(57)【要約】【課題】画像データから歪曲収差を推定して補正する。【解決手段】撮影した画像データについて、エッジ抽出処理、細線化処理を行い、多数の線分を得る。各線分を識別し、それぞれの線分について、直線の一部が歪曲されたものと仮定して、歪曲収差係数を算出する。これら複数の歪曲収差係数に対して統計的処理を行い、歪曲補正係数を推定する。この歪曲補正係数を用いて、画像データに射影変換処理を行い、補正した画像データを得る。撮影レンズ２１の特性が不明な一般自然画像の画像データでも歪曲収差を補正できる。【選択図】　　　　図１
2004086747.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データの境界成分を線分として抽出する境界抽出工程と、
抽出した複数の前記線分を個々に識別する線分識別工程と、
識別した前記各線分について直線の一部が歪曲されたものと仮定してそれぞれ歪曲収差係数を算出する歪曲係数算出工程と、
算出された前記各歪曲収差係数を統計的に処理して、前記画像データの歪曲収差を補正する歪曲補正係数を推定する補正係数推定工程と
を具備したことを特徴とする歪曲収差測定方法。
【請求項２】
補正係数推定工程の統計的処理には、平均値算出、分散算出、及びヒストグラム作成の少なくとも一を用いる
ことを特徴とする請求項１記載の歪曲収差測定方法。
【請求項３】
線分識別工程で個々に識別された複数の線分のうち、相対的に短い線分は歪曲係数算出工程における歪曲収差係数の算出の対象から除外するフィルタ工程を具備した
ことを特徴とする請求項１または２記載の歪曲収差測定方法。
【請求項４】
画像データの境界成分を線分として抽出する境界抽出手段と、
抽出した複数の前記線分を個々に識別する線分識別手段と、
識別した前記各線分について直線の一部が歪曲されたものと仮定してそれぞれ歪曲収差係数を算出する歪曲係数算出手段と、
算出された前記各歪曲収差係数を統計的に処理して、前記画像データの歪曲収差を補正する歪曲補正係数を推定する補正係数推定手段と
を具備したことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
推定された歪曲補正係数に基づき、画像データの歪曲収差を補正する射影変換手段を具備した
ことを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
【請求項６】
推定された歪曲補正係数を表示する補正係数表示手段と、
画像データの歪曲収差を補正する歪曲補正係数を任意に設定可能な補正係数設定手段と、
設定された歪曲補正係数に基づき、画像データの歪曲収差を補正する射影変換手段を具備した
ことを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
【請求項７】
補正係数推定手段は、複数の統計的処理を実行可能であり、これら統計的処理を任意に選択可能な統計的処理選択手段を具備した
ことを特徴とする請求項４ないし６いずれか一記載の画像処理装置。
【請求項８】
画像データを表示する表示手段及び画像データを印刷する印刷手段の少なくとも一方を備えた出力手段を具備した
ことを特徴とする請求項４ないし７いずれか一記載の画像処理装置。
【請求項９】
撮影レンズを有する光学系を備え、画像データを撮像して出力可能な撮像機構を具備した
ことを特徴とする請求項４ないし８いずれか一記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像データの歪曲収差を測定し補正可能とする歪曲収差測定方法及び画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、例えば撮影レンズで撮影した四角い物体が糸巻き状あるいは樽状に変形する収差がある撮影レンズの歪曲収差について、画像データを電気的に補正する方法が知られている。
【０００３】
例えば、電子スチルカメラの撮影レンズの歪曲収差について、予め記録したデータに基づき、画像を電気的に補正する方法が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００４】
この特許文献１記載の構成では、画像データを記録するメモリ（ＲＡＭ）、再生時の補正処理を行うマイクロコンピュータとともに、レンズ歪曲処理用のデータを予め記録したＲＯＭを備えている。そして、この構成では、各画像データとともに撮影レンズの歪み情報を記録させておき、画像データの再生時に歪み情報に基づいて補正するようになっている。
【０００５】
しかしながら、この構成では、予め撮影レンズの歪み情報を測定して記録させておく必要性があり、特定の撮影レンズのみに適用可能であり、汎用性が低い問題を有している。
【０００６】
この点、レンズの歪曲補正処理用のデータを予め測定してＲＯＭなどに記録せず、基準となる特定の対象物を撮影し、この画像データから歪曲係数を算出して補正を行うテレビカメラとデータ処理装置の構成が知られている（例えば、特許文献２参照。）。
【０００７】
この特許文献２記載の構成では、マスターワークと称する対象物を撮影し、撮影した画像データから撮影レンズの中心座標を算出し、さらに、この中心座標に基づいて、撮影レンズの歪曲率を補正する歪曲補正係数を算出するようになっている。
【０００８】
しかしながら、この構成では、基準となる特定の対象物を撮影して歪曲補正係数を算出する煩雑な作業の必要があり、汎用性が低い問題を有している。
【０００９】
【特許文献１】
特公平５−１５１１１号公報　（表１−３、第５図）
【００１０】
【特許文献２】
特開平７−１５６４７号公報　（図１−図５）
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来のように、レンズ歪曲処理用のデータを用いる構成では、予め撮影レンズの歪み情報を測定して記録させておく必要性があり、汎用性が低い問題を有している。また、基準となる特定の対象物を撮影し、この画像データから歪曲係数を算出して補正を行う構成では、基準となる特定の対象物を撮影する必要があり、汎用性が低い問題を有している。
【００１２】
本発明は、このような点に鑑みなされたもので、歪曲収差を容易に補正可能な歪曲収差測定方法及び画像処理装置を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の歪曲収差測定方法は、画像データの境界成分を線分として抽出する境界抽出工程と、抽出した複数の前記線分を個々に識別する線分識別工程と、識別した前記各線分について直線の一部が歪曲されたものと仮定してそれぞれ歪曲収差係数を算出する歪曲係数算出工程と、算出された前記各歪曲収差係数を統計的に処理して、前記画像データの歪曲収差を補正する歪曲補正係数を推定する補正係数推定工程とを具備したものである。
【００１４】
そして、この構成では、画像データから、この画像データの歪曲収差を補正する歪曲補正係数が推定される。そして、この歪曲補正係数を用いて、自動的にあるいは手動により歪曲収差を補正することが可能になる。歪曲収差を補正する係数を予め測定しておく必要がなく、歪曲収差が容易に補正される。
【００１５】
請求項２記載の歪曲収差測定方法は、請求項１記載の歪曲収差測定方法において、補正係数推定工程の統計的処理には、平均値算出、分散算出、及びヒストグラム作成の少なくとも一を用いるものである。
【００１６】
そして、この構成では、平均値算出、分散算出、及びヒストグラム作成のいずれか一あるいは複数を組み合わせて用いることにより、歪曲補正係数が推定される。
【００１７】
請求項３記載の歪曲収差測定方法は、請求項１または２記載の歪曲収差測定方法において、線分識別工程で個々に識別された複数の線分のうち、相対的に短い線分は歪曲係数算出工程における歪曲収差係数の算出の対象から除外するフィルタ工程を具備したものである。
【００１８】
そして、この構成では、有効な情報を持っていない可能性が大きいか、または計算誤差が大きくなる線分である相対的に短い線分を歪曲収差係数の算出の対象から除外することにより、歪曲補正係数が精度良く推定される。
【００１９】
請求項４記載の画像処理装置は、画像データの境界成分を線分として抽出する境界抽出手段と、抽出した複数の前記線分を個々に識別する線分識別手段と、識別した前記各線分について直線の一部が歪曲されたものと仮定してそれぞれ歪曲収差係数を算出する歪曲係数算出手段と、算出された前記各歪曲収差係数を統計的に処理して、前記画像データの歪曲収差を補正する歪曲補正係数を推定する補正係数推定手段とを具備したものである。
【００２０】
そして、この構成では、画像データから、この画像データの歪曲収差を補正する歪曲補正係数が推定される。そして、この歪曲補正係数を用いて、自動的にあるいは手動により歪曲収差を補正することが可能になる。歪曲収差を補正する係数を予め測定しておく必要がなく、歪曲収差が容易に補正される。
【００２１】
請求項５記載の画像処理装置は、請求項４記載の画像処理装置において、推定された歪曲補正係数に基づき、画像データの歪曲収差を補正する射影変換手段を具備したものである。
【００２２】
そして、この構成では、射影変換手段により、画像データの歪曲収差が自動的に補正される。
【００２３】
請求項６記載の画像処理装置は、請求項４記載の画像処理装置において、推定された歪曲補正係数を表示する補正係数表示手段と、画像データの歪曲収差を補正する歪曲補正係数を任意に設定可能な補正係数設定手段と、設定された歪曲補正係数に基づき、画像データの歪曲収差を補正する射影変換手段を具備したものである。
【００２４】
そして、この構成では、表示された歪曲補正係数を参考として、任意の程度で歪曲収差が補正される。
【００２５】
請求項７記載の画像処理装置は、請求項４ないし６いずれか一記載の画像処理装置において、補正係数推定手段は、複数の統計的処理を実行可能であり、これら統計的処理を任意に選択可能な統計的処理選択手段を具備したものである。
【００２６】
そして、この構成では、画像データの性質などに基づき、統計的処理を任意に選択することにより、歪曲補正係数が精度良く推定され、あるいは高速な処理が可能になる。
【００２７】
請求項８記載の画像処理装置は、請求項４ないし７いずれか一記載の画像処理装置において、画像データを表示する表示手段及び画像データを印刷する印刷手段の少なくとも一方を備えた出力手段を具備したものである。
【００２８】
そして、この構成では、出力手段で出力する画像データについて、歪曲補正係数を推定し、歪曲収差の補正が可能になる。歪曲収差を補正する係数を予め測定しておく必要がなく、歪曲収差が容易に補正される。
【００２９】
請求項９記載の画像処理装置は、請求項４ないし８いずれか一記載の画像処理装置において、撮影レンズを有する光学系を備え、画像データを撮像して出力可能な撮像機構を具備したものである。
【００３０】
そして、この構成では、撮影レンズで撮影した画像データについて、歪曲補正係数を推定し、歪曲収差の補正が可能になる。歪曲収差を補正する係数を予め測定しておく必要がなく、歪曲収差が容易に補正される。
【００３１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の画像処理装置の一実施の形態を図面を参照して説明する。
【００３２】
なお、本明細書においては、線分とは、直線の一部であるものの他、曲線も含むものとして説明する。
【００３３】
図１及び図２において、１０は画像処理装置で、この画像処理装置１０は、カメラである撮像機構１１、データ処理装置１２、出力手段を構成する表示装置１３、出力手段を構成する印刷装置１４、及び、図示しない記録手段、操作手段などが、一体に、あるいは別体として組み合わされて、デジタルスチルカメラが構成されている。
【００３４】
そして、この画像処理装置１０は、図１に示すように、風景などの撮影対象物Ｓを撮像機構１１で撮影し、一般自然画像となるデジタルの画像データをデータ処理装置１２に入力する。すると、このデータ処理装置１２は、データを一時的に保存し、適宜の補正を加え、表示装置１３に表示し、印刷装置１４で印刷し、また、記録手段に格納するようになっている。
【００３５】
そして、図２に示すように、撮像機構１１は、光学結像系である光学系を構成する撮影レンズ２１、図示しない絞り、撮像手段であるＣＣＤなどの撮像素子２２、及び画像信号処理回路２３などを備えている。そして、この撮像機構１１では、撮影対象物Ｓの画像（一般自然画像）は、撮影レンズ２１により撮像素子２２に結像する。そして、この撮像素子２２から出力されるアナログの画像データは、画像信号処理回路２３にて、信号増幅処理すなわちゲイン調整、サンプリング処理、アナログデジタル（Ａ／Ｄ）変換処理、補間処理、色処理などの前処理がなされ、デジタル変換処理された画像データを出力する。
【００３６】
また、データ処理装置１２は、ＣＰＵなどにて構成され、画像バッファメモリ３１、境界抽出手段３２、線分識別手段３３、歪曲係数算出手段３４、補正係数推定手段３５、及び射影変換手段３７などを備えている。そして、画像バッファメモリ３１は、撮像機構１１から出力された画像データを、未補正画像として一時的に記録し、また、歪曲補正した画像データを、記録手段、表示装置１３、あるいは印刷装置１４に出力する前に一時的に記録するものである。また、境界抽出手段３２は、画像バッファメモリ３１に記録された画像データに対し、画像データの境界成分を線分として抽出するもので、以降の処理が円滑に進むように、エッジ抽出処理、細線化処理を行い線分を得るものである。また、線分識別手段３３は、抽出した複数の線分を個々に識別するもので、処理が重複するのを防ぐために、境界抽出手段３２で得られた線分に対してラベリング処理を行うものである。また、歪曲係数算出手段３４は、識別（ラベリング）した各線分について直線の一部が歪曲されたものと仮定してそれぞれ歪曲収差係数を算出するものである。また、補正係数推定手段３５は、算出された各歪曲収差係数を統計的に処理して、画像データの歪曲収差を補正する歪曲補正係数を推定するもので、すなわち、統計処理を行い、この統計処理の結果から、各歪曲収差係数の傾向を把握し、歪曲補正係数を推定するものである。ここで、統計処理は、例えば、平均値の算出、あるいはヒストグラム作成処理などがある。さらに、射影変換手段３７は、推定された歪曲補正係数に基づき、画像データの歪曲収差を補正するものである。さらに、図示しないが、操作手段には、データ処理装置１２について、画像データを自動補正するか手動補正するかを選択する選択スイッチなどが設けられている。
【００３７】
また、表示装置１３は例えば液晶表示パネルを備え、印刷装置１４は、カラーのインクジェットプリンタなどを備えている。
【００３８】
次に、図３及び図４のフローチャートを参照して、データ処理装置１２の動作を説明する。
【００３９】
まず、未補正画像である画像データ（元画像データ）Ｂ０を、撮像機構１１から画像バッファメモリ３１に取り込む（ステップ１）。次いで、自動補正するか手動補正するかを選択する選択手段としての選択スイッチの状態に従い（ステップ２）、自動補正あるいは手動補正の処理を行う。
【００４０】
そして、選択スイッチが自動補正の場合には、撮影した一般自然画像の画像データに対して、一般的に行われている方法を用いて、境界抽出工程すなわちエッジ抽出処理、細線化処理を行い、多数の線分を得る（ステップ３）。なぜなら、撮影レンズ２１で撮影された未補正画像は、注目する情報以外にも多くの情報を含み、そのままでは扱いにくいからである。そこで、以降の計算処理が円滑に行われるように、画像バッファメモリ３１に記録した未補正の画像データＢ０に対して、微分フィルタ処理、２値化フィルタ処理、孤立点除去フィルタ処理、連結点探索処理などの一般的な画像処理手法を使用して、画像データＢ０の境界成分を線分として抽出するエッジ抽出細線化処理を行う。
【００４１】
次いで、抽出された画像データ内の線分に対して、歪曲係数算出処理が同じ線分に重複して適用されることを防ぐため、線分識別工程すなわちラベリング処理を行う（ステップ４）。そして、このラベリング処理などの際、相対的に短い線分は、ラベリングから除外し、以降の処理の対象から除外するフィルタ工程を行うこともできる（ステップ５）。ここで、相対的に短い線分とは、有効な情報を持っていない可能性が大きいか、あるいは、計算誤差が大きくなるような線分を言う。そして、このフィルタ工程を行うことにより、歪曲補正係数の推定の精度を向上し、また、処理を高速化することが可能になる。
【００４２】
そして、ラベリング処理を行った線分に対して、歪曲収差係数を算出する歪曲係数算出工程を行い（ステップ６）、ラベリングした全ての線分に対して歪曲収差係数を算出したか確認する（ステップ７）。そして、この歪曲係数算出工程及び以下の工程では、識別した各線分について直線の一部が歪曲されたものと仮定し、すなわち、画像データの線分は、撮影対象物Ｓにおいて全て直線の一部であると仮定し、３次あるいは３次以上の次数の歪曲収差係数を算出する。そして、この歪曲収差係数の算出方法は、従来知られている方法により、例えば、撮影レンズに歪曲収差がある状態を実際状態、撮影レンズに歪曲収差がない状態を理想状態、画像データ上の特定の画像の位置を像点と呼ぶとすると、実際状態の像点と理想状態の像点との距離である歪曲量は、撮影レンズの光軸中心から理想状態の像点までの距離の３乗（３次の場合）に比例し、この比例定数を歪曲収差係数（歪曲補正係数）とするものである。
【００４３】
なお、歪曲収差係数を算出する際には、撮影レンズの光軸中心の位置は画像に対して既知でなければならないので、画像の中心を撮影レンズの光軸中心と仮定して歪曲収差係数の算出を行う。また、画像データに複数対の平行線がある場合など画像データから精度良く光軸中心位置を算出できる場合や、明らかに画像の中心と撮影レンズの光軸中心とがずれている場合などには、撮影レンズの光軸中心位置を画像データから何らかの方法で算出して利用することもできる。
【００４４】
ここで、一般自然画像を撮影した時に、上記の手法で歪曲収差係数を算出した場合、各線分に対応した複数の歪曲収差係数が得られてしまう。すなわち、線分は撮影対象物Ｓにおいて直線の一部と仮定したが、一般自然画像には直線ではない線分も含まれているからである。
【００４５】
そこで、一般自然画像を撮影した撮影レンズ２１に対する歪曲補正係数を推定するため、歪曲係数算出工程で算出された複数の歪曲収差係数群に対して、一般自然画像の性質や、撮影レンズ２１の特性を利用して、統計的な手法を用いる統計的処理（統計処理）を行い、一般自然画像に対する歪曲補正係数の補正係数推定処理とする。ここで、統計的処理とは、平均値の算出、分散の算出、及びヒストグラムの作成などを単独であるいは複数を組み合わせた処理により、複数の歪曲収差係数群から歪曲補正係数を推定するために必要な処理を言う。
【００４６】
ここで、次のような一般自然画像の性質を統計的処理により利用できることが期待される。すなわち、一般自然画像において、被写体は直線の一部である線分を有することが一般に多いと考えられる。例えば、ビルディングの外形や窓枠などの人工物を被写体に選んだ時には、被写体が直線を含むことが多いものと想定できる。また、このように直線を含む被写体については、人間はより歪曲を認識しやすいため、歪曲の補正を行うことが有効である。なお、この歪曲収差係数群の傾向が得られない場合は、被写体において直線部分が少ないものと考えられる。そして、このように直線部分が少ない被写体の画像データについては、人間は歪曲を感じにくいと考えられるため、補正を行わないようにすることもできる。
【００４７】
そして、このような統計的処理の結果を用いて、歪曲補正係数を推定する補正係数推定工程すなわち補正係数推定処理を行い、すなわち、多数の歪曲収差係数に対する統計的処理の結果により、適切とされる係数を採用して、画像データを撮影した撮影レンズ２１に対する歪曲補正係数とする。そして、補正係数推定処理として、本実施の形態では、以下の３個の処理を行い、３個の歪曲補正係数ａ，ｂ，ｃを得ることができる。
【００４８】
まず、歪曲補正係数ａは、歪曲係数算出工程で得られた複数の歪曲収差係数の平均の値を採用するものである（ステップ８，９）。また、歪曲補正係数ｂは、歪曲補正係数ａの方法すなわち平均の値を算出する際に、図７に示す歪曲収差係数の値と頻度との関係を示すヒストグラムを作成して閾値ｆを決定し、この閾値ｆを超えない、すなわち頻度の低い歪曲収差係数は統計計算すなわち平均の算出から除外するものである（ステップ１２〜１５）。さらに、歪曲補正係数ｃは、図７に示す歪曲収差係数の値と頻度との関係を示すヒストグラムを作成し、頻度が最大となる歪曲収差係数を歪曲補正係数として採用するものである（ステップ１８〜２０）。
【００４９】
そして、この補正係数推定処理で推定された歪曲補正係数ａ，ｂ，ｃを用いて、画像データ（元画像データ）Ｂ０に対して射影変換工程で射影変換処理を行い（ステップ１０，１６，２１）、それぞれ補正した画像データＢａ，Ｂｂ，Ｂｃを画像バッファメモリ３１に書き込む（ステップ１１，１７，２２）。
【００５０】
次いで、補正前の画像データＢ０及び補正した画像データＢａ，Ｂｂ，Ｂｃについて、使用者が選択手段としての操作手段を操作して選択することにより（ステップ２３）、画像データを表示装置１３に表示する（ステップ２４）。また、表示装置１３に、歪曲補正係数ａ，ｂ，ｃを表示する（ステップ２５）。
【００５１】
一方、ステップ２で選択スイッチが手動補正とされた場合には、使用者が操作手段を操作することにより、任意の歪曲補正係数を入力し（ステップ２６）、入力された歪曲補正係数に基づき射影変換処理し（ステップ２７）、射影変換処理した画像データを画像バッファメモリ３１に書き込み（ステップ２８）、画像データを表示装置１３に表示する（ステップ２４）。
【００５２】
なお、手動補正の場合にも、この手動補正に先だって、ステップ３〜２２に示す自動補正処理を行って歪曲補正係数ａ，ｂ，ｃを求めておくことにより、表示装置１３に、これら歪曲補正係数ａ，ｂ，ｃを表示して（ステップ２５）、手動補正時の参考値として用いることもできる。
【００５３】
そして、使用者の操作手段の操作により、表示装置１３に表示した画像データを記録手段に記録し、また、印刷装置１４から印刷する。
【００５４】
このように、本実施の形態の撮影画像の歪曲収差補正方法によれば、光学結像系により撮影された任意の一般自然画像の画像データを画像処理して、撮影レンズ２１の持つ歪曲収差補正係数を推定し、この歪曲収差補正係数を使って撮影レンズ２１の歪曲収差補正を電気的に行い、原画像に近似した再生画像（補正画像）を得ることができる。そこで、任意の一般自然画の撮影に使用された撮影レンズ２１の特性が未知の場合にも、撮影に使用された撮影レンズ２１の特性を推定することが可能になり、歪曲収差を補正する係数を予め測定しておく必要がなく、自動補正も可能になり、歪曲収差補正を格段に容易にすることができる。
【００５５】
すなわち、画像バッファメモリ３１に記録した画像データを用いて、エッジ抽出細線化処理、ラベリング処理、歪曲係数算出処理、統計処理を用いた補正係数推定処理を行うことにより、自動的に歪曲補正係数を推定でき、さらに、射影変換処理を行うことにより、歪曲補正した再生用画像データを自動的に得ることができる。
【００５６】
また、歪曲収差について自動補正と手動補正とを選択する選択手段を備えたため、使用者の要望に広く応えることができる。
【００５７】
また、歪曲収差を手動補正とする場合にも、自動補正の処理で歪曲補正係数を算出して表示することにより、手動補正の際の参考とすることができる。
【００５８】
また、補正係数推定処理において、複数の処理方法を選択可能とする選択手段を備えたため、歪曲補正係数が精度良く推定され、あるいは高速な処理などが可能になり、使用者の要望に広く応えることができる。
【００５９】
なお、上記の第１の実施の形態では、補正係数推定処理において、複数の処理方法を順次実行してそれぞれ画像データを記録したが、使用者の操作により、あるいは自動的に、選択した１個の処理方法のみを実行することにより、処理時間を短縮できる。
【００６０】
また、補正係数推定処理において、各統計的処理が成功したかどうかを自動的に判定し、成功とは認められない場合は、射影変換処理を行わないこともできる。
【００６１】
次に、第２の実施の形態を図５及び図６に示すフローチャートを参照して説明する。
【００６２】
これら図５及び図６に示すフローチャートにおいて、図３及び図４に示すフローチャートと同一のステップ番号を付したステップ１〜７、及びステップ２６〜２８は、第１の実施の形態と同一の処理を行うものである。
【００６３】
そして、本実施の形態では、歪曲補正係数を推定する補正係数推定処理の方法（統計処理モード）を、操作手段により使用者が選択可能になっている。そこで、歪曲係数算出工程（ステップ６，７）に続き、この統計処理モードの選択に従い（ステップ５０）、ステップ８と同様に歪曲係数算出工程で得られた複数の歪曲収差係数の平均の値を採用し（ステップ５１）、あるいは、ステップ１２ないし１４と同様に、平均の値を算出する際に、図７に示す歪曲収差係数の値と頻度との関係を示すヒストグラムを作成して閾値ｆを決定し、この閾値ｆを超えない、すなわち頻度の低い歪曲収差係数は統計計算すなわち平均の算出から除外した値を採用し（ステップ５２〜５４）、あるいは、ステップ１８及び１９と同様に、図７に示す歪曲収差係数の値と頻度との関係を示すヒストグラムを作成し、頻度が最大となる歪曲収差係数を歪曲補正係数として採用し（ステップ５５，５６）、これら採用した値を歪曲補正係数ｅとする（ステップ５７）。そして、ステップ２１〜２５と同様に、歪曲補正係数ｅに基づき画像データに射影変換処理を行い（ステップ５９）、補正した画像データＢｅを画像バッファメモリ３１に書き込み（ステップ６０）、画像データを表示装置１３に表示する（ステップ６１）とともに、表示装置１３に歪曲補正係数ｅを表示する（ステップ６２）。
【００６４】
さらに、この第２の実施の形態では、ステップ５７に続き、選択した補正係数推定処理の方法が成功したかどうかを、例えば歪曲補正係数ｅの分散値などを利用して、歪曲補正係数ｅの頻度にピークが認められるか否かで判断し、歪曲補正係数ｅの頻度にピークが認められない場合には、選択した補正係数推定処理の方法が有効ではなかったものとして、射影変換処理を行わないようになっている（ステップ５８）。
【００６５】
なお、上記の実施の形態では、デジタルスチルカメラについて説明したが、この構成に限られず、カメラやスキャナなどにおいて撮影レンズを用いて電子的に撮影された画像を扱う機器などに適用することができる。例えば、歪曲を有する印刷画像をスキャナで読み込んだ場合のように、撮像機器を直接には備えない構成でも、同様の効果を実現できる。
【００６６】
また、再生用画像データの出力手段として、表示装置１３及び印刷装置１４の両方を備えたが、いずれか一方でも良く、あるいは、いずれも備えないこともできる。
【００６７】
また、カメラ部である撮像機構１１も一体に備える他、備えないこともできる。
【００６８】
【発明の効果】
請求項１記載の歪曲収差測定方法によれば、画像データから、この画像データの歪曲収差を補正する歪曲補正係数を推定できる。そして、この歪曲補正係数を用いて、自動的にあるいは手動により歪曲収差を補正できる。歪曲収差を補正する係数を予め測定しておく必要がなく、歪曲収差を容易に補正できる。
【００６９】
請求項２記載の歪曲収差測定方法によれば、請求項１記載の効果に加え、平均値算出、分散算出、及びヒストグラム作成のいずれか一あるいは複数を組み合わせて用いることにより、歪曲補正係数を推定できる。
【００７０】
請求項３記載の歪曲収差測定方法によれば、請求項１または２記載の効果に加え、有効な情報を持っていない可能性が大きいか、または計算誤差が大きくなる線分である相対的に短い線分を歪曲収差係数の算出の対象から除外することにより、歪曲補正係数を精度良く推定できる。
【００７１】
請求項４記載の画像処理装置によれば、画像データから、この画像データの歪曲収差を補正する歪曲補正係数を推定できる。そして、この歪曲補正係数を用いて、自動的にあるいは手動により歪曲収差を補正できる。歪曲収差を補正する係数を予め測定しておく必要がなく、歪曲収差を容易に補正できる。
【００７２】
請求項５記載の画像処理装置によれば、請求項４記載の効果に加え、射影変換手段により、画像データの歪曲収差を自動的に補正できる。
【００７３】
請求項６記載の画像処理装置によれば、請求項４記載の効果に加え、表示された歪曲補正係数を参考として、任意の程度で歪曲収差を補正できる。
【００７４】
請求項７記載の画像処理装置によれば、請求項４ないし６いずれか一記載の効果に加え、画像データの性質などに基づき、統計的処理を任意に選択することにより、歪曲補正係数を精度良く推定でき、あるいは高速に処理できる。
【００７５】
請求項８記載の画像処理装置によれば、請求項４ないし７いずれか一記載の効果に加え、出力手段で出力する画像データについて、歪曲補正係数を推定し、歪曲収差を補正できる。歪曲収差を補正する係数を予め測定しておく必要がなく、歪曲収差を容易に補正できる。
【００７６】
請求項９記載の画像処理装置によれば、請求項４ないし８いずれか一記載の効果に加え、撮影レンズで撮影した画像データについて、歪曲補正係数を推定し、歪曲収差を補正できる。歪曲収差を補正する係数を予め測定しておく必要がなく、歪曲収差を容易に補正できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像処理装置の一実施の形態を示す一部のブロック図である。
【図２】同上画像処理装置を示すブロック図である。
【図３】同上第１の実施の形態を示すフローチャートである。
【図４】同上図３に続くフローチャートである。
【図５】同上第２の実施の形態を示すフローチャートである。
【図６】同上図５に続くフローチャートである。
【図７】同上第１及び第２の実施の形態に用いるヒストグラムを示す説明図である。
【符号の説明】
１０　　画像処理装置
１１　　撮像機構
１３　　出力手段としての表示装置
１４　　出力手段としての印刷装置
２１　　撮影レンズ
３２　　境界抽出手段
３３　　線分識別手段
３４　　歪曲係数算出手段
３５　　補正係数推定手段
３７　　射影変換手段
【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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