JP2004343334A - 画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および記録媒体 - Google Patents
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Abstract
【課題】符号化済の画像のデータを復号化し、復元画像からノイズを除去する。
【解決手段】画像処理装置３において、復号処理部６が画像の符号化データを復号化し、復元画像内のノイズの発生状況をノイズ判定部７がブロック単位で判定する。空間フィルタ処理部９は、ノイズ判定部７の判定結果に基づき、画像の復号化データに対して、ノイズ除去効果のある空間フィルタ処理を施す。さらに階調再現処理部８が、ノイズ判定部７の判定結果に基づき、空間フィルタ処理後の画像の復号化データに対して、階調を再現させつつノイズを低減させるような中間調処理を施す。これによって、画像処理装置３は、画像の復号化データに対して中間調処理を施しつつ、符号化データの復号化によって生じたノイズを復元画像から効果的に除去することができる。
【選択図】 図１
【解決手段】画像処理装置３において、復号処理部６が画像の符号化データを復号化し、復元画像内のノイズの発生状況をノイズ判定部７がブロック単位で判定する。空間フィルタ処理部９は、ノイズ判定部７の判定結果に基づき、画像の復号化データに対して、ノイズ除去効果のある空間フィルタ処理を施す。さらに階調再現処理部８が、ノイズ判定部７の判定結果に基づき、空間フィルタ処理後の画像の復号化データに対して、階調を再現させつつノイズを低減させるような中間調処理を施す。これによって、画像処理装置３は、画像の復号化データに対して中間調処理を施しつつ、符号化データの復号化によって生じたノイズを復元画像から効果的に除去することができる。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像の圧縮符号化されたデータの復号化と復号化されたデータへの中間調処理とを含む画像処理を行う構成の画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、オフィスオートメーション（Ｏｆｆｉｃｅ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ：ＯＡ）機器のデジタル化の進展、コンピュータの普及、さらには通信ネットワークの整備の進展に起因して、画像入力装置からコンピュータへの画像のデータの取込み、およびネットワークを介したコンピュータ間の画像データの送受等が、比較的容易に行われるようになっている。画像入力装置は、たとえばスキャナに代表される。コンピュータおよびＯＡ機器に代表される画像処理装置に与えられた画像のデータは、ハードディスク装置およびＤＶＤ−ＲＡＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ − Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等に代表される記録媒体に格納される。画像処理装置内の画像のデータは、必要に応じて、カラープリンタに代表される画像出力装置によって顕像化されて出力される。カラープリンタの方式としては、たとえば、電子写真方式、インクジェット方式、および熱転写方式等が挙げられる。
【０００３】
画像のデータは、一般に、文書のデータに比べて情報量が多く、ファイルサイズが大きくなる傾向にある。このため、画質の低下を抑制しつつ画像のデータを圧縮する様々な手法が、提案されている。現在、最も広く用いられている画像のデータの圧縮手法の一つとして、離散コサイン変換（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＤＣＴ）を用いたブロック符号化法がある。
【０００４】
ブロック符号化法では、まず、たとえば縦横８画素ずつ（８×８画素）の大きさの複数のブロックに、画像が分割される。次いで、２次元の直交変換である離散コサイン変換法を用いて、各ブロック内の濃度分布を示す信号の強度が、空間周波数成分であるＤＣＴ係数に変換される。続いて、ブロック毎に、ＤＣＴ係数が量子化され、次いで、たとえばハフマン符号化に代表される可変長符号化を用いて、量子化されたＤＣＴ係数に対して符号化コードが割当てられる。
【０００５】
画像のデータの圧縮に際しては、元の画像の高周波成分に相当するＤＣＴ係数を画像のデータから切捨てて該データを圧縮しても、復号化された該データが表す画像から高周波成分のＤＣＴ係数の切捨ての有無を視覚的に判別することは困難である。このような現象を利用して、ＤＣＴ係数の量子化処理では、高周波成分のＤＣＴ係数に対して、低周波成分のＤＣＴ係数よりも大きな値で割算を行うことによって量子化し、情報量を削減している。
【０００６】
上述のブロック符号化法を用いて符号化された画像のデータは、復号側の機器において、ブロック符号化法とは逆の手順となる復号化処理が施されることによって、元の画像のデータが復元される。すなわち、復号側の機器において、符号化された画像のデータに対して、デコード処理と逆量子化処理と逆直交変換処理とを施すことによって、画像の復号化されたデータが得られる。しかしながら、復号化時に、量子化処理による誤差が大きくなる、すなわち、量子化および逆量子化によって符号化前の画像と復元された元の画像とのＤＣＴ係数の違いが大きくなると、符号化済のデータを復号化しても、元の画像の正しい復元が困難になる。つまり、符号化前の元の画像と比較して、復号化されたデータが表す画像が歪んでおり、視覚的に目立ちやすいノイズの発生が見られる。具体的には、たとえばブロックノイズおよびリンギングノイズに代表されるノイズが、復号化されたデータが表す画像内に発生する。ブロックノイズは、画像がブロック状に分割されて見えるようなノイズである。リンギングノイズは、モスキートノイズとも呼ばれ、画像内の輪郭の周囲等に顕れる霧状あるいはリンギング状のノイズである。
【０００７】
従来の画像処理装置では、ブロックノイズおよびリンギングノイズに代表されるノイズを復号化されたデータが表す画像内から低減するために、復号化された画像のデータに対して平滑化処理が施される。復号化された画像のデータに生じる歪みの種類およびレベルは、一般的には、多種多様である。このため、復号化された画像のデータの最も大きい歪みに合わせて平滑化処理を行うと、画像のデータにボヤケが生じ、場合によっては平滑化処理後の画像の画質が大きく低下する。また、画像のデータの中間的な歪みに合わせて平滑化処理を行うと、画像のデータに歪みが残り、画質が充分に改善されない。
【０００８】
復号化されたデータが表す画像内からノイズを低減するために、以下のような第１の従来技術が提案されている（特許文献１）。第１の従来技術である画像信号復号化方法では、復号化されたデータが表す画像に生じる歪みの種類およびレベルに応じて、平滑化処理を用いて歪みの除去を行う。具体的には、第１の従来技術では、圧縮された画像のデータの復号化の際に、ブロック毎の直交変換係数に基づいて、歪みを判別する変数を複数個作成している。前記複数の変数に基づいて、歪みの有無、歪みのタイプ、および歪みのレベル、すなわち歪みの程度が判別され、さらに、歪みの判別結果に基づいてブロック毎に歪みを除去することによって、ノイズが低減されている。つまり、第１の従来技術では、画像内の各ブロックの歪みの種類および歪みの程度が分析されており、該分析結果に基づいて平滑化処理を行うことによって、復号化された画像のデータの歪みが低減されている。
【０００９】
【特許文献１】
特開２００１−３４６２０８号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
前述した第１の従来技術が用いられる場合、平滑化処理を用いて、復号化されたデータが表す画像内のノイズが低減される。しかしながら、画像処理装置から画像出力装置に画像のデータが渡される際に該画像のデータに施される中間調処理に関して、第１の従来技術は何の考慮もしていない。このため、第１の従来技術を用いて処理された画像のデータを画像出力装置に与えて該画像を顕像化して出力させる場合、出力された画像にボヤケおよびノイズが発生していることがある。つまり、第１の従来技術によって復号化された画像のデータであっても、プリントアウト等の手法で該画像が出力される場合、該画像内の歪みを完全に除去することは困難である。
【００１１】
本発明は、画像の圧縮符号化されたデータに対して、復号化処理および中間調処理を施しつつ、復号化されたデータが示す画像からノイズを除去することができる画像処理装置、画像処理方法、画像形成装置、画像処理プログラム、および記録媒体を提供することである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明は、画像を表す圧縮符号化されたデータが与えられ、該圧縮符号化されたデータを復号化する復号処理部と、
復号化されたデータが表す画像を複数の画素を含む１以上のブロックに分割し、ブロック内にノイズが生じているか否かをブロック毎に判定し、かつ、ノイズが生じているブロックに関しては、該ノイズの種類および該ノイズの発生度合いを判定するノイズ判定部と、
ノイズ判定部の判定結果に基づいて、階調を再現させつつノイズを低減させるための中間調処理を、画像の復号化されたデータに対して施す階調再現処理部とを含むことを特徴とする画像処理装置である。
【００１３】
本発明に従えば、画像処理装置は、圧縮符号化された画像のデータを復号化する復号処理部と、復号化された画像のデータに中間調処理を施す階調再現処理部との他に、復号化されたデータが表す画像内のノイズの発生状況をブロック単位で判定するノイズ判定部を含む。中間調処理は、ノイズ判定部の判定結果に基づいて、階調を再現させるだけでなくノイズを低減させるように、適応的に実行されている。これによって、画像処理装置は、画像の復号化されたデータに対して中間調処理を施しつつ、圧縮符号化されたデータの復号化によって生じたノイズを、該復号化されたデータから効果的に除去することができる。
【００１４】
また本発明の画像処理装置は、前記階調再現処理部が、前記復号化されたデータが表す画像を複数の画素を含む１以上のブロックに分割し、前記中間調処理をブロック毎に施すことを特徴とする。
【００１５】
本発明に従えば、画像処理装置において、復号化されたデータが表す画像が１以上のブロックに分割され、階調再現処理部でブロック毎に異なる中間調処理が施される。この結果、各ブロックに生じるノイズの種類およびノイズの度合いに応じて、中間調処理に用いるパラメータを適応的に変化させることが可能となる。これによって、画像処理装置は、ブロックの境界でのテクスチャの発生を生じることなく、中間調処理を行うことができる。
【００１６】
また本発明の画像処理装置は、前記階調再現処理部が、前記画像の復号化されたデータに対する誤差拡散処理を行うことによって中間調処理を実現するために、
（Ａ）前記画像の復号化されたデータに基づき、該画像を構成する画素毎に、画素値と拡散誤差との和である拡散画素値を求める加算器と、
（Ｂ）予め定める量子化閾値に基づいて各画素の拡散画素値を量子化することによって、中間調処理された画像のデータの画素値となるべき量子化値を画素毎に求め、かつ、拡散画素値と量子化値との差である量子化誤差を画素毎にさらに求める量子化処理部と、
（Ｃ）予め定める誤差判定閾値に基づいて、量子化誤差を補正する誤差判定部と、
（Ｄ）予め定める拡散係数に基づいて、補正された量子化誤差を未処理の画素値に割振るための拡散誤差を算出する拡散係数設定部とを含み、
前記量子化閾値と誤差判定閾値と拡散係数とのうちの少なくとも１つが、前記ノイズ判定部の判定結果に基づいて切換えられることを特徴とする。
【００１７】
本発明に従えば、画像処理装置において、中間調処理として、前記画像の復号化されたデータに対する誤差拡散処理が行われる。誤差拡散処理で用いられる量子化閾値と誤差判定閾値と拡散係数との３つの定数のうちの少なくとも１つが、ノイズ判定部の判定結果に応じて切換えられる。この結果、画像内のノイズの発生状態に応じて誤差拡散処理を適応的に変化させることが可能になる。つまり、上述の３つの定数のうちの少なくとも１つを切換えるという簡易な手法で、階調を再現するだけでなくノイズを低減させることが可能な誤差拡散処理を行うことができる。これによって、画像処理装置は、ブロックの境界でのテクスチャの発生を生じることなく、復号化されたデータからノイズを除去することが可能な中間調処理を、容易に行うことができる。
【００１８】
また本発明の画像処理装置は、ノイズ判定部の判定結果に基づいて、ノイズを低減させるための空間フィルタ処理を、画像の復号化されたデータに対して施す空間フィルタ処理部をさらに含み、
前記階調再現処理部が、空間フィルタ処理を施された画像のデータに対して、中間調処理を施すことを特徴とする。
【００１９】
本発明に従えば、画像処理装置において、階調再現処理部の処理に先だって、ノイズを低減させるための空間フィルタ処理が、画像の復号化されたデータに対して施される。この結果、空間フィルタ処理部においてノイズを低減させる処理が行われるだけでなく、階調再現処理部においてもノイズを低減させるように中間調処理が適応的に行われる。これによって、空間フィルタ処理部および階調再現処理部の双方においてノイズが低減されるので、画像処理装置は、復号化されたデータが表す画像からノイズをより効果的に除去することができる。
【００２０】
また本発明は、上述の画像処理装置と、
中間調処理が施された画像のデータが与えられ、該画像のデータに基づいて画像を顕像化する画像出力装置とを含むことを特徴とする画像形成装置である。
【００２１】
本発明に従えば、画像形成装置は、画像処理装置と画像出力装置とを含む。画像処理装置において、復号化されたデータが表す画像のブロック毎のノイズの発生状況に基づいて、画像の復号化されたデータに中間調処理が施されている。この結果、画像出力装置によって画像が顕像化されて出力される際に、出力された画像に生じるボヤケおよびノイズを低減することができる。これによって、画像形成装置は、品質のよい出力画像を提供することが可能になる。
【００２２】
また本発明は、画像を表す圧縮符号化されたデータを復号化する処理と、
復号化されたデータが表す画像を複数の画素を含む１以上のブロックに分割し、ブロック内にノイズが生じているか否かをブロック毎に判定し、かつ、ノイズが生じているブロックに関しては、該ノイズの種類および該ノイズの発生度合いを判定する処理と、
ノイズの判定結果に基づいて、階調を再現させつつノイズを低減させるための中間調処理を、画像の復号化されたデータに対して施す処理とを含むことを特徴とする画像処理方法である。
【００２３】
本発明に従えば、画像処理方法では、圧縮符号化された画像のデータの復号化処理と、復号化された画像のデータに中間調処理を施す中間調処理との他に、復号化されたデータが表す画像内のノイズの発生状況をブロック単位で判定するノイズ判定処理を含む。中間調処理は、ノイズ判定処理の判定結果に基づいて、階調を再現させるだけでなくノイズを低減させるように、適応的に実行されている。これによって、画像処理方法が適用される場合、圧縮符号化されたデータの復号化によって生じたノイズを、復号化されたデータから効果的に除去することができる。
【００２４】
また本発明は、画像を表す圧縮符号化されたデータを復号化する機能と、
復号化されたデータが表す画像を複数の画素を含む１以上のブロックに分割し、ブロック内にノイズが生じているか否かをブロック毎に判定し、かつ、ノイズが生じているブロックに関しては、該ノイズの種類および該ノイズの発生度合いを判定する機能と、
ノイズの判定結果に基づいて、階調を再現させつつノイズを低減させるための中間調処理を、画像の復号化されたデータに対して施す機能とを、コンピュータに実現させることを特徴とする画像処理プログラムである。
【００２５】
本発明に従えば、画像処理プログラムは、コンピュータによって実行される。これによってコンピュータは、圧縮符号化された画像のデータの復号化後に、復号化されたデータが表す画像内のノイズの発生状況を判定し、該ノイズの発生状況に応じた中間調処理を該復号化されたデータに施す。これによって、画像処理プログラムは、汎用的なコンピュータを用いて、圧縮符号化されたデータの復号化によって生じたノイズを、復号化されたデータから効果的に除去することができる。
【００２６】
また本発明は、上述の画像処理プログラムを記録していることを特徴とするコンピュータ読取り可能な記録媒体である。
【００２７】
本発明に従えば、記録媒体は、コンピュータが実行すべき画像処理プログラムを記録しており、該画像処理プログラムをコンピュータに読取らせることが可能である。画像処理プログラムは、画像の圧縮符号化されたデータを復号化する機能と、復号化されたデータが表す画像内のノイズの発生状況をブロック単位で判定する機能と、階調を再現させつつノイズを低減させるための中間調処理を画像の復号化されたデータに対して施す機能とを、コンピュータに実現させる。このような記録媒体を用いれば、圧縮符号化されたデータの復号化によって生じたノイズを復号化されたデータから効果的に除去することが可能な画像処理プログラムを、汎用的なコンピュータに容易に供給することが可能になる。これによって、前記画像処理プログラムによって実現される機能の頒布が容易になる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の実施の一形態である画像形成装置１の全体的な構成を示すブロック図である。画像形成装置１は、画像処理装置３と、画像出力装置４とを含む。複数の画素から構成されている画像を表す圧縮符号化されたデータが、外部から画像処理装置３に与えられる。画像処理装置３は、基本的には、与えられた画像の圧縮符号化されたデータに対して各種の処理を施し、処理後の画像のデータを画像出力装置４に与える。画像出力装置４は、画像処理装置３から与えられた処理後の画像のデータに基づき、該画像を顕像化して出力する。
【００２９】
図１の画像処理装置３は、画像の圧縮符号化されたデータの復号化に関するものである。概略的には、画像処理装置３は、画像の圧縮符号化されたデータの復号化を行い、かつ該復号化の際に生ずるノイズを検知して、検知結果に応じた適切なノイズ除去処理および中間調処理を該復号化された画像のデータに施す。中間調処理とは、基本的には、画像のデータに基づき、該画像の各画素の階調を再現するため処理である。以後の説明では、圧縮符号化されたデータおよび該データが示す画像を「符号化データ」および「圧縮画像」とそれぞれ略称し、復号化されたデータおよび該データが示す画像を「復号化データ」および「復元画像」と略称することがある。
【００３０】
画像処理装置３は、復号処理部６と、ノイズ判定部７と、階調再現処理部８とを最低限含む。画像の符号化データは、復処理部６に与えられる。復処理部６は、画像の符号化データを復号化して、該画像の復号化データを出力する。ノイズ判定部７は、まず、復号化データが表す画像を、複数の画素を含む１以上のブロックに分割する。次いで、ノイズ判定部７は、ブロック内にノイズが生じているか否かをブロック毎に判定し、かつ、ノイズが生じているブロックに関しては、該ノイズの種類および該ノイズの発生度合いを判定する。階調再現処理部８は、ノイズ判定部７の判定結果に基づいて、階調を再現させつつノイズを低減させるための中間調処理を、画像の復号化データに対して施す。階調再現処理部８で処理された画像のデータが、画像処理装置３からの出力データとして、画像出力装置４に与えられる。
【００３１】
このように図１の画像処理装置３は、復号処理部６と階調再現処理部８との他に、復元画像内のノイズの発生状況をブロック単位で判定するノイズ判定部７を含む。中間調処理は、ノイズ判定部７の判定結果に基づいて、階調を再現させるだけでなくノイズを低減させるように、適応的に実行されている。これによって、画像処理装置３は、画像の復号化データに対する中間調処理の際に、符号化データの復号化によって生じたノイズを考慮して処理を行っているので、該復号化データから該ノイズを効果的に除去することができる。
【００３２】
また、画像処理装置３は、好ましくは、空間フィルタ処理部９をさらに含む。空間フィルタ処理部９は、階調再現処理部８の処理に先だって、ノイズ判定部７の判定結果に基づいて、ノイズを低減させるための空間フィルタ処理を、画像の復号化データに対して施す。代表的な空間フィルタ処理の１つは、平滑化処理である。この結果、空間フィルタ処理部９においてノイズを低減させる処理が行われるだけでなく、階調再現処理部８においてもノイズを低減させるように中間調処理が適応的に行われる。これによって、画像処理装置３は、空間フィルタ処理および中間調処理の双方において復元画像内のノイズを低減させるので、復元画像からノイズをより効果的に除去することができる。
【００３３】
さらにまた、画像処理装置３の階調再現処理部８は、好ましくは、画像の復号化データを複数の画素を含む１以上のブロックに相当する部分に分割し、前記中間調処理をブロック毎に施す。この結果、各ブロックに生じるノイズの種類およびノイズの度合いに応じて、中間調処理に用いるパラメータを適応的に変化させることが可能となる。これによって、中間調処理に起因してブロックの境界でテクスチャが発生することが、未然に防止される。
【００３４】
また、画像処理装置３内の階調再現処理部８において、中間調処理として、たとえば具体的には、画像の復号化データに対する誤差拡散処理が行われる。誤差拡散処理のために、階調再現処理部８は、加算器１１と、量子化処理部１２と、拡散係数設定部１４とを含み、好ましくは、誤差判定部１３をさらに含む。加算器１１は、画像の復号化データに基づき、該画像を構成する画素毎に、画素値と拡散誤差との和である拡散画素値を求める。量子化処理部１２は、予め設定されている量子化閾値ＴＨａに基づいて各画素の拡散画素値を量子化することによって、中間調処理された画像のデータの画素値となるべき量子化値を画素毎に求める。かつ、量子化処理部１２は、拡散画素値と量子化値との差である量子化誤差を、画素毎にさらに求める。誤差判定部１３は、予め設定された誤差判定閾値ＴＨｂに基づいて、量子化誤差を補正する。拡散係数設定部１４は、予め定める拡散係数ＴＨｃに基づいて、補正された量子化誤差を未処理の画素値に割振るための拡散誤差を算出する。
【００３５】
階調再現処理部８が誤差拡散処理を行う場合、好ましくは、量子化閾値ＴＨａと拡散係数ＴＨｃとのうちの少なくとも１つが、ノイズ判定部７の判定結果に基づいて切換えられる。また誤差判定部１３が含まれる場合、好ましくは、量子化閾値ＴＨａと誤差判定閾値ＴＨｂと拡散係数ＴＨｃとの３つの定数のうちの少なくとも１つが、ノイズ判定部７の判定結果に基づいて切換えられる。これらの結果、復元画像内のノイズの発生状態に応じて誤差拡散処理を適応的に変化させることが可能になる。つまり、上述の３つの定数のうちの少なくとも１つを切換えるという簡易な手法を用いて、階調を再現するだけでなくノイズを低減させることが可能な誤差拡散処理を行うことができる。これによって、画像処理装置３は、ブロックの境界でのテクスチャの発生を生じることなく、復号化されたデータからノイズを除去することが可能な中間調処理を、容易に行うことができる。
【００３６】
以上説明したように、図１の画像処理装置３は、画像の符号化データの復号化に際して、ブロックノイズおよびリンギングノイズ等に代表されるノイズを低減させるための処理を行うとともに、画像の復号化データの出力のために該画像の各画素の階調を再現する中間調処理に際しても、ノイズを低減する処理を行っている。これによって、圧縮画像の符号化データの復号化に際してノイズによる歪みが残存した場合にも、中間調処理時に該歪みに起因するテクスチャの発生が低減されているので、出力される画像のデータの画質の低下が防止される。
【００３７】
図１の画像形成装置１は、上述の画像処理装置３と画像の顕像化を行う画像出力装置４とを含む。画像の顕像化に先立ち、復元画像のブロック毎のノイズの発生状況に基づいて、階調を再現させつつノイズを低減させるための中間調処理が復号化データに施されている。このように中間調処理の際にノイズの除去が考慮されているので、画像が顕像化されて出力される際に、出力された画像に生じるボヤケおよびノイズが低減される。これによって、画像形成装置１は、出力される画像の品質を向上させることが可能になる。
【００３８】
画像処理装置３内で画像のデータの表現に用いられる信号形態としては、いわゆるＹＣｂＣｒ信号形態、Ｌ＊ａ＊ｂ＊信号形態、ＣＭＹ信号形態、およびＣＭＹＫ信号形態が挙げられる。ＹＣｂＣｒ信号形態では、輝度信号成分Ｙと２種類の色差信号成分Ｃｒ，Ｃｂとの３要素を組合せて色が表現される。ＣＭＹ信号形態では、シアンとマゼンタと黄（イエロー）との減法混色の３色の要素を組合せて色が表現される。ＣＭＹＫ信号形態は、印刷の分野で多用されており、減法混色の３色に黒を加えた４色の要素を組合せて色が表現される。Ｌ＊ａ＊ｂ＊信号形態は、いわゆるＬ＊ａ＊ｂ＊色空間を用いている。Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間は、１９７６年に国際照明委員会（ＣＩＥ：Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅ ｄｅ ｌ’Ｅｃｌａｉｒａｇｅ）で規格化された表色系の色空間であり、明度Ｌ＊と色相および彩度をそれぞれ示す２つの色度ａ＊，ｂ＊との３要素を用いて色を表す。以下の説明では、シアンとマゼンタと黄との３色の組合わせを「ＣＭＹ」と略称し、シアンとマゼンタと黄と黒（ブラック）との４色の組合わせを「ＣＭＹＫ」と略称する。
【００３９】
図２は、図１の画像処理装置３の復元処理部２０の機能的構成を示すブロック図である。復号処理部６およびノイズ判定部７は、復元処理部２０に含まれる。図３は、図１の画像処理装置３の階調再現処理部８の機能的構成を示すブロック図である。図１の画像処理装置３の詳細な構成を、図１〜図３を参照しつつ、以下に説明する。以下の例では、画像のデータのデータ形式として、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）形式が採用されており、ＪＰＥＧ形式の画像のデータの符号化手法として、ハフマン符号化法が採用されている。また、以下の例では、デジタルカメラに代表される画像入力装置から画像処理装置３に、ＹＣｂＣｒ信号形態の画像の符号化データが与えられている。
【００４０】
復元処理部２０は、復号処理部６とノイズ判定部７との他に、好ましくは、パラメータ算出部２２および閾値格納部２３をさらに含む。復号処理部６は、具体的には、可変長符号復号部２５と、逆量子化部２６と、逆直交変換部２７とを含む。階調再現処理部８は、加算器１１と量子化処理部１２と誤差判定部１３と拡散係数設定部１４との他に、好ましくは、量子化閾値格納部３１、拡散係数格納部３２、誤差格納部３３、および濃度判定部３４をさらに含む。なお、誤差判定部１３は、省略されてもよい。
【００４１】
ＹＣｂＣｒ信号形態の画像の符号化データは、可変長符号復号部２５に与えられる。可変長符号復号部２５は、与えられた画像の符号化データを復号化する。可変長符号復号部２５の復号化処理によって、画像の符号化データから量子化ＤＣＴ係数が分離される。逆量子化部２６は、量子化ＤＣＴ係数を逆量子化することによって、ＤＣＴ係数を復元する。さらに逆直交変換部２７は、復元されたＤＣＴ係数に対する逆直交変換を行うことによって、該復元されたＤＣＴ係数を画素データに変換する。得られた画素データは、復元画像の画素の色と濃度を示しており、図２の例ではＹＣｂＣｒ信号形態のデータになっている。得られた全ての画素データの集合が、ＹＣｂＣｒ信号形態の画像の復号化データとして、入力階調補正部４１に送信される。またＹＣｂＣｒ信号形態の画像の復号化データ内の輝度信号成分Ｙだけが、パラメータ算出部２２に送信される。
【００４２】
パラメータ算出部２２は、逆量子化部２６で得られた画像の復号化データ内の輝度信号成分Ｙを用いて、ノイズ判定パラメータを算出する。ノイズ判定パラメータは、復元画像内のノイズの有無を判定するためのパラメータである。判定されるべきノイズは、たとえば、ブロックノイズおよびリンギングノイズである。図２の例でパラメータ算出部２２において輝度信号成分Ｙを用いてノイズの有無が判定されるのは、人間の目が、色差信号成分Ｃｂ，Ｃｒの変化よりもむしろ輝度信号成分Ｙの変化に敏感であることに起因する。勿論、ノイズ判定に２種類の色差信号成分Ｃｂ，Ｃｒのうちの少なくとも一方を用いてもよい。図２の例では、ノイズ判定パラメータとして、後述するように、復元画像内のブロック毎の画素データの分散が求められる。
【００４３】
ノイズ判定部７は、パラメータ算出部２２で求められたノイズ判定パラメータを予め設定されている判定閾値と比較して、ブロックノイズおよびリンギングノイズに代表されるノイズの発生状況をブロック毎に判定する。判定閾値は、閾値格納部２３に予め格納されている。ノイズの発生状況は、たとえば具体的には、以下の第１〜第３状況要素によって規定される。第１状況要素としては、ブロックノイズおよびリンギングノイズの有無が判定される。第２状況要素としては、ブロックノイズが生じている場合のノイズのレベル、すなわち該場合のノイズの程度が判定される。第３状況要素としては、ブロックノイズおよびリンギングノイズのどちらも生じていない場合の平滑化のレベルが判定される。ノイズ判定部７の判定結果は、ノイズ判定信号として出力される。ノイズ判定信号は、階調再現処理部８に備えられている量子化処理部１２、誤差判定部１３、拡散係数設定部１４、および濃度判定部３４に与えられる。
【００４４】
図１〜図３の例では、階調再現処理部８には、ＣＭＹＫ信号形態の画像の復号化データが与えられる。ＣＭＹＫ信号形態の画像の復号化データにおいて、画素のデータは、ＣＭＹＫの各色の濃度をそれぞれ示す４種類の画素値の組合せで表される。階調再現処理部８内の各処理部は、たとえば、各画素の４種類の色に対して個別に処理を施す。以下の図３の説明では、任意の１つの被処理画素の任意の１種類の色に対する処理だけを説明する。
【００４５】
階調再現処理部８の濃度判定部３４は、階調再現処理部８に与えられた画像の復号化データ内の被処理画素の画素データに基づいて、該被処理画素の色の濃度レベルを判定し、量子化を行う際に適切な量子化閾値ＴＨａが設定されるように、量子化処理部１２に対して濃度判定信号を出力する。加算器１１は、濃度判定部３４において濃度レベルが判定された被処理画素の画素値に対して、誤差格納部３３に格納されている拡散誤差を加算する。この結果、画素値と拡散画素との和である被処理画素の拡散画素値が出力される。
【００４６】
量子化処理部１２は、与えられた被処理画素の拡散画素値と、量子化閾値格納部３１に格納されている予め定める量子化閾値ＴＨａとを比較して、該拡散画素値の量子化を行う。これによって、中間調処理された画像のデータの被処理画素の画素値となるべき量子化値が求められる。被処理画素の量子化値は、中間調処理された画像のデータの被処理画素の画素値として、画像処理装置３から出力される。さらに、量子化処理部１２は、被処理画素の拡散画素値と該被処理画素の量子化値との差である該被処理画素の量子化誤差を求める。
【００４７】
拡散画素値の量子化時には、好ましくは、図２の復元処理部２０内のノイズ判定部７から与えられるノイズ判定信号と図３の濃度判定部３４から与えられる濃度判定信号とに基づいて、量子化処理部１２で被処理画素に対して実際に用いられる量子化閾値ＴＨａが適宜切換えられる。このために、量子化閾値格納部３１は、複数種類の量子化閾値ＴＨａを格納していてもよく、ノイズ判定信号および濃度判定信号に基づいて量子化閾値ＴＨａを逐次算出してもよい。
【００４８】
拡散係数設定部１４は、量子化処理部１２で求められた被処理画素の量子化誤差と、拡散係数格納部３２に格納されている予め定める拡散係数ＴＨｃとに基づいて、復元画像内の未処理の画素の画素値に拡散すべき濃度を示す拡散誤差を求める。拡散係数設定部１４で求められた拡散誤差は、誤差格納部３３に格納される。誤差格納部３３に格納された新たな拡散誤差が、加算器１１によって、次の新たな画素の画素値と加算される。
【００４９】
拡散誤差の算出時には、好ましくは、ノイズ判定部７から与えられるノイズ判定信号に基づいて、拡散係数設定部１４で被処理画素に対して実際に用いられる拡散係数ＴＨｃが適宜切換えられる。このために、拡散係数格納部３２は、複数種類の拡散係数ＴＨｃを格納していてもよく、ノイズ判定信号に基づいて拡散係数ＴＨｃを逐次算出してもよい。
【００５０】
誤差判定部１３は、濃度判定部３４において画素値を飽和させる処理を行わない状況下において、上述の量子化誤差の補正処理を行う為の処理部である。量子化誤差が補正された場合、拡散係数設定部１４は、被処理画素の補正後の量子化誤差と拡散係数ＴＨｃとに基づいて、拡散誤差を求める。誤差判定部１３は、量子化処理部１２によって得られた誤差を予め設定されている誤差判定閾値ＴＨｂと比較し、該誤差の切捨ておよび丸込みのいずれか一方の補正処理を行うか否かを判定する。補正処理を行うと判定された場合、量子化処理部１２からの量子化誤差を選択された補正手法で補正して、補正された量子化誤差である判定誤差を拡散係数設定部１４に与える。
【００５１】
誤差判定部１３における補正の有無の判定は、ノイズ判定部７から与えられるノイズ判定信号、および、濃度判定部３４から与えられる濃度判定信号に基づいて行われる。たとえば、補正前の量子化誤差の絶対値が２０以下ならば、補正後の量子化誤差が０に補正され、補正前の量子化誤差の絶対値が２０より大きいならば、補正後の量子化誤差は補正前の値がそのまま用いられる。結果として、誤差判定部１３において量子化誤差が補正される状況は、濃度判定部３４において画素値を飽和させる処理が行われる状況と同じになる。このため、濃度判定部３４において画素値の飽和処理が行われる場合、誤差判定部１３が省略されてもよい。以下の説明では、濃度判定部３４において画素値の飽和処理が行われるものとして、誤差判定部１３については必要に応じて説明する。
【００５２】
図３の階調再現処理部８において、濃度判定部３４の画素値の飽和処理が行われない場合の詳細な処理手順は、以下のとおりである。最初に、濃度判定部３４が、階調再現処理部８に入力された画像のデータ内の任意の１つの画素の画素値に対して、ノイズ判定信号に基づいた濃度判定を行い、濃度判定信号を量子化処理部１２に出力する。次いで、前記画素の画素値に対して、誤差格納部３３に格納されている該画素に対する拡散誤差が加算器１１によって加算され、加算結果が量子化処理部１２へ出力される。量子化処理部１２は、濃度判定信号およびノイズ判定信号に基づいて、量子化閾値格納部３１に格納されている量子化閾値ＴＨａを選択し、選択された量子化閾値ＴＨａと拡散誤差が加算された画素値とを比較する。量子化処理部１２での比較によって算出される量子化誤差が、ノイズ判定信号に基づいて、誤差判定部１３において判定され、判定誤差が求められる。最後に、拡散係数設定部１４が、判定誤差およびノイズ判定信号に基づいて、拡散係数格納部３２から拡散係数ＴＨｃを選択し、未処理の次の画素に対する拡散誤差を選択された拡散係数ＴＨｃと前記判定誤差とに基づいて算出し、該拡散誤差を誤差格納部３３に格納する。
【００５３】
図３の階調再現処理部８において、量子化処理部１２において濃度判定信号およびノイズ判定信号に基づいて量子化閾値ＴＨａを選択しない場合、すなわち、量子化閾値ＴＨａの選択の代わりに誤差判定部１３において誤差の切捨てまたは丸込み等の補正を行う場合の詳細な処理手順は、以下のとおりである。最初に、濃度判定部３４が、与えられた画像のデータの任意の１つの画素に対して、ノイズ判定信号に基づく濃度判定を行い、濃度判定信号を誤差判定部１３に出力する。次いで、前記画素の画素値に対し、誤差格納部３３に格納されている該画素に対する拡散誤差を加算器１１によって加算し、量子化処理部１２へ出力する。量子化処理部１２は、予め定められている量子化閾値ＴＨａと拡散誤差が加算された画素値とを比較する。量子化処理部１２での比較によって算出される量子化誤差が、ノイズ判定信号に基づいて誤差判定部１３にて判定され、判定誤差が求められる。最後に、拡散係数設定部１４が、前記判定誤差およびノイズ判定信号に基づいて、拡散係数格納部３２から拡散係数ＴＨｃを選択し、未処理の次の画素に対する選択された拡散係数ＴＨｃと前記判定誤差とに基づいて算出し、該拡散誤差を誤差格納部３３に格納する。
【００５４】
図４は、図１の画像処理装置３において行われる画像処理を説明するためのフローチャートである。なお図４では、図１の画像処理装置３における画像処理のうち、ノイズ判定処理とノイズ除去処理と階調再現処理とについて詳しく説明しており、他の処理の説明は省略している。
【００５５】
画像処理装置３に対して、外部から画像の符号化データが与えられると、ステップＳ０からステップＳ１に進む。なお、図４の例では、画像の符号化データが可変長符号で表現されているものとする。まず、ステップＳ１では、図２に示す可変長符号復号部２５が、可変長符号で表現された画像の符号化データを復号化し、量子化ＤＣＴ係数を分離する。ステップＳ２では、逆量子化部２６が、得られた量子化ＤＣＴ係数を逆量子化することによって、ＤＣＴ係数を復元する。ステップＳ３では、逆直交変換部２７が、復元されたＤＣＴ係数を逆直交変換することによって、画素データに変換する。得られた全ての画素データの集合が、画像の復号化データとして、入力階調補正部４１に送信される。かつ、画像の復号化データ内の輝度信号成分Ｙだけが、パラメータ算出部２２に与えられる。
【００５６】
次いで、ステップＳ４では、パラメータ算出部２２が、変換された画像の復号化データの輝度信号成分Ｙを用いて、ブロックノイズおよびリンギングノイズを含むノイズの有無を判定するためのノイズ判定パラメータを算出する。なお、ブロックノイズは画像の平坦部に発生する傾向にあり、リンギングノイズは、画像のエッジ部に発生する傾向にある。画像のエッジ部とは、画像内に写る像の輪郭の周囲等を指す。このため、ステップＳ５では、ブロックノイズおよびリンギングノイズの有無を判定するために、ノイズ判定部７が、まず画像の平坦部およびエッジ部のノイズの有無を、ノイズ判定パラメータに基づいて判定する。画像の平坦部にノイズがあると判定された場合、次いで、ステップＳ６において、ブロックノイズのレベルが求められる。
【００５７】
ステップＳ４〜ステップＳ６の具体的な手順は、以下のとおりである。図４の例では、たとえば、ノイズ判定パラメータとして、図５（Ａ）に示すような３×３ブロック群を用いて、ブロック単位の画素値の分散が用いられる。３×３ブロック群は、単一の注目ブロックＢ５と、該注目ブロックの周辺の８つの周辺ブロックＢ１〜Ｂ４，Ｂ６〜Ｂ９から成る３行３列のブロック群である。３×３ブロック群を構成する任意の１つのブロックは、たとえば図５（Ｂ）に示すように、８行８列分の６４個の画素Ｐ０〜Ｐ６３から成る。ステップＳ４〜ステップＳ６の処理は、復元画像が１以上のブロックに分割された後に、注目ブロックを変更しつつ、３×３ブロック群単位で行われる。
【００５８】
まずステップＳ４では、与えられた輝度信号成分Ｙに基づいて、図５に示す３×３ブロック群毎に、各ブロックＢ１〜Ｂ９内の全画素Ｐ０〜Ｐ６３の画素値の分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）が算出される。任意の単一のブロックＢｘ（ｘ＝１〜９）の分散Ｖａｒ（ｘ）は、次式によって表される。次式において、「Ｐ（ｉ）」はｉ番目の画素の画素値の輝度信号成分である。ｉは０以上６３以下の整数であり（ｉ＝０〜６３）、ｘは１以上９以下の整数である（ｘ＝１〜９）。
【００５９】
【数１】
【００６０】
次に、ステップＳ５では、最初に、被処理３×３ブロック群の分散平均値ＡＬＬＶＡＲが算出される。３×３ブロック群の分散平均値ＡＬＬＶＡＲは、該３×３ブロック群内の全ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）の平均値である。分散平均値ＡＬＬＶＡＲは、次式に示すように、３×３ブロック群内の全ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）の和ＡＬＬＳＵＭを３×３ブロック群内の全ブロックの数で除算したものである。
【００６１】
【数２】
【００６２】
次いで、ステップＳ５では、被処理３×３ブロック群の分散平均値ＡＬＬＶａｒと、閾値格納部２３に予め格納されている第１ノイズ判定閾値ＴＨ１とが比較される。分散平均値ＡＬＬＶａｒが第１ノイズ判定閾値ＴＨ１以下であれば、画像内においてノイズが生じる可能性のある平坦部に被処理３×３ブロック群の注目ブロックＢ５が位置すると判定して、ステップＳ５からステップＳ６に進む。
【００６３】
ステップＳ６では、被処理３×３ブロック群の全ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）と、閾値格納部２３に予め格納されている第２ノイズ判定閾値ＴＨ２とが比較される。被処理３×３ブロック群の全ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）が第２ノイズ判定閾値ＴＨ２よりも大きければ、ステップＳ６からステップＳ１０に進む。被処理３×３ブロック群の全ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）が第２ノイズ判定閾値ＴＨ２以下であれば、ステップＳ６からステップＳ１１に進む。
【００６４】
ステップＳ６における比較処理は、具体的には、被処理３×３ブロック群の各ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）を第２ノイズ判定閾値ＴＨ２とそれぞれ比較することによって行われる。すなわち、被処理３×３ブロック群の全ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）が第２ノイズ判定閾値ＴＨ２より大きいとは、ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）の全てが第２ノイズ判定閾値ＴＨ２より大きいことを意味する。このように、ステップＳ６では、全ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）と第２ノイズ判定閾値ＴＨ２とを比較して、注目ブロックに生じているブロックノイズのレベルを判定している。すなわち、全ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）が大きいということは、上記３×３ブロック群に生じているブロックノイズのレベルが高いことを意味する。
【００６５】
全ブロックの分散が第２ノイズ判定閾値ＴＨ２よりも大きい場合、ステップＳ１０において、第１ブロックノイズ除去フィルタＦ１を用いる空間フィルタ処理を注目ブロックを構成する各画素に対して施すことによって、平滑化が行われる。第１ブロックノイズ除去フィルタＦ１は、たとえば図６（Ａ）に示すような、比較的強い効果のあるブロックノイズ除去用のフィルタである。全ブロックの分散が第２ノイズ判定閾値ＴＨ２以下である場合、ステップＳ１１において、第２ブロックノイズ除去フィルタＦ２を用いる空間フィルタ処理を注目ブロックを構成する各画素に対して施すことによって、平滑化が行われる。第２ブロックノイズ除去フィルタＦ２は、たとえば図６（Ｂ）に示すような、比較的弱い効果のあるブロックノイズ除去用のフィルタであり、少なくとも、第１ブロックノイズ除去フィルタＦ１よりも平滑化効果が弱い。
【００６６】
前述のステップＳ５において、被処理３×３ブロック群の分散平均値ＡＬＬＶａｒが第１ノイズ判定閾値ＴＨ１より大きい場合、画像内においてリンギングノイズが生じる可能性のあるエッジ部に被処理３×３ブロック群の注目ブロックＢ５が位置するか否かを判定するために、ステップＳ５からステップＳ７に進む。リンギングノイズの有無は、ステップＳ７およびステップＳ８で２段階に判定される。
【００６７】
ステップＳ７では、被処理３×３ブロック群の全ブロックのうち、注目ブロックＢ５を除く８つの周辺ブロックＢ１〜Ｂ４，Ｂ６〜Ｂ９の分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（４），Ｖａｒ（６）〜Ｖａｒ（９）のうちの少なくとも１つが、第１ノイズ判定閾値ＴＨ１未満であるか否かが判定される。さらに、ステップＳ７では、注目ブロックの分散Ｖａｒ（５）が第１ノイズ判定閾値ＴＨ１以上であるか否かが判定される。これらの判定結果に基づき、全周辺ブロックＢ１〜Ｂ４，Ｂ６〜Ｂ９の分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（４），Ｖａｒ（６）〜Ｖａｒ（９）のうちの少なくとも１つが第１ノイズ判定閾値ＴＨ１未満であり、かつ、注目ブロックの分散Ｖａｒ（５）が第１ノイズ判定閾値ＴＨ１以上である場合、被処理３×３ブロック群内の注目ブロックＢ５にリンギングノイズが生じていると判定され、ステップＳ７からステップＳ１２に進む。周辺ブロックＢ１〜Ｂ４，Ｂ６〜Ｂ９の分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（４），Ｖａｒ（６）〜Ｖａｒ（９）が全て第１ノイズ判定閾値ＴＨ１以上である場合、または注目ブロックの分散Ｖａｒ（５）が第１ノイズ判定閾値ＴＨ１未満である場合、すなわちステップＳ７の条件に該当しない場合、ステップＳ７からステップＳ８に進む。
【００６８】
ステップＳ８では、ステップＳ７の条件とは異なる条件に基づいて、リンギングノイズの有無が再度判定される。具体的には、被処理３×３ブロック群の全ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）と該被処理３×３ブロック群の分散値の分散ＶａｒＶａｒとを用いて次式３に示すリンギングノイズの判定値が算出され、算出された該判定値に基づいてリンギングノイズの有無が判定される。３×３ブロック群の分散値の分散ＶａｒＶａｒは、次式４によって算出される。
【００６９】
【数３】
【００７０】
ステップＳ８では、式３に基づいて算出されたリンギングノイズの判定値と、閾値格納部２３に格納されている第４ノイズ判定閾値ＴＨ４とが比較される。第４ノイズ判定閾値ＴＨ４は、たとえば、０である。判定値が第４ノイズ判定閾値ＴＨ４よりも大であれば、リンギングノイズが生じていると判定されて、ステップＳ８からステップＳ１２に進む。判定値が第４ノイズ判定閾値ＴＨ４よりも小であれば、リンギングノイズは生じていないと判定されて、ステップＳ８からステップＳ９に進む。
【００７１】
ステップＳ７またはステップＳ８からステップＳ１２に進んだ場合、被処理３×３ブロック群の注目ブロックＢ５にはリンギングノイズが生じている。このため、ステップＳ１２において、たとえば、注目ブロックＢ５を構成する各画素に対して図６（Ｃ）に示すようなリンギングノイズ除去用のフィルタＦ３を用いる空間フィルタ処理を施すことによって、平滑化が行われる。
【００７２】
ステップＳ９では、ブロックノイズおよびリンギングノイズの双方が生じていない注目ブロックＢ５に対する平滑化処理に係る判定が行われる。ステップＳ９では、被処理３×３ブロック群のブロック間の連続性に基づいて、平滑化処理の強度が調整される。具体的には、注目ブロックの分散Ｖａｒ（５）が、予め設定されている第３ノイズ判定閾値ＴＨ３以下である場合には、ブロック間の連続性が比較的保たれていると判断され、ステップＳ９からステップＳ１３に進む。ステップＳ１３では、注目ブロックＢ５を構成する各画素に対して第１平滑化フィルタＦ４を用いる空間フィルタ処理を施すことによって、平滑化が行われる。第１平滑化フィルタＦ４は、たとえば図６（Ｄ）に示すような、比較的弱い効果のある平滑化処理用のフィルタである。
【００７３】
また、注目ブロックの分散Ｖａｒ（５）が第３ノイズ判定閾値ＴＨ３よりも大きいと判定された場合、ブロック間の連続性が比較的失われていると判断され、ステップＳ９からステップＳ１４に進む。ステップＳ１４では、注目ブロックＢ５を構成する各画素に対して第２平滑化フィルタＦ５を用いる空間フィルタ処理を施すことによって、平滑化が行われる。第２平滑化フィルタＦ５は、たとえば図６（Ｅ）に示すような、比較的強い効果のある平滑化処理用のフィルタであり、少なくとも第１平滑化フィルタＦ４よりも効果が強い。
【００７４】
以上説明したように、画像処理装置３は、３×３ブロック群を単位としてブロックノイズおよびリンギングノイズのノイズ判定を行い、ノイズ判定の結果に基づいてノイズの除去処理を行っている。画像処理装置３は、ステップＳ１０〜Ｓ１４のノイズ除去処理を行った後、各ブロック内の画素に対して中間調処理を施す。すなわち、図４のステップＳ１５〜ステップＳ１８において、ノイズの種類およびノイズのレベルに基づいて誤差拡散処理が行われる。
【００７５】
表１は、図４のステップＳ１５〜ステップＳ１８で用いられる量子化閾値ＴＨａの具体的な例を示す。ステップＳ１５〜ステップＳ１８および表１の説明では、画素の画素値が２５６階調で表されると仮定する。たとえば、画素値が２５６階調で表される場合、低濃度部の画素とは、０以上２０以下の画素値を有する画素である。高濃度部の画素とは、２３６以上２５５以下の画素値を有する画素である。また中濃度部の画素とは、２１以上２３５以下の画素値を有する画素である。
【００７６】
【表１】
【００７７】
ステップＳ１０において第１ブロックノイズ除去フィルタＦ１を用いてブロックノイズが除去された注目ブロックＢ５は、ステップＳ１０からステップＳ１５に進んで処理される。ステップＳ１５では、ブロックノイズが隣接するブロック間の境界に生じることに着目し、注目ブロックＢ５内の境界２画素領域ＡＲ１内の画素に対して、下記の誤差拡散処理を行う。境界２画素領域ＡＲ１は、図７において右上がりの斜線を付して示す領域であり、注目ブロックＢ５の境界部分に位置する２画素分の領域である。
【００７８】
ステップＳ１５の具体的な誤差拡散処理は以下のとおりである。復元画像内において、ステップＳ１０において処理された注目ブロックＢ５は、隣接するブロックＢ１〜Ｂ４，Ｂ６〜Ｂ９との間に連続性を有するので、復元画像内の平坦な部分に相当する。このため、まず、誤差拡散処理によって頻繁に画素値が反転しないように、境界２画素領域ＡＲ１のうちの低濃度および高濃度の画素に対して、図３に示す濃度判定部３４において、以下のような画素値の飽和処理が行われる。具体的には、低濃度部の画素に対しては、画素値が０に飽和させられる。また、高濃度部の画素に対しては、画素値が２５５に飽和させられる。中間濃度部の画素に対しては、画素値の飽和処理は施されず、元の画素値が保たれる。また、濃度判定部３４において画素値を飽和させる代わりに、濃度判定部３４の濃度判定信号に基づいて誤差判定部１３で誤差の切捨てまたは丸込みが行われてもよい。濃度判定部３４における飽和処理後、図３で説明したように、注目ブロックＢ５の各画素の画素値に対して、誤差格納部３３に格納されている拡散誤差が加算される。
【００７９】
次いで、ステップＳ５〜ステップＳ９において行われたノイズ判定によって得られたノイズ判定信号と、濃度判定部３４において行われた濃度判定によって得られた濃度判定信号とに基づいて、量子化処理部１２が量子化処理を行う。具体的には、ステップＳ１０において処理された注目ブロックＢ５は、比較的大きいブロックノイズが発生しているブロックであるので、量子化閾値格納部３１に格納された量子化閾値ＴＨａのうち、表１の「誤差拡散（１）」に示す量子化閾値ＴＨａを用いて量子化が行われる。
【００８０】
ステップＳ１５の量子化処理では、濃度判定部３４によって被処理画素が低濃度部または高濃度部の画素であると判定された場合、表１に示すように、レベル１の量子化閾値ＴＨａとして６４を用い、レベル３の量子化閾値ＴＨａとして１９２を用いる。また、濃度判定部３４によって被処理画素が中間濃度部の画素であると判定された場合、表１に示すように、レベル１の量子化閾値ＴＨａとして１８０を用い、レベル３の量子化閾値ＴＨａとして７６を用いる。これによって、中間濃度部の画素では、誤差拡散処理によって画素値を反転させやすくすることが可能になる。このように、ステップＳ１５の量子化処理では、中間濃度部の画素に対しては、誤差拡散処理による信号値の反転を起こりやすくするために、量子化閾値ＴＨａを高濃度側で低く、かつ低濃度側で高く設定する。
【００８１】
次いで、上述したように、拡散係数設定部１４が拡散係数ＴＨｃを決定する。拡散係数ＴＨｃは、ノイズ判定信号に基づいて定められる。ブロックノイズが発生する可能性のあるブロックに対しては、図８（Ａ）に示すような第１誤差拡散範囲Ｄｉｆ１の拡散係数ＴＨｃが設定され、第１誤差拡散範囲Ｄｉｆ１を用いて誤差拡散処理が行われる。
【００８２】
なお、上述の例では、低濃度部または高濃度部の画素の画素値を０または２５５に飽和させる場合について説明したが、誤差判定部１３が量子化誤差を０に補正するようにしてもよい。すなわち、濃度判定部３４が入力された画素の濃度を判定し、得られた濃度判定結果に基づいて、低濃度部または高濃度部と判定された画素については、誤差判定部１３において設定される判定誤差を０に設定してもよい。
【００８３】
また、ステップＳ１５の量子化処理では、注目ブロックＢ５内の境界２画素領域ＡＲ１以外の領域の画素に対しては、濃度判定部３４における濃度判定を行わずに、誤差拡散処理が行われる。すなわち、注目ブロックＢ５内の境界２画素領域ＡＲ１外の画素の濃度に応じて、量子化閾値ＴＨａを変化させて量子化することなく、誤差拡散処理を行えばよい。
【００８４】
ステップＳ１１において第２ブロックノイズ除去フィルタＦ２を用いてブロックノイズが除去された注目ブロックＢ５は、ステップＳ１１からステップＳ１６に進んで処理される。ステップＳ１６では、ブロックノイズが隣接するブロック間の境界に残りやすいことに着目し、注目ブロックＢ５内の境界１画素領域ＡＲ２内の画素に対して、下記の誤差拡散処理を行う。境界１画素領域ＡＲ２は、図７において右下がりの斜線を付して示す領域であり、注目ブロックＢ５の境界部分に位置する１画素分の領域である。すなわち、ステップＳ１６の処理は、ステップＳ１５で処理対象となった境界２画素領域ＡＲ１のうち、注目ブロックの境界側に位置する１画素分の領域に対して行われる。
【００８５】
ステップＳ１６の具体的な誤差拡散処理は以下のとおりである。まず、図３に示す濃度判定部３４が、ステップＳ１５で行った処理と同様に、濃度判定を行う。すなわち、低濃度部または高濃度部の画素は飽和させられ、中間濃度部の画素に対する飽和処理は行われない。次いで、表１の「誤差拡散（２）」に示す量子化閾値ＴＨａを用いて、量子化処理部１２が量子化を行う。量子化処理部１２は、ステップＳ１５で行った処理と同様に、低濃度部または高濃度部と中間濃度部とで、量子化閾値ＴＨａを変化させて量子化を行う。続いて、拡散係数設定部１４が、ノイズ判定信号に基づいて、図８（Ａ）に示す第１誤差拡散範囲Ｄｉｆ１の拡散係数ＴＨｃを設定し、第１誤差拡散範囲Ｄｉｆ１を用いて誤差拡散処理を行う。なお、ステップＳ１６においても、ステップＳ１５で説明したように、濃度判定部３４が低濃度部または高濃度部の画素の画素値を飽和させるのではなく、誤差判定部１３が量子化誤差を０に設定するようにしてもよい。ステップＳ１６の量子化処理では、注目ブロックＢ５内の境界１画素領域ＡＲ２以外の領域の画素に対しては、濃度判定部３４の濃度判定を行わずに、誤差拡散処理が行われる。すなわち、注目ブロックＢ５内の境界１画素領域ＡＲ２外の画素の濃度に応じて、量子化閾値ＴＨａを変化させて量子化することなく、誤差拡散処理を行えばよい。
【００８６】
ステップＳ１２においてリンギングノイズ除去フィルタＦ３を用いてブロックノイズが除去された注目ブロックＢ５は、ステップＳ１２からステップＳ１７に進んで処理される。リンギングノイズは、ブロック内の位置には関係なく、画素濃度のコントラストの高い部分に特に発生しやすいので、ステップＳ１７では、誤差拡散処理による誤差の蓄積によって画素値の反転が頻繁に起こりにくくなるように、処理が行われる。ステップＳ１７では、ブロック内の全画素に対して処理が行われる。
【００８７】
ステップＳ１７の具体的な誤差拡散処理は以下のとおりである。まず、濃度判定部３４が、ステップＳ１５およびステップＳ１６で行ったように、低濃度部または高濃度部の画素を飽和させ、中間濃度部の画素に対しては飽和処理を行わない。次いで、表１の「誤差拡散（３）」に示す量子化閾値ＴＨａを用いて、量子化処理部１２が量子化を行う。ステップＳ１７では、ステップＳ１５およびステップＳ１６と異なり、低濃度部と高濃度部と中間濃度部とに関係なく、注目ブロックＢ５内の全ての画素に対して、相互に同じ量子化閾値ＴＨａを用いて量子化が行われる。続いて、拡散係数設定部１４が、ノイズ判定信号に基づいて、図８（Ｂ）に示す第２誤差拡散範囲Ｄｉｆ２の拡散係数ＴＨｃを設定し、第２誤差拡散範囲Ｄｉｆ２を用いて誤差拡散処理を行う。第１誤差拡散範囲Ｄｉｆ１のほうが第２誤差拡散範囲Ｄｉｆ２よりも、処理すべき注目画素を中心とした処理範囲が広い。なお、ステップＳ１５およびステップＳ１６において説明したように、ステップＳ１７でも、濃度判定部３４が低濃度部または高濃度部の画素の画素値を飽和させるのではなく、誤差判定部１３が量子化誤差を０に設定するようにしてもよい。
【００８８】
また、ブロックノイズおよびリンギングノイズのいずれも生じていないと判定され、ステップＳ１３およびステップＳ１４において、第１および第２平滑化フィルタＦ４，Ｆ５を用いて平滑化処理された注目ブロックＢ５は、ステップＳ１３およびステップＳ１４からステップＳ１８に進んで処理される。ステップＳ１８に進んだ注目ブロックＢ５は歪みの生じていない領域内に位置するので、濃度判定部３４の濃度判定を行わず、表１の「誤差拡散（４）」に示す量子化閾値ＴＨａを用いて、量子化処理部１２が量子化を行う。つまり、量子化処理部１２は、低濃度部と高濃度部と中間濃度部に関係なく、注目ブロックＢ５内の全ての画素に対して相互に同じ量子化閾値ＴＨａを用いて量子化を行う。続いて、拡散係数設定部１４が、ノイズ判定信号に基づいて、図８（Ｂ）に示す第２誤差拡散範囲Ｄｉｆ２の拡散係数ＴＨｃを設定し、第２誤差拡散範囲Ｄｉｆ２を用いて誤差拡散処理を行う。ステップＳ１８の処理は、ステップＳ１７と同様、注目ブロックＢ５内の全画素に対して行われる。
【００８９】
このように、図４のステップＳ１５〜ステップＳ１８では、ノイズ判定信号に基づいて、ノイズの種類およびノイズのレベルに応じた誤差拡散処理を行うとともに、濃度判定部３４で判定された濃度判定信号にも基づいて誤差拡散処理を行っている。これによって、ステップＳ４〜ステップＳ１４で行われる空間フィルタ処理部９のノイズ除去処理だけではなく、階調再現処理部８で行われる誤差拡散処理に際しても、量子化閾値ＴＨａおよび誤差判定閾値ＴＨｂあるいは拡散係数ＴＨｃを切換えるという簡易な手法を用いて、ノイズの種類およびノイズのレベルに応じた処理を行うことができる。復元画像内の全ての画素について誤差拡散処理が施された後、ステップＳ１５〜ステップＳ１８からステップＳ１９に進み、図４のフローチャートが完了する。
【００９０】
以上説明したように、図１の画像処理装置３は、具体的には、画像の符号化データを復号化することによって得られたデータに対して、ブロック毎の分散を求めることによって、ブロックノイズおよびリンギングノイズに代表されるノイズの発生の有無、該ノイズの種類、およびノイズのレベルを求める。さらに、画像処理装置３では、求められた各ノイズに応じたノイズ除去処理を行い、さらに、該ノイズに応じた適切な中間調処理を行う。これによって、画像処理装置３は、画像の復号化データからノイズを効果的に除去することができる。
【００９１】
次に、上述した画像処理方法を実行する画像処理装置３のより詳細な構成について、図１に基づいて説明する。図１の画像処理装置３は、復元処理部２０と階調再現処理部８と空間フィルタ処理部９との他に、入力階調補正部４１、色空間変換部４２、色補正部４３、黒生成下色除去部４４、出力階調補正部４５、および画像記憶部４６を含む。画像形成装置１は、画像処理装置３と画像出力装置４との他に、操作パネル４８を含む。画像処理装置３と画像出力装置４とを含む画像形成装置１は、たとえば、所謂複合機またはプリンタによって実現される。操作パネル４８は、画像形成装置１の利用者によって操作され、操作結果が画像処理装置３および画像出力装置４に与えられ、適宜処理される。
【００９２】
画像処理装置３には、各種の画像入力装置で生成された画像のデータが、インターフェイスを介して入力されている。与えられる画像のデータとしては、たとえば、デジタルカメラで撮像された画像の符号化データ、およびコンピュータ上でソフトウェアを用いて動画からキャプチャされた静止画像のデータが挙げられる。画像入力装置と画像処理装置３との間のインターフェイスの規格としては、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）およびＩＥＥＥ１３９４（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ：米国電気電子学会）が挙げられる。画像処理装置３に与えられる画像の符号化データは、たとえばＪＰＥＧに代表される規格のデータとしてフォーマットされている。
【００９３】
画像処理装置３に与えられた画像のデータは、画像処理装置３内において、復元処理部２０、入力階調補正部４１、空間フィルタ処理部９、色空間変換部４２、色補正部４３、黒生成下色除去部４４、出力階調補正部４５、および階調再現処理部８の順で順次送られる。画像処理装置３に与えられた画像のデータは、最初はＹＣｂＣｒ信号形態のデジタルカラー信号であり、最終的に、ＣＭＹＫ信号形態のデジタルカラー信号である画像のデータとして、画像処理装置３から画像出力装置４へ出力される。
【００９４】
復元処理部２０は、ＹＣｂＣｒ信号形態の画像の符号化データを復号化し、逆量子化処理および逆直交変換処理をさらに行うことによって、ＹＣｂＣｒ信号形態の画像の符号化データをＹＣｂＣｒ信号形態の該画像の復号化データに変換する。さらに復元処理部２０は、得られた復号化データが示す復元画像にブロックノイズおよびリンギングノイズが生じているか否かを判定し、ノイズの発生状況の判定結果をノイズ判定信号として出力する。
【００９５】
入力階調補正部４１は、復号処理部６で復号化されたＹＣｂＣｒ信号方式の画像の復号化データの画素のデータに対して、トーンスケールの補正処理およびカラーバランスの補正処理を、必要に応じて施す。空間フィルタ処理部９は、入力階調補正部４１より入力されるＹＣｂＣｒ信号の画像のデータに対して、ノイズ判定信号を基にデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正することによってブロックノイズやリンギングノイズを防ぐように処理するものである。
【００９６】
色空間変換部４２は、ＹＣｂＣｒ信号形態の画像の復号化データの色空間をＬ＊ａ＊ｂ＊表色系の色空間に変換する。色空間変換後のＬ＊ａ＊ｂ＊信号形態の画像の復号化データが、後段の色補正部４３に入力される。色補正部４３は、与えられたＬ＊ａ＊ｂ＊信号形態の画像の復号化データに対して、画像出力装置４の特性に合わせた色補正を施し、色空間変換後のＣＭＹ信号形態の画像の復号化データに変換する。色補正後のＣＭＹ信号形態の画像の復号化データが、後段の黒生成下色除去部４４に入力される。
【００９７】
黒生成下色除去部４４は、色補正部４３から与えられるＣＭＹ信号形態の画像のデータに基づき、黒生成処理と下色除去処理とを行い、ＣＭＹ信号形態の画像のデータをＣＭＹＫ信号形態の画像のデータに変換する。黒生成処理は、ＣＭＹ信号形態の画像のデータに含まれるＣＭＹの３色の色信号から黒信号を生成する処理である。下色除去処理は、ＣＭＹ信号形態の画像のデータに含まれるＣＭＹの３色の色信号から黒の色信号分を差引いて新たなＣＭＹの色信号を生成する処理である。ＣＭＹＫ信号形態の画像のデータは、画素毎に、黒生成処理で生成された黒の色信号と下色除去処理で生成されたＣＭＹの色信号とを含む。
【００９８】
黒生成処理の一例として、スケルトンブラックを用いて黒生成を行なう手法がある。スケルトンブラックを用いる手法では、被処理画素に対する黒生成処理および下色除去処理が同時に行われる。前記手法では、具体的には、被処理画素の色信号が、以下の連立式で示すように変換される。以下の連立式では、スケルトンカーブの入出力特性を「ｙ＝ｆ（ｘ）」、入力されるＣＭＹ信号形態の画素の各色信号を「Ｃ」，「Ｍ」，「Ｙ」、出力されるＣＭＹＫ信号形態の画素の各色信号を「Ｃ＃」，「Ｍ＃」，「Ｙ＃」，「Ｋ＃」、ＵＣＲ（Ｕｎｄｅｒ Ｃｏｌｏｒ Ｒｅｍｏｖａｌ）率を「α」（０＜α＜１）と表す。ＵＣＲ率αは、０より大きく１未満の数値である。
【００９９】
出力階調補正部４５は、与えられたＣＭＹＫ信号形態の画像の復号化データに対して、画像出力装置４の階調再現特性に応じた出力階調補正処理を施す。出力階調補正処理は、たとえば、画素毎の色の濃度を示す信号から成る画像のデータを、網点面積率を示す信号からなる画像のデータに変換する処理である。
【０１００】
階調再現処理部８は、出力階調補正後のＣＭＹＫ信号形態の画像の復号化データに対して、いわゆる中間調生成処理である中間調処理を施す。さらに、階調再現処理部８は、ＣＭＹＫ信号形態の画像の復号化データに対して、空間フィルタ処理部９と同様に、ノイズ判定信号に基づく上述の誤差拡散処理を行う。中間調処理は、前記復号化データが表す復元画像を画素に分離して、該画像内の階調がそれぞれ再現されるように、画素の濃度を定める処理である。
【０１０１】
復元処理部２０〜階調再現処理部８までの各処理部２０，４１，９，４２〜４５，８における処理が順次施された画像の復号化データは、好ましくは、たとえば、画像記憶部４６に一旦記憶され、所定のタイミングで読出されて、画像出力装置４に入力される。画像出力装置４は、与えられた画像の復号化データに基づき、該画像を顕像化する。画像出力装置４は、たとえば、電子写真方式およびインクジェット方式に代表される処理方式を用いる印刷装置によって実現される。印刷装置は、顕像化された該画像を、紙等で実現される記録媒体上に出力する。また画像出力装置４は、記録媒体への印刷装置に限らず、他の形態の画像出力装置４で実現されてもよい。たとえば、画像出力装置４は、表示装置によって実現されてもよい。陰極線管（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ：ＣＲＴ）装置および液晶ディスプレイに代表される表示装置は、顕像化された該画像を、自己が備える画面上に表示させる。この場合、画像処理装置３において、黒生成下色除去部４４は不要であるので省略される。
【０１０２】
図９は、本発明の他の実施の形態である画像形成装置６１の構成を示すブロック図である。図１では、復号処理部６とノイズ判定部７と階調再現処理部８とを画像処理装置３が含む構成を説明している。図９の画像形成装置６１では、前述の復号処理部６とノイズ判定部７と階調再現処理部８との機能とをコンピュータ６３に実現させるための画像処理プログラム６４を予め用意し、該画像処理プログラム６４を汎用的なコンピュータ６３にインストールして実行させることによって、画像処理装置３が実現されている。これによって、コンピュータ６３は、画像の符号化データの復号化後に、復元画像内のノイズの発生状況を判定し、該ノイズの発生状況に応じた中間調処理を画像の復号化データに施す。これによって、画像処理プログラム６４は、汎用的なコンピュータ６３を用いて、圧縮符号化されたデータの復号化によって生じたノイズを、復号化されたデータから効果的に除去することができる。
【０１０３】
図９の構成の画像形成装置６１は、具体的には、コンピュータ６３が、アプリケーションソフトウエア７１、プリンタドライバ７２、通信ポートドライバ７３、通信ポート７４、中央演算処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）７５、および記憶部７６を含む。図９の例では、画像処理プログラム６４は、アプリケーションソフトウエア７１内のプログラムとプリンタドライバ７２内のプログラムとに分割されている。通信ポート７４は、たとえば、ＲＳ２３２Ｃ規格に基づく通信ポート７４、またはＬＡＮ用の通信ポート７４で実現される。アプリケーションソフトウエア７１とプリンタドライバ７２と通信ポート７４ドライバ７３とは、たとえば記憶部７６に記憶される。中央演算処理装置７５が、アプリケーションソフトウエア７１とプリンタドライバ７２と通信ポート７４ドライバ７３とに含まれるプログラムを実行する。
【０１０４】
デジタルカメラで撮像された画像のデータおよび動画からキャプチャされた静止画像のデータに代表される画像の符号化データは、コンピュータ６３に与えられる。図９の例では、与えられた画像の符号化データに対して、ノイズ判定処理およびノイズ除去処理がアプリケーションソフトウェアによって実行され、処理が施された復元画像がプリンタから出力される。
【０１０５】
アプリケーションソフトウエア７１のプログラムは、図１の復号処理部６と図１のノイズ判定部７との機能をコンピュータ６３に実行させる。好ましくは、アプリケーションソフトウエア７１のプログラムは、図１の空間フィルタ処理部９の機能をコンピュータ６３にさらに実行させる。これらの結果、コンピュータ６３に与えられた画像の符号化データに対して復号化処理が施され、得られた画像の復号化データに対して、復元画像のノイズ判定処理とノイズ除去用の空間フィルタ処理とが、コンピュータ６３によって施される。
【０１０６】
プリンタドライバ７２のプログラムは、概略的には、空間フィルタ処理後の画像の復号化データに対するノイズ除去処理を含む中間調処理を、コンピュータ６３に実行させる。具体的には、プリンタドライバ７２のプログラムを実行するコンピュータ６３は、空間フィルタ処理後の画像のデータに対して、図１の色補正部４３の処理と図１の黒生成下色除去部４４の処理と図１の出力階調補正部４５の処理と図１の階調再現処理部８の処理とを施す。プリンタドライバ７２のプログラムを実行するコンピュータ６３は、さらに、プリンタ言語翻訳部７７を実現している。プリンタ言語翻訳部７７は、中間調処理後の画像の復号化データをプリンタ言語に変換する。プリンタ言語変換後の画像の復号化データは、通信ポート７４ドライバ７３および通信ポート７４を介して、画像出力装置４であるプリンタに与えられる。
【０１０７】
また上述の画像処理プログラム６４は、コンピュータ読取り可能な記録媒体に記録されていることが好ましい。このような記録媒体を用いれば、画像の符号化データの復号化によって生じたノイズを画像の復号化データから効果的に除去することが可能な画像処理プログラム６４を、汎用的なコンピュータ６３に容易に供給することが可能になる。これによって、前記画像処理プログラム６４を記録した記録媒体が持ち運び自在に提供可能になるので、前記画像処理プログラム６４によって実現される機能を容易に頒布することができる。
【０１０８】
本実施の形態では、具体的には、コンピュータ６３内の中央演算処理装置７５が画像処理プログラム６４を実行している。画像処理プログラム６４を格納している記録媒体であるプログラムメディアとして、たとえば、コンピュータ６３の記憶部７６に用いられる不揮発性メモリそのものが用いられてもよい。または、コンピュータ６３の記憶部７６が外部記憶装置として媒体読取り装置を設けているならば、該媒体読取り装置に着脱自在に挿入可能であって、かつ該媒体読取り装置に挿入することで内部のプログラムをコンピュータ６３に読取らせることが可能な記録媒体を、前記プログラムメディアとして用いてもよい。
【０１０９】
中央演算処理装置７５は、記録媒体に格納されている画像処理プログラム６４は、たとえば、コンピュータ６３内の中央演算処理装置７５が該記録媒体に直接アクセスして実行される構成を有する。または、記録媒体に格納されている画像処理プログラム６４は、記録媒体から一旦読出され、記憶部７６内のプログラム記憶エリアにダウンロードされて、ダウンロードされた該画像処理プログラム６４が中央演算処理装置７５に実行される構成であってもよい。プログラムメディアが上述の２種類の形態のいずれであっても、画像処理プログラム６４の構成は、上述の２種類のどちらでもよい。なお、プログラムのダウンロードのためのプログラムは、コンピュータ６３に予め格納されているものとする。
【０１１０】
画像処理プログラム６４を格納している記録媒体であるプログラムメディアは、好ましくは、コンピュータ６３本体と分離可能に構成されている。プログラムメディアとして用いられる記録媒体としては、たとえば、テープ系記録媒体、ディスク系記録媒体、カード系記録媒体、およびメモリ系記録媒体が挙げられる。テープ系記録媒体としては、たとえば、磁気テープおよびカセットテープが挙げられる。ディスク系記録媒体としては、たとえば、フロッピー（Ｒ）ディスクおよびハードディスク装置に代表される磁気ディスク媒体、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）およびＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｉｄｅｏ Ｄｉｓｃ）に代表される光ディスク媒体、ならびに、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃ Ｄｉｓｃ）およびＭＤ（Ｍｉｎｉ Ｄｉｓｃ）に代表される光磁気ディスク媒体が挙げられる。カード系記録媒体としては、所謂メモリカードを含むＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カードおよび光カードが挙げられる。メモリ系記録媒体は、たとえば、不揮発性の半導体メモリが挙げられる。不揮発性の半導体メモリは、たとえば、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、およびフラッシュＲＯＭを含む。このように、プログラムメディアに用いられる記録媒体は、固定的にプログラムを担持する媒体であればよい。
【０１１１】
また上述した画像処理プログラム６４は、記録媒体を介してコンピュータ６３に与えられる状況に限らず、伝送媒体を介した通信によってコンピュータ６３に与えられてもよい。伝送媒体としては、電話回線網の伝送路、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）およびＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等を用いたコンピュータネットワークの伝送路、およびコンピュータを接続する伝送ケーブル等が挙げられる。これによって、画像処理装置３の実現がより容易になる。具体的には、図９の画像処理装置３がインターネットを含む通信ネットワークに接続可能な構成を有する場合、通信ネットワークから画像処理プログラム６４がダウンロードされてもよい。通信ネットワークから画像処理プログラム６４がダウンロードされる場合、ダウンロード用のプログラムは、コンピュータ６３本体に予め格納しておいてもよく、または別の記録媒体からコンピュータ６３に事前にインストールされればよい。
【０１１２】
以上説明したように、図１および図９の画像処理装置３は、具体的には、圧縮符号化された画像のデータを復号化することによって得られたデータに対して、ブロック毎の分散を求めることによって、ブロックノイズおよびリンギングノイズに代表されるノイズの発生の有無、該ノイズの種類、およびノイズのレベルが求められる。さらに、画像処理装置３では、求められた各ノイズに応じたノイズ除去処理を行い、さらに、該ノイズに応じた適切な中間調処理を行う。
【０１１３】
第１ならびに第２の実施の形態の画像形成装置１，６１および画像処理装置３は、本発明の画像形成装置および画像処理装置３の例示であり、主要な構成および動作が等しければ、他の様々な形で実現することができる。特に画像処理装置３の各構成部品の詳細な構成および動作は、同じ効果が得られるならば、上述の構成および動作に限らず、他の構成および動作によって実現されてもよい。画像処理装置３の処理部は、個別の回路によってそれぞれ実現される構成に限らず、１または複数の処理部の機能を実現するための制御ソフトウェアをコンピュータに実行させることによって、機能的に実現されてもよい。
【０１１４】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、画像処理装置は、圧縮符号化された画像のデータを復号化し、復号化されたデータが表す画像内のノイズの発生状況をブロック単位で判定して、判定結果に基づいて、階調を再現させるだけでなくノイズを低減させるような中間調処理を該復号化されたデータに施す。これによって、画像処理装置は、中間調処理を行いつつ、画像の復号化されたデータ内のノイズを効果的に除去することができる。
【０１１５】
また本発明によれば、画像処理装置において、復号化されたデータが表す画像が１以上のブロックに分割され、中間調処理がブロック毎に施される。これによって、画像処理装置は、中間調処理後の画像内のブロックの境界でのテクスチャの発生を防止することができる。さらにまた本発明によれば、画像処理装置において、中間調処理として、画像の復号化されたデータに対する誤差拡散処理が行われる。誤差拡散処理で用いられる量子化閾値と誤差判定閾値と拡散係数との３つの定数のうちの少なくとも１つが、画像内のノイズの発生状況の判定結果に応じて切換えられる。これによって、画像処理装置は、中間調処理後の画像内のブロックの境界でのテクスチャの発生を、容易に防止することができる。
【０１１６】
また本発明によれば、画像処理装置において、階調再現処理部の処理に先だって、ノイズを低減させるための空間フィルタ処理が、画像の復号化されたデータに対して施される。これによって、画像処理装置は、復号化されたデータが表す画像からノイズをより効果的に除去することができる。
【０１１７】
さらにまた以上のように本発明によれば、画像形成装置は、画像のブロック毎のノイズの発生状況に基づいて該画像の復号化されたデータに中間調処理を施し、中間調処理が施された画像のデータに基づいて画像を顕像化する。これによって、画像形成装置は、品質のよい出力画像を提供することが可能になる。
【０１１８】
また以上のように本発明によれば、画像処理方法は、圧縮符号化された画像のデータの復号化処理と、復号化されたデータが表す画像内のノイズの発生状況をブロック単位で判定するノイズ判定処理とを行い、ノイズ判定処理の判定結果に基づいて、階調を再現させるだけでなくノイズを低減させるような中間調処理を該画像の復号化されたデータに施す。これによって、画像処理方法が適用される場合、圧縮符号化されたデータの復号化によって生じたノイズを、復号化されたデータから効果的に除去することができる。
【０１１９】
さらにまた以上のように本発明によれば、画像処理プログラムは、画像の圧縮符号化されたデータを復号化する機能と、復号化されたデータが表す画像内のノイズの発生状況をブロック単位で判定する機能と、階調を再現させつつノイズを低減させるための中間調処理を画像の復号化されたデータに対して施す機能とを、コンピュータに実現させる。これによって、画像処理プログラムは、汎用的なコンピュータを用いて、圧縮符号化されたデータの復号化によって生じたノイズを、復号化されたデータから効果的に除去することができる。また以上のように本発明によれば、記録媒体は、上述の画像処理プログラムを記録しており、該画像処理プログラムをコンピュータに読取らせることが可能である。これによって、前記画像処理プログラムによって実現される機能の頒布が容易になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態である画像形成装置１の全体的な構成を示すブロック図である。
【図２】図１の画像処理装置３の復元処理部２０の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】図１の画像処理装置３の階調再現処理部８の機能的構成を示すブロック図である。
【図４】図１の画像処理装置３において行われる画像処理を説明するためのフローチャートである。
【図５】図１の画像処理装置のノイズ判定部７において行われるノイズ判定処理で用いられる３×３ブロック群の構成を示す模式図である。
【図６】図１の画像処理装置の空間フィルタ処理部９で用いられるフィルタの構成を示す模式図である。
【図７】図１の画像処理装置の階調再現処理部８において行われる誤差拡散処理で処理対象となる領域を示す模式図である。
【図８】図１の画像処理装置の階調再現処理部８において行われる誤差拡散処理で用いられる誤差拡散範囲を示す模式図である。
【図９】本発明の実施の他の形態である画像形成装置６１の全体的な構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１，６１ 画像形成装置
３ 画像処理装置
４ 画像出力装置
６ 復号処理部
７ ノイズ判定部
８ 階調再現処理部
９ 空間フィルタ処理部
１１ 加算器
１２ 量子化処理部
１３ 誤差判定部
１４ 拡散係数設定部
６３ コンピュータ
６４ 画像処理プログラム
ＴＨａ 量子化閾値
ＴＨｂ 誤差判定閾値
ＴＨｃ 拡散係数
Ｂ５ 注目ブロック
Ｂ１〜Ｂ４，Ｂ６〜Ｂ９ 周辺ブロック
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像の圧縮符号化されたデータの復号化と復号化されたデータへの中間調処理とを含む画像処理を行う構成の画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、オフィスオートメーション（Ｏｆｆｉｃｅ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ：ＯＡ）機器のデジタル化の進展、コンピュータの普及、さらには通信ネットワークの整備の進展に起因して、画像入力装置からコンピュータへの画像のデータの取込み、およびネットワークを介したコンピュータ間の画像データの送受等が、比較的容易に行われるようになっている。画像入力装置は、たとえばスキャナに代表される。コンピュータおよびＯＡ機器に代表される画像処理装置に与えられた画像のデータは、ハードディスク装置およびＤＶＤ−ＲＡＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ − Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等に代表される記録媒体に格納される。画像処理装置内の画像のデータは、必要に応じて、カラープリンタに代表される画像出力装置によって顕像化されて出力される。カラープリンタの方式としては、たとえば、電子写真方式、インクジェット方式、および熱転写方式等が挙げられる。
【０００３】
画像のデータは、一般に、文書のデータに比べて情報量が多く、ファイルサイズが大きくなる傾向にある。このため、画質の低下を抑制しつつ画像のデータを圧縮する様々な手法が、提案されている。現在、最も広く用いられている画像のデータの圧縮手法の一つとして、離散コサイン変換（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＤＣＴ）を用いたブロック符号化法がある。
【０００４】
ブロック符号化法では、まず、たとえば縦横８画素ずつ（８×８画素）の大きさの複数のブロックに、画像が分割される。次いで、２次元の直交変換である離散コサイン変換法を用いて、各ブロック内の濃度分布を示す信号の強度が、空間周波数成分であるＤＣＴ係数に変換される。続いて、ブロック毎に、ＤＣＴ係数が量子化され、次いで、たとえばハフマン符号化に代表される可変長符号化を用いて、量子化されたＤＣＴ係数に対して符号化コードが割当てられる。
【０００５】
画像のデータの圧縮に際しては、元の画像の高周波成分に相当するＤＣＴ係数を画像のデータから切捨てて該データを圧縮しても、復号化された該データが表す画像から高周波成分のＤＣＴ係数の切捨ての有無を視覚的に判別することは困難である。このような現象を利用して、ＤＣＴ係数の量子化処理では、高周波成分のＤＣＴ係数に対して、低周波成分のＤＣＴ係数よりも大きな値で割算を行うことによって量子化し、情報量を削減している。
【０００６】
上述のブロック符号化法を用いて符号化された画像のデータは、復号側の機器において、ブロック符号化法とは逆の手順となる復号化処理が施されることによって、元の画像のデータが復元される。すなわち、復号側の機器において、符号化された画像のデータに対して、デコード処理と逆量子化処理と逆直交変換処理とを施すことによって、画像の復号化されたデータが得られる。しかしながら、復号化時に、量子化処理による誤差が大きくなる、すなわち、量子化および逆量子化によって符号化前の画像と復元された元の画像とのＤＣＴ係数の違いが大きくなると、符号化済のデータを復号化しても、元の画像の正しい復元が困難になる。つまり、符号化前の元の画像と比較して、復号化されたデータが表す画像が歪んでおり、視覚的に目立ちやすいノイズの発生が見られる。具体的には、たとえばブロックノイズおよびリンギングノイズに代表されるノイズが、復号化されたデータが表す画像内に発生する。ブロックノイズは、画像がブロック状に分割されて見えるようなノイズである。リンギングノイズは、モスキートノイズとも呼ばれ、画像内の輪郭の周囲等に顕れる霧状あるいはリンギング状のノイズである。
【０００７】
従来の画像処理装置では、ブロックノイズおよびリンギングノイズに代表されるノイズを復号化されたデータが表す画像内から低減するために、復号化された画像のデータに対して平滑化処理が施される。復号化された画像のデータに生じる歪みの種類およびレベルは、一般的には、多種多様である。このため、復号化された画像のデータの最も大きい歪みに合わせて平滑化処理を行うと、画像のデータにボヤケが生じ、場合によっては平滑化処理後の画像の画質が大きく低下する。また、画像のデータの中間的な歪みに合わせて平滑化処理を行うと、画像のデータに歪みが残り、画質が充分に改善されない。
【０００８】
復号化されたデータが表す画像内からノイズを低減するために、以下のような第１の従来技術が提案されている（特許文献１）。第１の従来技術である画像信号復号化方法では、復号化されたデータが表す画像に生じる歪みの種類およびレベルに応じて、平滑化処理を用いて歪みの除去を行う。具体的には、第１の従来技術では、圧縮された画像のデータの復号化の際に、ブロック毎の直交変換係数に基づいて、歪みを判別する変数を複数個作成している。前記複数の変数に基づいて、歪みの有無、歪みのタイプ、および歪みのレベル、すなわち歪みの程度が判別され、さらに、歪みの判別結果に基づいてブロック毎に歪みを除去することによって、ノイズが低減されている。つまり、第１の従来技術では、画像内の各ブロックの歪みの種類および歪みの程度が分析されており、該分析結果に基づいて平滑化処理を行うことによって、復号化された画像のデータの歪みが低減されている。
【０００９】
【特許文献１】
特開２００１−３４６２０８号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
前述した第１の従来技術が用いられる場合、平滑化処理を用いて、復号化されたデータが表す画像内のノイズが低減される。しかしながら、画像処理装置から画像出力装置に画像のデータが渡される際に該画像のデータに施される中間調処理に関して、第１の従来技術は何の考慮もしていない。このため、第１の従来技術を用いて処理された画像のデータを画像出力装置に与えて該画像を顕像化して出力させる場合、出力された画像にボヤケおよびノイズが発生していることがある。つまり、第１の従来技術によって復号化された画像のデータであっても、プリントアウト等の手法で該画像が出力される場合、該画像内の歪みを完全に除去することは困難である。
【００１１】
本発明は、画像の圧縮符号化されたデータに対して、復号化処理および中間調処理を施しつつ、復号化されたデータが示す画像からノイズを除去することができる画像処理装置、画像処理方法、画像形成装置、画像処理プログラム、および記録媒体を提供することである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明は、画像を表す圧縮符号化されたデータが与えられ、該圧縮符号化されたデータを復号化する復号処理部と、
復号化されたデータが表す画像を複数の画素を含む１以上のブロックに分割し、ブロック内にノイズが生じているか否かをブロック毎に判定し、かつ、ノイズが生じているブロックに関しては、該ノイズの種類および該ノイズの発生度合いを判定するノイズ判定部と、
ノイズ判定部の判定結果に基づいて、階調を再現させつつノイズを低減させるための中間調処理を、画像の復号化されたデータに対して施す階調再現処理部とを含むことを特徴とする画像処理装置である。
【００１３】
本発明に従えば、画像処理装置は、圧縮符号化された画像のデータを復号化する復号処理部と、復号化された画像のデータに中間調処理を施す階調再現処理部との他に、復号化されたデータが表す画像内のノイズの発生状況をブロック単位で判定するノイズ判定部を含む。中間調処理は、ノイズ判定部の判定結果に基づいて、階調を再現させるだけでなくノイズを低減させるように、適応的に実行されている。これによって、画像処理装置は、画像の復号化されたデータに対して中間調処理を施しつつ、圧縮符号化されたデータの復号化によって生じたノイズを、該復号化されたデータから効果的に除去することができる。
【００１４】
また本発明の画像処理装置は、前記階調再現処理部が、前記復号化されたデータが表す画像を複数の画素を含む１以上のブロックに分割し、前記中間調処理をブロック毎に施すことを特徴とする。
【００１５】
本発明に従えば、画像処理装置において、復号化されたデータが表す画像が１以上のブロックに分割され、階調再現処理部でブロック毎に異なる中間調処理が施される。この結果、各ブロックに生じるノイズの種類およびノイズの度合いに応じて、中間調処理に用いるパラメータを適応的に変化させることが可能となる。これによって、画像処理装置は、ブロックの境界でのテクスチャの発生を生じることなく、中間調処理を行うことができる。
【００１６】
また本発明の画像処理装置は、前記階調再現処理部が、前記画像の復号化されたデータに対する誤差拡散処理を行うことによって中間調処理を実現するために、
（Ａ）前記画像の復号化されたデータに基づき、該画像を構成する画素毎に、画素値と拡散誤差との和である拡散画素値を求める加算器と、
（Ｂ）予め定める量子化閾値に基づいて各画素の拡散画素値を量子化することによって、中間調処理された画像のデータの画素値となるべき量子化値を画素毎に求め、かつ、拡散画素値と量子化値との差である量子化誤差を画素毎にさらに求める量子化処理部と、
（Ｃ）予め定める誤差判定閾値に基づいて、量子化誤差を補正する誤差判定部と、
（Ｄ）予め定める拡散係数に基づいて、補正された量子化誤差を未処理の画素値に割振るための拡散誤差を算出する拡散係数設定部とを含み、
前記量子化閾値と誤差判定閾値と拡散係数とのうちの少なくとも１つが、前記ノイズ判定部の判定結果に基づいて切換えられることを特徴とする。
【００１７】
本発明に従えば、画像処理装置において、中間調処理として、前記画像の復号化されたデータに対する誤差拡散処理が行われる。誤差拡散処理で用いられる量子化閾値と誤差判定閾値と拡散係数との３つの定数のうちの少なくとも１つが、ノイズ判定部の判定結果に応じて切換えられる。この結果、画像内のノイズの発生状態に応じて誤差拡散処理を適応的に変化させることが可能になる。つまり、上述の３つの定数のうちの少なくとも１つを切換えるという簡易な手法で、階調を再現するだけでなくノイズを低減させることが可能な誤差拡散処理を行うことができる。これによって、画像処理装置は、ブロックの境界でのテクスチャの発生を生じることなく、復号化されたデータからノイズを除去することが可能な中間調処理を、容易に行うことができる。
【００１８】
また本発明の画像処理装置は、ノイズ判定部の判定結果に基づいて、ノイズを低減させるための空間フィルタ処理を、画像の復号化されたデータに対して施す空間フィルタ処理部をさらに含み、
前記階調再現処理部が、空間フィルタ処理を施された画像のデータに対して、中間調処理を施すことを特徴とする。
【００１９】
本発明に従えば、画像処理装置において、階調再現処理部の処理に先だって、ノイズを低減させるための空間フィルタ処理が、画像の復号化されたデータに対して施される。この結果、空間フィルタ処理部においてノイズを低減させる処理が行われるだけでなく、階調再現処理部においてもノイズを低減させるように中間調処理が適応的に行われる。これによって、空間フィルタ処理部および階調再現処理部の双方においてノイズが低減されるので、画像処理装置は、復号化されたデータが表す画像からノイズをより効果的に除去することができる。
【００２０】
また本発明は、上述の画像処理装置と、
中間調処理が施された画像のデータが与えられ、該画像のデータに基づいて画像を顕像化する画像出力装置とを含むことを特徴とする画像形成装置である。
【００２１】
本発明に従えば、画像形成装置は、画像処理装置と画像出力装置とを含む。画像処理装置において、復号化されたデータが表す画像のブロック毎のノイズの発生状況に基づいて、画像の復号化されたデータに中間調処理が施されている。この結果、画像出力装置によって画像が顕像化されて出力される際に、出力された画像に生じるボヤケおよびノイズを低減することができる。これによって、画像形成装置は、品質のよい出力画像を提供することが可能になる。
【００２２】
また本発明は、画像を表す圧縮符号化されたデータを復号化する処理と、
復号化されたデータが表す画像を複数の画素を含む１以上のブロックに分割し、ブロック内にノイズが生じているか否かをブロック毎に判定し、かつ、ノイズが生じているブロックに関しては、該ノイズの種類および該ノイズの発生度合いを判定する処理と、
ノイズの判定結果に基づいて、階調を再現させつつノイズを低減させるための中間調処理を、画像の復号化されたデータに対して施す処理とを含むことを特徴とする画像処理方法である。
【００２３】
本発明に従えば、画像処理方法では、圧縮符号化された画像のデータの復号化処理と、復号化された画像のデータに中間調処理を施す中間調処理との他に、復号化されたデータが表す画像内のノイズの発生状況をブロック単位で判定するノイズ判定処理を含む。中間調処理は、ノイズ判定処理の判定結果に基づいて、階調を再現させるだけでなくノイズを低減させるように、適応的に実行されている。これによって、画像処理方法が適用される場合、圧縮符号化されたデータの復号化によって生じたノイズを、復号化されたデータから効果的に除去することができる。
【００２４】
また本発明は、画像を表す圧縮符号化されたデータを復号化する機能と、
復号化されたデータが表す画像を複数の画素を含む１以上のブロックに分割し、ブロック内にノイズが生じているか否かをブロック毎に判定し、かつ、ノイズが生じているブロックに関しては、該ノイズの種類および該ノイズの発生度合いを判定する機能と、
ノイズの判定結果に基づいて、階調を再現させつつノイズを低減させるための中間調処理を、画像の復号化されたデータに対して施す機能とを、コンピュータに実現させることを特徴とする画像処理プログラムである。
【００２５】
本発明に従えば、画像処理プログラムは、コンピュータによって実行される。これによってコンピュータは、圧縮符号化された画像のデータの復号化後に、復号化されたデータが表す画像内のノイズの発生状況を判定し、該ノイズの発生状況に応じた中間調処理を該復号化されたデータに施す。これによって、画像処理プログラムは、汎用的なコンピュータを用いて、圧縮符号化されたデータの復号化によって生じたノイズを、復号化されたデータから効果的に除去することができる。
【００２６】
また本発明は、上述の画像処理プログラムを記録していることを特徴とするコンピュータ読取り可能な記録媒体である。
【００２７】
本発明に従えば、記録媒体は、コンピュータが実行すべき画像処理プログラムを記録しており、該画像処理プログラムをコンピュータに読取らせることが可能である。画像処理プログラムは、画像の圧縮符号化されたデータを復号化する機能と、復号化されたデータが表す画像内のノイズの発生状況をブロック単位で判定する機能と、階調を再現させつつノイズを低減させるための中間調処理を画像の復号化されたデータに対して施す機能とを、コンピュータに実現させる。このような記録媒体を用いれば、圧縮符号化されたデータの復号化によって生じたノイズを復号化されたデータから効果的に除去することが可能な画像処理プログラムを、汎用的なコンピュータに容易に供給することが可能になる。これによって、前記画像処理プログラムによって実現される機能の頒布が容易になる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の実施の一形態である画像形成装置１の全体的な構成を示すブロック図である。画像形成装置１は、画像処理装置３と、画像出力装置４とを含む。複数の画素から構成されている画像を表す圧縮符号化されたデータが、外部から画像処理装置３に与えられる。画像処理装置３は、基本的には、与えられた画像の圧縮符号化されたデータに対して各種の処理を施し、処理後の画像のデータを画像出力装置４に与える。画像出力装置４は、画像処理装置３から与えられた処理後の画像のデータに基づき、該画像を顕像化して出力する。
【００２９】
図１の画像処理装置３は、画像の圧縮符号化されたデータの復号化に関するものである。概略的には、画像処理装置３は、画像の圧縮符号化されたデータの復号化を行い、かつ該復号化の際に生ずるノイズを検知して、検知結果に応じた適切なノイズ除去処理および中間調処理を該復号化された画像のデータに施す。中間調処理とは、基本的には、画像のデータに基づき、該画像の各画素の階調を再現するため処理である。以後の説明では、圧縮符号化されたデータおよび該データが示す画像を「符号化データ」および「圧縮画像」とそれぞれ略称し、復号化されたデータおよび該データが示す画像を「復号化データ」および「復元画像」と略称することがある。
【００３０】
画像処理装置３は、復号処理部６と、ノイズ判定部７と、階調再現処理部８とを最低限含む。画像の符号化データは、復処理部６に与えられる。復処理部６は、画像の符号化データを復号化して、該画像の復号化データを出力する。ノイズ判定部７は、まず、復号化データが表す画像を、複数の画素を含む１以上のブロックに分割する。次いで、ノイズ判定部７は、ブロック内にノイズが生じているか否かをブロック毎に判定し、かつ、ノイズが生じているブロックに関しては、該ノイズの種類および該ノイズの発生度合いを判定する。階調再現処理部８は、ノイズ判定部７の判定結果に基づいて、階調を再現させつつノイズを低減させるための中間調処理を、画像の復号化データに対して施す。階調再現処理部８で処理された画像のデータが、画像処理装置３からの出力データとして、画像出力装置４に与えられる。
【００３１】
このように図１の画像処理装置３は、復号処理部６と階調再現処理部８との他に、復元画像内のノイズの発生状況をブロック単位で判定するノイズ判定部７を含む。中間調処理は、ノイズ判定部７の判定結果に基づいて、階調を再現させるだけでなくノイズを低減させるように、適応的に実行されている。これによって、画像処理装置３は、画像の復号化データに対する中間調処理の際に、符号化データの復号化によって生じたノイズを考慮して処理を行っているので、該復号化データから該ノイズを効果的に除去することができる。
【００３２】
また、画像処理装置３は、好ましくは、空間フィルタ処理部９をさらに含む。空間フィルタ処理部９は、階調再現処理部８の処理に先だって、ノイズ判定部７の判定結果に基づいて、ノイズを低減させるための空間フィルタ処理を、画像の復号化データに対して施す。代表的な空間フィルタ処理の１つは、平滑化処理である。この結果、空間フィルタ処理部９においてノイズを低減させる処理が行われるだけでなく、階調再現処理部８においてもノイズを低減させるように中間調処理が適応的に行われる。これによって、画像処理装置３は、空間フィルタ処理および中間調処理の双方において復元画像内のノイズを低減させるので、復元画像からノイズをより効果的に除去することができる。
【００３３】
さらにまた、画像処理装置３の階調再現処理部８は、好ましくは、画像の復号化データを複数の画素を含む１以上のブロックに相当する部分に分割し、前記中間調処理をブロック毎に施す。この結果、各ブロックに生じるノイズの種類およびノイズの度合いに応じて、中間調処理に用いるパラメータを適応的に変化させることが可能となる。これによって、中間調処理に起因してブロックの境界でテクスチャが発生することが、未然に防止される。
【００３４】
また、画像処理装置３内の階調再現処理部８において、中間調処理として、たとえば具体的には、画像の復号化データに対する誤差拡散処理が行われる。誤差拡散処理のために、階調再現処理部８は、加算器１１と、量子化処理部１２と、拡散係数設定部１４とを含み、好ましくは、誤差判定部１３をさらに含む。加算器１１は、画像の復号化データに基づき、該画像を構成する画素毎に、画素値と拡散誤差との和である拡散画素値を求める。量子化処理部１２は、予め設定されている量子化閾値ＴＨａに基づいて各画素の拡散画素値を量子化することによって、中間調処理された画像のデータの画素値となるべき量子化値を画素毎に求める。かつ、量子化処理部１２は、拡散画素値と量子化値との差である量子化誤差を、画素毎にさらに求める。誤差判定部１３は、予め設定された誤差判定閾値ＴＨｂに基づいて、量子化誤差を補正する。拡散係数設定部１４は、予め定める拡散係数ＴＨｃに基づいて、補正された量子化誤差を未処理の画素値に割振るための拡散誤差を算出する。
【００３５】
階調再現処理部８が誤差拡散処理を行う場合、好ましくは、量子化閾値ＴＨａと拡散係数ＴＨｃとのうちの少なくとも１つが、ノイズ判定部７の判定結果に基づいて切換えられる。また誤差判定部１３が含まれる場合、好ましくは、量子化閾値ＴＨａと誤差判定閾値ＴＨｂと拡散係数ＴＨｃとの３つの定数のうちの少なくとも１つが、ノイズ判定部７の判定結果に基づいて切換えられる。これらの結果、復元画像内のノイズの発生状態に応じて誤差拡散処理を適応的に変化させることが可能になる。つまり、上述の３つの定数のうちの少なくとも１つを切換えるという簡易な手法を用いて、階調を再現するだけでなくノイズを低減させることが可能な誤差拡散処理を行うことができる。これによって、画像処理装置３は、ブロックの境界でのテクスチャの発生を生じることなく、復号化されたデータからノイズを除去することが可能な中間調処理を、容易に行うことができる。
【００３６】
以上説明したように、図１の画像処理装置３は、画像の符号化データの復号化に際して、ブロックノイズおよびリンギングノイズ等に代表されるノイズを低減させるための処理を行うとともに、画像の復号化データの出力のために該画像の各画素の階調を再現する中間調処理に際しても、ノイズを低減する処理を行っている。これによって、圧縮画像の符号化データの復号化に際してノイズによる歪みが残存した場合にも、中間調処理時に該歪みに起因するテクスチャの発生が低減されているので、出力される画像のデータの画質の低下が防止される。
【００３７】
図１の画像形成装置１は、上述の画像処理装置３と画像の顕像化を行う画像出力装置４とを含む。画像の顕像化に先立ち、復元画像のブロック毎のノイズの発生状況に基づいて、階調を再現させつつノイズを低減させるための中間調処理が復号化データに施されている。このように中間調処理の際にノイズの除去が考慮されているので、画像が顕像化されて出力される際に、出力された画像に生じるボヤケおよびノイズが低減される。これによって、画像形成装置１は、出力される画像の品質を向上させることが可能になる。
【００３８】
画像処理装置３内で画像のデータの表現に用いられる信号形態としては、いわゆるＹＣｂＣｒ信号形態、Ｌ＊ａ＊ｂ＊信号形態、ＣＭＹ信号形態、およびＣＭＹＫ信号形態が挙げられる。ＹＣｂＣｒ信号形態では、輝度信号成分Ｙと２種類の色差信号成分Ｃｒ，Ｃｂとの３要素を組合せて色が表現される。ＣＭＹ信号形態では、シアンとマゼンタと黄（イエロー）との減法混色の３色の要素を組合せて色が表現される。ＣＭＹＫ信号形態は、印刷の分野で多用されており、減法混色の３色に黒を加えた４色の要素を組合せて色が表現される。Ｌ＊ａ＊ｂ＊信号形態は、いわゆるＬ＊ａ＊ｂ＊色空間を用いている。Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間は、１９７６年に国際照明委員会（ＣＩＥ：Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅ ｄｅ ｌ’Ｅｃｌａｉｒａｇｅ）で規格化された表色系の色空間であり、明度Ｌ＊と色相および彩度をそれぞれ示す２つの色度ａ＊，ｂ＊との３要素を用いて色を表す。以下の説明では、シアンとマゼンタと黄との３色の組合わせを「ＣＭＹ」と略称し、シアンとマゼンタと黄と黒（ブラック）との４色の組合わせを「ＣＭＹＫ」と略称する。
【００３９】
図２は、図１の画像処理装置３の復元処理部２０の機能的構成を示すブロック図である。復号処理部６およびノイズ判定部７は、復元処理部２０に含まれる。図３は、図１の画像処理装置３の階調再現処理部８の機能的構成を示すブロック図である。図１の画像処理装置３の詳細な構成を、図１〜図３を参照しつつ、以下に説明する。以下の例では、画像のデータのデータ形式として、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）形式が採用されており、ＪＰＥＧ形式の画像のデータの符号化手法として、ハフマン符号化法が採用されている。また、以下の例では、デジタルカメラに代表される画像入力装置から画像処理装置３に、ＹＣｂＣｒ信号形態の画像の符号化データが与えられている。
【００４０】
復元処理部２０は、復号処理部６とノイズ判定部７との他に、好ましくは、パラメータ算出部２２および閾値格納部２３をさらに含む。復号処理部６は、具体的には、可変長符号復号部２５と、逆量子化部２６と、逆直交変換部２７とを含む。階調再現処理部８は、加算器１１と量子化処理部１２と誤差判定部１３と拡散係数設定部１４との他に、好ましくは、量子化閾値格納部３１、拡散係数格納部３２、誤差格納部３３、および濃度判定部３４をさらに含む。なお、誤差判定部１３は、省略されてもよい。
【００４１】
ＹＣｂＣｒ信号形態の画像の符号化データは、可変長符号復号部２５に与えられる。可変長符号復号部２５は、与えられた画像の符号化データを復号化する。可変長符号復号部２５の復号化処理によって、画像の符号化データから量子化ＤＣＴ係数が分離される。逆量子化部２６は、量子化ＤＣＴ係数を逆量子化することによって、ＤＣＴ係数を復元する。さらに逆直交変換部２７は、復元されたＤＣＴ係数に対する逆直交変換を行うことによって、該復元されたＤＣＴ係数を画素データに変換する。得られた画素データは、復元画像の画素の色と濃度を示しており、図２の例ではＹＣｂＣｒ信号形態のデータになっている。得られた全ての画素データの集合が、ＹＣｂＣｒ信号形態の画像の復号化データとして、入力階調補正部４１に送信される。またＹＣｂＣｒ信号形態の画像の復号化データ内の輝度信号成分Ｙだけが、パラメータ算出部２２に送信される。
【００４２】
パラメータ算出部２２は、逆量子化部２６で得られた画像の復号化データ内の輝度信号成分Ｙを用いて、ノイズ判定パラメータを算出する。ノイズ判定パラメータは、復元画像内のノイズの有無を判定するためのパラメータである。判定されるべきノイズは、たとえば、ブロックノイズおよびリンギングノイズである。図２の例でパラメータ算出部２２において輝度信号成分Ｙを用いてノイズの有無が判定されるのは、人間の目が、色差信号成分Ｃｂ，Ｃｒの変化よりもむしろ輝度信号成分Ｙの変化に敏感であることに起因する。勿論、ノイズ判定に２種類の色差信号成分Ｃｂ，Ｃｒのうちの少なくとも一方を用いてもよい。図２の例では、ノイズ判定パラメータとして、後述するように、復元画像内のブロック毎の画素データの分散が求められる。
【００４３】
ノイズ判定部７は、パラメータ算出部２２で求められたノイズ判定パラメータを予め設定されている判定閾値と比較して、ブロックノイズおよびリンギングノイズに代表されるノイズの発生状況をブロック毎に判定する。判定閾値は、閾値格納部２３に予め格納されている。ノイズの発生状況は、たとえば具体的には、以下の第１〜第３状況要素によって規定される。第１状況要素としては、ブロックノイズおよびリンギングノイズの有無が判定される。第２状況要素としては、ブロックノイズが生じている場合のノイズのレベル、すなわち該場合のノイズの程度が判定される。第３状況要素としては、ブロックノイズおよびリンギングノイズのどちらも生じていない場合の平滑化のレベルが判定される。ノイズ判定部７の判定結果は、ノイズ判定信号として出力される。ノイズ判定信号は、階調再現処理部８に備えられている量子化処理部１２、誤差判定部１３、拡散係数設定部１４、および濃度判定部３４に与えられる。
【００４４】
図１〜図３の例では、階調再現処理部８には、ＣＭＹＫ信号形態の画像の復号化データが与えられる。ＣＭＹＫ信号形態の画像の復号化データにおいて、画素のデータは、ＣＭＹＫの各色の濃度をそれぞれ示す４種類の画素値の組合せで表される。階調再現処理部８内の各処理部は、たとえば、各画素の４種類の色に対して個別に処理を施す。以下の図３の説明では、任意の１つの被処理画素の任意の１種類の色に対する処理だけを説明する。
【００４５】
階調再現処理部８の濃度判定部３４は、階調再現処理部８に与えられた画像の復号化データ内の被処理画素の画素データに基づいて、該被処理画素の色の濃度レベルを判定し、量子化を行う際に適切な量子化閾値ＴＨａが設定されるように、量子化処理部１２に対して濃度判定信号を出力する。加算器１１は、濃度判定部３４において濃度レベルが判定された被処理画素の画素値に対して、誤差格納部３３に格納されている拡散誤差を加算する。この結果、画素値と拡散画素との和である被処理画素の拡散画素値が出力される。
【００４６】
量子化処理部１２は、与えられた被処理画素の拡散画素値と、量子化閾値格納部３１に格納されている予め定める量子化閾値ＴＨａとを比較して、該拡散画素値の量子化を行う。これによって、中間調処理された画像のデータの被処理画素の画素値となるべき量子化値が求められる。被処理画素の量子化値は、中間調処理された画像のデータの被処理画素の画素値として、画像処理装置３から出力される。さらに、量子化処理部１２は、被処理画素の拡散画素値と該被処理画素の量子化値との差である該被処理画素の量子化誤差を求める。
【００４７】
拡散画素値の量子化時には、好ましくは、図２の復元処理部２０内のノイズ判定部７から与えられるノイズ判定信号と図３の濃度判定部３４から与えられる濃度判定信号とに基づいて、量子化処理部１２で被処理画素に対して実際に用いられる量子化閾値ＴＨａが適宜切換えられる。このために、量子化閾値格納部３１は、複数種類の量子化閾値ＴＨａを格納していてもよく、ノイズ判定信号および濃度判定信号に基づいて量子化閾値ＴＨａを逐次算出してもよい。
【００４８】
拡散係数設定部１４は、量子化処理部１２で求められた被処理画素の量子化誤差と、拡散係数格納部３２に格納されている予め定める拡散係数ＴＨｃとに基づいて、復元画像内の未処理の画素の画素値に拡散すべき濃度を示す拡散誤差を求める。拡散係数設定部１４で求められた拡散誤差は、誤差格納部３３に格納される。誤差格納部３３に格納された新たな拡散誤差が、加算器１１によって、次の新たな画素の画素値と加算される。
【００４９】
拡散誤差の算出時には、好ましくは、ノイズ判定部７から与えられるノイズ判定信号に基づいて、拡散係数設定部１４で被処理画素に対して実際に用いられる拡散係数ＴＨｃが適宜切換えられる。このために、拡散係数格納部３２は、複数種類の拡散係数ＴＨｃを格納していてもよく、ノイズ判定信号に基づいて拡散係数ＴＨｃを逐次算出してもよい。
【００５０】
誤差判定部１３は、濃度判定部３４において画素値を飽和させる処理を行わない状況下において、上述の量子化誤差の補正処理を行う為の処理部である。量子化誤差が補正された場合、拡散係数設定部１４は、被処理画素の補正後の量子化誤差と拡散係数ＴＨｃとに基づいて、拡散誤差を求める。誤差判定部１３は、量子化処理部１２によって得られた誤差を予め設定されている誤差判定閾値ＴＨｂと比較し、該誤差の切捨ておよび丸込みのいずれか一方の補正処理を行うか否かを判定する。補正処理を行うと判定された場合、量子化処理部１２からの量子化誤差を選択された補正手法で補正して、補正された量子化誤差である判定誤差を拡散係数設定部１４に与える。
【００５１】
誤差判定部１３における補正の有無の判定は、ノイズ判定部７から与えられるノイズ判定信号、および、濃度判定部３４から与えられる濃度判定信号に基づいて行われる。たとえば、補正前の量子化誤差の絶対値が２０以下ならば、補正後の量子化誤差が０に補正され、補正前の量子化誤差の絶対値が２０より大きいならば、補正後の量子化誤差は補正前の値がそのまま用いられる。結果として、誤差判定部１３において量子化誤差が補正される状況は、濃度判定部３４において画素値を飽和させる処理が行われる状況と同じになる。このため、濃度判定部３４において画素値の飽和処理が行われる場合、誤差判定部１３が省略されてもよい。以下の説明では、濃度判定部３４において画素値の飽和処理が行われるものとして、誤差判定部１３については必要に応じて説明する。
【００５２】
図３の階調再現処理部８において、濃度判定部３４の画素値の飽和処理が行われない場合の詳細な処理手順は、以下のとおりである。最初に、濃度判定部３４が、階調再現処理部８に入力された画像のデータ内の任意の１つの画素の画素値に対して、ノイズ判定信号に基づいた濃度判定を行い、濃度判定信号を量子化処理部１２に出力する。次いで、前記画素の画素値に対して、誤差格納部３３に格納されている該画素に対する拡散誤差が加算器１１によって加算され、加算結果が量子化処理部１２へ出力される。量子化処理部１２は、濃度判定信号およびノイズ判定信号に基づいて、量子化閾値格納部３１に格納されている量子化閾値ＴＨａを選択し、選択された量子化閾値ＴＨａと拡散誤差が加算された画素値とを比較する。量子化処理部１２での比較によって算出される量子化誤差が、ノイズ判定信号に基づいて、誤差判定部１３において判定され、判定誤差が求められる。最後に、拡散係数設定部１４が、判定誤差およびノイズ判定信号に基づいて、拡散係数格納部３２から拡散係数ＴＨｃを選択し、未処理の次の画素に対する拡散誤差を選択された拡散係数ＴＨｃと前記判定誤差とに基づいて算出し、該拡散誤差を誤差格納部３３に格納する。
【００５３】
図３の階調再現処理部８において、量子化処理部１２において濃度判定信号およびノイズ判定信号に基づいて量子化閾値ＴＨａを選択しない場合、すなわち、量子化閾値ＴＨａの選択の代わりに誤差判定部１３において誤差の切捨てまたは丸込み等の補正を行う場合の詳細な処理手順は、以下のとおりである。最初に、濃度判定部３４が、与えられた画像のデータの任意の１つの画素に対して、ノイズ判定信号に基づく濃度判定を行い、濃度判定信号を誤差判定部１３に出力する。次いで、前記画素の画素値に対し、誤差格納部３３に格納されている該画素に対する拡散誤差を加算器１１によって加算し、量子化処理部１２へ出力する。量子化処理部１２は、予め定められている量子化閾値ＴＨａと拡散誤差が加算された画素値とを比較する。量子化処理部１２での比較によって算出される量子化誤差が、ノイズ判定信号に基づいて誤差判定部１３にて判定され、判定誤差が求められる。最後に、拡散係数設定部１４が、前記判定誤差およびノイズ判定信号に基づいて、拡散係数格納部３２から拡散係数ＴＨｃを選択し、未処理の次の画素に対する選択された拡散係数ＴＨｃと前記判定誤差とに基づいて算出し、該拡散誤差を誤差格納部３３に格納する。
【００５４】
図４は、図１の画像処理装置３において行われる画像処理を説明するためのフローチャートである。なお図４では、図１の画像処理装置３における画像処理のうち、ノイズ判定処理とノイズ除去処理と階調再現処理とについて詳しく説明しており、他の処理の説明は省略している。
【００５５】
画像処理装置３に対して、外部から画像の符号化データが与えられると、ステップＳ０からステップＳ１に進む。なお、図４の例では、画像の符号化データが可変長符号で表現されているものとする。まず、ステップＳ１では、図２に示す可変長符号復号部２５が、可変長符号で表現された画像の符号化データを復号化し、量子化ＤＣＴ係数を分離する。ステップＳ２では、逆量子化部２６が、得られた量子化ＤＣＴ係数を逆量子化することによって、ＤＣＴ係数を復元する。ステップＳ３では、逆直交変換部２７が、復元されたＤＣＴ係数を逆直交変換することによって、画素データに変換する。得られた全ての画素データの集合が、画像の復号化データとして、入力階調補正部４１に送信される。かつ、画像の復号化データ内の輝度信号成分Ｙだけが、パラメータ算出部２２に与えられる。
【００５６】
次いで、ステップＳ４では、パラメータ算出部２２が、変換された画像の復号化データの輝度信号成分Ｙを用いて、ブロックノイズおよびリンギングノイズを含むノイズの有無を判定するためのノイズ判定パラメータを算出する。なお、ブロックノイズは画像の平坦部に発生する傾向にあり、リンギングノイズは、画像のエッジ部に発生する傾向にある。画像のエッジ部とは、画像内に写る像の輪郭の周囲等を指す。このため、ステップＳ５では、ブロックノイズおよびリンギングノイズの有無を判定するために、ノイズ判定部７が、まず画像の平坦部およびエッジ部のノイズの有無を、ノイズ判定パラメータに基づいて判定する。画像の平坦部にノイズがあると判定された場合、次いで、ステップＳ６において、ブロックノイズのレベルが求められる。
【００５７】
ステップＳ４〜ステップＳ６の具体的な手順は、以下のとおりである。図４の例では、たとえば、ノイズ判定パラメータとして、図５（Ａ）に示すような３×３ブロック群を用いて、ブロック単位の画素値の分散が用いられる。３×３ブロック群は、単一の注目ブロックＢ５と、該注目ブロックの周辺の８つの周辺ブロックＢ１〜Ｂ４，Ｂ６〜Ｂ９から成る３行３列のブロック群である。３×３ブロック群を構成する任意の１つのブロックは、たとえば図５（Ｂ）に示すように、８行８列分の６４個の画素Ｐ０〜Ｐ６３から成る。ステップＳ４〜ステップＳ６の処理は、復元画像が１以上のブロックに分割された後に、注目ブロックを変更しつつ、３×３ブロック群単位で行われる。
【００５８】
まずステップＳ４では、与えられた輝度信号成分Ｙに基づいて、図５に示す３×３ブロック群毎に、各ブロックＢ１〜Ｂ９内の全画素Ｐ０〜Ｐ６３の画素値の分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）が算出される。任意の単一のブロックＢｘ（ｘ＝１〜９）の分散Ｖａｒ（ｘ）は、次式によって表される。次式において、「Ｐ（ｉ）」はｉ番目の画素の画素値の輝度信号成分である。ｉは０以上６３以下の整数であり（ｉ＝０〜６３）、ｘは１以上９以下の整数である（ｘ＝１〜９）。
【００５９】
【数１】
次に、ステップＳ５では、最初に、被処理３×３ブロック群の分散平均値ＡＬＬＶＡＲが算出される。３×３ブロック群の分散平均値ＡＬＬＶＡＲは、該３×３ブロック群内の全ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）の平均値である。分散平均値ＡＬＬＶＡＲは、次式に示すように、３×３ブロック群内の全ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）の和ＡＬＬＳＵＭを３×３ブロック群内の全ブロックの数で除算したものである。
【００６１】
【数２】
次いで、ステップＳ５では、被処理３×３ブロック群の分散平均値ＡＬＬＶａｒと、閾値格納部２３に予め格納されている第１ノイズ判定閾値ＴＨ１とが比較される。分散平均値ＡＬＬＶａｒが第１ノイズ判定閾値ＴＨ１以下であれば、画像内においてノイズが生じる可能性のある平坦部に被処理３×３ブロック群の注目ブロックＢ５が位置すると判定して、ステップＳ５からステップＳ６に進む。
【００６３】
ステップＳ６では、被処理３×３ブロック群の全ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）と、閾値格納部２３に予め格納されている第２ノイズ判定閾値ＴＨ２とが比較される。被処理３×３ブロック群の全ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）が第２ノイズ判定閾値ＴＨ２よりも大きければ、ステップＳ６からステップＳ１０に進む。被処理３×３ブロック群の全ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）が第２ノイズ判定閾値ＴＨ２以下であれば、ステップＳ６からステップＳ１１に進む。
【００６４】
ステップＳ６における比較処理は、具体的には、被処理３×３ブロック群の各ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）を第２ノイズ判定閾値ＴＨ２とそれぞれ比較することによって行われる。すなわち、被処理３×３ブロック群の全ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）が第２ノイズ判定閾値ＴＨ２より大きいとは、ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）の全てが第２ノイズ判定閾値ＴＨ２より大きいことを意味する。このように、ステップＳ６では、全ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）と第２ノイズ判定閾値ＴＨ２とを比較して、注目ブロックに生じているブロックノイズのレベルを判定している。すなわち、全ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）が大きいということは、上記３×３ブロック群に生じているブロックノイズのレベルが高いことを意味する。
【００６５】
全ブロックの分散が第２ノイズ判定閾値ＴＨ２よりも大きい場合、ステップＳ１０において、第１ブロックノイズ除去フィルタＦ１を用いる空間フィルタ処理を注目ブロックを構成する各画素に対して施すことによって、平滑化が行われる。第１ブロックノイズ除去フィルタＦ１は、たとえば図６（Ａ）に示すような、比較的強い効果のあるブロックノイズ除去用のフィルタである。全ブロックの分散が第２ノイズ判定閾値ＴＨ２以下である場合、ステップＳ１１において、第２ブロックノイズ除去フィルタＦ２を用いる空間フィルタ処理を注目ブロックを構成する各画素に対して施すことによって、平滑化が行われる。第２ブロックノイズ除去フィルタＦ２は、たとえば図６（Ｂ）に示すような、比較的弱い効果のあるブロックノイズ除去用のフィルタであり、少なくとも、第１ブロックノイズ除去フィルタＦ１よりも平滑化効果が弱い。
【００６６】
前述のステップＳ５において、被処理３×３ブロック群の分散平均値ＡＬＬＶａｒが第１ノイズ判定閾値ＴＨ１より大きい場合、画像内においてリンギングノイズが生じる可能性のあるエッジ部に被処理３×３ブロック群の注目ブロックＢ５が位置するか否かを判定するために、ステップＳ５からステップＳ７に進む。リンギングノイズの有無は、ステップＳ７およびステップＳ８で２段階に判定される。
【００６７】
ステップＳ７では、被処理３×３ブロック群の全ブロックのうち、注目ブロックＢ５を除く８つの周辺ブロックＢ１〜Ｂ４，Ｂ６〜Ｂ９の分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（４），Ｖａｒ（６）〜Ｖａｒ（９）のうちの少なくとも１つが、第１ノイズ判定閾値ＴＨ１未満であるか否かが判定される。さらに、ステップＳ７では、注目ブロックの分散Ｖａｒ（５）が第１ノイズ判定閾値ＴＨ１以上であるか否かが判定される。これらの判定結果に基づき、全周辺ブロックＢ１〜Ｂ４，Ｂ６〜Ｂ９の分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（４），Ｖａｒ（６）〜Ｖａｒ（９）のうちの少なくとも１つが第１ノイズ判定閾値ＴＨ１未満であり、かつ、注目ブロックの分散Ｖａｒ（５）が第１ノイズ判定閾値ＴＨ１以上である場合、被処理３×３ブロック群内の注目ブロックＢ５にリンギングノイズが生じていると判定され、ステップＳ７からステップＳ１２に進む。周辺ブロックＢ１〜Ｂ４，Ｂ６〜Ｂ９の分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（４），Ｖａｒ（６）〜Ｖａｒ（９）が全て第１ノイズ判定閾値ＴＨ１以上である場合、または注目ブロックの分散Ｖａｒ（５）が第１ノイズ判定閾値ＴＨ１未満である場合、すなわちステップＳ７の条件に該当しない場合、ステップＳ７からステップＳ８に進む。
【００６８】
ステップＳ８では、ステップＳ７の条件とは異なる条件に基づいて、リンギングノイズの有無が再度判定される。具体的には、被処理３×３ブロック群の全ブロックの分散Ｖａｒ（１）〜Ｖａｒ（９）と該被処理３×３ブロック群の分散値の分散ＶａｒＶａｒとを用いて次式３に示すリンギングノイズの判定値が算出され、算出された該判定値に基づいてリンギングノイズの有無が判定される。３×３ブロック群の分散値の分散ＶａｒＶａｒは、次式４によって算出される。
【００６９】
【数３】
ステップＳ８では、式３に基づいて算出されたリンギングノイズの判定値と、閾値格納部２３に格納されている第４ノイズ判定閾値ＴＨ４とが比較される。第４ノイズ判定閾値ＴＨ４は、たとえば、０である。判定値が第４ノイズ判定閾値ＴＨ４よりも大であれば、リンギングノイズが生じていると判定されて、ステップＳ８からステップＳ１２に進む。判定値が第４ノイズ判定閾値ＴＨ４よりも小であれば、リンギングノイズは生じていないと判定されて、ステップＳ８からステップＳ９に進む。
【００７１】
ステップＳ７またはステップＳ８からステップＳ１２に進んだ場合、被処理３×３ブロック群の注目ブロックＢ５にはリンギングノイズが生じている。このため、ステップＳ１２において、たとえば、注目ブロックＢ５を構成する各画素に対して図６（Ｃ）に示すようなリンギングノイズ除去用のフィルタＦ３を用いる空間フィルタ処理を施すことによって、平滑化が行われる。
【００７２】
ステップＳ９では、ブロックノイズおよびリンギングノイズの双方が生じていない注目ブロックＢ５に対する平滑化処理に係る判定が行われる。ステップＳ９では、被処理３×３ブロック群のブロック間の連続性に基づいて、平滑化処理の強度が調整される。具体的には、注目ブロックの分散Ｖａｒ（５）が、予め設定されている第３ノイズ判定閾値ＴＨ３以下である場合には、ブロック間の連続性が比較的保たれていると判断され、ステップＳ９からステップＳ１３に進む。ステップＳ１３では、注目ブロックＢ５を構成する各画素に対して第１平滑化フィルタＦ４を用いる空間フィルタ処理を施すことによって、平滑化が行われる。第１平滑化フィルタＦ４は、たとえば図６（Ｄ）に示すような、比較的弱い効果のある平滑化処理用のフィルタである。
【００７３】
また、注目ブロックの分散Ｖａｒ（５）が第３ノイズ判定閾値ＴＨ３よりも大きいと判定された場合、ブロック間の連続性が比較的失われていると判断され、ステップＳ９からステップＳ１４に進む。ステップＳ１４では、注目ブロックＢ５を構成する各画素に対して第２平滑化フィルタＦ５を用いる空間フィルタ処理を施すことによって、平滑化が行われる。第２平滑化フィルタＦ５は、たとえば図６（Ｅ）に示すような、比較的強い効果のある平滑化処理用のフィルタであり、少なくとも第１平滑化フィルタＦ４よりも効果が強い。
【００７４】
以上説明したように、画像処理装置３は、３×３ブロック群を単位としてブロックノイズおよびリンギングノイズのノイズ判定を行い、ノイズ判定の結果に基づいてノイズの除去処理を行っている。画像処理装置３は、ステップＳ１０〜Ｓ１４のノイズ除去処理を行った後、各ブロック内の画素に対して中間調処理を施す。すなわち、図４のステップＳ１５〜ステップＳ１８において、ノイズの種類およびノイズのレベルに基づいて誤差拡散処理が行われる。
【００７５】
表１は、図４のステップＳ１５〜ステップＳ１８で用いられる量子化閾値ＴＨａの具体的な例を示す。ステップＳ１５〜ステップＳ１８および表１の説明では、画素の画素値が２５６階調で表されると仮定する。たとえば、画素値が２５６階調で表される場合、低濃度部の画素とは、０以上２０以下の画素値を有する画素である。高濃度部の画素とは、２３６以上２５５以下の画素値を有する画素である。また中濃度部の画素とは、２１以上２３５以下の画素値を有する画素である。
【００７６】
【表１】
ステップＳ１０において第１ブロックノイズ除去フィルタＦ１を用いてブロックノイズが除去された注目ブロックＢ５は、ステップＳ１０からステップＳ１５に進んで処理される。ステップＳ１５では、ブロックノイズが隣接するブロック間の境界に生じることに着目し、注目ブロックＢ５内の境界２画素領域ＡＲ１内の画素に対して、下記の誤差拡散処理を行う。境界２画素領域ＡＲ１は、図７において右上がりの斜線を付して示す領域であり、注目ブロックＢ５の境界部分に位置する２画素分の領域である。
【００７８】
ステップＳ１５の具体的な誤差拡散処理は以下のとおりである。復元画像内において、ステップＳ１０において処理された注目ブロックＢ５は、隣接するブロックＢ１〜Ｂ４，Ｂ６〜Ｂ９との間に連続性を有するので、復元画像内の平坦な部分に相当する。このため、まず、誤差拡散処理によって頻繁に画素値が反転しないように、境界２画素領域ＡＲ１のうちの低濃度および高濃度の画素に対して、図３に示す濃度判定部３４において、以下のような画素値の飽和処理が行われる。具体的には、低濃度部の画素に対しては、画素値が０に飽和させられる。また、高濃度部の画素に対しては、画素値が２５５に飽和させられる。中間濃度部の画素に対しては、画素値の飽和処理は施されず、元の画素値が保たれる。また、濃度判定部３４において画素値を飽和させる代わりに、濃度判定部３４の濃度判定信号に基づいて誤差判定部１３で誤差の切捨てまたは丸込みが行われてもよい。濃度判定部３４における飽和処理後、図３で説明したように、注目ブロックＢ５の各画素の画素値に対して、誤差格納部３３に格納されている拡散誤差が加算される。
【００７９】
次いで、ステップＳ５〜ステップＳ９において行われたノイズ判定によって得られたノイズ判定信号と、濃度判定部３４において行われた濃度判定によって得られた濃度判定信号とに基づいて、量子化処理部１２が量子化処理を行う。具体的には、ステップＳ１０において処理された注目ブロックＢ５は、比較的大きいブロックノイズが発生しているブロックであるので、量子化閾値格納部３１に格納された量子化閾値ＴＨａのうち、表１の「誤差拡散（１）」に示す量子化閾値ＴＨａを用いて量子化が行われる。
【００８０】
ステップＳ１５の量子化処理では、濃度判定部３４によって被処理画素が低濃度部または高濃度部の画素であると判定された場合、表１に示すように、レベル１の量子化閾値ＴＨａとして６４を用い、レベル３の量子化閾値ＴＨａとして１９２を用いる。また、濃度判定部３４によって被処理画素が中間濃度部の画素であると判定された場合、表１に示すように、レベル１の量子化閾値ＴＨａとして１８０を用い、レベル３の量子化閾値ＴＨａとして７６を用いる。これによって、中間濃度部の画素では、誤差拡散処理によって画素値を反転させやすくすることが可能になる。このように、ステップＳ１５の量子化処理では、中間濃度部の画素に対しては、誤差拡散処理による信号値の反転を起こりやすくするために、量子化閾値ＴＨａを高濃度側で低く、かつ低濃度側で高く設定する。
【００８１】
次いで、上述したように、拡散係数設定部１４が拡散係数ＴＨｃを決定する。拡散係数ＴＨｃは、ノイズ判定信号に基づいて定められる。ブロックノイズが発生する可能性のあるブロックに対しては、図８（Ａ）に示すような第１誤差拡散範囲Ｄｉｆ１の拡散係数ＴＨｃが設定され、第１誤差拡散範囲Ｄｉｆ１を用いて誤差拡散処理が行われる。
【００８２】
なお、上述の例では、低濃度部または高濃度部の画素の画素値を０または２５５に飽和させる場合について説明したが、誤差判定部１３が量子化誤差を０に補正するようにしてもよい。すなわち、濃度判定部３４が入力された画素の濃度を判定し、得られた濃度判定結果に基づいて、低濃度部または高濃度部と判定された画素については、誤差判定部１３において設定される判定誤差を０に設定してもよい。
【００８３】
また、ステップＳ１５の量子化処理では、注目ブロックＢ５内の境界２画素領域ＡＲ１以外の領域の画素に対しては、濃度判定部３４における濃度判定を行わずに、誤差拡散処理が行われる。すなわち、注目ブロックＢ５内の境界２画素領域ＡＲ１外の画素の濃度に応じて、量子化閾値ＴＨａを変化させて量子化することなく、誤差拡散処理を行えばよい。
【００８４】
ステップＳ１１において第２ブロックノイズ除去フィルタＦ２を用いてブロックノイズが除去された注目ブロックＢ５は、ステップＳ１１からステップＳ１６に進んで処理される。ステップＳ１６では、ブロックノイズが隣接するブロック間の境界に残りやすいことに着目し、注目ブロックＢ５内の境界１画素領域ＡＲ２内の画素に対して、下記の誤差拡散処理を行う。境界１画素領域ＡＲ２は、図７において右下がりの斜線を付して示す領域であり、注目ブロックＢ５の境界部分に位置する１画素分の領域である。すなわち、ステップＳ１６の処理は、ステップＳ１５で処理対象となった境界２画素領域ＡＲ１のうち、注目ブロックの境界側に位置する１画素分の領域に対して行われる。
【００８５】
ステップＳ１６の具体的な誤差拡散処理は以下のとおりである。まず、図３に示す濃度判定部３４が、ステップＳ１５で行った処理と同様に、濃度判定を行う。すなわち、低濃度部または高濃度部の画素は飽和させられ、中間濃度部の画素に対する飽和処理は行われない。次いで、表１の「誤差拡散（２）」に示す量子化閾値ＴＨａを用いて、量子化処理部１２が量子化を行う。量子化処理部１２は、ステップＳ１５で行った処理と同様に、低濃度部または高濃度部と中間濃度部とで、量子化閾値ＴＨａを変化させて量子化を行う。続いて、拡散係数設定部１４が、ノイズ判定信号に基づいて、図８（Ａ）に示す第１誤差拡散範囲Ｄｉｆ１の拡散係数ＴＨｃを設定し、第１誤差拡散範囲Ｄｉｆ１を用いて誤差拡散処理を行う。なお、ステップＳ１６においても、ステップＳ１５で説明したように、濃度判定部３４が低濃度部または高濃度部の画素の画素値を飽和させるのではなく、誤差判定部１３が量子化誤差を０に設定するようにしてもよい。ステップＳ１６の量子化処理では、注目ブロックＢ５内の境界１画素領域ＡＲ２以外の領域の画素に対しては、濃度判定部３４の濃度判定を行わずに、誤差拡散処理が行われる。すなわち、注目ブロックＢ５内の境界１画素領域ＡＲ２外の画素の濃度に応じて、量子化閾値ＴＨａを変化させて量子化することなく、誤差拡散処理を行えばよい。
【００８６】
ステップＳ１２においてリンギングノイズ除去フィルタＦ３を用いてブロックノイズが除去された注目ブロックＢ５は、ステップＳ１２からステップＳ１７に進んで処理される。リンギングノイズは、ブロック内の位置には関係なく、画素濃度のコントラストの高い部分に特に発生しやすいので、ステップＳ１７では、誤差拡散処理による誤差の蓄積によって画素値の反転が頻繁に起こりにくくなるように、処理が行われる。ステップＳ１７では、ブロック内の全画素に対して処理が行われる。
【００８７】
ステップＳ１７の具体的な誤差拡散処理は以下のとおりである。まず、濃度判定部３４が、ステップＳ１５およびステップＳ１６で行ったように、低濃度部または高濃度部の画素を飽和させ、中間濃度部の画素に対しては飽和処理を行わない。次いで、表１の「誤差拡散（３）」に示す量子化閾値ＴＨａを用いて、量子化処理部１２が量子化を行う。ステップＳ１７では、ステップＳ１５およびステップＳ１６と異なり、低濃度部と高濃度部と中間濃度部とに関係なく、注目ブロックＢ５内の全ての画素に対して、相互に同じ量子化閾値ＴＨａを用いて量子化が行われる。続いて、拡散係数設定部１４が、ノイズ判定信号に基づいて、図８（Ｂ）に示す第２誤差拡散範囲Ｄｉｆ２の拡散係数ＴＨｃを設定し、第２誤差拡散範囲Ｄｉｆ２を用いて誤差拡散処理を行う。第１誤差拡散範囲Ｄｉｆ１のほうが第２誤差拡散範囲Ｄｉｆ２よりも、処理すべき注目画素を中心とした処理範囲が広い。なお、ステップＳ１５およびステップＳ１６において説明したように、ステップＳ１７でも、濃度判定部３４が低濃度部または高濃度部の画素の画素値を飽和させるのではなく、誤差判定部１３が量子化誤差を０に設定するようにしてもよい。
【００８８】
また、ブロックノイズおよびリンギングノイズのいずれも生じていないと判定され、ステップＳ１３およびステップＳ１４において、第１および第２平滑化フィルタＦ４，Ｆ５を用いて平滑化処理された注目ブロックＢ５は、ステップＳ１３およびステップＳ１４からステップＳ１８に進んで処理される。ステップＳ１８に進んだ注目ブロックＢ５は歪みの生じていない領域内に位置するので、濃度判定部３４の濃度判定を行わず、表１の「誤差拡散（４）」に示す量子化閾値ＴＨａを用いて、量子化処理部１２が量子化を行う。つまり、量子化処理部１２は、低濃度部と高濃度部と中間濃度部に関係なく、注目ブロックＢ５内の全ての画素に対して相互に同じ量子化閾値ＴＨａを用いて量子化を行う。続いて、拡散係数設定部１４が、ノイズ判定信号に基づいて、図８（Ｂ）に示す第２誤差拡散範囲Ｄｉｆ２の拡散係数ＴＨｃを設定し、第２誤差拡散範囲Ｄｉｆ２を用いて誤差拡散処理を行う。ステップＳ１８の処理は、ステップＳ１７と同様、注目ブロックＢ５内の全画素に対して行われる。
【００８９】
このように、図４のステップＳ１５〜ステップＳ１８では、ノイズ判定信号に基づいて、ノイズの種類およびノイズのレベルに応じた誤差拡散処理を行うとともに、濃度判定部３４で判定された濃度判定信号にも基づいて誤差拡散処理を行っている。これによって、ステップＳ４〜ステップＳ１４で行われる空間フィルタ処理部９のノイズ除去処理だけではなく、階調再現処理部８で行われる誤差拡散処理に際しても、量子化閾値ＴＨａおよび誤差判定閾値ＴＨｂあるいは拡散係数ＴＨｃを切換えるという簡易な手法を用いて、ノイズの種類およびノイズのレベルに応じた処理を行うことができる。復元画像内の全ての画素について誤差拡散処理が施された後、ステップＳ１５〜ステップＳ１８からステップＳ１９に進み、図４のフローチャートが完了する。
【００９０】
以上説明したように、図１の画像処理装置３は、具体的には、画像の符号化データを復号化することによって得られたデータに対して、ブロック毎の分散を求めることによって、ブロックノイズおよびリンギングノイズに代表されるノイズの発生の有無、該ノイズの種類、およびノイズのレベルを求める。さらに、画像処理装置３では、求められた各ノイズに応じたノイズ除去処理を行い、さらに、該ノイズに応じた適切な中間調処理を行う。これによって、画像処理装置３は、画像の復号化データからノイズを効果的に除去することができる。
【００９１】
次に、上述した画像処理方法を実行する画像処理装置３のより詳細な構成について、図１に基づいて説明する。図１の画像処理装置３は、復元処理部２０と階調再現処理部８と空間フィルタ処理部９との他に、入力階調補正部４１、色空間変換部４２、色補正部４３、黒生成下色除去部４４、出力階調補正部４５、および画像記憶部４６を含む。画像形成装置１は、画像処理装置３と画像出力装置４との他に、操作パネル４８を含む。画像処理装置３と画像出力装置４とを含む画像形成装置１は、たとえば、所謂複合機またはプリンタによって実現される。操作パネル４８は、画像形成装置１の利用者によって操作され、操作結果が画像処理装置３および画像出力装置４に与えられ、適宜処理される。
【００９２】
画像処理装置３には、各種の画像入力装置で生成された画像のデータが、インターフェイスを介して入力されている。与えられる画像のデータとしては、たとえば、デジタルカメラで撮像された画像の符号化データ、およびコンピュータ上でソフトウェアを用いて動画からキャプチャされた静止画像のデータが挙げられる。画像入力装置と画像処理装置３との間のインターフェイスの規格としては、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）およびＩＥＥＥ１３９４（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ：米国電気電子学会）が挙げられる。画像処理装置３に与えられる画像の符号化データは、たとえばＪＰＥＧに代表される規格のデータとしてフォーマットされている。
【００９３】
画像処理装置３に与えられた画像のデータは、画像処理装置３内において、復元処理部２０、入力階調補正部４１、空間フィルタ処理部９、色空間変換部４２、色補正部４３、黒生成下色除去部４４、出力階調補正部４５、および階調再現処理部８の順で順次送られる。画像処理装置３に与えられた画像のデータは、最初はＹＣｂＣｒ信号形態のデジタルカラー信号であり、最終的に、ＣＭＹＫ信号形態のデジタルカラー信号である画像のデータとして、画像処理装置３から画像出力装置４へ出力される。
【００９４】
復元処理部２０は、ＹＣｂＣｒ信号形態の画像の符号化データを復号化し、逆量子化処理および逆直交変換処理をさらに行うことによって、ＹＣｂＣｒ信号形態の画像の符号化データをＹＣｂＣｒ信号形態の該画像の復号化データに変換する。さらに復元処理部２０は、得られた復号化データが示す復元画像にブロックノイズおよびリンギングノイズが生じているか否かを判定し、ノイズの発生状況の判定結果をノイズ判定信号として出力する。
【００９５】
入力階調補正部４１は、復号処理部６で復号化されたＹＣｂＣｒ信号方式の画像の復号化データの画素のデータに対して、トーンスケールの補正処理およびカラーバランスの補正処理を、必要に応じて施す。空間フィルタ処理部９は、入力階調補正部４１より入力されるＹＣｂＣｒ信号の画像のデータに対して、ノイズ判定信号を基にデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正することによってブロックノイズやリンギングノイズを防ぐように処理するものである。
【００９６】
色空間変換部４２は、ＹＣｂＣｒ信号形態の画像の復号化データの色空間をＬ＊ａ＊ｂ＊表色系の色空間に変換する。色空間変換後のＬ＊ａ＊ｂ＊信号形態の画像の復号化データが、後段の色補正部４３に入力される。色補正部４３は、与えられたＬ＊ａ＊ｂ＊信号形態の画像の復号化データに対して、画像出力装置４の特性に合わせた色補正を施し、色空間変換後のＣＭＹ信号形態の画像の復号化データに変換する。色補正後のＣＭＹ信号形態の画像の復号化データが、後段の黒生成下色除去部４４に入力される。
【００９７】
黒生成下色除去部４４は、色補正部４３から与えられるＣＭＹ信号形態の画像のデータに基づき、黒生成処理と下色除去処理とを行い、ＣＭＹ信号形態の画像のデータをＣＭＹＫ信号形態の画像のデータに変換する。黒生成処理は、ＣＭＹ信号形態の画像のデータに含まれるＣＭＹの３色の色信号から黒信号を生成する処理である。下色除去処理は、ＣＭＹ信号形態の画像のデータに含まれるＣＭＹの３色の色信号から黒の色信号分を差引いて新たなＣＭＹの色信号を生成する処理である。ＣＭＹＫ信号形態の画像のデータは、画素毎に、黒生成処理で生成された黒の色信号と下色除去処理で生成されたＣＭＹの色信号とを含む。
【００９８】
黒生成処理の一例として、スケルトンブラックを用いて黒生成を行なう手法がある。スケルトンブラックを用いる手法では、被処理画素に対する黒生成処理および下色除去処理が同時に行われる。前記手法では、具体的には、被処理画素の色信号が、以下の連立式で示すように変換される。以下の連立式では、スケルトンカーブの入出力特性を「ｙ＝ｆ（ｘ）」、入力されるＣＭＹ信号形態の画素の各色信号を「Ｃ」，「Ｍ」，「Ｙ」、出力されるＣＭＹＫ信号形態の画素の各色信号を「Ｃ＃」，「Ｍ＃」，「Ｙ＃」，「Ｋ＃」、ＵＣＲ（Ｕｎｄｅｒ Ｃｏｌｏｒ Ｒｅｍｏｖａｌ）率を「α」（０＜α＜１）と表す。ＵＣＲ率αは、０より大きく１未満の数値である。
出力階調補正部４５は、与えられたＣＭＹＫ信号形態の画像の復号化データに対して、画像出力装置４の階調再現特性に応じた出力階調補正処理を施す。出力階調補正処理は、たとえば、画素毎の色の濃度を示す信号から成る画像のデータを、網点面積率を示す信号からなる画像のデータに変換する処理である。
【０１００】
階調再現処理部８は、出力階調補正後のＣＭＹＫ信号形態の画像の復号化データに対して、いわゆる中間調生成処理である中間調処理を施す。さらに、階調再現処理部８は、ＣＭＹＫ信号形態の画像の復号化データに対して、空間フィルタ処理部９と同様に、ノイズ判定信号に基づく上述の誤差拡散処理を行う。中間調処理は、前記復号化データが表す復元画像を画素に分離して、該画像内の階調がそれぞれ再現されるように、画素の濃度を定める処理である。
【０１０１】
復元処理部２０〜階調再現処理部８までの各処理部２０，４１，９，４２〜４５，８における処理が順次施された画像の復号化データは、好ましくは、たとえば、画像記憶部４６に一旦記憶され、所定のタイミングで読出されて、画像出力装置４に入力される。画像出力装置４は、与えられた画像の復号化データに基づき、該画像を顕像化する。画像出力装置４は、たとえば、電子写真方式およびインクジェット方式に代表される処理方式を用いる印刷装置によって実現される。印刷装置は、顕像化された該画像を、紙等で実現される記録媒体上に出力する。また画像出力装置４は、記録媒体への印刷装置に限らず、他の形態の画像出力装置４で実現されてもよい。たとえば、画像出力装置４は、表示装置によって実現されてもよい。陰極線管（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ：ＣＲＴ）装置および液晶ディスプレイに代表される表示装置は、顕像化された該画像を、自己が備える画面上に表示させる。この場合、画像処理装置３において、黒生成下色除去部４４は不要であるので省略される。
【０１０２】
図９は、本発明の他の実施の形態である画像形成装置６１の構成を示すブロック図である。図１では、復号処理部６とノイズ判定部７と階調再現処理部８とを画像処理装置３が含む構成を説明している。図９の画像形成装置６１では、前述の復号処理部６とノイズ判定部７と階調再現処理部８との機能とをコンピュータ６３に実現させるための画像処理プログラム６４を予め用意し、該画像処理プログラム６４を汎用的なコンピュータ６３にインストールして実行させることによって、画像処理装置３が実現されている。これによって、コンピュータ６３は、画像の符号化データの復号化後に、復元画像内のノイズの発生状況を判定し、該ノイズの発生状況に応じた中間調処理を画像の復号化データに施す。これによって、画像処理プログラム６４は、汎用的なコンピュータ６３を用いて、圧縮符号化されたデータの復号化によって生じたノイズを、復号化されたデータから効果的に除去することができる。
【０１０３】
図９の構成の画像形成装置６１は、具体的には、コンピュータ６３が、アプリケーションソフトウエア７１、プリンタドライバ７２、通信ポートドライバ７３、通信ポート７４、中央演算処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）７５、および記憶部７６を含む。図９の例では、画像処理プログラム６４は、アプリケーションソフトウエア７１内のプログラムとプリンタドライバ７２内のプログラムとに分割されている。通信ポート７４は、たとえば、ＲＳ２３２Ｃ規格に基づく通信ポート７４、またはＬＡＮ用の通信ポート７４で実現される。アプリケーションソフトウエア７１とプリンタドライバ７２と通信ポート７４ドライバ７３とは、たとえば記憶部７６に記憶される。中央演算処理装置７５が、アプリケーションソフトウエア７１とプリンタドライバ７２と通信ポート７４ドライバ７３とに含まれるプログラムを実行する。
【０１０４】
デジタルカメラで撮像された画像のデータおよび動画からキャプチャされた静止画像のデータに代表される画像の符号化データは、コンピュータ６３に与えられる。図９の例では、与えられた画像の符号化データに対して、ノイズ判定処理およびノイズ除去処理がアプリケーションソフトウェアによって実行され、処理が施された復元画像がプリンタから出力される。
【０１０５】
アプリケーションソフトウエア７１のプログラムは、図１の復号処理部６と図１のノイズ判定部７との機能をコンピュータ６３に実行させる。好ましくは、アプリケーションソフトウエア７１のプログラムは、図１の空間フィルタ処理部９の機能をコンピュータ６３にさらに実行させる。これらの結果、コンピュータ６３に与えられた画像の符号化データに対して復号化処理が施され、得られた画像の復号化データに対して、復元画像のノイズ判定処理とノイズ除去用の空間フィルタ処理とが、コンピュータ６３によって施される。
【０１０６】
プリンタドライバ７２のプログラムは、概略的には、空間フィルタ処理後の画像の復号化データに対するノイズ除去処理を含む中間調処理を、コンピュータ６３に実行させる。具体的には、プリンタドライバ７２のプログラムを実行するコンピュータ６３は、空間フィルタ処理後の画像のデータに対して、図１の色補正部４３の処理と図１の黒生成下色除去部４４の処理と図１の出力階調補正部４５の処理と図１の階調再現処理部８の処理とを施す。プリンタドライバ７２のプログラムを実行するコンピュータ６３は、さらに、プリンタ言語翻訳部７７を実現している。プリンタ言語翻訳部７７は、中間調処理後の画像の復号化データをプリンタ言語に変換する。プリンタ言語変換後の画像の復号化データは、通信ポート７４ドライバ７３および通信ポート７４を介して、画像出力装置４であるプリンタに与えられる。
【０１０７】
また上述の画像処理プログラム６４は、コンピュータ読取り可能な記録媒体に記録されていることが好ましい。このような記録媒体を用いれば、画像の符号化データの復号化によって生じたノイズを画像の復号化データから効果的に除去することが可能な画像処理プログラム６４を、汎用的なコンピュータ６３に容易に供給することが可能になる。これによって、前記画像処理プログラム６４を記録した記録媒体が持ち運び自在に提供可能になるので、前記画像処理プログラム６４によって実現される機能を容易に頒布することができる。
【０１０８】
本実施の形態では、具体的には、コンピュータ６３内の中央演算処理装置７５が画像処理プログラム６４を実行している。画像処理プログラム６４を格納している記録媒体であるプログラムメディアとして、たとえば、コンピュータ６３の記憶部７６に用いられる不揮発性メモリそのものが用いられてもよい。または、コンピュータ６３の記憶部７６が外部記憶装置として媒体読取り装置を設けているならば、該媒体読取り装置に着脱自在に挿入可能であって、かつ該媒体読取り装置に挿入することで内部のプログラムをコンピュータ６３に読取らせることが可能な記録媒体を、前記プログラムメディアとして用いてもよい。
【０１０９】
中央演算処理装置７５は、記録媒体に格納されている画像処理プログラム６４は、たとえば、コンピュータ６３内の中央演算処理装置７５が該記録媒体に直接アクセスして実行される構成を有する。または、記録媒体に格納されている画像処理プログラム６４は、記録媒体から一旦読出され、記憶部７６内のプログラム記憶エリアにダウンロードされて、ダウンロードされた該画像処理プログラム６４が中央演算処理装置７５に実行される構成であってもよい。プログラムメディアが上述の２種類の形態のいずれであっても、画像処理プログラム６４の構成は、上述の２種類のどちらでもよい。なお、プログラムのダウンロードのためのプログラムは、コンピュータ６３に予め格納されているものとする。
【０１１０】
画像処理プログラム６４を格納している記録媒体であるプログラムメディアは、好ましくは、コンピュータ６３本体と分離可能に構成されている。プログラムメディアとして用いられる記録媒体としては、たとえば、テープ系記録媒体、ディスク系記録媒体、カード系記録媒体、およびメモリ系記録媒体が挙げられる。テープ系記録媒体としては、たとえば、磁気テープおよびカセットテープが挙げられる。ディスク系記録媒体としては、たとえば、フロッピー（Ｒ）ディスクおよびハードディスク装置に代表される磁気ディスク媒体、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）およびＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｉｄｅｏ Ｄｉｓｃ）に代表される光ディスク媒体、ならびに、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃ Ｄｉｓｃ）およびＭＤ（Ｍｉｎｉ Ｄｉｓｃ）に代表される光磁気ディスク媒体が挙げられる。カード系記録媒体としては、所謂メモリカードを含むＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カードおよび光カードが挙げられる。メモリ系記録媒体は、たとえば、不揮発性の半導体メモリが挙げられる。不揮発性の半導体メモリは、たとえば、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、およびフラッシュＲＯＭを含む。このように、プログラムメディアに用いられる記録媒体は、固定的にプログラムを担持する媒体であればよい。
【０１１１】
また上述した画像処理プログラム６４は、記録媒体を介してコンピュータ６３に与えられる状況に限らず、伝送媒体を介した通信によってコンピュータ６３に与えられてもよい。伝送媒体としては、電話回線網の伝送路、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）およびＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等を用いたコンピュータネットワークの伝送路、およびコンピュータを接続する伝送ケーブル等が挙げられる。これによって、画像処理装置３の実現がより容易になる。具体的には、図９の画像処理装置３がインターネットを含む通信ネットワークに接続可能な構成を有する場合、通信ネットワークから画像処理プログラム６４がダウンロードされてもよい。通信ネットワークから画像処理プログラム６４がダウンロードされる場合、ダウンロード用のプログラムは、コンピュータ６３本体に予め格納しておいてもよく、または別の記録媒体からコンピュータ６３に事前にインストールされればよい。
【０１１２】
以上説明したように、図１および図９の画像処理装置３は、具体的には、圧縮符号化された画像のデータを復号化することによって得られたデータに対して、ブロック毎の分散を求めることによって、ブロックノイズおよびリンギングノイズに代表されるノイズの発生の有無、該ノイズの種類、およびノイズのレベルが求められる。さらに、画像処理装置３では、求められた各ノイズに応じたノイズ除去処理を行い、さらに、該ノイズに応じた適切な中間調処理を行う。
【０１１３】
第１ならびに第２の実施の形態の画像形成装置１，６１および画像処理装置３は、本発明の画像形成装置および画像処理装置３の例示であり、主要な構成および動作が等しければ、他の様々な形で実現することができる。特に画像処理装置３の各構成部品の詳細な構成および動作は、同じ効果が得られるならば、上述の構成および動作に限らず、他の構成および動作によって実現されてもよい。画像処理装置３の処理部は、個別の回路によってそれぞれ実現される構成に限らず、１または複数の処理部の機能を実現するための制御ソフトウェアをコンピュータに実行させることによって、機能的に実現されてもよい。
【０１１４】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、画像処理装置は、圧縮符号化された画像のデータを復号化し、復号化されたデータが表す画像内のノイズの発生状況をブロック単位で判定して、判定結果に基づいて、階調を再現させるだけでなくノイズを低減させるような中間調処理を該復号化されたデータに施す。これによって、画像処理装置は、中間調処理を行いつつ、画像の復号化されたデータ内のノイズを効果的に除去することができる。
【０１１５】
また本発明によれば、画像処理装置において、復号化されたデータが表す画像が１以上のブロックに分割され、中間調処理がブロック毎に施される。これによって、画像処理装置は、中間調処理後の画像内のブロックの境界でのテクスチャの発生を防止することができる。さらにまた本発明によれば、画像処理装置において、中間調処理として、画像の復号化されたデータに対する誤差拡散処理が行われる。誤差拡散処理で用いられる量子化閾値と誤差判定閾値と拡散係数との３つの定数のうちの少なくとも１つが、画像内のノイズの発生状況の判定結果に応じて切換えられる。これによって、画像処理装置は、中間調処理後の画像内のブロックの境界でのテクスチャの発生を、容易に防止することができる。
【０１１６】
また本発明によれば、画像処理装置において、階調再現処理部の処理に先だって、ノイズを低減させるための空間フィルタ処理が、画像の復号化されたデータに対して施される。これによって、画像処理装置は、復号化されたデータが表す画像からノイズをより効果的に除去することができる。
【０１１７】
さらにまた以上のように本発明によれば、画像形成装置は、画像のブロック毎のノイズの発生状況に基づいて該画像の復号化されたデータに中間調処理を施し、中間調処理が施された画像のデータに基づいて画像を顕像化する。これによって、画像形成装置は、品質のよい出力画像を提供することが可能になる。
【０１１８】
また以上のように本発明によれば、画像処理方法は、圧縮符号化された画像のデータの復号化処理と、復号化されたデータが表す画像内のノイズの発生状況をブロック単位で判定するノイズ判定処理とを行い、ノイズ判定処理の判定結果に基づいて、階調を再現させるだけでなくノイズを低減させるような中間調処理を該画像の復号化されたデータに施す。これによって、画像処理方法が適用される場合、圧縮符号化されたデータの復号化によって生じたノイズを、復号化されたデータから効果的に除去することができる。
【０１１９】
さらにまた以上のように本発明によれば、画像処理プログラムは、画像の圧縮符号化されたデータを復号化する機能と、復号化されたデータが表す画像内のノイズの発生状況をブロック単位で判定する機能と、階調を再現させつつノイズを低減させるための中間調処理を画像の復号化されたデータに対して施す機能とを、コンピュータに実現させる。これによって、画像処理プログラムは、汎用的なコンピュータを用いて、圧縮符号化されたデータの復号化によって生じたノイズを、復号化されたデータから効果的に除去することができる。また以上のように本発明によれば、記録媒体は、上述の画像処理プログラムを記録しており、該画像処理プログラムをコンピュータに読取らせることが可能である。これによって、前記画像処理プログラムによって実現される機能の頒布が容易になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態である画像形成装置１の全体的な構成を示すブロック図である。
【図２】図１の画像処理装置３の復元処理部２０の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】図１の画像処理装置３の階調再現処理部８の機能的構成を示すブロック図である。
【図４】図１の画像処理装置３において行われる画像処理を説明するためのフローチャートである。
【図５】図１の画像処理装置のノイズ判定部７において行われるノイズ判定処理で用いられる３×３ブロック群の構成を示す模式図である。
【図６】図１の画像処理装置の空間フィルタ処理部９で用いられるフィルタの構成を示す模式図である。
【図７】図１の画像処理装置の階調再現処理部８において行われる誤差拡散処理で処理対象となる領域を示す模式図である。
【図８】図１の画像処理装置の階調再現処理部８において行われる誤差拡散処理で用いられる誤差拡散範囲を示す模式図である。
【図９】本発明の実施の他の形態である画像形成装置６１の全体的な構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１，６１ 画像形成装置
３ 画像処理装置
４ 画像出力装置
６ 復号処理部
７ ノイズ判定部
８ 階調再現処理部
９ 空間フィルタ処理部
１１ 加算器
１２ 量子化処理部
１３ 誤差判定部
１４ 拡散係数設定部
６３ コンピュータ
６４ 画像処理プログラム
ＴＨａ 量子化閾値
ＴＨｂ 誤差判定閾値
ＴＨｃ 拡散係数
Ｂ５ 注目ブロック
Ｂ１〜Ｂ４，Ｂ６〜Ｂ９ 周辺ブロック
Claims (8)
- 画像を表す圧縮符号化されたデータが与えられ、該圧縮符号化されたデータを復号化する復号処理部と、
復号化されたデータが表す画像を複数の画素を含む１以上のブロックに分割し、ブロック内にノイズが生じているか否かをブロック毎に判定し、かつ、ノイズが生じているブロックに関しては、該ノイズの種類および該ノイズの発生度合いを判定するノイズ判定部と、
ノイズ判定部の判定結果に基づいて、階調を再現させつつノイズを低減させるための中間調処理を、画像の復号化されたデータに対して施す階調再現処理部とを含むことを特徴とする画像処理装置。 - 前記階調再現処理部が、前記復号化されたデータが表す画像を複数の画素を含む１以上のブロックに分割し、前記中間調処理をブロック毎に施すことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
- 前記階調再現処理部が、前記画像の復号化されたデータに対する誤差拡散処理を行うことによって中間調処理を実現するために、
（Ａ）前記画像の復号化されたデータに基づき、該画像を構成する画素毎に、画素値と拡散誤差との和である拡散画素値を求める加算器と、
（Ｂ）予め定める量子化閾値に基づいて各画素の拡散画素値を量子化することによって、中間調処理された画像のデータの画素値となるべき量子化値を画素毎に求め、かつ、拡散画素値と量子化値との差である量子化誤差を画素毎にさらに求める量子化処理部と、
（Ｃ）予め定める誤差判定閾値に基づいて、量子化誤差を補正する誤差判定部と、
（Ｄ）予め定める拡散係数に基づいて、補正された量子化誤差を未処理の画素値に割振るための拡散誤差を算出する拡散係数設定部とを含み、
前記量子化閾値と誤差判定閾値と拡散係数とのうちの少なくとも１つが、前記ノイズ判定部の判定結果に基づいて切換えられることを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。 - ノイズ判定部の判定結果に基づいて、ノイズを低減させるための空間フィルタ処理を、画像の復号化されたデータに対して施す空間フィルタ処理部をさらに含み、
前記階調再現処理部が、空間フィルタ処理を施された画像のデータに対して、中間調処理を施すことを特徴とする請求項１〜３のうちのいずれか１項記載の画像処理装置。 - 請求項１〜４のうちのいずれか１項記載の画像処理装置と、
中間調処理が施された画像のデータが与えられ、該画像のデータに基づいて画像を顕像化する画像出力装置とを含むことを特徴とする画像形成装置。 - 画像を表す圧縮符号化されたデータを復号化する処理と、
復号化されたデータが表す画像を複数の画素を含む１以上のブロックに分割し、ブロック内にノイズが生じているか否かをブロック毎に判定し、かつ、ノイズが生じているブロックに関しては、該ノイズの種類および該ノイズの発生度合いを判定する処理と、
ノイズの判定結果に基づいて、階調を再現させつつノイズを低減させるための中間調処理を、画像の復号化されたデータに対して施す処理とを含むことを特徴とする画像処理方法。 - 画像を表す圧縮符号化されたデータを復号化する機能と、
復号化されたデータが表す画像を複数の画素を含む１以上のブロックに分割し、ブロック内にノイズが生じているか否かをブロック毎に判定し、かつ、ノイズが生じているブロックに関しては、該ノイズの種類および該ノイズの発生度合いを判定する機能と、
ノイズの判定結果に基づいて、階調を再現させつつノイズを低減させるための中間調処理を、画像の復号化されたデータに対して施す機能とを、コンピュータに実現させることを特徴とする画像処理プログラム。 - 請求項７記載の画像処理プログラムを記録していることを特徴とするコンピュータ読取り可能な記録媒体。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008160819A (ja) * | 2006-11-29 | 2008-07-10 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像処理方法および画像処理装置 |
| JP2010211498A (ja) * | 2009-03-10 | 2010-09-24 | Kyodo Printing Co Ltd | 画像処理プログラム及び画像処理システム |
| WO2010131296A1 (ja) * | 2009-05-14 | 2010-11-18 | 株式会社 東芝 | 画像処理装置 |
| US20190089989A1 (en) * | 2008-07-11 | 2019-03-21 | Qualcomm Incorporated | Filtering video data using a plurality of filters |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2015122617A (ja) | 2013-12-24 | 2015-07-02 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
| JP2015122619A (ja) | 2013-12-24 | 2015-07-02 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
| JP2015122618A (ja) | 2013-12-24 | 2015-07-02 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
-
2003
- 2003-05-14 JP JP2003136111A patent/JP4053460B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008160819A (ja) * | 2006-11-29 | 2008-07-10 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像処理方法および画像処理装置 |
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