JP3083995B2 - 画像処理方法および装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明はコンピュータにおけ
る画像処理方法および装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】立体感あるいは遠近感を表すもう一つの
方法に「ぼかし」がある。たとえば、カメラで写真を撮
ると、焦点の合ったところは鮮明に写り、焦点の合った
ところから離れるに従ってぼかし度合いが大きくなる。
このぼかしが、写真に遠近感を与えることが知られてい
る。

【０００３】コンピュータでこのようなぼかしを表現す
る方法としては、各画素に対して物理的法則を仮想的に
適用して計算を行う分散光線追跡法がある。そのほかに
より簡易にぼかしを表現する方法として、特開平6-3602
5や特開平2-190898で示された方法のような、各画素の
奥行情報に応じて各画素のぼけの直径を計算し、近傍画
素へのぼけの広がり面積を求め、遠近感を表現する方法
がある。特開平6-36025では５×５のドットを対象に、
特開平2-190898では３×３のドットでボケ処理の計算を
行っている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記の従来技術で説明
した方法のうち、分散光線追跡法は１画素のぼかし画像
を形成するために複数の光線について計算を行うなど、
膨大な計算時間が必要である。対象となる画素の周囲の
画素からの影響を計算する方法は分散光線追跡法よりも
早い処理ができるが、問題もある。

【０００５】例えば、特開平6-36025の方法では、遠近
感の実現のために５×５のカーネルを用いて周囲の画素
の影響を考慮しているが、着目している画素に対して、
外側２画素分の影響しか実現できない。１画素の表示用
のデータを計算するには、周囲の画素を含めて２５画素
分のカーネルによる処理後のデータの加算が必要とな
り、計算負荷が重い。カーネルに含まれる２５個の重み
係数は各画素ごとに算出しなければならず、計算負荷の
増加を招いている。カーネルの中心以外の重み係数を次
式で計算している。 ｆｗ_i,j＝｛（１−ｆｗ₃₃）／（５×５−１）｝×ｄｆ
_i,j

【０００６】上式は、次のように書き換えられる。 ｆｗ_i,j＝（ｄｆ₃₃×ｄｆ_i,j）／（５×５−１） この式は、距離と距離の乗算を示しており物理的には意
味があいまいである。このことから、ぼけの程度を制御
するためにフィルタをかける回数を設定して、フィルタ
処理の繰り返しが必要になるものと思われる。この繰り
返し処理も計算負荷の増加につながる。

【０００７】特開平2-190898の方法では、遠近感の実現
のために３×３のマスクレジスタを用いて周囲の画素の
影響を考慮しているが、着目している画素に対して、外
側１画素分の影響しか実現できない。また、１画素の表
示用のデータを計算するには、周囲の画素を含めて９画
素分のマスクレジスタによる処理後のデータの加算が必
要となる。この場合、遠近情報から適切なマスクレジス
タを選択することは比較的容易だが、距離に応じたマス
クレジスタの内容（重み係数）を設計することは困難で
ある。

【０００８】さらに、人間の視覚特性を考えると、距離
が非常に遠い場合には１０画素程度離れた画素の影響を
受けることが考えられる。この状態を実現するには、マ
スクレジスタの大きさを２１×２１に拡大しなければな
らず、１画素の表示用データの計算には周囲の画素を含
めて４４１画素分のマスクレジスタによる処理後のデー
タの加算が必要となり、非現実的な計算負荷となってし
まう。同時に、マスクレジスタの内容の設計も非現実的
な困難が予想される。このため、現実的な応用において
は、自然な遠近感の表現において制約が生じることとな
る。

【０００９】本発明は、上記のぼかしによる遠近感の表
現を機械的に自動処理する方法を開発し、ぼかし処理の
効率化を図ると同時に、より現実的な遠近感の表現を可
能にするとともに、計算負荷を少なくし、スピーディな
処理が可能な方法を開発することである。また本発明で
は、従来のレンダリングシステムと共存できるようにす
ることも考慮する。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明は、遠近情報を有する画像データにデジタル
ローパスフィルタ処理を行って前記遠近情報に応じたぼ
かしを有する画像生成処理方法において、前記遠近情報
に対応するカットオフ周波数を有するデジタルローパス
フィルタにより処理することにより遠近情報に応じたぼ
かしを有する画像データを生成する。

【００１１】遠近情報に対応するカットオフ周波数は、
元の画像に含まれる最高周波数成分：ｆmにたいして、
デジタルローパスフィルタのカットオフ周波数：ｆdが ｆd＝ｋｆm という関係で表されるとき、遠近情報に対応する最小識
別可能なドット数の逆数を変数ｋの値とするデジタルロ
ーパスフィルタにより処理する。

【００１２】このように、画像データに含まれる最高周
波数を操作することによって、ピンボケの効果を表現で
きることになる。そこで本発明は、この操作を人間の視
覚特性を遠近情報に応じた周波数特性のデジタルフィル
タで近似することにより、定量的に任意の遠近設定を可
能にするものである。

【００１３】コンピュータで利用する画像データはデジ
タルデータである。自然界の情報はすべてのものが連続
したデータすなわちアナログデータである。したがって
コンピュータ用のデジタルデータするために、アナログ
データをＡ／Ｄ変換器（アナログ／デジタル変換器）を
通してデジタルデータにし、コンピュータで処理する。
一方、デジタルデータをテレビなどの表示装置に映し出
すには、Ｄ／Ａ変換器（デジタル／アナログ変換器）を
通して再度電気的なアナログデータに変換する。図１は
アナログ映像をデジタル化（Ａ／Ｄ変換）し、コンピュ
ータ処理したのち再びアナログ化（Ｄ／Ａ変換）して画
像出力する一連の流れを図式化したものである。

【００１４】標本化（サンプリング）は、ある周期でパ
ルスを発生させて入力信号を時間方向で離散信号に変換
することであり、量子化は振幅方向で離散信号に変換す
ることである。標本化信号ｙ（ｔ）は、 ｙ（ｔ）＝Σｘ（ｔ）δ（ｔ−ｎＴ） で表せる。ここで「Ｔ」は一定周期、「Σ」は時間ｔを
マイナス無限大からプラス無限大までの総和、「ｘ
（ｔ）」は入力信号のアナログデータである。通常、
「ｘ（ｔ）」は電圧の時間に対するアナログ信号であ
る。また、「δ」はデルタ関数すなわち、 となる特殊関数である。信号ｘ（ｔ）が帯域幅Ｗ（ラジ
アン／秒）の有限帯域信号であるとき、 Ｔ＝π／Ｗ ｆ＝Ｗ／２π となる。このｆが最高周波数である。

【００１５】テレビあるいはコンピュータのディスプレ
イ画面に画像を表示する場合、ドットという点の集まり
で表現する。図２はアナログ信号とドットとの関係を概
念的に表している。(1)は明、暗、明、暗……と並んだ
ドット表示の場合、(2)は明、明、明、暗、暗、暗……
と並んだドット表示の場合である。(1)の入力となる画
像アナログ信号は周期の短い波であり、(2)の場合は周
期の長い波である。

【００１６】人間が小さな物体を識別しようとすると
き、ある限界以下の物体は一つの塊としてしか認識でき
ない。最終的には、識別可能な最小の物体の大きさは、
物体の輪郭と目を結んだ線の角度の最小値によって知る
ことができる。最小の視野角に対して近くの物体と遠く
の物体とではその大きさが異なる。このことはすなわ
ち、遠くを見ているときには広い面積全体を小さな点と
して認識していることになる。

【００１７】図２の例では(1)の周波数は(2)の３倍にな
っている。このことからも、最高周波数成分を変化させ
るとそれに対応した人間の目で識別可能な物体の最小の
大きさを表す画像上のドット数が変化することがわか
る。

【００１８】コンピュータで利用する画像データは、あ
るサンプリング周波数に基づいて取得された映像データ
の集まりとして捉えることができる。この画像データは
標本化定理によると、元の画像データに含まれる最高の
周波数成分：ｆ_mは、標本化定理によりサンプリング周
波数：ｆ_sの半分、ｆ_s／２となる。このとき、人間の目
で識別可能な物体の大きさは表示される画像における１
ドットの大きさである。

【００１９】さらに画像データに含まれる最高周波数成
分がｆ_m／２に変化したとすると、人間の目で識別可能
な最小物体の大きさは表示される画像では２ドットの大
きさに変化する。このように、元の画像を遠くの映像と
して利用する場合には、１ドット単位でなく、１．５ド
ットあるいは２ドット単位で識別可能な画像に変化させ
れば、遠近効果が出せることになる。２ドット単位で識
別する距離というのは比較的遠景に対しての要求であ
り、通常は１０ドットが８ドットあるいは９ドットとし
て認識される距離を表現することになる。

【００２０】ローパスフィルタのカット周波数：ｆ
_dを、 f_d=kf_m、(0＜k≦1) と表すとき、ｋ＝１のときはローパスフィルタの処理を
受けた画像データは、元の画像データと同じ最高周波数
成分をもつことになり、結果的にはローパスフィルタ処
理をしなかったときと同じことになる。すなわち、１ド
ットごとに識別可能な状態を表していることになる。

【００２１】ｋ＝0.5のときは、２ドットごとに識別可
能な距離の画像データを表すことになる。ｋ＝0.8のと
きは１０ドットの画像情報を８ドット分として認識する
距離の画像データを表すことになる。結局、ｋの逆数分
のドット数が１ドットとして認識されることになる。し
たがって、ｋを距離に応じた値に変更するだけで遠近感
に応じたぼかしを有する画像データを生成することがで
きる。

【００２２】このように、サンプリング周波数の画像デ
ータに含まれる最高周波数を操作することによって、ピ
ンボケの効果を表現できることになる。そこで本発明
は、この操作を人間の視覚特性を遠近情報に応じた周波
数特性のデジタルフィルタで近似することにより、定量
的に任意の遠近設定を可能にしている。

【００２３】

【発明の実施の形態】コンピュータで利用する画像デー
タは様々なサンプリング周波数で採取される可能性があ
り、しかもそのサンプリング周波数の情報も得られない
ことが多い。しかしこの問題は以下の数式を用いれば重
大な欠陥とはならない。本発明の方法では与えられた画
像データをサンプリング周波数にかかわらず、１ドット
ごとから１／ｋドットごとに識別可能な画像へと変換す
ることが可能となるからである。

【００２４】デジタルローパスフィルタの例としてバタ
ーワースフィルタについて説明する。フィルタの次数に
ついては偶数次であっても、奇数次であっても事情は変
わらないので、偶数について説明する。いま次数ｎ＝２
ｍ、カットオフ周波数ω_d＝２πｆ_d、サンプリング周波
数ｆ_s＝１／ｔ_sのデジタルバターワースフィルタの伝達
関数は数１のように表される。

【００２５】

【数１】

【００２６】数１において ｆ_d＝ｋｆ_m ω_d＝２πｆ_d，ω_m＝２πｆ_m ω_d＝ｋω_m＝ｋω_s／２ とすると、伝達関数の係数に含まれる ｔ_sω_cp＝ｔ_sω_d の項は次のように表される。 ｔ_sω_cp＝ｔ_sω_d ＝ｔ_sｋω_s／２＝（１／ｆ_s）×（２πｋｆ_s／２） ＝ｋπ

【００２７】数１の最後の表現にはサンプリング周波数
ｆ_sが現れない。したがって、伝達関数もサンプリング
周波数には無関係になり、サンプリング周波数の半分ｆ
_mとカットオフ周波数ｆ_dとの比率ｋだけで表されること
がわかる。なお数１で示される、次数ｎ＝２ｍのデジタ
ルローパスフィルタは図３で示されるようなデータ処理
をｍ段縦続で処理するフィルタである。

【００２８】ローパスフィルタの伝達関数には数１の式
に示されたバターワースフィルタのほかに、チェビシェ
フ、逆チェビシェフ、楕円関数フィルタなどが挙げられ
る。しかしいずれも上記のパラメータｋによって表すこ
とができる。

【００２９】本発明を実際に適用した場合の伝達関数の
係数の例を示す。この実施例においては、デジタルにお
ける周波数をアナログにおける周波数に変換する際にプ
リワープという処理を行っている。プリワープの処理は
以下に示す式になる。 ω_a＝（２／ｔ_s）・tan（ω_dｔ_s／２）

【００３０】この式の意味は、サンプリング周期ｔ_sで
カットオフ周波数ω_dのデジタルフィルタではカットオ
フ角周波数ω_aのアナログフィルタをもとに設計すると
いうことである。この処理を行わないと、伝達特性にお
いて周波数が低い角周波数からω_dに近づくに従って予
定の特性から誤差を生じることになる。数１の式を参照
にして、上式における ｔ_sω_cp＝ｔ_sω_d は、 ｔ_sω_cp→ｔ_sω_d＝ｔ_s（２／ｔ_s）tan（ω_dｔ_s／２）＝
２tan（ｋπ／２） 伝達関数Ｈ_2m（ω_d，ｚ）の係数の実例を下記の表１に
示す。

【００３１】

【表１】

【００３２】デジタルフィルタすなわち伝達関数は数１
の式に示されるように遠近情報すなわちｚ値の関数にな
っている。これにより、ｚ値と係数ｋとを関連づけるこ
とによって遠近に応じたぼかしを表現できる。

【００３３】

【実施例】本発明の実施例について説明する。なお、以
下ではＣ言語を想定した表記法を用いる。本発明の処理
は、図４〜７に示すような手順により実行される。前準
備として、次の項目を用意する。なお、画像データは横
w+1ドット、縦v+1ドットからなるものとする。 (1)画像データは、 d0、d1、d2、d3、…………、dw を１ライン分のデータとして、v+1ライン分あるものと
する。

【００３４】(2)ｚ値データ 画素ごとに、距離を表すｚ
値データは、 z0、z1、z2、z3、…………、zw を１ライン分のデータとして、v+1ライン分用意する。

【００３５】(3)ｚ値スレッシュホールドテーブルz_tbl
[n+1][5]を用意する。バターワースおよびチェビシェフ
フィルタの場合、配列z_tblは以下の表２の形態で表現
される。

【００３６】

【表２】

【００３７】Ｃ言語での２次元配列z[i][j]は数学のマ
トリックス表現ではＺ_ijであるから、ｉは行、ｊは列に
対応する。たとえば表２とz_tblの関係をｉ＝２、ｊ＝
０〜４で見ると、 z_tbl[2][0]=z2 z_tbl[2][1]=k2 z_tbl[2][2]=a02 z
_tbl[2][3]=a12 z_tbl[2][4]=C02 である。

【００３８】表２は、 Z0>Z1>Z2>………>Zn を満たすn+1個のｚ値に対して、対応するカットオフ変
数ｋを定義することにより、システムプログラムが全て
のa0k、a1k、c0kを計算してテーブルを作成するものと
する。なお逆チェビシェフおよび楕円関数フィルタを使
用する場合には、さらにｂ１というフィルタ係数が必要
となる。例えば、最後のｚ値であるＺｎに対するカット
オフ変数ｋｎは、ぼけを発生させない値である0.99にす
る。

【００３９】(4)アイドリングカウンタの設定 ０、１、
２、３、………、ｘなどの数値を設定する。 (5)フィルタの次数 ２＊ｐ に応じて、メモリｍ１、ｍ
２がｐ組、必要となる。１次なら、ｍ１が１個のみで良
い。 (6)アイドリングカウンタの値に応じて、ｚ値のバッフ
ァｚｂが０からｘ個必要になる。

【００４０】以上の(1)〜(6)の項目を準備したあと、２
次フィルタ処理の例として、１ライン分のフィルタ処理
を以下に示す。

【００４１】（アイドリング処理） (1)ｍ１とｍ２をゼロに初期化する。 (2)zb[0]、………、zb[x-1] をZnに初期化する。 (3)アイドリングカウンタの値をレジスタ変数offsetに
代入する。 (4)その他の初期化

【００４２】 for(I=0; I<offset;I++){ set_coef(z[0]); // 最初の画素のｚ値に応じたフィルタ係数をセット filter(d[0]); // 最初の画素データをフィルタに入力 zb[offset -1 - I] = z[0]; // offset=0 なら何もしない }

【００４３】for(i=0; i<k;i++){……}は、ｉを０から
始めて１ずつカウントアップしながら“ｉ＜ｋ”の条件
が満たされる間、ループすることを表す。すなわち、
{……}の処理がｋ回繰り返される。またset_coef(z[0])
とfilter(d[0])はユーザー定義の関数で、内容はあとで
示す。次に、１ライン分の実データ処理を以下のように
行う。

【００４４】 for(I=0;I<w+1;I++){ if(offset){ zf = max(z[I],zb[offset - 1]); // より遠景のｚ値を選択 for(j=offset - 1;j>0;j--) zb[j] = zb[j - 1]; zb[0] = z[I]; } else zf = z[I]; set_coef(zf); // 画素の距離に応じたフィルタ係数に設定 // オブジェクトにより遠近効果をディスイネーブル に // したければ、 set_coef(Zn) とすればよい out = filter(d[I]); }

【００４５】上記の処理をｖ＋１回繰り返す。なお、上
記のプログラム中のmaxは最大値を選択する関数であ
り、max(a,b)と記述した場合には、aとbの、どちらか大
きい方の値が関数の戻り値として設定される。

【００４６】set_coef(zf)は、変数zfがz_tbl[I][0]以
上のときにシステム変数coef_pntに係数のポインタを渡
す関数である。すなわち、 for(I=0;I<n+1;I++) if (zf >= z_tbl[I][0]) coef_pn
t=&z_tbl[I][2]; なる処理を行う関数である。上記の内容からもわかるよ
うに、Ｉは０〜ｎでループしており、coef_pntには“if
(zf >= z_tbl[I][0])”の条件が満たされる、z_tbl[I]
[2]のアドレス（＝&z_tbl[I][0]、すなわち表２のａ０
Ｉのポインタ＜アドレス＞）が設定される。filter(dat
a)の処理（２次フィルタの例）は以下の通りである。

【００４７】 fm = data - *coef_pnt[0]*m1 - *coef_pnt[1]*m2; fout = *coef_pnt[2]*(fm +2*m1+m2); m2 = m1; m1 = fm; return fout;

【００４８】coef_pnt[j]の前に付いている「*」はポイ
ンタcoef_pnt[j]が示すアドレスのエリア値を意味して
おり、m1やm2の前の*（乗算の演算子）とは異なる。ま
た関数filterの戻り値はfoutである。

【００４９】次にフィルタ係数の切り換え時点における
問題点を考える。現在のフィルタ係数とフィルタ内のメ
モリの内容が次のように示されるとする。 a₀、a₁、c₀およびm₁、m₂ ………(8) この状態のときに、フィルタに入力ｄが与えられた場合
の出力f₀は次のようになる。 f₀=c0*{d+(2-a₀)*m₁+(1-a₁)*m₂} ………(9) ここで、フィルタの係数だけをａ_0d、ａ_1d、ｃ_0dのよう
に変更する場合を考える。この場合に、同じフィルタへ
の入力ｄに対する出力は(9)式と同様に次式で示され
る。 f_0d=c_0d*{d+(2-a_0d)*m₁+(1-a_1d)*m₂} ………(10) (9)式と(10)式の出力が等しければ問題はないが、通常
は大きな違いを生じて画像出力に悪影響を与える結果と
なる。

【００５０】以上の問題点の解決法として(9)式と(10)
式の出力が等しくなるようにフィルタ内のメモリの内容
を変化させれば、画像出力に悪影響を及ぼさないように
改善できる。すなわち、 m₁、m₂ → m_1d、m_2d のように変化させるものとする。２つのメモリの内のm
_1d、m_2dにおいて、m_2dは今回の出力にしか影響しないの
に対して、m_1dは次の入力に対しても影響を及ぼすので
慎重に値を変化させる必要がある。したがって、ｍ₂は
単純な方法で近似し、以下のようにm₁を方程式により求
める方法を採用する。

【００５１】(9)式と(10)式においてm₂を含む項が等し
いとして、m_2dを決定する。次に(10)式のm₁をm_1dとし
て、方程式f₀=f_0dによってm_1dを求める。すなわち、以
下のようにm_1d、m_2dが決定できる。 c₀*{d+(2-a₀)*m₁+(1-a₁)*m₂}=c_0d*{d+(2-a_0d)*m_1d+(1-a
_1d)*m_2d} c₀*(1-a₁)*m₂=c_0d*(1-a_1d)*m_2d ∴ m_2d=[{c₀*(1-a₁)}/{c_0d*(1-a_1d)}]*m₂ c₀*{d+(2-a₀)*m₁}=c_0d*{d+(2-a_0d)*m_1d} ∴ m_1d={(c₀-c_0d)*d+c₀*(2-a₀)*m₁}/{c_0d*(2-a_0d)}

【００５２】１次のフィルタを使用する場合のフィルタ
係数の切り替え時点における問題について説明する。１
次のフィルタの伝達関数は、カットオフ変数をｋとした
とき、以下の数２のように表される。

【００５３】

【数２】

【００５４】この場合の、入力ｄに対するフィルタ処理
をプログラムで表すと以下のようになる。 fm=d-a₁m₁; f₀=c₀*(fm+m₁)=c₀*{d+(1-a₁)m₁}; 現在のフィルタ係数とフィルタ内のメモリの内容が、
a₁、c₀およびm₁の状態の時に、フィルタに入力ｄが与え
られた場合の出力は以下のようになる。 f₀=c₀*{d+(1-a₁)m₁} ………(11)

【００５５】ここで、フィルタの係数だけをa1d、c0dの
ように変更する場合を考える。この場合に、同じフィル
タへの入力ｄに対する出力は以下のように示される。 f_0d=c_0d*{d+(1-a_1d)m₁} ………(12) 式(11)と式(12)の出力が等しければ問題がないが、通常
は大きな違いを生じて画像出力に悪影響を与える結果と
なる。式(11)と式(12)の出力が等しくなるように、フィ
ルタ内のメモリの内容を変化させれば画像出力に悪影響
を及ぼさないように改善できる。

【００５６】新しいフィルタの係数に対しては、 ｍ₁→ｍ_1d のように変化させるものとする。すなわち、式(12)のm₁
をm_1dとして、方程式 f₀=f_0d によって、m_1dを求める。

【００５７】 f₀=c₀*{d+(1-a₁)m₁}， f_0d=c_0d*{d+(1-a_1d)m_1d} f₀=f_0d ∴ m_1d={d*(c₀-c_0d)+c₀*(1-a₁)*m₁}/{c_0d*(1-a_1d)}

【００５８】以上のフィルタ係数の切り換え時点におけ
る問題解決に伴う処理の変更は、以下のようになる。 （set_coef(zf)の処理の変更）システム変数coef_pntに
係数のポインタを渡す。同時に、係数が変更されたとき
には、フィルタ内の２つのメモリも適切な値に変更す
る。現在のフィルタ係数がa₀、a₁、a₂に格納されている
ものとする。さらに、実データの処理のフラグjituと入
力データdを引数として増やす。

【００５９】 set_coef(zf, jitu, d) for(I=0;I<n+1;I++){ if(zf>= z_tbl[I][0]) { coef_pnt = &z_tbl[I][2]; if(jitu && (a0 != *coef_pnt)) {// 実データ処理で係数が変更される 場合 a0d = *coef_pnt; a1d = *(coef_pnt+1); c0d = *(coef_pnt+2); m1 = ((c0-c0d)*d+c0*(2-a0)*m1) / c0d / (2-a0d); m2 = c0*(1-a1)*m2 / (1-a1d)/c0d; } a0 =*coef_pnt; a1=*(coef_pnt+1); c0 =*(coef_pnt+2); break; } } }

【００６０】（１ライン処理におけるアイドリング処理
の変更） (1)初期化ｍ１とｍ２及びa0,a1,c0をゼロに初期化す
る。 (2)zb[0],...,zb[x-1] をZnに初期化する。 (3)アイドリングカウンタの値をレジスタ変数offsetに
代入する (4)その他の値設定

【００６１】 for(I=0; I<offset;I++){ set_coef(z[0],0,d[0]); //最初の画素のｚ値に応じたフィルタ係数を設定 filter(d[0]); // 最初の画素データをフィルタに入力する zb[offset -1 - I] = z[0]; // offset=0 なら何もしない }

【００６２】 （１ライン分の実データ処理の変更） for(I=0;I<w+1;I++){ if(offset){ zf = max(z[I],zb[offset - 1]); // より遠景のｚ値を選択する for(j=offset - 1;j>0;j--) zb[j] = zb[j - 1]; zb[0] = z[I]; } else zf = z[I]; set_coef(zf, 1, d[I]); // 画素の距離に応じたフィルタ係数に設定す る // オブジェクトにより遠近効果をディスイネーブル に // したければ、set_coef(Zn,1,d[I]) とすればよい out = filter(d[I]); }

【００６３】以上の変更によりフィルタ係数の変更時点
における問題は解決できた。実用上は係数が変更される
場合も変更されない場合も同じ処理時間とすることが望
ましいので、次に最終的な変更を示す。

【００６４】（set_coef(zf)の処理の最終変更）システ
ム変数coef_pntに係数のポインタを渡す。同時に、係数
が変更された時には、フィルタ内の２つのメモリも適切
な値に変更する。現在のフィルタ係数がa₀、a₁、c₀に格
納されているものとする。

【００６５】 set_coef(zf, jitu, d) { for(I=0;I<n+1;I++){ // 全ての場合にm1, m2を調整する if(zf>=z_tbl[I][0]) { coef_pnt = &z_tbl[I][2]; if(jitu == 0) { // アイドリング処理の場合 a0 = *coef_pnt; a1 = *(coef_pnt+1); c0 = *(coef_pnt+2); break; } a0d = *coef_pnt; a1d = *(coef_pnt+1); c0d = *(coef_pnt+2); m1 = ((c0-c0d)*d+c0*(2-a0)*m1) / c0d / (2-a0d); m2 = c0*(1-a1)*m2/(1-a1d)/c0d; a0 = a0d; a1 = a1d; c0 = c0d; break; } } }

【００６６】（１ライン処理におけるアイドリング処理
の最終変更） (1)初期化 ｍ１とｍ２を零に初期化する。――――＞
最初の仕様に戻す。 (2)zb[0],...,zb[x-1] をZnに初期化する。 以下同様である。 （１ライン分の実データ処理の最終変更）前に示した変
更のままで使用できる。

【００６７】

【発明の効果】本発明では、ぼけの生成のためにフィル
タ手段では、出力する画素１個に要する計算負荷は常に
１画素分の計算量で済む。例えば１０画素分の影響を表
現するような場合でも、カットオフ変数の値が変わるだ
けで、計算負荷に影響はない。また、横方向または縦方
向のどちらか１方向についてのみぼけ効果を実現する用
途では、出力用のイメージメモリを不要とすることが可
能である。

【００６８】本発明では、ぼけ効果の強弱にかかわら
ず、１回のフィルタ処理で済み、ぼけ効果の強弱の設定
が、人間の視覚効果をシミュレートしているために、感
覚的に理解しやすい。ｚ値スレッシュホールドテーブル
の設定時に、特定のｚ値におけるカットオフ変数ｋを
０．９９程度に設定するだけで、その距離に目の焦点が
あっていることにできる。

【００６９】ｚ値スレッシュホールドテーブルの設定で
遠距離を表すｚ値に対してぼけ効果を実現するｋ値を設
定し、特定のｚ値に対してｋ＝0.99を設定し、このｚ値
よりも近い距離のｚ値に対してぼけ効果を実現するｋ値
を設定することもできる。このことにより、非常に近く
の物を見たときにぼけて見える現象についても表現する
ことが容易に可能となる。

【００７０】本発明では、ぼけの効果が影響する範囲を
カットオフ変数ｋのほかにアイドリングカウンタによっ
てもある程度の制御が可能であり、自由度の高いシステ
ムができる。さらに本発明は、従来のレンダリングシス
テムの後方に容易に追加することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】アナログ画像信号のデジタル化および再生処理
の一連の処理の流れの説明図である。

【図２】アナログ画像信号とドットの関係の説明図であ
る。

【図３】２次のデジタルフィルタの一例の構成図であ
る。

【図４】本発明の実施例における、ぼかし処理の全体
（メインルーチン）のフローチャートである。

【図５】本発明の実施例における、前処理のフローチャ
ートである。

【図６】本発明の実施例における、アイドリング処理の
フローチャートである。

【図７】本発明の実施例における、１ライン分の実デー
タ処理のフローチャートである。

フロントページの続き (56)参考文献 特開 平９−204542（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−231273（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−16812（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 5/00 - 5/20 G06T 11/00 - 15/70

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画素ごとの遠近情報を有する画像データに
   対して前記遠近情報に応じたぼかしを有する画像を生成
   する処理方法において、 前記遠近情報に対応するカットオフ周波数を有するデジ
   タルローパスフィルタにより画素ごとに処理することに
   より前記画素ごとの遠近情報に応じたぼかしを有する画
   像データを生成することを特徴とする画像処理方法。
2. 【請求項２】画素ごとの遠近情報を有する画像データに
   対して前記遠近情報に応じたぼかしを有する画像を生成
   する処理方法において、 元の画像に含まれる最高周波数成分：ｆmにたいして、
   前記デジタルローパスフィルタのカットオフ周波数：ｆ
   dが ｆd＝ｋｆm という関係で表されるとき、 画素ごとの遠近情報に対応する最小識別可能なドット数
   の逆数を変数ｋの値とするデジタルローパスフィルタに
   より画素ごとに処理することにより前記画素ごとの遠近
   情報に応じたぼかしを有する画像データを生成すること
   を特徴とする画像処理方法。
3. 【請求項３】画素ごとの遠近情報を有する画像データに
   対して前記遠近情報に応じたぼかしを生成する画像生成
   処理において、 元の画像に含まれる最高周波数成分：ｆmにたいして、
   前記デジタルローパスフィルタのカットオフ周波数：ｆ
   dが ｆd＝ｋｆm という関係で表されるとき、 画素ごとの遠近情報に対応する最小識別可能なドット数
   の逆数を変数ｋの値とするデジタルローパスフィルタに
   より画素ごとに処理することにより前記画素ごとの遠近
   情報に応じたぼかしを有する画像データを生成する手段
   を備えたことを特徴とする画像処理装置。