JP2021106056A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 画像に含まれる孤立画素に対してエッジ強調を抑制すると、エッジ強調を抑制することが好ましくない、周辺画素よりも明るい孤立画素に対してもエッジ強調が抑制されてしまう。【解決手段】 周辺画素よりも明るい孤立画素に対してはエッジ強調処理を行い、周辺画素よりも暗い孤立画素に対してはエッジ強調処理を抑制する。【選択図】 図３

Description

本発明は、画像に含まれるエッジの強調処理を行う画像処理装置、画像処理方法、プログラムに関する。

画像に対してエッジ強調処理を行うことで文字画像であれば可読性が増し、写真であればその写真が鮮鋭になり画質の向上を図る事が可能になる。処理としてはフィルタによる畳みこみ演算が用いられるのが一般的であり、エッジ強調処理によりエッジ付近のコントラストが強調された画像に変換される。具体的には明るい領域と暗い領域が接する位置では明るい所はより明るく、暗いところはより暗く変換されることで境界部が誇張され、見た目には鮮鋭になったように見える。

しかしながら、画像に含まれるノイズ成分、たとえば処理対象画素が周囲から孤立していしている孤立点に対してエッジ強調処理が行われると、ノイズが強調されてしまう。そのため、特許文献１では、画像中のノイズ成分、たとえば孤立点を検出し、検出された孤立点の孤立度が大きいほど、孤立点に対するエッジ強調の度合いを抑制する処理が開示されている。

特開２００８−５２４４６号公報

しかしながら、画像に含まれる孤立点のエッジ強調の度合を抑制すると、本来エッジ強調すべき孤立点を強調できなくなってしまうことが起こりうる。例えば、画像に含まれる、周囲よりも明るい鏡面反射成分をもつ孤立点は、むしろエッジ強調することで、質感が高められ画質が向上することが好まれている。

本発明の画像処理装置は、画像に含まれる周囲よりも明るい孤立画素にはエッジ強調処理を行い、前記画像に含まれる周囲よりも暗い孤立画素にはエッジ強調処理を抑制する処理手段とを有することを特徴とする。

本発明によれば、孤立画素が周辺画素に対して明るいか暗いかに応じて、孤立画素に対するエッジ強調量を適応的に設定することができる。

本発明の実施形態に係る画像形成装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る画像形成装置の概観図である。 本発明の実施形態１に係るエッジ強調処理のフロー図である。 本発明の実施形態１に係るウィンドウの注目画素とその周囲を示す図である。 本発明の実施形態１に係る標準偏差と補正値αの関係を示すグラフである。 本発明の実施形態２に係るエッジ強調処理のフロー図である。

以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を用いて説明する。

（実施例１）
［画像形成装置の構成］
図１は本実施形態の、エッジ強調を行う機能を有する画像形成装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、画像形成装置は、画像読取部１０１、画像処理部１０２、記憶部１０３、ＣＰＵ １０４および画像出力部１０５およびユーザインタフェース（ＵＩ）部１０６および受信部１０７を備える。なお、画像形成装置は、画像データを管理するサーバ、プリントの実行を指示するパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などにネットワークなどを介して接続可能である。

画像読取部１０１は、原稿の画像を読み取り、画像データを出力する。画像処理部１０２は、画像読取部１０１や受信部１０７等より外部から入力される画像データを含む印刷情報を中間情報（以下「オブジェクト」と呼ぶ）に変換し、記憶部１０３のオブジェクトバッファに格納する。さらに、バッファしたオブジェクトに基づきビットマップデータを生成し、記憶部１０３のバッファに格納する。その際、色変換処理や、エッジ強調処理等を行う。詳細に関しては後述する。

記憶部１０３は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク（ＨＤ）などから構成される。ＲＯＭは、ＣＰＵ １０４が実行する各種の制御プログラムや画像処理プログラムを格納する。ＲＡＭは、ＣＰＵ １０４がデータや各種情報を格納する参照領域や作業領域として用いられる。また、ＲＡＭとＨＤは、上記のオブジェクトバッファの記憶などに用いられる。また、画像処理に必要な処理パラメータも併せて記憶しておく。このＲＡＭとＨＤ上で画像データを蓄積し、ページのソートや、ソートされた複数ページにわたる原稿を蓄積し、複数部プリント出力を行う。

画像出力部１０５は、記録紙などの記録媒体にカラー画像を形成して出力する。ＵＩ部１０６は、画像処理部での画像処理の種類やレベル調整等を装置へ指示するための操作を行う。例えば前述の画像処理の調整量等の設定を行う。受信部１０７は、外部からプリント用の画像データを受け取り、記憶部１０３への保存や画像出力部１０５への出力を行う。また記憶部１０３内に蓄積されている画像データを機器の外へ送信出力する。

［装置概観］
図２は画像形成装置の概観図である。画像読取部１０１において、原稿台ガラス２０３および原稿圧板２０２の間に画像を読み取る原稿２０４が置かれ、原稿２０４はランプ２０５の光に照射される。原稿２０４からの反射光は、ミラー２０６と２０７に導かれ、レンズ２０８によって３ラインセンサ２１０上に像が結ばれる。なお、レンズ２０８には赤外カットフィルタ２３１が設けられている。図示しないモータにより、ミラー２０６とランプ２０５を含むミラーユニットを速度Ｖで、ミラー２０７を含むミラーユニットを速度Ｖ／２で矢印の方向に移動する。つまり、３ラインセンサ２１０の電気的走査方向（主走査方向）に対して垂直方向（副走査方向）にミラーユニットが移動し、原稿２０４の全面を走査する。

３ラインのＣＣＤ２１０−１，２１０−２，２１０−３からなる３ラインセンサ２１０は、入力される光情報を色分解して、フルカラー情報レッドＲ、グリーンＧおよびブルーＢの各色成分を読み取り、その色成分信号を画像処理部１０２へ送る。なお、３ラインセンサ２１０を構成するＣＣＤはそれぞれ５０００画素分の受光素子を有し、原稿台ガラス２０３に載置可能な原稿の最大サイズであるＡ３サイズの原稿の短手方向（２９７ｍｍ）を６００ｄｐｉの解像度で読み取ることができる。

標準白色板２１１は、３ラインセンサ２１０の各ＣＣＤ ２１０−１から２１０−３によって読み取ったデータを補正するためのものである。標準白色板２１１は、可視光でほぼ均一の反射特性を示す白色である。

画像処理部１０２は、３ラインセンサ２１０から入力される画像信号を電気的に処理して、シアンＣ、マゼンタＭ、イエローＹおよびブラックＫの各色成分信号を生成し、生成したＣＭＹＫの色成分信号を画像出力部１０５に送る。このとき出力される画像はディザなどのハーフトーン処理が行われたＣＭＹＫの画像となっている。

画像出力部１０５において、画像読取部１０１から送られてくるＣ、Ｍ、ＹまたはＫの画像信号はレーザドライバ２１２へ送られる。レーザドライバ２１２は、入力される画像信号に応じて半導体レーザ素子２１３を変調駆動する。半導体レーザ素子２１３から出力されるレーザビームは、ポリゴンミラー２１４、ｆ−θレンズ２１５およびミラー２１６を介して感光ドラム２１７を走査し、感光ドラム２１７上に静電潜像を形成する。

現像器は、マゼンタ現像器２１９、シアン現像器２２０、イエロー現像器２２１およびブラック現像器２２２から構成される。四つの現像器が交互に感光ドラム２１７に接することで、感光ドラム２１７上に形成された静電潜像を対応する色のトナーで現像してトナー像を形成する。記録紙カセット２２５から供給される記録紙は、転写ドラム２２３に巻き付けられ、感光ドラム２１７上のトナー像が記録紙に転写される。

このようにしてＣ、Ｍ、ＹおよびＫの四色のトナー像が順次転写された記録紙は、定着ユニット２２６を通過することで、トナー像が定着された後、装置外へ排出される。

以降、本実施例の特徴である画像処理部１０２における画像へのエッジ強調処理に関して、図３を用いて詳細に説明する。以降のフローに示される処理は、ＣＰＵ１０４からの命令を元に画像処理部１０２により処理される。

また、入力される画像データの各画素は、ＲＧＢの３色から構成されており、横方向（行方向）と縦方向（列方向）の配列として構成されているものとする。

まず、Ｓ３０１で、画像処理部１０２は、入力されたＲＧＢ画像データに対して色変換処理を行い、輝度と色差系の色空間からなる画像データへ変換する。ここではＲＧＢ成分からＹＣｂＣｒへの色変換を行う。色変換式を以下に示す。
Ｙ＝０．２９９０＊Ｒ＋０．５８７０＊Ｇ＋０．１１４０＊Ｂ
Ｃｂ＝−０．１６８７＊Ｒ−０．３３１３＊Ｇ＋０．５０００＊Ｂ
Ｃｒ＝０．５０００＊Ｒ−０．４１８７＊Ｇ−０．０８１３＊Ｂ…式（１）

入力されたＲＧＢ画像のＲｅｄの信号値（例えば８ｂｉｔの信号であれば０〜２５５の値）をＲ、同ＧｒｅｅｎをＧ、同ＢｌｕｅをＢとして、Ｙ（０〜２５５）Ｃｂ（−１２８〜１２７）Ｃｒ（−１２８〜１２７）に変換される。この変換により入力されたＲＧＢ画像は、輝度Ｙと色差Ｃｂ，Ｃｒへ変換される。

次に、Ｓ３０２において、画像処理部１０２はＳ３０１で求めたＹＣｂＣｒの信号に対して、複数の画素からなる所定サイズのウィンドウを切り出す。本実施例では５ｘ５画素のウィンドウとする。

次に、Ｓ３０３において、画像処理部１０２は、Ｓ３０２で求めたウィンドウのうち輝度Ｙの信号に対して、フィルタ演算処理を実施することでエッジ強調処理を行う。一般的なエッジ強調の手法としてはラプラシアンフィルタを用いて２次微分の成分を計算し、その値を原画像の信号値に加算するといった手法が用いられる。この２次微分成分の計算を以下に示すフィルタマトリクスを用いて行う．
−０．０９−０．１８−０．２７−０．１８−０．０９
−０．１８０．０９０．３６０．０９−０．１８
−０．２７０．３６１．０８０．３６−０．２７
−０．１８０．０９０．３６０．０９−０．１８
−０．０９−０．１８−０．２７−０．１８−０．０９
この５ｘ５のマトリクスの中心（この例においては１．０８を乗じる位置）がこのウィンドウの注目画素になり、この位置の出力結果となる。このフィルタマトリクスのサイズは、Ｓ３０２の切り出しウィンドウサイズ以下にする必要がある。Ｓ３０３の処理は、輝度Ｙに対してのみ行い、色差Ｃｂ、Ｃｒに対しては行わない。これにより、画像のエッジ部の明るさのみが強調され、エッジ部の色変化をある程度抑える事が可能になる。こうして得られた輝度のエッジ成分をｄＹとして以降扱う。このｄＹの値は、Ｓ３０３の処理によって注目画素の輝度Ｙが変化した量であり、エッジ部であればあるほどその絶対値は大きく、原画像の変化量も大きくなる。またｄＹの符号が「＋」であれば、注目画素は周辺画素に対して明るいと判定され、ｄＹの符号が「−」であれば、注目画素は周辺画素に対して暗いと判定される。

次に、Ｓ３０４において、画像処理部１０２は、Ｓ３０２の処理で切り出したウィンドウの注目画素が、その周囲の周辺画素から孤立した画素か否かを判定し、そのウィンドウ内でどれくらい孤立しているかの度合を求める。

ここで判定する孤立画素としては、前述の３ラインセンサ２１０にて取得した画像をデジタイズした際に発生するような、実画像には存在しないセンサ特性として発生するノイズではなく、画像のテクスチャとして実際に存在する孤立画素を想定する。例えば、壁などの一様な箇所に部分的に現れる凹凸やシミなどのテクスチャや、人物の肌に現れるホクロや毛穴などの個所がそれに該当する。一般的に、前述したこれらのテクスチャは過度のエッジ強調により必要以上に強調されると、画像としては不自然なアーティファクトを発生させ画質劣化として感じられる。しかしながら、不自然なアーティファクトが発生しない程度の弱いエッジ強調処理では、孤立画素以外の通常のエッジ部に対して十分な強調効果が得られない。そのため孤立画素ではエッジ強調を抑制させる必要がある。しかしながら、単純に注目画素が周囲に対して孤立しているか否かでエッジ強調処理を抑制してしまうと、強調すべき孤立画素を十分に強調することができなくなる。この強調すべき孤立画素としては、物体に差し込む光の正反射成分にあたる鏡面反射成分がその代表例となる。これは、その物体の表面性や、光の差し込み方によって白く明るい孤立する画素として画像上に現れる。この成分は強調することで金属であればその光沢感を増すことができ、また食品であれば、よりみずみずしさを強調することが可能になる。

そこで、Ｓ３０４では、画像に含まれるエッジ強調すべき孤立画素と、エッジ強調すべきではない孤立画素を見分けるために孤立度算出を行う。具体的な孤立度としては、注目画素が周囲に対してどの程度孤立しているかの尺度に加え、周囲に対して明るく孤立しているか暗く孤立しているかの２つのパラメータを求めるものとする。ここで明るく孤立している箇所は、鏡面反射成分であることが考えられるため、明るく孤立している箇所のエッジをより強調する方向に制御する。逆に暗く孤立している箇所は、エッジ強調することで画質劣化を引き起こす可能性があるため、暗く孤立している箇所のエッジ強調は、抑制する方向に制御する。

図４を用いて、具体的な処理を説明する。切り出されたウィンドウ４０１内の注目画素を含まない周辺の複数画素４０２（Ｙ（０）〜Ｙ（１５））の輝度（Ｙ）成分の平均値ａｖｅＹを、下記の式（３）により求める。
ａｖｅＹ＝１／１６＊ΣＹ（ｉ） 式（３）

また、標準偏差ｄｅｖＹを、下記の式（４）で求める。
ｄｅｖＹ＝１／１６Σ（ａｖｅ−Ｙ（ｉ））＾２ 式（４）

標準偏差が小さいほど画素値のばらつきが小さく、周囲が平坦な画像であることを示すことになる。式（４）で算出した標準偏差ｄｅｖＹに加えて、Ｓ３０３で得られた輝度エッジ成分ｄＹの絶対値｜ｄＹ｜の大きさから注目画素の孤立度の関係は以下の表のような関係になる。

例えば、標準偏差ｄｅｖＹが大きい場合は、周囲の変化が大きいので孤立した画素ではないと推定される。逆に標準偏差ｄｅｖＹが小さい時に孤立画素の可能性がある。標準偏差ｄｅｖＹが小さく、エッジ成分ｄＹの絶対値｜ｄＹ｜が大きい場合は、エッジ成分が大きいにも関わらず周囲の画素変化が小さく平坦であることから孤立画素と推定することがきる。またエッジ成分ｄＹの絶対値｜ｄＹ｜が小さく標準偏差ｄｅｖＹも小さい場合は、平坦な画像であることがわかる。この表の左下方向に行くほど孤立度が大きくなる。

加えてエッジ成分ｄＹの符号に着目すると、その注目画素が周囲に対して明るいか暗いかの判定が可能になる。ｄＹの符号が「＋」の場合、エッジ強調処理では画素値を増やす方向に注目画素を補正するため、結果として明るく変化することになる。すなわち、ｄＹの符号が「＋」で、注目画素が孤立画素であった場合には周囲に対して明るい画素、すなわち鏡面反射成分であることがわかる。逆にｄＹの符号が「−」で、注目画素が孤立画素の場合、周囲に対して暗い画素であることになる。例えば、人肌に現れるホクロや毛穴などの箇所である。このＳ３０４における孤立度は、標準偏差ｄｅｖＹおよびエッジ成分ｄＹの符号を用いるものとする。

次にＳ３０５で、画像処理部１０２は、Ｓ３０４で得られた標準偏差ｄｅｖＹに応じて、エッジ強調の抑制度合いを決定する。すなわち、エッジ強調量を抑制する補正値を算出する。先に述べたように、Ｓ３０３の判定の結果、周囲に対して暗い孤立画素に対してはエッジ強調を弱め、逆に明るい孤立画素に対してはエッジ強調を強めることで画質向上をはかることが可能になる。つまりｄＹの符号が＋である場合にはｄｅｖＹによらずエッジ強調を強め、逆にｄＹの符号が「−」の場合には孤立画素か否かに応じてエッジ強調を弱める必要がある。ｄＹの符号が−で、ｄｅｖＹの値が小さいほど孤立している画素であることが考えられるため、符号が「−」の場合にはエッジ強調を抑制する。補正値αは、１．０を最大にした正の値とし、１．０であればエッジ強調を抑制する必要がなく、補正値αが小さいほど、エッジ強調を抑制するように制御する値と定義する。ｄＹの符号が「−」、すなわちエッジ強調の結果、注目画素が暗く変化する画素の場合、図５で示したようなカーブで変換を行う。図５は、ｄＹの符号が「−」時の、横軸にウィンドウの周囲の標準偏差、縦軸に補正値αをプロットしたグラフである。標準偏差が０、すなわち周囲が平坦部であった場合にはエッジ強調を行わないとし、補正値αは０とする。図５のグラフは、原点をスタートし、標準偏差が上昇するとともに孤立画素である可能性が低くなるために、補正値αは１．０へ近づいていくようなカーブとして例示した。またｄＹの符号が「＋」の時は、鏡面反射の様にエッジ強調を抑制する必要がないため、αの値は１．０を出力するものとする。

このようにして補正値αを決定する。この処理には計算式を用いるのではなく、標準偏差ｄｅｖＹを入力としたＬＵＴ（ＬｏｏｋＵｐＴａｂｌｅ）を用いる。なお、このＬＵＴは記憶部１０３に記憶され本処理中にロードされる。

また、ここではｄｅｖＹの変化に対して補正値αが連続的に変化するようなＬＵＴを、図５として示す。より簡単な実施方法としてはｄｅｖＹがある値を超えた場合にαを１．０にする閾値処理も考えられるが、そのようにすると、標準偏差が徐々に変化する画像において、ある箇所を境にエッジ強調の程度が切り替わりそれが目視出来てしまう。そのため、ｄｅｖＹの変化に対し、αを連続的に変化させる必要がある。

次に、Ｓ３０６で、画像処理部１０２は、Ｓ３０５で得られたαおよびＳ３０３で求めた輝度のエッジ成分のｄＹおよびＳ３０１で求めた輝度Ｙからエッジ補正を行い、最終輝度Ｙ’を求める。これは下記の式（５）の演算により求める。
Ｙ’＝Ｙ＋α＊ｄＹ 式（５）

αの最大値は１．０であるため、１．０の時には最大限エッジ強調を行い、αが１．０を下回るにつれて畳み込みにて求めた二次微分成分ｄＹの加算量が減っていき、原画像への変化量が小さくなるためにエッジ強調が抑制される。

最後に、Ｓ３０７において、画像処理部１０２は出力のＲＧＢへ変換する。この計算はＳ３０１で行った色変換の逆行列演算にあたり、以下の式（６）により変換される。
Ｒ＝Ｙ’＋１．４０２０＊Ｃｒ
Ｇ＝Ｙ’−０．３４４１＊Ｃｂ−０．７１４１＊Ｃｒ 式（６）
Ｂ＝Ｙ’＋１．７７２０＊Ｃｂ

このような処理フローで、周囲の画素よりも暗い孤立画素の過度のエッジ強調を抑制しつつ、鏡面反射等の孤立画素のエッジ強調処理を行うことが可能になり、良好なエッジ強調後のＲＧＢカラー画像を得ることが可能になる。

なお、本実施例での色変換にＹＣｂＣｒを用いたが、輝度色差系の色空間であればＬａｂなどの色空間でも同様の事が実現できる。同様にエッジ強調の手段に関してここで示した方法以外にもアンシャープマスク等を用いる方法もある。

また、本実施例では、孤立度は注目画素周囲の輝度Ｙの標準偏差ｄｅｖＹを用いて算出しているが、必ずしもそれに限るものではない。注目画素の周辺画素の輝度Ｙの分散に関する特徴量であればどのような特徴量を用いてもよい。たとえば、周辺画素の分散値でもよいし、注目画素と周辺画素の平均値との差分でもよく、平均値の大小を、注目画素が周囲に対して孤立しているか否かの基準値とすることも可能である。

また本実施例では、標準偏差ｄＹを注目画素周囲１６画素の輝度の値から求めているが、ウィンドウの４つ頂点の画素のみを用いることで計算を簡単にする方法も考えられる。

（実施例２）
実施例１においては入力をＲＧＢ画像として説明を行っているが、インク濃度の信号にあたるＣＭＹＫ画像に対しても処理は可能である。

そこで本実施例ではＣｙａｎ／Ｍａｇｅｎｔａ／Ｙｅｌｌｏｗ／Ｂｌａｃｋの各色インク濃度を示す信号データであるＣＭＹＫ画像の入力に対して、エッジ強調を施す事を可能にする構成に関して説明する。

なお、実施例１と同様である画像形成装置の構成および装置概観に関しての記載および重複するフローの説明は割愛する。

図６を用いて本実施例でのフローを説明する。なお図３で説明したフローと重複するＳ６０２〜Ｓ６０８の処理に関しては実施例１で説明したＳ３０１〜Ｓ３０７と同等の処理であるため説明は割愛する。この処理は従来の実施例と同様にＣＰＵ１０４の命令で画像処理部１０２にて実行される。

ステップＳ６０１で画像処理部１０２は、入力されたＣＭＹＫ画像から、一度ＣＭＹとＫに分離し、ＣＭＹをＲＧＢに変換、Ｋを明るさ成分であるＬに変換する。具体的には、下記の式（７）の演算を行うことにより、ＲＧＢとＬに変換することができる。
Ｒ＝２５５−Ｃ
Ｇ＝２５５−Ｍ
Ｂ＝２５５−Ｙ
Ｌ＝２５５−Ｋ 式（７）

この計算はＣＭＹＫがそれぞれ８ｂｉｔの２５６階調の信号データであることを前提とした計算である。このＲＧＢからＳ６０２〜Ｓ６０８のフローでエッジ強調後のＲ’Ｇ’Ｂ’の画像を得ることができる。

この処理と並行して、Ｌ画像に対しては、色変換および逆色変換の処理を行わず、Ｓ６１０〜Ｓ６１３の処理を行う。

ステップＳ６０５の処理に関しては、孤立度を算出するにあたり、Ｓ３０４と同様にＲＧＢから求めたＹを元に算出した標準偏差ｄｅｖＹと、Ｌを元に算出した標準偏差ｄｅｖＬの２つが求められる。２つの標準偏差が小さい時はじめて注目画素の周囲が平坦であると判断され、孤立画素であることが推定される。逆に、どちらか一方の標準偏差が大きい場合には周囲が平坦ではないため注目画素が孤立している可能性は低い事が推定される．それを鑑みて、この２つの標準偏差のどちらか大きい方を孤立度として用いる。

ステップＳ６１２、Ｓ６１３、の処理は、ＲＧＢに対する処理ステップＳ６０７、Ｓ６０８と同様の処理である。これらの処理の結果得られる補正値を元にステップＳ６１３でエッジ補正を行い、処理後のＬ画像信号Ｌ’を得る。

このようにして得られたＲ’Ｇ’Ｂ’およびＬ’を用いて、画像処理部１０２は、Ｓ６０９においてＣＭＹＫ画像に戻す。具体的には以下の式（８）により変換する。
Ｃ’＝２５５−Ｒ’
Ｍ’＝２５５−Ｇ’
Ｙ’＝２５５−Ｂ’
Ｋ’＝２５５−Ｌ’ 式（８）

この構成を取ることで、入力がＣＭＹＫの画像に対しても、先の実施例１で述べたＲＧＢ画像入力と同様に良好なエッジ強調処理を行う事が可能になる。また、これ以外にもＣＭＹＫからＲＧＢに変換する方法はある。例えば下記の式（９）の方法がある。
Ｒ＝２５５−Ｍｉｎ（２５５，Ｃ＋Ｋ）
Ｇ＝２５５−Ｍｉｎ（２５５，Ｍ＋Ｋ）
Ｂ＝２５５−Ｍｉｎ（２５５，Ｙ＋Ｋ） 式（９）

また孤立度として標準偏差の大きい方を用いる例を示したが、必ずしもこのやり方に限るものではない。例えば、２つの標準偏差を独立に扱い、ｄｅｖＹの結果をＲＧＢから求めた輝度Ｙに対しての孤立度として用い、ｄｅｖＬをＬに対しての孤立度として用い、補正値αを２つ用いてもよい。

また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

Claims (17)

1. 画像に含まれる周囲よりも明るい孤立画素にはエッジ強調処理を行い、前記画像に含まれる周囲よりも暗い孤立画素にはエッジ強調処理を抑制する処理手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
2. さらに、前記周囲よりも明るい孤立画素と、前記周囲よりも暗い孤立画素を判定する判定手段を有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記判定手段は、画像に含まれる注目画素の輝度と前記注目画素の周辺画素の輝度を用いてフィルタ演算を行った結果に基づき、前記注目画素が周囲よりも明るいか、暗いかを判定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記周囲より明るい孤立画素は、前記画像における鏡面反射成分を示す画素であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記周囲より暗い孤立画素は、前記画像に含まれる人物のホクロまたは毛穴を示す画素であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
6. さらに、前記周囲よりも暗い孤立画素の周囲の画素の分散に関する特徴量を取得する取得手段と、
   前記取得された特徴量に応じて前記エッジ強調処理の抑制度合いを決定する決定手段とを有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記分散に関する特徴量は、前記注目画素の周辺の複数画素から求めた標準偏差であり、前記標準偏差が小さいほど、前記エッジ強調処理の抑制度合いが大きくなるようにすることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
8. 前記画像はＲＧＢ画像データであり、前記エッジ強調処理は、前記ＲＧＢ画像データから変換された輝度に対して行うことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
9. 画像に含まれる周囲よりも明るい孤立画素にはエッジ強調処理を行い、前記画像に含まれる周囲よりも暗い孤立画素にはエッジ強調処理を抑制する処理工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
10. さらに、前記周囲よりも明るい孤立画素と、前記周囲よりも暗い孤立画素を判定する判定工程を有することを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
11. 前記判定工程は、画像に含まれる注目画素の輝度と前記注目画素の周辺画素の輝度を用いてフィルタ演算を行った結果に基づき、前記注目画素が周囲よりも明るいか、暗いかを判定することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
12. 前記周囲より明るい孤立画素は、前記画像における鏡面反射成分を示す画素であることを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
13. 前記周囲より暗い孤立画素は、前記画像に含まれる人物のホクロまたは毛穴を示す画素であることを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
14. さらに、前記周囲よりも暗い孤立画素の周囲の画素の分散に関する特徴量を取得する取得工程と、
    前記取得された特徴量に応じて前記エッジ強調処理の抑制度合いを決定する決定工程とを有することを特徴とする請求項９乃至１３のいずれか１項に記載の画像処理方法。
15. 前記分散に関する特徴量は、前記注目画素の周辺の複数画素から求めた標準偏差であり、前記標準偏差が小さいほど、前記エッジ強調処理の抑制度合いが大きくなるようにすることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。
16. 前記画像はＲＧＢ画像データであり、前記エッジ強調処理は、前記ＲＧＢ画像データから変換された輝度に対して行うことを特徴とする請求項９乃至１５のいずれか一項に記載の画像処理方法。
17. コンピュータに、請求項９乃至１６のいずれか１項に記載の画像処理方法を実行させるためのプログラム。

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