专利名称：图像处理设备和方法以及程序的制作方法
技术领域：
本发明涉及图像处理设备和方法以及程序，更具体地，本发明涉及用 于检测图像的模糊状态的图像处理设备和方法以及程序。
背景技术：
迄今为止，已经提出了这样的方法利用小波变换，提取构成图像中 的边缘的像素(在下文中称为边缘点)，并分析所提取的边缘点的类型， 以便检测模糊度，所ii^糊度是表示图像的模糊状态的指标(例如，参照 作者为Hanghang Tong, Mingjing Li, Hongjiang Zhang和Changshui Zhang的 "Blur Detection for Digital Images Using Wavelet Transform", Multimedia and Expo, 2004. ICME '04. 2004 IEEE International Conference on, 2004年6月27-30日，第17-20页)。
发明内容
顺便提及，在图像中包括的边缘的量(在下文中也称为边缘量)很大 程度上取决于诸如景色或人脸之类的对象类型而变化。例如，在诸如AJt 图案或建筑结构之类的包括很多紋理的图像中边缘量大，而在诸如自然景 色或人脸之类的包括不多故理的图4象中边缘量小。
但是，根据在"Blur Detection for Digital Images Using Wavelet Transform"中公开的发明，由于利用固定的参数来规则地提取边缘点， 并且通过分析所提取的边缘点iM^测模糊度，因此，取决于图像中包括的
5边缘量而产生了模糊度的检测精确度的波动。例如，对于包括不多紋理的 真有小边缘量的图像，难以提取足够量的边缘点，结果，存在模糊度的检 测精确度降低的倾向。
考虑到上述情况而进行了本发明，期望实现以更高的精确度对图像的 模糊状态的检测。
根据本发明的实施例，提供了一种图l象处理诏:备，该图4象处理i殳备被 配置用于提取作为构成图〗象中的边缘的l象素的边缘点、对在所提取的边缘 点中是否产生模糊进行分析、以及基于分析结果来检测图像的模糊状态， 该图像处理设备包括边缘强度检测装置，适用于以具有预定尺寸的块为 单位来检测图像的边缘的强度；参数调整装置，适用于调整边缘基准值和 提取基准值，并且还随着动态范围越大而将边缘基准值和提取基准值的初 始值设置为越大的值，其中所述边缘基准值用于判定是否是边缘点，所述 提取基准值用于判定边缘点的提取量是否合适，而所述动态范围是图像的 边缘强度的最大值和最小值之间的差；边缘点提取装置，适用于提取边缘 块中的像素作为边缘点，所述边缘块是其中所检测到的边缘强度等于或大 于边缘基准值的块；以及提取量判定装置，适用于通过与4^取基准值之间 的比较来判定边缘点的提取量是否合适，其中M调整装置重复执行朝着 边缘点的提取量变得合适的方向来调整边缘基准值的处理，直到判定了边 缘点的提取量合适，并且边缘点提取装置重复执行基于由M调整装置调 整后的边缘基准值来提取用于检测图像的模糊状态的边缘点的处理，直到 判定了边缘点的提取量合适。
在根据本发明的实施例的图像处理设备中，边缘强度检测装置可以基 于所述块中的像素之间的像素值差值来检测图像的边缘强度。
在根据本发明的实施例的图像处理设备中，边缘强度检测装置可以以 尺寸不同的多个块为单位来检测图像的边缘强度，并且边缘点提取装置可 以提取包括在至少一个边缘块中的像素作为边缘点。
在根据本发明的实施例的图像处理设备中，边缘强度检测装置可以以 具有第 一尺寸的块为单位^^r测图像的边缘强度，还通过检测第 一平均化 图像的边缘强度来以具有不同于第 一尺寸的第二尺寸的块为单位检测图 像的边缘强度，并且还通过检测第二平均化图像的边缘强度来以具有不同 于第一尺寸和第二尺寸的第三尺寸的块为单位检测图像的边缘强度，其中 所述第 一平均化图像由通过以具有第 一尺寸的块为单位将图像划分成具 有第一尺寸的块而获得的相应块中的^象素的平均值组成，所述第二平均化图像由通过以具有第 一尺寸的块为单位将第 一平均化图像划分成具有第 一尺寸的块而获得的相应块中的像素的平均值组成。
根据本发明的实施例，提供了 一种用于图像处理设备的图像处理方 法，该图像处理设备被配置用于提取作为构成图像中的边缘的像素的边缘 点、对在所提取的边缘点中是否产生模糊进行分析、以及基于分析结果来
检测图像的模糊状态，该图像处理方法包括以下步骤以具有预定尺寸的 块为单位来检测图像的边缘的强度；随着动态范围越大而将边缘基准值和 提取基准值的初始值设置为越大的值，其中所述边缘基准值用于判定是否 是边缘点，所述提取基准值用于判定边缘点的提取量是否合适，而所述动 态范围是图像的边缘强度的最大值和最小值之间的差；提取边缘块中的像 素作为边缘点，所述边缘块是其中所检测到的边缘强度等于或大于边缘基 准值的块；通过与提取基准值之间的比较来判定边缘点的提取量是否合 适；以及重复以下处理，直到判定了边缘点的提取量合适朝着边缘点的 提取量变得合适的方向来调整边缘基准值的处理，以及基于调整后的边缘 基准值来提取用于检测图像的模糊状态的边缘点的处理。
根据本发明的实施例，提供了 一种指示计算机执行以下处理的程序 提取作为构成图像中的边缘的像素的边缘点、对在所提取的边缘点中是否 产生模糊进行分析、以絲于分析结果錄测图像的模糊状态，所述程序 指示计算机执行包括以下步骤的处理以具有预定尺寸的块为单位来检测 图像的边缘的强度；随着动态范围越大而将边缘基准值和提取基准值的初 始值设置为越大的值，其中所述边缘基准值用于判定是否是边缘点，所述 提取基准值用于判定边缘点的提取量是否合适，而所述动态范围是图像的 边缘强度的最大值和最小值之间的差；提取边缘块中的像素作为边缘点， 所述边缘块是其中所检测到的边缘强度等于或大于边缘基准值的块；通过 与提取基准值之间的比较来判定边缘点的提取量是否合适；以及重复以下 处理，直到判定了边缘点的提取量合适朝着边缘点的提取量变得合适的 方向来调整边缘基准值的处理，以及基于调整后的边缘基准值来提取用于 检测图像的模糊状态的边缘点的处理。
根据本发明的实施例，以具有预定尺寸的块为单位来检测图像的边缘 的强度；随着动态范围越大而将边缘基准值和提取基准值的初始值设置为 越大的值，其中所述边缘基准值用于判定是否是边缘点，所述提取基准值 用于判定边缘点的提取量是否合适，而所述动态范围是图像的边缘强度的 最大值和最小值之间的差；提取边缘块中的像素作为边缘点，所述边缘块
7是其中所检测到的边缘强度等于或大于边缘基准值的块；通过与提取基准 值之间的比较来判定边缘点的提取量是否合适；并且重复地执行以下处 理，直到判定了边缘点的提取量合适朝着边缘点的提取量变得合适的方 向来调整边缘基准值的处理，以及基于由^^t调整单元调整后的边缘基准 值来提取用于检测图像的模糊状态的边缘点的处理。
根据本发明的实施例，可以检测图像的模糊状态。具体地，根据本发 明的实施例，可以以高精确度ilb险测图像的模糊状态。
图l是根据本发明所应用于的实施例的图像处理设备的框图2是用于描述所述图像处理设备所执行的模糊度检测处理的流程
图3是用于描述边缘图创建处理的图4是用于描述局部最大值(localmax)创建处理的图5示出了边缘配置的示例；
图6示出了边缘配置的另一示例；
图7示出了边缘配置的又一示例；
图8示出了边缘配置的又一示例；
图9是根据本发明所应用于的另一实施例的图像处理设备的框图10是用于描述由该图像处理设备所执行的模糊度检测处理的流程 图；以及
图11示出了计算机的配置示例。
具体实施例方式
在下文中，将参照附图来描述本发明所应用于的实施例。
图1是根据本发明所应用于的实施例的图像处理设备的框图。图1 中的图像处理设备1对输入的图像(在下文中称为输入图像)中的边缘点 中是否产生模糊进行分析，并基于分析结果来检测输入图像的模糊状态。 图像处理设备1通过将以下单元包括在内而组成边缘图创建单元11、动态范围检测单元12、运算M调整单元13、局部最大值创建单元14、 边缘点提取单元15、提取量判定单元16、边缘分析单元17以及模糊度检 测单元18。
边缘图创建单元11以具有不同大小的尺度(scale) 1至3的三种类 型的块为单位来检测输入图像的边缘的强度(在下文中称为边缘强度)， 并创建具有尺度i至3的边缘图(在下文中称为边缘图1至3 )，在所述
边缘图中，所检测的边缘强度被设置为像素值，这将在下面参照图2来描 述。边缘图创建单元11将所创建的边缘图1至3提供给动态范围检测单 元12和局部最大值创建单元14。
动态范围检测单元12检测动态范围，并将表示所检测的动态范围的 信息提供给运算^调整单元13,所述动态范围是输入图像的边缘强度 的最大值和最小值之间的差。这将在下面参照图2来描述。
运算参数调整单元13基于所检测的动态范围来调整用于提取边缘点 的运算M，使得用于检测输入图像的模糊状态的边缘点的提取量(在下 文中也称为边缘点提取量)变成下面将参照图2来描述的合适值。运算参 数包括边缘基准值和提取基准值，所述边缘基准值用于判定是否是边缘 点，所述提取基准值用于判定边缘点提取量是否合适。运算参数调整单元 13将表示所设置的边缘基准值的信息提供给边缘点提取单元15和提取量 判定单元16，并将表示所设置的提取基准值的信息提供给提取量判定单 元16。
局部最大值创建单元14将边缘图1至3划分成具有预定尺寸的相应 的块，并通过提取每个块中的像素值最大值来创建具有尺度1至3的局部 最大值(在下文中称为局部最大值1至3),这将在下面参照图2来描述。 局部最大值创建单元14将所创建的局部最大值1至3提供给边缘点提取 单元15和边缘分析单元17。
如下面将参照图2来描述的那样，边缘点提取单元15基于边缘基准 值和局部最大值1至3来从输入图像中提取边缘点，并创建要提供给提取 量判定单元16的边缘点表(在下文中称为边缘点表1至3 )，所述边缘点 表具有尺度1至3，并表示所提取的边缘点的信息。
如下面将参照图2来描述的那样，提取量判定单元16基于边缘点表 1至3和提取基准值来判定边缘点提取量是否合适。提取量判定单元16 在判定了边缘点提取量不合适的情况下向运算^*调整单元13通知边缘点提取量不合适，并在判定了边缘点提取量合适的情况下将此时的边缘基
准值和边缘点表1至3提供给边缘分析单元17。
如下面将参照图2来描述的那样，边缘分析单元17对所提取的边缘点进行分析，并将表示分析结果的信息提供给模糊度检测单元18。
如同下面将参照图2来描述的那样，模糊度检测单元18基于对边缘点的分析结果来检测模糊度，所述模糊度是输入图像的模糊状态的指标。模糊度检测单元18将表示所检测的模糊度的信息输出到外部。
接下来，将参照图2的流程图来描述图像处理设备1所执行的模糊检测处理。应当注意，例如在作为检测对象的输入图傳被输入到边缘图创建单元11时启动该处理。
在步骤S1中，边缘图创建单元ll创建边缘图。更具体地，边缘图创建单元11将输入图像划分成尺寸为2x2像素的块，并基于以下的表达式(1 )至(6 )来计算绝对值M tl tr 至MBIj BR，所述绝对值M tl tr 至M肌 br
是相应块中的像素之间的像^值之差。_ _ —L_BR的平均值MAve。
BlurEstimation - =largeblu「 (16)
^smal lblur
也就是说，模糊度BlurEstimation是被估计为构成其中产生了模糊 的边缘的边缘点在被估计为构成具有图6或8的结构的边缘的边缘点中所
17占的比率，具有图6或8的结构的边缘的强度等于或大于特定水平。因此, 估计随着模糊度BlurEstimation越大，输入图像的模糊状态就越大，并且 随着模糊度BlurEstimation越小，输入图像的模糊状态就越小。
模糊度检测单元18将所检测的模糊度BlurEstimation输出到外部， 并JM^糊度检测处理结束。例如，外部设备通过将模糊度BlurEstimation 与预定阈值进行比较来判定输入图像是否是模糊的。
应当; 主意,在上述的"Blur Detection for Digital Images Using Wavelet Transform"中描述了步骤S14和S15中的处理的细节。
通过上述方式，根据输入图像来适当地控制用于提取边缘点的条件和 边缘点提取量，因此可以以较高的精确度来检测输入图像的模糊状态。
此外，在不执行诸如小波变换之类的复杂运算的情况下检测边缘强 度,因j);匕与"Blur Detection for Digital Images Using Wavelet Transform" 中公开的发明相比，可以缩短用于检测边缘强度的时段。
接下来，参照图9和图10来描述根据本发明的图像处理设备的第二 实施例。图9所示的图像处理设备101被配置成包括边缘图创建单元111、 动态范围检测单元U2、运算M调整单元U3、局部最大值创建单元114、 边缘点提取单元115、提取量判定单元116、边缘分析单元117、模糊度检 测单元118和图像尺寸检测单元119。应当注意到，本图示中与图l中的 部件相对应的部件分别用在两个图示中具有相同的末两位数值的数字来 指示。为避免赘述，省略了对执行与图1的处理相同的处理的部件的说明。
图像尺寸检测单元U9检测输入图像的图像尺寸(像素数目)，并将 表示所检测到的输入图像的固像尺寸的信息提供给运算参数调整单元 113。
如果下面将说明的，运算参数调整单元113基于所检测的图像尺寸和 输入图像的动态范围来调整运算参数，所述运算参数包括边缘基准值和提 取基准值。运算M调整单元113将表示边缘基准值设置的信息提供给边 缘点提取单元115和提取量判定单元116,并将表示提取基准值设置的信 息提供给提取量判定单元116。
接下来，将参照图IO所示的流程图来说明图像处理设备IOI所执行 的模糊度检测处理。例如，在变成检测对象的输入图像被输入到边缘图创 建单元111和图像尺寸检测单元119中的情况下开始这种处理。
步骤S101和S102中执行的处理与步骤Sl和S2的处理相类似。为避免重复，省略了对步骤S101和S102中执行的处理的说明。根据这种处 理，创建了输入图像的边缘图并检测到输入图像的动态范围。
在步骤S103中，图像尺寸检测单元119检测图像尺寸。例如，图像 尺寸检测单元119检测纵向和横向上的图像尺寸的像素数目，作为图像尺 寸。图像尺寸检测单元U9将表示所检测到的图像尺寸的信息提供给运算 参数调整单元113。
在步骤S104中，运算参数调整单元113判定图像尺寸是否等于或大 于预定阈值。在输入图像的像素数目小于预定阈值(例如256x256像素) 的情况下，运算参数调整单元113判定图像尺寸并不等于或大于预定阈 值，然后处理前进到步骤S105。
在步骤S105至S115中执行的处理与步骤S3至S13的处理相类似。 为避免重复，省略了对步骤S105至S115中执行的处理的说明。根据这种 处理，在调整边缘基准值和提取基准值的同时，从图像尺寸小于预定阁值 的输入图像中提取边缘点。随后，处理进行到步骤S127。
如果在步骤S104中图像尺寸被判定为等于或大于预定阈值，则处理 进行到步骤SU6。
在步骤S116至S126中执行的处理与步骤S3至S13的处理相类似。 为避免重复，省略了对步骤S116至S126中执行的处理的说明。根据这种 处理，在调整边缘基准值和提取基准值的同时，从具有等于或大于预定阈 值的尺寸的输入图像中提取边缘点。随后，处理进行到步骤S127。
应当注意，在步骤S106、 Slll、 S117和S122中设置的边缘基准值和 提取基准值的初始值互不相同。换言之，基于输入图像的图像尺寸和动态 范围来从边缘基准值和提取值的四种初始值对中选择一对。
例如，如上文所述，随着输入图像的动态范围的增大而为边缘基准值 和提取基准值设置较大的初始值，并且随着图像尺寸的增大而为提取基准 值设置较大的初始值。因此，对于相同的低动态范围的图像，如果图像尺 寸小于预定阈值，则为提取基准值设置与图像尺寸等于或大于预定阈值的 情;X4目比更小的初始值。上述情况也适用于具有高动态范围的图像。
其原因如下。估计在图像具有相同的动态范围的情况下，由于在较小 的图像中存在较少的边缘，因此在较小尺寸的图像中所提取的边缘点的量 较小。因此，如果从较小尺寸的图像中提取与从较大尺寸的图像中提取的 边缘点数目相同的边缘点，则边缘点提取的精确度可能变小。为了避免这种情况，如果图像尺寸小于预定阈值，则将提取基准值的初始值设置为比 针对图像尺寸等于或大于预定阈值的情况而设置的初始值更小的值。
在步骤S127和S128中执行的处理与步骤S14和S15中执行的处理 相类似。为避免重复，省略了对步骤S127和S128中执行的处理的说明。 根据这种处理，执行对输入图像中的每个像素的边缘分析，并基于边缘分 析的结果来检测输入图像的模糊度"BlurEstimation"。随后，模糊检测处 理结束。
如上文所述，不仅考虑输入图像的动态范围而且还考虑输入图像的图 像尺寸来设置边缘基准值和提取基准值的初始值。因此，可以以高精确度 来检测输入图像的模糊度。
应当注意，上述描述示出了在创建了边缘图的情况下对在块的上方和 下方、左方和右方、以及斜向的三个方向上的边缘强度的平均值进行计算 的示例，但是，例如，可以计算一个方向或两个方向上的边缘强度的平均值。
此外，上述描述示出了在将输入图像分类为高动态范围和低动态范围 这两种类型的同时执行处理的示例，但是可以采用取决于动态范围的范围 而分类为三种或更多种类型的配置，并且随着动态范围越大，边缘基准值 和提取基准值的初始值就被设置为越大的值，随着动态范围越小，边缘基 准值和提取基准值就被设置为越小的值。利用该配置，可以以较高的精确 度来检测输入图像的模糊状态。
此夕卜，上述描述示出了在所提取的边缘点的量过小的情况下设置小的 边缘基准值、以使得要提取更多的边缘点的示例，但是此外，在所提取的 边缘点的量过大的情况下可以将边缘基准值设置得更大，以使得要提取的 边缘点的量降低。也就是说，可以朝着边缘点提取量变成合适量的方向来 调整边缘基准值。
此外，例如，在判定了是具有低动态范围的输入图像的情况下，当所 提取的边缘点的量过大时，可以在视为具有高动态范围的输入图像的同时 执行所述处理。
此外，在创建了上述边缘图和局部最大值的情况下的块尺寸是一个示 例，并且可以被j殳置为与上述尺寸不同的尺寸。
此夕卜，在本发明的第二实施例中，描述了输入图像的图像尺寸被分类 成两种类型并被相应地执行处理的示例情况。或者，图像尺寸可以被分类成三种或更多种类型。可以随着图像尺寸变得越大而为提取基准值设置越 大的初始值，并且可以随着图像尺寸变得越小而为提取基准值设置越小的 初始值。因此，可以以较高的精确度来检测输入图像的模糊。
在本发明的第二实施例中，可以根据输入图像的图像尺寸来改变边缘 基准值的初始值。
此夕卜，在本发明的第二实施例中，可以根据输入图像的图像尺寸来改 变要在对输入图像的动态范围进行分类的过程中使用的阈值。
此夕卜，在本发明的第二实施例中，描述了在对输入图像的图像尺寸进 行分类之后对输入图像的动态范围进行分类的示例情况。或者，可以以相 反的顺序来执行这些处理。
上述一系列处理还可以通过硬件来执行，也可以通过软件来执行。在 软件执行这一 系列处理的情况下，将构成该软件的程序从程序记录介质安 装到包括在专用硬件中的计算机中，或者例如可以通过各种程序的安装而 执行各种功能的通用个人计算机等中。
图11是借助于程序来执行上述一系列处理的计算机的硬件配置示例 的框图。
在该计算机中，CPU (中央处理单元)201、 ROM (只读存储器)202 以及RAM (随fe!"取存储器)203通过总线204而相互连接。
此外，输入和输出接口 205连接到总线204。由键盘、鼠标、麦克风 等组成的输入单元206、由显示器、扬声器等组成的输出单元、由石更盘驱 动器、非易失性存储器等组成的存储单元208、由网络接口等组成的通信 单元209、以及用于对诸如磁盘、光盘、光磁盘或半导体存储器之类的可 去除介质211进行驱动的驱动器210连接到输入和输出接口 205。
在以上述方式配置的计算机中，CPU 201将存储在例如存储单元208 中的程序经由输入和输出接口 205以及总线204而加载到RAM 203上， 并运行该程序，以l更执行上述一系列处理。
由计算机(CPU 201)运行的程序例如被记录在可去除介质211上， 或者经由诸如局域网、因特网或数字卫星广播之类的有线传输介质或无线 传输介质来提供，其中可去除介质211用作由磁盘(包括软盘)、光盘 (CD-ROM (压缩盘-只读存储器))、DVD (数字通用盘)等、M盘或 半导体存储器等组成的封装介质。
21然后，可以通过将可去除介质211装配到驱动器210上，经由输入和 输出接口 205将程序安装在存储单元208中。此外，可以在由通信单元 209经由有线传输介质或无线传输介质而接收封程序时，将程序安装在存 储单元208中。此外，可以预先将程序安^t ROM 202或存储单元208 中。
应当注意，由计算机运行的程序可以是其中随着本说明书中描述的顺 序以时序方式执行处理的程序，或者也可以是其中并行地或以被请求定时 比如调用来执行处理的程序。
此外，本发明的实施方式不限于上述实施例，本领域的技术人员应当 理解，可以取决于设计需求和其它因素而进行各种修改、组合、子组合和 替换，只要所述修改、组合、子组合和替换在所附权利要求或其等同内容 的范围之内即可。
权利要求
1. 一种图像处理设备，该图像处理设备被配置用于提取作为构成图像中的边缘的像素的边缘点、对在所提取的边缘点中是否产生模糊进行分析、以及基于分析结果来检测图像的模糊状态，该图像处理设备包括边缘强度检测装置，适用于以具有预定尺寸的块为单位来检测图像的边缘的强度；参数调整装置，适用于调整边缘基准值和提取基准值，并且还随着动态范围越大而将边缘基准值和提取基准值的初始值设置为越大的值，其中所述边缘基准值用于判定是否是边缘点，所述提取基准值用于判定边缘点的提取量是否合适，而所述动态范围是图像的边缘强度的最大值和最小值之间的差；边缘点提取装置，适用于提取边缘块中的像素作为边缘点，所述边缘块是其中所检测到的边缘强度等于或大于边缘基准值的块；以及提取量判定装置，适用于通过与提取基准值之间的比较来判定边缘点的提取量是否合适，其中参数调整装置重复执行朝着边缘点的提取量变得合适的方向来调整边缘基准值的处理，直到判定了边缘点的提取量合适，并且其中边缘点提取装置重复执行基于由参数调整装置调整后的边缘基准值来提取用于检测图像的模糊状态的边缘点的处理，直到判定了边缘点的提取量合适。
2. 根据权利要求1所述的图像处理设备，其中所述边缘强度检测装置基于所述块中的像素之间的像素值差值 来检测图像的边缘强度。
3. 根据权利要求1所述的图像处理设备，其中所述边缘强度检测装置以尺寸不同的多个块为单位来检测图像 的边缘强度，并且其中所述边缘点提取装置提取包括在至少 一个边缘块中的像素作为 边缘点。
4. 根据权利要求3所述的图像处理设备，其中所述边缘强度检测装置以具有第 一尺寸的块为单位来检测图像的边缘强度，g过检测第一平均化图像的边缘强度来以具有不同于第一 尺寸的第二尺寸的块为单位检测图像的边缘强度，并且还通过检测第二平 均化图像的边缘强度来以具有不同于第一尺寸和第二尺寸的第三尺寸的 块为单位检测图像的边缘强度，其中所述第 一平均化图像由通过以具有第 一尺寸的块为单位将图像划分成具有第一尺寸的块而获得的相应块中的 像素的平均值组成，所述第二平均化图像由通过以具有第一尺寸的块为单位将第一平均化图像划分成具有第一尺寸的块而获得的相应块中的像素 的平均值组成。
5. —种用于图像处理设备的图像处理方法，该图像处理设备被配置 用于提取作为构成图像中的边缘的像素的边缘点、对在所提取的边缘点中是否产生模糊进行分析、以及基于分析结果iM会测图像的模糊状态，该图像处理方法包括以下步骤以具有预定尺寸的块为单位来检测图像的边缘的强度；随着动态范围越大而将边缘基准值和提取基准值的初始值设置为越 大的值，其中所述边缘基准值用于判定是否是边缘点，所述提取基准值用 于判定边缘点的提取量是否合适，而所述动态范围是图像的边缘强度的最 大值和最小值之间的差；提取边缘块中的像素作为边缘点，所述边缘块是其中所检测到的边缘 强度等于或大于边缘基准值的块；通过与提取基准值之间的比较来判定边缘点的提取量是否合适；以及重复以下处理，直到判定了边缘点的提取量合适朝着边缘点的提取量变得合适的方向来调整边缘基准值的处理，以及基于调整后的边缘基准值来提取用于检测图像的模糊状态的边 缘点的处理。
6. —种指示计算机执行以下处理的程序提取作为构成图像中的边 缘的像素的边缘点、对在所提取的边缘点中是否产生模糊进行分析、以及 基于分析结果来检测图像的模糊状态，所述程序指示计算机执行包括以下 步骤的处理以具有预定尺寸的块为单位来检测图像的边缘的强度； 随着动态范围越大而将边缘基准值和提取基准值的初始值设置为越大的值，其中所述边缘基准值用于判定是否是边缘点，所述提取基准值用 于判定边缘点的提取量是否合适，而所述动态范围是图像的边缘强度的最大值和最小值之间的差；提取边缘块中的像素作为边缘点，所述边缘块是其中所检测到的边缘 强度等于或大于边缘基准值的块；通过与提取基准值之间的比较来判定边缘点的提取量是否合适；以及重复以下处理，直到判定了边缘点的提取量合适朝着边缘点的提取量变得合适的方向来调整边缘基准值的处理，以及基于调整后的边缘基准值来提取用于检测图像的模糊状态的边 缘点的处理。
7. —种图像处理设备，该图像处理设备被配置用于提取作为构成图 像中的边缘的像素的边缘点、对在所提取的边缘点中是否产生模糊进行分 析、以及基于分析结果来检测图像的模糊状态，该图像处理设备包括边缘强度检测单元，适用于以具有预定尺寸的块为单位来检测图像的 边缘的强度；参数调整单元，适用于调整边缘基准值和提取基准值，并且还随着动 态范围越大而将边缘基准值和提取基准值的初始值设置为越大的值，其中 所述边缘基准值用于判定是否是边缘点，所述提取基准值用于判定边缘点 的提取量是否合适，而所述动态范闺是图像的边缘强度的最大值和最小值 之间的差；边缘点提取单元，适用于提取边缘块中的像素作为边缘点，所述边缘 块是其中所检测到的边缘强度等于或大于边缘基准值的块；以及提取量判定单元，适用于通过与提取基准值之间的比较来判定边缘点 的提取量是否合适，其中参数调整单元重复执行朝着边缘点的提取量变得合适的方向来 调整边缘基准值的处理，直到判定了边缘点的提取量合适，并且其中边缘点提取单元重复执行基于由参数调整单元调整后的边缘基 准值来提取用于检测图像的^^状态的边缘点的处理，直到判定了边缘点 的提取量合适。
全文摘要
公开了一种图像处理设备、一种用于图像处理设备的图像处理方法和一种程序。边缘图创建单元以具有不同尺寸的三种类型的块为单位来检测输入图像的边缘强度。运算参数调整单元基于动态范围来设置边缘基准值和提取基准值的初始值，所述动态范围是边缘强度的最大值和最小值之间的差。边缘点提取单元基于边缘基准值来从输入图像中提取边缘点。运算参数调整单元重复执行调整边缘基准值的处理，并且边缘点提取单元重复执行基于调整后的边缘基准值来从输入图像中提取边缘点的处理，直到提取量判定单元基于提取基准值而判定了边缘点提取量合适。
文档编号G06T7/00GK101465000SQ20081018359
公开日2009年6月24日 申请日期2008年12月18日 优先权日2007年12月18日
发明者村山淳, 横川昌俊, 相坂一树 申请人:索尼株式会社