JP3726653B2 - 画像処理方法、画像処理装置および画像処理方法を実行するプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、デジタル画像データを用いて、感光材料に画像形成を行った場合に、画像のざらつき感をもたらす粒子状ノイズを、画像中の輪郭部をぼかすことなく低減させることによって、画像品位を向上させることができる画像処理方法と、その画像処理方法を実施する画像処理装置と、その画像処理方法を実行するプログラムを記録した記録媒体とに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、写真の焼き付けとしては、原画像が記録されている写真フィルムに光を照射し、この写真フィルムを透過した光を印画紙上に照射することによって焼き付けを行うアナログ露光が長年行われてきた。また、近年では、アナログ露光の他に、写真フィルム上の画像をスキャナなどで読み取ることによって得られるデジタル画像データや、デジタルカメラによる撮影によって得られるデジタル画像データなどに基づいて、赤、緑、青の単色光を各画素毎に印画紙上に照射することによって焼き付けを行うデジタル露光が行われるようになっている。
【０００３】
ところで、デジタル露光を行う写真焼付装置では、上記スキャナの解像度と、露光ヘッドの解像度とによって、印画紙上に焼き付けた画像の画素密度が決まる。一般に、ポジフィルムの画像を構成する粒子密度は、２５００ｄｐｉ程度であり、現在、上記粒子密度と同程度の解像度を有するデジタル露光写真焼付装置が市場に登場している。したがって、このようなデジタル露光写真焼付装置は、ほぼフィルム粒子レベルの画像を取り込んで、印画紙に焼き付けることができるので、アナログ露光と比較しても、遜色のないプリント画像を得ることができるようになっている。
【０００４】
因みに、２５００ｄｐｉの粒子密度は、１３５Ｆサイズ（３．６ｃｍ×２．４ｃｍ）の写真フィルムでは、３４４５×２３６２の画素数に相当する。
【０００５】
また、デジタル露光を行う写真焼付装置は、画像データの加工が可能であるため、アナログ露光の写真焼付装置では行うことができない様々な特殊効果を画像に与えることができるという特徴を持っている。その１つは、画像中の輪郭（例えば、背景中の人物の輪郭や、人物の顔の目鼻立ち）部分にメリハリを与える鮮鋭化（シャープネス）と呼ばれる処理である。以下、鮮鋭化処理について説明する。
【０００６】
鮮鋭化処理は、画像中の物体と他の物体との境界、すなわち輪郭をはっきり見せるための処理であり、具体的には、輪郭を構成するある注目画素について、それに隣接する画素との濃度差を大きくするように画像データを変換する空間フィルタと呼ばれるデータを用いている。その最も単純な具体例を以下に説明する。
【０００７】
例えば、上記空間フィルタとしての３×３フィルタは、３×３の画素列における各画素の濃度データに掛け合わせる係数の行列要素で構成されており、例えば
である。中央の数値「５」は、注目画素に掛け合わせる要素である。他の数値は、注目画素に隣接する画素にそれぞれ掛け合わせる要素であり、各要素の和が、基本的に１となるように設定される。
【０００８】
仮に、１００×１００画素の画像データが有るとすれば、計１００００個の画素に対して、その１つ１つを順番に注目画素とみなしながら、上記３×３フィルタを１００００回適用すると、鮮鋭化された画像を得ることができる。
【０００９】
上記３×３フィルタを用いた効果を示す具体例をさらに説明する。例えば、道路や空などを背景とする自動車や飛行機のような物体の画像を例に取る。道路や空などの背景には、画像の色および濃淡に変化が殆ど無い画像の平坦部と呼べる領域を多く含んでいる。画像の平坦部における３×３の画素列は、例えば、
５１ ４９ ５３
５２ ５０ ４９
４８ ５１ ４７
のようになっている。
【００１０】
この３×３画素の画像データに、上記３×３フィルタをあてはめると、各画像データの数値に対して、対応する行列要素が掛け合わされることとなり、
となる。各数値の和は４９なので、注目画素の画像データ「５０」は、「４９」に変換される。このように、画像の平坦部では、変換前後の値にあまり変化が現れない。
【００１１】
一方、物体の輪郭部では、３×３の画素列は、例えば、
１０ ３０ ７０
１５ ５０ ９０
２０ ８０ ８５
となっている。すなわち、この輪郭部では、左上側が薄く、右下側が濃い傾向にある。これに、上記３×３フィルタをあてはめると、
となる。各数値の和は３５なので、注目画素の画像データ「５０」は、「３５」に変換される。
【００１２】
さらに、注目画素の画像データ「５０」の右隣に隣接する画像データ「９０」に注目した場合、その３×３の画素列は、例えば、
３０ ７０ ８５
５０ ９０ ９５
８０ ８５ ９０
となっている。これに、上記３×３フィルタをあてはめると、
となる。各数値の和は１５０なので、注目画素の画像データ「９０」は、「１５０」に変換される。このように、画像の輪郭部では、変換前後の値に大きな変化が現れる。
【００１３】
上記の輪郭部における画像データの変化を模式的に図示すると、図１１（ａ）（ｂ）のようになる。すなわち、鮮鋭化とは、図１１（ａ）に示される輪郭部のコントラストに、図１１（ｂ）に示すようなスパイク状の強調部分を含めることによって、輪郭部のコントラストを強める処理であることがわかる。
【００１４】
このように、空間フィルタを用いて画像データを加工すると、画像の平坦部はあまり変化しないのに対し、輪郭部は大きく変化するので、この作業を繰り返すだけで、画像を鮮鋭化させることができる。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、上記従来の鮮鋭化の手法では、印画紙に焼き付けた画像のざらつき感を増大させるという問題が発生する。
【００１６】
前述した高解像度のデジタル露光写真焼付装置は、ほぼフィルム粒子レベルの画像を取り込むことができるため、写真フィルムと等倍で焼き付けた画像は、フィルム粒子レベルの大きさの画素が集合したものとなる。そして、フィルム粒子の発色特性は完全には均一でないため、画像を形成する色彩や濃度の中に、細かい色変化によるざらつきや細かい濃度変化によるざらつき、言い換えればフィルム粒子レベルのノイズ（以下、フィルム粒子ノイズと呼ぶ）が含まれることになる。
【００１７】
また、フィルム粒子ノイズは、写真フィルムから取り込んだ画像を印画紙に焼き付けた場合、拡大して焼き付けた画像程、フィルム粒子ノイズがよく目立つようになる。
【００１８】
つまり、上記従来の鮮鋭化の手法は、画像の輪郭を強調するばかりではなく、写真フィルムの粒状性まで強調してしまうため、印画紙に焼き付けた画像のざらつき感を増大させることになる。このため、非常に見苦しい画像になることもしばしば発生する。特に、人肌にざらつきが現れると、画像品位が大きく低下して見える。
【００１９】
以下に、フィルム粒子ノイズが、鮮鋭化処理によって強調されてしまう具体例を説明する。フィルム粒子ノイズとは、例えば、
４５ ４５ ４５
４５ ９０ ４５
４５ ４５ ４５
のような状態の画像データにおける中央の数値「９０」を指す。
【００２０】
これに、上記３×３フィルタをあてはめると、
となる。各数値の和は２７０なので、ノイズデータ「９０」は「２７０」に変換され、ノイズがかなり増強されてしまうことがわかる。
【００２１】
そこで、鮮鋭化処理を行っても、フィルム粒子に起因するざらつき感を強調しない処理が必要になる。その単純な手法として、ぼかし処理、すなわちある注目画素について、その周囲の画素から求めた平均値に置換する作業を画像全体に行う処理が考えられる。しかしながら、このようなぼかし処理では、輪郭までぼやけてしまうので、鮮鋭化した意味が無くなる。
【００２２】
あるいは、取り込んだ画像データに先にぼかし処理を施し、後で鮮鋭化処理を行う手法も考えられるが、この場合には、画像中の細かい構造（ディテール）が消失してしまう。
【００２３】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、デジタル画像データを用いて、感光材料に画像を形成するにあたって、画像中の輪郭部をぼかすことなく、フィルム粒子に起因するざらつき感を低減させることができる画像処理方法と、その画像処理方法を実施する画像処理装置と、その画像処理方法を実行するプログラムを記録した記録媒体とを提供することにある。
【００２４】
【課題を解決するための手段】
本発明の請求項１に係る画像処理方法は、上記の課題を解決するために、画像データを濃度データと色データとに分離し、２次元座標空間における濃度データの変化に対応して、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との割合を変化させることを特徴としている。
【００２５】
上記の構成において、フィルム粒子ノイズには、細かい色変化、すなわち色ノイズと、細かい濃度変化、すなわち濃度ノイズとが含まれているから、色ノイズが目立つ箇所では色ノイズ除去を割合として大きくし、濃度ノイズが目立つ箇所では濃度ノイズ除去を割合として大きくすることにより、色ノイズ除去と濃度ノイズ除去とを別々に異なる割合で処理する方が、ノイズ除去の最適化を図ることができる。
【００２６】
また、画像中の平坦部では色彩変化および濃度変化が小さいか殆ど無いに等しいのに対し、画像中の輪郭部ではその逆となり、特に濃度変化が大きい。したがって、画像データを濃度データと色データとに分けた場合、画像の輪郭情報は濃度データの方に多く含まれていることになる。このことも、色ノイズ除去と濃度ノイズ除去とを別々に異なる割合で処理する方が好ましい理由である。
【００２７】
さらに、人間の目は、色彩変化より濃度変化を敏感に知覚しやすい。このことも、色ノイズ除去と濃度ノイズ除去とを別々に異なる割合で処理する方が好ましい他の理由である。
【００２８】
また、画像中の輪郭部をぼかさないように保存するためには、画像の輪郭部において濃度ノイズ除去も色ノイズ除去も行わないようにすればよく、より好ましくは、画像の輪郭情報は濃度データの方に多く含まれているのだから、画像の平坦部から輪郭部に近づく程、濃度ノイズ除去の割合を徐々に０に近づけると共に、色ノイズ除去より早めに濃度ノイズ除去を止めるようにするとよい。色ノイズ除去は、輪郭情報をぼかす効果が、濃度ノイズ除去に比べて小さいので、画像の輪郭部近くまで行うことによって、画像のざらつき感を低減させる効果を高めることができる。
【００２９】
すなわち、上記の構成のように、２次元座標空間における濃度データの変化に対応して、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との割合を変化させることで、色データの平滑化処理による色ノイズ除去効果と、濃度データの平滑化処理による濃度ノイズ除去効果とのバランスを最適化することができるので、画像中の輪郭部の保存と画像のざらつき低減との双方に好ましい結果が得られることになる。
【００３０】
本発明の請求項２に係る画像処理方法は、上記の課題を解決するために、請求項１に記載の処理に加えて、上記濃度データの変化の程度に関して第１の基準値を設定し、濃度データの変化が上記第１の基準値より小さい画像領域では、色データの平滑化処理を行った後で、必要に応じて濃度データの平滑化処理を行うことを特徴としている。
【００３１】
上記の構成によれば、濃度データの変化が第１の基準値より大きい領域は、画像の平坦部より輪郭部に近い領域であり、逆に、濃度データの変化が第１の基準値より小さい領域は、画像の輪郭部より平坦部に近い領域であるから、第１の基準値によって、輪郭部に近い領域を区別することができる。
【００３２】
したがって、平坦部に近い領域では、輪郭情報をぼかす効果が、濃度データの平滑化処理に比べて小さい色データの平滑化処理を優先的に行う。このように、色ノイズ除去を先に行っておくと、濃度ノイズ除去を単独で行う場合より、濃度ノイズ除去の割合を小さくすることができる。すなわち、濃度データの平滑化処理は、行った方が好ましい結果になる場合に行うようにすることができる。この結果、画像中の輪郭部の保存と画像のざらつき低減との双方に一層好ましい結果を得ることができる。
【００３３】
本発明の請求項３に係る画像処理方法は、上記の課題を解決するために、請求項１または２に記載の処理に加えて、上記濃度データの変化の程度に関して第１の基準値を設定し、濃度データの変化が上記第１の基準値より小さい画像領域では、色データの平滑化処理の割合を濃度データの平滑化処理の割合より大きくすることを特徴としている。
【００３４】
上記の構成によれば、請求項２の方法と同様の理由により、第１の基準値によって、輪郭部に近い領域を区別することができるから、平坦部に近い領域では、輪郭情報をぼかす効果が、濃度ノイズ除去に比べて小さい色データの平滑化処理の割合を相対的に大きくすることによって、画像中の輪郭部の保存と画像のざらつき低減との双方に一層好ましい結果を得ることができる。
【００３５】
本発明の請求項４に係る画像処理方法は、上記の課題を解決するために、請求項２または３に記載の処理に加えて、上記濃度データの変化の程度に関して、上記第１の基準値より小さい値を持つ第２の基準値を設定し、濃度データの変化が上記第２の基準値より大きい画像領域では、濃度データの平滑化処理を行わないことを特徴としている。
【００３６】
上記の構成によれば、濃度データの変化が第２の基準値より小さい領域は、画像の平坦部に一層近い領域になるので、第１および第２の基準値を設けることにより、画像を、平坦部に近い領域、平坦部と輪郭部との中間の領域、輪郭部に近い領域の３段階に分類することができる。
【００３７】
そして、画像の輪郭部をぼかす効果が大きい濃度ノイズ除去について、濃度データの変化が第２の基準値より大きい領域では行わないようにするので、画像の輪郭部を保存する効果を一層高めることができる。
【００３８】
一方、色ノイズ除去については、請求項２または３に記載のとおり、少なくとも、濃度データの変化が第１の基準値より小さい領域で行うので、画像のざらつき低減の効果は、変わりなく得られるものである。
【００３９】
本発明の請求項５に係る画像処理方法は、上記の課題を解決するために、請求項２ないし４のいずれか１項に記載の処理に加えて、濃度データの変化が上記第１の基準値より大きい画像領域では、濃度データの平滑化処理および色データの平滑化処理の双方を行わないことを特徴としている。
【００４０】
上記の構成によれば、濃度データの変化が上記第１の基準値より大きい画像領域、すなわち画像の輪郭部に近い領域では、濃度ノイズ除去も色ノイズ除去も行わないようにするので、本請求項の画像処理方法により、画像の輪郭部を最も適切に保存することができる。
【００４１】
本発明の請求項６に係る画像処理方法は、上記の課題を解決するために、請求項１ないし５のいずれか１項に記載の処理に加えて、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との割合を、濃度データの分散値に基づいて変化させることを特徴としている。
【００４２】
上記の構成によれば、濃度データの分散値は、濃度データの変化が的確に反映され、かつ計算のしやすいパラメータである。すなわち、濃度データの変化が全く無い領域では、分散値は０になり、濃度データの変化が０から大きくなるにしたがって、分散値も０から大きな値へと変化する。
【００４３】
したがって、濃度データの分散値を求めることにより、その値によって、画像の平坦部か、輪郭部に近いのか、平坦部と輪郭部との中間領域か等を容易に識別することができる。
【００４４】
よって、濃度データの分散値に基づくことによって、色ノイズ除去効果と濃度ノイズ除去効果とのバランスを最適化することが容易になる。特に、分散値は濃度データと濃度データの平均値の差分を２乗した値の平均として求められるので、２乗計算の効果によって、分散値に基づいたノイズ除去は、画像を一層自然な仕上がりにすると考えられる。また、複雑な計算処理を行う必要が無いため、計算速度が遅くならずに済み、またハード化への適用も比較的容易な画像処理方法を提供することができる。
【００４５】
本発明の請求項７に係る画像処理装置は、上記の課題を解決するために、
(1) 画像データを濃度データと色データとに分離するデータ分離部と、
(2) 色データの平滑化処理を行う色ノイズ除去部と、
(3) 濃度データの平滑化処理を行う濃度ノイズ除去部と、
(4) ２次元座標空間における濃度データの変化を算出し、該変化に基づいて、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との割合を、画像の単位領域毎に算出し、色ノイズ除去部および濃度ノイズ除去部に出力する平滑化割合算出部と
を備えていることを特徴としている。
【００４６】
上記の構成によれば、画像中の輪郭部をぼかすことなく、画像のざらつきを低減させる効果が得られるように、平滑化割合算出部が、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との割合をバランスよく算出する。また、平滑化割合算出部は、その算出を画像の単位領域毎に行う。
【００４７】
色ノイズ除去部は、データ分離部から色データを受け取り、平滑化割合算出部から色ノイズ除去の割合を受け取ることにより、色データの平滑化処理を画像の単位領域毎に行う。
【００４８】
また、濃度ノイズ除去部も、データ分離部から濃度データを受け取り、平滑化割合算出部から濃度ノイズ除去の割合を受け取ることにより、濃度データの平滑化処理を画像の単位領域毎に行う。
【００４９】
これにより、画像中の輪郭部が保存され、画像のざらつきが低減された、メリハリの有る高品位画像を得ることができる。
【００５０】
本発明の請求項８に係る画像処理装置は、上記の課題を解決するために、請求項７に記載の構成に加えて、上記平滑化割合算出部が、濃度データの変化の程度に関して設定された第１の基準値と、濃度データの変化とを比較し、濃度データの変化が上記第１の基準値より小さい画像領域では、色データの平滑化処理の割合を濃度データの平滑化処理の割合より大きくする算出式に基づいて、該割合を算出することを特徴としている。
【００５１】
上記の構成によれば、請求項３の発明と同様の理由により、画像中の輪郭部の保存と画像のざらつき低減との双方に一層好ましい結果を得ることができる。
【００５２】
本発明の請求項９に係る画像処理装置は、上記の課題を解決するために、請求項８に記載の構成に加えて、上記平滑化割合算出部が、上記濃度データの変化の程度に関して、上記第１の基準値より小さい値を持つように設定された第２の基準値と、濃度データの変化とを比較し、濃度データの変化が上記第２の基準値より大きい画像領域では、濃度データの平滑化処理を行わないようにする算出式に基づいて、該割合を算出することを特徴としている。
【００５３】
上記の構成によれば、請求項４の発明と同様の理由により、画像の輪郭部を保存する効果を一層高めることができると共に、画像のざらつき低減の効果についても、変わりなく得ることができる。
【００５４】
本発明の請求項１０に係る画像処理装置は、上記の課題を解決するために、請求項８または９に記載の構成に加えて、上記平滑化割合算出部が、濃度データの変化が上記第１の基準値より大きい画像領域では、濃度データの平滑化処理および色データの平滑化処理の双方を行わないようにする算出式に基づいて、該割合を算出することを特徴としている。
【００５５】
上記の構成によれば、請求項５の発明と同様の理由により、本請求項の画像処理装置は、画像の輪郭部を最も適切に保存することができる。
【００５６】
本発明の請求項１１に係る画像処理装置は、上記の課題を解決するために、請求項８ないし１０のいずれか１項に記載の構成に加えて、上記平滑化割合算出部が、上記基準値を、外部からの入力によって可変的に設定する基準設定部を備えていることを特徴としている。
【００５７】
上記の構成によれば、第１の基準値も、第２の基準値も、固定的なものではなく、基準設定部を介して可変させることができるので、得られた画像の画質を確認しながら、画像の輪郭部の保存効果と、画像のざらつき低減効果とを最適なバランスにする基準値を選択することが可能になる。
【００５８】
本発明の請求項１２に係る記録媒体は、上記の課題を解決するために、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像処理方法を実行するプログラムを記録したことを特徴としている。
【００５９】
上記の構成によれば、該プログラムを画像処理装置にインストールすることによって、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像処理方法をユーザーが実行することができる。
【００６０】
【発明の実施の形態】
〔実施の形態１〕
本発明の実施の一形態について図１ないし図１０に基づいて説明すれば、以下のとおりである。
【００６１】
一般に、人の目は、色変化より濃度変化の方に敏感であるため、色ノイズの除去には強いぼかし処理（平滑化処理）を行う一方、濃度ノイズには弱いぼかし処理（平滑化処理）を行うようにすると、ノイズの除去効果は高く、輪郭はあまりぼけていないように見える。この人間の視覚特性が、本発明を生み出す第１の着眼点となっている。
【００６２】
次に、輪郭部では色の変化より濃度の変化が顕著に現れるので、輪郭情報は、色データより濃度データに多く含まれていることがわかる。したがって、濃度データのぼかし処理を色データのぼかし処理より弱めることは、輪郭情報の保存にとっても効果的である。
【００６３】
とはいえ、画像全体に対して、色データの強いぼかし処理と濃度データの弱いぼかし処理とを一様に行ったのでは、輪郭情報を全く無視しているため、画像の鮮鋭度はあまり高いものにならない。そこで、画像中の輪郭部とみなせる領域を抽出し、輪郭部でのぼかし処理は弱めたり、あるいは全く行わないようにし、非輪郭部で、色データの強いぼかし処理と濃度データの弱いぼかし処理とを行うようにすると、ノイズの除去効果を保ちながら、より一層効果的に輪郭情報を保存できることがわかった。この輪郭情報の保存性とぼかし処理の仕方との相関性が、本発明を生み出す第２の着眼点となっている。
【００６４】
このような着眼点から、本発明の画像処理方法として、現像済みの写真フィルムから、スキャナを用いて読み取った画像データに含まれているフィルム粒子ノイズを低減させるために、画像データを濃度データと色データとに分離し、２次元座標空間における濃度データの変化に対応して、色データのぼかし処理と濃度データのぼかし処理との割合を変化させる手法を創案するに至った。
【００６５】
さらに、本発明の画像処理方法として、２次元座標空間における濃度データの変化に基づいて、画像中の輪郭部を抽出し、輪郭部ではノイズ除去をできるだけ行わないようにし、非輪郭部では濃度ノイズよりも色ノイズの除去を優先的に行う、あるいは濃度ノイズよりも色ノイズの除去率を大きくする手法を創案するに至った。
【００６６】
具体的な説明の初めとして、本発明の画像処理方法を実施する画像処理装置の構成を説明する。
【００６７】
本発明に係る画像処理装置は、例えばＢＧＲの各色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ものであり、図２に示すように、画像取込部１、ぼかし処理部２および鮮鋭化処理部３を有する画像処理部４、並びに露光部５を備えている。
【００６８】
画像取込部１は、ネガフィルムを透過する光を測光することによってネガフィルムに記録された画像（以下、元画像とも記載する）を取り込むスキャナであり、例えば、ネガフィルムに光を照射する光源と、ＢＧＲの各色フィルタおよびＣＣＤ(Charge Coupled Device) で構成された単板式または３板式のＣＣＤカメラとで構成されている。そして、ネガフィルムおよび各色フィルタを透過した光をＢＧＲ毎にＣＣＤにて受光することにより、画像取込部１は、受光量に応じた電気信号をＢＧＲ毎に画像処理部４へ送る。これにより、元画像の各画素の色彩および濃度に対応する画像データがＢＧＲ毎に得られることになる。
【００６９】
画像処理部４は、画像取込部１から送られてきたＢＧＲ毎の画像データに、ノイズ除去処理、鮮鋭化処理、ＣＣＤの読み取りムラや露光ヘッドの露光ムラに対する補正処理、印画紙の発色特性を考慮したガンマ補正処理等、各種の画像処理を施すものである。また、画像処理部４は、画像処理装置に組み込まれたマイクロプロセッサおよび／またはＤＳＰ(Digital Signal Processor)などによって構成されてもよいし、装置の外部に設けられたＰＣ(Personal Computer) によって構成されてもよい。なお、画像処理部４には、画像取込部１からの画像データを一時的に格納するメモリと、露光部５での露光動作を制御する制御部（ともに図示せず）も備えられている。
【００７０】
画像処理部４を構成するぼかし処理部２は、画像データを濃度データと色データとに分離し、２次元座標空間における濃度データの変化に対応して、色データのぼかし処理と濃度データのぼかし処理との割合を変化させる構成を備えているが、その詳細は後述する。
【００７１】
画像処理部４を構成する鮮鋭化処理部３は、ぼかし処理部２で色ノイズおよび濃度ノイズが除去された画像データに対して、画像中の輪郭部をはっきり見せる鮮鋭化処理を、操作者の指示に応じて適宜行うものである。なお、画像取込部１が出力した画像データを鮮鋭化処理部３に入力し、鮮鋭化処理を行った後に、ぼかし処理部２でノイズ除去を行ってもよく、この場合にも、従来より高品位の画像を得ることができる。
【００７２】
しかしながら、鮮鋭化処理の後でぼかし処理を行う場合、鮮鋭化の度合いに応じて最適なぼかしの度合いを変更しなければならなくなる。これに対し、ぼかし処理を先に行う場合には、鮮鋭化の度合いを考慮する必要が無いので、前者より処理が簡単になるというメリットがある。
【００７３】
露光部５は、画像処理部４から送られるＢＧＲの各画像データに基づいて印画紙への光の照射／非照射を各画素毎に制御し、画像を印画紙に焼き付けるものである。光の照射を制御する手段としては、例えば、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（発光ダイオード）パネル、レーザー、ＦＯＣＲＴ(Fiber Optic Cathode Ray Tube)、ＣＲＴ(Cathode Ray Tube)等が考えられる。なお、ＰＬＺＴ露光ヘッド、ＤＭＤ、ＬＣＤ等の自発光型でない制御手段を用いる場合には、光源が別途必要であることは言うまでもない。また、必要に応じて、ＢＧＲの回転フィルタや焼付レンズなどの集光レンズも配置される。
【００７４】
なお、上記ＰＬＺＴは、ジルコン酸鉛（ＰｂＺｒＯ3 ）とチタン酸鉛（ＰｂＴｉＯ3 ）とを適当な比率で固溶体としたもの（ＰＺＴ）に、ランタンを添加してホットプレスして得られる（Ｐｂ1-x Ｌａx ）（Ｚｒy Ｔｉ1-y ）1-x/4 Ｏ3 系固溶体である。ＰＬＺＴは、液晶と同様に偏光板と組み合わせ、電圧を印加することによって、光の透過光量を制御することができる。
【００７５】
また、本実施の形態の画像処理装置は、解像度が２１６７ｄｐｉであり、ほぼフィルム粒子レベルの画像を取り込んで印画紙に焼き付ける能力を持っている。
【００７６】
次に、ぼかし処理部２の構成を詳細に説明する。図１に示すように、ぼかし処理部２は、大きく分けて、Ｙ／Ｃ分離部６（データ分離部）、ノイズ除去割合演算部７（平滑化割合算出部）およびノイズ除去部８とを備えている。
【００７７】
Ｙ／Ｃ分離部６は、画像取込部１から入力されるＢＧＲの各画像データをＹＣＣデータに変換、すなわち輝度データ（濃度データ）ＹＹxyと色差データＢＹxy・ＲＹxy（色データ）とに分離する働きをする。なお、輝度データＹＹxyと色差データＢＹxy・ＲＹxyとに付された記号ｘ，ｙは、画像取込部１のＣＣＤにおける各素子の位置を、２次元座標で表したものである。
【００７８】
ノイズ除去割合演算部７は、２次元座標空間における輝度データＹＹxyの変化を算出し、該変化に基づいて、色差データＢＹxy・ＲＹxyのぼかし処理と輝度データＹＹxyのぼかし処理との割合を、画像の単位領域毎に算出し、ノイズ除去部８に出力する働きをする。より具体的には、ノイズ除去割合演算部７は、輝度データＹＹxyの変化から画像中の輪郭部と非輪郭部とを識別し、輪郭部ではぼかし処理を行わないようにする一方、非輪郭部では色差データＢＹxy・ＲＹxyのぼかし処理の割合を輝度データＹＹxyのぼかし処理の割合より大きく設定する。
【００７９】
なお、図３に示すように、一例として、ある注目画素を中心とする１辺７画素（７×７）の正方形領域を上記画像の単位領域とし、単位領域毎にぼかし処理を行うことを、画像の全領域に対して繰り返すことにする。上記単位領域は、１つ１つの画素が集合することによって、画像本来の色濃度を再現できる程度の大きさに設定されている。この理由は次のとおりである。
【００８０】
ぼかし処理とは、ある注目画素の色差データＢＹxy・ＲＹxyおよび輝度データＹＹxyのそれぞれの一部または全部を、単位領域における各データ毎の平均値で置換して平滑化する処理である。これによって、注目画素が周囲の画素から突出したノイズである場合に、ノイズデータの一部または全部が周囲の画素の平均値データに置換されるため、ノイズが低減されることになる。
【００８１】
すると、ノイズは規則正しく配列されているものではないが、単位領域の大きさ（画素数）を小さくし過ぎると、その単位領域内にノイズが存在していれば、ノイズの影響が強く残った平均値データが求まってしまうし、単位領域の大きさ（画素数）を大きくし過ぎると、複数の異なるノイズの影響を受けた平均値データが求まってしまい、どちらもノイズの適切な低減にとって都合が悪いことは、明らかである。
【００８２】
したがって、注目画素の周囲の画素数を少しずつ増やして領域を広げていったときに、画像の色濃度の傾向や、一連のムラ状態が現れ始める領域の大きさが、ほぼ７画素×７画素ということである。これは、ＣＲＴを近くで見るとＢＧＲの細かい点（ドット）が独立して発光しているだけにしか見えないが、ＣＲＴから少し離れると、見える範囲が広がって色濃度が見えてくるのに似ている。ＣＲＴで絵を構成するドットがフィルム粒子に相当していると考えると、本発明を理解しやすくなる。
【００８３】
なお、ノイズとは、ある画素に突発的に出現する異質の色濃度、あるいは何らかの周期性（縞模様等）を持った色濃度を指すが、本発明が低減させようとしているノイズは、フィルム粒子の発色特性が均一に分布していないことに起因するフィルム粒子ノイズである。
【００８４】
フィルム粒子ノイズの一例を図８に示す。図８は、画像取込部１から取り込んだ画像データを、ぼかし処理を一切行うことなく出力した結果（図５）の一部であり、画像取込部１から取り込んだ画像データを拡大処理し、左目頭付近の領域をトリミングして出力した結果である。図８の顔の地肌部分には、フィルム粒子ノイズとして、粒子状の細かな濃淡の変化が現れていることがわかる。このようなフィルム粒子ノイズが、図５の全体画像において、ざらつき感となって発現するのである。
【００８５】
さて、ノイズ除去割合演算部７は、ノイズ除去の割合を色ノイズおよび濃度ノイズについて定めるために、分散値演算部９、色ノイズ除去割合演算部１０、濃度ノイズ除去割合演算部１１および基準設定部１２を備えている。
【００８６】
分散値演算部９は、Ｙ／Ｃ分離部６から入力される輝度データＹＹxyの変化を求めるために、輝度データＹＹxyの分散値ＤＰを後述のように上記単位領域毎に算出する。
【００８７】
色ノイズ除去割合演算部１０は、分散値演算部９から入力される分散値ＤＰを用いて、ある注目画素の色差データＢＹxy・ＲＹxyのそれぞれを、単位領域における各データＢＹxy・ＲＹxy毎の平均値によって、どのくらいの割合で置換するかを決める色ノイズ除去率パラメータＲＣを算出する。
【００８８】
また、濃度ノイズ除去割合演算部１１は、色ノイズ除去割合演算部１０から入力される色ノイズ除去率パラメータＲＣを用いて、ある注目画素の輝度データＹＹxyを、単位領域における輝度データＹＹxyの平均値によって、どのくらいの割合で置換するかを決める濃度ノイズ除去率パラメータＲＤを算出する。
【００８９】
基準設定部１２は、後述の第１の基準値Ｔ1 を分散値ＤＰについて設定し、第１の基準値Ｔ1 を色ノイズ除去割合演算部１０に対して出力すると共に、後述の第２の基準値Ｔ2 を分散値ＤＰについて設定し、第２の基準値Ｔ2 を濃度ノイズ除去割合演算部１１に対して出力する。
【００９０】
なお、上記第１の基準値Ｔ1 は、後で詳述するが、色ノイズおよび濃度ノイズに対して、ぼかし処理を一切行わない領域を決める基準となる。一方、第２の基準値Ｔ2 は、色ノイズ除去は行うが、濃度ノイズ除去は行わない領域を決める基準となる。また、第１の基準値Ｔ1 および第２の基準値Ｔ2 は、基準設定部１２に対する外部からの入力によって適宜変更することが可能である。
【００９１】
次に、ノイズ除去部８は、平均値演算部１３、色ノイズ除去部１４および濃度ノイズ除去部１５を備えている。
【００９２】
平均値演算部１３は、色差データＢＹxy・ＲＹxyおよび輝度データＹＹxyそれぞれの、上記単位領域あたりの平均値を求め、それぞれ平均色差データＢＹav・ＲＹavおよび平均輝度データＹＹavとして出力する。
【００９３】
色ノイズ除去部１４は、Ｙ／Ｃ分離部６から入力される色差データＢＹxy・ＲＹxyと、平均値演算部１３から入力される平均色差データＢＹav・ＲＹavと、色ノイズ除去割合演算部１０から入力される色ノイズ除去率パラメータＲＣとを用いて、色ノイズ除去率パラメータＲＣから定まる割合で、色差データＢＹxy・ＲＹxyを平均色差データＢＹav・ＲＹavに置換し、置換色差データＢＹxy’・ＲＹxy’を出力する。なお、色ノイズ除去率パラメータＲＣの値によっては、色ノイズ除去部１４は、上記置換によるぼかし処理を行わず、色差データＢＹxy・ＲＹxyをそのまま出力する。
【００９４】
濃度ノイズ除去部１５は、Ｙ／Ｃ分離部６から入力される輝度データＹＹxy、平均値演算部１３から入力される平均輝度データＹＹavと、濃度ノイズ除去割合演算部１１から入力される濃度ノイズ除去率パラメータＲＤとを用いて、濃度ノイズ除去率パラメータＲＤから定まる割合で、輝度データＹＹxyを平均輝度データＹＹavに置換し、置換輝度データＹＹxy’を出力する。なお、濃度ノイズ除去率パラメータＲＤの値によっては、濃度ノイズ除去部１５は、上記置換によるぼかし処理を行わず、輝度データＹＹxyをそのまま出力する。
【００９５】
上記の構成によるフィルム粒子ノイズの除去処理について、以下に具体的に説明する。本発明によれば、画像取込部１によってネガフィルムから読み取られたＢＧＲ毎の画像データは、Ｙ／Ｃ分離部６によって、色差データＢＹxy・ＲＹxyおよび輝度データＹＹxyに分離され、ノイズ除去部８において、各データＢＹxy・ＲＹxy、ＹＹxyからフィルム粒子ノイズが除去される。すなわち、ＢＧＲ毎の画像データに含まれたフィルム粒子ノイズは、色ノイズと濃度ノイズとに分けて除去される。
【００９６】
また、画像中の輪郭部を保存するように、輝度データＹＹxyの変化から輪郭部を区別し、輪郭部ではぼかし処理を行わず、輪郭部から遠ざかる程、つまり色や濃度の変化が小さい画像の平坦部に近づく程、ぼかし処理を強め、かつ、ぼかし処理を行う領域では、色ノイズ除去処理の除去強度を強くする一方、濃度ノイズ除去処理の除去強度を弱くするようなアルゴリズムで、ノイズ除去割合演算部７が、上記色ノイズ除去率パラメータＲＣと濃度ノイズ除去率パラメータＲＤとを算出するようになっている。
【００９７】
上記輝度データＹＹxyの変化は、分散値演算部９によって、上記分散値ＤＰとして求められる。分散値演算部９は、分散値ＤＰを、図３に示す７画素×７画素の単位領域毎に、以下の算出式
【００９８】
【数１】
【００９９】
によって計算する。
【０１００】
なお、分散値ＤＰを求めるための上式は、計算を高速化させることをねらった近似式であり、本来の分散の定義に従った算出式は、単位領域内の画素数をＮとして、
Ｘav＝ ΣＸi ／Ｎ 〔式１〕
ＤＰ＝ Σ（Ｘi −Ｘav）2 ／Ｎ 〔式２〕
となる。
【０１０１】
ところで、分散値ＤＰは、単位領域内の４９画素の濃度に変化が有る程、式２における２乗計算の効果により、大きな値を持つ。画像中の平坦部では色彩変化および濃度変化が小さいか殆ど無いに等しいのに対し、画像中の輪郭部ではその逆となり、特に濃度変化が大きい。したがって、輝度データＹＹxyの変化として算出した分散値ＤＰが大きい単位領域は、画像中の輪郭部かそれに近い領域に属しているとみなすことができる。
【０１０２】
そこで、本発明の目的の１つとして、画像中の輪郭部ではぼかし処理を行わないようにするためには、分散値ＤＰに閾値を設定し、閾値以上の分散値ＤＰを持つ単位領域に対しては、ぼかし処理を一切行わないようにすればよい。そのような閾値を、基準設定部１２で上記第１の基準値Ｔ1 として設定する。
【０１０３】
また、本発明の他の目的として、輪郭部から遠ざかる程、ぼかし処理を強めるためには、単位領域の中央に位置する注目画素の色差データＢＹxy・ＲＹxyおよび輝度データＹＹxyのそれぞれを、単位領域内の４９画素の平均値で置換する割合を、輪郭部から遠ざかるに従って、大きくすればよい。
【０１０４】
さらに、本発明のさらに他の目的として、ぼかし処理を行う領域では、色ノイズ除去処理の除去強度を強くする一方、濃度ノイズ除去処理の除去強度を弱くするためには、色差データＢＹxy・ＲＹxyに関して平均値に置換する割合を、輝度データＹＹxyに関して平均値に置換する割合より常に大きく設定すればよい。なお、本発明では、基準設定部１２で上記第１の基準値Ｔ1 より小さい値の第２の基準値Ｔ2 を設定し、分散値ＤＰが第２の基準値Ｔ2 より小さい単位領域では、色ノイズ除去（割合大）と濃度ノイズ除去（割合小）とを行い、分散値ＤＰが第２の基準値Ｔ2 を超える単位領域では、濃度ノイズ除去を行わず、色ノイズ除去のみを行うようにしている。
【０１０５】
以上のアルゴリズムをグラフ化した一例を図４に示す。図４における各設定値は、
となっている。
【０１０６】
なお、色ノイズ除去率パラメータＲＣは、０のとき、色差データＢＹxy・ＲＹxyを平均値に置換する割合を１、つまり色差データＢＹxy・ＲＹxyを完全に各平均値に置換し、１のとき、色差データＢＹxy・ＲＹxyを平均値に置換する割合を０、つまり色差データＢＹxy・ＲＹxyをそのまま保存するように、線形比率によって置換率を決める変数である。
【０１０７】
また、濃度ノイズ除去率パラメータＲＤについても同様であるが、分散値ＤＰが０から第２の基準値Ｔ2 （１２０）の間で、色ノイズ除去の場合と同じ線形比率で濃度ノイズ除去を行うように、濃度ノイズ除去率パラメータＲＤを設定した。すなわち、分散値ＤＰが０のとき、ＲＤを０．６に設定したが、これは実験的に定めたもので、分散値ＤＰが０から１２０の間となる単位領域について、置換率が０．４（＝１−０．６）を超えないように輝度データＹＹxyを平均値に置き換えるようにすると、印画紙に焼き付けた画像の質感として望ましい状態が得られたことに基づいている。
【０１０８】
上記のアルゴリズムで、各パラメータＲＣ・ＲＤがそれぞれ色ノイズ除去割合演算部１０および濃度ノイズ除去割合演算部１１にて算出されるが、色ノイズ除去部１４は、Ｙ／Ｃ分離部６から入力される色差データＢＹxy・ＲＹxyと、平均値演算部１３から入力される平均色差データＢＹav・ＲＹavと、色ノイズ除去割合演算部１０から入力される色ノイズ除去率パラメータＲＣとを用いて、
ＢＹxy’＝ＢＹav×（１−ＲＣ）＋ＢＹxy×ＲＣ
ＲＹxy’＝ＲＹav×（１−ＲＣ）＋ＲＹxy×ＲＣ
に従って、色ノイズが除去された置換色差データＢＹxy’・ＲＹxy’を求める。
【０１０９】
また、濃度ノイズ除去部１５は、Ｙ／Ｃ分離部６から入力される輝度データＹＹxy、平均値演算部１３から入力される平均輝度データＹＹavと、濃度ノイズ除去割合演算部１１から入力される濃度ノイズ除去率パラメータＲＤとを用いて、
ＹＹxy’＝ＹＹav×（１−ＲＤ）＋ＹＹxy×ＲＤ 〔式５〕
に従って、濃度ノイズが除去された置換輝度データＹＹxy’を求める。
【０１１０】
なお、上記平均色差データＢＹav・ＲＹavおよび平均輝度データＹＹavは、平均値演算部１３にて、以下の算出式
【０１１１】
【数２】
【０１１２】
に従って計算される。
【０１１３】
以上の算出式１〜５を用いたぼかし処理部２の動作を具体的に説明する。ただし、説明の便宜上、本願の従来技術の説明に用いた３×３画素の輝度データを例に取る。
【０１１４】
例えば、Ｙ／Ｃ分離部６が、画像取込部１から入力されたＢＧＲの画像データから、輝度データＹＹxyとして、画像の平坦部における３×３画素の単位領域について、
５１ ４９ ５３
５２ ５０ ４９
４８ ５１ ４７
を生成し、画像の輪郭部における３×３画素の単位領域について、
１０ ３０ ７０
１５ ５０ ９０
２０ ８０ ８５
を生成し、フィルム粒子ノイズを含んだ画像の平坦部における３×３画素の単位領域について、
４５ ４９ ４５
４９ ７４ ４９
４５ ４９ ４５
を生成したとする。
【０１１５】
すると、まず、平均値演算部１３が、上記式１に従って、各単位領域の平均輝度データＹＹavを計算し、画像の平坦部Ａ、輪郭部Ｂ、ノイズ付き平坦部Ｃについて、
ＹＹav（Ａ）＝５０、ＹＹav（Ｂ）＝５０、ＹＹav（Ｃ）＝５０
を算出する。
【０１１６】
次に、分散値演算部９が、上記式２に従って、平均値演算部１３から入力された各平均輝度データＹＹavと、Ｙ／Ｃ分離部６から入力される各輝度データＹＹxyとを用いて各単位領域の分散値ＤＰを計算し、
ＤＰ（Ａ）＝３．３、ＤＰ（Ｂ）＝９１６．７、ＤＰ（Ｃ）＝７５．６
を算出する。なお、前述のように、実際には、分散値演算部９は、計算の高速化の為に、前記〔数１〕式に従って、分散値ＤＰを算出する。
【０１１７】
続いて、色ノイズ除去割合演算部１０が、分散値演算部９から入力される分散値ＤＰを用い、上記式３に従って各単位領域の色ノイズ除去率パラメータＲＣを計算し、
ＲＣ（Ａ）＝０．０１、ＲＣ（Ｂ）＝１、ＲＣ（Ｃ）＝０．２５
を算出する。
【０１１８】
次に、濃度ノイズ除去割合演算部１１が、色ノイズ除去割合演算部１０から入力される色ノイズ除去率パラメータＲＣを用い、上記式４に従って各単位領域の濃度ノイズ除去率パラメータＲＤを計算し、
ＲＤ（Ａ）＝０．６１、ＲＤ（Ｂ）＝１、ＲＤ（Ｃ）＝０．８５
を算出する。
【０１１９】
最後に、濃度ノイズ除去部１５が、Ｙ／Ｃ分離部６から入力される輝度データＹＹxy、平均値演算部１３から入力される平均輝度データＹＹavおよび濃度ノイズ除去割合演算部１１から入力される濃度ノイズ除去率パラメータＲＤを用い、上記式５に従って、各単位領域の注目画素について置換輝度データＹＹxy’を計算し、注目画素の輝度データＹＹxyを置換輝度データＹＹxy’に置換する。このような処理を全画素に施すことにより、全輝度データＹＹxyが置換輝度データＹＹxy’に置換される。
【０１２０】
例えば、上記の画像の平坦部における注目画素の輝度データＹＹxy＝５０について、置換輝度データＹＹxy’を計算すると、置換輝度データＹＹxy’＝５０となり、輝度データＹＹxy＝５０と偶々一致した結果になるため、元の輝度データと変わらない
５１ ４９ ５３
５２ ５０ ４９
４８ ５１ ４７
を生成する。なお、平坦部では、元々ぼかし効果を得る必要性があまり無い領域である。
【０１２１】
また、画像の輪郭部については、濃度ノイズ除去率パラメータＲＤが１なので、平均輝度データＹＹavの置換率は０となり、元の輝度データＹＹxyがそのまま保存される。この結果、本発明のぼかし処理では、画像の非輪郭部でぼかしの効果が得られ、ノイズを除去することができる一方、画像の輪郭部はぼかしの効果を受けないため、画像のメリハリが失われないことになる。
【０１２２】
さらに、ノイズ付き平坦部における注目画素の輝度データＹＹxy＝７４について、同様に上記式５に従って置換輝度データＹＹxy’が計算され、置換輝度データＹＹxy’＝７０が得られる。したがって、
４５ ４９ ４５
４９ ７０ ４９
４５ ４９ ４５
を生成する。この分散値ＤＰ（Ｃ）を計算すると５５．８となるので、輝度データＹＹxyのばらつきが小さくなり、かつノイズのピークが小さくなるように変換され、ノイズ低減効果の得られたことがわかる。なお、実際の処理では、注目画素の輝度データＹＹxy＝７４だけではなく、その隣接画素についても、輝度データＹＹxyを置換輝度データＹＹxy’に順次置き換えるので、実際の分散値ＤＰ（Ｃ）はもっと小さな値となる。
【０１２３】
なお、上記の例で、第２の基準値Ｔ2 を変更し、現在の１２０より大きな値に設定し直せば、ノイズ除去率をさらに高めることができる。例えば、第２の基準値Ｔ2 を１８０に設定すると、式４は、ＲＤ＝ＲＣ＋０．４となるから、ＲＤ（Ｃ）＝０．６５になる。このＲＤを用いて、置換輝度データＹＹxy’を計算すると、
４５ ４９ ４５
４９ ６６ ４９
４５ ４９ ４５
となり、この分散値ＤＰ（Ｃ）を計算すると３９．２となるので、フィルム粒子ノイズはさらに目立たなくなることがわかる。
【０１２４】
以上説明した本発明の画像処理方法を、画像取込部１が読み込んだ画像データに適用した場合の結果を図５ないし図１０に示す。
【０１２５】
図５は、前述したように、画像取込部１が読み込んだ画像データに対してノイズ除去を一切行わず、そのまま露光部５に出力した画像データの出力結果（元画像）を示している。
【０１２６】
図６は、画像取込部１が読み込んだ画像データに対して色ノイズ除去のみを施し、露光部５に出力した画像データの出力結果を示している。
【０１２７】
図７は、画像取込部１が読み込んだ画像データに対して色ノイズ除去および濃度ノイズ除去を施し、露光部５に出力した画像データの出力結果を示している。
【０１２８】
図５〜図７について、顔の地肌、あるいは服の素地のざらつき感を比較すると、図５の元画像のざらつき感が、図６では低減され、図７でより一層低減されて滑らかになっていることがわかる。また、目鼻立ちの輪郭や、身体の輪郭のような画像の輪郭部の鮮鋭度については、図５〜図７において目立つ差異が認められないこともわかる。
【０１２９】
この違いを、フィルム粒子レベルで確認しやすくするため、図５〜図７に用いた画像データに拡大処理を施し、左目頭付近の領域をトリミングした画像の出力結果を図８〜図１０に示す。これらの出力結果から、画像にざらつき感をもたらすフィルム粒子ノイズは、図８〜図１０にかけて徐々に改善されていることや、輪郭部の状態には、殆ど差異が認められず、図６および図７の画像において、輪郭部がほぼそのまま保存されていることを確認することができる。
【０１３０】
以上で説明した画像の輪郭部を保存したノイズ除去処理は、その処理を実行するプログラムで実現される。このプログラムはコンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されている。本発明では、この記録媒体として、図２の画像処理部４で処理が行われるために必要な図示していないメモリ（例えばＲＯＭそのもの）であってもよいし、また図示していないが外部記憶装置としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであってもよい。
【０１３１】
上記いずれの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサ（図示せず）のアクセスにより実行される構成であってもよいし、格納されているプログラムを読み出し、読み出したプログラムを画像処理部４の図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードすることにより、そのプログラムが実行される構成であってもよい。この場合、ダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
【０１３２】
ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピーディスクやハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であってもよい。
【０１３３】
また、本発明においては、インターネットを含む通信ネットワークと接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する伝送媒体を適用することもできる。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用プログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであってもよい。
【０１３４】
なお、記録媒体に格納されている内容としてはプログラムに限定されず、データであってもよい。
【０１３５】
【発明の効果】
本発明の請求項１に係る画像処理方法は、以上のように、画像データを濃度データと色データとに分離し、２次元座標空間における濃度データの変化に対応して、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との割合を変化させる処理を有している。
【０１３６】
それゆえ、２次元座標空間における濃度データの変化に対応して、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との割合を変化させることで、色データの平滑化処理による色ノイズ除去効果と、濃度データの平滑化処理による濃度ノイズ除去効果とのバランスを最適化することができるので、画像中の輪郭部の保存と画像のざらつき低減との双方に好ましい結果を得ることができるという効果を奏する。
【０１３７】
本発明の請求項２に係る画像処理方法は、以上のように、請求項１に記載の処理に加えて、上記濃度データの変化の程度に関して第１の基準値を設定し、濃度データの変化が上記第１の基準値より小さい画像領域では、色データの平滑化処理を行った後で、必要に応じて濃度データの平滑化処理を行うようにしている。
【０１３８】
それゆえ、画像の平坦部に近い領域では、輪郭情報をぼかす効果が、濃度ノイズ除去に比べて小さい色データの平滑化処理を優先し、濃度データの平滑化処理は、行った方が好ましい結果になる場合に行うようにすることによって、画像中の輪郭部の保存と画像のざらつき低減との双方に、一層好ましい結果を得ることができるという効果を、請求項１に記載の方法による効果に加えて奏する。
【０１３９】
本発明の請求項３に係る画像処理方法は、以上のように、請求項１または２に記載の処理に加えて、上記濃度データの変化の程度に関して第１の基準値を設定し、濃度データの変化が上記第１の基準値より小さい画像領域では、色データの平滑化処理の割合を濃度データの平滑化処理の割合より大きくする処理を有している。
【０１４０】
それゆえ、平坦部に近い領域では、輪郭情報をぼかす効果が、濃度ノイズ除去に比べて小さい色データの平滑化処理の割合を相対的に大きくすることによって、請求項２の方法と同様に、画像中の輪郭部の保存と画像のざらつき低減との双方に、一層好ましい結果を得ることができるという効果を奏する。
【０１４１】
本発明の請求項４に係る画像処理方法は、以上のように、請求項２または３に記載の処理に加えて、上記濃度データの変化の程度に関して、上記第１の基準値より小さい値を持つ第２の基準値を設定し、濃度データの変化が上記第２の基準値より大きい画像領域では、濃度データの平滑化処理を行わないようにしている。
【０１４２】
それゆえ、画像の輪郭部をぼかす効果が大きい濃度ノイズ除去について、濃度データの変化が第２の基準値より大きい領域では行わないようにするので、画像の輪郭部を保存する効果を一層高めることができる一方、色ノイズ除去については、請求項２または３に記載のとおり、少なくとも、濃度データの変化が第１の基準値より小さい領域で行うので、画像のざらつき低減の効果は、変わりなく得ることができるという効果を、請求項２または３に記載の方法による効果に加えて奏する。
【０１４３】
本発明の請求項５に係る画像処理方法は、以上のように、請求項２ないし４のいずれか１項に記載の処理に加えて、濃度データの変化が上記第１の基準値より大きい画像領域では、濃度データの平滑化処理および色データの平滑化処理の双方を行わないようにしている。
【０１４４】
それゆえ、画像の輪郭部に近い領域では、濃度ノイズ除去も色ノイズ除去も行わないようにするので、画像の輪郭部を最も適切に保存することができる画像処理方法を提供できるという効果を、請求項２ないし４のいずれか１項に記載の方法による効果に加えて奏する。
【０１４５】
本発明の請求項６に係る画像処理方法は、以上のように、請求項１ないし５のいずれか１項に記載の処理に加えて、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との割合を、濃度データの分散値に基づいて変化させる処理を有している。
【０１４６】
それゆえ、濃度データの変化が的確に反映され、かつ計算のしやすいパラメータである濃度データの分散値に基づくことによって、色ノイズ除去効果と濃度ノイズ除去効果とのバランスを最適化することが容易になり、かつ、複雑な計算処理を行う必要が無いため、計算速度が遅くならずに済み、またハード化への適用も比較的容易な画像処理方法を提供することができるという効果を、請求項１ないし５のいずれか１項に記載の方法による効果に加えて奏する。
【０１４７】
本発明の請求項７に係る画像処理装置は、以上のように、
(1) 画像データを濃度データと色データとに分離するデータ分離部と、
(2) 色データの平滑化処理を行う色ノイズ除去部と、
(3) 濃度データの平滑化処理を行う濃度ノイズ除去部と、
(4) ２次元座標空間における濃度データの変化を算出し、該変化に基づいて、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との割合を、画像の単位領域毎に算出し、色ノイズ除去部および濃度ノイズ除去部に出力する平滑化割合算出部とを備えている構成である。
【０１４８】
それゆえ、各部の動作によって、画像中の輪郭部が保存され、画像のざらつきが低減された、メリハリの有る高品位画像を得ることができるという効果を奏する。
【０１４９】
本発明の請求項８に係る画像処理装置は、以上のように、請求項７に記載の構成に加えて、上記平滑化割合算出部が、濃度データの変化の程度に関して設定された第１の基準値と、濃度データの変化とを比較し、濃度データの変化が上記第１の基準値より小さい画像領域では、色データの平滑化処理の割合を濃度データの平滑化処理の割合より大きくする算出式に基づいて、該割合を算出する構成である。
【０１５０】
それゆえ、請求項３の発明と同様に、画像中の輪郭部の保存と画像のざらつき低減との双方に一層好ましい結果を得ることができるという効果を、請求項７に記載の構成による効果に加えて奏する。
【０１５１】
本発明の請求項９に係る画像処理装置は、以上のように、請求項８に記載の構成に加えて、上記平滑化割合算出部が、上記濃度データの変化の程度に関して、上記第１の基準値より小さい値を持つように設定された第２の基準値と、濃度データの変化とを比較し、濃度データの変化が上記第２の基準値より大きい画像領域では、濃度データの平滑化処理を行わないようにする算出式に基づいて、該割合を算出する構成である。
【０１５２】
それゆえ、請求項４の発明と同様に、画像の輪郭部を保存する効果を一層高めることができると共に、画像のざらつき低減の効果についても、変わりなく得ることができるという効果を、請求項８に記載の構成による効果に加えて奏する。
【０１５３】
本発明の請求項１０に係る画像処理装置は、以上のように、請求項８または９に記載の構成に加えて、上記平滑化割合算出部が、濃度データの変化が上記第１の基準値より大きい画像領域では、濃度データの平滑化処理および色データの平滑化処理の双方を行わないようにする算出式に基づいて、該割合を算出する構成である。
【０１５４】
それゆえ、請求項５の発明と同様に、画像の輪郭部を最も適切に保存することができる画像処理装置を提供できるという効果を、請求項８または９に記載の構成による効果に加えて奏する。
【０１５５】
本発明の請求項１１に係る画像処理装置は、以上のように、請求項８ないし１０のいずれか１項に記載の構成に加えて、上記平滑化割合算出部が、上記基準値を、外部からの入力によって可変的に設定する基準設定部を備えていることを特徴としている。
【０１５６】
それゆえ、第１の基準値も、第２の基準値も、固定的なものではなく、基準設定部を介して可変させることができるので、得られた画像の画質を確認しながら、画像の輪郭部の保存効果と、画像のざらつき低減効果とを最適なバランスにする基準値を選択することが可能になるという効果を、請求項８ないし１０のいずれか１項に記載の構成による効果に加えて奏する。
【０１５７】
本発明の請求項１２に係る記録媒体は、以上のように、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像処理方法を実行するプログラムを記録したことを特徴としている。
【０１５８】
それゆえ、該プログラムを画像処理装置にセットアップすることによって、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像処理方法をユーザーが実行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】本発明に係る画像処理装置のぼかし処理部の構成を示すブロック図である。
【図２】上記画像処理装置の要部構成を模式的に示すブロック図である。
【図３】色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理とを施す、繰り返し単位としての画像の単位領域を示す説明図である。
【図４】色データの平滑化処理および濃度データの平滑化処理のアルゴリズムの一例をグラフ化して示す説明図である。
【図５】色ノイズ除去および濃度ノイズ除去をいずれも施していない画像データの出力結果を示す図面代用写真である。
【図６】図５に用いた画像データに色ノイズ除去を施した画像データの出力結果を示す図面代用写真である。
【図７】図５に用いた画像データに色ノイズ除去および濃度ノイズ除去を施した画像データの出力結果を示す図面代用写真である。
【図８】図５に用いた画像データに拡大処理を施し、左目頭付近の領域をトリミングした出力結果を示す図面代用写真である。
【図９】図６に用いた画像データに拡大処理を施し、左目頭付近の領域をトリミングした出力結果を示す図面代用写真である。
【図１０】図７に用いた画像データに拡大処理を施し、左目頭付近の領域をトリミングした出力結果を示す図面代用写真である。
【図１１】（ａ）は、鮮鋭化処理を施す前の画像中の輪郭部における濃度変化の様子を示す説明図であり、（ｂ）は、鮮鋭化処理を施した後の画像中の輪郭部における濃度変化の様子を示す説明図である。
【符号の説明】
６ Ｙ／Ｃ分離部（データ分離部）
７ ノイズ除去割合演算部（平滑化割合算出部）
１２ 基準設定部
１４ 色ノイズ除去部
１５ 濃度ノイズ除去部
ＢＹxy 色差データ（色データ）
ＲＹxy 色差データ（色データ）
ＹＹxy 輝度データ（濃度データ）
ＤＰ 分散値
ＲＣ 色ノイズ除去率パラメータ（色データの平滑化処理の割合）
ＲＤ 濃度ノイズ除去率パラメータ（濃度データの平滑化処理の割合）
Ｔ1 第１の基準値
Ｔ2 第２の基準値
【発明の属する技術分野】
本発明は、デジタル画像データを用いて、感光材料に画像形成を行った場合に、画像のざらつき感をもたらす粒子状ノイズを、画像中の輪郭部をぼかすことなく低減させることによって、画像品位を向上させることができる画像処理方法と、その画像処理方法を実施する画像処理装置と、その画像処理方法を実行するプログラムを記録した記録媒体とに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、写真の焼き付けとしては、原画像が記録されている写真フィルムに光を照射し、この写真フィルムを透過した光を印画紙上に照射することによって焼き付けを行うアナログ露光が長年行われてきた。また、近年では、アナログ露光の他に、写真フィルム上の画像をスキャナなどで読み取ることによって得られるデジタル画像データや、デジタルカメラによる撮影によって得られるデジタル画像データなどに基づいて、赤、緑、青の単色光を各画素毎に印画紙上に照射することによって焼き付けを行うデジタル露光が行われるようになっている。
【０００３】
ところで、デジタル露光を行う写真焼付装置では、上記スキャナの解像度と、露光ヘッドの解像度とによって、印画紙上に焼き付けた画像の画素密度が決まる。一般に、ポジフィルムの画像を構成する粒子密度は、２５００ｄｐｉ程度であり、現在、上記粒子密度と同程度の解像度を有するデジタル露光写真焼付装置が市場に登場している。したがって、このようなデジタル露光写真焼付装置は、ほぼフィルム粒子レベルの画像を取り込んで、印画紙に焼き付けることができるので、アナログ露光と比較しても、遜色のないプリント画像を得ることができるようになっている。
【０００４】
因みに、２５００ｄｐｉの粒子密度は、１３５Ｆサイズ（３．６ｃｍ×２．４ｃｍ）の写真フィルムでは、３４４５×２３６２の画素数に相当する。
【０００５】
また、デジタル露光を行う写真焼付装置は、画像データの加工が可能であるため、アナログ露光の写真焼付装置では行うことができない様々な特殊効果を画像に与えることができるという特徴を持っている。その１つは、画像中の輪郭（例えば、背景中の人物の輪郭や、人物の顔の目鼻立ち）部分にメリハリを与える鮮鋭化（シャープネス）と呼ばれる処理である。以下、鮮鋭化処理について説明する。
【０００６】
鮮鋭化処理は、画像中の物体と他の物体との境界、すなわち輪郭をはっきり見せるための処理であり、具体的には、輪郭を構成するある注目画素について、それに隣接する画素との濃度差を大きくするように画像データを変換する空間フィルタと呼ばれるデータを用いている。その最も単純な具体例を以下に説明する。
【０００７】
例えば、上記空間フィルタとしての３×３フィルタは、３×３の画素列における各画素の濃度データに掛け合わせる係数の行列要素で構成されており、例えば
【０００８】
仮に、１００×１００画素の画像データが有るとすれば、計１００００個の画素に対して、その１つ１つを順番に注目画素とみなしながら、上記３×３フィルタを１００００回適用すると、鮮鋭化された画像を得ることができる。
【０００９】
上記３×３フィルタを用いた効果を示す具体例をさらに説明する。例えば、道路や空などを背景とする自動車や飛行機のような物体の画像を例に取る。道路や空などの背景には、画像の色および濃淡に変化が殆ど無い画像の平坦部と呼べる領域を多く含んでいる。画像の平坦部における３×３の画素列は、例えば、
５１ ４９ ５３
５２ ５０ ４９
４８ ５１ ４７
のようになっている。
【００１０】
この３×３画素の画像データに、上記３×３フィルタをあてはめると、各画像データの数値に対して、対応する行列要素が掛け合わされることとなり、
【００１１】
一方、物体の輪郭部では、３×３の画素列は、例えば、
１０ ３０ ７０
１５ ５０ ９０
２０ ８０ ８５
となっている。すなわち、この輪郭部では、左上側が薄く、右下側が濃い傾向にある。これに、上記３×３フィルタをあてはめると、
【００１２】
さらに、注目画素の画像データ「５０」の右隣に隣接する画像データ「９０」に注目した場合、その３×３の画素列は、例えば、
３０ ７０ ８５
５０ ９０ ９５
８０ ８５ ９０
となっている。これに、上記３×３フィルタをあてはめると、
【００１３】
上記の輪郭部における画像データの変化を模式的に図示すると、図１１（ａ）（ｂ）のようになる。すなわち、鮮鋭化とは、図１１（ａ）に示される輪郭部のコントラストに、図１１（ｂ）に示すようなスパイク状の強調部分を含めることによって、輪郭部のコントラストを強める処理であることがわかる。
【００１４】
このように、空間フィルタを用いて画像データを加工すると、画像の平坦部はあまり変化しないのに対し、輪郭部は大きく変化するので、この作業を繰り返すだけで、画像を鮮鋭化させることができる。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、上記従来の鮮鋭化の手法では、印画紙に焼き付けた画像のざらつき感を増大させるという問題が発生する。
【００１６】
前述した高解像度のデジタル露光写真焼付装置は、ほぼフィルム粒子レベルの画像を取り込むことができるため、写真フィルムと等倍で焼き付けた画像は、フィルム粒子レベルの大きさの画素が集合したものとなる。そして、フィルム粒子の発色特性は完全には均一でないため、画像を形成する色彩や濃度の中に、細かい色変化によるざらつきや細かい濃度変化によるざらつき、言い換えればフィルム粒子レベルのノイズ（以下、フィルム粒子ノイズと呼ぶ）が含まれることになる。
【００１７】
また、フィルム粒子ノイズは、写真フィルムから取り込んだ画像を印画紙に焼き付けた場合、拡大して焼き付けた画像程、フィルム粒子ノイズがよく目立つようになる。
【００１８】
つまり、上記従来の鮮鋭化の手法は、画像の輪郭を強調するばかりではなく、写真フィルムの粒状性まで強調してしまうため、印画紙に焼き付けた画像のざらつき感を増大させることになる。このため、非常に見苦しい画像になることもしばしば発生する。特に、人肌にざらつきが現れると、画像品位が大きく低下して見える。
【００１９】
以下に、フィルム粒子ノイズが、鮮鋭化処理によって強調されてしまう具体例を説明する。フィルム粒子ノイズとは、例えば、
４５ ４５ ４５
４５ ９０ ４５
４５ ４５ ４５
のような状態の画像データにおける中央の数値「９０」を指す。
【００２０】
これに、上記３×３フィルタをあてはめると、
【００２１】
そこで、鮮鋭化処理を行っても、フィルム粒子に起因するざらつき感を強調しない処理が必要になる。その単純な手法として、ぼかし処理、すなわちある注目画素について、その周囲の画素から求めた平均値に置換する作業を画像全体に行う処理が考えられる。しかしながら、このようなぼかし処理では、輪郭までぼやけてしまうので、鮮鋭化した意味が無くなる。
【００２２】
あるいは、取り込んだ画像データに先にぼかし処理を施し、後で鮮鋭化処理を行う手法も考えられるが、この場合には、画像中の細かい構造（ディテール）が消失してしまう。
【００２３】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、デジタル画像データを用いて、感光材料に画像を形成するにあたって、画像中の輪郭部をぼかすことなく、フィルム粒子に起因するざらつき感を低減させることができる画像処理方法と、その画像処理方法を実施する画像処理装置と、その画像処理方法を実行するプログラムを記録した記録媒体とを提供することにある。
【００２４】
【課題を解決するための手段】
本発明の請求項１に係る画像処理方法は、上記の課題を解決するために、画像データを濃度データと色データとに分離し、２次元座標空間における濃度データの変化に対応して、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との割合を変化させることを特徴としている。
【００２５】
上記の構成において、フィルム粒子ノイズには、細かい色変化、すなわち色ノイズと、細かい濃度変化、すなわち濃度ノイズとが含まれているから、色ノイズが目立つ箇所では色ノイズ除去を割合として大きくし、濃度ノイズが目立つ箇所では濃度ノイズ除去を割合として大きくすることにより、色ノイズ除去と濃度ノイズ除去とを別々に異なる割合で処理する方が、ノイズ除去の最適化を図ることができる。
【００２６】
また、画像中の平坦部では色彩変化および濃度変化が小さいか殆ど無いに等しいのに対し、画像中の輪郭部ではその逆となり、特に濃度変化が大きい。したがって、画像データを濃度データと色データとに分けた場合、画像の輪郭情報は濃度データの方に多く含まれていることになる。このことも、色ノイズ除去と濃度ノイズ除去とを別々に異なる割合で処理する方が好ましい理由である。
【００２７】
さらに、人間の目は、色彩変化より濃度変化を敏感に知覚しやすい。このことも、色ノイズ除去と濃度ノイズ除去とを別々に異なる割合で処理する方が好ましい他の理由である。
【００２８】
また、画像中の輪郭部をぼかさないように保存するためには、画像の輪郭部において濃度ノイズ除去も色ノイズ除去も行わないようにすればよく、より好ましくは、画像の輪郭情報は濃度データの方に多く含まれているのだから、画像の平坦部から輪郭部に近づく程、濃度ノイズ除去の割合を徐々に０に近づけると共に、色ノイズ除去より早めに濃度ノイズ除去を止めるようにするとよい。色ノイズ除去は、輪郭情報をぼかす効果が、濃度ノイズ除去に比べて小さいので、画像の輪郭部近くまで行うことによって、画像のざらつき感を低減させる効果を高めることができる。
【００２９】
すなわち、上記の構成のように、２次元座標空間における濃度データの変化に対応して、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との割合を変化させることで、色データの平滑化処理による色ノイズ除去効果と、濃度データの平滑化処理による濃度ノイズ除去効果とのバランスを最適化することができるので、画像中の輪郭部の保存と画像のざらつき低減との双方に好ましい結果が得られることになる。
【００３０】
本発明の請求項２に係る画像処理方法は、上記の課題を解決するために、請求項１に記載の処理に加えて、上記濃度データの変化の程度に関して第１の基準値を設定し、濃度データの変化が上記第１の基準値より小さい画像領域では、色データの平滑化処理を行った後で、必要に応じて濃度データの平滑化処理を行うことを特徴としている。
【００３１】
上記の構成によれば、濃度データの変化が第１の基準値より大きい領域は、画像の平坦部より輪郭部に近い領域であり、逆に、濃度データの変化が第１の基準値より小さい領域は、画像の輪郭部より平坦部に近い領域であるから、第１の基準値によって、輪郭部に近い領域を区別することができる。
【００３２】
したがって、平坦部に近い領域では、輪郭情報をぼかす効果が、濃度データの平滑化処理に比べて小さい色データの平滑化処理を優先的に行う。このように、色ノイズ除去を先に行っておくと、濃度ノイズ除去を単独で行う場合より、濃度ノイズ除去の割合を小さくすることができる。すなわち、濃度データの平滑化処理は、行った方が好ましい結果になる場合に行うようにすることができる。この結果、画像中の輪郭部の保存と画像のざらつき低減との双方に一層好ましい結果を得ることができる。
【００３３】
本発明の請求項３に係る画像処理方法は、上記の課題を解決するために、請求項１または２に記載の処理に加えて、上記濃度データの変化の程度に関して第１の基準値を設定し、濃度データの変化が上記第１の基準値より小さい画像領域では、色データの平滑化処理の割合を濃度データの平滑化処理の割合より大きくすることを特徴としている。
【００３４】
上記の構成によれば、請求項２の方法と同様の理由により、第１の基準値によって、輪郭部に近い領域を区別することができるから、平坦部に近い領域では、輪郭情報をぼかす効果が、濃度ノイズ除去に比べて小さい色データの平滑化処理の割合を相対的に大きくすることによって、画像中の輪郭部の保存と画像のざらつき低減との双方に一層好ましい結果を得ることができる。
【００３５】
本発明の請求項４に係る画像処理方法は、上記の課題を解決するために、請求項２または３に記載の処理に加えて、上記濃度データの変化の程度に関して、上記第１の基準値より小さい値を持つ第２の基準値を設定し、濃度データの変化が上記第２の基準値より大きい画像領域では、濃度データの平滑化処理を行わないことを特徴としている。
【００３６】
上記の構成によれば、濃度データの変化が第２の基準値より小さい領域は、画像の平坦部に一層近い領域になるので、第１および第２の基準値を設けることにより、画像を、平坦部に近い領域、平坦部と輪郭部との中間の領域、輪郭部に近い領域の３段階に分類することができる。
【００３７】
そして、画像の輪郭部をぼかす効果が大きい濃度ノイズ除去について、濃度データの変化が第２の基準値より大きい領域では行わないようにするので、画像の輪郭部を保存する効果を一層高めることができる。
【００３８】
一方、色ノイズ除去については、請求項２または３に記載のとおり、少なくとも、濃度データの変化が第１の基準値より小さい領域で行うので、画像のざらつき低減の効果は、変わりなく得られるものである。
【００３９】
本発明の請求項５に係る画像処理方法は、上記の課題を解決するために、請求項２ないし４のいずれか１項に記載の処理に加えて、濃度データの変化が上記第１の基準値より大きい画像領域では、濃度データの平滑化処理および色データの平滑化処理の双方を行わないことを特徴としている。
【００４０】
上記の構成によれば、濃度データの変化が上記第１の基準値より大きい画像領域、すなわち画像の輪郭部に近い領域では、濃度ノイズ除去も色ノイズ除去も行わないようにするので、本請求項の画像処理方法により、画像の輪郭部を最も適切に保存することができる。
【００４１】
本発明の請求項６に係る画像処理方法は、上記の課題を解決するために、請求項１ないし５のいずれか１項に記載の処理に加えて、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との割合を、濃度データの分散値に基づいて変化させることを特徴としている。
【００４２】
上記の構成によれば、濃度データの分散値は、濃度データの変化が的確に反映され、かつ計算のしやすいパラメータである。すなわち、濃度データの変化が全く無い領域では、分散値は０になり、濃度データの変化が０から大きくなるにしたがって、分散値も０から大きな値へと変化する。
【００４３】
したがって、濃度データの分散値を求めることにより、その値によって、画像の平坦部か、輪郭部に近いのか、平坦部と輪郭部との中間領域か等を容易に識別することができる。
【００４４】
よって、濃度データの分散値に基づくことによって、色ノイズ除去効果と濃度ノイズ除去効果とのバランスを最適化することが容易になる。特に、分散値は濃度データと濃度データの平均値の差分を２乗した値の平均として求められるので、２乗計算の効果によって、分散値に基づいたノイズ除去は、画像を一層自然な仕上がりにすると考えられる。また、複雑な計算処理を行う必要が無いため、計算速度が遅くならずに済み、またハード化への適用も比較的容易な画像処理方法を提供することができる。
【００４５】
本発明の請求項７に係る画像処理装置は、上記の課題を解決するために、
(1) 画像データを濃度データと色データとに分離するデータ分離部と、
(2) 色データの平滑化処理を行う色ノイズ除去部と、
(3) 濃度データの平滑化処理を行う濃度ノイズ除去部と、
(4) ２次元座標空間における濃度データの変化を算出し、該変化に基づいて、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との割合を、画像の単位領域毎に算出し、色ノイズ除去部および濃度ノイズ除去部に出力する平滑化割合算出部と
を備えていることを特徴としている。
【００４６】
上記の構成によれば、画像中の輪郭部をぼかすことなく、画像のざらつきを低減させる効果が得られるように、平滑化割合算出部が、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との割合をバランスよく算出する。また、平滑化割合算出部は、その算出を画像の単位領域毎に行う。
【００４７】
色ノイズ除去部は、データ分離部から色データを受け取り、平滑化割合算出部から色ノイズ除去の割合を受け取ることにより、色データの平滑化処理を画像の単位領域毎に行う。
【００４８】
また、濃度ノイズ除去部も、データ分離部から濃度データを受け取り、平滑化割合算出部から濃度ノイズ除去の割合を受け取ることにより、濃度データの平滑化処理を画像の単位領域毎に行う。
【００４９】
これにより、画像中の輪郭部が保存され、画像のざらつきが低減された、メリハリの有る高品位画像を得ることができる。
【００５０】
本発明の請求項８に係る画像処理装置は、上記の課題を解決するために、請求項７に記載の構成に加えて、上記平滑化割合算出部が、濃度データの変化の程度に関して設定された第１の基準値と、濃度データの変化とを比較し、濃度データの変化が上記第１の基準値より小さい画像領域では、色データの平滑化処理の割合を濃度データの平滑化処理の割合より大きくする算出式に基づいて、該割合を算出することを特徴としている。
【００５１】
上記の構成によれば、請求項３の発明と同様の理由により、画像中の輪郭部の保存と画像のざらつき低減との双方に一層好ましい結果を得ることができる。
【００５２】
本発明の請求項９に係る画像処理装置は、上記の課題を解決するために、請求項８に記載の構成に加えて、上記平滑化割合算出部が、上記濃度データの変化の程度に関して、上記第１の基準値より小さい値を持つように設定された第２の基準値と、濃度データの変化とを比較し、濃度データの変化が上記第２の基準値より大きい画像領域では、濃度データの平滑化処理を行わないようにする算出式に基づいて、該割合を算出することを特徴としている。
【００５３】
上記の構成によれば、請求項４の発明と同様の理由により、画像の輪郭部を保存する効果を一層高めることができると共に、画像のざらつき低減の効果についても、変わりなく得ることができる。
【００５４】
本発明の請求項１０に係る画像処理装置は、上記の課題を解決するために、請求項８または９に記載の構成に加えて、上記平滑化割合算出部が、濃度データの変化が上記第１の基準値より大きい画像領域では、濃度データの平滑化処理および色データの平滑化処理の双方を行わないようにする算出式に基づいて、該割合を算出することを特徴としている。
【００５５】
上記の構成によれば、請求項５の発明と同様の理由により、本請求項の画像処理装置は、画像の輪郭部を最も適切に保存することができる。
【００５６】
本発明の請求項１１に係る画像処理装置は、上記の課題を解決するために、請求項８ないし１０のいずれか１項に記載の構成に加えて、上記平滑化割合算出部が、上記基準値を、外部からの入力によって可変的に設定する基準設定部を備えていることを特徴としている。
【００５７】
上記の構成によれば、第１の基準値も、第２の基準値も、固定的なものではなく、基準設定部を介して可変させることができるので、得られた画像の画質を確認しながら、画像の輪郭部の保存効果と、画像のざらつき低減効果とを最適なバランスにする基準値を選択することが可能になる。
【００５８】
本発明の請求項１２に係る記録媒体は、上記の課題を解決するために、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像処理方法を実行するプログラムを記録したことを特徴としている。
【００５９】
上記の構成によれば、該プログラムを画像処理装置にインストールすることによって、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像処理方法をユーザーが実行することができる。
【００６０】
【発明の実施の形態】
〔実施の形態１〕
本発明の実施の一形態について図１ないし図１０に基づいて説明すれば、以下のとおりである。
【００６１】
一般に、人の目は、色変化より濃度変化の方に敏感であるため、色ノイズの除去には強いぼかし処理（平滑化処理）を行う一方、濃度ノイズには弱いぼかし処理（平滑化処理）を行うようにすると、ノイズの除去効果は高く、輪郭はあまりぼけていないように見える。この人間の視覚特性が、本発明を生み出す第１の着眼点となっている。
【００６２】
次に、輪郭部では色の変化より濃度の変化が顕著に現れるので、輪郭情報は、色データより濃度データに多く含まれていることがわかる。したがって、濃度データのぼかし処理を色データのぼかし処理より弱めることは、輪郭情報の保存にとっても効果的である。
【００６３】
とはいえ、画像全体に対して、色データの強いぼかし処理と濃度データの弱いぼかし処理とを一様に行ったのでは、輪郭情報を全く無視しているため、画像の鮮鋭度はあまり高いものにならない。そこで、画像中の輪郭部とみなせる領域を抽出し、輪郭部でのぼかし処理は弱めたり、あるいは全く行わないようにし、非輪郭部で、色データの強いぼかし処理と濃度データの弱いぼかし処理とを行うようにすると、ノイズの除去効果を保ちながら、より一層効果的に輪郭情報を保存できることがわかった。この輪郭情報の保存性とぼかし処理の仕方との相関性が、本発明を生み出す第２の着眼点となっている。
【００６４】
このような着眼点から、本発明の画像処理方法として、現像済みの写真フィルムから、スキャナを用いて読み取った画像データに含まれているフィルム粒子ノイズを低減させるために、画像データを濃度データと色データとに分離し、２次元座標空間における濃度データの変化に対応して、色データのぼかし処理と濃度データのぼかし処理との割合を変化させる手法を創案するに至った。
【００６５】
さらに、本発明の画像処理方法として、２次元座標空間における濃度データの変化に基づいて、画像中の輪郭部を抽出し、輪郭部ではノイズ除去をできるだけ行わないようにし、非輪郭部では濃度ノイズよりも色ノイズの除去を優先的に行う、あるいは濃度ノイズよりも色ノイズの除去率を大きくする手法を創案するに至った。
【００６６】
具体的な説明の初めとして、本発明の画像処理方法を実施する画像処理装置の構成を説明する。
【００６７】
本発明に係る画像処理装置は、例えばＢＧＲの各色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ものであり、図２に示すように、画像取込部１、ぼかし処理部２および鮮鋭化処理部３を有する画像処理部４、並びに露光部５を備えている。
【００６８】
画像取込部１は、ネガフィルムを透過する光を測光することによってネガフィルムに記録された画像（以下、元画像とも記載する）を取り込むスキャナであり、例えば、ネガフィルムに光を照射する光源と、ＢＧＲの各色フィルタおよびＣＣＤ(Charge Coupled Device) で構成された単板式または３板式のＣＣＤカメラとで構成されている。そして、ネガフィルムおよび各色フィルタを透過した光をＢＧＲ毎にＣＣＤにて受光することにより、画像取込部１は、受光量に応じた電気信号をＢＧＲ毎に画像処理部４へ送る。これにより、元画像の各画素の色彩および濃度に対応する画像データがＢＧＲ毎に得られることになる。
【００６９】
画像処理部４は、画像取込部１から送られてきたＢＧＲ毎の画像データに、ノイズ除去処理、鮮鋭化処理、ＣＣＤの読み取りムラや露光ヘッドの露光ムラに対する補正処理、印画紙の発色特性を考慮したガンマ補正処理等、各種の画像処理を施すものである。また、画像処理部４は、画像処理装置に組み込まれたマイクロプロセッサおよび／またはＤＳＰ(Digital Signal Processor)などによって構成されてもよいし、装置の外部に設けられたＰＣ(Personal Computer) によって構成されてもよい。なお、画像処理部４には、画像取込部１からの画像データを一時的に格納するメモリと、露光部５での露光動作を制御する制御部（ともに図示せず）も備えられている。
【００７０】
画像処理部４を構成するぼかし処理部２は、画像データを濃度データと色データとに分離し、２次元座標空間における濃度データの変化に対応して、色データのぼかし処理と濃度データのぼかし処理との割合を変化させる構成を備えているが、その詳細は後述する。
【００７１】
画像処理部４を構成する鮮鋭化処理部３は、ぼかし処理部２で色ノイズおよび濃度ノイズが除去された画像データに対して、画像中の輪郭部をはっきり見せる鮮鋭化処理を、操作者の指示に応じて適宜行うものである。なお、画像取込部１が出力した画像データを鮮鋭化処理部３に入力し、鮮鋭化処理を行った後に、ぼかし処理部２でノイズ除去を行ってもよく、この場合にも、従来より高品位の画像を得ることができる。
【００７２】
しかしながら、鮮鋭化処理の後でぼかし処理を行う場合、鮮鋭化の度合いに応じて最適なぼかしの度合いを変更しなければならなくなる。これに対し、ぼかし処理を先に行う場合には、鮮鋭化の度合いを考慮する必要が無いので、前者より処理が簡単になるというメリットがある。
【００７３】
露光部５は、画像処理部４から送られるＢＧＲの各画像データに基づいて印画紙への光の照射／非照射を各画素毎に制御し、画像を印画紙に焼き付けるものである。光の照射を制御する手段としては、例えば、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（発光ダイオード）パネル、レーザー、ＦＯＣＲＴ(Fiber Optic Cathode Ray Tube)、ＣＲＴ(Cathode Ray Tube)等が考えられる。なお、ＰＬＺＴ露光ヘッド、ＤＭＤ、ＬＣＤ等の自発光型でない制御手段を用いる場合には、光源が別途必要であることは言うまでもない。また、必要に応じて、ＢＧＲの回転フィルタや焼付レンズなどの集光レンズも配置される。
【００７４】
なお、上記ＰＬＺＴは、ジルコン酸鉛（ＰｂＺｒＯ3 ）とチタン酸鉛（ＰｂＴｉＯ3 ）とを適当な比率で固溶体としたもの（ＰＺＴ）に、ランタンを添加してホットプレスして得られる（Ｐｂ1-x Ｌａx ）（Ｚｒy Ｔｉ1-y ）1-x/4 Ｏ3 系固溶体である。ＰＬＺＴは、液晶と同様に偏光板と組み合わせ、電圧を印加することによって、光の透過光量を制御することができる。
【００７５】
また、本実施の形態の画像処理装置は、解像度が２１６７ｄｐｉであり、ほぼフィルム粒子レベルの画像を取り込んで印画紙に焼き付ける能力を持っている。
【００７６】
次に、ぼかし処理部２の構成を詳細に説明する。図１に示すように、ぼかし処理部２は、大きく分けて、Ｙ／Ｃ分離部６（データ分離部）、ノイズ除去割合演算部７（平滑化割合算出部）およびノイズ除去部８とを備えている。
【００７７】
Ｙ／Ｃ分離部６は、画像取込部１から入力されるＢＧＲの各画像データをＹＣＣデータに変換、すなわち輝度データ（濃度データ）ＹＹxyと色差データＢＹxy・ＲＹxy（色データ）とに分離する働きをする。なお、輝度データＹＹxyと色差データＢＹxy・ＲＹxyとに付された記号ｘ，ｙは、画像取込部１のＣＣＤにおける各素子の位置を、２次元座標で表したものである。
【００７８】
ノイズ除去割合演算部７は、２次元座標空間における輝度データＹＹxyの変化を算出し、該変化に基づいて、色差データＢＹxy・ＲＹxyのぼかし処理と輝度データＹＹxyのぼかし処理との割合を、画像の単位領域毎に算出し、ノイズ除去部８に出力する働きをする。より具体的には、ノイズ除去割合演算部７は、輝度データＹＹxyの変化から画像中の輪郭部と非輪郭部とを識別し、輪郭部ではぼかし処理を行わないようにする一方、非輪郭部では色差データＢＹxy・ＲＹxyのぼかし処理の割合を輝度データＹＹxyのぼかし処理の割合より大きく設定する。
【００７９】
なお、図３に示すように、一例として、ある注目画素を中心とする１辺７画素（７×７）の正方形領域を上記画像の単位領域とし、単位領域毎にぼかし処理を行うことを、画像の全領域に対して繰り返すことにする。上記単位領域は、１つ１つの画素が集合することによって、画像本来の色濃度を再現できる程度の大きさに設定されている。この理由は次のとおりである。
【００８０】
ぼかし処理とは、ある注目画素の色差データＢＹxy・ＲＹxyおよび輝度データＹＹxyのそれぞれの一部または全部を、単位領域における各データ毎の平均値で置換して平滑化する処理である。これによって、注目画素が周囲の画素から突出したノイズである場合に、ノイズデータの一部または全部が周囲の画素の平均値データに置換されるため、ノイズが低減されることになる。
【００８１】
すると、ノイズは規則正しく配列されているものではないが、単位領域の大きさ（画素数）を小さくし過ぎると、その単位領域内にノイズが存在していれば、ノイズの影響が強く残った平均値データが求まってしまうし、単位領域の大きさ（画素数）を大きくし過ぎると、複数の異なるノイズの影響を受けた平均値データが求まってしまい、どちらもノイズの適切な低減にとって都合が悪いことは、明らかである。
【００８２】
したがって、注目画素の周囲の画素数を少しずつ増やして領域を広げていったときに、画像の色濃度の傾向や、一連のムラ状態が現れ始める領域の大きさが、ほぼ７画素×７画素ということである。これは、ＣＲＴを近くで見るとＢＧＲの細かい点（ドット）が独立して発光しているだけにしか見えないが、ＣＲＴから少し離れると、見える範囲が広がって色濃度が見えてくるのに似ている。ＣＲＴで絵を構成するドットがフィルム粒子に相当していると考えると、本発明を理解しやすくなる。
【００８３】
なお、ノイズとは、ある画素に突発的に出現する異質の色濃度、あるいは何らかの周期性（縞模様等）を持った色濃度を指すが、本発明が低減させようとしているノイズは、フィルム粒子の発色特性が均一に分布していないことに起因するフィルム粒子ノイズである。
【００８４】
フィルム粒子ノイズの一例を図８に示す。図８は、画像取込部１から取り込んだ画像データを、ぼかし処理を一切行うことなく出力した結果（図５）の一部であり、画像取込部１から取り込んだ画像データを拡大処理し、左目頭付近の領域をトリミングして出力した結果である。図８の顔の地肌部分には、フィルム粒子ノイズとして、粒子状の細かな濃淡の変化が現れていることがわかる。このようなフィルム粒子ノイズが、図５の全体画像において、ざらつき感となって発現するのである。
【００８５】
さて、ノイズ除去割合演算部７は、ノイズ除去の割合を色ノイズおよび濃度ノイズについて定めるために、分散値演算部９、色ノイズ除去割合演算部１０、濃度ノイズ除去割合演算部１１および基準設定部１２を備えている。
【００８６】
分散値演算部９は、Ｙ／Ｃ分離部６から入力される輝度データＹＹxyの変化を求めるために、輝度データＹＹxyの分散値ＤＰを後述のように上記単位領域毎に算出する。
【００８７】
色ノイズ除去割合演算部１０は、分散値演算部９から入力される分散値ＤＰを用いて、ある注目画素の色差データＢＹxy・ＲＹxyのそれぞれを、単位領域における各データＢＹxy・ＲＹxy毎の平均値によって、どのくらいの割合で置換するかを決める色ノイズ除去率パラメータＲＣを算出する。
【００８８】
また、濃度ノイズ除去割合演算部１１は、色ノイズ除去割合演算部１０から入力される色ノイズ除去率パラメータＲＣを用いて、ある注目画素の輝度データＹＹxyを、単位領域における輝度データＹＹxyの平均値によって、どのくらいの割合で置換するかを決める濃度ノイズ除去率パラメータＲＤを算出する。
【００８９】
基準設定部１２は、後述の第１の基準値Ｔ1 を分散値ＤＰについて設定し、第１の基準値Ｔ1 を色ノイズ除去割合演算部１０に対して出力すると共に、後述の第２の基準値Ｔ2 を分散値ＤＰについて設定し、第２の基準値Ｔ2 を濃度ノイズ除去割合演算部１１に対して出力する。
【００９０】
なお、上記第１の基準値Ｔ1 は、後で詳述するが、色ノイズおよび濃度ノイズに対して、ぼかし処理を一切行わない領域を決める基準となる。一方、第２の基準値Ｔ2 は、色ノイズ除去は行うが、濃度ノイズ除去は行わない領域を決める基準となる。また、第１の基準値Ｔ1 および第２の基準値Ｔ2 は、基準設定部１２に対する外部からの入力によって適宜変更することが可能である。
【００９１】
次に、ノイズ除去部８は、平均値演算部１３、色ノイズ除去部１４および濃度ノイズ除去部１５を備えている。
【００９２】
平均値演算部１３は、色差データＢＹxy・ＲＹxyおよび輝度データＹＹxyそれぞれの、上記単位領域あたりの平均値を求め、それぞれ平均色差データＢＹav・ＲＹavおよび平均輝度データＹＹavとして出力する。
【００９３】
色ノイズ除去部１４は、Ｙ／Ｃ分離部６から入力される色差データＢＹxy・ＲＹxyと、平均値演算部１３から入力される平均色差データＢＹav・ＲＹavと、色ノイズ除去割合演算部１０から入力される色ノイズ除去率パラメータＲＣとを用いて、色ノイズ除去率パラメータＲＣから定まる割合で、色差データＢＹxy・ＲＹxyを平均色差データＢＹav・ＲＹavに置換し、置換色差データＢＹxy’・ＲＹxy’を出力する。なお、色ノイズ除去率パラメータＲＣの値によっては、色ノイズ除去部１４は、上記置換によるぼかし処理を行わず、色差データＢＹxy・ＲＹxyをそのまま出力する。
【００９４】
濃度ノイズ除去部１５は、Ｙ／Ｃ分離部６から入力される輝度データＹＹxy、平均値演算部１３から入力される平均輝度データＹＹavと、濃度ノイズ除去割合演算部１１から入力される濃度ノイズ除去率パラメータＲＤとを用いて、濃度ノイズ除去率パラメータＲＤから定まる割合で、輝度データＹＹxyを平均輝度データＹＹavに置換し、置換輝度データＹＹxy’を出力する。なお、濃度ノイズ除去率パラメータＲＤの値によっては、濃度ノイズ除去部１５は、上記置換によるぼかし処理を行わず、輝度データＹＹxyをそのまま出力する。
【００９５】
上記の構成によるフィルム粒子ノイズの除去処理について、以下に具体的に説明する。本発明によれば、画像取込部１によってネガフィルムから読み取られたＢＧＲ毎の画像データは、Ｙ／Ｃ分離部６によって、色差データＢＹxy・ＲＹxyおよび輝度データＹＹxyに分離され、ノイズ除去部８において、各データＢＹxy・ＲＹxy、ＹＹxyからフィルム粒子ノイズが除去される。すなわち、ＢＧＲ毎の画像データに含まれたフィルム粒子ノイズは、色ノイズと濃度ノイズとに分けて除去される。
【００９６】
また、画像中の輪郭部を保存するように、輝度データＹＹxyの変化から輪郭部を区別し、輪郭部ではぼかし処理を行わず、輪郭部から遠ざかる程、つまり色や濃度の変化が小さい画像の平坦部に近づく程、ぼかし処理を強め、かつ、ぼかし処理を行う領域では、色ノイズ除去処理の除去強度を強くする一方、濃度ノイズ除去処理の除去強度を弱くするようなアルゴリズムで、ノイズ除去割合演算部７が、上記色ノイズ除去率パラメータＲＣと濃度ノイズ除去率パラメータＲＤとを算出するようになっている。
【００９７】
上記輝度データＹＹxyの変化は、分散値演算部９によって、上記分散値ＤＰとして求められる。分散値演算部９は、分散値ＤＰを、図３に示す７画素×７画素の単位領域毎に、以下の算出式
【００９８】
【数１】
によって計算する。
【０１００】
なお、分散値ＤＰを求めるための上式は、計算を高速化させることをねらった近似式であり、本来の分散の定義に従った算出式は、単位領域内の画素数をＮとして、
Ｘav＝ ΣＸi ／Ｎ 〔式１〕
ＤＰ＝ Σ（Ｘi −Ｘav）2 ／Ｎ 〔式２〕
となる。
【０１０１】
ところで、分散値ＤＰは、単位領域内の４９画素の濃度に変化が有る程、式２における２乗計算の効果により、大きな値を持つ。画像中の平坦部では色彩変化および濃度変化が小さいか殆ど無いに等しいのに対し、画像中の輪郭部ではその逆となり、特に濃度変化が大きい。したがって、輝度データＹＹxyの変化として算出した分散値ＤＰが大きい単位領域は、画像中の輪郭部かそれに近い領域に属しているとみなすことができる。
【０１０２】
そこで、本発明の目的の１つとして、画像中の輪郭部ではぼかし処理を行わないようにするためには、分散値ＤＰに閾値を設定し、閾値以上の分散値ＤＰを持つ単位領域に対しては、ぼかし処理を一切行わないようにすればよい。そのような閾値を、基準設定部１２で上記第１の基準値Ｔ1 として設定する。
【０１０３】
また、本発明の他の目的として、輪郭部から遠ざかる程、ぼかし処理を強めるためには、単位領域の中央に位置する注目画素の色差データＢＹxy・ＲＹxyおよび輝度データＹＹxyのそれぞれを、単位領域内の４９画素の平均値で置換する割合を、輪郭部から遠ざかるに従って、大きくすればよい。
【０１０４】
さらに、本発明のさらに他の目的として、ぼかし処理を行う領域では、色ノイズ除去処理の除去強度を強くする一方、濃度ノイズ除去処理の除去強度を弱くするためには、色差データＢＹxy・ＲＹxyに関して平均値に置換する割合を、輝度データＹＹxyに関して平均値に置換する割合より常に大きく設定すればよい。なお、本発明では、基準設定部１２で上記第１の基準値Ｔ1 より小さい値の第２の基準値Ｔ2 を設定し、分散値ＤＰが第２の基準値Ｔ2 より小さい単位領域では、色ノイズ除去（割合大）と濃度ノイズ除去（割合小）とを行い、分散値ＤＰが第２の基準値Ｔ2 を超える単位領域では、濃度ノイズ除去を行わず、色ノイズ除去のみを行うようにしている。
【０１０５】
以上のアルゴリズムをグラフ化した一例を図４に示す。図４における各設定値は、
【０１０６】
なお、色ノイズ除去率パラメータＲＣは、０のとき、色差データＢＹxy・ＲＹxyを平均値に置換する割合を１、つまり色差データＢＹxy・ＲＹxyを完全に各平均値に置換し、１のとき、色差データＢＹxy・ＲＹxyを平均値に置換する割合を０、つまり色差データＢＹxy・ＲＹxyをそのまま保存するように、線形比率によって置換率を決める変数である。
【０１０７】
また、濃度ノイズ除去率パラメータＲＤについても同様であるが、分散値ＤＰが０から第２の基準値Ｔ2 （１２０）の間で、色ノイズ除去の場合と同じ線形比率で濃度ノイズ除去を行うように、濃度ノイズ除去率パラメータＲＤを設定した。すなわち、分散値ＤＰが０のとき、ＲＤを０．６に設定したが、これは実験的に定めたもので、分散値ＤＰが０から１２０の間となる単位領域について、置換率が０．４（＝１−０．６）を超えないように輝度データＹＹxyを平均値に置き換えるようにすると、印画紙に焼き付けた画像の質感として望ましい状態が得られたことに基づいている。
【０１０８】
上記のアルゴリズムで、各パラメータＲＣ・ＲＤがそれぞれ色ノイズ除去割合演算部１０および濃度ノイズ除去割合演算部１１にて算出されるが、色ノイズ除去部１４は、Ｙ／Ｃ分離部６から入力される色差データＢＹxy・ＲＹxyと、平均値演算部１３から入力される平均色差データＢＹav・ＲＹavと、色ノイズ除去割合演算部１０から入力される色ノイズ除去率パラメータＲＣとを用いて、
ＢＹxy’＝ＢＹav×（１−ＲＣ）＋ＢＹxy×ＲＣ
ＲＹxy’＝ＲＹav×（１−ＲＣ）＋ＲＹxy×ＲＣ
に従って、色ノイズが除去された置換色差データＢＹxy’・ＲＹxy’を求める。
【０１０９】
また、濃度ノイズ除去部１５は、Ｙ／Ｃ分離部６から入力される輝度データＹＹxy、平均値演算部１３から入力される平均輝度データＹＹavと、濃度ノイズ除去割合演算部１１から入力される濃度ノイズ除去率パラメータＲＤとを用いて、
ＹＹxy’＝ＹＹav×（１−ＲＤ）＋ＹＹxy×ＲＤ 〔式５〕
に従って、濃度ノイズが除去された置換輝度データＹＹxy’を求める。
【０１１０】
なお、上記平均色差データＢＹav・ＲＹavおよび平均輝度データＹＹavは、平均値演算部１３にて、以下の算出式
【０１１１】
【数２】
に従って計算される。
【０１１３】
以上の算出式１〜５を用いたぼかし処理部２の動作を具体的に説明する。ただし、説明の便宜上、本願の従来技術の説明に用いた３×３画素の輝度データを例に取る。
【０１１４】
例えば、Ｙ／Ｃ分離部６が、画像取込部１から入力されたＢＧＲの画像データから、輝度データＹＹxyとして、画像の平坦部における３×３画素の単位領域について、
５１ ４９ ５３
５２ ５０ ４９
４８ ５１ ４７
を生成し、画像の輪郭部における３×３画素の単位領域について、
１０ ３０ ７０
１５ ５０ ９０
２０ ８０ ８５
を生成し、フィルム粒子ノイズを含んだ画像の平坦部における３×３画素の単位領域について、
４５ ４９ ４５
４９ ７４ ４９
４５ ４９ ４５
を生成したとする。
【０１１５】
すると、まず、平均値演算部１３が、上記式１に従って、各単位領域の平均輝度データＹＹavを計算し、画像の平坦部Ａ、輪郭部Ｂ、ノイズ付き平坦部Ｃについて、
ＹＹav（Ａ）＝５０、ＹＹav（Ｂ）＝５０、ＹＹav（Ｃ）＝５０
を算出する。
【０１１６】
次に、分散値演算部９が、上記式２に従って、平均値演算部１３から入力された各平均輝度データＹＹavと、Ｙ／Ｃ分離部６から入力される各輝度データＹＹxyとを用いて各単位領域の分散値ＤＰを計算し、
ＤＰ（Ａ）＝３．３、ＤＰ（Ｂ）＝９１６．７、ＤＰ（Ｃ）＝７５．６
を算出する。なお、前述のように、実際には、分散値演算部９は、計算の高速化の為に、前記〔数１〕式に従って、分散値ＤＰを算出する。
【０１１７】
続いて、色ノイズ除去割合演算部１０が、分散値演算部９から入力される分散値ＤＰを用い、上記式３に従って各単位領域の色ノイズ除去率パラメータＲＣを計算し、
ＲＣ（Ａ）＝０．０１、ＲＣ（Ｂ）＝１、ＲＣ（Ｃ）＝０．２５
を算出する。
【０１１８】
次に、濃度ノイズ除去割合演算部１１が、色ノイズ除去割合演算部１０から入力される色ノイズ除去率パラメータＲＣを用い、上記式４に従って各単位領域の濃度ノイズ除去率パラメータＲＤを計算し、
ＲＤ（Ａ）＝０．６１、ＲＤ（Ｂ）＝１、ＲＤ（Ｃ）＝０．８５
を算出する。
【０１１９】
最後に、濃度ノイズ除去部１５が、Ｙ／Ｃ分離部６から入力される輝度データＹＹxy、平均値演算部１３から入力される平均輝度データＹＹavおよび濃度ノイズ除去割合演算部１１から入力される濃度ノイズ除去率パラメータＲＤを用い、上記式５に従って、各単位領域の注目画素について置換輝度データＹＹxy’を計算し、注目画素の輝度データＹＹxyを置換輝度データＹＹxy’に置換する。このような処理を全画素に施すことにより、全輝度データＹＹxyが置換輝度データＹＹxy’に置換される。
【０１２０】
例えば、上記の画像の平坦部における注目画素の輝度データＹＹxy＝５０について、置換輝度データＹＹxy’を計算すると、置換輝度データＹＹxy’＝５０となり、輝度データＹＹxy＝５０と偶々一致した結果になるため、元の輝度データと変わらない
５１ ４９ ５３
５２ ５０ ４９
４８ ５１ ４７
を生成する。なお、平坦部では、元々ぼかし効果を得る必要性があまり無い領域である。
【０１２１】
また、画像の輪郭部については、濃度ノイズ除去率パラメータＲＤが１なので、平均輝度データＹＹavの置換率は０となり、元の輝度データＹＹxyがそのまま保存される。この結果、本発明のぼかし処理では、画像の非輪郭部でぼかしの効果が得られ、ノイズを除去することができる一方、画像の輪郭部はぼかしの効果を受けないため、画像のメリハリが失われないことになる。
【０１２２】
さらに、ノイズ付き平坦部における注目画素の輝度データＹＹxy＝７４について、同様に上記式５に従って置換輝度データＹＹxy’が計算され、置換輝度データＹＹxy’＝７０が得られる。したがって、
４５ ４９ ４５
４９ ７０ ４９
４５ ４９ ４５
を生成する。この分散値ＤＰ（Ｃ）を計算すると５５．８となるので、輝度データＹＹxyのばらつきが小さくなり、かつノイズのピークが小さくなるように変換され、ノイズ低減効果の得られたことがわかる。なお、実際の処理では、注目画素の輝度データＹＹxy＝７４だけではなく、その隣接画素についても、輝度データＹＹxyを置換輝度データＹＹxy’に順次置き換えるので、実際の分散値ＤＰ（Ｃ）はもっと小さな値となる。
【０１２３】
なお、上記の例で、第２の基準値Ｔ2 を変更し、現在の１２０より大きな値に設定し直せば、ノイズ除去率をさらに高めることができる。例えば、第２の基準値Ｔ2 を１８０に設定すると、式４は、ＲＤ＝ＲＣ＋０．４となるから、ＲＤ（Ｃ）＝０．６５になる。このＲＤを用いて、置換輝度データＹＹxy’を計算すると、
４５ ４９ ４５
４９ ６６ ４９
４５ ４９ ４５
となり、この分散値ＤＰ（Ｃ）を計算すると３９．２となるので、フィルム粒子ノイズはさらに目立たなくなることがわかる。
【０１２４】
以上説明した本発明の画像処理方法を、画像取込部１が読み込んだ画像データに適用した場合の結果を図５ないし図１０に示す。
【０１２５】
図５は、前述したように、画像取込部１が読み込んだ画像データに対してノイズ除去を一切行わず、そのまま露光部５に出力した画像データの出力結果（元画像）を示している。
【０１２６】
図６は、画像取込部１が読み込んだ画像データに対して色ノイズ除去のみを施し、露光部５に出力した画像データの出力結果を示している。
【０１２７】
図７は、画像取込部１が読み込んだ画像データに対して色ノイズ除去および濃度ノイズ除去を施し、露光部５に出力した画像データの出力結果を示している。
【０１２８】
図５〜図７について、顔の地肌、あるいは服の素地のざらつき感を比較すると、図５の元画像のざらつき感が、図６では低減され、図７でより一層低減されて滑らかになっていることがわかる。また、目鼻立ちの輪郭や、身体の輪郭のような画像の輪郭部の鮮鋭度については、図５〜図７において目立つ差異が認められないこともわかる。
【０１２９】
この違いを、フィルム粒子レベルで確認しやすくするため、図５〜図７に用いた画像データに拡大処理を施し、左目頭付近の領域をトリミングした画像の出力結果を図８〜図１０に示す。これらの出力結果から、画像にざらつき感をもたらすフィルム粒子ノイズは、図８〜図１０にかけて徐々に改善されていることや、輪郭部の状態には、殆ど差異が認められず、図６および図７の画像において、輪郭部がほぼそのまま保存されていることを確認することができる。
【０１３０】
以上で説明した画像の輪郭部を保存したノイズ除去処理は、その処理を実行するプログラムで実現される。このプログラムはコンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されている。本発明では、この記録媒体として、図２の画像処理部４で処理が行われるために必要な図示していないメモリ（例えばＲＯＭそのもの）であってもよいし、また図示していないが外部記憶装置としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであってもよい。
【０１３１】
上記いずれの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサ（図示せず）のアクセスにより実行される構成であってもよいし、格納されているプログラムを読み出し、読み出したプログラムを画像処理部４の図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードすることにより、そのプログラムが実行される構成であってもよい。この場合、ダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
【０１３２】
ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピーディスクやハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であってもよい。
【０１３３】
また、本発明においては、インターネットを含む通信ネットワークと接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する伝送媒体を適用することもできる。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用プログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであってもよい。
【０１３４】
なお、記録媒体に格納されている内容としてはプログラムに限定されず、データであってもよい。
【０１３５】
【発明の効果】
本発明の請求項１に係る画像処理方法は、以上のように、画像データを濃度データと色データとに分離し、２次元座標空間における濃度データの変化に対応して、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との割合を変化させる処理を有している。
【０１３６】
それゆえ、２次元座標空間における濃度データの変化に対応して、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との割合を変化させることで、色データの平滑化処理による色ノイズ除去効果と、濃度データの平滑化処理による濃度ノイズ除去効果とのバランスを最適化することができるので、画像中の輪郭部の保存と画像のざらつき低減との双方に好ましい結果を得ることができるという効果を奏する。
【０１３７】
本発明の請求項２に係る画像処理方法は、以上のように、請求項１に記載の処理に加えて、上記濃度データの変化の程度に関して第１の基準値を設定し、濃度データの変化が上記第１の基準値より小さい画像領域では、色データの平滑化処理を行った後で、必要に応じて濃度データの平滑化処理を行うようにしている。
【０１３８】
それゆえ、画像の平坦部に近い領域では、輪郭情報をぼかす効果が、濃度ノイズ除去に比べて小さい色データの平滑化処理を優先し、濃度データの平滑化処理は、行った方が好ましい結果になる場合に行うようにすることによって、画像中の輪郭部の保存と画像のざらつき低減との双方に、一層好ましい結果を得ることができるという効果を、請求項１に記載の方法による効果に加えて奏する。
【０１３９】
本発明の請求項３に係る画像処理方法は、以上のように、請求項１または２に記載の処理に加えて、上記濃度データの変化の程度に関して第１の基準値を設定し、濃度データの変化が上記第１の基準値より小さい画像領域では、色データの平滑化処理の割合を濃度データの平滑化処理の割合より大きくする処理を有している。
【０１４０】
それゆえ、平坦部に近い領域では、輪郭情報をぼかす効果が、濃度ノイズ除去に比べて小さい色データの平滑化処理の割合を相対的に大きくすることによって、請求項２の方法と同様に、画像中の輪郭部の保存と画像のざらつき低減との双方に、一層好ましい結果を得ることができるという効果を奏する。
【０１４１】
本発明の請求項４に係る画像処理方法は、以上のように、請求項２または３に記載の処理に加えて、上記濃度データの変化の程度に関して、上記第１の基準値より小さい値を持つ第２の基準値を設定し、濃度データの変化が上記第２の基準値より大きい画像領域では、濃度データの平滑化処理を行わないようにしている。
【０１４２】
それゆえ、画像の輪郭部をぼかす効果が大きい濃度ノイズ除去について、濃度データの変化が第２の基準値より大きい領域では行わないようにするので、画像の輪郭部を保存する効果を一層高めることができる一方、色ノイズ除去については、請求項２または３に記載のとおり、少なくとも、濃度データの変化が第１の基準値より小さい領域で行うので、画像のざらつき低減の効果は、変わりなく得ることができるという効果を、請求項２または３に記載の方法による効果に加えて奏する。
【０１４３】
本発明の請求項５に係る画像処理方法は、以上のように、請求項２ないし４のいずれか１項に記載の処理に加えて、濃度データの変化が上記第１の基準値より大きい画像領域では、濃度データの平滑化処理および色データの平滑化処理の双方を行わないようにしている。
【０１４４】
それゆえ、画像の輪郭部に近い領域では、濃度ノイズ除去も色ノイズ除去も行わないようにするので、画像の輪郭部を最も適切に保存することができる画像処理方法を提供できるという効果を、請求項２ないし４のいずれか１項に記載の方法による効果に加えて奏する。
【０１４５】
本発明の請求項６に係る画像処理方法は、以上のように、請求項１ないし５のいずれか１項に記載の処理に加えて、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との割合を、濃度データの分散値に基づいて変化させる処理を有している。
【０１４６】
それゆえ、濃度データの変化が的確に反映され、かつ計算のしやすいパラメータである濃度データの分散値に基づくことによって、色ノイズ除去効果と濃度ノイズ除去効果とのバランスを最適化することが容易になり、かつ、複雑な計算処理を行う必要が無いため、計算速度が遅くならずに済み、またハード化への適用も比較的容易な画像処理方法を提供することができるという効果を、請求項１ないし５のいずれか１項に記載の方法による効果に加えて奏する。
【０１４７】
本発明の請求項７に係る画像処理装置は、以上のように、
(1) 画像データを濃度データと色データとに分離するデータ分離部と、
(2) 色データの平滑化処理を行う色ノイズ除去部と、
(3) 濃度データの平滑化処理を行う濃度ノイズ除去部と、
(4) ２次元座標空間における濃度データの変化を算出し、該変化に基づいて、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との割合を、画像の単位領域毎に算出し、色ノイズ除去部および濃度ノイズ除去部に出力する平滑化割合算出部とを備えている構成である。
【０１４８】
それゆえ、各部の動作によって、画像中の輪郭部が保存され、画像のざらつきが低減された、メリハリの有る高品位画像を得ることができるという効果を奏する。
【０１４９】
本発明の請求項８に係る画像処理装置は、以上のように、請求項７に記載の構成に加えて、上記平滑化割合算出部が、濃度データの変化の程度に関して設定された第１の基準値と、濃度データの変化とを比較し、濃度データの変化が上記第１の基準値より小さい画像領域では、色データの平滑化処理の割合を濃度データの平滑化処理の割合より大きくする算出式に基づいて、該割合を算出する構成である。
【０１５０】
それゆえ、請求項３の発明と同様に、画像中の輪郭部の保存と画像のざらつき低減との双方に一層好ましい結果を得ることができるという効果を、請求項７に記載の構成による効果に加えて奏する。
【０１５１】
本発明の請求項９に係る画像処理装置は、以上のように、請求項８に記載の構成に加えて、上記平滑化割合算出部が、上記濃度データの変化の程度に関して、上記第１の基準値より小さい値を持つように設定された第２の基準値と、濃度データの変化とを比較し、濃度データの変化が上記第２の基準値より大きい画像領域では、濃度データの平滑化処理を行わないようにする算出式に基づいて、該割合を算出する構成である。
【０１５２】
それゆえ、請求項４の発明と同様に、画像の輪郭部を保存する効果を一層高めることができると共に、画像のざらつき低減の効果についても、変わりなく得ることができるという効果を、請求項８に記載の構成による効果に加えて奏する。
【０１５３】
本発明の請求項１０に係る画像処理装置は、以上のように、請求項８または９に記載の構成に加えて、上記平滑化割合算出部が、濃度データの変化が上記第１の基準値より大きい画像領域では、濃度データの平滑化処理および色データの平滑化処理の双方を行わないようにする算出式に基づいて、該割合を算出する構成である。
【０１５４】
それゆえ、請求項５の発明と同様に、画像の輪郭部を最も適切に保存することができる画像処理装置を提供できるという効果を、請求項８または９に記載の構成による効果に加えて奏する。
【０１５５】
本発明の請求項１１に係る画像処理装置は、以上のように、請求項８ないし１０のいずれか１項に記載の構成に加えて、上記平滑化割合算出部が、上記基準値を、外部からの入力によって可変的に設定する基準設定部を備えていることを特徴としている。
【０１５６】
それゆえ、第１の基準値も、第２の基準値も、固定的なものではなく、基準設定部を介して可変させることができるので、得られた画像の画質を確認しながら、画像の輪郭部の保存効果と、画像のざらつき低減効果とを最適なバランスにする基準値を選択することが可能になるという効果を、請求項８ないし１０のいずれか１項に記載の構成による効果に加えて奏する。
【０１５７】
本発明の請求項１２に係る記録媒体は、以上のように、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像処理方法を実行するプログラムを記録したことを特徴としている。
【０１５８】
それゆえ、該プログラムを画像処理装置にセットアップすることによって、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像処理方法をユーザーが実行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】本発明に係る画像処理装置のぼかし処理部の構成を示すブロック図である。
【図２】上記画像処理装置の要部構成を模式的に示すブロック図である。
【図３】色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理とを施す、繰り返し単位としての画像の単位領域を示す説明図である。
【図４】色データの平滑化処理および濃度データの平滑化処理のアルゴリズムの一例をグラフ化して示す説明図である。
【図５】色ノイズ除去および濃度ノイズ除去をいずれも施していない画像データの出力結果を示す図面代用写真である。
【図６】図５に用いた画像データに色ノイズ除去を施した画像データの出力結果を示す図面代用写真である。
【図７】図５に用いた画像データに色ノイズ除去および濃度ノイズ除去を施した画像データの出力結果を示す図面代用写真である。
【図８】図５に用いた画像データに拡大処理を施し、左目頭付近の領域をトリミングした出力結果を示す図面代用写真である。
【図９】図６に用いた画像データに拡大処理を施し、左目頭付近の領域をトリミングした出力結果を示す図面代用写真である。
【図１０】図７に用いた画像データに拡大処理を施し、左目頭付近の領域をトリミングした出力結果を示す図面代用写真である。
【図１１】（ａ）は、鮮鋭化処理を施す前の画像中の輪郭部における濃度変化の様子を示す説明図であり、（ｂ）は、鮮鋭化処理を施した後の画像中の輪郭部における濃度変化の様子を示す説明図である。
【符号の説明】
６ Ｙ／Ｃ分離部（データ分離部）
７ ノイズ除去割合演算部（平滑化割合算出部）
１２ 基準設定部
１４ 色ノイズ除去部
１５ 濃度ノイズ除去部
ＢＹxy 色差データ（色データ）
ＲＹxy 色差データ（色データ）
ＹＹxy 輝度データ（濃度データ）
ＤＰ 分散値
ＲＣ 色ノイズ除去率パラメータ（色データの平滑化処理の割合）
ＲＤ 濃度ノイズ除去率パラメータ（濃度データの平滑化処理の割合）
Ｔ1 第１の基準値
Ｔ2 第２の基準値
Claims (12)
- 画像データを濃度データと色データとに分離し、２次元座標空間における濃度データの変化に対応して、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との相互の割合を変化させることを特徴とする画像処理方法。
- 上記濃度データの変化の程度に関して第１の基準値を設定し、濃度データの変化が上記第１の基準値より小さい画像領域では、色データの平滑化処理を行った後で、必要に応じて濃度データの平滑化処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
- 上記濃度データの変化の程度に関して第１の基準値を設定し、濃度データの変化が上記第１の基準値より小さい画像領域では、色データの平滑化処理の割合を濃度データの平滑化処理の割合より大きくすることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理方法。
- 上記濃度データの変化の程度に関して、上記第１の基準値より小さい値を持つ第２の基準値を設定し、濃度データの変化が上記第２の基準値より大きい画像領域では、濃度データの平滑化処理を行わないことを特徴とする請求項２または３に記載の画像処理方法。
- 濃度データの変化が上記第１の基準値より大きい画像領域では、濃度データの平滑化処理および色データの平滑化処理の双方を行わないことを特徴とする請求項２ないし４のいずれか１項に記載の画像処理方法。
- 色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との割合を、濃度データの分散値に基づいて変化させることを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の画像処理方法。
- 画像データを濃度データと色データとに分離するデータ分離部と、
色データの平滑化処理を行う色ノイズ除去部と、
濃度データの平滑化処理を行う濃度ノイズ除去部と、
２次元座標空間における濃度データの変化を算出し、該変化に基づいて、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との相互の割合を、画像の単位領域毎に算出し、色ノイズ除去部および濃度ノイズ除去部に出力する平滑化割合算出部とを備えていることを特徴とする画像処理装置。 - 上記平滑化割合算出部は、濃度データの変化の程度に関して設定された第１の基準値と、濃度データの変化とを比較し、濃度データの変化が上記第１の基準値より小さい画像領域では、色データの平滑化処理の割合を濃度データの平滑化処理の割合より大きくする算出式に基づいて、該割合を算出することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
- 上記平滑化割合算出部は、上記濃度データの変化の程度に関して、上記第１の基準値より小さい値を持つように設定された第２の基準値と、濃度データの変化とを比較し、濃度データの変化が上記第２の基準値より大きい画像領域では、濃度データの平滑化処理を行わないようにする算出式に基づいて、該割合を算出することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
- 上記平滑化割合算出部は、濃度データの変化が上記第１の基準値より大きい画像領域では、濃度データの平滑化処理および色データの平滑化処理の双方を行わないようにする算出式に基づいて、該割合を算出することを特徴とする請求項８または９に記載の画像処理装置。
- 上記平滑化割合算出部は、上記基準値を、外部からの入力によって可変的に設定する基準設定部を備えていることを特徴とする請求項８ないし１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
- 請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像処理方法を実行するプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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