JP4857975B2 - 画像処理システムおよび画像処理プログラム - Google Patents
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Description
[1] 画像データを複数の領域に分割する分割手段と、
前記分割手段によって分割された前記領域毎にエッジ強度を算出するエッジ強度算出手段と、
前記エッジ強度算出手段によって算出されたエッジ強度に基づいて、前記分割手段によって分割された前記複数の領域を3種類に分類する分類手段と、
前記分類手段によって分類された種類毎に異なる拡大処理を行い、前記各々の領域に対する拡大ブロックを生成する生成手段
を有し、
前記分割手段は、前記画像データを順次予め定められたサイズの注目領域に分割し、該注目領域を含む予め定めたサイズの領域である周辺領域に分割し、該周辺領域には該分割された他の注目領域が複数重複して存在しており、
前記分類手段は、前記エッジ強度算出手段によって算出されたエッジ強度を、予め定められた第1の基準値又は該第1の基準値よりもエッジ強度が高い値であることを示す第2の基準値と比較することによって、エッジ強度が該第2の基準値よりも高い第1の領域、エッジ強度が該第1の基準値よりも低い第2の領域、エッジ強度が該第1の基準値と該第2の基準値の間にある第3の領域に分類し、該第3の領域を含む前記周辺領域に、該第1の領域である他の領域がある場合は、該第3の領域はテクスチャを含む領域から除外し、
前記生成手段は、前記第1の領域と前記第3の領域であってテクスチャを含む領域とに対して、テクスチャ又はエッジの特徴を保持するように高画質拡大処理を行い、前記第2の領域と前記第3の領域であってテクスチャを含む領域から除外された領域とに対して、高速拡大処理を行い、該高画質拡大処理を行った領域と該高速拡大処理を行った領域とを統合する
ことを特徴とする画像処理システム。
前記分類手段は、前記エッジ強度算出手段によって算出された前記エッジ強度によって分類すること
を特徴とする[1]に記載の画像処理システム。
前記分割手段によって分割された前記各々の領域についてエッジ強度を算出するエッジ強度算出手段と、
前記エッジ強度算出手段によって算出されたエッジ強度に応じて複数の閾値を設定する閾値設定手段と、
前記エッジ強度算出手段によって算出された前記各々の領域のエッジ強度と前記閾値設定手段によって設定された閾値とに基づいて前記各々の領域についての処理を行い、前記各々の領域に対する拡大ブロックを生成する生成手段
を有し、
前記生成手段は、前記閾値に基づいて特徴のある領域である第1の領域、特徴の少ない領域である第2の領域、該第1の領域と該第2の領域以外の領域である第3の領域に分類し、該第3の領域に対して、該第3の領域の周辺にある領域であって、該第3の領域の一部の領域を含む周辺領域に、該第1の領域がある場合は、該第3の領域はテクスチャを含む領域から除外する
ことを特徴とする画像処理システム。
ことを特徴とする[1]乃至[3]に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[4]に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[5]に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[5]に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[5]に記載の画像処理システム。
前記領域特徴量算出手段により算出された特徴量が所定の条件を満たす画像領域を抽出する画像領域抽出手段と、
前記領域特徴量算出手段により算出された特徴量が所定の条件を満たす画像領域および前記画像領域抽出手段により抽出された画像領域に対して拡大画像領域を生成する拡大画像領域生成手段と、
前記拡大画像領域生成手段とは異なる拡大手法により入力画像の拡大画像を生成する拡大処理手段と、
前記拡大画像領域生成手段によって生成された拡大画像領域と、前記拡大処理手段によって生成された拡大画像とに基づいて、入力画像に対する拡大画像を生成する拡大画像生成手段
を有することを特徴とする画像処理システム。
ことを特徴とする[9]に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[9]に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[9]に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[9]に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[9]に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[9]に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[9]に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[9]に記載の画像処理システム。
前記拡大画像領域生成手段は、前記領域特徴量算出手段により算出された前記特徴量が所定の条件を満たす画像領域と前記画像領域抽出手段で抽出された画像領域とで異なる拡大手法で拡大画像領域を生成する
ことを特徴とする[9]に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[9]に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[9]乃至[11]のいずれか1項に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[9]乃至[11]のいずれか1項に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[9]乃至[11]のいずれか1項に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[9]に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[9]に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[9]に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[9]に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[9]に記載の画像処理システム。
ことを特徴とする[9]に記載の画像処理システム。
コンピュータに、[9]乃至[28]のいずれか1項に記載の画像処理システムの機能を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。
本実施の形態に関する技術は、カラーを含む多階調で表現された画像の拡大処理を行う画像処理技術に関するものであり、特に入力された画像に対してボケやジャギーなどの画質欠陥をなるべく生じさせること無く、高画質にしかも処理負荷が軽い拡大処理を行う画像処理技術に関するものである。
本実施の形態における一例として、原画像からブロックを切り出し、画像として特徴のあるブロックに対して、その特徴に適した拡大処理を施して拡大ブロックを生成し、原画像に対しては処理負荷の小さい手法で拡大して拡大画像を生成する。そして、その拡大画像上に、前記拡大ブロックを重畳させて配置することで出力画像を生成する。特徴のあるブロックの抽出の際に、閾値の設定により特徴ブロックの抽出度合いを制御できる。つまり、処理負荷の大きい特徴ブロック拡大処理の処理割合が制御でき、画質と処理速度のバランスを任意にとる事が可能となる。
また、システムとは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク等で接続されて構成されるほか、1つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。
また、高画質画像ブロック生成部5は、画像ブロック特徴量算出部3により算出された特徴量が基準値2以上である特徴ブロックおよびテクスチャブロック抽出部4で抽出された画像ブロックについてのみ、拡大処理を行う。
次に、画像ブロック特徴量算出部3をより詳細に説明する。なお、注目領域が2×2画素サイズブロックであり、注目領域を含む周辺領域が4×4画素サイズブロックである場合を具体例として説明する。
本例の画像ブロック特徴量算出部3は、図1に示すように、エッジ強度算出部31、エッジ角度算出部32を含む。
gx=(a+c−b−d)/2
gy=(a+b−c−d)/2
G=gx×gx+gy×gy・・・式(1)
上記式におけるa、b、c及びdは、図2に例示するように、注目領域にある各画素の画素値である。また、このように算出される「gx」は、主走査方向(図2の左右方向)の画素値の変化量を示し、「gy」は、副走査方向(図2の上下方向)の画素値の変化量を示す。
なお、エッジ強度は上記式(1)で算出されるものに限定されるわけでなく、以下の式(2)などで算出しても良い。
G=|gx|+|gy|・・・式(2)
すなわち、エッジ強度Gは、(gx)の絶対値と(gy)の絶対値との和として算出されてもよい。
図2(A)は、注目領域及び周辺領域を例示し、図2(B)は、この注目領域について算出されるエッジ角度を例示する図である。
図2(A)に例示するように、注目領域(画像領域)は2×2の矩形領域(主走査方向及び副走査方向にそれぞれ2つ)を有し、周辺領域は4×4の矩形領域(主走査方向及び副走査方向にそれぞれ4つ)を有する。各矩形はそれぞれ画素に相当し、矩形内の各数字はそれぞれの画素値を示している。すなわち、注目領域は、中心部近傍の画素{a,b,c,d}={15,104,86,203}である。以下、この図2(A)で例示する注目領域を具体例として、エッジ角度算出部32におけるエッジ角度算出処理を説明する。
エッジ角度算出部32は、図2(A)に例示した注目領域のエッジ角度Θを、次の式(3)で計算する。
Θ=arctan(gy/gx)・・・式(3)
図2(A)では、注目領域の画素値は、{a,b,c,d}={15,104,86,203}であり、式(1)より、
gx=−103
gy=−85
となり、これらを式(3)に代入することにより、
Θ=−140.5°
となる。
このエッジ角度Θの方向は、図2(B)に示された破線方向に相当する。
テクスチャブロック抽出部4は、画像ブロック特徴量算出部3で算出された注目領域のエッジ強度Gが、しきい値Th1以上しきい値Th2未満と判定された注目領域(以後、抽出候補ブロックと呼ぶ)に対して、高画質画像ブロック生成部5における処理を必要とするテクスチャを含んだ注目領域(以後、テクスチャブロックと呼ぶ)のみを抽出する。
ステップS300において、テクスチャブロック抽出部4は注目領域の各画素値から色差成分Cb、Crを以下の式(4)で計算する。
Cb= −0.169×r−0.331×g+0.500×b
Cr= 0.500×r−0.419×g−0.081×b ・・・式(4)
ここで、r、g、bはそれぞれRGB色空間における注目領域の各画素値である。
なお、色差成分Cb、Crの算出は式(4)で示した算出式に限られたものではなく、以下の式(5)に示すような簡略された算出式を用いてもよい。
Cb= b−g
Cr= r−g ・・・式(5)
また、ステップS300における処理は、具体例として入力画像がRGB色空間で表されている場合について述べているが、入力画像がRGB色空間以外で表されている場合でも相当の算出式により色差成分を算出すればよい。さらには入力画像が例えばYCbCr色空間やYUV色空間などの色差成分を含む色空間で表されている場合には、ステップS300における処理は省略できる。
次に、高画質画像ブロック生成部5をより詳細に説明する。
高画質画像ブロック生成部5は、図1に例示するように、テクスチャブロック拡大処理部51と、エッジブロック拡大処理部52で構成される。
テクスチャブロック拡大処理部51は、前述したようにテクスチャブロック抽出部4においてテクスチャブロックと判定された注目領域に対して拡大画像ブロック生成処理を行う。テクスチャブロック拡大処理部51は、まず所定のサイズおよび係数の強調カーネルを用いて、画像ブロック設定部2により切り出された画像ブロック中の注目領域およびその周辺領域の画像データのコントラストを強調する。
図6に例示するように、強調カーネル600は、重み付け係数「1.40」及び「−0.10」を用いてコントラストを強調する。
具体的には図6に示すように強調カーネル600は、テクスチャブロック抽出部4でテクスチャブロックと分類された注目領域を含む周辺領域のコントラスト強調処理に用いられる。テクスチャブロックに対して上記のような重み付け係数を持つ強調カーネルを用いてコントラスト強調処理を行うことにより、テクスチャを際立たせ、テクスチャの再現性を向上させることができる。
例えば、以下の式(6)に従って、コントラスト強調処理後の画素値P’が算出される。
(画素値P’)=1.40×P−0.10 ×(a+b+c+d)・・・式(6)
エッジブロック拡大処理部52は、図7に例示するように、エッジ方向推定部71、エッジパターン選択部72、拡大ブロック生成部73で構成され、画像ブロック特徴量算出部3において、特徴ブロックであると判定された注目領域に対して、推定エッジ方向およびエッジパターンに基づいて、拡大画像ブロック生成処理を行う。
ステップS100において、エッジ方向推定部71は、画像ブロック特徴量算出部3で算出された注目領域のエッジ角度Θに応じて、図2(A)に示した周辺領域(太線枠外の領域)の中からエッジ方向の推定に用いる参照領域を選択する。より具体的には、エッジ方向推定部71は、算出されたエッジ角度Θの方向で注目領域と隣接する可能性のある画素を含むように、参照領域を選択する。
例えば、エッジ方向推定部71は、注目領域について算出されたエッジ角度が「方向0」に含まれる場合に、図9(A)に例示する参照領域(太線で囲まれた2つの領域)を選択し、算出されたエッジ角度が「方向4」に含まれる場合に、図9(B)に例示する参照領域(太線で囲まれた2つの領域)を選択し、算出されたエッジ角度が上記以外の方向(方向1〜3、方向5〜7)に含まれる場合に、図9(C)に例示する参照領域(太線で囲まれた4つの領域)を選択する。図2に示した具体例では、画像ブロック特徴量算出部3で算出されたエッジ角度の方向は「方向2」であるので、図9(C)に示した4つの参照領域が選択の候補となる。
なお、参照領域は、図9に例示したものに限定されるわけではなく、例えば図9(C)の場合などは、参照領域数を8としたり、それぞれの方向に応じた参照領域を設定してもよい。
ステップS120において、エッジ方向推定部71は、それぞれの参照領域について算出されたエッジ角度と、注目領域について算出されたエッジ角度とを比較して、これらの差分が予め設定されている閾値Θthより小さいか否かを判断する。エッジ方向推定部71は、エッジ角度の差分が閾値Θthより小さい場合には、この参照領域のエッジ角度を適正なエッジ角度として判定してS130の処理に移行し、エッジ角度の差分が閾値Θth以上である場合には、この参照領域のエッジ角度を適正なエッジ角度ではないと判定してS140の処理に移行する。
なお、角度参照数は、エッジ角度の参照数をカウントするための変数であり、注目領域ごとに「角度参照数1」に初期化される。
ステップS150において、エッジ方向推定部71は、注目領域のエッジ角度と、適正なエッジ角度として判定された参照領域のエッジ角度との総和を計算し、算出されたエッジ角度の総和を角度参照数で割った平均エッジ角度を注目領域の推定エッジ方向とする。
また、本例では、注目領域及び参照領域について式(1)により算出されたエッジ角度は、8方向のいずれかに分類されたが、これに限定されるものではなく、より精度の高いエッジ方向が必要であれば12方向(15.0°ごと)、16方向(12.25°ごと)など、さらに多数の角度領域に分類してもよい。
図11は、エッジパターン選択部72で用いるエッジパターンテーブルを例示する図である。
図11に例示するように、エッジパターン選択部72は、推定エッジ方向とエッジパターンとを互いに対応付けたエッジパターンテーブルを有する。エッジパターンテーブルには、注目領域のパターンサイズに対応するエッジパターンがそれぞれの推定エッジ方向(ここでは8方向)ごとに1つ以上のエッジパターンが登録されている。
エッジパターン選択部72は、このエッジパターンテーブルを参照して、エッジ方向推定部71によりそれぞれの注目領域について推定された推定エッジ方向に対応するエッジパターンを選択する。
本例では、図10に例示するように、注目領域に対する推定エッジ方向がエッジ方向推定部71によって「方向1」であると推定されているため、エッジパターン選択部72は、この推定エッジ方向(方向1)に従い、図11に示すエッジパターンテーブルの中から、方向1に対応する「パターン0」から「パターン3」までの4つのエッジパターンを選択し、これらをこの注目領域(図11)に対するエッジパターンの候補とする。
図12は、図11に示した注目領域に対応するエッジパターンの選択方法を説明する図である。
本例では、推定エッジ方向が「方向1」であったため、図12(A)に例示するように、エッジパターンの候補として、「パターン0」から「パターン3」までの4つのエッジパターンが選択されている。これらのエッジパターンは、図12(B)に例示するように、ビットパターンとして表現される。具体的には、白部分を0、それ以外を1としてビットパターン化し、「ビットパターン0」から「ビットパターン3」までのビットパターンが生成される。なお、これらのビットパターンは、図11に示すエッジパターンテーブルにビットテーブルとして予め登録されていてもよい。
Mean=(a+b+c+d)/4
a_sign=a−Mean
b_sign=b−Mean
c_sign=c−Mean
d_sign=d−Mean・・・式(7)
そして、エッジパターン選択部72は、図12(B)に例示するエッジパターン候補に対応するビットパターンと、図12(C)に例示する注目領域のビットパターンとのパターンマッチングを行い、最も類似するエッジパターンを選択パターンとして決定する。選択されたエッジパターンは、後述する拡大ブロック生成部73における拡大画像ブロック生成処理に適用される。
拡大ブロック生成部73は、エッジ方向推定部71およびエッジパターン選択部72で得られた注目領域に対するエッジパターンおよび推定エッジ方向に基づいて、拡大画像ブロック生成処理を行う。
拡大ブロック生成部73は、まず、拡大処理の拡大倍率に応じたサイズおよび係数の強調カーネルを用いて、画像ブロック設定部2により切り出された画像ブロック中の注目領域およびその周辺領域の画像データのコントラストを強調する。
図13は、拡大ブロック生成部73で用いられる強調カーネル533(エッジ強調カーネル)を例示する図である。なお、図13(A)に例示する第1の強調カーネル533aの説明に関しては、図6で示したテクスチャブロック拡大処理部51で用いた強調カーネル600と重み付け係数「1.60」及び「−0.15」が異なるだけで動作は同様なので省略する。
第2の強調カーネル533bは、第1の強調カーネル533aよりも拡大倍率の大きな画像に対して適用され、図13(B)に例示するように、注目画素Pから1画素分離間した下画素a、右画素b、上画素c及び左画素dを参照して、これらの画素の画素値にそれぞれ重み付け係数(−0.05)を掛け合わせ、重み付け係数(1.20)が掛けられた注目画素Pの画素値と合算し、合算された値を注目画素Pの画素値とする。
第2の強調カーネル533bを適用する場合に、以下の式(8)に従って、コントラスト強調処理後の画素値P’が算出される。
(画素値P’)=1.20×P−0.05×(a+b+c+d)・・・式(8)
また、参照する画素の位置は、図13に示すような上下左右に限られたものではない。例えば、拡大ブロック生成部73は、斜め方向の画素を参照してコントラスト強調処理を行ったり、さらに離れた画素を参照してコントラスト強調処理を行ったり、処理対象画像データの種類及びサイズなどにより適用する強調カーネルを切り替えたりしてもよい。
p0=a
p1=(a+b)/2
p2=b
p3=(a+c)/2
p4=(b+c)/2
p5=(b+d)/2
p6=c
p7=(b+d)/2
p8=d
これらの計算式は、(エッジパターン)−(推定エッジ方向)の組み合わせにより一意に決定され、3×3画像ブロック相当の画素値が計算される。
p0=a
p2=b
p3=a
p4=(b+c)/2
p5=(b+d)/2
p6=c
p7=(c+d)/2
p8=d
p1=(p4+c)/2
によって3×3画像ブロック相当の画素値を計算する。
p0=a
p1=(a+b)/2
p2=b
p4=(a+d)/2
p6=c
p7=(c+d)/2
p8=d
p3=(p4+c)/2
p5=(p4+b)/2
によって3×3画像ブロック相当の画素値を計算する。
p0=a
p1=a
p2=b
p3=a
p4=(b+c)/2
p5=(b+d)/2
p6=c
p7=(c+d)/2
p8=d
によって3×3画像ブロック相当の画素値を計算する。
p0=a
p2=b
p3=(a+c)/2
p4=(a+d)/2
p5=(b+d)/2
p6=c
p8=d
p1=(p4+b)/2
p7=(p4+c)/2
によって3×3画像ブロック相当の画素値を計算する。なお、他のエッジパターンの場合にも、同様にそれぞれのエッジパターンに対応した計算式に従って計算を行うことによって、3×3画像ブロック相当の画素値を計算する事ができる。
s0=0.2×r6+0.16×r0+0.64×p0
s1=0.2×r7+0.32×p0+0.48×p1
s2=0.2×r8+0.48×p1+0.32×p2
s3=0.2×r9+0.64×p2+0.16×r1
s4=0.08×r0+0.32×p0+0.12×r2+0.48×p3
s5=0.16×p0+0.24×p1+0.24×p3+0.36×p4
s6=0.24×p1+0.16×p2+0.36×p4+0.24×p5
s7=0.32×p2+0.08×r1+0.48×p5+0.12×r3
s8=0.12×r2+0.48×p3+0.08×r4+0.32×p6
s9=0.24×p3+0.36×p4+0.16×p6+0.24×p7
s10=0.36×p4+0.24×p5+0.24×p7+0.16×p8
s11=0.48×p5+0.12×r3+0.32×p8+0.08×r5
s12=0.16×r4+0.64×p6+0.2×r10
s13=0.32×p6+0.48×p7+0.2×r11
s14=0.48×p7+0.32×p8+0.2×r12
s15=0.64×p8+0.16×r5+0.2×r13
次に、拡大画像生成部7をより詳細に説明する。
高画質画像ブロック生成部5で生成された注目領域に対する拡大画像ブロックと、高速拡大処理部6から出力された拡大画像とを統合する。図18は、高画質画像ブロック生成部5で生成された4×4画素の拡大画像ブロックと、高速拡大処理部6から出力された拡大画像とを統合する具体例の説明図である。図18に示すように、順次生成された拡大画像ブロック0および拡大画像ブロック1は、高速拡大処理部6から出力された拡大画像上の対応する位置に順次配置するようにして統合される。このとき拡大画像上の各画素値を拡大ブロックの各画素値(S0〜S15)で置き換えるように配置してもよいし、また拡大画像上の各画素値と拡大ブロックの各画素値(S0〜S15)を重畳するように配置してもよい。
また拡大画像ブロック同士(図18における拡大画像ブロック0と拡大画像ブロック1)の拡大画像上の対応位置がオーバーラップする場合は、各拡大画像ブロックのオーバーラップする画素は各々平均をとるようにする。または、オーバーラップする画素の総和を計算し、前記画素値の総和をオーバーラップした数で割ることにより各画素値を算出するようにしてもよい。
次に、本例の画像処理システムおよび画像処理方法の全体動作を説明する。
図19は、本例の画像拡大処理のフローチャートである。
図19に示すように、ステップ220(S220)において、画像ブロック設定部2は、画像ブロック特徴量算出部3、テクスチャブロック抽出部4、高画質画像ブロック生成部5における処理で必要とされる既定の画像ブロックのサイズをそれぞれ設定し、記憶部1に記憶されている処理対象画像データから、設定されたブロックサイズの画像ブロックを順次(例えばラスタスキャン順に)切り出し、切り出された各画像ブロックを画像ブロック特徴量算出部3、テクスチャブロック抽出部4、高画質画像ブロック生成部5にそれぞれ出力する。
本例の画像処理システムは、注目領域が非特徴ブロックであると判定された場合にS220の処理に戻り次の画像ブロックを処理し、この注目ブロックが非特徴ブロックでないと判定された場合には画像特徴を保存するような拡大処理を行うべくS235の処理に移行する。
なお、gx、gyは式(1)において各々算出される値である。
本例の画像処理システムは、注目領域が特徴ブロックであると判定された場合にエッジを保存するような拡大処理を行うべくS250の処理に移行し、この注目ブロックがテクスチャブロックの候補ブロックであると判定された場合にはテクスチャブロックの抽出処理を行うべくS245の処理に移行する。
なお、拡大画像生成部7は、拡大画像の統合方法として、高画質画像ブロック生成部5により生成された拡大画像で単純に置き換える方法、又は、高画質画像ブロック生成部5により生成された拡大画像と高速拡大処理部6により生成された拡大画像との平均化処理を行う方法などを適用してもよい。すなわち、拡大画像生成部7は、高画質画像ブロック生成部5により生成された拡大画像を用いるのであれば、処理速度及び画質を勘案し、種々の統合方法を適用しうる。
ROM(Read Only Memory)402は、CPU401が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。RAM(Random Access Memory)403は、CPU401の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはCPUバスなどから構成されるホストバス404により相互に接続されている。
キーボード408、マウス等のポインティングデバイス409は、操作者により操作される入力デバイスである。ディスプレイ410は、液晶表示装置またはCRT(Cathode Ray Tube)などから成り、各種情報をテキストやイメージ情報として表示する。
ドライブ412は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体413に記録されているデータまたはプログラムを読み出して、そのデータまたはプログラムを、インタフェース407、外部バス406、ブリッジ405、およびホストバス404を介して接続されているRAM403に供給する。リムーバブル記録媒体413も、ハードディスクと同様のデータ記録領域として利用可能である。
コンピュータに、
画像データを複数の領域に分割する分割機能と、
前記分割機能によって分割された前記複数の領域を3以上の種類に分類する分類機能と、
前記分類機能によって分類された種類毎に異なる処理を行い、前記各々の領域に対する画像処理ブロックを生成する生成機能
を実現させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
注目画素を含む所定の大きさの画像領域の特徴量を算出する領域特徴量算出機能と、
前記領域特徴量算出機能により算出された特徴量が所定の条件を満たす画像領域を抽出する画像領域抽出機能と、
前記領域特徴量算出機能により算出された特徴量が所定の条件を満たす画像領域および前記画像領域抽出機能により抽出された画像領域に対して拡大画像領域を生成する拡大画像領域生成機能と、
前記拡大画像領域生成機能とは異なる拡大手法により入力画像の拡大画像を生成する拡大処理機能と、
前記拡大画像領域生成機能によって生成された拡大画像領域と、前記拡大処理機能によって生成された拡大画像とに基づいて、入力画像に対する拡大画像を生成する拡大画像生成機能
を実現させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク(DVD)であって、DVDフォーラムで策定された規格である「DVD−R、DVD−RW、DVD−RAM等」、DVD+RWで策定された規格である「DVD+R、DVD+RW等」、コンパクトディスク(CD)であって、読出し専用メモリ(CD−ROM)、CDレコーダブル(CD−R)、CDリライタブル(CD−RW)等、光磁気ディスク(MO)、フレキシブルディスク(FD)、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ(ROM)、電気的消去および書換可能な読出し専用メモリ(EEPROM)、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)等が含まれる。
そして、上記のプログラムまたはその一部は、上記記録媒体に記録して保存や流通等させることが可能である。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク(LAN)、メトロポリタン・エリア・ネットワーク(MAN)、ワイド・エリア・ネットワーク(WAN)、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにはこれらの組合せ等の伝送媒体を用いて伝送することが可能であり、また、搬送波に乗せて搬送することも可能である。
さらに、上記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。
Claims (2)
- 画像データを複数の領域に分割する分割手段と、
前記分割手段によって分割された前記領域毎にエッジ強度を算出するエッジ強度算出手段と、
前記エッジ強度算出手段によって算出されたエッジ強度に基づいて、前記分割手段によって分割された前記複数の領域を3種類に分類する分類手段と、
前記分類手段によって分類された種類毎に異なる拡大処理を行い、前記各々の領域に対する拡大ブロックを生成する生成手段
を有し、
前記分割手段は、前記画像データを順次予め定められたサイズの注目領域に分割し、該注目領域を含む予め定めたサイズの領域である周辺領域に分割し、該周辺領域には該分割された他の注目領域が複数重複して存在しており、
前記分類手段は、前記エッジ強度算出手段によって算出されたエッジ強度を、予め定められた第1の基準値又は該第1の基準値よりもエッジ強度が高い値であることを示す第2の基準値と比較することによって、エッジ強度が該第2の基準値よりも高い第1の領域、エッジ強度が該第1の基準値よりも低い第2の領域、エッジ強度が該第1の基準値と該第2の基準値の間にある第3の領域に分類し、該第3の領域を含む前記周辺領域に、該第1の領域である他の領域がある場合は、該第3の領域はテクスチャを含む領域から除外し、
前記生成手段は、前記第1の領域と前記第3の領域であってテクスチャを含む領域とに対して、テクスチャ又はエッジの特徴を保持するように高画質拡大処理を行い、前記第2の領域と前記第3の領域であってテクスチャを含む領域から除外された領域とに対して、高速拡大処理を行い、該高画質拡大処理を行った領域と該高速拡大処理を行った領域とを統合する
ことを特徴とする画像処理システム。 - コンピュータに、請求項1に記載の画像処理システムの機能を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。
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