JP2002245450A - Device and method for processing image, program for performing the method, and recording medium with the program recorded thereon - Google Patents
Device and method for processing image, program for performing the method, and recording medium with the program recorded thereonInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、文字の鮮鋭性とノ
イズ除去を両立させ、画質の向上を図った画像処理装置
に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing apparatus which achieves both sharpness of a character and noise removal to improve image quality.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、ノイズを強調することなく画像を
強調処理する方法として、例えば、画像をウェーブレッ
ト変換することにより複数の周波数帯域の信号に分解
し、ある周波数帯域の信号に所定数を乗算することによ
り強調処理し、逆ウェーブレット変換する画像処理方法
が提案されている（特開平６−２７４６１４号公報を参
照）。2. Description of the Related Art Conventionally, as a method of emphasizing an image without emphasizing noise, for example, an image is decomposed into a plurality of frequency band signals by performing a wavelet transform, and a signal of a certain frequency band is multiplied by a predetermined number. An image processing method has been proposed in which an enhancement process is performed and inverse wavelet transform is performed (see JP-A-6-274614).
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】上記した従来の方法で
は、所定のしきい値以下の係数信号を０にすることによ
るノイズ成分の除去ができず、また、像域分離を考慮し
ていないので、絵柄と文字について同一のパラメータを
使用することになり、文字の鮮鋭性と網点絵柄のモアレ
抑制の両立を実現することが難しい。In the above-mentioned conventional method, the noise component cannot be removed by setting the coefficient signal below a predetermined threshold to 0, and the image area separation is not considered. Since the same parameter is used for the pattern and the character, it is difficult to realize both the sharpness of the character and the suppression of the moiré of the halftone dot pattern.
【０００４】本発明は、上記した問題点に鑑みてなされ
たもので、本発明の目的は、画像を帯域分割し、分割後
の信号を周波数帯域、方向ともに独立に制御することに
より、文字の鮮鋭性とモアレ抑制を両立させた画像処理
装置を提供することにある。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above-described problems. An object of the present invention is to divide an image into bands and control the divided signals independently in both the frequency band and direction to obtain a character. It is an object of the present invention to provide an image processing apparatus that achieves both sharpness and moiré suppression.
【０００５】また、従来の方法では、画像を帯域分割す
るときに、画像を間引き、その間引いた画素により、帯
域合成をするため、画像が１画素でもずれると、帯域合
成後の結果が変わり、フィルタ処理が不安定になるとい
う問題がある。In the conventional method, when an image is divided into bands, the image is decimated, and the band is synthesized by the thinned pixels. Therefore, even if the image deviates even by one pixel, the result after the band synthesis changes. There is a problem that the filtering process becomes unstable.
【０００６】本発明の他の目的は、画像を間引かずに帯
域分割し、分割後の信号を周波数帯域、方向ともに独立
に制御する画像処理装置を提供することにある。。It is another object of the present invention to provide an image processing apparatus which divides an image into bands without thinning the image and independently controls the divided signals in both frequency band and direction. .
【０００７】さらに、本発明では、画像読み取り手段の
解像度が可変である場合にも対応する。例えば、６００
ｄｐｉ入力における２階層の係数信号特性は、３００ｄ
ｐｉ入力における１階層の係数信号特性と同じである。
従って、６００ｄｐｉ入力のときに２階層で行っていた
フィルタ制御を、３００ｄｐｉでは１階層で行う。Further, the present invention copes with the case where the resolution of the image reading means is variable. For example, 600
The coefficient signal characteristic of the two layers at the dpi input is 300d
This is the same as the coefficient signal characteristic of one layer at the pi input.
Accordingly, the filter control performed at two levels when 600 dpi is input is performed at one level at 300 dpi.
【０００８】本発明の他の目的は、読み取り解像度が変
化した場合に、その解像度に応じてフィルタ処理を切り
替え、読み取り解像度が変化したことによる画像の劣化
を抑制する画像処理装置を提供することにある。Another object of the present invention is to provide an image processing apparatus which, when the reading resolution changes, switches filter processing in accordance with the resolution and suppresses image deterioration due to the change in reading resolution. is there.
【０００９】[0009]
【課題を解決するための手段】本発明では、例えば低周
波帯域の縦横成分の信号を強く強調し、高周波帯域の斜
め成分の信号を弱く強調（または平滑）することによ
り、文字の鮮鋭性を向上させ、モアレを抑制する。According to the present invention, for example, the sharpness of a character is enhanced by strongly emphasizing the signal of the vertical and horizontal components in the low frequency band and weakly (or smoothing) the signal of the oblique component in the high frequency band. Improve and suppress moiré.
【００１０】また、帯域分割するとき、画像を間引かず
に係数変換し、帯域合成をするときには、注目画素の近
傍の係数も使用して行うことにより、逆変換する位置に
より、所定のフィルタ処理が実現できないような不安定
な状況を阻止する。When band division is performed, coefficients are converted without thinning out an image, and when band synthesis is performed, coefficients near the pixel of interest are also used. Prevent unstable situations that cannot be realized.
【００１１】また、例えば、文字領域では、低周波帯域
に大きなノイズ成分が現れるので、低周波帯域を強く強
調するしきい値の絶対値を、高周波帯域に比べて大きな
値にする。Further, for example, in a character area, a large noise component appears in a low frequency band, so that the absolute value of the threshold value for strongly emphasizing the low frequency band is set to a value larger than that in the high frequency band.
【００１２】本発明の一実施例では、画像を入力する手
段と、前記入力された画像信号から複数の周波数帯域成
分を算出する手段と、前記入力された画像信号から複数
の方向成分を算出する手段と、前記複数の周波数帯域成
分と前記複数の方向成分に応じて、周波数帯域および方
向に対して独立に周波数特性の補正を行う手段と、画像
を出力する手段を備えている。In one embodiment of the present invention, means for inputting an image, means for calculating a plurality of frequency band components from the input image signal, and calculating a plurality of directional components from the input image signal. Means for correcting frequency characteristics independently for frequency bands and directions according to the plurality of frequency band components and the plurality of directional components, and means for outputting an image.
【００１３】本発明の一実施例では、画像を入力する手
段と、前記入力された画像信号を複数の周波数帯域と複
数の方向の係数信号に変換する帯域分割手段と、前記係
数信号を変換することにより画像の周波数特性を補正す
る周波数特性補正手段と、前記周波数変換された係数信
号を実空間の画像信号に変換する帯域合成手段と、画像
を出力する手段を備え、前記周波数特性補正手段では、
前記帯域毎、方向毎に独立に補正する。In one embodiment of the present invention, means for inputting an image, band dividing means for converting the input image signal into coefficient signals in a plurality of frequency bands and a plurality of directions, and converting the coefficient signal Frequency characteristic correcting means for correcting the frequency characteristic of the image, a band synthesizing means for converting the frequency-converted coefficient signal into an image signal in real space, and means for outputting an image, wherein the frequency characteristic correcting means ,
Correction is made independently for each band and each direction.
【００１４】本発明の一実施例では、画像を入力する手
段と、前記入力された画像信号を複数の周波数帯域と複
数の方向の係数信号に変換する帯域分割手段と、前記係
数信号を用いて像域分離を行う像域分離手段と、前記係
数信号を変換することにより画像の周波数特性を制御す
る周波数特性補正手段と、前記周波数変換された係数信
号を実空間の画像信号に変換する帯域合成手段と、画像
を出力する手段を備え、前記像域分離手段では、文字と
絵柄に分離する。In one embodiment of the present invention, means for inputting an image, band dividing means for converting the input image signal into coefficient signals in a plurality of frequency bands and in a plurality of directions, and using the coefficient signal Image area separation means for performing image area separation, frequency characteristic correction means for controlling the frequency characteristics of an image by converting the coefficient signal, and band synthesis for converting the frequency-converted coefficient signal into a real-space image signal Means, and means for outputting an image, wherein the image area separating means separates the image into characters and pictures.
【００１５】本発明の一実施例では、画像を入力する手
段と、前記入力された画像信号を複数の周波数帯域と複
数の方向の係数信号に変換する帯域分割手段と、前記係
数信号を用いて像域分離を行う像域分離手段と、前記係
数信号を変換することにより画像の周波数特性を制御す
る周波数特性補正手段と、前記周波数変換された係数信
号を実空間の画像信号に変換する帯域合成手段と、画像
を出力する手段を備え、前記像域分離手段は、網点絵柄
と印画紙絵柄に分離する。In one embodiment of the present invention, means for inputting an image, band dividing means for converting the input image signal into coefficient signals in a plurality of frequency bands and in a plurality of directions, and using the coefficient signal Image area separation means for performing image area separation, frequency characteristic correction means for controlling the frequency characteristics of an image by converting the coefficient signal, and band synthesis for converting the frequency-converted coefficient signal into a real-space image signal Means, and means for outputting an image, wherein the image area separating means separates into a halftone dot pattern and a photographic paper pattern.
【００１６】本発明の一実施例では、読み取り解像度に
より周波数特性補正手段を制御し、解像度に応じてどの
周波数帯域までを算出するかを決定する。また、解像度
が大きくなると周波数特性が低周波側に移るための制御
を行い、さらに、主走査と副走査で入力解像度が異なる
場合、縦方向の周波数特性と横方向の周波数特性を解像
度に合わせて独立に制御する。In one embodiment of the present invention, the frequency characteristic correction means is controlled based on the reading resolution, and a frequency band to be calculated is determined according to the resolution. Also, when the resolution increases, control is performed to shift the frequency characteristics to the lower frequency side.If the input resolution differs between the main scanning and the sub-scanning, the vertical frequency characteristics and the horizontal frequency characteristics are adjusted to match the resolution. Control independently.
【００１７】[0017]
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例を図面を
用いて具体的に説明する。 （実施例１）図１は、本発明の実施例１の構成を示す。
スキャナ等の画像入力手段１によって入力された画像信
号は、スキャナγ処理手段２によって、画像入力手段１
からの反射率リニアの画像データを濃度リニアまたは明
度リニアの画像データに変換する。なお、このスキャナ
γ手段２の処理をスルーにしてもよい。スキャナγ処理
手段２からの画像データはフィルタ処理手段３に入力さ
れる。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS One embodiment of the present invention will be specifically described below with reference to the drawings. (Embodiment 1) FIG. 1 shows the configuration of Embodiment 1 of the present invention.
The image signal input by the image input unit 1 such as a scanner is converted by the scanner γ processing unit 2 into the image input unit 1.
Is converted into linear density image data or linear lightness image data. The processing of the scanner γ means 2 may be skipped. The image data from the scanner γ processing unit 2 is input to the filter processing unit 3.
【００１８】フィルタ処理手段３では所定の空間周波数
特性に画像を変換する。フィルタ処理手段３から出力さ
れた画像データはプリンタγ変換処理手段４で所定の濃
度特性となるように変換する。The filter processing means 3 converts the image into a predetermined spatial frequency characteristic. The image data output from the filter processing means 3 is converted by the printer γ conversion processing means 4 to have a predetermined density characteristic.
【００１９】プリンタγ変換手段４から出力された画像
データは、中間調処理手段５において多値または２値画
像データに変換される。中間調処理手段５として、例え
ばディザ処理や誤差拡散処理を用いればよい。中間調処
理手段５から出力された画像データは電子写真プリンタ
などの画像出力手段６に出力される。The image data output from the printer γ conversion means 4 is converted by the halftone processing means 5 into multi-valued or binary image data. As the halftone processing means 5, for example, dither processing or error diffusion processing may be used. The image data output from the halftone processing unit 5 is output to an image output unit 6 such as an electrophotographic printer.
【００２０】図２は、フィルタ処理手段の構成を示す。
フィルタ処理手段では、入力画像データから、高周波成
分と低周波成分の各成分について縦横斜め方向の成分を
抽出する。FIG. 2 shows the structure of the filter processing means.
The filter processing unit extracts, from the input image data, components in the vertical and horizontal oblique directions with respect to each of the high frequency component and the low frequency component.
【００２１】すなわち、高周波成分の各方向成分につい
て、高周波縦方向成分抽出部１０１は、例えば図３
（ｂ）に示すフィルタにより高周波縦方向成分を抽出す
る。高周波横方向成分抽出部１０２は、例えば図３
（ａ）に示すフィルタにより高周波横方向成分を抽出す
る。高周波右上方向成分抽出部１０３は、例えば図３
（ｄ）に示すフィルタにより高周波右上方向成分を抽出
する。高周波右下方向成分抽出部１０４は、例えば図３
（ｃ）に示すフィルタにより高周波右下方向成分を抽出
する。That is, for each direction component of the high frequency component, the high frequency vertical component
The high frequency vertical component is extracted by the filter shown in FIG. The high-frequency horizontal component extraction unit 102 is, for example,
A high-frequency horizontal component is extracted by the filter shown in FIG. The high frequency upper right direction component extraction unit 103 is, for example,
The high frequency rightward component is extracted by the filter shown in FIG. The high frequency lower right direction component extraction unit 104 is, for example,
The lower right component of the high frequency is extracted by the filter shown in FIG.
【００２２】同様に、低周波成分の各方向成分につい
て、低周波縦方向成分抽出部１０５は、例えば図３
（ｆ）に示すフィルタにより低周波縦方向成分を抽出す
る。低周波横方向成分抽出部１０６は、例えば図３
（ｅ）に示すフィルタにより低周波横方向成分を抽出す
る。低周波右上方向成分抽出部１０７は、例えば図３
（ｈ）に示すフィルタにより低周波右上方向成分を抽出
する。低周波右下方向成分抽出部１０８は、例えば図３
（ｇ）に示すフィルタにより低周波右下方向成分を抽出
する。Similarly, for each direction component of the low-frequency component, the low-frequency vertical component extraction unit 105 outputs, for example, the signal shown in FIG.
The low frequency vertical component is extracted by the filter shown in FIG. The low frequency horizontal component extraction unit 106 is, for example,
The low frequency horizontal component is extracted by the filter shown in FIG. The low-frequency upper right component extraction unit 107 is, for example, as shown in FIG.
The low frequency upper right component is extracted by the filter shown in FIG. The low frequency lower right component extraction unit 108 is, for example,
The low frequency lower right component is extracted by the filter shown in FIG.
【００２３】それぞれの周波数帯域におけるそれぞれの
方向成分を抽出した後、補正部１０９はその成分に対し
て補正を行う。図４は、補正部の入出力特性の一例を示
す。抽出された成分の絶対値が所定のしきい値Ｔｈｄよ
り小さければ０に補正し、しきい値Ｔｈｄ以上ならば抽
出された成分に所定の値α（強調係数）を乗算する。After extracting each directional component in each frequency band, the correction unit 109 corrects the component. FIG. 4 shows an example of the input / output characteristics of the correction unit. If the absolute value of the extracted component is smaller than a predetermined threshold Thd, the value is corrected to 0. If the absolute value is equal to or larger than the threshold Thd, the extracted component is multiplied by a predetermined value α (emphasis coefficient).
【００２４】なお、図４に示す方法以外にも他の補正方
法として、例えば多項式などの関数を用いる方法、ＬＵ
Ｔを用いる方法、＋または−方向にバイアスをかけるな
どの方法を用いてもよい。In addition to the method shown in FIG. 4, as other correction methods, for example, a method using a function such as a polynomial, LU
A method using T or a method of applying a bias in the + or − direction may be used.
【００２５】それぞれの周波数帯域におけるそれぞれの
方向成分を補正した結果を加算した値と、スキャナγ処
理手段２の出力信号とを加算器１１０で加算し、フィル
タ処理手段３の出力値とする。An adder 110 adds a value obtained by adding the results of correcting the respective directional components in each frequency band and an output signal of the scanner γ processing means 2 to obtain an output value of the filter processing means 3.
【００２６】上記処理は、入力画像の各画素毎に行われ
る。このように、各成分毎に独立してフィルタをかける
ことにより、強調したい帯域、方向のみに強調フィルタ
がかかり、きめ細かいフィルタ処理が実現できる。The above processing is performed for each pixel of the input image. In this way, by independently applying a filter to each component, an emphasis filter is applied only to a band and a direction to be emphasized, and fine filter processing can be realized.
【００２７】（実施例２）本発明の実施例２の全体構成
は、前述した実施例１の構成と同様である。実施例１と
相違する点は、フィルタ処理手段３の構成である。図５
は、実施例２に係るフィルタ処理手段３の構成を示す。Embodiment 2 The overall configuration of Embodiment 2 of the present invention is the same as that of Embodiment 1 described above. The difference from the first embodiment lies in the configuration of the filter processing means 3. FIG.
Shows the configuration of the filter processing unit 3 according to the second embodiment.
【００２８】図５に示すように、入力画像信号Ｓは、ま
ず帯域分割手段７に入力され、複数の画像帯域信号Ｗに
分解される。次に、鮮鋭性制御手段８では、画像の強調
処理および平滑処理を行う。鮮鋭性制御手段８から出力
された複数の画像帯域信号Ｆは、帯域合成手段９によっ
て実空間画像信号ＩＷに変換される。As shown in FIG. 5, the input image signal S is first input to the band dividing means 7 and decomposed into a plurality of image band signals W. Next, the sharpness control means 8 performs an image enhancement process and a smoothing process. The plurality of image band signals F output from the sharpness control unit 8 are converted into a real space image signal IW by the band synthesizing unit 9.
【００２９】実施例２では、帯域分割手段７を図６に示
すようなウェーブレット変換によって実現している。入
力画像信号Ｓは、まずローパスフィルタＧ（ｘ）７０１
およびハイパスフィルタＨ（ｘ）７０２によってｘ方向
にウェーブレット変換される。ここで、ローパスフィル
タＧ（ｘ）は、図７（ａ）に示すように、平均値成分を
求めるような低周波成分抽出用フィルタであり、ハイパ
スフィルタＨ（ｘ）は、図７（ｂ）に示すように、差分
成分を求めるような高周波成分抽出用フィルタである。In the second embodiment, the band dividing means 7 is realized by a wavelet transform as shown in FIG. First, the input image signal S is supplied to a low-pass filter G (x) 701.
And a high-pass filter H (x) 702 performs wavelet transform in the x direction. Here, as shown in FIG. 7A, the low-pass filter G (x) is a low-frequency component extraction filter for obtaining an average value component, and the high-pass filter H (x) is shown in FIG. 7B. As shown in (1), this is a high frequency component extraction filter for obtaining a difference component.
【００３０】実施例２では、図７に示す特性のウェーブ
レット基底関数（Ｈａａｒ）を例にして説明する。求め
られた画像信号に対し、フィルタ群７０３，７０４，７
０５，７０６によってｙ方向のウェーブレット変換が施
される。以上の変換によって求められるのが１階層のウ
ェーブレット係数である。In the second embodiment, the wavelet basis function (Haar) having the characteristics shown in FIG. 7 will be described as an example. Filter groups 703, 704, 7 are applied to the obtained image signals.
05 and 706, a wavelet transform in the y direction is performed. The one-layer wavelet coefficients are obtained by the above conversion.
【００３１】図６において、１ｓｔ−ＬＬは１階層の低
周波成分であり、原画像に対して２×２画素の平均値を
求めた画像信号となっている。また、１ｓｔ−ＬＨは１
階層の横方向高周波成分であり、ナイキスト周波数にあ
たる横方向のエッジ信号を抽出したような画像信号とな
っている。同様に１ｓｔ−ＨＬは１階層の縦方向高周波
成分であり縦方向のエッジ信号を、１ｓｔ−ＨＨは斜め
方向のエッジ信号を抽出したような画像信号となってい
る。In FIG. 6, 1st-LL is a low frequency component of one layer, and is an image signal obtained by averaging 2 × 2 pixels with respect to the original image. Also, 1st-LH is 1
It is a horizontal high-frequency component of the hierarchy, and is an image signal obtained by extracting a horizontal edge signal corresponding to the Nyquist frequency. Similarly, 1st-HL is a vertical high-frequency component of one layer, and a vertical edge signal, and 1st-HH is an image signal obtained by extracting an oblique edge signal.
【００３２】図８に示すように、基底関数としてＨａａ
ｒ関数を用いたウェーブレット変換では、２×２画素単
位での変換が行われ、４画素の有する値を図８のように
ａ，ｂ，ｃ，ｄとした場合、２×２画素ブロックの画像
情報はＬＬ、ＨＬ、ＬＨ、ＨＨの４係数に変換され、平
均値及び各方向のエッジ成分を抽出する変換が行われ
る。As shown in FIG. 8, Haa is used as a basis function.
In the wavelet transform using the r function, conversion is performed in units of 2 × 2 pixels, and when the values of four pixels are a, b, c, and d as shown in FIG. The information is converted into four coefficients LL, HL, LH, and HH, and conversion for extracting an average value and an edge component in each direction is performed.
【００３３】図９に示すように、求められた１ｓｔ−Ｌ
Ｌ信号に対し、同様の手順で２階層のウェーブレット変
換が行われ、フィルタ群７０７−７１２によって変換さ
れた画像信号２ｎｄ−ＬＬ，２ｎｄ−ＬＨ，２ｎｄ−Ｈ
Ｌ，２ｎｄ−ＨＨを得る。２ｎｄ−ＬＬは４×４画素の
平均値を求めた画像信号であり、１階層より低周波帯域
の画像信号である。また、同様に２ｎｄ−ＬＨは１ｓｔ
−ＬＨよりも低周波帯域の成分であり、ナイキスト周波
数の１／２の周波数帯域の横方向エッジを抽出した画像
信号である。同様に２ｎｄ−ＨＬは２階層の縦方向高周
波成分であり、より低周波な縦方向エッジ信号を、２ｎ
ｄ−ＨＨは斜め方向のエッジ信号を抽出したような画像
信号となっている。以上のようにして、２階層までのウ
ェーブレット係数信号Ｗ（１ｓｔ−ＬＬ−１ｓｔ−Ｈ
Ｈ，２ｎｄ−ＬＬ−２ｎｄ−ＨＨ）を得る。As shown in FIG. 9, the obtained 1st-L
A two-layer wavelet transform is performed on the L signal in the same procedure, and image signals 2nd-LL, 2nd-LH, and 2nd-H converted by the filter groups 707-712.
L, 2nd-HH is obtained. 2nd-LL is an image signal obtained by calculating an average value of 4 × 4 pixels, and is an image signal in a lower frequency band than the first layer. Similarly, 2nd-LH is 1st
It is a component of a frequency band lower than -LH, and is an image signal obtained by extracting a horizontal edge of a frequency band that is a half of the Nyquist frequency. Similarly, 2nd-HL is a vertical high-frequency component of two layers, and a lower frequency vertical edge signal is represented by 2n-HL.
d-HH is an image signal as if an oblique edge signal was extracted. As described above, the wavelet coefficient signals W (1st-LL-1st-H) up to the second layer are obtained.
H, 2nd-LL-2nd-HH).
【００３４】図５の帯域分割手段７から出力された係数
信号Ｗに基づいて、鮮鋭性制御手段８では、画像信号の
強調処理および平滑化処理を行う。図１０は、鮮鋭性制
御手段８の構成を示す。図１０に示すように、１階層の
高周波成分（１ｓｔ−ＨＬ，１ｓｔ−ＬＨ，１ｓｔ−Ｈ
Ｈ）および２階層の高周波成分（２ｎｄ−ＨＬ，２ｎｄ
−ＬＨ，２ｎｄ−ＨＨ）に対し、補正手段２０９によっ
て所定の補正を行うように構成している。On the basis of the coefficient signal W output from the band dividing means 7 shown in FIG. 5, the sharpness control means 8 performs an emphasizing process and a smoothing process on the image signal. FIG. 10 shows the configuration of the sharpness control means 8. As shown in FIG. 10, high-frequency components of the first hierarchy (1st-HL, 1st-LH, 1st-H
H) and high frequency components of the second hierarchy (2nd−HL, 2nd)
−LH, 2nd−HH) by the correction unit 209 to perform a predetermined correction.
【００３５】補正手段２０９は、周波数帯域成分、方向
成分にそれぞれ独立であり、いずれの帯域においても、
係数信号が０以上のとき、縦横方向の補正後の係数信号
の値は、斜め方向の補正後の係数信号の値以上に補正
し、係数信号が負のとき、斜め方向の補正後の係数信号
の値は、縦横方向の補正後の係数信号の値以上に補正す
る。The correction means 209 is independent of the frequency band component and the direction component, and in any band,
When the coefficient signal is 0 or more, the value of the coefficient signal after correction in the vertical and horizontal directions is corrected to be equal to or more than the value of the coefficient signal after correction in the oblique direction, and when the coefficient signal is negative, the coefficient signal after correction in the oblique direction Is corrected to be equal to or greater than the value of the coefficient signal after the correction in the vertical and horizontal directions.
【００３６】補正手段の一例は、係数信号に所定の値を
乗算することであり、いずれの帯域においても、縦横方
向の係数信号に乗算する値は、斜め方向の係数信号に乗
算する値以上の値である。One example of the correction means is to multiply the coefficient signal by a predetermined value. In any band, the value to be multiplied by the coefficient signal in the vertical and horizontal directions is equal to or larger than the value by which the coefficient signal in the oblique direction is multiplied. Value.
【００３７】図１１は、補正手段の第１の例（入出力特
性）を示す。補正手段２０９に入力された高周波成分係
数信号の絶対値が所定の値（Ｔｈｄ）未満の場合は、補
正後の値（Ｄｏｕｔ）の方が補正前の値（Ｄｉｎ）より
も小さく、係数信号の絶対値が所定の値（Ｔｈｄ）以上
ならば、補正後の値（Ｄｏｕｔ）は、補正前の値（Ｄｉ
ｎ）よりも大きく設定する。これにより、ノイズ成分な
どの強調すべきない部分を平滑化し、エッジなどの強調
すべき部分を、強く強調するという制御が可能になる。FIG. 11 shows a first example (input / output characteristics) of the correction means. When the absolute value of the high-frequency component coefficient signal input to the correction unit 209 is less than a predetermined value (Thd), the value (Dout) after correction is smaller than the value (Din) before correction, and If the absolute value is equal to or greater than a predetermined value (Thd), the value after correction (Dout) becomes the value before correction (Di
Set larger than n). As a result, it is possible to control such that a part to be emphasized such as a noise component is smoothed and a part to be emphasized such as an edge is strongly emphasized.
【００３８】図１２は、補正手段の第２の例である。係
数信号の絶対値が所定のしきい値未満の場合は、補正後
の値の方が補正前の値よりも小さく、係数信号の絶対値
が所定のしきい値以上ならば、補正後の値は、補正前の
値よりも大きく設定する。これにより、ノイズ成分など
の強調すべきない部分は平滑化し、エッジなどの強調す
べき部分は、強く強調するという制御が可能になる。こ
のとき、図１３に示すように、切り替えのしきい値の絶
対値は、１階層に比べて２階層を大きく設定する。これ
は、ノイズ成分の係数信号は、高周波帯域である１階層
に比べて低周波帯域である２階層の方が大きな値になる
ためである。FIG. 12 shows a second example of the correcting means. If the absolute value of the coefficient signal is less than the predetermined threshold value, the corrected value is smaller than the value before correction, and if the absolute value of the coefficient signal is equal to or greater than the predetermined threshold value, the corrected value is obtained. Is set to be larger than the value before correction. As a result, it is possible to control such that a portion to be emphasized such as a noise component is smoothed, and a portion to be emphasized such as an edge is strongly emphasized. At this time, as shown in FIG. 13, the absolute value of the switching threshold is set to be larger in two layers than in one layer. This is because the coefficient signal of the noise component has a larger value in the second layer in the low frequency band than in the first layer in the high frequency band.
【００３９】図１４は、補正手段の第３の例（入出力特
性）を示す。補正手段２０９に入力された高周波成分係
数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値（Ｔｈｎ）よ
りも小さい場合には、補正後の係数信号の値を０にする
ように補正する。また、高周波成分係数信号の絶対値
が、所定のノイズ除去閾値（Ｔｈｎ）以上の場合には、
入力された係数信号の値に所定の強調係数αを乗じて出
力する。このように制御することによって、ノイズ除去
閾値Ｔｈｎより小さな高周波成分はノイズとして除去さ
れるため平滑化を施した画像となり、ノイズ除去閾値Ｔ
ｈｎ以上の高周波成分は信号としてα倍（α＞１）され
るため差分成分が増大し強調処理を施した画像が得られ
る。FIG. 14 shows a third example (input / output characteristics) of the correction means. When the absolute value of the high-frequency component coefficient signal input to the correction unit 209 is smaller than a predetermined noise removal threshold (Thn), the correction is performed so that the value of the corrected coefficient signal becomes zero. When the absolute value of the high frequency component coefficient signal is equal to or larger than a predetermined noise removal threshold (Thn),
The value of the input coefficient signal is multiplied by a predetermined emphasis coefficient α and output. By controlling in this way, a high-frequency component smaller than the noise removal threshold Thn is removed as noise, so that the image becomes a smoothed image.
Since the high-frequency component of hn or more is multiplied by α (α> 1) as a signal, the difference component increases, and an image subjected to enhancement processing is obtained.
【００４０】なお、上記した補正手段２０９のＴｈｎ、
αは、図１５に示すように異なる周波数帯域（１ｓｔ，
２ｎｄ）、異なる方向成分（ＨＬ，ＬＨ，ＨＨ）ごとに
個別に設定できるように構成されている。例えば、網点
部のモアレを抑制するために斜め成分の強調係数αを縦
横成分の強調係数αより小さく設定する。また、例え
ば、文字部の鮮鋭性を再現するために低周波帯域の縦横
斜め成分の強調係数αを大きく設定する。また、例え
ば、ノイズ除去の精度を上げるために、１階層のノイズ
除去しきい値Ｔｈｎ１よりも２階層のノイズ除去しきい
値Ｔｈｎ２を大きく設定する。Note that Thn,
α is different frequency band (1st, 1st,
2nd), and can be individually set for different direction components (HL, LH, HH). For example, the emphasis coefficient α of the oblique component is set to be smaller than the emphasis coefficient α of the vertical and horizontal components in order to suppress the moire in the halftone dot portion. Further, for example, in order to reproduce the sharpness of the character portion, the emphasis coefficient α of the vertical and horizontal oblique components in the low frequency band is set large. Further, for example, in order to increase the accuracy of noise removal, the noise removal threshold Thn2 of the second hierarchy is set to be larger than the noise removal threshold Thn1 of the first hierarchy.
【００４１】つまり、それぞれの帯域、方向ごとに除去
する高周波成分の大きさと強調度合いを制御できるの
で、きめこまかなノイズ除去（平滑化）と強調を行うこ
とが可能となる。That is, since the magnitude and the degree of enhancement of the high-frequency component to be removed can be controlled for each band and direction, it is possible to perform fine noise removal (smoothing) and enhancement.
【００４２】図１６は、補正手段の第４の例を示す。補
正手段２０９に入力された高周波成分係数信号の絶対値
が、所定のノイズ除去閾値（Ｔｈｎ）よりも小さい場合
には、補正前の係数信号が正ならば、正の所定の定数に
変換し、補正前の係数信号が負ならば、負の所定の定数
に変換し、補正前の係数信号が０ならば補正後の係数信
号を０にするように補正する。また、高周波成分係数信
号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値Ｔｈｎ以上の場合
には、入力された係数信号の値に所定の強調係数αを乗
じて出力する。このように制御することによって、ノイ
ズ除去閾値Ｔｈｎより小さな高周波成分は定数の絶対値
を小さな値に設定すれば、ほどよい平滑化を施した画像
となり、ノイズ除去閾値Ｔｈｎ以上の高周波成分は信号
としてα倍されるため差分成分が増大し強調処理を施し
た画像が得られる。FIG. 16 shows a fourth example of the correcting means. When the absolute value of the high-frequency component coefficient signal input to the correction means 209 is smaller than a predetermined noise removal threshold (Thn), if the coefficient signal before correction is positive, it is converted into a positive predetermined constant, If the coefficient signal before correction is negative, it is converted to a predetermined negative constant, and if the coefficient signal before correction is 0, correction is performed so that the coefficient signal after correction is set to 0. When the absolute value of the high-frequency component coefficient signal is equal to or larger than a predetermined noise removal threshold Thn, the value of the input coefficient signal is multiplied by a predetermined enhancement coefficient α and output. By controlling in this way, if the absolute value of the constant is set to a small value, a high-frequency component smaller than the noise removal threshold Thn becomes a moderately smoothed image, and a high-frequency component higher than the noise removal threshold Thn is used as a signal. Since it is multiplied by α, the difference component increases, and an image subjected to the enhancement processing is obtained.
【００４３】図１７は、補正手段の第５の例を示す。補
正手段２０９に入力された高周波成分係数信号の絶対値
が、所定のノイズ除去閾値（Ｔｈｎ１）未満の場合に
は、補正後の係数信号を０にする。補正手段２０９に入
力された高周波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ
除去閾値（Ｔｈｎ１）以上で、Ｔｈｎ１よりも大きいし
きい値（Ｔｈｎ２）未満の場合、補正前の係数信号が正
ならば、正の所定の定数に変換し、補正前の係数信号が
負ならば、負の所定の定数に変換する。また、高周波成
分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値Ｔｈｎ２
以上の場合には、入力された係数信号の値に所定の強調
係数αを乗じて出力する。FIG. 17 shows a fifth example of the correcting means. When the absolute value of the high-frequency component coefficient signal input to the correction unit 209 is smaller than a predetermined noise removal threshold (Thn1), the corrected coefficient signal is set to 0. If the absolute value of the high-frequency component coefficient signal input to the correction means 209 is equal to or greater than a predetermined noise removal threshold (Thn1) and less than a threshold (Thn2) greater than Thn1, if the coefficient signal before correction is positive , Is converted to a predetermined positive constant. If the coefficient signal before correction is negative, the conversion is performed to a predetermined negative constant. The absolute value of the high-frequency component coefficient signal is equal to a predetermined noise removal threshold Thn2.
In the above case, the value of the input coefficient signal is multiplied by a predetermined emphasis coefficient α and output.
【００４４】このように制御することによって、ノイズ
除去閾値Ｔｈｎ１より小さな高周波成分には強い平滑化
がなされ、ノイズ除去しきい値Ｔｈｎ１以上Ｔｈｎ２以
下ならば、定数の絶対値を小さな値に設定すれば、ほど
よい平滑化を施した画像となり、ノイズ除去閾値Ｔｈｎ
２以上の高周波成分は信号としてα倍されるため差分成
分が増大し強調処理を施した画像が得られる。By performing such control, high-frequency components smaller than the noise elimination threshold Thn1 are strongly smoothed. If the noise elimination threshold Thn1 or more and Thn2 or less, the absolute value of the constant can be set to a small value. , The image is moderately smoothed, and the noise removal threshold Thn
Since two or more high-frequency components are multiplied by α as a signal, the difference component increases, and an image subjected to enhancement processing is obtained.
【００４５】図１８は、補正手段の第６の例を示す。補
正手段２０９に入力された高周波成分係数信号の絶対値
が、所定のノイズ除去閾値（Ｔｈｎ１）よりも小さいと
き、入力された係数信号の値に所定の強調係数αを乗じ
て出力する。補正手段に入力された高周波成分係数信号
の絶対値が、所定のノイズ除去閾値（Ｔｈｎ１）以上
で、Ｔｈｎ１よりも大きいしきい値（Ｔｈｎ２）未満の
場合、補正前の係数信号が正ならば、正の所定の定数に
変換し、補正前の係数信号が負ならば、負の所定の定数
に変換する。また、同高周波成分係数信号の絶対値が、
所定のノイズ除去閾値Ｔｈｎ２以上の場合には、入力さ
れた係数信号の値に所定の強調係数αを乗じて出力す
る。このように制御することによって、ノイズ除去閾値
Ｔｈｎ１より小さな高周波成分には適度な強調がなさ
れ、ノイズ除去しきい値Ｔｈｎ１以上Ｔｈｎ２未満なら
ば、定数の絶対値を小さな値に設定すれば、ほどよい平
滑化を施した画像となり、ノイズ除去閾値Ｔｈｎ２以上
の高周波成分は信号としてα倍されるため差分成分が増
大し強調処理を施した画像が得られる。なお、ここで
は、しきい値Ｔｈｎ１と−Ｔｈｎ１において、連続性を
保つように制御することにより、しきい値付近の境界部
で画像の劣化を防ぐことができる。FIG. 18 shows a sixth example of the correcting means. When the absolute value of the high-frequency component coefficient signal input to the correction means 209 is smaller than a predetermined noise removal threshold value (Thn1), the value of the input coefficient signal is multiplied by a predetermined enhancement coefficient α and output. When the absolute value of the high-frequency component coefficient signal input to the correction means is equal to or more than a predetermined noise removal threshold (Thn1) and less than a threshold (Thn2) larger than Thn1, if the coefficient signal before correction is positive, If the coefficient signal before correction is negative, it is converted to a predetermined negative constant. Also, the absolute value of the high-frequency component coefficient signal is
If it is equal to or greater than the predetermined noise removal threshold Thn2, the value of the input coefficient signal is multiplied by a predetermined enhancement coefficient α and output. By performing such control, high-frequency components smaller than the noise removal threshold Thn1 are appropriately emphasized. If the noise removal threshold Thn1 or more and less than Thn2, the absolute value of the constant is preferably set to a small value. The image becomes a smoothed image, and a high-frequency component equal to or greater than the noise removal threshold Thn2 is multiplied by α as a signal, so that the difference component increases and an image subjected to enhancement processing is obtained. Here, by controlling the threshold values Thn1 and -Thn1 so as to maintain continuity, it is possible to prevent image degradation at the boundary near the threshold value.
【００４６】図１９は、補正手段の第７の例を示す。補
正手段２０９に入力された高周波成分係数信号の絶対値
が、所定のノイズ除去閾値（Ｔｈｎ１）よりも小さい場
合には、補正後の係数信号を０にする。また、高周波成
分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値Ｔｈｎ２
以上の場合には、入力された係数信号の値に所定の強調
係数αを乗じる。また、補正手段に入力された高周波成
分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値（Ｔｈｎ
１）以上で、Ｔｈｎ１よりも大きいしきい値（Ｔｈｎ
２）未満の場合、しきい値Ｔｈｎ１とＴｈｎ２、−Ｔｈ
ｎ１と−Ｔｈｎ２で連続になるように制御する。ここで
は、補正前の信号をｘ、補正後の信号をｙとするとき、
ｘが正の場合は、ｙ＝αＴｈｎ２（ｘ−Ｔｈｎ１）／
（Ｔｈｎ２−Ｔｈｎ１）とし、ｘが負の場合は、ｙ＝α
Ｔｈｎ２（ｘ＋Ｔｈｎ１）／（Ｔｈｎ２−Ｔｈｎ１）と
する。つまり、しきい値間を直線で結ぶように制御す
る。もちろん、連続性を保つ他の関数を用いてもよい。FIG. 19 shows a seventh example of the correcting means. When the absolute value of the high-frequency component coefficient signal input to the correction unit 209 is smaller than a predetermined noise removal threshold value (Thn1), the corrected coefficient signal is set to 0. The absolute value of the high-frequency component coefficient signal is equal to a predetermined noise removal threshold Thn2.
In the above case, the value of the input coefficient signal is multiplied by a predetermined enhancement coefficient α. Further, the absolute value of the high-frequency component coefficient signal input to the correction means is determined by a predetermined noise removal threshold (Thn).
1) A threshold value (Thn) that is greater than or equal to Thn1
If less than 2), the threshold values Thn1 and Thn2, -Th
Control is performed so that n1 and -Thn2 are continuous. Here, when the signal before correction is x and the signal after correction is y,
If x is positive, y = αThn2 (x−Thn1) /
(Thn2−Thn1), and when x is negative, y = α
Thn2 (x + Thn1) / (Thn2-Thn1). That is, control is performed so as to connect the thresholds with a straight line. Of course, another function that maintains continuity may be used.
【００４７】このように制御することによって、ノイズ
除去閾値Ｔｈｎ１より小さな高周波成分には強い平滑化
がなされ、ノイズ除去閾値Ｔｈｎ２以上の高周波成分は
信号としてα倍されるため差分成分が増大し、強調処理
を施され、Ｔｈｎ１以上Ｔｈｎ２の間には、ほどよい強
調が施され、しきい値付近で連続性が保たれるため、し
きい値付近での画像の劣化はなくなる。By performing such control, high-frequency components smaller than the noise elimination threshold Thn1 are strongly smoothed, and high-frequency components equal to or greater than the noise elimination threshold Thn2 are multiplied by α as a signal, so that the difference component is increased and emphasized. The processing is performed, moderate emphasis is applied between Thn1 and Thn2, and continuity is maintained near the threshold, so that image deterioration near the threshold is eliminated.
【００４８】上記した補正方法の他に、多項式などの算
術関数を用いる方法や、ＬＵＴを用いる方法や、＋方向
または−方向にバイアスをかけるなどの方法を用いても
よい。In addition to the correction method described above, a method using an arithmetic function such as a polynomial, a method using an LUT, or a method such as applying a bias in the + or-direction may be used.
【００４９】図５に戻り、鮮鋭性制御手段８からのデー
タは帯域合成手段９に入力され、実空間画像に逆変換さ
れる。図２０は、帯域合成手段９の構成を示す。Returning to FIG. 5, the data from the sharpness control means 8 is input to the band synthesizing means 9 and is inversely transformed into a real space image. FIG. 20 shows the configuration of the band combining means 9.
【００５０】帯域合成手段では、より高階層のウェーブ
レット係数信号から処理が行われる。鮮鋭性制御手段８
によって補正された２階層係数信号（２ｎｄ−ＬＬ'，
２ｎｄ−ＨＬ'，２ｎｄ−ＬＨ'，２ｎｄ−ＨＨ'）は、
逆変換フィルタＨ＊（ｙ），Ｇ＊（ｙ）によってｙ方向
に逆変換され、さらにＨ＊（ｘ），Ｇ＊（ｘ）によって
ｘ方向に逆変換される。得られた画像信号は補正後の１
階層ＬＬ信号（１ｓｔ−ＬＬ'）であり、１階層の他の
補正後係数信号（１ｓｔ−ＨＬ'，１ｓｔ−ＬＨ'，１ｓ
ｔ−ＨＨ'）とともに、同様な帯域合成が施される。こ
のようにしてフィルタ処理後の実空間画像信号Ｓ'が得
られる。The band synthesizing means performs processing from the wavelet coefficient signal of a higher hierarchy. Sharpness control means 8
(2nd-LL ′,
2nd-HL ', 2nd-LH', 2nd-HH ')
The inverse transform is performed in the y direction by the inverse transform filters H * (y) and G * (y), and further in the x direction by H * (x) and G * (x). The obtained image signal is the corrected 1
It is a hierarchical LL signal (1st-LL '), and the other corrected coefficient signals (1st-HL', 1st-LH ', 1s) of one hierarchical level
Along with t-HH ′), similar band synthesis is performed. Thus, the real space image signal S ′ after the filtering process is obtained.
【００５１】上記した実施例１では、実空間で複数の周
波数帯域に分解して、帯域毎方向毎に独立してフィルタ
制御する場合、図２、図３のように、多数のマトリクス
が必要となり、ハード規模が非常に大きくなってしま
う。In the first embodiment described above, when the real space is decomposed into a plurality of frequency bands and the filter control is performed independently for each band and direction, a large number of matrices are required as shown in FIGS. However, the hardware scale becomes very large.
【００５２】実施例１に比べて、実施例２（以下の実施
例も同様）の帯域分割を用いる方法では、しきい値を設
けて、係数信号の絶対値がしきい値以上ならば係数信号
に定数を乗算し、係数信号の絶対値がしきい値未満なら
ば０に変換するという単純な処理で、フィルタ処理を実
現できる。Compared with the first embodiment, in the method using band division according to the second embodiment (the same applies to the following embodiments), a threshold value is provided, and if the absolute value of the coefficient signal is equal to or larger than the threshold value, the coefficient signal Is multiplied by a constant, and if the absolute value of the coefficient signal is less than the threshold value, it is converted to 0 if the absolute value of the coefficient signal is smaller than the threshold value.
【００５３】（実施例３）本発明の実施例３の全体構成
は、前述した実施例１の構成と同様である。実施例１と
相違する点は、フィルタ処理手段３の構成である。図２
１は、実施例３に係るフィルタ処理手段３の構成を示
す。(Embodiment 3) The overall configuration of Embodiment 3 of the present invention is the same as that of Embodiment 1 described above. The difference from the first embodiment lies in the configuration of the filter processing means 3. FIG.
Reference numeral 1 denotes a configuration of the filter processing unit 3 according to the third embodiment.
【００５４】図２１に示すように、入力画像信号Ｓは、
まず帯域分割手段７に入力され、複数の画像帯域信号Ｗ
に分解される。像域分離手段１０では、分解された画像
信号Ｗを用いて文字画像、あるいは網点画像のような画
像属性を示す特徴量を求めることにより、画像を文字、
網点に分離する。次いで、鮮鋭性制御手段８では、像域
分離された分離結果に応じて画像の強調処理および平滑
処理を行う。最後に、帯域合成手段９によって実空間画
像信号に変換し、出力するよう構成されている。実施例
３に係る帯域分割手段７は、実施例２と同様である。As shown in FIG. 21, the input image signal S is
First, a plurality of image band signals W
Is decomposed into The image area separating unit 10 obtains a feature amount indicating an image attribute such as a character image or a halftone image using the decomposed image signal W, thereby converting the image into a character,
Separate into halftone dots. Next, the sharpness control means 8 performs an emphasizing process and a smoothing process on the image according to the separation result obtained by the image area separation. Finally, it is configured so that the signal is converted into a real space image signal by the band synthesizing unit 9 and output. The band dividing means 7 according to the third embodiment is the same as the second embodiment.
【００５５】図２２は、像域分離手段の構成を示す。像
域分離手段１０は、出力されたウェーブレット係数信号
Ｗを入力し、係数信号Ｗから文字特徴量検出手段１１に
よって文字画像の特徴を、網点特徴量検出手段１２によ
って網点画像の特徴を検出し、これらの特徴量を特徴量
補正手段１３によって補正し、分離結果を出力するよう
構成されている。FIG. 22 shows the structure of the image area separating means. The image area separating unit 10 receives the output wavelet coefficient signal W, and detects a character image feature from the coefficient signal W by the character feature detecting unit 11 and a dot image feature by the halftone feature detecting unit 12. Then, these feature values are corrected by the feature value correcting means 13 and a separation result is output.
【００５６】文字特徴量検出手段１１は、例えば１階層
の高周波成分（１ｓｔ−ＨＬ，１ｓｔ−ＬＨ，１ｓｔ−
ＨＨ）を入力し、高周波成分の大きさと連続性を評価
し、文字の特徴を抽出する。すなわち、１階層の高周波
成分を入力し、中央位置の注目係数を所定の閾値と比較
し、エッジ量の大きさを判定する。また、１階層の高周
波成分を入力し、注目係数とその上下の係数、注目係数
とその左右の係数、注目係数とその斜めの係数の、３係
数の分散値を所定の閾値と比較し、分散値が小さいこと
を評価することにより、エッジの連続性を判定する。つ
まり、大きな縦エッジ成分が縦方向に、または大きな横
エッジ成分が横方向に、または大きな斜めエッジ成分が
斜め方向に、連続して存在するものを文字と判定する。The character feature value detecting means 11 is, for example, a one-layer high-frequency component (1st-HL, 1st-LH, 1st-
HH) is input, and the magnitude and continuity of the high-frequency component are evaluated to extract character features. That is, a high-frequency component of one layer is input, and the coefficient of interest at the center position is compared with a predetermined threshold to determine the magnitude of the edge amount. In addition, a high-frequency component of one layer is input, and a variance value of three coefficients, that is, a coefficient of interest and its upper and lower coefficients, a coefficient of interest and its left and right coefficients, and a coefficient of interest and its diagonal coefficient, is compared with a predetermined threshold. The continuity of the edge is determined by evaluating that the value is small. That is, a character in which a large vertical edge component continuously exists in the vertical direction, a large horizontal edge component in the horizontal direction, or a large oblique edge component in the oblique direction is determined as a character.
【００５７】網点特徴量検出手段１２は、例えば１階層
の高周波成分（１ｓｔ−ＨＬ，１ｓｔ−ＬＨ，１ｓｔ−
ＨＨ）を入力し、所定領域内の変曲点（ＨＬでは上下方
向、ＬＨでは左右方向、ＨＨでは斜め方向）の数をカウ
ントし、変曲点の数を基に網点の特徴を抽出する。The halftone feature value detecting means 12 is provided, for example, for one-layer high-frequency components (1st-HL, 1st-LH, 1st-
HH) is input, the number of inflection points (up and down directions in HL, left and right directions in LH, diagonal directions in HH) in a predetermined area is counted, and the characteristics of halftone dots are extracted based on the number of inflection points. .
【００５８】特徴量補正手段１３では、網点特徴量に対
して所定の閾値によって２値化を行い、網点領域と非網
点領域に分類する。さらに文字特徴量による文字領域と
非文字領域結果とを組み合わせて総合判定結果Ｃを出力
する。つまり、文字かつ非網点領域のみを文字領域と判
定出力し、文字特徴量抽出による誤検出部分を網点特徴
量を用いて絵柄領域に補正（文字かつ網点と判定された
領域を絵柄に判定）するようにしている。The feature amount correcting means 13 binarizes the halftone feature amount with a predetermined threshold value, and classifies the halftone region into a halftone region and a non-halftone region. Further, a total determination result C is output by combining the character region based on the character feature amount and the non-character region result. In other words, only the character and non-dot areas are determined and output as character areas, and the erroneously detected portion obtained by extracting the character feature amount is corrected to a picture area using the halftone feature quantity (the area determined to be a character and halftone is converted to a picture area). Judgment).
【００５９】像域分離手段１０から出力された制御信号
Ｃに基づいて、鮮鋭性制御手段８では画像信号の強調処
理および平滑化処理を行う。図２３は、実施例３に係る
鮮鋭性制御手段８の構成を示す。図２３に示すように、
像域分離手段１０の分離結果に応じて、１階層の高周波
成分（１ｓｔ−ＨＬ，１ｓｔ−ＬＨ，１ｓｔ−ＨＨ）お
よび２階層の高周波成分（２ｎｄ−ＨＬ，２ｎｄ−Ｌ
Ｈ，２ｎｄ−ＨＨ）に対し、補正手段３０９によって所
定の補正を行うよう構成している。これら補正手段３０
９の補正については、図１４を用いて説明する。On the basis of the control signal C output from the image area separating means 10, the sharpness controlling means 8 performs an emphasizing process and a smoothing process on the image signal. FIG. 23 illustrates a configuration of the sharpness control unit 8 according to the third embodiment. As shown in FIG.
In accordance with the separation result of the image area separating means 10, one-layer high-frequency components (1st-HL, 1st-LH, 1st-HH) and two-layer high-frequency components (2nd-HL, 2nd-L)
H, 2nd-HH) is corrected by the correction means 309. These correction means 30
The correction of No. 9 will be described with reference to FIG.
【００６０】図１４に示すように、補正手段３０９に入
力された高周波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ
除去閾値（Ｔｈｎ）よりも小さい場合には、補正後の係
数信号の値を０にするように補正している。また、高周
波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値Ｔｈ
ｎ以上の場合には、入力された係数信号の値に所定の強
調係数αを乗じて出力するように構成している。このよ
うに制御することによって、ノイズ除去閾値Ｔｈｎより
小さな高周波成分はノイズとして除去されるため平滑化
を施した画像となり、ノイズ除去閾値Ｔｈｎ以上の高周
波成分は信号としてα倍されるため差分成分が増大し強
調処理を施した画像が得られる。As shown in FIG. 14, when the absolute value of the high-frequency component coefficient signal input to the correction means 309 is smaller than a predetermined noise removal threshold (Thn), the value of the corrected coefficient signal is set to 0. It is corrected to be. The absolute value of the high-frequency component coefficient signal is equal to a predetermined noise removal threshold Th.
In the case of n or more, the value of the input coefficient signal is multiplied by a predetermined emphasis coefficient α and output. By performing such control, the high-frequency component smaller than the noise removal threshold Thn is removed as noise, so that a smoothed image is obtained. The high-frequency component above the noise removal threshold Thn is multiplied by α as a signal, so that the difference component is reduced. An image that has been enlarged and subjected to enhancement processing is obtained.
【００６１】なお、上記した補正手段３０９のＴｈｎ、
αは、図２４に示すように異なる周波数帯域（１ｓｔ，
２ｎｄ）、異なる方向成分（ＨＬ，ＬＨ，ＨＨ）ごとに
個別に設定するよう構成している。つまり、それぞれの
帯域、方向ごとに除去する高周波成分の大きさと強調度
合いを制御できるので、きめこまかなノイズ除去（平滑
化）と強調を行うことが可能となる。Note that Thn,
α is different frequency band (1st, 1st,
2nd), and each direction component (HL, LH, HH) is set individually. That is, since the magnitude and the degree of enhancement of the high-frequency component to be removed can be controlled for each band and direction, it is possible to perform fine noise removal (smoothing) and enhancement.
【００６２】実施例３では、文字領域および絵柄領域で
異なるパラメータ群（Ｔｈｎ、α）を保有しており、像
域分離手段１０の分離結果に応じて、これらのパラメー
タ群（Ｔｈｎ、α）の切り換えを行うよう構成してい
る。In the third embodiment, different parameter groups (Thn, α) are provided for the character area and the picture area, and these parameter groups (Thn, α) are determined according to the separation result of the image area separation means 10. It is configured to perform switching.
【００６３】図２４と図２５は、文字領域と絵柄領域と
の制御の切り替え方の一例を示す。文字領域における強
調係数αは絵柄領域よりも大きな値であり、文字や線画
部において十分な鮮鋭性が得られるよう設定している。
逆にノイズ除去閾値Ｔｈｄｃは、絵柄領域に比べて小さ
な値に設定することにより、比較的微小な濃度変化も強
調することができ、文字や線画部の鮮鋭性を満足するこ
とができる。FIGS. 24 and 25 show an example of how to switch the control between the character area and the picture area. The emphasis coefficient α in the character area is larger than that in the picture area, and is set so that sufficient sharpness can be obtained in the character or line drawing part.
Conversely, by setting the noise removal threshold Thdc to a value smaller than that of the picture area, a relatively small change in density can be emphasized, and the sharpness of a character or a line drawing portion can be satisfied.
【００６４】帯域に関しては、２階層（低周波帯域）の
エッジ成分に対して最も強調度合いが高くなるように設
定している。また、文字領域の２階層のノイズ除去しき
い値Ｔｈｎは、１階層のノイズ除去しきい値Ｔｈｎより
も大きな値を設定している。これは、２階層の方が１階
層に比べてノイズ成分が大きな係数値となるためであ
る。また、網点上の文字の劣化を防止するために、２階
層の係数信号の強調度に比べて、１階層の係数信号の強
調度の方を小さくする。As for the band, the degree of emphasis is set to be the highest for the edge components of the two layers (low frequency band). Further, the noise removal threshold Thn of the second layer of the character area is set to a value larger than the noise removal threshold Thn of the first layer. This is because the noise component has a larger coefficient value in the two layers than in the one layer. Further, in order to prevent the deterioration of characters on the halftone dots, the degree of enhancement of the coefficient signal of one layer is made smaller than that of the coefficient signal of two layers.
【００６５】一般的な原稿では、６本／ｍｍに相当する
画像周波数付近での強調を大きくすることで６ポイント
明朝体などの小さな文字画像に対して十分な鮮鋭性を得
ることができる。これよりも高周波帯域に対して過度な
強調を行ってもノイズ成分を強調する恐れがあり好まし
くない。For a general original, sufficient sharpness can be obtained for a small character image such as a 6-point Mincho font by increasing the emphasis near the image frequency corresponding to 6 lines / mm. Even if excessive emphasis is applied to a higher frequency band, noise components may be emphasized, which is not preferable.
【００６６】実施例３では６００ｄｐｉの解像度を有す
るスキャナで読み取った画像信号を前提としたもので、
６本／ｍｍに相当する高周波成分は２階層の信号（２ｎ
ｄ−ＨＬ，２ｎｄ−ＬＨ，２ｎｄ−ＨＨ）であるので、
２階層の強調係数を最も高く設定している。The third embodiment is based on the premise that an image signal is read by a scanner having a resolution of 600 dpi.
A high frequency component corresponding to 6 lines / mm is a signal of two layers (2n
d-HL, 2nd-LH, 2nd-HH),
The emphasis coefficient of the two layers is set to the highest.
【００６７】入力された画像信号の解像度１７に応じ
て、どの階層の強調係数を最も高くするか、どの階層の
係数信号まで算出するかを適宜、それぞれ補正手段３０
９、帯域分割手段７に設定すればよい。In accordance with the resolution 17 of the input image signal, the correction means 30 appropriately determines which layer has the highest enhancement coefficient and which layer of the coefficient signal is to be calculated.
9. It may be set in the band dividing means 7.
【００６８】例えば、図２６（ｂ）、図２７（ｂ）に示
すように、３００ｄｐｉでは６本／ｍｍに相当する高周
波成分は、ナイキスト周波数を表す１階層の信号（１ｓ
ｔ−ＨＬ，１ｓｔ−ＬＨ，１ｓｔ−ＨＨ）であるので１
階層の強調係数を最も高く設定する。また、例えば、図
２６（ｃ）、図２７（ｃ）に示すように、１２００ｄｐ
ｉでは、６本／ｍｍに相当する高周波成分は、ナイキス
ト周波数の１／４の周波数を表す３階層の信号（３ｒｄ
−ＨＬ，３ｒｄ−ＬＨ，３ｒｄ−ＨＨ）であるので３階
層の強調係数を最も高く設定する。３階層の信号は図２
８に示すように、注目ブロックと右、左、右下の２階層
のＬＬによって作成され、ナイキスト周波数の１／４の
周波数帯域に最も強く反応する階層の信号である。つま
り、解像度が大きくなるにつれ、強調係数を高くする階
層を高階層側に移動するように設定する。For example, as shown in FIGS. 26 (b) and 27 (b), a high-frequency component corresponding to 6 lines / mm at 300 dpi is a signal of one layer (1s) representing the Nyquist frequency.
t-HL, 1st-LH, 1st-HH)
Set the highest emphasis coefficient for the hierarchy. For example, as shown in FIGS. 26C and 27C, 1200 dp
In i, a high-frequency component corresponding to 6 lines / mm is a three-layer signal (3rd representing a quarter of the Nyquist frequency).
−HL, 3rd−LH, 3rd−HH), so that the enhancement coefficient of the three layers is set to the highest. Fig. 2
As shown in FIG. 8, this is a signal of a layer created by the block of interest and LL of two layers, right, left and lower right, and most strongly reacting to a frequency band of １ ／ of the Nyquist frequency. In other words, the setting is made such that as the resolution increases, the layer for which the enhancement coefficient is increased is moved to the higher layer side.
【００６９】絵柄領域では、網点画像部におけるモアレ
の発生を抑制するため、文字領域に比べて小さな強調係
数を適用するよう構成している。とりわけ、網点部のピ
ークが多い低周波帯域の斜め方向は、低周波帯域の縦横
方向にくらべて小さな値を乗算するように設定してい
る。In the picture area, in order to suppress the occurrence of moiré in the halftone dot image portion, a configuration is adopted in which a smaller emphasis coefficient is applied than in the text area. In particular, the diagonal direction of the low frequency band having many peaks in the halftone portion is set to be multiplied by a smaller value than the vertical and horizontal directions of the low frequency band.
【００７０】一般的な原稿では、６００ｄｐｉで２階層
に相当する周波数帯域で網点画像の周波数成分が強く現
れる。それが３００ｄｐｉでは１階層であり、１２００
ｄｐｉでは３階層である。従って、斜め方向の強調を弱
くする帯域は６００ｄｐｉでは２階層であり、３００ｄ
ｐｉでは１階層であり、１２００ｄｐｉでは３階層であ
る。つまり解像度が大きくなるに従って、斜め方向の強
調を弱くする階層を高階層側に移動するように設定す
る。In a general manuscript, the frequency component of the halftone image appears strongly in a frequency band corresponding to two layers at 600 dpi. That is one layer at 300 dpi and 1200
In dpi, there are three layers. Therefore, the band for weakening the emphasis in the oblique direction is two layers at 600 dpi,
The number of layers is one for Pi, and three for 1200 dpi. In other words, the setting is made such that the layer for which the emphasis in the diagonal direction is weakened is moved to the higher layer side as the resolution increases.
【００７１】また、１５０線以上の高線数の網点画像に
対しては網点構造の除去を行ない粒状性の向上を実現す
るために、２階層に比べて１階層で大きなノイズ除去閾
値Ｔｈｎｐを設定している。さらに、網点部に関しては
しきい値を十分に大きくとれば、高周波帯域の信号は０
に変換されるので、網点絵柄部に関しては、何の値でも
良い。In order to improve the graininess by removing the halftone dot structure from the halftone dot image having a high screen ruling of 150 lines or more, the noise removal threshold Thnp is larger in one layer than in two layers. Is set. Further, if the threshold value of the halftone dot portion is set to be sufficiently large, the signal in the high frequency band becomes zero.
Therefore, any value may be used for the halftone dot pattern portion.
【００７２】しかし、文字部を非文字部と誤判定した場
合のことを考えて、文字領域と同等の値を設定してい
る。網点画像の鮮鋭性を維持するために、２階層の縦横
方向の係数信号は、１階層の縦横方向の係数信号よりも
大きな値に設定している。一方、網点画像のモアレを抑
制するために２階層の斜め方向の係数信号は、１階層の
斜め方向の係数信号よりも小さな値に設定している。However, in consideration of a case where a character part is erroneously determined to be a non-character part, a value equivalent to the character area is set. In order to maintain the sharpness of the halftone dot image, the coefficient signals in the vertical and horizontal directions of the two layers are set to values larger than the coefficient signals in the vertical and horizontal directions of the first layer. On the other hand, in order to suppress the moiré of the halftone dot image, the coefficient signal in the diagonal direction of the two layers is set to a smaller value than the coefficient signal in the diagonal direction of the one layer.
【００７３】補正手段３０９では、図２９、図３０、図
３１に示すように、文字領域については、入力された画
像信号の解像度１７が大きくなるにつれ、強調係数
（α）とノイズ除去閾値（Ｔｈｎ）は高階層側にシフト
するように（高階層側が大きくなるように）構成してい
る。また、主走査方向と副走査方向で入力解像度が異な
る場合は、主走査方向と副走査方向で別々にフィルタ処
理（補正手段での補正）を行う。例えば、主走査方向の
入力解像度が６００ｄｐｉで副走査方向の入力解像度が
１２００ｄｐｉならば、主走査方向の１階層と副走査方
向の２階層のフィルタ制御を同じにし、主走査方向の２
階層と副走査方向の３階層のフィルタ制御を同じにす
る。なお、上記した説明では、像域分離結果を用いた
が、分離結果を用いずに、単に解像度１７に応じて、図
２９−３１を切り換えるようにしてもよい。As shown in FIG. 29, FIG. 30, and FIG. 31, the correction means 309 increases the enhancement coefficient (α) and the noise removal threshold (Thn) for the character area as the resolution 17 of the input image signal increases. ) Is configured to shift to the higher hierarchy side (so that the higher hierarchy side becomes larger). When the input resolution is different between the main scanning direction and the sub-scanning direction, the filtering process (correction by the correction unit) is separately performed in the main scanning direction and the sub-scanning direction. For example, if the input resolution in the main scanning direction is 600 dpi and the input resolution in the sub-scanning direction is 1200 dpi, filter control for one layer in the main scanning direction and two layers in the sub-scanning direction are made the same,
The filter control of the three layers in the layer and the sub-scanning direction is made the same. Note that, in the above description, the image area separation result is used, but it is also possible to switch between FIGS. 29 to 31 according to the resolution 17 without using the separation result.
【００７４】以上のようにパラメータを設定すること
で、文字領域および絵柄領域（主に網点画像領域）に対
して、両者の画像品質を両立する鮮鋭性制御を行うこと
ができる。By setting the parameters as described above, it is possible to control the sharpness of the character area and the picture area (mainly the halftone image area) so as to achieve both image qualities.
【００７５】また、文字領域に対しては図１４の方法で
制御し、絵柄領域に対しては図１９の方法で制御するよ
うに、領域によって処理を切り替えることもできる。Further, the processing can be switched depending on the area so that the character area is controlled by the method of FIG. 14 and the picture area is controlled by the method of FIG.
【００７６】図２１に示すように、鮮鋭性制御手段８か
らのデータは帯域合成手段９に入力され、実空間画像に
逆変換される。帯域合成手段９は実施例２と同様であ
る。As shown in FIG. 21, data from the sharpness control means 8 is input to the band synthesizing means 9 and is inversely converted into a real space image. The band combining means 9 is the same as in the second embodiment.
【００７７】（実施例４）本発明の実施例４の全体構成
は、前述した実施例１、２、３の構成と同様である。実
施例４に係るフィルタ処理手段３の構成は、図２１に示
す実施例３の構成と同様である。実施例３と相違する点
は、フィルタ処理手段３内の像域分離手段と鮮鋭性制御
手段の構成である。。(Embodiment 4) The overall configuration of Embodiment 4 of the present invention is the same as that of Embodiments 1, 2, and 3 described above. The configuration of the filter processing means 3 according to the fourth embodiment is the same as the configuration of the third embodiment shown in FIG. The difference from the third embodiment lies in the configuration of the image area separation unit and the sharpness control unit in the filter processing unit 3. .
【００７８】図２１に示すように、入力画像信号Ｓは、
まず帯域分割手段７に入力され、複数の画像帯域信号Ｗ
に分解される。像域分離手段１０では、分解された画像
信号Ｗを用いて、網点画像あるいは印画紙画像のような
画像属性を示す特徴量を求め、画像を網点、印画紙に分
離する。次いで鮮鋭性制御手段８では、像域分離された
分離結果に応じて画像の強調処理および平滑処理を行
う。最後に帯域合成手段９によって実空間画像信号に変
換し、出力するよう構成されている。実施例４に係る帯
域分割手段７は、実施例２、３と同様である。As shown in FIG. 21, the input image signal S is
First, a plurality of image band signals W
Is decomposed into The image area separating unit 10 uses the decomposed image signal W to obtain a feature amount indicating an image attribute such as a halftone dot image or a photographic paper image, and separates the image into halftone dots and photographic paper. Next, the sharpness control unit 8 performs an emphasis process and a smoothing process on the image according to the separation result obtained by the image area separation. Finally, it is configured to be converted into a real space image signal by the band synthesizing unit 9 and output. The band dividing means 7 according to the fourth embodiment is the same as the second and third embodiments.
【００７９】図３２は、実施例４に係る像域分離手段の
構成を示す。像域分離手段１０は、出力されたウェーブ
レット係数信号Ｗを入力し、係数信号Ｗから網点特徴量
検出手段１４によって網点画像の特徴を、印画紙特徴量
検出手段１５によって印画紙画像の特徴を検出し、これ
らの特徴量を特徴量補正手段１６によって補正し、分離
結果を出力するよう構成されている。特徴量補正手段１
６では、網点かつ印画紙と判定された領域を、印画紙に
判定を補正する。FIG. 32 shows the structure of the image area separating means according to the fourth embodiment. The image area separating unit 10 receives the output wavelet coefficient signal W, and uses the dot signal feature amount detecting unit 14 to extract the halftone dot image feature from the coefficient signal W and the photographic paper image feature using the photographic paper feature amount detecting unit 15. , And these feature amounts are corrected by the feature amount correcting means 16 to output a separation result. Feature amount correction means 1
In step 6, the determination is corrected for the area determined to be a halftone dot and photographic paper.
【００８０】印画紙判定方式は、例えば、所定領域（例
えば７×５画素）において、すべての帯域、すべての方
向で平均値が小さくかつ、分散も小さい領域部分を印画
紙絵柄領域と判定する。In the photographic paper determination method, for example, in a predetermined area (for example, 7 × 5 pixels), an area having a small average value and small variance in all bands and all directions is determined as a photographic paper picture area.
【００８１】像域分離手段１０から出力された制御信号
Ｃに基づいて、鮮鋭性制御手段８では画像信号の強調処
理および平滑化処理を行う。実施例４に係る鮮鋭性制御
手段８の構成を図３３に示す。図３３のように、像域分
離手段１０の分離結果に応じて、１階層の高周波成分
（１ｓｔ−ＨＬ，１ｓｔ−ＬＨ，１ｓｔ−ＨＨ）および
２階層の高周波成分（２ｎｄ−ＨＬ，２ｎｄ−ＬＨ，２
ｎｄ−ＨＨ）に対し、補正手段４０９によって所定の補
正を行うよう構成している。これら補正手段４０９の補
正については図１４を用いて説明する。On the basis of the control signal C output from the image area separating means 10, the sharpness controlling means 8 performs an emphasizing process and a smoothing process on the image signal. FIG. 33 shows the configuration of the sharpness control means 8 according to the fourth embodiment. As shown in FIG. 33, in accordance with the separation result of the image area separating unit 10, one-layer high-frequency components (1st-HL, 1st-LH, 1st-HH) and two-layer high-frequency components (2nd-HL, 2nd-LH). , 2
nd-HH) by the correction unit 409 to perform predetermined correction. The correction by these correction means 409 will be described with reference to FIG.
【００８２】図１４に示すように、補正手段４０９に入
力された高周波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ
除去閾値（Ｔｈｎ）よりも小さい場合には、補正後の係
数信号の値を０にするように補正している。また、高周
波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値Ｔｈ
ｎ以上の場合には、入力された係数信号の値に所定の強
調係数αを乗じて出力するように構成している。このよ
うに制御することによって、ノイズ除去閾値Ｔｈｎより
小さな高周波成分はノイズとして除去されるため平滑化
を施した画像となり、ノイズ除去閾値Ｔｈｎ以上の高周
波成分は信号としてα倍されるため差分成分が増大し、
強調処理を施した画像が得られる。As shown in FIG. 14, when the absolute value of the high-frequency component coefficient signal input to the correction means 409 is smaller than a predetermined noise removal threshold (Thn), the value of the corrected coefficient signal is set to 0. It is corrected to be. The absolute value of the high-frequency component coefficient signal is equal to a predetermined noise removal threshold Th.
In the case of n or more, the value of the input coefficient signal is multiplied by a predetermined emphasis coefficient α and output. By performing such control, the high-frequency component smaller than the noise removal threshold Thn is removed as noise, so that a smoothed image is obtained. The high-frequency component above the noise removal threshold Thn is multiplied by α as a signal, so that the difference component is reduced. Increase,
An image that has undergone enhancement processing is obtained.
【００８３】上記した補正手段４０９のＴｈｎ、αは、
図３４に示すように異なる周波数帯域（１ｓｔ，２ｎ
ｄ）、異なる方向成分（ＨＬ，ＬＨ，ＨＨ）ごとに個別
に設定するよう構成している。つまり、それぞれの帯
域、方向ごとに除去する高周波成分の大きさと強調度合
いを制御できるので、きめこまかなノイズ除去（平滑
化）と強調を行うことが可能となる。また、本発明の実
施例４では、網点領域および印画紙領域で異なるパラメ
ータ群（Ｔｈｎ、α）を保有しており、像域分離手段１
０の分離結果に応じてこれらのパラメータ群の切り換え
を行うよう構成している。Thn and α of the correction means 409 are as follows:
As shown in FIG. 34, different frequency bands (1st, 2n
d), each direction component (HL, LH, HH) is set individually. That is, since the magnitude and the degree of enhancement of the high-frequency component to be removed can be controlled for each band and direction, it is possible to perform fine noise removal (smoothing) and enhancement. In the fourth embodiment of the present invention, different parameter groups (Thn, α) are retained in the halftone dot area and the photographic paper area.
The configuration is such that these parameter groups are switched according to the separation result of 0.
【００８４】印画紙絵柄領域と網点絵柄領域との制御の
切り替え方の一例を図３４に示す。印画紙絵柄領域にお
ける強調係数αは網点絵柄領域よりも大きな値であり、
印画紙をはじめとする連続調画像において十分な鮮鋭性
が得られるよう設定している。印画紙領域の係数信号は
一般的に小さいので、印画紙絵柄の鮮鋭性を満足させる
ためにノイズ除去閾値Ｔｈｎは網点絵柄領域にくらべて
小さな値に設定する。FIG. 34 shows an example of how to switch the control between the photographic paper picture area and the halftone picture area. The emphasis coefficient α in the photographic paper picture area is a larger value than the halftone picture area,
The setting is made so that sufficient sharpness can be obtained in continuous tone images such as photographic paper. Since the coefficient signal of the photographic paper area is generally small, the noise removal threshold Thn is set to a smaller value than the halftone picture area in order to satisfy the sharpness of the photographic paper pattern.
【００８５】印画紙絵柄領域の帯域に関しては、２階層
の縦横斜めエッジ成分に対して最も強調度合いが高くな
るように設定している。一般的に、印画紙絵柄領は低周
波にピークがあるような周波数特性を示しているため、
１階層の係数は非常に小さい。そこで、１階層の強調係
数をいくら大きくしても、印画紙絵柄の鮮鋭性に大きな
影響はない。そこで、２階層の縦横斜め係数における強
調係数を網点絵柄領域の強調係数よりも大きくした。２
階層でも係数の値は非常に小さいので、ノイズ除去しき
い値は、網点絵柄のノイズしきい値に比べて小さい値に
した。The band of the photographic paper picture area is set so that the degree of emphasis is highest for vertical and horizontal oblique edge components of two layers. Generally, the photographic paper pattern area has a frequency characteristic that has a peak at low frequency,
The coefficient of one layer is very small. Therefore, no matter how much the one-layer emphasis coefficient is increased, the sharpness of the photographic paper pattern is not significantly affected. Therefore, the enhancement coefficient in the vertical and horizontal diagonal coefficients of the two layers is set to be larger than the enhancement coefficient of the halftone dot picture area. 2
Since the coefficient value is very small even in the hierarchy, the noise removal threshold value is set to a value smaller than the noise threshold value of the halftone dot pattern.
【００８６】網点絵柄領域では、網点画像部におけるモ
アレの発生を抑制するため、比較的小さな強調係数を用
いる。特に１５０線以上の高線数の網点画像に対しては
網点構造の除去を行ない粒状性の向上を実現するため
に、比較的大きなノイズ除去閾値Ｔｈｎｐを設定してい
る。In the halftone dot picture area, a relatively small emphasis coefficient is used in order to suppress the occurrence of moire in the halftone dot image portion. In particular, a relatively large noise removal threshold Thnp is set in order to remove a halftone dot structure and improve the graininess of a halftone dot image having a high screen ruling of 150 lines or more.
【００８７】以上のようにパラメータを設定すること
で、印画紙絵柄領域および網点絵柄領域に対して両者の
画像品質を両立する鮮鋭性制御を行うことができる。By setting the parameters as described above, it is possible to perform sharpness control on the photographic paper picture area and the halftone picture area so as to achieve both image qualities.
【００８８】図２１に示すように、鮮鋭性制御手段８か
らのデータは帯域合成手段９に入力され、実空間画像に
逆変換される。帯域合成手段９は実施例２、３と同じで
ある。As shown in FIG. 21, the data from the sharpness control means 8 is input to the band synthesizing means 9 and is inversely transformed into a real space image. The band combining means 9 is the same as in the second and third embodiments.
【００８９】（実施例５）前述した実施例２−４におい
て、ウェーブレット変換は通常圧縮処理などで行われて
いるサブサンプリングを想定していたが、実施例５で
は、ウェーブレット変換は、通常圧縮処理などで行われ
ているサブサンプリング（画素の間引き）を実施しない
構成をとる。(Embodiment 5) In the above-described embodiment 2-4, the wavelet transform is based on the sub-sampling performed by the normal compression process. In the fifth embodiment, the wavelet transform is performed by the normal compression process. A configuration is adopted in which the sub-sampling (pixel thinning-out) is not performed.
【００９０】実施例５の全体構成は、実施例２−４と同
様に図１である。図５、図２１中のフィルタ処理手段３
において、帯域分割手段７と帯域合成手段９が、実施例
２−４と異なる。言い換えれば、実施例２−４の帯域分
割手段７と帯域合成手段９を以下に示す内容に置き換え
たものが、実施例５である。The overall configuration of the fifth embodiment is the same as that of the second to fourth embodiments shown in FIG. Filter processing means 3 in FIGS.
, The band dividing means 7 and the band synthesizing means 9 are different from those of the embodiment 2-4. In other words, the fifth embodiment is obtained by replacing the band dividing unit 7 and the band combining unit 9 of the second to fourth embodiments with the following contents.
【００９１】サブサンプリングを行うウェーブレット変
換の構成は、図３５に示すように、ハイパスフィルタ及
びローパスフィルタによる処理を行った後、２画素に１
画素間引く処理（例えば、奇数画素を間引く処理）を行
い、係数信号とする。逆変換では、アップサンプリング
を行い、逆変換フィルタによって逆変換を行う。As shown in FIG. 35, the configuration of the wavelet transform for performing the sub-sampling is such that, after the processing by the high-pass filter and the low-pass filter,
A process of thinning out pixels (for example, a process of thinning out odd pixels) is performed to obtain a coefficient signal. In the inverse transform, up-sampling is performed, and inverse transform is performed by an inverse transform filter.
【００９２】本実施例のウェーブレット変換は図３６に
示すように、順変換の際にダウンサンプリングを行わな
い。従って、図３６に示すように各階層、各方向の係数
信号の画像サイズは入力画像Ｏｒｇと同サイズとなる。
逆変換時には、図３６のようにｅｖｅｎ、ｏｄｄ画素群
毎にそれぞれアップサンプリングを行い逆変換フィルタ
を施す。１つの原画像画素に対してｅｖｅｎ画素群から
の逆変換結果と、ｏｄｄ画素群からの逆変換結果が得ら
れるので、これらを平均して逆変換後の画像データとす
る。In the wavelet transform of this embodiment, as shown in FIG. 36, downsampling is not performed at the time of forward transform. Accordingly, as shown in FIG. 36, the image size of the coefficient signal in each layer and each direction is the same as the input image Org.
At the time of inverse conversion, as shown in FIG. 36, up-sampling is performed for each even and odd pixel group, and an inverse conversion filter is applied. An inverse conversion result from the even pixel group and an inverse conversion result from the odd pixel group are obtained for one original image pixel, and these are averaged to obtain image data after inverse conversion.
【００９３】以上のような、サブサンプリングを行わな
い処理によって、高精度な画像特徴量の算出が行えると
ともに、強調／平滑ムラのない高品位なフィルタ処理を
行うことができる。この様子を図３７−図３９を用いて
説明する。By the above-described processing without performing sub-sampling, it is possible to calculate an image feature amount with high accuracy, and to perform high-quality filter processing without emphasis / smoothness unevenness. This situation will be described with reference to FIGS.
【００９４】図３７−図３９は、いずれも原画像は同じ
であり４画素周期で濃淡を繰り返す信号である。図３７
と図３８はサブサンプリングを行う場合の例であり、図
３９はサブアンプリングを行わない本実施例の方式を示
すものである。さらに、図３７と図３８はサブサンプリ
ングを行う画素が１画素ずれた場合の例を示すものであ
る。FIGS. 37 to 39 show signals in which the original image is the same and the shading is repeated at a cycle of 4 pixels. FIG.
FIG. 38 shows an example in which subsampling is performed, and FIG. 39 shows a method of this embodiment in which subamplification is not performed. Further, FIGS. 37 and 38 show examples in which the pixels to be sub-sampled are shifted by one pixel.
【００９５】図３７の場合、ｄ１とｄ２の画素対、ｄ３
とｄ４の画素対に対して行われたウェーブレット係数信
号を間引いた例であり、結果、ｄ０とｄ１の画素対、ｄ
２とｄ３の画素対に対する係数信号が残る。例えば強調
フィルタ処理のために、高周波成分に対して２倍の強調
係数を乗じて逆変換すると、ｄ０とｄ１の高周波成分５
０が２倍と増幅され、逆変換後のｄ０'とｄ１'のデータ
差は２倍となり、所望の強調処理が行われていることが
わかる。In the case of FIG. 37, the pixel pair of d1 and d2, d3
This is an example in which the wavelet coefficient signal performed for the pixel pair of d0 and d4 is thinned out.
The coefficient signal for the pixel pair 2 and d3 remains. For example, for the emphasis filter processing, when the high frequency component is multiplied by twice the emphasis coefficient and inversely transformed, the high frequency components d0 and d1
0 is amplified by a factor of two, and the data difference between d0 'and d1' after the inverse conversion is doubled, indicating that the desired enhancement processing has been performed.
【００９６】これに対し、図３８のようにサブサンプリ
ングが１画素ずれた場合、ｄ１とｄ２の画素対によって
得られる高周波成分は０となり、強調係数を乗じても高
周波成分は増幅されず、図３８のように原信号と何ら変
わらない結果となり、所望の強調処理が行われていない
ことがわかる。このようにサブサンプリングを行う変換
系では、そのサンプリング位置によって正しく周波数特
性の補正が行えない場合がある。On the other hand, when the sub-sampling is shifted by one pixel as shown in FIG. 38, the high-frequency component obtained by the pixel pair of d1 and d2 is 0, and the high-frequency component is not amplified even when multiplied by the enhancement coefficient. As shown at 38, the result is not different from the original signal, and it can be seen that the desired enhancement processing has not been performed. In such a conversion system that performs sub-sampling, there are cases where the frequency characteristics cannot be corrected correctly depending on the sampling position.
【００９７】この問題を解決するのが本実施例のサブサ
ンプリングを行わないウェーブレット変換であり、図３
９のように、図３７と図３８の結果を平均した結果とな
り漏れがなく周波数特性の補正が行える。また、強調処
理のみならず、画像の特徴量を算出する際にもサブサン
プリングを行っていない信号なので高精度な特徴量抽出
が行える。The solution to this problem is the wavelet transform without subsampling according to the present embodiment.
As shown in FIG. 9, the results of FIGS. 37 and 38 are averaged, and the frequency characteristics can be corrected without leakage. In addition, not only the enhancement processing, but also the calculation of the feature amount of the image, the signal is not subjected to sub-sampling, so that the feature amount can be extracted with high accuracy.
【００９８】上記した実施例２−５では、ウェーブレッ
ト基底関数としてＨａａｒ型ウェーブレットを例にした
が、他の基底関数でも同様に実現できる。また、ウェー
ブレット変換に限らず、画像を複数の周波数帯域に分割
するサブバンド変換、フーリエ変換、アダマール変換、
ラプラシアンピラミッドなどに対しても同様に実現でき
る。In the above-described Embodiment 2-5, the Haar type wavelet is used as an example of the wavelet basis function, but other basis functions can be similarly realized. In addition to the wavelet transform, a sub-band transform that divides an image into a plurality of frequency bands, a Fourier transform, a Hadamard transform,
The same can be realized for a Laplacian pyramid or the like.
【００９９】上記したように、本発明は専用のハードウ
ェアによって実施してもよいことは当然であるが、汎用
のコンピュータシステムを利用し、ソフトウェアで実施
してもよい。ソフトウェアで実施する場合には、本発明
の画像処理機能（フィルタ処理、γ変換、中間調処理な
どの処理）や処理手順を実現するプログラムが記録媒体
などに記録されていて、該記録媒体などからプログラム
がコンピュータシステムに読み込まれてＣＰＵによって
実行されることにより、本発明の画像処理機能が実施さ
れる。画像データは、例えばスキャナなどから読み込ん
だ原稿画像データや予めハードディスクなどに用意され
た画像データであり、あるいはネットワークを介して取
り込んだ画像データである。また、処理結果は、プリン
タに出力され、あるいはハードディスクに書き出され
る。またはネットワークを介して外部装置（プリンタな
ど）に出力される。As described above, the present invention may be implemented by dedicated hardware, but may be implemented by software using a general-purpose computer system. When implemented by software, a program for realizing the image processing function (processing such as filter processing, γ conversion, and halftone processing) and the processing procedure of the present invention is recorded on a recording medium or the like. The image processing function of the present invention is implemented when the program is read into the computer system and executed by the CPU. The image data is, for example, document image data read from a scanner or the like, image data prepared in a hard disk or the like in advance, or image data captured via a network. The processing result is output to a printer or written to a hard disk. Alternatively, it is output to an external device (such as a printer) via a network.
【０１００】[0100]
【発明の効果】以上、説明したように、本発明によれ
ば、以下のような効果が得られる。 （１）入力画像データから高周波成分、低周波成分のそ
れぞれについて、縦横斜め方向の成分を抽出し、各成分
毎にフィルタをかけることにより、強調したい帯域、方
向のみに強調フィルタがかかり、きめ細かなフィルタ処
理が実現される。従って、文字の鮮鋭性と網点絵柄のモ
アレ抑制と画像全体のノイズ除去が同時に実現できる。 （２）画像を複数の周波数帯域と、各帯域において縦横
斜め方向の係数信号に分解し、各係数信号毎に個別に強
調または平滑の制御を行い、縦横方向の係数を斜め方向
に比べて強く強調し、また、係数信号があるしきい値よ
り小さいときには、０または小さい定数に変換してノイ
ズ成分を抑制し、さらに、ノイズ成分抑制のために、上
記しきい値以下で急に０にすると、しきい値付近の境界
で画像の劣化が目立つ場合には、しきい値を二つ設け
て、制御前の係数の値と制御後の係数の値との関係が連
続性が保たれるように変換しているので、文字の鮮鋭性
が向上し、画像全体のノイズが除去され、網点絵柄のモ
アレが除去される。 （３）係数信号を用いて文字と絵柄に像域分離し、文字
領域は鮮鋭性を保つように、絵柄領域はモアレが発生し
ないように、係数の切り替えを制御し、各係数におい
て、周波数変換後の値は、同じ係数であれば、文字の場
合の方が、絵柄の場合よりも大きくなくように制御し、
とりわけ、絵柄の斜め成分の係数信号値は、変換後には
小さい値としているので、より一層、文字の鮮鋭性が向
上し、画像全体のノイズが除去され、網点絵柄のモアレ
が除去される。 （４）係数信号を用いて文字と網点絵柄と印画紙絵柄に
像域分離し、同じ変換前の係数ならば、印画紙絵柄の変
換後の係数は、網点絵柄の変換後の係数以上とし、さら
に印画紙のノイズ除去のしきい値の絶対値は、網点絵柄
のノイズ除去しきい値よりも小さくしているので、文字
の鮮鋭性とノイズ除去とモアレの除去と連続調画像の鮮
鋭性が同時に実現できる。 （５）入力された画像信号の解像度が変化しても、文字
の鮮鋭性が維持されると共に、網点絵柄のモアレが抑制
される。 （６）帯域合成を行うとき、注目画素近傍の画素の係数
も用いているので、逆変換を開始する位置により、逆変
換後の信号の値が大きく変化することが防止され、安定
したフィルタ処理が実現できる。As described above, according to the present invention, the following effects can be obtained. (1) For each of the high-frequency component and the low-frequency component from the input image data, the components in the vertical and horizontal diagonal directions are extracted and filtered for each component. Filter processing is realized. Therefore, it is possible to simultaneously realize the sharpness of the character, the suppression of the moiré of the halftone dot pattern, and the noise removal of the entire image. (2) The image is decomposed into a plurality of frequency bands and coefficient signals in the vertical and horizontal diagonal directions in each band, and enhancement or smoothing control is individually performed for each coefficient signal so that the vertical and horizontal coefficients are stronger than those in the diagonal direction. If the coefficient signal is emphasized and the coefficient signal is smaller than a certain threshold value, it is converted to 0 or a small constant to suppress the noise component. In the case where image degradation is conspicuous at the boundary near the threshold value, two threshold values are provided so that the relationship between the coefficient value before control and the coefficient value after control maintains continuity. , The sharpness of the character is improved, noise in the entire image is removed, and moiré of a halftone dot pattern is removed. (3) Image areas are separated into characters and patterns using the coefficient signal, coefficient switching is controlled so that the character area maintains sharpness, and the picture area does not generate moire, and frequency conversion is performed for each coefficient. The latter value is controlled so that the case of characters is not larger than the case of patterns if the same coefficient,
In particular, since the coefficient signal value of the oblique component of the picture is a small value after the conversion, the sharpness of the character is further improved, the noise of the entire image is removed, and the moire of the halftone picture is removed. (4) The image area is separated into a character, a halftone dot pattern, and a photographic paper pattern using the coefficient signal. Furthermore, since the absolute value of the noise removal threshold value of the photographic paper is smaller than the noise removal threshold value of the halftone dot pattern, the sharpness of the character, the noise removal, the moire removal, and the continuous tone image Sharpness can be realized at the same time. (5) Even if the resolution of the input image signal changes, the sharpness of the character is maintained and the moire of the halftone dot pattern is suppressed. (6) When performing band synthesis, the coefficient of the pixel near the target pixel is also used, so that the value of the signal after the inverse transform is prevented from greatly changing depending on the position where the inverse transform is started, and stable filter processing is performed. Can be realized.
【図１】本発明の実施例１−５の構成を示す。FIG. 1 shows a configuration of an embodiment 1-5 of the present invention.
【図２】実施例１に係るフィルタ処理手段の構成を示
す。FIG. 2 illustrates a configuration of a filter processing unit according to the first embodiment.
【図３】実施例１で用いる空間フィルタの例を示す。FIG. 3 shows an example of a spatial filter used in the first embodiment.
【図４】実施例１の補正手段の入出力特性の一例を示
す。FIG. 4 illustrates an example of input / output characteristics of a correction unit according to the first embodiment.
【図５】実施例２に係るフィルタ処理手段の構成を示
す。FIG. 5 illustrates a configuration of a filter processing unit according to a second embodiment.
【図６】帯域分割手段の構成を示す。FIG. 6 shows a configuration of a band dividing unit.
【図７】Ｈａａｒのウェーブレットを示す。FIG. 7 shows a Haar wavelet.
【図８】Ｈａａｒウェーブレット変換を説明する図であ
る。FIG. 8 is a diagram illustrating a Haar wavelet transform.
【図９】２階層までのウェーブレット係数信号を示す。FIG. 9 shows wavelet coefficient signals of up to two layers.
【図１０】実施例２に係る鮮鋭性制御手段の構成を示
す。FIG. 10 shows a configuration of a sharpness control unit according to a second embodiment.
【図１１】補正手段の第１の例を示す。FIG. 11 shows a first example of a correction unit.
【図１２】補正手段の第２の例を示す。FIG. 12 shows a second example of the correction means.
【図１３】実施例２に係る補正手段の設定例を示す。FIG. 13 illustrates a setting example of a correction unit according to the second embodiment.
【図１４】補正手段の第３の例を示す。FIG. 14 shows a third example of the correction means.
【図１５】実施例２に係る補正手段の設定例を示す。FIG. 15 illustrates a setting example of a correction unit according to the second embodiment.
【図１６】補正手段の第４の例を示す。FIG. 16 shows a fourth example of the correction means.
【図１７】補正手段の第５の例を示す。FIG. 17 shows a fifth example of the correction means.
【図１８】補正手段の第６の例を示す。FIG. 18 shows a sixth example of the correction means.
【図１９】補正手段の第７の例を示す。FIG. 19 shows a seventh example of the correction means.
【図２０】帯域合成手段の構成を示す。FIG. 20 shows a configuration of a band combining means.
【図２１】実施例３に係るフィルタ処理手段の構成を示
す。FIG. 21 illustrates a configuration of a filter processing unit according to a third embodiment.
【図２２】実施例３に係る像域分離手段の構成を示す。FIG. 22 illustrates a configuration of an image area separating unit according to a third embodiment.
【図２３】実施例３に係る鮮鋭性制御手段の構成を示
す。FIG. 23 illustrates a configuration of a sharpness control unit according to the third embodiment.
【図２４】実施例３に係る補正手段の設定例を示す。FIG. 24 illustrates a setting example of a correction unit according to the third embodiment.
【図２５】文字用と絵柄用に強調係数とノイズ除去しき
い値を切り替える例を示す。FIG. 25 shows an example in which an emphasis coefficient and a noise removal threshold are switched for characters and pictures.
【図２６】解像度が異なる画像例を示す。FIG. 26 shows examples of images having different resolutions.
【図２７】異なる解像度の係数信号の周波数応答を示
す。FIG. 27 shows the frequency response of coefficient signals of different resolutions.
【図２８】３階層までのウェーブレット係数信号を示
す。FIG. 28 shows wavelet coefficient signals of up to three layers.
【図２９】解像度に応じた補正手段の設定例を示す。FIG. 29 shows a setting example of a correction unit according to a resolution.
【図３０】解像度に応じた補正手段の設定例を示す。FIG. 30 shows a setting example of a correction unit according to a resolution.
【図３１】解像度に応じた補正手段の設定例を示す。FIG. 31 shows a setting example of a correction unit according to a resolution.
【図３２】実施例４に係る像域分離手段の構成を示す。FIG. 32 illustrates a configuration of an image area separating unit according to a fourth embodiment.
【図３３】実施例４に係る鮮鋭性制御手段の構成を示
す。FIG. 33 shows a configuration of a sharpness control unit according to the fourth embodiment.
【図３４】実施例４に係る補正手段の設定例を示す。FIG. 34 illustrates a setting example of a correction unit according to the fourth embodiment.
【図３５】サブサンプリングを行うウェーブレット変換
の構成を示す。FIG. 35 shows a configuration of a wavelet transform for performing subsampling.
【図３６】実施例５に係るウェーブレット変換の構成を
示す。FIG. 36 illustrates a configuration of a wavelet transform according to the fifth embodiment.
【図３７】サブサンプリングを行うウェーブレット変換
を説明する図である。FIG. 37 is a diagram illustrating a wavelet transform for performing sub-sampling.
【図３８】サブサンプリングを行うウェーブレット変換
を説明する図である。FIG. 38 is a diagram illustrating a wavelet transform for performing subsampling.
【図３９】サブサンプリングを行わない実施例５に係る
ウェーブレット変換を説明する図である。FIG. 39 is a diagram illustrating a wavelet transform according to a fifth embodiment in which subsampling is not performed.
１ 画像入力手段 ２ スキャナγ処理手段 ３ フィルタ処理手段 ４ γ変換手段 ５ 中間調処理手段 ６ 画像出力手段 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Image input means 2 Scanner gamma processing means 3 Filter processing means 4 Gamma conversion means 5 Halftone processing means 6 Image output means
フロントページの続き (72)発明者 森本 悦朗 東京都大田区中馬込１丁目３番６号 株式 会社リコー内 Ｆターム(参考） 5B057 CA02 CA08 CA12 CA16 CB02 CB08 CB12 CB16 CE03 CE05 CE06 CH09 5C077 LL03 LL19 MP02 MP05 MP06 PP03 PP20 PP27 PP28 PP49 PP68 PQ08 PQ12 PQ18 PQ20 5L096 AA03 AA06 DA01 EA06 FA23 FA44 GA17 Continued on the front page (72) Inventor Etsuro Morimoto 1-3-6 Nakamagome, Ota-ku, Tokyo F-term in Ricoh Co., Ltd. 5B057 CA02 CA08 CA12 CA16 CB02 CB08 CB12 CB16 CE03 CE05 CE06 CH09 5C077 LL03 LL19 MP02 MP05 MP06 PP03 PP20 PP27 PP28 PP49 PP68 PQ08 PQ12 PQ18 PQ20 5L096 AA03 AA06 DA01 EA06 FA23 FA44 GA17
Claims (36)
の方向成分を抽出する手段と、前記抽出された各方向成
分に応じて、前記各方向成分毎に周波数特性を補正する
手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。A means for extracting a plurality of directional components for each of a plurality of frequency bands from a predetermined image; and a means for correcting a frequency characteristic for each of the directional components in accordance with each of the extracted directional components. An image processing apparatus characterized in that:
方向の係数に変換する帯域分割手段と、前記帯域毎の前
記各係数を補正する補正手段と、前記補正後の各係数を
実空間の画像に逆変換する帯域合成手段とを備えたこと
を特徴とする画像処理装置。2. A band dividing unit for converting a predetermined image into coefficients in a plurality of directions for each of a plurality of frequency bands, a correcting unit for correcting each of the coefficients for each of the bands, and a method for converting each of the corrected coefficients into a real space. An image processing apparatus comprising: a band synthesizing unit that performs inverse conversion to an image.
き、所定の周波数帯域における斜め方向の係数を補正し
た後の値を、前記周波数帯域における縦横方向の係数を
補正した後の値以下に補正し、前記係数が負のとき、所
定の周波数帯域における斜め方向の係数を補正した後の
値を、前記周波数帯域における縦横方向の係数を補正し
た後の値以上に補正することを特徴とする請求項２記載
の画像処理装置。3. The correction means, when the coefficient is 0 or more, sets a value after correcting a coefficient in an oblique direction in a predetermined frequency band equal to or less than a value after correcting a coefficient in a vertical and horizontal direction in the frequency band. When the coefficient is negative, the value after correcting the diagonal coefficient in the predetermined frequency band is corrected to be equal to or more than the value after correcting the vertical and horizontal coefficients in the frequency band. The image processing apparatus according to claim 2.
所定の値を乗算する補正であり、前記斜め方向の係数に
乗算する値は、前記縦横方向の係数に乗算する値以下で
あることを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。4. The correction by the correction means is a correction for multiplying the coefficient by a predetermined value, and a value for multiplying the coefficient in the oblique direction is equal to or less than a value for multiplying the coefficient in the vertical and horizontal directions. The image processing apparatus according to claim 3, wherein:
定のしきい値未満のとき、前記係数の補正後の値が補正
前の値より小さくなるように補正し、前記係数の絶対値
が所定のしきい値以上のとき、前記係数の補正後の値が
補正前の値より大きくなるように補正することを特徴と
する請求項２記載の画像処理装置。5. The correction means, when the absolute value of the coefficient is less than a predetermined threshold, corrects the coefficient so that the value after correction is smaller than the value before correction, and 3. The image processing apparatus according to claim 2, wherein when is equal to or more than a predetermined threshold value, the coefficient is corrected so that a value after correction is larger than a value before correction.
し、前記係数の絶対値が前記所定のしきい値以下のと
き、前記係数を０に補正し、前記係数の絶対値が前記所
定のしきい値以上のとき、前記係数に０より大きい所定
の値を乗算することにより補正することを特徴とする請
求項２記載の画像処理装置。6. The correction means has a predetermined threshold value, and when the absolute value of the coefficient is equal to or less than the predetermined threshold value, corrects the coefficient to 0, and sets the absolute value of the coefficient to 3. The image processing apparatus according to claim 2, wherein when the value is equal to or more than a predetermined threshold value, the coefficient is corrected by multiplying the coefficient by a predetermined value larger than zero.
定のしきい値未満でかつ前記係数が正のとき、前記係数
を０より大きい所定の定数に補正し、前記係数が負のと
き、前記係数を０より小さい所定の定数に補正し、前記
係数の絶対値が前記所定のしきい値以上のとき、前記係
数に所定の定数を乗算することにより補正することを特
徴とする請求項２記載の画像処理装置。7. The correction means, when the absolute value of the coefficient is less than a predetermined threshold value and the coefficient is positive, corrects the coefficient to a predetermined constant larger than 0, and when the coefficient is negative. And correcting the coefficient by multiplying the coefficient by a predetermined constant when the absolute value of the coefficient is equal to or larger than the predetermined threshold value. 3. The image processing device according to 2.
い値と前記第１のしきい値より大きい所定の第２の正の
しきい値を有し、前記係数の絶対値が前記第１のしきい
値未満のとき、前記係数を０に補正し、前記係数の絶対
値が前記第２のしきい値以上のとき、前記係数に所定の
定数を乗算し、前記係数の絶対値が前記第１のしきい値
以上でかつ前記第２のしきい値未満のとき、前記係数を
正の所定の定数に補正することを特徴とする請求項２記
載の画像処理装置。8. The correction means has a predetermined first positive threshold value and a predetermined second positive threshold value larger than the first threshold value, and the absolute value of the coefficient is When the coefficient is less than the first threshold, the coefficient is corrected to 0. When the absolute value of the coefficient is equal to or greater than the second threshold, the coefficient is multiplied by a predetermined constant, and the absolute value of the coefficient is calculated. 3. The image processing apparatus according to claim 2, wherein when the value is equal to or more than the first threshold value and less than the second threshold value, the coefficient is corrected to a predetermined positive constant.
い値と前記第１のしきい値より大きい所定の第２の正の
しきい値を有し、前記係数の絶対値が前記第１のしきい
値未満のとき、前記係数に所定の定数を乗算し、前記係
数の絶対値が前記第２のしきい値以上のとき、前記係数
に所定の定数を乗算し、前記係数の絶対値が前記第１の
しきい値以上でかつ前記第２のしきい値未満のとき、前
記係数を正の所定の定数に補正することを特徴とする請
求項２記載の画像処理装置。9. The correction means has a predetermined first positive threshold value and a predetermined second positive threshold value larger than the first threshold value, and the absolute value of the coefficient is When the coefficient is less than the first threshold, the coefficient is multiplied by a predetermined constant. When the absolute value of the coefficient is equal to or larger than the second threshold, the coefficient is multiplied by a predetermined constant. 3. The image processing apparatus according to claim 2, wherein the coefficient is corrected to a predetermined positive constant when an absolute value of the second threshold value is equal to or larger than the first threshold value and smaller than the second threshold value.
きい値と前記第１のしきい値より大きい所定の第２の正
のしきい値を有し、前記係数の絶対値が前記第１のしき
い値未満のとき、前記係数を０に補正し、前記係数の絶
対値が前記第２のしきい値以上のとき、前記係数に所定
の定数を乗算し、前記係数の絶対値が前記第１のしきい
値以上でかつ前記第２のしきい値未満のとき、前記第１
のしきい値と前記第２のしきい値の間で、前記係数が連
続となるように補正することを特徴とする請求項２記載
の画像処理装置。10. The correction means has a predetermined first positive threshold value and a predetermined second positive threshold value greater than the first threshold value, and the absolute value of the coefficient is When the coefficient is less than the first threshold, the coefficient is corrected to 0. When the absolute value of the coefficient is equal to or greater than the second threshold, the coefficient is multiplied by a predetermined constant, and the absolute value of the coefficient is calculated. When the value is greater than or equal to the first threshold and less than the second threshold,
3. The image processing apparatus according to claim 2, wherein the correction is performed so that the coefficient is continuous between a threshold value of the second threshold value and the second threshold value.
し、前記係数の絶対値が前記しきい値以上の場合、前記
しきい値未満の場合に比べて強い強調をすることを特徴
とする請求項２記載の画像処理装置。11. The correction means has a predetermined threshold value, and when the absolute value of the coefficient is equal to or larger than the threshold value, performs stronger emphasis than when the absolute value of the coefficient is smaller than the threshold value. The image processing device according to claim 2.
し、前記帯域毎に独立に、前記係数の強調度合いと前記
しきい値を制御することを特徴とする請求項２記載の画
像処理装置。12. The image according to claim 2, wherein said correction means has a predetermined threshold value, and controls the degree of enhancement of the coefficient and the threshold value independently for each band. Processing equipment.
の方向の係数に変換する帯域分割手段と、前記画像を文
字と絵柄に像域分離する手段と、前記像域分離された結
果に応じて前記帯域毎の前記各係数を補正する補正手段
と、前記補正後の各係数を実空間の画像に逆変換する帯
域合成手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。13. A band dividing means for converting a predetermined image into coefficients in a plurality of directions for each of a plurality of frequency bands, an image area separating the image into characters and patterns, and a function according to the result of the image area separation. An image processing apparatus comprising: a correction unit configured to correct the coefficients for each band; and a band synthesis unit configured to inversely convert the corrected coefficients into an image in a real space.
であるとき、前記係数に所定の第１の値を乗算し、前記
分離結果が絵柄であるとき、前記係数に前記所定の第１
の値よりも小さい第２の値を乗算することにより補正す
ることを特徴とする請求項１３記載の画像処理装置。14. The correction means multiplies the coefficient by a predetermined first value when the separation result is a character, and multiplies the coefficient by the predetermined first value when the separation result is a picture.
14. The image processing apparatus according to claim 13, wherein the correction is performed by multiplying a second value smaller than the value of.
第１のしきい値と、前記絵柄用の前記所定の第１のしき
い値より大きい第２のしきい値とを持ち、前記係数の絶
対値が前記第１または第２のしきい値未満のとき、前記
係数を０に補正し、前記係数の絶対値が前記第１または
第２のしきい値以上のとき、前記係数に所定の値を乗算
することにより補正することを特徴とする請求項１３記
載の画像処理装置。15. The correction means has a predetermined first threshold value for the character and a second threshold value larger than the predetermined first threshold value for the picture. When the absolute value of the coefficient is less than the first or second threshold value, the coefficient is corrected to 0, and when the absolute value of the coefficient is equal to or greater than the first or second threshold value, 14. The image processing apparatus according to claim 13, wherein the correction is performed by multiplying a predetermined value.
低周波帯域の方が高周波帯域よりも大きいことを特徴と
する請求項１５記載の画像処理装置。16. The first threshold for the character,
The image processing apparatus according to claim 15, wherein the low frequency band is larger than the high frequency band.
低周波帯域の方が高周波帯域よりも小さいことを特徴と
する請求項１５記載の画像処理装置。17. The second threshold value for the picture,
16. The image processing apparatus according to claim 15, wherein the low frequency band is smaller than the high frequency band.
に所定の値を乗算する補正であり、前記分離結果が絵柄
であるとき、低周波帯域の縦横方向の係数に乗算する値
は、高周波帯域の縦横方向の係数に乗算する値より大き
い値であることを特徴とする請求項１３記載の画像処理
装置。18. The correction by the correction means is a correction for multiplying the coefficient by a predetermined value. When the separation result is a picture, the value for multiplying the coefficient in the vertical and horizontal directions of the low frequency band is a high frequency band. 14. The image processing apparatus according to claim 13, wherein the value is larger than a value to be multiplied by the vertical and horizontal coefficients.
に所定の値を乗算する補正であり、前記分離結果が絵柄
であるとき、高周波帯域の斜め方向の係数に乗算する値
は、低周波帯域の斜め方向の係数に乗算する値よりも大
きいことを特徴とする請求項１３記載の画像処理装置。19. The correction by the correction means is a correction for multiplying the coefficient by a predetermined value. When the separation result is a picture, the value to be multiplied by a coefficient in an oblique direction of a high frequency band is a low frequency band. 14. The image processing apparatus according to claim 13, wherein the value is larger than a value to be multiplied by the coefficient in the oblique direction.
に所定の値を乗算する補正であり、前記分離結果が文字
であるとき、低周波帯域の係数に乗算する値は、高周波
帯域の係数に乗算する値よりも大きいことを特徴とする
請求項１３記載の画像処理装置。20. The correction by the correction means is a correction for multiplying the coefficient by a predetermined value. When the separation result is a character, the value to be multiplied by the coefficient in the low frequency band is equal to the coefficient in the high frequency band. 14. The image processing apparatus according to claim 13, wherein the value is larger than a value to be multiplied.
補正手段は、前記係数の絶対値が所定のしきい値未満の
とき、前記係数を０に補正し、前記係数の絶対値が所定
のしきい値以上のとき、前記係数に所定の定数を乗算す
ることにより補正し、前記分離結果が絵柄であるとき、
前記補正手段は、所定の第１の正のしきい値と前記第１
のしきい値より大きい所定の第２の正のしきい値を有
し、前記係数の絶対値が所定の第１のしきい値未満のと
き、前記係数を０に補正し、前記係数の絶対値が前記第
２のしきい値以上のとき、前記係数に所定の定数を乗算
し、前記係数の絶対値が前記第１のしきい値以上でかつ
前記第２のしきい値未満のとき、前記第１のしきい値と
前記第２のしきい値の間で、前記係数が連続となるよう
に補正することを特徴とする請求項１３記載の画像処理
装置。21. When the separation result is a character, the correction means corrects the coefficient to 0 when the absolute value of the coefficient is smaller than a predetermined threshold, and sets the absolute value of the coefficient to a predetermined value. When the threshold value or more, the coefficient is corrected by multiplying by a predetermined constant, and when the separation result is a picture,
The correction means may include a predetermined first positive threshold value and the first positive threshold value.
Has a predetermined second positive threshold value larger than the threshold value, and when the absolute value of the coefficient is smaller than the predetermined first threshold value, the coefficient is corrected to 0, and the absolute value of the coefficient is corrected. When the value is greater than or equal to the second threshold, the coefficient is multiplied by a predetermined constant, and when the absolute value of the coefficient is greater than or equal to the first threshold and less than the second threshold, 14. The image processing apparatus according to claim 13, wherein the correction is performed so that the coefficient is continuous between the first threshold value and the second threshold value.
の方向の係数に変換する帯域分割手段と、前記画像を網
点絵柄と印画紙絵柄に像域分離する手段と、前記像域分
離された分離結果に応じて前記帯域毎の前記各係数を補
正する補正手段と、前記補正後の各係数を実空間の画像
に逆変換する帯域合成手段とを備えたことを特徴とする
画像処理装置。22. Band dividing means for converting a predetermined image into coefficients in a plurality of directions for each of a plurality of frequency bands; means for separating the image into halftone picture and photographic paper picture; An image processing apparatus comprising: a correction unit that corrects the coefficients for each band according to the separated result; and a band synthesis unit that inversely converts the corrected coefficients to an image in a real space. .
に所定の値を乗算する補正であり、前記分離結果が印画
紙絵柄であるときに、低周波帯域の縦横斜め方向の係数
に乗算する値は、前記分離結果が網点絵柄であるとき
に、低周波帯域の縦横斜め方向の係数に乗算する値より
も大きい値であることを特徴とする請求項２２記載の画
像処理装置。23. The correction by the correction means is a correction for multiplying the coefficient by a predetermined value. When the separation result is a photographic paper pattern, a value for multiplying a coefficient in the vertical and horizontal oblique directions in a low frequency band. 23. The image processing apparatus according to claim 22, wherein when the separation result is a halftone dot pattern, the value is larger than a value to be multiplied by a coefficient in the vertical and horizontal oblique directions in a low frequency band.
所定の第１のしきい値と、前記網点絵柄用の前記所定の
第１のしきい値より大きい第２のしきい値とを持ち、前
記係数の絶対値が前記第１または第２のしきい値未満の
とき、前記係数を０に補正し、前記係数の絶対値が前記
第１または第２のしきい値以上のとき、前記係数に所定
の値を乗算することにより補正することを特徴とする請
求項２２記載の画像処理装置。24. The image processing apparatus according to claim 24, wherein the correction unit includes: a predetermined first threshold value for the photographic paper pattern; and a second threshold value larger than the predetermined first threshold value for the halftone dot pattern. When the absolute value of the coefficient is less than the first or second threshold value, the coefficient is corrected to 0, and when the absolute value of the coefficient is equal to or greater than the first or second threshold value, 23. The image processing apparatus according to claim 22, wherein the correction is performed by multiplying the coefficient by a predetermined value.
された所定画像を複数の周波数帯域毎に複数の方向の係
数に変換する帯域分割手段と、前記入力された所定画像
の解像度に応じて前記帯域毎の前記各係数を補正する補
正手段と、前記補正後の各係数を実空間の画像に逆変換
する帯域合成手段とを備えたことを特徴とする画像処理
装置。25. A means for inputting a predetermined image; a band dividing means for converting the input predetermined image into coefficients in a plurality of directions for each of a plurality of frequency bands; An image processing apparatus comprising: a correction unit that corrects each of the coefficients for each of the bands; and a band synthesis unit that inversely converts each of the corrected coefficients into an image of a real space.
された所定画像の解像度に応じて算出すべき周波数帯域
を決定し、該決定された複数の周波数帯域毎に複数の方
向の係数に変換する帯域分割手段と、前記入力された所
定画像の解像度に応じて前記帯域毎の前記各係数を補正
する補正手段と、前記補正後の各係数を実空間の画像に
逆変換する帯域合成手段とを備えたことを特徴とする画
像処理装置。26. A means for inputting a predetermined image, a frequency band to be calculated according to the resolution of the input predetermined image, and conversion into coefficients in a plurality of directions for each of the plurality of determined frequency bands. Band dividing means, correcting means for correcting each coefficient for each band according to the resolution of the input predetermined image, and band synthesizing means for inversely converting each corrected coefficient into an image of a real space. An image processing apparatus comprising:
所定の強調度合いと、所定のしきい値を有し、前記解像
度が大きくなるに従って、前記所定の強調度合いと、所
定のしきい値を高階層側にシフトすることを特徴とする
請求項２５または２６記載の画像処理装置。27. The correction means has a predetermined emphasis degree for emphasizing the coefficient and a predetermined threshold value, and as the resolution increases, sets the predetermined emphasis degree and the predetermined threshold value as the resolution increases. 27. The image processing apparatus according to claim 25, wherein the image is shifted to a higher hierarchy side.
の周波数帯域に対して、前記所定画像の画素を間引かず
に行い、前記帯域合成手段は、注目画素の係数と注目画
素の近傍の係数を用いて、実空間の画像に逆変換するこ
とを特徴とする請求項２、１３、２２、２５または２６
記載の画像処理装置。28. The band dividing means performs the sampling of the predetermined image without thinning out the pixels in at least one frequency band, and the band synthesizing means calculates a coefficient of the pixel of interest and a coefficient in the vicinity of the pixel of interest. 27. The method according to claim 2, wherein the image data is used to inversely convert the image into a real space image.
The image processing apparatus according to any one of the preceding claims.
所定画像から複数の周波数帯域毎に複数の方向成分を抽
出するステップと、前記抽出された各方向成分に応じ
て、前記各方向成分毎に周波数特性を補正するステップ
と、前記補正後の画像を出力するステップとを含むこと
を特徴とする画像処理方法。29. A step of inputting a predetermined image, a step of extracting a plurality of directional components for each of a plurality of frequency bands from the predetermined image, and, for each of the extracted directional components, An image processing method comprising: correcting frequency characteristics; and outputting the corrected image.
画像を複数の周波数帯域毎に複数の方向の係数に変換す
るステップと、前記帯域毎の前記各係数を変更すること
により周波数特性を補正するステップと、前記補正後の
各係数を実空間の画像に逆変換するステップと、前記逆
変換された画像を出力するステップとを含むことを特徴
とする画像処理方法。30. A step of inputting a predetermined image, a step of converting the image into coefficients in a plurality of directions for each of a plurality of frequency bands, and correcting a frequency characteristic by changing the coefficients for each of the bands. An image processing method comprising: a step of: inversely transforming each of the corrected coefficients into an image in a real space; and outputting the inversely transformed image.
画像を複数の周波数帯域毎に複数の方向の係数に変換す
るステップと、前記画像を文字と絵柄に像域分離するス
テップと、前記分離結果に応じて前記帯域毎の前記各係
数を変更することにより周波数特性を補正するステップ
と、前記補正後の各係数を実空間の画像に逆変換するス
テップと、前記逆変換された画像を出力するステップと
を含むことを特徴とする画像処理方法。31. A step of inputting a predetermined image; a step of converting the image into coefficients in a plurality of directions for each of a plurality of frequency bands; a step of separating the image into a character and a picture in an image area; Correcting the frequency characteristics by changing the coefficients for each of the bands in accordance with the following, inversely converting the corrected coefficients into a real space image, and outputting the inversely transformed image. And an image processing method.
画像を複数の周波数帯域毎に複数の方向の係数に変換す
るステップと、前記画像を網点絵柄と印画紙絵柄に像域
分離するステップと、前記分離結果に応じて前記帯域毎
の前記各係数を変更することにより周波数特性を補正す
るステップと、前記補正後の各係数を実空間の画像に逆
変換するステップと、前記逆変換された画像を出力する
ステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。32. A step of inputting a predetermined image, a step of converting the image into coefficients in a plurality of directions for each of a plurality of frequency bands, and a step of separating the image area into a halftone dot pattern and a photographic paper pattern. Correcting the frequency characteristic by changing each coefficient for each band according to the separation result, inversely converting each of the corrected coefficients into an image of a real space, and performing the inverse conversion. Outputting an image.
入力された所定画像を複数の周波数帯域毎に複数の方向
の係数に変換するステップと、前記入力された所定画像
の解像度に応じて前記帯域毎の前記各係数を変更するこ
とにより周波数特性を補正するステップと、前記補正後
の各係数を実空間の画像に逆変換するステップと、前記
逆変換された画像を出力するステップとを含むことを特
徴とする画像処理方法。33. A step of inputting a predetermined image; a step of converting the input predetermined image into coefficients in a plurality of directions for each of a plurality of frequency bands; Correcting the frequency characteristic by changing each coefficient of each of the steps, a step of inversely converting each of the corrected coefficients into an image of a real space, and a step of outputting the inversely transformed image. An image processing method comprising:
入力された所定画像の解像度に応じて算出すべき周波数
帯域を決定し、該決定された複数の周波数帯域毎に複数
の方向の係数に変換するステップと、前記入力された所
定画像の解像度に応じて前記帯域毎の前記各係数を変更
することにより周波数特性を補正するステップと、前記
補正後の各係数を実空間の画像に逆変換するステップ
と、前記逆変換された画像を出力するステップとを含む
ことを特徴とする画像処理方法。34. A step of inputting a predetermined image, determining a frequency band to be calculated according to the resolution of the input predetermined image, and converting the determined frequency band into coefficients in a plurality of directions for each of the plurality of determined frequency bands. And correcting the frequency characteristics by changing the coefficients for each band according to the resolution of the input predetermined image, and inversely converting the corrected coefficients to an image in real space. And an output step of outputting the inversely transformed image.
または３４記載の画像処理方法の各ステップをコンピュ
ータに実行させるためのプログラム。35. The method according to claim 29,30,31,32,33.
Or a program for causing a computer to execute each step of the image processing method according to 34.
または３４記載の画像処理方法の各ステップをコンピュ
ータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュ
ータ読み取り可能な記録媒体。36. The method according to claim 29,30,31,32,33.
Or a computer-readable recording medium on which a program for causing a computer to execute each step of the image processing method according to 34 is recorded.
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