JP3713205B2 - 局所的に選択された補間関数でもってイメージをスケーリングする方法及び装置 - Google Patents

Description

【０００１】
発明の属する技術分野
本発明は、デジタル・イメージ補間の分野に関し、より詳細には、より良い補間関数の選択のためにピクセル単位で補間されるイメージのタイプを検出する改良された方法に関する。
【０００２】
従来の技術
イメージは、典型的には単一の大きさで提供されて、さまざまな使用のためにその大きさを大きくしたり又は小さくしたり（スケーリング）する必要がある。イメージをスケーリングすることは、ビデオ作成、編集、マルチメディア・コンテンツ作成、デスクトップ・ハブリッシュング、写真、及びフォトコピーなどのさまざまな分野で行なわれる。スケーリングされたイメージが元のイメージの忠実な補間であることが重要である。イメージを大きくスケーリングする過程において、補間は追加的情報を生成して、拡大されたイメージを生成するために充填されなければならないため、正確な複製ではない。同様にして、イメージを小さくスケーリングする時、減少されたイメージを生成するために、減少は、いくつかの情報を除去することが必要である。
【０００３】
補間関数は、補間された又は減少されたイメージを生成するために使用できる関数である。しかし、これらの補間関数は、補間されたデジタル・イメージのぼやけやエイリアシングのいずれかを発生する。エイリアシングはぎざぎざの端を生成する。鮮明な端を有する文字、コンピュータ・ライン・グラフイックス、又はその他のイメージから主として構成されるイメージにおいて、端を保存し、イメージのぼやけを防ぐ補間関数を選択することが大切である。同様に、鮮明な端を有しない、グラフイックス、自然のイメージ、スキャナー入力又はその他のイメージから主として構成されるイメージにおいて、ぎざぎざした端を生成することを避けて代りにイメージを僅かにぼやかす補間関数を選択することが大切である。
【０００４】
米国特許第５，５５３，２０１号において、ムラマツ氏は小さなスケール・ファクターにより補間されるイメージに対しては計算的により安価な補間関数を使用し、大きなスケール・ファクターにより補間されるイメージに対しては計算的により高価な補間関数を使用することが望まれることを教示している。この手法の欠点は、イメージのタイプについて対応するのではなく、実行されるスケーリングの量について対応している点である。
【０００５】
米国特許第５，０１８，０２４号において、タニオカ氏はイメージについてのディザーリング・プロセスを選択するためにピクセルの正方形ブロック内で色遷移の数を計算することが望まれることを教示している。この手法の欠点は、計算的に集中投資が必要であり、イメージのタイプの局所的な変化に対応できないことである。
【０００６】
従って、ピクセル単位でイメージについて最も適した補間関数を選択するために使用でき、そして計算的に単純な補間のためにピクセルのタイプを識別するための方法が必要とされている。
【０００７】
発明の開示
源イメージをスケーリングする方法が開示される。源イメージは複数のピクセルを有し、そして源イメージはスケール・ファクターによりスケールされる。源イメージのピクセルの一つが目標ピクセルとして選択される。目標ピクセルのタイプに基づいて、補間関数が選択され、そして源イメージは目標ピクセルをスケーリングするために選択された補間関数を使用してスケーリングされる。
【０００８】
目標ピクセルのタイプを決定することは、目標ピクセルを取り囲む近傍のピクセルを検査し、目標ピクセルがその近傍のものと類似かどうかを決定する。もし目標ピクセルが近傍のピクセルと類似している場合、ピクセルは人工イメージのタイプとして分類される。もしピクセルが近傍のピクセルと非類似である場合、それは自然イメージのタイプとして分類される。
【０００９】
ピクセルで構成されたイメージをスケール・ファクターによりスケーリングする装置が開示される。装置は、前記ピクセルの中から目標ピクセルと前記目標ピクセルに近接した１組のピクセルを選択し、そして目標ピクセルのタイプを決定するための局所イメージ解析器を含む。装置は、水平１次補間係数及び垂直１次補間係数によりパラメータ化された１次補間関数を含む。装置は、水平及び垂直１次補間係数を定義するための補間係数発生器を含む。装置は、水平１次補間係数及び垂直１次補間係数を有する１次補間関数を使用するスケール・ファクターにより目標ピクセルの近傍の前記イメージをスケーリングするためのイメージ・スケラーを含む。
【００１０】
詳細な説明
Ａ．全体外観
イメージの第１タイプは、人工イメージである。人工イメージの例は、コンピュータ文字及びコンピュータ生成グラフイックスを含む。このタイプのイメージはコンピュータで生成されるので、人工イメージ内のどんなピクセルについて、一般に同じピクセル値又は色を有する近接するピクセルが存在する。イメージの第２タイプは、自然イメージである。自然イメージの例は、走査されたイメージ及びデジタル・カメラを使用して撮られたイメージである。自然イメージは雰囲気及び電子雑音を含む。従って、自然イメージのどのピクセルについて、同じピクセル値又は色を有する近接したピクセルを見付けることは難しい。最良の結果を作るため、補間関数は補間されるイメージのタイプに基づいて選択されるべきである。
【００１１】
単一のイメージが、散在する人工及び自然イメージの両方を一緒に含むことができため、本発明はピクセル単位でピクセルのタイプを決定するための装置及び方法を開示する。そして、ピクセル・タイプに基づいて、イメージの各ピクセルをスケーリングするために異なる補間関数が適用できる。
【００１２】
さらに、補間関数がスケーリング・ファクターに基づいて調節できることが望ましい。これは人工イメージが補間される時に特に真実である。これは２つのファクター：強度変化と瞬時コントラスト、の間のバランスを見付けることである。一例として、等しい幅の垂直のストライプからなるイメージを考える。もし、イメージが非整数スケール・ファクターにより補間される場合、各ストライプは結果として得られるイメージにおいて等しい幅を有することはできない。補間関数に依存して、強度変化又はコントラストのいずれかが犠牲にされる。もし、最も近接した補間が使用される場合、コントラストは保存される。しかし、強度変化は高い。しかし、より滑らかな補間関数はより少ない強度変化とより少ないコントラストを有する。スケーリング・ファクターに依存して、結果として得られるイメージは多かれ少なかれ美学的に許容できる。小さなスケーリング・ファクターに対して、より低いコントラストが典型的に許容される。大きなスケーリング・ファクターに対して、より高いコントラストがより望まれる。
【００１３】
この結果、スケーリング・ファクターと共に変化できる人工イメージに対する調節可能な補間関数を設計することが有用である。式１は、水平方向にａ_i、垂直方向にｂ_jの１次補間係数でもって源ピクセルｐ（ｍ，ｎ）を１次補間することにより導出された結果のピクセルｑ（ｍ＋Δ_m、ｎ＋Δ_n）値の公式である。
【００１４】
【数１】

【００１５】
これはさらに、式２に示されるように１次補間係数を限定することにより、さらに洗練できる。
【００１６】
【数２】

【００１７】
補間関数に関するこれらの制限にもかかわらず、Δ_m及びΔ_nに依存した１次補間係数を作ることにより調節を行なうことができる。Δ_mに依存する水平係数ａ_iのみを考慮し、式３に示される１次補間係数を使用することで、双１次補間が与えられる。
【００１８】
【数３】

【００１９】
これらの基本的な公式及び式（４）に示される１次補間係数を使用することで、パラメータ化された補間関数のクラスが生成される。この例ではエッジ重み付け（ＥＷ）のタイプは、係数λにより決定される。
【００２０】
【数４】

【００２１】
１次補間係数は正でなければならず、１より小さい。この結果、λは０から２の範囲である。このクラスの２つのメンバーは、ＥＷ１、λ＝１、及びＥＷ２、λ＝２である。
【００２２】
強度変化及び瞬時コントラストの観点から、λパラメータ化された補間関数の性能が検討される。スケール・ファクターｓに対して、強度変化Ｖは式５に示される多項式で近似できる。
【００２３】
【数５】

【００２４】
イメージング・システムの設計者は、許容できるレベルの変化を選択でき、補間関数は、スケール・ファクターと許容できる変化レベルからλを計算することで、補間関数のクラスから選択できる。
【００２５】
スケール・ファクターｓについての瞬時コントラストＣは、式６により近似できる。
【００２６】
【数６】

【００２７】
イメージング・システムの設計者は、許容できるレベルの瞬時コントラストを選択でき、補間関数は、スケール・ファクターと許容できるコントラスト・レベルからλを計算することで、補間関数のクラスから選択できる。
【００２８】
典型的に、スケーリング・ファクターがある値、例えば、２．０、よりも小さい時、変化レベルは瞬時コントラストよりもイメージの外観についてより重要である。大きなスケーリング・ファクターについて、瞬時コントラストは強度変化よりもより重要である。従って、システム設計者は、スケーリング・ファクターと変化及び瞬時コントラストの所望のレベルに基づいた、選択の範囲を有する。関数ＥＷ１及びＥＷ２は、システムで使用できるこのクラスからの２つの例である。しかし、より一般的に、関数はその一般的にパラメータ化された形式で使用できる。
【００２９】
Ｂ．補間されたイメージ
図１は、本発明により補間されているイメージを示す。本発明は、異なる補間関数を異なる部分を適当にスケーリングするために使用できるように、イメージの人工と自然イメージの部分を識別することが可能である。
【００３０】
図１は、本発明により補間されるイメージを示し、入力１００、入力行１１０、文字Ｇ １１２Ａ、グレイスケール写真１１４Ａ、スケールされた文字Ｇ １１２Ｂ、出力１５０、及び出力行１６０を含む。
【００３１】
入力１００は入力行１１０を含む。出力１５０は、出力行１６０を含む。入力１００は２つの別個のイメージ、文字Ｇ １１２Ａとグレイスケール写真１１４Ａとから構成される。出力１５０は、２つの別個のイメージ、スケーリングされた文字Ｇ １１２Ｂ及びスケーリングされたグレイスケール写真１１４Ｂから構成される。
【００３２】
入力１００は、デジタル・イメージである。デジタル・イメージはピクセルから構成される。デジタル・イメージのピクセルは、行と列の行列に配置される。ピクセルｐの位置はその行と列：ｐ（ｍ、ｎ）により指定できる。ピクセルｐ（ｍ、ｎ）は列ｍ及び行ｎにある。
【００３３】
入力行１１０は、入力１００内のピクセルの一行である。多くのコンピュータ・グラフイックス・アルゴリズムは、メモリ装置が行順序で読出されそして書込まれるため、典型的に、行順序で動作する。１つの実施の形態では、本発明はピクセルの行について動作する。別の実施の形態では、本発明はピクセルの行及び列の両方について動作する。この例において、本発明の行に基づいた動作が考察される。ｐ（ｍ）の表示は、現在行のｍ番目のピクセルを示すのに用いることができる。
【００３４】
出力１５０は、デジタル・イメージである。出力１５０は、スケール・ファクターに依存して、入力１００よりも多い又は少ないピクセルを含む。この例においては、スケール・ファクターは水平方向に２．０であり、垂直方向に１．０である。これは、出力１５０は水平方向には入力１００の２倍のピクセルを有し、垂直方向には入力１００と同じ数のピクセルを有することを意味する。もし、スケール・ファクターが水平方向に０．５ならば、出力１５０は水平方向に入力１００の半分のピクセルを有するであろう。出力行１６０は、スケール・ファクターによりスケーリングされた後の入力行１１０に対応する出力１５０内のピクセルの行である。スケール・ファクターが水平方向に２であるため、出力行１６０は入力行１１０よりも２倍多いピクセルを含む。出力行１６０に追加されたピクセルは、入力行１１０の内容に基づいて補間されている。テーブル１は、出力行１６０が２つのタイプのピクセル、入力行１１０からのもの及び補間されたもの、から構成されていることを示す。
【００３５】
【表１】

【００３６】
入力行の部分のピクセルはテーブル１において、黒点で示されていて、イメージをスケールするために補間される必要の有るピクセルはテーブル１において、白点で示されている。
【００３７】
異なる補間関数は、出力行１６０内の追加されたピクセル、白点、のためのピクセル値を計算するために異なる手法を採用する。より良い補間関数は、出力１５０がより高品質であるように、出力行１６０のために充填されるピクセル値を生成する。
【００３８】
減少の場合、スケール・ファクターは１．０よりも小さく、ピクセルは除去されなければならない。出力行１６０は、入力行１１０よりも少ないピクセルから構成され、そしてピクセル値のすべてが計算されなければならない。
【００３９】
入力１００は２つの異なったイメージ・タイプ、イメージの左手側の文字Ｇ １１２Ａ及びイメージの右手側のグレイスケール写真１１４Ａ、を含む。文字Ｇ １１２Ａは人工イメージであり、一方、グレイスケール写真１１４Ａは自然イメージである。文字Ｇ １１２Ａをスケーリングする時、文字Ｇ １１２Ａを構成する黒いピクセルと周囲の白い背景との間のピクセル値の鋭い不連続性が保存されるべきである。もし、文字Ｇ １１２Ａの端がぼやけると、それは文字の形状を識別することを困難にする。これに対して、グレイスケール写真１１４Ａは連続的なピクセル値を有し、それをスケーリングする時は、鋭い不連続性の端の生成、又は、写真のエイリアシングを避けなければならない。もし、エイリアシングが発生すると、補間プロセスによりグレイスケール写真１１４Ａ中に導入された誤った端が、イメージを見え難くする。
【００４０】
入力１００は、多数のピクセルにより分離された人工イメージと自然イメージの部分を含む。しかし、２つのタイプのイメージが入力１００内で、重なり合い、又は、大変近く位置することは可能である。従って、高度に局所化された態様でイメージ・タイプを決定する方式を採用することが望まれる。
【００４１】
Ｃ．ピクセル・タイプ決定器を持つイメージ・スケーラー
図２は、動的にピクセル・タイプに基づいてスケーリング関数を選択するイメージ・スケーラーのハードウェアのブロック図である。
【００４２】
図２は、ピクセル・タイプ決定器２１０、スケーラー２５０、及びメモリ２７０を含む。ピクセル・タイプ決定器２１０は、入力行２００を入力として受取る。入力行２００は、ピクセル値の集まりである。入力行２００は入力行１１０又は他のピクセルの行であってよい。ピクセル値は、ピクセルのグレイスケール強度０から２５６を各バイトが表す、１つのバイトとして記憶できる。他の実施の形態において、ピクセル値はピクセルについて全ての色の値を含む数バイトであってよい。ピクセル・タイプ決定器２１０は、入力行２００を検査し、そして、入力行２００内のピクセルについてのピクセル・タイプを決定する。ピクセル・タイプ決定器２１０は、ピクセル・タイプ２２０を出力する。ピクセル・タイプは、入力行２００内のピクセルに対応する値の行である。ピクセル・タイプ行２２０内の各値は人工又は自然のいずれかを示す。１つの実施の形態では、１が人工イメージ・ピクセルを表すのに使用され、そして０が自然イメージ・ピクセルを表すのに使用される。ピクセルｐ（ｍ、ｎ）のタイプは、ｅ（ｍ、ｎ）で表される。ｎは入力行２００に固定されるから、ピクセル・タイプ２２０は行ｎ内のピクセルｐ（ｍ）についてのｅ（ｍ）値の行である。
【００４３】
スケーラー２５０は、入力行２００、ピクセル・タイプ２２０、スケール・ファクター２３０及びフォース・モード２４０を入力として受取る。スケール・ファクター２３０は、入力行が水平にスケールされるべき程度を表す正の実数である。スケール・ファクター２３０が１より小さい時、入力行２００は減少される。スケール・ファクター２３０が１よりも大きいか又は等しい時、入力行２００は補間される。この技術を使用してイメージを水平方向及び垂直方向の両方へスケールすることが可能である。しかし、スケーラー２５０は水平スケーリングだけを行なう。フォース・モード２４０は、ユーザがイメージを人工又は自然のいずれかに示すことにより、ピクセル・タイプ決定器２１０の値を重ね書きすることができる。フォース・モード２４０は、全行に対するピクセル・タイプ決定器２１０の値を重ね書きする１つの値であること、又は、ピクセル単位で与えられることができる。この例では、フォース・モード２４０は、イメージ単位で与えられて、無視、強制自然、及び強制人工の３つの値を有することができる。この例の以降では、フォース・モード２４０は無視するように設定されていると仮定する。
【００４４】
水平方向のスケール・ファクターのみが考察されているため、各入力行は１つの出力行を生成する。より一般的には、スケーラー２５０は、水平及び垂直の両方向に適当に補間、又は減少するために全体イメージにアクセスする必要があるであろう。同様に、より一般的には、スケーラー２５０からの出力が、出力行２６０というよりも出力イメージであってよい。
【００４５】
スケーラー２５０は、出力行２６０を生成する。出力行２６０を生成する際、スケーラー２５０は、入力行２００のそのピクセルに適用するため、メモリ２７０からスケーリング関数を選択するため、各ピクセルについてピクセル・タイプ２２０を使用する。ピクセル・タイプ決定器２１０はピクセル・タイプ２２０を決定するため、選択された補間関数は入力行２００内の各ピクセルのイメージ・タイプ、人工又は自然イメージのいずれか、について適当である。
【００４６】
メモリ２７０は、どんな数の補間関数を含むことができる。メモリ内に記憶された各補間関数は、人工又は自然イメージにより適当かを示すためにタグが付けられている。メモリ内に記憶されている補間関数は、式４に示されるようなλによる１次係数のパラメータ化を使用する式１の１次補間などの、パラメータ化された補間関数であってよい。スケーラー２５０は、現在のピクセル・タイプに適当であるタグが付けられた補間関数をメモリから選択できる。この例では、人工イメージをスケーリングするための２つの関数、スケール人工関数２７４及びスケール人工関数２７６がある。従って、もし現在のピクセルのピクセル・タイプが人工イメージ・ピクセルであれば、スケール人工関数２７４又はスケール人工関数２７６のいずれかが使用できる。
【００４７】
この例では、スケーラー２５０は、入力行２００の各ピクセルについてピクセル・タイプを決定するため、ピクセル・タイプ２２０を検査する。例えば、入力行２００は、ピクセル・タイプｅ（ａ）＝１、又は人工イメージ・ピクセルのピクセルｐ（ａ）を有するかもしれない。一方、入力行２００の別のピクセルｐ（ｂ）はピクセル・タイプｅ（ｂ）＝０、又は自然イメージ、を有するかもしれない。スケーラー２５０がスケール・ファクター２３０によりピクセルｐ（ｍ）を補間する時、それはスケーリング関数を選択するためにｅ（ｍ）の値を使用する。この例において、ｅ（ｂ）は０、又は自然イメージであり、スケール自然関数２７２がピクセルｐ（ｂ）を補間するために使用できる。同様に、ｅ（ａ）が１、又は人工イメージであると、スケール人工関数２７４又はスケール人工関数２７６が、ピクセルｐ（ａ）を補間するために使用できる。
【００４８】
各補間関数が、さらに選択プロセスを洗練するために、それと一緒に追加の情報を記憶することが可能である。例えば、スケール人工関数２７４は、ある量以下のスケール・ファクターのためのものであると示すことができる。この例では、スケール自然関数２７２は双１次補間、スケール人工関数２７４はＥＷ１補間、そしてスケール人工関数２７６はＥＷ２補間である。ＥＷ１補間はあるスケール・ファクターで最良に作動するが、一方、ＥＷ２アルゴリズムは他のものに対して最良に作動する。従って、スケーラー２５０は、スケール・ファクターか゜しきい値スケーリング・ファクターより小さい時、より滑らかな補間関数ＥＷ２のスケール人工関数２７４を選択できる。典型的なしきい値スケーリング・ファクターは、２．０から４．０の範囲である。より鋭い補間関数ＥＷ１のスケール人工関数２７６は、しきい値よりも大きなスケール・ファクターに対するものである。
【００４９】
Ｄ．ピクセル・タイプ決定器の詳細
図３は、ピクセル・タイプ決定器の論理図である。これは、図２のピクセル・タイプ決定器２１０として使用できる。
【００５０】
図３は、独特論理ブロック３２０Ａ−Ｃ及び独特性確証論理ブロック３６０を含む。独特論理ブロック３２０Ａ−Ｃは、ピクセルがその隣接するものから別個又は独特であるかどうかを解析する。独特性確証論理ブロック３６０は、周囲のピクセルも独特であるかどうかに関して集められた情報に基づいて始めの独特性の決定を洗練する。
【００５１】
独特論理ブロック３２０Ａは第１ピクセル３０２、第２ピクセル３０４、目標ピクセル３０６、第３ピクセル３０８、及び第４ピクセル３１０を入力として受取る。独特論理ブロック３２０Ａの出力は、もし目標ピクセル３０６がいずれかのその隣接ピクセル、第１ピクセル３０２、第２ピクセル３０４、第３ピクセル３０８、及び第４ピクセル３１０と同じならば、１である。そして目標ピクセル３０６が独特である時に０である。独特論理ブロック３２０Ａの出力は予備的ピクセル・タイプ決定３４４、又はｄ（ｍ）である。
【００５２】
独特論理ブロック３２０Ａへの入力ピクセルは、入力行１１０（図１参照）などのピクセル行の一部である。入力は入力行１１０内の目標ピクセル３０６を取り囲む。入力間の対応及び行内のピクセルの位置はテーブル２に示されている。
【００５３】
【表２】

【００５４】
ｐ（ｍ）、目標ピクセル３０６、の右側のピクセルはそれらのピクセル・タイプを決定するために処理されなければならない。ｐ（ｍ）の左側のピクセルはそれらのピクセル・タイプが既に決定されている。このように、ピクセル・タイプ決定は１つの行でイメージの左端からイメージの右端へとわたる。
【００５５】
第１ピクセル３０２、第２ピクセル３０４、第３ピクセル３０８、及び第４ピクセル３１０は、比較器３２２−３２８にそれぞれ結合している。目標ピクセルは比較器３２２−３２８に結合されている。比較器３２２−３２８は、２つのピクセルが同一ならば１を出力し、それ以外は０を出力する。比較器３２２−３２８の出力はＯＲゲート３３０に結合されている。ＯＲゲート３３０の出力は予備的目標決定３４４であり、もし少なくとも１つの比較器３２２−３２８が１であれば、１を出力し、それ以外は０を出力する。
【００５６】
独特論理ブロック３２０Ｂ−Ｃは独特論理ブロック３２０Ａと同様に構成できる。代替的に、遅延回路が、ｄ（ｍ＋１）が比較されるまで、ｄ（ｍ−１）及びｄ（ｍ）の結果を記憶するために使用できる。独特論理ブロック３２０Ｂは第１決定３４２、又はｄ（ｍ−１）を発生する。独特論理ブロック３２０Ｃは第２決定３４６、又はｄ（ｍ＋１）を発生する。予備的ピクセル・タイプ決定と行内のピクセルの位置との間の対応がテーブル３に示されている。
【００５７】
【表３】

【００５８】
独特論理ブロック３２０Ａ−Ｃの出力が一旦、計算されると、独特性確証論理ブロック３６０が、目標ピクセル３０６のタイプを決定できる。
【００５９】
独特性確証論理ブロック３６０は、入力として、目標ピクセル３０６についての目標決定３４４と、第１決定３４２と、第２決定３４６とを受取る。独特性確証論理ブロック３６０は、目標ピクセル３０６のピクセル・タイプを識別する。式７は、入力から目標ピクセル・タイプ３８２を計算するための数学公式である。
【００６０】
【数７】

【００６１】
これは、目標決定３４４及び第１決定３４２をＯＲゲート３６２及びＡＮＤゲート３６４へ結合することにより、計算できる。第２決定３４６及びＯＲゲート３６２の出力は、ＡＮＤゲート３６６に結合される。ＡＮＤゲート３６４−３６６の出力はＯＲゲート３６８に結合される。ＯＲゲート３６８の出力は目標ピクセル・タイプ３８２である。目標ピクセル３０６が人工イメージ・ピクセルである時、目標ピクセル・タイプ３８２は１であり、自然イメージ・ピクセルについては、０である。
【００６２】
別の実施の形態において、第２決定３４６及び第１決定３４２の排他的論理和が０の時、ｄ（ｍ＋１）又は第１決定３４２が目標ピクセル・タイプ３８２、ｅ_H（ｍ）として使用される。
【００６３】
Ｅ．詳細な実施例
図４は、図１に示したものに類似した源イメージを示す。図５Ａ−Ｅは、図３の論理回路を使用して図４中の源イメージからのデータの行を処理する異なる段階を示す。
【００６４】
図４は、源イメージ４００と、詳細な行４０２と、人工イメージ目標ピクセル４１０と、自然イメージ目標ピクセル４１２と、第３目標ピクセル４１４とを含む。
【００６５】
源イメージ４００は、デジタル・イメージであり、行と列の行列に配されたピクセルから構成される。詳細な行４０２は、源イメージ４００内のピクセルの行である。人工イメージ目標ピクセル４１０は、詳細な行４０２内の文字「Ｇ」の左端である詳細な行４０２内のピクセルである。自然イメージ目標ピクセル４１２は、詳細な行４０２内の女性のグレイスケール写真内にある。第３目標ピクセル４１４は、単一ピクセル幅線が詳細な行４０２を横切る所の源イメージ４００内の単一ピクセル幅線の単一の黒いピクセルである。この例において、各ピクセルは０、黒から、７、白までのグレイスケール強度値を有する。
【００６６】
図５Ａは、図３により構成されるようなピクセル・タイプ決定器２１０への入力の詳細を示す図である。かっこ（）で囲まれた３つの異なる目標ピクセルに対する、独特論理ブロック３２０Ａへの入力、ｐ（ｍ−２）からｐ（ｍ＋２）が示される。ピクセル・タイプを完全に計算するのに必要とされる追加のピクセル値がブラケット｛｝により囲まれている。目標ピクセル・タイプ３８２、ｅ_H（ｍ）、は、目標ピクセルの左の３つのピクセル及び右の３つのピクセルに依存する。詳細な図５０２は、人工イメージ目標ピクセル４１０についてのピクセル値入力を示す。詳細な図５０４は、自然目標ピクセル４１２についてのピクセル値入力を示す。詳細な図５０６は、第３目標ピクセル４１４についてのピクセル値入力を示す。
【００６７】
詳細な行４０２が処理される時、図５Ａに示される入力は図５Ｂに与えられる。図５Ｂは、独特論理ブロック３２０Ａを含む。全体の行が図５Ｃに示されるような詳細な行４０２について予備的ピクセル・タイプ決定を計算するために、独特論理ブロック３２０Ａ（図３を参照）により処理される。
【００６８】
図５Ｃは、詳細な行４０２のピクセルに対する予備的ピクセル・タイプ、ｄ（ｍ）、の詳細な図を示す。詳細な図５０８は、人工イメージ目標ピクセル４１０に対する予備的決定及び最も近い近傍の予備的決定を示す。詳細な図５１０は、自然イメージ目標ピクセル４１２に対する予備的決定及び最も近い近傍の予備的決定を示す。詳細な図５１２は、第３目標ピクセル４１４に対する予備的決定及び最も近い近傍の予備的決定を示す。
【００６９】
図５Ｃからの予備的決定は図５Ｄに供給される。図５Ｄは独特性確証論理ブロック３６０（図３参照）を含む。その結果の目標ピクセル・タイプ３８２が図５Ｅに示されている。
【００７０】
図５Ｅにおいて、目標ピクセル・タイプ３８２が３つの異なる目標ピクセルに対して示される。詳細な図５１４は人工イメージ目標ピクセル４１０についてのピクセル・タイプを示す。詳細な図５１６は自然イメージ目標ピクセル４１２についてのピクセル・タイプを示す。詳細な図５１８は第３目標ピクセル４１４についてのピクセル・タイプを示す。
【００７１】
１．人工イメージ目標ピクセル
人工イメージ目標ピクセル４１０は、詳細な行４０２内の文字「Ｇ」の端の前の最後の白いピクセルである。図５Ａの詳細な図５０２に、周囲のピクセル値が示されている。「Ｇ」を構成する黒いピクセルは、０であり、一方、白い背景のピクセルは、７である。
【００７２】
図５Ｂの独特な論理ブロック３２０Ａで、４つの周囲のピクセルと目標ピクセルとの比較が、予備的決定として、１、又は人工イメージの結果を生ずる。
【００７３】
より詳細には、人工イメージ目標ピクセル４１０が目標ピクセル３０６である。文字目標ピクセル４１０の左側のピクセル値７の２つのピクセルは、第３ピクセル３０８及び第４ピクセル３１０である。文字目標ピクセル４１０の右側のピクセル値０の２つのピクセルは、第１ピクセル３０２及び第２ピクセル３０４である。
【００７４】
図５において、入力が予備的ピクセル・タイプ決定ブロック３２０Ａ内で処理される。比較器３２２−３２８は目標ピクセルと周囲のピクセルの各々を比較する。ここで、文字目標ピクセル４１０は目標ピクセル３０６であり、第１ピクセル３０２と比較されて、等しくない、０の結果を生ずる。目標ピクセル３０６は、第２ピクセル３０４と比較されて、等しくない、０の結果を生ずる。目標ピクセル３０６は、第３ピクセル３０８と比較されて、等しい、１の結果を生ずる。目標ピクセル３０６は、第４ピクセル３１０と比較されて、等しい、１の結果を生ずる。これらの結果は、一緒に論理和が取られて、人工イメージ目標ピクセル４１０に対する目標決定として１の結果を生ずる。これが、詳細な図５０８内の人工イメージ目標ピクセル４１０に対する予備的ピクセル・タイプ決定を含む図５Ｃにて示される。
【００７５】
２つの周囲のピクセルに対する予備的ピクセル・タイプは文字目標ピクセル４１０の目標ピクセル・タイプ３８２を計算するのに必要なため、それらは独特論理ブロック３２０Ａにより上述したのと同じ方法により計算される。
【００７６】
そして、詳細な図５０８において示される予備的ピクセル・タイプ決定が、人工イメージ目標ピクセル４１０についての最終ピクセル・タイプを計算するために使用される。予備的ピクセル・タイプは、独特性確証論理ブロック３６０が最終ピクセル・タイプを計算する図５Ｄに供給される。
【００７７】
図５Ｄにおいて、独特性確証論理ブロック５６０により使用された目標決定３４４は、図５Ｂにおいて計算され、図５Ｃに示される値である。第１決定３４２及び第２決定３４６が図５Ｃに同じく示されている。ここで、第１決定３４２の１が目標決定３４４の１と、ＡＮＤゲート３６４で、論理積が取られて、１を計算する。これらの２つの値の論理和も１であり、そしてそれがＯＲゲート３６２の結果である。ＯＲゲート３６２の結果が第２決定３４６の１とＡＮＤゲート３６６で論理積がとられて、１を計算する。ＡＮＤゲート３６４の結果とＡＮＤゲート３６６の結果が、一緒に論理和を取られて、ＯＲゲート３６８により目標ピクセル・タイプ３８２を発生する。
【００７８】
図５Ｅには、人工イメージ目標ピクセル４１０のピクセル・タイプが示されている。詳細な図５１４において、人工イメージ目標ピクセル４１０のタイプが、１、又は人工イメージ・ピクセルで示される。
【００７９】
２．自然イメージ目標ピクセル
自然イメージ目標ピクセル４１２の処理は、前の場合と同様に進められる。自然イメージ目標ピクセル４１２の周囲を取り囲む詳細な行の自然イメージ部分の入力ピクセルは、さまざまに異なった値を有する。詳細な図５０４は、自然イメージ目標ピクセル４１２を取り囲む異なるピクセル値を示す。
【００８０】
結果として得られた独特性決定が詳細な図５１０中に示されている。自然イメージ目標ピクセル４１２は０の予備的決定、又は自然イメージ・ピクセルを有する。この決定は洗練されて、自然イメージ目標ピクセル４１２のピクセル・タイプが０、又は自然イメージであることを、詳細な図５１６中に示す。
【００８１】
３．第３目標ピクセル
第３目標ピクセル４１４の処理は、前述の場合と同様に行なわれる。第３目標ピクセル４１４は周囲のピクセルから不連続性の特異点であるため、独特論理ブロック３２０Ａによる目標決定は、第３目標ピクセル４１４が自然イメージ・ピクセル０である。しかし、詳細な図５１２は周囲のピクセルが予備的決定段階で人工イメージ・ピクセルとしてタイプ付けられている。
【００８２】
もし第３目標ピクセル４１４が自然イメージ・ピクセルとして取扱われると、それは間違って自然イメージとして識別されているため、線の固い端をぼやかす補間イメージを生成するであろう。独特性確証論理ブロック３６０は、ピクセルが独特である、ｄ（ｍ）＝０、ことが近隣のピクセルの決定から支持されていることを保証する重要な役割を果たす。
【００８３】
ここで、第３目標ピクセル４１４についての予備的決定は０であるけれども、現在の予備的決定を使用する代わり、周囲の予備的決定の排他的論理和は０であり、ここで処理された最後のピクセルの予備的決定は１、又は人工イメージ・ピクセルであった、が使用される。このようにして、第３目標ピクセルは正確に人工イメージ・ピクセルとして識別され、そして線が保存される。
【００８４】
Ｆ．処理の説明
図６は、ピクセル単位でイメージに基づいて補間関数を選択する方法を示すプロセス・フローチャートである。
【００８５】
開始ブロック５００において、源イメージがスケール・ファクターと共に与えられる。源イメージは入力１００（図１）又はその他のデジタル・イメージであることができる。スケール・ファクターは適用される水平方向スケーリング量を表す実数として与えられる。
【００８６】
そして、イメージ解析が行単位で開始される処理ブロック６１０に制御が送られる。各行はピクセル・タイプ決定器を使用してピクセル単位で解析される。これは図３の論理回路を使用することにより実行される。
【００８７】
そして、独特論理ブロック３２０Ａ（図３参照）を使用して各ピクセルの独特性を決定する処理ブロック６２０に制御が送られる。処理ブロック６２０は独特性決定を有するビットの行を出力する。ビットｄ（ｍ）は、ピクセルｐ（ｍ）が独特、例えば、異なるピクセル値を有する２つのピクセルで左及び右を囲まれている、であるならば、０である。ビットｄ（ｍ）は、それ以外は、ピクセルｐ（ｍ）について、１である。この処理はイメージの行の全てについて繰返される。代替的に、式８が独特性を決定するため使用できる。
【００８８】
【数８】

【００８９】
そして、独特性確証論理ブロック３６０（図３参照）を使用して各ピクセルの独特性が確かめられる処理ブロック６３０に制御が送られる。この処理は、行の中の周囲のピクセルについての独特性を見ることによりピクセルが独特であるという初期判定を洗練する。結果は、行内の各ピクセルｐ（ｍ）に対するピクセル・タイプの決定のビットｅ_H（ｍ）の行である。ビットｅ_H（ｍ）はもしピクセルｐ（ｍ）が人工ピクセルであると、１であり、そして、もしピクセルｐ（ｍ）が自然ピクセルであると、０である。代替的に、式７をｅ_H（ｍ）の値を計算するために使用できる。この処理はイメージの行の全てに対して繰返される。
【００９０】
そして、ピクセル・タイプに基づいて各ピクセルについて補間関数が選択される処理ブロック６４０に制御が送られる。イメージをスケールするために使用できるいくつかの補間関数がある。補間関数は、その関数が人工イメージ又は自然イメージをスケーリングするために最適であるかどうかを示すタグと一緒に記憶できる。メモリ２７０（図２参照）は、それらが最適に動作するイメージのタイプを示すタグが付けられた３つの補間関数を含む。各ピクセルに対して、ｅ_H（ｍ）決定と一致したタグを持った補間関数が選択される。このようにして、ｅ_H（ａ）＝１を持ったピクセルｐ（ａ）、又は人工イメージ・ピクセル、に対して、スケール人工関数２７４又はスケール人工関数２７６のいずれかが選択される（図２参照）。同様に、ｅ_H（ｂ）＝０を持ったピクセルｐ（ｂ）、又は自然イメージ・ピクセル、に対して、スケール自然関数２７２が選択される（図２参照）。いくつかの実施の形態においては、スケール・ファクターが一致タグを有する異なる補間関数の中から選択するため使用できる。例えば、スケール人工関数２７４が、あるしきい値スケーリング・ファクターよりも小さいスケール・ファクターのために使用でき、そしてスケール人工関数２７６がしきい値スケーリング・ファクターよりも大きいスケール・ファクターのために使用できる。
【００９１】
そして、選択された補間関数を使用してイメージが補間される処理ブロック６５０へ制御が送られる。イメージの補間は、イメージの各ピクセルに対して処理ブロック６４０により識別された補間関数を使用して進められる。これは、特定のピクセルに対して使用される補間関数がピクセル・タイプ、人工又は自然、に適していること、及び、ぼやけ及びエイリアシングの好ましくない補間人工物を最小にすることを保証する。人工イメージ・ピクセルについては、ぼやけが最小化される。何故ならば、処理ブロック６４０により選ばれた補間関数は人工イメージ、例えば、端の保存、に適しているからである。同様に、自然イメージ・ピクセルについては、エイリアシングが最小化される。何故ならば、選択された補間関数が自然イメージに適しているからである。
【００９２】
この処理は、スケーリングされた出力イメージと共に終了ブロック６６０で終わる。
【００９３】
Ｇ．色ピクセルの取扱い
図７は、色ピクセル比較器の論理図である。色ピクセル比較器は、図３の独特論理ブロック３２０Ａの比較器３２２−３２８として使用することができる。
【００９４】
図７は、比較器３２２Ｂ、ピクセル７０２及びピクセル７０４、比較器７１２、比較器７１４、比較器７１６、及びＡＮＤゲート７２０を含む。比較器３２２Ｂは、比較器７１２−７１６及びＡＮＤゲート７２０を含む。
【００９５】
ピクセル７０２の色成分とピクセル７０４の色成分が、比較器７１２−７１６により互いに比較される。比較器７１２−７１６は２つの入力色成分が同じである時に１を出力し、それ以外は、０を出力する。比較器７１２−７１６の結果はＡＮＤゲート７２０に結合される。ＡＮＤゲート７２０はもし全ての色成分が同一であると１を出力し、それ以外は０を出力する。
【００９６】
コンピュータ・イメージ内のピクセルは典型的に３色成分、赤成分、緑成分、及び青成分、から構成される。ピクセル７０２及びピクセル７０４は各々、赤、緑、及び青成分を有する。代替的に、これらの色成分は色合い、純度、及び明るさなどの他のシステムで表現できる。
【００９７】
ここで、ピクセル７０２及びピクセル７０４は、ピクセル７０２の緑成分が０であり、一方、ピクセル７０４の緑成分が１であるので、色成分の全てが同一ではないため、異なっていることに気付く。このように、比較器７１４からの出力は０となり、ＡＮＤゲート７２０の出力は０である。
【００９８】
比較器３２２Ｂは、色ピクセルがそれらのピクセル・タイプを決定することを可能にするため、図３の独特論理ブロック３２０Ａ内の比較器３２２−３２８の代りに使用できる。
【００９９】
Ｈ．最適化されたピクセル・タイプ決定器
図８は、ピクセル・タイプ決定器の論理図を示す。論理設定は図３のピクセル・タイプ決定器のそれと同様である。しかし、図８のピクセル・タイプ決定器は遅延要素と比較器に必要とされる回路の量を減少するために最適化されている。
【０１００】
図８の上左側のピクセル・タイプ決定器内に、１度に１つ、ピクセルが流入する。入力ピクセル８３０が論理回路に流入する時、入力ピクセル８３０は遅延器８００及び比較器８０６へ流入する。入力ピクセル８３０はｐ（ｍ＋２）である。遅延器８００−８０４は、ピクセル・タイプ決定ｅ（ｍ−１）がスケーラー２５０に到達すると同時にピクセルｐ（ｍ−１）が入力としてスケーラー２５０に供給されるように、設定される。遅延器８００は第１出力ピクセル８３２、ｐ（ｍ＋１）、を発生する。第１出力ピクセル８３２は、遅延器８０２に流入する。遅延器８０２は第２出力ピクセル８３４、ｐ（ｍ）、を発生する。第２出力ピクセル８３４は遅延器８０４に流入する。遅延器８０４は、第３出力ピクセル８３６、ｐ（ｍ−１）、を発生し、そして第３出力ピクセルをスケーラー２５０に供給する。
【０１０１】
最適化されたピクセル決定器はパイプラインのように動作するため、図３のピクセル決定器内に使用された４つの比較器の機能は、遅延器に結合された２つの比較器により置き換えることができる。比較器８０６への入力は入力ピクセル８３０及び第２出力ピクセル８３４に結合されている。比較器８０６の出力は１ビット遅延器８１０及びＯＲゲート８１６内に流入する。１ビット遅延器８１０の出力は１ビット遅延器８１４に結合している。１ビット遅延器８１４の出力はＯＲゲート８１６に結合されている。比較器８０８への入力は第１出力ピクセル８３２及び第２出力ピクセル８３４に結合されている。比較器８０８の出力は１ビット遅延器８１２及びＯＲゲート８１６に流入する。１ビット遅延器８１２の出力はＯＲゲート８１２に流入する。比較器８０６−８０８はもし２つの入力が同一であるならば１を出力し、それ以外は０を出力する。
【０１０２】
ＯＲゲート８１６は、ＯＲゲート３３０（図３参照）と機能的に等価な結果を計算する。１ビット遅延器８１０−８１４を持った比較器８０６−８０８の構成は比較器の数を減少し、そして、ピクセル・タイプ決定器のパイプライン構成を容易にする。ＯＲゲート８１６の出力は、第１予備的タイプ決定８４０、ｄ（ｍ）である。
【０１０３】
第１予備的タイプ決定８４０は、１ビット遅延器８１８への入力である。１ビット遅延器８１８の出力は第２予備的タイプ決定８４２、ｄ（ｍ−１）、である。第２予備的タイプ決定は、１ビット遅延器８２０への入力である。１ビット遅延器８２０の出力は第３予備的タイプ決定８４４、ｄ（ｍ−２）、である。
【０１０４】
予備的タイプ決定８４０−８４４は、第３出力ピクセル８３６、ｐ（ｍ−１）、に対してピクセル・タイプ決定８５０、ｅ（ｍ−１）、を計算するために、独特性確証論理ブロック３６０（図３参照）へ供給することができる。ピクセル・タイプ決定８５０は、スケーラー２５０へ供給される。
【０１０５】
Ｉ．二次元での動作
今までの議論は主としてピクセル・タイプ決定の１次元手法に焦点をあてていた。しかし、本発明は容易にいくつかの異なった方法で二次元に拡張できる。
【０１０６】
１つの実施の形態において、ｅ_H（ｍ，ｎ）を計算するために行にピクセル・タイプ決定処理を実行した後、処理がｅ_V（ｍ，ｎ）を計算するために列について繰返される。そして、２つの結果が一緒に論理和を取られて、最終ピクセル・タイプ決定、ｅ（ｍ，ｎ）＝ｅ_H（ｍ，ｎ）ＯＲｅ_V（ｍ，ｎ）、を計算する。そして、ｅ（ｍ，ｎ）が補間関数を選択するために使用される。ｅ（ｍ，ｎ）＝１、又は人工、の時、ピクセルのそのタイプに適した補間関数が選択され、それ以外は、自然ピクセルに対する補間関数が選択される。
【０１０７】
別の実施の形態では、異なる補間関数が水平及び垂直方向に使用することができる。ここで、ｅ_H（ｍ，ｎ）はピクセルｐ（ｍ，ｎ）について水平補間関数を選択するために使用され、そしてｅ_V（ｍ，ｎ）はそのピクセルについて垂直補間関数を選択するのに使用される。
【０１０８】
さらに別の実施の形態では、垂直経路は全く作られず、そして、ｅ（ｍ，ｎ）＝ｅ_H（ｍ，ｎ）である。すなわち、水平ピクセル・タイプ決定が、垂直経路の追加無しに、ピクセルに対する補間関数を選択するために使用される。これでも上述した２つの経路の実施の形態に必要な追加の計算及びハードウェア無しで高品質の結果を発生する。
【０１０９】
Ｊ．隣接するピクセル・タイプが不一致の時の補間関数の選択
１次元方向に２つの源ピクセル間を補間するためにどんなピクセルを補完するにも少なくとも２つのピクセルが必要とされるため、もし２つの源ピクセル位置において隣接ピクセル・タイプが異なれば問題となる。テーブル４に示されるような次の水平方向補間を考える。
【０１１０】
【表４】

【０１１１】
補間されたピクセルは異なるタイプを持った隣接源ピクセルに関係するため、補間関数の選択を決めるためにタイプの不一致が存在する。補間が二次元方向になされる時、テーブル５に示されるように、４つのピクセルが源ピクセル間にピクセルを補間するために使用される。
【０１１２】
【表５】

【０１１３】
従って、隣接ピクセル・タイプが不一致の時に、適当な補間関数を選択するための決定方式が望ましい。
【０１１４】
１つの手法では、もしいずれか１つの源ピクセルが人工イメージ・ピクセルと決定された場合、人工イメージ補間関数が使用される。別の手法では、もしいずれか１つの源ピクセルが自然イメージ・ピクセルと決定された場合、自然イメージ補間関数が使用される。第３の手法は、優勢な源ピクセル・タイプに基づいて補間関数が採用される。もしより多くの源ピクセルが人工イメージ・ピクセル・タイプであれば、人工イメージ補間関数が使用される。それ以外は、自然イメージ補間関数が使用される。もし源ピクセルが２つのタイプ間に等しく分かれているならば、他の２つの手法の１つが使用できる。
【０１１５】
Ｋ．結論
本発明のいくつかの実施の形態は、ＣＤ−ＲＯＭなど又は他のコンピュータ使用可能媒体に含まれる。コンピュータ使用可能媒体は、ピクセル・タイプ決定、補間及びスケーリング機能のためのソフトウェアとスケーラー・プログラムとを含む。
【０１１６】
本発明のいくつかの実施の形態は、電磁波形式にて含まれる。電磁波形式は、ピクセル・タイプ決定、補間及びスケーリング機能のためのソフトウェアとスケーラー・プログラムとを含む。
【０１１７】
以上、ピクセル単位でイメージ・タイプに基づいた補間関数を選択するための装置及び方法が説明された。方法はイメージ・タイプについて大変局所化された決定を可能にする。この方法は、ピクセル単位で、イメージの各部について、最も適したタイプの補間関数を選択する独特な利点を提供する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明により補間されるイメージを示す図。
【図２】ピクセル・タイプに基づいて動的にスケーリング関数を選択するイメージ・スケーラーのハードウェア・ブロック図。
【図３】ピクセル・タイプ決定器の論理を表す図。
【図４】図１に示されたのと類似した源イメージを示す図。
【図５Ａ】図３の論理回路内でデータの行を処理する異なる段階を示す図。
【図５Ｂ】図３の論理回路内でデータの行を処理する異なる段階を示す図。
【図５Ｃ】図３の論理回路内でデータの行を処理する異なる段階を示す図。
【図５Ｄ】図３の論理回路内でデータの行を処理する異なる段階を示す図。
【図５Ｅ】図３の論理回路内でデータの行を処理する異なる段階を示す図。
【図６】ピクセル単位でのイメージ・タイプに基づいて補間関数を選択する方法を説明するプロセスの流れを示すフローチャート。
【図７】色ピクセル比較器の論理を表す図。
【図８】最適化されたピクセル・タイプ決定器の論理を表す図。

Claims (15)

1. 第１の複数のピクセルを含んだ源イメージを、スケール・ファクターでもってスケーリングする方法であって、
   前記複数のピクセル内の目標ピクセルが人工イメージ領域内のピクセルに対応する第１タイプか又は自然イメージ領域内のピクセルに対応する第２ピクセルかを決定し、該決定は前記目標ピクセルに近いピクセルの一組を処理することを含み、そして、もし、前記目標ピクセルがピクセルの一組と類似の場合は第１ピクセル・タイプとして識別し、もし、前記目標ピクセルがピクセルの一組と非類似の場合は第２ピクセル・タイプとして識別し、
   もし、前記目標ピクセルが前記第１タイプとして識別された場合、前記目標ピクセルに対して第１補間関数を選択し、もし、前記目標ピクセルが前記第２タイプとして識別された場合、前記目標ピクセルに対して第２補間関数を選択し、
   前記目標ピクセルをスケーリングするため、前記第１補間関数及び前記第２補間関数の選択された１つを使用して前記源イメージをスケーリングする、
   各段階を有する方法。
2. もし、ピクセルの前記一組内のピクセルが前記目標ピクセルと一致する値を持つものがない場合、前記目標ピクセルはピクセルの前記一組内のピクセルと非類似であり、それ以外は、類似である、請求項１に記載の方法。
3. 前記識別が、
   前記目標ピクセルに隣接している第２ピクセルが第１ピクセル・タイプか又は第２ピクセル・タイプかどうかを決定する第１決定と、
   前記目標ピクセルに隣接している第３ピクセルが第１ピクセル・タイプか又は第２ピクセル・タイプかを決定する第２決定と、
   前記第１及び第２決定に応答して前記目標ピクセルが第１ピクセル・タイプか又は第２ピクセル・タイプかどうかを識別する段階とをさらに含み、そして該識別する段階は、
   ａ）前記第２ピクセルのピクセル・タイプが前記第３ピクセルのピクセル・タイプと同一である時、前記目標ピクセルは前記第２ピクセルのピクセル・タイプを持つと決定され、
   ｂ）前記第２ピクセルのピクセル・タイプが前記第３ピクセルのピクセル・タイプと同一ではなく且つ前記目標ピクセルがピクセルの一組内のピクセルと類似の時、前記目標ピクセルは前記第１ピクセル・タイプを持つと決定され、
   ｃ）そして、前記第２ピクセルのピクセル・タイプが前記第３ピクセルのピクセル・タイプと同一ではなく且つ前記目標ピクセルがピクセルの一組内のピクセルと非類似の時、前記目標ピクセルは前記第２ピクセル・タイプを持つと決定される、
   ことをさらに含む請求項１に記載の方法。
4. 少なくとも１つの第１タイプのエッジ重み付けを持つ補間関数及び第２タイプのエッジ重み付けを持つ補間関数を含んだ複数の補間関数から第１補間関数を選択することを含む請求項１に記載の方法。
5. 前記第２補間関数が、双１次補間関数を含む請求項１に記載の方法。
6. 前記複数のピクセルの各ピクセルが、複数のデータ要素からなり、前記複数のデータ要素が赤データ要素、緑データ要素、青データ要素、色合いデータ要素、純度データ要素、輝度データ要素、及び明るさデータ要素の１つ又は複数を含む請求項１に記載の方法。
7. ピクセルから構成されるイメージをスケール・ファクターによりスケーリングするための装置であって、
   前記ピクセル内から目標ピクセル及び目標ピクセルに近いピクセルの一組を識別して、前記目標ピクセルについてタイプを決定するための局所イメージ解析器と、該局所イメージ解析器は、目標ピクセルが人工イメージ領域内のピクセルに対応する第１ピクセル・タイプか又は自然イメージ領域内のピクセルに対応する第２ピクセル・タイプかを決定するために目標ピクセルとピクセルの一組を処理し、そして、もし、前記目標ピクセルがピク セルの一組と類似の場合は第１ピクセル・タイプとして識別し、もし、前記目標ピクセルがピクセルの一組と非類似の場合は第２ピクセル・タイプとして識別する論理を含み、
   水平方向１次補間係数及び垂直方向１次補間係数によりパラメータ化された１次補間関数を実行する論理と、
   水平方向１次補間係数及び垂直方向１次補間係数を定義するための補間係数発生器と、
   目標ピクセルが第１ピクセル・タイプの時は前記目標ピクセルが第２ピクセル・タイプの時とは異なる補間関数を使用して、水平方向１次補間係数及び垂直方向１次補間係数を有する１次補間関数を使用して、スケール・ファクターにより前記目標ピクセルの近傍の前記イメージをスケーリングするためのイメージ・スケーラーと、
   を有する装置。
8. 前記局所イメージ解析器が、
   類似及び相違の少なくとも１つである複数の結果を生成するため、前記目標ピクセルを前記目標ピクセルに近いピクセルの前記一組内の各ピクセルと比較する複数のピクセル比較器と、
   前記目標ピクセルについて前記タイプを、
   ａ）前記複数の結果内の少なくとも１つの結果が類似である時は、第１ピクセル・タイプ、
   ｂ）前記複数の結果内のどの結果も類似でない時は、第２ピクセル・タイプ、
   と識別するためのタイプ決定器と、
   を含む請求項７に記載の装置。
9. 前記補間係数発生器が、目標ピクセルのタイプが第２ピクセル・タイプである時、１次補間を双１次補間にするため、水平方向１次補間係数及び垂直方向１次補間係数を定義する請求項８に記載の装置。
10. 前記補間係数発生器が、１次補間を第１タイプのエッジ重み付けを持つ補間関数及び第２タイプのエッジ重み付けを持つ補間関数の少なくとも１つにするため、水平方向１次補間係数及び垂直方向１次補間係数を定義する請求項８に記載の装置。
11. 前記補間関数係数発生器が、水平方向１次補間係数及び垂直方向１次補間係数を定義するため、スケール・ファクター及びターゲット・ピクセルのタイプを使用する請求項７に記載の装置。
12. 前記補間関数係数発生器が、水平方向１次補間係数を定義するため、スケール・ファクター及び予め定められた変化レベルを使用する請求項７に記載の装置。
13. 前記補間関数係数発生器が、垂直方向１次補間係数のパラメータ化を定義するため、スケール・ファクター及び予め設定された変化レベルを使用する請求項７に記載の装置。
14. 前記補間関数係数発生器が、水平方向１次補間係数のパラメータ化を定義するため、スケール・ファクター及び瞬時コントラストの組を使用する請求項７に記載の装置。
15. 前記補間関数係数発生器が、垂直方向１次補間係数のパラメータ化を定義するため、スケール・ファクター及び瞬時コントラストの組を使用する請求項７に記載の装置。

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