JP6444049B2 - 画像処理装置、方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は画像変形処理においてモワレを低減させる際、明瞭さが低下する課題を解決する画像処理装置に関する。

画像処理装置において、必要に応じて画像変形処理が行われることが知られている。例えば、プロジェクタ製品に搭載される画像処理装置においては、キーストーン（台形）補正処理と呼ばれる画像変形処理が行われている。具体的に説明すると、プロジェクタの出力光がスクリーンに投影されると、スクリーン上に投影される有効領域はプロジェクタの設置傾き角や、光学的なレンズシフトなどに起因して台形状に歪みが生じる。スクリーン上に投影される有効領域に台形状の歪みがある状態はユーザにとって見づらいため、逆台形状に有効領域を画像変形し、スクリーン上に投影される有効領域が矩形状になるよう画像変形する処理が行われている。この画像変形処理はキーストーン（台形）補正処理として一般に知られている。

キーストーン（台形）補正処理などの目的で画像変形処理を行うためには、入力画像をフレームメモリに記憶した後に、出力画像の各座標に対応する入力画像座標の近傍画素から、出力画像の各座標を補間して生成する。この補間方法としては、例えばバイキュービック補間方式などの方法が一般に知られている。

ところで、画像変形処理を行うとモワレ（干渉縞）と呼ばれる画質劣化が生じてしまうことがある。モワレとは、出力画像の画素ピッチと、出力画像の各画素に対応する入力画像上の座標のピッチの差によって生じる干渉縞である。モワレによる画質劣化は、原画像の高周波成分が原因であり、その改善のために画像変形処理の前に平滑化処理を行って高周波成分を除去する方法が知られている（特許文献１）。

しかしながら、特許文献１のモワレ低減処理（平滑化処理）を適用すると、モワレは低減するがエッジが平滑化されて明瞭さが低下するという弊害がある。具体的には、画像における文字等の領域は明瞭であることが好まれる場合が多いが、平滑化処理の結果としてエッジがなまってしまい、不明瞭な文字が出力画像として生成されてしまう。これに対し、特許文献１を改善するための技術として特許文献２が提案されている。特許文献２の技術ではエッジ領域を検出する手段を持ち、エッジ領域には非エッジ領域よりも弱い平滑化処理を適用することで、文字などのエッジ領域が不明瞭になるのを防止している。

特開平１−１３４５７７号公報 特許第３１４３２０９号公報 特開２０１２−６０５１７号公報

特許文献１の方法は、画像変形処理の前に平滑化処理を行って高周波成分を除去することでモワレを低減する方法である。しかしながら前述したように、この方法では、モワレは低減するがエッジが平滑化されて明瞭さが低下するという弊害がある。この課題を図２を用いて説明する。図２は、平滑化処理によるモワレ低減効果を説明する図である。なお、この図では説明の簡単化のために、１次元方向に周期的な画像を入力画像として使用している。以降に図２（Ａ）〜（Ｄ）の図面の関係を説明する。

まず、図２（Ａ）は水平方向に２値（白・黒）の第１の周期を持つ入力画像であり、これに図示の各処理（変形処理または平滑化処理）を行ったものが図２（Ｂ）〜（Ｄ）である。図２（Ｂ）は、図２（Ａ）の入力画像に変形処理を適用した画像であり、図２（Ａ）には無かった第２の周期が現れる。この変形処理は１次元方向の拡大処理を例としており、このときの拡大率と入力画像の周期の干渉により、第２の周期が現れる。そして、この第２の周期振幅により周期的なモワレが視認される。一方、図２（Ｃ）は、図２（Ａ）の入力画像に平滑化処理を適用した画像であり、図２（Ｄ）は、図２（Ｃ）の画像に更に変形処理を適用した画像である。図２（Ｃ）に示すように、図２（Ａ）の入力画像に平滑化処理を適用することで第１の周期のピークは引き下げられる。更に、図２（Ｄ）に示すように、図２（Ｃ）の画像に変形処理を適用することにより、モワレが低減されたように視認される。すなわち、図２（Ｄ）は、平滑化処理を行わない図２（Ｂ）と比較して、第２の周期に相当するモワレの周期は同じだが、モワレの振幅として図示した周期の振幅の差は小さくなっており、結果としてモワレが低減されたように視認される。しかしながら、モワレが低減する一方で、変形処理を行う前の図２（Ａ）の元のパターンに相当する、第１の周期の振幅も低下してしまう。これは結果として明瞭さの低下という弊害として視認される。上述の説明をまとめると、平滑化処理によってモワレが低減するという効果があるが、入力画像の明瞭さが低下してしまうという弊害があるということになる。

一方、特許文献２では、特許文献１における上述の弊害を改善するためにエッジ領域には非エッジ領域よりも弱い平滑化処理を適用することで、エッジ領域が不明瞭になるのを防止している。しかしながらこの方法には、モワレ低減効果が低いという課題がある。なぜなら、図２に示すとおり、周波数の高いエッジ領域はモワレの要因でもあるため、エッジ領域への平滑化処理を弱くすると、モワレの低減効果も低くなってしまうからである。

本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、画像変形処理を行うための画像処理装置において、モワレ（干渉縞）による画像劣化を低減しつつ、明瞭さを維持することを目的とする。

上記目的を達成するための一手段として、本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、入力画像内の複数の画素値の比較によって特定される領域が所定の条件を満たしているか判定する判定手段と、前記判定手段による判定の結果に応じた強さで前記領域の平滑化処理を実行する平滑化手段と、前記平滑化手段により平滑化処理が実行された画像に対して画像変形処理を実行する画像変形手段とを有し、前記領域は、前記入力画像内の隣接する画素との画素値の差が所定の閾値内である画素により囲まれる閉領域である。

本発明によれば、画像変形処理を行うための画像処理装置において、モワレ（干渉縞）による画質劣化を低減しつつ、画質の明瞭さを維持することが可能になる。

第１実施形態による画像処理装置の構成を示す図。 平滑化処理によるモワレ低減効果を説明する図。 領域判定部１０２の処理例を示す図。 領域判定部１０２の処理フローを示す図。 領域判定部１０２処理過程例を示す図。 第１実施形態による空間フィルタ部１０４の処理例を示す図。 画像変形部１０７の処理例を示す図。 第２実施形態による画像処理装置の構成を示す図。 第２実施形態による空間フィルタ部８０３の処理例を示す図。 第３実施形態の処理例を示す図。 第３実施形態における閉領域の探索処理のフローチャート。

［第１実施形態］
第１実施形態による画像処理装置の構成を図１に示す。画像処理装置１０１は、入力画像１００、および変形パラメータ１１０を入力とし、変形後画像１０８を出力する。ここで変形パラメータ１１０は、入力画像１００と変形後画像１０８の座標の対応関係を示すためのパラメータであり、一般的な射影変形においては３×３の行列で表される。詳細については後述する。画像処理装置１０１は、領域判定部１０２と、空間フィルタ部１０４と、画像変形部１０７とから成る。領域判定部１０２は、入力画像１００を入力とし、入力画像１００の画素ごとの画像の特性を示す領域情報１０５を出力する。領域情報１０５とは、入力画像１００の各画素近傍の同色画素が一定値以上の領域に続いているか否かを示す情報である。以下において、この領域情報として、同色画素が一定値以上の領域の画素に続いている領域を「マクロ領域（第１領域）」、それ以外の領域を「ミクロ領域（第２領域）」と呼ぶものとする。なお、マクロ領域は、同色画素でなく、任意の閾値に収まる画素値の領域であっても良い。また、画素値の比較をＲＧＢでなく輝度値等の別の色空間に基づいて比較し、前述のように同じ値または任意の閾値内に収まる領域をマクロ領域とする実装であっても良い。

空間フィルタ部１０４は、入力画像１００と、領域情報１０５を入力とし、フィルタ処理後入力画像１０６を出力する。具体的には、空間フィルタ部１０４は、領域情報１０５によって示されるマクロ領域またはミクロ領域の領域ごとに、異なるフィルタ係数を適用して平滑化処理を行う。本実施形態では、マクロ領域には平滑化強度の高いフィルタ処理を適用し、ミクロ領域には平滑化強度の弱いフィルタ処理を適用する。次に、画像変形部１０７は、変形パラメータ１１０と、フィルタ処理後入力画像１０６を入力とし、変形後画像１０８を出力する。フィルタ処理後入力画像１０６を変形パラメータ１１０に基づいて形状を変形したものが変形後画像１０８に相当する。画像処理装置１０１は、このようにして生成した変形後画像１０８を出力する。なお、図１において変形パラメータ１１０は外部から入力されているが、これを画像処理装置１０１内で生成する構成としても良い。以降に個々の処理の詳細を説明する。

領域判定部１０２の処理の例を図３を参照して説明する。図３では処理結果について説明し、処理内容については図４、図５の説明において後述する。図３では、入力画像３００に対し、生成される領域情報３０１を示している。入力画像３００は罫線と文字・記号が混載された画像である。入力画像３００に対して、各画素近傍の同色画素が、一定値以上の領域の画素に連続しているか否かで領域を分別することにより、領域情報３０１のマクロ領域（黒色部分）とミクロ領域（白色部分）に分けられる。すなわち、領域判定部１０２は、領域情報３０１として、罫線部分をマクロ領域と判定し、罫線部分以外の部分をミクロ領域と判定する。

次に、領域判定部１０２の処理フローを図４に、処理過程の例を図５に示す。以降、図４の処理フローと図５の処理過程例を併せて説明する。図４の処理フローにおいて、領域判定部１０２は、Ｓｔａｒｔ（Ｓ４００）から開始し、処理開始点の選択（Ｓ４０２）から、マクロ／ミクロ領域の判定（Ｓ４０４）までの処理を全ピクセルに繰り返す（Ｓ４０５からＳ４０１へ）。その後、領域判定部１０２は、Ｅｎｄ（Ｓ４０６）に遷移し、処理を終了する。

図４と図５を用いて領域判定部１０２による処理過程の例を説明する。まず、領域判定部１０２は、Ｓｔａｒｔ（Ｓ４００）から処理を開始し、全ピクセルに繰り返しのループ処理に入る（Ｓ４０１）。次に、領域判定部１０２は、処理開始点の選択を行う（Ｓ４０２）。Ｓ４０２の処理は、図５の処理過程５００に対応する。処理過程５００では、領域判定部１０２は、図示のラインをスキャン方向とし、矢印で示す１点を選択する。なお、図５の例では、説明のわかり易さのために、画像の途中の画素を起点としている。次に、領域判定部１０２は、閉領域の探索を行う（Ｓ４０３）。Ｓ４０３の処理は、図５の処理過程５０１に対応する。処理過程５０１において、処理過程５００と比較して色を変えて灰色に示す領域が、閉領域の探索によって判別される領域である。この処理は選択画素に隣接する同色画素領域を判別する処理であり、一般にはペイントルーチンや、シードフィルアルゴリズムなどが公知であるため、ここでは説明は省略する。

次に、領域判定部１０２は、マクロ／ミクロ領域の判定を行う（Ｓ４０４）。Ｓ４０４の処理は図５の処理過程５０２に対応する。Ｓ４０４の処理では、処理過程５０１で得た閉領域のｘ座標の最大値および最小値からｘ軸方向の距離を計算し、閾値との比較を行う。ここで、閾値は文字または記号の縦幅または横幅よりも大きな値であり、設計時に入力画像を想定することにより決定される。例えば、本実施形態では明瞭さを維持すべき最小の文字サイズを２０×２０ｐｉｘｅｌと想定し、ｘ軸方向およびｙ軸方向の閾値を２０ｐｉｘｅｌと設定している。またｙ方向においても同様に、閉領域（面積）のｙ座標の最大値および最小値からｙ軸方向の距離を計算し、この距離と所定の閾値との比較を行う。領域判定部１０２は、ｘ軸方向とｙ軸方向における比較結果のうち、一方でも閾値を超えていると判断した場合には、その閉領域はマクロ領域であると判定する。処理過程５０２では、処理過程５０１で選択された１画素が含まれる閉領域はｘ軸方向とｙ軸方向の距離で閾値以下であるため、ミクロ領域の閉領域と判定されたことを示している。

次に、Ｓ４０４の後、領域判定部１０２は、全ピクセルに繰り返しのループに戻し（Ｓ４０５からＳ４０１へ）、再び処理開始点の選択を行う（Ｓ４０２）。Ｓ４０２の処理では、対応する処理過程５０３に示すように、領域判定部１０２は、処理過程５００の選択点に対してスキャン方向に隣接する画素を選択する。そして、領域判定部１０２は、閉領域の探索（Ｓ４０３）および、マクロ／ミクロ領域の判定（Ｓ４０４）を行う。これらの処理に対応する処理過程５０４では、処理過程５０３で選択された１画素が含まれる閉領域はｘ軸方向およびｙ軸方向の距離で閾値以下であるため、ミクロ領域と判定されたことを示している。

次に、領域判定部１０２は再び全ピクセルに繰り返しのループに戻し（Ｓ４０５からＳ４０１へ）、処理開始点の選択（Ｓ４０２）を行い、対応する処理過程５０５を得る。そして、領域判定部は閉領域の探索（Ｓ４０３）および、マクロ／ミクロ領域の判定（Ｓ４０４）を行い、対応する処理過程５０６を得る。処理過程５０６では、処理過程５０５で選択された１画素が含まれる閉領域はｘ軸方向およびｙ軸方向の距離で閾値以下であるため、ミクロ領域と判定されたことを示している。また、処理過程５０６は、処理過程５０２および５０４で判定された閉領域と併せて、灰色に示す領域が閉領域であることを示している。すなわち、処理過程５０５で選択した画素に加え、灰色で示されるスキャン方向に隣接する画素は、既にマクロ／ミクロ領域の判定（Ｓ４０４）が完了したことを示している。

次に、領域判定部１０２は再び全ピクセルに繰り返しのループに戻し（Ｓ４０５からＳ４０１へ）、処理開始点の選択（Ｓ４０２）を行い、対応する処理過程５０７を得る。処理過程５０５で選択した画素に、スキャン方向に隣接する画素は既にマクロ／ミクロ領域の判定（Ｓ４０４）が完了している。したがって、処理開始点の選択（Ｓ４０２）はスキャン方向にスキップしてマクロ／ミクロ領域の判定（Ｓ４０４）を完了していない画素に対して行い、処理過程５０７に図示の画素を選択する。次に、閉領域の探索（Ｓ４０３）および、マクロ／ミクロ領域の判定（Ｓ４０４）を行い、対応する処理過程５０８を得る。処理過程５０７で選択された罫線領域上の１画素は、これまで選択された画素とは異なっており、罫線領域が閾値よりも広い領域に跨って存在する連続領域であるので、領域判定部１０２は、該領域をマクロ領域であると判定する。なお、マクロ領域は濃い灰色で示している。そして図４のフローを全ピクセルに対して繰り返し、Ｅｎｄ（Ｓ４０６）に遷移したときに得られるのが、処理の結果５０９である。この状態においては、入力画像の全ての領域がマクロ／ミクロ領域のいずれかに分別される。

次に、空間フィルタ部１０４の処理例を図６を用いて説明する。この処理では、まず領域情報６００からフィルタ係数６０１を生成する。図示のとおり、領域情報６００のマクロ領域に相当する部分には、フィルタ係数６０１において平滑化強度の強い係数を生成し、ミクロ領域に相当する部分には、平滑化強度の弱い係数を生成する。こうして生成したフィルタ係数６０１を入力画像６０２に適用し、平滑化処理を行い、フィルタ処理後入力画像６０３を得る。フィルタ処理後入力画像６０３に示す通り、フィルタ係数６０１の平滑化が強い係数の部分には強い平滑化処理が適用され、平滑化が弱い係数の部分には弱い平滑化処理が適用される。

次に、画像変形部１０７の処理の例を図７を用いて説明する。画像変形部１０７は、入力されるフィルタ処理後入力画像７０１を、変形パラメータ７００に基づいて変形し、変形後画像１０８を出力する。変形パラメータ７００は変形前後の座標関係を示すパラメータであり、変形パラメータおよび変形前後の座標関係は、射影変換の場合には以下の式で表される。すなわち、
とすると、
と表される。画像変形部１０７は、この式に基づいて座標変換を行って変形処理を行い、変形後画像１０８を出力して、本実施形態による画像処理装置１０１の処理を完了する。

このように、第１実施形態では、入力画像１００からマクロ領域を判定され、マクロ領域に対して平滑化処理が強く適用された後、変形処理が行われ変形後画像１０８が得られる。入力画像１００のマクロ領域は変形処理によってモワレの要因となる領域だが、平滑化処理が強く適用されているため、変形後画像７０２においてモワレは低減される。一方、入力画像６０２のミクロ領域は変形処理によってモワレの要因となりにくい領域であり、平滑化処理が弱く適用されているので明瞭さが維持されるという効果がある。

［第２実施形態］
第１の実施形態による画像処理装置の構成を図８に示す。第１実施形態と比較して、倍率計算部８０４と、空間フィルタ部８０３の処理内容が異なる。領域判定部８０２と画像変形部８０８は、図１の領域判定部１０２と画像変形部１０７と同様の処理を行う。まず、倍率計算部８０４は、入力画像８００と変形パラメータ８１０を入力とし、入力画像８００の画素ごとの変形後の倍率を計算し、計算した倍率情報８０６を空間フィルタ部８０３へ出力する。例えば、図７のように変形する場合、画像の上部の倍率は画像の下部に比べて小さくなる。倍率情報の計算方法について、より詳細には特許文献３に記載の方法がある。次に、空間フィルタ部８０３は、入力された倍率情報８０６を入力とし、フィルタ処理後入力画像８０７を出力する。

空間フィルタ部８０３の処理を図９を用いてより詳細に説明する。空間フィルタ部８０３は、倍率情報９００と領域情報９０１を入力としてフィルタ係数９０３を生成する。フィルタ係数９０３の平滑化強度は、倍率情報９００の倍率が小さく、領域情報９０１がマクロ領域である部分の平滑化強度を強くする。逆に、倍率情報９００の倍率が大きく、領域情報９０１がミクロ領域である部分の平滑化強度をより弱くする。このようにして計算したフィルタ係数９０３を、入力画像９０２に適用して平滑化処理を行い、フィルタ処理後入力画像９０４を得る。他の部分については第１実施形態と同じであるため、説明は省略する。

このように、第２実施形態では、第１実施形態において得られる処理に加え、倍率情報９００に応じた平滑化強度を適用する処理が行われる。倍率が小さい領域ではモワレの強度が高くなるため、倍率の小さい領域の平滑化処理を強くすることで、モワレをより低減することができるという効果がある。

［第３実施形態］
第３実施形態による画像処理装置の構成を図１に示す。本実施形態と第１実施形態との構成の差異は、領域判定手段１０２の処理内容である。また、本実施形態と第１実施形態との処理の差異は、前述の領域判定手段１０２に対応する、図４の閉領域の探索４０３の処理内容である。図１１は、本実施形態による閉領域の探索４０３の処理フローを示す図である。また、図１１の処理フローに対応する処理例を図１０に示す。以降、本実施形態の処理を、図１１と図１０を交互に参照して説明する。

図１０に示す処理例は、８×８ピクセルの入力画像１０００を例として説明されている。この入力画像１０００として、説明の簡単化のために、白色の下地に１ピクセル幅の斜め線が描画されているものが使用される。入力画像１０００の各ピクセルの輝度値を記入したものを、８×８ピクセルの入力画像の各ピクセルの輝度値１００１に示す。ここで白色は最大輝度の２５５、黒色は最低輝度の０としている。

図１１に示す閉領域の探索処理は、処理開始点と近い色の領域を判定するための処理である。より詳細には、領域判定部１０２は、選択された処理開始点を中心とする任意のピクセル範囲内に、色の差が任意の閾値以内に収まるピクセルが存在する場合、それらのピクセルを同一の領域であると判定する処理を繰り返し、同一の領域を判定する。図１０の処理例では、領域判定部１０２が、任意のピクセル範囲内として上下左右斜めに１ピクセルを参照し、任意の閾値として輝度値４０（最小０〜最大２５５）用いた例を示している。なお、前述のピクセル範囲（上下左右斜めに１ピクセル）および閾値（輝度値４０）は本説明のために具体化した値であり、実装においては別の値をとっても良い。例えばピクセル範囲として、上下左右斜めに３ピクセル、または上下左右のみに３ピクセルといった実装であってもよい。

図１０の処理例の概要を説明する。領域判定部１０２は、８×８ピクセルの入力画像１０００を、処理開始点１００３を起点として処理し、処理開始点１００３との同一領域を示す図１０２３において斜線で示されるピクセルの領域が、同一領域１０２４と判定する。次に、図１０についてより詳細に説明する。領域判定部１０２は、入力画像１０００から処理開始点１００３を選択し、処理開始点１００３から上下左右斜めに１ピクセルを順に、閾値として設定した輝度値４０よりも輝度差が少ないピクセルがあるか否かを判定する。輝度値４０よりも輝度差が少ないピクセルがある場合、領域判定部１０２は、それらのピクセルを同一の領域として判定する。その結果、図１０の処理例においては、処理開始点１００３を含む７つのピクセルから成る太さ１ピクセルの斜め線が同一領域１０２４として判定される。

ここで、７つのピクセルが同一領域１０２４として判定され、入力画像１０００の右上のピクセルが同一領域１０２４として判定されない理由は、そのピクセル間（画素間）の輝度差が閾値として設定した輝度値４０を超えるからである。より具体的には、８×８ピクセルの入力画像１０００の各ピクセルの輝度値１００１に示す通り、入力画像の右上ピクセルと、その左下ピクセルの輝度値がそれぞれ１９２、４５であり、輝度差（１４７＝１９２−４５）が、閾値として設定した輝度値４０を超えるからである。

次に、図１１の処理フローと図１０の処理例とを交互に用いて説明する。まず、閉領域の探索処理は、図１１のＳｔａｒｔ（Ｓ１１００）から開始され、領域判定部１０２は、処理開始点１００３の選択および着目ピクセルの追加を行う（Ｓ１１０１）。この処理ステップでは、領域判定部１０２は、処理開始点として選択されたピクセルを着目ピクセルとしても選択し、処理開始点の選択に対応する図１００２においては、処理開始点、着目ピクセル１００３が選択されたものとする。なお、図１０では説明をわかり易くするために処理開始点を画像の中の位置としている。

次に、領域判定部１０２は、全着目ピクセルに対する繰り返しの処理（Ｓ１１０２）に入り、着目ピクセルを中心とする、参照ピクセルの選択を行う（Ｓ１１０３）。この結果、処理開始点を選択時の参照ピクセルを示す図１００４において、着目ピクセル１００３の上下左右斜めに１ピクセルの範囲内にある、参照ピクセル１００５が選択される。次に、領域判定部１０２は、着目ピクセルと、各参照ピクセルを比較し、同一領域か否かを判定する処理を行う（Ｓ１１０４）。この結果、処理開始点との同一領域を示す図１００６において、同一領域１００７が判定される。具体的に説明すると、着目ピクセル１００３と、参照ピクセル１００５の各ピクセルを比較したとき、着目ピクセル１００３の輝度値は５６であり、参照ピクセル１００５それぞれの輝度値は４５、６０、２５５である。これらの輝度値の中で、着目ピクセル１００３（輝度値５６）との輝度差が閾値（輝度値４０）以下であるのは、輝度値４５、６０の２ピクセルであるため、これら２ピクセルが同一領域１００７と判定される。

次に、領域判定部１０２は、新たな同一領域を新規の着目ピクセルとして追加する処理を行う（Ｓ１１０５）。この結果、新たな着目ピクセルを示す図１００８において、新たな着目ピクセル１００９と新たな着目ピクセル１０１０の２つのピクセルが選択される。次に、領域判定部１０２は、全着目ピクセルに対する繰り返しのループ終端（Ｓ１１０６）に遷移し、未処理の着目ピクセルがあれば、全着目ピクセルに対する繰り返し１１０２に遷移し、なければ、Ｅｎｄ（Ｓ１１０７）に遷移して処理を終える。新たな着目ピクセルを示す図１００８においては、新たな着目ピクセル１００９と新たな着目ピクセル１０１０が未処理であるので、領域判定部１０２は処理を続行する。領域判定部１０２は、新たな着目ピクセルを複数選択した場合は、どちらから処理を行っても良いが、新たな着目ピクセルを選択時の参照ピクセルを示す図１０１１では、参照ピクセル１０１２を先に処理した場合を示している。この処理の結果、参照ピクセル１０１２の中には、新たな同一領域は無いため、処理開始点との同一領域を示す図１０１３において同一領域１０１４に変化はない。

次に、領域判定部１０２は、全着目ピクセルに対する繰り返しのループ終端（Ｓ１１０６）に遷移し、未処理の着目ピクセルがあれば、全着目ピクセルに対する繰り返し（Ｓ１１０２）に遷移し、なければ、Ｅｎｄ（Ｓ１１０７）に遷移して処理を終える。新たな着目ピクセルを示す図１０１５においては、新たな着目ピクセル１０１６が未処理であるので、領域判定部１０２は処理を続行する。以降の処理は上述の処理と同じであるため、概略の説明を記載する。

領域判定部１０２は処理を続け、新たな着目ピクセルを選択時の参照ピクセルを示す図１０１７において参照ピクセル１０１８を選択し、続いて、処理開始点との同一領域を示す図１０１９の同一領域１０２０を判定する。こうして判定された新たな同一領域が、新たな着目ピクセルを示す図１０２１の新たな着目ピクセル１０２２になる。新たな着目ピクセルがなくなるまで処理を続けると、処理開始点との同一領域を示す図１０２３の同一領域１０２４が判定され、一連の処理が完了する。

本実施形態によれば、第１実施形態によって得られる処理に加え、斜め方向のみに隣接する領域も同一領域として判定することが可能になる。このことにより、市松模様のように２つの色が上下左右に繰り返す様な周期パターンや、斜めの細線を同一領域として判定できるようになる。市松模様や斜めの細線から成る周期パターンもモアレの要因であり、これらの領域を同一領域と判定し、平滑化強度を変えることで、モアレをより低減することができるという効果がある。また、図１０の処理例で示すような徐々に色が変わる画像を同一領域として判定できるようになる。このことにより、モアレの要因となる、グラデーション模様から成る周期パターンや、カメラ等で撮像した自然画における周期パターン等を同一領域として判定できるようになる。これらの領域を同一領域と判定し、平滑化強度を変えることで、モアレをより低減することができるという効果がある。

以上の実施形態においては、領域情報として、同色画素が一定値以上の領域に連続している領域をマクロ領域、それ以外の領域をミクロ領域としたが、これに限らない。例えば、入力画像において広い領域を跨ぐ領域をマクロ領域、それ以外の領域をミクロ領域としてもよい。また、以上の実施形態において、領域を２以上に分別し、それに応じて複数の平滑化強度の係数を設定してもよい。また、以上の実施形態においては、画像変形処理としてプロジェクタのキーストーン（台形）補正処理を例に挙げて説明したが、画像変形処理はこれに限らない。すなわち、利用用途の例としては、拡大縮小等のスケーリング処理、回転等のアフィン変形処理、樽型歪曲補正処理、糸巻き型歪曲補正処理などの画像変形処理全般が挙げられる。

また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

［符号の説明］
１００ 入力画像、１０１ 画像処理装置、１０２ 領域判定部、１０４ 空間周波数フィルタ部、１０５ 領域情報、１０６ フィルタ処理後入力画像、１０７ 画像変形部、１０８ 変形後画像、１１０ 変形パラメータ

Claims (16)

1. 入力画像内の複数の画素値の比較によって特定される領域が所定の条件を満たしているか判定する判定手段と、
   前記判定手段による判定の結果に応じた強さで前記領域の平滑化処理を実行する平滑化手段と、
   前記平滑化手段により平滑化処理が実行された画像に対して画像変形処理を実行する画像変形手段とを有し、
   前記領域は、前記入力画像内の隣接する画素との画素値の差が所定の閾値内である画素により囲まれる閉領域であることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記領域は、前記入力画像内の隣接する画素値の比較によって特定されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記判定手段は、前記領域のサイズに基づいて当該領域が前記所定の条件を満たしているか判定することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記判定手段は、前記領域の縦方向の長さが所定長さ以上である場合に、当該領域は前記所定の条件を満たしていると判定することを特徴とする請求項１乃至３のうち何れか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記判定手段は、前記領域の横方向の長さが所定長さ以上である場合に、当該領域は前記所定の条件を満たしていると判定することを特徴とする請求項１乃至３のうち何れか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記所定長さは、前記入力画像に記載された文字や記号の縦幅または横幅に基づいて定まる長さであることを特徴とする請求項４又は５に記載の画像処理装置。
7. 前記領域は、シードフィルアルゴリズムに基づいて特定されることを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の画像処理装置。
8. 前記入力画像の画素ごとについて、前記画像変形手段による変形後の倍率情報を算出する算出手段を有し、
   前記平滑化手段は、前記算出手段によって算出された倍率情報に基づき、倍率の異なる領域ごとに、異なる強度の平滑化処理を行うことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記倍率が大きい領域に対する平滑化の強度は、前記倍率が小さい領域に対する平滑化の強度よりも弱いことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
10. 入力画像内の複数の画素値の比較によって特定される領域が所定の条件を満たしているか判定する判定手段と、
    前記判定手段による判定の結果に応じた強さで前記領域の平滑化処理を実行する平滑化手段と、
    前記平滑化手段により平滑化処理が実行された画像に対して画像変形処理を実行する画像変形手段とを有し、
    前記判定手段は、前記領域のサイズに基づいて当該領域が前記所定の条件を満たしているか判定することを特徴とする画像処理装置。
11. 入力画像内の複数の画素値の比較によって特定される領域が所定の条件を満たしているか判定する判定手段と、
    前記判定手段による判定の結果に応じた強さで前記領域の平滑化処理を実行する平滑化手段と、
    前記平滑化手段により平滑化処理が実行された画像に対して画像変形処理を実行する画像変形手段とを有し、
    前記判定手段は、前記領域の縦方向の長さが所定長さ以上である場合に、当該領域は前記所定の条件を満たしていると判定することを特徴とする画像処理装置。
12. 入力画像内の複数の画素値の比較によって特定される領域が所定の条件を満たしているか判定する判定手段と、
    前記判定手段による判定の結果に応じた強さで前記領域の平滑化処理を実行する平滑化手段と、
    前記平滑化手段により平滑化処理が実行された画像に対して画像変形処理を実行する画像変形手段とを有し、
    前記判定手段は、前記領域の横方向の長さが所定長さ以上である場合に、当該領域は前記所定の条件を満たしていると判定することを特徴とする画像処理装置。
13. 入力画像内の複数の画素値の比較によって特定される領域が所定の条件を満たしているか判定する判定手段と、
    前記判定手段による判定の結果に応じた強さで前記領域の平滑化処理を実行する平滑化手段と、
    前記平滑化手段により平滑化処理が実行された画像に対して画像変形処理を実行する画像変形手段とを有し、
    前記領域は、シードフィルアルゴリズムに基づいて特定されることを特徴とする画像処理装置。
14. 入力画像内の複数の画素値の比較によって特定される領域が所定の条件を満たしているか判定し、
    前記判定の結果に応じた強さで前記領域の平滑化処理を実行し、
    前記平滑化処理が実行された画像に対して画像変形処理を実行し、
    前記領域は、前記入力画像内の隣接する画素値の差が所定の閾値内である画素により囲まれる閉領域であることを特徴とする画像処理方法。
15. 前記領域は、前記入力画像内の隣接する画素値の比較によって特定されることを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
16. コンピュータを請求項１乃至１３のうち何れか１項に記載の画像処理装置の各手段として動作させるためのプログラム。