(57)【要約】【課題】ノイズによる振幅に影響されることなく平坦領域と低コントラスト領域との判別精度を向上させる。【解決手段】入力画像のうち、処理対象の所定領域を定める処理領域設定手段１１と、処理領域において、注目画素を中心とする所定領域を注目ブロックとして抽出すると共に、注目画素と異なる参照画素を中心として注目ブロックと同サイズの領域を参照ブロックとして抽出するブロック抽出手段１２と、注目ブロックに含まれる画素と参照ブロックに含まれる画素との画素値の差分に基づいて注目画素と参照画素との類似度を算出する類似度算出手段１３と、参照画素に対して類似度に応じて、類似度が高いほど高く、類似度が低いほど低い重み値を算出する重み付け手段１４と、処理領域内の各画素の画素値、及び重み値に基づいて、処理領域の平坦度の指標となる平坦度指標値を算出する平坦度指標値算出手段１５と、を備える画像処理装置を提供する。【選択図】図１
2015036913.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像のうち、処理対象の領域である処理領域を定める処理領域設定手段と、
前記処理領域において、注目画素を中心とする領域を注目ブロックとして抽出すると共に、注目画素と異なる参照画素を中心として前記注目ブロックと同サイズの領域を参照ブロックとして抽出するブロック抽出手段と、
前記注目ブロックに含まれる画素と前記参照ブロックに含まれる画素との画素値の差分に基づいて、前記注目画素と前記参照画素との類似度を算出する類似度算出手段と、
前記参照画素に対して、前記類似度に応じて、該類似度が高いほど高く、前記類似度が低いほど低い重み値を算出する重み付け手段と、
前記処理領域内の各画素の画素値、および前記参照画素に対する前記重み値に基づいて、前記処理領域の平坦度の指標となる平坦度指標値を算出する平坦度指標値算出手段と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記平坦度指標算出手段が、前記処理領域内の各画素の高周波成分の振幅に相当する特徴量を算出する特徴量算出手段を備え、前記特徴量を前記重み値に従って重み付けして前記平坦度指標値を算出する請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記平坦度指標値算出手段が、前記処理領域において所定の複数の方向毎に隣接する画素間の画素値の差分に基づいて前記特徴量を算出し、前記特徴量を前記重み値に従って重み付け平均を算出し、前記所定の方向毎の重み付け平均の最大値を平坦度指標値とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記特徴量算出手段が、前記処理領域内の各画素について、所定の複数の方向毎に隣接する画素との間の画素値の差分に基づく値を算出し、前記所定の複数の方向毎の前記差分に基づく値の最大値を前記各画素の特徴量とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記重み付け手段が、前記類似度を表す類似度指標値が予め定めた閾値よりも低い場合には重み値を１とし、前記類似度指標値が前記閾値よりも高い場合には重み値をゼロとする請求項１乃至請求項４の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記重み付け手段が、前記入力画像の各画素にエッジがある度合いを示すエッジ情報を算出して、注目画素のエッジ情報とその参照画素のエッジ情報の類似性が低いほど前記重み値が低くなるように前記重み値を補正する請求項１乃至請求項５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記重み付け手段が、前記入力画像の各画素にエッジがある度合いを示すエッジ情報を算出して、参照画素のエッジ情報の値が高い場合前記重み値が低くなるように前記重み値を補正する請求項１乃至請求項６の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記入力画像が特定の色成分が欠落した画像信号である場合に、前記処理領域の各画素における色成分を判定して色情報として出力する色成分判定手段を備え、
前記類似度算出手段が、色情報毎に、前記注目ブロックに含まれる画素と前記参照ブロックに含まれる画素の画素値の差分を算出し、該差分に基づいて前記注目画素と前記参照画素との類似度を算出する請求項１乃至請求項６の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
入力画像のうち、処理対象の領域である処理領域を定める処理領域設定ステップと、
前記処理領域において、注目画素を中心とする領域を注目ブロックとして抽出すると共に、注目画素と異なる参照画素を中心として前記注目ブロックと同サイズの領域を参照ブロックとして抽出するブロック抽出ステップと、
前記注目ブロックに含まれる画素と前記参照ブロックに含まれる画素との画素値の差分に基づいて、前記注目画素と前記参照画素との類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記参照画素に対して、前記類似度に応じて、該類似度が高いほど高く、前記類似度が低いほど低い重み値を算出する重み付けステップと、
前記処理領域内の各画素の画素値、および前記参照画素に対する前記重み値に基づいて、前記処理領域の平坦度の指標となる平坦度指標値を算出する平坦度指標値算出ステップと、
を備える画像処理方法。
【請求項１０】
入力画像のうち、処理対象の領域である処理領域を定める処理領域設定ステップと、
前記処理領域において、注目画素を中心とする領域を注目ブロックとして抽出すると共に、注目画素と異なる参照画素を中心として前記注目ブロックと同サイズの領域を参照ブロックとして抽出するブロック抽出ステップと、
前記注目ブロックに含まれる画素と前記参照ブロックに含まれる画素との画素値の差分に基づいて、前記注目画素と前記参照画素との類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記参照画素に対して、前記類似度に応じて、該類似度が高いほど高く、前記類似度が低いほど低い重み値を算出する重み付けステップと、
前記処理領域内の各画素の画素値、および前記参照画素に対する前記重み値に基づいて、前記処理領域の平坦度の指標となる平坦度指標値を算出する平坦度指標値算出ステップと、
をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力画像の所定領域における平坦度の指標となる平坦度指標値を出力する画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像の構造的属性を保持しながらその後の画像処理を単純化することができることから、平坦度判定に関する技術として、例えば、特開２００８−２９３４２５号公報（特許文献１）が提案されている。
すなわち、特許文献１では、注目画素と注目画素を中心とする複数の周辺画素との絶対値差分の和を、複数方向に対して夫々算出し、それらのうち最大値を採用することで注目画素の平坦度を判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２９３４２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記した特許文献１に開示された技術では、高感度撮影画像において低コントラストのエッジやテクスチャはノイズの振幅と酷似しており、エッジやテクスチャが存在する領域における注目画素と複数の周辺画素との差分絶対値和と、ノイズを含む平坦部（明瞭なエッジやテクスチャが存在しない領域）における注目画素と複数の周辺画素との差分絶対値和には明確な差が出ない。このため、高感度撮影画像において、ある領域が平坦であるか否かを判定する平坦判定の精度が低下する。
一方、各画素の周辺に存在する画素も含めた注目領域を設定して処理することでノイズの影響を平均化して抑制しつつ平坦であるか否かの判定をする方法が考えられる。しかしながら、この場合には、処理対象の領域を設定することにより、当該領域に高コントラスト部が入り込み、低コントラスト領域と平坦領域との間の判別の精度を落としてしまう虞がある。
【０００５】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであって、ノイズによる振幅に影響されることなく低コントラスト領域と平坦領域との間の判別の精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明は以下の手段を提供する。
本発明の一態様は、入力画像のうち、処理対象の領域である処理領域を定める処理領域設定手段と、前記処理領域において、注目画素を中心とする領域を注目ブロックとして抽出すると共に、注目画素と異なる参照画素を中心として前記注目ブロックと同サイズの領域を参照ブロックとして抽出するブロック抽出手段と、前記注目ブロックに含まれる画素と前記参照ブロックに含まれる画素との画素値の差分に基づいて、前記注目画素と前記参照画素との類似度を算出する類似度算出手段と、前記参照画素に対して、前記類似度に応じて、該類似度が高いほど高く、前記類似度が低いほど低い重み値を算出する重み付け手段と、前記処理領域内の各画素の画素値、および前記参照画素に対する前記重み値に基づいて、前記処理領域の平坦度の指標となる平坦度指標値を算出する平坦度指標値算出手段と、を備える画像処理装置を提供する。
【０００７】
本態様によれば、処理領域設定手段により入力画像中の処理対象となる領域を処理領域として設定し、この処理領域において、ブロック抽出手段が、注目画素を中心とする領域を注目ブロックとして抽出すると共に、注目画素と異なる参照画素を中心として注目ブロックと同サイズの領域を参照ブロックとして抽出する。そして、類似度算出手段が、処理領域の各画素に対して、注目ブロックに含まれる画素と参照ブロックに含まれる画素との画素値の差分に基づいて、注目画素と参照画素との類似度を算出し、重み付け手段により、類似度に応じて各画素の重み値を算出する。これにより、注目画素が低コントラストである場合に、注目画素との類似度が低い高コントラスト部分の寄与率を低くして、処理領域の平坦度の指標となる平坦度指標値を算出することができる。
このように、処理対象領域における高コントラストのエッジやテクスチャを混在させずに、または、混在してもその寄与率を低くして平坦度指標値が算出されるので、低コントラスト領域と平坦領域との間の判別精度を向上させることができる。
【０００８】
上記した態様において、前記平坦度指標算出手段が、前記処理領域内の各画素の高周波成分の振幅に相当する特徴量を算出する特徴量算出手段を備え、前記特徴量を前記重み値に従って重み付けして前記平坦度指標値を算出することが好ましい。
このようにすることで、処理領域における低コントラスト部分に振幅の大きなノイズが含まれている場合にも、平坦領域と低コントラスト領域との判別精度を向上させることができる。    
【０００９】
上記した態様において、前記平坦度指標値算出手段が、前記処理領域の複数方向において、隣接する画素間の画素値の差分二乗平均を方向毎に算出し、これらのうちの最大値を平坦度指標値とすることが好ましい。
このようにすることで、処理領域における低コントラスト部分に振幅の大きなノイズが含まれている場合にも、平坦領域と低コントラスト領域との判別精度を向上させることができる。
【００１０】
上記した態様において、前記特徴量算出手段が、前記処理領域内の各画素について、所定の複数の方向毎に隣接する画素との間の画素値の差分に基づく値を算出し、前記所定の複数の方向毎の前記差分に基づく値の最大値を前記各画素の特徴量とすることが好ましい。
このようにすることで、処理領域における低コントラスト部分に振幅の大きなノイズが含まれている場合にも、平坦領域と低コントラスト領域との判別精度を向上させることができる。
【００１１】
上記した態様において、前記重み付け手段が、前記類似度が予め定めた閾値よりも小さい場合には重み値を１とし、前記類似度が前記閾値よりも大きい場合には重み値をゼロとすることが好ましい。
このようにすることで、高コントラスト領域を処理領域から除外して平坦度指標値が算出されるので、容易に平坦領域と低コントラスト領域との判別精度を向上させることができる。
【００１２】
上記した態様において、前記重み付け手段が、前記入力画像のエッジの情報を示すエッジ情報に基づいて前記重み値を補正することが好ましい。
また、上記した態様において、前記重み付け手段が、前記入力画像の各画素にエッジがある度合いを示すエッジ情報を算出して、参照画素のエッジ情報の値が高い場合前記重み値が低くなるように前記重み値を補正することが好ましい。
このようにすることで、よりノイズや影、明るさの変動などの影響を受けずに低コントラスト領域と平坦領域との間の判別の精度を向上させることができる。
【００１３】
上記した態様において、前記入力画像が特定の色成分が欠落した画像信号である場合に、前記処理領域の各画素における色成分を判定して色情報として出力する色成分判定手段を備え、
前記類似度算出手段が、色情報毎に、前記注目ブロックに含まれる画素と前記参照ブロックに含まれる画素の画素値の差分を算出し、該差分に基づいて前記注目画素と前記参照画素との類似度を算出することが好ましい。
このようにすることで、色成分毎の構造物の有無に関する情報を得ることができるので、より精度よく平坦度指標値を算出することができる。
【００１４】
また、本発明の一態様は、入力画像のうち、処理対象の領域である処理領域を定める処理領域設定ステップと、前記処理領域において、注目画素を中心とする領域を注目ブロックとして抽出すると共に、注目画素と異なる参照画素を中心として前記注目ブロックと同サイズの領域を参照ブロックとして抽出するブロック抽出ステップと、前記注目ブロックに含まれる画素と前記参照ブロックに含まれる画素との画素値の差分に基づいて、前記注目画素と前記参照画素との類似度を算出する類似度算出ステップと、前記参照画素に対して、前記類似度に応じて、該類似度が高いほど高く、前記類似度が低いほど低い重み値を算出する重み付けステップと、前記処理領域内の各画素の画素値、および前記参照画素に対する前記重み値に基づいて、前記処理領域の平坦度の指標となる平坦度指標値を算出する平坦度指標値算出ステップと、を備える画像処理方法を提供する。
【００１５】
さらに、本発明の一態様は、入力画像のうち、処理対象の領域である処理領域を定める処理領域設定ステップと、前記処理領域において、注目画素を中心とする領域を注目ブロックとして抽出すると共に、注目画素と異なる参照画素を中心として前記注目ブロックと同サイズの領域を参照ブロックとして抽出するブロック抽出ステップと、前記注目ブロックに含まれる画素と前記参照ブロックに含まれる画素との画素値の差分に基づいて、前記注目画素と前記参照画素との類似度を算出する類似度算出ステップと、前記参照画素に対して、前記類似度に応じて、該類似度が高いほど高く、前記類似度が低いほど低い重み値を算出する重み付けステップと、前記処理領域内の各画素の画素値、および前記参照画素に対する前記重み値に基づいて、前記処理領域の平坦度の指標となる平坦度指標値を算出する平坦度指標値算出ステップと、をコンピュータに実行させる画像処理プログラムを提供する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、ノイズによる振幅に影響されることなく平坦領域と低コントラスト領域との判別精度を向上させることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態において、注目ブロックと参照ブロックの抽出例を示す説明図である。
【図３】本発明の第１の実施形態において、平坦度指標値を算出する際の計算方向を示す参考図である。
【図４】本発明の第１の実施形態において、重み値をゼロまたは１としてマスク情報を生成した場合の例を示す説明図である。
【図５】本発明の第１の実施形態において、マスク情報を生成して平坦度指標値を算出する際の計算方向を示す参考図である。
【図６】本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の第２の実施形態において、注目ブロックと参照ブロックの抽出例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
（第１の実施形態）
以下に、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置について図面を参照して説明する。
図１に示すように、画像処理装置は、入力画像のうち処理対象の所定領域を定める処理領域設定部１１、注目ブロック及び参照ブロックを抽出するブロック抽出部１２、参照画素の注目画素に対する類似度を算出する類似度算出部１３、類似度に応じた重み付け値を算出する重み付け部１４及び処理領域の平坦度の指標となる平坦度指標値を算出する平坦度指標値算出部１５を備えている。
【００１９】
処理領域設定部１１は、入力画像のうち、処理対象の所定領域を定める。例えば、図２に示すように、注目画素を中心とする９画素×９画素の矩形領域を処理領域として設定する。この処理領域において以後の処理が行われ、注目画素を中心とする処理領域の平坦度を示す指標となる平坦度指標値が算出される。
【００２０】
なお本明細書では、平坦度とは、入力画像の画素毎に算出されるものであり、注目画素を含む領域が平坦である度合いを示すものである。注目画素を含む領域の平坦度が高い場合には、注目画素の周辺にエッジがない（または少ない）と判断することができる。一方、平坦度が低い場合には、当該注目画素が平坦である度合いが低く、細かいテクスチャ等の模様やエッジがあると判断することができる。また本実施の形態では、平坦度が高ければ高いほど低くなり、平坦度が低ければ低いほど高くなるような平坦度指標値を算出する。
【００２１】
ブロック抽出部１２は、処理領域設定部１１によって設定された処理領域において、注目画素を中心とする所定領域を注目ブロックとして抽出すると共に、注目画素と異なる参照画素を中心とする前記注目ブロックと同サイズの領域を参照ブロックとして抽出する。
【００２２】
図２の例では、注目画素を中心とする３画素×３画素の矩形領域を注目ブロックＴＰ１とし、注目画素以外の画素である参照画素を中心とする３画素×３画素の矩形領域を参照ブロックＲＰ１〜ＲＰ８とする。図２では、注目ブロックの周囲に８個の参照ブロックが設定されている例を示している。参照ブロックは、例えば、参照画素を１画素ずつずらして複数設定していくことができる。
【００２３】
類似度算出部１３は、注目ブロックに含まれる画素と参照ブロックに含まれる画素との画素値の差分に基づいて、注目画素と参照画素との類似度を表す類似度指標値を算出する。例えば、注目ブロックに含まれる画素と参照ブロックに含まれる画素との差分平均や、差分二乗平均、差分絶対値平均などを、類似度を表す類似度指標値とすることができる。これらの類似度指標値を用いる場合、類似度指標値が高いほど類似度が低く、類似度指標値が低いほど類似度が高くなる。
【００２４】
ここで、類似度が差分二乗平均であって、図２の例の場合、注目ブロックＴＰ１の注目画素と参照ブロックＲＰ１参照画素との類似度を表す類似度指標値Ｄ１の計算は以下の（１）式で算出される。
【００２５】
【数１】
2015036913.tif 000003
注目画素とその他の参照ブロックＲＰ２〜８における参照画素の類似度を表す類似度指標値Ｄ２〜Ｄ８も同様に算出する。さらに、ＴＰ１とＲＰ１〜８の類似度指標値Ｄ１〜Ｄ８は最大値の類似度指標（ＭＡＸ＿Ｄ）で正規化される。
【００２６】
なお、差分平均を類似度指標値とする場合は以下の（２）式により算出される。
【数２】
2015036913.tif 000004
注目画素とその他の参照ブロックＲＰ２〜８における参照画素の類似度指標値Ｄ２〜Ｄ８も同様に算出する。さらに、ＴＰ１とＲＰ１〜８の類似度指標値Ｄ１〜Ｄ８は最大値の類似度指標値（ＭＡＸ＿Ｄ）で正規化される。
【００２７】
また、差分絶対値平均を類似度とする場合は以下の（３）式により算出される
【数３】
2015036913.tif 000005
注目画素とその他の参照ブロックＲＰ２〜８における参照画素の類似度指標値Ｄ２〜Ｄ８も同様に算出する。さらに、ＴＰ１とＲＰ１〜８の類似度指標値Ｄ１〜Ｄ８は最大値の類似度指標値（ＭＡＸ＿Ｄ）で正規化される。
【００２８】
重み付け部１４は、類似度算出部１３により算出された類似度に応じて各参照画素の重み値を算出する。このとき、各参照画素の類似度が高いほど高く、類似度が低いほど低い重み値を算出する。つまり、各注目画素に類似している参照画素については重み値が高く、類似していない参照画素については重み値を低くなるように算出する。
【００２９】
平坦度指標値算出部１５は、処理領域内の各画素の高周波成分の振幅に相当する特徴量とし、特徴量を前記重み付け部によって算出された重み値（Ｗ）に従って重み付け平均することで平坦度の指標となる平坦度指標値を算出する。
例えば、処理領域の複数方向において、上記重み値（Ｗ）に対し、隣接する画素間の画素値の重み付け差分二乗平均を方向毎に算出し、これらのうちの最大値を平坦度指標値とする。
【００３０】
具体的には、各画素Ｐ（ｘ，ｙ）に対する重みＷ（ｘ，ｙ）に対し、図３に示すように特定方向（図３では、縦、横、右斜め、左斜めの４方向）に存在する画素同士の差分二乗を算出しその重み付け平均を求める。このとき、処理領域の隅等の画素同士で差分二乗が算出できない部分は処理対象外とする。
例えば、横方向の差分二乗平均Ｄｈの計算は以下の（４）式で算出される。
Ｄｈ＝ΣΣ（Ｐ（ｘ，ｙ）−Ｐ（ｘ＋１，ｙ））２＊Ｗ（ｘ，ｙ）／（Ｎ＊Ｍ）
・・・（４）
（ｘ＝０〜Ｎ、ｙ＝０〜Ｍ：但し、差分値が算出できない座標に存在する画素の場合はスキップする)
他の３方向も同様に算出し、これらのうちの最大値を平坦度指標値とする。
【００３１】
あるいは、処理領域内の各画素で先に縦、横、右斜め、左斜め方向各々に対する特徴量、例えば、隣接画素値の差分二乗Ｄを求め、その最大値を重み付け平均するようにしてもよい。
すなわち、隣接画素値の差分二乗Ｄの計算は以下の（４）’式で算出される。
【００３２】
【数４】
2015036913.tif 000006
【００３３】
なお、上述の例では、隣接する画素間の画素値の差分二乗平均を算出したが、隣接する画素間に限られない。また、差分二乗平均を平坦度指標値としたが、これに限られず、他の差分に基づく値、例えば差分平均や差分絶対値平均などを平坦度指標値とすることもできる。更には画素間の画素値の差分だけでなく、画素間の画素値の比に基づく値を用いることもできる。
【００３４】
差分平均を平坦度指標値とする場合は、以下の（５）式のように算出される。
Ｄｈ＝ΣΣ（Ｐ（ｘ，ｙ）−Ｐ（ｘ＋１，ｙ））＊Ｗ（ｘ，ｙ）／（Ｎ＊Ｍ）
・・・（５）
（ｘ＝０〜Ｎ、ｙ＝０〜Ｍ：但し、差分値が算出できない座標に存在する画素については差分値の算出をスキップする）
【００３５】
また、差分絶対値平均を平坦度指標値とする場合は、以下の（６）式のように算出される。
Ｄｈ＝ΣΣ｜Ｐ（ｘ，ｙ）−Ｐ（ｘ＋１，ｙ）｜＊Ｗ（ｘ，ｙ）／（Ｎ＊Ｍ）
・・・（６）
（ｘ＝０〜Ｎ、ｙ＝０〜Ｍ：但し、差分値が算出できない座標に存在する画素については差分値の算出をスキップする）
【００３６】
このように本実施形態によれば、注目画素が低コントラストである場合に、注目画素との類似度が低い高コントラスト部分の寄与率を低くして、処理領域の平坦度の指標となる平坦度指標値を算出することができる。したがって、処理対象領域における高コントラストのエッジやテクスチャを混在させずに、または、混在してもその寄与率を低くして平坦度指標値が算出されるので、低コントラスト領域と平坦領域との間の判別精度を向上させることができる。
【００３７】
なお、重み付け部１４による重み値（Ｗ）は、類似度指標値に応じて以下の（７）式のように算出される。
Ｗ＝ｅｘｐ（−Ｄ１／ＭＡＸ＿Ｄ）・・・（７）
【００３８】
また、予め閾値を設定しておき、類似度指標値と閾値とを比較して重み値を定めることもできる。
特に、各画素について、類似度指標値が閾値よりも低い場合には重み値を１とし、類似度が閾値よりも高い場合には重み値をゼロとすることで、平坦度指標値の演算を単純化することができる。つまり、この場合には、図４に示すように、重み値がゼロの画素を処理対象外とするマスク情報を生成することができる。
【００３９】
注目ブロックが平坦部又は低コントラスト部である場合において、類似度が高い、すなわち類似度指標値が閾値よりも低い参照画素は、参照ブロックが平坦部又は低コントラスト部である可能性が高い。このため、類似度が高い参照画素は平坦度指標算出の際の対象画素とする。一方、類似度が低い、すなわち、類似度指標値が閾値よりも高い参照画素は、平坦部又は低コントラスト部でない可能性が高い。このため、類似度が低い参照画素は平坦度指標算出の際の対象画素とせずにマスク対象としてマスク情報を生成する。
【００４０】
なお、図４の例では、黒で示す画素が処理対象外の画素であり、白で示す画素が処理対象の画素となっている。
そして、処理領域にこのマスク情報を適用することで、図５に示すように平坦度指標値算出の際に算出の対象とする画素を制限し、対象画素とした画素のみから平坦度指標値を算出する。
【００４１】
このようにすることで、処理対象領域における高コントラストのエッジやテクスチャを混在させずに、または、混在してもその寄与率を低くして平坦度指標値が算出されるので、低コントラスト領域と平坦領域との間の判別精度を向上させることができるほか、平坦度指標値の演算の際に演算対象画素を少なくすることができ、演算を単純化することができる。
【００４２】
（変形例）
また、上記した第１の実施形態にかかる重み付け部１４が、入力画像のエッジの度合いを示すエッジ情報（Ｅ）を用いて重み値（Ｗ）を補正することとしてもよい。すなわち、エッジと判断された画素に対しては重みを低くし、非エッジと判断された画素に対しては重みを高くするなどの補正を行っても良い。
【００４３】
この場合、エッジ情報（Ｅ）としては、公知の任意の手法を用いることが出来る。
例えば、補正された重み値（Ｗ＿Ｃ）は、以下の（８）式により得られる。なお、エッジ情報は最大エッジ情報信号で正規化が施されている。
Ｗ＿Ｃ＝Ｗ＊ｅｘｐ（−Ｅ）・・・（８）
【００４４】
別の手法として、注目画素のエッジ情報（Ｅ）とその周辺の参照画素のエッジ情報（Ｅ）の類似度が低い（エッジ情報（Ｅ）の差分値（Ｅ＿ｄｉｆ）が高い）ほど重み値（Ｗ）を低くし、類似度が高い（エッジ情報（Ｅ）の差分地（Ｅ＿ｄｉｆ）が低い）ほど重み値（Ｗ）を高くするといった補正を行うことができる。
実際の計算は、以下の（９）式により行われる。
Ｗ＿Ｃ＝Ｗ＊ｅｘｐ（−Ｅ＿ｄｉｆ）・・・（９）
【００４５】
上記の（８）式や（９）式で得られた補正された重み値（Ｗ＿Ｃ）を上記（５）式、（６）式、（７）式の重み値（Ｗ）と置き換える。
また、上述のようにマスク情報を生成している場合には、例えば、マスク情報において処理対象画素とされた画素が、エッジ画素である場合に処理対象外の画素となるように補正することができる。
【００４６】
（第２の実施形態）
以下、本発明の第２の実施形態について説明する。上記した第１の実施形態と同一の構成には同符号を付し、その説明を省略する。
図６に示すように、本実施形態は、入力画像が特定の色成分が欠落した画像信号である場合に、処理領域の各画素における色成分を判定して色情報として出力する色成分判定部を備えている。
【００４７】
類似度算出部１３は、色成分判定部１８から出力された色情報毎に、注目ブロックに含まれる画素と参照ブロックに含まれる画素の画素値の差分を算出し、これら差分に基づいて注目画素と参照画素との類似度を算出する。
【００４８】
例えば、ブロック抽出部１２が、図７に示すように処理領域内において、注目画素を中心とする５画素×５画素の注目ブロックＴＰ１と、注目画素と異なる参照画素を中心とする５画素×５画素の参照ブロックＲＰ１〜ＲＰ８を抽出する。図７の例では、入力画像の色成分の種類はＲＧＢとしている。
【００４９】
類似度算出部１３は、色成分判定部１８からの色情報に基づいて、色情報毎に、注目ブロックに含まれる画素と参照ブロックに含まれる画素との画素値の差分を算出し、これらの差分に基づいて、注目画素と参照画素との類似度を算出する。
【００５０】
類似度を表す類似度指標値としては、例えば、色情報ごとに、各色の差分二乗平均を夫々求める。つまり、図７の例では、Ｒ成分の差分二乗平均ＤＲ、Ｇｒ成分の差分二乗平均ＤＧｒ、Ｇｂ成分の差分二乗平均ＤＧｂ、Ｂ成分の差分二乗平均ＤＢを夫々算出する。そして、これらの差分二乗平均を加算して当該参照画素の類似度指標値とする。これらの類似度指標値を用いる場合、類似度指標値が高いほど類似度が低く、指標値指標値が低いほど類似度が高くなる。
【００５１】
図７の場合、注目ブロックＴＰ１と参照ブロックＲＰ１との差分二乗平均の和は、すなわち、参照ブロックＲＰ１の中心画素である参照画素の類似度指標値Ｄ１は、以下の（１０）式〜（１４）式に従って容易に算出される。
【００５２】
【数５】
2015036913.tif 000007
注目ブロックＴＰ１とその他の参照ブロックＲＰ２〜ＲＰ８との差分二乗平均の和、つまり他の参照画素の類似度指標値も同様に算出される。さらに、ＴＰ１とＲＰ１〜８の類似度指標値Ｄ１Ｒ〜Ｄ８Ｒ、Ｄ１Ｇｂ〜Ｄ８Ｇｂ、Ｄ１Ｇｒ〜Ｄ８Ｇｒ、Ｄ１Ｂ〜Ｄ８Ｂは夫々の類似度指標値の最大値（ＭＡＸ＿ＤＲ、ＭＡＸ＿ＤＧｂ、ＭＡＸ＿ＤＧｒ、ＭＡＸ＿ＤＢ）で正規化される。
【００５３】
なお、類似度指標値として、他の指標を用いてもよく、例えば、差分平均を類似度指標値に用いた場合が、以下の（１５）式〜（１９）式で算出される。
【数６】
2015036913.tif 000008
注目ブロックＴＰ１とその他の参照ブロックＲＰ２〜ＲＰ８との差分平均の和、つまり他の参照画素の類似度指標値も同様に算出される。さらに、ＴＰ１とＲＰ１〜８の類似度指標値Ｄ１Ｒ〜Ｄ８Ｒ、Ｄ１Ｇｂ〜Ｄ８Ｇｂ、Ｄ１Ｇｒ〜Ｄ８Ｇｒ、Ｄ１Ｂ〜Ｄ８Ｂは夫々の類似度指標値の最大値（ＭＡＸ＿ＤＲ、ＭＡＸ＿ＤＧｂ、ＭＡＸ＿ＤＧｒ、ＭＡＸ＿ＤＢ）で正規化される。
【００５４】
また、差分絶対値平均を類似度指標値とした場合は、以下の（２０）式〜（２４）式に従って算出される。
【数７】
2015036913.tif 000009
注目ブロックＴＰ１とその他の参照ブロックＲＰ２〜ＲＰ８との差分絶対値平均の和、つまり他の参照画素の類似度指標値も同様に算出される。さらに、ＴＰ１とＲＰ１〜８の類似度指標値Ｄ１Ｒ〜Ｄ８Ｒ、Ｄ１Ｇｂ〜Ｄ８Ｇｂ、Ｄ１Ｇｒ〜Ｄ８Ｇｒ、Ｄ１Ｂ〜Ｄ８Ｂは夫々の類似度指標値の最大値（ＭＡＸ＿ＤＲ、ＭＡＸ＿ＤＧｂ、ＭＡＸ＿ＤＧｒ、ＭＡＸ＿ＤＢ）で正規化される。
【００５５】
このように本実施形態によれば、注目画素が低コントラストである場合に、注目画素との類似度が低い高コントラスト部分の寄与率を低くして、処理領域の平坦度の指標となる平坦度指標値を算出することができる。したがって、処理対象領域における高コントラストのエッジやテクスチャを混在させずに、または、混在してもその寄与率を低くして平坦度指標値が算出されるので、低コントラスト領域と平坦領域との間の判別精度を向上させることができる。特に、色成分毎の構造物の有無に関する情報を得ることができ、より精度よく平坦度指標値を算出することができる。
【００５６】
なお、上述した実施形態では、画像処理装置としてハードウェアによる処理を前提として説明したが、このような構成に限定される必要はない。例えば、ソフトウェアにて処理する構成も可能である。この場合、ＣＰＵ（中央演算装置）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えた汎用又は専用のコンピュータが、ＣＰＵ等により、上記処理の全て或いは一部を実現させるためのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体から当該プログラムを読み出して、プログラムをＲＯＭやＲＡＭなどに展開し、情報の加工・演算処理を実行することにより、上述の画像処理装置と同様の処理を実現させる。
【００５７】
ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【符号の説明】
【００５８】
１１  処理領域設定部
１２  ブロック抽出部
１３  類似度算出部
１４  重み付け部
１５  平坦度指標値算出部
１８  色成分判定部
【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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