JPH01125681A - デジタル画像データのフイルタリング処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 技迷３とニー この発明は、デジタル画像データのフィルタリング処理
方法に関する。

従Ｊｕｔ胤 不可視現象をセンサで捕えて画像に合成するＣＴ（コン
ピュータトモグラフィ）、シュミレーションした結果を
画像として表示するＣＧ（コンピュータグラフィック）
、あるいはＴＶカメラ。

イメージリーダ、超音波診断装置等の出力をハードコピ
ーとして記録する画像形成装置がある。

一般に、これらの画像信号は処理・伝送の過程で、分解
能の劣化やノイズの混入等の障害が避けられない。

さらに、カラー画像を取扱う場合には、加色法による色
分解信号から減色法による色合成信号に変換する処理等
が行われるため、上記の障害が輪郭部の色ニジミや中間
調部の色ムラとなって現れ、白黒画像の場合よりも目立
ち易い。

位相補正回路等により、１次元すなわち時系列的に発生
する障害はある程度回路的に修正可能であるが、画像特
有の２次元的な障害は除去し得ない。

そこで、デジタル画像信号ならそのまま、アナログ画像
信号ならＡ／Ｄコンバータによりデジタル画像信号に変
換して、ページメモリに記憶させた後、ノイズ除去のた
めに中間調部を滑らかにする平滑化処理や、分解能を向
上させるために輪郭部を強調するエツジ強調処理等、デ
ジタル画像処理の一種である２次元的なフィルタリング
が行なわれる。

すなわち、平滑化処理を行う平滑化フィルタ。

及びエツジ強調処理を行うエツジ強調フィルタ等の各種
フィルタによるフィルタリング処理が知られている。

しかしながら、一般に、平滑化処理を行えば細線、短線
２点が失われたり、輪郭部がボケたりする。また、エツ
ジ強調処理を行えばノイズが目立つ等それぞれ一長一短
がある。さらに、これらの短所を補うために、処理領域
を広げて高度のフィルタリングを行えば処理時間が長く
なる等の問題点があった。

且−五 この発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、デジ
タル画像データに対して短時間でノイズを除去しつつエ
ツジを強調出来るようにすることを目的とする。

豊−虚 この発明は上記の目的を達成するため、デジタル画像デ
ータ処理に対して、被演算画素を中心として一辺が３以
上の奇数画素よりなる正方マトリクスの領、域を設定し
、その領域内に、それぞれ代表となる代表画素を有する
複数の互に画素の重複を許す小領域群を設け、その小領
域群の各小領域毎に求めたメデイアン値をそれぞれ上記
代表画素の値とし、その各代表画素の値を用いてエツジ
強調演算した結果を上記被演算画素の値とすることによ
りフィルタリング処理を行うことを特徴とするデジタル
画像データのフィルタリング処理方法を提供するもので
ある。

以下、この発明の一実施例に基づいて具体的に説明する
。

第２図はこの発明を実施した画像形成装置であるカラー
プリンタの構成例を示すブロック図である。

ホスト１は、例えばパーソナルコンピュータ。

データプロセッサ、画像編集処理システムあるいはワー
クステーション等のホストマシンであり、作成した画像
のキャラクタコード（ＡＳＣＩＩ）あるいはビットデー
タ（以下「画像データ」と称する）をカラープリンタ２
に転送する。

なお、カラーＴＶカメラで撮影したり、ＶＴＲで再生し
たり、画像読取り装置によって読取ったりした画像のデ
ータをカラープリンタ２に転送することもできる。

このホスト１から転送される画像データにはレッド（Ｒ
）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）の色属性が付加され
ている。なお、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー
（Ｂ）に代えてイエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シア
ン（Ｃ）の色属性でもよい。

コントローラ３は、ホスト１から送られてきた画像デー
タをインタフェースを介して受信して、キャラクタコー
ドについてはビットマツプデータに展開し、またレッド
（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）の色属性データ
は１色補正処理をしてイエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）
、シアン（Ｃ）の各データに変換し、イエロー（Ｙ）、
マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）の各データ毎にそのデー
タが位置するページメモリ４に書込む。

ページメモリ４は、第３図に示すように、イエロー（Ｙ
）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｋ）、
又はイエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）の
各色について１ペ一ジ分の容量を持つメモリを階調数（
２のｎ乗階調）に応じてｎ枚備えている。

演算プロセッサ５は、ページメモリ４に書込まれたデー
タに各種処理を施こして、そのデータを再度ページメモ
リ４に書込む。

その各種処理の内容としては、エツジ強調や平滑化等の
各種フィルタリング処理、拡大、縮小。

回転等の画像操作、ＵＣＲ（下色除去）、ＢＰ（黒塗り
）等の色操作、及び面積階調のための２値化処理（例え
ばデイザ処理）等があるが、必ずしもこれ等すべての処
理を行なう必要性はない。

エンジンコントローラ６は、ページメモリ４からデータ
を読出してプリンタエンジン７に合わせたタイミングで
信号を作成する。

プリンタエンジン７は、例えば電子写真、サーマル、イ
ンクジェット等のプリンタエンジンである。

第４図はコントローラ３及び演算プロセッサ５により行
なわれる処理ならびに色信号の一例を示す機能ブロック
図である。

ここで、色補正とは画像データとしての加色法王原色で
あるレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルーＣＢ）のデ
ータを、使用する色材に合わせて適切な減色法三原色で
あるシアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）の
各データに変換する処理であり、その際シアン（Ｃ）、
マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）のそれぞれをレッド（
Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）の関数として次式
のように表現できる。

なお、この式中、Ｃ，Ｍ、Ｙはシアン、マゼンタ、イエ
ローの各濃度、Ｃ１〜Ｃ，、Ｍ１〜Ｍ　３　ｇＹ工〜Ｙ
、は色補正係数、Ｒ，Ｇ、Ｂはレッド。

グリーン、ブルーの各光量である。

また、ＵＣＲ（下色除去）とは、このカラープリンタに
よって印刷された画像の最大濃度を増して画質を向上さ
せるために、上記のシアン（Ｃ）。

マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）のデータからブラック
（Ｋ）の画像データを作成し、ブラック（Ｋ）の濃度に
応じてシアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）
の各データをそれぞれ修正する処理である。

次に、これらの３色または４色のデータについて、それ
ぞれ各種のフィルタ処理をした後１画像の濃淡を表現す
るために、各個のデータすなわち画素毎あるいは画素の
ブロック毎に、その値に応じてドツトの分布の疎密ある
いはドツトの面積の大小に変換する２値化処理例えばデ
イザ処理を行なって、前述のページメモリ４に書込まれ
る。

その２値化データは、エンジンインタフェース（Ｉ／Ｆ
）から各色ごとにエンジンコントローラ６を介してプリ
ンタエンジン７に送出される。

ここで、従来のフィルタ処理（フィルタリング）につい
て、第７図及至第１１図により説明する。

第７図は任意の１色のページメモリにおいて、被演算画
素を中心として一辺が３個の奇数画素よりなる３行３列
の３×３正方マトリクスの領域を設定した例を示した図
である。

同図（ａ）は、領域内の９個の画素（それぞれ記号Ｐ□
１〜Ｐ１．で示す）の配列を示した図で、被演算画素は
Ｐ２．である。同図（ｂ）は、成る領域が設定された時
の各画素データの数値例を示した図で。

Ｐ　１１．　Ｐ　、　、　Ｐ　１３．　Ｐ　、□Ｉ　Ｐ
　２１　＃　Ｐ　２３　ｔ　Ｐ　３１　ｔ　Ｐ　３１９
　Ｐ　ｆｆｌはそれぞれ５，４，９，２，５，１０，３
，７，１になっている。従って、被演算画素Ｐ　２２＝
　５である。

第８図は平滑化処理のための平滑化フィルタの一例を示
した図であり、第７図に対応する各画素の係数を示して
いる。

平滑化フィルターとは、対象とする領域内の画素の値の
平均値をその被演算画素あるいは代表画素の値とする方
法である。

同図（ａ）は、被演算画素Ｐ２□を中心とした５個の画
素よりなる十字形の小領域を設けた近傍平均化フィルタ
の例を示す図であり、各画素の係数は１１５になってい
る。すなわち、被演算画素Ｐ２□の値を近傍４画素との
平均値とするものであり第７図に示したデータにこの処
理を施すと、Ｐ２□＝（Ｐｘｚ＋Ｐｚ□＋Ｐ　２２　＋
　Ｐ　２３　＋　Ｐ　ｚｔ　）　／　ｓ：　（４＋２＋
５＋１０＋７）１５ ＝２８１５＝５．６　→６ となって、被演算画素Ｐ２□の値は６になる。

同図（ｂ）は、ｆｔ域内のすべての画素（９画素）から
演算する近傍平均化フィルタの例を示す図であり、係数
は１／９になっている。第７図に示したデータにこのフ
ィルタによる処理を施こすと、Ｐ２□＝（Ｐ□□十Ｐ　
−２＋　Ｐ　ｘＪ＋　Ｐ　ｘｘ　＋　Ｐ　２□＋ｐ　２
．　＋　ｐ　、□＋Ｐ、＋Ｐ３．）／９ ＝　（５＋４＋９＋２＋５＋１０＋３＋７＋１）／９＝
４６／９＝５．１１→５ となって、被演算画素Ｐ２□は５になる。

第９図は同じく平滑化処理のためのメディアンフィルタ
の一例を示した図であり、演算の対象とする画素を、第
７図に対応する位置に丸印で示している。

メデイアンフィルタとは、対象とする領域内の平均的な
値を求める一方法であり、領域内の画素群の値を大小の
順に配列した時、その中央にある値をその領域のメデイ
アン値として、被演算画素あるいは代表画素の値とする
ものである。

第９図（ａ）は、第８図（ａ）と同様に、５個の画素よ
りなる十字形の小領域を設けた例を示す図であり、第７
図のデータにこのフィルタによる処理を施こすと、 Ｐ　、　＝＝　ｗｅｄ　（Ｐ　ｘｚ　ｔ　Ｐ　ｚｚ　＋
　Ｐ　２２　ｔ　Ｐ　２３　ｔ　Ｐ　ａｔ　）＝ｍｅｄ
　（４ｔ２，５１１０１７） ＝ｔｒｒｅｄ　（２，４，５，７，１０）＝５ となって、被演算画素Ｐ２□の値は５になる。

第９図（ｂ）は、第８図（ｂ）と同様に、領域内のすべ
ての画素（９画素）を対象とする例を示す図であり、第
７図のデータにこのフィルタによる処理を施こすと Ｐ　、、　：＝　ｗｅｄ　（Ｐ　１１．　Ｐ　、　、　
Ｐ　、　、　Ｐ　２□、　Ｐ　２２．　Ｐ　２．　、　
Ｐ　、□、　Ｐ　、、　、　、、　） ＝＝ｍｅｄ（５，４，９，２，５，１０，３，７，１，
）＝＝ｍａｄ（１，２，３，４，５，５，７，９，１０
）・　＝５ となって、被演算画素Ｐ２□の値は５になる。

以上説明した平滑化処理を行うと、ノイズ等の高周波域
の障害が弱められて、中間調部の変化が滑らかになり、
画質が向上する。この効果は対象とする領域を広げるほ
ど大きくなるが、あまり広げると孤立する点や細線ある
いは短い線が失われたり１輪郭部がボケたりして、画像
のシャープさが失われて分解能が低下すると共に、処理
時間が長くなるという問題が生じる。

第１０図は画像の輪郭部を見出すためのラプラシアンフ
ィルタの一例を示した図、第１１図はこのラブシアン演
算によりエツジ強調処理を行なうためのエツジ強調フィ
ルタの一例を示した図であり、第７図に対応する各画素
の係数を示している。

ラプラシアンフィルタとは、連続する３個以上の画素の
値から数値計算により２次微分係数を求めるラプラシア
ン演算を行って１画像の輪郭部を見出すために使用する
フィルタである。

エツジ強調フィルタとは、被演算画素の値から、被演算
画素を中心とする領域の画素群についてラプラシアン演
算した結果を引いた値を、その被演算画素の値とするた
めのフィルタである。

第１０図（ａ）、第１１図（ａ）は、第８図（ａ）第９
図（ａ）と同様に、５個の画素よりなる十字形の小領域
を設けた場合のマトリクスの例を示す図である。また、
第１０図（ｂ）、第１１図（ｂ）は、第８図（ｂ）、第
９図（ｂ）と同様に、領域内のすべての画素（９画素）
を対象とするマトリクスの例を示す図である。

そこで、第７図に示したデータに対して第１１図（ａ）
のエツジ強調フィルタで処理すると、Ｐ２□＝５ＸＰ２
□−（ｐｔ□＋Ｐ　２１　＋　Ｐ　２３　＋　Ｐ　ｙｚ
　）＝５Ｘ５−　（４＋２＋１０＋７） ＝２ となって、被演算画素Ｐ２２の値は２になる。

また、第１１図（ｂ）のエツジ強調フィルタで処理する
と、 Ｐ　ｚｚ　＝１３　Ｘ　Ｐ　２ｚ−２Ｘ　（Ｐ　ｘｚ　
＋　Ｐ　２１　＋Ｐ　２３　＋　Ｐ　ａｚ　）−（Ｐ１
□＋ｐ　ｔａ　＋　ｐ　、□＋Ｐ３３）＝１３ｘ５−２
ｘ（４＋２＋ｌＯ＋７）−（５＋９＋３＋１） ＝１ となって、被演算画素Ｐ２□の値は１になる。

以上説明したエツジ強調処理を行うと、画像の細かい部
分の分解能が向上するので、輪郭部や細線・点がハツキ
リして画像がシャープになるが、反面ノイズ等の障害が
目立ってきて、カラーの場合特に気になるようになる。

第１Ａ図はこの発明による３Ｘ３正方マトリクス領域に
ついてフィルタリング処理を行なう回路の一例を示すブ
ロック図である。

第５図はそのフィルタリングの方法を説明するための図
で、同図（イ）〜（ホ）は入力画像データに対して第７
図に示したような３Ｘ３正方マトリクスの領域内での各
小領域（Ｏ印の列で示す）の設定例を、同図（へ）はラ
プラシアン演算によるエツジ強調フィルタの一例をそれ
ぞれ示す。

第１Ａ図に示したフィルタリング回路３０は、デジタル
画像データを入力して５個のメデイアン値（代表画素値
）■〜■を出力する第１のフィルタ回路１０と、その各
データを入力してラプラシアン演算によるエツ′ジ強調
を行なって、その結果を３×３正方マトリクスの中心の
被演算画素の値として出力する第２のフィルタ回路２０
とからなる。そして、このフィルタリング回路３０が出
力する被演算画素のデータはＪ＠次ページメモリ４にス
トアされた後、２値化回路４１によって画像の濃度を表
現するドツト分布の疎密あるいはドツト面積の大小に変
換されて、コントローラ３の指示によりシリアル・パラ
レル変換回路（Ｓ／’Ｐ変換）４２を経てバイト単位の
パラレルデータとしてプ　、リンクエンジン７に送られ
て印刷される。

第１のフィルタ回路１０は、２個のラインバッファ（Ｌ
Ｂｆ）ｉｌと、６個の遅延素子１２と、それぞれ３デー
タの入力端子を有する４個のメデイアン演算手段（’Ｍ
ＥＤ）１５，１４，１５．１６と、５データの入力端子
を有するメデイアン演算手段（ＭＥＤ）１７とからなる
。

第７図（ａ）に示したー被演算画素Ｐ２□を中心とする
３×３正方マトリクスにおいて、上段の第１行をＬ＝１
．中段の第２行をε＝２．下段の第３行をＬ＝３とし、
左側の第１列をｊ；１．中央の第２列をｊ＝２．右側の
３列をｊ＝３とすれば、各画素はＰｔｊで表すことが出
来る。

１枚分の画像データは、それを構成する画素データが左
から右へ（主走査方向）１行分ずつ、上から下（副走査
方向）・・の順に伝送される。

第１のフィルタ回路１０へ入力された画像データは、そ
のままのラインＡと、データを１行分遅延させるライン
バッファ１１を通ったラインＢと、さらにもう−度ライ
ンバッファ１１を通ったラインＣとに分けられる。

従って、ラインＢをＬ＝２とすれば、ラインＣはＬ＝１
．ラインＡはＬ＝３に相当する。

この３本のラインは、それぞれそのままのライン（右側
）と、データを１画素分遅延させる遅延素子１２を通っ
たライーン（中央）と、さらにもう−度遅延素子１２を
通ったライン（左側）、とに分けられる。そこで、中央
のライン群をｊ＝２とすれば、左側のライン群はｊ＝１
．右側のライン群はｊ＝３に相当する。

したがって、第７図（ａ）に画素データをＰ１□〜Ｐ、
３で示した画像データがこのフィルタリング回路３０に
シリアルに入力すると、第１Ａ図における上記各ライン
には画素データＰ；ｊ（Ｐ工、〜Ｐ３．）がパラレルに
現われることになる。

そして、第５図（イ）〜（ホ）に示した各小領域の中央
位置の画素をそれぞれ代表画素とし、その各位とするメ
デイアン値■〜■を演算するメデイアン演算手段（以下
ｒＭＥ、ＤＪという）１３〜１７には、それぞれの小領
域を構成する画素データＰｉｊが入力される。

すなわち、第５図（イ）に示す小領域を処理するＭＥＤ
１３にはＰ　１１．　Ｐ　、　、　Ｐ工、が、同図（ロ
）に示す小領域を処理するＭＥＤ１４にはＰ１□ｔ　Ｐ
　！ｉ　１Ｐ３１が、同図（ハ）に示す小領域を処理す
るＭＥＤ１５にはＰ工３１　Ｐ　２３１　Ｐ’　３３が
、同図（ニ）に示す小領域を処理するＭＥＤｌＢにはＰ
３□＋　Ｐ　ｚ２ｒ　Ｐ　３ｙが、同図（ホ）に示′す
小領域を処理するＭＥＤ１７にはｐ　ｉｚ　、　ｐ　、
□、Ｐ２□、　Ｐ　２．　、　Ｐ　３□がそれぞれ入力
される。

３データの入力端子を有するＭＥＤ１３〜１６は、ソフ
ト的に各画素データを値の大小順にソートしてその大き
さが２番目（中央）のデータを求めてもよいが、各画素
データの値が例えば４ピツ１〜゛（１６階調）等とそれ
ほど大きくない場合には、ＲＯＭによるテーブル・ルッ
クアップ方式によれば極めて高速に処理し得る。

５データの入力端子を有するＭ’ＥＤ１７は、ソフト的
に最大値と最小値のデータを探し、その２データを取除
いて３デ」りとした後、上記の処理を行えばよい。

第２のフィルタ回路２０は、ＭＥＤ１３〜１６の出力（
メデイアン値）■〜■にそれぞれ定数「−１」を乗算す
る４個の乗算回路２１〜２４と、ＭＥＤ１７の出力（メ
デイアン値）■に定数「５」を乗算する乗算回路２５と
、各乗算回路２１〜２５の５個の出力値を加算する加算
回路２６とからなる。

この５個の乗算回路２１〜２５と加算回路２６とによっ
て、第５図（イ）〜（ホ）に示した各小領域の代表画素
である第７図（ａ）の画素ｐ、、ｐ、□。

ｐ　、、　、　ｐ　、、　、　ｐ工に相当するメデイア
ン値■〜■について、第５図（へ）に示すエツジ強調フ
ィルタの係数による演算が行なわれ、エツジ強調のフィ
ルタリング処理がなされることになる。

以上説明したように、デジタル画像データをフィルタリ
ング回路３０によって処理すれば、被演算画素ｐ　ｉｔ
の値は次式のように演算されることになる。

Ｐ　＊ｚ＝５　　Ｘ１ｌｅｄ（Ｐ　ｚａｔＰ　ｚｚｔＰ
　ｘｉｔＰ　、ｙＰ　Ｊ−ｇｌａｄ（ＰｘｔｓＰｍｙＰ
ｕ）−１ｅａｄ（ＰｚｚｔＰｘｔ＊ＰＪ１１ｅｄ（Ｐ　
ｔ３ｔＰ　ｘｉｔＰ　、）−ｍａｄ（Ｐ　ＪｌｔＰ　ｎ
＊Ｐ　３３）＝５×■−の一〇−■−■ 第７図（ｂ）に示した数値例についてこのフィルタリン
グ処理を行えば、 Ｐ、、＝５ｘａ＋ｅｄ（４，２，５＊１０，７）−ｍａ
ｄ（５，４，９）−ｗｅｄ（５，２，３）−ｗｅｄ（９
，１０ｓｌ）−ｗｅｄ（３＊７ｍ１）＝５Ｘ５−５−３
−９−３ ＝５ となって、被演算画素Ｐ２３の値は５になる。

すなわち、第１のフィルタ回路によって、被演算画素を
中心とする領域を画素の重複を許す小領域に分割し、そ
れぞれの小領域についてメデイアン値が求められるから
１例えば第９図（ｂ）に示したような領域全体について
メデイアン値を求めるメデイアンフィルタよりも、演算
速度が早く、画像細部の情報を失う恐れが遥かに少ない
、また、例えば同図（ａ）に示したような十字形の５画
素からメデイアン値を求めるフィルタよりも、広い範皿
の画素データを使用しているから、精度が高く平滑効果
が大きい。

また、第２のフィルタ回路によって、上記小領域群のメ
デイアン値を使ってエツジ強調処理が行なわれるから、
第１１図（ａ）、（ｂ）に示したエツジ強調フィルタよ
り、ノイズが強調される恐れが遥かに少ない。

第１Ｂ図は、同じくこの発明による３Ｘ３正方マトリク
ス領域についてフィルタリング処理を行なう回路の他の
一例を示すブロック図であり、第１Ａ図と同じ部分には
同じ符号を付して説明を省略する。

第１Ａ図に示した例と異なるところは、第１のフィルタ
回路１０からの出力として５個のメデイアン値■〜■の
他に被演算画素値Ｐ２□が加わったことと、第２のフィ
ルタ回路２０を構成する乗算回路２５の定数が「４」に
なったことと、同じく加算回路２６の入力に第１のフィ
ルタ回路１０から出力される被演算画素値Ｐ２．が加わ
って６人力になったことである。

従って、デジタル画像データを第１Ｂ図に示したフィル
タリング回路３０によって処理すれば。

被演算画素Ｐ３３の値は次式のように演算されることに
なる。

Ｐ　ｎ　＝　Ｐ　ｚｚ　＋　４　Ｘｍｅｄ（Ｐ　ｘｉｔ
Ｐ　ｘｉｔＰ　ｚｚｅＰ　ｚ３＋　Ｐ　、）−＋ｍｅｄ
（Ｐ　１１９　Ｐ　ｘｚ　ｔ　Ｐ　ｘｉ）　　Ｂｌｅｄ
（Ｐ　ｘ８．　ｐ　、、　、　ｐ　３．　）−ｗｅｄ（
ｐ　１３１ｐ　２！ｔｐ　３３）　　ｍａｄ（Ｐ　３１
＊Ｐ　５ｚｖＰ　３３）＝Ｐ２．＋４Ｘ■−■−■−■
−■ 第２．（ｂ）に示した数値例についてこのフィルタリン
グ処理を行えば、 Ｐ、＝５＋４　Ｘｔｌｅｄ（４，２，５ｏｌｏ、７）−
ｗｅｄ（５，４，９）−ｍａｄ（５，２，３）−ｓａｄ
（９，１０ｓｌ）−園ａｄ（３，７，１）＝５＋４Ｘ５
−５−３−９−３ ＝５ となって、被演算画素Ｐ３□の値は５になる。

第７図（ｂ）に示した数値例においては、被演算画素Ｐ
２８の値５が第５図（ホ）に示す小領域のメデイアン値
■になったために、第１Ａ図に示した第１の例の結果と
第１Ｂ図に示した第２の例の結果とが一軟しているが、
被演算画素Ｐ２□の値が常にメデイアン値■になるとは
限らない。

もし、被演算画素Ｐ２．の値がメデイアン値■にならな
かった場合、第１の例においては、被演算画素Ｐ２３は
他の小領域に含まれていないので、その情報が失われて
結果に全く影響しない。

被演算画素ｐａｎがノイズ等による異常データであれば
差支えないが、たまたま、隣接画素Ｐ１□。

Ｐ　！ｌ　Ｉ　Ｐ　！３　ｔ　Ｐ　ｕのいづれかが異常
データであったためにメデイアン値■にならなかづたよ
うな場合に、問題になることがある。

第２の例は、小領域群のメデイアン値Φ〜■に第１０図
（ａ）に示したラプラシアンフィルタによる演算を行な
って、その結果を被演算画素Ｐ２３の値から引くことに
よりエツジを強調するフィルタを使っている。

従って、被演算画素Ｐ　２１の値がメデイアン値■にな
らない場合でも、その情報が全く失われることがない、
また、被演算画素Ｐ。が異常データであった場合でも、
その影響が大きく結果に現れることはない。

その他の効果については、第１の例と同様である。

以上説明した処理は１画素分の処理であり、画像を構成
する各画素について繰返し処理されることにより、°１
枚分の画像データが処理される。

カラー画像は、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロ
ー（Ｙ）の３色、またはそれにブラック（Ｋ）が加わっ
た４色の画像データから合成されるから、１枚分の画像
データの処理が、さらに２回または３回繰返されること
になる。従って、演算処理時間を短縮する効果は大きい
。

第６図は、この発明を、画像データに被演算画素を中心
とする５×５正方マトリクスを指定して実施した一例を
示す図である。

同図（イ）は、領域内の２５個の画素それぞれの記号Ｐ
　１１〜Ｐ６．の配列を示した図で、第７図（ａ）に相
当する。

第６図（ロ）〜（力）は、領域内に１３個の小領域（Ｏ
印の列で示す）を設けた例を示す図であり、第５図（イ
）〜（ホ）に相当する。

第６図（ヨ）は、各小領域に対するエツジ強調フィルタ
の係数の一例を示す図であり、第５図（へ）に相当する
。

第６図に示した５×５正方マトリクスに対するブロック
回路は、第１図に示したブロック回路と同じ考え方が適
用出来る。

以上カラープリンタにこの発明を実施した例について説
明したが、この発明を単色例えば黒白画像のプリンタの
場合にも適用出来ることはいうまでもない。

また、プリンタに限らず、ドツトの分布や大小で階調を
表わすもの、例えば黒白やカラー印刷の版をおこすカラ
ースキャナ装置や、ドツトの濃淡で階調を表わすもの１
例えばカラーデイスプレィ装置、インスタント感光材料
を用いたハードコピー装置にも適用出来る。

免−果 以上説明したように、この発明によれば、デジタル画像
データに対して短時間でノイズを除去しつつエツジを強
調する処理を行なうことが出来る。

【図面の簡単な説明】

第１Ａ図及び第１Ｂ図はそれぞれこの発明を実施したデ
ジタル画像処理回路の異なる例を示すブロック回路図、 第２図は同じくこの発明の一実施例であるカラープリン
タの構成例を示すブロック図。 第３図は同じくそのページメモリの構成を示す説明図、 第４図は岡じく画像処理の流れの説明に供する機能ブロ
ック図。 第５図及び第６図はそれぞれこの発明の異なる実施例の
演算方法の説明に供するマトリクス図、 第７図は３×３マトリクスの画素の記号および数値例を
示すマトリクス図。 弓 第８図画工第１１図は画像データのフィルタ処理に使用
する従来のフィルタの例を示すマトリクス図である。 １・・・ホスト　　　　　　　２・・・カラープリンタ
３・・・コントローラ　　　　４・・・ページメモリ５
・・・演算プロセッサ ６・・・エンジンコントローラ ７・・・プリンタエ、ンジン １０・・・第１のフィルタ回路（平滑化）１１・・・ラ
インバッファ（ＬＢｆ） １２・・・遅延素子 １３〜１６・・・３人カメデイアン演算手段（ＭＥＤ）
１７・・・５人カメデイアン演算手段（ＭＥＤ）２０・
・・第２のフィルタ回路（エツジ強調）２１〜２５・・
・乗算回路　　２日・・・加算回路４１・・・２値化回
路 ４２・・・シリアル・パラレル変換回路第２図 第３図 第５図 （イ）　　　　　　　　　　　　　　　（０）（ハ）　
　　　　　　　　　　　　（ニ）（ホ）　　　　　　　
　　　　　　　　（へ）第７図 （Ｑ）　　　　　　　（ｂ） 、。）　１１８図　（ｂ） 第９図 ○　　○○○ ○　　　○○○ （Ｑ）　　第゛ １０図 （ｂ） １１図　　（ｂ）

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １　デジタル画像データに対して、被演算画素を中心と
   して一辺が３以上の奇数画素よりなる正方マトリクスの
   領域を設定し、該領域内に、それぞれ代表となる代表画
   素を有する複数の互に画素の重複を許す小領域群を設け
   、該小領域群の各小領域毎に求めたメデイアン値をそれ
   ぞれ前記代表画素の値とし、この各代表画素の値を用い
   てエッジ強調演算した結果を前記被演算画素の値とする
   ことによりフィルタリング処理を行うことを特徴とする
   デジタル画像データのフィルタリング処理方法。