(57)【要約】  画像処理技術の分野に属する画像処理方法および装置、記憶媒体、コンピュータ装置を提供する。画像処理方法は、元画像の元グレースケール画像を生成することと、元グレースケール画像に対してヒストグラム均等化処理を実行して、均等化グレースケール画像を得ることと、元グレースケール画像に基づいて、元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が設定値よりも小さい画素がある領域を含む第1のマーキング領域と第２のマーキング領域を含む決定要因分布図を生成することと、元グレースケール画像、均等化グレースケール画像と決定要因分布図に基づいて、第２のマーキング領域に対応する画素の階調値は、均等化グレースケール画像における対応する画素の階調値であり、第１のマーキング領域に対応する画素の階調値は、元グレースケール画像における対応する画素の階調値である最終のグレースケール画像を得ることと、最終のグレースケール画像に基づいて、処理された画像を復元することを含む。
2020531931.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
元画像の元グレースケール画像を生成することと、
前記元グレースケール画像に対してヒストグラム均等化処理を実行して、均等化グレースケール画像を得ることと、
前記元グレースケール画像に基づいて、前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が設定値よりも小さい画素がある領域を含む第１のマーキング領域と前記第１のマーキング領域以外の領域である第２のマーキング領域を含む決定要因分布図を生成することと、
前記元グレースケール画像、前記均等化グレースケール画像と前記決定要因分布図に基づいて、前記第２のマーキング領域に対応する画素の階調値は、前記均等化グレースケール画像における対応する画素の階調値であり、前記第１のマーキング領域に対応する画素の階調値は、前記元グレースケール画像における対応する画素の階調値である最終のグレースケール画像を得ることと、
前記最終のグレースケール画像に基づいて、処理された画像を復元することを含む、画像処理方法。
【請求項２】
前記元グレースケール画像に基づいて、決定要因分布図を生成することは、
前記元グレースケール画像における各画素を中心とする特定の領域内の画素の階調値に基づいて、前記元グレースケール画像の各画素の標準差を計算することにより、前記元グレースケール画像における各画素の標準差を含む標準差分布図を得ることと、
前記標準差分布図における標準差が前記設定値よりも小さい画素を前記第１のマーキング領域に分割し、前記標準差分布図における前記第１のマーキング領域以外の領域を前記第２のマーキング領域に分割することにより、前記決定要因分布図を得ることを含む、請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記元グレースケール画像における各画素を中心とする特定の領域内の画素の階調値に基づいて、前記元グレースケール画像の各画素の標準差を計算することにより、標準差分布図を得ることは、
前記元グレースケール画像の各画素の階調値の二乗値を計算することにより，階調二乗図を形成することと、
前記元グレースケール画像に対して平均フィルタリングを実行することにより第１の期待図を生成し、前記階調二乗図に対して平均フィルタリングを実行することにより第２の期待図を生成することと、
前記第１の期待図の各画素の階調値の二乗値を計算することにより，第３の期待図を得ることと、
前記第２の期待図と前記第３の期待図における対応する位置での画素の階調値の差を計算することにより，差分画像を得ることと、
前記差分画像の各画素の階調値に対し平方根を求めることにより、前記標準差分布図を得ることを含む、請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記元グレースケール画像に対して平均フィルタリングを実行することは、
m×mのサイズのフィルタリングテンプレートを使用して、前記元グレースケール画像に対して平均フィルタリングを実行し、mの値の範囲は１０〜２０であることを含み、
前記階調二乗図に対して平均フィルタリングを実行することは、
前記m×mのサイズのフィルタリングテンプレートを使用して、前記階調二乗図に対して平均フィルタリングを実行することを含む、請求項３に記載の画像処理方法。
【請求項５】
mは１５である、請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記元グレースケール画像に基づいて前記決定要因分布図を生成した後に、
前記決定要因分布図を更新することにより、更新された前記決定要因分布図において、前記第２のマーキング領域は、前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値以上である画素がある領域、および前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値よりも小さい画素がある領域内の画素数が閾値よりも小さい領域を含むことをさらに含む、請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記閾値は前記元画像の画素数の８％〜１５％である、請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記閾値は前記元画像の画素数の１０％である、請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記設定値の範囲は１〜５である、請求項１ないし８のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
元画像の元グレースケール画像を生成する生成回路と、
前記元グレースケール画像に対してヒストグラム均等化処理を実行して、均等化グレースケール画像を得るヒストグラム均等化回路と、
前記元グレースケール画像に基づいて、前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が設定値よりも小さい画素がある領域を含む第１のマーキング領域と前記第１のマーキング領域以外の領域である第２のマーキング領域を含む決定要因分布図を生成する第１の処理回路と、
前記元グレースケール画像、前記均等化グレースケール画像と前記決定要因分布図に基づいて、前記第２のマーキング領域に対応する画素の階調値は、前記均等化グレースケール画像における対応する画素の階調値であり、前記第１のマーキング領域に対応する画素の階調値は、前記元グレースケール画像における対応する画素の階調値である最終のグレースケール画像を得る第２の処理回路と、
前記最終のグレースケール画像に基づいて、処理された画像を復元する第３の処理回路を含む、画像処理装置。
【請求項１１】
前記第1の処理回路は、前記元グレースケール画像における各画素を中心とする特定の領域内の画素の階調値に基づいて、前記元グレースケール画像の各画素の標準差を計算することにより、前記元グレースケール画像における各画素の標準差を含む標準差分布図を得て、
前記標準差分布図における標準差が前記設定値よりも小さい画素を前記第１のマーキング領域に分割し、前記標準差分布図における前記第１のマーキング領域以外の領域を前記第２のマーキング領域に分割することにより、前記決定要因分布図を得る、請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記第１の処理回路は、
前記元グレースケール画像の各画素の階調値の二乗値を計算することにより，階調二乗図を形成する第１の計算サブ回路と、
前記元グレースケール画像に対して平均フィルタリングを実行することにより第１の期待図を生成し、前記階調二乗図に対して平均フィルタリングを実行することにより第２の期待図を生成する平均フィルタリングサブ回路と、
前記第１の期待図の各画素の階調値の二乗値を計算することにより，第３の期待図を得る第２の計算サブ回路と、
前記第２の期待図と前記第３の期待図における対応する位置での画素の階調値の差を計算することにより，差分画像を得る第３の計算サブ回路と、
前記差分画像の各画素の階調値に対し平方根を求めることにより、前記標準差分布図を得る第４の計算サブ回路を含む、請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記平均フィルタリングサブ回路は、m×mのサイズのフィルタリングテンプレートを使用して、前記元グレースケール画像と前記階調二乗図に対してそれぞれに平均フィルタリングを実行し、mの値の範囲は１０〜２０である、請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
mは１５である、請求項１３に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記第1の処理回路は、前記元グレースケール画像に基づいて前記決定要因分布図を生成した後に、前記決定要因分布図を更新することにより、更新された前記決定要因分布図において、前記第２のマーキング領域は、前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値以上である画素がある領域、および前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値よりも小さい画素がある領域内の画素数が閾値よりも小さい領域を含む、請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記閾値は前記元画像の画素数の８％〜１５％である、請求項１５に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記閾値は前記元画像の画素数の１０％である、請求項１６に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記設定値の範囲は１〜５である、請求項１０ないし１７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
少なくとも1つの指令が記憶され、前記指令がプロセッサによってロードされ実行されることにより、請求項１〜９のいずれか１項に記載の画像処理方法において実行された操作を達成することを特徴とする記憶媒体。
【請求項２０】
メモリ、プロセッサと前記メモリに記憶され、前記プロセッサで動作するコンピュータプログラムを含むコンピュータ装置であって、
前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムが実行されると、請求項１〜９のいずれか1項に記載の画像処理方法において実行された操作を達成するように構成されることを特徴とするコンピュータ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２０１７年０８月２８日に中国国家知識産権局に出願された出願番号２０１７１０７６２８３６.９、発明の名称「画像処理方法および装置」の中国特許出願の優先権を主張し、その全ての内容は参照により本明細書に援用する。
【０００２】
本発明は、画像処理技術分野に関し、特に、画像処理方法および装置、記憶媒体、コンピュータ装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
ヒストグラム均等化とは、比較的に集中したある階調範囲から、元画像の階調ヒストグラムを階調範囲全体にわたって均一に分布するように変更し、画像に対しヒストグラム均等化を実行することにより画像のコントラストを高め、画像をより鮮明にする画像処理方法である。
【０００４】
しかしながら、ビデオ画像には、擬似平坦部分が存在するため、ヒストグラム均等化処理は、画像の擬似平坦部分の画質を劣化させ、画像の画質を著しく低下させる可能性がある。ビデオ画像には、擬似平坦部分は、処理および伝送中のビデオ画像の過圧縮に起因する。擬似平坦部分とは、画像内の擬似平坦な状態が存在する領域であり、擬似平坦な状態の領域は同じ階調であるように見えるが、実際に近い階調で構成され、例えば、ビデオ画像内の空のようなシーンは圧縮された後に隣接する階調のブロック状の領域を形成する。このようなブロック状の擬似平坦な状態の画像に対し、ヒストグラム均等化を行うと、擬似平坦部分の階調差が大きくなり、擬似平坦部分に肉眼で見える不規則なブロック状が発生した結果、画像内の擬似平坦部分の画質が劣化し、画像の画質が著しく低下する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術においてヒストグラム均等化を行う際に、擬似平坦部分の画質が劣化し画像の画質が低下するという問題を解決するために、本発明の目的は、画像処理方法及び装置、記憶媒体とコンピュータ装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る画像処理方法の一態様は、
元画像の元グレースケール画像を生成することと、
前記元グレースケール画像に対してヒストグラム均等化処理を実行して、均等化グレースケール画像を得ることと、
前記元グレースケール画像に基づいて、前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が設定値よりも小さい画素がある領域を含む第1のマーキング領域と前記第１のマーキング領域以外の領域である第２のマーキング領域を含む決定要因分布図を生成することと、
前記元グレースケール画像、前記均等化グレースケール画像と前記決定要因分布図に基づいて、前記第２のマーキング領域に対応する画素の階調値は、前記均等化グレースケール画像における対応する画素の階調値であり、前記第１のマーキング領域に対応する画素の階調値は、前記元グレースケール画像における対応する画素の階調値である最終のグレースケール画像を得ることと、
前記最終のグレースケール画像に基づいて、処理された画像を復元することを含む。
【０００７】
本発明に係る画像処理方法の一態様において、前記元グレースケール画像に基づいて、決定要因分布図を生成することは、
前記元グレースケール画像における各画素を中心とする特定の領域内の画素の階調値に基づいて、前記元グレースケール画像の各画素の標準差を計算することにより、前記元グレースケール画像における各画素の標準差を含む標準差分布図を得ることと、
前記標準差分布図における標準差が前記設定値よりも小さい画素を前記第１のマーキング領域に分割し、前記標準差分布図における前記第１のマーキング領域以外の領域を前記第２のマーキング領域に分割することにより、前記決定要因分布図を得ることを含む。
【０００８】
本発明に係る画像処理方法の別の態様において、前記元グレースケール画像における各画素を中心とする特定の領域内の画素の階調値に基づいて、前記元グレースケール画像の各画素の標準差を計算することにより、標準差分布図を得ることは、
前記元グレースケール画像の各画素の階調値の二乗値を計算することにより，階調二乗図を形成することと、
前記元グレースケール画像に対して平均フィルタリングを実行することにより第１の期待図を生成し、前記階調二乗図に対して平均フィルタリングを実行することにより第２の期待図を生成することと、
前記第１の期待図の各画素の階調値の二乗値を計算することにより，第３の期待図を得ることと、
前記第２の期待図と前記第３の期待図における対応する位置での画素の階調値の差を計算することにより，差分画像を得ることと、
前記差分画像の各画素の階調値に対し平方根を求めることにより、前記標準差分布図を得ることを含む。
【０００９】
本発明に係る画像処理方法の別の態様において、前記元グレースケール画像に対して平均フィルタリングを実行することは、
m×mのサイズのフィルタリングテンプレートを使用して、前記元グレースケール画像に対して平均フィルタリングを実行し、mの値の範囲は１０〜２０であることを含み、
前記階調二乗図に対して平均フィルタリングを実行することは、
前記m×mのサイズのフィルタリングテンプレートを使用して、前記階調二乗図に対して平均フィルタリングを実行することを含む。
【００１０】
本発明に係る画像処理方法の別の態様において、mは１５である。
【００１１】
本発明に係る画像処理方法の別の態様において、前記元グレースケール画像に基づいて前記決定要因分布図を生成した後に、前記画像処理方法は、
前記決定要因分布図を更新することにより、更新された前記決定要因分布図において、前記第２のマーキング領域は、前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値以上である画素がある領域、および前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値よりも小さい画素がある領域内の画素数が閾値よりも小さい領域を含むことをさらに含む。
【００１２】
本発明に係る画像処理方法の別の態様において、前記閾値は前記元画像の画素数の８％〜１５％である。
【００１３】
本発明に係る画像処理方法の別の態様において、前記閾値は前記元画像の画素数の１０％である。
【００１４】
本発明に係る画像処理方法の別の態様において、前記設定値の範囲は１〜５である。
【００１５】
本発明に係る画像処理方法の別の態様において、前記設定値は１である。
【００１６】
本発明に係る画像処理装置の一態様は、
元画像の元グレースケール画像を生成する生成回路と、
前記元グレースケール画像に対してヒストグラム均等化処理を実行して、均等化グレースケール画像を得るヒストグラム均等化回路と、
前記元グレースケール画像に基づいて、前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が設定値よりも小さい画素がある領域を含む第１のマーキング領域と前記第１のマーキング領域以外の領域である第２のマーキング領域を含む決定要因分布図を生成する第１の処理回路と、
前記元グレースケール画像、前記均等化グレースケール画像と前記決定要因分布図に基づいて、前記第２のマーキング領域に対応する画素の階調値は、前記均等化グレースケール画像における対応する画素の階調値であり、前記第１のマーキング領域に対応する画素の階調値は、前記元グレースケール画像における対応する画素の階調値である最終のグレースケール画像を得る第２の処理回路と、
前記最終のグレースケール画像に基づいて、処理された画像を復元する第３の処理回路を含む。
【００１７】
本発明に係る画像処理装置の一態様において、
前記第1の処理回路は、前記元グレースケール画像における各画素を中心とする特定の領域内の画素の階調値に基づいて、前記元グレースケール画像の各画素の標準差を計算することにより、前記元グレースケール画像における各画素の標準差を含む標準差分布図を得て、
前記標準差分布図における標準差が前記設定値よりも小さい画素を前記第１のマーキング領域に分割し、前記標準差分布図における前記第１のマーキング領域以外の領域を前記第２のマーキング領域に分割することにより、前記決定要因分布図を得る。
【００１８】
本発明に係る画像処理装置の別の態様において、前記第１の処理回路は、
前記元グレースケール画像の各画素の階調値の二乗値を計算することにより，階調二乗図を形成する第１の計算サブ回路と、
前記元グレースケール画像に対して平均フィルタリングを実行することにより第１の期待図を生成し、前記階調二乗図に対して平均フィルタリングを実行することにより第２の期待図を生成する平均フィルタリングサブ回路と、
前記第１の期待図の各画素の階調値の二乗値を計算することにより，第３の期待図を得る第２の計算サブ回路と、
前記第２の期待図と前記第3の期待図における対応する位置での画素の階調値の差を計算することにより，差分画像を得る第３の計算サブ回路と、
前記差分画像の各画素の階調値に対し平方根を求めることにより、前記標準差分布図を得る第４の計算サブ回路を含む。
【００１９】
本発明に係る画像処理装置の別の態様において、前記平均フィルタリングサブ回路は、m×mのサイズのフィルタリングテンプレートを使用して、前記元グレースケール画像と前記階調二乗図に対してそれぞれに平均フィルタリングを実行し、mの値の範囲は１０〜２０である。
【００２０】
本発明に係る画像処理装置の別の態様において、mは１５である。
【００２１】
本発明に係る画像処理装置の別の態様において、前記第1の処理回路は、前記元グレースケール画像に基づいて前記決定要因分布図を生成した後に、前記決定要因分布図を更新することにより、更新された前記決定要因分布図において、前記第2のマーキング領域は、前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値以上である画素がある領域、および前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値よりも小さい画素がある領域内の画素数が閾値よりも小さい領域を含む。
【００２２】
本発明に係る画像処理装置の別の態様において、前記閾値は前記元画像の画素数の８％〜１５％である。
【００２３】
本発明に係る画像処理装置の別の態様において、前記閾値は前記元画像の画素数の１０％である。
【００２４】
本発明に係る画像処理装置の別の態様において、前記設定値の範囲は１〜５である。
【００２５】
本発明に係る画像処理装置の別の態様において、前記設定値は１である。
【００２６】
本発明に係る記憶媒体の一態様において、前記記憶媒体には少なくとも1つの指令が記憶され、前記指令がプロセッサによってロードされ実行されることにより、上述の画像処理方法のいずれかにおいて実行された操作を達成する。
【００２７】
本発明の一態様において、メモリ、プロセッサと前記メモリに記憶され、前記プロセッサで動作するコンピュータプログラムを含むコンピュータ装置を提供し、前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムが実行されると、上述したような画像処理方法において実行された操作を達成するように構成される。
【発明の効果】
【００２８】
本発明の実施形態によって提供される技術的解決策は、以下の有益な効果を有する。
【００２９】
本発明の実施形態において、まず、元画像に基づいて元グレースケール画像と均等化グレースケール画像を生成し、その後、元グレースケール画像に基づいて決定要因分布図を生成する。決定要因分布図において、第1のマーキング領域は前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が設定値よりも小さい画素がある領域を含む。擬似平坦部分の階調差が小さいため、擬似平坦部分の画素の標準差も小さいので、元画像における第1のマーキング領域に対応する領域は擬似平坦領域である。擬似平坦領域が拡張されず、すなわち、ヒストグラム均等化処理されず、元グレースケール画像の画素階調値で表され、第2のマーキング領域がヒストグラム均等化によって処理されたグレースケール画像の画素階調値で表され、すなわち、均等化グレースケール画像の画素階調値で表されている。このような処理方法では、擬似平坦部分が拡張されないため、擬似平坦部分の階調差が拡大されず、画像中の擬似平坦部分の画質劣化が回避され、画像の画質が確保される。
【００３０】
本発明の実施形態の技術案をより明確に説明するために、実施形態の説明に使用される以下の図面を簡単に説明する。以下の説明における図面は、本発明のいくつかの実施形態であり、当業者は、創造的な作業なしにそれ以外の図面を容易に得ることが理解できる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の実施形態における画像処理方法のフローチャートである。
【図２】本発明の実施形態における決定要因分布図の生成のフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態における画像処理装置の構造図である。
【図４】本発明の実施形態における第１の処理回路の構造図である。
【図５】本発明の実施形態における画像処理装置の構造図である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
本発明の目的、技術的解決策および利点をより明確にするために、以下、添付の図面を参照して本発明の実施形態をより詳細に説明する。
【００３３】
図１は、本発明の実施形態における画像処理方法のフローチャートであり、図１を参照し、前記画像処理方法は、
元画像の元グレースケール画像を生成するステップ１０１を含む。
【００３４】
ここで、元画像は、例えば撮影により得られた画像やビデオ画像など、様々な方法で得られた画像であってもよい。元画像は、赤（Red、R）緑（Green、G）青（Blue、B）のフォーマット画像である。
【００３５】
本発明の実施形態において、元画像の元グレースケール画像を生成することは、元画像を取得することと、元画像を処理して元グレースケール画像を得ることを含む。
【００３６】
ここで、元画像を処理することは、元画像をYUVなどのフォーマットに変換することにより元グレースケール画像を生成することを含むが、これに限定されない。YUVフォーマットでは、Yは輝度を表し、UおよびVはクロミナンスを表し、したがって、Y成分のみがあり、UおよびV成分がない場合、取得した画像はグレースケール画像である。ステップ１０１は、これに基づいて画像変換を実行して元グレースケール画像を生成することができる。
【００３７】
ステップ１０２において、前記元グレースケール画像に対してヒストグラム均等化処理を実行して、均等化グレースケール画像を得る。
【００３８】
本発明の実施形態において、前記元グレースケール画像に対してヒストグラム均等化処理を実行することは、以下のステップに従って達成されることができる。
【００３９】
（１）元グレースケール画像における各グレーレベルの画素数niを統計し、i=０、１、…、L-１、ここで、Lは元グレースケール画像のグレーレベルの総数であり、元グレースケール画像のグレーレベルの総数は、元グレースケール画像における画素が表すグレーレベルの数であり、例えばL=２５６、このとき、iの値は０〜２５５である。
【００４０】
（２）元画像ヒストグラム、すなわち、元グレースケール画像における各グレーレベルの確率密度Pi（ri）を計算する。
Pi（ri）= ni/n                                                 （１）
式（１）において、nは元グレースケール画像の全画素数であり、riはi番目のグレーレベルであり、niはi番目のグレーレベルの画素数である。元画像ヒストグラムは、各グレーレベルの確率密度を当該式で順次に計算することによって得られることができる。
【００４１】
元画像ヒストグラムの横軸はグレーレベルを示し、縦軸は確率密度を示し、元画像ヒストグラムは各グレーレベルの確率密度を含む。
【００４２】
（３）元グレースケール画像の累積分布関数sk（rk）を計算する。
【００４３】
【数１】
2020531931.tif 000003
【００４４】
式（２）において、rkはk番目のグレーレベルであり、k番目のグレーレベルの累積分布関数の値は0番目からk番目までのグレーレベルの確率密度の合計である。
【００４５】
（４）元グレースケール画像の累積分布関数sk（rk）に従って、元グレースケール画像の各画素の均等化されたグレースケール画像でのグレーレベルgkを計算する。
gk=INT[gm*sk (rk)]                                            （３）
式（３）において、INT[]とは、小数点以下を切り捨てて整数にするという意味であり、gm= L-１。
【００４６】
元グレースケール画像のグレーレベルがkである画素について、均等化されたグレースケール画像でのグレーレベルがgkになっている。このようにして、元グレースケール画像における各画素の均等化後のグレーレベルを計算することが可能である。
【００４７】
（５）計算された元グレースケール画像の各画素の均等化されたグレースケール画像でのグレーレベルに従って、元グレースケール画像のグレーレベルを修正することにより、均等化グレースケール画像を得る。
【００４８】
ステップ１０３において、前記元グレースケール画像に基づいて、前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が設定値よりも小さい画素がある領域を含む第1のマーキング領域と前記第１のマーキング領域以外の領域である第２のマーキング領域を含む決定要因分布図を生成する。
【００４９】
ここで、本発明では、標準差とは、元グレースケール画像内の各画素の階調値の二乗値画像をフィルタリングした後に、元グレースケール画像をフィルタリングし二乗した画像を減算することによって得られる差分画像の各画素の階調値に対し平方根を求めるという意味である。ここで、フィルタリングとは、画素の階調値として当該画素を中心として特定の範囲内の階調値の平均値を計算することを指す。標準差は、元グレースケール画像の各画素とその周囲の画素との間の階調差を反映することができる。
【００５０】
図２は、本発明の実施形態におけるステップ１０３のフローチャートであり、図２を参照し、ステップ１０３は、
前記元グレースケール画像における各画素を中心とする特定の領域内の画素の階調値に基づいて、前記元グレースケール画像の各画素の標準差を計算することにより、前記元グレースケール画像における各画素の標準差を含む標準差分布図を得るステップ１０３aを含む。
【００５１】
例として、ステップ１０３aは、前記元グレースケール画像の各画素の階調値の二乗値を計算することにより，階調二乗図を形成することと、前記元グレースケール画像と前記階調二乗図に対してそれぞれに平均フィルタリングを実行することにより第１の期待図と第２の期待図をそれぞれに生成し、すなわち、前記元グレースケール画像に対して平均フィルタリングを実行することにより第１の期待図を生成し、前記階調二乗図に対して平均フィルタリングを実行することにより第２の期待図を生成することと、前記第１の期待図の各画素の階調値の二乗値を計算することにより，第３の期待図を得ることと、前記第２の期待図と前記第３の期待図における対応する位置での画素の階調値の差を計算することにより，差分画像を得ることと、前記差分画像の各画素の階調値に対し平方根を求めることにより、前記標準差分布図を得ることを含む。
【００５２】
この方法で得られた標準差分布図は、各画素とその周囲の画素との間の階調差を反映することができるので、その後に領域分割を行う際に擬似平坦領域を第１のマーキング領域に分割することができる。
【００５３】
ここで、前記元グレースケール画像と前記階調二乗図に対してそれぞれに平均フィルタリングを実行することは、m×mのサイズのフィルタリングテンプレートを使用して、前記元グレースケール画像と前記階調二乗図に対してそれぞれに平均フィルタリングを実行することを含む。平均フィルタリングとは、処理待ちの画素（x、y）に対して、処理待ちの画素に隣接する複数の画素からなるフィルタリングテンプレートを選択することを指す。フィルタリングテンプレート内のすべての画素の階調の平均値を求め、次に、画素（x、y）における平均フィルタリングされた画像の階調として、処理待ちの画素（x、y）に階調の平均値を割り当てる。フィルタリングテンプレートは、階調の平均値を計算するための画素数を制限するために使用される。フィルタリングテンプレートが使用されるとき、処理待ちの画素はフィルタリングテンプレートによって選択された画素の中心（直中央または直中央の画素の近傍）に位置する。mの値の範囲は１０〜２０である。
【００５４】
当該範囲のmを使用することにより、標準差分布図が元画像内の擬似平坦領域をよりよく示すことができる。この結果、擬似平坦領域が拡張されず、画質劣化が回避される。
【００５５】
例として、mは１５である。mの値として15を使用することにより、元画像内の擬似平坦領域を最大限に区別することができる。
【００５６】
ここで、第２の期待図と第３の期待図は、同じ数の行と列を有し、対応する位置での画素とは、第２の期待図と第３の期待図における同じ行と列での画素と指す。
【００５７】
ステップ１０３bにおいて、前記標準差分布図における標準差が設定値よりも小さい画素を前記第１のマーキング領域に分割し、前記標準差分布図における前記第１のマーキング領域以外の領域を前記第２のマーキング領域に分割することにより、前記決定要因分布図を得る。
【００５８】
上記した決定要因分布図の生成中では、まず、元グレースケール画像の標準差分布図を算出し、標準差分布図の各画素の標準差と設定値との関係に従って第１のマーキング領域を分割し、そして、擬似平坦部分の階調差が小さいため、擬似平坦部分の画素の標準差も小さいので、標準差分布図における標準差が設定値よりも小さい部分を擬似平坦領域（すなわち第１のマーキング領域）と判定し、残りの領域を第２のマーキング領域と判定する。
【００５９】
さらに、第１のマーキング領域と第２のマーキング領域とを分割する際に、２値化方法により実現することができる。例として、第1のマーキング領域と第2のマーキング領域との分割プロセスは、以下の通りである。すなわち、標準差分布図における標準差が設定値よりも小さい画素が決定要因分布図において対応する画素値を0に設定し、標準差分布図における標準差が設定値以上である画素が決定要因分布図において対応する画素値を1に設定され、したがって、決定要因分布図の画素値が0の画素が第1のマーキング領域に属し、画素値が1の画素は第2のマーキング領域に属する。
【００６０】
２値化方法を使用して領域を分割した後に、後の処理において決定要因分布図の画素値に応じて当該画素が第1のマーキング領域に属するか第2のマーキング領域に属するかを判定すればよく、簡便になる。
【００６１】
本発明の実施形態において、前記設定値の範囲は１〜５である。当該範囲の設定値を使用することにより、決定要因分布図が元画像内の擬似平坦領域をよりよく示すことが確保されている。この結果、擬似平坦領域が拡張されず、画質劣化が回避される。
【００６２】
例として、当該設定値は１である。設定値として１を使用することにより、元画像内の擬似平坦領域を最大限に区別することができる。
【００６３】
選択肢の一つとして、前記元グレースケール画像に基づいて前記決定要因分布図を生成した後に、前記画像処理方法は、
前記決定要因分布図を更新することにより、更新された前記決定要因分布図において、前記第２のマーキング領域は、前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値以上である画素がある領域、および前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値よりも小さい画素がある領域内の画素数が閾値よりも小さい領域を含むことをさらに含む。
【００６４】
上記した決定要因分布図の更新中において、実際には穴埋めアルゴリズムが用いられ、元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値よりも小さい画素がある領域内の画素数が閾値よりも小さい領域を第２のマーキング領域に分割し、処理の際に、穴とその周辺の画素に対し同じ処理を実行し、よって、ある領域の周辺または領域の中央（穴）のみが拡張され、処理された画像内の領域の中央と周辺とのコントラストが急激に変化することを回避することができる。
【００６５】
本発明の実施形態において、前記閾値は前記元画像の画素数の８％-１５％である。当該範囲の閾値を使用することにより、穴埋めアルゴリズムの処理は、領域の中央の画素が十分に少ない場合にのみ実行され、この結果、画素数が閾値以上の領域に対し穴埋めアルゴリズム処理を行って、疑似平坦領域の画質を最適化できないことを回避することができる。
【００６６】
例として、閾値の範囲は１０％である。このとき，画素数が閾値以上の領域に対し穴埋めアルゴリズム処理を行って、疑似平坦領域の画質を最適化できないことを回避することができ，ある領域の周辺または領域の中央（穴）のみが拡張され、処理された画像内の領域の中央と周辺とのコントラストが急激に変化することも回避することができる。
【００６７】
ステップ１０４において、前記元グレースケール画像、前記均等化グレースケール画像と前記決定要因分布図に基づいて、前記第２のマーキング領域に対応する画素の階調値は、前記均等化グレースケール画像における対応する画素の階調値であり、前記第１のマーキング領域に対応する画素の階調値は、前記元グレースケール画像における対応する画素の階調値である最終のグレースケール画像を得る。
【００６８】
ステップ１０４において、以下の式に従って最終のグレースケール画像を計算することができる。
I(i、j)= G(i、j)* H(i、j) + (1-G(i、j))* A(i、j)                （４）
式（４）において、Iは最終的なグレースケール画像であり、Gは決定要因分布図（第1のマーキング領域の画素が0であり、第2のマーキング領域の画素が1である）であり、Hは均等化グレースケール画像であり、Aは元グレースケール画像である。ここで、I(i、j) は最終のグレースケール画像におけるi行j列の画素であり、G（i、j）は決定要因分布図におけるi行j列の画素であり、H（i、j）は均等化グレースケール画像におけるi行j列の画素であり、A（i、j）は元グレースケール画像におけるi行j列の画素である。上記の式に従って計算した結果、Iにおける前記第２のマーキング領域に対応する画素の階調値はHにおける対応する画素の階調値であり、Iにおける前記第１のマーキング領域に対応する画素の階調値はAにおける対応する画素の階調値である。
【００６９】
ステップ１０５において、前記最終のグレースケール画像に基づいて、処理された画像を復元する。
【００７０】
当該ステップにおいて、最終のグレースケール画像をR（赤）G（緑）B（青）画像に復元することにより、処理された元画像を得る。すなわち、YUVフォーマット画像をRGB画像に復元する。
【００７１】
本発明の実施形態において、まず、元画像に基づいて元グレースケール画像と均等化グレースケール画像を生成し、その後、元グレースケール画像に基づいて決定要因分布図を生成する。決定要因分布図において、第1のマーキング領域は前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が設定値よりも小さい画素がある領域を含む。擬似平坦部分の階調差が小さいため、擬似平坦部分の画素の標準差も小さいので、元画像における第1のマーキング領域に対応する領域は擬似平坦領域である。擬似平坦領域が拡張されず、すなわち、ヒストグラム均等化処理されず、元グレースケール画像の画素階調値で表され、第2のマーキング領域がヒストグラム均等化によって処理されたグレースケール画像の画素階調値で表され、すなわち、均等化グレースケール画像の画素階調値で表されている。このような処理方法では、擬似平坦部分が拡張されないため、擬似平坦部分の階調差が拡大されず、画像中の擬似平坦部分の画質劣化が回避され、画像の画質が確保される。
【００７２】
図３は、本発明の実施形態における画像処理装置の構造図であり、図３を参照し、前記画像処理装置は、生成回路２０１、ヒストグラム均等化回路２０２、第１の処理回路２０３、第２の処理回路２０４と第３の処理回路２０５を含む。
【００７３】
ここで、生成回路２０１は、元画像の元グレースケール画像を生成する。ヒストグラム均等化回路２０２は、前記元グレースケール画像に対してヒストグラム均等化処理を実行して、均等化グレースケール画像を得る。第１の処理回路２０３は、前記元グレースケール画像に基づいて、前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が設定値よりも小さい画素がある領域を含む第１のマーキング領域と前記第１のマーキング領域以外の領域である第２のマーキング領域を含む決定要因分布図を生成する。第２の処理回路２０４は、前記元グレースケール画像、前記均等化グレースケール画像と前記決定要因分布図に基づいて、前記第２のマーキング領域に対応する画素の階調値は、前記均等化グレースケール画像における対応する画素の階調値であり、前記第１のマーキング領域に対応する画素の階調値は、前記元グレースケール画像における対応する画素の階調値である最終のグレースケール画像を得る。第３の処理回路２０５は、前記最終のグレースケール画像に基づいて、処理された画像を復元する。
【００７４】
ここで、生成回路２０１、ヒストグラム均等化回路２０２、第１の処理回路２０３、第２の処理回路２０４と第３の処理回路２０５のいずれも一つの個別回路で実現されている。回路は、中央処理装置（CPU）、グラフィック処理装置（GPU）などのようなチップまたは集積回路であってもよい。生成回路２０１、ヒストグラム均等化回路２０２、第１の処理回路２０３、第２の処理回路２０４と第３の処理回路２０５のいずれか2つ以上が同じ回路で実現されてもよく、例えば生成回路２０１、ヒストグラム均等化回路２０２、第１の処理回路２０３、第２の処理回路２０４と第３の処理回路２０５は同じグラフィックプロセッサによって実現される。
【００７５】
本発明の実施形態において、まず、元画像に基づいて元グレースケール画像と均等化グレースケール画像を生成し、その後、元グレースケール画像に基づいて決定要因分布図を生成する。決定要因分布図において、第1のマーキング領域は前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が設定値よりも小さい画素がある領域を含む。擬似平坦部分の階調差が小さいため、擬似平坦部分の画素の標準差も小さいので、元画像における第1のマーキング領域に対応する領域は擬似平坦領域である。擬似平坦領域が拡張されず、すなわち、ヒストグラム均等化処理されず、元グレースケール画像の画素階調値で表され、第2のマーキング領域がヒストグラム均等化によって処理されたグレースケール画像の画素階調値で表され、すなわち、均等化グレースケール画像の画素階調値で表されている。このような処理方法では、擬似平坦部分が拡張されないため、擬似平坦部分の階調差が拡大されず、画像中の擬似平坦部分の画質劣化が回避され、画像の画質が確保される。
【００７６】
本発明の実施形態において、前記第1の処理回路２０３は、前記元グレースケール画像における各画素を中心とする特定の領域内の画素の階調値に基づいて、前記元グレースケール画像の各画素の標準差を計算することにより、前記元グレースケール画像における各画素の標準差を含む標準差分布図を得る。前記標準差分布図における標準差が設定値よりも小さい画素を前記第１のマーキング領域に分割し、前記標準差分布図における前記第１のマーキング領域以外の領域を前記第２のマーキング領域に分割することにより、前記決定要因分布図を得る。
【００７７】
上記した決定要因分布図の生成中において、第1の処理回路２０３は、まず、元グレースケール画像の標準差分布図を算出し、標準差分布図の各画素の標準差と設定値との関係に従って第１のマーキング領域を分割し、そして、擬似平坦部分の階調差が小さいため、擬似平坦部分の画素の標準差も小さいので、標準差分布図における標準差が設定値よりも小さい部分を擬似平坦領域（すなわち第１のマーキング領域）と判定する。
【００７８】
さらに、第１のマーキング領域と第２のマーキング領域とを分割する際に、第1の処理回路２０３は、２値化方法により実現することができる。具体的なプロセスは、以下の通りである。すなわち、標準差分布図における標準差が設定値よりも小さい画素が決定要因分布図において対応する画素値を0に設定し、標準差分布図における標準差が設定値以上である画素が決定要因分布図において対応する画素値を1に設定され、したがって、決定要因分布図の画素値が0の画素が第1のマーキング領域に属し、画素値が1の画素は第2のマーキング領域に属する。
【００７９】
２値化方法を使用して領域を分割した後に、後の処理において決定要因分布図の画素値に応じて当該画素が第1のマーキング領域に属するか第2のマーキング領域に属するかを判定すればよく、簡便になる。
【００８０】
図４は、本発明の実施形態における第１の処理回路２０３の構造図であり、図４を参照し、第１の処理回路２０３は、第１の計算サブ回路２３１、平均フィルタリングサブ回路２３２、第２の計算サブ回路２３３、第３の計算サブ回路２３４と第４の計算サブ回路２３５を含む。
【００８１】
ここで、第１の計算サブ回路２３１は、前記元グレースケール画像の各画素の階調値の二乗値を計算することにより，階調二乗図を形成する。平均フィルタリングサブ回路２３２は、前記元グレースケール画像に対して平均フィルタリングを実行することにより第１の期待図を生成し、前記階調二乗図に対して平均フィルタリングを実行することにより第２の期待図を生成する。第２の計算サブ回路２３３は、前記第１の期待図の各画素の階調値の二乗値を計算することにより，第３の期待図を得る。第３の計算サブ回路２３４は、前記第２の期待図と前記第3の期待図における対応する位置での画素の階調値の差を計算することにより，差分画像を得る。第４の計算サブ回路２３５は、前記差分画像の各画素の階調値に対し平方根を求めることにより、前記標準差分布図を得る。この方法で得られた標準差分布図は、各画素とその周囲の画素との間の階調差を反映することができるので、その後に領域分割を行う際に擬似平坦領域を第１のマーキング領域に分割することができる。
【００８２】
本発明の実施形態において、前記平均フィルタリングサブ回路２３２は、m×mのサイズのフィルタリングテンプレートを使用して、前記元グレースケール画像と前記階調二乗図に対してそれぞれに平均フィルタリングを実行し、mの値の範囲は１０〜２０である。
【００８３】
当該範囲のmを使用することにより、標準差分布図が元画像内の擬似平坦領域をよりよく示すことができる。この結果、擬似平坦領域が拡張されず、画質劣化が回避される。
【００８４】
例として、mは１５である。mの値として15を使用することにより、元画像内の擬似平坦領域を最大限に区別することができる。
【００８５】
本発明の実施形態において、前記第1の処理回路２０３は、前記元グレースケール画像に基づいて前記決定要因分布図を生成した後に、前記決定要因分布図を更新することにより、更新された前記決定要因分布図において、前記第2のマーキング領域は、前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値以上である画素がある領域、および前記元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値よりも小さい画素がある領域内の画素数が閾値よりも小さい領域を含む。
【００８６】
上記した決定要因分布図の更新中において、実際には穴埋めアルゴリズムが用いられ、元画像における画素位置が隣接し且つ標準差が前記設定値よりも小さい画素がある領域内の画素数が閾値よりも小さい領域を第２のマーキング領域に分割し、処理の際に、穴とその周辺の画素に対し同じ処理を実行し、よって、ある領域の周辺または領域の中央（穴）のみが拡張され、処理された画像内の領域の中央と周辺とのコントラストが急激に変化することを回避することができる。
【００８７】
本発明の実施形態において、前記閾値は前記元画像の画素数の８％-１５％である。当該範囲の閾値を使用することにより、穴埋めアルゴリズムの処理は、領域の中央の画素が十分に少ない場合にのみ実行され、この結果、画素数が閾値以上の領域に対し穴埋めアルゴリズム処理を行って、疑似平坦領域の画質を最適化できないことを回避することができる。
【００８８】
例として、閾値の範囲は１０％である。このとき，画素数が閾値以上の領域に対し穴埋めアルゴリズム処理を行って、疑似平坦領域の画質を最適化できないことを回避することができ，ある領域の周辺または領域の中央（穴）のみが拡張され、処理された画像内の領域の中央と周辺とのコントラストが急激に変化することも回避することができる。
【００８９】
本発明の実施形態において、前記設定値の範囲は１〜５である。当該範囲の設定値を使用することにより、決定要因分布図が元画像内の擬似平坦領域をよりよく示すことが確保されている。この結果、擬似平坦領域が拡張されず、画質劣化が回避される。
【００９０】
例として、当該設定値は１である。設定値として１を使用することにより、元画像内の擬似平坦領域を最大限に区別することができる。
【００９１】
本発明の実施形態において、第２の処理回路２０４は、以下の式に従って最終のグレースケール画像を計算することができ、即ち、I(i、j)= G(i、j)* H(i、j) + (1-G(i、j))* A(i、j)。
ここで、Iは最終的なグレースケール画像であり、Gは決定要因分布図（第1のマーキング領域の画素が0であり、第2のマーキング領域の画素が1である）であり、Hは均等化グレースケール画像であり、Aは元グレースケール画像である。ここで、I(i、j) は最終のグレースケール画像におけるi行j列の画素であり、G（i、j）は決定要因分布図におけるi行j列の画素であり、H（i、j）は均等化グレースケール画像におけるi行j列の画素であり、A（i、j）は元グレースケール画像におけるi行j列の画素である。上記の式に従って計算した結果、Iにおける前記第２のマーキング領域に対応する画素の階調値はHにおける対応する画素の階調値であり、Iにおける前記第１のマーキング領域に対応する画素の階調値はAにおける対応する画素の階調値である。
【００９２】
なお、上記実施形態による画像処理装置が画像処理を行うとき、上記の各機能モジュールの分割を例として説明したが、実際の用途では、上記の機能の割り当てについて、必要に応じて異なる機能モジュールによって達成することができ、すなわち、デバイスの内部構造を異なる機能モジュールに分割することにより、上記した機能のすべてまたは一部を達成する。なお、上記実施形態による画像処理装置と画像処理方法の実施形態は、同様の概念に属し、その具体的な実施プロセスについて、方法の実施形態を参照する。ここでは、説明しない。
【００９３】
図５は、本発明の実施形態における画像処理装置の構造図である。当該画像処理装置は、コンピュータ等のデバイスであってもよい。
【００９４】
コンピュータ３００は、中央処理装置（CPU）３０１と、ランダムアクセスメモリ（RAM）３０２および読み出し専用メモリ（ROM）３０３を含むシステムメモリ３０４と、システムメモリ３０４と中央処理装置３０１とを接続するシステムバス３０５を含む。コンピュータ３００は、コンピュータ内の各部品の間の情報の転送を容易にする基本入出力システム（I/Oシステム）３０６をさらに含む。
【００９５】
基本入出力システム３０６は、情報を表示するためのディスプレイ３０８と、ユーザの情報入力のためのマウスやキーボードなどの入力装置３０９とを含む。ここで、ディスプレイ３０８および入力装置３０９の両方は、システムバス３０５に接続された入出力コントローラ３１０を介して中央処理装置３０１に接続される。基本入出力システム３０６は、キーボード、マウスや電子スタイラスペンなどの複数の他のデバイスからの入力を受け取り処理する入出力コントローラ３１０をさらに含むことができる。同様に、入出力コントローラ３１０は、ディスプレイスクリーン、プリンタ、または他のタイプの出力デバイスに出力を提供する。
【００９６】
一般性を失うことなく、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体と通信媒体を含むことができる。コンピュータ記憶媒体には、コンピュータ可読指令、データ構造、プログラムモジュールまたは他のデータなどの情報を記憶するための任意の方法または技術を実現する揮発性媒体、不揮発性媒体、移動可能媒体および移動不可能媒体を含む。コンピュータ記憶媒体には、RAM、ROM、EPROM、EEPROM、フラッシュメモリまたは他のソリッドステートストレージ技術、CD-ROM、DVDまたは他の光記憶装置、テープカートリッジ、磁気テープ、ディスク記憶装置または他の磁気記憶装置を含む。もちろん、当業者は、コンピュータ記憶媒体が上記に限定されないことを理解できる。
【００９７】
本発明の各実施形態によれば、コンピュータ３００は、インターネットなどのネットワークを介してネットワーク上で動作するリモートコンピュータに接続されることにより動作することができる。即ち、コンピュータ３００は、システムバス３０５に接続されたネットワークインタフェースユニット３１１を介してネットワーク３１２に接続されることができ、言い換えれば、ネットワークインタフェースユニット３１１を使用することにより、他のタイプのネットワークまたはリモートコンピュータシステム（図示せず）に接続することができる。
【００９８】
上記メモリには、1つ以上のプログラムを含み、1つ以上のプログラムがメモリに記憶され、CPUによって実行されるように構成されている。CPUがメモリに記憶されたプログラムを実行すると、図1〜2のいずれかに示す方法を実現することができる。
【００９９】
例示的な実施形態において、指令を含むメモリなどの指令を含むコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も提供され、上記指令は、コンピュータ３００の中央処理装置３０１によってロードされて実行されることにより、図1〜2のいずれかに示す方法を完成する。例えば、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、ROM、ランダムアクセスメモリ（RAM）、CD-ROM、磁気テープ、フロッピーディスク、および光データ記憶装置などであってもよい。
【０１００】
当業者にとって、上記の実施形態の全部または一部をハードウェアによって完了してもよく、またはプログラムを利用して関連するハードウェアを指令することにより完了してもよいことを理解することができる。当該プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されることができる。上記記憶媒体は、読み出し専用メモリ、磁気ディスク、または光ディスク等であってもよい。
【０１０１】
上記は、本発明の好ましい実施形態に過ぎない、本発明を限定するものではなく、本開示の精神および範囲内でなされた任意の変更、等効な置換、改善などは、本発明の範囲に含まれるものとする。
【符号の説明】
【０１０２】
２０１  生成回路
２０２  ヒストグラム均等化回路
２０３  第１の処理回路
２０４  第２の処理回路
２０５  第３の処理回路
【図１】
2020531931.tif 000004
【図２】
2020531931.tif 000005
【図３】
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【図４】
2020531931.tif 000007
【図５】
2020531931.tif 000008
【国際調査報告】
2020531931.tif 000009
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