JP3061945B2 - 画像補正装置 - Google Patents
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- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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- G06T3/4007—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting based on interpolation, e.g. bilinear interpolation
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Description
を用いて画像を拡大する画像補正装置に関する。
送信する情報量と通信コスト・時間の関係で低密度走査
が有利である。一方受信記録は近年レーザプリンタなど
のように高密度記録が可能な装置が多く使用されるよう
になってきた。このため伝送された低密度画像を高密度
画像に変換する装置が必要となっている。このように低
密度画像を高密度画像に画像変換する画質補正装置で
は、受信側で高密度画像になるように画像の拡大を行っ
ている。
n×n画素を参照して画素の補間拡大を行っている。こ
の補間拡大を行うためには、n×n画素のデータ構造全
てに対する補間用テーブルが2n * n 個分必要になる。
このテーブルの作成には各種高解像度の画像データを用
い、n×n画素パターンの出現頻度を統計的に調べて作
成している。特開平3−82267 号公報にはこのような技
術が開示されている。
問題点を上げると次のようになる。 注目画素を含めn×n画素を参照して注目画素を拡大
するには2n * n 個のパターン構造が必要で、この各パ
ターン構造に対する補間データ(拡大データ)をテーブ
ル形成にして作成しなければならない。 このテーブル参照時の入力ウィンドウサイズは、従来
は4×4である。このサイズは大きい程、滑らかな補間
が可能であるが、補間データのテーブルが大きくなって
しまうのでウィンドウサイズは制限を受けることにな
る。 多階調データに対して補間を行う場合は、パターン構
造に対する補間データテーブル数が増大し、これを格納
する大きな客量のメモリが必要となる。 あるパターン構造がテーブルに漏れていると、このパ
ターン構造に対する補間処理が出来ない。
もので、ニューラルネットワークを用いて補間データテ
ーブルのサイズを小さくする画像補正装置を提供するこ
とを目的とする。
である。第1発明は注目画素Wの右隣画素X、下隣画素
Y、斜下隣画素Zよりなる4画素領域を2値画像より抽
出する部分領域抽出手段1と、注目画素Wを主走査方向
にK倍、副走査方向にL倍拡大し、前記4画像領域の各
画素の値を変えた場合、この拡大した領域の画素が周囲
画素となめらかに接続するような拡大領域の画素を統計
的に調べその結果を教師信号として前記4画素領域に対
応して格納する教師信号格納手段2と、前記部分領域抽
出手段の抽出した4画素領域と前記教師信号格納手段の
4画素領域を切替えて入力する入力切替手段3と、この
入力切替手段3を入力部とし、前記教師信号格納手段2
より教師信号を入力して学習し、この結果により前記部
分領域抽出手段からの入力に対する出力を行うニューラ
ルネットワーク4と、このニューラルネットワーク4の
出力により拡大画像を構成する拡大画像構成手段5とを
備えたものである。
目画素Wの右隣画素X、下隣画素Y、斜下隣画素Zより
なる4画素領域を2値画像より抽出する部分領域抽出手
段1と、注目画素Wを主走査方向にK倍、副走査方向に
L倍拡大し、前記4画像領域の各画素の値を変えた場
合、この拡大した領域の画素が周囲画素となめらかに接
続するような拡大領域の画素を統計的に調べその結果を
教師信号として前記4画素領域に対応して格納する教師
信号格納手段2と、前記教師信号格納手段2より4画素
領域とこれに対応する教師信号を入力し、この教師信号
により学習するニューラルネットワーク4と、このニュ
ーラルネットワーク4の学習結果をこれに対応する4画
素領域と共に格納する拡大テーブル格納手段6と、前記
部分領域抽出手段1の4画素領域を入力し、この4画素
領域に対応する前記学習結果を前記拡大テーブル格納手
段6より入力して拡大画像を構成する拡大画像構成手段
7とを備えたものである。
格納手段2側に切替えて、4画素領域を入力し、この2
画素領域に対応する教師信号によりニューラルネットワ
ーク4の学習を行う。次に入力切替手段3を切替えて部
分領域抽出手段1より4画素領域をニューラルネットワ
ーク4に入力し、この出力により拡大画像構成手段5で
拡大画像を構成する。ニューラルネットワーク4は学習
のとき入力した4画素領域と多少異なった入力が部分領
域抽出手段1より入力しても正しい出力またはこれに近
い出力を出すので、従来のように入力する4画素領域に
対応する全ての出力パターンをテーブルとして用意し、
メモリに格納する必要がなく、メモリの容量を節約する
ことができる。
データによりニューラルネットワーク4が学習し、この
結果を全ての4画素領域に対する出力としてテーブルに
し、拡大テーブル格納手段6に格納する。拡大画像構成
手段7は部分領域抽出手段1から4画素領域が入力する
と拡大テーブル格納手段6のテーブルを参照して拡大画
像を構成する。本方法では拡大テーブル格納手段6のテ
ーブルの大きさは従来のものとほぼ同じなのでメモリ容
量の節約にはならないが、第1発明に比べ迅速に出力が
得られる。また、従来は4画素領域に対して補間データ
が欠ける場合もあり、このようなときは統計的に取得し
た入出力関係を用いず別の規則を用いているが(特開平
3−82267 号公報) 、ニューラルネットワーク4 で学習
した結果を用いたテーブルでは学習しなかったパターン
入力に対しては、その入力パターンに似たパターンの学
習結果が反映されるので精度よい出力が得られる。
する。図3は本発明の第1実施例の構成を示すブロック
図であり、図4は動作説明図である。部分領域抽出部11
は図4のに示す拡大用低解像度画像データより、注目
画素eとこの右隣f、下隣g、斜め下隣hの2×2画素
を抽出する。教師信号格納部12は図4のに示す学習用
高解像度画像データを格納する。このデータはに示す
学習用入力データとの教師信号データよりなり、i1
〜i4よりなる2×2画素を2倍に拡大する場合、注目
画素i1をi1,A,B,Cの4画素に拡大するもの
で、このA,B,C画素はi1,i2,i3,i4より
なる2×2画素を2倍に拡大したとき滑らかな拡大とな
るよう多くのデータを統計的に処理して定めたものであ
る。
が学習する場合の入力と拡大処理をする場合の入力を切
替えるもので、切替えの制御を切替制御部18で行う。ニ
ューラルネットワーク14は入力層、中間層、出力層より
なり、出力層の出力と教師信号の差をフィードバックし
て出力層と中間層の重みを変えてゆくバックプロパゲー
ションモデルを用いる。拡大画像構成部15はニューラル
ネットワーク14より出力される注目画素eとこの拡大画
素a,b,cより拡大画像を構成してゆく。
ーク14の状態を示す図である。学習時は図4のに示す
学習用入力データを入力し、出力データとに示す教師
信号との差を求め、この差が0となるよう出力層と中間
層間の重み、中間層と入力層間の重みを修正してゆく。
ーク14を用いて注目画素eの補間画素a,b,cを求め
る状態を説明する図である。学習時用いた入力データi
1〜i4とe,f,g,hが必ずしも一致していなくも
a,b,cは教師信号A,B,Cかまたはこれに近い出
力となる。このため実際の入力画像e,f,g,hに完
全に1対1で対応する出力a,b,cを有するテーブル
を有しなくとも、満足のゆく、つまり滑らかな拡大とな
る補間データを得ることができる。
る。まず、切替制御部18は入力切替部13を切替えて教師
信号格納部12を接続すると共に教師信号がニューラルネ
ットワーク14に入力されるようにする。次にに示す学
習入力データを入力し、出力と教師信号の差をとり、こ
れを0とするようにニューラルネットワークの重みを修
正してゆく。次に入力切替部13を部分領域抽出部11に切
替えると共に教師信号の入力を遮断する。部分領域抽出
部11はに示す拡大用低解像度画像データから注目画素
eとこの隣接画素f,g,hよりなる2×2画素を抽出
して入力切替部13を介してニューラルネットワーク14に
入力する。ニューラルネットワーク14はに示す補間デ
ータを出力し、拡大画像構成部15はこの補間データによ
りに示すように注目画素eをe,a,b,cに拡大す
る。
例の構成を示すブロック図であり、図8は動作を説明す
る図である。図3と同一符号は同一機能を有する部材を
示す。本実施例は、部分領域抽出部11に入力する全ての
画像パターンについてニューラルネットワーク14で学習
を行い、この結果をテーブルにして拡大テーブル格納部
16に格納する。拡大画像構成部17は部分領域抽出部11よ
り入力されたデータに対応する補間データを拡大テーブ
ル格納部16より読み出し拡大画像を構成する。学習制御
部19はニューラルネットワーク14の学習の指示および学
習結果により、拡大テーブル格納部16のテーブルを更新
する。
部分領域抽出部11で拡大用低解像度画像データより
に示すように注目画素eとこの右隣f,下隣g,斜下隣
hよりなる2×2画素を抽出し出力する。拡大画像構成
部17は、この入力データに対応したに示す補間データ
を拡大テーブル格納部16より検索し、に示すように注
目画素eを拡大する。本実施例は第1実施例よりも迅速
に補間データを出力することができるが、拡大テーブル
格納部16に従来程度の大きなテーブルが必要となる。し
かし補間データの精度は作用の項で説明したように向上
している。
て説明したが、主走査方向をK倍、副走査方向をL倍に
拡大することは同様にして容易にできる。しかし、倍数
が大きくなるに従いデータは急増し、学習対象が多くな
り学習に時間が多くかかるようになる。
は、注目画素の補間データをニューラルネットワークを
用いて作成することにより大容量のメモリを必要としな
くなる。また、この補間データをテーブル形式としてメ
モリに格納することにより補間データを迅速に出力する
ことができる。
図
Claims (2)
- 【請求項1】 注目画素Wの右隣画素X、下隣画素Y、
斜下隣画素Zよりなる4画素領域を2値画像より抽出す
る部分領域抽出手段と、注目画素Wを主走査方向にK
倍、副走査方向にL倍拡大し、前記4画像領域の各画素
の値を変えた場合、この拡大した領域の画素が周囲画素
となめらかに接続するような拡大領域の画素を統計的に
調べその結果を教師信号として前記4画素領域に対応し
て格納する教師信号格納手段と、前記部分領域抽出手段
の抽出した4画素領域と前記教師信号格納手段の4画素
領域を切替えて入力する入力切替手段と、この入力切替
手段を入力部とし、前記教師信号格納手段より教師信号
を入力して学習し、この結果により前記部分領域抽出手
段からの入力に対する出力を行うニューラルネットワー
クと、このニューラルネットワークの出力により拡大画
像を構成する拡大画像構成手段とを備えたことを特徴と
する画像補正装置。 - 【請求項2】 注目画素Wの右隣画素X、下隣画素Y、
斜下隣画素Zよりなる4画素領域を2値画像より抽出す
る部分領域抽出手段と、注目画素Wを主走査方向にK
倍、副走査方向にL倍拡大し、前記4画像領域の各画素
の値を変えた場合、この拡大した領域の画素が周囲画素
となめらかに接続するような拡大領域の画素を統計的に
調べその結果を教師信号として前記4画素領域に対応し
て格納する教師信号格納手段と、前記教師信号格納手段
より4画素領域とこれに対応する教師信号を入力し、こ
の教師信号により学習するニューラルネットワークと、
このニューラルネットワークの学習結果をこれに対応す
る4画素領域と共に格納する拡大テーブル格納手段と、
前記部分領域抽出手段の4画素領域を入力し、この4画
素領域に対応する前記学習結果を前記拡大テーブル格納
手段より入力して拡大画像を構成する拡大画像構成手段
とを備えたことを特徴とする画像補正装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP4167310A JP3061945B2 (ja) | 1992-06-25 | 1992-06-25 | 画像補正装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP4167310A JP3061945B2 (ja) | 1992-06-25 | 1992-06-25 | 画像補正装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0612486A JPH0612486A (ja) | 1994-01-21 |
JP3061945B2 true JP3061945B2 (ja) | 2000-07-10 |
Family
ID=15847380
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP4167310A Expired - Fee Related JP3061945B2 (ja) | 1992-06-25 | 1992-06-25 | 画像補正装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3061945B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5959598A (en) * | 1995-07-20 | 1999-09-28 | The Regents Of The University Of Colorado | Pixel buffer circuits for implementing improved methods of displaying grey-scale or color images |
JP3184092B2 (ja) | 1996-05-27 | 2001-07-09 | シャープ株式会社 | 画像処理方法 |
-
1992
- 1992-06-25 JP JP4167310A patent/JP3061945B2/ja not_active Expired - Fee Related
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---|---|
JPH0612486A (ja) | 1994-01-21 |
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