專利名稱：圖像處理設(shè)備和方法、學(xué)習(xí)設(shè)備和方法以及程序的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理設(shè)備和方法，學(xué)習(xí)設(shè)備和方法以及程序，具體而言涉及適合 用于檢測(cè)圖像的模糊度(blurred degree)的圖像處理設(shè)備和方法、學(xué)習(xí)設(shè)備和方法以及程
序。
背景技術(shù)：
迄今為止，已經(jīng)提出了一種技術(shù)，其中，利用小波變換來(lái)提取圖像內(nèi)構(gòu)成邊緣的像 素(以下稱之為“邊緣點(diǎn)”)，并且分析所提取的邊緣點(diǎn)的類型，從而檢測(cè)作為指示圖像的模 糊程度的指標(biāo)的模糊度(例如，Hanghang Tong,Mingiing Li,Hongiiang Zhang,Changshui Zhang,“ BlurDetection for Digital Images Using Wavelet Transform" ,Multimedia and Expo. 2004,ICME' 04,2004 IEEE International Conference on 27-30 June 2004， page(s)17-20)。

發(fā)明內(nèi)容
現(xiàn)在，圖像中包括的邊緣的量依據(jù)諸如風(fēng)景、人臉等等之類的對(duì)象的類型而有很 大的變化。例如，在諸如人工圖案、建筑物等等之類的包括大量紋理的圖像的情況下，邊緣 量很大，而在諸如自然風(fēng)景、人臉等等之類的不包括那么多紋理的圖像的情況下，邊緣量較 小。然 而， 在 Hanghang Tong, Mingling Li, Hongiiang Zhang, ChangshuiZhang, “ Blur Detection for Digital Images Using Wavelet Transform“， Multimedia and Expo. 2004, ICME' 04,2004 IEEE International Conference on27-30 June 2004，page (s) 17-20中公開(kāi)的發(fā)明中，始終利用恒定的參數(shù)來(lái)提取邊緣點(diǎn)，并且通過(guò) 分析所提取的邊緣點(diǎn)來(lái)檢測(cè)模糊度，因此，模糊度的檢測(cè)精度依賴圖像中包括的邊緣量而 變化。例如，對(duì)于不包括那么多紋理的、邊緣量較小的圖像，提取的邊緣點(diǎn)的量不足，因此， 模糊度的檢測(cè)精度往往會(huì)劣化。已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，希望能夠以更高的精度來(lái)檢測(cè)圖像的模糊度。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，一種圖像處理設(shè)備包括邊緣強(qiáng)度檢測(cè)單元，被配置為 以具有預(yù)定大小的區(qū)塊為單位來(lái)檢測(cè)一圖像的邊緣強(qiáng)度；參數(shù)設(shè)定單元，被配置為基于作 為邊緣強(qiáng)度的最大值與最小值之間的差異的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)設(shè)定一邊緣基準(zhǔn)值，該邊緣基準(zhǔn)值 被用于提取邊緣點(diǎn)，該邊緣點(diǎn)是用于檢測(cè)圖像的模糊度的像素；以及邊緣點(diǎn)提取單元，被配 置為提取符合下述條件的像素來(lái)作為邊緣點(diǎn)邊緣強(qiáng)度等于或大于邊緣基準(zhǔn)值并且區(qū)塊內(nèi) 的像素的像素值被包括在作為預(yù)定范圍內(nèi)的區(qū)塊的邊緣區(qū)塊中。邊緣強(qiáng)度檢測(cè)單元可以以具有第一大小的第一區(qū)塊為單位檢測(cè)圖像的邊緣強(qiáng)度， 并且還通過(guò)以具有第一大小的區(qū)塊為單位檢測(cè)第一平均圖像的邊緣強(qiáng)度來(lái)以具有與第一 大小不同的第二大小的第二區(qū)塊為單位檢測(cè)圖像的邊緣強(qiáng)度，并且還通過(guò)以具有第一大小 的區(qū)塊為單位檢測(cè)第二平均圖像的邊緣強(qiáng)度來(lái)以具有與第一大小和第二大小不同的第三大小的第三區(qū)塊為單位檢測(cè)圖像的邊緣強(qiáng)度，其中該第一平均圖像是由通過(guò)把圖像分割成 具有第一大小的區(qū)塊而獲得的每個(gè)區(qū)塊內(nèi)的像素的平均值構(gòu)成的，該第二平均圖像是由通 過(guò)把第一平均圖像分割成具有第一大小的區(qū)塊而獲得的每個(gè)區(qū)塊內(nèi)的像素的平均值構(gòu)成 的；并且邊緣點(diǎn)提取單元可提取滿足下述條件的像素來(lái)作為邊緣點(diǎn)邊緣強(qiáng)度被包括在邊 緣強(qiáng)度等于或大于邊緣基準(zhǔn)值的第一區(qū)塊至第三區(qū)塊之一中并且第一平均圖像的像素值 被包括在預(yù)定范圍內(nèi)的區(qū)塊中。參數(shù)設(shè)定單元還可基于圖像的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)設(shè)定用于判定邊緣點(diǎn)的提取量是否合 適的提取基準(zhǔn)值，并且還調(diào)整邊緣基準(zhǔn)值以使得邊緣點(diǎn)的提取量與提取基準(zhǔn)值相比變成合 適的量。圖像處理設(shè)備還可包括分析單元，被配置為分析在提取的邊緣點(diǎn)處是否發(fā)生模 糊；以及模糊度檢測(cè)單元，被配置為基于分析單元的分析結(jié)果來(lái)檢測(cè)圖像的模糊度。邊緣點(diǎn)提取單元可基于預(yù)定的分類參數(shù)來(lái)對(duì)圖像的類型進(jìn)行分類，并且基于圖像 的動(dòng)態(tài)范圍和類型來(lái)設(shè)定邊緣基準(zhǔn)值。分類參數(shù)可包括圖像的大小和圖像的拍攝場(chǎng)景中的至少一種。邊緣強(qiáng)度檢測(cè)單元可基于一區(qū)塊內(nèi)像素的像素值的差異值來(lái)檢測(cè)圖像的邊緣的 強(qiáng)度。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，一種用于被配置為檢測(cè)圖像的模糊度的圖像處理設(shè)備 的圖像處理方法，包括以下步驟以具有預(yù)定大小的區(qū)塊為單位來(lái)檢測(cè)圖像的邊緣強(qiáng)度； 基于作為邊緣強(qiáng)度的最大值與最小值之間的差異的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)設(shè)定一邊緣基準(zhǔn)值，該邊緣 基準(zhǔn)值被用于提取邊緣點(diǎn)，該邊緣點(diǎn)是用于檢測(cè)圖像的模糊度的像素；以及提取符合下述 條件的像素來(lái)作為邊緣點(diǎn)邊緣強(qiáng)度等于或大于邊緣基準(zhǔn)值并且區(qū)塊內(nèi)的像素的像素值被 包括在作為預(yù)定范圍內(nèi)的區(qū)塊的邊緣區(qū)塊中。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，一種使計(jì)算機(jī)執(zhí)行處理的程序包括以下步驟以具有 預(yù)定大小的區(qū)塊為單位來(lái)檢測(cè)一圖像的邊緣強(qiáng)度；基于作為邊緣強(qiáng)度的最大值與最小值之 間的差異的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)設(shè)定一邊緣基準(zhǔn)值，該邊緣基準(zhǔn)值被用于提取邊緣點(diǎn)，該邊緣點(diǎn)是 用于檢測(cè)圖像的模糊度的像素；以及提取符合下述條件的像素來(lái)作為邊緣點(diǎn)邊緣強(qiáng)度等 于或大于邊緣基準(zhǔn)值并且區(qū)塊內(nèi)的像素的像素值被包括在作為預(yù)定范圍內(nèi)的區(qū)塊的邊緣 區(qū)塊中。利用上述配置，以具有預(yù)定大小的區(qū)塊為單位來(lái)檢測(cè)一圖像的邊緣強(qiáng)度，基于作 為邊緣強(qiáng)度的最大值與最小值之間的差異的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)設(shè)定用于提取邊緣點(diǎn)(用于檢測(cè) 圖像的模糊度的像素)的邊緣基準(zhǔn)值，并且提取符合下述條件的像素來(lái)作為邊緣點(diǎn)邊緣 強(qiáng)度等于或大于邊緣基準(zhǔn)值并且區(qū)塊內(nèi)的像素的像素值被包括在作為預(yù)定范圍內(nèi)的區(qū)塊 的邊緣區(qū)塊中。根據(jù)上述配置，可以提取出用于檢測(cè)圖像的模糊程度的邊緣點(diǎn)。尤其，根據(jù)上述實(shí) 施例，可以適當(dāng)?shù)靥崛∵吘夵c(diǎn)，因此，可以以更高的精度檢測(cè)圖像的模糊程度。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，一種學(xué)習(xí)設(shè)備包括圖像處理單元，被配置為以具有預(yù) 定大小的區(qū)塊為單位來(lái)檢測(cè)一圖像的邊緣強(qiáng)度，基于作為邊緣強(qiáng)度的最大值與最小值之間 的差異的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)對(duì)圖像的類型進(jìn)行分類，提取被包括在作為邊緣強(qiáng)度等于或大于邊緣 基準(zhǔn)值的區(qū)塊的邊緣區(qū)塊中的像素來(lái)作為邊緣點(diǎn)，并且在邊緣點(diǎn)的提取量等于或大于提取基準(zhǔn)值的情況下，分析在邊緣點(diǎn)處是否發(fā)生模糊以判定圖像是否模糊，其中該邊緣基準(zhǔn)值是第一閾值，該提取基準(zhǔn)值是第二閾值；以及參數(shù)提取單元，被配置為提取邊緣基準(zhǔn)值和提 取基準(zhǔn)值的組合；其中，圖像處理單元使用邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的多種組合中的每一 種，針對(duì)多個(gè)教師圖像，對(duì)這些教師圖像的類型進(jìn)行分類，并且還判定這些教師圖像是否模 糊；并且其中，參數(shù)提取單元針對(duì)圖像的每種類型，提取邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的一種組 合，在該種組合下，圖像處理單元關(guān)于這些教師圖像是否模糊的判定精度變得最高。圖像處理單元可使用動(dòng)態(tài)范圍判定值的多種組合中的每一種，針對(duì)多個(gè)教師圖 像，基于動(dòng)態(tài)范圍判定值對(duì)這些教師圖像的類型進(jìn)行分類，并且還判定這些教師圖像是否 模糊，其中動(dòng)態(tài)范圍判定值用于基于邊緣基準(zhǔn)值、提取基準(zhǔn)值和圖像的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)對(duì)圖像 的類型進(jìn)行分類；其中，參數(shù)提取單元針對(duì)圖像的每種類型，提取邊緣基準(zhǔn)值、提取基準(zhǔn)值 和動(dòng)態(tài)范圍判定值的一種組合，在該種組合下，圖像處理單元關(guān)于這些教師圖像是否模糊 的判定精度變得最高。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，一種用于被配置為學(xué)習(xí)用于檢測(cè)圖像的模糊度的參數(shù) 的學(xué)習(xí)設(shè)備的學(xué)習(xí)方法，包括以下步驟使用作為第一閾值的邊緣基準(zhǔn)值和作為第二閾值 的提取基準(zhǔn)值的多種組合中的每一種，針對(duì)多個(gè)教師圖像，以具有預(yù)定大小的區(qū)塊為單位 來(lái)檢測(cè)這些教師圖像的邊緣強(qiáng)度，基于作為邊緣強(qiáng)度的最大值與最小值之間的差異的動(dòng)態(tài) 范圍來(lái)對(duì)這些教師圖像的類型進(jìn)行分類，提取被包括在作為邊緣強(qiáng)度等于或大于邊緣基準(zhǔn) 值的區(qū)塊的邊緣區(qū)塊中的像素來(lái)作為邊緣點(diǎn)，并且在邊緣點(diǎn)的提取量等于或大于提取基準(zhǔn) 值的情況下，分析在邊緣點(diǎn)處是否發(fā)生模糊以判定教師圖像是否模糊；以及針對(duì)圖像的每 種類型，提取邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的一種組合，在該種組合下，關(guān)于這些教師圖像是否 模糊的判定精度變得最高。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，一種使計(jì)算機(jī)執(zhí)行處理的程序包括以下步驟使用作 為第一閾值的邊緣基準(zhǔn)值和作為第二閾值的提取基準(zhǔn)值的多種組合中的每一種，針對(duì)多個(gè) 教師圖像，以具有預(yù)定大小的區(qū)塊為單位來(lái)檢測(cè)這些教師圖像的邊緣強(qiáng)度，基于作為邊緣 強(qiáng)度的最大值與最小值之間的差異的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)對(duì)這些教師圖像的類型進(jìn)行分類，提取被 包括在作為邊緣強(qiáng)度等于或大于邊緣基準(zhǔn)值的區(qū)塊的邊緣區(qū)塊中的像素來(lái)作為邊緣點(diǎn)，并 且在邊緣點(diǎn)的提取量等于或大于提取基準(zhǔn)值的情況下，分析在邊緣點(diǎn)處是否發(fā)生模糊以判 定這些教師圖像是否模糊；以及針對(duì)一圖像的每種類型，提取邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的 一種組合，在該種組合下，關(guān)于這些教師圖像是否模糊的判定精度變得最高。利用上述配置，使用作為第一閾值的邊緣基準(zhǔn)值和作為第二閾值的提取基準(zhǔn)值的 多種組合中的每一種，針對(duì)多個(gè)教師圖像，以具有預(yù)定大小的區(qū)塊為單位來(lái)檢測(cè)這些教師 圖像的邊緣強(qiáng)度，基于作為邊緣強(qiáng)度的最大值與最小值之間的差異的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)對(duì)這些教 師圖像的類型進(jìn)行分類，提取被包括在作為邊緣強(qiáng)度等于或大于邊緣基準(zhǔn)值的區(qū)塊的邊緣 區(qū)塊中的像素來(lái)作為邊緣點(diǎn)，并且在邊緣點(diǎn)的提取量等于或大于提取基準(zhǔn)值的情況下，分 析在邊緣點(diǎn)處是否發(fā)生模糊以判定這些教師圖像是否模糊；以及針對(duì)一圖像的每種類型， 提取邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的一種組合，在該種組合下，關(guān)于這些教師圖像是否模糊的 判定精度變得最高。根據(jù)上述配置，可以提取用于檢測(cè)圖像的模糊度的邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的組 合。尤其，根據(jù)上述實(shí)施例，可以適當(dāng)?shù)靥崛∵吘壔鶞?zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的組合，因此，可以以更高的精度來(lái)檢測(cè)圖像的模糊度。


圖1是示出本發(fā)明所應(yīng)用到的圖像處理設(shè)備的第一實(shí)施例的框圖；圖2是用于描述根據(jù)本發(fā)明的第一實(shí)施例的圖像處理設(shè)備所要執(zhí)行的模糊度檢測(cè)處理的流程圖；圖3是用于描述邊緣地圖的創(chuàng)建處理的示圖；圖4是用于描述局部最大值的創(chuàng)建處理的示圖；圖5是示出邊緣的一個(gè)配置示例的示圖；圖6是示出邊緣的另一配置示例的示圖；圖7是示出邊緣的另一配置示例的示圖；圖8是示出邊緣的另一配置示例的示圖；圖9是示出本發(fā)明所應(yīng)用到的圖像處理設(shè)備的第二實(shí)施例的框圖；圖10是用于描述根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施例的圖像處理設(shè)備所要執(zhí)行的模糊度檢測(cè) 處理的流程圖；圖11是示出本發(fā)明所應(yīng)用到的圖像處理設(shè)備的第三實(shí)施例的框圖；圖12是用于描述根據(jù)本發(fā)明第三實(shí)施例的圖像處理設(shè)備所要執(zhí)行的模糊度檢測(cè) 處理的流程圖；圖13是用于描述模糊度的檢測(cè)精度由于圖像的過(guò)曝光而劣化的示例的示圖；圖14是用于描述模糊度的檢測(cè)精度由于圖像的過(guò)曝光而劣化的示例的示圖；圖15是用于描述模糊度的檢測(cè)精度由于圖像的過(guò)曝光而劣化的示例的示圖；圖16是用于描述模糊度的檢測(cè)精度由于圖像的過(guò)曝光而劣化的示例的示圖；圖17是用于描述模糊度的檢測(cè)精度由于圖像的過(guò)曝光而劣化的示例的示圖；圖18是用于描述模糊度的檢測(cè)精度由于圖像的過(guò)曝光而劣化的示例的示圖；圖19是示出本發(fā)明所應(yīng)用到的圖像處理設(shè)備的第四實(shí)施例的框圖；圖20是用于描述根據(jù)本發(fā)明第四實(shí)施例的圖像處理設(shè)備所要執(zhí)行的模糊度檢測(cè) 處理的流程圖；圖21是用于描述FLAG的設(shè)定方法的示圖；圖22是示出本發(fā)明所應(yīng)用到的學(xué)習(xí)設(shè)備的一個(gè)實(shí)施例的框圖；圖23是示出用于學(xué)習(xí)處理的參數(shù)的組合的示例的示圖；圖24是用于描述學(xué)習(xí)設(shè)備所要執(zhí)行的學(xué)習(xí)處理的流程圖；圖25是用于描述學(xué)習(xí)設(shè)備所要執(zhí)行的學(xué)習(xí)處理的流程圖；圖26是用于描述學(xué)習(xí)設(shè)備所要執(zhí)行的學(xué)習(xí)處理的流程圖；圖27是示出對(duì)于邊緣基準(zhǔn)值和所提取基準(zhǔn)值的每種組合所獲得的highSharp和 highBlur的ROC曲線的示例的示圖；以及圖28是示出計(jì)算機(jī)的配置示例的示圖。
具體實(shí)施例方式下面將描述實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的最佳模式(以下稱之為實(shí)施例)。注意，將根據(jù)以下順序來(lái)進(jìn)行描述。1.第一實(shí)施例(用于根據(jù)動(dòng)態(tài)范圍來(lái)對(duì)圖像分類以檢測(cè)模糊度的示例)2.第一實(shí)施例的修改3.第二實(shí)施例(用于根據(jù)動(dòng)態(tài)范圍和圖像大小來(lái)對(duì)圖像分類以檢測(cè)模糊度的示 例)4.第二實(shí)施例的修改5.第三實(shí)施例(用于根據(jù)動(dòng)態(tài)范圍和拍攝場(chǎng)所對(duì)圖像分類以檢測(cè)模糊度的示例)6.第三實(shí)施例的修改7.第四實(shí)施例(用于實(shí)施過(guò)曝光對(duì)策以檢測(cè)模糊度的示例)8.第四實(shí)施例的修改9.第五實(shí)施例(用于模糊度檢測(cè)的參數(shù)的學(xué)習(xí)處理)10.第五實(shí)施例的修改1.第一實(shí)施例首先，將參考圖1至8來(lái)描述本發(fā)明所應(yīng)用到的圖像處理設(shè)備的第一實(shí)施例。圖像處理設(shè)備的功能配置示例圖1是示出用作本發(fā)明所應(yīng)用到的圖像處理設(shè)備的第一實(shí)施例的圖像處理設(shè)備1 的功能配置示例的框圖。圖像處理設(shè)備1分析在所輸入的圖像(以下稱之為“輸入圖像”)內(nèi)的邊緣點(diǎn)處是 否發(fā)生了模糊，并且基于分析結(jié)果來(lái)檢測(cè)輸入圖像的模糊度。圖像處理設(shè)備1被配置為包 括邊緣地圖創(chuàng)建單元11、動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)單元12、計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元13、局部最大值創(chuàng)建單 元14、邊緣點(diǎn)提取單元15、提取量判定單元16、邊緣分析單元17、以及模糊度檢測(cè)單元18。邊緣地圖創(chuàng)建單元11例如像下文中參考圖2所描述的那樣檢測(cè)以等級(jí)1至3的 大小不同的三類區(qū)塊為單位來(lái)檢測(cè)輸入圖像的邊緣的強(qiáng)度(以下稱之為“邊緣強(qiáng)度”)，并 且在以檢測(cè)到的邊緣強(qiáng)度作為像素值的情況下創(chuàng)建等級(jí)1至3的地圖(以下稱之為“邊緣 地圖1至3”)。邊緣地圖創(chuàng)建單元11把所創(chuàng)建的邊緣地圖1至3提供給動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)單 元12和局部最大值創(chuàng)建單元14。動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)單元12例如像下文中參考圖2所描述的那樣檢測(cè)作為輸入圖像的 邊緣強(qiáng)度的最大值和最小值之間的差的動(dòng)態(tài)范圍，并且把指示出所檢測(cè)的動(dòng)態(tài)范圍的信息 提供給計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元13。計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元13例如像下文中參考圖2所描述的那樣基于檢測(cè)到的動(dòng)態(tài)范 圍來(lái)調(diào)整要用于提取邊緣點(diǎn)的計(jì)算參數(shù)，以使得要用于檢測(cè)輸入圖像的模糊度的邊緣點(diǎn)的 提取量(以下也稱之為“邊緣點(diǎn)提取量”)成為合適的值。計(jì)算參數(shù)包括要用于判定檢測(cè)到 的點(diǎn)是否是邊緣點(diǎn)的邊緣基準(zhǔn)值，以及要用于判定邊緣點(diǎn)提取量是否合適的提取基準(zhǔn)值。 計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元13把指示出已設(shè)定的邊緣基準(zhǔn)值的信息提供給邊緣點(diǎn)提取單元15和提 取量判定單元16，并且把指示出已設(shè)定的提取基準(zhǔn)值的信息提供給提取量判定單元16。局部最大值創(chuàng)建單元14例如像下文中參考圖2所描述的那樣把邊緣地圖1至3中的每一個(gè)分割成具有預(yù)定大小的區(qū)塊，并且提取每個(gè)區(qū)塊的像素值的最大值，從而創(chuàng)建 等級(jí)1至3的局部最大值(以下稱之為“局部最大值1至3”)。局部最大值創(chuàng)建單元14把 所創(chuàng)建的局部最大值1至3提供給邊緣點(diǎn)提取單元15和邊緣分析單元17。
邊緣點(diǎn)提取單元15例如像下文中參考圖2所描述的那樣基于邊緣基準(zhǔn)值和局部 最大值1至3從輸入圖像中提取邊緣點(diǎn)，創(chuàng)建指示出所提取的邊緣點(diǎn)的信息的等級(jí)1至3 的邊緣點(diǎn)表格(以下稱之為“邊緣點(diǎn)表格1至3”)，并且把其提供給提取量判定單元16。提取量判定單元16例如像下文中參考圖2所描述的那樣基于邊緣點(diǎn)表格1至3 和提取基準(zhǔn)值來(lái)判定邊緣點(diǎn)提取量是否合適。在判定邊緣點(diǎn)提取量不合適的情況下，提取 量判定單元16告知計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元13邊緣點(diǎn)提取量不合適，而在判定邊緣點(diǎn)提取量合 適的情況下，把此時(shí)的邊緣基準(zhǔn)值和邊緣點(diǎn)表格1至3提供給邊緣分析單元17。邊緣分析單元17例如像下文中參考圖2所描述的那樣分析所提取的邊緣點(diǎn)，并把 指示出分析結(jié)果的信息提供給模糊度檢測(cè)單元18。模糊度檢測(cè)單元18例如像下文中參考圖2所描述的那樣基于邊緣點(diǎn)的分析結(jié)果 來(lái)檢測(cè)作為指示出輸入圖像的模糊程度的指標(biāo)的模糊度。模糊度檢測(cè)單元18向外部輸出 指示出檢測(cè)到的模糊度的信息。注意，下面將描述輸入圖像的像素值的范圍是0(黑，最暗)至255 (白，最亮)的 情況下的示例。操作描述接下來(lái)，將參考圖2中的流程圖來(lái)描述圖像處理設(shè)備1將要執(zhí)行的模糊度檢測(cè)處 理。注意，此處理例如是在用作檢測(cè)目標(biāo)的輸入圖像被輸入到邊緣地圖創(chuàng)建單元11中時(shí)開(kāi) 始的。在步驟Sl中，邊緣地圖創(chuàng)建單元11創(chuàng)建邊緣地圖。具體而言，邊緣地圖創(chuàng)建單元 11把輸入圖像分割成大小為2X2像素的區(qū)塊，并且基于以下的式(1)至(6)來(lái)計(jì)算每個(gè)區(qū) 塊內(nèi)的像素之間的差異的絕對(duì)值Mt^至Mm—BK。Mtl te = a-b |. . . (1)Mtl bl = I a-c I... (2)Mtlbk = |a_d|. . . (3)Mtl bl = I b-c I... (4)Mtl be = I b-d I... (5)Mbl be = I c-d I... (6)注意，在式(1)至(6)中，如圖3所示，像素值a表示區(qū)塊內(nèi)的左上像素的像素值， 像素值b表示區(qū)塊內(nèi)的右上像素的像素值，像素值c表示區(qū)塊內(nèi)的左下像素的像素值，并且 像素值d表示區(qū)塊內(nèi)的右下像素的像素值。接下來(lái)，邊緣地圖創(chuàng)建單元11基于以下式(7)來(lái)計(jì)算差異絕對(duì)值Mi tk至M^bk的 均值ΜΑνε。
.. ^TL TR+IVTL BL+MTL BRjfTR BL+^TR BR+^BL BR…
^Ave = =-=-=-=-... (7)也就是說(shuō)，均值MAve表示區(qū)塊內(nèi)的垂直、水平和傾斜方向上的邊緣強(qiáng)度的均值。邊緣地圖創(chuàng)建單元11以與相應(yīng)區(qū)塊相同的順序來(lái)排列計(jì)算出的平均值MAre，從而 創(chuàng)建邊緣地圖1。此外，為了創(chuàng)建邊緣地圖2和3，邊緣地圖創(chuàng)建單元11基于以下式(8)來(lái)創(chuàng)建等級(jí)2和3的平均圖像。
<formula>formula see original document page 11</formula>注意，在式⑶中，Pi (χ, y)表示等級(jí)i的平均圖像的坐標(biāo)(X，y)的像素值，并且 Pi+1(x,y)表示等級(jí)i+Ι的平均圖像的坐標(biāo)(x，y)的像素值。現(xiàn)在，讓我們假定等級(jí)1的平 均圖像是輸入圖像。也就是說(shuō)，等級(jí)2的平均圖像是由通過(guò)把輸入圖像分割成大小為2X2 像素的區(qū)塊而獲得的每個(gè)區(qū)塊的像素值的均值構(gòu)成的圖像，并且等級(jí)3的平均圖像是由通 過(guò)把等級(jí)2的平均圖像分割成大小為2X2像素的區(qū)塊而獲得的每個(gè)區(qū)塊的像素值的均值 構(gòu)成的圖像。邊緣地圖創(chuàng)建單元11使等級(jí)2和3的平均圖像中的每一個(gè)經(jīng)歷與使用式(1)至 (7)對(duì)輸入圖像進(jìn)行的處理相同的處理，以創(chuàng)建邊緣地圖2和3。因此，邊緣地圖1至3是通過(guò)從輸入圖像中提取與等級(jí)1至3的不同頻帶相對(duì)應(yīng) 的邊緣成分而獲得的圖像。注意，邊緣地圖1的像素?cái)?shù)目為輸入圖像的1/4(垂直1/2X水 平1/2)，邊緣地圖2的像素?cái)?shù)目是輸入圖像的1/16(垂直1/4X水平1/4)，邊緣地圖3的 像素?cái)?shù)目是輸入圖像的1/64(垂直1/8X水平1/8)。邊緣地圖創(chuàng)建單元11把所創(chuàng)建的邊緣地圖1至3提供給動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)單元12和 局部最大值創(chuàng)建單元14。在步驟S2中，局部最大值創(chuàng)建單元14創(chuàng)建局部最大值。局部最大值創(chuàng)建單元14 例如像圖4左側(cè)所示的那樣把邊緣地圖1分割成2X2像素的區(qū)塊，提取每個(gè)區(qū)塊的最大 值，并且以與相應(yīng)區(qū)塊相同的順序來(lái)排列所提取的最大值，從而創(chuàng)建局部最大值1。另外， 局部最大值創(chuàng)建單元14例如像圖4的中央所示的那樣把邊緣地圖2分割成4X4像素的區(qū) 塊，提取每個(gè)區(qū)塊的最大值，并且以與相應(yīng)區(qū)塊相同的順序來(lái)排列所提取的最大值，從而創(chuàng) 建局部最大值2。此外，局部最大值創(chuàng)建單元14例如像圖4的右側(cè)所示的那樣把邊緣地圖 3分割成8X8像素的區(qū)塊，提取每個(gè)區(qū)塊的最大值，并且以與相應(yīng)區(qū)塊相同的順序來(lái)排列 所提取的最大值，從而創(chuàng)建局部最大值3。局部最大值創(chuàng)建單元14把所創(chuàng)建的局部最大值 1至3提供給邊緣點(diǎn)提取單元15和邊緣分析單元17。在步驟S3中，動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)單元12檢測(cè)動(dòng)態(tài)范圍。具體而言，動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)單元 12從邊緣地圖1至3中檢測(cè)像素值的最大值和最小值，并且檢測(cè)通過(guò)從檢測(cè)到的像素值的 最大值中減去最小值而獲得的值，即輸入圖像的邊緣強(qiáng)度的最大值與最小值之間的差，來(lái) 作為動(dòng)態(tài)范圍。動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)單元12把指示出檢測(cè)到的動(dòng)態(tài)范圍的信息提供給計(jì)算參數(shù) 調(diào)整單元13。注意，除了上述方法之外，可以設(shè)想出為每個(gè)邊緣地圖檢測(cè)動(dòng)態(tài)范圍，并且使用檢 測(cè)到的動(dòng)態(tài)范圍的最大值、平均值等等來(lái)作為實(shí)際要使用的動(dòng)態(tài)范圍。在步驟S4中，計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元13判定動(dòng)態(tài)范圍是否小于預(yù)定閾值。在動(dòng)態(tài)范 圍小于預(yù)定閾值的情況下，即動(dòng)態(tài)范圍是低動(dòng)態(tài)范圍，流程進(jìn)行到步驟S5。在步驟S5中，計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元13把計(jì)算參數(shù)設(shè)定到用于低動(dòng)態(tài)范圍圖像的默 認(rèn)值。也就是說(shuō)，計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元13把邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的默認(rèn)值設(shè)定到用于低 動(dòng)態(tài)范圍圖像的值。注意，用于低動(dòng)態(tài)范圍圖像的邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的默認(rèn)值是通過(guò)下文中參考圖22至27描述的學(xué)習(xí)處理來(lái)獲得的。計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元13把指示出已設(shè) 定的邊緣基準(zhǔn)值的信息提供給邊緣點(diǎn)提取單元15和提取量判定單元16，并且把指示出已 設(shè)定的提取基準(zhǔn)值的信息提供給提取量判定單元16。在步驟S6中，邊緣點(diǎn)提取單元15提取邊緣點(diǎn)。具體而言，如果我們假定從輸入圖 像中選擇一個(gè)關(guān)注像素，并且所選的關(guān)注像素的坐標(biāo)是(X，y)，則邊緣點(diǎn)提取單元15基于 以下式(9)來(lái)獲得局部最大值1的與關(guān)注像素相對(duì)應(yīng)的像素的坐標(biāo)(Xl，Y1)。(Xl, Yl) = (x/4, y/4)· · · (9)然而，小數(shù)點(diǎn)后的位被舍去。也就是說(shuō)，局部最大值1的一個(gè)像素是從輸入圖像的4X4像素的區(qū)塊生成的，因 此，局部最大值1的與輸入圖像的關(guān)注像素相對(duì)應(yīng)的像素的坐標(biāo)成為了通過(guò)將關(guān)注像素的 χ坐標(biāo)和y坐標(biāo)除以4而獲得的值。
類似地，邊緣點(diǎn)提取單元15基于以下的式(10)和(11)來(lái)獲得局部最大值2的與 關(guān)注像素相對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)(X2，I2)和局部最大值3的與關(guān)注像素相對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)(x3，y3)。(x2, y2) = (x/16, y/16) ... (10)(x3, y3) = (x/64, y/64) . .. (11)然而，小數(shù)點(diǎn)后的位被舍去。在局部最大值1的坐標(biāo)(Xl，yi)的像素值等于或大于邊緣基準(zhǔn)值的情況下，邊緣點(diǎn) 提取單元15提取關(guān)注像素作為局部最大值1的邊緣點(diǎn)，并且通過(guò)把關(guān)注像素的坐標(biāo)(x，y) 和局部最大值1的坐標(biāo)(X1J1)的像素值相關(guān)聯(lián)來(lái)對(duì)其進(jìn)行存儲(chǔ)。類似地，在局部最大值2 的坐標(biāo)(x2，I2)的像素值等于或大于邊緣基準(zhǔn)值的情況下，邊緣點(diǎn)提取單元15提取關(guān)注像 素作為局部最大值2的邊緣點(diǎn)，并且通過(guò)把關(guān)注像素的坐標(biāo)(X，y)和局部最大值2的坐標(biāo) (x2，y2)的像素值相關(guān)聯(lián)來(lái)對(duì)其進(jìn)行存儲(chǔ)，并且在局部最大值3的坐標(biāo)(x3，y3)的像素值等 于或大于邊緣基準(zhǔn)值的情況下，邊緣點(diǎn)提取單元15提取關(guān)注像素作為局部最大值3的邊緣 點(diǎn)，并且通過(guò)把關(guān)注像素的坐標(biāo)(X，y)和局部最大值3的坐標(biāo)(x3，y3)的像素值相關(guān)聯(lián)來(lái) 對(duì)其進(jìn)行存儲(chǔ)。邊緣點(diǎn)提取單元15重復(fù)上述處理，直到輸入圖像的所有像素都已成為關(guān)注像素 為止，基于局部最大值1提取輸入圖像的4X4像素的區(qū)塊之中的邊緣強(qiáng)度等于或大于邊緣 基準(zhǔn)值的區(qū)塊中包括的像素來(lái)作為邊緣點(diǎn)，基于局部最大值2提取輸入圖像的16 X 16像素 的區(qū)塊之中的邊緣強(qiáng)度等于或大于邊緣基準(zhǔn)值的區(qū)塊中包括的像素來(lái)作為邊緣點(diǎn)，并且基 于局部最大值3提取輸入圖像的64X64像素的區(qū)塊之中的邊緣強(qiáng)度等于或大于邊緣基準(zhǔn) 值的區(qū)塊中包括的像素來(lái)作為邊緣點(diǎn)。因此，輸入圖像的4X4像素、16X16像素和64X64 像素的區(qū)塊中的至少一個(gè)邊緣強(qiáng)度等于或大于邊緣基準(zhǔn)值的區(qū)塊中包括的像素被提取作 為邊緣點(diǎn)。邊緣點(diǎn)提取單元15創(chuàng)建邊緣點(diǎn)表格1、邊緣點(diǎn)表格2和邊緣點(diǎn)表格3并把這些表 格提供給提取量判定單元16，邊緣點(diǎn)表格1是其中基于局部最大值1提取的邊緣點(diǎn)的坐標(biāo) (χ，y)與局部最大值1的與該邊緣點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的像素的像素值相關(guān)聯(lián)的表格，邊緣點(diǎn)表格2是 其中基于局部最大值2提取的邊緣點(diǎn)的坐標(biāo)(x，y)與局部最大值2的與該邊緣點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的 像素的像素值相關(guān)聯(lián)的表格，邊緣點(diǎn)表格3是其中基于局部最大值3提取的邊緣點(diǎn)的坐標(biāo) (x，y)與局部最大值3的與該邊緣點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的像素的像素值相關(guān)聯(lián)的表格。
在步驟S7中，提取量判定單元16判定邊緣點(diǎn)提取量是否合適。提取量判定單元 16把所提取的邊緣點(diǎn)的總數(shù)(即邊緣點(diǎn)表格1至3的數(shù)據(jù)總數(shù))與提取基準(zhǔn)值相比較，并 且在總數(shù)小于提取基準(zhǔn)值的情況下，判定邊緣點(diǎn)提取量不合適，并且流程進(jìn)行到步驟S8。在步驟S8中，計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元13調(diào)整計(jì)算參數(shù)。具體而言，提取量判定單元16 通知計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元13 邊緣點(diǎn)提取量不合適。計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元13使邊緣基準(zhǔn)值減 小預(yù)定的值，以提取比當(dāng)前邊緣點(diǎn)更多的邊緣點(diǎn)。計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元13把指示出調(diào)整后的 邊緣基準(zhǔn)值的信息提供給邊緣點(diǎn)提取單元15和提取量判定單元16。然后，流程返回到步驟S6，步驟S6至S8中的處理被重復(fù)執(zhí)行，直到在步驟S7中判 定邊緣點(diǎn)提取量合適為止。也就是說(shuō)，用于在調(diào)整邊緣基準(zhǔn)值的同時(shí)提取邊緣點(diǎn)以創(chuàng)建邊 緣點(diǎn)表格1至3的處理被重復(fù)，直到邊緣點(diǎn)提取量變?yōu)楹线m的值為止。
另一方面，在步驟S7中所提取的邊緣點(diǎn)的總數(shù)等于或大于邊緣基準(zhǔn)值的情況下， 提取量判定單元16判定邊緣點(diǎn)提取量合適，并且流程進(jìn)行到步驟S13。另外，在步驟S4中判定動(dòng)態(tài)范圍等于或大于預(yù)定閾值(即高動(dòng)態(tài)范圍)的情況 下，流程進(jìn)行到步驟S9。在步驟S9中，計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元13把計(jì)算參數(shù)設(shè)定到用于高動(dòng)態(tài)范圍的默認(rèn)值。 也就是說(shuō)，計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元13把邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的默認(rèn)值設(shè)定到用于高動(dòng)態(tài) 范圍圖像的值。注意，用于高動(dòng)態(tài)范圍圖像的邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的默認(rèn)值是通過(guò)下 文中參考圖22至27描述的學(xué)習(xí)處理來(lái)獲得的。計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元13把指示出已設(shè)定的 邊緣基準(zhǔn)值的信息提供給邊緣點(diǎn)提取單元15和提取量判定單元16，并且把指示出已設(shè)定 的提取基準(zhǔn)值的信息提供給提取量判定單元16。在步驟SlO中，以與步驟S6中的處理相同的方式，創(chuàng)建邊緣點(diǎn)表格1至3，并且把 所創(chuàng)建的邊緣點(diǎn)表格1至3提供給提取量判定單元16。在步驟Sl 1中，以與步驟S7中的處理相同的方式，判定邊緣點(diǎn)提取量是否合適，并 且在邊緣點(diǎn)提取量不合適的情況下，流程進(jìn)行到步驟S12。在步驟S12中，以與步驟S8中的處理相同的方式，調(diào)整計(jì)算參數(shù)，然后流程返回到 步驟S10，然后重復(fù)執(zhí)行步驟SlO至S12中的處理，直到在步驟Sll中判定邊緣點(diǎn)提取量合 適為止。另一方面，在步驟Sll中判定邊緣點(diǎn)提取量合適的情況下，流程進(jìn)行到步驟S13。注意，為了根據(jù)上述處理提高模糊度的檢測(cè)精度，對(duì)于低動(dòng)態(tài)范圍輸入圖像，即使 從邊緣強(qiáng)度較弱的區(qū)塊中也提取邊緣點(diǎn)，以便確保充足量的邊緣點(diǎn)，以用于獲得一定水平 以上的輸入圖像模糊度檢測(cè)精度，而對(duì)于高動(dòng)態(tài)范圍輸入圖像，盡可能地從邊緣強(qiáng)度較強(qiáng) 的區(qū)塊中提取邊緣點(diǎn)，以便提取構(gòu)成更強(qiáng)邊緣的邊緣點(diǎn)。在步驟S13中，邊緣分析單元17執(zhí)行邊緣分析。具體而言，提取量判定單元16把 判定邊緣點(diǎn)提取量合適時(shí)的邊緣基準(zhǔn)值以及邊緣點(diǎn)表格1至3提供給邊緣分析單元17。邊緣分析單元17基于邊緣點(diǎn)表格1至3來(lái)選擇從輸入圖像提取的邊緣點(diǎn)之一作 為關(guān)注像素。在所選關(guān)注像素的坐標(biāo)被取為(x，y)的情況下，邊緣分析單元17基于上述式 (9)至(11)來(lái)獲得局部最大值1至3的與該關(guān)注像素相對(duì)應(yīng)的像素的坐標(biāo)(Xl，yi)至(x3， y3)。邊緣分析單元17把以局部最大值1的坐標(biāo)(Xl，yi)的像素作為左上角像素的mXm像 素(例如，4X4像素)的區(qū)塊內(nèi)的像素值的最大值設(shè)定為L(zhǎng)ocal Max1U1, Υι)，把以局部最大值2的坐標(biāo)(x2，y2)的像素作為左上角像素的nXn像素(例如，2X2像素)的區(qū)塊內(nèi)的 像素值的最大值設(shè)定為L(zhǎng)ocal Max2 (x2, y2)，并且把局部最大值3的坐標(biāo)(x3，y3)的像素值 設(shè)定為 Local Max3 (x3, y3)。注意，用于設(shè)定Local Max1 (X1, Yl)的mXm的參數(shù)和用于設(shè)定LocalMax2 (x2，y2) WnXn的參數(shù)是用于調(diào)整與局部最大值1至3的一個(gè)像素相對(duì)應(yīng)的輸入圖像的區(qū)塊大小 的差異的參數(shù)。邊緣分析單元 17 判定 Local Max1 (X^y1) >Local Max2 (x2, y2)禾口 LocalMax3 (x3, y3) 是否滿足以下條件式(12) ο 在 Local MaX1(Xpy1)、LocalMax2 (x2, y2)禾口 Local Max3 (x3, y3) 滿足條件式(12)的情況下，邊緣分析單元17將變量Nralge的值遞增1。Local MaxJx1, yi) >邊緣基準(zhǔn)值或者Local Max2 (X2，y2) >邊緣基準(zhǔn)值
或者Local Max3 (x3, y3) > 邊緣基準(zhǔn)值 ··· (12)注意，滿足條件式(12)的邊緣點(diǎn)被推定為構(gòu)成一定強(qiáng)度以上的邊緣的邊緣點(diǎn)(不 論邊緣的配置如何)，例如圖5所示的具有陡峭沖擊形狀的邊緣，圖6所示的傾斜度比圖5 的邊緣緩和的脈沖狀邊緣，圖7所示的傾斜度幾乎垂直的階梯邊緣，圖8所示的傾斜度比圖 7所示的邊緣緩和的階梯邊緣，等等。另夕卜，$ Local Max1 (X^y1) >Local Max2 (x2,y2)禾口 Local Max3 (x3,y3)
(12)的情況下，邊緣分析單元17還判定Local Max1 (X1, y》、Local Max2 (x2, y2)和Local Max3 (x3, y3)是否滿足條件式(13)或(14)。在 Local Max1 (X1, Y1) > Local Max2 (x2, y2)禾口 Local Max3(x3,y3)滿足條件式(13)或(14)的情況下，邊緣分析單元17將變量Nsmallblur的 值遞增1。Local Max1 (X1, Y1) < Local Max2 (x2, y2) < Local Max3 (x3, y3) ... (13)Local Max2 (x2, y2) > Local Max1 (X1, Y1)并且Local Max2 (x2, y2) > Local Max3 (x3, y3)…(14)注意，滿足條件式(12)并且還滿足條件式(13)或(14)的邊緣被推定為構(gòu)成具有 圖6或8所示的配置的邊緣的邊緣點(diǎn)，該邊緣的強(qiáng)度為一定強(qiáng)度以上，但弱于圖5或7中的 邊緣。Jlfc夕卜，$ Local Max1 (X^y1) >Local Max2 (x2,y2)禾口 Local Max3 (x3,y3)
(12)并且還滿足條件式(13)或(14)的情況下，邊緣分析單元17判定Local Max1U1, Yl) 是否滿足以下的條件式(15)。在LocalMaxi (Xl，yi)滿足條件式(15)的情況下，邊緣分析單 元17將變量Nlawblm的值遞增1。Local Max1 (X1, Y1) > 邊緣基準(zhǔn)值...(15)注意，滿足條件式(12)并且還滿足條件式(13)或(14)并且還滿足條件式(15)的 邊緣點(diǎn)被推定為構(gòu)成在一定強(qiáng)度以上的、具有圖6或8所示的配置的邊緣之中的下述邊緣 的邊緣點(diǎn)在該邊緣處發(fā)生模糊并且銳度丟失。換言之，這里推定在該邊緣點(diǎn)處發(fā)生模糊。邊緣分析單元17重復(fù)上述處理，直到從輸入圖像提取的所有邊緣點(diǎn)都成為關(guān)注像素為止。從而，在所提取的邊緣點(diǎn)之中，獲得滿足條件式(12)的邊緣點(diǎn)的數(shù)目隊(duì)_、滿足 條件式(12)并且還滿足條件式(13)或(14)的邊緣點(diǎn)的數(shù)目Nsmallblm以及滿足條件式(15)
的邊緣點(diǎn)的數(shù)目Nlawblur。邊緣分析單元17把指示計(jì)算出的Nsmallblm和Nlawblm的信息提供 給模糊度檢測(cè)單元18。在步驟S14中，模糊度檢測(cè)單元18基于以下式(16)來(lái)檢測(cè)用作輸入圖像的模糊 程度的指標(biāo)的模糊度BlurEstimation。BlurEstimation = ^largeblur. · · (16)
^smal Iblur
也就是說(shuō)，模糊度BlurEstimation是被估計(jì)為構(gòu)成發(fā)生模糊的邊緣的邊緣點(diǎn) 在被估計(jì)為構(gòu)成一定強(qiáng)度以上的、具有圖6或8所示的配置的邊緣的邊緣點(diǎn)之中所占 的比率。因此，估計(jì)模糊度BlurEstimation越大，則輸入圖像的模糊度越大，而模糊度 BlurEstimation越小，則輸入圖像的模糊度越小。模糊度檢測(cè)單元18向外部輸出檢測(cè)到的模糊度BlurEstimation，并且結(jié)束模糊 度檢測(cè)處理。例如，外部設(shè)備比較模糊度BlurEstimation和預(yù)定的閾值，從而判定輸入圖 像是否模糊。注意，步驟S13 和 S14 中的處理的細(xì)節(jié)在 Hanghang Tong,Mingiing Li, Hongiiang Zhang, Changshui Zhang, “ Blur Detection for Digital Images Usingffavelet Transform" ,Multimedia and Expo. 2004,ICME' 04,2004IEEEInternational Conference on 27-30June 2004，page (s) 17—20 中記載。如上所述，根據(jù)輸入圖像來(lái)適當(dāng)控制提取邊緣點(diǎn)的條件以及邊緣點(diǎn)的提取量，因 此，可以以更高的精度來(lái)檢測(cè)輸入圖像的模糊度。另外，在不執(zhí)行諸如小波變換之類的復(fù)雜計(jì)算的情況下檢測(cè)邊緣強(qiáng)度，因此，用 于檢測(cè)邊緣強(qiáng)度的時(shí)間與 Hanghang Tong, Mingling Li, Hongiiang Zhang, Changshui Zhang,“ Blur Detection for Digital Images Usingffavelet Transform" ,Multimedia and Expo.2004, ICME' 04,2004 IEEEInternational Conference on 27-30 June 2004, page (s) 17-20中描述的發(fā)明相比可得以減少。2.第一實(shí)施例的修改注意，在上述描述中，在創(chuàng)建邊緣地圖的情況下，示出了獲得垂直、水平和傾斜方 向這三個(gè)方向上的邊緣強(qiáng)度的均值的示例，但是，例如，可以獲得一個(gè)方向或兩個(gè)方向上的 邊緣強(qiáng)度的均值。另外，在上述描述中，示出了把輸入圖像分類成低動(dòng)態(tài)范圍和高動(dòng)態(tài)范圍這兩類 來(lái)執(zhí)行處理的示例，但是也可根據(jù)動(dòng)態(tài)范圍的范圍來(lái)把輸入圖像分成三類或更多類以執(zhí)行 處理。從而，可以以更高的精度檢測(cè)輸入圖像的模糊度。此外，在上述描述中，已經(jīng)示出了這樣一個(gè)示例，S卩，在所提取的邊緣點(diǎn)的量太少 的情況下，減小邊緣基準(zhǔn)值以便提取更多的邊緣點(diǎn)，另外，在所提取的邊緣點(diǎn)的量太多的情 況下，可以增大邊緣基準(zhǔn)值以便減少要提取的邊緣點(diǎn)的量。也就是說(shuō)，可以在邊緣點(diǎn)的提取 量變?yōu)楹线m量的方向上調(diào)整邊緣基準(zhǔn)值。另外，例如，在判定輸入圖像為低動(dòng)態(tài)范圍輸入圖像的情況下，當(dāng)所提取的邊緣點(diǎn) 的量太多時(shí)，可以把輸入圖像作為高動(dòng)態(tài)范圍輸入圖像來(lái)處理。
另外，在創(chuàng)建邊緣地圖和局部最大值的上述情況中區(qū)塊的大小是其一個(gè)示例，并 且可被設(shè)定到與上述大小不同的大小。3.第二實(shí)施例接下來(lái)，將參考圖9和10來(lái)描述本發(fā)明所應(yīng)用到的圖像處理設(shè)備的第二實(shí)施例。 注意，在圖像處理設(shè)備的第二實(shí)施例中，除了輸入圖像的動(dòng)態(tài)范圍之外，還在考慮輸入圖像 的圖像大小的同時(shí)執(zhí)行對(duì)邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的默認(rèn)值的設(shè)定。圖像處理設(shè)備的功能配置示例圖9是示出用作本發(fā)明所應(yīng)用到的圖像處理設(shè)備的第二實(shí)施例的圖像處理設(shè)備 101的功能配置示例的框圖。圖像處理設(shè)備101被配置為包括邊緣地圖創(chuàng)建單元111、動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)單元112、 計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元113、局部最大值創(chuàng)建單元114、邊緣點(diǎn)提取單元115、提取量判定單元 116、邊緣分析單元117、模糊度檢測(cè)單元118、以及圖像大小檢測(cè)單元119。注意，在該圖 中，與圖1所示的部分相對(duì)應(yīng)的部分用后兩位數(shù)相同的標(biāo)號(hào)來(lái)表示，并且對(duì)于處理相同的 部分，將省略對(duì)其的冗余描述。圖像大小檢測(cè)單元119檢測(cè)輸入圖像的圖像大小(像素?cái)?shù)目)，并且把指示出檢測(cè) 到的輸入圖像的圖像大小的信息提供給計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元113。計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元113例如像下文中參考圖10描述的那樣，基于檢測(cè)到的輸入圖 像的圖像大小和動(dòng)態(tài)范圍，來(lái)調(diào)整包括邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值在內(nèi)的計(jì)算參數(shù)。計(jì)算參 數(shù)調(diào)整單元113把指示出已設(shè)定的邊緣基準(zhǔn)值的信息提供給邊緣點(diǎn)提取單元115和提取量 判定單元116，并且把指示出已設(shè)定的提取基準(zhǔn)值的信息提供給提取量判定單元116。操作描述接下來(lái)，將參考圖10中的流程圖來(lái)描述圖像處理設(shè)備101將要執(zhí)行的模糊度檢測(cè) 處理。注意，此處理例如是在用作檢測(cè)目標(biāo)的輸入圖像被輸入到邊緣地圖創(chuàng)建單元111和 圖像大小檢測(cè)單元119中時(shí)開(kāi)始的。步驟SlOl至S103中的處理與圖2中的步驟Sl至S3中的處理相同，因此將省略 對(duì)其的冗余描述。注意，根據(jù)這樣的處理，創(chuàng)建了輸入圖像的邊緣地圖和局部最大值，并且 檢測(cè)了輸入圖像的動(dòng)態(tài)范圍。在步驟S104中，圖像大小檢測(cè)單元119檢測(cè)圖像大小。例如，圖像大小檢測(cè)單元 119檢測(cè)輸入圖像的垂直方向和水平方向上的像素?cái)?shù)目來(lái)作為圖像大小。圖像大小檢測(cè)單 元119把指示出檢測(cè)到的圖像大小的信息提供給計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元113。在步驟S105中，計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元113判定圖像大小是否等于或大于預(yù)定的閾 值。在輸入圖像的像素?cái)?shù)目小于預(yù)定閾值(例如，256X256像素)的情況下，計(jì)算參數(shù)調(diào)整 單元113判定圖像大小小于預(yù)定閾值，并且流程進(jìn)行到步驟S106。步驟S106至S114中的處理與圖2中的步驟S4至S12中的處理相同，因此將省略 對(duì)其的冗余描述。注意，根據(jù)這樣的處理，在調(diào)整邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的同時(shí)，從圖像 大小小于預(yù)定閾值的輸入圖像中提取了邊緣點(diǎn)。然后，流程進(jìn)行到步驟S124。另一方面，在步驟S105中判定圖像大小大于預(yù)定閾值的情況下，流程進(jìn)行到步驟 S115。步驟Sl 15至S123中的處理與圖2中的步驟S4至S12中的處理相同，因此將省略對(duì)其的冗余描述。注意，根據(jù)這樣的處理，在調(diào)整邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的同時(shí)從圖像大 小等于或大于預(yù)定閾值的輸入圖像中提取了邊緣點(diǎn)。然后，流程進(jìn)行到步驟S124。注意，在步驟S107、S111、S116和S120中設(shè)定的邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的默認(rèn) 值是基于輸入圖像的圖像大小和動(dòng)態(tài)范圍從四種類型的邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的默認(rèn) 值的組合中選擇并設(shè)定的。例如，圖像大小越大，提取基準(zhǔn)值的默認(rèn)值就被設(shè)定得越大。因此，在相同的低動(dòng) 態(tài)范圍圖像的情況下，當(dāng)圖像大小小于預(yù)定閾值時(shí)，提取基準(zhǔn)值的默認(rèn)值被設(shè)定為與圖像 大小等于或大于預(yù)定閾值的情況相比較小的值。這對(duì)于高動(dòng)態(tài)范圍圖像的情況也成立?？梢酝贫?，在相同動(dòng)態(tài)范圍圖像的情況下，圖像大小越小，圖像內(nèi)的邊緣數(shù)目就越 少，并且要提取的邊緣點(diǎn)的量就越少。因此，在嘗試從圖像大小較小的圖像中提取出與圖像 大小較大的圖像中相同數(shù)目的邊緣點(diǎn)的情況下，邊緣點(diǎn)的提取精度可能劣化。為了防止這 種情況，當(dāng)圖像大小小于預(yù)定閾值時(shí)，提取基準(zhǔn)值的默認(rèn)值被設(shè)定為與圖像大小等于或大 于預(yù)定閾值的情況相比較小的值。步驟S124至S125中的處理與圖2中的步驟S13至S14中的處理相同，因此將省 略對(duì)其的冗余描述。注意，根據(jù)這樣的處理，執(zhí)行對(duì)輸入圖像的每個(gè)像素的邊緣分析，并且 基于邊緣分析的結(jié)果來(lái)檢測(cè)輸入圖像的模糊度BlurEstimation。然后，模糊檢測(cè)處理結(jié)束。如上所述，邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的默認(rèn)值是在不僅考慮輸入圖像的動(dòng)態(tài)范圍 而且考慮其圖像大小的情況下設(shè)定的，因此，可以以更高的精度來(lái)檢測(cè)輸入圖像的模糊度。4.第二實(shí)施例的修改注意，在上述描述中，示出了把輸入圖像的圖像大小分成兩類來(lái)執(zhí)行處理的示例， 但是也可以通過(guò)把輸入圖像的圖像大小分成三類或更多類來(lái)設(shè)定提取基準(zhǔn)值的默認(rèn)值。另外，可根據(jù)輸入圖像的圖像大小來(lái)改變邊緣基準(zhǔn)值的默認(rèn)值。此外，可根據(jù)輸入圖像的圖像大小來(lái)改變用于對(duì)輸入圖像的動(dòng)態(tài)范圍分類的閾值。另外，在上述描述中，已經(jīng)示出了對(duì)輸入圖像的圖像大小分類、然后對(duì)輸入圖像的 動(dòng)態(tài)范圍分類的示例，但是也可顛倒其處理順序。5.第三實(shí)施例接下來(lái)，將參考圖11和12來(lái)描述本發(fā)明所應(yīng)用到的圖像處理設(shè)備的第三實(shí)施例。 注意，在圖像處理設(shè)備的第三實(shí)施例中，除了輸入圖像的動(dòng)態(tài)范圍之外，還在考慮輸入圖像 的拍攝場(chǎng)景的同時(shí)執(zhí)行對(duì)邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的默認(rèn)值的設(shè)定。圖像處理設(shè)備的功能配置示例圖11是示出用作本發(fā)明所應(yīng)用到的圖像處理設(shè)備的第三實(shí)施例的圖像處理設(shè)備 201的功能配置示例的框圖。圖像處理設(shè)備201被配置為包括邊緣地圖創(chuàng)建單元211、動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)單元212、計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元213、局部最大值創(chuàng)建單元214、邊緣點(diǎn)提取單元215、提取量判定單元 216、邊緣分析單元217、模糊度檢測(cè)單元218、以及場(chǎng)景識(shí)別單元219。注意，在該圖中，與圖 1所示的部分相對(duì)應(yīng)的部分用后兩位數(shù)相同的標(biāo)號(hào)來(lái)表示，并且對(duì)于處理相同的部分，對(duì)其 的描述是冗余的，因此將被省略。場(chǎng)景識(shí)別單元219使用預(yù)定的場(chǎng)景識(shí)別方法來(lái)識(shí)別輸入圖像的拍攝場(chǎng)景。例如，場(chǎng)景識(shí)別單元219識(shí)別出輸入圖像是在室內(nèi)還是室外拍攝的。場(chǎng)景識(shí)別單元219把指示出 識(shí)別結(jié)果的信息提供給計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元213。計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元213例如像下文中參考圖12描述的那樣，基于檢測(cè)到的輸入圖 像的拍攝場(chǎng)景和動(dòng)態(tài)范圍，來(lái)調(diào)整包括邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值在內(nèi)的計(jì)算參數(shù)。計(jì)算參 數(shù)調(diào)整單元213把指示出已設(shè)定的邊緣基準(zhǔn)值的信息提供給邊緣點(diǎn)提取單元215和提取量 判定單元216，并且把指示出已設(shè)定的提取基準(zhǔn)值的信息提供給提取量判定單元216。操作描述接下來(lái)，將參考圖12中的流程圖來(lái)描述圖像處理設(shè)備201將要執(zhí)行的模糊度檢測(cè) 處理。注意，此處理例如是在用作檢測(cè)目標(biāo)的輸入圖像被輸入到邊緣地圖創(chuàng)建單元211和 場(chǎng)景識(shí)別單元219中時(shí)開(kāi)始的。步驟S201至S203中的處理與圖2中的步驟Sl至S3中的處理相同，因此將省略 對(duì)其的冗余描述。注意，根據(jù)這樣的處理，創(chuàng)建了輸入圖像的邊緣地圖和局部最大值，并且 檢測(cè)了輸入圖像的動(dòng)態(tài)范圍。在步驟S204中，場(chǎng)景識(shí)別單元219執(zhí)行場(chǎng)景識(shí)別。具體而言，場(chǎng)景識(shí)別單元219 使用預(yù)定的場(chǎng)景識(shí)別方法來(lái)識(shí)別輸入圖像是在室內(nèi)還是室外拍攝的。場(chǎng)景識(shí)別單元219把 指示出識(shí)別結(jié)果的信息提供給計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元213。在步驟S205中，計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元213判定拍攝的場(chǎng)所是室內(nèi)還是室外。在判定 拍攝場(chǎng)所是室內(nèi)的情況下，流程進(jìn)行到步驟S206。步驟S206至S214中的處理與圖2中的步驟S4至S12中的處理相同，因此將省略 對(duì)其的冗余描述。注意，根據(jù)這樣的處理，在調(diào)整邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的同時(shí)，從圖像 大小小于預(yù)定閾值的輸入圖像中提取了邊緣點(diǎn)。然后，流程進(jìn)行到步驟S224。另一方面，在步驟S205中判定拍攝場(chǎng)所為室外的情況下，流程進(jìn)行到步驟S215。步驟S215至S223中的處理與圖2中的步驟S4至S12中的處理相同，因此將省略 對(duì)其的冗余描述。注意，根據(jù)這樣的處理，在調(diào)整邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的同時(shí)從圖像大 小等于或大于預(yù)定閾值的輸入圖像中提取了邊緣點(diǎn)。然后，流程進(jìn)行到步驟S224。注意，在步驟S207、S211、S216和S220中設(shè)定的邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的默認(rèn) 值是基于輸入圖像的拍攝場(chǎng)所和動(dòng)態(tài)范圍從四種類型的邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的默認(rèn) 值的組合中選擇并設(shè)定的。步驟S224至S225中的處理與圖2中的步驟S13至S14中的處理相同，因此將省 略對(duì)其的冗余描述。注意，根據(jù)這樣的處理，執(zhí)行對(duì)輸入圖像的每個(gè)像素的邊緣分析，并且 基于邊緣分析的結(jié)果來(lái)檢測(cè)輸入圖像的模糊度BlurEstimation。然后，模糊檢測(cè)處理結(jié)束。如上所述，邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的默認(rèn)值是在不僅考慮輸入圖像的動(dòng)態(tài)范圍 而且考慮其拍攝場(chǎng)所的情況下設(shè)定的，因此，可以以更高的精度來(lái)檢測(cè)輸入圖像的模糊度。6.第三實(shí)施例的修改注意，在上述描述中，示出了把輸入圖像的拍攝場(chǎng)所分成兩類來(lái)執(zhí)行處理的示例， 但是也可以通過(guò)把拍攝場(chǎng)所分成三類或更多類來(lái)設(shè)定提取計(jì)算參數(shù)的默認(rèn)值。另外，可以利用除拍攝場(chǎng)所之外的其他拍攝場(chǎng)景參數(shù)來(lái)對(duì)輸入圖像分類。例如，可以按照拍攝時(shí)間(例如，白天或黑夜)、天氣(例如，晴朗、多云、下雨、下雪)等等來(lái)對(duì)輸入 圖像分類，以設(shè)定計(jì)算參數(shù)的默認(rèn)值。此外，可以通過(guò)組合多個(gè)拍攝場(chǎng)景的參數(shù)來(lái)對(duì)輸入圖像分類以設(shè)定計(jì)算參數(shù)的默認(rèn)值。此外，可以通過(guò)組合輸入圖像的圖像大小和拍攝場(chǎng)景來(lái)對(duì)輸入圖像分類以設(shè)定計(jì) 算參數(shù)的默認(rèn)值。另外，可根據(jù)輸入圖像的拍攝場(chǎng)景來(lái)改變用于對(duì)輸入圖像的動(dòng)態(tài)范圍分類的閾值。此外，在上述描述中，已經(jīng)示出了對(duì)拍攝場(chǎng)景分類、然后對(duì)輸入圖像 的動(dòng)態(tài)范圍分 類的示例，但是也可顛倒其處理順序。7.第四實(shí)施例接下來(lái)，將參考圖13至21來(lái)描述本發(fā)明所應(yīng)用到的圖像處理設(shè)備的第四實(shí)施例。 注意，在圖像處理設(shè)備的第四實(shí)施例中，在輸入圖像上發(fā)生過(guò)曝光的情況下，輸入圖像被實(shí) 施了用于提高模糊度的檢測(cè)精度的對(duì)策。在輸入圖像上發(fā)生過(guò)曝光的情況下的問(wèn)題在輸入圖像上發(fā)生過(guò)曝光的情況下，在發(fā)生過(guò)曝光的部分中，不論是否發(fā)生模糊， 像素值的變化都小于實(shí)際對(duì)象的亮度變化。因此，模糊度BlurEstimation的檢測(cè)精度可能 劣化。將參考圖13至18來(lái)具體描述這一點(diǎn)。圖13示出了在過(guò)曝光發(fā)生在熒光燈處及其周邊的情況下輸入圖像的示例。也就 是說(shuō)，熒光燈太亮，熒光燈及其周邊的像素值變?yōu)樽畲笾祷蛘呓咏畲笾档闹?，從而像素?的變化相對(duì)于實(shí)際對(duì)象的亮度變化來(lái)說(shuō)較小。圖14是圖13中的輸入圖像的被框Fl圍繞的部分的放大視圖，即，熒光燈的邊緣 附近被放大，并且圖15示出了圖14的放大視圖中的像素值的分布。注意，圖15中用陰影 線指示的部分表示像素值為250以上的像素。將在關(guān)注圖15中用框F2圍繞的部分(以下稱之為“圖像F2”)的同時(shí)來(lái)進(jìn)行描 述。圖16下方的圖示出了與圖像F2相對(duì)應(yīng)的邊緣地圖1的像素值的分布。另外，圖 17中間的圖示出了與圖像F2相對(duì)應(yīng)的等級(jí)2的平均圖像的像素值的分布，并且最下方的圖 示出了與圖像F2相對(duì)應(yīng)的邊緣地圖2的像素值的分布。在等級(jí)2的平均圖像中，存在這樣一種趨勢(shì)，S卩，在發(fā)生過(guò)曝光的部分與未發(fā)生過(guò) 曝光的部分之間的邊界附近，包括過(guò)曝光的部分的像素值變大，而不包括過(guò)曝光的部分的 像素值變小。因此，存在這樣一種趨勢(shì)，即，在發(fā)生過(guò)曝光的部分與未發(fā)生過(guò)曝光的部分之 間的邊界附近，邊緣地圖2的像素值變大。因此，在比較與輸入圖像的同一部分相對(duì)應(yīng)的邊 緣地圖1和邊緣地圖2的情況下，邊緣地圖2的像素值常常高于邊緣地圖1的像素值。例 如，在比較與圖像F2相對(duì)應(yīng)的邊緣地圖1和邊緣地圖2(例如圖18中用粗框指示的部分) 的情況下，邊緣地圖2的像素值大于邊緣地圖1的像素值。注意，圖18中用粗框指示的像 素示出了在邊緣地圖1的2X2像素的區(qū)塊內(nèi)像素值變?yōu)樽畲蟮?、要被提取作為局部最大?1的像素的像素，并且示出了在邊緣地圖2的4X4像素的區(qū)塊內(nèi)像素值變?yōu)樽畲蟮?、要被?取作為局部最大值2的像素的像素(然而圖中只示出了 2X2像素的范圍)。因此，在發(fā)生過(guò)曝光的輸入圖像中，存在這樣一種趨勢(shì)，S卩，上述條件式(13)或 (14)得到滿足，并且變量Nlawblm的值變大。其結(jié)果是，上述式(16)的分母的值變大，模糊 度BlurEstimation的值變得小于實(shí)際值，并且相應(yīng)地，模糊圖像被錯(cuò)誤地判定為不是模糊圖像的比例很高。如下所述，在圖像處理設(shè)備的第四實(shí)施例中，在考慮上述情況的同時(shí)，在輸入圖像 上發(fā)生過(guò)曝光的情況下，向輸入圖像實(shí)施用于提高模糊度的檢測(cè)精度的對(duì)策。圖像處理設(shè)備的功能配置示例圖19是示出用作本發(fā)明所應(yīng)用到的圖像處理設(shè)備的第四實(shí)施例的圖像處理設(shè)備 301的功能配置示例的框圖。圖像處理設(shè)備301被配置為包括邊緣地圖創(chuàng)建單元311、動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)單元312、 計(jì)算參數(shù)調(diào)整單元313、局部最大值創(chuàng)建單元314、邊緣點(diǎn)提取單元315、提取量判定單元 316、邊緣分析單元317、模糊度檢測(cè)單元318、以及圖像大小檢測(cè)單元319。注意，在該圖 中，與圖9所示的部分相對(duì)應(yīng)的部分用后兩位數(shù)相同的標(biāo)號(hào)來(lái)表示，并且對(duì)于處理相同的 部分，對(duì)其的描述是冗余的，因此將被省略。邊緣地圖創(chuàng)建單元311與圖1中的邊緣地圖創(chuàng)建單元11、圖9中的邊緣地圖創(chuàng)建 單元111和圖11中的邊緣地圖創(chuàng)建單元211相比的不同之處在于邊緣地圖2的創(chuàng)建方法。 注意，在下文中將參考圖20和21來(lái)描述這一點(diǎn)。邊緣點(diǎn)提取單元315與圖1中的邊緣點(diǎn)提取單元15、圖9中的邊緣點(diǎn)提取單元115 和圖11中的邊緣點(diǎn)提取單元215相比的不同之處在于用于提取邊緣點(diǎn)的方法。注意，在下 文中將參考圖20和21來(lái)描述這一點(diǎn)。操作描述接下來(lái)，將參考圖20中的流程圖來(lái)描述圖像處理設(shè)備301將要執(zhí)行的模糊度檢測(cè) 處理。注意，此處理例如是在用作檢測(cè)目標(biāo)的輸入圖像被輸入到邊緣地圖創(chuàng)建單元311和 圖像大小檢測(cè)單元319中時(shí)開(kāi)始的。在步驟S301中，邊緣地圖創(chuàng)建單元311創(chuàng)建邊緣地圖。注意，如上所述，邊緣地圖 創(chuàng)建單元311與圖1中的邊緣地圖創(chuàng)建單元11、圖9中的邊緣地圖創(chuàng)建單元111和圖11中 的邊緣地圖創(chuàng)建單元211相比的不同之處在于邊緣地圖2的創(chuàng)建方法。具體而言，邊緣地圖創(chuàng)建單元311把與等級(jí)2的平均圖像的包括像素值等于或 大于預(yù)定閾值THw(例如，240)的像素的區(qū)塊相對(duì)應(yīng)的邊緣地圖2的像素值設(shè)定為預(yù)定值 FLAG。例如，在考慮上述圖像F2的情況下，如圖21所示，邊緣地圖2的與等級(jí)2的平均圖 像中包括像素值超過(guò)240的像素的區(qū)塊Bl和B2相對(duì)應(yīng)的像素的像素值被設(shè)定為值FLAG。注意，與等級(jí)2的平均圖像的不包括像素值等于或大于預(yù)定閾值THw的像素的區(qū) 塊相對(duì)應(yīng)的邊緣地圖2的像素值的計(jì)算方法與上述方法相同。另外，與不包括像素值等于 或大于預(yù)定閾值THw的像素的區(qū)塊相對(duì)應(yīng)的邊緣地圖2的像素值必然小于預(yù)定閾值Thw，并 且相應(yīng)地，值FLAG可以為等于或大于預(yù)定閾值THw的值，并且例如被設(shè)定為255。因此，在 邊緣地圖2中，可以區(qū)分被設(shè)定了值FLAG的像素和除該像素以外的像素。注意，用于創(chuàng)建邊緣地圖1和3的方法與上述方法相同，因此將省略對(duì)其的冗余描 述。邊緣地圖創(chuàng)建單元311把所創(chuàng)建的邊緣地圖1至3提供給動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)單元312 和局部最大值創(chuàng)建單元314。在步驟S302中，局部最大值創(chuàng)建單元314通過(guò)與圖2中的步驟S2相同的處理來(lái) 創(chuàng)建局部最大值1至3，并把所創(chuàng)建的局部最大值1至3提供給邊緣點(diǎn)提取單元315和邊緣分析單元317。此時(shí)，如上所述，局部最大值2是通過(guò)把邊緣地圖2分割成4X4像素的區(qū)塊、提取 每個(gè)區(qū)塊的最大值并且以與相應(yīng)區(qū)塊相同的順序來(lái)排列所提取的最大值來(lái)創(chuàng)建的。因此， 與邊緣地圖2的包括被設(shè)定了值FLAG的像素的區(qū)塊相對(duì)應(yīng)的局部最大值2的像素的像素 值必然被設(shè)定為值FLAG。也就是說(shuō)，值FLAG被從邊緣地圖2繼承到了局部最大值2。注意，局部最大值1和3與圖2的步驟S2中創(chuàng)建的局部最大值1和3相同。除了步驟S308、S312、S317中的處理之外，步驟S303至S325中的處理與圖10中 的步驟S103至S125中的上述處理相同，因此將省略對(duì)其的冗余描述。在步驟S308中，邊緣點(diǎn)提取單元315通過(guò)與圖2中的步驟S6相同的處理來(lái)提取邊 緣點(diǎn)。然而，在局部最大值2的與所選關(guān)注像素相對(duì)應(yīng)的像素值被設(shè)定為FLAG的情況下， 即使該關(guān)注像素基于局部最大值1或3已被提取作為邊緣點(diǎn)，邊緣點(diǎn)提取單元315也把該 邊緣點(diǎn)排除在所提取的邊緣點(diǎn)之外。從而輸入圖像的下述像素被提取作為邊緣點(diǎn)該像素 被包括在局部最大值1至3之一之中的像素值等于或大于邊緣基準(zhǔn)值的區(qū)塊中并且還被包 括在等級(jí)2的平均圖像之中的像素值小于THw的區(qū)塊中。在步驟S312、S317和S321中，也以與步驟S308中的處理相同的方式來(lái)提取邊緣
點(diǎn)ο因此，在輸入圖像中，包括在發(fā)生過(guò)曝光的部分中的、像素值等于或大于預(yù)定值的 像素不被提取作為邊緣點(diǎn)。換言之，包括在下述區(qū)塊中的像素被提取作為邊緣點(diǎn)在該區(qū)塊 中邊緣強(qiáng)度等于或大于邊緣基準(zhǔn)值并且輸入圖像中的像素值小于預(yù)定值。其結(jié)果是，可以 防止輸入圖像的過(guò)曝光影響模糊度的檢測(cè)結(jié)果，從而可以以更高的精度來(lái)檢測(cè)輸入圖像的 模糊度。8.第四實(shí)施例的修改注意，在上述描述中，示出了向圖像處理設(shè)備的第二實(shí)施例應(yīng)用過(guò)曝光對(duì)策的示 例，但是也可向第一和經(jīng)三實(shí)施例應(yīng)用過(guò)曝光對(duì)策。另外，可以把發(fā)生欠曝光的像素排除在邊緣點(diǎn)之外。這是通過(guò)例如以下方式來(lái)實(shí) 現(xiàn)的把與等級(jí)2的平均圖像的包括像素值等于或小于閾值THb (例如，20以下)的像素的 區(qū)塊相對(duì)應(yīng)的邊緣地圖2的像素的像素值設(shè)定為值FLAG。此外，可以把發(fā)生過(guò)曝光或欠曝光的像素排除在邊緣點(diǎn)之外。這是通過(guò)例如以下 方式來(lái)實(shí)現(xiàn)的把與等級(jí)2的平均圖像的包括像素值等于或小于閾值THb或者等于或大于 閾值THw的像素的區(qū)塊相對(duì)應(yīng)的邊緣地圖2的像素的像素值設(shè)定為值FLAG。另外，把像素值設(shè)定成值FLAG的處理可以不在邊緣地圖2而是在邊緣地圖1中 執(zhí)行。具體而言，與輸入圖像的包括像素值等于或大于閾值THw的像素的區(qū)塊相對(duì)應(yīng)的邊 緣地圖1的像素值可被設(shè)定為值FLAG。在此情況下，與使邊緣地圖2經(jīng)歷該處理的情況相 比，可以準(zhǔn)確地把發(fā)生過(guò)曝光的像素排除在邊緣點(diǎn)之外，因此模糊度BlurEstimation的檢 測(cè)精度提高，但另一方面，處理時(shí)間延遲了。此外，把像素值設(shè)定成值FLAG的處理可以不在邊緣地圖2而是在邊緣地圖3中 執(zhí)行。具體而言，與等級(jí)3的平均圖像的包括像素值等于或大于閾值THw的像素的區(qū)塊相 對(duì)應(yīng)的邊緣地圖3的像素值可被設(shè)定為值FLAG。在此情況下，與使邊緣地圖2經(jīng)歷該處理 的情況相比，處理時(shí)間加快了，但另一方面，從邊緣點(diǎn)中去除發(fā)生過(guò)曝光的像素的精度劣化了，并且模糊度BlurEstimation的檢測(cè)精度劣化了。
9.第五實(shí)施例接下來(lái)，將參考圖22至27描述本發(fā)明的第五實(shí)施例。注意，在本發(fā)明的第五實(shí)施 例中，執(zhí)行對(duì)用于上述模糊度檢測(cè)處理的參數(shù)的學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)設(shè)備的功能配置示例圖22是示出本發(fā)明所應(yīng)用到的學(xué)習(xí)設(shè)備的一個(gè)實(shí)施例的框圖。圖22中的學(xué)習(xí)設(shè) 備501是用于學(xué)習(xí)在圖1的圖像處理設(shè)備1中使用的用來(lái)判定動(dòng)態(tài)范圍的閾值(以下稱之 為“動(dòng)態(tài)范圍判定值”)、邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的最優(yōu)組合的設(shè)備。學(xué)習(xí)設(shè)備501被配置為包括教師數(shù)據(jù)獲得單元511、參數(shù)提供單元512、圖像處理 單元513、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514、以及參數(shù)提取單元515。另外，圖像處理單元513被配置 為包括邊緣地圖創(chuàng)建單元521、動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)單元522、圖像分類單元523、局部最大值創(chuàng)建 單元524、邊緣點(diǎn)提取單元525、提取量判定單元526、邊緣分析單元527、模糊度檢測(cè)單元 528、以及圖像判定單元529。教師數(shù)據(jù)獲得單元511獲得要從外部輸入的教師數(shù)據(jù)。這里，教師數(shù)據(jù)包括用作 學(xué)習(xí)處理目標(biāo)的教師圖像以及表明該教師圖像是否模糊的正確答案數(shù)據(jù)。正確答案數(shù)據(jù)例 如表明該教師圖像是否是模糊圖像，并且是從實(shí)際查看該教師圖像的用戶判定的結(jié)果獲得 的，或者是從預(yù)定的圖像處理所分析的結(jié)果獲得的，等等。注意，不是模糊圖像的圖像將被 稱為清晰圖像。教師數(shù)據(jù)獲得單元511把教師數(shù)據(jù)中包括的教師圖像提供給邊緣地圖創(chuàng)建單元 521。另外，教師數(shù)據(jù)獲得單元511把教師數(shù)據(jù)中包括的正確答案數(shù)據(jù)提供給學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成 單元514。參數(shù)提供單元512基于從學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514通知來(lái)的變量i和變量j的值來(lái) 選擇由動(dòng)態(tài)范圍判定值、邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值構(gòu)成的多個(gè)參數(shù)的組合。在所選擇的參 數(shù)中，參數(shù)提供單元512把動(dòng)態(tài)范圍判定值通知給圖像分類單元523，把邊緣基準(zhǔn)值通知給 邊緣點(diǎn)提取單元525和邊緣分析單元527，并且把提取基準(zhǔn)值通知給提取量判定單元526。圖23示出了從參數(shù)提供單元512提供來(lái)的參數(shù)的組合示例。在該示例中，動(dòng)態(tài)范 圍判定值THdr[i]取從60至100的41類值，邊緣基準(zhǔn)值RVe[j]取從10至30的21類值， 并且提取基準(zhǔn)值RVa[j]取從1至200的200類值。因此，參數(shù)的組合為41X21X200 = 172，200 類。例如，在從學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514通知來(lái)i = 1并且j = 1的情況下，參數(shù)提供 單元512選擇動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[l] = 60，邊緣基準(zhǔn)值RVe[l] = 10并且提取基準(zhǔn)值 RVa[l] = 1的組合。然后，參數(shù)提供單元512把動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[l]通知給圖像分類 單元523，把邊緣基準(zhǔn)值RVe [1]通知給邊緣點(diǎn)提取單元525和邊緣分析單元527，并且把提 取基準(zhǔn)值RVa[l]通知給提取量判定單元526。圖像處理單元513基于從參數(shù)提供單元512提供來(lái)的動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr [i]把 教師圖像分類成高動(dòng)態(tài)范圍圖像或低動(dòng)態(tài)范圍圖像。圖像處理單元513把分類結(jié)果通知給 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514。另外，圖像處理單元513基于從參數(shù)提供單元512提供來(lái)的邊緣基 準(zhǔn)值RVe[j]和提取基準(zhǔn)值RVa[j]來(lái)判定教師圖像是模糊圖像還是清晰圖像。圖像處理單 元513把判定結(jié)果通知給學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514。
更具體而言，圖像處理單元513的邊緣地圖創(chuàng)建單元521具有與圖1中的邊緣地 圖創(chuàng)建單元11相同的功能，并且從給定的教師圖像創(chuàng)建邊緣地圖1至3。邊緣地圖創(chuàng)建單 元521把所創(chuàng)建的邊緣地圖1至3提供給動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)單元522和局部最大值創(chuàng)建單元 524。動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)單元522具有與圖1中的動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)單元12相同的功能，并且檢 測(cè)教師圖像的動(dòng)態(tài)范圍。動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)單元522把指示出檢測(cè)到的動(dòng)態(tài)范圍的信息提供給 圖像分類單元523。圖像分類單元523基于從參數(shù)提供單元512提供來(lái)的動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr [i]把 教師圖像分類成高動(dòng)態(tài)范圍圖像或低動(dòng)態(tài)范圍圖像。圖像分類單元523把分類結(jié)果通知給 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514。局部最大值創(chuàng)建單元524具有與圖1中的局部最大值創(chuàng)建單元14相同的功能，并 且基于邊緣地圖1至3來(lái)創(chuàng)建局部最大值1至3。局部最大值創(chuàng)建單元524把所創(chuàng)建的局 部最大值1至3提供給邊緣點(diǎn)提取單元525和邊緣分析單元527。邊緣點(diǎn)提取單元525具有與圖1中的邊緣點(diǎn)提取單元15相同的功能，并且基于從 參數(shù)提供單元512提供來(lái)的邊緣基準(zhǔn)值RVe[j]以及局部最大值1至3來(lái)從教師圖像中提 取邊緣點(diǎn)。另外，邊緣點(diǎn)提取單元525創(chuàng)建指示出所提取的邊緣點(diǎn)的信息的邊緣點(diǎn)表格1 至3。邊緣點(diǎn)提取單元525把所創(chuàng)建的邊緣點(diǎn)表格1至3提供給提取量判定單元526。提取量判定單元526具有與圖1中的提取量判定單元16相同的功能，并且基于從 參數(shù)提供單元512提供來(lái)的提取基準(zhǔn)值RVa[j]來(lái)判定邊緣點(diǎn)提取量是否合適。在判定邊 緣點(diǎn)提取量合適的情況下，提取量判定單元526把邊緣點(diǎn)表格1至3提供給邊緣分析單元 527。另外，在判定邊緣點(diǎn)提取量不合適的情況下，提取量判定單元526通知學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成 單元514 邊緣點(diǎn)提取量不合適。邊緣分析單元527具有與圖1中的邊緣分析單元17相同的功能，并且基于邊緣點(diǎn) 表格1至3、局部最大值1至3和邊緣基準(zhǔn)值RVe[j]來(lái)分析教師圖像的邊緣點(diǎn)。邊緣分析 單元527把指示出分析結(jié)果的信息提供給模糊度檢測(cè)單元528。模糊度檢測(cè)單元528具有與圖1中的模糊度檢測(cè)單元18相同的功能，并且基于邊 緣點(diǎn)的分析結(jié)果來(lái)檢測(cè)教師圖像的模糊度。模糊度檢測(cè)單元528把指示出檢測(cè)到的模糊度 的信息提供給圖像判定單元529。圖像判定單元529例如像下文中參考圖24至26所描述的那樣基于由模糊度檢測(cè) 單元528檢測(cè)到的模糊度來(lái)執(zhí)行對(duì)教師圖像的模糊判定。也就是說(shuō)，圖像判定單元529判 定教師圖像是模糊圖像還是清晰圖像。圖像判定單元529把指示出判定結(jié)果的信息提供給 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514例如像下文中參考圖24至26所描述的那樣基于圖像分類 單元523對(duì)教師圖像的分類結(jié)果和圖像判定單元529的判定結(jié)果來(lái)生成學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。學(xué)習(xí)數(shù) 據(jù)生成單元514把指示出所生成的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的信息提供給參數(shù)提取單元515。另外，學(xué)習(xí)數(shù) 據(jù)生成單元514指示教師數(shù)據(jù)獲得單元511獲得教師數(shù)據(jù)。參數(shù)提取單元515例如像下文中參考圖24至27所描述的那樣提取從參數(shù)提供單 元512提供來(lái)的參數(shù)的組合之中最適合用于檢測(cè)圖像的模糊度的組合。參數(shù)提取單元515 把指示出所提取的參數(shù)組合的信息提供給諸如圖1中的圖像處理設(shè)備1那樣的外部設(shè)備。
操作描述接下來(lái)，將參考圖24至26中的流程圖來(lái)描述學(xué)習(xí)設(shè)備501將要執(zhí)行的學(xué)習(xí)處理。 注意，此處理例如是在學(xué)習(xí)處理開(kāi)始命令經(jīng)由圖中未示出的操作單元被輸入到學(xué)習(xí)設(shè)備 501中時(shí)開(kāi)始的。在步驟S501中，教師數(shù)據(jù)獲得單元511獲得教師數(shù)據(jù)。教師數(shù)據(jù)獲得單元511把 所獲得的教師數(shù)據(jù)中包括的教師圖像提供給邊緣地圖創(chuàng)建單元521。另外，教師數(shù)據(jù)獲得單 元511把教師數(shù)據(jù)中包括的正確答案數(shù)據(jù)提供給學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514。在步驟S502中，邊緣地圖創(chuàng)建單元521通過(guò)與圖2中的步驟S1相同的處理來(lái)針 對(duì)教師圖像創(chuàng)建邊緣地圖1至3。邊緣地圖創(chuàng)建單元521把所創(chuàng)建的邊緣地圖1至3提供 給動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)單元522和局部最大值創(chuàng)建單元524。在步驟S503中，局部最大值創(chuàng)建單元524通過(guò)與圖2中的步驟S2相同的處理來(lái) 針對(duì)教師圖像創(chuàng)建局部最大值1至3。局部最大值創(chuàng)建單元524把所創(chuàng)建的局部最大值1 至3提供給邊緣點(diǎn)提取單元525和邊緣分析單元527。在步驟S504中，動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)單元522通過(guò)與圖2中的步驟S3相同的處理來(lái)檢 測(cè)教師圖像的動(dòng)態(tài)范圍。動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)單元522把指示出所檢測(cè)到的動(dòng)態(tài)范圍的信息提供 給圖像分類單元523。在步驟S505中，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514把變量i的值設(shè)定為1，并且把變量j的 值設(shè)定為1。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514把變量i和j的設(shè)定值通知給參數(shù)提供單元512。參 數(shù)提供單元512把動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i](在此情況下是THdr[l])通知給圖像分類單元 523。另外，參數(shù)提供單元512把邊緣基準(zhǔn)值RVe[j](在此情況下是RVe[l])通知給邊緣點(diǎn) 提取單元525和邊緣分析單元527。此外，參數(shù)提供單元512把提取基準(zhǔn)值RVa[j](在此情 況下是RVa[l])通知給提取量判定單元526。在步驟S506中，圖像分類單元523基于動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr [i]來(lái)對(duì)教師圖像分 類。具體而言，在教師圖像的動(dòng)態(tài)范圍<THdr[i]成立的情況下，圖像分類單元523把教師 圖像分類成低動(dòng)態(tài)范圍圖像。另外，在教師圖像的動(dòng)態(tài)范圍>^辦[1]成立的情況下，圖像 分類單元523把教師圖像分類成高動(dòng)態(tài)范圍圖像。圖像分類單元523把分類結(jié)果通知給學(xué) 習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514。在步驟S507中，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514基于圖像分類單元523的分類結(jié)果和正確 答案數(shù)據(jù)來(lái)判定教師圖像是否是低動(dòng)態(tài)范圍模糊圖像。在教師圖像被判定為是低動(dòng)態(tài)范圍 模糊圖像的情況下，流程進(jìn)行到步驟S508。在步驟S508中，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514將變量lowBlurlmage [i]的值遞增1。注 意，變量lowBlurlmageti]是用于對(duì)基于動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i]和正確答案數(shù)據(jù)被分類 成低動(dòng)態(tài)范圍模糊圖像的教師圖像的數(shù)目計(jì)數(shù)的變量。然后，流程進(jìn)行到步驟S514。另一方面，在教師圖像在步驟S507中被判定為不是低動(dòng)態(tài)范圍模糊圖像的情況 下，流程進(jìn)行到步驟S509。在步驟S509中，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514基于圖像分類單元523的分類結(jié)果和正確 答案數(shù)據(jù)來(lái)判定教師圖像是否是高動(dòng)態(tài)范圍模糊圖像。在教師圖像被判定為是高動(dòng)態(tài)范圍 模糊圖像的情況下，流程進(jìn)行到步驟S510。在步驟S510中，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514將變量highBlurImage[i]的值遞增1。注意，變量highBlurlmageti]是用于對(duì)基于動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr [i]和正確答案數(shù)據(jù)被分類 成高動(dòng)態(tài)范圍模糊圖像的教師圖像的數(shù)目計(jì)數(shù)的變量。然后，流程進(jìn)行到步驟S514。另一方面，在教師圖像在步驟S509中被判定為不是高動(dòng)態(tài)范圍模糊圖像的情況 下，流程進(jìn)行到步驟S511。在步驟S511中，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514基于圖像分類單元523的分類結(jié)果和正確 答案數(shù)據(jù)來(lái)判定教師圖像是否是低動(dòng)態(tài)范圍清晰圖像。在教師圖像被判定為是低動(dòng)態(tài)范圍 清晰圖像的情況下，流程進(jìn)行到步驟S512。在步驟S512中，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514將變量lowSharpImageti]的值遞增1。注 意，變量lowSharpImageti]是用于對(duì)基于動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr [i]和正確答案數(shù)據(jù)被分類 成低動(dòng)態(tài)范圍清晰圖像的教師圖像的數(shù)目計(jì)數(shù)的變量。然后，流程進(jìn)行到步驟S514。另一方面，在教師圖像在步驟S511中被判定為不是低動(dòng)態(tài)范圍清晰圖像的情況 下，g卩，在教師圖像是高動(dòng)態(tài)范圍清晰圖像的情況下，流程進(jìn)行到步驟S513。在步驟S513中，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514將變量highSharpImage[i]的值遞增1。 注意，變量highSharpImageti]是用于對(duì)基于動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i]和正確答案數(shù)據(jù)被 分類成高動(dòng)態(tài)范圍清晰圖像的教師圖像的數(shù)目計(jì)數(shù)的變量。然后，流程進(jìn)行到步驟S514。在步驟S514中，邊緣點(diǎn)提取單元525基于邊緣基準(zhǔn)值RVe[j]以及局部最大值1 至3通過(guò)與圖2中的步驟S6相同的處理來(lái)提取邊緣點(diǎn)，并且創(chuàng)建邊緣點(diǎn)表格1至3。邊緣 點(diǎn)提取單元525把所創(chuàng)建的邊緣點(diǎn)表格1至3提供給提取量判定單元526。在步驟S515中，提取量判定單元526判定邊緣點(diǎn)提取量是否合適。在邊緣點(diǎn)提取 量>提取基準(zhǔn)值RVa[j]的情況下，提取量判定單元526判定邊緣點(diǎn)提取量合適，并且流程 進(jìn)行到步驟S516。在步驟S516中，邊緣分析單元527執(zhí)行邊緣分析。具體而言，提取量判定單元526 把邊緣點(diǎn)表格1至3提供給邊緣分析單元527。邊緣分析單元527以與圖2的步驟S13中 的處理相同的方式基于邊緣點(diǎn)表格1至3、局部最大值1至3和邊緣基準(zhǔn)值RVe[j]來(lái)執(zhí) 行對(duì)教師圖像的邊緣分析。邊緣分析單元527把指示出通過(guò)邊緣分析計(jì)算出的Nsmallblur和 Nlargeblur的信息提供給模糊度檢測(cè)單元528。在步驟S517中，模糊度檢測(cè)單元528以與圖2的步驟S 14中的處理相同的 方式來(lái)計(jì)算模糊度BlurEstimation。模糊度檢測(cè)單元528把指示出所計(jì)算的模糊度 BlurEstimation的信息提供給圖像判定單元529。在步驟S518中，圖像判定單元529執(zhí)行模糊判定。具體而言，圖像判定單元529比 較模糊度BlurEstimation和預(yù)定閾值。隨后，在模糊度BlurEstimation >預(yù)定閾值成立 的情況下，圖像判定單元529判定教師圖像是模糊圖像，而在模糊度BlurEstimation <預(yù) 定閾值成立的情況下，圖像判定單元529判定教師圖像是清晰圖像。圖像判定單元529把 指示出判定結(jié)果的信息提供給學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514。在步驟S519中，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514判定該判定結(jié)果是否正確。在圖像判定單 元529的判定結(jié)果與正確答案數(shù)據(jù)相匹配的情況下，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514判定該判定結(jié) 果正確，并且流程進(jìn)行到步驟S520。在步驟S520中，以與步驟S507中的處理相同的方式，判定教師圖像是否是低動(dòng) 態(tài)范圍模糊圖像。在教師圖像被判定為是低動(dòng)態(tài)范圍模糊圖像的情況下，流程進(jìn)行到步驟
25S521。在步驟S521中，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514將變量lowBlurCount [i] [j]的值遞增1。 注意，變量lowBlurCoimtti] [j]是用于對(duì)基于動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i]被分類成低動(dòng)態(tài)范 圍圖像并且基于邊緣基準(zhǔn)值RVe[j]和提取基準(zhǔn)值RVa[j]被判定為正確模糊圖像的教師圖 像的數(shù)目計(jì)數(shù)的變量。然后，流程進(jìn)行到步驟S527。另一方面，在教師圖像在步驟S520中被判定為不是低動(dòng)態(tài)范圍模糊圖像的情況 下，流程進(jìn)行到步驟S522。在步驟S522中，以與步驟S509中的處理相同的方式，判定教師圖像是否是高動(dòng) 態(tài)范圍模糊圖像。在教師圖像被判定為是高動(dòng)態(tài)范圍模糊圖像的情況下，流程進(jìn)行到步驟 S523。在步驟S523中，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514將變量highBlurCount[i] [j]的值遞增1。 注意，變量highBlUrC0imt[i][j]是用于對(duì)基于動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i]被分類成高動(dòng)態(tài) 范圍圖像并且基于邊緣基準(zhǔn)值RVe[j]和提取基準(zhǔn)值RVa[j]被判定為正確模糊圖像的教師 圖像的數(shù)目計(jì)數(shù)的變量。然后，流程進(jìn)行到步驟S527。另一方面，在教師圖像在步驟S522中被判定為不是高動(dòng)態(tài)范圍模糊圖像的情況 下，流程進(jìn)行到步驟S524。在步驟S524中，以與步驟S511中的處理相同的方式，判定教師圖像是否是低動(dòng) 態(tài)范圍清晰圖像。在教師圖像被判定為是低動(dòng)態(tài)范圍清晰圖像的情況下，流程進(jìn)行到步驟 S525。在步驟S525中，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514將變量lowSharpCountti] [j]的值遞增1。 注意，變量l0WSharpC0imt[i][j]是用于對(duì)基于動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i]被分類成低動(dòng)態(tài) 范圍圖像并且基于邊緣基準(zhǔn)值RVe[j]和提取基準(zhǔn)值RVa[j]被判定為正確清晰圖像的教師 圖像的數(shù)目計(jì)數(shù)的變量。然后，流程進(jìn)行到步驟S527。另一方面，在教師圖像在步驟S524中被判定為不是低動(dòng)態(tài)范圍清晰圖像的情況 下，流程進(jìn)行到步驟S526。在步驟S526中，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514將變量highSharpCount [i] [j]的值遞增 1。注意，變量highSharpC0imt[i][j]是用于對(duì)基于動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i]被分類成高 動(dòng)態(tài)范圍圖像并且基于邊緣基準(zhǔn)值RVe[j]和提取基準(zhǔn)值RVa[j]被判定為正確清晰圖像的 教師圖像的數(shù)目計(jì)數(shù)的變量。然后，流程進(jìn)行到步驟S527。另一方面，在步驟S519中，在圖像判定單元529的判定結(jié)果不匹配正確答案數(shù)據(jù) 的情況下，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514判定該判定結(jié)果是錯(cuò)誤的。然后，步驟S520至S526中的 處理被跳過(guò)，并且流程進(jìn)行到步驟S527。另外，在步驟S515中，在邊緣點(diǎn)提取量<提取基準(zhǔn)值RVa[j]的情況下，提取量判 定單元526判定邊緣點(diǎn)提取量不合適。然后，步驟S516至S526中的處理被跳過(guò)，并且流程 進(jìn)行到步驟S527。在步驟S527中，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514判定變量j < JMAX是否成立。在判定變 量j < JMAX成立的情況下，流程進(jìn)行到步驟S528。注意，例如，在使用圖23中的上述參數(shù) 組合的情況下，JMAX的值為4200。在步驟S528中，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514將變量j的值遞增1。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514把變量i和j的當(dāng)前值通知給參數(shù)提供單元512。參數(shù)提供單元512把動(dòng)態(tài)范圍判定 值THdr[i]通知給圖像分類單元523。另外，參數(shù)提供單元512把邊緣基準(zhǔn)值RVe [j]通知 給邊緣點(diǎn)提取單元525和邊緣分析單元527。此外，參數(shù)提供單元512把提取基準(zhǔn)值RVa[ j] 通知給提取量判定單元526。然后，流程返回到步驟S514，步驟S514至S528中的處理被重復(fù)執(zhí)行，直到在步驟 S527中判定變量j彡JMAX成立為止。另一方面，如果在步驟S527中判定變量j ^ JMAX成立，則流程進(jìn)行到步驟S529。在步驟S529中，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514判定變量1 < IMAX是否成立。在判定變 量i < IMAX成立的情況下，流程進(jìn)行到步驟S530。注意，例如，在使用圖23中的上述參數(shù) 組合的情況下，IMAX的值為41。在步驟S530中，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514將變量i的值遞增1，并且變量j的值被設(shè) 定到1。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514把變量i和j的當(dāng)前值通知給參數(shù)提供單元512。參數(shù)提 供單元512把動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i]通知給圖像分類單元523。另外，參數(shù)提供單元512 把邊緣基準(zhǔn)值RVe[j]通知給邊緣點(diǎn)提取單元525和邊緣分析單元527。此外，參數(shù)提供單 元512把提取基準(zhǔn)值RVa[j]通知給提取量判定單元526。然后，流程返回到步驟S506，步驟S506至S530中的處理被重復(fù)執(zhí)行，直到判定變 量i彡IMAX成立為止。另一方面，如果在步驟S530中判定變量i》IMAX成立，則流程進(jìn)行到步驟S531。在步驟S531中，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514判定是否已就預(yù)定數(shù)目的教師圖像完成了 學(xué)習(xí)。在判定尚未就預(yù)定數(shù)目的教師圖像完成學(xué)習(xí)的情況下，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成單元514指示 教師數(shù)據(jù)獲得單元511獲得教師數(shù)據(jù)。然后，流程返回到步驟S501，步驟S501至S531中的 處理被重復(fù)執(zhí)行，直到在步驟S531中判定已經(jīng)就預(yù)定數(shù)目的教師圖像完成了學(xué)習(xí)為止。這樣，對(duì)于預(yù)定數(shù)目的教師圖像的模糊判定的判定結(jié)果在使用動(dòng)態(tài)范圍判定值 THdr[i]、邊緣基準(zhǔn)值RVe[j]和提取基準(zhǔn)值RVa[j]的每種組合的情況下被獲得并被存儲(chǔ)作 為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。另一方面，如果在步驟S531中判定已就預(yù)定數(shù)目的教師圖像完成了學(xué)習(xí)，則學(xué) 習(xí)數(shù)據(jù)生成單元 514 把變量 lowBlurImage[i]、highBlurlmage[i]、lowSharpImage[i]、 highSharpImage [i]> lowBlurCount [i] [j]、highBlurCount[i][j]、lowSharpCount [i] [j] 和highSharpC0imt[i][j]的值作為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)提供給參數(shù)提取單元515。然后，流程進(jìn)行到 步驟S532。在步驟S532中，參數(shù)提取單元515把變量i的值設(shè)定為1，并且把變量j的值設(shè)定 為1。在步驟S533中，參數(shù)提取單元515初始化變量MinhighCV、MinlowCV、highj和 lowj的值。也就是說(shuō)，參數(shù)提取單元515把變量MinhighCV和MinlowCV的值設(shè)定為比下 文中描述的highCV和lowCV能夠取的最大值更大的值。另外，參數(shù)提取單元515把變量 highj和lowj的值設(shè)定為0。在步驟S534中，參數(shù)提取單元515基于以下式(17)至(20)來(lái)計(jì)算highSharp、 lowSharp、highBlur 禾口 lowBlur。<formula>formula see original document page 28</formula>]其中highSharp表示在基于動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i]被分類成高動(dòng)態(tài)范圍的清 晰圖像之中、基于邊緣基準(zhǔn)值RVe[j]和提取基準(zhǔn)值RVa[j]被錯(cuò)誤地判定為模糊圖像的清 晰圖像的百分比。也就是說(shuō)，highSharp表示在使用動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i]、邊緣基準(zhǔn)值 RVe[j]和提取基準(zhǔn)值RVa[j]的情況下高動(dòng)態(tài)范圍清晰圖像被錯(cuò)誤地判定為是模糊圖像的 概率。類似地，lowSharp表示在使用動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i]、邊緣基準(zhǔn)值RVe[j]和提取 基準(zhǔn)值RVa[j]的情況下低動(dòng)態(tài)范圍清晰圖像被錯(cuò)誤地判定為是模糊圖像的概率。另外，highBlur表示在基于動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i]被分類成高動(dòng)態(tài)范圍的模 糊圖像之中、基于邊緣基準(zhǔn)值RVe[j]和提取基準(zhǔn)值RVa[j]被正確地判定為模糊圖像的清 晰圖像的百分比。也就是說(shuō)，highBlur表示在使用動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i]、邊緣基準(zhǔn)值 RVe[j]和提取基準(zhǔn)值RVa[j]的情況下高動(dòng)態(tài)范圍模糊圖像被正確地判定為是模糊圖像的 概率。類似地，lowBlur表示在使用動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i]、邊緣基準(zhǔn)值RVe[j]和提取基 準(zhǔn)值RVa[j]的情況下低動(dòng)態(tài)范圍模糊圖像被正確地判定為是模糊圖像的概率。在步驟S535中，參數(shù)提取單元515基于以下式(21)和(22)來(lái)計(jì)算highCV和 lowCVo
<formula>formula see original document page 28</formula> h j ghCV = VhighSharp2+(1-highBlur)2
|owCV 二 V lowSharp2+(1-lowBlur)2其中highCV表示在步驟S534中獲得的highSharp的值被取作xl并且highBlur 的值被取作yl的情況下，以x軸作為highSharp并且以y軸作為highBlur的坐標(biāo)系統(tǒng)的 坐標(biāo)(0，1)與坐標(biāo)(xl，yl)之間的距離。因此，對(duì)高動(dòng)態(tài)范圍圖像的模糊判定的精度越高， highCV的值就越小，而對(duì)高動(dòng)態(tài)范圍圖像的模糊判定的精度越低，highCV的值就越大。類似地，lowCV表示在步驟S534中獲得的lowSharp的值被取作x2并且lowBlur 的值被取作y2的情況下，以x軸作為lowSharp并且以y軸作為lowBlur的坐標(biāo)系統(tǒng)的坐 標(biāo)(0，1)與坐標(biāo)(x2，y2)之間的距離。因此，對(duì)低動(dòng)態(tài)范圍圖像的模糊判定的精度越高， lowCV的值就越小，而對(duì)低動(dòng)態(tài)范圍圖像的模糊判定的精度越低，lowCV的值就越大。在步驟S536中，參數(shù)提取單元515判定highCV < MinhighCV是否成立。在判定 highCV < MinhighCV成立的情況下，即在此時(shí)獲得的highCV是迄今為止的最小值的情況 下，流程進(jìn)行到步驟S537。在步驟S537中，參數(shù)提取單元515把變量highj設(shè)定到變量j的當(dāng)前值，并且把變量MinhighCV設(shè)定到此時(shí)獲得的highCV的值。然后，流程進(jìn)行到步驟S538。另一方面，如果在步驟S536中判定highCV彡MinhighCV成立，則步驟S537中的 處理被跳過(guò)，并且流程進(jìn)行到步驟S538。在步驟S538中，參數(shù)提取單元515判定lowCV < MinlowCV是否成立。在判定lowCV < MinlowCV成立的情況下，即在此時(shí)獲得的lowCV是迄今為止的最小值的情況下，流程進(jìn) 行到步驟S539。在步驟S539中，參數(shù)提取單元515把變量lowj設(shè)定到變量j的當(dāng)前值，并且把變 量MinlowCV設(shè)定到此時(shí)獲得的lowCV的值。然后，流程進(jìn)行到步驟S540。另一方面，如果在步驟S538中判定lowCV彡MinlowCV成立，則步驟S539中的處 理被跳過(guò)，并且流程進(jìn)行到步驟S540。在步驟S540中，參數(shù)提取單元515判定變量j < JMAX是否成立。在判定j < JMAX 成立的情況下，流程進(jìn)行到步驟S541。在步驟S541中，參數(shù)提取單元515將變量j的值遞增1。然后，在步驟S540中，流程返回到步驟S534，步驟S534至S541中的處理被重復(fù)執(zhí) 行，直到判定變量j》JMAX成立為止。從而，計(jì)算出了在動(dòng)態(tài)范圍判定值為THdr [i](在此 情況下是THdr[l])的情況下針對(duì)邊緣基準(zhǔn)值RVe[j]和提取基準(zhǔn)值RVa[j] (j = 1至JMAX) 的每種組合的highCV和lowCV。另外，當(dāng)highCV變?yōu)樽钚r(shí)的變量j的值被存儲(chǔ)在變量 highj中，而當(dāng)lowCV變?yōu)樽钚r(shí)的變量j的值被存儲(chǔ)在變量lowj中。圖27示出了通過(guò)繪出關(guān)于一個(gè)動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i]、針對(duì)邊緣基準(zhǔn)值RVe[j] 和提取基準(zhǔn)值RVa[j]的每種組合獲得的(highSharp，highBlur)的值而將繪制的R0C(接 收機(jī)操作特性)曲線的示例。注意，此坐標(biāo)系統(tǒng)的x軸表示highSharp，并且y軸表示 highBlur。在該R0C曲線中，與下述點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值之間的組合是邊緣 基準(zhǔn)值RVe[highJ]和提取基準(zhǔn)值RVa[highj]在該處，與坐標(biāo)(0，1)的距離變得最小。也 就是說(shuō)，在動(dòng)態(tài)范圍判定值被設(shè)定為THdr[i]的情況下，當(dāng)使用邊緣基準(zhǔn)值RVe [highj]和 提取基準(zhǔn)值RVa[highJ]之間的組合時(shí)，對(duì)高動(dòng)態(tài)范圍圖像的模糊判定的精度變得最高。類似地，在動(dòng)態(tài)范圍判定值被設(shè)定為THdr[i]的情況下，當(dāng)使用邊緣基準(zhǔn)值 RVe[lowJ]和提取基準(zhǔn)值RVa[lowJ]之間的組合時(shí)，對(duì)低動(dòng)態(tài)范圍圖像的模糊判定的精度 變得最高。另一方面，如果在步驟S540中判定變量j ^ JMAX成立，則流程進(jìn)行到步驟S542。在步驟S542中，參數(shù)提取單元515基于以下式(23)來(lái)計(jì)算CostValue [i]。<formula>formula see original document page 29</formula>
<formula>formula see original document page 29</formula> [ i ]
<formula>formula see original document page 29</formula>式(23)的右側(cè)第一項(xiàng)表示在使用動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i]、邊緣基準(zhǔn)值RVe[highJ]、提取基準(zhǔn)值RVa[highJ]、邊緣基準(zhǔn)值RVe [lowJ]和提取基準(zhǔn)值RVa[lowJ]的組 合的情況下，一清晰圖像被正確地判定為是清晰圖像的概率。另外，式(23)的右側(cè)第二項(xiàng) 表示在使用動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i]、邊緣基準(zhǔn)值RVe[highJ]、提取基準(zhǔn)值RVa[highJ]、邊 緣基準(zhǔn)值RVe[lowJ]和提取基準(zhǔn)值RVa[lowJ]的組合的情況下，一模糊圖像被正確地判定 為是模糊圖像的概率。具體而言，CostValue[i]表示在使用動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i]、邊緣基準(zhǔn)值 RVe[highJ]、提取基準(zhǔn)值RVa[highJ]、邊緣基準(zhǔn)值RVe[lowJ]和提取基準(zhǔn)值RVa[lowJ] 的情況下圖像模糊判定的精度。更具體而言，CostVal ue[i]指示出在使用邊緣基準(zhǔn)值 RVe[highJ]和提取基準(zhǔn)值RVa[highJ]之間的組合來(lái)執(zhí)行對(duì)利用動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i] 被分類成高動(dòng)態(tài)范圍的圖像的模糊判定并且使用邊緣基準(zhǔn)值RVe[lowJ]和提取基準(zhǔn)值 RVa[lowJ]之間的組合來(lái)執(zhí)行對(duì)利用動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr [i]被分類成低動(dòng)態(tài)范圍的圖像 的模糊判定時(shí)，將一清晰圖像準(zhǔn)確地判定為清晰圖像的概率與將一模糊圖像準(zhǔn)確地判定為 模糊圖像的概率的總和。因此，CoStValue[i]的最大值為2。在步驟S543中，參數(shù)提取單元515把變量highj[i]的值設(shè)定到變量highj的當(dāng) 前值，并且把變量lowJ[i]的值設(shè)定到變量lowj的當(dāng)前值。在步驟S544中，參數(shù)提取單元515判定變量i < IMAX是否成立。在判定變量i < IMAX成立的情況下，流程進(jìn)行到步驟S545。在步驟S545中，參數(shù)提取單元515將變量i的值遞增1，并且將變量j的值設(shè)定到 1。然后，流程返回到步驟S533，步驟S533至S545中的處理被重復(fù)執(zhí)行，直到在步驟 S544中判定變量i彡IMAX成立為止。從而，提取了對(duì)于從THdr[l]至THdr [IMAX]的每個(gè) 動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i]，使highCV變?yōu)樽钚〉倪吘壔鶞?zhǔn)值RVe[j]和提取基準(zhǔn)值RVa[j] 之間的組合和使lowCv變?yōu)樽钚〉倪吘壔鶞?zhǔn)值RVe[j]和提取基準(zhǔn)值RVa[j]之間的組合。 另外，計(jì)算了在使用針對(duì)每個(gè)動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[i]提取的邊緣基準(zhǔn)值RVe[j]和提取基 準(zhǔn)值RVa[j]之間的組合的情況下的CoStValue[i]。另一方面，如果在步驟S544中判定變量i》IMAX成立，則流程進(jìn)行到步驟S546。在步驟S546中，參數(shù)提取單元515提取使CoStValue[i]變得最大的參數(shù)組合。換 言之，參數(shù)提取單元515提取使圖像模糊判定的精度變得最高的參數(shù)的組合。具體而言，參 數(shù)提取單元515從CostValue[l]至CostValue [IMAX]的CostValue [i]中提取最大值。另 外，在使CoStValue[i]變?yōu)樽畲蟮膇的值被取作I，并且假設(shè)highj[l] = HJ且lowJ[I]= LJ的情況下，參數(shù)提取單元515提取動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr[I]、邊緣基準(zhǔn)值RVe[HJ]、提取基 準(zhǔn)值RVa[HJ]、邊緣基準(zhǔn)值RVe[LJ]和提取基準(zhǔn)值RVa[LJ]的組合來(lái)作為用于以上參考圖2 描述的模糊度檢測(cè)處理的參數(shù)。然后，動(dòng)態(tài)范圍判定值THdr [I]被用作在圖2的步驟S4的處理中判定圖像的動(dòng)態(tài) 范圍時(shí)的閾值。另外，邊緣基準(zhǔn)值RVe[LJ]和提取基準(zhǔn)值RVa[LJ]被用作在步驟S5的處理 中將要設(shè)定的計(jì)算參數(shù)的默認(rèn)值。此外，邊緣基準(zhǔn)值RVe[HJ]和提取基準(zhǔn)值RVa[HJ]被用 作在步驟S9的處理中將要設(shè)定的計(jì)算參數(shù)的默認(rèn)值。如上所述，在圖1中的圖像處理設(shè)備1處要使用的動(dòng)態(tài)范圍判定值、邊緣基準(zhǔn)值和 提取基準(zhǔn)值的默認(rèn)值可被設(shè)定為合適的值。另外，邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的默認(rèn)值可以針對(duì)按動(dòng)態(tài)范圍判定值分類的每類圖像被設(shè)定為合適的值。其結(jié)果是，可以以更高的精度 來(lái)檢測(cè)輸入圖像的模糊度。10.第五實(shí)施例的修改注意，可以進(jìn)行一種布置，其中，根據(jù)相同的處理，基于動(dòng)態(tài)范圍的范圍來(lái)把圖像 的類型分成三類或更多類，并且針對(duì)每種圖像類型獲得邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的合適默 認(rèn)值。另外，可以進(jìn)行一種布置，其中，動(dòng)態(tài)范圍判定值被固定到預(yù)定的值，而不執(zhí)行對(duì) 動(dòng)態(tài)范圍判定值的學(xué)習(xí)，只根據(jù)相同的處理來(lái)獲得邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的默認(rèn)值。此外，該學(xué)習(xí)處理還可應(yīng)用到這樣一種情況S卩，基于諸如上述的圖像大小、拍攝 場(chǎng)所等等之類的除動(dòng)態(tài)范圍以外的圖像特征量來(lái)對(duì)圖像的類型分類，并且針對(duì)每種圖像類 型設(shè)定邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的默認(rèn)值。例如，在按圖像大小來(lái)對(duì)圖像的類型分類的情 況下，在圖23的參數(shù)組合中，取代動(dòng)態(tài)范圍判定值使用了圖像大小的判定值，從而可以獲 得圖像大小的判定值、邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的合適組合。另外，類似地，該學(xué)習(xí)處理還可被應(yīng)用到這樣一種情況S卩，通過(guò)組合多個(gè)特征量 (例如，動(dòng)態(tài)范圍和圖像大小)來(lái)對(duì)圖像的類型分類，并且針對(duì)每種圖像類型來(lái)設(shè)定邊緣基 準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值的默認(rèn)值。此外，例如，對(duì)于除邊緣基準(zhǔn)值和提取基準(zhǔn)值之外的計(jì)算參數(shù)，例如上述的過(guò)曝光 對(duì)策的閾值THw等等，也可以根據(jù)同樣的學(xué)習(xí)處理來(lái)獲得合適的值。這例如可通過(guò)把要獲 得的計(jì)算參數(shù)添加到在圖23的參數(shù)組合中的一組計(jì)算參數(shù)以執(zhí)行學(xué)習(xí)處理來(lái)實(shí)現(xiàn)。另外，在上述描述中，已經(jīng)示出了這樣一個(gè)示例，即在學(xué)習(xí)設(shè)備501中從教師圖像 創(chuàng)建邊緣地圖，但是也可以進(jìn)行一種布置，其中在外部設(shè)備處創(chuàng)建針對(duì)教師圖像的邊緣地 圖，并且該邊緣地圖被包括在教師數(shù)據(jù)中。類似地，可以進(jìn)行一種布置，其中在外部設(shè)備處 創(chuàng)建針對(duì)教師圖像的局部最大值，并且該局部最大值被包括在教師數(shù)據(jù)中。上述一系列處理可以通過(guò)硬件來(lái)執(zhí)行，并且也可以通過(guò)軟件來(lái)執(zhí)行。在通過(guò)軟件 來(lái)執(zhí)行該系列處理的情況下，構(gòu)成該軟件的程序被從程序記錄介質(zhì)安裝到嵌入在專用硬件 中的計(jì)算機(jī)，或者安裝到能夠通過(guò)安裝各種類型的程序來(lái)執(zhí)行各種類型的功能的計(jì)算機(jī)， 例如通用個(gè)人計(jì)算機(jī)。圖28是示出用于通過(guò)程序來(lái)執(zhí)行上述一系列處理的計(jì)算機(jī)的硬件配置示例的框 圖。在該計(jì)算機(jī)中，CPU (中央處理單元)701、R0M (只讀存儲(chǔ)器)702和RAM (隨機(jī)訪問(wèn) 存儲(chǔ)器)703利用總線704相互連接。此外，輸入/輸出接口 705連接到總線704。由鍵盤、鼠標(biāo)、麥克風(fēng)等等構(gòu)成的輸入 單元706，由顯示器、揚(yáng)聲器等等構(gòu)成的輸出單元707，由硬盤、非易失性存儲(chǔ)器等等構(gòu)成的 存儲(chǔ)單元708，由網(wǎng)絡(luò)接口等等構(gòu)成的通信單元709，用于驅(qū)動(dòng)諸如磁盤、光盤、磁光盤或半 導(dǎo)體存儲(chǔ)器之類的可移除介質(zhì)711的驅(qū)動(dòng)器710連接到輸入/輸出接口 705。在這樣配置的計(jì)算機(jī)中，上述一系列處理是通過(guò)CPU 701經(jīng)由輸入/輸出接口 705 和總線704把例如存儲(chǔ)在記錄單元708中的程序加載到RAM703并且運(yùn)行該程序從而來(lái)執(zhí) 行的。計(jì)算機(jī)(CPU 701)要執(zhí)行的程序是通過(guò)例如被記錄在可移除介質(zhì)711中來(lái)提供的，或者是經(jīng)由諸如局域網(wǎng)、因特網(wǎng)或數(shù)字衛(wèi)星廣播之類的有線或無(wú)線傳輸介質(zhì)來(lái)提供 的。其中可移除介質(zhì)711是由磁盤(包括柔性盤)、光盤(CD-ROM(致密盤-只讀存儲(chǔ)器)、 DVD(數(shù)字多功能盤)等等)、磁光盤、半導(dǎo)體存儲(chǔ)器等等構(gòu)成的封裝介質(zhì)。程序可通過(guò)可移除介質(zhì)711被安裝在驅(qū)動(dòng)器710上從而經(jīng)由輸入/輸出接口 705 被安裝到存儲(chǔ)單元708中。另外，程序可在通信單元709處經(jīng)由有線或無(wú)線傳輸介質(zhì)而被接 收，并且可被安裝到存儲(chǔ)單元708中。此外，程序可被預(yù)先安裝到ROM 702或存儲(chǔ)單元708 中。注意，計(jì)算機(jī)要執(zhí)行的程序可以是其中根據(jù)本說(shuō)明書中描述的順序按時(shí)序執(zhí)行處 理的程序，或者可以是要被并行執(zhí)行或者在執(zhí)行調(diào)用等等的合適時(shí)刻被執(zhí)行的程序。另外，本發(fā)明的實(shí)施例并不限于上述實(shí)施例，并且在不脫離本發(fā)明的實(shí)質(zhì)的情況 下可以執(zhí)行各種修改。本申請(qǐng)包含與2009年3月13日向日本專利局提交的日本在先專利申請(qǐng)JP 2009-060620中公開(kāi)的內(nèi)容相關(guān)的主題，這里通過(guò)引用將該在先申請(qǐng)的全部?jī)?nèi)容并入。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，取決于設(shè)計(jì)要求和其他因素，可以進(jìn)行各種修改、組 合、子組合和變更，只要它們處于權(quán)利要求或其等同物的范圍之內(nèi)即可。
3權(quán)利要求
一種圖像處理設(shè)備，包括邊緣強(qiáng)度檢測(cè)裝置，被配置為以具有預(yù)定大小的區(qū)塊為單位來(lái)檢測(cè)一圖像的邊緣強(qiáng)度；參數(shù)設(shè)定裝置，被配置為基于作為所述邊緣強(qiáng)度的最大值與最小值之間的差異的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)設(shè)定一邊緣基準(zhǔn)值，該邊緣基準(zhǔn)值被用于提取邊緣點(diǎn)，該邊緣點(diǎn)是用于檢測(cè)所述圖像的模糊度的像素；以及邊緣點(diǎn)提取裝置，被配置為提取符合下述條件的像素來(lái)作為所述邊緣點(diǎn)所述邊緣強(qiáng)度等于或大于所述邊緣基準(zhǔn)值并且區(qū)塊內(nèi)的像素的像素值被包括在作為預(yù)定范圍內(nèi)的區(qū)塊的邊緣區(qū)塊中。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理設(shè)備，其中，所述邊緣強(qiáng)度檢測(cè)裝置以具有第一大 小的第一區(qū)塊為單位檢測(cè)所述圖像的所述邊緣強(qiáng)度，并且還通過(guò)以具有所述第一大小的區(qū) 塊為單位檢測(cè)第一平均圖像的所述邊緣強(qiáng)度來(lái)以具有與所述第一大小不同的第二大小的 第二區(qū)塊為單位檢測(cè)所述圖像的所述邊緣強(qiáng)度，并且還通過(guò)以具有所述第一大小的區(qū)塊為 單位檢測(cè)第二平均圖像的所述邊緣強(qiáng)度來(lái)以具有與所述第一大小和所述第二大小不同的 第三大小的第三區(qū)塊為單位檢測(cè)所述圖像的所述邊緣強(qiáng)度，其中該第一平均圖像是由通過(guò) 把所述圖像分割成具有所述第一大小的區(qū)塊而獲得的每個(gè)區(qū)塊內(nèi)的像素的平均值構(gòu)成的， 該第二平均圖像是由通過(guò)把所述第一平均圖像分割成具有所述第一大小的區(qū)塊而獲得的 每個(gè)區(qū)塊內(nèi)的像素的平均值構(gòu)成的；并且其中，所述邊緣點(diǎn)提取裝置提取滿足下述條件的像素來(lái)作為所述邊緣點(diǎn)所述邊 緣強(qiáng)度被包括在所述邊緣強(qiáng)度等于或大于所述邊緣基準(zhǔn)值的所述第一區(qū)塊至第三區(qū)塊之 一中并且所述第一平均圖像的像素值被包括在預(yù)定范圍內(nèi)的區(qū)塊中。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理設(shè)備，其中，所述參數(shù)設(shè)定裝置還基于所述圖像的 動(dòng)態(tài)范圍來(lái)設(shè)定用于判定所述邊緣點(diǎn)的提取量是否合適的提取基準(zhǔn)值，并且還調(diào)整所述邊 緣基準(zhǔn)值以使得所述邊緣點(diǎn)的提取量與所述提取基準(zhǔn)值相比變成合適的量。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理設(shè)備，還包括分析裝置，被配置為分析在所述提取的邊緣點(diǎn)處是否發(fā)生模糊；以及模糊度檢測(cè)裝置，被配置為基于所述分析裝置的分析結(jié)果來(lái)檢測(cè)所述圖像的模糊度。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理設(shè)備，其中所述邊緣點(diǎn)提取裝置基于預(yù)定的分類參 數(shù)來(lái)對(duì)所述圖像的類型進(jìn)行分類，并且基于所述圖像的類型和動(dòng)態(tài)范圍來(lái)設(shè)定所述邊緣基 準(zhǔn)值。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像處理設(shè)備，其中，所述分類參數(shù)包括所述圖像的大小和 所述圖像的拍攝場(chǎng)景中的至少一種。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理設(shè)備，其中，所述邊緣強(qiáng)度檢測(cè)裝置基于一區(qū)塊內(nèi) 像素的像素值的差異值來(lái)檢測(cè)所述圖像的邊緣的強(qiáng)度。
8.一種用于被配置為檢測(cè)圖像的模糊度的圖像處理設(shè)備的圖像處理方法，包括以下步驟以具有預(yù)定大小的區(qū)塊為單位來(lái)檢測(cè)所述圖像的邊緣強(qiáng)度；基于作為所述邊緣強(qiáng)度的最大值與最小值之間的差異的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)設(shè)定一邊緣基準(zhǔn) 值，該邊緣基準(zhǔn)值被用于提取邊緣點(diǎn)，該邊緣點(diǎn)是用于檢測(cè)所述圖像的模糊度的像素；以及提取符合下述條件的像素來(lái)作為所述邊緣點(diǎn)所述邊緣強(qiáng)度等于或大于所述邊緣基準(zhǔn) 值并且區(qū)塊內(nèi)的像素的像素值被包括在作為預(yù)定范圍內(nèi)的區(qū)塊的邊緣區(qū)塊中。
9.一種使計(jì)算機(jī)執(zhí)行包括以下步驟的處理的程序以具有預(yù)定大小的區(qū)塊為單位來(lái)檢測(cè)一圖像的邊緣強(qiáng)度；基于作為所述邊緣強(qiáng)度的最大值與最小值之間的差異的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)設(shè)定一邊緣基準(zhǔn) 值，該邊緣基準(zhǔn)值被用于提取邊緣點(diǎn)，該邊緣點(diǎn)是用于檢測(cè)所述圖像的模糊度的像素；以及提取符合下述條件的像素來(lái)作為所述邊緣點(diǎn)所述邊緣強(qiáng)度等于或大于所述邊緣基準(zhǔn) 值并且區(qū)塊內(nèi)的像素的像素值被包括在作為預(yù)定范圍內(nèi)的區(qū)塊的邊緣區(qū)塊中。
10.一種學(xué)習(xí)設(shè)備，包括圖像處理裝置，被配置為以具有預(yù)定大小的區(qū)塊為單位來(lái)檢測(cè)一圖像的邊緣強(qiáng)度，基 于作為所述邊緣強(qiáng)度的最大值與最小值之間的差異的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)對(duì)所述圖像的類型進(jìn)行 分類，提取被包括在作為所述邊緣強(qiáng)度等于或大于邊緣基準(zhǔn)值的區(qū)塊的邊緣區(qū)塊中的像素 來(lái)作為邊緣點(diǎn)，并且在所述邊緣點(diǎn)的提取量等于或大于提取基準(zhǔn)值的情況下，分析在所述 邊緣點(diǎn)處是否發(fā)生模糊以判定所述圖像是否模糊，其中該邊緣基準(zhǔn)值是第一閾值，該提取 基準(zhǔn)值是第二閾值；以及參數(shù)提取裝置，被配置為提取所述邊緣基準(zhǔn)值和所述提取基準(zhǔn)值的組合；其中，所述圖像處理裝置使用所述邊緣基準(zhǔn)值和所述提取基準(zhǔn)值的多種組合中的每一 種，針對(duì)多個(gè)教師圖像，對(duì)所述教師圖像的類型進(jìn)行分類，并且還判定所述教師圖像是否模 糊；并且其中，所述參數(shù)提取裝置針對(duì)所述圖像的每種類型，提取所述邊緣基準(zhǔn)值和所述 提取基準(zhǔn)值的一種組合，在該種組合下，所述圖像處理裝置關(guān)于所述教師圖像是否模糊的 判定精度變得最高。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的學(xué)習(xí)設(shè)備，其中，所述圖像處理裝置使用動(dòng)態(tài)范圍判定值 的多種組合中的每一種，針對(duì)多個(gè)教師圖像，基于所述動(dòng)態(tài)范圍判定值對(duì)所述教師圖像的 類型進(jìn)行分類，并且還判定所述教師圖像是否模糊，其中所述動(dòng)態(tài)范圍判定值用于基于所 述邊緣基準(zhǔn)值、所述提取基準(zhǔn)值和所述圖像的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)對(duì)所述圖像的類型進(jìn)行分類；并且其中，所述參數(shù)提取裝置針對(duì)所述圖像的每種類型，提取所述邊緣基準(zhǔn)值、所述提 取基準(zhǔn)值和所述動(dòng)態(tài)范圍判定值的一種組合，在該種組合下，所述圖像處理裝置關(guān)于所述 教師圖像是否模糊的判定精度變得最高。
12.一種用于被配置為學(xué)習(xí)用于檢測(cè)圖像的模糊度的參數(shù)的學(xué)習(xí)設(shè)備的學(xué)習(xí)方法，包 括以下步驟使用作為第一閾值的邊緣基準(zhǔn)值和作為第二閾值的提取基準(zhǔn)值的多種組合中的每一 種，針對(duì)多個(gè)教師圖像，以具有預(yù)定大小的區(qū)塊為單位來(lái)檢測(cè)所述教師圖像的邊緣強(qiáng)度，基 于作為所述邊緣強(qiáng)度的最大值與最小值之間的差異的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)對(duì)所述教師圖像的類型 進(jìn)行分類，提取被包括在作為邊緣強(qiáng)度等于或大于所述邊緣基準(zhǔn)值的區(qū)塊的邊緣區(qū)塊中的 像素來(lái)作為邊緣點(diǎn)，并且在所述邊緣點(diǎn)的提取量等于或大于所述提取基準(zhǔn)值的情況下，分 析在所述邊緣點(diǎn)處是否發(fā)生模糊以判定所述教師圖像是否模糊；以及針對(duì)所述圖像的每種類型，提取所述邊緣基準(zhǔn)值和所述提取基準(zhǔn)值的一種組合，在該 種組合下，關(guān)于所述教師圖像是否模糊的判定精度變得最高。
13.一種使計(jì)算機(jī)執(zhí)行包括以下步驟的處理的程序使用作為第一閾值的邊緣基準(zhǔn)值和作為第二閾值的提取基準(zhǔn)值的多種組合中的每一 種，針對(duì)多個(gè)教師圖像，以具有預(yù)定大小的區(qū)塊為單位來(lái)檢測(cè)所述教師圖像的邊緣強(qiáng)度，基 于作為所述邊緣強(qiáng)度的最大值與最小值之間的差異的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)對(duì)所述教師圖像的類型 進(jìn)行分類，提取被包括在作為邊緣強(qiáng)度等于或大于所述邊緣基準(zhǔn)值的區(qū)塊的邊緣區(qū)塊中的 像素來(lái)作為邊緣點(diǎn)，并且在所述邊緣點(diǎn)的提取量等于或大于所述提取基準(zhǔn)值的情況下，分 析在所述邊緣點(diǎn)處是否發(fā)生模糊以判定所述教師圖像是否模糊；以及針對(duì)一圖像的每種類型，提取所述邊緣基準(zhǔn)值和所述提取基準(zhǔn)值的一種組合，在該種 組合下，關(guān)于所述教師圖像是否模糊的判定精度變得最高。
14.一種圖像處理設(shè)備，包括邊緣強(qiáng)度檢測(cè)單元，被配置為以具有預(yù)定大小的區(qū)塊為單位來(lái)檢測(cè)一圖像的邊緣強(qiáng)度；參數(shù)設(shè)定單元，被配置為基于作為所述邊緣強(qiáng)度的最大值與最小值之間的差異的動(dòng)態(tài) 范圍來(lái)設(shè)定一邊緣基準(zhǔn)值，該邊緣基準(zhǔn)值被用于提取邊緣點(diǎn)，該邊緣點(diǎn)是用于檢測(cè)所述圖 像的模糊度的像素；以及邊緣點(diǎn)提取單元，被配置為提取符合下述條件的像素來(lái)作為所述邊緣點(diǎn)所述邊緣強(qiáng) 度等于或大于所述邊緣基準(zhǔn)值并且區(qū)塊內(nèi)的像素的像素值被包括在作為預(yù)定范圍內(nèi)的區(qū) 塊的邊緣區(qū)塊中。
15.一種學(xué)習(xí)設(shè)備，包括圖像處理單元，被配置為以具有預(yù)定大小的區(qū)塊為單位來(lái)檢測(cè)一圖像的邊緣強(qiáng)度，基 于作為所述邊緣強(qiáng)度的最大值與最小值之間的差異的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)對(duì)所述圖像的類型進(jìn)行 分類，提取被包括在作為所述邊緣強(qiáng)度等于或大于邊緣基準(zhǔn)值的區(qū)塊的邊緣區(qū)塊中的像素 來(lái)作為邊緣點(diǎn)，并且在所述邊緣點(diǎn)的提取量等于或大于提取基準(zhǔn)值的情況下，分析在所述 邊緣點(diǎn)處是否發(fā)生模糊以判定所述圖像是否模糊，其中該邊緣基準(zhǔn)值是第一閾值，該提取 基準(zhǔn)值是第二閾值；以及參數(shù)提取單元，被配置為提取所述邊緣基準(zhǔn)值和所述提取基準(zhǔn)值的組合；其中，所述圖像處理單元使用所述邊緣基準(zhǔn)值和所述提取基準(zhǔn)值的多種組合中的每一 種，針對(duì)多個(gè)教師圖像，對(duì)所述教師圖像的類型進(jìn)行分類，并且還判定所述教師圖像是否模 糊；并且其中，所述參數(shù)提取單元針對(duì)所述圖像的每種類型，提取所述邊緣基準(zhǔn)值和所述 提取基準(zhǔn)值的一種組合，在該種組合下，所述圖像處理單元關(guān)于所述教師圖像是否模糊的 判定精度變得最高。
全文摘要
本發(fā)明提供了圖像處理設(shè)備和方法、學(xué)習(xí)設(shè)備和方法以及程序。該圖像處理設(shè)備包括邊緣強(qiáng)度檢測(cè)單元，被配置為以具有預(yù)定大小的區(qū)塊為單位來(lái)檢測(cè)一圖像的邊緣強(qiáng)度；參數(shù)設(shè)定單元，被配置為基于作為邊緣強(qiáng)度的最大值與最小值之間的差異的動(dòng)態(tài)范圍來(lái)設(shè)定一邊緣基準(zhǔn)值，該邊緣基準(zhǔn)值被用于提取邊緣點(diǎn)，該邊緣點(diǎn)是用于檢測(cè)圖像的模糊度的像素；以及邊緣點(diǎn)提取單元，被配置為提取符合下述條件的像素來(lái)作為邊緣點(diǎn)邊緣強(qiáng)度等于或大于邊緣基準(zhǔn)值并且區(qū)塊內(nèi)的像素的像素值被包括在作為預(yù)定范圍內(nèi)的區(qū)塊的邊緣區(qū)塊中。
文檔編號(hào)H04N5/14GK101834980SQ20101012909
公開(kāi)日2010年9月15日 申請(qǐng)日期2010年3月8日 優(yōu)先權(quán)日2009年3月13日
發(fā)明者村山淳, 橫川昌俊, 相坂一樹 申請(qǐng)人:索尼公司