JPH1049669A - 画像処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】本発明の課題は、画像本来の構造をなるべく壊
さないで見やすい画像を生成する画像処理を行う。 【解決手段】入力画像の各点において、ステップ１０１
で画像のエッジ部であるか平坦部であるか認識する。画
像のエッジ部であると認識された場合は、ステップ１０
２でエッジ部用の非線形平滑化処理を行う。画像の平坦
部であると認識された場合は、平坦部用の非線形平滑化
処理を行う。以上により、画像のエッジ部と平坦部につ
いてそれぞれに合った非線形平滑化処理を独立して行う
ことができる。例えば、着目した画像点を中心に８方向
の輝度変化を評価し、その中から最小変化方向に１次元
の非線形平滑化を行う場合、画像平坦部と判断された点
は、画像エッジ部と判断された点よりも平滑化するマト
リクス数を大きく設定し、平滑化効果を高めるなど、そ
れぞれに合った平滑化をすることができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、入力した画像に対
して所定の処理を施す画像処理に関するもである。その
なかでも特に、画像処理を施すことにより画像の質を改
善し、見やすい画像を生成するものである。

【０００２】

【従来の技術】特開平８−１６１４８３号公報には、画
像の各点で、複数の所定方向についてそれぞれ画像の輝
度変化の大きさを評価し、輝度変化が最小となる方向
（最小変化方向）を画像の各点毎に求め、最小変化方向
に１次元の非線形平滑化を行うことが記載されている。
この従来技術では、画像上の全ての点（近傍の点がない
ために処理できない画像の端の部分は除く）で、皆同じ
非線形処理が行われる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術では、画
像上の全ての点で、皆同じ非線形処理を行うようになっ
ており、一枚の画像でもそれぞれかけ離れた特徴を持つ
画像の平坦部とエッジ部について、どちらも同じ非線形
処理を行うことになっている。したがって、上記従来技
術は画像の中で大きく特徴の異なるエッジ部と平坦部に
着目すると、それぞれの特徴に会った最適な処理からか
け離れた処理をするという問題点があった。本発明の課
題は、上記従来技術の問題点を考慮し、上記従来技術の
処理よりもさらに画質を改善する画像処理方法を提供す
ることにある。

【０００４】

【課題を解決するための手段】この課題を解決するた
め、入力画像のエッジ部と平坦部を分離して認識する処
理を行い、エッジ部はエッジ部、平坦部は平坦部に適し
た処理を行った値が出力画像値として得られるようにし
た。

【０００５】

【発明の実施の形態】本発明は、画像処理を行う発明で
あり、具体的には下記の方法を実施するプログラムまた
はハードを作成することにより実現できる。以下、本発
明の実施例を３例挙げ、それぞれ（１）〜（３）節に分
けて説明する。

【０００６】（１）本発明第１の実施例（図1） 図１は、本発明の第１の実施例における処理手順を示す
図である。図１に基づいた処理手順の概略を（１−１）
節で説明し、さらに各ステップの具体的な処理方法をス
テップ毎にそれぞれ（１−２）〜（１−４）節で説明す
る。

【０００７】（１−１）図１の手順 図１は本発明の課題を解決する方法の処理手順を示した
図であり、図１の番号をステップ番号として以下に説明
する。

【０００８】ステップ１０１：入力画像のエッジ部と平
坦部を区別し、分離して認識する処理を行う。認識結果
に基づいて、エッジ部と平坦部を区別するマップＭ(i,
j)を作成する。例えば、エッジ部と認識した部分のマッ
プ値は、Ｍ(i,j)＝１とし、平坦部と認識した部分のマ
ップ値は、Ｍ(i,j)＝０とする。ただし、i,jは画像のｉ
行ｊ列を意味する。

【０００９】ステップ１０２：ステップ１０１でエッジ
部と認識された部分、すなわち、 Ｍ(i,j)＝１の場合
は、エッジ部に有効な非線形平滑化処理を行う。

【００１０】ステップ１０３：ステップ１０１で平坦部
と認識された部分、すなわち、 Ｍ(i,j)＝０の場合は、
平坦部に有効な非線形平滑化処理を行う。

【００１１】（１−２）ステップ１０１の具体的な処理
方法 ステップ１０１は、画像のエッジ部分と平坦部分を区別
して認識する方法であればどのようなものでも用いるこ
とができる。例えばエッジ画像を利用する方法がある。
以下、処理方法の具体例を説明する。

【００１２】はじめに以下の数１に基づいてエッジ画像
Ｅ(i,j)を作成する処理を行う。

【００１３】

【数１】

【００１４】ただし、 Ｉ(i+p,j+q) は入力画像のi+p行
j+q列の値である。 ｆ(p,q)の具体的な値は、Ｅ(i,j)
がエッジ画像となるものであれば、どのような値を用い
てかまわない。例えば、以下の数２としたり、以下の数
３としたりすることができる。

【００１５】 p=q=0の時：ｆ(0,0)=１、 pかqのどちらか一方が０の時：ｆ(0,0)=-1/4、 その他の時：ｆ(p,q)=０ …（数２） p=q=0の時：ｆ(0,0)=１、その他の時：ｆ(p,q)=-1/8 …（数３） 以上の方法により求めたエッジ画像Ｅ(i,j)について、
Ｅ(i,j)の値が所定のしきい値よりも大きい場合にはエ
ッジ部分と見做し、マップの値Ｍ(i,j)を１とする。 Ｅ
(i,j)の値が所定のしきい値よりも低い場合には平坦部
と見做し、マップの値Ｍ(i,j)を０とする。ただし、上
記しきい値の設定の仕方は各種ある。例えば、適当なし
きい値を与えた場合のマップ値を表示して適当であると
判定するまでインターラクティブに変えて適切なしきい
値を探す方法を用いることもできるし、画像のノイズの
大きさを評価してノイズの標準偏差値の所定倍（例えば
３倍）に設定する方法を用いることもできるし、エッジ
画像のヒストグラムを求めてその累積ヒストグラムが所
定の割合（例えば８０％）になる値にすることもできる
し、累積ヒストグラムの８０％になる値がノイズの標準
偏差の３倍よりも小さい場合はしきい値をノイヅの３倍
とし、それ以外は、累積ヒストグラムの８０％になる値
とノイズの標準偏差の３倍の値との平均値をしきい値に
することなど、しきい値の設定の仕方は各種方法が考え
られる。

【００１６】また、以上で求めたマップＭ(i,j)につい
てＭ(i,j)の値が１ならばその近傍の新たなマップ値
Ｍ’(i+p,j+q)を１とし、残りの点の新たなマップ値
Ｍ’(i,j)は０とする処理を行い、エッジ部位の領域を
増やした処理を行うこともできる。この場合エッジが不
安定であってもエッジ部をより確実にエッジ部とみなす
ことができるという利点がある。

【００１７】（１−３）ステップ１０２の具体的な処理
方法 ここでは、エッジ部で有効な処理ならばどのような処理
も用いることができる。一例として上記従来技術の方法
を用いた例を示す。

【００１８】初めに、エッジ部と見なされた点につい
て、図４のように８方向取り、各方向の輝度変化の大き
さを以下の数４に基づいて計算する。図４では、各方向
について、中心点も含め５点のサンプリング点を持つ。

【００１９】

【数４】

【００２０】だだし、 Ｓ(d,i,j)は、ｉ行ｊ列の点にお
けるｄ方向の輝度変化を捉えた値であり、ｄは図４で示
された８方向について各方向に順番を付けた数値であ
り、例えば右上と左下方向をｄ＝０と定義し、それから
時計周りに順次１〜７番と定義する。 absは絶対値を意
味し、 dirval(Ｉ(i,j),d,m)は、 入力画像Ｉのｉ行ｊ
列の点からｄ方向にｍサンプリング点行った点の値を意
味する。図４で示した黒丸の点は、元々のデータ値があ
る点であるが、白丸で示した点は元々のデータ値がない
ので周りの点の値から補間を要する。補間法は各種あ
り、例えば、最も近い２点の値の平均値とする方法や、
最も近い2点のうち、中心から見て上下か左右方向に近
い方の点の値とする方法などがあり、どのような方法を
用いることができる。

【００２１】次に、８方向の輝度変化の中から最小値と
なる方向（最小変化方向）を求める。式で示すと以下の
数５になる。

【００２２】 dmin(i,j) = mindir(Ｓ(d,i,j)|0<=d<=7) …（数５） ただし、mindir(Ｓ(d,i,,j)|0<=d<=7)は、８方向捉えた
輝度変化値の中で最小値となる方向を求めることを意味
する。最小値を持つ方向が２つ以上ある場合は、方向を
数字として表した時の数値の少ない方向としてもよい
し、逆に大きい数値の方向としてもどちらでも構わな
い。

【００２３】次に最小変化方向に１次元の非線形平滑化
を行う。具体的な方法は各種あるがここでは上記従来技
術で示した方法を数６〜数９に示し、別の方法を数１０
〜数１３に示す。

【００２４】 Hmin(i,j)= (1-f(i,j))*I(i,j) + f(i,j)*H0(i,j) …（数６）

【００２５】

【数７】

【００２６】 f０ = σ0*σ0／(σ0*σ0+α*α*σ(i,j)*σ(i,j)) …（数８）

【００２７】

【数９】

【００２８】ただし、dirval(Ｉ(i,j),dmin(i,j),m )
は、入力画像のｉ行ｊ列の点から数５で求めた最小変化
方向であるdmin(i,j)方向にｍサンプリング点行った点
における輝度値を意味する。 Hmin(i,j)は、ｉ行ｊ列の
点における平滑化後の出力値を意味し、σ0は入力画像
のノイズの標準偏差に比例する量を計算した値を意味
し、αは平滑化の程度を決める所定の値である。なお、
σ0の計算の仕方は各種あり、例えばノイズ部とみなせ
る画像の端の小さな領域の輝度の２乗平均の平方根を用
いてもよいし、画像各点における近傍の点の中で最も変
位の小さい値の平均値を用いてもよい。

【００２９】数７と数９では、ｍの値が−２〜２までの
５点あるため、上記数６から数９までは、最小変化方向
に５点の1次元非線形平滑化をしたものである。平滑化
を行う点数はどのように取ることもできるが、エッジ部
では、平坦部よりも短い距離の平滑化をした方が好まし
く、ここでは５点とした。以上の数６から数９までの1
次元非線形平滑化の他にもいろいろな非線形平滑化を行
うことができる。たとえば、以下の数１０〜数１３の１
次元非線形平滑化を行うこともできる。

【００３０】

【数１０】

【００３１】 w(m,i,j) = u(m,i,j)/ut(m,i,j) …（数１１）

【００３２】

【数１２】

【００３３】 m=0の時：u(0,i,j) = 1、 m>=1の時：u(m,i,j) = u(m-1,i,j)/(1+(dir(I(i,j),dmin(i,j),m)/(α*σ0))* *β) m<=-1の時： u(m,i,j) = u(m+1,i,j)/(1+(dir(I(i,j),dmin(i,j),m)/(α*σ0) )**β) …（数１３） ただし、 Hmin(i,j)は、ｉ行ｊ列の点における平滑化後
の出力値を意味し、σ0は入力画像のノイズの標準偏差
に比例する量を計算した値を意味し、αは平滑化の程度
を決める所定の値であり、βは平滑化の寄与を決める所
定のパラメータ値である。

【００３４】以上の他にも、最小変化方向の１次元非線
形平滑化を行う方法は各種ある。例えば所定の点数の１
次元データの中から中間値を選ぶこともできる。また、
入力データが０と１の２値画像で出力も０が１を取るよ
うな場合は、１次元データの中から数の多い方の値を選
ぶことなどもできる。

【００３５】（１−４）ステップ１０３の具体的な処理
方法 平坦部で有効な処理を行う。具体的な方法は各種ある
が、一例として上記（１−３）節で用いた１次元非線形
平滑化を用いた場合を記す。上記数６〜数９の非線形平
滑化を用いる場合は、最小変化方向に平滑化する点数を
エッジ部より大きく設定する。例えば、エッジ部で５点
とした場合、平坦部では９点や１１点などにする。平滑
化するマトリクス数を大きめに設定するほど平滑化の効
果が増大するが、本来あるべき微妙な濃淡が消える場合
もある。数７と数９では和を取る範囲が−２＜＝ｍ＜＝
２であり、平滑化のマトリクス数が５点の平滑化の場合
の式になっているが、和を取る範囲を−４＜＝ｍ＜＝４
にし、数７の分母を５から９にすれば平滑化のマトリク
スが９点となる１次元非線形平滑化を行う式になる。

【００３６】同様に数１０〜数１３までの１次元非線形
平滑化を行う場合も平坦部では、９点や１１点などエッ
ジ部よりも平滑化のマトリクス数を大きくする。

【００３７】図５は、平滑化のマトリクス数が９点の場
合の８方向のサンプリング点を図示したものである。図
４と同様に白丸で示した点は補間を要す点で、最も近い
2点の平均値とする補間方法もあるし、最も近い2点のう
ち、中心から上下方向または、左右方向に近い方の点の
値とする補間方法もあり、具体的な補間方法は各種あ
る。

【００３８】また、９点の平滑化を行う場合、輝度変化
を計算する数４も、各方向で９点を用いた輝度変化の計
算を行うように−４＜＝ｍ＜＝４で和を取ることもでき
るし、数４のまま各方向５点の輝度変化を求めて、平滑
化だけ９点で行うことなどもできる。その他にも、平坦
部では最小変化方向の１次元の非線形平滑化だけでな
く、最小方向と45度づれた方向の１次元平滑化を行い、
両者の平均値としたり、平面内の適当な重み付き平均値
とするなど、１次元方向だけでない平滑化を行うことも
できる。

【００３９】なお、以上の説明では、図の端の領域で近
傍の点のデータがないことから生じる特例処理について
触れていない。図の端の領域で必要な特例処理の具体的
な仕方は各種ある。例えば、５点の平滑化を行う場合、
図の端から２点分の領域はデータがない部分が生じる
が、その領域は、原画を出力値とする方法がある。その
外、画像の両端がサイクリックに接続されているものと
仮定して、サイクリックに接続した時のデータ値を参照
して処理する方法などもある。

【００４０】（２）本発明第２の実施例（図２） 図２は、本発明第２の実施例の処理手順を図示したもの
である。図１の場合と同様の出力画像を得ることができ
る。図１では、ステップ１０１でエッジ部か平坦部か分
離してエッジ部と認識した部分はステップ２０２のエッ
ジ部に有効な非線形処理を行い、平坦部と認識した場合
はステップ２０３の平坦部に有効な非線形処理を行うも
のであった。

【００４１】図2の手順では、ステップ２０１でステッ
プ１０１と同様の方法を用いてエッジ部と平坦部を区別
するマップＭ(i,j)を求める。ステップ２０２では、ス
テップ１０２で行った非線形平滑化処理を画像全体につ
いて行い、エッジ部に有効な処理画像Ａ(i,j)を求め
る。ステップ２０２と１０２の違いは、画像全体に処理
をするか、エッジ部と認識した場合に処理をするかだけ
の違いで処理内容は全く同一である。同様にステップ２
０３では、ステップ１０３で行った非線形平滑化処理を
画像全体について行い、平坦部に有効な処理画像Ｂ(i,
j)を求める。ステップ２０４では、エッジ部と平坦部を
区別するマップＭ(i,j)の値に応じてエッジ部に有効な
画像Ａ(i,j)か平坦部に有効な画像Ｂ(i,j)かの切り張り
処理を行う。すなわち以下の数１４の処理を行い出力画
像Ｇ(i,j)を得る。

【００４２】 Ｍ(i,j)＝１の場合（エッジ部の場合）： Ｇ(i,j) = Ａ(i,j)、 Ｍ(i,j)＝０の場合（平坦部の場合）： Ｇ(i,j) = Ｂ(i,j) …（数１４）。

【００４３】（３）本発明第３の実施例（図３） 図３の実施例は、図２の上記実施例と似ている。ステッ
プ３０２はステップ２０２の処理と全く同一であり、ス
テップ３０３の処理もステップ２０３の処理と全く同一
である。ステップ３０１の処理は、ステップ２０１、す
なわち上記ステップ１０１の処理とよく似ているがエッ
ジ部と平坦部をはっきり分けず、エッジ部らしら、平坦
部らしさを表した度合いマップＭ"(i,j)を作成する。例
えば、数１で求めたエッジ画像Ｅ(i,j)を基に、以下の
数１５ようにエッジ部と平坦部の度合いマップＭ"(i,j)
を作ることができる。

【００４４】 Ｍ" (i,j) = Ｅ(i,j)* Ｅ(i,j)／(Ｅ(i,j)* Ｅ(i,j)+γ*γ*σ０*σ０) …（数１５） ここで、σ0は数８の時と同様に入力画像のノイズの標
準偏差に比例する量を計算した値を意味し、γはエッジ
と平坦部の度合いを決める所定のパラメータ値である。
なお、σ0の計算の仕方は各種あり、例えばノイズ部と
みなせる画像の端の小さな領域の輝度の２乗平均の平方
根を用いてもよいし、画像各点における近傍の点の中で
最も変位の小さい値の平均値を用いてもよい。

【００４５】図3の実施例の場合、ステップ３０４で行
う処理は、以下の数１６の処理である。

【００４６】 Ｇ(i,j) = Ｍ" (i,j)＊Ａ(i,j) + （ １− Ｍ" (i,j) ）＊Ｂ(i,j) …（数１６）。

【００４７】

【発明の効果】本発明によれば、画像のエッジ部と平坦
部を分離して各々独立な処理ができることから、それぞ
れの部位の特徴に適した処理を行えるようになり、従来
よりも画質を改善した出力画像を得られるという効果が
ある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例の手順を示す図である。

【図２】本発明の第２の実施例の手順を示す図である。

【図３】本発明の第３の実施例の手順を示す図である。

【図４】輝度変化を評価する方向とサンプリング点の例
を示す図である。

【図５】輝度変化を評価する方向とサンプリング点の別
の例を示す図である。

【符号の説明】

１０１…エッジ部と平坦部を分離するステップ、１０２
…エッジ部用の非線形平滑化をするステップ、１０３…
平坦部用の非線形平滑化をするステップ、２０１…エッ
ジ部と平坦部を分離するステップ、２０２…エッジ部に
有効な非線形平滑化をするステップ、２０３…平坦部に
有効な非線形平滑化をするステップ、２０４…エッジ部
と平坦部のデータ切り張り処理をするステップ、３０１
…エッジ部と平坦部の度合いを求めるステップ、３０２
…エッジ部に有効な非線形平滑化をするステップ、３０
３…平坦部に有効な非線形平滑化をするステップ、３０
４…エッジ部と平坦部の度合いに応じた重み付き平均を
するステップである。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 佐野 耕一 神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地 株 式会社日立製作所システム開発研究所内

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力された入力画像のエッジ部と平坦部を
   分離し、 前記入力画像のエッジ部には、エッジ部用の画像処理を
   施し、前記入力画像の平坦部には、平坦部用の画像処理
   を施し、 画像処理が施されたエッジ部および平坦部を統合して出
   力することを特徴とする画像処理方法。
2. 【請求項２】請求項１に記載の画像処理方法において、 前記エッジ部および前記平坦部で施される画像処理は、
   平滑化処理であることを特徴とする画像処理方法。
3. 【請求項３】請求項２に記載の画像処理方法において、 前記平滑化処理は、非線形の平滑化処理であることを特
   徴とする画像処理方法。
4. 【請求項４】入力画像のエッジ部と平坦部を分離して認
   識する処理を行い、エッジ部と平坦部を区別するマップ
   を作成し、 前記マップを参照してエッジ部ならばエッジ部専用の処
   理をし、平坦部ならば平坦部専用の処理を行うことを特
   徴とした画像処理方法。
5. 【請求項５】請求項４に記載の画像処理方法おいて、 前記エッジ部専用の処理として最小輝度変化方向にマト
   リクス数の小さい１次元非線形平滑化処理を行い、 前記平坦部専用の処理として最小輝度変化方向にマトリ
   クス数の大きい１次元非線形平滑化処理を行うことを特
   徴とした画像処理方法。
6. 【請求項６】入力画像のエッジ部と平坦部を分離して認
   識する処理を行い、エッジ部と平坦部を区別するマップ
   を作成し、 エッジ部に有効な処理を該入力画像全体について行い、
   エッジ部有効画像を作成し、 平坦部に有効な処理を該入力画像全体について行い、平
   坦部有効画像を作成し、 エッジ部と平坦部を区別する該マップを参照して、エッ
   ジ部ならば該エッジ部有効画像の値を出力画像の値と
   し、平坦部ならば該平坦部有効画像の値を出力画像の値
   とするデータ切り張り処理を行うことを特徴とした画像
   処理方法。
7. 【請求項７】入力画像のエッジ部と平坦部の度合いを所
   定の定義に基づいて計算して、エッジ部と平坦部の度合
   いマップを作成し、 エッジ部に有効な処理を該入力画像全体について行い、
   エッジ部有効画像を作成し、 平坦部に有効な処理を該入力画像全体について行い、平
   坦部有効画像を作成し、 エッジ部と平坦部の該度合いマップを参照して、該エッ
   ジ部有効画像の値と該平坦部有効画像の値の重み付き平
   均をした値を出力画像値とすることを特徴とした画像処
   理方法。