特開 2023-1783 画像処理装置及び画像処理方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023001783

(43)【公開日】2023-01-06

(54)【発明の名称】画像処理装置及び画像処理方法

(51)【国際特許分類】

   G06T 5/00 20060101AFI20221226BHJP

【ＦＩ】

G06T5/00 710

【審査請求】未請求

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021102716

(22)【出願日】2021-06-21

(71)【出願人】

【識別番号】314012076

【氏名又は名称】パナソニックＩＰマネジメント株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100106518

【弁理士】

【氏名又は名称】松谷 道子

(74)【代理人】

【識別番号】100132241

【弁理士】

【氏名又は名称】岡部 博史

(74)【代理人】

【識別番号】100135703

【弁理士】

【氏名又は名称】岡部 英隆

(74)【代理人】

【識別番号】100221556

【弁理士】

【氏名又は名称】金田 隆章

(72)【発明者】

【氏名】岡崎 巧実

【テーマコード（参考）】

5B057

【Ｆターム（参考）】

5B057AA07

5B057CA08

5B057CA12

5B057CA16

5B057CB08

5B057CB12

5B057CB16

5B057CD05

5B057CE03

5B057CG05

5B057CH20

5B057DA16

5B057DB02

5B057DB09

5B057DC22

5B057DC36

(57)【要約】

【課題】画像のデータにおいて特定の要素を他の要素に比べて強調することができる画像処理装置及び画像処理方法を得る。
【解決手段】本開示の一態様に係る画像処理装置は、プロセッサと、画像のデータを記憶した記憶装置とを備える。プロセッサは、画像を複数の領域に分割し、複数の領域のそれぞれに対して直交変換を実行し、複数の領域のそれぞれについて算出された複数の直交変換係数を用いて、各領域を代表する代表値を算出し、算出した少なくとも１つ以上の代表値に基づいて算出した値と、複数の直交変換係数とに基づいて画像の鮮明度を調整する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

プロセッサと、画像のデータを記憶した記憶装置とを備える画像処理装置であって、
前記プロセッサは、
前記画像を複数の領域に分割し、
前記複数の領域のそれぞれに対して直交変換を実行し、
前記複数の領域のそれぞれについて算出された複数の直交変換係数を用いて、各領域を代表する代表値を算出し、
前記算出した少なくとも１つ以上の代表値に基づいて算出した値と、前記複数の直交変換係数とに基づいて前記画像の鮮明度を調整する、
画像処理装置。

【請求項2】

前記プロセッサは、前記複数の領域のそれぞれにおける前記代表値が所定の閾値より大きい場合に、前記複数の直交変換係数の絶対値を増加させる、請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項3】

前記プロセッサは、
前記複数の直交変換係数を、絶対値に基づいて複数の群に分類し、
前記分類された群毎に、前記算出した少なくとも１つ以上の代表値に基づいて算出した値と、前記複数の直交変換係数とに基づいて前記画像の鮮明度を調整する、
請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項4】

前記プロセッサは、
前記代表値の中から所定の代表値を選択し、
前記各領域を代表する代表値を、前記所定の代表値に基づいて正規化し、
正規化された前記代表値に代表される前記領域に含まれる前記直交変換係数と、当該正規化された代表値に応じた値とに基づいて、前記画像の鮮明度を調整する、
請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項5】

前記プロセッサは、
前記複数の直交変換係数を、絶対値の大きさに応じて順に複数の群に分類し、
前記複数の群のうち前記複数の直交変換係数の絶対値が最も大きい群における前記複数の直交変換係数の絶対値の和を、前記代表値として算出し、
算出された前記代表値に基づいて、前記複数の領域のそれぞれにおける前記直交変換係数を正規化し、
正規化された前記複数の直交変換係数に対して、その絶対値に応じた倍率を乗じる、
請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項6】

前記画像処理装置は、前記画像に映る対象物を鮮明化する画像鮮明化処理を実行し、
前記プロセッサは、前記画像を複数の領域に分割する前に、前記対象物の幅が各領域内に包含されるように、前記画像のサイズ及び前記複数の領域のサイズのうちの少なくとも一方を調整する、
請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項7】

プロセッサによって、記憶装置に記憶された画像のデータに対して画像処理を実行する画像処理方法であって、
前記画像を複数の領域に分割し、
前記複数の領域のそれぞれに対して直交変換を実行し、
前記複数の領域のそれぞれについて算出された複数の直交変換係数を用いて、各領域を代表する代表値を算出し、
前記算出した少なくとも１つ以上の代表値に基づいて算出した値と、前記複数の直交変換係数とに基づいて前記画像の鮮明度を調整することを含む、
画像処理方法。

【請求項8】

前記複数の領域のそれぞれにおける前記代表値が所定の閾値より大きい場合に、前記複数の直交変換係数の絶対値を増加させることを含む、請求項７に記載の画像処理方法。

【請求項9】

前記複数の直交変換係数を、絶対値に基づいて複数の群に分類し、
前記分類された群毎に、前記算出した少なくとも１つ以上の代表値に基づいて算出した値と、前記複数の直交変換係数とに基づいて前記画像の鮮明度を調整することを含む、
請求項７に記載の画像処理方法。

【請求項10】

前記代表値の中から所定の代表値を選択し、
前記各領域を代表する代表値を、前記所定の代表値に基づいて正規化し、
正規化された前記代表値に代表される前記領域に含まれる前記直交変換係数と、当該正規化された代表値に応じた値とに基づいて、前記画像の鮮明度を調整することを含む、
請求項７に記載の画像処理方法。

【請求項11】

前記複数の直交変換係数を、絶対値の大きさに応じて順に複数の群に分類し、
前記複数の群のうち前記複数の直交変換係数の絶対値が最も大きい群における前記複数の直交変換係数の絶対値の和を、前記代表値として算出し、
算出された前記代表値に基づいて、前記複数の領域のそれぞれにおける前記直交変換係数を正規化し、
正規化された前記複数の直交変換係数に対して、その絶対値に応じた倍率を乗じることを含む、
請求項７に記載の画像処理方法。

【請求項12】

前記画像処理方法は、前記画像に映る対象物を鮮明化する画像鮮明化処理方法であり、
前記画像を複数の領域に分割する前に、前記対象物の幅が各領域内に包含されるように、前記画像のサイズ及び前記複数の領域のサイズのうちの少なくとも一方を調整することを含む、
請求項７に記載の画像処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、画像処理装置及び画像処理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

画像内に映る対象物を、コントラストを上げる等の手段により鮮明化する技術が知られている。例えば、特許文献１は、眼底画像から血管径などの血管微細形状を維持したまま血管領域を自動的に抽出することが可能な眼底画像処理装置を開示する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１８－２３６０２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本開示は、画像のデータにおいて特定の要素を他の要素に比べて強調することができる画像処理装置及び画像処理方法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】

【0005】

本開示の一態様は、プロセッサと、画像のデータを記憶した記憶装置とを備える画像処理装置を提供する。プロセッサは、画像を複数の領域に分割し、複数の領域のそれぞれに対して直交変換を実行し、複数の領域のそれぞれについて算出された複数の直交変換係数を用いて、各領域を代表する代表値を算出し、算出した少なくとも１つ以上の代表値に基づいて算出した値と、複数の直交変換係数とに基づいて画像の鮮明度を調整する。

【0006】

本開示の他の態様は、プロセッサによって、記憶装置に記憶された画像のデータに対して画像処理を実行する画像処理方法を提供する。この画像処理方法は、画像を複数の領域に分割し、複数の領域のそれぞれに対して直交変換を実行し、複数の領域のそれぞれについて算出された複数の直交変換係数を用いて、各領域を代表する代表値を算出し、算出した少なくとも１つ以上の代表値に基づいて算出した値と、複数の直交変換係数とに基づいて画像の鮮明度を調整することを含む。

【発明の効果】

【0007】

本開示に係る画像処理装置及び画像処理方法によれば、画像のデータにおいて特定の要素を他の要素に比べて強調することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】本開示の実施形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図

【図2】図１の画像処理装置のプロセッサによって実行される画像処理の手順を例示するフローチャート

【図3】図２のステップＳ７で実行されるＤＣＴを説明するための模式図

【図4】図２のＤＣＴ係数強調処理Ｓ８の詳細な手順を例示するフローチャート

【図5】図４の群分け処理Ｓ８１を説明するための模式図

【図6】図４の正規化処理Ｓ８２を説明するための模式図

【図7】ＤＣＴブロックの第１～第４群に対する倍率を例示するグラフ

【発明を実施するための形態】

【0009】

（本開示の基礎となった知見）
従来技術においては、遮蔽物に覆われた対象物を特定波長を有する光を用いて撮像して画像を生成した場合、遮蔽物による光の減衰、散乱等のため、当該画像において対象物が不鮮明となる課題がある。ここで、「対象物」の一例は、血管、骨、内臓等の組織であり、「遮蔽物」の一例は、対象物を覆う皮膚、脂肪、筋肉等の組織である。「特定波長を有する光」の一例は、可視光、赤外光、紫外光、Ｘ線等の光である。

【0010】

例えば、カメラを用いて人体を撮像した場合、撮像画像では、体表面の近くにある血管に比べて、深部にある血管が不鮮明となり、血管が判別できないことがある。

【0011】

本発明者らは、上記課題を解決するために、画像のデータにおいて特定の要素を他の要素に比べて強調し、当該特定の要素を容易に識別可能とする画像処理装置及び画像処理方法を見出した。

【0012】

以下、適宜図面を参照しながら、本開示の実施形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、出願人は、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。

【0013】

（実施形態）
［１．構成］
図１は、本開示の実施形態に係る画像処理装置１００の構成例を示すブロック図である。画像処理装置１００は、プロセッサ１と、記憶装置２と、入力インタフェース（Ｉ／Ｆ）３と、出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）４とを備える。

【0014】

プロセッサ１は、情報処理を実行して画像処理装置１００の機能を実現する。プロセッサ１は、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＦＰＧＡ等の回路で構成される。このような情報処理は、例えば、プロセッサ１が記憶装置２に格納されたプログラム２１を実行することにより実現される。

【0015】

記憶装置２は、画像処理装置１００の機能を実現するために必要なプログラム２１及びデータを含む種々の情報を記録する記録媒体である。記憶装置２は、例えば、フラッシュメモリ、ソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）等の半導体記憶装置、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の磁気記憶装置、その他の記録媒体単独で又はそれらを組み合わせて実現される。記憶装置２は、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ等の揮発性メモリを含んでもよい。

【0016】

入力インタフェース３は、画像データ１１等の情報を画像処理装置１００に入力するために、画像処理装置１００と外部機器とを接続するインタフェース回路である。このような外部機器は、例えば、図示しない他の情報処理端末、画像データ１１を取得するカメラ等の装置である。入力インタフェース３は、既存の有線通信規格又は無線通信規格に従ってデータ通信を行う通信回路であってもよい。

【0017】

出力インタフェース４は、画像処理装置１００から情報を出力するために、画像処理装置１００と外部の出力装置とを接続するインタフェース回路である。このような出力装置は、例えばディスプレイ１２である。出力インタフェース４は、既存の有線通信規格又は無線通信規格に従ってネットワーク１３に接続されてデータ通信を行う通信回路であってもよい。入力インタフェース３及び出力インタフェース４は、同様のハードウェアにより実現されてもよい。

【0018】

［２．動作］
［２－１．全体動作］
図２は、図１の画像処理装置１００のプロセッサ１によって実行される画像処理の手順を例示するフローチャートである。

【0019】

図２のステップＳ１において、プロセッサ１は、画像データ１１を取得する。画像データ１１は、図１に示すように入力インタフェース３を介してプロセッサ１に入力されてもよいし、記憶装置２に予め格納されていてもよい。

【0020】

図２のステップＳ２において、プロセッサ１は、画像データ１１によって表される画像に対してノイズ除去処理を実行する。なお、本明細書では、画像データ１１によって表される画像についても、同じ参照符号を用いて「画像１１」と表現することがある。

【0021】

図２のステップＳ３において、プロセッサ１は、画像１１のコントラストを上げるための平坦化処理を実行する。例えば、プロセッサ１は、画像１１の各画素の輝度値について、輝度値分布を広げるヒストグラム平坦化処理を実行する。
図２のステップＳ４において、プロセッサ１は、ガンマ補正処理を実行する。
図２のステップＳ５において、プロセッサ１は、その他の輝度補正処理を実行する。例えば、プロセッサ１は、出力画像の各画素値を、対応する入力画素値だけを用いて求めるのではなく、対応する入力画素の周囲の画素値をも用いて求める。例えば、プロセッサ１は、入力画素の輝度値を、当該入力画素の周囲の画素における輝度値平均値と比較することにより、入力画像において対象物を特定し、出力画像において対象物が鮮明となるように輝度値を補正する。

【0022】

図２のステップＳ６において、プロセッサ１は、血管等の対象物の幅が後述のＤＣＴブロック内に包含されるように、画像１１のサイズ及びＤＣＴブロックのサイズのうちの少なくとも一方を調整するリサイズ処理を実行する。ここで、「サイズ」とは、画像１１によって表される画像の寸法を表し、例えば画像１１によって表される画像の縦及び／又は横の大きさを表す。例えば、プロセッサ１は、ＤＣＴブロックと比較して血管が大きく、画像１１における血管幅がＤＣＴブロック内に包含されない場合、画像１１のサイズを小さくして血管幅がＤＣＴブロック内に包含されるように調整する。リサイズ処理前の画像サイズとリサイズ処理後の画像サイズとの比率は、プロセッサ１が画像１１内の血管等の対象物の幅を検知し、検知結果と画像１１のサイズ及びＤＣＴブロックのサイズに基づいて計算してもよい。あるいは、リサイズ処理前の画像サイズとリサイズ処理後の画像サイズとの比率は、ユーザにより、キーボード、タッチパネル等の入力装置及び入力インタフェース３を介してプロセッサ１に入力されてもよい。

【0023】

図２のステップＳ７において、プロセッサ１は、図３に示すように、図２のステップＳ２～Ｓ６の処理を受けた画像１１を、それぞれ水平方向（ｘ方向）にＭ画素、垂直方向（ｙ方向）にＮ画素のサイズを有する複数のブロック（本明細書において、「ＤＣＴブロック」と呼ぶ。）Ｂ_ｉｊに分割し、各ブロックに対して離散コサイン変換（Discrete Cosine Transform、ＤＣＴ）を実行する。ここで、Ｍ及びＮは、２以上の整数であり、図３に示した例ではＭ＝Ｎ＝８である。ＤＣＴは、本開示の「直交変換」の一例である。複数のＤＣＴブロックは、本開示の「複数の領域」の一例である。また、ｉ及びｊは、０以上の整数であり、Ｂ_ｉｊは、画像１１において水平方向（ｘ方向）にｉ番目、垂直方向（ｙ方向）にｊ番目のＤＣＴブロックを指す。

【0024】

ＤＣＴにより、画像１１の各ブロックは、様々な周波数成分を有する基底画像の和として表される。図３の「ＤＣＴ」の矢印の先のｕｖ座標系には、各ＤＣＴ係数Ｆ（ｕ，ｖ）に対応する６４個の基底画像の例が示されている。例えば、ステップＳ７において、プロセッサ１は、次の式（１）により、各ＤＣＴブロックの画像データｆ（ｘ，ｙ）を、周波数成分を有する画像データ、すなわちＤＣＴ係数Ｆ（ｕ，ｖ）に変換する。変換基底はｃｏｓθである。ｕ＝ｖ＝０のときにおけるＤＣＴ係数Ｆ（０，０）を「直流成分」と呼び、ｕ≠０かつｖ≠０のときにおけるＤＣＴ係数Ｆ（ｕ，ｖ）を「交流成分」と呼ぶ場合がある。なお式（１）においてＣｕおよびＣｖは定数項である。式（１）はあくまで一例であり、定数項の内容その他、具体的なパラメータの値は処理の目的に応じて任意に定めることができる。

【0025】

【数1】

【0026】

図２のステップＳ８において、プロセッサ１は、ＤＣＴ係数強調処理を実行する。例えば、プロセッサ１は、ＤＣＴブロックのそれぞれにおけるＤＣＴ係数の各周波数成分Ｆ（ｕ，ｖ）のうち、特定の条件を満たすものに１を超える倍率を乗じる。倍率を乗じる代わりに、所定値を加算してもよい。ＤＣＴ係数強調処理Ｓ８の詳細な手順については後述する。

【0027】

図２のステップＳ９において、プロセッサ１は、ＤＣＴ係数強調処理Ｓ８により強調されたＤＣＴ係数Ｆ（ｕ，ｖ）に対して逆離散コサイン変換（ＩＤＣＴ）を実行する。

【0028】

図２のステップＳ１０において、プロセッサ１は、リサイズ処理Ｓ６に対応する逆リサイズ処理を実行する。具体的には、ＩＤＣＴ処理Ｓ９の後の画像１１は、リサイズ処理Ｓ６においてサイズ変更されたサイズを有するところ、逆リサイズ処理Ｓ１０において、プロセッサ１は、リサイズ処理Ｓ６においてサイズ変更された画像を変更前のサイズに復元する。

【0029】

［２－２．ＤＣＴ係数強調処理］
図４は、図２のＤＣＴ係数強調処理Ｓ８の詳細な手順を例示するフローチャートである。

【0030】

図４のステップＳ８１において、プロセッサ１は、各ＤＣＴブロックにおいて、ＤＣＴ係数を絶対値の順に群分けする。図５は、図４の群分け処理Ｓ８１を説明するための模式図である。図５の右図は、図５の左図に示した画像１１のＤＣＴブロックＢ_０５のＤＣＴ係数の大きさの関係を示す模式図である。図５の右図における数字は、ＤＣＴ係数の絶対値の大きさの順位を示す。一例を挙げると、図５の右図の第１行第２列に示したＤＣＴ係数Ｆ_０５（１，０）の絶対値は、ＤＣＴブロックＢ_０５のＤＣＴ係数の全周波数成分の絶対値の中で９番目に大きい。

【0031】

例えば、群分け処理Ｓ８１において、プロセッサ１は、第２～４位の大きさを有するＤＣＴ係数を第１群に分類し、第５～８位の大きさを有するＤＣＴ係数を第２群に分類し、第９～１６位の大きさを有するＤＣＴ係数を第３群に分類し、第１７位以下の大きさを有するＤＣＴ係数を第４群に分類する。図５では、第１群を水平線ハッチングで示し、第２群をドットハッチングで示し、第３群を斜線ハッチングで示している。直流成分と第４群にはハッチングを付していない。また、第４群にも属さない、より小さなＤＣＴ係数の順序の記載は省略した。群分け処理Ｓ８１により、ＤＣＴブロックごとに、第１群、第２群、・・・のように群分けが行われる。

【0032】

図４のステップＳ８２において、プロセッサ１は、全ＤＣＴブロックの全群の中から、ＤＣＴ係数の絶対値が最も大きい群を決定する。具体的には、プロセッサ１は、まず全ＤＣＴブロックの各々について、第１群に属するＤＣＴ係数の絶対値の和ｒを求める。以下、求められた和ｒは、各ＤＣＴブロックを代表する「代表値」の一例である。その後プロセッサ１は、全ＤＣＴブロックについて求めた代表値ｒのうち、最も大きい最大代表値ｒ_ｍａｘを決定する。

【0033】

図６は、図４のステップＳ８２を説明するための模式図である。図６の上図は、画像１１の各ＤＣＴブロックの第１群における代表値ｒを示している。図６の上図に示した例では、最大代表値ｒ_ｍａｘ＝２２４である。

【0034】

図４のステップＳ８２において、プロセッサ１は、最大代表値ｒ_ｍａｘに基づいて、各ＤＣＴブロックにおけるＤＣＴ係数を正規化する。正規化の一例として、プロセッサ１は、各ＤＣＴブロックにおけるＤＣＴ係数を最大代表値ｒ_ｍａｘで除算する。図６の下図は、各ＤＣＴブロックの第１群における、ＤＣＴ係数の絶対値の和の正規化値ｒ_ｎを示している。

【0035】

図４のステップＳ８３において、プロセッサ１は、各ＤＣＴブロックの各群において、
正規化処理Ｓ８２において算出された正規化値ｒ_ｎに応じた倍率ｍを決定する。例えば、プロセッサ１は、図６の下図に示した正規化値ｒ_ｎの大きさに応じて、対応するＤＣＴブロックにおける第１群に対する倍率ｍ_１、第２群に対する倍率ｍ_２、第３群に対する倍率ｍ_３、及び第４群に対する倍率ｍ_４を決定する。

【0036】

図７は、上記のような倍率ｍ_１～ｍ_４を正規化値ｒ_ｎの関数として例示するグラフである。図７の実線はｍ_１を、一点鎖線はｍ_２を、破線はｍ_３を、点線はｍ_４を示している。図７のグラフに示したような正規化値ｒ_ｎと倍率ｍ_１～ｍ_４との関係は、テーブルとして記憶装置２に予め格納されてもよい。この場合、プロセッサ１は、記憶装置２に格納された正規化値ｒ_ｎと倍率ｍ_１～ｍ_４との関係を参照して、正規化値ｒ_ｎの大きさに応じた倍率ｍ_１～ｍ_４を決定する。

【0037】

図４のステップＳ８４において、プロセッサ１は、ステップＳ８３で決定された倍率を対応するＤＣＴ係数に乗算する。

【0038】

図７に示した例では、第１群に対する倍率ｍ_１及び第２群に対する倍率ｍ_２は、１以上に設定され、第３群に対する倍率ｍ_３及び第４群に対する倍率ｍ_４は、１以下に設定されている。例えば、ｍ_１＞ｍ_２であり、ｍ_３＞ｍ_４である。このように、画像処理装置１００は、画像１１の構成に大きく寄与する第１群のＤＣＴ係数に対して最大の倍率ｍ_１を乗算し、第１群ほどではないが画像１１の構成に寄与する第２群のＤＣＴ係数に対して最大の倍率ｍ_２を乗算する。一方、画像処理装置１００は、画像１１の構成に対する寄与が比較的小さい第３群、第４群のＤＣＴ係数に対しては、画像１１の構成に寄与しないノイズとみなすことができるため、１以下の倍率を乗算して減衰させる。また、第１群に対する倍率ｍ_１及び第２群に対する倍率ｍ_２は、正規化値ｒ_ｎが０より大きく１未満の範囲において最大値を取る。このようにすると、周波数成分が比較的少ないブロックの倍率が最大になる。そのため、深度のそれぞれ異なる位置に存在する対象物をそれぞれ類似した外見に補正することができる。

【0039】

このように、画像処理装置１００は、元画像データの構成に対する寄与の程度に応じて倍率を変化させることにより、出力する画像データにおいて、対象物を鮮明化することができる。例えば、生体を撮像した元画像データにおいては体表面の近くにある血管に比べて、深部にある血管が不鮮明である場合であっても、画像処理装置１００によれば、出力される画像データにおいて、深部にある血管又は両血管を鮮明化することができる。

【0040】

［３．効果等］
以上のように、画像処理装置１００において、プロセッサ１は、画像１１を複数のＤＣＴブロックに分割し、複数のＤＣＴブロックのそれぞれに対してＤＣＴを実行する。プロセッサ１は、複数のＤＣＴブロックのそれぞれについて算出された複数のＤＣＴ係数を用いて、各ＤＣＴブロックを代表する代表値を算出し、算出した少なくとも１つ以上の代表値に基づいて算出した値と、複数のＤＣＴ係数とに基づいて画像１１の鮮明度を調整する。

【0041】

この構成により、画像処理装置１００は、画像１１において特定の要素を他の要素に比べて強調することができる。

【0042】

プロセッサ１は、複数ＤＣＴ係数を、絶対値に基づいて複数の群に分類し、分類された群毎に、算出した少なくとも１つ以上の代表値に基づいて算出した値と、複数のＤＣＴ係数とに基づいて画像１１の鮮明度を調整してもよい。例えば、プロセッサ１は、分類された群のそれぞれにおける複数のＤＣＴ係数の各絶対値に対して、互いに異なる倍率を乗じてもよい。

【0043】

この構成により、群毎に倍率を決定し、各群が画像１１の構成に寄与する程度に応じて、ＤＣＴブロックの各ＤＣＴ係数を強調することができる。

【0044】

プロセッサ１は、複数の群のそれぞれにおけるＤＣＴ係数の絶対値に基づいて、複数の群のそれぞれにおける倍率を決定してもよい。

【0045】

この構成により、各群が画像１１の構成に寄与する程度に応じて、ＤＣＴブロックの各ＤＣＴ係数を強調することができる。

【0046】

プロセッサ１は、代表値の中から所定の代表値を選択し、各領域を代表する代表値を、前記所定の代表値に基づいて正規化し、正規化された代表値に代表されるＤＣＴブロックに含まれるＤＣＴと、当該正規化された代表値に応じた値とに基づいて、前記画像の鮮明度を調整しもよい。

【0047】

この構成により、様々な画像１１に対応可能な倍率を設定することができる。

【0048】

具体的には、プロセッサ１は、複数のＤＣＴ係数を、絶対値の大きいものから順に複数の群に分類してもよい（ステップＳ８１）。この場合において、プロセッサ１は、複数の群のうち複数のＤＣＴ係数の絶対値が最も大きい群におけるＤＣＴ係数の絶対値の和を、最大代表値ｒ_ｍａｘとして算出し、算出された最大代表値ｒ_ｍａｘに基づいて、複数のＤＣＴブロックのそれぞれにおけるＤＣＴ係数を正規化する（ステップＳ８２）。プロセッサ１は、正規化されたＤＣＴ係数に対して、その絶対値に応じた倍率を乗じる（ステップＳ８３，Ｓ８４）。

【0049】

画像処理装置１００は、画像１１に映る対象物を鮮明化する画像鮮明化処理を実行するものであってもよい。このような画像処理装置１００において、プロセッサ１は、画像１１を複数のＤＣＴブロックに分割する前に、対象物の幅が各ＤＣＴブロック内に包含される幅となるように、画像１１のサイズ及び複数のＤＣＴブロックのサイズのうちの少なくとも一方を調整する。

【0050】

この構成により、対象物の幅がＤＣＴブロック内に収まるため、ＤＣＴブロック内において対象物を鮮明化することができる。

【0051】

（他の実施形態）
以上のように、本出願において開示する技術の例示として、上記実施形態を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、適宜、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施形態にも適用可能である。そこで、以下、他の実施形態を例示する。

【0052】

上記実施形態では、ＤＣＴ係数強調処理Ｓ８において、プロセッサ１が、群分け処理Ｓ８１を実行した後、正規化処理Ｓ８２を経て倍率ｍを決定する（ステップＳ８３）例を説明した。しかしながら、本開示はこれに限定されず、プロセッサ１は、群分け処理Ｓ８１を実行した後、ＤＣＴブロックの代表値ｒが所定の閾値より大きい場合に、１より大きい倍率を乗算するなどして当該ＤＣＴ係数の絶対値を増加させてもよい。この構成によれば、画像処理装置１００は、画像１１において、ＤＣＴブロックの複数のＤＣＴ係数のうち、絶対値が比較的大きいもののみを強調することができる。

【0053】

上記実施形態では、ＤＣＴ係数強調処理Ｓ８において、プロセッサ１が倍率ｍを決定する（ステップＳ８３）例を説明した。しかしながら、本開示はこれに限定されず、プロセッサ１が群分け処理Ｓ８１を実行した後、図４のステップＳ８２，Ｓ８３に代えて、ユーザが手動で倍率ｍを決定してもよい。ステップＳ８４において、プロセッサ１は、ユーザによって決定された倍率ｍを対応するＤＣＴ係数に乗算する。例えば、ユーザは、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を用いて、倍率ｍを決定する。ユーザは、倍率ｍの乗算処理Ｓ８４及びＩＤＣＴ処理Ｓ９を経た画像１１を、ディスプレイ１２等を用いて確認しながら、ＧＵＩを用いて倍率ｍを調整してもよい。

【0054】

上記実施形態では、遮蔽物に覆われた対象物を特定波長を有する光を用いて撮像して生成された画像データ１１について説明した。しかしながら、画像処理装置１００が処理可能な画像データ１１は、光学的に撮像されたものに限定されず、超音波画像、磁気共鳴画像（Magnetic Resonance Imaging、ＭＲＩ）等であってもよい。

【0055】

上記実施形態では、直交変換の一例として、ＤＣＴについて説明したが、直交変換はこれに限定されず、例えば、離散フーリエ変換（Discrete Fourier Transform、ＤＦＴ）であってもよい。ＤＦＴは、高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform、ＦＦＴ）を含む。

【産業上の利用可能性】

【0056】

本開示は、画像処理技術に適用可能である。

【符号の説明】

【0057】

１ プロセッサ
２ 記憶装置
３ 入力インタフェース
４ 出力インタフェース
１１ 画像データ
１２ ディスプレイ
１３ ネットワーク
２１ プログラム
１００ 画像処理装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】