專利名稱：插值處理裝置及記錄插值處理程序的記錄媒體的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種的插值處理裝置，對由攝像單元生成的圖像進行計算與各個空格子點的第1顏色成分的顏色信息相當?shù)牟逯盗康牟逯堤幚?，該攝像單元由輸出空間頻率最高的第1顏色成分的顏色信息的格子點、和不輸出第1顏色成分的顏色信息而輸出空間頻率比第1顏色成分低的第2顏色成分或第3顏色成分的顏色信息的多個空格子點2維排列而形成，并涉及用于記錄在計算機中進行該插值處理的插值處理程序的記錄媒體。
背景技術(shù)：
電子靜止圖像攝像機(electronic still camera)中有一種是在生成彩色圖像的圖像信號時利用單一的攝像單元。這種攝像單元如圖22A所示，例如由RGB(紅色、綠色、藍色)的3種顏色的排列而形成。在這里以綠色為例(G)，可以認為攝像單元如圖22B所示，由生成綠色的像素的格子點和不生成綠色的像素的空格子點而構(gòu)成。
在這樣的電子靜止圖像攝像機中，為了得到空格子點的綠色的顏色信息，需要進行插值處理。在以往，在這種插值處理方法中，有一種是對作為插值處理的對象的空格子點(以下稱為插值對象空格子點)的空間的相似性強的方向進行判斷，利用與該方向相鄰的格子點的顏色信息來計算插值量。
在美國專利第5,629,734號說明書和美國專利第5,652,621號說明書中，公開了一種在進行相似性強的方向的判定時所使用的用來計算多個方向的相似程度的技術(shù)。
例如，在以插值對象空格子點為中心，顏色信息按照“A1.G2.A3.G4.A5”的方式配置的情況下(其中A1.A3.A5表示與插值對象空格子點顏色相同的顏色信息，G2.G4表示格子點的顏色信息)，對于輸出G2的格子點和輸出G4的格子點所處方向的插值對象空格子點的相似度C，根據(jù)美國專利第5,629,734號說明書中公開的技術(shù)中的下述公式C-1來計算，及根據(jù)美國專利第5,652,621號說明書中公開的技術(shù)中的下述公式C-2來計算。
C=｜-A1+2A3-A5｜+｜G2-G4｜…公式C-1C=｜-A1+2A3-A5｜+｜G2-G4｜+｜-G2+2(A3+bias)-G4｜…公式C-2其中，在公式C-2中，bias為滿足下述公式C-3的值，bias=(bias’+A1-G1)/2 …公式C-3bias’是計算A1的相似度時的bias,G1是通過A1的插值處理得到的插值量。
發(fā)明的公開在美國專利第5,629,734號說明書所公開的技術(shù)中，將每個像素的相同顏色的顏色信息相比較的結(jié)果(以下稱為相同顏色相似度成分相當于公式C-1的｜-A1+2A3-A5｜和｜G2-G4｜)相加，作為插值對象空格子點的相似度。因此，在美國專利第5,629,734號說明書公開的技術(shù)中，對于變化的程度比相同顏色的顏色信息所配置的間隔(相當于像素的間隔的2倍)還要小的圖像(空間頻率高的圖像)，由于不能準確地計算相似度，所以無法高精度地進行相似性方向強的判定，產(chǎn)生偽色的可能性較大。
另一方面，在美國專利第5,652,621號說明書公開的技術(shù)中，由于通過包括有相同顏色系相似度成分(相當于公式C-2的｜-A1+2A3-A5｜和｜G2-G4｜)、及對相互相鄰的像素的顏色信息進行比較的結(jié)果(以下稱為不同顏色系相似度成分公式C-2的｜-G2+2(A3+bias)-G4｜)的公式C-2來計算相似度，可以降低在上述空間頻率高的圖像產(chǎn)生偽色的可能性。
但是，在美國專利第5,652,621號說明書公開的技術(shù)中，作為不同顏色系相似度成分，由于只使用在同一直線上配置的2種顏色的顏色信息(插值對象空格子點和相同顏色的顏色信息及格子點的顏色信息)進行比較的結(jié)果，對于例如自然畫的邊界部分那樣色調(diào)變化的部分(3種顏色的顏色信息的比例變化的圖像)，不能準確地計算相似度，而即使準確地計算出了相同顏色系相似度成分，不同顏色系相似度成分的影響比相同顏色系相似度成分的影響更強地顯現(xiàn)出來，使正確地判定相似性強的方向變得不可能，產(chǎn)生偽色的可能性很大。
即，在上述各美國專利說明書公開的技術(shù)中，空間頻率高的部分的圖像和色調(diào)變化的部分的圖像所構(gòu)成的圖像作為插值處理的對象時，不能正確地計算雙方的部分圖像的相似度，一方的部分圖像產(chǎn)生的偽色很顯眼，可能使圖像整體的協(xié)調(diào)失去平衡。
在美國專利第5,652,621號說明書公開的技術(shù)中，由于不同顏色系相似度成分利用G1(A1的插值量)和bias’(A1的bjas)來計算，一旦計算出錯誤的相似度成分，該錯誤影響到以后計算的相似度成分，使產(chǎn)生偽色的范圍擴大。
即，在美國專利第5,652,621號說明書公開的技術(shù)中，最壞的情況是，由于進行插值處理，反而使圖像劣化。
因此，本發(fā)明的目的是提供一種正確地判定插值對象空格子點的相似性強的方向，并能高精度地計算插值量的插值處理裝置。并且提供一種記錄插值處理程序的記錄媒體，該插值處理程序能正確地判定插值對象空格子點的相似性強的方向，能高精度地計算插值量。
權(quán)項1的本發(fā)明的插值處理裝置包括相似度計算裝置(相當于

圖1的相似度計算部20)，利用上述第1顏色成分至上述第3顏色成分的3種顏色的顏色信息，計算對多個方向的相似度；相似性判定裝置(相當于圖1的相似度計算部21)，根據(jù)相似度計算裝置計算出的多個方向的相似度，判定每個插值對象空格子點的相似性強的方向；插值量計算裝置(相當于圖1的插值量計算部22)，根據(jù)相似性判定裝置的判斷結(jié)果，計算每個上述插值對象空格子點的插值量。
在權(quán)項2的本發(fā)明的插值處理裝置中，相似度計算裝置根據(jù)從插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的第1顏色成分至第3顏色信息，計算在多個方向上的“使用第1顏色成分的顏色信息和上述第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“使用第1顏色成分的顏色信息和第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”的2種相似度成分，根據(jù)這2種相似度成分計算相似度。
在權(quán)項3的本發(fā)明的插值處理裝置中，相似度計算裝置根據(jù)從插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的第1顏色成分至第3顏色信息，計算在多個方向上的將(a)“使用第1顏色成分的顏色信息和第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“使用第1顏色成分的顏色信息和第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”的2種相似度成分；和(b)“只使用第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少一種相似度成分合在一起的3種以上的相似度成分，根據(jù)該3種以上的相似度成分計算上述相似度。
權(quán)項4的本發(fā)明的插值處理裝置中包括相似度計算裝置(相當于圖1的相似度計算部20)，按照下述方式計算作為插值處理的對象的每個插值對象空格子點在多個方向上的相似度；相似性判定裝置(相當于圖1的相似度計算部21)，根據(jù)相似度計算裝置計算出的多個方向的相似度，判定上述每個插值對象空格子點的相似性強的方向；插值量計算裝置(相當于圖1的插值量計算部22)，根據(jù)相似性判定裝置的判斷結(jié)果，計算每個插值對象空格子點的插值量；相似度計算裝置根據(jù)從插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的第1顏色成分至第3顏色信息，計算在上述多個方向的將下述(a)、(b)合在一起的2種以上的相似度成分，(a)“使用輸出與插值對象空格子點的顏色成分不同的顏色成分的空格子點的顏色信息、和第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”；(b)“只使用第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少一種相似度成分，根據(jù)該2種以上的相似度成分計算上述相似度。
權(quán)項5的本發(fā)明的插值處理裝置包括相似度計算裝置(相當于圖1的相似度計算部20)，按照下述方式計算作為插值處理的對象的每個插值對象空格子點在多個方向上的相似度；相似性判定裝置(相當于圖1的相似度計算部21)，根據(jù)相似度計算裝置計算出的多個方向的相似度，判定每個插值對象空格子點的相似性強的方向；插值量計算裝置(相當于圖1的插值量計算部22)，根據(jù)相似性判定裝置的判斷結(jié)果，計算每個插值對象空格子點的插值量；相似度計算裝置根據(jù)從插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的第1顏色成分至第3顏色信息，計算在多個方向的將下述(a)、(b)合在一起的2種以上的相似度成分，(a)“使用插值對象空格子點的顏色信息和第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”，和(b)“只使用第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少一種相似度成分，根據(jù)該2種以上的相似度成分計算相似度，根據(jù)a1｜G1-A2｜+a2｜G3-A2｜計算“使用了上述插值對象空格子點的顏色信息和上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”，其中，G1、G3是夾持插值對象空格子點的位于同一直線的2個格子點的顏色信息，A2是上述插值對象空格子點的顏色信息，a1、a2是常數(shù)，a1、a2中的至少一個不為0。
權(quán)項6的在本發(fā)明的插值處理裝置中，相似度計算裝置通過將對多個方向計算出的多個種類的相似度成分在每個相同方向上加權(quán)相加來進行組合，來計算插值對象空格子點的多個方向的相似度。
權(quán)項7的本發(fā)明的插值處理裝置包括相似度計算裝置(相當于圖1的相似度計算部20)，根據(jù)從作為插值處理的對象的插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的第1顏色成分至第3顏色信息，計算作為每個插值對象空格子點的多個方向的相似度的、下述種類中至少2種的相似度，即“使用上述第1顏色成分的顏色信息和上述第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“使用上述第1顏色成分的顏色信息和上述第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少2種相似度；相似性判定裝置(相當于圖1的相似度判斷部21)，在相似度計算裝置對每個插值對象空格子點計算出的多個方向的多個種類的相似度中，在各個方向比較同一種類的相似度的大小，確定各個種類的相似性強的方向，根據(jù)某個方向占據(jù)了多數(shù)，判定與插值對象空格子點相似性強的方向；插值量計算裝置(相當于圖1的插值量計算部22)，根據(jù)相似性判定裝置的判斷結(jié)果，計算每個插值對象空格子點的插值量。
權(quán)項8的本發(fā)明的插值處理裝置包括相似度計算裝置(相當于圖14的相似度計算部31)，根據(jù)從作為插值處理的對象的插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的顏色信息，計算作為每個插值對象空格子點的多個方向的相似度的、下述2種相似度成分中的至少一種相似度成分，即“使用插值對象空格子點的顏色信息和第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少1種相似度，根據(jù)該至少一種相似度成分，計算上述每個插值對象空格子點的多個方向上的相似度；相似性判定裝置(相當于圖14的插值量計算部32)，根據(jù)相似度計算裝置計算出的多個方向的相似度，判定每個插值對象空格子點的相似性強的方向；插值量計算裝置(相當于圖14的插值量計算部32)，根據(jù)相似性判定裝置的判斷結(jié)果，計算每個插值對象空格子點的插值量，相似度計算裝置提取插值對象空格子點的周邊部分的圖像的特征，在2個種類的相似度成分中，計算根據(jù)該特征確定的1個種類的相似度成分，將該1個種類的相似度成分作為相似度，或計算2個種類的相似度，根據(jù)該特征改變該2個種類的相似度成分的加權(quán)比例并進行加權(quán)相加，算出相似度。
權(quán)項9的本發(fā)明的插值處理裝置包括相似度計算裝置(相當于圖14的相似度計算部31)，根據(jù)從作為插值處理的對象的插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的顏色信息，計算作為每個插值對象空格子點的多個方向的相似度的、下述2種相似度成分中的至少1種相似度成分，即“使用插值對象空格子點的顏色信息和第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少1種相似度成分，根據(jù)該至少一種相似度成分，計算每個插值對象空格子點的多個方向上的相似度；相似性判定裝置(圖14的插值量計算部32)，根據(jù)相似度計算裝置計算出的多個方向的相似度，判定與插值對象空格子點相似性強的方向；插值量計算裝置(圖14的插值量計算部32)，根據(jù)相似性判定裝置的判斷結(jié)果，計算每個插值對象空格子點的插值量；接口裝置(相當于圖14的接口部18)，接收第1指示或第2指示，其中，第1指示表示計算2個種類的相似度成分中任一種的相似度成分，第2指示表示在對該2個種類的相似度成分進行加權(quán)相加運算時的加權(quán)系數(shù)，相似度計算裝置在接口裝置接收第1指示時，計算對應(yīng)于第1指示的1個種類的相似度成分，作為相似度；在接口裝置接收第2指示時，根據(jù)第2指示將2個種類的相似度成分加權(quán)相加，計算相似度。
權(quán)項10的本發(fā)明的插值處理裝置是在權(quán)項8的裝置中，相似度計算裝置在下述情況下，即在插值對象空格子點相互垂直的2個方向中，位于第1方向的多個格子點的顏色信息非常相似，位于第2方向的多個格子點的顏色信息非常相似，且位于第1方向的格子點的顏色信息和位于第2方向的格子點的顏色信息相差很大的情況下，計算“使用插值對象空格子點的顏色信息和第1顏色成分的顏色信息的相似度”。
權(quán)項11的本發(fā)明的插值處理裝置是在權(quán)項1到10的任一裝置中，相似度計算裝置計算包括位于插值對象空格子點的附近的空格子點的相似度成分的值，作為插值對象空格子點的相似度。
權(quán)項12的本發(fā)明的插值處理裝置是一在權(quán)項1到6、8、11的任一裝置中，相似性判定裝置在進行相似性強的方向的判定時，判定各個方向間的相似度的差異是否超過預(yù)定的閾值，對于該差異未超過該閾值的方向，判定相似性的程度相同。
權(quán)項13的本發(fā)明的插值處理裝置是在權(quán)項1到12的任一裝置中，插值量計算裝置在相似性判定裝置判定多個方向中，在某個方向的相似性強度突出時，以及將位于突出方向的2個格子點的顏色信息的值的平均值作為插值量，判定對多個方向的相似性均衡時，通過計算位于某個方向的2個格子點的顏色信息的值的平均值以外的方法來確定插值量。
權(quán)項14的本發(fā)明的記錄媒體包括相似度計算步驟(相當于圖4的S2～S3)，利用第1顏色成分至第3顏色成分的3種顏色的顏色信息，計算作為插值處理的對象的每個插值對象空格子點的多個方向的相似度；相似性判定步驟(相當于圖4的S4)，根據(jù)相似度計步驟計算出的多個方向的相似度，判定每個插值對象空格子點的相似性強的方向；插值量計算步驟(相當于圖4的S5)，根據(jù)相似性判定步驟的判斷結(jié)果，計算每個插值對象空格子點的插值量。
權(quán)項15的本發(fā)明的記錄媒體包括相似度計算步驟(相當于圖4S2～S3)，按照下述方式計算作為插值處理的對象的每個插值對象空格子點在多個方向上的相似度；相似性判定步驟(相當于圖4S4)，根據(jù)相似度計算步驟計算出的多個方向的相似度，判定每個插值對象空格子點的相似性強的方向；插值量計算步驟(相當于圖4S5)，根據(jù)相似性判定步驟的判斷結(jié)果，計算每個插值對象空格子點的插值量；相似度計算步驟根據(jù)從插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的第1顏色成分至第3顏色信息，計算在多個方向的將下述(a)、(b)合在一起的2種以上的相似度成分，(a)“使用輸出與上述插值對象空格子點的顏色成分不同的顏色成分的空格子點的顏色信息、和上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”；(b)“只使用上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少一種相似度成分，根據(jù)該2種以上的相似度成分計算上述相似度。
權(quán)項16的本發(fā)明的記錄媒體包括相似度計算步驟(相當于圖4S2～S3)，按照下述方式計算作為插值處理的對象的每個插值對象空格子點在多個方向上的相似度；相似性判定步驟(相當于圖4S4)，根據(jù)相似度計算步驟計算出的多個方向的相似度，判定每個插值對象空格子點的相似性強的方向；插值量計算步驟(相當于圖4S5)，根據(jù)相似性判定步驟的判斷結(jié)果，計算每個插值對象空格子點的插值量；相似度計算步驟根據(jù)從插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的第1顏色成分至第3顏色信息，計算在多個方向的將下述(a)、(b)合在一起的2種以上的相似度成分，(a)“使用插值對象空格子點的顏色信息和第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”，和(b)“只使用第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少一種相似度成分，根據(jù)該2種以上的相似度成分計算上述相似度，根據(jù)a1｜G1-A2｜+a2｜G3-A2｜計算“使用了插值對象空格子點的顏色信息和第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”，其中，G1、G3是夾持上述插值對象空格子點的位于同一直線的2個格子點的顏色信息，A2是插值對象空格子點的顏色信息，a1、a2是常數(shù)，a1、a2中的至少一個不為0。
權(quán)項17的本發(fā)明的記錄媒體包括相似度計算步驟(相當于圖13S2～S101)，根據(jù)從作為插值處理的對象的插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的第1顏色成分至第3顏色信息，計算作為每個插值對象空格子點的多個方向的相似度的、下述種類中至少2種的相似度，即“使用第1顏色成分的顏色信息和第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“使用第1顏色成分的顏色信息和第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少2種相似度；相似性判定步驟(相當于圖13S102～S103)，在相似度計算步驟對每個插值對象空格子點計算出的多個方向的多個種類的相似度中，在各個方向比較同一種類的上述相似度的大小，確定各個種類的相似性強的方向，根據(jù)某個方向占據(jù)了多數(shù)，判定與插值對象空格子點相似性強的方向；插值量計算步驟(相當于圖13S102～S103)，根據(jù)相似性判定步驟的判斷結(jié)果，計算每個插值對象空格子點的插值量。
權(quán)項18的本發(fā)明的記錄媒體包括相似度計算步驟(相當于圖15S5或S6，或者相當于圖18的S5～S6)，根據(jù)從作為插值處理的對象的插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的顏色信息，計算作為每個插值對象空格子點的多個方向的相似度的、下述2種相似度成分中的至少一種相似度成分，即“使用插值對象空格子點的顏色信息和第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少1種相似度，根據(jù)該至少一種相似度成分，計算每個插值對象空格子點的多個方向上的相似度；相似性判定步驟(相當于圖15S7或S8，或者相當于圖18的S7)，根據(jù)相似度計算步驟計算出的多個方向的相似度，判定每個插值對象空格子點的相似性強的方向；插值量計算步驟(相當于圖15S9～S11，或者相當于圖18的S7)，根據(jù)相似性判定步驟的判斷結(jié)果，計算每個插值對象空格子點的插值量，相似度計算步驟提取插值對象空格子點的周邊部分的圖像的特征，在2個種類的相似度成分中，計算根據(jù)該特征確定的1個種類的相似度成分，將該1個種類的相似度成分作為相似度，或計算2個種類的相似度，根據(jù)該特征改變該2個種類的相似度成分的加權(quán)比例并進行加權(quán)相加，算出相似度。
權(quán)項19的本發(fā)明的記錄媒體，包括相似度計算步驟(相當于圖17S3～S4或S8～S9，或者相當于圖19的S5～S6)，根據(jù)從作為插值處理的對象的插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的顏色信息，計算作為每個插值對象空格子點的多個方向的相似度的、下述2種相似度成分中的至少1種相似度成分，即“使用插值對象空格子點的顏色信息和第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少1種相似度成分，根據(jù)該至少一種相似度成分，計算對每個插值對象空格子點的多個方向的相似度；相似性判定步驟(相當于圖17S5或S10，或者相當于圖19的S7)，根據(jù)相似度計算步驟計算出的多個方向的相似度，判定與插值對象空格子點相似性強的方向；插值量計算步驟(相當于圖17S5或S10，或者相當于圖19的S7)，根據(jù)相似性判定步驟的判斷結(jié)果，計算每個插值對象空格子點的插值量；接口步驟(相當于圖17S1或圖19S1)，接收第1指示或第2指示，其中，第1指示表示計算2個種類的相似度成分中任一種的相似度成分，第2指示表示在對該2個種類的相似度成分進行加權(quán)相加運算時的加權(quán)系數(shù)，相似度計算步驟在接口步驟接收第1指示時，計算對應(yīng)于第1指示的1個種類的相似度成分，作為相似度；在接口步驟接收第2指示時，根據(jù)第2指示將2個種類的相似度成分加權(quán)相加，計算相似度。
當插值對象空格子點輸出第2顏色成分的顏色信息時，本發(fā)明的權(quán)項2及3、權(quán)項7及17的“使用第1顏色成分的顏色信息和第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”與后述的第1相似度成分(Ct(1)(i,j)、Cy(1)(i,j))對應(yīng)，權(quán)項5及16的“使用插值對象空格子點的顏色信息和第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”與后述的(Ct(1)(i,j)、Cy(1)(i,j))中的至少包括Ct(1-1)(i,j)的值的Ct(1)(i,j)、和至少包括Cy(1-1)(i,j)的值的Cy(1)(i,j)。
當插值對象空格子點輸出第2顏色成分的顏色信息時，本發(fā)明的權(quán)項2及3的“使用第1顏色成分的顏色信息和第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”、本發(fā)明權(quán)項4及15的“使用輸出與插值對象空格子點的顏色成分不同顏色成分的空格子點的顏色信息、和第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”、及權(quán)項7及17的“使用了第1色成分和第3色成分的相似度“與后述的第2相似度成分(Ct(2)(i,j)、Cy(2)(i,j))對應(yīng)。
當插值對象空格子點輸出第2顏色成分的顏色信息時，權(quán)項3、4、5、15、16及7、17的本發(fā)明的“只使用第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”與后述的第3相似度成分(Ct(3)(i,j)、Cy(3)(i,j))對應(yīng)。
當插值對象空格子點輸出第2顏色成分的顏色信息時，權(quán)項3、4、5、15、16及7、17的本發(fā)明的“只使用第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”與后述的第4相似度成分(Ct(4)(i,j)、Cy(4)(i,j))對應(yīng)。
當插值對象空格子點輸出第2顏色成分的顏色信息時，權(quán)項3、4、5、15及16和7、17的本發(fā)明的“只使用第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”與后述的第5相似度成分(Ct(5)(i,j)、Cy(5)(i,j))對應(yīng)。
權(quán)項8、9、18、19的本發(fā)明的“只使用第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”與后述的C1(i,j)、C2(i,j))對應(yīng)。
權(quán)項8到10、18及19的本發(fā)明的“使用插值對象空格子點的顏色信息和第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”與后述的D1(i,j)、D2(i,j))對應(yīng)。
根據(jù)權(quán)項11的本發(fā)明計算出的相似度與根據(jù)后述的公式t1-3、t2-2、t3-2、t4-2、t5-2計算出的各個相似度成分所構(gòu)成的相似度、及與根據(jù)公式15、16、23、24計算出的值構(gòu)成的相似度相對應(yīng)。
如上所述，根據(jù)權(quán)項1到19的本發(fā)明，可以高精度地進行插值處理。
特別是，在權(quán)項1到3及14的本發(fā)明中，由于對多個方向計算相似度，所以即使是色調(diào)變化的圖像(3色的顏色信息比例改變的圖像)，能夠正確地判定相似性。在本發(fā)明中，由于作為3種顏色的顏色信息，是使用插值對象空格子點的顏色信息和與插值對象空格子點相鄰的格子點和空格子點的顏色信息，能夠計算相似度，所以即使是空間頻率高的圖像，可以正確地判定相似性。因此，根據(jù)本發(fā)明，即使在需要進行插值處理的圖像中，混合有“色調(diào)變化的部分”和“空間頻率高的部分”，也可以保持圖像整體的和諧，可以高精度地進行插值處理。
在權(quán)項4及15的本發(fā)明中，由于在計算相似度時使用的是輸出與插值對象空格子點不同的顏色成分的空格子點的顏色信息，因此對于用現(xiàn)有的插值處理產(chǎn)生偽色的圖像，可以正確地判定相似性，提高插值處理的精度。
在權(quán)項5及16的本發(fā)明中，由于在計算相似度時未使用其它的空格子點的插值量，所以即使萬一經(jīng)過插值處理產(chǎn)生了偽色，也不會擴大偽色的產(chǎn)生范圍，與現(xiàn)有技術(shù)相比，能夠提高插值處理的精度。
在權(quán)項8及18的本發(fā)明中，根據(jù)插值對象空格子點的周邊部分的圖像的特征，通過改變相似度的計算方法，可以保持圖像整體的和諧，高精度地進行插值處理。另外，在本發(fā)明中，由于可以根據(jù)插值對象空格子點的周邊部分的圖像的特征確定將2種相似度成分加權(quán)相加時的加權(quán)系數(shù)，所以可以保持圖像整體的和諧，高精度地進行插值處理。
在權(quán)項9及19的本發(fā)明中，由于可以根據(jù)外部的指示，確定將2種相似度成分中的某一個相似度成分作為相似度，并確定將2種相似度成分加權(quán)相加時的加權(quán)系數(shù)，所以能夠提高插值處理的精度。
在權(quán)項11的本發(fā)明中，由于考慮到了在插值對象空格子點和周邊部分間相似性強的方向的連續(xù)性，并能計算出插值對象空格子點的相似度，所以能夠提高插值處理的精度。
根據(jù)權(quán)項12的本發(fā)明，由于能夠降低由噪聲等產(chǎn)生的相似性的錯誤判定，所以能夠提高插值處理的精度。
附圖的簡單說明圖1是與第1實施例至第6實施例對應(yīng)的電子靜止圖像攝像機的功能框圖。
圖2是格子點的顏色信息和空格子點的插值量的示意圖。
圖3是電子靜止圖像攝像機的動作流程圖。
圖4是第1實施例至第5實施例的插值處理的動作流程圖。
圖5A～圖5F是計算第1相似度成分至第5相似度成分時使用的顏色信息的示意圖。
圖6A、B是圖像的例子的示意圖。
圖7是相對第1相似度成分至第5相似度成分的偽色降低效果的概念示意圖。
圖8A、B是計算縱方向的相似度成分時使用的周邊的顏色信息的例子的示意圖(1)。
圖9A、B是計算縱方向的相似度成分時使用的周邊的顏色信息的例子的示意圖(2)。
圖10是計算縱方向的相似度成分時使用的周邊的顏色信息的例子的示意圖(1)。
圖11A～C是計算黑白乃奎斯特條紋的相似度成分的說明圖。
圖12A～C是計算青色的縱條帶的相似度成分的說明圖。
圖13是第6實施例的插值處理的動作流程圖。
圖14是對應(yīng)于第7實施例至第10實施例的電子靜止圖像攝像機的功能框圖。
圖15是第7實施例的插值處理的動作流程圖。
圖16是f(x)的圖形形狀的示意圖。
圖17是第8實施例的插值處理的動作流程圖。
圖18是第9實施例的插值處理的動作流程圖。
圖19是第10實施例的插值處理的動作流程圖。
圖20是第11實施例的功能框圖。
圖21是第11實施例的動作流程圖。
圖22A、B是攝像單元的示意圖。
以下根據(jù)附圖詳細說明本發(fā)明的實施例。
對于實施例，用本發(fā)明的插值處理裝置所應(yīng)用的電子靜止圖像攝像機進行說明。在后述的各實施例中，設(shè)輸出綠色的像素為格子點，而輸出紅色或藍色的像素為與綠色相關(guān)的空格子點。即后述的各實施例的插值處理與計算這些空格子點的綠色的顏色信息相當?shù)牟逯盗康奶幚硐喈?。而且在后述的各實施例中，計算縱方向的相似度和橫方向的相似度，作為進行插值處理時利用的多個方向的相似度。
圖1是對應(yīng)于第1實施例至第6實施的電子靜止圖像攝像機的功能框圖。
在圖1中，控制部10與攝影光學(xué)系統(tǒng)11、OLPF(光學(xué)低通過濾器)12、攝像單元13、A/D變換部14、圖像緩沖存儲器15、灰度變換部16、圖像處理部17和接口部18連接。
圖像處理部17具有插值處理部19，插值處理部19由相似度計算部20、相似性判定部21和插值量計算部22構(gòu)成。
攝影光學(xué)系統(tǒng)11取得的光學(xué)圖像被OLPF12濾光，送給攝像單元13。
在本發(fā)明中，以黑白乃奎斯特條紋(參照圖6A)等圖像不消滅程度的采用不太強的OLPF為前提，也可以不設(shè)置OLPF12，將攝影光學(xué)系11取得的光學(xué)圖像直接給予攝像單元13。
攝像單元13的輸出與A/D變換部14連接，A/D變換部14的輸出與圖像緩沖存儲器15連接。灰度變換部16的輸出和圖像處理部17的輸出與圖像緩沖存儲器15連接。
在后述的各實施例中，作為攝像單元13，采用的是圖22A所示RGB的3色的彩色過濾器成對(pair)排列構(gòu)成的攝像單元，圖像緩沖存儲器15由與這3種顏色對應(yīng)的3個區(qū)域構(gòu)成。
與圖像緩沖存儲器15內(nèi)的綠色對應(yīng)的區(qū)域，由以下區(qū)域構(gòu)成將A/D變換部14生成的綠色的圖像數(shù)據(jù)或灰度變換部16灰度變換的(log化或γ變換等)綠色的圖像數(shù)據(jù)作為格子點的顏色信息存儲的區(qū)域；和將由后述的插值處理得到的綠色的圖像數(shù)據(jù)作為空格子點的插值量存儲的區(qū)域。
為了使以后的說明變得簡單，攝像單元13的各像素的位置用“以右方向為正的橫軸X”和“以下方向為正的縱軸Y”構(gòu)成的坐標系來表示。格子點的顏色信息用G(x,y)表示，空格子點的插值量用G’(x,y)表示。
圖2是表示這種格子點的顏色信息和空格子點的插值量的圖。
在該圖中，X-max表示X成分的最大值，Y-max表示Y成分的最大值。在后述的各實施例中，插值對象空格子點的坐標用(i,j)表示。
圖3是電子靜止圖像攝像機的動作流程圖。
圖4是第1實施例至第5實施例的插值處理的動作流程圖。
圖5A～5F是在的1實施例至第5實施例中，在計算第1相似度至第5相似度成分(多種類的相似度成分)時采用的顏色信息的圖。
在圖5A～5F中，RB表示“R或B”，BR表示“B或R”。即RB為R時，BR是B，RB是B時，BR是R。
在這里，為了使第1實施例至第5實施例的說明變得簡單，說明由相似度計算部20計算的第1相似度成分至第5相似度成分(多種類的相似度成分)的計算方法。以下將空格子點和格子點的顏色信息與各坐標對應(yīng)，用RB(i,j)、G(i,j-1)等來表示。
首先，根據(jù)圖5A所示顏色信息，由下述的公式t1和公式y(tǒng)1計算插值對象空格子點的縱方向的第1相似度成分Ct(1)(i,j)和橫方向的第1相似度成分Cy(1)(i,j)。
Ct(1)(i,j)=a1(1)Ct(1-1)(i,j)+a2(1)Ct(1-2)(i,j)…公式t1Cy(1)(i,j)=b1(1)Cy(1-1)(i,j)+b2(1)Cy(1-2)(i,j)…公式y(tǒng)1其中，在公式t1或y1中，a1(1)、a2(1)、b1(1)、b2(1)是滿足a1(1)+a2(1)=b1(1)+b2(1)=1的0～1的常數(shù)，通常是滿足a1(1)=b1(1),a2(1)=b2(1)的值。在后述的各實施例中，建議a1(1)=b1(1)=1,a2(1)=b2(1)=0。另外，也可以是a1(1)=b1(1)=0,a2(1)=b2(1)=1或a1(1)=b1(1)=a2(1)=b2(1)=1/2。
在公式t1或y1中，Ct(1-1)(i,j)和Cy(1-1)(i,j)是滿足下述公式的值。
Ct(1-1)(i,j)=t(1-1)｜G(i,j-1)-RB(i,j)｜+(1-t(1-1))｜G(i,j+1)-RB(i,j)｜Cy(1-1)(i,j)=y(1-1)｜G(i-1,j)-RB(i,j)｜+(1-y(1-1))｜G(i+1,j)-RB(i,j)｜其中，t(1-1)和y(1-1)是0～1的常數(shù)。
例如，當設(shè)t(1-1)=y(1-1)=1/2時，Ct(1-1)(i,j)=(｜G(i,j-1)-RB(i,j)｜+｜G(i,j+1)-RB(i,j)｜)/2Cy(1-1)(i,j)=(｜G(i-1,j)-RB(i,j)｜+｜G(i+1,j)-RB(i,j)｜)/2在公式t1或y1中，Ct(1-2)(i,j)和Cy(1-2)(i,j)是滿足下述公式的值Ct(1-2)(i,j)=｜(u(1-2)G(i,j-1)+(1-u(1-2))G(i,j+1))-RB(i,j)｜Cy(1-2)(i,j)=｜(v(1-2)G(i-1,j)+(1-v(1-2))G(i+1,j))-RB(i,j)｜其中，u(1-2)和v(1-2)是0～1的常數(shù)。
例如，當設(shè)u(1-2)=v(1-2)=1/2時，Ct(1-2)(i,j)=｜(G(i,j-1)+G(i,j+1))/2-RB(i,j)｜Cy(1-2)(i,j)=｜(G(i-1,j)+G(i+1,j))/2-RB(i,j)｜縱方向的第1相似度成分Ct(1)(i,j)和橫方向的第1相似度成分Cy(1)(i,j)在根據(jù)圖5B所示顏色信息來代替圖5A的情況下，也可以由下述的公式t1-2和公式y(tǒng)1-2來計算。
Ct(1)(i,j)=a1(1)Ct(1-1)(i,j)+a2(1)Ct(1-2)(i,j)+a3(1)Ct(1-3)(i,j)…公式t1-2Cy(1)(i,j)=b1(1)Cy(1-1)(i,j)+b2(1)Cy(1-2)(i,j)+b3(1)Cy(1-3)(i,j)…公式y(tǒng)1-2其中，在公式t1-2和y1-2中，a1(1)、a2(1)、a3(1)、b1(1)、b2(1)、b3(1)是滿足a1(1)+a2(1)+a3(1)+b1(1)=b2(1)+b3(1)=1的0～1的常數(shù)，通常是滿足a1(1)=b1(1),a2(1)=b2(1),a3(1)=b3(1)的值。
在公式t1-2或y1-2中，Ct(1-1)(i,j)、Cy(1-1)(i,j)、Ct(1-2)(i,j)和Cy(1-2)(i,j)與公式t1和公式y(tǒng)1同樣地計算。
Ct(1-3)(i,j)=t(1-3)｜G(i,j-1)-RB(i,j-2)｜+(1-t(1-3))｜G(i,j+1)-RB(i,j+2)｜Cy(1-3)(i,j)=y(1-3)｜G(i-1,j)-RB(i-2,j)｜+(1-y(1-3))｜G(i+1,j)-RB(i+2,j)｜其中，t(1-3)和y(1-3)是0～1的常數(shù)。
下面根據(jù)圖5C所示顏色信息，由下述的公式t2和公式y(tǒng)2計算插值對象空格子點的縱方向的第2相似度成分Ct(2)(i,j)和橫方向的第2相似度成分Cy(2)(i,j)。Ct(2)(i,j)=a1(2)Ct(2-1)(i,j)+a2(2)Ct(2-2)(i,j)…公式t2Cy(2)(i,j)=b1(2)Cy(2-1)(i,j)+b2(2)Cy(2-2)(i,j)…公式y(tǒng)2其中，在公式t2或y2中，a1(2)、a2(2)、b1(2)、b2(2)是滿足a1(2)+a2(2)=b1(2)+b2(2)=1的0～1的常數(shù)，通常是滿足a1(2)=b1(2),a2(2)=b2(2)的值。在后述的各實施例中，建議a1(2)=b1(2)=1,a2(2)=b2(2)=0。另外，也可以是a1(2)=b1(2)=0,a2(2)=b2(2)=1或a1(2)=b1(2)=a2(2)=b2(2)=1/2。
在公式t2或y2中，Ct(2-1)(i,j)和Cy(2-1)(i,j)是滿足下述公式的值。
Ct(2-1)(i,j)=t1(2-1)｜BR(i-1,j-1)-G(i-1,j)｜+t2(2-1)｜BR(i-1,j+1)-G(i-1,j)｜+t3(2-1)｜BR(i+1,j-1)-G(i+1,j)｜+t4(2-1)｜BR(i+1,j+1)-G(i+1,j)｜Cy(2-1)(i,j)=y1(2-1)｜BR(i-1,j-1)-G(i,j-1)｜+y2(2-1)｜BR(i+1,j-1)-G(i,j-1)｜+y3(2-1)｜BR(i-1,j+1)-G(i,j+1)｜+y4(2-1)｜BR(i+1,j+1)-G(i,j+1)｜其中，t1(2-1)、t2(2-1)、t3(2-1)、t4(2-1)、y1(2-1)、y2(2-1)、y3(2-1)、y4(2-1)是滿足t1(2-1)+t2(2-1)+t3(2-1)+t4(2-1)=y1(2-1)+y2(2-1)+y3(2-1)+y4(2- 1)=1的0～1的常數(shù)。
例如，當設(shè)t1(2-1)=t2(2-1)=t3(2-1)=t4(2-1)=y1(2-1)=y2(2-1)=y3(2-1)=y4(2 -1)=1/4時，
Ct(2-1)(i,j)=(｜BR(i-1,j-1)-G(i-1,j)｜+｜BR(i-1,j+1)-G(i-1,j)｜+｜BR(i+1,j-1)-G(i+1,j)｜+｜BR(i+1,j+1)-G(i+1,j)1)/4Cy(2-1)(i,j)=(｜BR(i-1,j-1)-G(i,j-1)｜+｜BR(i+1,j-1)-G(i,j-1)｜+｜BR(i-1,j+1)-G(i,j+1)｜+｜BR(i+1,j+1)-G(i,j+1)｜)/4在公式t2和y2中，Ct(2-2)(i,j)和Cy(2-2)(i,j)是滿足下述公式的值。
Ct(2-2)(i,j)=t(2-2)｜(u1(2-2)RB(i-1,j-1)+(1-u1(2-2))BR(i-1,j+1)-G(i-1,j)｜+(1-t(2-2))｜(u2(2-2)RB(i+1,j-1)+(1-u2(2-2))BR(i+1,j+1)-G(i+1,j)｜Cy(2-2)(i,j)=y(2-2)｜(v1(2-2)RB(i-1,j-1)+(1-v1(2-2))BR(i+1,j-1)-G(i,j-1)｜+(1-y(2-2))｜(v2(2-2)RB(i-1,j+1)+(1-v2(2-2))BR(i+i,j+1)-G(i,j+1)｜其中，t(2-2)、y(2-2)、u1(2-2)、u2(2-2)、v1(2-2)、v2(2-2)是0～1的常數(shù)。
例如，當設(shè)t(2-2)=y(2-2)=u1(2-2)=u2(2-2)=v1(2-2)==1/2時，Ct(2-2)(i,j)=(｜(BR(i-1,j-1)+BR(i-1,j+1))/2-G(i-1,j)｜+｜BR(i+1,j-1)+BR(i+1,j+1))/2-G(i+1,j)｜)/2Cy(2-2)(i,j)=(｜(BR(i-1,j-1)+BR(i+1,j-1))/2-G(i,j-1)｜+｜RB(i-1,j+1)+BR(i+1,j+1))/2-G(i,j+1)｜)/2接著，根據(jù)圖5D所示顏色信息，由下述的公式t3和公式y(tǒng)3計算插值對象空格子點的縱方向的第3相似度成分Ct(3)(i,j)和橫方向的第3相似度成分Cy(3)(i,j)。
Ct(3)(i,j)=｜G(i,j-1)-G(i,j+1)｜…公式t3Cy(3)(i,j)=｜G(i-1,j)-G(i+1,j)｜…公式y(tǒng)3接著，根據(jù)圖5E所示顏色信息，由下述的公式t4和公式y(tǒng)4計算插值對象空格子點的縱方向的第4相似度成分Ct(4)(i,j)和橫方向的第4相似度成分Cy(4)(i,j)。
Ct(4)(i,j)=t(4)｜BR(i-1,j-1)-BR(i-1,j+1)｜+(1-t(4))｜BR(i+1,j-1)-B R(i+1,j+1)｜…公式t4Cy(4)(i,j)=y(4)｜BR(i-1,j-1)-BR(i+1,j-1)｜+(1-y(4))｜BR(i-1,j+1)-BR(i+1,j+1)｜…公式y(tǒng)4其中，在公式t4或y4中，t(4)、y(4)是0～1的常數(shù)。例如，當設(shè)t(4)=y(4)=1/2時，Ct(4)(i,j)=(｜BR(i-1,j-1)-BR(i-1,j+1)｜+｜BR(i+1,j-1)-BR(i+1,j+1)｜)/2Cy(4)(i,j)=(｜BR(i-1,j-1)-BR(i+1,j-1)｜+｜BR(i-1,j+1)-BR(i+1,j+1)｜)/2接著，根據(jù)圖5F所示顏色信息，由下述的公式t5和公式y(tǒng)5計算插值對象空格子點的縱方向的第5相似度成分Ct(5)(i,j)和橫方向的第5相似度成分Cy(5)(i,j)。
Ct(5)(i,j)=a1(5)Ct(5-1)(i,j)+a2(5)Ct(5-2)(i,j)…公式t5Cy(5)(i,j)=b1(5)Cy(5-1)(i,j)+b2(5)Cy(5-2)(i,j)…公式y(tǒng)5其中，在公式t5和y5中，a1(5)、a2(5)、b1(5)、b2(5)是滿足a1(5)+a2(5)=b1(5)+b2(5)=1的0～1的常數(shù)，通常是滿足a1(5)=b1(1)，a2(5)=b2(5)的值。在后述的各實施例中，建議a1(5)=b1(5)=1,a2(5)=b2(5)=0。另外，也可以是a1(5)=b1(5)=0,a2(5)=b2(5)=1或a1(5)=b1(5)=a2(5)=b2(5)=1/2。在公式t5或y5中，Ct(5-1)(i,j)和Cy(5-1)(i,j)是滿足下述公式的值。
Ct(5-1)(i,j)=t(5-1)｜RB(i,j-2)-RB(i,j)｜+(1-t(5-1))｜RB(j,j+2)-RB(i,j)｜Cy(5-1)(i,j)=y(5-1)｜RB(i-2,j)-RB(i,j)｜+(1-y(5-1))｜RB(i+2,j )-RB(i,j)｜其中，t(5-1)和y(5-1)是0～1的常數(shù)。
例如，當設(shè)t(5-1)=y(5-1)=1/2時，Ct(5-1)(i,j)=(｜RB(i,j-2)-RB(i,j)｜+｜RB(i,j+2)-RB(i,j)｜)/2Cy(5-1)(i,j)=(｜RB(i-2,j)-RB(i,j)｜+｜RB(i+2,j)-RB(i,j)｜)/2在公式t5和y5中，Ct(5-2)(i,j)和Cy(5-2)(i,j)是滿足下述公式的值。
Ct(5-2)(i,j)=｜(u(5-2)RB(i,j-2)+(1-u(5-2))RB(i,j+2))-RB(i,j)｜Cy(5-2)(i,j)=｜(v(5-2)RB(i-2,j)+(1-v(5-2))RB(i-2,j))-RB(i,j)｜其中，u(5-2)、v(5-2)是0～1的常數(shù)。
例如，當設(shè)u(5-2)=v(5-2)=1/2時，Ct(5-2)(i,j)=｜(RB(i,j-2)+RB(i,j+2))/2-RB(i,j)｜Cy(5-2)(i,j)=｜(RB(i-2,j)+RB(i-2,j))/2-RB(i,j)｜但是，通過實驗可知，第1相似度成分適用于圖6A所示黑白乃奎斯特條紋(一個像素間隔的白和黑的縱條形的圖像)、圖6B所示從中心以放射狀伸展的白和黑的條紋圖像(以下稱為黑白西門子星)、和文字的相似性的強弱的判斷。
而且通過實驗可知，第2相似度成分雖然比第1相似度成分效果差一些，但對黑白乃奎斯特條紋和黑白西門子星及文字的相似性的強弱的判斷是有效的，對于人物和樹葉等自然畫的邊界部分的相似性的強弱的判斷也在一定程度上有效。
由于第3相似度成分至第5相似度成分利用相同顏色的顏色信息來計算，所以對于對于人物和樹葉等自然畫的邊界部分的相似性的強弱的判斷有效，對不同種類的圖像的邊界部分的相似性的強弱判斷也有效。
所以，對于單獨利用各個種類的相似度成分(第1相似度至第5相似度成分)進行插值處理時的偽色降低的效果，從概念上來說圖7這樣的關(guān)系成立。
在圖7中，“不同顏色系相似度成分的偽色降低效果”表示利用不同顏色的顏色信息算出的相似度成分所得到的偽色降低效果，“相同顏色相似度成分的偽色降低效果”表示利用相同顏色的顏色信息算出的相似度成分所得到的偽色降低效果。
在圖5D、5E、5F中，“插值對象空格子點與靠近插值對象空格子點的格子點(以下稱為“接近格子點”)的距離”，比“插值對象空格子點、輸出與插值對象空格子點相同顏色的顏色信息的空格子點間的距離”或“插值對象空格子點、輸出和插值對象空格子點不同顏色的顏色信息的空格子點的距離”都要近。
即，接近格子點的位置成為相對插值對象空格子點最近的地方，利用接近格子點算出的第3相似度成分，與第4相似度成分及第5相似度成分相比，“相同顏色系相似度成分的偽色降低效果”大。
為此，第3相似度成分至第5相似度成分的“相同顏色系相似度成分的偽色降低效果”具有圖7所示的差異。
在后述的各實施例中，利用了圖5所示顏色信息來計算各個種類的相似度成分(第1相似度成分至第5相似度成分)，而各個種類的相似度成分可以是利用圖8至圖10所示的空格子點和格子點的顏色信息，作如下替換(以下省略橫方向的各個種類的相似度成分的計算方法)。
例如縱方向的第1相似度成分Ct(1)(i,j)也可以利用圖8A所示顏色信息，用下式代替上述公式t1來進行計算。Ct(1)(i,j)=a1(1)(m1(1)·Ct(1-1)(i,j)+m2(1)·Ct(1-1)(i-1,j-1)
+m3(1)·Ct(1-1)(i+1,j-1)+m4(1)·Ct(1-1)(i-1,j+1)+m3(1)·Ct(1-1)(i+1,j+1))+a2(1)(n1(1)·Ct(1-2)(i,j)+n3(1)·Ct(1-2)(i-1,j-1)+n3(1)·Ct(1-2)(i+1,j-1)+n4(1)·Ct(1-2)(i-1,j+1)+n5(1)·Ct(1-2)(i+1,j+1))…公式t1-3其中，a1(1)、a2(1)中的至少一個是非0的值，m1(1)是滿足0＜m1(1)≤1的常數(shù)，m2(1)、m3(1)、m4(1)、m5(1)是滿足m1(1)+m2(1)+m3(1)+m4(1)+m5(1)=1的0～1的常數(shù)，n1(1)是滿足0＜n1(1)≤1的常數(shù)，n2(1)、n3(1)、n4(1)、n5(1)是滿足n1(1)+n2(1)+n3(1)+n4(1)+n5(1)=1的0～1的常數(shù)。在這里，在計算Ct(1-1)(i,j)、Ct(1-1)(i-1,j-1)、Ct(1-1)(i+1,j-1)、Ct(1- 1)(i-1,j+1)、Ct(1-1)(i+1,j+1)時，作為各項內(nèi)的系數(shù)u(1-1)可以采用不同的值，在計算Ct(1-2)(i,j)、Ct(1-2)(i-1,j-1)、Ct(1-2)(i+1,j-1)、Ct(1-2)(i-1,j+1)、Ct(1-2)(i+1,j+1)時，作為各項內(nèi)的系數(shù)u(1-2)可以采用不同的值。
另外，縱方向的第2相似度成分Ct(2)(i,j)也可以利用圖8B所示顏色信息，用下式代替上述公式t2來進行計算。Ct(2)(i,j)=a1(2)(m1(2)·Ct(2-1)(i,j)+m2(2)·Ct(2-1)(i-1,j-1)+m3(2)·Ct(2-1)(i+1,j-1)+m4(2)·Ct(2-1)(i-1,j+1)+m5(2)·Ct(2-1)(i+1,j+1))+a2(2)(n1(2)·Ct(2-2)(i,j)+n2(2)·Ct(2-2)(i-1,j-1)+n3(2)·Ct(2-2)(i+1,j-1)
+n4(2)·Ct(2-2)(i-1,j+1)+n5(2)·Ct(2-2)(i+1,j+1))…公式t2-2其中，m1(2)是滿足0＜m1(2)≤1的常數(shù)，m2(2)、m3(2)、m4(2)、m5(2)是滿足m1(2)+m2(2)+m3(2)+m4(2)+m5(2)=1的0～1的常數(shù)，n1(2)是滿足0＜n1(2)≤1的常數(shù)，n2(2)、n3(2)、n4(2)、n5(2)是滿足n1(2)+n2(2)+n3(2)+n4(2)+n5(2)=1的0～1的常數(shù)。在這里，在計算Ct(2-1)(i,j)、Ct(2-1)(i-1,j-1)、Ct(2-1)(i+1,j-1)、Ct(2-1)(i-1,j+1)、Ct(2-1)(i+1,j+1)時，作為各項內(nèi)的系數(shù)u(2-1)可以采用不同的值，在計算Ct(2-2)(i,j)、Ct(2-2)(i-1,j-1)、Ct(2-2)(i+1,j-1)、Ct(2-2)(i-1,j+1)、Ct(2-2)(i+1,j+1)時，作為各項內(nèi)的系數(shù)t(2-2)可以采用不同的值。
另外，縱方向的第3相似度成分Ct(3)(i,j)也可以利用圖9A所示顏色信息，將由上述公式t3計算出的值(Ct(3)(i,j)～Ct(3)(I+1,j+1)代入下式的右邊來計算。
Ct(3)(i,j)=m1(3)Ct(3)(i,j)+m2(3)Ct(3)(i-1,j-1)+m3(3)Ct(3)(i+1,j-1)+m4(3)Ct(3)(i-1,j+1)+m5(3)Ct(3)(i+1,j+1)…公式t3-2其中，m1(3)是滿足0＜m1(3)≤1的常數(shù)，m2(3)、m3(3)、m4(3)、m5(3)是滿足m1(3)+m2(3)+m3(3)+m4(3)+m5(3)=1的0～1的常數(shù)。
另外，縱方向的第4相似度成分Ct(4)(i,j)也可以利用圖9B所示顏色信息，將由上述公式t4計算出的值(Ct(4)(i,j)～Ct(4)(I+1,j+1)代入下式的右邊來計算。
Ct(4)(i,j)=m1(4)Ct(4)(i,j)+m2(4)Ct(4)(i-1,j-1)+m3(4)Ct(4)(i+1,j-1)+m4(4)Ct(4)(i-1,j+1)+m5(4)Ct(4)(i+1,j+1)…公式t4-2其中，m1(4)是滿足0＜m1(4)≤1的常數(shù)，m2(4)、m3(4)、m4(4)、m5(4)是滿足m1(4)+m2(4)+m3(4)+m4(4)+m5(4)=1的0～1的常數(shù)。在這里，在計算Ct(4-1)(i,j)、Ct(4-1)(i-1,j-1)、Ct(4-1)(i+1,j-1)、Ct(4-1)(i-1,j+1)、Ct(4-1)(i+1,j+1)時，作為各項內(nèi)的系數(shù)t(4)可以采用不同的值，另外，縱方向的第5相似度成分Ct(5)(i,j)也可以利用圖10(5)所示顏色信息，用下式代替上述公式t5來進行計算。
Ct(5)(i,j)=a1(5)(m1(5)·Ct(5-1)(i,j)+m2(5)·Ct(5-1)(i-1,j-1)+m3(5)·Ct(5-1)(i+1,j-1)+m4(5)·Ct(5-1)(i-1,j+1)+m5(5)·Ct(5-1)(i+1,j+1))+a2(5)(n1(5)·Ct(5-2)(i,j)+n2(5)·Ct(5-2)(i-1,j-1)+n3(5)·Ct(5-2)(i+1,j-1)+n4(5)·Ct(5-2)(i-1,j+1)+n5(5)·Ct(5-2)(i+1,j+1))…公式t5-2其中，m1(5)是滿足0＜m1(5)≤1的常數(shù)，m2(5)、m3(5)、m4(5)、m5(5)是滿足m1(5)+m2(5)+m3(5)+m4(5)+m5(5)=1的0～1的常數(shù)，n1(5)是滿足0＜n1(5)≤1的常數(shù)，n2(5)、n3(5)、n4(5)、n5(5)是滿足n1(5)+n2(5)+n3(5)+n4(5)+n5(5)=1的0～1的常數(shù)。在這里，在計算Ct(5-1)(i,j)、Ct(5-1)(i-1,j-1)、Ct(5-1)(i+1,j-1)、Ct(5-1)(i-1,j+1)、Ct(5-1)(i+1,j+1)時，作為各項內(nèi)的系數(shù)u(5-1)可以采用不同的值，在計算Ct(5-2)(i,j)、Ct(5-2)(i-1,j-1)、Ct(5-2)(i+1,j-1)、Ct(5-2)(i-1,j+1)、Ct(5-2)(i+1,j+1)時，作為各項內(nèi)的系數(shù)t(5-2)可以采用不同的值。
各個種類的相似度成分(第1相似度成分至第5相似度成分)是利用差分的絕對值來計算，但這樣的相似度也可以通過例如絕對值的要素的平方等各要素的冪的計算來計算。
在這里，為了使第1實施例至第5實施例的說明變得簡單，舉出黑白乃奎斯特條紋的各個種類的相似度成分(第1相似度成分至第5相似度成分)的計算結(jié)果的例子、和青色縱帶的各個種類的相似度成分(第1相似度成分至第5相似度成分)的計算結(jié)果的例子。
首先，將作為黑白乃奎斯特條紋的原圖像的圖11A所示顏色信息的值(R,G,B)與各個像素相對應(yīng)，在將圖11B的顏色信息的值存儲在圖像緩沖存儲器15的情況下，黑白乃奎斯特條紋的各個種類的相似度成分(第1相似度成分至第5相似度成分)的計算結(jié)果用圖11C表示。
然后，將作為青色的縱條狀的原圖像的圖12A所示顏色信息的值(R,G,B)與各個像素相對應(yīng)，在將圖12B的顏色信息的值存儲在圖像緩沖存儲器15的情況下，對于青色的縱條狀的各個種類的相似度成分(第1相似度成分至第5相似度成分)的計算結(jié)果用圖12C表示。
其中，在圖11C和圖12C中，縱方向的第1相似度成分Ct(1)(i,j)和橫方向的第1相似度成分Cy(1)(i,j)是在公式t1和公式y(tǒng)1中，使a1(1)=b1(1)=1、a2(1)=b2(1)=0時的計算結(jié)果；縱方向的第2相似度成分Ct(2)(i,j)和橫方向的第2相似度成分Cy(2)(i,j)是在公式t2和公式y(tǒng)2中，使a1(2)=b1(2)=1、a2(2)=b2(2)=0時的計算結(jié)果；縱方向的第3相似度成分Ct(3)(i,j)和橫方向的第3相似度成分Cy(3)(i,j)是在公式t3和公式y(tǒng)3中的計算結(jié)果；縱方向的第4相似度成分Ct(4)(i,j)和橫方向的第4相似度成分Cy(4)(i,j)是在公式t4和公式y(tǒng)4中，使t(4)=y(4)=1/2時的計算結(jié)果；縱方向的第5相似度成分Ct(5)(i,j)和橫方向的第5相似度成分Cy(5)(i,j)是在公式t5和公式y(tǒng)5中，使a1(5)=b1(5)=1、a2(5)=b2(5)=0時的計算結(jié)果。
在圖11C和圖12C的各個相似度成分的計算結(jié)果中，各方向(縱方向和橫方向)的計算結(jié)果相差很大的情況表示接近“0”的方向的相似性強。
因此，根據(jù)圖11C可知，第1相似度成分和第2相似度成分對于判定黑白乃奎斯特條紋的相似性的強弱有效。
根據(jù)圖12C可知，第2相似度成分至第4相似度成分對于判定青色的縱條狀的相似性的強弱有效。
第1實施例以下參照圖1至圖5說明第1實施例的動作。
在主電源導(dǎo)通的狀態(tài)下，在攝像單元13中，通過攝影光學(xué)系統(tǒng)11和OLP12得到的光學(xué)像在光電變換面(未圖示)成像，經(jīng)過光電變換生成信號電荷。攝像單元13掃描這樣生成的信號電荷，生成圖像信號，送給A/D變換部14。
A/D變換部14將送來的圖像信號進行A/D變換，生成圖像數(shù)據(jù)(圖3S1)。在第1實施例和后述的各實施例中，圖像數(shù)據(jù)相當于與攝像單元13的各像素對應(yīng)的顏色信息。
這樣生成的圖像數(shù)據(jù)被分為RGB的3種顏色，存儲在與各個顏色對應(yīng)的圖像緩沖存儲器15內(nèi)的區(qū)域(圖3S2)。綠色的圖像數(shù)據(jù)(格子點的顏色信息)如如圖2所示，與上述坐標系所示坐標相對應(yīng)并被存儲。
上述處理(圖像數(shù)據(jù)的生成和存儲)通過控制部10的時鐘控制而反復(fù)進行。
控制部10通過接口部18判斷設(shè)在電子靜止圖像攝像機的盒體上的快門(release button)(未圖示)是否按下。
當控制部10通過這樣的判斷得知按鈕未被按下時，通過上述時鐘控制指示反復(fù)進行圖像數(shù)據(jù)的生成(圖3S1)和存儲(圖3S2)的處理。
當控制部10得知按鈕被按下時，指示圖像處理部17內(nèi)的插值處理部19進行后述的插值處理(圖3S4)。
即，在第1實施例和后述的各實施例中，當快門被按下時，存儲在圖像緩沖存儲器15中的圖像數(shù)據(jù)成為插值處理的對象。
也可以將由灰度變換部16從圖像緩沖存儲器15讀出圖像數(shù)據(jù)進行灰度變換(log化和γ變換等)后，將再次存儲在圖像緩沖存儲器15的圖像數(shù)據(jù)作為插值處理的對象。
在顯示進行插值處理的圖像時，也可以不對快門被按下時被攝像的圖像而對通常被攝像的圖像進行插值處理并進行顯示。而且，圖像數(shù)據(jù)的生成(圖3S1)和存儲(圖3S2)的處理如果是在插值處理前進行，則可以在快門被按下后進行。
這樣實行了插值處理的圖像數(shù)據(jù)(空格子點的插值量)被存儲在圖像緩沖存儲器15內(nèi)預(yù)定的區(qū)域(圖3S5)。
接著參照圖4說明第1實施例的插值處理的動作。
當插值處理部19被控制部10指示進行插值處理時，選擇作為插值處理的對象的插值對象空格子點(圖4S1)。
例如，在圖2中，對于任意的坐標(x,y)[x+y=奇數(shù)]成立時，該坐標與空格子點對應(yīng)。因此，在第1實施例和后述的各實施例中，將對應(yīng)于各像素的坐標從(1,1)到(X-max,Y-max)按照順序檢索，使X成分和Y成分的和成為奇數(shù)的坐標為空格子點。
在圖2中，當對于任意的坐標(x,y)[x+y=奇數(shù)]成立時，通過判斷x是偶數(shù)還是奇數(shù)，可以識別從該坐標的像素輸出的顏色。例如當[x+y=奇數(shù)且x=偶數(shù)]成立的像素的輸出為紅色時，則[x+y=奇數(shù)且x=奇數(shù)]成立的像素的輸出為藍色。
當插值處理部19選擇上述的插值對象空格子點時，從圖像緩沖存儲器15讀取圖5A(或圖5B)、圖5C、圖5D所示顏色信息。即插值處理部19從圖像緩沖存儲器15讀取計算插值對象空格子點的相似度時所需的顏色信息(圖452)。這樣讀出的顏色信息被提供給相似度計算部20。
相似度計算部20利用從插值處理部19供給的顏色信息，計算縱方向的相似度成分Ct(i,j)和橫方向的相似度成分Cy(i,j)(圖4S3)。
即相似度計算部20利用從插值處理部19供給的顏色信息，根據(jù)上述公式t1(或公式t1-2)、公式y(tǒng)1(或公式y(tǒng)1-2)、公式t2、公式y(tǒng)2、公式t3和公式y(tǒng)3， 計算縱方向的第1相似度成分Ct(1)(i,j)、橫方向的第1相似度成分Cy(1)(i,j)、縱方向的第2相似度成分Ct(2)(i,j)和橫方向的第2相似度成分Cy(2)(i,j)、縱方向的第3相似度成分Ct(3)(i,j)和橫方向的第3相似度成分Cy(3)(i,j)，根據(jù)下述的公式1和2計算縱方向的相似度成分Ct(i,j)和橫方向的相似度成分Cy(i,j)。
Ct(i,j)=α1Ct(1)(i,j)+β1Ct(2)(i,j)+γ1Ct(3)(i,j)…公式1Cy(i,j)=α2Cy(1)(i,j)+β2Cy(2)(i,j)+γ2Cy(3)(i,j)…公式2其中，α1、α2、β1、β2、γ1、γ2是正值，是各項的加權(quán)系數(shù)。在這里，附加上α1=α2=α、β1=β2=β、γ1=γ2=γ,α∶β∶γ=1∶1∶1的條件。而根據(jù)顏色信息將縱方向的相似度成分Ct(i,j)和橫方向的相似度成分Cy(i,j)歸一化時，也可以附加上α+β+γ=1的條件。
相似度判斷部21根據(jù)這樣計算出的縱方向的相似度成分Ct(i,j)和橫方向的相似度成分Cy(i,j)，判斷相似性強的方向(圖4S4)。
例如，對于采用任意的值T(在這里采用“0”)，當｜Ct(i,j)-Cy(i,j)｜＞T Ct(i,j)＜Cy(i,j)成立時，相似性判斷部21判斷縱方向的相似性強，當｜Ct(i,j)-Cy(i,j)｜＞T Ct(i,j)＞Cy(i,j)成立時，判斷橫方向的相似性強，當｜Ct(i,j)-Cy(i,j)1≤T成立時，判斷2個方向的相似性程度相同。
相似性判斷部21對于后述的第7實施例的公式28所示x，當“x＞1”成立時，判斷縱方向的相似性強；當“x＜-1”成立時，判斷橫方向的相似性強；當“-1≤x≤1”成立時，判斷2個方向的相似性程度相同。
當插值量計算部22判斷出相似性強的方向時，利用與判定為相似性強的方向相鄰的格子點的顏色信息計算插值對象空格子點的插值量(圖4S5)。
例如當插值量計算部22判定縱方向的相似性強時，利用G’(i,j)={G(i,j-1)+G(i,j+1)}/2計算插值對象空格子點的插值量G’(i,j)；當判定橫方向的相似性強時，利用G’(i,j)={G(i-1,j)+G(i+1,j)}/2計算插值對象空格子點的插值量G’(i,j)；當判定2個方向的相似性程度相同時，利用G’(i,j)={G(i,j-1)+G(i,j+1)+G(i-1,j)+G(i+1,j)}/4或G’(i,j)=median{G(i,j-1),G(i,j+1),G(i-1,j),G(i+1,j)}計算插值對象空格子點的插值量G’(i,j)；其中，median{}表示計算多個要素的中值的函數(shù)，當要素的數(shù)量為偶數(shù)時，取中央的2個要素的平均值。
另外，插值量計算部22根據(jù)后述的第7實施例的公式28所示x判斷相似性強的方向時，也可以與第7實施例同樣地(圖15S7～S11)，計算插值對象空格子點的插值量。
當插值對象空格子點的插值量被計算出時，插值處理部19判斷所有的空格子點的插值處理是否完了(圖4S6)。
例如，這樣的判斷在檢索與上述各像素對應(yīng)的坐標的過程中，等效于，對于任意的坐標(i,j)判斷“i＞X-max-3”和“j＞Y-max-3”是否成立。
對于圖像的端部這樣的本發(fā)明的插值處理不適用的部分，可以將圖像的端部彎折，生成假想的圖像(公知技術(shù))，利用這樣生成的圖像進行插值處理。
插值處理部19通過這樣的判斷，在得知所有的空格子點的插值處理完了之前，反復(fù)進行上述處理(圖4S1以后的處理)。
如上所述，在第1實施例中，通過計算相對縱方向和橫方向的第1相似度成分、第2相似度成分和第3相似度成分，并將這3種相似度成分加權(quán)相加，來計算插值對象空格子點的相似度。
為此，即使在例如圖11C所示的、在只根據(jù)第3相似度成分的計算結(jié)果不能進行相似性強的方向的判斷的情況下，通過有效利用第1相似度成分和第2相似度成分的計算結(jié)果，可以高精度地計算插值對象空格子點的相似度。另外，即使在例如圖12C所示的、在只根據(jù)第1相似度成分的計算結(jié)果判斷的相似性強的方向出現(xiàn)錯誤的情況下，通過第2相似度成分和第3相似度成分的計算結(jié)果，可以高精度地計算插值對象空格子點的相似度。
在第1實施例中，可以得到圖7所示“不同顏色系相似度成分的偽色降低效果”和“相同顏色系相似度成分的偽色降低效果”的良好平衡。
因此，在第1實施例中，不但可以得到黑白乃奎斯特條紋那樣的空間頻率高的圖像，而且可以減少自然畫等多個種類的圖像產(chǎn)生的偽色。即根據(jù)第1實施例，可以確實地提高插值處理的精度。
在第1實施例中，在公式1和公式2中，附加了α1=α2=α、β1=β2=β、γ1=γ2=γ,α∶β∶γ=1∶1∶1的條件，如果第1相似度成分至第3相似度成分以相同的比例被加權(quán)相加，則α1、α2、β1、β2、γ1、γ2為任何值都可以。
在第1實施例中，將利用圖5A(或5B)、圖5C、圖5D所示顏色信息計算出的3個種類的相似度成分加權(quán)相加，來計算縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)，但縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)也可以將利用圖5A(或5B)、圖5C所示顏色信息、圖5D～5F中的任一個所示顏色信息計算出的3個種類的相似度成分加權(quán)相加來計算。
第2實施例以下說明第2實施例的動作。
第2實施例的特征為縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)的計算方法(與圖4S2和S3相當)，對于其它的動作，由于與第1實施例相同，故省略說明。即在這里說明與圖4S2和S3相當?shù)膭幼鳌?br> 插值處理部19讀取圖5A(或5B)、5C所示顏色信息(與圖4S2相當)，送給相似度計算部20。
相似度計算部20利用送來的顏色信息，根據(jù)上述公式t1(或公式t1-2)、公式y(tǒng)1(或公式y(tǒng)1-2)、公式t2和y2，計算縱方向的第1相似度成分Ct(1)(i,j)、橫方向的第1相似度成分Cy(1)(i,j)、縱方向的第2相似度成分Ct(2)(i,j)和橫方向的第2相似度成分Cy(2)(i,j)，根據(jù)下述的公式3和4計算縱方向的相似度成分Ct(i,j)和橫方向的相似度成分Cy(i,j)(與圖4S3相當)。
Ct(i,j)=α1Ct(1)(i,j)+β1Ct(2)(i,j)…公式3Cy(i,j)=α2Cy(1)(i,j)+β2Cy(2){i,j)…公式4其中，α1、α2、β1、β2是正值，是各項的加權(quán)系數(shù)。在這里，附加上α1=α2=α、β1=β2=β,α∶β=1∶1的條件。而根據(jù)顏色信息將縱方向的相似度成分Ct(i,j)和橫方向的相似度成分Cy(i,j)歸一化時，也可以附加上α+β=1的條件。
即在第2實施例中，通過計算對于縱方向和橫方向的第1相似度成分和第2相似度成分，并將這2種相似度成分加權(quán)相加，來計算插值對象空格子點的相似度。
為此，對于例如黑白乃奎斯特條紋，如圖11C所示，通過有效利用第1相似度成分和第2相似度成分的計算結(jié)果，可以高精度地計算插值對象空格子點的相似度。
根據(jù)第2實施例，可以得到圖7所示“不同顏色系相似度成分的偽色降低效果”。
因此，在第2實施例中，不但可以降低黑白乃奎斯特條紋這種空間頻率高的圖像所產(chǎn)生的偽色，而且通過第2相似度成分得到圖7所示“相同顏色系相似度成分的偽色降低效果”，因此效果雖然比第1實施例差一些，但可以減少自然畫等多個種類的圖像產(chǎn)生的偽色。即根據(jù)第2實施例，可以確實地提高插值處理的精度。
在第2實施例中，在公式3和公式4中，附加了α1=α2=α、β1=β2=β,α∶β=1∶1的條件，如果第1相似度成分至第3相似度成分以相同的比例被加權(quán)相加，則α1、α2、β1、β2為任何值都可以。
第3實施例以下說明第3實施例的動作。
第3實施例的特征為縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)的計算方法(與圖4S2和S3相當)，對于其它的動作，由于與第1實施例相同，故省略說明。即在這里說明與圖4S2和S3相當?shù)膭幼鳌?br> 插值處理部19讀取圖5C、5D所示顏色信息(與圖4S2相當)，送給相似度計算部20。
相似度計算部20利用送來的顏色信息，根據(jù)上述公式t2、公式y(tǒng)2、公式t3和y3，計算縱方向的第2相似度成分Ct(2)(i,j)、橫方向的第2相似度成分Cy(2)(i,j)、縱方向的第3相似度成分Ct(3)(i,j)和橫方向的第3相似度成分Cy(3)(i,j)，根據(jù)下述的公式5和6計算縱方向的相似度成分Ct(i,j)和橫方向的相似度成分Cy(i,j)(與圖4S3相當)。
Ct(i,j)=β1Ct(2)(i,j)+γ1Ct(3)(i,j)…公式5Cy(i,j)=β2Cy(2)(i,j)+γ2Cy(3)(i,j)…公式6其中，β1、β2、γ1、γ2是正值，是各項的加權(quán)系數(shù)。在這里，附加上β1=β2=β、γ1=γ2=γ,β∶γ=1∶1的條件。而根據(jù)顏色信息對縱方向的相似度成分Ct(i,j)和橫方向的相似度成分Cy(i,j)進行歸一化時，也可以附加上β+γ=1的條件。
即在第3實施例中，通過計算相對縱方向和橫方向的第2相似度成分和第3相似度成分，并將這2種相似度成分加權(quán)相加，來計算插值對象空格子點的相似度。
因此，對于例如青色的縱條紋，如圖12C所示，通過第2相似度成分和第3相似度成分的計算結(jié)果，可以高精度地計算插值對象空格子點的相似度。
根據(jù)第3實施例，可以得到圖7所示“相同顏色系相似度成分的偽色降低效果”。
因此，根據(jù)第3實施例，不但可以減少自然畫等多種圖像的偽色的發(fā)生，而且通過第2相似度成分得到圖7所示“不同顏色系相似度成分的偽色降低效果”，因此效果雖然比第1實施例差一些，但可以減少黑白乃奎斯特條紋這種空間頻率高的圖像所產(chǎn)生的偽色。即根據(jù)第3實施例，可以確實地提高插值處理的精度。
在第3實施例中，在公式5和公式6中，附加了β1=β2=β、γ1=γ2=γ,β∶γ=1∶1的條件，如果第2相似度成分至第3相似度成分以相同的比例被加權(quán)相加，則β1、β2、γ1、γ2為任何值都可以。
在第3實施例中，將利用圖5C、圖5D所示顏色信息計算出的2個種類的相似度成分加權(quán)相加，來計算縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)，但縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)也可以將利用圖5C所示顏色信息、圖5D～5F中至少一個所示顏色信息計算出的2個種類的相似度成分加權(quán)相加來計算。
第4實施例以下說明第4實施例的動作。
第4實施例的特征為縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)的計算方法(與圖4S2和S3相當)，對于其它的動作，由于與第1實施例相同，故省略說明。即在這里說明與圖4S2和S3相當?shù)膭幼鳌?br> 插值處理部19讀取圖5A(或5B)、5D所示顏色信息(與圖4S2相當)，送給相似度計算部20。
相似度計算部20利用送來的顏色信息，根據(jù)a1(1)≠0成立的狀態(tài)的公式t1(或公式t1-2)、b1(1)≠0成立的狀態(tài)公式y(tǒng)1(或公式y(tǒng)1-2)、公式t3和y3，計算縱方向的第1相似度成分Ct(1)(i,j)、橫方向的第1相似度成分Cy(1)(i,j)、縱方向的第3相似度成分Ct(3)(i,j)和橫方向的第3相似度成分Cy(3)(i,j)，根據(jù)下述的公式7和8計算縱方向的相似度成分Ct(i,j)和橫方向的相似度成分Cy(i,j)(與圖4S3相當)。
Ct(i,j)=α1Ct(1)(i,j)+γ1Cr(3)(i,j)…公式7Cy(i,j)=α2Cy(1)(i,j)+γ2Cy(3)(i,j)…公式8其中，α1、α2、γ1、γ2是正值，是各項的加權(quán)系數(shù)。在這里，附加上α1=α2=α、γ1=γ2=γ,α∶γ=1∶1的條件。而根據(jù)顏色信息將縱方向的相似度成分Ct(i,j)和橫方向的相似度成分Cy(i,j)歸一化時，也可以附加上α+γ=1的條件。
即在第4實施例中，根據(jù)a1(1)≠0成立的狀態(tài)的公式t1(或公式t1-2)來計算縱方向的第1相似度成分Ct(i,j)，因此縱方向的相似度Ct(i,j)包括Ct(1-1)(i,j)=t(1-1)｜G(i,j-1)-RB(i,j)｜+(1-t(1-1))｜G(i,j+1)-RB(i,j)｜而根據(jù)b1(1)≠0成立的狀態(tài)公式y(tǒng)1(或公式y(tǒng)1-2)計算橫方向的第1相似度成分Cy(1)(i,j)，因此橫方向的相似度Cy(1)(i,j)包括Cy(1-1)(i,j)=y(1-1)｜G(i-1,j)-RB(i,j)｜+(1-y(1-1))｜G(i+1,j)-RB(i,j)｜其中，t(1-1)和y(1-1)是0～1的常數(shù)。
因此，在第4實施例中，可以解決美國專利第5,652,621的“偽色發(fā)生范圍擴大的問題”，能夠高精度地計算插值對象空格子點的相似度。
在第4實施例中，可以得到圖7所示“不同顏色系相似度成分的偽色降低效果”和“相同顏色系相似度成分的偽色降低效果”。
因此，在第4實施例中，雖然效果比第1實施例差一些，但可以減少黑白乃奎斯特條紋那樣的空間頻率高的圖像和自然畫等多種圖像的偽色的產(chǎn)生。即根據(jù)第4實施例，可以確實地提高插值處理的精度。
在第4實施例中，在公式7和公式8中，附加了α1=α2=α、γ1=γ2=γ,α∶γ=1∶1的條件，如果第1相似度成分至第3相似度成分以相同的比率被加權(quán)相加，則α1、α2、γ1、γ2為任何值都可以。
在第4實施例中，將利用圖5A(或圖5B)、圖5D所示顏色信息計算出的2個種類的相似度成分加權(quán)相加，來計算縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)，但縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)也可以將利用圖5A(或5B)所示顏色信息、圖5D～5F中至少一個所示顏色信息計算出的2個種類的相似度成分加權(quán)相加來計算。
第5實施例以下說明第5實施例的動作。
第5實施例的特征為縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)的計算方法(與圖4S2和S3相當)，對于其它的動作，由于與第1實施例相同，故省略說明。即在這里說明與圖4S2和S3相當?shù)膭幼鳌?br> 插值處理部19讀取圖5A(或5B)、5C、5D、5E、5F所示顏色信息(與圖4S2相當)，送給相似度計算部20。
相似度計算部20利用送來的顏色信息，根據(jù)上述公式t1(或公式t1-2)、公式y(tǒng)1(或公式y(tǒng)1-2)、公式t2和y2、公式t3、公式y(tǒng)3、公式t4、公式y(tǒng)4、公式t5和公式y(tǒng)5，計算縱方向的第1相似度成分Ct(1)(i,j)、橫方向的第1相似度成分Cy(1)(i,j)、縱方向的第2相似度成分Ct(2)(i,j)和橫方向的第2相似度成分Cy(2)(i,j)、縱方向的第3相似度成分Ct(3)(i,j)和橫方向的第3相似度成分Cy(3)(i,j)、縱方向的第4相似度成分Ct(4)(i,j)和橫方向的第4相似度成分Cy(4)(i,j)、縱方向的第5相似度成分Ct(5)(i,j)和橫方向的第5相似度成分Cy(5)(i,j)，根據(jù)下述的公式9和10計算縱方向的相似度成分Ct(i,j)和橫方向的相似度成分Cy(i,j)(與圖4S3相當)。
Ct(i,j)=α1Ct(1)(i,j)+β1Ct(2)(i,j)+γ1Ct(3)(i,j)+δ1Ct(4)(i,j)+ε1Ct(5)(i,j)…公式9Cy(i,j)=α2Cy(1)(i,j)+β2Cy(2)(i,j)+γ2Cy(3)(i,j)+δ2Cy(4)(i,j)+ε2Cy(5)(i,j)…公式10其中，α1、α2、β1、β2、γ1、γ2、δ1、δ2、ε1、ε2是正值，是各項的加權(quán)系數(shù)。在這里，附加上α1=α2=α、β1=β2=β、γ1=γ2=γ,δ1=δ2=δ、ε1=ε2=ε、α∶β∶γ∶δ∶ε=4∶4∶2∶1∶1的條件。而根據(jù)顏色信息將縱方向的相似度成分Ct(i,j)和橫方向的相似度成分Cy(i,j)歸一化時，也可以附加上α+β+γ+δ+ε=1的條件。
如上所述，在第5實施例中，通過計算相對縱方向和橫方向的第1相似度成分至第5相似度成分，并將這5種相似度成分加權(quán)相加，來計算插值對象空格子點的相似度。
因此，例如在第5實施例中，如圖11C所示，在只根據(jù)第3相似度成分至第5相似度成分的計算結(jié)果，即使不能進行相似性強的方向的判斷的情況下，通過有效利用第1相似度成分和第2相似度成分的計算結(jié)果，可以高精度地計算插值對象空格子點的相似度。另外，如圖12C所示，在只根據(jù)第1相似度成分的計算結(jié)果，即使對相似性強的方向的判斷錯誤的情況下，通過利用第2相似度成分和第4相似度成分的計算結(jié)果，可以高精度地計算插值對象空格子點的相似度。
在圖12C所示相同顏色系相似度成分中，雖然由于青色中不含有紅色成分，無法查出第5相似度成分的方向性，但通過有效地利用第3相似度成分和第4相似度成分的計算結(jié)果，可以高精度地計算插值對象空格子點的相似度。
但是，在公式9和公式10中附加的條件(α1=α2=α、β1=β2=β、γ1=γ2=γ,δ1=δ2=δ、ε1=ε2=ε、α∶β∶γ∶δ∶ε=4∶4∶2∶1∶1)是同時滿足“α∶β∶(γ∶δ∶ε)=1∶1∶1”和“γ∶δ∶ε=2∶1∶1”的條件。
在這里，“α∶β∶(γ∶δ∶ε)=1∶1∶1”說明圖7所示“不同顏色系相似度成分的偽色降低效果”和“相同顏色系相似度成分的偽色降低效果”與第1實施例具有相同的比例，可以得到良好的平衡效果。
而“γ∶δ∶ε=2∶1∶1”意味著第3相似度成分比第4相似度成分和第5相似度成分的“相同顏色系相似度成分的偽色降低效果”大。
因此在第5實施例中，不但能減少黑白乃奎斯特條紋這樣的空間頻率高的圖像產(chǎn)生的偽色，而且能夠減少自然畫等多個種類的圖像產(chǎn)生的偽色。即根據(jù)第5實施例，可以確實地提高插值處理的精度。
由于在第5實施例中計算出了在第1實施例中未計算出的第4相似度成分和第5相似度成分，因此即使對于某種顏色成分不存在的圖像，因為通過第3相似度成分至第5相似度成分相互配合計算出相同顏色系成分，所以即使通過第1實施例，也能提高計算插值對象空格子點的插值量。
但是，在第5實施例中，與第1實施例同樣地，對于任意的值T，當｜Ct(i,j)-Cy(i,j)｜＞T成立時，可以判斷相似性強的方向。
在這里，在公式9和公式10中，當使α1=α2=α、β1=β2=β、γ1=γ2=γ,δ1=δ2=δ、ε1=ε2=ε時，｜Ct(i,j)-Cy(j,j)｜=α｜Ct(1)(i,j)-Cy(1)(i,j)｜+β｜Ct(2)(i,j)-Cy(2)(i,j)｜+γ｜Ct(3)(i,j)-Cy(3)(i,j)｜+δ｜Ct(4)(i,j)-Cy(4)(i,j)｜+ε｜Ct(5)(i,j)-Cy(5)(i,j)｜因此，例如圖11C的第3相似度成分至第5相似度成分那樣在縱方向和橫方向的計算結(jié)果都為“0”的情況下，和圖12C的第1相似度成分那樣在縱方向和橫方向的計算結(jié)果均衡的情況下，即使加權(quán)系數(shù)是很大的值，也不會對｜Ct(i,j)-Cy(i,j)｜的值產(chǎn)生大的影響。
即在第5實施例中，即使在計算不適用于插值對象空格子點的插值處理的相似度成分(例如圖11C的第3相似度成分至第5相似度成分)，并加權(quán)計算適用于插值對象空格子點的插值處理的相似度成分(例如圖11C的第1相似度成分和第2相似度成分)的情況下，只有適用于插值對象空格子點的插值處理的相似度成分有效發(fā)生作用，能夠進行高精度的插值處理。
在第5實施例中，通過將利用圖5A(或5B)、5C、5D、5E、5F所示顏色信息計算出的5種相似度成分進行加權(quán)計算，來計算縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)，但縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)也可以通過將利用圖5A(或5B)、5C、5D所示顏色信息，和5E、5F的任一個顏色信息計算出的4種相似度成分進行加權(quán)計算，來進行計算。
第6實施例圖13是第6實施例的插值處理的動作流程圖。
在圖13中，對于進行與圖4所示動作流程圖相同的處理的步驟，賦予與圖4相同的步驟編號，在這里省略其說明。
圖4所示動作流程圖和圖13所示動作流程圖的不同之處，是將圖4的S3、S4替換成圖13的S101～103。
以下說明第6實施例的插值處理的動作，在這里，以圖13的S101～S103的處理為中心進行說明。
插值處理部19讀出圖5A(圖5B)、5C、5D、5E、5F所示顏色信息(圖13S2)，送給相似度計算部20。
相似度計算部20利用讀出的顏色信息，計算多個種類的相似度(圖13S101)，送給相似性判斷部21。
在第6實施例中，作為多個種類的相似度，計算上述第1相似度成分至第5相似度成分。即相似度計算部20根據(jù)上述公式t1(或t1-2)、公式y(tǒng)1(或y1-2)、公式t2、y2、公式t3、y3公式t4、y4公式t5和y5，計算對應(yīng)于各相似度成分的第1相似度至第5相似度。
當多個種類的相似度被送來時，相似性判斷部21判斷各個種類的相似度的相似性強的方向(圖13S102)。
在這里，為了使以后的說明簡單，用第k的相似度(k∶1,…5)表示第1相似度至第5相似度，用Ct(k)(i,j)表示縱方向的第k相似度，用Cy(k)(i,j)表示橫方向的第k相似度，作為表示各種類的相似性強的方向的值， 用D(k)(k∶1,…,5)來表示。其中對于D(k)，當縱方向的相似性強時被設(shè)定為“-1”，當橫方向的相似性強時被設(shè)定為“1”，當2個方向的相似性程度相同時，被設(shè)定為“0”。
例如，相似性判斷部21當Ct(k)(i,j)＜Cy(k)(i,j)成立時，判斷縱方向的相似性強，將“-1”代入D(k),當Ct(k)(i,j)=Cy(k)(i,j)成立時，將“0”代入D(k),當Ct(k)(i,j)＞Cy(k)(i,j)成立時，判斷橫方向的相似性強，將“1”代入D(k),接著，相似性判斷部21通過這種方式判斷各種類的相似性強的方向，對該判斷結(jié)果進行加權(quán)，再進行擇多判定(以下稱為“加權(quán)擇多判定”)，從而判定插值對象空格子點的相似性強的方向(圖13S103)。
即相似性判斷部21當“判定縱方向的相似性強的種類”比“判定橫方向的相似性強的種類”多時，判定縱方向的相似性強；而當“判定橫方向的相似性強的種類”比“判定縱方向的相似性強的種類”多時，判定橫方向的相似性強。
例如，相似性判斷部21根據(jù)以下的公式11計算用于進行這種判定的評定值D(i,j)。
D(i,j)=αD(1)(i,J)+βD(2)(i,j)+γD(3)(i,j)+δD(4)(i,j)+εD(5)(i,j)…公式11其中，α、β、γ、δ、ε是正值，是各項的加權(quán)系數(shù)。在這里，在第5實施例中，是滿足α∶β∶γ∶δ∶ε=4∶4∶2∶1∶1的值。而在第1實施例至第4實施例中，α、β、γ、δ、ε是滿足α∶β∶γ∶δ∶ε=1∶1∶1∶0∶0、1∶1∶0∶0∶0、0∶1∶1∶0∶0、1∶0∶1∶0∶0的值。
相似性判斷部21對于這樣計算出的評定值D(i,j)，當D(i,j)＜0成立時，判定縱方向的相似性強；D(i,j)＞0成立時，判定橫方向的相似性強；D(i,j)=0成立時，判定2個方向的相似性的程度相同。
如上所述，在第6實施例中，對縱方向和橫方向計算第1相似度至第5相似度，判定各種類的相似性強的方向，根據(jù)對該判斷結(jié)果進行加權(quán)擇多判定，判定插值對象空格子點的相似性強的方向。
因此在第6實施例中，在公式11中，在使α∶β∶γ∶δ∶ε=4∶4∶2∶1∶1的情況下，與第5實施例同樣地，不但能減少黑白乃奎斯特條紋這樣的空間頻率高的圖像產(chǎn)生的偽色，而且能夠減少自然畫等多個種類的圖像產(chǎn)生的偽色。即根據(jù)第6實施例，可以確實地提高插值處理的精度。
在第6實施例中，例舉了5個種類的相似度(第1相似度至第5相似度)的計算的例子，但在通過加權(quán)擇多判定來判定插值對象空格子點的相似性強的方向的插值處理方法中，如果能夠計算第1相似度至第5相似度中的至少2個相似度，則可以計算任意的相似度。
例如，在通過加權(quán)擇多判定來判定插值對象空格子點的相似性強的方向的插值處理中，作為將要計算的相似度的組合，可以有“第1相似度和第2相似度(在第2實施例中)”、“第2相似度和第3相似度(在第3實施例中)”、“第1相似度和第3相似度(在第4實施例中)”、“第1相似度、第2相似度和第3相似度(在第1實施例中)”等。
這些偽色降低效果可以達到第1實施例至第4實施例的偽色降低效果。
第7實施例圖14是對應(yīng)于第7實施例至第10實施例的電子靜止圖像攝像機的功能框圖。
在圖14中，對于功能與圖1所示功能框圖相同的部分，賦予相同的符號，并省略其結(jié)構(gòu)的說明。
圖14與圖1的結(jié)構(gòu)的不同之處在于，圖14的插值處理部30、相似度計算部31和插值量計算部32，代替了圖1的插值處理部19、相似度計算部20、相似性判斷部21和插值量計算部22。
圖14的電子靜止圖像攝像機除了圖3S4(進行插值處理的步驟)，與圖1的電子靜止圖像攝像機進行相同的動作。
圖15是第7實施例的插值處理的動作流程圖。
以下參照圖14和圖15說明第7實施例的動作。第7實施例的特征在于插值處理的方法，對于其它的動作，因為與第1實施例相同，因此在這里以插值處理的動作為中心進行說明。
首先，插值處理部30與第1實施例同樣地選擇插值對象空格子點(圖15S1)、從圖像緩沖存儲器15讀取插值對象空格子點的顏色信息RB(i,j)和與插值對象空格子點相鄰的格子點的顏色信息G(i,j-1)、G(i,j+1)、G(i-1,j)、G(i+1,j)(圖15S2)。
這種從圖像緩沖存儲器15讀取的插值對象空格子點的顏色信息RB(i,j)、和與插值對象空格子點相鄰的格子點的顏色信息G(i,j-1)、G(i,j+1)、G(i-1,j)、G(i+1,j)被送給相似度計算部31。
相似度計算部31利用這種送來的格子點的顏色信息G(i,j-1)、G(i,j+1)、G(i-1,j)、G(i+1,j)，根據(jù)下述公式計算表示插值對象空格子點的周邊部分的圖像的特征的值Q(以下稱為“部分圖像特征值Q”)(圖15S3)。
Q=Q1-θ×Q2…公式12其中，在公式12中，Q1=｜(G(i,j-1)+G(i,j+1))-(G(i-1,j)+G(i+1,j))｜…公式13Q2=(C1(i,j)+C2(i,j))…公式14θ是預(yù)先確定的常數(shù)。
C1(i,j)=Ct(3)(i,j)+t1·Ct(3)(i-1,j-1)+t2·Ct(3)(i-1,j+1)+t3·Ct(3)(i+1,j-1)+t4·Ct(3)(i+1,j+1)…公式15C2(i,j)=Cy(3)(i,j)+y1·Cy(3)(i-1,j-1)+y2·Cy(3)(i-1,j+1)+y3·Cy(3)(i+1,j-1)+y4·Cy(3)(i+1,j+1)…公式16在公式15中，Ct(3){i,j)=｜G(i,j-1)-G(i,j+1)｜…公式17(與t3相同)t1、t2、t3和t4是預(yù)先確定的常數(shù)(包括全部為0的情況)在公式16中，Cy(3)(i,j)=｜G(i-1,j)-G(i+1,j)｜…公式18(與y3相同)y1、y2、y3和y4是預(yù)先確定的常數(shù)(包括全部為0的情況)即部分圖像特征值Q在“G(i,j-1)+G(i,j+1)”和“G(i-1,j)+G(i+1,j)”的差(Q1)大的情況下，說明對于與插值對象空格子點的縱方向相鄰的格子點的顏色信息的和、及與橫方向相鄰的格子點的顏色信息的和相差很大。
當C1(i,j)與C2(i,j)的和(Q2)很小時，說明在插值對象空格子點的周邊，縱方向的顏色信息的傾斜及橫方向的顏色信息的傾斜都很小。
相似度計算部31當根據(jù)上述公式計算出部分圖像特征值Q時，根據(jù)部分圖像特征值Q，判定“Q≤Qth”是否成立(圖15S4)。
Qth是預(yù)定的閾值，當部分圖像特征值Q超過閾值Qth時(Q1大而Q2小的情況)，則說明插值對象空格子點的周邊部分的圖像是黑白乃奎斯特條紋的可能性很高。
當Q≤Qth成立時，相似度計算部31利用已經(jīng)讀出的格子點的顏色信息G(i,j-1)、G(i,j+1)、G(i-1,j)和G(i+1,j)，根據(jù)下述公式計算縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)(圖15S5)。
Ct(i,j)=C1(i,j)…公式19Cy(i,j)=C2(i,j)…公式20其中，C1(i,j)和C2(i,j)是根據(jù)公式15～公式18計算出的值。
另一方面，當Q≤Qth不成立(Q＞Qth)時，相似度計算部31利用已經(jīng)讀出的格子點的顏色信息G(i,j-1)、G(i,j+1)、G(i-1,j)和G(i+1,j)，根據(jù)下述公式計算縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)(圖15S6)。
Ct(i,j)=D1(i,j)…公式21Cy(i,j)=D2(i,j)…公式22其中，在公式21中，D1(i,j)=Ct(1-4)(i,j)+u1·Ct(1-4)(i-1,j-1)+u2·Ct(1-4)(i-1,j+1)+u3·Ct(1-4)(i+1,j-1)+u4·Ct(1-4)(i+1,j+1)…公式23在公式11中，
D2(i,j)=Cy(1-4)(i,j)+v1·Cy(1-4)(i-1,j-1)+v2·Cy(1-4)(i-1,j+1)+v3·Cy(1-4)(i+1,j-1)+v4·Cy(1-4)(i+1,j+1)…公式24在公式23中，Ct(1-4)(i,j)=t｜RB(i,j)-G(i,j-1)｜+(1-t)｜RB(i,j)-G(i,j+1)｜…公式25a或Ct(1-4)(i,j)=｜t·G(i,j-1)+(1-t)·G(i,j+1)-RB(i,j)｜…公式25bu1、u2、u3、u4和t是預(yù)定的常數(shù)。在公式24中，Cy(1-4)(i,j)=y｜RB(i,j)-G(i-1,j)｜+(1-y)｜RB(i,j)-G(i+1,j)｜…公式26a或Cy(1-4)(i,j)=｜y·G(i-1,j)+(1-y)·G(i+1,j)-RB(i,j)｜…公式26bv1、v2、v3、v4和y是預(yù)定的常數(shù)。
即相似度計算部31在計算縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)時，可以根據(jù)部分圖像特征值Q的大小決定是否采用插值對象空格子點的顏色信息RB(i,j)。
相似度計算部31將這樣計算出的縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)送給插值量計算部32。
當縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j))被送來時，插值量計算部32利用已通過插值處理部30送來的格子點的顏色信息G(i,j-1)、G(i,j+1)、G(i-1,j)、G(i+1,j)，根據(jù)公式27計算插值對象空格子點的插值量G’(i,j)。
G’(i,j)={(G(i,j-1)+G(i,j+1))·(1+f(x))+(G(i-1,j)+G(i+1,j))·(1-f(x))}/4…公式27其中，x=(Cy(i,j)-Ct(i,j))/{(Cy(i,j)+Ct(i,j))·T1+T0 }…公式28當-1≤x≤1時，f(x)=xx＞1時，f(x)=1x＜-1時，f(x)=-1在這里，T1是滿足-1≤T≤1的常數(shù)，在將顏色信息表示為“從0至255”的數(shù)值(8比特)的情況下，T0是“從0至100”的常數(shù)，而且T0和T1不同時為0。例如，作為T0和T1的組合(t1,t0)，可以有(0.3,0)、(0.5,10)、(0.7,0)、(0.3,40)、(0.5,40)、(0.7,40)。
這樣，插值量計算部32將根據(jù)公式28得到的x的值作為插值對象空格子點的相似性的評定值，根據(jù)該評定值計算插值對象空格子點的插值量。在這里，“x＞0”成立時說明縱方向的相似性比橫方向的相似性強；當“x＜0”成立時，說明橫方向的相似性比縱方向的相似性強。
f(x)的圖形為圖16所示的形狀。
對于公式27，當“x＞1”成立時，由于“f(x)=1”，G’(i,j)=(G(i,j-1)+G(i,j+1))/2當“x＜-1”成立時，由于“f(x)=-1”，公式27等同于G’(i,j)=(G(i-1,j)+G(i+1,j))/2即，插值量計算部32根據(jù)判定“x＞1”是否成立來判定插值對象空格子點的縱方向的相似性的強度突出(圖15S7)，根據(jù)判定“x＜-1”是否成立判定插值對象空格子點的橫方向的相似性的強度是否突出(圖15S8)。
插值量計算部32當插值對象空格子點的縱方向的相似性的強度突出時，將與縱方向相鄰的2個格子點的顏色信息的平均值作為插值對象空格子點的插值量(圖15S9)；當插值對象空格子點的橫方向的相似性的強度突出時，將與橫方向相鄰的2個格子點的顏色信息的平均值作為插值對象空格子點的插值量(圖15S10)。
當-1≤x≤1時，公式27等同于G’(i,j)=((G(i,j-1)+G(i,j+1))/2}·{(1+x)/2}+{(G(i-1,j)+G(i+1,j))/2}·{(1-x)/2}在這里，“G(i,j-1)+G(i,j+1)/2”是與縱方向相鄰的2個格子點的顏色信息的平均值，“(1+x)/2”相當于與縱方向的相似度對應(yīng)的加權(quán)系數(shù)。而“G(i-1,j)+G(i+1,j)/2”是與橫方向相鄰的2個格子點的顏色信息的平均值，“(1-x)/2”相當于與橫方向的相似度對應(yīng)的加權(quán)系數(shù)。
即，當插值量計算部32得知任何方向的相似性的強度都不突出時，對于與插值對象空格子點的縱方向相鄰的2個格子點的顏色信息的平均值和與橫方向相鄰的2個格子點的顏色信息的平均值，根據(jù)各個方向的相似性的評定值進行加權(quán)相加計算，從而算出插值對象空格子點的插值量(圖15S11)。
插值處理部30還判定所有的空格子點的插值處理是否結(jié)束(圖15S12)。根據(jù)這種判定，一直到得知所有的空格子點的插值處理結(jié)束為止，反復(fù)進行上述處理(圖15S1以后的處理)。
如上所述，在第7實施例中，在插值對象空格子點的周邊部分的圖像限于為黑白乃奎斯特條紋這樣的圖像(與插值對象空格子點的縱方向相鄰的的2個格子點的顏色信息非常相似，與插值對象空格子點的縱方向相鄰的的2個格子點的顏色信息非常相似，且與插值對象空格子點的縱方向相鄰的的2個格子點的顏色信息和與插值對象空格子點的橫方向相鄰的的2個格子點的顏色信息差異較大的圖像)的情況下，在計算縱方向的相似度和橫方向的相似度時，可以確實地反映該插值對象空格子點的顏色信息。
因此，即使對于根據(jù)現(xiàn)有的插值處理誤判定兩個方向的相似性為均衡的圖像(實際情況是一個方向的相似性的強度突出的圖像)，可以通過第7實施例高精度地計算相似度。
在第7實施例中，在插值對象空格子點的周邊部分的圖像是沒有利用插值對象空格子點的顏色信息來計算相似度的圖像的情況下，可以只利用與插值對象空格子點相鄰的格子點的顏色信息計算相似度。
即根據(jù)第7實施例，由于能夠根據(jù)插值對象空格子點的周邊部分的圖像的特征正確地計算相似度，所以可以確實地提高插值處理的精度。
在這里說明識別圖像的特征的方法。在本發(fā)明中，識別圖像的特征的目的是識別“異常變化劇烈的部分”，在上述說明中，“Q＞Qth”成立的部分相當于“異常變化劇烈的部分”。關(guān)于識別這種圖像的特征的方法，可以有各種方法，在這里舉幾個例子。
在上述公式13中，Q1是與下述平均值的差的絕對值相當?shù)闹担磁c插值對象空格子點的縱方向相鄰的2個格子點的顏色信息的平均值、和與插值對象空格子點的橫方向相鄰的2個格子點的顏色信息的平均值的差的絕對值(的2倍)相當?shù)闹?。因此，Q1大的部分表示為黑白乃奎斯特條紋的可能性高，能夠只通過Q1來識別“異常變化劇烈的部分”。
即，可以不判定“Q＞Qth”是否成立，而通過判定“Q1＞Qth1；Q1th是常數(shù)”是否成立，來識別“異常變化劇烈的部分”。
在第7實施例中，通過判定“Q＞Qth”是否成立，來識別Q1大和Q2小的部分，但也可以不判定“Q＞Qth”是否成立，而通過判定“Q1＞Qth1且Q2＜Q2th；Q1th、＜Q2th是常數(shù)”是否成立，來進行判定。
對于“Q=Q1-θ*Q2＞Qth”，也和“Q1＞Qth1且Q2＜Q2th”為同樣的判定。
如上所述，當C1(i,j)與C2(i,j)的和(Q2)很小時，表示在插值對象空格子點的周邊，縱方向的顏色信息的傾斜和橫方向的顏色信息的傾斜都很小。在這種情況下，作為插值處理的對象的部分，很可能是沒有變化、完全為平坦的部分、或者是黑白乃奎斯特條紋的部分。
對于完全平坦的部分，即使利用與縱方向相鄰的格子點的顏色信息的平均來進行插值處理，或利用與橫方向相鄰的格子點的顏色信息的平均來進行插值處理，插值處理的結(jié)果都不會產(chǎn)生大的差異。
因此，通過判定C1(i,j)和C2(i,j)都很小，對識別包括完全平坦的部分的“異常變化劇烈的部分”不會產(chǎn)生影響。
即判定“C1(i,j)＜C1th且C2(i,j)＜C2th；C1th和C2th是常數(shù)”是否成立，來代替判定“Q＞Qth”是否成立是很有效的。
由于“Q2=C1(i,j)+C2(i,j)”，也可以用判定“C2＜Q2th2，Q2th2是常數(shù)”是否成立來替代判定“Q＞Qth”是否成立。
這樣，對于識別圖像的特征的方法，可以有各種各樣的方法，只要能夠識別“異常變化劇烈的部分”，則無論使用哪種公式都可以。
在第7實施例中，f(x)為圖16所示形狀，但當縱方向的相似性和橫方向的相似性中的任一方的相似性的強度突出時，如果能夠?qū)⑴c相似性的強度突出相鄰的的2個格子點的顏色信息的平均值作為插值對象空格子點的插值量，則f(x)可以是任意的函數(shù)。
在第7實施例中，在計算插值量時計算f(x)的值，但也可以例如在插值量計算部32內(nèi)設(shè)置查閱(lookup)表，存儲預(yù)先算出的f(x)的值，通過與插值對象空格子點的縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)相對應(yīng)，并參照查閱表，來取得f(x)的值。
為了避免計算x時使用除法，在計算出相當于分母的值之后，可以參照表將該值替換為相當于“1/分母”的值，用乘法運算計算x，也可以采用通過參照表，將分子的絕對值和分母取對數(shù)后相減，比較其與預(yù)定值的大小的方法(此時，符號另外判別)。
在第7實施例中，根據(jù)x的值判定相似性的強度突出的方向，但當例如縱方向的相似度Ct(i,j)在閾值Th以下，而橫方向的相似度Cy(i,j)超過閾值Th時，判定縱方向的相似性的強度突出；當橫方向的相似度Cy(i,j)在閾值Th以下，而縱方向的相似度Ct(i,j)超過閾值Th時，判定橫方向的相似性的強度突出。
在第7實施例中，當縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)均衡時，根據(jù)與各相似度對應(yīng)的加權(quán)系數(shù)計算插值對象空格子點的插值量G’(i,j)，但也可以根據(jù)G’(i,j)={G(i,j-1)+G(i,j+1)+G(i-1,j)+G(i+1,j)}/4或G’(i,j)=median{G(i,j-1),G(i,j+1),G(i-1,j),G(i+1,j)}來進行計算。
其中，median{}表示計算多個要素的中值的函數(shù)，在要素的個數(shù)為偶數(shù)時，取中央的2個要素的平均值。
第8實施例圖17是第8實施例的插值處理的動作流程圖。
以下參照圖17說明第8實施例的插值處理。
在與第8實施例對應(yīng)的電子靜止圖像攝像機的盒體上，設(shè)有“模式切換開關(guān)”，由操作者選擇“黑白圖像攝影模式”或“彩色圖像攝影模式”。例如，在對寫有黑色的文字的白板(white board)等被視為無彩色的被攝影對象進行攝影時，操作者通過“模式切換開關(guān)”選擇“黑白圖像攝影模式”，按下“快門(release button)”。在第8實施例中，表示“模式切換開關(guān)”的狀態(tài)的信息(以下稱為“模式信息”)通過接口部18通知給控制部10。
即，在第8實施例中，當控制部10得知快門被按下時，向圖像處理部17內(nèi)的插值處理部19通知“模式信息”，并指示進行插值處理。
當插值處理部30被控制部10指示進行插值處理時，根據(jù)“模式信息”判定是否選擇了“黑白圖像攝影模式”(圖17S1)。
當插值處理部30根據(jù)這種判定得知選擇了“黑白圖像攝影模式”時，反復(fù)進行圖17S2～S6的處理。當?shù)弥催x擇“黑白圖像攝影模式”時，反復(fù)進行圖17S7～S11的處理。
首先說明在得知選擇了“黑白圖像攝影模式”時的處理。
插值處理部30與第1實施例同樣地選擇插值對象空格子點(圖17S2)，從圖像緩沖存儲器15讀取插值對象空格子點的顏色信息RB(i,j)和與插值對象空格子點相鄰的格子點的顏色信息G(i,j-1)、G(i,j+1)、G(i-1,j)、G(i+1,j)(圖17S3)，送給相似度計算部31。
相似度計算部31利用這種送來的顏色信息，根據(jù)下述公式計算縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)。
Ct(i,j)=D1(i,j)與公式21相同Cy(i,j)=D2(i,j)與公式22相同其中，D1(i,j)和D2(i,j)是根據(jù)第7實施例的公式23～公式26計算出的值。
即，相似度計算部31利用插值對象空格子點的顏色信息RB(i,j)
和與插值對象空格子點相鄰的格子點的顏色信息G(i,j-1)、G(i,j+1)、G(i-1,j)、G(i+1,j)，計算縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)(圖17S4)。
相似度計算部31將這樣計算出的縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)送給插值量計算部21。
當縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)被送來時，插值量計算部32與第7實施例同樣地計算插值量(圖17S5相當于圖15S7～S11)。
當插值量計算部32計算出插值量時，插值處理部30判定所有的空格子點的插值處理是否結(jié)束(圖17S6)。根據(jù)這種判定，直到得知所有的空格子點的插值處理結(jié)束為止，反復(fù)進行上述處理(圖17S2以后的處理)。
以下說明當?shù)弥昂诎讏D像攝影模式”未被選擇(選擇“彩色圖像攝影模式”)時的處理。
插值處理部30與圖17S2同樣地選擇插值對象空格子點(圖17S7)、從圖像緩沖存儲器15讀取與插值對象空格子點相鄰的格子點的顏色信息G(i,j-1)、G(i,j+1)、G(i-1,j)、G(i+1,j)(圖17S8)，送給相似度計算部31。
相似度計算部31利用這種送來的顏色信息，根據(jù)下述公式計算縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)。
Ct(i,j)=C1(i,j)與公式19相同Cy(i,j)=C2(i,j)與公式20相同其中，C1(i,j)和C2(i,j)是與第7實施例(公式15～公式18)同樣計算出的值。
即，相似度計算部31利用與插值對象空格子點相鄰的格子點的顏色信息G(i,j-1)、G(i,j+1)、G(i-1,j)、G(i+1,j)，計算縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)(圖17S9)。
相似度計算部31將這樣計算出的縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)送給插值量計算部32。
當縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)被送來時，插值量計算部32與第7實施例同樣地計算插值量(圖17S9相當于圖15S7～S11)。
當插值量計算部32計算出插值量時，插值處理部30判定所有的空格子點的插值處理是否結(jié)束(圖17S6)。根據(jù)這種判定，直到得知所有的空格子點的插值處理結(jié)束為止，反復(fù)進行上述處理(圖17S7以后的處理)。
如上所述，在第8實施例中，在限于需要進行插值處理的圖像是無顏色的圖像的情況下，可以在縱方向的相似度和橫方向的相似度確實反映空格子點的顏色信息。
因此，由于能夠準確地計算被視為無顏色的圖像的相似度，所以可以確實地提高插值處理的精度。
第9實施例圖18是第9實施例的插值處理的動作流程圖。
以下參照圖18說明第9實施例的插值處理的動作。
插值處理部30與第1實施例同樣地選擇插值對象空格子點(圖17S1)、從圖像緩沖存儲器15讀取插值對象空格子點的顏色信息RB(i,j)和與插值對象空格子點相鄰的格子點的顏色信息G(i,j-1)、G(i,j+1)、G(i-1,j)、G(i+1,j)(圖17S2)，送給相似度計算部31。
相似度計算部31利用這種送來的格子點的顏色信息G(i,j-1)、G(i,j+1)、G(i-1,j)、G(i+1,j)，與第7實施例(公式12～14)同樣地計算部分圖像特征值Q(圖17S3)。
相似度計算部31利用根據(jù)上述公式15～18計算出C1(i,j)和C2(i,j)，及根據(jù)上述公式23～26計算D1(i,j)和D2(i,j)，并根據(jù)已計算出的部分圖像特征值Q，根據(jù)下述公式計算縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)。
當Q≤Qth成立時，Ct(i,j)=A2·C1(i,j)+(1-A2)·D1(i,j)Cy(i,j)=B2·C2(i,j)+(1-B2)·D2(i,j)當Q＞Qth成立時，Ct(i,j)=A1·C1(i,j)+(1-A1)·D1(i,j)Cy(i,j)=B1·C2(i,j)+(1-B1)·D2(i,j)其中，Qth是預(yù)定的閾值。
0≤A1＜A2≤1 0≤B1＜B2≤1即當Q≤Qth成立時，相似度計算部31將C1(i,j)和C2(i,j)的加權(quán)系數(shù)加大(與Q＞Qth成立時相比)，計算計算縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)(圖17S5)。
當Q＞Qth成立時，相似度計算部31將D1(i,j)和D2(i,j)的加權(quán)系數(shù)加大(Q≤Qth與成立時相比)，計算計算縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)(圖17S6)，送給插值量計算部32。
D1(i,j)和D2(i,j)是利用插值對象空格子點的顏色信息RB(i,j)和格子點的顏色信息G(i,j-1)、G(i,j+1)、G(i-1,j)、G(i+1,j)，計算出的相似度。因此，對縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)的插值對象空格子點的顏色信息RB(i,j)的加權(quán)在Q＞Qth成立時比Q≤Qth成立時大。
當縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)被送來時，插值量計算部32與第7實施例同樣地計算插值量(圖17S7相當于圖14S7～S11)。
當插值量計算部32計算出插值量時，插值處理部30判定所有的空格子點的插值處理是否結(jié)束(圖17S8)。根據(jù)這種判定，直到得知所有的空格子點的插值處理結(jié)束為止，反復(fù)進行上述處理(圖17S1以后的處理)。
如上所述，在第9實施例中，可以根據(jù)部分圖像特征值Q調(diào)節(jié)相對于縱方向的相似度和橫方向的相似度的插值對象空格子點的顏色信息的加權(quán)。
當然，識別圖像的特征的條件不限于Q，可以如第7實施例所述的那樣，使用各種各樣的條件。
因此，根據(jù)第9實施例，由于能夠根據(jù)插值對象空格子點的周邊部分的圖像的特征正確地計算相似度，所以可以確實地提高插值處理的精度。
第10實施例圖19是第10實施例的插值處理的動作流程圖。
以下參照圖19說明第8實施例的插值處理。
在與第10實施例對應(yīng)的電子靜止圖像攝像機的盒體上，與第8實施例同樣地，設(shè)有“模式切換開關(guān)”，由操作者選擇“黑白圖像攝影模式”或“彩色圖像攝影模式”。表示“模式切換開關(guān)”的狀態(tài)的信息(以下稱為“模式信息”)通過接口部18通知給控制部10。
即，在第10實施例中，當控制部10得知快門被按下時，向圖像處理部17內(nèi)的插值處理部30通知“模式信息”，并指示進行插值處理。
當插值處理部30被控制部10指示進行插值處理時，根據(jù)“模式信息”判定是否選擇了“黑白圖像攝影模式”(圖19S1)。將該判定結(jié)果通知相似度計算部31。
相似度計算部31根據(jù)上述判定結(jié)果，將計算縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度時Cy(i,j)使用的加權(quán)系數(shù)按如下進行設(shè)定。
在第10實施例中，設(shè)計算縱方向的相似度Ct(i,j)時的C1(i,j)的加權(quán)系數(shù)為A，設(shè)D1(i,j)的加權(quán)系數(shù)為(1-A)。設(shè)計算橫方向的相似度Cy(i,j)時的C2(i,j)的加權(quán)系數(shù)為B，設(shè)D2(i,j)的加權(quán)系數(shù)為(1-B)。
相似度計算部31在“黑白圖像攝影模式”被選擇時，設(shè)A=A1B=B1當未選擇“黑白圖像攝影模式”時(選擇了“彩色圖像攝影模式”時)，設(shè)A=A2B=B2其中0≤A1＜A2≤1 0≤B1＜B2≤1即當“黑白圖像攝影模式”被選擇時，相似度計算部20使D1(i,j)和D2(i,j)的加權(quán)系數(shù)(與“彩色圖像攝影模式”被選擇時相比)為較大的值(圖19S2)。
另一方面，當“彩色圖像攝影模式”被選擇時，相似度計算部20使C1(i,j)和C2(i,j)的加權(quán)系數(shù)(與“黑白圖像攝影模式”被選擇時相比)為較大的值(圖19S3)。
當計算縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)時使用的加權(quán)系數(shù)被設(shè)定時，插值處理部30選擇與第1實施例相同的插值對象空格子點(圖19S4)，讀出插值對象空格子點的顏色信息RB(i,j)和與插值對象空格子點相鄰的格子點的顏色信息G(i,j-1)、G(i,j+1)、G(i-1,j)、G(i+1,j)(圖19S5)送給相似度計算部31。
相似度計算部31利用這種送來的顏色信息，與第7實施例(公式15～公式18，公式23～公式26)同樣地計算C1(i,j)、E1(i,j)、C2(i,j)和E1(i,j)。
相似度計算部31根據(jù)上述加權(quán)系數(shù)A將C1(i,j)和E1(i,j)加權(quán)相加，計算出縱方向的相似度Ct(i,j)，并根據(jù)上述加權(quán)系數(shù)B將C2(i,j)和E2(i,j)加權(quán)相加，計算出橫方向的相似度Cy(i,j)(圖19S6)。
即相似度計算部31根據(jù)下述公式計算縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)。
Ct(i,j)=A·C1(i,j)+(1-A)·E1(i,j)Cy(i,j)=B·C2(i,j)+(1-B)·E2(i,j)相似度計算部31將這樣計算出的縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)送給插值量計算部32。
D1(i,j)和D2(i,j)利用插值對象空格子點的顏色信息RB(i,j)和與插值對象空格子點相鄰的格子點的顏色信息G(i,j-1)、G(i,j+1)、G(i-1,j)、G(i+1,j)來計算。因此，對縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)的插值對象空格子點的顏色信息RB(i,j)的加權(quán)，當“黑白圖像攝影模式”被選擇(A和B的值小時)時比“彩色圖像攝影模式”被選擇(A和B的值大時)時的值大。
當縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)被送來時，插值量計算部32與第7實施例同樣地計算插值量(圖19S7相當于圖14S7～S11)。
當插值量計算部32計算出插值量時，插值處理部30判定所有的空格子點的插值處理是否結(jié)束(圖19S8)。根據(jù)這種判定，直到得知所有的空格子點的插值處理結(jié)束為止，反復(fù)進行上述處理(圖19S4以后的處理)。
如上所述，在第10實施例中，在限于需要進行插值處理的圖像是無顏色的圖像的情況下，可以使對縱方向的相似度Ct(i,j)和橫方向的相似度Cy(i,j)的插值對象空格子點的顏色信息RB(i,j)的加權(quán)變大。
因此，根據(jù)第10實施例，由于能夠準確地計算被視為無顏色的圖像的相似度，所以可以確實地提高插值處理的精度。
第11實施例圖20是第11的實施例的功能框圖。
第11實施例采用“記錄插值處理程序的記錄媒體”，相當于用個人計算機進行插值處理。
在圖20中，對于功能與圖1和圖14所示功能框圖相同的部分，賦予同一符號表示，并省略結(jié)構(gòu)的說明。
圖20所示電子靜止圖像攝像機50與圖1和圖14的結(jié)構(gòu)的不同點在于，用控制部51和圖像處理部52來代替控制部10和圖像處理部17，以及設(shè)有與控制部51和圖像處理部52的輸出連接的存儲器卡驅(qū)動器53。
在圖20中，個人計算機60具有CPU61、存儲器卡驅(qū)動器62和圖像存儲器63。
CPU61與存儲器卡驅(qū)動器62和圖像存儲器63連接。存儲器卡驅(qū)動器62的輸出與CPU61和圖像存儲器63連接，CPU61的輸出與存儲器卡驅(qū)動器62及圖像存儲器63連接，圖像存儲器63的輸出與存儲器卡驅(qū)動器62和CPU61連接。
存儲在CD-ROM64中的插值處理程序被預(yù)先安裝在CPU61中。
圖21是第11實施例的動作流程圖。
以下參照圖20和圖21說明第11實施例動作。
首先說明電子靜止圖像攝像機60的動作。
電子靜止圖像攝像機60內(nèi)的攝像單元13與上述各實施例同樣地生成信號電荷，而且，攝像單元13掃描這樣生成的信號電荷，生成圖像信號，送給A/D變換部14。
A/D變換部14將送來的圖像信號進行A/D變換，生成圖像數(shù)據(jù)(圖21S1)。這樣生成的圖像數(shù)據(jù)被暫時存儲在圖像緩沖存儲器15內(nèi)(圖21S2)。
灰度變換部16也可以對存儲在圖像緩沖存儲器15中的圖像數(shù)據(jù)進行灰度變換(log化和γ變換等)。
上述處理(圖像數(shù)據(jù)的生成和存儲)由控制部51根據(jù)時鐘控制反復(fù)進行。
控制部51通過接口部18判斷設(shè)在電子靜止圖像攝像機50的盒體上的快門(未圖示)是否被按下(圖21S3)。
當控制部51通過這樣的判斷得知快門未被按下時，上述時鐘控制指示反復(fù)進行圖像數(shù)據(jù)的生成(圖3S1)和存儲(圖3S2)的處理。
另一方面，當控制部51得知快門被按下時，指示圖像處理部52和存儲器卡驅(qū)動器53將存放在圖像緩沖存儲器15中的圖像數(shù)據(jù)存儲在存儲器卡54中(圖21S4)。
圖像處理部52對存儲在圖像緩沖存儲器15中的圖像數(shù)據(jù)進行解決攝像單元13固有的問題(例如暗電平等)的調(diào)節(jié)(在這里不進行插值處理)，送給存儲器卡驅(qū)動器53。
存儲器卡驅(qū)動器53將圖像數(shù)據(jù)以圖像文件的形式存儲在存儲器卡54中，并設(shè)置位于圖像文件的標題部的“插值請求標記”(表示圖像數(shù)據(jù)需要進行插值處理的標記)。
在電子靜止圖像攝像機50的盒體上設(shè)有“黑白圖像攝影模式”和“彩色圖像攝影模式”的“模式切換開關(guān)”時，控制部51通過接口部18取得表示快門被按下時的“模式切換開關(guān)”的狀態(tài)的信息。
控制部51將取得的“模式信息”通過存儲器卡驅(qū)動器53存儲在圖像文件的標題部。
下面說明個人計算機60的動作。
在個人計算機60中，當安裝上記錄有圖像文件的存儲器卡54時，CPU61通過存儲器卡驅(qū)動器62讀出圖像文件的標題部(圖21S5)。
CPU61當讀出圖像文件的標題部時，判定“插值請求標記”是否存在(圖21S6)。
一旦當CPU61根據(jù)此判定得知“插值請求標記”存在，則通過存儲器卡驅(qū)動器62讀出圖像數(shù)據(jù)，存儲在圖像存儲器63中(圖21S7)。
CPU61對存儲在圖像存儲器63的圖像數(shù)據(jù)進行插值處理(圖21S8)。
CPU61進行的插值處理在上述各實施例中圖1和圖14的圖像處理部17進行的插值處理相同，因此在此省略說明。
CPU61在進行與第8實施例和第10實施例同樣的插值處理時，從圖像文件的標題部讀出上述“模式信息”，判定是否選擇了“黑白圖像攝影模式”。
CPU61在插值處理結(jié)束時，將進行了插值處理的圖像數(shù)據(jù)通過存儲器卡驅(qū)動器62再次存儲在存儲器卡54(圖21S9)。也可以由操作者通過個人計算機60的輸入裝置60(例如鍵盤等)選擇是否將進行了插值處理的圖像數(shù)據(jù)存儲在存儲器卡54中。
即在第11實施例中，可以由個人計算機60可靠地進行與上述各實施例相同的插值處理。
因此，根據(jù)第11實施例，由于能夠與上述各實施例同樣地計算相似度，所以可以可靠地提高插值處理的精度。
在第11實施例中，個人計算機60是通過存儲器卡54得到需要進行插值處理的圖像數(shù)據(jù)，但對于這種取得圖像數(shù)據(jù)的方法，可以采用任何的方法。
例如，當將本發(fā)明用于具有通信手段的個人計算機時，能夠?qū)νㄟ^該通信手段得到的圖像數(shù)據(jù)進行插值處理。
權(quán)利要求
1．一種插值處理裝置，對由攝像單元生成的圖像進行計算與各個空格子點的第1顏色成分的顏色信息相當?shù)牟逯盗康牟逯堤幚?，該攝像單元由輸出空間頻率最高的第1顏色成分的顏色信息的格子點和不輸出第1顏色成分的顏色信息而輸出空間頻率比第1顏色成分低的第2顏色成分或第3顏色成分的顏色信息的多個空格子點2維排列而形成，其特征在于，包括相似度計算裝置，利用上述第1顏色成分至上述第3顏色成分的3種顏色的顏色信息，計算作為插值處理的對象的每個插值對象空格子點的多個方向的相似度；相似性判定裝置，根據(jù)上述相似度計算裝置計算出的多個方向的相似度，判定上述每個插值對象空格子點的相似性強的方向；插值量計算裝置，根據(jù)上述相似性判定裝置的判斷結(jié)果，計算每個上述插值對象空格子點的插值量。
2．根據(jù)權(quán)利要求1記載的插值處理裝置，其特征在于，上述相似度計算裝置根據(jù)從上述插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的上述第1顏色成分至上述第3顏色信息，計算在上述多個方向上的“使用上述第1顏色成分的顏色信息和上述第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“使用上述第1顏色成分的顏色信息和上述第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”的2種相似度成分，根據(jù)這2種相似度成分計算上述相似度。
3．根據(jù)權(quán)利要求1記載的插值處理裝置，其特征在于，上述相似度計算裝置根據(jù)從上述插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的上述第1顏色成分至上述第3顏色信息，計算在上述多個方向上的將(a)“使用上述第1顏色成分的顏色信息和上述第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“使用上述第1顏色成分的顏色信息和上述第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”的2種相似度成分；和(b)“只使用上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少一種相似度成分合在一起的3種以上的相似度成分，根據(jù)該3種以上的相似度成分計算上述相似度。
4．一種插值處理裝置，對由攝像單元生成的圖像進行計算與各個空格子點的第1顏色成分的顏色信息相當?shù)牟逯盗康牟逯堤幚?，該攝像單元由輸出空間頻率最高的第1顏色成分的顏色信息的格子點、和不輸出第1顏色成分的顏色信息而輸出空間頻率比第1顏色成分低的第2顏色成分或第3顏色成分的顏色信息的多個空格子點2維排列而形成，其特征在于，包括相似度計算裝置，按照下述方式計算作為插值處理的對象的每個插值對象空格子點在多個方向上的相似度；相似性判定裝置，根據(jù)上述相似度計算裝置計算出的多個方向的相似度，判定上述每個插值對象空格子點的相似性強的方向；插值量計算裝置，根據(jù)上述相似性判定裝置的判斷結(jié)果，計算每個上述插值對象空格子點的插值量；上述相似度計算裝置根據(jù)從上述插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的上述第1顏色成分至上述第3顏色信息，計算在上述多個方向的將下述(a)、(b)合在一起的2種以上的相似度成分，(a)“使用輸出與上述插值對象空格子點的顏色成分不同的顏色成分的空格子點的顏色信息、和上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”；(b)“只使用上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少一種相似度成分，根據(jù)該2種以上的相似度成分計算上述相似度。
5．一種插值處理裝置，對由攝像單元生成的圖像進行計算與各個空格子點的第1顏色成分的顏色信息相當?shù)牟逯盗康牟逯堤幚恚摂z像單元由輸出空間頻率最高的第1顏色成分的顏色信息的格子點、和不輸出第1顏色成分的顏色信息而輸出空間頻率比第1顏色成分低的第2顏色成分或第3顏色成分的顏色信息的多個空格子點2維排列而構(gòu)成，其特征在于，包括相似度計算裝置，按照下述方式計算作為插值處理的對象的每個插值對象空格子點在多個方向上的相似度；相似性判定裝置，根據(jù)上述相似度計算裝置計算出的多個方向的相似度，判定上述每個插值對象空格子點的相似性強的方向；插值量計算裝置，根據(jù)上述相似性判定裝置的判斷結(jié)果，計算每個上述插值對象空格子點的插值量；上述相似度計算裝置根據(jù)從上述插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的上述第1顏色成分至上述第3顏色信息，計算在上述多個方向的將下述(a)、(b)合在一起的2種以上的相似度成分，(a)“使用上述插值對象空格子點的顏色信息和上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”，和(b)“只使用上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少一種相似度成分，根據(jù)該2種以上的相似度成分計算上述相似度，根據(jù)a1｜G1-A2｜+a2｜G3-A2｜計算“使用了上述插值對象空格子點的顏色信息和上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”，其中，G1、G3是夾持上述插值對象空格子點的位于同一直線的2個格子點的顏色信息，A2是上述插值對象空格子點的顏色信息，a1、a2是常數(shù)，a1、a2中的至少一個不為0。
6．根據(jù)權(quán)利要求2至5的任一項所述的插值處理裝置，其特征在于，上述相似度計算裝置通過將對上述多個方向計算出的多個種類的相似度成分在每個相同方向上加權(quán)相加來進行組合，來計算上述插值對象空格子點的多個方向的相似度。
7．一種插值處理裝置，對由攝像單元生成的圖像進行計算與各個空格子點的第1顏色成分的顏色信息相當?shù)牟逯盗康牟逯堤幚?，該攝像單元由輸出空間頻率最高的第1顏色成分的顏色信息的格子點、和不輸出第1顏色成分的顏色信息而輸出空間頻率比第1顏色成分低的第2顏色成分或第3顏色成分的顏色信息的多個空格子點2維排列而構(gòu)成，其特征在于，包括相似度計算裝置，根據(jù)從作為插值處理的對象的插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的上述第1顏色成分至上述第3顏色信息，計算作為上述每個插值對象空格子點的多個方向的相似度的、下述種類中至少2種的相似度，即“使用上述第1顏色成分的顏色信息和上述第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“使用上述第1顏色成分的顏色信息和上述第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少2種相似度；相似性判定裝置，在上述相似度計算裝置對上述每個插值對象空格子點計算出的多個方向的多個種類的上述相似度中，在各個方向比較同一種類的上述相似度的大小，確定各個種類的相似性強的方向，根據(jù)某個方向占據(jù)了多數(shù)，判定與上述插值對象空格子點相似性強的方向；插值量計算裝置，根據(jù)上述相似性判定裝置的判斷結(jié)果，計算上述每個插值對象空格子點的插值量。
8．一種插值處理裝置，對由攝像單元生成的圖像進行計算與各個空格子點的第1顏色成分的顏色信息相當?shù)牟逯盗康牟逯堤幚?，該攝像單元由輸出空間頻率最高的第1顏色成分的顏色信息的格子點、和不輸出第1顏色成分的顏色信息而輸出空間頻率比第1顏色成分低的第2顏色成分或第3顏色成分的顏色信息的多個空格子點2維排列而構(gòu)成，其特征在于，包括相似度計算裝置，根據(jù)從作為插值處理的對象的插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的顏色信息，計算作為上述每個插值對象空格子點的多個方向的相似度的、下述2種相似度成分中的至少一種相似度成分，即“使用上述插值對象空格子點的顏色信息和上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少1種相似度，根據(jù)該至少一種相似度成分，計算上述每個插值對象空格子點的多個方向上的相似度；相似性判定裝置，根據(jù)上述相似度計算裝置計算出的多個方向的相似度，判定上述每個插值對象空格子點的相似性強的方向；插值量計算裝置，根據(jù)上述相似性判定裝置的判斷結(jié)果，計算上述每個插值對象空格子點的插值量，上述相似度計算裝置提取上述插值對象空格子點的周邊部分的圖像的特征，在上述2個種類的相似度成分中，計算根據(jù)該特征確定的1個種類的相似度成分，將該1個種類的相似度成分作為上述相似度，或計算上述2個種類的相似度，根據(jù)該特征改變該2個種類的相似度成分的加權(quán)比例并進行加權(quán)相加，算出上述相似度。
9．一種插值處理裝置，對由攝像單元生成的圖像進行計算與各個空格子點的第1顏色成分的顏色信息相當?shù)牟逯盗康牟逯堤幚?，該攝像單元由輸出空間頻率最高的第1顏色成分的顏色信息的格子點、和不輸出第1顏色成分的顏色信息而輸出空間頻率比第1顏色成分低的第2顏色成分或第3顏色成分的顏色信息的多個空格子點2維排列而構(gòu)成，其特征在于，包括相似度計算裝置，根據(jù)從作為插值處理的對象的插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的顏色信息，計算作為上述每個插值對象空格子點的多個方向的相似度的、下述2種相似度成分中的至少1種相似度成分，即“使用上述插值對象空格子點的顏色信息和上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少1種相似度成分，根據(jù)該至少一種相似度成分，計算上述每個插值對象空格子點的多個方向上的相似度；相似性判定裝置，根據(jù)上述相似度計算裝置計算出的多個方向的相似度，判定與上述插值對象空格子點相似性強的方向；插值量計算裝置，根據(jù)上述相似性判定裝置的判斷結(jié)果，計算上述每個插值對象空格子點的插值量；接口裝置，接收第1指示或第2指示，其中，第1指示表示計算上述2個種類的相似度成分中任一種的相似度成分，第2指示表示在對該2個種類的相似度成分進行加權(quán)相加運算時的加權(quán)系數(shù)，上述相似度計算裝置在上述接口裝置接收第1指示時，計算對應(yīng)于第1指示的1個種類的相似度成分，作為上述相似度；在上述接口裝置接收第2指示時，根據(jù)第2指示將上述2個種類的相似度成分加權(quán)相加，計算上述相似度。
10．根據(jù)權(quán)利要求8所述的插值處理裝置，其特征在于，上述相似度計算裝置在下述情況下，即在插值對象空格子點相互垂直的2個方向中，位于第1方向的多個格子點的顏色信息非常相似，位于第2方向的多個格子點的顏色信息非常相似，且位于第1方向的格子點的顏色信息和位于第2方向的格子點的顏色信息相差很大的情況下，計算“使用插值對象空格子點的顏色信息和第1顏色成分的顏色信息的相似度”。
11．根據(jù)權(quán)利要求1至10的任一項所述的插值處理裝置，其特征在于，上述相似度計算裝置計算包括位于插值對象空格子點的附近的空格子點的相似度成分的值，作為插值對象空格子點的相似度。
12．根據(jù)權(quán)利要求1至6,8至11的任一項所述的插值處理裝置，其特征在于，上述相似性判定裝置在進行相似性強的方向的判定時，判定各個方向間的相似度的差異是否超過預(yù)定的閾值，對于該差異未超過該閾值的方向，判定相似性的程度相同。
13．根據(jù)權(quán)利要求1至12的任一項所述的插值處理裝置，其特征在于，上述插值量計算裝置在上述相似性判定裝置判定上述多個方向中，在某個方向的相似性強度突出時，以及將位于突出方向的2個格子點的顏色信息的值的平均值作為插值量，判定對多個方向的相似性均衡時，通過計算位于某個方向的2個格子點的顏色信息的值的平均值以外的方法來確定插值量。
14．一種記錄媒體，用于記錄在計算機中運行的插值處理程序，該插值處理是對由攝像單元生成的圖像進行計算與各個空格子點的第1顏色成分的顏色信息相當?shù)牟逯盗康牟逯堤幚恚摂z像單元由輸出空間頻率最高的第1顏色成分的顏色信息的格子點和不輸出第1顏色成分的顏色信息而輸出空間頻率比第1顏色成分低的第2顏色成分或第3顏色成分的顏色信息的多個空格子點2維排列而形成，其特征在于，包括相似度計算步驟，利用上述第1顏色成分至上述第3顏色成分的3種顏色的顏色信息，計算作為插值處理的對象的每個插值對象空格子點的多個方向的相似度；相似性判定步驟，根據(jù)上述相似度計步驟計算出的多個方向的相似度，判定上述每個插值對象空格子點的相似性強的方向；插值量計算步驟，根據(jù)上述相似性判定步驟的判斷結(jié)果，計算每個上述插值對象空格子點的插值量。
15．一種記錄媒體，用于記錄在計算機中運行的插值處理程序，該插值處理是對由攝像單元生成的圖像進行計算與各個空格子點的第1顏色成分的顏色信息相當?shù)牟逯盗康牟逯堤幚?，該攝像單元由輸出空間頻率最高的第1顏色成分的顏色信息的格子點和不輸出第1顏色成分的顏色信息而輸出空間頻率比第1顏色成分低的第2顏色成分或第3顏色成分的顏色信息的多個空格子點2維排列而形成，其特征在于，包括相似度計算步驟，按照下述方式計算作為插值處理的對象的每個插值對象空格子點在多個方向上的相似度；相似性判定步驟，根據(jù)上述相似度計算步驟計算出的多個方向的相似度，判定上述每個插值對象空格子點的相似性強的方向；插值量計算步驟，根據(jù)上述相似性判定步驟的判斷結(jié)果，計算每個上述插值對象空格子點的插值量；上述相似度計算步驟根據(jù)從上述插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的上述第1顏色成分至上述第3顏色信息，計算在上述多個方向的將下述(a)、(b)合在一起的2種以上的相似度成分，(a)“使用輸出與上述插值對象空格子點的顏色成分不同的顏色成分的空格子點的顏色信息、和上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”；(b)“只使用上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少一種相似度成分，根據(jù)該2種以上的相似度成分計算上述相似度。
16．一種記錄媒體，用于記錄在計算機中運行的插值處理程序，該插值處理是對由攝像單元生成的圖像進行計算與各個空格子點的第1顏色成分的顏色信息相當?shù)牟逯盗康牟逯堤幚?，該攝像單元由輸出空間頻率最高的第1顏色成分的顏色信息的格子點和不輸出第1顏色成分的顏色信息而輸出空間頻率比第1顏色成分低的第2顏色成分或第3顏色成分的顏色信息的多個空格子點2維排列而形成，其特征在于，包括相似度計算步驟，按照下述方式計算作為插值處理的對象的每個插值對象空格子點在多個方向上的相似度；相似性判定步驟，根據(jù)上述相似度計算步驟計算出的多個方向的相似度，判定上述每個插值對象空格子點的相似性強的方向；插值量計算步驟，根據(jù)上述相似性判定步驟的判斷結(jié)果，計算每個上述插值對象空格子點的插值量；上述相似度計算步驟根據(jù)從上述插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的上述第1顏色成分至上述第3顏色信息，計算在上述多個方向的將下述(a)、(b)合在一起的2種以上的相似度成分，(a)“使用上述插值對象空格子點的顏色信息和上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”，和(b)“只使用上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少一種相似度成分，根據(jù)該2種以上的相似度成分計算上述相似度，根據(jù)a1｜G1-A2｜+a2｜G3-A2｜計算“使用了上述插值對象空格子點的顏色信息和上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”，其中，G1、G3是夾持上述插值對象空格子點的位于同一直線的2個格子點的顏色信息，A2是上述插值對象空格子點的顏色信息，a1、a2是常數(shù)，a1、a2中的至少一個不為0。
17．一種記錄媒體，用于記錄在計算機中運行的插值處理程序，該插值處理是對由攝像單元生成的圖像進行計算與各個空格子點的第1顏色成分的顏色信息相當?shù)牟逯盗康牟逯堤幚?，該攝像單元由輸出空間頻率最高的第1顏色成分的顏色信息的格子點和不輸出第1顏色成分的顏色信息而輸出空間頻率比第1顏色成分低的第2顏色成分或第3顏色成分的顏色信息的多個空格子點2維排列而形成，其特征在于，包括相似度計算步驟，根據(jù)從作為插值處理的對象的插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的上述第1顏色成分至上述第3顏色信息，計算作為上述每個插值對象空格子點的多個方向的相似度的、下述種類中至少2種的相似度，即“使用上述第1顏色成分的顏色信息和上述第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“使用上述第1顏色成分的顏色信息和上述第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第2顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第3顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少2種相似度；相似性判定步驟，在上述相似度計算步驟對上述每個插值對象空格子點計算出的多個方向的多個種類的上述相似度中，在各個方向比較同一種類的上述相似度的大小，確定各個種類的相似性強的方向，根據(jù)某個方向占據(jù)了多數(shù)，判定與上述插值對象空格子點相似性強的方向；插值量計算步驟，根據(jù)上述相似性判定步驟的判斷結(jié)果，計算上述每個插值對象空格子點的插值量。
18．一種記錄媒體，用于記錄在計算機中運行的插值處理程序，該插值處理是對由攝像單元生成的圖像進行計算與各個空格子點的第1顏色成分的顏色信息相當?shù)牟逯盗康牟逯堤幚?，該攝像單元由輸出空間頻率最高的第1顏色成分的顏色信息的格子點和不輸出第1顏色成分的顏色信息而輸出空間頻率比第1顏色成分低的第2顏色成分或第3顏色成分的顏色信息的多個空格子點2維排列而形成，其特征在于，包括相似度計算步驟，根據(jù)從作為插值處理的對象的插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的顏色信息，計算作為上述每個插值對象空格子點的多個方向的相似度的、下述2種相似度成分中的至少一種相似度成分，即“使用上述插值對象空格子點的顏色信息和上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少1種相似度，根據(jù)該至少一種相似度成分，計算上述每個插值對象空格子點的多個方向上的相似度；相似性判定步驟，根據(jù)上述相似度計算步驟計算出的多個方向的相似度，判定上述每個插值對象空格子點的相似性強的方向；插值量計算步驟，根據(jù)上述相似性判定步驟的判斷結(jié)果，計算上述每個插值對象空格子點的插值量，上述相似度計算步驟提取上述插值對象空格子點的周邊部分的圖像的特征，在上述2個種類的相似度成分中，計算根據(jù)該特征確定的1個種類的相似度成分，將該1個種類的相似度成分作為上述相似度，或計算上述2個種類的相似度，根據(jù)該特征改變該2個種類的相似度成分的加權(quán)比例并進行加權(quán)相加，算出上述相似度。
19．一種記錄媒體，用于記錄在計算機中運行的插值處理程序，該插值處理是對由攝像單元生成的圖像進行計算與各個空格子點的第1顏色成分的顏色信息相當?shù)牟逯盗康牟逯堤幚恚摂z像單元由輸出空間頻率最高的第1顏色成分的顏色信息的格子點和不輸出第1顏色成分的顏色信息而輸出空間頻率比第1顏色成分低的第2顏色成分或第3顏色成分的顏色信息的多個空格子點2維排列而形成，其特征在于，包括相似度計算步驟，根據(jù)從作為插值處理的對象的插值對象空格子點和從位于該插值對象空格子點附近的格子點和空格子點輸出的顏色信息，計算作為上述每個插值對象空格子點的多個方向的相似度的、下述2種相似度成分中的至少1種相似度成分，即“使用上述插值對象空格子點的顏色信息和上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”和“只使用上述第1顏色成分的顏色信息的相似度成分”中的至少1種相似度成分，根據(jù)該至少一種相似度成分，計算對上述每個插值對象空格子點的多個方向的相似度；接口步驟，接收第1指示或第2指示，其中，第1指示表示計算上述2個種類的相似度成分中任一種的相似度成分，第2指示表示在對該2個種類的相似度成分進行加權(quán)相加運算時的加權(quán)系數(shù)，上述相似度計算步驟在上述接口步驟接收第1指示時，計算對應(yīng)于第1指示的1個種類的相似度成分，作為上述相似度；在上述接口步驟接收第2指示時，根據(jù)第2指示將上述2個種類的相似度成分加權(quán)相加，計算上述相似度。
全文摘要
一種插值處理裝置,對由攝像單元生成的圖像進行計算與各個空格子點的第1顏色成分的顏色信息相當?shù)牟逯盗康牟逯堤幚?該攝像單元由輸出空間頻率最高的第1顏色成分的顏色信息的格子點和不輸出第1顏色成分的顏色信息而輸出空間頻率比第1顏色成分低的第2顏色成分或第3顏色成分的顏色信息的多個空格子點2維排列而形成,包括:相似度計算裝置,利用第1顏色成分至第3顏色成分的3種顏色的顏色信息,計算作為插值處理的對象的每個插值對象空格子點的多個方向的相似度;相似性判定裝置,根據(jù)相似度計算裝置計算出的多個方向的相似度,判定每個插值對象空格子點的相似性強的方向;插值量計算裝置,根據(jù)相似性判定裝置的判斷結(jié)果,計算每個插值對象空格子點的插值量。
文檔編號H04N9/07GK1304617SQ99806919
公開日2001年7月18日 申請日期1999年5月31日 優(yōu)先權(quán)日1998年6月1日
發(fā)明者石賀健一, 歌川健 申請人:株式會社尼康