(57)【要約】【課題】画像特徴に応じて最適な鮮鋭化を行い、画像の過剰強調やNoise Boostingなどを改善することができる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供する。【解決手段】画像処理装置１は、画像から画素特徴量ΔＩｘ，ΔＩｙを算出し、共通の画素特徴量ΔＩｘ，ΔＩｙに基づいて少なくともテクスチャ強度Ｔｅｘｔｕｒｅｎｅｓｓ、エッジ強度Ｅｄｇｅｎｅｓｓを含む複数の画像特徴量を画素毎に算出する特徴算出部１０と、複数の画像特徴量に基づいて、画像を鮮鋭化するときの鮮鋭化強度Ｓを算出する強度算出部２０と、鮮鋭化強度Ｓに基づいて、画像を鮮鋭化するときのフィルタ係数を算出するフィルタ選択部３０と、フィルタ係数に基づいて画像をフィルタ処理して鮮鋭化する鮮鋭化部４０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】
画像から画素特徴量を算出し、共通の前記画素特徴量に基づいて少なくともテクスチャ強度、エッジ強度を含む複数の画像特徴量を画素毎に算出する特徴算出部と、
前記複数の画像特徴量に基づいて、前記画像を鮮鋭化するときの鮮鋭化強度を算出する強度算出部と、
前記鮮鋭化強度に基づいて、前記画像を鮮鋭化するときのフィルタ係数を算出するフィルタ選択部と、
前記フィルタ係数に基づいて前記画像をフィルタ処理して鮮鋭化する鮮鋭化部と
を備えた画像処理装置。
【請求項２】
前記複数の画像特徴量は、更に、フラット強度又はグラデーション強度の少なくとも一つを含む
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画素特徴量が水平方向及び垂直方向の輝度一次微分値である
請求項１又は請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記鮮鋭化強度は、前記テクスチャ強度に対して、少なくとも前記エッジ強度を含む前記画像特徴量に基づく値を重みとして乗じて算出される
請求項１乃至請求項３のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記グラデーション強度は、所定の範囲の領域において算出した輝度の勾配方向ヒストグラムにおいて、隣接する複数のビンの積算頻度が最大となる方向の頻度に基づいて算出される
請求項２記載の画像処理装置。
【請求項６】
画像から画素特徴量を算出し、共通の前記画素特徴量に基づいて少なくともテクスチャ強度、エッジ強度を含む複数の画像特徴量を画素毎に算出するステップと、
前記複数の画像特徴量に基づいて、前記画像を鮮鋭化するときの鮮鋭化強度を算出するステップと、
前記鮮鋭化強度に基づいて、前記画像を鮮鋭化するときのフィルタ係数を算出するステップと、
前記フィルタ係数に基づいて前記画像をフィルタ処理して鮮鋭化するステップと
を有する画像処理方法。
【請求項７】
コンピュータに、
画像から画素特徴量を算出し、共通の前記画素特徴量に基づいて少なくともテクスチャ強度、エッジ強度を含む複数の画像特徴量を画素毎に算出する処理と、
前記複数の画像特徴量に基づいて、前記画像を鮮鋭化するときの鮮鋭化強度を算出する処理と、
前記鮮鋭化強度に基づいて、前記画像を鮮鋭化するときのフィルタ係数を算出する処理と、
前記フィルタ係数に基づいて前記画像をフィルタ処理して鮮鋭化する処理と
を実行させるための画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
撮影時又は信号転送時などに失われた情報を回復するために、解像度の低い画像から解像度の高い画像を生成することがある。例えば、特許文献１には、輪郭強調処理を行った後に超解像処理を行い、画像の解像度を高くすることが記載されている。
また、解像度の低い画像を解像度の高い画像にアップコンバートした後に、画像の鮮鋭感を出すために何らかの鮮鋭化（Detail Enhancement）処理を行う場合もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２６２２７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
背景技術に係る鮮鋭化処理にハイパスフィルタやアンシャープマスクなどの公知の手法を用いる場合、これらの手法が画像全体に対して一様な強度で処理を施すために、平坦部のノイズを強調してしまうようなことがあった。
【０００５】
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、画像特徴に応じて最適な鮮鋭化を行い、画像の過剰強調やNoise Boostingなどを改善することができる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム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】
本発明に係る画像処理装置は、画像から画素特徴量を算出し、共通の画素特徴量に基づいて少なくともテクスチャ強度、エッジ強度を含む複数の画像特徴量を画素毎に算出する特徴算出部と、複数の画像特徴量に基づいて、画像を鮮鋭化するときの鮮鋭化強度を算出する強度算出部と、鮮鋭化強度に基づいて、画像を鮮鋭化するときのフィルタ係数を算出するフィルタ選択部と、フィルタ係数に基づいて画像をフィルタ処理して鮮鋭化する鮮鋭化部とを備えるものである。
【０００７】
また、本発明に係る画像処理方法は、画像から画素特徴量を算出し、共通の画素特徴量に基づいて少なくともテクスチャ強度、エッジ強度を含む複数の画像特徴量を画素毎に算出するステップと、複数の画像特徴量に基づいて、画像を鮮鋭化するときの鮮鋭化強度を算出するステップと、鮮鋭化強度に基づいて、画像を鮮鋭化するときのフィルタ係数を算出するステップと、フィルタ係数に基づいて画像をフィルタ処理して鮮鋭化するステップとを有するものである。
【０００８】
また、本発明に係る画像処理プログラムは、コンピュータに、画像から画素特徴量を算出し、共通の画素特徴量に基づいて少なくともテクスチャ強度、エッジ強度を含む複数の画像特徴量を画素毎に算出する処理と、複数の画像特徴量に基づいて、画像を鮮鋭化するときの鮮鋭化強度を算出する処理と、鮮鋭化強度に基づいて、画像を鮮鋭化するときのフィルタ係数を算出する処理と、フィルタ係数に基づいて画像をフィルタ処理して鮮鋭化する処理とを実行させるためのものである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明により、画像特徴に応じて最適な鮮鋭化を行い、画像の過剰強調やNoise Boostingなどを改善する画像処理装置、画像処理方法及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】
【００１０】
【図１】実施の形態に係る画像処理装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態に係る画像処理方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】実施の形態に係る画像特徴と輝度一次微分値ΔＩｘ，ΔＩｙとの関係を示す図である。
【図４】実施の形態に係る画像特徴と勾配強度∇ｘｙとの関係を示す図である。
【図５】実施の形態に係る勾配方向ＯＣの算出方法を説明するための図である。
【図６】実施の形態に係るヒストグラムｈｉｓｔとヒストグラムｈｉｓｔｓｕｍとの関係を示す図である。
【図７】実施の形態に係る鮮鋭化強度Ｓの算出方法を説明するための図である。
【図８】実施の形態に係る鮮鋭化処理を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本実施の形態に係る画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムについて説明する。
図１は、本実施の形態に係る画像処理装置１の構成を示すブロック図である。
画像処理装置１は、画像特徴算出部１０、鮮鋭化強度算出部２０、フィルタ選択部３０、鮮鋭化部４０などを備える。
【００１２】
画像特徴算出部（特徴算出部）１０は、低解像度画像をアップコンバートした高解像度画像（原画像）などを入力し、エッジ、テクスチャ、グラデーション、フラット、ノイズなどの局所的な複数の画像特徴について、その強度を画像特徴の特徴量（画像特徴量）として画素毎に算出する。画像特徴算出部１０は、画像特徴量として、少なくともエッジ強度及びテクスチャ強度を算出する。
【００１３】
このために、画像特徴算出部１０は、Ｙ／Ｃ分離部１１、画素特徴算出部１２、エッジ強度算出部１３、テクスチャ強度算出部１４、グラデーション強度算出部１５、フラット強度算出部１６などを備える。
【００１４】
Ｙ／Ｃ分離部１１は、原画像から輝度成分を抽出し、画素特徴算出部１２に出力する。
画素特徴算出部１２は、Ｙ／Ｃ分離部１１が抽出した輝度成分から画素特徴の特徴量（画素特徴量）として水平方向及び垂直方向の輝度一次微分値を画素毎に算出し、エッジ強度算出部１３、テクスチャ強度算出部１４、グラデーション強度算出部１５、フラット強度算出部１６に共通の画素特徴量としてそれぞれ出力する。
【００１５】
エッジ強度算出部１３は、局所領域内の水平方向及び垂直方向の輝度一次微分値の絶対値総和を、エッジ強度として算出し、鮮鋭化強度算出部２０に入力する。
テクスチャ強度算出部１４は、水平方向及び垂直方向の輝度一次微分値から勾配強度を算出し、局所領域内でクリップ処理しながら積算して、テクスチャ強度を算出し、鮮鋭化強度算出部２０に入力する。
【００１６】
グラデーション強度算出部１５は、水平方向及び垂直方向の輝度一次微分値から各画素の勾配方向を求め、局所領域内の画素の勾配方向のヒストグラムを求め、頻度が最大となる勾配方向を求めて、グラデーション強度を算出し、鮮鋭化強度算出部２０に入力する。
【００１７】
フラット強度算出部１６は、水平方向及び垂直方向の輝度一次微分値から勾配強度を算出し、局所領域内のしきい値以下の勾配強度を積算して、フラット強度を算出し、鮮鋭化強度算出部２０に入力する。
【００１８】
本実施の形態に係る画像処理装置１では、エッジ強度、テクスチャ強度などの各画像特徴量を共通の輝度一次微分値を局所領域内で積算して算出するため、回路規模を非常に小さくすることができる。
【００１９】
鮮鋭化強度算出部（強度算出部）２０は、画像特徴算出部１０が算出した各画像特徴量を入力し、例えば、テクスチャ領域の鮮鋭化強度を画素毎に算出し、フィルタ選択部３０に入力する。
フィルタ選択部３０は、鮮鋭化強度算出部２０が算出した鮮鋭化強度に基づいて、フィルタ係数、例えば、アンシャープマスクの強調係数を変更し、鮮鋭化部４０に入力する。
【００２０】
鮮鋭化部４０は、原画像に対して、フィルタ選択部３０が変更したフィルタ係数に基づいて、アンシャープマスクなどのフィルタによる鮮鋭化（Detail Enhancement）処理を画素毎に行い、鮮鋭化画像を作成し、出力する
【００２１】
なお、画像処理装置１が実現する各構成要素は、例えば、コンピュータである画像処理装置１が備える演算装置（図示せず）の制御によって、プログラムを実行させることにより実現できる。
【００２２】
より具体的には、画像処理装置１は、記憶部（図示せず）に格納されたプログラムを主記憶装置（図示せず）にロードし、演算装置の制御によってプログラムを実行して実現する。また、各構成要素は、プログラムによるソフトウェアで実現することに限ることなく、ハードウェア、ファームウェア及びソフトウェアのうちのいずれかの組み合わせなどにより実現しても良い。
【００２３】
上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。
【００２４】
非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。
【００２５】
また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によって画像処理装置１に供給されても良い。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバなどの有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００２６】
次に、本実施の形態に係る画像処理装置１の動作、すなわち、画像処理方法について、具体的に説明する。
図２は、本実施の形態に係る画像処理方法の処理手順を示すフローチャートである。
【００２７】
画像処理装置１は処理を開始すると、高解像度画像（原画像）を入力する（ステップＳ１０）。
次に、Ｙ／Ｃ分離部１１が、原画像から輝度成分を抽出する（ステップＳ２０）。
【００２８】
次に、画素特徴算出部１２が、画素特徴量として、水平方向、垂直方向について、輝度の隣接画素差分（輝度一次微分値）ΔＩｘ，ΔＩｙを算出する（ステップＳ３０）。
【００２９】
次に、エッジ強度算出部１３が、式（１）のように、例えば、９×９画素の局所領域内の輝度一次微分値ΔＩｘ，ΔＩｙの絶対値総和を、エッジ強度Ｅｄｇｅｎｅｓｓとして算出する（ステップＳ４０）。
Ｅｄｇｅｎｅｓｓ  ＝  ｜ΣΔＩｘ｜  ＋  ｜ΣΔＩｙ｜      ・・・式（１）
【００３０】
図３は、本実施の形態に係る画像特徴と輝度一次微分値ΔＩｘ，ΔＩｙとの関係を示す図である。横方向は画像特徴がテクスチャ、グラデーション又はエッジであるときの各画素を示し、縦方向は各画素の輝度一次微分値ΔＩｘ，ΔＩｙを示している。
【００３１】
輝度一次微分値ΔＩｘ，ΔＩｙの絶対値総和は、テクスチャのように輝度一次微分値ΔＩｘ，ΔＩｙの符号変化が比較的多い場合にはそれらが相殺されて値が小さくなり、また、グラデーションやエッジのように輝度が単調増加／減少で輝度一次微分値ΔＩｘ，ΔＩｙの符号変動が少ない場合には値が大きくなる。特に、エッジでは比較的大きな値となる。この性質を利用して、絶対値総和値が大きい領域をエッジとして検出する。
【００３２】
次に、テクスチャ強度算出部１４が、式(２) のように、輝度一次微分値ΔＩｘ，ΔＩｙから勾配強度∇ｘｙを算出し、式（３）のように、例えば、９×９画素の局所領域内の各画素の勾配強度∇ｘｙが値ｃｌを超えないようにクリップしながら積算して、テクスチャ強度Ｔｅｘｔｕｒｅｎｅｓｓを算出する（ステップＳ５０）。
【００３３】
【数１】
2017091231.tif 000003
Ｔｅｘｔｕｒｅｎｅｓｓ  ＝  Σｍｉｎ（∇ｘｙ、ｃｌ）      ・・・式（３）
【００３４】
図４は、本実施の形態に係る画像特徴と勾配強度∇ｘｙとの関係を示す図である。横方向は画像特徴がテクスチャであるときの各画素を示し、縦方向は各画素の勾配強度∇ｘｙを示している。
クリップすることにより、振幅の大きいテクスチャ領域のテクスチャ強度が大きくなりすぎてしまうのを抑制することができる。例えば、広範囲で見れば同一パターンのテクスチャであるが、局所的にはパターンの変化が激しい画像などにおいて、テクスチャ強度を一様に安定させることができる。
【００３５】
次に、グラデーション強度算出部１５が、グラデーション強度を算出する（ステップＳ６０）。グラデーション強度算出部１５は、例えば、１５×１５画素の局所領域内の輝度勾配が一定方向に揃っていて、かつ、輝度変動が小さい場合にグラデーション強度の値が大きくなるようにする。
このために、グラデーション強度算出部１５は、輝度一次微分値ΔＩｘ，ΔＩｙから各画素の勾配方向ＯＣを求める。
【００３６】
図５は、本実施の形態に係る勾配方向ＯＣの算出方法を説明するための図である。
図５（ａ）に示すように、各画素の勾配方向ＯＣを「０」〜「７」の８方向又は「８」の勾配無しに量子化する。具体的には、勾配方向ＯＣを輝度一次微分値ΔＩｘ，ΔＩｙの２ベクトルが成す角度より求める。例えば、図５（ｂ）に示す例では、勾配方向ＯＣは「３」になる。
この処理を定式化すると、式（４）のようになる。
【００３７】
【数２】
2017091231.tif 000004
【００３８】
そして、グラデーション強度算出部１５は、局所領域ΩＬ内で算出された各画素の勾配方向ＯＣのヒストグラムｈｉｓｔを作成する。このとき、式（５）のように、グラデーションの弱い輝度遷移がある画素のみを積算するために、勾配強度∇ｘｙが閾値ｔｈＧ以下の場合にのみヒストグラムに投票する。これにより、エッジに係る画素を投票しないようにすることができる。
【００３９】
【数３】
2017091231.tif 000005
【００４０】
また、同じ方向に変化するグラデーション領域であっても、量子化の段階で勾配方向ＯＣが複数の方向にばらついてしまうことがある。このことを抑制するために、グラデーション強度算出部１５は、式（６）のように、隣り合う３つのビン、つまり、隣り合う勾配方向ＯＣの値を積算または平均することにより、新たにヒストグラムｈｉｓｔｓｕｍを作成する。
【００４１】
【数４】
2017091231.tif 000006
【００４２】
図６は、本実施の形態に係るヒストグラムｈｉｓｔとヒストグラムｈｉｓｔｓｕｍとの関係を示す図である。
ヒストグラムｈｉｓｔｓｕｍの勾配方向ＯＣが「２」のビンの高さ（頻度）は、ヒストグラムｈｉｓｔの勾配方向ＯＣが「１」〜「３」のビンの高さを積算することにより求める。
【００４３】
そして、式（６）のように、ｈｉｓｔｓｕｍから頻度が最大となる勾配方向ｄｉｒを求め、このビンの頻度によりグラデーション強度Ｇｒａｄａｔｉｏｎを算出する。Ｇｒａｄａｔｉｏｎ値は、輝度勾配が小さく、勾配方向が揃っているほど大きくなる。
【００４４】
次に、フラット強度算出部１６が、勾配強度∇ｘｙを算出し、式（７）のように、例えば、９×９画素の局所領域内で、しきい値ｔｈＦ以下の勾配強度∇ｘｙの数を積算して、フラット強度Ｆｌａｔｎｅｓｓを算出する（ステップＳ７０）。
【００４５】
【数５】
2017091231.tif 000007
【００４６】
フラット強度Ｆｌａｔｎｅｓｓは、画像平坦領域を検出するもので、画像領域が平坦であるほど大きな値となる。
なお、上述したステップＳ４０〜ステップＳ７０のエッジ強度算出、テクスチャ強度算出、グラデーション強度算出、フラット強度算出の各処理の順番は上記に限られるものではなく、また、同時に行われても良い。
【００４７】
次に、鮮鋭化強度算出部２０が、式（８）のように、テクスチャ強度、グラデーション強度、エッジ強度、フラット強度の各画像特徴量、すなわち、算出した各強度を重み係数に線形変換して乗ずることにより、鮮鋭化強度Ｓを求める（ステップＳ８０）。
【００４８】
【数６】
2017091231.tif 000008
【００４９】
図７は、本実施の形態に係る鮮鋭化強度Ｓの算出方法を説明するための図である。
鮮鋭化したい画像特徴は、例えば、テクスチャである。算出したテクスチャ強度Ｔｅｘｔｕｒｅｎｅｓｓは、単純な輝度勾配∇ｘｙの積算値であるので、グラデーションやエッジの影響、及び、フラット領域の微小なノイズ変動の影響を含んでいる。これらの影響を除外するために、グラデーション強度、エッジ強度、フラット強度を反転した値を重みとしてテクスチャ強度に乗ずることで、テクスチャの尖鋭化強度Ｓを得ることができる。
【００５０】
次に、フィルタ選択部３０が、鮮鋭化強度Ｓに応じてフィルタ係数を変更する（ステップＳ９０）。フィルタにはいろいろな種類のものを用いることができるが、本実施の形態ではアンシャープマスクを用いることにする。
【００５１】
最後に、鮮鋭化部４０がフィルタ係数に基づいて、ステップＳ１０で入力した原画像をフィルタ処理して鮮鋭化する（ステップＳ１００）。
図８は、本実施の形態に係る鮮鋭化処理を説明するための図である。
鮮鋭化部４０は、図８（Ａ）に示す入力画像に係る原信号ａを入力すると、アンシャープマスクを用いて平滑化し、図８（Ｂ）に示す平滑信号ｂを生成する。そして、原信号ａと平滑信号ｂとの差分をとって、図８（Ｃ）に示す差信号ｃを生成する。更に、差信号ｃにステップＳ９０で変更したフィルタ係数（強調係数）を乗じてスケーリングして、図８（Ｄ）に示す強調信号ｄを生成し、原信号ａに加算して、図８（Ｅ）に示す出力画像に係る鮮鋭化信号ｅを生成する。
【００５２】
ここで、図８（Ｄ）における強調係数の重みを鮮鋭化強度Ｓに応じて変化させることで、鮮鋭化の効果を制御することができる。
【００５３】
なお、本実施の形態に係る画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムでは、画素特徴量として水平方向及び垂直方向の輝度一次微分値ΔＩｘ，ΔＩｙを用いたが、画素特徴量として水平方向及び垂直方向の輝度二次微分値や、Ｙ／Ｃ分離部１１が抽出した輝度成分にソーベルフィルタ等のフィルタ処理を施して得られた値などを用いることもできる。
【００５４】
また、本実施の形態に係る画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムでは、テクスチャの鮮鋭化強度Ｓをテクスチャ強度Ｔｅｘｔｕｒｅｎｅｓｓに対して、エッジ強度Ｅｄｇｅｎｅｓｓ、グラデーション強度Ｇｒａｄａｔｉｏｎ及びフラット強度Ｆｌａｔｎｅｓｓを重みに用いて算出したが、テクスチャの鮮鋭化強度Ｓをテクスチャ強度Ｔｅｘｔｕｒｅｎｅｓｓに対して、少なくともエッジ強度Ｅｄｇｅｎｅｓｓを含む１又は複数の画像特徴量を重みに用いて算出しても良い。
【００５５】
また、本実施の形態に係る画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムでは、テクスチャ領域を検出又は特定することなく、テクスチャを鮮鋭化したが、各画像特徴量に基づいてテクスチャ領域を検出又は特定した上で、テクスチャを鮮鋭化しても良い。
また、本実施の形態に係る画像処理装置又は画像処理方法では、テクスチャを鮮鋭化したが、エッジなどの他の画像特徴を鮮鋭化しても良い。
【００５６】
以上、説明したように、本実施の形態に係る画像処理装置１は、画像から画素特徴量ΔＩｘ，ΔＩｙを算出し、共通の画素特徴量ΔＩｘ，ΔＩｙに基づいて少なくともテクスチャ強度Ｔｅｘｔｕｒｅｎｅｓｓ、エッジ強度Ｅｄｇｅｎｅｓｓを含む複数の画像特徴量を画素毎に算出する特徴算出部１０と、複数の画像特徴量に基づいて、画像を鮮鋭化するときの鮮鋭化強度Ｓを算出する強度算出部２０と、鮮鋭化強度Ｓに基づいて、画像を鮮鋭化するときのフィルタ係数を算出するフィルタ選択部３０と、フィルタ係数に基づいて画像をフィルタ処理して鮮鋭化する鮮鋭化部４０とを備えるものである。
【００５７】
このような構成により、画像特徴に応じて最適な鮮鋭化を行い、画像の過剰強調やNoise Boostingなどを改善することができる。すなわち、鮮鋭化が必要な領域と鮮鋭化の強度とを、回路規模、メモリ使用量などを抑えながら精度よく検出し、ノイズを過剰強調することがなく、鮮鋭化領域のみを適切な強度で鮮鋭化することができる。
【００５８】
また、本実施の形態に係る画像処理装置１は、複数の画像特徴量は、更に、フラット強度Ｆｌａｔｎｅｓｓ又はグラデーション強度Ｇｒａｄａｔｉｏｎの少なくとも一つを含むことが好ましい。
このような構成により、鮮鋭化が必要な領域と鮮鋭化の強度とを、更に精度よく検出することができる。
【００５９】
また、本実施の形態に係る画像処理装置１は、画素特徴量が水平方向及び垂直方向の輝度一次微分値ΔＩｘ，ΔＩｙであることが好ましい。
このような構成により、鮮鋭化が必要な領域と鮮鋭化の強度とを、回路規模、メモリ使用量などを更に抑えながら精度よく検出することができる。
【００６０】
また、本実施の形態に係る画像処理装置１は、鮮鋭化強度Ｓは、テクスチャ強度Ｔｅｘｔｕｒｅｎｅｓｓに対して、少なくともエッジ強度Ｅｄｇｅｎｅｓｓを含む画像特徴量に基づく値を重みとして乗じて算出されることが好ましい。
このような構成により、共通の画素特徴量を用いて画像特徴量を算出しているにも関わらず、テクスチャのみを精度良く鮮鋭化することができる。
【００６１】
また、本実施の形態に係る画像処理装置１は、グラデーション強度Ｇｒａｄａｔｉｏｎは、所定の範囲の領域において算出した輝度の勾配方向ヒストグラムｈｉｓｔにおいて、隣接する複数のビンの積算頻度が最大となる方向の頻度に基づいて算出されることが好ましい。
このような構成により、グラデーション強度Ｇｒａｄａｔｉｏｎを精度良く算出することができる。
【００６２】
また、本実施の形態に係る画像処理方法は、画像から画素特徴量ΔＩｘ，ΔＩｙを算出し、共通の画素特徴量ΔＩｘ，ΔＩｙに基づいて少なくともテクスチャ強度Ｔｅｘｔｕｒｅｎｅｓｓ、エッジ強度Ｅｄｇｅｎｅｓｓを含む複数の画像特徴量を画素毎に算出するステップＳ２０〜Ｓ７０と、複数の画像特徴量に基づいて、画像を鮮鋭化するときの鮮鋭化強度Ｓを算出するステップＳ８０と、鮮鋭化強度Ｓに基づいて、画像を鮮鋭化するときのフィルタ係数を算出するステップＳ７０と、フィルタ係数に基づいて画像をフィルタ処理して鮮鋭化するステップＳ８０とを有するものである。
このような構成により、画像特徴に応じて最適な鮮鋭化を行い、画像の過剰強調やNoise Boostingなどを改善することができる。
【００６３】
また、本実施の形態に係る画像処理プログラムは、コンピュータに、画像から画素特徴量ΔＩｘ，ΔＩｙを算出し、共通の画素特徴量ΔＩｘ，ΔＩｙに基づいて少なくともテクスチャ強度Ｔｅｘｔｕｒｅｎｅｓｓ、エッジ強度Ｅｄｇｅｎｅｓｓを含む複数の画像特徴量を画素毎に算出する処理（ステップＳ２０〜Ｓ７０）と、複数の画像特徴量に基づいて、画像を鮮鋭化するときの鮮鋭化強度Ｓを算出する処理（ステップＳ８０）と、鮮鋭化強度Ｓに基づいて、画像を鮮鋭化するときのフィルタ係数を算出する処理（ステップＳ７０）と、フィルタ係数に基づいて画像をフィルタ処理して鮮鋭化する処理（ステップＳ８０）とを実行させるためのものである。
このような構成により、画像特徴に応じて最適な鮮鋭化を行い、画像の過剰強調やNoise Boostingなどを改善することができる。
【符号の説明】
【００６４】
１    画像処理装置
１０    画像特徴算出部（特徴算出部）
１１    Ｙ／Ｃ分離部
１２    画素特徴算出部
１３    エッジ強度算出部
１４    テクスチャ強度算出部
１５    グラデーション強度算出部
１６    フラット強度算出部
２０    鮮鋭化強度算出部（強度算出部）
３０    フィルタ選択部
４０    鮮鋭化部
【図１】
2017091231.tif 000009
【図２】
2017091231.tif 000010
【図３】
2017091231.tif 000011
【図４】
2017091231.tif 000012
【図５】
2017091231.tif 000013
【図６】
2017091231.tif 000014
【図７】
2017091231.tif 000015
【図８】
2017091231.tif 000016