JPH0950519A - 画像処理装置及び方法 - Google Patents
画像処理装置及び方法Info
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- JPH0950519A JPH0950519A JP8131872A JP13187296A JPH0950519A JP H0950519 A JPH0950519 A JP H0950519A JP 8131872 A JP8131872 A JP 8131872A JP 13187296 A JP13187296 A JP 13187296A JP H0950519 A JPH0950519 A JP H0950519A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 本願は、入力された画像信号から雑音を効果
的に除去する画像処理装置およびその方法を提供するこ
とを目的とする。 【解決手段】 本願によれば、以下の技術が開示され
る。平均値算出部103は注目画素近傍の所定領域におけ
る色成分ごとの画素平均値を算出する。二値化部104は
色成分ごとの画素平均値に基づいて所定領域の画素を色
成分ごとに二値化する。相関係数算出部105は色成分ご
との二値画像相互の特性から相関係数を算出する。平滑
化部102は、算出された相関係数を重みとして、注目画
素の値と前記画素平均値とを加算することにより平滑化
処理を行う。
的に除去する画像処理装置およびその方法を提供するこ
とを目的とする。 【解決手段】 本願によれば、以下の技術が開示され
る。平均値算出部103は注目画素近傍の所定領域におけ
る色成分ごとの画素平均値を算出する。二値化部104は
色成分ごとの画素平均値に基づいて所定領域の画素を色
成分ごとに二値化する。相関係数算出部105は色成分ご
との二値画像相互の特性から相関係数を算出する。平滑
化部102は、算出された相関係数を重みとして、注目画
素の値と前記画素平均値とを加算することにより平滑化
処理を行う。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は画像処理装置およびその
方法に関し、例えば、入力された画像信号に平滑化処理
あるいは鮮鋭化処理などの空間周波数変換を施す画像処
理装置およびその方法に関するものである。
方法に関し、例えば、入力された画像信号に平滑化処理
あるいは鮮鋭化処理などの空間周波数変換を施す画像処
理装置およびその方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】カラー画像を三色分解してディジタル的
に読取るためには、一次元のラインセンサを用いたフラ
ットベッド型の原稿読取装置や、二次元のエリアセンサ
を用いたカメラ型の撮像装置を利用するのが一般的であ
る。
に読取るためには、一次元のラインセンサを用いたフラ
ットベッド型の原稿読取装置や、二次元のエリアセンサ
を用いたカメラ型の撮像装置を利用するのが一般的であ
る。
【０００３】しかし、これらの装置から出力された画像
信号には、センサのアナログ的な雑音成分や、センサ出
力をディジタル信号に変換するA/D変換回路の特性によ
り発生するランダム雑音が含まれているが、これらの雑
音は画像品質を劣化させる要因になる。この雑音を除去
するためには、画像信号の注目画素とその近傍画素との
平均値を注目画素に置き換える平滑化処理が有効である
が、平滑化を行うと、画像の階調が急峻に変化するエッ
ジ部分を鈍らせてしまうことになり、画像の尖鋭度を低
下させることになる。
信号には、センサのアナログ的な雑音成分や、センサ出
力をディジタル信号に変換するA/D変換回路の特性によ
り発生するランダム雑音が含まれているが、これらの雑
音は画像品質を劣化させる要因になる。この雑音を除去
するためには、画像信号の注目画素とその近傍画素との
平均値を注目画素に置き換える平滑化処理が有効である
が、平滑化を行うと、画像の階調が急峻に変化するエッ
ジ部分を鈍らせてしまうことになり、画像の尖鋭度を低
下させることになる。
【０００４】画像データの空間的分布や統計的な特徴を
利用した平滑化処理により、雑音を取り除いて画像の劣
化を補正しようとする試みが行われている。例えば、メ
ディアンフィルタと呼ばれる平滑化フィルタ処理を画像
全体に施すことにより。画像のエッジを鈍らせることな
く、雑音だけを除去する方法や、あるいは、画像の属性
を判別して、エッジ部以外の領域（階調変化が緩やかな
領域）に平滑化処理を施すといった処理が提案されてい
る。
利用した平滑化処理により、雑音を取り除いて画像の劣
化を補正しようとする試みが行われている。例えば、メ
ディアンフィルタと呼ばれる平滑化フィルタ処理を画像
全体に施すことにより。画像のエッジを鈍らせることな
く、雑音だけを除去する方法や、あるいは、画像の属性
を判別して、エッジ部以外の領域（階調変化が緩やかな
領域）に平滑化処理を施すといった処理が提案されてい
る。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上述した技術
においては、次のような問題点がある。
においては、次のような問題点がある。
【０００６】従来の手法は、画像の信号分布特性を利用
してエッジ部と平坦部とを判定し、その判定結果に基づ
いてフィルタ処理を切替えるものである。しかし、エッ
ジ部と平坦部の誤判定を完全になくすことは不可能で、
このため、雑音が残ったり、ある程度のエッジ鈍りが発
生するのは避けられない。
してエッジ部と平坦部とを判定し、その判定結果に基づ
いてフィルタ処理を切替えるものである。しかし、エッ
ジ部と平坦部の誤判定を完全になくすことは不可能で、
このため、雑音が残ったり、ある程度のエッジ鈍りが発
生するのは避けられない。
【０００７】また、上述の様な問題は、エッジ強調など
画像の鮮鋭化を行う場合にも同様に生じ得る。
画像の鮮鋭化を行う場合にも同様に生じ得る。
【０００８】本願は、上述の問題を解決するためのもの
であり、入力された画像信号を効果的に平滑化すること
ができる画像処理装置およびその方法を提供することを
目的とする。
であり、入力された画像信号を効果的に平滑化すること
ができる画像処理装置およびその方法を提供することを
目的とする。
【０００９】また、本願の他の目的は、入力された画像
信号の色成分間の相関を利用して、画像信号の空間周波
数特性の変換を良好に行うことにある。
信号の色成分間の相関を利用して、画像信号の空間周波
数特性の変換を良好に行うことにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本願は、前記の目的を達
成する一手段として、以下の構成を備える。
成する一手段として、以下の構成を備える。
【００１１】本願にかかる画像処理装置は、入力された
画像信号の色成分信号間の相関性を検出する検出手段
と、検出された相関性に応じた平滑化処理を前記画像信
号に施す平滑化手段とを有することを特徴とする。
画像信号の色成分信号間の相関性を検出する検出手段
と、検出された相関性に応じた平滑化処理を前記画像信
号に施す平滑化手段とを有することを特徴とする。
【００１２】また、本願にかかる画像処理方法は、入力
された画像信号の色成分信号間の相関性を検出する検出
ステップと、検出した相関性に応じた平滑化処理を前記
画像信号に施す平滑化ステップとを有することを特徴と
する。
された画像信号の色成分信号間の相関性を検出する検出
ステップと、検出した相関性に応じた平滑化処理を前記
画像信号に施す平滑化ステップとを有することを特徴と
する。
【００１３】本願にかかる画像処理装置は、入力された
画像信号の色成分信号間の相関性を検出する検出手段
と、検出された相関性に応じて、前記画像信号の空間周
波数特性を変換する変換手段とを有することを特徴とす
る。
画像信号の色成分信号間の相関性を検出する検出手段
と、検出された相関性に応じて、前記画像信号の空間周
波数特性を変換する変換手段とを有することを特徴とす
る。
【００１４】また、本願にかかる画像処理方法は、入力
された画像信号の各色成分信号間の相関性を検出する検
出ステップと、検出した相関性に応じて、前記画像信号
の空間周波数特性を変換する変換ステップとを有するこ
とを特徴とする。
された画像信号の各色成分信号間の相関性を検出する検
出ステップと、検出した相関性に応じて、前記画像信号
の空間周波数特性を変換する変換ステップとを有するこ
とを特徴とする。
【００１５】
（第１の実施の形態）以下、本発明にかかる第１の実施
例の画像処理装置を図面を参照して詳細に説明する。
例の画像処理装置を図面を参照して詳細に説明する。
【００１６】図1は本発明にかかる第１の実施例の画像
処理装置の構成例を示すブロック図である。なお、同図
においては、画像信号の同期を取るためのクロック信号
を含む制御信号や、タイミングを合わせるためのメモリ
やバッファの記載は省略してある。
処理装置の構成例を示すブロック図である。なお、同図
においては、画像信号の同期を取るためのクロック信号
を含む制御信号や、タイミングを合わせるためのメモリ
やバッファの記載は省略してある。
【００１７】同図において、101はカラー画像データを
一画面分記憶する画像メモリ、102は画像メモリ101に記
憶された画像データを順次読出して平滑化する平滑化
部、１０３は注目画素近傍の画素値を平均した平均値を
算出する平均値算出部、１０４は平均値算出部103から
出力された平均値に基づいて注目画素を単純二値化する
二値化部、105は二値化部104から出力された二値データ
を元に相関係数CORを算出する相関係数算出部である。
一画面分記憶する画像メモリ、102は画像メモリ101に記
憶された画像データを順次読出して平滑化する平滑化
部、１０３は注目画素近傍の画素値を平均した平均値を
算出する平均値算出部、１０４は平均値算出部103から
出力された平均値に基づいて注目画素を単純二値化する
二値化部、105は二値化部104から出力された二値データ
を元に相関係数CORを算出する相関係数算出部である。
【００１８】次に、各部の動作を説明する。
【００１９】平均値算出部103は、図2Aに一例を示すよ
うに、画像メモリ101に格納された画像データから注目
画素201近傍のM×N画素のデータをRGB各々について読出
し、それらの平均値Rm,Gm,Bmを求める。得られた平均値
Rm,Gm,Bmは二値化部104へ送られるとともに、後述する
平滑化処理にも利用するために平滑化部102へ送られ
る。なお、図2AにはM×N=3×3画素の一例を示したが、N
=3,4,5,6,…、M=3,4,5,6,…の何れの組合わせでもよ
い。
うに、画像メモリ101に格納された画像データから注目
画素201近傍のM×N画素のデータをRGB各々について読出
し、それらの平均値Rm,Gm,Bmを求める。得られた平均値
Rm,Gm,Bmは二値化部104へ送られるとともに、後述する
平滑化処理にも利用するために平滑化部102へ送られ
る。なお、図2AにはM×N=3×3画素の一例を示したが、N
=3,4,5,6,…、M=3,4,5,6,…の何れの組合わせでもよ
い。
【００２０】二値化部104は、平均値算出部103から入力
された平均値を基に、M×N画素データを二値化する。例
えば、各画素が、各色8ビットの深さで、例えば、図2B
の左側に示すような値をもっている場合、その平均値は
「81」（閾値）になるので、閾値より大きい注目画素(8
4)は‘1’に二値化される。図2Bの右側に示されるよう
に、Ｍ×Ｎブロック内の各画素データは同じ閾値（＝8
1）で２値化される。
された平均値を基に、M×N画素データを二値化する。例
えば、各画素が、各色8ビットの深さで、例えば、図2B
の左側に示すような値をもっている場合、その平均値は
「81」（閾値）になるので、閾値より大きい注目画素(8
4)は‘1’に二値化される。図2Bの右側に示されるよう
に、Ｍ×Ｎブロック内の各画素データは同じ閾値（＝8
1）で２値化される。
【００２１】図3および図4は相関係数算出部105の動作
を説明する図で、二値化部104で得られたRGBそれぞれの
二値データを基に相関係数CORを求める様子を示してい
る。
を説明する図で、二値化部104で得られたRGBそれぞれの
二値データを基に相関係数CORを求める様子を示してい
る。
【００２２】なお、図3は画像のエッジ部のデータ例
で、二値化前のRGBデータ間においては、互いの画素値
は異なるものの、画素値の変化（分布）には互いに相関
があり、それらを二値化すると、ほぼ同様の二値データ
が得られる。一方、図4は画像の平坦部のデータ例で、
二値化前のRGBデータ間において、画素値の変化はラン
ダムであり、それらを二値化すると、異なった二値デー
タが得られることになる。
で、二値化前のRGBデータ間においては、互いの画素値
は異なるものの、画素値の変化（分布）には互いに相関
があり、それらを二値化すると、ほぼ同様の二値データ
が得られる。一方、図4は画像の平坦部のデータ例で、
二値化前のRGBデータ間において、画素値の変化はラン
ダムであり、それらを二値化すると、異なった二値デー
タが得られることになる。
【００２３】画像のエッジ部と平坦部とは、上記のよう
な特性をもっているため、相関係数算出部105は、R成分
の二値データとG成分の二値データとを画素ごとに排他
的論理和(EXOR)し、G成分の二値データとB成分の二値デ
ータとを画素ごとに排他的論理和(EXOR)することによ
り、画素値の変化（分布）を抽出する。そして、両排他
的論理和結果に含まれる‘0’（二つの二値データが一
致したことを示している）の数をカウントする。得られ
たカウント値は、そのM×N画素領域の相関係数CORとし
て出力される。
な特性をもっているため、相関係数算出部105は、R成分
の二値データとG成分の二値データとを画素ごとに排他
的論理和(EXOR)し、G成分の二値データとB成分の二値デ
ータとを画素ごとに排他的論理和(EXOR)することによ
り、画素値の変化（分布）を抽出する。そして、両排他
的論理和結果に含まれる‘0’（二つの二値データが一
致したことを示している）の数をカウントする。得られ
たカウント値は、そのM×N画素領域の相関係数CORとし
て出力される。
【００２４】図3の例では相関係数COR=16に、図4の例で
は相関係数COR=4になり、図4の例に比べて、図3の例は
相関が強いという結果が得られる。
は相関係数COR=4になり、図4の例に比べて、図3の例は
相関が強いという結果が得られる。
【００２５】このようにして得られた相関係数CORは平
滑化部102へ送られる。平滑化部102は、送られてきた相
関係数CORにパラメータ（重み）とする次のように平滑
化処理を行う。すなわち、平滑化部102は、相関係数COR
に反比例して、M×N画素領域の注目画素の値が領域の平
均値に近付くように平滑化処理を施す。具体的には、平
均値算出部103から入力された平均値Rm,Gm,Bmと、相関
係数CORとを用いて、次式により平滑化された注目画素
の値を求める。
滑化部102へ送られる。平滑化部102は、送られてきた相
関係数CORにパラメータ（重み）とする次のように平滑
化処理を行う。すなわち、平滑化部102は、相関係数COR
に反比例して、M×N画素領域の注目画素の値が領域の平
均値に近付くように平滑化処理を施す。具体的には、平
均値算出部103から入力された平均値Rm,Gm,Bmと、相関
係数CORとを用いて、次式により平滑化された注目画素
の値を求める。
【００２６】 X' = {COR×X +(n - COR)×Xm}/ n = (COR / n)(X - Xm)+ Xm …(1) ただし、X': 平滑化後の画素値(R',G',B') X : 平滑化前の画素値(R,G,B) Xm: 平均値(Rm,Gm,Bm) n : 2×M×N
【００２７】上記のように3×3画素で処理するときは上
式のnは18になり、平滑化のステップは0から18の18段階
になる。
式のnは18になり、平滑化のステップは0から18の18段階
になる。
【００２８】このようにすれば、相関係数CORの最大値
はnに等しいから、CORが最大になるエッジ部ではX'=Xに
なって、入力された画像データがそのまま出力されるこ
とになる。また、COR=0の平坦部においてはX'=Xmにな
り、M×N画素領域の平均値が出力される。
はnに等しいから、CORが最大になるエッジ部ではX'=Xに
なって、入力された画像データがそのまま出力されるこ
とになる。また、COR=0の平坦部においてはX'=Xmにな
り、M×N画素領域の平均値が出力される。
【００２９】なお、平滑化部102から出力されたR'G'B'
画像データは、画像メモリに蓄えられたり、プリンタや
モニタなどへ送られて画像形成に利用されたりする。
画像データは、画像メモリに蓄えられたり、プリンタや
モニタなどへ送られて画像形成に利用されたりする。
【００３０】また、上記では、R-G間およびG-B間の排他
的論理和を求める例を説明したが、さらに、B-R間の排
他的論理和を求めれば、平滑化ステップをさらに細かく
して、平滑化の効果を高めることができる。例えば、3
×3画素で処理するとき式(1)のnは27になり、平滑化ス
テップは28段階になる。さらに、R-G-B間で排他的論理
和を求めてもよい。
的論理和を求める例を説明したが、さらに、B-R間の排
他的論理和を求めれば、平滑化ステップをさらに細かく
して、平滑化の効果を高めることができる。例えば、3
×3画素で処理するとき式(1)のnは27になり、平滑化ス
テップは28段階になる。さらに、R-G-B間で排他的論理
和を求めてもよい。
【００３１】また、上記では、カラー画像データとして
RGB画像データの例を説明したが、CMY画像データなどで
もよいことは言うまでもない。
RGB画像データの例を説明したが、CMY画像データなどで
もよいことは言うまでもない。
【００３２】このように、本実施例によれば、色成分デ
ータ間の相関性を検出して、得られた相関性を平滑化処
理のパラメータに加えることにより、画像の平坦部は平
滑化して効果的に雑音を除去するとともに、画像のエッ
ジ部についてはその尖鋭度を保つことができる。
ータ間の相関性を検出して、得られた相関性を平滑化処
理のパラメータに加えることにより、画像の平坦部は平
滑化して効果的に雑音を除去するとともに、画像のエッ
ジ部についてはその尖鋭度を保つことができる。
【００３３】（第２の実施の形態）図５は、本発明の第
２の実施例の構成を示すブロック図である。
２の実施例の構成を示すブロック図である。
【００３４】図５において、５０１は鮮鋭化処理部であ
り、例えばラプラシアンフィルタをＲ，Ｇ，Ｂの各色成
分毎に適用して鮮鋭化信号Ｒｅ，Ｇｅ，Ｂｅを出力す
る。
り、例えばラプラシアンフィルタをＲ，Ｇ，Ｂの各色成
分毎に適用して鮮鋭化信号Ｒｅ，Ｇｅ，Ｂｅを出力す
る。
【００３５】また、５０２は、鮮鋭化部であり、元画像
の鮮鋭化信号Ｒｅ，Ｇｅ，Ｂｅを用いて、以下の演算を
画素毎に実行する。
の鮮鋭化信号Ｒｅ，Ｇｅ，Ｂｅを用いて、以下の演算を
画素毎に実行する。
【００３６】 X' = ((n - COR)×X + COR×Xe) / n …(2) ただし、X': 鮮鋭化後の画素値(R',G',B') X : 鮮鋭化前の画素値(R,G,B) Xe: 鮮鋭化信号(Re,Ge,Be) n : 2×M×N
【００３７】この場合、ＣＯＲが最大となるエッジ部で
は鮮鋭化信号Ｘｅが出力され、ＣＯＲが最小となる平坦
部では元画像データｘがそのまま出力される。
は鮮鋭化信号Ｘｅが出力され、ＣＯＲが最小となる平坦
部では元画像データｘがそのまま出力される。
【００３８】他の構成部分は、図１と同様なのでその説
明は省略する。
明は省略する。
【００３９】なお、上述の（１）と（２）とを組み合わ
せて、 X' = ((n - COR)×Xm + COR×Xe) / n …(3) としてもよい。
せて、 X' = ((n - COR)×Xm + COR×Xe) / n …(3) としてもよい。
【００４０】以上の様に本発明によれば、色成分信号間
の相関性を用いて、平滑化やエッジ強調等の空間周波数
特性の変換を良好に行うことができる。
の相関性を用いて、平滑化やエッジ強調等の空間周波数
特性の変換を良好に行うことができる。
【００４１】なお、本発明は、ホストコンピュータ、プ
リンタ等の複数の機器から構成されるシステムに適用し
ても、複写機等の一つの機器からなる装置に適用しても
よい。
リンタ等の複数の機器から構成されるシステムに適用し
ても、複写機等の一つの機器からなる装置に適用しても
よい。
【００４２】また、本発明は、上述の手順を実行するた
めのプログラムをフロッピーディスク等の記憶媒体に記
憶しておき、その記憶媒体からシステムあるいは装置に
そのプログラムを供給することによって達成される場合
にも適用できることはいうまでもない。
めのプログラムをフロッピーディスク等の記憶媒体に記
憶しておき、その記憶媒体からシステムあるいは装置に
そのプログラムを供給することによって達成される場合
にも適用できることはいうまでもない。
【００４３】また、上述の例では、画像メモリ（フレー
ムメモリ）からカラー画像データを供給したが、ライン
センサーから構成されるカラーイメージリーダーから供
給されたカラー画像データに対してリアルタイムに上述
の処理を施してもよい。
ムメモリ）からカラー画像データを供給したが、ライン
センサーから構成されるカラーイメージリーダーから供
給されたカラー画像データに対してリアルタイムに上述
の処理を施してもよい。
【００４４】また、相関係数ＣＯＲは、２値データでは
なく、三値、四値など多値データから算出してもよい。
なく、三値、四値など多値データから算出してもよい。
【００４５】
【発明の効果】以上の様に本願の発明によれば、入力さ
れた画像信号を効果的に平滑化することができる。
れた画像信号を効果的に平滑化することができる。
【００４６】また、他の発明によれば、入力された画像
信号の色成分間の相関を利用して、画像信号の空間周波
数特性の変換を良好に行うことができる。
信号の色成分間の相関を利用して、画像信号の空間周波
数特性の変換を良好に行うことができる。
【図１】本発明にかかる一実施例の画像処理装置の構成
例を示すブロック図、
例を示すブロック図、
【図２】図1に示す平均値算出部の処理を説明する図、
【図３】図1に示す相関係数算出部の動作を説明する
図、
図、
【図４】図1に示す相関係数算出部の動作を説明する
図、
図、
【図５】本発明の他の実施例の構成を示すブロック図で
ある。
ある。
Claims (10)
- 【請求項１】 入力された画像信号の色成分信号間の相
関性を検出する検出手段と、 検出された相関性に応じた平滑化処理を前記画像信号に
施す平滑化手段とを有することを特徴とする画像処理装
置。 - 【請求項２】 前記検出手段は、注目画素近傍の所定領
域における色成分ごとの画素平均値を算出し、算出され
た色成分ごとの画素平均値に基づいて前記所定領域の画
素を色成分ごとに二値化し、得られた色成分ごとの二値
画像相互の特性から相関係数を算出することを特徴とす
る請求項1に記載された画像処理装置。 - 【請求項３】 前記相関係数は前記色成分ごとの二値画
像を排他的論理和した結果から算出されることを特徴と
する請求項2に記載された画像処理装置。 - 【請求項４】 前記平滑化手段は、前記相関係数を重み
として、前記注目画素の値と前記画素平均値とを加算す
ることにより平滑化処理を行うことを特徴とする請求項
2または請求項3に記載された画像処理装置。 - 【請求項５】 入力された画像信号の各色成分信号間の
相関性を検出する検出ステップと、 検出した相関性に応じた平滑化処理を前記画像信号に施
す平滑化ステップとを有することを特徴とする画像処理
方法。 - 【請求項６】 入力された画像信号の色成分信号間の相
関性を検出する検出手段と、 検出された相関性に応じて、前記画像信号の空間周波数
特性を変換する変換手段とを有することを特徴とする画
像処理装置。 - 【請求項７】 前記検出手段は、注目画素近傍の所定領
域における色成分ごとの画素平均値を算出し、算出され
た色成分ごとの画素平均値に基づいて前記所定領域の画
素を色成分ごとに二値化し、得られた色成分ごとの二値
画像相互の特性から相関係数を算出することを特徴とす
る請求項６に記載された画像処理装置。 - 【請求項８】 前記相関係数は前記色成分ごとの二値画
像を排他的論理和した結果から算出されることを特徴と
する請求項７に記載された画像処理装置。 - 【請求項９】 前記平滑化手段は、前記相関係数を重み
として、前記注目画素の値と前記画素平均値とを加算す
ることにより平滑化処理を行うことを特徴とする請求項
７に記載された画像処理装置。 - 【請求項１０】 入力された画像信号の各色成分信号間
の相関性を検出する検出ステップと、 検出した相関性に応じて、前記画像信号の空間周波数特
性を変換する変換ステップとを有することを特徴とする
画像処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8131872A JPH0950519A (ja) | 1995-06-01 | 1996-05-27 | 画像処理装置及び方法 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7-135025 | 1995-06-01 | ||
| JP13502595 | 1995-06-01 | ||
| JP8131872A JPH0950519A (ja) | 1995-06-01 | 1996-05-27 | 画像処理装置及び方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0950519A true JPH0950519A (ja) | 1997-02-18 |
Family
ID=26466595
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8131872A Withdrawn JPH0950519A (ja) | 1995-06-01 | 1996-05-27 | 画像処理装置及び方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0950519A (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6760489B1 (en) | 1998-04-06 | 2004-07-06 | Seiko Epson Corporation | Apparatus and method for image data interpolation and medium on which image data interpolation program is recorded |
| US6980335B2 (en) | 2000-08-09 | 2005-12-27 | Nec Corporation | Color image processing apparatus executing moving-average processing for noise reduction in color image signals |
| JP2010109834A (ja) * | 2008-10-31 | 2010-05-13 | Samsung Digital Imaging Co Ltd | ノイズ低減装置、ノイズ低減方法及びプログラム |
| JP2010166598A (ja) * | 2010-03-10 | 2010-07-29 | Kanagawa Univ | 画像処理装置および撮像装置 |
| US8538186B2 (en) | 2007-01-10 | 2013-09-17 | Kanagawa University | Image processing apparatus, imaging apparatus, and image processing method |
| US8718361B2 (en) | 2010-02-05 | 2014-05-06 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus, method and computer-readable medium removing noise of color image |
| US9648212B2 (en) | 2015-02-24 | 2017-05-09 | Samsung Display Co., Ltd. | Image processing device, image processing method, and computer program |
| US9866761B2 (en) | 2015-02-24 | 2018-01-09 | Samsung Display Co., Ltd. | Image dynamic range compensation device and method |
-
1996
- 1996-05-27 JP JP8131872A patent/JPH0950519A/ja not_active Withdrawn
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| US8373775B2 (en) | 2008-10-31 | 2013-02-12 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus, method and software stored on a computer-readable storage medium, for reducing noise in an image |
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