(57)【要約】  変更されたラプラシアンピラミッド方法及びシステムは、ピラミッドの各レベルにおいてガウシアン画像をフィルタリングし、ラプラシアンピラミッド画像を生成するために、フィルタリングされたガウシアン画像を使用する。ガウシアン画像のフィルタリングは、適応的であり、各々のステージにおけるガウシアン画像の特性に少なくとも部分的に基づく。一実施例において、２つのフィルタが、各ステージにおいて使用され、ラプラシアン画像は、ガウシアン画像のフィルタリングされたバージョン及びガウシアン画像のダウンサンプリングのフィルタリングされアップサンプリングされたバージョンに基づく。他の例では、１つのフィルタが使用され、ラプラシアン画像は、ガウシアン画像のフィルタリングされたバージョン及びガウシアン画像のフィルタリングされたバージョンのアップサンプリングされたダウンサンプリングに基づく。フィルタリングされたガウシアン画像からラプラシアン画像を形成することによって、ラプラシアン画像をフィルタリングすることにより従来もたらされていたエイリアシングが、大幅に低減される。
2008529151.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のステージを含む画像処理システムであって、前記複数のステージの各ステージが、
入力画像を受け取り、前記入力画像から、次のステージの入力画像として供給される第１のダウンサンプリングされた画像を生成するように構成されるダウンサンプラと、
前記入力画像をフィルタリングし、フィルタリングされた画像を生成するように構成されるフィルタと、
第２のダウンサンプリングされた画像を受け取り、該第２のダウンサンプリングされた画像から、アップサンプリングされた画像を供給するように構成されるアップサンプラと、
前記フィルタリングされた画像から前記アップサンプリングされた画像を減じて、前記フィルタリングされた画像に基づくラプラシアン画像を供給するように構成される減算器と、
を備える、画像処理システム。
【請求項２】
各ステージが更に、前記第１のダウンサンプリングされた画像をフィルタリングし、前記第２のダウンサンプリングされた画像を生成するように構成される第２のフィルタを備える、請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項３】
各ステージが更に、前記フィルタリングされた画像を受け取り、前記フィルタリングされた画像から前記第２のダウンサンプリングされた画像を生成するように構成される第２のダウンサンプラを備える、請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項４】
各ステージが更に、前記入力画像に基づいて、前記フィルタによって使用されるための係数を決定するように構成される適応化素子を備える、請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項５】
前記フィルタが更に、前記第１のダウンサンプリングされた画像の１又は複数の特性に基づいて、前記入力画像をフィルタリングするように構成される、請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項６】
前記複数のステージのうち少なくとも１つのステージにおける前記フィルタが更に、前記複数のステージの後続のステージにおける前記入力画像の１又は複数の画像の特性に基づいて、前記入力画像をフィルタリングするように構成される、請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項７】
各ステージからの前記ラプラシアン画像に対応する画像と、前記複数のステージの最後のステージの前記第１のダウンサンプリングされた画像と、を受け取り、それらから出力画像を生成するように構成される再構成器を更に備える、請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項８】
複数のステージの第１のステージにおいて、該複数のステージの第２のステージへの入力画像を形成する第１のダウンサンプリングされた画像を生成するために、入力画像をダウンサンプリングするステップと、
フィルタリングされた画像を生成するために前記入力画像をフィルタリングするステップと、
アップサンプリングされた画像を供給するために、第２のダウンサンプリングされた画像をアップサンプリングするステップと、
前記フィルタリングされた画像に基づいてラプラシアン画像を生成するために、前記フィルタリングされた画像から前記アップサンプリングされた画像を減ずるステップと、
を含む画像を処理する方法。
【請求項９】
前記第２のステージにおいて、前記複数のステージの第３のステージへの入力画像を形成する第１のダウンサンプリングされた画像を生成するために、前記第２のステージの前記入力画像をダウンサンプリングするステップと、
前記第２のステージにおいてフィルタリングされた画像を生成するために、前記第２のステージの前記入力画像をフィルタリングするステップと、
前記第２のステージにおいてアップサンプリングされた画像を供給するために、前記第２のステージにおいて第２のダウンサンプリングされた画像をアップサンプリングするステップと、
前記第２のステージにおいて前記フィルタリングされた画像に基づいてラプラシアン画像を生成するために、前記第２のステージにおける前記フィルタリングされた画像から前記第２のステージにおける前記アップサンプリングされた画像を減ずるステップと、
を含む請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記複数のステージの第３及び以降のステージにおいて、前記ダウンサンプリングするステップと、前記フィルタリングするステップと、前記アップサンプリングするステップと、前記減じるステップと、を繰り返すステップを更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数のステージの各ステージにおいて前記第２のダウンサンプリングされた画像を生成するために、前記複数のステージの各ステージにおいて前記第１のダウンサンプリングされた画像をフィルタリングするステップを更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記複数のステージの各ステージにおいて前記第２のダウンサンプリングされた画像を生成するために、前記複数のステージの各ステージにおいて前記フィルタリングされた画像をダウンサンプリングするステップを更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
前記複数のステージの各ステージにおける前記入力画像に基づいて、前記複数のステージの各ステージにおける前記フィルタリングのための係数を決定するステップを更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
各ステージにおける前記第１のダウンサンプリングされた画像に基づいて、各ステージにおける前記フィルタリングのための付加の係数を決定するステップを更に含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記複数のステージの他のステージの１又は複数における前記入力画像の１又は複数に基づいて、少なくとも１つのステージにおける前記フィルタリングのための付加の係数を決定するステップを更に含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
１又は複数のステージの前記ラプラシアン画像に対応する画像及び前記複数のステージの最後のステージの前記第１のダウンサンプリングされた画像に基づいて、出力画像を再構成するステップを更に含む、請求項８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子システムの分野に関し、特に、複数解像度で画像をフィルタリングする画像処理方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
「The Laplacian Pyramid as a Compact Image Code」（Peter J. Burt及びEdward H. Adelson, IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS, VOL. COM-31, NO. 4, APRIL 1983）に示されている「ラプラシアンピラミッド（Laplacian Pyramid）」は、一般に、画像を効率的に符号化し送信するために使用されており、帯域幅利用を最適化するために、選択解像度レベルで画像をダウンロードすることを可能にする。
【０００３】
図１は、画像を符号化し、そののち画像を復号化するためのラプラシアンピラミッドの処理を示している。画像信号１０１は、フィルタリングされた信号１１１を生成するために、１１０でダウンサンプリングされ又は帯域幅制限される。このフィルタリングされた信号１１１は、例えば画像１０１の２：１の低減であり、従って、画像１０１の半分の大きさ及び半分の解像度である。このフィルタリングされた信号１１１は、フルサイズであるが低減された解像度の画像１１６を生成するために、１１５でアップサンプリングされる。減算器１４０は、出力信号１４１を生成するために、低減された解像度の画像１１６を元の画像１０１から減ずる。この出力信号１４１は、低減された解像度の画像１１６にはない高周波成分又は高解像度の詳細を含んでおり、従って、入力信号１０１のハイパスフィルタリングされたバージョンである。すなわち、ラプラシアンピラミッドの第１のステージ１１は、入力画像１０１を、そのローパスフィルタリングされた成分１１１及びそのハイパスフィルタリングされた成分１４１に分ける。特に注目すべきことには、成分１１１及び１４１は、画像１０１を正確に再現するのに十分な情報を含む。
【０００４】
次のステージ１２は、同様に、画像１１１を、ローパスフィルタリングされた、すなわちより低い解像度の画像１２１と、より低い解像度の画像１２１にはない画像１１１のハイパスフィルタリングされた成分、すなわちより高い解像度の詳細１５１と、に分ける。同様に、各々の以降のステージは、前のステージの画像を、より低い解像度の画像と、より低い解像度の画像には無いより高い解像度の詳細とに分離することを提供する。
【０００５】
最後のステージ１３の最も低い解像度の画像１３１、及びより高い解像度の詳細１６１、…、１５１、１４１の各々は、元の画像１０１を再生するのに必要な情報の全てを含む。
【０００６】
画像１０１の受信器／再構成器（re-composer）が、図１において、素子１７０−１９５によって示されている。加算器１７０は、より高い解像度の詳細１６１を、最も低い解像度の画像１３１のアップサンプリングされたコピー１７５に加算して、最後のステージ１３の入力画像１２９に等しい画像１７１を生成する。この画像１７１のアップサンプリングされたコピーに、次に高い解像度の詳細を加算することは、最後のステージ１３の上のレベルの入力画像に等しい画像を生成する。このようにして続けて、画像１８１は、画像１１１に対応し、出力画像１９１は画像１０１に対応する。こうして、最も低い解像度の画像１３１及び各々のハイパスフィルタリングされた成分１６１、...、１５１、１４１を受信器へ通信することにより、受信器が、元の画像１０１を完全に再生することを可能にする。更に、画像１３１及び成分１６１、...、１５１、１４１が順次に通信される場合、受信器は、いつでも伝送を終了し、単に元の画像１０１のより低い解像度のコピー１７１、...、１８１を生成することができる。
【０００７】
従来、漸進的により低くダウンサンプリングされた画像１１１、１２１、...、１３１の各々は、ガウシアンピラミッド画像と呼ばれ、ハイパスフィルタリングされた成分１４１、１５１、...、１６１は、ラプラシアンピラミッド画像と呼ばれる。画像がローパスフィルタリングされると、例えばエッジのような鮮鋭さの変化が和らげられる。言い換えると、ラプラシアン画像は、概して、エッジのようなフィーチャ及び他のフィーチャに関する詳細を含む。
【０００８】
画像強調技法は、多く場合、画像の鮮鋭さを改善することに対処する。ラプラシアンピラミッドは、漸進的にエッジの詳細及び他のフィーチャを分けるので、ラプラシアン画像は、特に医用画像診断の分野で、画像強調を提供するために使用されることが多い。
【０００９】
「NOISE REDUCTION IN AN IMAGE」というタイトルの米国特許第６，１７３，０８４号（Aach他、２００１年１月９日特許）明細書は、より低い解像度のラプラシアン画像の内容に基づいて、ラプラシアン画像をフィルタリングすることを教示している。この特許明細書の内容は、参照によって本願明細書に盛り込まれる。概して、急峻なエッジは、ラプラシアンピラミッドの多くの又は全てのレベルを通して高周波成分を生成し、他方、ノイズは、概して、ただ１つ又はいくつかのレベルのみを通して高周波成分を生成する。ラプラシアン画像の複数レベルにわたってフィルタリングすることにより、エッジのフィーチャは強化され、ノイズ効果が平滑化される。
【００１０】
「PROCESSING METHOD FOR AN ORIGINAL IMAGE」というタイトルの米国特許第６，２５２，９３１号明細書（Aach他、２００１年６月２６日特許）は、コントラストを強調しノイズを低減するためのラプラシアン画像の非線形強調を教示している。この特許明細書の内容は、参照によって本願明細書に盛り込まれる。同様に、「APPARATUS AND METHOD FOR PROCESSING OF DIGITAL IMAGES」というタイトルの米国特許第６，７６０，４０１号明細書（Schmitz他、２００４年７月６日特許）及び米国特許出願公開第２００４／０１０１２０７号明細書（Langan、２００４年５月２７日発行）は、それぞれ、入力画像を強調し及び／又はノイズを低減するためのラプラシアン画像の変更を教示している。言及しやすいように、本願明細書で使用される画像強調とは、ノイズ低減を任意に含む。
【００１１】
図２は、入力画像１０１に対応するラプラシアン画像１４１、１５１、...、１６１を変更することによって、画像強調を提供するプロセッサ又はプロセスの一般的な形式を示している。変更は、フィルタ係数を与える適応化素子２１０、２２０、...、２３０を有する適応フィルタとして一般に構成されるフィルタ２４０、２５０、...、２６０によって表される。実施例によっては、フィルタは、より低い解像度の画像の特性に基づいて、フィルタリングを提供することもできる。更に、フィルタリングされたラプラシアン画像２４１、２５１、...、２６１と受信器／再構成器素子１９０、１８０、...、１７０との間の任意の変換「Ｌ」２９０、２８０、...２７０、及びダウンサンプリングされたガウシアン画像１３１とアップサンプラ１７５との間の任意の変換「Ｇ」２７５も示されている。これらの変換は、例えば画像の振幅を正規化すること又は符号化された画像と受信器／再構成器との間のインタフェースを容易にすることのような、フィルタリングされたラプラシアン画像に対する簡単な処理を表す。これらの任意の変換は、本発明に関連せず、これ以上議論されない。
【００１２】
図２のプロセスの処理は、以下のように数学的に記述されることができる：
【数１】
2008529151.tif 000003
【００１３】
ここで、ｋは、ピラミッドレベルを表し、Ｈｋは、各々のレベルにおける入力画像（１０１、１１１、１２１、...、１３１）を表し、Ｄ（１１０、１２０、...、１３０）は、ダウンサンプリングを表し、Ｕは、アップサンプリングを表し、Ｂｋ（１４１、１５１、...、１６１）は、ラプラシアン画像を表し、Ａ（２１０、２２０、...、２３０）は、適応フィルタ係数Ｃｋ（２１１、２２１、...、２３１）を得るために使用される変換を表し、Ｄｋ（２２３、２３３、...）は、より低い解像度の画像に基づくフィルタ係数を表し、Ｆ（２４０、２５０、...、２６０）は、フィルタ関数を表し、Ｒｋ（２４１、２５１、...、２６１）は、出力されるフィルタリングされたラプラシアン画像を表す。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかしながら、通常の画像強調プロセスに伴う共通の問題は、アップサンプリング及びダウンサンプリング関数によってもたらされるエイリアシングである。図１の変更されないラプラシアンピラミッドにおいて、エイリアシング効果は、受信器／再構成器の相補的処理によって打ち消される。しかしながら、フィルタリングが各々のラプラシアン画像に適用されるとき、エイリアシングされた領域に対するフィルタリング作用は、受信器／再構成器における適当なエイリアシングの打ち消しを妨げる。
【００１５】
別の共通の問題は、適応化係数が、概して、ノイズがより容易に測定されることができるガウシアン画像基づくものである一方、適応化が、ラプラシアン画像に実施されることである。この分離は、ガウシアン画像及びラプラシアン画像の異なる信号特性の間の適当な変換の決定を必要とし、ノイズによって引き起こされるエラーによる適応化プロセスの影響されやすさを増加させる。
【００１６】
本発明の目的は、フィルタリングされたラプラシアンピラミッドにおける適応フィルタリングプロセスを改善し、及び／又は簡略化することである。本発明の他の目的は、フィルタリングされたラプラシアンピラミッドにおけるエイリアシング効果を低減することである。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
これら及び他の目的は、ガウシアン画像をフィルタリングする変更されたラプラシアンピラミッド方法及びシステムによって達成され、ラプラシアンピラミッド画像を生成するためにフィルタリングされたガウシアン画像を使用する。ガウシアン画像のフィルタリングは、適応的であり、各々のステージでガウシアン画像の特性に少なくとも部分的に基づく。一実施例において、２つのフィルタが、各々のステージで使用され、ラプラシアン画像は、ガウシアン画像のフィルタリングされたバージョン及びガウシアン画像のダウンサンプリングのフィルタリングされアップサンプリングされたバージョンに基づく。他の例では、１つのフィルタが使用され、ラプラシアン画像は、ガウシアン画像のフィルタリングされたバージョン及びガウシアン画像のフィルタリングされたバージョンのアップサンプリングされたダウンサンプリングに基づく。
【００１８】
本発明は、添付の図面を参照して例示によって更に詳しく説明される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
図面を通じて、同じ参照数字は、同じ構成要素又は実質的に同じ関数を実施する構成要素に関する。図面は、説明の目的で含められており、本発明の範囲を制限することを意図されない。
【００２０】
図３は、本発明による、画像の変更されたラプラシアンピラミッド符号化に基づく画像プロセッサの例示のブロック図を示している。本実施例において、画像プロセッサの各々のステージ３１、３２、...、３３のフィルタ処理は、２つのフィルタＦ１  ３４０、３５０、...、３６０及びＦ２  ３４５、３５５、...、３６５に分割される。フィルタＦ１は、各々のステージ３１、３２、...、３３において、入力された（ガウシアン）画像１０１、１１１、１２１、…、１２９をフィルタリングするように構成され、フィルタＦ２は、各々の以降のステージ３２、...、３３への入力を形成するダウンサンプリングされた画像（１１１、１２１、...１２９）をフィルタリングするように構成される。
【００２１】
フィルタＦ１は、バンドパスラプラシアン画像の代わりにベースバンドガウシアン画像に適用されることを除いて、図２のフィルタＦと同じ機能を提供する。フィルタＦ２は、Ｆ１のダウンサンプリングされたバージョンであると考えられることができる。すなわち、例としてフィルタＦ１の範囲がスケールパラメータσから導き出されることができる場合、フィルタＦ２の範囲は、スケールパラメータσ／２から導き出されることができる。
【００２２】
好適には、フィルタＦ１、Ｆ２は適応フィルタであり、各々のガウシアン画像の特性に基づいて適応化素子３１０、３２０、...、３３０によって与えられる係数に基づくフィルタリング効果を提供する。任意には、通常のシステムのように、フィルタリング効果は、ピラミッドにおける以降のより低い解像度のステージの特性に基づくこともできる。ガウシアン画像レベルにおいて決定されるフィルタ係数は、対応するガウシアン画像に適用されるので、図２のガウシアン画像及びラプラシアン画像の異なる信号特性間の上述の変換が決定され実施される必要がなく、ノイズによって引き起こされるエラーによる適応化プロセスの影響されやすさが低減される。
【００２３】
本実施例のバンドパスラプラシアン画像３４９、３５９、...、３６９は、フィルタリングされたガウシアン画像３４１、３５１、...、３６１から、ダウンサンプリングされフィルタリングされた画像３４６、３５６、...、３６６のアップサンプリングを減じることによって、各々のステージ３１、３２、...、３３において形成される。ラプラシアン画像の生成は、フィルタリングプロセス後に行われるので、本実施例によってもたらされるエイリアシングは、通常のラプラシアンピラミッド画像プロセッサのように生成されたラプラシアン画像をフィルタリングすることによってもたらされるエイリアシングより大幅に小さい。
【００２４】
図３のプロセスの処理は、以下のように数学的に記述されることができ、
【数２】
2008529151.tif 000004
又は同等に以下のようにも記述されることができる。
【数３】
2008529151.tif 000005
【００２５】
ここで、ｋはピラミッドレベルを表し、Ｈｋは、各レベルにおける入力画像（１０１、１１１、１２１、...、１３１）を表し、Ｄは、ダウンサンプリングを表し、Ｕは、アップサンプリングを表し、Ａ（３１０、３２０、...、３３０）は、フィルタ係数Ｃｋを得るために使用される変換を表し、Ｄｋは、より低い解像度の画像に基づくフィルタ係数を表し、Ｆ１（３４０、３５０、...、３６０）及びＦ２（３４５、３５５、...、３６５）は、フィルタ関数を表し、Ｒｋ（３４９、３５９、...、３６９）は、フィルタリングされた入力画像に基づく変更されたラプラシアン画像を表す。
【００２６】
図４は、本発明による、画像の変更されたラプラシアンピラミッド符号化に基づく画像プロセッサの別の例示のブロック図を示している。本実施例において、単一のフィルタＦ４４０、４５０、...、４６０が、ベースバンドガウシアン画像１０１、１１１、...、１２９をフィルタリングするために使用される。フィルタＦは、図２の実施例におけるフィルタＦと同じフィルタ関数を提供するが、フィルタリングは、ラプラシアン画像ではなくベースバンドガウシアン画像に適用される。
【００２７】
各々のステージ４１、４２、...、４３におけるフィルタリングされたガウシアン画像４４１、４５１、...、４６１は、フィルタリングされダウンサンプリングされた画像４４６、４５６、...、４６６を生成するために、ダウンサンプリングされる（４４５、４５５、...、４６５）。各々のステージ４１、４２、...、４３におけるバンドパスラプラシアン画像４４９、４５９、...、４６９は、フィルタリングされたガウシアン画像４４１、４５１、...、４６１から、ダウンサンプリングされたフィルタ画像４４６、４５６、...、４６６のアップサンプリング１１５、１２５、...、１３５を減ずることによって生成される。
【００２８】
図３の実施例のように、フィルタリングＦは、適応化素子４１０、４２０、...、４３０がフィルタ係数を導き出すのと同じガウシアン画像に対して実施されるので、ガウシアン特性からラプラシアン係数への上述の変換は回避され、ノイズによって引き起こされるエラーによる適応フィルタプロセスの影響されやすさが低減される。更に図３の実施例のように、バンドパスラプラシアン画像４４９、４５９、...、４６９は、フィルタリングされたベースバンドガウシアン画像４４１、４５１、...、４６１から形成されるので、図４の実施例によってもたらされるエイリアシングは、図２の通常の実施例によってもたらされるエイリアシングより大幅に少ない。加えて、図４の実施例は、図２の通常の実施例とほぼ同じ計算の複雑さのレベルを有する。
【００２９】
図４のプロセスの処理は、図３のシンボルを使用して、以下のように数学的に記述されることができる：
【数４】
2008529151.tif 000006
【００３０】
図５Ｂ及び図５Ｃは、通常のラプラシアンピラミッド画像プロセス（図５Ｂ）及び本発明の変更されたラプラシアンピラミッド画像プロセス（図５Ｃ）を使用する入力画像５Ａの例示の画像処理の比較を示している。例示は、入力画像５Ａに適用される鮮鋭化プロセスを示している。分かるように、通常の画像プロセスの出力５Ｂは、通常のプロセスのポストラプラシアンフィルタリングのエイリアシング効果によってもたらされるアーチファクト５１０、５１１を示している。本発明の図４の実施例の出力５Ｃにおけるアーチファクト５２０、５２１は、大幅に低減される。
【００３１】
前述したものは、単に本発明の原理を説明しているだけである。従って、当業者であれば、本願明細書に明示的に記述されず又は示されていないが、本発明の原理を具体化し、それゆえ請求項の精神及び範囲内にあるさまざまな構成を編み出すことが可能であることが分かるであろう。
【００３２】
これらの請求項を解釈する際に、
ａ）「含む、有する」なる語は、与えられている請求項に挙げられているもの以外の構成要素又は動作の存在を排除せず、
ｂ）単数形で表わされる構成要素は、このような構成要素の複数の存在を排除せず、
ｃ）請求項におけるいかなる参照符号も、それらの範囲を制限せず、
ｄ）いくつかの「手段」は、同じアイテム、ハードウェア又はソフトウェアによって実現される構造又は機能によって表現されることができ、
ｅ）開示される構成要素の各々は、ハードウェア部分（例えばディスクリートの及び集積された電子回路を含む）、ソフトウェア部分（例えばコンピュータプログラミング）及びそれらの組み合わせを含むことができ、
ｆ）ハードウェア部分は、アナログ及びデジタル部分の一方又は両方を含むことができ、
ｇ）開示される装置又はその部分のいずれも、特に記述されない限り、一緒に組み合わせられることができる又は更なる部分に分けられることができ、
ｈ）特に示されない限り、動作の特定のシーケンスが要求されることは意図せず、
ｉ）「複数の」構成要素なる語は、請求項に記載された構成要素の２又はそれ以上を含み、構成要素の数のいかなる特定の範囲も示さず、すなわち、複数の構成要素は、わずか２つの構成要素でありえる、
ことが理解されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】ラプラシアンピラミッド画像符号器及び復号器の例示のブロック図。
【図２】画像のラプラシアンピラミッド符号化に基づく画像プロセッサの例示のブロック図。
【図３】本発明による画像の変更されたラプラシアンピラミッド符号化に基づく画像プロセッサの例示のブロック図。
【図４】本発明による画像の変更されたラプラシアンピラミッド符号化に基づく画像プロセッサの別の例示のブロック図。
【図５Ａ】例示の入力画像を示す図。
【図５Ｂ】通常の従来技術のラプラシアンピラミッドフィルタを使用する入力画像の例示の鮮鋭化を示す図。
【図５Ｃ】本発明の変更されたラプラシアンピラミッドフィルタを使用する入力画像の例示の鮮鋭化を示す図。
【図３】
2008529151.tif 000007
【図４】
2008529151.tif 000008
【図５Ａ】
2008529151.tif 000009
【図５Ｂ】
2008529151.tif 000010
【図５Ｃ】
2008529151.tif 000011
【図１】
2008529151.tif 000012
【図２】
2008529151.tif 000013
【国際調査報告】
2008529151.tif 000014
2008529151.tif 000015
2008529151.tif 000016