JP3689607B2 - Image processing method, apparatus, and storage medium - Google Patents

Description

【００３２】
ここで、ｍ（・，・）は、フィルタを示し、ｆ（・，・）は、信号を示している。なお、ここでは、Ｃｒ（ｉ，ｊ）、Ｃｂ（ｉ，ｊ）信号の代わりに、ｆ（・）と記述している。
【００３３】
また、式（５）に示すフィルタ処理をそのまま用いる場合、画像周縁部に対しては、フィルタ処理を実施することができない。このときは、特願平１１−１８９６３７号公報に示してあるように、適切な周縁部処理を行えばよい。
【００３４】
上記実施例では、ＮＴＳＣのＹ、Ｃｒ、Ｃｂ信号を用いているが、輝度信号の代わりに、たとえばＲＧＢ信号のＧ信号を用い、色度信号として、Ｃｒ'＝Ｒ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）、Ｃｂ'＝Ｂ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）等を用いるようにしてもよい。
【００３５】
Ｌ^*ａ^*ｂ^*、Ｙｘｙ等の座標系を用い、上記色ノイズ低減処理を行っても、上記と同様の効果を得ることができる。Ｌ^*ｃ^*ｈ^*、ＨＬＳ等の円筒座標系について、上記と同様の処理を行うことが考えられ、この場合、上記円筒座標系での座標値を直交座標に変換する処理を行った後に、スムージングするようにしてもよい。
【００３６】
また、色の歪みのみを補正すれば足りる場合には、色相角の変化についてスムージングするようにしてもよい。これと同様に、彩度についてスムージングしても、上記と類似の効果を有する。
【００３７】
【数２】

【００３８】
また、他の実施例では、式（５）を実行した後に、式（６）に示すように、色差信号についてスムージングした後の値を、原画像の信号側にフィードバックする。このようにすることによって、スムージング効果をさらに高めることができる。
【００３９】
上記フィードバック処理を行う場合、図６に示すように、処理済みの信号値については、未処理の信号値に較べて高い重みが割り当てられるフィルタを用いてもよい。このようにすることによって、色差信号のスムージング効果をさらに高めることができる。
【００４０】
さらに、図６等に用いるフィルタの重みについて、その分母が２のべき乗となるように構成することによって、レジスタのシフト演算機構を用いることができ、上り高速に処理することが可能となる。
【００４１】
フィルタは、５×５サイズや、上下左右方向の対象なものに限定されるものではなく、ローパス特性をもつものであれば、同様の色ノイズ低減効果を得ることができる。勿論、メディアンフィルタを使用するようにしてもよく、このようにしても、上記と同様の効果を有する。
【００４２】
また、フィルタサイズを、画像解像度に応じて適当に変化させても構わない。フィルタサイズを変えることによって、画像解像度に依ることなく、安定した処理結果を得ることができる。
【００４３】
実空間、実時間領域、空間周波数領域について、輝度信号Ｙを除く信号について、高周波成分を低減させるような処理を行うことによって、同様の効果を得ることができる。
【００４４】
図４は、色ノイズ低減処理の動作を示すフローチャートである。
【００４５】
イメージ描画命令で示される同一の画像におけるイメージ画像データ部分に対して、色ノイズ低減処理を行う。したがって、たとえば同一の出力画像の中に、グラフィックス画像とイメージ画像とが含まれている場合、描画命令を解析した結果に応じてイメージ画像部分を抽出し、色ノイズ低減処理を行う。
【００４６】
色ノイズ低減処理単体では、輝度についてのエッジ部や、急激な色度変化の感じられる色エッジ部において、見た目の解像度が劣化する場合がある。そこで、本実施例では、エッジ判定部、色エッジ判定部、エッジ強調部等を加え、エッジ、色エッジにおける見た目の解像度の劣化を防いでいる。
【００４７】
抽出されたイメージ画像データに対して行われる色ノイズ低減処理について詳細に説明する。
【００４８】
(エッジ算出部)
エッジ算出部では、輝度信号Ｙについて、たとえばラプラシアンフィルタ等を用い、エッジを算出し、算出された値Ｄ＿Ｙを保持する（Ｓ１）。
【００４９】
後の工程であるエッジ判定部と、エッジ強調部との両方で、上記算出した値Ｄ＿Ｙを利用することができる。また、エッジ強調を行わない場合や、エッジ強調専用の高速なユニットが利用可能である場合には、上記求めた値Ｄ＿Ｙを、エッジ判定終了と同時に破棄するようにしてもよい。
【００５０】
上記実施例ではラプラシアンフィルタを用いているが、エッジ算出のために、空間周波数領域でのハイパスフィルタの通過成分を用いてもよく、動画を仮定し、実時間領域での差分値を用いてもよく、上記と同様の効果を得ることができる。
【００５１】
（エッジ判定部)
エッジ判定部では、上記エッジ算出部で保持された値Ｄ＿Ｙと、エッジ判定のために使用する閾値ＴＨ＿Ｅｄｇｅとを比較し、エッジを判定する（Ｓ２）。
【００５２】
閾値ＴＨ＿Ｅｄｇｅの設定は、入力画像のヒストグラムを分析する等し、処理対象毎に設定するようにしてもよい。この場合には、たとえば、原画像の輝度信号についての微分値を保存するフレームメモリを用意し、上記微分値を保存したフレームメモリについて再度ヒストグラムを取り、求められたヒストグラムをたとえば判別分析法等の手法を用いて分析し、画素値のクラスタリングを行って、その都度、適切な閾値を求めるようにしてもよい。ヒストグラム算出／分析部が必要になる。
【００５３】
エッジ判定部の判定の結果、注目画素ｆ（ｉ，ｊ）がエッジであると判定された場合は、色度変化判定部（Ｓ３）に進む。また、エッジと判定されなかった場合には、エッジ強調部（Ｓ５）における見た目の解像度の劣化を問題としない場合には、この上記エッジ判定工程を省略するようにしてもよい。
【００５４】
（エッジ強調部)
エッジ強調部では、上記保持された値Ｄ＿Ｙに、輝度信号値Ｙ（ｉ，ｊ）を加えることにより、エッジ強調を行う（Ｓ５）。
【００５５】
すなわち、
Ｙ’（ｉ，ｊ）＝Ｙ（ｉ，ｊ）＋Ｄ＿Ｙ ………式（１）
の処理を行う。
【００５６】
色ノイズ低減処理後、または色ノイズ低減処理とともに、エッジ強調を行うことによって、色ノイズを強調することなく、エッジ強調を行うことができる。
【００５７】
ここでは、エッジ判定のために求めたデータを用いて、エッジ強調を行うことによって、処理の高速化、簡略化を図っているが、図４に示すフローチャートにおける他の段階で、エッジ強調処理を実行するようにしてもよい。
【００５８】
なお、入力機器側で既にエッジ強調が行われている場合には、この段階でエッジ強調を行わなくてもよい。
【００５９】
また、注目画素を含む1画素以上のエッジ領域について、エッジ強調を行うことなく、原画像のデータを処理せずに通過させるようにしてもよい。この場合には、色ノイズ領域以外の画像領域について、原画像の忠実な再現を行うことができる。
【００６０】
（色度変化判定部)
色度変化判定部では、輝度信号Ｙの変化からは検出できない「色エッジ」（色度の急激な変化部分）を検出する（Ｓ３）。
【００６１】
Ｄ＿ｃｏｌ＿ＣｒＬ（ｉ，ｊ）＝｜｛Ｃｒ（ｉ−２，ｊ−１）＋Ｃｒ（ｉ−１，ｊ−１）＋Ｃｒ（ｉ，ｊ−１）｝−｛Ｃｒ（ｉ＋２，ｊ＋１）＋Ｃｒ（ｉ＋１，ｊ＋１）＋Ｃｒ（ｉ，ｊ＋１）｝｜ ………式（２）
Ｄ＿ｃｏｌ＿ＣｒＲ（ｉ，ｊ）＝｜｛Ｃｒ（ｉ＋２，ｊ＋１）＋Ｃｒ（ｉ＋１，ｊ＋１）＋Ｃｒ（ｉ，ｊ＋１）｝−｛Ｃｒ（ｉ−２，ｊ−１）＋Ｃｒ（ｉ−１，ｊ−１）＋Ｃｒ（ｉ，ｊ−１）｝｜ ………式（３）
とする。上記と同様に、Ｃｂ成分についても求め、
Ｄ＿ｃｏｌ（ｉ，ｊ）＝Ｄ＿ｃｏｌ＿ＣｒＬ（ｉ，ｊ）＋Ｄ＿ｃｏｌ＿ＣｒＲ（ｉ，ｊ）＋Ｄ＿ｃｏｌ＿ＣｂＬ（ｉ，ｊ）＋Ｄ＿ｃｏｌ＿ＣｂＲ（ｉ，ｊ）
………式（４）
ここで、上記算出された値Ｄ＿ｃｏｌ（ｉ，ｊ）を、色度変化判定するための閾値ＴＨ＿ｃｏｌと比較し、色度変化判定を行う。
【００６２】
上記実施例では、閾値ＴＨ＿ｃｏｌを固定値としたが、入力画像のヒストグラム等の特徴量を算出し、この算出された特徴量に基づいて、色度変化判定を行うようにしてもよい。この他、色差信号についての微分値を用いて上記色度変化値Ｄ＿ｃｏｌ（ｉ，ｊ）を構成しても類似の効果が得られる。なお、ここでの閾値のＴＨ＿ｃｏｌの自動設定方法は、「エッジ判定部」で述べた判別分析法等の手法を適宜用いればよい。
【００６３】
また、上記実施例における色度変化判定処理は、閾値ＴＨ＿ｃｏｌの値によっては、色ノイズ部を色エッジとして判定してしまうことがある。このような場合には、色エッジの周波数特性を考慮し、色エッジのみを通すよう構成したバンドパスフィルタを、上記判定に用いる値Ｄ＿ｃｏｌ（ｉ，ｊ）の代わりに使用するようにしてもよい。
【００６４】
なお、輝度Ｙの変化に関わらず、色差信号だけから、色度の急激な変化を検出するような他の方式を用いてもよい。エッジ部および色エッジ部に対しては、見た目の解像度の劣化を防ぐために色ノイズ低減処理を行わず、次画素の処理に移る（Ｓ６）。ここで、上記エッジ部または色エッジ部と判定された場合、エッジ周辺部の画像上の整合性を保つために、数画素分スキップするようにしてもよい。エッジ部および色エッジ部ではない画素については、Ｓ４で色ノイズ低減処理を行う。これらの処理を、イメージ画像として抽出された部分に対して順次行う。
【００６５】
（第２の実施例）
ここでは、記述の煩雑さを避けるために、第２の実施例の説明において、第１の実施例と異なる部分についてのみ、部分的に説明する。
【００６６】
（エッジ判定部／色度変化判定部）
第１の実施例では、エッジ判定部または色度変化判定部によって、それぞれエッジ、色エッジと判定されたものについては、入力画像データに処理を加えないようにしている。
【００６７】
しかし、上記エッジ判定後の処理、上記色度変化判定後の処理では、エッジ部と非エッジ部とのつなぎ部分が目立ち過ぎることがある。
【００６８】
このような場合には、処理対象となる色度データＣｏｌ（ｉ，ｊ）（＝Ｃｒ（ｉ，ｊ），Ｃｂ（ｉ，ｊ））ついて、
Ｅ（ｉ，ｊ）＝Ｄ＿Ｙ（ｉ，ｊ）＊Ｈ（ Ｄ＿Ｙ（ｉ，ｊ）−ＴＨ＿Ｅｄｇｅ）／ＴＨ＿Ｅｄｇｅ ………式（７）
というように、エッジ度Ｅ（ｉ，ｊ）を定義する。これを用いて、
Ｃｏｌ（ｉ，ｊ）＝Ｅ（ｉ，ｊ）＊Ｃｏｌ（ｉ，ｊ）＋（１−Ｅ（ｉ，ｊ））＊Ｌｏｗ（Ｃｏｌ（ｉ，ｊ）） ………式（８）
のように、対象となる色度データと、ローパスフィルタ通過後の色度データとの荷重平均を求めることによって、エッジ部と非エッジ部とのつなぎ部分が目立たないようにすることができる。
【００６９】
なお、ここでＨ（・）は、ヘビサイドの階段関数であり、Ｌｏｗ（・）は、ローパスフィルタである。
【００７０】
（その他の判定部、高彩度判定部）
色ノイズは、低彩度の領域で目立つことが多い。したがって、注目画素の彩度Ｓ（ｉ，ｊ）（＝ｓｑｒｔ（Ｃｒ＾２＋Ｃｂ＾２））を算出し、この彩度Ｓ（ｉ，ｊ）が、たとえばＴＨ＿Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎを越える場合には、色ノイズ低減処理を行わないようにする。このようにすることによって、高彩度部の忠実再現と、処理の高速化とを実現することができる。
【００７１】
無彩色の領域における色ノイズによって無彩色の領域に一部に色がついて見えることがある。したがって、注目画素が無彩色である場合には、色ノイズ低減処理を行わないようにする。このようにすることによって、無彩色部の忠実再現と処理の高速化とを図ることができる。
【００７２】
（変形例）
上記実施例では、色ノイズ低減処理を注目画素が色ノイズであるか否かに関わらず、一律に行っている。
【００７３】
しかし、色ノイズの検出または色ノイズ度の検出の処理を行い、検出された色ノイズ部分または色ノイズ度に応じて、色ノイズ低減処理を行うことによって、効果をさらに高めることができる。
【００７４】
色ノイズの検出法としては、たとえば色度平面での微分値を用いる方法がある。ユーザのマニュアルによる色ノイズ領域の指定に基づき、色ノイズの低減を行うモードを設けるようにしてもよい。
【００７５】
処理対象領域が色ノイズである割合を、色ノイズ度と定義すると、色ノイズ度Ｃｎ（ｉ，ｊ）は、以下の式で求めることができる。
【００７６】
Ｃｎ（ｉ，ｊ）＝｜（ Ｃｏｌ（ｉ，ｊ）− ｍｅｄ（ Ｃｏｌ（ｉ，ｊ））
）｜／（｜ ｍｅｄ（ Ｃｏｌ（ｉ，ｊ））｜ ） ………式（９）
ここで、ｍｅｄ（・）は、注目画素と注目画素に隣接する８画素の色度の中間値である。
【００７７】
色ノイズ度Ｃｎ（ｉ，ｊ）の高いデータについては、図７に示すような注目画素から離れた画素に高い重みをおいたフィルタを用い、上記色ノイズ低減処理を行うことによって、より高い色ノイズ低減効果を得ることができる。
【００７８】
なお、ここで、中間値ｍｅｄ（・）を算出するための対象領域は、注目画素を含む領域であれば、その形状、大きさを問わない。さらに、中間値ｍｅｄ（・）を用いる代わりに、平均値を用いるようにしてもよく、このようにしても、上記と同様の効果を得ることができる。
【００７９】
（第３の実施例）
ここでは、記述の煩雑さを避けるために、第１の実施例と同様の処理部については、同一の符号を付け説明を割愛する。
【００８０】
図８は、本実施例の色ノイズ低減処理の動作を示すフローチャートである。
【００８１】
（ハイライト判定部）
インクジェットプリンタを始めとするハードコピー装置では、白色として、紙白を代用する方式をとっている。このため、白色部（Ｒ＝Ｇ＝Ｂ＝２５５）は紙白だが、白色でない部分には、たとえばインクジェットプリンタではドットが打たれることになり、色味としては似ているが、ドットの有無によって不連続に感じられることがある。
【００８２】
図１４は、画像データの分割処理時に、分割された領域毎に色味が異なってフィルタ処理される画像データと、画像の分割方法とを示す模式図である。
【００８３】
ところで、図１４に示すように、白色のブロック（図１４−１１）と、白色のブロックだが一部に白色でないテクスチャを含むブロック（図１４−１２）が存在している場合、上記色ノイズ低減処理によって、注目画素と周囲画素との平滑化を行うと、上記白色のブロックと、上記白色でないブロックとの間で微妙に色味が異なることがある。上記白色のブロックは紙白であり、上記白色でないブロックにはドットが打たれることがある。
【００８４】
そこで、ハイライト判定部では、紙白になるべき点を判定し（Ｓ１１）、上記判定した紙白になるべき点については、色ノイズ低減処理を行わないようにしている（Ｓ６）。なお、ここでのハイライト判定法は、（Ｒ≧２５０）ＡＮＤ（Ｇ≧２５０）ＡＮＤ（Ｂ≧２５０）や、Ｙ≧２５０等ハイライトを判定する方法を適宜用いればよい。
【００８５】
また、色ノイズ低減処理を行った後に、図１３等に示す明度補正曲線を用い、明度補正処理等の画像処理を行いたいことがある。この場合も、上記と同様に、色ノイズ低減処理における平滑化処理によって、本来２３５の画素値を持っていた画素が２３４や２３６なる画素値に変更されることになり、上記のような紙白部とドットの打たれるバンドむら領域とが生じる。
【００８６】
このような場合には、上記定めた明度補正曲線からハイライトポイントＨＬを求め（Ｓ１１）、この求められたハイライトポイントＨＬ付近の画素値の画素については、上記色ノイズ低減処理を行わない（Ｓ６）ようにすればよい。
【００８７】
また、昇華型プリンタ等のように十分に階調のとれるプリンタでは、上記バンドむらは、あまり目立たないことが多い。このような場合には、上記ハイライト判定処理を行わないようにしてもよい。
【００８８】
色ノイズ低減処理単体では、輝度についてのエッジ部や、輝度変化が少ないにも関わらず急激な色度変化の感じられる色エッジ部の見た目の解像度が劣化する場合がある。そこで、本実施例では、エッジ判定部、色エッジ判定部、エッジ強調部等を加え、エッジ、色エッジの見た目の解像度の劣化を防いでいる。
【００８９】
（シーン切り替わり判定部：行間の色差判定部）
上記実施例では、図５に示す５×５フィルタを用いて色ノイズ低減処理を行っている。
【００９０】
この構成では、図１２の番号３，８として送られてくる画像データに対しても、他の画像処理単位ブロックと同様にフィルタ処理を行うこととなり、たとえば、風景写真等の画像データを処理する場合に、元の画像データの中では不連続な地面の茶色と空の青色を用いて平滑化を行うことになり（図１２の太破線部）、フィルタ処理後の画像の色味が変わるという改善の余地がある。
【００９１】
そこで、上記実施例においては、行間の色差判定部で、処理対象となるラインと、上記処理対象行の１行上のラインとでの平均色差が、色差閾値Th#ColDiff#Line以下でない場合は、上記画像処理モジュールへの入力画像データが不連続となっていると見なし、入力画像データを不連続点として検出する（Ｓ１２）。
【００９２】
本実施例では、不連続点として検出されたラインと対象画像データの位置関係とに基づきフィルタの種類を切り替える。
【００９３】
図９は、ローパスフィルタの重み構成を示す図である。図９（ａ）が３行処理用、図９（ｂ）が２行処理用、図９（ｃ）が１行処理用のフィルタである。
【００９４】
図１０は、シーン切り替わり判定部を備え、処理対象の画像中での位置に応じて、画像を処理するフィルタを切り替える場合における処理シークエンスを示す状態遷移図である。
【００９５】
図１１は、処理対象の画像中での位置に応じて、色ノイズ低減処理で用いるフィルタを切り替える場合におけるフィルタの切り替え方を示す模式図である。
【００９６】
色ノイズ低減処理は、図１１に示すように、入力画像の１行目を処理するときは、画像の１行目のみを用いて図９（ｃ）のフィルタによって色差信号の平滑化を行い（図１１−Ｌ１、図１０−Ｐ１）、入力画像の２行目を処理するときは、画像の２行目と、その１つ上の１行目とを用いて図９（ｂ）のフィルタによって色差信号の平滑化を行い（図１１−Ｌ２、図１０−Ｐ２）、入力画像の３行目を処理するときは、画像の３行目と、その１つ上の２行目と、２つ上の１行目とを用いて図９（ａ）のフィルタによって（図１１−Ｌ３、図１０−Ｐ３）平滑化を行う（Ｓ１３）。
【００９７】
つまり、上記行間の色差判定部で、入力画像データの不連続点が検出された場合は、図１０−Ｔ２１，Ｔ３１のように、フィルタ処理領域を、現在の図１０−Ｐ３の３行処理、または図１０−Ｐ２の２行処理から、図１０−Ｐ１の１行処理に切り替える動作（メモリリフレッシュ動作）を行っている。
【００９８】
このようなフィルタ構成を用いてフィルタ処理を行うことによって、たとえば、図１２に示すように、１枚の画像データがアプリケーションで分割され、画像処理モジュールに入力される場合にも、適切なフィルタ処理を行うことができる。ここで、図１２の番号１〜１０は、画像処理モジュールに分割し、入力される画像データの範囲を示している。また、図１１の矢印は、○で示される注目行を平滑化する際に用いる画像データの範囲を示している。
【００９９】
さらに、このようなフィルタ構成を用いてフィルタ処理を行うことによって、画像データの入力に際し、毎回出力が得られることとなり、画像データの入力に対して、処理後の画像データの出力に遅れの生じないフィルタ処理を行うことができる。
【０１００】
なお、上記平均色差を求めるに当たって、上記平均色差は必ずしも正確な平均色差である必要はなく、たとえば、画像上の注目行の１０画素分を適当にサンプリングし、この１０画素分について求めた平均色差を用いるようにしてもよい。さらに上記色差は、たとえばＲＧＢデータのＲ成分のみ、ＹＣｒＣｂデータのＹ成分のみを用いて求めるようにしてもよい。
【０１０１】
（第４の実施例）
上記実施例の機能を実現するように、各種のデバイスを動作させる各種デバイスと接続された装置またはシステムに、実施例機能を実現するためのプログラムコード自体、そのプログラムコードをコンピュータに供給するための手段、たとえばかかるプログラムコードを、格納している記憶媒体も、本発明の実施例である。
【０１０２】
上記プログラムコードを格納する記憶媒体として、たとえばフロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
【０１０３】
また、コンピュータが供給されたプログラムコードを実行することによって、上記実施例の機能が実現されるだけではなく、そのプログラムコードがコンピュータにおいて稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）、または他のアプリケーションソフトなどと共同して上記実施例の機能が実現される場合にも、このようなプログラムコードは、本発明の実施例である。
【０１０４】
さらに、供給されたプログラムコードが、コンピュータの機能拡張ボードや、コンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに格納された後に、そのプログラムコードの指示に基づいて、その機能拡張ボードや機能格納ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって、上記実施例の機能が実現される場合も、本発明の実施例である。また、上記複数の実施例を組み合わせてもよい。
【０１０５】
つまり、上記実施例は、明るさを示す信号と色味を示す信号とによって構成されるカラー画像データを入力する入力手順と、上記明るさを示す信号を保持しつつ、上記色味を示す信号に対してスムージング処理を行うスムージング処理手順とをコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の例である。
【０１０６】
また、上記実施例は、出力カラー画像を示す描画命令を入力する入力手順と、上記描画命令に基づき、イメージ画像データ部分を検出する検出手順と、上記イメージ画像データ部分に対して色ノイズ低減処理を行う色ノイズ低減処理手順とをコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の例である。
【０１０７】
さらに、上記実施例は、カラー画像データに対してフィルタ処理を行う画像処理方法であって、上記カラー画像データと周辺のカラー画像データとに応じて、シーン切り替わり部を検出する検出手順と、上記検出の結果に応じて、フィルタサイズを切り換えるフィルタサイズ切り換え手順とをコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の例である。
【０１０８】
【発明の効果】
本発明によれば、色信号に関する見かけの解像度が劣化せずに、高レベルの色ノイズ低減を実現することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施例である画像処理装置１００の概略を示す図である。
【図２】上記実施例におけるプリンタドライバ１０３を示す図である。
【図３】上記実施例における画像補正処理部１２０を示すブロック図である。
【図４】上記実施例において、画像補正処理部１２０で行われる色ノイズ低減処理の動作を示すフローチャートである。
【図５】ローパスフィルタの重み構成を示す図である。
【図６】未処理の信号値に較べて高い重みが割り当てられるフィルタを示す図である。
【図７】注目画素から離れた画素に高い重みをおいたフィルタを示す図である。
【図８】エッジ判定等を加えた、色ノイズ低減処理の動作を示すフローチャートである。
【図９】ローパスフィルタの重み構成を示す図である。
【図１０】シーン切り替わり判定部を備え、処理対象の画像中での位置に応じて、画像を処理するフィルタを切り替える場合における処理シークエンスを示す状態遷移図である。
【図１１】処理対象の画像中での位置に応じて、画像を処理するフィルタを切り替える場合におけるフィルタの切り替え方を示す模式図である。
【図１２】画像データを分割して処理する場合における画像データの分割方法を示す模式図である。
【図１３】明度補正を行う場合の明度補正曲線の図である。
【図１４】画像データの分割処理時に、分割された領域毎に色味が異なってフィルタ処理される画像データと、画像の分割方法とを示す模式図である。
【符号の説明】
１００…画像処理装置、
１０１…アプリケーションソフトウエア、
１０２…ＯＳ、
１０３…プリンタドライバ、
１０４…モニタドライバ、
１０５…モニタ、
１０６…プリンタ、
１０７…ハードディスクドライバ、
１２０…画像補正処理部、
１２１…プリンタ用補正処理部。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an apparatus for correcting an image signal, and more particularly to an image processing method, an apparatus thereof, and a recording medium for reducing color noise.
[0002]
[Prior art]
In recent years, along with the development of hard copy technology, particularly full-color hard copy technology, high-fidelity images can be reproduced using printing technology such as an ink jet recording method and a high-pixel digital camera. In color reproduction, it has evolved to the extent that it is said to have the same reproducibility as silver halide photography by recording materials and image processing.
[0003]
However, there is a drawback in that the image itself to be printed may contain color noise due to the characteristics of the imaging device or the like in the input device. For example, noise due to dark current of the CCD element, fixed pattern noise, noise generated in a signal line for color signal transmission, and the like may be mixed in the input image.
[0004]
In order to overcome this drawback, in Japanese Patent Laid-Open No. 05-153608, an arithmetic average of the pixel of interest and upper and lower dye data adjacent in the vertical direction is taken, so that the dye does not deteriorate in luminance of the image. The point of applying a smoothing filter in the vertical direction to the data is described.
[0005]
Further, by detecting the correlation between the luminances of three consecutive pixels in the vertical direction, for the edge portion where the luminance change in the vertical direction is drastically dependent on the luminance correlation, the dye data is also a portion where the change is large. Assuming that the smoothing filter is lightly applied, and if there is little change in brightness, the smoothing filter is strengthened. Further, the above publication describes a method of extending the smoothing of the dye data in the vertical direction with a simple configuration by repeating the arithmetic operation for performing the arithmetic averaging for a target pixel a plurality of times.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, when the above conventional color noise removal is applied to an image signal, the apparent resolution of the texture on the image that is difficult to detect only by the edge from the luminance signal may be deteriorated. In addition, when the chromaticity of the color noise of interest is significantly different from the surrounding chromaticity, there is a problem in that it is necessary to repeat the color noise removal processing a plurality of times for the pixel of interest.
[0007]
An object of the present invention is to provide an image processing method, apparatus, and storage medium capable of realizing a high level of color noise reduction without deteriorating the apparent resolution related to a color signal.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
  The present invention inputs color image data composed of a signal indicating brightness and a signal indicating color and holds the signal indicating brightness while maintaining the signal indicating color.Color noise reduction processing is performed to determine whether or not the color image data is a highlight portion. When it is determined that the color image data is a highlight portion, the color noise reduction processing is not performed. is there.
[0009]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
(First embodiment)
FIG. 1 schematically shows an image processing apparatus 100 according to the first embodiment of the present invention.
[0010]
The image processing apparatus 100 includes a host computer, and a printer 106 such as an ink jet printer and a monitor 105 are connected to the image processing apparatus 100.
[0011]
The image processing apparatus 100 includes application software 101 such as a word processor, spreadsheet, and Internet browser, an OS (Operating System) 102, and various drawing command groups (image drawing commands, The printer driver 103 that generates print data by processing text drawing commands and graphics drawing commands) and the monitor driver 104 that processes various drawing commands issued by the application and displays them on the monitor 106 are provided as software. .
[0012]
The image processing apparatus 100 includes a central processing unit CPU 108, a hard disk driver HD 107, a random access memory 109, a read-only memory ROM 110, and the like as various hardware capable of operating the software.
[0013]
Specifically, the image processing apparatus 100 is, for example, a computer in which an arbitrary printable application is installed using a Windows 95 of Microsoft as an OS on a personal computer of an AT compatible machine manufactured by IBM, which is generally popular. A monitor 106 and a printer 106 are connected to this.
[0014]
In the image processing apparatus 100, text data classified as text such as characters created by the application 101 based on a display image displayed on the monitor, graphics data classified as graphics such as graphics, natural images, and the like. The image data to be classified is converted into output image data.
[0015]
When printing the output image data, the application 101 issues a print output request to the OS 102. The application 101 issues a graphics drawing command to the OS 102 for the graphics data portion, and issues a drawing command group indicating an output image composed of the image drawing commands to the OS 102 for the image image data portion.
[0016]
The OS 102 receives an application output request and issues a drawing command group to the printer driver 103 corresponding to the output printer. The printer driver 103 processes the print request and drawing command group input from the OS 102, creates output image data that can be printed by the printer 106, and transfers the output image data to the printer 106.
[0017]
When the printer 106 is a raster printer, the printer driver 103 sequentially performs image correction processing on the rendering commands from the OS 102, sequentially rasterizes them into the RGB 24-bit page memory, rasterizes all the rendering commands, and then RGB24 The contents of the bit page memory are converted into a data format that can be printed by the printer 106, for example, CMYK data, and transferred to the printer 106.
[0018]
Next, processing operations performed by the printer driver 103 in the above embodiment will be described.
[0019]
FIG. 2 is a diagram showing the printer driver 103 in the above embodiment.
[0020]
The printer driver 103 includes an image correction processing unit 120 and a printer correction processing unit 121.
[0021]
The image correction processing unit 120 performs image correction processing on the color information included in the drawing command group input from the OS 102. In this image correction processing, color noise reduction processing is performed based on the RGB color information.
[0022]
First, the printer correction processing unit 121 rasterizes the drawing command based on the color information subjected to the image correction process, and generates a raster image on the RGB 24-bit page memory. Then, CMYK data depending on the color reproducibility of the printer is generated for each pixel and transferred to the printer 106.
[0023]
An outline of the color noise reduction processing performed by the image correction processing unit 120 will be described.
[0024]
(Color noise reduction processing section)
FIG. 3 is a schematic diagram for explaining the outline of the processing of the image correction processing unit 120.
[0025]
In B1, the input RGB signal is converted into a luminance signal Y and a color difference signal CrCb. Then, the signal smoothing sections B2 and B3 perform a smoothing process on the color difference signal, and in B4, inversely convert it into an RGB signal.
[0026]
In this embodiment, the color noise is reduced by smoothing the rapid change of the color difference signal while holding the luminance signal.
[0027]
Next, an operation for reducing color noise by smoothing a sudden change in the color difference signal while holding the luminance signal will be described.
[0028]
The color noise reduction processing unit uses the low-pass filter shown in FIG. 5 for the color difference signals Cr (i, j) and Cb (i, j) while maintaining the luminance signal Y (i, j). As shown in the equation (5), the rapid change of the color difference signal is smoothed.
[0029]
FIG. 5 is a diagram illustrating a weight configuration of the low-pass filter.
[0030]
As shown in FIG. 5, by configuring the filter so as to surround the target pixel (i, j), stable color noise reduction processing can be performed regardless of the orientation of the input image. Note that the target pixel is the number of pixels surrounded by a circle in the drawing.
[0031]
[Expression 1]

[0032]
Here, m (•, •) indicates a filter, and f (•, •) indicates a signal. Here, f (•) is described instead of the Cr (i, j) and Cb (i, j) signals.
[0033]
Further, when the filter process shown in Expression (5) is used as it is, the filter process cannot be performed on the peripheral edge portion of the image. At this time, as shown in Japanese Patent Application No. 11-189637, appropriate peripheral edge processing may be performed.
[0034]
In the above embodiment, the NTSC Y, Cr, and Cb signals are used, but instead of the luminance signal, for example, the G signal of the RGB signal is used, and the chromaticity signal is Cr ′ = R / (R + G + B), Cb ′. = B / (R + G + B) or the like may be used.
[0035]
L^*a^*b^*Even if the color noise reduction process is performed using a coordinate system such as Yxy, the same effect as described above can be obtained. L^*c^*h^*For cylindrical coordinate systems such as HLS, it is conceivable to perform the same processing as described above. In this case, smoothing may be performed after performing processing for converting the coordinate values in the cylindrical coordinate system into orthogonal coordinates. Good.
[0036]
Further, when it is sufficient to correct only the color distortion, the change of the hue angle may be smoothed. Similarly, smoothing the saturation has an effect similar to the above.
[0037]
[Expression 2]

[0038]
In another embodiment, after executing Expression (5), as shown in Expression (6), the value after smoothing the color difference signal is fed back to the signal side of the original image. By doing so, the smoothing effect can be further enhanced.
[0039]
When the feedback processing is performed, as shown in FIG. 6, a filter that is assigned a higher weight than the unprocessed signal value may be used for the processed signal value. By doing so, the smoothing effect of the color difference signal can be further enhanced.
[0040]
Further, by configuring the filter weight used in FIG. 6 and the like so that the denominator is a power of 2, a register shift operation mechanism can be used, and it is possible to perform high-speed processing.
[0041]
The filter is not limited to a 5 × 5 size or an object in the vertical and horizontal directions, and a similar color noise reduction effect can be obtained as long as it has a low-pass characteristic. Of course, a median filter may be used, and even in this case, the same effect as described above is obtained.
[0042]
Further, the filter size may be appropriately changed according to the image resolution. By changing the filter size, a stable processing result can be obtained without depending on the image resolution.
[0043]
In the real space, the real time region, and the spatial frequency region, the same effect can be obtained by performing a process for reducing the high frequency component on the signal excluding the luminance signal Y.
[0044]
FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the color noise reduction process.
[0045]
Color noise reduction processing is performed on the image image data portion in the same image indicated by the image drawing command. Therefore, for example, when a graphics image and an image image are included in the same output image, the image image portion is extracted according to the result of analyzing the drawing command, and the color noise reduction process is performed.
[0046]
In the case of the color noise reduction processing alone, the resolution of the appearance may be deteriorated at an edge portion with respect to luminance or a color edge portion where a sudden chromaticity change is felt. Therefore, in this embodiment, an edge determination unit, a color edge determination unit, an edge enhancement unit, and the like are added to prevent degradation of the apparent resolution at the edges and color edges.
[0047]
A color noise reduction process performed on the extracted image data will be described in detail.
[0048]
(Edge calculation part)
The edge calculation unit calculates an edge of the luminance signal Y using, for example, a Laplacian filter, and holds the calculated value D_Y (S1).
[0049]
The calculated value D_Y can be used in both the edge determination unit and the edge enhancement unit, which are subsequent processes. Further, when edge enhancement is not performed or when a high-speed unit dedicated to edge enhancement is available, the obtained value D_Y may be discarded simultaneously with the end of edge determination.
[0050]
In the above embodiment, a Laplacian filter is used. However, in order to calculate an edge, a pass component of a high-pass filter in the spatial frequency domain may be used. Well, the same effect as above can be obtained.
[0051]
(Edge judgment part)
The edge determination unit compares the value D_Y held by the edge calculation unit with a threshold value TH_Edge used for edge determination, and determines an edge (S2).
[0052]
The threshold TH_Edge may be set for each processing target, for example, by analyzing a histogram of the input image. In this case, for example, a frame memory for storing the differential value for the luminance signal of the original image is prepared, a histogram is again taken for the frame memory for storing the differential value, and the obtained histogram is obtained, for example, by discriminant analysis method or the like. Analysis may be performed using a technique, pixel values may be clustered, and an appropriate threshold value may be obtained each time. A histogram calculation / analysis unit is required.
[0053]
As a result of the determination by the edge determination unit, when it is determined that the target pixel f (i, j) is an edge, the process proceeds to the chromaticity change determination unit (S3). If it is not determined to be an edge, this edge determination step may be omitted if deterioration of the apparent resolution in the edge enhancement unit (S5) is not a problem.
[0054]
(Edge enhancement part)
The edge enhancement unit performs edge enhancement by adding the luminance signal value Y (i, j) to the held value D_Y (S5).
[0055]
That is,
Y ′ (i, j) = Y (i, j) + D_Y (1)
Perform the process.
[0056]
Edge enhancement can be performed without enhancing color noise by performing edge enhancement after color noise reduction processing or in combination with color noise reduction processing.
[0057]
Here, the edge enhancement is performed by using the data obtained for the edge determination to speed up and simplify the process, but the edge enhancement process is performed at another stage in the flowchart shown in FIG. You may make it perform.
[0058]
If edge enhancement has already been performed on the input device side, it is not necessary to perform edge enhancement at this stage.
[0059]
Further, the edge area of one or more pixels including the target pixel may be passed without processing the original image data without performing edge enhancement. In this case, the original image can be faithfully reproduced in the image area other than the color noise area.
[0060]
(Chromaticity change judgment part)
The chromaticity change determination unit detects a “color edge” (a rapidly changing portion of chromaticity) that cannot be detected from a change in the luminance signal Y (S3).
[0061]
D_col_CrL (i, j) = | {Cr (i−2, j−1) + Cr (i−1, j−1) + Cr (i, j−1)} − {Cr (i + 2, j + 1) + Cr (i + 1, j + 1) + Cr (i, j + 1)} |
D_col_CrR (i, j) = | {Cr (i + 2, j + 1) + Cr (i + 1, j + 1) + Cr (i, j + 1)}-{Cr (i-2, j-1) + Cr (i-1, j-1) + Cr (i, j-1)} |... (3)
And Similar to the above, the Cb component is also obtained.
D_col (i, j) = D_col_CrL (i, j) + D_col_CrR (i, j) + D_col_CbL (i, j) + D_col_CbR (i, j)
......... Formula (4)
Here, the calculated value D_col (i, j) is compared with a threshold TH_col for determining chromaticity change, and chromaticity change determination is performed.
[0062]
In the above-described embodiment, the threshold value TH_col is a fixed value, but a feature amount such as a histogram of the input image may be calculated, and chromaticity change determination may be performed based on the calculated feature amount. In addition, a similar effect can be obtained by configuring the chromaticity change value D_col (i, j) using a differential value for the color difference signal. Here, as the method for automatically setting the threshold TH_col, a method such as the discriminant analysis method described in the “edge determination unit” may be appropriately used.
[0063]
In the chromaticity change determination process in the above-described embodiment, the color noise portion may be determined as a color edge depending on the value of the threshold value TH_col. In such a case, considering the frequency characteristics of the color edge, a bandpass filter configured to pass only the color edge may be used instead of the value D_col (i, j) used for the determination. .
[0064]
It should be noted that other methods may be used in which a sudden change in chromaticity is detected only from the color difference signal regardless of the change in luminance Y. For the edge portion and the color edge portion, the color noise reduction processing is not performed in order to prevent deterioration of the apparent resolution, and the processing proceeds to the next pixel processing (S6). Here, when it is determined as the edge portion or the color edge portion, several pixels may be skipped in order to maintain the consistency of the edge peripheral portion on the image. For pixels that are not edge portions or color edge portions, color noise reduction processing is performed in S4. These processes are sequentially performed on the part extracted as an image.
[0065]
(Second embodiment)
Here, in order to avoid the complexity of the description, only the parts different from the first embodiment in the description of the second embodiment will be partially described.
[0066]
(Edge determination unit / chromaticity change determination unit)
In the first embodiment, input image data is not subjected to processing for those determined to be edges and color edges by the edge determination unit or the chromaticity change determination unit, respectively.
[0067]
However, in the processing after the edge determination and the processing after the chromaticity change determination, the connecting portion between the edge portion and the non-edge portion may be too conspicuous.
[0068]
In such a case, the chromaticity data Col (i, j) (= Cr (i, j), Cb (i, j)) to be processed is
E (i, j) = D_Y (i, j) * H (D_Y (i, j) −TH_Edge) / TH_Edge (7)
Thus, the edge degree E (i, j) is defined. Using this,
Col (i, j) = E (i, j) * Col (i, j) + (1-E (i, j)) * Low (Col (i, j)) Expression (8)
As described above, by obtaining a weighted average of the target chromaticity data and the chromaticity data after passing through the low-pass filter, the connecting portion between the edge portion and the non-edge portion can be made inconspicuous.
[0069]
Here, H (•) is a snake side step function, and Low (•) is a low-pass filter.
[0070]
(Other determination unit, high saturation determination unit)
Color noise is often noticeable in low chroma areas. Accordingly, when the saturation S (i, j) (= sqrt (Cr ^ 2 + Cb ^ 2)) of the pixel of interest is calculated and this saturation S (i, j) exceeds, for example, TH_Saturation, the color noise is reduced. Do not perform processing. By doing so, it is possible to realize faithful reproduction of the high saturation portion and speeding up of the processing.
[0071]
Color noise may appear in the achromatic region due to color noise in the achromatic region. Therefore, when the target pixel is an achromatic color, the color noise reduction process is not performed. By doing so, it is possible to achieve faithful reproduction of the achromatic color portion and to increase the processing speed.
[0072]
(Modification)
In the above embodiment, the color noise reduction process is uniformly performed regardless of whether or not the target pixel is color noise.
[0073]
However, the effect can be further enhanced by performing color noise detection or color noise level detection processing, and performing color noise reduction processing according to the detected color noise portion or color noise level.
[0074]
As a method for detecting color noise, for example, there is a method using a differential value on a chromaticity plane. A mode for reducing color noise may be provided based on the specification of the color noise region by the user's manual.
[0075]
If the ratio that the processing target area is color noise is defined as the color noise level, the color noise level Cn (i, j) can be obtained by the following equation.
[0076]
Cn (i, j) = | (Col (i, j) −med (Col (i, j))
) | / (| Med (Col (i, j)) |) ............ Formula (9)
Here, med (•) is an intermediate value of the chromaticity of the target pixel and eight pixels adjacent to the target pixel.
[0077]
For data with a high degree of color noise Cn (i, j), a higher weight can be obtained by performing the above color noise reduction processing using a filter having a high weight on the pixels away from the target pixel as shown in FIG. A noise reduction effect can be obtained.
[0078]
Here, the shape and size of the target region for calculating the intermediate value med (•) are not limited as long as it is a region including the target pixel. Furthermore, instead of using the intermediate value med (•), an average value may be used. Even in this case, the same effect as described above can be obtained.
[0079]
(Third embodiment)
Here, in order to avoid complication of description, the same reference numerals are assigned to the same processing units as those in the first embodiment, and description thereof is omitted.
[0080]
FIG. 8 is a flowchart showing the operation of the color noise reduction process of this embodiment.
[0081]
(Highlight judgment part)
Hard copy apparatuses such as ink jet printers use a system that substitutes paper white as white. For this reason, the white portion (R = G = B = 255) is paper white, but in the non-white portion, for example, an ink jet printer has dots, which are similar in color, but the presence or absence of dots May feel discontinuous.
[0082]
FIG. 14 is a schematic diagram illustrating image data that is subjected to filter processing with different colors for each divided area and a method for dividing the image during the image data dividing process.
[0083]
By the way, as shown in FIG. 14, when there are a white block (FIGS. 14-11) and a block (FIG. 14-12) including a white block but partially non-white texture (FIG. 14-12), the above color noise reduction is performed. When the target pixel and surrounding pixels are smoothed by the processing, the color may be slightly different between the white block and the non-white block. The white block is paper white, and dots may be hit on the non-white block.
[0084]
Therefore, the highlight determination unit determines a point that should become paper white (S11), and does not perform color noise reduction processing on the determined point that should become paper white (S6). As a highlight determination method here, a method of determining a highlight such as (R ≧ 250) AND (G ≧ 250) AND (B ≧ 250) or Y ≧ 250 may be appropriately used.
[0085]
In addition, after performing the color noise reduction processing, it may be desired to perform image processing such as brightness correction processing using the brightness correction curve shown in FIG. Also in this case, similarly to the above, the pixel having the pixel value of 235 is changed to the pixel value of 234 or 236 by the smoothing process in the color noise reduction process. And an uneven band region where dots are struck.
[0086]
In such a case, the highlight point HL is obtained from the determined brightness correction curve (S11), and the color noise reduction processing is not performed on the pixels having pixel values near the obtained highlight point HL ( S6)
[0087]
Further, in a printer capable of obtaining sufficient gradation, such as a sublimation printer, the band unevenness is often not noticeable. In such a case, the highlight determination process may not be performed.
[0088]
In the case of the color noise reduction processing alone, the apparent resolution of the edge portion with respect to the luminance or the color edge portion where a sudden chromaticity change is felt although the luminance change is small may be deteriorated. Therefore, in this embodiment, an edge determination unit, a color edge determination unit, an edge enhancement unit, and the like are added to prevent the resolution of the appearance of edges and color edges from being deteriorated.
[0089]
(Scene change judgment part: Color difference judgment part between lines)
In the above embodiment, the color noise reduction processing is performed using the 5 × 5 filter shown in FIG.
[0090]
In this configuration, the image data sent as numbers 3 and 8 in FIG. 12 are also subjected to filter processing in the same manner as other image processing unit blocks. For example, image data such as landscape photographs is processed. In this case, smoothing is performed using discontinuous ground brown and sky blue in the original image data (the thick broken line portion in FIG. 12), and the color of the image after filtering is changed. There is room for improvement.
[0091]
Therefore, in the above embodiment, when the average color difference between the line to be processed and the line one line above the processing target line is not less than or equal to the color difference threshold Th # ColDiff # Line in the inter-row color difference determination unit. The input image data to the image processing module is regarded as discontinuous, and the input image data is detected as a discontinuous point (S12).
[0092]
In this embodiment, the type of filter is switched based on the line detected as a discontinuous point and the positional relationship between the target image data.
[0093]
FIG. 9 is a diagram illustrating a weight configuration of the low-pass filter. FIG. 9A shows a filter for 3-line processing, FIG. 9B shows a filter for 2-line processing, and FIG. 9C shows a filter for 1-line processing.
[0094]
FIG. 10 is a state transition diagram showing a processing sequence when a scene switching determination unit is provided and a filter for processing an image is switched according to a position in the processing target image.
[0095]
FIG. 11 is a schematic diagram illustrating how to switch the filters when the filters used in the color noise reduction processing are switched according to the position in the processing target image.
[0096]
As shown in FIG. 11, in the color noise reduction process, when the first line of the input image is processed, the color difference signal is smoothed by the filter of FIG. 9C using only the first line of the image ( 11-L1 and FIG. 10-P1), when processing the second line of the input image, the filter of FIG. 9B is used by using the second line of the image and the first line above it. When the color difference signal is smoothed (FIG. 11-L2, FIG. 10-P2) and the third line of the input image is processed, the third line of the image, the second line above it, two Smoothing is performed using the upper first row (FIG. 11-L3, FIG. 10-P3) with the filter of FIG. 9A (S13).
[0097]
In other words, when the discontinuity point of the input image data is detected by the color difference determination unit between the rows, the filter processing area is set to the current three-row processing of FIG. 10-P3 as shown in FIGS. Alternatively, an operation (memory refresh operation) for switching from the two-row processing in FIG. 10-P2 to the one-row processing in FIG. 10-P1 is performed.
[0098]
By performing filter processing using such a filter configuration, for example, as shown in FIG. 12, even when one piece of image data is divided by an application and input to the image processing module, appropriate filter processing is performed. It can be performed. Here, numbers 1 to 10 in FIG. 12 indicate ranges of input image data divided into image processing modules. Moreover, the arrow of FIG. 11 has shown the range of the image data used when smoothing the attention line shown by (circle).
[0099]
Further, by performing the filtering process using such a filter configuration, an output is obtained every time image data is input, and a delay occurs in the output of the processed image data with respect to the input of the image data. There can be no filtering.
[0100]
In calculating the average color difference, the average color difference does not necessarily need to be an accurate average color difference. For example, the average color difference obtained by sampling 10 pixels of the target line on the image appropriately and calculating the average color difference is obtained. May be used. Further, the color difference may be obtained by using only the R component of RGB data and only the Y component of YCrCb data, for example.
[0101]
(Fourth embodiment)
In order to realize the functions of the above-described embodiment, the program code itself for realizing the functions of the embodiment, and the program code for supplying the computer code to the computer are connected to various devices that operate various devices. Means, for example, a storage medium storing such program code is also an embodiment of the present invention.
[0102]
As a storage medium for storing the program code, for example, a floppy disk, a hard disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a magnetic tape, a nonvolatile memory card, a ROM, or the like can be used.
[0103]
Further, by executing the program code supplied by the computer, not only the functions of the above embodiments are realized, but also the OS (operating system) in which the program code is running on the computer, or other application software, etc. Such a program code is an embodiment of the present invention even when the functions of the above-described embodiment are realized in cooperation with the above.
[0104]
Further, after the supplied program code is stored in a memory provided in a function expansion board of a computer or a function expansion unit connected to the computer, the function expansion board or function storage unit is based on an instruction of the program code. The case where the functions of the above-described embodiment are realized by a part or all of the actual processing performed by the CPU or the like included in the embodiment is also an embodiment of the present invention. Moreover, you may combine the said several Example.
[0105]
That is, in the above-described embodiment, an input procedure for inputting color image data composed of a signal indicating brightness and a signal indicating color, and a signal indicating the color while holding the signal indicating brightness 5 is an example of a computer-readable recording medium recording a program that causes a computer to execute a smoothing process procedure for performing a smoothing process on the computer.
[0106]
In the embodiment, an input procedure for inputting a drawing command indicating an output color image, a detection procedure for detecting an image image data portion based on the drawing command, and a color noise reduction process for the image image data portion. 5 is an example of a computer-readable recording medium that records a program for causing a computer to execute a color noise reduction processing procedure for performing the above.
[0107]
Further, the embodiment is an image processing method for performing filter processing on color image data, and a detection procedure for detecting a scene switching unit according to the color image data and surrounding color image data, It is an example of the computer-readable recording medium which recorded the program which makes a computer perform the filter size switching procedure which switches a filter size according to the detection result.
[0108]
【The invention's effect】
According to the present invention, it is possible to achieve a high level of color noise reduction without deteriorating the apparent resolution of the color signal.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram schematically showing an image processing apparatus 100 according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating a printer driver 103 in the embodiment.
FIG. 3 is a block diagram illustrating an image correction processing unit 120 in the embodiment.
FIG. 4 is a flowchart illustrating an operation of color noise reduction processing performed by the image correction processing unit 120 in the embodiment.
FIG. 5 is a diagram illustrating a weight configuration of a low-pass filter.
FIG. 6 is a diagram showing a filter to which a higher weight is assigned compared to an unprocessed signal value.
FIG. 7 is a diagram illustrating a filter in which a high weight is applied to a pixel far from a target pixel.
FIG. 8 is a flowchart showing an operation of color noise reduction processing to which edge determination and the like are added.
FIG. 9 is a diagram illustrating a weight configuration of a low-pass filter.
FIG. 10 is a state transition diagram showing a processing sequence when a scene switching determination unit is provided and a filter for processing an image is switched according to a position in an image to be processed.
FIG. 11 is a schematic diagram illustrating how to switch filters when a filter for processing an image is switched according to a position in an image to be processed.
FIG. 12 is a schematic diagram showing a method for dividing image data when image data is divided and processed.
FIG. 13 is a diagram of a lightness correction curve when performing lightness correction.
FIG. 14 is a schematic diagram illustrating image data that is subjected to filter processing with different colors for each divided area and a method for dividing the image during image data division processing;
[Explanation of symbols]
100: Image processing apparatus,
101 ... Application software,
102 ... OS,
103 ... Printer driver,
104: Monitor driver,
105. Monitor,
106: Printer,
107: Hard disk driver,
120. Image correction processing unit,
121 A printer correction processing unit.

Claims (10)

An input stage for inputting color image data composed of a signal indicating brightness and a signal indicating color;
A color noise reduction processing stage for performing a color noise reduction process on the signal indicating the color while retaining the signal indicating the brightness ;
A determination step of determining whether the color image data is a highlight portion;
When it is determined that the color image data is a highlight portion, the color noise reduction processing non-execution stage in which the color noise reduction processing is not performed;
An image processing method comprising: In claim 1,
The image processing method according to claim 1, wherein the input step includes a conversion step of converting color image data composed of a plurality of color component signals into a signal indicating brightness and a signal indicating color. In claim 1,
A determination step of determining whether or not the color image data having the signal indicating brightness is an edge portion based on the signal indicating brightness;
If it is determined that the color image data is an edge portion, the color noise reduction processing is not performed;
An image processing method comprising: In claim 3,
An image processing method, wherein when it is determined that the color image data is an edge portion, enhancement processing is performed on a signal indicating the brightness. In claim 1,
Determining whether the color image data having the color indicating signal is a color change portion based on the color indicating signal;
When it is determined that the color image data is a color change portion, the color noise reduction processing is not performed;
An image processing method comprising: In claim 1,
The image processing method, wherein the smoothing process is a process performed using a filter that is symmetrical in the vertical and horizontal directions with respect to the target pixel. In claim 1,
The color noise reduction process is a filtering process using the peripheral pixels of the color image data the input is a pixel of interest, the color image data that has been Smoothing treatment, be used for the smoothing process of another color image data An image processing method characterized by the above. In claim 7 ,
The smoothing process is a process using a filter having a high weight for a pixel region to which the smoothing process is performed prior to the pixel of interest, and an image in which data is digitally processed Processing method. Input means for inputting color image data composed of a signal indicating brightness and a signal indicating color;
Color noise reduction processing means for performing color noise reduction processing on the signal indicating the color while holding the signal indicating the brightness ;
Determining means for determining whether the color image data is a highlight portion;
Color noise reduction processing non-execution means that does not perform the color noise reduction processing when it is determined that the color image data is a highlight portion;
An image processing apparatus comprising: An input procedure for inputting color image data composed of a signal indicating brightness and a signal indicating color;
A color noise reduction processing procedure for performing a color noise reduction process on the signal indicating the color while holding the signal indicating the brightness ;
A determination procedure for determining whether or not the color image data is a highlight portion;
A color noise reduction process non-execution procedure in which the color noise reduction process is not performed when it is determined that the color image data is a highlight portion;
The computer-readable recording medium which recorded the program which makes a computer perform.

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