【課題】明るさが連続する画像でも精度よく各画素の明るさを変換する。
【解決手段】原画像から、明るさの変換を行う画素の周りに局所領域３２を設定し（Ｓ１）明るさに対して連続かつ単調増加であり、明るさの変換の出力上限を決める上限変換関数を設定し、明るさに対して連続かつ単調増加であり、明るさの変換の出力下限を決める下限変換関数を設定し（Ｓ３）、変換を行う画素の明るさにおける上限変換関数の値である上限値および下限変換関数の値である下限値を算出し（Ｓ７）、局所領域における各画素の明るさに応じて、上限値と下限値との間の値を設定するための比率を算出し（Ｓ８）、上限値と下限値と比率とより、明るさの変換を行う画素の変換後の明るさを算出する（Ｓ１０）。 （もっと読む）

【構成】ＣＰＵ３０は、シャッタボタン３２ｓｈの全押しに応答してＳＤＲＡＭ２４の静止画像エリア２４ｂに退避されたカラー画像データから文章を表す部分画像を探索する。探索結果が非探知を示すとき、ＣＰＵ３０は、退避されたカラー画像データを記録画像データとして指定する。探索結果は探知を示すものの、探知された部分画像のサイズが基準を下回れば、ＣＰＵ３０は、退避されたカラー画像データに基づくグレースケール画像を記録画像データとして指定する。探索結果が探知を示し、かつ探知された部分画像のサイズが基準以上であれば、ＣＰＵ３０は、退避されたカラー画像データに基づく２値画像データを記録画像データとして指定する。
【効果】記録画像データのサイズの適正化が図られ、記録性能が向上する。 （もっと読む）

【課題】量子化誤差の低減化、および、量子化・逆量子化の処理の高速化の両方を実現することができるようにする。
【解決手段】 入力画像の画素値の出現頻度分布を示すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、前記入力画像の画素値のビット深度を変換する際に利用されるテーブル情報であって、前記ヒストグラム生成部により生成された前記ヒストグラムにおいて出現頻度が非ゼロの有効画素をビット深度変更後のインデックス値に割り当てるテーブル情報である量子化テーブルを、前記有効画素を前記インデックス値にできるだけ均等に割り当てるようにして生成する量子化テーブル生成部とを備える。本開示は画像処理装置に適用することができる。 （もっと読む）

【課題】異なる露光時間で撮像された複数の画像から多重露光ＨＤＲ画像を作成する場合に必要な画像の平均ＳＮＲ値を推定するための方法を提供する。
【解決手段】複数のビンに分けられた画像ヒストグラムを提供するステップであって、画像ヒストグラムが出力画像の画素間の画素値の分布に関する情報を含み、各ビンが所定の範囲内の画素値を有する画素の組を含む、ステップと、信号対雑音比値を画像ヒストグラムの各ビンに帰属させるステップと、画像ヒストグラムのビンごとに、そのビンの信号対雑音比値にそのビンの画素の組内の画素数で重みづけするステップと、ビンの重みづけされた信号対雑音比値を合計するステップと、ビンの重みづけされた信号対雑音比値の合計を、出力画像の画素の総数または画像ヒストグラムのビン内の画素の総数で割るステップと、を含む。 （もっと読む）

【課題】撮像装置により撮像された画像のコントラストを高め、視認性を向上させる。
【解決手段】基板を撮像し、当該撮像された基板画像の画素値を変換する画像処理の方法において、撮像された基板画像の画素値をヒストグラム化し、ヒストグラムにおける画素値の分布に基づいて、所定の振幅、所定の周期の三角関数からなるトーンカーブＴを作成する。トーンカーブＴにより、撮像された基板画像の画素値を変換することで、高コントラストな基板画像を得る。 （もっと読む）

【課題】 レンズを用いて撮影することによって得られるぼかし画像を、画像データを処理することによって得ること。
【解決手段】 処理対象の画像内で検出された点光源領域５０２を含む加算領域５０３に対してぼかし処理を施す際、中心部５０４からの距離に応じて加算係数ｋを増加させながら周辺に向かうほど輝度値が高くなるようにする。 （もっと読む）

【課題】対象領域の濃淡値の分散と背景の濃淡値の分散が極端に異なる場合でも、適切な二値化しきい値を得る。
【解決手段】多値画像における各画素の濃度値から濃度ヒストグラムを作成するとともに、多値画像における各画素の濃度平均値を算出する。さらに、濃度平均値を各画素の濃度中央値に変換するための濃度変換パラメータを求める。そして、濃度変換パラメータに基づいて前記濃度ヒストグラムの濃度値を補正し、この補正された濃度ヒストグラムから仮のしきい値を選定する。しかる後、仮のしきい値を濃度変換パラメータに基づいて逆補正して、各画素を二値化するためのしきい値を決定する。 （もっと読む）

【課題】 モニタ上で、アンチエイリアジングフォントの文字を誤って画像領域と誤判定されることを防止する。
【解決手段】 注目画素について、当該画素およびその前後４画素(計９画素)を抽出する(Ｓ３）。抽出された９画素についてサブ画素の最大値をそれぞれの画素の代表値とする（Ｓ５）。上記９つの代表値のヒストグラムをとり、分布数の一番多いものからＨ０，Ｈ１，Ｈ２・・・とする(Ｓ７)。下記式（１）を満足するか否か判断し(Ｓ９)。Ｈ０＋Ｈ１＋Ｈ２＜ＴＨ・・・（１）。式（１）を満足する場合は非文字領域画素と、満足しない場合は、文字領域画素と判断する(Ｓ１１、Ｓ１３）。 （もっと読む）

【課題】量子化誤差を抑制することができるようにする。
【解決手段】画像の各画素値をその値の大きさに応じて分類する複数のクラスの中から、画素値の出現頻度がゼロであるゼロクラスを検出するゼロクラス検出部と、前記ゼロクラス検出部により検出されたゼロクラスの範囲を更新することにより、前記クラスの総数を更新せずに、前記ゼロクラスを、前記画素値の出現頻度が１以上の非ゼロクラスに変換する非ゼロクラス化部とを備える。本開示は画像処理装置に適用することができる。 （もっと読む）

【課題】被写体が撮影されたときの状況に適した画像補正処理を行う。
【解決手段】特徴量導出部１０２は、撮影記録して得られた入力画像データにより形成される画像に関して、彩度別に入力画像データ中の画素を分類して得られた彩度特性と、明度別に入力画像データ中の画素を分類して得られた明度特性と、入力画像データ中で検出されたエッジ数およびエッジ位置に基づくエッジ特性とを特徴量として導出する。処理適性指標導出部１０６は、入力画像データに含まれる同一の画素に対して彩度低減と明度増加との両方を行う処理である特定処理を入力画像データに施すことに対する適性の指標である処理適性指標を上記特徴量に基づいて導出する。画像補正処理部１１０は、処理適性指標に基づき、入力画像データに含まれるそれぞれの画素に対して特定処理を施す。 （もっと読む）

【課題】被写体が撮影されたときの状況に適した画像補正処理を行う。
【解決手段】特徴量導出部１０２は、撮影記録して得られた入力画像データにより形成される画像に関して、彩度別に入力画像データ中の画素を分類して得られた彩度特性と、明度別に入力画像データ中の画素を分類して得られた明度特性と、入力画像データ中で検出されたエッジ数およびエッジ位置に基づくエッジ特性とを特徴量として導出する。処理適性指標導出部１０６は、入力画像に含まれる同一の画素に対して彩度低減とシャープネス増加との両方を行う処理である特定処理を入力画像データに施すことに対する適性指標である処理適性指標を上記特徴量に基づいて導出する。画像補正処理部１１０は、処理適性指標に基づいて特定処理を施す。 （もっと読む）

【課題】出力された画像の安定性が低いという課題があった。
【解決手段】画像処理装置は、入力画像の特徴に応じて画像補正するための補正カーブの形状を指定する制御点を算出する場合に、入力画像の輝度ヒストグラムを階調ごとに複数値域に分割し、分割された各値域の画素数と入力画像の画素数とを算出して、入力画像の画素数に対する各値域の画素数の割合または大小関係を算出し、算出された各値域の割合または大小関係に基づいて制御点を算出する。 （もっと読む）

【課題】カラーチャート等の参照板を用いなくても、低コストかつ安定して、映像から自動的に色補正パラメータを算出し、左右映像間の色補正を遂行することができる３Ｄ映像のための自動色補正装置を提供することを目的とする。
【解決手段】撮影して取得した二つの映像間において色補正を遂行する色補正装置において、取得した二つの映像から画素値の色ヒストグラムを各々算出する色ヒストグラム算出部と、色ヒストグラム算出部が算出した色ヒストグラムから確率密度関数を各々算出する確率密度関数算出部と、確率密度算出部が算出した各々の確率密度関数からロバストＭ推定による色補正パラメータを算出する色補正パラメータ算出部とを備え、色補正パラメータ算出部が算出した色補正パラメータを、取得した二つの映像の少なくともいずれか一方に適用して色補正する色補正装置とする。 （もっと読む）

【課題】画像の色補正のための方法および装置を提供する。
【解決手段】静止ビデオ・カメラから取得した画像において１つ以上の色を補正するために、静止ビデオ・カメラから取得した１つ以上の以前の画像から１つ以上の履歴背景モデルを取得し、静止ビデオ・カメラから取得した１つ以上の現在の画像からライブ背景モデルおよびライブ前景モデルを取得し、１つ以上の履歴背景モデルから基準画像を発生し、基準画像、ライブ背景モデル、およびライブ前景モデルを処理して、画像における１組の色補正した前景目標物を発生する。任意に、１組の色補正した前景目標物を処理して、前景目標物の少なくとも１つの色を分類する。 （もっと読む）

【課題】ユーザ操作を必要とせずに、彩度が低下して色褪せた画像を、鮮やかな画像に補正する。
【解決手段】入力された画像データを処理する画像処理装置において、退色検出部は、少なくとも色相及び彩度の座標軸を有する色空間における、画像データの画素の分布に基づいて、予め施された処理により彩度が低下した画像データを検出し、彩度補正部は、検出された画像データの彩度を補正する。本開示は、例えば画像を処理する画像処理装置に適用できる。 （もっと読む）

【課題】ヒストグラムの度数の集中に起因した不具合を緩和しつつ、ヒストグラムを用いて画像のコントラストを適切に強調する。
【解決手段】画像表示システムでは、ヒストグラム生成部６１が表示対象となる画像のヒストグラムを生成し、ヒストグラム補正部６２がそのヒストグラムにおける全ての輝度の度数に「１」未満の一定の係数Ｋを乗算した後、全ての輝度の度数にオフセット値Ｄを加算してヒストグラムを補正する。そして、ヒストグラム累積部６３がこの補正後のヒストグラムの累積ヒストグラムを生成し、画像補正部６４がその累積ヒストグラムを補正カーブとして用いて画像の画素値を補正する。したがって、度数の集中に起因した不具合を緩和しつつ、各輝度の度数に応じて画像のコントラストを適切に強調できる （もっと読む）

【課題】輝度変換処理の内容をきめ細かく調整する。
【解決手段】画像処理回路１００は、入力画像データＤＩの輝度ヒストグラムを取得する輝度ヒストグラム取得部１０１と、前記輝度ヒストグラムに基づいて輝度変換係数αを算出する輝度変換係数算出部１０２と、輝度変換係数αに基づいて入力画像データＤＩから出力画像データＤＯを生成する輝度変換処理部１０３と、入力画像データＤＩの輝度平均値Ｙ＿ＡＶを算出する輝度平均値算出部１０４と、所定の決定基準に従って入力画像データＤＩの輝度最大値Ｙ＿ＭＡＸを決定する輝度最大値決定部１０５と、入力画像データＤＩの輝度平均値Ｙ＿ＡＶに基づいて前記輝度ヒストグラムの下限値ＨＭＩＮを調整する輝度ヒストグラム調整部１０６と、入力画像データＤＩの輝度最大値Ｙ＿ＭＡＸに基づいて輝度変換処理部１０３の補正強度係数βを算出する補正強度係数算出部１０７と、を有する。 （もっと読む）

【課題】輝度変換後の特定画像の色情報が，変換前のものから大きく外れてしまうのを防止する。
【解決手段】目標平均輝度値に基づいて，顔画像部分の上限彩度および下限彩度が算出される（ステップ31Ａ）。また，顔画像部分の平均ＲＧＢ値および標準輝度変換関数を用いた顔画像部分の輝度変換後の平均ＲＧＢ値が算出される（ステップ32，33）。輝度変換後の顔画像部分の平均ＲＧＢ値から算出される予想彩度が許容範囲（上限彩度と下限彩度の間）から外れる場合（ステップ35Ａ），上記輝度変換関数が，上記予想彩度が許容範囲に収まることになるように修正される（ステップ37，39）。 （もっと読む）

【課題】独立成分分析(ICA)を用いたノイズ除去処理では、被写体像の細かなテクスチャ成分までもが除去されてしまう。
【解決手段】基底画像生成部304で、入力画像に基底変換を施して互いの相関が小さい複数の基底画像を生成し、ヒストグラム生成部305で基底画像毎に画素値の1次元ヒストグラムを生成する。回復LUT生成部307で、該ヒストグラムと入力画像のノイズ特性データを用いて、ノイズ混入前後の画素値を対応づけるLUTを生成する。基底画像回復部308で、該LUTを用いて画素値をノイズ混入前の画素値に補正し、逆基底変換部309で逆基底変換を施してノイズ除去された出力画像を生成する。これにより、被写体像の細かなテクスチャ成分を保存したノイズ低減処理が、より少ないメモリ量によって実現される。 （もっと読む）

【課題】時間的なロバスト性が従来よりも高い色補正用情報を生成することが可能な、新規かつ改良された画像処理装置等を提供する。
【解決手段】画像処理装置は、被写体が描かれた第１の画像を構成する各画素のうち、第１の特徴点及び第１の特徴点以外の画素が有する第１の色情報と、被写体が描かれた第２の画像を構成する各画素のうち、第２の特徴点及び第２の特徴点以外の画素が有する第２の色情報との対応関係を示すカラーペア情報を算出するカラーペア算出部と、カラーペア算出部が算出したカラーペア情報に基づいて、第２の色情報を第１の色情報に変換するためのモデル式を算出するモデル式算出部と、モデル式算出部が算出したモデル式にＩＩＲフィルタを掛けるフィルタ部と、を備える。 （もっと読む）