JP2752810B2 - 輪郭修整回路 - Google Patents
輪郭修整回路Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、映像もしくは画像関連
機器の信号処理に係わり、中でも所望画像の輪郭部分を
好ましく修整する輪郭修整回路に関するものである。
機器の信号処理に係わり、中でも所望画像の輪郭部分を
好ましく修整する輪郭修整回路に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】図１６は例えば特開昭６１−７１７７３
号公報に示された従来の輪郭修整回路を示す図であり、
図において、１００と１０１はレジスタ、１０２と１０
３と１０４および１０７は乗算器、１０５と１０８は加
算器、１０６は係数設定器、Ｐは入力画像データ、Ｐｉ
＋１およびＰｉ＋２は所定時間遅延されたデータ、Ｐｏ
は出力画像データである。
号公報に示された従来の輪郭修整回路を示す図であり、
図において、１００と１０１はレジスタ、１０２と１０
３と１０４および１０７は乗算器、１０５と１０８は加
算器、１０６は係数設定器、Ｐは入力画像データ、Ｐｉ
＋１およびＰｉ＋２は所定時間遅延されたデータ、Ｐｏ
は出力画像データである。
【０００３】図１７は乗算器１０７の入力レベルと出力
レベルの関係を示す図である。
レベルの関係を示す図である。
【０００４】次に動作について説明する。入力画像デー
タＰｉは、レジスタ１００およびレスタ１０１で所定時
間遅延されＰｉ＋１とＰｉ＋２になる。乗算器１０２
は、Ｐｉに係数−１を乗じ、乗算器１０３はＰｉ＋１に
係数２を乗じ、乗算器１０４はＰｉ＋３に係数−１を乗
じる。その乗算結果が加算器１０５で加算演算され、係
数設定器１０６と乗算器１０７に入力される。乗算器１
０７は加算器１０５の加算結果と係数設定器１０６の出
力を乗じる。ここで、係数設定器１０６は、乗算器１０
７が図１７に示した入力と出力の関係になるような乗算
係数を出力する。例えば加算器１０５の出力が小さいと
きは、入力信号を雑音とみなして出力を小さくするよう
な乗算係数を出力する。乗算器１０７の出力とレジスタ
１００の出力が加算器１０８で加算演算され、輪郭の強
調された画像データＰｏを出力する。
タＰｉは、レジスタ１００およびレスタ１０１で所定時
間遅延されＰｉ＋１とＰｉ＋２になる。乗算器１０２
は、Ｐｉに係数−１を乗じ、乗算器１０３はＰｉ＋１に
係数２を乗じ、乗算器１０４はＰｉ＋３に係数−１を乗
じる。その乗算結果が加算器１０５で加算演算され、係
数設定器１０６と乗算器１０７に入力される。乗算器１
０７は加算器１０５の加算結果と係数設定器１０６の出
力を乗じる。ここで、係数設定器１０６は、乗算器１０
７が図１７に示した入力と出力の関係になるような乗算
係数を出力する。例えば加算器１０５の出力が小さいと
きは、入力信号を雑音とみなして出力を小さくするよう
な乗算係数を出力する。乗算器１０７の出力とレジスタ
１００の出力が加算器１０８で加算演算され、輪郭の強
調された画像データＰｏを出力する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来の輪郭修整回路は
以上のように構成されているので、雑音の強調を低減し
た輪郭強調を実施することができるが、雑音の除去およ
び修整量の調整を行なうことができず、使用者にとって
必ずしも好ましい画像が得られない等の問題点があっ
た。
以上のように構成されているので、雑音の強調を低減し
た輪郭強調を実施することができるが、雑音の除去およ
び修整量の調整を行なうことができず、使用者にとって
必ずしも好ましい画像が得られない等の問題点があっ
た。
【０００６】本発明は、上記のような問題点を解決する
ためになされたもので、輪郭の強調と雑音の除去ができ
るとともに、強調の修整量を可変できる画像の輪郭修整
回路を得ることを目的とする。
ためになされたもので、輪郭の強調と雑音の除去ができ
るとともに、強調の修整量を可変できる画像の輪郭修整
回路を得ることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明に係る第１の輪郭
修整回路は、輪郭部の修整要否を決定する基準となる修
整量Ｋを入力する入力手段と、画像の高域成分Ｆａを抽
出する抽出手段と、高域成分Ｆａに（−１）を乗じて符
号反転高域成分（−Ｆａ）を出力する第一乗算手段と、
修整量Ｋに（−１）を乗じて符号反転修整量（−Ｋ）を
出力する第二乗算手段と、高域成分Ｆａが負のときには
修整量Ｋを選択し、高域成分Ｆａが正のときには符号反
転修整量（−Ｋ）を選択して出力する第一選択手段と、
第一選択手段の出力と高域成分Ｆａを加算する加算手段
と、修整量Ｋと高域成分Ｆａの絶対値の大小を比較する
比較手段と、修整量Ｋが高域成分Ｆａの絶対値よりも大
きいときには加算手段の出力を選択し、修整量Ｋが高域
成分Ｆａの絶対値よりも小さいときには第一乗算手段の
出力を選択して出力する第二選択手段とを備える。
修整回路は、輪郭部の修整要否を決定する基準となる修
整量Ｋを入力する入力手段と、画像の高域成分Ｆａを抽
出する抽出手段と、高域成分Ｆａに（−１）を乗じて符
号反転高域成分（−Ｆａ）を出力する第一乗算手段と、
修整量Ｋに（−１）を乗じて符号反転修整量（−Ｋ）を
出力する第二乗算手段と、高域成分Ｆａが負のときには
修整量Ｋを選択し、高域成分Ｆａが正のときには符号反
転修整量（−Ｋ）を選択して出力する第一選択手段と、
第一選択手段の出力と高域成分Ｆａを加算する加算手段
と、修整量Ｋと高域成分Ｆａの絶対値の大小を比較する
比較手段と、修整量Ｋが高域成分Ｆａの絶対値よりも大
きいときには加算手段の出力を選択し、修整量Ｋが高域
成分Ｆａの絶対値よりも小さいときには第一乗算手段の
出力を選択して出力する第二選択手段とを備える。
【０００８】本発明に係る第２の輪郭修整回路は、特性
の異なる第一および第二抽出手段によって前記抽出手段
を構成し、第一抽出手段の出力が第一乗算手段で参照さ
れ、第二抽出手段の出力が加算器および第一選択手段で
参照され、第二抽出手段の出力の絶対値が比較出力で参
照されるものである。
の異なる第一および第二抽出手段によって前記抽出手段
を構成し、第一抽出手段の出力が第一乗算手段で参照さ
れ、第二抽出手段の出力が加算器および第一選択手段で
参照され、第二抽出手段の出力の絶対値が比較出力で参
照されるものである。
【０００９】本発明に係る第３の輪郭修整回路は、それ
ぞれが異なる修整量を記憶する複数の記憶手段と、それ
ら複数の記憶手段の中から所望の記憶手段を選択する修
整量選択手段とをさらに備えるものである。
ぞれが異なる修整量を記憶する複数の記憶手段と、それ
ら複数の記憶手段の中から所望の記憶手段を選択する修
整量選択手段とをさらに備えるものである。
【００１０】
【作用】本発明における第１の輪郭の修整では、高域成
分Ｆａが正でかつその絶対値が修整量Ｋより大きい場
合、高域成分Ｆａから修整量Ｋを減じた信号が第二選択
手段から出力される。また、高域成分Ｆａが負でかつそ
の絶対値が修整量Ｋより大きい場合、高域成分Ｆａに修
整量Ｋを加えた信号が出力される。高域成分Ｆａの絶対
値が修整量Ｋより小さい場合、符号反転高域成分（−Ｆ
ａ）が第二選択手段から出力される。
分Ｆａが正でかつその絶対値が修整量Ｋより大きい場
合、高域成分Ｆａから修整量Ｋを減じた信号が第二選択
手段から出力される。また、高域成分Ｆａが負でかつそ
の絶対値が修整量Ｋより大きい場合、高域成分Ｆａに修
整量Ｋを加えた信号が出力される。高域成分Ｆａの絶対
値が修整量Ｋより小さい場合、符号反転高域成分（−Ｆ
ａ）が第二選択手段から出力される。
【００１１】本発明における第２の輪郭の修整では、輪
郭強調の時には第二抽出手段、雑音除去の時には第一抽
出手段が利用され、異なる高域成分を用いた処理がなさ
れる。
郭強調の時には第二抽出手段、雑音除去の時には第一抽
出手段が利用され、異なる高域成分を用いた処理がなさ
れる。
【００１２】本発明における第３の輪郭の修整では、予
め記憶された複数の修整量から所望の修整量が選択さ
れ、この修整量に従った処理がなされる。
め記憶された複数の修整量から所望の修整量が選択さ
れ、この修整量に従った処理がなされる。
【００１３】
【実施例】実施例１． 以下、この発明を図に基づいて説明する。図１は本発明
の実施例１に示す輪郭修正回路の構成図である。図にお
いて、１は画素データを所定時間遅延させる遅延回路、
２は画像の高域成分を抽出する微分フィルタａ、３は−
１倍の乗算器、４は絶対値回路、５は比較器、６は２入
力から一方を選択するセレクタ、７は加器、Ｐｉは入力
画像データ、Ｋは判別データ、Ｅはセレクタ６の出力制
御信号、Ｆａは微分フィルタａ２の出力データ、Ｆｏは
修整データ、Ｐｏは輪郭修整された出力画像データであ
る。
の実施例１に示す輪郭修正回路の構成図である。図にお
いて、１は画素データを所定時間遅延させる遅延回路、
２は画像の高域成分を抽出する微分フィルタａ、３は−
１倍の乗算器、４は絶対値回路、５は比較器、６は２入
力から一方を選択するセレクタ、７は加器、Ｐｉは入力
画像データ、Ｋは判別データ、Ｅはセレクタ６の出力制
御信号、Ｆａは微分フィルタａ２の出力データ、Ｆｏは
修整データ、Ｐｏは輪郭修整された出力画像データであ
る。
【００１４】図２は量子化された二次元画像データの一
部を示す図で、Ｐ(n,m) が着目画素である。
部を示す図で、Ｐ(n,m) が着目画素である。
【００１５】次に、この動作について説明する。所定の
順序で入力された画像データＰｉは、遅延回路１および
微分フィルタａ２に入力される。微分フィルタａ２は、
着目画素Ｐ(n,m) と、その周辺画素との微分値（画像の
高域成分）Ｆａを抽出する。例えばＦａは、
順序で入力された画像データＰｉは、遅延回路１および
微分フィルタａ２に入力される。微分フィルタａ２は、
着目画素Ｐ(n,m) と、その周辺画素との微分値（画像の
高域成分）Ｆａを抽出する。例えばＦａは、
【００１６】
【数１】
【００１７】である。高域成分Ｆａは、乗算器３とセレ
クタ６および絶対値回路４に入力される。乗算器３は平
滑化データ（−Ｆａ）を出力し、絶対値回路４は｜Ｆａ
｜を算出する。ただし、｜ｘ｜はｘの絶対値を表わす。
比較器５は｜Ｆａ｜と、例えば、キー入力によって設定
された判別データＫとの比較を行ない、セレクタ６の制
御信号を出力する。セレクタ６は、比較器５によって｜
Ｆａ｜≦Ｋの時、平滑化データ（−Ｆａ）を選択し、｜
Ｆａ｜＞Ｋの時、輪郭強調データＦａを選択する。ま
た、出力制御信号Ｅは、セレクタ６の出力を強制的にゼ
ロにするための信号であり、無修整のときに使用する。
セレクタ６の出力データは、修整データＦｏとして加算
器７に入力され、加算器７でＦｏと遅延回路１によって
所定時間遅延されたＰ(n,m) が加算演算される。演算結
果は出力画像データＰｏとして出力される。
クタ６および絶対値回路４に入力される。乗算器３は平
滑化データ（−Ｆａ）を出力し、絶対値回路４は｜Ｆａ
｜を算出する。ただし、｜ｘ｜はｘの絶対値を表わす。
比較器５は｜Ｆａ｜と、例えば、キー入力によって設定
された判別データＫとの比較を行ない、セレクタ６の制
御信号を出力する。セレクタ６は、比較器５によって｜
Ｆａ｜≦Ｋの時、平滑化データ（−Ｆａ）を選択し、｜
Ｆａ｜＞Ｋの時、輪郭強調データＦａを選択する。ま
た、出力制御信号Ｅは、セレクタ６の出力を強制的にゼ
ロにするための信号であり、無修整のときに使用する。
セレクタ６の出力データは、修整データＦｏとして加算
器７に入力され、加算器７でＦｏと遅延回路１によって
所定時間遅延されたＰ(n,m) が加算演算される。演算結
果は出力画像データＰｏとして出力される。
【００１８】図３は高域成分Ｆａと判別データＫおよび
修整データＦｏの関係の一例を示す図である。図におい
て、横軸は高域成分Ｆａ、縦軸は修整データＦｏであ
る。高域成分Ｆａが−Ｋ≦Ｆａ≦Ｋの範囲（図３のＡ）
の時、セレクタ６は平滑化データ（−Ｆａ）を選択する
ので、修整データＦｏはＦｏ＝−Ｆａとなり、この時の
出力画像データＰｏは、
修整データＦｏの関係の一例を示す図である。図におい
て、横軸は高域成分Ｆａ、縦軸は修整データＦｏであ
る。高域成分Ｆａが−Ｋ≦Ｆａ≦Ｋの範囲（図３のＡ）
の時、セレクタ６は平滑化データ（−Ｆａ）を選択する
ので、修整データＦｏはＦｏ＝−Ｆａとなり、この時の
出力画像データＰｏは、
【００１９】
【数２】
【００２０】となり、画像は平滑化される。また、Ｆａ
＜−ＫおよびＦａ＞Ｋの範囲（図３のＢ）の時は、輪郭
強調データＦａが選択されて、Ｆｏ＝Ｆａとなる。この
時の出力画像データＰｏは、
＜−ＫおよびＦａ＞Ｋの範囲（図３のＢ）の時は、輪郭
強調データＦａが選択されて、Ｆｏ＝Ｆａとなる。この
時の出力画像データＰｏは、
【００２１】
【数３】
【００２２】となるので、画像は輪郭強調される。従っ
て、判別データＫを雑音とみなすレベルに設定すること
によって、雑音とみなす画像の領域では、平滑化処理に
よる雑音の除去が行なわれ、その他の領域では、輪郭強
調が実施される。また、出力制御信号ＥによってＦｏ＝
０とすることで、処理を施さない画像を出力することが
できる。
て、判別データＫを雑音とみなすレベルに設定すること
によって、雑音とみなす画像の領域では、平滑化処理に
よる雑音の除去が行なわれ、その他の領域では、輪郭強
調が実施される。また、出力制御信号ＥによってＦｏ＝
０とすることで、処理を施さない画像を出力することが
できる。
【００２３】実施例２． 図４は本発明の実施例２に示す輪郭修整回路の構成図で
ある。この図において、１０は−１倍の乗算器、１１は
セレクタ、１２は加算器、Ｓａは高域成分Ｆａの符号ビ
ットである。
ある。この図において、１０は−１倍の乗算器、１１は
セレクタ、１２は加算器、Ｓａは高域成分Ｆａの符号ビ
ットである。
【００２４】次に、この動作について説明する。判別デ
ータＫは、乗算器１０で−１倍されて−Ｋとなる。この
−ＫとＫはセレクタ１１に入力され、高域成分Ｆａの符
号ビットＳａにより選択される。Ｆａが正の時に−Ｋを
選択し、Ｆａが負の時にＫを選択する。セレクタ１１の
出力と高域成分Ｆａが加算器１２で加算演算されて、輪
郭強調データとしてセレクタ６に入力される。その他の
動作については実施例１と同様であるので省略する。
ータＫは、乗算器１０で−１倍されて−Ｋとなる。この
−ＫとＫはセレクタ１１に入力され、高域成分Ｆａの符
号ビットＳａにより選択される。Ｆａが正の時に−Ｋを
選択し、Ｆａが負の時にＫを選択する。セレクタ１１の
出力と高域成分Ｆａが加算器１２で加算演算されて、輪
郭強調データとしてセレクタ６に入力される。その他の
動作については実施例１と同様であるので省略する。
【００２５】図５は図４に示した実施例２における高域
成分Ｆａと判別データＫおよび修整データＦｏの関係の
一例を示す図である。高域成分Ｆａが−Ｋ≦Ｆａ≦Ｋの
範囲（図５のＡ）の時は、実施例１と同様にＦｏ＝−Ｆ
ａとなり、画像は平滑化される。また、Ｆａ＜−Ｋの範
囲ではＦｏ＝Ｆａ−（−Ｋ）となり、Ｆａ＞Ｋの範囲で
はＦｏ＝Ｆａ−Ｋとなる。従って、実施例１よりも画像
の平滑化領域と輪郭強調の領域との境界における処理の
差を減らすことができ、より自然な画像を出力すること
ができる。
成分Ｆａと判別データＫおよび修整データＦｏの関係の
一例を示す図である。高域成分Ｆａが−Ｋ≦Ｆａ≦Ｋの
範囲（図５のＡ）の時は、実施例１と同様にＦｏ＝−Ｆ
ａとなり、画像は平滑化される。また、Ｆａ＜−Ｋの範
囲ではＦｏ＝Ｆａ−（−Ｋ）となり、Ｆａ＞Ｋの範囲で
はＦｏ＝Ｆａ−Ｋとなる。従って、実施例１よりも画像
の平滑化領域と輪郭強調の領域との境界における処理の
差を減らすことができ、より自然な画像を出力すること
ができる。
【００２６】実施例３． 図６は本発明の実施例３に示す輪郭修整回路の構成図で
ある。この図において、２０は微分フィルタｂである。
ここで、微分フィルタｂ２０は、微分フィルタａ２と異
なった特性を示す。
ある。この図において、２０は微分フィルタｂである。
ここで、微分フィルタｂ２０は、微分フィルタａ２と異
なった特性を示す。
【００２７】次に、この動作について説明する。所定の
順序で入力された画像データＰｉは、遅延回路１と微分
フィルタａ２及び微分フィルタｂ２０に入力される。微
分フィルタａ２では、高域成分Ｆａが抽出される。例え
ば、図２のＰ(n,m) を着目画素とするとＦａは、
順序で入力された画像データＰｉは、遅延回路１と微分
フィルタａ２及び微分フィルタｂ２０に入力される。微
分フィルタａ２では、高域成分Ｆａが抽出される。例え
ば、図２のＰ(n,m) を着目画素とするとＦａは、
【００２８】
【数４】
【００２９】である。高域成分Ｆａは、乗算器３で−１
倍されてセレクタ６に入力する。また、微分フィルタｂ
２０では、高域成分Ｆｂが抽出される。例えば、Ｆｂ
は、
倍されてセレクタ６に入力する。また、微分フィルタｂ
２０では、高域成分Ｆｂが抽出される。例えば、Ｆｂ
は、
【００３０】
【数５】
【００３１】で示される。高域成分Ｆｂは、セレクタ６
と絶対値回路４に入力され、比較器５でＦｂの絶対値｜
Ｆｂ｜と判別データＫが比較される。この比較結果より
セレクタ６は、−ＦａとＦｂの一方を選択して修整デー
タＦｏとする。加算器７は、修整データＦｏと遅延回路
１によって所定時間遅延されたＰ(n,m) が加算演算され
て、出力画像データＰｏとして出力される。また、出力
制御信号ＥによってＦｏ＝０とすることで、処理を施さ
ない画像を出力することができる。
と絶対値回路４に入力され、比較器５でＦｂの絶対値｜
Ｆｂ｜と判別データＫが比較される。この比較結果より
セレクタ６は、−ＦａとＦｂの一方を選択して修整デー
タＦｏとする。加算器７は、修整データＦｏと遅延回路
１によって所定時間遅延されたＰ(n,m) が加算演算され
て、出力画像データＰｏとして出力される。また、出力
制御信号ＥによってＦｏ＝０とすることで、処理を施さ
ない画像を出力することができる。
【００３２】図７は図６に示した実施例３における高域
成分Ｆｂと判別データＫおよび修整データＦｏの関係の
一例を示す図である。図において、横軸は高域成分Ｆ
ｂ、縦軸は修整データＦｏである。高域成分Ｆｂが−Ｋ
≦Ｆｂ≦Ｋの範囲（図７のＡ）において、修整データＦ
ｏは、Ｆｏ＝−Ｆａとなり、この時の出力画像データＰ
ｏは、
成分Ｆｂと判別データＫおよび修整データＦｏの関係の
一例を示す図である。図において、横軸は高域成分Ｆ
ｂ、縦軸は修整データＦｏである。高域成分Ｆｂが−Ｋ
≦Ｆｂ≦Ｋの範囲（図７のＡ）において、修整データＦ
ｏは、Ｆｏ＝−Ｆａとなり、この時の出力画像データＰ
ｏは、
【００３３】
【数６】
【００３４】である。従って、画像は平滑化される。ま
た、Ｆｂ＜−ＫおよびＦｂ＞Ｋの範囲（図７のＢ）にお
いてＦｏ＝Ｆｂであり、この時の出力画像データＰｏ
は、
た、Ｆｂ＜−ＫおよびＦｂ＞Ｋの範囲（図７のＢ）にお
いてＦｏ＝Ｆｂであり、この時の出力画像データＰｏ
は、
【００３５】
【数７】
【００３６】となり、画像は輪郭強調される。従って、
判別データＫを雑音とみなすレベルに設定することによ
って、雑音とみなす画像の領域では、平滑化処理による
雑音除去がおこなわれ、その他の領域では、輪郭強調が
実施される。例えば、入力画像データが４倍の副搬送波
周波数（約１４．４ＭＨｚ）でサンプリングされたデー
タであるとすると、画像によっては、隣接する画素にド
ット妨害が発生することになる。この時、雑音とみなさ
れる領域においては、ドット妨害の平滑化が行なわれ、
また、その他の領域では一画素おきの輪郭強調を実施す
るため、ドット妨害が強調されることはなく、画像の輪
郭強調と雑音除去およびドット妨害の除去が同時に実施
される。
判別データＫを雑音とみなすレベルに設定することによ
って、雑音とみなす画像の領域では、平滑化処理による
雑音除去がおこなわれ、その他の領域では、輪郭強調が
実施される。例えば、入力画像データが４倍の副搬送波
周波数（約１４．４ＭＨｚ）でサンプリングされたデー
タであるとすると、画像によっては、隣接する画素にド
ット妨害が発生することになる。この時、雑音とみなさ
れる領域においては、ドット妨害の平滑化が行なわれ、
また、その他の領域では一画素おきの輪郭強調を実施す
るため、ドット妨害が強調されることはなく、画像の輪
郭強調と雑音除去およびドット妨害の除去が同時に実施
される。
【００３７】実施例４． 図８は本発明の実施例４に示す輪郭修整回路の構成図で
ある。この図において、Ｓｂは高域成分Ｆｂの符号ビッ
トである。
ある。この図において、Ｓｂは高域成分Ｆｂの符号ビッ
トである。
【００３８】次に、この動作について説明する。判別デ
ータＫは、乗算器１０で−１倍され−Ｋとなる。この−
ＫとＫはセレクタ１１に入力され、高域成分Ｆｂの符号
ビットＳｂにより選択される。Ｆｂが正の時に−Ｋを選
択し、Ｆｂが負の時にＫを選択する。セレクタ１１の出
力と高域成分Ｆｂが加算器１２で加算演算されて、セレ
クタ６に入力される。その他の動作については実施例３
と同様であるので省略する。
ータＫは、乗算器１０で−１倍され−Ｋとなる。この−
ＫとＫはセレクタ１１に入力され、高域成分Ｆｂの符号
ビットＳｂにより選択される。Ｆｂが正の時に−Ｋを選
択し、Ｆｂが負の時にＫを選択する。セレクタ１１の出
力と高域成分Ｆｂが加算器１２で加算演算されて、セレ
クタ６に入力される。その他の動作については実施例３
と同様であるので省略する。
【００３９】図９は図８に示した実施例４における高域
成分Ｆｂと判別データＫおよび修整データＦｏの関係の
一例を示す図である。図において、高域成分Ｆａが−Ｋ
≦Ｆｂ≦Ｋの範囲（図９のＡ）の時は、実施例３と同様
にＦｏ＝−Ｆａとなり、画像は平滑化される。また、Ｆ
ｂ＜−Ｋの範囲ではＦｏ＝Ｆｂ−（−Ｋ）となり、Ｆｂ
＞Ｋの範囲ではＦｏ＝Ｆｂ−Ｋとなる。従って、実施例
３よりも画像の平滑化領域と輪郭強調の領域との境界に
おける処理の差を減らすことができ、より自然な画像を
出力することができる。
成分Ｆｂと判別データＫおよび修整データＦｏの関係の
一例を示す図である。図において、高域成分Ｆａが−Ｋ
≦Ｆｂ≦Ｋの範囲（図９のＡ）の時は、実施例３と同様
にＦｏ＝−Ｆａとなり、画像は平滑化される。また、Ｆ
ｂ＜−Ｋの範囲ではＦｏ＝Ｆｂ−（−Ｋ）となり、Ｆｂ
＞Ｋの範囲ではＦｏ＝Ｆｂ−Ｋとなる。従って、実施例
３よりも画像の平滑化領域と輪郭強調の領域との境界に
おける処理の差を減らすことができ、より自然な画像を
出力することができる。
【００４０】実施例５． 本発明に係る第４の輪郭修整回路の一実施例について説
明する。図１０は連続的に可変な修整量を入力する手段
の一実施例である。図において、３０は可変抵抗器、３
１はＡ／Ｄ変換器である。
明する。図１０は連続的に可変な修整量を入力する手段
の一実施例である。図において、３０は可変抵抗器、３
１はＡ／Ｄ変換器である。
【００４１】次に、この動作について説明する。可変抵
抗器３０によって任意の電位を発生させる。この電位を
Ａ／Ｄ変換器３１でデジタルデータに変換し、判別デー
タＫとして図１の比較器５に入力する。以下の動作につ
いては実施例１と同様であるので省略する。
抗器３０によって任意の電位を発生させる。この電位を
Ａ／Ｄ変換器３１でデジタルデータに変換し、判別デー
タＫとして図１の比較器５に入力する。以下の動作につ
いては実施例１と同様であるので省略する。
【００４２】図１２は実施例５における高域成分Ｆａと
判別データＫおよび修整データＦｏの関係の一実施例を
示す図である。図において、（ａ）は判別データＫがＫ
＝０の時のＦａとＦｏの関係を示し、同様に（ｂ）は、
０＜Ｋ＜Ｋｍａｘ（ただし、ＫｍａｘはＫのとり得る最
大値）、（ｃ）はＫ＝Ｋｍａｘの時のＦａとＦｏの関係
を示す。Ｋ＝０の時、高域成分Ｆａが全ての値において
Ｆｏ＝Ｆａとなり、輪郭強調だけが実施される。０＜Ｋ
＜Ｋｍａｘの時は、実施例１と同様にＫとＦａの関係に
より雑音の除去と輪郭強調が実施され、Ｋ＝Ｋｍａｘの
時は、Ｆａが全ての範囲でＦｏ＝−Ｆａとなり、平滑化
処理だけを実施する。従って、使用者は画像に応じた任
意の判別データを連続的に設定することができ、ソフト
な画像からハードな画像へ好みの画像に修整することが
できる。
判別データＫおよび修整データＦｏの関係の一実施例を
示す図である。図において、（ａ）は判別データＫがＫ
＝０の時のＦａとＦｏの関係を示し、同様に（ｂ）は、
０＜Ｋ＜Ｋｍａｘ（ただし、ＫｍａｘはＫのとり得る最
大値）、（ｃ）はＫ＝Ｋｍａｘの時のＦａとＦｏの関係
を示す。Ｋ＝０の時、高域成分Ｆａが全ての値において
Ｆｏ＝Ｆａとなり、輪郭強調だけが実施される。０＜Ｋ
＜Ｋｍａｘの時は、実施例１と同様にＫとＦａの関係に
より雑音の除去と輪郭強調が実施され、Ｋ＝Ｋｍａｘの
時は、Ｆａが全ての範囲でＦｏ＝−Ｆａとなり、平滑化
処理だけを実施する。従って、使用者は画像に応じた任
意の判別データを連続的に設定することができ、ソフト
な画像からハードな画像へ好みの画像に修整することが
できる。
【００４３】実施例６． 本発明に係る第４の輪郭修整回路の一実施例について説
明する。図１０に示した連続的に可変な修整量を入力す
る手段によって発生させた判別データＫを図４の乗算器
１０とセレクタ１１と比較器５に入力する。以下の動作
については実施２と同様であるので省略する。
明する。図１０に示した連続的に可変な修整量を入力す
る手段によって発生させた判別データＫを図４の乗算器
１０とセレクタ１１と比較器５に入力する。以下の動作
については実施２と同様であるので省略する。
【００４４】図１３は実施例６における高域成分Ｆａと
判別データＫおよび修整データＦｏの関係の一実施例を
示す図である。図において、（ａ）は判別データＫがゼ
ロの時のＦａとＦｏの関係を示し、同様に（ｂ）は、０
＜Ｋ＜Ｋｍａｘ（ただし、ＫｍａｘはＫのとり得る最大
値）、（ｃ）はＫ＝Ｋｍａｘの時のＦａとＦｏの関係を
示す。Ｋ＝０の時、高域成分Ｆａが全ての値においてＦ
ｏ＝Ｆａとなり、輪郭強調だけが実施される。０＜Ｋ＜
Ｋｍａｘの時は実施例２にと同様にＫとＦａの関係によ
り雑音の除去と輪郭強調を実施する。また、Ｋ＝Ｋｍａ
ｘの時はＦａが全ての範囲でＦｏ＝−Ｆａとなり、平滑
化処理だけを実施する。従って、使用者は画像に応じた
任意の判別データを連続的に設定することができ、ソフ
トな画像からハードな画像へ好みの画像に修整すること
ができる。また、０＜Ｋ＜Ｋｍａｘの時は、実施例５よ
り平滑化領域と輪郭強調の領域との境界における処理の
差を減らすことができ、より自然な画像を得ることがで
きる。
判別データＫおよび修整データＦｏの関係の一実施例を
示す図である。図において、（ａ）は判別データＫがゼ
ロの時のＦａとＦｏの関係を示し、同様に（ｂ）は、０
＜Ｋ＜Ｋｍａｘ（ただし、ＫｍａｘはＫのとり得る最大
値）、（ｃ）はＫ＝Ｋｍａｘの時のＦａとＦｏの関係を
示す。Ｋ＝０の時、高域成分Ｆａが全ての値においてＦ
ｏ＝Ｆａとなり、輪郭強調だけが実施される。０＜Ｋ＜
Ｋｍａｘの時は実施例２にと同様にＫとＦａの関係によ
り雑音の除去と輪郭強調を実施する。また、Ｋ＝Ｋｍａ
ｘの時はＦａが全ての範囲でＦｏ＝−Ｆａとなり、平滑
化処理だけを実施する。従って、使用者は画像に応じた
任意の判別データを連続的に設定することができ、ソフ
トな画像からハードな画像へ好みの画像に修整すること
ができる。また、０＜Ｋ＜Ｋｍａｘの時は、実施例５よ
り平滑化領域と輪郭強調の領域との境界における処理の
差を減らすことができ、より自然な画像を得ることがで
きる。
【００４５】実施例７． 上記第４の輪郭修整回路の一実施例について説明する。
図１０に示した連続的に可変な修整量を入力する手段に
よって発生させた判別データＫを図６の比較器５に入力
する。以下の動作については実施例３と同様であるので
省略する。
図１０に示した連続的に可変な修整量を入力する手段に
よって発生させた判別データＫを図６の比較器５に入力
する。以下の動作については実施例３と同様であるので
省略する。
【００４６】図１４は実施例７における高域成分Ｆｂと
判別データＫおよび修整データＦｏの関係の一実施例を
示す図である。図において、（ａ）は判別データＫがＫ
＝０の時のＦｂとＦｏの関係を示し、同様に（ｂ）は、
０＜Ｋ＜Ｋｍａｘ（ただし、ＫｍａｘはＫのとり得る最
大値）、（ｃ）はＫ＝Ｋｍａｘの時のＦｂとＦｏの関係
を示す。Ｋ＝０の時、高域成分Ｆｂが全ての値において
Ｆｏ＝Ｆｂとなり、輪郭強調だけが実施される。０＜Ｋ
＜Ｋｍａｘの時は実施例３と同様にＫとＦｂの関係によ
り雑音の除去と輪郭強調を実施する。また、Ｋ＝Ｋｍａ
ｘの時はＦｂが全ての範囲でＦｏ＝−Ｆａとなり、平滑
化処理だけを実施する。従って、使用者は画像に応じた
任意の判別データを連続的に設定することができ、ソフ
トな画像からハードな画像へ好みの画像に修整すること
ができる。
判別データＫおよび修整データＦｏの関係の一実施例を
示す図である。図において、（ａ）は判別データＫがＫ
＝０の時のＦｂとＦｏの関係を示し、同様に（ｂ）は、
０＜Ｋ＜Ｋｍａｘ（ただし、ＫｍａｘはＫのとり得る最
大値）、（ｃ）はＫ＝Ｋｍａｘの時のＦｂとＦｏの関係
を示す。Ｋ＝０の時、高域成分Ｆｂが全ての値において
Ｆｏ＝Ｆｂとなり、輪郭強調だけが実施される。０＜Ｋ
＜Ｋｍａｘの時は実施例３と同様にＫとＦｂの関係によ
り雑音の除去と輪郭強調を実施する。また、Ｋ＝Ｋｍａ
ｘの時はＦｂが全ての範囲でＦｏ＝−Ｆａとなり、平滑
化処理だけを実施する。従って、使用者は画像に応じた
任意の判別データを連続的に設定することができ、ソフ
トな画像からハードな画像へ好みの画像に修整すること
ができる。
【００４７】実施例８． 上記第４の輪郭修整回路の一実施例について説明する。
図１０に示した連続的に可変な修整量を入力する手段に
よって発生させた判別データＫを図８の乗算器１０とセ
レクタ１１と比較器５に入力する。以下の動作について
は実施例４と同様であるので省略する。
図１０に示した連続的に可変な修整量を入力する手段に
よって発生させた判別データＫを図８の乗算器１０とセ
レクタ１１と比較器５に入力する。以下の動作について
は実施例４と同様であるので省略する。
【００４８】図１５は実施例８における高域成分Ｆｂと
判別データＫおよび修整データＦｏの関係の一実施例を
示す図である。図において、（ａ）は判別データＫがゼ
ロの時のＦｂとＦｏの関係を示し、同様に（ｂ）は、０
＜Ｋ＜Ｋｍａｘ（ただし、ＫｍａｘはＫのとり得る最大
値）、（ｃ）はＫ＝Ｋｍａｘの時のＦｂとＦｏの関係を
示す。Ｋ＝０の時、高域成分Ｆｂが全ての値においてＦ
ｏ＝Ｆｂとなり、輪郭強調だけが実施される。この時の
輪郭強調は、微分フィルタｂ２０の特性にょりドット妨
害を強調しない。また、０＜Ｋ＜Ｋｍａｘの時は実施例
４と同様にＫとＦｂの関係により雑音の除去と輪郭強調
を実施する。また、Ｋ＝Ｋｍａｘの時はＦｂが全ての範
囲でＦｏ＝−Ｆａとなり、平滑化処理だけを実施する。
従って、使用者は画像に応じた任意の判別データを連続
的に設定することができ、ソフトな画像からハードな画
像へ好みの画像に修整することができる。また、０＜Ｋ
＜Ｋｍａｘの時は、実施例７より平滑化領域と輪郭強調
の領域との境界における処理の差を減らすことができ、
より自然な画像を得ることができる。
判別データＫおよび修整データＦｏの関係の一実施例を
示す図である。図において、（ａ）は判別データＫがゼ
ロの時のＦｂとＦｏの関係を示し、同様に（ｂ）は、０
＜Ｋ＜Ｋｍａｘ（ただし、ＫｍａｘはＫのとり得る最大
値）、（ｃ）はＫ＝Ｋｍａｘの時のＦｂとＦｏの関係を
示す。Ｋ＝０の時、高域成分Ｆｂが全ての値においてＦ
ｏ＝Ｆｂとなり、輪郭強調だけが実施される。この時の
輪郭強調は、微分フィルタｂ２０の特性にょりドット妨
害を強調しない。また、０＜Ｋ＜Ｋｍａｘの時は実施例
４と同様にＫとＦｂの関係により雑音の除去と輪郭強調
を実施する。また、Ｋ＝Ｋｍａｘの時はＦｂが全ての範
囲でＦｏ＝−Ｆａとなり、平滑化処理だけを実施する。
従って、使用者は画像に応じた任意の判別データを連続
的に設定することができ、ソフトな画像からハードな画
像へ好みの画像に修整することができる。また、０＜Ｋ
＜Ｋｍａｘの時は、実施例７より平滑化領域と輪郭強調
の領域との境界における処理の差を減らすことができ、
より自然な画像を得ることができる。
【００４９】実施例９． 本発明に係る第５の輪郭修整回路の一実施例について説
明する。図１１は、複数の修整量を記憶する手段と前記
の修整量を選択する手段の一実施例である。図において
３２，３３，３４，３５は、修整量を記憶するメモリ、
Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３，Ｋｎは、前記メモリに記憶された修
整量を示すデータ、３６はセレクタ、Ｍはセレクタの選
択信号である。
明する。図１１は、複数の修整量を記憶する手段と前記
の修整量を選択する手段の一実施例である。図において
３２，３３，３４，３５は、修整量を記憶するメモリ、
Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３，Ｋｎは、前記メモリに記憶された修
整量を示すデータ、３６はセレクタ、Ｍはセレクタの選
択信号である。
【００５０】次にこの動作について説明する。使用者は
目的に応じた選択信号Ｍを与える。例えば、メモリａ３
２を選択した場合、セレクタ３６からＫ１が判別データ
Ｋとして出力される。判別信号Ｋは、図１の比較器５に
入力される。以下の動作は、実施例１と同様であるので
省略する。
目的に応じた選択信号Ｍを与える。例えば、メモリａ３
２を選択した場合、セレクタ３６からＫ１が判別データ
Ｋとして出力される。判別信号Ｋは、図１の比較器５に
入力される。以下の動作は、実施例１と同様であるので
省略する。
【００５１】実施例９において、例えば、修整量を記憶
するメモリが３つの場合において、Ｋ１＝０，０＜Ｋ２
＜Ｋｍａｘ，Ｋ３＝Ｋｍａｘであるとする。ここで、選
択信号Ｍによってメモリａ３２を選択した場合は、図１
２の（ａ）の動作となり、輪郭強調のみを行なったハー
ドな画像となる。メモリｂ３３を選択した場合は、図１
２の（ｂ）の動作で雑音除去と輪郭強調、メモリｃ３４
を選択した場合は、図１２の（ｃ）の動作で平滑化のみ
を行なったソフトな画像となる。また、出力制御信号Ｅ
によって、処理を施さない画像を出力することができ
る。このように、使用者は、あらかじめ用意された複数
のモードを選択することで、簡便に好みの処理を施すこ
とができる。
するメモリが３つの場合において、Ｋ１＝０，０＜Ｋ２
＜Ｋｍａｘ，Ｋ３＝Ｋｍａｘであるとする。ここで、選
択信号Ｍによってメモリａ３２を選択した場合は、図１
２の（ａ）の動作となり、輪郭強調のみを行なったハー
ドな画像となる。メモリｂ３３を選択した場合は、図１
２の（ｂ）の動作で雑音除去と輪郭強調、メモリｃ３４
を選択した場合は、図１２の（ｃ）の動作で平滑化のみ
を行なったソフトな画像となる。また、出力制御信号Ｅ
によって、処理を施さない画像を出力することができ
る。このように、使用者は、あらかじめ用意された複数
のモードを選択することで、簡便に好みの処理を施すこ
とができる。
【００５２】実施例１０． 上記第５の輪郭修整回路の一実施例について説明する。
図１１に示した複数の修整量を記憶する手段と前記の修
整量を選択する手段によって発生させた判別データＫを
図４の乗算器１０とセレクタ１１と比較器５に入力す
る。以下の動作については実施例２と同様であるので省
略する。
図１１に示した複数の修整量を記憶する手段と前記の修
整量を選択する手段によって発生させた判別データＫを
図４の乗算器１０とセレクタ１１と比較器５に入力す
る。以下の動作については実施例２と同様であるので省
略する。
【００５３】実施例１０において、例えば、修整量を記
憶するメモリが３つの場合でＫ１＝０，０＜Ｋ２＜Ｋｍ
ａｘ，Ｋ３＝Ｋｍａｘであるとする。ここで、選択信号
Ｍによってメモリａ３２を選択したとき図１３の（ａ）
の動作となり、輪郭強調のみを行なったハードな画像と
なる。メモリｂ３３を選択したときは、図１３の（ｂ）
で雑音除去と輪郭強調、メモリｃ３４を選択したとき
は、図１３の（ｃ）で、平滑化のみを行なったソフトな
画像となる。また、出力制御信号Ｅによって、処理を施
さない画像を出力することができる。このように、使用
者は、あらかじめ用意された複数のモードを選択するこ
とで、簡便に好みの処理を施すことができる。
憶するメモリが３つの場合でＫ１＝０，０＜Ｋ２＜Ｋｍ
ａｘ，Ｋ３＝Ｋｍａｘであるとする。ここで、選択信号
Ｍによってメモリａ３２を選択したとき図１３の（ａ）
の動作となり、輪郭強調のみを行なったハードな画像と
なる。メモリｂ３３を選択したときは、図１３の（ｂ）
で雑音除去と輪郭強調、メモリｃ３４を選択したとき
は、図１３の（ｃ）で、平滑化のみを行なったソフトな
画像となる。また、出力制御信号Ｅによって、処理を施
さない画像を出力することができる。このように、使用
者は、あらかじめ用意された複数のモードを選択するこ
とで、簡便に好みの処理を施すことができる。
【００５４】実施例１１． 上記第５の輪郭修整回路の一実施例について説明する。
図１１に示した複数の修整量を記憶する手段と前記の修
整量を選択する手段によって発生させた判別データＫを
図６の比較器５に入力する。以下の動作については実施
例３と同様であるので省略する。
図１１に示した複数の修整量を記憶する手段と前記の修
整量を選択する手段によって発生させた判別データＫを
図６の比較器５に入力する。以下の動作については実施
例３と同様であるので省略する。
【００５５】実施例１１において、例えば、修整量を記
憶するメモリが３つの場合でＫ１＝０，０＜Ｋ２＜Ｋｍ
ａｘ，Ｋ３＝Ｋｍａｘであるとする。ここで、選択信号
Ｍによってメモリａ３２を選択したとき図１３の（ａ）
の動作となり、輪郭強調のみを行なったハードな画像と
なる。メモリｂ３３を選択したときは、図１３の（ｂ）
の動作で微分フィルタａ２による雑音除去と微分フィル
タｂ２０による輪郭強調、メモリｃ３４を選択したとき
は、図１３の（ｃ）の動作で平滑化のみを行なったソフ
トな画像となる。この時の輪郭強調は、微分フィルタｂ
２０の特性によりドット妨害を強調しない。また、出力
制御信号Ｅによって、処理を施さない画像を出力するこ
とができる。このように、使用者は、あらかじめ用意さ
れた複数のモードを選択することで、簡便に好みの処理
を施すことができる。
憶するメモリが３つの場合でＫ１＝０，０＜Ｋ２＜Ｋｍ
ａｘ，Ｋ３＝Ｋｍａｘであるとする。ここで、選択信号
Ｍによってメモリａ３２を選択したとき図１３の（ａ）
の動作となり、輪郭強調のみを行なったハードな画像と
なる。メモリｂ３３を選択したときは、図１３の（ｂ）
の動作で微分フィルタａ２による雑音除去と微分フィル
タｂ２０による輪郭強調、メモリｃ３４を選択したとき
は、図１３の（ｃ）の動作で平滑化のみを行なったソフ
トな画像となる。この時の輪郭強調は、微分フィルタｂ
２０の特性によりドット妨害を強調しない。また、出力
制御信号Ｅによって、処理を施さない画像を出力するこ
とができる。このように、使用者は、あらかじめ用意さ
れた複数のモードを選択することで、簡便に好みの処理
を施すことができる。
【００５６】実施例１２． 上記第５の輪郭修整回路の一実施例について説明する。
図１１に示した複数の修整量を記憶する手段と前記の修
整量を選択する手段によって発生させた判別データＫを
図８の乗算器１０とセレクタ１１と比較器５に入力す
る。以下の動作については実施例４と同様であるので省
略する。
図１１に示した複数の修整量を記憶する手段と前記の修
整量を選択する手段によって発生させた判別データＫを
図８の乗算器１０とセレクタ１１と比較器５に入力す
る。以下の動作については実施例４と同様であるので省
略する。
【００５７】実施例１２において、例えば、修整量を記
憶するメモリが３つの場合でＫ１＝０，０＜Ｋ２＜Ｋｍ
ａｘ，Ｋ３＝Ｋｍａｘであるとする。ここで、選択信号
Ｍによってメモリａ３２を選択したとき図１４の（ａ）
の動作となり、輪郭強調のみを行なったハードな画像と
なる。メモリｂ３３を選択したときは、図１４の（ｂ）
の動作で微分フィルタａ２による雑音除去と微分フィル
タｂ２０による輪郭強調、メモリｃ３４を選択したとき
は、図１４の（ｃ）の動作で平滑化のみを行なったソフ
トな画像となる。また、図１４の（ｂ）において、雑音
除去と輪郭強調の境界における処理の差は、実施例１１
に比べて少なく、より自然な画像を得ることができる。
なお、出力制御信号Ｅによって処理を施さない画像を出
力することができる。このように、使用者は、あらかじ
め用意された複数のモードを選択することで、簡便に好
みの処理を施すことができる。
憶するメモリが３つの場合でＫ１＝０，０＜Ｋ２＜Ｋｍ
ａｘ，Ｋ３＝Ｋｍａｘであるとする。ここで、選択信号
Ｍによってメモリａ３２を選択したとき図１４の（ａ）
の動作となり、輪郭強調のみを行なったハードな画像と
なる。メモリｂ３３を選択したときは、図１４の（ｂ）
の動作で微分フィルタａ２による雑音除去と微分フィル
タｂ２０による輪郭強調、メモリｃ３４を選択したとき
は、図１４の（ｃ）の動作で平滑化のみを行なったソフ
トな画像となる。また、図１４の（ｂ）において、雑音
除去と輪郭強調の境界における処理の差は、実施例１１
に比べて少なく、より自然な画像を得ることができる。
なお、出力制御信号Ｅによって処理を施さない画像を出
力することができる。このように、使用者は、あらかじ
め用意された複数のモードを選択することで、簡便に好
みの処理を施すことができる。
【００５８】上記の実施例では、判別データを入力する
手段として、キー入力の場合と可変抵抗器とＡ／Ｄ変換
器を用いた場合、およびメモリとセレクタを用いた場合
について示したが、これに限るものではなく、マン／マ
シンのインターフェース手段であれば、どの様な手段で
も使用できる。また、高域成分を抽出する微分フィルタ
も任意の構成と係数のフィルタを使用できる。
手段として、キー入力の場合と可変抵抗器とＡ／Ｄ変換
器を用いた場合、およびメモリとセレクタを用いた場合
について示したが、これに限るものではなく、マン／マ
シンのインターフェース手段であれば、どの様な手段で
も使用できる。また、高域成分を抽出する微分フィルタ
も任意の構成と係数のフィルタを使用できる。
【００５９】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば画像の
輪郭修整として、輪郭強調と雑音除去を同時に実施でき
るとともに、任意に設定できる判別データＫによって輪
郭強調と雑音除去の度合を自由に可変もしくは選択でき
る構成としたので、使用者が好ましい画像に調節できる
効果がある。
輪郭修整として、輪郭強調と雑音除去を同時に実施でき
るとともに、任意に設定できる判別データＫによって輪
郭強調と雑音除去の度合を自由に可変もしくは選択でき
る構成としたので、使用者が好ましい画像に調節できる
効果がある。
【図１】本発明の実施例１に示す輪郭修整回路の構成図
である。
である。
【図２】本発明における量子化されたデジタル画像デー
タの一部を示す図である。
タの一部を示す図である。
【図３】本発明の実施例１に示す高域成分と修整データ
および判別データの関係を示す図である。
および判別データの関係を示す図である。
【図４】本発明の実施例２に示す輪郭修整回路の構成図
である。
である。
【図５】本発明の実施例２に示す高域成分と修整データ
および判別データの関係を示す図である。
および判別データの関係を示す図である。
【図６】本発明の実施例３に示す輪郭修整回路の構成図
である。
である。
【図７】本発明の実施例３に示す高域成分と修整データ
および判別データの関係を示す図である。
および判別データの関係を示す図である。
【図８】本発明の実施例４に示す輪郭修整回路の構成図
である。
である。
【図９】本発明の実施例４に示す高域成分と修整データ
および判別データの関係を示すである。
および判別データの関係を示すである。
【図１０】本発明における修整データ入力手段の一実施
例を示す図である。
例を示す図である。
【図１１】本発明における修整データ入力手段の他の一
実施例を示す図である。
実施例を示す図である。
【図１２】本発明の実施例５および実施例９に示す高域
成分と修整データおよび判別データの関係を示す図であ
る。
成分と修整データおよび判別データの関係を示す図であ
る。
【図１３】本発明の実施例６および実施例１０に示す高
域成分と修整データおよび判別データの関係を示す図で
ある。
域成分と修整データおよび判別データの関係を示す図で
ある。
【図１４】本発明の実施例７および実施例１１に示す高
域成分と修整データおよび判別データの関係を示す図で
ある。
域成分と修整データおよび判別データの関係を示す図で
ある。
【図１５】本発明の実施例８および実施例１２に示す高
域成分と修整データおよび判別データの関係を示す図で
ある。
域成分と修整データおよび判別データの関係を示す図で
ある。
【図１６】従来の輪郭修整回路の一実施例を示す図であ
る。
る。
【図１７】従来の実施例における輪郭修整の入力レベル
と出力レベルを示す図である。
と出力レベルを示す図である。
１ 遅延回路 ２ 微分フィルタａ ３、１０ 乗算器 ４ 絶対値回路 ５ 比較器 ６、１１、３６ セレクタ ７ 加算器 １２ 加算器 ２０ 微分フィルタｂ ３０ 可変抵抗器 ３１ Ａ／Ｄ変換器 ３２ メモリａ ３３ メモリｂ ３４ メモリｃ ３５ メモリｎ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 山本 芳枝 京都府長岡京市馬場図所１番地 三菱電 機株式会社 電子商品開発研究所内 (72)発明者 稲村 守 京都府長岡京市馬場図所１番地 三菱電 機株式会社 電子商品開発研究所内 (72)発明者 砂田 登 京都府長岡京市馬場図所１番地 三菱電 機エンジニアリング株式会社 京都事業 所内 (56)参考文献 特開 平２−84886（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−172576（ＪＰ，Ａ) 特開 昭59−131271（ＪＰ，Ａ) 特開 昭53−58723（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) H04N 5/14 - 5/217
Claims (3)
- 【請求項１】 画像の輪郭部をデジタル的に修整する回
路であって、 輪郭部の修整要否を決定する基準となる修整量Ｋを入力
する入力手段と、 画像の高域成分Ｆａを抽出する抽出手段と、 高域成分Ｆａに（−１）を乗じて符号反転高域成分（−
Ｆａ）を出力する第一乗算手段と、 修整量Ｋに（−１）を乗じて符号反転修整量（−Ｋ）を
出力する第二乗算手段と、 高域成分Ｆａが負のときには修整量Ｋを選択し、高域成
分Ｆａが正のときには符号反転修整量（−Ｋ）を選択し
て出力する第一選択手段と、 第一選択手段の出力と高域成分Ｆａを加算する加算手段
と、 修整量Ｋと高域成分Ｆａの絶対値の大小を比較する比較
手段と、 修整量Ｋが高域成分Ｆａの絶対値よりも小さいときには
加算手段の出力を選択し、修整量Ｋが高域成分Ｆａの絶
対値よりも大きいときには第一乗算手段の出力を選択し
て出力する第二選択手段と、 を備えることを特徴とする輪郭修整回路。 - 【請求項２】 特性の異なる第一および第二抽出手段に
よって前記抽出手段を構成し、第一抽出手段の出力が第
一乗算手段で参照され、第二抽出手段の出力が加算器お
よび第一選択手段で参照され、第二抽出手段の出力の絶
対値が比較出力で参照される請求項１記載の輪郭修整回
路。 - 【請求項３】 それぞれが異なる修整量を記憶する複数
の記憶手段と、 それら複数の記憶手段の中から所望の記憶手段を選択す
る修整量選択手段と、をさらに備えた請求項１、２のい
ずれかに記載の輪郭修整回路。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3211802A JP2752810B2 (ja) | 1991-08-23 | 1991-08-23 | 輪郭修整回路 |
| DE69230548T DE69230548T2 (de) | 1991-08-23 | 1992-08-17 | Pixelinterpolationsschaltkreis und Anwendungen |
| EP92307503A EP0529903B1 (en) | 1991-08-23 | 1992-08-17 | Pixel Interpolation Circuit and its Applications |
| US08/238,946 US5550936A (en) | 1991-08-23 | 1994-05-06 | Image processing system |
| US08/574,572 US5920654A (en) | 1991-08-23 | 1995-12-14 | Image processing system that includes discrimination of an interpolation direction |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3211802A JP2752810B2 (ja) | 1991-08-23 | 1991-08-23 | 輪郭修整回路 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0556308A JPH0556308A (ja) | 1993-03-05 |
| JP2752810B2 true JP2752810B2 (ja) | 1998-05-18 |
Family
ID=16611852
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3211802A Expired - Fee Related JP2752810B2 (ja) | 1991-08-23 | 1991-08-23 | 輪郭修整回路 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2752810B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4200890B2 (ja) | 2003-12-10 | 2008-12-24 | 株式会社日立製作所 | 映像信号処理装置及びそれを用いたテレビジョン受信機並びに映像信号処理方法 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS59131271A (ja) * | 1983-01-17 | 1984-07-28 | Pioneer Electronic Corp | 輪郭補正回路 |
| JPS63172576A (ja) * | 1987-01-12 | 1988-07-16 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像信号処理装置 |
| US4991021A (en) * | 1988-06-22 | 1991-02-05 | Nec Corporation | Digital video signal compensation circuit |
-
1991
- 1991-08-23 JP JP3211802A patent/JP2752810B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0556308A (ja) | 1993-03-05 |
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