JP3512581B2 - Image filtering method, image filtering device, and image edge enhancement processing device - Google Patents
Image filtering method, image filtering device, and image edge enhancement processing deviceInfo
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Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】この発明は、スキャナ，ディ
ジタルカメラ，又はその他の装置から得られるディジタ
ル画像の画像処理における画像フィルタリング方法およ
び画像フィルタリング装置および画像の輪郭強調処理装
置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image filtering method, an image filtering apparatus, and an image edge enhancement processing apparatus in image processing of a digital image obtained from a scanner, a digital camera, or other devices.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来より画像のフィルタリングに用いら
れる画像フィルタには、平滑化フィルタと鮮鋭化フィル
タとがある。平滑化フィルタは、画像の高周波成分を除
去することによって画像を暈かすためのフィルタであ
り、鮮鋭化フィルタは画像の高周波成分を強調すること
によって画像の輪郭強調を行うフィルタである。2. Description of the Related Art Image filters conventionally used for image filtering include smoothing filters and sharpening filters. The smoothing filter is a filter for blurring the image by removing high frequency components of the image, and the sharpening filter is a filter for enhancing the contour of the image by enhancing the high frequency components of the image.
【０００３】画像の輪郭強調を行う場合には、上記の平
滑化フィルタを使用する方法と鮮鋭化フィルタを使用す
る方法とがある。To enhance the contour of an image, there are a method using the smoothing filter and a method using the sharpening filter.
【０００４】鮮鋭化フィルタを使用する方法は、そのフ
ィルタを使用して画像をフィルタリングすれば、得られ
る画像は輪郭強調された画像である。The method of using a sharpening filter is to filter an image using the filter, and the resulting image is a contour-enhanced image.
【０００５】これに対し、平滑化フィルタを使用する方
法は、まず平滑化フィルタでフィルタリングすることに
よりボケ画像を生成する。そして原画像からボケ画像の
差分をとり、差画像を生成する。その差画像を原画像に
加算することによって輪郭強調された画像を得る。On the other hand, the method using the smoothing filter first generates a blurred image by filtering with the smoothing filter. Then, the difference between the blurred images is taken from the original image to generate a difference image. An edge-enhanced image is obtained by adding the difference image to the original image.
【０００６】図１６は、従来の平滑化フィルタを使用し
た画像の輪郭強調処理装置を示す構成図である。主信号
Ｓは平滑化フィルタ７０に入り、ここで画像の平滑化処
理が行われる。そして平滑化フィルタの出力は、注目画
素の主信号Ｓとその周辺画素の濃度値との加重平均が行
われたアンシャープ信号Ｕである。そして主信号Ｓとア
ンシャープ信号Ｕとの差をとることによってアンシャー
プマスク信号（Ｓ−Ｕ）を得る。得られるアンシャープ
マスク信号（Ｓ−Ｕ）に対して従来より２種類の補正が
行われている。FIG. 16 is a block diagram showing an image contour enhancement processing apparatus using a conventional smoothing filter. The main signal S enters the smoothing filter 70, where image smoothing processing is performed. The output of the smoothing filter is the unsharp signal U obtained by weighted averaging the main signal S of the pixel of interest and the density values of the peripheral pixels. Then, the unsharp mask signal (S−U) is obtained by taking the difference between the main signal S and the unsharp signal U. Two types of correction have been conventionally performed on the obtained unsharp mask signal (S-U).
【０００７】第１の補正は、図の第１補正部５０により
注目画素の主信号Ｓの濃度値に応じて輪郭強調度を変更
するものである。この第１補正部５０の出力は、強度係
数Ｐである。そしてアンシャープマスク信号（Ｓ−Ｕ）
と強度係数Ｐとが掛け算されて輪郭強調信号Ｐ（Ｓ−
Ｕ）が生成される。例えば、ノイズの目立つハイライト
部や電気的ノイズの多いシャドウ部などにおいては、ノ
イズを低減するために、強度係数Ｐの値を小さくしてい
る。In the first correction, the first correction section 50 in the figure changes the degree of edge enhancement according to the density value of the main signal S of the target pixel. The output of the first correction unit 50 is the intensity coefficient P. And unsharp mask signal (S-U)
And the intensity coefficient P are multiplied to obtain the contour enhancement signal P (S-
U) is generated. For example, in a highlight portion where noise is noticeable or a shadow portion where electrical noise is large, the value of the intensity coefficient P is reduced in order to reduce noise.
【０００８】次に、第２の補正は、第２補正部６０によ
り行われる。輪郭強調信号Ｐ（Ｓ−Ｕ）のレベルに応じ
て、輪郭強調信号の強度を補正するものである。例え
ば、輪郭強調信号Ｐ（Ｓ−Ｕ）のレベルが小さい部分
は、そのレベルをさらに小さくして画像の粒状性を抑制
する目的などのために、この補正が行われる。Next, the second correction is performed by the second correction section 60. The strength of the contour emphasis signal is corrected according to the level of the contour emphasis signal P (SU). For example, in a portion where the level of the edge enhancement signal P (SU) is small, this correction is performed for the purpose of further reducing the level and suppressing the graininess of the image.
【０００９】そして、最終的に補正された輪郭強調信号
と主信号Ｓとを加算することで輪郭強調済信号Ｅを生成
する。Then, the finally corrected contour emphasizing signal and the main signal S are added to generate the contour emphasizing signal E.
【００１０】[0010]
【発明が解決しようとする課題】従来の画像フィルタ
は、全画素について同様に作用するため、平滑化フィル
タは、画像の中間濃度域などの暈かしたくない部分につ
いても平滑化を行い、鮮鋭化フィルタは、画像の高濃度
域に多いノイズ成分も強調するという不都合がある。Since the conventional image filter operates in the same manner for all pixels, the smoothing filter also smooths a portion that is not to be blurred, such as an intermediate density region of the image, and sharpens the image. The quantization filter has a disadvantage that it also emphasizes noise components that are often present in the high density region of the image.
【００１１】また、画像の輪郭強調において、画像のハ
イライト部の細線の階調差（コントラスト）を強調する
という要請がある。ハイライト部の細線の階調差を強調
するためには、ハイライト部において有効マスクサイズ
を大きくする必要がある。しかし、上記の鮮鋭化フィル
タを使用する方法または平滑化フィルタを使用する方法
ではこのような要請に答えることができない。Further, in the edge enhancement of an image, there is a demand to enhance the gradation difference (contrast) of the fine line in the highlight portion of the image. In order to emphasize the gradation difference of the thin line in the highlight part, it is necessary to increase the effective mask size in the highlight part. However, such a request cannot be answered by the method using the sharpening filter or the method using the smoothing filter.
【００１２】すなわち、鮮鋭化フィルタを使用して画像
の輪郭強調を行う方法は、原画像の全体に対して同一の
フィルタ特性によって処理するため、ハイライト部分の
みに別の処理を行うことは不可能であり、また、平滑化
フィルタを使用して画像の輪郭強調を行う方法も、ハイ
ライト部の細線の階調差を強調することはできない。That is, in the method of emphasizing the contour of an image using a sharpening filter, the entire original image is processed with the same filter characteristic, and therefore it is not possible to perform another processing only on the highlighted portion. It is possible, and the method of emphasizing the contour of the image using the smoothing filter cannot embody the gradation difference of the thin line in the highlight portion.
【００１３】従って、従来は、例えば「白い服の布地目
などは目立たない」等という問題点がある。Therefore, conventionally, there is a problem that, for example, "the cloth pattern of white clothes is inconspicuous".
【００１４】この発明は、上記課題に鑑みてなされたも
のであって、画像の特定の領域に対してフィルタ特性を
変化させる画像フィルタリング方法および画像フィルタ
リング装置並びに画像の特定の領域について良好に輪郭
強調を行うことができる画像の輪郭強調処理装置を提供
することを目的とする。The present invention has been made in view of the above problems, and an image filtering method and an image filtering apparatus for changing a filter characteristic for a specific area of an image, and a good contour enhancement for a specific area of the image. It is an object of the present invention to provide an image edge enhancement processing device capable of performing the following.
【００１５】[0015]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１に記載の発明は、原画像をｍ×ｎ（ｍ，ｎ
は２以上の整数）の画像フィルタで走査することによっ
て原画像に対して所定の処理を行う方法であって、画像
フィルタの中央部に位置する注目画素の濃度値を検出
し、濃度値がハイライトレベルである場合には、画像フ
ィルタの有効サイズが最大となるように画像フィルタの
各重み付け係数を決定し、濃度値がシャドーレベルであ
る場合には、ハイライトレベルである場合よりも有効サ
イズが小さくなるように、画像フィルタの各重み付け係
数を決定し、濃度値がハイライトレベルとシャドーレベ
ルとの中間レベルである場合には、シャドーレベルであ
る場合よりも有効サイズがさらに小さくなるように、画
像フィルタの各重み付け係数を決定することを特徴とす
る。In order to achieve the above-mentioned object, the invention according to claim 1 provides an original image of m × n (m, n
Is a method of performing a predetermined process on the original image by scanning with an image filter of 2 or more), and detecting the density value of the pixel of interest located in the center of the image filter.
However, if the density value is at the highlight level, the image
Image filter to maximize the effective size of the filter.
Determine each weighting factor so that the density value is
Is more effective than highlight level.
Each weighting factor of the image filter
Determine the number, and the density value will change the highlight level and shadow level.
If it is an intermediate level with the
Image so that the effective size is smaller than
It is characterized in that each weighting coefficient of the image filter is determined .
【００１６】請求項２に記載の発明は、処理対象となる
注目画素の濃度値を検出する濃度値検出手段と、注目画
素の濃度値がハイライトレベルである場合には、画像フ
ィルタの有効サイズが最大となるように画像フィルタの
各重み付け係数を決定し、注目画素の濃度値がシャドー
レベルである場合には、ハイライトレベルである場合よ
りも有効サイズが小さくなるように画像フィルタの各重
み付け係数を決定し、注目画素の濃度値がハイライトレ
ベルとシャドーレベルとの中間レベルである場合には、
シャドーレベルである場合よりも有効サイズがさらに小
さくなるように画像フィルタの各重み付け係数を決定す
ることによって、画像フィルタを特定する画像フィルタ
特定手段とを備え、画像フィルタ特定手段によって得ら
れる画像フィルタを用いて注目画素の濃度値を変更する
ことを特徴とする。According to a second aspect of the present invention, there is provided a density value detecting means for detecting a density value of a target pixel to be processed, and a target image.
If the density value of the element is at the highlight level, the image
Image filter to maximize the effective size of the filter.
Determine each weighting coefficient and set the density value of the pixel of interest to the shadow
If it's a level, it's a highlight level
Each weight of the image filter is
Determine the weighting coefficient and set the density value of the pixel of interest to
If it is midway between the bell and the shadow level,
Smaller effective size than at shadow level
Decide each weighting factor of the image filter so that it becomes smaller
By Rukoto, and an image filter specifying means for specifying an image filter, and changing the density value of the pixel of interest by using the resulting et <br/> Re that images filtered by an image filter specifying means.
【００１７】請求項３に記載の発明は、原画像に対して
輪郭強調処理を行う装置であって、処理対象となる注目
画素の濃度値を検出する濃度値検出手段と、注目画素の
濃度値がハイライトレベルである場合には、画像フィル
タの有効サイズが最大となるように画像フィルタの各重
み付け係数を決定し、注目画素の濃度値がシャドーレベ
ルである場合には、ハイライトレベルである場合よりも
有効サイズが小さくなるように画像フィルタの各重み付
け係数を決定し、注目画素の濃度値がハイライトレベル
とシャドーレベルとの中間レベルである場合には、シャ
ドーレベルである場合よりも有効サイズがさらに小さく
なるように画像フィルタの各重み付け係数を決定するこ
とによって、画像フィルタを特定する画像フィルタ特定
手段と、画像フィルタ特定手段で特定される画像フィル
タを用いて注目画素の濃度値を変更する濃度値変更手段
と、濃度値変更手段で変更された濃度値を注目画素の変
更前の濃度値から減算を行って輪郭強調信号を生成する
輪郭強調信号生成手段と、輪郭強調信号生成手段から得
られる輪郭強調信号に基づいて注目画素の輪郭強調済信
号を生成する輪郭強調手段とを備えることを特徴とす
る。According to a third aspect of the present invention, there is provided an apparatus for performing edge enhancement processing on an original image, comprising density value detecting means for detecting a density value of a target pixel to be processed, and a target pixel of the target pixel.
If the density value is at the highlight level, the image fill
Image filter weights to maximize the effective size of
Determine the weighting coefficient and set the density value of the pixel of interest to the shadow level.
If it is Le, it is more than if it is the highlight level
Image filter weights to reduce effective size
The density coefficient of the pixel of interest is highlighted at the highlight level.
If the level is between the shadow level and the shadow level,
The effective size is much smaller than if it were a do level
To determine each weighting factor of the image filter so that
And by an image filter specifying means for specifying an image filter, a density value changing means for changing the density value of the pixel of interest using the image filter to be identified in the image filter specifying means, the concentration of a change in density value changing means A contour emphasis signal generation unit that generates a contour emphasis signal by subtracting a value from the density value of the target pixel before change, and a contour emphasis completed signal of the target pixel based on the contour emphasis signal obtained from the contour emphasis signal generation unit. And a contour emphasizing means for generating.
【００１８】[0018]
＜１．画像のフィルタリング処理の概要＞ｍ×ｎ（ｍ，
ｎは２以上の整数）のマトリクス状の画像フィルタを画
像平面内に走査させることによって画像の平滑化や鮮鋭
化（輪郭の強調）等を行う処理を画像のフィルタリング
という。<1. Overview of image filtering processing> m × n (m,
A process of performing image smoothing or sharpening (enhancement of contour) by scanning an image plane in the form of a matrix image filter with n being an integer of 2 or more) is called image filtering.
【００１９】図１は、画像のフィルタリングの概要を示
す説明図である。図１（ａ）に示す画像Ｉに対してＸ方
向を主走査方向とし、Ｙ方向を副走査方向として１画素
ごとに処理対象の画素（注目画素）ＯＰを走査しながら
順次にフィルタリングしていく。フィルタリングの際
は、図１（ｂ）に示すように注目画素ＯＰを画像フィル
タＦの中心に位置させる。図１（ｂ）の例では、５×５
（ｍ＝ｎ＝５）のマトリクス状の画像フィルタが使用さ
れている。そして画像フィルタの各成分に割り当てられ
た重み付け係数に基づいて注目画素ＯＰの濃度値とその
周辺画素の濃度値との加重平均を行って得られた値を注
目画素ＯＰの濃度値とする。FIG. 1 is an explanatory diagram showing an outline of image filtering. With respect to the image I shown in FIG. 1A, the X direction is the main scanning direction, and the Y direction is the sub scanning direction, and the pixels to be processed (pixels of interest) OP are sequentially scanned while being scanned pixel by pixel. . At the time of filtering, the pixel of interest OP is located at the center of the image filter F as shown in FIG. In the example of FIG. 1B, 5 × 5
(M = n = 5) matrix image filters are used. Then, the value obtained by performing the weighted average of the density value of the pixel of interest OP and the density values of the peripheral pixels of the pixel of interest based on the weighting coefficient assigned to each component of the image filter is set as the density value of the pixel of interest OP.
【００２０】すなわち、画像フィルタＦが図２に示すよ
うな（２ｍ＋１）×（２ｎ＋１）のサイズのマトリクス
状であり、各成分にはｋ-m-n〜ｋmnの重み付け係数が割
り当てられているとする。この画像フィルタＦを用いて
座標（ｘ，ｙ）に位置する注目画素に対するフィルタリ
ングを行って得られるフィルタ済濃度値Ｓ'xyは、[0020] That is, image filter F is the size of the matrix as shown in FIG. 2 (2m + 1) × ( 2n + 1), the weighting coefficient of each component k -mn to k mn is assigned . The filtered density value S ′ xy obtained by filtering the pixel of interest located at the coordinates (x, y) using this image filter F is
【００２１】[0021]
【数１】 [Equation 1]
【００２２】となる。ここで、Ｓxyは原画像の座標
（ｘ，ｙ）に位置する画素の濃度値である。It becomes Here, S xy is the density value of the pixel located at the coordinates (x, y) of the original image.
【００２３】そして、この発明の実施の形態において
は、注目画素のフィルタリング前の濃度値である主信号
に応じて画像フィルタＦの各重み付け係数ｋ-m-n〜ｋmn
の変更を行うものである。このような画像の平滑化又は
鮮鋭化（輪郭強調）を行う場合を以下に説明する。In the embodiment of the present invention, the weighting factors k -mn to k mn of the image filter F are determined according to the main signal which is the density value of the pixel of interest before filtering.
Is to be changed. A case where such image smoothing or sharpening (edge enhancement) is performed will be described below.
【００２４】＜２．平滑化処理＞まず、平滑化処理につ
いて説明する。図３は、この発明の実施の形態である画
像の平滑化フィルタリング装置を示す図である。注目画
素についての主信号Ｓを入力し、マスクＩＤ抽出部１０
と平滑化処理部３０に入力した主信号Ｓを送る。<2. Smoothing Process> First, the smoothing process will be described. FIG. 3 is a diagram showing an image smoothing filtering device according to an embodiment of the present invention. The main signal S for the pixel of interest is input, and the mask ID extraction unit 10
And the main signal S input to the smoothing processing unit 30 is sent.
【００２５】マスクＩＤ抽出部１０では、主信号Ｓに応
じてＩＤ値を出力する。マスクＩＤ抽出部１０は、内部
にメモリ等の記憶部を備えており、その記憶部には一例
として図４に示すような入力と出力との関係を対応付け
たテーブルを保持している。図４に示すように、主信号
Ｓが小さく画像のシャドー側である場合には、出力する
ＩＤ値は「３」になり、主信号Ｓが中間レベルである場
合には、出力するＩＤ値は「１」になり、主信号Ｓが画
像のハイライト部である場合には、出力するＩＤ値は
「５」になる。なお、その他にも入力する主信号Ｓのレ
ベルに応じてＩＤ値「２」となったり、「４」となった
りする。そしてマスクＩＤ抽出部１０から出力されるＩ
Ｄ値は、重み付け係数セット選択部２０に送出される。The mask ID extraction section 10 outputs an ID value according to the main signal S. The mask ID extraction unit 10 is internally provided with a storage unit such as a memory, and the storage unit holds a table as shown in FIG. 4 in which the relationship between the input and the output is associated with each other. As shown in FIG. 4, when the main signal S is small and is on the shadow side of the image, the ID value to be output is “3”, and when the main signal S is at an intermediate level, the ID value to be output is When it is "1" and the main signal S is the highlight part of the image, the output ID value is "5". In addition, the ID value may be “2” or “4” depending on the level of the input main signal S. Then, the I output from the mask ID extraction unit 10
The D value is sent to the weighting coefficient set selection unit 20.
【００２６】重み付け係数セット選択部２０では、マス
クＩＤ抽出部１０から送られてくるＩＤ値をもとに、画
像フィルタに用いる全ての重み付け係数ｋ-m-n〜ｋmnの
決定を行う。この重み付け係数セット選択部２０には、
マスクＩＤ抽出部１０と同様に、メモリなどの記憶部が
設けられており、その内部には、図５に示すように各Ｉ
Ｄ値に対応した重み付け係数がセットされた平滑化フィ
ルタが記憶されている。[0026] In the weighting coefficient set selection section 20, based on the ID value sent from the mask ID extraction unit 10, the determination of all the weighting coefficient k -mn to k mn used for image filter. The weighting coefficient set selection unit 20 includes
Similar to the mask ID extraction unit 10, a storage unit such as a memory is provided, and inside each I unit, as shown in FIG.
The smoothing filter in which the weighting coefficient corresponding to the D value is set is stored.
【００２７】なお、図５に示す平滑化フィルタは、一例
としてフィルタサイズが５×５の場合を示している。そ
して、ＩＤ値が「１」である場合（図５（ａ）参照）に
は、それに対応する平滑化フィルタのサイズは実質的に
３×３の画像フィルタとなる。すなわち、重み付け係数
ｋij（ｉ，ｊは任意の整数）が「０」となっている場合
は、位置（ｉ，ｊ）に対応する画素の濃度値はフィルタ
リングに何ら影響を与えない。そしてＩＤ値に対応して
重み値が「０」である重み付け係数の数が変更される。
言い換えれば、ＩＤ値によって平滑化フィルタの有効サ
イズが変更される。従って、マスクＩＤ抽出部１０と重
み付け係数セット選択部２０とにより、注目画素の主信
号Ｓの濃度値に応じて平滑化フィルタの有効サイズが変
更されることになる。The smoothing filter shown in FIG. 5 has a filter size of 5 × 5 as an example. When the ID value is “1” (see FIG. 5A), the size of the smoothing filter corresponding to the ID value is substantially 3 × 3 image filter. That is, when the weighting coefficient k ij (i, j is an arbitrary integer) is “0”, the density value of the pixel corresponding to the position (i, j) has no effect on the filtering. Then, the number of weighting coefficients having a weight value of “0” is changed corresponding to the ID value.
In other words, the effective size of the smoothing filter is changed depending on the ID value. Therefore, the mask ID extraction unit 10 and the weighting coefficient set selection unit 20 change the effective size of the smoothing filter according to the density value of the main signal S of the target pixel.
【００２８】また、図５（ａ）〜（ｅ）に示す各ＩＤ値
に対応する平滑化フィルタは、ＩＤ値が「１」から
「５」になるに従って減衰する周波数成分がより低周波
にまでおよぶ。ＩＤ値「１」の場合（図５（ａ）参照）
は有効サイズが３×３の平滑化フィルタであるが、ＩＤ
値「５」の場合（図５（ｅ）参照）は５×５の領域で注
目画素と周辺画素が同じ重み付けをもち、完全平均が行
われる。Further, the smoothing filter corresponding to each ID value shown in FIGS. 5A to 5E has a frequency component attenuated to a lower frequency as the ID value changes from "1" to "5". Extend. When the ID value is "1" (see FIG. 5 (a))
Is a smoothing filter with an effective size of 3 × 3.
In the case of the value “5” (see FIG. 5E), the target pixel and the peripheral pixels have the same weighting in the 5 × 5 area, and perfect averaging is performed.
【００２９】従って、マスクＩＤ抽出部１０において図
４に示すような主信号ＳとＩＤ値との関係を用いると、
画像の中間レベルについては減衰する周波数成分は高周
波のみで、画像のシャドー側については中間レベル域よ
りも減衰する周波数成分は低い範囲にまでおよぶ。さら
に、画像のハイライト側については最も低い周波数成分
までが減衰する。Therefore, using the relationship between the main signal S and the ID value as shown in FIG. 4 in the mask ID extracting section 10,
For the intermediate level of the image, the attenuated frequency component is only high frequency, and for the shadow side of the image, the attenuated frequency component is lower than the intermediate level region. Furthermore, on the highlight side of the image, the lowest frequency component is attenuated.
【００３０】そして平滑化処理部３０では、重み付け係
数セット選択部２０から得られる平滑化フィルタの重み
付け係数を用いて、数１に示した演算を行ってアンシャ
ープ信号Ｕを生成する。アンシャープ信号Ｕは、主信号
Ｓに対して平滑化処理が施されたボケ信号となってい
る。Then, the smoothing processing unit 30 uses the weighting coefficients of the smoothing filter obtained from the weighting coefficient set selection unit 20 to perform the operation shown in the equation 1 to generate the unsharp signal U. The unsharp signal U is a blur signal obtained by smoothing the main signal S.
【００３１】以上説明したようにこの実施の形態に示す
平滑化処理を行うと、主信号Ｓの信号レベルに応じて、
減衰する周波数成分を調整することが可能となる。例え
ば、画像のハイライト部分について他の部分よりも減衰
する周波数成分を低くすることも可能である。As described above, when the smoothing processing shown in this embodiment is performed, the main signal S changes in level according to the signal level.
It is possible to adjust the frequency component that attenuates. For example, it is possible to reduce the frequency components that attenuate in the highlighted portion of the image more than other portions.
【００３２】＜３．鮮鋭化処理＞次に、鮮鋭化処理につ
いて説明する。図６は、この発明の実施の形態である画
像の鮮鋭化フィルタリング装置を示す図である。なお、
鮮鋭化処理とは、輪郭強調処理と同様に画像の高周波成
分を抽出する処理をいう。従って、鮮鋭化処理の結果得
られる信号は画像の輪郭が強調された輪郭強調済信号Ｅ
となる。装置構成は、平滑化フィルタの場合とほぼ同様
である。そして、注目画素についての主信号Ｓを入力
し、マスクＩＤ抽出部１０と鮮鋭化処理部４０とに入力
した主信号Ｓを送る。<3. Sharpening Process> Next, the sharpening process will be described. FIG. 6 is a diagram showing an image sharpening filtering device according to an embodiment of the present invention. In addition,
The sharpening process is a process for extracting a high frequency component of an image similarly to the contour enhancement process. Therefore, the signal obtained as a result of the sharpening processing is the edge-enhanced signal E in which the edge of the image is emphasized.
Becomes The device configuration is almost the same as that of the smoothing filter. Then, the main signal S for the pixel of interest is input, and the input main signal S is sent to the mask ID extraction unit 10 and the sharpening processing unit 40.
【００３３】マスクＩＤ抽出部１０は、平滑化処理の際
に説明した内容と同様である。内部の記憶部に記憶され
ている入力と出力との関係を対応付けたテーブルを参照
することにより、主信号Ｓに応じたＩＤ値を出力するこ
とができる。The mask ID extraction unit 10 has the same contents as those described in the smoothing process. An ID value corresponding to the main signal S can be output by referring to a table stored in the internal storage unit that associates the relationship between the input and the output.
【００３４】また、重み付け係数セット選択部２０も、
平滑化処理の場合と同様の動作を行うが、記憶部に記憶
されているフィルタの重み付け係数が異なる。平滑化処
理の場合の平滑化フィルタは、各重み付け係数の値が正
数であったが、輪郭強調を行う場合の鮮鋭化フィルタ
は、一般的に注目画素に対応する重み付け係数が正数で
あり、その他の周辺画素に対応する重み付け係数は負数
となる。図７は、鮮鋭化処理（輪郭強調処理）で使用さ
れる鮮鋭化フィルタの一例を示す図である。図７（ａ）
〜（ｅ）に示すようにＩＤ値が「１」の場合は最も有効
サイズが小さく、ＩＤ値が大きくなるに連れてフィルタ
の有効サイズが大きくなっている。そして重み付け係数
については、注目画素に対応する重み値のみが正数であ
り、その周辺の重み値は負数である。なお、各フィルタ
はそれぞれの重み付け係数に応じて注目画素とその周辺
画素との加重平均が行われるため、図７（ａ）に示すＩ
Ｄ値が「１」の場合が高周波成分の最も高い周波数域だ
けを抽出することができ、図７（ｅ）に示すＩＤ値が
「５」の場合には高い周波数からある程度低い周波数域
までを抽出することができる。The weighting coefficient set selection unit 20 also
The same operation as in the smoothing process is performed, but the weighting coefficients of the filters stored in the storage unit are different. In the smoothing filter in the case of the smoothing process, the value of each weighting coefficient is a positive number, but in the sharpening filter in the case of performing the edge enhancement, the weighting coefficient corresponding to the pixel of interest is generally a positive number. , The weighting coefficients corresponding to the other peripheral pixels are negative numbers. FIG. 7 is a diagram showing an example of a sharpening filter used in the sharpening process (edge enhancement process). Figure 7 (a)
As shown in (e), when the ID value is "1", the effective size is the smallest, and the effective size of the filter increases as the ID value increases. As for the weighting coefficient, only the weight value corresponding to the pixel of interest is a positive number, and the weight values around it are negative numbers. Note that each filter performs weighted averaging of the target pixel and its peripheral pixels according to the respective weighting coefficients, so that I shown in FIG.
When the D value is "1", only the highest frequency range of the high frequency components can be extracted, and when the ID value shown in FIG. Can be extracted.
【００３５】そして鮮鋭化処理部４０では、これら鮮鋭
化フィルタの重み付け係数を用いて、数１に示した演算
を行って輪郭強調済信号Ｅを生成する。輪郭強調済信号
Ｅは、主信号Ｓに対して輪郭強調処理が施された信号と
なっている。Then, the sharpening processing section 40 uses the weighting coefficients of these sharpening filters to perform the operation shown in the equation 1 to generate the edge-emphasized signal E. The contour enhanced signal E is a signal obtained by subjecting the main signal S to the contour enhancement processing.
【００３６】以上説明したようにこの実施の形態に示す
鮮鋭化処理を行うと、主信号Ｓの信号レベルに応じて、
その輪郭強調される周波数成分を調整することが可能と
なる。例えば、画像のハイライト部分について他の部分
よりも輪郭強調される周波数成分を低くすることも可能
である。When the sharpening processing shown in this embodiment is performed as described above, the signal level of the main signal S changes according to the signal level.
It is possible to adjust the frequency component whose contour is emphasized. For example, it is possible to lower the frequency components of which the edge is emphasized in the highlighted portion of the image than in other portions.
【００３７】＜４．装置の全体構成＞次に、この発明の
実施の形態が適用される装置の全体構成について説明す
る。図８は、この発明の実施の形態が適用される装置の
全体構成を示す図である。画像入力部１００は、入力ス
キャナなどのように原画像についてのディジタルデータ
を生成する。そして生成された画像データは画像処理部
２００に転送される。そして画像データは画像処理部２
００において所定の処理が施された後に、出力スキャナ
などの画像出力部３００に出力される。なお、画像入力
部１００，画像処理部２００，および画像出力部３００
に対してオペレータの所望の動作を行わせるために、操
作入力部２０１と情報表示部２０２とが設けられてい
る。<4. Overall Configuration of Apparatus> Next, the overall configuration of an apparatus to which the embodiment of the present invention is applied will be described. FIG. 8 is a diagram showing an overall configuration of an apparatus to which the embodiment of the present invention is applied. The image input unit 100 generates digital data about an original image like an input scanner. Then, the generated image data is transferred to the image processing unit 200. The image data is the image processing unit 2.
After being subjected to a predetermined process in 00, the image is output to the image output unit 300 such as an output scanner. The image input unit 100, the image processing unit 200, and the image output unit 300.
An operation input unit 201 and an information display unit 202 are provided to allow the operator to perform a desired operation.
【００３８】なお、画像処理部２００には輪郭強調処理
部２５０が設けられている。この輪郭強調処理部２５０
は、先述した画像の鮮鋭化フィルタリング装置であって
も良いが、後に説明する平滑化フィルタを使用した輪郭
強調処理装置であっても良い。The image processing section 200 is provided with a contour enhancement processing section 250. This contour enhancement processing unit 250
May be the above-described image sharpening filtering device, or may be a contour enhancement processing device using a smoothing filter described later.
【００３９】＜５．ハイライト部における階調差の強調
＞ここで画像の輪郭強調において、画像のハイライト部
の細線の階調差（コントラスト）を強調する概念につい
て説明する。ハイライト部の細線の階調差を強調するた
めには、ハイライト部において低周波成分を強調する必
要があり、これについて説明する。<5. Emphasizing gradation difference in highlight part> Here, the concept of emphasizing the gradation difference (contrast) of the thin line in the highlight part of the image in the image edge emphasis will be described. In order to emphasize the gradation difference of the thin line in the highlight part, it is necessary to emphasize the low frequency component in the highlight part, which will be described.
【００４０】図９は、画像のハイライト部の細線の階調
差を強調する概念を示す説明図である。図９（ａ）に示
すような濃度値分布をしている画像を一般的な輪郭強調
処理した場合は、図９（ｂ）のようになる。ここで従来
の技術でも説明した図１６に示す第１補正部５０又は第
２補正部６０で行われる補正は、いずれも濃度差ｈを大
きくしたり、小さくしたりするための補正である。しか
し、画像のハイライト部の細線は、光フレアなどのため
にエッジが暈けており濃度差ｈが発生しにくい。またこ
のような濃度差ｈを大きくしたとしても図９（ａ）と
（ｂ）とは視覚的にコントラストＣについて区別するこ
とが困難である。さらに前記エッジよりも高周波成分で
あるノイズをより大きく強調してしまう。FIG. 9 is an explanatory view showing the concept of emphasizing the gradation difference of the thin line in the highlight portion of the image. When a general contour enhancement process is performed on an image having a density value distribution as shown in FIG. 9A, the result is as shown in FIG. 9B. The correction performed by the first correction unit 50 or the second correction unit 60 illustrated in FIG. 16 described in the related art is a correction for increasing or decreasing the density difference h. However, the thin line in the highlight portion of the image has a blurred edge due to light flare and the like, so that the density difference h is unlikely to occur. Even if such a density difference h is increased, it is difficult to visually distinguish the contrast C between FIGS. 9A and 9B. Further, noise, which is a high frequency component, is emphasized more than the edge.
【００４１】そこで、画像のハイライト部においては図
９（ｃ）に示すようにエッジ幅ｗを大きくすることによ
って細線の階調差を引き立たせることができる。そして
画像のハイライト部において輪郭線を太くするために
は、ハイライト部の注目画素についてフィルタリング処
理する際に、有効サイズの大きい画像フィルタを用いれ
ば良い。そうすることで、低周波成分である細線のエッ
ジを強調することができるようになる。そして画像の輪
郭強調を行う場合において、平滑化フィルタを使用する
方法と鮮鋭化フィルタを使用する方法とのいずれの場合
にも、既述したフィルタリング装置を適用することによ
って画像のハイライト部の有効サイズを変更することが
できる。Therefore, in the highlight portion of the image, the gradation difference of the fine line can be enhanced by increasing the edge width w as shown in FIG. 9C. Then, in order to thicken the contour line in the highlight portion of the image, an image filter having a large effective size may be used when filtering the target pixel in the highlight portion. By doing so, it becomes possible to emphasize the edge of the thin line which is the low frequency component. When the edge enhancement of the image is performed, the highlighting portion of the image can be effectively applied by applying the above-described filtering device regardless of the method using the smoothing filter and the method using the sharpening filter. You can change the size.
【００４２】例えば、図６に示す画像の鮮鋭化フィルタ
リング装置では、マスクＩＤ抽出部１０における入力
（主信号Ｓ）に対する出力（ＩＤ値）の関係を図４に示
すような関係にすれば良い。図４に示すように画像のハ
イライト部ではＩＤ値は「５」となり、重み付け係数セ
ット選択部２０において図７（ａ）〜（ｅ）に示す鮮鋭
化フィルタの中からＩＤ値「５」に対応する鮮鋭化フィ
ルタ（図７（ｅ））を選択する。図７（ｅ）に示す鮮鋭
化フィルタを用いてフィルタリング処理すれば、他のフ
ィルタに比べて周波数域が低いため図９（ｃ）に示すエ
ッジ幅ｗが大きくなる。その結果、画像のハイライト部
において細線の階調差（コントラスト）を強調すること
ができる。For example, in the image sharpening filtering device shown in FIG. 6, the relationship between the input (main signal S) and the output (ID value) in the mask ID extracting section 10 may be set as shown in FIG. As shown in FIG. 4, the ID value becomes “5” in the highlight portion of the image, and the weighting coefficient set selection unit 20 changes the ID value to “5” from the sharpening filters shown in FIGS. 7A to 7E. Select the corresponding sharpening filter (FIG. 7 (e)). When the filtering process is performed using the sharpening filter shown in FIG. 7E, the edge width w shown in FIG. 9C becomes large because the frequency range is lower than the other filters. As a result, the gradation difference (contrast) of the fine line can be emphasized in the highlight portion of the image.
【００４３】＜６．画像の輪郭強調処理装置＞次に、平
滑化フィルタを使用して画像の輪郭強調を行う処理につ
いて説明する。図１０は、この発明の実施の形態を示す
画像の輪郭強調処理装置の構成図である。まず、マスク
ＩＤ抽出部１０において注目画素の主信号Ｓに基づいて
ＩＤ値を出力する。そして重み付け係数セット選択部２
０においてメモリなどの記憶部に記憶されている複数の
平滑化フィルタの構成の中からＩＤ値に応じた平滑化フ
ィルタの各成分の重み付け係数を選択し、平滑化処理部
３０に出力する。平滑化処理部３０では、重み付け係数
セット選択部２０から送られてきた平滑化フィルタの各
重み付け係数ｋ-m-n〜ｋmnに基づいて数１に示した演算
を行ってアンシャープ信号Ｕを生成する。ここまでの処
理は、先述した平滑化フィルタによるフィルタリング処
理である。例えば、図１１（ａ）に示すような主信号Ｓ
が入力した場合には、アンシャープ信号Ｕは図１１
（ｂ）に示すような信号になる。<6. Image Edge Enhancement Processing Device> Next, a description will be given of processing for performing image edge enhancement using a smoothing filter. FIG. 10 is a block diagram of an image edge enhancement processing apparatus showing an embodiment of the present invention. First, the mask ID extraction unit 10 outputs an ID value based on the main signal S of the target pixel. The weighting coefficient set selection unit 2
At 0, the weighting coefficient of each component of the smoothing filter corresponding to the ID value is selected from the configuration of the plurality of smoothing filters stored in the storage unit such as the memory, and is output to the smoothing processing unit 30. The smoothing processing unit 30, generates an unsharp signal U by performing an operation expressed by Equation 1 based on the weighting coefficient k -mn to k mn smoothing filter sent from the weighting coefficient set selection section 20 . The processing up to this point is the filtering processing by the smoothing filter described above. For example, the main signal S as shown in FIG.
Is input, the unsharp signal U is
The signal becomes as shown in (b).
【００４４】そして次に、主信号Ｓからアンシャープ信
号Ｕを減算してアンシャープマスク信号（Ｓ−Ｕ）を生
成する。このアンシャープマスク信号（Ｓ−Ｕ）は図１
１（ｃ）に示すような信号になる。Then, the unsharp signal U is subtracted from the main signal S to generate an unsharp mask signal (S-U). This unsharp mask signal (S-U) is shown in FIG.
The signal becomes as shown in 1 (c).
【００４５】一方、第１補正部５０にも主信号Ｓが入力
して強度係数Ｐが出力される。この第１補正部５０で
は、図１２に示すように、画像のハイライト部とシャド
ー部とにおいて目立つノイズ成分を小さくするために、
強度係数Ｐが小さくなっている。そしてアンシャープマ
スク信号（Ｓ−Ｕ）に強度係数Ｐを乗算することによっ
て図１１（ｄ）に示すような輪郭強調信号Ｐ（Ｓ−Ｕ）
が生成される。On the other hand, the main signal S is also input to the first correction section 50 and the intensity coefficient P is output. In the first correction unit 50, as shown in FIG. 12, in order to reduce a noticeable noise component in the highlight portion and the shadow portion of the image,
The strength coefficient P is small. Then, the unsharp mask signal (S-U) is multiplied by the intensity coefficient P to obtain the contour enhancement signal P (S-U) as shown in FIG.
Is generated.
【００４６】そして第２補正部６０では、図１３に示す
ように輪郭強調信号Ｐ（Ｓ−Ｕ）の信号レベルに応じて
補正済輪郭強調信号Ｑが生成される。図１３に示す補正
は、輪郭強調信号Ｐ（Ｓ−Ｕ）の値が小さい場合（画像
のシャドー部である場合）に目立つ画像の粒状性を抑制
する効果がある。Then, in the second correction section 60, as shown in FIG. 13, the corrected contour emphasis signal Q is generated according to the signal level of the contour emphasis signal P (SU). The correction shown in FIG. 13 has the effect of suppressing the graininess of the image that is conspicuous when the value of the contour enhancement signal P (S−U) is small (when it is the shadow portion of the image).
【００４７】そして得られた補正済輪郭強調信号Ｑと主
信号Ｓとを合成して輪郭強調済信号Ｅを得る。この輪郭
強調済信号Ｅは、図１１（ｆ）に示すように主信号Ｓと
補正済輪郭強調信号Ｑとの和である。Then, the corrected contour emphasizing signal Q and the main signal S are combined to obtain a contour emphasizing signal E. The contour enhanced signal E is the sum of the main signal S and the corrected contour enhanced signal Q as shown in FIG.
【００４８】なお、この実施の形態に示した画像の輪郭
強調処理装置の場合、主信号Ｓに応じて平滑化処理部３
０で使用する平滑化フィルタの有効サイズを変更するこ
とができる。従って、図１４（ａ）に示すような主信号
Ｓに対して、有効サイズの比較的小さい平滑化フィルタ
を使用すると図１４（ｂ）に示すようなアンシャープ信
号Ｕ１が得られ、有効サイズの比較的大きい平滑化フィ
ルタを使用すると図１４（ｃ）に示すようなアンシャー
プ信号Ｕ２が得られる。そしてそれぞれの場合について
輪郭強調済信号Ｅ１，Ｅ２を生成すると、図１４
（ｄ），（ｅ）のようになる。輪郭強調済信号Ｅ１は有
効サイズの小さい平滑化フィルタで処理されたために輪
郭線が細く、輪郭強調済信号Ｅ２は有効サイズの大きい
平滑化フィルタで処理されたために輪郭線が太くなって
いる。そして、画像のハイライト部において有効サイズ
の大きい平滑化フィルタを使用することによって、細線
の階調差を強調することができる。In the case of the image contour enhancement processing apparatus shown in this embodiment, the smoothing processing unit 3 is operated according to the main signal S.
The effective size of the smoothing filter used at 0 can be changed. Therefore, if a smoothing filter having a relatively small effective size is used for the main signal S as shown in FIG. 14A, an unsharp signal U1 as shown in FIG. When a relatively large smoothing filter is used, an unsharp signal U2 as shown in FIG. 14 (c) is obtained. Then, when the edge-enhanced signals E1 and E2 are generated for each case, FIG.
It becomes like (d) and (e). The contour-enhanced signal E1 has a thin contour line because it has been processed by a smoothing filter having a small effective size, and the contour-enhanced signal E2 has a thick contour line because it has been processed by a smoothing filter having a large effective size. Then, by using a smoothing filter having a large effective size in the highlight portion of the image, it is possible to emphasize the gradation difference of the thin line.
【００４９】また、このような効果は、鮮鋭化フィルタ
を使用して画像の輪郭強調を行う場合にも得られる。こ
のような場合も同様に有効サイズの大きい鮮鋭化フィル
タは輪郭線が太くなり、逆に有効サイズの小さい鮮鋭化
フィルタは輪郭線が細くなる。Further, such an effect can also be obtained when the contour enhancement of an image is performed by using a sharpening filter. In such a case, similarly, the sharpening filter having a large effective size has a thick contour line, and conversely, the sharpening filter having a small effective size has a thin contour line.
【００５０】＜７．変形例＞これまで説明した平滑化又
は鮮鋭化のための画像のフィルタリング装置において
は、マスクＩＤ抽出部１０は、図４に示すように入力と
なる主信号Ｓに対してＩＤ値が「１，２，３，４，５」
のうちのいずれかの値しかとり得ない。<7. Modification> In the image filtering device for smoothing or sharpening described above, the mask ID extraction unit 10 has an ID value of "1," with respect to the input main signal S as shown in FIG. 2, 3, 4, 5 "
Can take only one of these values.
【００５１】そこで、さらにフィルタリングの精度を高
めるために、図１５に示すような関係を採用する。すな
わち、主信号Ｓの濃度値に応じて、ＩＤ値「２.５」等
というように小数点以下の中間値をとることができるも
のである。そして、図１５の対応関係より得られたＩＤ
値を重み付け係数セット選択部２０に送出する。Therefore, in order to further improve the filtering accuracy, the relationship shown in FIG. 15 is adopted. That is, depending on the density value of the main signal S, an intermediate value below the decimal point, such as an ID value "2.5", can be taken. Then, the ID obtained from the correspondence relationship in FIG.
The value is sent to the weighting coefficient set selection unit 20.
【００５２】重み付け係数セット選択部２０では、ＩＤ
値に対応する画像フィルタを選択するが、重み付け係数
セット選択部２０の記憶部には５種類の画像フィルタし
か保存されていない。そこで例えば、平滑化処理の際に
ＩＤ値が「２.５」であった場合は、図５（ｂ），
（ｃ）に示すＩＤ値「２」，「３」の各重み付け係数の
中間値を導き、得られた値をＩＤ値「２.５」の各重み
付け係数とする。In the weighting coefficient set selection unit 20, the ID
Although the image filter corresponding to the value is selected, only five types of image filters are stored in the storage unit of the weighting coefficient set selection unit 20. Therefore, for example, when the ID value is “2.5” during the smoothing process, as shown in FIG.
An intermediate value of the weighting factors of the ID values “2” and “3” shown in (c) is derived, and the obtained value is used as each weighting factor of the ID value “2.5”.
【００５３】次に、マスクＩＤ抽出部１０に入力する信
号は注目画素の濃度値である主信号Ｓであるとして説明
を行った。しかし、主信号Ｓにノイズを含む量は画素ご
とに異なる。例えば、画像のシャドー部分に１画素だけ
ノイズを多く含んでハイライト部の濃度値を有する場合
があり、その画素を処理する際は、ハイライト部に用い
る画像フィルタによってフィルタリングされる。この場
合は、ノイズによって高い濃度値となっているにもかか
わらず、ハイライト部と同様の処理が施される不都合が
ある。Next, the description has been given assuming that the signal input to the mask ID extraction unit 10 is the main signal S which is the density value of the pixel of interest. However, the amount of noise included in the main signal S differs for each pixel. For example, there is a case where the shadow portion of the image includes only one pixel with a lot of noise and has the density value of the highlight portion, and when the pixel is processed, it is filtered by the image filter used for the highlight portion. In this case, although the density value is high due to noise, there is a disadvantage that the same processing as the highlight portion is performed.
【００５４】そこで、かかる不都合を解消するために
は、注目画素についての主信号Ｓと注目画素の周辺に位
置する複数の画素との平均値をとり、その平均値をマス
クＩＤ抽出部１０に入力させる構成を採用すると良い。
これによって主信号Ｓに含まれるノイズ分が減少し、精
度の高いフィルタリング処理を行うことができる。Therefore, in order to eliminate such an inconvenience, an average value of the main signal S for the target pixel and a plurality of pixels located around the target pixel is calculated, and the average value is input to the mask ID extraction unit 10. It is advisable to adopt a configuration that allows it.
As a result, the amount of noise included in the main signal S is reduced, and highly accurate filtering processing can be performed.
【００５５】また、この実施の形態においては、一例と
して画像フィルタは５×５の場合について説明したが、
一般的にｍ×ｎ（ｍ，ｎは２以上の整数）の画像フィル
タであって、処理対象の注目画素が当該画像フィルタの
中央部に位置するような構成であれば良い。In this embodiment, the case where the image filter is 5 × 5 has been described as an example.
In general, an image filter of m × n (m and n are integers of 2 or more) may be used as long as the pixel of interest to be processed is located at the center of the image filter.
【００５６】[0056]
【発明の効果】以上説明したように、請求項１及び２に
記載の発明によれば、注目画素の濃度値を検出し、濃度
値がハイライトレベルである場合には、画像フィルタの
有効サイズが最大となるように画像フィルタの各重み付
け係数を決定し、濃度値がシャドーレベルである場合に
は、ハイライトレベルである場合よりも有効サイズが小
さくなるように画像フィルタの各重み付け係数を決定
し、濃度値がハイライトレベルとシャドーレベルとの中
間レベルである場合には、シャドーレベルである場合よ
りも有効サイズがさらに小さくなるように画像フィルタ
の各重み付け係数を決定するため、画像フィルタの中央
部に位置する注目画素の濃度値に応じて、フィルタリン
グ処理される周波数成分を変更することが可能である。
特に、画像のハイライト部分については他の部分よりも
平滑化又は鮮鋭化される周波数域を低くすることが可能
である。また、画素ごとに異なる有効サイズの画像フィ
ルタを用いることが可能となり、例えば、平滑化処理の
際に画像の中間の濃度域などの暈かしたくない部分につ
いては平滑化の度合いを小さくし、鮮鋭化処理の際に画
像のノイズを多く含む高濃度部分については強調する度
合いを小さくすることができる。As described above, according to the first and second aspects of the invention, the density value of the target pixel is detected and
If the value is at the highlight level, the image filter
Image filter weights to maximize the effective size
If the density coefficient is a shadow level,
Has a smaller effective size than at highlight level.
Determine each weighting factor of the image filter so that it becomes smaller
However, the density value is between the highlight level and the shadow level.
If it's an inter-level, it's a shadow level
Image filter so that the effective size becomes even smaller
In order to determine each weighting coefficient of, the frequency component to be filtered can be changed according to the density value of the pixel of interest located in the center of the image filter .
In particular, the highlight portion of the image can be lower frequency range to be smoothed or sharpened than other portions. Further, it is possible to use an image filter having a different effective size for each pixel. For example, when smoothing processing, the degree of smoothing is reduced for a portion that is not to be blurred, such as an intermediate density range of an image, In the sharpening process, it is possible to reduce the degree of emphasizing a high-density portion of the image that contains a lot of noise.
【００５７】[0057]
【００５８】請求項３に記載の発明によれば、処理対象
となる注目画素の濃度域に応じた輪郭強調処理が実現で
き、特に画像のハイライト部の細線の階調差を強調する
ことが可能となる。従って、従来の処理では目立たなか
った「白い服の布地目」なども目立つようになる。According to the invention of claim 3 , the processing target is
Edge enhancement processing in accordance with the concentration range of interest pixels to be can be realized, it is possible to especially emphasize the gradation difference of thin lines of the highlight portion of the image. Therefore, "white fabric cloth grain" and the like, which are not noticeable by the conventional processing, are also noticeable.
【図１】画像のフィルタリングの概要を示す説明図であ
る。FIG. 1 is an explanatory diagram showing an outline of image filtering.
【図２】画像フィルタの各成分の重み付け係数を示す図
である。FIG. 2 is a diagram showing weighting coefficients of respective components of an image filter.
【図３】この発明の実施の形態である画像の平滑化フィ
ルタリング装置を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an image smoothing filtering device according to an embodiment of the present invention.
【図４】マスクＩＤ抽出部における入力と出力の関係を
示す図である。FIG. 4 is a diagram showing a relationship between inputs and outputs in a mask ID extraction unit.
【図５】平滑化処理で使用される平滑化フィルタを示す
図である。FIG. 5 is a diagram showing a smoothing filter used in a smoothing process.
【図６】この発明の実施の形態である画像の鮮鋭化フィ
ルタリング装置を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an image sharpening filtering device according to an embodiment of the present invention.
【図７】鮮鋭化処理で使用される鮮鋭化フィルタを示す
図である。FIG. 7 is a diagram showing a sharpening filter used in a sharpening process.
【図８】この発明の実施の形態が適用される装置の全体
構成を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing an overall configuration of a device to which an embodiment of the present invention is applied.
【図９】画像のハイライト部の細線の階調差を強調する
概念を示す説明図である。FIG. 9 is an explanatory diagram showing a concept of emphasizing a gradation difference of a thin line in a highlight portion of an image.
【図１０】この発明の実施の形態を示す画像の輪郭強調
処理装置の構成図である。FIG. 10 is a configuration diagram of an image edge enhancement processing apparatus showing an embodiment of the present invention.
【図１１】画像の輪郭強調処理装置の各部における信号
を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing signals in each unit of the image edge enhancement processing apparatus.
【図１２】第１補正部における入力と出力の関係を示す
図である。FIG. 12 is a diagram showing a relationship between input and output in the first correction unit.
【図１３】第２補正部における入力と出力の関係を示す
図である。FIG. 13 is a diagram showing a relationship between input and output in the second correction unit.
【図１４】有効サイズの小さい画像フィルタと大きい画
像フィルタとの違いを示す図である。FIG. 14 is a diagram showing a difference between an image filter having a small effective size and an image filter having a large effective size.
【図１５】マスクＩＤ抽出部における入力と出力の関係
の変形例を示す図である。FIG. 15 is a diagram showing a modified example of the relationship between input and output in the mask ID extraction unit.
【図１６】従来の画像の輪郭強調処理装置を示す構成図
である。FIG. 16 is a configuration diagram showing a conventional image edge enhancement processing device.
１０ マスクＩＤ抽出部 ２０ 重み付け係数セット選択部 ３０ 平滑化処理部 ４０ 鮮鋭化処理部 １００ 画像入力部 ２００ 画像処理部 ２５０ 輪郭強調処理部 ３００ 画像出力部 Ｓ 主信号 Ｕ アンシャープ信号 Ｓ−Ｕ アンシャープマスク信号 Ｐ 強調係数 Ｐ（Ｓ−Ｕ） 輪郭強調信号 Ｑ 補正済輪郭強調信号 Ｅ 輪郭強調済信号 10 Mask ID extraction unit 20 Weighting coefficient set selection unit 30 smoothing processing unit 40 Sharpening section 100 image input section 200 Image processing unit 250 Contour enhancement processing unit 300 image output section S main signal U unsharp signal S-U unsharp mask signal P emphasis coefficient P (S-U) contour enhancement signal Q Corrected contour enhancement signal E contour enhanced signal
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平３−54679（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−62230（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−120682（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 5/20 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (56) References JP-A-3-54679 (JP, A) JP-A-6-62230 (JP, A) JP-A-1-120682 (JP, A) (58) Field (Int.Cl. 7 , DB name) G06T 5/20
Claims (3)
数）の画像フィルタで走査することによって前記原画像
に対して所定の処理を行う方法であって、 前記画像フィルタの中央部に位置する注目画素の濃度値
を検出し、前記濃度値がハイライトレベルである場合に
は、前記画像フィルタの有効サイズが最大となるように
前記画像フィルタの各重み付け係数を決定し、前記濃度
値がシャドーレベルである場合には、ハイライトレベル
である場合よりも前記有効サイズが小さくなるように、
前記画像フィルタの各重み付け係数を決定し、前記濃度
値がハイライトレベルとシャドーレベルとの中間レベル
である場合には、シャドーレベルである場合よりも前記
有効サイズがさらに小さくなるように、前記画像フィル
タの各重み付け係数を決定することを特徴とする画像フ
ィルタリング方法。1. A method of performing a predetermined process on an original image by scanning the original image with an m × n (m, n is an integer of 2 or more) image filter, the center of the image filter Value of the pixel of interest located in the area
Is detected and the density value is at the highlight level,
To maximize the effective size of the image filter
Determining each weighting factor of the image filter,
Highlight level if the value is a shadow level
So that the effective size is smaller than
Determining each weighting factor of the image filter,
The value is between the highlight level and the shadow level.
If it is
The image fill to reduce the effective size
An image filtering method characterized in that each weighting coefficient of the data is determined .
する濃度値検出手段と、前記注目画素の濃度値がハイライトレベルである場合に
は、画像フィルタの有効サイズが最大となるように前記
画像フィルタの各重み付け係数を決定し、前記注目画素
の濃度値がシャドーレベルである場合には、ハイライト
レベルである場合よりも前記有効サイズが小さくなるよ
うに前記画像フィルタの各重み付け係数を決定し、前記
注目画素の濃度値がハイライトレベルとシャドーレベル
との中間レベルである場合には、シャドーレベルである
場合よりも前記有効サイズがさらに小さくなるように前
記画像フィルタの各重み付け係数を決定することによっ
て、前記 画像フィルタを特定する画像フィルタ特定手段
と、を備え、 前記画像フィルタ特定手段によって得られる前記画像フ
ィルタを用いて前記注目画素の濃度値を変更することを
特徴とする画像フィルタリング装置。2. A density value detecting means for detecting a density value of a target pixel to be processed, and a density value of the target pixel at a highlight level.
To maximize the effective size of the image filter
Determine each weighting factor of the image filter,
If the density value of is at the shadow level, the highlight
The effective size will be smaller than if it is a level
Determining each weighting factor of the image filter,
The density value of the pixel of interest is the highlight level and the shadow level
If it is an intermediate level with, it is a shadow level
Before the effective size becomes even smaller than the case before
By determining each weighting factor of the image filter
Te, image filtering apparatus, wherein the image filter specifying means for specifying the image filter comprises, changes the density value of the pixel of interest by using the image filter that obtained by the image filter specifying means.
であって、 処理対象となる注目画素の濃度値を検出する濃度値検出
手段と、前記注目画素の濃度値がハイライトレベルである場合に
は、画像フィルタの有効サイズが最大となるように前記
画像フィルタの各重み付け係数を決定し、前記注目画素
の濃度値がシャドーレベルである場合には、ハイライト
レベルである場合よりも前記有効サイズが小さくなるよ
うに前記画像フィルタの各重み付け係数を決定し、前記
注目画素の濃度値がハイライトレベルとシャドーレベル
との中間レベルである場合には、シャドーレベルである
場合よりも前記有効サイズがさらに小さくなるように前
記画像フィルタの各重み付け係数を決定することによっ
て、前記 画像フィルタを特定する画像フィルタ特定手段
と、 前記画像フィルタ特定手段で特定される前記画像フィル
タを用いて前記注目画素の濃度値を変更する濃度値変更
手段と、 前記濃度値変更手段で変更された濃度値を前記注目画素
の変更前の濃度値から減算を行って輪郭強調信号を生成
する輪郭強調信号生成手段と、 前記輪郭強調信号生成手段から得られる輪郭強調信号に
基づいて前記注目画素の輪郭強調済信号を生成する輪郭
強調手段と、を備えることを特徴とする画像の輪郭強調
処理装置。3. An apparatus for performing contour enhancement processing on an original image, comprising: density value detection means for detecting a density value of a pixel of interest to be processed; and a density value of the pixel of interest is a highlight level. In case
To maximize the effective size of the image filter
Determine each weighting factor of the image filter,
If the density value of is at the shadow level, the highlight
The effective size will be smaller than if it is a level
Determining each weighting factor of the image filter,
The density value of the pixel of interest is the highlight level and the shadow level
If it is an intermediate level with, it is a shadow level
Before the effective size becomes even smaller than the case before
By determining each weighting factor of the image filter
Te, an image filter specifying means for specifying the image filter, the density value changing means for changing the density value of the pixel of interest by using the image filter to be identified in the image filter specifying means, by the density value change means A contour emphasis signal generation unit that generates a contour emphasis signal by subtracting the changed density value from the density value of the pixel of interest before the change, and the attention based on the contour emphasis signal obtained from the contour emphasis signal generation unit. An edge enhancement processing apparatus for an image, comprising: an edge enhancement unit that generates a pixel edge enhanced signal.
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|---|---|---|---|
| JP34139696A JP3512581B2 (en) | 1996-12-20 | 1996-12-20 | Image filtering method, image filtering device, and image edge enhancement processing device |
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|---|---|
| JP34139696A JP3512581B2 (en) | 1996-12-20 | 1996-12-20 | Image filtering method, image filtering device, and image edge enhancement processing device |
Publications (2)
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| JPH10187964A JPH10187964A (en) | 1998-07-21 |
| JP3512581B2 true JP3512581B2 (en) | 2004-03-29 |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3512581B2 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8989510B2 (en) | 2010-04-15 | 2015-03-24 | Nikon Corporation | Contrast enhancement using gradation conversion processing |
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|---|---|---|---|---|
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-
1996
- 1996-12-20 JP JP34139696A patent/JP3512581B2/en not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8989510B2 (en) | 2010-04-15 | 2015-03-24 | Nikon Corporation | Contrast enhancement using gradation conversion processing |
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