[发明专利]图像处理装置及其控制方法有效
申请号: | 201210506503.7 | 申请日: | 2012-11-27 |
公开(公告)号: | CN103139574A | 公开(公告)日: | 2013-06-05 |
发明(设计)人: | 北岛光太郎 | 申请(专利权)人: | 佳能株式会社 |
主分类号: | H04N9/04 | 分类号: | H04N9/04;H04N9/69;H04N1/409;H04N5/208;G06T5/00 |
代理公司: | 北京怡丰知识产权代理有限公司 11293 | 代理人: | 迟军 |
地址: | 日本东京都*** | 国省代码: | 日本;JP |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 处理 装置 及其 控制 方法 | ||
技术领域
本发明涉及图像处理装置及该图像处理装置的控制方法。
背景技术
存在这样的传统图像处理装置,利用该图像处理装置来检测图像的轮廓(边缘),并且根据轮廓的特征进行轮廓增强处理。还已知如下图像处理装置,利用该图像处理装置来确定图像中的被摄体的类型,并且根据所确定的被摄体的类型来进行图像处理。
例如,日本专利特开2000-59651号公报公开了一种图像处理装置,该图像处理装置根据输入信号的亮度水平来控制轮廓增强的程度。利用日本专利特开2000-59651号公报的技术,针对具有低亮度水平的视频信号部分削弱轮廓增强,针对具有高亮度水平的视频信号部分加强轮廓增强。另外,日本专利特开2002-190984号公报公开了一种图像处理装置,该图像处理装置确定图像是风景图像还是文本图像,如果其是文本图像,则该图像处理装置进行控制以加强轮廓增强。
然而,利用日本专利特开2000-59651号公报中公开的技术,由于仅基于待校正轮廓的亮度来控制轮廓增强的程度,因此,不论被摄体的轮廓部分是什么,只要亮度相同,则将进行相同程度的轮廓增强。作为结果,取决于被摄体,轮廓增强可能太强,或者相反可能不足,这成为问题,即无法充分地对被摄体进行适当的处理。
利用日本专利特开2002-190984号公报中公开的技术,根据亮度分布来确定图像的类型(其是文本图像还是风景图像)。然而,日本专利特开2002-190984号公报没有公开适于在除文本图像和风景图像以外的任何事物之间区别(例如在诸如建筑物的人造物体与诸如花或风景的自然物体之间区别)的区别技术。即使尝试利用日本专利特开2002-190984号公报的技术来在人造物体与自然物体之间区别,由于获取不到人造物体与自然物体之间的与亮度分布相关的清楚的特征差异,因此仍难以进行高精度的区别。因此,例如难以在建筑物与自然物体之间改变轮廓增强的程度。
发明内容
根据这种情况构思了本发明,本发明提供了一种使得图像中包括的被摄体的类型能够被高精度地确定的技术。
根据本发明的一方面,提供了一种图像处理装置,其包括:获取单元,其被构造为获取表现包括特定被摄体的图像的图像数据;生成单元,其被构造为生成表现所述图像中包括的轮廓部分的轮廓信号;检测单元,其被构造为基于所述轮廓信号、针对通过分割所述图像获得的多个分割区域的各个检测代表轮廓方向,当所述分割区域中包括的整个轮廓部分的方向以至少特定程度向特定方向偏斜时,所述检测单元将该特定方向检测为所述代表轮廓方向;确定单元,其被构造为基于以下各项的至少一项来确定所述被摄体的类型,所述各项为:检测到的所述代表轮廓方向的基于方向的频率分布,其中检测到预定方向的代表轮廓方向的所述分割区域在所述图像中在与所述预定方向正交的方向上连续排列的程度,以及检测到的所述代表轮廓方向的数量;以及校正单元,其被构造为根据对应于所述被摄体的类型的校正方法来校正所述图像数据。
根据本发明的另一方面,提供了一种图像处理装置的控制方法,所述控制方法包括:获取步骤,获取表现包括特定被摄体的图像的图像数据;生成步骤,生成表现所述图像中包括的轮廓部分的轮廓信号;检测步骤,基于所述轮廓信号、针对通过分割所述图像获得的多个分割区域的各个检测代表轮廓方向,其中,当所述分割区域中包括的整个轮廓部分的方向以至少特定程度向特定方向偏斜时,该特定方向被检测为所述代表轮廓方向;确定步骤,基于以下各项的至少一项来确定所述被摄体的类型,所述各项为:检测到的所述代表轮廓方向的基于方向的频率分布,其中检测到预定方向的代表轮廓方向的所述分割区域在所述图像中在与所述预定方向正交的方向上连续排列的程度,以及检测到的所述代表轮廓方向的数量;以及校正步骤,根据对应于所述被摄体的类型的校正方法来校正所述图像数据。
利用本发明的上述构造,能够高精度地确定图像中包括的被摄体的类型。
通过以下参照附图对示例性实施例的描述,本发明的其他特征将变得清楚。
附图说明
图1是根据第一实施例的数字照相机100的结构示例的框图。
图2是图像处理单元105的详细图。
图3A至图3G是利用轮廓增强处理单元206的轮廓增强处理的示例的图。
图4A是输入信号的示例的图。
图4B是滤波器的示例的图。
图4C是垂直BPF 221的示例的图。
图4D是水平BPF 222的示例的图。
图4E是右上BPF 223的示例的图。
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