JPH01181169A - Picture signal processing method - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To avoid the deterioration of contrast and the occurrence of blur with a small matrix and to eliminate the noises for emphasis of pictures by adding the product of a coefficient and the difference of mean density between the large and small matrices formed around a noted picture element to the density of this noted picture element. CONSTITUTION:A CPU sets the large and small matrices containing (5X5) and (3X3) picture elements around a noted picture element respectively and obtains the mean density values D and (d) of 25 and 9 picture elements respectively. Then the CPU performs an operation u=d-D and then an operation beta=m+Ku based on the result of u=d-D. In this case, (m) shows the density of the noted picture element together with K showing a fixed coefficient which decides the correcting degree of density according to (u). Then the CPU replaces the density of the noted picture element with the arithmetic result beta.

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、注目画素を中心とする一定領域の各画素の濃
度に、−組の係数を掛は合せそれらの総計を用いて注目
画素の濃度に置き換えることにより画像の画質改善を行
う画像信号処理方法に関するものである。Detailed Description of the Invention (Industrial Field of Application) The present invention calculates the density of the pixel of interest by multiplying the density of each pixel in a fixed area centered on the pixel of interest by a - set of coefficients, and using the sum of the sums. The present invention relates to an image signal processing method for improving the image quality of an image by replacing it with density.

（発明の技術的背景） 画像を強調する手法として、画像の二次微分（ラプラシ
アン）を用いたり空間周波数の高域を強調するフィルタ
を用いることが知られている。(Technical Background of the Invention) As a method for enhancing an image, it is known to use a second-order differential (Laplacian) of an image or to use a filter that emphasizes high spatial frequencies.

しかしこの強調処理によれば、画像のノイズも同時に強
調されて画像にザラツキやバックグラウンドに黒点が発
生する問題があった。特にコントラストの低い画像では
これらのノイズが強調により正しい画像信号レベルと同
程度になり画質の劣化が著しくなる。However, according to this enhancement processing, noise in the image is also enhanced at the same time, resulting in a problem that the image becomes grainy and black spots appear in the background. Particularly in images with low contrast, these noises are emphasized to the same level as the correct image signal level, resulting in significant deterioration of image quality.

ここにラプラシアンを用いる手法は、例えば次式で定義
されるラプラシアン； ９２ｆ（ｉ、ｊ）　＝　ｍ　２ｆ（ｉ、Ｄ−Σを用いて
、次式： ％式％）） により注目画素の濃度を置き換えるものである。A method using the Laplacian here is, for example, to calculate the density of the pixel of interest using the Laplacian defined by the following formula; It replaces it.

ここにｆ（ｉ、Ｄはｍ　Ｘ　ｍマトリックスの中の注目
画素の濃度、Ｋは定数、Σはこのマトリックスの全画素
の濃度の総和である。Here, f(i, D is the density of the pixel of interest in the m x m matrix, K is a constant, and Σ is the sum of the densities of all pixels in this matrix.

この手法を用いて、マトリックス内の注目画素以外の成
る画素にΔχのノイズが乗っている場合（Ａ）と、注目
画素自身にΔχのノイズが乗っている場合（Ｂ）とを、
ｍ　、　Ｋをパラメータとして求めると、次の表のよう
になる。Using this method, we can calculate the case where Δχ noise is superimposed on pixels other than the pixel of interest in the matrix (A) and the case where Δχ noise is superimposed on the pixel of interest itself (B).
When m and K are determined as parameters, the results are as shown in the following table.

すなわちｆ（ｉ、ｊ）にノイズΔχが含まれていないＡ
の場合には、ｍが大きくなるほどノイズの影響を弱める
ことが出来る。しかしｍを大きくすることはメモリおよ
び演算装置に高速で大規模のものが必黄となＤ、高価に
もなるという問題が生じる。That is, A where f(i, j) does not include noise Δχ
In the case of , the influence of noise can be weakened as m becomes larger. However, increasing m requires a high-speed, large-scale memory and arithmetic unit, which also increases the cost.

また注［１画素ｆ（ｉ、Ｄ自身にノイズが含まれている
Ｂの場合にはノイズが強調され、ｍを大きくしてもノイ
ズの影響を弱めることができないことがこの表から解る
。Note [1 pixel f(i, D) In the case of B where noise is included in itself, the noise is emphasized, and it can be seen from this table that even if m is increased, the effect of noise cannot be weakened.

そこで平滑化処理をした後にこの強調処理を行なって注
目画素のノイズの影響を弱めることが考えられる。しか
しこの平滑化処理は、注目画素の濃度をその周囲の一定
領域内に含まれる画素の平均濃度で着き変えるものであ
るため、画像のコントラストが低下し、ボケが生じると
いう問題があった。Therefore, it is conceivable to perform this enhancement processing after smoothing processing to weaken the influence of noise on the pixel of interest. However, since this smoothing process changes the density of the pixel of interest based on the average density of pixels included in a certain area around it, there is a problem that the contrast of the image decreases and blurring occurs.

（発明の目的） 本発明はこのような７Ｂ情に鑑みなされたものであＤ、
画像のコントラストを低下させることなく同時に強調を
行なうことが可能であＤ、マトリックスも比較的小さい
ものでも十分な効果が得られる画像信号処理方法を提供
することを目的とするものである。(Object of the invention) The present invention was made in view of the above 7B circumstances.
It is an object of the present invention to provide an image signal processing method that can simultaneously perform enhancement without reducing the contrast of an image and that can obtain sufficient effects even with a relatively small matrix.

（発明の構成） 本発明によればこの目的は、注目画像を中心とする一定
領域の各画素の濃度を用いて前記注目画素の濃度を修正
する画像信号処理方法において、前記注目画素を中心と
して大・小２つのマトリックスを設定し、これら大争小
各マトリックスの平均濃度をＤ、ｄとし、また前記注目
画素の濃度をｍとして次式； ％式％（） で定義される濃度に前記注目画素の濃度を置き換えるこ
とを特徴とする画像信号処理方法、により達成される。(Structure of the Invention) According to the present invention, it is an object of the present invention to provide an image signal processing method for correcting the density of the pixel of interest using the density of each pixel in a certain area centered on the image of interest. Two large and small matrices are set, and the average density of each of these large and small matrices is D and d, and the density of the pixel of interest is m, and the density defined by the following equation; This is achieved by an image signal processing method characterized by replacing the density of pixels.

（実施例） 第１図は本発明の一実施例の動作を示すブロック図、第
２図はこの各処理過程における出力波形図、第３図は大
・小マトリックスの選定例を示す図、第４図はこの発明
をマイクロフィルムリーグに適用した例を示す図である
。(Example) Fig. 1 is a block diagram showing the operation of an embodiment of the present invention, Fig. 2 is an output waveform diagram in each processing process, Fig. 3 is a diagram showing an example of selection of large and small matrices, FIG. 4 is a diagram showing an example in which the present invention is applied to a microfilm league.

第４図において符号ｌＯは光源であＤ、この光源１０の
光はコンデンサレンズ１２、遮熱フィルタ１４、ミラー
１６を介して原稿としてのマイクロフィルム１８に導か
れる。このマイクロフィルム１８を透過した光は投影レ
ンズ２０、ミラー２２．２４．２６により透過型スクリ
ーン２８に導かれ、このスクリーン２８にマイクロフィ
ルム１８の像を結像する。In FIG. 4, reference numeral 10 denotes a light source D, and the light from this light source 10 is guided to a microfilm 18 as an original via a condenser lens 12, a heat shielding filter 14, and a mirror 16. The light transmitted through this microfilm 18 is guided to a transmission screen 28 by a projection lens 20 and mirrors 22, 24, 26, and an image of the microfilm 18 is formed on this screen 28.

スクリーン２８の背面にはＣＣＤラインセンサ３０が上
下あるいは左右に移動可能に配設されている。すなわち
このラインセンサ３０はスクリーン２８を横または縦に
横断する方向に長く配置され、ラインセンサ３０はその
長さ方向に読出して画像信号αを順次時系列信号として
出力することにより主走査を行い、またこのラインセン
サ３０を上下方向または左右方向に移動させることによ
り副走査を行う。このラインセンサ３０の画像信号αは
入力インターフェース３２を介してＣＰＵ３４に入力さ
れ、ここで後記するように種々の処理が行われ、画像信
号が二値化される。この二値化された画像信号γは出力
インターフェース３６を介してプリンタ３８に出力され
、ここで画像がプリントアウトされ、ハードコピーが得
られる。またＣＰＵ３４が出力する二値化信号γは光デ
イスク装置４０等の外部記憶装置に記録できる。従って
必要に応じて光デイスク装置４０から必要な原稿の画像
を読出してプリンタ３８によりプリントアウトしてもよ
い。なお４２はＣＰＵ３４のメモリである。A CCD line sensor 30 is disposed on the back side of the screen 28 so as to be movable up and down or left and right. That is, this line sensor 30 is arranged long in the direction that crosses the screen 28 horizontally or vertically, and the line sensor 30 performs main scanning by reading out the image signal α in the length direction and sequentially outputting the image signal α as a time-series signal. Further, sub-scanning is performed by moving this line sensor 30 vertically or horizontally. The image signal α from the line sensor 30 is input to the CPU 34 via the input interface 32, where various processing is performed as will be described later, and the image signal is binarized. This binarized image signal γ is output to the printer 38 via the output interface 36, where the image is printed out and a hard copy is obtained. Further, the binary signal γ outputted by the CPU 34 can be recorded in an external storage device such as an optical disk device 40. Therefore, a necessary original image may be read out from the optical disk device 40 and printed out by the printer 38, if necessary. Note that 42 is a memory of the CPU 34.

ＣＰＵ３４は第１図に示す動作を順次行う。すなわちＣ
ＰＵ３４は、まずラインセンサ３０を移動させつつスク
リーン２８の画像を読取Ｄ、この時の画面１頁分の画像
信号αをメモリ４２に記憶する（第１図のメモリ手段４
４）。フィルム１８がネガである場合においては、この
時の画像信号αは第２Ａ図のようにバックグラウンドの
濃度レベルひが低く、画像部分の濃度レベルひが高くな
Ｄ、特にバックグラウンドには多くのノイズが含まれて
いる。この第２図では横軸に時間ｔ　（あるいは画素順
）を、縦軸に出力レベルひをとっている。The CPU 34 sequentially performs the operations shown in FIG. That is, C
The PU 34 first reads the image on the screen 28 while moving the line sensor 30, and stores the image signal α for one page of the screen at this time in the memory 42 (memory means 4 in FIG.
4). When the film 18 is negative, the image signal α at this time has a low density level in the background and a high density level in the image area, as shown in FIG. Contains noise. In FIG. 2, the horizontal axis represents time t (or pixel order), and the vertical axis represents output level.

ＣＰＵ３４は、注目画素を中心として画素数がそれぞれ
Ｓ、Ａの大・小２つのマトリックスを設定し、所定の演
算を行なって注目画素の濃度ｍをこの演算後の濃度βに
置換える。すなわちＣＰＵ３４は、例えば第３Ａ図に示
すように、注目画素Ｍを中心としてＡ−Ｙの５×５個の
画素（Ｓ　＝　２５）からなる大マトリックスと、注目
画素Ｍを中心とした８近傍の画素（ＧＨＩ　ＬＭＮＱＲ
Ｓ）からなる小マトリックス（Δ＝９）とを設定する。The CPU 34 sets two large and small matrices with the number of pixels S and A centered around the pixel of interest, performs a predetermined calculation, and replaces the density m of the pixel of interest with the calculated density β. That is, as shown in FIG. 3A, for example, the CPU 34 generates a large matrix consisting of 5×5 pixels (S = 25) of A to Y with the pixel of interest M as the center, and 8 neighboring pixels with the pixel of interest M as the center. Pixel (GHI LMNQR
A small matrix (Δ=9) consisting of S) is set.

ＣＰＵ３４は動作プログラムに従って大・小マトリック
スの各画素の濃度の平均値Ｄ、ｄを求める（第１図、演
算手段Ｉ４６）。すなわち小マトリックスの各画素ＧＨ
Ｉ　ＬＮＮＱＲＳの濃度をｇｈｉｌｍｎｑｒｓとした時
には、ｄ＝　（ｇ＋ｈ＋ｉ＋１ ＋　ｍ　＋　ｎ　＋　ｑ　＋　ｒ　＋　ｓ　）　／　９
の演算を行なう。またＣＰＵ３４は大マトリックスの各
画素Ａ−Ｙの濃度ａ−ｙの平均値りを求める（演算手段
ＩＩ　、５０　）。すなわちＤ＝　（Ａ＋Ｂ＋・・・＋
Ｙ）／２５ を求める。The CPU 34 calculates the average density values D and d of each pixel of the large and small matrices according to the operating program (FIG. 1, calculation means I46). That is, each pixel GH of the small matrix
When the concentration of I LNNQRS is ghilmnqrs, d = (g + h + i + 1 + m + n + q + r + s) / 9
Perform the calculation. The CPU 34 also calculates the average value of the densities a-y of each pixel A-Y of the large matrix (calculating means II, 50). That is, D= (A+B+...+
Find Y)/25.

ＣＰＵ３４は次に、 ｕ＝ｄ−Ｄ の演算を行ない（演算手段Ｉ［［５２）、この結果を用
いて、 β＝口＋Ｋｕ の演算を行なう（演算手段■５４）。ここにＫは一定の
係数であＤ、Ｕによる濃度修正の程度を決定するもので
ある。゛ ＣＰＵ３４は注目画素Ｍの濃度ｍをこの演算結果βで置
換える。ＣＰＵ３４はこの一連の演算をメモリ４２に記
憶した１頁分の各画素について順次行ない、各画素に対
する演算結果βを所定の二値化レベルにより二値化する
（二値化手段５６）。この二値化した信号γはメモリ４
２に記憶されプリンタ３８に出力させたＤ、光デイスク
装置４０などの外部メモリに記憶される。The CPU 34 then performs the calculation u=d-D (calculation means I [[52]), and uses this result to perform the calculation β=mouth+Ku (calculation means 54). Here, K is a constant coefficient that determines the degree of density correction by D and U. ``The CPU 34 replaces the density m of the pixel of interest M with this calculation result β. The CPU 34 sequentially performs this series of calculations for each pixel of one page stored in the memory 42, and binarizes the calculation result β for each pixel at a predetermined binarization level (binarization means 56). This binary signal γ is stored in the memory 4
2 and output to the printer 38, and is stored in an external memory such as the optical disk device 40.

以上の演算の意味を第２図に基き説明する。すなりちラ
インセンサ３０で読取られた画像信号αは第２Ａ図に示
すようにノイズを含むものであるが、その大・小マトリ
ックスによる平均値Ｄ、ｄを求めることは画像の平滑化
を意味し、マトリックスの画素数が多い平均値りは、少
ない画素数から求めた平均（ｆｉ　ｄよりも平滑の程度
が強い。The meaning of the above calculations will be explained based on FIG. The image signal α read by the Sunarichi line sensor 30 contains noise as shown in FIG. 2A, but finding the average values D and d using the large and small matrices means smoothing the image. The average value with a large number of pixels in the matrix has a higher degree of smoothness than the average (fi d) obtained from a smaller number of pixels.

従って平均値Ｄ、ｄを画素順に読出した時の出力波形は
第２Ｂ図に示すＤ、ｄのようになる。両者の差ｕ＝ｄ−
Ｄは同図の斜線部分を意味し、この差Ｕは画像信号α（
第２Ａ図）における細かいノイズなどを除いた大きい変
化に対して大きく現れる。この差Ｕと係数にとの積Ｋｕ
を注目画素ＭのＣ度ｍに加算すれば、この加算値β＝ｍ
＋Ｋｕは第２Ａ図に点線で示すように画像信号αの大き
い変化だけを強調した出力信号βとなる。すなわち２つ
の画素数の異るマトリックスによる平均値の差を用いる
ことにより画像の強調を行なうものであＤ、この際小マ
トリックスの画素数や形は画像をボケさせる程度が小さ
くかつノイズの除去能力の高いものになるように設定す
る。・ 従って大・小マトリックスの形は種々可能であＤ、例え
ば第３Ｂ図に示すようにＡ−Ｉの９画素の大マトリック
スと、ＢＤＥＦＨの４近傍の画素の小マトリックスとを
用いることも可能である。Therefore, when the average values D and d are read out in pixel order, the output waveforms are as shown in D and d shown in FIG. 2B. Difference between the two u=d−
D means the shaded area in the figure, and this difference U is the image signal α(
It appears greatly for large changes excluding small noise etc. in Fig. 2A). The product of this difference U and the coefficient Ku
is added to the C degree m of the pixel of interest M, this added value β=m
+Ku becomes an output signal β that emphasizes only large changes in the image signal α, as shown by the dotted line in FIG. 2A. In other words, the image is enhanced by using the difference between the average values of two matrices with different numbers of pixels.In this case, the number of pixels and the shape of the small matrix are determined so that the degree of blurring of the image is small and the ability to remove noise is small. Set it so that it has a high value. - Therefore, various shapes of large and small matrices are possible. For example, as shown in Figure 3B, it is also possible to use a large matrix of 9 pixels of A-I and a small matrix of 4 neighboring pixels of BDEFH. be.

なお前記実施例では大、小マトリックスの平均値Ｄ、ｄ
の差ｕ＝ｄ−Ｄを用いているが、本発明をさらに発展さ
せて平均値以外のものを用いることも可能である。In the above embodiment, the average values D and d of the large and small matrices are
Although the difference u=d−D is used, it is also possible to further develop the present invention and use something other than the average value.

例えば小マトリックスの平均値ｄが画像のボケを発生さ
せる原因であることを考慮して、この平均値ｄに変えて
小マトリックスの中央値（メデイアン）を用いたＤ、小
マトリックスの中央付近の一定数の複数の値のみから求
めた平均値を用いたＤ、小マトリックスの自乗平均値や
標準偏差を用いることも可能である。For example, considering that the average value d of the small matrix is the cause of image blurring, we use the median value of the small matrix instead of this average value d. It is also possible to use D, which uses an average value obtained only from a plurality of values, or to use the root mean square value or standard deviation of a small matrix.

（発明の効果） 本発明は以上のように、大・小マトリックスにおけるそ
れぞれの平均値Ｄ、ｄの差； ｕ＝ｄ−Ｄ を求め、これと係数にとの積Ｋｕを注目画素の濃度に加
算するものであるから、ノイズを十分に除去しながら画
像の過大なボケを発生させることなく、またコントラス
トを低下させることなく、画像の強調が可能である。さ
らにマトリックスをあまり大きくすることなく十分な効
果が得られるので、メモリや演算装置が大規模になるの
を避けることができる。(Effects of the Invention) As described above, the present invention calculates the difference between the respective average values D and d in the large and small matrices; Since it is an additive method, it is possible to enhance the image without causing excessive blurring of the image or reducing the contrast while sufficiently removing noise. Furthermore, since a sufficient effect can be obtained without making the matrix too large, it is possible to avoid increasing the scale of memory and arithmetic unit.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第１図は本発明の一実施例の動作を示すプロ。 り図、第２図はこの各処理過程における出力波形図、第
３図は大・小マトリックスの選定例を示す図、第４図は
この発明をマイクロフィルムリーダに適用した例を示す
図である。 ３０・・・ラインセンサ、 α・・・画像信号、 ｄ、Ｄ・・・平均値。 特許出願人　富士写真フィルム株式会社代　理　人　弁
理士　山　１）文　雄　）（他１名） 第１図 第２Ａ図 第３Ａ図　　　第３Ｂ図 第４図 二丁−系ゾＣネ１■ａｃＥせ￥　　　（自発）５バ　１
　′１　日 昭和６３年　き井合妾萌 特許庁長官　小　川　邦　人　殿 １、・１９件の表示 昭和６３年特許願第００４６６２号 ２、発明の名称 画像信号処理方法 ３　補正をする者 ７１９件との関係　　　特許出願人 住所　神奈川県南足柄市中沼２１０番地名称　（５２０
）富士写真フィルム株式会社代表者　　大　西　　　實 ４、代理人 住　所　　東京都港区西新橋１丁目６番２１号大和銀行
虎ノ門ビル　（電話５９１−７５５６）氏　名　　（８
２２２）弁理士　山　１）文　雄５、補正命令の日付 自発 ６、補正により増加する発明の数　　　０７、補正の対
象 ８、補正書の内容 （１）明細書第２頁第４行、 「を用いたり」を 「を用いて」と補正する。 （２）同書第２頁第↓行、 「を用いること」を削除する。 （３）第２図Ａを別紙のとおり補正する。 （以上） 第２Ａ図FIG. 1 is a diagram showing the operation of an embodiment of the present invention. 2 is an output waveform diagram in each processing process, FIG. 3 is a diagram showing an example of selecting large and small matrices, and FIG. 4 is a diagram showing an example of applying the present invention to a microfilm reader. . 30... Line sensor, α... Image signal, d, D... Average value. Patent Applicant Fuji Photo Film Co., Ltd. Agent Patent Attorney Yama 1) Yu Fumi) (1 other person) Figure 1 Figure 2A Figure 3A Figure 3B Figure 4 ￥ (voluntary) 5 bars 1
'1 Date: 1985 Kii Gomoe Commissioner of the Patent Office Kunito Ogawa 1, 19 indications 1988 Patent Application No. 004662 2 Title of invention Image signal processing method 3 Person making the amendment 719 cases Relationship with Patent applicant address 210 Nakanuma, Minamiashigara City, Kanagawa Prefecture Name (520
) Fuji Photo Film Co., Ltd. Representative Minoru Ohnishi 4, Agent address Yamato Bank Toranomon Building, 1-6-21 Nishi-Shinbashi, Minato-ku, Tokyo (Telephone: 591-7556) Name (8)
222) Patent Attorney Yama 1) Wen Yu 5, Date of amendment order 6, Number of inventions increased by amendment 07, Subject of amendment 8, Contents of the written amendment (1) Page 2, line 4 of the specification, “ Correct "using" to "using". (2) On the second page of the same book, line ↓, delete “to use”. (3) Amend Figure 2 A as shown in the attached sheet. (And more) Figure 2A

Claims (1)

【特許請求の範囲】 注目画像を中心とする一定領域の各画素の濃度を用いて
前記注目画素の濃度を修正する画像信号処理方法におい
て、 前記注目画素を中心として大・小２つのマトリックスを
設定し、これら大・小各マトリックスの平均濃度をＤ、
ｄとし、また前記注目画素の濃度をｍとして次式； β＝ｍ＋Ｋ（ｄ−Ｄ） で定義される濃度に前記注目画素の濃度を置き換えるこ
とを特徴とする画像信号処理方法。[Claims] In an image signal processing method for correcting the density of the pixel of interest using the density of each pixel in a certain area centered on the image of interest, two matrices, large and small, are set with the pixel of interest as the center. Then, the average concentration of these large and small matrices is D,
d and the density of the pixel of interest is m, the density of the pixel of interest is replaced by the density defined by the following equation: β=m+K(d-D).