(57)【要約】【課題】  雑音除去と輪郭強調を同時に実現することができる画像処理を提供する。【解決手段】  高域通過フィルタ１は、入力画像データｆ（ｍ，ｎ）の高域通過成分ｈ（ｍ，ｎ）を出力する。強調制御量導出部２は、入力画像データを離散ウェーブレット変換することにより強調制御量ｅ（ｍ，ｎ）を求める。乗算部３は、画素毎に強調制御量導出部２からの強調制御量ｅ（ｍ，ｎ）と高域通過フィルタ１からの出力である高域通過成分ｈ（ｍ，ｎ）との乗算値を求めて出力する。増幅部５は、乗算部３の出力を定数倍（λ倍）する。加算部４は、乗算部３からの乗算値と入力画像データとを加算して出力画像データを出力する。【選択図】図１
2005025696.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像データの高周波成分を通過させるフィルタと、
入力画像データを離散ウェーブレット変換することにより画像輪郭部と雑音で異なる大小関係となる第１及び第２の変換係数を求め、第１の変換係数の２乗の値と、第１及び第２の変換係数の積の値と、予め定められた設定値に基づき強調制御量を求める導出部と、
前記導出部からの強調制御量と前記フィルタからの出力との乗算値を出力する乗算部と、
前記乗算部からの乗算値と入力画像データとを加算して出力画像データを得る加算部と
を備え、入力画像の雑音を除去し且つ輪郭部のコントラストを強調する画像処理装置。
【請求項２】
前記導出部は、画像平坦部では負値を出力し、前記加算部により高周波成分を入力画像データから減算するようにし、一方、前記導出部は、画像輪郭部では正値を出力し、前記加算部により高周波成分を入力画像データに加算するようにした請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記導出部は、
入力画像データを離散ウェーブレット変換して第１及び第２の変換係数を求める離散ウェーブレット変換部と、
第１の変換係数を２乗する２乗回路を有する第１の回路と、
第１及び第２の変換係数を乗算する乗算器を有する第２の回路と、
前記第１の回路の出力を予め定められたα倍した値、前記第２の回路の出力を予め定められたβ倍した値、予め定められたγの値との線形和を計算して出力する設定部と
を備えた請求項１に記載の画像処置装置。
【請求項４】
前記設定部は、α＝−１、β＝１、γ＝０と設定することで、強調制御量を、画像輪郭部で正値とし、平坦部で負値とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記設定部は、α＝０、β＝０、γ＝１と設定することで、すべての画素に対して均一なコントラスト強調を実現する請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記設定部は、α＝０、β＝０、γ＝−１と設定することで、すべての画素に対して均一に平滑化を適用する請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記設定部は、α＝０、β＝１、γ＝０と設定することで、雑音除去をせずに、雑音増幅を抑えた画像強調を実現する請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記導出部は、
入力画像データの水平方向の1ライン毎に1次元フィルタ処理を行い、水平方向の第１の変換係数を出力する第１高域通過フィルタと、
入力画像データの垂直方向の1ライン毎に1次元フィルタ処理を行い、垂直方向の第１の変換係数を出力する第２高域通過フィルタと、
入力画像データ水平方向の1ライン毎に実行し且つ垂直方向の1ライン毎に実行する低域通過フィルタと、
前記低域通過フィルタからの出力の水平方向の1ライン毎に1次元フィルタ処理を行い、水平方向の第２の変換係数を出力する第３高域通過フィルタと、
前記低域通過フィルタからの出力の垂直方向の1ライン毎に1次元フィルタ処理を行い、垂直方向の第２の変換係数を出力する第４高域通過フィルタと
を有する離散ウェーブレット変換部を備えた請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記導出部は、計算された線形和の数値範囲を制限するためのリミッタをさらに備えた請求項１に記載の画像処置装置。
【請求項１０】
前記乗算部の出力を定数倍して前記加算部に出力することにより強調の程度を定める増幅部をさらに備えた請求項１に記載の画像処置装置。
【請求項１１】
入力画像データを離散ウェーブレット変換することにより画像輪郭部と雑音で異なる大小関係となる第１及び第２の変換係数を求め、第１の変換係数の２乗の値と、第１及び第２の変換係数の積の値と、予め定められた設定値に基づき強調制御量を求めること、
前記強調制御量と、入力画像データの高周波成分との乗算値を出力すること、
前記乗算値と入力画像データとを加算して出力画像データを得る加算部すること
を含み、入力画像の雑音を除去し且つ輪郭部のコントラストを強調する画像処理方法。
【請求項１２】
第１の変換係数の２乗の値を予め定められたα倍した値、第１及び第２の変換係数の積の値を予め定められたβ倍した値、及び、予め定められたγの値の線形和を計算して出力することを含む請求項１１に記載の画像処置方法。
【請求項１３】
前記設定値として、α＝−１、β＝１、γ＝０と設定することで、強調制御量を、画像輪郭部で正値とし、平坦部で負値とする請求項１２に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
処理部は、記憶部又は入力部から入力画像データを読み取るステップと、
処理部は、入力画像データを離散ウェーブレット変換することにより画像輪郭部と雑音で異なる大小関係となる第１及び第２の変換係数を求め、第１の変換係数の２乗の値と、第１及び第２の変換係数の積の値と、予め定められた設定値に基づき強調制御量を求めるステップと、
処理部は、前記強調制御量と、入力画像データの高周波成分との乗算値を出力するステップと、
処理部は、前記乗算値と入力画像データとを加算して出力画像データを得る加算部するステップと、
処理部は、得られた出力画像データを記憶部に記憶及び／又は出力部若しくは表示部に出力するステップと、
をコンピュータに実行させるための、入力画像の雑音を除去し且つ輪郭部のコントラストを強調する画像処理プログラム。
【請求項１５】
処理部は、記憶部又は入力部から入力画像データを読み取るステップと、
処理部は、入力画像データを離散ウェーブレット変換することにより画像輪郭部と雑音で異なる大小関係となる第１及び第２の変換係数を求め、第１の変換係数の２乗の値と、第１及び第２の変換係数の積の値と、予め定められた設定値に基づき強調制御量を求めるステップと、
処理部は、前記強調制御量と、入力画像データの高周波成分との乗算値を出力するステップと、
処理部は、前記乗算値と入力画像データとを加算して出力画像データを得る加算部するステップと、
処理部は、得られた出力画像データを記憶部に記憶及び／又は出力部若しくは表示部に出力するステップと、
をコンピュータに実行させるための、入力画像の雑音を除去し且つ輪郭部のコントラストを強調する画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法及びプログラム及び記録媒体に係り、特に、画像中の雑音を除去しながら輪郭部の輝度コントラストを強調する画像処理装置、画像処理方法及びプログラム及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、画像強調の目的で広範囲に利用されている方法として、一般に、アンシャープマスキングがある。これは入力画像データに対して、フィルタを用いて高周波成分を求め、強調制御量を決める任意の定数を乗じて入力画像データに加算し、強調画像を出力する方法である。しかし、アンシャープマスキング法は、入力画像データに雑音が重畳している場合、雑音成分の増幅を避けることができない。また、雑音重畳画像の強調においては、原画像の雑音成分が増幅され強調結果に現われることになる。
【０００３】
この点を解決するため、高周波成分に対して強調制御量を局所的に制御する方法が提案されている。非特許文献１では、入力画像データの画素毎に、輝度値の水平方向の中央差分と、垂直方向の中央差分の２乗和から導出される輝度勾配を高周波成分に乗じることで、強調制御量制御を行う方法が提案されている。非特許文献２は、非特許文献１の方法を改良し、ファジールールによる制御を導入している。また、特許文献１では、雑音除去を実現するために、小振幅の高周波成分に対しては符号を反転させて入力画像データに加算する雑音除去装置が提案されている。
【非特許文献１】G. Ramponi,“A cubic unsharp masking technique for contrast enhancement,” SignalProcessing, vol. 67, pp. 211-222, June 1998.
【非特許文献２】木村誠聡、田口亮、村田裕、“ファジー推論を用いた雑音が重畳された画像の強調に関する一手法、”信学論Ａ、ｖｏｌ．  Ｊ８１−Ａ、ｎｏ．９、ｐｐ．１２４７−１２５６、１９９８年９月
【特許文献１】特開２００１−２７４９９５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、非特許文献１の方法は、画像の輪郭部では輝度変化が大きいことを利用し、輪郭部でのみ高周波成分の振幅を増大させる方法であるが、輪郭部の輝度変化が小さい場合、および雑音振幅が大きい場合には効果が低い。また、入力画像データに重畳された雑音を除去することは不可能である。また、非特許文献２は、非特許文献１と同じく輝度勾配に基づく方法であるために、非特許文献１と同様の課題を有する。さらに、特許文献１は、輝度変化の小さい輪郭は、雑音と判断され平滑化されるという課題がある。
【０００５】
本発明では、以上の点に鑑み、雑音除去と輪郭強調を同時に実現することができる画像処理装置、画像処理方法及びプログラム及び記録媒体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】
【０００６】
本発明の第１の解決手段によると、
入力画像データの高周波成分を通過させるフィルタと、
入力画像データを離散ウェーブレット変換することにより画像輪郭部と雑音で異なる大小関係となる第１及び第２の変換係数を求め、第１の変換係数の２乗の値と、第１及び第２の変換係数の積の値と、予め定められた設定値に基づき強調制御量を求める導出部と、
前記導出部からの強調制御量と前記フィルタからの出力との乗算値を出力する乗算部と、
前記乗算部からの乗算値と入力画像データとを加算して出力画像データを得る加算部と
を備え、入力画像の雑音を除去し且つ輪郭部のコントラストを強調する画像処理装置が提供される。
また、前記導出部は、
入力画像データを離散ウェーブレット変換して第１及び第２の変換係数を求める離散ウェーブレット変換部と、
第１の変換係数を２乗する２乗回路を有する第１の回路と、
第１及び第２の変換係数を乗算する乗算器を有する第２の回路と、
前記第１の回路の出力を予め定められたα倍した値、前記第２の回路の出力を予め定められたβ倍した値、予め定められたγの値との線形和を計算して出力する設定部と
を備えることができる。
【０００７】
本発明の第２の解決手段によると、
入力画像データを離散ウェーブレット変換することにより画像輪郭部と雑音で異なる大小関係となる第１及び第２の変換係数を求め、第１の変換係数の２乗の値と、第１及び第２の変換係数の積の値と、予め定められた設定値に基づき強調制御量を求めること、
前記強調制御量と、入力画像データの高周波成分との乗算値を出力すること、
前記乗算値と入力画像データとを加算して出力画像データを得る加算部すること
を含み、入力画像の雑音を除去し且つ輪郭部のコントラストを強調する画像処理方法が提供される。
本発明の第３の解決手段によると、
処理部は、記憶部又は入力部から入力画像データを読み取るステップと、
処理部は、入力画像データを離散ウェーブレット変換することにより画像輪郭部と雑音で異なる大小関係となる第１及び第２の変換係数を求め、第１の変換係数の２乗の値と、第１及び第２の変換係数の積の値と、予め定められた設定値に基づき強調制御量を求めるステップと、
処理部は、前記強調制御量と、入力画像データの高周波成分との乗算値を出力するステップと、
処理部は、前記乗算値と入力画像データとを加算して出力画像データを得る加算部するステップと、
処理部は、得られた出力画像データを記憶部に記憶及び／又は出力部若しくは表示部に出力するステップと、
をコンピュータに実行させるための、入力画像の雑音を除去し且つ輪郭部のコントラストを強調する画像処理プログラム、及び、該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によると、雑音除去能力を持つにも係わらず、提案法の演算量の増加は、非特許文献１の方法と比較して、スケール２のウェーブレット変換係数を導出するために必要な低域通過フィルタと高域通過フィルタ３、４の計算、および強調制御量導出のための計算（１画素あたり乗算８回と加算４回、しきい値操作２回）のみである。この演算量の増加と同程度の演算量で、画像輪郭部だけを保存する雑音除去を実現することは、従来困難であることを考えると、本発明により、強調と雑音除去を同時に行うための、演算量の減少が実現できる。
【０００９】
本発明によると、強調制御量導出部２の定数（α、β、γ）を変更することで、装置全体を変更することなく、強調、雑音除去もしくは２つを同時に実現し、さまざまな強調特性を得ることができる。
従来の技術（非特許文献１、２及び特許文献１）が、雑音と画像輪郭の分離を、輝度振幅および差分に依存する方法で行っているため、入力画像データのコントラストが低い場合および雑音振幅が大きい場合には、雑音増幅の抑圧効果が低下するのに対し、本発明によると、離散２進ウェーブレット変換係数のスケール間の大小関係によって雑音と画像輪郭の分離を実現するために、入力画像データのコントラストおよび雑音振幅に依存せず、雑音除去と画像強調を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
１．画像処理装置
図１に、画像処理装置の構成図を示す。
本実施の形態の画像処理装置は、高域通過フィルタ１、強調制御量導出部２、乗算部３、加算部４、増幅部５を備え、入力画像の雑音を除去し且つ輪郭部のコントラストを強調する。
高域通過フィルタ１は、入力画像データｆ（ｍ，ｎ）の高周波成分を通過させ、高域通過成分ｈ（ｍ，ｎ）を出力する。なお、入力画像データｆ（ｍ，ｎ）としては、高域通過フィルタ１及び強調制御量導出部２等の処理で必要とされる、座標（ｍ，ｎ）の対象画素の周囲の画素も入力画像データとして適宜入力される。強調制御量導出部２は、入力画像データより画素毎に強調制御量ｅ（ｍ，ｎ）を出力する。強調制御量導出部２は、入力画像データを離散ウェーブレット変換することにより画像輪郭部と雑音で異なる大小関係となる第１及び第２の変換係数を求め、第１の変換係数の２乗の値と、第１及び第２の変換係数の積の値と、予め定められた設定値に基づき強調制御量ｅ（ｍ，ｎ）を求める。乗算部３は、画素毎に強調制御量導出部２からの強調制御量ｅ（ｍ，ｎ）と高域通過フィルタ１からの出力である高域通過成分ｈ（ｍ，ｎ）との乗算値を求めて出力する。また、増幅部５を必要に応じて設けることにより、乗算部３の出力を定数倍（λ倍）して加算部４にλｅ（ｍ，ｎ）ｈ（ｍ，ｎ）を出力することができる。この定数λは、強調の程度を決める正の定数であり、処理に前もって決定することができる。加算部４は、乗算部３からの乗算値と入力画像データとを加算して出力画像データ  ｆ（ｍ，ｎ）＋λｅ（ｍ，ｎ）ｈ（ｍ，ｎ）  を得て、その結果を出力する。
【００１１】
（高域通過フィルタ１）
図２は、高域通過フィルタ１のフィルタ係数の説明図である。高域通過フィルタ１の例としては、図に示すようなフィルタ係数を持つラプラシアンフィルタがある。
【００１２】
（強調制御量導出部２）
図３は、強調制御量導出部２の構成図である。この強調制御量導出部２の例では、２つのスケールを持つ離散２進ウェーブレット変換から強調制御量ｅ（ｍ，ｎ）を導出する。
強調制御量導出部２は、離散ウェーブレット変換部２１、第１及び第２の２乗回路２２及び２３、第１の加算器２４、第１及び第２の乗算器２５及び２６、第２の加算器２７、設定部２８、リミッタ２９を備える。
離散ウェーブレット変換部２１は、入力画像データを離散ウェーブレット変換して第１及び第２スケールの各々の水平及び垂直方向変換係数を求める。第１の２乗回路２２は、第１スケールの水平方向の変換係数を２乗し、第２の２乗回路２３は、第１スケールの垂直方向の変換係数を２乗する。第１の加算器２４は、第１及び第２の２乗回路２２及び２３の出力を加算する。また、第１の乗算器２５は、第１及び第２スケールの水平方向の変換係数を乗算し、第２の乗算器２６は、第１及び第２スケールの垂直方向の変換係数を乗算する。第２の加算器２７は、第１及び第２の乗算器２５及び２６の出力を加算する。設定部２８は、第１の加算器２４の出力を予め定められたα倍した値、第２の加算器２７の出力を予め定められたβ倍した値、予め定められたγの値との線形和を計算して出力する。リミッタ２９は、計算された線形和の数値範囲を制限する。
【００１３】
本実施の形態では、このように、強調制御量ｅ（ｍ，ｎ）の導出のために、入力画像データの離散２進ウェーブレット変換から得られる変換係数の２乗と異なるスケール間で得られた変換係数の積と定数の線形和を求める。設定部２８では、線形和の重みを選択することで、画像輪郭部で強調制御量は正値、画像平坦部では負値となる。これを強調制御量の下限と上限を決めるリミッタ２９に入力し、リミッタ２９の出力を定数倍した後、乗算部３により、入力画像データのフィルタ出力から得られた高周波成分と乗じる。リミッタ２９出力が負値の場合、すなわち画像平坦部では、高周波成分を入力画像データから減算することになり、装置は平滑化フィルタとして働き、リミッタ２９出力が正値の場合、すなわち画像輪郭部では、高周波成分を入力画像データに加算することから、画像強調フィルタとして動作する。
【００１４】
（離散ウェーブレット変換部２１）
ここで、離散ウェーブレット変換部２１について説明する。
一般に、離散２進ウェーブレット変換は、複数のウェーブレット関数と画像の畳み込み演算で定義される。また、ウェーブレット変換は、ウェーブレット関数をフィルタ係数として持つディジタルフィルタで実現される。
ウェーブレット関数は、基本ウェーブレット関数を時間軸方向へ２ｊ倍に伸ばすことで、定義される。ここで、ｊは１以上の整数であり、スケールと呼ばれる。スケールｊの最大値をＪとした場合、ウェーブレット変換はスケール１からスケールＪまでのＪ個のスケールと、それに対応する変換係数を出力する。
【００１５】
図４に、最大スケールを２とした場合の１次元ウェーブレット変換の説明図を示す。
離散２進ウェーブレット変換は、一例として、図に示す高域通過フィルタと低域通過フィルタからなるフィルタバンク構成で実現できる。すなわち、１次元信号に対するウェーブレット変換は、Ｊ＝２と設定した場合、この図に示したフィルタの縦続接続で実現される。高域通過フィルタ１には基本ウェーブレット関数から決まるフィルタ係数を用いる。高域通過フィルタ２には、高域通過フィルタのフィルタ係数のサンプル間に零を挿入したフィルタ係数を用い、これを低域通過フィルタで補間することによって、２倍のスケールのウェーブレット係数を導出する。
【００１６】
図５は、これら１次元信号に対するウェーブレット変換の３つのフィルタのための係数の例を示す説明図である。図５（ａ）は高域通過フィルタ１、図５（ｂ）は高域通過フィルタ２、図５（ｃ）は低域通過フィルタのフィルタ係数例をそれぞれ示す。
これらの図では、各図の中心を出力の中心として、周囲の画素に乗じる係数を示している。また、この例では、対象画素ｆ（ｎ）に対して、ｆ（Ｎ）（Ｎ＝ｎ−２，ｎ−１，ｎ，ｎ＋１，ｎ＋２）が入力画素データとして入力され、用いられる。
上図（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示したフィルタ係数により、入力信号ｘ（ｎ）に対してスケール１のウェーブレット係数Ｗｆ１（ｎ）は
Ｗｆ１（ｎ）＝ｘ（ｎ−１）−ｘ（ｎ＋１）
と計算され、低域通過フィルタ出力Ｓｆ１（ｎ）は
【００１７】
【数１】
2005025696.tif 000003
【００１８】
と計算される。これより、スケール２のウェーブレット係数Ｗｆ１（ｎ）はＳｆ１（ｎ）より
Ｗｆ２（ｎ）＝Ｓｆ１（ｎ−２）−Ｓｆ１（ｎ＋２）
と計算される。
【００１９】
図６に、２次元ウェーブレット変換の実現のためのフィルタバンクの構成図を示す。
離散ウェーブレット変換部２１は、高域通過フィルタ１＿６１、高域通過フィルタ２＿６２、高域通過フィルタ３＿６３、高域通過フィルタ４＿６４、低域通過フィルタ６５を備える。
２次元信号である画像データの場合、１次元のフィルタ処理を交互に繰り返すことで実現される。
高域通過フィルタ１＿６１は図５（ａ）、高域通過フィルタ４＿６４は図５（ｂ）のフィルタ係数を持ち、画像の水平方向の１ライン毎に１次元フィルタ処理を行う。高域通過フィルタ２＿６２は図５（ａ）、高域通過フィルタ３＿６３は図５（ｂ）のフィルタ係数を持ち、画像の垂直方向の１ライン毎に１次元フィルタ処理を行う。低域通過フィルタ６５は、図２（ｃ）のフィルタ係数によるフィルタ処理を水平方向の１ライン毎に実行した後、垂直方向の１ライン毎に実行することで実現される。
【００２０】
高域通過フィルタ１＿６１は、水平方向の第１の変換係数を出力し、高域通過フィルタ２＿６２は、垂直方向の第１の変換係数を出力する。高域通過フィルタ３＿６３は、水平方向の第２の変換係数を出力し、高域通過フィルタ４＿６４は、垂直方向の第２の変換係数を出力する。
図７は、離散２進ウェーブレット変換の高域通過フィルタ、低域通過フィルタの他の構成を示す図である。図（ａ）は、高域通過フィルタ１＿６１、図（ｂ）は、高域通過フィルタ３＿６３、図（ｃ）は、高域通過フィルタ２＿６２、図（ｄ）は、高域通過フィルタ４＿６４、図（ｅ）は、低域通過フィルタ６５をそれぞれ示す。高域通過フィルタ１＿６１と高域通過フィルタ２＿６２は、輪郭部で変換係数に極大値を発生させるために、例としてこの図に示したフィルタ係数を使用することができる。また、低域通過フィルタ６５には、ウェーブレット変換の相似則を満足させるために、例として、この図で示したフィルタ係数を使用することができる。
【００２１】
（設定部２８）
つぎに、強調制御量導出部２の設定部２８について説明する。設定部２８では、定数α、β、γを設定し、スケール１の垂直方向係数の二乗値と水平方向係数の二乗値の和にα倍した値、スケール１とスケール２の垂直方向係数を乗じた値とスケール１とスケール２の水平方向係数を乗じた値の和にβ倍した値と定数γの総和ｅを計算する。
一般に、輪郭部では、スケール１のウェーブレット変換係数が、スケール２のウェーブレット変換係数以下となることが知られている。また、逆にガウス性雑音等の雑音に対しては、スケール２のウェーブレット変換係数よりもスケール１のウェーブレット変換係数が大きくなることが知られている。そこで、例としてα＝−１、β＝１、γ＝０と設定することで、画像輪郭部でのみ強調制御量を正値、平坦部で負値とすることができる。また、すべての画素に対して均一なコントラスト強調を実現するためには、α＝０、β＝０、γ＝１と設定する。逆に、すべての画素に対して均一に平滑化を適用するためには、α＝０、β＝０、γ＝−１と設定する。雑音除去をせずに、雑音増幅を抑えた画像強調を実現する場合には、α＝０、β＝１、γ＝０と設定する。強調制御部の３つのパラメータ設定により、雑音除去と強調を同時に、および雑音増幅を抑えた強調等のさまざまな効果を実現することができる。
【００２２】
図８に、１次元信号のウェーブレット変換とウェーブレット変換のスケール間の積の説明図を示す。
この図は、ウェーブレット変換のスケールと信号の関係について、１次元信号を例に示すものである。
上図では、入力信号として、一例として、１５点から４５点までが輝度値１００、それ以外は０とした波形に、雑音を重畳させた信号を用いている。この入力信号から強調制御量を導出するためのウェーブレット変換スケール１の２乗とウェーブレット変換スケール１とスケール２の積をグラフで示す。
ウェーブレット変換スケール１の２乗値だけでは、雑音と画像輪郭の区別をつけることが困難であるが、２つのスケールの積では、雑音に対してのみウェーブレット変換係数の振幅がスケールの増加に伴って減少する性質から、輪郭部が明確に極大値として示されている。この２つの特徴量に対して係数α、βを乗じ、定数γを加算し、強調制御量を平坦部で負値、画像輪郭部で正値となるようにα、β、γを設定することで、雑音を含む平坦部で高域通過成分を原画像から減じる動作となり、高域通過成分に含まれる雑音成分を入力画像データから除去することができる。例として（α、β、γ）＝（−１、１、０）と設定すれば、平坦部で雑音除去効果が生じる。
【００２３】
（リミッタ２９）
上記の計算により求めた総和ｅが、正値で過度に大きい場合には過強調が、また、負値で過度に小さい場合には雑音発生を起こすために、リミッタ２９により数値範囲を制限する。あらかじめＵを正の定数、Ｌを負の定数として決めておく。リミッタ２９入力ｅがＵを超える場合、リミッタ２９はＵを出力、Ｌ未満の場合Ｌを出力し、それ以外の場合には、入力値ｅをそのまま出力する。上図に示したラプラシアンフィルタを用いる場合、Ｌの値は−０．２／λとすれば、本装置は画像平坦部で平滑化フィルタとして動作することが保証される。
【００２４】
（入力画素データと強調制御量の導出）
入力画像データの画素と、画素毎の強調制御量の導出に使用される画素について以下に説明する。
入力画像データの座標（ｍ、ｎ）における輝度値をｆ（ｍ、ｎ）で表し、座標（ｍ、ｎ）におけるウェーブレット変換結果および強調制御量についても、図中に数列で示したように座標（ｍ、ｎ）毎に決まる。
画像処理に用いられる入力画像データは、対象画素ｆ（ｍ，ｎ）の周囲の画素で、２次元ウェーブレット変換の計算に必要な画素を含む。これら入力画像データは、例えば、予めメモリに記憶され、必要に応じて導出部により読み出され使用される。例えば、本実施の形態では、対象画素ｆ（ｍ，ｎ）に対して、高域及び低域通過フィルタでは、図７等で示されるように、フィルタ処理に要する周囲の画素データを用いて離散２進ウェーブレット変換を計算する。また、出力画像データを再帰的に利用することもできる。
また、強調制御量の導出に使用される画素の関係については、強調制御量を決めるウェーブレット係数の導出を上記のとおりであり、さらに強調制御量ｅ（ｍ、ｎ）については
【００２５】
【数２】
2005025696.tif 000004
【００２６】
ここでＦ［・］はリミッタ２９の入出力関係を示す非線形関数と明示的に式で示される。
本発明では、強調制御量が、離散２進ウェーブレット変換の異なるスケールにおける変換係数の大小関係によって正値および負値となり、正値の場合には強調、負値の場合には雑音除去の効果が現われる。離散２進ウェーブレット変換係数の大小関係は、画像の輝度の振幅およびコントラストに依存せず、画像輪郭と雑音で異なる関係となるために、輪郭部のコントラストの大小、雑音振幅の影響を受けずに画像輪郭部だけを強調することが可能となる。
【００２７】
２．画像処理の具体例
本実施の形態の雑音除去及び輪郭強調の効果を示すために、図９に示した入力画像データを用いた。図９は、ある画像に対して３×３画素の平均値フィルタを適用した後、分散５０のガウス性雑音を重畳させた画像である。
図１０は、従来法であるアンシャープマスキング法による処理結果を示す図、図１１は、非特許文献１に示した方法による強調画像の処理結果を示す図である。一方、図１２は、本発明を用いて輪郭部の強調と雑音除去を同時に行った処理結果を示す図である。図１２の結果を得るために、一例として、定数λは０．００１、α＝−１、β＝１、γ＝０、Ｌ＝−０．２／λと設定している。
３つの強調画像を比較すると、画像輪郭部の強調は同程度であるにも係わらず、本発明による強調画像（図１２）では、画像背景部の雑音は他の手法と比べて減少しており、本発明の有効性が確認できる。
【００２８】
３．画像処理プログラム
本発明の画像処理方法又は画像処理装置・システムは、その各手順をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム、画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、画像処理プログラムを含みコンピュータの内部メモリにロード可能なプログラム製品、そのプログラムを含むサーバ等のコンピュータ、等により提供されることができる。
図１３は、本実施の形態に関するハードウェアの構成図である。
このハードウェアは、中央処理装置（ＣＰＵ）である処理部１０１、入力部１０２、出力部１０３、表示部１０４及び記憶部１０５を有する。また、処理部１０１、入力部１０２、出力部１０３、表示部１０４及び記憶部１０５は、スター又はバス等の適宜の接続手段で接続されている。記憶部１０５は、画像処理される入力画像データｆ（ｍ，ｎ）が記憶される入力画像ファイル１５１、計算された強調制御量ｅ（ｍ，ｎ）が記憶される強調制御量ファイル１５２、画像処理された出力画像データが記憶される出力画像ファイル１５３を含む。
【００２９】
図１４に、画像処理のフローチャートを示す。なお、各処理の詳細は、「１．画像処理装置」で説明したものと同様である。
画像処理プログラムは、以下の処理をコンピュータに実行させることで、入力画像の雑音を除去し且つ輪郭部のコントラストを強調する。まず、処理部１０１は、記憶部１０５の入力画像ファイル１５１又は入力部１０２から入力画像データを読み取る（ステップＳ１）。処理部１０１は、入力画像データを離散ウェーブレット変換することにより画像輪郭部と雑音で異なる大小関係となる第１及び第２の変換係数を求め、第１の変換係数の２乗の値と、第１及び第２の変換係数の積の値と、予め定められた設定値に基づき強調制御量を求める（ステップＳ２）。処理部１０１は、必要に応じて、求めた強調制御量を強調制御量ファイル１５２に記憶する。処理部１０１は、強調制御量と、入力画像データの高周波成分との乗算値を出力する（ステップＳ３）。処理部１０１は、乗算値と入力画像データとを加算して出力画像データを得る加算部する（ステップＳ４）。処理部１０１は、得られた出力画像データを記憶部１０５の出力画像ファイル１５３に記憶及び／又は出力部１０３若しくは表示部１０４に出力する（ステップＳ５）。なお、処理部１０１は、得られた出力画像データに基づき再帰的に以上の画像処理を計算してさらなる出力画像データを求めることもできる。
【産業上の利用可能性】
【００３０】
本発明は、例えば、ディジタルカメラ、ディジタルビデオカメラ、画像スキャナにおける入力画像の画像鮮鋭化に特に好適である。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】画像処理装置の構成図である。
【図２】高域通過フィルタのフィルタ係数の説明図である。
【図３】強調制御量導出部２の構成図である。
【図４】最大スケールを２とした場合のウェーブレット変換の説明図である。
【図５】１次元信号に対するウェーブレット変換の３つのフィルタのための係数の例を示す説明図である。
【図６】２次元ウェーブレット変換の実現のためのフィルタバンクの構成図である。
【図７】離散２進ウェーブレット変換の高域通過フィルタ、低域通過フィルタの構成を示す図である。
【図８】１次元信号のウェーブレット変換とウェーブレット変換のスケール間の積の説明図である。
【図９】入力画像データ例を示す図である。
【図１０】従来法であるアンシャープマスキング法による処理結果を示す図である。
【図１１】非特許文献１に示した方法による強調画像の処理結果を示す図である。
【図１２】本発明を用いて輪郭部の強調と雑音除去を同時に行った処理結果を示す図である。
【図１３】本実施の形態に関するハードウェアの構成図である。
【図１４】画像処理のフローチャートである。
【符号の説明】
【００３２】
１    高域通過フィルタ
２    強調制御量導出部
３    乗算部
４    加算部
５    増幅部
【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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【図８】
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【図１３】
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【図１４】
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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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