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

Abstract

(57)【要約】 【課題】 周知技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、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

【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
（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。

【０００２】

【従来の技術】近年、ディジタル化、ネットワーク化、
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。

【０００３】しかしながら、スキャンインした画像やデ
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。

【０００４】また、それに伴って、ディスプレイやプリ
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。

【０００５】上記の画質劣化の一つとして、精細度がか
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。

【０００６】また、扱う画像の中には、インターネット
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。

【０００７】一方、画像に適応的な精細度補正を行う方
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。

【０００８】 out(n,m)＝in(n,m)＋Ｋ・{in(n,m)−sm(n,m)} ……（１） ここで、out(n,m)は出力画像、in(n,m)は入力画像、sm
(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、

【０００９】

【数１】 である。ここで、ＴＨＤは閾値である。

【００１０】上記の式（１）に示すように、アンシャー
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。

【００１１】２つ目のパラメータは、式(1)の平滑化画
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。

【００１２】３つ目のパラメータは、式(1)の強調係数
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。

【００１３】このように、アンシャープネスマスク処理
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。

【００１４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、周知技
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。

【００１５】３つ目のパラメータである閾値ＴＨＤを用
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。

【００１６】これに対して、自動的に画像に適応的な精
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。

【００１７】しかしながら、この従来技術では、エッジ
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。

【００１８】すなわち、明度信号のエッジは、かならず
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。

【００１９】本発明は、上記課題に鑑みてなされたもの
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。

【００２０】

【課題を解決するための手段】本発明に係る画像処理装
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。

【００２１】本発明に係る画像処理方法は、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
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。

【００２２】上記構成の画像処理装置およびその処理方
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。

【００２３】

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

【００２４】＜第１実施形態＞図１は、本発明の第１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。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。

【００２５】上記構成の画像処理装置において、画像入
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。

【００２６】強調係数算出部１３は、特徴量算出部１２
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。

【００２７】精細度補正部１４は、強調係数算出部１３
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。

【００２８】図２に、第１実施形態に係る画像処理装置
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。

【００２９】上記構成の強調係数算出部１３において、
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。

【００３０】次に、上記構成の第１実施形態に係る画像
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。

【００３１】最初に、画像入力部１１からディジタル多
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。

【００３２】次に、画像特徴量算出部１２において、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
（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。

【００３３】

【数２】

【００３４】ここで、Ｄ(n,m,i,j)は、 であり、またｆ(n,m)は位置ｎ，ｍにおける画像特徴
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。

【００３５】画像特徴量算出部１２においては、上記の
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。

【００３６】次に、強調係数算出部１３では、特徴量算
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。

【００３７】図４に示す対応表において、画像特徴量ｆ
(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。

【００３８】ここで、上限側代表値Ｈpが小さい場合
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。

【００３９】本実施形態で用いた大域的強調係数Ｋの算
出式を次式（３）に示す。 Ｋ＝１．０−（Ｈp／ＦＭＡＸ） ……（３）

【００４０】図５は、上記の式（３）を図で表した概念
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。

【００４１】次に、局所的強調係数算出部２２では、カ
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。

【００４２】図６に示す対応表において、画素毎の画像
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。

【００４３】逆に、画素毎の画像特徴量ｆ(n,m)が大き
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。

【００４４】本実施形態で用いた局所的強調係数ｋ(n,
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。

【００４５】

【数３】

【００４６】すなわち、上記の式（４）においては、カ
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。

【００４７】図７は、上記の式（４）を図で表した概念
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。

【００４８】以上のようにして、大域的な強調係数Ｋお
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。

【００４９】再び図３のフローチャートにおいて、精細
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。

【００５０】この精細度補正部１４で用いる算出式を次
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。

【００５１】上記の式（５）を用いて精細度補正を行う
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。

【００５２】次に、画像出力部１５では、精細度補正部
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。

【００５３】以上説明したように、本発明の第１実施形
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。

【００５４】＜第２実施形態＞図８は、本発明の第２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、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。

【００５５】図８において、本実施形態に係る画像処理
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。

【００５６】画像特徴量算出部３２は、画像入力部３１
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。

【００５７】精細度補正部３４は、強調係数算出部３３
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。

【００５８】上記構成の第２実施形態に係る画像処理装
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。

【００５９】画像特徴量算出部３２では、画像入力部３
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。

【００６０】

【数４】

【００６１】ここで、Ｄ(n,m,i,j)は、 Ｄ(n,m,i,j)＝{｜Ｒ(n,m) −Ｒ(n+i,m+j) ｜ ＋｜Ｇ(n,m) −Ｇ(n+i,m+j) ｜ ＋｜Ｂ(n,m) −Ｂ(n+i,m+j) ｜}／３ であり、またｆ(n,m)は位置ｎ，ｍにおける画像特徴
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。

【００６２】上記の式（６）を用いることで、第１実施
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。

【００６３】明度信号算出部３６では、画像入力部３１
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。

【００６４】本実施形態では、上記の式（７）で明度信
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。

【００６５】精細度補正部３４では、強調係数算出部３
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。

【００６６】図９に、第２実施形態に係る画像処理装置
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。

【００６７】上記構成の精細度補正部３４において、ア
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。

【００６８】このように、アンシャープネスマスク処理
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。

【００６９】次に、補正量算出部４２は、補正量とし
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）

【００７０】次に、補正部４３は、補正量算出部４２に
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。

【００７１】 Ｒout(n,m)＝ｋｙ(n,m)・Ｒin(n,m) Ｇout(n,m)＝ｋｙ(n,m)・Ｇin(n,m) ……（１０） Ｂout(n,m)＝ｋｙ(n,m)・Ｂin(n,m)

【００７２】本実施形態では、補正量として、補正前と
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。

【００７３】以上説明したように、本発明の第２実施形
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。

【００７４】＜第３実施形態＞図１０は、本発明の第３
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。

【００７５】図８において、本実施形態に係る画像処理
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。

【００７６】画像特徴量算出部５２は、画像入力部５１
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。

【００７７】精細度補正部５４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。

【００７８】画像情報設定部５６は、画像入力部５１か
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。

【００７９】なお、上記の各処理部は、マイクロプロセ
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。

【００８０】次に、上記構成の第３実施形態に係る画像
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。

【００８１】図１１は、画像特徴量算出部５２の具体的
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。

【００８２】上記構成の画像特徴量算出部５２におい
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。

【００８３】ノイズ除去部６２は、カラーエッジ情報を
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。

【００８４】そのため、ノイズ除去部６２では、エッジ
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。

【００８５】カラーエッジ情報算出部６３では、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、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。

【００８６】例えば、入力画像のサイズが大きい場合
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。

【００８７】以上のようにして、入力画像の種類に基づ
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。

【００８８】図１３は、強調係数算出部５３の具体的な
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。

【００８９】上記構成の強調係数算出部５３において、
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。

【００９０】例えば、入力画像が写真に日付やメモなど
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。

【００９１】このような画像の場合に、第１実施形態の
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。

【００９２】そこで、本実施形態においては、入力画像
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。

【００９３】次に、局所的強調係数算出部７２は、第１
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。

【００９４】

【数５】 ここで、ｉは引数（ｉ=[0…FMAX]）、ｔｈｄ１，ｔｈｄ
２は閾値である。

【００９５】また、本実施形態では、画像情報Infoに基
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。

【００９６】図１５に、本実施形態で用いた入力画像の
種類と、閾値ｔｈｄ１，ｔｈｄ２の対応表を示す。

【００９７】強調係数統合部７３は、画像情報設定部５
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。

【００９８】上記の式（１２）において、ゲインGain
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。

【００９９】図１６は、精細度補正部５４の具体的な構
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。

【０１００】上記構成の精細度補正部５４において、フ
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。

【０１０１】また、本実施形態では、入力画像の種類を
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。

【０１０２】図１７に、本実施形態で用いた平滑化フィ
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。

【０１０３】本実施形態では、図１７を用いて平滑化フ
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。

【０１０４】補正部８２は、各画素毎に、フィルタ選択
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。

【０１０５】 Rout(n,m)-Rin(n,m)+LUT(f(n,m)）・{Rin(n,m)-Rsm(n,m)｝ Gout(n,m)-Gin(n,m)+LUT(f(n,m)）・{Gin(n,m)-Gsm(n,m)｝ ……（１２ ） Bout(n,m)-Bin(n,m)+LUT(f(n,m)）・{Bin(n,m)-Bsm(n,m)｝ ここで、Ｒsm(n,m)，Ｇsm(n,m)，Ｂsm(n,m)は画素毎に
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。

【０１０６】以上説明したように、本発明の第３実施形
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。

【０１０７】なお、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。

【０１０８】また、上記各実施形態では、入力画像デー
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。

【０１０９】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
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。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の第１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。

【図２】 第１実施形態に係る画像処理装置における強
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。

【図３】 本発明の第１実施形態に係る画像処理方法の
処理の流れを示すフローチャートである。

【図４】 大域的強調係数の対応表を示す図である。

【図５】 大域的強調係数の算出式の概念図である。

【図６】 局所的強調係数の対応表を示す図である。

【図７】 局所的強調係数の算出式の概念図である。

【図８】 本発明の第２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。

【図９】 第２実施形態に係る画像処理装置における精
細度補正部の構成の一例を示すブロック図である。

【図１０】 本発明の第３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。

【図１１】 第３実施形態に係る画像処理装置における
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。

【図１２】 ノイズ除去の対応表を示す図である。

【図１３】 第３実施形態に係る画像処理装置における
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１４】 画像特徴量の上限代表値の概念図である。

【図１５】 局所的強調係数のパラメータ決定表を示す
図である。

【図１６】 第３実施形態に係る画像処理装置における
精細度補正部の構成の一例を示すブロック図である。

【図１７】 フィルタの選択表を示す図である。

【符号の説明】

１１，３１，５１…画像入力部、１２，３２，５２…画
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

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０４Ｎ 1/60 Ｈ０４Ｎ 5/208 1/409 9/68 １０３Ｚ 1/46 1/40 Ｄ 5/208 １０１Ｃ 9/68 １０３ １０１Ｄ 1/46 Ｚ Ｆターム(参考） 5B057 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB08 CB12 CB16 CC02 CE02 CE03 CE05 CE06 CE11 CE17 DA20 DB02 DB06 DB09 DC23 DC25 5C021 PA31 PA52 RA02 RB09 XB03 YA01 YB03 ZA02 5C066 AA05 AA11 CA06 CA07 EC02 EC12 GA01 KD04 5C077 LL02 LL04 LL17 LL18 LL19 MP01 MP08 PP02 PP03 PP10 PP32 PP35 PP43 PP47 PQ03 PQ08 PQ12 PQ19 PQ23 TT02 TT06 TT09 5C079 LA01 LA15 MA04 MA11 NA02 NA18

Claims (24)

【特許請求の範囲】
1. 【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。
2. 【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。
3. 【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。
4. 【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。
5. 【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。
6. 【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。
7. 【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。
8. 【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。
9. 【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。
10. 【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。
11. 【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。
12. 【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。
13. 【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。
14. 【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。
15. 【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。
16. 【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。
17. 【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。
18. 【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。
19. 【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。
20. 【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。
21. 【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。
22. 【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。
23. 【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。
24. 【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。