JP2001078039A - 画像処理装置および記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 モアレの発生の抑制などに効果がある画像処
理技術を提供する。 【解決手段】 画像は、周期画像領域抽出部１０に与え
られ、画像から周期的な画像パターンの繰り返しが存在
する周期画像領域が抽出される。また、このときに周期
性指標算出部２０が画像パターンの繰り返しの有無の程
度を示す周期性指標を算出する。一方、画像は、差分画
像作成部３０にも与えられて差分画像が作成される。そ
の差分画像に基づいてコントラスト量算出部５０が明暗
比を示す指標であるコントラスト量を算出する。その
後、ぼかし量決定部６０およびシフト量決定部７０が周
期性指標およびコントラスト量に基づいてそれぞれぼか
し処理の程度であるぼかし量およびシフト処理の程度で
あるシフト量を決定する。そして、決定されたぼかし量
およびシフト量に従ってそれぞれぼかし処理部９５が画
像のぼかし処理を行い、シフト処理部９０がシフト処理
を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像に対して処理
を施す画像処理装置に係り、特には、モアレの発生の抑
制などに効果がある画像処理装置およびその処理をコン
ピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録
媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に従来より、画像処理は、ＣＣＤな
どの画像入力器で原稿または対象物体を光学的に読み取
り、デジタル化することによってデジタル画像を取得
し、そのデジタル画像に対して種々の処理を施すことに
より行われる。

【０００３】例えば、画像の鮮鋭度を向上させる場合に
は取得したデジタル画像にシャープネス処理が施され
る。また、シャープネス処理以外にも、画像中の画素の
階調値を変換する階調変換処理等が行われる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来、
例えば、デジタル画像に対してシャープネス処理などの
画像処理を行った場合、処理後の画像にモアレが発生す
ることがあった。

【０００５】本発明者は、このようなモアレの発生状態
や発生原因を調査した。その結果、まず、このようなモ
アレは、画像内に布地や網模様、格子パターンなどの周
期性を有する画像パターンが存在する画像領域で発生す
ることが判明した。

【０００６】このようなモアレは、以下のような原因で
発生すると考えられる。例えば、原稿内に図２２に示す
ような周期性を有する画像パターン(白黒の縞模様)ＧＰ
Ｔが存在し、この原稿を画像入力器で読み取ってデジタ
ル画像を得る場合を考える。このとき、原稿の画像パタ
ーンＧＰＴと画像入力器の光学読み取り素子(光電素子)
ＩＤとの位置関係によって、得られたデジタル画像の各
画素の階調値は変化する。

【０００７】例えば、原稿の画像パターンＧＰＴと光電
素子ＩＤとの位置関係が図２２（ａ）に示す状態であれ
ば、得られたデジタル画像の各画素の階調値は、図２３
（ａ）の階調プロファイルに示すように、白黒が明確に
分かれる「ＩＮフェイズ状態」となる。また、原稿の画
像パターンＧＰＴと光電素子ＩＤとの位置関係が図２２
（ｂ）に示す状態であれば、得られたデジタル画像の各
画素の階調値は、図２３（ｂ）の階調プロファイルに示
すように、白黒の中間値が発生する「ＯＵＴフェイズ状
態」となる。

【０００８】図２３に示す各階調プロファイルは「ＩＮ
フェイズ状態」と「ＯＵＴフェイズ状態」とで相違する
が、各々の平均階調値ＡＫ_IN、ＡＫ_OUTは略等しい。

【０００９】しかしながら、デジタル画像に、例えば、
シャープネス処理を施すと、「ＩＮフェイズ状態」で読
み取られた画像と「ＯＵＴフェイズ状態」で読み取られ
た画像とで平均階調値ＡＫ_IN、ＡＫ_OUTに違いが生じ
る。例えば、図２３（ａ）、（ｂ）に示す各画像にそれ
ぞれシャープネス処理を施すと、計算上、各画素の階調
値は各々図２４（ａ）、（ｂ）に示すようになる。ここ
で、計算上、階調値が階調レンジＫＲ(図では、０〜２
５５)から外れるサチレーションが起きると、その階調
値は、強制的に階調レンジＫＲの上下限値に修正され
る。すなわち、図２３（ａ）、（ｂ）に示す各画像にそ
れぞれシャープネス処理を施すと、処理後の各画素の階
調値は各々図２５（ａ）、（ｂ）の実線に示すようにな
る。

【００１０】ここで、この例の画像パターンＧＰＴは、
デジタル画像上で４画素周期の周期性を有しているが、
１周期ごとに、図２５（ａ）では、白２画素だけにサチ
レーションＳＲが起き、図２５（ｂ）では、白１画素と
黒１画素とにサチレーションＳＲが起きている。その結
果、図２５（ａ）(「ＩＮファイズ状態」)の平均階調値
ＡＫ_INは、図２５（ｂ）(「ＯＵＴファイズ状態」)の平
均階調値ＡＫ_OUTに比べて低くなる。

【００１１】ところで、図２２では、画像パターンＧＰ
Ｔの白黒の幅が、光電素子ＩＤの幅の整数倍である場合
を示したが、画像パターンＧＰＴの白黒の幅が、光電素
子ＩＤの幅の整数倍でない場合、原稿の画像パターンＧ
ＰＴと光電素子ＩＤとの位置関係が周期的にずれるの
で、得られた画像上では、画像パターンＧＰＴは、「Ｉ
Ｎフェイズ状態」と「ＯＵＴフェイズ状態」とで読み込
まれる状態が周期的に繰り返されることになる。この場
合、このデジタル画像にシャープネス処理を施すと、平
均階調値が周期的に変動する状態が生じる。この平均階
調値が周期的に変動する状態が、モアレとなって現れる
ものと考えられる。

【００１２】この周期変動は、原稿や対象物体には無い
画像であるため、画像の晶質が著しく低下することにな
る。

【００１３】上記ではデジタル画像に対してシャープネ
ス処理を施した場合について説明したが、例えば、図２
６に示すようなルックアップテーブルによって各画素の
階調値を変換するような階調変換処理など、サチレーシ
ョンに偏りが生じるような画像処理を施した場合にも上
記のような平均階調値が周期的に変動する状態が発生
し、その結果、処理後の画像にモアレが発生すると考え
られる。

【００１４】さらに、例えば、図２７に示すようなルッ
クアップテーブルによって各画素の階調値を変換する階
調変換処理などでも、「ＩＮフェイズ状態」と「ＯＵＴ
フェイズ状態」とで平均階調値に違いが生じ、上記のよ
うな平均階調値が周期的に変動する状態が発生する結
果、処理後の画像にモアレが発生すると考えられる。

【００１５】本発明は、上記課題に鑑みてなされたもの
であり、モアレの発生の抑制などに効果がある画像処理
技術を提供することを目的とする。

【００１６】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、請求項１の発明は、画像に対して処理を施す画像処
理装置において、画像から周期的な画像パターンの繰り
返しが存在する周期画像領域を抽出する周期画像領域抽
出手段と、前記周期画像領域における注目画素につい
て、当該注目画素を含む注目領域と当該注目領域以外の
周辺領域との相関特性に基づいて画像パターンの繰り返
しの有無の程度を示す周期性指標を算出する周期性指標
算出手段と、前記画像における注目画素とその周辺画素
との明暗比を示す指標であるコントラスト量を算出する
コントラスト量算出手段と、前記周期性指標および前記
コントラスト量に基づいて、前記画像における注目画素
についてのぼかし処理の程度であるぼかし量を決定する
ぼかし量決定手段と、前記周期性指標および前記コント
ラスト量に基づいて、前記画像における注目画素につい
てのシフト処理の程度であるシフト量を決定するシフト
量決定手段と、前記ぼかし量決定手段により決定された
ぼかし量に基づいて、前記画像における注目画素につい
てのぼかし処理を行うぼかし処理手段と、前記シフト量
決定手段により決定されたシフト量に基づいて、前記画
像における注目画素についてのシフト処理を行うシフト
処理手段と、を備えている。

【００１７】また、請求項２の発明は、請求項１の発明
に係る画像処理装置において、前記画像の高濃度領域を
拡張した高濃度領域拡張画像と前記画像の高濃度領域を
縮小した高濃度領域縮小画像との差分である差分画像を
作成する差分画像作成手段を備え、前記差分画像から前
記コントラスト量を算出させている。

【００１８】また、請求項３の発明は、請求項１または
請求項２の発明に係る画像処理装置において、前記ぼか
し処理を、前記注目画素を含む所定領域に含まれる画素
の階調値の加重平均を前記注目画素の階調値として出力
する加重平均処理とし、前記ぼかし量決定手段に、前記
周期性指標と前記コントラスト量との積であって前記ぼ
かし量を規定するためのぼかし量規定値に基づいて前記
加重平均処理に使用する加重平均フィルタを選択するフ
ィルタ選択手段を含ませている。

【００１９】また、請求項４の発明は、請求項１ないし
請求項３のいずれかの発明に係る画像処理装置におい
て、前記周期性指標算出手段に、前記注目領域と前記周
辺領域との前記相関特性を複数のしきい値を用いて判定
することにより前記周期性指標を算出させている。

【００２０】また、請求項５の発明は、請求項２から請
求項４のいずれかの発明に係る画像処理装置において、
前記差分画像作成手段に、前記差分画像内を複数の領域
に分割し、前記複数の領域のそれぞれに含まれる画素の
階調値を平均化して１つの画素の階調値として出力する
ことにより、前記差分画像をバイリニア縮小する縮小手
段と、前記バイリニア縮小によって得られた縮小画像に
対してメディアンフィルタによるフィルタ操作を施すフ
ィルタ手段と、前記フィルタ操作後の縮小画像に含まれ
る画素の階調値を補間しつつ、当該縮小画像を前記差分
画像と同等の大きさに拡大することにより、加工後の差
分画像を得る拡大手段と、を含ませている。

【００２１】また、請求項６の発明は、請求項３から請
求項５のいずれかの発明に係る画像処理装置において、
前記ぼかし量規定値によって表現されたぼかし対象画像
および前記シフト量を規定するためのシフト量規定値に
よって表現されたシフト対象画像を表示するための表示
手段をさらに備え、前記ぼかし量決定手段に、前記ぼか
し対象画像の中の所定領域を指定するための第１領域指
定手段と、前記第１領域指定手段によって指定された第
１指定領域内であってそのぼかし量規定値が第１のしき
い値以上である画素についてのぼかし量規定値を修正す
る第１修正手段と、を含ませ、前記シフト量決定手段
に、前記シフト対象画像の中の所定領域を指定するため
の第２領域指定手段と、前記第２領域指定手段によって
指定された第２指定領域内であってそのシフト量規定値
が第２のしきい値以上である画素についてのシフト量規
定値を修正する第２修正手段と、を含ませている。

【００２２】また、請求項７の発明は、請求項１から請
求項６のいずれかの発明に係る画像処理装置において、
前記周期画像領域抽出手段に、前記画像に対してシャー
プネス処理を施した後に前記周期画像領域を抽出させて
いる。

【００２３】また、請求項８の発明は、コンピュータ
に、画像から周期的な画像パターンの繰り返しが存在す
る周期画像領域を抽出する手順と、前記周期画像領域に
おける注目画素について、当該注目画素を含む注目領域
と当該注目領域以外の周辺領域との相関特性に基づいて
画像パターンの繰り返しの有無の程度を示す周期性指標
を算出する手順と、前記画像における注目画素とその周
辺画素との明暗比を示す指標であるコントラスト量を算
出する手順と、前記周期性指標および前記コントラスト
量に基づいて、前記画像における注目画素についてのぼ
かし処理の程度であるぼかし量を決定する手順と、前記
周期性指標および前記コントラスト量に基づいて、前記
画像における注目画素についてのシフト処理の程度であ
るシフト量を決定する手順と、決定された前記ぼかし量
に基づいて、前記画像における注目画素についてのぼか
し処理を行う手順と、決定された前記シフト量に基づい
て、前記画像における注目画素についてのシフト処理を
行う手順と、を実行させる画像処理プログラムを記録し
たコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

【００２４】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照しつつ本発明の
実施の形態について詳細に説明する。

【００２５】＜第１実施形態＞ ＜１．画像処理装置の全体構成＞図１は、本発明に係る
画像処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック
図である。この画像処理装置はいわゆるコンピューター
システムを用いて構成されている。ＣＰＵ１は、内部メ
モリ２に記憶された処理プログラムに従って、モアレの
発生を抑制する画像処理（後述する周期画像領域の抽出
処理やコントラスト量算出を含む一連の処理であり、以
下「モアレ抑制処理」とも略す）の他、シャープネス処
理などの通常の画像処理も実行する。ＣＰＵ１と内部メ
モリ２とはバスラインＢＬを介して接続されている。内
部メモリ２には、上述した処理プログラムを記憶するプ
ログラム記憶部２ａ以外にも、少なくともモアレ抑制処
理を施す前のデジタル画像(以下、「処理前画像」とも
言う)を記憶する処理前画像記憶部２ｂやモアレ抑制処
理を施した後のデジタル画像(以下、「処理後画像」と
も言う)を記憶する処理後画像記憶部２ｃを有する。

【００２６】また、ＣＰＵ１は、入出カインターフェイ
スＩＦを介して、記録媒体用ドライバ３、外部記憶装置
４、表示装置５、入力装置６、画像入力器７などにも接
続されている。

【００２７】記録媒体用ドライバ３には、上述した各処
理をＣＰＵ１に実行させるための処理プログラムが記録
されている記録媒体８が装填される。記録媒体８から読
み出された処理プログラムは内部メモリ２内のプログラ
ム記憶部２ａに記憶され、ＣＰＵ１に実行される。

【００２８】ハードディスクや光磁気ディスクなどで構
成される外部記憶装置４は、処理前画像や処理後画像な
どの画像の保存などに用いられる。また、ＣＲＴなどで
構成される表示装置５は、処理前画像や処理後画像、シ
ャープネス処理後の画像などの表示などに用いられる。
さらに、キーボードやマウスなどで構成される入力装置
６は、オペレータからの各種の指示や処理に必要なデー
タの設定などに用いられる。

【００２９】入力スキャナなどで構成される画像入力器
７によって読み込まれたデジタル画像(処理前画像)は、
内部メモリ２内の処理前画像記憶部２ｂに記憶され、こ
の処理前画像に対して、後述するような周期画像領域の
抽出処理やコントラスト量算出等の各処理が施される。

【００３０】図２は、図１の画像処理装置の機能的構成
を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この
画像処理装置は機能的に、周期画像領域抽出部１０と、
周期性指標算出部２０と、差分画像作成部３０と、コン
トラスト量算出部５０と、ぼかし量決定部６０と、シフ
ト量決定部７０と、シフト量生成部８０と、シフト処理
部９０と、ぼかし処理部９５とを備えている。さらに、
差分画像作成部３０は、加工部４０を含んでいる。これ
らの処理部はいずれも、ＣＰＵ１内において、上記処理
プログラムによって実現される手段であり、それぞれの
機能および処理内容については後に詳述する。

【００３１】＜２．画像処理の手順＞図３は、画像処理
装置における画像処理の処理手順の概要を示すフローチ
ャートである。画像処理に先立って、原稿または対象物
体が画像入力器７によってデジタル画像として読み込ま
れ、処理前画像記憶部２ｂに記憶される。そして、読み
込まれたデジタル画像は、周期画像領域抽出部１０に与
えられ、画像から周期的な画像パターンの繰り返しが存
在する周期画像領域が抽出される（ステップＳ１）。ま
た、このときに後述する相関特性に基づいて、周期性指
標算出部２０が画像パターンの繰り返しの有無の程度を
示す周期性指標を算出する（ステップＳ２）。

【００３２】一方、読み込まれたデジタル画像は、差分
画像作成部３０にも与えられ、処理前画像から差分画像
が作成される。差分画像は加工部４０によって加工さ
れ、その加工後の差分画像に基づいてコントラスト量算
出部５０が明暗比を示す指標であるコントラスト量を算
出する（ステップＳ３）。なお、ステップＳ１，Ｓ２の
処理とステップＳ３の処理とはその処理順序が逆であっ
ても良い。

【００３３】その後、ぼかし量決定部６０が上記の周期
性指標およびコントラスト量に基づいてぼかし処理の程
度であるぼかし量を決定する（ステップＳ４）。また、
シフト量決定部７０が上記の周期性指標およびコントラ
スト量に基づいてシフト処理の程度であるシフト量を決
定する（ステップＳ５）。なお、ステップＳ４の処理と
ステップＳ５の処理とはその処理順序が逆であっても良
い。

【００３４】そして、決定されたぼかし量に従ってぼか
し処理部９５が読み込まれた画像のぼかし処理を行い
（ステップＳ６）、決定されたシフト量に従ってシフト
処理部９０がシフト処理を行う（ステップＳ７）。

【００３５】以上のような概略手順に従って画像処理は
行われる。なお、ステップＳ１からステップＳ７の処理
は画像中の画素単位で行われるものであり、原則として
読み込まれた画像の全画素について行われる。また、処
理が終了した画像は処理後画像記憶部２ｃに記憶され
る。

【００３６】以下、図３の各処理手順についてさらに詳
細に説明する。

【００３７】＜２−１．周期画像領域の抽出および周期
性指標の算出＞周期性を有する画像パターンが存在する
画像領域、すなわちモアレの発生が予測される周期的な
画像パターンの繰り返しが存在する周期画像領域の抽出
は、周期画像領域抽出部１０が処理前画像の自己相関特
性を調べることにより行われる。

【００３８】具体的には、まず、処理前画像のある画素
を注目画素(xc,yc)として、以下の数１によって注目画
素(xc,yc)の周辺領域の自己相関データＳ(a,b)を求め
る。

【００３９】

【数１】

【００４０】但し、ＡＢＳ｛｝は絶対値を求める関数、
Ｐ(x,y)は処理前画像の画素(x,y)の階調値、ｍ,ｎは差
分積算領域Ｅを決める定数、ａ,ｂは自己相関を比較す
るズラシ量、ｗｘ,ｗｙは１つの中心画素(xc,yc)に対し
て自己相関特性を調べる範囲Ｗを決める定数である。

【００４１】(xc,yc)=(4,4)、m=n=1(差分積算領域：３
×３)、wx=xy=2(a=b=-2〜+2)とした場合において、a=b=
+2のときの自己相関データＳ(a,b)の算出形態を図４に
示す。

【００４２】なお、ｍ,ｎ,ｗｘ,ｗｙは予め設定された
固定値として処理するようにしてもよいし、入力装置６
からオペレータによって適宜に変更可能に構成してもよ
い。

【００４３】ところで、上記の数１では、自己相関デー
タを２次元的に求めているので処理量が多くなる。そこ
で、例えば、２次元の処理前画像内で互いに直交する2
つの画素列方向であるｘ方向、ｙ方向それぞれに沿った
周期的な画像パターンの繰り返しの存在を調べて周期画
像領域を抽出するために、ｘ方向、ｙ方向それぞれに沿
った自己相関データＨ(a)、Ｖ(b)を以下の数２、数３に
よって求めて、処理の高速化を図るようにしてもよい。

【００４４】

【数２】

【００４５】

【数３】

【００４６】(xc,yc)=(4,4)、m=1(差分積算領域：３×
１)、wx=2(a=-2〜+2)とした場合において、a=+2のとき
のｘ方向に沿った自己相関データＨ(a)の算出形態を図
５に、また、(xc,yc)=(4,4)、n=1(差分積算領域：１×
３)、wy=2(b=-2〜+2)とした場合において、b=+2のとき
のｙ方向に沿った自己相関データＶ(b)の算出形態を図
６にそれぞれ示す。

【００４７】次に、上記で求めた自己相関データ(Ｓ(a,
b)、または、Ｈ(a)、Ｖ(b))に基づき、画像中における
周期的な画像パターンの繰り返しの有無を調べる。

【００４８】すなわち、周期的な画像パターンの繰り返
しが存在すると、その画像パターンの周期ごとに自己相
関が高くなり、上記数１、数２、数３で求まる自己相関
データは規則的に小さくなる。従って、まず、（Ａ）自
己相関データの極小値を検索し、（Ｂ）それら極小値が
所定レベル以下で、かつ、（Ｃ）それら極小値が規則的
に存在していることを調べる。

【００４９】図７は(xc,yc)=(7,3)、m=1、wx=5(a=-5〜+
5)とした場合のＰ(x,y)、Ｈ(a)の一例を示すデータとそ
のＨ(a)をグラフ化した図である。すなわち、同図は注
目画素(xc,yc)=(7,3)について、当該注目画素を含む注
目領域と当該注目領域以外の周辺領域との相関特性を示
すものである。なお、a=0は、同じ画素同志の自己相関
であるので、Ｈ(0)=０となり極小値になる。

【００５０】自己相関データＨ(a)について、上記
（Ａ）の処理は、〔(Ｈ(k-1)＞Ｈ(k))and(Ｈ(k)＜Ｈ(k+
1))〕の条件を満たすkを＋側と−側とで求める。この条
件を満たすkについてのＨ(k)の値が極小値となる。

【００５１】上記（Ｂ）の処理は、上記（Ａ）の条件を
満たすＨ(k)、すなわち極小値となるＨ(k)が所定のしき
い値以下となるか否かで判定する。このしきい値は、予
め入力装置６等によって複数が設定されており、例えば
図７においては、”ＳＬ１=7.5”、”ＳＬ２=5”の２つ
が設定されている。そして、極小値となるＨ(k)が少な
くとも最も高い値のしきい値ＳＬ１以下となっていれ
ば、上記（Ｂ）の処理において、所定レベル以下である
と判定される。

【００５２】なお注目領域のコントラストが高いほど、
Ｈ(a)の全体レベルが上がるため、しきい値は固定値で
はなく、Ｈ(a)の最大値に対する比率（ＳＬＫ１＝５８
％，ＳＬＫ２＝３８％）で規定してもよい。

【００５３】上記（Ｃ）の処理では、例えば、上記
（Ａ）の条件を満たす＋側のkをkp、−側のkをkmとした
とき(ABS{kp＋km}≦１)を満たすか否かで規則性の有無
を判定する。また、例えば、上記（Ａ）の条件を満たす
各極小値に対して、隣接する各極小値間の幅の相互の差
分の絶対値が各々１以下であるか否か、すなわち、ABS
{D(d+1)−D(d)}≦１(d=0,1,2,・・・：図７では、d=O)
によって規則性の有無を判定することもできる。後者の
判定によれば、例えば、極小値が＋側、−側にそれぞれ
２個以上存在する場合にも適用できる。

【００５４】Ｈ(a)に極小値が存在しても、ある程度大
きかったり(最も高い値のしきい値ＳＬ１を越えていた
り)、それら極小値が不規則に存在しているような場合
は周期性が有るとは言い難いが、上記（Ｂ）によりレベ
ル判定が行え、上記（Ｃ）により極小値の規則性が判別
でき、周期性の有無を確実に判定できる。

【００５５】従って、上記（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）の条
件を全て満たす場合、注目画素(xc,yc)の周囲の範囲Ｗ
内の画像に周期的な画像パターンの繰り返しが存在する
ことになる。このことは換言すれば、注目画素(xc,yc)
の周囲の範囲Ｗ内の画像が周期画像領域として抽出され
たことを意味する。例えば、図７に示す自己相関データ
Ｈ(a)には周期性が有るため、注目画素(xc,yc)の周囲の
範囲Ｗ内の画像が周期画像領域として抽出される。これ
に対して、図８に示すような自己相関データＨ(a)には
周期性が無く、周期画像領域として抽出されることもな
い。

【００５６】ところで、図７において、ｘ方向の周期値
Thは((kp一km)/2))または(D(d))である。

【００５７】また、上記ではｘ方向に沿った周期性の有
無や周期値(Th)について説明したが、ｙ方向に沿った周
期性の有無や周期値(Tv)も同様の処理により求めること
ができる。

【００５８】図９に示すように、ｘ方向の周期値(Th)と
ｙ方向の周期値(Tv)が判れば、周期方向θは(arctan(Tv
/Th))であり、処理前画像上の実際の周期値（周期方向
に沿った周期値）Ｔは(Th×sinθ)(または、Tv×cosθ)
により求めることができる。

【００５９】自己相関データＳ(a,b)を用いた場合に
は、上記と同様の処理を２次元的に行うことで、周期性
の有無や処理前画像上の実際の周期方向及び周期値を得
ることができるが、上述したようにｘ方向、ｙ方向それ
ぞれに沿った自己相関データＨ(a)、Ｖ(b)を用いても同
様の結果を高速に得ることができる。なお、自己相関デ
ータＳ(a,b)を用いた場合、実際の画像パターンの周期
を種々の方向から調べることになるが、このとき、周期
値が最小となる方向がその画像パターンの周期方向とな
る。

【００６０】また、周期画像領域抽出部１０が上記
（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）の処理を行う過程において、図
７に示したような相関特性に基づいて、周期性指標算出
部２０が画像パターンの繰り返しの有無の程度を示す周
期性指標Ｍを算出する。自己相関データＨ(a)は、周期
性の度合い（画像パターンの繰り返しの有無の程度）を
示すものであるため、極小値となるＨ(k)がより低い値
のしきい値以下となっている場合には、周期性の度合い
が大きいと言える。例えば、図７において、極小値Ｈ(-
3)はしきい値ＳＬ１としきい値ＳＬ２との間であるのに
対して、極小値Ｈ(+3)はしきい値ＳＬ２よりも小さい。
つまり、極小値Ｈ(+3)の方が周期性の度合いが大きいこ
とを示している。従って、極小値Ｈ(k)がいずれのしき
い値以下となっているかを判定することによって、画像
パターンの繰り返しの有無の程度を判別することができ
るのである。

【００６１】具体的には、以下のようにして周期性指標
算出部２０が周期性指標Ｍを算出する。周期性指標Ｍの
算出に関与するのは、上記（Ａ）の処理において極小値
と判定され、上記（Ｂ）の処理において最高しきい値Ｓ
Ｌ１以下と判定され、かつ上記（Ｃ）の処理において規
則性有りと判定された極小値Ｈ(k)のみである。但し、
Ｈ(0)は、注目画素自身との相関であって、必ず０にな
る値であるため、周期性指標Ｍの算出には関与しない。
従って、例えば、図７においては、しきい値ＳＬ１以下
の極小値Ｈ(-3)および極小値Ｈ(+3)がいずれのしきい値
以下となっているかによって周期性指標Ｍは算出され
る。なお、上記（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）の条件を満たす
Ｈ(k)が存在しない場合には、その注目画素(xc,yc)につ
いての周期性指標Ｍ(xc,yc)＝０とすることにより、周
期性は存在しないものされる。

【００６２】複数のしきい値のそれぞれには周期性指標
Ｍの値が０から１の範囲にて規定されており、例えば図
７の例では、しきい値ＳＬ１に”Ｍ＝０”、しきい値Ｓ
Ｌ２に”Ｍ＝１”が規定されている。そして、しきい値
ＳＬ２以下の極小値Ｈ(k)については”Ｍ(k)＝１”とす
る。一方、しきい値ＳＬ１としきい値ＳＬ２との間の極
小値Ｈ(k)については、しきい値ＳＬ１としきい値ＳＬ
２との間において周期性指標Ｍが線形的に変化するもの
とみなして、算出する。例えば、図７の場合、以下の数
４に従って算出する。

【００６３】

【数４】

【００６４】そして、複数の極小値Ｈ(k)について算出
されたＭ(k)の平均値が注目画素(xc,yc)についての周期
性指標Ｍ(xc,yc)となる。例えば、図７においては、極
小値Ｈ(+3)はしきい値ＳＬ２よりも小さいため、Ｍ(+3)
＝１となる。また、極小値Ｈ(-3)はしきい値ＳＬ１とし
きい値ＳＬ２との間であるため、数４に従い、Ｍ(-3)＝
(7.5-6)/(7.5-5)=0.6となる。よって、注目画素(xc,yc)
=(7,3)についての周期性指標Ｍ(7,3)＝(1+0.6)/2＝0.8
となる。

【００６５】なお、周期性指標Ｍの算出に使用するしき
い値は２つに限定されるものではなく、３つ以上であっ
ても良い。最高しきい値と最低しきい値との間において
周期性指標Ｍが線形的に変化する場合は、２つで十分で
あるが、非線形的に変化する場合は３つ以上のしきい値
を設定した方が好ましい。

【００６６】また、上記のしきい値とは別に、自己相関
データＨ(a)の最大値について判定するためのしきい値
を設けるようにしても良い。自己相関データＨ(a)の最
大値が所定のしきい値よりも小さい場合は、均一な画像
中にノイズが存在している場合が多いと考えられ、この
ような場合は周期的な画像パターンの繰り返しであると
は言えない。従って、自己相関データＨ(a)の最大値が
所定のしきい値よりも小さい場合は、注目画素(xc,yc)
についての周期性指標Ｍ(xc,yc)＝０とすることによ
り、周期性は存在しないものと判定するのである。

【００６７】上述したような周期画像領域抽出部１０お
よび周期性指標算出部２０による一連の処理を、処理前
画像内の全ての画素(または、一定間隔ごとの画素でも
よい)を順次注目画素(xc,yc)として行うことにより、処
理前画像内において周期性を有する画像パターンが存在
する画像領域、すなわち周期的な画像パターンの繰り返
しが存在する周期画像領域を全て抽出することができる
とともに、注目画素(xc,yc)についての周期性の度合い
（画像パターンの繰り返しの有無の程度）である周期性
指標Ｍ(xc,yc)を算出することができる。

【００６８】なお、上記処理で随時説明した周期性指標
と周期方向と周期値とを周期性データとする。

【００６９】＜２−２．コントラスト量の算出＞次に、
コントラスト量の算出について説明する。既述したよう
に、処理前画像は差分画像作成部３０にも与えられ、差
分画像作成部３０、加工部４０およびコントラスト量算
出部５０による処理を経て注目画素(xc,yc)についての
コントラスト量Ｃ(xc,yc)が算出される。注目画素(xc,y
c)についてのコントラスト量とは、注目画素(xc,yc)と
その周辺画素との明暗比を示す指標である。

【００７０】図１０は、コントラスト量算出の手順を示
すフローチャートである。図１０に示した各処理のう
ち、ステップＳ３１〜ステップＳ３３の処理は差分画像
作成部３０によって、ステップＳ３４〜ステップＳ３６
の処理は加工部４０によって、ステップＳ３７の処理は
コントラスト量算出部５０によって実行されるものであ
り、以下これらについて順に説明する。

【００７１】まず、差分画像作成部３０が高濃度領域拡
張画像および高濃度領域縮小画像を作成する（ステップ
Ｓ３１，Ｓ３２）。図１１は、高濃度領域の拡張または
縮小について説明する図である。同図に示すように、白
地中に黒地の四角形の図形（斜線を付した部分）が描か
れた処理前画像の高濃度領域を拡張または縮小する場合
を例として説明する。

【００７２】図１１において、白地部分が階調値Ｐ＝”
２５５”の高濃度領域であり、黒の図形部分が階調値Ｐ
＝”０”の低濃度領域である。高濃度領域を拡張すると
きには、この画像に対して３×３の画素行列で構成され
るフィルタＦ１によるフィルタ操作を行う。フィルタＦ
１は、その構成画素（３×３＝９画素）の階調値のうち
の最大値を中央画素の出力値とするフィルタである。そ
して、このフィルタＦ１を、画像に対して順次に走査さ
せることによって高濃度領域の拡張を行う。すなわち、
フィルタＦ１が黒の図形の周辺部分を走査するときに
は、高濃度（高階調値）である白地部分の階調値（Ｐ＝
２５５）が出力され、当該周縁部分が黒から白地に置換
される。このことは、高濃度領域（白地）が拡張される
ことを意味しており、いわゆる太らせ処理が行われてい
ることとなる。

【００７３】図１２は、図１１の画像の高濃度領域が拡
張された高濃度領域拡張画像を示す図である。高濃度領
域（白地）が拡張され、黒の図形部分が処理前画像より
も小さくなっている。

【００７４】一方、高濃度領域を縮小するときにも上記
と同様に、処理前画像に対して３×３の画素行列で構成
されるフィルタＦ２によるフィルタ操作を行う。フィル
タＦ２は、その構成画素（３×３＝９画素）の階調値の
うちの最小値を中央画素の出力値とするフィルタであ
る。従って、上記拡張と同様に、フィルタＦ２を処理前
画像に対して順次に走査させると、黒の図形の周辺部分
において、低濃度（低階調値）である黒の階調値（Ｐ＝
０）が出力され、当該周辺部分が白地から黒に置換され
る。このことは、高濃度領域（白地）が縮小されること
を意味しており、いわゆる細らせ処理が行われているこ
ととなる。

【００７５】図１３は、図１１の画像の高濃度領域が縮
小された高濃度領域縮小画像を示す図である。高濃度領
域（白地）が縮小され、黒の図形部分が処理前画像より
も大きくなっている。

【００７６】次に、差分画像作成部３０が高濃度領域拡
張画像と高濃度領域縮小画像との差分である差分画像を
作成する（ステップＳ３３）。本実施形態における差分
画像とは、高濃度領域拡張画像の画素の階調値から当該
画素に対応する高濃度領域縮小画像の画素の階調値を減
算して得られる画像である。すなわち、以下の数５によ
って得られる画像である。

【００７７】

【数５】

【００７８】数５において、Ｐ_dif(x,y)は差分画像の画
素(x,y)の階調値、Ｐ_max(x,y)は高濃度領域拡張画像の
画素(x,y)の階調値、Ｐ_min(x,y)は高濃度領域縮小画像
の画素(x,y)の階調値である。

【００７９】図１４は、作成された差分画像を示す図で
ある。図１１に示した処理前画像と比較すると明らかな
ように、処理前画像においてコントラストが高い領域、
すなわち、ある画素とその周辺との明暗比が大きい領域
が差分画像においては大きな階調値を有している。この
ことは、差分画像とは、処理前画像からコントラストが
高い領域を抽出した画像であることを意味しており、差
分画像の作成とは高コントラスト領域の抽出処理である
と言える。

【００８０】本実施形態においては、後述のように、高
コントラスト領域にぼかし処理を施すことによってモア
レの発生を抑制している。ある程度面積の大きな高コン
トラスト領域（例えば、エアコンのフロントパネルにつ
いての画像領域）であれば、ぼかし処理が有効なのであ
るが、高コントラストであっても面積の小さな領域（例
えば、エアコンのスイッチについての画像領域）にぼか
し処理を施すと鮮鋭度を喪失するため適当ではない。そ
こで、本実施形態においては、加工部４０によって上記
差分画像を加工し、高コントラストであっても面積の小
さな領域やノイズ部分を除去している（コントラストを
低下させている）。

【００８１】加工部４０による加工は、ステップＳ３４
〜ステップＳ３６の３段階の工程によって行われる。ま
ず、ステップＳ３３にて作成された差分画像について、
加工部４０がバイリニア縮小を行う（ステップＳ３
４）。バイリニア縮小とは、例えば、差分画像を１つの
領域が８×８の画素群で構成される複数の領域に分割
し、複数の領域のそれぞれに含まれる６４の画素の階調
値を平均して１つの画素の階調値として出力する画像縮
小処理である。このようなバイリニア縮小によって、差
分画像は縦横ともに１／８に縮小されるとともに、差分
画像の階調値が平滑化されることとなる。

【００８２】次に、バイリニア縮小によって得られた縮
小画像に対して加工部４０がメディアンフィルタによる
フィルタ操作を行う（ステップＳ３５）。メディアンフ
ィルタは、その構成画素（例えば、３×３＝９画素）の
階調値のうちの中央値（メディアン）を中央画素の出力
値とするフィルタであり、画像中のノイズ部分を除去す
るためのフィルタである。メディアンフィルタを上記縮
小画像に対して順次に走査させると、当該縮小画像中の
ノイズ部分が除去される。縮小画像中においてノイズ部
分となるのは、元の処理前画像中における面積の小さな
高コントラスト領域やノイズ領域である。

【００８３】また、縮小画像に対して３×３のメディア
ンフィルタによるフィルタ操作を行うことは、元の差分
画像に対して２４×２４のメディアンフィルタによるフ
ィルタ操作を行うことと実質的に等価である。フィルタ
操作は、フィルタのサイズが小さいほどＣＰＵ１の負担
が軽く、高速に実行することができる。すなわち、バイ
リニア縮小を行った後に小さなフィルタによるフィルタ
操作を行うことで、大きなフィルタによるフィルタ操作
を行ったのと同様の効果を高い処理効率にて得ることが
できるのである。

【００８４】次に、フィルタ操作後の縮小画像に対して
加工部４０がバイリニア拡大を行い、加工後の差分画像
を得る（ステップＳ３６）。バイリニア拡大とは、フィ
ルタ操作後の縮小画像に含まれる画素の階調値を補間し
つつ、当該縮小画像を元の差分画像と同等の大きさに拡
大する処理である。

【００８５】図１５は、バイリニア拡大を概念的に説明
するための図である。フィルタ操作後の縮小画像におい
て、図１５（ａ）に示すように、階調値Ｐ＝２５５、Ｐ
＝０、Ｐ＝２５５の順に並ぶ画素列が存在していたとす
る。これを縦に８倍に拡大すると、図１５（ｂ）に示す
ような元の差分画像と同等の大きさの画像が得られるの
であり、このときに階調値Ｐ＝２５５の画素と階調値Ｐ
＝０の画素との間に生成された画素列Ｌ１および画素列
Ｌ２については階調値Ｐ＝２５５と階調値Ｐ＝０との間
にて直線近似にて補間（バイリニア補間）した階調値を
付与する。このようにすれば、フィルタ操作後の縮小画
像において隣接する画素の階調値が大きく異なっていた
としても、拡大後の差分画像においては階調値が滑らか
に変化する状態（いわゆる「なじむ」状態）となる。こ
のことは、後述するコントラスト量の急激な変化を抑制
して、ぼかし処理の程度の急激な変化による画質低下の
防止につながるのである。

【００８６】以上のようにして、加工部４０による加工
が実行されるのであり、バイリニア縮小とバイリニア拡
大との組み合わせによって差分画像に対する一種のぼか
し処理を行うとともに、メディアンフィルタによるフィ
ルタ操作を行うことによって、高コントラストであって
も面積の小さな領域やノイズ部分が十分に除去された加
工後の差分画像を取得することができる。

【００８７】なお、ステップＳ３４〜ステップＳ３６の
加工処理は必須の処理ではなく、処理前画像中に高コン
トラストであっても面積の小さな領域等がほとんど存在
しないような場合は、省略可能な処理である。

【００８８】次に、ステップＳ３７に進み、コントラス
ト量算出部５０が差分画像（加工後の差分画像または加
工を行っていない差分画像）から注目画素の階調値を検
出することによって、当該注目画素についてのコントラ
スト量を算出する。ここでの注目画素とは、既述した周
期性指標の算出時の注目画素(xc,yc)と同じである。

【００８９】差分画像は、処理前画像からコントラスト
が高い領域を抽出した画像であり、その階調値が大きい
ということは、処理前画像においてコントラストが高い
ことを意味している。従って、差分画像における注目画
素(xc,yc)の階調値は、そのまま注目画素(xc,yc)とその
周辺との明暗比を示す指標となり、すなわち注目画素(x
c,yc)についてのコントラスト量Ｃ(xc,yc)となるのであ
る。

【００９０】＜２−３．ぼかし量の決定＞以上のように
して、注目画素(xc,yc)についての周期性指標Ｍ(xc,yc)
およびコントラスト量Ｃ(xc,yc)が算出された後、ぼか
し量決定部６０がそれらに基づいてぼかし処理の程度で
あるぼかし量を決定する（図３のステップＳ４）。本実
施形態において、ぼかし処理とは、平滑化処理のことで
あり、注目画素(xc,yc)を含む所定領域に含まれる画素
の階調値の加重平均を注目画素(xc,yc)の階調値として
出力する加重平均処理である。

【００９１】ぼかし処理の具体的な手法については後述
するが、加重平均フィルタ（いわゆる平滑化フィルタ）
を用いたフィルタ操作により行っている。そして、本実
施形態では、平滑化処理に使用する加重平均フィルタを
予め複数用意しておき、それらから加重平均フィルタを
選択することによってぼかし処理の程度であるぼかし量
を決定している。

【００９２】図１６は、ぼかし量の決定手法を説明する
ための図である。本実施形態においては、注目画素(xc,
yc)についての周期性指標Ｍ(xc,yc)とコントラスト量Ｃ
(xc,yc)との積に基づいて加重平均フィルタを選択して
いる。すなわち、周期性指標Ｍとコントラスト量Ｃとの
積をぼかし量を規定するためのぼかし量規定値（Ｃ×
Ｍ）とする。そして、ぼかし量規定値（Ｃ×Ｍ）に基づ
き、図１６に示すようなルックアップテーブル（ＬＵ
Ｔ）を用いて加重平均フィルタのＩＤ番号を決定する。
同図に示すように、ＩＤ番号として６４段階（ＩＤ＝０
〜６３）が設定されており、ぼかし量規定値（Ｃ×Ｍ）
の値が大きくなるほど、決定される加重平均フィルタの
ＩＤ番号も大きくなる。

【００９３】図１７は、加重平均フィルタの例を示す図
である。図１７（ａ）に示す最も大きなＩＤ番号の加重
平均フィルタによれば、フィルタ内の全画素の階調値が
均等に平均化され、平滑化の程度が大きい（ぼかし量が
大きい）といえる。一方、図１７（ｂ）に示す最も小さ
なＩＤ番号の加重平均フィルタによれば、フィルタ内の
中心画素の階調値がそのまま出力されることとなり、こ
れは全く平滑化が行われない（ぼかし量が０）ことを意
味する。これら以外のＩＤ番号の加重平均フィルタは、
そのＩＤ番号の大きさに応じて上記２つの加重平均フィ
ルタによる平滑化の程度の間の平滑化を行うフィルタで
あり、換言すれば、ＩＤ番号の大きな加重平均フィルタ
ほど平滑化の程度が大きくなる。

【００９４】従って、ぼかし量規定値（Ｃ×Ｍ）の値が
大きくなるほど、ルックアップテーブルによって決定さ
れる加重平均フィルタのＩＤ番号が大きくなり、選択さ
れる加重平均フィルタの平滑化の程度が大きく、すなわ
ちぼかし量が大きくなるのである。

【００９５】なお、ぼかし量の決定手法は、上述した手
法に限定されるものではなく、ぼかし量規定値（Ｃ×
Ｍ）の値が大きくなるほど加重平均フィルタの平滑化の
程度が大きくなるような手法であれば良い。

【００９６】＜２−４．シフト量の決定＞次に、シフト
処理の程度であるシフト量の決定について説明する（図
３のステップＳ５）。シフト量の決定は、シフト量生成
部８０が生成したシフト量を基準にして、シフト量決定
部７０が注目画素(xc,yc)についての周期性指標Ｍ(xc,y
c)およびコントラスト量Ｃ(xc,yc)に基づいて決定す
る。

【００９７】まず、シフト量生成部８０が生成するシフ
ト量について説明する。処理前画像の各画素(x,y)のシ
フト量は、図１８に示すように、ｘ方向のシフト量dx
(x,y)と、ｙ方向のシフト量dy(x,y)とにより規定され
る。なお、図１８では格子状の交点部分が各画素位置で
あり、処理前画像の注目画素(xc,yc)に対するｘ方向の
シフト量dx(xc,yc)と、ｙ方向のシフト量dy(xc,yc)とに
より規定されるシフト方向とシフト量とを示している。
このように、シフト量生成部８０は、シフト量とともに
シフト方向（以下、これらを総称して「シフトデータ」
とする）も決定する。このようなシフトデータの決定に
は以下のような方法を採用できる。

【００９８】次の数６に従って、ランダムに決定す
る。

【００９９】

【数６】

【０１００】但し、Ｒ(-1.0〜+1.0)は、-1.0〜+1.0の間
の乱数を発生する関数で、kmは最大シフト量（通常は０
＜km≦１）である。なお、dx(x,y)を決定する際のＲ(-
1.0〜+1.O)とdy(x,y)を決定する際のＲ(-1.0〜+1.0)と
は別個であり、決定されたdx(x,y)の値とdy(x,y)の値と
は必ずしも同じではない。

【０１０１】このようにdx(x,y)とdy(x,y)とをランダム
に決定することにより、シフト方向とシフト量とをラン
ダムに決定することができる。生成されたシフト量は、
-1.0〜+1.0の間の値になる。

【０１０２】次の数７に従って、周期関数を用いて決
定する、

【０１０３】

【数７】

【０１０４】但し、kmは最大シフト量（通常は０＜km≦
１）で、Ｆは周期関数の周波数(通常は、0＜Ｆ≦１)、
Ｒ(O.0〜+1.O)はO.0〜+1.Oの間の乱数を発生する関数、
ＲＲ(x)はｘ座標における周期関数の初期値を規定する
データ、ＲＲ(y)はｙ座標における周期関数の初期値を
規定するデータである。

【０１０５】この周期関数は、決定しようとするシフト
方向と直交する方向に周期性を有する関数であり、dx
(x,y)の決定においてはｘ座標が同じdx(x,y)は全て同じ
周期関数によって決定し、dy(x,y)の決定においてはｙ
座標が同じdy(x,y)は全て同じ周期関数によって決定す
る。周期関数を用いた場合であっても、生成されたシフ
ト量は、-1.0〜+1.0の間の値になる。

【０１０６】なお、周期関数としてはsin関数に限らずc
os関数など他の周期性を有するdx(x,y)、dy(x,y)が決定
できる関数を用いることができる。

【０１０７】固定する。

【０１０８】[dx(x,y),dy(x,y)]を常に、例えば、[+0.
5,+0.5]や[+0.5,-0.5]、[-0.5,+0.5]、[-0.5,-0.5]など
に固定する。この場合、生成されたシフト量は、固定さ
れた[dx(x,y),dy(x,y)]によって規定される値となる。

【０１０９】以上、シフトデータの決定に関して３つの
方法を述べたが、シフト量生成部８０がシフトデータを
決定するに際して上記いずれの方法を採用するかは、既
述した周期性データ、より具体的には周期値Ｔ（図９）
を参照して決定しても良い。例えば、画像パターンが２
画素周期の周期性(周期値Ｔ＝２)を有するときにはの
方法を選択するのが有効である。また、本発明者の実験
により、画像パターンが所定の周期値の場合にの方法
でシフトデータを決定すると良好な結果が得られないこ
とがあったので、例えば、周期値Ｔが２以外で、かつ、
上記所定の周期値以外の場合はの方法を選択し、上記
所定の周期値の場合はの方法を選択することなども考
えられる。

【０１１０】また、の方法における周波数Ｆは固定値
として処理してもよいし、入力装置６からオペレータに
より設定されたデータを用いて処理してもよいし、さら
に、周期性データに基づき決定してもよい。例えば、周
期関数の周期と、画像パターンの周期とが干渉するのを
避けるような周波数Ｆを決定することが好ましい。

【０１１１】また、乱数を発生する関数Ｒ(乱数発生範
囲)による乱数の発生頻度は乱数発生範囲内で均一にし
てもよいし、例えば、0.0付近の乱数を発生し易くした
り、+1.O付近の乱数を発生し易くしたりするなど、乱数
の発生頻度を偏重させるようにしてもよい。この乱数の
発生頻度の設定は、入力装置６からオペレータにより設
定可能に構成してもよい。

【０１１２】また、例えば、画像パターンの周期方向が
ｘ方向と一致していれば、dy(x,y)=0として、dx(x,y)だ
けでシフトデータを決定したり、画像パターンの周期方
向がｙ方向と一致していれば、dx(x,y)=0として、dy(x,
y)だけでシフトデータを決定したりすることにより、画
像パターンの周期方向だけに注目画素の位置がシフトさ
れるようにシフトデータのシフト方向を決定してもよ
い。

【０１１３】以上のようにして、シフト量生成部８０が
シフトデータを決定し、シフト量が生成される。そし
て、生成されるシフト量は、上記いずれの方法によった
としても、−km〜＋kmの間の値になる。

【０１１４】一方、シフト量決定部７０は、後述するシ
フト処理時における実際のシフト量を規定するためのシ
フト量規定値を算出する。シフト量規定値は、上述した
ぼかし量規定値（Ｃ×Ｍ）に基づいてルックアップテー
ブルにより求められた値に周期性指標Ｍを乗じて得られ
る値である。

【０１１５】図１９は、シフト量規定値の算出に用いら
れるルックアップテーブルを示す図である。ぼかし量規
定値（Ｃ×Ｍ）は上述のぼかし量決定に用いたものと同
じであり、注目画素(xc,yc)についての周期性指標Ｍ(x
c,yc)とコントラスト量Ｃ(xc,yc)との積である。図１９
に示すように、ぼかし量規定値（Ｃ×Ｍ）が所定の値よ
りも小さいときは、ルックアップテーブルにより求めら
れる値は1.0である。そして、ぼかし量規定値（Ｃ×
Ｍ）が所定の値よりも大きいときは、ぼかし量規定値
（Ｃ×Ｍ）が大きくなるに従ってルックアップテーブル
により求められる値は小さくなり、ある値以上になると
ルックアップテーブルにより求められる値が0.0にな
る。すなわち、このルックアップテーブルの特性を定性
的に表現すれば、ぼかし量規定値（Ｃ×Ｍ）が大きくな
るに従って、小さな値を出力するものであると言える。

【０１１６】シフト量決定部７０は、上記ルックアップ
テーブルにより求められる値に周期性指標Ｍを乗じてシ
フト量規定値Ｓを得る。シフト量規定値Ｓも注目画素ご
とに算出されるものであり、注目画素(xc,yc)について
シフト量規定値Ｓ(xc,yc)が決定されるのである。な
お、周期性指標Ｍは０以上１以下の値であり、図１９の
ルックアップテーブルにより求められる値も０以上１以
下の値であるため、それらの積であるシフト量規定値Ｓ
も０以上１以下の値となる。

【０１１７】シフト量決定部７０は、さらに、シフト量
生成部８０が生成したシフト量にシフト量規定値Ｓを乗
ずることによって、最終的なシフト量、すなわちシフト
処理時における実際のシフト量を算出する。なお、最終
的なシフト量の算出も注目画素(xc,yc)ごとに行われる
ものである。また、シフト量生成部８０が生成するシフ
ト量は−km以上＋km以下の値であり、シフト量規定値Ｓ
は０以上１以下の値であるため、最終的なシフト量は−
km以上＋kmの値となる。

【０１１８】以上のようにして、注目画素(xc,yc)につ
いてのシフト量が算出され、シフト方向も決定されるの
である。

【０１１９】＜２−５．ぼかし処理およびシフト処理＞
注目画素(xc,yc)についてのぼかし量およびシフト量が
上述の如く算出され、シフト方向が決定された後、その
ぼかし量に従ってぼかし処理部９５が処理前画像のぼか
し処理を行い、そのシフト量およびシフト方向に従って
シフト処理部９０がシフト処理をこの順序で行う（図３
のステップＳ６，Ｓ７）。

【０１２０】まず、ぼかし処理部９５が行うぼかし処理
とは、ぼかし量決定部６０が選択した加重平均フィルタ
（図１７参照）を用いたフィルタ操作による処理であ
る。このフィルタ操作自体は、一般的なフィルタリング
処理であり、ぼかし量決定部６０が選択した加重平均フ
ィルタを処理前画像の注目画素(xc,yc)に対して作用さ
せるものである。具体的には、ぼかし量決定部６０が選
択した図１７の如き加重平均フィルタを構成する各画素
の係数を図２０のように表すとすると、この加重平均フ
ィルタからの出力Ｑｂ(xc,yc)は、次の数８に従って算
出され、この値が注目画素(xc,yc)の新たな階調値とな
る。

【０１２１】

【数８】

【０１２２】なお、Ｐ(xc,yc)が処理前画像の注目画素
(xc,yc)であることは上述の通りである。例えば、図１
７（ａ）に示す加重平均フィルタが選択されたとする
と、注目画素(xc,yc)を中心とする５×５画素の領域内
の各画素の階調値のそれぞれに１／２５を乗じ、これら
を積算した値がフィルタの出力Ｑｂ(xc,yc)であり、注
目画素(xc,yc)の新たな階調値となる。

【０１２３】次に、上記ぼかし処理後にシフト処理部９
０が行うシフト処理は、上記の決定されたシフト方向お
よびシフト量に従って、注目画素(xc,yc)の位置を移動
（シフト）させる処理である。このときに、シフト後の
位置に応じた注目画素(xc,yc)の新たな階調値Ｑ(xc,yc)
は、シフト後の位置の近傍画素の階調値を補間して求め
る。この補間法は、一般的なバイリニア法などを採用す
ることができる。

【０１２４】具体的には、例えば、注目画素(xc,yc)が
図１８に示すようなシフト方向およびシフト量（シフト
量規定値Ｓ＝１とする）に従って移動した場合、ぼかし
処理後の階調値Ｑｂ(xc,yc)、Ｑｂ(xc+1,yc)、Ｑｂ(xc,
yc+1)、Ｑｂ(xc+1,yc+1)に基づき、これら４つ画素位置
（(xc,yc)、(xc+1,yc)、(xc,yc+1)、(xc+1,yc+1)）の間
で階調値が線形的に変化しているものと仮定して、移動
後の注目画素(xc+dx(xc,yc),yc+dy(xc,yc))の階調値を
算出する。より具体的には、ぼかし処理後の階調値Ｑｂ
(xc,yc)、Ｑｂ(xc+1,yc)から階調値Ｑｂ(xc+dx(xc,yc),
yc)を直線近似にて算出し、ぼかし処理後の階調値Ｑｂ
(xc,yc+1)、Ｑｂ(xc+1,yc+1)から階調値Ｑｂ(xc+dx(xc,
yc),yc+1)を直線近似にて算出する。その後、これらの
階調値Ｑｂ(xc+dx(xc,yc),yc)および階調値Ｑｂ(xc+dx
(xc,yc),yc+1)から移動後の注目画素の階調値Ｑｂ(xc+d
x(xc,yc),yc+dy(xc,yc))を直線近似にて算出するのであ
る。

【０１２５】以上のようなぼかし処理およびシフト処理
において、ぼかし量規定値（Ｃ×Ｍ）が大きい場合に
は、平滑化の程度が大きい加重平均フィルタ（図１７
（ａ）参照）が選択されて大きなぼかし量のぼかし処理
が行われる一方、図１９のルックアップテーブルにより
シフト量が０になり、シフト処理が行われないこととな
る。ぼかし量規定値（Ｃ×Ｍ）が大きい場合とは、注目
画素の周辺において画像パターンの繰り返しの有無の程
度が大きく、かつ高コントラストであることを意味して
おり、例えばエアコンのフロントパネルについての画像
等が該当する。

【０１２６】このような画像にシフト処理を施すと画像
中の輪郭部分（高コントラストを発生する部分）が乱れ
て画質が劣化するのであるが、本実施形態のようにすれ
ば、大きなぼかし量のぼかし処理のみが行われてシフト
処理は実質的に行われないため、画質の劣化はほとんど
生じない。なぜなら、高コントラスト部分はＵＳＭ強調
する必要がなく、ぼかし処理をおこなっても画質が劣化
しないためである。そして、本処理後の画像に対してシ
ャープネス処理等を施したとしても、サチレーションが
抑制もしくは解消されるため、先に説明した平均レベル
の変動すなわち、平均階調値が周期的に変動する状態は
生じず、モアレの発生を抑制することができる。すなわ
ち、画像パターンの繰り返しの有無の程度が大きく、か
つ高コントラストの画像であったとしても、その画質を
劣化させることなくモアレの発生を抑制することができ
るのである。

【０１２７】一方、注目画素の周辺において画像パター
ンの繰り返しの有無の程度は大きいが、低コントラスト
である場合、例えば衣服の布地についての画像等の場合
は、コントラスト量Ｃの値が小さくなるため、ぼかし量
規定値（Ｃ×Ｍ）の値も小さくなる。従って、平滑化の
程度が小さい加重平均フィルタ（図１７（ｂ）参照）が
選択されてほとんどぼかし処理が行われない一方、シフ
ト量規定値Ｓの値は大きくなり、大きなシフト処理が行
われる。

【０１２８】画像パターンの繰り返しの有無の程度は大
きいが、低コントラストの画像である場合には、大きな
シフト処理を行っても画質が劣化はほとんどない。なぜ
なら、このようなテクスチャ領域は、ぼかし処理ではテ
クスチャが消滅するなどの問題が発生するが、シフト処
理ではテクスチャは消滅しないからである。しかも「Ｉ
Ｎフェイズ状態」と「ＯＵＴフェイズ状態」との周期性
が崩れ、「ＩＮフェイズ状態」と「ＯＵＴフェイズ状
態」とがランダムに分散される。従って、本処理後の画
像に対してシャープネス処理等を施したとしても、平均
階調値が周期的に変動する状態は生じず、モアレの発生
を抑制することができる。すなわち、画像パターンの繰
り返しの有無の程度が大きく、かつ低コントラストの画
像であったとしても、その画質を劣化させることなくモ
アレの発生を抑制することができるのである。

【０１２９】なお、画像パターンの繰り返しの有無の程
度が小さな画像については、周期性指標Ｍの値が小さく
なるため、そのコントラストの高低の如何に関わらず、
ぼかし量規定値（Ｃ×Ｍ）の値およびシフト量規定値Ｓ
の値ともに小さくなり、ぼかし処理もシフト処理も行わ
れない。画像パターンの繰り返しの有無の程度が小さな
画像についは、そもそもモアレの発生がほとんどないも
のと考えられるため、画質の低下を回避する観点からぼ
かし処理もシフト処理も行わないのが好ましいのであ
る。

【０１３０】以上を集約すると、本実施形態によれば、
画像の内容に応じてぼかし処理およびシフト処理の程度
を変化させることにより、種々の種類の画像について画
質を劣化させることなくモアレの発生を抑制することが
できるのである。

【０１３１】＜第２実施形態＞第１実施形態では、しき
い値の設定等についてはオペレータよって行われるもの
の、コントラスト量Ｃや周期性指標Ｍの算出はＣＰＵ１
によって自動に行われ、それに基づいてぼかし処理やシ
フト処理が行われる。しかし、ぼかし処理やシフト処理
の程度をオペレータの判断によって変更したい場合もあ
る。例えば、自動演算の結果、エアコンのフロントパネ
ル等についての画像にわずかでもシフト処理が行われる
ような場合は、オペレータの判断によって当該部分のシ
フト量を０にできる方が好ましい。

【０１３２】そこで、第２実施形態においては、ぼかし
量を規定するぼかし量規定値（Ｃ×Ｍ）およびシフト量
を規定するシフト量規定値Ｓを変更可能としており、そ
の具体的な手法について以下に説明する。

【０１３３】第２実施形態においては、処理前画像をぼ
かし量規定値（Ｃ×Ｍ）によって表現したぼかし対象画
像およびシフト量規定値Ｓによって表現したシフト対象
画像を表示装置５に表示するようにしている。

【０１３４】すなわち、ぼかし量決定部６０がぼかし量
規定値（Ｃ×Ｍ）を算出した後、それをルックアップテ
ーブル（図１６）に適合させる前に処理前画像記憶部２
ｂに一旦記憶させる。ぼかし量規定値（Ｃ×Ｍ）は処理
前画像の注目画素ごとに算出されるものであるため、処
理前画像をぼかし量規定値（Ｃ×Ｍ）によって表現した
グレー画像（ぼかし対象画像）が処理前画像記憶部２ｂ
内に作成されることとなる。そして、そのぼかし対象画
像が表示装置５に表示される。ぼかし対象画像において
は、ぼかし量規定値（Ｃ×Ｍ）が大きな領域、すなわち
ぼかし量が大きな領域ほど高い階調値にて表示されるこ
ととなる。

【０１３５】一方、シフト量決定部７０がシフト量規定
値Ｓを算出した後、シフト量を乗じる前にシフト量規定
値Ｓを処理前画像記憶部２ｂに一旦記憶させる。シフト
量規定値Ｓも処理前画像の注目画素ごとに算出されるも
のであるため、処理前画像をシフト量規定値Ｓによって
表現したグレー画像（シフト対象画像）が処理前画像記
憶部２ｂ内に作成されることとなる。そして、そのシフ
ト対象画像が表示装置５に表示される。シフト対象画像
においては、シフト量規定値Ｓが大きな領域、すなわち
シフト量が大きな領域ほど高い階調値にて表示されるこ
ととなる。

【０１３６】図２１は、表示装置５に表示されたぼかし
対象画像およびシフト対象画像の一例を示す図である。
図２１（ａ）は処理前画像であり、（ｂ）はぼかし対象
画像、（ｃ）はシフト対象画像を示している。なお、
（ｂ）のぼかし対象画像および（ｃ）のシフト対象画像
は、例えば２５６階調（８ビット）のグレー画像なので
あるが、図２１においては図示の便宜上、処理前画像と
同様に描いている。

【０１３７】処理前画像には、エアコンのフロントパネ
ルについての画像ＩＭ１と衣服の布地についての画像Ｉ
Ｍ２とが含まれている。衣服の布地の画像ＩＭ２につい
てはコントラストが低いため、ぼかし量規定値（Ｃ×
Ｍ）も小さくなり、（ｂ）のぼかし対象画像には表示さ
れない。一方、エアコンのフロントパネルの画像ＩＭ１
はコントラストが高いため、ぼかし量規定値（Ｃ×Ｍ）
も大きくなり、（ｂ）のぼかし対象画像に画像ＩＭ１Ｂ
として表示される。

【０１３８】ここで、オペレータが入力装置６を構成す
るマウスなどによってぼかし対象画像内の点を指定する
と、その部分のぼかし量規定値（Ｃ×Ｍ）が表示装置５
に表示されるように構成されている。これによって、オ
ペレータは所望の領域内のぼかし量規定値（Ｃ×Ｍ）、
すなわちぼかし量の大きさを認識することができる。

【０１３９】オペレータが画像ＩＭ１Ｂ内のぼかし量規
定値（Ｃ×Ｍ）を確認したところ、この値が低く、エア
コンのフロントパネルについての画像ＩＭ１に対してよ
り大きなぼかし処理を施したいと考えたとする。この場
合、オペレータは、ぼかし量規定値（Ｃ×Ｍ）を変更し
たい領域（ここでは、画像ＩＭ１Ｂ）を入力装置６によ
って領域指定するとともに、ぼかし量規定値（Ｃ×Ｍ）
のしきい値を入力装置６から入力する。

【０１４０】ぼかし量決定部６０は、入力装置６によっ
て指定された指定領域内であってそのぼかし量規定値
（Ｃ×Ｍ）が上記しきい値以上である画素についてのぼ
かし量規定値（Ｃ×Ｍ）を修正する。この修正は、処理
プログラムによって予め定められているものであり、例
えばぼかし量規定値（Ｃ×Ｍ）に所定の値を乗じる、ま
たは所定の値を加減するという演算を行う。

【０１４１】一方、（ｃ）のシフト対象画像には、エア
コンのフロントパネルについての画像ＩＭ１および衣服
の布地についての画像ＩＭ２がともにそれぞれ画像ＩＭ
１Ｓおよび画像ＩＭ２Ｓとして表示されている。そし
て、上記と同様に、オペレータが入力装置６を構成する
マウスなどによってシフト対象画像内の点を指定する
と、その部分のシフト量規定値Ｓが表示装置５に表示さ
れるように構成されている。これによって、オペレータ
は所望の領域内のシフト量規定値Ｓ、すなわちシフト量
の大きさを認識することができる。

【０１４２】オペレータが画像ＩＭ１Ｓ内のシフト量規
定値Ｓを確認したところ、この値が高く、エアコンのフ
ロントパネルについての画像ＩＭ１に対してシフト処理
を施したくないと考えたとする。この場合、オペレータ
は、シフト量規定値Ｓを変更したい領域（ここでは、画
像ＩＭ１Ｓ）を入力装置６によって領域指定するととも
に、シフト量規定値Ｓのしきい値を入力装置６から入力
する。

【０１４３】シフト量決定部７０は、入力装置６によっ
て指定された指定領域内であってそのシフト量規定値Ｓ
が上記しきい値以上である画素についてのシフト量規定
値Ｓを修正する。この修正は、上記と同様に、処理プロ
グラムによって予め定められているものであり、例えば
シフト量規定値Ｓに所定の値を乗じる、または所定の値
を加減するという演算を行う。

【０１４４】以上のようにして修正されたぼかし量規定
値（Ｃ×Ｍ）およびシフト量規定値Ｓからぼかし量およ
びシフト量を算出し、そのぼかし量およびシフト量に基
づいてぼかし処理およびシフト処理を行う。この内容に
ついては、上記第１実施形態と同じである。また、ぼか
し量規定値（Ｃ×Ｍ）およびシフト量規定値Ｓが修正で
きる点以外についても上記第１実施形態と同じである。

【０１４５】以上のようにすれば、オペレータの判断に
よってぼかし量規定値（Ｃ×Ｍ）およびシフト量規定値
Ｓを修正することができるため、画像の内容に応じてぼ
かし処理およびシフト処理の程度をより適切に変化させ
ることができ、種々の種類の画像についてより確実に画
質を劣化させることなくモアレの発生を抑制することが
できる。

【０１４６】＜変形例＞以上、本発明の実施の形態につ
いて説明したが、この発明は上記の例に限定されるもの
ではない。例えば、上記の各実施形態においては、処理
前画像中の全ての画素について一連の処理を行うように
していたが、これを一部の領域内の画素についてのみ行
うようにしても良い。具体的には、一連の処理を行うの
に先立って、処理前画像を表示装置５に表示し、オペレ
ータが入力装置６を構成するマウスなどによって処理を
行うべき領域を指定できるようにする。経験のあるオペ
レータであればモアレが発生しそうな領域を予測するこ
とができ、その領域のみを指定することによって、装置
の処理負担が軽減され、全体としての処理効率を向上さ
せることができる。

【０１４７】また、処理前画像に文字（特に、規則性を
有する文字）が含まれている場合には、画像パターンの
繰り返しの有無の程度が大きく、かつ高コントラストで
あるため、大きなぼかし量のぼかし処理が施されること
となる。文字にぼかし処理を施すことは好ましくない
が、オペレータが処理を行うべき領域を指定することに
よって文字部分を当該領域から除くことにより、文字に
ぼかし処理が施されることがなくなる。

【０１４８】また、上記実施形態においては、既述した
ように、画像中のノイズ部分に処理を行うことを防ぐべ
く、自己相関データＨ(a)の最大値について判定するた
めのしきい値を設けることもあり、自己相関データＨ
(a)の最大値が所定のしきい値よりも小さい場合は、注
目画素(xc,yc)についての周期性指標Ｍ(xc,yc)＝０とす
ることにより、周期性は存在しないものと判定してい
る。しかし、画像パターンの繰り返しであるにもかかわ
らず、その画像パターンが極低コントラストである場合
には、自己相関データＨ(a)の最大値が小さくなり、周
期性が存在しないものと判定されることになる。極低コ
ントラストであっても、画像パターンが周期的に繰り返
される以上、モアレが発生する可能性はある。このた
め、周期画像領域の抽出を行う前に、周期画像領域抽出
部１０が処理前画像に対してシャープネス処理を施すよ
うにしても良い。

【０１４９】シャープネス処理としては、いわゆるＵＳ
Ｍ（アンシャープマスキング）等による輪郭強調処理を
適用すれば良い。具体的には、注目画素の信号（主信号
Ｓ）および当該注目画素の近傍領域（注目画素を含んで
も良い）の平滑化された信号（アンシャープ信号Ｕ）を
画像より取り出し、両者の差信号（Ｓ−Ｕ）をもって輪
郭強調の基礎信号（アンシャープマスク信号）としてい
る。そして、通常は輪郭強調の強さを適度なものにすべ
く、アンシャープマスク信号に適当な係数ｋを乗ずる形
で増幅した信号を輪郭強調信号ｋ×（Ｓ−Ｕ）とし、こ
れを主信号Ｓに加算して当該注目画素の階調値とするこ
とにより、極低コントラストの画像パターンを強調（コ
ントラストの増幅）する。

【０１５０】このようにすれば、画像パターンのコント
ラストが大きくなり、自己相関データＨ(a)の最大値が
大きくなって上記のしきい値以上となるため、周期性は
存在するものと判定され、適当なシフト処理またはぼか
し処理が行われることとなる。その結果、極低コントラ
ストの画像であったとしても、画質を劣化させることな
くモアレの発生を抑制することができる。

【０１５１】ところで、シャープネス処理によって画像
中のノイズ部分も強調されることとなるが、ノイズ部分
には周期性が存在しないため、これが周期画像領域とし
て抽出されることはない。

【０１５２】なお、前記した実施例においては、注目画
素についてのコントラスト量を、差分画像から算出する
ように説明したが、例えば次のようにコントラスト量を
算出してもよい。

【０１５３】注目画素の階調値と周辺画素（例えば、左
右、上下方向の隣接画素）の階調値の差分を求め、求め
た差分値の平均値又は合計値に基づいてコントラスト量
を算出することができる。

【０１５４】あるいは、注目画素に対する周辺画素（例
えば、左右、上下方向の隣接画素）間の階調値の差分を
求め、求めた差分値の平均値又は合計値に基づいてコン
トラスト量を算出することができる。

【０１５５】

【発明の効果】以上、説明したように、請求項１の発明
によれば、画像から周期的な画像パターンの繰り返しが
存在する周期画像領域を抽出する周期画像領域抽出手段
と、周期画像領域における注目画素について、当該注目
画素を含む注目領域と当該注目領域以外の周辺領域との
相関特性に基づいて画像パターンの繰り返しの有無の程
度を示す周期性指標を算出する周期性指標算出手段と、
画像における注目画素について、注目画素とその周辺画
素との明暗比を示す指標であるコントラスト量を算出す
るコントラスト量算出手段と、周期性指標およびコント
ラスト量に基づいて、画像における注目画素についての
ぼかし処理の程度であるぼかし量を決定するぼかし量決
定手段と、周期性指標およびコントラスト量に基づい
て、画像における注目画素についてのシフト処理の程度
であるシフト量を決定するシフト量決定手段と、ぼかし
量決定手段により決定されたぼかし量に基づいて、画像
における注目画素についてのぼかし処理を行うぼかし処
理手段と、シフト量決定手段により決定されたシフト量
に基づいて、画像における注目画素についてのシフト処
理を行うシフト処理手段と、を備えているため、画像の
内容に応じてぼかし処理およびシフト処理の程度を変化
させることができ、種々の種類の画像について画質を劣
化させることなくモアレの発生を抑制することができ
る。

【０１５６】また、請求項２の発明によれば、差分画像
作成手段で作成した差分画像からコントラスト量を算出
することができ、請求項１の発明と同様な効果が得られ
る。

【０１５７】また、請求項３の発明によれば、ぼかし量
決定手段が、周期性指標とコントラスト量との積であっ
てぼかし量を規定するためのぼかし量規定値に基づいて
加重平均処理に使用する加重平均フィルタを選択するフ
ィルタ選択手段を含むため、請求項１の発明と同様の効
果を好適に得ることができる。

【０１５８】また、請求項４の発明によれば、周期性指
標算出手段が、注目領域と周辺領域との相関特性を複数
のしきい値を用いて判定することにより周期性指標を算
出するため、請求項１の発明と同様の効果を好適に得る
ことができる。

【０１５９】また、請求項５の発明によれば、差分画像
作成手段が、差分画像内を複数の領域に分割し、複数の
領域のそれぞれに含まれる画素の階調値を平均化して１
つの画素の階調値として出力することにより、差分画像
をバイリニア縮小する縮小手段と、バイリニア縮小によ
って得られた縮小画像に対してメディアンフィルタによ
るフィルタ操作を施すフィルタ手段と、フィルタ操作後
の縮小画像に含まれる画素の階調値を補間しつつ、当該
縮小画像を差分画像と同等の大きさに拡大することによ
り、加工後の差分画像を得る拡大手段と、を含むため、
コントラスト量の算出に際し、高コントラストであって
も面積の小さな領域やノイズ部分を十分に除去すること
ができる。

【０１６０】また、請求項６の発明によれば、ぼかし量
決定手段が、ぼかし対象画像の中の所定領域を指定する
ための第１領域指定手段と、第１領域指定手段によって
指定された第１指定領域内であってそのぼかし量規定値
が第１のしきい値以上である画素についてのぼかし量規
定値を修正する第１修正手段と、を含み、シフト量決定
手段が、シフト対象画像の中の所定領域を指定するため
の第２領域指定手段と、第２領域指定手段によって指定
された第２指定領域内であってそのシフト量規定値が第
２のしきい値以上である画素についてのシフト量規定値
を修正する第２修正手段と、を含むため、画像の内容に
応じてぼかし処理およびシフト処理の程度をより適切に
変化させることができ、種々の種類の画像についてより
確実に画質を劣化させることなくモアレの発生を抑制す
ることができる。

【０１６１】また、請求項７の発明によれば、周期画像
領域抽出手段が、画像に対してシャープネス処理を施し
た後に周期画像領域を抽出するため、極低コントラスト
の画像であったとしても、その画像パターンが強調さ
れ、画質を劣化させることなくモアレの発生を抑制する
ことができる。

【０１６２】また、請求項８の発明によれば、画像から
周期的な画像パターンの繰り返しが存在する周期画像領
域を抽出する手順と、周期画像領域における注目画素に
ついて、当該注目画素を含む注目領域と当該注目領域以
外の周辺領域との相関特性に基づいて画像パターンの繰
り返しの有無の程度を示す周期性指標を算出する手順
と、画像における注目画素について、注目画素とその周
辺画素との明暗比を示す指標であるコントラスト量を算
出する手順と、周期性指標およびコントラスト量に基づ
いて、画像における注目画素についてのぼかし処理の程
度であるぼかし量を決定する手順と、周期性指標および
コントラスト量に基づいて、画像における注目画素につ
いてのシフト処理の程度であるシフト量を決定する手順
と、決定されたぼかし量に基づいて、画像における注目
画素についてのぼかし処理を行う手順と、決定されたシ
フト量に基づいて、画像における注目画素についてのシ
フト処理を行う手順と、を実行させる画像処理プログラ
ムを記録した記録媒体をコンピュータに読み取らせ、実
行させることにより請求項１の発明と同様の効果を効率
よく得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る画像処理装置のハードウェア構成
の一例を示すブロック図である。

【図２】図１の画像処理装置の機能的構成を示す機能ブ
ロック図である。

【図３】図１の画像処理装置における画像処理の処理手
順の概要を示すフローチャートである。

【図４】自己相関データの算出形態の一例を示す図であ
る。

【図５】ｘ方向に沿った自己相関データの算出形態の一
例を示す図である。

【図６】ｙ方向に沿った自己相関データの算出形態の一
例を示す図である。

【図７】処理前画像の各画素の階調値の一例およびそれ
から得られたｘ方向に沿った自己相関データを示す図で
ある。

【図８】周期性が無いｘ方向に沿った自己相関データの
一例を示す図である。

【図９】ｘ方向に沿った周期値およびｙ方向に沿った周
期値と実際の周期方向及び周期値との関係を示す図であ
る。

【図１０】コントラスト量算出の手順を示すフローチャ
ートである。

【図１１】高濃度領域の拡張または縮小について説明す
る図である。

【図１２】図１１の画像の高濃度領域が拡張された高濃
度領域拡張画像を示す図である。

【図１３】図１１の画像の高濃度領域が縮小された高濃
度領域縮小画像を示す図である。

【図１４】作成された差分画像を示す図である。

【図１５】バイリニア拡大を概念的に説明するための図
である。

【図１６】ぼかし量の決定手法を説明するための図であ
る。

【図１７】加重平均フィルタの例を示す図である。

【図１８】シフトデータのシフト方向とシフト量とを示
す図である。

【図１９】シフト量規定値の算出に用いられるルックア
ップテーブルを示す図である。

【図２０】図１７の加重平均フィルタの係数を示す図で
ある。

【図２１】表示装置に表示されたぼかし対象画像および
シフト対象画像の一例を示す図である。

【図２２】従来の問題点を説明するための図であって、
画像パターンと光電素子との位置関係を示す図である。

【図２３】デジタル画像の画像パターンが４画素周期で
ある場合の「ＩＮフェイズ状態」と「ＯＵＴフェイズ状
態」とを示す図である。

【図２４】図２３のデジタル画像にシャープネス処理を
施した場合の計算上の各画素の階調値を示す図である。

【図２５】図２３のデジタル画像にシャープネス処理を
施した場合の各画素の最終的な階調値を示す図である。

【図２６】モアレが発生し得る階調変換処理を実施する
ルックアップテーブルの一例を示す図である。

【図２７】モアレが発生し得る階調変換処理を実施する
ルックアップテーブルの他の例を示す図である。

【符号の説明】

１ ＣＰＵ ５ 表示装置 ６ 入力装置 ７ 画像入力器 ８ 記録媒体 １０ 周期画像領域抽出部 ２０ 周期性指標算出部 ３０ 差分画像作成部 ４０ 加工部 ５０ コントラスト量算出部 ６０ ぼかし量決定部 ７０ シフト量決定部 ８０ 最大シフト量生成部 ９０ シフト処理部 ９５ ぼかし処理部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 CA08 CA12 CA16 CB08 CB12 CB16 CC02 CE02 CE04 CE06 5C077 LL03 LL19 MP01 PP02 PP03 PP05 PP20 PP46 PP47 PP55 PP68 PQ08 PQ18 PQ20 RR14 RR19 SS05

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像に対して処理を施す画像処理装置で
   あって、 画像から周期的な画像パターンの繰り返しが存在する周
   期画像領域を抽出する周期画像領域抽出手段と、 前記周期画像領域における注目画素について、当該注目
   画素を含む注目領域と当該注目領域以外の周辺領域との
   相関特性に基づいて画像パターンの繰り返しの有無の程
   度を示す周期性指標を算出する周期性指標算出手段と、 前記画像における注目画素とその周辺画素との明暗比を
   示す指標であるコントラスト量を算出するコントラスト
   量算出手段と、 前記周期性指標および前記コントラスト量に基づいて、
   前記画像における注目画素についてのぼかし処理の程度
   であるぼかし量を決定するぼかし量決定手段と、 前記周期性指標および前記コントラスト量に基づいて、
   前記画像における注目画素についてのシフト処理の程度
   であるシフト量を決定するシフト量決定手段と、 前記ぼかし量決定手段により決定されたぼかし量に基づ
   いて、前記画像における注目画素についてのぼかし処理
   を行うぼかし処理手段と、 前記シフト量決定手段により決定されたシフト量に基づ
   いて、前記画像における注目画素についてのシフト処理
   を行うシフト処理手段と、を備えることを特徴とする画
   像処理装置。
2. 【請求項２】 請求項１記載の画像処理装置において、 前記画像の高濃度領域を拡張した高濃度領域拡張画像と
   前記画像の高濃度領域を縮小した高濃度領域縮小画像と
   の差分である差分画像を作成する差分画像作成手段を備
   え、前記差分画像から前記コントラスト量を算出するこ
   とを特徴とする画像処理装置。
3. 【請求項３】 請求項１または請求項２記載の画像処理
   装置において、 前記ぼかし処理は、前記注目画素を含む所定領域に含ま
   れる画素の階調値の加重平均を前記注目画素の階調値と
   して出力する加重平均処理であり、 前記ぼかし量決定手段は、前記周期性指標と前記コント
   ラスト量との積であって前記ぼかし量を規定するための
   ぼかし量規定値に基づいて前記加重平均処理に使用する
   加重平均フィルタを選択するフィルタ選択手段を含むこ
   とを特徴とする画像処理装置。
4. 【請求項４】 請求項１ないし請求項３のいずれかに記
   載の画像処理装置において、 前記周期性指標算出手段は、前記注目領域と前記周辺領
   域との前記相関特性を複数のしきい値を用いて判定する
   ことにより前記周期性指標を算出することを特徴とする
   画像処理装置。
5. 【請求項５】 請求項２から請求項４のいずれかに記載
   の画像処理装置において、 前記差分画像作成手段は、 前記差分画像内を複数の領域に分割し、前記複数の領域
   のそれぞれに含まれる画素の階調値を平均化して１つの
   画素の階調値として出力することにより、前記差分画像
   をバイリニア縮小する縮小手段と、 前記バイリニア縮小によって得られた縮小画像に対して
   メディアンフィルタによるフィルタ操作を施すフィルタ
   手段と、 前記フィルタ操作後の縮小画像に含まれる画素の階調値
   を補間しつつ、当該縮小画像を前記差分画像と同等の大
   きさに拡大することにより、加工後の差分画像を得る拡
   大手段と、を含むことを特徴とする画像処理装置。
6. 【請求項６】 請求項３から請求項５のいずれかに記載
   の画像処理装置において、 前記ぼかし量規定値によって表現されたぼかし対象画像
   および前記シフト量を規定するためのシフト量規定値に
   よって表現されたシフト対象画像を表示するための表示
   手段をさらに備え、前記ぼかし量決定手段は、 前記ぼかし対象画像の中の所定領域を指定するための第
   １領域指定手段と、 前記第１領域指定手段によって指定された第１指定領域
   内であってそのぼかし量規定値が第１のしきい値以上で
   ある画素についてのぼかし量規定値を修正する第１修正
   手段と、を含み、前記シフト量決定手段は、 前記シフト対象画像の中の所定領域を指定するための第
   ２領域指定手段と、 前記第２領域指定手段によって指定された第２指定領域
   内であってそのシフト量規定値が第２のしきい値以上で
   ある画素についてのシフト量規定値を修正する第２修正
   手段と、を含むことを特徴とする画像処理装置。
7. 【請求項７】 請求項１から請求項６のいずれかに記載
   の画像処理装置において、 前記周期画像領域抽出手段は、前記画像に対してシャー
   プネス処理を施した後に前記周期画像領域を抽出するこ
   とを特徴とする画像処理装置。
8. 【請求項８】 コンピュータに、 画像から周期的な画像パターンの繰り返しが存在する周
   期画像領域を抽出する手順と、 前記周期画像領域における注目画素について、当該注目
   画素を含む注目領域と当該注目領域以外の周辺領域との
   相関特性に基づいて画像パターンの繰り返しの有無の程
   度を示す周期性指標を算出する手順と、 前記画像における注目画素とその周辺画素との明暗比を
   示す指標であるコントラスト量を算出する手順と、 前記周期性指標および前記コントラスト量に基づいて、
   前記画像における注目画素についてのぼかし処理の程度
   であるぼかし量を決定する手順と、 前記周期性指標および前記コントラスト量に基づいて、
   前記画像における注目画素についてのシフト処理の程度
   であるシフト量を決定する手順と、 決定された前記ぼかし量に基づいて、前記画像における
   注目画素についてのぼかし処理を行う手順と、 決定された前記シフト量に基づいて、前記画像における
   注目画素についてのシフト処理を行う手順と、を実行さ
   せる画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取
   り可能な記録媒体。