JPH08315129A - 画像拡大方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】画質劣化が生じるのを防止することができる画
像拡大方式を提供する。 【構成】本発明にかかる画像拡大方式は、複数の画素か
らなるブロック単位の画像信号を元画像から読み出し、
空間領域から周波数領域への直交変換をブロックごとに
実行して第１の変換係数行列を求めるステップと、補間
すべき画素の周囲にあって元画像を構成する画素の少な
くとも１つ以上をもとにした仮の補間処理を実行して仮
の拡大画像を求めるステップと、仮の拡大画像からブロ
ック単位の画像信号を読み出し、ブロックごとの直交変
換を実行して第２の変換係数行列を求めるステップと、
第２の変換係数行列を構成する低周波帯域の変換係数を
第１の変換係数行列の変換係数に置換して第３の変換係
数行列を求めるステップと、第３の変換係数行列を周波
数領域から空間領域へと逆直交変換するステップとから
なることを特徴としている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、元画像を拡大して拡大
画像を得る際の画像拡大方式に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、１画素が８bit で２５６階調
というような多値画像を拡大する際には、Bilinear法と
いわれる線形補間方法を利用してなる画像拡大方式（以
下、第１従来例という）が採用されており、この方法に
おいては、補間によって作成すべき画素（以下、補間対
象画素という）の周囲にあって補間対象画素の作成時に
参照される画素（以下、補間参照画素という）４つの濃
度値が利用されることになっている。すなわち、図７で
示すように、Ｘ−Ｙ座標系における距離１の等間隔位置
ごとに格子点状として配列された画像を拡大する際の補
間対象画素の座標位置を（ｘ'，ｙ'）とし、補間参照画
素それぞれの座標位置を（ｘ，ｙ），（ｘ＋１，ｙ），
（ｘ＋１，ｙ＋１），（ｘ，ｙ＋１）とする一方、各補
間参照画素の画素データであるところの濃度値をｆ
（ｘ，ｙ），ｆ（ｘ＋１，ｙ），ｆ（ｘ＋１，ｙ＋
１），ｆ（ｘ，ｙ＋１）で表し、かつ、補間対象画素
（ｘ'，ｙ'）から補間参照画素（ｘ，ｙ）までのＸ座標
系の距離をαと、また、Ｙ座標系の距離をβとした場合
には、補間対象画素（ｘ'，ｙ'）の画素データである濃
度値ｆ（ｘ'，ｙ'）が（１）式でもって算出されるので
ある。

【０００３】 ｆ（ｘ'，ｙ'）＝ （１−α）（１−β）×ｆ（ｘ，ｙ）＋（１−α）β×ｆ（ｘ，ｙ＋１） ＋α（１−β）×ｆ（ｘ＋１，ｙ）＋αβ×ｆ（ｘ＋１，ｙ＋１）…（１） さらにまた、線形補間方法とは異なり、以下に説明する
ような直交変換を利用した画像拡大方式（以下、第２従
来例という）も採用されている。すなわち、画像信号は
高い相関係数を有する１次元の信号源とみなせるから、
空間領域における高い自己相関は周波数領域での低周波
への電力集中を意味するというWiener-Khintchineの定
理に基づくと、周波数領域での画像信号は低周波へと信
号電力が偏っており、高周波ほど値がなくなる。一方、
画像の拡大は画像内の画素数の数を増やしたうえ、拡大
画像における画素間の距離を元画像の画素間距離と等し
くすることである。

【０００４】しかしながら、空間領域の大きさを一定と
みなした場合における画像の拡大は空間領域の画素密度
が増大したことを意味し、周波数領域における高周波帯
域を拡張したことになる。すなわち、換言すると、周波
数領域において高周波帯域を付加することにより画像の
拡大を行うことが可能となる。そこで、具体的には、画
像信号を空間領域から周波数領域へと変換するための直
交変換を実行し、複数の変換係数からなる変換係数行列
を求めたうえ、拡大率に応じた個数の高周波帯域の変換
係数を変換係数行列に付加し、高周波帯域の変換係数が
付加された変換係数行列を周波数領域から空間領域へと
逆直交変換すると、拡大画像が得られることになる。

【０００５】ところで、直交変換を利用した際には、付
加する高周波帯域の変換係数の有する値が問題となる
が、画像信号の高周波帯域は低周波帯域と比較して小さ
い値をとるから、特開平２−７６４７２号公報で開示さ
れているように、高周波帯域の変換係数を０（ゼロ）で
近似することが行われている。すなわち、実際的には、
複数の画素からなるブロック単位の画像信号を元画像か
ら読み出し、ブロックごとの直交変換を実行して複数の
変換係数からなる第１の変換係数行列を求めたうえ、上
記ブロックよりも大きな拡大ブロックに対応する第２の
変換係数行列を設定し、低周波帯域に第１の変換係数行
列の変換係数をあてはめ、かつ、残りの変換係数を０と
したうえで変換係数行列の値を定めた後、この第２の変
換係数行列を逆直交変換して拡大画像を求めることが行
われるのである。

【０００６】つまり、この第２従来例を採用したうえで
元画像を拡大する際、例えば、画像をＺ／ｚ倍にまで拡
大する場合には、図８で示しており、かつ、以下に説明
する〜の手順に従った処理が実行されることにな
る。

【０００７】まず、拡大すべき元画像を任意の個数、
例えば、ｚ×ｚ個の画素からなるブロック単位に分割し
たうえ、ブロック単位の画像信号を読み出す。

【０００８】次に、ブロックごとの直交交換、具体的
には、２次元の離散コサイン変換（ＤＣＴ）を実行する
ことによって複数の変換係数Ｒを求める。なお、この場
合における変換係数の個数も、１ブロック当たりの画素
と同じ個数になっている。

【０００９】さらに、拡大率に応じたＺ×Ｚ個の変換
係数からなる拡大ブロックを設定したうえ、この拡大ブ
ロックにおける低周波帯域の変換係数に対してで求め
た変換係数Ｒをあてはめ、かつ、高周波帯域の変換係数
に対しては０を入れる。

【００１０】その後、拡大ブロック内の変換係数に対
する逆離散コサイン変換（逆ＤＣＴ）を実行すると、拡
大画像が生成されるのである。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】ところで、前記第１従
来例においては、実際時の距離α，βが定数であること
が多く、積和の計算のみによって補間対象画素の画素デ
ータを算出することが可能であるため、簡単な補間処理
のみによって画像を拡大できる。しかしながら、空間領
域のみを考慮した補間であることから拡大前の元画像に
斜線または境界線が存在している場合には、斜線または
境界線のぼやけやジャギー（ギザギザ）、つまり、視覚
的な画質劣化が発生することになっていた。

【００１２】一方、第２従来例では、高周波帯域をも考
慮したうえでの補間処理が行われるから斜線または境界
線に関しても滑らかな補間を行い得るのであるが、高周
波帯域の変換係数を全て０とするため、画像の濃度値が
急激に変化する境界部分などにモスキートノイズといわ
れる高周波成分の雑音が広がって見える歪みが発生して
しまう。また、ブロック単位に元画像を分割したうえで
の独立的な直交変換及び逆直交変換を行っているために
ブロック同士の相関がなくなる結果、ブロック同士間の
境界にブロック歪みといわれる歪みが発生し、画質劣化
が生じる不都合もあった。

【００１３】本発明は、このような不都合に鑑みて創案
されたものであって、モスキートノイズやブロック歪み
の発生に伴う画質劣化が生じるのを防止することができ
る画像拡大方式を提供する。

【００１４】

【課題を解決するための手段】本発明にかかる第１の画
像拡大方式は、上記目的を達成するため、複数の画素か
らなるブロック単位の画像信号を元画像から読み出し、
空間領域から周波数領域への直交変換をブロックごとに
実行して第１の変換係数行列を求めるステップと、補間
すべき画素の周囲にあって元画像を構成する画素の少な
くとも１つ以上をもとにした仮の補間処理、つまり、Bi
linear法などの線形補間方法による仮の補間処理を実行
して仮の拡大画像を求めるステップと、仮の拡大画像か
らブロック単位の画像信号を読み出し、ブロックごとの
直交変換を実行して第２の変換係数行列を求めるステッ
プと、第２の変換係数行列を構成する低周波帯域の変換
係数を第１の変換係数行列の変換係数に置換して第３の
変換係数行列を求めるステップと、第３の変換係数行列
を周波数領域から空間領域へと逆直交変換するステップ
とからなることを特徴としている。

【００１５】また、本発明にかかる第２の画像拡大方式
は、複数の画素からなるブロック単位の画像信号を元画
像から読み出し、空間領域から周波数領域への直交変換
をブロックごとに実行して第１の変換係数行列を求める
ステップと、補間すべき画素の周囲にあって元画像を構
成する画素の少なくとも１つ以上をもとにした仮の補間
処理を実行して仮の拡大画像を求めるステップと、仮の
拡大画像からブロック単位の画像信号を読み出し、ブロ
ックごとの直交変換を実行して第２の変換係数行列を求
めるステップと、第２の変換係数行列を構成する高周波
帯域の変換係数もしくは直交変換実行前の空間領域にお
ける画素データをもとにして第２の変換係数行列を構成
する低周波帯域の変換係数を第１の変換係数行列の変換
係数に置換するか否かを選択するステップと、置換する
場合には第２の変換係数行列を構成する低周波帯域の変
換係数を第１の変換係数行列の変換係数に置換して第３
の変換係数行列を求める一方、置換しない場合には第２
の変換係数行列をそのまま第３の変換係数行列と設定す
るステップと、第３の変換係数行列を周波数領域から空
間領域へと逆直交変換するステップとからなることを特
徴としている。

【００１６】さらにまた、本発明にかかる第３の画像拡
大方式は、元画像から読み出したブロック単位ごとの画
像信号を直交変換して変換係数行列を求め、かつ、拡大
率に応じて必要となる高周波帯域の変換係数を変換係数
行列に付加したうえ、高周波帯域の変換係数が付加され
た変換係数行列を逆直交変換して拡大画像を生成する画
像拡大方式において、元画像から読み出されるブロック
単位の画像信号を当該ブロック単位の幅よりも小さい任
意の幅でもって位置ずれさせながら読み出したうえ、ブ
ロックごとの直交変換を実行して拡大画像を生成し、か
つ、生成された拡大画像の画素のうちで重複する画素デ
ータを有する画素については重複する画素データ同士の
平均値を画素データとすることを特徴としている。

【００１７】

【作用】第１の画像拡大方式においては、線形補間方法
などによる仮の補間処理を実行して仮の拡大画像を作成
したうえ、直交変換の実行によって所望の高周波帯域に
近似した値を得るようにしている。そして、この際、直
交変換された周波数領域の低周波帯域には仮の補間処理
に伴う周波数成分までもが含まれているので、元画像か
らブロック単位で読み出した画像信号の直交変換を実行
して求めた周波数領域を低周波帯域と置換すれば、高周
波帯域にも値を有する補間が行える。その結果、モスキ
ートノイズの発生を防止することが可能になる。

【００１８】第２の画像拡大方式では、複数の画素から
なるブロック単位で元画像から読み出した画素データの
標準偏差や分散値などを算出して用いるか、または、線
形補間方法などによる仮の補間処理を実行して作成され
た仮の拡大画像における周波数領域での高周波帯域の変
換係数を用いることにより、濃度値の急激な変化、すな
わち、直交変換を採用してなる画像拡大方式では完全に
解消することが困難なモスキートノイズの発生原因とな
る濃度値の急激な変化がブロック単位の画像信号に多く
含まれているか否かを判断する。そして、濃度値の急激
な変化が少ないブロックについては、仮の拡大画像にお
ける周波数領域の低周波帯域と元画像の周波数領域とを
置換して高周波帯域に値を有する補間を行う一方、濃度
値の急激な変化が大きいブロックについては、元画像の
周波数領域と置換せずに仮の補間処理によって作成され
た仮の拡大画像をそのまま用いる。したがって、モスキ
ートノイズの軽減が図れる。

【００１９】第３の画像拡大方式では、元画像から読み
出されたブロック単位ごとの画像信号を当該ブロック単
位の幅よりも小さい任意の幅でもって位置ずれさせなが
ら直交変換を実行したうえでブロックごとの拡大画像を
生成している。そこで、生成された拡大画像の画素のう
ちには、異なるブロックでもって算出された画素データ
を重複して有する画素が存在することになるが、このよ
うな画素については重複する画素データ同士の平均値を
画素データとして設定する。その結果、ブロックの端に
位置する画素と、これに隣接する他のブロックの端に位
置する画素との相関がとれることになる。

【００２０】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。

【００２１】図１は元画像における画素の構成を示す説
明図であり、本発明にかかる実施例のそれぞれでは横６
４画素×縦４８画素からなる元画像を縦横２倍ずつ拡大
することによって横１２８画素×縦９６画素からなる拡
大画像が作成されることになっている。なお、以下の説
明では、元画像における左側上端を原点とし、横座標を
Ｘ座標及び縦座標をＹ座標とする一方、画素それぞれの
座標位置を（ｘ，ｙ）で表し（但し、ｘ＝０，１，…，
６３、ｙ＝０，１，…，４７）、また、画素データをｆ
（ｘ，ｙ）で表している。

【００２２】第１実施例 図２は第１実施例による拡大処理を模式化して示す説明
図であり、この第１実施例では以下に説明する〜の
ステップからなる手順に従った処理が実行される。

【００２３】まず、拡大すべき元画像を複数の画素、
例えば、８×８個の画素からなるブロック単位ごとに分
割したうえ、ブロック単位の画像信号を元画像から読み
出す。そして、この際には、読み出したブロックの左側
上端を原点とし、画素それぞれの座標を（ｋ，ｌ）で表
し（ｋ，ｌ＝０，１，…７）、かつ、画素データのそれ
ぞれをｇ（ｋ，ｌ）で表すこととする。引き続き、画像
信号を空間領域から周波数領域へと直交変換する手法と
して２次元の離散コサイン変換（ＤＣＴ）を用いたう
え、（２）式に基づく直交変換の実行によって第１の変
換係数行列Ｇ（ｕ，ｖ）を求める（ｕ，ｖ＝０，１，
…，７）。

【００２４】

【数１】

【００２５】但し、ｚ＝８ なお、直交変換の手法が離散コサイン変換に限られるこ
とはなく、アダマール変換や離散ハートレー変換、スラ
ント変換によって空間領域から周波数領域への変換が可
能であれば、これらの手法を用いることも可能である。

【００２６】次に、補間すべき画素の周囲にあって元
画像を構成する画素の少なくとも１つ以上をもとにした
仮の補間処理、つまり、Bilinear法などの線形補間方法
に基づく仮の補間処理を実行することによって仮の拡大
画像を求める。すなわち、この際においては、補間対象
画素それぞれの座標を（ｘ'，ｙ'），（ｘ'＋α，
ｙ'），（ｘ'，ｙ'＋β）とし、かつ、補間参照画素そ
れぞれの座標を（ｘ，ｙ），（ｘ＋１，ｙ），（ｘ＋
１，ｙ＋１），（ｘ，ｙ＋１）とする一方、各補間参照
画素の画素データである濃度値をｆ（ｘ，ｙ），ｆ（ｘ
＋１，ｙ），ｆ（ｘ＋１，ｙ＋１），ｆ（ｘ，ｙ＋１）
としたうえ、第１従来例で示した（１）式を利用するこ
とによって各補間対象画素の画素データである濃度値ｆ
（ｘ'，ｙ'），ｆ（ｘ'＋α，ｙ'），ｆ（ｘ'，ｙ'＋
β）のそれぞれを算出することが行われる。

【００２７】そして、この際には、元画像を構成する画
素同士間の距離を１とするならば、（１）式におけるα
及びβが共に０．５となることから、補間対象画素の座
標は（ｘ'，ｙ'）,（ｘ'＋０．５，ｙ'），（ｘ'，ｙ'
＋０．５）と、また、各補間対象画素の画素データはｆ
（ｘ'，ｙ'），ｆ（ｘ'＋０．５，ｙ'），ｆ（ｘ'，ｙ'
＋０．５）となり、これら補間対象画素の画素データは
（３）ないし（５）式によって求められることになる。

【００２８】 ｆ（ｘ'，ｙ'）＝０．２５×｛ｆ（ｘ，ｙ）＋ｆ（ｘ＋１，ｙ） ＋ｆ（ｘ＋１，ｙ＋１）＋ｆ（ｘ，ｙ＋１）｝…（３） ｆ（ｘ'＋０．５，ｙ'）＝０．５×｛ｆ（ｘ，ｙ）＋ｆ（ｘ＋１，ｙ）｝ …（４） ｆ（ｘ'，ｙ'＋０．５）＝０．５×｛ｆ（ｘ，ｙ）＋ｆ（ｘ，ｙ＋１）｝ …（５） なお、この実施例ではBilinear法を用いているが、Near
est Neighbor法（最近傍法）やCubic Convolution法
（３次元補間法）などによって空間領域での補間を行う
ことが可能であれば、任意の線形補間方法を用いること
ができる。

【００２９】さらに、で求めた仮の拡大画像を複数
の画素、つまり、１６×１６個の画素からなるブロック
単位に分割し、ブロック単位の画像信号を拡大画像から
読み出す。そして、この際においては、ブロックの左側
上端を原点とし、かつ、画素それぞれの座標を（ｍ，
ｎ）で表すと共に（ｍ，ｎ＝０，１，…，１５）、画素
データのそれぞれをｈ（ｍ，ｎ）で表すこととする。引
き続き、直交変換の手法として離散コサイン変換を用い
ることとし、（６）式に基づく直交変換の実行によって
第２の変換係数行列Ｈ（ｓ，ｔ）を求める（ｓ，ｔ＝
０，１，…，１５）。

【００３０】

【数２】

【００３１】但し、ｚ＝１６ 次に、第２の変換係数行列Ｈ（ｓ，ｔ）を構成する低
周波帯域の変換係数を第１の変換係数行列Ｇ（ｕ，ｖ）
の変換係数に置換したうえ、（７）式に基づいて第３の
変換係数行列Ｅ（ｏ，ｐ）を求める。

【００３２】 但し、ｏ，ｐ＝０，１，…，１５ その後、周波数領域から空間領域へ逆直交変換する手
法として逆離散コサイン変換（逆ＤＣＴ）を用いたう
え、第３の変換係数行列Ｅ（ｏ，ｐ）を（８）式に基づ
いて逆直交変換することによって拡大画像を構成する画
素それぞれの有する画素データｅ（ｉ，ｊ）を求める
（ｉ，ｊ＝０，１，…１５）。

【００３３】

【数３】

【００３４】但し、ｚ＝１６ 以上説明したように、本実施例によれば、８×８個の画
素からなるブロック単位で読み出した元画像を１６×１
６個の画素からなるブロック単位に拡大でき、横６４画
素×縦４８画素からなる元画像を縦横２倍ずつに拡大し
て横１２８画素×縦９６画素からなる拡大画像を作成す
ることが可能であることが分かる。ところで、本実施例
では、８：１６、つまり、１：２の拡大を行っている
が、比率の異なる拡大を行うことも可能であり、例え
ば、元画像のブロック単位を構成する画素の個数をａ×
ｂ個とし、拡大画像のブロック単位を構成する画素の個
数をＡ×Ｂとした場合における拡大率は横方向でａ：Ａ
となり、かつ、縦方向でｂ：Ｂとなるのである。

【００３５】第２実施例 図３は第２実施例による拡大処理の手順を示すフローチ
ャート、図４は重み付け係数のテーブルを示す説明図で
あり、この第２実施例では以下に説明する〜のステ
ップからなる手順に従った処理が実行される。

【００３６】拡大すべき元画像を８×８個の画素から
なるブロック単位に分割したうえ、ブロック単位の画像
信号を元画像から読み出す。そして、この際には、読み
出したブロックの左側上端を原点とし、画素それぞれの
座標を（ｋ，ｌ）で表すと共に（ｋ，ｌ＝０，１，…
７）、画素データのそれぞれをｇ（ｋ，ｌ）で表すこと
とする。引き続き、直交変換する際の手法として離散コ
サイン変換を用いることとし、第１実施例で示した
（２）式に基づく直交変換の実行によって第１の変換係
数行列Ｇ（ｕ，ｖ）を求める（ｕ，ｖ＝０，１，…，
７）。

【００３７】ブロック単位で読み出した元画像に対す
る仮の補間処理を線形補間方法の一つであるNearest Ne
ighbor法によって実行し、仮の拡大画像を生成する。そ
して、このNearest Neighbor法では、補間対象画素に最
も近い距離にある補間参照画素の画素データを補間対象
画素そのものの画素データとして用いることが行われる
ため、補間対象画素の座標（ｘ'，ｙ'），（ｘ'＋０．
５，ｙ'），（ｘ'，ｙ'＋０．５）は補間参照画素の座
標（ｘ，ｙ）と同じになり、これら補間対象画素の画素
データｆ（ｘ'，ｙ'），ｆ（ｘ'＋０．５，ｙ'），ｆ
（ｘ'，ｙ'＋０．５）は（９）式によって算出される。

【００３８】 ｆ（ｘ'，ｙ'）＝ｆ（ｘ'＋０．５，ｙ'）＝ｆ（ｘ'，ｙ'＋０．５） ＝ｆ（ｘ，ｙ） ……（９） なお、ここでは、線形補間方法としてNearest Neighbor
法を用いることとしているが、Bilinear法やCubic Conv
olution法などを用いることも可能である。

【００３９】次に、で求めた仮の拡大画像を１６×
１６個の画素からなるブロック単位に分割したうえ、ブ
ロック単位の画像信号を拡大画像から読み出す。そし
て、この際においては、読み出したブロックの左側上端
を原点とし、画素それぞれの座標を（ｍ，ｎ）で表すと
共に（ｍ，ｎ＝０，１，…，１５）、画素データのそれ
ぞれをｈ（ｍ，ｎ）で表すこととする。さらに、直交変
換の手法としては離散コサイン変換を用いることとし、
第１実施例で示した（６）式に基づく直交変換の実行に
よって第２の変換係数行列Ｈ（ｓ，ｔ）を求める（ｓ，
ｔ＝０，１，…，１５）。

【００４０】さらに、で求めた第２の変換係数行列
Ｈ（ｓ，ｔ）に対して図４のテーブルで示す重み付け係
数Ｗ（ｓ，ｔ）を乗算し、かつ、乗算した値の和を算出
することによって（１０）式に基づく判別係数Ｒを求め
る。

【００４１】

【数４】

【００４２】なお、ここでは、第２の変換係数行列Ｈ
（ｓ，ｔ）を用いることによって判別係数Ｒを求めてい
るが、ブロック単位で元画像から読み出した画素データ
の標準偏差や分散値などを用いてもよい。また、重み付
け係数が図４で示した値に限定されることはなく、任意
に定められるものであることは勿論である。

【００４３】そして、で求めた判別係数Ｒと任意に
定めた判別基準値Ｔとを比較し、Ｒ＜Ｔならば、元画像
からブロック単位で読み出した画像信号中における濃度
値の急激な変化が少ないと判断し、高周波帯域を考慮し
た補間を行う。すなわち、第２の変換係数行列Ｈ（ｓ，
ｔ）における低周波帯域の変換係数を第１の変換係数行
列Ｇ（ｕ，ｖ）の変換係数に置換したうえ、第３の変換
係数行列Ｅ（ｏ，ｐ）を第１実施例で示した（７）式に
よって求める。

【００４４】また、この際、Ｒ≧Ｔならば、濃度値の
急激な変化が多いと判断し、（１１）式で示すように、
第２の変換係数行列Ｈ（ｓ，ｔ）をそのまま第３の変換
係数行列Ｅ（ｏ，ｐ）に置換する。

【００４５】 Ｅ（ｏ，ｐ）＝Ｈ（ｏ，ｐ） ……（１１） 但し、ｏ，ｐ＝０，１，…，１５ その後、逆直交変換の手法として逆離散コサイン変換
を用いることとし、第３の変換係数行列Ｅ（ｏ，ｐ）を
第１実施例で示した（８）式に基づいて逆直交変換する
ことによって拡大画像を構成する画素それぞれの有する
画素データｅ（ｉ，ｊ）を求める（ｉ，ｊ＝０，１，…
１５）。

【００４６】第３実施例 図５は第３実施例による拡大処理の手順を示すフローチ
ャート、図６は拡大画像における画素の構成を示す説明
図であり、この第３実施例では以下に説明する〜の
ステップからなる手順に従った処理が実行される。

【００４７】拡大すべき元画像を８×８個の画素から
なるブロック単位に分割し、ブロック単位の画像信号を
元画像から読み出す。そして、この際においては、読み
出したブロックの左側上端を原点とし、画素それぞれの
座標を（ｋ，ｌ）で表すと共に（ｋ，ｌ＝０，１，…
７）、画素データのそれぞれをｇ（ｋ，ｌ）で表すこと
とする。引き続き、直交変換する際の手法として離散コ
サイン変換を用いることとし、第１実施例で示した
（２）式に基づく直交変換の実行によって第１の変換係
数行列Ｇ（ｕ，ｖ）を求める（ｕ，ｖ＝０，１，…，
７）。

【００４８】次に、拡大画像に対応した周波数領域の
第２の変換係数行列Ｅ（ｏ，ｐ）におけるブロック単位
を構成する画素の個数は１６×１６個であるから、第１
の変換係数行列Ｇ（ｕ，ｖ）における高周波帯域の変換
係数を（１２）式に基づいて算出したうえで付加する。

【００４９】 但し、ｏ，ｐ＝０，１，…，１５ なお、この際、第１の変換係数行列Ｇ（ｕ，ｖ）におけ
る高周波帯域の変換係数に対しては０（ゼロ）を付加す
る。

【００５０】さらに、逆直交変換の手法として逆離散
コサイン変換を用いることとし、第２の変換係数行列Ｅ
（ｏ，ｐ）を第１実施例で示した（８）式に基づいて逆
直交変換することにより拡大画像を構成する画素それぞ
れの画素データｅ（ｉ，ｊ）を求める（ｉ，ｊ＝０，
１，…１５）。

【００５１】引き続き、元画像からブロック単位で読
み出される画像信号を当該ブロック単位の幅よりも小さ
い任意の幅でもって位置ずれさせながら読み出す。すな
わち、ここでは、例えば、元画像におけるＸ座標系で４
画素だけ右側に位置ずれした８×８個の画素からなるブ
ロックを１単位として読み出すことが行われる。なお、
この際、Ｘ座標系において読み出すブロックが元画像の
画像範囲を越えた場合には、Ｘ座標を０に戻したうえ、
Ｙ座標系で４画素だけ下に位置ずれしたブロックを読み
出すことになる。そして、Ｘ座標系でＮ回、Ｙ座標系で
Ｍ回だけ位置ずれした場合のｇ（ｋ，ｌ）は、（１３）
式によって表される。

【００５２】 ｇ（ｋ，ｌ）＝ｆ（Ｎ×４＋ｋ，Ｍ×４＋ｌ） ……（１３） その結果、元画像からブロック単位で読み出して拡大
された拡大画像におけるブロックは、図６で示すよう
に、左右に位置するブロックと８×１６個の画素ずつ、
また、上下に位置するブロックと１６×８個の画素ず
つ、さらに、斜め方向に位置するブロックと８×８個の
画素ずつが重複していることになる。そこで、生成され
た拡大画像の画素のうちで重複する画素データを有する
画素については重複する画素データ同士の平均値を求め
たうえ、求められた平均値を画素データとすることが行
われる。

【００５３】なお、ここでは、ブロックを位置ずれさせ
る画素の個数が４つとしたが、元画像におけるブロック
単位の幅未満であれば、任意に設定することが可能であ
る。但し、処理速度及び画質などの都合上、元画像での
ブロック単位の幅の半分となる個数だけに留めておくこ
とが望ましい。また、本実施例においては、第１の変換
係数行列Ｇ（ｕ，ｖ）における高周波数帯域の変換係数
を０としたうえで付加しているが、第１もしくは第２実
施例で説明した手法を用いてもよく、ブロック単位で処
理を行う直交変換を用いた補間処理であるならば、いず
れの方法も適用可能である。

【００５４】

【発明の効果】以上説明したように、本発明にかかる第
１の画像拡大方式によれば、線形補間方法などによって
仮の拡大画像を作成したうえで高周波帯域に値を有する
補間を行うので、高周波数成分の雑音が広がって見える
モスキートノイズを軽減することができるという効果が
得られる。そして、第２の画像拡大方式では、モスキー
トノイズの発生原因である画像の濃度値の急激な変化が
ブロック単位の画像信号に多く含まれているか否かを判
断したうえでの補間を行うこととしたので、モスキート
ノイズを軽減することができた。また、第３の画像拡大
方式では、拡大画像の異なるブロックでもって各別に算
出した画素データを重複させたうえ、重複した画素の画
素データとして平均値を用いているので、互いに隣接し
あうブロック間の相関がとれることになり、ブロック歪
み及びモスキートノイズの軽減を図ることが可能になる
という効果が得られた。

【図面の簡単な説明】

【図１】元画像における画素の構成を示す説明図であ
る。

【図２】第１実施例による拡大処理を模式化して示す説
明図である。

【図３】第２実施例による拡大処理の手順を示すフロー
チャートである。

【図４】重み付け係数のテーブルを示す説明図である。

【図５】第３実施例による拡大処理の手順を示すフロー
チャートである。

【図６】拡大画像における画素の構成を示す説明図であ
る。

【図７】第１従来例による拡大処理を模式化して示す説
明図である。

【図８】第２従来例による拡大処理を模式化して示す説
明図である。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】複数の画素からなるブロック単位の画像信
   号を元画像から読み出し、空間領域から周波数領域への
   直交変換をブロックごとに実行して第１の変換係数行列
   を求めるステップと、 補間すべき画素の周囲にあって元画像を構成する画素の
   少なくとも１つ以上をもとにした仮の補間処理を実行し
   て仮の拡大画像を求めるステップと、 仮の拡大画像からブロック単位の画像信号を読み出し、
   ブロックごとの直交変換を実行して第２の変換係数行列
   を求めるステップと、 第２の変換係数行列を構成する低周波帯域の変換係数を
   第１の変換係数行列の変換係数に置換して第３の変換係
   数行列を求めるステップと、 第３の変換係数行列を周波数領域から空間領域へと逆直
   交変換するステップとからなることを特徴とする画像拡
   大方式。
2. 【請求項２】複数の画素からなるブロック単位の画像信
   号を元画像から読み出し、空間領域から周波数領域への
   直交変換をブロックごとに実行して第１の変換係数行列
   を求めるステップと、 補間すべき画素の周囲にあって元画像を構成する画素の
   少なくとも１つ以上をもとにした仮の補間処理を実行し
   て仮の拡大画像を求めるステップと、 仮の拡大画像からブロック単位の画像信号を読み出し、
   ブロックごとの直交変換を実行して第２の変換係数行列
   を求めるステップと、 第２の変換係数行列を構成する高周波帯域の変換係数も
   しくは直交変換実行前の空間領域における画素データを
   もとにして第２の変換係数行列を構成する低周波帯域の
   変換係数を第１の変換係数行列の変換係数に置換するか
   否かを選択するステップと、 置換する場合には第２の変換係数行列を構成する低周波
   帯域の変換係数を第１の変換係数行列の変換係数に置換
   して第３の変換係数行列を求める一方、置換しない場合
   には第２の変換係数行列をそのまま第３の変換係数行列
   と設定するステップと、 第３の変換係数行列を周波数領域から空間領域へと逆直
   交変換するステップとからなることを特徴とする画像拡
   大方式。
3. 【請求項３】元画像から読み出したブロック単位ごとの
   画像信号を直交変換して変換係数行列を求め、かつ、拡
   大率に応じて必要となる高周波帯域の変換係数を変換係
   数行列に付加したうえ、高周波帯域の変換係数が付加さ
   れた変換係数行列を逆直交変換して拡大画像を生成する
   画像拡大方式において、 元画像から読み出されるブロック単位の画像信号を当該
   ブロック単位の幅よりも小さい任意の幅でもって位置ず
   れさせながら読み出したうえ、ブロックごとの直交変換
   を実行して拡大画像を生成し、かつ、生成された拡大画
   像の画素のうちで重複する画素データを有する画素につ
   いては重複する画素データ同士の平均値を画素データと
   することを特徴とする画像拡大方式。