JPH0991419A - Image processor - Google Patents
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理装置に関
し、特に、画像の“ぼけ”を修正して鮮鋭化する画像処
理装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing apparatus, and more particularly to an image processing apparatus that corrects and "sharpens" image "blur".
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、画像処理装置として一般に、画質
低下の一要因である“ぼけ”を除去するために画像の輪
郭を強調する鮮鋭化手法がある。この鮮鋭化装置とし
て、ラプラシアンが最も広く用いられている。ラプラシ
アンは、“ぼけ”た輪郭を強調するために高い空間周波
数成分を強調する必要から、２次の空間微分を行うもの
である。一般に、画像の“ぼけ”は、低い空間周波数成
分に比べて高い周波数成分が弱められることにより生じ
ることが判明している。高い空間周波数成分の弱まり
は、一定濃度領域の境界（エッジ）に現れ“ぼけ”を生
じさせる。従って、“ぼけ”を除去するためには、高い
周波数の成分を強調すればよく、そのために高域強調フ
ィルタを利用する。2. Description of the Related Art Conventionally, as an image processing apparatus, there is generally a sharpening method for emphasizing the contour of an image in order to remove "blurring" which is one factor of image quality deterioration. The Laplacian is most widely used as the sharpening device. The Laplacian is a second-order spatial derivative because it is necessary to emphasize high spatial frequency components in order to emphasize a “blurred” contour. In general, it has been found that image "blur" is caused by the attenuation of high frequency components compared to low spatial frequency components. The weakening of the high spatial frequency component appears at the boundary (edge) of the constant density region and causes "blur". Therefore, in order to remove the "blur", it is sufficient to emphasize the high frequency component, and for that purpose, a high frequency emphasis filter is used.
【０００３】一般に、画像処理装置の中で、特にラプラ
シアンを使い画像の鮮鋭化処理を行う従来例として、特
願平１−１６２９９１号に示すようなものがある。この
従来例では、図４に示す［ａ01、ａ10、ａ11、ａ12、ａ
21］のような画素値、つまり画素濃度を持つ各画素に対
して、画素値ａ01〜ａ21がすべて等しければ一様な濃度
を示し、異なれば濃淡を示していると言える。輪郭のエ
ッジにおいて、中央の画素の画素値と周辺の画素の画素
値との間で差が少なければ、“ぼけ”を生じていること
になる。このような場合、中央の画素値を周辺の４画素
の画素値を使用して強調することが行われる。すなわ
ち、中央の画素値と周辺の画素値の和との差分を、中央
の画素に加算することが行われる。これを式で表すと次
のようになる。尚、下記の式（１）における記号ｐは、
画像の輪郭の強さを示している。In general, among the image processing apparatuses, a conventional example for performing image sharpening processing using Laplacian is disclosed in Japanese Patent Application No. Hei 1-162991. In this conventional example, [a01, a10, a11, a12, a shown in FIG.
It can be said that, with respect to each pixel having a pixel value such as 21], that is, a pixel density, if the pixel values a01 to a21 are all equal, a uniform density is shown, and if they are different, a shade is shown. At the edge of the contour, if the difference between the pixel value of the central pixel and the pixel value of the peripheral pixels is small, "blurring" has occurred. In such a case, the central pixel value is emphasized by using the pixel values of the four peripheral pixels. That is, the difference between the central pixel value and the sum of the peripheral pixel values is added to the central pixel. This can be expressed as follows. The symbol p in the following formula (1) is
The strength of the contour of the image is shown.
【０００４】 ｐ＝４×ａ11−（ａ01＋ａ10＋ａ12＋ａ21） …（１）P = 4 × a11− (a01 + a10 + a12 + a21) (1)
【０００５】ラプラシアンを用いた輪郭強調は、式
（１）を用いた式（２）により行うことができる。ここ
で、記号ｙは補正前の画素ａ11を強調処理後の画素値で
ある。また記号ｋは、輪郭強調の強調度を示す強調係数
である。The contour enhancement using the Laplacian can be performed by the equation (2) using the equation (1). Here, the symbol y is the pixel value of the pixel a11 before correction after the enhancement processing. The symbol k is an emphasis coefficient indicating the degree of emphasis of contour emphasis.
【０００６】 ｙ＝ａ11＋ｋ×ｐ ＝ａ11＋ｋ×｛４×ａ11−（ａ01＋ａ10＋ａ12＋ａ21）｝ …（２）Y = a11 + k × p = a11 + k × {4 × a11− (a01 + a10 + a12 + a21)} (2)
【０００７】このように画像の画素マトリクスごとに、
ラプラシアンを用いてエッジ方向の検出およびエッジ孤
立点の検出を行う。エッジ孤立点を検出した場合には、
ラプラシアンによる輪郭強調処理を行わないで、画像の
変換を行う。Thus, for each pixel matrix of an image,
Edge direction detection and edge isolated point detection are performed using Laplacian. When an edge isolated point is detected,
The image is converted without performing the edge enhancement processing by Laplacian.
【０００８】[0008]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
従来例のようにラプラシアンを用いた輪郭強調処理を行
う場合には、下記の問題を伴う。先ず第１に、画素マト
リクスごとに輪郭強調を行う／行わないの判別を行って
いるため、画像全体が持つ“ぼけ”を考慮することが出
来ない。また反面、ノイズ等によるエッジ孤立点がある
場合には、粒状性を悪化させる可能性が高い。However, when the contour emphasis processing using the Laplacian is performed as in the above-mentioned conventional example, the following problems are involved. First, since it is determined whether or not contour enhancement is performed for each pixel matrix, it is not possible to consider "blur" that the entire image has. On the other hand, if there is an edge isolated point due to noise or the like, there is a high possibility that the graininess will be deteriorated.
【０００９】本発明は、異なった量の“ぼけ”およびノ
イズ等によるエッジ孤立点を持つ画像においても最適な
補正を行うことができる画像処理装置を提供することを
目的とする。An object of the present invention is to provide an image processing apparatus capable of performing optimum correction even for images having edge isolated points due to different amounts of "blurring" and noise.
【００１０】[0010]
【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
め、本発明の画像処理装置は、入力画像の不鮮明な部分
を検出し、この検出した部分の画像データを鮮鋭化処理
により修正し、修正後の画像データを出力する画像処理
装置であり、入力画像の画像データの複数の画素からな
る画素マトリクスにラプラシアンを適用し、入力画像の
濃度領域の輪郭部の強さを示すエッジデータを出力する
エッジデータ出力手段と、エッジデータの出現頻度を示
す出現頻度値を計数する出現頻度計数手段と、出現頻度
値の分布からラプラシアンによる輪郭強調の強調度を選
択する強調度選択手段とを備え、強調度に基づいてラプ
ラシアンによる輪郭強調処理を行うことを特徴としてい
る。In order to achieve the above object, the image processing apparatus of the present invention detects an unclear portion of an input image, corrects the image data of the detected portion by a sharpening process, and corrects the image data. An image processing device that outputs subsequent image data, applies Laplacian to a pixel matrix composed of a plurality of pixels of the image data of the input image, and outputs edge data indicating the strength of the contour portion of the density region of the input image. The edge data output means, the appearance frequency counting means for counting the appearance frequency value indicating the appearance frequency of the edge data, and the emphasis degree selecting means for selecting the emphasis degree of the contour emphasis by Laplacian from the distribution of the appearance frequency values are provided. The feature is that contour enhancement processing by Laplacian is performed based on the degree.
【００１１】また、上記の強調度の選択は、出現頻度値
に対する強調係数の分布を基に行われ、エッジデータの
計数値が小さい場合には強調係数を大きく、且つエッジ
データの計数値が大きい場合には強調係数を小さくし、
最大値を１、最小値を０とするとよい。The selection of the emphasis degree is performed based on the distribution of the emphasis coefficient with respect to the appearance frequency value. When the count value of the edge data is small, the emphasis coefficient is large and the count value of the edge data is large. In this case, decrease the emphasis coefficient,
The maximum value may be 1 and the minimum value may be 0.
【００１２】[0012]
【作用】したがって、本発明の画像処理装置によれば、
入力画像の不鮮明な部分を検出し、この検出した部分の
画像データを鮮鋭化処理により修正し、修正後の画像デ
ータを出力する画像処理において、入力画像の画像デー
タの複数の画素からなる画素マトリクスにラプラシアン
を適用する。この適用において、入力画像の濃度領域の
輪郭部の強さを示すエッジデータを出力し、エッジデー
タの出現頻度を示す出現頻度値を計数する。出現頻度値
の分布からラプラシアンによる輪郭強調の強調度を選択
し、選択した強調度に基づいてラプラシアンによる輪郭
強調処理を行う。よって、画素マトリクスの構成範囲を
変化させることにより、輪郭強調処理の適用形態を変化
させることができる。Therefore, according to the image processing apparatus of the present invention,
A pixel matrix composed of multiple pixels of the image data of the input image in the image processing of detecting the unclear portion of the input image, correcting the image data of the detected portion by sharpening processing, and outputting the corrected image data. Apply Laplacian to. In this application, the edge data indicating the strength of the contour portion of the density area of the input image is output, and the appearance frequency value indicating the appearance frequency of the edge data is counted. The emphasis degree of contour emphasis by Laplacian is selected from the distribution of appearance frequency values, and the contour emphasis processing by Laplacian is performed based on the selected emphasis degree. Therefore, it is possible to change the application form of the contour enhancement processing by changing the configuration range of the pixel matrix.
【００１３】[0013]
【実施例】次に添付図面を参照して本発明による画像処
理装置の実施例を詳細に説明する。図１〜図４を参照す
ると本発明の画像処理装置の実施例が示されている。図
１は、本発明の画像処理装置の一実施例のブロック図を
示している。図２は、入力画像Ｆの各画素マトリクスに
対してラプラシアンを適用し、エッジデータｐの出現頻
度例を示す図である。図３はエッジデータｐと強調係数
ｋの設定例を示す図である。また図４は画素値の分布形
態例を表した図である。Embodiments of the image processing apparatus according to the present invention will now be described in detail with reference to the accompanying drawings. 1 to 4, there is shown an embodiment of the image processing apparatus of the present invention. FIG. 1 shows a block diagram of an embodiment of the image processing apparatus of the present invention. FIG. 2 is a diagram showing an appearance frequency example of the edge data p by applying Laplacian to each pixel matrix of the input image F. FIG. 3 is a diagram showing an example of setting the edge data p and the emphasis coefficient k. FIG. 4 is a diagram showing an example of the distribution form of pixel values.
【００１４】図１において、本実施例が適用される画像
処理装置は、画素マトリックス１、エッジデータ出力部
２、出力頻度計数部３、強調度選択部４、ラプラシアン
処理部５により構成される。ここでは、画素を８ビット
構成とする。よってデシマル数値で表した画素の最小値
は０、最大値は２５５となる。また、入力画像Ｆの画素
数を１０，０００ピクセルとする。In FIG. 1, the image processing apparatus to which the present embodiment is applied comprises a pixel matrix 1, an edge data output unit 2, an output frequency counting unit 3, an emphasis degree selecting unit 4, and a Laplacian processing unit 5. Here, the pixel has an 8-bit configuration. Therefore, the minimum value of the pixel represented by the decimal numerical value is 0, and the maximum value thereof is 255. Further, the number of pixels of the input image F is 10,000 pixels.
【００１５】画素マトリックス１は、入力画像Ｆを、３
×３マトリックスの画素単位に分布させて記憶する。こ
の画素マトリックス１は、７２（７２＝８×９）ビット
以上の容量で構成される一時記憶部である。ここで記憶
された画素マトリクス１は、エッジデータ出力部２に与
えられる。The pixel matrix 1 is used to input the input image F to 3 pixels.
It is stored by being distributed in pixel units of a × 3 matrix. The pixel matrix 1 is a temporary storage unit having a capacity of 72 (72 = 8 × 9) bits or more. The pixel matrix 1 stored here is given to the edge data output unit 2.
【００１６】エッジデータ出力部２は、入力される画素
マトリクス１に対して、式（１）の演算が行われ、画像
の輪郭の強さを示すエッジデータｐが出力され、順次、
出現頻度計数部３へ与えられる。ただし、このエッジデ
ータｐは、輪郭の強さを示すため絶対値をとる。さら
に、エッジデータｐが画素の最大値２５５より大きい場
合にはエッジデータｐを画素の最大値とする。The edge data output unit 2 performs the operation of the equation (1) on the input pixel matrix 1, outputs edge data p indicating the strength of the contour of the image, and sequentially,
It is given to the appearance frequency counting unit 3. However, this edge data p takes an absolute value to indicate the strength of the contour. Further, when the edge data p is larger than the maximum pixel value 255, the edge data p is set to the maximum pixel value.
【００１７】出力頻度計数部３は、エッジデータｐの出
現頻度の計数を行う演算部である。今、エッジデータｐ
の出現頻度値をＨ（ｐ）、エッジデータｐ＝２１３であ
るとき、出現頻度計数部３において出現頻度値Ｈ（２１
３）の値が一つ加算される。The output frequency counting section 3 is an arithmetic section for counting the appearance frequency of the edge data p. Now the edge data p
When the appearance frequency value is H (p) and the edge data is p = 213, the appearance frequency value H (21
The value of 3) is added by one.
【００１８】強調度選択部４は、入力された出現頻度値
Ｈ（ｐ）に基づき、強調係数ｋを選択して出力する選択
部である。The emphasis degree selection unit 4 is a selection unit for selecting and outputting the emphasis coefficient k based on the input appearance frequency value H (p).
【００１９】ラプラシアン処理部５は、予め実験により
求めておいた割合でエッジデータｐxを求め、求めたエ
ッジデータｐxの値に基づき強調係数ｋの値を決める処
理部である。例えば、図２において、予め実験により求
めておいた割合ｘ＝８０％とし、上述のようにしてｐx
を求めてエッジデータｐx＝２０であったとすると、図
３より強調係数ｋ＝１／２が選択される。このようにし
て選択された強調係数ｋがラプラシアン処理部５に与え
られる。つぎにラプラシアン処理部５では、式（２）に
よる演算が行われ、係数ｋ＝１／２を式（２）に代入し
て式（３）が得られる。The Laplacian processing unit 5 is a processing unit that obtains the edge data px at a ratio that has been previously obtained by an experiment and determines the value of the emphasis coefficient k based on the obtained value of the edge data px. For example, in FIG. 2, it is assumed that the ratio x obtained in advance by experiment is 80%, and px is set as described above.
And the edge data px = 20 is obtained, the enhancement coefficient k = 1/2 is selected from FIG. The emphasis coefficient k selected in this way is given to the Laplacian processing unit 5. Next, in the Laplacian processing unit 5, the calculation according to the equation (2) is performed, and the coefficient k = 1/2 is substituted into the equation (2) to obtain the equation (3).
【００２０】 ｙ＝ａ11＋（１／２）×｛４×ａ11−（ａ01＋ａ10＋ａ12＋ａ21）｝ …（３）Y = a11 + (1/2) × {4 × a11− (a01 + a10 + a12 + a21)} (3)
【００２１】図１において、入力画像Ｆを構成する画素
マトリクス１はエッジデータ出力部２に与えられる。In FIG. 1, the pixel matrix 1 forming the input image F is given to the edge data output unit 2.
【００２２】エッジデータ出力部２では画素マトリクス
１に対して、式（１）の演算が行われ、画像の輪郭の強
さを示すエッジデータｐが出力され、順次、出現頻度計
数部３に与えられる。ただし、このエッジデータｐは輪
郭の強さを示すため絶対値をとる。さらに、エッジデー
タｐが画素の最大値２５５より大きい場合にはエッジデ
ータｐを画素の最大値とする。In the edge data output section 2, the pixel matrix 1 is calculated by the equation (1), edge data p indicating the strength of the contour of the image is output, and sequentially given to the appearance frequency counting section 3. To be However, since this edge data p indicates the strength of the contour, it takes an absolute value. Further, when the edge data p is larger than the maximum pixel value 255, the edge data p is set to the maximum pixel value.
【００２３】次に出現頻度計数部３では、エッジデータ
ｐの出現頻度の計数が行われ、ここでエッジデータｐの
出現頻度値をＨ（ｐ）とすると、いまエッジデータｐ＝
２１３であるとき、出現頻度計数部３において出現頻度
値Ｈ（２１３）の値が一つ加算される。このような処理
が、順次入力される入力画像Ｆに対して行われ、出現頻
度の計数が行われる。これを図示したのが図３である。
図３は、エッジデータｐの値が小さいほど画像のもって
いる“ぼけ”が大きいことを表す。Next, the appearance frequency counting unit 3 counts the appearance frequency of the edge data p, and assuming that the appearance frequency value of the edge data p is H (p), the edge data p =
When it is 213, the appearance frequency counting unit 3 adds one value to the appearance frequency value H (213). Such processing is performed on the input images F that are sequentially input, and the appearance frequency is counted. This is illustrated in FIG.
FIG. 3 shows that the smaller the value of the edge data p, the larger the “blurring” that the image has.
【００２４】また、大きいエッジデータｐの値が大きい
ほど画像のもっている“ぼけ”が小さいことを示す。ま
た、ノイズ等によるエッジ孤立点に対してもエッジデー
タｐの値が大きくなる。すなわちエッジデータｐ＝０付
近の出現頻度が多い画像は“ぼけ”量が大きいことを表
す。エッジデータｐ＝２５５付近の出現頻度が多い画像
は“ぼけ”量が小さく、同時に、ノイズ等によるエッジ
孤立点が多いことをも表す。Further, the larger the value of the large edge data p, the smaller the "blurring" of the image. Further, the value of the edge data p becomes large even for an edge isolated point due to noise or the like. That is, an image with a high appearance frequency near the edge data p = 0 has a large “blurring” amount. An image with a high appearance frequency near the edge data p = 255 has a small amount of "blur", and at the same time, it also indicates that there are many edge isolated points due to noise or the like.
【００２５】次に出現頻度値Ｈ（ｐ）は、強調度選択部
４に与えられる。ここでは、エッジデータｐの出現頻度
がどのような分布となっているかの判別を行い、画像の
輪郭強調の強調度を示す強調係数ｋを求める。Next, the appearance frequency value H (p) is given to the emphasis degree selection unit 4. Here, the distribution of the appearance frequency of the edge data p is determined, and the emphasis coefficient k indicating the emphasis degree of the edge emphasis of the image is obtained.
【００２６】図２において、エッジデータｐ＝０から順
次エッジデータｐが大きくなる方向に各出現頻度値Ｈ
（ｐ）を足していき、その結果が全画素数のある割合ｘ
を越えたときのエッジデータをｐxとする。ここで割合
ｘは、画像中に“ぼけ”を生じている画素マトリクスを
どのような割合で含んでいるかを表す。In FIG. 2, each appearance frequency value H increases from the edge data p = 0 in the direction in which the edge data p sequentially increases.
(P) is added, and the result is the ratio x of the total number of pixels.
The edge data when the value exceeds is defined as px. Here, the ratio x represents at what ratio the pixel matrix in which “blurring” occurs in the image is included.
【００２７】つぎに、強調係数ｋを求めるのは、例え
ば、予め実験により求めたエッジデータｐxに対する強
調係数ｋの分布表である、図３に示した表等を用いれば
よい。この表によれば、エッジデータｐxが０〜１５の
範囲にある場合は、強調係数ｋ＝１とする。このとき、
画像の持つ“ぼけ”量が大きいことを表す。Next, the emphasis coefficient k can be obtained by using, for example, the table shown in FIG. 3, which is a distribution table of the emphasis coefficient k with respect to the edge data px obtained by experiments in advance. According to this table, when the edge data px is in the range of 0 to 15, the enhancement coefficient k = 1. At this time,
Indicates that the amount of "blur" that an image has is large.
【００２８】また、エッジデータｐxが４８以上の場合
には、強調係数ｋ＝０とする。このとき、画像の持つ
“ぼけ”量が少なく、もしくはノイズ等によるエッジ孤
立点が多数含まれていることを示し、輪郭強調が行われ
ない。When the edge data px is 48 or more, the enhancement coefficient k = 0. At this time, it is indicated that the image has a small amount of “blurring” or that a large number of edge isolated points due to noise or the like are included, and contour enhancement is not performed.
【００２９】例えば図２において、予め実験により求め
ておいた割合ｘ＝８０％として上述のようにしてｐxを
求め、エッジデータｐx＝２０であったとすると、図３
より強調係数ｋ＝１／２が選択される。このようにして
選択された強調係数ｋがラプラシアン処理部５に与えら
れる。つぎにラプラシアン処理部５では、式（２）によ
る演算が行われ、係数ｋ＝１／２を式（２）に代入して
前記の式（３）が得られる。For example, in FIG. 2, assuming that the ratio x = 80% that was previously obtained by the experiment, px is obtained as described above, and the edge data px = 20.
The emphasis coefficient k = 1/2 is selected. The emphasis coefficient k selected in this way is given to the Laplacian processing unit 5. Next, in the Laplacian processing unit 5, the calculation according to the equation (2) is performed, and the coefficient k = 1/2 is substituted into the equation (2) to obtain the above equation (3).
【００３０】このようにして得られた式（３）に従っ
て、入力画像Ｆを変換することで鮮明な出力画像Ｇを得
ることができる。By converting the input image F in accordance with the equation (3) thus obtained, a clear output image G can be obtained.
【００３１】上記の実施例によれば、入力画像の持つ
“ぼけ”量に従って輪郭強調の強調度を選択することが
可能であるため、多種多様な“ぼけ”量を持つ画像にお
いても鮮鋭度を向上させた画像に変換することが可能と
なる。また、ノイズ等によるエッジ孤立点が多い画像に
対しては、強調度が少なくなることによる粒状性の悪化
を防止することができる。According to the above-described embodiment, since it is possible to select the emphasis degree of the contour emphasis according to the "blurring" amount of the input image, the sharpness can be set even in images having various "blurring" amounts. It becomes possible to convert to an improved image. Further, for an image having many edge isolated points due to noise or the like, it is possible to prevent deterioration of graininess due to a decrease in the degree of enhancement.
【００３２】尚、上述の実施例は本発明の好適な実施の
一例ではあるが本発明はこれに限定されるものではな
く、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実
施可能である。Although the above-described embodiment is a preferred embodiment of the present invention, the present invention is not limited to this, and various modifications can be made without departing from the gist of the present invention.
【００３３】[0033]
【発明の効果】以上の説明より明かなように、本発明の
画像処理装置は、入力画像の画像データの複数の画素か
らなる画素マトリクスへのラプラシアンの適用におい
て、入力画像の濃度領域の輪郭部の強さを示すエッジデ
ータを出力し、エッジデータの出現頻度を示す出現頻度
値を計数する。出現頻度値の分布からラプラシアンによ
る輪郭強調の強調度を選択し、選択した強調度に基づい
てラプラシアンによる輪郭強調処理を行う。よって、画
素マトリクスの構成範囲を変化させることにより、輪郭
強調処理の適用形態を変化させ、入力画像の持つ“ぼ
け”およびノイズ等によるエッジ孤立点の発生形態に応
じた輪郭強調処理が可能となる。As is apparent from the above description, the image processing apparatus of the present invention applies the Laplacian to the pixel matrix composed of a plurality of pixels of the image data of the input image in the contour portion of the density region of the input image. Edge data indicating the strength of the edge data is output, and the appearance frequency value indicating the appearance frequency of the edge data is counted. The emphasis degree of contour emphasis by Laplacian is selected from the distribution of appearance frequency values, and the contour emphasis processing by Laplacian is performed based on the selected emphasis degree. Therefore, by changing the configuration range of the pixel matrix, the application form of the contour enhancement process is changed, and the contour enhancement process can be performed according to the generation form of the edge isolated point due to "blurring" and noise of the input image. .
【図１】本発明の画像処理装置の実施例を示すブロック
構成図である。FIG. 1 is a block configuration diagram showing an embodiment of an image processing apparatus of the present invention.
【図２】入力画像Ｆのエッジデータの出現頻度を表した
図である。FIG. 2 is a diagram showing a frequency of appearance of edge data of an input image F.
【図３】強調係数を選択するための手順を説明するため
の図である。FIG. 3 is a diagram for explaining a procedure for selecting an emphasis coefficient.
【図４】ラプラシアンを説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining Laplacian.
１ 画素マトリクス ２ エッジデータ出力部 ３ 出力頻度計数部 ４ 強調度選択部 ５ ラプラシアン処理部 ｐ エッジデータ Ｈ（ｐ） エッジデータｐの出現頻度値 ｋ 強調係数 1 Pixel matrix 2 Edge data output unit 3 Output frequency counting unit 4 Enhancement degree selection unit 5 Laplacian processing unit p Edge data H (p) Appearance frequency value of edge data p k Enhancement coefficient
Claims (4)
出した部分の画像データを鮮鋭化処理により修正し、該
修正後の画像データを出力する画像処理装置において、 前記入力画像の画像データの複数の画素からなる画素マ
トリクスにラプラシアンを適用し、該入力画像の濃度領
域の輪郭部の強さを示すエッジデータを出力するエッジ
データ出力手段と、 前記エッジデータの出現頻度を示す出現頻度値を計数す
る出現頻度計数手段と、 前記出現頻度値の分布からラプラシアンによる輪郭強調
の強調度を選択する強調度選択手段とを備え、 前記強調度に基づいてラプラシアンによる輪郭強調処理
を行うことを特徴とする画像処理装置。1. An image processing apparatus for detecting an unclear portion of an input image, correcting the image data of the detected portion by a sharpening process, and outputting the corrected image data. Edge data output means for applying Laplacian to a pixel matrix composed of a plurality of pixels and outputting edge data indicating the strength of the contour portion of the density area of the input image; and an appearance frequency value indicating the appearance frequency of the edge data. And an emphasis degree selecting means for selecting the emphasis degree of the contour emphasis by the Laplacian from the distribution of the appearance frequency values, and the contour emphasis processing by the Laplacian is performed based on the emphasis degree. Image processing device.
対する強調係数の分布を基に行われることを特徴とする
請求項１記載の画像処理装置。2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the emphasis degree is selected based on a distribution of emphasis coefficients with respect to the appearance frequency value.
には前記強調係数を大きく、且つ前記エッジデータの計
数値が大きい場合には前記強調係数を小さくすることを
特徴とする請求項２記載の画像処理装置。3. The enhancement coefficient is increased when the count value of the edge data is small, and the enhancement coefficient is decreased when the count value of the edge data is large. Image processing device.
とすることを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。4. The maximum value of the emphasis coefficient is 1, and the minimum value thereof is 0.
The image processing apparatus according to claim 3, wherein:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7245928A JPH0991419A (en) | 1995-09-25 | 1995-09-25 | Image processor |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7245928A JPH0991419A (en) | 1995-09-25 | 1995-09-25 | Image processor |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0991419A true JPH0991419A (en) | 1997-04-04 |
Family
ID=17140943
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7245928A Pending JPH0991419A (en) | 1995-09-25 | 1995-09-25 | Image processor |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0991419A (en) |
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-
1995
- 1995-09-25 JP JP7245928A patent/JPH0991419A/en active Pending
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|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
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