JPH0846777A - 画像拡大方法 - Google Patents
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Abstract
とにより、拡大画像の高画質化を図る。 【構成】 リンギングの発生のない、平坦部が滑らかな
参照画像を用意し、処理対象画像を複数領域に分け、平
坦部領域を求め、処理対象画像と参照画像との誤差が画
像の平坦部において少なくすることにより、リンギング
の抑制を図る。
Description
明な高画質の拡大画像を得ることができる画像拡大方法
に関する。
ステム、高精細カラー印刷等の分野では種々の高品質な
画像処理機能が求められているが、その1つに画像拡大
がある。この画像拡大は、画像処理システムの1機能と
しての重要性の他に、解像度の異なるメディア(例え
ば、HDTV(高解像度テレビ)、NTSC方式のテレ
ビ、電子スティルカメラ、医用画像システム、印刷用画
像システム等)を結ぶために必要な解像度変換としても
利用できる極めて重要な機能である。
を補間する補間方法が採用されてきた。代表的な補間方
法としては、ニアレストネイバー(nearest neighbo
r)、バイリニア(bilinear)、キュービックコンボリ
ューション(cubic convolution)が知られている。こ
れら補間法は、サンプリング定理に基づいたsinc関数
{sinc(x )=sin (x )/x }による補間を基本概念
とした方法であり、演算上の負荷を軽減するためにsinc
関数を近似した補間関数を原画像のサンプル点に対して
畳み込むことによって、原画像のサンプル点の間を補間
し、画素数を増やすものである。
矩形関数を用い、最も近いサンプルの値を補間値とする
方法であり、バイリニアは補間関数としてトライアング
ル関数を用い、1次元の場合であれば近傍の2点から線
形内挿される値を補間値とする方法であり、キュービッ
クコンボリューションは補間関数として3次関数を用
い、1次元の場合であれば近傍の4点から内挿される値
を補間値とする方法である。
対象である原画像が観測される(スキャニングによりサ
ンプリングされる)前の理想的な原画像がNyquist周波
数の半分以下の周波数(低周波成分)のみで構成されて
いる場合には正しい。しかし、一般に理想的な原画像は
無限に高い周波数成分までもっているが、サンプリング
された観測画像に折り返し歪み(aliasing:モアレやビ
ートのような現象)が発生することを防ぐために、ロー
パスフィルタ(LPF)をかけて必要以上の高周波成分
を取り除いており、そのため、拡大対象の原画像はサン
プリングされた時点で既に画像の鮮明さや細部の表現に
関与している空間的高周波成分が失われている。
り除かれた高周波成分は拡大しない原画像には不要であ
るが、高精細な拡大画像を作成するためには不可欠な要
素である。
間法によっては、サンプリング時に失われた空間的高周
波成分を復元することはできないため、上記原画像を補
間によって拡大した場合には、本来必要である空間的高
周波成分が欠除していることになる。
像を拡大する場合には、空間的高周波成分が欠除してい
るために、ボケやスムージング又はエッジのがたつきと
いった画質の劣化や、細部の表現が不十分な画像をもた
らしてしまうという問題があった。
172において、通過周波数域の情報が正しく、且つ、
画像の拡がりが限られているという2つの拘束条件を用
いて、サンプリング時に失われた空間的高周波成分を復
元する画像拡大方法を提案しているが、まだ平坦部にお
いてリンギングが発生するという問題点があった。
くなされたもので、拡大画像の高画質化を図り、ボケや
ジャギーが発生せず、リンギングによる画質劣化がない
画像拡大法を提供することを目的とする。
した原画像に含まれる画像情報に基づいて画像を拡大す
る画像拡大方法において、処理対象画像に対し、平坦部
においてリンギング発生のない参照画像を用意して、該
処理対象画像を複数領域に分け、平坦部領域を求め、該
平坦部領域に対し、前記参照画像を用いて処理を行い、
リンギングを抑制することにより前記目的を達成したも
のである。
前記参照画像を補間法で作成することにより同様に前記
目的を達成したものである。
前記処理対象画像を、直交変換によって正変換と逆変換
を繰り返す過程の中で、通過周波数域の情報が正しく、
且つ、画像の拡がりが限られているという2つの拘束条
件を用いて、サンプリング時に失われた空間的高周波成
分を復元し、画像拡大することにより同様に前記目的を
達成したものである。
き、平坦部に発生するリンギングを抑制するために、適
当な方法によって作成された、平坦部においてリンギン
グ発生のない参照画像を用意する。これは、例えばバイ
リニア法やキュービック法等の補間法を用いて作成され
る。
補間法の持つローパスフィルタ(LPF)効果によっ
て、エッジ部は鈍っており画質的に問題がある。しかし
この参照画像の平坦部では、リンギングがなく、滑かに
表現された画像が得られる。本発明は、処理対象画像の
平坦部でのリンギング発生を抑制する目的で、上記参照
画像の平坦部を用いるものである。
ュア部、エッジ部等の局所的な領域に分類し、各領域毎
に処理対象画像と参照画像を比較、修整するための一定
の許容偏差の最大値を決める。このとき平坦部でリンギ
ングが発生しないように、参照画像との誤差に厳しい制
限を与えるように一定の許容偏差の最大値を決める。又
エッジ部に対しては参照画像との誤差に緩い制限を与え
る。この一定偏差内に修整する処理を行うことによっ
て、平坦部に現われていたリンギングのエネルギーがエ
ッジを際立たせるためのエネルギに転化し、平坦部では
リンギングが少なくなり、エッジ部ではエッジが立つよ
うになる。従って鮮鋭な画像が得られると共にリンギン
グも抑制できる。
する場合には、計算が簡単で、通過周波数域の周波数特
性が抑制されているためLPF的な性質があり、滑らか
な画像が得られる。
換を繰り返す過程の中で、通過周波数域の情報が正し
く、且つ、画像の拡がりが限られているという2つの拘
束条件を用いて、反復演算により漸近的に情報を復元し
ていく、ゲルヒベルク−パポリス(Gerchberg- Papou
lis )の反復法(以下G・P反復法と略記する)を周波
数域拡張の基本原理として適用し、処理対象画像の画像
拡大を行う場合には、サンプリング時に失われた空間的
高周波成分を復元し、画像のディテール情報、エッジ情
報を推定し、復元することにより、拡大画像の一層の高
画質化を図ることができる。
る。
(G)は周波数領域に、右側の(B)、(D)、
(F)、(H)は実空間領域に対応しており、同図
(B)は原信号f(x )であり、空間|x |≦ x0 に領
域制限されている(物体が一定の大きさに限定されてい
ることに対応する)。図1(A)は、上記原信号f (x
)のフーリエ変換F(u )であり、このF(u )は原
信号f (x )が領域制限されているので無限に高い周波
数成分まで含むことになる。
≦ u0 の部分G(u )だけが観測されることを表わして
いる。即ち、次の(1)式及び(2)式によって定義さ
れる窓関数を用いた次の(3)式が成立している。
(D)のg (x )である。ここで上記G(u )あるいは
g (x )から、F(u )あるいはf (x )を求めること
が問題となる。
なる。G(u )は、|u |≦ u0 に帯域制限されている
ので、g (x )は無限に広がってしまう。しかし、原信
号f(x )は区間|x |≦ x0 に領域制限されているこ
とが分かっているので、g (x )に対しても同じ領域制
限を行う。即ち、g (x )の区間|x |≦ x0 の部分だ
け取り出して f1 (x )とする。この f1 (x )を次の
(4)式及び(5)式で表わされる空間領域における窓
関数w (x )を使った式で表わすと、下記(6)式とな
る。これが図1(F)に示した f1 (x )である。
1(E)のF1 (u )になる。 f1(x )が領域制限さ
れているのでF1 (u )は無限に広がっている。ところ
が、区間|u |≦ u0 に対しては、正しい値G(u )=
F(u )は既に分かっているので、F1 (u )の中の|
u |≦ u0 の部分をG(u )で置き換える。このように
してできた波形が図1(G)のG1 (u )である。この
関係を式で表わすと次の(7)〜(9)式となる。そし
て、上記G1 (u )を逆フーリエ変換したものが図1
(H)の g1 (x )である。
(G)、(H)までがG・P反復法の第1段階である。
その後、図1(H)の g1 (x )から区間|x |≦ x0
の部分だけ取り出して図1(F)の f1 (x )に相当す
る f2 (x )(図示せず)を求め、この f2 (x )をフ
ーリエ変換して同図(E)に相当するF2 (u )(図示
せず)を算出するという同様の操作を無限回繰り返すこ
とにより、原信号を完全に復元することができる。
に説明する。
像拡大方法において実行される処理の流れを模式的に示
した説明図であり、図3は、図2の処理の流れを示した
フローチャートである。
法にDCTを適用して拡大する場合であり、図4に示す
基本構成からなる装置を用い、原画像格納部10から原
画像を拡大処理部12に読み込み、該拡大処理部12で
以下に詳述する処理を行って拡大画像を作成し、その拡
大画像を拡大画像格納部14に格納する操作を行う。
気ディスクを、又拡大処理部12としてはエンジニアリ
ングワークステーション(EWS)を、拡大画像格納部
14としては同じく磁気ディスクを挙げることができ
る。又、拡大処理部12で作成した拡大画像は、ディス
プレイやプリンタ等の出力装置に出力される構成とする
こともできる。
記拡大処理部12において実行される。以下、この処理
のプロセスを詳細に説明する。なお、図2においては、
左側が画像領域を、右側がDCT領域を、それぞれ表わ
している。
原画像をm 倍に拡大してm N×m N画素の画像を作るこ
とを想定する。なお、図2に付した括弧付きの番号は、
図3のフローチャートにおけるステップ番号に対応して
いる。
算を反復する回数と拡大率とを設定し、次にステップ2
で領域を各領域Ri に分類するための閾値 ta 、 tb と
偏差の境界値Bi を適切な値に設定するためのパラメー
タβi を設定し、ステップ3において、上記図2(A)
に示した拡大対象の原画像を読み込む。
参照されるデータを作成する。
わすフローチャートを図5に示す。以下、このプロセス
について図5を用いて説明する。
り、m 倍の参照画像を作成し、次のステップ22で、注
目画素(p 、q )を中心としたr ×r 画素の矩形領域毎
の偏差σg (p 、q )を計算する。この偏差の計算は次
の(10)式によって行われる。
属している注目画素を中心とした r×r 画素の矩形領域
の参照領域であり、 gi (p 、q )の平均をg の上にba
r ( ̄)をつけて表している。又、p 、q をそれぞれ1
から mNまでスキャンする。r は3以上の奇数であれば
よいが、本実施例ではr =5とする。
、q )を用い、閾値 ta 、 tb によって領域分類し、
注目画素(p 、q )がどの領域に属すかを示す領域マッ
プを作成し、次のステップ24で、平均値マップを作成
する。このときステツプ23及び24において、p 、q
はそれぞれ1から mNまでスキャンされる。
われる。本実施例ではエッジ部R1、テクスチュア部R
2 、平坦部R3 へと分類される。
偏差境界値Bi を計算する。この計算は、次の(12)
式によって行われる。(12)式が示すように、この偏
差境界値Bi は、ある領域内で許される平均値からの濃
度変化の最大値を表わし、ある領域内の平均濃度(画素
値)(g i のbar )と実際に処理中の画像濃度g との変
動(変化)量‖g −(g i のbar )‖に、濃度変動の許
容範囲を調整するパラメータβi をかけることによって
求められる。
のパラメータであり、ノルムは、*を複素共役としたと
き次の(13)式で定義され、積分範囲は分類領域Ri
に属する全ての(p ,q )にわたる。
プ5において画像の空間的な拡がりを限定するために、
N×N画素の原画像の周りにグレイレベル(gray leve
l)をl (エルの小文字)とした画像を付加し、図2
(B)に示したn N×n N画素の画像に拡張する。ここ
で、グレイレベルl は、実数であればどのような値を用
いてもよく、l (エル)を0に設定したときには、DC
T演算の負荷を減らすことができる。又、n は1より大
きな実数であって、n Nが整数になる値であればよい。
更に、nmNが2の巾乗(累乗)になるようにn を設定す
ると、DCTの高速演算アルゴリズムを用いることがで
きる。
り、同図(C)に示した周波数成分a に変換する(ステ
ップ6)。この周波数成分a がDCT領域における既知
情報であり、空間的低周波成分に相当する。この周波数
成分a は反復演算中に使用するため、メモリ上に保存す
る(ステップ7)。
(D)に示すように、拡大率に応じた高周波帯まで周波
数領域を拡張する(ステップ8)。このとき、高周波成
分の初期値を0とし、拡張されたサイズがnmN×nmN画
素分になるようにする。この図2(D)のように、周波
数拡張されたDCTシーケンス(sequence)を2次元逆
DCT(IDCT)し、画像領域に戻す(ステップ
9)。このとき得られる画像はnmN×nmN画素の画像で
あり、その中心部のm N×m N画素分αが拡大画像であ
る。
10)、上記ステップ9で得られた図2(E)の画像中
心部のm N×m N画素分αの外側に拡張された×印を付
した領域は、上記IDCTによりレベルが不明となって
いるが、この領域では既にそのレベルが図2(B)の画
像からl (エル)であることが分かっているので、その
レベルを正しい値、即ちl (エル)に修正し、同図
(F)の状態にする(ステップ11)。この操作が空間
的領域制限である。
の画像をDCTすることにより、同図(G)に示す周波
数成分b を得る(ステップ12)。この周波数成分b で
は、低周波側は既知情報として前記図2(C)に示した
周波数成分a であることが分かっているので、その低周
波成分を該周波数成分a で置き換えて同図(H)に示し
たDCTシーケンスとし(ステップ13)、周波数成分
a 及びb からなる該DCTシーケンスを更にIDCTし
て、同図(I)の画像とする(ステップ14)。こうし
て得られた図2(I)の画像の中心部分βが拡大画像で
あり、この画像は前記同図(E)の拡大画像αより更に
解像度が向上している。
で得たデータを用い、リンギングを抑制する。この処理
は図6に示すように各分類領域R1 、R2 、R3 毎にリ
ンギングの修正を行うものである。
理を表わすフローチャートを図7に示す。以下、図7を
用いて、リンギング修正処理について説明する。
像h と参照画像から得られた平均値データ( gi のbar
)によってノルムを計算する。ノルムを計算するため
の積分範囲は分類領域Ri に属する全ての(p 、q )で
ある。又、処理対象画像は外側に拡張された領域があ
り、参照画像とサイズが異なっているので注目画素の位
置を揃えるためにh に対して(dx,dy)画素ずらした位
置を注目するようにしている。 dx 、dyは次の(14)
式で与えられる。
より、ステップ31で計算したノルムの2乗((15)
式の左辺)と、ステップ4で得たBi の2乗を比較す
る。
2乗のほうが大きくないときは、この処理は全て終了と
なり、その他の場合は画素値の変化量が変化量の最大許
容値(Bi 2 )を越えているため(リンギングが発生し
ているため)リンギングを修整する処理を行う必要があ
り、修正処理の最初として、次のステップ33へ進み、
注目画素位置(p 、q )を初期化する。
、q )を更新する。即ちp 、q のスキャン範囲はそれ
ぞれ1から mNまでとし、全領域がスキャンできるよう
に更新される。
された領域マップを参照して、現在の注目画素が分類領
域Ri に属しているかどうか判定する。ここで、属して
いないと判定された場合にはステップ37へ進み、属し
ている場合には次のステップ36へ進む。
よってリンギングの発生が認められているので、次の
(16)式によって処理対象画像を修正する。
度平均値(g i のbar )に、第2項の画素の平均からの
変化量を加えているが、もし第2項で、もとの画像の変
化量を加えてしまうとリンギングが発生したままになっ
てしまう。そこで(16)式に示すように、もとの変化
量を線形に縮めた(抑制した)量を第2項で加えるよう
にしたためリンギングが抑制される。
ン済みかどうか判定し、No の場合には、ステップ34
に戻り、Yesの場合にはリンギング修正処理を終了す
る。
はβよりリンギングの少ない画像になっている。
示す。図8において、左側が修正前の画像(図2のβ)
であり、右側が、これに参照画像のデータを用いてリン
ギングの修正(図3のステップ15の処理)を行った修
正後の画像(図2のγ)である。図8に示すように、リ
ンギングの修正により平坦部ではリンギングが少なくな
り、エッジ部ではエッジが立つようになる。このため、
より一層鮮鋭化された画像が得られる。
が設定された反復数に達しているかどうか判定する。判
定の結果、No の場合にはステップ10へ戻り、Yesの
場合にはステップ17へ進み、拡大画像を出力し、全て
の処理を終了する。
使用しているが、本実施例では実際に処理される画像が
非負の整数で表現されていることを考慮して、フーリエ
変換の代わりに離散的コサイン変換(DCT)を用いる
ことにより、記憶容量や演算量の点で負荷を低減するこ
とを可能とした。
しては適切な回数を設定すればよいが、通常10回以下
で十分である。
合を示したが、更に細かく分類してもよい。分類する領
域数をi としたときi −1種の閾値( t1 、・・・、 t
i-1)、i 種のパラメータβi を設定しておけばよい。
と、その逆変換であるIDCTについて説明する。離散
関数i (x ,y )、0≦u ,v ≦N−1のN×N点の2
次元DCTは、以下の(17)、(18)式で定義され
る。
式で定義される。なお、c (v )も上記c (u )と同様
に定義される。これら関数c (u )、c (v )は、逆変
換でも使用される。
(21)式、(22)式で定義される。
まま用いることもできるが、前述した如く、前記図2に
示した画素数nmNを2の巾乗とする場合に、DCTには
高速演算アルゴリズムが存在するので、この高速演算ア
ルゴリズムのDCTを実際に演算で用いることが好まし
い。
れる装置構成の概略を示すブロック図である。
例で、この場合は原画像格納部10からR(赤)、G
(緑)、B(青)の各信号について、拡大処理部12で
それぞれ前記第1実施例の場合と同様のリンギング抑制
処理を含んだG・P反復法を実行することにより拡大画
像を作成することができるようにしたものである。
も、各色成分をそれぞれモノクロ画像とみなして前記第
1実施例と同様の処理を行うことができるので従来の補
間法に比べて極めて高画質で、且つリンギングの少ない
拡大画像を作成することが可能となる。
される装置の基本構成を示したブロック図である。
場合の例で、原画像格納部10からC(シアン)、M
(マゼンタ)、Y(イエロー)及びK(ブラック)の各
色の原信号に対して、拡大処理部12で前記第1実施例
の場合と同様のリンギング抑制処理を含んだG・P反復
法を実行することにより、拡大画像が作成されるように
なっている。
に各色成分について前記第1実施例と同様に処理するこ
とができるので、同様に極めて高画質でリンギングの少
ない拡大された印刷用カラー画像を作成することができ
る。
が、本発明は、前記実施例に示したものに限られるもの
でなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であ
る。
換としてはDCTを用いる場合についてのみ説明した
が、これに限られるものでなく、拡大した画像と原画像
との間にエネルギーのマッチングが取れるような直交変
換であれば、フーリエ変換等の他の直交変換をも採用す
ることができる。
について説明したが、特定の色空間に限定されるもので
なく、いかなる色空間に対しても適用することができ
る。
について説明したが、ディジタルフィルタを用いた画像
拡大法にリンギング抑制処理を適用することができる。
ンギング発生のない参照画像を用いて、リンギングを抑
制する処理を行っているため、リンギングが発生せず、
鮮鋭感の向上した拡大画像を得ることができる。
合には、簡単な演算で、平坦部ではリンギングのない滑
かな画像が得られるため、処理対象画像のリンギング抑
制をより効率良く行うことができる。
た空間的高周波成分を復元するようにした場合には、ジ
ャギーのないエッジが再現され、テクスチュアの再現
性、ハイライトの抜けがよく、高拡大率に強いという、
多くの性質を持つ極めて高画質の拡大画像を作成するこ
とができるという優れた効果を有する。
に示す説明図
ブロック図
を示すフローチャート
ト
ャート
本構成を示すブロック図
基本構成を示すブロック図
Claims (3)
- 【請求項1】サンプリングした原画像に含まれる画像情
報に基づいて画像を拡大する画像拡大方法において、 処理対象画像に対し、平坦部においてリンギング発生の
ない参照画像を用意して、 該処理対象画像を複数領域に分け、平坦部領域を求め、 該平坦部領域に対し、前記参照画像を用いて処理を行
い、リンギングを抑制することを特徴とする画像拡大方
法。 - 【請求項2】請求項1において、前記参照画像を補間法
で作成することを特徴とする画像拡大方法。 - 【請求項3】請求項1又は請求項2において前記処理対
象画像を、直交変換によって正変換と逆変換を繰り返す
過程の中で、通過周波数域の情報が正しく、且つ、画像
の拡がりが限られているという2つの拘束条件を用い
て、サンプリング時に失われた空間的高周波成分を復元
し、画像拡大することを特徴とする画像拡大方法。
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Cited By (1)
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JP2007241352A (ja) * | 2006-03-06 | 2007-09-20 | Sony Corp | 画像処理装置および方法、記録媒体、並びに、プログラム |
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1994
- 1994-08-02 JP JP18102294A patent/JP3544566B2/ja not_active Expired - Fee Related
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US7936942B2 (en) | 2006-03-06 | 2011-05-03 | Sony Corporation | Image processing apparatus, image processing method, recording medium, and program |
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