JP2016111489A - 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】リンギングの発生を抑制し、かつ、より好適な態様でエッジを強調する。【解決手段】入力画像データ中の各画素を注目画素として、注目画素と周辺画素とのそれぞれの画素値に基づき、あらかじめ決められた複数種類のエッジそれぞれに対応する第１のゲインを算出するゲイン算出部と、注目画素及び周辺画素それぞれの画素値に基づき、複数種類のエッジそれぞれの確からしさを示す特徴量を算出し、算出した当該特徴量に基づき、エッジごとに算出された第１のゲインに対する重みを算出するブレンド比率算出部と、エッジごとに算出された第１のゲインそれぞれと、当該第１のゲインに対する重みとに基づき、第２のゲインを算出するゲイン調整部と、入力画像データ中の各画素の画素値に対して、当該画素を注目画素とした場合の第２のゲインを適用することで、出力画像データを生成する出力画像生成部と、を備えたことを特徴とする画像処理装置。【選択図】図４

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。

画像をより明晰にするために、画像中の輪郭などのエッジを強調するための画像処理を、当該画像に対して施す場合がある。このようなエッジを強調するための画像処理の具体的な一例として、アンシャープマスク処理が挙げられる。

特開２０００−１１５５２６公報

一方で、入力画像に対してアンシャープマスク処理を施した場合に、当該処理により、所謂、リンギングと呼ばれる、入力画像中に本来は存在しない虚像が発生する場合がある。これは、入力画像に対してアンシャープマスク処理を施した場合に、当該処理により、エッジ部分にアンダーシュートやオーバーシュートが発生することに起因する。

これに対して、特許文献１には、アンダーシュートやオーバーシュートが発生した部分に対してクリップ処理を適用することにより、リンギングの発生を抑制し、かつ、エッジを強調することが可能な技術（即ち、画像処理）の一例が開示されている。しかしながら、特許文献１に係る技術では、特に、所謂自然画のように、階調の変化が複雑な画像を処理対象とした場合に、リンギングの発生は抑制されるものの、当該クリップ処理により、エッジ近傍の階調が損なわれる場合がある。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、リンギングの発生を抑制し、かつ、より好適な態様でエッジを強調することが可能な、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムを提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、入力画像データ中の各画素を注目画素として、前記注目画素と、当該注目画素の周辺に位置する周辺画素とのそれぞれの画素値に基づき、あらかじめ決められた複数種類のエッジそれぞれに対応する第１のゲインを算出するゲイン算出部と、前記注目画素及び前記周辺画素それぞれの画素値に基づき、前記複数種類のエッジそれぞれの確からしさを示す特徴量を算出し、算出した当該特徴量に基づき、前記エッジごとに算出された前記第１のゲインに対する重みを算出するブレンド比率算出部と、前記エッジごとに算出された前記第１のゲインそれぞれと、当該第１のゲインに対する前記重みとに基づき、第２のゲインを算出するゲイン調整部と、前記入力画像データ中の各画素の画素値に対して、当該画素を前記注目画素とした場合の前記第２のゲインを適用することで、出力画像データを生成する出力画像生成部と、を備えたことを特徴とする画像処理装置が提供される。

前記ブレンド比率算出部は、前記複数種類のエッジのうち、少なくとも一部のエッジの確からしさを示す前記特徴量を、前記注目画素を基準とした所定の範囲内に含まれる画素それぞれについて算出された勾配及びラプラシアンに基づき算出してもよい。

前記ブレンド比率算出部は、前記複数種類のエッジのうち、第１のエッジについて、前記所定の範囲に含まれる画素それぞれについて算出された、前記勾配及び前記ラプラシアンに基づく第１の特徴量の中から、当該第１の特徴量の最大値及び最小値を抽出し、前記最大値及び最小値それぞれの絶対値の差分に基づき、当該第１のエッジの確からしさを示す第２の特徴量を算出してもよい。

前記ブレンド比率算出部は、前記複数種類のエッジのうち、第２のエッジについて、前記所定の範囲に含まれる画素それぞれについて算出された、前記勾配及び前記ラプラシアンに基づく第１の特徴量の中から、当該第１の特徴量の最大値及び最小値を抽出し、前記最大値及び最小値の差分と、当該最大値及び最小値の平均とに基づき、当該第２のエッジの確からしさを示す第２の特徴量を算出してもよい。

前記ブレンド比率算出部は、前記複数種類のエッジのうち、第３のエッジの確からしさを示す前記特徴量を、前記注目画素を基準とした所定の範囲内に含まれる画素それぞれについて算出された勾配に基づき算出してもよい。

前記ブレンド比率算出部は、前記所定の範囲に含まれる画素それぞれについて算出された前記勾配の最大値及び最小値の差分と、前記注目画素について算出された前記勾配の絶対値とに基づき、前記第３のエッジの確からしさを示す前記特徴量を算出してもよい。

前記ブレンド比率算出部は、前記複数種類のエッジのうち、第４のエッジの確からしさを示す前記特徴量を、前記注目画素を基準とした所定の範囲内に含まれる画素それぞれについて算出されたラプラシアンに基づき算出してもよい。

前記ブレンド比率算出部は、前記所定の範囲に含まれる画素それぞれについて算出された前記ラプラシアンの最大値及び最小値それぞれの絶対値のうち、より大きい値を、前記第４のエッジの確からしさを示す前記特徴量としてもよい。

前記ゲイン算出部は、前記複数種類のエッジそれぞれに対応する前記第１のゲインを、当該エッジごとにあらかじめ決められた計算式に基づき算出してもよい。

前記出力画像生成部は、前記入力画像データ中の各画素の画素値に対して、当該入力画像データ中の互いに異なる方向それぞれについて算出された前記第２のゲインを適用することで、前記出力画像データを生成してもよい。

前記ゲイン算出部は、前記注目画素及び前記周辺画素それぞれの輝度成分に基づき、前記複数種類のエッジそれぞれに対応する前記第１のゲインを算出し、前記ブレンド比率算出部は、前記注目画素及び前記周辺画素それぞれの輝度成分に基づき、前記複数種類のエッジそれぞれの確からしさを示す前記特徴量を算出し、前記出力画像生成部は、前記入力画像データ中の各画素の輝度成分に対して、当該画素を前記注目画素とした場合の前記第２のゲインを適用することで、前記出力画像データを生成してもよい。

第１の解像度の第１の画像データに所定の拡大処理を施すことで、前記第１の解像度よりも高い第２の解像度の第２の画像データに変換し、当該第２の画像データを前記入力画像データとして出力する拡大処理部を備えてもよい。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、入力画像データ中の各画素を注目画素として、前記注目画素と、当該注目画素の周辺に位置する周辺画素とのそれぞれの画素値に基づき、あらかじめ決められた複数種類のエッジそれぞれに対応する第１のゲインを算出することと、前記注目画素及び前記周辺画素それぞれの画素値に基づき、前記複数種類のエッジそれぞれの確からしさを示す特徴量を算出し、算出した当該特徴量に基づき、前記エッジごとに算出された前記第１のゲインに対する重みを算出することと、前記エッジごとに算出された前記第１のゲインそれぞれと、当該第１のゲインに対する前記重みとに基づき、第２のゲインを算出することと、前記入力画像データ中の各画素の画素値に対して、当該画素を前記注目画素とした場合の前記第２のゲインを適用することで、出力画像データを生成することと、を含むことを特徴とする画像処理方法が提供される。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータに、
入力画像データ中の各画素を注目画素として、前記注目画素と、当該注目画素の周辺に位置する周辺画素とのそれぞれの画素値に基づき、あらかじめ決められた複数種類のエッジそれぞれに対応する第１のゲインを算出することと、前記注目画素及び前記周辺画素それぞれの画素値に基づき、前記複数種類のエッジそれぞれの確からしさを示す特徴量を算出し、算出した当該特徴量に基づき、前記エッジごとに算出された前記第１のゲインに対する重みを算出することと、前記エッジごとに算出された前記第１のゲインそれぞれと、当該第１のゲインに対する前記重みとに基づき、第２のゲインを算出することと、前記入力画像データ中の各画素の画素値に対して、当該画素を前記注目画素とした場合の前記第２のゲインを適用することで、出力画像データを生成することと、を実行させることを特徴とするプログラムが提供される。

以上説明したように本発明によれば、リンギングの発生を抑制し、かつ、より好適な態様でエッジを強調することが可能な、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムが提供される。

本発明の一実施形態に係る画像処理装置の概略的な構成の一例を示した図である。 同実施形態に係る画像処理装置の概要について説明するための説明図である。 同実施形態に係る強調処理部の機能構成の一例を示したブロック図である。 同実施形態に係る強調処理部の機能構成の一例を示したブロック図である。 ラインエッジの場合における、入力画像データの画素値と、勾配ｇｒａｄ、ラプラシアンｌａｐ、及び特徴量ｓｅｅｄとの関係の一例を示した図である。 ラインエッジの場合における、入力画像データの画素値と、ゲインと、強調処理後の画素値との関係の一例を示した図である。 ステップエッジの場合における、入力画像データの画素値と、勾配ｇｒａｄ、ラプラシアンｌａｐ、及び勾配の最大値ｇｒａｄＭａｘとの関係の一例を示した図である。 ステップエッジの場合における、入力画像データの画素値と、ゲインと、強調処理後の画素値との関係の一例を示した図である。 ブレンド比率算出部の機能構成の一例を示したブロック図である。 単独ピーク特徴量算出部の機能構成の一例を示したブロック図である。 ＥｄｇｅＬ０とｄｌｔＰｅａｋＬとの間の関係の一例を示した図である。 連続ピーク特徴量算出部の機能構成の一例を示したブロック図である。 ＥｄｇｅＴとｄｅｔＴｏｇｇｌｅとの間の関係の一例を示した図である。 ステップエッジ特徴量算出部の機能構成の一例を示したブロック図である。 ラインエッジの場合における勾配の特性の一例を示した図である。 ステップエッジの場合における勾配の特性の一例を示した図である。 ＥｄｇｅＳとｄｅｔＮｏｔＳｔｅｐとの間の関係の一例を示した図である。 テクスチャエッジ特徴量算出部の機能構成の一例を示したブロック図である。 ＥｄｇｅＸとａｂｓＬａｐＸＭａｘとの間の関係の一例を示した図である。 変形例１に係る強調処理部の機能構成の一例を示したブロック図である。 変形例２に係る画像処理装置の機能構成の一例を示したブロック図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

＜１．概要＞
まず、図１及び図２を参照して、本発明の一実施形態に係る画像処理装置の概要について説明する。

例えば、図１は、本実施形態に係る画像処理装置１の概略的な構成の一例を示した図である。図１は、本実施形態に係る画像処理装置１が、所謂アップスケーラとして構成されている場合の一例を示している。即ち、図１に示す例では、画像処理装置１は、例えば、ＦＨＤ：Full High Definition（１９２０×１０８０）の入力画像データを受けて、当該入力画像データに対して拡大処理を施すことで、ＵＨＤ：Ultra High Definition（３８４０×２１６０）の出力画像データを生成して出力するように構成されている。

入力画像に対して拡大処理を施すことで、当該入力画像よりも解像度の高い出力画像を生成する場合には、当該拡大処理に伴い、画像中のエッジ近傍における画素間の画素値の変化が小さくなり、当該エッジがなまる傾向にある。そこで、図１に示す画像処理装置１では、入力画像データに対して拡大処理を施した後に、当該拡大処理後の画像データ（以降では、「拡大画像データ」と称する場合がある）に対して、エッジを強調するための画像処理を施す。なお、以降では、エッジを強調するための画像処理を、「エッジ強調処理」と称する場合がある。

具体的には、図１に示すように、本実施形態に係る画像処理装置１は、拡大処理部９と、強調処理部２とを含む。

拡大処理部９は、入力画像データに対して、所謂バイリニア（Bilinear）法や、バイキュービック（Bicubic）法等の補間処理に基づく拡大処理を施すことで、当該入力画像データを、より解像度の高い拡大画像データに変換する。そして、拡大処理部９は、生成した拡大画像データを、強調処理部２に出力する。

強調処理部２は、入力された画像データ（例えば、拡大画像データ）に対して、エッジ強調処理を施すことで、出力画像データを生成する。

特に、本実施形態に係る強調処理部２は、入力された画像データ中のエッジを、複数種類のエッジの種別に分類し、分類されたエッジの種別に応じたゲインを適用することで、エッジの強調を行う。例えば、図２は、本実施形態に係る画像処理装置１の概要について説明するための説明図であり、エッジの種別に応じた入力、当該エッジの種別ごとに適用されるゲイン、及び、当該エッジの種別ごとの強調処理後の出力それぞれの一例を示している。

図２において、「ｉｎｐｕｔ」として示されたグラフは、対応するエッジの種別として判別される入力値、即ち、入力画像データ中の所定の方向に沿った階調値の変化の一例を示している。また、「ｇａｉｎ」として示されたグラフは、対応するエッジの種別として判別された場合に、入力値に対して適用されるゲインの一例を示している。また、「ｏｕｔｐｕｔ」として示されたグラフは、強調処理後の出力値、即ち、入力値に対してゲインが適用された場合の出力値の一例を示している。

図２に示すように、本実施形態に係る強調処理部２は、入力された画像データ中のエッジを、４種類のエッジ、即ち、ラインエッジ（単独ピーク）、ステップエッジ、トグルエッジ（連続ピーク）、及びテクスチャエッジに分類する。図２において、参照符号ｇ１１は、ラインエッジに対応する入力値、ゲイン、及び出力値の一例を示している。同様に、参照符号ｇ１３、ｇ１５、及びｇ１７は、それぞれ、ステップエッジ、トグルエッジ（連続ピーク）、及びテクスチャエッジに対応しており、各エッジの種別に対応する入力値、ゲイン、及び出力値の一例を示している。

参照符号ｇ１１で示すように、ラインエッジは、１つのピークを有し、当該ピークの周囲に逆極性のピークが存在しない場合のエッジを示している。ラインエッジは、画像データ中に、所謂、線として表現されたエッジを示している。処理対象となるエッジがラインエッジの場合には、強調処理部２は、ピークの裾野の部分におけるアンダーシュートの発生を抑制することで線幅を細くするとともに、ピークの頂点をより強調する（即ち、オーバーシュートを発生させる）。なお、ライエッジは、所謂白線と黒線とを判別するために、ピークの極性を判定する必要がある。なお、ラインエッジが、「第１のエッジ」の一例に相当する。

また、参照符号ｇ１３に示すように、ステップエッジは、階調の変化が階段状となるエッジを示している。処理対象となるエッジがステップエッジの場合には、強調処理部２は、オーバーシュート及びアンダーシュートの発生を抑制し、かつ階調の変化がより急峻となるように画像処理を施す（即ち、エッジの傾斜をより立たせる）。なお、ステップエッジが、「第３のエッジ」の一例に相当する。

また、参照符号ｇ１５及びｇ１７に示すように、トグルエッジ及びテクスチャエッジは、正負の極性のピークが連続するエッジを示している。処理対象となるエッジがトグルエッジ及びテクスチャエッジの場合には、強調処理部２は、オーバーシュート及びアンダーシュートを発生させることで、エッジの鮮明度を向上させる。なお、トグルエッジが、「第２のエッジ」の一例に相当し、テクスチャエッジが、「第４のエッジ」の一例に相当する。

なお、図２に示すように、トグルエッジの場合には、強調処理部２は、入力値の振幅が比較的大きいため、エッジが強調されすぎないように、入力値に対するゲインの振幅比がより小さくなるように制御する。これに対して、テクスチャエッジの場合には、強調処理部２は、入力値の振幅が比較的小さいため、エッジがより強調されるように、入力値に対するゲインの振幅比がより大きくなるように制御する。

以上のように、本実施形態に係る強調処理部２は、入力された画像データ中のエッジを、複数種類のエッジの種別に分類し、分類されたエッジの種別に応じたゲインを適用することで、エッジの強調を行う。なお、強調処理部２による、エッジの種別の判別に係る処理や、判別されたエッジの種別に応じたエッジの強調に係る処理の詳細については、当該強調処理部２の機能構成の詳細と共に、別途後述する。

以上、図１及び図２を参照して、本実施形態に係る画像処理装置１の概要について説明した。

＜２．強調処理部の機能構成＞
次に、本実施形態に係る強調処理部２の機能構成の一例について説明する。

［２．１．全体構成］
まず、図３を参照して、本実施形態に係る強調処理部２の全体構成について説明する。図３は、本実施形態に係る強調処理部２の機能構成の一例を示したブロック図である。

図３に示すように、強調処理部２は、ＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換部５と、ゲイン制御部３ａ及び３ｂと、加算部４と、ＹＣｂＣｒ−ＲＧＢ変換部６とを含む。

ＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換部５は、画像データ中の各画素のＲＧＢ成分を、輝度成分Ｙと、色差成分Ｃｂ及びＣｒとに変換するための構成である。ＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換部５は、強調処理部２に入力された入力画像データ（即ち、拡大処理部９から出力された拡大画像データ）中の各画素のＲＧＢ成分を、輝度成分Ｙと、色差成分Ｃｂ及びＣｒとに変換する。そして、ＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換部５は、画素ごとの輝度成分Ｙと色差成分Ｃｂ及びＣｒとのうち、輝度成分Ｙを、ゲイン制御部３ａ及び３ｂと加算部４とに出力し、色差成分Ｃｂ及びＣｒについては、ＹＣｂＣｒ−ＲＧＢ変換部６に出力する。

ゲイン制御部３ａは、入力画像データの輝度成分ＹをＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換部５から取得する。ゲイン制御部３ａは、入力画像データ中の各画素を逐次注目画素として、当該注目画素ごとに、当該入力画像データのＨ方向（水平方向）に沿ったエッジの種別を判別し、判別された種別に応じて、Ｈ方向に対応するゲインを算出する。そして、ゲイン制御部３ａは、注目画素ごと（即ち、入力画像データ中の画素ごと）算出したＨ方向に対応するゲインを、加算部４に出力する。

また、ゲイン制御部３ｂは、入力画像データの輝度成分ＹをＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換部５から取得する。ゲイン制御部３ｂは、入力画像データ中の各画素を逐次注目画素として、当該注目画素ごとに、当該入力画像データのＶ方向（垂直方向）に沿ったエッジの種別を判別し、判別された種別に応じて、Ｖ方向に対応するゲインを算出する。そして、ゲイン制御部３ｂは、注目画素ごと（即ち、入力画像データ中の画素ごと）に算出したＶ方向に対応するゲインを、加算部４に出力する。

加算部４は、入力画像データの輝度成分ＹをＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換部５から取得する。また、加算部４は、入力画像データ中の画素ごとに算出されたＨ方向に対応するゲインを、ゲイン制御部３ａから取得する。同様に、加算部４は、入力画像データ中の画素ごとに算出されたＶ方向に対応するゲインを、ゲイン制御部３ｂから取得する。

加算部４は、入力画像データ中の画素ごとに、当該画素の輝度成分Ｙに対して、取得したＨ方向に対応するゲインとＶ方向に対応するゲインとを適用することで、当該入力画像データの輝度成分Ｙに対してエッジ強調処理を施す。そして、加算部４は、エッジ強調処理が施された入力画像データの輝度成分Ｙを、ＹＣｂＣｒ−ＲＧＢ変換部６に出力する。

なお、ゲイン制御部３ａ及び３ｂと、加算部４とのそれぞれの詳細については、別途後述する。また、加算部４が、「出力画像生成部」の一例に相当する。

ＹＣｂＣｒ−ＲＧＢ変換部６は、強調処理部２に入力された入力画像データ中の画素ごとの色差成分Ｃｂ及びＣｒを、ＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換部５から取得する。また、ＹＣｂＣｒ−ＲＧＢ変換部６は、加算部４から、エッジ強調処理が施された、当該入力画像データ中の画素ごとの輝度成分Ｙを取得する。ＹＣｂＣｒ−ＲＧＢ変換部６は、入力画像データ中の画素ごとに取得した、色差成分Ｃｂ及びＣｒと、エッジ強調処理が施された輝度成分Ｙとを、ＲＧＢ成分に変換することで、出力画像データを生成して出力する。

［２．２．ゲイン制御部及び加算部の詳細］
次に、図４を参照して、本実施形態に係る強調処理部２のうち、特に、ゲイン制御部３ａ及び３ｂと、加算部４とのそれぞれの構成の詳細について説明する。図４は、本実施形態に係る強調処理部２の機能構成の一例について示したブロック図であり、特に、ゲイン制御部３ａ及び３ｂと、加算部４との詳細な構成について示している。

なお、ゲイン制御部３ａ及び３ｂは、処理対象となるエッジの方向が、Ｈ方向（水平方向）とＶ方向（垂直方向）とで異なる点を除けば、互いに同様の構成を有する。そのため、以降では、ゲイン制御部３ａ及び３ｂの機能構成については、特に、ゲイン制御部３ａに着目して説明し、ゲイン制御部３ｂについては、詳細な説明は省略する。

また、以降の説明では、入力画像データ中のＨ方向をｘ方向、Ｖ方向をｙ方向とした場合に、当該入力画像データの輝度成分Ｙのうち、座標（ｘ，ｙ）に位置する画素の輝度成分を、ｌｕｍ（ｘ，ｙ）と記載する場合がある。また、入力画像データ中のｘ方向及びｙ方向のうち、ｘ方向のみに着目している場合には、輝度成分ｌｕｍ（ｘ，ｙ）を、単に、ｌｕｍ（ｘ）と記載する場合がある。

図４に示すように、ゲイン制御部３ａは、エッジゲイン算出部１０と、ブレンド比率算出部２０と、ゲイン調整部３０とを含む。また、エッジゲイン算出部１０は、ラインゲイン算出部１１と、ステップゲイン算出部１２と、トグルゲイン算出部１３と、テクスチャゲイン算出部１４とを含む。

（ラインゲイン算出部１１）
ラインゲイン算出部１１は、入力画像データ中の各画素の輝度成分に基づき、当該画素に対応するエッジがラインエッジの場合に、当該エッジ（即ち、ラインエッジ）を強調するためのゲイン（以降では、「ラインゲイン」と称する場合がある）を算出する。

具体的には、ラインゲイン算出部１１は、まず、入力画像データ中の各画素を注目画素として、当該注目画素と、当該注目画素を基準としてｘ方向に沿った所定の範囲内に位置する周辺画素それぞれの輝度成分とに基づき、勾配及びラプラシアンを算出する。なお、本説明では、注目画素（ｘ，ｙ）に対して、ｘ方向に隣接する画素（ｘ＋１，ｙ）、（ｘ−１，ｙ）を、周辺画素とするものとして説明する。

ここで、注目画素（ｘ，ｙ）の輝度成分をｌｕｍ（ｘ）、周辺画素画素（ｘ＋１，ｙ）の輝度成分をｌｕｍ（ｘ＋１）、周辺画素（ｘ−１，ｙ）の輝度成分をｌｕｍ（ｘ−１）とする。この場合には、当該注目画素に対応する勾配ｇｒａｄ（ｘ）は、以下に示す（式１）に基づき算出される。

また、注目画素に対応するラプラシアンｌａｐ（ｘ）は、以下に示す（式２）で表される。

次いで、ラインゲイン算出部１１は、算出した勾配ｇｒａｄ（ｘ）とラプラシアンｌａｐ（ｘ）とに基づき、ラインゲインを算出するための特徴量ｓｅｅｄ（ｘ）を算出する。特徴量ｓｅｅｄ（ｘ）は、以下に（式３）として示された計算式に基づき算出される。

…（式３）

（式３）中における係数ｐＬｉｎｅ１は、強調処理後の各画素の画素値（輝度）における、ピーク部分（即ち、峰の部分）とフット部分（即ち、裾野の部分）との割合を調整するための係数である。具体的には、係数ｐＬｉｎｅ１が小さいほど、ラインエッジの幅（即ち、線幅）がより細くなり、係数ｐＬｉｎｅ１が大きいほど、ラインエッジの幅がより太くなる。また、係数ｐＬｉｎｅ１が大きくなるほど、リンギングの抑止効果が低下する（即ち、リンギングが発生しやすくなる）傾向にある。

ここで、図５に、注目画素に対応するエッジがラインエッジの場合における、入力画像データの画素値（輝度）と、勾配ｇｒａｄ（ｘ）、ラプラシアンｌａｐ（ｘ）、及び特徴量ｓｅｅｄ（ｘ）との関係の一例を示す。

図５において、横軸は、入力画像データ中のｘ方向に沿った位置を示している。また、縦軸は、対応する画素の画素値（輝度）を示している。また、図５において、「ｉｎｐｕｔ」として示されたグラフは、入力画像データ中の各画素の画素値（輝度）を示している。また、「ｇｒａｄ」として示されたグラフは、入力画像データ中の各画素について算出された勾配ｇｒａｄ（ｘ）を示している。また、「ｌａｐ」として示されたグラフは、入力画像データ中の各画素について算出されたラプラシアンｌａｐ（ｘ）を示している。また、「ｓｅｅｄ」として示されたグラフは、入力画像データ中の各画素について算出された特徴量ｓｅｅｄ（ｘ）を示している。

また、図５に示す例は、入力画像データ中の各画素の画素値（輝度）のピークが正の場合、即ち、周囲の画素よりもエッジ部分の画素値がより明るい線（例えば、白線）の場合の一例を示している。なお、周囲の画素よりもエッジ部分の画素値がより暗い線（例えば、黒線）の場合には、図５に示す各グラフの正負を反転させればよい。

次いで、ラインゲイン算出部１１は、画素ごとに算出した特徴量ｓｅｅｄ（ｘ）に基づき、ラインゲインＧａｉｎＬ（ｘ）を画素ごとに算出する。ラインゲインＧａｉｎＬ（ｘ）は、以下に（式３）として示された計算式に基づき算出される。

…（式４）

なお、（式４）中における係数ｐＬｉｎｅ０Ｐは、注目画素に対応するエッジがラインエッジの場合における、各画素の画素値（輝度）のうち、ピーク部分に対する強調量を調整するための係数である。また、係数ｐＬｉｎｅ０Ｍは、注目画素に対応するエッジがラインエッジの場合における、各画素の画素値（輝度）のうち、フット部分に対する強調量を調整するための係数である。なお、係数ｐＬｉｎｅ０Ｐ及びｐＬｉｎｅ０Ｍについては、事前の実験の結果等に基づき、あらかじめ調整するとよい。

ここで、図６に、注目画素に対応するエッジがラインエッジの場合における、入力画像データの画素値（輝度）と、ラインゲインＧａｉｎＬ（ｘ）と、強調処理後の画素値（輝度）との関係の一例を示す。

図６において、横軸は、入力画像データ中のｘ方向に沿った位置を示している。また、縦軸は、対応する画素の画素値（輝度）を示している。また、図６において、「ｉｎｐｕｔ」として示されたグラフは、入力画像データ中の各画素の画素値（輝度）を示している。また、「ＧａｉｎＬ」として示されたグラフは、入力画像データ中の各画素について算出されたラインゲインＧａｉｎＬ（ｘ）を示している。また、「ＥｈｎＬ」として示されたグラフは、強調処理後の画素値（輝度）を示しており、ＥｎｈＬ＝ｉｎｐｕｔ＋ＧａｉｎＬで示される。

このように、ラインゲイン算出部１１は、ラインエッジのピークに相当する部分（特徴量ｓｅｅｄ（ｘ）が正の部分）と、フットに相当する部分（特徴量ｓｅｅｄ（ｘ）が負の部分）とで、異なる係数を適用することでラインゲインＧａｉｎＬ（ｘ）を算出する。具体的には、ラインゲイン算出部１１は、図６に示すように、特徴量ｓｅｅｄ（ｘ）が負の部分（即ち、フットに相当する部分）では、アンダーシュートの発生を抑制し、特徴量ｓｅｅｄ（ｘ）が正の部分（即ち、ピークに相当する部分）がより強調されるように、ラインゲインＧａｉｎＬ（ｘ）を算出する。

なお、上記に示した計算式はあくまで一例であり、同様の特性を有するゲインを算出可能であれば、当該ゲインの算出方法や、当該ゲインを導出するための構成は特に限定されない。

具体的な一例として、上記では、注目画素の両隣に隣接する周辺画素の画素値に基づき、勾配ｇｒａｄ（ｘ）が算出される例について説明した。これに対して、例えば、注目画素を基準にいずれか一方に位置する互いに隣接する２つの周辺画素の画素値の合計から、他方に位置する互いに隣接する２つの周辺画素の画素値の合計を差し引くことで、勾配ｇｒａｄ（ｘ）が算出されてもよい。また、入力画像データに対して平滑化フィルタ等のノイズ除去フィルタを事前に適用し、当該フィルタ適用後の入力画像データに基づき、ラインゲインＧａｉｎＬ（ｘ）が算出されてもよい。

以上のようにして、ラインゲイン算出部１１は、入力画像データ中の画素ごとにラインゲインＧａｉｎＬ（ｘ）を算出し、算出した画素ごとのラインゲインＧａｉｎＬ（ｘ）を、後段に位置するゲイン調整部３０に出力する。

（ステップゲイン算出部１２）
ステップゲイン算出部１２は、入力画像データ中の各画素の輝度成分に基づき、当該画素に対応するエッジがステップエッジの場合に、当該エッジ（即ち、ステップエッジ）を強調するためのゲイン（以降では、「ステップゲイン」と称する場合がある）を算出する。

具体的には、ステップゲイン算出部１２は、まず、入力画像データ中の各画素を注目画素として、当該注目画素と、当該注目画素を基準としてｘ方向に沿った所定の範囲内に位置する周辺画素それぞれの輝度成分とに基づき、勾配ｇｒａｄ（ｘ）及びラプラシアンｌａｐ（ｘ）を算出する。なお、勾配ｇｒａｄ（ｘ）及びラプラシアンｌａｐ（ｘ）については、前述した（式１）及び（式２）に基づき算出される。

次いで、ステップゲイン算出部１２は、注目画素（ｘ，ｙ）を基準とした所定の範囲内における各画素それぞれについて算出した勾配ｇｒａｄ（ｘ）に基づき、当該範囲内における勾配ｇｒａｄ（ｘ）の最大値ｇｒａｄＭａｘ（ｘ）を、画素ごとに算出する。例えば、注目画素（ｘ，ｙ）を中心としてｘ方向に沿った前後３画素分の範囲（即ち、注目画素を中心とした７画素分の範囲）を、所定の範囲とした場合に、勾配ｇｒａｄ（ｘ）の最大値ｇｒａｄＭａｘ（ｘ）は、以下に（式５）として示された計算式に基づき算出される。

…（式５）

ここで、図７に、注目画素に対応するエッジがステップエッジの場合における、入力画像データの画素値（輝度）と、勾配ｇｒａｄ（ｘ）、ラプラシアンｌａｐ（ｘ）、及び勾配ｇｒａｄ（ｘ）の最大値ｇｒａｄＭａｘ（ｘ）との関係の一例を示す。

図７において、横軸は、入力画像データ中のｘ方向に沿った位置を示している。また、縦軸は、対応する画素の画素値（輝度）を示している。また、図５において、「ｉｎｐｕｔ」として示されたグラフは、入力画像データ中の各画素の画素値（輝度）を示している。また、「ｇｒａｄ」として示されたグラフは、入力画像データ中の各画素について算出された勾配ｇｒａｄ（ｘ）を示している。また、「ｌａｐ」として示されたグラフは、入力画像データ中の各画素について算出されたラプラシアンｌａｐ（ｘ）を示している。また、「ｇｒａｄＭａｘ」として示されたグラフは、入力画像データ中の各画素について算出された勾配ｇｒａｄ（ｘ）の最大値ｇｒａｄＭａｘ（ｘ）を示している。

次いで、ステップゲイン算出部１２は、画素ごとに算出した、勾配ｇｒａｄ（ｘ）の最大値ｇｒａｄＭａｘ（ｘ）と、ラプラシアンｌａｐ（ｘ）とに基づき、ステップゲインＧａｉｎＳ（ｘ）を画素ごとに算出する。ステップゲインＧａｉｎＳ（ｘ）は、以下に（式６）として示された計算式に基づき算出される。

…（式６）

なお、（式６）中における係数ｐＳｔｅｐは、注目画素に対応するエッジがステップエッジの場合における、各画素の画素値（輝度）に対する強調量を調整するための係数である。なお、係数ｐＳｔｅｐについては、事前の実験の結果等に基づき、あらかじめ調整するとよい。

ここで、図８に、注目画素に対応するエッジがステップエッジの場合における、入力画像データの画素値（輝度）と、ステップゲインＧａｉｎＳ（ｘ）と、強調処理後の画素値（輝度）との関係の一例を示す。

図８において、横軸は、入力画像データ中のｘ方向に沿った位置を示している。また、縦軸は、対応する画素の画素値（輝度）を示している。また、図８において、「ｉｎｐｕｔ」として示されたグラフは、入力画像データ中の各画素の画素値（輝度）を示している。また、「ＧａｉｎＳ」として示されたグラフは、入力画像データ中の各画素について算出されたステップゲインＧａｉｎＳ（ｘ）を示している。また、「ＥｈｎＳ」として示されたグラフは、強調処理後の画素値（輝度）を示しており、ＥｎｈＳ＝ｉｎｐｕｔ＋ＧａｉｎＳで示される。

図８に示すように、ステップゲイン算出部１２は、オーバーシュート及びアンダーシュートの発生を抑制し、かつ画素値（輝度）の変化がより急峻となるように、ステップゲインＧａｉｎＳ（ｘ）を算出する。

なお、上記に示した計算式はあくまで一例であり、同様の特性を有するゲインを算出可能であれば、当該ゲインの算出方法や、当該ゲインを導出するための構成は特に限定されない。

以上のようにして、ステップゲイン算出部１２は、入力画像データ中の画素ごとにステップゲインＧａｉｎＳ（ｘ）を算出し、算出した画素ごとのステップゲインＧａｉｎＳ（ｘ）を、後段に位置するゲイン調整部３０に出力する。

（トグルゲイン算出部１３）
トグルゲイン算出部１３は、入力画像データ中の各画素の輝度成分に基づき、当該画素に対応するエッジがトグルエッジの場合に、当該エッジ（即ち、トグルエッジ）を強調するためのゲイン（以降では、「トグルゲイン」と称する場合がある）を算出する。

具体的には、トグルゲイン算出部１３は、入力画像データ中の各画素を注目画素として、当該注目画素と、当該注目画素を基準としてｘ方向に沿った所定の範囲内に位置する周辺画素それぞれの輝度成分とに基づき、ラプラシアンｌａｐ（ｘ）を算出する。なお、ラプラシアンｌａｐ（ｘ）については、前述した（式２）に基づき算出される。

次いで、トグルゲイン算出部１３は、画素ごとに算出したラプラシアンｌａｐ（ｘ）に基づき、トグルゲインＧａｉｎＴ（ｘ）を画素ごとに算出する。トグルゲインＧａｉｎＴ（ｘ）は、以下に（式７）として示された計算式に基づき算出される。

…（式７）

なお、（式７）中における係数ｐＴｏｇｇｌｅは、注目画素に対応するエッジがトグルエッジの場合における、各画素の画素値（輝度）に対する強調量を調整するための係数である。なお、係数ｐＴｏｇｇｌｅについては、事前の実験の結果等に基づき、あらかじめ調整するとよい。

以上のようにして、トグルゲイン算出部１３は、入力画像データ中の画素ごとにトグルゲインＧａｉｎＴ（ｘ）を算出し、算出した画素ごとのトグルゲインＧａｉｎＴ（ｘ）を、後段に位置するゲイン調整部３０に出力する。

（テクスチャゲイン算出部１４）
テクスチャゲイン算出部１４は、入力画像データ中の各画素の輝度成分に基づき、当該画素に対応するエッジがテクスチャエッジの場合に、当該エッジ（即ち、テクスチャエッジ）を強調するためのゲイン（以降では、「テクスチャゲイン」と称する場合がある）を算出する。

具体的には、テクスチャゲイン算出部１４は、入力画像データ中の各画素を注目画素として、当該注目画素と、当該注目画素を基準としてｘ方向に沿った所定の範囲内に位置する周辺画素それぞれの輝度成分とに基づき、ラプラシアンｌａｐ（ｘ）を算出する。なお、ラプラシアンｌａｐ（ｘ）については、前述した（式２）に基づき算出される。

次いで、テクスチャゲイン算出部１４は、画素ごとに算出したラプラシアンｌａｐ（ｘ）に基づき、テクスチャゲインＧａｉｎＸ（ｘ）を画素ごとに算出する。テクスチャゲインＧａｉｎＸ（ｘ）は、以下に（式８）として示された計算式に基づき算出される。

…（式８）

なお、（式８）中における係数ｐＴｅｘｔｕｒｅは、注目画素に対応するエッジがテクスチャエッジの場合における、各画素の画素値（輝度）に対する強調量を調整するための係数である。なお、係数ｐＴｅｘｔｕｒｅについては、事前の実験の結果等に基づき、あらかじめ調整するとよい。ここで、係数ｐＴｅｘｔｕｒｅと、前述した係数ｐＴｏｇｇｌｅとは、ｐＴｏｇｇｌｅ＜ｐＴｅｘｔｕｒｅの関係となるようにそれぞれ調整されることが望ましい。

以上のようにして、テクスチャゲイン算出部１４は、入力画像データ中の画素ごとにトグルゲインＧａｉｎＴ（ｘ）を算出し、算出した画素ごとのトグルゲインＧａｉｎＴ（ｘ）を、後段に位置するゲイン調整部３０に出力する。

（ブレンド比率算出部２０）
次に、ブレンド比率算出部２０について、図９を参照して説明する。図９は、ブレンド比率算出部２０の機能構成の一例を示したブロック図である。図９に示すように、ブレンド比率算出部２０は、単独ピーク特徴量算出部２１と、連続ピーク特徴量算出部２３と、ステップエッジ特徴量算出部２５と、テクスチャエッジ特徴量算出部２７と、演算部２９とを含む。

（単独ピーク特徴量算出部２１）
単独ピーク特徴量算出部２１は、入力画像データ中の画素ごとに、当該画素に対応するエッジがラインエッジであることの確からしさ（換言すると、確度）を示す特徴量ＥｄｇｅＬを算出するための構成である。

例えば、図１０は、単独ピーク特徴量算出部２１の機能構成の一例を示したブロック図である。図１０に示すように、単独ピーク特徴量算出部２１は、ピーク検出部２１１と、Ｍａｘフィルタ２１３と、Ｍｉｎフィルタ２１５と、演算部２１７とを含む。

ピーク検出部２１１は、入力画像データ中の各画素を注目画素として、当該注目画素と、当該注目画素を基準としてｘ方向に沿った所定の範囲内に位置する周辺画素それぞれの輝度成分とに基づき、勾配及びラプラシアンを算出する。なお、本説明では、注目画素（ｘ，ｙ）に対して、ｘ方向の一方に位置する画素（ｘ＋２，ｙ）、及び他方に位置する画素（ｘ−２，ｙ）を、周辺画素とするものとして説明する。

この場合には、注目画素に対応する勾配ｇｒａｄ（ｘ）は、以下に示す（式９）に基づき算出される。

…（式９）

また、注目画素に対応するラプラシアンｌａｐ（ｘ）は、以下に示す（式１０）で表される。

…（式１０）

次いで、ピーク検出部２１１は、算出した勾配ｇｒａｄ（ｘ）とラプラシアンｌａｐ（ｘ）とに基づき、ピーク部分を検出するための特徴量ｐｅａｋＬ（ｘ）を画素ごとに算出する。特徴量ｐｅａｋＬ（ｘ）は、以下に（式１１）〜（式１３）として示された計算式に基づき算出される。

…（式１１）

…（式１２）

…（式１３）

なお、（式１１）中における係数ｐＰｅａｋＬは、多様な線幅のエッジのうちラインエッジとして検出する範囲を調整するための係数である。係数ｐＰｅａｋＬは、（式３）として前述した特徴量ｓｅｅｄ（ｘ）を算出するための式における係数ｐＬｉｎｅ１に相当する。即ち、係数ｐＰｅａｋＬを大きくするほど、より幅の広いエッジをラインエッジとして検出しやすくなる。なお、係数ｐＰｅａｋＬについては、事前の実験の結果等に基づき、あらかじめ調整するとよい。

以上のようにして、ピーク検出部２１１は、入力画像データ中の画素ごとにピーク部分を検出するための特徴量ｐｅａｋＬ（ｘ）を算出し、算出した画素ごとの特徴量ｐｅａｋＬ（ｘ）を、後段に位置するＭａｘフィルタ２１３及びＭｉｎフィルタ２１５に出力する。

Ｍａｘフィルタ２１３は、ピーク検出部２１１から、入力画像データ中の画素ごとに特徴量ｐｅａｋＬ（ｘ）を取得する。Ｍａｘフィルタ２１３は、入力画像データ中の各画素を注目画素として、当該注目画素を基準とした所定の範囲内における各画素それぞれについて算出された特徴量ｐｅａｋＬ（ｘ）に基づき、当該範囲内における特徴量ｐｅａｋＬ（ｘ）の最大値を、画素ごとに算出する。

例えば、注目画素（ｘ，ｙ）を中心としてｘ方向に沿った前後５画素分の範囲（即ち、注目画素を中心とした１１画素分の範囲）を、所定の範囲とした場合に、特徴量ｐｅａｋＬ（ｘ）の最大値ｐｅａｋＬＭａｘ（ｘ）は、以下に（式１５）として示された計算式に基づき算出される。

…（式１５）

そして、Ｍａｘフィルタ２１３は、画素ごとに算出した、特徴量ｐｅａｋＬ（ｘ）の最大値ｐｅａｋＬＭａｘ（ｘ）を、後段に位置する演算部２１７に出力する。

Ｍｉｎフィルタ２１５は、ピーク検出部２１１から、入力画像データ中の画素ごとに特徴量ｐｅａｋＬ（ｘ）を取得する。Ｍｉｎフィルタ２１５は、入力画像データ中の各画素を注目画素として、当該注目画素を基準とした所定の範囲内における各画素それぞれについて算出された特徴量ｐｅａｋＬ（ｘ）に基づき、当該範囲内における特徴量ｐｅａｋＬ（ｘ）の最小値を、画素ごとに算出する。

例えば、注目画素（ｘ，ｙ）を中心としてｘ方向に沿った前後５画素分の範囲（即ち、注目画素を中心とした１１画素分の範囲）を、所定の範囲とした場合に、特徴量ｐｅａｋＬ（ｘ）の最小値ｐｅａｋＬＭｉｎ（ｘ）は、以下に（式１６）として示された計算式に基づき算出される。

…（式１６）

そして、Ｍｉｎフィルタ２１５は、画素ごとに算出した、特徴量ｐｅａｋＬ（ｘ）の最小値ｐｅａｋＬＭｉｎ（ｘ）を、後段に位置する演算部２１７に出力する。

なお、上記に示した、Ｍａｘフィルタ２１３及びＭｉｎフィルタ２１５が、特徴量ｐｅａｋＬ（ｘ）の最大値ｐｅａｋＬＭａｘ（ｘ）及び最小値ｐｅａｋＬＭｉｎ（ｘ）を特定するために参照する範囲はあくまで一例であり、必ずしも、注目画素を中心とした１１画素分の範囲には限定されない。

演算部２１７は、Ｍａｘフィルタ２１３から、入力画像データ中の画素ごとに算出された、特徴量ｐｅａｋＬ（ｘ）の最大値ｐｅａｋＬＭａｘ（ｘ）を取得する。また、演算部２１７は、Ｍｉｎフィルタ２１５から、入力画像データ中の画素ごとに算出された、特徴量ｐｅａｋＬ（ｘ）の最小値ｐｅａｋＬＭｉｎ（ｘ）を取得する。

演算部２１７は、入力画像データ中の画素ごとに、特徴量ｐｅａｋＬ（ｘ）の最大値ｐｅａｋＬＭａｘ（ｘ）と、最小値ｐｅａｋＬＭｉｎ（ｘ）と振幅の差分ｄｌｔＰｅａｋＬ０（ｘ）と、当該ｄｌｔＰｅａｋＬ０（ｘ）の絶対値ｄｌｔＰｅａｋＬ（ｘ）とを算出する。振幅の差分ｄｌｔＰｅａｋＬ０（ｘ）と、当該ｄｌｔＰｅａｋＬ０（ｘ）の絶対値ｄｌｔＰｅａｋＬ（ｘ）とは、以下に（式１７）及び（式１８）として示される計算式に基づき算出される。

…（式１７）

…（式１８）

そして、演算部２１７は、画素ごとに算出したｄｌｔＰｅａｋＬ０（ｘ）及びｄｌｔＰｅａｋＬ（ｘ）に基づき、当該画素に対応するエッジがラインエッジであることの確からしさ（換言すると、確度）を示す特徴量ＥｄｇｅＬを、画素ごとに算出する。画素ごとの特徴量ＥｄｇｅＬをＥｄｇｅＬ（ｘ）とした場合に、ＥｄｇｅＬ（ｘ）は、以下に（式１９）及び（式２０）として示される計算式に基づき算出される。なお、（式１９）中のｔｈＬ０及びｔｈＬ１は、あらかじめ設定された閾値を示しており、ｔｈＬ０＜ｔｈＬ１の関係にあるものとする。

…（式１９）

…（式２０）

なお、（式２０）において、ｄｌｔＰｅａｋＬ０（ｘ）≧０の場合は、正側にピークを有する場合に相当し、ｄｌｔＰｅａｋＬ０（ｘ）＜０の場合は、負側にピークを有する場合に相当する。

ここで、図１１に、上記に示した（式１９）に基づく、ＥｄｇｅＬ０（ｘ）とｄｌｔＰｅａｋＬ（ｘ）との間の関係の一例を示す。図１１において、横軸はｄｌｔＰｅａｋＬ（ｘ）を示している。また、縦軸は、ＥｄｇｅＬ０（ｘ）を示している。

なお、特徴量ＥｄｇｅＬ（ｘ）は、注目画素を基準とした所定の範囲内に、正側及び負側のいずれかにのみピークが存在する場合に、より高い値となる。一方で、注目画素を基準とした所定の範囲内に、正側及び負側の双方にピークが存在する場合（例えば、トグルエッジの場合）には、特徴量ＥｄｇｅＬ（ｘ）は、より低い値となる傾向にある。なお、この場合には、後述するトグルエッジの確からしさを示す特徴量ＥｄｇｅＴ（ｘ）が、より高い値となる傾向にある。

以上のようにして、演算部２１７は、入力画像データ中の画素ごとに、当該画素に対応するエッジがラインエッジであることの確からしさ（換言すると、確度）を示す特徴量ＥｄｇｅＬ（ｘ）を算出する。そして、演算部２１７は、画素ごとに算出した特徴量ＥｄｇｅＬ（ｘ）を、単独ピーク特徴量算出部２１の後段に位置する演算部２９に出力する。

（連続ピーク特徴量算出部２３）
次に、連続ピーク特徴量算出部２３について説明する。連続ピーク特徴量算出部２３は、入力画像データ中の画素ごとに、当該画素に対応するエッジがトグルエッジであることの確からしさ（換言すると、確度）を示す特徴量ＥｄｇｅＴを算出するための構成である。

例えば、図１２は、連続ピーク特徴量算出部２３の機能構成の一例を示したブロック図である。図１２に示すように、連続ピーク特徴量算出部２３は、ピーク検出部２３１と、Ｍａｘフィルタ２３３と、Ｍｉｎフィルタ２３５と、演算部２３７とを含む。

ピーク検出部２３１は、入力画像データ中の各画素を注目画素として、当該注目画素と、当該注目画素を基準としてｘ方向に沿った所定の範囲内に位置する周辺画素それぞれの輝度成分とに基づき、勾配ｇｒａｄ（ｘ）及びラプラシアンｌａｐ（ｘ）を算出する。なお、勾配ｇｒａｄ（ｘ）及びラプラシアンｌａｐ（ｘ）については、前述した（式９）及び（式１０）に基づき算出される。

次いで、ピーク検出部２３１は、算出した勾配ｇｒａｄ（ｘ）とラプラシアンｌａｐ（ｘ）とに基づき、ピーク部分を検出するための特徴量ｐｅａｋＴ（ｘ）を画素ごとに算出する。特徴量ｐｅａｋＴ（ｘ）は、以下に（式２１）〜（式２３）として示された計算式に基づき算出される。

…（式２１）

…（式２２）

…（式２３）

なお、（式２１）中における係数ｐＰｅａｋＴは、多様な線幅のエッジのうちトグルエッジとして検出する範囲を調整するための係数である。係数ｐＰｅａｋＴは、（式１１）における係数ｐＰｅａｋＬに相当する。なお、係数ｐＰｅａｋＴについては、係数ｐＰｅａｋＬと同様に、事前の実験の結果等に基づき、あらかじめ調整するとよい。

以上のようにして、ピーク検出部２３１は、入力画像データ中の画素ごとにピーク部分を検出するための特徴量ｐｅａｋＴ（ｘ）を算出し、算出した画素ごとの特徴量ｐｅａｋＴ（ｘ）を、後段に位置するＭａｘフィルタ２３３及びＭｉｎフィルタ２３５に出力する。

Ｍａｘフィルタ２３３は、ピーク検出部２３１から、入力画像データ中の画素ごとに特徴量ｐｅａｋＴ（ｘ）を取得する。Ｍａｘフィルタ２３３は、入力画像データ中の各画素を注目画素として、当該注目画素を基準とした所定の範囲内における各画素それぞれについて算出された特徴量ｐｅａｋＴ（ｘ）に基づき、当該範囲内における特徴量ｐｅａｋＴ（ｘ）の最大値を、画素ごとに算出する。

例えば、注目画素（ｘ，ｙ）を中心としてｘ方向に沿った前後５画素分の範囲（即ち、注目画素を中心とした１１画素分の範囲）を、所定の範囲とした場合に、特徴量ｐｅａｋＴ（ｘ）の最大値ｐｅａｋＴＭａｘ（ｘ）は、以下に（式２４）として示された計算式に基づき算出される。

…（式２４）

そして、Ｍａｘフィルタ２３３は、画素ごとに算出した、特徴量ｐｅａｋＴ（ｘ）の最大値ｐｅａｋＴＭａｘ（ｘ）を、後段に位置する演算部２３７に出力する。

Ｍｉｎフィルタ２３５は、ピーク検出部２３１から、入力画像データ中の画素ごとに特徴量ｐｅａｋＴ（ｘ）を取得する。Ｍｉｎフィルタ２３５は、入力画像データ中の各画素を注目画素として、当該注目画素を基準とした所定の範囲内における各画素それぞれについて算出された特徴量ｐｅａｋＴ（ｘ）に基づき、当該範囲内における特徴量ｐｅａｋＴ（ｘ）の最小値を、画素ごとに算出する。

例えば、注目画素（ｘ，ｙ）を中心としてｘ方向に沿った前後５画素分の範囲（即ち、注目画素を中心とした１１画素分の範囲）を、所定の範囲とした場合に、特徴量ｐｅａｋＴ（ｘ）の最小値ｐｅａｋＴＭｉｎ（ｘ）は、以下に（式２５）として示された計算式に基づき算出される。

…（式２５）

そして、Ｍｉｎフィルタ２３５は、画素ごとに算出した、特徴量ｐｅａｋＴ（ｘ）の最小値ｐｅａｋＴＭｉｎ（ｘ）を、後段に位置する演算部２３７に出力する。

なお、上記に示した、Ｍａｘフィルタ２３３及びＭｉｎフィルタ２３５が、特徴量ｐｅａｋＴ（ｘ）の最大値ｐｅａｋＴＭａｘ（ｘ）及び最小値ｐｅａｋＴＭｉｎ（ｘ）を特定するために参照する範囲はあくまで一例であり、必ずしも、注目画素を中心とした１１画素分の範囲には限定されない。

演算部２３７は、Ｍａｘフィルタ２３３から、入力画像データ中の画素ごとに算出された、特徴量ｐｅａｋＴ（ｘ）の最大値ｐｅａｋＴＭａｘ（ｘ）を取得する。また、演算部２３７は、Ｍｉｎフィルタ２３５から、入力画像データ中の画素ごとに算出された、特徴量ｐｅａｋＴ（ｘ）の最小値ｐｅａｋＴＭｉｎ（ｘ）を取得する。

演算部２３７は、入力画像データ中の画素ごとに、特徴量ｐｅａｋＴ（ｘ）の最大値ｐｅａｋＬＭａｘ（ｘ）と、最小値ｐｅａｋＬＭｉｎ（ｘ）とに基づき、差分（換言するとダイナミックレンジ）ｄｒＰｅａｋＴ（ｘ）と、平均ａｖｇＰｅａｋＴ（ｘ）とを算出する。差分ｄｒＰｅａｋＴ（ｘ）は、以下に（式２６）として示される計算式に基づき算出される。

…（式２６）

また、平均ａｖｇＰｅａｋＴ（ｘ）は、以下に（式２７）として示される計算式に基づき算出される。

…（式２７）

そして、演算部２３７は、画素ごとに算出したｄｒＰｅａｋＴ（ｘ）及びａｖｇＰｅａｋＴ（ｘ）に基づき、当該画素に対応するエッジがトグルエッジであることの確からしさ（換言すると、確度）を示す特徴量ＥｄｇｅＴを、画素ごとに算出する。画素ごとの特徴量ＥｄｇｅＴをＥｄｇｅＴ（ｘ）とした場合に、ＥｄｇｅＴ（ｘ）は、以下に（式２８）及び（式２９）として示される計算式に基づき算出される。なお、（式２９）中のｔｈＴ０及びｔｈＴ１は、あらかじめ設定された閾値を示しており、ｔｈＴ０＜ｔｈＴ１の関係にあるものとする。

…（式２８）

…（式２９）

なお、（式２８）中における係数ｐＴ０は、トグルエッジらしさを示す特徴量ＥｄｇｅＴ（ｘ）の算出時における、差分ｄｒＰｅａｋＴ（ｘ）と、平均ａｖｇＰｅａｋＴ（ｘ）との間の重み付けを調整するための係数である。具体的には、係数ｐＴ０が大きくなるほど、正側のピークの振幅値と負側のピークの振幅値とがより近い値を示すエッジほど、特徴量ＥｄｇｅＴ（ｘ）が高くなる（即ち、トグルエッジの確からしさが高くなる）ように制御される。また、係数ｐＴ０が小さくなるほど、正側と負側に振幅があれば、当該正側の振幅値と負側の振幅値とが乖離していたとしても（一方の振幅がより他方よりも大きい場合においても）、特徴量ＥｄｇｅＴ（ｘ）が高くなる（即ち、トグルエッジの確からしさが高くなる）ように制御されることとなる。なお、係数ｐＴ０については、事前の実験の結果等に基づき、あらかじめ調整するとよい。

ここで、図１３に、上記に示した（式２９）に基づく、ＥｄｇｅＴ（ｘ）とｄｅｔＴｏｇｇｌｅ（ｘ）との間の関係の一例を示す。図１３において、横軸はｄｅｔＴｏｇｇｌｅ（ｘ）を示している。また、縦軸は、ＥｄｇｅＴ（ｘ）を示している。

なお、特徴量ＥｄｇｅＴ（ｘ）は、注目画素を基準とした所定の範囲内に、正側及び負側の双方にピークが存在する場合に、より高い値となる。

以上のようにして、演算部２３７は、入力画像データ中の画素ごとに、当該画素に対応するエッジがトグルエッジであることの確からしさ（換言すると、確度）を示す特徴量ＥｄｇｅＴ（ｘ）を算出する。そして、演算部２３７は、画素ごとに算出した特徴量ＥｄｇｅＴ（ｘ）を、連続ピーク特徴量算出部２３の後段に位置する演算部２９に出力する。

（ステップエッジ特徴量算出部２５）
次に、ステップエッジ特徴量算出部２５について説明する。ステップエッジ特徴量算出部２５は、入力画像データ中の画素ごとに、当該画素に対応するエッジがステップエッジであることの確からしさ（換言すると、確度）を示す特徴量ＥｄｇｅＳを算出するための構成である。

例えば、図１４は、ステップエッジ特徴量算出部２５の機能構成の一例を示したブロック図である。図１４に示すように、ステップエッジ特徴量算出部２５は、勾配算出部２５１と、Ｍａｘフィルタ２５３と、Ｍｉｎフィルタ２５５と、演算部２５７とを含む。

勾配算出部２５１は、入力画像データ中の各画素を注目画素として、当該注目画素と、当該注目画素を基準としてｘ方向に沿った所定の範囲内に位置する周辺画素それぞれの輝度成分とに基づき、勾配ｇｒａｄ（ｘ）を算出する。なお、勾配ｇｒａｄ（ｘ）については、前述した（式９）に基づき算出される。

そして、勾配算出部２５１は、入力画像データ中の画素ごとに算出した勾配ｇｒａｄ（ｘ）を、後段に位置するＭａｘフィルタ２５３及びＭｉｎフィルタ２５５に出力する。

Ｍａｘフィルタ２５３は、勾配算出部２５１から、入力画像データ中の画素ごとに勾配ｇｒａｄ（ｘ）を取得する。Ｍａｘフィルタ２５３は、入力画像データ中の各画素を注目画素として、当該注目画素を基準とした所定の範囲内における各画素それぞれについて算出された勾配ｇｒａｄ（ｘ）に基づき、当該範囲内における勾配ｇｒａｄ（ｘ）の最大値を、画素ごとに算出する。

例えば、注目画素（ｘ，ｙ）を中心としてｘ方向に沿った前後５画素分の範囲（即ち、注目画素を中心とした１１画素分の範囲）を、所定の範囲とした場合に、勾配ｇｒａｄ（ｘ）の最大値ｇｒａｄＳＭａｘ（ｘ）は、以下に（式３０）として示された計算式に基づき算出される。

…（式３０）

そして、Ｍａｘフィルタ２５３は、画素ごとに算出した、勾配ｇｒａｄ（ｘ）の最大値ｇｒａｄＳＭａｘ（ｘ）を、後段に位置する演算部２５７に出力する。

Ｍｉｎフィルタ２５５は、勾配算出部２５１から、入力画像データ中の画素ごとに勾配ｇｒａｄ（ｘ）を取得する。Ｍｉｎフィルタ２５５は、入力画像データ中の各画素を注目画素として、当該注目画素を基準とした所定の範囲内における各画素それぞれについて算出された勾配ｇｒａｄ（ｘ）に基づき、当該範囲内における勾配ｇｒａｄ（ｘ）の最小値を、画素ごとに算出する。

例えば、注目画素（ｘ，ｙ）を中心としてｘ方向に沿った前後５画素分の範囲（即ち、注目画素を中心とした１１画素分の範囲）を、所定の範囲とした場合に、勾配ｇｒａｄ（ｘ）の最小値ｇｒａｄＳＭｉｎ（ｘ）は、以下に（式３１）として示された計算式に基づき算出される。

…（式３１）

そして、Ｍｉｎフィルタ２５５は、画素ごとに算出した、勾配ｇｒａｄ（ｘ）の最小値ｇｒａｄＳＭｉｎ（ｘ）を、後段に位置する演算部２５７に出力する。

なお、上記に示した、Ｍａｘフィルタ２５３及びＭｉｎフィルタ２５５が、勾配ｇｒａｄ（ｘ）の最大値ｇｒａｄＳＭａｘ（ｘ）及び最小値ｇｒａｄＳＭｉｎ（ｘ）を特定するために参照する範囲はあくまで一例であり、必ずしも、注目画素を中心とした１１画素分の範囲には限定されない。

演算部２５７は、Ｍａｘフィルタ２５３から、入力画像データ中の画素ごとに算出された、勾配ｇｒａｄ（ｘ）の最大値ｇｒａｄＳＭａｘ（ｘ）を取得する。また、演算部２５７は、Ｍｉｎフィルタ２５５から、入力画像データ中の画素ごとに算出された、勾配ｇｒａｄ（ｘ）の最小値ｇｒａｄＳＭｉｎ（ｘ）を取得する。

演算部２５７は、入力画像データ中の画素ごとに、勾配ｇｒａｄ（ｘ）の最大値ｇｒａｄＳＭａｘ（ｘ）と、最小値ｇｒａｄＳＭｉｎ（ｘ）とに基づき、差分（換言するとダイナミックレンジ）ｄｒＧｒａｄＳＭａｘ（ｘ）と、絶対値ａｂｓＧｒａｄＳＭａｘ（ｘ）とを算出する。差分ｄｒＧｒａｄＳＭａｘ（ｘ）は、以下に（式３２）として示される計算式に基づき算出される。

…（式３２）

また、絶対値ａｂｓＧｒａｄＳＭａｘ（ｘ）は、以下に（式３３）として示される計算式に基づき算出される。

…（式３３）

ここで、図１５及び図１６を参照して、算出される勾配ｇｒａｄ（ｘ）の特性について、対象となるエッジがラインエッジの場合と、ステップエッジの場合との双方について説明する。

図１５は、対象となるエッジがラインエッジの場合における勾配ｇｒａｄ（ｘ）の特性の一例を示している。また、図１６は、対象となるエッジがステップエッジの場合における勾配ｇｒａｄ（ｘ）の特性の一例を示している。図１５及び図１６において、横軸は、入力画像データ中のｘ方向に沿った位置を示している。また、縦軸は、対応する画素の画素値（輝度）を示している。

例えば、図１５に示すように、ラインエッジの場合には、算出される勾配ｇｒａｄ（ｘ）は、正の値及び負の値の双方を取り得る。これに対して、ステップエッジの場合には、図１６に示すように、算出される勾配ｇｒａｄ（ｘ）は、正の値及び負の値のうちいずれかの値のみを取り得ることとなる。即ち、注目画素を基準とした所定の範囲内において、正側及び負側のうち、いずれかについてのみ、勾配ｇｒａｄ（ｘ）の絶対値が高い画素が存在する場合に、ステップエッジであることの確からしさが高くなる傾向にある。演算部２５７は、このような特性を利用して、ステップエッジであることの確からしさ（換言すると、確度）を示す特徴量ＥｄｇｅＳを算出する。

具体的には、演算部２５７は、画素ごとに算出したｄｒＧｒａｄＳＭａｘ（ｘ）及びａｂｓＧｒａｄＳＭａｘ（ｘ）に基づき、当該画素に対応するエッジがステップエッジであることの確からしさ（換言すると、確度）を示す特徴量ＥｄｇｅＳを、画素ごとに算出する。画素ごとの特徴量ＥｄｇｅＳをＥｄｇｅＳ（ｘ）とした場合に、ＥｄｇｅＳ（ｘ）は、以下に（式３４）及び（式３５）として示される計算式に基づき算出される。なお、（式３５）中のｔｈＳ０及びｔｈＳ１は、あらかじめ設定された閾値を示しており、ｔｈＳ０＜ｔｈＳ１の関係にあるものとする。

…（式３４）

…（式３５）

ここで、図１７に、上記に示した（式３５）に基づく、ＥｄｇｅＳ（ｘ）とｄｅｔＮｏｔＳｔｅｐ（ｘ）との間の関係の一例を示す。図１７において、横軸はｄｅｔＮｏｔＳｔｅｐ（ｘ）を示している。また、縦軸は、ＥｄｇｅＳ（ｘ）を示している。なお、（式３４）及び（式３５）におけるｄｅｔＮｏｔＳｔｅｐ（ｘ）は、対象となるエッジが、ステップエッジでないことの確からしさを示す特徴量に相当する。

なお、図１５及び図１６を参照して前述したように、特徴量ＥｄｇｅＳ（ｘ）は、注目画素を基準とした所定の範囲内に、正側及び負側のうち、いずれかについてのみ、勾配ｇｒａｄ（ｘ）の絶対値が高い画素が存在する場合に、より高い値となる。

以上のようにして、演算部２５７は、入力画像データ中の画素ごとに、当該画素に対応するエッジがステップエッジであることの確からしさ（換言すると、確度）を示す特徴量ＥｄｇｅＳ（ｘ）を算出する。そして、演算部２５７は、画素ごとに算出した特徴量ＥｄｇｅＳ（ｘ）を、ステップエッジ特徴量算出部２５の後段に位置する演算部２９に出力する。

（テクスチャエッジ特徴量算出部２７）
次に、テクスチャエッジ特徴量算出部２７について説明する。テクスチャエッジ特徴量算出部２７は、入力画像データ中の画素ごとに、当該画素に対応するエッジがテクスチャエッジであることの確からしさ（換言すると、確度）を示す特徴量ＥｄｇｅＸを算出するための構成である。

例えば、図１８は、テクスチャエッジ特徴量算出部２７の機能構成の一例を示したブロック図である。図１８に示すように、テクスチャエッジ特徴量算出部２７は、ラプラシアン算出部２７１と、Ｍａｘフィルタ２７３と、Ｍｉｎフィルタ２７５と、演算部２７７とを含む。

ラプラシアン算出部２７１は、入力画像データ中の各画素を注目画素として、当該注目画素と、当該注目画素を基準としてｘ方向及びｙ方向の双方に所定の幅を有する所定の範囲内に位置する周辺画素それぞれの輝度成分とに基づき、ラプラシアンｌａｐ（ｘ，ｙ）を算出する。注目画素（ｘ，ｙ）に対応するラプラシアンｌａｐ（ｘ，ｙ）は、以下に示す（式３６）で表される。

…（式３６）

そして、ラプラシアン算出部２７１は、入力画像データ中の画素ごとに算出したラプラシアンｌａｐ（ｘ，ｙ）を、後段に位置するＭａｘフィルタ２７３及びＭｉｎフィルタ２７５に出力する。

Ｍａｘフィルタ２７３は、ラプラシアン算出部２７１から、入力画像データ中の画素ごとにラプラシアンｌａｐ（ｘ，ｙ）を取得する。Ｍａｘフィルタ２７３は、入力画像データ中の各画素を注目画素として、当該注目画素を基準とした所定の範囲内における各画素それぞれについて算出されたラプラシアンｌａｐ（ｘ，ｙ）に基づき、当該範囲内におけるラプラシアンｌａｐ（ｘ，ｙ）の最大値を、画素ごとに算出する。

例えば、注目画素（ｘ，ｙ）を中心としてｘ方向及びｙ方向に沿った前後２画素分の範囲（即ち、注目画素を中心とした５×５画素分の範囲）を、所定の範囲とした場合に、ラプラシアンｌａｐ（ｘ，ｙ）の最大値ｌａｐＸＭａｘ（ｘ，ｙ）は、以下に（式３７）として示された計算式に基づき算出される。

…（式３７）

そして、Ｍａｘフィルタ２７３は、画素ごとに算出した、ラプラシアンｌａｐ（ｘ，ｙ）の最大値ｌａｐＸＭａｘ（ｘ，ｙ）を、後段に位置する演算部２７７に出力する。

Ｍｉｎフィルタ２７５は、ラプラシアン算出部２７１から、入力画像データ中の画素ごとにラプラシアンｌａｐ（ｘ，ｙ）を取得する。Ｍｉｎフィルタ２７５は、入力画像データ中の各画素を注目画素として、当該注目画素を基準とした所定の範囲内における各画素それぞれについて算出されたラプラシアンｌａｐ（ｘ，ｙ）に基づき、当該範囲内におけるラプラシアンｌａｐ（ｘ，ｙ）の最小値を、画素ごとに算出する。

例えば、注目画素（ｘ，ｙ）を中心としてｘ方向に沿った前後２画素分の範囲（即ち、注目画素を中心とした５×５画素分の範囲）を、所定の範囲とした場合に、ラプラシアンｌａｐ（ｘ，ｙ）の最小値ｌａｐＸＭｉｎ（ｘ，ｙ）は、以下に（式３１）として示された計算式に基づき算出される。

…（式３８）

そして、Ｍｉｎフィルタ２７５は、画素ごとに算出した、ラプラシアンｌａｐ（ｘ，ｙ）の最小値ｌａｐＸＭｉｎ（ｘ，ｙ）を、後段に位置する演算部２７７に出力する。

なお、上記に示した、Ｍａｘフィルタ２７３及びＭｉｎフィルタ２７５が、ラプラシアンｌａｐ（ｘ，ｙ）の最大値ｌａｐＸＭａｘ（ｘ，ｙ）及び最小値ｌａｐＸＭｉｎ（ｘ，ｙ）を特定するために参照する範囲はあくまで一例であり、必ずしも、注目画素を中心とした５×５画素分の範囲には限定されない。

演算部２７７は、Ｍａｘフィルタ２７３から、入力画像データ中の画素ごとに算出された、ラプラシアンｌａｐ（ｘ，ｙ）の最大値ｌａｐＸＭａｘ（ｘ，ｙ）を取得する。また、演算部２７７は、Ｍｉｎフィルタ２７５から、入力画像データ中の画素ごとに算出された、ラプラシアンｌａｐ（ｘ，ｙ）の最小値ｌａｐＸＭｉｎ（ｘ，ｙ）を取得する。

演算部２７７は、入力画像データ中の画素ごとに、ラプラシアンｌａｐ（ｘ，ｙ）の最大値ｌａｐＸＭａｘ（ｘ，ｙ）と、最小値ｌａｐＸＭｉｎ（ｘ，ｙ）とに基づき、絶対値ａｂｓＬａｐＸＭａｘ（ｘ，ｙ）を算出する。絶対値ａｂｓＬａｐＸＭａｘ（ｘ，ｙ）は、以下に（式３９）として示される計算式に基づき算出される。

…（式３９）

そして、演算部２７７は、画素ごとに算出した絶対値ａｂｓＬａｐＸＭａｘ（ｘ，ｙ）に基づき、当該画素に対応するエッジがテクスチャエッジであることの確からしさ（換言すると、確度）を示す特徴量ＥｄｇｅＸを、画素ごとに算出する。画素ごとの特徴量ＥｄｇｅＸをＥｄｇｅＸ（ｘ，ｙ）とした場合に、ＥｄｇｅＸ（ｘ，ｙ）は、以下に（式４０）として示される計算式に基づき算出される。なお、（式４０）中のｔｈＸ０及びｔｈＸ１は、あらかじめ設定された閾値を示しており、ｔｈＸ０＜ｔｈＸ１の関係にあるものとする。

…（式４０）

ここで、図１９に、上記に示した（式４０）に基づく、ＥｄｇｅＸ（ｘ，ｙ）とａｂｓＬａｐＸＭａｘ（ｘ，ｙ）との間の関係の一例を示す。図１９において、横軸はａｂｓＬａｐＸＭａｘ（ｘ，ｙ）を示している。また、縦軸は、ＥｄｇｅＸ（ｘ，ｙ）を示している。なお、図１９に示すように、ａｂｓＬａｐＸＭａｘ（ｘ，ｙ）が閾値ｔｈＸ０未満の場合には、ノイズとして判定され、特徴量ＥｄｇｅＸ（ｘ，ｙ）は０となる。

以上のようにして、演算部２７７は、入力画像データ中の画素ごとに、当該画素に対応するエッジがテクスチャエッジであることの確からしさ（換言すると、確度）を示す特徴量ＥｄｇｅＸ（ｘ，ｙ）を算出する。そして、演算部２７７は、画素ごとに算出した特徴量ＥｄｇｅＸ（ｘ，ｙ）を、テクスチャエッジ特徴量算出部２７の後段に位置する演算部２９に出力する。

（演算部２９）
次に、ブレンド比率算出部２０の演算部２９について説明する。演算部２９は、単独ピーク特徴量算出部２１から、入力画像データ中の画素ごとに算出された特徴量ＥｄｇｅＬを取得する。同様に、演算部２９は、連続ピーク特徴量算出部２３から、入力画像データ中の画素ごとに算出された特徴量ＥｄｇｅＴを取得する。また、演算部２９は、ステップエッジ特徴量算出部２５から、入力画像データ中の画素ごとに算出された特徴量ＥｄｇｅＳを取得し、テクスチャエッジ特徴量算出部２７から、当該画素ごとに算出された特徴量ＥｄｇｅＸを取得する。

演算部２９は、取得した各エッジに対応する特徴量ＥｄｇｅＬ、ＥｄｇｅＴ、ＥｄｇｅＳ、及びＥｄｇｅＸに基づき、各エッジに対応するゲインＧａｉｎＬ、ＧａｉｎＴ、ＧａｉｎＳ、及びＧａｉｎＸに対して適用される重みを算出する。なお、各エッジに対応するゲインＧａｉｎＬ、ＧａｉｎＴ、ＧａｉｎＳ、及びＧａｉｎＸに対して適用される重みは、当該各エッジに対応するゲインそれぞれの適用比率を示している。また、各エッジに対応するゲインＧａｉｎＬ、ＧａｉｎＴ、ＧａｉｎＳ、及びＧａｉｎＸのそれぞれが、「第１のゲイン」の一例に相当する。

ここで、ゲインＧａｉｎＬ、ＧａｉｎＴ、ＧａｉｎＳ、及びＧａｉｎＸそれぞれに対して適用される重みを、ＢｌｄＬ、ＢｌｄＴ、ＢｌｄＳ、及びＢｌｄＸとした場合に、当該各重みは、以下に（式４１）として示す各式に基づき算出される。

…（式４１）

以上のようにして、演算部２９は、重みＢｌｄＬ、ＢｌｄＴ、ＢｌｄＳ、及びＢｌｄＸを算出し、算出した重みＢｌｄＬ、ＢｌｄＴ、ＢｌｄＳ、及びＢｌｄＸを、ブレンド比率算出部２０の後段に位置するゲイン調整部３０に出力する。

（ゲイン調整部３０）
ゲイン調整部３０は、入力画像データ中の画素ごとに、当該画素について算出された各エッジに対応するゲインと、当該各エッジに対応するゲインそれぞれに対する重みとに基づき、当該画素に対して適用されるゲインを調整するための構成である。

具体的には、ゲイン調整部３０は、ラインゲイン算出部１１から、入力画像データ中の画素ごとに算出されたラインゲインＧａｉｎＬを取得する。同様に、ゲイン調整部３０は、ステップゲイン算出部１２から、入力画像データ中の画素ごとに算出されたステップゲインＧａｉｎＳを取得する。また、ゲイン調整部３０は、トグルゲイン算出部１３から、入力画像データ中の画素ごとに算出されたトグルゲインＧａｉｎＴを取得し、テクスチャゲイン算出部１４から、当該画素ごとに算出されたテクスチャゲインＧａｉｎＸを取得する。なお、以降の説明では、画素（ｘ，ｙ）について算出された、各エッジに対応するゲインＧａｉｎＬ、ＧａｉｎＳ、ＧａｉｎＴ、及びＧａｉｎＸを、ＧａｉｎＬ（ｘ，ｙ）、ＧａｉｎＳ（ｘ，ｙ）、ＧａｉｎＴ（ｘ，ｙ）、及びＧａｉｎＸ（ｘ，ｙ）と記載する場合がある。

また、ゲイン調整部３０は、ブレンド比率算出部２０から、入力画像データ中の画素ごとに算出された、各エッジに対応するゲインそれぞれに対する重みＢｌｄＬ、ＢｌｄＴ、ＢｌｄＳ、及びＢｌｄＸを取得する。なお、以降の説明では、画素（ｘ，ｙ）について算出された、各エッジに対応するゲインそれぞれに対する重みＢｌｄＬ、ＢｌｄＴ、ＢｌｄＳ、及びＢｌｄＸを、ＢｌｄＬ（ｘ，ｙ）、ＢｌｄＴ（ｘ，ｙ）、ＢｌｄＳ（ｘ，ｙ）、及びＢｌｄＸ（ｘ，ｙ）と記載する場合がある。

ゲイン調整部３０は、画素ごとに取得した各エッジに対応するゲインＧａｉｎＬ（ｘ，ｙ）、ＧａｉｎＳ（ｘ，ｙ）、ＧａｉｎＴ（ｘ，ｙ）、及びＧａｉｎＸ（ｘ，ｙ）と、重みＢｌｄＬ（ｘ，ｙ）、ＢｌｄＴ（ｘ，ｙ）、ＢｌｄＳ（ｘ，ｙ）、及びＢｌｄＸ（ｘ，ｙ）とに基づき、当該画素に対して適用されるゲインを算出する。なお、入力画像データ中の各画素に適用されるゲインは、Ｈ方向（水平方向）及びＶ方向（垂直方向）のそれぞれについて算出される。即ち、ゲイン制御部３ａのゲイン調整部３０により、Ｈ方向に対応するゲインＧａｉｎＢｌｄＨ（ｘ，ｙ）が算出され、ゲイン制御部３ｂのゲイン調整部３０により、Ｖ方向に対応するゲインＧａｉｎＢｌｄＶ（ｘ，ｙ）が算出される。

入力画像データ中の各画素に対して適用されるＧａｉｎＢｌｄＨ（ｘ，ｙ）及びＧａｉｎＢｌｄＶ（ｘ，ｙ）は、以下に（式４２）として示される計算式に基づき算出される。なお、（式４２）中における記号「＊」は、「Ｈ」及び「Ｖ」のいずれかを示している。

…（式４２）

以上のようにして、ゲイン制御部３ａのゲイン調整部３０は、入力画像データ中の画素ごとに、Ｈ方向に対応するゲインＧａｉｎＢｌｄＨ（ｘ，ｙ）を算出し、算出した画素ごとのゲインＧａｉｎＢｌｄＨ（ｘ，ｙ）を加算部４に出力する。同様に、ゲイン制御部３ｂのゲイン調整部３０は、入力画像データ中の画素ごとに、Ｖ方向に対応するゲインＧａｉｎＢｌｄＶ（ｘ，ｙ）を算出し、算出した画素ごとのゲインＧａｉｎＢｌｄＶ（ｘ，ｙ）を加算部４に出力する。なお、ゲインＧａｉｎＢｌｄＨ（ｘ，ｙ）及びゲインＧａｉｎＢｌｄＶ（ｘ，ｙ）のそれぞれが、「第２のゲイン」の一例に相当する。

（加算部４）
加算部４は、ゲイン制御部３ａから、入力画像データ中の画素ごとに算出された、Ｈ方向に対応するゲインＧａｉｎＢｌｄＨ（ｘ，ｙ）を取得する。また、加算部４は、ゲイン制御部３ｂから、入力画像データ中の画素ごとに算出された、Ｖ方向に対応するゲインＧａｉｎＢｌｄＨ（ｘ，ｙ）を取得する。

そして、加算部４は、入力画像データ中の各画素の輝度成分ｌｕｍ（ｘ，ｙ）に対して、当該画素に対応するゲインＧａｉｎＢｌｄＨ（ｘ，ｙ）及びゲインＧａｉｎＢｌｄＨ（ｘ，ｙ）を適用することで、出力画像データの各画素に対応する輝度成分ｌｕｍＯｕｔ（ｘ，ｙ）を算出する。出力画像データの各画素に対応する輝度成分ｌｕｍＯｕｔ（ｘ，ｙ）は、以下に（式４３）として示された計算式に基づき算出される。

…（式４３）

以上のような構成により、入力画像データ中の各画素の輝度成分ｌｕｍ（ｘ，ｙ）に対して、当該画素に対応するエッジの特性に応じてエッジ強調処理が施され、出力画像データの各画素に対応する輝度成分ｌｕｍＯｕｔ（ｘ，ｙ）が算出される。

加算部４は、算出した出力画像データの各画素に対応する輝度成分ｌｕｍＯｕｔ（ｘ，ｙ）、即ち、エッジ強調処理が施された入力画像データ中の画素ごとの輝度成分Ｙを、ＹＣｂＣｒ−ＲＧＢ変換部６に出力する。

なお、以降の処理は前述した通りである。即ち、ＹＣｂＣｒ−ＲＧＢ変換部６は、加算部４から取得した画素ごとの輝度成分Ｙと、ＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換部５から取得した画素ごとの色差成分Ｃｂ及びＣｒとをＲＧＢ成分に変換することで、出力画像データを生成して出力する。

以上、図４〜図１９を参照して、本実施形態に係る強調処理部２のうち、特に、ゲイン制御部３ａ及び３ｂと、加算部４とのそれぞれの構成の詳細について説明した。

なお、前述したように、本実施形態に係る画像処理装置１は、拡大処理部９により拡大処理が施された画像データに対して、強調処理部２によりエッジ強調処理を施される構成となっている。

一般的に、画像データに対して拡大処理が施されると、前述したように、画像データ中のエッジ近傍における画素間の画素値の変化が小さくなり、当該エッジがなまる傾向にある。そのため、本実施形態に係る画像処理装置１のように、拡大処理が施された画像に対してエッジ強調処理を施す構成の場合には、ラインエッジの線幅をより細くし、ステップエッジにおける画素値の変化が急峻となるように制御するとよい。

具体的には、（式４）として前述したラインゲインＧａｉｎＬ（ｘ）の計算式における、係数ｐＬｉｎｅ０Ｐ及びｐＬｉｎｅ０Ｍを調整することで、強調処理後のラインエッジの線幅を制御することが可能である。また、（式６）として前述したステップゲインＧａｉｎＳ（ｘ）の計算式における、係数ｐＳｔｅｐを調整することで、強調処理後のステップエッジにおける画素値の変化を制御することが可能である。

また、上述した一連の動作は、画像処理装置１として説明した各構成を動作させる装置のＣＰＵを機能させるためのプログラムによって構成することができる。このプログラムは、その装置にインストールされたＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を介して実行されるように構成してもよい。また、このプログラムは、上述した処理を実行する構成が含まれる装置が読み出し可能であれば、記憶される位置は限定されない。例えば、装置の外部から接続される記録媒体にプログラムが格納されていてもよい。この場合には、プログラムが格納された記録媒体を装置に接続することによって、その装置のＣＰＵに当該プログラムを実行させるように構成するとよい。

＜３．変形例＞
次に、本発明の一実施形態に係る画像処理装置１の変形例について説明する。

［３．１．変形例１］
まず、変形例１に係る画像処理装置について、特に、強調処理部２に着目して説明する。なお、以降の説明では、変形例１に係る強調処理部２を、前述した実施形態に係る強調処理部２と明示的に区別する場合には、「強調処理部２’」と記載する場合がある。

前述した実施形態に係る強調処理部２では、入力画像データの各画素のＲＧＢ成分を、輝度成分Ｙと、色差成分Ｃｂ及びＣｒとに変換し、輝度成分Ｙのみを対象としてエッジ強調処理を施していた。

これに対して、変形例１に係る強調処理部２’では、入力画像データの各画素のＲＧＢ成分自体を対象としてエッジ強調処理を施す点で、前述した実施形態に係る強調処理部２（図３参照）と異なる。例えば、図２０は、変形例１に係る強調処理部２’の機能構成の一例を示したブロック図である。

図２０に示すように、変形例１に係る強調処理部２’は、ゲイン制御部３ａ及び３ｂと、加算部４とを含む。なお、変形例１に係る強調処理部２’では、ゲイン制御部３ａ、ゲイン制御部３ｂ、及び加算部４は、入力画像データの各画素のＲＧＢ成分を処理対象とする点を除けば、処理内容については、前述した実施形態に係るゲイン制御部３ａ、ゲイン制御部３ｂ、及び加算部４と同様である。

以上、変形例１として説明したように、強調処理部２は、入力された画像データの各画素のＲＧＢ成分を対象として、エッジ強調処理を施してもよい。

［３．２．変形例２］
次に、図２１を参照して、変形例２に係る画像処理装置について説明する。図２１は、変形例２に係る画像処理装置の機能構成の一例を示したブロック図である。なお、以降の説明では、変形例２に係る画像処理装置を、前述した実施形態に係る画像処理装置１と明示的に区別する場合には、「画像処理装置１’」と記載する場合がある。

前述した実施形態に係る画像処理装置１は、図１に示すように、拡大処理部９と、強調処理部２とを含み、入力された画像データに対して拡大処理を施した後、拡大処理後の画像データに対してエッジ強調処理を施していた。これに対して、変形例２に係る画像処理装置１’は、拡大処理部９を含まない点で、前述した実施形態に係る画像処理装置１と異なる。即ち、変形例２に係る画像処理装置１’では、入力された画像データ自体を対象としてエッジ強調処理を施すこととなる。

なお、変形例２に係る強調処理部２の機能構成及び処理内容については、前述した実施形態に係る強調処理部２（図１、図３、及び図４参照）と同様である。

一方で、入力された画像データに対して拡大処理を施さない場合には、拡大処理が施された画像データを対象とする場合と同様にエッジ強調処理を施すと、ラインエッジやステップエッジが過度に強調された画像データが出力される場合がある。これは、画像データに対して拡大処理を施す場合には、当該拡大処理によりなまったエッジをエッジ強調処理により補正することで、より自然な画像データに近づけていたことに起因する。

そのため、入力された画像データ自体を処理対象とする場合には、拡大処理が施された画像データを対象とする場合に比べて、ラインエッジやステップエッジに対する強調量を抑制したほうが好ましい傾向にある。なお、ラインエッジに対する強調量（即ち、ラインゲインＧａｉｎＬ（ｘ））については、（式４）として前述したラインゲインＧａｉｎＬ（ｘ）の計算式における、係数ｐＬｉｎｅ０Ｐ及びｐＬｉｎｅ０Ｍを調整することで制御すればよい。また、ステップエッジに対する強調量（即ち、ステップゲインＧａｉｎＳ（ｘ））については、（式６）として前述したステップゲインＧａｉｎＳ（ｘ）の計算式における、係数ｐＳｔｅｐを調整することで制御すればよい。

また、入力された画像データに対して拡大処理を施さない場合には、テクスチャエッジのように複雑なエッジがより強調されるように、当該画像データに対してエッジ強調処理を施すことで、鮮鋭度を向上させた画像データが得られる場合がある。このような場合には、テクスチャエッジに対する強調量を向上させればよい。なお、テクスチャエッジに対する強調量（即ち、テクスチャゲインＧａｉｎＸ（ｘ））については、（式８）として前述したテクスチャゲインＧａｉｎＸ（ｘ）の計算式における、係数ｐＴｅｘｔｕｒｅを調整することで制御すればよい。

以上、変形例２として説明したように、本実施形態に係る画像処理装置は、入力された画像データに対する拡大処理を伴わずに、当該画像データに対してエッジ強調処理のみを施すように構成されていてもよい。

＜４．まとめ＞
以上、説明したように、本実施形態に係る画像処理装置１では、入力された画像データ中のエッジを、複数種類のエッジの種別に分類し、分類されたエッジの種別に応じたゲインを適用することで、エッジの強調を行う。このような構成により、本実施形態に係る画像処理装置１は、リンギングの発生を抑制し、かつ、より好適な態様でエッジが強調された画像を出力することが可能となる。

また、本実施形態に係る画像処理装置１は、対象となるエッジに対して、エッジの種別ごとに当該エッジの確からしさを示す特徴量を算出し、算出した特徴量に応じて、当該エッジの種別ごとに算出されたゲインの適用量を制御する。このような構成により、本実施形態に係る画像処理装置１は、複数種別のエッジのいずれに該当するかを明確に判別することが困難な複雑なエッジに対しても、当該エッジの特性に応じたゲインを適用することが可能となる。即ち、本実施形態に係る画像処理装置１に依れば、複数種別のエッジのいずれに該当するかを明確に判別することが困難な複雑なエッジに対しても、リンギングの発生を抑制し、かつ、より好適な態様でエッジ強調処理を施すことが可能となる。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１ 画像処理装置
２ 強調処理部
３ａ、３ｂ ゲイン制御部
４ 加算部
５ ＲＧＢ−ＹＣｂＣｒ変換部
６ ＹＣｂＣｒ−ＲＧＢ変換部
９ 拡大処理部
１０ エッジゲイン算出部
１１ ラインゲイン算出部
１２ ステップゲイン算出部
１３ トグルゲイン算出部
１４ テクスチャゲイン算出部
２０ ブレンド比率算出部
２１ 単独ピーク特徴量算出部
２１１ ピーク検出部
２１３ Ｍａｘフィルタ
２１５ Ｍｉｎフィルタ
２１７ 演算部
２３ 連続ピーク特徴量算出部
２３１ ピーク検出部
２３３ Ｍａｘフィルタ
２３５ Ｍｉｎフィルタ
２３７ 演算部
２５ ステップエッジ特徴量算出部
２５１ 勾配算出部
２５３ Ｍａｘフィルタ
２５５ Ｍｉｎフィルタ
２５７ 演算部
２７ テクスチャエッジ特徴量算出部
２７１ ラプラシアン算出部
２７３ Ｍａｘフィルタ
２７５ Ｍｉｎフィルタ
２７７ 演算部
２９ 演算部
３０ ゲイン調整部

Claims (14)

1. 入力画像データ中の各画素を注目画素として、前記注目画素と、当該注目画素の周辺に位置する周辺画素とのそれぞれの画素値に基づき、あらかじめ決められた複数種類のエッジそれぞれに対応する第１のゲインを算出するゲイン算出部と、
   前記注目画素及び前記周辺画素それぞれの画素値に基づき、前記複数種類のエッジそれぞれの確からしさを示す特徴量を算出し、算出した当該特徴量に基づき、前記エッジごとに算出された前記第１のゲインに対する重みを算出するブレンド比率算出部と、
   前記エッジごとに算出された前記第１のゲインそれぞれと、当該第１のゲインに対する前記重みとに基づき、第２のゲインを算出するゲイン調整部と、
   前記入力画像データ中の各画素の画素値に対して、当該画素を前記注目画素とした場合の前記第２のゲインを適用することで、出力画像データを生成する出力画像生成部と、
   を備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記ブレンド比率算出部は、前記複数種類のエッジのうち、少なくとも一部のエッジの確からしさを示す前記特徴量を、前記注目画素を基準とした所定の範囲内に含まれる画素それぞれについて算出された勾配及びラプラシアンに基づき算出することを特徴とする、請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記ブレンド比率算出部は、
   前記複数種類のエッジのうち、第１のエッジについて、
   前記所定の範囲に含まれる画素それぞれについて算出された、前記勾配及び前記ラプラシアンに基づく第１の特徴量の中から、当該第１の特徴量の最大値及び最小値を抽出し、
   前記最大値及び最小値それぞれの絶対値の差分に基づき、当該第１のエッジの確からしさを示す第２の特徴量を算出する
   ことを特徴とする、請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記ブレンド比率算出部は、
   前記複数種類のエッジのうち、第２のエッジについて、
   前記所定の範囲に含まれる画素それぞれについて算出された、前記勾配及び前記ラプラシアンに基づく第１の特徴量の中から、当該第１の特徴量の最大値及び最小値を抽出し、
   前記最大値及び最小値の差分と、当該最大値及び最小値の平均とに基づき、当該第２のエッジの確からしさを示す第２の特徴量を算出する
   ことを特徴とする、請求項２に記載の画像処理装置。
5. 前記ブレンド比率算出部は、前記複数種類のエッジのうち、第３のエッジの確からしさを示す前記特徴量を、前記注目画素を基準とした所定の範囲内に含まれる画素それぞれについて算出された勾配に基づき算出することを特徴とする、請求項１に記載の画像処理装置。
6. 前記ブレンド比率算出部は、前記所定の範囲に含まれる画素それぞれについて算出された前記勾配の最大値及び最小値の差分と、前記注目画素について算出された前記勾配の絶対値とに基づき、前記第３のエッジの確からしさを示す前記特徴量を算出することを特徴とする、請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記ブレンド比率算出部は、前記複数種類のエッジのうち、第４のエッジの確からしさを示す前記特徴量を、前記注目画素を基準とした所定の範囲内に含まれる画素それぞれについて算出されたラプラシアンに基づき算出することを特徴とする、請求項１に記載の画像処理装置。
8. 前記ブレンド比率算出部は、前記所定の範囲に含まれる画素それぞれについて算出された前記ラプラシアンの最大値及び最小値それぞれの絶対値のうち、より大きい値を、前記第４のエッジの確からしさを示す前記特徴量とすることを特徴とする、請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記ゲイン算出部は、前記複数種類のエッジそれぞれに対応する前記第１のゲインを、当該エッジごとにあらかじめ決められた計算式に基づき算出することを特徴とする、請求項１〜８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
10. 前記出力画像生成部は、前記入力画像データ中の各画素の画素値に対して、当該入力画像データ中の互いに異なる方向それぞれについて算出された前記第２のゲインを適用することで、前記出力画像データを生成することを特徴とする、請求項１〜９のいずれか一項に記載の画像処理装置。
11. 前記ゲイン算出部は、前記注目画素及び前記周辺画素それぞれの輝度成分に基づき、前記複数種類のエッジそれぞれに対応する前記第１のゲインを算出し、
    前記ブレンド比率算出部は、前記注目画素及び前記周辺画素それぞれの輝度成分に基づき、前記複数種類のエッジそれぞれの確からしさを示す前記特徴量を算出し、
    前記出力画像生成部は、前記入力画像データ中の各画素の輝度成分に対して、当該画素を前記注目画素とした場合の前記第２のゲインを適用することで、前記出力画像データを生成する
    ことを特徴とする、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の画像処理装置。
12. 第１の解像度の第１の画像データに所定の拡大処理を施すことで、前記第１の解像度よりも高い第２の解像度の第２の画像データに変換し、当該第２の画像データを前記入力画像データとして出力する拡大処理部を備えることを特徴とする、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の画像処理装置。
13. 入力画像データ中の各画素を注目画素として、前記注目画素と、当該注目画素の周辺に位置する周辺画素とのそれぞれの画素値に基づき、あらかじめ決められた複数種類のエッジそれぞれに対応する第１のゲインを算出することと、
    前記注目画素及び前記周辺画素それぞれの画素値に基づき、前記複数種類のエッジそれぞれの確からしさを示す特徴量を算出し、算出した当該特徴量に基づき、前記エッジごとに算出された前記第１のゲインに対する重みを算出することと、
    前記エッジごとに算出された前記第１のゲインそれぞれと、当該第１のゲインに対する前記重みとに基づき、第２のゲインを算出することと、
    前記入力画像データ中の各画素の画素値に対して、当該画素を前記注目画素とした場合の前記第２のゲインを適用することで、出力画像データを生成することと、
    を含むことを特徴とする画像処理方法。
14. コンピュータに、
    入力画像データ中の各画素を注目画素として、前記注目画素と、当該注目画素の周辺に位置する周辺画素とのそれぞれの画素値に基づき、あらかじめ決められた複数種類のエッジそれぞれに対応する第１のゲインを算出することと、
    前記注目画素及び前記周辺画素それぞれの画素値に基づき、前記複数種類のエッジそれぞれの確からしさを示す特徴量を算出し、算出した当該特徴量に基づき、前記エッジごとに算出された前記第１のゲインに対する重みを算出することと、
    前記エッジごとに算出された前記第１のゲインそれぞれと、当該第１のゲインに対する前記重みとに基づき、第２のゲインを算出することと、
    前記入力画像データ中の各画素の画素値に対して、当該画素を前記注目画素とした場合の前記第２のゲインを適用することで、出力画像データを生成することと、
    を実行させることを特徴とするプログラム。
    
    

Images