JPH0757077A - 画像処理装置 - Google Patents
画像処理装置Info
- Publication number
- JPH0757077A JPH0757077A JP5201382A JP20138293A JPH0757077A JP H0757077 A JPH0757077 A JP H0757077A JP 5201382 A JP5201382 A JP 5201382A JP 20138293 A JP20138293 A JP 20138293A JP H0757077 A JPH0757077 A JP H0757077A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- block
- image
- random noise
- calculated
- pixel
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 階調を有する画像に質感を与えて再生する新
規な画像処理装置を提供する。 【構成】 メモリ３から読み出された画像データは領域
ブロック分割部５により複数のブロック領域に分割さ
れ、次いで直交変換部５により直交変換処理されて各ブ
ロックにおける各周波数の振幅成分が算出される。ラン
ダムノイズ付加部６では、直交変換部５により変換され
た周波数領域における各振幅係数に対してノイズが付加
され、逆直交変換部７によりこのノイズが付加された変
換係数が逆直交変換されてランダムノイズが全体に攪拌
された画像データに復元される。
規な画像処理装置を提供する。 【構成】 メモリ３から読み出された画像データは領域
ブロック分割部５により複数のブロック領域に分割さ
れ、次いで直交変換部５により直交変換処理されて各ブ
ロックにおける各周波数の振幅成分が算出される。ラン
ダムノイズ付加部６では、直交変換部５により変換され
た周波数領域における各振幅係数に対してノイズが付加
され、逆直交変換部７によりこのノイズが付加された変
換係数が逆直交変換されてランダムノイズが全体に攪拌
された画像データに復元される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像に質感を与えて再
生する画像処理装置に関する。
生する画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、２値のみで表現する表示装置や印
刷装置等の画像処理装置では、中間調を表現して再生画
像に質感を与えるためにディザ法等の疑似中間調処理を
行っている。また、多値で再生可能な装置では、多値デ
ィザ画像を再生することにより柔らかな調子の画像を得
ることができる。
刷装置等の画像処理装置では、中間調を表現して再生画
像に質感を与えるためにディザ法等の疑似中間調処理を
行っている。また、多値で再生可能な装置では、多値デ
ィザ画像を再生することにより柔らかな調子の画像を得
ることができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、階調を有す
る画像に質感を与えて再生することができる新規な画像
処理装置を提供することを目的とする。
る画像に質感を与えて再生することができる新規な画像
処理装置を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】第１の手段は上記目的を
達成するために、画像データを二次元空間領域でブロッ
ク毎に分割する分割手段と、前記分割手段により分割さ
れたブロック毎に画像データを直交変換して周波数毎の
係数を算出する直交変換手段と、前記直交変換手段によ
り算出された周波数毎の係数に対して、画像にゆらぎを
与えるためのランダムノイズを付加するランダムノイズ
付加手段と、前記ランダムノイズ付加手段によりランダ
ムノイズが付加された係数を逆直交変換して画像データ
を復元する逆直交変換手段とを備えたことを特徴とす
る。
達成するために、画像データを二次元空間領域でブロッ
ク毎に分割する分割手段と、前記分割手段により分割さ
れたブロック毎に画像データを直交変換して周波数毎の
係数を算出する直交変換手段と、前記直交変換手段によ
り算出された周波数毎の係数に対して、画像にゆらぎを
与えるためのランダムノイズを付加するランダムノイズ
付加手段と、前記ランダムノイズ付加手段によりランダ
ムノイズが付加された係数を逆直交変換して画像データ
を復元する逆直交変換手段とを備えたことを特徴とす
る。
【０００５】第２の手段は、第１の手段において前記ラ
ンダムノイズ付加手段が、前記直交変換手段により算出
されたブロック全体または特定の周波数範囲の係数に選
択的にランダムノイズを付加することを特徴とする。
ンダムノイズ付加手段が、前記直交変換手段により算出
されたブロック全体または特定の周波数範囲の係数に選
択的にランダムノイズを付加することを特徴とする。
【０００６】第３の手段は、画像データを二次元空間領
域でブロック毎に分割する分割手段と、前記分割手段に
より分割されたブロック毎に注目画素と隣接画素との差
分を算出する差分算出手段と、前記差分算出手段により
算出された差分の分散をブロック内においてブロック毎
に算出する分散算出手段と、前記分散算出手段により算
出された分散に基づいて画像にゆらぎを与えるためのラ
ンダムノイズを付加するブロックを選択するブロック選
択手段と、前記ブロック選択手段により選択されたブロ
ックの画素にランダムノイズを付加するランダムノイズ
付加手段とを備えたことを特徴とする。
域でブロック毎に分割する分割手段と、前記分割手段に
より分割されたブロック毎に注目画素と隣接画素との差
分を算出する差分算出手段と、前記差分算出手段により
算出された差分の分散をブロック内においてブロック毎
に算出する分散算出手段と、前記分散算出手段により算
出された分散に基づいて画像にゆらぎを与えるためのラ
ンダムノイズを付加するブロックを選択するブロック選
択手段と、前記ブロック選択手段により選択されたブロ
ックの画素にランダムノイズを付加するランダムノイズ
付加手段とを備えたことを特徴とする。
【０００７】第４の手段は、第３の手段において前記差
分算出手段が、注目画素の平面領域から相関を算出し、
この相関から想定される注目画素の予測値を算出して真
値との予測誤差を算出することにより注目画素と隣接画
素との差分を算出することを特徴とする。
分算出手段が、注目画素の平面領域から相関を算出し、
この相関から想定される注目画素の予測値を算出して真
値との予測誤差を算出することにより注目画素と隣接画
素との差分を算出することを特徴とする。
【０００８】第５の手段は、第３の手段において前記ブ
ロック選択手段が、前記分散算出手段により算出された
分散の大きさに基づいてブロックを順序付けし、所定の
順番までのブロックを選択することを特徴とする。
ロック選択手段が、前記分散算出手段により算出された
分散の大きさに基づいてブロックを順序付けし、所定の
順番までのブロックを選択することを特徴とする。
【０００９】第６の手段は、第３の手段において前記ブ
ロック選択手段が、前記分散算出手段により算出された
分散値と閾値を比較することによりブロックを選択する
ことを特徴とする。
ロック選択手段が、前記分散算出手段により算出された
分散値と閾値を比較することによりブロックを選択する
ことを特徴とする。
【００１０】第７の手段は、第３の手段において前記分
割手段が、注目画素とその縦軸方向および横軸方向の隣
接画素との差分を算出し、各差分信号を各軸方向に集積
してヒストグラムを作成し、このヒストグラムから各軸
方向の差分画素に関する重心を算出し、この重心から各
軸を分割することにより画像データをブロック毎に分割
することを特徴とする。
割手段が、注目画素とその縦軸方向および横軸方向の隣
接画素との差分を算出し、各差分信号を各軸方向に集積
してヒストグラムを作成し、このヒストグラムから各軸
方向の差分画素に関する重心を算出し、この重心から各
軸を分割することにより画像データをブロック毎に分割
することを特徴とする。
【００１１】
【作用】第１の手段では、ブロック毎に画像データが直
交変換されて算出された周波数毎の係数に対して、画像
にゆらぎを与えるためのランダムノイズが付加され、こ
のランダムノイズが付加された係数が逆直交変換されて
画像データが復元される。したがって、直交変換により
算出された周波数成分に対してゆらぎが与えられ、逆直
交変換によりゆらぎが画像全体に攪拌されるので、新規
な構成で階調を有する画像に質感を与えて再生すること
ができる。
交変換されて算出された周波数毎の係数に対して、画像
にゆらぎを与えるためのランダムノイズが付加され、こ
のランダムノイズが付加された係数が逆直交変換されて
画像データが復元される。したがって、直交変換により
算出された周波数成分に対してゆらぎが与えられ、逆直
交変換によりゆらぎが画像全体に攪拌されるので、新規
な構成で階調を有する画像に質感を与えて再生すること
ができる。
【００１２】第２の手段では、直交変換により算出され
たブロック全体または特定の周波数範囲の係数に選択的
にランダムノイズが付加される。したがって、新規な構
成で階調を有する画像に多種類の質感を与えて再生する
ことができる。
たブロック全体または特定の周波数範囲の係数に選択的
にランダムノイズが付加される。したがって、新規な構
成で階調を有する画像に多種類の質感を与えて再生する
ことができる。
【００１３】第３の手段では、ブロック内における注目
画素と隣接画素との差分の分散がブロック毎に算出さ
れ、この分散に基づいて画像に対してゆらぎを与えるた
めのランダムノイズを付加するブロックが選択される。
したがって、例えば空間領域において画素レベルの変動
が密な領域に振幅成分のゆらぎが与えられ、また、レベ
ル変動が粗な領域に不要なゆらぎを与えられないので、
画像全体に質感を与えて再生することができる。
画素と隣接画素との差分の分散がブロック毎に算出さ
れ、この分散に基づいて画像に対してゆらぎを与えるた
めのランダムノイズを付加するブロックが選択される。
したがって、例えば空間領域において画素レベルの変動
が密な領域に振幅成分のゆらぎが与えられ、また、レベ
ル変動が粗な領域に不要なゆらぎを与えられないので、
画像全体に質感を与えて再生することができる。
【００１４】第４の手段では、注目画素の平面領域から
相関が算出され、この相関から想定される注目画素の予
測値が算出されて真値との予測誤差を算出することによ
り注目画素と隣接画素との差分が算出される。したがっ
て、画素間の相関を利用して画像領域の平坦部と細部を
識別することができる。
相関が算出され、この相関から想定される注目画素の予
測値が算出されて真値との予測誤差を算出することによ
り注目画素と隣接画素との差分が算出される。したがっ
て、画素間の相関を利用して画像領域の平坦部と細部を
識別することができる。
【００１５】第５の手段では、分散の大きさに基づいて
ブロックが順序付けされ、所定の順番までのブロックが
選択されてランダムノイズが付加される。したがって、
例えば画像容量や伝送容量などの制約条件に応じて必要
最小限のブロックを効率的に選択することができるの
で、コストを低減することができる。
ブロックが順序付けされ、所定の順番までのブロックが
選択されてランダムノイズが付加される。したがって、
例えば画像容量や伝送容量などの制約条件に応じて必要
最小限のブロックを効率的に選択することができるの
で、コストを低減することができる。
【００１６】第６の手段では、分散値と閾値を比較する
ことによりブロックが選択されてランダムノイズが付加
される。したがって、閾値を変更することにより高速で
処理することができるとともに、ゆらぎレベルを任意に
変更することができる。
ことによりブロックが選択されてランダムノイズが付加
される。したがって、閾値を変更することにより高速で
処理することができるとともに、ゆらぎレベルを任意に
変更することができる。
【００１７】第７の手段では、注目画素とその縦軸方向
および横軸方向の隣接画素との差分が算出され、各差分
信号からヒストグラムが作成され、このヒストグラムか
ら各軸方向の差分画素に関する重心が算出されて画像が
ブロック毎に分割される。したがって、画像の平坦部や
細部のように画像の特徴に基づいてブロック毎に分割さ
れるので、階調を有する画像に効率的に質感を与えて再
生することができる。
および横軸方向の隣接画素との差分が算出され、各差分
信号からヒストグラムが作成され、このヒストグラムか
ら各軸方向の差分画素に関する重心が算出されて画像が
ブロック毎に分割される。したがって、画像の平坦部や
細部のように画像の特徴に基づいてブロック毎に分割さ
れるので、階調を有する画像に効率的に質感を与えて再
生することができる。
【００１８】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を説明
する。図１は本発明に係る画像処理装置の一実施例を示
すブロック図、図２は図１の直交変換部の処理を示す説
明図、図３はブロック全体の周波数毎の係数にランダム
ノイズを付加する処理を示す説明図、図４はブロック内
の特定の周波数範囲の係数にランダムノイズを付加する
処理を示す説明図、図５は図３および図４に示す処理を
組み合わせた処理を示す説明図である。
する。図１は本発明に係る画像処理装置の一実施例を示
すブロック図、図２は図１の直交変換部の処理を示す説
明図、図３はブロック全体の周波数毎の係数にランダム
ノイズを付加する処理を示す説明図、図４はブロック内
の特定の周波数範囲の係数にランダムノイズを付加する
処理を示す説明図、図５は図３および図４に示す処理を
組み合わせた処理を示す説明図である。
【００１９】図１において、画像読み取り部１はスキャ
ナやテレビカメラ等の撮像素子で構成され、階調を有す
る画像を光学的に読み取って電気信号に変換し、シェー
ディング補正等の処理を施して出力する。この画像信号
はＡ／Ｄ変換部２によりディジタル信号に変換され、メ
モリ３に一時的に格納される。なお、このメモリ３はま
た、画像出力部８が画像を出力する際にも用いられる。
ナやテレビカメラ等の撮像素子で構成され、階調を有す
る画像を光学的に読み取って電気信号に変換し、シェー
ディング補正等の処理を施して出力する。この画像信号
はＡ／Ｄ変換部２によりディジタル信号に変換され、メ
モリ３に一時的に格納される。なお、このメモリ３はま
た、画像出力部８が画像を出力する際にも用いられる。
【００２０】メモリ３から読み出された画像データは、
領域ブロック分割部４により例えば８×８、１６×１６
の二次元領域の画素サイズのブロック領域毎に分割さ
れ、次いで直交変換部５によりＤＣＴ（離散コサイン変
換）等の直交変換処理されて各ブロックにおける直交変
換係数（各周波数の振幅成分）が算出される。なお、こ
の処理は二次元空間領域に対する変換であるので、生成
される変換係数は二次元周波数領域に対応する。
領域ブロック分割部４により例えば８×８、１６×１６
の二次元領域の画素サイズのブロック領域毎に分割さ
れ、次いで直交変換部５によりＤＣＴ（離散コサイン変
換）等の直交変換処理されて各ブロックにおける直交変
換係数（各周波数の振幅成分）が算出される。なお、こ
の処理は二次元空間領域に対する変換であるので、生成
される変換係数は二次元周波数領域に対応する。
【００２１】続くランダムノイズ付加部６では、直交変
換部５により変換された周波数領域における各振幅係数
に対してノイズが付加され、次いで逆直交変換部７によ
りこのノイズが付加された変換係数が逆直交変換されて
ランダムノイズが全体に攪拌された画像データに復元さ
れる。この画像データは表示装置や印刷装置等の画像出
力部８に出力されて質感が高められた画像が再生され
る。
換部５により変換された周波数領域における各振幅係数
に対してノイズが付加され、次いで逆直交変換部７によ
りこのノイズが付加された変換係数が逆直交変換されて
ランダムノイズが全体に攪拌された画像データに復元さ
れる。この画像データは表示装置や印刷装置等の画像出
力部８に出力されて質感が高められた画像が再生され
る。
【００２２】図２を参照して直交変換部５の処理を詳細
に説明する。図２（ａ）に示すようにｘ方向およびｙ方
向により表現される空間領域のブロック領域に対し、そ
のブロック内に含まれる画素値をＰ（ｉ，ｊ）とする
と、図２（ｂ）に示すようにそのブロック内の周波数変
化が算出され、ＤＣ（直流）成分からｆｘ方向およびｆ
ｙ方向に向かってより表現される周波数領域における周
波数成分の各振幅係数が算出される。
に説明する。図２（ａ）に示すようにｘ方向およびｙ方
向により表現される空間領域のブロック領域に対し、そ
のブロック内に含まれる画素値をＰ（ｉ，ｊ）とする
と、図２（ｂ）に示すようにそのブロック内の周波数変
化が算出され、ＤＣ（直流）成分からｆｘ方向およびｆ
ｙ方向に向かってより表現される周波数領域における周
波数成分の各振幅係数が算出される。
【００２３】続くランダムノイズ付加部６では、この各
振幅係数に対してランダムノイズを付加することにより
画像信号にゆらぎを付加するが、このノイズの付加はブ
ロック単位で行われ、ノイズに関するブロック間の相関
関係は生成されない。図３は変換ブロック内の全体の範
囲にノイズを付加する例を示し、直交変換部５により変
換された例えば３×３の周波数係数Ｋmn（ｍ，ｎは０≦
ｍ≦２、０≦ｎ≦２の整数）に対して同一サイズのラン
ダムノイズｎmn（ｍ，ｎは０≦ｍ≦２、０≦ｎ≦２の整
数）を付加することにより、ノイズ付加後の周波数係数
Ｋmn’（ｍ，ｎは０≦ｍ≦２、０≦ｎ≦２の整数）が得
られる。
振幅係数に対してランダムノイズを付加することにより
画像信号にゆらぎを付加するが、このノイズの付加はブ
ロック単位で行われ、ノイズに関するブロック間の相関
関係は生成されない。図３は変換ブロック内の全体の範
囲にノイズを付加する例を示し、直交変換部５により変
換された例えば３×３の周波数係数Ｋmn（ｍ，ｎは０≦
ｍ≦２、０≦ｎ≦２の整数）に対して同一サイズのラン
ダムノイズｎmn（ｍ，ｎは０≦ｍ≦２、０≦ｎ≦２の整
数）を付加することにより、ノイズ付加後の周波数係数
Ｋmn’（ｍ，ｎは０≦ｍ≦２、０≦ｎ≦２の整数）が得
られる。
【００２４】図４は変換ブロック内の特定の範囲にノイ
ズを付加する例を示し、直交変換部５により変換された
３×３の周波数係数Ｋ00〜Ｋ22の内、ＤＣ成分と低次成
分を除いた高次成分に対してランダムノイズｎ1 〜ｎ6
を付加している。
ズを付加する例を示し、直交変換部５により変換された
３×３の周波数係数Ｋ00〜Ｋ22の内、ＤＣ成分と低次成
分を除いた高次成分に対してランダムノイズｎ1 〜ｎ6
を付加している。
【００２５】したがって、上記実施例によれば、画像を
ブロック毎に分割して各ブロックを直交変換し、各周波
数成分の振幅係数にランダムノイズを付加し、このノイ
ズ付加後の振幅係数を逆直交変換することによりランダ
ムノイズが画像データ全体に攪拌されるので、質感が高
められた画像を再生することができる。
ブロック毎に分割して各ブロックを直交変換し、各周波
数成分の振幅係数にランダムノイズを付加し、このノイ
ズ付加後の振幅係数を逆直交変換することによりランダ
ムノイズが画像データ全体に攪拌されるので、質感が高
められた画像を再生することができる。
【００２６】図５に示す処理では、図３と図４に示す各
ランダム付加処理が選択可能に構成されている。まず、
ノイズ生成領域選択部３１において変換ブロック内の全
体の範囲にノイズを付加するかまたは特定の範囲にノイ
ズを付加するかが選択されるとともに、ノイズが付加さ
れるブロック内の領域が選択され、このノイズ生成領域
選択部３１により選択された領域に対して、領域内ラン
ダムノイズ生成部３２により画像ブロックと同一サイズ
の領域の指定領域にランダムノイズが生成される。
ランダム付加処理が選択可能に構成されている。まず、
ノイズ生成領域選択部３１において変換ブロック内の全
体の範囲にノイズを付加するかまたは特定の範囲にノイ
ズを付加するかが選択されるとともに、ノイズが付加さ
れるブロック内の領域が選択され、このノイズ生成領域
選択部３１により選択された領域に対して、領域内ラン
ダムノイズ生成部３２により画像ブロックと同一サイズ
の領域の指定領域にランダムノイズが生成される。
【００２７】この場合にも同様に、ノイズの付加はブロ
ック単位で行われ、ノイズに関するブロック間の相関関
係は生成されない。ノイズ付加部２９ではこのノイズが
ブロック内の各周波数係数２８に対して付加され、合成
係数３０が生成される。したがって、この変形例によれ
ば、階調を有する画像に多種類の質感を与えて再生する
ことができる。
ック単位で行われ、ノイズに関するブロック間の相関関
係は生成されない。ノイズ付加部２９ではこのノイズが
ブロック内の各周波数係数２８に対して付加され、合成
係数３０が生成される。したがって、この変形例によれ
ば、階調を有する画像に多種類の質感を与えて再生する
ことができる。
【００２８】つぎに、図６〜図１２を参照して第２の実
施例を説明する。図６は第２の実施例の画像処理装置の
全体を示すブロック図、図７は図６の領域分割部の処理
を説明するためのフローチャート、図８は注目画素とそ
の参照画素群を示す説明図、図９は図６の差分生成部の
処理を示す説明図、図１０は図６の処理ブロック選択部
とランダムノイズ付加部の処理を示す説明図、図１１は
ランダムノイズを付加するブロックの選択処理を説明す
るためのフローチャート、図１２はランダムノイズを付
加するブロックの他の選択処理を説明するためのフロー
チャートである。
施例を説明する。図６は第２の実施例の画像処理装置の
全体を示すブロック図、図７は図６の領域分割部の処理
を説明するためのフローチャート、図８は注目画素とそ
の参照画素群を示す説明図、図９は図６の差分生成部の
処理を示す説明図、図１０は図６の処理ブロック選択部
とランダムノイズ付加部の処理を示す説明図、図１１は
ランダムノイズを付加するブロックの選択処理を説明す
るためのフローチャート、図１２はランダムノイズを付
加するブロックの他の選択処理を説明するためのフロー
チャートである。
【００２９】図６において、先ず第１の実施例と同様
に、階調を有する画像が画像読み取り部９により光学的
に読み取られて電気信号に変換され、この画像信号がＡ
／Ｄ変換部１０によりディジタル信号に変換されてメモ
リ１１に一時的に格納される。
に、階調を有する画像が画像読み取り部９により光学的
に読み取られて電気信号に変換され、この画像信号がＡ
／Ｄ変換部１０によりディジタル信号に変換されてメモ
リ１１に一時的に格納される。
【００３０】メモリ１１から読み出された画像データは
領域ブロック分割部１２により、例えば固定サイズによ
るブロック分割や画素密度に基づく変動長ブロック分割
により画像の平坦部は大きく、細部は細かくなるように
複数のブロック領域に分割される。図７は画素密度に基
づく変動長ブロック分割処理を示し、まず、メモリ１１
に格納されている画像を二次元的に取扱い、縦（Ｙ）軸
と横（Ｘ）軸の各軸の隣接画素との差分を算出する（ス
テップＳ１）。
領域ブロック分割部１２により、例えば固定サイズによ
るブロック分割や画素密度に基づく変動長ブロック分割
により画像の平坦部は大きく、細部は細かくなるように
複数のブロック領域に分割される。図７は画素密度に基
づく変動長ブロック分割処理を示し、まず、メモリ１１
に格納されている画像を二次元的に取扱い、縦（Ｙ）軸
と横（Ｘ）軸の各軸の隣接画素との差分を算出する（ス
テップＳ１）。
【００３１】次いで、各差分信号を各軸方向に集積して
ヒストグラムを作成し（ステップＳ２）、このヒストグ
ラムから各軸方向の差分画素に関する重心を算出し（ス
テップＳ３）、この重心から各軸を分割することにより
ブロックに分割する（ステップＳ４）。この処理を必要
なブロック数が得られるまで、分割されたブロックにつ
いて繰り返し（ステップＳ５）、必要なブロック数が得
られるとこの変動長ブロック分割処理を終了する（ステ
ップＳ６）。したがって、この変動長ブロック分割処理
では、画像の平坦部や細部のように画像の特徴に基づい
てブロック毎に分割することができる。
ヒストグラムを作成し（ステップＳ２）、このヒストグ
ラムから各軸方向の差分画素に関する重心を算出し（ス
テップＳ３）、この重心から各軸を分割することにより
ブロックに分割する（ステップＳ４）。この処理を必要
なブロック数が得られるまで、分割されたブロックにつ
いて繰り返し（ステップＳ５）、必要なブロック数が得
られるとこの変動長ブロック分割処理を終了する（ステ
ップＳ６）。したがって、この変動長ブロック分割処理
では、画像の平坦部や細部のように画像の特徴に基づい
てブロック毎に分割することができる。
【００３２】図６に戻り、この実施例では差分生成部１
３により、ブロック内画素の隣接画素の相関値から予測
誤差の差分が生成される。ここで、図８において画像の
平坦部では画素間の相関により周辺画素群３２から予測
される値と注目画素３３の真値との誤差は殆どない。他
方、画像の細部では隣接画像との相関が弱まり、予測誤
差が発生する。特に振幅変化が大きい部分でその発生頻
度が増大する。したがって、これらの誤差成分の分散が
大きいブロックにランダムノイズを付加することにより
画像にゆらぎを与えることができる。
３により、ブロック内画素の隣接画素の相関値から予測
誤差の差分が生成される。ここで、図８において画像の
平坦部では画素間の相関により周辺画素群３２から予測
される値と注目画素３３の真値との誤差は殆どない。他
方、画像の細部では隣接画像との相関が弱まり、予測誤
差が発生する。特に振幅変化が大きい部分でその発生頻
度が増大する。したがって、これらの誤差成分の分散が
大きいブロックにランダムノイズを付加することにより
画像にゆらぎを与えることができる。
【００３３】図８に示す例では、注目画素３３の真値Ｘ
に対して左、左上、上の３つの参照画素群３２の各値
Ａ、Ｂ、Ｃから下記のように注目画素３３の予測値Ｘ’
が算出される。
に対して左、左上、上の３つの参照画素群３２の各値
Ａ、Ｂ、Ｃから下記のように注目画素３３の予測値Ｘ’
が算出される。
【００３４】Ｘ’＝Ａ−Ｂ＋Ｃ ここで、値がＡ、Ｂ、Ｃ、Ｘの各参照画素３２、注目画
素３３が共に平坦な画像領域に属する場合には注目画素
３３の予測値Ｘ’も殆どこれらの値Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｘにな
り、他方、注目画素３３が画像の細部に属する場合には
その値Ｘは参照画素３２の各値Ａ、Ｂ、Ｃとは異なった
値となる。
素３３が共に平坦な画像領域に属する場合には注目画素
３３の予測値Ｘ’も殆どこれらの値Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｘにな
り、他方、注目画素３３が画像の細部に属する場合には
その値Ｘは参照画素３２の各値Ａ、Ｂ、Ｃとは異なった
値となる。
【００３５】図９を参照して差分生成部１３の処理を説
明すると、まず、注目画素３３の周辺画素群３２を参照
して注目画素３３の予測値Ｘ’を算出する。次いで、こ
の予測値Ｘ’と注目画素３３の真値Ｘとの差分を算出
し、この差分をそのブロックの予測誤差としてこの予測
誤差を各ブロックについて算出する。なお、ブロックの
境界を予測する場合には参照画素として他のブロックの
画素を用いる。
明すると、まず、注目画素３３の周辺画素群３２を参照
して注目画素３３の予測値Ｘ’を算出する。次いで、こ
の予測値Ｘ’と注目画素３３の真値Ｘとの差分を算出
し、この差分をそのブロックの予測誤差としてこの予測
誤差を各ブロックについて算出する。なお、ブロックの
境界を予測する場合には参照画素として他のブロックの
画素を用いる。
【００３６】再度図６に戻り、続く分散算出部１４では
各ブロック内の上記差分の分散が算出され、また、処理
部ブロック選択部１５では各ブロックの分散に基づい
て、ノイズが付加されるブロックが選択され、次いでラ
ンダムノイズ付加部１６によりこの選択されたブロック
にランダムノイズが付加されて画像出力部１７に出力さ
れる。
各ブロック内の上記差分の分散が算出され、また、処理
部ブロック選択部１５では各ブロックの分散に基づい
て、ノイズが付加されるブロックが選択され、次いでラ
ンダムノイズ付加部１６によりこの選択されたブロック
にランダムノイズが付加されて画像出力部１７に出力さ
れる。
【００３７】図１０〜図１２を参照して処理ブロック選
択部１５とランダムノイズ付加部１６の処理を説明す
る。ブロック画像に対してランダムノイズが付加された
画像と、付加されない画像の２系統が生成される。ま
た、各ブロック内の上記差分の分散が算出され、この分
散に基づいて上記２系統の画像の切り換え信号が生成さ
れ、ノイズが付加されたまたは付加されないブロック画
像が生成される。
択部１５とランダムノイズ付加部１６の処理を説明す
る。ブロック画像に対してランダムノイズが付加された
画像と、付加されない画像の２系統が生成される。ま
た、各ブロック内の上記差分の分散が算出され、この分
散に基づいて上記２系統の画像の切り換え信号が生成さ
れ、ノイズが付加されたまたは付加されないブロック画
像が生成される。
【００３８】図１１は上記切り換え信号を分散の大きさ
順に生成する処理を示している。まず、各ブロック内の
各画素の真値Ｘと予測値Ｘ’との予測誤差に関する分散
を算出し（ステップＳ１１）、この分散を全ブロックに
ついて算出する（ステップＳ１２）。ついで、この各ブ
ロックの分散の大小関係を比較して各ブロックを順位付
けし（ステップＳ１３）、ノイズを付加する必要がある
ブロックまでノイズ付加情報を作成する（ステップＳ１
４）。
順に生成する処理を示している。まず、各ブロック内の
各画素の真値Ｘと予測値Ｘ’との予測誤差に関する分散
を算出し（ステップＳ１１）、この分散を全ブロックに
ついて算出する（ステップＳ１２）。ついで、この各ブ
ロックの分散の大小関係を比較して各ブロックを順位付
けし（ステップＳ１３）、ノイズを付加する必要がある
ブロックまでノイズ付加情報を作成する（ステップＳ１
４）。
【００３９】したがって、この方法によれば、例えば画
像容量や伝送容量などの制約条件に応じて必要最小限の
ブロックを効率的に選択することができるので、コスト
を低減することができる。
像容量や伝送容量などの制約条件に応じて必要最小限の
ブロックを効率的に選択することができるので、コスト
を低減することができる。
【００４０】図１２は上記切り換え信号を分散の閾値に
基づいて生成する処理を示している。まず、各ブロック
内の各画素の真値Ｘと予測値Ｘ’との予測誤差に関する
分散を算出し（ステップＳ２１）、この分散を閾値と比
較し（ステップＳ２２）、この閾値より大きな分散を有
するブロックに対してノイズ付加情報を作成する（ステ
ップＳ２３）。したがって、閾値を変更することにより
高速で処理することができるとともに、ゆらぎレベルを
任意に変更することができる。
基づいて生成する処理を示している。まず、各ブロック
内の各画素の真値Ｘと予測値Ｘ’との予測誤差に関する
分散を算出し（ステップＳ２１）、この分散を閾値と比
較し（ステップＳ２２）、この閾値より大きな分散を有
するブロックに対してノイズ付加情報を作成する（ステ
ップＳ２３）。したがって、閾値を変更することにより
高速で処理することができるとともに、ゆらぎレベルを
任意に変更することができる。
【００４１】したがって、この第２の実施例によれば、
空間領域において画素レベルの変動が密な領域に振幅成
分のゆらぎが与えられ、また、レベル変動が粗な領域に
不要なゆらぎを与えられないので、画像全体に質感を与
えて再生することができる。
空間領域において画素レベルの変動が密な領域に振幅成
分のゆらぎが与えられ、また、レベル変動が粗な領域に
不要なゆらぎを与えられないので、画像全体に質感を与
えて再生することができる。
【００４２】
【発明の効果】以上説明したように、請求項１記載の発
明では、ブロック毎に画像データが直交変換されて算出
された周波数毎の係数に対して、画像にゆらぎを与える
ためのランダムノイズが付加され、このランダムノイズ
が付加された係数が逆直交変換されて画像データが復元
されるので、直交変換により算出された周波数成分に対
してゆらぎが与えられ、逆直交変換によりゆらぎが画像
全体に攪拌され、したがって、新規な構成で階調を有す
る画像に質感を与えて再生することができる。
明では、ブロック毎に画像データが直交変換されて算出
された周波数毎の係数に対して、画像にゆらぎを与える
ためのランダムノイズが付加され、このランダムノイズ
が付加された係数が逆直交変換されて画像データが復元
されるので、直交変換により算出された周波数成分に対
してゆらぎが与えられ、逆直交変換によりゆらぎが画像
全体に攪拌され、したがって、新規な構成で階調を有す
る画像に質感を与えて再生することができる。
【００４３】請求項２記載の発明では、直交変換により
算出されたブロック全体または特定の周波数範囲の係数
に選択的にランダムノイズが付加されるので、新規な構
成で階調を有する画像に多種類の質感を与えて再生する
ことができる。
算出されたブロック全体または特定の周波数範囲の係数
に選択的にランダムノイズが付加されるので、新規な構
成で階調を有する画像に多種類の質感を与えて再生する
ことができる。
【００４４】請求項３記載の発明では、ブロック内にお
ける注目画素と隣接画素との差分の分散がブロック毎に
算出され、この分散に基づいて画像に対してゆらぎを与
えるためのランダムノイズを付加するブロックが選択さ
れるので、例えば空間領域において画素レベルの変動が
密な領域に振幅成分のゆらぎが与えられ、また、レベル
変動が粗な領域に不要なゆらぎを与えられない。したが
って、画像全体に質感を与えて再生することができる。
ける注目画素と隣接画素との差分の分散がブロック毎に
算出され、この分散に基づいて画像に対してゆらぎを与
えるためのランダムノイズを付加するブロックが選択さ
れるので、例えば空間領域において画素レベルの変動が
密な領域に振幅成分のゆらぎが与えられ、また、レベル
変動が粗な領域に不要なゆらぎを与えられない。したが
って、画像全体に質感を与えて再生することができる。
【００４５】請求項４記載の発明では、注目画素の平面
領域から相関が算出され、この相関から想定される注目
画素の予測値が算出されて真値との予測誤差を算出する
ことにより注目画素と隣接画素との差分が算出されるの
で、画素間の相関を利用して画像領域の平坦部と細部を
識別することができる。
領域から相関が算出され、この相関から想定される注目
画素の予測値が算出されて真値との予測誤差を算出する
ことにより注目画素と隣接画素との差分が算出されるの
で、画素間の相関を利用して画像領域の平坦部と細部を
識別することができる。
【００４６】請求項５記載の発明では、分散の大きさに
基づいてブロックが順序付けされ、所定の順番までのブ
ロックが選択されてランダムノイズが付加されるので、
例えば画像容量や伝送容量などの制約条件に応じて必要
最小限のブロックを効率的に選択することができ、した
がって、コストを低減することができる。
基づいてブロックが順序付けされ、所定の順番までのブ
ロックが選択されてランダムノイズが付加されるので、
例えば画像容量や伝送容量などの制約条件に応じて必要
最小限のブロックを効率的に選択することができ、した
がって、コストを低減することができる。
【００４７】請求項６記載の発明では、分散値と閾値を
比較することによりブロックが選択されてランダムノイ
ズが付加されるので、閾値を変更することにより高速で
処理することができるとともに、ゆらぎレベルを任意に
変更することができる。
比較することによりブロックが選択されてランダムノイ
ズが付加されるので、閾値を変更することにより高速で
処理することができるとともに、ゆらぎレベルを任意に
変更することができる。
【００４８】請求項７記載の発明では、注目画素とその
縦軸方向および横軸方向の隣接画素との差分が算出さ
れ、各差分信号からヒストグラムが作成され、このヒス
トグラムから各軸方向の差分画素に関する重心が算出さ
れて画像がブロック毎に分割されるので、画像の平坦部
や細部のように画像の特徴に基づいてブロック毎に分割
され、したがって、階調を有する画像に効率的に質感を
与えて再生することができる。
縦軸方向および横軸方向の隣接画素との差分が算出さ
れ、各差分信号からヒストグラムが作成され、このヒス
トグラムから各軸方向の差分画素に関する重心が算出さ
れて画像がブロック毎に分割されるので、画像の平坦部
や細部のように画像の特徴に基づいてブロック毎に分割
され、したがって、階調を有する画像に効率的に質感を
与えて再生することができる。
【図１】本発明に係る画像処理装置の一実施例を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
【図２】図１の直交変換部の処理を示す説明図である。
【図３】ブロック全体の周波数毎の係数にランダムノイ
ズを付加する処理を示す説明図である。
ズを付加する処理を示す説明図である。
【図４】ブロック内の特定の周波数範囲の係数にランダ
ムノイズを付加する処理を示す説明図である。
ムノイズを付加する処理を示す説明図である。
【図５】図３および図４に示す処理を組み合わせた処理
を示す説明図である。
を示す説明図である。
【図６】第２の実施例の画像処理装置の全体を示すブロ
ック図である。
ック図である。
【図７】図６の領域分割部の処理を説明するためのフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図８】注目画素とその参照画素群を示す説明図であ
る。
る。
【図９】図６の差分生成部の処理を示す説明図である。
【図１０】図６の処理ブロック選択部とランダムノイズ
付加部の処理を示す説明図である。
付加部の処理を示す説明図である。
【図１１】ランダムノイズを付加するブロックの選択処
理を説明するためのフローチャートである。
理を説明するためのフローチャートである。
【図１２】ランダムノイズを付加するブロックの他の選
択処理を説明するためのフローチャートである。
択処理を説明するためのフローチャートである。
４，１２ 領域ブロック分割部 ５ 直交変換部 ６，１６ ランダムノイズ付加部 ７ 逆直交変換部 １３ 差分生成部 １４ 分散算出部 １５ 処理ブロック選択部
Claims (7)
- 【請求項１】 画像データを二次元空間領域でブロック
毎に分割する分割手段と、 前記分割手段により分割されたブロック毎に画像データ
を直交変換して周波数毎の係数を算出する直交変換手段
と、 前記直交変換手段により算出された周波数毎の係数に対
して、画像にゆらぎを与えるためのランダムノイズを付
加するランダムノイズ付加手段と、 前記ランダムノイズ付加手段によりランダムノイズが付
加された係数を逆直交変換して画像データを復元する逆
直交変換手段と、を備えた画像処理装置。 - 【請求項２】 前記ランダムノイズ付加手段は、前記直
交変換手段により算出されたブロック全体または特定の
周波数範囲の係数に選択的にランダムノイズを付加する
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。 - 【請求項３】 画像データを二次元空間領域でブロック
毎に分割する分割手段と、 前記分割手段により分割されたブロック毎に注目画素と
隣接画素との差分を算出する差分算出手段と、 前記差分算出手段により算出された差分の分散をブロッ
ク内においてブロック毎に算出する分散算出手段と、 前記分散算出手段により算出された分散に基づいて画像
にゆらぎを与えるためのランダムノイズを付加するブロ
ックを選択するブロック選択手段と、 前記ブロック選択手段により選択されたブロックの画素
にランダムノイズを付加するランダムノイズ付加手段
と、を備えた画像処理装置。 - 【請求項４】 前記差分算出手段は、注目画素の平面領
域から相関を算出し、この相関から想定される注目画素
の予測値を算出して真値との予測誤差を算出することに
より注目画素と隣接画素との差分を算出することを特徴
とする請求項３記載の画像処理装置。 - 【請求項５】 前記ブロック選択手段は、前記分散算出
手段により算出された分散の大きさに基づいてブロック
を順序付けし、所定の順番までのブロックを選択するこ
とを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。 - 【請求項６】 前記ブロック選択手段は、前記分散算出
手段により算出された分散値と閾値を比較することによ
りブロックを選択することを特徴とする請求項３記載の
画像処理装置。 - 【請求項７】 前記分割手段は、注目画素とその縦軸方
向および横軸方向の隣接画素との差分を算出し、各差分
信号を各軸方向に集積してヒストグラムを作成し、この
ヒストグラムから各軸方向の差分画素に関する重心を算
出し、この重心から各軸を分割することにより画像デー
タをブロック毎に分割することを特徴とする請求項３記
載の画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5201382A JPH0757077A (ja) | 1993-08-13 | 1993-08-13 | 画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5201382A JPH0757077A (ja) | 1993-08-13 | 1993-08-13 | 画像処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0757077A true JPH0757077A (ja) | 1995-03-03 |
Family
ID=16440161
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5201382A Pending JPH0757077A (ja) | 1993-08-13 | 1993-08-13 | 画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0757077A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001143066A (ja) * | 1999-11-15 | 2001-05-25 | Seiko Epson Corp | 画像処理装置、画像処理システム及び記憶装置、画像処理方法、並びに記憶媒体 |
| US10282637B2 (en) | 2015-11-25 | 2019-05-07 | Xiaomi Inc. | Method, device, and storage medium for image characteristic extraction |
| US10297015B2 (en) | 2015-11-25 | 2019-05-21 | Xiaomi Inc. | Method, device and computer-readable medium for identifying feature of image |
-
1993
- 1993-08-13 JP JP5201382A patent/JPH0757077A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001143066A (ja) * | 1999-11-15 | 2001-05-25 | Seiko Epson Corp | 画像処理装置、画像処理システム及び記憶装置、画像処理方法、並びに記憶媒体 |
| US6914699B1 (en) | 1999-11-15 | 2005-07-05 | Seiko Epson Corporation | Image processing |
| US7136193B2 (en) | 1999-11-15 | 2006-11-14 | Seiko Epson Corporation | Image processing technology performing designated processing on normal orthogonally transformed images |
| JP4496574B2 (ja) * | 1999-11-15 | 2010-07-07 | セイコーエプソン株式会社 | 画像処理装置、記憶装置、画像処理システムおよび画像処理方法 |
| US10282637B2 (en) | 2015-11-25 | 2019-05-07 | Xiaomi Inc. | Method, device, and storage medium for image characteristic extraction |
| US10297015B2 (en) | 2015-11-25 | 2019-05-21 | Xiaomi Inc. | Method, device and computer-readable medium for identifying feature of image |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP0789494B1 (en) | Coding apparatus | |
| EP0618733B1 (en) | Code amount control method and encoding apparatus for carrying it out. | |
| US6351570B1 (en) | Image coding and decoding apparatus, method of image coding and decoding, and recording medium for recording program for image coding and decoding | |
| EP0414505B1 (en) | Edge enhanced error diffusion algorithm and method of image encoding. | |
| US5530561A (en) | Method of and apparatus for binarizing image signal | |
| KR100746839B1 (ko) | 데이터 처리 장치, 데이터 처리 방법, 학습 장치, 학습방법, 및 매체 | |
| US5068722A (en) | Motion vector estimating apparatus | |
| KR960042681A (ko) | 신호 변환 장치 및 신호 변환 방법 | |
| JPH09294204A (ja) | 画像処理装置及びその方法 | |
| JP3810835B2 (ja) | 誤差拡散とハーフトーン処理を利用する画像処理方法 | |
| CN1181679C (zh) | 图象解码装置和方法以及图象重放装置 | |
| EP0653727B1 (en) | Method and apparatus for processing a decoded image signal having a distortion | |
| KR100944928B1 (ko) | 버터플라이 프로세서를 이용하여 이산 코사인 변환을인코딩하고 계산하는 장치 및 방법 | |
| JPH07129759A (ja) | 画像処理方法及び装置 | |
| US5636295A (en) | Apparatus for reducing quantization noise in image signals | |
| US5905816A (en) | Method of and apparatus for binarizing image signals | |
| US5555321A (en) | Image data binary coding method and apparatus | |
| JPH0757077A (ja) | 画像処理装置 | |
| Newbern et al. | Generation of blue noise arrays by genetic algorithm | |
| US6628427B1 (en) | Method and apparatus for image processing which improves performance of gray scale image transformation | |
| JPH1127528A (ja) | 疑似中間調処理方法、装置および記録媒体 | |
| JPH07193789A (ja) | 画像情報変換装置 | |
| JP3775180B2 (ja) | 画像処理方法及び装置 | |
| JPH0583596A (ja) | 階調補正装置 | |
| JP2570890B2 (ja) | 画像処理装置 |