JPH09200523A - 画像処理装置 - Google Patents
画像処理装置Info
- Publication number
- JPH09200523A JPH09200523A JP8007347A JP734796A JPH09200523A JP H09200523 A JPH09200523 A JP H09200523A JP 8007347 A JP8007347 A JP 8007347A JP 734796 A JP734796 A JP 734796A JP H09200523 A JPH09200523 A JP H09200523A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- gradation
- image
- optical information
- noise
- output
- 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)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像出力機で再現できないような連続的な階
調を持つ画像領域において、人間の視覚特性に適合した
領域に対してのみ階調性の向上処理を行う。 【解決手段】 階調判定手段１は、出力可能階調群Ａ
を、空間的に隣接して出力する際の境界部分に疑似輪郭
が観察される階調群Ｂと、疑似輪郭が観察されない階調
群Ｃの何れかに判定する。被出力画像データＤの各画素
の階調データが階調群Ｂ、Ｃの何れの階調レベルである
か判定され、ノイズ重畳手段２は、階調群Ｂと判定され
た画素に対してノイズを重畳して、画像出力手段３から
出力する。
調を持つ画像領域において、人間の視覚特性に適合した
領域に対してのみ階調性の向上処理を行う。 【解決手段】 階調判定手段１は、出力可能階調群Ａ
を、空間的に隣接して出力する際の境界部分に疑似輪郭
が観察される階調群Ｂと、疑似輪郭が観察されない階調
群Ｃの何れかに判定する。被出力画像データＤの各画素
の階調データが階調群Ｂ、Ｃの何れの階調レベルである
か判定され、ノイズ重畳手段２は、階調群Ｂと判定され
た画素に対してノイズを重畳して、画像出力手段３から
出力する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像にノイズを重
畳することにより、階調性を向上させた画像処理装置に
関する。
畳することにより、階調性を向上させた画像処理装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】連続的な階調を有する画像をデジタル画
像出力機で再現する場合や、表示されている階調数の多
い画像を、より階調数の少ない画像出力機で再現する場
合にデータの量子化により、出力可能な階調数も量子化
され有限な階調数しか表現できない。従って、本来階調
が緩やかに変化すべき領域において疑似的に輪郭状のパ
ターンが形成されてしまうことは良く知られていて、こ
のパターンのことを一般に疑似輪郭と呼ぶ。
像出力機で再現する場合や、表示されている階調数の多
い画像を、より階調数の少ない画像出力機で再現する場
合にデータの量子化により、出力可能な階調数も量子化
され有限な階調数しか表現できない。従って、本来階調
が緩やかに変化すべき領域において疑似的に輪郭状のパ
ターンが形成されてしまうことは良く知られていて、こ
のパターンのことを一般に疑似輪郭と呼ぶ。
【０００３】疑似輪郭は、階調が量子化されたことによ
り、互いに隣接する階調レベルの出力結果の明度など光
学的情報のコントラストが、それらの出力結果の空間周
波数における人間の視覚系のコントラスト感度の閾値よ
りも大きくなることによって生じる知覚である。従っ
て、疑似輪郭を低減あるいは除去するには、問題となる
光学的情報に対する人間のコントラスト感度特性を考慮
しなければならない。画像に濃度変動などの適当な２次
元空間上の光学的情報変動を重畳すれば、疑似輪郭が知
覚され難くなることはよく知られている。
り、互いに隣接する階調レベルの出力結果の明度など光
学的情報のコントラストが、それらの出力結果の空間周
波数における人間の視覚系のコントラスト感度の閾値よ
りも大きくなることによって生じる知覚である。従っ
て、疑似輪郭を低減あるいは除去するには、問題となる
光学的情報に対する人間のコントラスト感度特性を考慮
しなければならない。画像に濃度変動などの適当な２次
元空間上の光学的情報変動を重畳すれば、疑似輪郭が知
覚され難くなることはよく知られている。
【０００４】しかし、疑似輪郭を低減するために、画像
にノイズを重畳すると画像の粒状性が増加し、ざらつい
た画像になってしまう。そこで、疑似輪郭を低減するた
めに、画像に人間のノイズ知覚特性を考慮したノイズを
重畳する方法が提案されている（特開平６−１３３１６
４号公報を参照）。
にノイズを重畳すると画像の粒状性が増加し、ざらつい
た画像になってしまう。そこで、疑似輪郭を低減するた
めに、画像に人間のノイズ知覚特性を考慮したノイズを
重畳する方法が提案されている（特開平６−１３３１６
４号公報を参照）。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上記した方法は、画像
に重畳されるノイズが人間のノイズ知覚特性以下に限定
されるので、前述した画像の粒状性の問題は回避され
る。しかし、何れの場合も画像全面にノイズを重畳する
ので、画像の鮮鋭性まで劣化させてしまうという問題が
ある。
に重畳されるノイズが人間のノイズ知覚特性以下に限定
されるので、前述した画像の粒状性の問題は回避され
る。しかし、何れの場合も画像全面にノイズを重畳する
ので、画像の鮮鋭性まで劣化させてしまうという問題が
ある。
【０００６】本発明の目的は、画像出力機で再現できな
いような連続的な階調を持つ画像領域において、人間の
視覚特性に適合した領域に対してのみ階調性の向上処理
を行うようにした画像処理装置を提供することにある。
いような連続的な階調を持つ画像領域において、人間の
視覚特性に適合した領域に対してのみ階調性の向上処理
を行うようにした画像処理装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、請求項１記載の発明では、被出力画像データに基づ
いて階調画像を出力する画像出力手段と、該画像データ
を構成する各画素の階調レベルが、出力時に疑似輪郭を
生じる階調群に属するか否かを判定する手段と、前記画
像の出力時に、該判定された階調群に属する画素にノイ
ズを重畳する手段とを備えたことを特徴としている。
に、請求項１記載の発明では、被出力画像データに基づ
いて階調画像を出力する画像出力手段と、該画像データ
を構成する各画素の階調レベルが、出力時に疑似輪郭を
生じる階調群に属するか否かを判定する手段と、前記画
像の出力時に、該判定された階調群に属する画素にノイ
ズを重畳する手段とを備えたことを特徴としている。
【０００８】請求項２記載の発明では、階調画像を入力
する画像入力手段と、該入力された画像データを、光学
的情報の２次元空間分布データに変換する手段と、該分
布データと視覚系の光学的情報の差異を検出する所定の
閾値とを基に、前記入力画像データを階調が連続的に緩
やかに変化している領域と、階調が急峻に変化している
領域とに分離する手段とを備えたことを特徴としてい
る。
する画像入力手段と、該入力された画像データを、光学
的情報の２次元空間分布データに変換する手段と、該分
布データと視覚系の光学的情報の差異を検出する所定の
閾値とを基に、前記入力画像データを階調が連続的に緩
やかに変化している領域と、階調が急峻に変化している
領域とに分離する手段とを備えたことを特徴としてい
る。
【０００９】請求項３記載の発明では、階調画像を入力
する画像入力手段と、該入力された画像データを、光学
的情報の２次元空間分布データに変換する手段と、該分
布データと視覚系の光学的情報の差異を検出する所定の
閾値とを基に、前記入力画像データを階調が連続的に緩
やかに変化している第１の領域と、階調が急峻に変化し
ている第２の領域とに分離する手段と、階調画像を出力
する手段と、該第１の領域を構成する各画素の階調レベ
ルが、出力時に疑似輪郭を生じる階調群に属するか否か
を判定する手段と、前記画像の出力時に、該判定された
階調群に属する画素にノイズを重畳する手段とを特徴と
している。
する画像入力手段と、該入力された画像データを、光学
的情報の２次元空間分布データに変換する手段と、該分
布データと視覚系の光学的情報の差異を検出する所定の
閾値とを基に、前記入力画像データを階調が連続的に緩
やかに変化している第１の領域と、階調が急峻に変化し
ている第２の領域とに分離する手段と、階調画像を出力
する手段と、該第１の領域を構成する各画素の階調レベ
ルが、出力時に疑似輪郭を生じる階調群に属するか否か
を判定する手段と、前記画像の出力時に、該判定された
階調群に属する画素にノイズを重畳する手段とを特徴と
している。
【００１０】請求項４記載の発明では、前記ノイズ重畳
手段は、光学的情報の強度に応じたノイズを重畳するこ
とを特徴としている。
手段は、光学的情報の強度に応じたノイズを重畳するこ
とを特徴としている。
【００１１】請求項５記載の発明では、前記ノイズ重畳
手段は、画像粒状性の知覚閾値を基にノイズを重畳する
ことを特徴としている。
手段は、画像粒状性の知覚閾値を基にノイズを重畳する
ことを特徴としている。
【００１２】請求項６記載の発明では、前記重畳するノ
イズ量を設定する手段を設けたことを特徴としている。
イズ量を設定する手段を設けたことを特徴としている。
【００１３】請求項７記載の発明では、前記光学的情報
は、明度、濃度、彩度、色相、網膜照度を含む複数の光
学的情報であることを特徴としている。
は、明度、濃度、彩度、色相、網膜照度を含む複数の光
学的情報であることを特徴としている。
【００１４】請求項８記載の発明では、前記光学的情報
の差異を検出する手段を設けたことを特徴としている。
の差異を検出する手段を設けたことを特徴としている。
【００１５】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例を図面を
用いて具体的に説明する。 〈実施例１〉図１は、本発明の実施例１の構成を示す。
上記したように、階調性を向上させるために画像にノイ
ズを重畳すると、画像の粒状性が増加し、鮮鋭性が劣化
するので、本実施例１では、人間の視覚特性を考慮し
て、ノイズを重畳すべき階調レベルを限定している。
用いて具体的に説明する。 〈実施例１〉図１は、本発明の実施例１の構成を示す。
上記したように、階調性を向上させるために画像にノイ
ズを重畳すると、画像の粒状性が増加し、鮮鋭性が劣化
するので、本実施例１では、人間の視覚特性を考慮し
て、ノイズを重畳すべき階調レベルを限定している。
【００１６】階調判定手段１は、出力可能階調群Ａを、
空間的に隣接して出力する際の境界部分に疑似輪郭が観
察される階調群Ｂと、疑似輪郭が観察されない階調群Ｃ
の何れかに判定する。
空間的に隣接して出力する際の境界部分に疑似輪郭が観
察される階調群Ｂと、疑似輪郭が観察されない階調群Ｃ
の何れかに判定する。
【００１７】すなわち、階調判定手段１は、例えば、２
段の隣接したレベルの階調レベルを出力した際の両者間
の明度など、光学的情報の量のコントラストが、人間の
明視の距離における明度など、光学的情報の量のコント
ラスト感度の閾値の最小値以下であれば、それらの階調
レベル対を階調群Ｃに判定し、また、上記した両者間の
明度など、光学的情報の量のコントラストが、人間の明
度など、光学的情報の量のコントラスト感度の閾値の最
小値以上であれば、それらの階調レベル対を階調群Ｂに
判定する。
段の隣接したレベルの階調レベルを出力した際の両者間
の明度など、光学的情報の量のコントラストが、人間の
明視の距離における明度など、光学的情報の量のコント
ラスト感度の閾値の最小値以下であれば、それらの階調
レベル対を階調群Ｃに判定し、また、上記した両者間の
明度など、光学的情報の量のコントラストが、人間の明
度など、光学的情報の量のコントラスト感度の閾値の最
小値以上であれば、それらの階調レベル対を階調群Ｂに
判定する。
【００１８】被出力画像データＤが入力されると、被出
力画像データＤの各画素の有する階調データは、階調判
定手段１により、上記した階調群Ｂ、Ｃの何れに属する
階調レベルであるか判定され、階調群Ｂに属すると判定
された画素は、ノイズ重畳手段２により適切なノイズを
重畳されて画像出力手段３より画像として出力される。
力画像データＤの各画素の有する階調データは、階調判
定手段１により、上記した階調群Ｂ、Ｃの何れに属する
階調レベルであるか判定され、階調群Ｂに属すると判定
された画素は、ノイズ重畳手段２により適切なノイズを
重畳されて画像出力手段３より画像として出力される。
【００１９】一方、階調群Ｃに属すると判定された画素
は、ノイズを重畳されずに画像出力手段３より画像とし
て出力される。
は、ノイズを重畳されずに画像出力手段３より画像とし
て出力される。
【００２０】なお、上記した実施例では、光学的情報と
して明度のみを例示したが、濃度、彩度、色相、網膜照
明など、明度以外の他の光学的情報であってもよい。ま
た、光学的情報の差異を表わす量としてコントラストを
例示したが、差、比など他の量を用いてもよい。
して明度のみを例示したが、濃度、彩度、色相、網膜照
明など、明度以外の他の光学的情報であってもよい。ま
た、光学的情報の差異を表わす量としてコントラストを
例示したが、差、比など他の量を用いてもよい。
【００２１】〈実施例２〉図２は、実施例２の構成を示
す。本実施例２では、モニタ画面上の画像や複写機のよ
うに原稿が存在する場合に、画像を階調が連続的に緩や
かに変化している領域と、急峻に変化している領域とに
分離し、かつその結果を人間の判断と一致させるように
している。
す。本実施例２では、モニタ画面上の画像や複写機のよ
うに原稿が存在する場合に、画像を階調が連続的に緩や
かに変化している領域と、急峻に変化している領域とに
分離し、かつその結果を人間の判断と一致させるように
している。
【００２２】画像入力手段４は、被入力画像Ｆから入力
画像データＧを入力する。光学的情報再現手段５は、入
力画像データの各画素に対応する被入力画像Ｆが有して
いた、例えば明度などの光学的情報の量、つまり入力画
像の光学的情報の分布データＨに変換する。
画像データＧを入力する。光学的情報再現手段５は、入
力画像データの各画素に対応する被入力画像Ｆが有して
いた、例えば明度などの光学的情報の量、つまり入力画
像の光学的情報の分布データＨに変換する。
【００２３】領域分離手段６は、分布データＨを基に、
入力画像データを、階調が連続的に滑らかに変化する画
像領域Ｊと、階調が急峻に変化する画像領域Ｋに分離す
る。すなわち、領域分離手段６は、例えば明度のコント
ラストなどの光学的情報量分布データの空間周波数分布
を基に、人間の明度のコントラスト感度の閾値（Ｉ）以
下の画像領域を画像領域Ｊに分離し、人間の明度のコン
トラスト感度の閾値（Ｉ）以上の画像領域を画像領域Ｋ
に分離する。
入力画像データを、階調が連続的に滑らかに変化する画
像領域Ｊと、階調が急峻に変化する画像領域Ｋに分離す
る。すなわち、領域分離手段６は、例えば明度のコント
ラストなどの光学的情報量分布データの空間周波数分布
を基に、人間の明度のコントラスト感度の閾値（Ｉ）以
下の画像領域を画像領域Ｊに分離し、人間の明度のコン
トラスト感度の閾値（Ｉ）以上の画像領域を画像領域Ｋ
に分離する。
【００２４】なお、上記した実施例では、光学的情報と
して明度のみを例示したが、濃度、彩度、色相、網膜照
度など、明度以外の他の光学的情報であってもよい。ま
た、光学的情報の差異を表わす量としてコントラストを
例示したが、差、比など他の量を用いてもよい。
して明度のみを例示したが、濃度、彩度、色相、網膜照
度など、明度以外の他の光学的情報であってもよい。ま
た、光学的情報の差異を表わす量としてコントラストを
例示したが、差、比など他の量を用いてもよい。
【００２５】〈実施例３〉本実施例３では、モニタ画面
上の画像や複写機のように原稿が存在する場合に、画像
を階調が連続的に緩やかに変化している領域と、急峻に
変化している領域とに分離し、階調が連続的に緩やかに
変化している領域内における階調性を向上し、この領域
および他の領域の鮮鋭性に影響を及ぼさないようにした
ものである。
上の画像や複写機のように原稿が存在する場合に、画像
を階調が連続的に緩やかに変化している領域と、急峻に
変化している領域とに分離し、階調が連続的に緩やかに
変化している領域内における階調性を向上し、この領域
および他の領域の鮮鋭性に影響を及ぼさないようにした
ものである。
【００２６】図３は、実施例３の構成を示す。本実施例
の構成は、実施例１と２を組み合わせて構成されてい
る。すなわち、実施例２で説明したように、領域分離手
段６は、入力画像データを、階調が連続的に滑らかに変
化する画像領域Ｊと、階調が急峻に変化する画像領域Ｋ
に分離する。
の構成は、実施例１と２を組み合わせて構成されてい
る。すなわち、実施例２で説明したように、領域分離手
段６は、入力画像データを、階調が連続的に滑らかに変
化する画像領域Ｊと、階調が急峻に変化する画像領域Ｋ
に分離する。
【００２７】画像領域Ｊについて実施例１の処理を行
う。すなわち、階調判定手段１は、画像領域Ｊに属する
被入力画像Ｆ内の画素について、空間的に隣接して出力
する際の境界部分に疑似輪郭が観察される階調群Ｂに属
する画素か、疑似輪郭が観察されない階調群Ｃに属する
画素かを判定する。階調群Ｂに属すると判定された画素
は、ノイズ重畳手段２により適切なノイズを重畳されて
画像出力手段３より画像として出力される。一方、階調
群Ｃに属すると判定された画素は、ノイズを重畳されず
に画像出力手段３より画像として出力される。また、画
像領域Ｋに属する被入力画像Ｆ内の画素もノイズを重畳
されずに画像出力手段３より画像として出力される。
う。すなわち、階調判定手段１は、画像領域Ｊに属する
被入力画像Ｆ内の画素について、空間的に隣接して出力
する際の境界部分に疑似輪郭が観察される階調群Ｂに属
する画素か、疑似輪郭が観察されない階調群Ｃに属する
画素かを判定する。階調群Ｂに属すると判定された画素
は、ノイズ重畳手段２により適切なノイズを重畳されて
画像出力手段３より画像として出力される。一方、階調
群Ｃに属すると判定された画素は、ノイズを重畳されず
に画像出力手段３より画像として出力される。また、画
像領域Ｋに属する被入力画像Ｆ内の画素もノイズを重畳
されずに画像出力手段３より画像として出力される。
【００２８】〈実施例４〉階調性を向上させるために画
像にノイズを重畳するが、人間のノイズ知覚特性は画像
濃度、明度などに依存するため、各階調レベルに対して
量的に等しいノイズを重畳しても、視覚的には粒状性の
ばらつきが生じてしまう。そこで本実施例４では、画像
の粒状性を知覚する強度が画像の光学的情報の強度に依
存している場合、粒状性の光学的情報強度特性に比例し
たノイズを重畳することによって、自然な出力画像を得
るようにしている。
像にノイズを重畳するが、人間のノイズ知覚特性は画像
濃度、明度などに依存するため、各階調レベルに対して
量的に等しいノイズを重畳しても、視覚的には粒状性の
ばらつきが生じてしまう。そこで本実施例４では、画像
の粒状性を知覚する強度が画像の光学的情報の強度に依
存している場合、粒状性の光学的情報強度特性に比例し
たノイズを重畳することによって、自然な出力画像を得
るようにしている。
【００２９】図４は、実施例４の構成を示す。本実施例
のノイズ重畳手段７は、実施例３のそれと次の点で異な
る。すなわち、ノイズ重畳手段７は、階調群Ｂに属する
階調がノイズを重畳されずに出力された場合の明度など
の光学的情報の量のデータ（出力可能階調レベル出力時
光学的情報データＬ）を基に、ノイズを重畳する。人間
が画像の粒状性を知覚する強度が画像の光学的情報の強
度に依存している場合、粒状性の光学的情報強度特性に
比例したノイズを重畳することにより、ノイズが重畳さ
れる画像領域間の粒状性を、画像の光学的情報の強度に
依存することなく、一定に保つことが可能となり、より
自然な出力画像を得ることができる。
のノイズ重畳手段７は、実施例３のそれと次の点で異な
る。すなわち、ノイズ重畳手段７は、階調群Ｂに属する
階調がノイズを重畳されずに出力された場合の明度など
の光学的情報の量のデータ（出力可能階調レベル出力時
光学的情報データＬ）を基に、ノイズを重畳する。人間
が画像の粒状性を知覚する強度が画像の光学的情報の強
度に依存している場合、粒状性の光学的情報強度特性に
比例したノイズを重畳することにより、ノイズが重畳さ
れる画像領域間の粒状性を、画像の光学的情報の強度に
依存することなく、一定に保つことが可能となり、より
自然な出力画像を得ることができる。
【００３０】なお、上記した実施例では、光学的情報と
して明度のみを例示したが、濃度、彩度、色相、網膜照
明など、明度以外の他の光学的情報であってもよい。
して明度のみを例示したが、濃度、彩度、色相、網膜照
明など、明度以外の他の光学的情報であってもよい。
【００３１】〈実施例５〉実施例５では、階調性を向上
させ、かつ粒状性を増加させないようにしたものであ
る。図５は、実施例５の構成を示す。ノイズ重畳手段８
は、実施例４に加えてさらに、画像粒状性の知覚閾値特
性データＭを基に、階調群Ｂに属すると判断された画素
に重畳されるノイズが、画像粒状性の知覚閾値以下にな
るように制限する。
させ、かつ粒状性を増加させないようにしたものであ
る。図５は、実施例５の構成を示す。ノイズ重畳手段８
は、実施例４に加えてさらに、画像粒状性の知覚閾値特
性データＭを基に、階調群Ｂに属すると判断された画素
に重畳されるノイズが、画像粒状性の知覚閾値以下にな
るように制限する。
【００３２】〈実施例６〉出力機によっては、階調性を
向上させるために画像にノイズを重畳する場合に、階調
性の向上と粒状性を増加させないことが両立しない。本
実施例は、そのような場合に、使用者がその両者の調整
を行うようにしたものである。
向上させるために画像にノイズを重畳する場合に、階調
性の向上と粒状性を増加させないことが両立しない。本
実施例は、そのような場合に、使用者がその両者の調整
を行うようにしたものである。
【００３３】図６は、実施例６の構成を示す。重畳ノイ
ズ量設定手段９は、本実施例によって設けられた構成部
分であり、他の構成は実施例４のものと同様である。使
用者は、重畳ノイズ量設定手段９を用いて階調群Ｂに属
すると判断された画素に重畳するノイズを任意に設定す
ることができる。
ズ量設定手段９は、本実施例によって設けられた構成部
分であり、他の構成は実施例４のものと同様である。使
用者は、重畳ノイズ量設定手段９を用いて階調群Ｂに属
すると判断された画素に重畳するノイズを任意に設定す
ることができる。
【００３４】すなわち、重畳するノイズを人間の粒状性
知覚閾値以下にすることが不可能な場合には、階調性の
向上と、粒状性を増加させないことが両立しないが、重
畳ノイズ量設定手段９を用いて、使用者が両者のバラン
スを調整することが可能となり、使用者にとってより好
ましい画像を出力することができる。
知覚閾値以下にすることが不可能な場合には、階調性の
向上と、粒状性を増加させないことが両立しないが、重
畳ノイズ量設定手段９を用いて、使用者が両者のバラン
スを調整することが可能となり、使用者にとってより好
ましい画像を出力することができる。
【００３５】〈実施例７〉画像の光学的情報種として
は、例えば視感濃度、色彩濃度、明度、彩度、色相など
様々なものがあり、カラー画像出力機やカラーモニタの
場合、一種類の光学的情報種にしか対応していないと、
他の光学的情報種の階調性の悪さによって、階調性が向
上しない場合がある。本実施例は、このような場合に対
処するものである。
は、例えば視感濃度、色彩濃度、明度、彩度、色相など
様々なものがあり、カラー画像出力機やカラーモニタの
場合、一種類の光学的情報種にしか対応していないと、
他の光学的情報種の階調性の悪さによって、階調性が向
上しない場合がある。本実施例は、このような場合に対
処するものである。
【００３６】図７は、実施例７の構成を示す。階調判定
手段群１１は、出力可能階調群Ａを、空間的に隣接して
出力する際の境界部分に疑似輪郭が観察される階調群Ｂ
と、疑似輪郭が観察されない階調群Ｃに分離する。
手段群１１は、出力可能階調群Ａを、空間的に隣接して
出力する際の境界部分に疑似輪郭が観察される階調群Ｂ
と、疑似輪郭が観察されない階調群Ｃに分離する。
【００３７】すなわち、階調判定手段群１１は、複数の
濃度、彩度、色相、網膜照度などの光学的情報種に対応
している。例えば、明度の階調性が問題となる場合に
は、２段の隣接したレベルの階調レベルを出力した際の
両者間の明度のコントラストが、人間の明視の距離にお
ける明度のコントラスト感度の閾値の最小値以下であれ
ば、それらの階調レベル対を階調群Ｃに分離し、また、
上記した両者間の明度のコントラストが、人間の明度の
コントラスト感度の閾値の最小値以上であれば、それら
の階調レベル対を階調群Ｂに分離する。
濃度、彩度、色相、網膜照度などの光学的情報種に対応
している。例えば、明度の階調性が問題となる場合に
は、２段の隣接したレベルの階調レベルを出力した際の
両者間の明度のコントラストが、人間の明視の距離にお
ける明度のコントラスト感度の閾値の最小値以下であれ
ば、それらの階調レベル対を階調群Ｃに分離し、また、
上記した両者間の明度のコントラストが、人間の明度の
コントラスト感度の閾値の最小値以上であれば、それら
の階調レベル対を階調群Ｂに分離する。
【００３８】ここで、画像入力手段４によって入力され
た入力画像データＧは、複数の光学的情報種に対応した
光学的情報再現手段群１２によって、各画素に対応する
被入力画像Ｆが有していた明度分布情報である、入力画
像の光学的情報分布データＨに変換される。このデータ
を基に、入力画像データＧは、領域分離手段６によっ
て、階調が連続的に滑らかに変化する画像領域Ｊと、階
調が急峻に変化する画像領域Ｋに分離される。すなわ
ち、領域分離手段６は、明度のコントラストなどの光学
的情報量分布データの空間周波数分布を基に、人間の明
度のコントラスト感度の閾値以下の画像領域を画像領域
Ｊに分離し、人間の明度のコントラスト感度の閾値以上
の画像領域を画像領域Ｋに分離する。
た入力画像データＧは、複数の光学的情報種に対応した
光学的情報再現手段群１２によって、各画素に対応する
被入力画像Ｆが有していた明度分布情報である、入力画
像の光学的情報分布データＨに変換される。このデータ
を基に、入力画像データＧは、領域分離手段６によっ
て、階調が連続的に滑らかに変化する画像領域Ｊと、階
調が急峻に変化する画像領域Ｋに分離される。すなわ
ち、領域分離手段６は、明度のコントラストなどの光学
的情報量分布データの空間周波数分布を基に、人間の明
度のコントラスト感度の閾値以下の画像領域を画像領域
Ｊに分離し、人間の明度のコントラスト感度の閾値以上
の画像領域を画像領域Ｋに分離する。
【００３９】なお、上記した実施例では、光学的情報と
して明度のみを例示したが、濃度、彩度、色相、網膜照
明など、明度以外の他の光学的情報であってもよい。
して明度のみを例示したが、濃度、彩度、色相、網膜照
明など、明度以外の他の光学的情報であってもよい。
【００４０】〈実施例８〉本実施例は、画像出力機の出
力毎の変動などによって、階調性向上処理の誤動作が生
じる場合に対処するものである。図８は、実施例８の構
成を示す。出力可能階調出力手段１５は、出力可能な階
調すべてを出力し、光学的情報測定手段１６は、例えば
明度などの光学的情報を測定する。光学的情報差異検出
手段１７は、測定された各階調の明度情報を基に、互い
に隣接するレベルの階調レベル対群の明度差異を算出す
る。
力毎の変動などによって、階調性向上処理の誤動作が生
じる場合に対処するものである。図８は、実施例８の構
成を示す。出力可能階調出力手段１５は、出力可能な階
調すべてを出力し、光学的情報測定手段１６は、例えば
明度などの光学的情報を測定する。光学的情報差異検出
手段１７は、測定された各階調の明度情報を基に、互い
に隣接するレベルの階調レベル対群の明度差異を算出す
る。
【００４１】階調判定手段１４は、この明度差異を基
に、出力可能階調群Ａを、空間的に隣接して出力する際
の境界部分に疑似輪郭が観察される階調群Ｂと、そうで
ない階調群Ｃに分離する。
に、出力可能階調群Ａを、空間的に隣接して出力する際
の境界部分に疑似輪郭が観察される階調群Ｂと、そうで
ない階調群Ｃに分離する。
【００４２】なお、上記した実施例では、光学的情報と
して明度のみを例示したが、濃度、彩度、色相、網膜照
明など、明度以外の他の光学的情報であってもよい。
して明度のみを例示したが、濃度、彩度、色相、網膜照
明など、明度以外の他の光学的情報であってもよい。
【００４３】
【発明の効果】以上、説明したように、請求項１記載の
発明によれば、画像にノイズを重畳して見かけの階調性
を向上させる処理において、ノイズを重畳すべき階調レ
ベルを限定する際に、人間の視覚特性を考慮しているの
で、ノイズを重畳する階調レベル数を減少させることが
可能となり、画像の鮮鋭性を劣化させずに階調性を向上
させることができる。
発明によれば、画像にノイズを重畳して見かけの階調性
を向上させる処理において、ノイズを重畳すべき階調レ
ベルを限定する際に、人間の視覚特性を考慮しているの
で、ノイズを重畳する階調レベル数を減少させることが
可能となり、画像の鮮鋭性を劣化させずに階調性を向上
させることができる。
【００４４】請求項２記載の発明によれば、画像を階調
が連続的に緩やかに変化している領域と、急峻に変化し
ている領域とに分離する際に、人間の視覚特性を考慮し
ているので、人間の視覚特性に適合した形で分離するこ
とができる。
が連続的に緩やかに変化している領域と、急峻に変化し
ている領域とに分離する際に、人間の視覚特性を考慮し
ているので、人間の視覚特性に適合した形で分離するこ
とができる。
【００４５】請求項３記載の発明によれば、複写機のよ
うに原稿が存在する場合に、人間の視知覚と一致した形
で、画像を階調が連続的に緩やかに変化している領域
と、急峻に変化している領域とに分離し、階調が連続的
に緩やかに変化している領域内においてのみ階調性向上
処理を行っているので、他の領域の鮮鋭性に影響を及ぼ
さない。また、階調性向上処理を行う領域内部において
も、人間の視覚特性を考慮して、ノイズを重畳すべき階
調レベルを限定しているので、鮮鋭性に影響を及ぼさな
い。
うに原稿が存在する場合に、人間の視知覚と一致した形
で、画像を階調が連続的に緩やかに変化している領域
と、急峻に変化している領域とに分離し、階調が連続的
に緩やかに変化している領域内においてのみ階調性向上
処理を行っているので、他の領域の鮮鋭性に影響を及ぼ
さない。また、階調性向上処理を行う領域内部において
も、人間の視覚特性を考慮して、ノイズを重畳すべき階
調レベルを限定しているので、鮮鋭性に影響を及ぼさな
い。
【００４６】請求項４記載の発明によれば、人間が画像
の粒状性を知覚する強度が画像の光学的情報の強度に依
存している場合、粒状性の光学的情報強度特性に比例し
たノイズを重畳することにより、ノイズが重畳される画
素領域間の粒状性を画像の光学的情報の強度に依存せず
に一定に保つことが可能となり、より自然な出力画像を
得ることができる。
の粒状性を知覚する強度が画像の光学的情報の強度に依
存している場合、粒状性の光学的情報強度特性に比例し
たノイズを重畳することにより、ノイズが重畳される画
素領域間の粒状性を画像の光学的情報の強度に依存せず
に一定に保つことが可能となり、より自然な出力画像を
得ることができる。
【００４７】請求項５記載の発明によれば、重畳するノ
イズを人間の粒状性知覚閾値以下にすることにより、粒
状性を増加させずに画像の階調性を向上することが可能
となる。
イズを人間の粒状性知覚閾値以下にすることにより、粒
状性を増加させずに画像の階調性を向上することが可能
となる。
【００４８】請求項６記載の発明によれば、重畳するノ
イズを人間の粒状性知覚閾値以下にすることが不可能な
場合には、階調性の向上と粒状性を増加させないことが
両立しないが、重畳ノイズ量設定手段を設けることによ
り、使用者が両者のバランスを調整することが可能とな
り、使用者にとってより好ましい画像を出力することが
できる。
イズを人間の粒状性知覚閾値以下にすることが不可能な
場合には、階調性の向上と粒状性を増加させないことが
両立しないが、重畳ノイズ量設定手段を設けることによ
り、使用者が両者のバランスを調整することが可能とな
り、使用者にとってより好ましい画像を出力することが
できる。
【００４９】請求項７記載の発明によれば、複数の光学
的情報種に対応しているので、光学的情報種に対する汎
用性が増す。
的情報種に対応しているので、光学的情報種に対する汎
用性が増す。
【００５０】請求項８記載の発明によれば、光学的情報
の差異を検出する手段を設けているので、出力毎の光学
的情報の差異を検出することが可能となり、画像出力機
の出力毎の変動などによる階調レベルの誤判定を防止す
ることができ、階調性向上処理の誤動作による出力画像
の品質劣化を防止することができる。
の差異を検出する手段を設けているので、出力毎の光学
的情報の差異を検出することが可能となり、画像出力機
の出力毎の変動などによる階調レベルの誤判定を防止す
ることができ、階調性向上処理の誤動作による出力画像
の品質劣化を防止することができる。
【図１】実施例１の構成を示す。
【図２】実施例２の構成を示す。
【図３】実施例３の構成を示す。
【図４】実施例４の構成を示す。
【図５】実施例５の構成を示す。
【図６】実施例６の構成を示す。
【図７】実施例７の構成を示す。
【図８】実施例８の構成を示す。
１ 階調判定手段 ２ ノイズ重畳手段 ３ 画像出力手段
Claims (8)
- 【請求項１】 被出力画像データに基づいて階調画像を
出力する画像出力手段と、該画像データを構成する各画
素の階調レベルが、出力時に疑似輪郭を生じる階調群に
属するか否かを判定する手段と、前記画像の出力時に、
該判定された階調群に属する画素にノイズを重畳する手
段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項２】 階調画像を入力する画像入力手段と、該
入力された画像データを、光学的情報の２次元空間分布
データに変換する手段と、該分布データと視覚系の光学
的情報の差異を検出する所定の閾値とを基に、前記入力
画像データを階調が連続的に緩やかに変化している領域
と、階調が急峻に変化している領域とに分離する手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項３】 階調画像を入力する画像入力手段と、該
入力された画像データを、光学的情報の２次元空間分布
データに変換する手段と、該分布データと視覚系の光学
的情報の差異を検出する所定の閾値とを基に、前記入力
画像データを階調が連続的に緩やかに変化している第１
の領域と、階調が急峻に変化している第２の領域とに分
離する手段と、階調画像を出力する手段と、該第１の領
域を構成する各画素の階調レベルが、出力時に疑似輪郭
を生じる階調群に属するか否かを判定する手段と、前記
画像の出力時に、該判定された階調群に属する画素にノ
イズを重畳する手段とを備えたことを特徴とする画像処
理装置。 - 【請求項４】 前記ノイズ重畳手段は、光学的情報の強
度に応じたノイズを重畳することを特徴とする請求項１
または３記載の画像処理装置。 - 【請求項５】 前記ノイズ重畳手段は、画像粒状性の知
覚閾値を基にノイズを重畳することを特徴とする請求項
１または３記載の画像処理装置。 - 【請求項６】 前記重畳するノイズ量を設定する手段を
設けたことを特徴とする請求項１または３記載の画像処
理装置。 - 【請求項７】 前記光学的情報は、明度、濃度、彩度、
色相、網膜照度を含む複数の光学的情報であることを特
徴とする請求項２または３記載の画像処理装置。 - 【請求項８】 前記光学的情報の差異を検出する手段を
設けたことを特徴とする請求項２または３記載の画像処
理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8007347A JPH09200523A (ja) | 1996-01-19 | 1996-01-19 | 画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8007347A JPH09200523A (ja) | 1996-01-19 | 1996-01-19 | 画像処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09200523A true JPH09200523A (ja) | 1997-07-31 |
Family
ID=11663426
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8007347A Pending JPH09200523A (ja) | 1996-01-19 | 1996-01-19 | 画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09200523A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100402666B1 (ko) * | 1999-10-22 | 2003-10-22 | 샤프 가부시키가이샤 | 노이즈를 이용한 디지탈 디스플레이의 비트-깊이 확장 방법 |
| KR100490910B1 (ko) * | 1997-08-20 | 2005-08-12 | 마츠시타 덴끼 산교 가부시키가이샤 | 계조공유데이터생성장치,계조공유데이터복원장치,계조데이터처리장치,계조공유데이터생성방법,계조공유데이터복원방법,계조데이터처리방법및컴퓨터판독가능한기록매체 |
| JP2010206703A (ja) * | 2009-03-05 | 2010-09-16 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
| US10535288B2 (en) | 2016-10-04 | 2020-01-14 | Canon Kabushiki Kaisha | Information outputting method, electronic equipment, and displaying apparatus |
-
1996
- 1996-01-19 JP JP8007347A patent/JPH09200523A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100490910B1 (ko) * | 1997-08-20 | 2005-08-12 | 마츠시타 덴끼 산교 가부시키가이샤 | 계조공유데이터생성장치,계조공유데이터복원장치,계조데이터처리장치,계조공유데이터생성방법,계조공유데이터복원방법,계조데이터처리방법및컴퓨터판독가능한기록매체 |
| KR100402666B1 (ko) * | 1999-10-22 | 2003-10-22 | 샤프 가부시키가이샤 | 노이즈를 이용한 디지탈 디스플레이의 비트-깊이 확장 방법 |
| JP2010206703A (ja) * | 2009-03-05 | 2010-09-16 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
| US10535288B2 (en) | 2016-10-04 | 2020-01-14 | Canon Kabushiki Kaisha | Information outputting method, electronic equipment, and displaying apparatus |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP1857975B1 (en) | Histogram adjustment for high dynamic range image mapping | |
| EP1857976B1 (en) | Histogram adjustment for high dynamic range image mapping | |
| JP4411879B2 (ja) | 信号処理装置、信号処理プログラム、および電子カメラ | |
| CN101080022B (zh) | 成像设备 | |
| EP1909484B1 (en) | Image processing device, image processing program, and image processing method | |
| EP0577085A2 (en) | Method and apparatus for determining visually perceptible differences between images | |
| EP1289309A1 (en) | Noise filter for Bayer pattern image data | |
| KR101000623B1 (ko) | 색수차 검출 및 보정 방법, 이를 이용한 영상 처리 장치 및그 방법 | |
| JPH1139486A (ja) | 画像の画質評価方法 | |
| JPH11341285A (ja) | 画像処理装置 | |
| JPH09200523A (ja) | 画像処理装置 | |
| JP2005043174A (ja) | 色むら検査装置 | |
| JPWO2018207675A1 (ja) | 色処理プログラム、色処理方法、色彩感覚検査システム、出力システム、色覚補正画像処理システムおよび色覚シミュレーション画像処理システム | |
| JP3334047B2 (ja) | 画像処理装置およびこれを搭載した画像読取装置と画像形成装置、並びに画像処理方法、および画像処理手順を記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 | |
| JP2003309725A (ja) | 画像処理方法、画像処理装置、及びそれを備えた画像形成装置 | |
| JP4391071B2 (ja) | 色調変動監視方法及び装置 | |
| Johnson | The quality of appearance | |
| JP5598185B2 (ja) | 目立ち画像生成装置及び目立ち画像生成プログラム | |
| JP4202817B2 (ja) | 視覚負荷度測定装置および方法、視覚負荷度測定プログラムならびにそのプログラムを記録した記録媒体 | |
| JP2006087072A (ja) | 画像処理方法、画像処理装置、画像形成装置、コンピュータプログラム、及び記録媒体 | |
| JP2000357237A (ja) | 画像処理装置およびこれを搭載した画像読取装置と画像形成装置、並びに画像処理方法、および画像処理手順を記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 | |
| KR20060105101A (ko) | 이미지의 에지 정보를 이용한 이미지 형성 방법 및 장치 | |
| Choi et al. | Subjective rules on the perception and modeling of image contrast | |
| JPH10100386A (ja) | 印刷物検査装置および印刷物検査方法 | |
| JPH1125274A (ja) | 画像評価方法および入出力特性測定用原稿 |