JPH1153537A - 復元画像補間・補正フィルタリング法 - Google Patents
復元画像補間・補正フィルタリング法Info
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- JPH1153537A JPH1153537A JP9205713A JP20571397A JPH1153537A JP H1153537 A JPH1153537 A JP H1153537A JP 9205713 A JP9205713 A JP 9205713A JP 20571397 A JP20571397 A JP 20571397A JP H1153537 A JPH1153537 A JP H1153537A
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 本発明は、低ビット画像から、当該低ビット
画像もしくは画質劣化画像から求められる低解像度の多
値化スペクトルを用いて、元の解像度の画像へ復元・再
現し、さらに、原画像が保有していた滑らかな濃淡パタ
ーンを近似的に復元することを目的としている。 【解決手段】 劣化した結果の低ビット画像に対して、
多値化フィルタをもとに復元画像を求めるためのスペク
トル特性を補間・生成し、また原画像固有の濃淡パター
ンを近似的に再現するための補正を行って、当該低ビッ
ト画像を復元する。
画像もしくは画質劣化画像から求められる低解像度の多
値化スペクトルを用いて、元の解像度の画像へ復元・再
現し、さらに、原画像が保有していた滑らかな濃淡パタ
ーンを近似的に復元することを目的としている。 【解決手段】 劣化した結果の低ビット画像に対して、
多値化フィルタをもとに復元画像を求めるためのスペク
トル特性を補間・生成し、また原画像固有の濃淡パター
ンを近似的に再現するための補正を行って、当該低ビッ
ト画像を復元する。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、2値画像等の低ビ
ット画像から多値画像、または連続調画像等の高ビット
画像を生成、復元する処理方法、並びに再現方法に関す
る。
ット画像から多値画像、または連続調画像等の高ビット
画像を生成、復元する処理方法、並びに再現方法に関す
る。
【0002】
【従来の技術】空間周波数スペクトル処理における画像
復元一般に関しては、画質劣化画像のスペクトルに対し
て原画像スペクトルに雑音モデルスペクトルが混入した
と想定し、これを除去するために、該雑音モデルスペク
トルの逆関数を画質劣化画像に掛け合わせることで、雑
音モデルで形成される劣化部分を除去する方法が数多く
存在する。
復元一般に関しては、画質劣化画像のスペクトルに対し
て原画像スペクトルに雑音モデルスペクトルが混入した
と想定し、これを除去するために、該雑音モデルスペク
トルの逆関数を画質劣化画像に掛け合わせることで、雑
音モデルで形成される劣化部分を除去する方法が数多く
存在する。
【0003】図7は従来の画像復元の構成例を示す。図
中の符号11は原画像スペクトル、12は画質劣化画像
スペクトル、13は復元画像スペクトル、14は雑音解
析処理部、15は雑音パターンモデル、16は雑音逆特
性データ、17は雑音付加処理、18は雑音除去処理を
表している。
中の符号11は原画像スペクトル、12は画質劣化画像
スペクトル、13は復元画像スペクトル、14は雑音解
析処理部、15は雑音パターンモデル、16は雑音逆特
性データ、17は雑音付加処理、18は雑音除去処理を
表している。
【0004】図7に示す場合、原画像スペクトル11に
対して雑音パターンモデル15が雑音付加処理17にお
いて付加されて、画質劣化画像スペクトル12が得られ
ている。一方、雑音パターンモデル15は雑音解析処理
部14において解析され、雑音解析処理部14は雑音逆
特性データ16を得る。当該雑音逆特性データ16は雑
音除去処理18において画質劣化画像スペクトル12と
演算される。そしてその結果として、雑音のない復元画
像スペクトル13が得られる。
対して雑音パターンモデル15が雑音付加処理17にお
いて付加されて、画質劣化画像スペクトル12が得られ
ている。一方、雑音パターンモデル15は雑音解析処理
部14において解析され、雑音解析処理部14は雑音逆
特性データ16を得る。当該雑音逆特性データ16は雑
音除去処理18において画質劣化画像スペクトル12と
演算される。そしてその結果として、雑音のない復元画
像スペクトル13が得られる。
【0005】一方、画質劣化のある画像、並びに、低ビ
ットの画像から高品質な多値画像を生成、復元する方法
の一つとして、画像をスペクトル変換し、周波数領域に
おいて、多値化するためのフィルタ応答関数と画像フィ
ルタリングを行い、所望の多値画像を生成する手法があ
る。このフィルタ応答関数特性には、ローパスフィルタ
型の振幅特性が一般的に用いられており、2値画像特有
の高周波成分を抑制する効果があるため、多値画像生成
には適している。
ットの画像から高品質な多値画像を生成、復元する方法
の一つとして、画像をスペクトル変換し、周波数領域に
おいて、多値化するためのフィルタ応答関数と画像フィ
ルタリングを行い、所望の多値画像を生成する手法があ
る。このフィルタ応答関数特性には、ローパスフィルタ
型の振幅特性が一般的に用いられており、2値画像特有
の高周波成分を抑制する効果があるため、多値画像生成
には適している。
【0006】図8は多値化の画像フィルタリングの例を
示す。図中の符号21は2値画像(ディザ画像等の低ビ
ット画像)、22はピクセルM×Mブロックデータ、2
3はスペクトル変換処理、24はスペクトルM×Mブロ
ックデータ、25は多値化フィルタM×Mブロックデー
タ、26は多値化画像フィルタリング処理、27はデシ
メーション処理、28はデシメーションスペクトルN×
Nブロックデータ、29はスペクトル逆変換処理、21
0はピクセルN×Nブロックデータ、211は多値画像
を表している。
示す。図中の符号21は2値画像(ディザ画像等の低ビ
ット画像)、22はピクセルM×Mブロックデータ、2
3はスペクトル変換処理、24はスペクトルM×Mブロ
ックデータ、25は多値化フィルタM×Mブロックデー
タ、26は多値化画像フィルタリング処理、27はデシ
メーション処理、28はデシメーションスペクトルN×
Nブロックデータ、29はスペクトル逆変換処理、21
0はピクセルN×Nブロックデータ、211は多値画像
を表している。
【0007】2値画像21内のブロックデータ22につ
いて、スペクトル変換処理23が行われ、スペクトルM
×Mブロックデータ24が得られる。当該ブロックデー
タ24に対して多値化フィルタM×Mブロックデータ2
5が多値化画像フィルタリング処理26において演算さ
れ、デシメーション処理27が行われ、デシメーション
スペクトルN×Nブロックデータ28が得られる。当該
ブロックデータ28に対してスペクトル逆変換処理29
が行われ、ピクセルN×Nブロックデータ210をもつ
多値画像211が得られる。
いて、スペクトル変換処理23が行われ、スペクトルM
×Mブロックデータ24が得られる。当該ブロックデー
タ24に対して多値化フィルタM×Mブロックデータ2
5が多値化画像フィルタリング処理26において演算さ
れ、デシメーション処理27が行われ、デシメーション
スペクトルN×Nブロックデータ28が得られる。当該
ブロックデータ28に対してスペクトル逆変換処理29
が行われ、ピクセルN×Nブロックデータ210をもつ
多値画像211が得られる。
【0008】即ち、2値画像中の高周波成分を抑制した
上で、加えて、抑制された高周波成分をデシメーション
処理し、原画像のサイズより小さい画像サイズでの異解
像度多値化画像生成を行うようにされている。
上で、加えて、抑制された高周波成分をデシメーション
処理し、原画像のサイズより小さい画像サイズでの異解
像度多値化画像生成を行うようにされている。
【0009】図9はデシメーション処理を説明する図で
ある。図8における多値化画像フィルタリング処理26
においてフィルタリングが行われ、空間周波数u方向と
空間周波数v方向との夫々にスペクトル空間間引きを行
い、デシメーションスペクトルN×Nブロックデータ2
8を得ている。
ある。図8における多値化画像フィルタリング処理26
においてフィルタリングが行われ、空間周波数u方向と
空間周波数v方向との夫々にスペクトル空間間引きを行
い、デシメーションスペクトルN×Nブロックデータ2
8を得ている。
【0010】
【発明が解決しようとする課題】従来の場合には、画質
劣化画像を原画像+雑音モデルを想定して対処してい
る。しかし画質劣化画像を原画像+雑音モデルという形
で想定することなしに、画質劣化した低ビット画像を元
の解像度の画像へ復元することが望まれる。
劣化画像を原画像+雑音モデルを想定して対処してい
る。しかし画質劣化画像を原画像+雑音モデルという形
で想定することなしに、画質劣化した低ビット画像を元
の解像度の画像へ復元することが望まれる。
【0011】本発明は、低ビット画像から、当該低ビッ
ト画像、もしくは画質劣化画像から求められる低解像度
の多値化スペクトルを用いて、元の解像度の画像へ復元
・再現し、さらに、原画像が保有していた滑らかな濃淡
パターンを近似的に復元することを目的としている。
ト画像、もしくは画質劣化画像から求められる低解像度
の多値化スペクトルを用いて、元の解像度の画像へ復元
・再現し、さらに、原画像が保有していた滑らかな濃淡
パターンを近似的に復元することを目的としている。
【0012】
【課題を解決するための手段】本発明は、文字画像、自
然画像等の種々の画像を、2値化、または、ハーフトー
ン化した画像に対し、低解像度(原画像に比較して低解
像度)の多値化フィルタをもとに、復元画像を求めるた
めのスペクトル特性を補間・生成し、また原画像固有の
濃淡パターンを近似的に再現するための補正を行い、画
質劣化画像を復元することを特徴とする。
然画像等の種々の画像を、2値化、または、ハーフトー
ン化した画像に対し、低解像度(原画像に比較して低解
像度)の多値化フィルタをもとに、復元画像を求めるた
めのスペクトル特性を補間・生成し、また原画像固有の
濃淡パターンを近似的に再現するための補正を行い、画
質劣化画像を復元することを特徴とする。
【0013】本発明の方法を利用することにより、原画
像の2値化、または、ハーフトーン化した画像に対し、
雑音モデルを想定しなくても、画質劣化画像から得られ
るスペクトル値のみで、高品質の復元画像を生成するこ
とが可能となる。
像の2値化、または、ハーフトーン化した画像に対し、
雑音モデルを想定しなくても、画質劣化画像から得られ
るスペクトル値のみで、高品質の復元画像を生成するこ
とが可能となる。
【0014】
【発明の実施の形態】以下では、低ビット画像に原画像
をディザ処理することで得られるディザ画像を前提と
し、かつスペクトル変換に2次元コサイン変換(以降、
2D−DCT、スペクトル逆変換は2D−IDCTと称
する)を行うことを前提として記載する。
をディザ処理することで得られるディザ画像を前提と
し、かつスペクトル変換に2次元コサイン変換(以降、
2D−DCT、スペクトル逆変換は2D−IDCTと称
する)を行うことを前提として記載する。
【0015】〔実施例1〕図1は、本発明の実施例画像
フィルタリングのブロック図を示し、請求項1の実現方
法に対応している。
フィルタリングのブロック図を示し、請求項1の実現方
法に対応している。
【0016】図中の符号41はディザ画像、42はピク
セルM×Mブロックデータ抽出部、43はピクセルM×
Mブロックデータ、44はM×Mブロック2D−DCT
処理部、45はディザスペクトルM×Mブロックデー
タ、46は多値化フィルタM×Mブロックデータ、47
は多値化画像フィルタリング処理、48は多値化スペク
トルM×Mブロックデータ、49はデシメーション処理
部、410はデシメーションスペクトルN×Nブロック
データ、411は補間係数解析部、412はスペクトル
N×NブロックデータからスペクトルM×Mブロックデ
ータを補間する補間係数、413はスペクトル補間処理
部、414は復元したスペクトルM×Mブロックデー
タ、415はM×Mブロック2D−IDCT処理部、4
16はピクセルM×Mブロックデータ、417はピクセ
ルM×Mブロックデータ埋め込み部、418は復元多値
画像を表している。
セルM×Mブロックデータ抽出部、43はピクセルM×
Mブロックデータ、44はM×Mブロック2D−DCT
処理部、45はディザスペクトルM×Mブロックデー
タ、46は多値化フィルタM×Mブロックデータ、47
は多値化画像フィルタリング処理、48は多値化スペク
トルM×Mブロックデータ、49はデシメーション処理
部、410はデシメーションスペクトルN×Nブロック
データ、411は補間係数解析部、412はスペクトル
N×NブロックデータからスペクトルM×Mブロックデ
ータを補間する補間係数、413はスペクトル補間処理
部、414は復元したスペクトルM×Mブロックデー
タ、415はM×Mブロック2D−IDCT処理部、4
16はピクセルM×Mブロックデータ、417はピクセ
ルM×Mブロックデータ埋め込み部、418は復元多値
画像を表している。
【0017】図1に示すブロック図をもとに、ディザ画
像から多値画像を生成する復元画像生成・補間フィルタ
リング法について説明する。まず、ディザ画像41全体
をM×M画素マトリックスのサブブロックに分割する
(処理42)。得られたブロックデータ43は2D−D
CT処理44部においてスペクトル変換する単位であ
り、逐次、M×Mマトリックスサイズの輝度値(黒:
0、白:255)に対し、2D−DCT処理によりDC
T領域におけるスペクトル値を求める。これにより、デ
ィザスペクトルM×Mブロックデータ45を得る。次
に、ディザ画像から多値画像への画像変換のために、デ
ィザスペクトルと多値化フィルタ(ディザ画像特有の高
周波成分を抑制するローパスフィルタ的特性を有する)
との多値画像フィルタリング処理47(同一空間周波数
上のスペクトル値同士を掛け合わせた値を多値化スペク
トルとする)を行う。また、多値化スペクトルM×Mブ
ロックデータ48においては、多値化フィルタにより抑
制されたスペクトルM×Mブロックデータ値は値0に近
く、無駄な情報量となっている。そこで、デシメーショ
ン処理部49において値0になったドメインを切り捨て
N×NブロックのデシメーションスペクトルN×Nブロ
ックデータ410を得る。
像から多値画像を生成する復元画像生成・補間フィルタ
リング法について説明する。まず、ディザ画像41全体
をM×M画素マトリックスのサブブロックに分割する
(処理42)。得られたブロックデータ43は2D−D
CT処理44部においてスペクトル変換する単位であ
り、逐次、M×Mマトリックスサイズの輝度値(黒:
0、白:255)に対し、2D−DCT処理によりDC
T領域におけるスペクトル値を求める。これにより、デ
ィザスペクトルM×Mブロックデータ45を得る。次
に、ディザ画像から多値画像への画像変換のために、デ
ィザスペクトルと多値化フィルタ(ディザ画像特有の高
周波成分を抑制するローパスフィルタ的特性を有する)
との多値画像フィルタリング処理47(同一空間周波数
上のスペクトル値同士を掛け合わせた値を多値化スペク
トルとする)を行う。また、多値化スペクトルM×Mブ
ロックデータ48においては、多値化フィルタにより抑
制されたスペクトルM×Mブロックデータ値は値0に近
く、無駄な情報量となっている。そこで、デシメーショ
ン処理部49において値0になったドメインを切り捨て
N×NブロックのデシメーションスペクトルN×Nブロ
ックデータ410を得る。
【0018】一方、デシメーション処理部49により切
り捨てられた高周波成分を復元するために補間係数解析
部411から出力される補間係数と、デシメーションス
ペクトルN×NブロックデータとからスペクトルM×M
データを生成・補間する。
り捨てられた高周波成分を復元するために補間係数解析
部411から出力される補間係数と、デシメーションス
ペクトルN×NブロックデータとからスペクトルM×M
データを生成・補間する。
【0019】図2は補間係数解析部の処理の態様を説明
する図である。図2においては、デシメーションスペク
トルN×Nブロックデータの内、スペクトルn×nブロ
ックデータ(但し、n=N×N/M、n:整数を満た
す)に着眼し、スペクトルn×nブロックデータの各要
素bijからスペクトルN×Nブロックデータの各要素a
lmを構成する。補間係数解析部では、図1の画像フィル
タリングフローにおいて、予め全画像ブロックについて
デシメーションスペクトルN×Nブロックデータを求
め、almがbijの線形結合和とする式(1)に基づき、
式(2)の左辺の一次項(klmij)と定数項(Sij)を
最小二乗近似法により求めるようにしている。
する図である。図2においては、デシメーションスペク
トルN×Nブロックデータの内、スペクトルn×nブロ
ックデータ(但し、n=N×N/M、n:整数を満た
す)に着眼し、スペクトルn×nブロックデータの各要
素bijからスペクトルN×Nブロックデータの各要素a
lmを構成する。補間係数解析部では、図1の画像フィル
タリングフローにおいて、予め全画像ブロックについて
デシメーションスペクトルN×Nブロックデータを求
め、almがbijの線形結合和とする式(1)に基づき、
式(2)の左辺の一次項(klmij)と定数項(Sij)を
最小二乗近似法により求めるようにしている。
【0020】次に、スペクトル補間処理部413に関す
る説明を行う。図3はスペクトル補間処理部の処理の態
様を説明する図である。図3においては、スペクトルN
×Nブロックデータを領域1〜領域4へ分割した各スペ
クトルn×nブロックデータに、補間係数解析部から出
力される補間係数を掛けてスペクトルN×Nブロックデ
ータを生成する毎に、当該スペクトルN×Nブロックデ
ータに対応して、領域の順番にスペクトルM×Mブロッ
クデータに相当するスペクトルデータを得る。
る説明を行う。図3はスペクトル補間処理部の処理の態
様を説明する図である。図3においては、スペクトルN
×Nブロックデータを領域1〜領域4へ分割した各スペ
クトルn×nブロックデータに、補間係数解析部から出
力される補間係数を掛けてスペクトルN×Nブロックデ
ータを生成する毎に、当該スペクトルN×Nブロックデ
ータに対応して、領域の順番にスペクトルM×Mブロッ
クデータに相当するスペクトルデータを得る。
【0021】復元したスペクトルM×Mブロックデータ
414をスペクトル逆変換(2D−IDCT)すること
でM×Mブロックの復元ピクセルM×Mブロックデータ
416が得られる。
414をスペクトル逆変換(2D−IDCT)すること
でM×Mブロックの復元ピクセルM×Mブロックデータ
416が得られる。
【0022】以上の画像フィルタリング処理を、原画像
からM×Mマトリックスサイズ分のサブブロック画像を
切り出し、逐次、画像フィルタリングを行い、最終的
に、復元多値画像418を生成することができる。
からM×Mマトリックスサイズ分のサブブロック画像を
切り出し、逐次、画像フィルタリングを行い、最終的
に、復元多値画像418を生成することができる。
【0023】〔実施例2〕図4は本発明の他の実施例を
示し、請求項2の実現方法に対応している。図4におい
て符号71はディザ画像、72はピクセルM×Mブロッ
クデータ抽出部、73はピクセルM×Mブロックデー
タ、74はM×Mブロック2D−DCT処理部、75は
ディザスペクトルM×Mブロックデータ、76は多値化
フィルタM×Mブロックデータ、77は多値化画像フィ
ルタリング処理、78は多値化スペクトルM×Mブロッ
クデータ、79はデシメーション処理部、710はデシ
メーションスペクトルN×Nブロックデータ、711は
補間係数解析部、712はスペクトルN×Nブロックデ
ータからスペクトルM×Mブロックデータを補間する補
間係数、713はスペクトル補間処理部、714は復元
したスペクトルM×Mブロックデータ、715はM×M
ブロック2D−IDCT処理部、716はピクセルM×
Mブロックデータ、717はピクセルM×Mブロックデ
ータ埋め込み部、718は復元多値画像、719は滑ら
かさ再現フィルタM×Mブロックデータ、720は滑ら
かさ再現のための補正フィルタリング処理部を表してい
る。
示し、請求項2の実現方法に対応している。図4におい
て符号71はディザ画像、72はピクセルM×Mブロッ
クデータ抽出部、73はピクセルM×Mブロックデー
タ、74はM×Mブロック2D−DCT処理部、75は
ディザスペクトルM×Mブロックデータ、76は多値化
フィルタM×Mブロックデータ、77は多値化画像フィ
ルタリング処理、78は多値化スペクトルM×Mブロッ
クデータ、79はデシメーション処理部、710はデシ
メーションスペクトルN×Nブロックデータ、711は
補間係数解析部、712はスペクトルN×Nブロックデ
ータからスペクトルM×Mブロックデータを補間する補
間係数、713はスペクトル補間処理部、714は復元
したスペクトルM×Mブロックデータ、715はM×M
ブロック2D−IDCT処理部、716はピクセルM×
Mブロックデータ、717はピクセルM×Mブロックデ
ータ埋め込み部、718は復元多値画像、719は滑ら
かさ再現フィルタM×Mブロックデータ、720は滑ら
かさ再現のための補正フィルタリング処理部を表してい
る。
【0024】図4に示す処理ブロック図をもとに、滑ら
かさ再現のための補正フィルタを用いた復元画像補正フ
ィルタリング法について説明する。図4における符号7
1ないし718は、図1に示す符号41ないし418に
対応しており、これらにおける説明は省略し、スペクト
ル補間処理部713から出力されるM×Mブロックサイ
ズの補間スペクトルを2D−IDCT処理部715へ入
力する前に、補正フィルタにて画像フィルタリングする
部分のみが異なっており、この差異の処理部分について
のみ説明を行う。
かさ再現のための補正フィルタを用いた復元画像補正フ
ィルタリング法について説明する。図4における符号7
1ないし718は、図1に示す符号41ないし418に
対応しており、これらにおける説明は省略し、スペクト
ル補間処理部713から出力されるM×Mブロックサイ
ズの補間スペクトルを2D−IDCT処理部715へ入
力する前に、補正フィルタにて画像フィルタリングする
部分のみが異なっており、この差異の処理部分について
のみ説明を行う。
【0025】図4において、スペクトル補間処理部71
3において、補間されたスペクトルM×Mブロックデー
タを滑らかさ再現フィルタM×Mブロックデータ719
によりフィルタリングを行う。
3において、補間されたスペクトルM×Mブロックデー
タを滑らかさ再現フィルタM×Mブロックデータ719
によりフィルタリングを行う。
【0026】図5は補正フィルタリング処理の態様を示
す。空間周波数u方向(図示横方向)と空間周波数v方
向(図示縦方向)との夫々について−3dBのレベルに
対応する周波数ωp と−20dBのレベルに対応する周
波数ωs とを設定し、図示式(3)と(4)とに対応す
るように滑らかさを得たヒストグラムh(u)とh
(v)とを求める。
す。空間周波数u方向(図示横方向)と空間周波数v方
向(図示縦方向)との夫々について−3dBのレベルに
対応する周波数ωp と−20dBのレベルに対応する周
波数ωs とを設定し、図示式(3)と(4)とに対応す
るように滑らかさを得たヒストグラムh(u)とh
(v)とを求める。
【0027】補正フィルタリング処理に用いる滑らかさ
フィルタ特性の例としては、高周波成分をやや抑制する
ような特性を有するものであり、N×Nブロックまでを
通過帯域、それ以外の高周波成分を遮断帯域とし、Butt
erworth 型のフィルタ特性としている。直流成分の振幅
値は1とし、式(3)、式(4)に従った特性で高周波
成分までローパスフィルタを形成する。2次元画像フィ
ルタリングには、式(3)のローパスフィルタ特性をま
ず、行方向(u方向)へ演算し、次に、式(4)のロー
パスフィルタ特性を列方向(v方向)へ演算することで
実現している。
フィルタ特性の例としては、高周波成分をやや抑制する
ような特性を有するものであり、N×Nブロックまでを
通過帯域、それ以外の高周波成分を遮断帯域とし、Butt
erworth 型のフィルタ特性としている。直流成分の振幅
値は1とし、式(3)、式(4)に従った特性で高周波
成分までローパスフィルタを形成する。2次元画像フィ
ルタリングには、式(3)のローパスフィルタ特性をま
ず、行方向(u方向)へ演算し、次に、式(4)のロー
パスフィルタ特性を列方向(v方向)へ演算することで
実現している。
【0028】〔実施例3〕図6は、実施例3の実現方法
を示したブロック図である。図中の符号91はカラーデ
ィザ画像、92はピクセルM×Mブロックデータ抽出
部、93はピクセルM×Mブロックデータ、94はM×
Mブロック2D−DCT処理部、95はディザスペクト
ルM×Mブロックデータ、96は多値化フィルタM×M
ブロックデータ、97は多値化画像フィルタリング処
理、98は多値化スペクトルM×Mブロックデータ、9
9はデシメーション処理部、910はデシメーションス
ペクトルN×Nブロックデータ、911は補間係数解析
部、912はスペクトルN×Nブロックからスペクトル
M×Mブロックデータを補間する補間係数、913はス
ペクトル補間処理部、914は復元したスペクトルM×
Mブロックデータ、915はM×Mブロック2D−ID
CT処理部、916はピクセルM×Mブロックデータ、
917はピクセルM×Mブロックデータ埋め込み部、9
18はカラー復元多値画像、919は滑らかさ再現フィ
ルタM×Mブロックデータ、920は滑らかさ再現のた
めの補正フィルタリング処理部、921は色分離処理
部、922は色合成処理部を表している。
を示したブロック図である。図中の符号91はカラーデ
ィザ画像、92はピクセルM×Mブロックデータ抽出
部、93はピクセルM×Mブロックデータ、94はM×
Mブロック2D−DCT処理部、95はディザスペクト
ルM×Mブロックデータ、96は多値化フィルタM×M
ブロックデータ、97は多値化画像フィルタリング処
理、98は多値化スペクトルM×Mブロックデータ、9
9はデシメーション処理部、910はデシメーションス
ペクトルN×Nブロックデータ、911は補間係数解析
部、912はスペクトルN×Nブロックからスペクトル
M×Mブロックデータを補間する補間係数、913はス
ペクトル補間処理部、914は復元したスペクトルM×
Mブロックデータ、915はM×Mブロック2D−ID
CT処理部、916はピクセルM×Mブロックデータ、
917はピクセルM×Mブロックデータ埋め込み部、9
18はカラー復元多値画像、919は滑らかさ再現フィ
ルタM×Mブロックデータ、920は滑らかさ再現のた
めの補正フィルタリング処理部、921は色分離処理
部、922は色合成処理部を表している。
【0029】図6における符号91ないし920は図4
における符号71ないし720に実質的に対応してい
る。即ち、図4のブロック図と比較して、色分離処理部
921、色合成処理部922が新たに加わり、入力画像
データがカラーディザ画像(RGB各色が1ビットで表
現される3ビット画像)であり、出力がカラー画像(R
GB各色が8ビットで表現される24ビット画像)とし
てカラー画像復元処理を行うようにしている。なお、ブ
ロック図中の画像フィルタリング処理については、図4
と同様のため、説明を省略するが、各色に対応した多値
フィルタ、並びに、(補正解析を行って得られる)補正
係数を使って画像フィルタリングを行う。
における符号71ないし720に実質的に対応してい
る。即ち、図4のブロック図と比較して、色分離処理部
921、色合成処理部922が新たに加わり、入力画像
データがカラーディザ画像(RGB各色が1ビットで表
現される3ビット画像)であり、出力がカラー画像(R
GB各色が8ビットで表現される24ビット画像)とし
てカラー画像復元処理を行うようにしている。なお、ブ
ロック図中の画像フィルタリング処理については、図4
と同様のため、説明を省略するが、各色に対応した多値
フィルタ、並びに、(補正解析を行って得られる)補正
係数を使って画像フィルタリングを行う。
【0030】入力するカラーディザ画像を3色に分離す
るため、色分離処理部921により3ビットカラーディ
ザ画像から3枚の1ビット色画像へ分離処理を行う。色
分離される1ビット色画像は、RGBと順番に処理(イ
ンタリーブ処理)、または、単色画像全体が処理(ノン
インタリーブ処理)された後で、次の単色画像全体を処
理することにより、逐次、単色ずつのカラー画像復元処
理を行う。多値化フィルタ、補間係数解析部、スペクト
ル補間等は、色別に処理されるため、補正係数として出
力されるそれぞれのデータも対応する色特性により異な
る場合がある。また、色合成処理部922は、入力側で
分離した色別画像を合成するための処理部であり、色別
に処理されたカラー復元画像が生成される。
るため、色分離処理部921により3ビットカラーディ
ザ画像から3枚の1ビット色画像へ分離処理を行う。色
分離される1ビット色画像は、RGBと順番に処理(イ
ンタリーブ処理)、または、単色画像全体が処理(ノン
インタリーブ処理)された後で、次の単色画像全体を処
理することにより、逐次、単色ずつのカラー画像復元処
理を行う。多値化フィルタ、補間係数解析部、スペクト
ル補間等は、色別に処理されるため、補正係数として出
力されるそれぞれのデータも対応する色特性により異な
る場合がある。また、色合成処理部922は、入力側で
分離した色別画像を合成するための処理部であり、色別
に処理されたカラー復元画像が生成される。
【0031】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
低ビットの画像等の画質劣化画像に対し、スペクトル領
域において、原画像+雑音モデルを想定すること無し
に、多値化生成フィルタと復元・補正用フィルタを利用
することにより、原画像に近似的に再生する復元画像を
生成することが可能である。
低ビットの画像等の画質劣化画像に対し、スペクトル領
域において、原画像+雑音モデルを想定すること無し
に、多値化生成フィルタと復元・補正用フィルタを利用
することにより、原画像に近似的に再生する復元画像を
生成することが可能である。
【図1】本発明の実施例画像フィルタリングのブロック
図を示す。
図を示す。
【図2】補間係数解析部の処理の態様を説明する図であ
る。
る。
【図3】スペクトル補間処理部の処理の態様を説明する
図である。
図である。
【図4】本発明の他の実施例を示す。
【図5】補正フィルタリング処理の態様を示す。
【図6】実施例3の実現方法を示したブロック図であ
る。
る。
【図7】従来の画像復元の構成例を示す。
【図8】多値化の画像フィルタリングの例を示す。
【図9】デシメーション処理を説明する図である。
41 ディザ画像 42 ピクセルM×Mブロックデータ抽出部 43 ピクセルM×Mブロックデータ 44 M×Mブロック2D−DCT処理部 45 ディザスペクトルM×Mブロックデータ 46 多値化フィルタM×Mブロックデータ 47 多値化画像フィルタリング処理 48 多値化スペクトルM×Mブロックデータ 49 デシメーション処理部 410 デシメーションスペクトルN×Nブロックデー
タ 411 補間係数解析部 412 スペクトルN×Nブロックデータからスペクト
ルM×Mブロックデータを補間する補間係数 413 スペクトル補間処理部 414 復元したスペクトルM×Mブロックデータ 415 M×Mブロック2D−IDCT処理部 416 ピクセルM×Mブロックデータ 417 ピクセルM×Mブロックデータ埋め込み部 418 復元多値画像 71 ディザ画像 72 ピクセルM×Mブロックデータ抽出部 73 ピクセルM×Mブロックデータ 74 M×Mブロック2D−DCT処理部 75 ディザスペクトルM×Mブロックデータ 76 多値化フィルタM×Mブロックデータ 77 多値化画像フィルタリング処理 78 多値化スペクトルM×Mブロックデータ 79 デシメーション処理部 710 デシメーションスペクトルN×Nブロックデー
タ 711 補間係数解析部 712 スペクトルN×Nブロックデータからスペクト
ルM×Mブロックデータを補間する補間係数 713 スペクトル補間処理部 714 復元したスペクトルM×Mブロックデータ 715 M×Mブロック2D−IDCT処理部 716 ピクセルM×Mブロックデータ 717 ピクセルM×Mブロックデータ埋め込み部 718 復元多値画像 719 滑らかさ再現フィルタM×Mブロックデータ 720 滑らかさ再現のための補正フィルタリング処理
部 91 カラーディザ画像 92 ピクセルM×Mブロックデータ抽出部 93 ピクセルM×Mブロックデータ 94 M×Mブロック2D−DCT処理部 95 ディザスペクトルM×Mブロックデータ 96 多値化フィルタM×Mブロックデータ 97 多値化画像フィルタリング処理 98 多値化スペクトルM×Mブロックデータ 99 デシメーション処理部 910 デシメーションスペクトルN×Nブロックデー
タ 911 補間係数解析部 912 スペクトルN×Nブロックデータからスペクト
ルM×Mブロックデータを補間する補間係数 913 スペクトル補間処理部 914 復元したスペクトルM×Mブロックデータ 915 M×Mブロック2D−IDCT処理部 916 ピクセルM×Mブロックデータ 917 ピクセルM×Mブロックデータ埋め込み部 918 カラー復元多値画像 919 滑らかさ再現フィルタM×Mブロックデータ 920 滑らかさ再現のための補正フィルタリング処理
部 921 色分離処理部 922 色合成処理部 11 原画像スペクトル 12 画質劣化画像スペクトル 13 復元画像スペクトル 14 雑音解析処理部 15 雑音パターンモデル 16 雑音逆特性データ 17 雑音付加処理 18 雑音除去処理 21 2値画像(ディザ画像等の低ビット画像) 22 ピクセルM×Mブロックデータ 23 スペクトル変換処理 24 スペクトルM×Mブロックデータ 25 多値化フィルタM×Mブロックデータ 26 多値化画像フィルタリング処理 27 デシメーション処理 28 デシメーションスペクトルN×Nブロックデータ 29 スペクトル逆変換処理 210 ピクセルN×Nブロックデータ 211 多値画像
タ 411 補間係数解析部 412 スペクトルN×Nブロックデータからスペクト
ルM×Mブロックデータを補間する補間係数 413 スペクトル補間処理部 414 復元したスペクトルM×Mブロックデータ 415 M×Mブロック2D−IDCT処理部 416 ピクセルM×Mブロックデータ 417 ピクセルM×Mブロックデータ埋め込み部 418 復元多値画像 71 ディザ画像 72 ピクセルM×Mブロックデータ抽出部 73 ピクセルM×Mブロックデータ 74 M×Mブロック2D−DCT処理部 75 ディザスペクトルM×Mブロックデータ 76 多値化フィルタM×Mブロックデータ 77 多値化画像フィルタリング処理 78 多値化スペクトルM×Mブロックデータ 79 デシメーション処理部 710 デシメーションスペクトルN×Nブロックデー
タ 711 補間係数解析部 712 スペクトルN×Nブロックデータからスペクト
ルM×Mブロックデータを補間する補間係数 713 スペクトル補間処理部 714 復元したスペクトルM×Mブロックデータ 715 M×Mブロック2D−IDCT処理部 716 ピクセルM×Mブロックデータ 717 ピクセルM×Mブロックデータ埋め込み部 718 復元多値画像 719 滑らかさ再現フィルタM×Mブロックデータ 720 滑らかさ再現のための補正フィルタリング処理
部 91 カラーディザ画像 92 ピクセルM×Mブロックデータ抽出部 93 ピクセルM×Mブロックデータ 94 M×Mブロック2D−DCT処理部 95 ディザスペクトルM×Mブロックデータ 96 多値化フィルタM×Mブロックデータ 97 多値化画像フィルタリング処理 98 多値化スペクトルM×Mブロックデータ 99 デシメーション処理部 910 デシメーションスペクトルN×Nブロックデー
タ 911 補間係数解析部 912 スペクトルN×Nブロックデータからスペクト
ルM×Mブロックデータを補間する補間係数 913 スペクトル補間処理部 914 復元したスペクトルM×Mブロックデータ 915 M×Mブロック2D−IDCT処理部 916 ピクセルM×Mブロックデータ 917 ピクセルM×Mブロックデータ埋め込み部 918 カラー復元多値画像 919 滑らかさ再現フィルタM×Mブロックデータ 920 滑らかさ再現のための補正フィルタリング処理
部 921 色分離処理部 922 色合成処理部 11 原画像スペクトル 12 画質劣化画像スペクトル 13 復元画像スペクトル 14 雑音解析処理部 15 雑音パターンモデル 16 雑音逆特性データ 17 雑音付加処理 18 雑音除去処理 21 2値画像(ディザ画像等の低ビット画像) 22 ピクセルM×Mブロックデータ 23 スペクトル変換処理 24 スペクトルM×Mブロックデータ 25 多値化フィルタM×Mブロックデータ 26 多値化画像フィルタリング処理 27 デシメーション処理 28 デシメーションスペクトルN×Nブロックデータ 29 スペクトル逆変換処理 210 ピクセルN×Nブロックデータ 211 多値画像
Claims (3)
- 【請求項1】 低ビット画像を、元の高ビットの高品質
な多値画像、あるいは連続調画像へM×M(M:整数)
ブロック単位で復元する画像フィルタリング処理におい
て、 低ビット画像から切り出したピクセル領域M×Mブロッ
クをスペクトル変換したスペクトルM×Mブロックデー
タについて、当該ブロックデータの高周波成分を抑制す
る振幅特性を有する多値化フィルタを使って画像フィル
タリングし、 スペクトルM×Mデータ内のN×Nブロック(N:整
数、0<N<M)以外の領域の抑制された高周波成分を
切り捨てのためのデシメーション処理でスペクトルN×
Nブロック分だけのデータに加工し、 該スペクトルN×Nデータの内のスペクトルn×n(n
=N×N/M)ブロックの各要素bijからスペクトルN
×Nブロックの各要素aijを予測するための補間係数を
求め、 該補間係数とスペクトルN×Nブロックの各要素とから
スペクトルM×Mブロックデータを生成し、 スペクトル逆変換にて元の原画像を復元することを特徴
とする復元画像補間フィルタリング法。 - 【請求項2】 請求項1において、スペクトルN×Nブ
ロックデータと補正係数とを使ってスペクトル補間した
スペクトルM×Mブロックデータを、スペクトル逆変換
にてピクセル領域へ変換する処理の前に、ピクセル空間
において滑らかな画像濃淡を生成するように設計された
スペクトル応答関数h(x,y)(0≦x<M,0≦y
<M)を使って画像フィルタリングを行い、画像濃淡的
な滑らかさを再現することを特徴とする復元画像補正フ
ィルタリング法。 - 【請求項3】 請求項1において、原画像がカラー画像
の場合、色分離処理により色成分画像を分離し、各色成
分画像毎に、多値化したスペクトルN×Nブロックデー
タを生成し、各色に対応する補間係数を使ってスペクト
ルN×NブロックデータからスペクトルM×Mブロック
データへスペクトル補間処理し、色合成処理によりカラ
ー画像を再合成し、元のカラー画像へ復元することを特
徴とするカラー復元画像補間・補正フィルタリング法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP9205713A JPH1153537A (ja) | 1997-07-31 | 1997-07-31 | 復元画像補間・補正フィルタリング法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP9205713A JPH1153537A (ja) | 1997-07-31 | 1997-07-31 | 復元画像補間・補正フィルタリング法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH1153537A true JPH1153537A (ja) | 1999-02-26 |
Family
ID=16511473
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP9205713A Pending JPH1153537A (ja) | 1997-07-31 | 1997-07-31 | 復元画像補間・補正フィルタリング法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH1153537A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100611179B1 (ko) | 2004-06-23 | 2006-08-10 | 삼성전자주식회사 | 영상처리장치 |
-
1997
- 1997-07-31 JP JP9205713A patent/JPH1153537A/ja active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100611179B1 (ko) | 2004-06-23 | 2006-08-10 | 삼성전자주식회사 | 영상처리장치 |
US7756361B2 (en) | 2004-06-23 | 2010-07-13 | Samsung Electronics Co. Ltd | Image interpolation apparatus |
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