JP3775180B2

JP3775180B2 - Image processing method and apparatus

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Publication number: JP3775180B2
Application number: JP2000222500A
Authority: JP
Inventors: 裕之大薮
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd; Fujifilm Business Innovation Corp
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2000-07-24
Filing date: 2000-07-24
Publication date: 2006-05-17
Anticipated expiration: 2020-07-24
Also published as: JP2002044423A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理方法及び装置に関し、特に多値画像の拡大処理をする画像処理方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、ディジタル画像を処理するディジタル複写機等において、高画質なディジタル画像を取得することができるように、画像を読み取るスキャナ等から入力された画像の解像度よりも、レーザによって感光体ドラムに描画されて出力される画像の解像度の方を高く設定している。このような場合、入力された画像の解像度を出力される画像の解像度に変換する為に、入力された画像の拡大処理を行う必要がある。
【０００３】
例えば、１画素が８ビット、２５６段階調で表現されている多値画像を拡大する方法として、「画像処理ハンドブック」（高木幹雄著、下田陽久監修、東京大学出版会、ｐ．４４２−４４３）に記載されている拡大方法においては、最近隣内挿法や共１次内挿法、３次たたき込み内挿法がある。最近隣内挿法では、図９（ａ）に示すように、画像データを内挿したい位置に最も近い観測点の画像データに基づいて、画像データを内挿することにより、多値画像の拡大処理をしていた。又、共一次内挿法では、図９（ｂ）に示すように、画像データを内挿したい位置に最も近い周囲４点の観測点の画像データ、３次たたき込み内挿法では、図９（ｃ）に示すように、画像データを内挿したい位置に最も近い周囲１６点の観測点の画像データにそれぞれ基づいて、画像データを内挿することにより、多値画像の拡大処理をしていた。
【０００４】
又、第２５２２３５７号特許公報に記載されている「画像の拡大方式」のような画像の拡大方法においては、入力画像の画像信号から、図１０（ａ）に示すような例えば、縦４画素、横４画素の合計１６画素を１ブロックとする入力画像信号ｘｉ（ｍ，ｎ）を生成して、このブロックに対してＤＣＴ演算を行い、ＤＣＴ係数Ｘｉ（ｕ，ｖ）を算出する。ブロックサイズを縦Ｎ画素、横Ｎ画素とするＤＣＴ演算式は式１に示すようになる。
【０００５】
【式１】

そして、入力画像を例えば２倍に拡大するのであれば、図１０（ｂ）に示すような縦８画素、横８画素の合計６４画素を１ブロックとして、その拡大ブロックの低域側にＤＣＴ演算により得られた係数、又高域側に零をそれぞれ設定して、縦８画素、横８画素の合計６４画素を１ブロックとする逆ＤＣＴ係数Ｘｏ（ｕ，ｖ）を生成し、この拡大ブロックに対して逆ＤＣＴ演算を行い、拡大した画像の拡大画像信号ｘｏ（ｍ，ｎ）を算出する。なお、ＤＣＴ演算式は式２に示すようになる。
【０００６】
【式２】

最後に、逆ＤＴＣ演算により算出した拡大画像信号の濃度レベルを調整する為に、その拡大画像信号ｘｏ（ｍ，ｎ）を拡大比率倍、ここでは２倍にすることで画像の拡大処理をしていた。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したような多値画像の拡大方法においては、拡大処理の対象となるブロックに急峻なエッジ部分が含まれている場合には、ブロックの高域側の信号成分では入力画像の画素間を線形に補間することができない為、拡大ブロックにおいて、リンギングが発生して、画質が著しく劣化するという問題があった。
【０００８】
そこで、本発明は、急峻なエッジが含まれている多値画像の拡大処理をする際に、リンギングの発生を抑止して、高画質な画像を取得する画像処理方法及び装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上述した目的を達成するため、請求項１の発明は、多値画像の拡大処理を行う画像処理方法において、前記多値画像の画像信号を複数の画素からなるブロック単位で読み出し、第１のブロックを生成するステップと、前記第１のブロックに対してＤＣＴ変換を行って第１のＤＣＴ係数を生成するステップと、前記第１のブロックを所定倍することによって得られる第２のブロックの低域側に、前記第１のＤＣＴ係数に所定の定数を乗じて得られた値を設定するとともに、高域側に零を設定した第２のＤＣＴ係数を生成するステップと、前記第２のＤＣＴ係数に逆ＤＣＴ変換を行うステップと、前記多値画像の拡大処理を行うステップと、前記第１のブロックを最近隣内挿法により拡大して第３のブロックを生成するステップと、前記第３のブロックに対してＤＣＴ変換を行い第３のＤＣＴ係数を生成するステップと、前記第１のブロックと前記第３のブロックとのそれぞれ対応する画素に設定されているＤＣＴ係数の比率に基いて、前記所定の定数を生成するステップとを具備することを特徴とする。
【００１０】
請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記第２のＤＣＴ係数は、前記第１のブロックのエッジの特徴を分析し、該分析結果に基いて、予め少なくとも２つ以上記憶した異なる第２の所定の定数の中から、前記第１のブロックのエッジの特徴に対応した前記第２の所定の定数を選択して生成されることを特徴とする。
【００１１】
請求項３の発明は、請求項１の発明において、前記第１のＤＣＴ係数の量子化を行い、該量子化した前記第１のＤＣＴ係数をエントロピ符号化して圧縮処理を施し、該エントロピ符号化した第１のＤＣＴ係数を復号化する際に、該エントロピ符号化した第１のＤＣＴ係数を復号化して、量子化された前記第１のＤＣＴ係数を生成し、前記第２のブロックの低域側に、量子化された前記第１のＤＣＴ係数に前記所定の定数を乗じた値を設定するとともに、高域側に零を設定した第２のＤＣＴ係数を生成し、該第２のＤＣＴ係数に逆ＤＣＴ変換を行い、前記多値画像の拡大処理に圧縮処理を融合して行うことを特徴とする。
【００１２】
請求項４の発明は、多値画像の拡大処理を行う画像処理装置において、前記多値画像の画像信号を複数の画素からなるブロック単位で読み出し、第１のブロックを生成する第１のブロック生成手段と、前記第１のブロックに対してＤＣＴ変換を行って第１のＤＣＴ係数を生成する第１のＤＣＴ係数生成手段と、前記第１のブロックを所定倍することによって得られる第２のブロックの低域側に、前記第１のＤＣＴ係数に所定の定数を乗じて得られた値を設定するとともに、高域側に零を設定した第２のＤＣＴ係数を生成する第２のＤＣＴ係数生成手段と、前記第２のＤＣＴ係数に逆ＤＣＴ変換を行う逆ＤＣＴ変換手段と、前記多値画像の拡大処理を行う拡大処理手段と、前記第１のブロックを最近隣内挿法により拡大して第３のブロックを生成する第３のブロック生成手段と、前記第３のブロックに対してＤＣＴ変換を行い第３のＤＣＴ係数を生成する第３のＤＣＴ係数生成手段と、前記第１のブロックと前記第３のブロックとのそれぞれ対応する画素に設定されているＤＣＴ係数の比率に基いて、前記所定の定数を生成する定数生成手段とを具備することを特徴とする。
【００１４】
【発明の実施の形態】
本発明に関する画像処理方法及び装置の一実施例を、添付図面を参照して詳細に説明する。
【００１５】
まず、図１を参照して、本発明を適用した画像処理装置１００の構成について説明する。図１は、画像処理装置１００の概略構成を示すブロック図である。
【００１６】
図１において、画像処理装置１００は画像入力部１０１、ブロック生成部１０２、ＤＣＴ変換部１０３、１次バッファ１０４、エッジ検出部１０５、エッジ用フィルタテーブル１０６、非エッジ用フィルタテーブル１０７、係数制御部１０８、乗算部１０９、２次バッファ１１０、逆ＤＣＴ変換部１１１及び画像出力部１１２から構成される。
【００１７】
画像入力部１０１は、例えば画像を読み取るスキャナ等に接続されて、画像信号を入力するものである。
ブロック生成部１０２は、画像入力部１０１から入力された画像信号を所定の画素数にブロック化するものであり、例えば、入力された画像信号を縦４画素、横４画素の画素数にブロック化する。
ＤＣＴ変換部１０３は、ブロック生成部１０２でブロック化された画像信号に対してＤＣＴ演算を行うことで、ＤＣＴ係数を生成するのものである。
１次バッファ１０４は、ＤＣＴ変換部１０３で生成されたＤＣＴ係数を一時的に蓄積するものである。
エッジ検出部１０５は、ブロック生成部１０２でブロック化された画像信号の拡大処理の対象となるブロックに、急峻なエッジ部分が含まれているか否かを検出し、検出結果を示すエッジ検出信号を出力するものである。
エッジ用フィルタテーブル１０６は、画像信号の拡大処理の対象となるブロックに、急峻なエッジ部分が含まれている画像信号を拡大処理するのに最適な係数値が設定されたフィルタテーブルである。
非エッジ用フィルタテーブル１０７は、画像信号の拡大処理の対象となるブロックに、急峻なエッジ部分が含まれていない画像信号を拡大処理するのに最適な係数値が設定されたフィルタテーブルである。
係数制御部１０８は、エッジ用フィルタテーブル１０６と非エッジ用フィルタテーブル１０７を有し、エッジ検出部１０５により出力されるエッジ検出信号に基づいて、画像信号の拡大処理に最適なフィルタテーブルを選択するものである。
乗算部１０９は、係数制御部１０８と１次バッファ１０４と同期を取りながら、逆ＤＣＴ係数を生成するものである。
２次バッファ１１０は、乗算部１０９で生成された逆ＤＣＴ係数を一時的に蓄積するものである。
逆ＤＣＴ変換部１１１は、２次バッファ１１０に蓄積されている逆ＤＣＴ係数に対して逆ＤＣＴ演算を行い、画像を拡大した拡大画像信号を出力するものである。
画像出力部１１２は、例えばプリンタ等の出力装置に接続されて、逆ＤＣＴ変換部１１１から出力された画像を出力するものである。
【００１８】
では、図２を参照して、画像の拡大処理方法を説明する。図２は、画像の拡大処理をする一連の流れを示す図である。
【００１９】
ここでは、１ブロック当たり縦４画素、横４画素の合計１６画素からなる入力画像を２倍の大きさに拡大して、１ブロック当たり縦８画素、横８画素の合計６４画素からなる画像に拡大処理をするものとして説明する。
【００２０】
まず、画像入力部１０１から画像を入力すると、ブロック生成部１０２は図２（ａ）に示すような縦４画素、横４画素の合計１６画素を１ブロックとする画像信号ａ［ｉ，ｊ］を生成する。ＤＣＴ変換部１０３はブロック化された画像信号ａ［ｉ，ｊ］に対してＤＣＴ演算を行い、図２（ｂ）に示すようなＤＣＴ係数ｂ［ｉ，ｊ］を生成する。
【００２１】
又、エッジ検出部１０５から出力されるエッジ検出信号に基づいて、図２（ｃ）に示すように、生成された画像信号ａ［ｉ，ｊ］を拡大処理するのに最適なフィルタ係数ｓ［ｉ，ｊ］が設定されているフィルタテーブルを選択する。
【００２２】
そして、図２（ｄ）に示すように、ｉ，ｊがそれぞれ４未満である画素の逆ＤＣＴ係数ｃ［ｉ，ｊ］にはＤＣＴ係数ｂ［ｉ，ｊ］に選択されたエッジ用フィルタのフィルタ係数ｓ［ｉ，ｊ］を乗じた値、又ｉ，ｊが４以上である画素の逆ＤＣＴ係数ｃ［ｉ，ｊ］には零をそれぞれ設定して、縦８画素、横８画素の合計６４画素を１ブロックとする逆ＤＣＴ係数ｃ［ｉ，ｊ］を生成する。この画像信号ｃ［ｉ，ｊ］に対して逆ＤＣＴ演算を行い、図２（ｅ）に示すような拡大ブロックを生成する。
【００２３】
なお、画像の拡大処理を行った際に、逆ＤＣＴ演算によって得られたブロックに対して画像濃度を調整する必要があり、例えば画像を２倍に拡大した場合には、画像の濃度を２倍に調整しなければならないが、ここでは逆ＤＣＴ係数ｃ［ｉ，ｊ］を生成する段階で、ＤＣＴ係数ｂ［ｉ，ｊ］の各係数値にフィルタ係数ｓ［ｉ，ｊ］が既に乗じてある為に、そのような濃度調整を行う必要はない。又、フィルタテーブルに設定されているフィルタ係数は、画質が劣化しないように考慮して任意の値を設定しておく。
【００２４】
では、図３を参照して、フィルタテーブルのフィルタ係数の設計方法について説明する。図３は、フィルタテーブルのフィルタ係数を設計する一連の流れを示す図である。
【００２５】
入力画像から生成した図３（ａ）に示すようなブロックを拡大すると、ブロックは図３（ｂ）に示す値になる。なお、図中の数字は、１画素当たり８ビット、２５６段階調で表現している画像の段階調を示している。
【００２６】
図３（ａ）に示したブロックを最近隣内挿法により拡大すると、図３（ｂ）に示すような係数値をもつブロックとなり、図３（ｂ）に示したブロックをＤＣＴ変換することにより、図３（ｄ）に示すようなブロックのＤＣＴ係数を取得する。又、図３（ａ）に示したブロックについても同様にＤＣＴ変換することにより、図３（ｃ）に示すようなブロックのＤＣＴ係数を取得する。
【００２７】
そして、図３（ｃ）に示したブロックの横ｉ番目、縦ｊ番目の画素と図３（ｄ）に示したブロックの横ｉ番目、縦ｊ番目の画素との比を算出し、図３（ｅ）に示すブロックの横ｉ番目、縦ｊ番目にその比を当てはめて、１ブロック当たり縦４画素、横４画素の合計１６画素とするブロックのフィルタ係数を生成する。図３（ｃ）に示したブロックは１ブロック当たり縦４画素、横４画素の合計１６画素とするブロックであり、図３（ｄ）に示したブロックは１ブロック当たり縦８画素、横８画素の合計６４画素とするブロックであり、それぞれのブロックの画素数は異なるが、比率を算出する際に対応する画素部分は１６画素のみであり、他の対応する画素がない部分はフィルタ係数の値は零となり、従って、図３（ｅ）に示すような１ブロック当たり縦４画素、横４画素の合計１６画素とするブロックのフィルタ係数となる。
【００２８】
このように設計されたフィルタは、フィルタ係数の最も低域側にあたるＤＣ（ＤｉｒｅｃｔＣｕｒｒｅｎｔ；直流）成分に濃度調整の２が設定され、成分が高域側になるにつれてＤＣＴ係数値が滑らかに減衰するようになっており、逆ＤＣＴ変換したブロック内部において、リンギングが発生するのを抑制する。
【００２９】
ここまで、入力画像が１ブロック当たり縦４画素、横４画素の画素数からなるブロックを１ブロック当たり縦８画素、横８画素の画素数からなるブロックに拡大処理をするものとして説明したが、入力画像の画素数や出力画像の画素数はそれぞれ任意の値であって良く、又入力画像を拡大する比率にあっても用途に応じて任意に設定すれば良い。
【００３０】
では、図４及び図５を参照して、画像の拡大処理の流れを説明する。図４は画像の拡大処理をする一連の流れを示すフローチャートであり、図５は画像の拡大処理におけるフィルタ係数の乗算処理の流れを示すフローチャートである。
【００３１】
画像入力部１０１から画像信号を入力し（ステップ２０１）、ブロック生成部１０２は入力した画像信号を縦横所定の画素数からなるブロックとして生成する（ステップ２０２）。ＤＣＴ変換部１０３は、ブロック生成部１０２でブロック化された画像をＤＣＴ演算を行うことで、ＤＣＴ係数を生成し（ステップ２０３）、１次バッファ１０４はＤＣＴ係数を一時的に蓄積する（ステップ２０４）。
【００３２】
一方、エッジ検出部１０５は、画像入力部１０１から入力された画像のエッジ部分を検出して、エッジ部分の検出の有無を示すエッジ検出信号を出力し（ステップ２０５）、係数制御部１０８は検出されたエッジ検出信号に基づいて、拡大処理の対象となるブロックに、急峻なエッジ部分が含まれているならば（ステップ２０６のＹＥＳ）、エッジ用フィルタテーブル１０６を選択し（ステップ２０７）、又急峻なエッジが含まれていなければ（ステップ２０６のＮＯ）、非エッジ用フィルタテーブル１０７を選択する（ステップ２０８）。
【００３３】
乗算部１０９は、係数制御部１０８と１次バッファ１０４との同期を取りながら、１次バッファ１０４に蓄積されているＤＣＴ係数に係数制御部１０８が選択したフィルタテーブルのフィルタ係数を乗算することで、逆ＤＣＴ係数を生成し（ステップ２０９）、２次バッファ１１０は逆ＤＣＴ係数を一時的に蓄積する（ステップ２１０）。
【００３４】
逆ＤＣＴ変換部１１１は、２次バッファ１１０に蓄積されている逆ＤＣＴ係数から逆ＤＣＴ演算を行い、拡大ブロックを生成して（ステップ２１１）、画像出力部１１２は逆ＤＣＴ変換部１１１で拡大された画像信号を出力する（ステップ２１２）。
又、ステップ２０９の乗算処理において、逆ＤＣＴ係数の値を設定する際に、１次バッファ１０４に蓄積されているＤＣＴ係数の画素と対応するフィルタテーブルのフィルタ係数の画素がある部分については（ステップ２５１のＹＥＳ）、逆ＤＣＴ係数の値に、ＤＣＴ係数の値にフィルタ係数の値を乗算した値を設定する（ステップ２５２）。又、ステップ２５１において、ＤＣＴ係数の画素に対応するフィルタ係数の画素がない部分については（ステップ２５１のＮＯ）、逆ＤＣＴ係数の値に零を設定する（ステップ２５３）。
【００３５】
ブロックの横方向１列目でまだ画素があるならば（ステップ２５４のＹＥＳ）、横方向で次の画素に移って（ステップ２５５）、同様の処理を行う。そして、横方向１列目の全ての画素について処理が終了し（ステップ２５４のＮＯ）、続いて横方向で次の列があるならば（ステップ２５６のＹＥＳ）、横方向２列目に移って（ステップ２５７）、同様の処理を行う。横方向で次の列がなく、つまり逆ＤＣＴ係数の全ての画素について値が設定されたならば（ステップ２５６のＮＯ）、乗算処理を終了する。
【００３６】
なお、ステップ２０５において、エッジ検出部１０５がブロック生成部１０２でブロック化された画像信号の拡大処理の対象となるブロックに急峻なエッジ部分が含まれているか否かを検出し、その検出結果に基いて、係数制御部１０８が急峻なエッジ部分が含まれている画像信号を拡大処理するのに最適な係数値が設定されているエッジ用フィルタテーブル１０６を選択し、それ以外の時には非エッジ用フィルタテーブル１０７を選択するように構成しているが、上述したようにフィルタテーブルのフィルタ係数値は任意に設定することができる為、エッジ用フィルタテーブル１０６及び非エッジ用フィルタテーブル１０７の他にも、複数のフィルタテーブルを用意しておき、生成されたブロックの特徴をより詳細に分析して、ブロックの特徴に最も適したフィルタテーブルを選択し、拡大処理を行うように構成しても良い。
【００３７】
さて、上述したようなＤＣＴ変換を用いた画像の拡大処理は、画像の圧縮処理との融合性が高い。そこで、画像の拡大処理と圧縮処理とを融合させた処理例について説明する。
【００３８】
まず、図６を参照して、本発明を適用した画像処理装置１５０の構成について説明する。図６は、画像処理装置１５０の概略構成を示すブロック図である。
【００３９】
図６において、画像処理装置１５０は、上述の画像入力部１０１、ブロック生成部１０２、ＤＣＴ変換部１０３、１次バッファ１０４、２次バッファ１１０、逆ＤＣＴ変換部１１１、画像出力部１１２に加えて、図中に点線で示される枠内の量子化部１５１、量子化フィルタテーブル１５２、ハフマン符号化部１５３、記憶装置１５４、ハフマン復号化部１５５、逆量子化部１５６、逆量子化フィルタテーブル１５７から構成される。なお、ここで説明する画像処理装置１５０は図中の点線示される箇所を除いて、上述の画像処理装置１００と同様の構成である為、画像入力部１０１、ブロック生成部１０２、ＤＣＴ変換部１０３、１次バッファ１０４、２次バッファ１１０、逆ＤＣＴ変換部１１１、画像出力部１１２については説明を省略する。
【００４０】
量子化フィルタテーブル１５１は、１次バッファに蓄積されているＤＣＴ係数を量子化する量子化値が設定されているフィルタテーブルである。
量子化部１５２は、量子化フィルタテーブル１５１を有し、量子化フィルタテーブル１５１に設定されている量子化値に基づいて、バッファ１０４に蓄積されているＤＣＴ係数を量子化するものである。
ハフマン符号化１５３は、量子化部１５２により量子化されたデータを、ハフマン符号に符号化するものである。なお、ここでは、ハフマン符号への符号化を例としているがこの他にも、算術符号化等を利用することもできる（本明細書中では、これらの符号化を総称してエントロピ符号化と表現する）。
【００４１】
記憶装置１５４は、例えばハードディスク装置であり、ハフマン符号化部１５３により符号化されたハフマン符号データを記憶するものである。
ハフマン復号化部１５５は、記憶装置１５４に記憶されているハフマン符号データを復号化するものである。
逆量子化フィルタテーブル１５６は、ハフマン復号化部１５５で復号化されたデータを逆量子化する逆量子化値が設定されているフィルタテーブルである。逆量子化部１５７は、逆量子化フィルタテーブル１５６を有し、逆量子化フィルタテーブル１５６に設定されている逆量子化値に基づいて、ハフマン復号化部１５５で復号化されたデータを逆量子化するものである。
【００４２】
では、図７を参照して、フィルタテーブルの量子化値及び逆量子化値の設定方法について説明する。
【００４３】
図７は、フィルタテーブルに設定した量子化値及び逆量子化値を示す図である。
通常、画像の圧縮処理のみを行うのであれば、量子化フィルタテーブル１５１と逆量子化フィルタテーブル１５６とにそれぞれ同じ量子化値を設定すれば良いが、画像の拡大処理と圧縮処理との融合処理においては、逆量子化フィルタテーブル１５６には、量子化フィルタテーブル１５１に設定されている図７（ａ）に示すような量子化値に、図３（ｅ）に示した画像の拡大処理に用いるフィルタ係数を乗算した、図７（ｂ）に示すような逆量子化値を設定する。
【００４４】
このように、逆量子化する際に必要な逆量子化フィルタテーブル１５６に対して、画像の拡大処理をする際に必要なフィルタテーブルの係数を乗算したフィルタを用いることで、画像処理装置１５０において、画像の圧縮処理を行うのみならずに画像の拡大処理を融合して行う。
【００４５】
では、図８を参照して、画像の拡大処理と圧縮処理との融合処理の流れを説明する。
【００４６】
図８は、画像の拡大処理と圧縮処理との融合処理の流れを示すフローチャートである。
【００４７】
画像入力部１０１から画像信号を入力し（ステップ３０１）、ブロック生成部１０２は入力した画像信号を縦横所定の画素数からなるブロックとして生成する（ステップ３０２）。ＤＣＴ変換部１０３は、ブロック生成部１０２でブロック化された画像をＤＣＴ演算を行うことで、ＤＣＴ係数を生成し（ステップ３０３）、１次バッファ１０４はＤＣＴ係数を一時的に蓄積する（ステップ３０４）。
【００４８】
量子化部１５２は、量子化フィルタテーブル１５１を選択して（ステップ３０５）、量子化フィルタテーブル１５１に設定されている量子化値に基づいて、バッファ１０４に蓄積されているＤＣＴ係数を量子化し（ステップ３０６）、ハフマン符号化１５３は量子化部１５２により量子化されたデータをハフマン符号に符号化し（ステップ３０７）、記憶装置１５４はハフマン符号化部１５３により符号化されたハフマン符号データを記憶する（ステップ３０８）。
【００４９】
又、記憶装置１５４に記憶されているハフマン符号データを復号化する際は、ハフマン復号化部１５５は、記憶装置１５４に記憶されているハフマン符号データを復号化して（ステップ３０９）、逆量子化部１５７は、逆量子化フィルタテーブル１５６を選択して（ステップ３１０）、逆量子化フィルタテーブル１５６に設定されている逆量子化値に基づいて、復号化したデータを逆量子化し（ステップ３１１）、２次バッファ１０４は逆量子化したデータを一時的に蓄積する（ステップ３１２）。
【００５０】
逆ＤＣＴ変換部１１１は、２次バッファ１１０に蓄積されている逆量子化したデータに対して逆ＤＣＴ演算を行い、拡大ブロックを生成して（ステップ３１３）、画像出力部１１２は逆ＤＣＴ変換部１１１で拡大された画像信号を出力する（ステップ３１４）。
【００５１】
このような融合処理においても、複数の量子化フィルタテーブル１５１と逆量子化フィルタテーブル１５６を用意して、上述のエッジ検出部１０５によりブロック生成部１０２でブロック化された画像信号の拡大処理の対象となるブロックに、急峻なエッジ部分が含まれているか否かを検出し、このエッジ検出部１０５により出力されるエッジ検出信号に基づいて、そのブロックを処理する為に最適な量子化フィルタテーブル１５１と逆量子化フィルタテーブル１５６とを選択するように構成を拡張しても良い。なお、その際に量子化フィルタテーブル１５１に設定される量子化値と逆量子化フィルタテーブル１５６に設定される逆量子化値とを、それぞれ異なる値に設定しておく。
【００５２】
【発明の効果】
本発明においては、逆ＤＣＴ係数を生成する際に、ブロックの低域側にＤＣＴ係数にフィルタ係数を乗じた値、又広域側に零をそれぞれ設定して逆ＤＣＴ係数を生成するように構成したので、急峻なエッジが含まれている多値画像の拡大処理をする際に、リンギングの発生を抑止して、高画質な画像を取得することができる。
【００５３】
又、予め複数のフィルタテーブルを用意しておき、画像のブロックの特徴を分析して、ブロックの特徴に最も適したフィルタ係数を随時選択しながら画像の拡大処理を行えることができる為、急峻なエッジが含まれている多値画像の拡大処理をする際に、画質の劣化を一層抑えて、高画質な画像を取得することできる。
【００５４】
又、画像の圧縮処理を行う為に、画像データの量子化値を設定した量子化フィルタテーブルと逆量子化フィルタテーブルに対して、画像の拡大処理を行うフィルタ係数を考慮した値を設定することで、画像の圧縮処理を行う回路に、拡大処理を行う為の回路を新たに追加せずに圧縮処理と拡大処理とを融合することができる為、回路構成を簡易にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】画像処理装置１００の概略構成を示すブロック図。
【図２】画像の拡大処理をする一連の流れを示す図。
【図３】フィルタテーブルのフィルタ係数を設計する一連の流れを示す図。
【図４】画像の拡大処理をする一連の流れを示すフローチャート。
【図５】画像の拡大処理におけるフィルタ係数の乗算処理の流れを示すフローチャート。
【図６】画像処理装置１５０の概略構成を示すブロック図。
【図７】フィルタテーブルに設定した量子化値及び逆量子化値を示す図。
【図８】画像の拡大処理と圧縮処理との融合処理の流れを示すフローチャート。
【図９】従来における画像の拡大方法を示す第１の図。
【図１０】従来における画像の拡大方法を示す第２の図。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing method and apparatus, and more particularly to an image processing method and apparatus for enlarging a multivalued image.
[0002]
[Prior art]
In general, in a digital copying machine or the like that processes a digital image, the image is drawn on a photosensitive drum by a laser rather than the resolution of the image input from a scanner or the like that reads the image so that a high-quality digital image can be acquired. The resolution of the output image is set higher. In such a case, the input image needs to be enlarged in order to convert the resolution of the input image into the resolution of the output image.
[0003]
For example, as a method of enlarging a multi-valued image in which one pixel is represented by 8 bits and 256 levels, “Image Processing Handbook” (Mikio Takagi, supervised by Yoshihisa Shimoda, University of Tokyo Press, p.442-443) Are the nearest neighbor interpolation method, bilinear interpolation method, and cubic convolution interpolation method. In the nearest neighbor interpolation method, as shown in FIG. 9A, the image data is interpolated based on the image data at the observation point closest to the position where the image data is to be interpolated, thereby expanding the multi-valued image. I was processing. In the bilinear interpolation method, as shown in FIG. 9B, the image data of the four observation points closest to the position where the image data is to be interpolated, and in the third order interpolation method, As shown in (c), the multi-value image is enlarged by interpolating the image data based on the image data of the 16 observation points closest to the position where the image data is to be interpolated. It was.
[0004]
In addition, in an image enlargement method such as “image enlargement method” described in Japanese Patent No. 2522357, for example, from an image signal of an input image, for example, as shown in FIG. An input image signal xi (m, n) having a total of 16 pixels of 4 horizontal pixels as one block is generated, DCT calculation is performed on this block, and a DCT coefficient Xi (u, v) is calculated. A DCT arithmetic expression in which the block size is vertical N pixels and horizontal N pixels is as shown in Expression 1.
[0005]
[Formula 1]

For example, if the input image is to be enlarged twice, a total of 64 pixels of 8 pixels in the vertical direction and 8 pixels in the horizontal direction as shown in FIG. 10B is taken as one block, and the DCT operation is performed on the low frequency side of the enlarged block. The inverse DCT coefficient Xo (u, v) is generated by setting the coefficient obtained by the above and zero on the high frequency side to make a total of 64 pixels of 8 pixels in the vertical direction and 8 pixels in the horizontal direction as one block. Is subjected to inverse DCT operation to calculate an enlarged image signal xo (m, n) of the enlarged image. The DCT calculation formula is as shown in Formula 2.
[0006]
[Formula 2]

Finally, in order to adjust the density level of the enlarged image signal calculated by the inverse DTC calculation, the enlarged image signal xo (m, n) is multiplied by an enlargement ratio, in this case, twice to enlarge the image. It was.
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the method for enlarging a multi-valued image as described above, if the block to be enlarged includes a steep edge portion, the signal components on the high frequency side of the block are not connected between pixels of the input image. Cannot be linearly interpolated, causing ringing in the enlarged block, resulting in a significant deterioration in image quality.
[0008]
Accordingly, the present invention provides an image processing method and apparatus that suppresses the occurrence of ringing and acquires a high-quality image when enlarging a multi-value image including steep edges. Objective.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above-described object, the invention according to claim 1 is an image processing method for enlarging a multi-valued image, wherein the image signal of the multi-valued image is read out in units of blocks composed of a plurality of pixels, and the first block Generating a first DCT coefficient by performing DCT transformation on the first block, and a low frequency range of the second block obtained by multiplying the first block by a predetermined value Setting a value obtained by multiplying the first DCT coefficient by a predetermined constant on the side, and generating a second DCT coefficient in which zero is set on the high frequency side, and the second DCT coefficient Performing inverse DCT transformation, performing the multi-value image enlargement process, enlarging the first block by nearest neighbor interpolation to generate a third block, and The A step of performing DCT transformation on the signal to generate a third DCT coefficient, and a ratio of DCT coefficients set in corresponding pixels of the first block and the third block, respectively, Generating the predetermined constant.
[0010]
According to a second aspect of the present invention, in the first aspect of the invention, the second DCT coefficient is obtained by analyzing a feature of an edge of the first block and storing at least two or more in advance based on the analysis result. It is generated by selecting the second predetermined constant corresponding to the feature of the edge of the first block from the second predetermined constant.
[0011]
According to a third aspect of the present invention, in the first aspect of the present invention, the first DCT coefficient is quantized, the quantized first DCT coefficient is entropy-encoded and subjected to a compression process, and the entropy encoding is performed. When the first DCT coefficient is decoded, the entropy-coded first DCT coefficient is decoded to generate the quantized first DCT coefficient, and the low frequency band of the second block A value obtained by multiplying the quantized first DCT coefficient by the predetermined constant is set on the side, and a second DCT coefficient in which zero is set on the high frequency side is generated, and the second DCT coefficient The inverse DCT transform is performed, and the compression process is combined with the multi-value image enlargement process.
[0012]
According to a fourth aspect of the present invention, in the image processing apparatus that performs multi-value image enlargement processing, the first block generation that reads the image signal of the multi-value image in units of blocks including a plurality of pixels and generates a first block Means, first DCT coefficient generation means for generating a first DCT coefficient by performing DCT transformation on the first block, and a second block obtained by multiplying the first block by a predetermined number A second DCT coefficient generator that sets a value obtained by multiplying the first DCT coefficient by a predetermined constant on the low frequency side and generates a second DCT coefficient with zero set on the high frequency side Means, inverse DCT transform means for performing inverse DCT transform on the second DCT coefficient, enlargement processing means for enlarging the multi-valued image, and expanding the first block by nearest neighbor interpolation Live the third block Third block generating means for performing, DCT transform on the third block to generate a third DCT coefficient, and the first block and the third block. Constant generating means for generating the predetermined constant based on the ratio of the DCT coefficients set to the respective corresponding pixels.
[0014]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
An embodiment of an image processing method and apparatus according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
[0015]
First, the configuration of an image processing apparatus 100 to which the present invention is applied will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration of the image processing apparatus 100.
[0016]
In FIG. 1, an image processing apparatus 100 includes an image input unit 101, a block generation unit 102, a DCT conversion unit 103, a primary buffer 104, an edge detection unit 105, an edge filter table 106, a non-edge filter table 107, and a coefficient control unit. 108, a multiplication unit 109, a secondary buffer 110, an inverse DCT conversion unit 111, and an image output unit 112.
[0017]
The image input unit 101 is connected to, for example, a scanner that reads an image and inputs an image signal.
The block generation unit 102 blocks the image signal input from the image input unit 101 into a predetermined number of pixels. For example, the input image signal is blocked into four pixels in the vertical direction and four pixels in the horizontal direction. To do.
The DCT conversion unit 103 generates a DCT coefficient by performing a DCT operation on the image signal blocked by the block generation unit 102.
The primary buffer 104 temporarily stores the DCT coefficients generated by the DCT conversion unit 103.
The edge detection unit 105 detects whether or not a steep edge portion is included in a block to be subjected to the enlargement processing of the image signal blocked by the block generation unit 102, and generates an edge detection signal indicating the detection result. Output.
The edge filter table 106 is a filter table in which optimum coefficient values are set for enlarging an image signal in which a sharp edge portion is included in a block to be subjected to the enlarging process of the image signal.
The non-edge filter table 107 is a filter table in which an optimum coefficient value is set for enlarging an image signal in which a sharp edge portion is not included in a block to be subjected to enlarging processing of the image signal.
The coefficient control unit 108 includes an edge filter table 106 and a non-edge filter table 107, and selects an optimum filter table for image signal enlargement processing based on the edge detection signal output from the edge detection unit 105. Is.
The multiplier 109 generates an inverse DCT coefficient while synchronizing with the coefficient controller 108 and the primary buffer 104.
The secondary buffer 110 temporarily stores the inverse DCT coefficient generated by the multiplication unit 109.
The inverse DCT conversion unit 111 performs an inverse DCT operation on the inverse DCT coefficients accumulated in the secondary buffer 110 and outputs an enlarged image signal obtained by enlarging the image.
The image output unit 112 is connected to an output device such as a printer, for example, and outputs the image output from the inverse DCT conversion unit 111.
[0018]
Now, an image enlargement processing method will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram showing a series of flows for image enlargement processing.
[0019]
Here, the input image consisting of 16 pixels in total, 4 pixels in length and 4 pixels in width per block, is doubled to an image consisting of 64 pixels in length, 8 pixels in width and 8 pixels in width, in total. A description will be given assuming that enlargement processing is performed.
[0020]
First, when an image is input from the image input unit 101, the block generation unit 102 outputs an image signal a [i, j] having a total of 16 pixels of 4 pixels vertically and 4 pixels horizontally as shown in FIG. Is generated. The DCT conversion unit 103 performs a DCT operation on the blocked image signal a [i, j] to generate a DCT coefficient b [i, j] as shown in FIG.
[0021]
Also, based on the edge detection signal output from the edge detection unit 105, as shown in FIG. 2C, the optimum filter coefficient s [] for enlarging the generated image signal a [i, j]. i, j] is selected.
[0022]
Then, as shown in FIG. 2D, the inverse DCT coefficient c [i, j] of the pixels where i and j are each less than 4 includes the edge filter selected for the DCT coefficient b [i, j]. The value obtained by multiplying the filter coefficient s [i, j], or the inverse DCT coefficient c [i, j] of a pixel where i, j is 4 or more is set to zero, and the vertical 8 pixels and the horizontal 8 pixels are set. An inverse DCT coefficient c [i, j] with a total of 64 pixels as one block is generated. An inverse DCT operation is performed on the image signal c [i, j] to generate an enlarged block as shown in FIG.
[0023]
When the image enlargement process is performed, it is necessary to adjust the image density with respect to the block obtained by the inverse DCT calculation. For example, when the image is enlarged twice, the image density is doubled. Here, at the stage of generating the inverse DCT coefficient c [i, j], each coefficient value of the DCT coefficient b [i, j] is already multiplied by the filter coefficient s [i, j]. For this reason, it is not necessary to perform such density adjustment. The filter coefficient set in the filter table is set to an arbitrary value in consideration of the image quality not deteriorating.
[0024]
Now, a method for designing the filter coefficient of the filter table will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram showing a series of flows for designing the filter coefficients of the filter table.
[0025]
When the block shown in FIG. 3A generated from the input image is enlarged, the block has the value shown in FIG. The numbers in the figure indicate the gradation of the image expressed in 8 bits per pixel and 256 gradations.
[0026]
When the block shown in FIG. 3A is expanded by nearest neighbor interpolation, the block has coefficient values as shown in FIG. 3B, and the block shown in FIG. 3B is DCT transformed. Then, the DCT coefficient of the block as shown in FIG. Also, the DCT coefficient of the block as shown in FIG. 3C is obtained by performing DCT conversion on the block shown in FIG.
[0027]
Then, the ratio between the horizontal i-th and vertical j-th pixels of the block shown in FIG. 3C and the horizontal i-th and vertical j-th pixels of the block shown in FIG. By applying the ratio to the horizontal i-th and vertical j-th of the block shown in (e), the filter coefficient of the block that generates 4 pixels in the vertical direction and 4 pixels in the horizontal direction for a total of 16 pixels is generated. The block shown in FIG. 3 (c) is a block having a total of 16 pixels of 4 pixels vertically and 4 pixels horizontally, and the block shown in FIG. 3 (d) is 8 pixels vertically and 8 pixels horizontally per block. The total number of pixels is 64 pixels, and the number of pixels in each block is different, but the pixel portion corresponding to the calculation of the ratio is only 16 pixels, and the portion without other corresponding pixels is the value of the filter coefficient. Therefore, the filter coefficient of the block having a total of 16 pixels of 4 vertical pixels and 4 horizontal pixels per block as shown in FIG.
[0028]
In the filter designed in this way, density adjustment 2 is set to the DC (Direct Current) component that is the lowest side of the filter coefficient, and the DCT coefficient value is smoothly attenuated as the component becomes the higher side. Thus, the occurrence of ringing in the block subjected to inverse DCT conversion is suppressed.
[0029]
Up to this point, it has been described that the input image is expanded to a block consisting of 4 pixels in the vertical direction and 4 pixels in the horizontal direction into a block consisting of 8 pixels in the vertical direction and 8 pixels in the horizontal direction. The number of pixels of the input image and the number of pixels of the output image may be arbitrary values, and may be arbitrarily set according to the application even if the ratio is to enlarge the input image.
[0030]
Now, the flow of image enlargement processing will be described with reference to FIGS. FIG. 4 is a flowchart showing a series of flows for image enlargement processing, and FIG. 5 is a flowchart showing the flow of filter coefficient multiplication processing in image enlargement processing.
[0031]
An image signal is input from the image input unit 101 (step 201), and the block generation unit 102 generates the input image signal as a block having a predetermined number of pixels in the vertical and horizontal directions (step 202). The DCT conversion unit 103 generates DCT coefficients by performing DCT calculation on the image blocked by the block generation unit 102 (step 203), and the primary buffer 104 temporarily stores the DCT coefficients (step 204). ).
[0032]
On the other hand, the edge detection unit 105 detects an edge portion of the image input from the image input unit 101, outputs an edge detection signal indicating whether or not the edge portion is detected (step 205), and the coefficient control unit 108 detects the edge portion. If a sharp edge portion is included in the block to be enlarged based on the detected edge detection signal (YES in step 206), the edge filter table 106 is selected (step 207), or If a steep edge is not included (NO in step 206), the non-edge filter table 107 is selected (step 208).
[0033]
The multiplication unit 109 multiplies the DCT coefficient stored in the primary buffer 104 by the filter coefficient of the filter table selected by the coefficient control unit 108 while synchronizing the coefficient control unit 108 and the primary buffer 104. The inverse DCT coefficient is generated (step 209), and the secondary buffer 110 temporarily accumulates the inverse DCT coefficient (step 210).
[0034]
The inverse DCT transform unit 111 performs inverse DCT calculation from the inverse DCT coefficients accumulated in the secondary buffer 110 to generate an enlarged block (step 211), and the image output unit 112 is enlarged by the inverse DCT transform unit 111. The image signal is output (step 212).
In addition, when setting the value of the inverse DCT coefficient in the multiplication process of step 209, a part having a filter coefficient pixel in the filter table corresponding to the DCT coefficient pixel stored in the primary buffer 104 (step 209). 251 YES), the value obtained by multiplying the value of the inverse DCT coefficient by the value of the DCT coefficient and the value of the filter coefficient is set (step 252). In step 251, if there is no filter coefficient pixel corresponding to the DCT coefficient pixel (NO in step 251), the inverse DCT coefficient value is set to zero (step 253).
[0035]
If there is still a pixel in the first column in the horizontal direction (YES in step 254), the process proceeds to the next pixel in the horizontal direction (step 255), and the same processing is performed. Then, the processing is completed for all the pixels in the first horizontal row (NO in step 254), and if there is a next row in the horizontal direction (YES in step 256), the process moves to the second horizontal row. (Step 257), the same processing is performed. If there is no next column in the horizontal direction, that is, if values have been set for all the pixels of the inverse DCT coefficient (NO in step 256), the multiplication process ends.
[0036]
In step 205, the edge detection unit 105 detects whether or not a steep edge portion is included in the block to be subjected to the enlargement processing of the image signal blocked by the block generation unit 102. Based on this, the coefficient control unit 108 selects the edge filter table 106 in which the optimum coefficient value is set for enlarging the image signal including the steep edge portion. Although the filter table 107 is selected, the filter coefficient value of the filter table can be arbitrarily set as described above. Therefore, in addition to the edge filter table 106 and the non-edge filter table 107, the filter table 107 is selected. , Prepare multiple filter tables, analyze the characteristics of the generated block in more detail, Select the most suitable filter table in symptoms may be configured to perform an enlargement process.
[0037]
Now, the above-described image enlargement process using the DCT transform is highly compatible with the image compression process. Therefore, a processing example in which image enlargement processing and compression processing are merged will be described.
[0038]
First, the configuration of an image processing apparatus 150 to which the present invention is applied will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a block diagram illustrating a schematic configuration of the image processing apparatus 150.
[0039]
In FIG. 6, the image processing apparatus 150 includes an image input unit 101, a block generation unit 102, a DCT conversion unit 103, a primary buffer 104, a secondary buffer 110, an inverse DCT conversion unit 111, and an image output unit 112. , A quantization unit 151, a quantization filter table 152, a Huffman encoding unit 153, a storage device 154, a Huffman decoding unit 155, an inverse quantization unit 156, and an inverse quantization filter table 157 within a frame indicated by a dotted line in the figure. Consists of Note that the image processing apparatus 150 described here has the same configuration as that of the above-described image processing apparatus 100 except for the portion indicated by the dotted line in the drawing, and thus the image input unit 101, the block generation unit 102, and the DCT conversion unit 103. The description of the primary buffer 104, the secondary buffer 110, the inverse DCT conversion unit 111, and the image output unit 112 is omitted.
[0040]
The quantization filter table 151 is a filter table in which a quantization value for quantizing the DCT coefficient accumulated in the primary buffer is set.
The quantization unit 152 has a quantization filter table 151 and quantizes the DCT coefficients accumulated in the buffer 104 based on the quantization value set in the quantization filter table 151.
The Huffman encoding 153 encodes the data quantized by the quantization unit 152 into a Huffman code. In this example, encoding to a Huffman code is taken as an example, but in addition to this, arithmetic encoding or the like can also be used (in this specification, these encodings are collectively referred to as entropy encoding). Express).
[0041]
The storage device 154 is a hard disk device, for example, and stores the Huffman code data encoded by the Huffman encoder 153.
The Huffman decoding unit 155 decodes the Huffman code data stored in the storage device 154.
The inverse quantization filter table 156 is a filter table in which an inverse quantization value for inversely quantizing the data decoded by the Huffman decoding unit 155 is set. The inverse quantization unit 157 includes an inverse quantization filter table 156, and based on the inverse quantization value set in the inverse quantization filter table 156, the data decoded by the Huffman decoding unit 155 is inversely quantized. It is to become.
[0042]
Now, with reference to FIG. 7, a method for setting the quantization value and the inverse quantization value of the filter table will be described.
[0043]
FIG. 7 is a diagram illustrating the quantization value and the inverse quantization value set in the filter table.
Normally, if only the image compression processing is performed, the same quantization value may be set in each of the quantization filter table 151 and the inverse quantization filter table 156, but the fusion processing of the image enlargement processing and the compression processing. In the inverse quantization filter table 156, the quantized values shown in FIG. 7A set in the quantization filter table 151 are used for the image enlargement processing shown in FIG. An inverse quantization value as shown in FIG. 7B multiplied by the filter coefficient is set.
[0044]
In this way, the image processing apparatus 150 uses a filter obtained by multiplying the inverse quantization filter table 156 necessary for inverse quantization by a filter table coefficient necessary for image enlargement processing. In addition to the image compression process, the image enlargement process is fused.
[0045]
Now, with reference to FIG. 8, the flow of the fusion process of the image enlargement process and the compression process will be described.
[0046]
FIG. 8 is a flowchart showing the flow of the fusion process of the image enlargement process and the compression process.
[0047]
An image signal is input from the image input unit 101 (step 301), and the block generation unit 102 generates the input image signal as a block having a predetermined number of vertical and horizontal pixels (step 302). The DCT conversion unit 103 generates DCT coefficients by performing DCT calculation on the image blocked by the block generation unit 102 (step 303), and the primary buffer 104 temporarily stores the DCT coefficients (step 304). ).
[0048]
The quantization unit 152 selects the quantization filter table 151 (step 305), and quantizes the DCT coefficients accumulated in the buffer 104 based on the quantization value set in the quantization filter table 151 ( Step 306), the Huffman encoding 153 encodes the data quantized by the quantization unit 152 into a Huffman code (Step 307), and the storage device 154 stores the Huffman code data encoded by the Huffman encoding unit 153. (Step 308).
[0049]
When decoding the Huffman code data stored in the storage device 154, the Huffman decoding unit 155 decodes the Huffman code data stored in the storage device 154 (step 309), and performs inverse quantization. The unit 157 selects the inverse quantization filter table 156 (step 310), and inversely quantizes the decoded data based on the inverse quantization value set in the inverse quantization filter table 156 (step 311). The secondary buffer 104 temporarily stores the dequantized data (step 312).
[0050]
The inverse DCT transform unit 111 performs inverse DCT operation on the dequantized data stored in the secondary buffer 110 to generate an enlarged block (step 313), and the image output unit 112 performs an inverse DCT transform unit. The image signal enlarged at 111 is output (step 314).
[0051]
Also in such a fusion process, a plurality of quantization filter tables 151 and an inverse quantization filter table 156 are prepared, and an object of the enlargement process of the image signal blocked by the block generation unit 102 by the edge detection unit 105 described above. It is detected whether or not a block having a steep edge is included in the block, and an optimum quantization filter table 151 for processing the block based on the edge detection signal output by the edge detection unit 105 is detected. And the inverse quantization filter table 156 may be selected. At this time, the quantization value set in the quantization filter table 151 and the inverse quantization value set in the inverse quantization filter table 156 are set to different values.
[0052]
【The invention's effect】
In the present invention, when the inverse DCT coefficient is generated, the inverse DCT coefficient is generated by setting a value obtained by multiplying the DCT coefficient by the filter coefficient on the low band side of the block and zero on the wide band side. Therefore, when performing enlargement processing of a multi-value image including a steep edge, generation of ringing can be suppressed and a high-quality image can be acquired.
[0053]
Also, since a plurality of filter tables are prepared in advance, the characteristics of the block of the image are analyzed, and the image enlargement process can be performed while selecting the filter coefficient most suitable for the feature of the block as needed. When enlarging a multi-valued image including an edge, it is possible to acquire a high-quality image while further suppressing deterioration in image quality.
[0054]
In addition, in order to perform image compression processing, a value that takes into account the filter coefficient for performing image enlargement processing is set for the quantization filter table and the inverse quantization filter table in which the quantization value of the image data is set. Thus, the circuit configuration can be simplified because the compression process and the enlargement process can be merged without newly adding a circuit for the enlargement process to the circuit that performs the image compression process.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration of an image processing apparatus.
FIG. 2 is a diagram showing a series of flows for image enlargement processing.
FIG. 3 is a diagram showing a series of flows for designing filter coefficients of a filter table.
FIG. 4 is a flowchart showing a series of flows for image enlargement processing.
FIG. 5 is a flowchart showing a flow of filter coefficient multiplication processing in image enlargement processing;
6 is a block diagram showing a schematic configuration of an image processing apparatus 150. FIG.
FIG. 7 is a diagram illustrating quantized values and inverse quantized values set in a filter table.
FIG. 8 is a flowchart showing a flow of a fusion process between an image enlargement process and a compression process.
FIG. 9 is a first diagram illustrating a conventional image enlargement method.
FIG. 10 is a second diagram showing a conventional image enlargement method.

Claims

In an image processing method for enlarging a multi-value image,
Reading the image signal of the multi-valued image in units of a block composed of a plurality of pixels, and generating a first block;
Performing a DCT transform on the first block to generate a first DCT coefficient;
A value obtained by multiplying the first DCT coefficient by a predetermined constant is set on the low frequency side of the second block obtained by multiplying the first block by a predetermined value, and zero is set on the high frequency side. Generating a second DCT coefficient set with
Performing an inverse DCT transform on the second DCT coefficient;
Performing an enlargement process of the multi-valued image;
Expanding the first block by nearest neighbor interpolation to generate a third block;
Performing a DCT transform on the third block to generate a third DCT coefficient;
2. The step of generating the predetermined constant based on a ratio of DCT coefficients set to corresponding pixels of the first block and the third block, respectively. The image processing method as described.

The second DCT coefficient is obtained by analyzing a feature of the edge of the first block, and based on the analysis result, the first DCT coefficient is selected from among different second predetermined constants stored in advance. 2. The image processing method according to claim 1, wherein the second predetermined constant corresponding to the feature of the block edge is selected and generated.

When the first DCT coefficient is quantized, the quantized first DCT coefficient is entropy-encoded and subjected to compression processing, and the entropy-encoded first DCT coefficient is decoded, The first DCT coefficient subjected to entropy encoding is decoded to generate the quantized first DCT coefficient, and the quantized first DCT coefficient is generated on the low frequency side of the second block. A value obtained by multiplying the predetermined constant is set, a second DCT coefficient with zero set on the high frequency side is generated, an inverse DCT transform is performed on the second DCT coefficient, and the multi-value image enlargement process The image processing method according to claim 1, wherein compression processing is performed in combination with the image processing method.

In an image processing apparatus that performs enlargement processing of a multi-valued image,
A first block generating means for reading out the image signal of the multi-valued image in units of blocks composed of a plurality of pixels and generating a first block;
First DCT coefficient generation means for performing a DCT transform on the first block to generate a first DCT coefficient;
A value obtained by multiplying the first DCT coefficient by a predetermined constant is set on the low frequency side of the second block obtained by multiplying the first block by a predetermined value, and zero is set on the high frequency side. Second DCT coefficient generation means for generating a second DCT coefficient set with
Inverse DCT transform means for performing inverse DCT transform on the second DCT coefficient;
An enlargement processing means for enlarging the multi-valued image;
Third block generating means for expanding the first block by nearest neighbor interpolation to generate a third block;
Third DCT coefficient generation means for performing a DCT transform on the third block to generate a third DCT coefficient;
Constant generation means for generating the predetermined constant based on a ratio of DCT coefficients set to corresponding pixels of the first block and the third block, respectively, Processing equipment.