JPH07129760A - 画像処理方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 低解像度の多値及びカラー画像情報を、エッ
ジ部や画質を低下させることなく、高解像度の画像情報
に変換できる画像処理方法及び装置を提供する。 【構成】 低解像度の原画像１０１がブロック分割部１
０２にてＭ×Ｎの画素の画像情報毎に分割され、分割さ
れたブロック１０３を階調分割部１０４にて階調数を数
階調に変換し、その後、符号部１０５にて階調分割部１
０４で割り振られた階調を高能率符号化する。そして、
ブロック結合部１０６にて結合し、１つの画像情報１０
７として補助記憶装置等に保存し、またブロック分割部
１０８にて同様に分割し、ブロック毎の階調値を解像度
変換部１０９にてベクトル処理し、解像度変換を行い、
復号部１１０にて復号化された各ブロックをブロック結
合部１１１にて結合することにより、高解像度画像に変
換できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、特に入力したカラー画
像情報を、拡大変倍して出力するプリンタ等の画像出力
装置や解像度の異なる機種間通信において、低解像度情
報から高解像度情報に解像度変換する画像処理方法及び
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、画像情報を圧縮し、かつ解像度変
換を行う場合には、それぞれ、個別に処理を行ってい
る。まず、入力した低解像度情報を高解像度情報に解像
度変換する方法として、様々な方法が提案されている。
提案されている従来方法は、対象となる画像の種類（例
えば、各画素毎に階調情報を持つ多値画像、疑似中間調
により２値化された２値画像、固定閾値により２値化さ
れた２値画像、文字画像等）によって、その変換処理方
法が異なっている。本発明で対象としている画像は各画
素毎に階調情報を持つ自然画像等の多値画像であるが、
従来の内挿方法は、内挿点に最も近い同じ画素値を配列
する最近接内挿方法や、内挿点を囲む４点（４点の画素
値をＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄとする）の距離により、以下の演算
によって画素値Ｅを決定する共１次内挿法等が一般的に
用いられている。

【０００３】E=(1-i)(1-j)A+i・(1-j)B+j・(1-i)C+ijD 但し、画素間距離を１とした場合に、Ａから横方向に
ｉ、縦方向にｊの距離があるとする（ｉ≦１、ｊ≦
１）。また、予め決められているか、画像を参照するこ
とによって求められた幾つかの閾値を用い、各階調毎の
複数の２値化情報を作成し、各階調の輪郭情報を抽出
後、ベクトル処理を行うことによって解像度変換を行う
方法や、ビットブレーン毎に分割を行い、各ビットプレ
ーン毎の輪郭情報を抽出し、ベクトル処理を行うことに
よって、解像度変換を行う方法が提案されている。

【０００４】次に、画像情報を符号化して圧縮伸長を行
う方式としては、いろいろな方式が提案されているが、
本発明で対象としてる画像が各画素毎に階調情報を持つ
自然画像等の多値画像の場合、ＩＳＯ（International
Organization for Standardizatio ）とＣＣＩＴＴ（In
ternational Telegraph and Telephone ConsultativeCo
mmittee）の合同機関のＪＰＥＧ（Joint Photographic
Experts Group）から勧告されている国際標準化案のＪ
ＰＥＧや、特開昭62- 100077号公報、特開昭63- 306769
号公報、特開平1-188166号公報、及び“ハードコピー装
置における画像圧縮方式の評価”（画像電子学会研究会
予行91−04−01 P1 〜P6）、“濃淡画像の拡張形差分適
応ブロック符号化方式”（電子情報通信学会論文誌B-I
Vol.J73-B-I No.4 pp.337-346 1990年 4月）等で述べら
れている、ＧＢＴＣ（Generalized Block truncation C
oding ）方式、ＤＡＢＣ方式等が挙げられる。

【０００５】ＪＰＥＧのＤＣＴ（Discrete Cosine Tran
sform ）方式は、圧縮時には入力画像を８×８画素のブ
ロックに分割を行い、各ブロックを２次元ＤＣＴ変換す
る。変換されたＤＣＴ係数は量子化テーブルを用いて係
数位置毎に異なるステップサイズで線型量子化され、量
子化されたＤＣＴ係数はハフマン符号化や算術符号化等
でエントロピー符号化される。復号時には圧縮データに
対して、エントロピー復号化を行い、逆量子化を行った
後、逆ＤＣＴ変換（ＩＤＣＴ）が行われ、画像が復元さ
れる。

【０００６】一方、ＧＢＴＣ方式は、図２に示すよう
に、入力された画像を４×４画素毎のブロックに分割
し、各ブロック内の画素値Ｘｉｊ（ｉ，ｊ＝１〜４）を
ブロック内平均値ＬＡ，階調幅指標ＬＤ，最大値Ｌｍａ
ｘ，最小値Ｌｍｉｎ，画素毎の量子化値φｉｊ（ｉ，ｊ
＝１〜４），復号化値Ｙｉｊとすると、まず符号化は、 Ｐ１＝（Ｌｍａｘ＋３Ｌｍｉｎ）／４ Ｐ２＝（３Ｌｍａｘ＋Ｌｍｉｎ）／４ Ｑ１＝（Ｘｉｊ≦Ｐ１）の平均値 Ｑ４＝（Ｘｉｊ＞Ｐ２）の平均値 ＬＡ＝（Ｑ１＋Ｑ４）／２ ＬＤ＝Ｑ４−Ｑ１ Ｌ１＝ＬＡ−ＬＤ／４ Ｌ２＝ＬＡ＋ＬＤ／４ ｆｏｒ（ｉ＝１；ｉ≦４；ｉ＋＋）｛ ｆｏｒ（ｊ＝１；ｉ≦４；ｊ＋＋）｛ ｉｆ（Ｘｉｊ≦Ｌ１） ｛φｉｊ＝０１（２進数）｝ ｅｌｓｅ ｉｆ（Ｘｉｊ≦ＬＡ）｛φｉｊ＝００（２進数）｝ ｅｌｓｅ ｉｆ（Ｘｉｊ≦Ｌ２）｛φｉｊ＝１０（２進数）｝ ｅｌｓｅ ｛φｉｊ＝１１（２進数）｝ ｝ ｝ で求められ、ＬＤ，ＬＡ，及びφｉｊを記憶することにより、情報量を３／８に することができる。また復号化は、 ｆｏｒ（ｉ＝１；ｉ≦４；ｉ＋＋）｛ ｆｏｒ（ｊ＝１；ｉ≦４；ｊ＋＋）｛ ｉｆ（φｉｊ＝０１） Ｙｉｊ＝ＬＡ−ＬＤ／２ ｅｌｓｅ ｉｆ（φｉｊ＝００） Ｙｉｊ＝ＬＡ−ＬＤ／６ ｅｌｓｅ ｉｆ（φｉｊ＝１０） Ｙｉｊ＝ＬＡ＋ＬＤ／６ ｅｌｓｅ Ｙｉｊ＝ＬＡ＋ＬＤ／２ ｝ ｝ とすることにより求めることができる。

【０００７】

【発明が解決しようとしている課題】しかしながら、上
記従来例では、以下に述べるような欠点があった。画像
情報を圧縮し、かつ解像度変換を行うためには、それぞ
れの処理を別々に行わなければならず、圧縮されている
画像を一度伸長し、その後、解像度変換を行わなければ
ならず、そのために大量の記憶装置が必要とされる。

【０００８】解像度変換法だけを見ても、内挿点に最も
近い同じ画素値を配列する最近内挿方法は、構成が簡単
であるという利点があるが、拡大するブロック毎に画素
値が決定されるため、視覚的にブロックが目立ってしま
い画質的に劣悪である。次に、内挿点を囲む４点の距離
によって計算される共１次内挿方法は自然画像の拡大に
は一般的に良く用いられている方法であるのだが、この
方法では、平均化され、スムージングのかかった画質に
なるが、エッジ部や、シャープな画質が要求される部分
には、ぼけた画質になってしまう。

【０００９】更に、地図等をスキャンした画像や、文字
部を含む自然画像のような場合は、補間によるぼけのた
めに、大切な情報が受け手に伝わらないこともある。ま
た、決められている閾値や、画像を参照することによっ
て求められた閾値を用い、幾つかの階調毎に複数の２値
情報を作成し、輪郭情報を抽出し、ベクトル処理を行う
処理の場合は、少ない階調数で処理を行った場合、自然
画像等非人工的な画像では適度な自然のノイズが削除さ
れてしまうため、この処理は適しておらず、出力画像
は、めりはりのないのっぺりとした画像になってしま
う。また、画質が劣化しない程度に階調数を増やして処
理を行った場合、処理を行う画像が増え、処理が重くな
ってしまうという問題点があった。

【００１０】また、ビットプレーン毎に分割した２値画
像の輪郭情報を抽出し、ベクトル処理を行う処理は、上
位ビットの画像に関しては、相関のある情報が２値化さ
れるため、輪郭情報をベクトル化することに適している
のであるが、下位ビットに関しては相関のない情報が２
値化されているため、無駄な処理が行われてしまう上、
間違った判定を起こしやすくなり、出力画像が劣化して
しまう部分がある。

【００１１】次に、圧縮方法に関して考えてみると、Ｊ
ＰＥＧ方式においては、自然画中に文字や線画等が混在
している場合、画質が劣化してしまう問題や、高解像度
のエッジ部においてモスキートノイズが発生する問題
や、可変長符号化を用いているため、有限の記憶装置容
量内に、納まり切れない可能性があるという問題点があ
った。更に、可変長符号化のため、圧縮された画像に対
して一部切り出し，回転，変形等の部分編集が行えない
という欠点もあった。

【００１２】また、従来のＧＢＴＣ方式を用いた場合、
解像度変換を行うためには、一旦、復号を行った後に、
上述のいろいろな解像度変換を用いることになるため、
画像展開用の大量の記憶装置が必要となり、コストがか
かってしまうという問題点もあった。本発明は、上記課
題を解決するために成されたもので、低解像度の多値及
びカラー画像情報を、エッジ部や画質をあまり低下させ
ることなく、高解像度の画像情報に変換できる画像処理
方法及び装置を提供することを目的とする。

【００１３】また、本発明の他の目的は、解像度変換と
画像圧縮を結びつけることにより、解像度の異なる機種
間通信において、転送時間を短縮し容易に出力装置の最
高の画質が得られる画像処理方法及び装置を提供するこ
とを目的とする。

【００１４】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。低解
像度情報から高解像度情報に解像度変換を行う画像処理
装置であって、原画像をＭ×Ｎの画素からなる複数のブ
ロックに分割する分割手段と、各ブロック毎の分割され
たａ階調の画像情報をｂ階調の画像情報にして符号化す
る符号化手段と、符号化された各階調情報毎の解像度変
換を行う解像度変換手段と、解像度変換された各階調情
報を復号化する復号化手段とを備える。

【００１５】また上記目的を達成するために、本発明の
画像処理方法は、低解像度情報から高解像度情報に解像
度変換を行う画像処理方法であって、原画像をＭ×Ｎの
画素からなる複数のブロックに分割し、各ブロック毎の
ａ階調の画像情報をｂ階調の画像情報にして符号化し、
符号化された各階調情報毎の解像度変換を行い、解像度
変換された各階調情報を復号化する各々の工程を有す
る。

【００１６】

【作用】かかる構成によれば、低解像度の多値及びカラ
ー画像情報を、エッジ部や画質をあまり低下させること
なく、高解像度の画像情報に変換することができる。ま
た、解像度変換と画像圧縮を結びつけることにより、解
像度の異なる機種間通信において、転送時間を短縮し容
易に出力装置の最高の画質を得られる。

【００１７】

【実施例】以下、図面を参照して本発明に係る好適な一
実施例を詳細に説明する。尚、本発明の画像処理装置
は、主としてカラープリンタ等の画像出力装置内部に具
備することが効果的であるが、画像出力装置以外、ホス
トコンピュータ内のアプリケーションソフトとして内蔵
することも可能である。

【００１８】＜第１の実施例＞図１は、第１の実施例に
おける画像処理装置の構成を示す図である。以下では、
多値の画像を例に挙げているが、カラー画像の場合、カ
ラー画像情報を様々な色空間、例えばＲ（レッド），Ｇ
（グリーン），Ｂ（ブルー）や、Ｙ（輝度），Ｕ，Ｖ
（色差）や、Ｌ，ａ，ｂや、Ｇ，Ｂ，Ｒ等の色空間を利
用して３つのプレーンに分割を行ってから以下の処理を
行い、処理後に３つのプレーンをまとめれば良い。

【００１９】図中、１０１は入力される低解像度の多値
の原画像である。１０２は入力された画像を、Ｍ×Ｎ画
素のブロック毎に分割を行うブロック分割部である。１
０３は処理単位としてのＭ×Ｎ画素のブロックである。
１０４は分割されたブロック毎にｂ階調に分割を行う階
調分割部である。１０５は個々の階調を符号化する符号
部である。１０６は圧縮画像を保存するためにブロック
を結合するブロック結合部である。１０７は圧縮された
圧縮画像である。１０８は圧縮され保存された画像を再
度ブロック毎に分割を行うブロック分割部である。１０
９は圧縮された画像をベクトル処理によって解像度変換
する解像度変換部である。１１０は符号化された画像を
復号する復号部である。１１１はブロック毎に処理され
ていたものを結合するブロック結合部である。そして、
１１２は出力された高解像度の画像情報である。

【００２０】まず、低解像度の原画像１０１が入力され
ると、原画像１０１はブロック分割部１０２においてＭ
×Ｎ画素の画像情報毎に分割される。ここでは、図２に
示すような４×４のブロックに分割を行う。次にブロッ
ク分割部１０２で分割されたブロック１０３を階調分割
部１０４において階調数をｂ階調に変換する。その後、
符号部１０５において階調分割部１０４で割り振られた
階調を高能率符号化を行う。

【００２１】この例では、階調分割法及び符号法につい
て、ＧＢＴＣ（Generalized BlockTruncation Coding
）型符号法を用いる。この方式は図４に示すような６
×６のブロック毎にブロック内画素Ｘｉｊをブロック内
の平均値ＬＡ、階調幅指標ＬＤ、画素毎の量子化値φｉ
ｊに変換する。ＬＡ及びＬＤが８ビットで、φｉｊが２
ビットを用いるため、６×６画素のブロック毎に処理を
行った場合には全体的に１１／３６に圧縮することがで
きる。ここで圧縮された各ブロック毎に画像情報を全ブ
ロック分処理した後、ブロック結合部１０６において結
合し、１つの画像情報１０７として、補助記憶装置等に
保存することが可能である。勿論、保存の必要が無い場
合、全ブロックをブロック結合部１０６において結合
し、圧縮画像１０７として保存することなく、分割され
たままのブロック毎に、解像度変換部１０７に渡して処
理を行うことも可能である。

【００２２】次に、圧縮画像１０７はブロック分割部１
０８に渡され、先ほどブロック分割部１０２で分割した
のと同じように分割し、解像度変換部１０９にブロック
毎に情報を伝達する。解像度変換部１０９は入力されて
きたＭ×Ｎブロック毎の４値化された情報を４つの階調
値毎に分割し、ベクトル処理を行う。勿論、符号部１０
５において、図３に示す３０１のような符号化効率を考
慮した量子化値を用いるのではなく、図３に示す３０２
のようなGray Cord を用いて符号化を行うことによっ
て、この解像度変換部１０９において４つの階調に分割
することなく、上位ビットが１の時と下位ビットが１の
時の２つに分割を行い、２つのプレーンだけベクトル処
理を行うように構成することも可能である。

【００２３】また、解像度変換におけるアウトライン処
理として用いられるベクトルとしては、ベジェ曲線やＢ
スプライン曲線のようなｍ次曲線を用いることも可能で
あるが、この例では、一番構成が簡単である直線ベクト
ルを用いて説明を行う。ここで、サンプル画像として６
×６画素のブロックを用いて説明する。まずは６×６ブ
ロック毎の２値化された情報が入力されたきた時、輪郭
情報を抽出する必要がある。そのためまず、図４のよう
に、入力された画像を３倍に拡大する。この例で３倍を
用いた理由は、１画素の輪郭情報を簡単に取り出すため
の最低の倍率のためであるが、別にここで他の任意の倍
率で拡大を行っても、別に拡大を行わずに、原画像その
ままであっても構わない。次に輪郭情報を取り出すた
め、拡大した画像に対して図５のように、中心画素であ
る注目画素に対して上下左右４つの画素を参照し、上下
左右４つの画素が４つとも存在していた場合、注目画素
の削除を行うという処理を行う。この処理の結果、得ら
れた画像は図６に示すようになる。

【００２４】次に、ベクトル化を行うためのコントロー
ル点を設定する。そのために、輪郭画素を３つのパター
ンに分類わけを行う。図７にその３つの分類例を示す。
図７中、７０１は折り返し部分と判断された所であり、
７０２は角部と判断された所であり、７０３は斜線部と
判断された所である。このように判断され、それぞれ最
初に設定されている場所にコントロール点を設定する。
図８は、上述の処理を施した後の画像を示す図である。
図示するように、この例では、輪郭画素の１８箇所にコ
ントロール点が設定される。

【００２５】次に、上述のコントロール点を出力解像度
の画像情報上に設定し、設定されたコントロール点の
内、隣り合ったコントロール点を直線ベクトルで結ぶ。
図９は、この処理を施した後の画像を示す図である。最
後に、直線ベクトルで囲まれた部分を入力された階調で
塗りつぶす処理を行う。以上の処理を経て、高解像度の
Ｍ′×Ｎ′画素の２値情報が生成される。

【００２６】図１０は、上述の処理により生成された高
解像度の画像を示す図である。以上の処理を４つの階調
値に相当する量子化値それぞれに対して行うか、もしく
は３つの階調値に対する量子化値に対してのみ行い、最
後の量子化値に対しては、これら３つの量子化値以外の
所に配置する処理を行う。このように、解像度変換部１
０９で変換されたＭ′×Ｎ′のブロックは、復号部１１
０において復号処理を受け、４つの量子化値から４階調
の画像情報に変換される。そして、次のブロック結合部
１１１において一つの高解像度の画像情報１１２として
結合される。

【００２７】＜第２の実施例＞図１１は、第２の実施例
における画像処理装置の構成を示す図である。尚、第１
の実施例と同様な処理部には同じ符号を付し、その説明
は省略する。図において、１２１は圧縮された画像の解
像度変換のため、出力装置の解像度に変倍を行う解像度
変換部である。１２２はベクトル処理を用いて、解像度
変換された画像のエッジ部分を滑らかにするスムージン
グ部である。

【００２８】第１の実施例では、各Ｍ×Ｎブロック毎の
各階調値に対する量子化値毎の２値情報が入力された
時、コントロール点を設定し易くするために数倍（第１
の実施例では３倍）に拡大し、ベクトル情報を生成した
後、出力する解像度にベクトル情報を展開しているが、
第２の実施例では、各Ｍ×Ｎブロック毎の各階調値に対
する量子化値毎の２値情報が入力された時に出力する解
像度の画像情報に単純に拡大（もしくは縮小）処理を行
い、その画像に対して輪郭情報及びベクトル情報を作成
し、描画を行うものである。

【００２９】これにより、第１の実施例では、解像度変
換処理中に２回も変倍処理を行っていたのであるが、第
２の実施例では、変倍処理が１回で済み、処理時間の短
縮が行える。 ＜第３の実施例＞図１２は、第３の実施例における画像
処理装置の構成を示す図である。

【００３０】尚、第１の実施例と同様な処理部には同じ
符号を付し、その説明は省略する。図において、１３１
は圧縮された画像をパターンマッチングを用い解像度変
換を行う解像度変換部である。第１の実施例では、各Ｍ
×Ｎブロック毎の各階調値に対する量子化値毎の２値情
報が入力された時、コントロール点を設定し易くするた
めに数倍（第１の実施例では３倍）に拡大した後、ベク
トル情報を生成し、出力する解像度にベクトル情報を展
開し、描画を行っており、第２の実施例では、各Ｍ×Ｎ
ブロック毎の各階調に対する量子化値毎の２値情報が入
力された時に出力する解像度の画像情報に単純に拡大
（もしくは縮小）処理を行い、その画像に対して輪郭情
報及びベクトル情報を作成し、描画を行っているが、第
３の実施例では、各Ｍ×Ｎブロック毎の各階調値に対す
る量子化値毎の２値情報が入力された時に出力する解像
度への変倍率毎に用意されている、低解像度の原画像に
おいて、注目画素とその周辺画素の画素情報に基づい
て、高解像度の画像情報を作成するパターンを使用して
スムージングを行うものである。

【００３１】上述のような方法は、一般的にパターンマ
ッチング法と呼ばれ、従来から２値画像等において色々
な方式が提案されている。パターンマッチングには、一
般的に用いられている、低解像度の原画像の情報の間に
補間情報を挿入して行く方法と、低解像度の原画像の情
報を単純に出力解像度へ変倍処理を行い、後から高解像
度の画素を付加、或いは削除する方法がある。後者のパ
ターンマッチング法におけるパターンの一例を図１３乃
至図１６に示す。

【００３２】図中、１３０１〜１３４２に示すパターン
は、解像度を縦横２倍にする場合のパターンであるが、
注目画素（中央のブロック）とその周辺８画素の９画素
単位でこれら４２パターンが比べられ、同じ９ブロック
がある場合、図のような付加や削除を行う。このよう
に、輪郭情報をベクトル処理しないで、パターンマッチ
ングによって、解像度変換及びスムージングを行ってい
るため、構成が簡略化でき、また処理時間が低減でき
る。

【００３３】＜第４の実施例＞図１７は、第４の実施例
における画像処理装置の構成を示す図である。尚、第１
の実施例と同様な処理部には同じ符号を付し、その説明
は省略する。図において、１４１は注目ブロックに対し
ての周辺８ブロックを抽出し、結合する周辺ブロック抽
出部である。１４２は圧縮された画像をベクトル処理を
用い解像度変換を行う解像度変換部である。１４３は先
ほど結合した周辺ブロックを削除し、注目ブロックだけ
にする中心ブロック抽出部である。

【００３４】第１〜第３の実施例では、各ブロック単位
に処理を行っているため、ブロック間でひずみが発生し
てしまう可能性がある。そこで、この実施例では、周辺
ブロックと一緒に輪郭情報をベクトル処理することを行
っている。これにより、各ブロック間のブロックひずみ
が発生しなくなり、スムージングな画像を作成すること
ができる。

【００３５】＜第５の実施例＞図１８は、第５の実施例
における画像処理装置の構成を示す図である。尚、第１
の実施例と同様な処理部には同じ符号を付し、その説明
は省略する。図において、１５１は圧縮された画像をベ
クトル処理を用い解像度変換を行う解像度変換部であ
る。１５２は以前に処理されたブロックの情報を保存し
ておくバッファである。

【００３６】第１〜第３の実施例では、各ブロック単位
に処理を行っているため、ブロック間でひずみが発生し
てしまう可能性がある。また第４の実施例では、周辺画
素と共に処理を行うことによって、ブロックひずみを無
くしているが、周辺ブロックの各階調が注目ブロックの
各階調に非常に近い場合には問題が無いのであるが、周
辺ブロックに注目ブロックに対して相関がほとんどない
場合、異なった階調値を一つの画素集団とみなしてしま
うため、反対にブロックひずみが目立つ場合がある。

【００３７】第５の実施例は、以前に処理をされたブロ
ックの、ブロック毎のエッジの情報をバッファに保存し
ておき、あるブロック（注目ブロック）に対して処理を
行う時、ブロック毎のエッジの情報を保存してあるバッ
ファから、注目しているブロックの周辺ブロックのエッ
ジ情報を参照しながらベクトル処理を行うことにより、
いかなる場合にも、ブロックひずみが発生することが無
くなる。

【００３８】＜第６の実施例＞図１９は、第６の実施例
における画像処理装置の構成を示す図である。尚、第１
の実施例と同様な処理部には同じ符号を付し、その説明
は省略する。図において、１６１は圧縮された画像の
内、ブロック周辺部分とブロック周辺以外の部分を分け
てベクトル処理を施し解像度変換を行う解像度変換部で
ある。

【００３９】第５の実施例では、第１〜第４の実施例に
おいて問題となるブロックひずみを無くすため、以前に
処理を行ったブロックのエッジ部分の情報をバッファに
保存し、現在処理を行っているブロックの周辺ブロック
のエッジ情報を参照しながら処理を行っているが、以前
作成されたブロックのエッジ部分の情報をバッファに保
存しておかなければならないため、回路構成が複雑にな
ってしまう上、コスト的にも効果になってしまうという
問題点がある。

【００４０】第６の実施例では、解像度変換部１６１に
おいて、ブロックの輪郭情報を抽出した後、ブロック周
辺部分とブロック周辺以外の部分を別々のパラメータを
用いベクトル化を行い、解像度変換及びスムージングを
行うものである。この変換処理は、ブロックの周辺部に
あたる部分に関しては、コントロール点を輪郭の末端に
固定し、ブロック内部に関しては、他の実施例と同様な
抽出方法を用いて描画を行っている。

【００４１】以下、図２０を用いて第６の実施例での処
理を詳細に説明する。図２０中、１７１及び１７３は、
ここでサンプルとして用いる原画像である。白い部分
が、この階調において情報がない部分であり、灰色の部
分がこの階調の情報がある部分である。前述した第１及
び第２の実施例で用いられている方法で描画を行うと、
１７２のようにスムーズになるのであるが、ブロック周
辺部分においては原画像と異なってしまう。このため、
図１９のブロック結合部１１１において結合された時
に、他のブロックとの境目である部分においてひずみが
発生してしまう。

【００４２】第６の実施例での方法は、１７３の内、ブ
ロック周辺部分とブロック周辺以外の部分を分け、周辺
部分（ブロックの周辺と輪郭情報が重なっているとこ
ろ）は末端にコントロール点を設定し、周辺以外の部分
は、いままでと同様に、輪郭の情報を用い、角部，折り
返し部，斜線部の３つの部分に場合わけを行い、コント
ロール点を設定して描画処理を行う。

【００４３】これにより、１７４に示すような図とな
る。１７３と１７４を比べてみて解るように、周辺部分
は原画像と同じであり、ブロック内部に関しては、スム
ーズになっているのが解る。このため、図１９のブロッ
ク結合部１１１でブロック同士を結合した時、他のブロ
ックとの境目が目立つことがなくなり全体的にスムーズ
な画像となる。

【００４４】尚、本発明は、複数の機器から構成される
システムに適用しても、１つの機器から成る装置に適用
しても良い。また、システム或いは装置にプログラムを
供給することによって達成される場合にも適用できるこ
とはいうまでもない。

【００４５】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
低解像度の多値及びカラー画像情報を、エッジ部や画質
を低下させることなく、高解像度の画像情報に変換する
ことが可能となる。また、解像度変換と画像圧縮を結び
つけることにより、解像度の異なる機種間通信におい
て、転送時間を短縮し容易に出力装置の最高の画質を得
ることも可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施例における画像処理装置の構成を示
す図である。

【図２】入力した画像を４×４画素のブロックに分割し
た状態を示す図である。

【図３】通常の量子化値とグレーコードを用いた量子化
値を示す図である。

【図４】画像を６×６画素のブロックに分割し、３倍に
拡大した図である。

【図５】図４の画像から輪郭情報を取り出す処理を説明
する図である。

【図６】図４の画像から輪郭情報を取り出した結果を示
す図である。

【図７】ベクトル化を行う際に分類される３つのパター
ンを示す図である。

【図８】ベクトル化を行う際にコントロール点の設定を
示す図である。

【図９】図８のコントロール点を直線ベクトルで結んだ
状態を示す図である。

【図１０】図９の直線ベクトルの内部を塗りつぶした状
態を示す図である。

【図１１】第２の実施例における画像処理装置の構成を
示す図である。

【図１２】第３の実施例における画像処理装置の構成を
示す図である。

【図１３】パターンマッチング法におけるパターン例を
示す図である。

【図１４】パターンマッチング法におけるパターン例を
示す図である。

【図１５】パターンマッチング法におけるパターン例を
示す図である。

【図１６】パターンマッチング法におけるパターン例を
示す図である。

【図１７】第４の実施例における画像処理装置の構成を
示す図である。

【図１８】第５の実施例における画像処理装置の構成を
示す図である。

【図１９】第６の実施例における画像処理装置の構成を
示す図である。

【図２０】第１、第２の実施例と第６の実施例でのベク
トル処理を示す図である。

【符号の説明】

１０１ 原画像 １０２ ブロック分割部 １０３ ブロック １０４ 階調分割部 １０５ 符号部 １０６ ブロック結合部 １０７ 圧縮画像 １０８ ブロック分割部 １０９ 解像度変換部（ベクトル処理） １１０ 復号部 １１１ ブロック結合部 １１２ 高解像度画像

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｎ 1/41 Ｂ

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 低解像度情報から高解像度情報に解像度
   変換を行う画像処理装置であって、 原画像をＭ×Ｎの画素からなる複数のブロックに分割す
   る分割手段と、 各ブロック毎にａ階調の画像情報をｂ階調（ａ＞ｂ）の
   画像情報にして符号化する符号化手段と、 符号化された各階調情報毎の解像度変換を行う解像度変
   換手段と、 解像度変換された各階調情報を復号化する復号化手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 前記解像度変換手段は、符号化された各
   階調情報毎の輪郭情報を抽出し、輪郭情報をベクトル化
   することにより解像度変換を行うことを特徴とする請求
   項１記載の画像処理装置。
3. 【請求項３】 前記解像度変換手段は、符号化された各
   階調情報を、解像度変換を行った後、各階調情報毎の輪
   郭情報を抽出し、ベクトル化することにより輪郭部分を
   スムーズにすることを特徴とする請求項１記載の画像処
   理装置。
4. 【請求項４】 前記解像度変換手段は、符号化された各
   階調情報を、解像度変換を行った後、ブロック毎に周辺
   画素を参照することにより各階調情報の符号を修正する
   ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
5. 【請求項５】 前記解像度変換手段は、符号化された各
   階調情報毎の輪郭情報を、周辺ブロックと共に各階調の
   輪郭情報をベクトル化することにより解像度変換を行う
   ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
6. 【請求項６】 前記解像度変換手段は、符号化された各
   階調情報毎の輪郭情報を、周辺ブロックとの各階調の輪
   郭情報の接点を参照しながらベクトル化することにより
   解像度変換を行うことを特徴とする請求項１記載の画像
   処理装置。
7. 【請求項７】 前記解像度変換手段は、符号化された各
   階調情報毎の輪郭情報のうち、ブロックの外周部分と外
   周部分以外を異なるパラメータによりベクトル化するこ
   とにより解像度変換を行うことを特徴とする請求項１記
   載の画像処理装置。
8. 【請求項８】 低解像度情報から高解像度情報に解像度
   変換を行う画像処理方法であって、 原画像をＭ×Ｎの画素からなる複数のブロックに分割
   し、 各ブロック毎にａ階調の画像情報をｂ階調（ａ＞ｂ）の
   画像情報にして符号化し、 符号化された各階調情報毎の解像度変換を行い、 解像度変換された各階調情報を復号化する各々の工程を
   有することを特徴とする画像処理方法。