JP2011081688A - 画像処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】高画素の画像に対してエッジ強度のような特徴量の算出を行う場合に、エッジ検出の幅を大きくすると、計算量が非常に大きくなってしまう問題がある。
【解決手段】画素数に比例してスキップ係数ｎを決定し、画素選択ステップによって特徴量算出を行う画素をｎ画素とばしに省略して計算量を抑える。さらに特著量部分算出ステップにおいて特徴量を算出する場合も、対象画素の周囲の画素すべてを計算に用いるのではなくｎ画素とばしに画素を使用することで計算量を抑える。また特徴量補完ステップにおいて未計算の画素の特徴量を計算する場合も、最も近接する画素の特徴量を適用することで計算量を抑え、効果的な特徴量算出を行う。
【選択図】図１

Description

本発明は画像の特徴量を画像データから算出する画像処理方法に関するものである。

画像内のある点Ａの特徴量を算出するには、その点Ａの周囲の複数画素の情報を用いる。そして画像内のすべての点の特徴量を算出する場合には、上記算出処理を画像内の全画素に対して行うのが通常である。
画像の画素数を縦＊横 ＝ Ｗ＊Ｈ画素 、ある点の特徴量計算にその点の周囲Ｘ＊Ｘ点の情報を用いるとすると、全画素の特徴量算出に必要な計算量はＷ＊Ｈ＊Ｘ＊Ｘとなる。
近年デジタルカメラ等の撮影画素数（Ｗ＊Ｈ）は大きくなっていく傾向にあり、特徴量算出に要する計算量も画素数に比例して大きくなってしまう。
さらに高画素の画像に対してエッジ検出（ローパスフィルタ）のような特徴量を計算する場合、画像に映っているエッジ自体の幅が大きいと考えられるため、効果的なエッジ検出を行うには周囲のより広い範囲の情報が必要となる。
そのためにｎ倍の範囲の情報を用いるとすると、計算量はＷ＊Ｈ＊ （ｎ＊Ｘ）＊（ｎ＊Ｘ）となりｎ＾２オーダーで計算量が増えていく。
この計算量増大の問題に対し、特許文献１では画素数Ｗ＊Ｈの画像データの特徴量算出時に、まず画像を１／ｎに縮小した画像を作成し、その（Ｗ／ｎ）＊（Ｈ／ｎ）画素の画像データに対して特徴量を算出したのちに、特徴量をｎ＊ｎ倍に拡大して全画素の特徴量を得るという処理方法を提案している。これにより周囲（ｎ＊Ｘ）＊（ｎ＊Ｘ）の範囲の情報を用いた特徴量算出ができる。

特開２００４−１１８２４４号公報

高画素の画像においてはエッジ幅が大きいために、効果的なエッジ検出を行うために計算量が増大する。また特許文献１の方法で、縮小した画像で算出した（Ｗ／ｎ）＊（Ｈ／ｎ）個のエッジ強度特徴量を、元画像の特徴量Ｗ＊Ｈ個に増やすために通常の拡大処理を行うと、特徴量の値が平均化されてしまい効果的なエッジ検出とならない。通常の拡大処理は情報がない点の情報を周囲の情報がある点の情報を用いて補間計算（重みづけ平均）するが、エッジは特徴量の小さな点と隣接しているため、補間の結果として特徴量が小さくなってしまい、抽出したエッジがまたぼやけてしまうことになるためである。また画像の拡大／縮小にも計算コストがかかる。ｎ倍または１／ｎの拡大／縮小に、１画素あたり周囲ｎ＊ｎ画素の情報を用いると、計算量がＷ＊Ｈ＊ｎ＊ｎ必要である。

本発明では、周囲（ｎ＊Ｘ）＊（ｎ＊Ｘ）の範囲の情報を用いた特徴量算出を、次の４つの手順で行う。すなわちスキップ係数決定ステップ、画素選択ステップ、特徴量部分算出ステップ、特徴量補完ステップである。
まずスキップ係数決定ステップにおいてスキップ係数ｎを決定する。スキップ係数ｎは画素数Ｗ＊Ｈに比例して設定する。画像は様々な画素数で記録されている可能性があり、またその画像に含まれるエッジの幅も様々である。しかしユーザにとっては画像を表示するサイズにおいて見えるエッジが重要である。そのため画像表示サイズを一定とすると、エッジ幅は画素数に比例して大きく取ることが望ましい。スキップ係数ｎを大きくすることでより大きなエッジを検出することができる。
次に画素選択ステップにおいて、特徴量算出対象となる画素をｎ画素間隔で選択する。すなわち画素の座標を（ｐ，ｑ） としたときに、ｐ，ｑがともにｎで割り切れるような画素を特徴量算出対象とする。 Ｗ＊Ｈ画素のうち特徴量算出対象となるのは（Ｗ／ｎ）＊（Ｈ／ｎ）画素になる。

次に特徴量部分算出ステップにおいて、画素選択ステップで選ばれた特徴量算出対象の各画素に対して特徴量を算出する。特徴量算出対象の画素の座標（ｐ，ｑ）、座標（ａ，ｂ）の画素の情報をＹ（ａ，ｂ）特徴量の種類によって決める重み係数Ａ（ｉ，ｊ）とするとき、画素（ｐ，ｑ）に対する周囲Ｘ＊Ｘ画素を用いた特徴量算出式は一般的に下記数式１と表現できる。

通常は（ｎ＊Ｘ）＊（ｎ＊Ｘ）の範囲で適用する際には単純に式ｆ中のＸをｎ＊Ｘに置き換えればよいが、それでは計算量がｎ＾２倍必要になる。そこで本発明においては下記数式２を用いる。

画素（ｐ，ｑ）を中心とする（ｎ＊Ｘ）＊（ｎ＊Ｘ）の範囲内で、ｎ画素おきにＸ＊Ｘ個の画素を選んで特徴量を算出に用いることになる。

次に特徴量補完ステップにおいて、画素選択ステップで選ばれなかった各画素を補完対象画素とする。補完対象画素の特徴量は、特徴量部分算出ステップで算出された各画素の特徴量を用いて補完する。補完対象画素Ａに対して、画素Ａに最も近い算出済み画素の特徴量を画素Ａの特徴量とする。画素Ａに最も近い算出済みの画素が複数ある場合には、それらの画素のうちもっとも特徴量の大きな画素の特徴量を、画素Ａの特徴量とする。

単純な方法では計算量がＷ＊Ｈ＊（ｎ＊Ｘ）＊（ｎ＊Ｘ）、特許文献１ではＷ＊Ｈ＊Ｘ＊Ｘ＋２＊Ｗ＊Ｈ＊ｎ＊ｎとなるのに対し、本発明では計算量は ｎに依存せずＷ＊Ｈ＊Ｘ＊Ｘとなる。拡大縮小を伴わない分特許文献１よりもさらに計算量を抑えることができる。また特徴量補完ステップにおいて特許文献１にあるような拡大補間処理を行わないため、エッジの特徴量が補間処理によってぼけてしまうことがない。以上により高画素の画像における大きなエッジ幅の検出を、計算量を増大させずにかつ効果的に実行することができる。

本発明の処理装置のブロック図 ループ処理のフロー図 画素選択の例を表した図 特徴量部分算出の例を表した図

以下に本発明を用いた実施例を説明する。

図１は、本発明によるエッジ検出処理を実現する処理装置のブロック図である。ここではＰＣによる発明の実施例としている。すなわち主記憶部２はＨＤＤであり、エッジ検出処理対象の元画像データが保存されている。輝度抽出部３およびエッジ強度算出部４およびエッジ判定部９は、ＣＰＵとそれぞれの処理を行うプログラムである。またスキップ係数決定ステップ５、画素選択ステップ６、特徴量部分算出ステップ７、特徴量補完ステップ８はいずれもエッジ強度算出部４の一部である。
今主記憶部１内にエッジ検出対象の画像がＢＭＰ形式保存されているものとする。画像は縦＊横＝２０００＊２０００＝４００万画素のデータとする。輝度抽出部３において、ＢＭＰ画像から各画素の輝度（ＹＵＶのＹ）を計算する。輝度Ｙの計算式は ある画素のＲ，Ｇ，Ｂ成分（０＜＝Ｒ，Ｇ，Ｂ＜＝ ２５５）に対して、下記数式３によって求める。

この処理を画像内の全画素に対して行う。以下画素の情報とはこのＹの値のことを指すものとする。

次にエッジ強度算出部４において、各画素のエッジ強度を算出する。

本説明においてエッジ強度算出の基本のアルゴリズムは、画素の周囲３＊３＝９画素の情報を用いるものとする。（Ｘ＝３）
特徴量算出対象の画素の座標（ｐ，ｑ） 、座標（ａ，ｂ）の画素の情報をＹ（ａ，ｂ） 、画素（ｐ，ｑ）に対する特徴量算出式を下記数式４とする。

重み係数Ａは、Ａ（−１，−１）， Ａ（−１，０），Ａ（−１，１）， Ａ（０，−１）， Ａ（０，０），Ａ（０，１）， Ａ（１，−１）， Ａ（１，０），Ａ（１，１）の９つの適当な定数である。

スキップ係数決定ステップ５において、スキップ係数ｎを決定する。スキップ係数ｎは画素数に比例して大きくする。例えばｎ＝画素数／２００万とする。（小数点以下切り捨て）今は４００万画素なのでｎ＝２となる。

続いて画素選択ステップ６と特徴量部分算出ステップ７を含むループ処理を行う（図２参照）。画素選択ステップ６で選ばれた画素に対して、特徴量部分算出ステップ７を用いて特徴量を算出する。画素選択ステップ６においては、画素の座標（ａ，ｂ）に対して（ａ ｍｏｄ ｎ＝＝０）＆＆（ｂ ｍｏｄ ｎ＝＝０）の場合、特徴量算出対象の画素とする。（図３参照）
特徴量部分算出ステップ７においては、下記数式５に基づいてエッジ強度を算出する。（図４参照）

続いて特徴量補完ステップ８において、前記ループ処理で特徴量計算が行われなかった画素の特徴量を決定する。特徴量計算が行われなかった画素の座標を（ｃ，ｄ）とするとき、前記ループ処理で特徴量が算出された画素群のうち、最も近接する画素の特徴量を画素（ｃ，ｄ）の特徴量とする。最も近接する画素が複数存在する場合は、そのうち特徴量が最も大きな値とする。
以上により、元画像Ｗ＊Ｈ画素のすべての画素の特徴量が決定したのちに、適当な閾地Ｔを用いて、特徴量＞＝Ｔを満たす画素をエッジであると判定する。なお、本実施例の画素の特徴量としては１枚の画像内のエッジ強度である場合を説明したが、複数の画像間の動きベクトル量である場合でも良い。

本発明は画像処理装置に用いることができる。

１ 処理装置
２ 主記憶部
３ 輝度抽出部
４ エッジ強度算出部
５ スキップ係数決定ステップ
６ 画素選択ステップ
７ 特徴量部分算出ステップ
８ 特徴量補完ステップ
９ エッジ判定部

Claims (3)

1. 入力された画像の解像度に比例して、スキップ係数ｎを決定するスキップ係数決定ステップと、
   ある画素に近接する計Ｘ＊Ｘ個の画素の情報を利用する特徴量の計算を行う際に、周囲（ｎ＊Ｘ）＊（ｎ＊Ｘ）画素の範囲から、前記スキップ係数決定ステップで決定されたスキップ係数ｎおきに計Ｘ＊Ｘ個の画素を選択する画素選択ステップと、
   入力された画像のうち、前記画素選択ステップで選択された画素に対して、特徴量を算出する特徴量部分算出ステップと、
   前記特徴量部分算出ステップにおいて特徴量が算出されなかった画素に対して、該画素に最も近接する、前記画素選択ステップで選択された画素群の特徴量のうちの最大値を該画素の特徴量とする特徴量補完ステップと
   を有することを特徴とする画像処理方法。
2. 前記特徴量部分算出ステップで算出される特徴量とは、エッジ強度または動きベクトル量であることを特徴とする、請求項１に記載の画像処理方法。
3. 請求項１に記載の画像処理方法を含むプログラム。

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