JPH09128528A - データ処理装置および方法 - Google Patents
データ処理装置および方法Info
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- JPH09128528A JPH09128528A JP7285274A JP28527495A JPH09128528A JP H09128528 A JPH09128528 A JP H09128528A JP 7285274 A JP7285274 A JP 7285274A JP 28527495 A JP28527495 A JP 28527495A JP H09128528 A JPH09128528 A JP H09128528A
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- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 6
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- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 4
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 229910021417 amorphous silicon Inorganic materials 0.000 description 1
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
- G06T3/4007—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting based on interpolation, e.g. bilinear interpolation
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 拡大／縮小表示の際に生じる偽像をなくす。
【解決手段】 原画像データを変倍する際に乱数を用い
てデータ点を変動させ、この後、補間演算を補間演算装
置１７により行って変倍後の画像データを作成する。
てデータ点を変動させ、この後、補間演算を補間演算装
置１７により行って変倍後の画像データを作成する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はｎ次元のデータ列に
対して、補間演算を行い拡大、等倍、縮小を行うデータ
処理装置および方法に関するものである。
対して、補間演算を行い拡大、等倍、縮小を行うデータ
処理装置および方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】データ列でのデータ間の補間は、データ
列の拡大、縮小をする際に広く用いられている。たとえ
ば、２次元のデータ列である２次元画像に関しては、最
近傍補間、バイリニア補間（隣接する４点間での線形補
間）、キュービックスプライン補間（近傍の１６点をス
プライン補間）等が広く知られている。これらは、いず
れも拡大、縮小した際のデータ間隔が、もとのデータ間
隔に対して、どれだけになるかを計算し、これをもと
に、補間点が原画像のどこに位置するかを求め、その点
の値を各種の補間法で求めるものである。
列の拡大、縮小をする際に広く用いられている。たとえ
ば、２次元のデータ列である２次元画像に関しては、最
近傍補間、バイリニア補間（隣接する４点間での線形補
間）、キュービックスプライン補間（近傍の１６点をス
プライン補間）等が広く知られている。これらは、いず
れも拡大、縮小した際のデータ間隔が、もとのデータ間
隔に対して、どれだけになるかを計算し、これをもと
に、補間点が原画像のどこに位置するかを求め、その点
の値を各種の補間法で求めるものである。
【０００３】他方、一般にアフィン変換とよばれる座標
は、上述の画像拡大、縮小を含む広い意味をもつ。アフ
ィン変換では、補間点のピッチは、常に等しくなく、曲
面変換もこれに含まれる。しかし、従来のアフィン変換
では、補間点は幾何学的なルールにより計算されるのみ
である。
は、上述の画像拡大、縮小を含む広い意味をもつ。アフ
ィン変換では、補間点のピッチは、常に等しくなく、曲
面変換もこれに含まれる。しかし、従来のアフィン変換
では、補間点は幾何学的なルールにより計算されるのみ
である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】問題を画像の拡大と縮
小に分けて説明する。一般に、ディジタル画像を収集し
た場合の問題点として、エイリアシングがある。これに
よる画像の劣化としては、モアレの発生があげられる。
原アナログ画像にはなかった偽像が、ディジタル画像
に、一般には線状に発生する。原因は、ディジタル画像
を収集する際のサンプリングピッチｐにより計算される
ナイキスト周波数１／２ｐよりも高い周波数成分が原ア
ナログ画像に含まれる場合に、ナイキスト周波数より高
い周波数が折りかえされて、偽像を発生させるスペクト
ルになるからである。この様な場合の対策としては、サ
ンプリングピッチを細かくすることが挙げられるが、ハ
ードウェア上の制限がある場合はこの方法を採用できな
い。
小に分けて説明する。一般に、ディジタル画像を収集し
た場合の問題点として、エイリアシングがある。これに
よる画像の劣化としては、モアレの発生があげられる。
原アナログ画像にはなかった偽像が、ディジタル画像
に、一般には線状に発生する。原因は、ディジタル画像
を収集する際のサンプリングピッチｐにより計算される
ナイキスト周波数１／２ｐよりも高い周波数成分が原ア
ナログ画像に含まれる場合に、ナイキスト周波数より高
い周波数が折りかえされて、偽像を発生させるスペクト
ルになるからである。この様な場合の対策としては、サ
ンプリングピッチを細かくすることが挙げられるが、ハ
ードウェア上の制限がある場合はこの方法を採用できな
い。
【０００５】他の方法として、ローパスフィルタを通す
ことによりスペクトラムの折り返し部分を低減させ、偽
像を減らすことが挙げられる。しかしながらこの方法で
は、偽像が線状のモアレの時にも大がかりな２次元のロ
ーパスフィルタ回路を構成する必要があることに加え、
有効な成分も除去しかねないという問題がある。以上の
問題は、収集したディジタル画像に線状の偽像がある場
合の拡大、等倍、縮小時それぞれに問題となる。
ことによりスペクトラムの折り返し部分を低減させ、偽
像を減らすことが挙げられる。しかしながらこの方法で
は、偽像が線状のモアレの時にも大がかりな２次元のロ
ーパスフィルタ回路を構成する必要があることに加え、
有効な成分も除去しかねないという問題がある。以上の
問題は、収集したディジタル画像に線状の偽像がある場
合の拡大、等倍、縮小時それぞれに問題となる。
【０００６】次に縮小時に問題となることについて述べ
る。例に収集したディジタル画像に線状等のモアレがな
い場合であっても、縮小することによってモアレが生じ
る場合がある。これは、やはりサンプリング間隔によ
る。つまり、縮小は、ディジタル画像上でのサブサンプ
リングに相当し、この時もサブサンプリングのピッチに
より、原ディジタル画像のもっている周波数がサブサン
プリングによるナイキスト周波数を越えると、偽像が発
生する。この場合も、上述と同様のローパスフィルタの
手法により、モアレが発生しないようにすることは可能
であるが、分解能を低下させる要因となっている。
る。例に収集したディジタル画像に線状等のモアレがな
い場合であっても、縮小することによってモアレが生じ
る場合がある。これは、やはりサンプリング間隔によ
る。つまり、縮小は、ディジタル画像上でのサブサンプ
リングに相当し、この時もサブサンプリングのピッチに
より、原ディジタル画像のもっている周波数がサブサン
プリングによるナイキスト周波数を越えると、偽像が発
生する。この場合も、上述と同様のローパスフィルタの
手法により、モアレが発生しないようにすることは可能
であるが、分解能を低下させる要因となっている。
【０００７】そこで、本発明の目的は、上述の問題点を
考慮し、画像の縮小、拡大に好適なデータ処理装置およ
びデータ処理方法を提供することにある。
考慮し、画像の縮小、拡大に好適なデータ処理装置およ
びデータ処理方法を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】このような目的を達成す
るために、請求項１の発明は、Ｎ次元のデータ列Ａ（ｎ
1 ，ｎ2 ，…ｎN ）からＮ（Ｎは自然数）次元のデータ
列Ｂ（ｍ1 ，ｍ2 ，…ｍN ）への幾何学的な座標変換を
データ処理装置により行うデータ処理方法において、幾
何学的関係から計算される座標点（ｋ1 ，ｋ2 ，…ｋ
N ）に乱数器の発生する乱数から取得したベクトル（Δ
1 ，Δ2 ，…ΔN ）を演算処理装置により加算した座標
点（ｋ1 ＋Δ1 ，ｋ2 ＋Δ2 ，…ｋN ＋ΔN ）を取得
し、当該加算した座標点（ｋ1 ＋Δ1 ，ｋ2 ＋Δ2 ，…
ｋN ＋ΔN ）を使用して前記データ列Ａ（ｎ1 ，ｎ2 ，
…ｎN ）からの前記演算処理装置による補間演算により
前記Ｂ（ｍ1 ，ｍ2 ，…ｍN ）を取得することを特徴と
する。
るために、請求項１の発明は、Ｎ次元のデータ列Ａ（ｎ
1 ，ｎ2 ，…ｎN ）からＮ（Ｎは自然数）次元のデータ
列Ｂ（ｍ1 ，ｍ2 ，…ｍN ）への幾何学的な座標変換を
データ処理装置により行うデータ処理方法において、幾
何学的関係から計算される座標点（ｋ1 ，ｋ2 ，…ｋ
N ）に乱数器の発生する乱数から取得したベクトル（Δ
1 ，Δ2 ，…ΔN ）を演算処理装置により加算した座標
点（ｋ1 ＋Δ1 ，ｋ2 ＋Δ2 ，…ｋN ＋ΔN ）を取得
し、当該加算した座標点（ｋ1 ＋Δ1 ，ｋ2 ＋Δ2 ，…
ｋN ＋ΔN ）を使用して前記データ列Ａ（ｎ1 ，ｎ2 ，
…ｎN ）からの前記演算処理装置による補間演算により
前記Ｂ（ｍ1 ，ｍ2 ，…ｍN ）を取得することを特徴と
する。
【０００９】請求項２の発明は、前記補間演算には、最
近傍手法、バイリニア手法およびキュービックスプライ
ン手法のいずれかの方法を使用することを特徴とする。
近傍手法、バイリニア手法およびキュービックスプライ
ン手法のいずれかの方法を使用することを特徴とする。
【００１０】請求項３の発明は、Ｎ次元のデータ列Ａ
（ｎ1 ，ｎ2 ，…ｎN ）からＮ（Ｎは自然数）次元のデ
ータ列Ｂ（ｍ1 ，ｍ2 ，…ｍN ）への幾何学的な座標変
換を行うデータ処理装置において、幾何学的関係から計
算される座標点（ｋ1 ，ｋ2 ，…ｋN ）に対して加算す
べきベクトル（Δ1 ，Δ2 ，…ΔN ）を乱数から取得す
る乱数発生手段と、前記座標点（ｋ1 ，ｋ2 ，…ｋN ）
とベクトル（Δ1 ，Δ2，…ΔN ）を加算して、その加
算結果（ｋ1 ＋Δ1 ，ｋ2 ＋Δ2 ，…ｋN ＋ΔN）を取
得する第１の演算処理手段と、前記加算結果（ｋ1 ＋Δ
1 ，ｋ2 ＋Δ2 ，…ｋN ＋ΔN ）を使用して前記データ
列Ａ（ｎ1 ，ｎ2 ，…ｎN ）からの補間演算によりその
演算結果Ｂ（ｍ1 ，ｍ2 ，…ｍN ）を取得する第２の演
算処理手段とを具えたことを特徴とする。
（ｎ1 ，ｎ2 ，…ｎN ）からＮ（Ｎは自然数）次元のデ
ータ列Ｂ（ｍ1 ，ｍ2 ，…ｍN ）への幾何学的な座標変
換を行うデータ処理装置において、幾何学的関係から計
算される座標点（ｋ1 ，ｋ2 ，…ｋN ）に対して加算す
べきベクトル（Δ1 ，Δ2 ，…ΔN ）を乱数から取得す
る乱数発生手段と、前記座標点（ｋ1 ，ｋ2 ，…ｋN ）
とベクトル（Δ1 ，Δ2，…ΔN ）を加算して、その加
算結果（ｋ1 ＋Δ1 ，ｋ2 ＋Δ2 ，…ｋN ＋ΔN）を取
得する第１の演算処理手段と、前記加算結果（ｋ1 ＋Δ
1 ，ｋ2 ＋Δ2 ，…ｋN ＋ΔN ）を使用して前記データ
列Ａ（ｎ1 ，ｎ2 ，…ｎN ）からの補間演算によりその
演算結果Ｂ（ｍ1 ，ｍ2 ，…ｍN ）を取得する第２の演
算処理手段とを具えたことを特徴とする。
【００１１】請求項４の発明は、前記補間演算には、最
近傍手法、バイリニア手法およびキュービックスプライ
ン手法のいずれかの方法を使用することを特徴とする。
近傍手法、バイリニア手法およびキュービックスプライ
ン手法のいずれかの方法を使用することを特徴とする。
【００１２】上記のような線状のモアレは、極論すれば
データ点が等ピッチであることに依存するものが多く、
このピッチが微妙に乱数的に変動している場合において
は、線状モアレ等は低減されること、また、一般にモア
レのスペクトラム上のパワーは、実在する輪郭よりも小
さいこと、すなわち、画像上ではコントラストが低いこ
とに着目し、請求項１，３の発明ではピッチが等間隔、
あるいは、幾何学的に求められた間隔で規定されている
データに対して、データ点をランダムに変動させること
によりコントラストを低下させる。この時、コントラス
トの高い実像は、保存されるが、コントラストの低い偽
像は、輪郭としてのパワーを失ない消えることになる。
データ点が等ピッチであることに依存するものが多く、
このピッチが微妙に乱数的に変動している場合において
は、線状モアレ等は低減されること、また、一般にモア
レのスペクトラム上のパワーは、実在する輪郭よりも小
さいこと、すなわち、画像上ではコントラストが低いこ
とに着目し、請求項１，３の発明ではピッチが等間隔、
あるいは、幾何学的に求められた間隔で規定されている
データに対して、データ点をランダムに変動させること
によりコントラストを低下させる。この時、コントラス
トの高い実像は、保存されるが、コントラストの低い偽
像は、輪郭としてのパワーを失ない消えることになる。
【００１３】請求項２，４の発明では従来周知の補間法
を使用することで装置の変更点を極力減少させる。
を使用することで装置の変更点を極力減少させる。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施例を詳細に説明する。
施例を詳細に説明する。
【００１５】（第１の実施例）最初に本発明のデータ処
理方法を説明する。
理方法を説明する。
【００１６】図１は等倍変換の例を示す。２次元原ディ
ジタル画像をＡ（ｍ，ｎ）ｍ＝１〜４，ｎ＝１〜４とす
る。この時Ａ（ｍ，ｎ）の示す座標点は●記号で表示さ
れている。本発明によるランダム変換画像をＢ（ｍ，
ｎ）とする。この時Ｂ（ｍ，ｎ）を示す座標点は図中の
○記号で表示されている。Ａ（ｍ，ｎ）とＢ（ｍ，ｎ）
との座標上の偏移は、Δｘm,n とΔｙm,n で表わせられ
る。Δｘm,n とΔｙm,nが決まったとして、Ａ（ｍ，
ｎ）からＢ（ｍ，ｎ）をバイリニア補間で計算する手法
を説明する。ただし、原ディジタル画像Ａ（ｍ，ｎ）の
データ間隔を数値１とする。一般に−Ｗx ≦Δｘm,n ＜
Ｗx 、−Ｗy ≦Δｙm,n ≦Ｗy 、Ｗx ，Ｗy≧０のよう
にΔｘm,n ，Δｙm,n は正負の値をとりうるが、負にな
った場合に補間演算のもとになる画素が変わるので、こ
こでは両方とも正として説明する。
ジタル画像をＡ（ｍ，ｎ）ｍ＝１〜４，ｎ＝１〜４とす
る。この時Ａ（ｍ，ｎ）の示す座標点は●記号で表示さ
れている。本発明によるランダム変換画像をＢ（ｍ，
ｎ）とする。この時Ｂ（ｍ，ｎ）を示す座標点は図中の
○記号で表示されている。Ａ（ｍ，ｎ）とＢ（ｍ，ｎ）
との座標上の偏移は、Δｘm,n とΔｙm,n で表わせられ
る。Δｘm,n とΔｙm,nが決まったとして、Ａ（ｍ，
ｎ）からＢ（ｍ，ｎ）をバイリニア補間で計算する手法
を説明する。ただし、原ディジタル画像Ａ（ｍ，ｎ）の
データ間隔を数値１とする。一般に−Ｗx ≦Δｘm,n ＜
Ｗx 、−Ｗy ≦Δｙm,n ≦Ｗy 、Ｗx ，Ｗy≧０のよう
にΔｘm,n ，Δｙm,n は正負の値をとりうるが、負にな
った場合に補間演算のもとになる画素が変わるので、こ
こでは両方とも正として説明する。
【００１７】
【数１】 B(m,n)=(1-Δym,n)A′(m,n)+Δym,n A′(m+1,n) 数１式においてＡ′（ｍ，ｎ）とＡ′（ｍ＋１，ｎ）は
以下の通りである。
以下の通りである。
【００１８】
【数２】 A′(m,n)=(1- Δxm,n)A(m,n)+Δｘｍ，ｎ Ａ（ｍ，ｎ
＋１）
＋１）
【００１９】
【数３】 Ａ′(m+1,n)=(1- Δxm,n)A(m+1,n)+Δxm,n A(m+1,n+1) 前述のようにΔｘm,n ，Δｙm,n は正負の値をとりうる
ので、本発明によるランダム変換の点が、図１で示すマ
トリックスの外側に出る可能性がある。この場合は、補
間演算数１〜数３式のＡ（ｍ′，ｎ′）ｍ′，ｎ′のど
ちらか≠１〜４となる。この時は、Ａ（ｍ，ｎ）の画素
データがそのまま外側に延長されているものとして演算
する。つまり、Ａ（０，０）＝Ａ（０，１）＝Ａ（１，
０）＝Ａ（１，１）である。Ｗx ，Ｗy であるが、これ
は、ランダム変換の度合いを調整するパラメータであ
り、Ｗx ，Ｗy が大きいほど画像のボケが大きく、Ｗx
とＷy の大きさの関係により、ｘ方向とｙ方向のボケの
度合いをかえることが出来る。さて、Δｘm,n とΔｙ
m,n の作成方法であるが、経験的にＷx ，Ｗy が決定さ
れたとする。
ので、本発明によるランダム変換の点が、図１で示すマ
トリックスの外側に出る可能性がある。この場合は、補
間演算数１〜数３式のＡ（ｍ′，ｎ′）ｍ′，ｎ′のど
ちらか≠１〜４となる。この時は、Ａ（ｍ，ｎ）の画素
データがそのまま外側に延長されているものとして演算
する。つまり、Ａ（０，０）＝Ａ（０，１）＝Ａ（１，
０）＝Ａ（１，１）である。Ｗx ，Ｗy であるが、これ
は、ランダム変換の度合いを調整するパラメータであ
り、Ｗx ，Ｗy が大きいほど画像のボケが大きく、Ｗx
とＷy の大きさの関係により、ｘ方向とｙ方向のボケの
度合いをかえることが出来る。さて、Δｘm,n とΔｙ
m,n の作成方法であるが、経験的にＷx ，Ｗy が決定さ
れたとする。
【００２０】
【数４】Δｘm,n ＝Ｗx ＊Random( )
【００２１】
【数５】Δｙm,n ＝Ｗy ＊Random( ) 数４式、数５式においてＲａｎｄｏｍ（ ）は、Ｃ言語
のライブライリ関数である。この関数は初期化後に連続
してこの関数を呼び出すと、約１６＊（２31−１）長の
周期の乱数を発生する。ここで＊印は乗算を表わす。ま
た数４式、数５式でＲａｎｄｏｍ（ ）は必ずしも同じ
値ではないことに注意されたい。このＲａｎｄｏｍ関数
は、３２ビットの整数を出力する。つまり−２31≦Ｒａ
ｎｄｏｍ≦２31−１であるので、この出力データを図２
に示すように、ＭＳＢとその下のビットとの値に小数点
がある数と解釈すれば、−１≦Ｒａｎｄｏｍ＜１と解釈
出来るので、数４式、数５式により、−Ｗx ≦Δｘm,n
＜Ｗx 、−Ｗy ≦Δｙm,n＜Ｗy が得られる。
のライブライリ関数である。この関数は初期化後に連続
してこの関数を呼び出すと、約１６＊（２31−１）長の
周期の乱数を発生する。ここで＊印は乗算を表わす。ま
た数４式、数５式でＲａｎｄｏｍ（ ）は必ずしも同じ
値ではないことに注意されたい。このＲａｎｄｏｍ関数
は、３２ビットの整数を出力する。つまり−２31≦Ｒａ
ｎｄｏｍ≦２31−１であるので、この出力データを図２
に示すように、ＭＳＢとその下のビットとの値に小数点
がある数と解釈すれば、−１≦Ｒａｎｄｏｍ＜１と解釈
出来るので、数４式、数５式により、−Ｗx ≦Δｘm,n
＜Ｗx 、−Ｗy ≦Δｙm,n＜Ｗy が得られる。
【００２２】次に、拡大の場合について、ｘ，ｙ方向そ
れぞれで２倍拡大の例を図３により説明する。原ディジ
タル画像をＡ（ｍ，ｎ）ｍ＝１〜４，ｎ＝１〜４、補間
後の画像をＢ（ｋ，Ｌ），ｋ＝１〜８，Ｌ＝１〜８と
し、Ｂ（ｋ，Ｌ）の幾何学的拡大位置からの偏移をΔｘ
k,L ，Δｙk,L とする。ただし、簡単のために、０≦Δ
ｘk,L ≦０．２５，０≦Δｙk,L ≦０．２５とする。こ
れは、バイリニアの補間の際にもとになるデータがかわ
らないようにするためで、一般にはこのような制約はな
く、Δｘk,L ，Δｙk,L によって補間のもとになるデー
タがかわれば、それで計算すればよい。
れぞれで２倍拡大の例を図３により説明する。原ディジ
タル画像をＡ（ｍ，ｎ）ｍ＝１〜４，ｎ＝１〜４、補間
後の画像をＢ（ｋ，Ｌ），ｋ＝１〜８，Ｌ＝１〜８と
し、Ｂ（ｋ，Ｌ）の幾何学的拡大位置からの偏移をΔｘ
k,L ，Δｙk,L とする。ただし、簡単のために、０≦Δ
ｘk,L ≦０．２５，０≦Δｙk,L ≦０．２５とする。こ
れは、バイリニアの補間の際にもとになるデータがかわ
らないようにするためで、一般にはこのような制約はな
く、Δｘk,L ，Δｙk,L によって補間のもとになるデー
タがかわれば、それで計算すればよい。
【００２３】〈ｋ，Ｌともに偶数の場合〉
【００２４】
【数６】
【００２５】
【数７】
【００２６】
【数８】
【００２７】
【数９】
【００２８】
【数１０】
【００２９】
【数１１】
【００３０】
【数１２】
【００３１】
【数１３】
【００３２】
【数１４】
【００３３】
【数１５】
【００３４】
【数１６】
【００３５】
【数１７】
【００３６】数６〜１７式によりバイリニアは示され
る。この場合のΔｘk,L ，Δｙk,L も経験的な値Ｗx ，
Ｗy を利用して−Ｗx ≦Δｘk,L ≦Ｗx 、−Ｗy ≦Δｙ
k,L ≦Ｗy であり、数４式、数５式により計算される。
る。この場合のΔｘk,L ，Δｙk,L も経験的な値Ｗx ，
Ｗy を利用して−Ｗx ≦Δｘk,L ≦Ｗx 、−Ｗy ≦Δｙ
k,L ≦Ｗy であり、数４式、数５式により計算される。
【００３７】次に縮小についてのべるが、２分の１縮小
の例を図４に示す。幾何学的補間点からの偏移Δｘ
k,L ，Δｙk,L を０≦ｘk,L ≦０．５，０≦ｙk,L ≦
０．５、これは前述同様、説明のための制約である。ラ
ンダム変換後のデータＢ（ｋ，Ｌ）ｋ＝１〜２，Ｌ＝１
〜２は以下のように計算される。
の例を図４に示す。幾何学的補間点からの偏移Δｘ
k,L ，Δｙk,L を０≦ｘk,L ≦０．５，０≦ｙk,L ≦
０．５、これは前述同様、説明のための制約である。ラ
ンダム変換後のデータＢ（ｋ，Ｌ）ｋ＝１〜２，Ｌ＝１
〜２は以下のように計算される。
【００３８】
【数１８】B(k,L)=(0.5-Δyk,L)A′(2k-1,2L-1)+(0.5+
Δyk,L)A′(2k,2L-1)
Δyk,L)A′(2k,2L-1)
【００３９】
【数１９】A ′(2k-1,2L-1)=(0.5- Δxk,L)A(2k-1,2L-
1)+(0.5+ Δyk,L)A(2k-1,2L)
1)+(0.5+ Δyk,L)A(2k-1,2L)
【００４０】
【数２０】A ′(2k,2L-1)=(0.5- Δxk,L)A(2k,2L-1)+
(0.5+ Δｙｋ，Ｌ）Ａ（２ｋ，２Ｌ） （第２の実施例）図５に２次画像の場合の、本発明によ
るデータ処理装置のブロック図を示す。
(0.5+ Δｙｋ，Ｌ）Ａ（２ｋ，２Ｌ） （第２の実施例）図５に２次画像の場合の、本発明によ
るデータ処理装置のブロック図を示す。
【００４１】１６は画像入力装置であり、２次元のエリ
アセンサを利用して２次元画像を収集する。２次元エリ
アセンサには、ＣＣＤセンサ、撮像管、アモルファスシ
リコンを使用したセンサを使用することができる。ま
た、画像入力手段としては、上記２次元のエリアセンサ
ーのほかに、１次元のラインセンサーをセンサの長さ方
向と約直角にスキャンして２次元画像を収集する手段
や、点センサを２次元にスキャンして２次元画像を収集
する手段及びＸ線ＣＴスキャナのように透影データをも
とにコンピュータで計算して作成した画像手段が含まれ
る。
アセンサを利用して２次元画像を収集する。２次元エリ
アセンサには、ＣＣＤセンサ、撮像管、アモルファスシ
リコンを使用したセンサを使用することができる。ま
た、画像入力手段としては、上記２次元のエリアセンサ
ーのほかに、１次元のラインセンサーをセンサの長さ方
向と約直角にスキャンして２次元画像を収集する手段
や、点センサを２次元にスキャンして２次元画像を収集
する手段及びＸ線ＣＴスキャナのように透影データをも
とにコンピュータで計算して作成した画像手段が含まれ
る。
【００４２】１７は補間演算装置（本発明の第１の演算
処理手段）であり、後述の座標発生装置１８で作成され
る座標点を基に補間演算を実行し、各座標点の画素値を
算出する装置。補間演算の手法としては、実施例１で示
したようなバイリニア補間のほかに、キュービックスプ
ライン補間や最近傍補間を使用できる。１８は座標発生
装置（本発明の第１の演算処理手段）であり、実施例１
で示したように幾何学的座標点にＲａｎｄａｍ関数（内
部の乱数発生器により発生）により生成した座標偏移を
付加した座標を生成し、補間演算装置１７に供給する。
１９は画像表示装置であり、座標発生装置１８により計
算された画像を２次面に表示する。画像表示装置として
はＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイを使用するこ
とができる。
処理手段）であり、後述の座標発生装置１８で作成され
る座標点を基に補間演算を実行し、各座標点の画素値を
算出する装置。補間演算の手法としては、実施例１で示
したようなバイリニア補間のほかに、キュービックスプ
ライン補間や最近傍補間を使用できる。１８は座標発生
装置（本発明の第１の演算処理手段）であり、実施例１
で示したように幾何学的座標点にＲａｎｄａｍ関数（内
部の乱数発生器により発生）により生成した座標偏移を
付加した座標を生成し、補間演算装置１７に供給する。
１９は画像表示装置であり、座標発生装置１８により計
算された画像を２次面に表示する。画像表示装置として
はＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイを使用するこ
とができる。
【００４３】
【発明の効果】以上説明したように、請求項１，３の本
発明によれば、拡大、等倍、縮小の補間演算の過程で、
モアレ等の線状の偽像のコントラストを低下させること
ができる。なお、幾何学的変形は多少生じるが、ローパ
スフィルタ使用による有効スペクトラムの減弱もさける
ことが可能である。特に、縮小表示の際は有効である。
発明によれば、拡大、等倍、縮小の補間演算の過程で、
モアレ等の線状の偽像のコントラストを低下させること
ができる。なお、幾何学的変形は多少生じるが、ローパ
スフィルタ使用による有効スペクトラムの減弱もさける
ことが可能である。特に、縮小表示の際は有効である。
【００４４】請求項２，４の発明では補間演算に周知の
方法を用いるので、装置の改造が容易である。
方法を用いるので、装置の改造が容易である。
【図１】本実施例における等倍の場合の変換例を示す説
明図である。
明図である。
【図２】乱数の一例を示す説明図である。
【図３】本実施例における２倍拡大の変換例を示す説明
図である。
図である。
【図４】本実施例における１／２縮小の変換例を示す説
明図である。
明図である。
【図５】本実施例の画像処理装置の一例を示すブロック
図である。
図である。
１ Ａ（１，１） ２ Ｂ（１，１） ３ Δｘ４２ ４ Δｙ42 ６ ＭＳＢ ７ 小数点 ８ Ａ（ｍ，ｎ） ９ Ｂ（ｋ，Ｌ） １０ Δｘk,L １１ Δｙk,L １６ 画像入力装置 １７ 補間演算装置 １８ 座標発生装置 １９ 画像表示装置
Claims (4)
- 【請求項１】 Ｎ次元のデータ列Ａ（ｎ1 ，ｎ2 ，…ｎ
N ）からＮ（Ｎは自然数）次元のデータ列Ｂ（ｍ1 ，ｍ
2 ，…ｍN ）への幾何学的な座標変換をデータ処理装置
により行うデータ処理方法において、 幾何学的関係から計算される座標点（ｋ1 ，ｋ2 ，…ｋ
N ）に乱数器の発生する乱数から取得したベクトル（Δ
1 ，Δ2 ，…ΔN ）を演算処理装置により加算した座標
点（ｋ1 ＋Δ1 ，ｋ2 ＋Δ2 ，…ｋN ＋ΔN ）を取得
し、当該加算した座標点（ｋ1 ＋Δ1 ，ｋ2 ＋Δ2 ，…
ｋN ＋ΔN ）を使用して前記データ列Ａ（ｎ1 ，ｎ2 ，
…ｎN ）からの前記演算処理装置による補間演算により
前記Ｂ（ｍ1 ，ｍ2 ，…ｍN ）を取得することを特徴と
するデータ処理方法。 - 【請求項２】 前記補間演算には、最近傍手法、バイリ
ニア手法およびキュービックスプライン手法のいずれか
の方法を使用することを特徴とする請求項１に記載のデ
ータ処理方法。 - 【請求項３】 Ｎ次元のデータ列Ａ（ｎ1 ，ｎ2 ，…ｎ
N ）からＮ（Ｎは自然数）次元のデータ列Ｂ（ｍ1 ，ｍ
2 ，…ｍN ）への幾何学的な座標変換を行うデータ処理
装置において、 幾何学的関係から計算される座標点（ｋ1 ，ｋ2 ，…ｋ
N ）に対して加算すべきベクトル（Δ1 ，Δ2 ，…Δ
N ）を乱数から取得する乱数発生手段と、 前記座標点（ｋ1 ，ｋ2 ，…ｋN ）とベクトル（Δ1 ，
Δ2 ，…ΔN ）を加算して、その加算結果（ｋ1 ＋Δ
1 ，ｋ2 ＋Δ2 ，…ｋN ＋ΔN ）を取得する第１の演算
処理手段と、 前記加算結果（ｋ1 ＋Δ1 ，ｋ2 ＋Δ2 ，…ｋN ＋Δ
N ）を使用して前記データ列Ａ（ｎ1 ，ｎ2 ，…ｎN ）
からの補間演算によりその演算結果Ｂ（ｍ1 ，ｍ2 ，…
ｍN ）を取得する第２の演算処理手段とを具えたことを
特徴とするデータ処理装置。 - 【請求項４】 前記補間演算には、最近傍手法、バイリ
ニア手法およびキュービックスプライン手法のいずれか
の方法を使用することを特徴とする請求項３に記載のデ
ータ処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7285274A JPH09128528A (ja) | 1995-11-01 | 1995-11-01 | データ処理装置および方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7285274A JPH09128528A (ja) | 1995-11-01 | 1995-11-01 | データ処理装置および方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09128528A true JPH09128528A (ja) | 1997-05-16 |
Family
ID=17689393
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7285274A Pending JPH09128528A (ja) | 1995-11-01 | 1995-11-01 | データ処理装置および方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09128528A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6931163B1 (en) | 1998-03-19 | 2005-08-16 | Heidelberger Druckmaschinen Ag | Method for converting the coordinates of image data by way of random offset of the picture elements |
| WO2015098305A1 (ja) * | 2013-12-27 | 2015-07-02 | リコーイメージング株式会社 | 撮影装置、撮影方法及びプログラム |
-
1995
- 1995-11-01 JP JP7285274A patent/JPH09128528A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6931163B1 (en) | 1998-03-19 | 2005-08-16 | Heidelberger Druckmaschinen Ag | Method for converting the coordinates of image data by way of random offset of the picture elements |
| WO2015098305A1 (ja) * | 2013-12-27 | 2015-07-02 | リコーイメージング株式会社 | 撮影装置、撮影方法及びプログラム |
| JPWO2015098305A1 (ja) * | 2013-12-27 | 2017-03-23 | リコーイメージング株式会社 | 撮影装置、撮影方法及びプログラム |
| US10129479B2 (en) | 2013-12-27 | 2018-11-13 | Ricoh Imaging Company, Ltd. | Photographing apparatus and photographing method with optical low-pass filter effect |
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