(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像（１０）を撮影する方法において、次のステップ：
センサ（２）によって一範囲を検出し（１００）、輝度値を示す所定数の画素を有する範囲を撮影の画像（２０）を生成し、所定の第１のサイズを有するブロック（３０）に画像（２０）を分割するステップ、
ブロック（３０）を所定の第１のサイズよりも小さい所定の第２のサイズに縮小計算することによって補助画像（４０）を作成するステップ（２００）、
補助画像（４０）のそれぞれのブロック（３０）の画素を画素の輝度値にしたがってソートするステップ（３００）、
輝度の最大化および／またコントラストの最大化を達成するために処理する必要のある関連するブロック（３０）の画素のために、ソートした画素に基づいてそれぞれのブロック（３０）について処理パラメータ（５１、５２）を決定するステップ（４００）、
処理パラメータ（５１、５２）から処理関数（６１、６２）を補間するステップ（５００）、および
画像（１０）を生成するために処理関数（６１、６２）を画像（２０）の画素に適用するステップ（６００）を含む方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、
それぞれの前記ブロック（３０）について、前記処理パラメータ（５１、５２）を決定する場合に所定数の最大輝度値（５）および／または最小輝度値（４）を考慮しない方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の方法にておいて、
前記補助画像（４０）のそれぞれのブロック（３０）のための前記処理パラメータ（５１、５２）として倍数を決定し、該倍数によって前記ブロック（３０）の最大輝度値を増減し、画素によって表すことができる最大輝度値を達成する方法。
【請求項４】
請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法において、
それぞれのブロック（３０）のための前記処理パラメータ（５１、５２）としてオフセット値および乗数を決定し、前記ブロック（３０）の画素の最小輝度値に基づいてオフセット値を決定し、前記ブロック（３０）の画素の輝度値の分布に基づいて乗数を決定し、
前記ブロック（３０）の画素の輝度値が、オフセット値の減算および引き続く乗数による乗算後に最大輝度値と最小輝度値との間に延在する方法。
【請求項５】
請求項３または４に記載の方法において、
画素によって表すことができる最大輝度値および／または最小輝度値については画素の所定の許容範囲（１１、１２）を考慮しない方法。
【請求項６】
請求項１から５までのいずれか１項に記載の方法において、
前記補間するステップ（５００）が、それぞれ３次の多項式（１３）による２次元の部分毎の多項式補間を含み、２つの多項式（１３）の間の移行部（１４）では多項式（１３）が同じ値および同じ一次導関数（１５）を有する方法。
【請求項７】
請求項１から６までのいずれか１項に記載の方法において、
前記第２の所定のサイズが８×８画素に対応する方法。
【請求項８】
請求項１から７までのいずれか１項に記載の方法を実施するように構成されたコンピュータプログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のコンピュータプログラムが記憶された機械可読記憶媒体。
【請求項１０】
請求項１から７までのいずれか１項に記載の方法を実施するように構成された制御器（１）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を撮影する方法に関する。特に、画像の輝度および／またはコントラストがリアルタイムで最適化される。さらに、本発明はこの方法を実施するためのコンピュータプログラムおよび制御器に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像を最適化するための様々なアルゴリズムが、従来技術から知られている。例えば、ＡＩＮＤＡＮＥアルゴリズムが次の刊行物から知られている：“Ｉｉ  Ｔａｏ  ａｎｄ  Ｖｉｊａｙａｎ  Ｋ．Ａｓａｒｉ：  Ａｄａｐｔｉｖｅ  ａｎｄ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｆｏｒ  ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ｃｏｌｏｒ  ｉｍａｇｅｓ，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｉｍａｇｉｎｇ１４（４）：０４３００６−Ｏｃｔｏｂｅｒ  ２００５”。
【０００３】
さらに次の刊行物からＳＣＲＣＬＣＥ法が知られている：“Ｔｓａｉ，Ｃ．＆Ｃｈｏｕ，Ｃ．Ｊ  Ｉｍａｇｅ  Ｖｉｄｅｏ  Ｐｒｏｃ．（２０１１）２０１１：６．ｄｏｉ：１０．１１８６／１６８７−５２８１−２０１１−６”。
【０００４】
しかしながら、これらのアルゴリズムおよび方法は全て画像をリアルタイムで処理するためにかなりの計算資源を必要とする。したがって、デスクトップ・コンピュータまたはラップトップ・コンピュータに設けられた高速クロックＣＰＵ（中央処理装置）が必要である。同様に、高速ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ：グラフィックス・プロセッシング・ユニット）または適切に構成されたＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ：フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ）などの特殊な画像処理ハードウェアを使用することもできる。しかしながら、これらの技術はいずれも通常は制御器に設けられていない。制御器は、特に、例えば車両、監視システム等に使用される組込みシステムであり、システムのコストを低く抑えるために高価なハードウェアは使用されない。したがって、上述の最適化方法を使用することは不可能である。
【発明の概要】
【０００５】
本発明による方法は新しいアプローチを記載する。この方法はＳＩＭＤ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｄａｔａ：シングルインストラクション、マルチプルデータ）コプロセッサ、例えばＡＲＭ  ＮＥＯＮコプロセッサで効果的に使用することができる。したがって、この方法は、マイクロプロセッサで最適に実施することができる。この方法は、例えば、７５２×６４０ピクセルの解像度を有する８ビットグレースケール画像に対して毎秒６０フレームで使用することができ、ＡＲＭ  ＮＥＯＮコプロセッサのＳＩＭＤ能力のみを必要とし、最小限のＣＰＵ負荷しか必要としない。しかもこの方法は、他のＳＩＭＤアーキテクチャでも使用することができる。
【０００６】
画像を撮影するための本発明による方法は以下のステップを含む：まず、センサによる周辺範囲の検出を行う。さらに輝度値を示す所定数の画素を有する画像を生成する。したがって、画像は、検出された周辺範囲の画像表現である。センサは、特に、撮像センサである。次に、所定の第１のサイズを有するブロックに画像を分割する。特に、ブロックの所定の第１のサイズは、後続の処理で保持されることが望ましい画像の特徴のサイズに対応する。次に、第１のサイズよりも小さい所定の第２のサイズにブロックを縮小計算することによって補助画像が作成される。特にサブサンプリング方法が使用される。縮小計算によってブロック内の画素の数が減じられ、さらなる処理ステップを実施するために利用可能な画素の数はより少なくなる。これは補助画像のそれぞれのブロックの画素をそれらの輝度値にしたがってソートする後続のステップを可能にする。このような画素のソートは簡単であり、少ない労力で実施することができる。特に、画素を分類するための効率の高いソートアルゴリズムが知られている。縮小計算によって画素数が低減されており、したがって迅速なソートを行うことができる。特に、このようなソートは並行して実行することができ、これは、公知の手段に対してかなりの利点を有する。
【０００７】
ソート後、ソートされた画素に基づいて処理パラメータを決定する。処理パラメータによってそれぞれのブロックの画素を処理し、これにより輝度の最大化および／またはコントラストの最大化が達成される。このように、ブロック毎にパラメータの決定を行うので、輝度の局所的な最適化およびコントラストの局所的な最適化が得られる。これにより、処理パラメータが常に局所的にのみ決定され、画像全体のために全般的には決定されないので、処理パラメータを決定するための計算能力を低減することが可能になる。
【０００８】
続いて、処理パラメータから処理関数が補間される。この処理関数によって、検出された元の画像のそれぞれの個別の画素を処理することができる。これにより、最終的に画像の画素に処理関数が適用される。このようにして画像が生成される。したがって、画像は、最適化された輝度および最適化されたコントラストを有する。方法は全てマイクロプロセッサにおいてリアルタイムで実施することができ、輝度および／またはコントラストの最適化は、特に埋め込まれたシステムで実施することもできる。このようにして、特に、車両および／または監視システムおよび／または組み込まれた他のアプリケーションにおいて最適な画像が得られる。
【０００９】
従属請求項は、本発明の好ましい展開を含む。
【００１０】
好ましくは、処理パラメータを決定する場合に所定数の最大輝度値および／または最小輝度値を考慮しない。縮小計算によって補助画像に不正確さがもたらされる危険性がある。したがって、所定数のピクセルが単一のピクセルに変換されるように縮小計算を行うことができる。この単一のピクセルは全てのピクセルの平均値を有するか、または結合されるピクセルのうちの単一のピクセルの値のみを有することができる。第１の場合には、補助画像に不正確さがもたらされない。第２の場合には、画像ノイズが生じる危険性がある。画像ノイズを低減するために、ブロック毎の所定数の最大輝度値および／または最小輝度値が考慮されないように設定されている。処理パラメータを決定するために、境界値を有さない所定数の画素だけがそれぞれのブロックで使用される。この場合、境界値は最大輝度値または最小輝度値とみなすことができる。境界値は、特に、処理される画素の関数として定義される。最大輝度値および／または最小輝度値を考慮しないことによって、特に分位フィルタが定義される。
【００１１】
有利には、補助画像のそれぞれのブロックのための処理パラメータとして倍数が決定されるように設定されている。ブロックの最大輝度値は、画素によって表すことができる最大輝度値を達成するために倍数によって増減されることが望ましい。これによりブロックの輝度は最大となる。同時に、画像情報を焼失させる恐れのある飽和が生じないことが保証されている。したがって、倍率の選択により、最も明るい画素でさえも依然として飽和せずに保持されることが保証されている。したがって、輝度の低い画素は倍率によって最大に明るくなる。
【００１２】
同様に、オフセット値および乗数はそれぞれのブロックの処理パラメータとして有利に決定される。オフセット値は、特に、ブロックの画素の最小輝度値に基づいて決定される。好ましくは、乗数はブロックの画素の輝度値の分布に基づいて決定される。このようにして、それぞれのブロックの画素の輝度値は、オフセット値の減算および引き続く乗数による乗算後に最大輝度値と最小輝度値との間に延在することができる。最大輝度値および最小輝度値は、画素が表すことができる極値である。これは、コントラストが最適化されることを意味する。特に、画素によって実現可能な値の最大範囲ができる限り使用される。これは、より暗い画素が最大限に暗くされ、より明るい画素が最大限に明るくされることを意味する。同時に、情報の損失がないように飽和が発生しないことを保証する。同様に、個々の画素値が失われないことが保証されており、これは、計算によるゼロより下への減少がないことを意味する。このことによっても情報の損失がないことが保証されている。
【００１３】
画素によって表すことができる前述の最大輝度値および／または最小輝度値では、好ましくは、所定の許容範囲が考慮されない。これは、画素の最大輝度値が、画素がとることができる最大値ではなく、許容範囲を差し引いて理論的に可能な最大値からから計算される値であると考えられることを意味する。同じことが、許容範囲を加えて理論的に最小の値、特に値０から計算させる最小輝度値にも当てはまる。このようにして、さらなる処理において、特に処理パラメータを補間した後に処理関数が使用される場合に、処理されたそれぞれの画素が表示可能な範囲内に確実に信頼性良く留まることを保証することができる。したがって、飽和が生じることはなく、情報損失の危険性が低減されている。
【００１４】
補間するステップは、有利には、２次元の部分毎の多項式補間を含む。このために３次多項式が使用される。３次多項式は、有利には、３つの隣接する処理パラメータにわたって延在する。２つの多項式間の移行部において多項式は同じ値および同じ一次導関数を有する。したがって、処理関数は処理パラメータの全範囲にわたって連続的であり、微分可能である。特に有利には、最初に、行列として配置された処理パラメータの第１方向に補間が行われ、次に第２方向に補間が行われるように多項式補間を行う。このようにして、２次元補間が達成される。このことは、最初に生成された画像のそれぞれの画素について、処理された最終画像の画素を計算することができることを意味する。このためにはＸ方向およびＹ方向の画素の座標のみが必要である。特に有利には、多項式補間は２段階補間方法の第２のステップである。第１のステップでは、画素を画素ブロック、例えば８×８画素ブロックに拡張するために画素の双一次補間が行われる。
【００１５】
有利には、第２の所定のサイズは８×８画素に対応する。したがって、６４個の画素のみをソートすればよい。８×８画素ブロックは、従来技術から知られているバイトニックソータを使用して効率の高い方法で並列してソートすることができる。原則として、有利には、第２の所定のサイズはＮＥＯＮレジスタの数に適合される。これは、８×１６画素ブロックが従来のＮＥＯＮアーキテクチャによって実装することができる最大の第２の所定サイズであることを意味する。したがって、効率的なソートを可能にするために、第２の所定のサイズが８×８画素に対応するように有利に設定されている。
【００１６】
さらに本発明は、コンピュータプログラムに関する。コンピュータプログラムは、上述の方法を実施するように設定される。コンピュータプログラムは、特に、コンピュータプログラム製品であり、計算装置で実施された場合に、プロセッサに前述の方法の前述のステップを実行させる命令を含む。計算装置のプロセッサは、特に、制御器のマイクロプロセッサである。
【００１７】
本発明は、機械可読記憶媒体も含む。この機械可読記憶媒体には上記コンピュータプログラム製品が記憶されている。最後に、本発明は制御器を含む。制御器は、上述の方法を実施するために使用される。したがって、特に、制御器は、領域の検出を可能にするために信号伝送のためのセンサに結合されている。制御器は、上述のようなコンピュータプログラムを特に有利に実行することもできる。
【００１８】
上述の方法は、有利にはカラー画像およびグレースケール画像の両方のために適している。いずれにせよ、画素は、上述のように定められた方法を実施する場合に、カラー画像の輝度またはグレースケール画像のグレー値を示す。カラー画像の輝度は、上述した方法を実行するためには重要ではなく、したがって考慮しなくてもよい。画素は、有利には、輝度および／またはグレー値を示す８ビット値である。したがって、これらの値は、０と２５５との間のスケールの輝度値である。
【００１９】
次に添付の図面を参照して本発明の例示的な実施形態を詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の例示的な実施形態による方法を実施するためのシステムを示す概略図である。
【図２】本発明の例示的な実施形態による方法のプロセスを示す概略図である。
【図３】本発明の例示的な実施形態による方法においてソートされた画素を示す概略図である。
【図４】本発明の例示的な実施形態による方法を実施する場合の第１の代替的形態による処理パラメータの決定を示す概略図である。
【図５】本発明の例示的な実施形態による方法を実施する場合の第２の代替的形態による処理パラメータの決定を示す概略図である。
【図６】本発明の例示的な実施形態による方法を実施する場合の２次元補間の方向を示す概略図である。
【図７】本発明の例示的な実施形態による方法を実施する場合の２次元補間の方向を示す別の概略図である。
【図８】本発明の例示的な実施形態による方法を実行する場合の間の２次元補間を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
図１は、本発明の一実施形態により実施されるシステムを概略的に示す。このシステムは、制御器１とセンサ２とを備えている。以下に説明する方法は、好ましくは、制御器１で実施することができる。この方法は、画像をリアルタイムで撮影し、最適化するために使用される。この方法のフローチャートを図２に概略的に示す。
【００２２】
まず、センサ２によって周辺領域の検出１００を行う。この場合、それぞれ輝度値を示す所定数の画素を有する画像２０が生成される。特に、それぞれの画素は、このような輝度を表す８ビット値を有する。例えば、画像２０は、７５２×６４０画素の解像度を有することができる。
【００２３】
画像２０は、所定の第１のサイズを有するブロック３０に分割される。所定の第１のサイズは、特に、それぞれの場合に、処理後であっても残るべき個々の画像特徴を有するサイズに対応する。続いて、所定の第２のサイズまでブロック３０を計算することによって補助画像４０の生成２００を行う。所定の第２のサイズは、所定の第１のサイズよりも小さく、特に８×８画素である。
【００２４】
次に、輝度値にしたがって補助画像４０のそれぞれのブロック３０の画素のソート３００を行う。このようなソートは、特に、公知のバイトニック・ソートアルゴリズムを用いて実施される。このようなバイトニック・ソートアルゴリズムは、有利には、６４個の８ビット入力パラメータを有するＮＥＯＮアセンブリ言語で実行することができる。これにより、ブロック毎の画素の極めて効率的な並列ソートが可能である。したがって、画素のソーティングを極めて短時間で行うことができ、ＡＲＭ−ＮＥＯＮコプロセッサのようなＳＩＭＤコプロセッサで方法が実施された場合にも、本発明の例示的な実施形態による方法のリアルタイム能力が確保される。上述のＡＲＭ−ＮＥＯＮコプロセッサは、前述したように、有利には制御ユニット１の一部である。
【００２５】
ソートステップ３００の利点は、特に、限られた数の画素のみをソートすればよいことである。一方では、補助画像４０を生成するとき２００の画像縮小によってソートされるべき全画素の数が減少し、他方では、個々にソートされるべき画素はブロック３０による分割によってさらに減少する。同時に、画素のソートは追加のメモリ空間を必要としないのでメモリの使用に関して利点が得られる。これとは対照的に、従来の最適化方法は、通常、ヒストグラム調整に基づいており、ヒストグラムの計算のために追加のメモリスペースを必要とする。
【００２６】
ソートされた画素に基づいて処理パラメータ５１、５２の決定４００を行い、これらの処理パラメータによって、輝度の最大化および／またはコントラストの最大化を達成するためにそれぞれのブロック３０の画素を処理する必要がある。特に、第１の処理パラメータ５１に基づいてコントラストの最大化を行い、第２の処理パラメータ５２に基づいて輝度の最大化を行う。これにより、それぞれのブロックのための処理パラメータ５１、５２が利用可能である。これは、処理パラメータの数がブロックの数に対応することを意味する。処理パラメータは、画素を処理するための単一の処理係数および／または複数の処理係数を含むことができる。処理パラメータ５１、５２は、それぞれ行列状に配置することができる。行列による処理パラメータ５１、５２の表現は、補助画像４０内のブロック３０の配置に対応する。例えば、行列の左上角隅の処理パラメータは補助画像４０の左上ブロック３０に割り当てられているとする。これは、行列が、画像２０全体に有効な処理関数６１、６２を生成するために補間に使用することができる個々の補間点を表すことを意味する。このために、処理パラメータ５１、５２からの処理関数６１、６２の補間５００を行う。補間５００は、特に２段階で行う。第１段階ではバイポーラ補間を行い、バイポーラ補間では個々の画素を８×８画素ブロックに拡張する。これは、ＮＥＯＮアセンブリ言語において少ない労力で容易に実施することができる。第２段階では、個々の処理パラメータ５１、５２がブロック３０の所定の第１サイズに補間される。この第２段階は、元のデータセットの限界、すなわち処理パラメータの限界を超える補間値を生成すべきではない。さもなければ、第１段階の前述の双極補間が損われる危険性がある。
【００２７】
最後のステップとして、画像２０の画素への処理関数６１、６２の適用６００を行う。このようにして画像１０を生成することができる。画像１０を生成するためのプロセス全体はリアルタイムで可能であり、特に、輝度およびコントラストに関して最適化されたリアルタイムビデオストリームを生成することができる。処理関数６１、６２のために、好ましくは、コントラストを最適化することができる第１の処理関数６１が設けられており、第２の処理関数６２によって輝度を最適化することができる。
【００２８】
次に図３〜図８を参照して本発明による方法の前述のステップの個々の態様を個々に説明する。
【００２９】
補助画像４０の作成２００における縮小計算は様々な形式で行うことができる。いずれの場合も所定数の画素が単一の画素に結合される。この単一の画素は、結合された全ての画素の平均値を有することができるか、または、結合される画素のうちの単一の画素の値を有することができる。第１の場合には、補助画像４０に不正確さがもたらされることはないが、結合されるべき画素の平均値が計算されるので、同時に計算労力が増大する。したがって、上述の第２の可能性として、結合される画素の個々の値が結果として生じる画素に割り当てられる。したがって、多数の画素値が考慮されないままなので、補助画像４０に画像ノイズがもたらされる危険性がある。このようなノイズを減衰させるために、特にそれぞれのブロック３０について、処理パラメータ５１、５２の決定４００において所定数の最大輝度値５および／または最小輝度値４を考慮しない。このことを図３に示す。
【００３０】
図３は、ブロック３０毎の画素の輝度値が延在する延在領域３を概略的に示す。処理パラメータ５１、５２を決定するために中央領域６のみが使用され、所定数の最小輝度値４および所定数の最大輝度値５は考慮されない。このようにして分位フィルタが実現される。したがって、補助画像４０の可能な画像ノイズに効果的に対処することができる。
【００３１】
図４は、第２の処理パラメータ５２の決定を概略的に示す。元の画素８は、改善された画素９に処理される。図４には、それぞれの画素がとることができる値の範囲を表す最大範囲７が示されている。第２の処理パラメータ５２によって輝度は最大化される。したがって、それぞれのブロック３０の画素の輝度値を増減するために使用される倍率が決定される。図４に示す例では、元の画素８は、拡張領域７の下半分に位置する輝度曲線を有する。倍数に基づいて、拡張領域７の上側最大領域にある処理済み画素９の領域に到達することができる。上側の許容差範囲１１のみが考慮されずに残る。このことは、画素が倍率により２５５という可能な最大値に達することができず、これより小さい値にしか達しないことを意味する。
【００３２】
倍率は、それぞれのブロック３０の最も明るい画素に基づいて決定される。このために、ブロック３０の最も明るい画素の値が、特に、上側の許容範囲１１を差し引いて画素によって表すことができる最大値を得るためにはどの係数によって乗算されるべきかが決定される。このようにして、第２の処理パラメータ５２を得るためにそれぞれブロック３０について倍数を決定することができる。
【００３３】
図５は、コントラスト最適化をもたらす第１の処理パラメータを決定するためのアプローチを概略的に示す。再び、改善された画素９に処理されることが望ましい元の画素８が存在する。この場合も、元の画素８は、延長領域７全体の下半分に位置する領域内に延在し、延在領域７全体の極めて小さい割合しか占めていない。したがって、オフセット値および乗数が決定され、この場合にオフセット値は関連するブロック３０の画素の最小輝度値に基づいて決定され、乗数は関連するブロック３０の画素の輝度値の分布に基づいて決定される。このようにして、元の画素８が延在する領域を延在領域７全体に拡大することができる。この場合にも上側の許容範囲１１は考慮しない。同様に下側の許容範囲１２は考慮しない。したがって、ブロック３０の画素は、特に、上側の許容範囲１１および下側の許容範囲１２を引いて延在領域７全体にわたって分配され、これによりそれぞれのブロック３０のコントラストが増大する。
【００３４】
補間６００は、特に前述の第２段階において多項式補間によって行われ、３次多項式が使用される。補間５００は２つの段階を有し、水平方向と垂直方向とが区別される。このようにして、処理パラメータ５１、５２の行列内に水平方向に配置された水平方向の処理パラメータ５１ａ、５２ａを決定することができる。これらの水平方向の処理パラメータ５１ａ、５２ａ、３次多項式を用いた補間を行うために使用される。補間５００は、３つの補間点にわたる部分毎に、すなわち、水平方向の処理パラメータ５１ａ、５２ａのうちの３つにわたる部分毎に行われる。上記多項式１３は、部分毎の補間によって決定される２つの多項式１３の間の移行部１４において同じ値および同じ一次導関数１５を有する。したがって、特に、多項式１３はすべて、処理パラメータ５１ａ、５２ａのすべての水平値にわたって延在する連続的かつ微分可能な曲線を形成することが達成される。このことは図７に概略的に示されており、水平方向の処理パラメータ５１ａ、５２ａは、比較のために図７では直線的に接続されている。図７から、部分毎に３点にわたって多項式補間を行うことにより、このようにして得られた水平方向の処理関数６１ａ、６２ａが、元の値、すなわち水平方向の処理パラメータ５１ａ、５２ａを超えないか、または最小限にしか超えないことが達成されることが分かる。移行部１４に同じ値および同じ一次導関数１５を用いることによって、安定した微分可能な曲線が得られる。移行部１４は、例えば、２つの処理パラメータ５１、５２間の中間点、または処理パラメータ５１、５２自体であってもよい。
【００３５】
図８は、水平方向に補間した後、垂直方向に補間が行われることを示している。したがって、水平方向の処理関数６１ａ、６２ａに加えて、垂直方向の処理関数６１ｂ、６２ｂも決定される。これら２つの関数は、２次元の処理関数６１、６２を得るために組み合わされる。したがって、処理関数６１、６２は、輝度および／またはコントラストを改善するために画像２０のそれぞれの個別の画素に適用することができる。
【００３６】
処理関数６１、６２を画像２０に適用することによって画像１０が得られる。コントラスト最適化のための第１の処理関数６１または輝度最適化のための第２の処理関数６２のいずれか、または両方の処理関数６１、６２を使用することができる。コントラスト最適化および輝度最適化は、それぞれの場合に記載された最適化に対して排他的に作用するのではなく、輝度最適化はコントラストをも改善し、コントラスト最適化は輝度をも改善することができることに留意されたい。それぞれの関数の名称はどの効果が主に達成されるべきかを示すにすぎない。
【００３７】
従来技術から知られているヒストグラム調整とは対照的に、単純な計算装置を使用した画像のリアルタイム最適化の可能性が生み出される。ヒストグラム調整を別個に行う必要はない。むしろ、輝度およびコントラストに関して上述した最適化は、リアルタイムで信頼性のある最適化を可能にする。計算要件はきわめて少なく、マイクロプロセッサで実施することが可能である。
【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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