【課題】画像の平坦部のノイズの粒状感を損なうことなく、ひずみを低減したアパーチャ補正処理を行うことを課題とする。
【解決手段】ローパスフィルタを有し、入力画像を基にそれぞれ複数の方向の輪郭を強調して複数のアパーチャ補正信号を生成するアパーチャ補正信号生成手段（２）と、入力画像の着目画素及びその周辺画素が特定方向の輪郭を構成するか否かを推定する輪郭推定手段（１６）と、前記輪郭推定手段により輪郭を構成すると推定されると前記アパーチャ補正信号生成手段において狭帯域のローパスフィルタにより処理された複数のアパーチャ補正信号を合成し、前記輪郭推定手段により輪郭を構成しないと推定されると前記アパーチャ補正信号生成手段において広帯域のローパスフィルタにより処理された複数のアパーチャ補正信号を合成する合成手段（３）とを有する画像処理装置が提供される。 （もっと読む）

【課題】画像リサイズ処理において、元画像データに対し、回路規模及び処理時間を増大させることなく輪郭強調，色補正等の画質調整機能を可能とする。
【解決手段】 本電子ズーム装置は、ユーザが任意にタップ係数を設定できるタップ係数設定手段および画質調整パラメータ設定手段を備え、また、電子ズーム処理手段におけるタップ数の加算によるゲインアップ分を利用しガンマ特性手段を備えることにより、回路規模を増大させる事なくユーザが任意に元画像に対し好みのフィルタ特性を施す事ができるフィルタ機能を実現し、また、処理時間を増大させる事なく電子ズーム処理１パスでＹＣ画像のリサイズ機能と同時に画質調整機能を実現する。 （もっと読む）

【課題】大きな動きを有する画像でも、画質の劣化を抑えつつ情報量を削減するカメラ装置を提供する。
【解決手段】被写体の撮像光に応じた映像信号を生成する撮像手段１０と、映像信号のシャープネスを調整するシャープネス調整手段２１と、コントラストを調整するコントラスト調整手段２１と、シャープネス調整手段及びコントラスト調整手段からの映像信号を符号化する符号化手段３４、３５、４１と、符号化手段に所定量の映像信号が供給されるように、また、シャープネスの調整及びコントラストの調整を同時に行うようにシャープネス調整手段及びコントラスト調整手段を制御する制御手段とを備えるカメラ装置。動きの小さな画像の場合には、通常のコントラスト及びシャープネスで輪郭を強調し、特定のシーンでシャープネスとコントラストの設定値を使い分け、画質劣化を小さく維持してフレームレートの低下を改善する。 （もっと読む）

【課題】画像サイズを縮小させることや、解像感を低下させることなく、画像信号を増幅する画像処理装置および画像処理方法を提供すること。
【解決手段】エッジ方向検出演算部２は、抽出ベイヤーデータＢＡＹからエッジ最小方向を検出する。割り当て演算部４は、抽出ベイヤーデータＢＡＹのエッジの最小方向に、他の方向に比して高い配分の重み付けをした係数を、空間フィルタカーネルに割り当てる。すなわちエッジ最小方向に応じて、空間フィルタカーネルの係数を変化させる。画素加算演算部５は、抽出ベイヤーデータＢＡＹの増感処理を行う。よって、エッジ最小方向に、ローパスフィルタ処理を選択的に行うことが可能となる。これにより、ローパスフィルタ処理を行う際に、解像感を失うことを防止でき、画像の輪郭の鮮鋭さを維持することが可能となる。 （もっと読む）

【課題】解像度を維持したままノイズを抑制することができる画像処理方法、画像処理装置、および画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】ＣＣＤ３３出力原画像データにラプラシアンフィルタを作用させることにより原画像のエッジが強調された微分画像を表わす微分画像データを生成する輪郭抽出部１０１と、ガウシアンフィルタの係数を求めるためのσ係数を算出するσ係数算出部１０２と、輪郭抽出部１０１で生成された微分画像の各画素値に基づいて微分画像の各画素に作用させるガウシアンフィルタの係数を上記σ係数により求めるガウシアンフィルタ係数算出部１０３と、原画像の各画素にガウシアンフィルタ係数算出部１０３で求められた各画素に応じた係数のガウシアンフィルタを作用させることによりノイズ低減画像を表わすノイズ低減画像データを生成するガウシアンフィルタ処理部１０４とを備えたディジタルカメラ１の画像処理装置１００。 （もっと読む）

【課題】撮影処理後の画像処理態様の変更、記録処理を可能とした構成を実現する。
【解決手段】撮影モードの変更設定可能な撮像装置において、撮影データに対する画像処理実行前のＲＡＷデータを内部メモリに記録する。設定撮影モードに対応する画像処理パラメータを適用した画像処理よって生成したプレビュー画像に満足しない場合、モード変更を行いＲＡＷデータを適用して変更モード対応のパラメータによる画像処理を行い、再処理画像を表示部に表示する。満足する画像が得られた場合、その画像を最終的な記録画像として記憶部に格納する。 （もっと読む）

【課題】装置構成を簡略化した撮影装置、及びその撮影装置を有すると共に画質補正が可能な撮影システムを提供する。
【解決手段】撮影装置とサーバとを有する撮影システムであって、前記撮影装置は、被写体を撮像し、前記被写体を表すデジタル撮像データを前記サーバに撮影終了と同時に送信し、サーバは、前記撮影装置からデジタル撮像データを受信し、受信したデジタル撮像データに対して画質補正処理を施す。また、上記撮影装置に、被写体像をリサイズするリサイズ手段と、リサイズされた被写体像を表示する表示手段をさらに有するようにしても良い。 （もっと読む）

【課題】撮影した映像の確認等も容易に行えるとともに、ポストプロダクション処理後の映像の画質劣化を少ないものとする。
【解決手段】撮像部２０は、被写体を撮像して生成された映像信号ＤＶaを生成する。信号処理部３０は、映像信号ＤＶaのダイナミックレンジ圧縮処理を行う。出力部３１は、ダイナミックレンジ圧縮処理後の映像信号ＤＶdに基づいて出力信号ＤＶoutを生成する。信号生成部４０は、映像信号ＤＶaに対して、どのようなダイナミックレンジ圧縮処理が行われたかを示す処理情報ＦＰを付加して信号ＤＷaを生成する。出力部４１は、信号ＤＷaに基づいて出力信号ＤＷoutを生成する。出力信号ＤＶoutを用いることで、撮影した映像の確認等を容易に行えることができるとともに、出力信号ＤＷoutを用いることで、ポストプロダクション処理後の映像の画質劣化を少なくできる。 （もっと読む）

【課題】背景に対して移動している被写体であっても、光軸のズレ軌跡に基づいて生成された補正信号で比較的良好な画像を生成することができる画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】被写体が撮像されるとき、被写体の画像が示された映像信号を生成する撮像素子１１と、映像信号を増幅する増幅回路１２と、被写体が撮像されるとき、レンズの光軸のズレ軌跡を検出するブレ軌跡検出回路１８と、レンズの光軸のズレ軌跡に基づいて補正信号を生成する補正信号生成回路１９と、補正信号の振幅を調整する振幅制御回路２０と、振幅が調整された補正信号を用いて増幅された映像信号の画像処理を実行する補正演算回路１４とを備える。 （もっと読む）

【課題】 顔認識の結果に基づいて指定された主要被写体の情報に基づいて、各種の処理を行う電子カメラや画像処理装置を提供する。
【解決手段】 撮像素子と、メモリと、顔検出部と、顔認識部と、被写体指定部と、撮影制御部とを備える。撮像素子は、被写体像を光電変換して画像信号を生成する。メモリは、認識対象となる顔の特徴点を示す登録データを記録する。顔検出部は、画像信号に基づいて撮影画面内の顔領域を検出するとともに、該顔領域から被写体の顔の特徴点を抽出する。顔認識部は、顔領域に対応する特徴点のデータと登録データとに基づいて、顔領域が認識対象であるか否かを判定する。被写体指定部は、判定結果に基づいて、顔領域に対応する被写体のうちから主要被写体を指定する。撮影制御部は、画像信号に基づいて主要被写体の状態を検出するとともに、該検出状態に応じて電子カメラの撮影動作の制御を行う。 （もっと読む）

【課題】画像のそれぞれのフレーム画像に適した補正値を決定する。
【解決手段】複数のフレーム画像を有する動画像の補正処理を行う画像処理装置１０であって、動画像の場面の変わり目を検出する検出部１２０と、検出部１２０が検出した場面の変わり目に基づいて、フレーム画像毎に画像処理のための補正値を、複数のフレーム画像毎に決定する補正値決定部１１０と、補正値決定部１１０が決定した補正値に基づいて、フレーム画像毎に動画像を補正する補正部１３０とを備える。 （もっと読む）

【課題】本発明は、画像処理装置、画像処理方法、画像処理方法のプログラム及び画像処理方法のプログラムを記録した記録媒体に関し、例えば撮像装置に適用して、従来に比してノイズによる画質劣化を低減して高域成分の強調処理等を実行する。
【解決手段】本発明は、入力画像データＹ０を強調して画質を補正するようにして、高域成分Ｘ１が増大するに従って入力画像データＹ０を強調する程度を増大させる。 （もっと読む）

【課題】 画像出力装置における画像の階調特性や色再現性その他の画像の出力特性を取得して、その画像の出力特性に応じた画像処理を実施する電子カメラを提供する。
【解決手段】 画像出力装置側での画像出力特性を記録媒体１７７から読み出す記録媒体インターフェース１７９と、被写体像を撮像して画像を取得する撮像手段１５０と、取得した画像に対して画像出力特性に基づいた画像処理を実施して新たな特性を有する画像を生成する画像処理手段１６７と、生成した画像を記録媒体１７７に記録する記録媒体インターフェース１７９とを備えた。 （もっと読む）

【課題】本発明は、画像処理装置、画像処理方法、画像処理方法のプログラム及び画像処理方法のプログラムを記録した記録媒体に関し、例えば撮像装置に適用して、画質の劣化を有効に回避して輪郭強調する。
【解決手段】本発明は、エッジ成分を保存した入力画像データＹ１の平滑化処理結果ＳＴ１から、エッジ成分ＯＴ１を分離してレベル調整する。 （もっと読む）

【課題】撮影者がより好ましいと思う画像を記録できるようにする。
【解決手段】画像評価部１０１は、撮影部２１において撮影されたオリジナル画像の画質および構図を評価する。構図改善部１０３は、オリジナル画像の評価の結果に基づいて、オリジナル画像の構図が改善されたお薦め画像の画像データを生成する。画質改善部１０４は、オリジナル画像の評価の結果に基づいて、オリジナル画像の画質が改善されたお薦め画像の画像データを生成する。記録媒体３０は、オリジナル画像およびお薦め画像のうち、撮影者により選択された画像の画像データを記録する。本発明は、デジタルビデオカメラなどに適用することができる。 （もっと読む）

【課題】画素の連続性や相関性を損なうことなく、エッジ以外の部分を平滑化する。
【解決手段】水平処理方向成分画素抽出部３１は、入力された画像信号S_Iの注目画素と、その水平処理方向成分画素を抽出する。垂直処理方向成分画素抽出部３４が、入力された画像信号S_Iの注目画素と、その垂直処理方向成分画素を抽出する。閾値設定部３６は、注目画素と、その垂直処理方向成分画素より閾値を設定する。非線形平滑化処理部３２は、水平処理方向成分画素を用いて、設定された閾値に基づいて、注目画素を水平方向に非線形平滑化処理し、画像信号S_F-Hを生成する。Flatレート計算部３５は、垂直処理方向成分画素を用いて、注目画素の垂直方向のFlatレートを計算する。混合部３３は、画像信号S_Iと画像信号S_F-Hとを、Flatレートを用いて混合し、注目画素に水平方向平滑化処理を行った画像信号S_NL-Hを出力する。 （もっと読む）

【目的】 撮像時の光の色温度に応じた白バランス調整を行う。
【構成】 被写体像20から顔画像領域21が検出される。検出された顔画像領域21から肌色領域が検出され，検出された肌色領域から撮像時の環境における光の色温度が検出される。検出された色温度に応じた白バランス・ゲインが算出される。算出された白バランス・ゲインを用いて被写体像を表す画像データの白バランス調整が行われる。
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【目的】 顔画像の検出処理に要する時間を短縮する。
【構成】 被写体を連続して撮像して多数駒の被写体像が順次得られる。多数駒の被写体像のうちの一駒の被写体像である第１の被写体像40において顔検出処理が行われる。検出により得られた顔画像領域42の傾きが検出される。０度，90度，180度または270度のうち，検出された傾きに近い角度が決定される。決定された角度の前後45度の範囲の角度を傾きとしてもつ顔画像が，第１の被写体像につづいて得られる第２の被写体像から検出される。検出されるべき顔画像が制限されるので，比較的短時間で検出処理が終了する。 （もっと読む）

入力画像内のディテールを強調する方法である。前記入力画像は、範囲ＲＡに限定されている入力ピクセル値ＩＰＶを有する入力ピクセルを含んでいる。当該方法は、平均ブライトネス値ＬＶを得るための入力ピクセル値ＩＰＶの平均フィルタリング１を含んでいる。輝度マスク２が、範囲ＲＡのサブ範囲ＳＲ内の平均ブライトネス値ＬＶに対して、サブ範囲ＳＲの外側のピクセルに対する場合と異なるマスクされた値ＭＶを得るように、平均ブライトネス値ＬＶに適用される。入力ピクセル値ＩＰＶは、ディテールの量に関して示すディテール値ＨＶを得るためにディテールフィルタリング３される。非線形関数ＮＬＦ ５が、各入力ピクセル値ＩＰＶに関して、対応する出力ピクセル値ＯＰＶを得るように、入力ピクセル値ＩＰＶに対して適用される。非線形関数ＮＬＦの利得は、特定の入力ピクセルに関して両方共決定されるマスクされた値ＭＶ及びディテール値ＨＶの両方に依存する。利得は、サブ範囲ＳＲの外側における入力ピクセル値ＩＰＶを有する入力ピクセルに対して、サブ範囲ＳＲの内側における入力ピクセル値ＩＰＶに対する場合よりも高い。前記利得は、ディテール値ＨＶが、特定の入力ピクセルの周りの画像部分における多くの高周波数のコンテンツを示している入力ピクセルに対して、ディテール値ＨＶが少ない高周波数コンテンツを示している入力ピクセルに対する場合よりも、高い。
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【目的】 比較的正確に顔画像領域を決定する。
【構成】 被写体を連続して撮像することにより，（Ｎ−１）駒目の被写体像α１とＮ駒目の被写体像α２とが得られる。それぞれの駒の被写体像α１およびα２において顔画像検出処理が行われ，顔画像領域Ｃ１，Ｃ２およびＣ３が検出される。顔画像領域Ｃ２は，対応する顔画像領域Ｃ１が存在し，リンク付けがあるとされる。顔画像領域Ｃ３は，対応する顔画像領域が存在しないため，リンク付けがあるとされる。Ｎ駒目の被写体像α２は，リンク付けのある顔画像領域Ｃ２が顔画像領域として決定される。比較的正確に顔画像領域を決定できる。
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