WO2007129446A1 - 画像処理方法、画像処理プログラム、画像処理装置、及び撮像装置 - Google Patents
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Definitions
- the present invention relates to an image processing method for performing geometric transformation processing on an image photographed by an optical system.
- the present invention relates to an image processing program, an image processing apparatus, and an imaging apparatus.
- a photographic lens of a general camera is designed to assume an object plane and to form an image similar to the object plane on an imaging surface. For this reason, when focusing on subjects that exist locally on the captured image, the magnification in the radial direction (the direction from the center of the optical axis to the periphery of the image) is larger than the magnification in the circumferential direction (the direction around the center of the optical axis).
- magnification distortion the mismatch between the radial magnification and the circumferential magnification of a subject existing locally on an image.
- magnification distortion occurs even if the taking lens is non-aberrated, and it gives an impression of the subject observed with the naked eye and the image taken with the taking lens. This corresponds to the difference.
- magnification distortion occurs even if the taking lens is non-aberrated, and it gives an impression of the subject observed with the naked eye and the image taken with the taking lens.
- the optical axis is constant when shooting the same field with a photographic lens.
- the subject in the periphery of the image appears to be thick in the radial direction. This is the magnification distortion, and becomes more prominent at the periphery of the wide-angle image.
- one of the projection methods for fisheye lenses is a stereoscopic projection method that does not cause magnification distortion.
- the geometric transformation characteristics of the stereoscopic projection method are as follows: image height is h and subject angle is 0. It is given by the following formula. Although this geometric transformation characteristic does not cause magnification distortion, the straight line reproducibility is poor.
- Patent Document 1 proposes an intermediate geometric characteristic between the equations (A) and (B). This intermediate geometric property is given by the following equation (C). However, in the formula (C), P is a predetermined value satisfying 1 ⁇ P ⁇ 4.
- Patent Document 1 Japanese Patent Laid-Open No. 2005-1100207
- the present invention provides an image processing method, an image processing program, an image processing device, and an imaging device that can solve the above-described problems and can obtain a straight line reproducibility and suppression of magnification distortion in a balanced manner. For the purpose.
- the image processing method of the present invention is an image processing method in which a predetermined geometric transformation process is performed on a processed image.
- the predetermined geometric transformation process includes a circumferential magnification and a radial direction of the processed image.
- a geometric transformation process for suppressing magnification distortion that suppresses inconsistency with the magnification, and includes at least one parameter that defines the strength or content of the geometric transformation process for suppressing magnification distortion, and the structure of the processed image It is set according to the characteristics.
- the geometric transformation process for suppressing the magnification distortion may act on a peripheral region of the image to be processed.
- the predetermined geometric transformation process affects a peripheral region of the processed image.
- a geometric transformation process for linear distortion reproduction that acts on a central region of the image to be processed.
- a boundary position between the peripheral area and the central area may be set as the parameter.
- an arbitrary subject angle is 0, a subject angle corresponding to the boundary position is 0 p, an image height after the predetermined geometric transformation processing with respect to the subject angle 0 is h (0), and the subject angle is 0
- the ratio of the circumferential magnification and radial magnification is expressed as / c ( ⁇ )
- the derivative of h (£ ») and h ( ⁇ ) is less than h '( ⁇ ) and ⁇ ( ⁇ ). It is desirable that one of them is continuous at 0 ⁇ .
- the image to be processed has a magnification distortion that is symmetric with respect to the center of the optical axis, and the geometric transformation processing for suppressing the magnification distortion has an asymmetric geometric transformation characteristic with respect to the center of the optical axis, As described above, the strength q of the geometric transformation process for suppressing the magnification distortion may be set.
- the intensity q is preferably set in a range of 0 ⁇ q ⁇ 1.
- the geometric transformation process for suppressing the magnification distortion has a geometric transformation characteristic that is symmetric with respect to a vertical line and a horizontal line passing through the center of the optical axis.
- the user may be allowed to set the parameters.
- straight line detection of the image to be processed may be performed, and the parameters may be set according to the result.
- the geometric transformation processing for suppressing the magnification distortion includes geometric transformation of the image to be processed into an image obtained by photographing the same subject with a virtual optical system in which an optical axis is arranged at a position deviated from the center.
- the optical axis position of the virtual optical system may be set as the parameter.
- the optical axis position of the virtual optical system may be set to a main subject position in the processed image.
- the image to be processed may be displayed to a user, and the user may be allowed to designate the main subject position.
- image recognition of the image to be processed may be performed, and the position of the main object may be detected according to the result.
- the predetermined geometric transformation processing includes, in addition to the geometric transformation processing for suppressing magnification distortion, geometric transformation processing for suppressing distortion aberration that suppresses distortion aberration of the image to be processed.
- Pixel interpolation processing may be performed collectively on the image after both the geometric transformation processing for suppressing magnification distortion and the geometric transformation processing for suppressing distortion aberration are performed.
- the image processing program of the present invention causes a computer to execute any one of the image processing methods of the present invention.
- the image processing apparatus of the present invention is characterized by executing any one of the image processing methods of the present invention.
- an imaging apparatus of the present invention includes any one of the image processing apparatuses of the present invention.
- an image processing method, an image processing program, an image processing device, and an imaging device that can obtain straight line reproducibility and suppression of magnification distortion in a balanced manner are realized.
- FIG. 1 is a diagram for explaining magnification distortion that is symmetric with respect to the optical axis center.
- FIG. 2 is a front view of a spherical image and a planar image viewed from a direction along the optical axis.
- FIG. 3 is a diagram for explaining a geometric transformation characteristic of the first embodiment.
- FIG. 4 is a diagram showing the relationship between the subject angle 0 and the image height h 2 based on the geometric transformation characteristics of the first embodiment.
- FIG. 5 is a diagram showing the relationship between the subject angle 0 and the magnification distortion rate / c according to the geometric transformation characteristics of the first embodiment.
- FIG. 6 shows a flowchart of the operation of the computer according to the third embodiment.
- FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the computer according to the fourth embodiment.
- FIG. 8 is a diagram for explaining the procedure of a fifth embodiment. BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
- the present embodiment is an embodiment of an image processing method that performs magnification distortion correction on an image to be processed.
- the image to be processed is an image photographed with a general photographing lens with small distortion.
- the pixel value of the pixel located at the coordinates (x, y) on the image to be processed is obtained by the geometric transformation process including the following ⁇ Procedure 1> to ⁇ Procedure 4>. transferred to a pixel value of a pixel positioned at coordinates (x 2, y 2), to facilities pixel interpolation process.
- the image height h corresponding to the coordinates (x, y) is obtained by the following equation.
- (c x, cy) is the coordinates of the center of the optical axis on the image to be processed.
- the subject angle 0 corresponding to the image height h is obtained by the following equation.
- Equation (2) d max is the maximum image height on the processed image converted to length, f is the focal length of the taking lens, and h max is the subject.
- the maximum image height on the processed image is converted to the number of pixels.
- the subject angle 0 is converted to the image height h 2 by the following equation.
- Equation (3) C is a scaling factor, and is set to an appropriate value of, for example, about 1 to 1.2 so that the image is not reduced too much.
- magnification distortion that is symmetric about the optical axis center will be described.
- the image to be processed according to this embodiment and the image after magnification distortion correction according to this embodiment can also be regarded as having magnification distortion that is symmetric about the optical axis center.
- the distance between points P and Q on this spherical image is as follows when the subject is viewed from the pinhole. This is proportional to the viewing angle between Po and Qo. That is, this sphere
- magnification distortion in the plane image.
- the object is reproduced as a planar image with geometric characteristics that are symmetric about the optical axis center, so that magnification distortion that is symmetric about the optical axis center occurs. Therefore, the magnification distortion of the planar image can be obtained by considering the local change in image magnification that occurs when the spherical image is projected onto the planar image.
- FIG. 2 is a front view of a spherical image and a planar image viewed from a direction along the optical axis.
- the feature point P on the spherical image is projected onto the feature point P 2 on the planar image, and the feature point Q separated from the feature point P by a minute distance is projected onto the feature point Q 2 on the planar image.
- the coordinates of the feature point P are the angle (object angle) 0 formed by the straight line connecting the pinhole and the feature point P (see Fig. 1) with the optical axis, and the angle around the optical axis (circumferential direction) (Angle) ⁇ (see Fig. 2). Therefore, the coordinates of the feature point P are expressed as ( ⁇ , ⁇ ).
- the coordinates of the feature point Q are also specified by the subject angle (0 + ⁇ 0) and the circumferential angle ( ⁇ + ⁇ ). Therefore, the coordinates of the feature point Q are expressed as (6 »+ ⁇ 6», ⁇ + ⁇ 0).
- the coordinates of the feature point ⁇ 2 are represented by the image height on the planar image and the angle in the circumferential direction.
- the image height of feature point ⁇ 2 is represented by the function h ( ⁇ ) of feature point ⁇ ⁇ ⁇ subject angle 0 only.
- the circumferential angle of feature point P 2 is the same as the circumferential angle ⁇ of feature point P. Yes (because the geometric transformation characteristic is symmetric with respect to the optical axis center). Therefore, the coordinates of the feature point P 2 are expressed as (h (0), ⁇ ).
- the coordinates of the feature point Q 2 are specified by the image height on the planar image and the angle in the circumferential direction.
- the image height of feature point Q 2 is expressed as a function h ( ⁇ + ⁇ 0) of subject angle (0 + ⁇ 0) of feature point Q.
- the circumferential angle of feature point Q 2 is the circumferential direction of feature point Q. This is the same as the angle ( ⁇ + ⁇ ⁇ ). Therefore, it coordinates the feature point Q 2, is expressed by (h (6 »+ ⁇ 6»), ⁇ + ⁇ ⁇ ).
- the distance between the feature points PQ on the spherical image is directly calculated.
- the circumferential component d 1 ⁇ and the radial component d 16 »of the distance are expressed as follows depending on the distance r (see Fig. 1) from the spherical image to the pinhole.
- the circumferential Direction components d 20, and the radial direction component d 2 h the distance between the feature point P 2 Q 2 on the plane image is respectively represented as follows .
- magnification distortion rate / c on the planar image is expressed by the following equation.
- magnification distortion rate / c in a region where the magnification distortion rate / c is larger than 1, the subject is stretched in the radial direction.
- the magnification distortion rate / c is within the allowable range over the entire area of the processed image (example: For example, it should be limited to 1.3 or less).
- magnification distortion rate / c tends to be large in the peripheral region of the image to be processed (region where the subject angle is large 0), it is important to suppress it.
- the geometric transformation characteristics with good straight line reproducibility cause magnification distortion.
- the magnification distortion rate caused by the geometric transformation characteristic with good line reproducibility is found by substituting h (0) oc t a n e into Eq. (8) and is 1 Z (cos ⁇ ).
- the geometric transformation characteristics with good straight line reproducibility cause large magnification distortion as the subject angle 0 increases.
- the image height h 2 to tan (0Z2) ( ⁇ ⁇ )
- a proportional geometric transformation characteristic that is, a geometric transformation characteristic that suppresses magnification distortion is employed.
- FIG. 4 is a diagram showing the relationship between the subject angle 0 and the image height h 2 according to the geometric transformation characteristics of the present embodiment
- FIG. 5 shows the subject angle 0 and the magnification distortion due to the geometric transformation characteristics of the present embodiment. It is a figure which shows the relationship with rate / C.
- the threshold 0 p is set to 40 °, and for comparison, the geometric transformation characteristics: h 2 (0) oc tan 0 are also shown.
- the geometric transformation characteristic of the present embodiment is that the geometric transformation between the region 0 ⁇ 0 p (center region A 1) and the region 0 p ⁇ 0 (peripheral region A 2).
- the contents are changing.
- the magnification distortion rate / C gradually increases in the region 6> ⁇ 6> ⁇ (central region A 1) and 6 »p ⁇ 0 (peripheral region A2) as shown in Fig. 5.
- the threshold 0p is set so that the magnification distortion in the peripheral area A2 falls within the allowable range. Magnification distortion can be kept within an allowable range.
- the threshold value 0p is preferably set to about 40 ° by default, for example. In that case, the magnification distortion rate / c is suppressed to about 1.3 or less.
- the threshold value 0p is set so that the magnification distortion in the peripheral area A2 becomes the maximum value within the allowable range, the deterioration of the straight line reproducibility in the peripheral area A2 can be suppressed to the necessary minimum. Therefore, the balance between straight line reproducibility and suppression of magnification distortion is good in all areas.
- the contents of the geometric transformation characteristics are switched.
- the processed image of the present embodiment is an image taken with a general photographic lens with small distortion, but may be an image taken with another type of photographic lens.
- the processed image of the present embodiment may be an image taken with a fisheye lens.
- the geometric transformation characteristic unique to the fisheye lens (the relational expression between image height h and subject angle 0) ) Must be used.
- the image to be processed is an image taken with a fisheye lens, an image with a very wide angle and a natural appearance can be obtained, which is suitable for a surveillance camera system.
- the image to be processed according to the present embodiment may be an image photographed with a photographing lens having a large distortion.
- the distortion information of the taking lens is acquired in advance, and the geometric transformation process (distortion aberration) is performed between ⁇ Procedure 2> and ⁇ Procedure 3> to convert the image height h based on the distortion aberration information. It is sufficient to insert a geometric transformation process for correction.
- pixel interpolation processing is performed on an image after geometric transformation processing.
- This pixel interpolation processing uses pixel values at decimal coordinate positions after geometric transformation. This method interpolates the pixel value at the integer coordinate position, and methods such as cubic interpolation can be applied.
- the geometric transformation process of the present embodiment if the scaling factor C of Equation (3) is set to 1, the geometric transformation process for the central area A1 of the image to be processed is omitted. Depending on the structure of the image to be processed, the geometric transformation processing of the central area A 1 is not necessary. If this setting is made, useless computation can be omitted and the processing time for magnification distortion correction can be shortened.
- the processed image of the present embodiment is an image photographed with an actual photographing lens, but may not be an image photographed with an actual photographing lens. Any object may be used as long as the subject is projected with geometric transformation characteristics that are symmetric with respect to the image center.
- the image to be processed according to the present embodiment may be an image obtained by cutting out a part of an image photographed with a fisheye lens and performing geometric transformation processing so as to eliminate distortion. Since such an image has the same magnification distortion as an image taken with a general photographic lens having a small distortion, this embodiment can be applied. In other words, in the center of the optical axis in the present embodiment, such a virtual image The optical axis center is included.
- magnification distortion correction of the present embodiment can be executed in an image processing apparatus capable of capturing an image, such as a computer, an image storager, or a printer.
- an image processing apparatus capable of capturing an image
- a program for executing the magnification distortion correction of the present embodiment may be prepared in advance and installed in the computer.
- the same processing may be executed for a form device equipped with an imaging function such as a digital camera.
- magnification distortion correction of the present embodiment information such as the focal length f of the photographing lens and the maximum image height length d max is required.
- an image processing apparatus such as a computer, a storager, or a printer
- the user may input the information to the image processing apparatus.
- the image processing apparatus is prepared separately from the attached information.
- the focal length f of the taking lens and the maximum image height length d max may be automatically recognized based on the database.
- This embodiment is also an embodiment of an image processing method in which an image having a magnification distortion symmetrical about the optical axis center is used as an image to be processed, and magnification distortion correction is performed on the image.
- differences from the first embodiment will be mainly described.
- the difference is in the content of the geometric transformation process.
- the pixel value of the pixel located at the coordinates (x, y) on the image to be processed is expressed by the following equation (9): Move to the pixel value of the pixel located at the coordinates (x 2 , y 2 ) given by.
- K (h) is the magnification distortion rate at the image height h on the image to be processed
- (cx, cy) is the coordinate of the optical axis center on the image to be processed.
- Is. C is a scaling factor, and is set to an appropriate value of, for example, about 1 to 1.2 so that the image is not reduced too much.
- q is the strength of the geometric transformation process, and is set according to the structure of the image to be processed.
- the strength q is set in the range 0 ⁇ q ⁇ 1, preferably in the range 0 ⁇ q ⁇ 0.7.
- the geometric transformation characteristics of the present embodiment are symmetrical with respect to a vertical line and a horizontal line passing through the center of the optical axis, so that the vertical and horizontal straight line reproducibility in the image to be processed is good.
- this geometric conversion characteristic suppresses the magnification distortion rate / c at each position in the vertical direction and the horizontal direction with respect to the optical axis center.
- the strength q of the geometric transformation process is set to an appropriate value smaller than 1 in consideration of the structure of the image to be processed. As a result, it is possible to improve the balance between straight line reproducibility and suppression of magnification distortion in the entire area of the processed image.
- the strength q of the geometric transformation process of the present embodiment is set to a value of about 0.4 by default, for example. In order not to unnaturally distort diagonal lines, at least the strength q needs to be set to 0.7 or less. However, in general, the linear structure of the image to be processed is often in the vertical or horizontal direction, so the intensity q can be set to a value close to 1 for many images to be processed. . [0089] (Supplement to the second embodiment)
- the strength q of the geometric transformation processing in the vertical direction (y direction) and the strength q of the geometric transformation processing in the horizontal direction (X direction) are the same value.
- the strength of the geometric transformation process may be set to a different value.
- magnification distortion correction of the present embodiment can be executed in an image processing apparatus capable of capturing an image, such as a computer, an image storager, or a printer.
- an image processing apparatus capable of capturing an image
- a program for executing the magnification distortion correction of the present embodiment may be prepared in advance and installed in the computer.
- the same processing may be executed for a form device equipped with an imaging function such as a digital camera.
- magnification distortion correction may be executed by combining the geometric transformation processing of the present embodiment and the geometric transformation processing of the first embodiment.
- This magnification distortion correction includes a procedure for performing the geometric transformation processing of the first embodiment on the image to be processed, a procedure for performing the geometric transformation processing of the present embodiment, and a procedure for performing the pixel interpolation processing. It is desirable that the pixel interpolation process be performed at once after all the geometric transformation processes.
- the present embodiment is an embodiment of an image processing program suitable for executing the magnification distortion correction of the first embodiment on a computer.
- This image processing program causes a computer to operate as follows.
- the computer is connected to a monitor, which is an output device, and an input device such as a mouse or keyboard, which can be used as an interface with the user.
- FIG. 6 is an operational flowchart of the computer according to the present embodiment.
- the computer when the computer reads the image to be processed (step S 11), the computer sends the image to be processed to the monitor and displays the image to be processed (step S 12). The user can confirm the structure of the processed image on this monitor.
- the computer refers to the attached information of the image file of the image to be processed and a separately prepared database, and the focal length f of the taking lens and the maximum image height Recognize d max and the like.
- the computer causes the user to set a geometric transformation parameter for magnification distortion correction (step S 13).
- This geometric transformation parameter is the threshold value 0 P of the above-described equation (3).
- the user determines that distortion distortion should be more important than straight line reproducibility based on the structure of the processed image, the user should set the threshold 0 p smaller and emphasize straight line reproducibility than distortion distortion. If it is determined that the threshold value is 0p, the threshold value 0p may be set large.
- step S 1 3 YES When the user sets the geometric transformation parameter (here, threshold 0 p) (step S 1 3 YES), the computer uses the set geometric transformation parameter (here, threshold 0 P) to perform the first implementation.
- the form magnification distortion correction is simply applied to the image to be processed (step S14), and the corrected image (simple image) is displayed on the monitor (step S15).
- simple magnification distortion correction refers to magnification distortion correction for a size-reduced version of the image to be processed, and magnification distortion correction that simplifies image interpolation processing.
- the user can determine from the quality of the simple image on the monitor whether or not the geometric transformation parameter set by himself (threshold 6 »p in this case) is appropriate. If the user determines that the geometric transformation parameters (threshold 0 p in this case) are reset (step S 1 6 NO, step S 1 3 Y ES), steps S 1 4 and S 15 are repeated. . The user can adjust the geometric transformation parameters (threshold 0 p here) any number of times until they are satisfied with the simple image on the monitor (steps S 1 3, S 1 4, S 1 5).
- magnification distortion correction refers to magnification distortion correction for an unreduced version of the image to be processed.
- step S Thereafter, when the user inputs an image storage command to the computer (step S). 19)
- the computer stores the detailed image in a suitable file format in a non-volatile memory such as a hard disk (step S20).
- the image processing program of the present embodiment displays the processed image and the simple image on the monitor, the user can perform the desired magnification distortion correction while confirming the structure of the processed image and the effect of the magnification distortion correction. Can be executed.
- the threshold value 0 p can be set large ⁇ to emphasize the reproducibility of the straight line, and when the image to be processed is a group photograph, 6> p can be reduced to emphasize reduction of magnification distortion.
- the image processing program of the present embodiment has simplified the magnification distortion correction in step S14, the processing in steps S1 3, 14 and 15 is performed at high speed. Done. Therefore, the user can confirm the effect of the magnification distortion correction in real time while adjusting the geometric transformation parameter (here, the threshold value 0 P).
- magnification distortion correction of the first embodiment is adopted, but the magnification distortion correction of the second embodiment may be adopted.
- the geometric transformation parameter to be set by the user is the strength q of Equation (9).
- magnification distortion correction of the first embodiment is adopted.
- magnification distortion correction combining the geometric conversion processing of the first embodiment and the geometric conversion processing of the second embodiment may be adopted.
- the geometric transformation parameters to be set by the user are both the threshold value 0 p in Equation (3) and the intensity q in Equation (9).
- a computer is used.
- an image processing apparatus that can capture an image, such as an image storage or a printer, may execute the same processing.
- a similar process may be executed for a portable device equipped with an imaging function such as a digital camera. Yes.
- a fourth embodiment will be described.
- This embodiment is an embodiment of an image processing program for automating magnification distortion correction by a computer.
- magnification distortion correction that combines the geometric transformation processing of the first embodiment and the geometric transformation processing of the second embodiment is employed.
- a monitor which is an output device, and an input device such as a mouse or a keyboard are connected to the computer, and an interface with the user is achieved by these.
- FIG. 7 is an operation flowchart of the computer according to the present embodiment.
- the computer reads the image to be processed (step S 11).
- the computer refers to the attached information of the image file of the image to be processed and a separately prepared database, and recognizes the focal length f of the photographing lens, the length d max of the maximum image height, and distortion aberration information.
- distortion information is recognized based on the lens position information attached to the image file and the database.
- step S 20 the computer sequentially performs a size reduction conversion process, a geometric conversion process for distortion correction, and a pixel interpolation process on the image to be processed, so that a simple image for line detection is obtained.
- step S 21 This straight line information indicates how many straight lines exist in the processed image.
- step S 21 the method of extracting straight line information in step S 21 will be described.
- an edge of a simple image is detected, and a binary edge image composed of edges equal to or greater than a predetermined threshold value is generated. Furthermore, the edge image is analyzed to generate a Hough image.
- the equation (1 0) is adopted as the straight line model. However, the origin of the x_y coordinate is the optical axis center.
- mapping means adding 1 pixel values corresponding to ( ⁇ , p) on the 0_iO coordinate. This mapping is repeated for all edge coordinates (X i, y i) of the edge image, and the image finally formed on the 6l_iO coordinate is the Hough image.
- the Hough image is normalized to obtain a normalized Hough image, and each pixel having a maximum pixel value on the normalized Hough image is obtained.
- the coordinates ( ⁇ , p) of each pixel indicate the types of straight lines included in the image to be processed, and the pixel value H of each pixel indicates the amount of each straight line. Therefore, (6>, iO, H) of each straight line may be used as the straight line information of the image to be processed (the straight line information extraction method).
- step S 22 the computer, on the basis of the straight line information, to calculate the amount A H1 linear distorted geometric conversion processing of the first embodiment (step S 22), geometric transformation processing of the second embodiment shaped state Calculate the amount of straight line A H2 distorted by (Step S24).
- the straight line distorted by the geometric transformation process of the first embodiment is a straight line that does not pass through the vicinity of the center of the optical axis, and is a straight line in which the value of P is larger than a predetermined value (why why As shown in the equation (10), p represents the distance from the straight line to the center of the optical axis.
- a value obtained by adding the values of H of such a straight line is the amount A H1 of the straight line distorted by the geometric transformation process of the first embodiment.
- the straight line distorted by the geometric transformation process of the second embodiment is a straight line that is neither a vertical line nor a horizontal line, and the value of 0 differs by a predetermined value or more from 0 °, 90 °, and 1800 °.
- 6 » is the angle that the straight line makes with the y axis.
- a value obtained by adding the values of H of such a straight line is the amount A H2 of the straight line distorted by the geometric transformation process of the second embodiment.
- Step S23 Function 0 p (A H1) is a broad monotonic increasing function of A H1, as A H1 is greater 0 p increases.
- This function 0 p (A H1 ) may be set appropriately by the program manufacturer based on experiments and simulations performed in advance. However, the minimum value of 0 p should be about 30 °.
- the computer sets the value of the geometric transformation parameter q to a value corresponding to the straight line amount A H1 (step S24).
- the function q (A H2 ) is a monotonically decreasing function of A H2 in a broad sense. As A H2 increases, q decreases.
- This function q (A H2 ) may be set appropriately by the program manufacturer based on prior experiments and simulations. However, the maximum value of q should be about 0.7.
- the computer performs geometric transformation processing for distortion aberration correction using distortion aberration information on the image to be processed (detailed image), and the first embodiment using the geometric transformation parameter 0P.
- the geometric transformation process, the geometric transformation process of the second embodiment using the geometric transformation parameter q, and the pixel interpolation process are sequentially performed to complete the magnification distortion correction (step S26).
- the computer stores the image after magnification distortion correction in a suitable file format in a nonvolatile memory such as a hard disk as necessary (steps S 19 and S 20).
- the image processing program of the fourth embodiment automatically sets geometric transformation parameters according to the structure of the image to be processed. This saves the user time and is very convenient. In addition, it has the following advantages.
- the geometric transformation process for correcting distortion may be omitted. Even in that case, a certain effect can be obtained.
- magnification distortion correction that combines the geometric conversion process of the first embodiment and the geometric conversion process of the second embodiment is adopted, but the magnification distortion correction of the first embodiment Any one of the magnification distortion correction of the second embodiment may be adopted.
- a computer is used.
- an image processing apparatus that can capture an image, such as an image storage or a printer, may execute the same processing.
- the same processing may be executed for a portable device such as a digital camera equipped with an imaging function.
- This embodiment is an embodiment of an image processing method for performing magnification distortion correction on an image photographed with a photographing lens.
- magnification distortion correction is executed by a computer.
- a monitor which is an output device, and an input device such as a mouse or a keyboard are connected to the computer, and an interface with the user is achieved by these.
- the computer executes the following ⁇ Procedure 1> to ⁇ Procedure 4> according to the image processing program installed in advance.
- Fig. 8 (A) The processed image is displayed on the monitor as shown in Fig. 8 (A).
- S1 and S2 are subjects
- C1 is a crosshair cursor.
- Crosshair cursor C 1 points to subject S 1 located in the center area of the image to be processed ⁇ Step 2>
- FIG. 8 (B) shows a state in which the user moves the cross cursor C 1 and designates the subject S 2 located in the peripheral area of the image to be processed.
- a virtual optical system having an optical axis at a specified position is assumed.
- the geometric conversion characteristic of this virtual optical system is such that, for example, the relationship between the subject angle 0 and the image height h is given by h (0) octan0.
- the image to be processed is converted into an image when the same subject is captured by the virtual optical system. Furthermore, pixel interpolation processing is performed on the converted image.
- the predetermined geometric transformation process includes a geometric transformation process based on a reverse characteristic of a geometric transformation characteristic unique to the photographing lens, and an optical axis of the virtual optical system by transforming an optical axis direction of the photographing lens. This is a combination of a rotational transformation that matches the direction and a geometric transformation process using a geometric transformation characteristic unique to the virtual optical system.
- the photographing lens is a general photographing lens having a small distortion
- the inverse characteristic is given by the above-described equation (2).
- the geometric transformation target is the entire area of the image to be processed instead of the partial area of the image to be processed.
- the converted image is trimmed into a rectangular shape as necessary.
- Figure 8 (C) shows the image of the displayed image.
- the magnification distortion is suppressed for the object S2 in the peripheral area specified by the user, and instead, the magnification distortion is large for the subject S1 in the center area. . [0132] (Effect of the fifth embodiment)
- the position of the main subject is specified by the user.
- the computer may perform image recognition processing such as face detection of the processed image and automatically detect the position of the main subject.
- the image to be processed according to the present embodiment is an image taken with a photographic lens having a large distortion
- distortion aberration information of the photographic lens is obtained in advance, and the image height is based on the obtained information.
- Geometric transformation processing for converting h geometric transformation processing for distortion correction
- a computer is used.
- an image processing apparatus that can capture an image, such as an image storage or a printer, may execute the same processing.
- the same processing may be executed for a portable device such as a digital camera equipped with an imaging function.
Landscapes
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Abstract
本発明は、直線再現性と倍率歪みの抑制とを画像内でバランス良く得ることのできる画像処理方法、画像処理プログラム、画像処理装置、及び撮像装置を提供することを目的とする。そのために、本発明の画像処理方法は、被処理画像に対し所定の幾何変換処理(h(θ))を施す画像処理方法において、前記所定の幾何変換処理(h(θ))には、前記被処理画像の周方向倍率と径方向倍率との不一致を抑制する、倍率歪み抑制用の幾何変換処理(h=αtan(θ/2)^(κp))が含まれ、前記所定の幾何変換処理(h=αtan(θ/2)^(κp))の強度又は内容を規定する少なくとも1つのパラメータ(θp)を、前記被処理画像の構造に応じて設定することを特徴とする。
Description
明 細 書
画像処理方法、 画像処理プログラム、 画像処理装置、 及び撮像装置 技術分野
[0001 ] 本発明は、 光学系で撮影した画像に対し幾何変換処理を施す画像処理方法
、 画像処理プログラム、 画像処理装置、 及び撮像装置に関する。
背景技術
[0002] 一般のカメラの撮影レンズは、 被写体平面を想定し、 その被写体平面と相 似な像を撮像面に結像するように設計されている。 このため、 撮影画像上の 局所に存在する被写体に着目すると、 径方向(光軸中心から画像周辺へ向かう 方向)の倍率が、 周方向 (光軸中心周りの方向) の倍率よりも大きくなつてい る。 以下、 本明細書では、 画像上の局所に存在する被写体の径方向倍率と周 方向倍率との不一致を、 「倍率歪み」 と呼ぶ。
[0003] 倍率歪みは、 歪曲収差とは異なり、 撮影レンズが仮に無収差であったとし ても発生するものであって、 肉眼で観察される被写体と、 撮影レンズで撮影 された画像との印象の相違に相当する。 例えば、 比較的広い被写界を肉眼で 観察するとき、 正面以外に位置する被写体を観察者が注視すると、 観察者の 眼球の視軸は無意識に傾斜する。 一方、 同じ被写界を撮影レンズで撮影する ときには、 光軸は一定である。 このため、 撮影レンズで撮影された画像では 、 画像周辺部の被写体が径方向に太って見える。 これが倍率歪みであり、 広 角画像の周辺部ほど顕著である。
[0004] ここで、 歪曲収差の無い撮影レンズの射影方式、 つまり直線再現性の良い 射影方式の幾何変換特性は、 像高を h、 被写体角度を 0とおくと、 以下の式 ( A) で与えられる。 この幾何変換特性は、 直線再現性が良いものの、 倍率 歪みを発生させる。
[0005] h ( Θ ) oc t a η Θ … (A)
一方、 魚眼レンズ等の射影方式の 1つに、 倍率歪みの生じない立体射影方 式がある。 立体射影方式の幾何変換特性は、 像高を h、 被写体角度を 0とお
くと、 以下の式で与えられる。 この幾何変換特性は、 倍率歪みが生じないも のの、 直線再現性が悪い。
[0006] h (Θ) oc t a η (θ/2) … (B)
そこで、 特許文献 1では、 式 (A) と式 (B) との中間的な幾何特性が提 案されている。 この中間的な幾何特性は、 以下の式 (C) で与えられる。 但 し、 式 (C) において、 Pは、 1 <P<4を満たす所定値である。
[0007] h (Θ) oc t a n (0ZP) … (C)
従来、 カメラで撮影した画像をこの幾何変換特性で幾何変換処理すれば、 倍率歪みの抑制と直線再現性との両立が可能と考えられていた。
特許文献 1 :特開 2005— 1 1 0207号公報
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0008] しかしながら、 式 (C) で与えられる幾何変換特性は、 必ずしも画像内の 全域を良好に表現することはできず、 画像内の位置によっては、 直線の歪み が目立つたリ、 倍率歪みが目立ったりする可能性がある。
[0009] 本発明は、 上記不具合を解消し、 直線再現性と倍率歪みの抑制とを画像内 でバランス良く得ることのできる画像処理方法、 画像処理プログラム、 画像 処理装置、 及び撮像装置を提供することを目的とする。
課題を解決するための手段
[0010] 本発明の画像処理方法は、 被処理画像に対し所定の幾何変換処理を施す画 像処理方法において、 前記所定の幾何変換処理には、 前記被処理画像の周方 向倍率と径方向倍率との不一致を抑制する、 倍率歪み抑制用の幾何変換処理 が含まれ、 前記倍率歪み抑制用の幾何変換処理の強度又は内容を規定する少 なくとも 1つのパラメータを、 前記被処理画像の構造に応じて設定すること を特徴とする。
[0011] なお、 前記倍率歪み抑制用の幾何変換処理は、 前記被処理画像の周辺領域 に作用するものであってもよい。
[0012] また、 前記所定の幾何変換処理には、 前記被処理画像の周辺領域に作用す
る倍率歪み抑制用の幾何変換処理と、 前記被処理画像の中央領域に作用する 直線再現用の幾何変換処理とが含まれてもよい。
[0013] また、 前記パラメータとして、 前記周辺領域と前記中央領域との境界位置 を設定してもよい。
[0014] また、 任意の被写体角度を 0、 前記境界位置に相当する被写体角度を 0 p 、 前記被写体角度 0に対する前記所定の幾何変換処理後の像高を h ( 0 ) 、 前記被写体角度 0における周方向倍率と径方向倍率との比率を/ c ( Θ ) と表 したときに、 h ( £» ) 、 h ( Θ ) の導関数 h ' ( θ ) 、 κ ( θ ) のうちの少 なくとも 1つは、 0 ρにおいて連続となることが望ましい。
[0015] また、 前記被処理画像は、 光軸中心に関し対称な倍率歪みを有し、 前記倍 率歪み抑制用の幾何変換処理は、 光軸中心に関し非対称な幾何変換特性を有 し、 前記パラメータとして、 前記倍率歪み抑制用の幾何変換処理の強度 qを 設定してもよい。
[0016] また、 前記強度 qは、 0 < q < 1の範囲に設定されることが望ましい。
[0017] また、 前記倍率歪み抑制用の幾何変換処理は、 前記光軸中心を通る垂直線 及び水平線に関し対称な幾何変換特性を有することが望ましい。
[0018] また、 前記所定の幾何変換処理の前及び Z又は後の画像をユーザへ表示し
、 かつユーザに対し前記パラメータの設定を行わせてもよい。
[0019] また、 前記被処理画像の直線検出を行い、 その結果に応じて前記パラメ一 タの設定を行ってもよい。
[0020] また、 前記倍率歪み抑制用の幾何変換処理は、 前記被処理画像を、 その中 心から外れた位置に光軸を配した仮想光学系で同じ被写体を撮影したときの 画像へと幾何変換処理するものであり、 前記パラメータとして、 前記仮想光 学系の光軸位置を設定してもよい。
[0021 ] また、 前記仮想光学系の光軸位置は、 前記被処理画像中の主要被写体位置 に設定されてもよい。
[0022] また、 前記被処理画像をユーザへ表示し、 かつそのユーザに対し前記主要 被写体位置を指定させてもよい。
[0023] また、 前記被処理画像の画像認識を行い、 その結果に応じて前記主要被写 体位置を検出してもよい。
[0024] また、 前記所定の幾何変換処理には、 前記倍率歪み抑制用の幾何変換処理 の他に、 前記被処理画像の歪曲収差を抑制する歪曲収差抑制用の幾何変換処 理も含まれ、 前記倍率歪み抑制用の幾何変換処理と前記歪曲収差抑制用の幾 何変換処理との双方が施された後の画像に対し、 画素補間処理を一括して施 してもよい。
[0025] また、 本発明の画像処理プログラムは、 本発明の何れかの画像処理方法を コンピュータに実行させることを特徴とする。
[0026] また、 本発明の画像処理装置は、 本発明の何れかの画像処理方法を実行す ることを特徴とする。
[0027] また、 本発明の撮像装置は、 本発明の何れかの画像処理装置を備えたこと を特徴とする。
発明の効果
[0028] 本発明によれば、 直線再現性と倍率歪みの抑制とを画像内でバランス良く 得ることのできる画像処理方法、 画像処理プログラム、 画像処理装置、 及び 撮像装置が実現する。
図面の簡単な説明
[0029] [図 1 ]光軸中心に関し対称な倍率歪みを説明する図である。
[図 2]球面画像と平面画像とを光軸に沿った方向から見た正面図である。
[図 3]第 1実施形態の幾何変換特性を説明する図である。
[図 4]第 1実施形態実施形態の幾何変換特性による被写体角度 0と像高 h 2との 関係を示す図である。
[図 5]第 1実施形態の幾何変換特性による被写体角度 0と倍率歪み率/ cとの関 係を示す図である。
[図 6]第 3実施形態のコンピュータの動作フローチヤ一卜である。
[図 7]第 4実施形態のコンピュータの動作フローチヤ一卜である。
[図 8]第 5実施形態の手順を説明する図である。
発明を実施するための最良の形態
[0030] [第 1実施形態]
第 1実施形態を説明する。 本実施形態は、 被処理画像に対し倍率歪み補正 を施す画像処理方法の実施形態である。 ここでは、 被処理画像を、 歪曲収差 の小さい一般的な撮影レンズで撮影された画像とする。
[0031] 本実施形態の倍率歪み補正では、 以下の <手順 1 >〜<手順 4>からなる 幾何変換処理により、 被処理画像上の座標 (x, y) に位置する画素の画素 値を、 座標 (x2, y2) に位置する画素の画素値へと移し、 画素補間処理を施 す。
<手順 1 >
座標 (x, y) に対応する像高 hを、 次式で求める。
[0032] [数 1]
Λ = / Λ:— CJC)2 + ( 一 )2 …ひ)
[0033] 但し、 式 (1 ) において、 (c x, c y) は、 被処理画像上の光軸中心の 座標である。
<手順 2>
像高 hに対応する被写体角度 0を、 次式で求める。
[0034] [数 2]
Θ = arctan^"1" k ) '··(2)
J; h max
[0035] 但し、 式 (2) において、 dmaxは、 被処理画像上の最大像高を長さに換算し たものであり、 f は、 撮影レンズの焦点距離であり、 hmaxは、 被処理画像上の 最大像高を画素数に換算したものである。
<手順 3>
被写体角度 0を、 次式により、 像高 h 2へ変換する。
[0036]
[数 3]
[0037] 但し、 式 (3) において、 Cは変倍率であり、 画像が縮小し過ぎないよう に、 例えば、 1〜1. 2程度の適当な値に設定される。 また、 6» ρは閾値で あり、 被処理画像の構造に応じて設定される。 因みに、 一般的な構造の被処 理画像には、 0 ρ = 4Ο° 程度が適当である。
<手順 4>
像高 h 2に対応する座標 (x2, y2) を、 次式で求める。
[0038] [数 4] x =cx + (x- ex) x― · -· 4χ)
h
h
y2 ^cy + (y-cy)x^- ---(4y)
h
[0039] (第 1実施形態の効果)
先ず、 光軸中心に関し対称な倍率歪みを説明する。 本実施形態の被処理画 像や、 本実施形態の倍率歪み補正後の画像も、 光軸中心に関し対称な倍率歪 みを持つとみなせる。
[0040] 図 1に示すとおり、 ピンホールカメラによって被写体像を球面画像上に結 像することを想定すると、 この球面画像上の点 P, Q間の距離は、 ピンホー ルから被写体を見たときの点 Po, Qo間の視野角に比例する。 つまり、 この球
面画像において倍率歪みは無い。 しかしながら実際のカメラでは、 光軸中心 に関し対称な幾何特性により被写体を平面画像として再現するため、 光軸中 心に関し対称な倍率歪みが生じる。 したがって、 上記球面画像を上記平面画 像に射影した場合に生じる局所的な像倍率の変化を考えることにより、 上記 平面画像の倍率歪みを求めることができる。
[0041] 図 2は、 球面画像と平面画像とを光軸に沿った方向から見た正面図である
[0042] 球面画像上の特徴点 Pは、 平面画像上の特徴点 P2へ射影され、 特徴点 Pか ら微小距離だけ離れた特徴点 Qは、 平面画像上の特徴点 Q2へ射影されたとす る。
[0043] 特徴点 Pの座標は、 ピンホールと特徴点 Pとを結ぶ直線 (図 1参照) が光 軸と成す角度 (被写体角度) 0と、 この直線の光軸周りの角度 (周方向の角 度) ø (図 2参照) とで特定される。 よって、 特徴点 Pの座標を、 (Θ, ø ) と表す。
[0044] 特徴点 Qの座標も、 同様に、 被写体角度 (0+Δ0) と、 周方向の角度 ( ø +△ø) とで特定される。 よって、 特徴点 Qの座標を、 (6»+Δ6», ø + Δ0) と表す。
[0045] 一方、 特徴点 Ρ2の座標は、 平面画像上の像高と周方向の角度とで表される 。 特徴点 Ρ2の像高は、 特徴点 Ρの被写体角度 0のみの関数 h (Θ) で表され 、 特徴点 P2の周方向の角度は、 特徴点 Pの周方向の角度 øと同じである (な ぜなら、 前記幾何変換特性は、 光軸中心に関し対称) 。 よって、 特徴点 P2の 座標は、 (h (0), ø) と表される。
[0046] 同様に、 特徴点 Q2の座標は、 平面画像上の像高と周方向の角度とで特定さ れる。 特徴点 Q2の像高は、 特徴点 Qの被写体角度 (0+Δ0) の関数 h (Θ +△0) で表され、 特徴点 Q2の周方向の角度は、 特徴点 Qの周方向の角度 ( ø +△ø) と同じである。 よって、 特徴点 Q2の座標は、 (h (6»+厶6») , ø +△ø) と表される。
[0047] ここで、 図 2の左側に示すとおり、 球面画像上の特徴点 PQ間の距離を直
線で近似すると、 その距離の周方向成分 d 1 ø、 及び径方向成分 d 16»は、 球面画像からピンホールまでの距離 r (図 1参照) により、 それぞれ以下の とおり表される。
[0048] [数 5] i/1 = (rsinの '··(5
dW = rA0 ■■や θ)
[0049] また、 図 2の右側に示すとおり、 平面画像上の特徴点 P2Q2間の距離の周方 向成分 d 20、 及び径方向成分 d 2 hは、 それぞれ以下のとおり表される。
[0050] [数 6] άΐφ = Η(θ)Α •••(6 ) dlh = h(e + A0)- h(0) = ^^-Αθ --(6h)
ύθ
[0051] よって、 平面画像上の周方向倍率 k0、 及び径方向倍率 k hは、 それぞれ 以下の式で表される。
[0052] [数 7]
α\φ r sin Θ
kh= „
d r άθ
[0053] したがって、 平面画像上の倍率歪み率/ cは、 次の式で表される。
[0054] [数 8]
二 d- …(
[0055] 例えば、 本実施形態の被処理画像において、 倍率歪み率/ cが 1よリも大き い領域では、 被写体が径方向に引き延ばされている。 この被処理画像の歪曲 歪み補正では、 被処理画像上の全域に亘リ、 倍率歪み率/ cを許容範囲内 (例
えば、 1. 3以下) に制限する必要がある。 特に、 被処理画像の周辺領域 ( 被写体角度 0の大きい領域) では、 倍率歪み率/ cが大きい傾向にあるので、 それを抑制することが重要である。
[0056] 次に、 図 3に基づき本実施形態の幾何変換特性を考える。
[0057] 本実施形態の幾何変換特性によると、 被写体角度 0が閾値 0 p以下の領域
(図 3の中央領域 A 1 ) では、 像高 h2を t a n 0に比例させる幾何変換特性 、 つまり、 直線再現性の良い幾何変換特性が採用される。
[0058] 但し、 直線再現性の良い幾何変換特性は、 倍率歪みを発生させる。 直線再 現性の良い幾何変換特性によって生じる倍率歪み率は、 h (0) oc t a n e を式 (8) へ代入することによって求まり、 1 Z (c o s Θ) である。 つま リ、 直線再現性の良い幾何変換特性は、 被写体角度 0が大きくなるに従い、 大きな倍率歪みを発生させる。
[0059] また、 本実施形態の幾何変換特性によると、 被写体角度 0が閾値 0 pより 大きい領域 (図 3の周辺領域 A 2) では、 像高 h 2を t a n (0Z2) (κ ρ) に比例させる幾何変換特性、 つまり、 倍率歪みを抑制する幾何変換特性 が採用されている。
[0060] 倍率歪みを抑制する幾何変換特性によって生じる倍率歪み率は、 h (Θ) oc t a n (ΘΖ2) p) を式 (8) へ代入することによって求まり、 K P = 1 Z (c o s θ ρ) である。 つまり、 倍率歪みを抑制する幾何変換特 性は、 被写体角度 0によらず、 倍率歪みを、 0 = 0 ρにおける倍率歪みと同 じに保つ。
[0061] 図 4は、 本実施形態の幾何変換特性による被写体角度 0と像高 h2との関係 を示す図であり、 図 5は、 本実施形態の幾何変換特性による被写体角度 0と 倍率歪み率/ Cとの関係を示す図である。 なお、 図 4, 図 5では、 閾値 0 pを 40° に設定すると共に、 比較のため、 幾何変換特性: h2 (0) oc t a n 0 のデータも一緒に示した。
[0062] 図 4に示すとおり、 本実施形態の幾何変換特性は、 0≤0 pの領域 (中央 領域 A 1 ) と、 0 p<0の領域 (周辺領域 A 2) との間で幾何変換特性の内
容が切り替わつている。 このような切り替えにより、 倍率歪み率/ Cは、 図 5 に示すとおり、 6>≤6> ρの領域 (中央領域 A 1 ) では徐々に上昇し、 6» p< 0の領域 (周辺領域 A2) では、 一定値/ c pに保たれる。 また、 倍率歪み率 は、 0 = 6) pにおいて連続した値を採り、 6Ι ρ<6Ιの領域 (周辺領域 A 2 ) における倍率歪み率/ c pが、 pの範囲でも維持されている。
[0063] 以上、 本実施形態の倍率歪み補正によると、 図 3に示したとおり、 被処理 画像の中央領域 A 1では直線再現性が重視され、 周辺領域 A 2では倍率歪み の抑制が重視される。
[0064] また、 本実施形態では、 被処理画像の構造等を考慮し、 周辺領域 A 2にお ける倍率歪みが許容範囲内に収まるように閾値 0 pを設定するだけで、 全領 域における倍率歪みを許容範囲内に収めることができる。
[0065] 因みに、 閾値 0 pは、 デフォルトでは、 例えば 40° 程度に設定されるこ とが望ましい。 その場合、 倍率歪み率/ cは 1. 3程度以下に抑制される。
[0066] 特に、 周辺領域 A 2における倍率歪みが許容範囲内の最大値となるように 閾値 0 pを設定すれば、 周辺領域 A 2における直線再現性の悪化を必要最小 限に抑えることができるので、 直線再現性と倍率歪みの抑制とのバランスが 全領域で良好となる。
[0067] また、 本実施形態の幾何変換処理によると、 幾何変換特性の内容が切リ替 わる 0 = 0 Pにおいて、 像高 hと被写体角度 0の関係式 h (Θ) 、 h (θ) の導関数 h' (0) 、 倍率歪み率/ c (Θ) の全てが連続であるため、 中央領 域 A 1と周辺領域 A 2とは、 境界部 aにおいて滑らかに自然に繋がる。
[0068] (第 1実施形態の補足)
なお、 本実施形態の被処理画像は、 歪曲収差の小さい一般的な撮影レンズ で撮影された画像であつたが、 他種の撮影レンズで撮影された画像であって もよい。
[0069] 例えば、 本実施形態の被処理画像は、 魚眼レンズで撮影された画像であつ てもよい。 但し、 その場合、 上述した <手順 2>において、 式 (2) の代わ りに、 魚眼レンズに固有の幾何変換特性 (像高 hと被写体角度 0との関係式
) を用いる必要がある。 このように、 被処理画像を魚眼レンズで撮影された 画像とすると、 非常に広角であり見え方も自然な画像が得られるので、 監視 カメラシステムなどに適する。
[0070] また、 本実施形態の被処理画像は、 歪曲収差の大きい撮影レンズで撮影さ れた画像であってもよい。 但し、 その場合、 その撮影レンズの歪曲収差情報 を予め取得し、 上述した <手順 2 >と<手順 3 >との間に、 歪曲収差情報に 基づき像高 hを変換する幾何変換処理 (歪曲収差補正用の幾何変換処理) を 揷入すればよい。
[0071 ] また、 本実施形態の倍率歪み補正では、 幾何変換処理後の画像に対し画素 補間処理を施したが、 この画素補間処理は、 幾何変換後の小数座標位置にお ける画素値を用いて整数座標位置の画素値を補間する処理であり、 Cub i c補間 などの手法が適用可能である。
[0072] また、 本実施形態の倍率歪み補正に複数種類の幾何変換処理を組み合わせ る場合、 画素補間処理は、 全ての幾何変換処理の後に一括して行われること が望ましい。
[0073] また、 本実施形態の幾何変換処理では、 式 (3 ) の変倍率 Cを 1に設定す れば、 被処理画像の中央領域 A 1に対する幾何変換処理を省略したことにな る。 被処理画像の構造によっては中央領域 A 1の幾何変換処理が不要なので 、 この設定を行えば、 無駄な演算を省略し、 倍率歪み補正の処理時間を短縮 することができる。
[0074] また、 本実施形態の被処理画像は、 実際の撮影レンズで撮影された画像で あつたが、 実際の撮影レンズで撮影された画像でなくても構わない。 画像中 心に関し対称な幾何変換特性で被写体を射影したものであればよい。
[0075] 例えば、 本実施形態の被処理画像は、 魚眼レンズで撮影された画像の一部 を切リ取り、 それを歪曲収差が無くなるよう幾何変換処理して得た画像であ つてもよい。 このような画像は、 歪曲収差の小さい一般的な撮影レンズで撮 影された画像と同様の倍率歪みを持つので、 本実施形態を適用することがで きる。 つまり、 本実施形態で言う光軸中心には、 このような画像の仮想的な
光軸中心が含まれる。
[0076] また、 本実施形態の倍率歪み補正は、 コンピュータ、 画像ストレージャ、 プリンタなど、 画像を取り込むことが可能な画像処理装置において実行可能 である。 例えば、 コンピュータで実行する場合、 本実施形態の倍率歪み補正 を実行するためのプログラムを予め用意し、 それをコンピュータへインス卜 ールすればよい。 或いは、 ディジタルカメラなど、 撮像機能を搭載した形態 機器に対し、 同様の処理を実行させてもよい。
[0077] また、 本実施形態の倍率歪み補正では、 撮影レンズの焦点距離 f 、 最大像 高の長さ d maxなどの情報が必要である。 本実施形態の倍率歪み補正をコンビュ ータ、 ストレージャ、 プリンタなどの画像処理装置で実行する場合は、 その 情報をユーザが画像処理装置へ入力するとよい。
[0078] 或いは、 被処理画像の画像ファイルに添付情報が添付されている場合 (EX I F等のファイル形式が採用されている場合) は、 画像処理装置が、 その添付情 報と、 別途用意されたデータベースとに基づき、 撮影レンズの焦点距離 f 、 最大像高の長さ d maxなどを自動的に認識してもよい。
[0079] [第 2実施形態]
第 2実施形態を説明する。 本実施形態も、 光軸中心に関し対称な倍率歪み を持った画像を被処理画像とし、 それに対し倍率歪み補正を施す画像処理方 法の実施形態である。 ここでは、 第 1実施形態との相違点を主に説明する。
[0080] 相違点は、 幾何変換処理の内容にあり、 本実施形態の幾何変換処理では、 被処理画像上の座標 (x, y ) に位置する画素の画素値を、 以下の式 (9 ) で与えられる座標 (x 2, y 2) に位置する画素の画素値へと移す。
[0081 ] 園
[0082] 但し、 式 (9 ) において、 K ( h ) は、 被処理画像上の像高 hにおける倍 率歪み率であり、 (c x, c y ) は、 被処理画像上の光軸中心の座標である 。 また、 Cは変倍率であり、 画像が縮小し過ぎないように、 例えば、 1〜1 . 2程度の適当な値に設定される。
[0083] また、 qは、 幾何変換処理の強度であり、 被処理画像の構造に応じて設定 される。 強度 qは、 0≤q≤ 1の範囲に設定され、 望ましくは 0≤q≤0 . 7の範囲に設定される。
[0084] (第 2実施形態の効果)
本実施形態の幾何変換特性は、 光軸中心を通る垂直線及び水平線に関し対 称であるので、 被処理画像中の縦方向及び横方向の直線再現性が良い。 また 、 この幾何変換特性は、 光軸中心に対し縦方向及び横方向の各位置において 倍率歪み率/ cを抑制する。
[0085] このような幾何変換特性によると、 被処理画像の全領域における縦方向及 び横方向の直線は何れも歪むことなく、 光軸中心の上下左右に位置する被写 体の倍率歪みが、 それぞれ抑制される。
[0086] 但し、 本実施形態の幾何変換処理は、 斜め方向の直線再現性が悪いので、 その強度 qが高過ぎると、 被処理画像中の斜め線を不自然に歪ませてしまう
[0087] そこで、 本実施形態では、 被処理画像の構造等を考慮し、 幾何変換処理の 強度 qを 1よりも小さい適当な値に設定する。 その結果、 被処理画像の全域 における直線再現性と倍率歪みの抑制とのバランスを良好にすることができ る。
[0088] 因みに、 本実施形態の幾何変換処理の強度 qは、 デフォルトでは、 例えば 、 0 . 4程度の値に設定されることが望ましい。 斜め線を不自然に歪ませな いためには、 少なくとも、 強度 qは 0 . 7以下に設定される必要がある。 但 し、 一般的に、 被処理画像の直線構造は、 縦方向又は横方向である場合が多 いので、 多くの被処理画像では、 強度 qを 1に近い値に設定することが可能 である。
[0089] (第 2実施形態の補足)
また、 本実施形態の幾何変換処理特性では、 縦方向 (y方向) の幾何変換 処理の強度 qと横方向 (X方向) の幾何変換処理の強度 qとが同じ値であつ たが、 両者の幾何変換処理の強度を、 互いに異なる値に設定してもよい。
[0090] また、 本実施形態の倍率歪み補正は、 コンピュータ、 画像ストレージャ、 プリンタなど、 画像を取り込むことが可能な画像処理装置において実行可能 である。 例えば、 コンピュータで実行する場合、 本実施形態の倍率歪み補正 を実行するためのプログラムを予め用意し、 それをコンピュータへインス卜 ールすればよい。 或いは、 ディジタルカメラなど、 撮像機能を搭載した形態 機器に対し、 同様の処理を実行させてもよい。
[0091 ] また、 本実施形態の幾何変換処理と第 1実施形態の幾何変換処理とを組み 合わせた倍率歪み補正を実行してもよい。 この倍率歪み補正は、 被処理画像 に対し第 1実施形態の幾何変換処理を施す手順と、 本実施形態の幾何変換処 理を施す手順と、 画素補間処理を施す手順とからなる。 画素補間処理は、 全 ての幾何変換処理の後に一括して行われることが望ましい。
[0092] [第 3実施形態]
第 3実施形態を説明する。 本実施形態は、 第 1実施形態の倍率歪み補正を コンピュータで実行するのに好適な画像処理プログラムの実施形態である。 この画像処理プログラムは、 コンピュータを、 以下のとおりに動作させる。 なお、 コンピュータには、 出力器であるモニタと、 マウスやキーボードなど の入力器とが接続され、 これらによってユーザとのインタフェースが図られ るものとする。
[0093] 図 6は、 本実施形態のコンピュータの動作フローチャートである。 図 6に 示すとおり、 コンピュータは、 被処理画像を読み込むと (ステップ S 1 1 ) 、 その被処理画像をモニタへ送出し、 被処理画像を表示する (ステップ S 1 2 ) 。 ユーザは、 このモニタ上で被処理画像の構造を確認することができる 。 なお、 コンピュータは、 被処理画像の画像ファイルの添付情報と、 別途用 意されたデータベースとを参照し、 撮影レンズの焦点距離 f 、 最大像高の長
さ dmaxなどを認識する。
[0094] コンピュータは、 倍率歪み補正の幾何変換パラメータをユーザに設定させ る (ステップ S 1 3) 。 この幾何変換パラメータは、 上述した式 (3) の閾 値 0 Pである。 ユーザは、 被処理画像の構造から、 直線再現性よりも歪曲歪 みの抑制を重視すべきと判断したときには閾値 0 pを小さく設定し、 歪曲歪 みの抑制よりも直線再現性を重視すべきと判断したときには閾値 0 pを大き く設定すればよい。
[0095] ユーザが幾何変換パラメータ (ここでは閾値 0 p) を設定すると (ステツ プ S 1 3 YES) 、 コンピュータは、 設定された幾何変換パラメータ (ここ では閾値 0 P) を用いて、 第 1実施形態の倍率歪み補正を被処理画像に対し 簡易的に施し (ステップ S 1 4) 、 補正後の画像 (簡易画像) をモニタへ表 示する (ステップ S 1 5) 。 なお、 簡易的な倍率歪み補正とは、 被処理画像 のサイズ縮小版に対する倍率歪み補正や、 画像補間処理を簡素化してなる倍 率歪み補正などを指す。
[0096] ユーザは、 モニタ上の簡易画像の良否から、 自分の設定した幾何変換パラ メータ (ここでは閾値 6» p) が適切であつたか否かを判断することができる 。 ユーザが不適切と判断し、 幾何変換パラメータ (ここでは閾値 0 p) を再 設定すると (ステップ S 1 6 NO, ステップ S 1 3 Y ES) 、 ステップ S 1 4, S 1 5の処理が繰り返される。 ユーザは、 モニタ上の簡易画像に満足す るまで、 幾何変換パラメータ (ここでは閾値 0 p) を何度でも調整すること ができる (ステップ S 1 3, S 1 4, S 1 5) 。
[0097] その後、 ユーザがモニタ上の簡易画像に満足し、 倍率歪み補正の実効命令 をコンピュータへ入力すると (ステップ S 1 6YES) 、 コンピュータは、 設定中の幾何変換パラメータ (ここでは閾値 0 p) を用い、 第 1実施形態の 倍率歪み補正を被処理画像に対し詳細に施し (ステップ S 1 7) 、 補正後の 画像 (詳細画像) をモニタへ表示する (ステップ S 1 8) 。 なお、 詳細な倍 率歪み補正とは、 被処理画像の非縮小版に対する倍率歪み補正を指す。
[0098] その後、 ユーザが画像保存命令をコンピュータへ入力すると (ステップ S
1 9 ) 、 コンピュータは、 詳細画像を適当なファイル形式でハードディスク などの不揮発性メモリへ保存する (ステップ S 2 0 ) 。
[0099] (第 3実施形態の効果)
本実施形態の画像処理プログラムは、 被処理画像や簡易画像をモニタへ表 示するので、 ユーザは、 被処理画像の構造や倍率歪み補正の効果を確認しな がら、 所望する倍率歪み補正をコンピュータに実行させることができる。 ュ 一ザは、 例えば、 被処理画像がビルの画像であるときには、 閾値 0 pを大き <して直線の再現性を重視することができ、 また、 被処理画像が集合写真で あるときには、 閾値 6> pを小さくして倍率歪みの抑制を重視することができ る。
[0100] また、 本実施形態の画像処理プログラムは、 ステップ S 1 4における倍率 歪み補正を、 簡易的な倍率歪み補正としたので、 ステップ S 1 3, 1 4, 1 5の処理は、 高速に行われる。 したがって、 ユーザは、 幾何変換パラメータ (ここでは閾値 0 P ) を調整しながら、 倍率歪み補正の効果を、 リアルタイ ムで確かめることができる。
[0101 ] (第 3実施形態の補足)
なお、 本実施形態では、 第 1実施形態の倍率歪み補正を採用したが、 第 2 実施形態の倍率歪み補正を採用してもよい。 その場合、 ユーザに設定させる 幾何変換パラメータは、 式 (9 ) の強度 qとなる。
[0102] また、 本実施形態では、 第 1実施形態の倍率歪み補正を採用したが、 第 1 実施形態の幾何変換処理と第 2実施形態の幾何変換処理とを組み合わせた倍 率歪み補正 (第 1実施形態の補足にて説明した。 ) を採用してもよい。 その 場合、 ユーザに設定させる幾何変換パラメータは、 式 (3 ) の閾値 0 pと式 ( 9 ) の強度 qとの双方となる。
[0103] また、 本実施形態では、 コンピュータを利用したが、 コンピュータの代わ りに、 画像ストレージャ、 プリンタなど、 画像を取り込むことが可能な画像 処理装置に対し、 同様の処理を実行させてもよい。 或いは、 ディジタルカメ ラなど、 撮像機能を搭載した携帯機器に対し、 同様の処理を実行させてもよ
い。
[0104] [第 4実施形態]
第 4実施形態を説明する。 本実施形態は、 倍率歪み補正をコンピュータで 自動化するための画像処理プログラムの実施形態である。 なお、 ここでは、 第 1実施形態の幾何変換処理と第 2実施形態の幾何変換処理とを組み合わせ た倍率歪み補正を採用した場合を説明する。 また、 コンピュータには、 出力 器であるモニタと、 マウスやキーボードなどの入力器とが接続され、 これら によってユーザとのインタフェースが図られるものとする。
[0105] 図 7は、 本実施形態のコンピュータの動作フローチャートである。 図 7に 示すとおり、 コンピュータは、 被処理画像を読み込む (ステップ S 1 1 ) 。 このとき、 コンピュータは、 被処理画像の画像ファイルの添付情報と、 別途 用意されたデータベースとを参照し、 撮影レンズの焦点距離 f 、 最大像高の 長さ d max、 歪曲収差情報を認識する。 このうち、 歪曲収差情報は、 画像フアイ ルに添付された撮影時のレンズポジションの情報と、 データベースとに基づ き認識される。 但し、 画像ファイルに歪曲収差情報が添付されていた場合は 、 データベースに基づく必要は無い。
[0106] 続いて、 コンピュータは、 被処理画像に対し、 サイズ縮小変換処理と、 歪 曲収差補正用の幾何変換処理と、 画素補間処理とを順に施すことにより、 直 線検出用の簡易画像を生成し (ステップ S 2 0 ) 、 その簡易画像から直線情 報を抽出する (ステップ S 2 1 ) 。 この直線情報は、 被処理画像に如何なる 直線がどれだけ存在しているかを示す。 以下、 ステップ S 2 1における直線 情報の抽出方法を説明する。
[0107] (直線情報の抽出方法)
先ず、 簡易画像のエッジを検出し、 所定の閾値以上のエッジからなる二値 のエッジ画像を生成する。 さらに、 そのエッジ画像を解析してハフ画像を生 成する。 ハフ画像の生成では、 先ず、 直線モデルとして、 式 (1 0 ) を採用 する。 但し、 x _ y座標の原点は、 光軸中心である。
[0108] x c o s 0 + y s i η θ = ρ - " ( 1 0 )
そして、 エッジ画像上のエッジ座標 ( X い y i) について、 以下の式 (1 1
) を満たすような ( θ, Ρ) の組み合わせを見出す。
[0109] Xic o s 0 + y i s i η θ =ρ ■■■ ( 1 1 )
さらに、 見出した ( θ , ρ) を、 座標上にマッピングする。 但し、 0の範囲は、 0≤0≤ 1 80° である。 また、 マッピングとは、 0 _iO座標 上で ( Θ , p) に対応する画素の画素値を 1だけ加算することをいう。 この マッピングを、 エッジ画像の全てのエッジ座標 (X i, y i) について繰り返し 、 最終的に 6l_iO座標上に形成された画像が、 ハフ画像である。
[0110] さらに、 このハフ画像を規格化して規格化ハフ画像を取得し、 規格化ハフ 画像上で画素値が極大となるような各画素を求める。 それら各画素の座標 ( Θ , p) は、 被処理画像に一定量以上含まれる直線の種類を示しており、 そ れら各画素の画素値 Hは、 各直線の量を示す。 よって、 それらの各直線の ( 6>, iO, H) を、 被処理画像の直線情報とすればよい (以上、 直線情報の抽 出方法) 。
[0111] 続いて、 コンピュータは、 この直線情報に基づき、 第 1実施形態の幾何変 換処理で歪む直線の量 AH1を算出すると共に (ステップ S 22) 、 第 2実施形 態の幾何変換処理で歪む直線の量 AH2を算出する (ステップ S 24) 。
[0112] ここで、 第 1実施形態の幾何変換処理で歪む直線とは、 光軸中心近傍を通 らない直線であり、 Pの値が所定値よりも大きいような直線である (なぜな ら、 式 (1 0) に示すとおり、 pは、 直線から光軸中心までの距離を示す。 ) 。 このような直線の Hの値を加算したものが、 第 1実施形態の幾何変換処 理で歪む直線の量 AH1である。
[0113] また、 第 2実施形態の幾何変換処理で歪む直線とは、 縦線でも横線でもな い直線であり、 0の値が 0° 、 90° 、 1 80° に対し所定値以上異なるよ うな直線である (なぜなら、 式 (1 0) に示すとおり、 6»は、 直線が y軸と 成す角度である。 ) 。 このような直線の Hの値を加算したものが、 第 2実施 形態の幾何変換処理で歪む直線の量 AH2である。
[0114] 次に、 コンピュータは、 幾何変換パラメータ 6> pの値を、 直線の量 AH1に応
じた値に設定する (ステップ S 23) 。 関数 0 p (AH1) は、 AH1の広義の単 調増加関数であり、 AH1が大きいほど 0 pは大きくなる。 この関数 0 p (AH1 ) は、 予め行われた実験やシミュレーションに基づき、 プログラムの製造者 が適当に設定すればよい。 但し、 0 pの最小値は 30° 程度にすると良い。
[0115] また、 コンピュータは、 幾何変換パラメータ qの値を、 直線の量 AH1に応じ た値に設定する (ステップ S 24) 。 関数 q (AH2) は、 AH2の広義の単調減 少関数であり、 AH2が大きいほど qは小さくなる。 この関数 q (AH2) は、 プ ログラムの製造者が予めの実験やシミュレーションに基づき適当に設定すれ ばよい。 但し、 qの最大値は 0. 7程度にすると良い。
[0116] その後、 コンピュータは、 被処理画像 (詳細な画像である。 ) に対し、 歪 曲収差情報を用いた歪曲収差補正用の幾何変換処理、 幾何変換パラメータ 0 Pを用いた第 1実施形態の幾何変換処理、 幾何変換パラメータ qを用いた第 2実施形態の幾何変換処理、 及び画素補間処理を順に施し、 倍率歪み補正を 完了する (ステップ S 26) 。
[0117] その後、 コンピュータは、 必要に応じて、 倍率歪み補正後の画像を適当な フアイル形式でハードディスクなどの不揮発性メモリへ保存する (ステップ S 1 9, S 20) 。
[0118] (第 4実施形態の効果)
第 4実施形態の画像処理プログラムは、 被処理画像の構造に応じて自動的 に幾何変換パラメータを設定する。 したがって、 ユーザの手間が省け、 利便 性が高い。 更に、 以下に挙げる長所もある。
[0119] (1 ) 被処理画像から直線情報を抽出する前に、 被処理画像に対し歪曲収 差補正用の幾何変換処理を施すので、 その抽出精度を高めることができる。
[0120] (2) 被処理画像から直線情報を抽出する前に、 被処理画像に対しサイズ 縮小変換処理を施すので、 その抽出処理を高速化することができる。
[0121] (3) 直線情報の抽出にハフ変換を適用したので、 その抽出精度を高める ことができる。
[0122] (4) 直線構造を歪ませる種類の幾何変換処理が適度に弱く設定されるの
で、 直線再現性が高いレベルで維持される。
[0123] ( 5 ) 直線構造を歪ませない種類の幾何変換処理が適度に強く設定される ので、 直線再現性と倍率歪みの抑制を高いレベルで両立できる。
[0124] (第 4実施形態の補足)
なお、 本実施形態において、 歪曲収差情報が取得できない場合には、 歪曲 収差補正用の幾何変換処理を省略してもよい。 その場合であっても、 一定の 効果が得られる。
[0125] また、 本実施形態では、 第 1実施形態の幾何変換処理と第 2実施形態の幾 何変換処理とを組み合わせた倍率歪み補正が採用されたが、 第 1実施形態の 倍率歪み補正と、 第 2実施形態の倍率歪み補正との何れか一方を採用しても よい。
[0126] また、 本実施形態では、 コンピュータを利用したが、 コンピュータの代わ りに、 画像ストレージャ、 プリンタなど、 画像を取り込むことが可能な画像 処理装置に対し、 同様の処理を実行させてもよい。 或いは、 ディジタルカメ ラなど、 撮像機能を搭載した携帯機器に対し、 同様の処理を実行させてもよ い。
[0127] [第 5実施形態]
第 5実施形態を説明する。 本実施形態は、 撮影レンズで撮影された画像に 対し、 倍率歪み補正を施す画像処理方法の実施形態である。 ここでは、 倍率 歪み補正がコンピュータで実行されるものとして説明する。 また、 コンビュ ータには、 出力器であるモニタと、 マウスやキーボードなどの入力器とが接 続され、 これらによってユーザとのインタフェースが図られるものとする。
[0128] コンピュータは、 予めインストールされた画像処理プログラムに従い、 以 下の <手順 1 >〜<手順 4 >を実行する。
<手順 1 >
被処理画像を、 図 8 ( A) に示すとおり、 モニタへ表示する。 図 8 ( A) において S 1, S 2が被写体であり、 C 1は十字カーソルである。 十字カー ソル C 1は、 被処理画像の中央領域に位置する被写体 S 1を指し示している
<手順 2 >
ユーザに対し、 図 8 ( B ) に示すとおり、 主要被写体の位置を指定させる 。 図 8 ( B ) では、 ユーザが十字カーソル C 1を移動させ、 被処理画像の周 辺領域に位置する被写体 S 2を指定した様子を示した。
<手順 3 >
指定された位置に光軸を持った仮想光学系を想定する。 この仮想光学系の 幾何変換特性は、 例えば、 被写体角度 0と像高 hとの関係を、 h ( 0 ) oc t a n 0で与えるものである。
[0129] この幾何変換特性を考慮した所定の幾何変換処理を前記被処理画像へ施す ことにより、 その被処理画像を、 同じ被写体を前記仮想光学系で撮影したと きの画像へと変換する。 さらに、 変換後の画像に対し、 画素補間処理を施す
[0130] なお、 所定の幾何変換処理とは、 前記撮影レンズに固有の幾何変換特性の 逆特性による幾何変換処理と、 前記撮影レンズの光軸方向を変換して前記仮 想光学系の光軸方向に一致させる回転変換と、 前記仮想光学系に固有の幾何 変換特性による幾何変換処理とを組み合わせたものである。 因みに、 前記撮 影レンズが、 歪曲収差の小さい一般的な撮影レンズであった場合、 逆特性は 、 上述した式 (2 ) で与えられる。
[0131 ] 因みに、 このような幾何変換処理と似た技術が、 例えば、 特開平 6 _ 1 2
1 3 1 8号公報に開示されている。 但し、 本実施形態では、 幾何変換対象を 、 被処理画像の一部の領域とする代わりに、 被処理画像の全領域とした。 本 実施形態では、 必要に応じて変換後の画像を長方形状にトリミングする。 <手順 4 >
処理後の画像を、 モニタへ表示する。 図 8 ( C) は、 表示された画像のィ メージである。 図 8 ( C) に示すとおり、 ユーザが指定した周辺領域の被写 体 S 2については、 倍率歪みは抑制され、 その代わりに、 中央領域の被写体 S 1については、 倍率歪みが大きくなつている。
[0132] (第 5実施形態の効果)
本実施形態によれば、 被処理画像のうち、 ユーザが指定した主要被写体に 限リ、 倍率歪みの抑制と直線再現性とを両立させることができる。
[0133] (第 5実施形態の補足)
なお、 本実施形態では、 主要被写体の位置をユーザに指定させたが、 コン ピュータが被処理画像の顔検出などの画像認識処理を行い、 主要被写体の位 置を自動検出してもよい。
[0134] また、 本実施形態のトリミングでは、 なるべく多くの領域を残す (少なく とも半分の領域を残す) ことが望ましい。
[0135] また、 本実施形態の被処理画像が、 歪曲収差の大きい撮影レンズで撮影さ れた画像である場合には、 その撮影レンズの歪曲収差情報を予め取得し、 そ れに基づき像高 hを変換する幾何変換処理 (歪曲収差補正用の幾何変換処理
) を、 前記所定の幾何変換処理に含めればよい。
[0136] また、 本実施形態では、 コンピュータを利用したが、 コンピュータの代わ りに、 画像ストレージャ、 プリンタなど、 画像を取り込むことが可能な画像 処理装置に対し、 同様の処理を実行させてもよい。 或いは、 ディジタルカメ ラなど、 撮像機能を搭載した携帯機器に対し、 同様の処理を実行させてもよ い。
Claims
[1 ] 被処理画像に対し所定の幾何変換処理を施す画像処理方法において、 前記所定の幾何変換処理には、
前記被処理画像の周方向倍率と径方向倍率との不一致を抑制する、 倍率歪 み抑制用の幾何変換処理が含まれ、
前記倍率歪み抑制用の幾何変換処理の強度又は内容を規定する少なくとも
1つのパラメータを、 前記被処理画像の構造に応じて設定する
ことを特徴とする画像処理方法。
[2] 請求項 1に記載の画像処理方法において、
前記倍率歪み抑制用の幾何変換処理は、
前記被処理画像の周辺領域に作用するものである
ことを特徴とする画像処理方法。
[3] 請求項 2に記載の画像処理方法において、
前記所定の幾何変換処理には、
前記被処理画像の周辺領域に作用する倍率歪み抑制用の幾何変換処理と、 前記被処理画像の中央領域に作用する直線再現用の幾何変換処理とが含まれ る
ことを特徴とする画像処理方法。
[4] 請求項 3に記載の画像処理方法において、
前記パラメータとして、 前記周辺領域と前記中央領域との境界位置を設定 する
ことを特徴とする画像処理方法。
[5] 請求項 4に記載の画像処理方法において、
任意の被写体角度を 0、
前記境界位置に相当する被写体角度を 0 P、
前記被写体角度 0に対する前記所定の幾何変換処理後の像高を h ( 0 ) 、 前記被写体角度 0における周方向倍率と径方向倍率との比率を/ c ( Θ ) と 表したときに、
h ( 0 ) 、 h ( Θ ) の導関数 h ' ( Θ ) 、 K ( Θ ) のうちの少なくとも 1 つは、 0 pにおいて連続となる
ことを特徴とする画像処理方法。
[6] 請求項 1〜請求項 5の何れか一項に記載の画像処理方法において、
前記被処理画像は、
光軸中心に関し対称な倍率歪みを有し、
前記倍率歪み抑制用の幾何変換処理は、
光軸中心に関し非対称な幾何変換特性を有し、
前記パラメータとして、 前記倍率歪み抑制用の幾何変換処理の強度 qを設 定する
ことを特徴とする画像処理方法。
[7] 請求項 6に記載の画像処理方法において、
前記強度 qは、
0 < q < 1の範囲に設定される
ことを特徴とする画像処理方法。
[8] 請求項 6又は請求項 7に記載の画像処理方法において、
前記倍率歪み抑制用の幾何変換処理は、
前記光軸中心を通る垂直線及び水平線に関し対称な幾何変換特性を有する ことを特徴とする画像処理方法。
[9] 請求項 1〜請求項 8の何れか一項に記載の画像処理方法において、
前記所定の幾何変換処理の前及び Z又は後の画像をユーザへ表示し、 かつ ユーザに対し前記パラメータの設定を行わせる
ことを特徴とする画像処理方法。
[10] 請求項 1〜請求項 8の何れか一項に記載の画像処理方法において、
前記被処理画像の直線検出を行い、 その結果に応じて前記パラメータの設 定を行う
ことを特徴とする画像処理方法。
[11 ] 請求項 1に記載の画像処理方法において、
前記倍率歪み抑制用の幾何変換処理は、
前記被処理画像を、 その中心から外れた位置に光軸を配した仮想光学系で 同じ被写体を撮影したときの画像へと幾何変換処理するものであり、 前記パラメータとして、 前記仮想光学系の光軸位置を設定する ことを特徴とする画像処理方法。
[12] 請求項 1 1に記載の画像処理方法において、
前記仮想光学系の光軸位置は、 前記被処理画像中の主要被写体位置に設定 される
ことを特徴とする画像処理方法。
[13] 請求項 1 2に記載の画像処理方法において、
前記被処理画像をユーザへ表示し、 かつそのユーザに対し前記主要被写体 位置を指定させる
ことを特徴とする画像処理方法。
[14] 請求項 1 2に記載の画像処理方法において、
前記被処理画像の画像認識を行い、 その結果に応じて前記主要被写体位置 を検出する
ことを特徴とする画像処理方法。
[15] 請求項 1〜請求項 1 4の何れか一項に記載の画像処理方法において、 前記所定の幾何変換処理には、
前記倍率歪み抑制用の幾何変換処理の他に、 前記被処理画像の歪曲収差を 抑制する歪曲収差抑制用の幾何変換処理も含まれ、
前記倍率歪み抑制用の幾何変換処理と前記歪曲収差抑制用の幾何変換処理 との双方が施された後の画像に対し、 画素補間処理を一括して施す
ことを特徴とする画像処理方法。
[16] 請求項 1〜請求項 1 5の何れか一項に記載の画像処理方法をコンピュータ に実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
[17] 請求項 1〜請求項 1 5の何れか一項に記載の画像処理方法を実行すること を特徴とする画像処理装置。
[18] 請求項 1 7に記載の画像処理装置を備えたことを特徴とする撮像装置 c
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