JP3719213B2 - 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および画像処理プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および画像処理プログラムを記録した記録媒体 Download PDFInfo
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、たとえばフィルムのような写真フィルムに記録された画像の画像データに画像処理を施して写真焼付装置に供給する画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および画像処理プログラムを記録した記録媒体に関する。特に、出力画像の格子ノイズを低減する鮮鋭化処理を行う画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および画像処理プログラムを記録した記録媒体に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来から、フィルムに記録された画像を印画紙に焼き付ける写真焼付装置として、フィルムを介して印画紙を直接露光するアナログプリンタや、フィルムに記録された画像をCCD(charge coupled device)等の撮像デバイスで一旦読み取り、得られた画像データに基づいて印画紙を露光するデジタルプリンタが種々提案されている。特に、デジタルプリンタは、画像データに対して色補正や濃度補正等の画像処理を行う画像処理装置と組み合わせて用いることで、アナログプリンタでは実現できないような色補正や濃度補正等を行うことができるとともに、顧客の要望に応じた画像を容易かつ迅速に得ることができるという利点があり、現在広く用いられている。
【0003】
このようなデジタルプリンタは、画像データに対して色補正や濃度補正、階調変換等の画像処理を行う画像処理装置と組み合わせて用いることで、アナログプリンタでは実現できないような色補正、濃度補正、階調変換等を行うことが可能となっている。したがって、デジタルプリンタは、上記の画像処理装置と共に用いることによって、顧客の要望に応じた画像を容易にかつ迅速に提供することができるという利点を有している。
【0004】
上記の画像処理装置において、デジタル画像のサイズを拡大縮小する場合、線型補間(バイリニア)法、3次元補間(バイキュービック)法によって補間画素を求めることによって、画素数を変化させる手法が広く行われている。
【0005】
上記の線型補間法、あるいは3次元補間法のいずれの場合も、拡大後の画像における画素のデータを、周囲の拡大前の画像における画素のデータに基づいて補間演算を行うことにより算出する。
【0006】
ここで、上記の線型補間法について詳細により説明する。すなわち、元画像の画素値がP(i,j)(i,jは座標値)で表されており、この元画像をr倍した拡大(縮小)画像の画素値Q(x,y)を計算する場合を説明する。なお、r>1のときには拡大処理、0<r<1のときには縮小処理となる。このとき、Q(x,y)は次に示す(1)式によって求められる。
Q(x,y)=(1-t){(1-s)P(i,j)+sP(i+1,j) }
+t{(1-s)P(i,j+1)+sP(i+1,j+1) } …(1)
なお、上記(1)式において、i=[x/r],j=[y/r]([a]は、a以下で最大の整数を表す),s=x/r-i,t=y/r-jである。
【0007】
上記(1)式の関係を図示したものが図8である。同図に示すように、Q(x,y)が、元画像における4点P(i,j),P(i+1,j),P(i,j+1),P(i+1,j+1)を結ぶ四角形の内部領域における特定の位置に相当する画素値を有することになるとする。この特定の位置は、x座標が、P(i,j)とP(i+1,j)とをs:1−sに分割する位置であり、y座標が、P(i,j)とP(i,j+1)とをt:1−tに分割する位置となっている。
【0008】
ここで、(1)式右辺第1項における、(1-S)P(i,j)+sP(i+1,j)は、同図中におけるA点、すなわち、P(i,j)とP(i+1,j)とをs:1−sに分割する点の画素値を示している。また、(1)式右辺第2項における、(1-s)P(i,j+1)+sP(i+1,j+1)は、同図中におけるB点、すなわち、P(i,j+1)とP(i+1,j+1)とをs:1−sに分割する点の画素値を示している。そして、Q(x,y)は、A点とB点とをt:1−tに分割する点の画素値であることから、上記(1)式が設定される。
【0009】
上記の線型補間法において、Q(x,y)に相当する画素の位置が、元画像における点P(i,j)に一致するような場合、すなわち、s=t=0である場合には、P(i,j)の画素値がそのままQ(x,y)の画素値に用いられることになる。一方、Q(x,y)に相当する画素の位置が、元画像における4点P(i,j),P(i+1,j),P(i,j+1),P(i+1,j+1)を結ぶ四角形の内部領域における中心点に位置する場合、すなわち、S=t=0.5である場合には、これら4点の画素値の平均値がQ(x,y)の画素値となる。
【0010】
このように、Q(x,y)に相当する画素の位置が、元画像における4点P(i,j),P(i+1,j),P(i,j+1),P(i+1,j+1)のいずれかに近ければ近いほど、Q(x,y)の画素値が、その近い点の画素値の割合が高い値となる。この場合には、元画像の画素値に近い値が、拡大(縮小)画像における画素値として用いられることになり、鮮鋭度の変化は少ないことになる。
【0011】
一方、Q(x,y)に相当する画素の位置が、元画像における上記の4点を結ぶ四角形の内部領域の中心位置に近ければ近いほど、Q(x,y)の画素値が、元画像におけるより多くの画素の画素値の影響を受けた値となる。この場合には、元画像におけるいくつかの画素の値を足し合わせて拡大(縮小)画像の画素値を求めていることになる。このような処理は、画像を平滑化する処理に相当することになるので、このようにして算出された画素領域は、鮮鋭度が若干落ちた画像となる。
【0012】
すなわち、Q(x,y)に相当する画素の位置が、元画像における上記の4点を結ぶ四角形の内部領域の中心位置に近ければ近いほど、元画像中に含まれているノイズは平滑化により弱められて出力される。一方、Q(x,y)に相当する画素の位置が、元画像における4点P(i,j),P(i+1,j),P(i,j+1),P(i+1,j+1)のいずれかに近ければ近いほど、元画像に含まれたノイズはそのまま出力される。
【0013】
【発明が解決しようとする課題】
したがって、図9に示すように、拡大(縮小)後の画像データにはノイズの強度にムラが発生する。すなわち、図9においては、各画素の座標位置を横軸、ノイズ強度を縦軸として表している。
【0014】
なお、図9は、元画像を1.25倍の画像に拡大する場合について説明している。すなわち、元画像において隣り合う5つの画素a1〜a5(同図中○印で示す)により区切られた4つの区間は、拡大後の画像において隣り合う6つの画素b1〜b6(同図中●印で示す)の間における5つの区間として拡大されている。
【0015】
拡大後の画素b1・b6は、元画像の画素a1・a5の座標位置と一致しているため、ノイズ強度は拡大前の画像と同じである。一方、拡大後の画素b2〜b5は、元画像の各画素間の中心位置に近くなり、ノイズ強度が低くなっている。
【0016】
また、図9には、元画像データについて5つの画素、拡大後の画像データについて6つの画素が存在する区間を抽出して示した。すなわち、画像全体の画素について見れば、拡大後の画像においてノイズ強度が高くなる部分、およびノイズ強度が低くなる部分が周期的に発生することになる。
【0017】
このように、拡大(縮小)後の画像データにおいては、ノイズ強度のムラが周期的に発生するため、ノイズを多く含む部分とノイズをそれほど含まない部分が生じることになる。さらに、ノイズを多く含む部分とノイズをそれほど含まない部分とは、見た目の濃度が異なるため、拡大(縮小)後の画像に濃度ムラが生じてしまう。
【0018】
したがって、拡大(縮小)後の画像では、上記のように生じた濃度ムラが、格子状の縞模様(以下、格子ノイズとする)となって見えてしまうという問題が生じる。たとえば、97%の縮小処理を行う場合、5mmくらいのピッチで縞模様が発生する。
【0019】
また、たとえばネガフィルム上のアナログ画像をデジタル画像として読み込み、そのデジタル画像に拡大(縮小)処理を行う場合は以下のようになる。
【0020】
すなわち、フィルム上の画像がアンダー露出(画像全体の濃度が低濃度気味)であれば、拡大(縮小)後の画像がボヤケてしまうことを防止するため、コントラストを強くする処理が行われる。このコントラストを強くする処理により、拡大(縮小)処理により生じる格子ノイズがより目立ち、画質が劣化するという問題が生じる。
【0021】
一方、フィルム上の画像がオーバー露出(画像全体の濃度が高濃度気味)である場合でも、撮像デバイスとしてのCCDがフィルムから読み取る光量が少ない。したがって、CCDの出力が比較的小さく、電気ノイズが多く含まれた情報となり、拡大(縮小)処理後の格子ノイズが画像情報中において目立ち、画質が劣化するという問題が生じる。
【0022】
このように、入力画像全体の濃度が高濃度気味、あるいは低濃度気味に偏った場合、拡大(縮小)処理により生じる格子ノイズがより目立つようになり、画質が劣化するという問題が生じる。
【0023】
本発明は、上記従来の問題点に鑑みなされたものであって、その目的は、格子ノイズが低減された良質の画像を出力することができる画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および画像処理プログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【0024】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理装置は、上記課題を解決するため、入力画像に拡大縮小処理を施してデジタル画像を出力する画像処理装置において、出力画像における格子ノイズの発生率を予測する格子ノイズ発生率予測手段と、上記格子ノイズ発生率予測手段により予測された格子ノイズの発生率に基づき決定された強度でぼかし処理を行うぼかし処理手段とを備えていることを特徴としている。
【0025】
また、本発明の画像処理方法は、上記課題を解決するため、入力画像に拡大縮小処理を施してデジタル画像を出力する画像処理方法において、出力画像における格子ノイズの発生率を予測するとともに、予測された格子ノイズの発生率に基づき決定された強度でぼかし処理を行うことを特徴としている。
【0026】
すなわち、本発明の画像処理装置および画像処理方法は、入力画像に拡大(縮小)処理を施して出力するものである。そして、拡大(縮小)処理後の画像においては、ノイズ強度のムラが発生し、ノイズが多く含まれる部分とそれほど含まない部分とが発生する。このノイズの多少が、濃度の異なる部分として認識され、出力画像に格子状の縞模様(格子ノイズ)が発生する場合がある。
【0027】
そこで、本発明の画像処理装置では、特に、出力画像における格子ノイズの発生率を予測する格子ノイズ発生率予測手段と、上記格子ノイズ発生率予測手段により予測された格子ノイズの発生率に基づき決定された強度でぼかし処理を行うぼかし処理手段とを備えていることを特徴としている。
【0028】
また、本発明の画像処理方法では、特に、出力画像における格子ノイズの発生率を予測するとともに、予測された格子ノイズの発生率に基づき決定された強度でぼかし処理を行うことを特徴としている。
【0029】
すなわち、格子ノイズ発生率予測手段により格子ノイズの発生率が高いと予測される場合は、ぼかし処理手段が行うぼかし処理の強度を強く決定することにより、入力画像中に含まれているノイズをぼかすことができる。
【0030】
したがって、拡大(縮小)後の出力画像中において、ノイズが多い部分と少ない部分との濃度の差を小さくすることができる。
【0031】
それゆえ、格子ノイズが低減された良質の画像を出力することができるという効果を奏する。
【0032】
また、本発明の画像処理装置は、上記課題を解決するため、上記構成の画像処理装置において、上記ぼかし処理手段によるぼかし処理は、拡大縮小処理の前に行われることを特徴としている。
【0033】
また、本発明の画像処理方法は、上記課題を解決するため、上記構成の画像処理方法において、上記ぼかし処理は、拡大縮小処理の前に行われることを特徴としている。
【0034】
上記の画像処理装置および画像処理方法によれば、ぼかし処理を拡大縮小処理の前に行う。したがって、拡大縮小処理によってノイズ強度のムラが発生する前に入力画像に含まれているノイズを低減することができる。したがって、拡大(縮小)後の出力画像中において、ノイズが多い部分と少ない部分との濃度の差をより小さくすることができる。
【0035】
それゆえ、より格子ノイズが低減された良質の画像を出力することができるという効果を奏する。
【0036】
また、本発明の画像処理装置は、上記課題を解決するため、上記構成の画像処理装置において、上記格子ノイズ発生率予測手段は、入力画像の濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測することを特徴としている。
【0037】
また、本発明の画像処理方法は、上記課題を解決するため、上記構成の画像処理方法において、入力画像の濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測することを特徴としている。
【0038】
すなわち、格子ノイズの発生率は、入力画像における露出の程度によって変化する。たとえば入力画像がネガフィルム上のアナログ画像である場合、入力画像がアンダー露出であれば、コントラストを強くする処理により格子ノイズが目立つようになる。一方、オーバー露出であれば、撮像デバイスとしてのCCDの出力が小さくなり、格子ノイズが画像情報中において目立つようになる。
【0039】
そこで、本発明の画像処理装置では、特に、格子ノイズ発生率予測手段が、入力画像の濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測することを特徴としている。
【0040】
また、本発明の画像処理方法では、特に、入力画像の濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測することを特徴としている。
【0041】
すなわち、入力画像の露出は、入力画像の濃度から判断することができる。したがって、入力画像の濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測すれば、露出に基づいた予測を行っていることに実質的に等しくなり、的確な予測を行うことができる。
【0042】
それゆえ、より格子ノイズが低減された良質の画像を出力することができるという効果を奏する。
【0043】
また、本発明の画像処理装置は、上記課題を解決するため、上記構成の画像処理装置において、上記入力画像の濃度が、該入力画像の平均濃度であることを特徴としている。
【0044】
また、本発明の画像処理方法は、上記課題を解決するため、上記構成の画像処理方法において、上記入力画像の濃度は、該入力画像の平均濃度であることを特徴としている。
【0045】
上記の構成によれば、入力画像の平均濃度に基づいて格子ノイズの発生率が予測される。入力画像の平均濃度は、入力画像の露出を把握するために最も適したパラメータであるので、より的確に格子ノイズの発生率を予測することができる。
【0046】
それゆえ、より格子ノイズが低減された良質の画像を出力することができるという効果を奏する。
【0047】
また、本発明の画像処理装置は、上記課題を解決するため、上記構成の画像処理装置において、入力画像の濃度が最大値あるいは最小値に近づくにしたがって、格子ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用いて、格子ノイズの発生率を予測することを特徴としている。
【0048】
また、本発明の画像処理方法は、上記課題を解決するため、上記構成の画像処理方法において、入力画像の濃度が最大値あるいは最小値に近づくにしたがって、格子ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用いて、格子ノイズの発生率を予測することを特徴としている。
【0049】
たとえば入力画像がネガフィルム上のアナログ画像である場合、入力画像におけるアンダー露出の度合いが強いほど、すなわち濃度が低いほど、コントラストをより強くする必要があるため、格子ノイズの発生率が上昇する。一方、オーバー露出の度合いが強いほど、すなわち濃度が高いほど、CCDの出力が小さくなり、格子ノイズの発生率が上昇する。
【0050】
そこで、本発明の画像処理装置および画像処理方法では、特に、入力画像の濃度が最大値あるいは最小値に近づくにしたがって、格子ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用いて、格子ノイズの発生率を予測することを特徴としている。したがって、より的確な予測を行うことができる。また、このような予測テーブルを予め格子ノイズ発生率予測手段に設定しておけば、格子ノイズの発生率を予測するための処理を簡略化することができる。
【0051】
それゆえ、簡易な処理でより格子ノイズが低減された良質の画像を出力することができるという効果を奏する。
【0052】
また、本発明のプログラムは、上記構成のいずれかの画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであることを特徴としている。
【0053】
上記のプログラムによれば、本発明の画像処理方法をコンピュータに実行させるので、格子ノイズが低減された良好な画質のデジタル画像を出力することができるという効果を奏する。
【0054】
また、本発明の記録媒体は、上記構成の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であることを特徴としている。
【0055】
上記の記録媒体によれば、格子ノイズが低減された良好な画質の出力画像を得ることができる画像処理方法を実行するプログラムを、コンピュータに供給することが容易となるという効果を奏する。
【0056】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の一形態について図1ないし図7に基づいて説明すれば、以下の通りである。
【0057】
図1に示すように、本実施形態に係るデジタル露光システムは、フィルムスキャナ1と、画像処理装置2と、写真焼付装置3とを備えている。
【0058】
フィルムスキャナ1は、たとえば写真フィルムであるネガフィルムを介して得られる光をCCD(Charge Coupled Device)等で受光することにより、ネガフィルムに記録された画像を読み取るとともに、該画像に応じた画像データをR,G,Bごとに画像処理装置2に出力する。
【0059】
写真焼付装置3は、画像処理装置2からの画像データに基づいて感光材料である印画紙を露光することにより、印画紙上に画像を焼き付けるデジタルプリンタである。印画紙に露光する露光部としては、デジタル画像データに応じて印画紙への照射光を変調できるものであればよく、たとえば、PLZT露光ヘッド、DMD(デジタルマイクロミラーデバイス)、LCD(液晶表示装置)、LEDパネル、レーザー、FOCRT(Fiber Optic Canthode Ray Tube)、CRT等で構成される。なお、写真焼付装置3は、ネガフィルムのスキャニングと印画紙の露光とを両方行うことができる構成であってもよい。この場合、デジタル露光システムを画像処理装置2と写真焼付装置3とで構成することにより、システムの簡素化を図ることができる。
【0060】
画像処理装置2は、格子ノイズ予測部(格子ノイズ発生率予測手段)5と、前ぼかし処理部(ぼかし処理手段)6と、拡大縮小処理部7と、基本鮮鋭強度演算部8と、調整量算出部9と、鮮鋭強度決定部10と、鮮鋭化処理部(鮮鋭化処理手段)11とを備えている。なお、図1の画像処理装置2は、主に前ぼかし処理、拡大縮小処理、鮮鋭化処理に関する構成を示したものである。すなわち、画像処理装置2が一般的に行う色補正、濃度補正、階調変換等の処理に関する構成は、図1における記載を省略している。
【0061】
格子ノイズ予測部5は、出力画像において発生する格子ノイズの度合いを予測するものである。格子ノイズ予測部5が格子ノイズの発生度合いを予測する手順については後述する。
【0062】
前ぼかし処理部6は、格子ノイズ予測部5が予測した格子ノイズの発生度合いから、入力画像中に含まれているノイズを予めぼかすための前ぼかし強度を決定するとともに、決定された前ぼかし強度で前ぼかし処理を行うものである。前ぼかし処理部6が前ぼかし処理を行う手順については後述する。
【0063】
拡大縮小処理部7は、従来技術の欄において説明したように、線型補間法、3次元補間法等によって補間画素を求めて画素数を変化させることによって、元画像の拡大縮小処理を行うものである。
【0064】
基本鮮鋭強度演算部8は、出力画像において格子ノイズを低減することを考慮しない場合の鮮鋭強度(以下、基本鮮鋭強度とする)を求めるものである。基本鮮鋭強度演算部8が基本鮮鋭強度を求める手順の詳細については後述する。
【0065】
調整量算出部9は、前ぼかし処理部6で決定された前ぼかし強度に基づいて、格子ノイズを低減する鮮鋭化処理を行うための基本鮮鋭強度の調整量を決定するものである。
【0066】
鮮鋭強度決定部10は、基本鮮鋭強度演算部8により決定された基本鮮鋭強度と、調整量算出部にて決定された調整量とに基づいて、格子ノイズを低減する鮮鋭強度を決定するものである。調整量算出部9が調整量を決定する手順、および鮮鋭強度決定部10が調整後の基本鮮鋭強度を決定する手順については後述する。
【0067】
鮮鋭化処理部11は、鮮鋭強度決定部10により調整された基本鮮鋭強度に基づき鮮鋭化処理を行うものである。この鮮鋭化処理を行うことにより、前ぼかし処理により一旦ぼかされた元画像の鮮鋭度が再現される。鮮鋭化処理部11が行う鮮鋭化処理については後述する。
【0068】
上記構成により、本実施の形態における画像処理装置2は、前ぼかし処理部6により入力画像中に含まれたノイズをぼかした後に画像を写真焼付装置3に出力する。また、本実施の形態における画像処理装置2は、鮮鋭強度決定部10により決定された鮮鋭強度を用いて鮮鋭化処理部11により鮮鋭化処理を行うので、前ぼかし処理により一旦ぼかされた元画像の鮮鋭度は再現されている。したがって、写真焼付装置3により出力される画像は、格子ノイズが低減され、なおかつ良好な鮮鋭度の画像となる。
【0069】
なお、基本鮮鋭強度演算部8と、調整量算出部9と、鮮鋭強度決定部10と、鮮鋭化処理部11とからなるブロックを、前ぼかし処理部6と、拡大縮小処理部7との間に設けることも可能である。
【0070】
次に、上述の(1)格子ノイズ予測部5が格子ノイズの発生度合いを予測する手順、(2)前ぼかし処理部6が前ぼかし処理を行う手順、(3)基本鮮鋭強度演算部8が基本鮮鋭強度を求める手順、(4)調整量算出部9が調整量を決定する手順および鮮鋭強度決定部10が調整後の基本鮮鋭強度を決定する手順、(5)鮮鋭化処理部11が行う鮮鋭化処理について、順番に詳細に説明する。
【0071】
(1)格子ノイズ予測部5が格子ノイズの発生度合いを予測する手順
格子ノイズ予測部5は、拡大率および画像濃度に基づいて格子ノイズの発生度合いを予測する。以下では、(A)拡大率に基づいて格子ノイズの発生度合いを予測する場合、(B)画像濃度に基づいて格子ノイズの発生度合いを予測する場合について、順番に説明する。
【0072】
(A)拡大率に基づいて格子ノイズの発生度合いを予測する場合
格子ノイズ予測部5は、たとえば図2に示すような予測テーブルに基づいて、拡大率rから格子ノイズの発生率ωを予測する。なお、拡大率が1以下である場合は、縮小処理を行う場合を表している。
【0073】
図2に示すように、予測テーブルにおいては、拡大率rが横軸として設定され、格子ノイズの発生率ωが縦軸として設定されている。さらに、予測テーブルの横軸には、4つの閾値A・B・C・D(A<B<1<C<D)が設定されている。
【0074】
さらに、予測テーブルにおいては、B<r<Cであるとき、格子ノイズ発生率ωは100(%)と設定されている。また、拡大率rがAからBまで変化する場合、およびCからDまで変化する場合、格子ノイズ発生率ωが0(%)から100(%)まで増加(減少)するように設定されている。さらに拡大率rがA以下である場合、およびD以上である場合については、格子ノイズ発生率ωは0(%)として設定されている。
【0075】
なお、拡大率rが1である場合は、格子ノイズ発生率は0として設定されている。そのため、図2に示すような予測テーブルでは、r=1を通り横軸に直交する縦線が設定されている。
【0076】
上記のように予測テーブルを設定することができる理由について、図3を参照しつつ説明する。
【0077】
図3には、元画像を1.25倍、2.1倍、および3.3倍の画像に拡大する場合のそれぞれの場合について、画素位置とノイズ強度との関係を示している。同図中において、元画像の画素a1〜a5は○印で示され、拡大率が1.25である場合の画素b1〜b6は●印で示され、拡大率が2.1である場合の画素c1〜c9は▲印で示され、拡大率が3.3である場合の画素d1〜d14は■で示されている。
【0078】
同図に示すように、拡大率が1.25倍であるとき、拡大後の画素b3は、元画像の画素a2と画素a3との中心付近となる。また、拡大後の画素b4は、元画像の画素a3と画素a4との中心付近となる。したがって、拡大後の画素b3・b4においてノイズ強度が低下する。
【0079】
そして、拡大率が1に近づく場合、上記のようにノイズ強度が低下する画素がより多く連続すると考えられる。すなわち、拡大後の画像において、肉眼で判別できる程度の長い区間に亘ってノイズ強度が低下し、格子ノイズが発生し易くなるのである。
【0080】
一方、拡大率が2.1倍である場合は、たとえば拡大後の画素c2が元画像の画素a1と画素a2との中心付近に位置するため、ノイズ強度が低下する。しかしながら、画素c2に隣接する画素c1・c3は、それぞれ元画像の画素a1・a2付近にあるため、ノイズ強度が強くなる。
【0081】
また、拡大率が3.3倍である場合は、たとえば拡大後の画素d6が元画像の画素a2と画素a3との中心付近に位置するため、ノイズ強度が低下する。しかし、画素d6に隣接する画素d5・d7は、それぞれ元画像の画素a2・a3付近にあるため、ノイズ強度が強くなる。
【0082】
すなわち、拡大率が1から大きくなっていく場合、ノイズ強度が低下する画素は、それほど多く連続しないと考えられる。すなわち、拡大後の画像においては、ノイズ強度が低下する画素が存在するものの、その画素に隣接する画素ではノイズ強度が強くなっている。すなわち、ノイズ強度が低下する区間は肉眼で判別できない程度に短い区間となるため、格子ノイズが発生しにくくなるのである。
【0083】
上記した理由に基づけば、図2に示すような予測テーブルを用いることによって、拡大率から格子ノイズの発生率を予測することができる。
【0084】
(B)画像濃度に基づいて格子ノイズの発生度合いを予測する場合
格子ノイズ予測部5は、たとえば図4に示すような予測テーブルを用いて、全体平均濃度から格子ノイズの発生率ωを判定する。
【0085】
図4に示すように、上記の予測テーブルにおいては、フィルム上の画像における全体平均濃度の対数値が横軸として設定され、格子ノイズの発生率が縦軸として設定されている。さらに、予測テーブルの横軸には、2つの閾値E,F(E<F)が設定されている。
【0086】
たとえば、フィルムスキャナ1がネガフィルム上の画像を12ビットのデジタル画像として読み込む場合について以下に説明する。
【0087】
この場合、入力画像が取り得る濃度の最小値は0であって、最大値はln212=8.3である。また、全体平均濃度の対数値が小さいほど、ネガフィルム上の画像は暗く、アンダー露出である確率が高いといえる。一方、全体平均濃度の対数値が大きいほど、ネガフィルム上の画像が明るく、オーバー露出である確率が高いといえる。
【0088】
そこで、予測テーブルにおいては、全体平均濃度の対数値が0であるときに格子ノイズの発生率を100%とし、全体平均濃度の対数値が閾値Eであるときに格子ノイズの発生率を0%としている。そして、予測テーブル上における2点(0,100)と(E,0)とを結んだ直線を、全体平均濃度の対数値が0から閾値aまでの場合の格子ノイズの発生率としている。
【0089】
一方、全体平均濃度の対数値が8.3であるときに格子ノイズの発生率を100%とし、全体平均濃度の対数値が閾値Fであるときに格子ノイズの発生率を0%としている。そして、予測テーブル上における2点(b,0)と(8.3,100)とを結んだ直線を、全体平均濃度の対数値がbから閾値8.3までの場合の格子ノイズの発生率としている。なお、上記の直線は、曲線であってもよい、
なお、全体平均濃度の対数値がEからFまでの値である場合、格子ノイズが発生しないものとして、格子ノイズの発生率を0としている。
【0090】
上記のように作成された予測テーブルを用いて、格子ノイズ予測部5は、全体平均濃度から格子ノイズの発生率を求める。
【0091】
なお、このように予測テーブルを設定することができるのは、従来技術の欄において説明したように、アンダー露出の場合には、コントラストを強くする処理により、格子ノイズが目立つ場合があるからである。
【0092】
一方、オーバー露出の場合には、CCDの出力が小さくなるために格子ノイズが出力画像中において目立つ場合があるからである。
【0093】
また、上記のように全体平均濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測しているのは、画像の露出を把握するためには全体平均濃度に基づく方法が最も適しているからである。したがって、全体平均濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測する場合に限定されず、画像における特定の部分の濃度から格子ノイズの発生率を予測してもよい。
【0094】
このようにして、画像濃度に基づいて格子ノイズの発生度合いを予測することができる。
【0095】
なお、格子ノイズ予測部5は、上記(A)、(B)のいずれかの方法により格子ノイズが発生しないということを予測することができる。すなわち、格子ノイズは、拡大率rがA<r<Dなる関係にあって、なおかつ全体平均濃度がE以下あるいはF以上の場合に発生する。したがって、格子ノイズが発生しないということを予測するためには、拡大率、または全体平均濃度が上記の関係にないということを判定すればよい。
【0096】
(2)前ぼかし処理部6が前ぼかし処理を行う手順
前ぼかし処理部6は、以下の式(11)に基づいて、前ぼかし強度Sを求める。
【0097】
S=Smax×ω …式(11)
なお、Smaxは、前ぼかし処理において取り得る前ぼかし強度の最大値であって、たとえば128、あるいは64というように任意の値として予め設定することができる。また、ωは、格子ノイズ予測部5が予測した格子ノイズの発生率である。
【0098】
次に、入力画像データに対して、たとえば図5に示すような3×3の移動平均フィルタを用いてフィルタリングを行い、画像全体をぼけた感じにさせる。なお、フィルタリングとは、一般的に、所望のフィルタを用いて注目画素の画像データを変換する処理を、画像の端部を除く全ての画素について注目画素を1個ずつずらしながら行うことを言う。また、前ぼかし処理においては、メディアンフィルタ、ガウシアンフィルタ等によりフィルタリングを行ってもよい。
【0099】
次に、以下の式(12)に基づいて、前ぼかし処理前の注目画素の元データdから、前ぼかし処理後の注目画素のデータd’を求める。
【0100】
d’=d+(x/sum−d)×(S/Smax)
=d+(x/sum−d)×ω …式(12)
なお、上記式(12)において、S,Smaxは、上記式(11)における定義と同一である。また、xは前ぼかし処理に用いるフィルタ内の各画素にフィルタリングを施した計算結果の合計値である。sumは、前ぼかし処理に用いるフィルタの画素数を表している。
【0101】
式(12)によれば、格子ノイズの発生率ωが大きいときは、前ぼかし強度が大きくなる。すなわち、出力画像中において格子ノイズによる画質の劣化が生じる確率が高いと予想される場合、より大きな前ぼかし強度で前ぼかし処理を行い、入力画像中に含まれたノイズをより強くぼかすことができる。
【0102】
上記のように、式(11)および式(12)に基づいて注目画素のデータd’を求めることにより、前ぼかし処理部6は前ぼかし処理を行う。
【0103】
(3)基本鮮鋭強度演算部8が基本鮮鋭強度を求める手順
図6に示すように、基本鮮鋭強度演算部8が基本鮮鋭強度を求める手順においては、先ず、S1にて、フィルムスキャナ1により画像を読み込まれるフィルムの種類が判別される。
【0104】
具体的には、フィルムがネガフィルムあるいはポジフィルムであるのかを判別するとともに、フィルムの大きさを判別する。フィルムの大きさとしては、たとえばJIS規格による110フィルム、120フィルム、135フィルム等がある。
【0105】
次に、S2にて、フィルムスキャナ1の解像度を取得する。なお、解像度は、フィルムスキャナ1におけるズームレンズの倍率に依存して決定されるものである。たとえば、ズームレンズの倍率が0.88から2.0まで変化するとき、解像度は、1200×1800DPI(Dot Per Inch)から3000×2000DPIまで変化させることが可能である。すなわち、ズームレンズの倍率が大きくなるにしたがって、解像度は大きくなるように決定される。
【0106】
次に、S3にて、拡大率を算出する。拡大率とは、フィルムスキャナ1におけるCCDの入力画素数と出力画素数とに依存して決定されるものである。
【0107】
このようにS1〜S3にて得られるフィルム種と、入力解像度と、拡大率とから、S4にて基本鮮鋭強度が決定される。
【0108】
すなわち、S1にて判定されるフィルム種類がネガフィルムである場合、基本鮮鋭強度は小さく設定される。一方、フィルム種類がポジフィルムである場合、基本鮮鋭強度は大きく設定される。
【0109】
また、S2にて取得された解像度が高い解像度であるほど、出力画像において鮮鋭度を高める必要があるため、基本鮮鋭強度は大きく設定される。
【0110】
一方、S3にて算出された拡大率が大きいほど、基本鮮鋭強度は大きく設定される。
【0111】
なお、上記では、S1,S2,S3のステップを踏んだ後にS4にて基本鮮鋭強度が決定される旨を説明したが、S1〜S3の順番は、必ずしもこれに限定されるものではない。すなわち、S1〜S3のステップは、いずれのステップから初めてもよいし、S1〜S3のステップを同時に行ってもよい。
【0112】
(4)調整量算出部9が調整量を決定する手順および鮮鋭強度決定部10が調整後の基本鮮鋭強度を決定する手順
図7に示すように、先ず、S11にて、調整量算出部9は、基本鮮鋭強度演算部8が求めた基本鮮鋭強度α、および格子ノイズ予測部5が予測した格子ノイズの発生率ωを取得する。
【0113】
その後、調整量算出部9は、以下の式(13)に基づいて、基本鮮鋭強度αの調整量Δαを算出する(S12)。
【0114】
Δα=αω …式(13)
その後、鮮鋭強度決定部10は、以下の式(14)に基づいて、基本鮮鋭強度αと、調整量Δαとから、調整後の基本鮮鋭強度α’を求める(S13)。
【0115】
α’=α+Δα
=(1+ω)α …式(14)
以上のS11〜S13を踏むことにより、調整後の基本鮮鋭強度α’が求められる。調整後の基本鮮鋭強度α’は、後述する鮮鋭化処理部11における鮮鋭化処理において用いられる。
【0116】
なお、式(14)からわかるように、格子ノイズの発生率ωが大きくなるに従って、調整後の基本鮮鋭強度α’は大きくなるように設定される。すなわち、格子ノイズの発生率ωが大きくなるときは、式(12)から前ぼかし強度Sが大きく設定され、前ぼかし処理後の画像がよりボヤケた状態となる。このように、前ぼかし処理により画像がボヤケた状態となっても、大きな基本鮮鋭強度α’で鮮鋭化処理を行うので、入力画像の鮮鋭度を復元することができる。
【0117】
(5)鮮鋭化処理部11が行う鮮鋭化処理
鮮鋭化処理の具体的な方法としては、1次微分演算による強調や2次微分演算(ラプラシアン)による強調などがある。すなわち、前ぼかし処理による画像のボヤケを復元させたり、画像におけるエッジを強調したりする鮮鋭化処理であれば、どのような鮮鋭化処理を採用してもよい。以下の説明では、比較的簡単に強調処理を行うことができることから広く用いられているラプラシアンによる強調を例示する。
【0118】
一般的なラプラシアンによる処理は、原画像の画像データにおける各画素値から、その画像データの各画素におけるラプラシアンをマイナスすることによってエッジの強調が行われる。原画像の画像データにおける各画素値、すなわち原信号をf(i,j)(i,jは座標を表す)、ラプラシアンによる処理が施された後の各画素、すなわち処理済信号をF(i,j)とすると、上記の処理は次式(15)で表される。
【0119】
F(i,j)=f(i,j)-α・∇2f(i,j) …式(15)
本実施の形態における鮮鋭化処理部11では、鮮鋭強度としてS13において求められた調整後の基本鮮鋭強度α’を用いる。したがって、鮮鋭化処理部11による鮮鋭化処理が施された後の信号F'(i,j)は、次式(16)で表される。
【0120】
F(i,j)=f(i,j)-α’・∇2f(i,j)
= f(i,j)-α(1+ω)・∇2f(i,j) …式(16)
なお、式(15)からわかるように、格子ノイズの発生率ωが大きくなるに従って、調整後の基本鮮鋭強度α’は大きくなるように設定される。すなわち、格子ノイズの発生率ωが大きくなるときは、式(12)から前ぼかし強度Sが大きく設定され、前ぼかし処理後の画像がよりボヤケた状態となる。このように、前ぼかし処理により画像がボヤケた状態となっても、大きな基本鮮鋭強度α’で鮮鋭化処理を行うので、入力画像の鮮鋭度を復元することができる。
【0121】
なお、以上説明した画像処理装置2は、画像処理方法としてコンピュータに実行させるための画像処理プログラムにより実現してもよい。このプログラムは、たとえばCDROM等のコンピュータで読み取り可能な図示しない記録媒体に格納してもよい。また、このような画像処理プログラムを動作させることが可能なマイクロプロセッサやDSP(Digital Signal Processor)などのデジタル回路によって画像処理装置を構成することも可能である。
【0122】
また、本実施の形態においては、画像処理装置2への入力画像が、ネガフィルム上に記録されたアナログ画像である場合について説明した。しかし、入力画像がアナログ画像である場合に必ずしも限定されず、本発明の画像処理装置は、デジタル画像を入力画像とする場合にも適用することができる。
【0123】
さらに、本実施の形態においては、拡大縮小処理部7を鮮鋭化処理部11の前段に設ける場合について説明した。しかし、必ずしもこの構成に限定されるものではなく、拡大縮小処理部7は、鮮鋭化処理部11の後段に設けてもよい。この場合、拡大縮小処理部7の後段に更に鮮鋭化処理部を設ければよい。これにより、拡大(縮小)処理によって生じる画像のボヤケを復元することができる。
【0124】
このように、本発明の画像処理装置は、上記構成の画像処理装置において、上記格子ノイズ発生率予測手段が、出力画像の入力画像に対する拡大率に基づいて格子ノイズの発生率を予測することを特徴としている。
【0125】
また、本発明の画像処理方法は、出力画像の入力画像に対する拡大率に基づいて格子ノイズの発生率を予測することを特徴としている。
【0126】
すなわち、格子ノイズの発生は、拡大(縮小)処理を行う際の拡大率に影響を受けやすい。すなわち、拡大率が変化すれば、拡大(縮小)後の画像におけるノイズ強度のムラも大きさも変化し、格子ノイズの発生率も変化する。
【0127】
本発明の画像処理装置において格子ノイズ発生率予測手段は、拡大率に基づいて格子ノイズの発生率を予測しているので、より的確な予測を行うことができる。また、本発明の画像処理方法においても、拡大率に基づいて格子ノイズの発生率を予測しているので、より的確な予測を行うことができる
それゆえ、より格子ノイズが低減された良質の画像を出力することができるという効果を奏する。
【0128】
また、本発明の画像処理装置は、上記構成の画像処理装置において、上記拡大率が1付近の値に近づくにしたがって、格子ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用いて、格 子ノイズの発生率を予測することを特徴としている。
【0129】
また、本発明の画像処理方法は、上記構成の画像処理方法において、上記拡大率が1付近の値に近づくにしたがって、格子ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用いて、格子ノイズの発生率を予測することを特徴としている。
【0130】
すなわち、拡大率が1付近の値である場合は、拡大(縮小)後の画像におけるノイズ強度のムラが大きくなるため、格子ノイズが発生しやすくなる。
【0131】
本発明の画像処理装置および画像処理方法では、上記拡大率が1付近の値に近づくにしたがって、格子ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用いて格子ノイズの発生率を予測する。したがって、より的確な予測を行うことができる。また、このような予測テーブルを予め格子ノイズ発生率予測手段に設定しておけば、格子ノイズの発生率を予測するための処理を簡略化することができる。
【0132】
それゆえ、簡易な処理でより格子ノイズが低減された良質の画像を出力することができるという効果を奏する。
【0133】
また、本発明の画像処理装置は、上記構成の画像処理装置において、上記格子ノイズ発生率予測手段により予測された格子ノイズの発生率に基づき調整された強度で鮮鋭化処理を行う鮮鋭化処理手段を備えていることを特徴としている。
【0134】
また、本発明の画像処理方法は、上記構成の画像処理方法において、予測された格子ノイズの発生率に基づき調整された強度で鮮鋭化処理を行うことを特徴としている。
【0135】
すなわち、格子ノイズの発生率が高いと予測される場合は、ぼかし処理手段が行うぼかし処理の強度は強く決定され、入力画像はよりぼやけた状態となる。
【0136】
そこで、本発明の画像処理装置では、特に、格子ノイズ発生率予測手段により予測された格子ノイズの発生率に基づき調整された強度で鮮鋭化処理を行う鮮鋭化処理手段を備えていることを特徴としている。
【0137】
また、本発明の画像処理方法では、特に、予測された格子ノイズの発生率に基づき調整された強度で鮮鋭化処理を行うことを特徴としている。
【0138】
すなわち、格子ノイズの発生率が高い場合において、格子ノイズの発生率が低い場合よりも強い強度で鮮鋭化処理を行うように鮮鋭化処理手段を設定することができる。したがって、上記のようにぼかし手段が強い強度でぼかし処理を行い入力画像がぼやけた状態となっても、鮮鋭化処理手段を用いて強い鮮鋭強度で鮮鋭化処理を行い、入力画像の鮮鋭度を復元することができる。
【0139】
それゆえ、格子ノイズが低減されているとともに、鮮鋭度が良好な画像を出力することができるという効果を奏する。
【0140】
【発明の効果】
本発明の画像処理装置は、以上のように、出力画像における格子ノイズの発生率を予測する格子ノイズ発生率予測手段と、上記格子ノイズ発生率予測手段により予測された格子ノイズの発生率に基づき決定された強度でぼかし処理を行うぼかし処理手段とを備えているものである。
【0141】
また、本発明の画像処理方法は、以上のように、出力画像における格子ノイズの発生率を予測するとともに、予測された格子ノイズの発生率に基づき決定された強度でぼかし処理を行う方法である。
【0142】
上記構成によれば、格子ノイズの発生率が高いと予測される場合は、前ぼかし処理の強度を強く決定することにより、入力画像中に含まれているノイズをぼかすことができる。したがって、拡大(縮小)後の出力画像中において、ノイズが多い部分と少ない部分との濃度の差を小さくすることができる。
【0143】
それゆえ、格子ノイズが低減された良質の画像を出力することができるという効果を奏する。
【0144】
また、本発明の画像処理装置は、以上のように、上記構成の画像処理装置において、上記ぼかし処理手段によるぼかし処理を、拡大縮小処理の前に行うものである。
【0145】
また、本発明の画像処理方法は、以上のように、上記構成の画像処理方法において、上記ぼかし処理を、拡大縮小処理の前に行うものである。
【0146】
上記の画像処理装置および画像処理方法によれば、ぼかし処理を拡大縮小処理の前に行う。したがって、拡大縮小処理によってノイズ強度のムラが発生する前に入力画像に含まれているノイズを低減することができる。したがって、拡大(縮小)後の出力画像中において、ノイズが多い部分と少ない部分との濃度の差をより小さくすることができる。
【0147】
それゆえ、より格子ノイズが低減された良質の画像を出力することができるという効果を奏する。
【0148】
また、本発明の画像処理装置は、以上のように、上記構成の画像処理装置において、上記格子ノイズ発生率予測手段は、入力画像の濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測するものである。
【0149】
また、本発明の画像処理方法は、以上のように、上記構成の画像処理方法において、入力画像の濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測する方法である。
【0150】
すなわち、格子ノイズの発生率は、入力画像における露出の程度によって変化する。また、入力画像の濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測すれば、露出に基づいた予測を行っていることに実質的に等しくなり、的確な予測を行うことができる。
【0151】
それゆえ、より格子ノイズが低減された良質の画像を出力することができるという効果を奏する。
【0152】
また、本発明の画像処理装置は、以上のように、上記構成の画像処理装置において、上記入力画像の濃度が、該入力画像の平均濃度であるものである。
【0153】
また、本発明の画像処理方法は、以上のように、上記構成の画像処理方法において、上記入力画像の濃度は、該入力画像の平均濃度である方法である。
【0154】
上記の構成によれば、入力画像の平均濃度に基づいて格子ノイズの発生率が予測される。入力画像の平均濃度は、入力画像の露出を把握するために最も適したパラメータであるので、より的確に格子ノイズの発生率を予測することができる。
【0155】
それゆえ、より格子ノイズが低減された良質の画像を出力することができるという効果を奏する。
【0156】
また、本発明の画像処理装置は、以上のように、上記構成の画像処理装置において、入力画像の濃度が最大値あるいは最小値に近づくにしたがって、格子ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用いて、格子ノイズの発生率を予測するものである。
【0157】
また、本発明の画像処理方法は、以上のように、上記構成の画像処理方法において、入力画像の濃度が最大値あるいは最小値に近づくにしたがって、格子ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用いて、格子ノイズの発生率を予測する方法である。
【0158】
たとえば入力画像がネガフィルム上のアナログ画像である場合、入力画像におけるアンダー露出の度合いが強いほど、すなわち濃度が高いほど、コントラストをより強くする必要があるため、格子ノイズの発生率が上昇する。一方、オーバー露出の度合いが強いほど、すなわち濃度が低いほど、CCDの出力が小さくなり、格子ノイズの発生率が上昇する。
【0159】
したがって、上記のような予測テーブルを用いて予測すれば、より的確な予測を行うことができる。また、このような予測テーブルを予め設定しておけば、格子ノイズの発生率を予測するための処理を簡略化することができる。
【0160】
それゆえ、簡易な処理でより格子ノイズが低減された良質の画像を出力することができるという効果を奏する。
【0161】
また、本発明のプログラムは、上記構成のいずれかの画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【0162】
上記のプログラムによれば、本発明の画像処理方法をコンピュータに実行させるので、格子ノイズが低減された良好な画質のデジタル画像を出力することができるという効果を奏する。
【0163】
また、本発明の記録媒体は、上記構成の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である。
【0164】
上記の記録媒体によれば、格子ノイズが低減された良好な画質の出力画像を得ることができる画像処理方法を実行するプログラムを、コンピュータに供給することが容易となるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の一実施形態に係る画像処理装置および該画像処理装置を含むデジタル露光システムの構成を示すブロック図である。
【図2】 図1の画像処理装置における格子ノイズ予測部が拡大率に基づいて格子ノイズ発生率を予測するために用いる予測テーブルを示す模式図である。
【図3】 元画像を1.25倍、2.1倍、および3.3倍の画像に拡大する場合のそれぞれの場合について、画素位置とノイズ強度との関係を示す模式図である。
【図4】 図1の画像処理装置における格子ノイズ予測部が入力画像の濃度に基づいて格子ノイズ発生率を予測するために用いる予測テーブルを示す模式図である。
【図5】 図1の画像処理装置における前ぼかし処理部が前ぼかし処理を行う際に用いる移動平均フィルタの一例を示す模式図である。
【図6】 図1の画像処理装置における基本鮮鋭強度演算部が基本鮮鋭強度を求める手順を示すフローチャートである。
【図7】 図1の画像処理装置における調整量算出部が調整量を決定する手順および鮮鋭強度決定部が調整後の基本鮮鋭強度を決定する手順を示すフローチャートである。
【図8】 線型補間法における補間対象画素と元画像画素との位置関係、および演算に用いるパラメータを示す模式図である。
【図9】 元画像を1.25倍の画像に拡大する場合について、画素位置とノイズ強度との関係を示す模式図である。
【符号の説明】
2 画像処理装置
5 格子ノイズ予測部(格子ノイズ発生率予測手段)
6 前ぼかし処理部(ぼかし処理手段)
11 鮮鋭化処理部(鮮鋭化処理手段)
Claims (8)
- 入力画像に拡大縮小処理を施してデジタル画像を出力する画像処理装置において、
出力画像における格子ノイズの発生率を予測する格子ノイズ発生率予測手段と、
上記格子ノイズ発生率予測手段により予測された格子ノイズの発生率に基づき決定された強度でぼかし処理を行うぼかし処理手段とを備え、
上記ぼかし処理手段によるぼかし処理は、拡大縮小処理の前に行われるとともに、
上記格子ノイズ発生率予測手段は、入力画像の濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測することを特徴とする画像処理装置。 - 上記入力画像の濃度は、該入力画像の平均濃度であることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 入力画像の濃度が最大値あるいは最小値に近づくにしたがって、格子ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用いて、格子ノイズの発生率を予測することを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
- 入力画像に拡大縮小処理を施してデジタル画像を出力する画像処理方法において、
出力画像における格子ノイズの発生率を予測するとともに、予測された格子ノイズの発生率に基づき決定された強度でぼかし処理を行い、かつ、
上記ぼかし処理は、拡大縮小処理の前に行われ、
入力画像の濃度に基づいて格子ノイズの発生率を予測することを特徴とする画像処理方法。 - 上記入力画像の濃度は、該入力画像の平均濃度であることを特徴とする請求項4に記載の画像処理方法。
- 入力画像の濃度が最大値あるいは最小値に近づくにしたがって、格子ノイズの発生率が上昇する予測テーブルを用いて、格子ノイズの発生率を予測することを特徴とする請求項4または5に記載の画像処理方法。
- 請求項4ないし6のいずれか1項に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項7に記載の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。
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