５は、ＬＰＦ＃２により格納されたレベル値「１０１画素〜１５０画素」の複数の平滑化画像を記憶し、レベル値制限画像＃３ＤＢ２６は、ＬＰＦ＃３により格納されたレベル値「１５１画素〜２００画素」の複数の平滑化画像を記憶し、レベル値制限画像＃４ＤＢ２７は、ＬＰＦ＃４により格納されたレベル値「２０１画素〜２５５画素」の複数の平滑化画像を記憶する。【００３５】
平滑化画像ＤＢ２８は、生成された平滑化画像を記憶する。具体的に例を挙げると、平滑化画像ＤＢ２８は、後述する階調逆変換部３５によって生成されて格納された、入力画像から粒度が大きい振幅の小さなノイズを除去され、エッジ部分を正確に保存しつつエッジ部分以外をぼかした（平滑化された）平滑化画像を記憶する。【００３６】
制御部３０は、ＯＳ（Operating  System）などの制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有するとともに、特に本発明に密接に関連するものとしては、階調変換部３１と、平滑化画像生成部３２と、階調逆変換部３５とを備え、これらによって種々の処理を実行する。【００３７】
階調変換部３１は、入力画像受付部１１により受け付けられた入力画像に対して、階調変換を実施して、変換画像を生成する。上記した例で具体的に説明すると、階調変換部３１は、入力画像受付部１１により受け付けられて格納された入力画像（１フレーム）を入力画像ＤＢ２１から読み出すとともに、階調補正カーブＤＢ２２に記憶される階調変換に利用する階調補正カーブ（図３参照）を取得する。そして、階調変換部３１は、取得した階調補正カーブに基づいて、入力画像ＤＢ２１から読み出した入力画像を階調変換して変換画像を生成し、後述する平滑化画像生成部３２の各フィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）のそれぞれと合成処理部３４とに出力する。そのため、レベル値（階調値）の中央値付近（無彩色周辺）に集中するような階調補正カーブを階調補正カーブＤＢ２２に用意しておき、階調変換部３１は、この階調補正カーブを用いて入力画像を階調変換することで、入力画像の中央値付近（無彩色周辺）に対する処理レベル密度を上げる（中央値に該当するフィルタにより処理される、原画像のレベル値の範囲を少なくする）ことができる。【００３８】
より具体的には、図５に示すように、ある画像における成分ごとのヒストグラムを生成した場合、「明るさ」に比べて「色差成分（赤―緑色差、黄―青色差）」は、実効的な分布が狭い、つまり、レベル値（階調値）の中央値付近（無彩色周辺）に集中する。そのため、レベル値（階調値）の中央値付近（無彩色周辺）に集中するような階調補正カーブを階調補正カーブＤＢ２２に用意しておき、階調変換部３１は、この階調補正カーブを用いて入力画像を階調変換することで、入力画像の中央値付近（無彩色周辺）の処理レベル密度（中央値に該当するフィルタにより処理される絶対数）を上げることができる。なお、図５は、色差成分のヒストグラムを説明するための図である。【００３９】
平滑化画像生成部３２は、入力画像から平滑化画像を生成するとともに、特に本発明に密接に関連するものとしては、フィルタ処理部３３と、合成処理部３４とを備える。また、フィルタ処理部３３は、入力画像に対して、レベル値（階調値）範囲が予め設定されたフィルタを用いてフィルタリング処理を実施して複数のフィルタリング結果を生成し、特に本発明に密接に関連するものとしては、ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４を備える。【００４０】
ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４は、生成された変換画像または変換画像から生成された第一の生成画像（例えば、縮小画像など）に対して、予め設定された複数のレベル値（階調値）に対応する複数の平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成する。具体的には、ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４は、入力された入力画像の各画素を参照して、自身に設定されているレベル値範囲内の画素を取得し、取得した各画素のレベル値を累積して平均値を算出（平滑化）する。そして、ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４のそれぞれは、入力画像の横方向、縦方向のそれぞれについて、上記した手法を実施し、それぞれの方向から算出された値の平均値を算出し、算出した平均値を入力画像の各画素の平滑化結果として、レベル値制限画像＃０ＤＢ２３〜レベル値制限画像＃４ＤＢ２７に格納する。【００４１】
ここで、ＬＰＦ＃０には、０〜５０がレベル値として設定されており、同様に、ＬＰＦ＃１には５１〜１００、ＬＰＦ＃２には１０１〜１５０、ＬＰＦ＃３には１５１〜２００、ＬＰＦ＃４には２０１〜２５５が設定されているとして、ＬＰＦでの処理について説明する。この場合、例えば、ＬＰＦ＃０は、階調変換部３１から受け付けた変換画像の各画素を参照してレベルが０〜５０の画素を取得し、取得した各画素のレベル値を累積して平均値を算出する。そして、ＬＰＦ＃０は、階調変換部３１から受け付けた変換画像の横方向、縦方向のそれぞれについて、上記した手法を実施し、それぞれの方向から算出された値の平均値を算出し、算出した平均値を入力画像の各画素の平滑化結果として、レベル値制限画像＃０ＤＢ２３に格納する。つまり、ＬＰＦ＃０は、階調変換部３１から受け付けた変換画像を、レベル値「０〜５０」で平滑化した平滑化画像を生成する。【００４２】
同様に、ＬＰＦ＃１は、階調変換部３１から受け付けた変換画像を、レベル値「５１〜１００」で平滑化した平滑化画像を生成してレベル値制限画像＃１ＤＢ２４に格納し、ＬＰＦ＃２は、階調変換部３１から受け付けた変換画像を、レベル値「１０１〜１５０」で平滑化した平滑化画像を生成してレベル値制限画像＃２ＤＢ２５に格納し、ＬＰＦ＃３は、階調変換部３１から受け付けた変換画像を、レベル値「１５１〜２００」で平滑化した平滑化画像を生成してレベル値制限画像＃３ＤＢ２６に格納し、ＬＰＦ＃４は、階調変換部３１から受け付けた変換画像を、レベル値「２０１〜２５５」で平滑化した平滑化画像を生成してレベル値制限画像＃４ＤＢ２７に格納する。【００４３】
このように、ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４は、それぞれに設定されたレベル値で平滑化した平滑化画像を生成し、それぞれに対応したレベル値制限画像＃０ＤＢ２３〜レベル値制限画像＃４ＤＢ２７に格納する。【００４４】
合成処理部３４は、フィルタ処理部３３より生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成する。具体的には、合成処理部３４は、入力画像の各画素のレベル値に対応するレベル値制限変換画像をレベル値制限画像＃０ＤＢ２３〜レベル値制限画像＃４ＤＢ２７から選択する。そして、合成処理部３４は、入力画像の各画素について選択した複数のレベル値制限変換画像を合成して、１つの合成画像（フレーム）を生成する。【００４５】
例を挙げて説明すると、合成処理部３４は、図６に示すように、階調変換部３１から受け付けた変換画像の各画素を参照して、各画素のレベル値に対応するレベル値制限変換画像（プレーン）を、レベル値制限画像＃０ＤＢ２３〜レベル値制限画像＃４ＤＢ２７から選択して、選択した複数のレベル値制限変換画像を合成して１つの合成画像（フレーム）を生成し、後述する階調逆変換部３５に出力する。なお、図６は、合成処理を説明するための図である。【００４６】
階調逆変換部３５は、合成処理部３４により生成された合成画像に対して、階調変換部３１により実施された階調変換の逆変換を実施して、入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成する。具体的に例を挙げて説明すると、階調逆変換部３５は、階調補正カーブＤＢ２２に記憶される入力画像に行った階調変換とは逆の階調変換となる階調補正カーブ（図４参照）を取得し、合成処理部３４により生成された合成画像に対して、当該階調補正カーブに基づいて階調変換を実施して、入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成し、平滑化画像ＤＢ２８に格納する。【００４７】
画像出力部４０は、生成された平滑化画像を接続される他の装置に出力する。具体的に例を挙げると、画像出力部４０は、階調逆変換部３５により生成された平滑化画像を平滑化画像ＤＢ２８から取得し、例えば、逆光画像などをきれいにするダイナミックレンジ圧縮を行って画像を生成するダイナミックレンジ装置に出力する。【００４８】
［画像処理装置による処理］
次に、図８を用いて、画像処理装置による処理を説明する。図７は、実施例１に係る画像処理装置における平滑化画像生成処理の流れを示すフローチャートである。【００４９】
図７に示すように、画像処理装置１０の入力画像受付部１１により入力画像が受け付けられると（ステップＳ１０１肯定）、階調変換部３１は、受け付けられた入力画像を階調変換して変換画像を生成する（ステップＳ１０２）。【００５０】
具体的に説明すると、画像処理装置１０の入力画像受付部１１により入力画像が受け付けられて入力画像ＤＢ２１に格納されると、階調変換部３１は、受け付けられた入力画像を入力画像ＤＢ２１から取得するとともに、階調補正カーブＤＢ２２から階調変換用の階調補正カーブを取得して、取得した階調補正カーブを用いて入力画像ＤＢ２１から取得した入力画像を階調変換して変換画像を生成し、生成した変換画像をフィルタ処理部３３と合成処理部３４とに出力する。【００５１】
続いて、画像処理装置１０のフィルタ処理部３３は、レベル値（階調値）範囲が予め設定されたフィルタを用いてフィルタリング処理を実施して複数のフィルタリング結果を生成する（ステップＳ１０３）。【００５２】
具体的に説明すると、フィルタ処理部３３のＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４は、階調変換部３１から受け付けた変換画像の各画素に対して、予め設定された複数のレベル値（階調値）に対応する複数の平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成し、レベル値制限画像＃０ＤＢ２３〜レベル値制限画像＃４ＤＢ２７に格納する。【００５３】
そして、画像処理装置１０の合成処理部３４は、フィルタ処理部３３により生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成する（ステップＳ１０４）。【００５４】
具体的に説明すると、合成処理部３４は、階調変換部３１により生成された変換画像の各画素のレベル値に対応するレベル値制限変換画像を、各フィルタにより生成された複数のレベル値制限変換画像から選択する。そして、合成処理部３４は、入力画像の各画素について選択した複数のレベル値制限変換画像を合成して、１つの合成画像（フレーム）を生成して、階調逆変換部３５に出力する。【００５５】
続いて、画像処理装置１０の階調逆変換部３５は、合成処理部３４により生成された合成画像に対して、階調変換部３１により実施された階調変換の逆変換を実施して、入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成する（ステップＳ１０５）。【００５６】
具体的に説明すると、階調逆変換部３５は、階調補正カーブＤＢ２２に記憶される階調逆変換用の階調補正カーブを取得し、取得した階調補正カーブを用いて、合成処理部３４から受け付けた合成画像に対して階調逆変換を実施して平滑化画像を生成し、生成した平滑化画像を平滑化画像ＤＢ２８に格納する。【００５７】
その後、画像処理装置１０の画像出力部４０は、生成された平滑化画像を接続される他の装置に出力する（ステップＳ１０６）。具体的に例を挙げると、画像出力部４０は、階調逆変換部３５により生成された平滑化画像を平滑化画像ＤＢ２８から取得し、例えば、逆光画像などをきれいにするダイナミックレンジ圧縮を行って画像を生成するダイナミックレンジ装置に出力する。【００５８】
［実施例１による効果］
このように、実施例１によれば、入力画像に対して階調変換を実施して変換画像を生成し、生成された変換画像または変換画像から生成された第一の生成画像に対して、予め設定された複数のレベル値に対応する複数の平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成し、生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成し、生成された合成画像に対して階調変換を実施して、入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成するので、処理負荷を小さくし、処理を高速化することが可能である。【００５９】
また、実施例１によれば、生成された合成画像に対して、階調逆変換部３５により実施された階調変換の逆変換を実施して、入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成するので、入力画像の階調と生成した平滑化画像の階調とのずれを強固に防止することが可能である。【００６０】
また、実施例１によれば、入力画像に対して、入力画像における色差成分の分布の多い無彩色近傍の階調数を増加させるように、階調変換を実施して変換画像を生成するので、粒度が大きい振幅の小さなノイズを除去するのに際しても、処理負荷を小さくし、処理を高速化することが可能である。【００６１】
例えば、離散化フィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）において入力画像を各画素の値に基づいて複数のプレーン（レベル値）に分割（離散化）して処理するのに際して、階調補正カーブを用いて入力画像を階調変換することで、離散化フィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）で特に効果的な結果が得られる色差成分が集中するレベル値（階調値）の中央値付近（無彩色周辺）の処理レベル密度（中央値に該当するフィルタにより処理される絶対数）を上げることができる結果、レベルを細かく分けたフィルタを用意する必要がなく、粒度が大きい振幅の小さなノイズを除去することができるとともに、処理負荷を小さくし、処理を高速化することが可能である。
【実施例２】
【００６２】
ところで、実施例１では、入力された入力画像そのものを階調変換した後に、フィルタリング処理を実施して平滑化画像を生成する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、入力された入力画像そのものを階調変換した変換画像を生成した後に、変換画像を縮小した縮小画像を生成し、フィルタリング処理を実施して平滑化画像を生成することもできる。【００６３】
そこで、実施例２では、図８と図９とを用いて入力された入力画像そのものを階調変換した変換画像を生成した後に、変換画像を縮小した縮小画像を生成し、フィルタリング処理を実施して平滑化画像を生成する場合について説明する。【００６４】
［全体構成（実施例２）］
まず、図８を用いて、実施例２に係る画像処理装置の全体構成を説明する。図８は、実施例２に係る画像処理装置の全体構成を示す図である。【００６５】
図８に示すように、この画像処理装置は、実施例１と同様、それぞれ異なったレベル値（階調値）範囲が予め設定されており、入力された入力画像において、自身に設定されているレベル値範囲内の画素を処理対象として平滑化処理を行い、レベル値制限平滑化画像を生成する離散化εフィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）を備える。【００６６】
このような構成において、画像処理装置は、動画像データの１フレームである処理対象となる画像が入力されると、実施例１と同様、当該入力された画像（入力画像）を階調変換して変換画像を生成する（図８の（１）参照）。具体的に説明すると、画像処理装置は、動画像データの１フレームである処理対象となる入力画像が入力されると、予め記憶される階調補正カーブに基づいて、当該入力画像を階調変換して変換画像を生成する。【００６７】
そして、画像処理装置は、階調変換された変換画像を縮小した縮小画像を生成する（図８の（２）参照）。具体的に説明すると、画像処理装置は、階調変換された変換画像に対して、管理者などにより予め設定された所定の縮小倍率（例えば、二分の１など）に縮小する縮小処理を行い、生成した縮小画像を各フィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）に出力する。【００６８】
その後、実施例１と同様、画像処理装置は、生成された縮小画像に対して、予め設定された複数のレベル値に対応する複数の平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成する（図８の（３）参照）。具体的に説明すると、画像処理装置は、ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４を用いて、予め設定された５つのレベル値に対応する５つの平滑化処理を実施して、５つのレベル値制限変換画像（レベル値制限変換画像＃０〜レベル値制限変換画像＃４）を生成する。【００６９】
続いて、画像処理装置は、各フィルタにより生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成するとともに、生成した合成画像を拡大する（図８の（４）参照）。具体的に説明すると、画像処理装置は、入力画像の各画素のレベル値に対応するレベル値制限変換画像を、各フィルタにより生成された複数のレベル値制限変換画像から選択する。そして、画像処理装置は、入力画像の各画素について選択した複数のレベル値制限変換画像を合成して、１つの画像（フレーム）を生成する。そして、画像処理装置は、生成した合成画像を元の入力画像と同じ倍率に拡大する。【００７０】
その後、実施例１と同様、画像処理装置は、生成された合成画像に対して階調逆変換を実施して、入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成する（図８の（５）参照）。上記した例で具体的に説明すると、画像処理装置は、生成された合成画像に対して、入力画像に行った階調変換とは逆の階調変換となる階調補正カーブを予め記憶しておき、当該階調補正カーブに基づいて階調変換を実施することで、入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成する。【００７１】
このように、実施例２に係る画像処理装置は、入力画像を階調変換した後に縮小画像を生成して、生成した縮小画像に対してフィルタリング処理を行うことができる結果、処理負荷をより小さくし、処理をより高速化することが可能である。【００７２】
［画像処理装置の構成（実施例２）］
次に、図９を用いて、実施例２に係る画像処理装置の構成を説明する。図９は、実施例２に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。【００７３】
図９に示すように、この画像処理装置１０は、入力画像受付部１１と、記憶部２０と、制御部３０と、画像出力部４０とから構成される。このうち、入力画像受付部１１と、記憶部２０と、制御部３０の階調変換部３１とフィルタ処理部３３と階調逆変換部３５と、画像出力部４０とは、実施例１と同様の機能を有するので、ここでは、実施例１とは異なる機能を有する入力画像縮小部５１と、拡大合成処理部５２とについて説明する。【００７４】
入力画像縮小部５１は、入力画像受付部１１により受け付けられた入力画像を縮小した縮小画像を生成する。具体的に例を挙げると、入力画像縮小部５１は、階調変換された入力画像の変換画像を階調変換部３１から受け付けると、管理者などにより予め設定された所定の縮小倍率（例えば、二分の１など）に縮小する縮小処理を行い、生成した縮小画像を各フィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）に出力する。【００７５】
拡大合成処理部５２は、フィルタ処理部３３より生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成するとともに、生成された合成画像を元の入力画像の倍率に拡大する。具体的には、拡大合成処理部５２は、実施例１と同様、入力画像の各画素のレベル値に対応するレベル値制限変換画像をレベル値制限画像＃０ＤＢ２３〜レベル値制限画像＃４ＤＢ２７から選択する。そして、拡大合成処理部５２は、入力画像の各画素について選択した複数のレベル値制限変換画像を合成して、１つの合成画像（フレーム）を生成する。【００７６】
そして、このように合成された合成画像は、元の入力画像を縮小した縮小画像に基づいてフィルタリングして合成した画像であるため、縮小された画像のままである。そこで、拡大合成処理部５２は、入力画像縮小部５１により縮小された倍率分をこの合成した合成画像に乗じることで（例えば、縮小比率が２分の１の場合は２倍）、合成画像を元の入力画像と同じ倍率である合成画像を生成し、生成した合成画像を階調逆変換部３５に出力する。【００７７】
［実施例２による効果］
このように、実施例２によれば、入力画像を階調変換した後に縮小画像を生成して、生成した縮小画像に対してフィルタリング処理を行うことができる結果、処理負荷をより小さくし、処理をより高速化することが可能である。
【実施例３】
【００７８】
ところで、実施例１〜２では、予め記憶する階調補正カーブを用いて、階調変換および階調逆変換を行う場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、入力された入力画像ごとに、階調補正カーブを作成し、作成した階調補正カーブを用いて階調変換および階調逆変換を行うこともできる。【００７９】
そこで、実施例３では、図１０〜図１３を用いて、入力された入力画像ごとに、階調補正カーブを作成する場合について説明する。なお、作成した階調補正カーブを用いて階調変換および階調逆変換を行う処理については、実施例１および実施例２と同様であるので、ここでは、その詳細な説明は省略する。【００８０】
実施例３では、画像の色差成分のノイズを除去することに利用する。例えば、色差成分は、画像処理の分野で一般的に用いられている「ＹＣｂＣｒ」３成分のうちの「ＣｂＣｒ」の２成分に対応する。実施例３では、０から２５５の８ｂｉｔデータを処理することを前提（この場合、無彩色は、「Ｃｂ」、「Ｃｒ」がともに１２８に対応）とし、前段・後段の階調変換カーブの形状を設定する手順を示す。基本的には，入力画像の色差成分の頻度分布に応じて、階調補正カーブを定める。【００８１】
まず、色差成分のヒストグラムを生成する。ヒストグラムは、例えば、図１０に示すように、４階調分で生成する。基本的に１２８を中心として、そこからのレベル差を基準に４階調分のヒストグラムを作る。０から２５５の８ｂｉｔのデータを処理する際には、１２８からの差が、「０〜３１」を第１の階級に、「３２〜６４」を第２の階級に割り振るというかたちでヒストグラムを生成する。なお、ここでは、「Ｃｂ」、「Ｃｒ」の両成分の頻度を合算する。また、図１０は、色差成分を４階調に振分けた例を示す図である。【００８２】
次に、上記手法で作成したヒストグラムから、仮の階調補正カーブの制御点を生成する。具体的には、図１１に示すように、ヒストグラムを累積頻度分布に変換し、累積頻度分布の度数の全画素に対する比率を割りふり、各階級に対応させる。例を挙げて説明すると、ｎ階級の累積値を「Ｋｎ」、全累積数を「Ｋａ」とした場合、第ｎ階級に対応する制御点（ｎは１〜４）は、(入力、出力)＝（３２ｎ、１３８＊Ｋｎ／Ｋａ）とすることができる（小数点以下四捨五入）。なお、図１１は、ヒストグラムを累積頻度分布に変換した図である。【００８３】
このカーブを、そのまま、前段側の階調補正カーブの制御点としても良いが、やや階調変化が極端になる場合がある。そのため、実施例３では、「入力＝出力」の階調補正カーブとの中間的な特性のものを用いる。具体的には、以下の制御点に、(０、０)を加え、さらに図１２に図示するように対称に２つを接続したカーブとする。例えば、点間は、線形補間とした場合、前段側は、（入力、出力）＝（３２ｎ、（１２８＊Ｋｎ／Ｋａ＋３２ｎ）／２）として求めることができ、後段側は、本特性の入出力を逆にしたものとして、（入力、出力）＝（（２５５＊Ｋｎ／Ｋａ＋３２ｎ）／２、３２ｎ）を対称に接続したものとして求めることができる。なお、図１２は、階調補正カーブの制御点を示した図である。【００８４】
つまり、図１３に示すように、前段側のカーブと、前段側の入出力を反転したものの後段側のカーブとを「１２８」で接続したものを、入力された入力画像の階調補正カーブとして生成する。なお、以上の接続では、２５６の座標が生じるが２５５に移動して使用する。また、この生成した階調補正カーブの入出力を反転させることで、階調逆変換時に使用する階調補正カーブを作成することができる。なお、図１３は、生成した階調補正カーブを生成した図である。【００８５】
これにより、データ頻度の高い部分（通常は無彩色近傍）の階調差を増すようなカーブが生成され、頻度の高い部分において、実質的に離散的なレベル差を狭めたような効果を得られる。なお、実施例３のように、データ分布に対応させて、階調カーブを決定するのが必須というわけではない。概ね色差成分の分布は、無彩色近傍に集中するため、前段側はＳ字、後段側は逆Ｓ字形状であれば、効果を得ることはできる。処理負荷をできるだけ抑える必要がある場合は、予めカーブ形状を決定しておくのも有効である。【００８６】
以上は、色差成分のノイズ除去に関して述べたが、輝度成分（Ｙ成分）のノイズ除去に関しては、入力系の階調変換（一般にカメラ撮像時に施されるγ変換）の逆特性の階調変換を前段に、階調変換と同等の特性の変換を後段に施すことが望ましい。ノイズ成分は、撮像時に乗るものが多いが、撮像時に乗ったノイズは、γ変換によって、輝度による振幅に差がつく。そこで、逆特性の変換後に、離散的なεフィルタによってノイズを除去すれば、レベルによらず一定の振幅を基準にノイズ除去が可能となる。
【実施例４】
【００８７】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に示すように、（１）フィルタ数、（２）階調補正カーブ、（３）有効桁数、（４）補間演算、（５）システム構成等、（６）プログラムにそれぞれ区分けして異なる実施例を説明する。【００８８】
（１）フィルタ数
例えば、実施例１と２では、フィルタ数が５つ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）である場合について説明したが、フィルタ数はこれに限定されるものではなく、フィルタ数を３や１０などにしてもよい。また、各フィルタに設定されたレベル範囲（階調範囲）も実施例１や２に記載した例に限定されるわけでなく、任意に設定することができる。【００８９】
（２）階調補正カーブ
また、実施例１〜２では、階調補正カーブを予め記憶しておく場合、実施例３では、入力画像に応じて階調補正カーブを生成する場合についてそれぞれ説明したが、入力画像の階調分布を取得し、取得した階調分布の偏りに応じた階調変換を行う階調補正カーブを記憶または生成するようにしてもよく、また、入力画像に実施されている階調変換（例えば、カメラなどにより撮影された既に実施されているγ変換）の効果を弱める階調変換を行うような階調補正カーブを記憶または生成するようにしてもよい。【００９０】
（３）有効桁数
また、実施例３では、色差や輝度に対するノイズ除去技術に関して述べたが、後段の非線形処理は，入出力がともに８ｂｉｔだと階調欠落が生じる。そこで、離散的なεフィルタの合成処理の出力ビット数を９ｂｉｔ以上にし、出力側の階調変換の入力値を、この合成処理のビット数に合わせることも望ましい。合成処理は、補間演算などにて実施するので、この補間演算の演算有効桁を増やせば、容易に合成処理の出力ビットを増加できる。【００９１】
（４）補間演算
また、本発明は、上記の処理で使用する離散的なεフィルタは、平滑化処理を縮小画像で実施し、縮小画像をもとの解像度に戻す際に、補間演算を行うことで、処理負荷を低減することも望ましい。また、補間演算の手法としては、二次元補間、三次元補間演算など様々な補間手法を用いることができる。【００９２】
（５）システム構成等
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理（例えば、入力画像の受付処理など）の全部または一部を手動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報（例えば、図３、図４、図１０〜図１３など）については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。【００９３】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合（例えば、入力画像受付部と階調変換部とを統合するなど）して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。【００９４】
（６）プログラム
ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムを他の実施例として説明する。【００９５】
図１４は、画像処理プログラムを実行するコンピュータシステムの例を示す図である。図１４に示すように、コンピュータシステム１００は、ＲＡＭ１０１と、ＨＤＤ１０２と、ＲＯＭ１０３と、ＣＰＵ１０４とから構成される。ここで、ＲＯＭ１０３には、上記の実施例と同様の機能を発揮するプログラム、つまり、図１４に示すように、第一の変換プログラム１０３ａと、平滑化処理プログラム１０３ｂと、合成処理プログラム１０３ｃと、第二の変換プログラム１０３ｄとがあらかじめ記憶されている。【００９６】
そして、ＣＰＵ１０４には、これらのプログラム１０３ａ〜１０３ｄを読み出して実行することで、図１４に示すように、第一の変換プロセス１０４ａと、平滑化処理プロセス１０４ｂと、合成処理プロセス１０４ｃと、第二の変換プロセス１０４ｄとなる。なお、第一の変換プロセス１０４ａは、図２に示した、階調変換部３１に対応し、同様に、平滑化処理プロセス１０４ｂは、フィルタ処理部３３に対応し、合成処理プロセス１０４ｃは、合成処理部３４に対応し、第二の変換プロセス１０４ｄは、階調逆変換部３５に対応する。【００９７】
また、ＨＤＤ１０２には、入力されたフレームを記憶する入力画像テーブル１０２ａと、階調変換に用いられる階調補正カーブを記憶する階調補正カーブテーブル１０２ｂと、平滑化処理プロセス１０４ｂにより生成されたレベル値制限平滑化画像を記憶するレベル値制限画像＃０テーブル１０２ｃ〜レベル値制限画像＃４テーブル１０２ｇと、生成された平滑化画像を記憶する平滑化画像テーブル１０２ｈが設けられる。なお、入力画像テーブル１０２ａは、図２に示した、入力画像ＤＢ２１に対応し、階調補正カーブテーブル１０２ｂは、階調補正カーブＤＢ２２に対応し、レベル値制限画像＃０テーブル１０２ｃ〜レベル値制限画像＃４テーブル１０２ｇは、レベル値制限画像＃０ＤＢ２３〜レベル値制限画像＃４テーブルＤＢ２７に対応し、平滑化画像テーブル１０２ｈは、平滑化画像ＤＢ２８に対応する。【００９８】
ところで、上記したプログラム１０３ａ〜１０３ｄは、必ずしもＲＯＭ１０３に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータシステム１００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」の他に、コンピュータシステム１００の内外に備えられるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの「固定用の物理媒体」、さらに、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータシステム１００に接続される「他のコンピュータシステム」に記憶させておき、コンピュータシステム１００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９９】
以上のように、本発明に係る画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムは、入力された入力画像を平滑化して平滑化画像を生成することに有用であり、特に、処理負荷を小さくし、処理を高速化することに適する。
【図１】
2009101693.tif 000003
【図２】
2009101693.tif 000004
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【手続補正書】
【提出日】平成22年5月31日(2010.5.31)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を平滑化して平滑化画像を生成する画像処理装置であって、
前記入力画像に対して階調変換を実施して変換画像を生成する第一の変換手段と、
前記第一の変換手段により生成された変換画像または前記変換画像から生成された第一の生成画像に対して、予め設定された異なるレベル値範囲の画素をそれぞれ対象として、同一フィルタサイズで平滑化を行う平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成する平滑化処理手段と、
前記平滑化処理手段により生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成する合成手段と、
前記合成手段により生成された合成画像に対して階調変換を実施して、前記入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成する第二の変換手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第二の変換手段は、前記合成手段により生成された合成画像に対して、前記第一の変換手段により実施された階調変換の逆変換を実施して、前記入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成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】
前記第一の変換手段は、前記入力画像に対して、前記入力画像における色差成分の分布の多い無彩色近傍の階調数を増加させるように、階調変換を実施して変換画像を生成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４】
前記平滑化処理手段は、前記第一の変換手段により生成された変換画像または前記変換画像を縮小した変換縮小画像の各画素を注目画素とし、前記平滑化画像を生成する平滑化処理を行うフィルタサイズ内に含まれる注目画素を含む各画素のレベル値が各フィルタ自身に設定されているレベル値範囲に含まれる各画素を抽出して、抽出した画素のレベル値を平滑化して注目画素の平滑化結果とした複数のレベル値制限変換画像を生成し、
前記合成手段は、前記第一の変換手段により生成された変換画像または前記変換画像を縮小した変換縮小画像の各画素を処理対象画素とし、処理対象画素のレベル値を含むレベル値範囲が設定されている前記複数のレベル値制限変換画像を一つ又は複数選択して拡大処理し、拡大処理したレベル値制限変換画像の中で前記処理対象画素の位置に対応する画素の平滑化結果のレベル値より算出する値を処理対象画素の合成結果とする合成処理を行って合成画像を生成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５】
入力画像を平滑化して平滑化画像を生成することに適した画像処理方法であって、
前記入力画像に対して階調変換を実施して変換画像を生成する第一の変換工程と、
前記第一の変換工程により生成された変換画像または前記変換画像から生成された第一の生成画像に対して、予め設定された異なるレベル値範囲の画素をそれぞれ対象として、同一フィルタサイズで平滑化を行う平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成する平滑化処理工程と、
前記平滑化処理工程により生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成する合成工程と、
前記合成工程により生成された合成画像に対して階調変換を実施して、前記入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成する第二の変換工程と、
を含んだことを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
入力画像を平滑化して平滑化画像を生成することをコンピュータに実行させる画像処理プログラムであって、
前記入力画像に対して階調変換を実施して変換画像を生成する第一の変換手順と、
前記第一の変換手順により生成された変換画像または前記変換画像から生成された第一の生成画像に対して、予め設定された異なるレベル値範囲の画素をそれぞれ対象として、同一フィルタサイズで平滑化を行う平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成する平滑化処理手順と、
前記平滑化処理手順により生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成する合成手順と、
前記合成手順により生成された合成画像に対して階調変換を実施して、前記入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成する第二の変換手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。 
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、入力画像を平滑化して平滑化画像を生成する画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、デジタル画像処理では、画像をぼかした平滑化画像を生成する際に、ローパスフィルタを用いて、たとえば、フィルタサイズ内の各画素のレベル（階調）値の平均値を注目画素の信号レベルとする手法が用いられている。ところが、ローパスフィルタを用いた場合、フィルタサイズ内の各画素のレベル値の平均値を注目画素のレベル値とするため、レベル値の差が大きいエッジ部分もぼやけてしまっていた。
【０００３】
具体的には、ローパスフィルタを用いた場合、図１５に示すように、実線で示した処理対象画像の明暗の差が大きいエッジ部分の勾配が、ローパスフィルタから出力される点線で示したローパスフィルタ画像（図中ではＬＰＦ画像）ではなまっており、エッジ部分を保存することができない。
【０００４】
そこで、エッジ部分を正確に保存し、エッジ以外をぼかす様々な技術が開示されている。例えば、特許文献１では、イプシロンフィルタ（εフィルタ）を用いた顔画像処理装置（画像処理装置）に関する技術が開示されている。
【０００５】
具体的には、図１６に示すように、画像の座標（ｍ、ｎ）に位置する画素を注目画素、注目画素の周囲の画素である座標（ｍ−１、ｎ−１）、座標（ｍ、ｎ−１）、座標（ｍ＋１、ｎ−１）、座標（ｍ−１、ｎ）、座標（ｍ＋１、ｎ）、座標（ｍ−１、ｎ＋１）、座標（ｍ、ｎ＋１）、座標（ｍ＋１、ｎ＋１）の８画素を周辺画素として、注目画素のレベル値（例えば、輝度信号の階調値）と各周辺画素のレベル値との差分を算出する。そして、算出されたそれぞれの差分が所定の閾値より小さい周辺画素を抽出し、抽出された周辺画素の信号レベルに所定の計数を乗じた画素値を注目画素の画素値に加算して、加算した値を注目画素の画素値として出力する。
【０００６】
このようにして、入力された入力画像における各画素に注目して、当該注目した画素（注目画素）のレベル値との差分が小さい周辺画素のみを平滑化処理の処理対象とすることで、階調値のレベル幅を制限することができる結果、図１７に示すように、εフィルタから出力される点線で示したεフィルタ画像のエッジ部分の勾配をなまることなく、実線で示した処理対象画像のエッジ部分を正確に保存し、エッジ以外をぼかすことができる。
【０００７】
【特許文献１】特開２０００−１０５８１５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記した従来の技術は、処理負荷が大きいために、処理を高速化することができないという課題があった。具体的には、入力画像の各画素を注目画素とし、それぞれの注目画素のレベル値と各注目画像の周辺画像のレベル値との差分を抽出して、当該差分が閾値より小さいか否かを判定する条件分岐処理を行う結果、処理負荷が大きく処理を高速化することができない。
【０００９】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、処理負荷を小さくし、処理を高速化することが可能である画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム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】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本装置は、入力画像に対して階調変換を実施して変換画像を生成する第一の変換手段と、前記第一の変換手段により生成された変換画像または前記変換画像から生成された第一の生成画像に対して、予め設定された複数のレベル値に対応する複数の平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成する平滑化処理手段と、前記平滑化処理手段により生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成する合成手段と、前記合成手段により生成された合成画像に対して階調変換を実施して、前記入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成する第二の変換手段と、を要件する。
【発明の効果】
【００１１】
本装置は、入力画像に対して階調変換を実施して変換画像を生成し、生成された変換画像または前記変換画像から生成された第一の生成画像に対して、予め設定された複数のレベル値に対応する複数の平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成し、生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成し、生成された合成画像に対して階調変換を実施して、入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成するので、処理負荷を小さくし、処理を高速化する効果を奏する。
【００１２】
また、本装置は、入力画像に対して、入力画像における色差成分の分布の多い無彩色近傍の階調数を増加させるように、階調変換を実施して変換画像を生成するので、粒度が大きい振幅の小さなノイズを除去するのに際しても、処理負荷を小さくし、処理を高速化することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムの実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本実施例で用いる主要な用語、本実施例に係る画像処理装置の概要および特徴、画像処理装置の構成および処理の流れを順に説明し、最後に本実施例に対する種々の変形例を説明する。
【実施例１】
【００１４】
［用語の説明］
まず最初に、本実施例で用いる主要な用語を説明する。本実施例で用いる「画像処理装置（特許請求の範囲に記載の「画像処理装置」に対応する。）」とは、動静止画を問わずデジタル画像のノイズ除去の効果的な手法であるイプシロンフィルタ（εフィルタ）に近い効果を出す処理により、入力された入力画像（フレーム）からエッジ部分を正確に保存しつつエッジ部分以外をぼかした平滑化画像を生成する装置のことである。そして、画像処理装置は、生成された平滑化画像を、例えば、逆光画像などをきれいにするダイナミックレンジ圧縮を行って画像を生成するダイナミックレンジ装置に出力する。そして、ダイナミックレンジ装置は、入力画像や平滑化画像から、処理対象画像である入力画像の低周波成分及び高周波成分を算出して、算出した低周波成分及び高周波成分を用いてダイナミックレンジ圧縮を行い、ノイズなどの雑音を取り除いた入力画像を生成（再現）する。なお、ここで、低周波成分とは、入力画像や平滑化画像から平滑化画像の画素のレベル値であり、高周波成分とは、入力画像の画素のレベル値と当該画素に対応する位置の平滑化画像の画素のレベル値との差分である。
【００１５】
画像内のノイズには明度変化によるノイズと色彩変化によるノイズとがあり、色彩変化によるノイズは、変化差分は少ないが粒度が大きい傾向にある。一般的に使用されているεフィルタでは、粒度が大きいノイズを除去するためには、平滑化に用いる周囲画素数を多くする必要があるため、計算量が増大してしまい、処理を高速化することができない。
【００１６】
そこで、本実施例で用いる「画像処理装置」では、入力画像を各画素の値に基づいて複数のプレーン（レベル値）に分割（離散化）して処理する離散化εフィルタを用いることで、ノイズ除去処理をレベル値で離散化し、離散化された個々のフィルタリング処理を固定パラメータ化して高速化する。具体的には、「画像処理装置」は、入力された画像に対して離散化された複数の個々のフィルタリング処理を実施して複数のフィルタリング結果を生成し、生成した複数のフィルタリング結果を補間して融合することで、εフィルタに近い効果を得る処理を高速に行う。
【００１７】
近年、画像の高画質化に伴い、上記した画像処理を行ったとしても振幅の小さなノイズが目立つ、また、ネットワークの普及に伴い、上記した画像処理においてもリアルタイム性が要求され、高速な処理が要求されている。ところが、離散化εフィルタを用いた場合、小さな色差である振幅の小さなノイズを除去するためには、離散化するプレーンの数を増やす必要があり、離散化による処理高速化の効果が薄れてしまう。つまり、振幅の小さなノイズを除去するためには、個々のフィルタのレベル差を小さくする必要があるため（離散化したフィルタのレベル幅を小さくする必要があるため）、処理するフィルタの数が増大し、結果として、計算量が多くなる。そこで、粒度が大きい振幅の小さなノイズを除去する場合にも、計算量が少なく処理を高速化する画像処理装置が切望されている。
【００１８】
［画像処理装置の概要および特徴］
次に、図１を用いて、実施例１に係る画像処理装置の概要および特徴を説明する。図１は、実施例１に係る画像処理装置の全体構成を示すシステム構成図である。
【００１９】
図１に示すように、この画像処理装置は、離散化εフィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）を備え、入力された画像に対してこれらのフィルタを用いてフィルタリング処理を実施して複数のフィルタリング結果を生成し、生成した複数のフィルタリング結果を補間して融合することで、平滑化画像を生成する。これらの離散化εフィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）は、同一フィルタサイズの１次元のローパスフィルタであり、それぞれ異なったレベル値（階調値）範囲が予め設定されており、入力された入力画像において、自身に設定されているレベル値範囲内の画素を処理対象として平滑化処理を行い、レベル値制限平滑化画像を生成する。例えば、本実施例では、ＬＰＦ＃０には、０〜５０がレベル値として設定されており、同様に、ＬＰＦ＃１には５１〜１００、ＬＰＦ＃２には１０１〜１５０、ＬＰＦ＃３には１５１〜２００、ＬＰＦ＃４には２０１〜２５５が設定されている。
【００２０】
このような構成において、この画像処理装置は、上記したように、入力された入力画像を平滑化して平滑化画像を生成することを概要とするものであり、特に、処理負荷を小さくし、処理を高速化することが可能である点に主たる特徴がある。
【００２１】
この主たる特徴を具体的に説明すると、画像処理装置は、動画像データの１フレームである処理対象となる画像が入力されると、当該入力された画像（入力画像）を階調変換して変換画像を生成する（図１の（１）参照）。具体的に説明すると、画像処理装置は、画像の濃淡を変化させる階調変換を行うための階調補正カーブを記憶しておき、受け付けた入力画像を記憶する階調補正カーブに基づいて階調変換を実施して変換画像を生成し、生成した変換画像を各フィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）に出力する。このように、入力画像を階調変換することで、レベル値（階調値）の中央値付近（無彩色周辺）の処理レベル密度（中央値に該当するフィルタにより処理される絶対数）を上げることができる。
【００２２】
そして、画像処理装置は、生成された変換画像または変換画像から生成された第一の生成画像（例えば、縮小画像など）に対して、予め設定された複数のレベル値に対応する複数の平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成する（図１の（２）参照）。上記した例で具体的に説明すると、画像処理装置は、ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４を用いて、予め設定された５つのレベル値に対応する５つの平滑化処理を実施して、５つのレベル値制限変換画像（レベル値制限変換画像＃０〜レベル値制限変換画像＃４）を生成する。
【００２３】
ここで、ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４においてそれぞれ実施される平滑化処理について説明すると、ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４のそれぞれは、入力された入力画像の各画素を参照して、自身に設定されているレベル値範囲内の画素を取得し、取得した各画素のレベル値を累積して平均値を算出（平滑化）する。また、ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４のそれぞれは、入力画像の横方向、縦方向のそれぞれについて、上記した手法を実施し、それぞれの方向から算出された値の平均値を算出し、算出した平均値を入力画像の各画素の平滑化結果とする。
【００２４】
続いて、画像処理装置は、各フィルタにより生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成する（図１の（３）参照）。上記した例で具体的に説明すると、画像処理装置は、変換画像の各画素のレベル値に対応するレベル値制限変換画像を、各フィルタにより生成された複数のレベル値制限変換画像から選択する。そして、画像処理装置は、入力画像の各画素について選択した複数のレベル値制限変換画像を合成して、１つの合成画像（フレーム）を生成する。
【００２５】
その後、画像処理装置は、生成された合成画像に対して階調逆変換を実施して、入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成する（図１の（４）参照）。上記した例で具体的に説明すると、画像処理装置は、生成された合成画像に対して、入力画像に行った階調変換とは逆の階調変換となる階調補正カーブを予め記憶しておき、当該階調補正カーブに基づいて階調変換を実施することで、入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成する。
【００２６】
このように、実施例１に係る画像処理装置は、離散化フィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）で特に効果的な結果が得られる色差成分が集中するレベル値（階調値）の中央値付近（無彩色周辺）の処理レベル密度（中央値に該当するフィルタにより処理される絶対数）を上げることで、レベルを細かく分けたフィルタを用意する必要がなく、粒度が大きい振幅の小さなノイズを除去することができる結果、上記した主たる特徴のごとく、処理負荷を小さくし、処理を高速化することが可能である。
【００２７】
［画像処理装置の構成］
次に、図２を用いて、図１に示した画像処理装置の構成を説明する。図２は、実施例１に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図２に示すように、この画像処理装置１０は、入力画像受付部１１と、記憶部２０と、制御部３０と、画像出力部４０とから構成される。
【００２８】
入力画像受付部１１は、動画像データなどを外部から受け付ける。具体的には、入力画像受付部１１は、動画像データを１フレームずつ外部から受け付け、受け付けたフレームを入力画像として、後述する入力画像ＤＢ２１に格納する。
【００２９】
記憶部２０は、制御部３０による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納するとともに、特に本発明に密接に関連するものとしては、入力画像ＤＢ２１と、階調補正カーブＤＢ２２と、レベル値制限画像＃０ＤＢ２３と、レベル値制限画像＃１ＤＢ２４と、レベル値制限画像＃２ＤＢ２５と、レベル値制限画像＃３ＤＢ２６と、レベル値制限画像＃４ＤＢ２７と、平滑化画像ＤＢ２８とを備える。
【００３０】
入力画像ＤＢ２１は、画像処理装置１０に入力されたフレームを記憶する。具体的に例を挙げると、入力画像ＤＢ２１は、入力画像受付部１１によって格納された動画像データのＮ番目のフレーム、Ｎ＋１番目のフレームなどを記憶する。
【００３１】
階調補正カーブＤＢ２２は、階調変換に用いられる階調補正カーブを記憶する。具体的に例を挙げると、階調補正カーブＤＢ２２は、図３に示すように、後述する階調変換部３１に用いられ、離散化フィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）で特に効果的な結果が得られる色差成分が集中するレベル値（階調値）の中央値付近（無彩色周辺）の処理レベル密度（中央値に該当するフィルタにより処理される絶対数）を上げるように、入力画素から出力画素を一意に対応付けた階調補正カーブを記憶し、また、後述する階調逆変換部３５に用いられる図４の階調補正カーブの逆階調変換を行うための階調補正カーブを記憶する。なお、図３と図４とは、階調補正カーブＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【００３２】
レベル値制限画像＃０ＤＢ２３〜レベル値制限画像＃４ＤＢ２７は、後述するフィルタ処理部３３のＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４により生成されたレベル値制限平滑化画像を記憶する。具体的に例を挙げると、レベル値制限画像＃０ＤＢ２３は、ＬＰＦ＃０により格納されたレベル値「０画素〜５０画素」の複数の平滑化画像を記憶し、同様に、レベル値制限画像＃１ＤＢ２４は、ＬＰＦ＃１により格納されたレベル値「５１画素〜１００画素」の複数の平滑化画像を記憶し、レベル値制限画像＃２ＤＢ２５は、ＬＰＦ＃２により格納されたレベル値「１０１画素〜１５０画素」の複数の平滑化画像を記憶し、レベル値制限画像＃３ＤＢ２６は、ＬＰＦ＃３により格納されたレベル値「１５１画素〜２００画素」の複数の平滑化画像を記憶し、レベル値制限画像＃４ＤＢ２７は、ＬＰＦ＃４により格納されたレベル値「２０１画素〜２５５画素」の複数の平滑化画像を記憶する。
【００３３】
平滑化画像ＤＢ２８は、生成された平滑化画像を記憶する。具体的に例を挙げると、平滑化画像ＤＢ２８は、後述する階調逆変換部３５によって生成されて格納された、入力画像から粒度が大きい振幅の小さなノイズを除去され、エッジ部分を正確に保存しつつエッジ部分以外をぼかした（平滑化された）平滑化画像を記憶する。
【００３４】
制御部３０は、ＯＳ（Operating  System）などの制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有するとともに、特に本発明に密接に関連するものとしては、階調変換部３１と、平滑化画像生成部３２と、階調逆変換部３５とを備え、これらによって種々の処理を実行する。
【００３５】
階調変換部３１は、入力画像受付部１１により受け付けられた入力画像に対して、階調変換を実施して、変換画像を生成する。上記した例で具体的に説明すると、階調変換部３１は、入力画像受付部１１により受け付けられて格納された入力画像（１フレーム）を入力画像ＤＢ２１から読み出すとともに、階調補正カーブＤＢ２２に記憶される階調変換に利用する階調補正カーブ（図３参照）を取得する。そして、階調変換部３１は、取得した階調補正カーブに基づいて、入力画像ＤＢ２１から読み出した入力画像を階調変換して変換画像を生成し、後述する平滑化画像生成部３２の各フィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）のそれぞれと合成処理部３４とに出力する。そのため、レベル値（階調値）の中央値付近（無彩色周辺）に集中するような階調補正カーブを階調補正カーブＤＢ２２に用意しておき、階調変換部３１は、この階調補正カーブを用いて入力画像を階調変換することで、入力画像の中央値付近（無彩色周辺）に対する処理レベル密度を上げる（中央値に該当するフィルタにより処理される、原画像のレベル値の範囲を少なくする）ことができる。
【００３６】
より具体的には、図５に示すように、ある画像における成分ごとのヒストグラムを生成した場合、「明るさ」に比べて「色差成分（赤―緑色差、黄―青色差）」は、実効的な分布が狭い、つまり、レベル値（階調値）の中央値付近（無彩色周辺）に集中する。そのため、レベル値（階調値）の中央値付近（無彩色周辺）に集中するような階調補正カーブを階調補正カーブＤＢ２２に用意しておき、階調変換部３１は、この階調補正カーブを用いて入力画像を階調変換することで、入力画像の中央値付近（無彩色周辺）の処理レベル密度（中央値に該当するフィルタにより処理される絶対数）を上げることができる。なお、図５は、色差成分のヒストグラムを説明するための図である。
【００３７】
平滑化画像生成部３２は、入力画像から平滑化画像を生成するとともに、特に本発明に密接に関連するものとしては、フィルタ処理部３３と、合成処理部３４とを備える。また、フィルタ処理部３３は、入力画像に対して、レベル値（階調値）範囲が予め設定されたフィルタを用いてフィルタリング処理を実施して複数のフィルタリング結果を生成し、特に本発明に密接に関連するものとしては、ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４を備える。
【００３８】
ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４は、生成された変換画像または変換画像から生成された第一の生成画像（例えば、縮小画像など）に対して、予め設定された複数のレベル値（階調値）に対応する複数の平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成する。具体的には、ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４は、入力された入力画像の各画素を参照して、自身に設定されているレベル値範囲内の画素を取得し、取得した各画素のレベル値を累積して平均値を算出（平滑化）する。そして、ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４のそれぞれは、入力画像の横方向、縦方向のそれぞれについて、上記した手法を実施し、それぞれの方向から算出された値の平均値を算出し、算出した平均値を入力画像の各画素の平滑化結果として、レベル値制限画像＃０ＤＢ２３〜レベル値制限画像＃４ＤＢ２７に格納する。
【００３９】
ここで、ＬＰＦ＃０には、０〜５０がレベル値として設定されており、同様に、ＬＰＦ＃１には５１〜１００、ＬＰＦ＃２には１０１〜１５０、ＬＰＦ＃３には１５１〜２００、ＬＰＦ＃４には２０１〜２５５が設定されているとして、ＬＰＦでの処理について説明する。この場合、例えば、ＬＰＦ＃０は、階調変換部３１から受け付けた変換画像の各画素を参照してレベルが０〜５０の画素を取得し、取得した各画素のレベル値を累積して平均値を算出する。そして、ＬＰＦ＃０は、階調変換部３１から受け付けた変換画像の横方向、縦方向のそれぞれについて、上記した手法を実施し、それぞれの方向から算出された値の平均値を算出し、算出した平均値を入力画像の各画素の平滑化結果として、レベル値制限画像＃０ＤＢ２３に格納する。つまり、ＬＰＦ＃０は、階調変換部３１から受け付けた変換画像を、レベル値「０〜５０」で平滑化した平滑化画像を生成する。
【００４０】
同様に、ＬＰＦ＃１は、階調変換部３１から受け付けた変換画像を、レベル値「５１〜１００」で平滑化した平滑化画像を生成してレベル値制限画像＃１ＤＢ２４に格納し、ＬＰＦ＃２は、階調変換部３１から受け付けた変換画像を、レベル値「１０１〜１５０」で平滑化した平滑化画像を生成してレベル値制限画像＃２ＤＢ２５に格納し、ＬＰＦ＃３は、階調変換部３１から受け付けた変換画像を、レベル値「１５１〜２００」で平滑化した平滑化画像を生成してレベル値制限画像＃３ＤＢ２６に格納し、ＬＰＦ＃４は、階調変換部３１から受け付けた変換画像を、レベル値「２０１〜２５５」で平滑化した平滑化画像を生成してレベル値制限画像＃４ＤＢ２７に格納する。
【００４１】
このように、ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４は、それぞれに設定されたレベル値で平滑化した平滑化画像を生成し、それぞれに対応したレベル値制限画像＃０ＤＢ２３〜レベル値制限画像＃４ＤＢ２７に格納する。
【００４２】
合成処理部３４は、フィルタ処理部３３より生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成する。具体的には、合成処理部３４は、入力画像の各画素のレベル値に対応するレベル値制限変換画像をレベル値制限画像＃０ＤＢ２３〜レベル値制限画像＃４ＤＢ２７から選択する。そして、合成処理部３４は、入力画像の各画素について選択した複数のレベル値制限変換画像を合成して、１つの合成画像（フレーム）を生成する。
【００４３】
例を挙げて説明すると、合成処理部３４は、図６に示すように、階調変換部３１から受け付けた変換画像の各画素を参照して、各画素のレベル値に対応するレベル値制限変換画像（プレーン）を、レベル値制限画像＃０ＤＢ２３〜レベル値制限画像＃４ＤＢ２７から選択して、選択した複数のレベル値制限変換画像を合成して１つの合成画像（フレーム）を生成し、後述する階調逆変換部３５に出力する。なお、図６は、合成処理を説明するための図である。
【００４４】
階調逆変換部３５は、合成処理部３４により生成された合成画像に対して、階調変換部３１により実施された階調変換の逆変換を実施して、入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成する。具体的に例を挙げて説明すると、階調逆変換部３５は、階調補正カーブＤＢ２２に記憶される入力画像に行った階調変換とは逆の階調変換となる階調補正カーブ（図４参照）を取得し、合成処理部３４により生成された合成画像に対して、当該階調補正カーブに基づいて階調変換を実施して、入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成し、平滑化画像ＤＢ２８に格納する。
【００４５】
画像出力部４０は、生成された平滑化画像を接続される他の装置に出力する。具体的に例を挙げると、画像出力部４０は、階調逆変換部３５により生成された平滑化画像を平滑化画像ＤＢ２８から取得し、例えば、逆光画像などをきれいにするダイナミックレンジ圧縮を行って画像を生成するダイナミックレンジ装置に出力する。
【００４６】
［画像処理装置による処理］
次に、図８を用いて、画像処理装置による処理を説明する。図７は、実施例１に係る画像処理装置における平滑化画像生成処理の流れを示すフローチャートである。
【００４７】
図７に示すように、画像処理装置１０の入力画像受付部１１により入力画像が受け付けられると（ステップＳ１０１肯定）、階調変換部３１は、受け付けられた入力画像を階調変換して変換画像を生成する（ステップＳ１０２）。
【００４８】
具体的に説明すると、画像処理装置１０の入力画像受付部１１により入力画像が受け付けられて入力画像ＤＢ２１に格納されると、階調変換部３１は、受け付けられた入力画像を入力画像ＤＢ２１から取得するとともに、階調補正カーブＤＢ２２から階調変換用の階調補正カーブを取得して、取得した階調補正カーブを用いて入力画像ＤＢ２１から取得した入力画像を階調変換して変換画像を生成し、生成した変換画像をフィルタ処理部３３と合成処理部３４とに出力する。
【００４９】
続いて、画像処理装置１０のフィルタ処理部３３は、レベル値（階調値）範囲が予め設定されたフィルタを用いてフィルタリング処理を実施して複数のフィルタリング結果を生成する（ステップＳ１０３）。
【００５０】
具体的に説明すると、フィルタ処理部３３のＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４は、階調変換部３１から受け付けた変換画像の各画素に対して、予め設定された複数のレベル値（階調値）に対応する複数の平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成し、レベル値制限画像＃０ＤＢ２３〜レベル値制限画像＃４ＤＢ２７に格納する。
【００５１】
そして、画像処理装置１０の合成処理部３４は、フィルタ処理部３３により生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成する（ステップＳ１０４）。
【００５２】
具体的に説明すると、合成処理部３４は、階調変換部３１により生成された変換画像の各画素のレベル値に対応するレベル値制限変換画像を、各フィルタにより生成された複数のレベル値制限変換画像から選択する。そして、合成処理部３４は、入力画像の各画素について選択した複数のレベル値制限変換画像を合成して、１つの合成画像（フレーム）を生成して、階調逆変換部３５に出力する。
【００５３】
続いて、画像処理装置１０の階調逆変換部３５は、合成処理部３４により生成された合成画像に対して、階調変換部３１により実施された階調変換の逆変換を実施して、入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成する（ステップＳ１０５）。
【００５４】
具体的に説明すると、階調逆変換部３５は、階調補正カーブＤＢ２２に記憶される階調逆変換用の階調補正カーブを取得し、取得した階調補正カーブを用いて、合成処理部３４から受け付けた合成画像に対して階調逆変換を実施して平滑化画像を生成し、生成した平滑化画像を平滑化画像ＤＢ２８に格納する。
【００５５】
その後、画像処理装置１０の画像出力部４０は、生成された平滑化画像を接続される他の装置に出力する（ステップＳ１０６）。具体的に例を挙げると、画像出力部４０は、階調逆変換部３５により生成された平滑化画像を平滑化画像ＤＢ２８から取得し、例えば、逆光画像などをきれいにするダイナミックレンジ圧縮を行って画像を生成するダイナミックレンジ装置に出力する。
【００５６】
［実施例１による効果］
このように、実施例１によれば、入力画像に対して階調変換を実施して変換画像を生成し、生成された変換画像または変換画像から生成された第一の生成画像に対して、予め設定された複数のレベル値に対応する複数の平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成し、生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成し、生成された合成画像に対して階調変換を実施して、入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成するので、処理負荷を小さくし、処理を高速化することが可能である。
【００５７】
また、実施例１によれば、生成された合成画像に対して、階調逆変換部３５により実施された階調変換の逆変換を実施して、入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成するので、入力画像の階調と生成した平滑化画像の階調とのずれを強固に防止することが可能である。
【００５８】
また、実施例１によれば、入力画像に対して、入力画像における色差成分の分布の多い無彩色近傍の階調数を増加させるように、階調変換を実施して変換画像を生成するので、粒度が大きい振幅の小さなノイズを除去するのに際しても、処理負荷を小さくし、処理を高速化することが可能である。
【００５９】
例えば、離散化フィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）において入力画像を各画素の値に基づいて複数のプレーン（レベル値）に分割（離散化）して処理するのに際して、階調補正カーブを用いて入力画像を階調変換することで、離散化フィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）で特に効果的な結果が得られる色差成分が集中するレベル値（階調値）の中央値付近（無彩色周辺）の処理レベル密度（中央値に該当するフィルタにより処理される絶対数）を上げることができる結果、レベルを細かく分けたフィルタを用意する必要がなく、粒度が大きい振幅の小さなノイズを除去することができるとともに、処理負荷を小さくし、処理を高速化することが可能である。
【実施例２】
【００６０】
ところで、実施例１では、入力された入力画像そのものを階調変換した後に、フィルタリング処理を実施して平滑化画像を生成する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、入力された入力画像そのものを階調変換した変換画像を生成した後に、変換画像を縮小した縮小画像を生成し、フィルタリング処理を実施して平滑化画像を生成することもできる。
【００６１】
そこで、実施例２では、図８と図９とを用いて入力された入力画像そのものを階調変換した変換画像を生成した後に、変換画像を縮小した縮小画像を生成し、フィルタリング処理を実施して平滑化画像を生成する場合について説明する。
【００６２】
［全体構成（実施例２）］
まず、図８を用いて、実施例２に係る画像処理装置の全体構成を説明する。図８は、実施例２に係る画像処理装置の全体構成を示す図である。
【００６３】
図８に示すように、この画像処理装置は、実施例１と同様、それぞれ異なったレベル値（階調値）範囲が予め設定されており、入力された入力画像において、自身に設定されているレベル値範囲内の画素を処理対象として平滑化処理を行い、レベル値制限平滑化画像を生成する離散化εフィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）を備える。
【００６４】
このような構成において、画像処理装置は、動画像データの１フレームである処理対象となる画像が入力されると、実施例１と同様、当該入力された画像（入力画像）を階調変換して変換画像を生成する（図８の（１）参照）。具体的に説明すると、画像処理装置は、動画像データの１フレームである処理対象となる入力画像が入力されると、予め記憶される階調補正カーブに基づいて、当該入力画像を階調変換して変換画像を生成する。
【００６５】
そして、画像処理装置は、階調変換された変換画像を縮小した縮小画像を生成する（図８の（２）参照）。具体的に説明すると、画像処理装置は、階調変換された変換画像に対して、管理者などにより予め設定された所定の縮小倍率（例えば、二分の１など）に縮小する縮小処理を行い、生成した縮小画像を各フィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）に出力する。
【００６６】
その後、実施例１と同様、画像処理装置は、生成された縮小画像に対して、予め設定された複数のレベル値に対応する複数の平滑化処理を実施して、複数のレベル値制限変換画像を生成する（図８の（３）参照）。具体的に説明すると、画像処理装置は、ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４を用いて、予め設定された５つのレベル値に対応する５つの平滑化処理を実施して、５つのレベル値制限変換画像（レベル値制限変換画像＃０〜レベル値制限変換画像＃４）を生成する。
【００６７】
続いて、画像処理装置は、各フィルタにより生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成するとともに、生成した合成画像を拡大する（図８の（４）参照）。具体的に説明すると、画像処理装置は、入力画像の各画素のレベル値に対応するレベル値制限変換画像を、各フィルタにより生成された複数のレベル値制限変換画像から選択する。そして、画像処理装置は、入力画像の各画素について選択した複数のレベル値制限変換画像を合成して、１つの画像（フレーム）を生成する。そして、画像処理装置は、生成した合成画像を元の入力画像と同じ倍率に拡大する。
【００６８】
その後、実施例１と同様、画像処理装置は、生成された合成画像に対して階調逆変換を実施して、入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成する（図８の（５）参照）。上記した例で具体的に説明すると、画像処理装置は、生成された合成画像に対して、入力画像に行った階調変換とは逆の階調変換となる階調補正カーブを予め記憶しておき、当該階調補正カーブに基づいて階調変換を実施することで、入力画像と同じ階調に変換した平滑化画像を生成する。
【００６９】
このように、実施例２に係る画像処理装置は、入力画像を階調変換した後に縮小画像を生成して、生成した縮小画像に対してフィルタリング処理を行うことができる結果、処理負荷をより小さくし、処理をより高速化することが可能である。
【００７０】
［画像処理装置の構成（実施例２）］
次に、図９を用いて、実施例２に係る画像処理装置の構成を説明する。図９は、実施例２に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００７１】
図９に示すように、この画像処理装置１０は、入力画像受付部１１と、記憶部２０と、制御部３０と、画像出力部４０とから構成される。このうち、入力画像受付部１１と、記憶部２０と、制御部３０の階調変換部３１とフィルタ処理部３３と階調逆変換部３５と、画像出力部４０とは、実施例１と同様の機能を有するので、ここでは、実施例１とは異なる機能を有する入力画像縮小部５１と、拡大合成処理部５２とについて説明する。
【００７２】
入力画像縮小部５１は、入力画像受付部１１により受け付けられた入力画像を縮小した縮小画像を生成する。具体的に例を挙げると、入力画像縮小部５１は、階調変換された入力画像の変換画像を階調変換部３１から受け付けると、管理者などにより予め設定された所定の縮小倍率（例えば、二分の１など）に縮小する縮小処理を行い、生成した縮小画像を各フィルタ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）に出力する。
【００７３】
拡大合成処理部５２は、フィルタ処理部３３より生成された複数のレベル値制限変換画像を一つまたは複数選択して、選択された画像を合成して合成画像を生成するとともに、生成された合成画像を元の入力画像の倍率に拡大する。具体的には、拡大合成処理部５２は、実施例１と同様、入力画像の各画素のレベル値に対応するレベル値制限変換画像をレベル値制限画像＃０ＤＢ２３〜レベル値制限画像＃４ＤＢ２７から選択する。そして、拡大合成処理部５２は、入力画像の各画素について選択した複数のレベル値制限変換画像を合成して、１つの合成画像（フレーム）を生成する。
【００７４】
そして、このように合成された合成画像は、元の入力画像を縮小した縮小画像に基づいてフィルタリングして合成した画像であるため、縮小された画像のままである。そこで、拡大合成処理部５２は、入力画像縮小部５１により縮小された倍率分をこの合成した合成画像に乗じることで（例えば、縮小比率が２分の１の場合は２倍）、合成画像を元の入力画像と同じ倍率である合成画像を生成し、生成した合成画像を階調逆変換部３５に出力する。
【００７５】
［実施例２による効果］
このように、実施例２によれば、入力画像を階調変換した後に縮小画像を生成して、生成した縮小画像に対してフィルタリング処理を行うことができる結果、処理負荷をより小さくし、処理をより高速化することが可能である。
【実施例３】
【００７６】
ところで、実施例１〜２では、予め記憶する階調補正カーブを用いて、階調変換および階調逆変換を行う場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、入力された入力画像ごとに、階調補正カーブを作成し、作成した階調補正カーブを用いて階調変換および階調逆変換を行うこともできる。
【００７７】
そこで、実施例３では、図１０〜図１３を用いて、入力された入力画像ごとに、階調補正カーブを作成する場合について説明する。なお、作成した階調補正カーブを用いて階調変換および階調逆変換を行う処理については、実施例１および実施例２と同様であるので、ここでは、その詳細な説明は省略する。
【００７８】
実施例３では、画像の色差成分のノイズを除去することに利用する。例えば、色差成分は、画像処理の分野で一般的に用いられている「ＹＣｂＣｒ」３成分のうちの「ＣｂＣｒ」の２成分に対応する。実施例３では、０から２５５の８ｂｉｔデータを処理することを前提（この場合、無彩色は、「Ｃｂ」、「Ｃｒ」がともに１２８に対応）とし、前段・後段の階調変換カーブの形状を設定する手順を示す。基本的には，入力画像の色差成分の頻度分布に応じて、階調補正カーブを定める。
【００７９】
まず、色差成分のヒストグラムを生成する。ヒストグラムは、例えば、図１０に示すように、４階調分で生成する。基本的に１２８を中心として、そこからのレベル差を基準に４階調分のヒストグラムを作る。０から２５５の８ｂｉｔのデータを処理する際には、１２８からの差が、「０〜３１」を第１の階級に、「３２〜６４」を第２の階級に割り振るというかたちでヒストグラムを生成する。なお、ここでは、「Ｃｂ」、「Ｃｒ」の両成分の頻度を合算する。また、図１０は、色差成分を４階調に振分けた例を示す図である。
【００８０】
次に、上記手法で作成したヒストグラムから、仮の階調補正カーブの制御点を生成する。具体的には、図１１に示すように、ヒストグラムを累積頻度分布に変換し、累積頻度分布の度数の全画素に対する比率を割りふり、各階級に対応させる。例を挙げて説明すると、ｎ階級の累積値を「Ｋｎ」、全累積数を「Ｋａ」とした場合、第ｎ階級に対応する制御点（ｎは１〜４）は、(入力、出力)＝（３２ｎ、１３８＊Ｋｎ／Ｋａ）とすることができる（小数点以下四捨五入）。なお、図１１は、ヒストグラムを累積頻度分布に変換した図である。
【００８１】
このカーブを、そのまま、前段側の階調補正カーブの制御点としても良いが、やや階調変化が極端になる場合がある。そのため、実施例３では、「入力＝出力」の階調補正カーブとの中間的な特性のものを用いる。具体的には、以下の制御点に、(０、０)を加え、さらに図１２に図示するように対称に２つを接続したカーブとする。例えば、点間は、線形補間とした場合、前段側は、（入力、出力）＝（３２ｎ、（１２８＊Ｋｎ／Ｋａ＋３２ｎ）／２）として求めることができ、後段側は、本特性の入出力を逆にしたものとして、（入力、出力）＝（（２５５＊Ｋｎ／Ｋａ＋３２ｎ）／２、３２ｎ）を対称に接続したものとして求めることができる。なお、図１２は、階調補正カーブの制御点を示した図である。
【００８２】
つまり、図１３に示すように、前段側のカーブと、前段側の入出力を反転したものの後段側のカーブとを「１２８」で接続したものを、入力された入力画像の階調補正カーブとして生成する。なお、以上の接続では、２５６の座標が生じるが２５５に移動して使用する。また、この生成した階調補正カーブの入出力を反転させることで、階調逆変換時に使用する階調補正カーブを作成することができる。なお、図１３は、生成した階調補正カーブを生成した図である。
【００８３】
これにより、データ頻度の高い部分（通常は無彩色近傍）の階調差を増すようなカーブが生成され、頻度の高い部分において、実質的に離散的なレベル差を狭めたような効果を得られる。なお、実施例３のように、データ分布に対応させて、階調カーブを決定するのが必須というわけではない。概ね色差成分の分布は、無彩色近傍に集中するため、前段側はＳ字、後段側は逆Ｓ字形状であれば、効果を得ることはできる。処理負荷をできるだけ抑える必要がある場合は、予めカーブ形状を決定しておくのも有効である。
【００８４】
以上は、色差成分のノイズ除去に関して述べたが、輝度成分（Ｙ成分）のノイズ除去に関しては、入力系の階調変換（一般にカメラ撮像時に施されるγ変換）の逆特性の階調変換を前段に、階調変換と同等の特性の変換を後段に施すことが望ましい。ノイズ成分は、撮像時に乗るものが多いが、撮像時に乗ったノイズは、γ変換によって、輝度による振幅に差がつく。そこで、逆特性の変換後に、離散的なεフィルタによってノイズを除去すれば、レベルによらず一定の振幅を基準にノイズ除去が可能となる。
【実施例４】
【００８５】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に示すように、（１）フィルタ数、（２）階調補正カーブ、（３）有効桁数、（４）補間演算、（５）システム構成等、（６）プログラムにそれぞれ区分けして異なる実施例を説明する。
【００８６】
（１）フィルタ数
例えば、実施例１と２では、フィルタ数が５つ（ＬＰＦ＃０〜ＬＰＦ＃４）である場合について説明したが、フィルタ数はこれに限定されるものではなく、フィルタ数を３や１０などにしてもよい。また、各フィルタに設定されたレベル範囲（階調範囲）も実施例１や２に記載した例に限定されるわけでなく、任意に設定することができる。
【００８７】
（２）階調補正カーブ
また、実施例１〜２では、階調補正カーブを予め記憶しておく場合、実施例３では、入力画像に応じて階調補正カーブを生成する場合についてそれぞれ説明したが、入力画像の階調分布を取得し、取得した階調分布の偏りに応じた階調変換を行う階調補正カーブを記憶または生成するようにしてもよく、また、入力画像に実施されている階調変換（例えば、カメラなどにより撮影された既に実施されているγ変換）の効果を弱める階調変換を行うような階調補正カーブを記憶または生成するようにしてもよい。
【００８８】
（３）有効桁数
また、実施例３では、色差や輝度に対するノイズ除去技術に関して述べたが、後段の非線形処理は、入出力がともに８ｂｉｔだと階調欠落が生じる。そこで、離散的なεフィルタの合成処理の出力ビット数を９ｂｉｔ以上にし、出力側の階調変換の入力値を、この合成処理のビット数に合わせることも望ましい。合成処理は、補間演算などにて実施するので、この補間演算の演算有効桁を増やせば、容易に合成処理の出力ビットを増加できる。
【００８９】
（４）補間演算
また、本発明は、上記の処理で使用する離散的なεフィルタは、平滑化処理を縮小画像で実施し、縮小画像をもとの解像度に戻す際に、補間演算を行うことで、処理負荷を低減することも望ましい。また、補間演算の手法としては、二次元補間、三次元補間演算など様々な補間手法を用いることができる。
【００９０】
（５）システム構成等
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理（例えば、入力画像の受付処理など）の全部または一部を手動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報（例えば、図３、図４、図１０〜図１３など）については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００９１】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合（例えば、入力画像受付部と階調変換部とを統合するなど）して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００９２】
（６）プログラム
ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムを他の実施例として説明する。
【００９３】
図１４は、画像処理プログラムを実行するコンピュータシステムの例を示す図である。図１４に示すように、コンピュータシステム１００は、ＲＡＭ１０１と、ＨＤＤ１０２と、ＲＯＭ１０３と、ＣＰＵ１０４とから構成される。ここで、ＲＯＭ１０３には、上記の実施例と同様の機能を発揮するプログラム、つまり、図１４に示すように、第一の変換プログラム１０３ａと、平滑化処理プログラム１０３ｂと、合成処理プログラム１０３ｃと、第二の変換プログラム１０３ｄとがあらかじめ記憶されている。
【００９４】
そして、ＣＰＵ１０４には、これらのプログラム１０３ａ〜１０３ｄを読み出して実行することで、図１４に示すように、第一の変換プロセス１０４ａと、平滑化処理プロセス１０４ｂと、合成処理プロセス１０４ｃと、第二の変換プロセス１０４ｄとなる。なお、第一の変換プロセス１０４ａは、図２に示した、階調変換部３１に対応し、同様に、平滑化処理プロセス１０４ｂは、フィルタ処理部３３に対応し、合成処理プロセス１０４ｃは、合成処理部３４に対応し、第二の変換プロセス１０４ｄは、階調逆変換部３５に対応する。
【００９５】
また、ＨＤＤ１０２には、入力されたフレームを記憶する入力画像テーブル１０２ａと、階調変換に用いられる階調補正カーブを記憶する階調補正カーブテーブル１０２ｂと、平滑化処理プロセス１０４ｂにより生成されたレベル値制限平滑化画像を記憶するレベル値制限画像＃０テーブル１０２ｃ〜レベル値制限画像＃４テーブル１０２ｇと、生成された平滑化画像を記憶する平滑化画像テーブル１０２ｈが設けられる。なお、入力画像テーブル１０２ａは、図２に示した、入力画像ＤＢ２１に対応し、階調補正カーブテーブル１０２ｂは、階調補正カーブＤＢ２２に対応し、レベル値制限画像＃０テーブル１０２ｃ〜レベル値制限画像＃４テーブル１０２ｇは、レベル値制限画像＃０ＤＢ２３〜レベル値制限画像＃４テーブルＤＢ２７に対応し、平滑化画像テーブル１０２ｈは、平滑化画像ＤＢ２８に対応する。
【００９６】
ところで、上記したプログラム１０３ａ〜１０３ｄは、必ずしもＲＯＭ１０３に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータシステム１００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」の他に、コンピュータシステム１００の内外に備えられるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの「固定用の物理媒体」、さらに、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータシステム１００に接続される「他のコンピュータシステム」に記憶させておき、コンピュータシステム１００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９７】
以上のように、本発明に係る画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムは、入力された入力画像を平滑化して平滑化画像を生成することに有用であり、特に、処理負荷を小さくし、処理を高速化することに適する。
【図面の簡単な説明】
【００９８】
【図１】図１は、実施例１に係る画像処理装置の全体構成を示すシステム構成図である。
【図２】図２は、実施例１に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、階調補正カーブＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【図４】図４は、階調補正カーブＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【図５】図５は、色差成分のヒストグラムを説明するための図である。
【図６】図６は、合成処理を説明するための図である。
【図７】図７は、実施例１に係る画像処理装置における平滑化画像生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施例２に係る画像処理装置の全体構成を示す図である。
【図９】図９は、実施例２に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、色差成分を４階調に振分けた例を示す図である。
【図１１】図１１は、ヒストグラムを累積頻度分布に変換した図である。
【図１２】図１２は、階調補正カーブの制御点を示した図である。
【図１３】図１３は、生成した階調補正カーブを生成した図である。
【図１４】図１４は、画像処理プログラムを実行するコンピュータシステムの例を示す図である。
【図１５】図１５は、従来技術を説明するための図である。
【図１６】図１６は、従来技術を説明するための図である。
【図１７】図１７は、従来技術を説明するための図である。
【符号の説明】
【００９９】
１０  画像処理装置
１１  入力画像受付部
２０  記憶部
２１  入力画像ＤＢ
２２  階調補正カーブＤＢ
２３  レベル値制限画像＃０ＤＢ
２４  レベル値制限画像＃１ＤＢ
２５  レベル値制限画像＃２ＤＢ
２６  レベル値制限画像＃３ＤＢ
２７  レベル値制限画像＃４ＤＢ
２８  平滑化画像ＤＢ
３０  制御部
３１  階調変換部
３２  平滑化画像生成部
３３  フィルタ処理部
３４  合成処理部
３５  階調逆変換部
４０  画像出力部
５１  入力画像縮小部
５２  拡大合成処理部
１００  コンピュータシステム
１０１  ＲＡＭ
１０２  ＨＤＤ
１０２ａ  入力画像テーブル
１０２ｂ  階調補正カーブテーブル
１０２ｃ  レベル値制限画像＃０テーブル
１０２ｄ  レベル値制限画像＃１テーブル
１０２ｅ  レベル値制限画像＃２テーブル
１０２ｆ  レベル値制限画像＃３テーブル
１０２ｇ  レベル値制限画像＃４テーブル
１０２ｇ  平滑化画像テーブル
１０３  ＲＯＭ
１０３ａ  変換プログラム
１０３ｂ  平滑化処理プログラム
１０３ｃ  合成処理プログラム
１０３ｄ  変換プログラム
１０４  ＣＰＵ
１０４ａ  変換プロセス
１０４ｂ  平滑化処理プロセス
１０４ｃ  合成処理プロセス
１０４ｄ  変換プロセス
【国際調査報告】
2009101693.tif 000020
2009101693.tif 000021
2009101693.tif 000022