JP2003132352A - 画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、これを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像データの輪郭部強調と粒子状ノイズ低減
とを効果的に両立する。 【解決手段】 第１の画像データの各画素について鮮鋭
度を強調した鮮鋭化画像データを取得する段階と、前記
第１の画像データの各画素について平滑化した平滑化画
像データを取得する段階と、前記第１の画像データの各
画素についてエッジ度を算出する段階と、算出した前記
エッジ度の最頻値に対し、前記平滑化画像データの融合
比率を高めるようにエッジ度−融合比率相関を設定する
段階と、このエッジ度−融合比率相関に基づき、前記鮮
鋭化画像データと前記平滑化画像データとを各画素毎に
融合して第２の画像データを得る画像データ融合段階と
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、画像データの輪郭
部強調と粒子状ノイズ低減とを両立して画像品位を向上
する画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラ
ム、これを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒
体に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、写真焼き付けの分野では、撮影画
像が記録されている写真フィルムに光を照射し、この写
真フィルムを透過した光を印画紙上に照射することによ
って焼き付けを行うアナログ露光が長年行われてきた。

【０００３】しかしながら、近年では、アナログ露光の
他に、写真フィルム上の撮影画像をスキャナで読み取っ
たり、デジタルカメラを用いて撮影したりすることによ
って得られるデジタル画像データに基づき、赤（Ｒ），
緑（Ｇ），青（Ｂ）の単色光を印画紙上に重複露光する
ことにより焼き付けを行うデジタル露光が広く採用され
ている。

【０００４】このようなデジタル露光を行う写真焼付装
置（デジタル写真焼付装置）では、スキャナやデジタル
カメラなどのスペックに依存する画像読み取り時の解像
度と、露光装置の露光ヘッドなどのスペックに依存する
露光時の解像度とによって、印画紙上に露光する画像の
画素密度が決まることになる。

【０００５】一般に、写真フィルムの画像を構成する粒
子密度は２５００ｄｐｉ（dot perinch）程度であり、
現在、この粒子密度と同程度の解像度性能を有するデジ
タル露光方式の写真焼付装置が市場に登場している。例
えば、最新の写真焼付装置は、読み取り解像度が２１６
７ｄｐｉに及ぶスキャナを備えている。このような写真
焼付装置によれば、写真フィルムレベルの画像を取り込
むことができる。なお、２５００ｄｐｉの粒子密度を、
１３５Ｆサイズ（３．６ｃｍ×２．４ｃｍ）の写真フィ
ルム上で実現すれば、画素数に換算して３４４５×２３
６２（画素）に相当する。

【０００６】このような高解像度の画像読み取り能力、
更には、高解像度の画像露光能力を備えた写真焼付装置
を利用すれば、アナログ露光と比較しても遜色のないプ
リント画像がデジタル露光によって得られる。

【０００７】一方、デジタル露光は、スキャナ等から取
り込んだデジタル画像データに各種の画像処理演算を施
すことによって、アナログ露光では実現できない様々な
特殊効果を画像データに付与することができるという有
利な特徴を有している。上記特殊効果の代表的なものと
して、画像中の輪郭部（例えば、背景と人物との境界
や、人物の顔の目鼻立ち）部分にめりはりを与える鮮鋭
化（シャープネス）処理と呼ばれるデジタル画像処理に
ついて以下説明する。

【０００８】鮮鋭化処理は、画像中の所定領域と他の領
域との境界、すなわち輪郭部をはっきり見せるための処
理であり、具体的には、例えば鮮鋭化フィルタと呼ばれ
る演算フィルタを用いて処理することにより、輪郭部を
構成している特定の着目画素（以下、各画素に対応する
画素データのことも単に画素と称する）について、それ
に隣接する画素との濃度差（輝度差）を大きくするよう
に、画像データを変換処理する。

【０００９】最も単純な具体例を用いて説明すれば、上
記鮮鋭化フィルタとしての３×３フィルタは、３×３の
画素行列における各画素の濃度データに掛け合わせる係
数の行列要素で構成されており、例えば である。中央の数値「５」は、着目画素に掛け合わせる
要素である。他の数値は、着目画素に隣接する画素にそ
れぞれ掛け合わせる要素であり、各要素の和が基本的に
１となるように設定される。上記鮮鋭化フィルタを適用
するには、着目画素を各掛け合わせ要素の和で置換す
る。仮に、１００×１００画素の画像データが有るとす
れば、計１００００個の画素に対して、その１つ１つを
順番に着目画素とみなしながら、上記３×３フィルタを
１００００回適用すると、鮮鋭化された画像を得ること
ができる。

【００１０】上記３×３フィルタを用いた効果を示す具
体例をさらに説明する。例えば、道路や空などを背景と
する自動車や飛行機のような物体の画像を例に取る。道
路や空などの背景には、画像の色および濃淡に変化が殆
ど無い画像の平坦部と呼べる領域を多く含んでいる。画
像の平坦部における３×３の画素列は、例えば、 ５１ ４９ ５３ ５２ ５０ ４９ ４８ ５１ ４７ のようになっている。

【００１１】この３×３画素の画像データに、上記３×
３フィルタをあてはめると、各画像データの数値に対し
て、対応する行列要素が掛け合わされることとなり、 となる。掛け合わされた行列要素の和は４９なので、着
目画素の画像データ「５０」は、「４９」に変換され
る。このように、画像の平坦部では、変換前後の値にあ
まり変化が現れない。

【００１２】一方、物体の輪郭部では、３×３の画素列
は、例えば、 １０ ３０ ７０ １５ ５０ ９０ ２０ ８０ ８５ となっている。すなわち、この輪郭部では、左上側が薄
く、右下側が濃い傾向にある。これに、上記３×３フィ
ルタをあてはめると、 となる。掛け合わされた行列要素の和は３５なので、着
目画素の画像データ「５０」は、「３５」に変換され
る。

【００１３】さらに、着目画素の画像データ「５０」の
右隣に隣接する画像データ「９０」に着目した場合、そ
の３×３の画素列は、例えば、 ３０ ７０ ８５ ５０ ９０ ９５ ８０ ８５ ９０ となっている。これに、上記３×３フィルタをあてはめ
ると、 となる。掛け合わされた行列要素の和は１５０なので、
着目画素の画像データ「９０」は、「１５０」に変換さ
れる。このように、画像の輪郭部では、変換前後の値に
大きな変化が現れる。

【００１４】このように、鮮鋭化フィルタを用いて画像
データを加工すると、画像の平坦部はあまり変化しない
のに対し、輪郭部は大きく変化するので、この作業を繰
り返すだけで、画像を鮮鋭化させることができる。

【００１５】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記鮮鋭化フ
ィルタを用いた従来の鮮鋭化手法では、印画紙に焼き付
けた画像のざらつき感を増大させるという問題が発生す
るので、この問題について説明する。

【００１６】前述のように、高解像度のデジタル写真焼
付装置は、ほぼ写真フィルムの画像を構成する粒子レベ
ル（フィルム粒子レベル）の画像を取り込むことができ
るため、写真フィルムと等倍で印画紙に焼き付けた画像
は、フィルム粒子レベルの大きさの画素集合で構成され
る。一方、写真フィルムにおけるフィルム粒子の発色特
性は完全には均一でないため、画像を形成する色彩や濃
度の中に、細かな色変化や濃度変化による画像ざらつ
き、換言すればフィルム粒子レベルのノイズ（以下、粒
状ノイズと呼ぶ）が含まれる。

【００１７】このような粒状ノイズが画像データに存在
する場合に、上記鮮鋭化フィルタ等を用いた鮮鋭化処理
を行うと、画像の輪郭部だけでなく粒状ノイズの粒状性
まで強調してしまい、印画紙等に焼き付けた画像のざら
つき感を増大させて見苦しい画像となってしまうという
問題が発生する。特に、このようなざらつき感が画像の
人肌部分に現れると、画像品位が大きく低下して見えて
しまう。

【００１８】このような問題を解決するために、従来様
々な解決手法が提案されている。

【００１９】最も単純な解決手法としては、鮮鋭化処理
後の画像データ全体にぼかし処理（例えば、平均値フィ
ルタを用いて、ある着目画素の値をその周囲の画素から
求めた平均値で置換する処理）を施す手法が考えられ
る。しかし、画像データ全体にぼかし処理を施すと、せ
っかく強調した輪郭部分までがぼやけてしまい、鮮鋭化
処理の効果が薄れる。

【００２０】他の解決手法としては、画像データ全体に
まずぼかし処理を施し、その後、鮮鋭化処理を施す手法
も考えられる。しかし、この場合には、先んじるぼかし
処理により、画像データ中の詳細構造（ディテール）が
消失してしまうので、後の鮮鋭化処理による輪郭強調の
効果が小さくなるという問題が生じる。

【００２１】このように、従来手法では、画像の輪郭部
などを強調する鮮鋭化処理と、不要な粒状ノイズ（周期
的ノイズ）の除去処理とを効果的に両立することが難し
いため、新たな画像処理方法が求められている。

【００２２】本発明は、上記の問題点に鑑みてなされた
ものであり、その目的は、画像データの輪郭部強調と周
期的ノイズ低減とを両立して、画像品位を向上する画像
処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、これを
記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供す
ることにある。

【００２３】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載の画像処
理方法は、上記の課題を解決するために、第１の画像デ
ータの各画素について鮮鋭度を強調した鮮鋭化画像デー
タを取得する鮮鋭化画像データ取得段階と、前記第１の
画像データの各画素について平滑化した平滑化画像デー
タを取得する平滑化画像データ取得段階と、前記第１の
画像データの各画素についてエッジ度を算出するエッジ
度算出段階と、前記エッジ度算出段階にて算出したエッ
ジ度の最頻値を特定するエッジ度最頻値特定段階と、前
記エッジ度最頻値特定段階にて特定したエッジ度の最頻
値に対し、前記平滑化画像データの融合比率を高めるよ
うにエッジ度−融合比率相関を設定するエッジ度−融合
比率相関設定段階と、前記エッジ度算出段階にて算出し
た前記第１の画像データの各画素におけるエッジ度を、
前記エッジ度−融合比率相関に適用して、前記第１の画
像データの各画素における融合比率を決定する融合比率
決定段階と、前記融合比率決定段階にて決定した融合比
率に基づき、前記鮮鋭化画像データと前記平滑化画像デ
ータとを各画素毎に融合して第２の画像データを得る画
像データ融合段階とを備えることを特徴としている。

【００２４】また、請求項２に記載の画像処理方法は、
上記の課題を解決するために、請求項１の構成におい
て、前記エッジ度−融合比率相関設定段階では、前記エ
ッジ度最頻値特定段階にて特定したエッジ度の最頻値に
対応する極値を有するようにエッジ度−融合比率相関を
設定することを特徴としている。

【００２５】上記の構成によれば、まず、第１の画像デ
ータの各画素について、２つの画像データ、つまり鮮鋭
化画像データと平滑化画像データとが得られる。鮮鋭化
画像データ取得段階における鮮鋭度の強調手法として
は、鮮鋭化フィルタ処理の他、コンボリューション、離
散フーリエ変換解析など任意の鮮鋭化手法を採用するこ
とができる。また、平滑化画像データ取得段階における
平滑化手法としては、平均値フィルタ、メディアンフィ
ルタ、領域選択型平滑フィルタなど任意の平滑化手法を
採用することができる。

【００２６】一方、前記エッジ度算出段階では、第１の
画像データの各画素についてエッジ度（輪郭部度）が算
出される。第１の画像データからエッジ度を算出する手
法としては、公知の微分フィルタなど任意の手法を採用
することができる。

【００２７】前記エッジ度算出段階では、異なる方向特
性を有する複数の微分フィルタを用いてエッジ度を算出
することも好ましい。これにより、ラプラシアンフィル
タなどの全方位的な微分フィルタを用いる場合よりも、
エッジ検出感度を向上することができる。

【００２８】その後、前記エッジ度最頻値特定段階に
て、算出したエッジ度の最頻値が特定される。例えば、
前記エッジ度について、度数分布（ヒストグラム）処理
などを用いることにより、その最頻値を特定することが
できる。

【００２９】前記エッジ度−融合比率相関設定段階で
は、特定したエッジ度の最頻値に対し、前記平滑化画像
データの融合比率を高めるようにエッジ度−融合比率相
関（関数）を設定する。この際、好ましくは、前記エッ
ジ度最頻値特定段階にて特定したエッジ度の最頻値に対
応する極値を有するようにエッジ度−融合比率相関を設
定することが好ましい。

【００３０】例えば、エッジ度に対して線形な融合比率
を導くエッジ度−融合比率相関であって、前記エッジ度
の最頻値に対応する領域では、前記平滑化画像データの
融合比率を極値的に高めるようなエッジ度−融合比率相
関を設定する。

【００３１】その後、前記融合比率決定段階で、前記第
１の画像データの各画素における融合比率が決定され、
前記画像データ融合段階では、決定された融合比率に基
づき、前記鮮鋭化画像データと前記平滑化画像データと
が各画素毎に融合されて、第２の画像データが得られ
る。

【００３２】それゆえ、第１の画像データにおいて、対
応エッジ度の出現頻度が高いと考えられる、周期的かつ
定型的にあらわれるノイズ成分については、前記平滑化
画像データの融合比率を高めるように、画像データの融
合が行われる。この結果、輪郭強調の効果を維持しなが
ら、このようなノイズ成分を抑制した第２の画像データ
を得ることができる。

【００３３】これにより、画像データの輪郭部強調と周
期的ノイズ低減とを両立して、画像品位を向上すること
ができる。

【００３４】請求項３に記載の画像処理方法は、上記の
課題を解決するために、請求項１または２の構成におい
て、前記第１の画像データは、写真フィルムの読み取り
画像データであることを特徴としている。

【００３５】上記の構成によれば、第１の画像データの
画像において周期的に発現する、写真フィルムのフィル
ム粒子に起因する粒状ノイズについて、前記平滑化画像
データの融合比率を高めるように、画像データの融合が
行われる。

【００３６】これにより、請求項１または２の作用効果
に加えて、フィルム粒子に起因する細かな色変化や濃度
変化による画像ざらつきを効果的に抑制することができ
る。

【００３７】請求項４に記載の画像処理方法は、上記の
課題を解決するために、請求項１乃至３のいずれか１項
の構成において、前記エッジ度算出段階では、前記エッ
ジ度に平滑化処理を施すことを特徴としている。

【００３８】上記の構成において、エッジ度に平滑化処
理を施す手法は特に限定されるものではなく、第１の画
像データから得られたエッジ度配列における局所的なピ
ークを除去する任意の平滑化フィルタ、例えば、前述の
平均値フィルタ、メディアンフィルタ、領域選択型平滑
フィルタなどを採用することができる。

【００３９】上記の構成によれば、第１の画像データに
おいて、ノイズ等に起因する急峻な画像変化が存在する
領域であっても、この領域の画素から算出されるエッジ
度は、その隣接画素から算出されるエッジ度の値を用い
て平滑化処理される。一方、第１の画像データにおける
画像の輪郭部，平坦部等では、周囲画素においても同レ
ベルのエッジ度が算出されるので、上記平滑化処理によ
る影響は小さい。

【００４０】これにより、請求項１乃至３のいずれか１
項の作用効果に加えて、画像データにおける孤立点やノ
イズ成分が強調されることを回避しながら、画像の輪郭
部等を選択的に強調する鮮鋭化処理が可能になる。ま
た、画像データに急峻なエッジ領域が存在する場合に
も、鮮鋭化処理に起因する不自然な境界線の発生を抑制
することができる。

【００４１】請求項５に記載の画像処理方法は、上記の
課題を解決するために、請求項１乃至４のいずれか１項
の構成において、前記エッジ度−融合比率相関設定段階
では、異なる複数のエッジ度−融合比率相関を設定し、
それぞれの前記エッジ度−融合比率相関に応じて得られ
た複数の前記第２の画像データのうち、前記第１の画像
データとのエッジ度の差が最小のものを第３の画像デー
タとして選択することを特徴としている。

【００４２】上記の構成において、エッジ度の差を評価
するには、例えば第１の画像データのエッジ度と、各第
２の画像データのエッジ度との差（絶対値）を画素毎に
算出したうえで、この差（絶対値）を画像データ全体ま
たは一部において積分し、積分結果が最小となる第２の
画像データを、前記第１の画像データとのエッジ度の差
が最小のものと判定する評価手法などが挙げられる。

【００４３】上記の構成によれば、異なる第２の画像デ
ータのうち、第１の画像データと比較して、最もエッジ
度変化の小さいものが、最終的な画像データである第３
の画像データとして選択される。

【００４４】これにより、請求項１乃至４のいずれか１
項の作用効果に加えて、輪郭部強調や周期的ノイズ低減
などの画像処理に伴うエッジ度変化を最小限として、自
然な画像データを得ることができる。

【００４５】請求項６に記載の画像処理装置は、上記の
課題を解決するために、画像データ入力手段と、前記画
像データ入力手段から入力した第１の画像データに対し
て、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理方
法を実行する画像処理手段とを備えることを特徴として
いる。

【００４６】上記画像データ入力手段は、スキャナやカ
メラ等の画像読み取り手段の他、記録媒体を通じた画像
データ入力／転送手段などであってもよい。

【００４７】また、請求項７に記載の画像処理プログラ
ムは、上記の課題を解決するために、コンピュータに、
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理方法を
実行させることを特徴としている。

【００４８】さらに、請求項８に記載のコンピュータ読
み取り可能な記録媒体は、上記の課題を解決するため
に、請求項７に記載の画像処理プログラムを記録したこ
とを特徴としている。

【００４９】上記の構成によれば、ユーザーは、画像処
理装置、あるいは画像処理プログラムを読み取り実行さ
せるコンピュータによって、請求項１乃至５のいずれか
１項に記載の画像処理方法を実行することができる。

【００５０】

【発明の実施の形態】〔実施の形態１〕本発明の実施の
一形態について、図面に基づいて説明すれば、以下のと
おりである。

【００５１】（１．装置構成）図２は、本発明の画像処
理方法を実施する写真焼付装置（画像処理装置）の概略
構成を示す説明図である。本写真焼付装置は、読み取り
解像度２１６７ｄｐｉの画像読み取り性能を有し、ほぼ
フィルム粒子レベルの画像を取り込んで印画紙に焼き付
ける能力を有している。

【００５２】同図に示されるように、本写真焼付装置
は、画像取込部１（画像データ入力手段）と、鮮鋭化処
理部２，ぼかし処理部３，エッジ検出部４，融合演算部
５を有する画像処理部６と、露光部７と、現像部８とを
備えている。

【００５３】画像取込部１は、写真フィルムの透過／反
射光を受光することによってネガフィルムから画像デー
タを取り込むスキャナであり、ネガフィルムに光を照射
する光源と、ＲＧＢの各色フィルタ，ＣＣＤ(Charge Co
upled Device) を含む単板式または３板式のＣＣＤカメ
ラとから構成されている。

【００５４】画像取込部１は、読み取り画像の受光量に
応じた電気信号をデジタルデータに変換し、このデジタ
ルデータを複数画素から構成される第１の画像データと
してＲＧＢ毎に画像処理部６へ送信する。つまり、フィ
ルム画像の色彩および濃度に対応する画像データが画像
取込部１から画像処理部６に送信される。なお、上記写
真フィルムがネガタイプであれば、画像取込部１は、読
み取り画像データに色反転処理を施しておくことが好ま
しい。

【００５５】画像処理部６は、第１の画像データの鮮鋭
度を強調する鮮鋭化処理部２、第１の画像データの粒状
ノイズを除去する（平滑化する）ぼかし処理部３、第１
の画像データのエッジ度を検出（算出）するエッジ検出
部４、鮮鋭化処理部２により鮮鋭化処理された画像デー
タとぼかし処理部３によりノイズ除去処理された画像デ
ータとを、所定の融合比率に基づき、各画素毎に融合し
て第２の画像データを得る融合演算部５が備えられてい
る。

【００５６】画像処理部６（コンピュータ）は、主に、
本写真焼付装置に内蔵されたマイクロプロセッサおよび
／またはＤＳＰ（Digital Signal Processor）によって
構成され、画像取込部１からの画像データを一時的に格
納するメモリと、露光部７における露光動作や、現像部
８における現像動作を制御する制御部（ともに図示せ
ず）が備えられている。なお、画像処理部６を本写真焼
付装置の外部に設けられたＰＣ（Personal Computer ）
によって構成してもよい。

【００５７】画像処理部６の実行する画像処理方法の詳
細については後述する。

【００５８】露光部７は、画像処理部６から送信される
ＲＧＢの各画像データに基づいて印画紙への露光開始／
中断を画素毎に制御することにより、画像データに基づ
いた画像露光を行うものである。露光部７において照射
光を制御する手段としては、ＰＬＺＴ露光ヘッド，ＤＭ
Ｄ（デジタルマイクロミラーデバイス），ＬＣＤ（液晶
ディスプレイ），ＬＥＤ（発光ダイオード）パネル，レ
ーザー，ＦＯＣＲＴ(Fiber Optic Cathode Ray Tube)，
ＣＲＴ(Cathode Ray Tube)等が考えられる。ここで、Ｐ
ＬＺＴ露光ヘッドとは、ジルコン酸鉛（ＰｂＺｒＯ₃ ）
とチタン酸鉛（ＰｂＴｉＯ₃ ）とを適当な比率で固溶体
としたもの（ＰＺＴ）に、ランタンを添加してホットプ
レスして得られる（Ｐｂ_1-x Ｌａ_x ）（Ｚｒ_y Ｔ
ｉ_1-y ）_1-x/4Ｏ₃ 系固溶体を偏光板等と組み合わせ、
電圧を印加することによって、光の透過光量を制御する
露光ヘッドのことである。

【００５９】なお、露光部７に、ＰＬＺＴ露光ヘッド、
ＤＭＤ、ＬＣＤ等の自発光型でない光制御手段を採用す
る場合には、適宜光源を設ける。また、露光部７には、
必要に応じて、ＲＧＢの回転フィルタや、各種レンズも
配置される。

【００６０】現像部８は、露光部７により画像露光が行
われた印画紙に現像処理液を吹きつけながら、これを搬
送することによって現像処理を行う構成である。この
他、現像部８は、各種現像処理液を満たした複数の水槽
の中に、露光が行われた印画紙を浸しながら順に搬送す
る構成であってもよい。

【００６１】（２．画像処理方法の詳細）続いて、画像
処理部６（鮮鋭化処理部２，ぼかし処理部３，エッジ検
出部４，融合演算部５）の実行する画像処理方法の詳細
について説明する。

【００６２】まず、鮮鋭化処理部２による第１の画像デ
ータに対する鮮鋭化処理（鮮鋭化画像データ取得段階）
について説明する。上記鮮鋭化処理とは、第１の画像デ
ータの一部または全部の画像中における輪郭部を鮮明に
する処理である。

【００６３】鮮鋭化処理部２は、ＲＧＢの各成分から構
成される第１の画像データをＹＣｂＣｒ系の成分に変換
した後、変換後のＹＣｂＣｒ系成分に鮮鋭化処理を行
う。鮮鋭化処理の手法としては、コンボリューションや
離散フーリエ変換解析など任意の手法を採用できる。こ
こでは、鮮鋭化処理部２は、次のような１辺５画素（５
×５）の鮮鋭化フィルタを用いて、上記ＹＣｂＣｒ系成
分のＹ成分のみに対して鮮鋭化処理を行う。

【００６４】 −１ −２ −３ −２ −１ −２ −３ −４ −３ −２ −３ −４ −120 −４ −３ −２ −３ −４ −３ −２ −１ −２ −３ −２ −１ すなわち、鮮鋭化処理部２は、第１の画像データにおけ
る着目画素のＹ成分を、上記着目画素を中心として隣接
する１辺５画素（５×５）の正方形領域のＹ成分に上記
鮮鋭化フィルタを適用して得られた値によって置換す
る。鮮鋭化フィルタの適用範囲を図示すれば図３のよう
になる。図３において、各正方形は第１の画像データに
おける各画素を示し、クロスハッチで示された画素は着
目画素を示している。着目画素を中心とする１辺５画素
（５×５）の正方形領域が上記鮮鋭化フィルタの適用範
囲となる。

【００６５】上記鮮鋭化フィルタを適用すると、第１の
画像データにおける画像の平坦部はあまり変化しないの
に対し、第１の画像データにおける輪郭部は大きく変化
するので、上記処理によって第１の画像データのあらわ
す画像を鮮鋭化させることができる。

【００６６】上記鮮鋭化処理の結果、着目画素の置換値
が規定の値域、例えば８ビットの範囲を越えてしまった
場合にはクリップ処理を行う。すなわち、着目画素の値
域が０〜２５５の場合において、上記鮮鋭化処理の置換
値が負数になったり、２５６以上になったときには、負
数は０、２５６以上の値は２５５にする。

【００６７】鮮鋭化処理部２は、第１の画像データを鮮
鋭化した画像データ（鮮鋭化画像データ）を、ＹＣｂＣ
ｒ系から元のＲＧＢ系に再変換処理しておく。

【００６８】なお、上記鮮鋭化フィルタのフィルタサイ
ズは、１辺５画素（５×５）のものに限られず、任意の
ものを採用することができる。但し、１辺３画素（３×
３）等の小さなフィルタサイズの鮮鋭化フィルタを採用
すると、第１の画像データを構成する格子画素に対する
斜め方向の輪郭部に対して、ジャギーと呼ばれる不自然
な段差を生ずることが知られている。

【００６９】また、本実施形態では、第１の画像データ
の輝度成分（Ｙ成分）のみに、鮮鋭化フィルタを適用す
るものとしたが、色成分（Ｃｂ成分，Ｃｒ成分）にも鮮
鋭化フィルタを適用することができる。但し、輝度成分
以外にも鮮鋭化処理を行う場合、鮮鋭化処理部２の演算
量及び演算負担が増加するだけでなく、鮮鋭化処理に起
因する色ムラが生じやすくなることが知られている。

【００７０】次に、ぼかし処理部３の行うぼかし処理、
すなわち第１の画像データに含まれる粒状ノイズの除去
（平滑化）処理（平滑化画像データ取得段階）について
説明する。

【００７１】第１の画像データに含まれる粒状ノイズと
は、画像取込部１で読み取るフィルムの発色特性におけ
る不均一性に起因して発生する、周期的かつ粒子状の細
かな濃淡変化のことであり、画像にざらつき感として発
現するものである。一般に、上記フィルムの感度が高く
なるほど、上記粒状ノイズの粒径は大きくなる。このよ
うな粒状ノイズは画像データの輝度成分だけでなく、色
成分についても存在する。

【００７２】上記粒状ノイズを除去する手法としては、
着目画素を隣接画素の平均値で置換する平均化処理など
様々の手法が知られている。ここでは、ぼかし処理部３
は、いわゆるメディアンフィルタ処理により、第１の画
像データに含まれる粒状性ノイズを低減する。メディア
ンフィルタは、広く採用される平滑化フィルタであっ
て、着目画素をこれに隣接画素の中間値で置換する機能
を有している。

【００７３】具体的には、ぼかし処理部３は、ある着目
画素を中心とする１辺３画素（３×３）の正方形領域を
上記隣接画素とし、着目画素を移動しながら、第１の画
像データの全画素のＲＧＢ成分に対してメディアンフィ
ルタ処理を繰り返してぼかし処理を実行する。この結
果、着目画素が隣接画素から突出したノイズデータであ
る場合には、そのノイズデータが隣接画素の中間値で置
換される。したがって、上記メディアンフィルタ処理
は、ノイズ低減効果をも有する。

【００７４】上記メディアンフィルタのフィルタサイズ
は特に限定されるものではないが、フィルタサイズが小
さすぎると、その適用領域内にノイズが存在した場合、
ノイズの影響を受け易くなる一方、フィルタサイズが大
きすぎると、複数の異なるノイズの影響を受けてしまう
ため、ノイズの適切な低減にとって好ましくない。ま
た、フィルタサイズを大きくしすぎると、ぼかし処理部
３の演算負担が大幅に増加する。そこで、本実施形態で
は、比較的小さな演算量で効果的に粒状ノイズを除去で
きるフィルタサイズとして、着目画素を中心とする３×
３領域のメディアンフィルタを採用した。

【００７５】また、本実施形態では、輝度成分および色
成分の粒状ノイズ低減を目的として、第１の画像データ
のＲＧＢ各成分にそれぞれメディアンフィルタ処理を行
うものとしたが、処理対象となる表色系はＲＧＢ系に限
られるものではない。例えば、第１の画像データの表色
系を、輝度成分を有する任意の表色系に変換し、変換後
の一部成分あるいは全成分にメディアンフィルタ処理を
施すことにより、粒状ノイズの低減を行ってもよい。

【００７６】次に、エッジ検出部４による第１の画像デ
ータのエッジ度検出処理（エッジ度算出段階）について
説明する。エッジ度とは、画像データの着目画素が輪郭
部に相当するか否かの指標となる値である。本実施形態
では、エッジ検出部４は、第１の画像データに複数の微
分フィルタを適用することによって、上記エッジ度の検
出を行う。具体的には、エッジ検出部４は、第１の画像
データに微分フィルタＡ〜Ｄの４種類の微分フィルタを
適用することにより、合計４つのエッジ度を算出する。

【００７７】 上記微分フィルタＡ〜Ｄは、第１の画像データにおい
て、それぞれ画像の縦方向、横方向、左上と右下とを結
ぶ斜め方向、右上と左下とを結ぶ斜め方向に対応してお
り、上記画像においてこれらの方向に伸びる輪郭部が存
在する場合に、高いエッジ度を算出するものである。す
なわち、上記微分フィルタＡ〜Ｄは方向特性を有してい
る。なお、上記４種類の微分フィルタの成分を、中央成
分を対称点として反転させても、同一のエッジ度を算出
することができる。

【００７８】第１の画像データの各画素は、ＲＧＢ３色
から構成されているため、各画素に対して３色×４種類
＝１２個のエッジ度が算出されることになり、エッジ検
出部４は、上記１２個のエッジ度のうち、その絶対値が
最大のものを着目画素に対するエッジ度として採用す
る。

【００７９】本実施形態では、エッジ検出部４が方向特
性を有する４種類の微分フィルタを用いることにより、
下記ラプラシアンフィルタなどの全方位的な微分フィル
タを用いる場合よりも、第１の画像データにおけるエッ
ジ検出感度を向上することができる。

【００８０】（ラプラシアンフィルタ） −１ −１ −１ −１ ８ −１ −１ −１ −１ また、上記微分フィルタＡ〜Ｄは、１辺３画素（３×
３）のフィルタサイズを有しているが、これらの成分は
０，±１，±２という比較的小さい値であるから、エッ
ジ検出部４の演算負担は小さいものとなっている。

【００８１】エッジ度の算出に用いる微分フィルタのフ
ィルタサイズは、１辺３画素（３×３）に限られるもの
ではないが、上記フィルタサイズが大きすぎると、エッ
ジの検出感度が悪化し、凹凸が激しく微細な模様（人間
の毛髪など）をあらわす画像領域に対する応答性が悪く
なる。また、上記フィルタサイズが大きくなる程、エッ
ジ検出部４の演算負担は増加する。

【００８２】次に、エッジ検出部４は、上記手順で得ら
れたエッジ度に対して平滑化処理を施す。上記平滑化処
理には、第１の画像データから各画素に対して得られた
エッジ度配列における局所的なピークを除去する任意の
平滑化フィルタ、例えば、前述のメディアンフィルタや
領域選択型平滑フィルタ等を採用することができる。本
実施形態では、エッジ検出部４は、次のような平均値フ
ィルタＡを適用することにより、上記エッジ度配列の平
滑化処理を行う。

【００８３】（平均値フィルタＡ） １ ２ １ ２ ８ ２ １ ２ １ 上記平均値フィルタの適用により、着目画素のエッジ度
は、該着目画素を中心とする１辺３画素（３×３）のエ
ッジ度で平滑化された値に置換される。このとき、第１
の画像データにおける急峻な画像変化に対するエッジ度
は、隣接画素の影響によって平滑化処理される一方、第
１の画像データにおける輪郭部においては、着目画素の
エッジ度と隣接画素のエッジ度との差は小さいので、上
記平滑化処理を行った後でも、比較的高いエッジ度が維
持される。

【００８４】上記平均値フィルタでは、フィルタサイズ
を１辺３画素（３×３）としたが、平均値フィルタのフ
ィルタサイズが大きいほど、後述の融合処理において、
画像の高周波成分を低減し、低周波成分を残す効果が高
くなる。なお、フィルタサイズが大きくなるほど、エッ
ジ検出部４の演算負担が増加することはいうまでもな
い。平滑化フィルタの他の例としては、平均値フィルタ
Ａ以外にも、次のようなものも挙げられる。

【００８５】（平均値フィルタＢ） １／√２ １ １／√２ １ ６ １ １／√２ １ １／√２ （平均値フィルタＣ） ０ ０ １ ０ ０ ０ １ ２ １ ０ １ ２ １０ ２ １ ０ １ ２ １ ０ ０ ０ １ ０ ０ 但し、平均値フィルタＡ〜Ｃのいずれも係数の総和を１
にする正規化を行う必要がある。

【００８６】次に、融合演算部５の行う画像データの融
合処理（画像データ融合段階）について説明する。

【００８７】前述のように、本発明の写真焼付装置は、
鮮鋭化処理部２で得られた鮮鋭化画像データと、ぼかし
処理部３で得られたノイズ除去画像データとを所定の割
合で融合することにより、第２の画像データを得るもの
であり、融合演算部５によって上記融合処理が行われ
る。

【００８８】上記融合処理において、鮮鋭化画像データ
とノイズ除去画像データとの融合比率をあらわす融合係
数は、エッジ検出部４によって平滑化して算出されるエ
ッジ度に基づいて定められる。融合演算部５は、上記エ
ッジ度に基づいて上記融合係数を設定するためのルック
アップテーブルＬＵＴを備えている。

【００８９】ルックアップテーブルＬＵＴは、例えば図
５に示すようなエッジ度−融合係数相関を示すグラフ
（数値表）から構成されており、同図においてエッジ度
Ｅ_m は、エッジ検出部４によって平滑化して算出された
エッジ度のうち、最頻値をあらわしている。

【００９０】すなわち、本発明のエッジ度−融合係数相
関は、エッジ度の最頻値に対し、ノイズ除去画像データ
（平滑化画像データ）の融合比率を高める、より好まし
くは、エッジ度の最頻値に対応する極値を有するという
特徴を備えている。この結果、図５に示すエッジ度−融
合係数相関のように、融合係数とエッジ度とは線形関係
ではなく、エッジ度Ｅ_m に対して融合係数は局所的に小
さくなっている。

【００９１】このようなエッジ度−融合係数を設定する
のは、次の理由によるものである。

【００９２】前述のように、第１の画像データに含まれ
る粒状ノイズは、画像取込部１で読み取るフィルムの発
色特性における不均一性に起因して発生する、周期的か
つ粒子状の細かな濃淡変化である。

【００９３】したがって、第１の画像データにおける大
部分の領域に粒状ノイズが規則的に存在するため、不規
則な画像を含む第１の画像データにおいて、エッジ度を
算出した場合、上記粒状ノイズ部分に対応するエッジ度
の発生頻度が必然的に大きくなる。第１の画像データが
変化の少ない平坦な画像を含む場合には、この傾向は更
に強くなる。

【００９４】そこで、融合演算部５は、エッジ検出部４
によって平滑化して算出されたエッジ度の最頻値を特定
し（エッジ度最頻値特定段階）、この最頻値に対し、ノ
イズ除去画像データ（平滑化画像データ）の融合比率を
高めるようにエッジ度−融合比率相関を設定する（エッ
ジ度−融合比率相関設定段階）。なお、エッジ度の最頻
値特定には、エッジ度について、度数分布（ヒストグラ
ム）処理を用いる。

【００９５】その後、融合演算部５は、エッジ検出部４
の検出した第１の画像データの各画素におけるエッジ度
を、前記エッジ度−融合比率相関に適用して、第１の画
像データの各画素における融合比率を決定し（融合比率
決定段階）、この融合比率に基づき、鮮鋭化画像データ
とノイズ除去画像データ（平滑化画像データ）とを各画
素毎に融合して第２の画像データを得る。

【００９６】すなわち、鮮鋭化画像データにおける着目
画素データをＶ_a 、上記ノイズ除去データにおいて上記
着目画素と同一画素における画素データをＶ_b とすれ
ば、融合演算部５は、第２の画像データにおける画素デ
ータＶ_c を下記（１）式によって算出する。 Ｖ_c ＝Ｗ_a Ｖ_a ＋Ｗ_b Ｖ_b ・・・（１） 上記（１）式において、Ｗ_a ，Ｗ_b はそれぞれ融合係数
であって、Ｗ_a ＋Ｗ_b＝１の関係式を満たす。

【００９７】融合演算部５は、エッジ検出部４によって
得られるエッジ度とルックアップテーブルＬＵＴとによ
って、鮮鋭化画像データに対応する融合係数Ｗ_a を設定
すれば、ノイズ除去画像データに対応する融合係数Ｗ_b
を、Ｗ_b ＝１−Ｗ_a の関係式を用いて一意的に定めるこ
とができる。

【００９８】例えば、ルックアップテーブルＬＵＴに格
納される融合係数Ｉが０≦Ｉ≦２５５の値域を有する場
合、次の（２）式によってＶ_c を算出できる。 Ｖ_c ＝［Ｉ×Ｖ_a ＋（２５５−Ｉ）×Ｖ_b ］／２５５ ・・・（２） このような融合処理を第１の画像データの全画素につい
て行うことにより、融合演算部５は、第１の画像データ
における輪郭部強調などの鮮鋭化処理と不要な粒状ノイ
ズの除去処理とを効果的に両立した第２の画像データを
得ることができる。

【００９９】以上の画像処理方法をフローチャートにま
とめれば、図１のとおりである。

【０１００】図４（ａ）（ｂ）は、第１の画像データと
第２の画像データとを模式的に例示する説明図である。

【０１０１】図４（ａ）は、第１の画像データのイメー
ジ例を示す説明図であり、横軸は画像データの所定方向
における画像広がり、縦軸は画像データの値（画素値，
いずれも正値）を示している。図４（ｂ）は、同図
（ａ）に例示した第１の画像データに、上記画像処理方
法を適用して得られる第２の画像データのイメージ例を
示す説明図であり、横軸は同図（ａ）と同一方向におけ
る画像広がり、縦軸は画像データの値（画素値，いずれ
も正値）を示している。

【０１０２】図４（ａ）と同図（ｂ）とを比較すれば、
上記画像処理によって、第１の画像データの平坦部にお
ける粒状ノイズは低減する一方、エッジの立ち上がりは
急峻となり鮮鋭化が行われる様子がわかる。

【０１０３】最後に、本実施形態の写真焼付装置におけ
る画像処理方法の適用例を図６乃至図１０に示す。

【０１０４】図６は、画像取込部１が読み込んだ第１の
画像データをそのまま露光部７に出力した場合の印画紙
画像例を示している。

【０１０５】図７は、画像取込部１が読み込んだ第１の
画像データに対して前記鮮鋭化処理のみを施し、露光部
７に出力した場合の印画紙画像例を示している。

【０１０６】図８は、画像取込部１が読み込んだ第１の
画像データに対して前記ぼかし処理（平坦化処理）のみ
を施し、露光部７に出力した場合の印画紙画像例を示し
ている。

【０１０７】図９は、図７の鮮鋭化画像データと図８の
ノイズ除去画像データとを単純に加算平均した画像デー
タを、露光部７に出力した場合の印画紙画像例を示して
いる。これに対して、図１０は、画像取込部１が読み込
んだ第１の画像データに本発明の画像処理方法を適用し
て得られた第２の画像データを、露光部７に出力した場
合の印画紙画像例を示している。

【０１０８】図６〜図１０における輪郭部やざらつき感
を比較すると、図６における元画像が、図７では輪郭部
が強調され、図８ではざらつき感が減少する一方、図７
と図８とを単純融合した図９の画像では、人肌のざらつ
き感が目立つ。

【０１０９】一方、本発明の画像処理方法を適用した図
１０の画像では、輪郭部の強調とざらつき感の減少が極
めて自然な形で両立していることがわかる。

【０１１０】〔実施の形態２〕本発明の更なる実施の形
態について説明すれば、以下のとおりである。なお、説
明の便宜上、実施の形態１と同一の構成には同一の部材
番号を付記し、その説明を省略する。

【０１１１】本実施形態では、融合演算部５のルックア
ップテーブルＬＵＴには、異なる複数のエッジ度−融合
比率相関が設定されており、融合演算部５は、それぞれ
の前記エッジ度−融合比率相関に応じて得られた複数の
第２の画像データのうち、異なるエッジ度−融合係数相
関に基づく複数の前記第２の画像データのうち、そのエ
ッジ度が前記第１の画像データのエッジ度に最も近いも
のを第３の画像データとして選択する。以下、具体的手
順について説明する。

【０１１２】まず、融合演算部５が異なるエッジ度−融
合係数相関に基づいて、第１の画像データから、複数の
第２の画像データを求める手順については、実施形態１
と同一である。前述のように、ルックアップテーブルＬ
ＵＴには、異なる複数のエッジ度−融合係数相関が設定
されるが、いずれのエッジ度−融合係数相関も、エッジ
度の最頻値に対し、ノイズ除去画像データ（平滑化画像
データ）の融合比率を高める、より好ましくは、エッジ
度の最頻値に対応する極値を有するという特徴を備えて
いる。その後、融合演算部５による画像データの融合が
行われると、それぞれの前記エッジ度−融合比率相関に
応じて、複数の第２の画像データが得られる。

【０１１３】次に、上記複数の第２の画像データにおけ
る各エッジ度をそれぞれ検出して、第１の画像データの
エッジ度と比較する。エッジ度の検出手順としては、実
施形態１におけるエッジ検出部４と同一の手順によるこ
ともできるが、本実施形態ではより好ましい形態とし
て、融合演算部５は下記の微分フィルタＥを用いる。

【０１１４】（微分フィルタＥ） ０ １ ０ １ −４ １ ０ １ ０ すなわち、複数の第２の画像データと、第１の画像デー
タとをそれぞれＹＣｂＣｒ系に変換し、輝度成分（Ｙ成
分）に上記微分フィルタＥを適用することにより、各エ
ッジ度を検出する。

【０１１５】次に、第２の画像データにおける上記エッ
ジ度と第１の画像データにおける上記エッジ度との差の
絶対値を全画素について積分して、両エッジ度の差ｄを
算出する。上記積分を行う際には、第１の画像データに
おける均一ノイズの影響を緩和するために、所定の閾値
を設け、該閾値を越える値のみを積分することも好まし
い。

【０１１６】最後に、融合演算部５は、前記複数の第２
の画像データのうち、両エッジ度の差ｄが最小のものを
第３の画像データ、すなわち露光部７に出力すべき最終
画像データとして選択する。この結果、異なる第２の画
像データのうち、第１の画像データと比較して、最もエ
ッジ度変化の小さいものが、最終的な画像データである
第３の画像データとして選択されることになる。

【０１１７】これにより、輪郭部強調や周期的ノイズ低
減などの画像処理に伴うエッジ度変化を最小限として、
自然な画像データを得ることができる。

【０１１８】なお、上記の手順では、両エッジ度の差ｄ
を算出するための積分対象を画像データ全体としたが、
画像の重要部や中央部など、画像データの特定領域のみ
を対象としてもよい。

【０１１９】以上、実施形態１及び２で説明した画像処
理方法は、その処理を実行するプログラムで実現され
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。この記録媒体は、例えば、画
像処理部６に備えられる図略のメモリ（例えばＲＯＭそ
のもの）であってもよいし、また本実施形態の写真焼付
装置の外部に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
を供給するメディアであってもよい。

【０１２０】上記いずれの場合においても、格納されて
いるプログラムは各種のマイクロプロセッサのアクセス
により実行される構成であってもよいし、格納されてい
るプログラムを読み出し、読み出したプログラムを画像
処理部６のプログラム記憶エリア（図略）にダウンロー
ドすることにより、そのプログラムが実行される構成で
あってもよい。この場合、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。

【０１２１】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（登録商標）
ディスクやハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−Ｒ
ＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／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、ＥＥＰ
ＲＯＭ、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。

【０１２２】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であ
ることから、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伝送媒
体を適用することもできる。なお、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。

【０１２３】なお、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。

【０１２４】

【発明の効果】請求項１に記載の画像処理方法は、以上
のように、第１の画像データの各画素について鮮鋭度を
強調した鮮鋭化画像データを取得する鮮鋭化画像データ
取得段階と、前記第１の画像データの各画素について平
滑化した平滑化画像データを取得する平滑化画像データ
取得段階と、前記第１の画像データの各画素についてエ
ッジ度を算出するエッジ度算出段階と、前記エッジ度算
出段階にて算出したエッジ度の最頻値を特定するエッジ
度最頻値特定段階と、前記エッジ度最頻値特定段階にて
特定したエッジ度の最頻値に対し、前記平滑化画像デー
タの融合比率を高めるようにエッジ度−融合比率相関を
設定するエッジ度−融合比率相関設定段階と、前記エッ
ジ度算出段階にて算出した前記第１の画像データの各画
素におけるエッジ度を、前記エッジ度−融合比率相関に
適用して、前記第１の画像データの各画素における融合
比率を決定する融合比率決定段階と、前記融合比率決定
段階にて決定した融合比率に基づき、前記鮮鋭化画像デ
ータと前記平滑化画像データとを各画素毎に融合して第
２の画像データを得る画像データ融合段階とを備える構
成である。

【０１２５】また、請求項２に記載の画像処理方法は、
以上のように、請求項１の構成において、前記エッジ度
−融合比率相関設定段階では、前記エッジ度最頻値特定
段階にて特定したエッジ度の最頻値に対応する極値を有
するようにエッジ度−融合比率相関を設定する構成であ
る。

【０１２６】それゆえ、第１の画像データにおいて、対
応エッジ度の出現頻度が高いと考えられる、周期的かつ
定型的にあらわれるノイズ成分については、前記平滑化
画像データの融合比率を高めるように、画像データの融
合が行われる。

【０１２７】これにより、画像データの輪郭部強調と周
期的ノイズ低減とを両立して、画像品位を向上すること
ができるという効果を奏する。

【０１２８】請求項３に記載の画像処理方法は、以上の
ように、請求項１または２の構成において、前記第１の
画像データとして、写真フィルムの読み取り画像データ
を採用している。

【０１２９】それゆえ、第１の画像データの画像におい
て周期的に発現する、写真フィルムのフィルム粒子に起
因する粒状ノイズについて、前記平滑化画像データの融
合比率を高めるように、画像データの融合が行われる。

【０１３０】これにより、請求項１または２の作用効果
に加えて、フィルム粒子に起因する細かな色変化や濃度
変化による画像ざらつきを効果的に抑制することができ
るという効果を奏する。

【０１３１】請求項４に記載の画像処理方法は、以上の
ように、請求項１乃至３のいずれか１項の構成におい
て、前記エッジ度算出段階では、前記エッジ度に平滑化
処理を施す構成である。

【０１３２】それゆえ、第１の画像データにおいて、ノ
イズ等に起因する急峻な画像変化が存在する領域であっ
ても、この領域の画素から算出されるエッジ度は、その
隣接画素から算出されるエッジ度の値を用いて平滑化処
理される。

【０１３３】これにより、請求項１乃至３のいずれか１
項の作用効果に加えて、画像データにおける孤立点やノ
イズ成分が強調されることを回避しながら、画像の輪郭
部等を選択的に強調する鮮鋭化処理が可能になる。ま
た、画像データに急峻なエッジ領域が存在する場合に
も、鮮鋭化処理に起因する不自然な境界線の発生を抑制
することができるという効果を奏する。

【０１３４】請求項５に記載の画像処理方法は、以上の
ように、請求項１乃至４のいずれか１項の構成におい
て、前記エッジ度−融合比率相関設定段階では、異なる
複数のエッジ度−融合比率相関を設定し、それぞれの前
記エッジ度−融合比率相関に応じて得られた複数の前記
第２の画像データのうち、前記第１の画像データとのエ
ッジ度の差が最小のものを第３の画像データとして選択
する構成である。

【０１３５】それゆえ、異なる第２の画像データのう
ち、第１の画像データと比較して、最もエッジ度変化の
小さいものが、最終的な画像データである第３の画像デ
ータとして選択される。

【０１３６】これにより、請求項１乃至４のいずれか１
項の作用効果に加えて、輪郭部強調や周期的ノイズ低減
などの画像処理に伴うエッジ度変化を最小限として、自
然な画像データを得ることができるという効果を奏す
る。

【０１３７】請求項６に記載の画像処理装置は、以上の
ように、画像データ入力手段と、前記画像データ入力手
段から入力した第１の画像データに対して、請求項１乃
至５のいずれか１項に記載の画像処理方法を実行する画
像処理手段とを備える構成である。

【０１３８】また、請求項７に記載の画像処理プログラ
ムは、以上のように、コンピュータに、請求項１乃至５
のいずれか１項に記載の画像処理方法を実行させる構成
である。

【０１３９】さらに、請求項８に記載のコンピュータ読
み取り可能な記録媒体は、以上のように、請求項７に記
載の画像処理プログラムを記録した構成である。

【０１４０】これにより、ユーザーは、画像処理装置、
あるいは画像処理プログラムを読み取り実行させるコン
ピュータによって、請求項１乃至５のいずれか１項に記
載の画像処理方法を実行することができるという効果を
奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の一形態に係る写真焼付装置（画
像処理装置）が実行する画像処理方法を説明するフロー
チャートである。

【図２】上記写真焼付装置の概略構成を示す説明図であ
る。

【図３】鮮鋭化フィルタの適用範囲例を示す説明図であ
る。

【図４】（ａ）は第１の画像データの様子を模式的に示
す説明図であり、（ｂ）は第２の画像データの様子を模
式的に示す説明図である。

【図５】ルックアップテーブルのエッジ度−融合係数相
関を示すグラフである。

【図６】画像取込部が読み込んだ第１の画像データをそ
のまま露光部に出力した場合の出力結果を示す図面代用
写真である。

【図７】画像取込部が読み込んだ第１の画像データに対
して鮮鋭化処理のみを施し、露光部に出力した場合の出
力結果を示す図面代用写真である。

【図８】画像取込部が読み込んだ第１の画像データに対
してぼかし処理（ノイズ除去処理）のみを施し、露光部
に出力した場合の出力結果を示す図面代用写真である。

【図９】図７の鮮鋭化画像データと図８のノイズ除去画
像データとを単純に加算平均した画像データを露光部に
出力した場合の出力結果を示す図面代用写真である。

【図１０】画像取込部が読み込んだ第１の画像データに
本発明の画像処理方法を適用して得られた第２の画像デ
ータを、露光部に出力した場合の出力結果を示す図面代
用写真である。

【符号の説明】

１ 画像取込部（画像データ入力部） ２ 鮮鋭化処理部 ３ ぼかし処理部 ４ エッジ検出部 ５ 融合演算部 ６ 画像処理部 ７ 露光部 ８ 現像部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 新田 庫治 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 BA11 CA08 CA16 CB08 CB16 CE02 CE03 CE05 CE06 DA17 DB09 DC16 DC19 5C077 LL05 LL08 LL09 MP01 MP08 PP02 PP03 PP48 PP68 PQ12 PQ19 PQ23 TT06 TT08 5L096 AA06 FA06 FA23 FA26 FA35 GA02 GA55

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】第１の画像データの各画素について鮮鋭度
   を強調した鮮鋭化画像データを取得する鮮鋭化画像デー
   タ取得段階と、 前記第１の画像データの各画素について平滑化した平滑
   化画像データを取得する平滑化画像データ取得段階と、 前記第１の画像データの各画素についてエッジ度を算出
   するエッジ度算出段階と、 前記エッジ度算出段階にて算出したエッジ度の最頻値を
   特定するエッジ度最頻値特定段階と、 前記エッジ度最頻値特定段階にて特定したエッジ度の最
   頻値に対し、前記平滑化画像データの融合比率を高める
   ようにエッジ度−融合比率相関を設定するエッジ度−融
   合比率相関設定段階と、 前記エッジ度算出段階にて算出した前記第１の画像デー
   タの各画素におけるエッジ度を、前記エッジ度−融合比
   率相関に適用して、前記第１の画像データの各画素にお
   ける融合比率を決定する融合比率決定段階と、 前記融合比率決定段階にて決定した融合比率に基づき、
   前記鮮鋭化画像データと前記平滑化画像データとを各画
   素毎に融合して第２の画像データを得る画像データ融合
   段階とを備えることを特徴とする画像処理方法。
2. 【請求項２】前記エッジ度−融合比率相関設定段階で
   は、前記エッジ度最頻値特定段階にて特定したエッジ度
   の最頻値に対応する極値を有するようにエッジ度−融合
   比率相関を設定することを特徴とする請求項１に記載の
   画像処理方法。
3. 【請求項３】前記第１の画像データは、写真フィルムの
   読み取り画像データであることを特徴とする請求項１ま
   たは２に記載の画像処理方法。
4. 【請求項４】前記エッジ度算出段階では、前記エッジ度
   に平滑化処理を施すことを特徴とする請求項１乃至３の
   いずれか１項に記載の画像処理方法。
5. 【請求項５】前記エッジ度−融合比率相関設定段階で
   は、異なる複数のエッジ度−融合比率相関を設定し、そ
   れぞれの前記エッジ度−融合比率相関に応じて得られた
   複数の前記第２の画像データのうち、前記第１の画像デ
   ータとのエッジ度の差が最小のものを第３の画像データ
   として選択することを特徴とする請求項１乃至４のいず
   れか１項に記載の画像処理方法。
6. 【請求項６】画像データ入力手段と、 前記画像データ入力手段から入力した第１の画像データ
   に対して、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像
   処理方法を実行する画像処理手段とを備えることを特徴
   とする画像処理装置。
7. 【請求項７】コンピュータに、 請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理方法を
   実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
8. 【請求項８】請求項７に記載の画像処理プログラムを記
   録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記
   録媒体。