JP4006687B2 - 画像処理装置 - Google Patents

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Description

【0001】
【発明の利用分野】
この発明は画像処理装置に関し、特に画像の平滑化や尖鋭化などの画像処理に用いる、空間フィルタのマスクに関する。
【0002】
【従来技術】
【0003】
【特許文献1】
特開2002−64717号公報
【0004】
上記特許文献1は、空間フィルタを用いて画像改質を行うことを開示している。
【0005】
空間フィルタは一般にマスクで構成され、画像内の各画素の値とマスクの係数とを乗算して積算し、この値をマスクの係数の総和で除算し、新たな画素の値とする。ここで除算にはかなりの処理時間が必要なので、画像処理が遅くなる、あるいは高能力のハードウェアが必要になる、などの問題がある。
【0006】
【発明の課題】
この発明の基本的課題は、空間フィルタで処理する際の除算を容易にすることにある。
この発明での追加の課題は、画像処理に必要なマスクの枚数を少なくすることにある。
【0007】
【発明の構成】
この発明は、入力画像を複数種の空間フィルタで処理し、かつ各種類の空間フィルタに対して各々複数枚のマスクを記憶するようにした画像処理装置において、
前記各マスクを、マスク毎の係数の総和Rがほぼ2のべき乗(ほぼ2:mは自然数で、mの値はマスクに依存)となるように構成する。ここにほぼ2のべき乗とは、2のべき乗からのずれが好ましくは1/8以下で、より好ましくは1/16以下、最も好ましくは1/32以下であることをいう。
【0008】
この発明では、各種類の空間フィルタ毎に複数枚のマスクを配置するに際して、マスクでの周辺画素に対する係数の絶対値と係数の総和Rとの比が大きな領域で、この比が小さな領域よりも低密度にマスクを配置する。
【0009】
また好ましくは、マスクで処理した画素の値を、mビット右シフトすることによりmビット除算するための手段を設ける。
【0010】
【発明の作用と効果】
この発明では、空間フィルタの各マスクで、マスク毎の係数の総和Rをほぼ2のべき乗とする。そこで係数の総和Rで除算する代わりに、適当なビット数だけ右シフトしたり、あるいは四捨五入後に右シフトするなどにより、除算を実行できる。これらのため、除算演算が不要で、簡単なハードウェアにより、高速で空間フィルタによる画像処理ができる(請求項1)。
【0011】
空間フィルタに用いるマスクの枚数を増やすと、画質改善の段階数を多くできる代わりに、画像処理部のメモリ能力を増強し、かつ演算ビット数も増すので、演算能力も増す必要が生じる。そこでマスクでの周辺画素に対する係数の絶対値と、係数の総和Rとの比が大きな領域では、この比が小さな領域よりも、マスクを小さな密度で配置する。周辺画素に対する係数の絶対値と係数の総和Rとの比が大きな領域は、係数を変えてもMTF(空間周波数特性)が余り変化せず、この領域に多数のマスクを配置すると、画像処理上の効果に大差のないマスクを多数枚用意することになる。一方、周辺画素に対する係数の絶対値と係数の総和Rとの比が小さな領域では、画像処理の効果は係数に大きく依存し、係数を少し変えると画像処理効果が大きく変化するので、この領域にマスクを相対的に多数配置する。このため、少ないマスクの枚数で、広い範囲に渡って画像処理の効果を変えることができる(請求項1)。
【0012】
好ましくは、マスクで処理した画素の値を、mビット右シフトして除算する。なお2≒Rである。このようにすると、単にmビットの右シフトにより除算できるので、除算が極めて容易になる。
【0013】
【実施例】
図1〜図4に、実施例を示す。これらの図において、2は画像処理装置で、実質的にはカラースキャナ、カラーコピー、カラープリンタ、ファクシミリ、インターネットファクシミリなどの機能を備えた、複合機ないしは画像処理サーバである。4はCCDカラーセンサで、アナログフロントエンドプロセッサ6(AFE)は、CCDカラーセンサ4の出力を増幅し、AD変換する。シェーディング補正部8は、アナログフロントエンドプロセッサ6の出力に対して、照明の影響やCCDカラーセンサ4での素子毎のばらつきの影響、などを補正する。
【0014】
カラー変換部10は、シェーディング補正部8からのデバイス依存のRGB画像を、デバイスから独立した標準化RGB画像(sRGB画像)や、Lab画像などに変換する。12は画像処理部で、カラー変換部10の出力画像に対して、縮小/拡大や回転、平滑化や尖鋭化などの処理を施す。これらのうち縮小/拡大や回転には、例えばアフィン変換を用い、尖鋭化と平滑化とに空間フィルタを用いる。
【0015】
画像処理部12には、フィルタ/マスク選択部13が接続され、ユーザーはここから平滑化と尖鋭化のいずれの空間フィルタで処理するのか、また各空間フィルタに対してどのようなマスクを選択するのか、の入力ができる。そしてマスクを係数の異なるものに変えると、空間フィルタの効果を強めたり弱めたりすることができる。処理範囲入力部14からは、画像中どの範囲に対して空間フィルタでの処理を行うのかの入力ができる。処理範囲の指定は、マウスなどで図形として処理範囲を指定するものや、文字部分を高解像度化(尖鋭化)し、写真画像部分を平滑化する、などのように、画像の種類に対して空間フィルタを指定するものでも良い。この場合、どの種類の画像がどこに存在するかを画質判定部15で判定し、画質判定部15は、画像を文字部分と写真部分(階調画像部分)、余白などに分類する。
【0016】
プレビュー画像表示処理部16は、画像処理装置2に設けた図示しない表示部や、画像処理装置2にLANなどを介して接続した端末のモニタに、プレビュー画像を表示するための処理を行う。プレビュー画像は、画像処理前のカラー画像で、ユーザーは、プレビュー画像を見て、フィルタ/マスク選択部13から空間フィルタの種類とマスクを選択し、処理範囲入力部14からどの範囲をどの空間フィルタで処理するかを入力できる。画像メモリ20は、画像処理部12で処理した画像を記憶し、22はカラープリンタ、24はカラーファクシミリである。LANインターフェース26は、ネットワークを介して画像を送受信するために用いる。
【0017】
図2に、空間フィルタ30,40のマスクの例を示す。左側の30は尖鋭化フィルタで、一群の尖鋭化マスク31〜34からなり、各マスクでは、マスク中央の注目画素に対する係数が正で、注目画素の周囲の周辺画素に対する係数が負である。これによって、注目画素と周辺画素との間の画像の差を強調する。尖鋭化マスク31〜34ではマスクの係数の総和Rはいずれも16で、除算はマスクで画像を処理した後に単に4ビット右シフトすることにより実行できる。そして尖鋭化マスク31では周辺画素に対する係数の絶対値は1で、マスク34では13であり、係数の総和Rが一定なので、周辺画素に対する係数が定まると注目画素に対する係数も定まる。また周辺画素に対する係数の絶対値を増すほど、空間フィルタの効果が大きくなる。ただし周辺画素に対する係数の絶対値は、注目画素に対する係数の絶対値未満に限られる。またマスクの係数は原則として整数である。
【0018】
平滑化フィルタ40の場合、中心の注目画素に対する係数は正で、その周囲の周辺画素に対する係数も正である。そしてこれらの係数の総和Rは、例えば128である。従って平滑化マスク41〜44の場合、処理後の画素の値を7ビット右シフトすると除算を実行できる。この場合も、周辺画素に対する係数と、係数の総和Rとの比が小さい場合、空間フィルタの効果は係数を変えると大きく変化する。一方、係数の総和Rを一定とした場合、周辺画素に対する係数を大きくすると、係数を変化させても空間フィルタの効果は余り変化しなくなる。
【0019】
尖鋭化マスク31〜34や平滑化マスク41〜44では、8個の周辺画素に対して同じ係数を割り当てている。しかしながら上下左右の4画素と、斜め方向の4画素とで、周辺画素に対する係数を変えてもよい。このような例を尖鋭化マスク36と平滑化マスク46とで示す。マスク36では係数の総和は16、マスク46では128である。なおマスク36やマスク46で、周辺画素に対する係数と係数の総和Rとの比を考える場合、周辺画素に対する係数として、全周辺画素(8画素)に対する係数の平均値を考えるものとする。
【0020】
図3に、実施例での尖鋭化フィルタや平滑化フィルタでのマスクの密度を示す。横軸は周辺画素に対する係数Tを示し、係数の総和Rを16とした場合の尖鋭化フィルタでのマスク配置と、係数の総和Rを128とした場合の平滑化フィルタでのマスク配置を示してある。図3に示すように、係数Tと総和Rとの比が小さい範囲では、係数Tが1変化する毎にマスクを配置し、係数Tが増加するとマスクとマスクとの間での係数Tの間隔を大きくして、マスクを間引くようにする。
【0021】
図3に、係数Tを変えた場合の空間周波数特性(MTF)への効果を模式的に示す。空間フィルタの効果は係数Tによって生じるので、Tを0から例えば1にすると、画質には大きな影響が生じ、MTFも大きく変化する。その後、係数の総和Rを一定に保ちながら周辺画素に対する係数Tを増していくと、係数Tの変化当たりのMTFへの影響は徐々に小さくなる。このため、TとRとの比が小さいところでは、MTFへの係数Tの影響が大きく、周辺画素に対する係数Tと係数の総和Rとの比が大きなところでは、係数を変えてもMTFは余り変わらなくなる。
【0022】
空間フィルタによる画質の改質の効果を表すのはMTFの変化であり、MTFの変化の小さな部分に多数のマスクを用意しても、余り意味はないことになる。このため周辺画素に対する係数Tと係数の総和Rとの比が小さな部分に多数のマスクを用意し、周辺画素に対する係数Tと係数の総和Rとの比が大きな部分でマスクの密度を減らすと、少ないマスク枚数で効率的に画像改質ができることになる。
【0023】
図4に、実施例でのマスクによる処理手順を示す。カラー変換部10からの出力をバッファ50に一時的に記憶し、必要な画素ずつ読み出して、マスク52の係数の値を用い、積和演算部51で積和演算する。積和演算は例えば、画素の値をr,g,b各8ビット、マスクの係数を最大で7ビットとし、桁上げを考慮して出力を16ビット幅とする。次いで出力を所定のビット数mだけ右シフト部53で右シフトすると、mビット分の除算を行ったことになる。単に右シフトを行うだけの除算は端数を切り捨てる除算であり、元の画像での画素の値の積算値を保存しないとの問題がある。しかしながら空間フィルタを適用するのは画質を変化させるためであり、画素の値の積算値にこだわる意味は少ない。
【0024】
積算値の保存にこだわる場合、四捨五入部54を設けて、例えばmビット右シフトする場合、最下位ビットから始めてmビット目の値が1で、mビットシフトでの剰余となる部分を切り上げ、その後mビット右シフトする。一方、最下位ビットから始めてmビット目の値が0の場合、切り上げを行わずに、単純にmビット右シフトする。しかしながら四捨五入部54には加算回路が必要で、処理回路が複雑になる。
【0025】
実施例ではカラー画像の処理を示したが、白黒画像の処理でも同様である。また実施例では尖鋭化と平滑化の2つのフィルタに対する処理を示したが、画像の縮小/拡大や回転をマスクで処理する場合も、同様に実施できる。実施例ではマスクの係数の総和を文字通りに2のべき乗としたが、2のべき乗に対して1/8以下、好ましくは1/16以下、より好ましくは1/32以下の範囲で、係数の総和Rが2のべき乗からはずれていても良い。さらに実施例では、係数の総和Rが空間フィルタの種類毎に一定で、シフト演算のビット数も空間フィルタが定まれば自動的に定まるものを示した。しかしながら1つの空間フィルタ内に、例えば5ビット右シフト型(係数の総和が32)と、6ビット右シフト型(係数の総和が64)などのように、シフト数が異なる2種類のマスクを利用しても良い。
【図面の簡単な説明】
【図1】 実施例の画像処理装置のブロック図
【図2】 実施例で用いたマスクを例示する図
【図3】 実施例でのマスクの分布を模式的に示す図
【図4】 実施例での除算部を示すブロック図
【符号の説明】
2 画像処理装置
4 CCDカラーセンサ
6 アナログフロントエンドプロセッサ(AFE)
8 シェーディング補正部
10 カラー変換部
12 画像処理部
13 フィルタ/マスク選択部
14 処理範囲入力部
15 画質判定部
16 プレビュー画像表示処理部
20 画像メモリ
22 カラープリンタ
24 カラーファクシミリ
26 LANインターフェース
30 尖鋭化フィルタ
31〜36 尖鋭化マスク
40 平滑化フィルタ
41〜46 平滑化マスク
50 バッファ
51 積和演算部
52 マスク
53,55 右シフト部
54 四捨五入部

Claims (1)

  1. 入力画像を複数種の空間フィルタで処理し、かつ各種類の空間フィルタに対して各々複数枚のマスクを記憶するようにした画像処理装置において、
    前記各マスクを、マスク毎の係数の総和Rがほぼ2のべき乗(ほぼ2:mは自然数で、mの値はマスクに依存)となるように構成し
    さらに各種類の空間フィルタ毎に複数枚のマスクを配置するに際して、マスクでの周辺画素に対する係数の絶対値と係数の総和Rとの比が大きな領域で、この比が小さな領域よりも低密度にマスクを配置したことを特徴とする、画像処理装置。
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