(57)【要約】【課題】より精度の高い欠陥画素検出を行なう。【解決手段】画像信号の注目画素の近傍領域から孤立点候補を検出するためのパラメータ値を算出する第１孤立点候補検出部103と、画像信号を構成する複数の信号を合成して、定義された色空間上の複数の色信号に変換する色空間変換部104と、変換した色信号の注目画素の近傍領域から孤立点候補を検出するためのパラメータ値を算出する第２の孤立点候補検出部106と、孤立点候補検出部103，106が算出したパラメータ値に基づいて孤立点の程度を判定する孤立点度合判定部107とを備える。【選択図】      図１
2009188822.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー画像信号中の孤立点候補を検出するためのパラメータ値を算出する複数の孤立点候補検出手段と、
前記複数の孤立点候補検出手段が算出したパラメータ値に基づいて孤立点の程度を判定する孤立点度合判定手段と
を具備したことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記複数の孤立点候補検出手段の１つは、画像信号の注目画素の近傍領域から孤立点候補を検出するための第１のパラメータ値を算出し、
前記複数の孤立点候補検出手段の少なくとも１つは、カラー画像信号を構成する複数の信号を合成して、定義された色空間上の複数の色信号に変換する色空間変換手段を備え、前記変換した色信号の注目画素の近傍領域から孤立点候補を検出するための第２のパラメータ値を算出し、
前記孤立点度合判定手段は、前記第１のパラメータ値と、前記少なくとも１つの第２のパラメータ値に基づいて孤立点の程度を判定する
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記孤立点度合判定手段は、前記複数のパラメータ値のうち、前記第１のパラメータ値が予め定められた閾値以上で、且つ前記第２のパラメータ値の少なくとも１つが予め定められた閾値以上であるとき、注目画素を孤立点と判定することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記孤立点度合判定手段は、前記複数のパラメータ値を合計し、その大きさにより孤立点の度合いを設定することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記孤立点度合判定手段は、ある定められた画素の第１のパラメータ値と、前記第２のパラメータ値のうち前記ある定められた画素を用いて生成した前記色信号のパラメータ値とに基づいて孤立点の程度を判定することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記複数の孤立点候補検出手段の少なくとも１つは、
カラー画像信号を構成する複数の信号を合成して、定義された色空間上の複数の色信号に変換する色空間変換手段を備え、
前記変換した色信号の注目画素の近傍領域から孤立点候補を検出するためのパラメータ値を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記色空間変換手段は、カラー画像信号を構成する複数の信号を合成して輝度信号と色差信号に変換することを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記少なくとも１つの孤立点候補検出手段が算出するパラメータ値は、前記変換した色信号の注目画素の近傍領域の平均値と注目画素との差であることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記複数の孤立点候補検出手段の１つは、画像信号の注目画素の近傍領域から孤立点候補を検出するためのパラメータ値を算出す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１０】
前記少なくとも１つの孤立点候補検出手段が算出するパラメータ値は、前記画像信号の注目画素の近傍領域の平均値と注目画素との差であることを特徴とする請求項９記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記孤立点候補検出手段が算出するパラメータ値は、ランクオーダーであ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１２】
単板式撮像系から入力したカラー画像信号を処理する画像処理装置において、
前記画像信号から、注目画素自身と注目画素と異なる色の近傍領域から色成分を抽出する色成分抽出手段と、
前記抽出した色成分から孤立点を検出するための第１のパラメータ値を算出する色成分孤立点度合算出手段と、
前記入力した画像信号から、注目画素自身と注目画素と同色の近傍領域から孤立点を検出するための第２のパラメータ値を算出する同色孤立点度合算出手段と、
前記算出した第１及び第２のパラメータ値に応じて孤立点度合を判定する色成分孤立点度合判定手段と
を具備したことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１３】
前記単板式撮像系は、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のベイヤー型原色カラーフィルタを固体撮像素子の前面に配置し、
該固体撮像素子の出力した赤色画像信号、緑色画像信号、青色画像信号からなるカラー画像信号を入力する
ことを特徴とする請求項１２記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記色成分抽出手段は、
前記赤色画像信号または青色画像信号を注目画素とし、
注目画素自身、注目画素と隣接する緑色画素、及び隣接する注目画素と異なる青色画素または赤色画素の計３画素から色成分を抽出する
ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記色成分抽出部手段は、
前記緑色画像信号を注目画素とし、
注目画素自身、注目画素と共に隣接する赤色画素及び青色画素の計３画素から色成分を抽出する
ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記色成分抽出手段は、
赤色画像信号または青色画像信号を注目画素とし、
注目画素を含む隣接した縦２画素×横２画素の計４画素から色成分を抽出する
ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記色成分孤立点度合判定手段は、前記第１のパラメータ値と前記第２のパラメータ値が予め定められた閾値以上のとき、注目画素を孤立点と判定することを特徴とする請求項１２記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記色成分孤立点度合判定手段は、前記第１のパラメータ値と第２のパラメータ値との和の大きさにより孤立点の度合いを設定することを特徴とする請求項１２記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記色成分孤立点度合判定部は、前記第１のパラメータ値が予め定められた閾値以上であるとき、前記第２のパラメータ値の大きさにより孤立点の度合いを設定することを特徴とする請求項１２記載の画像処理装置。
【請求項２０】
前記色成分孤立点度合算出手段が算出する第１のパラメータ値はランクオーダーであることを特徴とする請求項１２記載の画像処理装置。
【請求項２１】
前記同色孤立点度合算出手段が算出する第２のパラメータ値はランクオーダーであることを特徴とする請求項１２記載の画像処理装置。
【請求項２２】
カラー画像信号を入力する装置に内蔵されたコンピュータが実行するプログラムにおいて、
カラー画像信号中の孤立点候補を検出するためのパラメータ値を算出する複数の孤立点候補検出ステップと、
前記複数の孤立点候補検出ステップで算出したパラメータ値に基づいて孤立点の程度を判定する孤立点度合判定ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２３】
前記複数の孤立点候補検出ステップの１つは、画像信号の注目画素の近傍領域から孤立点候補を検出するためのパラメータ値を算出することを特徴とする請求項２２記載の画像処理プログラム。
【請求項２４】
前記複数の孤立点候補検出ステップの少なくとも１つは、
カラー画像信号を構成する複数の信号を合成して、定義された色空間上の複数の色信号に変換する色空間変換ステップを実行し、
前記変換した色信号の注目画素の近傍領域から孤立点候補を検出するためのパラメータ値を算出する
ことを特徴とする請求項２２記載の画像処理プログラム。
【請求項２５】
単板式撮像系から入力したカラー画像信号を処理する装置に内蔵されたコンピュータが実行するプログラムであって、
前記画像信号から、注目画素自身と注目画素と異なる色の近傍領域から色成分を抽出する色成分抽出ステップと、
前記抽出した色成分から孤立点を検出するための第１のパラメータ値を算出する色成分孤立点度合算出ステップと、
前記入力した画像信号から、注目画素自身と注目画素と同色の近傍領域から孤立点を検出するための第２のパラメータ値を算出する同色孤立点度合算出ステップと、
前記算出した第１及び第２のパラメータ値に応じて孤立点度合を判定する色成分孤立点度合判定ステップと
をコンピュータに実行させ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、カラー画像信号に対して孤立点判定を行なうのに好適な画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像信号の欠陥を検出する方法が多々提案されているが、このような信号処理は基本的に同色の画素情報を元に欠陥画素を検出補正している。一例として、同色の近傍画素を用いて注目画素の欠陥を検出する方法が提案されている。（特許文献１）
また、他の例として、隣接する３画素から色成分を抽出し、斜め方向の差の程度から欠陥を検出補正する方法が提案されている。（特許文献２）
【特許文献１】特開２００１―３０７０７９号公報
【特許文献２】特開２００２―０１０２７４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
前記特許文献１及び２に記載された技術を含めて、同色の画素情報を元に欠陥画素を検出補正するとき、例えば単板ベイヤー型の色フィルタから入力された画像信号では、最も近い同色の画素でも２画素分離れてしまう。例えば画像中のエッジ部分に欠陥画素が存在する場合に、２画素離れた位置の画素を用いて欠陥検出をしようとすると、検出精度が低くなるという不具合がある。
【０００４】
本発明は前記のような実情に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、より精度の高い欠陥画素検出を行なうことが可能な画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様は、カラー画像信号中の孤立点候補を検出するためのパラメータ値を算出する複数の孤立点候補検出手段と、前記複数の孤立点候補検出手段が算出したパラメータ値に基づいて孤立点の程度を判定する孤立点度合判定手段とを具備したことを特徴とする。
【０００６】
本発明の他の一態様は、単板式撮像系から入力したカラー画像信号を処理する画像処理装置において、前記画像信号から、注目画素自身と注目画素と異なる色の近傍領域から色成分を抽出する色成分抽出手段と、前記抽出した色成分から孤立点を検出するための第１のパラメータ値を算出する色成分孤立点度合算出手段と、前記入力した画像信号から、注目画素自身と注目画素と同色の近傍領域から孤立点を検出するための第２のパラメータ値を算出する同色孤立点度合算出手段と、前記算出した第１及び第２のパラメータ値に応じて孤立点度合を判定する色成分孤立点度合判定手段とを具備したことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、異なる色の画素であってもより近くに存在する距離的に存在の高い画素からも欠陥かどうかを判定することで、より精度の高い欠陥画素検出を行なうことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
（第１の実施形態）  
以下本発明をデジタルスチルカメラに内蔵される画像処理装置に適用した第１の実施形態について図面を参照して説明する。
【０００９】
図１は、本実施形態に係る画像処理装置１００の回路構成を示すブロック図である。同図で、図示しない撮像系からのデジタル化されたカラー画像信号が入力部１０１に入力される。ここでは、入力されるカラー画像信号はベイヤー配列の赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）からなる単板画像を想定している。この入力部１０１に入力された画像信号は、バッファ１０２を介して第１孤立点候補検出部１０３及び色空間変換部１０４へ送出される。
【００１０】
第１孤立点候補検出部１０３は、バッファ１０２からの画像信号を元に孤立点候補を検出し、検出した孤立点候補を孤立点度合判定部１０７に出力する。
【００１１】
一方、前記色空間変換部１０４は、バッファ１０２からの画像信号に対して全画素補間を伴って色空間を変換し、バッファ１０５を介して第２孤立点候補検出部１０６へ送出する。ここで変換後の色空間は輝度（Ｙ）信号と色差（Ｃｂ，Ｃｒ）信号を想定している。
【００１２】
第２孤立点候補検出部１０６は、バッファ１０５からの色空間変換後の画像信号を元に孤立点候補を検出し、検出した孤立点候補を孤立点度合判定部１０７に出力する。
【００１３】
孤立点度合判定部１０７は、第１孤立点候補検出部１０３にて検出された孤立点候補と、第２孤立点候補検出部１０６にて検出された孤立点候補を元に、孤立点の度合いを判定し、判定結果を孤立点判定情報として出力部１０８へ出力する。
【００１４】
出力部１０８は、孤立点度合判定部１０７からの孤立点判定情報を例えば図示しない欠陥画素補正部に出力することにより、画像信号に対する孤立点の欠陥画素補正を実行させる。
【００１５】
前記各回路の動作制御を制御部１０９が統括して行なう。この制御部１０９は、例えば１チップのマイクロコンピュータなどで構成されるもので、前記入力部１０１、第１孤立点候補検出部１０３、色空間変換部１０４、第２孤立点候補検出部１０６、孤立点度合判定部１０７、及び出力部１０８とは双方向に接続される。
【００１６】
さらに、前記制御部１０９に対して外部インタフェース（Ｉ／Ｆ）部１１０が双方向に接続される。この外部インタフェース部１１０は、図示しない電源スイッチや、閾値設定の切り替えを行なうためのインターフェース機構を有する。
【００１７】
前記制御部１０９は、前記入力部１０１にカラー画像信号を入力する事前に、外部インタフェース部１１０を介して画像サイズや閾値などの入力条件の設定を予め実行しておく。
【００１８】
次に前記実施形態の動作について説明する。  
入力部１０１から入力されたカラー画像信号は、バッファ１０２を介して第１孤立点候補検出部１０３及び色空間変換部１０４へ送出される。
【００１９】
ここで図２により前記第１孤立点候補検出部１０３での孤立点候補検出の一例を説明する。  
図２は、ベイヤー配列の画素を表しており、図示しない撮像系の単板式の固体撮像素子が当該ベイヤー配列のカラーフィルタを有しているために、このようなカラー画像信号が入力されるものとする。
【００２０】
第１孤立点候補検出部１０３では、注目画素の周辺画素を選択する。図２中、注目画素を例えば中央のＲ３３とし、周辺画素を同色画素で上下左右斜めに１画素置いた計８画素とすると、図２での周辺画素は、Ｒ１１、Ｒ１３、Ｒ１５、Ｒ３１、Ｒ３５、Ｒ５１、Ｒ５３、Ｒ５５となる。
【００２１】
また、同色画素ではなく、注目画素と隣接する８画素を周辺画素とすることも可能であり、その場合は注目画素Ｒ３３に対して周辺画素がＢ２２、Ｇ２３、Ｂ２４、Ｇ３２、Ｇ３４、Ｂ４２、Ｇ４３、Ｂ４４となる。
【００２２】
第１孤立点候補検出部１０３では、パラメータ値をランクオーダーを用いて算出するものとし、まず前述した注目画素と周辺画素との差の絶対値を算出する。次いで算出した差の絶対値の小さい方から周辺画素数の半分の個数分の前記絶対値を積算する。前記図２では周辺画素数が８つであるので、差の絶対値の小さい方から４つ分を積算する。そして、積算した値を注目画素の孤立点候補検出のパラメータ値とする。
【００２３】
次に、一方の色空間変換部１０４での色空間変換の一例を説明する。  
色空間変換部１０４では、入力画像信号のうち、隣接する縦２画素×横２画素の計４画素分のブロックを単位としてＲＧＢ系の画像信号から全画素補間を伴う輝度信号と色差信号へ変換する。
【００２４】
図３は、前記図２の色空間を変換して生成される輝度信号Ｙ（図３（Ａ））と色差信号Ｃｂ，Ｃｒ（図３（Ｂ），（Ｃ））を表している。  
例えば、図２のＲ１１、Ｇ１２、Ｇ２１、Ｂ２２の４画素から図３（Ａ）に示す輝度信号Ｙ１１と２つの色差信号Ｃｒ１１、Ｃｂ１１へマトリックス演算により変換し、さらに、Ｇ１２、Ｒ１３、Ｂ２２、Ｇ２３の４画素から輝度信号Ｙ１２と２つの色差信号Ｃｒ１２、Ｃｂ１２へマトリックス演算により変換し、‥‥というように、すべての縦２画素×横２画素の計４画素からなるブロックにより全画素補間を施した輝度信号Ｙと２つの色差信号Ｃｂ，Ｃｒへ変換する。
【００２５】
これにより、入力された画像信号より１行１列ずつ少ない画素数構成で輝度色差系の疑似３板画像信号が生成される。
【００２６】
次に第２孤立点候補検出部１０６が前記色空間変換された輝度色差信号に対して実行する孤立点候補検出の一例を説明する。
【００２７】
第２孤立点候補検出部１０６は、注目画素の周辺画素を選択する。例えば輝度信号Ｙに関して、例えば図３（Ａ）での注目画素をＹ２２とすると、注目画素と隣接する周囲８画素を周辺画素として選択する。すなわち、図３（Ａ）では、注目画素Ｙ２２に対してＹ１１、Ｙ１２、Ｙ１３、Ｙ２１、Ｙ２３、Ｙ３１、Ｙ３２、Ｙ３３が周辺画素となる。
【００２８】
第２孤立点候補検出部１０６は、パラメータ値をランクオーダーを用いて算出するものとし、まず注目画素と周辺画素との差の絶対値を算出する。次いで、算出した差の絶対値の小さい方から周辺画素数の半分の個数分の前記絶対値を積算する。前記図３（Ａ）では周辺画素数が８つであるので、差の絶対値の小さい方から４つ分を積算する。そして、積算した値を注目画素の孤立点候補検出のパラメータ値とする。
【００２９】
ここでは図３（Ａ）の輝度信号Ｙを例に挙げて説明したが、第２孤立点候補検出部１０６は図３（Ｂ）、図３（Ｃ）に示す色差信号Ｃｂ，Ｃｒに関しても同様に孤立点候補検出のパラメータ値を算出する。
【００３０】
しかるに、前記第１孤立点候補検出部１０３で算出した原画像信号による孤立点候補検出のパラメータ値と、前記第２孤立点候補検出部１０６で算出した色空間変換後の画像信号による孤立点候補検出のパラメータ値とを用いて、孤立点度合判定部１０７が孤立点度合の判定を行なう。
【００３１】
孤立点度合判定部１０７が実行する孤立点度合いの判定の一例としては、第１孤立点候補検出部１０３で検出したパラメータ値が予め定められた閾値以上であり、且つ第２孤立点候補検出部１０６で検出したパラメータ値のうち１つ以上が予め定められた閾値以上であるときにその注目画素を孤立点と判定する。そして、孤立点かどうか判定した情報を出力部１０８へ出力する。
【００３２】
また別の例として孤立点度合判定部１０７は、第１孤立点候補検出部１０３で検出したパラメータ値が予め定められた閾値以上であるときに、第２孤立点候補検出部１０６で検出した３つのパラメータ値の合計を孤立点の度合として、出力部１０８へ出力する。
【００３３】
さらに別の例として孤立点度合判定部１０７は、第１孤立点候補検出部１０３で検出したパラメータ値が予め定められた閾値以上であるときに、注目画素を用いて変換した色信号の画素から算出した第２孤立点候補検出部１０６からのパラメータ値の合計を孤立点の度合として出力部１０８へ出力する。
【００３４】
これは、例えば図２の注目画素をＲ３３としたとき、Ｒ３３を用いて変換した色信号の画素は図３（Ａ）に示す画素Ｙ３３、Ｙ３４、Ｙ４３、Ｙ４４となるので、注目画像Ｒ３３のパラメータ値が閾値以上であった時には、輝度信号Ｙ３３、Ｙ３４、Ｙ４３、Ｙ４４のパラメータ値の合計を孤立点の度合として出力部１０８へ出力することとなる。
【００３５】
最終段の出力部１０８では、孤立点度合判定部１０７からの孤立点判定情報をとし、次段の図示しない処理回路等へ出力することにより、例えば欠陥画素補正等の処理を行なうことが可能である。
【００３６】
なお本実施形態では、入力部１０１に入力される画像信号がカラーフィルタを有する単板の固体撮像素子で得られたＲＧＢベイヤー配列のカラー画像信号であるものとして説明したが、本発明は撮影系に備えられる固体撮像素子の枚数やカラー画像信号の画素配列等を限定するものではない。
【００３７】
また本実施形態では、原色系のカラー画像信号を色空間変換により輝度信号と色差信号とに変換する例を示したが、色空間変換を限定するものでもなく、その他の色空間の画像信号に変換するものとしてもよい。
【００３８】
さらに、本実施形態では２系統の孤立点候補検出部１０３，１０６を用いるものとしたが、複数系統であれば３系統以上としてもよく、例えば本実施形態の２系統に対して、原画像を色空間変換によりＬａｂ色空間も変換して孤立点候補検出を行なう系統を加えた計３系統の孤立点候補検出結果から孤立点の度合判定を行なうものとしてもよい。
【００３９】
また、本実施形態では各孤立点候補検出部１０３，１０６がパラメータ値をランクオーダーを用いて算出するものとして説明したが、孤立点の程度を測る他の指標を用いるものとしてもよい。例えば、周辺画素の平均値と注目画素との差の絶対値をパラメータ値とすることも可能である。
【００４０】
さらに、前記実施形態では図１に示した如くハードウェア回路により処理を実現するものとして説明したが、当該画像処理をソフトウェアで実現することも可能であるため、以下にその処理内容を説明しておく。
【００４１】
図４は、一般に画像エンジン等と称される画像処理用のデータプロセッサ等を用いて実行するソフトウェア処理のメインルーチンの内容を示す。  
同図では、まずデジタルカラー画像信号及びヘッダ情報を入力すると（ステップＳ１０１）、これを一旦保持した上で、入力した画像信号に対して第１の孤立点候補検出を行なう（ステップＳ１０２）。
【００４２】
図５は、この第１の孤立点候補検出に関するサブルーチンである。  
その当初、周辺画素を設定する条件を入力すると（ステップＳ２０１）、入力された周辺画素設定条件により、注目画素に対する周辺画素を選択する（ステップＳ２０２）。
【００４３】
次いで、注目画素と選択された各周辺画素との差分の絶対値を計算し（ステップＳ２０３）、算出した差分絶対値をソートする（ステップＳ２０４）。
【００４４】
その後、ランクオーダー値として、前記ソートした差分絶対値の小さい方から半分の個数分、すなわち注目画素に対して選択した周辺画素が８画素であれば４画素分の差分絶対値を積算し、第１ＲＯ（ランクオーダー）値とする（ステップＳ２０５）。
【００４５】
最後に、算出した第１ＲＯ値を第１の孤立点候補のパラメータ値として出力する（ステップＳ２０６）。実際には、入力された画像信号を構成する個々の注目画素全てについて、同様に前記第１の孤立点候補検出の処理を実行することで、１フレーム分の画像信号を処理する。しかして、第１の孤立点候補の検出を終えると、前記図４のメインルーチンに復帰する。
【００４６】
図４のメインルーチンでは、前記ステップＳ１０２での第１の孤立点候補の検出処理の後、別に保持しておいた入力画像信号に対して色空間の変換を行なう（ステップＳ１０３）。
【００４７】
具体的には、前記図３で説明した如く、入力画像信号のうち、隣接する縦２画素×横２画素の計４画素分のブロックを単位としてＲＧＢ系の画像信号から輝度信号と色差信号へ変換することにより、入力された画像信号より１行１列ずつ少ない画素数構成で輝度色差系の疑似３板画像信号を生成する。
【００４８】
その後、この色空間を変換した画像信号を用い、第２の孤立点候補検出を行なう（ステップＳ１０４）。
【００４９】
図６は、この第２の孤立点候補検出に関するサブルーチンである。  
その当初、周辺画素を設定する条件を入力すると（ステップＳ３０１）、入力された周辺画素設定条件により、注目画素に対する周辺画素を選択する（ステップＳ３０２）。
【００５０】
次いで、注目画素と選択された各周辺画素との差分の絶対値を計算し（ステップＳ３０３）、算出した差分絶対値をソートする（ステップＳ３０４）。
【００５１】
その後、ランクオーダー値として、前記ソートした差分絶対値の小さい方から半分の個数分、すなわち注目画素に対して選択した周辺画素が８画素であれば４画素分の差分絶対値を積算し、第２ＲＯ（ランクオーダー）値とする（ステップＳ３０５）。
【００５２】
最後に、算出した第２ＲＯ値を第２の孤立点候補のパラメータ値として出力する（ステップＳ３０６）。実際には、入力された画像信号を構成する個々の注目画素全てについて、同様に前記第２の孤立点候補検出の処理を実行することで、１フレーム分の画像信号を処理する。しかして、第２の孤立点候補の検出を終えると、前記図４のメインルーチンに復帰する。
【００５３】
図４のメインルーチンでは、前記ステップＳ１０２で検出した第１の孤立点候補と前記ステップＳ１０４で検出した第２の孤立点候補とを用いて、孤立点の度合いを判定する（ステップＳ１０５）。
【００５４】
図７は、この孤立点の度合いの判定に関するサブルーチンである。  
その当初、孤立点の度合判定を行なう条件としての閾値等を入力すると（ステップＳ４０１）、第１の孤立点候補と第２の孤立点候補と画素の位置合わせを行なう（ステップＳ４０２）。
【００５５】
判定方法としては、まず当該画素位置において第１ＲＯ値が前記閾値より大きいか否かを判断する（ステップＳ４０３）。  
ここで、第１ＲＯ値が前記閾値より大きいと判断すると、次いで第２ＲＯ値も前記閾値より大きいか否かを判断する（ステップＳ４０４）。
【００５６】
第２ＲＯ値も閾値より大きいと判断すると、第１ＲＯ値及び第２ＲＯ値が共に閾値以上であり、元の画像信号と色空間を変換した後の画像信号で共に孤立点の度合いが非常に高いこととなるので、その注目画素は孤立点と判定する（ステップＳ４０５）。
【００５７】
また、前記ステップＳ４０３で第１ＲＯ値が前記閾値以下であると判断した場合、及び前記ステップＳ４０４で第２ＲＯ値が前記閾値以下であると判断した場合には、いずれも孤立点の度合いがそれほど高くはないものとして、その注目画素が孤立点であるとの判定は行なわない。
【００５８】
実際には、入力された画像信号を構成する個々の注目画素全てについて、同様に前記孤立度合いの判定を行なうことで、１フレーム分の画像信号を処理する。しかして、孤立点の度合い判定を終えると、前記図４のメインルーチンに復帰する。
【００５９】
図４のメインルーチンでは、前記ステップＳ１０５で孤立点であると判定した注目画素位置を一括して次段の図示しない回路へ出力し（ステップＳ１０６）、以上で本実施形態に係るソフトウェアでの画像処理を終了する。
【００６０】
以上詳述した如く本実施形態では、第１孤立点候補検出部１０３で入力画像信号から孤立点候補を検出するのに加え、入力画像信号の色空間を変換した後の画像信号からも孤立点候補を検出し、検出した各孤立点候補から最終的な孤立点の度合いを判定するものとした。これにより、複数の指標から孤立点候補を検出し、統合して孤立点度合を判定するため、より精度の高い孤立点検出を行なうことができる。
【００６１】
また本実施形態では、入力画像信号中から孤立点候補を検出するのにあたり、画像信号の注目画素に対して周辺画素から孤立点候補を検出するものとした。このように入力された元の画像信号を用いて孤立点候補を検出することで、元の信号そのままの欠陥画素検出を行なうことができる。
【００６２】
さらに本実施形態では、特にカラーフィルタを有する１枚の固体撮像素子での撮影により得た画像信号に対し、各色毎に全画素補間した異なる色空間の画像信号に変換した後に、注目画素と補間された画像信号の隣接画素とを用いて孤立点候補を検出するものとした。このように隣接画素を生成して、生成した隣接画素から欠陥画素を検出することで、精度の高い欠陥画素検出を行なうことができる。
【００６３】
加えて本実施形態では、入力した画像信号を輝度信号と色差信号に変換してそれぞれ孤立点候補を検出するものとしたため、輝度信号を元に検出された孤立点候補に重きを置くようにすれば、より人の視覚特性に適した孤立点候補を検出できる。
【００６４】
また本実施形態では、孤立点候補を検出するためのパラメータ値にランクオーダーを用いることで、精度の高い孤立点検出が行なえる。
【００６５】
さらに本実施形態で説明した、孤立点候補を検出するためのパラメータ値にランクオーダーを用いる場合に代えて、近傍領域の画素値の平均を使用するものとしてもよい。このように平均値を求めることで、ランクオーダーを用いる場合に比べてより高速にパラメータ値を算出できる。
【００６６】
加えて、孤立点候補を検出するためのパラメータ値に近傍領域の画素値の平均を使用するものとしても良く、その場合には平均値を求めることでランクオーダーを用いる場合に比べてより高速にパラメータ値を算出できる。
【００６７】
また本実施形態では、元の入力画像信号から算出したパラメータ値と、色空間を変換して生成した画像信号から算出した１つ以上のパラメータ値との複数のパラメータ値に基づいて孤立点度合を判定するものとしたため、より精度の高い孤立点検出が行なえる。
【００６８】
さらに前記実施形態では、元の入力画像信号から算出したパラメータ値がある閾値以上であり、且つ色空間を変換して生成された画像信号から算出したパラメータ値もある閾値以上であるときに当該注目画素位置が孤立点であると判定するものとしたため、元の入力画像信号の情報を重視した欠陥画素検出を行なうことができる。
【００６９】
加えて本実施形態では、算出したパラメータ値を合計することで孤立点の度合いを連続数的に設定するものとしたため、孤立点検出後に補正をする際に自由度の高い補正を行なうことができる。
【００７０】
また、本実施形態では、元の入力画像信号から算出したパラメータ値と、色空間変換によって注目画素が影響を及ぼした画素から算出したパラメータ値とに基づいて孤立点の程度を判定するものとした。これにより、注目画素から影響を及ぼした色変換後の画素を孤立点判定に使用することで、より適正な画素位置での判定を行なうことができる。
【００７１】
（第２の実施形態）  
以下本発明をデジタルスチルカメラに内蔵される画像処理装置に適用した第２の実施形態について図面を参照して説明する。
【００７２】
図８は、本実施形態に係る画像処理装置２００の回路構成を示すブロック図である。同図で、図示しない撮像系からのデジタル化されたカラー画像信号が入力部２０１に入力される。ここでは、入力されるカラー画像信号はベイヤー配列の赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）からなる単板画像を想定している。この入力部２０１に入力された画像信号は、バッファ２０２を介して色成分抽出部２０３及び同色孤立点度合算出部２０４へ送出される。
【００７３】
色成分抽出部２０３は、バッファ２０２からの画像信号を元に色成分を抽出し、抽出した色成分画像を色成分孤立点度合算出部２０５へ出力する。
【００７４】
色成分孤立点度合算出部２０５は、色成分抽出部２０３の出力する色成分画像から孤立点の度合を算出し、算出した孤立点度合を色成分孤立点度合判定部２０６に出力する。
【００７５】
一方、前記同色孤立点度合算出部２０４は、バッファ２０２からの画像信号を元に孤立点度合を算出し、算出した孤立点度合を前記色成分孤立点度合判定部２０６に出力する。
【００７６】
色成分孤立点度合判定部２０６は、色成分孤立点度合算出部２０５にて算出された孤立点度合と、同色孤立点度合算出部２０４にて算出された孤立点度合を元に、孤立点の度合いを判定し、判定結果を孤立点判定情報として出力部２０７へ出力する。
【００７７】
出力部２０７は、色成分孤立点度合判定部２０６からの孤立点判定情報を例えば図示しない欠陥画素補正部に出力することにより、画像信号に対する孤立点の欠陥画素補正を実行させる。
【００７８】
前記各回路の動作制御を制御部２０８が統括して行なう。この制御部２０８は、例えば１チップのマイクロコンピュータなどで構成されるもので、前記入力部２０１、色成分抽出部２０３、同色孤立点度合算出部２０４、色成分孤立点度合算出部２０５、色成分孤立点度合判定部２０６、及び出力部２０７とは双方向に接続される。
【００７９】
さらに、前記制御部２０８に対して外部インタフェース（Ｉ／Ｆ）部２０９が双方向に接続される。この外部インタフェース部２０９は、図示しない電源スイッチや、閾値設定の切り替えを行なうためのインターフェース機構を有する。
【００８０】
前記制御部２０８は、前記入力部２０１にカラー画像信号を入力する事前に、外部インタフェース部２０９を介して画像サイズや閾値などの入力条件の設定を予め実行しておく。
【００８１】
次に前記実施形態の動作について説明する。  
入力部２０１に入力されたカラー画像信号は、バッファ２０２を介して色成分抽出部２０３及び同色孤立点度合算出部２０４へ送出される。
【００８２】
図９乃至図１３により前記色成分抽出部２０３での色成分の抽出の一例を説明する。  
図９は、赤色画素（Ｒ）を注目画素とした隣接するベイヤー配列の画素を表しており、図示しない撮像系の単板式の固体撮像素子が当該ベイヤー配列のカラーフィルタを有しているために、このようなカラー画像信号が入力部２０１に入力されるものとする。
【００８３】
色成分抽出部２０３では、まず、赤色（Ｒ）画素または青色（Ｂ）画素を注目画素とし、注目画素の周辺画素を選択する。注目画素が赤色画素の場合を例とし、図９での注目画素がＲ３３である場合を説明する。
【００８４】
色成分抽出部２０３では、注目画素と、注目画素と隣接する緑色画素と、さらに隣接する青色画素の３画素を１セットとして周辺画素を選択する。
【００８５】
図１０は、１つの注目画素に対する周辺画素の選択パターンを列挙するもので、図１０（Ａ）〜図１０（Ｈ）に示すように１つの注目画素に対して周辺画素を８セット選択できる。
【００８６】
次に、緑色（Ｇ）画素を注目画素とし、注目画素の周辺画素を選択する。図１１では注目画素をＧ４３とした場合を示す。
【００８７】
図１２は、緑色（Ｇ）画素を注目画素とした場合の、注目画素と、注目画素と隣接する赤色画素と青色画素の３画素を１セットとした場合の周辺画素の選択パターンを列挙するもので、図１２（Ａ）〜図１２（Ｄ）に示すように１つの注目画素に対して周辺画素を４セット選択できる。
【００８８】
次いで、各セットごとに色成分を抽出する。注目画素が赤色または青色画素の場合について、前記図１０（Ａ）を例として説明する。色成分抽出部２０３は、注目画素が赤色画素の場合は赤色（Ｒ）成分とシアン（Ｃｙ）成分を抽出する。また色成分抽出部２０３は、注目画素が青色画素の場合は青色（Ｂ）成分とイエロー（Ｙｅ）成分を抽出する。
【００８９】
ここで  
Ｒ成分  ＝min{Ｒ３３の画素値―Ｇ２３の画素値、Ｒ３３の画素値―Ｂ２２の画素値}  
Ｃｙ成分＝min{Ｇ２３の画素値―Ｒ３３の画素値、Ｂ２２の画素値―Ｒ３３の画素値}  
Ｂ成分  ＝min{Ｂ２２の画素値―Ｇ２３の画素値、Ｂ２２の画素値―Ｒ３３の画素値}  
Ｙｅ成分＝min{Ｇ２３の画素値―Ｂ２２の画素値、Ｒ３３の画素値―Ｂ２２の画素値}  
となる。
【００９０】
また、注目画素が緑色画素の場合を、図１２（Ａ）のセットを例にとって説明する。色成分抽出部２０３は、緑色（Ｇ）成分とマゼンダ（Ｍａ）成分を抽出する。
【００９１】
ここで、  
Ｇ成分  ＝min{Ｇ４３の画素値―Ｒ３３の画素値、Ｇ４３の画素値―Ｂ４２の画素値}  
Ｍａ成分＝min{Ｒ３３の画素値―Ｇ４３の画素値、Ｂ４２の画素値―Ｇ４３の画素値}  
となる。
【００９２】
さらに、色成分抽出部２０３での色成分抽出の注目画素が赤色または青色画素の場合の別の一例を図９と図１３を用いて説明する。
【００９３】
周辺画素を選択するにあたって、注目画素を含む縦２画素×横２画素の計４画素のブロックを１セットとする。図１３に示すように１つの注目画素に対して４セット選択できる。
【００９４】
次に、各セットごとに色成分を抽出する。図１３（Ａ）を例として説明すると、先の例と同様に、色成分抽出部２０３は注目画素が赤色画素の場合は赤色（Ｒ）成分とシアン（Ｃｙ）成分を抽出する。また、注目画素が青色画素の場合は青色（Ｂ）成分とイエロー（Ｙｅ）成分を抽出する。
【００９５】
ここで、  
Ｇの画素値＝（Ｇ２３の画素値＋Ｇ３２の画素値）／２  
Ｒ成分  ＝min{Ｒ３３の画素値―Ｇの画素値、Ｒ３３の画素値―Ｂ２２の画素値}  
Ｃｙ成分＝min{Ｇの画素値―Ｒ３３の画素値、Ｂ２２の画素値―Ｒ３３の画素値}  
Ｂ成分  ＝min{Ｂ２２の画素値―Ｇの画素値、Ｂ２２の画素値―Ｒ３３の画素値}  
Ｙｅ成分＝min{Ｇの画素値―Ｂ２２の画素値、Ｒ３３の画素値―Ｂ２２の画素値}  
色成分抽出部２０３の後段に位置する色成分孤立点度合算出部２０５では、前記色成分抽出部２０３で抽出した各色成分の結果により孤立点度合を算出する。  
色成分孤立点度合算出部２０５では、１つの注目画素に対して色成分抽出部２０３で抽出した８つまたは４つの周辺画素の色成分からランクオーダーの値を各色成分ごとに算出する。
【００９６】
例えば、注目画素が赤色画素である場合、色成分抽出部２０３で８つの周辺画素のセットから８つずつのＲ成分とＣｙ成分が抽出されている。色成分孤立点度合算出部２０５は、８つのＲ成分の絶対値の小さい方から半分に相当する４つの前記絶対値を積算する。同様に、８つのＣｙ成分の絶対値の小さい方から４つの前記絶対値を積算する。そして、２つの積算した値の小さい方を孤立点度合とし、色成分孤立点度合判定部２０６へ出力する。
【００９７】
色成分孤立点度合算出部２０５は、注目画素が青色画素である場合、Ｂ成分とＹｅ成分に対して同様に算出して孤立点度合として色成分孤立点度合判定部２０６へ出力する。
【００９８】
また、注目画素が緑色画素の場合、前記色成分抽出部２０３では４つの周辺画素のセットから４つずつのＧ成分とＭａ成分が抽出されている。したがって色成分孤立点度合算出部２０５は、４つのＧ成分のうち、半分に相当する絶対値の小さい方から２つの前記絶対値を積算する。同様にして４つのＭａ成分の絶対値の小さい方から２つの前記絶対値を積算する。そして、２つの積算した値の小さい方を孤立点度合とし、色成分孤立点度合判定部２０６へ出力する。
【００９９】
次に、一方の同色孤立点度合算出部２０４での孤立点度合の算出について説明する。  
同色孤立点度合算出部２０４は、前記図１での第１孤立点候補検出部１０３と同様に、まず、注目画素に対する周辺画素を選択する。周辺画素の選択は、同色画素で上下左右斜めに１画素離れた計８画素とする。また、注目画素と隣接する８画素を周辺画素とすることも可能である。
【０１００】
同色孤立点度合算出部２０４は、注目画素と周辺画素との差の絶対値を算出し、算出した差の絶対値の小さい方から周辺画素数の半分の個数分の前記絶対値を積算し、その積算値を注目画素の孤立点度合として、色成分孤立点度合判定部２０６へ出力する。
【０１０１】
色成分孤立点度合判定部２０６は、色成分孤立点度合算出部２０５で算出した孤立点度合が予め定められた閾値以上であり、且つ同色孤立点度合算出部２０４で算出した孤立点度合が予め定められた閾値以上であるときに、その注目画素を孤立点であると判定する。孤立点であるかどうか判定した結果は出力部２０７へ送出される。
【０１０２】
また、前記色成分孤立点度合判定部２０６は、別の例として、色成分孤立点度合算出部２０５で算出した孤立点度合と同色孤立点度合算出部２０４で算出した孤立点度合の合計を最終的な孤立点度合として出力部１０８へ出力するものとしてもよい。
【０１０３】
さらに別の例として、色成分孤立点度合判定部２０６は、色成分孤立点度合算出部２０５で算出した孤立点度合が予め定められた閾値以上であるときに、同色孤立点度合算出部２０４で算出した孤立点度合を最終的な孤立点度合として出力部２０７へ出力するものとしてもよい。
【０１０４】
出力部２０７が出力する孤立点判定情報は、図示しない後段のメモリ領域に記憶されるものであってもよいし、さらには欠陥画素補正部により画像信号に対する欠陥画素補正を行なうために利用することも可能である。
【０１０５】
図１４は、そのような欠陥画素の補正について例示するものである。同図に示すように、黒色の縦３画素×横３画素の領域の中央に欠陥画素で常に白色の画素があり、その他の周りの画素は灰色であると仮定する。入力信号は各色成分とも８ビットの階調（０〜２５５）を有するものとする。中央の画素を赤色画素の注目画素として欠陥画素検出を試みる。
【０１０６】
従来の方法である同色画素を周辺画素として欠陥画素を検出使用とした場合、周辺画素はすべて灰色であるため、判定する条件によるが中央の注目画素を欠陥画素と判定することは大変に困難であると思われる。
【０１０７】
一方、本実施形態では、前記の同色画素を周辺画素にして孤立点度合を判定するだけではなく、前記図１０や図１３のように隣接する画素を周辺画素として孤立点度合を判定する。
【０１０８】
隣接する画素を周辺画素とする場合、ここでは図１０にある３画素のセットからＲ成分とＣｙ成分を算出する。例えば  
Ｒ成分（Ａ）＝２５５  
Ｒ成分（Ｂ）＝２５５  
：
：
Ｒ成分（Ｈ）＝２５５  
Ｃｙ成分（Ａ）＝−２５５  
Ｃｙ成分（Ｂ）＝−２５５  
：  
：  
Ｃｙ成分（Ｈ）＝−２５５  
とすると、Ｒ成分の絶対値の小さい方から４つを積算すると１０２０、同様にＣｙ成分では１０２０となり、孤立点度合は１０２０と最も大きい値となる。
【０１０９】
次に、先の同色画素を周辺画素としてランクオーダーで孤立点度合を算出すると、  
｜−１２８｜×４＝５１２  
となる。
【０１１０】
孤立点度合判定条件の閾値の設定にもよるが、周辺画素を離れた同色画素だけから判断するのではなく、隣接する画素からも判定することにより、孤立点判定の精度を高めることができる。
【０１１１】
なお、本実施形態では入力信号がＲＧＢの原色系画像信号であるものとして説明したが、本発明はそれに限定するものではなく、その他の信号でもよく、例えば補色系の画像信号でも良い。
【０１１２】
また、本説明では孤立点度合としてランクオーダーを用いて算出したが、それに限定するものではなく、例えば周辺画素の平均値を孤立点度合とするなど、その他の孤立点の程度を測る指標を用いてもよい。
【０１１３】
さらに、前記実施形態では図８に示した如くハードウェア回路により処理を実現するものとして説明したが、当該画像処理をソフトウェアで実現することも可能であるため、以下にその処理内容を説明しておく。
【０１１４】
図１５は、一般に画像エンジン等と称される画像処理用のデータプロセッサ等を用いて実行するソフトウェア処理のメインルーチンの内容を示す。  
同図では、まずデジタルカラー画像信号及びヘッダ情報を入力すると（ステップＳ５０１）、これを一旦保持した上で、入力した画像信号カラー色成分を抽出した上で、その孤立点度合を算出する（ステップＳ５０２）。
【０１１５】
図１６は、この色成分の孤立点度合算出に関するサブルーチンである。  
その当初、周辺画素を設定する条件を入力すると（ステップＳ６０１）、入力された周辺画素設定条件により、注目画素に対する周辺画素とそのパターンを選択する（ステップＳ６０２）。
【０１１６】
次いで、注目画素と選択された周辺画素及びそのパターンから各色成分を計算し（ステップＳ６０３）、算出した各色成分値をソートする（ステップＳ６０４）。
【０１１７】
その後、ランクオーダー値として、前記ソートした各色成分値の小さい方から半分の個数分、すなわち注目画素に対して選択した周辺画素が８画素であれば４画素分の色成分値を積算し、ランクオーダー値とする（ステップＳ６０５）。
【０１１８】
さらに、前記ステップＳ６０５で算出した各色成分毎のランクオーダー値どうしを比較し（ステップＳ６０６）、その中で最小値を選択して第１のランクオーダー値（第１ＲＯ値）を得、この第１のランクオーダー値を色成分孤立点度合のパラメータ値として出力する（ステップＳ６０７）。実際には、入力された画像信号を構成する個々の注目画素全てについて、同様に前記色成分孤立点度合の算出の処理を実行することで、１フレーム分の画像信号を処理する。しかして、色成分孤立点度合の算出を終えると、前記図１５のメインルーチンに復帰する。
【０１１９】
図１５のメインルーチンでは、前記ステップＳ５０１で入力した画像信号から同色孤立点度合を算出する（ステップＳ５０３）。
【０１２０】
図１７は、この同色孤立点度合算出に関するサブルーチンである。  
その当初、周辺画素を設定する条件を入力すると（ステップＳ７０１）、入力された周辺画素設定条件により、注目画素に対する周辺画素を選択する（ステップＳ７０２）。
【０１２１】
次いで、注目画素と選択された各周辺画素との差分の絶対値を計算し（ステップＳ７０３）、算出した各差分絶対値をソートする（ステップＳ７０４）。
【０１２２】
その後、ランクオーダー値として、前記ソートした各差分絶対値の小さい方から半分の個数分、すなわち注目画素に対して選択した周辺画素が８画素であれば４画素分の色成分値を積算し、ランクオーダー値とする（ステップＳ７０５）。
【０１２３】
さらに、前記ステップＳ７０５で算出した各差分絶対値のランクオーダー値を第２のランクオーダー値（第２ＲＯ値）とし、同色孤立点度合のパラメータ値として出力する（ステップＳ７０６）。
【０１２４】
実際には、入力された画像信号を構成する個々の注目画素全てについて、同様に前記同色孤立点度合の算出処理を実行することで、１フレーム分の画像信号を処理する。しかして、同色孤立点度合の算出を終えると、前記図１５のメインルーチンに復帰する。
【０１２５】
図１５では、前記ステップＳ５０２で算出した色成分孤立点度合と前記ステップＳ５０３で算出した同色孤立点度合とを元に孤立点度合を判定する（ステップＳ５０４）。
【０１２６】
図１８は、この孤立点度合の判定に関するサブルーチンである。  
その当初、孤立点の度合判定を行なう条件としての閾値等を入力した後（ステップＳ８０１）、第１ＲＯ値と第２ＲＯ値の和を計算する（ステップＳ８０２）。
【０１２７】
次いで、算出した和が前記ステップＳ８０１で入力した閾値よりも大きいか否かを判断する（ステップＳ８０３）。
【０１２８】
ここで、算出した和が閾値より大きいと判断すると、色成分と同色の各孤立点度合が共に高いこととなるので、その注目画素は孤立点であると判定する（ステップＳ８０４）。
【０１２９】
また、前記ステップＳ８０３で第１ＲＯ値と第２ＲＯ値との和が前記閾値以下であると判断した場合には、孤立点の度合いがそれほど高くはないものとして、その注目画素が孤立点であるとの判定は行なわない。
【０１３０】
実際には、入力された画像信号を構成する個々の注目画素全てについて、同様に前記孤立度合いの判定を行なうことで、１フレーム分の画像信号を処理する。しかして、孤立点の度合い判定を終えると、前記図１５のメインルーチンに復帰する。
【０１３１】
図１５のメインルーチンでは、前記ステップＳ５０４で孤立点であると判定した注目画素位置を一括して次段の図示しない回路へ出力し（ステップＳ５０５）、以上で本実施形態に係るソフトウェアでの画像処理を終了する。
【０１３２】
以上詳述した如く本実施形態では、入力画像信号から注目画素の周辺画素を選択し、選択した周辺画素から色成分を抽出してその孤立点候補を検出する一方で、入力画像信号の同色の近傍画素からも孤立点候補を検出し、検出した複数の孤立点候補から最終的な孤立点の度合いを判定するものとした。これにより、複数の指標から孤立点候補を検出することで統合して孤立点度合を判定するため、より精度の高い孤立点の検出を行なうことができる。
【０１３３】
また本実施形態では、Ｒ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）からなる原色系ベイヤー配列の画像信号を入力するものとしたので、デジタルカメラなどで多く用いられている入力画像信号にそのまま適応させることができる。
【０１３４】
さらに本実施形態では、注目画素が赤色または青色の場合に、注目画素と、注目画素と隣接する緑色画素、及び隣接する注目画素と異なる色の画素の３画素を選択し、選択した３画素から色成分を抽出するものとしたので、注目画素と隣接した画素を元に色成分を抽出することで、離れている画素から抽出する場合に比して、より適正な色成分を抽出できる。
【０１３５】
加えて本実施形態では、注目画素が緑色の場合に、注目画素と、注目画素と隣接する赤色画素及び青色画素の計３画素を選択し、選択した３画素から色成分を抽出するものとした。そのため、注目画素と隣接した画素を元に色成分を抽出することで、離れている画素から抽出する場合に比して、より適正な色成分を抽出できる。
【０１３６】
また本実施形態では、注目画素が赤色または青色の場合に、注目画素を含む縦２画素×横２画素の計４画素のブロックを選択し、選択した４画素から色成分を抽出するものとした。これにより、注目画素と隣接する画素に基づいて色成分を抽出することで、離れている画素から抽出する場合に比して、より適正な色成分を抽出できる。
【０１３７】
さらに本実施形態では、色成分の孤立点候補を検出するためのパラメータ値にランクオーダーを使用するものとしたが、孤立点の程度を表すランクオーダーを用いることで、精度の高い孤立点検出を行なうことができる。
【０１３８】
加えて本実施形態では、同色の孤立点候補を検出するためのパラメータ値にランクオーダーを使用するものとしたが、孤立点の程度を表すランクオーダーを用いることで、精度の高い孤立点検出を行なうことができる。
【０１３９】
また本実施形態では、色成分を抽出して算出したパラメータ値がある閾値以上で、且つ元の入力画像信号から算出されたパラメータ値がある閾値以上のときに当該注目画素位置が孤立点であるものと判定することにした。これにより、複数のパラメータ値を鑑みて孤立点度合を判定することで、より精度の高い孤立点検出を行なうことができる。
【０１４０】
さらに本実施形態では、算出した複数のパラメータ値を合計することで孤立点の度合いを連続数的に設定するものとしたので、孤立点検出後に補正をする際に自由度の高い補正を行なうことができる。
【０１４１】
加えて本実施形態では、色成分を抽出して算出したパラメータ値がある閾値以上のとき、元の入力画像信号から算出されたパラメータ値により孤立点の度合いを連続数的に設定するものとしたので、孤立点検出後に補正をする際には、元の入力画像信号の情報に基づいた自由度の高い補正を行なうことができる。
【０１４２】
なお、上記第１及び第２の実施形態はいずれも、本発明をデジタルスチルカメラに内蔵される画像処理装置に適用した場合について説明したが、本発明はこれに限らず、何らかの手段で取得された画像データに対する画像処理を行なう、より一般的な画像処理、例えばレタッチ用のアプリケーションソフトウェア等にも同様に適用し得る。
【０１４３】
その他、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、上述した実施形態で実行される機能は可能な限り適宜組合わせて実施しても良い。上述した実施形態には種々の段階が含まれており、開示される複数の構成要件により適宜の組合せにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、効果が得られるのであれば、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【図面の簡単な説明】
【０１４４】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の回路構成を示すブロック図。
【図２】同実施形態に係るＲＧＢ原色系ベイヤー配列の画素構成を例示する図。
【図３】同実施形態に係る色空間変換後の輝度信号と色差信号の画素構成を例示する図。
【図４】同実施形態に係る画像処理のメインルーチンを示すフローチャート。
【図５】同実施形態に係る図４の第１の孤立点候補検出サブルーチンの処理内容を示すフローチャート。
【図６】同実施形態に係る図４の第２の孤立点候補検出サブルーチンの処理内容を示すフローチャート。
【図７】同実施形態に係る図４の孤立点度合判定サブルーチンの処理内容を示すフローチャート。
【図８】本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置の回路構成を示すブロック図。
【図９】同実施形態に係るＲＧＢ原色系ベイヤー配列の画素構成を例示する図。
【図１０】同実施形態に係る注目画素に対する周辺画素の選択パターンを示す図。
【図１１】同実施形態に係る注目画素に対する周辺画素の選択パターンを示す図。
【図１２】同実施形態に係る注目画素に対する周辺画素の選択パターンを示す図。
【図１３】同実施形態に係る注目画素に対する周辺画素の選択パターンを示す図。
【図１４】同実施形態に係る欠陥画素を示す図。
【図１５】同実施形態に係る画像処理のメインルーチンを示すフローチャート。
【図１６】同実施形態に係る図１５の色成分孤立点度合算出サブルーチンの処理内容を示すフローチャート。
【図１７】同実施形態に係る図１５の同色孤立点度合算出サブルーチンの処理内容を示すフローチャート。
【図１８】同実施形態に係る図１５の孤立点度合判定サブルーチンの処理内容を示すフローチャート。
【符号の説明】
【０１４５】
１００…画像処理装置、１０１…入力部、１０２…バッファ、１０３…第１孤立点候補検出部、１０４…色空間変換部、１０５…バッファ、１０６…第２孤立点候補検出部、１０７…孤立点度合判定部、１０８…出力部、１０９…制御部、１１０…外部インタフェース（Ｉ／Ｆ）部、２００…画像処理装置、２０１…入力部、２０２…バッファ、２０３…色成分抽出部、２０４…同色孤立点度合算出部、２０５…色成分孤立点度合算出部、２０６…色成分孤立点度合判定部、２０７…出力部。
【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９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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