JPH06245069A - Method for removing moire of picture data - Google Patents
Method for removing moire of picture dataInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】この発明は、画像データのモアレ
除去方法に関し、特に、原稿画像から印刷物を作成した
り、画像資料を画像データベースに登録する際の画質改
善に利用できるモアレ除去方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method of removing moire from image data, and more particularly to a method of removing moire that can be used to improve image quality when a printed matter is created from a document image or image material is registered in an image database.
【０００２】[0002]
【従来の技術】印刷された写真などの網点画像をスキャ
ナで読み取ると、読み取った画像データにモアレと呼ば
れる規則的な模様が発生する場合がある。また、スキャ
ナで読み取った時点でモアレが発生していなくても、縮
小処理などの画像処理によりモアレが発生する場合があ
る。このようなモアレが発生すると、画質の著しい劣化
を招くので、モアレが発生した場合には、従来、原稿画
像を再度読み取り装置にかけて画像データを新たに作成
し、平滑化フィルターを用いて、モアレが発生した部分
の近傍の画素の濃度差を押さえることにより、できるだ
けモアレが現れないようにするモアレ除去方法が採用さ
れていた。2. Description of the Related Art When a halftone image such as a printed photograph is read by a scanner, a regular pattern called moire may occur in the read image data. Further, even if moiré does not occur at the time of reading with a scanner, moiré may occur due to image processing such as reduction processing. When such moiré occurs, the image quality is significantly deteriorated.Therefore, when the moiré occurs, the original image is read again by the reading device to newly create image data, and the smoothing filter is used to remove the moiré. A moiré removing method has been adopted in which the moiré is suppressed as much as possible by suppressing the density difference of pixels in the vicinity of the generated portion.
【０００３】しかしながら、このようなモアレ除去方法
には、以下に説明する技術的課題があった。However, such a moire removing method has technical problems described below.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】すなわち、原稿画像お
よびモアレ発生前の画像データが廃棄された後で、平滑
化フィルターなどで、モアレ発生画像から無理にモアレ
の除去を行うと、画像に強度のボケが発生する事が多か
った。そのためモアレの発生した画像データからモアレ
を除去することは非常に難しいと考えられていた。That is, when the original image and the image data before the occurrence of the moire is discarded, the moire is forcibly removed from the image with the smoothing filter or the like, so that the image is not strongly affected. Bokeh often occurred. Therefore, it has been considered very difficult to remove moire from image data in which moire has occurred.
【０００５】この発明は、以上のような従来の問題点に
鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、
ボケの発生を抑制しつつモアレの除去が可能になる画像
データのモアレ除去方法を提供することにある。The present invention has been made in view of the above-mentioned conventional problems, and its object is to:
An object of the present invention is to provide a moiré removing method for image data, which makes it possible to remove moiré while suppressing the occurrence of blurring.
【０００６】[0006]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明は、画像処理後に得られた再生画像上にモア
レが発生した場合の画像データのモアレ除去方法におい
て、モアレ発生画像中のモアレが顕著で、かつ本来は濃
度変化の少ない部分を指定して、この部分からモアレパ
ターンを抽出するモアレパターン抽出工程と、前記画像
データ上にモアレパターンと同サイズの窓を、位置を変
えながら当てがい、窓が当てがわれた部分の画像データ
の明暗パターンと、上記モアレパターン抽出工程で得ら
れたモアレパターンとのパターン照合による近似度を演
算し、窓の位置と組み合わせて記録する近似度演算工程
と、画像データの各画素について、その画素が含まれる
窓の位置の中で、前記近似度演算工程で得られた近似度
が最も高い位置にモアレパターンを重ね合わせ、その画
素の位置のモアレパターンの値を、その画素の濃度値か
ら減算して、濃度の補正値とする補正工程とを有するこ
とを特徴とする。In order to achieve the above object, the present invention provides a method for removing moire in image data in the case where moire occurs on a reproduced image obtained after image processing, wherein , A moiré pattern extracting step of extracting a moiré pattern from this portion by designating a portion where the density change is originally small, and applying a window of the same size as the moiré pattern on the image data while changing the position. Yes, the calculation of the degree of approximation by pattern matching between the light and dark pattern of the image data of the windowed portion and the moire pattern obtained in the moire pattern extraction step, and the degree of approximation that is recorded in combination with the position of the window. For each pixel of the process and image data, among the positions of the window including the pixel, the position at which the degree of approximation obtained in the above-described degree of approximation calculation is the highest is selected. Superimposing Les pattern, the values of the moire pattern position of the pixel, by subtracting from the density value of the pixel, and having a correction step of the correction value of the density.
【０００７】[0007]
【作用】上記のモアレ除去方法によれば、画像データか
らモアレの情報を抽出して、画像データから減算するこ
とにより画像のボケを回避しながら、モアレの目立たな
い本来画像が得られる。According to the moire removing method described above, the original image in which moire is not noticeable can be obtained while extracting the information on the moire from the image data and subtracting the information from the image data to avoid blurring of the image.
【０００８】[0008]
【実施例】以下本発明の好適な実施例について添附図面
を参照して説明する。図１から図４は、本発明にかかる
画像データのモアレ除去方法の一実施例を示している。
図１に示すごとく、本実施例はモアレパターンの抽出
工程と、モアレパターンとモアレ発生画像全域との照合
による近似度演算工程と、補正工程とから構成され
ている。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENT A preferred embodiment of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings. 1 to 4 show an embodiment of a moire removing method for image data according to the present invention.
As shown in FIG. 1, this embodiment comprises a moire pattern extraction step, an approximation degree calculation step by matching the moire pattern with the entire moire-generated image, and a correction step.
【０００９】モアレパターンの抽出工程（図２参照） この工程では、まず、モアレ発生画像１００中のモアレ
が顕著で、かつ本来濃度変化の少ないモアレ顕著部分２
が指定される。この場合、指定されるモアレ顕著部分２
は、モアレが明瞭に発生している部位を見て、マウスな
どのポインティング装置でその範囲を指定する。Moiré Pattern Extraction Step (See FIG. 2) In this step, first, the moiré-prominent portion 2 in which the moiré in the moiré-generated image 100 is remarkable and the original density change is small 2
Is specified. In this case, the specified moire salient portion 2
Is to specify the range with a pointing device such as a mouse by looking at the part where the moire is clearly generated.
【００１０】モアレ顕著部分２の選択基準は、例えば、
人間の肌領域や雲のない空領域、あるいは壁面領域など
一様な明度領域が、後述するモアレパターンを抽出する
際に容易になるため望ましい。モアレ顕著部分２の指定
後、この部分２から切り出した矩型領域に平滑化処理を
施して、モアレ平滑化画像３を作成する。この平滑化処
理に用いる平滑化フィルターは公知のものでよい。The selection criterion for the moiré prominent portion 2 is, for example,
A uniform lightness area such as a human skin area, a cloudless sky area, or a wall surface area is preferable because it becomes easy when extracting a moire pattern described later. After the moiré prominent portion 2 is designated, the rectangular area cut out from this portion 2 is subjected to smoothing processing to create a moiré smoothed image 3. A known smoothing filter may be used for this smoothing process.
【００１１】次に、モアレ平滑化画像３の平均濃度が求
められ、モアレ平滑化画像３の各画素の濃度からこの平
均濃度を減算した結果をモアレパターン４として記憶す
る。この場合、得られるモアレパターン４は、二次元の
行列であり、負の要素も含まれている。また、このと
き、モアレ平滑化画像３のバラツキ度を以下の式（１）
で演算し、モアレのバラツキ度として記憶しておく。Next, the average density of the moiré smoothed image 3 is obtained, and the result of subtracting this average density from the density of each pixel of the moiré smoothed image 3 is stored as a moiré pattern 4. In this case, the obtained moire pattern 4 is a two-dimensional matrix and also includes negative elements. At this time, the variation degree of the moiré smoothed image 3 is calculated by the following equation (1).
Is calculated and stored as the degree of moiré variation.
【００１２】 ここで、Ｈi j はモアレ平滑化画像３のｉ行、ｊ列目の
画素の濃度値、Ｃはモアレ平滑化画像３の濃度の平均
値、ｍ，ｎはモアレ平滑化画像３の縦横の画素数であ
る。[0012] Here, H ij is the density value of the pixel in the i-th row and the j-th column of the moiré smoothed image 3, C is the average value of the densities of the moiré smoothed image 3, and m and n are vertical and horizontal pixels of the moiré smoothed image 3. Is a number.
【００１３】近似度演算工程（図３参照） まず、で用いたと同じ平滑化フィルターで、モアレ発
生画像１００を平滑化して、全体平滑化画像６を作成す
る。次いで、全体平滑化画像６の上に、の抽出工程で
得られたモアレパターン４と同一サイズの窓５を、移動
しながら当てがい、窓５が当てがわれた部分の濃度パタ
ーンと、モアレパターン４の近似度を、下記の近似度演
算処理により求める。そして、窓５の位置と、近似度の
組み合わせを、近似度テーブル９に記憶する。この場
合、窓５の位置は、画素サイズを単位として移動させ
る。いま、画像１００のサイズを横ｗ，縦ｈとすると、
窓５のとり得る位置の総数は、（ｗ−ｎ＋１）×（ｈ−
ｍ＋１）個になる。以下、窓５に重なった画像部分を照
合対象部位７と呼ぶ。Approximation degree calculation step (see FIG. 3) First, the moiré-generated image 100 is smoothed by the same smoothing filter as used in step 1 to create the entire smoothed image 6. Next, a window 5 of the same size as the moire pattern 4 obtained in the extraction step is applied on the entire smoothed image 6 while moving, and the density pattern of the portion to which the window 5 is applied and the moire pattern. The approximation degree of 4 is obtained by the following approximation calculation processing. Then, the combination of the position of the window 5 and the approximation degree is stored in the approximation degree table 9. In this case, the position of the window 5 is moved in units of pixel size. Now, if the size of the image 100 is horizontal w and vertical h,
The total number of possible positions of the window 5 is (w−n + 1) × (h−
m + 1). Hereinafter, the image portion overlapping the window 5 will be referred to as a matching target portion 7.
【００１４】近似度演算処理では、まず、照合対象部位
７の平均濃度を照合対象部位７の各画素の濃度値から減
算し、その結果を照合対象パターン８として記憶する
（二次元の行列であり、負の要素も含まれている）。次
に、対象部位７のバラツキ度を以下の式（２）により演
算し、記憶する。 ここで、Ｈi j は照合対象部位７のｉ行、ｊ列目の画素
の濃度値、Ｃは照合対象部位７の濃度の平均値、ｍ，ｎ
は照合対象部位７の縦横の画素数である。In the approximation calculation processing, first, the average density of the matching target portion 7 is subtracted from the density value of each pixel of the matching target portion 7, and the result is stored as a matching target pattern 8 (a two-dimensional matrix. , Including negative elements). Next, the variation degree of the target portion 7 is calculated by the following equation (2) and stored. Here, H ij is the i-th row of the matching target part 7, the density value of the pixel in the j-th column, C is the average density of the matching target part 7, m, n
Is the number of vertical and horizontal pixels of the matching target portion 7.
【００１５】次に、モアレパターン４と照合対象パター
ン８との近似度を以下の式（３）により求める。 ここで、Ｍi j ，Ｓi j はそれぞれモアレパターン４お
よび照合対象パターン８のｉ行、ｊ列目の要素である。
ただし、例えば、照合対象部位７のバラツキ度とモアレ
のバラツキ度の比が事前に定められた所定値以上であれ
ば、無条件に近似度０とする。Next, the degree of approximation between the moire pattern 4 and the pattern 8 to be collated is calculated by the following equation (3). Here, M ij and S ij are elements in the i-th row and the j-th column of the moire pattern 4 and the matching target pattern 8, respectively.
However, for example, if the ratio of the variation degree of the matching target portion 7 and the variation degree of the moire is equal to or larger than a predetermined value, the approximation degree is unconditionally set to 0.
【００１６】補正工程（図４参照） この工程では、モアレ発生画像１００の各画素につい
て、以下のように補正処理を行う。まず近似度テーブル
９を参照して、モアレ発生画像１００の画素１０が含ま
れる窓位置の中から、近似度が最も高い窓位置１１を求
める。次に、その窓位置に重ねたモアレパターンの、画
素１０に重なる要素１２の値を求める。次に、画素１０
の濃度値から要素１２の値を減算して、モアレ除去画像
１３の対応する画素１４の濃度値とする。ただし、対象
画素１０を含む窓位置で近似度が０より大きいものがな
い場合には、画素１０の濃度値をそのまま、画素１４の
濃度値とする。Correction Step (See FIG. 4) In this step, the correction process is performed as follows for each pixel of the moire-generated image 100. First, with reference to the degree-of-approach table 9, the window position 11 having the highest degree of approximation is obtained from the window positions including the pixels 10 of the moiré-generated image 100. Next, the value of the element 12 that overlaps the pixel 10 of the moire pattern superimposed on the window position is obtained. Next, the pixel 10
The value of the element 12 is subtracted from the density value of 1 to obtain the density value of the corresponding pixel 14 of the moiré-removed image 13. However, if there is no window position including the target pixel 10 and the degree of approximation is greater than 0, the density value of the pixel 10 is used as it is as the density value of the pixel 14.
【００１７】以上の補正処理が、モアレ発生画像の全画
素について完了した後、モアレ除去画像１３について、
画像がボケない程度に平滑化し、最終の補正画像１５と
する。さて、以上のような工程で行われる画像データの
モアレ除去方法によれば、モアレパターン４と近似度が
高い部位について、モアレ発生画像データからモアレパ
ターン４を減算して、モアレの模様を中和するので、画
像データのモアレ以外の情報内容への影響を与えること
が非常に少なくなり、これにより、ボケの発生しないモ
アレ除去が可能になる。After the above correction processing is completed for all pixels of the moiré-generated image, the moiré-removed image 13 is
The final corrected image 15 is obtained by smoothing the image to the extent that it does not blur. According to the moire removing method for image data performed in the above steps, the moire pattern 4 is subtracted from the moire occurrence image data for a portion having a high degree of approximation to the moire pattern 4 to neutralize the moire pattern. Therefore, the influence on the information content other than the moire of the image data is significantly reduced, which enables the moire removal without blurring.
【００１８】[0018]
【発明の効果】以上、実施例で詳細に説明したように、
本発明にかかる画像データのモアレ除去方法によれば、
画像のボケを回避したモアレの除去が可能になるので、
原稿画像およびそのモアレ発生前の画像データが廃棄さ
れた場合にモアレが発生しても、モアレ発生画像からモ
アレを除去して、比較的高品質の画像を再現することが
できる。As described above in detail in the embodiments,
According to the image data moire removal method of the present invention,
Since it is possible to remove moire while avoiding image blur,
Even if a moire occurs when the original image and the image data before the moire is discarded, the moire can be removed from the moire-generated image to reproduce a relatively high quality image.
【図１】本発明にかかる画像データのモアレ除去方法の
工程を示した説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram showing steps of a method for removing moire from image data according to the present invention.
【図２】本発明にかかる画像データのモアレ除去方法の
モアレ抽出工程の説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram of a moire extraction step of the image data moire removal method according to the present invention.
【図３】同モアレ除去方法の近似度演算工程の説明図で
ある。FIG. 3 is an explanatory diagram of an approximation degree calculation step of the moire removing method.
【図４】同モアレ除去方法の補正処理の説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram of a correction process of the moire removing method.
１００ モアレ発生画像 ２ モアレ顕著部分 ３ モアレ平滑化画像 ４ モアレパターン ５ 窓 ６ 全体平滑化画像 ７ 照合対象部位 ８ 照合対象パターン ９ 近似度テーブル １０ 画素 １１ 窓位置 １２ モアレパターン４の要素 １３ モアレ除去画像 １４ 画素 １５ 補正画像 100 Moire occurrence image 2 Moire remarkable part 3 Moire smoothed image 4 Moire pattern 5 Window 6 Whole smoothed image 7 Matching target area 8 Matching target pattern 9 Approximation table 10 Pixel 11 Window position 12 Moire pattern 4 element 13 Moire removed image 14 pixels 15 corrected image
Claims (1)
レ縞が発生した場合の画像データのモアレ除去方法にお
いて、 モアレ発生画像中のモアレが顕著で、かつ本来は濃度変
化の少ない部分を指定して、この部分からモアレパター
ンを抽出するモアレパターン抽出工程と、 前記画像データ上にモアレパターンと同サイズの窓を、
位置を変えながら当てがい、窓が当てがわれた部分の画
像データの明暗パターンと、上記モアレパターン抽出工
程で得られたモアレパターンのパターン照合による近似
度を演算し、窓の位置と組み合わせて記録する近似度演
算工程と、 画像データの各画素について、その画素が含まれる窓の
位置の中で、前記近似度演算工程で得られた近似度が最
も高い位置にモアレパターンを重ね合わせ、その画素の
位置のモアレパターンの値を、その画素の濃度値から減
算して、濃度の補正値とする補正工程とを有することを
特徴とする画像データのモアレ除去方法。1. A method for removing moiré from image data when moiré fringes are generated on a reproduced image obtained after image processing, wherein a moiré in a moiré-occurring image is significant and a portion that originally has little change in density is designated. Then, a moire pattern extraction step of extracting a moire pattern from this portion, and a window of the same size as the moire pattern on the image data,
Apply while changing the position, calculate the degree of approximation by the pattern matching of the light and dark pattern of the image data of the part where the window is applied and the moire pattern obtained in the above moire pattern extraction process, and record it in combination with the position of the window For each pixel of the image data, the moire pattern is superposed on the position of the highest approximation degree obtained in the approximation degree calculation step for each pixel of the image data, and the pixel And a step of subtracting the value of the moire pattern at the position from the density value of the pixel to obtain a density correction value.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5030336A JPH06245069A (en) | 1993-02-19 | 1993-02-19 | Method for removing moire of picture data |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5030336A JPH06245069A (en) | 1993-02-19 | 1993-02-19 | Method for removing moire of picture data |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06245069A true JPH06245069A (en) | 1994-09-02 |
Family
ID=12300984
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5030336A Pending JPH06245069A (en) | 1993-02-19 | 1993-02-19 | Method for removing moire of picture data |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06245069A (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8557017B2 (en) | 2000-12-15 | 2013-10-15 | The Arizona Board Of Regents | Method for patterning metal using nanoparticle containing precursors |
| CN108615227A (en) * | 2018-05-08 | 2018-10-02 | 浙江大华技术股份有限公司 | A kind of suppressing method and equipment of image moire fringes |
| CN109839791A (en) * | 2019-03-29 | 2019-06-04 | 北京镭创高科光电科技有限公司 | A kind of optical projection system and its method for eliminating moire fringes |
-
1993
- 1993-02-19 JP JP5030336A patent/JPH06245069A/en active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8557017B2 (en) | 2000-12-15 | 2013-10-15 | The Arizona Board Of Regents | Method for patterning metal using nanoparticle containing precursors |
| CN108615227A (en) * | 2018-05-08 | 2018-10-02 | 浙江大华技术股份有限公司 | A kind of suppressing method and equipment of image moire fringes |
| CN108615227B (en) * | 2018-05-08 | 2021-02-26 | 浙江大华技术股份有限公司 | Image moire inhibition method and device |
| CN109839791A (en) * | 2019-03-29 | 2019-06-04 | 北京镭创高科光电科技有限公司 | A kind of optical projection system and its method for eliminating moire fringes |
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