JP2002083294A - 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムが格納された記録媒体 - Google Patents
画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムが格納された記録媒体Info
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Landscapes
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- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Color Image Communication Systems (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Picture Signal Circuits (AREA)
Abstract
は、基本的には、画像に対して1つの強度係数(ゲイン)
Kしか設定できないため、全体的に粒状性が粗くなって
しまう場合がある。 【解決手段】 入力画像データから画像特徴量としてカ
ラーエッジ情報を算出する画像特徴量算出部12と、こ
こで算出された画像特徴量が、第一の値以下の場合は先
鋭度を平滑化する強調係数を、第一の値よりも大きく、
第二の値以下の場合は先鋭度を強調する強調係数を、第
二の値よりも大きい場合は先鋭度の補正を行わない強調
係数をそれぞれ算出する強調係数算出部13と、ここで
算出された強調係数に基づいて入力画像データの精細度
補正を行う精細度補正部14とを備える。
Description
像処理方法および画像処理プログラムが格納された記録
(記憶)媒体に関し、特に画像に対して適応的な精細度
補正を行う画像処理装置およびその処理方法、ならびに
当該処理方法の処理手順をコンピュータに実行させるた
めの画像処理プログラムがソフトウェアとして格納され
た記録媒体に関する。
システム化が進展するに従って、ディジタル画像の多用
性が増してきた。例えば、インターネットで取得した写
真や、スキャンインした書類を、アプリケーションで作
成した電子ドキュメントに張り付け、ファイリングソフ
トを用いてファイリングして回覧したり、ディジタルカ
メラで撮影した画像を使って電子アルバムを作成したり
することが、当たり前の事になってきた。
ィジタルカメラの画像等のディジタル画像では、露光不
足、ぶれ、ぼけ、色かぶり、ノイズなど、撮像条件の悪
さや画質の劣化が目立つ場合が多い。従って、通常、デ
ィジタル画像を活用する場合には、オリジナルの画像を
そのまま扱うことは少なく、オリジナルの画像に対して
何かしらの画質補正の処理を施し、その補正処理後のデ
ィジタル画像を活用することになる。
ンタ、複写機などの出力機器に対しても、より質の高い
画像出力が要求されるようになっており、事実、複写機
やプリンタドライバに画質補正機能が組み込まれたり、
画質補正に機能を絞った画像処理ソフト等が売り出され
たりしている。
けている、いわゆる、なまっている状態が挙げられる。
これは、スキャナやディジタルカメラの撮像デバイス
(例えば、CCD型撮像素子)のMTF(modulation tr
ansfer function)特性や光量、撮影条件などのさまざま
な劣化要因が重なって起こる現象である。
などで取得した画像なのか、スキャンインした画像なの
か、ディジタルカメラで撮像した画像なのか、またどの
ような撮影条件下で撮影された画像なのかなど、素性の
わからない画像が大半を占める。これらの画像に関して
は、劣化原因すら分からず、精細度補正を行うための情
報がまったくないため、ユーザが好みの精細度になるま
で試行錯誤的に補正するしかない。
法の一つとして、周知技術であるアンシャープネスマス
ク処理という手法がある。このアンシャープネスマスク
処理は、入力画像とその平滑化画像の差分、即ち高周波
成分を算出し、この算出した高周波成分に一定のゲイン
をかけてから入力画像に加算することで、精細度補正を
実現する手法である。次式(1)に、アンシャープネス
マスク処理の一般式を示す。
(n,m)は平滑化画像(フィルタサイズN×M)である。
また、Kは強調係数、n,mは位置である。ただし、強
調係数Kは、
プネスマスク処理は3つのパラメータを持つ。すなわ
ち、1つ目のパラメータは、式(1)の強調係数Kであ
る。この強調係数Kは高周波成分をどれだけ強調するか
を示す係数(ゲイン)であり、K=0であれば精細度補
正は行われず、Kが大きくなればなるほど精細度の強調
度合いは強くなる。
像sm(n,m)を作成する際に用いるフィルタのサイズN×
Mである。このフィルタのサイズN×Mが大きくなれば
なるほどボケ具合が大きくなり、それに伴って、入力画
像との差分である高周波成分も大きくなる。
Kを決定するための閾値THDである。高周波成分が閾
値THDよりも大きければ精細度補正を行い、逆に高周
波成分が閾値THD以下であればその部分にはエッジが
ないと判断して、強調係数Kを0に設定する。強調係数
K=0では、精細度の強調は行われず、入力画像の値が
保持される。
は、画像毎に最適な値をこの3つのパラメータ、即ち強
調係数K、フィルタサイズN×Mおよび閾値THDに設
定することで、適応的な精細度補正を実行する手法であ
る。
術であるアンシャープネスマスク処理は、基本的には、
画像に対して1つの強度係数(ゲイン)Kしか設定できな
いため、例えば、髪や輪郭などはエッジが強調される
が、濃淡の少ない背景や人の肌、ノイズなども強調され
てしまい、全体的に粒状性が粗くなってしまう場合があ
る。
いれば、高周波成分のない部分は強調しないように設定
できるが、強調のON/OFFのみの設定しかできない
ために、処理のON/OFFの切り替え部分で違和感が
生じる場合がある。また、どのパラメータをどのように
設定すれば、好ましい精細度補正が実現できるかどうか
は、一般ユーザにはわかりづらく、幾度となく試行錯誤
的な操作を繰り返すことになる。
細度補正を行う方法として、入力画像のエッジに基づい
て補正を行う方法が提案されている(例えば、特開平1
1−055526号公報参照)。この従来技術は、1次
微分フィルタや2次微分フィルタを通すことで、あるい
は、単純に周辺画素との差分をとることでエッジ画像を
抽出し、エッジ画像の特徴から画像のエッジらしさを算
出した後、そのエッジらしさをアンシャープネスマスク
処理の強調係数Kに反映させたり、エッジ強調フィルタ
の決定に用いたりする方法である。
情報から自動的にパラメータを決定して精細度補正を行
うのであるが、ここで用いられるエッジ情報は一般的に
明度の信号を用いて算出されることが多いため、なだら
かなカラーグラデーションに節目やむらが発生すること
がある。
しも人の視覚で認知できるエッジと一致しているわけで
はなく、例えば、なだらかなカラーのグラデーションな
どの場合は、人の目にはエッジがないように見えるが、
明度信号だけをみるとエッジが存在していることがあ
る。従って、このような部分に明度のエッジ情報を用い
て自動的にパラメータを設定するような精細度補正を行
うと、なだらかなカラーグラデーションに節目やむらが
発生することがある。
であり、その目的とするところは、補正後の画像に節目
やむらなどの不具合を発生させることなく、適応的な精
細度補正が可能な画像処理装置およびその処理方法、な
らびにその処理方法の処理動作を実行させるための画像
処理プログラムが格納された記録媒体を提供することに
ある。
置は、入力された画像データに対して適応的な精細度補
正を施す画像処理装置であって、入力画像データから画
像特徴量を算出する画像特徴量算出手段と、この画像特
徴量算出手段で算出された画像特徴量が、第一の値以下
の場合は先鋭度を平滑化する強調係数を、第一の値より
も大きく、第二の値以下の場合は先鋭度を強調する強調
係数を、第二の値よりも大きい場合は先鋭度の補正を行
わない強調係数をそれぞれ算出する強調係数算出手段
と、この強調係数算出手段で算出された強調係数に基づ
いて入力画像データの精細度補正を行う精細度補正手段
とを備えている。
画像データに対して適応的な精細度補正を施す画像処理
方法であって、入力画像データから画像特徴量を算出す
る画像特徴量算出ステップと、この画像特徴量算出ステ
ップで算出された画像特徴量が、第一の値以下の場合は
先鋭度を平滑化する強調係数を、第一の値よりも大き
く、第二の値以下の場合は先鋭度を強調する強調係数
を、第二の値よりも大きい場合は先鋭度の補正を行わな
い強調係数をそれぞれ算出する強調係数算出ステップ
と、この強調係数算出ステップで算出された強調係数に
基づいて入力画像データの精細度補正を行う精細度補正
ステップとの各処理を実行する。
法において、入力された画像データに対して適応的な精
細度補正を施すに当たって、先ず、入力画像データから
画像特徴量を算出する。そして、この画像特徴量に応じ
て画像に対して複数の強調係数を算出し、その算出した
複数の強調係数を用いて先鋭度を平滑化したり、先鋭度
を強調したり、あるいは先鋭度の補正を行わないような
精細度補正を行う。これにより、ユーザが試行錯誤的な
操作を行うことなく、適応的な精細度補正を実現でき
る。特に、画像特徴量として、明度のエッジ情報を用い
ずに、色の凸凹を表すカラーエッジ情報を用いること
で、人の感覚に応じてエッジ情報を得ることができ、補
正後の画像に節目やむらなどの不具合を発生させること
もない。
て図面を参照して詳細に説明する。
施形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図で
ある。図1において、本実施形態に係る画像処理装置
は、画像入力部11、画像特徴量算出部12、強調係数
算出部13、精細度補正部14および画像出力部15を
有する構成となっている。
力部11は、例えばスキャナなどのディジタル多値画像
入力機器やメモリなどからなり、原稿などから読み取っ
た画像データあるいは記憶保持している画像データを入
力する。画像特徴量算出部12は、画像入力部11から
入力された入力画像(データ)から画像特徴量としてカ
ラーエッジ情報f(n,m)を算出する。
において算出したカラーエッジ情報f(n,m)から精細度
補正に必要な2種類の強調係数を算出する。ここで算出
する2種類の強調係数とは、画像全体に一律な大域的強
調係数Kと、画素毎に異なる係数を持つ局所的強調係数
K(n,m)である。
において算出した2種類の強調係数K,k(n,m)を用い
て、画像入力部11から入力された画像データを補正
し、出力画像データを作成する。画像出力部15は、例
えばプリンタ等の画像出力機器やメモリなどからなり、
精細度補正部14で補正された出力画像データを紙など
の媒体に画像として出力したり、あるいはそのまま記憶
保持する。
における強調係数算出部13の具体的な構成の一例を示
す。この強調係数算出部13は、大域的強調係数算出部
21および局所的強調係数算出部22を有する構成とな
っている。
大域的強調係数算出部21は、画像特徴量算出部12に
おいて算出されたカラーエッジ情報f(n,m)に基づい
て、画像全体に係る大域的強調係数Kを算出する。局所
的強調係数算出部22は、画像特徴量算出部12におい
て算出されたカラーエッジ情報f(n,m)に基づいて、画
素毎に係る局所的強調係数k(n,m)を算出する。
処理装置での各処理部の動作および画像処理方法の手順
について、図3のフローチャートに従って説明する。
値画像データが入力される(ステップS11)。このデ
ィジタル多値画像データとしては、メモリに予め格納さ
れている画像データでも良いし、スキャナや画像読み取
り機能を搭載したディジタル複写機等からスキャンイン
して得られる画像データでも良い。
像入力部11から入力された入力画像(データ)から、
画像特徴量としてカラーエッジ情報f(n,m)を算出する
(ステップS12)。なお、本発明においては、画像の
色の凹凸状態をカラーエッジ情報として定義し、本実施
形態では、このカラーエッジ情報を対象画素とその周辺
画素との色距離の平均値で表す。次式(2)に、カラー
エッジ情報f(n,m)の算出式を示す。
量、R(n,m),G(n,m),B(n,m)は位置n,mにおける
R,G,Bの各値、D(n,m,i,j)は位置n,mの画素と
位置n+i,m+jの画素とのユークリッド距離、W,
Hは参照範囲の横幅と高さ、n,mは位置である。
式(2)を用いて、全画素に対してカラーエッジ情報f
(n,m)を算出する。カラーエッジ情報f(n,m)は、RGB
各成分の距離を基に算出するため、明度のエッジ情報だ
けでなく色も考慮したエッジ情報であり、人の視覚と一
致したエッジを抽出することができる。本実施形態で
は、このカラーエッジ情報f(n,m)を入力画像の特徴量
として、次段の強調係数算出部13に引き渡す。
出部12で算出したカラーエッジ情報f(n,m)から、精
細度補正に必要な2種類の強調係数K,k(n,m)を算出す
る(ステップS13)。具体的には、まず、大域的強調
係数算出部21において、カラーエッジ情報f(n,m)か
ら入力画像の全体的なシャープ度合いを推定する。そし
て、推定したシャープ度合いと入力画像を補正する強調
度合いとを、図4に示す対応表のように対応付ける。
(n,m)の上限側代表値Hpを、画像特徴量f(n,m)の累積
ヒストグラムが99.9%の度数を示す値とし、上限側
の0.1%の値を考慮しないことで、ノイズなどの影響
を回避している。また、画像特徴量f(n,m)の取り得る
最大値FMAXは、前記した式(2)で画像特徴量f
(n,m)を求めた場合には、FMAX=255となる。
は、入力画像の全体的なシャープ度合いは小さい、つま
り、「入力画像は全体的にエッジが少なくなまっている
画像である」と推定する。従って、その場合は、精細度
補正の強調度合い、つまり、大域的な強調係数Kを強め
に設定する。また、上限側代表値Hpが大きい場合、入
力画像の全体的なシャープ度合いは大きい、つまり、
「入力画像は全体的にエッジが多いので、ある程度シャ
ープな画像である」と推定する。従って、その場合は、
過強調を防ぐために、精細度補正の強調度合い、つま
り、大域的な強調係数Kを弱めに設定する。
出式を次式(3)に示す。 K=1.0−(Hp/FMAX) ……(3)
図である。同図において、横軸が画像特徴量f(n,m)の
上限側代表値Hp、縦軸が大域的強調係数Kである。本
実施形態では、大域的強調係数Kの算出式を、式(3)
および図5のように設定したが、図4の対応表に示す関
係を満たすものであれば、これに限られるものではな
い。
ラーエッジ情報f(n,m)から、入力画像の画素毎の凹凸
状態を推定する。推定した画素毎の凹凸状態と画素毎の
補正の強調度合いとを、図6に示す対応表のように対応
付ける。
特徴量f(n,m)が小さい場合は、対象とする画素の色の
凹凸が小さい、つまり、「対象とする画素は、人物の肌
や壁などの背景である可能性が高い」と推定する。その
場合は、精細度を強調するより、平滑化して滑らかにし
た方が美しい仕上がりとなるため、局所的な強調係数k
(n,m)に負の値を設定して、平滑化を実現させる。
い場合は、対象とする画素の色の凹凸が大きい、つま
り、「対象とする画素は、人物の輪郭や文字など十分に
エッジがシャープな部分である可能性が高い」と推定す
る。その場合は、過強調を防ぐために、精細度の補正度
合い、つまり、局所的な強調係数k(n,m)を弱めに、あ
るいは0に設定する。それ以外の場合は、精細度を強調
するような局所的強調係数k(n,m)を設定する。
m)の具体的な算出式を次式(4)に示す。なお、thd
1,thd2は閾値である。
ラーエッジ情報f(n,m)が、閾値thd1(第一の値)
以下の場合は先鋭度を平滑化するような強調係数が、閾
値thd1よりも大きく、閾値thd2(第二の値)以
下の場合は先鋭度を強調するような強調係数が、閾値t
hd2よりも大きい場合は先鋭度の補正を行わないよう
な強調係数がそれぞれ算出されることになる。
図である。同図において、横軸が画素毎の画像特徴量f
(n,m)、縦軸が画素毎の局所的調係数k(n,m)である。画
像特徴量f(n,m)の上限側代表値Hpは、大域的強調係数
の算出式(3)で用いた値と同様である。本実施形態で
は、局所的強調係数の算出式を、式(4)および図7の
ように設定したが、図6の対応表に示す関係を満たすも
のであれば、これに限られるものではない。
よび局所的な強調係数k(n,m)を算出し、精細度補正部
14に値を引き渡す。
度補正部14では、強調係数算出部13で算出した大域
的強調係数Kおよび局所的強調係数k(n,m)を用いて、
画像入力部11から入力された入力画像の精細度補正を
行う(ステップS14)。本実施形態では、R,G,B
の各信号毎に、大域的強調係数Kおよび局所的強調係数
k(n,m)を用いて補正を行う。
式(5)に示す。 Rout(n,m)=Rin(n,m)+K・k(n,m)・{Rin(n,m) −Rsm(n,m)} Gout(n,m)=Gin(n,m)+K・k(n,m)・{Gin(n,m) −Gsm(n,m)} …(5) Bout(n,m)=Bin(n,m)+K・k(n,m)・{Bin(n,m) −Bsm(n,m)} ここで、Rout(n,m),Gout(n,m),Bout(n,m)は出力
R,G,B信号、Rin (n,m),Gin(n,m) ,Bin(n,
m) は入力R,G,B信号、Rsm(n,m),Gsm (n,m),B
sm(n,m) は平滑化R,G,B信号である。
ことにより、自動的に、入力画像全体のシャープらしさ
を考慮しつつ、しかも画素毎の状態もふまえた精細度補
正が実現できる。
14で補正された画像(データ)を出力する。ここで、
画像出力部15としては、メモリでも良いし、プリンタ
やプリントアウト機能を搭載したディジタル複写機など
でも良い。
態に係る画像処理装置およびその処理方法においては、
画像の特徴量に基づいて大域的な強調係数Kと局所的な
強調係数k(n,m)の両者を算出し、さらに、強調係数に
負の値を持たせて精細度(先鋭度)の強調処理と平滑化
処理を共存させることにより、画像全体のシャープさと
画素毎のシャープさを踏まえた精細度補正を行えるた
め、画像に対して適応的な精細度補正を実現できる。特
に、画像の特徴量として明度のエッジ情報を用いずに、
色の凸凹を表すカラーエッジ情報を用いることで、人の
感覚に応じたエッジ情報を得ることができるため、補正
後の画像にむらや節目などの不具合を発生させることが
ない。
施形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図で
ある。本実施形態に係る画像処理装置では、第1実施形
態に係る画像処理装置の構成に加えて、明度信号を利用
して自動的に精細度補正を実施する構成を採っている。
装置は、画像入力部31、画像特徴量算出部32、強調
係数算出部33、精細度補正部34、画像出力部35お
よび明度算出部36を有する構成となっている。ここ
で、画像入力部31、強調係数算出部33および画像出
力部35については、第1実施形態に係る画像処理装置
(図1を参照)における画像入力部11、強調係数算出
部13および画像出力部15と同様であるので、ここで
はその説明を省略する。
から入力された入力画像(データ)から、画像特徴量と
してカラーエッジ情報f(n,m)を算出する。本実施形態
においては、後述するような簡易的に求められるカラー
エッジ情報を算出する。明度信号算出部36は、画像入
力部31から入力された入力画像(データ)から明度信
号Y(n,m)を算出する。
において算出した2種類の強調係数K,k(n,m)と明度算
出部36において算出した明度信号Y(n,m)とを用い
て、画像入力部31から入力された入力画像(データ)
に対して精細度の補正を行って出力画像(データ)を作
成する。
置における各処理部の動作について説明する。ただし、
第1実施形態と同様である画像入力部31、強調係数算
出部33および画像出力部35についてはその説明を省
略する。
1から入力された入力画像から、カラーエッジ情報f
(n,m)を算出する。本実施形態では、次式(6)に示す
算出式を用いて、簡易的なカラーエッジ情報f(n,m)を
算出する。
量、R(n,m) ,G(n,m) ,B(n,m) は位置n,mにおけ
るR,G,Bの各値、D(n,m,i,j) は位置n,mの画素
と位置n+i,m+jの画素との簡易ユークリッド距
離、W,Hは参照範囲の横幅と高さ、n,mは位置であ
る。
形態で用いた算出式(2)との対比から明らかなよう
に、当該算出式(6)では平方根や自乗などの複雑な演
算を行わないため、その分だけ第1実施形態の係る画像
処理装置の場合よりも、画像特徴量算出部32における
回路規模の縮小化および処理速度の高速化を図ることが
できる。
から入力された入力画像から明度信号Y(n,m)を算出す
る。本実施形態では、次式(7)を用いて、簡易的に明
度信号Y(n,m)を算出する。 Y(n,m) ={R(n,m) +G(n,m) +B(n,m)}/3 ……(7) ここで、R(n,m) ,G(n,m) ,B(n,m) は入力R,G,
B信号、n,mは位置である。
号Y(n,m)を算出するとしたが、これに限られるもので
はない。
3において算出した大域的強調係数Kおよび局所的強調
係数k(n,m)と、明度信号算出部36において算出した
明度信号Y(n,m)とを用いて、画像入力部31から入力
された入力画像(データ)を補正し、出力画像(デー
タ)を作成する。
における精細度補正部34の具体的な構成の一例を示
す。この精細度補正部34は、アンシャープネスマスク
処理部41、補正量算出部42および補正部43を有す
る構成となっている。
ンシャープネスマスク処理部41では、明度信号算出部
36において算出した入力明度信号Y(n,m)に対して強
調係数算出部33において算出した大域的強調係数Kお
よび局所的強調係数k(n,m)を用いて、次式(8)に示
す補正式に基づいて精細度の補正を行い、出力明度信号
Y(n,m)を算出する。 Y(n,m)=Y(n,m)+K・k(n,m)・{Y(n,m)−Ysm(n,m)} …(8) ここで、Ysm(n,m)は平滑化明度信号、n,mは位置で
ある。
部41では、2種類の強調係数K,k(n,m)を用いた実
際の精細度の補正処理を明度信号Y(n,m)に対して施す
ことにより、その補正処理を3系統のアンシャープネス
マスク処理系でR,G,B信号の各々に対して施す構成
を採っていた第1実施形態に係る画像処理装置と比較し
て、アンシャープネスマスク処理系が1系統で済むた
め、精細度補正部34の回路構成の簡略化、それに伴う
回路規模の縮小化を図ることができる。
て、出力明度信号Y(n,m)の各画素毎に、補正前と補正
後の明度信号の補正比率ky(n,m)を算出する。この補
正比率ky(n,m)の算出式を次式(9)に示す。 ky(n,m)=Y(n,m)/Y(n,m) ……(9)
おいて算出した補正比率ky(n,m)を、入力画像のR,
G,B信号に乗算して出力R,G,B信号を作成する。
この補正部43で用いる算出式を次式(10)に示す。
補正後の明度信号の比率ky(n,m)を算出しているが、
例えば、補正前と補正後の明度信号の差分を補正量とし
て算出し、これを入力画像のR,G,B信号の各々に加
算する構成を採ることも可能である。
態に係る画像処理装置およびその処理方法においては、
画像特徴量として簡易的なカラーエッジ情報f(n,m)を
使用し、また、2種類の強調係数を用いた実際の精細度
補正処理を明度信号に施し、その結果を入力R,G,B
画像に反映させることで、画像に適応的な精細度補正を
実現できることに加え、装置全体の回路規模の縮小化お
よび処理速度の高速化を図ることができる。
実施形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図
である。本実施形態に係る画像処理装置では、第1実施
形態に係る画像処理装置の構成に加えて、入力画像の画
像情報を用いてより適応的に精細度補正を実施する構成
を採っている。
装置は、画像入力部51、画像特徴量算出部52、強調
係数算出部53、精細度補正部54、画像出力部55お
よび画像情報設定部56を有する構成となっている。こ
こで、画像入力部51および画像出力部55について
は、第1実施形態に係る画像処理装置(図1を参照)に
おける画像入力部11および画像出力部15と同様であ
るので、ここではその説明を省略する。
から入力された入力画像(データ)および後述する画像
情報設定部56において設定した画像情報Infoを用い
て、画像特徴量としてカラーエッジ情報f(n,m)を算出
する。強調係数算出部53は、画像特徴量算出部52で
算出したカラーエッジ情報f(n,m)および後述する画像
情報設定部56において設定した画像情報Infoを用い
て、精細度補正に必要な強調係数LUT(i)を算出す
る。
において算出した強調係数LUT(i)、画像特徴量算出
部52で算出したカラーエッジ情報f(n,m)および後述
する画像情報設定部56において設定した画像情報Info
を用いて、画像入力部51から入力された入力画像(デ
ータ)の精細度を補正し、出力画像(データ)を作成す
る。
ら入力された入力画像のサイズや種類などの情報を画像
情報Infoとして設定する。画像情報設定部56として
は、例えば、UI(ユーザーインターフェース)などの
外部情報入力手段から考えられる。この場合、当該入力
手段からユーザーが入力画像のサイズや種類などの情報
を入力することになる。また、自動設定の構成を採るこ
とも可能である。すなわち、画像情報設定部56におい
て、入力画像データを解析して、自動的に画像情報を設
定する構成である。
ッサやメモリなどからなるシステムコントローラやRA
Mなどのメモリに対して双方向バスで接続されている。
そして、システムコントローラにおいて、メモリには後
述する画像処理方法の処理動作を実行する画像処理プロ
グラムが格納されており、当該画像処理プログラムに基
づいてマイクロプロセッサが各処理部の制御を行う。こ
の画像処理プログラムとしては、あらかじめメモリに格
納されたものであっても良く、またCD−ROMなどの
記録媒体からインストールされたものであっても良い。
処理装置における画像特徴量算出部52、強調係数算出
部53および精細度補正部54の具体的な構成について
説明する。
な構成の一例を示すブロック図である。本具体例に係る
画像特徴量算出部52は、セレクタ61、ノイズ除去部
62およびカラーエッジ算出部63を有する構成となっ
ている。
て、セレクタ61は、画像情報設定部56において設定
した画像情報Info、例えば入力画像の種類に基づいて、
入力画像(R(n,m),G(n,m),B(n,m))をカラーエッ
ジ算出部63に対して、ノイズ除去部62を経由して供
給するか、直接供給するかを選択する。すなわち、セレ
クタ61により、画像情報Infoに基づいてノイズ除去の
ON/OFFの切り替えが行われる。
算出する前にノイズ等を除去する処理を行う。図12
に、入力画像の種類とノイズ除去のON/OFFの対応
表を示す。本来ならば、カラーエッジ量を算出する前に
平滑化を行うとエッジがなまってしまい、正確なエッジ
情報を取得することが難しくなる。しかし、入力画像が
印刷物やディジタルカメラの画像の場合は、ノイズがの
っているものが多く、また網点や粒状性の荒れが目立つ
事が多い。
情報がある程度保持される程度に、スパイクノイズや網
点の上に存在する微少ノイズ、圧縮によるブロックノイ
ズ・モスキートノイズなどのノイズ成分の除去を行う。
本実施形態においては、例えば、3×3の小さいフィル
タサイズで単純平滑化を行って微小ノイズを除去してい
る。ただし、ノイズ除去方法としては、これに限られる
ものではない。
報設定部56において設定した画像情報Infoに基づい
て、カラーエッジ情報を算出する算出式を変更する。例
えば、画像情報Infoとして入力画像のサイズや解像度な
どを用い、それらに基づいて、カラーエッジ情報の算出
式そのものを変えたり、あるいは、算出式の参照範囲を
変えたりする。
は、第2実施形態で用いた簡易的なユークリッド距離か
ら算出するカラーエッジ情報の算出式(5)を使用して
処理時間を短縮させたり、入力画像の解像度が高い場合
は、画質を重視した画像であると判断して、第1実施形
態で用いたカラーエッジ情報の算出式(2)を使用した
りする。この他にも、さまざまな画像情報Infoに応じ
て、算出式の参照範囲を変えたり、参照範囲に重みを持
たせて計算したりすることも可能である。
いてノイズ除去の処理を適宜行うことで、ノイズの影響
を受けない、より忠実なカラーエッジ情報を取得するこ
とができる。
構成の一例を示すブロック図である。本具体例に係る強
調係数算出部53は、大域的強調係数算出部71、局所
的強調係数算出部72および強調係数統合部73を有す
る構成となっている。
大域的強調係数算出部71は、第1実施形態で用いた大
域的強調係数の算出式(3)を用いて大域的強調係数K
を算出する。本実施形態では、画像情報Infoに基づい
て、算出式(3)中の画像特徴量f(n,m)の上限側代表
値Hpを自動的に決定し、画像により適応的な強調係数
Kを算出する。
の文字が書き込まれているような画像の場合、文字がど
のような色であっても、文字エッジ領域のカラーエッジ
情報f(n,m)は高い値となる。従って、カラーエッジ情
報f(n,m)のヒストグラムをとると、図14に示すよう
になる。同図において、斜線部分が文字エッジ領域のカ
ラーエッジ情報となる。
ように、上限側代表値Hpを99.9%の累積頻度を示
す値に設定してしまうと、上限側代表値Hpは図中のHp
1の値となり、本来補正対象となる自然画領域のカラー
エッジ情報内に上限側代表値が存在しないことになる。
この上限側代表値Hp1を、算出式(3)を用いて大域的
強調係数Kを算出してしまうと、本来補正対象となる自
然画はぼけていてあまりシャープではないのに、上限代
表値Hp1が高い値を示しているために、図4の対応表に
おいて、入力画像は全体的にシャープ度合いが高いと誤
認識され、最終的な強調係数Kが弱めの値に設定されて
しまうことになる。
中の文字の有無を画像情報Infoとして用い、入力画像に
文字がある場合は、図14に示すように、カラーエッジ
情報f(n,m)のヒストグラムの上限側から最初に頻度が
谷になる部分を上限側代表値Hpとして用い、大域的強
調係数Kを算出する。
実施形態で用いた局所的強調係数の算出式(4)を用い
て局所的強調係数kLUT(i)を算出する。第1実施形
態では、カラーエッジ情報f(n,m)の全面に対して局所
的な強調係数k(n,m)を全面で算出しているが、本実施
形態では、局所的強調係数をLUT(Look Up Table)の
形で保持するために、算出式(4)を次式(11)のよ
うに変形させ、この変形させた式を用いて局所的強調係
数kLUT(i)を算出する。
2は閾値である。
づいて上式中の閾値thd1,thd2を自動的に決定
し、画像により適応的な強調係数kLUT(i)を算出す
る。例えば、入力画像の種類を画像情報Infoとして用
い、入力画像が印刷物の場合、カラーエッジ情報f(n,
m)の平均値(average)周辺に網点の高周波成分が集まる
ことが多いため、f(n,m)=iの値が平均値周辺にきた
ときに、局所的強調係数kLUT(i)の値を0周辺に設
定することで、網点の高周波成分の強調を抑制する。
種類と、閾値thd1,thd2の対応表を示す。
6において設定した画像情報Infoに基づいて、大域的強
調係数算出部71および局所的強調係数算出部72で算
出した大域的強調係数Kと局所的強調係数kLUT(i)
を統合し、1つの統合強調係数LUT(i)を算出する。本
実施形態では、次式(12)を用いて統合する。 LUT(i)=Gain・K・kLUT(i) ……(12) ここで、iは引数(i=[0…FMAX])、Gainはゲインであ
る。
は、画像情報設定部56において設定した画像情報Info
を反映させた値であり、例えば、ユーザが指定した強調
パラメータなどを用いる。このようにして統合した強調
係数LUT(i)を算出し、精細度補正部54に引き渡
す。
成の一例を示すブロック図である。本具体例に係る精細
度補正部54は、フィルタ選択部81および補正部82
を有する構成となっている。
ィルタ選択部81は、強調係数算出部53において算出
した強調係数LUT(i)、画像特徴量算出部52におい
て算出したカラーエッジ情報f(n,m)および画像情報設
定部56において設定した画像情報Infoに基づいて、後
述する補正部82のアンシャープネスマスク処理に用い
る平滑化用フィルタFLを設定する。
画像情報Infoとして用い、6個の平滑化フィルタFLT
1〜FLT6を予め用意しているものとする。
ルタFLの選択の一例を示す。例えば、入力画像が印刷
物で、位置n,mにおける強調係数LUT(f(n,m))が
0以下の値、つまり、精細度を強調させるのではなく滑
らかに平滑化するような値になった場合、網点の高周波
成分などを考慮して、より平滑化できるように、比較的
フィルタサイズの大きな単純平滑化フィルタFLT6
(フィルタサイズが例えば7×7)を、位置n,mにお
ける平滑化フィルタFLとして設定する。
ィルタを選択したが、これに限られるものではなく、画
像情報Infoと強調係数LUT(f(n,m))から自動的にフ
ィルタのサイズや係数を算出するような構成を採ること
も可能である。このようにして平滑化用のフィルタを選
択し、補正部82に引き渡す。
部81において選択された平滑化フィルタFLを用い
て、入力画像の各R,G,B信号のぼけ画像を作り、次
式(12)に基づいてアンシャープネスマスク処理を行
う。
平滑化フィルタFLを切り替えて作成した平滑化R,
G,B信号、n,mは位置である。
態に係る画像処理装置およびその処理方法においては、
画像情報Infoに応じて、カラーエッジ情報の算出式を切
り替えたり、強調係数算出式のパラメータを調整した
り、画素毎にアンシャープネスマスク処理に用いる平滑
化フィルタを選択することで、より繊細に、画像に適応
的な精細度補正を実現することができる。
画像処理方法の処理動作をコンピュータに実行させるた
めの画像処理プログラムは、フロッピー(登録商標)デ
ィスク、CD−ROM、DVD−ROM等の記録(記
憶)媒体にソフトウェアとして格納される。この記録媒
体に格納された画像処理プログラムは、必要に応じてコ
ンピュータによって読み取りが行われ、コンピュータ内
のメモリにインストールされて用いられる。そして、イ
ンストールされた画像処理プログラムに基づいて、上述
した第1〜第3実施形態に係る画像処理方法の処理動
作、特に入力画像に対する適応的な精細度補正の処理が
実行されることになる。
タとしてRGBの画像データを用いた場合を例に採って
説明したが、これに限られるものではなく、他の色空間
の画像データ、例えばLabの画像データに対しても、
同様の画像処理が可能であることは言うまでもない。
入力された画像データに対して適応的な精細度補正を施
すに当たって、入力画像データの画像特徴量に応じて画
像に対して複数の強調係数を算出し、その算出した複数
の強調係数を用いて先鋭度を平滑化したり、先鋭度を強
調したり、あるいは先鋭度の補正を行わないような精細
度補正を行うことにより、ユーザが試行錯誤的な操作を
行うことなく、適応的な精細度補正を実現できるため、
ユーザの負担を軽減することができる。特に、画像特徴
量として、明度のエッジ情報を用いずに、色の凸凹を表
すカラーエッジ情報を用いることで、人の感覚に応じて
エッジ情報を得ることができ、補正後の画像に節目やむ
らなどの不具合を発生させることもない。
構成例を示すブロック図である。
調係数算出部の具体的な構成の一例を示すブロック図で
ある。
処理の流れを示すフローチャートである。
構成例を示すブロック図である。
細度補正部の構成の一例を示すブロック図である。
の構成例を示すブロック図である。
画像特徴量算出部の構成の一例を示すブロック図であ
る。
強調係数算出部の構成の一例を示すブロック図である。
図である。
精細度補正部の構成の一例を示すブロック図である。
像特徴量算出部、13,33,53…強調係数算出部、
14,34,54…精細度補正部、15,35,55…
画像出力部、21…大域的強調係数算出部、22…局所
的強調係数算出部、36…明度算出部、56…画像情報
設定部
Claims (24)
- 【請求項1】 入力された画像データに対して適応的な
精細度補正を施す画像処理装置であって、 前記入力画像データから画像特徴量を算出する画像特徴
量算出手段と、 前記画像特徴量算出手段で算出された画像特徴量が、第
一の値以下の場合は先鋭度を平滑化する強調係数を、第
一の値よりも大きく、第二の値以下の場合は先鋭度を強
調する強調係数を、第二の値よりも大きい場合は先鋭度
の補正を行わない強調係数をそれぞれ算出する強調係数
算出手段と、 前記強調係数算出手段で算出された強調係数に基づいて
前記入力画像データの精細度補正を行う精細度補正手段
とを備えることを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項2】 前記画像特徴量算出手段は、画像特徴量
としてカラーエッジ情報を算出することを特徴とする請
求項1記載の画像処理装置。 - 【請求項3】 前記入力画像データの画像情報を設定す
る画像情報設定手段をさらに備え、 前記画像特徴量算出手段は、画像特徴量の算出前に前記
入力画像データに対してノイズ除去処理を実行するノイ
ズ除去機能を有し、そのノイズ除去機能の設定を前記画
像情報設定手段で設定された画像情報に基づいて行うこ
とを特徴とする請求項1または2記載の画像処理装置。 - 【請求項4】 前記強調係数算出手段は、入力画像全体
に係る強調係数を算出する大域的強調係数算出手段と、
入力画像の画素毎に係る強調係数を算出する局所的強調
係数算出手段とを有することを特徴とする請求項1記載
の画像処理装置。 - 【請求項5】 前記大域的強調係数算出手段は、大域的
強調係数の算出に用いる算出式を、前記画像情報設定手
段において設定された画像情報に基づいて変更できるこ
とを特徴とする請求項4記載の画像処理装置。 - 【請求項6】 前記局所的強調係数算出手段は、前記画
像特徴量算出手段で算出された画像特徴量が第一の値以
下の場合は、局所的強調係数に負の値を設定することを
特徴とする請求項4記載の画像処理装置。 - 【請求項7】 前記局所的強調係数算出手段は、前記画
像特徴量算出手段で算出された画像特徴量が第二の値よ
りも大きい場合は、局所的強調係数に0あるいは0に近
い値を設定することを特徴とする請求項4記載の画像処
理装置。 - 【請求項8】 前記入力画像データの画像情報を設定す
る画像情報設定手段をさらに備え、 前記局所的強調係数算出手段は、局所的強調係数の算出
に用いる算出式を、前記画像情報設定手段において設定
された画像情報に基づいて変更できることを特徴とする
請求項4記載の画像処理装置。 - 【請求項9】 前記精細度補正手段は、アンシャープネ
スマスク処理に用いるフィルタを有し、このフィルタの
特性を前記強調係数算出手段で算出された強調係数に基
づいて決定することを特徴とする請求項1記載の画像処
理装置。 - 【請求項10】 前記入力画像データの画像情報を設定
する画像情報設定手段をさらに備え、 前記精細度補正手段は、アンシャープネスマスク処理に
用いるフィルタの特性を、前記画像情報設定手段におい
て設定された画像情報に基づいて決定することを特徴と
する請求項1記載の画像処理装置。 - 【請求項11】 前記画像情報設定手段は、ユーザが前
記入力画像データの情報を設定する外部情報入力手段で
あることを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 【請求項12】 前記画像情報設定手段は、前記入力画
像データを解析して自動的に画像の情報を設定すること
を特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 【請求項13】 入力された画像データに対して適応的
な精細度補正を施す画像処理方法であって、 前記入力画像データから画像特徴量を算出する画像特徴
量算出ステップと、 前記画像特徴量算出ステップで算出された画像特徴量
が、第一の値以下の場合は先鋭度を平滑化する強調係数
を、第一の値よりも大きく、第二の値以下の場合は先鋭
度を強調する強調係数を、第二の値よりも大きい場合は
先鋭度の補正を行わない強調係数をそれぞれ算出する強
調係数算出ステップと、 前記強調係数算出ステップで算出された強調係数に基づ
いて前記入力画像データの精細度補正を行う精細度補正
ステップとの各処理を実行することを特徴とする画像処
理方法。 - 【請求項14】 前記画像特徴量算出手段では、画像特
徴量としてカラーエッジ情報を算出することを特徴とす
る請求項13記載の画像処理方法。 - 【請求項15】 前記画像特徴量算出ステップでは、画
像特徴量の算出前に前記入力画像データに対して実行す
るノイズ除去処理の設定を前記入力画像データの画像情
報に基づいて行うことを特徴とする請求項13または1
4記載の画像処理方法。 - 【請求項16】 前記強調係数算出ステップでは、入力
画像全体に係る強調係数を算出する大域的強調係数算出
ステップと、入力画像の画素毎に係る強調係数を算出す
る局所的強調係数算出ステップとの各処理を実行するこ
とを特徴とする請求項13記載の画像処理方法。 - 【請求項17】 前記大域的強調係数算出ステップで
は、大域的強調係数の算出に用いる算出式を、前記入力
画像データの画像情報に基づいて変更することを特徴と
する請求項16記載の画像処理方法。 - 【請求項18】 前記局所的強調係数算出ステップで
は、前記画像特徴量算出ステップで算出された画像特徴
量が第一の値以下の場合は、局所的強調係数に負の値を
設定することを特徴とする請求項16記載の画像処理方
法。 - 【請求項19】 前記局所的強調係数算出ステップで
は、前記画像特徴量算出ステップで算出された画像特徴
量が第二の値よりも大きい場合は、局所的強調係数に0
あるいは0に近い値を設定することを特徴とする請求項
16記載の画像処理方法。 - 【請求項20】 前記局所的強調係数算出ステップで
は、局所的強調係数の算出に用いる算出式を、前記入力
画像データの画像情報に基づいて変更することを特徴と
する請求項16記載の画像処理方法。 - 【請求項21】 前記精細度補正ステップでは、アンシ
ャープネスマスク処理に用いるフィルタのフィルタの特
性を、前記強調係数算出ステップで算出された強調係数
に基づいて決定することを特徴とする請求項13記載の
画像処理方法。 - 【請求項22】 前記精細度補正手段は、アンシャープ
ネスマスク処理に用いるフィルタの特性を、前記入力画
像データの画像情報に基づいて決定することを特徴とす
る請求項13記載の画像処理方法。 - 【請求項23】 前記入力画像データの画像の情報を、
前記入力画像データを解析して自動的に設定することを
特徴とする請求項15,17,20または22記載の画
像処理方法。 - 【請求項24】 請求項13〜請求項23のうちのいず
れか1つに記載の画像処理方法の処理手順をコンピュー
タに実行させるための画像処理プログラムが格納されて
いることを特徴とする記録媒体。
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Cited By (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004088407A (ja) * | 2002-08-27 | 2004-03-18 | Seiko Epson Corp | 出力解像度に応じたフィルタ処理を行う画像処理装置 |
JP2005293555A (ja) * | 2004-03-10 | 2005-10-20 | Seiko Epson Corp | 画像における肌領域の特定 |
JP2006072555A (ja) * | 2004-08-31 | 2006-03-16 | Secom Co Ltd | 生体情報画像補正装置 |
WO2006040960A1 (ja) * | 2004-10-08 | 2006-04-20 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | 画像処理装置および画像処理プログラム |
WO2007125732A1 (ja) * | 2006-04-28 | 2007-11-08 | Panasonic Corporation | 視覚処理装置、視覚処理方法、プログラム、記録媒体、表示装置および集積回路 |
WO2008041412A1 (fr) * | 2006-10-04 | 2008-04-10 | Eizo Nanao Corporation | Procédé de correction de contour, dispositif de traitement et d'affichage d'image |
CN100426831C (zh) * | 2006-01-06 | 2008-10-15 | 友达光电股份有限公司 | 影像锐化方法及装置 |
JP2009005331A (ja) * | 2007-05-24 | 2009-01-08 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
JP2009055183A (ja) * | 2007-08-24 | 2009-03-12 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置および画像処理プログラム |
JP2009232468A (ja) * | 2005-10-12 | 2009-10-08 | Panasonic Corp | 視覚処理装置、視覚処理方法、テレビジョン、携帯情報端末、カメラおよびプロセッサ |
JP2010193515A (ja) * | 2010-05-06 | 2010-09-02 | Fujitsu Ltd | 画像処理方法 |
JP2010199993A (ja) * | 2009-02-25 | 2010-09-09 | Toshiba Corp | 映像信号処理装置及びその制御方法及びテレビジョン信号受信装置 |
JP2010200111A (ja) * | 2009-02-26 | 2010-09-09 | Toshiba Corp | 映像信号処理装置及びその制御方法及びテレビジョン信号受信装置 |
US7848589B2 (en) | 2005-02-01 | 2010-12-07 | Richoh Company, Ltd. | Method and apparatus for applying edge enhancement based on image characteristics |
JP2010278929A (ja) * | 2009-05-29 | 2010-12-09 | Toshiba Corp | 画像処理装置 |
US7881549B2 (en) | 2005-10-12 | 2011-02-01 | Panasonic Corporaiton | Visual processing device, display device, visual processing method, program, and integrated circuit |
US7894684B2 (en) | 2006-04-19 | 2011-02-22 | Panasonic Corporation | Visual processing device, visual processing method, program, display device, and integrated circuit |
JP2012043368A (ja) * | 2010-08-23 | 2012-03-01 | Nikon Corp | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
US8189236B2 (en) | 2007-05-24 | 2012-05-29 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image processing apparatus, image processing method and computer-readable medium |
US8251515B2 (en) | 2009-02-04 | 2012-08-28 | Seiko Epson Corporation | Projector, projection system, image display method, and image display program |
KR101557100B1 (ko) | 2009-02-13 | 2015-10-02 | 삼성전자주식회사 | 선명도 향상부를 포함하는 영상 처리 장치 |
-
2000
- 2000-09-07 JP JP2000271211A patent/JP4099936B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (41)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004088407A (ja) * | 2002-08-27 | 2004-03-18 | Seiko Epson Corp | 出力解像度に応じたフィルタ処理を行う画像処理装置 |
JP2005293555A (ja) * | 2004-03-10 | 2005-10-20 | Seiko Epson Corp | 画像における肌領域の特定 |
JP2006072555A (ja) * | 2004-08-31 | 2006-03-16 | Secom Co Ltd | 生体情報画像補正装置 |
WO2006040960A1 (ja) * | 2004-10-08 | 2006-04-20 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | 画像処理装置および画像処理プログラム |
JP4724124B2 (ja) * | 2004-10-08 | 2011-07-13 | パナソニック株式会社 | 画像処理装置および画像処理プログラム |
US7936941B2 (en) | 2004-10-08 | 2011-05-03 | Panasonic Corporation | Apparatus for clearing an image and method thereof |
JPWO2006040960A1 (ja) * | 2004-10-08 | 2008-05-15 | 松下電器産業株式会社 | 画像処理装置および画像処理プログラム |
US7848589B2 (en) | 2005-02-01 | 2010-12-07 | Richoh Company, Ltd. | Method and apparatus for applying edge enhancement based on image characteristics |
US7880814B2 (en) | 2005-10-12 | 2011-02-01 | Panasonic Corporation | Visual processing device, display device, and integrated circuit |
JP2009232468A (ja) * | 2005-10-12 | 2009-10-08 | Panasonic Corp | 視覚処理装置、視覚処理方法、テレビジョン、携帯情報端末、カメラおよびプロセッサ |
US7773158B2 (en) | 2005-10-12 | 2010-08-10 | Panasonic Corporation | Visual processing device, display device, and integrated circuit |
US7881549B2 (en) | 2005-10-12 | 2011-02-01 | Panasonic Corporaiton | Visual processing device, display device, visual processing method, program, and integrated circuit |
US8368814B2 (en) | 2005-10-12 | 2013-02-05 | Panasonic Corporation | Visual processing device, display device, and integrated circuit for adjusting the contrast of an image |
US8311357B2 (en) | 2005-10-12 | 2012-11-13 | Panasonic Corporation | Visual processing device, display device, visual processing method, program, and integrated circuit |
CN100426831C (zh) * | 2006-01-06 | 2008-10-15 | 友达光电股份有限公司 | 影像锐化方法及装置 |
US7894684B2 (en) | 2006-04-19 | 2011-02-22 | Panasonic Corporation | Visual processing device, visual processing method, program, display device, and integrated circuit |
US8406547B2 (en) | 2006-04-19 | 2013-03-26 | Panasonic Corporation | Visual processing device, visual processing method, program, display device, and integrated circuit |
US7881550B2 (en) | 2006-04-28 | 2011-02-01 | Panasonic Corporation | Visual processing apparatus, visual processing method, program, recording medium, display device, and integrated circuit |
US7903898B2 (en) | 2006-04-28 | 2011-03-08 | Panasonic Corporation | Visual processing apparatus, visual processing method, program, recording medium, display device, and integrated circuit |
CN102238314A (zh) * | 2006-04-28 | 2011-11-09 | 松下电器产业株式会社 | 视觉处理装置、视觉处理方法、程序、存储介质、显示装置及集成电路 |
WO2007125732A1 (ja) * | 2006-04-28 | 2007-11-08 | Panasonic Corporation | 視覚処理装置、視覚処理方法、プログラム、記録媒体、表示装置および集積回路 |
US8401324B2 (en) | 2006-04-28 | 2013-03-19 | Panasonic Corporation | Visual processing apparatus, visual processing method, program, recording medium, display device, and integrated circuit |
CN102238314B (zh) * | 2006-04-28 | 2013-06-12 | 松下电器产业株式会社 | 视觉处理装置、视觉处理方法、程序、存储介质、显示装置及集成电路 |
WO2008041412A1 (fr) * | 2006-10-04 | 2008-04-10 | Eizo Nanao Corporation | Procédé de correction de contour, dispositif de traitement et d'affichage d'image |
US8305397B2 (en) | 2006-10-04 | 2012-11-06 | Eizo Nanao Corporation | Edge adjustment method, image processing device and display apparatus |
CN101523889B (zh) * | 2006-10-04 | 2011-11-02 | 株式会社拿拿奥 | 轮廓修正方法、图像处理装置及显示装置 |
JP2009005331A (ja) * | 2007-05-24 | 2009-01-08 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
JP2011172261A (ja) * | 2007-05-24 | 2011-09-01 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
US8189236B2 (en) | 2007-05-24 | 2012-05-29 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image processing apparatus, image processing method and computer-readable medium |
JP2009055183A (ja) * | 2007-08-24 | 2009-03-12 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置および画像処理プログラム |
US8068690B2 (en) | 2007-08-24 | 2011-11-29 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image processing apparatus, image processing method, computer-readable medium and computer data signal |
US8251515B2 (en) | 2009-02-04 | 2012-08-28 | Seiko Epson Corporation | Projector, projection system, image display method, and image display program |
KR101557100B1 (ko) | 2009-02-13 | 2015-10-02 | 삼성전자주식회사 | 선명도 향상부를 포함하는 영상 처리 장치 |
JP4575500B2 (ja) * | 2009-02-25 | 2010-11-04 | 株式会社東芝 | 映像信号処理装置及びその制御方法及びテレビジョン信号受信装置 |
JP2010199993A (ja) * | 2009-02-25 | 2010-09-09 | Toshiba Corp | 映像信号処理装置及びその制御方法及びテレビジョン信号受信装置 |
US7956932B2 (en) | 2009-02-26 | 2011-06-07 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image signal processing apparatus, method of controlling the same, and television signal receiving apparatus |
JP4575501B2 (ja) * | 2009-02-26 | 2010-11-04 | 株式会社東芝 | 映像信号処理装置及びその制御方法及びテレビジョン信号受信装置 |
JP2010200111A (ja) * | 2009-02-26 | 2010-09-09 | Toshiba Corp | 映像信号処理装置及びその制御方法及びテレビジョン信号受信装置 |
JP2010278929A (ja) * | 2009-05-29 | 2010-12-09 | Toshiba Corp | 画像処理装置 |
JP2010193515A (ja) * | 2010-05-06 | 2010-09-02 | Fujitsu Ltd | 画像処理方法 |
JP2012043368A (ja) * | 2010-08-23 | 2012-03-01 | Nikon Corp | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP4099936B2 (ja) | 2008-06-11 |
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