(57)【要約】【課題】画像を補正する際に、画像品質の劣化を回避し、かつ、演算速度をより向上させる。また、ミクロテククスチャとマクロテクスチャの両方に適した画像補正技術を提供する。【解決手段】画像補正装置１であって、補正対象の領域を受け付けて、画像中の補正領域を設定する補正領域設定手段と、前記補正領域の周辺領域の画像特徴量を解析し、前記補正領域のテクスチャの方向性を検出する周辺領域解析手段と、前記補正領域のテクスチャの方向性に基づいて、前記補正領域の画素を前記周辺領域側から順に生成し、前記補正領域を画素単位に補正する補正手段と、を備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像補正装置であって、
補正対象の領域を受け付けて、画像中の補正領域を設定する補正領域設定手段と、
前記補正領域の周辺領域の画像特徴量を解析し、前記補正領域のテクスチャの方向性を検出する周辺領域解析手段と、
前記補正領域のテクスチャの方向性に基づいて、前記補正領域の画素を前記周辺領域側から順に生成し、前記補正領域を画素単位に補正する補正手段と、を備えること
を特徴とする画像補正装置。
【請求項２】
請求項１記載の画像補正装置であって、
前記補正領域のテクスチャの方向性に流体計算を適用し、前記補正領域の画素の移動を決定する速度場を算出する補正領域速度場算出手段を、さらに有し、
前記補正手段は、前記速度場を用いて前記補正領域を画素単位に補正すること
を特徴とする画像補正装置。
【請求項３】
請求項２記載の画像補正装置であって、
前記補正手段は、前記周辺領域の画素に対して編微分方程式を適用し、前記補正領域の画素を画素単位に補正し、
前記偏微分方程式は、前記速度場を用いた移流方程式に基づいており、計算格子面で離散化して適用されること
を特徴とする画像補正装置。
【請求項４】
情報処理装置が行う画像補正方法であって、
前記情報処理装置は、
補正対象の領域を受け付けて、画像中の補正領域を設定する補正領域設定ステップと、
前記補正領域の周辺領域の画像特徴量を解析し、前記補正領域のテクスチャの方向性を検出する周辺領域解析ステップと、
前記補正領域のテクスチャの方向性に基づいて、前記補正領域の画素を前記周辺領域側から順に生成し、前記補正領域を画素単位に補正する補正ステップと、を行なうこと
を特徴とする画像補正方法。
【請求項５】
情報処理装置が実行する画像補正プログラムであって、
前記情報処理装置に、
補正対象の領域を受け付けて、画像中の補正領域を設定する補正領域設定ステップと、
前記補正領域の周辺領域の画像特徴量を解析し、前記補正領域のテクスチャの方向性を検出する周辺領域解析ステップと、
前記補正領域のテクスチャの方向性に基づいて、前記補正領域の画素を前記周辺領域側から順に生成し、前記補正領域を画素単位に補正する補正ステップと、を実行させること
を特徴とする画像補正プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を補正する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像の一部が欠落している場合、画像編集ツールなどを用いて、手作業で欠落した部分の画像の補正を行なう場合が多い。また、非特許文献１には、異方拡散方程式を用いて画像を修復する技術が記載されている。また、非特許文献２には、テクスチャ・シンセシスと呼ばれる方法で、画像を修復する技術が記載されている。
【非特許文献１】M.Beralmio, G.Sapiro, C.Ballester, and V.Caselles, Computer Graphics, “Image inpainting”, Proceeding of SIGGRAPH 2000, pp.417-424, July 2000
【非特許文献２】Li-Yi Wei and M.Levoy,“Texture systhesis over arbitrary manifold surfaces”, Proceeding of SIGGRAPH 2001, pp.355-360, Aug.2001
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
異方拡散方程式を用いた画像修正技術では、主にミクロテクスチャ（細かい模様・図柄）の画像修正を行なう。しかしながら、異方拡散方程式を用いた画像修正技術では、異方拡散方程式に起因したテクスチャの平滑化が生じるため、欠落した画像周辺の画像と同じ画像を再生することは困難であった。すなわち、画質が劣化してしまう可能性がある。また、異方拡散方程式を用いた場合、演算量が多いため演算速度が遅く、性能上の問題がある。
【０００４】
また、テクスチャ・シンセシス方法は、マクロテクスチャ（粗い模様・図柄）の画像修正に用いられる画像修復技術である。そのため、修正対象の画像の細かさに応じて、異方拡散方程式を用いた画像修正技術か、あるいはテクスチャ・シンセシス方法かを、使い分ける必要がある。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、画像を補正する際に、画像品質の劣化を回避し、かつ、演算速度をより向上させることにある。また、本発明の目的は、ミクロテククスチャとマクロテクスチャの両方に適した画像補正技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明は、例えば、画像補正装置であって、補正対象の領域を受け付けて、画像中の補正領域を設定する補正領域設定手段と、前記補正領域の周辺領域の画像特徴量を解析し、前記補正領域のテクスチャの方向性を検出する周辺領域解析手段と、前記補正領域のテクスチャの方向性に基づいて、前記補正領域の画素を前記周辺領域側から順に生成し、前記補正領域を画素単位に補正する補正手段と、を備える。
【０００７】
また、本発明は、情報処理装置が行う画像補正方法であって、前記情報処理装置は、補正対象の領域を受け付けて、画像中の補正領域を設定する補正領域設定ステップと、前記補正領域の周辺領域の画像特徴量を解析し、前記補正領域のテクスチャの方向性を検出する周辺領域解析ステップと、前記補正領域のテクスチャの方向性に基づいて、前記補正領域の画素を前記周辺領域側から順に生成し、前記補正領域を画素単位に補正する補正ステップと、を行なう。
【０００８】
また、本発明は、情報処理装置が実行する画像補正プログラムであって、前記情報処理装置に、補正対象の領域を受け付けて、画像中の補正領域を設定する補正領域設定ステップと、前記補正領域の周辺領域の画像特徴量を解析し、前記補正領域のテクスチャの方向性を検出する周辺領域解析ステップと、前記補正領域のテクスチャの方向性に基づいて、前記補正領域の画素を前記周辺領域側から順に生成し、前記補正領域を画素単位に補正する補正ステップと、を実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明により、画像を補正する際に、画像品質の劣化を回避し、かつ、演算速度をより向上させることができる。また、本発明により、ミクロテククスチャとマクロテクスチャの両方に適した画像補正技術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】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態について説明する。
【００１１】
図１は、本発明の一実施形態が適用された画像補正装置１の概略構成図である。図示する画像補正装置１は、画像入力部１１と、画像蓄積部１２と、補正領域設定部１３と、周辺領域特徴量解析部１４と、補正領域速度場算出部１５と、画像補正部１６と、表示部１７と、を備える。
【００１２】
画像入力部１１は、補正対象の画像データを入力し、画像蓄積部１２に記憶する。補正領域設定部１３は、ユーザの指示を受け付けて画像データのどこを補正するかを設定する。周辺領域特徴量解析部１４は、補正領域設定部１３が設定した補正領域の周辺の領域（周辺領域）の画像を解析し、補正領域のテクスチャの方向性（初期速度場）を生成する。補正領域速度場算出部１５は、周辺領域特徴量解析部１４が生成した初期速度場を、後述するナビエ・ストーク方程式による流体計算により連続させる。画像補正部１６は、補正領域速度場算出部１５が算出した速度場を、後述する移流方程式に投入し、補正領域を補正する。表示部１７は、補正領域を補正した画像を出力装置に表示する。
【００１３】
上記説明した、画像補正装置１は、ＣＰＵと、メモリと、外部記憶装置と、キーボードやマウスなどの入力装置と、ディスプレイなどの出力装置と、他の装置と接続するための通信制御装置と、これらの各装置を接続するバスと、を備えた汎用的なコンピュータシステムを用いることができる。このコンピュータシステムにおいて、ＣＰＵがメモリ上にロードされた画像補正装置１用のプログラムを実行することにより、画像補正装置の各機能が実現される。なお、画像補正装置１の画像蓄積部１２には、メモリまたは外部記憶装置が用いられる。
【００１４】
また、画像補正装置１用のプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶すること、または、ネットワークを介して配信することも可能である。
【００１５】
次に、本実施形態の画像補正装置１を用いた画像補正処理について説明する。
【００１６】
まず、画像入力部１１は、所定の画像データを入力し、画像蓄積部１２に記憶する。そして、補正領域設定部１３は、ユーザの指示を受け付けて、画像（画素）が欠落している補正領域（マスク画像）と、当該補正領域の周辺の周辺領域とを設定する。周辺領域は、欠落画素が発生していない、補正領域への補正の元になる画像領域である。  
なお、ユーザは、画像補正装置１の出力装置（不図示）に表示された画像データを参照し、画像編集ツール等を用いて補正領域および周辺領域を、インタラクティブに指示するものとする。また、周辺領域については、補正領域設定部１３が、ユーザから指示された補正領域に隣接する所定の領域を、周辺領域として自動的に設定することとしてもよい。
【００１７】
図２（ａ）は、画像蓄積部１２に記憶された画像データの一例である。図示する例では、画像データ２００の中心部の領域が補正領域２１０であって、波形パターンのテクスチャが表示されている部分が周辺領域２２０であるものとする。そして、図２（ｂ）は、後述する処理により、補正領域２１０の画像を、周辺領域２２０の画像に基づいて補正（生成）した画像データ２５０の例である。図示するように、周辺領域２２０の波状パターンのテクスチャが、補正領域２１０へ伝播されている。すなわち、補正領域２１０内のテクスチャと、その外側の周辺領域２２０のテクスチャとが、違和感や不整合を生じることなく、連続的なテクスチャとなって補正されている。
【００１８】
次に、周辺領域特徴量解析部１４が、周辺領域の画像のテクスチャの特徴を解析する処理について説明する。
【００１９】
周辺領域特徴量解析部１４は、画像蓄積部１２に記憶された画像データを、フーリエ変換により空間周波数画像に変換し、空間周波数画像上で周辺領域のテクスチャの方向性、周期性（ピーク性）および大きさ（周波数、画素数）を解析する。なお、空間周波数画像については、例えば、「コンピュータ画像処理入門」（田村秀行著、総研出版、日本工業技術センター編）に記載されている。
【００２０】
図３は、図２に示す画像データの空間周波数画像の例である。
【００２１】
中心に低空間周波数成分がくるように表示した場合、図示するような３次元図３００となる。横軸３０１および縦軸３０２は、それぞれ周波数成分（波数、画素数）を表す。３次元の高さ３０３は、エネルギーであって、対応する空間周波数の成分の強さ（画像濃淡値）を表す。なお、空間周波数画像に変換する前の画像データの場合、面積の広さとエネルギーとは比例関係にある。
【００２２】
この３次元図３００を真上から見た場合、図示する２次元図３１０となる。２次元図３１０の横軸３１１および縦軸３１２は、それぞれ空間周波数の成分（波数）である。原点３１３付近には低空間周波数成分が対応し、周辺方向に向かって高空間周波数成分が分布する。テクスチャの方向性は、エネルギーと直交した方向に分布の極大値が表れる。図示する２次元図３１０では、右上（座標軸の第一象限）にピーク３１４がある。周辺領域特徴量解析部１４は、空間周波数画像の周波数成分（波数）により、元の画像上での周期間隔を画素単位に取得することができる。
【００２３】
図４（ａ）は、周辺領域特徴量解析部１４が空間周波数画像を解析することにより取得した周辺領域のテクスチャの方向性を、矢印４０１で示している。
【００２４】
そして、周辺領域特徴量解析部１４は、周辺領域のテクスチャの方向性を、後述する式Ｂ５を用いて速度（速度ベクトル）として使用する。そして、周辺領域特徴量解析部１４は、補正領域２１０内へ周辺領域２２０のテクスチャの方向性（速度）を、伝播させるために、速度の成分に対して移動平均フィルタを反復的に繰り返して、画素の移動を決定する初期速度場を生成する。
【００２５】
図４（ｂ）は、周辺領域特徴量解析部１４が生成した初期速度場を、矢印４１１で示した図である。なお、生成した初期速度場４１１は、後述する補正領域速度場算出部１５の処理で用いられる。
【００２６】
そして、周辺領域特徴量解析部１４は、後述する移流方程式の境界条件と、時間積分回数とを設定する
図５は、境界条件と時間積分回数の設定方法を説明するための図である。境界条件については、周辺領域特徴量解析部１４は、補正領域２１０と周辺領域２２０との境界に設定される速度（速度ベクトル）を連続条件として与える。
【００２７】
また、時間積分回数については、周辺領域特徴量解析部１４は、周辺領域２２０のテクスチャ（波形パターン）の周期性を、前述のように図３に示す空間周波数画像の波数から算出する。すなわち、周辺領域特徴量解析部１４は、波数から１周期当たりの波長の長さ５１０（または、半波長の長さ５２０）を、画素単位で取得することができる。また、補正領域２１０の長さ５３０も画素単位で取得することができる。これにより、周辺領域特徴量解析部１４は、補正領域２１０の長さ５３０が、何波長分に相当するのかを算出する。
【００２８】
そして、周辺領域特徴量解析部１４は、後述する移流方程式の時間積分をどこまで繰り返すかを決定する。これについては、補正領域２１０内を図３のような空間周波数画像に変換して解析していきながら、補正領域２１０のテクスチャ（波形パターン）が内周辺領域２２０のテクスチャの周期と同じくなるまで時間積分を続ける。すなわち、周辺領域特徴量解析部１４は、補正領域２１０の空間周波数画像と、周辺領域２２０の空間周波数画像との類似性を判別することにより、時間積分回数を収束条件的に設定する。なお、補正領域２１０の空間周波数画像と、周辺領域２２０の空間周波数画像とは、エネルギーが異なるが、エネルギーは画像サイズに比例するため、画像サイズを考慮して適宜補正するものとする。
【００２９】
次に、補正領域速度場算出部１５の処理について説明する。
【００３０】
補正領域速度場算出部１５は、周辺領域特徴量解析部１４が算出した初期速度場を、ナビエ・ストーク方程式（以下、「ＮＳ方程式」）に代入し、所定の回数だけ、時間積分を行なって、流体的に速度場を伝播させながら速度場を連続にしていく。このとき、補正領域速度場算出部１５は、補正領域の境界部の速度場を、４辺とも常に固定しておくものとする。ＮＳ方程式については、「数値流体工学」（荒川忠一著、東京大学出版会、1995）に記載されている。
【００３１】
ＮＳ方程式は、速度と圧力（もしくは気圧）の２つの独立変数を含む。本実施形態では、初期速度場（図４（ｂ）参照）を速度の初期値として、ＮＳ方程式を解いている。以下、本実施形態のＮＳ方程式の解法を説明する。
【００３２】
ここでは、ＨＳＭＡＣ法と呼ばれる方法でＮＳ方程式を解いている。この方法では、連続式を圧力（もしくは気圧）に関して調整しながら、非線形連立方程式を反復的に解いていく。流れの対象を非圧縮流体と仮定すると、離散化した連続式は、式Ａ１に示すように、ゼロが速度場に対する条件となる。計算格子点上、圧力変数は１メッシュ毎に１変数、速度変数については、その垂直・水平成分を格子点上に配置するものとする。
【数１】
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【００３３】
次に、未来の速度場を得るために、時間項に関して、下記の式Ａ２に示すように、前進差分化を行なう。
【数２】
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【００３４】
この方法では、周辺領域特徴量解析部１４が解析した初期速度場（速度成分）を、ＮＳ方程式を解くときの初期値として与え、圧力については全領域ゼロとして推定している。境界条件は、画像輪郭部に連続条件を課している。また、粘性係数と密度については経験的に決定した。
【００３５】
各メッシュ毎に、圧力の傾きを考えた場合、その傾きに沿って速度の方向と大きさが決定される。式Ａ１が各メッシュ毎に満たされるように、圧力を調整するような解法をとる。以下の式Ａ３および式Ａ４を用いて、メッシュ毎に速度成分と圧力とを微小量ずつ、全メッシュについて反復的に計算を進める。この反復計算は、条件式（式Ａ１）が一定微小値未満となるまで続けられる。
【数３】
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【数４】
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【００３６】
収束した結果から、ある離散時間から次の時間ステップまでの速度成分と圧力とを予測することできる。このように、補正領域速度場算出部１５は、所定の回数、時間積分を繰り返えし行なうことにより、流体的に速度場を伝播させて速度場を連続させる。これにより、補正領域２１０の内部と外部（周辺領域２２０）とで、速度場を連続させることができる。
【００３７】
次に、画像補正部１６が行なう補正領域の補正処理について説明する。
【００３８】
画像修復技術については古い絵画での専門家による手作業によるものがよく知られており、inpaintingと呼ばれる。新しい絵画や写真でも傷がついたものを本来あったと推定される絵や画像に局所的に置き換えることで違和感のない元の絵や画像に限りなく近いものを復元する技術であり、保存性の観点から重要な手法である。修復される領域の周りの近傍の図柄を手がかりに置き換えが行われているものである。近年、コンピュータグラフィックスの分野では、異方拡散（Anti-Diffusion:ＡＤ）方程式を用いた方法で計算機による自動修復が試みられている。なお、異方拡散方程式を用いた自動修復については、下記の参考文献に記載されている。
【００３９】
M.Beralmio, G.Sapiro, C.Ballester, and V.Caselles, Computer Graphics, “Image inpainting”, Proceeding of SIGGRAPH 2000, pp.417-424, July 2000
図６はこの原理と考え方を示しており、本来の図柄の画像４００に基づいて、その内側の画像が欠落した領域４１０を補間するものである。欠落した領域４１０をマスク画像とした場合、その外側は境界条件として含める。そして、マスク画像の法線ベクトルに沿って、周辺の画像４００を境界条件として既知（初期値）とする。ＡＤ方程式の変数は画像領域の画素とする。初期値をＡＤ方程式に入力して、時間積分を繰り返すことで、境界の図柄が法線ベクトルに沿って内側のマスク画像へ伝播する。その結果、内側のマスク画像に相当する領域４２０が補間（修復）される。これを繰り返すことで、中心部まですべての領域が周辺の画像情報により修復される。勿論、対象となる図柄に関しても、モノクロからカラーの図柄まで適用可能である。
【００４０】
図示する画像修復方法を繰り返すと、マスク画像が徐々に外側から内側に復元されていくので、計算に際してマスク画像の領域及びその外側近傍の元となる画像は変動していくものである。なお、図２に示す画像においては、マスク画像４１０は補正領域２１０であって、本来の図柄４００は周辺領域２２０である。図２に示す場合、補正領域２１０の画像（画素）は、周辺領域側２２０から順に生成され、補正される。
【００４１】
次に、図６で説明した画像補正方法で用いられる偏微分方程式について説明する。なお、偏微分方程式については、例えば、「流体の非線形現象−数理解析とその応用−」（池田俊介著、朝倉書店）に記載されている。
【００４２】
上述した参考文献で用いられる偏微分方程式では、以下に示す式Ｂ１をメイン方程式とし、所定の時間積分回数ごとに、後述する異方拡散方程式である式Ｂ８または式Ｂ９を併用する。一方、本実施形態の偏微分方程式では、式Ｂ１をメイン方程式とし、所定の時間積分回数ごとに、後述する移流方程式である式Ｂ１０または式Ｂ１１を併用する。
【数５】
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【００４３】
式Ｂ１において、画像を構成する画素の画像濃淡値をＩ、画素を(i,j)、離散化された時間（または時刻）をｎとする。これにより、Ｉｎ(i,j)は、画素(i,j)の離散化された時間のｎ番目における画像濃淡値である。なお、i、j、nは整数である。また、δtは時間幅、Ωは画像補正を行う領域である。画素の縦横の幅は、それぞれΔx、Δyとする。また、式Ｂ１では、以下に示す式Ｂ２から式Ｂ７が用いられる。
【数６】
2007133775.tif 000008
【数７】
2007133775.tif 000009
【数８】
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【数９】
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【数１０】
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【数１１】
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【００４４】
「→」はベクトルである。Ｌは画像に関する情報であるが、式Ｂ３または式Ｂ４からわかるように、画像濃淡値の２次の空間微分値である。式Ｂ５は、単位ベクトルを表す式であって、画像濃淡値の等高線（等濃度線）の法線ベクトルである。すなわち、式Ｂ５は、既知の画像４００から補正する画像４１０内へ、どちらの方向へ計算を進めるか（補正を行なうか）を決定する量である。
【００４５】
式Ｂ７は、画像濃淡値のエッジの大きさを表す式である。式Ｂ７の右辺の添え字であるf、bについては、fは差分法における前進差分を、bは差分法における後退差分を表す。Minは０と微分値を比べて小さい方を選択し、Maxは０と微分値を比べて大きい方を選択する。なお、これまでの収束判定条件としては、式Ｂ１における画像濃淡値Ｉの時間変化がほとんどなくなった場合、もしくは、式Ｂ２が微小値以下になったときとしていた。
【００４６】
以下に示す式Ｂ８は、上述の参考文献で用いられる異方拡散方程式である。
【数１２】
2007133775.tif 000014
【００４７】
また、式Ｂ８の異方拡散方程式を離散化表現すると以下の式Ｂ９となる。
【数１３】
2007133775.tif 000015
【００４８】
式Ｂ９では、画像中、エッジ形状を保存しながら拡散させるという２つの効果をあわせもっているのが特徴である。Ｋは拡散係数相当であって、λは拡散係数である。
【００４９】
参考文献においては、式Ｂ１と式Ｂ８（または式Ｂ９）を交互に併用する。その際に、式Ｂ８は既知画像４００の画像濃淡値を境界条件として拾う。その後、式Ｂ８（または式Ｂ９）だけで時間積分して補正領域内４１０に境界条件から拾った画像濃淡値を伝播、拡散させる。
【００５０】
しかしながら、エッジ情報を取り出す計算過程と拡散効果が弱いため、所定の距離を伝播させるために、時間積分の計算時間が長くかかってしまうという問題がある。また、画質についても、逆にエッジが不自然に残ってしまうため、既知画像４００との不連続さが目立つという問題がある。また、異方拡散方程式を用いた場合、補正領域内４１０において時間積分回数を収束条件から決定することは困難である。また、異方拡散方程式を用いた場合、複数の方程式を交互に解いていくために、多くの演算を必要とし、特にループが多重になることから、演算速度の高速化が困難である。
【００５１】
次に、本実施形態で用いる移流方程式について説明する。本実施形態で用いられる移流方程式は、以下に示す式Ｂ１０である。
【数１４】
2007133775.tif 000016
【００５２】
移流方程式では、速度ベクトルｕにより、初期の画像パターン（画像濃淡値）Ｉを時間積分とともに速度ベクトルｕの方向に従って、変形せずに移動させる効果を有する。速度ベクトルｕについては、前述のとおり、補正領域速度場算出部１５がＮＳ方程式を適用して算出した速度場を用いる。
【００５３】
また、式Ｂ１０の移流方程式を計算格子上に離散化表現すると以下の式Ｂ１１となる。なお、式Ｂ１１がプログラム（画像補正部１６）で実際に用いられる式である。
【数１５】
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【００５４】
式Ｂ１１では、速度ベクトルｕも画素単位に異なるため、画像の変形は画素ごとに異なった細かい移動が可能となっている。境界条件は、画像を補正する周辺である。移流方程式の場合、用いる式は式Ｂ１１のみである。そのため、移流方程式を用いた偏微分方程式では、異方拡散方程式（式Ｂ９）を用いる偏微分方程式に比べて、極めてコンパクトである。また、単一ループで、周辺領域の画像のテクスチャを補正領域内部まで伝播させるため、計算速度が向上する。
【００５５】
上述した画像補正処理の後、表示部１７は、補正領域が画素単位に補正された画像を、出力装置に表示する。すなわち、表示部１７は、例えば図２（ｂ）に示すように補正領域２１０が補正された後の画像２５０を表示する。
【００５６】
以上説明した本実施形態の偏微分方程式では、移流方程式を用いる。これにより、補正領域周辺の複雑なテクスチャを、ほとんどそのまま画素単位に補正領域内に伝播することができる。すなわち、補正領域の画質を向上することができる。
【００５７】
また、本実施形態では、移流方程式を用いることにより、方程式がコンパクトになり、単一ループで周辺画像からのテクスチャを補正領域内部まで伝播させるため、計算速度が向上する。
【００５８】
また、本実施形態では、周辺領域特徴量解析部１４が、補正領域周辺の画像特徴量を、空間周波数画像を用いて解析し、テクスチャの方向性、パターン周期などを検出する。これにより、移流方程式の速度ベクトル、境界条件、時間積分回数を取得し、高効率の画素単位の画像補正処理を実現する。
【００５９】
また、本実施形態では、周辺領域の画像が細かいテクスチャの場合であっても、あるいは粗いテクスチャの場合であっても、移流方程式を用いて統一的に補正を行なうことができる。これにより、システムがシンプルになり、また、ユーザの利便性も向上する。
【００６０】
なお、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本発明の一実施形態が適用された画像補正装置の全体構成を示す図である。
【図２】画像補正装置により、補正領域を補正した例である。
【図３】空間周波数画像の例を示す図である。
【図４】周辺領域特徴量解析部が解析した初期速度場の例を示す図である。
【図５】時間積分回数の設定方法を説明するための図である。
【図６】画像補正方法の原理を示す図である。
【符号の説明】
【００６２】
１：画像補正装置、１１：画像入力部、１２：画像蓄積部、１３：補正領域設定部、１４：修正領域特徴量解析部、１５：補正領域速度場算出部、１６：画像補正部、１７：表示部
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図５】
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【図３】
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【図６】
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