JP2006157331A - 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】圧縮画像の孤立点除去を簡単かつ高速に実行できるようにすること。
【解決手段】本発明は、画像データを空間領域から周波数領域に直交変換して成る圧縮画像の孤立点除去を行う画像処理装置において、圧縮画像を構成する各ブロックについて、そのブロックの直交変換係数から周波数成分の段階的な特性を決定する周波数特性判別部2と、周波数特性判別部2で特性を決定した各ブロックのうち注目ブロックの特性およびその周囲のブロックの特性から注目ブロックが高周波成分を含む孤立ブロックであるか否かを判別する孤立ブロック抽出部3と、孤立ブロック抽出部3で抽出された孤立ブロックの高周波成分を除去する処理を行うノイズ除去部4とを備えているものである。
【選択図】図1
【解決手段】本発明は、画像データを空間領域から周波数領域に直交変換して成る圧縮画像の孤立点除去を行う画像処理装置において、圧縮画像を構成する各ブロックについて、そのブロックの直交変換係数から周波数成分の段階的な特性を決定する周波数特性判別部2と、周波数特性判別部2で特性を決定した各ブロックのうち注目ブロックの特性およびその周囲のブロックの特性から注目ブロックが高周波成分を含む孤立ブロックであるか否かを判別する孤立ブロック抽出部3と、孤立ブロック抽出部3で抽出された孤立ブロックの高周波成分を除去する処理を行うノイズ除去部4とを備えているものである。
【選択図】図1
Description
本発明は、画像データを直交変換して得た圧縮画像の孤立点除去を行う画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。
従来、画像データのノイズを除去する技術としては、特許文献1に示すように、例えばMラインの画像データのうち連続する複数ラインのデータを1ラインずつずらして入力し、それぞれ孤立点除去処理して出力するものが開示されている。また、特許文献2では、平滑度が異なる複数のフィルタを用意し、N×N画素のブロックごとに網点領域かそれ以外かを判別し、それぞれのブロックに対して適した平滑化処理を行っている。
しかしながら、特許文献1に記載されている方法では、JPEG(Joint Photographic Experts Group)等の圧縮画像の孤立点除去を行い、圧縮形式のまま保存する必要がある場合、画像を伸長してから孤立点除去を行い、さらに圧縮する必要があり、処理時間が遅くなるという問題がある。また、特許文献2に記載される方法では、複数のフィルタ処理の中から適切な処理を選択するため、ブロックごとに平均値を求め、閾値との比較などを行って画像の特徴を判別している。この処理が複雑で処理が遅くなり、画像処理装置の規模も大きくなるという問題がある。
本発明はこのような課題を解決するために成されたものである。すなわち、本発明は、画像データを空間領域から周波数領域に直交変換して成る圧縮画像の孤立点除去を行う画像処理装置において、圧縮画像を構成する各ブロックについて、そのブロックの直交変換係数から周波数成分の段階的な特性を決定する周波数特性判別部と、周波数特性判別部で特性を決定した各ブロックのうち注目ブロックの特性およびその周囲のブロックの特性から注目ブロックが高周波成分を含む孤立ブロックであるか否かを判別する孤立ブロック抽出部と、孤立ブロック抽出部で抽出された孤立ブロックの高周波成分を除去する処理を行うノイズ除去部とを備えているものである。
また、本発明は、画像データを空間領域から周波数領域に直交変換して成る圧縮画像の孤立点除去を行う画像処理方法において、圧縮画像を構成する各ブロックについて、そのブロックの直交変換係数から周波数成分の段階的な特性を決定する工程と、特性を決定した各ブロックのうち注目ブロックの特性およびその周辺のブロックの特性から注目ブロックが高周波成分を含む孤立ブロックであるか否かを判別する工程と、孤立ブロックであると判別されたブロックの高周波成分を除去する工程とを有するものである。
また、本発明は、画像データを空間領域から周波数領域に直交変換して成る圧縮画像の孤立点除去を行う画像処理プログラムにおいて、圧縮画像を構成する各ブロックについて、そのブロックの直交変換係数から周波数成分の段階的な特性を決定するステップと、特性を決定した各ブロックのうち注目ブロックの特性およびその周辺のブロックの特性から注目ブロックが高周波成分を含む孤立ブロックであるか否かを判別するステップと、孤立ブロックであると判別されたブロックの高周波成分を除去するステップとを有するものである。
このような本発明では、画像データを空間領域から周波数領域に直交変換して成る圧縮画像の孤立点除去を行うにあたり、各ブロックの直交変換係数の周波数特性を抽出し高周波成分を含むブロックが孤立している場合に、注目ブロックの高周波成分を除去することで、圧縮された画像の伸長処理することなく孤立点除去できるようになる。
したがって、本発明によれば、圧縮した画像データの状態で孤立点除去を行うことができ、また、圧縮画像として保持する場合は再圧縮処理が不要となることから、孤立点除去の高速化および処理の簡素化を図ることが可能となる。
以下、本発明の実施の形態を図に基づき説明する。図1は、本実施形態に係る画像処理装置を説明するブロック図である。すなわち、本実施形態の画像処理装置は、画像データを空間領域から周波数領域に直交変換して成る圧縮画像(入力データ1)の孤立点除去を行うもので、周波数特性判別部2、孤立ブロック抽出部3、ノイズ除去部4、画像伸長処理部5を備えている。
入力データ1は、JPEG(Joint Photographic Experts Group)画像などのDCT(Discrete Cosine Transform)圧縮された画像データと、孤立点除去処理を行う度合いを示す閾値とが含まれ、周波数特性判別部2に渡される。
ここで、孤立点除去処理を行う度合いを示す閾値は、DCT係数の非ゼロ値の個数を表すものである。すなわち、圧縮画像を構成する各ブロックについて、図2に示すようなジグザグスキャンを行うことで非ゼロ値の個数を求める。
ブロックの特性上、低周波成分しか含まないブロックは非ゼロ値の個数が少なく、高周波成分を含むブロックは非ゼロ値の個数が多くなる。図3に示す例では、最後まで0の値が続くことを表すEOF符号が16番目にあるため、非ゼロ値は15個あることがわかる。ここで用いる閾値は、注目ブロックが平坦な画像を表すと判断する最大の非ゼロ値の個数n1と、ノイズと判断する最小の非ゼロ値の個数n2を含む。
周波数特性判別部2は、入力されたDCT圧縮画像の各ブロックについて、非ゼロ値の個数が、閾値n1以下、閾値n1より多く閾値n2未満、閾値n2以上の3種類に分類する。非ゼロ値の個数が閾値n1以下の場合は低周波ブロック、閾値n2以上の場合は高周波ブロック、閾値n1より多く閾値n2未満の場合は中間ブロックとする。非ゼロ値の個数は正確に求める必要はなく、閾値n1以下のデータにEOF符号が存在するかどうかの判別と、閾値n2までEOF符号が存在しないかどうかの判別を行えばよい。
また、高周波ブロックまたは中間ブロックが連続する場合は孤立点除去処理を行わないため、高周波ブロック、中間ブロックの隣のブロックは非ゼロ値の個数が閾値n1より多い場合は、閾値n2以上かの判別は行わず、中間ブロックと判断する。
孤立ブロック抽出部3は、低周波ブロックに囲まれて孤立している高周波ブロックを抽出する。すなわち、各ブロックの周波数特性を隣接する8ブロックの特性と比較し、注目ブロックが高周波ブロックで、隣接ブロックがすべて低周波ブロックになっているブロックを抽出する。また、隣接する8ブロックの中で、中間ブロックが1つでも存在する場合は、孤立ブロックとは判断しない。
孤立ブロックと非孤立ブロックの例を図4に示す。低周波ブロックを「1」、中間ブロックを「2」、高周波ブロックを「3」とし、図4(a)は中心の注目ブロックが高周波ブロックで隣接ブロックがすべて低周波ブロックのため、孤立ブロックと判断する。また、図4(b)の場合、注目ブロックは高周波ブロックであるが、隣接ブロックに中間ブロックが含まれているため、非孤立ブロックと判断する。同様に図4(c)は隣接ブロックに高周波ブロックが含まれているため、非孤立ブロックと判断する。
なお、孤立ブロックか否かの判断について、上記の例では注目ブロックと隣接する8ブロックの3×3ブロックで行っているが、上記の例に限定されず、5×5ブロック以上で判断してもよい。入力画像の種別(自然画、線画等)が分かっている場合には5×5ブロック以上で判断する方が孤立ブロックの判断精度を高くすることができる。
これらの処理を画像全体のブロックに対して行い、孤立ブロックを抽出する。抽出したブロックの位置情報は、ノイズ除去部4に渡される。
ノイズ除去部4は、前記孤立ブロック抽出部3で抽出されたブロックの高周波成分を除去する処理を行う。高周波成分を除去する方法としては、DCT係数の閾値n1以上の高周波成分を単純に0に置き換える方法がある。他には、隣接する例えば4つのブロックの平均値を求め、孤立ブロックの係数を平均値に変換することによって、高周波成分を除去する方法がある。また、周波数領域から空間領域に変換して平滑化を行ってもよい。
画像伸長処理部5は、ビットマップ形式で画像を出力する場合はJPEG伸長処理を行い、JPEG画像のまま保持する場合は、ここでは何も処理を行わずに圧縮された画像のまま出力する。
このような処理を行うことにより、孤立点除去を行ったJPEG画像あるいは伸長されたビットマップ画像が出力データ6として得られる。
以上の処理をフローチャートで示すと図5のようになる。まず、入力画像(圧縮画像)の各DCTブロックのEOF符号を検出し、非ゼロ値の個数を求める(ステップS1)。次に、非ゼロ値の個数が閾値n1以下かどうかを判別し(ステップS2)、n1以下の場合は低周波ブロックと判断する(ステップS3)。また、非ゼロ値の個数がn1より多い場合は、閾値n2以上かを判別し(ステップS4)、n2以上の場合は高周波ブロック(ステップS5)、n2未満の場合は中間ブロックと判断する(ステップS6)。
次に、注目ブロックの隣接8ブロックと周波数特性を比較し(ステップS7)、注目ブロックが高周波ブロックで、隣接ブロックがすべて低周波ブロックの場合は孤立ブロックであると判断し(ステップS8)、この場合には高周波成分除去処理を行う(ステップS9)。最後に、必要に応じて伸長処理を行い(ステップS10)、JPEG画像またはビットマップ画像を出力する。
上記フローチャートに沿った画像処理方法は、各ステップをプログラム処理によって実現することが可能である。すなわち、この画像処理方法をプログラム処理によって実現することで、パーソナルコンピュータ等で実行されるグラフィックスソフトウェアでの一機能として本実施形態の画像処理方法をプログラムとして組み込んだり、本実施形態の画像処理方法もしくはこれが組み込まれたソフトウェアをCD−ROMやDVD−ROM等の媒体に格納して流通させたり、ネットワークを介して配信することが可能となる。
1…入力データ、2…周波数特性判別部、3…孤立ブロック抽出部、4…ノイズ除去部、5…画像伸長処理部、6…出力データ
Claims (18)
- 画像データを空間領域から周波数領域に直交変換して成る圧縮画像の孤立点除去を行う画像処理装置において、
前記圧縮画像を構成する各ブロックについて、そのブロックの直交変換係数から周波数成分の段階的な特性を決定する周波数特性判別部と、
前記周波数特性判別部で特性を決定した各ブロックのうち注目ブロックの特性およびその周囲のブロックの特性から前記注目ブロックが高周波成分を含む孤立ブロックであるか否かを判別する孤立ブロック抽出部と、
前記孤立ブロック抽出部で抽出された孤立ブロックの高周波成分を除去する処理を行うノイズ除去部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記周波数特性判別部は、直交変換係数の非ゼロ値の個数が所定の閾値未満の場合と所定の閾値以上の場合とに分けることで段階的な特性に区分けする
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記ノイズ除去部は、前記孤立ブロック抽出部で抽出されたブロックの所定の閾値以上の直交変換係数を0に置き換える
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記ノイズ除去部は、前記孤立ブロック抽出部で抽出されたブロックの直交変換係数を隣接ブロックの平均値に置き換える
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記ノイズ処理部は、前記孤立ブロック抽出部で抽出されたブロックの直交変換係数を周波数領域から空間領域に変換してから平滑化する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記ノイズ除去部で高周波成分を除去した圧縮画像を必要に応じて伸長する画像伸長処理部を備える
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 画像データを空間領域から周波数領域に直交変換して成る圧縮画像の孤立点除去を行う画像処理方法において、
前記圧縮画像を構成する各ブロックについて、そのブロックの直交変換係数から周波数成分の段階的な特性を決定する工程と、
前記特性を決定した各ブロックのうち注目ブロックの特性およびその周辺のブロックの特性から前記注目ブロックが高周波成分を含む孤立ブロックであるか否かを判別する工程と、
前記孤立ブロックであると判別されたブロックの高周波成分を除去する工程と
を有することを特徴とする画像処理方法。 - 前記ブロックの段階的な特性は、前記ブロックの直交変換係数の非ゼロ値の個数が所定の閾値未満の場合と所定の閾値以上の場合とに分けることで決定する
ことを特徴とする請求項7記載の画像処理方法。 - 前記孤立ブロックの高周波成分の除去は、抽出された前記孤立ブロックの所定の閾値以上の直交変換係数を0に置き換えることで行う
ことを特徴とする請求項7記載の画像処理方法。 - 前記孤立ブロックの高周波成分の除去は、抽出された前記孤立ブロックの直交変換係数を隣接ブロックの平均値に置き換えることで行う
ことを特徴とする請求項7記載の画像処理方法。 - 前記孤立ブロックの高周波成分の除去は、抽出された前記孤立ブロックの直交変換係数を周波数領域から空間領域に変換してから平滑化することで行う
ことを特徴とする請求項7記載の画像処理方法。 - 前記孤立ブロックの高周波成分を除去した圧縮画像を必要に応じて伸長する工程を有する
ことを特徴とする請求項7記載の画像処理方法。 - 画像データを空間領域から周波数領域に直交変換して成る圧縮画像の孤立点除去を行う画像処理プログラムにおいて、
前記圧縮画像を構成する各ブロックについて、そのブロックの直交変換係数から周波数成分の段階的な特性を決定するステップと、
前記特性を決定した各ブロックのうち注目ブロックの特性およびその周辺のブロックの特性から前記注目ブロックが高周波成分を含む孤立ブロックであるか否かを判別するステップと、
前記孤立ブロックであると判別されたブロックの高周波成分を除去するステップと
を有することを特徴とする画像処理プログラム。 - 前記ブロックの段階的な特性は、前記ブロックの直交変換係数の非ゼロ値の個数が所定の閾値未満の場合と所定の閾値以上の場合とに分けることで決定する
ことを特徴とする請求項13記載の画像処理プログラム。 - 前記孤立ブロックの高周波成分の除去は、抽出された前記孤立ブロックの所定の閾値以上の直交変換係数を0に置き換えることで行う
ことを特徴とする請求項13記載の画像処理プログラム。 - 前記孤立ブロックの高周波成分の除去は、抽出された前記孤立ブロックの直交変換係数を隣接ブロックの平均値に置き換えることで行う
ことを特徴とする請求項13記載の画像処理プログラム。 - 前記孤立ブロックの高周波成分の除去は、抽出された前記孤立ブロックの直交変換係数を周波数領域から空間領域に変換してから平滑化することで行う
ことを特徴とする請求項13記載の画像処理プログラム。 - 前記孤立ブロックの高周波成分を除去した圧縮画像を必要に応じて伸長するステップを有する
ことを特徴とする請求項13記載の画像処理プログラム。
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JP2009278625A (ja) * | 2008-05-14 | 2009-11-26 | Thomson Licensing | 空間周波数解析を使用して圧縮イメージをガモットマップイメージに処理する方法 |
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2004
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