JP4947351B2 - 画像処理装置、及び、プログラム - Google Patents
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Description
また、特許文献2は、連続階調画像に対して、ブロック毎に高周波成分が多いか否かを判断し、その判断結果に応じて縮小方式を切り替える方式を開示する。
また、特許文献3は、連続階調画像に対して、ブロック毎に最大濃度の画素を選択し、選択された画素を間引き画素値に採用する方式を開示する。
また、特許文献4は、連続階調画像に対して、投影法における、原画像に対する縮小率が相互に素となる自然数で表されるときに、単位周期テーブルを利用して、変換画像の各画素と原画像の画素との相対位置関係の計算を簡略化する方法を開示する。
また、特許文献5は、2値画像に対して、細線があると判定された場合に細線値を採用する方法を開示する。
上記目的を達成するために、本発明にかかる画像処理装置は、既定の重み付け係数が含まれた係数セット群から、適用すべき係数セットを選択する係数選択手段と、前記係数選択手段により選択された係数セットと、入力画像に含まれる複数の画素値とに基づいて、この入力画像の変倍画像に用いられる画素値を算出する画素値算出手段とを有する。
また、本発明にかかるプログラムは、既定の重み付け係数が含まれた係数セット群から、適用すべき係数セットを選択するステップと、選択された前記係数セットと、入力画像に含まれる複数の画素値とに基づいて、この入力画像の変倍画像に用いられる画素値を算出するステップとをコンピュータに実行させる。
まず、本発明の理解を助けるために、その背景及び概略を説明する。
近年の電子文書の広汎な流通により、一般的にデジタル画像を高品質に表示または印刷することが求められている。高品質に表示または印刷するためには、画像の画質改善技術が必要となるが、とりわけ、異なる解像度を持った出力機器に画像を高画質出力するための技術が重要となる。例えば、ディスプレイ解像度75dpiの画像を600dpiプリンタに出力する場合には、8倍の画像拡大が必要となる。また、例えば600dpiでスキャンされた画像を400dpiで保存したりプリントしたりする場合には2/3倍の画像縮小が必要となる。
画像の縮小方法としては、処理時間の観点からは単純間引き法(最近傍法)が優れており、画質の観点からは投影縮小法(投影法)が優れているといえる。
単純間引き法は、図1(A)に示すように、4画素(各画素値はf1〜f4)を3画素(各画素値はg1〜g3)に縮小する場合に、縮小画素値gi(本図では、i=1〜3)として、縮小後の画像を原画像上に重ね合わせた際に、giに最も近い位置にある原画像上の1画素値fj(本図では、j=1〜4)を採用する。
例えば、図1(A)に例示する主走査方向の4画素を3画素に縮小する場合には、図1(B)に示すような計算方法で行う。このように、単純間引き法は、任意の縮小率に対して少ない演算量で済み、後述する投影縮小法と比べて高速化効果が大きい。しかしながら、単純間引き法は、原画像の全ての画素情報を使用しないため、線要素の消えや、ジャギーの発生が起こり、画質が大きく劣化する傾向がある。
より具体的には、画像処理装置2は、図2に例示するように、複数の基本縮小を予め用意しておき、これらの基本縮小を組み合わせることにより、任意の倍率の縮小処理を実現する。基本縮小とは、既定サイズの基本処理ブロックを、既定サイズの縮小ブロックに縮小する処理であり、図2に例示するように、縮小ブロックの画素値を算出するための重み付け係数が予め対応付けられている。なお、基本処理ブロックは、入力画像(元画像)上に設定される画像領域であり、縮小ブロックは、出力画像(縮小画像)を構成する画像領域である。
また、基本縮小1は、図2(B)に例示するように、2×1サイズの基本処理ブロックを1×1サイズの縮小ブロックに変換する処理であり、重み付け係数は、画素値f1に対して1/2であり、画素値f2に対して1/2である。
また、基本縮小2は、図2(C)に例示するように、3×1サイズの基本処理ブロックを2×1サイズの縮小ブロックに変換する処理であり、画素値g1の重み付け係数は、画素値f1に対して3/4であり、画素値f2に対して1/4であり、画素値g2の重み付け係数は、画素値f2に対して1/4であり、画素値f3に対して3/4である。ここで、出力画像の1つの画素値gに対して用いられる重み付け係数を係数セットとよぶ。
また、基本縮小3は、図2(D)に例示するように、4×1サイズの基本処理ブロックを3×1サイズの縮小ブロックに変換する処理であり、画素値g1の係数セットは、画素値(f1,f2)に対して(3/4,1/4)であり、画素値g2の係数セットは、画素値(f2,f3)に対して(1/2,1/2)であり、画素値g3の係数セットは、画素値(f3,f4)に対して(1/4,3/4)である。
また、基本縮小4は、図2(E)に例示するように、5×1サイズの基本処理ブロックを4×1サイズの縮小ブロックに変換する処理であり、画素値g1の係数セットは、画素値(f1,f2)に対して(3/4,1/4)であり、画素値g2の係数セットは、画素値(f2,f3)に対して(1/2,1/2)であり、画素値g3の係数セットは、画素値(f3,f4)に対して(1/2,1/2)であり、画素値g4の係数セットは、画素値(f4,f5)に対して(1/4,3/4)である。
これらの重み付け係数は、いずれも分母が2のべき乗である。また、基本縮小1〜4は、入力画像に含まれる複数の画素値に基づいて出力画像の画素値を算出するため、投影縮小法に近い効果が得られる。
各係数セットに応じて1画素を算出する処理を、断片縮小と呼ぶ。各基本縮小は、それぞれ1画素を算出する複数の断片縮小の組み合わせによって構成されており、複数の基本縮小で断片縮小が共有されていてもよい。例えば、図2に例示した5つの基本縮小は、計11個の断片縮小により構成されているが、共通の断片縮小を共有化することで、必要な断片縮小は4個に削減される。このように、複数の基本縮小で断片縮小を共有することで、処理の定型化、重み付け係数のテーブルサイズの小型化、又は演算結果の再利用等が可能になる。後述するように、断片縮小(係数セット)はインデクス番号を与えておき、縮小時にテーブル化して使用する。なお、第4の実施形態のように、縮小と低倍率拡大を両方含んだ変倍までを対象とする場合には、基本縮小、断片縮小は、それぞれ、基本変倍、断片変倍と呼び変えて使うことになるが、機能的な意味で両者は全く同じものである。
次に、本実施形態における画像処理装置2のハードウェア構成を説明する。
図3は、画像処理装置2のハードウェア構成を、制御装置20を中心に例示する図である。
図3に例示するように、画像処理装置2は、CPU202及びメモリ204などを含む制御装置20、通信装置22、HDD・CD装置などの記録装置24、並びに、LCD表示装置あるいはCRT表示装置及びキーボード・タッチパネルなどを含むユーザインターフェース装置(UI装置)26から構成される。
画像処理装置2は、例えば、プリンタ装置10の内部に設けられ、入力された画像データ(入力画像)を任意の倍率で変倍する。
図4は、制御装置20(図3)により実行される画像処理プログラム5の機能構成を例示する図である。
図4に例示するように、画像処理プログラム5は、データ入力部500、記憶部510、テーブル生成部520、画像処理部530、制御部540、及びデータ出力部550を有する。
画像処理プログラム5は、例えば、記録媒体240に格納されており、この記録媒体240を介して画像処理装置2にインストールされる。
なお、画像処理プログラム5の全部又は一部をASICなどのハードウェアで実現してもよい。
また、記憶部510は、テーブル生成部520、画像処理部530及び制御部540に対して、ワークエリアを提供する。
本例では、図5(B)に例示するように、入力画像のサイズがW×Hであり、出力サイズ(変倍後のサイズ)がw×hである場合を具体例とするため、テーブル生成部520は、この入力サイズW×H及び出力サイズw×hに応じて、横方向のテーブルtw(i)と、縦方向のテーブルth(j)とを生成する。なお、i=1,…,wであり、j=1,…,hである。
例えば、制御部540は、要求される縮小率が1/2未満である場合に、各縮小処理の縮小率が1/2以上となるように、多段の縮小処理に分解し、これらの縮小処理を重畳的に行うよう他の構成を制御する。
次に、第1の実施形態を説明する。第1の実施形態では画像の縮小を対象とし、画像処理部530は、基本縮小として、図6(A)に示す1→1、2→1を使用する。なお、これらの基本縮小の組み合わせで任意の縮小を行うことができるのは明らかである。次に、断片縮小への分解を行う。本例では、図6(B)に示す4種類の断片縮小を使用し、これらにテーブル番号を与える。例えば、同じく図6(B)に示すテーブル番号を与えればよい。ここで、図6(B)の各断片縮小内の分数値は、本発明の一般化された重み付き縮小の概念における重み値である。更に、各断片縮小に対して入力画像上でのインクリメント量(移動量)を定めると良い。これは、縮小画素を順次決めて行く際に、縮小画素が入力画像上のどの位置にあるかを縮小処理時に計算しなくて済むようにするためのものである。ここでの、それぞれ横と縦のインクリメント量は、図6(B)で各断片縮小を構成している、横と縦の画素総数でそれぞれ与えられる。例えば、図6(B)左下に示す断片縮小を使用した場合、横方向のインクリメント量は1で、縦方向のインクリメント量は2である。つまり、次の画素を処理するために、入力画像上の参照位置を横方向に1画素移動させれば良い。また、1ラインの縮小処理が終わって次のラインに処理を移す際に、原画像上では2ライン先に参照位置を移動させれば良い。このように、各断片縮小に対して入力画像上のインクリメント量を与えると、縮小処理時の入力画像上の参照画素位置の計算も簡単化することができる。このようなインクリメント量を使用する前提に立つと、本実施形態のように、各断片縮小の横方向か縦方向どちらかを固定した際に、もう一方の方向に対するインクリメント量が一定値でなければならない点に注意する。
tw(i)=((i+1)*W)/w−((i)*W)/w−1 (i=1、…、w)
th(j)=((j+1)*H)/h−((j)*H)/h−1 (j=1、…、h)
なお、ここでは、tw(i)、th(j)は、縮小画像中の注目画素を処理するのに、横方向と縦方向、それぞれ入力画像から参照する画素数を算出し、その値から1を除算した値となっている。
次に、第2の実施形態を説明する。第2の実施形態でも画像の縮小を対象とし、基本縮小として、図7(A)に示す1→1、2→1、3→2、4→3、5→4を使用する。第1の実施形態よりも基本縮小の数が増えているが、やはりこれらの基本縮小の組み合わせで任意の縮小を行うことができるのは明らかである。次に、断片縮小への分解を行う。本例では、図7(B)に示す25種類の断片縮小を使用し、これらにテーブル番号を与える。例えば、同じく図7(B)に示すテーブル番号を与えればよい。図7(B)の各断片縮小内の分数値は、一般化された重み付き縮小の概念における重み値である。第1の実施形態と同様に、各断片縮小に入力画像上でのインクリメント量を与える。ここでも、それぞれ横と縦のインクリメント量は、図7(B)で各断片縮小を構成する横と縦の画素総数でそれぞれ与えられる。但し、テーブル番号2、3、4に対応する断片縮小には、1/2画素サイズの画素が図示してあるが、このうち、各断片縮小において、右側もしくは下側にある1/2サイズ画素は、インクリメント量に含めないことを意味している。例えば、横方向のテーブル番号2や4の断片縮小群は、いずれも横方向のインクリメント量は1であることに注意する。
tw(i)=((i+1)*W)/w−((i)*W)/w−1 (i=1、…、w)
th(j)=((j+1)*H)/h−((j)*H)/h−1 (j=1、…、h)
で定める。これによって、第1の実施形態と同じ01のテーブル番号が与えられ、0が基本縮小1→1、1が基本縮小2→1に対応する。次に、横方向と縦方向の各テーブル中の番号列に関して、以下の置換処理を行う。
01→23 (基本縮小3→2に対応)
001→243 (基本縮小4→3に対応)
0001→2443 (基本縮小5→4に対応)以上によって、横縦それぞれのテーブルに0から4までのテーブル番号が割り付けられた。
次に、第3の実施形態を説明する。第3の実施形態でも画像の縮小を対象とし、基本縮小として、図8(A)に示す1→1、2→1、3→2を使用する。やはりこれらの基本縮小の組み合わせで任意の縮小を行うことができるのは明らかである。次に、断片縮小への分解を行う。本例では、図8(B)に示す9種類の断片縮小を使用し、例えば、同じく図8(B)に示すテーブル番号を与えればよい。図8(B)の各断片縮小内の分数値は、一般化された重み付き縮小の概念における重み値である。また、第2の実施形態と同様、各断片縮小に与える入力画像上でのインクリメント量は、図8(B)で各断片縮小を構成する横と縦の画素総数でそれぞれ与えられる。更に図8(C)に示すテーブル番号の組み合わせによって、各基本縮小を定める。やはりいくつかの断片縮小が共有化されている。
tw(i)=((i+1)*W)/w−((i)*W)/w−1 (i=1、…、w)
th(j)=((j+1)*H)/h−((j)*H)/h−1 (j=1、…、h)
で定める。これによって、第1の実施形態と同じ01のテーブル番号が与えられ、0が基本縮小1→1、1が基本縮小2→1に対応する。次に、テーブル生成部520は、横方向と縦方向の各テーブル中の番号列に関して、以下の置換処理を行う。
01→21 (基本縮小3→2に対応)
以上によって、横縦それぞれのテーブルに0から2までのテーブル番号が割り付けられた。
次に、第4の実施形態を説明する。
第1から第3の実施形態では、縮小処理のみを行うよう構成していたが、本実施形態では、縮小に加えて、低倍率(2倍以下)の拡大あるいは、縦横で拡大/縮小が異なるような場合を対象として、入力画素W×Hの画像をw×hに変倍する処理を説明する。本実施形態では、2≧w/W>0、2≧h/H>0として説明する。なお、2倍以上の拡大が必要となる場合には、特開2003−143399号公報や特開2003−283811号公報などに開示された高品位な画像拡大処理を適用すれば良い。
第4の実施形態では、基本変倍として、図9(A)の左側に示す1→1(インクリメント1)、2→1、3→2、4→3、5→4、1→1(インクリメント0)、2→3、3→4、4→5、を使用する。なお、インクリメント量の違いにより、1→1の基本変倍は2種類用意している。
ここで、基本変倍とは、基本縮小及び基本拡大を含む概念であり、断片変倍とは、断片縮小及び断片拡大を含む概念である。本例では、任意変倍を対象とし、これらの基本変倍の組み合わせで任意の変倍を行うことができる。断片変倍への分解は、本例では、図9(B)に示す49種類の断片変倍を使用し、これらにテーブル番号を与える。例えば、同じく図9(B)に示すテーブル番号を与えればよい。図9(B)の各断片変倍内の分数値は、一般化重み付き変倍の概念における重み値である。各断片変倍に原画像上でのインクリメント量を与える。それぞれ横と縦のインクリメント量は、図9(B)で各断片変倍を構成する横と縦の画素総数でそれぞれ与える。テーブル番号−2、−1、2、3、4に対応する断片変倍には、1/2画素サイズの画素が図示してあるが、このうち、各断片変倍において、右側もしくは下側にある1/2サイズ画素は、インクリメント量に含めないことを意味する。さらには、テーブル番号−1に関する画素も、インクリメント量に含めないことを意味する。つまり、テーブル番号−2、−1、0、1、2、3、4、の断片変倍のインクリメント量はそれぞれ、1、0、1、2、2、1、1、となる。従って、テーブル番号−2と3、テーブル番号−1と0、テーブル番号1と4の断片変倍は重み値自体はそれぞれ共有化されているが、インクリメント量のみが異なっている。
tw(i)=((i+1)*W)/w−((i)*W)/w−1 (i=1、…、w)
th(j)=((j+1)*H)/h−((j)*H)/h−1 (j=1、…、h)
で定める。これによって、本実施形態の場合、0、1、−1のテーブル番号が与えられ、0が基本変倍1→1(インクリメント量1)、1が基本変倍2→1、−1が基本変倍1→1(インクリメント量0)、にそれぞれ対応する。なお、このテーブル番号の初期設定の仕方から、−1と1が、それぞれtw列、th列の中に同時に現れることはない。つまり、拡大ならば0、1のみ現れ、縮小ならば0、−1のみが現れ、例えば、縦が拡大、横が縮小ならばthは0、1、twは0、−1のみとなる。
次に、テーブル生成部520は、横方向と縦方向の各テーブル中の番号列に関して、以下の置換処理を行う。
01→23 (基本変倍3→2に対応)
001→243 (基本変倍4→3に対応)
0001→2443 (基本変倍5→4に対応)
0(−1)→(−1)4 (基本変倍2→3に対応)
00(−1)→(−1)(−2)2 (基本変倍3→4に対応)
000(−1)→(−1)(−2)42 (基本変倍4→5に対応)
以上によって、横縦それぞれのテーブルに−2から4までのテーブル番号が割り付けられた。なお、基本変倍2→3、3→4、4→5は、本来はそれぞれ(−1)40、(−1)(−2)20、(−1)(−2)420、で与えられるが、上記置換処理では、最後の0の置換を行わないが、これは変倍率の適応範囲の拡大と処理簡略化のためである。例えば基本変倍2→3を例に説明すると、0(−1)0の列は(−1)40に置換するので3つ目の0→0の置換はもともと必要ない。また0(−1)(−1)の列は(−1)4(−1)という置換と考えることで、1.5倍から2倍までの拡大にも対応することができる。
tw(i)=((i+1)*W)/w−((i)*W)/w−1 (i=1、…、w)
th(j)=((j+1)*H)/h−((j)*H)/h−1 (j=1、…、h)
で定める。このとき、例えば0.5>w/Wならば、twはn=(int)(W/w)−1に対して、n、n+1の値のみで構成される。ここで、(int)(*)は*の小数部分を切り捨てる演算である。
テーブルを作成したら、後はこれまでの変倍後画素値を順に計算してゆく。変倍後画像の(i、j)座標の変倍後画素値は、原画像上の該当位置から、(tw(i)+1)×(th(j)+1)サイズブロック内全画素の平均値とすれば良い。なお、平均値演算の際の除算値(tw(i)+1)×(th(j)+1)は、一般に2^n値でないが、これは、0.5倍以下の変倍率の場合、縮小後の画素数が充分に少なく、従って最後の除算処理自体の総量が小さく、速度低下の影響が少ないことを見越してのことである。その意味では、必要に応じて、例えば0.25倍から0.5倍までなど、まだある程度変倍率が大きい部分では、これまで同様に基本変倍や断片変倍に分解して処理するようにしても良い。なお、例えばこのような0.25から0.5倍以下を断片変倍に分解して処理するためには、0.5倍から1.0倍までの断片変倍に加えて、3画素を1画素に縮める断片変倍、4画素を1画素に縮める断片変倍、をそれぞれ縦横方向の組み合わせとして追加する必要があり、テーブルが増大する傾向がある。そのため、テーブル参照の時間バランスを見て決めても良い。縦と横で大きく変倍率が異なるなどの場合にも、変倍率に応じて、基本変倍に分解するか直接平均値を採用するか、使い分けても良い。このように、0.0倍から0.5倍の範囲でも直接処理できる構成は、1/2^nを前段に置く構成よりもメモリ使用量を節約でき、また高速化することができる。
変倍処理後にシャープフィルタを掛けることで、投影法特有のぼけた印象をシャープ化し、見た目の画質を向上することができる。
そこで、第5の実施形態における画像処理プログラム52は、図10(A)に例示するように、フィルタ処理部560を追加した構成をとる。
このような投影法特有のぼけた印象は、文字や線画を含む画像(例えば地図画像)などで起こりやすいため、本例のフィルタ処理部560は、入力画像が文字線画の場合、あるいは文字線画モードのようなモードが指定された場合のみ、第1〜第4の実施形態の中のいずれかの方法で変倍した後の画像(すなわち、画像処理部530により変倍された画像)に対して、シャープフィルタを掛ける。
シャープフィルタは、例えば、図10(B)に例示するものとすれば良い。
なお、原画像が16色画像などの限定色画像の場合、上記第1〜第4の実施形態の処理によって、中間調の値が発生しぼけた印象が出る場合がある。一方、最近傍法で処理した場合には、細線の消えなどの画質劣化が大きいが、変倍後の画像の発色は原画像に近いため、ぼけた印象は少なく、その点で好ましい印象となる場合もある。しかしながら、本実施形態によれば、ぼけて中間調となった画像に対してシャープフィルタが掛けられシャープ化され、ぼけた印象が改善されて更に発色も原画像に近くすることができる。もちろん、変倍処理としては第1〜第4の実施形態の方法を使用するため、細線の消えなどの画質劣化の心配もない。
第6の実施形態では、入力画像が2値画像の場合の処理を説明する。第1〜第5の実施形態では、24ビットカラー画像や8ビットグレー画像などの多値画像を対象にしていた。
そこで、本実施形態の画像処理プログラム54は、図11(A)に例示するように、画像処理部530による処理(すなわち、第1〜第5の実施形態における処理)の前段に、2値画像を多値化する処理(例えば、8ビットグレー画像化する多値化処理)を行う二値多値変換部570と、画像処理部530による処理の後段に、多値画像を2値化する処理(例えば、8ビットグレー画像を2値化する2値化処理)を行う多値二値変換部580とを追加した構成をとる。なお、多値二値変換部580は必須の構成ではなく必要に応じて設けられる。
本例の構成により、2値画像に対して、第1〜第5の実施形態で説明した変倍処理を適用することができる。
なお、入力された2値画像が誤差拡散画像で、変倍率が0.8〜1.2程度である場合のみ、フィルタ処理部560が、単純多値化後の画像に対して、ローパスフィルタ(LPF)を掛けることが望ましい。入力された画像が誤差拡散画像であるか否かが判別できない場合には、入力された2値画像全てに対して、変倍率が0.8〜1.2程度のときにローパスフィルタ処理を行えば良い。
ローパスフィルタは、例えば図11(B)に例示するものとすれば良い。
そして、多値二値変換部580は、変倍処理がなされた多値画像に対して、2値化処理を適用する。なお、「1ビット画像入力→アンチエイリアス変倍→8ビット画像出力」の場合には、最後の2値化処理は必要ない。また、「1ビット画像入力→変倍→1ビット画像出力」の場合には、最後の2値化は単純2値化、誤差拡散による2値化などを使用する。また、入力画像が単純2値化系画像の場合(文字画像に多い)には、最後の2値化は単純2値化が良い。また、入力画像が誤差拡散画像の場合(イメージ画像に多い)には、最後の2値化は誤差拡散が良い。
なお、両者の中間的なタイプとして、ハーフトーンマスク(例えばBayer2値化)でも良い。入力画像の種別が判別できない場合には、誤差拡散かこのタイプを使用するのが好適である。
最後の2値化処理の切り替えは、入力画像のタイプやモード別に行っても良いし、変倍率別に行っても良い。例えば、高縮小率の場合には、誤差拡散またはBayer2値化を使用し、低縮小率〜拡大の場合には単純2値化を使用しても良い。
5・・・画像処理プログラム
500・・・データ入力部
510・・・記憶部
520・・・テーブル生成部
530・・・画像処理部
540・・・制御部
550・・・データ出力部
560・・・フィルタ処理部
570・・・二値多値変換部
580・・・多値二値変換部
Claims (9)
- 入力画像のサイズ及び該入力画像を変倍した画像である変倍画像のサイズに基づいて、少なくとも1つ以上の予め定められた重み付け係数からなる係数セットと、該変倍画像に含まれる画素とを互いに対応付けるテーブルを生成するテーブル生成手段と、
前記テーブル生成手段により生成されたテーブルに基づいて、前記係数セットの集合である予め定められた係数セット群のうち変倍画像に含まれる画素値の算出に用いる係数セットを選択する係数選択手段と、
前記係数選択手段により選択された係数セットと、入力画像に含まれる画素値とに基づいて、変倍画像に用いられる画素値を算出する画素値算出手段と
を有し、
前記テーブル生成手段は、変倍画像のサイズに応じた直交する2方向のテーブルを生成し、該2方向のテーブルにより、変倍画像内の2方向の位置から定まる画素と係数セットとを対応付ける
画像処理装置。 - 前記係数セットそれぞれに含まれる重み付け係数の総和は1であり、かつ、これらの重み付け係数の分母は2のべき乗である
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記係数セット群は、互いに異なる複数の前記係数セットを有し、
該互いに異なる複数の前記係数セットは、同じ値の重み付け係数を少なくとも1つ有している
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記係数セットには、入力画像における移動量が対応付けられており、
前記画素値算出手段は、前記係数選択手段により選択された係数セットに対応する移動量に基づいて、変倍画像の画素値を算出するために用いる入力画像の画素値位置を決定する
請求項1に記載の画像処理装置。 - 選択可能な係数セットの集合を設定する係数セット群設定手段
をさらに有し、
前記係数選択手段は、前記係数セット群設定手段により設定された係数セット群の中から、適用すべき係数セットを選択する
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記画素値算出手段により算出された変倍画像の画素値に対して、入力画像又はユーザの指示に対応するフィルタ処理を行うフィルタ処理手段
をさらに有する請求項1に記載の画像処理装置。 - 入力画像が二値画像である場合に、この入力画像に対して多値化処理を施す多値化手段
をさらに有し、
前記画素値算出手段は、前記多値化手段により多値化された入力画像の画素値に基づいて、変倍画像の画素値を算出し、
前記画素値算出手段により算出された変倍画像の画素値に対して、入力画像に応じた二値化方式の二値化処理を施す二値化手段
をさらに有する請求項1に記載の画像処理装置。 - 出力画像が2値画像である場合に、入力画像と出力画像の面積比に比例して2値化閾値を変動させて二値化処理を施す二値化手段
をさらに有する請求項1に記載の画像処理装置。 - 入力画像のサイズ及び該入力画像を変倍した画像である変倍画像のサイズに基づいて、少なくとも1つ以上の予め定められた重み付け係数からなる係数セットと、該変倍画像に含まれる画素とを互いに対応付けるテーブルを生成するステップと、
生成されたテーブルに基づいて、前記係数セットの集合である予め定められた係数セット群のうち変倍画像に含まれる画素値の算出に用いる係数セットを選択するステップと、
選択された前記係数セットと、入力画像に含まれる画素値とに基づいて、変倍画像に用いられる画素値を算出するステップと
をコンピュータに実行させ、
前記テーブルを生成するステップは、変倍画像のサイズに応じた直交する2方向のテーブルを生成し、該2方向のテーブルにより、変倍画像内の2方向の位置から定まる画素と係数セットとを対応付ける
プログラム。
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