JP2004304561A

JP2004304561A - Apparatus and method for image processing using compression image data

Info

Publication number: JP2004304561A
Application number: JP2003095755A
Authority: JP
Inventors: Itaru Furukawa; 至古川; Keigo Shimizu; 圭吾清水
Original assignee: Dainippon Screen Manufacturing Co Ltd
Current assignee: Dainippon Screen Manufacturing Co Ltd
Priority date: 2003-03-31
Filing date: 2003-03-31
Publication date: 2004-10-28

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To restrain image quality degradation caused by compression when performing image processing using a compression image produced by an irreversible method. <P>SOLUTION: An A/P setting DB 310 is generated in advance, in which compression information, such as a compression method and a compression rate in image compression, is related correspondingly to an algorithm and a parameter to be used in a variety of kinds of image processing. An image reproduction section 202 fetches compression information Ci from an image file having compression image data to be processed. Based on this, the image reproduction section 202 generates a reproduction image data Did which corresponds to the data before compression. The A/P control unit 204 refers to the A/P setting DB 310 based on the compression information Ci, and sets the algorithm or the parameter to be used in a tone converter 208, a color converter 210, a USM processor 212, and a rotation/resizing processor 213. These sections 208, 210, 212 and 213 perform corresponding image processing to the reproduction image data Did, using the algorithm and the parameter having been set. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、非可逆方式の圧縮により得られた圧縮画像データを展開して得られる復元画像データに対して画像処理を行うための装置および方法に関し、例えば、製版工程においてＪＰＥＧ形式等の圧縮画像を展開して得られる復元画像データに対してシャープネス処理や階調変換処理等を行うための画像処理装置や画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
製版工程では、まず、フロントエンドと呼ばれるコンピュータを使用して、文字や、ロゴ、画像、絵柄、イラスト等という、印刷物を構成する複数種類の部品のデータが作成され、そのような複数種類の部品データが編集され所定位置にレイアウトされることにより、編集レイアウトデータが得られる。次に、その編集レイアウトデータが、ＲＩＰ（ＲａｓｔｅｒＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）展開されて、印刷対象の画像を表すビットマップ形式の画像データに変換される。その後、そのビットマップ形式の画像データを用いて製版装置により印刷版が作成される。
【０００３】
昨今、デジタルカメラの普及により、上記の製版工程において、デジタルカメラによる撮影画像をそのまま使用することも多くなっている。この撮影画像は、ＪＰＥＧ（ＪｏｉｎｔＰｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃＥｘｐｅｒｔｓＧｒｏｕｐ）形式の画像データ等のような非可逆方式の圧縮画像データとして提供されることが多い。
【０００４】
図９は、製版工程において圧縮画像データを用いて画像処理を行う従来の画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。この画像処理装置では、まず画像復元部２０２が、処理対象となる圧縮画像データＤｉｃを画像ファイルを読み込み、その圧縮画像データＤｉｃを展開することにより元の画像データを得る。ここで、「展開」とは、圧縮画像データを圧縮前の画像データに戻すことであり、「解凍」または「伸長」とも呼ばれる。ただし、非可逆方式で圧縮されている場合、圧縮画像データを展開して得られる画像データ（以下「復元画像データ」という）は圧縮前の画像データとは完全には一致しない。
【０００５】
圧縮画像データＤｉｃが展開されて復元画像データが得られると、この復元画像データに対して階調変換部２０８、色変換部２１０、ＵＳＭ処理部２１２、および回転・リサイズ処理部２１３が階調変換処理、色変換処理、ＵＳＭ処理、回転・リサイズ処理をそれぞれ施す。すなわち、階調変換部２０８は、復元画像データの表す画像である対象画像においてハイライト点およおびシャドウ点を抽出し、これらのハイライト点およびシャドウ点に基づき対象画像を適正な濃度レンジの画像に変換する。また、作業者が必要に応じて画像のトーンを変更する場合もある。次に、色変換部２１０は、上記階調変換後の画像が例えばＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）からなる画像をＣ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）を基本とする画像に変換する。その後、ＵＳＭ処理部２１２は、色変換後の画像を鮮鋭化するためのシャープネス処理であるＵＳＭ処理（アンシャープマスク処理）を行う。さらに、回転・リサイズ処理部２１３は、画像の拡大・縮小および／または回転処理を行う。
【０００６】
上記ＵＳＭ処理は、処理対象の画像である上記色変換後の画像Ｓのエッジ強調を行うものであり、このＵＳＭ処理では、画像Ｓに平均化処理を施すことでボケ画像Ｕを生成し、所定ゲインＫ（＞０）を用いて下式によりＵＳＭ処理後の画像Ｑを生成する。
Ｑ＝Ｓ＋Ｋ＊（Ｓ−Ｕ） …（１）
ここで、上記式（１）の右辺における演算は位置的に対応する画素毎の演算を意味し、“＊”は乗算を表す演算子である（以下同様）。
【０００７】
画像出力部２１４は、以上の画像処理（階調変換、色変換、ＵＳＭ処理、回転・リサイズ処理）により得られた画像を、ファイルに保存したり、レイアウト作業やＲＩＰ処理（ラスタライズ処理）を行う装置に転送したりする。
【０００８】
既述のように、製版工程において使用される圧縮画像は非可逆方式の圧縮画像データとして提供されることが多い。非可逆方式で画像を圧縮する場合、画質が僅かに劣化する。この画質劣化は、圧縮画像を展開して得られる復元画像において目視では目立たず問題とならない程度のものである。しかし、上記の製版工程において、復元画像に対しＵＳＭ処理や階調変換処理等の画像処理を施すと、復元画像における画質劣化が顕在化する。その結果、そのような画像処理後の復元画像を使用して印刷版が作製されると、その印刷版により得られる印刷物の品質が著しく低下することが多く、印刷事故につながることもある。
【０００９】
【特許文献１】
特開平９−２３３３４２号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
上記のように、非可逆性方式による圧縮画像を使用したことに起因する印刷物の品質低下は、ＵＳＭ処理や階調変換処理等を実行しなければ顕在化しない。また、この品質低下の程度は、作業者の官能評価によって判断するしかないという問題もある。そして、これらと同様の問題は、製版工程における画像処理のみならず他の分野での画像処理において非可逆方式の圧縮画像を用いた場合にも生じうる。
【００１１】
そこで本発明では、非可逆性方式による圧縮画像を使用してＵＳＭ処理や階調変換処理等の画像処理を行う場合において圧縮に起因して生じる画質劣化を抑えることができる画像処理装置や画像処理方法を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段および発明の効果】
第１の発明は、非可逆方式の圧縮により作成された圧縮画像データを含む画像ファイルから当該圧縮画像データを読み出し、当該圧縮画像データを展開して得られる復元画像データに対して所定の画像処理を行う装置であって、
前記圧縮画像データの圧縮方法および／または圧縮率を示す情報を含む圧縮情報を前記画像ファイルから取り出し、当該圧縮情報に基づき前記圧縮画像データを展開することにより前記復元画像データを生成する画像復元手段と、
前記圧縮画像データの作成時の圧縮に起因して前記画像処理により生じる画質劣化が抑制されるように、前記圧縮情報に応じたアルゴリズムおよび／またはパラメータを使用して、前記復元画像データに対し前記画像処理を行う画像処理手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
このような第１の発明によれば、圧縮画像データの圧縮方法や圧縮率等に応じたアルゴリズムやパラメータを使用して復元画像データに対して画像処理が行われることで、圧縮に起因して当該画像処理により生じる画質劣化が抑制される。すなわち、圧縮に起因して復元画像に現れる画質劣化（ノイズや歪）が強調されるのを防止しつつ当該画像処理を実行することができる。また、圧縮画像を使用した画像処理における画質劣化の確認のための作業者の官能評価も不要となる。
【００１４】
第２の発明は、第１の発明において、
前記画像処理手段は、前記復元画像データの表す復元画像を鮮鋭化することにより鮮鋭化画像を生成するシャープネス処理手段を含み、
前記シャープネス処理手段は、前記圧縮情報に応じて前記復元画像の鮮鋭化の程度を変更することを特徴とする。
【００１５】
このような第２の発明によれば、シャープネス処理において圧縮情報に応じて復元画像の鮮鋭化の程度が変更されるので、圧縮に起因してシャープネス処理により生じる画質劣化が抑制される。すなわち、圧縮に起因する歪やノイズが強調されるのを防止しつつ復元画像を鮮鋭化することができる。
【００１６】
第３の発明は、第２の発明において、
前記シャープネス処理手段は、
前記鮮鋭化の程度を示すゲインを制御するゲイン制御手段と、
前記圧縮画像データの作成時の圧縮に起因して前記復元画像に現れる歪量を示す指標値を画素毎に算出する歪量指標値算出手段とを含み、
前記ゲイン制御手段は、前記圧縮情報に基づき、前記圧縮画像データの作成時の圧縮に起因して前記復元画像に現れる画質劣化の程度が第１の所定レベルよりも大きい場合に、前記鮮鋭化画像における各画素の生成のためのゲインを、当該各画素につき算出される前記歪量を示す指標値に応じて低下させることを特徴とする。
【００１７】
このような第３の発明によれば、圧縮に起因して復元画像に現れる画質劣化の程度が所定レベルよりも大きい場合に、鮮鋭化画像の各画素の生成のためのゲインが、当該各画素につき算出される歪量を示す指標値に応じて低下するので、圧縮に起因する歪が強調されるのを適切に防止しつつシャープネス処理（画像の鮮鋭化）を行うことができる。
【００１８】
第４の発明は、第３の発明において、
前記シャープネス処理手段は、前記圧縮画像データの作成時の圧縮に起因して前記復元画像に現れるノイズ量を示す指標値を画素毎に算出するノイズ量指標値算出手段を更に含み、
前記ゲイン制御手段は、前記圧縮情報に基づき、前記圧縮画像データの作成時の圧縮に起因して前記復元画像に現れる画質劣化の程度が、前記第１の所定レベルよりも大きい第２の所定レベルよりも大きい場合に、前記歪量および前記ノイズ量を示す指標値に応じて前記ゲインを低下させることを特徴とする。
【００１９】
このような第４の発明によれば、圧縮に起因して復元画像に現れる画質劣化の程度が更に大きい場合に、鮮鋭化画像の各画素の生成のためのゲインが、当該各画素につき算出される歪量およびノイズ量を示す指標値に応じて低下するので、圧縮に起因する歪およびノイズが強調されるのを適切に防止しつつシャープネス処理（画像の鮮鋭化）を行うことができる。
【００２０】
第５の発明は、第１の発明において、
前記圧縮画像データの作成時の圧縮に起因して前記復元画像データに現れる画質劣化の程度を示す画質指標値を前記圧縮情報に基づいて決定し、前記画像処理に使用可能なアルゴリズムおよび／またはパラメータとして予め用意された複数種類のアルゴリズムおよび／またはパラメータの中から前記画質指標値に応じてアルゴリズムおよび／またはパラメータを決定し、決定されたアルゴリズムおよび／またはパラメータを前記画像処理手段に使用させるアルゴリズム／パラメータ制御手段を更に備えることを特徴とする。
【００２１】
第５の発明によれば、圧縮に起因して前記復元画像データに現れる画質劣化の程度を示す画質指標値が圧縮情報に応じて決定され、画像処理手段で使用されるアルゴリズムおよび／またはパラメータがその画質指標値に応じて決定されるので、圧縮画像データを生成するアプリケーションプログラムとして種々のものが使用される場合であっても、圧縮に起因して画像処理により生じる画質劣化が抑えられるように当該画像処理が行われる。
【００２２】
第６の発明は、非可逆方式の圧縮により作成された圧縮画像データを展開して得られる復元画像データに対して所定の画像処理を行う装置であって、
前記圧縮画像データを展開することにより前記復元画像データを生成する画像復元手段と、
前記復元画像データの表す復元画像を鮮鋭化することにより鮮鋭化画像を生成するシャープネス処理手段とを備え、
前記シャープネス処理手段は、
前記鮮鋭化の程度を示すゲインを制御するゲイン制御手段と、
前記圧縮画像データの作成時の圧縮に起因して前記復元画像に現れる歪量および／またはノイズ量を示す指標値を画素毎に算出する歪量／ノイズ量指標値算出手段とを含み、
前記ゲイン制御手段は、前記鮮鋭化画像における各画素の生成のためのゲインを、当該各画素につき算出される前記歪量および／またはノイズ量を示す指標値に応じて低下させることを特徴とする。
【００２３】
第６の発明によれば、圧縮に起因して復元画像に現れる歪量および／またはノイズ量を示す指標値に応じてゲインが画素毎に低下するので、圧縮に起因してシャープネス処理により生じる画質劣化（歪みやノイズの強調）を抑えることができる。
【００２４】
第７の発明は、非可逆方式の圧縮により作成された圧縮画像データを含む画像ファイルから当該圧縮画像データを読み出し、当該圧縮画像データを展開して得られる復元画像データに対して所定の画像処理を行う方法であって、
前記圧縮画像データの圧縮方法および／または圧縮率を示す情報を含む圧縮情報を前記画像ファイルから取り出し、当該圧縮情報に基づき前記圧縮画像データを展開することにより前記復元画像データを生成する画像復元ステップと、
前記圧縮画像データの作成時の圧縮に起因して前記画像処理により生じる画質劣化が抑制されるように、前記圧縮情報に応じたアルゴリズムおよび／またはパラメータを使用して、前記復元画像データに対し前記画像処理を行う画像処理ステップとを備えることを特徴とする。
【００２５】
第８の発明は、第７の発明において、
前記画像処理ステップは、前記復元画像データの表す復元画像を鮮鋭化することにより鮮鋭化画像を生成するシャープネス処理ステップを含み、
前記シャープネス処理ステップでは、前記圧縮情報に応じて前記復元画像の鮮鋭化の程度が変更されることを特徴とする。
【００２６】
第９の発明は、第７の発明において、
前記圧縮画像データの作成時の圧縮に起因して前記復元画像データに現れる画質劣化の程度を示す画質指標値を前記圧縮情報に基づいて決定するステップと、前記画像処理に使用可能なアルゴリズムおよび／またはパラメータとして予め用意された複数種類のアルゴリズムおよび／またはパラメータの中から前記画質指標値に応じてアルゴリズムおよび／またはパラメータを決定するステップとを更に備え、
前記画像処理ステップでは、前記決定されたアルゴリズムおよび／またはパラメータが使用されることを特徴とする。
【００２７】
第１０の発明は、非可逆方式の圧縮により作成された圧縮画像データを展開して得られる復元画像データに対して所定の画像処理を行う方法であって、
前記圧縮画像データを展開することにより前記復元画像データを生成する画像復元ステップと、
前記復元画像データの表す復元画像を鮮鋭化することにより鮮鋭化画像を生成するシャープネス処理ステップとを備え、
前記シャープネス処理ステップは、
前記鮮鋭化の程度を示すゲインを制御するゲイン制御ステップと、
前記圧縮画像データの作成時の圧縮に起因して前記復元画像に現れる歪量および／またはノイズ量を示す指標値を画素毎に算出する歪量／ノイズ量指標値算出ステップとを含み、
前記ゲイン制御ステップでは、前記鮮鋭化画像における各画素の生成のためのゲインが、当該各画素につき算出される前記歪量および／またはノイズ量を示す指標値に応じて低減されることを特徴とする。
【００２８】
第１１の発明は、プログラムであって、第７から第１０までの発明のいずれかの発明に係る方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態につき添付図面を参照して説明する。
＜１．画像処理装置のハードウェア構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る画像処理装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。この画像処理装置１００は、製版工程において使用される圧縮画像に対して画像処理を行うために使用されるが、本発明の画像処理装置は、製版工程で使用されるものには限定されない。
【００３０】
本実施形態に係る画像処理装置１００は、パーソナルコンピュータ等の汎用のコンピュータを利用して実現されている。この画像処理装置１００のハードウェアとしてのコンピュータは、コンピュータ本体に加えて、キーボード１２２やマウス１２３等の入力装置と、補助記憶装置としてのハードディスク装置１２４と、ＣＤ−ＲＯＭやＭＯディスク等の記録媒体としての光ディスク１３０に対して読み出しや書き込みを行う光ディスク駆動装置１２５と、液晶ディスプレイまたはＣＲＴ等の表示装置１２６とを備えており、コンピュータ本体は、中央処理装置としてのＣＰＵ１１０と、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）やＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）などで構成されるプログラム格納用および作業用のメモリ１１２と、キーボード１２２やマウス１２３等の入力装置が接続される入力インターフェース部１１４と、この画像処理装置１００をＬＡＮ（ＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）５００に接続するためのＬＡＮ／ＩＦ部１１５と、表示装置１２６が接続される表示制御部１１６と、ハードディスク装置１２４が接続されるディスク用Ｉ／Ｏインターフェース部１１７と、光ディスク駆動装置１２５が接続される周辺機器用インタフェース部１１８とから構成されている。
【００３１】
本実施形態では、ＣＰＵ１１０が所定のプログラムを実行することにより、上記構成のコンピュータが画像処理装置１００として機能する。この所定のプログラムは、例えば、そのプログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体によって提供される。すなわちユーザは、上記プログラムの記録媒体としてのＣＤ−ＲＯＭ１３０を購入して光ディスク駆動装置１２５に装着し、そのＣＤ−ＲＯＭ１３０からそのプログラムを読み出してハードディスク装置１２４に画像処理プログラム３１１としてインストールする。また、これに代えて、ＬＡＮ５００を介して送られてくるプログラムを受信して、ハードディスク装置１２４にインストールするようにしてもよい。さらに、メーカが画像処理装置１００を出荷する前に、上記プログラムをハードディスク装置１２４にインストールしておいてもよい。
【００３２】
＜２．画像処理装置を実現するためのソフトウェア処理＞
図２は、本実施形態に係る画像処理装置１００を実現するためのソフトウェア処理を示すフローチャートである。このソフトウェア処理は、上記画像処理プログラム３１１に基づくＣＰＵ１１０の処理に相当するものであり、ＣＰＵ１１０は、ハードディスク装置１２４にインストールされた上記画像処理プログラム３１１をメモリ１１２にロードして実行する。以下、このときのＣＰＵ１１０の動作を図２を参照して説明する。なお本実施形態では、画像処理の対象となる画像を表すＪＰＥＧ形式等の画像データ（非可逆方式の圧縮画像データ）を含む画像ファイルが、光ディスク１３０から光ディスク駆動装置１２５によって読み込まれるか、または、ＬＡＮ５００を介して他のコンピュータから転送され、対象画像ファイル３１２としてハードディスク装置１２４に格納される。以下では、このような対象画像ファイルとなり得る画像ファイルが予めハードディスク装置１２４に複数個格納されているものとする。
【００３３】
本実施形態では、処理対象となる対象画像を指定するための操作が作業者によって行われると、ＣＰＵ１１０は以下のように動作する。すなわち、まず、その操作による指定情報を受け取り（ステップＳ１２）、その指定情報に基づき、指定された対象画像データを含む画像ファイルである対象画像ファイル３１２から当該対象画像データを読み込む（ステップＳ１４）。次に、その対象画像ファイル３１２から圧縮方法、圧縮率、その他の圧縮に関する情報（以下、これらを「圧縮情報」という）Ｃｉを取り出し、読み出された対象画像データをこの圧縮情報Ｃｉに基づいて展開（解凍）することにより、圧縮前の画像データに相当する復元画像データを生成する（ステップＳ１６）。
【００３４】
次に、対象画像ファイル３１２から抽出された圧縮情報Ｃｉに基づき、各種画像処理（本実施形態では階調変換処理と色変換処理とＵＳＭ処理と回転・リサイズ処理の４種類の画像処理）において使用すべきアルゴリズムとパラメータを決定する（ステップＳ１８）。すなわち、対象画像ファイル３１２に含まれていた圧縮画像データの圧縮に起因して４種類の画像処理により生じる画質劣化が抑制されるように、各画像処理毎に適したアルゴリズムおよび／またはパラメータを、ハードディスク装置１２４におけるアルゴリズム／パラメータ設定用データベース３１０（詳細は後述）を参照して決定する。そして、このようにして決定されたアルゴリズムおよび／またはパラメータを、それぞれ、対応する画像処理において使用するアルゴリズムおよび／またはパラメータとして設定する（ステップＳ２０）。その後、マウス１２３や表示装置１２６等を用いて実現されるＧＵＩ（ＧｒａｐｈｉｃＵｓｅｒＩｎｔｅｒｆａｃｅ）により、設定されたパラメータについての作業者による修正が受け付けられる（ステップＳ２２）。そして作業者によるＧＵＩの操作によってパラメータの修正がなされると、その修正後のパラメータが適切か否かが判定され、不適切な場合には警告を示す表示を表示装置１２６に行わせる（ステップＳ２４）。これにより、作業者はパラメータの修正誤りを認識でき、パラメータの不適切な修正が防止される。
【００３５】
その後、上記のように設定されたアルゴリズムおよび上記のように設定または修正されたパラメータに基づき、各種画像処理を対象画像データに対して実行する。すなわち本実施形態では、まず、階調変換処理を、それに対して設定されているアルゴリズムおよび／またはパラメータを使用して実行する（ステップＳ２６）。次に、色変換処理を、それに対して設定されているアルゴリズムおよび／またはパラメータを使用して実行する（ステップＳ２８）。その後、ＵＳＭ処理を、それに対して設定されているアルゴリズムおよび／またはパラメータを使用して実行する（ステップＳ３０）。さらに、必要に応じて画像の回転や拡大・縮小を行う回転・リサイズ処理を実行する（ステップＳ３１）。なお、ステップＳ２６〜Ｓ３１の処理順序は、この図２に示すような順序に限られるものではない。
【００３６】
上記の各種画像処理が終了すると、各種画像処理が順に施された対象画像データを、ファイルに保存し、または、レイアウト作業やＲＩＰ処理（ラスタライズ処理）を行う装置にＬＡＮ５００を介して転送する（ステップＳ３２）。これにより、１つの対象画像に対する画像処理が終了する。
【００３７】
＜３．画像処理装置における各部の詳細＞
図３は、本実施形態に係る画像処理装置１００の機能的構成を示すブロック図である。この画像処理装置１００は、図１に示したハードウェア構成を前提として上記のソフトウェア処理により実現される。この画像処理装置１００は、機能的には、図２に示すステップＳ１４およびＳ１６により実現される画像復元部２０２と、ステップＳ１８およびＳ２０により実現されるアルゴリズム／パラメータ制御部２０４と、ステップＳ２２およびＳ２４により実現されるパラメータ設定ＧＵＩ部２０６と、ステップＳ２６により実現される階調変換部２０８と、ステップＳ２８により実現される色変換部２１０と、ステップＳ３０により実現されるＵＳＭ処理部２１２と、ステップＳ３１により実現される回転・リサイズ処理部２１３と、ステップＳ３２により実現される画像出力部２１４と、ハードディスク装置１２４に予め格納されたアルゴリズム／パラメータ設定用データベース３１０とを備えている。
【００３８】
＜３．１画像復元部＞
画像復元部２０２は、作業者の操作による指定情報に基づき、ハードディスク装置１２４内の対象画像ファイル３１２から対象画像データである圧縮画像データＤｉｃと圧縮情報Ｃｉとを読み出し、読み出された圧縮情報（以下「該当圧縮情報」という）Ｃｉに基づき圧縮画像データＤｉｃを展開（解凍）することにより復元画像データＤｉｄを生成する。この復元画像データＤｉｄは階調変換部２０８に与えられ、該当圧縮情報Ｃｉはアルゴリズム／パラメータ制御部２０４に与えられる。また、該当圧縮情報Ｃｉからブロック境界位置情報Ｂが取り出され、ＵＳＭ処理部２１２に与えられる。ここで、ブロック境界位置情報Ｂは、圧縮画像データＤｉｃの作成の際に複数画素からなるブロックを単位として圧縮処理がなされる場合におけるブロックの境界の位置を示す情報である。本実施形態では、８×８画素からなるブロックを単位とする圧縮処理により圧縮画像データＤｉｃが生成されるものとするが、ブロックを構成する画素数は８×８画素に限定されるものではない。
【００３９】
＜３．２Ａ／Ｐ制御部およびＡ／Ｐ設定用ＤＢ＞
アルゴリズム／パラメータ制御部（以下「Ａ／Ｐ制御部」と略記する）２０４は、該当圧縮情報Ｃｉに基づき、階調変換部２０８、色変換部２１０、ＵＳＭ処理部２１２、回転・リサイズ処理部２１３のそれぞれでの画像処理において使用すべきアルゴリズムおよび／またはパラメータを決定し、それらのアルゴリズムおよび／またはパラメータを対応する各部２０８，２１０，２１２，２１３へそれぞれ設定する。このときＡ／Ｐ制御部２０４は、復元画像データＤｉｄに対する階調変換部２０８、色変換部２１０、ＵＳＭ処理部２１２、回転・リサイズ処理部２１３での画像処理により圧縮に起因して生じる画像劣化が抑制されるようにアルゴリズムおよび／またはパラメータを決定すべく、アルゴリズム／パラメータ設定用データベース（以下「Ａ／Ｐ設定用ＤＢ」と略記する）３１０を参照する。以下、このＡ／Ｐ設定用ＤＢ３１０につき図４を参照して説明する。
【００４０】
一般に復元画像データＤｉｄの表す復元画像における画質の状況は、対象画像データの圧縮方法、圧縮率、その他のパラメータに依存する上、圧縮画像データを作成する画像処理アプリケーションによってもパラメータの単位が異なることがある。そこで本実施形態では、使用している画像処理アプリケーション等に依存しない各種の画質指標が予め設定されており、上記のＡ／Ｐ設定用ＤＢ３１０は、各種の画像ファイルから抽出されうる圧縮情報が示す画像処理アプリケーションや、圧縮方法、各種パラメータの組み合わせと各種画質指標とを対応づけるテーブル（以下「画質指標テーブル」という）を含んでいる。そして上記のＡ／Ｐ設定用ＤＢ３１０は、更に、その画質指標テーブルに設定されている画質指標の各値と、階調変換部２０８、色変換部２１０、ＵＳＭ処理部２１２、回転・リサイズ処理部２１３のそれぞれでの画像処理において使用すべきアルゴリズム／パラメータとを対応付けるテーブル（以下「Ａ／Ｐ設定テーブル」という）を、含んでいる。例えば、ＪＰＥＧ形式の画像ファイルを対象画像ファイルとして使用する場合には、画質指標として「ブロック境界歪量」、「ブロック色ムラ量」、「モスキートノイズ量」が使用される。
【００４１】
ここで、「ブロック境界歪量」とは、画像圧縮のための処理が８×８画素からなるブロックを単位として行われることによりブロックの境界が不連続（ブロック境界の階調値やエッジの位置がずれること）となる歪みを示す量をいう。このブロック境界歪量が大きいほど、ＵＳＭ処理や回転・リサイズ処理において画質が劣化し易くなる。
【００４２】
「ブロック色ムラ量」とは、画像圧縮のための処理が８×８画素からなるブロックを単位として行われることにより生じるブロック単位の色ムラの量をいい、この色ムラは、ブロック毎のＤＣ（オフセット）成分に劣化が生じるために発生する。また、このブロック色ムラ量が大きいほど、色変換や階調変換において画質が劣化し易くなる。
【００４３】
「モスキートノイズ量」とは、高い周波数成分を含むエッジの周辺に現れるリンギング状のノイズであるモスキートノイズの量をいい、このモスキートノイズは、ブロック内部に「急峻で強いエッジ」と「平坦部」が共存すると発生し易い。このモスキートノイズ量が大きいほど、ＵＳＭ処理や回転・リサイズ処理において画質が劣化し易くなる。
【００４４】
いま、ＵＳＭ処理部２１２において使用可能なアルゴリズムとしてＸ，Ｙ，Ｚの３つのアルゴリズムが用意されており、使用可能なパラメータセットとしてＰ，Ｑ，Ｒの３つのパラメータセットが用意されている場合を考える。この場合、画質指標テーブルおよびＡ／Ｐ設定テーブルを作成してＡ／Ｐ設定用ＤＢ３１０を構築することにより、圧縮画像データを生成する画像アプリケーション（以下「アプリ」と略記する）および圧縮率との組み合わせと、画質指標としてのブロック境界歪量と、ＵＳＭ処理部２１２で使用可能なアルゴリズム／パラメータとを、図４に示すように対応付けることができる。この場合において、アプリＡが使用されていて圧縮率が１２であることを該当圧縮情報Ｃｉが示しているとき、または、アプリＢが使用されていて圧縮率が２であることを該当圧縮情報Ｃｉが示しているときには、Ａ／Ｐ制御部２０４は、該当圧縮情報Ｃｉに基づきＡ／Ｐ設定用ＤＢ３１０を参照することにより、そのときのブロック境界歪量は０であって、ＵＳＭ処理部２１２ではＸアルゴリズムおよびパラメータセットＰを使用すべきであると決定し、ＸアルゴリズムおよびパラメータセットＰをＵＳＭ処理部２１２に設定する。また、例えば、アプリＡが使用されていて圧縮率が９であることを該当圧縮情報Ｃｉが示しているとき、または、アプリＢが使用されていて圧縮率が１であることを該当圧縮情報Ｃｉが示しているときには、Ａ／Ｐ制御部２０４は、該当圧縮情報Ｃｉに基づきＡ／Ｐ設定用ＤＢ３１０を参照することにより、そのときのブロック境界歪量は１であって、ＵＳＭ処理部２１２ではＹアルゴリズムおよびパラメータセットＱを使用すべきであると決定し、ＹアルゴリズムおよびパラメータセットＱをＵＳＭ処理部２１２に設定する。
【００４５】
上記の例では、画質指標としてブロック境界歪量のみが使用されているが、ブロック境界歪量とモスキートノイズ量とブロック色ムラ量という３つの画質指標が使用される場合には、Ａ／Ｐ設定テーブルは、図５に示すような３次元的な構成となる。すなわち、ブロック境界歪量Ｂｉ（ｉ＝１，２，３，…）とモスキートノイズ量Ｍｊ（ｊ＝１，２，３，…）とブロック色ムラ量Ｃｋ（ｋ＝１，２，３，…）の組み合わせ（Ｂｉ，Ｍｊ，Ｃｋ）のそれぞれに対して、各画像処理において使用すべきアルゴリズムおよび／またはパラメータがＡ／Ｐ設定テーブルにより対応付けられる。また、例えばブロック境界歪量とモスキートノイズ量という２つの画質指標が使用される場合には、Ａ／Ｐ設定テーブルは２次元的な構成となる。なお上記では、Ａ／Ｐ制御部２０４は、Ａ／Ｐ設定用ＤＢ３１０（画質指標テーブルおよびＡ／Ｐ設定テーブル）を参照することにより、該当圧縮情報Ｃｉに対応する画質指標の値（画質指標が複数使用される場合には値の組み合わせ）に応じてアルゴリズムおよびパラメータセットを決定する。しかし、画質指標の値に応じてアルゴリズムとパラメータセットのいずれか一方のみを変更するだけで圧縮に起因する画質劣化を十分に抑制できる場合には、アルゴリズムとパラメータセットのうち一方のみを画質指標の値に応じて決定するようにしてもよい。
【００４６】
＜３．３階調変換部とＡ／Ｐ制御部の動作＞
階調変換部２０８は、画像復元部２０２が生成する復元画像データＤｉｄに対して階調変換処理を施す。既述のように、ブロック色ムラ量が大きいほど、階調変換処理において画質が劣化し易くなる、すなわち色ムラが目立ち易くなる。色ムラは特にハイライト部で目立ち易い。そこで本実施形態では、階調変換処理のアルゴリズムとして、従来のアルゴリズムに加えて、階調変換特性を作成するときにその変換特性を示す曲線の傾斜を調べて傾斜を制限するアルゴリズム（以下「傾斜制限アルゴリズム」という）が用意されている。この傾斜制限アルゴリズムでは、許容量を示すパラメータとして０＜α＜βなる２種類のパラメータαおよびβが使用され、ハイライト側の階調変換特性曲線の傾斜が（１＋α）よりも大きくならないようにする階調変換処理が行われると共に、処理対象の画像が暗い画像であってシャドウ部を明るくする場合に階調変換特性曲線の傾斜が（１＋β）よりも大きくならないように階調変換処理が行われる。具体的には、階調変換特性曲線の傾斜についてのこれらの制約を満たすように階調変換特性を自動的に選択する処理を行ったり、作業者がパラメータ設定ＧＵＩ部２０６を使用して階調変更を行った場合に上記制約を満たすか否かをチェックし、満たさない場合に警告を表示したりするようになっている。
【００４７】
以上より、Ａ／Ｐ設定用ＤＢ３１０では、所定値以下のブロック色ムラ量に対しては従来の階調変換処理アルゴリズムが対応づけられ、所定値を超える色ムラ量に対しては、傾斜制限アルゴリズムが対応づけられ、かつ、色ムラ量が大きくなるほど小さい値のパラメータαおよびβが対応付けられている。Ａ／Ｐ制御部２０４は、このようなＡ／Ｐ設定用ＤＢ３１０を参照して、該当圧縮情報Ｃｉに基づき、階調変換処理において使用すべきアルゴリズムおよびパラメータセット（αおよびβの値）を決定し、それらを階調変換部２０８に設定する。これにより、階調変換部２０８は、該当圧縮情報Ｃｉに対応する画質指数としてのブロック色ムラ量が所定値以下の場合には、従来の階調変換処理アルゴリズムを使用して階調変換処理を行い、該当圧縮情報Ｃｉに対応するブロック色ムラ量が所定値を超える場合には、ブロック色ムラ量が大きくなるほど値が小さくなるパラメータαおよびβと傾斜制限アルゴリズムとを使用して階調変換処理を行う。
【００４８】
なお、一般的な画像処理ソフトウェア（例えば“ＡｄｏｂｅＰｈｏｔｏｓｈｏｐ”（米国Ａｄｏｂｅｓｙｓｔｅｍｓ社の商標））では、画像圧縮における画質の目安となる圧縮率（以下、通常の意味の圧縮率と区別するために「画質指標圧縮率」という）は、「圧縮率は低いが画質が良い（最高画質）」に相当する値として設定された値「１２」から、「圧縮率は高いが画質が悪い（最低画質）」に相当する値として設定された値「０」までの範囲となっている（画質指標圧縮率は、通常の意味の圧縮率が高いほど低くなる）。したがって、Ａ／Ｐ設定用ＤＢ３１０の具体的構成として、例えば画質指標圧縮率の値６がブロック色ムラ量の上記所定値に対応づけられるように画質指標テーブルを設定するという構成が考えられる。この場合、画質指標圧縮率が６以下であることが該当圧縮情報Ｃｉによって示されると、Ａ／Ｐ設定テーブルを参照して傾斜制限アルゴリズムが使用される。
【００４９】
＜３．４色変換部とＡ／Ｐ制御部の動作＞
色変換部２１０は、上記階調変換部２０８により階調変換処理の施された後の画像データに対して色変換処理を施す。既述のように、ブロック色ムラ量が大きいほど、色変換処理において画質が劣化し易くなる、すなわち色ムラが目立ち易くなる。色ムラは特に淡い色（薄色）で目立ち易い。そこで本実施形態では、色変換処理のアルゴリズムとして、従来の色変換処理アルゴリズムに加えて、彩度が低くかつ明るい色空間領域の色を抑制する色変換特性を持たせるようなアルゴリズム（以下「彩度抑制アルゴリズム」という）が用意されている。この彩度抑制アルゴリズムでは、フォトレタッチング・ソフトウェアが備える一般的な彩度補正機能のための処理と同様の処理によって「グレー近傍の彩度抑制量」を大きくしたり、作業者がパラメータ設定ＧＵＩ部２０６を使用して色変更を行った場合に「グレー近傍の彩度が強調されないか」をチェックし、強調される場合に警告を表示したりするようになっている。
【００５０】
以上より、Ａ／Ｐ設定用ＤＢ３１０では、所定値以下のブロック色ムラ量に対しては従来の色変換処理アルゴリズムが対応づけられ、所定値を超えるブロック色ムラ量に対しては、彩度抑制アルゴリズムが対応づけられ、かつ、ブロック色ムラ量が大きくなるほど値が大きくなるパラメータとしてのグレー近傍の彩度抑制量が対応付けられている。Ａ／Ｐ制御部２０４は、このようなＡ／Ｐ設定用ＤＢ３１０を参照して、該当圧縮情報Ｃｉに基づき、色変換処理において使用すべきアルゴリズムおよびパラメータ（グレー近傍の彩度抑制量）を決定し、それらを色変換部２１０に設定する。これにより色変換部２１０は、該当圧縮情報Ｃｉに対応する画質指数としてのブロック色ムラ量が所定値以下の場合には、従来の色変換処理アルゴリズムを使用して色変換処理を行い、該当圧縮情報Ｃｉに対応するブロック色ムラ量が所定値を超える場合には、ブロック色ムラ量が大きくなるほど値が大きくなるパラメータであるグレー近傍の彩度抑制量と彩度抑制アルゴリズムとを使用して色変換処理を行う。
【００５１】
なお、Ａ／Ｐ設定用ＤＢ３１０の具体的構成としては、例えば画質指標圧縮率の値６がブロック色ムラ量の上記所定値に対応づけられるように画質指標テーブルを設定するという構成が考えられる。この場合、画質指標圧縮率が６以下であることが該当圧縮情報Ｃｉによって示されると、Ａ／Ｐ設定テーブルを参照して、上記の彩度抑制アルゴリズムが使用されることになる。
【００５２】
＜３．５ＵＳＭ処理部とＡ／Ｐ制御部の動作＞
ＵＳＭ処理部２１２は、上記色変換部２１０により色変換処理の施された後の画像データに対してＵＳＭ処理（画像の鮮鋭化のためのシャープネス処理）を施す。既述のように、ブロック境界歪量が大きいほど、またモスキートノイズ量が大きいほど、ＵＳＭ処理により画質が劣化し易くなる。そこで本実施形態では、ＵＳＭ処理のアルゴリズムとして、従来のＵＳＭ処理アルゴリズム（以下では「Ｘアルゴリズム」という）に加えて、ＹアルゴリズムおよびＺアルゴリズム（詳細は後述）が用意されており、画質指標としてのブロック境界歪量およびモスキートノイズ量に応じて、ＵＳＭ処理において使用されるアルゴリズムが切り換えられる。
【００５３】
図６は、Ｘアルゴリズムが使用される場合のＵＳＭ処理の内容を示すブロック図であり、これは、Ｘアルゴリズムが使用される場合のＵＳＭ処理部２１２の機能的構成を示している。そして本実施形態では、ＵＳＭ処理部２１２の各構成要素は、既述の画像処理プログラム３１１によりソフトウェア的に実現される（ＹアルゴリズムやＺアルゴリズムが使用される場合も同様）。
【００５４】
Ｘアルゴリズムが使用される場合、ＵＳＭ処理部２１２は、従来と同様、図６に示すように、Ｕ信号生成部１０と、減算器１２と、乗算器１４と、加算器１６とから構成され、色変換部２１０によって色変換処理が施された後の画像であるＵＳＭ処理前画像Ｓを示す信号が、Ｕ信号生成部１０、減算器１２および加算器１６に入力される。また、乗算器１４には、パラメータ設定ＧＵＩ部２０６を使用して作業者によりゲインＫ＝Ｋ０（＞０）が入力される。このＵＳＭ処理による画像の鮮鋭化の程度は、このゲインＫにより決定される。Ｕ信号生成部１０は、ＵＳＭ処理前画像Ｓに対して平均化処理を施すことによりボケ画像Ｕを生成する。そして、減算器１２、乗算器１４および加算器１６により、次式で示される演算が、ＵＳＭ処理前画像Ｓおよびボケ画像Ｕにつき位置的に対応する画素毎に行われ、これによりＵＳＭ処理済画像Ｑが生成される。
Ｑ＝Ｓ＋Ｋ＊（Ｓ−Ｕ） …（２）
生成されたＵＳＭ処理済画像Ｑは、画像データＤｕｓｍとしてＵＳＭ処理部２１２から出力される。
【００５５】
上記のＸアルゴリズムによるＵＳＭ処理では、後で詳述するＹアルゴリズムやＺアルゴリズムによるＵＳＭ処理に比べ、ゲインＫが大きな値となるため画像の鮮鋭化の程度が大きくなる。
【００５６】
図７は、Ｙアルゴリズムが使用される場合のＵＳＭ処理の内容を示すブロック図であり、これは、Ｙアルゴリズムが使用される場合のＵＳＭ処理部２１２の機能的構成を示している。Ｙアルゴリズムが使用される場合においても、ＵＳＭ処理部２１２は、Ｘアルゴリズムが使用される場合と同様、Ｕ信号生成部１０と、減算器１２と、乗算器１４と、加算器１６を備え、これらの演算器１２，１４，１６により、上記式（２）で示される演算が、ＵＳＭ処理前画像Ｓおよびボケ画像Ｕにつき位置的に対応する画素毎に行われ、これによりＵＳＭ処理済画像Ｑが生成される。
【００５７】
これに加え、Ｙアルゴリズムが使用される場合には、ブロック境界歪量に応じてゲインＫを抑制するために、パラメータ設定ＧＵＩ部２０６より入力される上記ゲイン（以下「入力ゲイン」という）Ｋ０に乗算すべき第１ゲイン係数Ｋｙが導入される（０≦Ｋｙ≦１）。この第１ゲイン係数Ｋｙに関連する構成要素として、ＵＳＭ処理部２１２は、境界隔離距離算出部２１と、第１ゲイン制御部２０ａと、第１ゲイン係数用ルックアップテーブルＬＵＴａとを更に備えている。境界隔離距離算出部２１は、画像復元部２０２から与えられるブロック境界位置情報Ｂに基づき、乗算器１４においてゲインＫを乗算すべき差分画像Ｕ−Ｓの各画素（または当該画素に位置的に対応するＵＳＭ処理前画像Ｓの画素）（以下「対象画素」という）から最も近いブロック境界までの距離を境界隔離距離Ｂｐとして算出する。画像上に２次元座標Ｘ−Ｙが設定されているものとすると、このブロック境界までの距離としては、１つの画素に対してＸ方向の距離とＹ方向の距離とが考えられるが、境界隔離距離算出部２１は、Ｘ方向とＹ方向のブロック境界までの距離のうち短い方の距離を境界隔離距離Ｂｐとして算出する。第１ゲイン係数用ルックアップテーブルＬＵＴａは、境界隔離距離Ｂｐと第１ゲイン係数Ｋｙとを対応付けるテーブルであり、メモリ１１２内に予め格納されている。この第１ゲイン係数用ルックアップテーブルＬＵＴａでは、境界隔離距離Ｂｐが０から大きくなるにしたがって大きい第１ゲイン係数Ｋｙが対応づけられ、境界隔離距離Ｂｐが所定値よりも大きくなると第１ゲイン係数Ｋｙとして１が対応づけられる。第１ゲイン制御部２０ａは、この第１ゲイン係数用ルックアップテーブルＬＵＴａを参照して、境界隔離距離算出部２１によって算出される境界隔離距離Ｂｐに対応する第１ゲイン係数Ｋｙを求め、この第１ゲイン係数Ｋｙを入力ゲインＫ０に乗じることによりゲインＫを算出する。すなわち、Ｋ＝Ｋ０＊Ｋｙである。このようにして対象画素に対してゲインＫが算出され、このゲインＫを用いて画素毎に上記式（２）による演算が行われることにより、ＵＳＭ処理済画像Ｑが生成される。このＵＳＭ処理済画像Ｑは、画像データＤｕｓｍとしてＵＳＭ処理部２１２から出力される。
【００５８】
上記のＹアルゴリズムによるＵＳＭ処理では、第１ゲイン係数Ｋｙは、対象画素がブロック境界から所定距離以内であれば、境界隔離距離Ｂｐが小さくなるほど小さくなる。一方、ブロック境界歪量は、境界隔離距離Ｂｐが小さくなるほど大きくなる。このため、境界隔離距離Ｂｐは、対象画素についてのブロック境界歪量を示す指標値とみなすことができる。したがって、Ｙアルゴリズムが使用される場合には、ＵＳＭ処理による画像の鮮鋭化の程度を示すゲインＫ＝Ｋ０＊Ｋｙは、Ｘアルゴリズムが使用される場合よりも小さくなり、ブロック境界歪量が大きくなるほどゲインＫは小さくなる。その結果、ブロック境界歪に起因してＵＳＭ処理により生じる画質劣化が抑えられる。
【００５９】
図８は、Ｚアルゴリズムが使用される場合のＵＳＭ処理の内容を示すブロック図であり、これは、Ｚアルゴリズムが使用される場合のＵＳＭ処理部２１２の機能的構成を示している。Ｚアルゴリズムが使用される場合においても、ＵＳＭ処理部２１２は、ＸアルゴリズムやＹアルゴリズムが使用される場合と同様、Ｕ信号生成部１０と、減算器１２と、乗算器１４と、加算器１６を備え、これらの演算器１２，１４，１６により、上記式（２）で示される演算が、ＵＳＭ処理前画像Ｓおよびボケ画像Ｕにつき位置的に対応する画素毎に行われ、これによりＵＳＭ処理済画像Ｑが生成される。また、Ｙアルゴリズムが使用される場合と同様、ＵＳＭ処理部２１２は、境界隔離距離算出部２１と、第１ゲイン制御部２０ａと、第１ゲイン係数用ルックアップテーブルＬＵＴａとを備え、これらにより、ブロック境界歪量に応じてゲインＫを抑制するために、入力ゲインＫ０に第１ゲイン係数Ｋｙが乗じられる。
【００６０】
これに加え、Ｚアルゴリズムが使用される場合には、モスキートノイズ量に応じてゲインＫを抑制するために、入力ゲインＫ０に乗算すべき第２ゲイン係数Ｋｚが導入される（０≦Ｋｚ≦１）。この第２ゲイン係数Ｋｚに関連する構成要素として、ＵＳＭ処理部２１２は、ブロック内エッジ量算出部２２と、画素エッジ量算出部２３と、第２ゲイン制御部２０ｂと、ｎ個の第２ゲイン係数用ルックアップテーブルＬＵＴｂ１〜ＬＵＴｂｎとを更に備えている。
【００６１】
ブロック内エッジ量算出部２２は、ＵＳＭ処理前画像Ｓの対象画素を含むブロックについてのブロック内エッジ量Ｂｅを算出する。ブロック内エッジ量Ｂｅとしては、例えば、そのブロック内において互いに隣接する２つの画素の差分値の絶対値をそのブロックについて積算した値を用いることができる。また、ラプラス演算子に相当するラプラシアンフィルタにより得られる値（エッジ成分を示す値）の絶対値をそのブロック内の全画素について積算した値を用いてもよい。なお、ブロック内エッジ量Ｂｅは、必ずしも対象画素が更新される毎に算出する必要はなく、例えば、ＵＳＭ処理前画像Ｓにおける全ブロックについてブロック内エッジ量Ｂｅを１度算出しておけば、対象画素が更新される毎に対象画素がいずれのブロックに含まれるかを調べるだけでブロック内エッジ量Ｂｅを得ることができる。
【００６２】
画素エッジ量算出部２３は、ＵＳＭ処理前画像Ｓの対象画素について画素エッジ量Ｉｍを算出する。ここで、画素エッジ量Ｉｍは、画素毎のエッジ量を示す値であって、例えば、対象画素の左、右、上、下の隣接４画素の値をそれぞれＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４としたとき、Ｉｍ＝｜Ｐ１−Ｐ２｜＋｜Ｐ３−Ｐ４｜により対象画素の画素エッジ量Ｉｍを算出することができる。
【００６３】
第２ゲイン係数用ルックアップテーブルＬＵＴｂ１〜ＬＵＴｂｎは、画素エッジ量Ｉｍと第２ゲイン係数Ｋｚとを対応付けるテーブルであり、メモリ１１２内に予め格納されている。これらの第２ゲイン係数用ルックアップテーブルＬＵＴｂ１〜ＬＵＴｂｎでは、画素エッジ量Ｉｍ（≧０）が大きくなるにしたがって、大きい第２ゲイン係数Ｋｚが対応づけられ、対応する第２ゲイン係数Ｋｚの値が１に近づくように設定されている。そして、画素エッジ量Ｉｍ＝０に対応する第２ゲイン係数Ｋｚは、ＬＵＴｂ１からＬＵＴｂｎへ向かって（第２ゲイン係数用ルックアップテーブルＬＵＴｂｊの添字ｊが大きくなるにしたがって）小さくなり、０となった後は、当該添字ｊが大きくなるにしたがって、第２ゲイン係数Ｋｚが０となる画素エッジ量の範囲すなわち不感帯ＤＺが広がっていく。
【００６４】
第２ゲイン制御部２０ｂは、まず、対象画素につき算出されるブロック内エッジ量Ｂｅに応じて、ｎ個の第２ゲイン係数用ルックアップテーブルＬＵＴｂ１〜ＬＵＴｂｎの中から１個の第２ゲイン係数用ルックアップテーブルＬＵＴｂｓを選択する（ｓは１≦ｓ≦ｎなる整数）。このとき、ブロック内エッジ量Ｂｅが大きいほど添字ｓの大きい第２ゲイン係数用ルックアップテーブルＬＵＴｂｓを選択する。すなわち、ブロック内エッジ量Ｂｅが大きいほど、画素エッジ量Ｉｍ＝０に対応する第２ゲイン係数Ｋｚが小さいかまたは上記不感帯ＤＺが広い第２ゲイン係数用ルックアップテーブルＬＵＴｂｓを選択する。次に、第２ゲイン制御部２０ｂは、選択された第２ゲイン係数用ルックアップテーブルＬＵＴｂｓを参照して、対象画素につき算出される画素エッジ量Ｉｍに対応する第２ゲイン係数Ｋｚを求める。そして、第１ゲイン制御部２０ａにより得られた入力ゲインＫ０と第１ゲイン係数Ｋｙとの乗算値Ｋ０＊Ｋｙに第２ゲイン係数Ｋｚを乗じることにより、ゲインＫを算出する。すなわち、Ｋ＝Ｋ０＊Ｋｙ＊Ｋｚである。
【００６５】
このようにして対象画素に対してゲインＫが算出され、このゲインＫを用いて画素毎に上記式（２）による演算が行われることにより、ＵＳＭ処理済画像Ｑが生成される。このＵＳＭ処理済画像Ｑは、画像データＤｕｓｍとしてＵＳＭ処理部２１２から出力される。
【００６６】
上記のＺアルゴリズムによるＵＳＭ処理では、Ｙアルゴリズムが使用される場合と同様、入力ゲインＫ０に第１ゲイン係数Ｋｙが乗算されることにより、ＵＳＭ処理による画像の鮮鋭化の程度を示すゲインＫは、ブロック境界歪量が大きくなるほど小さくなる。その結果、ブロック境界歪に起因してＵＳＭ処理により生じる画質劣化が抑えられる。これに加えて、上記のＺアルゴリズムによるＵＳＭ処理では、入力ゲインＫ０と第１ゲイン係数Ｋｙとの乗算値Ｋ０＊Ｋｙに更に第２ゲイン係数Ｋｚが乗算されることにより、ゲインＫが得られる。ここで第２ゲイン係数Ｋｚは、対象画素につき算出される画素エッジ量Ｉｍが小さくなるほど小さくなり、かつ、対象画素につき算出されるブロック内エッジ量Ｂｅエッジ量が大きくなるほど小さくなる。一方、モスキートノイズは、ブロック内部に「急峻で強いエッジ」と「平坦部」が共存すると発生し易く、発生する位置はエッジ境界近傍の平坦部である。これは、ブロック内エッジ量Ｂｅが大きくかつ画素エッジ量Ｉｍが小さい場合にモスキートノイズが発生し易いことを意味し、ブロック内エッジ量Ｂｅと画素エッジ量Ｉｍとを対にして、対象画素についてのモスキートノイズ量を示す指標値とみなすことができる。したがって、Ｚアルゴリズムが使用される場合には、ＵＳＭ処理による画像の鮮鋭化の程度を示すゲインＫ＝Ｋ０＊Ｋｙ＊Ｋｚは、Ｘアルゴリズムが使用される場合やＹアルゴリズムが使用される場合よりも小さくなり、ブロック境界歪量が大きくなるほどゲインＫが小さくなるだけでなく、モスキートノイズ量が大きくなることによってもゲインＫは小さくなる。その結果、ブロック境界歪とモスキートノイズのいずれを原因としてＵＳＭ処理で生じる画質劣化も共に抑えられる。
【００６７】
＜３．６回転・リサイズ処理部とＡ／Ｐ制御部の動作＞
回転・リサイズ処理部２１３は、ＵＳＭ処理部２１２から出力される画像データＤｕｓｍに対して回転・リサイズ処理を施す。既述のように、ブロック境界歪量が大きいほど、またモスキートノイズ量が大きいほど、回転・リサイズ処理により画質が劣化し易くなる、すなわちブロック境界歪やモスキートノイズのサイズが拡大されるので目立ち易い。そこで本実施形態では、リサイズ時にエッジがボケやすい「バイリニア変換アルゴリズム」と、リサイズ時にエッジがボケにくい「バイキュービック変換アルゴリズム」という従来からある変換アルゴリズムを切り替えることができるように構成されている。また、作業者がパラメータ設定ＧＵＩ部２０６を使用して回転・リサイズ処理を行った場合に、設定倍率が「倍率判定閾値以下であるか」をチェックし、その回転・リサイズ処理によって画質劣化が強調される場合に警告を表示する構成となっている。
【００６８】
以上より、Ａ／Ｐ設定用ＤＢ３１０では、所定値以下のブロック境界歪量やモスキートノイズ量に対してはバイキュービック変換アルゴリズムが対応づけられ、所定値を超えるブロック境界歪量やモスキートノイズ量に対してはバイリニア変換アルゴリズムが対応づけられ、かつ、ブロック境界歪量やモスキートノイズ量が大きくなるほど、「倍率判定閾値」を低くして、拡大倍率値が大きくない場合であっても警告を表示するように設定する。Ａ／Ｐ制御部２０４は、このようなＡ／Ｐ設定用ＤＢ３１０を参照して、該当圧縮情報Ｃｉに基づき、回転・リサイズ処理において使用すべきアルゴリズムおよびパラメータ（倍率判定閾値）を決定し、それらを回転・リサイズ処理部２１３に設定する。これにより回転・リサイズ処理部２１３は、該当圧縮情報Ｃｉに対応する画質指数としてのブロック境界歪量やモスキートノイズ量が所定値以下の場合には、バイキュービック変換アルゴリズムを使用して回転・リサイズ処理を行い、該当圧縮情報Ｃｉに対応する画質指数としてのブロック境界歪量やモスキートノイズ量が所定値を超える場合には、ブロック境界歪量やモスキートノイズ量が大きくなるほど値が小さくなるパラメータである「倍率判定閾値」とバイリニア変換アルゴリズムとを使用して回転・リサイズ処理を行う。
【００６９】
なお、Ａ／Ｐ設定用ＤＢ３１０の具体的構成としては、例えば画質指標圧縮率の値７がブロック境界歪量やモスキートノイズ量の上記所定値に対応づけられるように画質指標テーブルを設定するという構成が考えられる。この場合、画質指標圧縮率が７以下であることが該当圧縮情報Ｃｉによって示されると、Ａ／Ｐ設定テーブルを参照して、上記バイリニア変換アルゴリズムが使用されることになる。
【００７０】
＜３．７画像出力部＞
上述の回転・リサイズ処理部２１３から出力される画像データＤｒｅｓｉｚｅは、画像出力部２１４に入力される。画像出力部２１４は、以上の画像処理（階調変換、色変換、ＵＳＭ処理、回転・リサイズ処理）により得られた画像を、ファイルに保存したり、レイアウト作業やＲＩＰ処理（ラスタライズ処理）を行う装置に転送したりする。
【００７１】
＜４．効果＞
以上のように本実施形態によれば、非可逆方式の圧縮画像を用いて階調変換や、色変換、ＵＳＭ処理という画像処理を行う場合において、圧縮情報Ｃｉに応じて適切なアルゴリズムおよび／またはパラメータが各画像処理で使用されることで、圧縮に起因して各画像処理により生じる画質劣化が適切に抑制される。
【００７２】
例えば、階調変換処理を行う場合、従来は、圧縮に起因してブロック単位の色ムラやシャドウ部のノイズが階調変換処理によって強調されるという問題があった。これに対し、本実施形態によれば、該当圧縮情報Ｃｉに基づく画質指標であるブロック色ムラ量に応じて階調変換特性曲線の傾斜に制約が課せられるので、ブロック単位の色ムラやシャドウ部のノイズが強調されるのを抑えつつ階調変換処理を行うことができる。
【００７３】
また、色変換処理を行う場合、従来は、圧縮に起因してブロック単位の色ムラが色変換処理によって強調されるという問題があった。これに対し、本実施形態によれば、該当圧縮情報Ｃｉに基づく画質指標であるブロック色ムラ量に応じてグレー近傍の彩度抑制量の制御等が行われるので、ブロック単位の色ムラが強調されるのを抑えつつ色変換を行うことができる。
【００７４】
さらに、ＵＳＭ処理を行う場合、従来は、圧縮に起因してブロック歪みやモスキートノイズがＵＳＭ処理によって強調されるという問題があった。これに対し、本実施形態によれば、該当圧縮情報Ｃｉに基づく画質指標であるブロック境界歪量およびモスキートノイズ量に応じてＵＳＭ処理のゲインＫが抑制されるので、ブロック歪みやモスキートノイズが強調されるのを抑えつつＵＳＭ処理を行うことができる。
【００７５】
なお、本実施形態によれば、圧縮画像データを生成するアプリケーションプログラムとして種々のものが使用される場合であっても、Ａ／Ｐ設定用ＤＢ３１０内の画質指標テーブルおよびＡ／Ｐ設定テーブルにより、圧縮に起因して画像処理により生じる画質劣化が抑えられる適切なアルゴリズムおよび／またはパラメータを該当圧縮情報Ｃｉに応じて決定することができる。
【００７６】
＜５．変形例＞
上記では、製版工程で行われる一般的な画像処理に関して説明されているが、本発明はこれらに限定されるものではない。圧縮画像を使用して行われる画像処理であって圧縮に起因する画質劣化を強調するような画像処理であれば本発明の適用が可能であり、本発明の適用により、その画像処理により当該画質劣化が強調されるのを抑えることができる。
【００７７】
また、上記実施形態におけるハードウェア構成およびソフトウェア構成は一例にすぎず、本発明はこのような構成に限定されるものではない。すなわち、該当圧縮情報に応じて、圧縮に起因する画質劣化が強調されない適切なアルゴリズムおよび／またはパラメータが使用されるような構成であれば、上記実施形態とは異なる構成であってもよく、例えば上記実施形態においてソフトウェア的に実現されている構成要素がハードウェア的に実現されていてもよい。さらに、上記実施形態では、画像処理に使用されるアルゴリズムおよび／またはパラメータが該当圧縮情報に応じて変更されるが、例えばＵＳＭ処理部２１２については、該当圧縮情報に拘わらず、図７または図８に示す構成のいずれかに固定してもよい。この場合においても、ブロック境界歪量および／またはモスキートノイズ量に応じてゲインＫが低減されるので、圧縮に起因してＵＳＭ処理により生じる画質劣化が抑えられる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】上記実施形態に係る画像処理装置を実現するためのＣＰＵによるソフトウェア処理を示すフローチャートである。
【図３】上記実施形態に係る画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図４】上記実施形態におけるパラメータ／アルゴリズム設定用データベースの一例を説明するための概念図である。
【図５】上記実施形態におけるパラメータ／アルゴリズム設定用データベース（Ａ／Ｐ設定テーブル）の一般的構成を説明するための概念図である。
【図６】上記実施形態においてＵＳＭ処理にＸアルゴリズムを使用する場合のＵＳＭ処理部の機能的構成を示すブロック図である。
【図７】上記実施形態においてＵＳＭ処理にＹアルゴリズムを使用する場合のＵＳＭ処理部の機能的構成を示すブロック図である。
【図８】上記実施形態においてＵＳＭ処理にＺアルゴリズムを使用する場合のＵＳＭ処理部の機能的構成を示すブロック図である。
【図９】圧縮画像を用いて画像処理を行う従来の画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
２０ａ …第１ゲイン制御部
２０ｂ …第２ゲイン制御部
２１ …境界隔離距離算出部
２２ …ブロック内エッジ量算出部
２３ …画素エッジ量算出部
１００ …画像処理装置
１１０ …ＣＰＵ
１１２ …メモリ
１２４ …ハードディスク装置
１２５ …光ディスク駆動装置
１３０ …光ディスク
２０２ …画像復元部
２０４ …アルゴリズム／パラメータ制御部
２０６ …パラメータ設定ＧＵＩ部
２０８ …階調変換部
２１０ …色変換部
２１２ …ＵＳＭ処理部
３１０ …アルゴリズム／パラメータ設定用データベース
３１１ …画像処理プログラム
３１２ …対象画像ファイル
Ｋ …ゲイン
Ｋｙ …第１ゲイン係数
Ｋｚ …第２ゲイン係数
ＬＵＴａ…第１ゲイン係数用ゲインテーブル
ＬＵＴｂ１〜ＬＵＴｂｎ …第２ゲイン係数用ゲインテーブル[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an apparatus and a method for performing image processing on decompressed image data obtained by expanding compressed image data obtained by irreversible compression, and for example, in a plate making process, a compressed image in JPEG format or the like. The present invention relates to an image processing apparatus and an image processing method for performing sharpness processing, gradation conversion processing, and the like on restored image data obtained by developing.
[0002]
[Prior art]
In the plate making process, first, using a computer called the front end, data of multiple types of parts that make up printed matter, such as characters, logos, images, pictures, illustrations, etc., are created, and such multiple types of parts The edited layout data is obtained by editing the data and laying out the data at a predetermined position. Next, the edited layout data is developed by RIP (Raster Image Processing) and converted into bitmap image data representing an image to be printed. Thereafter, a printing plate is created by the plate making apparatus using the image data in the bitmap format.
[0003]
In recent years, with the widespread use of digital cameras, images taken by the digital cameras are often used as they are in the plate making process. The captured image is often provided as irreversible compressed image data such as JPEG (Joint Photographic Experts Group) image data.
[0004]
FIG. 9 is a block diagram showing a functional configuration of a conventional image processing apparatus that performs image processing using compressed image data in a plate making process. In this image processing apparatus, first, the image restoration unit 202 reads an image file of the compressed image data Dic to be processed, and expands the compressed image data Dic to obtain the original image data. Here, “decompression” refers to returning compressed image data to image data before compression, and is also called “decompression” or “decompression”. However, when the image data is compressed by the irreversible method, the image data obtained by expanding the compressed image data (hereinafter, referred to as “decompressed image data”) does not completely match the image data before compression.
[0005]
When the compressed image data Dic is expanded and restored image data is obtained, the gradation conversion unit 208, the color conversion unit 210, the USM processing unit 212, and the rotation / resize processing unit 213 perform gradation conversion on the restored image data. Processing, color conversion processing, USM processing, rotation and resizing processing. That is, the gradation conversion unit 208 extracts highlight points and shadow points from the target image, which is an image represented by the restored image data, and converts the target image into an appropriate density range based on these highlight points and shadow points. Convert to image. Further, the operator may change the tone of the image as needed. Next, the color conversion unit 210 converts the image after the gradation conversion into an image composed of, for example, R (red), G (green), and B (blue) as C (cyan), M (magenta), and Y (yellow). , K (black). After that, the USM processing unit 212 performs USM processing (unsharp mask processing) as sharpness processing for sharpening the image after color conversion. Further, the rotation / resize processing unit 213 performs enlargement / reduction and / or rotation processing of the image.
[0006]
The USM processing is to perform edge enhancement of the image S after color conversion, which is an image to be processed. In the USM processing, the image S is subjected to averaging processing to generate a blurred image U, The image Q after the USM processing is generated by the following equation using the gain K (> 0).
Q = S + K * (SU) (1)
Here, the operation on the right side of the above equation (1) means an operation for each pixel corresponding in position, and “*” is an operator representing multiplication (the same applies hereinafter).
[0007]
The image output unit 214 saves an image obtained by the above image processing (gradation conversion, color conversion, USM processing, rotation / resizing processing) in a file, performs layout work, and performs RIP processing (rasterization processing). Transfer to the device.
[0008]
As described above, the compressed image used in the plate making process is often provided as irreversible compressed image data. When an image is compressed by the irreversible method, the image quality is slightly deteriorated. This deterioration in image quality is so small that it is not noticeable visually and causes no problem in a restored image obtained by expanding the compressed image. However, if image processing such as USM processing or gradation conversion processing is performed on the restored image in the plate making process, image quality degradation in the restored image becomes apparent. As a result, when a printing plate is produced using the restored image after such image processing, the quality of the printed matter obtained by the printing plate often decreases significantly, which may lead to a printing accident.
[0009]
[Patent Document 1]
JP-A-9-233342
[0010]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, the deterioration of the quality of the printed matter due to the use of the irreversible compressed image does not become apparent unless the USM processing, the gradation conversion processing, and the like are executed. In addition, there is a problem that the degree of the quality deterioration can only be determined by the sensory evaluation of the operator. Problems similar to those described above may occur not only in image processing in the plate making process but also in the case of using a lossy compressed image in image processing in other fields.
[0011]
Therefore, the present invention provides an image processing apparatus and an image processing apparatus capable of suppressing image quality deterioration caused by compression when performing image processing such as USM processing or gradation conversion processing using a compressed image by an irreversible method. The aim is to provide a method.
[0012]
Means for Solving the Problems and Effects of the Invention
The first invention reads out the compressed image data from an image file containing the compressed image data created by the lossy compression, and performs a predetermined image processing on the decompressed image data obtained by expanding the compressed image data. A device for performing
Image restoration means for extracting compression information including information indicating a compression method and / or a compression ratio of the compressed image data from the image file, and expanding the compressed image data based on the compression information to generate the restored image data. When,
An algorithm and / or a parameter according to the compression information is used to suppress the image quality deterioration caused by the image processing due to the compression at the time of creating the compressed image data. Image processing means for performing image processing.
[0013]
According to the first aspect, image processing is performed on the decompressed image data using an algorithm or a parameter corresponding to a compression method, a compression ratio, or the like of the compressed image data. Image quality degradation caused by the image processing is suppressed. That is, the image processing can be executed while preventing image quality deterioration (noise or distortion) appearing in the restored image due to the compression from being emphasized. Further, sensory evaluation by an operator for confirming image quality degradation in image processing using a compressed image is not required.
[0014]
In a second aspect, in the first aspect,
The image processing unit includes a sharpness processing unit that generates a sharpened image by sharpening a restored image represented by the restored image data,
The sharpness processing means changes the degree of sharpness of the restored image according to the compression information.
[0015]
According to the second aspect, in the sharpness processing, the degree of sharpness of the restored image is changed in accordance with the compression information, so that the image quality deterioration caused by the sharpness processing due to the compression is suppressed. That is, the restored image can be sharpened while preventing distortion and noise due to compression from being emphasized.
[0016]
In a third aspect, in the second aspect,
The sharpness processing means,
Gain control means for controlling a gain indicating the degree of sharpening,
Distortion amount index value calculation means for calculating an index value indicating the amount of distortion appearing in the restored image due to compression at the time of creating the compressed image data for each pixel,
The gain control means, based on the compression information, when the degree of image quality deterioration appearing in the restored image due to compression at the time of creation of the compressed image data is larger than a first predetermined level, the sharpened image In which the gain for generating each pixel is reduced according to an index value indicating the amount of distortion calculated for each pixel.
[0017]
According to the third aspect, when the degree of image quality deterioration appearing in the restored image due to the compression is larger than a predetermined level, the gain for generating each pixel of the sharpened image is reduced by the corresponding pixel. Therefore, the sharpness processing (sharpening of the image) can be performed while appropriately preventing the distortion due to the compression from being emphasized.
[0018]
According to a fourth aspect, in the third aspect,
The sharpness processing unit further includes a noise amount index value calculation unit that calculates an index value indicating a noise amount appearing in the restored image due to compression at the time of creating the compressed image data for each pixel,
The gain control means is configured to determine, based on the compression information, a degree of image quality degradation appearing in the restored image due to compression at the time of creating the compressed image data, at a second predetermined level larger than the first predetermined level. When the value is larger than the threshold value, the gain is reduced according to an index value indicating the distortion amount and the noise amount.
[0019]
According to the fourth aspect, when the degree of image quality deterioration appearing in the restored image due to the compression is further increased, the gain for generating each pixel of the sharpened image is calculated for each pixel. Since it decreases in accordance with the index value indicating the amount of distortion and the amount of noise, sharpness processing (sharpening of an image) can be performed while appropriately preventing distortion and noise due to compression from being emphasized.
[0020]
In a fifth aspect based on the first aspect,
An image quality index value indicating a degree of image quality deterioration appearing in the decompressed image data due to compression at the time of creating the compressed image data is determined based on the compression information, and an algorithm and / or parameter usable for the image processing is determined. An algorithm and / or parameter is determined from a plurality of types of algorithms and / or parameters prepared in advance according to the image quality index value, and the determined algorithm and / or parameter is used by the image processing means. It is characterized by further comprising parameter control means.
[0021]
According to the fifth aspect, an image quality index value indicating a degree of image quality deterioration appearing in the decompressed image data due to the compression is determined according to the compression information, and an algorithm and / or a parameter used in the image processing means is determined. Since it is determined according to the image quality index value, even if various types of application programs are used to generate compressed image data, image quality deterioration caused by image processing due to compression is suppressed. The image processing is performed.
[0022]
A sixth invention is an apparatus for performing predetermined image processing on decompressed image data obtained by expanding compressed image data created by lossy compression,
Image restoration means for generating the restored image data by expanding the compressed image data,
Sharpness processing means for generating a sharpened image by sharpening the restored image represented by the restored image data,
The sharpness processing means,
Gain control means for controlling a gain indicating the degree of sharpening,
Distortion / noise index value calculating means for calculating, for each pixel, an index value indicating the amount of distortion and / or the amount of noise appearing in the restored image due to compression at the time of creating the compressed image data,
The gain control means reduces a gain for generating each pixel in the sharpened image according to an index value indicating the amount of distortion and / or the amount of noise calculated for each pixel. .
[0023]
According to the sixth aspect, since the gain decreases for each pixel according to the index value indicating the amount of distortion and / or the amount of noise appearing in the restored image due to compression, the image quality generated by the sharpness processing due to compression. Deterioration (distortion and noise enhancement) can be suppressed.
[0024]
According to a seventh aspect of the present invention, the compressed image data is read from an image file including compressed image data created by lossy compression, and a predetermined image processing is performed on the decompressed image data obtained by expanding the compressed image data. A method of performing
An image restoration step of extracting compression information including information indicating a compression method and / or a compression ratio of the compressed image data from the image file, and expanding the compressed image data based on the compression information to generate the restored image data; When,
An algorithm and / or a parameter according to the compression information is used to suppress the image quality deterioration caused by the image processing due to the compression at the time of creating the compressed image data. And an image processing step of performing image processing.
[0025]
According to an eighth aspect, in the seventh aspect,
The image processing step includes a sharpness processing step of generating a sharpened image by sharpening a restored image represented by the restored image data,
In the sharpness processing step, a degree of sharpening of the restored image is changed according to the compression information.
[0026]
In a ninth aspect based on the seventh aspect,
Determining, based on the compression information, an image quality index value indicating a degree of image quality deterioration appearing in the decompressed image data due to compression at the time of creating the compressed image data; and an algorithm and / or an algorithm usable for the image processing. Or determining an algorithm and / or parameter according to the image quality index value from a plurality of types of algorithms and / or parameters prepared in advance as parameters,
In the image processing step, the determined algorithm and / or parameters are used.
[0027]
A tenth invention is a method of performing predetermined image processing on decompressed image data obtained by expanding compressed image data created by lossy compression,
An image restoration step of generating the restored image data by expanding the compressed image data;
A sharpness processing step of generating a sharpened image by sharpening a restored image represented by the restored image data,
The sharpness processing step includes:
A gain control step of controlling a gain indicating the degree of sharpening;
A distortion / noise index value calculating step of calculating, for each pixel, an index value indicating the amount of distortion and / or the amount of noise appearing in the restored image due to compression at the time of creating the compressed image data,
In the gain control step, a gain for generating each pixel in the sharpened image is reduced according to an index value indicating the amount of distortion and / or the amount of noise calculated for each pixel. I do.
[0028]
An eleventh invention is a program for causing a computer to execute a method according to any one of the seventh to tenth inventions.
[0029]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
<1. Hardware configuration of image processing device>
FIG. 1 is a block diagram illustrating a hardware configuration of an image processing apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. The image processing apparatus 100 is used for performing image processing on a compressed image used in the plate making process, but the image processing apparatus of the present invention is not limited to the one used in the plate making step.
[0030]
The image processing apparatus 100 according to the present embodiment is realized using a general-purpose computer such as a personal computer. A computer as hardware of the image processing apparatus 100 includes, in addition to the computer main body, an input device such as a keyboard 122 and a mouse 123, a hard disk device 124 as an auxiliary storage device, and a recording medium such as a CD-ROM and an MO disk. An optical disk drive 125 that reads and writes data from and on an optical disk 130, and a display device 126 such as a liquid crystal display or a CRT are provided. The computer main body includes a CPU 110 as a central processing unit, and a RAM (Random Access Memory). ), A ROM (Read Only Memory) or the like, for storing and working programs, an input interface unit 114 to which input devices such as a keyboard 122 and a mouse 123 are connected, and an image processing unit. LAN / IF unit 115 for connecting the physical device 100 to a LAN (Local Area Network) 500, a display control unit 116 to which a display device 126 is connected, and a disk I / O interface unit to which a hard disk device 124 is connected 117 and a peripheral device interface 118 to which the optical disk drive 125 is connected.
[0031]
In the present embodiment, the computer having the above configuration functions as the image processing apparatus 100 when the CPU 110 executes a predetermined program. The predetermined program is provided by a computer-readable recording medium such as a CD-ROM in which the program is recorded. That is, the user purchases the CD-ROM 130 as a recording medium for the program, mounts the CD-ROM 130 on the optical disk drive 125, reads the program from the CD-ROM 130, and installs the program on the hard disk device 124 as the image processing program 311. Alternatively, a program sent via the LAN 500 may be received and installed on the hard disk device 124. Further, the above program may be installed in the hard disk device 124 before the manufacturer ships the image processing apparatus 100.
[0032]
<2. Software processing for realizing image processing device>
FIG. 2 is a flowchart illustrating software processing for implementing the image processing apparatus 100 according to the present embodiment. This software processing corresponds to the processing of the CPU 110 based on the image processing program 311. The CPU 110 loads the image processing program 311 installed in the hard disk device 124 into the memory 112 and executes the same. Hereinafter, the operation of CPU 110 at this time will be described with reference to FIG. In the present embodiment, an image file including image data in JPEG format (irreversible compressed image data) representing an image to be subjected to image processing is read from the optical disk 130 by the optical disk drive 125, or The data is transferred from another computer via the LAN 500 and stored in the hard disk device 124 as a target image file 312. Hereinafter, it is assumed that a plurality of image files that can be the target image files are stored in the hard disk device 124 in advance.
[0033]
In the present embodiment, when an operation for designating a target image to be processed is performed by an operator, the CPU 110 operates as follows. That is, first, the designation information by the operation is received (step S12), and based on the designation information, the target image data is read from the target image file 312 which is the image file including the specified target image data (step S14). Next, information on the compression method, the compression ratio, and other compression (hereinafter, referred to as “compression information”) Ci is extracted from the target image file 312, and the read target image data is extracted based on the compression information Ci. By expanding (decompressing), restored image data corresponding to the image data before compression is generated (step S16).
[0034]
Next, based on the compression information Ci extracted from the target image file 312, it is used in various image processing (in this embodiment, four kinds of image processing of gradation conversion processing, color conversion processing, USM processing, and rotation / resizing processing). An algorithm and parameters to be performed are determined (step S18). That is, an algorithm and / or a parameter suitable for each image processing is set so that image quality deterioration caused by four types of image processing due to compression of the compressed image data included in the target image file 312 is suppressed. The determination is made with reference to an algorithm / parameter setting database 310 (details will be described later) in the hard disk device 124. Then, the algorithm and / or parameters determined in this way are set as algorithms and / or parameters to be used in corresponding image processing, respectively (step S20). Thereafter, a modification of the set parameters by the operator is received by a GUI (Graphic User Interface) realized using the mouse 123, the display device 126, and the like (step S22). Then, when the parameter is corrected by the operation of the GUI by the operator, it is determined whether or not the parameter after the correction is appropriate. If the parameter is not appropriate, a display indicating a warning is displayed on the display device 126 (step S24). ). As a result, the operator can recognize the parameter correction error and prevent inappropriate parameter correction.
[0035]
After that, various image processes are performed on the target image data based on the algorithm set as described above and the parameters set or corrected as described above. That is, in the present embodiment, first, the gradation conversion processing is executed using an algorithm and / or parameters set for the gradation conversion processing (step S26). Next, a color conversion process is executed using an algorithm and / or parameters set for the color conversion process (step S28). Thereafter, the USM process is executed using the algorithm and / or parameters set for the USM process (step S30). Further, a rotation / resizing process for rotating and enlarging / reducing the image is executed as needed (step S31). The processing order of steps S26 to S31 is not limited to the order shown in FIG.
[0036]
When the above-described various image processes are completed, the target image data subjected to the various image processes is stored in a file, or transferred to a device that performs a layout operation or a RIP process (rasterizing process) via the LAN 500 (step S101). S32). Thus, the image processing for one target image ends.
[0037]
<3. Details of each part in image processing device>
FIG. 3 is a block diagram illustrating a functional configuration of the image processing apparatus 100 according to the present embodiment. The image processing apparatus 100 is realized by the above-described software processing based on the hardware configuration shown in FIG. The image processing apparatus 100 functionally includes an image restoration unit 202 implemented by steps S14 and S16 shown in FIG. 2, an algorithm / parameter control unit 204 implemented by steps S18 and S20, and steps S22 and S24. , A gradation conversion unit 208 realized in step S26, a color conversion unit 210 realized in step S28, a USM processing unit 212 realized in step S30, and step S31. , A rotation / resizing processing unit 213 realized by step S32, an image output unit 214 realized by step S32, and an algorithm / parameter setting database 310 stored in the hard disk device 124 in advance.
[0038]
<3.1 Image restoration unit>
The image restoring unit 202 reads out the compressed image data Dic and the compression information Ci, which are the target image data, from the target image file 312 in the hard disk device 124 based on the designation information by the operation of the worker, and reads out the read compression information ( The decompressed image data Dic is expanded (decompressed) based on Ci (hereinafter referred to as “corresponding compression information”) to generate restored image data Did. The restored image data Did is provided to the gradation conversion unit 208, and the corresponding compression information Ci is provided to the algorithm / parameter control unit 204. Further, the block boundary position information B is extracted from the corresponding compression information Ci, and is provided to the USM processing unit 212. Here, the block boundary position information B is information indicating the position of a block boundary in a case where compression processing is performed in units of a block composed of a plurality of pixels when creating the compressed image data Dic. In the present embodiment, it is assumed that the compressed image data Dic is generated by a compression process in units of a block of 8 × 8 pixels, but the number of pixels constituting the block is not limited to 8 × 8 pixels. .
[0039]
<3.2 A / P control unit and A / P setting DB>
The algorithm / parameter control unit (hereinafter abbreviated as “A / P control unit”) 204 is based on the corresponding compression information Ci, and includes a gradation conversion unit 208, a color conversion unit 210, a USM processing unit 212, a rotation / resizing processing unit 213. , Algorithms and / or parameters to be used in the image processing in each of the above are determined, and those algorithms and / or parameters are set in the corresponding units 208, 210, 212, and 213, respectively. At this time, the A / P control unit 204 performs image processing on the restored image data Did by performing image processing in the gradation conversion unit 208, the color conversion unit 210, the USM processing unit 212, and the rotation / resize processing unit 213. In order to determine an algorithm and / or a parameter so as to suppress the above, an algorithm / parameter setting database (hereinafter abbreviated as “A / P setting DB”) 310 is referred to. Hereinafter, the A / P setting DB 310 will be described with reference to FIG.
[0040]
In general, the state of the image quality of the restored image represented by the restored image data Did depends on the compression method, compression ratio, and other parameters of the target image data, and the unit of the parameter differs depending on the image processing application that creates the compressed image data. There is. Therefore, in the present embodiment, various image quality indices that do not depend on the image processing application used are set in advance, and the A / P setting DB 310 indicates compression information that can be extracted from various image files. The table includes a table (hereinafter, referred to as “image quality index table”) that associates image processing applications, compression methods, combinations of various parameters, and various image quality indices. The A / P setting DB 310 further stores the image quality index values set in the image quality index table, the gradation conversion unit 208, the color conversion unit 210, the USM processing unit 212, and the rotation / resizing processing unit. 213 includes a table (hereinafter, referred to as an “A / P setting table”) for associating an algorithm / parameter to be used in image processing in each of the 213. For example, when a JPEG format image file is used as a target image file, “block boundary distortion amount”, “block color unevenness amount”, and “mosquito noise amount” are used as image quality indices.
[0041]
Here, the “block boundary distortion amount” means that a block boundary is discontinuous (a gradation value of a block boundary or a position of an edge by performing processing for image compression on a block of 8 × 8 pixels). Is an amount indicating the distortion that causes the displacement. As the amount of block boundary distortion increases, image quality tends to deteriorate in USM processing and rotation / resizing processing.
[0042]
The “block color unevenness amount” refers to the amount of block-based color unevenness caused by performing processing for image compression on a block of 8 × 8 pixels as a unit. This occurs because the (offset) component is deteriorated. In addition, the larger the block color unevenness amount, the more the image quality tends to deteriorate in color conversion and gradation conversion.
[0043]
"Mosquito noise amount" refers to the amount of mosquito noise that is ringing-like noise appearing around edges containing high frequency components. This mosquito noise has "steep and strong edges" and "flat portions" inside the block. When they coexist, they easily occur. The larger the amount of mosquito noise is, the more the image quality is likely to deteriorate in USM processing or rotation / resizing processing.
[0044]
Now, assume that three algorithms X, Y, and Z are prepared as usable algorithms in the USM processing unit 212, and three parameter sets P, Q, and R are prepared as usable parameter sets. Think. In this case, by creating the image quality index table and the A / P setting table and constructing the A / P setting DB 310, an image application (hereinafter abbreviated as “app”) for generating the compressed image data and a compression ratio are generated. The combination, the amount of block boundary distortion as an image quality index, and an algorithm / parameter usable in the USM processing unit 212 can be associated as shown in FIG. In this case, when the corresponding compression information Ci indicates that the application A is being used and the compression ratio is 12, or that the corresponding compression information Ci indicates that the application B is being used and the compression ratio is 2 Indicates, the A / P control unit 204 refers to the A / P setting DB 310 based on the corresponding compression information Ci, so that the block boundary distortion amount at that time is 0, and the USM processing unit 212 It is determined that the X algorithm and the parameter set P should be used, and the X algorithm and the parameter set P are set in the USM processing unit 212. For example, when the corresponding compression information Ci indicates that the application A is being used and the compression ratio is 9, or that the application B is being used and the compression ratio is 1 is the corresponding compression information Ci. , The A / P control unit 204 refers to the A / P setting DB 310 based on the corresponding compression information Ci, and the block boundary distortion amount at that time is 1, and the USM processing unit 212 It is determined that the Y algorithm and the parameter set Q should be used, and the Y algorithm and the parameter set Q are set in the USM processing unit 212.
[0045]
In the above example, only the block boundary distortion amount is used as the image quality index. However, when the three image quality indexes of the block boundary distortion amount, mosquito noise amount, and block color unevenness amount are used, the A / P setting is performed. The table has a three-dimensional configuration as shown in FIG. That is, the block boundary distortion amount Bi (i = 1, 2, 3,...), The mosquito noise amount Mj (j = 1, 2, 3,...), And the block color unevenness amount Ck (k = 1, 2, 3,. ), An algorithm and / or a parameter to be used in each image processing is associated with each combination (Bi, Mj, Ck) by an A / P setting table. When two image quality indices, for example, the amount of block boundary distortion and the amount of mosquito noise, are used, the A / P setting table has a two-dimensional configuration. In the above description, the A / P control unit 204 refers to the A / P setting DB 310 (the image quality index table and the A / P setting table) to thereby determine the value of the image quality index (the image quality index is An algorithm and a parameter set are determined according to a combination of values when a plurality is used. However, if image quality deterioration due to compression can be sufficiently suppressed by changing only one of the algorithm and the parameter set according to the value of the image quality index, only one of the algorithm and the parameter set is used as the image quality index. You may make it determine according to a value.
[0046]
<3.3 Operations of Gradation Conversion Unit and A / P Control Unit>
The gradation conversion unit 208 performs a gradation conversion process on the restored image data Did generated by the image restoration unit 202. As described above, the larger the block color unevenness amount is, the more the image quality is likely to deteriorate in the gradation conversion processing, that is, the more the color unevenness is conspicuous. Color unevenness is particularly noticeable in highlights. Therefore, in the present embodiment, as an algorithm of the gradation conversion processing, in addition to the conventional algorithm, an algorithm for examining the slope of a curve indicating the conversion characteristic when creating the gradation conversion characteristic and limiting the slope (hereinafter referred to as “slope”) A "restriction algorithm"). In this gradient limiting algorithm, two types of parameters α and β satisfying 0 <α <β are used as parameters indicating the allowable amount, so that the gradient of the gradation conversion characteristic curve on the highlight side does not become larger than (1 + α). When the image to be processed is a dark image and the shadow portion is brightened, the gradation conversion process is performed so that the slope of the gradation conversion characteristic curve does not become larger than (1 + β). Is Specifically, a process of automatically selecting a gradation conversion characteristic so as to satisfy these restrictions on the gradient of the gradation conversion characteristic curve is performed, or the operator uses the parameter setting GUI unit 206 to select a gradation conversion characteristic. When a change is made, it is checked whether or not the above constraint is satisfied, and if it is not, a warning is displayed.
[0047]
As described above, in the A / P setting DB 310, the conventional gradation conversion processing algorithm is associated with the block color unevenness amount equal to or less than the predetermined value, and the inclination limit algorithm is applied to the color unevenness amount exceeding the predetermined value. Are associated with each other, and the parameters α and β having smaller values as the color unevenness amount increases. The A / P control unit 204 refers to the A / P setting DB 310 and determines an algorithm and a parameter set (α and β values) to be used in the gradation conversion process based on the corresponding compression information Ci. Then, they are set in the gradation conversion unit 208. Accordingly, when the block color unevenness amount as the image quality index corresponding to the corresponding compression information Ci is equal to or smaller than the predetermined value, the gradation conversion unit 208 performs the gradation conversion processing using the conventional gradation conversion processing algorithm. When the block color unevenness amount corresponding to the corresponding compression information Ci exceeds a predetermined value, the gradation conversion processing is performed using the parameters α and β and the inclination limiting algorithm, the values of which decrease as the block color unevenness amount increases. I do.
[0048]
In general, image processing software (for example, “Adobe Photoshop” (trademark of Adobe Systems, Inc. in the United States)) uses a compression ratio (hereinafter, referred to as a normal compression ratio) that is a measure of image quality in image compression. The image quality index compression rate) is based on the value “12” set as a value corresponding to “low compression rate but good image quality (highest image quality)” to “high compression rate but poor image quality (lowest image quality)”. (The image quality index compression rate decreases as the compression rate in a normal sense increases). Therefore, as a specific configuration of the A / P setting DB 310, for example, a configuration is possible in which the image quality index table is set so that the value 6 of the image quality index compression ratio is associated with the above-described predetermined value of the block color unevenness amount. In this case, when the corresponding compression information Ci indicates that the image quality index compression ratio is 6 or less, the gradient limiting algorithm is used with reference to the A / P setting table.
[0049]
<3.4 Operations of Color Conversion Unit and A / P Control Unit>
The color conversion unit 210 performs a color conversion process on the image data that has been subjected to the tone conversion process by the tone conversion unit 208. As described above, the larger the block color unevenness amount, the more the image quality is likely to deteriorate in the color conversion processing, that is, the more the color unevenness becomes more conspicuous. The color unevenness is particularly conspicuous in a light color (light color). Therefore, in the present embodiment, as an algorithm of the color conversion processing, in addition to the conventional color conversion processing algorithm, an algorithm that has a color conversion characteristic for suppressing colors in a low-saturation and bright color space region (hereinafter referred to as “color A degree suppression algorithm). In this saturation suppression algorithm, the “saturation suppression amount in the vicinity of gray” is increased by a process similar to the process for a general saturation correction function provided in the photo retouching software, or the operator can set a parameter setting GUI. When the color is changed using the unit 206, "whether saturation near gray is not emphasized" is checked, and a warning is displayed when it is emphasized.
[0050]
As described above, in the A / P setting DB 310, the conventional color conversion processing algorithm is associated with the block color unevenness amount equal to or less than the predetermined value, and the saturation suppression is performed for the block color unevenness amount exceeding the predetermined value. An algorithm is associated with the saturation suppression amount near gray as a parameter whose value increases as the block color unevenness increases. The A / P control unit 204 refers to the A / P setting DB 310 and determines an algorithm and a parameter (a saturation suppression amount near gray) to be used in the color conversion process based on the corresponding compression information Ci. Then, they are set in the color conversion unit 210. Accordingly, when the block color unevenness amount as the image quality index corresponding to the corresponding compression information Ci is equal to or less than a predetermined value, the color conversion unit 210 performs the color conversion processing using the conventional color conversion processing algorithm, and When the block color unevenness amount corresponding to the information Ci exceeds a predetermined value, the color is reduced by using the saturation suppression amount near gray and the saturation suppression algorithm, which are parameters whose values increase as the block color unevenness amount increases. Perform conversion processing.
[0051]
As a specific configuration of the A / P setting DB 310, for example, a configuration is possible in which the image quality index table is set so that the value 6 of the image quality index compression ratio is associated with the predetermined value of the block color unevenness amount. In this case, if the corresponding compression information Ci indicates that the image quality index compression ratio is 6 or less, the above-described saturation suppression algorithm is used with reference to the A / P setting table.
[0052]
<3.5 Operations of USM Processing Unit and A / P Control Unit>
The USM processing unit 212 performs USM processing (sharpness processing for sharpening an image) on the image data that has been subjected to the color conversion processing by the color conversion unit 210. As described above, as the block boundary distortion amount is larger and the mosquito noise amount is larger, the image quality is more likely to be deteriorated by the USM processing. Therefore, in the present embodiment, in addition to the conventional USM processing algorithm (hereinafter referred to as “X algorithm”), a Y algorithm and a Z algorithm (details will be described later) are prepared as USM processing algorithms. The algorithm used in the USM processing is switched according to the block boundary distortion amount and the mosquito noise amount.
[0053]
FIG. 6 is a block diagram showing the contents of USM processing when the X algorithm is used, and shows the functional configuration of the USM processing unit 212 when the X algorithm is used. In the present embodiment, each component of the USM processing unit 212 is realized by software by the above-described image processing program 311 (the same applies when the Y algorithm or the Z algorithm is used).
[0054]
When the X algorithm is used, the USM processing unit 212 includes a U signal generation unit 10, a subtractor 12, a multiplier 14, and an adder 16, as shown in FIG. A signal indicating the pre-USM-processed image S, which is an image that has been subjected to the color conversion processing by the color conversion unit 210, is input to the U signal generation unit 10, the subtractor 12, and the adder 16. Further, a gain K = K0 (> 0) is input to the multiplier 14 by the operator using the parameter setting GUI unit 206. The degree of sharpening of the image by the USM processing is determined by the gain K. The U signal generation unit 10 generates a blurred image U by performing an averaging process on the image S before USM processing. Then, the subtractor 12, the multiplier 14, and the adder 16 perform an operation represented by the following equation for each pixel corresponding to the position before the USM-processed image S and the blurred image U, thereby obtaining the USM-processed image. Q is generated.
Q = S + K * (SU) (2)
The generated USM processed image Q is output from the USM processing unit 212 as image data Dusm.
[0055]
In the USM processing based on the X algorithm, the gain K has a larger value than in the USM processing based on the Y algorithm or the Z algorithm, which will be described in detail later.
[0056]
FIG. 7 is a block diagram showing the contents of USM processing when the Y algorithm is used, and shows the functional configuration of the USM processing unit 212 when the Y algorithm is used. Even when the Y algorithm is used, the USM processing unit 212 includes the U signal generation unit 10, the subtractor 12, the multiplier 14, and the adder 16, as in the case where the X algorithm is used. The calculation represented by the above equation (2) is performed for each pixel corresponding to the position of the pre-USM-processed image S and the blurred image U by the computing units 12, 14, and 16, whereby the USM-processed image Q is obtained. Generated.
[0057]
In addition, when the Y algorithm is used, the gain (hereinafter referred to as “input gain”) K0 input from the parameter setting GUI unit 206 is used to suppress the gain K according to the block boundary distortion amount. A first gain coefficient Ky to be multiplied is introduced (0 ≦ Ky ≦ 1). As components related to the first gain coefficient Ky, the USM processing section 212 further includes a boundary separation distance calculation section 21, a first gain control section 20a, and a first gain coefficient lookup table LUTa. . Based on the block boundary position information B provided from the image restoration unit 202, the boundary separation distance calculation unit 21 calculates each pixel of the difference image US to be multiplied by the gain K in the multiplier 14 (or a position corresponding to the pixel). The distance from the pixel of the pre-USM-processed image S (hereinafter referred to as “target pixel”) to the nearest block boundary is calculated as the boundary isolation distance Bp. Assuming that two-dimensional coordinates XY are set on the image, the distance to the block boundary can be the distance in the X direction and the distance in the Y direction for one pixel. The distance calculation unit 21 calculates the shorter one of the distances to the block boundary in the X direction and the Y direction as the boundary isolation distance Bp. The first gain coefficient lookup table LUTa is a table that associates the boundary separation distance Bp with the first gain coefficient Ky, and is stored in the memory 112 in advance. In the first gain coefficient look-up table LUTa, the larger the boundary separation distance Bp becomes from 0, the larger the first gain coefficient Ky is associated with the boundary separation distance Bp. When the boundary separation distance Bp becomes larger than a predetermined value, the first gain coefficient Ky becomes larger. And 1 is correlated. The first gain control unit 20a refers to the first gain coefficient look-up table LUTa to determine a first gain coefficient Ky corresponding to the boundary separation distance Bp calculated by the boundary separation distance calculation unit 21. The gain K is calculated by multiplying the input gain K0 by one gain coefficient Ky. That is, K = K0 * Ky. In this manner, the gain K is calculated for the target pixel, and the calculation by the above equation (2) is performed for each pixel using the gain K, thereby generating the USM processed image Q. The USM processed image Q is output from the USM processing unit 212 as image data Dusm.
[0058]
In the USM processing using the Y algorithm, the first gain coefficient Ky decreases as the boundary separation distance Bp decreases as long as the target pixel is within a predetermined distance from the block boundary. On the other hand, the block boundary distortion amount increases as the boundary separation distance Bp decreases. Therefore, the boundary isolation distance Bp can be regarded as an index value indicating the amount of block boundary distortion for the target pixel. Therefore, when the Y algorithm is used, the gain K = K0 * Ky indicating the degree of sharpening of the image by the USM processing is smaller than when the X algorithm is used, and as the amount of block boundary distortion increases, the gain increases. The gain K decreases. As a result, image quality degradation caused by USM processing due to block boundary distortion is suppressed.
[0059]
FIG. 8 is a block diagram showing the contents of USM processing when the Z algorithm is used, and shows the functional configuration of the USM processing unit 212 when the Z algorithm is used. Even when the Z algorithm is used, the USM processing unit 212 includes the U signal generation unit 10, the subtractor 12, the multiplier 14, and the adder 16 as in the case where the X algorithm or the Y algorithm is used. The arithmetic unit 12, 14, 16 performs the operation represented by the above equation (2) for each pixel corresponding to the position before the USM-processed image S and the blurred image U. An image Q is generated. Similarly to the case where the Y algorithm is used, the USM processing unit 212 includes a boundary separation distance calculation unit 21, a first gain control unit 20a, and a first gain coefficient look-up table LUTa. In order to suppress the gain K according to the block boundary distortion amount, the input gain K0 is multiplied by a first gain coefficient Ky.
[0060]
In addition, when the Z algorithm is used, a second gain coefficient Kz to be multiplied with the input gain K0 is introduced to suppress the gain K according to the mosquito noise amount (0 ≦ Kz ≦ 1). ). As components related to the second gain coefficient Kz, the USM processing unit 212 includes an in-block edge amount calculation unit 22, a pixel edge amount calculation unit 23, a second gain control unit 20b, and n second gain units. It further includes coefficient lookup tables LUTb1 to LUTbn.
[0061]
The in-block edge amount calculation unit 22 calculates the in-block edge amount Be for the block including the target pixel of the image S before USM processing. As the in-block edge amount Be, for example, a value obtained by integrating the absolute value of the difference value between two pixels adjacent to each other in the block for the block can be used. Alternatively, a value obtained by integrating the absolute value of a value (a value indicating an edge component) obtained by a Laplacian filter corresponding to the Laplace operator for all pixels in the block may be used. Note that the in-block edge amount Be does not necessarily need to be calculated each time the target pixel is updated. For example, if the in-block edge amount Be is calculated once for all blocks in the image S before USM processing, the target The in-block edge amount Be can be obtained only by checking in which block the target pixel is included each time the pixel is updated.
[0062]
The pixel edge amount calculation unit 23 calculates the pixel edge amount Im for the target pixel of the image S before USM processing. Here, the pixel edge amount Im is a value indicating the edge amount for each pixel. For example, the values of four adjacent pixels on the left, right, upper, and lower sides of the target pixel are P1, P2, P3, and P4, respectively. At this time, the pixel edge amount Im of the target pixel can be calculated from Im = | P1-P2 | + | P3-P4 |.
[0063]
The second gain coefficient look-up tables LUTb1 to LUTbn are tables that associate the pixel edge amount Im with the second gain coefficient Kz, and are stored in the memory 112 in advance. In these second gain coefficient look-up tables LUTb1 to LUTbn, as the pixel edge amount Im (≧ 0) increases, the larger second gain coefficient Kz is associated, and the corresponding value of the second gain coefficient Kz is It is set to approach 1. Then, the second gain coefficient Kz corresponding to the pixel edge amount Im = 0 decreases from LUTb1 to LUTbn (as the subscript j of the second gain coefficient lookup table LUTbj increases) and becomes zero. Thereafter, as the subscript j increases, the range of the pixel edge amount where the second gain coefficient Kz becomes 0, that is, the dead zone DZ increases.
[0064]
The second gain control unit 20b firstly sets one of the n second gain coefficient lookup tables LUTb1 to LUTbn for one second gain coefficient in accordance with the in-block edge amount Be calculated for the target pixel. Select the lookup table LUTbs (s is an integer satisfying 1 ≦ s ≦ n). At this time, the second gain coefficient look-up table LUTbs having a larger subscript s as the in-block edge amount Be is larger is selected. That is, as the in-block edge amount Be is larger, the second gain coefficient Kz corresponding to the pixel edge amount Im = 0 is smaller or the second gain coefficient look-up table LUTbs having a larger dead zone DZ is selected. Next, the second gain control unit 20b refers to the selected second gain coefficient lookup table LUTbs to determine a second gain coefficient Kz corresponding to the pixel edge amount Im calculated for the target pixel. Then, the gain K is calculated by multiplying a multiplication value K0 * Ky of the input gain K0 and the first gain coefficient Ky obtained by the first gain control unit 20a by the second gain coefficient Kz. That is, K = K0 * Ky * Kz.
[0065]
In this manner, the gain K is calculated for the target pixel, and the calculation by the above equation (2) is performed for each pixel using the gain K, thereby generating the USM processed image Q. The USM processed image Q is output from the USM processing unit 212 as image data Dusm.
[0066]
In the USM processing by the Z algorithm, similarly to the case where the Y algorithm is used, the gain K indicating the degree of image sharpening by the USM processing is obtained by multiplying the input gain K0 by the first gain coefficient Ky. It becomes smaller as the block boundary distortion amount increases. As a result, image quality degradation caused by USM processing due to block boundary distortion is suppressed. In addition, in the USM processing by the Z algorithm, the gain K is obtained by further multiplying the multiplication value K0 * Ky of the input gain K0 and the first gain coefficient Ky by the second gain coefficient Kz. Here, the second gain coefficient Kz decreases as the pixel edge amount Im calculated for the target pixel decreases, and decreases as the edge amount in block Be calculated for the target pixel increases. On the other hand, mosquito noise is likely to occur when a “steep and strong edge” and a “flat portion” coexist inside a block, and the position where the mosquito noise occurs is a flat portion near the edge boundary. This means that mosquito noise is likely to occur when the in-block edge amount Be is large and the pixel edge amount Im is small, and the in-block edge amount Be and the pixel edge amount Im are paired to obtain the target pixel. It can be regarded as an index value indicating the amount of mosquito noise. Therefore, when the Z algorithm is used, the gain K = K0 * Ky * Kz indicating the degree of sharpening of the image by the USM processing is larger than when the X algorithm or the Y algorithm is used. The gain K becomes smaller as the block boundary distortion amount becomes smaller and the amount of mosquito noise becomes larger as the block boundary distortion amount becomes larger. As a result, image quality degradation caused by USM processing due to either block boundary distortion or mosquito noise can be suppressed.
[0067]
<3.6 Operations of Rotation / Resize Processing Unit and A / P Control Unit>
The rotation / resizing unit 213 performs a rotation / resizing process on the image data Dusm output from the USM processing unit 212. As described above, the larger the block boundary distortion amount and the larger the mosquito noise amount, the more the image quality is likely to be degraded by the rotation / resizing process, that is, the larger the block boundary distortion or mosquito noise size, so that the size is more noticeable. . Therefore, the present embodiment is configured to be able to switch between a conventional conversion algorithm called a “bilinear conversion algorithm” in which edges are easily blurred during resizing and a “bicubic conversion algorithm” in which edges are not easily blurred during resizing. Further, when the operator performs the rotation / resizing process using the parameter setting GUI unit 206, it is checked whether the set magnification is “less than or equal to the magnification determination threshold value”, and the image quality deterioration is emphasized by the rotation / resizing process. A warning is displayed when it is done.
[0068]
As described above, in the A / P setting DB 310, the bicubic conversion algorithm is associated with the block boundary distortion amount and the mosquito noise amount that are equal to or less than the predetermined value, and the block boundary distortion amount and the mosquito noise amount that exceed the predetermined value. In some cases, as the bilinear conversion algorithm is associated and the amount of block boundary distortion or mosquito noise increases, the "magnification determination threshold" is lowered, and a warning is displayed even when the enlargement magnification value is not large. Set to. The A / P control unit 204 refers to the A / P setting DB 310 and determines an algorithm and a parameter (magnification determination threshold) to be used in the rotation / resizing process based on the corresponding compression information Ci. Is set in the rotation / resize processing unit 213. Accordingly, when the block boundary distortion amount or the mosquito noise amount as the image quality index corresponding to the corresponding compression information Ci is equal to or less than a predetermined value, the rotation / resizing processing unit 213 performs the rotation / resizing process using the bicubic conversion algorithm. When the block boundary distortion amount or the mosquito noise amount as the image quality index corresponding to the corresponding compression information Ci exceeds a predetermined value, the parameter is a parameter whose value decreases as the block boundary distortion amount or the mosquito noise amount increases. The rotation / resizing process is performed using the “magnification determination threshold” and the bilinear conversion algorithm.
[0069]
As a specific configuration of the A / P setting DB 310, for example, a configuration in which the image quality index table is set so that the value 7 of the image quality index compression ratio is associated with the predetermined values of the block boundary distortion amount and the mosquito noise amount. Can be considered. In this case, if the corresponding compression information Ci indicates that the image quality index compression ratio is 7 or less, the bilinear conversion algorithm is used with reference to the A / P setting table.
[0070]
<3.7 Image output unit>
The image data Dresize output from the rotation / resizing processing unit 213 described above is input to the image output unit 214. The image output unit 214 saves an image obtained by the above image processing (gradation conversion, color conversion, USM processing, rotation / resizing processing) in a file, performs layout work, and performs RIP processing (rasterization processing). Transfer to the device.
[0071]
<4. Effect>
As described above, according to the present embodiment, when performing image processing such as gradation conversion, color conversion, and USM processing using an irreversible compressed image, an appropriate algorithm and / or an appropriate algorithm according to the compression information Ci. By using the parameters in each image processing, image quality deterioration caused by each image processing due to compression is appropriately suppressed.
[0072]
For example, when performing gradation conversion processing, conventionally, there has been a problem that color unevenness in blocks and noise in a shadow portion are emphasized by gradation conversion processing due to compression. On the other hand, according to the present embodiment, the slope of the gradation conversion characteristic curve is restricted according to the block color unevenness amount which is an image quality index based on the corresponding compression information Ci. The tone conversion processing can be performed while suppressing the emphasis of the noise.
[0073]
Further, in the case of performing the color conversion processing, conventionally, there has been a problem that color unevenness in a block unit is enhanced by the color conversion processing due to compression. On the other hand, according to the present embodiment, control of the saturation suppression amount near gray is performed according to the block color unevenness amount which is the image quality index based on the corresponding compression information Ci. Color conversion can be performed while suppressing the occurrence of color conversion.
[0074]
Further, in the case of performing the USM processing, conventionally, there has been a problem that block distortion and mosquito noise are emphasized by the USM processing due to compression. On the other hand, according to the present embodiment, the gain K of the USM processing is suppressed in accordance with the amount of block boundary distortion and the amount of mosquito noise, which are image quality indexes based on the corresponding compression information Ci, so that block distortion and mosquito noise are emphasized. USM processing can be performed while suppressing the occurrence of the USM processing.
[0075]
According to the present embodiment, even when various types of application programs are used to generate compressed image data, the image quality index table and the A / P setting table in the A / P setting DB 310 can be used. Appropriate algorithms and / or parameters for suppressing image quality degradation caused by image processing due to compression can be determined according to the corresponding compression information Ci.
[0076]
<5. Modification>
In the above, general image processing performed in the plate making process has been described, but the present invention is not limited to these. The present invention can be applied to any image processing that is performed using a compressed image and emphasizes image quality degradation due to compression. By applying the present invention, the image processing is performed by the image processing. Deterioration can be suppressed from being emphasized.
[0077]
Further, the hardware configuration and the software configuration in the above embodiment are merely examples, and the present invention is not limited to such a configuration. That is, any configuration that uses an appropriate algorithm and / or parameter that does not emphasize image quality deterioration due to compression according to the corresponding compression information may be a configuration different from the above-described embodiment. In the above embodiments, the components realized as software may be realized as hardware. Further, in the above embodiment, the algorithm and / or parameters used for image processing are changed according to the corresponding compression information. For example, regarding the USM processing unit 212, FIG. May be fixed to any of the configurations shown in FIG. Also in this case, since the gain K is reduced according to the amount of block boundary distortion and / or the amount of mosquito noise, image quality deterioration caused by USM processing due to compression is suppressed.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a hardware configuration of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart illustrating software processing by a CPU for realizing the image processing apparatus according to the embodiment.
FIG. 3 is a block diagram illustrating a functional configuration of the image processing apparatus according to the embodiment.
FIG. 4 is a conceptual diagram illustrating an example of a parameter / algorithm setting database in the embodiment.
FIG. 5 is a conceptual diagram for explaining a general configuration of a parameter / algorithm setting database (A / P setting table) in the embodiment.
FIG. 6 is a block diagram illustrating a functional configuration of a USM processing unit when an X algorithm is used for USM processing in the embodiment.
FIG. 7 is a block diagram illustrating a functional configuration of a USM processing unit when a Y algorithm is used for USM processing in the embodiment.
FIG. 8 is a block diagram illustrating a functional configuration of a USM processing unit when the Z algorithm is used for USM processing in the embodiment.
FIG. 9 is a block diagram illustrating a functional configuration of a conventional image processing apparatus that performs image processing using a compressed image.
[Explanation of symbols]
20a: first gain control unit
20b ... second gain control section
21 ... Boundary isolation distance calculation unit
22... In-block edge amount calculation unit
23: Pixel edge amount calculation unit
100 image processing device
110 ... CPU
112 ... memory
124… Hard disk drive
125 ... Optical disk drive
130… Optical disk
202: Image restoration unit
204 ... algorithm / parameter control unit
206… Parameter setting GUI section
208 ... gradation conversion unit
210 ... color conversion unit
212… USM processing unit
310 ... algorithm / parameter setting database
311 ... Image processing program
312 ... target image file
K: Gain
Ky: first gain coefficient
Kz: second gain coefficient
LUTa: gain table for first gain coefficient
LUTb1 to LUTbn: gain table for second gain coefficient

Claims

An apparatus which reads out the compressed image data from an image file including compressed image data created by irreversible compression and performs predetermined image processing on decompressed image data obtained by expanding the compressed image data. ,
Image restoration means for extracting compression information including information indicating a compression method and / or a compression ratio of the compressed image data from the image file, and expanding the compressed image data based on the compression information to generate the restored image data. When,
An algorithm and / or a parameter according to the compression information is used to suppress the image quality deterioration caused by the image processing due to the compression at the time of creating the compressed image data. An apparatus comprising: image processing means for performing image processing.

The image processing unit includes a sharpness processing unit that generates a sharpened image by sharpening a restored image represented by the restored image data,
The apparatus according to claim 1, wherein the sharpness processing unit changes a degree of sharpness of the restored image in accordance with the compression information.

The sharpness processing means,
Gain control means for controlling a gain indicating the degree of sharpening,
Distortion amount index value calculation means for calculating an index value indicating the amount of distortion appearing in the restored image due to compression at the time of creating the compressed image data for each pixel,
The gain control means, based on the compression information, when the degree of image quality deterioration appearing in the restored image due to compression at the time of creation of the compressed image data is larger than a first predetermined level, the sharpened image 3. The apparatus according to claim 2, wherein a gain for generating each pixel is reduced according to an index value indicating the amount of distortion calculated for each pixel.

The sharpness processing unit further includes a noise amount index value calculation unit that calculates an index value indicating a noise amount appearing in the restored image due to compression at the time of creating the compressed image data for each pixel,
The gain control means is configured to determine, based on the compression information, a degree of image quality degradation appearing in the restored image due to compression at the time of creating the compressed image data, at a second predetermined level larger than the first predetermined level. 4. The apparatus according to claim 3, wherein the gain is reduced according to an index value indicating the distortion amount and the noise amount when the gain is larger than the threshold value.

An image quality index value indicating a degree of image quality deterioration appearing in the decompressed image data due to compression at the time of creation of the compressed image data is determined based on the compression information, and an algorithm and / or parameter usable for the image processing is determined. An algorithm and / or parameter is determined from a plurality of types of algorithms and / or parameters prepared in advance according to the image quality index value, and the determined algorithm and / or parameter is used by the image processing means. The apparatus of claim 1, further comprising parameter control means.

An apparatus that performs predetermined image processing on decompressed image data obtained by expanding compressed image data created by irreversible compression,
Image restoration means for generating the restored image data by expanding the compressed image data,
Sharpness processing means for generating a sharpened image by sharpening the restored image represented by the restored image data,
The sharpness processing means,
Gain control means for controlling a gain indicating the degree of sharpening,
Distortion / noise index value calculating means for calculating, for each pixel, an index value indicating the amount of distortion and / or the amount of noise appearing in the restored image due to compression at the time of creating the compressed image data,
The gain control means reduces a gain for generating each pixel in the sharpened image according to an index value indicating the amount of distortion and / or the amount of noise calculated for each pixel. apparatus.

A method of reading out the compressed image data from an image file containing compressed image data created by irreversible compression, and performing predetermined image processing on decompressed image data obtained by expanding the compressed image data. ,
An image restoration step of extracting compression information including information indicating a compression method and / or a compression ratio of the compressed image data from the image file, and expanding the compressed image data based on the compression information to generate the restored image data; When,
An algorithm and / or a parameter according to the compression information is used to suppress the image quality deterioration caused by the image processing due to the compression at the time of creating the compressed image data. Image processing step of performing image processing.

The image processing step includes a sharpness processing step of generating a sharpened image by sharpening a restored image represented by the restored image data,
The method according to claim 7, wherein in the sharpness processing step, a degree of sharpening of the restored image is changed according to the compression information.

Determining an image quality index value indicating a degree of image quality degradation appearing in the restored image data due to compression at the time of creating the compressed image data based on the compression information;
Determining an algorithm and / or parameter according to the image quality index value from among a plurality of types of algorithms and / or parameters prepared in advance as algorithms and / or parameters usable for the image processing,
The method according to claim 7, wherein the determined algorithm and / or parameters are used in the image processing step.

A method of performing predetermined image processing on decompressed image data obtained by expanding compressed image data created by irreversible compression,
An image restoration step of generating the restored image data by expanding the compressed image data;
A sharpness processing step of generating a sharpened image by sharpening a restored image represented by the restored image data,
The sharpness processing step includes:
A gain control step of controlling a gain indicating the degree of sharpening;
A distortion / noise index value calculating step of calculating, for each pixel, an index value indicating the amount of distortion and / or the amount of noise appearing in the restored image due to compression at the time of creating the compressed image data,
In the gain control step, a gain for generating each pixel in the sharpened image is reduced according to an index value indicating the amount of distortion and / or the amount of noise calculated for each pixel. how to.

A program for causing a computer to execute the method according to any one of claims 7 to 10.