JPH10248012A - 画像処理装置及び方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 入力低解像情報を高解像情報に変換する際、
補間ぼけ、ジャギーを生じるとなく、特に、自然画像に
対しては連続性のある自然で鮮明な画像を容易に作成す
ることができる画像処理装置及び方法の提供を目的とす
る。 【解決手段】 低解像度注目画素の周辺画素を参照する
第１のウインドウ形成部１０２と第１のウインドウ内か
ら複数の代表値を検出する検出検出部１０３と注目画素
の値を適応的ＬＰＦにより変換する変換部１０５と、注
目画素を含む周辺画素の変換値を参照する第２のウイン
ドウ形成部１０６と前記第１のウインドウ内の画素値情
報、もしくは、第２のウインドウ内の変換値情報を基に
線形補間する線形補間部と、前記線形補間手段と前記代
表値との積和演算をすることにより非線形補間する非線
形補間部からなる高解像情報作成部１０７より構成され
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、入力した画像情報
を拡大変倍する又は、入力した低解像情報を高解像情報
に解像度変換する画像処理装置及び方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、入力した低解像情報を高解像
情報に解像度変換する方法として、様々な方法が提案さ
れている。提案されている従来方法は、対象となる画像
の種類（例えば、各画素ごとに階調情報を持つ多値画
像、疑似中間調により２値化された２値画像、固定閾値
により２値化された２値画像、文字画像等）によって、
その変換処理方法が異なっている。従来の内挿方法は図
２３に示すような内挿点に最も近い同じ画素値を配列す
る最近接内挿方法、図２４に示すような内挿点を囲む４
点（４点の画素値をＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄとする）の距離によ
り、以下の演算によって画素値Ｅを決定する共１次内挿
法等が一般的に用いられている。

【０００３】Ｅ＝（ｌ−ｉ）（ｌ−ｊ）Ａ＋ｉ・（ｌ−
ｊ）Ｂ＋ｊ・（ｌ−ｉ）Ｃ＋ｉｊＤ （但し、画素間距離をｌとした場合に、Ａから横方向に
ｉ、縦方向にｊの距離があるとする。（ｉ≦ｌ、ｊ≦
ｌ））

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来例に
は、以下に示す欠点がある。

【０００５】まず、図２３の方法は構成が簡単であると
いう利点はあるが、対象画像を自然画像等に用いた場合
には拡大するブロック毎に画素値が決定される為、視覚
的にブロックが目立ってしまい画質的に劣悪である。

【０００６】また、文字、線画像、ＣＧ（コンピュータ
グラフィック）画像等に用いた場合でも、拡大するブロ
ック毎に同一画素値が連続する為、特に、斜線等には、
ジャギーといわれるギザギザの目立った劣悪な画像にな
ってしまう。ジャギーの発生の様子を図２５（ａ），
（ｂ）に示す。図２５（ａ）は入力情報、図２５（ｂ）
が図２３の方法により縦横ともに２倍の画素数にした解
像度変換の例である。一般に倍率が大きくなればなるほ
ど、画質劣化は大きくなる。（図中の“２００”、“１
０”は画素値である。）

【０００７】図２４の方法は自然画像の拡大には一般的
に良く用いられている方法である。この方法では、平均
化され、スムージングのかかった画質になるが、エッジ
部や、シャープな画質が要求される部分には、ぼけた画
質になってしまう。さらに、地図等をスキャンした画像
や、文字部を含む自然画像の様な場合には、補間による
ぼけの為に、たいせつな情報が受け手に伝わらないこと
もある。

【０００８】図２５（ｃ）は図２４の方法により、図２
５（ａ）の入力画像情報を縦横２倍ずつに補間処理をし
た画像情報を示している。

【０００９】図２５（ｃ）からも明らかな様に、斜線周
辺のみならず、斜線そのものも画素値が均一にならず、
ぼけが生じてしまう。

【００１０】そこで、以前から、より高画質に解像度変
換する技術が多々提案されている。例えば、ＵＳＰ５２
８０５４６では、補間ボケを取り除く為に自然画像と線
画像とを分離して、自然画像は線形補間を施し、線画像
には線形補間を２値化することによって周辺画素の最大
値、最小値を配置させる補間方法が述べられている。し
かし、この技術では、自然画像では補間ボケが生じ、ま
た線画像に対しても低解像情報の解像性が引きずったま
ま高解像情報を作成しようとしている為に、ジャギーの
発生は避けられない。しかも、線画像も２階調に量子化
している為に、原情報が２階調しか存在していない場合
には良いが、多階調の線画像に対しては、階調数の減少
した画質になってしまうことは避けられない。

【００１１】ＵＳＰ５４３０８１１では、ＬＵＴを用い
た非線形補間の技術を示している。しかし、この技術で
は、アルゴリズム自体が２倍×２倍の拡大率にしか対応
せず、他の倍率に拡大する為には、この処理の繰り返し
処理、もしくは他の拡大処理との併用が必要であり処理
が複雑になる。しかも、繰り返し処理において２のべき
乗の拡大率を実現したとしても、最終的な拡大率におい
て高解像情報の各画素に所望な非線形性を持たせるよう
な制御をすることは、繰り返し処理の構成上、容易なこ
とではない。また、この技術では、観測画素（原情報）
の画素値を変更しない為に、ＵＳＰ５２８０５４６同
様、ジャギーの発生は避けられない。

【００１２】また、ＵＳＰ５０５４１００にも非線形補
間が示されている。しかし、この技術では、縦方向、及
び横方向にエッジの有する単純な補間ボケには有効であ
るが、少しでも複雑な画像情報になると、効果を得るこ
とができない。先の２つの従来例同様、ジャギーの発生
は避けられない。

【００１３】また、古くからディザ法や誤差拡散法等の
疑似階調処理の施した２値画像の解像度変換に注目画素
近辺にデジタルフィルタを通し、多値画像に変換した後
に、線形補間、再２値化を施し、良好な解像度変換を実
現する技術が知られている。（ＵＳＰ４８０３５５８，
特公昭６１−５６６６５号公報等）。これらの技術を応
用し、原画像が多値画像の場合に良好な解像度変換処理
をする提案のあるが、エッジを作成する方式に、２値化
等の量子化技術を用いている限り、画素値の空間的な連
続性を持たせた良好な多値画像形成は困難である。

【００１４】本発明は上述した従来技術の欠点を除去す
るものであり、入力した低解像度情報から高解像度情報
に変換する際に、自然画像では特に問題となっていた補
間によるぼけを生じることなく、また、入力した原情報
の低解像性に依存せず、ジャギーの全く発生しない画質
的に良好な変換処理が実現でき更に、高解像情報の作成
時に、従来の閾値処理による処理の分断がない為、自然
画像においても、連続性のある自然で鮮明な画像を作成
することが極めて容易にできる画像処理装置及び方法の
提供を目的とする。

【００１５】又、本発明はカラー画像においても色毎の
ズレが生じない良好な高解像度カラー画像を容易に作成
することができる画像処理装置及び方法の提供を目的と
する。

【００１６】

【課題を解決するための手段】上述した目的を達成する
べく、本発明は低解像度情報を高解像度情報に変換し、
入力した画像情報の画素数を増加させる画像処理装置で
あって、低解像度注目画素の周辺画素を参照する第１の
ウインドウ化手段と、第１のウインドウ内から複数の代
表値を検出する検出手段と、注目画素の値を適応的ロー
パスフィルタ（ＬＰＦ）により変換する変換手段と、注
目画素を含む周辺画素の変換値を参照する第２のウイン
ドウ化手段と、前記第１のウインドウ内の画素値情報、
もしくは、第２のウインドウ内の変換値情報を基に線形
補間する線形補間手段と、前記線形補間手段からの線形
補間値と前記代表値との積和演算をすることにより非線
形補間する非線形補間手段とを備える。

【００１７】又、本発明は、カラーの低解像度情報を高
解像度情報に変換し、入力した画像情報の画素数を増加
させる画像処理装置であって、各色成分毎に低解像度注
目画素の周辺画素を参照する第１のウインドウ化手段
と、各色成分毎に第１のウインドウ内から複数の代表値
を検出する検出手段と、複数の色成分の第１のウインド
ウ内の情報を基に、各色成分毎に注目画素の値を適応的
ローパスフィルタ（ＬＰＦ）により変換する変換手段
と、各色成分毎に注目画素を含む周辺画素の変換値を参
照する第２のウインドウ化手段と、各色成分毎に、前記
第１のウインドウ内の画素値情報、もしくは、第２のウ
インドウ内の変換値情報を基に線形補間する線形補間手
段と、各色成分毎に、前記線形補間手段からの線形補間
値と前記代表値との積和演算をすることにより非線形補
間する非線形補間手段とを備える。

【００１８】又、本発明は、低解像度情報を高解像度情
報に変換し、入力した画像情報の画素数を増加させる画
像処理方法であって、低解像度注目画素の周辺画素を参
照する第１のウインドウ化工程と、第１のウインドウ内
から複数の代表値を検出する検出工程と、注目画素の値
を適応的ローパスフィルタ（ＬＰＦ）により変換する変
換工程と、注目画素を含む周辺画素の変換値を参照する
第２のウインドウ化工程と、前記第１のウインドウ内の
画素値情報、もしくは、第２のウインドウ内の変換値情
報を基に線形補間する線形補間工程と、前記線形補間工
程からの線形補間値と前記代表値との積和演算をするこ
とにより非線形補間する非線形補間工程とからなる。

【００１９】

【発明の実施の形態】図１は本発明にかかる第１の実施
の形態の画像処理装置のブロック図である。本発明の画
像処理装置は、主としてコンピュータの接続されるプリ
ンタや、ビデオ信号を入力するビデオプリンタ等の画像
出力装置内部に具備することが効率的であるが、画像出
力装置以外の画像処理装置、ホストコンピュータ内のア
プリケーションソフト、また、プリンタに出力する為の
プリンタドライバソフトとして内蔵することも可能であ
る。

【００２０】図１のブロック図に沿って本実施の形態の
動作手順を説明していく。本実施の形態では、入力した
画像情報を縦Ｎ倍、横Ｍ倍の画素数の情報に変換する例
について述べる。

【００２１】図中１００は入力端子を示し、低解像のｎ
ｂｉｔ／画素（ｎ＞１）の画像情報が入力される。この
低解像情報は、ラインバッファ１０１により、数ライン
分格納、保持される。この数ライン分の画像情報によ
り、注目画素を含む複数の周辺画素によるウインドウが
設定される（第１のウインドウ形成部１０２）。ウイン
ドウは注目画素を中心とした矩形が一般的であるが、当
然矩形以外も考えられる。今、図２に示すようにウイン
ドウサイズを５画素×５画素の矩形を想定する。注目画
素は図中のＭになる。

【００２２】１０３は最大値最小値検出部を示し、第１
のウインドウ内の２５画素内の最大値（ＭＡＸ５とす
る）と最小値（ＭＩＮ５とする）、また、注目画素を中
心とする３×３画素内での最大値（ＭＡＸ３とする）と
最小値（ＭＩＮ３とする）を検出する。

【００２３】１０４は、ウインドウ内の画像情報から、
画素値の分布状態を評価して、注目画素がいかなる種類
の画像であるのかを判定する分類部である。本実施の形
態では、注目画素が自然画像の特性を示すのか、また
は、ＣＧ（コンピュータグラフィック）の様な画像の特
性を示すのか、はたまた、予め１ｂｉｔ〜数ｂｉｔの疑
似階調処理が施された画像の特性を示すのか等、複数種
の画像属性を判断して分類する。分類方法については後
述する。

【００２４】１０５は変換部を示し、フィルタリングに
より注目画素の画素値を変換する手段である。この変換
部１０５はＬＰＦ（ローパスフィルタ）の特性を持た
せ、入力解像度に依存した高周波成分を除去する役割を
持たせる。図３に代表的な平滑化のフィルタを示す。当
然、このフィルタを全画素に掛けてしまうと、角部や、
細線等の重要な高周波成分までも除去してしまうことに
なる。その為、適応的にフィルタを切り替える必要があ
る。本実施の形態では、積和演算の回数を軽減して処理
速度を速める為に、簡易的な演算にして変換値の算出を
高速化している。この変換部１０５についても後述す
る。

【００２５】１０６は、第２のウインドウ形成部を示
し、１０２のウインドウ形成部とは別に、今度は、変換
値後の画素値に対して、ウインドウを設定する手段であ
る。１０６のウインドウサイズは注目画素であるＭの画
素位置を中心とした３×３画素を想定する（図４）。

【００２６】図４において、Ｇ′，Ｈ′，Ｉ′，Ｌ′，
Ｍ′，Ｎ′，Ｑ′，Ｒ′，Ｓ′はそれぞれＧ，Ｈ，Ｉ，
Ｌ，Ｍ，Ｎ，Ｑ，Ｒ，Ｓの変換値を示している。注目画
素であるＭ′以外のＧ′，Ｈ′，Ｉ′，Ｌ′，Ｎ′，
Ｑ′，Ｒ′，Ｓ′を算出する為には、最低５画素×５画
素の第１のウインドウ（図２）が必要になる。但し、注
目画素Ｍの処理が完結し、次の注目画素であるＮの位置
に移動した場合には、Ｍの処理に作成した変換値を記憶
しておくことで、Ｈ′，Ｉ′，Ｍ′，Ｎ′，Ｒ′，Ｓ′
の値を再利用することが可能になる。同様に、既に処理
が完結しているＩが注目画素時にＪ′，Ｏ′の値を算出
している為、その変換値を記憶させておけば、Ｎが注目
画素時に新たに算出する変換値は、Ｔの画素位置の変換
値Ｔ′のみで済むことになり、非常に効率的である。

【００２７】１０７は、高解像情報作成部を示し、原情
報のウインドウ内の情報（第１のウインドウ情報）、及
び、変換値のウインドウ内の情報（第２のウインドウ情
報）、及び、第１のウインドウ内の最大値、最小値情
報、及び、注目画素の分類結果に基づいて、注目画素に
対応するＮ画素×Ｍ画素の画像情報を作成する。作成部
１０７についても後述する。作成された画像情報出力端
子１０８にてプリンタエンジン等に出力される。

【００２８】次に、分類手段１０４についての詳細を説
明する。図５、図６は、分類部の処理を説明するための
フローチャートである。いま、１０２で作成した第１の
ウインドウのうち、３画素×３画素のみを分類の判定に
使用するものとする。Ｓ５０２では、ＭＡＸ３とＭＩＮ
３が同一か否かを判断する。これは、同一であれば、３
×３画素のウインドウ内は１階調しか存在しないものと
判断することが可能である。すなわち、ＹＥＳの場合に
は、Ｓ５０３にてＦＬＡＧ＝ＯＮＥ＿ＬＥＶＥＬと分類
される。ＮＯの場合には、複数階調存在しているものと
して、Ｓ５０４にてＭＡＸ３とＭＩＮ３の差分が予め設
定している閾値（ｔｈ１）よりも大きいか否かを判断す
る。閾値よりも小さい場合には、Ｓ５０５にて平坦部と
判断してＦＬＡＧ＝ＦＬＡＴと分類される。閾値よりも
大きい場合には、Ｓ５０６にてＭＡＸ３とＭＩＮ３の平
均値ＡＶＥを算出する。ＭＡＸ３、ＭＩＮ３、ＡＶＥの
３つの値が算出された後は、Ｓ５０７にて再び３画素×
３画素のウインドウ内をスキャンして、以下の５種の分
布状態評価パラメータを算出する。

【００２９】ＬＥＶＥＬ＿ＮＯ ＭＡＸ＿ｄｉｆｆ＿ｍｉｎ ＭＡＸ＿ｄｉｆｆ＿ｍａｘ ＭＩＮ＿ｄｉｆｆ＿ｍｉｎ ＭＩＮ＿ｄｉｆｆ＿ｍａｘ

【００３０】ＬＥＶＥＬ＿ＮＯはウインドウ内の階調数
を表すパラメータであるが、正確な階調数の情報は必要
ない。ウインドウ内の画素値のヒストグラムの作成が処
理時間がかかる等の問題で困難であれば、階調数が２階
調（ＭＡＸ３とＭＩＮ３のみ）である（ＬＥＶＥＬ＿Ｎ
Ｏ＝０）のか、３階調以上である（ＬＥＶＥＬ＿ＮＯ＝
１）のかだけが判断できれば良い。

【００３１】ＭＡＸ＿ｄｉｆｆ＿ｍｉｎはＡＶＥ以上か
つ、ＭＡＸ３以外かつＭＡＸ３に最も近い値（Ａとお
く）とＭＡＸ３までの差を表している。同様にＭＡＸ＿
ｄｉｆｆ＿ｍａｘは、ＡＶＥ以上かつ、ＭＡＸ３以外か
つ、ＭＡＸ３に最も遠い値（Ｂとおく）とＭＡＸ３まで
の差を表している。ともに、ＡＶＥ以上でＭＡＸ３以外
の値が存在しない場合には、ＭＡＸ＿ｄｉｆｆ＿ｍｉｎ
＝ＭＡＸ＿ｄｉｆｆ＿ｍａｘ＝０に設定する等、後の判
定時に識別ができれば良い。

【００３２】ＭＩＮ＿ｄｉｆｆ＿ｍａｘは、ＡＶＥ未満
かつ、ＭＩＮ３以外かつ、ＭＩＮ３に最も近い値（Ｃと
おく）とＭＩＮ３までの差を表している。同様に、ＭＩ
Ｎ＿ｄｉｆｆ＿ｍａｘは、ＡＶＥ未満かつＭＩＮ３以外
かつＭＩＮ３に最も遠い値（Ｄとおく）とＭＩＮ３まで
の差を表している。ともに、ＡＶＥ未満でＭＩＮ３以外
の値が存在しない場合には、ＭＩＮ＿ｄｉｆｆ＿ｍｉｎ
＝ＭＩＮ＿ｄｉｆｆ＿ｍａｘ＝０に設定する等、後の判
定時に識別ができれば良い。

【００３３】さて、以上の５種の値を基に、ウインドウ
内の画像の特性を調べて属性を分類する。

【００３４】図６のＳ５０８は、ＬＥＶＥＬ＿ＮＯが０
か否か、すなわち、ウインドウ内が２階調なのか、３階
調以上なのかを判定する。ＹＥＳの場合には、２階調の
みのエッジ部であるとしてＳ５０９にてＦＬＡＧ＝ＢＩ
＿ＥＤＧＥと分類する。続いてＳ５１０では以下の評価
がなされる。（評価１） ｄｉｆｆ＝ＣＯＮＴ−（ＭＡＸ＿ｄｉｆｆ＿ｍａｘ＋Ｍ
ＩＮ＿ｄｉｆｆ＿ｍａｘ） １．ｄｉｆｆ＞ｔｈ２ ＡＮＤ ＭＡＸ＿ｄｉｆｆ＿ｍ
ａｘ＜ｔｈ３ ＡＮＤＭＩＮ＿ｄｉｆｆ＿ｍａｘ＜ｔｈ
３ ２．ｄｉｆｆ＞ｔｈ４ ＡＮＤ ＭＡＸ＿ｄｉｆｆ＿ｍ
ｉｎ＞ｔｈ５ ＡＮＤＭＩＮ＿ｄｉｆｆ＿ｍｉｎ＞ｔｈ
５ １ＯＲ２であるか否か。（ｔｈ２，ｔｈ３，ｔｈ４，ｔｈ５は予め設定している 閾値）…（１）

【００３５】Ｓ５１０で、ＹＥＳとなった場合には、人
工的に作成されたエッジの特性を示したとして、Ｓ５１
１にてＦＬＡＧ＝ＡＲＴ＿ＥＤＧＥと分類する。

【００３６】ＮＯの場合にはＳ５１２にて、以下の評価
を施す。（評価２） ＭＡＸ＿ｄｉｆｆ＿ｍｉｎ＞ｔｈ６ ＡＮＤ ＭＩＮ＿
ｄｉｆｆ＿ｍｉｎ＞ｔｈ６ （ｔｈ６は予め設定した閾値）…（２） （ただし、ｔｈ２＞ｔｈ４＞ｔｈ６が好ましい） もしＹＥＳである場合には、予め疑似階調処理の施され
た画像情報である可能性がある為に、Ｓ５１３にてＦＬ
ＡＧ＝ＩＮＤＥＸ＿ＥＤＧＥの分類を施し、ＮＯの場合
には自然画像のエッジ部の特性に近い為、Ｓ５１４にて
ＦＬＡＧ＝ＰＩＣＴ＿ＥＤＧＥとする。（１）、（２）
の評価はウインドウ内の画素値の離散的状態を評価して
いる。

【００３７】評価１は、画素値がＭＡＸ３近辺やＭＩＮ
３近辺に偏っていて存在し、中間部分の画素値が存在し
ない、いわゆる“中抜け”的な分布（（１）の１）や、
また、ＭＡＸ３からＭＩＮ３にかけて全体的に均等に量
子化されたような離散的な分布（（１）の２）を示して
いる為、人工的に作成している画像と判断している。

【００３８】評価２は、評価１ほどの顕著な人工性は見
られないものの、ＭＡＸ３近辺、ＭＩＮ３近辺の値が共
に連続的というよりは離散的な“歯抜け”的な分布を示
している為、元来は自然画像であっても、本実施例の画
像処理装置入力以前に、伝送経路の圧縮等の為により予
め数ｂｉｔに量子化された画像情報であると判断してい
る。昨今、急速に普及しているインターネット上では、
人工的画像、自然画像の区別を問わず、数ｂｉｔの疑似
階調の画像情報が流通していることが多い。イメージス
キャナ、デジタルカメラ等の階調性が豊かなキャプチャ
ー手段から入力した写真等の自然画像のエッジ部では、
入力時のＭＴＦの鈍り等により、上記の様な大なり小な
りの離散的傾向を示す分布にはなりづらく、分布の一部
には必ず連続性が見いだされるものである。

【００３９】以上が、分類手段の一例である。本実施例
の分類手段では、ＯＮＥ＿ＬＥＶＥＬ，ＦＬＡＴ，ＢＩ
＿ＥＤＧＥ，ＡＲＴ＿ＥＤＧＥ，ＩＮＤＥＸ＿ＥＤＧ
Ｅ，ＰＩＣＴ＿ＥＤＧＥという６種類の分類を施してい
る。当然、これ以上の分類でも、これ以下の分類でも構
わない。

【００４０】また、３×３画素内ではなく、５×５画素
の情報を用いても良いし、ＭＡＸ５，ＭＩＮ５の情報を
ＭＡＸ３，ＭＩＮ３の情報と併用して評価に用いても良
い。当然、評価パラメータもこれ以上でも以下でも良
い。

【００４１】続いて、変換値算出について詳細を説明す
る。図７は、変換部１０５の一例を示す。前述したよう
に、変換部１０５では、入力解像度の解像度依存性を除
去するＬＰＦの目的である為、構成するシステムによっ
ては、適応的なデジタルフィルタリングでも構わない。
破線により囲んである部分が変換部を示している。

【００４２】図中６０２は、量子化部であり、ウインド
ウ内の各画素をＭＡＸ３，ＭＩＮ３の値を基に量子化す
る手段である。本実施の形態では、以下の様にＡＶＥを
閾値として設定して、ウインドウ内を単純２値化するも
のとする。 ＡＶＥ＝（ＭＡＸ３＋ＭＩＮ３）／２…（３） 当然、ＡＶＥの算出は、前述した分類部１０４で用いる
ものと共通化することができる。

【００４３】６０３はＬＵＴ（ルックアップテーブル）
を示し、量子化されたウインドウ内の情報を入力して、
テーブルに格納されている値を出力する。テーブルに
は、量子化パターンに対するＭＡＸ３とＭＩＮ３との相
対的な配分比率が格納されていて、その配分比率を基に
線形変換部６０４にて積和演算により線形変換する。線
形変換された値が交換値（Ｆ（ｐ，ｑ）とする）として
出力される。

【００４４】図８は線形変換部６０４の内部構成を示し
た図である。破線で囲んでいるブロックが線形変換部６
０４を示している。いま、入力信号がｎビットの深さ情
報を有している例について説明する。線形変換部に入力
される情報は、ＭＡＸ３，ＭＩＮ３、及び、ＬＵＴから
の出力値αの３種類の値である。αのビット長はｍビッ
トとする。αは、乗算器７０１により、ＭＡＸ３との積
が演算され、また、乗算器７０２により、（２＾ｍ−
α）とＭＩＮ３との積が演算される（２＾ｍは２のｍ乗
を意味する）。各々の演算結果を加算器７０３において
加算し、加算結果を７０４においてビットシフト処理を
行う。このビットシフト処理は乗算により（ｎ×ｍ）ビ
ットになったビット長をｎビット信号に戻す為のもので
あり、ｍビット分シフトする。ｍの値はシステム構成に
適する値を実験的に設定するのが好ましい。

【００４５】ただし、αのビット長がｍビットの場合、
αのとりうる値は０から（２＾ｍ−１）になる為、図８
の構成ではＭＡＸ３の乗算係数は０〜（２＾ｍ−１）、
ＭＩＮ３の乗算係数は１〜（２＾ｍ）になってしまう。
双方とも０〜（２＾ｍ）の乗算係数にする場合には、α
のビット長を１ビット増加する構成にするか、もしく
は、係数の割り当てを多少変化させて、０〜（２＾ｍ）
までの（２＾ｍ＋１）通りの中から、使用可能な（２＾
ｍ）通り分をを選択するようにしても良い。いずれにし
ても、７０４ビットシフト処理において、入力のＭＡＸ
３，ＭＩＮ３のビット長であるｎビットに等しくさせる
のは当然である。

【００４６】すなわち、線形変換部６０４は、正規化し
てαを０から１までの係数として考えると、変換値Ｆ
（ｐ，ｑ）は Ｆ（ｐ，ｑ）＝αＭＡＸ３＋（１−α）ＭＩＮ３…（４） となる演算を行う。

【００４７】次に実際の処理を例にして説明する。

【００４８】図９（ａ）は入力した低解像情報を示して
いる。いま、破線がかこんだ部分が周辺画素を参照する
為の３×３画素によるウインドウであり、実線でかこん
だ中心に位置する画素が注目画素である。ここで、ＭＡ
Ｘ３＝２１５，ＭＩＮ３＝９２であり、（３）式に基づ
いたＡＶＥ＝１５３を閾値にして各々単純２値化する。
ウインドウ内の２値化結果を図９（ｂ）に示す。

【００４９】図１０にＬＵＴに格納されている係数α
（αは８ビット情報）の一例を示す。αは前述したよう
に、ウインドウ内の９画素分の２値パターンに対する注
目画素のＭＡＸ３の乗算係数とする。この乗算係数を基
に、図８の構成に基づいてＭＡＸ３，ＭＩＮ３の線形変
換の積和演算を施す。図９（ｂ）のパターンは図１０の
例によると、α＝１４１である為に、 （２１５^* １４１＋９２^* １１５）／２５６＝１６０ により、変換値１６０が算出される。同様に周辺の各画
素を変換した例を図１１に示す。１１０１が原情報、１
１０２が変換値である。１１０２から明らかなように、
少ない回数の積和演算でＬＰＦの効果が達成されてい
る。また、ＬＵＴを使用することにより、従来の複数種
のフィルタを保有して適応的に切り替えるデジタルフィ
ルタリングよりも自由度が高い。

【００５０】続いて、高解像情報作成について詳細を説
明する。

【００５１】図１２は、高解像情報作成部１０７の構成
を示している。図中、破線で囲んだ部分が高解像情報作
成部１０７である。高解像情報作成部１０７に入力する
信号は、第１のウインドウ形成部からのウインドウ内の
画素値情報、ウインドウ内の最大値最小値情報、第２の
ウインドウ形成部からのウインドウ内の変換値情報、そ
して分類部からの注目画素の画像種の識別情報である。
図１２において、１２０１は０次補間部（従来法の最近
接内挿法と等価）、１２０２は線形補間部（従来法の共
１次内挿法と等価）、１２０３、１２０４は非線形補間
部を示している。１２０３と１２０４の相異点は、処理
するウインドウ内の画素値情報が異なっているだけであ
り、構成は同一のものである。１２０５、１２０６は係
数設定部であり、分類部により識別された画像種の情報
により非線形補間部で用いられる係数が設定される。非
線形補間部１２０３、１２０４は、線形補間部を内蔵し
た以下の演算によって補間値を算出している。 ｕｐ〔ｉ〕〔ｊ〕＝（ａ^＊ ＭＡＸ３＋ｂ^＊ ｉｎｔｅ
ｒ＿ｄａｔａ〔ｉ〕〔ｊ〕）／（ａ＋ｂ） ｄｏｗｎ〔ｉ〕〔ｊ〕＝（ａ^＊ ＭＩＮ３＋ｂ^＊ ｉｎ
ｔｅｒ＿ｄａｔａ〔ｉ〕〔ｊ〕）／（ａ＋ｂ） ｍｉｄ〔ｉ〕〔ｊ〕＝ｃ^＊ ｉｎｔｅｒ＿ｄａｔａ
〔ｉ〕〔ｊ〕＋ｄ^＊ ＭＡＸ３＋ｄ^＊ ＭＩＮ３＋ｅ^＊
ＭＡＸ５＋ｅ^＊ ＭＩＮ５ ｉ…０〜Ｎ−１ ｊ…０〜Ｍ−１ （Ａ）ｉｆ ｍｉｄ〔ｉ〕〔ｊ〕＞＝ｕｐ〔ｉ〕〔ｊ〕
の時 ＯＵＴ〔ｉ〕〔ｊ〕＝ｕｐ〔ｉ〕〔ｊ〕 （Ｂ）ｉｆ ｍｉｄ〔ｉ〕〔ｊ〕＜＝ｄｏｗｎ〔ｉ〕
〔ｊ〕の時 ＯＵＴ〔ｉ〕〔ｊ〕＝ｄｏｗｎ〔ｉ〕〔ｊ〕 上記以外の時 ＯＵＴ〔ｉ〕〔ｊ〕＝ｍｉｄ〔ｉ〕〔ｊ〕 ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅは係数ｉｎｔｅｒ＿ｄａｔａ〔ｉ〕
〔ｊ〕は線形補間による内挿点〔ｉ〕〔ｊ〕の補間値 ＯＵＴ〔ｉ〕〔ｊ〕は非線形補間部からの内挿点〔ｉ〕〔ｊ〕の出力値…（５）

【００５２】当然、非線形補間部で用いている線形補間
の演算部（ｉｎｔｅｒ＿ｄａｔａ〔ｉ〕〔ｊ〕の算出）
は１２０２と共通化できることは勿論である。

【００５３】図１３、図１４は、前述したｕｐ，ｄｏｗ
ｎ，ｍｉｄの各軌跡を、説明を容易にする為に、一次元
においてアナログ的に示した図である。図１３は第１の
ウインドウ形成部の画素値情報を用いた例を示し、横軸
は空間的座標、縦方向は濃度を表している。今、注目画
素をｑとして、観測画素値は●印で示したＩ〔ｑ〕にな
る（空間的に前後の画素値をＩ〔ｑ−１〕，Ｉ〔ｑ＋
１〕とする）。注目画素を拡大した時の範囲を注目画素
ブロックとしてアナログ的に表示している。ｕｐ，ｄｏ
ｗｎ，ｍｉｄの３本の軌跡の大小関係により、太線で示
した軌跡がＯＵＴの出力となる。用いている係数は、ａ
＝１，ｂ＝１，ｃ＝２，ｄ＝−１／２，ｅ＝０である。
図から明らかな様にエッジ傾斜が急になる非線形補間が
実現できる。

【００５４】図１４は第２のウインドウ形成部の変換値
情報を用いた例である。観測画素に加え、○印で示した
点が適応的なＬＰＦを用いた変換後の画素値を示してい
る。但し、説明を容易にする為、図中に第１のウインド
ウによる観測画素をも表し、変換値との相対的位置関係
を示している。第２のウインドウによる高解像作成は第
１のウインドウを用いたものよりもエッジ位置が多少異
なる。このエッジ位置のズレがジャギー軽減の大きな役
割を表している。

【００５５】図１４で用いている係数は、ａ＝３，ｂ＝
１，ｃ＝４，ｄ＝−３／２，ｅ＝０である。

【００５６】図１３、図１４ともに説明を容易にするた
めに、Ｉ〔ｑ−１〕をＭＩＮ３、Ｉ〔ｑ＋１〕をＭＡＸ
３である例を説明しているが、当然いかなる場合におい
ても本実施の形態では良好な非線形性補間を実現するこ
とができる。また、注目画素ブロック内だけではなく、
注目画素ブロック間での連続性が維持できるように各係
数は設定する必要がある。

【００５７】図１２において、１２０７はスイッチを示
し、分類部からの識別信号により１２０１〜１２０４の
なかで最適な処理が選択される。

【００５８】図２１に分類部による処理の切り替え、係
数の設定を表にして示す。当然、この係数は一例であ
り、分類部に用いた閾値（ｔｈ０〜ｔｈ６）等と同様
に、実際に構成するプリンティングシステムに最適な係
数を実験的に求めれば良い。また、処理の切り替えも一
例であり、分類した画像の種類とともに必要な画像種と
それ伴う切り替えを実験的に求めれば良い。

【００５９】また、本実施形態では、説明を容易にする
ために、線形補間部とウインドウ内の代表値との積和演
算を（５）式の形式にて記述したが、線形補間自体も積
和演算により成り立っている為、当然、ひとつの積和演
算の形式に記述することが可能である。すなわち、線形
補間は内挿点を囲む４点の観測点の画素値の積和演算に
より成立する為、例えばウインドウ内の代表値を前述し
たようにＭＡＸ３，ＭＩＮ３，ＭＡＸ５，ＭＩＮ５の４
点を用いるのであれば、合計８点の積和演算により非線
形補間が成立する。

【００６０】図１９は、図１の構成の変形例である。図
中、図１と同一部には同一番号を付して異なる点のみを
説明する。図１９において、１９００は第１のウインド
ウ形成部を示し、１９００からの出力は、前述したよう
に注目画素を中心とした５×５画素の２５画素の画素値
情報、及び、高解像情報作成部１９０２には、注目画素
１画素のみの画素値情報を出力する。１９０１は、変換
部を示し、図１と同様、適応的ＬＰＦの役割を有する変
換を行う。本変形例の変換部１９０１では、分類部１０
４からの情報を入力して、分類した属性情報を加味して
変換処理を実行する。すなわち、図１の変換部１０５で
は、３×３画素のパターンのみで変換値を算出していた
が、分類部１９０１では分類毎に算出方法を変化させ
る。例えば、分類した注目画素の属性が、ＯＮＥ＿ＬＥ
ＶＥＬ，ＦＬＡＴ，ＩＮＤＥＸ＿ＥＤＧＥ，ＰＩＣＴ＿
ＥＤＧＥの時には、注目画素値をそのまま変換値にして
しまうことも考えられる。すなわち、変換を適応的ＬＰ
Ｆと想定すると、この場合は、スルーのフィルタと考え
ることができる。画像情報は隣接画素間の相関が強い
為、注目画素毎に分類した属性が変化することは稀であ
る。たとえ注目画素毎に分類の判定をしていても、或る
小領域単位では同一の判定結果が固まることが多い。す
なわち、第１のウインドウの形成部で形成されるウイン
ドウの２５画素分、もしくは９画素分の情報を高解像情
報作成部に送信しなくても、変換部をスルーにすること
で第２のウインドウ形成部と第１のウインドウ形成部は
等価にすることができる。

【００６１】すなわち、部分的にスルーのフィルタを用
いることでひとつのウインドウにまとめることができ
る。

【００６２】１９０２は高解像情報作成部を示し、第２
のウインドウ内の画素値情報、最大値最小値情報（ＭＡ
Ｘ５，ＭＩＮ５，ＭＡＸ３，ＭＩＮ３）、そして分類し
た属性情報が入力される。

【００６３】図２０に高解像情報作成部１９０２を示
す。破線で囲んだ部分が高解像情報作成部１９０２を示
す。図１２は同一部には同一番号を付している。高解像
情報作成部１９０２は０次補間部１２０１、線形補間部
１２０２、非線形補間部１２０４より構成されていて、
スイッチ２０００によりいずれの補間部を施すかが選択
される。本変形例では、変換後の画素値情報しか用いて
いない為、処理の選択項目、及び係数の設定は図２２の
通りになる。

【００６４】以上説明した如く、本実施の形態における
思想は、“適応的ＬＰＦ”処理と“非線形補間”処理を
効果的に結合することにある。

【００６５】すなわち、入力画像情報から入力解像度依
存部を除去する為には、入力解像度の高周波成分をカッ
トする適応的な平滑化処理が必要になる。しかし、通過
した低周波成分のみを出力しても、ボケが目立つだけの
画像になっていまう。そこで、出力解像度に見合う、新
たな高周波成分を作成する非線形補間が必要不可欠にな
る。周辺画素の中から代表的な画素値（本実施の形態で
は最大値、最小値に相当する）を抜き出し、線形的な補
間と代表的な画素値との適応的な積和演算を施すことに
より、非線形な性質を生み出させる。しかも、積和演算
の係数を切り替えたり、最適化したりすることにより、
容易に非線形性を制御することが可能である。また、係
数の変更を段階的な切り替えではなく、例えばエッジの
コントラストの大きさに基づいて動的に、かつ連続的に
変化させることも可能である。ＣＧや線画像のみならず
自然画像も基本的な思想は同じである。ただ、自然画像
に関しては、出力画像の画質に“自然さ”が要求される
為に、あまりにも入力情報から逸脱させるわけにはいか
ない。ただ、線形補間のみでは高周波成分低減の為に補
間ボケが生じてしまう。その為、新たな高周波成分を作
成するには、前述したように線形的な補間と周辺画素の
中の代表的な画素値との適応的な積和演算を施す非線形
補間が画質向上には不可欠になる。

【００６６】本実施の形態の処理を用いると、いかなる
属性の画像でも、いかなる拡大倍率の処理でも良好な出
力解像度に見合う画像作成が可能になる。当然、拡大倍
率を評価変数にして、各種の係数を切り替えても良い
し、また、実際の絶対的な出力解像度（例えばｄｐｉ
（ドットパーインチ）や、ｐｐｉ（ピクセルパーイン
チ）等て表示できる数値）を評価して切り替えても良
い。

【００６７】図１５は本発明に係る第２の実施の形態の
ブロック図である。本実施の形態では、カラー画像の解
像度変換について説明する。カラー画像を入力した場
合、色成分（例えばＲＧＢ）毎に、図１に示したブロッ
ク図の構成を用いて処理することにより、良好な出力画
像が作成出来る。しかし、非線形補間を用いる高解像情
報作成部では各色毎にジャギーの軽減する程度が異な
り、その為にエッジ部等で色ズレが生じ画質向上の妨げ
になってしまうことがある。また、昨今急速に普及して
きたインターネット上では、数ビット程度のパレットを
用いて疑似階調を施した画像を用いることが多いが、疑
似階調を施した時点で、画像のエッジ部において各色ズ
レが生じることがある。本実施の形態の画像処理装置入
力前にズレを生じている画像情報に対しては、図１の構
成を各色毎に用いて処理するだけでは高画質の高解像情
報作成が困難である。

【００６８】そこで本第２の実施の形態では、 （１）本画像処理装置内で色ズレを生じさせない。 （２）もともと多少色ズレが生じている画像を本画像処
理装置で補正する。 ことを目的とし、図１の構成よりも更に良好な高解像情
報を作成する。

【００６９】図１５において、１５００、１５０１、１
５０２はそれぞれ入力端子を示し、それぞれＲ信号、Ｇ
信号、Ｂ信号が入力される。１５０３、１５０４、１５
０５はラインバッファを示し、それぞれの色成分の画像
情報を数ライン分格納する。１５０６、１５０７、１５
０８は第１のウインドウ形成部を示し、それぞれの色成
分毎に図２に示したウインドウを作成する。

【００７０】１５０９、１５１０、１５１１は最大値最
小値検出部を示し、図１の構成と同様に５×５画素内の
最大値最小値、３×３画素内の最大値最小値を検出す
る。１５１２、１５１３、１５１４は分類部を示し前述
した実施の形態と同様に画像種の属性を分類する。

【００７１】１５１５は本第２の実施の形態の特徴であ
る変換部を示し、各色成分の第１のウインドウの画素値
情報、及び、各色成分の最大値最小値情報を入力し、各
色成分の変換値を算出する構成になっている。

【００７２】１５１６、１５１７、１５１８は第２のウ
インドウ形成部を示し、各色成分の注目画素、及び周辺
画素の変換値をウインドウ化する手段である。１５１
９、１５２０、１５２１は高解像情報作成部を示し、各
色毎に出力解像度に見合った高解像情報を作成する。

【００７３】さて、本第２の実施の形態では、変換部１
５１５のみが図１の構成と異なっている為、その他のブ
ロックについての説明は省略する。

【００７４】図１６は、変換手段部１５で実施される処
理を説明するフローチャートである。本第２の実施の形
態では、前述した第１の実施の形態のＭＡＸ３の積和係
数αの算出方法に特徴がある。（４）式に基づくＭＡＸ
３とＭＩＮ３の積和演算により変換値を算出する構成は
前述した第１の実施の形態と同一である。Ｓ１６０１に
おいて、各色毎に３×３画素内でのコントラスト（ＣＯ
ＮＴ）を以下の式にて算出する。 ＣＯＮＴ＝ＭＡＸ３−ＭＩＮ３…（６） このＣＯＮＴの算出は、分類部で用いたものと共通化で
きることは当然である。

【００７５】続いて、Ｓ１６０２にて、各色のＣＯＮＴ
の値を大小を比較して、ＣＯＮＴが最大となる色を検出
する。つまり、コントラストが最も大きい色はＲ、Ｇ、
Ｂのいずれかであるかを検出する。いま説明を容易にす
る為に、コントラストが最大である色をＸ、その他の色
をＹ、Ｚとする。例えば、３×３画素の内のコントラス
トがＧ成分で最も大きいのであれば、Ｘ＝Ｇ、Ｙ＝Ｒ、
Ｚ＝Ｂとなる。Ｙ、Ｚの大小関係は問わず、最大ではな
い色のどちらがＹに入力されても良い。

【００７６】続いてＳ１６０３にて以下の２つの変換を
算出する。 ＸＹ＝Ｈ（ＰＡＴ（Ｘ），ＰＡＴ（Ｙ）） ＸＺ＝Ｈ（ＰＡＴ（Ｘ），ＰＡＴ（Ｚ））…（７）

【００７７】ここで、ＰＡＴ（Ｘ）、ＰＡＴ（Ｙ）、Ｐ
ＡＴ（Ｚ）は、それぞれ色Ｘ、Ｙ、Ｚの３×３画素の量
子化後のパターンを示している。すなわち、図７で示し
た構成と同様、各色毎に（４）で算出したＡＶＥに基づ
き９画素内を量子化（２値化）する。２値化後の各画素
は１ビットで表現される為、９画素の２値化パターンは
９ビット情報として表現することが可能である。図１７
に９ビット化した様子を示す。図中、１７０１のＧ″，
Ｈ″，Ｉ″，Ｌ″，Ｍ″，Ｎ″，Ｑ″，Ｒ″，Ｓ″，は
それぞれＧ，Ｈ，Ｉ，Ｌ，Ｍ，Ｎ，Ｑ，Ｒ，Ｓの各画素
をＡＶＥを閾値にして２値化した結果である。この９画
素を１７０２のように並び換えることによって９ビット
情報が作成される。

【００７８】（７）式のＨ（ａ，ｂ）は、ａとｂのビッ
ト単位でＥＸ−ＯＲをとり、“１”が発生した時の個数
を算出する関数である。

【００７９】図１８に例を示す。いま、１８０１にａ＝
“４０５”のパターン、１８０２にｂ＝“４７０”のパ
ターン、１８０３にａＥＸ−ＯＲｂのパターンを示す。
９画素のパターンにおいて、黒で表現した画素が
“１”、その他が“０”を表している。

【００８０】前述した関数Ｈ（）は、ａＥＸ−ＯＲｂに
おいて、９画素中の“１”となる個数に相当するので、
Ｈ（ａ，ｂ）＝３となる。すなわち、Ｈ（）は０から９
までの数値を表すことになる。

【００８１】式（６）にて、ＸＹ、ＸＺの値を算出した
後は、Ｓ１６０４にて色Ｘの積和係数α（Ｘ）を算出す
る。ここで、ＬＵＴ（ＰＡＴ（Ａ））は、図７に示すＬ
ＵＴにＰＡＴ（Ａ）の値を入力してテーブルから出力さ
れた値を示している。続いてＳ１６０５にてＸＹの値が
３未満か否かを判定する。３未満、すなわち０、１、２
の場合には、Ｓ１６０６にて色Ｙの積和係数α（Ｙ）を
算出する。この場合には、色Ｘの積和係数と同一にす
る。ＸＹの値が３以上の場合には、Ｓ１６０７にてＸＹ
の値が６を越えるか否かを判定する。６を越えた場合、
すなわち、７、８、９の場合にはＳ１６０８にて色Ｙの
積和係数α（Ｙ）を算出する。この場合には、色Ｙの積
和係数は２５６からα（Ｘ）を減じた値になる。すなわ
ち、色ＸのＭＩＮ３の積和係数と同一になる。もし、Ｘ
Ｙが３、４、５、６の場合には、Ｓ１６０９にて積和係
数α（Ｙ）を算出する。この場合には、色Ｙのパターン
ＰＡＴ（Ｙ）をＬＵＴに入力してα（Ｙ）を求める。

【００８２】Ｓ１６１０、Ｓ１６１１、Ｓ１６１２、Ｓ
１６１３、Ｓ１６１４は同様に積和係数α（Ｚ）の算出
方法である。前述したα（Ｙ）の算出方法と同一である
ため、説明は省略する。

【００８３】算出した各色の積和係数αを基にして、各
色毎に、前述した（４）式に基づき変換値を算出する。

【００８４】図１６のフローチャートは、ＥＸ−ＯＲの
ビット演算を用いて容易に各色のパターンの近似性（ズ
レ具合）を評価し、評価結果からズレを補正するような
働きをしている。近似性が高い場合、すなわち、パター
ンのズレがある閾値以下の場合（前述の例では、ＸＹ、
及びＸＺが０、１、２、７、８、９の場合）には、コン
トラストが最大である色を優先して、最大コントラスト
の色に適合させた積和係数を用いる。これは、ズレ量が
多少しか存在しない為に、各色とも変換する積和係数を
同一にすることで入力前のズレを補正する。また、各色
の積和係数を同一にすることで、非線形補間による高解
像情報作成も各色毎にズレが少なく制御することが可能
である。すなわち、前述した目的を満たすことができ
る。また、近似性が低い場合、すなわち、パターンのズ
レが大きい場合には、故意にずれている画像と見なし
て、その色独自の積和係数を用いることにする。当然、
図１６で用いた閾値は“３”、“６”という数値にこだ
わらず、実験的に算出したもので良い。

【００８５】以上、パターンのズレ量を基に変換値の算
出を行う例について説明したが、このズレ量を基に、分
類部の画像属性を変更しても良い。また、逆に、分類結
果を基に、変換値の算出を変更しても良い。例えば、分
類部において、前述したＯＮＥ＿ＬＡＶＥＬやＦＬＡＴ
時には、注目画素値をそのまま変換値として置き換える
ことも処理の高速化には有効である。

【００８６】また、図１６の例では、コントラストが最
大となる色成分を優先色としたが、例えばＹ、Ｃｒ、Ｃ
ｂ等の色成分ではＹ成分を予め優先色として処理するこ
とも可能である。

【００８７】また、図１６では、各色毎、並列に処理す
る構成例を示しているが、これは説明を容易にする為で
あり、当然シリアル処理でも同様である。

【００８８】また、３×３画素で処理する例について述
べたが、５×５画素でも同様である。

【００８９】以上説明したように、本発明の実施の形態
によれば、入力した低解像度情報から高解像情報に変換
する際に、自然画像では特に問題となっていた補間によ
るぼけを生じることなく、また、入力した原情報の低解
像性に依存せず、ジャギーの全く発生しない画質的に良
好な変換処理が実現できる。また、高解像情報の作成時
に、従来の閾値処理による処理の分断がない為、自然画
像においても、連続性のある自然で鮮明な画像を作成す
ることが極めて容易にできる。また、良好な分類手段に
より、容易に様々な画像種の分類が可能になる。また、
分類した画像の高解像情報作成も係数等の設定を変化さ
せるだけで、あらゆる画像種に対応した非線形補間が実
現できる。また、カラー画像においても色毎のズレが生
じない良好な高解像度カラー画像を容易に作成すること
ができる。

【００９０】この様に本実施の形態の解像度変換処理を
用いることで、インターネット上に流通している画像
や、デジタルビデオカメラから入力した画像等の情報量
の少ない画像でも画質の良い出力が期待できるプリンタ
や、ビデオプリンタ、アプリケーションソフト等の様々
な製品が提供できる。

【００９１】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
入力した低解像度情報から高解像情報に変換する際に、
自然画像では特に問題となっていた補間によるぼけを生
じることなく、また、入力した原情報の低解像性に依存
せず、ジャギーの全く発生しない画質的に良好な変換処
理が実現でき、高解像情報の作成時に、従来の閾値処理
による処理の分断がない為、自然画像においても、連続
性のある自然で鮮明な画像を作成することが極めて容易
にできる。また、カラー画像においても色毎のズレが生
じない良好な高解像度カラー画像を容易に作成すること
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロッ
ク図。

【図２】第１のウインドウ形成部で形成されるウインド
ウを示した図。

【図３】平滑化フィルタ（ＬＰＦ）の一例を示した図。

【図４】第２のウインドウ形成部で形成されるウインド
ウを示した図。

【図５】図１の分類部の処理を説明するための図。

【図６】図１の分類部の処理を説明するための図。

【図７】図１の変換部の構成を示した図。

【図８】図７の線形変換部の構成を示した図。

【図９】画像情報の例及び画像情報を量子化した例を示
した図。

【図１０】量子化パターンによる乗算係数の例を示した
図。

【図１１】ウインドウ内の画素値の変換例を示した図。

【図１２】図１の高解像情報作成部の構成を示した図。

【図１３】高解像情報作成の一例を示した図。

【図１４】高解像情報作成の一例を示した図。

【図１５】本発明の第２の実施の形態の構成を示したブ
ロック図。

【図１６】図１５の変換部の処理を説明するための図。

【図１７】２値化パターンの９ビット化の説明図。

【図１８】Ｈ（ａ，ｂ）の算出の説明図。

【図１９】本発明の第１の実施の形態の変形例を示す要
部ブロック図。

【図２０】図１９の高解像情報作成部の例を示した図。

【図２１】図１２における処理の選択、及び係数の設定
例を示した図。

【図２２】図２０における処理の選択、及び係数の設定
例を示した図。

【図２３】従来例である最近接内挿法の説明図。

【図２４】従来例である共１次内挿法の説明図。

【図２５】入力情報の例、図２３、図２４の方法による
処理例を示した図。

【符号の説明】

１０１ ラインバッファ １０３ 最大値最小値検出部 １０４ 分類部 １０５ 変換部 １０６ 第２のウインドウ形成部 １０７ 高解像情報作成部 １２０ 第１のウインドウ形成部

Claims (23)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 低解像度情報を高解像度情報に変換し、
   入力した画像情報の画素数を増加させる画像処理装置で
   あって、 低解像度注目画素の周辺画素を参照する第１のウインド
   ウ化手段と、 第１のウインドウ内から複数の代表値を検出する検出手
   段と、 注目画素の値を適応的ローパスフィルタ（ＬＰＦ）によ
   り変換する変換手段と、 注目画素を含む周辺画素の変換値を参照する第２のウイ
   ンドウ化手段と、 前記第１のウインドウ内の画素値情報、もしくは、第２
   のウインドウ内の変換値情報を基に線形補間する線形補
   間手段と、 前記線形補間手段からの線形補間値と前記代表値との積
   和演算をすることにより非線形補間する非線形補間手段
   とを有することを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 更に前記非線形補間手段における積和演
   算の積和係数を動的に設定する係数設定手段と、を有す
   ることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 【請求項３】 更に、前記第１のウインドウ内の画素値
   の分布状態を評価して注目画素の属性を分類する分類手
   段とを有し、 前記分類手段の属性結果に基づき動的に前記非線形補間
   手段における積和演算の積和係数を設定することを特徴
   とする請求項２記載の画像処理装置。
4. 【請求項４】 前記分類手段は前記第１のウインドウ内
   の画素値の離散性を評価することを特徴とする請求項３
   記載の画像処理装置。
5. 【請求項５】 前記分類手段は前記第１のウインドウ内
   の画素値の階調数を評価することを特徴とする請求項３
   記載の画像処理装置。
6. 【請求項６】 前記離散性の評価は、ウインドウ内の階
   調数が３階調以上の時に、ウインドウ内の最大値、最小
   値を含む３値以上の代表値を抜き出して、代表値間の差
   分を算出することにより評価することを特徴とする請求
   項４記載の画像処理装置。
7. 【請求項７】 前記３値以上の代表値は、最大値と、最
   小値と、 最大値と最小値の平均値以上で、かつ、最大値以外で最
   大値に最も近い値Ａと、 最大値と最小値の平均値以上で、かつ、最大値以外で最
   大値に最も遠い値Ｂと、 最大値と最小値の平均値未満で、かつ最小値以外で最小
   値に最も近い値Ｃと、 最大値と最小値の平均値未満で、かつ、最小値以外で最
   小値に最も遠い値Ｄと、 であることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
8. 【請求項８】 前記離散性の評価は、最大値とＡの差分
   と、最大値とＢの差分と、Ｃと最小値の差分と、Ｄと最
   小値の差分との絶対的な値を評価することを特徴とする
   請求項７記載の画像処理装置。
9. 【請求項９】 前記離散性の評価は、最大値とＡの差分
   と、最大値とＢの差分と、Ｃと最小値の差分と、Ｄと最
   小値の差分と、の相対的な値を評価することを特徴とす
   る請求項７記載の画像処理装置。
10. 【請求項１０】 前記分類手段で分類した属性情報に基
    づいて、前記変換手段における適応的ＬＰＦのフィルタ
    特性を変化させることを特徴とする請求項３記載の画像
    処理装置。
11. 【請求項１１】 前記変換手段は、前記複数の代表値の
    積和演算により変換値を算出することを特徴とする請求
    項１記載の画像処理装置。
12. 【請求項１２】 前記変換手段は、前記第１のウインド
    ウ内の特徴量に基づき積和演算の積和係数を算出するこ
    とを特徴とする請求項１１記載の画像処理装置。
13. 【請求項１３】 前記特徴量は、第１のウインドウ内を
    量子化したパターンであることを特徴とする請求項１２
    記載の画像処理装置。
14. 【請求項１４】 前記複数の代表値は、注目画素を含む
    ｎ×ｎ画素内（ｎ≧２）のウインドウの最大値、最小値
    であることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
15. 【請求項１５】 前記複数の代表値は、注目画素を含む
    ｎ×ｎ画素内（ｎ≧２）のウインドウの最大値、最小
    値、及び、ｎ×ｎ画素を含むｍ×ｍ画素内（ｍ≧ｎ）の
    ウインドウの最大値、最小値であることを特徴とする請
    求項１記載の画像処理装置。
16. 【請求項１６】 更に、前記第１のウインドウ内の画素
    値の分布状態を評価して注目画素の属性を分類する分類
    手段とを有し、 前記分類手段の属性結果に基づき線形補間を実行するウ
    インドウを第１のウインドウの画素値情報にするか、第
    ２のウインドウの変換値情報にするかを切り替えること
    を特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
17. 【請求項１７】 前記線形補間値と前記代表値との積和
    係数を複数有し、複数の積和結果の大小関係によって最
    適な値を出力値とすることを特徴とする請求項１記載の
    画像処理装置。
18. 【請求項１８】 カラーの低解像度情報を高解像度情報
    に変換し、入力した画像情報の画素数を増加させる画像
    処理装置であって、 各色成分毎に低解像度注目画素の周辺画素を参照する第
    １のウインドウ化手段と、 各色成分毎に第１のウインドウ内から複数の代表値を検
    出する検出手段と、 複数の色成分の第１のウインドウ内の情報を基に、各色
    成分毎に注目画素の値を適応的ローパスフィルタ（ＬＰ
    Ｆ）により変換する変換手段と、 各色成分毎に注目画素を含む周辺画素の変換値を参照す
    る第２のウインドウ化手段と、 各色成分毎に、前記第１のウインドウ内の画素値情報、
    もしくは、第２のウインドウ内の変換値情報を基に線形
    補間する線形補間手段と、 各色成分毎に、前記線形補間手段からの線形補間値と前
    記代表値との積和演算をすることにより非線形補間する
    非線形補間手段とを有することを特徴とする画像処理装
    置。
19. 【請求項１９】 各色成分毎に、第１のウインドウ内を
    量子化することによりパターン化する手段と、各色成分
    のパターンの近似性を評価する評価手段と、各色成分毎
    の複数の代表値の積和演算により変換値を算出する算出
    手段とを有し、 前記評価手段の評価結果により前記積和係数を設定する
    ことを特徴とする請求項１８記載の画像処理装置。
20. 【請求項２０】 各色成分の第１のウインドウの画素値
    情報を基に、優先となる色を選択する手段と、 前記優先となる色のパターンと、優先以外の色のパター
    ンとの近似性を評価する手段と、近似性が評価が予め設
    定した閾値以上である時に、優先以外の色の積和係数
    を、優先となる色の積和係数を基に設定することを特徴
    とする請求項１９記載の画像処理装置。
21. 【請求項２１】 前記近似性の評価は、各パターンにＥ
    Ｘ−ＯＲのビット演算を行なうことで評価することを特
    徴とする請求項１９記載の画像処理装置。
22. 【請求項２２】 前記優先となる色は、第１のウインド
    ウ内のコントラストの大小で決定することを特徴とする
    請求項２０記載の画像処理装置。
23. 【請求項２３】 低解像度情報を高解像度情報に変換
    し、入力した画像情報の画素数を増加させる画像処理方
    法であって、 低解像度注目画素の周辺画素を参照する第１のウインド
    ウ化工程と、 第１のウインドウ内から複数の代表値を検出する検出工
    程と、 注目画素の値を適応的ローパスフィルタ（ＬＰＦ）によ
    り変換する変換工程と、 注目画素を含む周辺画素の変換値を参照する第２のウイ
    ンドウ化工程と、 前記第１のウインドウ内の画素値情報、もしくは、第２
    １のウインドウ内の変換値情報を基に線形補間する線形
    補間工程と、 前記線形補間工程からの線形補間値と前記代表値との積
    和演算をすることにより非線形補間する非線形補間工程
    とからなる画像処理方法。