CN108475418B - 图像处理装置及记录介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种能够在考虑图像数据的锐度的同时抑制经高画质化的图像数据发生振铃的图像处理装置和记录介质。根据本发明，提供一种图像处理装置，其具备：振铃发生率推定部，其基于输入图像数据推定表示发生振铃的可能性的振铃发生率；锐度推定部，其基于所述输入图像数据推定锐度增强度，该锐度增强度表示所述输入图像数据所示的输入图像的锐度的强度；以及调整部，其对所述输入图像数据经图像转换而得到的转换图像数据，基于所述振铃发生率和/或所述锐度增强度，逐个像素地执行抑制所述图像转换程度的调整处理。

Description

图像处理装置及记录介质

技术领域

本发明涉及能够在考虑图像数据的锐度的同时抑制输入图像数据经图像转换得到的转换图像数据发生的振铃的图像处理装置及记录介质。

背景技术

为转换图像，采用各种图像转换处理。但是，有时图像转换处理会导致图像数据的波长成分被调制，结果在边缘周边出现条纹，发生所谓的振铃。

专利文献1中公开了一种图像锐化装置，其以抑制振铃的增强，使模糊图像锐化为课题，其特征在于具备:存储部，用于存储输入图像和以上述输入图像的像素值作为初始值的临时锐化图像；判定部，对上述输入图像的各像素判定该像素是否属于边缘区域；范围计算部，根据判定为属于上述边缘区域的边缘像素周边的上述输入图像的各像素的像素值的分布、或者与上述边缘像素对应的上述临时锐化图像的对应像素周边的各像素的像素值的分布，算出制限范围的像素值的上限值和下限值；转换部，(a)使上述对应像素的周边的各像素的像素值分别与基于与上述对应像素的距离的加权因子相乘，算出乘积之和的验算像素值，(b1)以上述边缘像素的像素值与上述验算像素值之差小于上述边缘像素的像素值与由上述对应像素的周边各像素的转换后的像素值计算时得到的验算像素值之差小的方式，求出上述对应像素的周边各像素的转换后的像素值，(b2)将算出的像素的转换后的像素值以包含在上述制限范围内的方式校正后的像素值写入上述临时锐化图像的像素值。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2010－212782号公报

发明内容

发明要解决的课题

根据专利文献1的方法，虽然能够在抑制边缘周边的振铃的同时将模糊图像锐化，但无法执行考虑了图像锐度的振铃抑制处理。

本发明是鉴于上述情况而完成的，提供一种能够在考虑图像数据锐度的同时抑制经图像转换处理的转换图像数据所发生振铃的图像处理装置及记录介质。

用于解决课题的技术方案

根据本发明，提供一种图像处理装置，其具有:振铃发生率推定部，其基于输入图像数据，推定表示发生振铃的可能性的振铃发生率；锐度推定部，其基于上述输入图像数据，推定锐度增强度，该锐度增强度表示上述输入图像数据所示的输入图像的锐度强度；以及调整部，其对上述输入图像数据经图像转换得到的转换图像数据，基于上述振铃发生率和/或上述锐度增强度，逐个像素地执行抑制上述图像转换程度的调整处理。

本发明人等注意到，对输入图像数据进行图像转换处理时，如果输入图像数据所表示的图像是不模糊的图像(即，锐度程度强的图像)，则会输出经图像转换处理而被过度校正的图像，该输出图像容易发生振铃。并且注意到，若输入图像数据所表示的图像是模糊图像(即，锐度程度低的图像)，则即使输出经图像转换处理而被校正的图像，也容易在边缘周边发生振铃。而且面向进一步的图像高画质化，发现了在考虑图像数据锐度的同时抑制振铃的概念，从而完成了本发明。

以下例示本发明的各种实施方式。以下示出的实施方式可相互组合。

优选上述振铃发生率推定部具备振铃标示设定部，其以上述输入图像数据中包含的一个像素为注目像素，基于含有上述注目像素和上述注目像素周边的多个周边像素的周边像素区域中的特征量，对推定为发生振铃的上述注目像素设定振铃标示，上述调整部根据是否对上述注目像素设定了上述振铃标示，来对上述注目像素执行不同的调整处理。

优选上述调整部对设定了上述振铃标示的注目像素，执行与未设定上述振铃标示的注目像素相比更进一步抑制上述图像转换程度的调整处理。

优选上述调整部对为设定上述振铃标示的上述注目像素，基于上述锐度增强度执行上述调整处理。

优选上述调整部对设定了上述振铃标示的上述注目像素，基于上述振铃发生率和上述锐度增强度执行上述调整处理。

优选上述调整部执行的上述调整处理通过将上述输入图像数据中包含的上述注目像素的灰阶值与上述转换图像数据中包含的上述注目像素的灰阶值以规定比例混合，算出输出图像数据中包含的上述注目像素的灰阶值。

优选具有调整系数计算部，其计算与上述转换图像数据中包含的上述注目像素的灰阶值相乘的调整系数，上述调整部将上述调整系数与上述转换图像数据中包含的上述注目像素的灰阶值相乘，并将基于上述调整系数的值与上述输入图像数据中包含的上述注目像素的灰阶值相乘。

优选上述调整系数计算部基于上述锐度增强度、或者上述锐度增强度和上述振铃发生率计算调整系数。

优选上述振铃发生率推定部基于上述周边像素区域中的、设定了上述振铃标示的像素数，推定上述注目像素的振铃发生率。

优选上述锐度推定部基于用低通滤波器处理上述输入图像数据得到的图像数据中包含的像素值的分散值的总和及上述输入图像数据中包含的像素值的分散值的总和，推定上述锐度增强度。

优选提供一种振铃推定装置，其具备：大边缘判定部，其在含有输入图像数据中包含的注目像素和上述注目像素周边的多个周边像素的周边像素区域中的特征量超过预先设定的第1阈值时，将上述注目像素判定为大边缘；平坦像素判定部，其在上述周边像素区域中的特征量低于预先设定的第2阈值时，将上述注目像素判定为平坦像素；总和计算部，其在上述注目像素被判定为上述平坦像素时，计算上述周边像素区域中包含的上述平坦像素的总和；平坦部分判定部，其在上述周边像素区域中包含的上述平坦像素的总和高于预先设定的第3阈值时，将上述注目像素的周围判定为平坦部分；以及推定部，其在上述注目像素被上述大边缘判定部判定为上述大边缘时，或者上述注目像素的周围被上述平坦部分判定部判定为平坦部分且上述周边像素区域中包含上述大边缘时，推定上述注目像素发生振铃。

优选提供一种记录介质，其使计算机作为以下机构发挥功能：振铃发生率推定部，其基于输入图像数据推定表示发生振铃的可能性的振铃发生率；锐度推定部，其基于上述输入图像数据推定锐度增强度，该锐度增强度表示上述输入图像数据所示的输入图像的锐度强度；以及调整部，其对上述输入图像数据经图像转换而得到的转换图像数据，基于上述振铃发生率和/或上述锐度增强度，逐个像素地执行抑制上述图像转换程度的调整处理。

附图说明

图1是本发明的一个实施方式所涉及的图像处理装置1的框图。

图2是表示本发明的一个实施方式所涉及的、对注目像素设定振铃标示处理的流程图。

图3是说明本发明的一个实施方式所涉及的、对注目像素设定振铃标示处理的概念图。设定了振铃标示的像素被推定为发生振铃，未设定振铃标示的像素被推定为不发生振铃。

具体实施方式

以下，使用附图对本发明的实施方式进行说明。以下所示的实施方式中示出的各种特征事项可相互组合。

使用图1～3对本发明的一个实施方式所涉及的图像处理装置1进行说明。图1是本发明的一个实施方式所涉及的图像处理装置的框图。图像处理装置1通过至少具有控制部和存储部(未图示)的计算机来实现。控制部执行各种演算处理，例如由CPU等构成。存储部存储各种数据、程序，例如由存储器、HDD或SSD构成。这里，程序可以在贩售图像处理装置1时预先安装好，也可以从Web上的网站作为应用程序下载，还可以通过有线或无线通信由其他信息处理装置传送。

<整体构成>

图像处理装置1具备：输入图像输出部30、图像转换处理部10、振铃抑制部20。振铃抑制部20具备：振铃发生率推定部21、锐度推定部22、调整系数计算部23、调整部24。

输入图像输出部30将输入到图像处理装置1的图像数据、即输入图像数据S1输出至图像转换处理部10和振铃抑制部20。图像转换处理部10接收由输入图像输出部30输出的输入图像数据S1，并对输入图像数据S1执行各种图像转换处理。该图像转换处理没有特别限定，例如可举出增强边缘的边缘锐化处理。具体而言，是将构成输入图像数据S1的波长成分分离为低频成分和高频成分，对高频成分进行校正的图像转换处理、对构成输入图像数据S1的高频成分的亮度进行校正的图像转换处理、利用了稀疏表示的学习型图像再构成处理等。振铃抑制部20对通过图像转换处理部10而进行了图像转换处理的输入图像数据(以下，转换图像数据S2)，基于发生振铃的可能性，或者基于发生振铃的可能性和锐度的程度，逐个像素地执行用于抑制振铃的调整处理。例如，若输入图像数据S1所表示的图像为不模糊的图像(即锐度程度强的图像)，则有时是图像转换处理部10执行的图像转换处理中的校正过度，而使转换图像数据S2发生振铃。因此，通过由振铃抑制部20抑制这样的过度校正来抑制振铃的发生。另外，若输入图像数据S1所表示的图像为模糊图像(即锐度程度低的图像)，则有时是图像转换处理部10执行的图像转换处理的校正结果是在转换图像数据S2的边缘周边发生振铃。因此，振铃抑制部20执行用于抑制该振铃的处理。

<振铃抑制部20>

接着，对构成振铃抑制部20的振铃发生率推定部21、锐度推定部22、调整系数计算部23、和调整部24进行说明。

<振铃发生率推定部21>

振铃发生率推定部21基于含有输入图像数据S1中包含的注目像素和注目像素周边的多个周边像素的周边像素区域中的特征量，推定振铃发生率。首先，振铃发生率推定部21基于周边像素区域中的特征量，对推定为发生振铃的注目像素设定振铃标示。然后，基于以注目像素为中心的周边像素区域中的、设定有振铃标示的像素数，推定注目像素的振铃发生率。对于对注目像素设定振铃标示的处理将使用图2进行说明。

图2是表示本发明的一个实施方式所涉及的振铃发生率推定部21对注目像素设定振铃标示的处理的流程图。振铃发生率推定部21利用振铃(1)存在与大边缘的周边、(2)在边缘周边的平坦部显著这些特征推定振铃发生率，该振铃发生率表示输入图像数据S1中包含的注目像素发生振铃的可能性。具体而言，基于含有输入图像数据S1中包含的注目像素和注目像素周边的多个周边像素的周边像素区域中的特征量，推定振铃发生率。这里，周边像素区域是以注目像素为中心且含有注目像素周边的多个像素的区域。例如，周边像素区域可以是以注目像素为中心的3×3像素、5×5像素、7×7像素、9×9像素。应予说明，周边像素区域并不限定于此，可以是以注目像素为中心、且主扫描方向和副扫描方向上的像素数不同的多个像素。另外，作为像素数，可采用任意的像素数。

首先，在S1中，将由输入图像输出部30输出的输入图像数据S1中包含的一个像素作为注目像素，算出注目像素的周边像素区域中的特征量。这里，作为特征量，可利用任意量。例如，可以将以注目像素为中心的3×3像素的周边像素区域中的亮度的分散、平均或注目像素与注目像素所邻接的邻接像素的亮度差作为特征量。另外，也可以利用明度或彩度来代替亮度。此外，构成周边像素区域的像素数可以是任意的像素数。S1中的处理通过由未图示的控制部控制的特征量计算部来执行。

接着，在S2中，判定注目像素是否为大边缘。该判定通过比较注目像素的特征量、预先设定的第1阈值(BIG_EDGE_TH)来进行。BIG_EDGE_TH是用于大边缘判定的阈值，将其值设得越大越难以推定为注目像素发生振铃。并且，若特征量>BIG_EDGE_TH(Yes)，则将该注目像素判定为大边缘，进入S7。在S7中，对判定为大边缘的注目像素设定振铃标示。另一方面，若不满足特征量>BIG_EDGE_TH(No)，则判断为注目像素不是大边缘，进入S3。S2中的处理通过由未图示的控制部控制的大边缘判定部来执行。

接着，在S3中，判断注目像素是否为平坦像素。该判定通过比较注目像素的特征量和预先设定的第2阈值(FLAT_TH)来进行。FLAT_TH是用于平坦像素判定的阈值，将其值设得越小越难以推定为注目像素发生振铃。而且，若特征量<FLAT_TH(Yes)，则将该注目像素判定为平坦像素，进入S4。另一方面，若不满足特征量<FLAT_TH(No)，则判定为注目像素不是平坦像素，并结束处理。S3中的处理通过由未图示的控制部控制的平坦像素判定部来执行。

接着，在S4中，计算以注目像素为中心的周边像素区域内的平坦像素的总和。例如，如图3(a)所示，若注目像素被判定为平坦像素，则对注目像素周边的周边像素区域内的其它像素分别判断是否满足特征量<FLAT_TH。应予说明，其它像素的特征量可以采用S1中预先算出的特征量。这里，可以使周边像素区域例如为3×3、5×5、7×7、9×9、11×11、13×13、15×15的像素。优选为5×5～13×13。进一步优选为7×7～11×11。应予说明，在本实施方式中，作为一例，使用9×9的周边像素区域执行处理。应予说明，构成周边像素区域的像素数为任意。S4中的处理通过由未图示的控制部控制的总和计算部来执行。

接着，在S5中，判定注目像素的周围是否为平坦部分。该判定通过比较周边像素区域内的平坦像素的总和与预先设定的第3阈值(SUM_FLAT_TH)来进行。SUM_FLAT_TH是判定注目像素周围是否为平坦部分的阈值，将其值设定得越大，越难以推定为注目像素发生振铃。例如，使SUM_FLAT_TH为45时，在图3(a)的例子中，由于周边像素区域内的平坦像素的总和为53(包括注目像素，除注目像素以外，满足特征量>SUM_FLAT_TH的像素存在52个)，所以满足平坦像素的总和>SUM_FLAT_TH。因此，以该注目像素为中心的周边像素区域被判定为平坦部分(Yes)，进入S6。另一方面，若不满足平坦像素的总和>SUM_FLAT_TH(No)，则以该注目像素为中心的周边像素区域被判定为非平坦部分，并结束处理。S5中的处理通过由未图示的控制部控制的平坦部分判定部来执行。

接着，在S6中，判定在注目像素周边的周边像素区域内是否存在大边缘。具体而言，确认以注目像素为中心的周边像素区域内的其它像素是否有满足特征量>BIG_EDGE_TH的像素(即，判定为大边缘的像素)。这里，可以使周边像素区域例如为3×3、5×5、7×7、9×9、11×11、13×13、15×15的像素。优选为5×5～13×13。进一步优选为7×7～11×11。应予说明，在本实施方式中，作为一例，使用9×9的周边像素区域执行处理。该判定与S2同样地，根据是否满足特征量>BIG_EDGE_TH而分别对周边像素区域内的其它像素执行处理。这里，其它像素的特征量可以采用S1中预选算出的特征量。例如，在图3(b)的情形中，由于周边像素区域内存在满足特征量>BIG_EDGE_TH的像素(判定为大边缘的像素)(Yes)，所以进入S7。另一方面，若周边像素区域内不存在大边缘(No)，则结束处理。S6中的处理通过由未图示的控制部控制的周边像素确认部来执行。

接着，在S7中，对注目像素设定振铃标示。对于通过了S6路线的注目像素，振铃满足(1)存在于大边缘周边，(2)在边缘周边的平坦部显著这些特征。另一方面，对于通过了S2路线的注目像素，由于判定为大边缘，所以推定为发生振铃，因此设定振铃标示。S7中的处理通过由未图示的控制部控制的振铃标示设定部来执行。

其后，对与设定了振铃标示的注目像素邻接的像素反复执行上述处理(S1～S7)，对输入图像数据S1中包含的全部像素执行是否设定振铃标示的处理。

然后，对于全部像素，若上述处理完成，则振铃发生率推定部21计算对以注目像素为中心的周边像素区域内的像素设定的振铃标示的个数。计算结果用构成周边像素区域的像素数进行除算以标准化，算出0～1的值作为表示发生振铃的可能性的振铃发生率。例如，周边像素区域为7×7像素时，设定了振铃标示的像素数取0～49的值，用49除该值进行标准化，由此计算由0～1表示的振铃发生率。应予说明，构成周边像素区域的像素数为任意，例如可以为9×9像素。

<锐度推定部22>

接着，使用图1对锐度推定部22进行说明。锐度推定部22推定表示输入图像数据S1的锐度强度的锐度增强度。锐度增强度是表示图像模糊情况的指标，例如若放大图像后图像不模糊，则该图像是锐度增强度高的高锐度图像。另一方面，若放大图像后图像模糊，则该图像是锐度增强度弱的低锐度图像。由锐度推定部22执行的锐度增强度的推定处理没有特别限定，例如可基于用低通滤波器处理输入图像数据S1得到的图像数据中包含的像素值的分散值的总和S_diff及输入图像数据S1中包含的像素值的分散值的总和S_org来推定锐度增强度。具体而言，将S_diff/S_org的值作为锐度增强度。应予说明，一般而言，用低通滤波器处理得到的图像数据与原始图像数据相比，像素值的分散值的总和小，因此满足S_diff<S_org的关系。因此，锐度增强度(S_diff/S_org)为0～1的范围。然后，锐度推定部22将锐度增强度输出至调整系数计算部23。应予说明，输入图像数据S1中包含的全部像素的锐度增强度的值相同。

<调整系数计算部23>

接着，使用图1对调整系数计算部23进行说明。调整系数计算部23算出与转换图像数据中包含的注目像素的灰阶值相乘的调整系数α。α是后述的调整处理中与转换图像数据S2相乘的值，α值越小，对转换图像数据S2的过度校正越被抑制。这里，为了在考虑输入图像数据S1的锐度增强度的同时适当地抑制振铃，根据是否对注目像素设定了振铃标示，采用不同方法算出α。具体而言，使用下式算出α。

α＝(1－振铃发生率)×(1－锐度增强度)(对注目像素设定了振铃标示的情况)

α＝(1－锐度增强度)(对注目像素未设定振铃标示的情况)

这里，振铃发生率和锐度增强度均为0～1的范围，因此(1－振铃发生率)和(1－锐度增强度)均为0～1的范围。因此，对注目像素设定了振铃标示的情况与对未注目像素设定振铃标示的情况相比α小。换言之，以对注目像素设定了振铃标示的情况，与未对注目像素设定振铃标示的情况相比，对转换图像数据S2的过渡校正被进一步抑制的方式算出α。另外，在对注目像素设定了振铃标示的情况下，在注目像素的周围存在的大边缘的个数多(即，振铃发生率大)时，与注目像素的周围存在的大边缘的个数少(即，振铃发生率小)时相比α小。即，注目像素周围存在的大边缘的个数越多，对转换图像数据S2的过度校正也得到抑制。这样，调整系数计算部23在未对注目像素设定振铃标示的情况下，基于锐度增强度算出α。另外，调整系数计算部23在对注目像素设定了振铃标示的情况下，基于振铃发生率和锐度增强度算出α。然后，调整系数计算部23将算出的α输出至调整部24。

<调整部24>

接着，使用图1对调整部24进行说明。调整部24根据对注目像素是否设定了振铃标示对注目像素执行不同的调整处理。具体而言，调整部24通过将输入图像数据S1中包含的注目像素的灰阶值和转换图像数据S2中包含的注目像素的灰阶值以规定比例混合，算出输出图像数据S3中包含的注目像素的灰阶值。进一步具体而言，调整部24通过将输入图像数据S1中包含的注目像素的灰阶值和转换图像数据S2中包含的注目像素的灰阶值与α或基于α的值相乘或相除来执行调整处理。然后，将执行调整处理得到的图像数据作为输出图像数据S3中包含的注目像素的灰阶值输出至后段。输出图像数据S3中包含的注目像素的灰阶值通过基于下式的调整处理而得到。

输出图像数据S3中包含的注目像素的灰阶值＝转换图像数据S2中包含的注目像素的灰阶值×α+输入图像数据S1中包含的注目像素的灰阶值×(1－α)

通过使转换图像数据S2中包含的注目像素的灰阶值与α相乘，使输入图像数据S1中包含的注目像素的灰阶值与(1－α)相乘，并将两者的乘积加和，从而能够抑制由图像转换处理部10执行的图像转换处理中被过度进行的校正。此时，在对注目像素设定了振铃标示的情况下，由于与未对注目像素设定振铃标示的情况相比α小，所以能够进一步抑制输出图像数据S3中包含的注目像素的灰阶值中的、基于转换图像数据S2的成分。另外，在对注目像素设定了振铃标示的情况下，在注目像素周围存在的大边缘的个数越多，对转换图像数据S2的过度校正越得到抑制。应予说明，在本实施方式中是使转换图像数据S2中包含的注目像素的灰阶值与α相乘，使输入图像数据S1中包含的注目像素的灰阶值与α相乘，但并不限定于此。例如，可以用1/α或1/1－α分别除转换图像数据S2中包含的注目像素的灰阶值或输入图像数据S1中包含的注目像素的灰阶值。另外，也可以使用低通滤波器或高通滤波器将输入图像数据S1和转换图像数据S2分离成高频成分和低频成分，并仅对高频成分中包含的注目像素的灰阶值执行该调整处理。此时，将执行了调整处理的高频成分和未执行调整处理的低频成分合成，作为输出图像数据S3中包含的注目像素的灰阶值。

<基于振铃发生率推定部21的振铃推定结果>

接着，由振铃发生率推定部21执行振铃推定处理时的图像进行说明。具体而言，当振铃发生率推定部21执行图2所示的振铃标示设定处理时，可用白色表示设定了振铃标示的像素。即，例如对于在海水中描绘有生物的图像，生物与背景(海)的交界的像素灰阶值之差大(即，交界附近存在大边缘)，但能够以该交界作为中心设定振铃标示。

这样，在本实施方式中，通过对被图像转换处理部10过度校正且大边缘附近振铃显著的转换图像数据S2中包含的注目像素的灰阶值，执行考虑了振铃抑制部20抑制过度校正所需要的锐度增强度的调整处理，从而能够在考虑图像数据的锐度的同时抑制振铃。

以上对各种实施方式进行了说明，但本发明并不限定于此。

图像处理装置1可作为PC、云计算、与计算机连接的机顶盒来提供。另外，也可以作为实现了图像处理装置1的功能的ASIC(application specific integrated circuit：专用集成电路)、FPGA(field－programmable gate array：现场可编程门阵列)、DRP(DynamicReConfigurable Processor：动态可重构处理器)来提供。另外，还可以将实现图像处理装置1的功能的程序介由互联网等传送。

另外，在图1中，振铃抑制部20是含有振铃发生率推定部21、锐度推定部22、调整系数计算部23和调整部24的构成，但也可以将其中的部分要素构成在外部。例如，可以将振铃发生率推定部21和锐度推定部22构成在外部，振铃抑制部20构成为含有调整系数计算部23和调整部24。

此外，振铃抑制部20含有振铃发生率推定部21和锐度推定部22，但也可以将其中一个停止，利用另一个执行调整处理。此时，在将振铃发生率推定部21停止的情况下，在对注目像素设定了振铃标示时，可以用“α＝(1－定数(0～1))×(1－锐度增强度)”来代替“α＝(1－振铃发生率)×(1－锐度增强度)”。反过来在将锐度推定部22停止的情况下，可以将计算α时的锐度增强度设为常数(0～1)。此时，在设定了振铃标示的情况下，可以将常数设得比未设定振铃标示的情况小。

符号说明

1:图像处理装置、10:图像转换处理部、20:振铃抑制部、21:振铃发生率推定部、22:锐度推定部、23:调整系数计算部、24:调整部、30:输入图像输出部。

Claims (6)

1.一种图像处理装置，具有振铃发生率推定部、锐度推定部以及调整部，

对输入图像数据的像素进行是否设定振铃标示的判定，所述振铃发生率推定部推定注目像素的振铃发生率，在推定为在所述注目像素发生振铃的情况下，对所述注目像素设定振铃标示，所述注目像素是所述输入图像数据中含有的一个像素，

所述锐度推定部基于所述输入图像数据推定锐度增强度，所述锐度增强度表示所述输入图像数据所示的输入图像的锐度强度，

所述调整部执行调整处理，通过将所述输入图像数据中包含的所述注目像素的灰阶值和将所述输入图像数据经图像转换得到的转换图像数据中包含的所述注目像素的灰阶值混合，算出输出图像数据中包含的所述注目像素的灰阶值，

所述混合基于调整系数来进行，所述调整系数基于所述锐度增强度、或者基于所述振铃发生率和所述锐度增强度来计算。

2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，

所述振铃发生率推定部具备振铃标示设定部，该振铃标示设定部基于包含所述注目像素和所述注目像素周边的多个周边像素的周边像素区域中的特征量，对所述注目像素设定振铃标示。

3.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，

所述振铃发生率推定部基于包含所述注目像素和所述注目像素周边的多个周边像素的周边像素区域中的、设定了所述振铃标示的像素数，推定所述注目像素的振铃发生率。

4.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，

所述图像处理装置还具有调整系数计算部，

所述调整系数计算部计算出所述调整系数，在对所述注目像素已设定所述振铃标示的情况下，所述调整系数基于所述振铃发生率和所述锐度增强度来计算，在对所述注目像素未设定所述振铃标示的情况下，所述调整系数基于所述锐度增强度来计算，

所述混合通过将所述调整系数与所述转换图像数据中包含的所述注目像素的灰阶值相乘，并将基于所述调整系数的值与所述输入图像数据中包含的所述注目像素的灰阶值相乘来进行。

5.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，

所述锐度推定部基于用低通滤波器处理所述输入图像数据而得到的图像数据中包含的像素值的分散值的总和，以及所述输入图像数据中包含的像素值的分散值的总和，推定所述锐度增强度。

6.一种记录介质，其是在计算机中存储有程序的计算机可读非暂时性记录介质，该程序使计算机作为振铃发生率推定部、锐度推定部以及调整部发挥功能，

对输入图像数据的像素进行是否设定振铃标示的判定，所述振铃发生率推定部推定注目像素的振铃发生率，在推定为在所述注目像素发生振铃的情况下，对所述注目像素设定振铃标示，所述注目像素是所述输入图像数据中含有的一个像素，

所述锐度推定部基于所述输入图像数据推定锐度增强度，所述锐度增强度表示所述输入图像数据所示的输入图像的锐度强度，

所述调整部执行调整处理，通过将所述输入图像数据中包含的所述注目像素的灰阶值和将所述输入图像数据经图像转换得到的转换图像数据中包含的所述注目像素的灰阶值混合，算出输出图像数据中包含的所述注目像素的灰阶值，

所述混合基于调整系数来进行，所述调整系数基于所述锐度增强度、或者基于所述振铃发生率和所述锐度增强度来计算。

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