(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像の空間周波数帯域を補正する画像処理装置であって、
互いに異なる帯域補正特性をもつ複数の帯域補正手段と、入力画像の各画素近傍で所定の特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量に基づいて前記複数の帯域補正手段の出力を合成する合成手段と、を有し、
前記特徴量算出手段は、前記所定の特徴量として、前記近傍でのエッジの方向と、前記エッジの方向の算出結果の信頼度を算出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
入力画像の空間周波数帯域を補正する画像処理装置であって、
互いに異なる帯域補正特性をもつ複数の帯域補正手段と、入力画像の各画素近傍で所定の特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量に基づいて前記複数の帯域補正手段の出力を合成する合成手段と、を有し、
前記特徴量算出手段は、前記入力画像が撮影された際の撮像系の特性であって、画素値に対するノイズ量の関係を与えるノイズ特性に基づいて前記特徴量を算出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記合成手段は、前記特徴量に基づいて前記各帯域補正手段に対する重みを算出し、前記各帯域補正手段の帯域補正結果の前記重みによる加重加算結果を出力することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記特徴量算出手段は、前記所定の特徴量として、前記近傍が所定の画像クラスに属する確率を算出することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記所定の画像クラスは、エッジ部、縞部、テクスチャ部のいずれかを含むことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記特徴量算出手段は、前記入力画像が撮影された際の撮像系の特性に基づいて、前記特徴量を算出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】
前記合成手段は、前記入力画像が撮影された際の撮像系の特性に基づいて、合成を行う
ことを特徴とする請求項１ないし請求項５いずれかに記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記撮像系の特性は、画素欠陥の種類および位置に関する情報であることを特徴とする請求項６または請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記撮像系の特性は、同一種類の色情報が得られる画素間での感度差であることを特徴とする請求項６または請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記撮像系の特性は、光学系の帯域特性であることを特徴とする請求項６または請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記撮像系の特性は、光学ＬＰＦの帯域特性であることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記特徴量算出手段は、前記ノイズ量が多いほど、前記エッジの方向を算出する精度を下げ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１３】
前記特徴量算出手段は、前記ノイズ量が多いほど、前記エッジの方向の信頼度を下げることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記合成手段は、前記ノイズ量が多いほど、前記加重加算結果の帯域補正特性が等方的となるように前記重みを決定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記合成手段は、前記加重加算結果の帯域補正特性が、前記画素欠陥の連続する方向と直交する方向において低下するように前記重みを決定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記帯域補正手段は二つであり、いずれも点対称の係数を持つ二次元線形フィルタであることを特徴とする請求項１ないし請求項１４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記フィルタの一方は、特定方向での帯域補正特性が負値となることを特徴とする請求項１ないし請求項１５のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記帯域補正手段は、前記入力画像に所定の階調変換を施した後帯域補正を行い、前記特徴量算出手段は前記所定の階調変換を行わないで前記特徴量を算出することを特徴とする請求項１ないし請求項１６のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１９】
コンピュータに、画像データを読み込ませる手順と、互いに異なる帯域補正特性をもつ複数の帯域補正を行う手順と、前記画像データの各画素近傍で所定の特徴量を算出する手順と、前記特徴量に基づいて前記複数の帯域補正の出力を合成する手順と、を実行させ、画像データの空間周波数帯域を補正するとともに、
前記特徴量として、前記近傍でのエッジの方向と、前記エッジの方向の算出結果の信頼度を算出することを特徴とする
画像処理プログラム。
【請求項２０】
コンピュータに、画像データを読み込ませる手順と、互いに異なる帯域補正特性をもつ複数の帯域補正を行う手順と、前記画像データの各画素近傍で所定の特徴量を算出する手順と、前記特徴量に基づいて前記複数の帯域補正の出力を合成する手順と、を実行させ、画像データの空間周波数帯域を補正するとともに、
前記特徴量は、前記入力画像が撮影された際の撮像系の特性であって、画素値に対する
ノイズ量の関係を与えるノイズ特性に基づいて算出されることを特徴とする
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、被写体に対して最適な帯域補正を行う画像処理装置および画像処理プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラなどに搭載されている画像処理系では、最終的な画像の鮮鋭感を向上させるために帯域強調処理がなされるのが普通である。帯域強調処理の最も単純な方法としては、固定された特性を持つただ一つの帯域強調フィルタをかけるものがあげられる。ただし、この方法では種々の被写体に応じて最適な結果を得ることが難しいため、様々な工夫がこれまでに提案されている。
【０００３】
また、特許文献１には、画像内の網点構造を解析し、スクリーン角に応じて強調フィルタを調整する例が開示されている。また、特許２８５８５３０号公報には、エッジ方向の解析結果に基づいて、エッジに沿った方向で変動が少なくなるようにエッジ成分を生成して現信号に加算することで、低Ｓ／Ｎ下でもよい画質が得られる方法が開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−３４４７４３号公報
【特許文献２】特許２８５８５３０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、これらの従来例では、被写体に最適な帯域強調を行う際、種々の撮影条件に適応すること、さらにそれを少ない回路規模で行うこと、という観点での工夫は記載されていないという問題があった。
【０００６】
本発明は、従来技術のこのような問題点に鑑みてなされたものであり、被写体に最適な帯域強調ができ、かつ回路規模を小さくした画像処理装置、および画像処理プログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１）．上記目的を達成するために、本発明にかかる画像処理装置は、入力画像の空間周波数帯域を補正する画像処理装置であって、
互いに異なる帯域補正特性をもつ複数の帯域補正手段と、入力画像の各画素近傍で所定の特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量に基づいて前記複数の帯域補正手段の出力を合成する合成手段と、を有することを特徴とする。この構成によれば、ＩＳＯ感度、光学系の状態などを反映した上で被写体に最適な帯域強調ができ、かつ回路規模の少ない帯域強調処理を行うことができる。
【０００８】
（２）の発明は、前記合成手段は、前記特徴量に基づいて前記各帯域補正手段に対する重みを算出し、前記各帯域補正手段の帯域補正結果の前記重みによる加重加算結果を出力することを特徴とする。この構成によれば、被写体の構造に即して最適な重みを付与することができる。
【０００９】
（３）の発明は、前記特徴量算出手段は、前記所定の特徴量として、前記近傍でのエッジの方向を算出することを特徴とする。この構成によれば、エッジの方向が水平、垂直、斜めのどの方向に近いかを算出することができる。
【００１０】
（４）の発明は、前記特徴量算出手段は、前記所定の特徴量として、前記近傍が所定の画像クラスに属する確率を算出することを特徴とする。この構成によれば、注目画素近傍の構造に対する特徴を、数値により判定することができる。
【００１１】
（５）の発明は、前記特徴量算出手段は、前記所定の特徴量として、前記エッジの方向の算出結果の信頼度をさらに算出することを特徴とする。この構成によれば、エッジの方向の算出結果に対する信頼度を高めることができる。
【００１２】
（６）の発明は、前記所定の画像クラスは、エッジ部、縞部、テクスチャ部のいずれかを含むことを特徴とする。この構成によれば、注目画素近傍における構造の特徴を具体的に判定することができる。
【００１３】
（７）の発明は、前記特徴量算出手段は、前記入力画像が撮影された際の撮像系の特性に基づいて、前記特徴量を算出することを特徴とする。この構成によれば、被写体に最適な特徴量の算出を行うことができる。
【００１４】
（８）の発明は、前記合成手段は、前記入力画像が撮影された際の撮像系の特性に基づいて、合成を行うことを特徴とする。この構成によれば、被写体に最適な階調補正を行うことができる。
【００１５】
（９）の発明は、前記撮像系の特性は、画素値に対するノイズ量の関係を与えるノイズ特性であることを特徴とする。この構成によれば、ＩＳＯ感度に応じたノイズ補正を行うことができる。
【００１６】
（１０）の発明は、前記撮像系の特性は、画素欠陥の種類および位置に関する情報であることを特徴とする。この構成によれば、画素欠陥の種類および位置に関する情報に基づいて特徴量を算出することができる。
【００１７】
（１１）の発明は、前記撮像系の特性は、同一種類の色情報が得られる画素間での感度差であることを特徴とする。この構成によれば、同一種類の色情報が得られる画素間での感度差に基づいて特徴量を算出することができる。
【００１８】
（１２）の発明は、前記撮像系の特性は、光学系の帯域特性であることを特徴とする。この構成によれば、光学系の帯域特性に基づいて特徴量を算出することができる。
【００１９】
（１３）の発明は、前記（１２）の発明の撮像系の特性は、光学ＬＰＦの帯域特性であることを特徴とする。この構成によれば、光学ＬＰＦの帯域特性に基づいて特徴量を算出することができる。
【００２０】
（１４）の発明は、前記（９）の発明の特徴量算出手段は、前記ノイズ量が多いほど、前記エッジの方向を算出する精度を下げることを特徴とする。この構成によれば、本来エッジでない構造をエッジと誤認することが避けられる。
【００２１】
（１５）の発明は、前記（９）の発明の特徴量算出手段は、前記ノイズ量が多いほど、前記エッジの方向の信頼度を下げることを特徴とする。この構成によれば、ノイズ量が多い場合の帯域補正処理の失敗を防止することができる。
【００２２】
（１６）の発明は、前記（９）の発明の合成手段は、前記ノイズ量が多いほど、前記加重加算結果の帯域補正特性が等方的となるように前記重みを決定することを特徴とする。この構成によれば、ノイズ量が多い場合の帯域補正処理の失敗を防止することができる。
【００２３】
（１７）の発明は、前記（９）の発明の前記合成手段は、前記加重加算結果の帯域補正特性が、前記画素欠陥の連続する方向と直交する方向において低下するように前記重みを決定することを特徴とする。この構成によれば、画素欠陥がある場合の帯域補正処理の失敗を防止することができる。
【００２４】
（１８）の発明は、前記（１）ないし（１７）のいずれかの発明の帯域補正手段は二つであり、いずれも点対称の係数を持つ二次元線形フィルタであることを特徴とする。この構成によれば、フィルタ係数の対称性が高くなるので帯域強調部の計算数が少なくなり、回路規模を小さくできる。
【００２５】
（１９）の発明は、前記（１）ないし（１８）のいずれかの発明の前記フィルタの一方は、特定方向での帯域補正特性が負値となることを特徴とする。この構成によれば、係数値が０となることが多くなるので帯域強調部の計算数がさらに少なくなり、回路規模を小さくできる。
【００２６】
（２０）の発明は、前記（１）ないし（１９）のいずれかの発明の前記帯域補正手段は、前記入力画像に所定の階調変換を施した後帯域補正を行い、前記特徴量算出手段は前記所定の階調変換を行わないで前記特徴量を算出することを特徴とする。この構成によれば、前記特徴量をより高精度に算出することができる。
【００２７】
（２１）．本発明の実施形態例の画像処理プログラムは、コンピュータに、画像データを読み込ませる手順と、互いに異なる帯域補正特性をもつ複数の帯域補正を行う手順と、前記画像データの各画素近傍で所定の特徴量を算出する手順と、前記特徴量に基づいて前記複数の帯域補正の出力を合成する手順と、を実行させる画像データの空間周波数帯域を補正する画像処理プログラムである。この構成によれば、読み込まれた画像に対して最適な帯域強調処理をソフトウェアで実現することができる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明においては、ＩＳＯ感度、光学系の状態などを反映した上で被写体に最適な帯域強調ができ、かつ回路規模の少ない帯域強調処理を行う画像処理装置、および画像処理プログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明の実施形態例について図を参照して説明する。図１〜図９は、第１の実施形態例を示す図である。図１は第１の実施形態例の構成図、図２は図１のエッジ強調部の構成図、図３は図１の方向判定部の作用の説明図、図４は図１のノイズテーブルの説明図、図５は図１の帯域強調部の強調特性の説明図、図６は重みを例示した説明図、図７は第１の実施形態例におけるＲＡＷ現像ソフトのフローチャート、図８は第１の実施形態例におけるエッジ成分算出のフローチャート、図９は図８におけるエッジ成分算出のフローチャートである。
【００３０】
本願の第１の実施の形態例の構成を図１に示す。本実施の形態例はデジタルカメラの例であり、デジタルカメラ１００は光学系１０１、原色ＢａｙｅｒＣＣＤ１０２、Ａ／Ｄ変換部１０３、画像バッファ１０４、ノイズテーブル１０５、エッジ強調部１０６、色補間部１０７、ＹＣ変換部１０８、彩度補正部１０９、ＹＣ合成部１１０、記録部１１１および制御部１１２からなる。
【００３１】
原色ＢａｙｅｒＣＣＤ１０２はＡ／Ｄ変換部１０３を介して画像バッファ１０４と接続されており、画像バッファ１０４は色補間部１０７、ＹＣ変換部１０８、彩度補正部１０９、ＹＣ合成部１１０を順に介して記録部１１１と接続されている。画像バッファ１０４は、またエッジ強調部１０６を介してＹＣ合成部１１０に接続されている。ＹＣ変換部１０８は、また直接にＹＣ合成部１１０に接続されている。制御部１１２はこれら各部と双方向に接続されているが、図示しない。
【００３２】
図２は、図１のエッジ強調部１０６の構成をさらに詳細に示した図である。エッジ強調部１０６は、方向判定部１２１、階調調整部１２２、帯域強調部Ａ１２３、帯域強調部Ｂ１２４、加重係数決定部１２５、加重部１２６からなる。画像バッファ１０４は、方向判定部１２１に接続されるとともに、階調調整部１２２を介して帯域強調部Ａ１２３と帯域強調部Ｂ１２４に接続されている。帯域強調部Ａ１２３と帯域強調部Ｂ１２４は、それぞれ加重部１２６に接続されている。方向判定部１２１は、加重係数決定部１２５を介して加重部１２６に接続されている。
【００３３】
次に、デジタルカメラ１００の作用について説明する。図示しないシャッタが押下されると、光学系１０１により形成された光学像は原色ＢａｙｅｒＣＣＤ１０２により光電変換され、Ａ／Ｄ変換部１０３を介してデジタル画像信号として画像バッファ１０４に記録される。画像バッファ１０４に記録されたデジタル画像信号に対しては、最初にエッジ強調部１０６で帯域補正のためのエッジ成分が計算されると共に、色補間部１０７で単板画像の各画素で欠落する色成分を補う補間処理がなされる。
【００３４】
色補間部１０７で補間処理がなされた信号は、次にＹＣ変換部１０８で階調補正された後輝度信号と色差信号に変換され、輝度信号はＹＣ合成部１１０、色差信号は彩度補正部１０９に出力される。彩度補正部１０９はその後色差信号の彩度を調整し、ＹＣ合成部１１０に出力する。これと同時にエッジ強調部１０６で計算されたエッジ成分もＹＣ合成部１１０に出力される。
【００３５】
ＹＣ合成部１１０では、彩度調整済みの色差信号、輝度信号およびエッジ成分を受けると、まず輝度信号にエッジ成分を加算して帯域補正された輝度信号を作る。そして、この輝度信号を色差信号と合成してＲＧＢ信号に変換する公知の処理を行い、結果を記録部１１１に出力する。記録部１１１は入力された信号を圧縮して記録媒体に記録する。以上でデジタルカメラ１００の動作は終了する。
【００３６】
以下では、本発明における第１の実施形態例の特徴であるエッジ強調部１０６の作用について、さらに詳細に説明する。エッジ強調部１０６では、画像バッファ１０４内のデジタル画像信号に対し、最初に方向判定部１２１で各画素近傍でのエッジ方向と構造の推定を行う。図３は、方向判定部１２１により、前記各画素近傍でのエッジ方向と構造の推定を行う際に適用される画素配列とフィルタの例を示す説明図である。図３（ａ）は、注目画素の近傍中心がＧでない場合の画素配列と、水平方向の変動の大きさを測るフィルタＤｈを示している。また、図３（ｂ）は、注目画素の近傍中心がＧの場合の画素配列と、垂直方向の変動の大きさを測るフィルタＤｖを示している。
【００３７】
方向判定部１２１は、最初に各画素の５ｘ５近傍から図３（ａ）に示すようにＧ成分のみを読み出す（図中、空白になっている位置の値は０となる。）。そして、近傍のエッジ構造を調べるため、前記フィルタＤｈおよびフィルタＤｖの二種類のフィルタをこのＧ成分に適用する。その際に、Ｄｈについては、図３（ａ）に示したＰ１，Ｐ２，Ｐ３の位置、Ｄｖについては図３（ａ）に示したＰ４，Ｐ２，Ｐ５の位置を中心に適用する。その結果、各方向について３種類の測定値ｄｈ１，ｄｈ２，ｄｈ３およびｄｖ１，ｄｖ２，ｄｖ３を得る。具体的な計算式は、例えば近傍中心にＧ画素がある場合について、以下の（１）式の通りである。
【００３８】
【数１】
0004700445.tif 000002
【００３９】
また、方向判定部１２１は、同時に注目画素近傍内のＧ成分の平均値Ａｇを求め、ノイズテーブル１０５に格納されているノイズ特性情報に基づいて、近傍内の平均的なノイズ量を推定する。ノイズテーブル１０５には、図５に示すように、原色ＢａｙｅｒＣＣＤ１０２で発生するノイズ特性が、撮影時の各ＩＳＯ感度に応じて保存されている。この特性は、画素値に対するノイズ量の関係を示すもので、事前に測定により得られている。
【００４０】
方向判定部１２１は、これらの特性のうち、現在のＩＳＯ感度における画素値とノイズの関係を表すテーブルＮｃを読み出し、Ａｇをインデックスとして近傍でのノイズ量ＮをＮ＝Ｎｃ（Ａｇ）により得る。そして、測定値ｄｈ１〜ｄｖ３およびＮから、注目画素近傍内での構造の方向性を表す指標ｒと、エッジ等の構造のタイプを表す指標ｑ、およびエッジ等の構造の方向性に関する信頼度ｐを以下の（２）式で計算する。
【００４１】
【数２】
0004700445.tif 000003
【００４２】
（２）式中、αおよびβは所定の定数である。ｄｈ，ｄｖは近傍内の平均的な水平および垂直方向の画素値変動量を表す。図４（ａ）は、前記指標ｒの説明図、図４（ｂ）は前記指標ｑの説明図である。指標ｒは、図４（ａ）―（３）に示すように、近傍内のエッジ等の構造が水平に近い場合０、図４（ａ）―（１）に示すように、垂直に近い場合１、図４（ａ）―（２）に示すように、斜め４５°に近い場合０．５の値をとる。
【００４３】
また、指標ｑは、注目画素近傍内の構造が、図４（ｂ）―（５）、（７）に示すようにエッジあるいは線に近ければ０、図４（ｂ）―（４）、（６）に示すように平坦あるいは縞に近ければ１の値をとる。ここで、ノイズ量Ｎが大きい場合は、近傍内の構造のコントラストが弱い場合、指標ｒは．０．５に、指標ｑは１に、指標ｐは０に近づくようになっている。
【００４４】
このように、指標ｑは、注目画素近傍がエッジ、縞などの所定の画像クラスに属する確率を算出する機能を有している。また、指標ｑにより、注目画素近傍の構造に対する特徴を、数値により判定することができる。なお、画像クラスは、エッジや縞の他に、テクスチャ部であっても良い。このように、本実施形態例においては、注目画素近傍における構造の特徴が、エッジ、縞、テクスチャ部などのいずれであるかを具体的に判定することができる。
【００４５】
方向判定部１２１でのこれらの処理に並行して、階調調整部１２２、帯域強調部Ａ１２３および帯域強調部Ｂ１２４では、帯域強調のためのエッジ成分が二種類計算される。最初に階調調整部１２２は、方向判定部１２１と同様に図３（ａ）に示された５ｘ５近傍のＧ成分画素値を読み出し、各画素値Ｇｉ（ｉは１〜１２または１３）に所定の階調変換テーブルＴによる階調変換を施して、次の式
Ｇｉ′＝Ｔ（Ｇｉ）、（ｉは１〜１２または１３）を計算して帯域強調部Ａ１
２３および帯域強調部Ｂ１２４に出力する。帯域強調部Ａ１２３および帯域強調部Ｂ１２４には、それぞれ５ｘ５の線形フィルタ係数Ｆ１およびＦ２が格納されており、階調調整部１２２からの入力に対してこれらの線形フィルタを適用してエッジ成分Ｖ１およびＶ２を計算する。
【００４６】
Ｆ１およびＦ２のフィルタ係数および帯域特性の例を図６に示す。図６（ａ）は線形フィルタ係数Ｆ１の周波数特性、図６（ｂ）は線形フィルタ係数Ｆ２の周波数特性である。図６（ａ）、（ｂ）の周波数特性において、横方向は水平周波数（ナイキスト＝１）、縦方向は垂直周波数が示されている。また、紙面に垂直な方向にゲインが設定されている。
【００４７】
図６（ａ）、（ｂ）の周波数特性、係数の例に示すように、Ｆ１およびＦ２は以下の特徴を持つ。（１）いずれの係数もフィルタの中心に対し点対称の係数を持つ。（２）Ｆ１の周波数特性は、水平、垂直の両方向に関し対称である。任意の方向に対するレスポンスが同一であってもよい。（３）Ｆ２の周波数特性は、水平、垂直方向で符号が反対となっている。また、フィルタ係数は対角成分がすべて０となる。
【００４８】
このように、Ｆ１、Ｆ２は、いずれも点対称の係数を持つ二次元線形フィルタとして構成されている。また、Ｆ２は、特定方向での帯域補正特性が負値となる構成である。この特徴から、Ｆ１はフィルタの係数の対称性が非常に高くなり、Ｆ２は０となる係数値が多い。その結果、帯域強調部Ａ１２３および帯域強調部Ｂ１２４の計算は、一般のエッジ強調フィルタより乗算および加算数が少なく、回路規模を小さく構成できるという利点がある。
【００４９】
ここまでの処理が終了し、（１）式、（２）式の計算結果Ｖ１，Ｖ２，ｐ，ｑ，およびｒが得られると、Ｖ１およびＶ２は加重部１２６へ、ｐ，ｑ，およびｒは加重係数決定部１２５へ出力される。加重係数決定部１２５では、ｐ，ｑ，ｒに基づいて、Ｖ１とＶ２を加重部１２６で加重和するための重みＷ１，Ｗ２を計算する。具体的な計算式の例は、以下の（３）式の通りである。
【００５０】
【数３】
0004700445.tif 000004
【００５１】
（３）式で、ｓ１およびｓ２は、被写体がエッジまたは線である場合に最適な重みであり、ｔ１，ｔ２は被写体が縞状である場合に最適な重みである。いずれの重みも、事前に各被写体に対して最適になるよう実験により決定されている。図７に、ｓ１，ｓ２およびｔ１，ｔ２の例を示す。図７（ａ）はエッジ部用重み特性、図７（ｂ）は縞部用重み特性を示している。図７（ａ）の実線はｓ１（ｒ）、破線はｓ２（ｒ）を示している。また、図７（ｂ）の実線はｔ１（ｒ）、破線はｔ２（ｒ）を示している。
【００５２】
図７（ａ）、図７（ｂ）いずれの特性も、注目画素近傍の構造の方向に関する推定値ｒによって重みの値が変わるが、特にｓ２，ｔ２は、いずれもｒ＝０つまり近傍内のエッジがより水平に近いほど負の大きな値、ｒ＝１つまり近傍内のエッジがより垂直に近いほど正の大きな値となっている。その結果、図６に示したＦ１，Ｆ２の周波数特性から、注目画素近傍内のエッジが水平に近いほど垂直方向の高周波が、注目画素近傍内のエッジが垂直に近いほど水平方向の高周波が強調される最適なエッジ強調が可能になる。
【００５３】
（３）式によれば、Ｗ１，Ｗ２は被写体がエッジである可能性が高いほどそれぞれｓ１およびｓ２に近くなり、縞である可能性が高いほどそれぞれｔ１およびｔ２に近くなる。また、被写体が縞かエッジかの判定が確からしいほど、各被写体用の重みにより近い重みが計算される。
【００５４】
図２の加重係数決定部１２５は、算出した重みを加重部１２６に出力する。加重部１２６は、帯域強調部Ａ１２３および帯域強調部Ｂ１２４からＶ１およびＶ２が入力され、加重係数決定部１２５から重みＷ１およびＷ２が入力されると、最終的なエッジ成分Ｅを、（４）式で算出してＹ／Ｃ合成部１１０に出力する。
【００５５】
【数４】
0004700445.tif 000005
【００５６】
図１、図２に示した第１の実施形態例においては、エッジ強調部１０６の方向判定部１２１は、撮像系の特性をノイズテーブル１０５に格納しているノイズ特性情報から取得している。本発明にかかる第１の実施形態例の変形例として、撮像系の特性を、ノイズテーブル１０５に格納しているノイズ特性情報とは異なる情報で取得しても良い。例えば、画素欠陥の種類および位置に関する情報、または同一種類の色情報が得られる画素間での感度差の情報でも良い。
【００５７】
また、加重部１２６は、ノイズ量が多いほど、加重加算結果の帯域補正特性が等方的となるように重みを決定してＹＣ合成部１１０に入力している。本発明にかかる第１の実施形態例の変形例として、加重部１２６で決定される重みは、加重加算結果の帯域補正特性が、画素欠陥の連続する方向と直交する方向において低下するようにしても良い。
【００５８】
第１の実施形態例においては、請求項１〜請求項１１、請求項１４〜請求項２１が相当する。請求項１の構成との対応は、次の通りである。図１のデジタルカメラ100は、入力画像の空間周波数帯域を補正する画像処理装置であって、互いに異なる帯域補正特性をもつ複数の帯域補正手段は、エッジ強調部１０６が、入力画像の各画素近傍で所定の特徴量を算出する特徴量算出手段は、図２の方向判定部１２１が、前記特徴量に基づいて前記複数の帯域補正手段の出力を合成する合成手段は、ＹＣ合成部１１０が、それぞれ該当する。また、請求項２の「前記合成手段は、前記特徴量に基づいて前記各帯域補正手段に対する重みを算出し、前記各帯域補正手段の帯域補正結果の前記重みによる加重加算結果を出力する」構成は、ＹＣ合成部１１０が図２の加重部１２６を有することが該当する。
【００５９】
請求項３の「前記特徴量算出手段は、前記所定の特徴量として、前記近傍でのエッジの方向を算出すること」は、図２の方向判定部１２１が、（３）式の注目画素における近傍内での構造の方向性を表す指標ｒを計算することが該当する。また、請求項４の「前記特徴量算出手段は、前記所定の特徴量として、前記近傍が所定の画像クラスに属する確率を算出すること」は、図２の方向判定部１２１が、（３）式の構造のタイプを示す指標ｑを計算することが該当する。さらに、請求項５の「前記特徴量算出手段は、前記所定の特徴量として、前記エッジの方向の算出結果の信頼度をさらに算出すること」は、図２の方向判定部１２１が、（３）式の構造の方向性に関する信頼度ｐを計算することが該当する。
【００６０】
請求項６の「前記所定の画像クラスは、エッジ部、縞部、テクスチャ部のいずれかを含む」ことは、図２の方向判定部１２１が、（３）式の構造のタイプを示す指標ｑとして、図４（ｂ）の（４）〜（７）の処理を行うことが該当する。また、請求項７の「前記特徴量算出手段は、前記入力画像が撮影された際の撮像系の特性に基づいて、前記特徴量を算出する」こと、および請求項９の「前記撮像系の特性は、画素値に対するノイズ量の関係を与えるノイズ特性である」ことは、エッジ強調部１０６に図１のノイズテーブル１０５の特性が入力されることが該当する。さらに、請求項８の「前記合成手段は、前記入力画像が撮影された際の撮像系の特性に基づいて、合成を行うこと」は、ＹＣ合成部１１０に、前記ノイズテーブル１０５の特性が入力されるエッジ強調部１０６が接続されていることが該当する。
【００６１】
請求項１４の「前記特徴量算出手段は、前記ノイズ量が多いほど、前記エッジの方向を算出する精度を下げること」は、（２）式の指標ｒは、ノイズ量Ｎで除算することが該当する。また、請求項１５の「前記特徴量算出手段は、前記ノイズ量が多いほど、前記エッジの方向の信頼度を下げること」は、（２）式の指標ｐは、ノイズ量Ｎで除算することが該当する。さらに、請求項１６の「合成手段は、前記ノイズ量が多いほど、前記加重加算結果の帯域補正特性が等方的となるように前記重みを決定すること」は、重みＷ１、Ｗ２を（３）式、すなわち前記ｐのパラメータで計算することが該当する。
【００６２】
請求項１８の「記帯域補正手段は二つであり、いずれも点対称の係数を持つ二次元線形フィルタであること」は、図５（ａ）、（ｂ）に示した線形フィルタＦ１、Ｆ２が該当する。請求項１９の「前記フィルタの一方は、特定方向での帯域補正特性が負値となること」は、図５（ｂ）に示した線形フィルタＦ２が該当する。請求項２０の「前記帯域補正手段は、前記入力画像に所定の階調変換を施した後帯域補正を行い、前記特徴量算出手段は前記所定の階調変換を行わないで前記特徴量を算出すること」は、図２の画像バッファ１０４からの出力が、一方は階調調整部１２２を通して帯域強調部Ａ、Ｂに入力され、他方は方向判定部１２１に入力されることが該当する。
【００６３】
以上で本実施形態例を説明したが、実施形態例としては、デジタルカメラなどのハードウェアに限らず、ソフトウェアでも同様の処理が可能である。その例として、図８にＲＡＷ現像ソフトウェアのフローチャートを示す。このソフトウェアは、図１において画像バッファ１０４に記録されている画像に相当するＲＡＷ画像データを入力とし、通常デジタルカメラ内で行う処理をソフトウェアでかわりに実施してカラー画像を出力するものである。
【００６４】
具体的には、図８のフローチャートにおいて、ステップＳ１でＲＡＷ画像データを読み込み、ステップＳ２でＲＡＷ画像データから各画素のエッジ成分を抽出したエッジ画像を生成してメモリ内に保持する。次にステップＳ３でＲＡＷ画像データ内の注目画素を一つ定め、注目画素に対しステップＳ４で色補間処理を行って注目画素で欠落する色成分を補い、ステップＳ５で注目画素のＲＧＢ成分を色変換マトリックスで色変換した上で輝度成分と色差成分に分け、ステップＳ６で色差成分のゲインを調整して彩度強調する。
【００６５】
そして、ステップＳ７では、まず輝度成分にステップＳ２で算出したエッジ画像内の注目画素に対応する値を加算する。次にステップＳ６で彩度強調された色差成分と合成して再びＲＧＢ値に戻す。これにより注目画素における処理が完了し、最終結果がメモリ内に保持される。最後に、ステップＳ８では未処理の画素がまだ残っているかを判定し、残っていない場合はメモリ内に保持された各画素の最終結果を保存し、残っている場合はステップＳ３に戻って処理を続ける。ここで、エッジ画像を生成するステップＳ２については、図９にさらに詳しいサブルーチンのフローチャートを示した。
【００６６】
このフローチャートでは、ステップＳ１０においてＲＡＷ画像データ中の注目画素を１画素選択し、ステップＳ１１で注目画素の近傍を読み出し、ステップＳ１２で撮影時のＩＳＯ感度情報およびＲＡＷデータを出力したデジタルカメラの機種情報から方向判定部１２１と同様にしてノイズ量Ｎを算出し、ステップＳ１３で方向判定部１２１と同様に近傍の画素値からｐ，ｑ，ｒの値を算出し、ステップＳ１４で帯域強調部Ａ１２３および帯域強調部Ｂ１２４と同様にしてエッジ成分Ｖ１およびＶ２を算出し、ステップＳ１５で加重係数決定部１２５と同様にしてｐ，ｑ，ｒから重みＷ２とＷ２を算出し、ステップＳ１６で加重部１２６と同様に注目画素の最終的なエッジ成分を算出し、エッジ画像の注目画素における画素値としてメモリ内に保持する。そして、ステップＳ１７で全画素に対する処理が終了したか判定し、未処理の画素がある場合ステップＳ１０に戻って処理を続ける。
【００６７】
図８、図９のフローチャートにおいて、請求項２１の画像データの空間周波数帯域を補正する画像処理プログラムとの対応は、画像データを読み込ませる手順は、ステップＳ１のＲＡＷデータの読み込みが該当する。互いに異なる帯域補正特性をもつ複数の帯域補正を行う手順は、ステップＳ１４のエッジ成分算出が該当する。前記画像データの各画素近傍で所定の特徴量を算出する手順は、図９のステップＳ１２、ステップＳ１３が該当する。前記特徴量に基づいて前記複数の帯域補正の出力を合成する手順は、ステップＳ１５、Ｓ１６が該当する。
【００６８】
図１０〜図１５は、第２の実施形態例を示す図である。図１０は第２の実施形態例の構成図、図１１はエッジ強調部２０６の構成図、図１２は光学系２０１の収差の説明図、図１３、図１４は収差によるＭＴＦ劣化を補償する係数の説明図、図１５は第２の実施形態例におけるエッジ成分算出のフローチャートである。
【００６９】
図１０に示した第２の実施形態例においても、デジタルカメラに適用されるものであり、第１の実施形態例と重複する部分がある。以下、同一の作用を有する構成要素には第１の実施形態例と同一の番号を付し、説明は省略する。
【００７０】
図１０に示す第２の実施形態例では、デジタルカメラ２００内は第１の実施形態例と異なりノイズテーブル１０５を持たず、かわりに収差補正テーブル２０２を有する。また、光学系２０１は特殊な光学系であり、そのＭＴＦ劣化に関する収差特性は、図１２に示すように軸対称ではなく、水平方向と垂直方向の劣化の重ね合わせとなっている。図１２の楕円は、点像のぼけの程度と形を表している。このような特性は、例えばシリンドリカルレンズや特殊なプリズムで構成される光学系で見られる。さらに、エッジ強調部２０６の作用が異なるため、異なる番号が付されている。収差補正テーブル２０２は光学系２０１およびエッジ強調部２０６に接続されている。
【００７１】
図１１は、図１０に示したエッジ強調部２０６の詳細な構成図である。図２に示した第１の実施形態例のエッジ強調部１０６に対して、方向判定部２２１および加重係数決定部２２５の作用が異なっている。そして、収差補正テーブル２０２は、この向判定部２２１および加重係数決定部２２５に接続されている。方向判定部２２１、階調調整部１２２、帯域強調部Ａ１２３、帯域強調部Ｂ１２４、加重係数決定部２２５、加重部１２６の接続関係は、図２の第１実施形態例と同じである。
【００７２】
次に第２の実施形態例の作用について説明する。第２の実施形態例においても、図示しないシャッタが押下された際の作用は、エッジ強調部２０６を除いて第１の実施形態例と同一である。エッジ強調部２０６では、方向判定部２２１および加重係数決定部２２５の作用以外は第１の実施形態例と同一である。そこで、以下では方向判定部２２１および加重係数決定部２２５の作用に限定して説明する。
【００７３】
方向判定部２２１では、第１の実施形態例と異なり、収差補正テーブル２０２の情報を用いて注目画素近傍のエッジ方向及び構造の推定を行う。収差補正テーブルには、撮影時の光学系２０１の状態に応じたＭＴＦ劣化を補償するために、水平および垂直方向の帯域補正をどの程度行わなければならないかを示す補正係数ＣｈおよびＣｖが保存されている。このデータは、注目画素の座標（ｘ，ｙ）の関数であり、図１３（ａ）、（ｂ）にその一例を示した。
【００７４】
光学系２０１の構成が特殊な本実施形態例の場合、水平方向の劣化を補償する係数であるＣｈはｘのみ、垂直方向の劣化を補償する係数であるＣｖはｙのみの関数となる。図１３（ａ）に示されているように、係数Ｃｈは図の構造の底部で最小の１、上部で大きな数値となる。また、図１３（ｂ）に示されているように、係数Ｃｖは図の構造の底部で最小の１、上部で大きな数値となる。このように、補正係数ＣｈとＣｖはｘまたはｙのみの関数としているので、収差補正テーブルのデータ量は少なくて済むという利点がある。方向判定部２２１は、これらの補正係数Ｃｈ、Ｃｖを収差補正テーブルから読み出し、第１の実施形態例の（２）式に代えて、以下の（５）式で計算を行う。
【００７５】
【数５】
0004700445.tif 000006
【００７６】
（５）式で、α、βは第１の実施形態例と同じ定数であり、Ｎｃは第１の実施形態例ではノイズテーブル１０５を用いて求めていたノイズ量Ｎに相当するもので、本実施形態例では定数としている。（５）式のように特徴量ｐ、ｑ、ｒを算出するので、収差によるＭＴＦ劣化の影響を補正した上で方向判定や構造判定が可能となる。
【００７７】
また、加重係数決定部２２５では、収差補正テーブル２０２から、撮影時の光学系２０１の状態に応じたＭＴＦ劣化を補償するために加重部１２６で用いる重みをどの程度補正しなければならないかを表す定数Ｍ１（ｘ，ｙ），Ｍ２（ｘ，ｙ）を読み出して重み算出に用いる。ここで、（ｘ，ｙ）は注目画素の座標である。図１４（ａ）、（ｂ）は、定数Ｍ１（ｘ，ｙ），Ｍ２（ｘ，ｙ）の一例を示している。図１４（ａ）に示すように、定数Ｍ１（ｘ，ｙ）は光軸中心に対して水平方向と垂直方向で対称である。また、図１４（ｂ）に示すように、定数Ｍ２（ｘ，ｙ）は光軸中心に対して水平方向と垂直方向で符号が逆となっている。そして、加重係数決定部２２５は、（３）式により算出した重み係数をさらに以下の（６）式で補正した後、Ｗ１′およびＷ２′を加重部１２６に出力する。
【００７８】
【数６】
0004700445.tif 000007
【００７９】
（６）式の計算により、最終的なエッジ強調特性が収差によるＭＴＦ劣化を補償し、かつ注目画素近傍のエッジ方向や構造に最適になるような重みが計算される。
【００８０】
第２の実施形態例は、第１の実施形態例と同様に請求項１〜請求項８、請求項１４〜請求項１６、請求項１８〜請求項２０が対応する。請求項１２の「前記撮像系の特性は、光学系の帯域特性であること」は、図１０に示された光学系２０１で取得した画像を収差補正テーブル２０２を介してエッジ強調部２０６に入力することが該当する。
【００８１】
なお、本実施形態例はデジタルカメラに適用されるが、同様の処理をソフトウェアによっても実行可能である。具体的には、図８に示した第１の実施形態例のＲＡＷ現像ソフトウェアのフローチャートにおいて、Ｓ２のエッジ成分算出の部分を変更すればよい。図１５に、第２の実施形態例のフローチャートを示す。このフローチャートは、図９に示した第１の実施形態例におけるエッジ成分算出のサブルーチンフローチャートの一部を削除・修正したものである。図９に対し、修正したステップには異なる番号を、修正しないステップには同一の番号を付してある。以下、変更したステップについて説明する。
【００８２】
ステップ２３は、図９のステップ１３に対し、計算式を（２）式から（５）式に変更したもので、必要となる補正係数Ｃｈ，ＣｖはＲＡＷデータのヘッダ内に記録されているものとする。また、ステップ２５は、図９のステップ１５に対し、計算式を（３）式から（６）式に変更したもので、必要となる補正係数Ｍ１，Ｍ２は同じくＲＡＷデータのヘッダ内に記録されているものとする。図１５の第２の実施形態例にかかるフローチャートは、請求項２１の画像処理プログラムに相当する。
【００８３】
図１６〜図１９は、本発明の第３の実施形態例を示す図である。図１６は第３の実施形態例の構成図、図１７は図１６のエッジ強調部の構成図、図１８は光学ＬＰＦのタイプに対応した補正係数のテーブルを示す説明図、図１９は第３の実施形態例におけるエッジ成分算出のフローチャートである。
【００８４】
図１６に示す本実施形態例も、デジタルカメラに適用される構成である。図１に示した第１の実施形態例と重複する部分があるので、以下、同一の作用を有する構成要素には第１の実施形態例と同一の番号を付し、説明は省略する。
【００８５】
図１６に示す第３の実施形態例では、デジタルカメラ３００には、原色ＢａｙｅｒＣＣＤ１０２の前面に光学ＬＰＦ３０１が設けられており、第１の実施形態例におけるノイズテーブル１０５に代えて、光学ＬＰＦ情報ＲＯＭ３０２が設けられている。さらに、エッジ強調部３０６の作用が異なるため、第１の実施形態例のエッジ強調部１０６とは異なる番号が付されている。光学ＬＰＦ情報ＲＯＭ３０２はエッジ強調部３０６に接続されている。図１７は、当該エッジ強調部３０６の詳細な構成図であり、第１の実施形態例のエッジ強調部１０６に対し、方向判定部４２１および加重係数決定部４２５の作用が異なっている。そして、光学ＬＰＦ情報ＲＯＭ３０２はこの両者に接続されている。
【００８６】
光学ＬＰＦ情報ＲＯＭ３０２には、光学ＬＰＦ３０１による水平方向と垂直方向の劣化を補償するための補正係数が保存されている。光学ＬＰＦは、その構成によっては、図１８（ａ）、（ｂ）、（ｃ）のタイプ１〜３の周波数特性図に示すように、水平方向と垂直方向で帯域劣化特性が異なる。図１８（ａ）、（ｂ）、（ｃ）の周波数特性において、横方向は水平周波数（ナイキスト＝１）、縦方向は垂直周波数（ナイキスト＝１）が示されている。また、紙面に垂直な方向にゲインが設定されている。このように、光学ＬＰＦの水平方向と垂直方向で帯域劣化特性が異なるため、光学ＬＰＦの種類により、エッジ強調部で行われるエッジの方向判定やエッジ・縞判別の処理、およびエッジ強調特性を調整する必要が出てくる。
【００８７】
そこで、光学ＬＰＦ情報ＲＯＭ３０２は、デジタルカメラに使用される光学ＬＰＦのタイプに応じて、図１８（ｄ）に示すような係数テーブルを保持している。
図１８（ｄ）は、光学ＬＰＦのタイプ１〜３と、係数との関係を示すものである。係数にはＣ１〜Ｃ６の６種類の係数があり、Ｃ１とＣ２は方向判定部３０１で使用し、Ｃ３からＣ６は加重係数決定部３２５で用いる。
【００８８】
次に第３の実施形態例の作用について説明する。図示しないシャッタが押下された際の作用は、エッジ強調部３０６を除いて第１の実施形態例と同一である。エッジ強調部３０６では、方向判定部３２１および加重係数決定部３２５の作用以外は第１の実施形態例と同一である。そこで、以下では方向判定部３２１および加重係数決定部３２５の作用に限定して説明する。方向判定部３２１では、第１の実施形態例と異なり、光学ＬＰＦ情報ＲＯＭ３０２の情報を用いて注目画素近傍のエッジ方向及び構造の推定を行う。方向判定部３２１は、光学ＬＰＦ３０１に対応するタイプの補正係数Ｃ１とＣ２を光学ＬＰＦ情報ＲＯＭから読み出し、（２）式に代えて以下の（７）式で計算を行う。
【００８９】
【数７】
0004700445.tif 000008
【００９０】
（７）式で、α、βは第１の実施形態例と同じ定数であり、Ｎｃは第１の実施の形態例ではノイズテーブル１０５を用いて求めていたノイズ量Ｎに相当するもので、本実施の形態例では第２の実施形態例と同じく定数としている。（７）式のように特徴量ｐ、ｑ、ｒを求めることにより、光学ＬＰＦ３０１によるＭＴＦ劣化の影響を補正した上で方向判定や構造判定が可能となる。
【００９１】
また、加重係数決定部３２５では、同じく光学ＬＰＦ情報ＲＯＭ３０２から、光学ＬＰＦ３０１に対応するタイプの補正係数Ｃ３からＣ６を読み出し、光学ＬＰＦ３０１に応じたＭＴＦ劣化を補償するために、加重部１２６で用いる重みをどの程度補正しなければならないかを表す定数Ｃ１′およびＣ２′を以
下の（８）式で計算する。
【００９２】
【数８】
0004700445.tif 000009
【００９３】
（８）式で、Ｃ３，Ｃ４は、注目画素近傍がエッジである場合に適切な水平および垂直方向の帯域劣化の補正係数であり、Ｃ５，Ｃ６は注目画素近傍が縞である場合に適切な水平および垂直方向の帯域劣化の補正係数である。そして、加重係数決定部３２５は、式３により算出した重み係数をさらに以下の（９）式で補正した後、Ｗ１′およびＷ２′を加重部１２６に出力する。
【００９４】
【数９】
0004700445.tif 000010
【００９５】
（９）式の計算により、最終的なエッジ強調特性が、光学ＬＰＦ３０１によるＭＴＦ劣化を補償し、かつ注目画素近傍のエッジ方向や構造に最適になるような重みが計算される。
【００９６】
なお、本実施形態例はデジタルカメラに適用されるものであるが、同様の処理をソフトウェアによっても実行可能である。具体的には、図９に示した第１の実施形態例のＲＡＷ現像ソフトウェアにおいて、Ｓ２のエッジ成分算出の部分を変更すればよい。図１９に、本実施形態例のフローチャートを示す。このフローチャートは、図９に示した第１の実施形態例におけるエッジ成分算出のフローチャートに対し、一部を削除・修正したものである。図９に対し、修正したステップには異なる番号、修正しないステップには同一の番号を付してある。以下、変更したステップについて述べる。
【００９７】
ステップ３３は、図９のステップ１３に対し、計算式を（２）式から（７）式に変更したもので、必要となる補正係数Ｃ１，Ｃ２はＲＡＷデータ撮影の際に用いた光学ＬＰＦのタイプに対応するものがヘッダ内に記録されている。また、ステップ３５は、図９のステップ１５に対し、計算式を（３）式から（８）式および（９）式に変更したもので、必要となる補正係数Ｃ３からＣ６は、同じくＲＡＷデータのヘッダ内に記録されているものとする。図１９の第３の実施形態例にかかるフローチャートは、請求項２１の画像処理プログラムに相当する。
【産業上の利用可能性】
【００９８】
以上説明したように、本発明によれば、ＩＳＯ感度や光学系の状態などを反映させて、被写体に対して最適な帯域補正を行う画像処理装置および画像処理プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００９９】
【図１】第１の実施形態例の構成図である。
【図２】図１のエッジ強調部の構成図である。
【図３】図１の方向判定部の作用の説明図である。
【図４】図１の方向判定部の作用の説明図である。
【図５】図１のノイズテーブルの説明図である。
【図６】図１の帯域強調部の強調特性の説明図である。
【図７】重み特性を例示した特性図である。
【図８】第１の実施形態例における処理手順を示すフローチャートである。
【図９】図８におけるエッジ成分算出のフローチャートである。
【図１０】第２の実施形態例の構成図である。
【図１１】図１０のエッジ強調部の構成図である。
【図１２】光学系の収差の説明図である。
【図１３】収差によるＭＴＦ劣化を補償する係数の説明図である。
【図１４】収差によるＭＴＦ劣化を補償する係数の説明図である。
【図１５】第２の実施形態例におけるエッジ成分算出のフローチャートである。
【図１６】第３の実施形態例の構成図である。
【図１７】図１６のエッジ強調部の構成図である。
【図１８】光学ＬＰＦのタイプに対応した補正係数のテーブルを示す説明図である。
【図１９】第３の実施形態例におけるエッジ成分算出のフローチャートである。
【符号の説明】
【０１００】
１００、２００・・・デジタルカメラ、１０１・・・光学系、１０２・・・原色ＢａｙｅｒＣＣＤ、１０３・・・Ａ／Ｄ変換部、１０４・・・画像バッファ、１０５・・・ノイズテーブル、１０６、２０６、３０６・・・エッジ強調部、１０７・・・色補間部、１０８・・・ＹＣ変換部、１０９・・・彩度補正部、１１０・・・ＹＣ合成部、１１１・・・記録部、１１２・・・制御部、１２１、２２１、３２１・・・方向判定部、１２２・・・階調調整部、１２３・・・帯域強調部Ａ、１２４・・・帯域強調部Ｂ、１２５、２２５、３２５・・・加重係数決定部、１２６・・・加重部、２０２・・・収差補正テーブル、３０２・・・光学ＬＰＦ情報ＲＯＭ
【図１】
0004700445.tif 000011
【図２】
0004700445.tif 000012
【図３】
0004700445.tif 000013
【図４】
0004700445.tif 000014
【図５】
0004700445.tif 000015
【図６】
0004700445.tif 000016
【図７】
0004700445.tif 000017
【図８】
0004700445.tif 000018
【図９】
0004700445.tif 000019
【図１０】
0004700445.tif 000020
【図１１】
0004700445.tif 000021
【図１２】
0004700445.tif 000022
【図１３】
0004700445.tif 000023
【図１４】
0004700445.tif 000024
【図１５】
0004700445.tif 000025
【図１６】
0004700445.tif 000026
【図１７】
0004700445.tif 000027
【図１８】
0004700445.tif 000028
【図１９】
0004700445.tif 000029