JPH0944655A - 画像処理方法および装置 - Google Patents
画像処理方法および装置Info
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- JPH0944655A JPH0944655A JP19151895A JP19151895A JPH0944655A JP H0944655 A JPH0944655 A JP H0944655A JP 19151895 A JP19151895 A JP 19151895A JP 19151895 A JP19151895 A JP 19151895A JP H0944655 A JPH0944655 A JP H0944655A
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- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
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Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 ノイズ等の不要な成分を強調することなく、
画像中の必要な周波数帯域の成分のみを強調して良質な
処理済画像を得る。 【解決手段】 画像入力手段１から入力された画像信号
Ｓを多重解像度分解処理手段２においてラプラシアンピ
ラミッド等の方法により多重解像度の画像に分解する。
分解された画像の所望とする周波数帯域の強調度をより
低周波数帯域の画像の信号値に基づいて決定し、強調処
理手段３において画像に強調処理を施す。強調処理が施
された画像とそれ以外の画像とを復元処理手段４におい
て復元し、処理済画像信号Ｓ′を得る。処理済画像信号
Ｓ′は画像出力手段５において可視像として再生され
る。
画像中の必要な周波数帯域の成分のみを強調して良質な
処理済画像を得る。 【解決手段】 画像入力手段１から入力された画像信号
Ｓを多重解像度分解処理手段２においてラプラシアンピ
ラミッド等の方法により多重解像度の画像に分解する。
分解された画像の所望とする周波数帯域の強調度をより
低周波数帯域の画像の信号値に基づいて決定し、強調処
理手段３において画像に強調処理を施す。強調処理が施
された画像とそれ以外の画像とを復元処理手段４におい
て復元し、処理済画像信号Ｓ′を得る。処理済画像信号
Ｓ′は画像出力手段５において可視像として再生され
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、原画像における所
定の周波数帯域に画像処理を施す画像処理方法および装
置に関するものである。
定の周波数帯域に画像処理を施す画像処理方法および装
置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】画像を表す画像信号を得、この画像信号
に適切な画像処理を施した後、画像を再生表示すること
が種々の分野で行われている。例えば放射線画像の診断
性能を向上させるために、画像信号に対してボケマスク
処理等の周波数強調処理を施す方法が本出願人により提
案されている（特開昭55-163772 等）。この周波数処理
は、原画像を表す画像信号からボケマスク信号を減算し
たものに強調度を掛けたものを加える処理を施すもの
で、これにより画像において所定の空間周波数成分を強
調するようにしたものである。
に適切な画像処理を施した後、画像を再生表示すること
が種々の分野で行われている。例えば放射線画像の診断
性能を向上させるために、画像信号に対してボケマスク
処理等の周波数強調処理を施す方法が本出願人により提
案されている（特開昭55-163772 等）。この周波数処理
は、原画像を表す画像信号からボケマスク信号を減算し
たものに強調度を掛けたものを加える処理を施すもの
で、これにより画像において所定の空間周波数成分を強
調するようにしたものである。
【０００３】また、画像信号に対して周波数処理を施す
別の方法として、フーリエ変換、ウェーブレット変換、
サブバンド変換等により画像を多重解像度画像に変換す
ることにより画像を表す画像信号を複数の周波数帯域の
信号に分解し、この分解された信号のうち、所望とする
周波数帯域の信号に対して強調等の所定の画像処理を施
す方法が提案されている。
別の方法として、フーリエ変換、ウェーブレット変換、
サブバンド変換等により画像を多重解像度画像に変換す
ることにより画像を表す画像信号を複数の周波数帯域の
信号に分解し、この分解された信号のうち、所望とする
周波数帯域の信号に対して強調等の所定の画像処理を施
す方法が提案されている。
【０００４】また、近年画像処理の分野において、画像
を多重解像度に変換する新規な方法としてラプラシアン
ピラミッドなる方法が提案されている（例えば特開平6-
301766号）。このラプラシアンピラミッドは、原画像に
対してガウス関数で近似されたようなマスクによりマス
ク処理を施した後、画像をサブサンプリングして画素数
を間引いて半分にすることにより、原画像の１／４のサ
イズのボケ画像を得、このボケ画像のサンプリングされ
た画素に値が０の画素を補間して元の大きさの画像に戻
し、この画像に対してさらに上述したマスクによりマス
ク処理を施してボケ画像を得、このボケ画像を原画像か
ら減算して原画像の所定の周波数帯域の細部画像を得る
ものである。この処理を得られたボケ画像に対して繰り
返すことにより原画像の１／２2Nの大きさのボケ画像を
Ｎ個作成するものである。ここで、ガウス関数で近似さ
れたようなマスクによりマスク処理を施した画像に対し
てサンプリングを行っているため、実際にはガウシアン
フィルタを用いているが、ラプラシアンフィルタをかけ
た場合と同様の処理画像が得られる。そしてこのように
原画像サイズの画像から順に１／２2Nの大きさの低周波
数帯域の画像が得られるため、この処理の結果得られた
画像はラプラシアンピラミッドと呼ばれる。
を多重解像度に変換する新規な方法としてラプラシアン
ピラミッドなる方法が提案されている（例えば特開平6-
301766号）。このラプラシアンピラミッドは、原画像に
対してガウス関数で近似されたようなマスクによりマス
ク処理を施した後、画像をサブサンプリングして画素数
を間引いて半分にすることにより、原画像の１／４のサ
イズのボケ画像を得、このボケ画像のサンプリングされ
た画素に値が０の画素を補間して元の大きさの画像に戻
し、この画像に対してさらに上述したマスクによりマス
ク処理を施してボケ画像を得、このボケ画像を原画像か
ら減算して原画像の所定の周波数帯域の細部画像を得る
ものである。この処理を得られたボケ画像に対して繰り
返すことにより原画像の１／２2Nの大きさのボケ画像を
Ｎ個作成するものである。ここで、ガウス関数で近似さ
れたようなマスクによりマスク処理を施した画像に対し
てサンプリングを行っているため、実際にはガウシアン
フィルタを用いているが、ラプラシアンフィルタをかけ
た場合と同様の処理画像が得られる。そしてこのように
原画像サイズの画像から順に１／２2Nの大きさの低周波
数帯域の画像が得られるため、この処理の結果得られた
画像はラプラシアンピラミッドと呼ばれる。
【０００５】なお、このラプラシアンピラミッドについ
ては、Burt P.J.,“Fast Filter Transforms for Image
Processing ”，Computer Graphics and Image Proces
sing16 巻、20〜51頁、1981年；Crowley J.L.,Stern R.
M.,“Fast Computation ofthe Difference of Low・Pass
Transform ”IEEETrans.on Pattern Analysis and Mac
hine Intelligence、６巻、２号、1984年３月、Mallat
S.G.,“A Theory for Multiresolution Signal Decompo
sition ；The Wavelet Representation”IEEE Trans.on
Pattern Analysis and Machine Intelligence 、11
巻、７号、1989年７月；Ebrahimi T.,Kunt M.,“Image
compression by Gabor Expansion”，Optical Engineer
ing,30巻、７号、873 〜880 頁、1991年７月、およびPi
eter Vuylsteke,Emile Schoeters，“Multiscale Image
Contrast Amplification ”SPIEVol.2167 Image Proce
ssing(1994),pp551 〜560 に詳細が記載されている。
ては、Burt P.J.,“Fast Filter Transforms for Image
Processing ”，Computer Graphics and Image Proces
sing16 巻、20〜51頁、1981年；Crowley J.L.,Stern R.
M.,“Fast Computation ofthe Difference of Low・Pass
Transform ”IEEETrans.on Pattern Analysis and Mac
hine Intelligence、６巻、２号、1984年３月、Mallat
S.G.,“A Theory for Multiresolution Signal Decompo
sition ；The Wavelet Representation”IEEE Trans.on
Pattern Analysis and Machine Intelligence 、11
巻、７号、1989年７月；Ebrahimi T.,Kunt M.,“Image
compression by Gabor Expansion”，Optical Engineer
ing,30巻、７号、873 〜880 頁、1991年７月、およびPi
eter Vuylsteke,Emile Schoeters，“Multiscale Image
Contrast Amplification ”SPIEVol.2167 Image Proce
ssing(1994),pp551 〜560 に詳細が記載されている。
【０００６】そしてこのようにして得られたラプラシア
ンピラミッドの全ての周波数帯域の画像に対して、画像
の値を強調するような処理を施し、この強調処理が施さ
れた各周波数帯域の画像を逆変換して処理が施された画
像を得る方法が上記特開平6-301766号に記載されてい
る。このように処理が施された画像は、各周波数帯域に
おいて画像が強調されているため、実質的に上述したボ
ケマスク処理において複数のサイズのマスクによりボケ
マスク処理を施したような画像となっている。
ンピラミッドの全ての周波数帯域の画像に対して、画像
の値を強調するような処理を施し、この強調処理が施さ
れた各周波数帯域の画像を逆変換して処理が施された画
像を得る方法が上記特開平6-301766号に記載されてい
る。このように処理が施された画像は、各周波数帯域に
おいて画像が強調されているため、実質的に上述したボ
ケマスク処理において複数のサイズのマスクによりボケ
マスク処理を施したような画像となっている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記特
開平6-301766号に記載された方法においては、ある周波
数帯域の画像に対して強調処理を施す際に、画像中にお
ける強調処理が必要な被写体の輪郭等の成分とともにノ
イズ等の不要な成分をも強調してしまうため、処理の結
果得られる画像についても被写体の輪郭等の成分の他ノ
イズをも強調されたものとなってしまう。このため、画
像処理の結果得られた画像はノイズが目立って見にくい
ものとなってしまっていた。
開平6-301766号に記載された方法においては、ある周波
数帯域の画像に対して強調処理を施す際に、画像中にお
ける強調処理が必要な被写体の輪郭等の成分とともにノ
イズ等の不要な成分をも強調してしまうため、処理の結
果得られる画像についても被写体の輪郭等の成分の他ノ
イズをも強調されたものとなってしまう。このため、画
像処理の結果得られた画像はノイズが目立って見にくい
ものとなってしまっていた。
【０００８】本発明は上記事情に鑑み、画像中の必要な
成分のみを強調して良質な処理済画像を得ることができ
る画像処理方法および装置を提供することを目的とする
ものである。
成分のみを強調して良質な処理済画像を得ることができ
る画像処理方法および装置を提供することを目的とする
ものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明による画像処理方
法および装置は、画像を多重解像度空間に変換すること
により、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解
し、該複数の周波数帯域のうち所定の周波数帯域の画像
に対して、該所定の周波数帯域よりも低周波数帯域の画
像における信号値の絶対値が比較的大きい部分に対応す
る部分ほど大きい強調度の強調係数を乗じ、該強調係数
が乗じられた周波数帯域の画像および他の周波数帯域の
画像を逆多重解像度変換することにより処理済画像を得
ることを特徴とするものである。
法および装置は、画像を多重解像度空間に変換すること
により、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解
し、該複数の周波数帯域のうち所定の周波数帯域の画像
に対して、該所定の周波数帯域よりも低周波数帯域の画
像における信号値の絶対値が比較的大きい部分に対応す
る部分ほど大きい強調度の強調係数を乗じ、該強調係数
が乗じられた周波数帯域の画像および他の周波数帯域の
画像を逆多重解像度変換することにより処理済画像を得
ることを特徴とするものである。
【００１０】ここで多重解像度空間に変換するとは、画
像をラプラシアンピラミッド、ウェーブレット変換、サ
ブバンド変換等、所定のフィルタにより画像信号を複数
の周波数帯域ごとの画像に分解することをいう。
像をラプラシアンピラミッド、ウェーブレット変換、サ
ブバンド変換等、所定のフィルタにより画像信号を複数
の周波数帯域ごとの画像に分解することをいう。
【００１１】
【発明の効果】画像を多重解像度変換により変換した際
に得られる複数の周波数帯域ごとの画像において、原画
像に含まれる被写体の輪郭のような成分は、低周波数帯
域の画像においてもその画像の成分に含まれるものであ
る。しかしながら、ノイズのような成分は高周波数帯域
の画像には含まれるが、比較的低周波数帯域の画像には
含まれないものである。したがって、画像の強調を施す
所定の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像において、
信号値の絶対値が比較的低い部分は、所定の周波数帯域
の画像のその部分に対応する部分が信号値を有するもの
であっても、その部分の信号により表わされる画像の成
分はノイズである可能性が非常に高い。このため、所定
の周波数帯域の画像の全体に強調処理を施すと、被写体
のように必要な成分のみならず、ノイズのような不要な
成分をも強調してしまうこととなる。本発明はこの点に
鑑みてなされたものである。
に得られる複数の周波数帯域ごとの画像において、原画
像に含まれる被写体の輪郭のような成分は、低周波数帯
域の画像においてもその画像の成分に含まれるものであ
る。しかしながら、ノイズのような成分は高周波数帯域
の画像には含まれるが、比較的低周波数帯域の画像には
含まれないものである。したがって、画像の強調を施す
所定の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像において、
信号値の絶対値が比較的低い部分は、所定の周波数帯域
の画像のその部分に対応する部分が信号値を有するもの
であっても、その部分の信号により表わされる画像の成
分はノイズである可能性が非常に高い。このため、所定
の周波数帯域の画像の全体に強調処理を施すと、被写体
のように必要な成分のみならず、ノイズのような不要な
成分をも強調してしまうこととなる。本発明はこの点に
鑑みてなされたものである。
【００１２】すなわち、本発明による画像処理方法およ
び装置は、多重解像度空間に変換された複数の周波数帯
域の画像のうち、強調処理を施す所定の周波数帯域より
も低周波数帯域の画像における信号値の絶対値が比較的
大きい部分ほどこの部分に対応する所定周波数帯域の画
像の部分の強調度を大きくしたものである。これによ
り、所定周波数帯域においてノイズと見なせる上記低周
波数帯域の画像における信号値の絶対値が比較的小さい
部分は他の部分と比較して強調度が小さくなる。所定周
波数帯域の画像に対してこのように強調処理を施すこと
により、この所定周波数帯域の画像におけるノイズ等の
不要な成分は他の被写体等の必要な成分よりも強調度が
小さくなるため、目立たなくなる。したがって、この強
調処理が施された周波数帯域の画像および他の周波数帯
域の画像を逆変換することにより得られる処理済画像
は、所定周波数帯域の成分のうちノイズ等の不要な成分
が目立たなくなり、必要な被写体の輪郭等の成分が強調
された良質な画像を得ることができる。
び装置は、多重解像度空間に変換された複数の周波数帯
域の画像のうち、強調処理を施す所定の周波数帯域より
も低周波数帯域の画像における信号値の絶対値が比較的
大きい部分ほどこの部分に対応する所定周波数帯域の画
像の部分の強調度を大きくしたものである。これによ
り、所定周波数帯域においてノイズと見なせる上記低周
波数帯域の画像における信号値の絶対値が比較的小さい
部分は他の部分と比較して強調度が小さくなる。所定周
波数帯域の画像に対してこのように強調処理を施すこと
により、この所定周波数帯域の画像におけるノイズ等の
不要な成分は他の被写体等の必要な成分よりも強調度が
小さくなるため、目立たなくなる。したがって、この強
調処理が施された周波数帯域の画像および他の周波数帯
域の画像を逆変換することにより得られる処理済画像
は、所定周波数帯域の成分のうちノイズ等の不要な成分
が目立たなくなり、必要な被写体の輪郭等の成分が強調
された良質な画像を得ることができる。
【００１３】
【発明の実施の形態】以下図面を参照して本発明の実施
の形態について説明する。
の形態について説明する。
【００１４】図１は本発明による画像処理方法を実施す
るための装置の概略を表すブロック図である。図１に示
すように本発明による画像処理方法を実施するための装
置は、装置に画像を入力するための画像入力手段１と、
入力された画像に対して多重解像度分解処理を施す多重
解像度分解処理手段２と、多重解像度分解処理手段２に
おいて複数の周波数帯域に分解された画像のうち、所定
の周波数帯域の画像に対して後述するような強調処理を
施す強調処理手段３と、強調処理手段３により強調処理
が施された周波数帯域の画像および他の周波数帯域の画
像を復元して処理済画像を得るための復元処理手段４
と、復元処理手段４により復元された処理済画像を可視
像として再生するための画像出力手段５とからなるもの
である。
るための装置の概略を表すブロック図である。図１に示
すように本発明による画像処理方法を実施するための装
置は、装置に画像を入力するための画像入力手段１と、
入力された画像に対して多重解像度分解処理を施す多重
解像度分解処理手段２と、多重解像度分解処理手段２に
おいて複数の周波数帯域に分解された画像のうち、所定
の周波数帯域の画像に対して後述するような強調処理を
施す強調処理手段３と、強調処理手段３により強調処理
が施された周波数帯域の画像および他の周波数帯域の画
像を復元して処理済画像を得るための復元処理手段４
と、復元処理手段４により復元された処理済画像を可視
像として再生するための画像出力手段５とからなるもの
である。
【００１５】次いで本発明による画像処理方法の作用に
ついて説明する。図２は図１における多重解像度画像分
解処理手段２において行われる処理を説明するためのブ
ロック図である。なお、本実施の形態においてはラプラ
シアンピラミッドの手法により画像信号Ｓを多重解像度
画像に分解するものとする。図２に示すように原画像を
表すデジタルの画像信号Ｓが多重解像度分解処理手段２
に入力されると、フィルタリング手段10においてローパ
スフィルタによりフィルタリングされる。このローパス
フィルタは例えば図３に示すように５×５のグリッド上
の二次元ガウス分布に略対応している。このローパスフ
ィルタは後述するように全ての解像度の画像に対して適
用される。
ついて説明する。図２は図１における多重解像度画像分
解処理手段２において行われる処理を説明するためのブ
ロック図である。なお、本実施の形態においてはラプラ
シアンピラミッドの手法により画像信号Ｓを多重解像度
画像に分解するものとする。図２に示すように原画像を
表すデジタルの画像信号Ｓが多重解像度分解処理手段２
に入力されると、フィルタリング手段10においてローパ
スフィルタによりフィルタリングされる。このローパス
フィルタは例えば図３に示すように５×５のグリッド上
の二次元ガウス分布に略対応している。このローパスフ
ィルタは後述するように全ての解像度の画像に対して適
用される。
【００１６】このようなローパスフィルタによりフィル
タリングされた画像信号Ｓはフィルタリング手段10にお
いて１画素おきにサンプリングされ、低解像度近似画像
ｇ1が得られる。この低解像度近似画像ｇ1 は、原画像
の１／４の大きさとなっている。次いで補間手段11にお
いて、この低解像度近似画像ｇ1 のサンプリングされた
間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低解像度
近似画像ｇ1 の列毎および一行毎に値が０の行および列
を挿入することにより行う。このように値が０の画素が
補間された低解像度近似画像ｇ1 はぼけてはいるものの
一画素おきに値が０の画素が挿入されているため、信号
値の変化が滑らかではないものとなっている。
タリングされた画像信号Ｓはフィルタリング手段10にお
いて１画素おきにサンプリングされ、低解像度近似画像
ｇ1が得られる。この低解像度近似画像ｇ1 は、原画像
の１／４の大きさとなっている。次いで補間手段11にお
いて、この低解像度近似画像ｇ1 のサンプリングされた
間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低解像度
近似画像ｇ1 の列毎および一行毎に値が０の行および列
を挿入することにより行う。このように値が０の画素が
補間された低解像度近似画像ｇ1 はぼけてはいるものの
一画素おきに値が０の画素が挿入されているため、信号
値の変化が滑らかではないものとなっている。
【００１７】そしてこのようにして補間が行われた後、
さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ1 に対し
て図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリン
グ処理を施し、低解像度近似画像ｇ1 ′を得る。この低
解像度近似画像ｇ1 ′上述した補間がなされた低解像度
近似画像ｇ1 と比較して信号値の変化が滑らかなものと
なっている。また原画像と比較して周波数帯域的には半
分より高い高周波数が消えたような画像となっている。
これは画像の大きさを１／４にして一画素おきに値が０
の画素を補間し、さらに図３に示すローパスフィルタに
よりフィルタリング処理を施しているため、ガウス関数
により空間周波数が半分よりも高い周波数帯域の画像が
ぼかされたようになっているからである。
さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ1 に対し
て図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリン
グ処理を施し、低解像度近似画像ｇ1 ′を得る。この低
解像度近似画像ｇ1 ′上述した補間がなされた低解像度
近似画像ｇ1 と比較して信号値の変化が滑らかなものと
なっている。また原画像と比較して周波数帯域的には半
分より高い高周波数が消えたような画像となっている。
これは画像の大きさを１／４にして一画素おきに値が０
の画素を補間し、さらに図３に示すローパスフィルタに
よりフィルタリング処理を施しているため、ガウス関数
により空間周波数が半分よりも高い周波数帯域の画像が
ぼかされたようになっているからである。
【００１８】次いで減算器12において、原画像から低解
像度近似画像ｇ1 ′の減算が行われ、細部画像ｂ0 が得
られる。この減算は原画像と低解像度近似画像ｇ1 ′と
の相対応する画素についての信号間で行われる。ここ
で、低解像度近似画像ｇ1 ′は上述したように原画像の
空間周波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけ
たようになっているため、細部画像ｂ0 は原画像のうち
半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっている。
すなわち、図４に示すように細部画像ｂ0 は原画像のナ
イキスト周波数ＮのうちＮ／２〜Ｎの周波数帯域の画像
を表すものとなっている。
像度近似画像ｇ1 ′の減算が行われ、細部画像ｂ0 が得
られる。この減算は原画像と低解像度近似画像ｇ1 ′と
の相対応する画素についての信号間で行われる。ここ
で、低解像度近似画像ｇ1 ′は上述したように原画像の
空間周波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけ
たようになっているため、細部画像ｂ0 は原画像のうち
半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっている。
すなわち、図４に示すように細部画像ｂ0 は原画像のナ
イキスト周波数ＮのうちＮ／２〜Ｎの周波数帯域の画像
を表すものとなっている。
【００１９】次いで、低解像度近似画像ｇ1 はフィルタ
リング手段10に入力され、図３に示すローパスフィルタ
によりフィルタリング処理が施される。そしてフィルタ
リング処理が施された低解像度近似画像ｇ1 は、フィル
タリング手段10において１画素おきにサンプリングさ
れ、低解像度近似画像ｇ2 が得られる。この低解像度近
似画像ｇ2 は、低解像度近似画像ｇ1 の１／４すなわち
原画像の１／16の大きさとなっている。次いで補間手段
11において、この低解像度近似画像ｇ2 のサンプリング
された間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低
解像度近似画像ｇ2 の一列毎および一行毎に値が０の行
および列を挿入することにより行う。このように値が０
の画素が補間された低解像度近似画像ｇ2 はぼけてはい
るものの一画素おきに値が０の画素が挿入されているた
め、信号値の変化が滑らかではないものとなっている。
リング手段10に入力され、図３に示すローパスフィルタ
によりフィルタリング処理が施される。そしてフィルタ
リング処理が施された低解像度近似画像ｇ1 は、フィル
タリング手段10において１画素おきにサンプリングさ
れ、低解像度近似画像ｇ2 が得られる。この低解像度近
似画像ｇ2 は、低解像度近似画像ｇ1 の１／４すなわち
原画像の１／16の大きさとなっている。次いで補間手段
11において、この低解像度近似画像ｇ2 のサンプリング
された間隔に値が０の画素が補間される。この補間は低
解像度近似画像ｇ2 の一列毎および一行毎に値が０の行
および列を挿入することにより行う。このように値が０
の画素が補間された低解像度近似画像ｇ2 はぼけてはい
るものの一画素おきに値が０の画素が挿入されているた
め、信号値の変化が滑らかではないものとなっている。
【００２０】そしてこのようにして補間が行われた後、
さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ2 に対し
て図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリン
グ処理を施し、低解像度近似画像ｇ2 ′を得る。この低
解像度近似画像ｇ2 ′は上述した補間がなされた低解像
度近似画像ｇ2 と比較して信号値の変化が滑らかなもの
となっている。また低解像度近似画像ｇ1 と比較して周
波数帯域的には半分より高い周波数帯域の画像が消えた
ようになっている。
さらにこの補間がなされた低解像度近似画像ｇ2 に対し
て図３に示すローパスフィルタにより再度フィルタリン
グ処理を施し、低解像度近似画像ｇ2 ′を得る。この低
解像度近似画像ｇ2 ′は上述した補間がなされた低解像
度近似画像ｇ2 と比較して信号値の変化が滑らかなもの
となっている。また低解像度近似画像ｇ1 と比較して周
波数帯域的には半分より高い周波数帯域の画像が消えた
ようになっている。
【００２１】次いで減算器12において、低解像度近似画
像ｇ1 から低解像度近似画像ｇ2 ′の減算が行われ、細
部画像ｂ1 が得られる。この減算は低解像度近似画像ｇ
1 と低解像度近似画像ｇ2 ′との相対応する画素につい
ての信号間で行われる。ここで、低解像度近似画像
ｇ2 ′は上述したように低解像度近似画像ｇ1 の空間周
波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけたよう
になっているため、細部画像ｂ1 は低解像度近似画像ｇ
1 のうち半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっ
ている。すなわち、図４に示すように細部画像ｂ1 は低
解像度近似画像ｇ1のうちの半分より上の周波数帯域の
み、すなわち原画像のナイキスト周波数ＮのうちＮ／４
〜Ｎ／２の周波数帯域の画像を表すものとなっている。
このようにガウス分布のローパスフィルタによりフィル
タリング処理を施して細部画像を得るようにしている
が、フィルタリング処理が施された画像を低解像度近似
画像から減算していることから、実質的にはラプラシア
ンフィルタによりフィルタリング処理を施した場合と同
様の結果となる。
像ｇ1 から低解像度近似画像ｇ2 ′の減算が行われ、細
部画像ｂ1 が得られる。この減算は低解像度近似画像ｇ
1 と低解像度近似画像ｇ2 ′との相対応する画素につい
ての信号間で行われる。ここで、低解像度近似画像
ｇ2 ′は上述したように低解像度近似画像ｇ1 の空間周
波数のうち半分より高い周波数帯域の画像がぼけたよう
になっているため、細部画像ｂ1 は低解像度近似画像ｇ
1 のうち半分より上の周波数帯域のみを表す画像となっ
ている。すなわち、図４に示すように細部画像ｂ1 は低
解像度近似画像ｇ1のうちの半分より上の周波数帯域の
み、すなわち原画像のナイキスト周波数ＮのうちＮ／４
〜Ｎ／２の周波数帯域の画像を表すものとなっている。
このようにガウス分布のローパスフィルタによりフィル
タリング処理を施して細部画像を得るようにしている
が、フィルタリング処理が施された画像を低解像度近似
画像から減算していることから、実質的にはラプラシア
ンフィルタによりフィルタリング処理を施した場合と同
様の結果となる。
【００２２】そして上述した処理をフィルタリング手段
10によりフィルタリングされかつサンプリングされた低
解像度近似画像ｇk （ｋ＝１〜Ｎ）に対して順次繰り返
し行い、図４に示すようにｎ個の細部画像ｂk ( ｋ＝１
〜ｎ）および低解像度近似画像の残留画像ｇL を得る。
ここで、細部画像ｂk は、ｂ0 から順に解像度が低くな
る、すなわち画像の周波数帯域が低くなるものであり、
原画像のナイキスト周波数Ｎに対して、細部画像ｂk は
Ｎ／２k+1 〜Ｎ／２k の周波数帯域を表し、画像の大き
さが原画像の１／２2k倍となっている。すなわち、最も
解像度が高い細部画像ｂ0 は原画像と同じ大きさである
が、細部画像ｂ0 の次に高解像度の細部画像ｂ1 原画像
の大きさの１／４となっている。このように、細部画像
が原画像と同一の大きさのものから順次小さくなり、ま
た細部画像はラプラシアンフィルタを施したものと実質
的に同一の画像であることから、本実施の形態による多
重解像度変換はラプラシアンピラミッドと呼ばれるもの
である。また、残留画像ｇL は原画像の非常に解像度が
低い近似画像であると見なすことができ、極端な場合
は、残留画像ｇL は原画像の平均値を表す１つだけの画
像からなるものとなる。そしてこのようにして得られた
細部画像ｂk および残留画像ｇL は図示しないメモリに
記憶される。
10によりフィルタリングされかつサンプリングされた低
解像度近似画像ｇk （ｋ＝１〜Ｎ）に対して順次繰り返
し行い、図４に示すようにｎ個の細部画像ｂk ( ｋ＝１
〜ｎ）および低解像度近似画像の残留画像ｇL を得る。
ここで、細部画像ｂk は、ｂ0 から順に解像度が低くな
る、すなわち画像の周波数帯域が低くなるものであり、
原画像のナイキスト周波数Ｎに対して、細部画像ｂk は
Ｎ／２k+1 〜Ｎ／２k の周波数帯域を表し、画像の大き
さが原画像の１／２2k倍となっている。すなわち、最も
解像度が高い細部画像ｂ0 は原画像と同じ大きさである
が、細部画像ｂ0 の次に高解像度の細部画像ｂ1 原画像
の大きさの１／４となっている。このように、細部画像
が原画像と同一の大きさのものから順次小さくなり、ま
た細部画像はラプラシアンフィルタを施したものと実質
的に同一の画像であることから、本実施の形態による多
重解像度変換はラプラシアンピラミッドと呼ばれるもの
である。また、残留画像ｇL は原画像の非常に解像度が
低い近似画像であると見なすことができ、極端な場合
は、残留画像ｇL は原画像の平均値を表す１つだけの画
像からなるものとなる。そしてこのようにして得られた
細部画像ｂk および残留画像ｇL は図示しないメモリに
記憶される。
【００２３】次いでこのようにして得られた細部画像ｂ
k に対して強調処理手段３において強調処理が施され
る。以下強調処理の詳細について説明する。
k に対して強調処理手段３において強調処理が施され
る。以下強調処理の詳細について説明する。
【００２４】上述したように画像を多重解像度変換する
ことにより得られる複数の周波数帯域ごとの細部画像ｂ
k において、原画像に含まれる被写体の輪郭のような成
分は、低周波数帯域の画像においてもある程度の大きさ
の信号値を有するものである。しかしながら、ノイズの
ような成分は高周波数帯域の画像には含まれるが、低周
波数帯域の画像においては消えてしまい信号値としては
０に近い値となる。例えば図５に示すように細部画像ｂ
k と細部画像ｂk よりも低周波数帯域の細部画像ｂk+1
とを比較すると、点Ａ，ＢおよびＣにおいては双方の細
部画像が信号値を有するものである。しかしながら点Ｄ
においては細部画像ｂk においては信号値を有するが、
細部画像ｂk+1 においては信号値が０となっている。し
たがって、細部画像ｂk の点Ｄはノイズのように不要な
部分であり、他の点Ａ，ＢおよびＣは被写体の輪郭のよ
うに必要な部分であると見なすことができる。
ことにより得られる複数の周波数帯域ごとの細部画像ｂ
k において、原画像に含まれる被写体の輪郭のような成
分は、低周波数帯域の画像においてもある程度の大きさ
の信号値を有するものである。しかしながら、ノイズの
ような成分は高周波数帯域の画像には含まれるが、低周
波数帯域の画像においては消えてしまい信号値としては
０に近い値となる。例えば図５に示すように細部画像ｂ
k と細部画像ｂk よりも低周波数帯域の細部画像ｂk+1
とを比較すると、点Ａ，ＢおよびＣにおいては双方の細
部画像が信号値を有するものである。しかしながら点Ｄ
においては細部画像ｂk においては信号値を有するが、
細部画像ｂk+1 においては信号値が０となっている。し
たがって、細部画像ｂk の点Ｄはノイズのように不要な
部分であり、他の点Ａ，ＢおよびＣは被写体の輪郭のよ
うに必要な部分であると見なすことができる。
【００２５】したがって、画像の強調を施す所定の周波
数帯域よりも低周波数帯域の画像について、信号値の絶
対値が比較的低い部分は所定の周波数帯域の画像のその
部分に対応する部分が信号値を有するものであっても、
その部分の信号により表される成分はノイズである可能
性が非常に高い。よって、強調処理を施したい周波数帯
域の細部画像ｂk よりも低周波数帯域の細部画像（本実
施の形態においては１レベル周波数帯域が低い細部画像
ｂk+1 ）の信号値を検出し、この信号値の検出の結果、
細部画像ｂk+1 における信号値の絶対値が比較的小さい
部分に対応する細部画像ｂk の部分については、強調係
数を他の部分と比較して小さくして強調を行うようにす
る。すなわち、図６に示すように細部画像ｂk+1 の信号
値の絶対値が大きいほど強調度ｆを大きくするものであ
る。そしてこのようにして決定された細部画像ｂk+1 に
基づく強調度ｆ（ｂk+1 ）を下記の式（１）に示すよう
に細部画像ｂk に乗じ、強調画像ｂkpを得る。
数帯域よりも低周波数帯域の画像について、信号値の絶
対値が比較的低い部分は所定の周波数帯域の画像のその
部分に対応する部分が信号値を有するものであっても、
その部分の信号により表される成分はノイズである可能
性が非常に高い。よって、強調処理を施したい周波数帯
域の細部画像ｂk よりも低周波数帯域の細部画像（本実
施の形態においては１レベル周波数帯域が低い細部画像
ｂk+1 ）の信号値を検出し、この信号値の検出の結果、
細部画像ｂk+1 における信号値の絶対値が比較的小さい
部分に対応する細部画像ｂk の部分については、強調係
数を他の部分と比較して小さくして強調を行うようにす
る。すなわち、図６に示すように細部画像ｂk+1 の信号
値の絶対値が大きいほど強調度ｆを大きくするものであ
る。そしてこのようにして決定された細部画像ｂk+1 に
基づく強調度ｆ（ｂk+1 ）を下記の式（１）に示すよう
に細部画像ｂk に乗じ、強調画像ｂkpを得る。
【００２６】 ｂkp＝ｂk ×ｆ（ｂk+1 ） …(1) このように所定周波数帯域の細部画像ｂk に対して強調
処理を施すことにより、この所定周波数帯域の細部画像
ｂk におけるノイズ等の不要な成分は他の必要な成分よ
りも強調度が小さくなるため、目立たなくなる。
処理を施すことにより、この所定周波数帯域の細部画像
ｂk におけるノイズ等の不要な成分は他の必要な成分よ
りも強調度が小さくなるため、目立たなくなる。
【００２７】なお、この強調処理において、細部画像ｂ
k+1 の１つの画素に対応する点は細部画像ｂk において
４つある。このため、強調処理のための係数を決定する
際には、細部画像ｂk の４つの画素に対応する細部画像
ｂk+1 の１つの画素値を補間して、４つの画素にそれぞ
れ対応する値を得、この値に基づいて強調係数を決定す
るものである。また、細部画像ｂk の４つの画素に対応
する細部画像ｂk+1 １つの画素値を代表させて、この１
つの画素値に基づいて４つの画素の強調度を決定するよ
うにしてもよい。
k+1 の１つの画素に対応する点は細部画像ｂk において
４つある。このため、強調処理のための係数を決定する
際には、細部画像ｂk の４つの画素に対応する細部画像
ｂk+1 の１つの画素値を補間して、４つの画素にそれぞ
れ対応する値を得、この値に基づいて強調係数を決定す
るものである。また、細部画像ｂk の４つの画素に対応
する細部画像ｂk+1 １つの画素値を代表させて、この１
つの画素値に基づいて４つの画素の強調度を決定するよ
うにしてもよい。
【００２８】次いで、強調処理が施された周波数帯域の
細部画像ｂk および他の周波数帯域の細部画像を逆変換
する。この逆変換の処理は復元処理手段４において以下
のようにして行われる。
細部画像ｂk および他の周波数帯域の細部画像を逆変換
する。この逆変換の処理は復元処理手段４において以下
のようにして行われる。
【００２９】図７は細部画像の逆変換の詳細を表す図で
ある。まず、残留画像ｇL が補間手段14により各画素の
間が補間されて元の大きさの４倍の大きさの画像ｇL ′
とされる。次に加算器15においてその補間された画像ｇ
L ′と最も低解像度の細部画像ｂn-1 の相対応する画素
同志で加算を行い、加算画像（ｇL ′＋ｂn-1 ）を得
る。次いでこの加算画像（ｇL ′＋ｂn-1 ）は補間手段
14に入力され、この補間手段14において各画素の間が補
間されて元の大きさの４倍の大きさの画像ｂn-1´とさ
れる。
ある。まず、残留画像ｇL が補間手段14により各画素の
間が補間されて元の大きさの４倍の大きさの画像ｇL ′
とされる。次に加算器15においてその補間された画像ｇ
L ′と最も低解像度の細部画像ｂn-1 の相対応する画素
同志で加算を行い、加算画像（ｇL ′＋ｂn-1 ）を得
る。次いでこの加算画像（ｇL ′＋ｂn-1 ）は補間手段
14に入力され、この補間手段14において各画素の間が補
間されて元の大きさの４倍の大きさの画像ｂn-1´とさ
れる。
【００３０】次いでこの画像ｂn-1 ′は、加算器15にお
いて細部画像ｂn-1 の一段階高解像度の画像ｂn-2 と相
対応する画素同志の加算が行われ、加算された加算信号
（ｂn-1 ′＋ｂn-2 ）は補間手段14において各画素の間
隔が補間され、細部画像ｂn-2 の４倍の大きさの画像ｂ
n-2 とされる。
いて細部画像ｂn-1 の一段階高解像度の画像ｂn-2 と相
対応する画素同志の加算が行われ、加算された加算信号
（ｂn-1 ′＋ｂn-2 ）は補間手段14において各画素の間
隔が補間され、細部画像ｂn-2 の４倍の大きさの画像ｂ
n-2 とされる。
【００３１】以上の処理を繰り返し、強調画像ｂkpにつ
いても同様の処理を施す。すなわち、強調画像ｂkpと上
述した処理が施された一段階低解像度の画像ｂk-1 ′と
の加算が加算器15において行われ、さらに加算信号（ｂ
kp＋ｂk-1 ′）に対して補間手段14において各画素の間
が補間され、補間信号ｂkp′を得る。そしてこの処理を
より高周波の細部画像に対して順次行い、最終的に加算
器15において補間画像ｂ1 ′と最高解像度の細部画像ｂ
0 との加算が行われ、処理済画像信号Ｓ′を得る。
いても同様の処理を施す。すなわち、強調画像ｂkpと上
述した処理が施された一段階低解像度の画像ｂk-1 ′と
の加算が加算器15において行われ、さらに加算信号（ｂ
kp＋ｂk-1 ′）に対して補間手段14において各画素の間
が補間され、補間信号ｂkp′を得る。そしてこの処理を
より高周波の細部画像に対して順次行い、最終的に加算
器15において補間画像ｂ1 ′と最高解像度の細部画像ｂ
0 との加算が行われ、処理済画像信号Ｓ′を得る。
【００３２】このようにして得られた処理済画像信号
Ｓ′は画像出力手段５に入力され、可視像として表示さ
れる。この画像出力手段５はＣＲＴ等のディスプレイ手
段でもよいし、感光フィルムに光走査記録を行う記録装
置であってもよいし、あるいはそのために画像信号を一
旦光ディスク、磁気ディスク等の画像ファイルに記憶さ
せる装置であってもよい。
Ｓ′は画像出力手段５に入力され、可視像として表示さ
れる。この画像出力手段５はＣＲＴ等のディスプレイ手
段でもよいし、感光フィルムに光走査記録を行う記録装
置であってもよいし、あるいはそのために画像信号を一
旦光ディスク、磁気ディスク等の画像ファイルに記憶さ
せる装置であってもよい。
【００３３】このようにしてラプラシアンピラミッドに
より多重解像度に変換された細部画像に対して、所望と
する周波数帯域の細部画像に対する強調係数をその所望
とする周波数帯域よりも低周波数帯域の細部画像の信号
に基づいて設定することにより、所望と周波数帯域の画
像はノイズ等の不要な成分はそれ程強調されることな
く、被写体の輪郭等の必要な成分のみが強調されること
となる。したがって、強調処理が施された細部画像およ
びそれ以外の細部画像を逆変換することにより得られる
処理済画像は、所望とする周波数帯域の画像が強調され
ているが、この周波数帯域におけるノイズ等の不要な部
分は強調されていないため、ノイズが目立たない観察読
影に適した良好なものとなる。
より多重解像度に変換された細部画像に対して、所望と
する周波数帯域の細部画像に対する強調係数をその所望
とする周波数帯域よりも低周波数帯域の細部画像の信号
に基づいて設定することにより、所望と周波数帯域の画
像はノイズ等の不要な成分はそれ程強調されることな
く、被写体の輪郭等の必要な成分のみが強調されること
となる。したがって、強調処理が施された細部画像およ
びそれ以外の細部画像を逆変換することにより得られる
処理済画像は、所望とする周波数帯域の画像が強調され
ているが、この周波数帯域におけるノイズ等の不要な部
分は強調されていないため、ノイズが目立たない観察読
影に適した良好なものとなる。
【００３４】なお、上述した実施の形態においては、画
像を多重解像度画像に変換するためにラプラシアンピラ
ミッドの手法を用いているが、これに限定されるもので
はなく、例えばウェーブレット変換、あるいはサブバン
ド変換等他の方法により多重解像度画像に変換するよう
にしてもよいものである。
像を多重解像度画像に変換するためにラプラシアンピラ
ミッドの手法を用いているが、これに限定されるもので
はなく、例えばウェーブレット変換、あるいはサブバン
ド変換等他の方法により多重解像度画像に変換するよう
にしてもよいものである。
【００３５】ここで、ウェーブレット変換は、周波数解
析の方法として近年開発されたものであり、ステレオの
パターンマッチング、データ圧縮等に応用がなされてい
るものである（OLIVIER RIOUL and MARTIN VETTERLI;Wa
velets and Signal Processing,IEEE SP MAGAZINE,P.14
-38,OCTOBER 1991、Stephane Mallat;Zero-Crossingsof
a Wavelet Transform,IEEE TRANSACTIONS ON INFORM
ATION THEORY,VOL.37,NO.4,P.1019-1033,JULY 1991
）。
析の方法として近年開発されたものであり、ステレオの
パターンマッチング、データ圧縮等に応用がなされてい
るものである（OLIVIER RIOUL and MARTIN VETTERLI;Wa
velets and Signal Processing,IEEE SP MAGAZINE,P.14
-38,OCTOBER 1991、Stephane Mallat;Zero-Crossingsof
a Wavelet Transform,IEEE TRANSACTIONS ON INFORM
ATION THEORY,VOL.37,NO.4,P.1019-1033,JULY 1991
）。
【００３６】このウェーブレット変換は、
【００３７】
【数１】
【００３８】なる式において信号を複数の周波数帯域ご
との周波数信号に変換するものである。すなわち、関数
ｈの周期および縮率を変化させ、原信号を移動させるこ
とによりフィルタリング処理を行えば、細かな周波数か
ら粗い周波数までの所望とする周波数に適合した周波数
信号を作成することができる。
との周波数信号に変換するものである。すなわち、関数
ｈの周期および縮率を変化させ、原信号を移動させるこ
とによりフィルタリング処理を行えば、細かな周波数か
ら粗い周波数までの所望とする周波数に適合した周波数
信号を作成することができる。
【００３９】一方、サブバンド変換は、ウェーブレット
変換のように１種類のフィルタにより２つの周波数帯域
の画像を得るのみではなく、複数種類のフィルタを用い
て複数の周波数帯域の画像を一度に得ることをも含む変
換方法である。
変換のように１種類のフィルタにより２つの周波数帯域
の画像を得るのみではなく、複数種類のフィルタを用い
て複数の周波数帯域の画像を一度に得ることをも含む変
換方法である。
【００４０】そして、このようにウェーブレット変換あ
るいはサブバンド変換により得られた複数の周波数帯域
ごとの画像に対して上述したラプラシアンピラミッドの
場合と同様に、所望とする周波数帯域の画像に対してこ
の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像の信号値に基づ
いて強調係数を設定して強調処理を行うことにより、所
望とする周波数帯域の画像が強調されるが、この周波数
帯域におけるノイズ等の不要な部分は強調されないた
め、ノイズが目立たない観察読影に適した良好な画像を
得ることができる。
るいはサブバンド変換により得られた複数の周波数帯域
ごとの画像に対して上述したラプラシアンピラミッドの
場合と同様に、所望とする周波数帯域の画像に対してこ
の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像の信号値に基づ
いて強調係数を設定して強調処理を行うことにより、所
望とする周波数帯域の画像が強調されるが、この周波数
帯域におけるノイズ等の不要な部分は強調されないた
め、ノイズが目立たない観察読影に適した良好な画像を
得ることができる。
【００４１】また、上述した実施の形態においては強調
処理を施す所望とする周波数帯域の画像の強調係数をそ
の周波数帯域よりも一段階低周波数帯域の画像の信号値
に基づいて決定するようにしているが、一段階低周波数
帯域のみではなく、二段階、三段階あるいはそれ以上低
周波数帯域の画像に基づいて決定するようにしてもよい
ものである。
処理を施す所望とする周波数帯域の画像の強調係数をそ
の周波数帯域よりも一段階低周波数帯域の画像の信号値
に基づいて決定するようにしているが、一段階低周波数
帯域のみではなく、二段階、三段階あるいはそれ以上低
周波数帯域の画像に基づいて決定するようにしてもよい
ものである。
【図１】本発明による画像処理方法を実施するための装
置のブロック図
置のブロック図
【図２】多重解像度分解処理手段の詳細を表す図
【図３】ローパスフィルタを表す図
【図４】ラプラシアンピラミッドが施された複数の周波
数帯域ごとの細部画像を表す図
数帯域ごとの細部画像を表す図
【図５】細部画像ｂk および細部画像ｂk+1 の比較図
【図６】強調度を表すグラフ
【図７】復元処理手段の詳細を表す図
１ 画像入力手段 ２ 多重解像度分解処理手段 ３ 強調処理手段 ４ 復元処理手段 ５ 画像出力手段 10 フィルタリング手段 11 補間手段 12 減算器 14 補間手段 15 加算器
Claims (2)
- 【請求項１】 画像を多重解像度空間に変換すること
により、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解
し、 該複数の周波数帯域のうち所定の周波数帯域の画像に対
して、該所定の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像に
おける信号値の絶対値が比較的大きい部分に対応する部
分ほど大きい強調度の強調係数を乗じ、 該強調係数が乗じられた周波数帯域の画像および他の周
波数帯域の画像を逆多重解像度変換することにより処理
済画像を得ることを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２】 画像を多重解像度空間に変換すること
により、該画像を複数の周波数帯域ごとの画像に分解す
る画像分解手段と、 該複数の周波数帯域のうち所定の周波数帯域の画像に対
して、該所定の周波数帯域よりも低周波数帯域の画像に
おける信号値の絶対値が比較的大きい部分に対応する部
分ほど大きい強調度の強調係数を乗じる強調係数乗算手
段と、 該強調係数が乗じられた周波数帯域の画像および他の周
波数帯域の画像を逆多重解像度変換することにより処理
済画像を得る逆変換手段とからなることを特徴とする画
像処理装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19151895A JP4004561B2 (ja) | 1995-07-27 | 1995-07-27 | 画像処理方法および装置 |
| US08/685,613 US5907642A (en) | 1995-07-27 | 1996-07-24 | Method and apparatus for enhancing images by emphasis processing of a multiresolution frequency band |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19151895A JP4004561B2 (ja) | 1995-07-27 | 1995-07-27 | 画像処理方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0944655A true JPH0944655A (ja) | 1997-02-14 |
| JP4004561B2 JP4004561B2 (ja) | 2007-11-07 |
Family
ID=16275996
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19151895A Expired - Lifetime JP4004561B2 (ja) | 1995-07-27 | 1995-07-27 | 画像処理方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4004561B2 (ja) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11272853A (ja) * | 1998-03-26 | 1999-10-08 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像の鮮鋭度推定方法および装置 |
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| CN106331429A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-01-11 | 上海交通大学 | 一种视频细节放大方法 |
-
1995
- 1995-07-27 JP JP19151895A patent/JP4004561B2/ja not_active Expired - Lifetime
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