JP2003209686A - 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および画像処理プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および画像処理プログラムを記録した記録媒体Info
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- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 格子ノイズが低減された良質の画像を出力す
ることができる画像処理装置、画像処理方法、画像処理
プログラム、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】 出力画像における格子ノイズの発生率を
予測する格子ノイズ予測部５と、格子ノイズ予測部５に
より予測された格子ノイズの発生率に基づき決定された
強度でぼかし処理を行う前ぼかし処理部６とを備えてい
る。
ることができる画像処理装置、画像処理方法、画像処理
プログラム、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】 出力画像における格子ノイズの発生率を
予測する格子ノイズ予測部５と、格子ノイズ予測部５に
より予測された格子ノイズの発生率に基づき決定された
強度でぼかし処理を行う前ぼかし処理部６とを備えてい
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、たとえばフィルム
のような写真フィルムに記録された画像の画像データに
画像処理を施して写真焼付装置に供給する画像処理装
置、画像処理方法、画像処理プログラム、および画像処
理プログラムを記録した記録媒体に関する。特に、出力
画像の格子ノイズを低減する鮮鋭化処理を行う画像処理
装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および画像
処理プログラムを記録した記録媒体に関する。
のような写真フィルムに記録された画像の画像データに
画像処理を施して写真焼付装置に供給する画像処理装
置、画像処理方法、画像処理プログラム、および画像処
理プログラムを記録した記録媒体に関する。特に、出力
画像の格子ノイズを低減する鮮鋭化処理を行う画像処理
装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および画像
処理プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来から、フィルムに記録された画像を
印画紙に焼き付ける写真焼付装置として、フィルムを介
して印画紙を直接露光するアナログプリンタや、フィル
ムに記録された画像をＣＣＤ（charge coupled devic
e）等の撮像デバイスで一旦読み取り、得られた画像デ
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行う画像
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
とができるとともに、顧客の要望に応じた画像を容易か
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。
印画紙に焼き付ける写真焼付装置として、フィルムを介
して印画紙を直接露光するアナログプリンタや、フィル
ムに記録された画像をＣＣＤ（charge coupled devic
e）等の撮像デバイスで一旦読み取り、得られた画像デ
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行う画像
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
とができるとともに、顧客の要望に応じた画像を容易か
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】このような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、階調変換等の画像処理を
行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、濃度補正、
階調変換等を行うことが可能となっている。したがっ
て、デジタルプリンタは、上記の画像処理装置と共に用
いることによって、顧客の要望に応じた画像を容易にか
つ迅速に提供することができるという利点を有してい
る。
タに対して色補正や濃度補正、階調変換等の画像処理を
行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、濃度補正、
階調変換等を行うことが可能となっている。したがっ
て、デジタルプリンタは、上記の画像処理装置と共に用
いることによって、顧客の要望に応じた画像を容易にか
つ迅速に提供することができるという利点を有してい
る。
【０００４】上記の画像処理装置において、デジタル画
像のサイズを拡大縮小する場合、線型補間（バイリニ
ア）法、３次元補間（バイキュービック）法によって補
間画素を求めることによって、画素数を変化させる手法
が広く行われている。
像のサイズを拡大縮小する場合、線型補間（バイリニ
ア）法、３次元補間（バイキュービック）法によって補
間画素を求めることによって、画素数を変化させる手法
が広く行われている。
【０００５】上記の線型補間法、あるいは３次元補間法
のいずれの場合も、拡大後の画像における画素のデータ
を、周囲の拡大前の画像における画素のデータに基づい
て補間演算を行うことにより算出する。
のいずれの場合も、拡大後の画像における画素のデータ
を、周囲の拡大前の画像における画素のデータに基づい
て補間演算を行うことにより算出する。
【０００６】ここで、上記の線型補間法について詳細に
より説明する。すなわち、元画像の画素値がP(i,j)（i,
jは座標値）で表されており、この元画像をｒ倍した拡
大（縮小）画像の画素値Q(x,y)を計算する場合を説明す
る。なお、ｒ＞１のときには拡大処理、０＜ｒ＜１のと
きには縮小処理となる。このとき、Q(x,y)は次に示す
（１）式によって求められる。 Q(x,y)=(1-t)｛(1-s)P(i,j)+sP(i+1,j) ｝ +t｛(1-s)P(i,j+1)+sP(i+1,j+1) ｝ …（１） なお、上記（１）式において、i＝[x/r]，j＝[y/r]
（[ａ]は、ａ以下で最大の整数を表す），s＝x/r-i，ｔ
=y/r-jである。
より説明する。すなわち、元画像の画素値がP(i,j)（i,
jは座標値）で表されており、この元画像をｒ倍した拡
大（縮小）画像の画素値Q(x,y)を計算する場合を説明す
る。なお、ｒ＞１のときには拡大処理、０＜ｒ＜１のと
きには縮小処理となる。このとき、Q(x,y)は次に示す
（１）式によって求められる。 Q(x,y)=(1-t)｛(1-s)P(i,j)+sP(i+1,j) ｝ +t｛(1-s)P(i,j+1)+sP(i+1,j+1) ｝ …（１） なお、上記（１）式において、i＝[x/r]，j＝[y/r]
（[ａ]は、ａ以下で最大の整数を表す），s＝x/r-i，ｔ
=y/r-jである。
【０００７】上記（１）式の関係を図示したものが図８
である。同図に示すように、Q(x,y)が、元画像における
４点P(i,j)，P(i+1,j)，P(i,j+1)，P(i+1,j+1)を結ぶ四
角形の内部領域における特定の位置に相当する画素値を
有することになるとする。この特定の位置は、ｘ座標
が、P(i,j)とP(i+1,j)とをｓ：１−ｓに分割する位置で
あり、ｙ座標が、P(i,j)とP(i,j+1)とをｔ：１−ｔに分
割する位置となっている。
である。同図に示すように、Q(x,y)が、元画像における
４点P(i,j)，P(i+1,j)，P(i,j+1)，P(i+1,j+1)を結ぶ四
角形の内部領域における特定の位置に相当する画素値を
有することになるとする。この特定の位置は、ｘ座標
が、P(i,j)とP(i+1,j)とをｓ：１−ｓに分割する位置で
あり、ｙ座標が、P(i,j)とP(i,j+1)とをｔ：１−ｔに分
割する位置となっている。
【０００８】ここで、（１）式右辺第１項における、(1
-S)P(i,j)+sP(i+１,j)は、同図中におけるＡ点、すなわ
ち、P(i,j)とP(i+１,j)とをｓ：１−ｓに分割する点の
画素値を示している。また、（１）式右辺第２項におけ
る、(1-s)P(i,j+１)+sP(i+１,j+１)は、同図中における
Ｂ点、すなわち、P(i,j+1)とP(i+1,j+1)とをｓ：１−ｓ
に分割する点の画素値を示している。そして、Q(x,y)
は、Ａ点とＢ点とをｔ：１−ｔに分割する点の画素値で
あることから、上記（１）式が設定される。
-S)P(i,j)+sP(i+１,j)は、同図中におけるＡ点、すなわ
ち、P(i,j)とP(i+１,j)とをｓ：１−ｓに分割する点の
画素値を示している。また、（１）式右辺第２項におけ
る、(1-s)P(i,j+１)+sP(i+１,j+１)は、同図中における
Ｂ点、すなわち、P(i,j+1)とP(i+1,j+1)とをｓ：１−ｓ
に分割する点の画素値を示している。そして、Q(x,y)
は、Ａ点とＢ点とをｔ：１−ｔに分割する点の画素値で
あることから、上記（１）式が設定される。
【０００９】上記の線型補間法において、Q(x,y)に相当
する画素の位置が、元画像における点P(i,j)に一致する
ような場合、すなわち、s=t=0である場合には、P(i,j)
の画素値がそのままQ(x,y)の画素値に用いられることに
なる。一方、Q(x,y)に相当する画素の位置が、元画像に
おける４点P(i,j),P(i+1,j),P(i,j+1),P(i+1,j+1)を結
ぶ四角形の内部領域における中心点に位置する場合、す
なわち、S=t=0.5である場合には、これら４点の画素値
の平均値がQ(x,y)の画素値となる。
する画素の位置が、元画像における点P(i,j)に一致する
ような場合、すなわち、s=t=0である場合には、P(i,j)
の画素値がそのままQ(x,y)の画素値に用いられることに
なる。一方、Q(x,y)に相当する画素の位置が、元画像に
おける４点P(i,j),P(i+1,j),P(i,j+1),P(i+1,j+1)を結
ぶ四角形の内部領域における中心点に位置する場合、す
なわち、S=t=0.5である場合には、これら４点の画素値
の平均値がQ(x,y)の画素値となる。
【００１０】このように、Q(x,y)に相当する画素の位置
が、元画像における４点P(i,j),P(i+1,j),P(i,j+1),P(i
+1,j+1)のいずれかに近ければ近いほど、Q(x,y)の画素
値が、その近い点の画素値の割合が高い値となる。この
場合には、元画像の画素値に近い値が、拡大（縮小）画
像における画素値として用いられることになり、鮮鋭度
の変化は少ないことになる。
が、元画像における４点P(i,j),P(i+1,j),P(i,j+1),P(i
+1,j+1)のいずれかに近ければ近いほど、Q(x,y)の画素
値が、その近い点の画素値の割合が高い値となる。この
場合には、元画像の画素値に近い値が、拡大（縮小）画
像における画素値として用いられることになり、鮮鋭度
の変化は少ないことになる。
【００１１】一方、Q(x,y)に相当する画素の位置が、元
画像における上記の４点を結ぶ四角形の内部領域の中心
位置に近ければ近いほど、Q(x,y)の画素値が、元画像に
おけるより多くの画素の画素値の影響を受けた値とな
る。この場合には、元画像におけるいくつかの画素の値
を足し合わせて拡大（縮小）画像の画素値を求めている
ことになる。このような処理は、画像を平滑化する処理
に相当することになるので、このようにして算出された
画素領域は、鮮鋭度が若干落ちた画像となる。
画像における上記の４点を結ぶ四角形の内部領域の中心
位置に近ければ近いほど、Q(x,y)の画素値が、元画像に
おけるより多くの画素の画素値の影響を受けた値とな
る。この場合には、元画像におけるいくつかの画素の値
を足し合わせて拡大（縮小）画像の画素値を求めている
ことになる。このような処理は、画像を平滑化する処理
に相当することになるので、このようにして算出された
画素領域は、鮮鋭度が若干落ちた画像となる。
【００１２】すなわち、Q(x,y)に相当する画素の位置
が、元画像における上記の４点を結ぶ四角形の内部領域
の中心位置に近ければ近いほど、元画像中に含まれてい
るノイズは平滑化により弱められて出力される。一方、
Q(x,y)に相当する画素の位置が、元画像における４点P
(i,j),P(i+1,j),P(i,j+1),P(i+1,j+1)のいずれかに近け
れば近いほど、元画像に含まれたノイズはそのまま出力
される。
が、元画像における上記の４点を結ぶ四角形の内部領域
の中心位置に近ければ近いほど、元画像中に含まれてい
るノイズは平滑化により弱められて出力される。一方、
Q(x,y)に相当する画素の位置が、元画像における４点P
(i,j),P(i+1,j),P(i,j+1),P(i+1,j+1)のいずれかに近け
れば近いほど、元画像に含まれたノイズはそのまま出力
される。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】したがって、図９に示
すように、拡大（縮小）後の画像データにはノイズの強
度にムラが発生する。すなわち、図９においては、各画
素の座標位置を横軸、ノイズ強度を縦軸として表してい
る。
すように、拡大（縮小）後の画像データにはノイズの強
度にムラが発生する。すなわち、図９においては、各画
素の座標位置を横軸、ノイズ強度を縦軸として表してい
る。
【００１４】なお、図９は、元画像を1.25倍の画像に拡
大する場合について説明している。すなわち、元画像に
おいて隣り合う５つの画素ａ１〜ａ５（同図中○印で示
す）により区切られた４つの区間は、拡大後の画像にお
いて隣り合う６つの画素ｂ１〜ｂ６（同図中●印で示
す）の間における５つの区間として拡大されている。
大する場合について説明している。すなわち、元画像に
おいて隣り合う５つの画素ａ１〜ａ５（同図中○印で示
す）により区切られた４つの区間は、拡大後の画像にお
いて隣り合う６つの画素ｂ１〜ｂ６（同図中●印で示
す）の間における５つの区間として拡大されている。
【００１５】拡大後の画素ｂ１・ｂ６は、元画像の画素
ａ１・ａ５の座標位置と一致しているため、ノイズ強度
は拡大前の画像と同じである。一方、拡大後の画素ｂ２
〜ｂ５は、元画像の各画素間の中心位置に近くなり、ノ
イズ強度が低くなっている。
ａ１・ａ５の座標位置と一致しているため、ノイズ強度
は拡大前の画像と同じである。一方、拡大後の画素ｂ２
〜ｂ５は、元画像の各画素間の中心位置に近くなり、ノ
イズ強度が低くなっている。
【００１６】また、図９には、元画像データについて５
つの画素、拡大後の画像データについて６つの画素が存
在する区間を抽出して示した。すなわち、画像全体の画
素について見れば、拡大後の画像においてノイズ強度が
高くなる部分、およびノイズ強度が低くなる部分が周期
的に発生することになる。
つの画素、拡大後の画像データについて６つの画素が存
在する区間を抽出して示した。すなわち、画像全体の画
素について見れば、拡大後の画像においてノイズ強度が
高くなる部分、およびノイズ強度が低くなる部分が周期
的に発生することになる。
【００１７】このように、拡大（縮小）後の画像データ
においては、ノイズ強度のムラが周期的に発生するた
め、ノイズを多く含む部分とノイズをそれほど含まない
部分が生じることになる。さらに、ノイズを多く含む部
分とノイズをそれほど含まない部分とは、見た目の濃度
が異なるため、拡大（縮小）後の画像に濃度ムラが生じ
てしまう。
においては、ノイズ強度のムラが周期的に発生するた
め、ノイズを多く含む部分とノイズをそれほど含まない
部分が生じることになる。さらに、ノイズを多く含む部
分とノイズをそれほど含まない部分とは、見た目の濃度
が異なるため、拡大（縮小）後の画像に濃度ムラが生じ
てしまう。
【００１８】したがって、拡大（縮小）後の画像では、
上記のように生じた濃度ムラが、格子状の縞模様（以
下、格子ノイズとする）となって見えてしまうという問
題が生じる。たとえば、９７％の縮小処理を行う場合、
５ｍｍくらいのピッチで縞模様が発生する。
上記のように生じた濃度ムラが、格子状の縞模様（以
下、格子ノイズとする）となって見えてしまうという問
題が生じる。たとえば、９７％の縮小処理を行う場合、
５ｍｍくらいのピッチで縞模様が発生する。
【００１９】また、たとえばネガフィルム上のアナログ
画像をデジタル画像として読み込み、そのデジタル画像
に拡大（縮小）処理を行う場合は以下のようになる。
画像をデジタル画像として読み込み、そのデジタル画像
に拡大（縮小）処理を行う場合は以下のようになる。
【００２０】すなわち、フィルム上の画像がアンダー露
出（画像全体の濃度が低濃度気味）であれば、拡大（縮
小）後の画像がボヤケてしまうことを防止するため、コ
ントラストを強くする処理が行われる。このコントラス
トを強くする処理により、拡大（縮小）処理により生じ
る格子ノイズがより目立ち、画質が劣化するという問題
が生じる。
出（画像全体の濃度が低濃度気味）であれば、拡大（縮
小）後の画像がボヤケてしまうことを防止するため、コ
ントラストを強くする処理が行われる。このコントラス
トを強くする処理により、拡大（縮小）処理により生じ
る格子ノイズがより目立ち、画質が劣化するという問題
が生じる。
【００２１】一方、フィルム上の画像がオーバー露出
（画像全体の濃度が高濃度気味）である場合でも、撮像
デバイスとしてのＣＣＤがフィルムから読み取る光量が
少ない。したがって、ＣＣＤの出力が比較的小さく、電
気ノイズが多く含まれた情報となり、拡大（縮小）処理
後の格子ノイズが画像情報中において目立ち、画質が劣
化するという問題が生じる。
（画像全体の濃度が高濃度気味）である場合でも、撮像
デバイスとしてのＣＣＤがフィルムから読み取る光量が
少ない。したがって、ＣＣＤの出力が比較的小さく、電
気ノイズが多く含まれた情報となり、拡大（縮小）処理
後の格子ノイズが画像情報中において目立ち、画質が劣
化するという問題が生じる。
【００２２】このように、入力画像全体の濃度が高濃度
気味、あるいは低濃度気味に偏った場合、拡大（縮小）
処理により生じる格子ノイズがより目立つようになり、
画質が劣化するという問題が生じる。
気味、あるいは低濃度気味に偏った場合、拡大（縮小）
処理により生じる格子ノイズがより目立つようになり、
画質が劣化するという問題が生じる。
【００２３】本発明は、上記従来の問題点に鑑みなされ
たものであって、その目的は、格子ノイズが低減された
良質の画像を出力することができる画像処理装置、画像
処理方法、画像処理プログラム、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。
たものであって、その目的は、格子ノイズが低減された
良質の画像を出力することができる画像処理装置、画像
処理方法、画像処理プログラム、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】本発明の画像処理装置
は、上記課題を解決するため、入力画像に拡大縮小処理
を施してデジタル画像を出力する画像処理装置におい
て、出力画像における格子ノイズの発生率を予測する格
子ノイズ発生率予測手段と、上記格子ノイズ発生率予測
手段により予測された格子ノイズの発生率に基づき決定
された強度でぼかし処理を行う前ぼかし処理手段とを備
えていることを特徴としている。
は、上記課題を解決するため、入力画像に拡大縮小処理
を施してデジタル画像を出力する画像処理装置におい
て、出力画像における格子ノイズの発生率を予測する格
子ノイズ発生率予測手段と、上記格子ノイズ発生率予測
手段により予測された格子ノイズの発生率に基づき決定
された強度でぼかし処理を行う前ぼかし処理手段とを備
えていることを特徴としている。
【００２５】また、本発明の画像処理方法は、上記課題
を解決するため、入力画像に拡大縮小処理を施してデジ
タル画像を出力する画像処理方法において、出力画像に
おける格子ノイズの発生率を予測するとともに、予測さ
れた格子ノイズの発生率に基づき決定された強度でぼか
し処理を行うことを特徴としている。
を解決するため、入力画像に拡大縮小処理を施してデジ
タル画像を出力する画像処理方法において、出力画像に
おける格子ノイズの発生率を予測するとともに、予測さ
れた格子ノイズの発生率に基づき決定された強度でぼか
し処理を行うことを特徴としている。
【００２６】すなわち、本発明の画像処理装置および画
像処理方法は、入力画像に拡大（縮小）処理を施して出
力するものである。そして、拡大（縮小）処理後の画像
においては、ノイズ強度のムラが発生し、ノイズが多く
含まれる部分とそれほど含まない部分とが発生する。こ
のノイズの多少が、濃度の異なる部分として認識され、
出力画像に格子状の縞模様（格子ノイズ）が発生する場
合がある。
像処理方法は、入力画像に拡大（縮小）処理を施して出
力するものである。そして、拡大（縮小）処理後の画像
においては、ノイズ強度のムラが発生し、ノイズが多く
含まれる部分とそれほど含まない部分とが発生する。こ
のノイズの多少が、濃度の異なる部分として認識され、
出力画像に格子状の縞模様（格子ノイズ）が発生する場
合がある。
【００２７】そこで、本発明の画像処理装置では、特
に、出力画像における格子ノイズの発生率を予測する格
子ノイズ発生率予測手段と、上記格子ノイズ発生率予測
手段により予測された格子ノイズの発生率に基づき決定
された強度でぼかし処理を行う前ぼかし処理手段とを備
えていることを特徴としている。
に、出力画像における格子ノイズの発生率を予測する格
子ノイズ発生率予測手段と、上記格子ノイズ発生率予測
手段により予測された格子ノイズの発生率に基づき決定
された強度でぼかし処理を行う前ぼかし処理手段とを備
えていることを特徴としている。
【００２８】また、本発明の画像処理方法では、特に、
出力画像における格子ノイズの発生率を予測するととも
に、予測された格子ノイズの発生率に基づき決定された
強度でぼかし処理を行うことを特徴としている。
出力画像における格子ノイズの発生率を予測するととも
に、予測された格子ノイズの発生率に基づき決定された
強度でぼかし処理を行うことを特徴としている。
【００２９】すなわち、格子ノイズ発生率予測手段によ
り格子ノイズの発生率が高いと予測される場合は、前ぼ
かし処理手段が行うぼかし処理の強度を強く決定するこ
とにより、入力画像中に含まれているノイズをぼかすこ
とができる。
り格子ノイズの発生率が高いと予測される場合は、前ぼ
かし処理手段が行うぼかし処理の強度を強く決定するこ
とにより、入力画像中に含まれているノイズをぼかすこ
とができる。
【００３０】したがって、拡大（縮小）後の出力画像中
において、ノイズが多い部分と少ない部分との濃度の差
を小さくすることができる。
において、ノイズが多い部分と少ない部分との濃度の差
を小さくすることができる。
【００３１】それゆえ、格子ノイズが低減された良質の
画像を出力することができるという効果を奏する。
画像を出力することができるという効果を奏する。
【００３２】また、本発明の画像処理装置は、上記課題
を解決するため、上記構成の画像処理装置において、上
記前ぼかし処理手段によるぼかし処理は、拡大縮小処理
の前に行われることを特徴としている。
を解決するため、上記構成の画像処理装置において、上
記前ぼかし処理手段によるぼかし処理は、拡大縮小処理
の前に行われることを特徴としている。
【００３３】また、本発明の画像処理方法は、上記課題
を解決するため、上記構成の画像処理方法において、上
記ぼかし処理は、拡大縮小処理の前に行われることを特
徴としている。
を解決するため、上記構成の画像処理方法において、上
記ぼかし処理は、拡大縮小処理の前に行われることを特
徴としている。
【００３４】上記の画像処理装置および画像処理方法に
よれば、ぼかし処理を拡大縮小処理の前に行う。したが
って、拡大縮小処理によってノイズ強度のムラが発生す
る前に入力画像に含まれているノイズを低減することが
できる。したがって、拡大（縮小）後の出力画像中にお
いて、ノイズが多い部分と少ない部分との濃度の差をよ
り小さくすることができる。
よれば、ぼかし処理を拡大縮小処理の前に行う。したが
って、拡大縮小処理によってノイズ強度のムラが発生す
る前に入力画像に含まれているノイズを低減することが
できる。したがって、拡大（縮小）後の出力画像中にお
いて、ノイズが多い部分と少ない部分との濃度の差をよ
り小さくすることができる。
【００３５】それゆえ、より格子ノイズが低減された良
質の画像を出力することができるという効果を奏する。
質の画像を出力することができるという効果を奏する。
【００３６】また、本発明の画像処理装置は、上記課題
を解決するため、上記構成の画像処理装置において、上
記格子ノイズ発生率予測手段が、出力画像の入力画像に
対する拡大率に基づいて格子ノイズの発生率を予測する
ことを特徴としている。
を解決するため、上記構成の画像処理装置において、上
記格子ノイズ発生率予測手段が、出力画像の入力画像に
対する拡大率に基づいて格子ノイズの発生率を予測する
ことを特徴としている。
【００３７】また、本発明の画像処理方法は、上記課題
を解決するため、上記構成の画像処理方法において、出
力画像の入力画像に対する拡大率に基づいて格子ノイズ
の発生率を予測することを特徴としている。
を解決するため、上記構成の画像処理方法において、出
力画像の入力画像に対する拡大率に基づいて格子ノイズ
の発生率を予測することを特徴としている。
【００３８】すなわち、格子ノイズの発生は、拡大（縮
小）処理を行う際の拡大率に影響を受けやすい。すなわ
ち、拡大率が変化すれば、拡大（縮小）後の画像におけ
るノイズ強度のムラも大きさも変化し、格子ノイズの発
生率も変化する。
小）処理を行う際の拡大率に影響を受けやすい。すなわ
ち、拡大率が変化すれば、拡大（縮小）後の画像におけ
るノイズ強度のムラも大きさも変化し、格子ノイズの発
生率も変化する。
【００３９】本発明の画像処理装置において格子ノイズ
発生率予測手段は、拡大率に基づいて格子ノイズの発生
率を予測しているので、より的確な予測を行うことがで
きる。また、本発明の画像処理方法においても、拡大率
に基づいて格子ノイズの発生率を予測しているので、よ
り的確な予測を行うことができるそれゆえ、より格子ノ
イズが低減された良質の画像を出力することができると
いう効果を奏する。
発生率予測手段は、拡大率に基づいて格子ノイズの発生
率を予測しているので、より的確な予測を行うことがで
きる。また、本発明の画像処理方法においても、拡大率
に基づいて格子ノイズの発生率を予測しているので、よ
り的確な予測を行うことができるそれゆえ、より格子ノ
イズが低減された良質の画像を出力することができると
いう効果を奏する。
【００４０】また、本発明の画像処理装置は、上記課題
を解決するため、上記構成の画像処理装置において、上
記拡大率が１付近の値に近づくにしたがって、格子ノイ
ズの発生率が上昇する予測テーブルを用いて、格子ノイ
ズの発生率を予測することを特徴としている。
を解決するため、上記構成の画像処理装置において、上
記拡大率が１付近の値に近づくにしたがって、格子ノイ
ズの発生率が上昇する予測テーブルを用いて、格子ノイ
ズの発生率を予測することを特徴としている。
【００４１】また、本発明の画像処理方法は、上記課題
を解決するため、上記構成の画像処理方法において、上
記拡大率が１付近の値に近づくにしたがって、格子ノイ
ズの発生率が上昇する予測テーブルを用いて、格子ノイ
ズの発生率を予測することを特徴としている。
を解決するため、上記構成の画像処理方法において、上
記拡大率が１付近の値に近づくにしたがって、格子ノイ
ズの発生率が上昇する予測テーブルを用いて、格子ノイ
ズの発生率を予測することを特徴としている。
【００４２】すなわち、拡大率が１付近の値である場合
は、拡大（縮小）後の画像におけるノイズ強度のムラが
大きくなるため、格子ノイズが発生しやすくなる。
は、拡大（縮小）後の画像におけるノイズ強度のムラが
大きくなるため、格子ノイズが発生しやすくなる。
【００４３】本発明の画像処理装置および画像処理方法
では、上記拡大率が１付近の値に近づくにしたがって、
格子ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用いて格
子ノイズの発生率を予測する。したがって、より的確な
予測を行うことができる。また、このような予測テーブ
ルを予め格子ノイズ発生率予測手段に設定しておけば、
格子ノイズの発生率を予測するための処理を簡略化する
ことができる。
では、上記拡大率が１付近の値に近づくにしたがって、
格子ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用いて格
子ノイズの発生率を予測する。したがって、より的確な
予測を行うことができる。また、このような予測テーブ
ルを予め格子ノイズ発生率予測手段に設定しておけば、
格子ノイズの発生率を予測するための処理を簡略化する
ことができる。
【００４４】それゆえ、簡易な処理でより格子ノイズが
低減された良質の画像を出力することができるという効
果を奏する。
低減された良質の画像を出力することができるという効
果を奏する。
【００４５】また、本発明の画像処理装置は、上記課題
を解決するため、上記構成の画像処理装置において、上
記格子ノイズ発生率予測手段は、入力画像の濃度に基づ
いて格子ノイズの発生率を予測することを特徴としてい
る。
を解決するため、上記構成の画像処理装置において、上
記格子ノイズ発生率予測手段は、入力画像の濃度に基づ
いて格子ノイズの発生率を予測することを特徴としてい
る。
【００４６】また、本発明の画像処理方法は、上記課題
を解決するため、上記構成の画像処理方法において、入
力画像の濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測する
ことを特徴としている。
を解決するため、上記構成の画像処理方法において、入
力画像の濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測する
ことを特徴としている。
【００４７】すなわち、格子ノイズの発生率は、入力画
像における露出の程度によって変化する。たとえば入力
画像がネガフィルム上のアナログ画像である場合、入力
画像がアンダー露出であれば、コントラストを強くする
処理により格子ノイズが目立つようになる。一方、オー
バー露出であれば、撮像デバイスとしてのＣＣＤの出力
が小さくなり、格子ノイズが画像情報中において目立つ
ようになる。
像における露出の程度によって変化する。たとえば入力
画像がネガフィルム上のアナログ画像である場合、入力
画像がアンダー露出であれば、コントラストを強くする
処理により格子ノイズが目立つようになる。一方、オー
バー露出であれば、撮像デバイスとしてのＣＣＤの出力
が小さくなり、格子ノイズが画像情報中において目立つ
ようになる。
【００４８】そこで、本発明の画像処理装置では、特
に、格子ノイズ発生率予測手段が、入力画像の濃度に基
づいて格子ノイズの発生率を予測することを特徴として
いる。
に、格子ノイズ発生率予測手段が、入力画像の濃度に基
づいて格子ノイズの発生率を予測することを特徴として
いる。
【００４９】また、本発明の画像処理方法では、特に、
入力画像の濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測す
ることを特徴としている。
入力画像の濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測す
ることを特徴としている。
【００５０】すなわち、入力画像の露出は、入力画像の
濃度から判断することができる。したがって、入力画像
の濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測すれば、露
出に基づいた予測を行っていることに実質的に等しくな
り、的確な予測を行うことができる。
濃度から判断することができる。したがって、入力画像
の濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測すれば、露
出に基づいた予測を行っていることに実質的に等しくな
り、的確な予測を行うことができる。
【００５１】それゆえ、より格子ノイズが低減された良
質の画像を出力することができるという効果を奏する。
質の画像を出力することができるという効果を奏する。
【００５２】また、本発明の画像処理装置は、上記課題
を解決するため、上記構成の画像処理装置において、上
記入力画像の濃度が、該入力画像の平均濃度であること
を特徴としている。
を解決するため、上記構成の画像処理装置において、上
記入力画像の濃度が、該入力画像の平均濃度であること
を特徴としている。
【００５３】また、本発明の画像処理方法は、上記課題
を解決するため、上記構成の画像処理方法において、上
記入力画像の濃度は、該入力画像の平均濃度であること
を特徴としている。
を解決するため、上記構成の画像処理方法において、上
記入力画像の濃度は、該入力画像の平均濃度であること
を特徴としている。
【００５４】上記の構成によれば、入力画像の平均濃度
に基づいて格子ノイズの発生率が予測される。入力画像
の平均濃度は、入力画像の露出を把握するために最も適
したパラメータであるので、より的確に格子ノイズの発
生率を予測することができる。
に基づいて格子ノイズの発生率が予測される。入力画像
の平均濃度は、入力画像の露出を把握するために最も適
したパラメータであるので、より的確に格子ノイズの発
生率を予測することができる。
【００５５】それゆえ、より格子ノイズが低減された良
質の画像を出力することができるという効果を奏する。
質の画像を出力することができるという効果を奏する。
【００５６】また、本発明の画像処理装置は、上記課題
を解決するため、上記構成の画像処理装置において、入
力画像の濃度が最大値あるいは最小値に近づくにしたが
って、格子ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用
いて、格子ノイズの発生率を予測することを特徴として
いる。
を解決するため、上記構成の画像処理装置において、入
力画像の濃度が最大値あるいは最小値に近づくにしたが
って、格子ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用
いて、格子ノイズの発生率を予測することを特徴として
いる。
【００５７】また、本発明の画像処理方法は、上記課題
を解決するため、上記構成の画像処理方法において、入
力画像の濃度が最大値あるいは最小値に近づくにしたが
って、格子ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用
いて、格子ノイズの発生率を予測することを特徴として
いる。
を解決するため、上記構成の画像処理方法において、入
力画像の濃度が最大値あるいは最小値に近づくにしたが
って、格子ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用
いて、格子ノイズの発生率を予測することを特徴として
いる。
【００５８】たとえば入力画像がネガフィルム上のアナ
ログ画像である場合、入力画像におけるアンダー露出の
度合いが強いほど、すなわち濃度が低いほど、コントラ
ストをより強くする必要があるため、格子ノイズの発生
率が上昇する。一方、オーバー露出の度合いが強いほ
ど、すなわち濃度が高いほど、ＣＣＤの出力が小さくな
り、格子ノイズの発生率が上昇する。
ログ画像である場合、入力画像におけるアンダー露出の
度合いが強いほど、すなわち濃度が低いほど、コントラ
ストをより強くする必要があるため、格子ノイズの発生
率が上昇する。一方、オーバー露出の度合いが強いほ
ど、すなわち濃度が高いほど、ＣＣＤの出力が小さくな
り、格子ノイズの発生率が上昇する。
【００５９】そこで、本発明の画像処理装置および画像
処理方法では、特に、入力画像の濃度が最大値あるいは
最小値に近づくにしたがって、格子ノイズの発生率が上
昇する予測テーブルを用いて、格子ノイズの発生率を予
測することを特徴としている。したがって、より的確な
予測を行うことができる。また、このような予測テーブ
ルを予め格子ノイズ発生率予測手段に設定しておけば、
格子ノイズの発生率を予測するための処理を簡略化する
ことができる。
処理方法では、特に、入力画像の濃度が最大値あるいは
最小値に近づくにしたがって、格子ノイズの発生率が上
昇する予測テーブルを用いて、格子ノイズの発生率を予
測することを特徴としている。したがって、より的確な
予測を行うことができる。また、このような予測テーブ
ルを予め格子ノイズ発生率予測手段に設定しておけば、
格子ノイズの発生率を予測するための処理を簡略化する
ことができる。
【００６０】それゆえ、簡易な処理でより格子ノイズが
低減された良質の画像を出力することができるという効
果を奏する。
低減された良質の画像を出力することができるという効
果を奏する。
【００６１】また、本発明の画像処理装置は、上記課題
を解決するため、上記構成の画像処理装置において、上
記格子ノイズ発生率予測手段により予測された格子ノイ
ズの発生率に基づき調整された強度で鮮鋭化処理を行う
鮮鋭化処理手段を備えていることを特徴としている。
を解決するため、上記構成の画像処理装置において、上
記格子ノイズ発生率予測手段により予測された格子ノイ
ズの発生率に基づき調整された強度で鮮鋭化処理を行う
鮮鋭化処理手段を備えていることを特徴としている。
【００６２】また、本発明の画像処理方法は、上記課題
を解決するため、上記構成の画像処理方法において、予
測された格子ノイズの発生率に基づき調整された強度で
鮮鋭化処理を行うことを特徴としている。
を解決するため、上記構成の画像処理方法において、予
測された格子ノイズの発生率に基づき調整された強度で
鮮鋭化処理を行うことを特徴としている。
【００６３】すなわち、格子ノイズの発生率が高いと予
測される場合は、前ぼかし処理手段が行うぼかし処理の
強度は強く決定され、入力画像はよりぼやけた状態とな
る。
測される場合は、前ぼかし処理手段が行うぼかし処理の
強度は強く決定され、入力画像はよりぼやけた状態とな
る。
【００６４】そこで、本発明の画像処理装置では、特
に、格子ノイズ発生率予測手段により予測された格子ノ
イズの発生率に基づき調整された強度で鮮鋭化処理を行
う鮮鋭化処理手段を備えていることを特徴としている。
に、格子ノイズ発生率予測手段により予測された格子ノ
イズの発生率に基づき調整された強度で鮮鋭化処理を行
う鮮鋭化処理手段を備えていることを特徴としている。
【００６５】また、本発明の画像処理方法では、特に、
予測された格子ノイズの発生率に基づき調整された強度
で鮮鋭化処理を行うことを特徴としている。
予測された格子ノイズの発生率に基づき調整された強度
で鮮鋭化処理を行うことを特徴としている。
【００６６】すなわち、格子ノイズの発生率が高い場合
において、格子ノイズの発生率が低い場合よりも強い強
度で鮮鋭化処理を行うように鮮鋭化処理手段を設定する
ことができる。したがって、上記のように前ぼかし手段
が強い強度で前ぼかし処理を行い入力画像がぼやけた状
態となっても、鮮鋭化処理手段を用いて強い鮮鋭強度で
鮮鋭化処理を行い、入力画像の鮮鋭度を復元することが
できる。
において、格子ノイズの発生率が低い場合よりも強い強
度で鮮鋭化処理を行うように鮮鋭化処理手段を設定する
ことができる。したがって、上記のように前ぼかし手段
が強い強度で前ぼかし処理を行い入力画像がぼやけた状
態となっても、鮮鋭化処理手段を用いて強い鮮鋭強度で
鮮鋭化処理を行い、入力画像の鮮鋭度を復元することが
できる。
【００６７】それゆえ、格子ノイズが低減されていると
ともに、鮮鋭度が良好な画像を出力することができると
いう効果を奏する。
ともに、鮮鋭度が良好な画像を出力することができると
いう効果を奏する。
【００６８】また、本発明のプログラムは、上記構成の
いずれかの画像処理方法をコンピュータに実行させるた
めのプログラムであることを特徴としている。
いずれかの画像処理方法をコンピュータに実行させるた
めのプログラムであることを特徴としている。
【００６９】上記のプログラムによれば、本発明の画像
処理方法をコンピュータに実行させるので、格子ノイズ
が低減された良好な画質のデジタル画像を出力すること
ができるという効果を奏する。
処理方法をコンピュータに実行させるので、格子ノイズ
が低減された良好な画質のデジタル画像を出力すること
ができるという効果を奏する。
【００７０】また、本発明の記録媒体は、上記構成のプ
ログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒
体であることを特徴としている。
ログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒
体であることを特徴としている。
【００７１】上記の記録媒体によれば、格子ノイズが低
減された良好な画質の出力画像を得ることができる画像
処理方法を実行するプログラムを、コンピュータに供給
することが容易となるという効果を奏する。
減された良好な画質の出力画像を得ることができる画像
処理方法を実行するプログラムを、コンピュータに供給
することが容易となるという効果を奏する。
【００７２】
【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７に基づいて説明すれば、以下の通りであ
る。
１ないし図７に基づいて説明すれば、以下の通りであ
る。
【００７３】図１に示すように、本実施形態に係るデジ
タル露光システムは、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とを備えている。
タル露光システムは、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とを備えている。
【００７４】フィルムスキャナ１は、たとえば写真フィ
ルムであるネガフィルムを介して得られる光を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とともに、該
画像に応じた画像データをＲ，Ｇ，Ｂごとに画像処理装
置２に出力する。
ルムであるネガフィルムを介して得られる光を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とともに、該
画像に応じた画像データをＲ，Ｇ，Ｂごとに画像処理装
置２に出力する。
【００７５】写真焼付装置３は、画像処理装置２からの
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デジタルプリ
ンタである。印画紙に露光する露光部としては、デジタ
ル画像データに応じて印画紙への照射光を変調できるも
のであればよく、たとえば、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
表示装置）、ＬＥＤパネル、レーザー、ＦＯＣＲＴ（Fi
ber Optic Canthode Ray Tube）、ＣＲＴ等で構成され
る。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構成であ
ってもよい。この場合、デジタル露光システムを画像処
理装置２と写真焼付装置３とで構成することにより、シ
ステムの簡素化を図ることができる。
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デジタルプリ
ンタである。印画紙に露光する露光部としては、デジタ
ル画像データに応じて印画紙への照射光を変調できるも
のであればよく、たとえば、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
表示装置）、ＬＥＤパネル、レーザー、ＦＯＣＲＴ（Fi
ber Optic Canthode Ray Tube）、ＣＲＴ等で構成され
る。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構成であ
ってもよい。この場合、デジタル露光システムを画像処
理装置２と写真焼付装置３とで構成することにより、シ
ステムの簡素化を図ることができる。
【００７６】画像処理装置２は、格子ノイズ予測部（格
子ノイズ発生率予測手段）５と、前ぼかし処理部（前ぼ
かし処理手段）６と、拡大縮小処理部７と、基本鮮鋭強
度演算部８と、調整量算出部９と、鮮鋭強度決定部１０
と、鮮鋭化処理部（鮮鋭化処理手段）１１とを備えてい
る。なお、図１の画像処理装置２は、主に前ぼかし処
理、拡大縮小処理、鮮鋭化処理に関する構成を示したも
のである。すなわち、画像処理装置２が一般的に行う色
補正、濃度補正、階調変換等の処理に関する構成は、図
１における記載を省略している。
子ノイズ発生率予測手段）５と、前ぼかし処理部（前ぼ
かし処理手段）６と、拡大縮小処理部７と、基本鮮鋭強
度演算部８と、調整量算出部９と、鮮鋭強度決定部１０
と、鮮鋭化処理部（鮮鋭化処理手段）１１とを備えてい
る。なお、図１の画像処理装置２は、主に前ぼかし処
理、拡大縮小処理、鮮鋭化処理に関する構成を示したも
のである。すなわち、画像処理装置２が一般的に行う色
補正、濃度補正、階調変換等の処理に関する構成は、図
１における記載を省略している。
【００７７】格子ノイズ予測部５は、出力画像において
発生する格子ノイズの度合いを予測するものである。格
子ノイズ予測部５が格子ノイズの発生度合いを予測する
手順については後述する。
発生する格子ノイズの度合いを予測するものである。格
子ノイズ予測部５が格子ノイズの発生度合いを予測する
手順については後述する。
【００７８】前ぼかし処理部６は、格子ノイズ予測部５
が予測した格子ノイズの発生度合いから、入力画像中に
含まれているノイズを予めぼかすための前ぼかし強度を
決定するとともに、決定された前ぼかし強度で前ぼかし
処理を行うものである。前ぼかし処理部６が前ぼかし処
理を行う手順については後述する。
が予測した格子ノイズの発生度合いから、入力画像中に
含まれているノイズを予めぼかすための前ぼかし強度を
決定するとともに、決定された前ぼかし強度で前ぼかし
処理を行うものである。前ぼかし処理部６が前ぼかし処
理を行う手順については後述する。
【００７９】拡大縮小処理部７は、従来技術の欄におい
て説明したように、線型補間法、３次元補間法等によっ
て補間画素を求めて画素数を変化させることによって、
元画像の拡大縮小処理を行うものである。
て説明したように、線型補間法、３次元補間法等によっ
て補間画素を求めて画素数を変化させることによって、
元画像の拡大縮小処理を行うものである。
【００８０】基本鮮鋭強度演算部８は、出力画像におい
て格子ノイズを低減することを考慮しない場合の鮮鋭強
度（以下、基本鮮鋭強度とする）を求めるものである。
基本鮮鋭強度演算部８が基本鮮鋭強度を求める手順の詳
細については後述する。
て格子ノイズを低減することを考慮しない場合の鮮鋭強
度（以下、基本鮮鋭強度とする）を求めるものである。
基本鮮鋭強度演算部８が基本鮮鋭強度を求める手順の詳
細については後述する。
【００８１】調整量算出部９は、前ぼかし処理部６で決
定された前ぼかし強度に基づいて、格子ノイズを低減す
る鮮鋭化処理を行うための基本鮮鋭強度の調整量を決定
するものである。
定された前ぼかし強度に基づいて、格子ノイズを低減す
る鮮鋭化処理を行うための基本鮮鋭強度の調整量を決定
するものである。
【００８２】鮮鋭強度決定部１０は、基本鮮鋭強度演算
部８により決定された基本鮮鋭強度と、調整量算出部に
て決定された調整量とに基づいて、格子ノイズを低減す
る鮮鋭強度を決定するものである。調整量算出部９が調
整量を決定する手順、および鮮鋭強度決定部１０が調整
後の基本鮮鋭強度を決定する手順については後述する。
部８により決定された基本鮮鋭強度と、調整量算出部に
て決定された調整量とに基づいて、格子ノイズを低減す
る鮮鋭強度を決定するものである。調整量算出部９が調
整量を決定する手順、および鮮鋭強度決定部１０が調整
後の基本鮮鋭強度を決定する手順については後述する。
【００８３】鮮鋭化処理部１１は、鮮鋭強度決定部１０
により調整された基本鮮鋭強度に基づき鮮鋭化処理を行
うものである。この鮮鋭化処理を行うことにより、前ぼ
かし処理により一旦ぼかされた元画像の鮮鋭度が再現さ
れる。鮮鋭化処理部１１が行う鮮鋭化処理については後
述する。
により調整された基本鮮鋭強度に基づき鮮鋭化処理を行
うものである。この鮮鋭化処理を行うことにより、前ぼ
かし処理により一旦ぼかされた元画像の鮮鋭度が再現さ
れる。鮮鋭化処理部１１が行う鮮鋭化処理については後
述する。
【００８４】上記構成により、本実施の形態における画
像処理装置２は、前ぼかし処理部６により入力画像中に
含まれたノイズをぼかした後に画像を写真焼付装置３に
出力する。また、本実施の形態における画像処理装置２
は、鮮鋭強度決定部１０により決定された鮮鋭強度を用
いて鮮鋭化処理部１１により鮮鋭化処理を行うので、前
ぼかし処理により一旦ぼかされた元画像の鮮鋭度は再現
されている。したがって、写真焼付装置３により出力さ
れる画像は、格子ノイズが低減され、なおかつ良好な鮮
鋭度の画像となる。
像処理装置２は、前ぼかし処理部６により入力画像中に
含まれたノイズをぼかした後に画像を写真焼付装置３に
出力する。また、本実施の形態における画像処理装置２
は、鮮鋭強度決定部１０により決定された鮮鋭強度を用
いて鮮鋭化処理部１１により鮮鋭化処理を行うので、前
ぼかし処理により一旦ぼかされた元画像の鮮鋭度は再現
されている。したがって、写真焼付装置３により出力さ
れる画像は、格子ノイズが低減され、なおかつ良好な鮮
鋭度の画像となる。
【００８５】なお、基本鮮鋭強度演算部８と、調整量算
出部９と、鮮鋭強度決定部１０と、鮮鋭化処理部１１と
からなるブロックを、前ぼかし処理部６と、拡大縮小処
理部７との間に設けることも可能である。
出部９と、鮮鋭強度決定部１０と、鮮鋭化処理部１１と
からなるブロックを、前ぼかし処理部６と、拡大縮小処
理部７との間に設けることも可能である。
【００８６】次に、上述の（１）格子ノイズ予測部５が
格子ノイズの発生度合いを予測する手順、（２）前ぼか
し処理部６が前ぼかし処理を行う手順、（３）基本鮮鋭
強度演算部８が基本鮮鋭強度を求める手順、（４）調整
量算出部９が調整量を決定する手順および鮮鋭強度決定
部１０が調整後の基本鮮鋭強度を決定する手順、（５）
鮮鋭化処理部１１が行う鮮鋭化処理について、順番に詳
細に説明する。
格子ノイズの発生度合いを予測する手順、（２）前ぼか
し処理部６が前ぼかし処理を行う手順、（３）基本鮮鋭
強度演算部８が基本鮮鋭強度を求める手順、（４）調整
量算出部９が調整量を決定する手順および鮮鋭強度決定
部１０が調整後の基本鮮鋭強度を決定する手順、（５）
鮮鋭化処理部１１が行う鮮鋭化処理について、順番に詳
細に説明する。
【００８７】（１）格子ノイズ予測部５が格子ノイズの
発生度合いを予測する手順 格子ノイズ予測部５は、拡大率および画像濃度に基づい
て格子ノイズの発生度合いを予測する。以下では、拡
大率に基づいて格子ノイズの発生度合いを予測する場
合、画像濃度に基づいて格子ノイズの発生度合いを予
測する場合について、順番に説明する。
発生度合いを予測する手順 格子ノイズ予測部５は、拡大率および画像濃度に基づい
て格子ノイズの発生度合いを予測する。以下では、拡
大率に基づいて格子ノイズの発生度合いを予測する場
合、画像濃度に基づいて格子ノイズの発生度合いを予
測する場合について、順番に説明する。
【００８８】拡大率に基づいて格子ノイズの発生度合
いを予測する場合 格子ノイズ予測部５は、たとえば図２に示すような予測
テーブルに基づいて、拡大率ｒから格子ノイズの発生率
ωを予測する。なお、拡大率が１以下である場合は、縮
小処理を行う場合を表している。
いを予測する場合 格子ノイズ予測部５は、たとえば図２に示すような予測
テーブルに基づいて、拡大率ｒから格子ノイズの発生率
ωを予測する。なお、拡大率が１以下である場合は、縮
小処理を行う場合を表している。
【００８９】図２に示すように、予測テーブルにおいて
は、拡大率ｒが横軸として設定され、格子ノイズの発生
率ωが縦軸として設定されている。さらに、予測テーブ
ルの横軸には、４つの閾値Ａ・Ｂ・Ｃ・Ｄ（Ａ＜Ｂ＜１
＜Ｃ＜Ｄ）が設定されている。
は、拡大率ｒが横軸として設定され、格子ノイズの発生
率ωが縦軸として設定されている。さらに、予測テーブ
ルの横軸には、４つの閾値Ａ・Ｂ・Ｃ・Ｄ（Ａ＜Ｂ＜１
＜Ｃ＜Ｄ）が設定されている。
【００９０】さらに、予測テーブルにおいては、Ｂ＜ｒ
＜Ｃであるとき、格子ノイズ発生率ωは１００（％）と
設定されている。また、拡大率ｒがＡからＢまで変化す
る場合、およびＣからＤまで変化する場合、格子ノイズ
発生率ωが０（％）から１００（％）まで増加（減少）
するように設定されている。さらに拡大率ｒがＡ以下で
ある場合、およびＤ以上である場合については、格子ノ
イズ発生率ωは０（％）として設定されている。
＜Ｃであるとき、格子ノイズ発生率ωは１００（％）と
設定されている。また、拡大率ｒがＡからＢまで変化す
る場合、およびＣからＤまで変化する場合、格子ノイズ
発生率ωが０（％）から１００（％）まで増加（減少）
するように設定されている。さらに拡大率ｒがＡ以下で
ある場合、およびＤ以上である場合については、格子ノ
イズ発生率ωは０（％）として設定されている。
【００９１】なお、拡大率ｒが１である場合は、格子ノ
イズ発生率は０として設定されている。そのため、図２
に示すような予測テーブルでは、ｒ＝１を通り横軸に直
交する縦線が設定されている。
イズ発生率は０として設定されている。そのため、図２
に示すような予測テーブルでは、ｒ＝１を通り横軸に直
交する縦線が設定されている。
【００９２】上記のように予測テーブルを設定すること
ができる理由について、図３を参照しつつ説明する。
ができる理由について、図３を参照しつつ説明する。
【００９３】図３には、元画像を1.25倍、2.1倍、およ
び3.3倍の画像に拡大する場合のそれぞれの場合につい
て、画素位置とノイズ強度との関係を示している。同図
中において、元画像の画素ａ１〜ａ５は○印で示され、
拡大率が1.25である場合の画素ｂ１〜ｂ６は●印で示さ
れ、拡大率が2.1である場合の画素ｃ１〜ｃ９は▲印で
示され、拡大率が3.3である場合の画素ｄ１〜ｄ１４は
■で示されている。同図に示すように、拡大率が1.25倍
であるとき、拡大後の画素ｂ３は、元画像の画素ａ２と
画素ａ３との中心付近となる。また、拡大後の画素ｂ４
は、元画像の画素ａ３と画素ａ４との中心付近となる。
したがって、拡大後の画素ｂ３・ｂ４においてノイズ強
度が低下する。
び3.3倍の画像に拡大する場合のそれぞれの場合につい
て、画素位置とノイズ強度との関係を示している。同図
中において、元画像の画素ａ１〜ａ５は○印で示され、
拡大率が1.25である場合の画素ｂ１〜ｂ６は●印で示さ
れ、拡大率が2.1である場合の画素ｃ１〜ｃ９は▲印で
示され、拡大率が3.3である場合の画素ｄ１〜ｄ１４は
■で示されている。同図に示すように、拡大率が1.25倍
であるとき、拡大後の画素ｂ３は、元画像の画素ａ２と
画素ａ３との中心付近となる。また、拡大後の画素ｂ４
は、元画像の画素ａ３と画素ａ４との中心付近となる。
したがって、拡大後の画素ｂ３・ｂ４においてノイズ強
度が低下する。
【００９４】そして、拡大率が１に近づく場合、上記の
ようにノイズ強度が低下する画素がより多く連続すると
考えられる。すなわち、拡大後の画像において、肉眼で
判別できる程度の長い区間に亘ってノイズ強度が低下
し、格子ノイズが発生し易くなるのである。
ようにノイズ強度が低下する画素がより多く連続すると
考えられる。すなわち、拡大後の画像において、肉眼で
判別できる程度の長い区間に亘ってノイズ強度が低下
し、格子ノイズが発生し易くなるのである。
【００９５】一方、拡大率が2.1倍である場合は、たと
えば拡大後の画素ｃ２が元画像の画素ａ１と画素ａ２と
の中心付近に位置するため、ノイズ強度が低下する。し
かしながら、画素ｃ２に隣接する画素ｃ１・ｃ３は、そ
れぞれ元画像の画素ａ１・ａ２付近にあるため、ノイズ
強度が強くなる。
えば拡大後の画素ｃ２が元画像の画素ａ１と画素ａ２と
の中心付近に位置するため、ノイズ強度が低下する。し
かしながら、画素ｃ２に隣接する画素ｃ１・ｃ３は、そ
れぞれ元画像の画素ａ１・ａ２付近にあるため、ノイズ
強度が強くなる。
【００９６】また、拡大率が3.3倍である場合は、たと
えば拡大後の画素ｄ６が元画像の画素ａ２と画素ａ３と
の中心付近に位置するため、ノイズ強度が低下する。し
かし、画素ｄ６に隣接する画素ｄ５・ｄ７は、それぞれ
元画像の画素ａ２・ａ３付近にあるため、ノイズ強度が
強くなる。
えば拡大後の画素ｄ６が元画像の画素ａ２と画素ａ３と
の中心付近に位置するため、ノイズ強度が低下する。し
かし、画素ｄ６に隣接する画素ｄ５・ｄ７は、それぞれ
元画像の画素ａ２・ａ３付近にあるため、ノイズ強度が
強くなる。
【００９７】すなわち、拡大率が１から大きくなってい
く場合、ノイズ強度が低下する画素は、それほど多く連
続しないと考えられる。すなわち、拡大後の画像におい
ては、ノイズ強度が低下する画素が存在するものの、そ
の画素に隣接する画素ではノイズ強度が強くなってい
る。すなわち、ノイズ強度が低下する区間は肉眼で判別
できない程度に短い区間となるため、格子ノイズが発生
しにくくなるのである。
く場合、ノイズ強度が低下する画素は、それほど多く連
続しないと考えられる。すなわち、拡大後の画像におい
ては、ノイズ強度が低下する画素が存在するものの、そ
の画素に隣接する画素ではノイズ強度が強くなってい
る。すなわち、ノイズ強度が低下する区間は肉眼で判別
できない程度に短い区間となるため、格子ノイズが発生
しにくくなるのである。
【００９８】上記した理由に基づけば、図２に示すよう
な予測テーブルを用いることによって、拡大率から格子
ノイズの発生率を予測することができる。
な予測テーブルを用いることによって、拡大率から格子
ノイズの発生率を予測することができる。
【００９９】画像濃度に基づいて格子ノイズの発生度
合いを予測する場合 格子ノイズ予測部５は、たとえば図４に示すような予測
テーブルを用いて、全体平均濃度から格子ノイズの発生
率ωを判定する。
合いを予測する場合 格子ノイズ予測部５は、たとえば図４に示すような予測
テーブルを用いて、全体平均濃度から格子ノイズの発生
率ωを判定する。
【０１００】図４に示すように、上記の予測テーブルに
おいては、フィルム上の画像における全体平均濃度の対
数値が横軸として設定され、格子ノイズの発生率が縦軸
として設定されている。さらに、予測テーブルの横軸に
は、２つの閾値Ｅ，Ｆ（Ｅ＜Ｆ）が設定されている。
おいては、フィルム上の画像における全体平均濃度の対
数値が横軸として設定され、格子ノイズの発生率が縦軸
として設定されている。さらに、予測テーブルの横軸に
は、２つの閾値Ｅ，Ｆ（Ｅ＜Ｆ）が設定されている。
【０１０１】たとえば、フィルムスキャナ１がネガフィ
ルム上の画像を１２ビットのデジタル画像として読み込
む場合について以下に説明する。
ルム上の画像を１２ビットのデジタル画像として読み込
む場合について以下に説明する。
【０１０２】この場合、入力画像が取り得る濃度の最小
値は０であって、最大値はｌｎ２12＝８．３である。ま
た、全体平均濃度の対数値が小さいほど、ネガフィルム
上の画像は暗く、アンダー露出である確率が高いといえ
る。一方、全体平均濃度の対数値が大きいほど、ネガフ
ィルム上の画像が明るく、オーバー露出である確率が高
いといえる。
値は０であって、最大値はｌｎ２12＝８．３である。ま
た、全体平均濃度の対数値が小さいほど、ネガフィルム
上の画像は暗く、アンダー露出である確率が高いといえ
る。一方、全体平均濃度の対数値が大きいほど、ネガフ
ィルム上の画像が明るく、オーバー露出である確率が高
いといえる。
【０１０３】そこで、予測テーブルにおいては、全体平
均濃度の対数値が０であるときに格子ノイズの発生率を
１００％とし、全体平均濃度の対数値が閾値Ｅであると
きに格子ノイズの発生率を０％としている。そして、予
測テーブル上における２点（０，１００）と（Ｅ，０）
とを結んだ直線を、全体平均濃度の対数値が０から閾値
ａまでの場合の格子ノイズの発生率としている。
均濃度の対数値が０であるときに格子ノイズの発生率を
１００％とし、全体平均濃度の対数値が閾値Ｅであると
きに格子ノイズの発生率を０％としている。そして、予
測テーブル上における２点（０，１００）と（Ｅ，０）
とを結んだ直線を、全体平均濃度の対数値が０から閾値
ａまでの場合の格子ノイズの発生率としている。
【０１０４】一方、全体平均濃度の対数値が８．３であ
るときに格子ノイズの発生率を１００％とし、全体平均
濃度の対数値が閾値Ｆであるときに格子ノイズの発生率
を０％としている。そして、予測テーブル上における２
点（ｂ，０）と（８．３，１００）とを結んだ直線を、
全体平均濃度の対数値がｂから閾値８．３までの場合の
格子ノイズの発生率としている。なお、上記の直線は、
曲線であってもよい、なお、全体平均濃度の対数値がＥ
からＦまでの値である場合、格子ノイズが発生しないも
のとして、格子ノイズの発生率を０としている。
るときに格子ノイズの発生率を１００％とし、全体平均
濃度の対数値が閾値Ｆであるときに格子ノイズの発生率
を０％としている。そして、予測テーブル上における２
点（ｂ，０）と（８．３，１００）とを結んだ直線を、
全体平均濃度の対数値がｂから閾値８．３までの場合の
格子ノイズの発生率としている。なお、上記の直線は、
曲線であってもよい、なお、全体平均濃度の対数値がＥ
からＦまでの値である場合、格子ノイズが発生しないも
のとして、格子ノイズの発生率を０としている。
【０１０５】上記のように作成された予測テーブルを用
いて、格子ノイズ予測部５は、全体平均濃度から格子ノ
イズの発生率を求める。
いて、格子ノイズ予測部５は、全体平均濃度から格子ノ
イズの発生率を求める。
【０１０６】なお、このように予測テーブルを設定する
ことができるのは、従来技術の欄において説明したよう
に、アンダー露出の場合には、コントラストを強くする
処理により、格子ノイズが目立つ場合があるからであ
る。
ことができるのは、従来技術の欄において説明したよう
に、アンダー露出の場合には、コントラストを強くする
処理により、格子ノイズが目立つ場合があるからであ
る。
【０１０７】一方、オーバー露出の場合には、ＣＣＤの
出力が小さくなるために格子ノイズが出力画像中におい
て目立つ場合があるからである。
出力が小さくなるために格子ノイズが出力画像中におい
て目立つ場合があるからである。
【０１０８】また、上記のように全体平均濃度に基づい
て格子ノイズの発生率を予測しているのは、画像の露出
を把握するためには全体平均濃度に基づく方法が最も適
しているからである。したがって、全体平均濃度に基づ
いて格子ノイズの発生率を予測する場合に限定されず、
画像における特定の部分の濃度から格子ノイズの発生率
を予測してもよい。
て格子ノイズの発生率を予測しているのは、画像の露出
を把握するためには全体平均濃度に基づく方法が最も適
しているからである。したがって、全体平均濃度に基づ
いて格子ノイズの発生率を予測する場合に限定されず、
画像における特定の部分の濃度から格子ノイズの発生率
を予測してもよい。
【０１０９】このようにして、画像濃度に基づいて格子
ノイズの発生度合いを予測することができる。
ノイズの発生度合いを予測することができる。
【０１１０】なお、格子ノイズ予測部５は、上記、
のいずれかの方法により格子ノイズが発生しないという
ことを予測することができる。すなわち、格子ノイズ
は、拡大率ｒがＡ＜ｒ＜Ｄなる関係にあって、なおかつ
全体平均濃度がＥ以下あるいはＦ以上の場合に発生す
る。したがって、格子ノイズが発生しないということを
予測するためには、拡大率、または全体平均濃度が上記
の関係にないということを判定すればよい。
のいずれかの方法により格子ノイズが発生しないという
ことを予測することができる。すなわち、格子ノイズ
は、拡大率ｒがＡ＜ｒ＜Ｄなる関係にあって、なおかつ
全体平均濃度がＥ以下あるいはＦ以上の場合に発生す
る。したがって、格子ノイズが発生しないということを
予測するためには、拡大率、または全体平均濃度が上記
の関係にないということを判定すればよい。
【０１１１】（２）前ぼかし処理部６が前ぼかし処理を
行う手順 前ぼかし処理部６は、以下の式に基づいて、前ぼかし
強度Ｓを求める。
行う手順 前ぼかし処理部６は、以下の式に基づいて、前ぼかし
強度Ｓを求める。
【０１１２】
Ｓ＝Ｓmax×ω …式
なお、Ｓmaxは、前ぼかし処理において取り得る前ぼか
し強度の最大値であって、たとえば１２８、あるいは６
４というように任意の値として予め設定することができ
る。また、ωは、格子ノイズ予測部５が予測した格子ノ
イズの発生率である。
し強度の最大値であって、たとえば１２８、あるいは６
４というように任意の値として予め設定することができ
る。また、ωは、格子ノイズ予測部５が予測した格子ノ
イズの発生率である。
【０１１３】次に、入力画像データに対して、たとえば
図５に示すような３×３の移動平均フィルタを用いてフ
ィルタリングを行い、画像全体をぼけた感じにさせる。
なお、フィルタリングとは、一般的に、所望のフィルタ
を用いて注目画素の画像データを変換する処理を、画像
の端部を除く全ての画素について注目画素を１個ずつず
らしながら行うことを言う。また、前ぼかし処理におい
ては、メディアンフィルタ、ガウシアンフィルタ等によ
りフィルタリングを行ってもよい。
図５に示すような３×３の移動平均フィルタを用いてフ
ィルタリングを行い、画像全体をぼけた感じにさせる。
なお、フィルタリングとは、一般的に、所望のフィルタ
を用いて注目画素の画像データを変換する処理を、画像
の端部を除く全ての画素について注目画素を１個ずつず
らしながら行うことを言う。また、前ぼかし処理におい
ては、メディアンフィルタ、ガウシアンフィルタ等によ
りフィルタリングを行ってもよい。
【０１１４】次に、以下の式に基づいて、前ぼかし処
理前の注目画素の元データｄから、前ぼかし処理後の注
目画素のデータｄ’を求める。
理前の注目画素の元データｄから、前ぼかし処理後の注
目画素のデータｄ’を求める。
【０１１５】
ｄ’＝ｄ＋（ｘ／ｓｕｍ−ｄ）×（Ｓ／Ｓmax）
＝ｄ＋（ｘ／ｓｕｍ−ｄ）×ω …式
なお、上記式において、Ｓ，Ｓmaxは、上記式にお
ける定義と同一である。また、ｘは前ぼかし処理に用い
るフィルタ内の各画素にフィルタリングを施した計算結
果の合計値である。ｓｕｍは、前ぼかし処理に用いるフ
ィルタの画素数を表している。
ける定義と同一である。また、ｘは前ぼかし処理に用い
るフィルタ内の各画素にフィルタリングを施した計算結
果の合計値である。ｓｕｍは、前ぼかし処理に用いるフ
ィルタの画素数を表している。
【０１１６】式によれば、格子ノイズの発生率ωが大
きいときは、前ぼかし強度が大きくなる。すなわち、出
力画像中において格子ノイズによる画質の劣化が生じる
確率が高いと予想される場合、より大きな前ぼかし強度
で前ぼかし処理を行い、入力画像中に含まれたノイズを
より強くぼかすことができる。
きいときは、前ぼかし強度が大きくなる。すなわち、出
力画像中において格子ノイズによる画質の劣化が生じる
確率が高いと予想される場合、より大きな前ぼかし強度
で前ぼかし処理を行い、入力画像中に含まれたノイズを
より強くぼかすことができる。
【０１１７】上記のように、式および式に基づいて
注目画素のデータｄ’を求めることにより、前ぼかし処
理部６は前ぼかし処理を行う。
注目画素のデータｄ’を求めることにより、前ぼかし処
理部６は前ぼかし処理を行う。
【０１１８】（３）基本鮮鋭強度演算部８が基本鮮鋭強
度を求める手順 図６に示すように、基本鮮鋭強度演算部８が基本鮮鋭強
度を求める手順においては、先ず、Ｓ１にて、フィルム
スキャナ１により画像を読み込まれるフィルムの種類が
判別される。
度を求める手順 図６に示すように、基本鮮鋭強度演算部８が基本鮮鋭強
度を求める手順においては、先ず、Ｓ１にて、フィルム
スキャナ１により画像を読み込まれるフィルムの種類が
判別される。
【０１１９】具体的には、フィルムがネガフィルムある
いはポジフィルムであるのかを判別するとともに、フィ
ルムの大きさを判別する。フィルムの大きさとしては、
たとえばＪＩＳ規格による１１０フィルム、１２０フィ
ルム、１３５フィルム等がある。
いはポジフィルムであるのかを判別するとともに、フィ
ルムの大きさを判別する。フィルムの大きさとしては、
たとえばＪＩＳ規格による１１０フィルム、１２０フィ
ルム、１３５フィルム等がある。
【０１２０】次に、Ｓ２にて、フィルムスキャナ１の解
像度を取得する。なお、解像度は、フィルムスキャナ１
におけるズームレンズの倍率に依存して決定されるもの
である。たとえば、ズームレンズの倍率が0.88から2.0
まで変化するとき、解像度は、1200×1800ＤＰＩ（Dot
Per Inch）から3000×2000ＤＰＩまで変化させることが
可能である。すなわち、ズームレンズの倍率が大きくな
るにしたがって、解像度は大きくなるように決定され
る。
像度を取得する。なお、解像度は、フィルムスキャナ１
におけるズームレンズの倍率に依存して決定されるもの
である。たとえば、ズームレンズの倍率が0.88から2.0
まで変化するとき、解像度は、1200×1800ＤＰＩ（Dot
Per Inch）から3000×2000ＤＰＩまで変化させることが
可能である。すなわち、ズームレンズの倍率が大きくな
るにしたがって、解像度は大きくなるように決定され
る。
【０１２１】次に、Ｓ３にて、拡大率を算出する。拡大
率とは、フィルムスキャナ１におけるＣＣＤの入力画素
数と出力画素数とに依存して決定されるものである。
率とは、フィルムスキャナ１におけるＣＣＤの入力画素
数と出力画素数とに依存して決定されるものである。
【０１２２】このようにＳ１〜Ｓ３にて得られるフィル
ム種と、入力解像度と、拡大率とから、Ｓ４にて基本鮮
鋭強度が決定される。
ム種と、入力解像度と、拡大率とから、Ｓ４にて基本鮮
鋭強度が決定される。
【０１２３】すなわち、Ｓ１にて判定されるフィルム種
類がネガフィルムである場合、基本鮮鋭強度は小さく設
定される。一方、フィルム種類がポジフィルムである場
合、基本鮮鋭強度は大きく設定される。
類がネガフィルムである場合、基本鮮鋭強度は小さく設
定される。一方、フィルム種類がポジフィルムである場
合、基本鮮鋭強度は大きく設定される。
【０１２４】また、Ｓ２にて取得された解像度が高い解
像度であるほど、出力画像において鮮鋭度を高める必要
があるため、基本鮮鋭強度は大きく設定される。
像度であるほど、出力画像において鮮鋭度を高める必要
があるため、基本鮮鋭強度は大きく設定される。
【０１２５】一方、Ｓ３にて算出された拡大率が大きい
ほど、基本鮮鋭強度は大きく設定される。
ほど、基本鮮鋭強度は大きく設定される。
【０１２６】なお、上記では、Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３のステ
ップを踏んだ後にＳ４にて基本鮮鋭強度が決定される旨
を説明したが、Ｓ１〜Ｓ３の順番は、必ずしもこれに限
定されるものではない。すなわち、Ｓ１〜Ｓ３のステッ
プは、いずれのステップから初めてもよいし、Ｓ１〜Ｓ
３のステップを同時に行ってもよい。
ップを踏んだ後にＳ４にて基本鮮鋭強度が決定される旨
を説明したが、Ｓ１〜Ｓ３の順番は、必ずしもこれに限
定されるものではない。すなわち、Ｓ１〜Ｓ３のステッ
プは、いずれのステップから初めてもよいし、Ｓ１〜Ｓ
３のステップを同時に行ってもよい。
【０１２７】（４）調整量算出部９が調整量を決定する
手順および鮮鋭強度決定部１０が調整後の基本鮮鋭強度
を決定する手順 図７に示すように、先ず、Ｓ１１にて、調整量算出部９
は、基本鮮鋭強度演算部８が求めた基本鮮鋭強度α、お
よび格子ノイズ予測部５が予測した格子ノイズの発生率
ωを取得する。
手順および鮮鋭強度決定部１０が調整後の基本鮮鋭強度
を決定する手順 図７に示すように、先ず、Ｓ１１にて、調整量算出部９
は、基本鮮鋭強度演算部８が求めた基本鮮鋭強度α、お
よび格子ノイズ予測部５が予測した格子ノイズの発生率
ωを取得する。
【０１２８】その後、調整量算出部９は、以下の式に
基づいて、基本鮮鋭強度αの調整量Δαを算出する（Ｓ
１２）。
基づいて、基本鮮鋭強度αの調整量Δαを算出する（Ｓ
１２）。
【０１２９】
Δα＝αω …式
その後、鮮鋭強度決定部１０は、以下の式に基づい
て、基本鮮鋭強度αと、調整量Δαとから、調整後の基
本鮮鋭強度α’を求める（Ｓ１３）。
て、基本鮮鋭強度αと、調整量Δαとから、調整後の基
本鮮鋭強度α’を求める（Ｓ１３）。
【０１３０】
以上のＳ１１〜Ｓ１３を踏むことにより、調整後の基本
鮮鋭強度α’が求められる。調整後の基本鮮鋭強度α’
は、後述する鮮鋭化処理部１１における鮮鋭化処理にお
いて用いられる。
鮮鋭強度α’が求められる。調整後の基本鮮鋭強度α’
は、後述する鮮鋭化処理部１１における鮮鋭化処理にお
いて用いられる。
【０１３１】なお、式からわかるように、格子ノイズ
の発生率ωが大きくなるに従って、調整後の基本鮮鋭強
度α’は大きくなるように設定される。すなわち、格子
ノイズの発生率ωが大きくなるときは、式から前ぼか
し強度Ｓが大きく設定され、前ぼかし処理後の画像がよ
りボヤケた状態となる。このように、前ぼかし処理によ
り画像がボヤケた状態となっても、大きな基本鮮鋭強度
α’で鮮鋭化処理を行うので、入力画像の鮮鋭度を復元
することができる。
の発生率ωが大きくなるに従って、調整後の基本鮮鋭強
度α’は大きくなるように設定される。すなわち、格子
ノイズの発生率ωが大きくなるときは、式から前ぼか
し強度Ｓが大きく設定され、前ぼかし処理後の画像がよ
りボヤケた状態となる。このように、前ぼかし処理によ
り画像がボヤケた状態となっても、大きな基本鮮鋭強度
α’で鮮鋭化処理を行うので、入力画像の鮮鋭度を復元
することができる。
【０１３２】（５）鮮鋭化処理部１１が行う鮮鋭化処理
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。すなわち、前ぼかし処理による画像のボヤケを
復元させたり、画像におけるエッジを強調したりする鮮
鋭化処理であれば、どのような鮮鋭化処理を採用しても
よい。以下の説明では、比較的簡単に強調処理を行うこ
とができることから広く用いられているラプラシアンに
よる強調を例示する。
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。すなわち、前ぼかし処理による画像のボヤケを
復元させたり、画像におけるエッジを強調したりする鮮
鋭化処理であれば、どのような鮮鋭化処理を採用しても
よい。以下の説明では、比較的簡単に強調処理を行うこ
とができることから広く用いられているラプラシアンに
よる強調を例示する。
【０１３３】一般的な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、すなわち処理済信号をF(i,j)とすると、上記の処理
は次式で表される。
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、すなわち処理済信号をF(i,j)とすると、上記の処理
は次式で表される。
【０１３４】
F(i,j)=f(i,j)-α・∇2f(i,j) …式
本実施の形態における鮮鋭化処理部１１では、鮮鋭強度
としてＳ１３において求められた調整後の基本鮮鋭強度
α’を用いる。したがって、鮮鋭化処理部１１による鮮
鋭化処理が施された後の信号F'(i,j)は、次式で表さ
れる。
としてＳ１３において求められた調整後の基本鮮鋭強度
α’を用いる。したがって、鮮鋭化処理部１１による鮮
鋭化処理が施された後の信号F'(i,j)は、次式で表さ
れる。
【０１３５】
F(i,j)=f(i,j)-α’・∇2f(i,j)
= f(i,j)-α（１＋ω）・∇2f(i,j) …式
なお、式からわかるように、格子ノイズの発生率ωが
大きくなるに従って、調整後の基本鮮鋭強度α’は大き
くなるように設定される。すなわち、格子ノイズの発生
率ωが大きくなるときは、式から前ぼかし強度Ｓが大
きく設定され、前ぼかし処理後の画像がよりボヤケた状
態となる。このように、前ぼかし処理により画像がボヤ
ケた状態となっても、大きな基本鮮鋭強度α’で鮮鋭化
処理を行うので、入力画像の鮮鋭度を復元することがで
きる。
大きくなるに従って、調整後の基本鮮鋭強度α’は大き
くなるように設定される。すなわち、格子ノイズの発生
率ωが大きくなるときは、式から前ぼかし強度Ｓが大
きく設定され、前ぼかし処理後の画像がよりボヤケた状
態となる。このように、前ぼかし処理により画像がボヤ
ケた状態となっても、大きな基本鮮鋭強度α’で鮮鋭化
処理を行うので、入力画像の鮮鋭度を復元することがで
きる。
【０１３６】なお、以上説明した画像処理装置２は、画
像処理方法としてコンピュータに実行させるための画像
処理プログラムにより実現してもよい。このプログラム
は、たとえばＣＤＲＯＭ等のコンピュータで読み取り可
能な図示しない記録媒体に格納してもよい。また、この
ような画像処理プログラムを動作させることが可能なマ
イクロプロセッサやＤＳＰ（Digital Signal Processo
r）などのデジタル回路によって画像処理装置を構成す
ることも可能である。
像処理方法としてコンピュータに実行させるための画像
処理プログラムにより実現してもよい。このプログラム
は、たとえばＣＤＲＯＭ等のコンピュータで読み取り可
能な図示しない記録媒体に格納してもよい。また、この
ような画像処理プログラムを動作させることが可能なマ
イクロプロセッサやＤＳＰ（Digital Signal Processo
r）などのデジタル回路によって画像処理装置を構成す
ることも可能である。
【０１３７】また、本実施の形態においては、画像処理
装置２への入力画像が、ネガフィルム上に記録されたア
ナログ画像である場合について説明した。しかし、入力
画像がアナログ画像である場合に必ずしも限定されず、
本発明の画像処理装置は、デジタル画像を入力画像とす
る場合にも適用することができる。
装置２への入力画像が、ネガフィルム上に記録されたア
ナログ画像である場合について説明した。しかし、入力
画像がアナログ画像である場合に必ずしも限定されず、
本発明の画像処理装置は、デジタル画像を入力画像とす
る場合にも適用することができる。
【０１３８】さらに、本実施の形態においては、拡大縮
小処理部７を鮮鋭化処理部１１の前段に設ける場合につ
いて説明した。しかし、必ずしもこの構成に限定される
ものではなく、拡大縮小処理部７は、鮮鋭化処理部１１
の後段に設けてもよい。この場合、拡大縮小処理部７の
後段に更に鮮鋭化処理部を設ければよい。これにより、
拡大（縮小）処理によって生じる画像のボヤケを復元す
ることができる。
小処理部７を鮮鋭化処理部１１の前段に設ける場合につ
いて説明した。しかし、必ずしもこの構成に限定される
ものではなく、拡大縮小処理部７は、鮮鋭化処理部１１
の後段に設けてもよい。この場合、拡大縮小処理部７の
後段に更に鮮鋭化処理部を設ければよい。これにより、
拡大（縮小）処理によって生じる画像のボヤケを復元す
ることができる。
【０１３９】
【発明の効果】本発明の画像処理装置は、以上のよう
に、出力画像における格子ノイズの発生率を予測する格
子ノイズ発生率予測手段と、上記格子ノイズ発生率予測
手段により予測された格子ノイズの発生率に基づき決定
された強度でぼかし処理を行う前ぼかし処理手段とを備
えているものである。
に、出力画像における格子ノイズの発生率を予測する格
子ノイズ発生率予測手段と、上記格子ノイズ発生率予測
手段により予測された格子ノイズの発生率に基づき決定
された強度でぼかし処理を行う前ぼかし処理手段とを備
えているものである。
【０１４０】また、本発明の画像処理方法は、以上のよ
うに、出力画像における格子ノイズの発生率を予測する
とともに、予測された格子ノイズの発生率に基づき決定
された強度でぼかし処理を行う方法である。
うに、出力画像における格子ノイズの発生率を予測する
とともに、予測された格子ノイズの発生率に基づき決定
された強度でぼかし処理を行う方法である。
【０１４１】上記構成によれば、格子ノイズの発生率が
高いと予測される場合は、前ぼかし処理の強度を強く決
定することにより、入力画像中に含まれているノイズを
ぼかすことができる。したがって、拡大（縮小）後の出
力画像中において、ノイズが多い部分と少ない部分との
濃度の差を小さくすることができる。
高いと予測される場合は、前ぼかし処理の強度を強く決
定することにより、入力画像中に含まれているノイズを
ぼかすことができる。したがって、拡大（縮小）後の出
力画像中において、ノイズが多い部分と少ない部分との
濃度の差を小さくすることができる。
【０１４２】それゆえ、格子ノイズが低減された良質の
画像を出力することができるという効果を奏する。
画像を出力することができるという効果を奏する。
【０１４３】また、本発明の画像処理装置は、以上のよ
うに、上記構成の画像処理装置において、上記前ぼかし
処理手段によるぼかし処理を、拡大縮小処理の前に行う
ものである。
うに、上記構成の画像処理装置において、上記前ぼかし
処理手段によるぼかし処理を、拡大縮小処理の前に行う
ものである。
【０１４４】また、本発明の画像処理方法は、以上のよ
うに、上記構成の画像処理方法において、上記ぼかし処
理を、拡大縮小処理の前に行うものである。
うに、上記構成の画像処理方法において、上記ぼかし処
理を、拡大縮小処理の前に行うものである。
【０１４５】上記の画像処理装置および画像処理方法に
よれば、ぼかし処理を拡大縮小処理の前に行う。したが
って、拡大縮小処理によってノイズ強度のムラが発生す
る前に入力画像に含まれているノイズを低減することが
できる。したがって、拡大（縮小）後の出力画像中にお
いて、ノイズが多い部分と少ない部分との濃度の差をよ
り小さくすることができる。
よれば、ぼかし処理を拡大縮小処理の前に行う。したが
って、拡大縮小処理によってノイズ強度のムラが発生す
る前に入力画像に含まれているノイズを低減することが
できる。したがって、拡大（縮小）後の出力画像中にお
いて、ノイズが多い部分と少ない部分との濃度の差をよ
り小さくすることができる。
【０１４６】それゆえ、より格子ノイズが低減された良
質の画像を出力することができるという効果を奏する。
質の画像を出力することができるという効果を奏する。
【０１４７】また、本発明の画像処理装置は、以上のよ
うに、上記構成の画像処理装置において、上記格子ノイ
ズ発生率予測手段が、出力画像の入力画像に対する拡大
率に基づいて格子ノイズの発生率を予測するものであ
る。
うに、上記構成の画像処理装置において、上記格子ノイ
ズ発生率予測手段が、出力画像の入力画像に対する拡大
率に基づいて格子ノイズの発生率を予測するものであ
る。
【０１４８】また、本発明の画像処理方法は、以上のよ
うに、上記構成の画像処理方法において、出力画像の入
力画像に対する拡大率に基づいて格子ノイズの発生率を
予測する方法である。
うに、上記構成の画像処理方法において、出力画像の入
力画像に対する拡大率に基づいて格子ノイズの発生率を
予測する方法である。
【０１４９】すなわち、格子ノイズの発生は、拡大（縮
小）処理を行う際の拡大率に影響を受けやすい。本発明
の画像処理装置および画像処理方法では、拡大率に基づ
いて格子ノイズの発生率を予測しているので、より的確
な予測を行うことができるそれゆえ、より格子ノイズが
低減された良質の画像を出力することができるという効
果を奏する。
小）処理を行う際の拡大率に影響を受けやすい。本発明
の画像処理装置および画像処理方法では、拡大率に基づ
いて格子ノイズの発生率を予測しているので、より的確
な予測を行うことができるそれゆえ、より格子ノイズが
低減された良質の画像を出力することができるという効
果を奏する。
【０１５０】また、本発明の画像処理装置は、以上のよ
うに、上記構成の画像処理装置において、上記拡大率が
１付近の値に近づくにしたがって、格子ノイズの発生率
が上昇する予測テーブルを用いて、格子ノイズの発生率
を予測するものである。
うに、上記構成の画像処理装置において、上記拡大率が
１付近の値に近づくにしたがって、格子ノイズの発生率
が上昇する予測テーブルを用いて、格子ノイズの発生率
を予測するものである。
【０１５１】また、本発明の画像処理方法は、以上のよ
うに、上記構成の画像処理方法において、上記拡大率が
１付近の値に近づくにしたがって、格子ノイズの発生率
が上昇する予測テーブルを用いて、格子ノイズの発生率
を予測する方法である。
うに、上記構成の画像処理方法において、上記拡大率が
１付近の値に近づくにしたがって、格子ノイズの発生率
が上昇する予測テーブルを用いて、格子ノイズの発生率
を予測する方法である。
【０１５２】すなわち、拡大率が１付近の値である場合
は、拡大（縮小）後の画像におけるノイズ強度のムラが
大きくなるため、格子ノイズが発生しやすくなる。した
がって、上記のような予測テーブルを用いて格子ノイズ
の発生率を予測すれば、より的確な予測を行うことがで
きる。また、このような予測テーブルを予め設定してお
けば、格子ノイズの発生率を予測するための処理を簡略
化することができる。
は、拡大（縮小）後の画像におけるノイズ強度のムラが
大きくなるため、格子ノイズが発生しやすくなる。した
がって、上記のような予測テーブルを用いて格子ノイズ
の発生率を予測すれば、より的確な予測を行うことがで
きる。また、このような予測テーブルを予め設定してお
けば、格子ノイズの発生率を予測するための処理を簡略
化することができる。
【０１５３】それゆえ、簡易な処理でより格子ノイズが
低減された良質の画像を出力することができるという効
果を奏する。
低減された良質の画像を出力することができるという効
果を奏する。
【０１５４】また、本発明の画像処理装置は、以上のよ
うに、上記構成の画像処理装置において、上記格子ノイ
ズ発生率予測手段は、入力画像の濃度に基づいて格子ノ
イズの発生率を予測するものである。
うに、上記構成の画像処理装置において、上記格子ノイ
ズ発生率予測手段は、入力画像の濃度に基づいて格子ノ
イズの発生率を予測するものである。
【０１５５】また、本発明の画像処理方法は、以上のよ
うに、上記構成の画像処理方法において、入力画像の濃
度に基づいて格子ノイズの発生率を予測する方法であ
る。
うに、上記構成の画像処理方法において、入力画像の濃
度に基づいて格子ノイズの発生率を予測する方法であ
る。
【０１５６】すなわち、格子ノイズの発生率は、入力画
像における露出の程度によって変化する。また、入力画
像の濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測すれば、
露出に基づいた予測を行っていることに実質的に等しく
なり、的確な予測を行うことができる。
像における露出の程度によって変化する。また、入力画
像の濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測すれば、
露出に基づいた予測を行っていることに実質的に等しく
なり、的確な予測を行うことができる。
【０１５７】それゆえ、より格子ノイズが低減された良
質の画像を出力することができるという効果を奏する。
質の画像を出力することができるという効果を奏する。
【０１５８】また、本発明の画像処理装置は、以上のよ
うに、上記構成の画像処理装置において、上記入力画像
の濃度が、該入力画像の平均濃度であるものである。
うに、上記構成の画像処理装置において、上記入力画像
の濃度が、該入力画像の平均濃度であるものである。
【０１５９】また、本発明の画像処理方法は、以上のよ
うに、上記構成の画像処理方法において、上記入力画像
の濃度は、該入力画像の平均濃度である方法である。
うに、上記構成の画像処理方法において、上記入力画像
の濃度は、該入力画像の平均濃度である方法である。
【０１６０】上記の構成によれば、入力画像の平均濃度
に基づいて格子ノイズの発生率が予測される。入力画像
の平均濃度は、入力画像の露出を把握するために最も適
したパラメータであるので、より的確に格子ノイズの発
生率を予測することができる。
に基づいて格子ノイズの発生率が予測される。入力画像
の平均濃度は、入力画像の露出を把握するために最も適
したパラメータであるので、より的確に格子ノイズの発
生率を予測することができる。
【０１６１】それゆえ、より格子ノイズが低減された良
質の画像を出力することができるという効果を奏する。
質の画像を出力することができるという効果を奏する。
【０１６２】また、本発明の画像処理装置は、以上のよ
うに、上記構成の画像処理装置において、入力画像の濃
度が最大値あるいは最小値に近づくにしたがって、格子
ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用いて、格子
ノイズの発生率を予測するものである。
うに、上記構成の画像処理装置において、入力画像の濃
度が最大値あるいは最小値に近づくにしたがって、格子
ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用いて、格子
ノイズの発生率を予測するものである。
【０１６３】また、本発明の画像処理方法は、以上のよ
うに、上記構成の画像処理方法において、入力画像の濃
度が最大値あるいは最小値に近づくにしたがって、格子
ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用いて、格子
ノイズの発生率を予測する方法である。
うに、上記構成の画像処理方法において、入力画像の濃
度が最大値あるいは最小値に近づくにしたがって、格子
ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用いて、格子
ノイズの発生率を予測する方法である。
【０１６４】たとえば入力画像がネガフィルム上のアナ
ログ画像である場合、入力画像におけるアンダー露出の
度合いが強いほど、すなわち濃度が高いほど、コントラ
ストをより強くする必要があるため、格子ノイズの発生
率が上昇する。一方、オーバー露出の度合いが強いほ
ど、すなわち濃度が低いほど、ＣＣＤの出力が小さくな
り、格子ノイズの発生率が上昇する。
ログ画像である場合、入力画像におけるアンダー露出の
度合いが強いほど、すなわち濃度が高いほど、コントラ
ストをより強くする必要があるため、格子ノイズの発生
率が上昇する。一方、オーバー露出の度合いが強いほ
ど、すなわち濃度が低いほど、ＣＣＤの出力が小さくな
り、格子ノイズの発生率が上昇する。
【０１６５】したがって、上記のような予測テーブルを
用いて予測すれば、より的確な予測を行うことができ
る。また、このような予測テーブルを予め設定しておけ
ば、格子ノイズの発生率を予測するための処理を簡略化
することができる。
用いて予測すれば、より的確な予測を行うことができ
る。また、このような予測テーブルを予め設定しておけ
ば、格子ノイズの発生率を予測するための処理を簡略化
することができる。
【０１６６】それゆえ、簡易な処理でより格子ノイズが
低減された良質の画像を出力することができるという効
果を奏する。
低減された良質の画像を出力することができるという効
果を奏する。
【０１６７】また、本発明の画像処理装置は、以上のよ
うに、上記構成の画像処理装置において、上記格子ノイ
ズ発生率予測手段により予測された格子ノイズの発生率
に基づき調整された強度で鮮鋭化処理を行う鮮鋭化処理
手段を備えているものである。
うに、上記構成の画像処理装置において、上記格子ノイ
ズ発生率予測手段により予測された格子ノイズの発生率
に基づき調整された強度で鮮鋭化処理を行う鮮鋭化処理
手段を備えているものである。
【０１６８】また、本発明の画像処理方法は、以上のよ
うに、上記構成の画像処理方法において、予測された格
子ノイズの発生率に基づき調整された強度で鮮鋭化処理
を行う方法である。
うに、上記構成の画像処理方法において、予測された格
子ノイズの発生率に基づき調整された強度で鮮鋭化処理
を行う方法である。
【０１６９】すなわち、格子ノイズの発生率が高い場合
において、格子ノイズの発生率が低い場合よりも強い強
度で鮮鋭化処理を行うように鮮鋭化処理手段を設定する
ことができる。したがって、格子ノイズの発生率が高い
ために強い強度で前ぼかし処理が行われ入力画像がぼや
けた状態となっても、強い鮮鋭強度で鮮鋭化処理を行
い、入力画像の鮮鋭度を復元することができる。
において、格子ノイズの発生率が低い場合よりも強い強
度で鮮鋭化処理を行うように鮮鋭化処理手段を設定する
ことができる。したがって、格子ノイズの発生率が高い
ために強い強度で前ぼかし処理が行われ入力画像がぼや
けた状態となっても、強い鮮鋭強度で鮮鋭化処理を行
い、入力画像の鮮鋭度を復元することができる。
【０１７０】それゆえ、格子ノイズが低減されていると
ともに、鮮鋭度が良好な画像を出力することができると
いう効果を奏する。
ともに、鮮鋭度が良好な画像を出力することができると
いう効果を奏する。
【０１７１】また、本発明のプログラムは、上記構成の
いずれかの画像処理方法をコンピュータに実行させるた
めのプログラムである。
いずれかの画像処理方法をコンピュータに実行させるた
めのプログラムである。
【０１７２】上記のプログラムによれば、本発明の画像
処理方法をコンピュータに実行させるので、格子ノイズ
が低減された良好な画質のデジタル画像を出力すること
ができるという効果を奏する。
処理方法をコンピュータに実行させるので、格子ノイズ
が低減された良好な画質のデジタル画像を出力すること
ができるという効果を奏する。
【０１７３】また、本発明の記録媒体は、上記構成のプ
ログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒
体である。
ログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒
体である。
【０１７４】上記の記録媒体によれば、格子ノイズが低
減された良好な画質の出力画像を得ることができる画像
処理方法を実行するプログラムを、コンピュータに供給
することが容易となるという効果を奏する。
減された良好な画質の出力画像を得ることができる画像
処理方法を実行するプログラムを、コンピュータに供給
することが容易となるという効果を奏する。
【図１】本発明の一実施形態に係る画像処理装置および
該画像処理装置を含むデジタル露光システムの構成を示
すブロック図である。
該画像処理装置を含むデジタル露光システムの構成を示
すブロック図である。
【図２】図１の画像処理装置における格子ノイズ予測部
が拡大率に基づいて格子ノイズ発生率を予測するために
用いる予測テーブルを示す模式図である。
が拡大率に基づいて格子ノイズ発生率を予測するために
用いる予測テーブルを示す模式図である。
【図３】元画像を1.25倍、2.1倍、および3.3倍の画像に
拡大する場合のそれぞれの場合について、画素位置とノ
イズ強度との関係を示す模式図である。
拡大する場合のそれぞれの場合について、画素位置とノ
イズ強度との関係を示す模式図である。
【図４】図１の画像処理装置における格子ノイズ予測部
が入力画像の濃度に基づいて格子ノイズ発生率を予測す
るために用いる予測テーブルを示す模式図である。
が入力画像の濃度に基づいて格子ノイズ発生率を予測す
るために用いる予測テーブルを示す模式図である。
【図５】図１の画像処理装置における前ぼかし処理部が
前ぼかし処理を行う際に用いる移動平均フィルタの一例
を示す模式図である。
前ぼかし処理を行う際に用いる移動平均フィルタの一例
を示す模式図である。
【図６】図１の画像処理装置における基本鮮鋭強度演算
部が基本鮮鋭強度を求める手順を示すフローチャートで
ある。
部が基本鮮鋭強度を求める手順を示すフローチャートで
ある。
【図７】図１の画像処理装置における調整量算出部が調
整量を決定する手順および鮮鋭強度決定部が調整後の基
本鮮鋭強度を決定する手順を示すフローチャートであ
る。
整量を決定する手順および鮮鋭強度決定部が調整後の基
本鮮鋭強度を決定する手順を示すフローチャートであ
る。
【図８】線型補間法における補間対象画素と元画像画素
との位置関係、および演算に用いるパラメータを示す模
式図である。
との位置関係、および演算に用いるパラメータを示す模
式図である。
【図９】元画像を1.25倍の画像に拡大する場合につい
て、画素位置とノイズ強度との関係を示す模式図であ
る。
て、画素位置とノイズ強度との関係を示す模式図であ
る。
２ 画像処理装置
５ 格子ノイズ予測部（格子ノイズ発生率予測手段）
６ 前ぼかし処理部（前ぼかし処理手段）
１１ 鮮鋭化処理部（鮮鋭化処理手段）
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
Ｆターム(参考） 5B057 AA20 BA02 CA08 CA12 CA16
CB08 CB12 CB16 CD06 CE02
CE04
5C076 AA21 AA22 BB04 BB07 BB13
5C077 LL19 MM03 PP02 PP03 PP20
PP46 PP47 PP68 PQ12 PQ18
TT02
Claims (18)
- 【請求項１】入力画像に拡大縮小処理を施してデジタル
画像を出力する画像処理装置において、 出力画像における格子ノイズの発生率を予測する格子ノ
イズ発生率予測手段と、 上記格子ノイズ発生率予測手段により予測された格子ノ
イズの発生率に基づき決定された強度でぼかし処理を行
う前ぼかし処理手段とを備えていることを特徴とする画
像処理装置。 - 【請求項２】上記前ぼかし処理手段によるぼかし処理
は、拡大縮小処理の前に行われることを特徴とする請求
項１に記載の画像処理装置。 - 【請求項３】上記格子ノイズ発生率予測手段は、出力画
像の入力画像に対する拡大率に基づいて格子ノイズの発
生率を予測することを特徴とする請求項１または２に記
載の画像処理装置。 - 【請求項４】上記拡大率が１付近の値に近づくにしたが
って、格子ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用
いて、格子ノイズの発生率を予測することを特徴とする
請求項３に記載の画像処理装置。 - 【請求項５】上記格子ノイズ発生率予測手段は、入力画
像の濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測すること
を特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の
画像処理装置。 - 【請求項６】上記入力画像の濃度は、該入力画像の平均
濃度であることを特徴とする請求項５に記載の画像処理
装置。 - 【請求項７】入力画像の濃度が最大値あるいは最小値に
近づくにしたがって、格子ノイズの発生率が上昇する予
測テーブルを用いて、格子ノイズの発生率を予測するこ
とを特徴とする請求項５または６に記載の画像処理装
置。 - 【請求項８】上記格子ノイズ発生率予測手段により予測
された格子ノイズの発生率に基づき調整された強度で鮮
鋭化処理を行う鮮鋭化処理手段を備えていることを特徴
とする請求項１ないし７のいずれか１項に記載の画像処
理装置。 - 【請求項９】入力画像に拡大縮小処理を施してデジタル
画像を出力する画像処理方法において、 出力画像における格子ノイズの発生率を予測するととも
に、予測された格子ノイズの発生率に基づき決定された
強度でぼかし処理を行うことを特徴とする画像処理方
法。 - 【請求項１０】上記ぼかし処理は、拡大縮小処理の前に
行われることを特徴とする請求項９に記載の画像処理方
法。 - 【請求項１１】出力画像の入力画像に対する拡大率に基
づいて格子ノイズの発生率を予測することを特徴とする
請求項９または１０に記載の画像処理方法。 - 【請求項１２】上記拡大率が１付近の値に近づくにした
がって、格子ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを
用いて、格子ノイズの発生率を予測することを特徴とす
る請求項１１に記載の画像処理方法。 - 【請求項１３】入力画像の濃度に基づいて格子ノイズの
発生率を予測することを特徴とする請求項９ないし１２
のいずれか１項に記載の画像処理方法。 - 【請求項１４】上記入力画像の濃度は、該入力画像の平
均濃度であることを特徴とする請求項１３に記載の画像
処理方法。 - 【請求項１５】入力画像の濃度が最大値あるいは最小値
に近づくにしたがって、格子ノイズの発生率が上昇する
予測テーブルを用いて、格子ノイズの発生率を予測する
ことを特徴とする請求項１３または１４に記載の画像処
理方法。 - 【請求項１６】予測された格子ノイズの発生率に基づき
調整された強度で鮮鋭化処理を行うことを特徴とする請
求項９ないし１５のいずれか１項に記載の画像処理方
法。 - 【請求項１７】請求項９ないし１６のいずれか１項に記
載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプ
ログラム。 - 【請求項１８】請求項１７に記載のプログラムを記録し
たコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002007353A JP3719213B2 (ja) | 2002-01-16 | 2002-01-16 | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および画像処理プログラムを記録した記録媒体 |
| US10/337,424 US7167601B2 (en) | 2002-01-16 | 2003-01-07 | Image processing device, image processing method, image processing program, and storage medium storing image processing program |
| DE60330822T DE60330822D1 (de) | 2002-01-16 | 2003-01-08 | Bildverarbeitungsgerät zur Bildgrössenänderung mit Kompensation gitterförmiger Rauschartefakte |
| EP03000090A EP1330115B1 (en) | 2002-01-16 | 2003-01-08 | Image processing device for scaling an image with compensation of lattice noise artifacts |
| CNB031015204A CN1234098C (zh) | 2002-01-16 | 2003-01-16 | 图像处理装置及图像处理方法 |
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|---|---|---|---|
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|---|---|
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| EP (1) | EP1330115B1 (ja) |
| JP (1) | JP3719213B2 (ja) |
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| DE (1) | DE60330822D1 (ja) |
Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| KR101059403B1 (ko) * | 2006-08-07 | 2011-08-29 | 퀄컴 인코포레이티드 | 이미지 정보를 필터링하기 위한 적응적 공간 이미지 필터 |
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