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
- G06T3/4084—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting in the transform domain, e.g. fast Fourier transform [FFT] domain scaling
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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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