JP2007028348A - Apparatus and method for image processing - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像データに含まれるノイズ成分を除去したノイズ除去画像データを生成するノイズ除去手段と、前記ノイズ除去画像データに所定のノイズ成分を付加したノイズ付加画像データを生成するノイズ付加手段を備えた画像処理装置及び画像処理方法に関する。 The present invention includes a noise removing unit that generates noise-removed image data from which noise components included in image data are removed, and a noise adding unit that generates noise-added image data by adding a predetermined noise component to the noise-removed image data. The present invention relates to an image processing apparatus and an image processing method.
写真画像処理装置では、一般的に、画像データに含まれる種々のノイズ成分をノイズ除去手段により除去することが行なわれている。 In a photographic image processing apparatus, generally, various noise components included in image data are removed by a noise removing unit.
また、一方では、画像に質感を与えるとともに、画像をよりリアルに表現するために、ノイズ付加手段により、予め設定されているノイズ成分のサンプルから所定のノイズ成分を選択し、前記ノイズ成分を画像データに付加することも行なわれている。
しかし、前記ノイズ除去手段により、画像データから種々のノイズ成分を一律に、または、限りなく除去すると、微妙な階調性や粒状性等の表現力が低下し、逆に、画像としての品質が低下してしまう。また、ノイズ付加手段により、画像データに不適切なノイズ成分、または、過剰なノイズ成分を付加した場合にも、逆に、画像としての品質が低下してしまう。更に、前記ノイズ除去手段によるノイズ除去と、前記ノイズ付加手段によるノイズ付加を併用するときには、そのバランスによっても画像としての品質が低下してしまうことがある。 However, when various noise components are uniformly or infinitely removed from the image data by the noise removing means, the expressive power such as subtle gradation and graininess is reduced, and conversely, the quality as an image is reduced. It will decline. Further, when an inappropriate noise component or an excessive noise component is added to the image data by the noise adding means, the quality as an image is deteriorated. Furthermore, when the noise removal by the noise removal unit and the noise addition by the noise addition unit are used in combination, the quality of the image may be deteriorated due to the balance.
本発明は、上述した従来の問題点に鑑み、画像データからノイズ成分を適切に除去するとともに、適切に新たなノイズ成分を付加することで、品質の高い画像データを得られる画像処理装置及び画像処理方法を提供する点にある。 In view of the above-described conventional problems, the present invention appropriately removes a noise component from image data and appropriately adds a new noise component to obtain an image processing apparatus and an image with high quality image data. It is in providing a processing method.
上述の目的を達成するため、本発明による画像処理装置の第一の特徴構成は、特許請求の範囲の書類の請求項１に記載した通り、画像データに含まれるノイズ成分を除去したノイズ除去画像データを生成するノイズ除去手段と、前記ノイズ除去画像データに所定のノイズ成分を付加したノイズ付加画像データを生成するノイズ付加手段を備えた画像処理装置であって、前記ノイズ除去手段が、前記画像データを低周波成分画像データと高周波成分画像データとに成分分離する成分分離手段と、前記成分分離された高周波成分画像データのノイズ成分を除去した高周波成分ノイズ除去画像データを生成する高周波成分ノイズ除去手段を備え、前記ノイズ付加手段が、前記高周波成分ノイズ除去画像データのエッジ外画像領域に所定のノイズ成分を付加した高周波成分ノイズ付加画像データを生成する高周波成分ノイズ付加手段と、前記成分分離された低周波成分画像データと前記高周波成分ノイズ付加画像データを成分合成する成分合成手段を備えた点にある。 In order to achieve the above-mentioned object, a first characteristic configuration of an image processing apparatus according to the present invention is a noise-removed image obtained by removing noise components included in image data as described in claim 1 of the document of the claims. An image processing apparatus comprising noise removing means for generating data and noise adding means for generating noise-added image data obtained by adding a predetermined noise component to the noise-removed image data, wherein the noise removing means includes the image Component separation means for separating the data into low-frequency component image data and high-frequency component image data, and high-frequency component noise removal for generating high-frequency component noise-removed image data obtained by removing noise components from the component-separated high-frequency component image data And the noise adding means includes a predetermined noise component in the image area outside the edge of the high-frequency component noise-removed image data. A high-frequency component noise adding means for generating a high-frequency component noise added image data the added lies in that the high-frequency component noise added image data and the component separated low-frequency component image data with a component synthesis means for component synthesis.
上述の構成によれば、高周波成分ノイズ除去手段が、高周波成分画像データのノイズ成分、つまり、ザラツキ感を感じさせるノイズ成分を除去するとともに、前記高周波成分ノイズ付加手段が、前記高周波成分ノイズ除去画像データのエッジ外画像領域、つまり、質感やリアルさが表現される領域に所定のノイズ成分を付加するため、不必要にノイズ成分を除去することなくザラツキ感を抑えながらも、必要以上にノイズ成分を付加することなく質感やリアルさを表現することができるのである。つまり、画像データからノイズ成分を適切に除去するとともに、適切に新たなノイズ成分を付加することで、品質の高い画像データを得ることができるのである。 According to the above-described configuration, the high frequency component noise removing unit removes a noise component of the high frequency component image data, that is, a noise component that gives a feeling of roughness, and the high frequency component noise adding unit includes the high frequency component noise removed image. Predetermined noise components are added to the image area outside the edge of the data, that is, the area where the texture and realism are expressed, so noise components are more than necessary while suppressing the roughness without unnecessarily removing the noise components. It is possible to express the texture and realism without adding. That is, high-quality image data can be obtained by appropriately removing noise components from image data and adding new noise components appropriately.
同第二の特徴構成は、同請求項２に記載した通り、上述の第一の特徴構成に加えて、前記高周波成分ノイズ付加手段により付加される所定のノイズ成分が無彩色ノイズである点にある。 As described in claim 2, the second characteristic configuration is that, in addition to the first characteristic configuration described above, the predetermined noise component added by the high frequency component noise adding means is achromatic noise. is there.
画像の連続性を妨げるようなポイントや、画像の纏まり感を損なわせるようなポイント、つまり、画像全体から観て不自然に感じるポイントがノイズとして認識される。例えば、濃度差が比較的小さい平坦な画像領域に、前記画像領域の多くを占める色とは異なる色の微小領域が不自然に現れると、前記微小領域が、ザラツキ感の元となりノイズとして認識される。一方、濃度差が比較的小さい平坦な画像領域に、前記画像領域と同一色の微小な濃淡情報が加わると、それは、ノイズとしては認識されることなく質感やリアルさが増加されることとなる。上述の構成によれば、前記高周波成分ノイズ付加手段が、無彩色ノイズをエッジ外画像領域に付加するため、前記エッジ外画像領域、つまり、濃度差が比較的小さい平坦な画像領域に、前記画像領域と同一色の微小な濃淡情報を加えることができるのである。つまり、ザラツキ感を発生させることなく質感やリアルさを増加させた品質の高い画像データを得ることができるのである。 Points that hinder the continuity of images and points that impair the sense of grouping of images, that is, points that feel unnatural when viewed from the entire image are recognized as noise. For example, if a micro area with a color different from the color that occupies most of the image area appears unnaturally in a flat image area with a relatively small density difference, the micro area is recognized as noise due to a rough feeling. The On the other hand, if a small shade information of the same color as the image area is added to a flat image area having a relatively small density difference, it will increase the texture and realism without being recognized as noise. . According to the above-described configuration, since the high-frequency component noise addition unit adds achromatic noise to the image area outside the edge, the image is added to the image area outside the edge, that is, a flat image area having a relatively small density difference. Small shade information of the same color as the region can be added. That is, it is possible to obtain high-quality image data with increased texture and realism without generating a rough feeling.
同第三の特徴構成は、同請求項３に記載した通り、上述の第一または第二の特徴構成に加えて、前記高周波成分ノイズ除去手段により除去されるノイズ成分が有彩色ノイズである点にある。 In the third feature configuration, in addition to the first or second feature configuration described above, the noise component removed by the high-frequency component noise removing unit is chromatic color noise. It is in.
上述の構成によれば、前記高周波成分ノイズ除去手段が有彩色ノイズを除去するため、画像全体から観て不自然に感じられる色を除去することができるとともに、質感やリアルさを増加させる無彩色ノイズを保持することができるのである。つまり、ザラツキ感を抑えながらも、質感やリアルさを損なうことのない品質の高い画像データを得ることができるのである。 According to the above-described configuration, since the high-frequency component noise removing unit removes chromatic color noise, it is possible to remove an unnatural color when viewed from the entire image, and to increase the texture and realism. Noise can be retained. That is, it is possible to obtain high-quality image data that does not impair the texture and realism while suppressing the roughness.
同第四の特徴構成は、同請求項４に記載した通り、上述の第一から第三の何れかの特徴構成に加えて、前記高周波成分ノイズ付加手段が、前記画像データの大きさに応じてノイズ成分の付加量を調節する点にあり、例えば、小さな画像データに、大きな画像データと同一な付加量で、前記小さな画像データにとっては過剰な付加量のノイズ成分が付加されることで発生する画像データの品質低下といった逆効果を防止することができるのである。 In the fourth feature configuration, as described in claim 4, in addition to any one of the first to third feature configurations described above, the high-frequency component noise addition unit may be configured to respond to the size of the image data. The amount of noise component added is adjusted, for example, when small image data is added with the same amount of addition as large image data, and excessive noise components are added to the small image data. Thus, adverse effects such as a reduction in the quality of the image data to be performed can be prevented.
上述の目的を達成するため、本発明による画像処理方法の第一の特徴構成は、同請求項５に記載した通り、画像データに含まれるノイズ成分を除去したノイズ除去画像データを生成するノイズ除去ステップと、前記ノイズ除去画像データに所定のノイズ成分を付加したノイズ付加画像データを生成するノイズ付加ステップからなる画像処理方法であって、前記ノイズ除去ステップが、前記画像データを低周波成分画像データと高周波成分画像データとに成分分離する成分分離ステップと、前記成分分離された高周波成分画像データのノイズ成分を除去した高周波成分ノイズ除去画像データを生成する高周波成分ノイズ除去ステップからなり、前記ノイズ付加ステップが、前記高周波成分ノイズ除去画像データのエッジ外画像領域に所定のノイズ成分を付加した高周波成分ノイズ付加画像データを生成する高周波成分ノイズ付加ステップと、前記成分分離された低周波成分画像データと前記高周波成分ノイズ付加画像データを成分合成する成分合成ステップからなる点にある。 In order to achieve the above object, the first characteristic configuration of the image processing method according to the present invention is the noise removal for generating the noise-removed image data from which the noise component included in the image data is removed, as described in claim 5. And a noise adding step for generating noise-added image data obtained by adding a predetermined noise component to the noise-removed image data, wherein the noise removing step converts the image data into low-frequency component image data. And a high frequency component noise removal step for generating a high frequency component noise-removed image data obtained by removing a noise component of the high-frequency component image data separated from the component. A predetermined noise is applied to the off-edge image area of the high-frequency component noise-removed image data A high-frequency component noise adding step for generating high-frequency component noise-added image data to which components are added; and a component combining step for combining the components of the low-frequency component image data and the high-frequency component noise-added image data that have been separated. .
同第二の特徴構成は、同請求項６に記載した通り、上述の第一の特徴構成に加えて、前記高周波成分ノイズ付加ステップで付加される所定のノイズ成分が無彩色ノイズである点にある。 In the second feature configuration, as described in claim 6, in addition to the first feature configuration described above, the predetermined noise component added in the high-frequency component noise addition step is achromatic noise. is there.
同第三の特徴構成は、同請求項７に記載した通り、上述の第一または第二の特徴構成に加えて、前記高周波成分ノイズ除去ステップで除去されるノイズ成分が有彩色ノイズである点にある。 In the third feature configuration, as described in claim 7, in addition to the first or second feature configuration described above, the noise component removed in the high-frequency component noise removal step is chromatic noise. It is in.
同第四の特徴構成は、同請求項８に記載した通り、上述の第一から第三の何れかの特徴構成に加えて、前記高周波成分ノイズ付加ステップで、前記画像データの大きさに応じてノイズ成分の付加量を調節する点にある。 According to the fourth feature configuration, as described in claim 8, in addition to any of the first to third feature configurations described above, the high frequency component noise addition step is performed according to the size of the image data. Therefore, the added amount of noise component is adjusted.
以上説明した通り、本発明によれば、画像データからノイズ成分を適切に除去するとともに、適切に新たなノイズ成分を付加することで、品質の高い画像データを得られる画像処理装置及び画像処理方法を提供することができるようになった。 As described above, according to the present invention, an image processing apparatus and an image processing method that can obtain high-quality image data by appropriately removing a noise component from image data and appropriately adding a new noise component. Can now be provided.
以下、本発明による画像処理装置及び画像処理方法を写真画像処理装置へ適用した実施形態について説明する。前記写真画像処理装置は、図２に示すように、撮影済みのネガフィルム（以下、単に「写真フィルム」と記す。）Ｆ等から写真画像を読み取るフィルムスキャナ１と、モニタＣ１、キーボードＣ２、マウスＣ３、システムコントローラＣを備え、スマートメディア、コンパクトフラッシュ（登録商標)等の各種のカード型メモリやＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ等の磁気式や光学式の記憶媒体に対応した複数のドライバを備えた操作設定部ＯＰと、前記フィルムスキャナ１で読み取られた写真画像データに基づいて印画紙を露光、現像処理して写真プリントＰを出力するプリンタ３とからなり、フィルムスキャナ１は、操作設定部ＯＰ及びプリンタ３とからなる本体と分離して構成されている。 Hereinafter, an embodiment in which an image processing apparatus and an image processing method according to the present invention are applied to a photographic image processing apparatus will be described. As shown in FIG. 2, the photographic image processing apparatus includes a film scanner 1 for reading a photographic image from a negative film (hereinafter simply referred to as “photographic film”) F, etc., a monitor C1, a keyboard C2, and a mouse. Operation with C3, system controller C, and multiple drivers for various types of card-type memories such as smart media and compact flash (registered trademark) and magnetic and optical storage media such as CD-ROM and MO The setting unit OP and a printer 3 that exposes and develops photographic paper based on the photographic image data read by the film scanner 1 and outputs a photographic print P. The film scanner 1 includes an operation setting unit OP and The main body composed of the printer 3 is separated from the main body.
前記プリンタ３は、図３に示すように、ロール状の印画紙Ｐが収容されたペーパーマガジン５０と、前記ペーパーマガジン５０から印画紙を引き出して搬送する複数の印画紙搬送ローラ５２と、搬送ローラ５２を駆動するモータ５４と、搬送される印画紙Ｐの感光面を露光する蛍光ビーム方式のプリントヘッド６０と、露光済みの印画紙に現像、漂白、定着の各処理を施す現像処理部６２と、現像処理された印画紙を乾燥しながら搬送する乾燥部６４と、乾燥された印画紙Ｐを最終のプリントとして排出する排出部６６とを備えて構成されている。尚、前記ペーパーマガジン５０から引き出された印画紙Ｐは、現像処理の前後何れかに配置されたカッター（図示せず）によって所定のプリントサイズにカットされて排出部６６に出力される。 As shown in FIG. 3, the printer 3 includes a paper magazine 50 in which roll-shaped photographic paper P is accommodated, a plurality of photographic paper conveyance rollers 52 that draws and conveys the photographic paper from the paper magazine 50, and conveyance rollers A motor 54 for driving 52, a fluorescent beam type print head 60 for exposing the photosensitive surface of the conveyed photographic paper P, and a development processing unit 62 for performing development, bleaching, and fixing processes on the exposed photographic paper. The image forming apparatus includes a drying unit 64 that conveys the developed photographic paper while drying, and a discharge unit 66 that discharges the dried photographic paper P as a final print. Note that the photographic paper P drawn out from the paper magazine 50 is cut into a predetermined print size by a cutter (not shown) disposed either before or after the development processing and is output to the discharge unit 66.
前記プリントヘッド６０は、グリッド電圧の調節により発光が制御される蛍光体にレンズとカラーフィルタを装着した蛍光体素子を主走査方向に並べた赤色発光ブロックと緑色発光ブロックと青色発光ブロックの三列で構成してあり、前記フィルムスキャナ１により読み取られたＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の各画像データに基づいて駆動制御することにより印画紙上に写真画像を生成する。 The print head 60 includes three rows of a red light emitting block, a green light emitting block, and a blue light emitting block in which phosphor elements each having a lens and a color filter mounted on a phosphor whose light emission is controlled by adjusting a grid voltage are arranged in the main scanning direction. The photographic image is generated on the photographic paper by controlling the driving based on the R component, G component, and B component image data read by the film scanner 1.
前記システムコントローラＣは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｆ回路等でなるマイクロコンピュータシステムを備えて構成してあり、モニタＣ１に表示された各種情報に従ったキーボードＣ２からの入力操作に基づいて、上述のフィルムスキャナ１やプリンタ３の各ブロックを所定の手順で制御して動作させる。 The system controller C includes a microcomputer system including a CPU, a ROM, a RAM, an I / F circuit, and the like, and is based on an input operation from the keyboard C2 in accordance with various information displayed on the monitor C1. Each block of the above-described film scanner 1 and printer 3 is controlled and operated according to a predetermined procedure.
前記フィルムスキャナ１は、写真フィルムＦに読取用の照明光を照射する照明光学系１０、写真フィルムＦを搬送するフィルム搬送部２０と、当該フィルム搬送部２０により搬送された写真フィルムＦに記録されたコマ画像を読み取る画像読取手段３０と、前記照明光学系１０、前記フィルム搬送部２０及び前記画像読取手段３０による画像読取プロセスを制御する画像読取プロセス制御手段４０を備えて構成してあり、前記画像読取プロセス制御手段４０と前記システムコントローラＣとがシステム動作を制御する制御信号ラインＬ１で接続されるとともに、前記画像読取手段３０と前記システムコントローラＣとが画像データを送信する画像信号ラインＬ２で接続されている。 The film scanner 1 is recorded on the illumination optical system 10 that irradiates the photographic film F with reading illumination light, the film transport unit 20 that transports the photographic film F, and the photographic film F transported by the film transport unit 20. An image reading unit 30 for reading the frame image, and an image reading process control unit 40 for controlling an image reading process by the illumination optical system 10, the film transport unit 20, and the image reading unit 30. The image reading process control means 40 and the system controller C are connected by a control signal line L1 for controlling system operation, and the image reading means 30 and the system controller C are connected by an image signal line L2 for transmitting image data. It is connected.
前記照明光学系１０は、ハロゲンランプ１１と、ハロゲンランプ１１からの光線束の色分布を調整する調光フィルタ１２と、同光線束をスリット状に集光するシリンドリカルレンズ１３と、強度分布を均一にする拡散板１４と、幅狭のスリット１５を備えて構成してあり、主走査方向に沿ったスリット光により写真フィルムを照射する。尚、拡散板１４及びスリット１５は後述のフィルム搬送機構２０に取り付けてある。 The illumination optical system 10 includes a halogen lamp 11, a dimming filter 12 that adjusts the color distribution of the light beam from the halogen lamp 11, a cylindrical lens 13 that condenses the light beam in a slit shape, and a uniform intensity distribution. A diffusing plate 14 and a narrow slit 15 are provided, and the photographic film is irradiated with slit light along the main scanning direction. The diffusion plate 14 and the slit 15 are attached to a film transport mechanism 20 described later.
前記フィルム搬送機構２０は、写真フィルムＦを前記スリット１５の直下のフィルム投影部に向けて搬送する複数の搬送ローラ対２１と、搬送ローラ対２１を駆動するモータ２２を備えて構成してあり、写真フィルムＦは前記画像読取プロセス制御手段４０により所定速度で搬送制御される。 The film transport mechanism 20 includes a plurality of transport roller pairs 21 that transport the photographic film F toward the film projection unit directly below the slit 15, and a motor 22 that drives the transport roller pairs 21. The photographic film F is transport-controlled at a predetermined speed by the image reading process control means 40.
前記画像読取手段３０は、集光レンズ、固体撮像素子としてのＣＣＤラインセンサ、サンプルホールド回路、Ａ／Ｄ変換器等を備えて構成してあり、写真フィルムＦを透過した前記照明光学系１０からのスリット光が集光レンズによりＣＣＤラインセンサ上に結像され、ＣＣＤラインセンサにより読み取られたアナログ信号がＡ／Ｄ変換器によりデジタルデータに変換されるように構成されている。前記ＣＣＤラインセンサは、透過光のＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の各成分の光を選択的に通過させるカラーフィルタが夫々設けられた３列のＣＣＤラインセンサで構成され、以って写真フィルム上の各コマ画像が写真フィルムＦの搬送に伴って、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の各色成分に分解して読み込まれる。 The image reading unit 30 includes a condensing lens, a CCD line sensor as a solid-state image sensor, a sample hold circuit, an A / D converter, and the like. From the illumination optical system 10 that has passed through the photographic film F, The slit light is imaged on a CCD line sensor by a condenser lens, and an analog signal read by the CCD line sensor is converted into digital data by an A / D converter. The CCD line sensor is composed of three rows of CCD line sensors each provided with a color filter that selectively transmits light of R component, G component, and B component of transmitted light. As the photographic film F is conveyed, the upper frame images are separated into R component, G component, and B component color components and read.
前記システムコントローラＣにより写真フィルム読取指令が送られると、前記画像読取プロセス制御手段４０は、前記ハロゲンランプ１１を点灯させた後に、前記フィルム搬送機構２０により写真フィルムＦを所定速度で搬送させ、前記画像読取手段３０により写真フィルム上に記録されたコマ画像を順次読み取り、読み取った画像データを画像信号ラインＬ２を介して前記システムコントローラＣに送信する。受信した画像データは元画像データとして記憶手段７０に記憶される。そして、前記記憶手段７０に記憶された元画像データに所定の画像処理が施され、当該画像処理が施された画像データに基づいて駆動されるプリントヘッド６０により印画紙Ｐが露光さるとともに、前記現像処理部６２で現像処理されて写真プリントとして出力される。 When a photographic film reading command is sent by the system controller C, the image reading process control means 40 turns on the halogen lamp 11 and then transports the photographic film F at a predetermined speed by the film transport mechanism 20. The frame image recorded on the photographic film is sequentially read by the image reading means 30, and the read image data is transmitted to the system controller C via the image signal line L2. The received image data is stored in the storage means 70 as original image data. The original image data stored in the storage means 70 is subjected to predetermined image processing, and the printing paper P is exposed by the print head 60 driven based on the image data subjected to the image processing. The image is developed by the development processing unit 62 and output as a photographic print.
前記記憶手段７０に記憶された元画像データに対して施される画像処理にかかる機能ブロック構成は、図１に示すように、前記元画像データに含まれるノイズ成分を除去したノイズ除去画像データを生成するノイズ除去手段３７と、前記ノイズ除去画像データに所定のノイズ成分を付加したノイズ付加画像データを生成するノイズ付加手段３１と、前記ノイズ付加画像データに対して濃度補正処理やコントラスト補正処理等の補正処理を実施する補正処理手段３２を備えて構成されている。 As shown in FIG. 1, the functional block configuration related to the image processing performed on the original image data stored in the storage unit 70 is obtained by removing noise-removed image data from which noise components included in the original image data are removed. Noise removing means 37 to be generated, noise adding means 31 for generating noise-added image data obtained by adding a predetermined noise component to the noise-removed image data, density correction processing, contrast correction processing, and the like for the noise-added image data The correction processing means 32 for performing the correction processing is provided.
前記ノイズ除去手段３７は、前記元画像データを低周波成分画像データと高周波成分画像データとに成分分離する成分分離手段３３と、前記成分分離手段３３により成分分離された高周波成分画像データに含まれるノイズ成分を除去した高周波成分ノイズ除去画像データを生成する高周波成分ノイズ除去手段３４を備えて構成されている。 The noise removing means 37 is included in the component separating means 33 for separating the original image data into low frequency component image data and high frequency component image data, and the high frequency component image data separated by the component separating means 33. A high-frequency component noise removing unit 34 that generates high-frequency component noise-removed image data from which noise components have been removed is provided.
前記成分分離手段３３は、前記元画像データに所定の処理を施すことで低周波成分画像データを生成し、また、前記元画像データから前記低周波成分画像データを差し引くことで前記高周波成分画像データを生成するように構成されている。尚、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の元画像データに対して、それぞれ個別に前記所定の処理を施すことで、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎に前記低周波成分画像データ及び前記高周波成分画像データが生成されるように構成されている。 The component separation unit 33 generates low-frequency component image data by performing predetermined processing on the original image data, and subtracts the low-frequency component image data from the original image data. Is configured to generate In addition, the said low frequency component image data and the said high frequency component are separately provided for every R component, G component, and B component by performing the said predetermined process separately with respect to the original image data of R component, G component, and B component, respectively. Image data is generated.
前記低周波成分画像データは、例えば、前記元画像データに対して第一のモザイク処理を行なった第一モザイク画像データを生成し、次に、前記生成した第一モザイク画像データに対して第二のモザイク処理を行なった第二モザイク画像データを生成し、更に、前記生成した第二モザイク画像データに対してガウシアンフィルター処理を施すことにより生成することができる。 The low frequency component image data is generated, for example, by generating first mosaic image data obtained by performing a first mosaic process on the original image data, and then generating a second mosaic image data. The second mosaic image data that has been subjected to the mosaic processing can be generated, and further generated by performing Gaussian filter processing on the generated second mosaic image data.
前記第一モザイク画像データは、例えば、図４に示すように、前記元画像データＥａを４画素×４画素のブロックＢａ（ｍ）に区分けし、各ブロックＢａ（ｍ）における各画素Ｂａ（ｍ，ｎ）の濃度値Ｄｅ（ｍ，ｎ）の平均値Ｄｅ１（ｍ）をそれぞれ各ブロックＢａ（ｍ）における各画素Ｂａ（ｍ，ｎ）の濃度値に置換処理することで生成することができる。 For example, as shown in FIG. 4, the first mosaic image data is obtained by dividing the original image data Ea into 4 × 4 pixel blocks Ba (m), and each pixel Ba (m) in each block Ba (m). , N) can be generated by replacing the average value De1 (m) of the density values De (m, n) with the density value of each pixel Ba (m, n) in each block Ba (m). .
前記第二モザイク画像データは、例えば、前記第一モザイク画像データにおける前記各ブロックＢａ（ｍ）を一単位とした４単位×４単位のブロックＢｂ（ｐ）に区分けし、各ブロックＢｂ（ｐ）における各画素Ｂｂ（ｐ，ｑ）の濃度値Ｄｅ（ｐ，ｑ）の平均値Ｄｅ２（ｐ）をそれぞれ各ブロックＢｂ（ｐ）における各画素Ｂｂ（ｐ，ｑ）の濃度値に置換処理することで生成することができる。 The second mosaic image data is, for example, divided into 4 units × 4 units of block Bb (p) with each block Ba (m) in the first mosaic image data as one unit, and each block Bb (p) The average value De2 (p) of the density values De (p, q) of each pixel Bb (p, q) in the pixel is replaced with the density value of each pixel Bb (p, q) in each block Bb (p). Can be generated.
前記ガウシアンフィルター処理は、図５に示すように、前記第二モザイク画像データから、注目画素と前記注目画素を中心とした所定の領域、例えば、７画素×７画素の領域を抽出し（ＳＡ１）、前記抽出された領域の各画素の濃度値に、それぞれ、例えば、図６に示すような、ガウシアン係数を乗算し、その総和を前記ガウシアン係数の総和で除算することで変換値を算出し（ＳＡ２）、前記算出した変換値を前記注目画素の新たな濃度値として置換処理するとともに（ＳＡ３）、前記ステップＳＡ１から前記ステップＳＡ３の処理を、前記第二モザイク画像データの各画素に対して順次実施するものである（ＳＡ４）。 As shown in FIG. 5, the Gaussian filter process extracts a target pixel and a predetermined area centered on the target pixel, for example, a 7 pixel × 7 pixel area from the second mosaic image data (SA1). The density value of each pixel in the extracted region is multiplied by a Gaussian coefficient, for example, as shown in FIG. 6, and the sum is divided by the sum of the Gaussian coefficients to calculate a converted value ( SA2) The calculated conversion value is replaced as a new density value of the pixel of interest (SA3), and the processing from step SA1 to step SA3 is sequentially performed on each pixel of the second mosaic image data. (SA4).
前記高周波成分画像データは、前記元画像データと、前記低周波成分画像データから、それぞれ同一座標の注目画素Ｐｓ、Ｐｔを順次抽出し、前記元画像データにおける注目画素Ｐｓの濃度値から、前記低周波成分画像データにおける注目画素Ｐｔの濃度値を差し引くことにより生成することができる。 The high frequency component image data is obtained by sequentially extracting the target pixels Ps and Pt having the same coordinates from the original image data and the low frequency component image data, respectively, and from the density value of the target pixel Ps in the original image data. It can be generated by subtracting the density value of the target pixel Pt in the frequency component image data.
前記高周波成分ノイズ除去手段３４は、前記高周波成分画像データに含まれるノイズ成分を除去した高周波成分ノイズ除去画像データを生成するもので、前記画像データにおける各画素データに有彩色のノイズ成分が含まれていたときに、前記ノイズ成分が含まれている画素の画素データを、前記ノイズ成分が含まれている画素の周辺画素における画素データに基づいた画素データに置換処理することで、前記高周波成分ノイズ除去画像データを生成するように構成されている。 The high-frequency component noise removing unit 34 generates high-frequency component noise-removed image data from which noise components included in the high-frequency component image data are removed, and each pixel data in the image data includes a chromatic noise component. If the pixel data of the pixel including the noise component is replaced with pixel data based on pixel data in a peripheral pixel of the pixel including the noise component, the high-frequency component noise It is configured to generate removal image data.
詳述すると、前記高周波成分ノイズ除去手段３４は、図７、図８に示すように、Ｒ成分の高周波成分画像データＥｇｒ、Ｇ成分の高周波成分画像データＥｇｇ、及び、Ｂ成分の高周波成分画像データＥｇｂから、それぞれ同一座標の注目画素Ｐｏｒ、Ｐｏｇ、Ｐｏｂと、前記注目画素Ｐｏｒ、Ｐｏｇ、Ｐｏｂを中心とした周辺画素Ｐｎｒ（ｉ）、Ｐｎｇ（ｉ）、Ｐｎｂ（ｉ）を抽出し（ＳＢ１）、それぞれ同色成分毎に、前記注目画素Ｐｏｒ、Ｐｏｇ、Ｐｏｂの濃度値Ｎｏｒ、Ｎｏｇ、Ｎｏｂと、前記周辺画素Ｐｎｒ（ｉ）、Ｐｎｇ（ｉ）、Ｐｎｂ（ｉ）の濃度値Ｎｎｒ（ｉ）、Ｎｎｇ（ｉ）、Ｎｎｂ（ｉ）の平均濃度値Ｎｎｒａ、Ｎｎｇａ、Ｎｎｂａを比較し、その濃度差Ｒｄ＝Ｎｏｒ−Ｎｎｒａ、Ｇｄ＝Ｎｏｇ−Ｎｎｇａ、Ｂｄ＝Ｎｏｂ−Ｎｎｂａの何れか一つ、または、二つが、所定の濃度差閾値Ｓｔｈを超えたときに（ＳＢ２、ＳＢ３）、前記濃度差閾値Ｓｔｈを超えた色成分における前記注目画素Ｐｏｒ、Ｐｏｇ、Ｐｏｂの濃度値Ｎｏｒ、Ｎｏｇ、Ｎｏｂを、同一色成分の前記周辺画素Ｐｎｒ（ｉ）、Ｐｎｇ（ｉ）、Ｐｎｂ（ｉ）の平均濃度値Ｎｎｒａ、Ｎｎｇａ、Ｎｎｂａに置換処理するもので（ＳＢ４）、前記ステップＳＢ１から前記ステップＳＢ４の処理を全ての画素に対して実施する（ＳＢ５）ように構成されている（ｉ＝１，２，・・・，８）。 More specifically, as shown in FIGS. 7 and 8, the high-frequency component noise removing unit 34 performs high-frequency component image data Egr for R component, high-frequency component image data Egg for G component, and high-frequency component image data for B component. The target pixels Por, Pog, and Pob having the same coordinates and the peripheral pixels Pnr (i), Png (i), and Pnb (i) centered on the target pixels Por, Pog, and Pob are extracted from Egb (SB1). , Density values Nor, Nog, Nob of the target pixel Por, Pog, Pob and density values Nnr (i) of the peripheral pixels Pnr (i), Png (i), Pnb (i), for each same color component. The average density values Nnra, Nnga and Nnba of Nng (i) and Nnb (i) are compared, and the density difference Rd = Nor−Nnra, Gd = Nog−Nnga, Bd = Nob When one or two of Nnba exceeds a predetermined density difference threshold value Sth (SB2, SB3), the density of the pixel of interest Por, Pog, Pob in the color component exceeding the density difference threshold value Sth The values Nor, Nog, and Nob are replaced with the average density values Nnra, Nnga, and Nnba of the peripheral pixels Pnr (i), Png (i), and Pnb (i) of the same color component (SB4). The processing from SB1 to step SB4 is performed on all the pixels (SB5) (i = 1, 2,..., 8).
つまり、前記注目画素Ｐｏｒ、Ｐｏｇ、Ｐｏｂの濃度値Ｎｏｒ、Ｎｏｇ、Ｎｏｂから前記周辺画素Ｐｎｒ（ｉ）、Ｐｎｇ（ｉ）、Ｐｎｂ（ｉ）の平均濃度値Ｎｎｒａ、Ｎｎｇａ、Ｎｎｂａを差し引いた濃度差Ｒｄ、Ｇｄ、Ｂｄが前記濃度差閾値Ｓｔｈよりも大きいときには、前記注目画素Ｐｏｒ、Ｐｏｇ、Ｐｏｂの画素データにノイズ成分が含まれていることを示し、また、前記濃度差Ｒｄ、Ｇｄ、Ｂｄの何れか一つ、または、二つが前記濃度差閾値Ｓｔｈよりも大きいときには、前記注目画素Ｐｏｒ、Ｐｏｇ、Ｐｏｂに含まれるノイズ成分が有彩色であることを示しているため、このときに、有彩色のノイズ成分が含まれている前記注目画素Ｐｏｒ、Ｐｏｇ、Ｐｏｂの濃度値Ｎｏｒ、Ｎｏｇ、Ｎｏｂを、前記周辺画素Ｐｎｒ（ｉ）、Ｐｎｇ（ｉ）、Ｐｎｂ（ｉ）の平均濃度値Ｎｎｒａ、Ｎｎｇａ、Ｎｎｂａに置換処理することで、前記各色成分の高周波成分画像データからノイズ成分を除去した色成分毎の高周波成分ノイズ除去画像データを生成するように構成されている。従って、前記注目画素Ｐｏｒ、Ｐｏｇ、Ｐｏｂの濃度値Ｎｏｒ、Ｎｏｇ、Ｎｏｂから前記周辺画素Ｐｎｒ（ｉ）、Ｐｎｇ（ｉ）、Ｐｎｂ（ｉ）の平均濃度値Ｎｎｒａ、Ｎｎｇａ、Ｎｎｂａを差し引いた濃度差Ｒｄ、Ｇｄ、Ｂｄが、各色成分ともに前記濃度差閾値Ｓｔｈ以下のとき、または、各色成分ともに前記濃度差閾値Ｓｔｈを超えたときには、前記置換処理は行なわれない。 That is, the density difference obtained by subtracting the average density values Nnra, Nnga, Nnba of the peripheral pixels Pnr (i), Png (i), Pnb (i) from the density values Nor, Nog, Nob of the target pixel Por, Pog, Pob. When Rd, Gd, Bd is larger than the density difference threshold Sth, it indicates that the pixel data of the pixel of interest Por, Pog, Pob contains a noise component, and the density differences Rd, Gd, Bd When either one or two is larger than the density difference threshold Sth, it indicates that the noise component included in the pixel of interest Por, Pog, Pob is a chromatic color. Density values Nor, Nog, and Nob of the target pixel Por, Pog, and Pob that include the noise component of the surrounding pixel Pnr (i), Png. i) By replacing the average density values Nnra, Nnga, and Nnba of Pnb (i) with each other, high-frequency component noise-removed image data for each color component is generated by removing the noise component from the high-frequency component image data of each color component. It is configured as follows. Accordingly, the density difference obtained by subtracting the average density values Nnra, Nnga and Nnba of the peripheral pixels Pnr (i), Png (i) and Pnb (i) from the density values Nor, Nog and Nob of the target pixel Por, Pog and Pob. When Rd, Gd, and Bd are equal to or less than the density difference threshold Sth for each color component, or when both color components exceed the density difference threshold Sth, the replacement process is not performed.
前記ノイズ付加手段３１は、前記高周波成分ノイズ除去画像データのエッジ外画像領域に所定のノイズ成分を付加した高周波成分ノイズ付加画像データを生成する高周波成分ノイズ付加手段３５と、前記成分分離された低周波成分画像データと前記高周波成分ノイズ付加画像データを成分合成する成分合成手段３６を備えて構成されている。 The noise adding means 31 includes a high frequency component noise adding means 35 for generating high frequency component noise added image data in which a predetermined noise component is added to an out-of-edge image area of the high frequency component noise-removed image data; It comprises component synthesizing means 36 for synthesizing the frequency component image data and the high frequency component noise added image data.
前記高周波成分ノイズ付加手段３５は、前記各色成分の高周波成分ノイズ除去画像データからそれぞれ二値化画像データを生成し、前記二値化画像データの何れにおいてもエッジ画素とならないエッジ外画像領域を検出し、前記各色成分の高周波成分ノイズ除去画像データにおける前記エッジ外画像領域に、所定のノイズ成分を付加した高周波成分ノイズ付加画像データを生成するように構成されている。 The high-frequency component noise adding means 35 generates binarized image data from the high-frequency component noise-removed image data of each color component, and detects an out-of-edge image region that does not become an edge pixel in any of the binarized image data. Then, high-frequency component noise-added image data in which a predetermined noise component is added to the image area outside the edge in the high-frequency component noise-removed image data of each color component is generated.
前記二値化画像データは、各色成分ともに、前記高周波成分ノイズ除去画像データにおける画素の濃度値が、所定の濃度閾値Ｎｔｈを超えている画素をエッジ画素Ｇｅとして、また、画素の濃度値が前記所定の濃度閾値Ｎｔｈ以下の画素をエッジ外画素Ｇａとして二値化することにより生成することができる。 In the binarized image data, for each color component, a pixel whose density value in the high-frequency component noise-removed image data exceeds a predetermined density threshold Nth is an edge pixel Ge, and the pixel density value is A pixel having a predetermined density threshold value Nth or less can be generated by binarizing it as an out-of-edge pixel Ga.
前記エッジ外画像領域Ｆｅは、図９に示すように、前記生成されたＲ成分の二値化画像データＷｒ、Ｇ成分の二値化画像データＷｇ、及び、Ｂ成分の二値化画像データＷｂにおいて、それぞれの画素が同一座標となっている画素同士を比較したときに、その何れもがエッジ外画素Ｇａとなっている画素からなる画像領域として検出することができる。 As shown in FIG. 9, the out-of-edge image area Fe includes the generated R component binarized image data Wr, G component binarized image data Wg, and B component binarized image data Wb. , When pixels having the same coordinates are compared with each other, any of them can be detected as an image region composed of pixels that are pixels outside the edge Ga.
前記所定のノイズ成分は、ランダムな無彩色のノイズ成分である。つまり、前記高周波成分ノイズ付加手段３５は、前記各色成分の高周波成分ノイズ除去画像データにおける前記エッジ外画像領域での選択画素を、前記各色成分の高周波成分ノイズ除去画像データ間では同一となるようにランダムに選択し、前記選択された各画素に対して、前記各色成分の高周波成分ノイズ除去画像データ間では同一となるように、また、異なる画素間ではランダムな値となるように、ノイズ成分としての濃度値を付加するように構成されている。 The predetermined noise component is a random achromatic noise component. That is, the high frequency component noise adding means 35 makes the selected pixels in the image area outside the edge in the high frequency component noise-removed image data of each color component the same among the high-frequency component noise-removed image data of each color component. Randomly select and select for each selected pixel as a noise component so as to be the same between the high-frequency component noise-removed image data of each color component and a random value between different pixels. The density value is added.
また、前記ランダムな無彩色のノイズ成分は、画像データの単位領域当たりに付加される付加量が予め定められている。つまり、前記高周波成分ノイズ付加手段３５は、前記画像データの大きさに応じてノイズ成分の付加量を調節するように構成されている。 The random achromatic noise component has a predetermined amount to be added per unit area of the image data. That is, the high frequency component noise adding means 35 is configured to adjust the amount of noise component added according to the size of the image data.
前記成分合成手段３６は、色成分毎に、前記成分分離された低周波成分画像データと前記高周波成分ノイズ付加画像データを成分合成するもので、それぞれの画像データ間で同一座標となっている画素の濃度値を足し合わせることで、ノイズ付加画像データを生成するように構成されている。 The component synthesizing unit 36 synthesizes the components of the low-frequency component image data and the high-frequency component noise-added image data separated for each color component, and the pixels having the same coordinates between the respective image data By adding these density values, noise-added image data is generated.
前記補正処理手段３２は、予め設定されている濃度補正関数及びコントラスト補正関数に基づいて、前記画像データノイズ除去部３１によりノイズ成分が除去された画像データに対して濃度補正処理及びコントラスト補正処理等の補正処理を実施するように構成されている。 The correction processing unit 32 performs density correction processing, contrast correction processing, and the like on the image data from which the noise component has been removed by the image data noise removal unit 31 based on a density correction function and a contrast correction function that are set in advance. The correction process is implemented.
以下、前記記憶手段７０に記憶された元画像データに対して施される画像処理の動作について図１０のフローチャート及び図１０に基づいて説明する。前記記憶手段７０に元画像データＥａが記憶されると（ＳＡ１）、前記成分分離手段３３は、Ｒ成分、Ｂ成分、Ｇ成分の色成分毎に前記元画像データＥａを前記低周波成分画像データＥｆと前記高周波成分画像データＥｇに成分分離する。 Hereinafter, an image processing operation performed on the original image data stored in the storage unit 70 will be described with reference to the flowchart of FIG. 10 and FIG. When the original image data Ea is stored in the storage means 70 (SA1), the component separation means 33 converts the original image data Ea into the low-frequency component image data for each of the R component, B component, and G component color components. The components are separated into Ef and the high-frequency component image data Eg.
つまり、上述したように、前記色成分毎に、前記元画像データＥａに対して第一のモザイク処理を行なうことで第一モザイク画像データを生成し（ＳＡ２）、また、前記生成した第一モザイク画像データに対して第二のモザイク処理を行なうことで第二モザイク画像データを生成し（ＳＡ３）、更に、前記生成した第二モザイク画像データに対してガウシアンフィルター処理を施すことにより前記低周波成分画像データＥｆを生成する（ＳＡ４）。 That is, as described above, for each color component, first mosaic image data is generated by performing a first mosaic process on the original image data Ea (SA2), and the generated first mosaic is also generated. A second mosaic image data is generated by performing a second mosaic process on the image data (SA3), and a Gaussian filter process is performed on the generated second mosaic image data to thereby generate the low frequency component. Image data Ef is generated (SA4).
また、前記成分分離手段３３は、前記元画像データＥａと、前記低周波成分画像データＥｆから、それぞれ同一座標の注目画素Ｐｓ、Ｐｔを順次抽出し、前記元画像データＥａにおける注目画素Ｐｓの濃度値から、前記低周波成分画像データＥｆにおける注目画素Ｐｔの濃度値を差し引くことにより高周波成分画像データＥｇを生成する（ＳＡ５）
前記成分分離手段３３により、前記元画像データＥａが、前記色成分毎に低周波成分画像データＥｆと高周波成分画像データＥｇに成分分離されると、前記高周波成分ノイズ除去手段３４は、上述したように、色成分毎に高周波成分ノイズ除去画像データＥｈを生成する（ＳＡ６）。
The component separation means 33 sequentially extracts the target pixels Ps and Pt having the same coordinates from the original image data Ea and the low frequency component image data Ef, respectively, and the density of the target pixel Ps in the original image data Ea. The high frequency component image data Eg is generated by subtracting the density value of the target pixel Pt in the low frequency component image data Ef from the value (SA5).
When the original image data Ea is separated into low-frequency component image data Ef and high-frequency component image data Eg for each color component by the component separating unit 33, the high-frequency component noise removing unit 34 is as described above. In addition, high-frequency component noise-removed image data Eh is generated for each color component (SA6).
前記高周波成分ノイズ除去手段３４により、前記高周波成分ノイズ除去画像データＥｈが生成されると、前記高周波成分ノイズ付加手段３５は、前記各色成分の高周波成分ノイズ除去画像データＥｈからそれぞれ二値化画像データを生成し（ＳＡ７）、前記二値化画像データの何れにおいてもエッジ画素とならないエッジ外画像領域を検出し（ＳＡ８）、前記各色成分の高周波成分ノイズ除去画像データにおける前記エッジ外画像領域に、所定のノイズ成分を付加した高周波成分ノイズ付加画像データＥｉを生成する（ＳＡ９）。 When the high-frequency component noise-removed image data Eh is generated by the high-frequency component noise removing unit 34, the high-frequency component noise adding unit 35 converts the binarized image data from the high-frequency component noise-removed image data Eh of each color component. (SA7), and detects an out-of-edge image area that does not become an edge pixel in any of the binarized image data (SA8), and detects the out-of-edge image area in the high-frequency component noise-removed image data of each color component, High-frequency component noise-added image data Ei to which a predetermined noise component is added is generated (SA9).
前記高周波成分ノイズ付加手段３５により、前記高周波成分ノイズ付加画像データＥｉが生成されると、前記成分合成手段３６は、上述したように、色成分毎に、前記成分分離された低周波成分画像データと前記高周波成分ノイズ付加画像データを成分合成することで、ノイズ付加画像データＥｊを生成する（ＳＡ１０）。 When the high frequency component noise added image data Ei is generated by the high frequency component noise adding means 35, the component synthesizing means 36, as described above, the low frequency component image data separated for each color component. And the high-frequency component noise-added image data are combined to generate noise-added image data Ej (SA10).
前記成分合成手段３６により、前記ノイズ付加画像データＥｊが生成されると、前記補正処理手段３２は、予め設定されている濃度補正関数及びコントラスト補正関数に基づいて、ノイズ付加画像データＥｊに対して濃度補正処理及びコントラスト補正処理等の補正処理を実施する（ＳＡ１１）。 When the noise-added image data Ej is generated by the component synthesizing unit 36, the correction processing unit 32 applies the noise-added image data Ej based on a preset density correction function and contrast correction function. Correction processing such as density correction processing and contrast correction processing is performed (SA11).
尚、前記補正処理手段３２により補正処理された画像データは、前記記憶手段７０に一旦記憶された後、前記プリントヘッド６０へ出力される。 The image data corrected by the correction processing unit 32 is temporarily stored in the storage unit 70 and then output to the print head 60.
以下、別の実施形態について説明する。上述の実施形態では、前記高周波成分ノイズ除去手段３４が、それぞれ同色成分毎に、前記注目画素Ｐｏｒ、Ｐｏｇ、Ｐｏｂの濃度値Ｎｏｒ、Ｎｏｇ、Ｎｏｂと、前記周辺画素Ｐｎｒ（ｉ）、Ｐｎｇ（ｉ）、Ｐｎｂ（ｉ）の濃度値Ｎｎｒ（ｉ）、Ｎｎｇ（ｉ）、Ｎｎｂ（ｉ）の平均濃度値Ｎｎｒａ、Ｎｎｇａ、Ｎｎｂａを比較し、その濃度差Ｒｄ＝Ｎｏｒ−Ｎｎｒａ、Ｇｄ＝Ｎｏｇ−Ｎｎｇａ、Ｂｄ＝Ｎｏｂ−Ｎｎｂａの何れか一つ、または、二つが、所定の濃度差閾値Ｓｔｈを超えたときに、前記濃度差閾値Ｓｔｈを超えた色成分における前記注目画素Ｐｏｒ、Ｐｏｇ、Ｐｏｂの濃度値Ｎｏｒ、Ｎｏｇ、Ｎｏｂを、同一色成分の前記周辺画素Ｐｎｒ（ｉ）、Ｐｎｇ（ｉ）、Ｐｎｂ（ｉ）の平均濃度値Ｎｎｒａ、Ｎｎｇａ、Ｎｎｂａに置換処理する構成について説明したが、前記高周波成分ノイズ除去手段３４は、それぞれ同色成分毎に、前記注目画素Ｐｏｒ、Ｐｏｇ、Ｐｏｂの濃度値Ｎｏｒ、Ｎｏｇ、Ｎｏｂと、前記周辺画素Ｐｎｒ（ｉ）、Ｐｎｇ（ｉ）、Ｐｎｂ（ｉ）の濃度値Ｎｎｒ（ｉ）、Ｎｎｇ（ｉ）、Ｎｎｂ（ｉ）の平均濃度値Ｎｎｒａ、Ｎｎｇａ、Ｎｎｂａを比較し、その濃度比Ｒｐ＝Ｎｏｒ／Ｎｎｒａ、Ｇｐ＝Ｎｏｇ／Ｎｎｇａ、Ｂｐ＝Ｎｏｂ／Ｎｎｂａの何れか一つ、または、二つが、所定の濃度比閾値Ｐｔｈを超えたときに、前記濃度比閾値Ｐｔｈを超えた色成分における前記注目画素Ｐｏｒ、Ｐｏｇ、Ｐｏｂの濃度値Ｎｏｒ、Ｎｏｇ、Ｎｏｂを、同一色成分の前記周辺画素Ｐｎｒ（ｉ）、Ｐｎｇ（ｉ）、Ｐｎｂ（ｉ）の平均濃度値Ｎｎｒａ、Ｎｎｇａ、Ｎｎｂａに置換処理する構成としてもよい。 Hereinafter, another embodiment will be described. In the above-described embodiment, the high-frequency component noise removing unit 34 has the density values Nor, Nog, Nob of the target pixel Por, Pog, Pob and the surrounding pixels Pnr (i), Png (i) for each same color component. ), Pnb (i) density values Nnr (i), Nng (i), and Nnb (i) average density values Nnra, Nnga, Nnba are compared, and the density differences Rd = Nor-Nnra, Gd = Nog-Nnga , Bd = Nob−Nnba when one or two of the pixels exceeds a predetermined density difference threshold Sth, the density of the pixel of interest Por, Pog, Pob in a color component that exceeds the density difference threshold Sth The values Nor, Nog, and Nob are replaced with the average density values Nnra, Nnga, and Nnba of the peripheral pixels Pnr (i), Png (i), and Pnb (i) of the same color component. The high frequency component noise removing unit 34 has the density values Nor, Nog, Nob of the target pixel Por, Pog, Pob and the peripheral pixels Pnr (i), Png () for each same color component. i), Pnb (i) concentration values Nnr (i), Nng (i), and Nnb (i) average concentration values Nnra, Nnga, Nnba are compared, and their concentration ratios Rp = Nor / Nnra, Gp = Nog / When one or two of Nnga and Bp = Nob / Nnba exceed a predetermined density ratio threshold Pth, the pixel of interest Por, Pog and Pob in the color component exceeding the density ratio threshold Pth The density values Nor, Nog, and Nob are set to the average density values Nnra, Nnga, and Nnb of the peripheral pixels Pnr (i), Png (i), and Pnb (i) having the same color component. It may be configured to replace processed.
上述の実施形態に加え、前記元画像データを拡大縮小変換する拡縮変換手段を備え、前記ノイズ除去手段３７が、前記拡縮変換手段により拡大縮小変換された拡縮画像データに対してノイズ成分を除去するとともに、前記ノイズ付加手段が、前記ノイズ除去手段３７によりノイズ成分を除去された画像データにノイズ成分を付加する構成としてもよい。このようなときには、前記拡縮変換手段により拡大縮小変換された前記拡縮画像データの変換倍率に応じて、前記高周波成分ノイズ付加手段がノイズ成分の付加量を調節する構成とすることが好ましい。拡大率が高くなるほど変換された画像データは粗くなり、ノイズ成分が目立つようになる。つまり、拡大率が高くなるほどノイズ成分の付加量を少なくすれば、ノイズ成分が目立つようになることを防止することができる。 In addition to the above-described embodiment, the image processing apparatus includes an enlargement / reduction conversion unit that performs enlargement / reduction conversion on the original image data, and the noise removing unit 37 removes a noise component from the enlarged / reduced image data that has been enlarged / reduced by the enlargement / reduction conversion unit. In addition, the noise adding unit may add a noise component to the image data from which the noise component has been removed by the noise removing unit 37. In such a case, it is preferable that the high frequency component noise adding unit adjusts the amount of noise component added according to the conversion magnification of the enlarged / reduced image data that has been enlarged / reduced by the enlargement / reduction conversion unit. As the enlargement ratio increases, the converted image data becomes coarser and noise components become conspicuous. That is, if the additional amount of the noise component is decreased as the enlargement ratio is increased, the noise component can be prevented from becoming conspicuous.
上述した実施形態は、本発明の一例に過ぎず、本発明の作用効果を奏する範囲において各ブロックの具体的構成等を適宜変更設計できることは言うまでもない。 The embodiment described above is merely an example of the present invention, and it goes without saying that the specific configuration and the like of each block can be appropriately changed and designed within the scope of the effects of the present invention.
１：フィルムスキャナ
３０：画像読取手段
３１：ノイズ付加手段
３２：補正処理手段
３３：成分分離手段
３４：高周波成分ノイズ除去手段
３５：高周波成分ノイズ付加手段
３６：成分合成手段
３７：ノイズ除去手段
７０：記憶手段
1: film scanner 30: image reading means 31: noise adding means 32: correction processing means 33: component separating means 34: high frequency component noise removing means 35: high frequency component noise adding means 36: component synthesizing means 37: noise removing means 70: Storage means
Claims (8)
前記ノイズ除去手段が、前記画像データを低周波成分画像データと高周波成分画像データとに成分分離する成分分離手段と、前記成分分離された高周波成分画像データのノイズ成分を除去した高周波成分ノイズ除去画像データを生成する高周波成分ノイズ除去手段を備え、
前記ノイズ付加手段が、前記高周波成分ノイズ除去画像データのエッジ外画像領域に所定のノイズ成分を付加した高周波成分ノイズ付加画像データを生成する高周波成分ノイズ付加手段と、前記成分分離された低周波成分画像データと前記高周波成分ノイズ付加画像データを成分合成する成分合成手段を備えた画像処理装置。 Image processing comprising noise removal means for generating noise-removed image data from which noise components contained in image data have been removed, and noise addition means for generating noise-added image data by adding a predetermined noise component to the noise-removed image data A device,
The noise removing means separates the image data into low-frequency component image data and high-frequency component image data, and a high-frequency component noise-removed image obtained by removing noise components from the component-separated high-frequency component image data High-frequency component noise removal means for generating data is provided,
The noise adding means generates high-frequency component noise-added image data in which a predetermined noise component is added to an image area outside the edge of the high-frequency component noise-removed image data, and the component-separated low-frequency component An image processing apparatus comprising: a component synthesis unit that synthesizes image data and the high-frequency component noise-added image data.
前記ノイズ除去ステップが、前記画像データを低周波成分画像データと高周波成分画像データとに成分分離する成分分離ステップと、前記成分分離された高周波成分画像データのノイズ成分を除去した高周波成分ノイズ除去画像データを生成する高周波成分ノイズ除去ステップからなり、
前記ノイズ付加ステップが、前記高周波成分ノイズ除去画像データのエッジ外画像領域に所定のノイズ成分を付加した高周波成分ノイズ付加画像データを生成する高周波成分ノイズ付加ステップと、前記成分分離された低周波成分画像データと前記高周波成分ノイズ付加画像データを成分合成する成分合成ステップからなる画像処理方法。 An image processing method comprising: a noise removing step for generating noise-removed image data from which noise components included in image data are removed; and a noise adding step for generating noise-added image data in which a predetermined noise component is added to the noise-removed image data Because
The noise removing step separates the image data into low-frequency component image data and high-frequency component image data, and a high-frequency component noise-removed image obtained by removing noise components from the component-separated high-frequency component image data. It consists of a high frequency component denoising step that generates data,
The noise addition step includes a high frequency component noise addition step for generating high frequency component noise addition image data in which a predetermined noise component is added to an out-of-edge image region of the high frequency component noise removal image data, and the component separated low frequency component An image processing method comprising a component combining step of combining image data and the high-frequency component noise added image data.
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