JPH10222640A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 演算回路の小規模化、演算速度の高速化を図
ることのできる画像処理装置を提供することを目的とす
る。 【解決手段】 入力画像の一定領域の濃度値に対してヒ
ストグラムを算出し、ヒストグラムの濃度値の平均値と
分散を算出するヒストグラム算出回路８と、平均値と分
散から正規分布関数を算出する正規分布算出回路９と、
正規分布関数から累積分布関数を算出し、累積分布関数
を等分割に分割して非線型量子化の再量子化閾値１算出
する分割回路１０と、再量子化閾値と実際の画像濃度値
との参照テーブルを作成する参照テーブル作成回路１１
と、参照テーブルと入力画像の濃度値とから再量子化後
の画像濃度値を算出する元データ濃度値変換回路１２と
を有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像濃度値の非線
型量子化を行う画像処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、画像処理装置において、演算速度
の高速化等の高性能化が図られている。

【０００３】以下、従来の画像処理装置について説明す
る。図１１は従来の画像処理装置を示すブロック図であ
る。図１１において、１は入力画像の一定領域の濃度値
に対してヒストグラムを算出する第１のヒストグラム算
出回路、２はヒストグラム算出回路１で算出されたヒス
トグラムから画像濃度値が取り得る範囲を選択し、その
最大値、最小値を決定する有効領域算出回路、３は有効
領域算出回路２で決定された画像濃度値の最大値、最小
値を元に濃度値を変換する濃度変換回路、４は濃度変換
回路３で濃度値を変換された画像濃度値に対してヒスト
グラムの分布関数を算出する第２のヒストグラム算出回
路、５は第２のヒストグラム算出回路４によって算出さ
れたヒストグラムの分布関数から累積分布関数を算出
し、その累積分布関数を等分割に分割して非線型量子化
の閾値を算出する分割回路、６は分割回路５で算出され
た閾値を画像の濃度値に変換する参照テーブル作成回
路、７は上記算出された閾値を使って元の画像濃度値
（入力画像濃度値）を再量子化する元データ濃度値変換
回路である。

【０００４】以上のように構成された従来の画像処理装
置について、その動作を図１２〜図１６を用いて説明す
る。図１２は図１１の画像処理装置の動作を示すフロー
チャート、図１３は元の画像濃度値（入力画像濃度値）
のヒストグラムを示すグラフ図、図１４は濃度値変化後
のヒストグラムを示すグラフ図、図１５はヒストグラム
の分布関数を示すグラフ図、図１６はヒストグラムの分
布関数の積分値である累積分布関数を示すグラフ図であ
る。

【０００５】図１２において、画像処理装置に画像デー
タが入力されると（Ｓ１）、第１のヒストグラム算出回
路１は入力画像の一定領域の画像濃度値に対してヒスト
グラムを算出する（Ｓ２）。算出した入力画像濃度値
（元画像濃度値）のヒストグラムを図１３に示す。図１
３において、横軸は画像の濃度値を示し、縦軸は出現数
を示している。出現した画像濃度値の最小値は４４、最
大値は５７である。

【０００６】次に、有効領域算出回路２は、図１３の元
画像濃度値のヒストグラムに基づき、画像濃度値の最小
値、最大値を検出する（Ｓ３）。次に、濃度変換回路３
は、上記画像濃度値の最小値、最大値に基づいて濃度変
換処理を行う（Ｓ４）。濃度変換の結果である濃度変換
後のヒストグラムを図１４に示す。図１４において、横
軸は濃度変換後の濃度値を示し、縦軸は出現数を示す。
濃度変換により、濃度値の最小値、最大値が有効ビット
の下限、上限に設定されるため全ビットを有効に活用で
きる。

【０００７】次に、第２のヒストグラム算出回路４は、
図１４の濃度変換後のヒストグラムからヒストグラムの
分布関数を算出する（Ｓ５）。算出結果であるヒストグ
ラムの分布関数を図１５に示す。図１５において、横軸
は濃度変換後の濃度値を示し、縦軸は各濃度値に対して
の出現確率を示す。

【０００８】次に、分割回路５、参照テーブル作成回路
６、元データ濃度値変換回路７から成る再量子化回路
は、図１５のヒストグラムの分布関数から累積分布関数
を算出する。累積分布関数は上記分布関数を積分したも
のである。この累積分布関数を図１６に示す。図１６に
おいて、横軸は濃度変換後の濃度値を示し、縦軸は累積
出現確率である積分値を示す。次に、再量子化回路５、
６、７は、図１６の縦軸を等分割に分割し、非線型再量
子化の閾値を算出する（Ｓ６）。次に、再量子化回路
５、６、７は、上記閾値を画像の濃度値に変換し、上記
閾値と実際の画像の濃度値との参照テーブルを作成する
（Ｓ７）。次に、再量子化回路５、６、７は、上記参照
テーブルと入力画像の濃度値とを参照して非線型再量子
化された濃度値を算出し（Ｓ８）、入力画像が終了する
と、非線型再量子化の処理を終了する（Ｓ９）。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の画像処理装置では、濃度変換処理の際に有効な濃度
の範囲を選択しなければならず、また、ヒストグラムを
平滑化するためには濃度変換後のヒストグラムを算出し
直さなければならず、同じ画像に対して３つの処理すな
わち有効領域算出処理（Ｓ３）、濃度値変換処理（Ｓ
４）、ヒストグラム算出処理（Ｓ５）を施さなければな
らず、結果として演算回路の大規模化、演算速度の低速
化を引き起こすという問題点を有していた。

【００１０】この画像処理装置では、演算回路の小規模
化、演算速度の高速化を図ることが可能なことが要求さ
れている。

【００１１】本発明は、演算回路の小規模化、演算速度
の高速化を図ることのできる画像処理装置を提供するこ
とを目的とする。

【００１２】

【課題を解決するための手段】この課題を解決するため
に本発明の画像処理装置は、入力画像の一定領域の濃度
値に対してヒストグラムを算出し、ヒストグラムの濃度
値の平均値と分散を算出するヒストグラム算出回路と、
平均値と分散から正規分布関数を算出する正規分布算出
回路と、正規分布関数から累積分布関数を算出し、累積
分布関数を等分割に分割して非線型量子化の再量子化閾
値を算出する分割回路と、再量子化閾値と実際の画像濃
度値との参照テーブルを作成する参照テーブル作成回路
と、参照テーブルと入力画像の濃度値とから再量子化後
の画像濃度値を算出する元データ濃度値変換回路とを有
する構成を備えている。

【００１３】これにより、演算回路の小規模化、演算速
度の高速化を図ることのできる画像処理装置が得られ
る。

【００１４】

【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の発明
は、入力画像の一定領域の濃度値に対してヒストグラム
を算出し、ヒストグラムの濃度値の平均値と分散を算出
するヒストグラム算出回路と、平均値と分散から正規分
布関数を算出する正規分布算出回路と、正規分布関数か
ら累積分布関数を算出し、累積分布関数を等分割に分割
して非線型量子化の再量子化閾値を算出する分割回路
と、再量子化閾値と実際の画像濃度値との参照テーブル
を作成する参照テーブル作成回路と、参照テーブルと入
力画像の濃度値とから再量子化後の画像濃度値を算出す
る元データ濃度値変換回路とを有することとしたもので
あり、ヒストグラムの濃度値の平均値と分散から正規分
布を算出することにより、ヒストグラム平滑化と濃度変
換とが同時に処理されるという作用を有する。

【００１５】請求項２に記載の発明は、入力画像の一定
領域の濃度値と再量子化後の画像濃度値の平均値および
分散のフィードバック値とを元に新たな平均値と分散を
算出する第１の平均値・分散算出回路と、新たな平均値
と分散から非線型量子化のモデルを算出するモデル算出
回路と、モデルから非線型量子化の再量子化閾値を算出
する分割回路と、再量子化閾値と実際の画像濃度値との
参照テーブルを作成する参照テーブル作成回路と、参照
テーブルと入力画像の濃度値とから再量子化後の画像濃
度値を算出する元データ濃度値変換回路と、再量子化後
の画像濃度値の平均値と分散を算出し、算出した平均値
と分散を第１の平均値・分散算出回路へフィードバック
する第２の平均値・分散算出回路とを有することとした
ものであり、濃度値の平均値と分散から算出された非線
型量子化のモデルから非線型量子化の再量子化閾値を算
出することにより、ヒストグラムを算出することなく非
線型量子化処理が実行されるという作用を有する。

【００１６】請求項３に記載の発明は、入力画像の一定
領域の濃度値に対して非線型量子化処理を実行して濃度
値の再量子化を行う非線型量子化回路と、濃度値の再量
子化後に画像の各画素の濃度値に対して誤差成分を加算
するディザ演算回路とを有することとしたものであり、
ディザの誤差テーブルを入力画像の濃度値に対して適応
化する必要がないという作用を有する。

【００１７】以下、本発明の実施の形態について、図１
〜図１０を用いて説明する。 （実施の形態１）図１は、本発明の実施の形態１による
画像処理装置を示すブロック図である。

【００１８】図１において、８は入力画像の一定領域の
濃度値に対してヒストグラムを算出し、そのヒストグラ
ムの濃度値の平均値と分散を算出するヒストグラム算出
回路、９はヒストグラム算出回路８で算出された平均値
と分散から正規分布関数を算出する正規分布算出回路、
１０は正規分布算出回路９で算出された正規分布関数か
ら累積分布関数を算出し、その累積分布関数の累積分布
軸を等分割に分割して非線型量子化の再量子化閾値を算
出する分割回路、１１は分割回路１０で算出された再量
子化閾値と実際の画像濃度値との参照テーブルを作成す
る参照テーブル作成回路、１２は上記参照テーブルと入
力画像の濃度値とから再量子化後の画像濃度値を算出す
る元データ濃度値変換回路である。

【００１９】以上のように構成された画像処理装置につ
いて、その動作を図２〜図５を用いて説明する。図２は
図１の画像処理装置の動作を示すフローチャートであ
り、図３は元画像濃度値のヒストグラムを示すグラフ
図、図４は正規分布関数を示すグラフ図、図５は累積分
布関数を示すグラフ図である。

【００２０】図１において、画像処理装置に画像が入力
されると（Ｓ１１）、ヒストグラム算出回路８は画像の
一定領域の濃度値のヒストグラムを算出する（Ｓ１
２）。算出された元画像濃度値のヒストグラムの例を図
３に示す。図３において、横軸は入力画像の濃度値を示
し、縦軸は出現数を示す。ヒストグラム算出回路８は図
３のヒストグラムの濃度値の平均値μと分散σを算出す
る（Ｓ１３）。図３においては、μ＝５０、σ＝２であ
る。

【００２１】次に、正規分布算出回路９は、上記平均値
μと分散σから正規分布関数を算出する（Ｓ１４）。ス
テップ１４における処理では画像のヒストグラムを正規
分布関数として近似することになるが、これは中央極限
定理による近似である。正規分布関数は、濃度値をｘと
すると、次式（数１）で表される。

【００２２】

【数１】

【００２３】上述したμ＝５０、σ＝２の条件での正規
分布関数ｆ（ｘ）のグラフは図４のようになる。図４に
おいて、横軸は画像の濃度値、縦軸は確率密度である。

【００２４】次に、分割回路１０は、上記正規分布関数
の積分値を算出する。正規分布関数を積分して得られた
関数は累積分布関数と呼ばれ、次式（数２）で表され
る。

【００２５】

【数２】

【００２６】上述したμ＝５０、σ＝２の条件での累積
分布関数Ｆ（ｘ）のグラフは図５のようになる。図５に
おいて、横軸は画像の濃度値、縦軸は画像濃度値の累積
分布密度である。次に、分割回路１０は、累積分布関数
Ｆ（ｘ）の縦軸成分の累積分布密度を等分割に分割して
非線型量子化の再量子化閾値（再量子化レベル）を算出
する（Ｓ１５）。

【００２７】上記再量子化閾値は累積分布の確率密度
（累積分布密度）から算出されているため実際の画像濃
度値に変換しなければならない。従って、再量子化閾値
と画像濃度値とを関連付けるために、参照テーブル作成
回路１１は、再量子化閾値と実際の画像濃度値との参照
テーブルを作成する（Ｓ１６）。

【００２８】次に、元データ濃度値変換回路１２は、上
記参照テーブルと入力画像濃度値とから再量子化後の画
像濃度値を算出し（Ｓ１７）、画像入力が終了すれば、
再量子化処理を終了する（Ｓ１８、Ｓ１９）。画像入力
が終了していなければステップ１２に戻る（Ｓ１８）。

【００２９】以上のように本実施の形態によれば、ヒス
トグラムの濃度値の平均値と分散から正規分布を算出す
るようにしたことにより、従来は別々の処理であったヒ
ストグラム平滑化と濃度変換、すなわち濃度値変換後の
ヒストグラム算出とヒストグラムの分布関数の算出と再
量子化された濃度値の算出とを同時に処理することがで
きるので、演算回路の小規模化、演算速度の高速化を図
ることができる。

【００３０】（実施の形態２）図６は、本発明の実施の
形態２による画像処理装置を示すブロック図である。

【００３１】図６において、１３は入力画像の一定領域
の濃度値と濃度値変換後の平均値と分散（後述の再量子
化後の画像濃度値の平均値と分散）のフィードバック値
とを元に新たな平均値と分散を算出する第１の平均値・
分散算出回路、１４は第１の平均値・分散算出回路で算
出された新たな平均値と分散から非線型量子化のモデル
を算出するモデル算出回路、１５はモデル算出回路１４
で算出されたモデルから非線型量子化の再量子化閾値を
算出する分割回路、１６は上記再量子化閾値と実際の画
像濃度値との参照テーブルを作成する参照テーブル作成
回路、１７は上記参照テーブルと入力画像の濃度値とか
ら再量子化後の画像濃度値を算出する元データ濃度値変
換回路、１８は上記再量子化後の画像濃度値の平均値と
分散を算出し、算出した再量子化後の画像濃度値の平均
値と分散を第１の平均値・分散算出回路１３へフィード
バックする第２の平均値・分散算出回路である。

【００３２】以上のように構成された画像処理装置につ
いて、その動作を図７、図８を用いて説明する。図７は
図６の画像処理装置の動作を示すフローチャートであ
り、図８は累積分布関数を示すグラフ図である。

【００３３】図７において、画像処理装置に画像が入力
されると（Ｓ２１）、第１の平均値・分散算出回路１３
は、入力画像の一定領域の濃度値と、ヒストグラム平滑
化処理（ビット数を有効に使うための方法であって、濃
度値を変換して、濃度値のエントロピーを最大にする処
理）された濃度値の平均値と分散をフィードバックした
値とから、新たな平均値と分散を算出する（Ｓ２２）。
新たな平均値μ＝５０、分散σ＝２とする。

【００３４】次に、モデル算出回路１４は、上記平均値
μ＝５０、分散σ＝２から非線型量子化のモデルを算出
する（Ｓ２３）。モデルとして使用する関数は累積分布
関数である。累積分布関数は既に（数２）で記述した関
数Ｆ（ｘ）である。（数２）から累積分布関数Ｆ（ｘ）
は平均値μと分散σから一意的に求まることが分かる。

【００３５】上記平均値μ＝５０、分散σ＝２の条件で
の累積分布関数Ｆ（ｘ）のグラフは図８のようになる。
図８において、横軸は画像の濃度値、縦軸は画像濃度値
の累積分布密度である。

【００３６】次に、分割回路１５は、累積分布関数Ｆ
（ｘ）の縦軸成分の累積分布密度を等分割に分割して非
線型量子化の再量子化閾値を算出する。この再量子化閾
値は累積分布の確率密度から算出されているため実際の
画像濃度値に変換しなければならない。従って、再量子
化閾値と実際の画像濃度値とを関連付けるために参照テ
ーブル作成回路１６は、再量子化閾値と実際の画像濃度
値との参照テーブルを作成する。次に、元データ濃度値
変換回路１７は、上記参照テーブルと画像濃度値とから
再量子化後の画像濃度値を算出する（Ｓ２４）。

【００３７】次に、第２の平均値・分散算出回路１８
は、元データ濃度値変換回路１７で算出されたヒストグ
ラム平滑後の濃度値（再量子化後の画像濃度値）の平均
値と分散を算出し（Ｓ２５）、その平均値と分散を第１
の平均値・分散算出回路１３へフィードバックする（Ｓ
２６）。画像入力が終了すれば、再量子化処理を終了す
る（Ｓ２７）。画像入力が終了していなければステップ
２２に戻る。

【００３８】以上のように本実施の形態によれば、濃度
値の平均値と分散から算出された非線型量子化のモデル
から非線型量子化の再量子化閾値を算出し、再量子化閾
値と実際の画像濃度値との参照テーブルと入力画像の濃
度値とから算出された再量子化後の画像濃度値の平均値
と分散を第１の平均値・分散算出回路１３にフィードバ
ックすることにより、ヒストグラムを算出することなく
非線型量子化処理を実行することができるので、演算回
路の小規模化、演算速度の高速化を図ることができる。

【００３９】（実施の形態３）図９は、本発明の実施の
形態３による画像処理装置を示すブロック図である。

【００４０】図９において、１９は入力画像の一定領域
の濃度値に対して非線型量子化処理を実行して濃度値の
再量子化を行う非線型量子化回路、２０は上記再量子化
後に派生的に発生する不自然な濃度値の階調を解消する
ために画像の各画素の濃度値に対して誤差成分を加算す
るディザ演算回路である。

【００４１】以上のように構成された画像処理装置につ
いて、その動作を図１０を用いて説明する。図１０は図
９の画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
まず、画像データが入力されると（Ｓ３１）、非線型量
子化回路１９は、入力画像の一定領域の濃度値に対して
非線型量子化処理を実行して濃度値の再量子化を行う
（Ｓ３２）。次に、ディザ演算回路２０は、非線型量子
化回路１９で再量子化された濃度値に対して誤差成分を
加算して、再量子化後に派生的に発生する不自然な濃度
値の階調を解消する（Ｓ３３）。この場合、非線型量子
化を行った後にディザ処理を行うため、ディザの誤差テ
ーブルを入力画像の濃度値に対して適応化する必要はな
い。画像入力が終了すると、処理を終了させる（Ｓ３
４、Ｓ３５）。

【００４２】画像入力が終了していなければステップ３
２に戻る（Ｓ３４）。以上のように本実施の形態によれ
ば、非線型量子化回路１９で再量子化された濃度値に対
して誤差成分を加算して、再量子化後に派生的に発生す
る不自然な濃度値の階調を解消することにより、ディザ
の誤差テーブルを入力画像の濃度値に対して適応化する
必要がないので、その適応化のための回路が不要とな
り、演算回路の小規模化、演算速度の高速化を図ること
ができる。

【００４３】

【発明の効果】以上のように本発明の画像処理装置によ
れば、ヒストグラムの濃度値の平均値と分散から正規分
布を算出することにより、従来は別々の処理であったヒ
ストグラム平滑化と濃度変換、すなわち濃度値変換後の
ヒストグラム算出とヒストグラムの分布関数の算出と再
量子化された濃度値の算出とを同時に処理することがで
きるので、演算回路の小規模化、演算速度の高速化を図
ることができるという有利な効果が得られる。

【００４４】また、入力画像の一定領域の濃度値と再量
子化後の画像濃度値の平均値および分散のフィードバッ
ク値とを元に新たな平均値と分散を算出する第１の平均
値・分散算出回路と、新たな平均値と分散から非線型量
子化のモデルを算出するモデル算出回路と、モデルから
非線型量子化の再量子化閾値を算出する分割回路と、再
量子化閾値と実際の画像濃度値との参照テーブルを作成
する参照テーブル作成回路と、参照テーブルと入力画像
の濃度値とから再量子化後の画像濃度値を算出する元デ
ータ濃度値変換回路と、再量子化後の画像濃度値の平均
値と分散を算出し、算出した平均値と分散を第１の平均
値・分散算出回路へフィードバックする第２の平均値・
分散算出回路とを有することにより、濃度値の平均値と
分散から算出された非線型量子化のモデルから非線型量
子化の再量子化閾値を算出し、再量子化閾値と実際の画
像濃度値との参照テーブルと入力画像の濃度値とから算
出された再量子化後の画像濃度値の平均値と分散を第１
の平均値・分散算出回路にフィードバックすることによ
り、ヒストグラムを算出することなく非線型量子化処理
を実行することができるので、演算回路の小規模化、演
算速度の高速化を図ることができるという有利な効果が
得られる。

【００４５】さらに、入力画像の一定領域の濃度値に対
して非線型量子化処理を実行して濃度値の再量子化を行
う非線型量子化回路と、濃度値の再量子化後に画像の各
画素の濃度値に対して誤差成分を加算するディザ演算回
路とを有することにより、ディザの誤差テーブルを入力
画像の濃度値に対して適応化する必要がないので、その
適応化のための回路が不要となり、演算回路の小規模
化、演算速度の高速化を図ることができるという有利な
効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態１による画像処理装置を示
すブロック図

【図２】図１の画像処理装置の動作を示すフローチャー
ト

【図３】元画像濃度値のヒストグラムを示すグラフ

【図４】正規分布関数を示すグラフ

【図５】累積分布関数を示すグラフ

【図６】本発明の実施の形態２による画像処理装置を示
すブロック図

【図７】図６の画像処理装置の動作を示すフローチャー
ト

【図８】累積分布関数を示すグラフ

【図９】本発明の実施の形態３による画像処理装置を示
すブロック図

【図１０】図９の画像処理装置の動作を示すフローチャ
ート

【図１１】従来の画像処理装置を示すブロック図

【図１２】図１１の画像処理装置の動作を示すフローチ
ャート

【図１３】元の画像濃度値のヒストグラムを示すグラフ

【図１４】濃度値変化後のヒストグラムを示すグラフ

【図１５】ヒストグラムの分布関数を示すグラフ

【図１６】ヒストグラムの分布関数の積分値である累積
分布関数を示すグラフ

【符号の説明】

８ ヒストグラム算出回路 ９ 正規分布算出回路 １０、１５ 分割回路 １１、１６ 参照テーブル作成回路 １２、１７ 元データ濃度値変換回路 １３ 第１の平均値・分散算出回路 １４ モデル算出回路 １８ 第２の平均値・分散算出回路 １９ 非線型量子化回路 ２０ ディザ演算回路

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力画像の一定領域の濃度値に対してヒス
   トグラムを算出し、前記ヒストグラムの濃度値の平均値
   と分散を算出するヒストグラム算出回路と、前記平均値
   と分散から正規分布関数を算出する正規分布算出回路
   と、前記正規分布関数から累積分布関数を算出し、前記
   累積分布関数を等分割に分割して非線型量子化の再量子
   化閾値を算出する分割回路と、前記再量子化閾値と実際
   の画像濃度値との参照テーブルを作成する参照テーブル
   作成回路と、前記参照テーブルと入力画像の濃度値とか
   ら再量子化後の画像濃度値を算出する元データ濃度値変
   換回路とを有することを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】入力画像の一定領域の濃度値と再量子化後
   の画像濃度値の平均値および分散のフィードバック値と
   を元に新たな平均値と分散を算出する第１の平均値・分
   散算出回路と、前記新たな平均値と分散から非線型量子
   化のモデルを算出するモデル算出回路と、前記モデルか
   ら非線型量子化の再量子化閾値を算出する分割回路と、
   前記再量子化閾値と実際の画像濃度値との参照テーブル
   を作成する参照テーブル作成回路と、前記参照テーブル
   と入力画像の濃度値とから前記再量子化後の画像濃度値
   を算出する元データ濃度値変換回路と、前記再量子化後
   の画像濃度値の平均値と分散を算出し、前記算出した平
   均値と分散を前記第１の平均値・分散算出回路へフィー
   ドバックする第２の平均値・分散算出回路とを有するこ
   とを特徴とする画像処理装置。
3. 【請求項３】入力画像の一定領域の濃度値に対して非線
   型量子化処理を実行して濃度値の再量子化を行う非線型
   量子化回路と、前記濃度値の再量子化後に画像の各画素
   の濃度値に対して誤差成分を加算するディザ演算回路と
   を有することを特徴とする画像処理装置。