JP2003150955A - Image processor, navigation device and program - Google Patents
Image processor, navigation device and programInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】画像処理装置等に関する。TECHNICAL FIELD The present invention relates to an image processing apparatus and the like.
【０００２】[0002]
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】画像の
品質を向上させるために、画面に画像を表示させる際に
斜め線や曲線等に発生する階段状のギザギザ（ジャギ
ー）を除去するアンチエリアシング処理が行われてい
る。アンチエリアシングは、描画時にスーパーサンプリ
ングなどを行って実現されている。スーパーサンプリン
グは、例えば図１１に示すように１画素に対してＮ×Ｎ
倍の領域を描画した上で、そのＮ×Ｎ領域の平均を１画
素とする処理を全画素について行うことでなされる。そ
のため、描画側でアンチエリアシングを行うと、描画速
度が遅くなり表示が間に合わなくなる可能性があるとい
った問題がある。2. Description of the Related Art In order to improve the quality of an image, an anti-area which removes stair-like jaggedness (jaggies) which occurs in diagonal lines or curves when the image is displayed on the screen. Thing processing is being performed. Anti-aliasing is realized by performing super sampling at the time of drawing. Supersampling is performed by N × N for one pixel as shown in FIG.
This is performed by drawing a doubled area and then performing a process of setting the average of the N × N areas as one pixel for all pixels. Therefore, if antialiasing is performed on the drawing side, there is a problem that the drawing speed becomes slow and the display may not be in time.
【０００３】そこで本発明は、より高速な処理でアンチ
エリアシング効果を得ることのできる画像処理装置を提
供することを目的とする。Therefore, an object of the present invention is to provide an image processing apparatus which can obtain an anti-aliasing effect by a higher speed processing.
【０００４】[0004]
【課題を解決するための手段及び発明の効果】上述した
問題点を解決するためになされた請求項１に記載の画像
処理装置によれば、元画像の特徴量を加味した合成割合
で元画像とフィルタ処理後画像との合成を行うことによ
り、アンチエリアシング画像を得る。よって、従来のス
ーパーサンプリングの場合のようにＮ×Ｎ倍の領域を描
画して平均を取るといった計算量の多い処理をする必要
はなく、単に描画された元画像をフィルタしてフィルタ
処理後画像得て元画像とを合成するだけでアンチエリア
シング効果を得ることができる。したがって計算量を大
幅に削減することができ、高速な処理でアンチエリアシ
ング効果を得ることができる。よって例えば描画側でア
ンチエリアシングを行う場合でも、従来のように描画速
度が遅くなり表示が間に合わなくなるといった可能性が
低くなる。また例えばメモリへ描画された元画像とフィ
ルタ処理後画像とを画像生成側で合成してアンチエリア
シング画像を得ることも容易にできるようになる。この
ようにすれば描画処理を大幅に簡略化でき高速化でき
る。According to the image processing apparatus of claim 1, which has been made to solve the above-mentioned problems, the original image has a composition ratio in which the feature amount of the original image is taken into consideration. An anti-aliased image is obtained by combining the image with the filtered image. Therefore, it is not necessary to perform a process with a large amount of calculation such as drawing an N × N times area and taking an average as in the case of the conventional supersampling, and simply filter the drawn original image to obtain a filtered image. The anti-aliasing effect can be obtained only by obtaining and synthesizing with the original image. Therefore, the amount of calculation can be significantly reduced, and the anti-aliasing effect can be obtained by high-speed processing. Therefore, for example, even when the anti-aliasing is performed on the drawing side, the possibility that the drawing speed becomes slow and the display is not in time as in the conventional case is reduced. Further, for example, it is possible to easily obtain the anti-aliasing image by synthesizing the original image drawn in the memory and the filtered image on the image generation side. In this way, the drawing process can be greatly simplified and the speed can be increased.
【０００５】こうした合成の際の合成割合は、画像全体
の特徴量から決定したり、所定の部分の特徴量から決定
したりすることができる。また、合成割合は全画素で同
一にしたり、所定の部分毎に同一にしたりすることがで
きる。特に請求項２に示すように各画素毎の特徴量に基
づき各画素毎に決定するとよい。このようにすれば各画
素の特徴量に基づき各画素毎に合成割合を変化させるこ
とができる。The composition ratio in such composition can be determined from the characteristic amount of the entire image or the characteristic amount of a predetermined portion. Further, the composition ratio may be the same for all pixels or may be the same for each predetermined portion. In particular, as described in claim 2, it may be determined for each pixel based on the characteristic amount of each pixel. In this way, the composition ratio can be changed for each pixel based on the feature amount of each pixel.
【０００６】また請求項３に示すようにして元画像中で
重要な部分と重要でない部分の画像の特徴量の差異に基
づき、重要な部分について相対的に前記元画像の合成割
合を高め、重要でない部分について相対的にフィルタ処
理後画像の合成割合を高めるようにするとよい。このよ
うにすれば、重要な部分についてはくっきりと鮮明に表
示させることができ、重要でない部分についてはアンチ
エリアシング効果を得ることができる。According to a third aspect of the present invention, based on the difference in image feature amount between the important part and the unimportant part in the original image, the composition ratio of the original image is relatively increased for the important part to increase the importance. It is advisable to relatively increase the composition ratio of the filtered image for the non-colored portion. In this way, it is possible to clearly and clearly display an important part and obtain an anti-aliasing effect for an unimportant part.
【０００７】さらに請求項４に示すように、元画像の各
画素に対応する特徴量を所定のしきい値で２値化して、
２値化した各画素に対応する特徴量を用いて元画像の対
応する画素と前記フィルタ処理後画像の対応する画素の
いずれか一方を用いて合成を行うようにしてもよい。す
なわち合成割合として（元画像：処理後画像）を（０
％：１００％）あるいは（１００％：０％）とする。す
なわちいずれかを選択するようにするとよい。このよう
にすれば、単純な処理で合成を行うことができ、さらに
処理を高速化することが可能となる。Further, as described in claim 4, the feature quantity corresponding to each pixel of the original image is binarized by a predetermined threshold value,
It is also possible to use a feature amount corresponding to each binarized pixel and perform synthesis using either one of the corresponding pixel of the original image and the corresponding pixel of the filtered image. That is, (original image: processed image) is (0
%: 100%) or (100%: 0%). That is, it is preferable to select either one. By doing so, the composition can be performed by a simple process, and the process can be sped up.
【０００８】また請求項１０に示すように元画像とフィ
ルタ処理後画像の対応する画素の画素値の原点からのユ
ークリッド距離が大きい方または小さい方のいずれか一
方を用いて合成を行うようにしてもよい。このようにす
ればフィルタ処理によって中間色が生成される。そのた
め原点からのユークリッド距離の小さい方を選べば、白
っぽい背景中の黒線など暗い線に対してアンチエリアシ
ングの効果がある。また大きい方を選べば、黒っぽい背
景中の白線などの明るい線に対してアンチエリアシング
効果を得ることができる。Further, as described in claim 10, the composition is performed by using one of the larger or smaller Euclidean distance from the origin of the pixel value of the corresponding pixel of the original image and the filtered image. Good. In this way, an intermediate color is generated by the filter processing. Therefore, if you choose the one with a smaller Euclidean distance from the origin, you will get the anti-aliasing effect for dark lines such as black lines in the whitish background. If a larger one is selected, an anti-aliasing effect can be obtained for bright lines such as white lines in a dark background.
【０００９】請求項１〜４に記載の特徴量としては、例
えば請求項５〜８のいずれかに記載のものやこれらの組
み合わせを用いることができる。例えば、請求項５に示
すように元画像の輝度値を用いるとよい。特徴量として
元画像の輝度値を用いると、例えば元画像の輝度値を加
味して元画像とフィルタ処理後画像との合成割合を部分
毎に変化させることができる。このようにすれば、例え
ば、輝度値が高い部分について元画像の合成割合を高く
し、輝度値の低い部分についてはフィルタ処理後画像の
合成割合を高くすることで、元画像の輝度値の高い部分
は鮮明に生成させ、輝度値の低い部分はアンチエリアシ
ング効果を多く出して生成することができる。あるい
は、逆に例えば輝度値が低い部分について元画像の合成
割合を高くし、輝度値の高い部分についてはフィルタ処
理後画像の合成割合を高くすれば、輝度値の低い部分を
鮮明にさせ、輝度値の高い部分のアンチエリアシング効
果を多く出すことができる。As the feature amount described in claims 1 to 4, for example, the feature amount described in any one of claims 5 to 8 or a combination thereof can be used. For example, the brightness value of the original image may be used as described in claim 5. When the luminance value of the original image is used as the feature amount, for example, the luminance value of the original image can be taken into consideration to change the composition ratio of the original image and the filtered image for each part. In this way, for example, by increasing the composition ratio of the original image for a portion having a high brightness value and increasing the composition ratio of the filtered image for a portion having a low brightness value, the brightness value of the original image is high. A part can be generated clearly, and a part with a low luminance value can be generated with a large anti-aliasing effect. Alternatively, conversely, for example, by increasing the composition ratio of the original image for a portion with a low luminance value and increasing the composition ratio of the filtered image for a portion with a high luminance value, the portion with a low luminance value is made clear and the brightness is increased. A large amount of anti-aliasing effect can be obtained in the high value part.
【００１０】また請求項６に示すように特徴量として元
画像の色を用いることができる。特徴量として元画像の
色を用いると、例えば元画像の色を加味して元画像とフ
ィルタ処理後画像との合成割合を部分毎に変化させるこ
とができる。このようにすれば、例えば特定の色（例え
ば赤色）の部分について元画像の合成割合を高くし、そ
の特定の色以外の色についてはフィルタ処理後画像の合
成割合を高くすることなどができる。こうすることで特
定の色については鮮明に表示させることができ、その他
の色についてはアンチエリアシング効果を得ることがで
きる。このように画像のぼけ具合を色に基づいて変化さ
せることができる。Further, as described in claim 6, the color of the original image can be used as the feature amount. When the color of the original image is used as the feature amount, for example, the color of the original image can be added to change the composition ratio of the original image and the filtered image for each part. By doing so, for example, the composition ratio of the original image can be increased for a specific color (for example, red) portion, and the composition ratio of the filtered image can be increased for colors other than the specific color. By doing so, it is possible to clearly display a specific color and obtain an anti-aliasing effect for other colors. In this way, the degree of blurring of the image can be changed based on the color.
【００１１】また請求項７に示すように、特徴量として
元画像のエッジ情報を加味して元画像とフィルタ処理後
画像との合成を行うことができる。例えば、請求項４に
示した特徴量として元画像のエッジ情報を用いると、エ
ッジ情報が所定のしきい値以上の画素について元画像を
用い、エッジ情報が所定のしきい値未満の画素について
フィルタ処理後画像を用いることとなる。このようにす
ればエッジと判定された箇所は元画像、エッジでないと
判定された箇所はフィルタ処理後画像が用いられる。し
たがってエッジを鮮明に出力し、エッジの周りをぼかす
して出力することが可能となり適切なアンチエリアシン
グ効果を得ることができる。このようなエッジ情報は、
種々の方法で抽出できるが、例えば請求項８に示すよう
に元画像に微分フィルタを適用して抽出すると高速に抽
出できる。Further, as described in claim 7, it is possible to combine the original image and the filtered image by adding the edge information of the original image as a feature amount. For example, when the edge information of the original image is used as the feature amount described in claim 4, the original image is used for the pixels whose edge information is equal to or more than a predetermined threshold value, and the pixels whose edge information is less than the predetermined threshold value are filtered. The processed image will be used. In this way, the original image is used for the portion determined to be the edge, and the filtered image is used for the portion determined not to be the edge. Therefore, it is possible to output the edge clearly and to output the image with blurring around the edge, and it is possible to obtain an appropriate anti-aliasing effect. Such edge information is
It can be extracted by various methods. For example, if a differential filter is applied to the original image to perform extraction as described in claim 8, extraction can be performed at high speed.
【００１２】そして合成を行う際の合成割合は、請求項
９に示すようにしてα値（αブレンディング）の値とし
て格納するとよい。このようにすれば格納するα値を変
更することで合成割合を変更することができる。α値は
各画素毎に格納するようにしてもよいし、所定の部分毎
に格納するようにしてもよいし、画像毎に格納するよう
にしてもよい。Then, the composition ratio at the time of composition is preferably stored as a value of α value (α blending) as described in claim 9. In this way, the composition ratio can be changed by changing the α value to be stored. The α value may be stored for each pixel, for each predetermined portion, or for each image.
【００１３】また例えば元画像とフィルタ処理後画像を
格納したメモリからハードウェアでα値による合成を行
って出力画像を得るようにすれば、アンチエリアシング
画像を得る処理を大幅に高速化することができる。こう
したα値は元画像の特徴量を用いることができ、例えば
請求項１０のようにして元画像の輝度値を用いるとよ
い。Further, for example, if the output image is obtained by synthesizing the original image and the filtered image in the memory by the α value from the memory, the process of obtaining the anti-aliased image can be significantly speeded up. You can For such an α value, the feature amount of the original image can be used. For example, the brightness value of the original image may be used as in claim 10.
【００１４】ところでフィルタ処理後画像を得るための
フィルタは、種々のものを用いることができる。例えば
請求項１２に示すようにＮ×Ｍサイズのフィルタを用い
ることができる。このようにすれば、画像サイズと比較
して小さなバッファで処理することができる。また、請
求項１３に示すように所定のフィルタ係数に基づいてフ
ィルタを行うことができる。そして、こうしたフィルタ
としては、請求項１４に示すように積分型のフィルタを
用いることができる。積分型のフィルタを用いると鮮鋭
な元画像をぼかすことができ、また中間色を生成するこ
とができるので、自然なアンチエリアシング効果が得ら
れる。By the way, various filters can be used for obtaining the image after the filter processing. For example, as shown in claim 12, an N × M size filter can be used. By doing so, it is possible to process with a buffer smaller than the image size. In addition, it is possible to perform filtering based on a predetermined filter coefficient as described in claim 13. As such a filter, an integral type filter can be used as shown in claim 14. A sharp original image can be blurred and an intermediate color can be generated by using an integral type filter, so that a natural anti-aliasing effect can be obtained.
【００１５】また、フィルタ手段は、請求項１５に示す
ように特定の特徴量についてはフィルタを適用しないよ
うに構成してもよい。このようにすれば、合成手段によ
って得られるアンチエリアシング画像においてこの特定
の特徴量については鮮明に表示される可能性が高くな
る。例えば特定の色（例えば赤色）の画素についてはフ
ィルタを適用しないようにすれば、色変化が許容されな
い色に対してそのままの色を出力することが可能とな
る。Further, the filter means may be constructed so that the filter is not applied to the specific characteristic amount as described in claim 15. By doing so, there is a high possibility that this specific feature amount will be clearly displayed in the anti-aliasing image obtained by the combining means. For example, if the filter is not applied to a pixel of a specific color (for example, red), it is possible to output the color as it is for the color in which the color change is not allowed.
【００１６】そして、上述した合成割合、所定のしきい
値、所定のフィルタ係数の少なくともいずれか１つは、
記憶された情報やセンサ等から入力された情報等に基づ
いて決定しもよい。例えば、請求項１６に示すようにし
て、アンチエリアシング画像の出力先である表示装置の
周囲光の明るさを加味して決定してもよい。このように
すればユーザにとって視認性のよいアンチエリアシング
画像を常に表示装置に出力することができる。また例え
ば、請求項１７に示すように、ユーザの個人情報を加味
して決定してもよい。個人情報としては例えばユーザの
年齢、性別、視力などを用いることができる。このよう
にすれば、周囲光やユーザの個人特性に応じたアンチエ
リアシング画像を得ることができ、ユーザにとって視認
性のよい画像を得ることが可能となる。At least one of the above-mentioned composition ratio, predetermined threshold value, and predetermined filter coefficient is
It may be determined based on stored information, information input from a sensor, or the like. For example, as described in claim 16, it may be determined in consideration of the brightness of the ambient light of the display device which is the output destination of the anti-aliasing image. By doing so, it is possible to always output the anti-aliasing image having good visibility for the user to the display device. Further, for example, as shown in claim 17, it may be determined in consideration of the personal information of the user. As the personal information, for example, the age, sex, and eyesight of the user can be used. By doing so, it is possible to obtain an anti-aliasing image according to the ambient light and the individual characteristics of the user, and it is possible to obtain an image with good visibility for the user.
【００１７】また、元画像がカラーパレット方式の画像
の場合には、請求項１８に示すように、カラーパレット
のアドレスをダイレクトカラーに変換した後にフィルタ
及び合成を行えばよい。従来はカラーパレット方式の画
像をスーパーサンプリングすることができずアンチエリ
アシング効果を得ることができなかったが、このように
すればカラーパレット方式の画像でもアンチエリアシン
グ効果を容易に得ることができる。When the original image is a color palette type image, the color palette address may be converted to a direct color and then filtered and combined. Conventionally, it was not possible to obtain an anti-aliasing effect without super-sampling a color palette-type image, but this makes it possible to easily obtain an anti-aliasing effect even with a color palette-type image. .
【００１８】そして、請求項１９のように切り替え手段
を備えるとよい。このようにすれば、元画像を出力する
かアンチエリアシング画像を出力するかを入力された情
報等に基づいて切り替えることができる。例えばユーザ
の好みで選択できるようにすることができる。Then, it is preferable that a switching means is provided. By doing so, it is possible to switch whether to output the original image or the anti-aliasing image based on the input information or the like. For example, the selection can be made according to the user's preference.
【００１９】元画像としては種々の画像を用いることが
できる。例えば請求項２０に示すように地図画像とする
ことができる。地図画像に適用することで例えば地図内
の道路や文字の周りを補間することができ、アンチエリ
アシング効果を得ることができる。Various images can be used as the original image. For example, it may be a map image as shown in claim 20. By applying it to the map image, for example, it is possible to interpolate around roads and characters in the map and obtain an anti-aliasing effect.
【００２０】そして、こうした画像処理装置は、種々の
機器に用いることができる。例えば、請求項２１に示す
ように、ナビゲーション装置に搭載することができる。
このようにすれば、視認性よくナビ画像を表示させるこ
とができるため、例えば運転状態でも瞬時にナビ画像か
ら情報を得ることが可能となる。Further, such an image processing apparatus can be used in various devices. For example, as described in claim 21, it can be mounted on a navigation device.
In this way, the navigation image can be displayed with good visibility, so that it is possible to instantly obtain information from the navigation image even in a driving state, for example.
【００２１】なお、請求項２２に示すように、請求項１
〜２０のいずれかに記載の画像処理装置における各手段
としての機能をコンピュータシステムにて実現する場
合、例えば、コンピュータシステム側で起動するプログ
ラムとして備えることができる。このようなプログラム
の場合、例えば、フレキシブルディスク、光磁気ディス
ク、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、ＲＯＭ、ＲＡＭ等
のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要
に応じてコンピュータシステムにロードして起動するこ
とにより用いることができ、また、ネットワークを介し
てロードして起動することにより用いることもできる。As described in claim 22, claim 1
When the functions of each unit in the image processing apparatus according to any one of items 1 to 20 are realized by a computer system, the functions can be provided as a program that is started on the computer system side, for example. In the case of such a program, for example, it should be recorded in a computer-readable recording medium such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a hard disk, a ROM, a RAM, etc., and loaded into a computer system and started as necessary. It can also be used by loading via a network and booting.
【００２２】[0022]
【発明の実施の形態】以下、本発明が適用された実施例
について図面を用いて説明する。なお、本発明の実施の
形態は、下記の実施例に何ら限定されることなく、本発
明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうること
は言うまでもない。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments to which the present invention is applied will be described below with reference to the drawings. Needless to say, the embodiment of the present invention is not limited to the following examples, and various forms can be adopted as long as they are within the technical scope of the present invention.
【００２３】本発明の一実施例を図１に示す。本実施例
はコンピュータによってメモリ上に描画された画像から
その画像の情報のみを用いてアンチエリアシングを行う
方法を示す。図１の画像処理装置１に示すように、ＣＰ
Ｕ（コンピュータ）によってＶＲＡＭ上に描画（格納）
された元画像から、フィルタ手段及び合成手段（エッジ
抽出手段、輝度値算出手段、２値化手段、切り替え手
段）としての処理をＣＰＵが行うことでアンチエリアシ
ング画像を得る。An embodiment of the present invention is shown in FIG. This embodiment shows a method of performing anti-aliasing from an image drawn on a memory by a computer using only the information of the image. As shown in the image processing apparatus 1 of FIG.
Drawing (storing) on VRAM by U (computer)
An anti-aliasing image is obtained by the CPU performing processing as filter means and synthesizing means (edge extracting means, brightness value calculating means, binarizing means, switching means) from the obtained original image.
【００２４】まず、ＶＲＡＭ内の元画像に対して積分型
フィルタを適用する。積分型フィルタが適用された画像
（以下フィルタ処理後画像と称する）はメモリに格納さ
れる。このフィルタ処理後画像は元画像をぼかした画像
になる。例えば、図２（ａ）に示すようなフルカラー
（ＲＧＢ各８ビット）の地図画像に対して、図３（ａ）
に示すフィルタ係数の積分フィルタを適用した場合、図
２（ｂ）に示すようなフルカラーのフィルタ処理後画像
が得られる。First, the integral type filter is applied to the original image in the VRAM. The image to which the integral filter is applied (hereinafter referred to as the image after the filter processing) is stored in the memory. The image after the filter processing becomes an image in which the original image is blurred. For example, for a full-color (8-bit RGB each) map image as shown in FIG.
When the integral filter having the filter coefficient shown in FIG. 2 is applied, a full-color filtered image as shown in FIG. 2B is obtained.
【００２５】３×３のフィルタの場合、注目画素（ｘ，
ｙ）の各要素（例えばＲ，Ｇ，Ｂのそれぞれ）の値、ｇ
（ｘ，ｙ）は以下のような式で求める。
ｇ（ｘ，ｙ）＝｛ａ11×ｆ（ｘ−１，ｙ−１）＋ａ12×ｆ（ｘ，ｙ−１）＋ａ 13
×ｆ（ｘ＋１，ｙ−１）＋ａ21×ｆ（ｘ−１，ｙ）＋ａ22×ｆ（ｘ，ｙ）＋ａ 23
×ｆ（ｘ＋１，ｙ）＋ａ31×ｆ（ｘ−１，ｙ＋１）＋ａ32×ｆ（ｘ，ｙ＋１）
＋α33×ｆ（ｘ＋１，ｙ＋１）｝／９ …（１）
但し、ｆ（ｉ，ｊ）は座標（ｉ，ｊ）の画素値，αmnは
図３（ｂ）に示す位置のフィルタ係数に対応する。In the case of a 3 × 3 filter, the pixel of interest (x,
y) value of each element (for example, each of R, G, B), g
(X, y) is calculated by the following equation.
g (x, y) = {a11Xf (x-1, y-1) + a12Xf (x, y-1) + a 13
Xf (x + 1, y-1) + atwenty oneXf (x-1, y) + atwenty two× f (x, y) + a twenty three
Xf (x + 1, y) + a31Xf (x-1, y + 1) + a32× f (x, y + 1)
+ Α33× f (x + 1, y + 1)} / 9 (1)
However, f (i, j) is the pixel value of the coordinate (i, j), αmnIs
This corresponds to the filter coefficient at the position shown in FIG.
【００２６】なお積分型フィルタの中央の値の係数（式
（１）におけるａ22）を変えることで画像をぼかす効果
を制御することが可能である。例えば、図３（ｃ）のよ
うなフィルタ係数を適用した場合、図３（ｄ）のような
フィルタ処理後画像を得ることができる。またフィルタ
係数の合計を除数として用いれば（式（１）における９
がこの除数に相当する）、ダイナミックレンジも変わら
ない。The effect of blurring the image can be controlled by changing the coefficient of the central value of the integral type filter (a 22 in the equation (1)). For example, when the filter coefficient as shown in FIG. 3C is applied, the filtered image as shown in FIG. 3D can be obtained. If the sum of the filter coefficients is used as a divisor (9 in equation (1)
Is equivalent to this divisor), the dynamic range does not change.
【００２７】図３（ａ）に示すような積分フィルタを適
用しただけでも図２（ｂ）に示すようにアンチエリアシ
ング効果があるが、画像全体がぼけて見づらくなる。そ
こでフィルタ処理後画像と元画像との合成を行うこと
で、画像の鮮鋭化を行って、必要な箇所だけぼかすよう
にする。Although only the application of the integration filter as shown in FIG. 3 (a) has an anti-aliasing effect as shown in FIG. 2 (b), the entire image becomes blurred and hard to see. Therefore, by combining the filtered image and the original image, the image is sharpened so that only the necessary portions are blurred.
【００２８】元画像とフィルタ処理後画像を合成は、例
えば元画像の輝度値を用いて行う（ブレンドする）。輝
度値が大きい箇所は元画像で色が強く表示されている箇
所であり、例えば図２（ａ）の画像であれば、図２
（ａ）内の文字や道路の箇所に相当する。このような重
要な箇所のぼかし量を少なくするために、輝度値の大き
い箇所について元画像の値をより多く出力する。The original image and the filtered image are combined (blended) using, for example, the luminance value of the original image. The place where the luminance value is large is the place where the color is strongly displayed in the original image. For example, in the case of the image of FIG.
It corresponds to the character in (a) or the location of the road. In order to reduce the amount of blurring in such an important portion, a larger value of the original image is output for a portion having a large luminance value.
【００２９】具体的には次式により輝度値を算出してα
値格納手段としてのメモリに格納する。
輝度値＝０．２９８９×Red値 ＋ ０．５８６６×Blue値 ＋ ０．１１４
５×Green値 …（２）
このように求めた輝度値はダイナミックレンジが変わら
ないため、入力画像のRGB値が例えば０〜２５５の値で
あれば、輝度値も０〜２５５の値となる。図２（ａ）の
元画像の各画素の輝度値を求めた例を図４に示す。Specifically, the brightness value is calculated by the following equation and α
It is stored in the memory as a value storage means. Luminance value = 0.2989 x Red value + 0.5866 x Blue value + 0.1145 5 x Green value (2) Since the dynamic range of the brightness value thus obtained does not change, the RGB value of the input image is, for example, If the value is from 0 to 255, the brightness value is also from 0 to 255. FIG. 4 shows an example in which the brightness value of each pixel of the original image of FIG.
【００３０】この輝度値を用いて、合成の係数であるα
値をα値＝輝度値／２５５とし、出力値を次式で算出す
る。
（出力値）＝（元画像の値）×（１−α）＋（フィルタ処理後画像の値）×α
…（３）
このように出力値を求めることで上述した重要箇所の鮮
鋭化を達成することができる。図２（ａ）の元画像と図
２（ｂ）のフィルタ処理後画像とを図４の輝度値に基づ
いて式（３）によって求めた合成画像（アンチエリアシ
ング画像）を図２（ｃ）に示す。By using this luminance value, α which is a synthesis coefficient
The value is α value = luminance value / 255, and the output value is calculated by the following equation. (Output value) = (Value of original image) × (1-α) + (Value of image after filter processing) × α (3) By thus obtaining the output value, the above-mentioned sharpening of important points is achieved. can do. A composite image (anti-aliasing image) obtained by the equation (3) based on the luminance value of FIG. 4 from the original image of FIG. 2 (a) and the filtered image of FIG. 2 (b) is shown in FIG. Shown in.
【００３１】このように元画像の描画後にフィルタ処理
後画像を合成することでアンチエリアシング効果を得る
ことができる。すなわち、図２（ａ）の元画像に比べ斜
め線や曲線などに発生する階段状のギザギザ（ジャギ
ー）が目立たず、また図２（ｂ）の画像に比べ鮮明な画
像を得ることができる。As described above, the anti-aliasing effect can be obtained by synthesizing the filtered images after drawing the original image. That is, stair-like jaggedness (jaggies) generated in diagonal lines or curves is less noticeable than the original image of FIG. 2A, and a clearer image can be obtained as compared with the image of FIG. 2B.
【００３２】このようにスーパーサンプリングを行う場
合に比べ計算量を大幅に削減することができ、高速にア
ンチエリアシング画像を得ることができる。また、画像
合成に輝度値ではなく元画像のエッジ成分を用いても、
同様な結果を出力することができる。エッジ抽出のため
のフィルタの例を図５（ａ）に示す。微分フィルタの出
力値を α値 ＝ 出力値／（出力のダイナミックレン
ジ）として、上記と同様なαブレンディングを行うこと
も可能である。例えば図４の輝度値画像に対して図５
（ａ）の微分フィルタを適用すると、図５（ｂ）に示す
エッジ成分が得られる。このエッジ成分（エッジ情報）
を用いて図４の輝度値の場合と同様に元画像とフィルタ
処理後画像との合成を行うことで、アンチエリアシング
画像を得ることができる。なお微分フィルタとしては、
図５（ａ）に示したもの以外にも種々のものを用いるこ
とができる。例えば図５（ｃ）に示すものを用いること
ができる。また、輝度値に微分フィルタを適用するので
はなく元画像の成分（例えばＲ成分）に適用することも
できる。As described above, the amount of calculation can be greatly reduced as compared with the case of performing super sampling, and an anti-aliasing image can be obtained at high speed. Also, even if the edge component of the original image is used for the image composition instead of the brightness value,
Similar results can be output. An example of a filter for edge extraction is shown in FIG. The same α blending as described above can be performed by setting the output value of the differential filter as α value = output value / (dynamic range of output). For example, for the brightness value image of FIG.
When the differential filter of (a) is applied, the edge component shown in FIG. 5 (b) is obtained. This edge component (edge information)
By combining the original image and the filtered image by using, the anti-aliasing image can be obtained. As a differential filter,
Various materials other than those shown in FIG. 5A can be used. For example, the one shown in FIG. 5C can be used. Further, instead of applying the differential filter to the luminance value, it can be applied to the component (for example, the R component) of the original image.
【００３３】また、上述した輝度値や微分フィルタによ
るエッジ情報などの特徴量の出力値を所定のしきい値で
２値化してもよい。図６は図５（ａ）の微分フィルタよ
る図５（ｂ）のエッジ情報に対してしきい値を変えて２
値化した結果を出力した例である。図６（ａ）はしきい
値をー１２８とした場合の結果であり、図６（ｂ）はし
きい値を０とした場合の結果であり、図６（ｃ）はしき
い値を１２８とした場合の結果である。このように２値
化されたエッジ成分が抽出されている。なお図６では、
しきい値よりも小さい場合に”黒”（”０”）として表
示している。このように２値化されたデータが”０”の
場合には元画像の値を出力し、データが”１”の場合に
はフィルタ処理後画像の値を出力する。こうすること
で、図２（ｃ）と同様のアンチエリアシング効果を得る
ことができる。Further, the output value of the characteristic amount such as the above-mentioned brightness value or edge information by the differential filter may be binarized by a predetermined threshold value. FIG. 6 shows a case where the threshold value is changed to 2 with respect to the edge information of FIG. 5B by the differential filter of FIG.
It is an example in which the result of binarization is output. 6A shows the result when the threshold value is -128, FIG. 6B shows the result when the threshold value is 0, and FIG. Is the result when. In this way, the binarized edge component is extracted. In addition, in FIG.
When it is smaller than the threshold value, it is displayed as "black"("0"). When the binarized data is "0", the value of the original image is output, and when the data is "1", the value of the filtered image is output. By doing so, the same anti-aliasing effect as in FIG. 2C can be obtained.
【００３４】また、画像合成に輝度値やエッジ情報では
なく、図７に示すように、元画像とフィルタ処理後画像
の各画素の原点からのユークリッド距離を用いてもよ
い。図７の距離計算は各画素のＲＧＢ値を用いて次の式
で行う。
距離＝（Ｒの画素値）2＋（Ｇの画素値）2＋（Ｂの画素値）2 … （４）
例えば、黒っぽい背景に明るい線の多い画像は図７
（ｂ）に示すようになる。図７（ｂ）は、縦軸が式
（４）によって求めた距離、横軸が各画素である。この
ようにユークリッド距離の大きい方を選ぶことでアンチ
エリアシング効果を出力することができる。なお、例え
ば明るい背景に暗い線の場合には逆となりユークリッド
距離の小さい方を選んで出力することでアンチエリアシ
ング効果を得ることができる。Further, instead of the luminance value and the edge information, the Euclidean distance from the origin of each pixel of the original image and the filtered image may be used for the image synthesis, as shown in FIG. The distance calculation of FIG. 7 is performed by the following equation using the RGB value of each pixel. Distance = (pixel value of R) 2 + (pixel value of G) 2 + (pixel value of B) 2 (4) For example, an image with many bright lines on a dark background is shown in FIG.
As shown in (b). In FIG. 7B, the vertical axis represents the distance calculated by the equation (4), and the horizontal axis represents each pixel. In this way, the anti-aliasing effect can be output by selecting the one with the larger Euclidean distance. Note that, for example, in the case of a dark line on a light background, the opposite is true, and the anti-aliasing effect can be obtained by selecting and outputting the smaller Euclidean distance.
【００３５】これまで、元画像がダイレクトカラーの場
合について説明したが、描画される元画像がカラーパレ
ット方式の場合もある。この場合には、画像はアドレス
で示されているので描画時にアンチエリアシングを行う
ことができない。本手法ではカラーパレット方式で描画
された画像でも、図８に示すように各画素のカラーパレ
ットのアドレスをカラーパレットによってダイレクトカ
ラーＲＧＢデータとした後に、上述した処理を適用する
ことでアンチエリアシング画像を得ることができる。The case where the original image is of direct color has been described above, but the original image to be drawn may be of the color palette system. In this case, since the image is indicated by the address, antialiasing cannot be performed at the time of drawing. In this method, even in an image drawn by the color palette method, the address of the color palette of each pixel is converted into direct color RGB data by the color palette as shown in FIG. Can be obtained.
【００３６】さらに、種々の情報に基づいて上述したフ
ィルタ係数やしきい値、合成割合を示すα値などは変化
させるようにしてもよい。例えば、図９に示すように、
表示装置の近傍に設置された検出手段としての光センサ
から現在の明るさを検出して、その明るさに基づいて適
用的にフィルタ係数を変更するとよい。例えばバックラ
イトを備えたモニタなどでは、表示装置の周囲が暗い場
合にはバックライトによってコントラストが大きくなり
ジャギーが目立つ。一方、周囲が明るい場合にはさほど
目立たない。そこで、光センサが検出した光量が少ない
場合（暗い場合）にフィルタ係数を図９右側の値に近づ
けてフィルタ処理後画像のぼけを大きくし、光量が多い
場合（明るい場合）にフィルタ係数を図９右側の値に近
づけフィルタ処理後画像のぼけを小さくする。このよう
にすれば、暗い場合にはアンチエリアシング効果が高く
なり、明るい場合にはアンチエリアシング効果が低くな
る。したがって、周囲の明るさによらず視認性よく表示
させることができる。Further, the filter coefficient, the threshold value, the α value indicating the composition ratio, and the like described above may be changed based on various information. For example, as shown in FIG.
It is preferable to detect the current brightness from an optical sensor as a detection unit installed near the display device and to adaptively change the filter coefficient based on the brightness. For example, in a monitor equipped with a backlight, when the surroundings of the display device are dark, the contrast increases due to the backlight, and jaggies are conspicuous. On the other hand, when the surroundings are bright, it is not so noticeable. Therefore, when the amount of light detected by the optical sensor is small (when it is dark), the filter coefficient is brought close to the value on the right side of FIG. 9 to increase the blur of the filtered image, and when the amount of light is large (when it is bright), the filter coefficient is calculated. 9 Close to the value on the right side to reduce the blur of the image after filter processing. In this way, the anti-aliasing effect is high when it is dark, and the anti-aliasing effect is low when it is bright. Therefore, it is possible to display with good visibility regardless of the ambient brightness.
【００３７】同様に、例えば利用者の個人情報に基づい
てフィルタ係数を変更するようにしてもよい。個人情報
としては、例えばユーザの年齢、性別、視力などを用い
ることができる。例えば、年齢が高いほどフィルタ処理
後画像のぼけを小さくし、年齢が低いほどフィルタ処理
後画像のぼけを大きくすることで、ユーザの年齢に応じ
て適切なアンチエリアシング効果を得ることができる。Similarly, the filter coefficient may be changed based on, for example, the personal information of the user. As the personal information, for example, the age, sex, visual acuity of the user can be used. For example, by increasing the blur of the filtered image as the age is higher and increasing the blur of the filtered image as the age is lower, it is possible to obtain an appropriate anti-aliasing effect according to the age of the user.
【００３８】また、こうした光センサからの光量や個人
情報に基づいて、前述した２値化の際のしきい値の値を
変化させるようにしてもよい。この例を図１０に示す。
例えば、暗い場合や年齢が高い場合にはしきい値を高く
して元画像の割合を多くする。一方、明るい場合や年齢
が低いにはしきい値を小さくしてフィルタ処理後画像の
割合を多くする。このようにすれば暗い場合や年齢が高
い場合にアンチエリアシング効果を小さくすることがで
き、明るい場合や年齢が高いにはアンチエリアシング効
果を大きくすることができる。もちろん逆の方が視認性
が高くなるのであれば逆にしてもよい。Further, the threshold value at the time of binarization described above may be changed based on the amount of light from the optical sensor and personal information. An example of this is shown in FIG.
For example, when it is dark or the age is high, the threshold value is increased to increase the ratio of the original image. On the other hand, when the image is bright or the age is low, the threshold value is decreased to increase the ratio of the filtered image. In this way, the anti-aliasing effect can be reduced when it is dark or when the age is high, and the anti-aliasing effect can be increased when it is bright or the age is high. Of course, the opposite may be reversed if the visibility becomes higher.
【００３９】なお、本実施例ではコンピュータの処理に
よって実現することとして説明したが、例えばハードウ
ェアによってフィルタ処理や合成処理を行うようにして
もよい。例えば、ＶＲＡＭ内に元画像とフィルタ処理後
画像とα値を格納し、ハードウェアで画像を出力する際
にα値に基づいて元画像とフィルタ処理後画像とを合成
する。このようにすれば、合成処理をＣＰＵが行うこと
なく極めて高速にアンチエリアシング画像を出力でき
る。従来は描画時にスーパーサンプリングを行ってアン
チエリアシング効果を得ていたが、描画後にフィルタ処
理後画像との合成によってアンチエリアシング画像を得
ることができ、極めて高速にアンチエリアシング画像を
得ることができる。It should be noted that although the present embodiment has been described as being realized by the processing of the computer, the filtering processing and the combining processing may be performed by hardware, for example. For example, the original image, the filtered image, and the α value are stored in the VRAM, and when the image is output by hardware, the original image and the filtered image are combined based on the α value. With this configuration, the anti-aliasing image can be output at extremely high speed without the CPU performing the combining process. Conventionally, super-sampling was performed at the time of drawing to obtain an anti-aliasing effect, but after drawing, an anti-aliasing image can be obtained by combining with a filtered image, and it is possible to obtain an anti-aliasing image at extremely high speed. it can.
【００４０】なお、このように合成されたアンチエリア
シング画像を出力するか、ＶＲＡＭ内の元画像を出力す
るかの切り替え機能を設け（特許請求の範囲における切
り替え手段に相当する）、切り替えを行えるようにして
もよい。またアンチエリアシング効果のかかり具合をユ
ーザが設定できるようにしてもよい。A switching function is provided (corresponding to a switching unit in the claims) to output the synthesized anti-aliasing image or the original image in the VRAM. You may do it. The user may be allowed to set the degree to which the anti-aliasing effect is applied.
【００４１】またこうした処理を行うフィルタ手段や合
成手段を回路として半導体チップに組み込むことができ
る。さらにこうした半導体チップには元画像やフィルタ
処理後画像、α値などを記憶するＶＲＡＭ等のメモリ等
を混載してもよい。またこうしたコンピュータやチップ
を備えた種々の機器によれば、表示装置にアンチエリア
シング画像を表示させることができる。また逆に表示装
置内にこうしたコンピュータやチップを備えるようにし
てもよい。Further, the filter means and the synthesizing means for performing such processing can be incorporated in the semiconductor chip as a circuit. Further, a memory such as a VRAM for storing the original image, the filtered image, the α value and the like may be mixedly mounted on such a semiconductor chip. Further, according to various devices including such a computer and a chip, it is possible to display an anti-aliasing image on the display device. On the contrary, such a computer or chip may be provided in the display device.
【００４２】そして、例えば上述した図２（ａ）のよう
な地図画像を表示するナビゲーション装置に対して上述
した機能を備えることにより、図２（ｃ）に示す地図画
像を表示させることができる。The map image shown in FIG. 2 (c) can be displayed by providing the navigation device for displaying the map image shown in FIG. 2 (a) with the above-mentioned function.
【図１】実施例の画像処理装置の構成を示す説明図であ
る。FIG. 1 is an explanatory diagram showing a configuration of an image processing apparatus according to an embodiment.
【図２】元画像とフィルタ処理後画像とアンチエリアシ
ング画像の例を示す説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating an example of an original image, a filtered image, and an anti-aliasing image.
【図３】積分型フィルタの例を示す説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of an integral filter.
【図４】輝度変換した画像の例を示す説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of a luminance-converted image.
【図５】微分型フィルタの例を示す説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of a differential filter.
【図６】微分型フィルタによるしきい値毎のエッジの検
出例を示す説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of edge detection for each threshold value by a differential filter.
【図７】元画像とフィルタ処理後画像の合成を原点から
のユークリッド距離に基づいて行う場合の例を示す説明
図である。FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example in which the original image and the filtered image are combined based on the Euclidean distance from the origin.
【図８】カラーパレット方式での処理方法を示す説明図
である。FIG. 8 is an explanatory diagram showing a processing method using a color palette method.
【図９】フィルタ係数を光量や個人情報に基づいて変化
させる例を示す説明図である。FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example in which a filter coefficient is changed based on a light amount or personal information.
【図１０】しきい値を光量や個人情報に基づいて変化さ
せる例を示す説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example in which a threshold value is changed based on a light amount or personal information.
【図１１】従来のアンチエリアシング手法（スーパーサ
ンプリング）による処理を示す説明図である。FIG. 11 is an explanatory diagram showing processing by a conventional anti-aliasing method (supersampling).
１…画像処理装置 1 ... Image processing device
フロントページの続き Ｆターム(参考） 2C032 HC21 5B057 AA16 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB06 CB08 CB12 CB16 CC02 CE03 CE04 CE06 CE08 CE12 CE16 CH09 5C077 LL05 LL18 PP01 PP02 PP23 PP47 PP48 PQ12 PQ25 Continued front page F term (reference) 2C032 HC21 5B057 AA16 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB06 CB08 CB12 CB16 CC02 CE03 CE04 CE06 CE08 CE12 CE16 CH09 5C077 LL05 LL18 PP01 PP02 PP23 PP47 PP48 PQ12 PQ25
Claims (22)
後画像を得るフィルタ手段と、 前記元画像と前記フィルタ処理後画像とを合成する合成
手段とを備え、 前記合成手段は、前記元画像の特徴量を加味した合成割
合で前記元画像と前記フィルタ処理後画像との合成を行
うことにより、アンチエリアシング画像を得ることを特
徴とする画像処理装置。1. A filtering means for filtering an original image to obtain a filtered image, and a synthesizing means for synthesizing the original image and the filtered image, wherein the synthesizing means is a feature of the original image. An image processing apparatus, characterized in that an anti-aliasing image is obtained by synthesizing the original image and the filtered image with a synthesizing ratio in consideration of the amount.
画素毎に決定することを特徴とする画像処理装置。2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the composition ratio is determined for each pixel based on the feature amount of each pixel of the original image.
おいて、 前記フィルタ手段は、前記元画像をぼかすフィルタによ
ってフィルタリングを行い、 前記合成手段は、前記元画像中で重要な部分と重要でな
い部分の特徴量の差異に基づき前記重要な部分について
相対的に前記元画像の合成割合を高め、前記重要でない
部分について相対的に前記フィルタ処理後画像の合成割
合を高めて合成を行うことを特徴とする画像処理装置。3. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the filter means filters the original image by a blurring filter, and the synthesizing means does not include important parts in the original image and important parts. It is characterized in that the composition ratio of the original image is relatively increased for the important part based on the difference in the feature amount of the part, and the composition ratio of the filtered image is relatively increased for the unimportant part to perform composition. Image processing device.
装置において、 前記合成手段は、前記元画像の各画素に対応する特徴量
を所定のしきい値で２値化する２値化手段を備え、前記
２値化手段によって２値化された値に基づき前記元画像
と前記フィルタ処理後画像の対応する画素のいずれか一
方を用いることで合成を行うことを特徴とする画像処理
装置。4. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the synthesizing unit binarizes a feature amount corresponding to each pixel of the original image with a predetermined threshold value. Image processing, characterized by comprising a digitizing means, and performing synthesis by using one of the corresponding pixels of the original image and the filtered image based on the value binarized by the binarizing means. apparatus.
装置において、 前記合成手段は、前記元画像の輝度値を算出する輝度値
算出手段を備え、前記特徴量として前記輝度値算出手段
によって算出された輝度値を用いることを特徴とする画
像処理装置。5. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the synthesizing unit includes a brightness value calculating unit that calculates a brightness value of the original image, and the brightness value is calculated as the feature amount. An image processing apparatus using the brightness value calculated by the means.
装置において、 前記合成手段は、前記特徴量として元画像の色を用いる
ことを特徴とする画像処理装置。6. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the synthesizing unit uses the color of the original image as the feature amount.
装置において、 前記合成手段は、前記元画像のエッジ情報を抽出するエ
ッジ抽出手段を備え、前記特徴量として前記エッジ抽出
手段によって抽出されたエッジ情報を用いることを特徴
とする画像処理装置。7. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the synthesizing unit includes an edge extracting unit that extracts edge information of the original image, and the feature extracting unit extracts the edge information from the edge information. An image processing apparatus using the extracted edge information.
て抽出されたものであることを特徴とする画像処理装
置。8. The image processing apparatus according to claim 7, wherein the edge information is extracted by applying a differential filter to the original image.
装置において、 前記合成手段は、前記合成割合を示すα値を格納するα
格納手段を備え、前記α格納手段のα値に基づいて前記
元画像と前記フィルタ処理後画像の合成を行うことを特
徴とする画像処理装置。9. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the synthesizing unit stores an α value indicating the synthesizing ratio.
An image processing apparatus comprising a storage means, wherein the original image and the filtered image are combined based on the α value of the α storage means.
て、 前記合成手段は、前記特徴量として前記輝度値算出手段
によって算出された輝度値を用い、前記α格納手段は前
記輝度値を格納することを特徴とする画像処理装置。10. The image processing apparatus according to claim 9, wherein the synthesizing unit uses the brightness value calculated by the brightness value calculating unit as the feature amount, and the α storing unit stores the brightness value. An image processing device characterized by the above.
理後画像を得るフィルタ手段と、 前記元画像と前記フィルタ後画像とを合成する合成手段
とを備え、 前記合成手段は、前記元画像と前記フィルタ処理後画像
の対応する画素の画素値の原点からのユークリッド距離
が大きい方または小さい方のいずれか一方を用いること
で前記元画像と前記フィルタ処理後画像との合成を行う
ことにより、アンチエリアシング画像を得ることを特徴
とする画像処理装置。11. A filtering means for filtering an original image to obtain a filtered image, a synthesizing means for synthesizing the original image and the filtered image, wherein the synthesizing means includes the original image and the filter. Antialiasing is performed by synthesizing the original image and the filtered image by using either the larger or smaller Euclidean distance from the origin of the pixel value of the corresponding pixel of the processed image. An image processing device characterized by obtaining an image.
処理装置において、 前記フィルタ手段は、前記フィルタリングをＮ×Ｍサイ
ズのフィルタを用いて行うことを特徴とする画像処理装
置。12. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the filter unit performs the filtering by using an N × M size filter.
処理装置において、 前記フィルタ手段は、所定のフィルタ係数に基づいて前
記フィルタリングを行うことを特徴とする画像処理装
置。13. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the filter means performs the filtering based on a predetermined filter coefficient.
処理装置において、 前記フィルタ手段は、前記フィルタリングを積分型フィ
ルタを用いて行うことを特徴とする画像処理装置。14. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the filter unit performs the filtering using an integral filter.
処理装置において、 前記フィルタ手段は、前記フィルタリングの際に特定の
前記特徴量に対してはフィルタを適用しないことを特徴
とする画像処理装置。15. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the filter means does not apply a filter to the specific characteristic amount during the filtering. Processing equipment.
処理装置において、 前記合成手段によって合成された画像の出力先である表
示装置の周囲光の明るさを検出する検出手段を備え、 前記合成割合、前記所定のしきい値、前記所定のフィル
タ係数の少なくとも１つは、前記検出手段によって検出
された明るさを加味して決定することを特徴とする画像
処理装置。16. The image processing apparatus according to claim 1, further comprising a detection unit that detects the brightness of ambient light of a display device that is an output destination of the image combined by the combining unit. At least one of the combination ratio, the predetermined threshold value, and the predetermined filter coefficient is determined in consideration of the brightness detected by the detection means.
処理装置において、 前記合成割合、前記所定のしきい値、前記所定のフィル
タ係数の少なくともいずれか１つは、ユーザの個人情報
を加味して決定することを特徴とする画像処理装置。17. The image processing apparatus according to claim 1, wherein at least one of the composition ratio, the predetermined threshold value, and the predetermined filter coefficient is user personal information. An image processing device characterized by making a decision in consideration.
処理装置において、 前記元画像がカラーパレット方式の画像の場合、カラー
パレットのアドレスをダイレクトカラーに変換した後
に、前記フィルタ手段によるフィルタ処理及び前記合成
手段による合成処理を行うことを特徴とする画像処理装
置。18. The image processing apparatus according to claim 1, wherein when the original image is an image of a color palette system, the filter of the filter means is performed after the address of the color palette is converted to direct color. An image processing apparatus, wherein the image processing apparatus performs a process and a combining process by the combining unit.
処理装置において、 前記合成手段によって合成された画像を出力するか、元
画像をそのまま出力するかを切り替えるための切り替え
手段を備えることを特徴とする画像処理装置。19. The image processing apparatus according to claim 1, further comprising a switching unit for switching between outputting the image combined by the combining unit and outputting the original image as it is. An image processing device characterized by:
処理装置において、 前記元画像は地図画像であることを特徴とする画像処理
装置。20. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the original image is a map image.
処理装置を搭載していることを特徴とするナビゲーショ
ン装置。21. A navigation device equipped with the image processing device according to claim 1.
置としての機能をコンピュータに実現させるためのプロ
グラム。22. A program for causing a computer to realize the function as the image processing apparatus according to claim 1.
Priority Applications (1)
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