JP2001186353A - 画像処理方法および画像処理プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 デジタル画像データに対して、鮮鋭化処理を
行う際に、ノイズの強調や、オーバーシュート・アンダ
ーシュートの発生などの問題が生じない画像処理方法お
よび画像処理プログラムを記録した記録媒体を提供す
る。 【解決手段】 ラプラシアンによる鮮鋭化処理におい
て、原画像からマイナスするラプラシアンの大きさを制
御するパラメータｋと、ノイズの影響を抑制するパラメ
ータθと、オーバーシュート・アンダーシュートを抑制
するパラメータλとをそれぞれ設け、原画像の状態に応
じて、これらのパラメータを変更させる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、デジタル画像デー
タに対して、鮮鋭化処理を行うための画像処理方法に関
するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、写真などの画像を印画紙に焼き付
ける写真焼付装置として、写真画像が記録されたネガフ
ィルムを介して印画紙を露光するアナログプリンタや、
ネガフィルムに記録された画像をスキャナ等で読み取っ
た画像データ、およびデジタルカメラなどによって撮影
された画像データに基づいて印画紙を露光するデジタル
プリンタが種々提案されている。特に、デジタルプリン
タは、画像データに対して色補正や濃度補正等の画像処
理をおこなう画像処理装置と組み合わせて用いること
で、アナログプリンタでは実現できないような色補正や
濃度補正等を行うことができると共に、顧客の要望に応
じた画像を容易にかつ迅速に得ることができるという利
点があり、現在広く用いられている。

【０００３】また、コンパクトカメラや使い捨てカメラ
などの普及によって、一般の人でもカラー写真を撮影す
る機会が多くなっている。最近のカメラには、オートフ
ォーカス機能や自動発光機能などが備えられており、写
真撮影に不慣れな人でも、ある程度のクォリティで写真
撮影を行うことが可能となっている。しかしながら、オ
ートフォーカス機能では、どこにピントが合うことにな
るのかが撮影者にとってわかりづらく、主要な被写体が
フレームの中央にないときなどは、その主要な被写体に
ピントが合っていない状態で撮影が行われてしまうこと
もある。また、自動発光機能によって、逆光撮影時など
においても、ある程度の写真を撮影することが可能とな
っているが、それでも不自然な写真画像となることもあ
る。さらに、撮影時の僅かな手ぶれが原因で、全体がぼ
けた感じの写真画像になることもある。

【０００４】以上のように、撮影された画像には、種々
の原因によってぼけが生じている場合がある。そこで、
上記の画像処理装置において、入力されたデジタル画像
データにぼけが生じている場合には、鮮鋭化処理と呼ば
れる画像処理を行うことがある。鮮鋭化処理とは、ぼけ
による画像の劣化を復元させたり、あるいは目的に応じ
て画像を見やすくするために、画像におけるエッジを強
調する処理のことである。鮮鋭化処理の具体的な方法と
しては、１次微分演算による強調や２次微分演算（ラプ
ラシアン）による強調などがあるが、比較的自然な強調
処理を行うことができることから、ラプラシアンによる
強調が広く用いられている。

【０００５】ラプラシアンによる処理は、原画像の画像
データにおける各画素値から、その画像データの各画素
におけるラプラシアンをマイナスすることによってエッ
ジの強調が行われる。原画像の画像データにおける各画
素値、すなわち原信号をf(i,j)（i,j は座標を表す）、
ラプラシアンによる処理が施された後の各画素値、すな
わち処理済信号をF(i,j)とすると、上記の処理は、次の
式で表される。 F(i,j)=f(i,j)-∇²f(i,j) （１） 以上の処理を図７（ａ）ないし（ｄ）に基づいて説明す
れば次のようになる。図７（ａ）は、横方向に各画素の
位置、縦方向に画素値をとった原信号の概略を示してお
り、同図（ｂ）は、原信号の一次微分、同図（ｃ）は、
原信号のラプラシアン、同図（ｄ）は、上記の（１）式
で求められる、（原信号）−（ラプラシアン）をそれぞ
れ示している。

【０００６】図７（ａ）に示す原信号は、左側で画素値
が低く、右側で画素値が高くなっており、中央付近に境
界領域が存在している。この境界領域での画素値の変化
は、ややなだらかになっており、多少エッジがぼやけて
いる状態となっている。

【０００７】この原信号に対して一次微分を行うと、図
７（ｂ）に示すように、境界領域の中央部分で極大値を
とる分布となる。そして、さらに微分を行うことによっ
てラプラシアンを求めると、図７（ｃ）に示すように、
境界領域の左側に極大値、右側に極小値をとる分布とな
る。このラプラシアンを、原信号からマイナスすると、
原信号において、左側の画素値が低い領域から境界領域
に変化する部分の値は、ラプラシアンにおける左側の極
大値がマイナスされることによって、さらに低くなる。
また、原信号において、境界領域から右側の画素値が高
い領域に変化する部分の値は、ラプラシアンにおける右
側の極小値がマイナスされる（極小値が負の値であるの
で、実質的にプラスされる）ことによって、さらに高く
なる。したがって、図７（ｄ）に示すように、境界領域
の画素値の変化が、原信号に比べて急峻となり、ぼけが
抑制され、エッジが強調されることになる。

【０００８】図７（ａ）ないし（ｄ）において示した処
理を、数式に基づいて説明すれば以下のようになる。上
記の（１）式の右辺は、次のように変形することができ
る。

【０００９】

【数１】

【００１０】なお、上記の（２）式は、説明の便宜上、
注目画素を中心とする３×３のマトリクスを想定した式
となっている。この（２）式において、座標(i,j) にあ
る画素が、画素値変化における傾斜の中央付近、すなわ
ち傾斜の変化がほとんどない領域や、画素値変化がほと
んどない領域にある場合には、∇²f(i,j)=0 であり、F
(i,j)=f(i,j)-∇²f(i,j) からF(i,j)=f(i,j) となり、
画素値の変化はほとんどないことになる。

【００１１】一方、座標(i,j) にある画素が、画素値変
化における傾斜の下部、すなわち、エッジにおける画素
値の低い側にある場合には、座標(i,j) の周囲には、f
(i,j)よりも画素値の大きい画素が多く存在することに
なる。よって、（２）式右辺の第２項以降の、座標(i,
j) の周囲の８つの画素の画素値の総和は、f(i,j)の８
倍よりも大きくなる。したがって、f(i,j)- ∇²f(i,j)<
f(i,j)となり、画素値が若干小さくなる。

【００１２】また、座標(i,j) にある画素が、画素値変
化における傾斜の上部、すなわち、エッジにおける画素
値の高い側にある場合には、座標(i,j) の周囲には、f
(i,j)よりも画素値の小さい画素が多く存在することに
なる。よって、（２）式右辺の第２項以降の、座標(i,
j) の周囲の８つの画素の画素値の総和は、f(i,j)の８
倍よりも小さくなる。したがって、f(i,j)- ∇²f(i,j)>
f(i,j)となり、画素値が若干大きくなる。

【００１３】このように、ラプラシアン演算による画像
処理を行うことによって、画像のエッジにおいて、画素
値が低い側はより低く、画素値が高い側はより高くなる
ような処理が行われるので、エッジが強調されることに
なる。

【００１４】

【発明が解決しようとする課題】上記のように、ラプラ
シアン演算による画像処理を行えば、画像のエッジを強
調することによって、画像のぼけを抑制することが可能
となるが、同時に、ノイズが増幅されるという問題や、
オーバーシュート、アンダーシュートが生じるという問
題も発生することになる。

【００１５】まず、ノイズが増幅されることについて以
下に説明する。図８（ａ）は、ノイズが発生している画
像における、横方向に各画素の位置、縦方向に画素値を
とった原信号を示しており、同図（ｂ）は、上記の
（１）式で求められる、（原信号）−（ラプラシアン）
を示している。図８（ａ）と（ｂ）とを比較すればわか
るように、ラプラシアンによる画像処理を行うことによ
ってノイズが増幅されてしまっている。このことについ
て、具体的な数値を使って以下に説明する。

【００１６】

【表１】

【００１７】表１において、１行目の各数字は、一次元
上に並んだ原信号における各画素値を示しており、画素
値が１００で均一な画像データ中に、画素値が１２５と
なるノイズが１か所含まれている状態を示している。２
行目の各数字は、１行目の原信号に対応するラプラシア
ンを示しており、画素値の変化が無い画素では０である
が、ノイズが生じている画素の両隣の画素で２５、ノイ
ズが生じている画素で−５０となっている。３行目の各
数字は、（原信号）−（ラプラシアン）を示しており、
画素値の変化が無い画素では、原信号と同じ１００とな
っているが、ノイズが生じている画素の両隣の画素で７
５に減少し、ノイズが生じている画素で１７５に増大し
ている。

【００１８】このように、原信号において、画素値が１
２５であったノイズが、ラプラシアンによる画像処理を
行うことによって、画素値で１７５に増大しており、著
しくノイズが増幅されていることがわかる。また、ノイ
ズが生じている画素の両隣の画素の画素値が若干減少し
ているので、ノイズが余計に目立つような状態になって
いる。

【００１９】次に、オーバーシュート、アンダーシュー
トが生じることについて以下に説明する。図９（ａ）
は、エッジが比較的明確となっている画像における、横
方向に各画素の位置、縦方向に画素値をとった原信号を
示しており、同図（ｂ）は、原信号のラプラシアン、同
図（ｃ）は、上記の（１）式で求められる、（原信号）
−（ラプラシアン）をそれぞれ示している。図９（ｃ）
に示すように、エッジが比較的明確となっている画像に
対してラプラシアンによる画像処理を行うと、エッジを
中心にして、画素値が低い側はより低い値に、画素値が
高い側はより高い値に画素値が変換されており、アンダ
ーシュートおよびオーバーシュートが生じていることが
わかる。このことについて、具体的な数値を使って以下
に説明する。

【００２０】

【表２】

【００２１】表２において、１行目の各数字は、一次元
上に並んだ原信号における各画素値を示しており、画素
値が１００の画素領域と、画素値が１５０の画素領域と
が隣接した状態、すなわち、エッジにおいて急激に値が
変化している状態を示している。２行目の各数字は、１
行目の原信号に対応するラプラシアンを示しており、画
素値の変化が無い画素では０であるが、画素値が１５０
の画素に隣接している、画素値が１００の画素では、ラ
プラシアンが５０となっており、画素値が１００の画素
に隣接している、画素値が１５０の画素では、ラプラシ
アンが−５０となっている。３行目の各数字は、（原信
号）−（ラプラシアン）を示しており、画素値の変化が
無い画素では、原画像画素データと同じ画素値となって
いるが、画素値が１５０の画素に隣接している、画素値
が１００の画素では、画素値が５０に減少しており、画
素値が１００の画素に隣接している、画素値が１５０の
画素では、画素値が２００に上昇している。

【００２２】このように、エッジが比較的明確となって
いる画像に対してラプラシアンによる画像処理を行う
と、エッジの近傍でオーバーシュートおよびアンダーシ
ュートが生じていることがわかる。このような処理が行
われると、例えば、暗い背景の中に明るい被写体が写っ
ている写真画像において、被写体の周縁部分が必要以上
に明るくなったり、被写体の周囲の背景に暗い縁が生じ
たりすることになり、不自然な写真画像となってしま
う。

【００２３】本発明は、上記の問題点を解決するために
なされたもので、その目的は、デジタル画像データに対
して、鮮鋭化処理を行う際に、ノイズの強調や、オーバ
ーシュート・アンダーシュートの発生などの問題が生じ
ない画像処理方法および画像処理プログラムを記録した
記録媒体を提供することにある。

【００２４】

【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めに、請求項１記載の画像処理方法は、原画像の画像デ
ータから、原画像の画像データの分布を関数とみなすこ
とによって求められる、各画素における２次微分をマイ
ナスすることによって鮮鋭化処理を行う画像処理方法で
あって、原画像の画像データからマイナスされる２次微
分の大きさを決定する第１のパラメータを変更すること
によって、鮮鋭化処理の度合いを制御することを特徴と
している。

【００２５】上記の方法では、第１のパラメータが、原
画像の画像データからマイナスされる２次微分の大きさ
を決定するものであり、この第１のパラメータが変更可
能となっている。すなわち、原画像に発生しているぼけ
の状態に応じて、第１のパラメータを変更することによ
って、所望とする鮮鋭化の状態となるように画像処理を
行うことができる。

【００２６】請求項２記載の画像処理方法は、請求項１
記載の方法において、入力された画像データから、その
画像データの特徴を表すデータを抽出し、これらのデー
タを所定のアルゴリズムに入力することによって、上記
の第１のパラメータを設定することを特徴としている。

【００２７】上記の方法によれば、第１のパラメータ
を、入力された画像データから、その画像データの特徴
を表すデータを抽出し、これらのデータを所定のアルゴ
リズムに入力することによって設定しているので、多数
の画像を処理しなければならない場合などに、処理時間
およびオペレータに対する負担を軽減することができ
る。

【００２８】請求項３記載の画像処理方法は、原画像の
画像データから、原画像の画像データの分布を関数とみ
なすことによって求められる、各画素における２次微分
をマイナスすることによって鮮鋭化処理を行う画像処理
方法であって、上記２次微分が、注目画素とその近傍に
ある複数の画素との画素値の差分の総和によって得られ
るとともに、上記の各差分には係数が乗じてあり、各係
数が、対応する差分の大きさに応じて変化することを特
徴としている。

【００２９】２次微分は、基本的に、注目画素とその近
傍にある複数の画素との画素値の差分の総和によって得
られるものであるが、上記の方法によれば、上記の各差
分には係数が乗じてあり、各係数が、対応する差分の大
きさに応じて変化するものとなっている。すなわち、例
えば、差分の大きさが大きいほど、対応する係数の大き
さを大きくするように設定すれば、２次微分は、差分の
大きさが小さい近傍画素の影響が小さくなる。したがっ
て、例えば近傍画素にわずかなノイズが発生している場
合などに、このノイズの影響が２次微分に含まれてしま
うことを抑制することが可能となるので、鮮鋭化処理に
よってノイズが強調されてしまうことを抑制することが
可能となる。

【００３０】請求項４記載の画像処理方法は、請求項３
記載の方法において、上記係数が、上記差分の大きさが
第２のパラメータより大きい場合と、上記差分の大きさ
が第２のパラメータより小さい場合とで、異なる値とな
るように設定するとともに、上記第２のパラメータを変
更することによって、鮮鋭化の度合いを制御することを
特徴としている。

【００３１】上記の方法によれば、上記係数が、上記差
分の大きさが第２のパラメータより大きい場合と、上記
差分の大きさが第２のパラメータより小さい場合とで、
異なる値となるように設定されている。ここで、例え
ば、上記係数を、上記差分の大きさが第２のパラメータ
より大きい場合に大きな値となり、上記差分の大きさが
第２のパラメータより小さい場合に小さな値となるよう
に設定しておけば、上記と同様に、例えば近傍画素にわ
ずかなノイズが発生している場合などに、２次微分に、
このノイズの影響が含まれてしまうことを抑制すること
が可能となる。また、原画像の画像状態に応じて、第２
のパラメータを変更することによって、所望とする鮮鋭
化の状態となるように画像処理を行うことができる。

【００３２】請求項５記載の画像処理方法は、請求項４
記載の方法において、入力された画像データから、その
画像データの特徴を表すデータを抽出し、これらのデー
タを所定のアルゴリズムに入力することによって、上記
の第２のパラメータを設定することを特徴としている。

【００３３】上記の方法によれば、第２のパラメータ
を、入力された画像データから、その画像データの特徴
を表すデータを抽出し、これらのデータを所定のアルゴ
リズムに入力することによって設定しているので、多数
の画像を処理しなければならない場合などに、処理時間
およびオペレータに対する負担を軽減することができ
る。

【００３４】請求項６記載の画像処理方法は、原画像の
画像データから、原画像の画像データの分布を関数とみ
なすことによって求められる、各画素における２次微分
をマイナスすることによって鮮鋭化処理を行う画像処理
方法であって、上記２次微分に上限および／または下限
が設けられており、この上限および／または下限を決定
する第３のパラメータを変更することによって、鮮鋭化
の度合いを制御することを特徴としている。

【００３５】上記の方法によれば、２次微分に上限およ
び／または下限が設けられているので、例えば、原画像
において十分にエッジが強調されている領域に対して、
さらに不必要なエッジ強調処理がなされることを防止す
ることができる。これにより、鮮鋭化処理された画像に
おけるオーバーシュート・アンダーシュートの発生の問
題を抑制することができる。また、上記の上限および／
または下限は、第３のパラメータによって変更すること
が可能であるので、原画像の画像の状態に応じて、上限
の値を変更し、所望とする鮮鋭化の状態となるように画
像処理を行うことができる。

【００３６】請求項７記載の画像処理方法は、請求項６
記載の方法において、上記の上限および／または下限
が、上記第３のパラメータを色差微分値で除した値によ
って決定されることを特徴としている。

【００３７】上記の方法によれば、上記の上限および／
または下限が、第３のパラメータを色差微分値で除した
値によって決定されている。色差微分値が大きい領域と
は、エッジが強い領域であり、色差微分値が小さい領域
とは、エッジが弱い領域である。すなわち、エッジが強
い領域では、上限および／または下限の絶対値が小さく
なり、エッジが弱い領域では、上限および／または下限
の絶対値が大きくなることになる。つまり、原画像にお
いて十分にエッジが強調されている領域に対しては、上
限および／または下限の絶対値が小さくなることによっ
て、２次微分が不必要に大きくなることが防止され、必
要以上の鮮鋭化処理が抑制される。また、原画像におい
て、ぼけがある程度発生している領域に対しては、上限
および／または下限の絶対値が大きくなることによっ
て、２次微分は比較的大きくなり、的確に鮮鋭化処理を
行うことができる。

【００３８】請求項８記載の画像処理方法は、請求項６
または７記載の方法において、入力された画像データか
ら、その画像データの特徴を表すデータを抽出し、これ
らのデータを所定のアルゴリズムに入力することによっ
て、上記の第３のパラメータを設定することを特徴とし
ている。

【００３９】上記の方法によれば、第３のパラメータ
を、入力された画像データから、その画像データの特徴
を表すデータを抽出し、これらのデータを所定のアルゴ
リズムに入力することによって設定しているので、多数
の画像を処理しなければならない場合などに、処理時間
およびオペレータに対する負担を軽減することができ
る。

【００４０】請求項９記載の画像処理方法は、請求項１
ないし８のいずれかに記載の方法において、原画像の画
素データに対して、各色成分毎に２次微分による鮮鋭化
処理を行うことを特徴としている。

【００４１】上記の方法によれば、ラプラシアン演算
は、各色成分毎に行われるので、例えば、原画像におい
て、同程度の濃度差ではあるが、色相が変化することに
よってエッジが形成されている場合にも、この領域をエ
ッジとして認識し、エッジの強調処理を行うことが可能
となる。

【００４２】請求項１０記載の画像処理プログラムを記
録した記録媒体は、原画像の画像データから、原画像の
画像データの分布を関数とみなすことによって求められ
る、各画素における２次微分をマイナスすることによっ
て鮮鋭化処理を行う画像処理をコンピュータに実行させ
る画像処理プログラムを記録した記録媒体であって、原
画像の画像データからマイナスされる２次微分の大きさ
を決定する第１のパラメータを変更することによって、
鮮鋭化処理の度合いを制御する処理をコンピュータに実
行させることを特徴としている。

【００４３】上記の記録媒体に記録されたプログラムで
は、第１のパラメータが、原画像の画像データからマイ
ナスされる２次微分の大きさを決定するものであり、こ
の第１のパラメータが変更可能となっている。すなわ
ち、原画像に発生しているぼけの状態に応じて、第１の
パラメータを変更することによって、所望とする鮮鋭化
の状態となるように画像処理を行うことができる。

【００４４】請求項１１記載の画像処理プログラムを記
録した記録媒体は、請求項１０記載の構成において、入
力された画像データから、その画像データの特徴を表す
データを抽出し、これらのデータを所定のアルゴリズム
に入力することによって、上記の第１のパラメータを設
定する処理をコンピュータに実行させることを特徴とし
ている。

【００４５】上記の記録媒体に記録されたプログラムに
よれば、第１のパラメータを、入力された画像データか
ら、その画像データの特徴を表すデータを抽出し、これ
らのデータを所定のアルゴリズムに入力することによっ
て設定しているので、多数の画像を処理しなければなら
ない場合などに、処理時間およびオペレータに対する負
担を軽減することができる。

【００４６】請求項１２記載の画像処理プログラムを記
録した記録媒体は、原画像の画像データから、原画像の
画像データの分布を関数とみなすことによって求められ
る、各画素における２次微分をマイナスすることによっ
て鮮鋭化処理を行う画像処理をコンピュータに実行させ
る画像処理プログラムを記録した記録媒体であって、上
記２次微分が、注目画素とその近傍にある複数の画素と
の画素値の差分の総和によって得られるとともに、上記
の各差分には係数が乗じてあり、各係数が、対応する差
分の大きさに応じて変化する処理をコンピュータに実行
させることを特徴としている。

【００４７】２次微分は、基本的に、注目画素とその近
傍にある複数の画素との画素値の差分の総和によって得
られるものであるが、上記の記録媒体に記録されたプロ
グラムによれば、上記の各差分には係数が乗じてあり、
各係数が、対応する差分の大きさに応じて変化するもの
となっている。すなわち、例えば、差分の大きさが大き
いほど、対応する係数の大きさを大きくするように設定
すれば、２次微分は、差分の大きさが小さい近傍画素の
影響が小さくなる。従って、例えば近傍画素にわずかな
ノイズが発生している場合などに、このノイズの影響が
２次微分に含まれてしまうことを抑制することが可能と
なるので、鮮鋭化処理によってノイズが強調されてしま
うことを抑制することが可能となる。

【００４８】請求項１３記載の画像処理プログラムを記
録した記録媒体は、請求項１２記載の構成において、上
記係数が、上記差分の大きさが第２のパラメータより大
きい場合と、上記差分の大きさが第２のパラメータより
小さい場合とで、異なる値となるように設定するととも
に、上記第２のパラメータを変更することによって、鮮
鋭化の度合いを制御する処理をコンピュータに実行させ
ることを特徴としている。

【００４９】上記の記録媒体に記録されたプログラムに
よれば、上記係数が、上記差分の大きさが第２のパラメ
ータより大きい場合と、上記差分の大きさが第２のパラ
メータより小さい場合とで、異なる値となるように設定
されている。ここで、例えば、上記係数を、上記差分の
大きさが第２のパラメータより大きい場合に大きな値と
なり、上記差分の大きさが第２のパラメータより小さい
場合に小さな値となるように設定しておけば、上記と同
様に、例えば近傍画素にわずかなノイズが発生している
場合などに、２次微分に、このノイズの影響が含まれて
しまうことを抑制することが可能となる。また、原画像
の画像状態に応じて、第２のパラメータを変更すること
によって、所望とする鮮鋭化の状態となるように画像処
理を行うことができる。

【００５０】請求項１４記載の画像処理プログラムを記
録した記録媒体は、請求項１３記載の構成において、入
力された画像データから、その画像データの特徴を表す
データを抽出し、これらのデータを所定のアルゴリズム
に入力することによって、上記の第２のパラメータを設
定する処理をコンピュータに実行させることを特徴とし
ている。

【００５１】上記の記録媒体に記録されたプログラムに
よれば、第２のパラメータを、入力された画像データか
ら、その画像データの特徴を表すデータを抽出し、これ
らのデータを所定のアルゴリズムに入力することによっ
て設定しているので、多数の画像を処理しなければなら
ない場合などに、処理時間およびオペレータに対する負
担を軽減することができる。

【００５２】請求項１５記載の画像処理プログラムを記
録した記録媒体は、原画像の画像データから、原画像の
画像データの分布を関数とみなすことによって求められ
る、各画素における２次微分をマイナスすることによっ
て鮮鋭化処理を行う画像処理をコンピュータに実行させ
る画像処理プログラムを記録した記録媒体であって、上
記２次微分に上限および／または下限が設けられてお
り、この上限および／または下限を決定する第３のパラ
メータを変更することによって、鮮鋭化の度合いを制御
する処理をコンピュータに実行させることを特徴として
いる。

【００５３】上記の記録媒体に記録されたプログラムに
よれば、２次微分に上限および／または下限が設けられ
ているので、例えば、原画像において十分にエッジが強
調されている領域に対して、さらに不必要なエッジ強調
処理がなされることを防止することができる。これによ
り、鮮鋭化処理された画像におけるオーバーシュート・
アンダーシュートの発生の問題を抑制することができ
る。また、上記の上限および／または下限は、第３のパ
ラメータによって変更することが可能であるので、原画
像の画像の状態に応じて、上限および／または下限の値
を変更し、所望とする鮮鋭化の状態となるように画像処
理を行うことができる。

【００５４】請求項１６記載の画像処理プログラムを記
録した記録媒体は、請求項１５記載の構成において、上
記の上限および／または下限が、上記第３のパラメータ
を色差微分値で除した値によって決定される処理をコン
ピュータに実行させることを特徴としている。

【００５５】上記の記録媒体に記録されたプログラムに
よれば、上記の上限および／または下限が、第３のパラ
メータを色差微分値で除した値によって決定されてい
る。色差微分値が大きい領域とは、エッジが強い領域で
あり、色差微分値が小さい領域とは、エッジが弱い領域
である。すなわち、エッジが強い領域では、上限および
／または下限の絶対値が小さくなり、エッジが弱い領域
では、上限および／または下限の絶対値が大きくなるこ
とになる。つまり、原画像において十分にエッジが強調
されている領域に対しては、上限および／または下限の
絶対値が小さくなることによって、２次微分が不必要に
大きくなることが防止され、必要以上の鮮鋭化処理が抑
制される。また、原画像において、ぼけがある程度発生
している領域に対しては、上限および／または下限の絶
対値が大きくなることによって、２次微分は比較的大き
くなり、的確に鮮鋭化処理を行うことができる。

【００５６】請求項１７記載の画像処理プログラムを記
録した記録媒体は、請求項１５または１６記載の構成に
おいて、入力された画像データから、その画像データの
特徴を表すデータを抽出し、これらのデータを所定のア
ルゴリズムに入力することによって、上記の第３のパラ
メータを設定する処理をコンピュータに実行させること
を特徴としている。

【００５７】上記の記録媒体に記録されたプログラムに
よれば、第３のパラメータを、入力された画像データか
ら、その画像データの特徴を表すデータを抽出し、これ
らのデータを所定のアルゴリズムに入力することによっ
て設定しているので、多数の画像を処理しなければなら
ない場合などに、処理時間およびオペレータに対する負
担を軽減することができる。

【００５８】請求項１８記載の画像処理プログラムを記
録した記録媒体は、請求項１０ないし１７のいずれかに
記載の構成において、原画像の画素データに対して、各
色成分毎に２次微分による鮮鋭化処理を行う処理をコン
ピュータに実行させることを特徴としている。

【００５９】上記の記録媒体に記録されたプログラムに
よれば、２次微分は、各色成分毎に行われるので、例え
ば、原画像において、同程度の濃度差ではあるが、色相
が変化することによってエッジが形成されている場合に
も、この領域をエッジとして認識し、エッジの強調処理
を行うことが可能となる。

【００６０】

【発明の実施の形態】本発明の実施の一形態について図
１ないし図６に基づいて説明すれば、以下のとおりであ
る。

【００６１】図２は、本発明の実施の形態に係る画像出
力システムの概略構成を示すブロック図である。該画像
出力システムは、フィルムスキャナ１と、画像処理装置
２と、写真焼付装置３とを備えた構成となっている。

【００６２】フィルムスキャナ１は、例えば、光源から
の光を、写真フィルムであるネガフィルムに照射し、そ
の透過光をＣＣＤ(Charge Coupled Device) 等で受光す
ることにより、ネガフィルムに記録された画像を読み取
るものである。このフィルムスキャナ１は、読み取った
画像データを赤色成分、緑色成分、青色成分ごとに画像
処理装置２に出力する。

【００６３】写真焼付装置３は、画像処理装置２によっ
て処理がなされた画像データに基づいて感光材料である
印画紙を露光することにより、印画紙上に画像を焼き付
けるものである。デジタル画像データに応じた光を印画
紙に照射するヘッドとしては、デジタル画像データに応
じて各画素毎に印画紙への照射光を変調可能な光変調素
子が用いられる。この光変調素子としては、例えばＰＬ
ＺＴ露光ヘッド、ＤＭＤ（デジタル・マイクロミラー・
デバイス）、ＬＣＤ（液晶表示装置）、ＬＥＤ(Light E
mitting Diode)パネル、レーザー、ＦＯＣＲＴ(Fiber O
ptic Cathode Ray Tube)、ＣＲＴ(Cathode Ray Tube)等
が挙げられる。

【００６４】なお、写真焼付装置３は、ネガフィルムの
スキャニングと印画紙の露光とを両方行うことができる
オートプリンタとして構成してもよい。この場合、写真
処理装置を、画像の読み取りから焼付けまでを行うオー
トプリンタと、ＰＣ(Personal Computer) などによって
構成される画像処理装置２とを接続した構成とすること
により、システムの簡素化を図ることができる。

【００６５】画像処理装置２は、フィルムスキャナ１か
ら送られた画像データに対して、鮮鋭化処理を行い、鮮
鋭化が行われた画像データを写真焼付装置３に供給する
ものである。該画像処理装置２は、画像処理演算部４
と、表色系変換部５と、色差微分演算部６と、パラメー
タ決定部７とを備えている。

【００６６】画像処理演算部４は、フィルムスキャナ１
から送られた画像データに対して、後述するようなラプ
ラシアンによる鮮鋭化処理を行うブロックである。表色
系変換部５は、フィルムスキャナ１から送られた画像デ
ータ、および、画像処理演算部４によって処理が行われ
た画像データに対して、後述するような表色系の変換処
理を行うブロックである。色差微分演算部６は、表色系
変換部５によって表色系が変換された画像データにおい
て、各画素に対する色差微分値の演算を行うブロックで
ある。パラメータ決定部７は、画像処理演算部４におけ
る演算において用いられるパラメータを決定するブロッ
クである。

【００６７】次に、上記画像処理装置２における鮮鋭化
処理の方法について、以下に詳しく説明する。本実施形
態においては、鮮鋭化処理として、以下のような方法に
よるラプラシアンによる処理を行っている。

【００６８】原画像の各画素におけるＲ，Ｇ，Ｂそれぞ
れの画素値をｆ_R (i,j) 、ｆ_G (i,j) 、ｆ_B (i,j) （i,
j は座標を表す）、ラプラシアンによる処理が施された
後の各画素値をｇ_R (i,j) 、ｇ_G (i,j) 、ｇ_B (i,j) と
すると、本実施形態におけるラプラシアンによる処理
は、次の式で表される。 ｇ_R (i,j) ＝ｆ_R (i,j) −ｋ∇' ² ｆ_R (i,j) （３） ｇ_G (i,j) ＝ｆ_G (i,j) −ｋ∇' ² ｆ_G (i,j) （４） ｇ_B (i,j) ＝ｆ_B (i,j) −ｋ∇' ² ｆ_B (i,j) （５） 上式において、∇' ² ｆ(i,j) で示される演算は、本発
明において新たに定義したラプラシアンを示している。
これの詳細については、後述する。

【００６９】上記の（３）〜（５）式のように、本実施
形態におけるラプラシアンによる処理は、原信号におけ
るＲ，Ｇ，Ｂそれぞれの画素値に対して行っていること
を特徴としている。これに対して、例えば従来では、原
信号がカラー情報で得られている場合でも、各画素の画
素値をグレー階調に変換し、明度のみに基づいてラプラ
シアンによる処理を行っていた。この場合には、明度が
ほぼ同じ程度でありながら、色相が変化していることに
よってエッジが形成されている部分に対しては、エッジ
の強調を行うことができなかった。一方、本実施形態に
おけるラプラシアンによる処理では、上記のように、原
画像データにおけるＲ，Ｇ，Ｂそれぞれの画素値に対し
てラプラシアンによる処理を行っているので、各色成分
において画素値が変化している部分に対して強調処理を
行うことができる。したがって、明度の変化は勿論、色
相の変化に対してもエッジの強調を行うことが可能とな
っている。

【００７０】また、上記の（３）〜（５）式において、
ｋは、エッジ強調の度合いを制御するためのパラメータ
である。ｋ＝１とした場合には、従来のラプラシアンに
よる処理と同様の演算をＲ，Ｇ，Ｂそれぞれの画素値に
対して行っていることになる。ｋ＜１とすれば、エッジ
の強調の度合いを弱めることになり、ｋ＞１とすれば、
エッジの強調の度合いを強めることになる。このよう
に、ｋの値を変化させることによって、エッジの強調の
度合いを変化させることが可能となっている。

【００７１】なお、上記の（３）〜（５）式において、
ラプラシアンに対する係数は全て同じｋとなっている
が、各式でそれぞれ異なる係数を用いても構わない。し
かしながら、各式でそれぞれ異なる係数を用いる場合に
は、各色成分に対するラプラシアン演算による補正の強
さが変わってしまうので、補正の対象となる画素の色相
が著しく変化してしまう可能性がある。

【００７２】次に、上記の∇' ² ｆ_K (i,j) で示される
ラプラシアンについて説明する。上記の∇' ² ｆ_K (i,
j) は、次の式で定義される。

【００７３】

【数２】

【００７４】上記の（６）式において、∇''² ｆ_K (i,
j) で示される演算は、本発明においてさらに新たに定
義したラプラシアンを示している。これの詳細について
は、後述する。また、上式において、ΔＣ(i,j) は、色
差微分値を示している。この色差微分値についても後述
する。

【００７５】前記したように、原画像において、もとも
とエッジ部分が比較的明確となっている領域に対してラ
プラシアンによる処理を行うと、オーバーシュートおよ
びアンダーシュートが生じてしまい、不自然な画像とな
ってしまう。これは、濃度差が大きい領域では、ラプラ
シアンの絶対値も大きくなり、エッジを強調することに
よる濃度変化量が大きくなることによるものである。

【００７６】このようなオーバーシュートおよびアンダ
ーシュートを抑えるために、ラプラシアンの絶対値の上
限を設けることが考えられるが、この上限を一定値に設
定した場合には、画像中にぼけている領域とぼけていな
い領域とがある場合、あるいはぼけの程度が異なる領域
がある場合などに不都合が生じる。これは、次のような
理由によるものである。すなわち、ラプラシアンの絶対
値は、エッジが強いほど大きい傾向にあるので、エッジ
の強いところほど縁が生じやすい。それを抑えるために
は、ラプラシアンの絶対値の上限を、画像中でエッジが
一番強い領域にあわせる必要が生じる。すると、ぼけの
程度が大きい領域に対する鮮鋭化の度合いが弱くなって
しまうことになる。

【００７７】そこで、上記の（６）（７）式のように
∇' ² ｆ_K (i,j) を設定することによって、ラプラシア
ンの絶対値の上限を、エッジが強いところでは小さく、
エッジが弱いところでは大きく設定することが可能とな
る。

【００７８】（６）式において、色差微分値ΔＣ(i,j)
が大きい、すなわち、画素値の変化量が大きい領域であ
るほど、ラプラシアンの絶対値の上限が小さくなること
になり、これは、エッジが強いところではラプラシアン
の絶対値の上限を小さくしていることに相当している。
また、色差微分値ΔＣ(i,j) が小さい、すなわち、画素
値の変化量が小さい領域であるほど、ラプラシアンの絶
対値の上限が大きくなることになり、これは、エッジが
弱いところではラプラシアンの絶対値の上限を大きくし
ていることに相当している。

【００７９】また、（６）式において、λの値を大きく
すると、ラプラシアンの絶対値の上限が大きくなること
になり、オーバーシュートおよびアンダーシュートの抑
制効果が小さくなる。また、λの値を小さくすると、ラ
プラシアンの絶対値の上限が小さくなることになり、オ
ーバーシュートおよびアンダーシュートの抑制効果が大
きくなる。すなわち、λは、オーバーシュートおよびア
ンダーシュートの抑制効果を制御するパラメータとなっ
ている。

【００８０】なお、上記の（６）（７）式は、ラプラシ
アンの絶対値の上限を設定するとともに、この上限を、
エッジが強いところでは小さく、エッジが弱いところで
は大きく設定することを可能とする演算の一例であり、
同様の機能を有する演算であれば、どのような演算式を
用いても構わない。また、（６）（７）式による演算で
は、ラプラシアンに上限および／または下限を設けてお
り、リミッター的な効果を奏する演算となっているが、
例えば、ラプラシアンの絶対値にしきい値を設け、この
しきい値を越えた分は、ある割合で圧縮した値とするよ
うな、コンプレッサー的な効果を奏する演算式を設定す
ることも可能である。

【００８１】次に、上記の（６）式で用いた、∇''² ｆ
_K (i,j) で示されるラプラシアンについて説明する。上
記の∇''² ｆ_K (i,j) は、次の式で定義される。

【００８２】

【数３】

【００８３】前記したように、原画像において、ノイズ
が発生している領域に対してラプラシアンによる処理を
行うと、このノイズを増幅させてしまい、画質を劣化さ
せてしまうことになる。このようなノイズの増幅を抑制
するために、上記の（８）（９）式のようにラプラシア
ンを定義し、隣接する画素との濃度差が定数θ以下のと
きには、その画素に対するラプラシアンに、その隣接す
る画素の影響を含ませないようにしている。すなわち、
ノイズは、周辺の画素に対して、その濃度差が比較的小
さいものである、と判断していることになる。

【００８４】（８）（９）式において、θの値を大きく
すると、ノイズの増幅を抑制する効果が大きくなるが、
ラプラシアンによる処理の強調効果が弱くなる。また、
θの値を小さくすると、ノイズの増幅を抑制する効果が
小さくなるが、ラプラシアンによる処理の強調効果が強
くなる。すなわち、θは、ノイズの増幅の抑制効果を制
御するパラメータとなっている。

【００８５】なお、上記の（８）（９）式は、ノイズの
増幅の抑制を可能とする演算の一例であり、同様の機能
を有する演算であれば、どのような演算式を用いても構
わない。例えば、（９）式においては、δ
_i,j ^(1,0) は、１か０かどちらかの値をとることになっ
ているが、｜ｆ(i+1,j) −ｆ(i,j) ｜の大きさに応じて
変化する関数値であってもよい。

【００８６】ここで、上記の色差微分値ΔＣ(i,j) につ
いて詳しく説明する。まず、Ｌ^* ａ ^* ｂ^* 表色系と色差
について説明する。

【００８７】２つの知覚色の間で知覚される色の差異を
色差という。知覚色空間で、色差の均等性を意図する空
間を均等色空間と呼ばれる。均等色空間として規定され
ているものには、ＣＩＥ（国際照明委員会：Commission
International de l'Eclairage ）１９６４Ｕ^* Ｖ^* Ｗ
^* 色空間、ＣＩＥ１９７６Ｌ^* ｕ^* ｖ^* 色空間ＣＩＥ１
９７６Ｌ^* ａ^* ｂ^* 色空間などが挙げられるが、ここで
は、Ｌ^* ａ^* ｂ^* 色空間を用いる。画像データのＲＧＢ
色空間からＬ^* ａ^* ｂ^* 色空間への変換は、以下の式に
よって行う。

【００８８】まず、以下の式を用いて、ＲＧＢ表色系を
ＣＩＥＸＹＺ表色系に変換する。

【００８９】

【数４】

【００９０】次に、（Ｘ_C ，Ｙ，Ｚ_C ）データに変換す
る。

【００９１】

【数５】

【００９２】ここに、式（１１）の係数は、式（１０）
のＸ，ＺをＲ＝Ｇ＝Ｂ＝１について規格化するために導
入したものである。この（Ｘ_C ，Ｙ，Ｚ_C ）データに対
し、明度指数Ｌおよび知覚色度指数（ａ，ｂ）は次の式
で求められる。

【００９３】

【数６】

【００９４】したがって、

【００９５】

【数７】

【００９６】となる。ここにおいて問題となることは、
式（１４）の第１式で、Ｙ＝１とすれば、Ｌ＝92.0とな
る。Ｌ^* がMunsell バリューの１０倍になることを意図
して作成されたものであるから、Ｙ＝１のとき、Ｌ＝10
0.0 が望ましい。そこで、式（１４）のそれぞれの式に
100.0/92.0＝1.087 を掛けると次のようになる。ただ
し、Ｌ→Ｌ^* 、ａ→ａ^* 、ｂ→ｂ^* と記号を換えるとと
もに、係数を簡単にしている。

【００９７】

【数８】

【００９８】この式（１５）によって、Ｌ^* ａ^* ｂ^* 色
空間が定義される。そして、Ｌ^* ａ ^* ｂ^* 色空間におけ
る２つの知覚色を代表する２点間の直線距離、すなわ
ち、色差ΔＥは、次の式で求められる。 ΔＥ＝［（ΔＬ^* ）² ＋（Δａ^* ）² ＋（Δｂ^* ）² ］^1/2 （１６） そして、各画素点(i,j) に対し、そのすべての隣接点と
の色差ΔＥの中で最大のものを、その画素点における色
差微分値ΔＣ(i,j) とする。このように定義すると、カ
ラー画像中の境界線領域ではΔＣ(i,j) の値が大きくな
り、その他の領域ではΔＣ(i,j) の値が小さくなる。

【００９９】ここで、上記の定義に基づいて、実際のカ
ラー画像データに対して色差微分を行ってみると、画像
の中の暗い領域で、境界線領域でない領域に大きな色差
微分値が現れることがわかった。これは、暗い領域、す
なわち、（Ｘ_C ，Ｙ，Ｚ_C ）のデータ値が小さい値の領
域では、上記の（１３）式で与えられるＶ（ｘ）が、ｘ
の値の小さい範囲で大きな傾斜をもつため、わずかの
（Ｘ_C ，Ｙ，Ｚ_C ）のデータ値の差が、（Ｌ^* ，ａ^* ，
ｂ^* ）のデータ値の差にすると大きくなることに起因す
ると考えられる。

【０１００】したがって、本実施形態においては、Ｌ^*
ａ^* ｂ^* 表色系を以下のように修正している。まず、Ｖ
（ｘ）について、ｘの値が小さい範囲でも傾斜が大きく
ならないように、次の式に示すように、傾斜の大きさが
一定となるように新たに定義する。 Ｖ（ｘ）＝１０ｘ （１７） このようにＶ（ｘ）を定義した場合、Ｌ^* ，ａ^* ，ｂ^*
はそれぞれ次の式のように表される。

【０１０１】

【数９】

【０１０２】以上のようにＬ^* ａ^* ｂ^* 表色系を修正し
て、上記と同様に実際のカラー画像データに対して色差
微分を行ってみると、画像の中の暗い領域で、境界線領
域でない領域に大きな色差微分値が現れることがなくな
った。しかしながら、画像の中の明るい領域で、境界線
領域でない領域に大きな色差微分値が現れることがわか
った。これは、ｘの値が小さい範囲ではＶ（ｘ）の傾斜
が修正前よりも小さくなり、ｘの値が大きい範囲ではＶ
（ｘ）の傾斜が修正前よりも大きくなったためである。

【０１０３】そこで、修正前および修正後のＬ^* ａ^* ｂ
^* 表色系の特性を双方とも生かすように、さらに次のよ
うに修正する。すなわち、ｘの値が大きい範囲では修正
前のＶ（ｘ）を、ｘの値が小さい範囲では修正後のＶ
（ｘ）を用いる。その区切りのｘの値は、修正前のＶ
（ｘ）＝11.6ｘ^1/3 −1.6 （（１３）式）において、傾
斜の大きさが１０になる点、すなわち、ｘ＝0.2404とす
る。式で表すと、次のようになる。

【０１０４】

【数１０】

【０１０５】なお、本実施形態においては、Ｌ^* ａ^* ｂ
^* 表色系は色差の計算のみに用いており、色差は（ΔＬ
^* ，Δａ^* ，Δｂ^* ）のデータ値のみで決まるので、
（Ｌ^*，ａ^* ，ｂ^* ）のデータ値そのものは重要ではな
い。したがって、ΔＶ（ｘ）、すなわちＶ（ｘ）の傾斜
の大きさだけが重要であり、Ｖ（ｘ）そのものの値は関
係しない。よって、上記の（１９）式では、Ｖ（ｘ）が
ｘ＝0.2404で連続的につながるように、ｘ≧0.2404の範
囲で、Ｖ（ｘ）に-3.209のバイアスを加えてある。

【０１０６】そして、（１９）式で求められるＶ（ｘ）
に対して、次式を適用することによって、さらにＬ^* ａ
^* ｂ^* 表色系を修正する。

【０１０７】

【数１１】

【０１０８】この式（２０）によって定義された修正Ｌ
^* ａ^* ｂ^* 色空間において、上記の式（１６）に基づい
て色差ΔＥを算出し、各画素点(i,j) に対し、そのすべ
ての隣接点との色差ΔＥの中で最大のものを、その画素
点における色差微分値ΔＣ(i,j) とする。そして、この
ようにして求められた色差微分値ΔＣ(i,j) を用いて、
上記の（６）式の演算を行うことになる。

【０１０９】ここで、上記の色差微分値の演算の流れに
ついて、図３のフローチャートに基づいて説明する。

【０１１０】まず、入力された画像データの中から注目
画素を設定する（ステップ１、以降、Ｓ１と称する）。
次に、ＲＧＢ表色系によって入力された注目画素のデー
タを、ＸＹＺ表色系のデータに変換する（Ｓ２）。そし
て、式（１９）によって場合分けされた式に基づいて、
式（２０）によって、ＸＹＺ表色系のデータを、修正さ
れたＬ^* ａ^* ｂ^* 表色系に変換する（Ｓ３）。

【０１１１】次に、修正されたＬ^* ａ^* ｂ^* 表色系に変
換された画素データに基づいて、注目画素と、その近傍
の８画素との色差を計算する（Ｓ４）。そして、これら
の色差の中から、最大の値をとるものを、色差微分値と
して記憶する（Ｓ５）。

【０１１２】そして、Ｓ６において、全画素について色
差微分値の計算が終了したか否かが確認され、終了して
いない場合はＳ１に戻って上記の処理を繰り返す。

【０１１３】なお、上記のように求められた色差微分値
を用いて、入力された画像における境界線を抽出するこ
とも可能である。例えば、全ての画素における色差微分
値において、その値が大きい方から１５％にあたる画素
を１とし、その他の画素を０とおくことにする。そし
て、画像データにおいて、０の画素と１の画素との分布
状態をプロットし、１の画素によって占められる領域の
中心近傍を線で結ぶことによって、境界線を抽出するこ
とができる。また、上記では、色差微分値を０と１との
２値化を行って境界線を抽出する例を挙げたが、２値化
以上、すなわち、ｎ値化（ｎ＝３，４，…）することに
よって、境界線を抽出することも可能である。

【０１１４】次に、上記のような、本実施形態における
ラプラシアン演算による鮮鋭化処理の流れについて、図
１のフローチャートに基づいて説明する。

【０１１５】まず、原画像の画像データにおいて、注目
画素を設定する（Ｓ１１）。そして、注目画素と注目画
素近傍の８画素との画素値の差分を各色成分において求
める（Ｓ１２）。この差分に基づいて、上記（９）式に
よって、上記（８）式の各項の係数を決定し、∇''² ｆ
_K (i,j) を求める（Ｓ１３）。

【０１１６】次に、∇''² ｆ_K (i,j) の正負を上記
（７）式で判断するとともに、∇''² ｆ _K (i,j) の絶対
値と、λ／ΔＣ(i,j) との大小を比較し、上記（６）式
によって、∇' ² ｆ_K (i,j) を求める（Ｓ１４）。そし
て、この∇' ² ｆ_K (i,j) に基づいて、上記（３）〜
（５）式によって、鮮鋭化処理画素データを生成する
（Ｓ１５）。

【０１１７】そして、Ｓ１６において、全画素について
鮮鋭化処理が終了したか否かが確認され、終了していな
い場合はＳ１１に戻って上記の処理を繰り返す。

【０１１８】以上のように、本実施形態におけるラプラ
シアン演算による鮮鋭化処理は、（３）〜（５）式で用
いられる、エッジ強調の度合いを制御するためのパラメ
ータｋ、（６）（７）式で用いられる、オーバーシュー
トおよびアンダーシュートの抑制効果を制御するパラメ
ータλ、および、（８）（９）式で用いられる、ノイズ
の増幅の抑制効果を制御するパラメータθをそれぞれ変
化させることによって、鮮鋭化処理の度合いを変化させ
ることが可能となっている。したがって、画像の用途お
よび目的に応じて、鮮鋭化の作用程度を変化させること
ができる。

【０１１９】例えば、一般にスナップ写真として撮影さ
れた写真画像において、ピントが合うべきである領域に
ぼけが生じている場合、従来の鮮鋭化処理では、ノイズ
の増幅、オーバーシュート・アンダーシュートの発生、
ピントが合う必要のない領域に対する鮮鋭化、などの問
題が生じていた。これに対して、本実施形態における鮮
鋭化処理ならば、上記の３つのパラメータを適宜変更す
ることによって、既にピントが合っている領域、およ
び、ピントを合わせる必要がない領域に対しては、鮮鋭
化する度合いを弱くし、ぼけが生じていて、かつ、ピン
トを合わせたい領域に対して、適度な鮮鋭化処理を行う
ことが可能となる。

【０１２０】なお、上記の３つのパラメータのそれぞれ
の値を設定する方法としては、鮮鋭化処理を行っている
画像をディスプレイなどに表示しながら、オペレータが
手動で各パラメータを変化させ、鮮鋭化の程度を確認し
ながら各パラメータを決定する方法が考えられる。この
方法の場合、オペレータが鮮鋭化された画像の状態を確
認しながらパラメータを決定しているので、鮮鋭化の程
度を、オペレータが最適と思う状態に設定することが可
能となる。しかしながら、多数の画像を処理しなければ
ならない場合には、処理時間およびオペレータに対する
負担の増大の問題が生じる。

【０１２１】そこで、上記の３つのパラメータを自動的
に設定する方法が考えられる。例えば、入力された画像
データから、その画像データの特徴を表すデータを何種
類か抽出し、これらのデータを所定のアルゴリズムに入
力することによって、上記の３つのパラメータを設定す
る方法が考えられる。上記のアルゴリズムとしては、例
えばニューラルネットワークや遺伝アルゴリズムなどに
よるものや、その他の最適解探索アルゴリズムなどを適
用することが可能である。

【０１２２】なお、実際に本実施形態における鮮鋭化処
理を行うと、上記の３つのパラメータのうち、パラメー
タλおよびパラメータθは、鮮鋭化処理に適当な値の範
囲が、パラメータｋに比べると大きいわりには、その変
化に伴う鮮鋭化処理の度合いの変化は、比較的小さいも
のとなっている。そこで、パラメータλおよびパラメー
タθを適当な値に設定しておき、パラメータｋを、入力
された画像データに応じて自動的に設定する方法でも、
十分に鮮鋭化処理の状態の制御を行うことができる。以
下に、このパラメータｋのみを自動設定するパラメータ
設定方法について説明する。

【０１２３】ここで、まず、パラメータｋの値と、上記
の色差微分値の平均値（色差微分平均値）との関係につ
いて説明する。

【０１２４】計４０枚のサンプル画像に対して、パラメ
ータｋの値を、ｋ＝0.200 ，0.400，0.600 と変化さ
せ、色差微分平均値の変化を調べてみる。図５は、横軸
が原画像の色差微分平均値、縦軸が各ｋの値に対して鮮
鋭化処理を行った画像の色差微分平均値を示すグラフで
ある。このように、色差微分平均値の変化は、各ｋの値
に対して、ほぼ原点を通る一直線上に並んでいることが
わかる。すなわち、各ｋの値に対して、処理後の画像の
色差微分平均値が、原画像の色差微分平均値に比例して
変化するということになる。ここで、その比例定数を次
のように求めてみる。

【０１２５】４０枚のサンプル画像に対して画像番号１
〜４０を割り当て、画像番号ｉ（ｉ＝１，２，…，４
０）の画像に対し、原画像の色差微分平均値をΔＣ₀ ⁱ
ｍ、パラメータｋに対して鮮鋭化処理を行った画像の色
差微分平均値をΔＣ_k ⁱ ｍとする。

【０１２６】パラメータｋで鮮鋭化処理した画像の色差
微分平均値が、原画像の色差微分平均値に比例定数ａ_k
で比例するとした場合、その誤差ε_i 、および誤差ε_i
の二乗和Ｓは、次の式で表される。

【０１２７】

【数１２】

【０１２８】比例定数ａ_k を求めるには、上記の誤差ε
_i の二乗和Ｓを最小とするようなａ _k を求めればよい。
Ｓを最小にするａ_k は、以下に示す（２３）式のよう
に、Ｓの一次微分を０とおいた方程式を解くことによっ
て、（２４）式のように求められる。

【０１２９】

【数１３】

【０１３０】（２４）式にしたがって、ｋ＝0.200 ，0.
400 ，0.600 のときの比例定数を求めると、次のように
なった。

【０１３１】

【数１４】

【０１３２】この結果から、比例定数ａ_k は、ｋの値が
大きくなるにつれて増加しているが、その増加の割合は
減少していることがわかる。すなわち、ｋの値を大きく
していくと、色差微分平均値は増加していくが、その増
加の割合は減少していくと考えられる。

【０１３３】図６は、横軸にｋの値、縦軸に各ｋの値に
おける比例定数ａ_k をとったグラフを示している。図６
に示すように、ｋの値が比較的小さい範囲では、ｋの値
の増加に比例して比例定数ａ_k が増加しているが、ｋの
値が大きくなるにつれて、比例定数ａ_k の増加の割合が
小さくなっている。すなわち、比例定数ａ_k の増加が飽
和するｋの値が存在することになる。

【０１３４】ここで、ｋの値が比較的小さい範囲におけ
る比例関係に基づいて求められる直線を理想直線と定義
する。この場合、ｋの値が大きくなると、実際の比例定
数ａ _k は、理想直線からずれていくことになる。この理
想直線からのずれに着目して、飽和状態となるｋの値を
決定する理想直線からのずれ判定法について、以下に説
明する。

【０１３５】原画像の色差微分平均値が大きくなるほ
ど、飽和状態の判定に用いる理想直線からのずれの値を
大きく設定した方が、より自然な鮮鋭化の結果が得られ
ると考えられる。ここでは、規格化するために、次の式
によって相対色差微分平均値（ΔＣ_knｍ）_rel を定義す
ることにする。 （ΔＣ_knｍ）_rel ＝ΔＣ_knｍ／ΔＣ_k0 （ｎ＝０，１，２，…） （２６） また、理想直線は、原画像に対応する点（ｋ０＝０，
（ΔＣ_k0ｍ）_rel ＝１）を通るものとして、その傾きａ
は、２点（ｋ１，（ΔＣ_k1ｍ）_rel ）、（ｋ２，（ΔＣ
_k2ｍ）_rel ）を用いて表すと、次式のようになる。

【０１３６】

【数１５】

【０１３７】そして、理想直線からのずれδ_knを、次式
のように定義する。 δ_kn＝｜（ａ・ｋｎ＋１）−（ΔＣ_knｍ）_rel ｜ （ｎ＝１，２，…）（２８） ここで、δ_kn≧ｄを満たしているときに、理想直線から
のずれが大きい、すなわち、飽和の状態にあると判定
し、この関係を満たす最小のｋｎを、ｋ_emphとする。こ
のｋ_emphを、上記の鮮鋭化処理において用いられるパラ
メータｋとして設定する。

【０１３８】なお、上記では、理想直線からのずれ判定
法によって、ｋ_emphを決定していたが、これに限定され
るものではなく、例えば、傾斜変化率判定法などを適用
することも可能である。

【０１３９】傾斜変化率判定法とは、色差微分平均値を
プロットしたグラフの傾斜をもとにして、その変化率に
着目して飽和状態かどうかを判定する方法である。色差
微分平均値をプロットするパラメータｋの間隔を０．０
２５とすると、ｎ番目（ｎ＝０，１，２，…）に対応す
るパラメータｋの値ｋｎは、 ｋｎ＝０．０２５×ｎ （ｎ＝０，１，２，…） （２９） となる。

【０１４０】ｋ＝ｋｎで鮮鋭化処理を行った画像の色差
微分平均値をΔＣ_knｍとして、プロットしたグラフの傾
斜の大きさΔ_knを次の式で定義する。なお、次式におい
て、ｎ＝１，２，…としている。 Δ_kn＝（ΔＣ_knｍ−ΔＣ_kn-1ｍ）／｛ｋｎ−ｋ（ｎ−１）｝ （３０） この（３０）式を用い、傾斜変化率ρ_knを次の式で定義
する。 ρ_kn＝（Δ_k1−Δ_kn）／Δ_kn （ｎ＝１，２，…） （３１） ここで、｜ρ_kn｜≧ｐをみたしているときに直線からそ
れていて飽和状態にあると判定し、この式を満たす最小
のｋｎを、ｋ_emphとする。

【０１４１】理想直線からのずれ判定法では、実験結果
より、飽和状態であるとしているδ _kn≧ｄで、δ_knが単
調増加することが確認されている。一方、傾斜変化率判
定法では、実験結果より、飽和状態であるとしている｜
ρ_kn｜≧ｐの範囲で、｜ρ_kn｜が単調増加するとは限ら
ないことが確認されている。すなわち、飽和状態であり
鮮鋭であると見なせる状態より大きなｋの値で、鮮鋭で
ないと見なせる状態になり得る。また、傾斜変化率判定
法の方が、プロットした点のランダム性が高いため、プ
ロットするパラメータｋの間隔を変えた場合に、全く違
う値がｋ_emphとして選ばれてしまう可能性がある。以上
のことから、自然な鮮鋭化に適するパラメータｋの値ｋ
_emphを設定するにあたっては、理想直線からのずれ判定
法の方が信頼度が高いと考えられる。

【０１４２】次に、理想直線からのずれ判定法によっ
て、ｋ_emphを決定するために、ｋの値を一定のステップ
毎に変化させて、そのずれ量を算出することにより、飽
和状態となるｋの値の最小値を探索する方法について説
明する。

【０１４３】ここで、例えば、ｋ＝0.500 で飽和状態に
入る場合を想定する。この際に、上記の探索において、
ｋの値を変化させる際のステップを、例えば0.025 とし
ていた場合には、「自然な鮮鋭化に適するパラメータｋ
_emphは0.500 である」と判定するのに、色差微分平均値
を２１回求める必要があることになり、無駄な演算を多
く行うことになる。

【０１４４】そこで、理想直線からのずれδ_knが、δ_kn
≧ｄの範囲では、ほぼ確実に単調増加することと、パラ
メータｋの値が0.025 程度違っても、処理後の画像に肉
眼で判別できるほどの差は生じないということとを利用
して、上記のステップを0.050 に設定する。ただし、理
想直線は、ステップが0.025 のときと同じものを採用す
るために、ｋ＝0.025 における演算を行った上で、ｋ≧
0.050 の範囲で、ステップを0.050 とする。以上のよう
にステップを設定することで、ｋ_emphを求めるのに必要
な演算の回数を約半分とすることができる。

【０１４５】しかしながら、以上のような方法でも、ｋ
_emphを求めるのに必要な演算の回数は１２回となってい
る。そこで、ｋ_emphを求めるのに必要な演算の回数の平
均をさらに小さくするために、以下のようなアルゴリズ
ムに従って演算を行う順番を変更する。ただし、以下の
アルゴリズムにおいて用いられるスキップ数ｓを求める
必要があるが、以下では、ｓ＝２に設定した場合のアル
ゴリズムを示す。

【０１４６】まず、ｋ＝0.000, 0.025, 0.050 に対する
相対色差微分平均値を求め、上記の（２７）式にしたが
って理想直線を求める。そして、プロットするパラメー
タｋの値をスキップ数ｓだけとばして、ｋ＝0.200, 0.3
50, 0.500,…として相対色差微分平均値を求めるととも
に、それぞれの値における理想直線からのずれを求め、
最初にδ_kn≧ｄを満たしたｋの値を、ｋ(2) とする。そ
して、ｋ(2) −0.100,ｋ(2) −0.050 に対する相対色差
微分平均値を求めるとともに、それぞれの値における理
想直線からのずれを求める。これらの値において、δ_kn
≧ｄを満たした場合、そのときのｋの値をｋ_emphとする
一方、δ_kn≧ｄを満たすものがない場合には、ｋ(2) を
ｋ_emphとする。

【０１４７】以上のようなアルゴリズムによれば、ステ
ップ0.050 で順にプロットするときと同じ値をｋ_emphと
して選びながら、平均的なプロット回数を少なくするこ
とができる。例えば、ｋ_emph＝0.500 となる場合、それ
を求めるまでの相対色差微分平均値を求める回数は、８
回にまで下がることになる。

【０１４８】次に、鮮鋭化処理の一実施例として、上記
のように、パラメータλおよびパラメータθを適当な値
に設定しておき、パラメータｋを、理想直線からのずれ
判定法によって設定する方法について、図４に示すフロ
ーチャートを参照しながら以下に説明する。

【０１４９】まず、Ｓ２１において、パラメータλおよ
びパラメータθの値を設定する。これらの設定値は、実
験結果に基づいて適宜設定された固定値とする。

【０１５０】次に、Ｓ２２において、鮮鋭化処理を行う
画像として入力された原信号から、各画素について、そ
の色差微分値ΔＣ(i,j) を求める。そして、全ての画素
について得られた色差微分値ΔＣ(i,j) に基づいて、該
原信号における色差微分平均値ΔＣ₀ ｍを求める（Ｓ２
３）。なお、原信号における色差微分平均値とは、パラ
メータｋを０とした時の鮮鋭化処理画像における色差微
分平均値と同等のものとなる。

【０１５１】次に、Ｓ２４において、ｋ＝0.025 とした
状態で、鮮鋭化処理画像を作成し、各画素について、そ
の色差微分値ΔＣ(i,j) を求め、鮮鋭化処理画像におけ
る色差微分平均値ΔＣ₀ ｍを求める。同様に、Ｓ２５に
おいて、ｋ＝0.050 とした状態で、鮮鋭化処理画像を作
成し、各画素について、その色差微分値ΔＣ(i,j) を求
め、鮮鋭化処理画像における色差微分平均値ΔＣ₀ ｍを
求める。

【０１５２】そして、Ｓ２３において求められた、原信
号における色差微分平均値と、Ｓ２４において求められ
た、ｋ＝0.025 における色差微分平均値と、Ｓ２５にお
いて求められた、ｋ＝0.050 における色差微分平均値と
に基づいて、理想直線の傾きを算出する（Ｓ２６）。

【０１５３】次に、ｋ＝0.200 から0.150 間隔でｋの値
を変化させるとともに、それぞれのｋの値において、理
想直線からのずれδ_knを算出する（Ｓ２７）。そして、
理想直線からのずれδ_knが、δ_kn≧ｄを満たした最初の
ｋの値をｋ(2) として設定する（Ｓ２８）。

【０１５４】次に、ｋ(2) −0.100,ｋ(2) −0.050 に対
する相対色差微分平均値を求めるとともに、それぞれの
値における理想直線からのずれを求める（Ｓ２９）。こ
れらの値において、δ_kn≧ｄを満たした場合（Ｓ２１０
においてＹＥＳ（Ｙ））、そのときのｋの値をｋ_emphと
する（Ｓ２１１）。一方、δ_kn≧ｄを満たすものがない
場合には（Ｓ２１０においてＮＯ）、ｋ(2) をｋ_emphと
する（Ｓ２１２）。

【０１５５】そして、上記のｋ_emphをｋとして設定する
とともに、Ｓ２１において設定されたパラメータλおよ
びパラメータθの値を用いて、入力された原画像に対し
て鮮鋭化処理を行い（Ｓ２１３）、処理を終了する。

【０１５６】以上説明した画像出力方法は、画像の鮮鋭
化処理を機能させるためのプログラムで実現することが
可能である。このプログラムはコンピュータで読み取り
可能な記録媒体に格納されている。この場合、図２で示
した画像処理装置２は、コンピュータによって構成され
ることになる。そして、上記の記録媒体として、画像処
理装置２を構成するコンピュータが備えるマイクロコン
ピュータで処理が行われるために必要なメモリ、例えば
ＲＯＭのようなものそのものがプログラムメディアであ
ってもよいし、また外部記憶装置としてプログラム読み
取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで
読み取り可能なプログラムメディアであってもよい。

【０１５７】いずれの場合においても、格納されている
プログラムは、上記コンピュータが備えるマイクロプロ
セッサがアクセスして実行させる構成であってもよい
し、あるいはいずれの場合もプログラムを読み出し、読
み出されたプログラムは、マイクロコンピュータのプロ
グラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラ
ムが実行される方式であってもよい。このダウンロード
用のプログラムは予め本体装置に格納されているものと
する。

【０１５８】ここで上記プログラムメディアは、本体と
分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカ
セットテープ等のテープ系、フロッピーディスクやハー
ドディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／Ｍ
Ｄ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード
（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、ある
いはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッ
シュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプロ
グラムを担持する媒体であってもよい。

【０１５９】また、本発明においてはインターネットを
含む通信ネットワークと接続可能なシステム構成とする
ことも可能であり、通信ネットワークからプログラムを
ダウンロードするように流動的にプログラムを担持する
媒体であってもよい。尚、このように通信ネットワーク
からプログラムをダウンロードする場合には、そのダウ
ンロード用プログラムは予め本体装置に格納しておく
か、あるいは別な記録媒体からインストールされるもの
であってもよい。

【０１６０】尚、記録媒体に格納されている内容として
はプログラムに限定されず、データであってもよい。

【０１６１】

【発明の効果】以上のように、請求項１の発明に係る画
像処理方法は、原画像の画像データから、原画像の画像
データの分布を関数とみなすことによって求められる、
各画素における２次微分をマイナスすることによって鮮
鋭化処理を行う画像処理方法であって、原画像の画像デ
ータからマイナスされる２次微分の大きさを決定する第
１のパラメータを変更することによって、鮮鋭化処理の
度合いを制御する方法である。

【０１６２】これにより、原画像に発生しているぼけの
状態に応じて、第１のパラメータを変更することによっ
て、所望とする鮮鋭化の状態となるように画像処理を行
うことができるという効果を奏する。

【０１６３】請求項２の発明に係る画像処理方法は、入
力された画像データから、その画像データの特徴を表す
データを抽出し、これらのデータを所定のアルゴリズム
に入力することによって、上記の第１のパラメータを設
定する方法である。

【０１６４】これにより、請求項１の方法による効果に
加えて、多数の画像を処理しなければならない場合など
に、処理時間およびオペレータに対する負担を軽減する
ことができるという効果を奏する。

【０１６５】請求項３の発明に係る画像処理方法は、原
画像の画像データから、原画像の画像データの分布を関
数とみなすことによって求められる、各画素における２
次微分をマイナスすることによって鮮鋭化処理を行う画
像処理方法であって、上記２次微分が、注目画素とその
近傍にある複数の画素との画素値の差分の総和によって
得られるとともに、上記の各差分には係数が乗じてあ
り、各係数が、対応する差分の大きさに応じて変化する
方法である。

【０１６６】これにより、例えば、差分の大きさが大き
いほど、対応する係数の大きさを大きくするように設定
すれば、２次微分は、差分の大きさが小さい近傍画素の
影響が小さくすることができる。したがって、例えば近
傍画素にわずかなノイズが発生している場合などに、こ
のノイズの影響が２次微分に含まれてしまうことを抑制
することが可能となるので、鮮鋭化処理によってノイズ
が強調されてしまうことを抑制することが可能となると
いう効果を奏する。

【０１６７】請求項４の発明に係る画像処理方法は、上
記係数が、上記差分の大きさが第２のパラメータより大
きい場合と、上記差分の大きさが第２のパラメータより
小さい場合とで、異なる値となるように設定するととも
に、上記第２のパラメータを変更することによって、鮮
鋭化の度合いを制御する方法である。

【０１６８】これにより、請求項３の方法による効果に
加えて、例えば、上記係数を、上記差分の大きさが第２
のパラメータより大きい場合に大きな値となり、上記差
分の大きさが第２のパラメータより小さい場合に小さな
値となるように設定しておけば、上記と同様に、例えば
近傍画素にわずかなノイズが発生している場合などに、
２次微分に、このノイズの影響が含まれてしまうことを
抑制することが可能となるという効果を奏する。また、
原画像の画像状態に応じて、第２のパラメータを変更す
ることによって、所望とする鮮鋭化の状態となるように
画像処理を行うことができるという効果を奏する。

【０１６９】請求項５の発明に係る画像処理方法は、入
力された画像データから、その画像データの特徴を表す
データを抽出し、これらのデータを所定のアルゴリズム
に入力することによって、上記の第２のパラメータを設
定する方法である。

【０１７０】これにより、請求項４の方法による効果に
加えて、多数の画像を処理しなければならない場合など
に、処理時間およびオペレータに対する負担を軽減する
ことができるという効果を奏する。

【０１７１】請求項６の発明に係る画像処理方法は、原
画像の画像データから、原画像の画像データの分布を関
数とみなすことによって求められる、各画素における２
次微分をマイナスすることによって鮮鋭化処理を行う画
像処理方法であって、上記２次微分に上限および／また
は下限が設けられており、この上限および／または下限
を決定する第３のパラメータを変更することによって、
鮮鋭化の度合いを制御する方法である。

【０１７２】これにより、鮮鋭化処理された画像におけ
るオーバーシュート・アンダーシュートの発生の問題を
抑制することができるという効果を奏する。また、原画
像の画像の状態に応じて、上限および／または下限の値
を変更し、所望とする鮮鋭化の状態となるように画像処
理を行うことができるという効果を奏する。

【０１７３】請求項７の発明に係る画像処理方法は、上
記の上限および／または下限が、上記第３のパラメータ
を色差微分値で除した値によって決定される方法であ
る。

【０１７４】これにより、請求項６の方法による効果に
加えて、原画像において十分にエッジが強調されている
領域に対しては、上限および／または下限の絶対値が小
さくなることによって、２次微分が不必要に大きくなる
ことが防止され、必要以上の鮮鋭化処理が抑制されると
いう効果を奏する。また、原画像において、ぼけがある
程度発生している領域に対しては、上限および／または
下限の絶対値が大きくなることによって、２次微分は比
較的大きくなり、的確に鮮鋭化処理を行うことができる
という効果を奏する。

【０１７５】請求項８の発明に係る画像処理方法は、入
力された画像データから、その画像データの特徴を表す
データを抽出し、これらのデータを所定のアルゴリズム
に入力することによって、上記の第３のパラメータを設
定する方法である。

【０１７６】これにより、請求項６または７の方法によ
る効果に加えて、多数の画像を処理しなければならない
場合などに、処理時間およびオペレータに対する負担を
軽減することができるという効果を奏する。

【０１７７】請求項９の発明に係る画像処理方法は、原
画像の画素データに対して、各色成分毎に２次微分によ
る鮮鋭化処理を行う方法である。

【０１７８】これにより、請求項１ないし８のいずれか
の方法による効果に加えて、例えば、原画像において、
同程度の濃度差ではあるが、色相が変化することによっ
てエッジが形成されている場合にも、この領域をエッジ
として認識し、エッジの強調処理を行うことが可能とな
るという効果を奏する。

【０１７９】請求項１０の発明に係る画像処理プログラ
ムを記録した記録媒体は、原画像の画像データから、原
画像の画像データの分布を関数とみなすことによって求
められる、各画素における２次微分をマイナスすること
によって鮮鋭化処理を行う画像処理をコンピュータに実
行させる画像処理プログラムを記録した記録媒体であっ
て、原画像の画像データからマイナスされる２次微分の
大きさを決定する第１のパラメータを変更することによ
って、鮮鋭化処理の度合いを制御する処理をコンピュー
タに実行させる構成である。

【０１８０】これにより、原画像に発生しているぼけの
状態に応じて、第１のパラメータを変更することによっ
て、所望とする鮮鋭化の状態となるように画像処理を行
うことができるという効果を奏する。

【０１８１】請求項１１の発明に係る画像処理プログラ
ムを記録した記録媒体は、入力された画像データから、
その画像データの特徴を表すデータを抽出し、これらの
データを所定のアルゴリズムに入力することによって、
上記の第１のパラメータを設定する処理をコンピュータ
に実行させる構成である。

【０１８２】これにより、請求項１０の構成による効果
に加えて、多数の画像を処理しなければならない場合な
どに、処理時間およびオペレータに対する負担を軽減す
ることができるという効果を奏する。

【０１８３】請求項１２の発明に係る画像処理プログラ
ムを記録した記録媒体は、原画像の画像データから、原
画像の画像データの分布を関数とみなすことによって求
められる、各画素における２次微分をマイナスすること
によって鮮鋭化処理を行う画像処理をコンピュータに実
行させる画像処理プログラムを記録した記録媒体であっ
て、上記２次微分が、注目画素とその近傍にある複数の
画素との画素値の差分の総和によって得られるととも
に、上記の各差分には係数が乗じてあり、各係数が、対
応する差分の大きさに応じて変化する処理をコンピュー
タに実行させる構成である。

【０１８４】これにより、例えば、差分の大きさが大き
いほど、対応する係数の大きさを大きくするように設定
すれば、２次微分は、差分の大きさが小さい近傍画素の
影響が小さくすることができる。したがって、例えば近
傍画素にわずかなノイズが発生している場合などに、こ
のノイズの影響が２次微分に含まれてしまうことを抑制
することが可能となるので、鮮鋭化処理によってノイズ
が強調されてしまうことを抑制することが可能となると
いう効果を奏する。

【０１８５】請求項１３の発明に係る画像処理プログラ
ムを記録した記録媒体は、上記係数が、上記差分の大き
さが第２のパラメータより大きい場合と、上記差分の大
きさが第２のパラメータより小さい場合とで、異なる値
となるように設定するとともに、上記第２のパラメータ
を変更することによって、鮮鋭化の度合いを制御する処
理をコンピュータに実行させる構成である。

【０１８６】これにより、請求項１２の構成による効果
に加えて、例えば、上記係数を、上記差分の大きさが第
２のパラメータより大きい場合に大きな値となり、上記
差分の大きさが第２のパラメータより小さい場合に小さ
な値となるように設定しておけば、上記と同様に、例え
ば近傍画素にわずかなノイズが発生している場合など
に、２次微分に、このノイズの影響が含まれてしまうこ
とを抑制することが可能となるという効果を奏する。ま
た、原画像の画像状態に応じて、第２のパラメータを変
更することによって、所望とする鮮鋭化の状態となるよ
うに画像処理を行うことができるという効果を奏する。

【０１８７】請求項１４の発明に係る画像処理プログラ
ムを記録した記録媒体は、入力された画像データから、
その画像データの特徴を表すデータを抽出し、これらの
データを所定のアルゴリズムに入力することによって、
上記の第２のパラメータを設定する処理をコンピュータ
に実行させる構成である。

【０１８８】これにより、請求項１３の構成による効果
に加えて、多数の画像を処理しなければならない場合な
どに、処理時間およびオペレータに対する負担を軽減す
ることができるという効果を奏する。

【０１８９】請求項１５の発明に係る画像処理プログラ
ムを記録した記録媒体は、原画像の画像データから、原
画像の画像データの分布を関数とみなすことによって求
められる、各画素における２次微分をマイナスすること
によって鮮鋭化処理を行う画像処理方法であって、上記
２次微分に上限および／または下限が設けられており、
この上限および／または下限を決定する第３のパラメー
タを変更することによって鮮鋭化の度合いを制御する処
理をコンピュータに実行させる構成である。

【０１９０】これにより、鮮鋭化処理された画像におけ
るオーバーシュート・アンダーシュートの発生の問題を
抑制することができるという効果を奏する。また、原画
像の画像の状態に応じて、上限および／または下限の値
を変更し、所望とする鮮鋭化の状態となるように画像処
理を行うことができるという効果を奏する。

【０１９１】請求項１６の発明に係る画像処理プログラ
ムを記録した記録媒体は、上記の上限および／または下
限が、上記第３のパラメータを色差微分値で除した値に
よって決定される処理をコンピュータに実行させる構成
である。

【０１９２】これにより、請求項１５の構成による効果
に加えて、原画像において十分にエッジが強調されてい
る領域に対しては、上限および／または下限の絶対値が
小さくなることによって、２次微分が不必要に大きくな
ることが防止され、必要以上の鮮鋭化処理が抑制される
という効果を奏する。また、原画像において、ぼけがあ
る程度発生している領域に対しては、上限および／また
は下限の絶対値が大きくなることによって、２次微分は
比較的大きくなり、的確に鮮鋭化処理を行うことができ
るという効果を奏する。

【０１９３】請求項１７の発明に係る画像処理プログラ
ムを記録した記録媒体は、入力された画像データから、
その画像データの特徴を表すデータを抽出し、これらの
データを所定のアルゴリズムに入力することによって、
上記の第３のパラメータを設定する処理をコンピュータ
に実行させる構成である。

【０１９４】これにより、請求項１５または１６の構成
による効果に加えて、多数の画像を処理しなければなら
ない場合などに、処理時間およびオペレータに対する負
担を軽減することができるという効果を奏する。

【０１９５】請求項１８の発明に係る画像処理プログラ
ムを記録した記録媒体は、原画像の画素データに対し
て、各色成分毎に２次微分による鮮鋭化処理を行う処理
をコンピュータに実行させる構成である。

【０１９６】これにより、請求項１０ないし１７のいず
れかの構成による効果に加えて、例えば、原画像におい
て、同程度の濃度差ではあるが、色相が変化することに
よってエッジが形成されている場合にも、この領域をエ
ッジとして認識し、エッジの強調処理を行うことが可能
となるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施形態におけるラプラシアン演算による鮮
鋭化処理の流れを示すフローチャートである。

【図２】本発明の実施の形態に係る画像出力システムの
概略構成を示すブロック図である。

【図３】色差微分値の演算の流れを示すフローチャート
である。

【図４】パラメータλおよびパラメータθを適当な値に
設定しておき、パラメータｋを、理想直線からのずれ判
定法によって設定する方法の流れを示すフローチャート
である。

【図５】横軸が原画像の色差微分平均値、縦軸が各ｋの
値に対して鮮鋭化処理を行った画像の色差微分平均値を
示すグラフである。

【図６】横軸にｋの値、縦軸に各ｋの値における比例定
数ａ_k をとったグラフである。

【図７】同図（ａ）は、横方向に各画素の位置、縦方向
に画素値をとった原画像画素データの概略、同図（ｂ）
は、原画像の画素データの一次微分値、同図（ｃ）は、
原画像の画素データのラプラシアン値、同図（ｄ）は、
（１）式で求められる、（原画像画素データ）−（ラプ
ラシアン値）をそれぞれ示す説明図である。

【図８】同図（ａ）は、ノイズが発生している画像にお
ける、横方向に各画素の位置、縦方向に画素値をとった
原画像画素データ、同図（ｂ）は、（１）式で求められ
る、（原画像画素データ）−（ラプラシアン値）をそれ
ぞれ示す説明図である。

【図９】同図（ａ）は、エッジが比較的明確となってい
る画像における、横方向に各画素の位置、縦方向に画素
値をとった原画像画素データ、同図（ｂ）は、原画像の
画素データのラプラシアン値、同図（ｃ）は、上記の
（１）式で求められる、（原画像画素データ）−（ラプ
ラシアン値）をそれぞれ示す説明図である。

【符号の説明】

１ フィルムスキャナ ２ 画像処理装置 ３ 写真焼付装置 ４ 画像処理演算部 ５ 表色系変換部 ６ 色差微分演算部 ７ パラメータ決定部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 出立 祥一 和歌山県和歌山市梅原579−１ ノーリツ 鋼機株式会社内 Ｆターム(参考） 5B057 AA20 CE03 CE06 5C077 LL19 MP08 PP03 PP32 PP36 PP46 PP47 PP48 PP68 PQ08 TT02 TT09 5C079 HB01 HB08 HB11 LA14 MA11 NA01 NA02 PA08

Claims (18)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】原画像の画像データから、原画像の画像デ
   ータの分布を関数とみなすことによって求められる、各
   画素における２次微分をマイナスすることによって鮮鋭
   化処理を行う画像処理方法であって、 原画像の画像データからマイナスされる２次微分の大き
   さを決定する第１のパラメータを変更することによっ
   て、鮮鋭化処理の度合いを制御することを特徴とする画
   像処理方法。
2. 【請求項２】入力された画像データから、その画像デー
   タの特徴を表すデータを抽出し、これらのデータを所定
   のアルゴリズムに入力することによって、上記の第１の
   パラメータを設定することを特徴とする請求項１記載の
   画像処理方法。
3. 【請求項３】原画像の画像データから、原画像の画像デ
   ータの分布を関数とみなすことによって求められる、各
   画素における２次微分をマイナスすることによって鮮鋭
   化処理を行う画像処理方法であって、 上記２次微分が、注目画素とその近傍にある複数の画素
   との画素値の差分の総和によって得られるとともに、上
   記の各差分には係数が乗じてあり、各係数が、対応する
   差分の大きさに応じて変化することを特徴とする画像処
   理方法。
4. 【請求項４】上記係数が、上記差分の大きさが第２のパ
   ラメータより大きい場合と、上記差分の大きさが第２の
   パラメータより小さい場合とで、異なる値となるように
   設定するとともに、上記第２のパラメータを変更するこ
   とによって、鮮鋭化の度合いを制御することを特徴とす
   る請求項３記載の画像処理方法。
5. 【請求項５】入力された画像データから、その画像デー
   タの特徴を表すデータを抽出し、これらのデータを所定
   のアルゴリズムに入力することによって、上記の第２の
   パラメータを設定することを特徴とする請求項４記載の
   画像処理方法。
6. 【請求項６】原画像の画像データから、原画像の画像デ
   ータの分布を関数とみなすことによって求められる、各
   画素における２次微分をマイナスすることによって鮮鋭
   化処理を行う画像処理方法であって、 上記２次微分に上限および／または下限が設けられてお
   り、この上限および／または下限を決定する第３のパラ
   メータを変更することによって、鮮鋭化の度合いを制御
   することを特徴とする画像処理方法。
7. 【請求項７】上記の上限および／または下限が、上記第
   ３のパラメータを色差微分値で除した値によって決定さ
   れることを特徴とする請求項６記載の画像処理方法。
8. 【請求項８】入力された画像データから、その画像デー
   タの特徴を表すデータを抽出し、これらのデータを所定
   のアルゴリズムに入力することによって、上記の第３の
   パラメータを設定することを特徴とする請求項６または
   ７記載の画像処理方法。
9. 【請求項９】原画像の画素データに対して、各色成分毎
   に２次微分による鮮鋭化処理を行うことを特徴とする請
   求項１ないし８のいずれかに記載の画像処理方法。
10. 【請求項１０】原画像の画像データから、原画像の画像
    データの分布を関数とみなすことによって求められる、
    各画素における２次微分をマイナスすることによって鮮
    鋭化処理を行う画像処理をコンピュータに実行させる画
    像処理プログラムを記録した記録媒体であって、 原画像の画像データからマイナスされる２次微分の大き
    さを決定する第１のパラメータを変更することによっ
    て、鮮鋭化処理の度合いを制御する処理をコンピュータ
    に実行させることを特徴とする画像処理プログラムを記
    録した記録媒体。
11. 【請求項１１】入力された画像データから、その画像デ
    ータの特徴を表すデータを抽出し、これらのデータを所
    定のアルゴリズムに入力することによって、上記の第１
    のパラメータを設定する処理をコンピュータに実行させ
    ることを特徴とする請求項１０記載の画像処理プログラ
    ムを記録した記録媒体。
12. 【請求項１２】原画像の画像データから、原画像の画像
    データの分布を関数とみなすことによって求められる、
    各画素における２次微分をマイナスすることによって鮮
    鋭化処理を行う画像処理をコンピュータに実行させる画
    像処理プログラムを記録した記録媒体であって、 上記２次微分が、注目画素とその近傍にある複数の画素
    との画素値の差分の総和によって得られるとともに、上
    記の各差分には係数が乗じてあり、各係数が、対応する
    差分の大きさに応じて変化する処理をコンピュータに実
    行させることを特徴とする画像処理プログラムを記録し
    た記録媒体。
13. 【請求項１３】上記係数が、上記差分の大きさが第２の
    パラメータより大きい場合と、上記差分の大きさが第２
    のパラメータより小さい場合とで、異なる値となるよう
    に設定するとともに、上記第２のパラメータを変更する
    ことによって、鮮鋭化の度合いを制御する処理をコンピ
    ュータに実行させることを特徴とする請求項１２記載の
    画像処理プログラムを記録した記録媒体。
14. 【請求項１４】入力された画像データから、その画像デ
    ータの特徴を表すデータを抽出し、これらのデータを所
    定のアルゴリズムに入力することによって、上記の第２
    のパラメータを設定する処理をコンピュータに実行させ
    ることを特徴とする請求項１３記載の画像処理プログラ
    ムを記録した記録媒体。
15. 【請求項１５】原画像の画像データから、原画像の画像
    データの分布を関数とみなすことによって求められる、
    各画素における２次微分をマイナスすることによって鮮
    鋭化処理を行う画像処理をコンピュータに実行させる画
    像処理プログラムを記録した記録媒体であって、 上記２次微分に上限および／または下限が設けられてお
    り、この上限および／または下限を決定する第３のパラ
    メータを変更することによって、鮮鋭化の度合いを制御
    する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする
    画像処理プログラムを記録した記録媒体。
16. 【請求項１６】上記の上限および／または下限が、上記
    第３のパラメータを色差微分値で除した値によって決定
    される処理をコンピュータに実行させることを特徴とす
    る請求項１５記載の画像処理プログラムを記録した記録
    媒体。
17. 【請求項１７】入力された画像データから、その画像デ
    ータの特徴を表すデータを抽出し、これらのデータを所
    定のアルゴリズムに入力することによって、上記の第３
    のパラメータを設定する処理をコンピュータに実行させ
    ることを特徴とする請求項１５または１６記載の画像処
    理プログラムを記録した記録媒体。
18. 【請求項１８】原画像の画素データに対して、各色成分
    毎に２次微分による鮮鋭化処理を行う処理をコンピュー
    タに実行させることを特徴とする請求項１０ないし１７
    のいずれかに記載の画像処理プログラムを記録した記録
    媒体。