KR100583710B1 - 화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 및 기록 매체 - Google Patents

화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 및 기록 매체 Download PDF

Info

Publication number
KR100583710B1
KR100583710B1 KR1020030035987A KR20030035987A KR100583710B1 KR 100583710 B1 KR100583710 B1 KR 100583710B1 KR 1020030035987 A KR1020030035987 A KR 1020030035987A KR 20030035987 A KR20030035987 A KR 20030035987A KR 100583710 B1 KR100583710 B1 KR 100583710B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
pixel
value
predetermined
comparison
predetermined pixel
Prior art date
Application number
KR1020030035987A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20030094114A (ko
Inventor
미야께노부따까
구사까베미노루
Original Assignee
캐논 가부시끼가이샤
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 캐논 가부시끼가이샤 filed Critical 캐논 가부시끼가이샤
Publication of KR20030094114A publication Critical patent/KR20030094114A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100583710B1 publication Critical patent/KR100583710B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G06T5/70
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/20Image enhancement or restoration by the use of local operators
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/40Picture signal circuits
    • H04N1/409Edge or detail enhancement; Noise or error suppression

Abstract

본 발명은 화상 데이터 내에 포함된 저주파 노이즈를 시각적으로 제거할 수 있는 화상 처리 장치 및 화상 처리 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제공한다. 저주파 노이즈를 포함하는 화상 데이터가 입력 단자(201)로부터 입력된다. 계속해서, 윈도우부(202)에서 주목 화소 및 그 주변 화소로 구성되는 윈도우가 지정된다. 그리고, 윈도우 내에서 주목 화소와의 비교에 이용되는 선택 화소가 화소 선택부(204)에서 선택되고, 선택 화소의 화소값과 주목 화소의 화소값에 기초하여 주목 화소의 새로운 화소값이 화소값 결정부(206)에서 결정된다. 그리고, 주목 화소의 화소값을 새로운 화소값으로 치환하여 새로운 화상 데이터가 생성된다.
주목 화소, 선택 화소, 화소값 결정부, 윈도우부, 오차 확산법

Description

화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 및 기록 매체{IMAGE PROCESSING APPARATUS, IMAGE PROCESSING METHOD, AND STORAGE MEDIUM}
도 1은 컴퓨터 상에서 프린터 엔진에 출력하는 인쇄 정보를 생성하는 프린터 드라이버에 본 발명에 따른 저주파 노이즈 기능을 응용한 화상 처리 장치의 구성을 도시하는 블록도.
도 2의 (a)는 도 1에 도시한 노이즈 제거부(101)의 세부 구성을 도시하는 블록도이고, (b)는 도 1에 도시한 노이즈 제거부(101)를 노이즈 제거 장치로서 실현하기 위한 하드웨어 구성을 도시하는 도면.
도 3은 노이즈 제거부(101)의 동작 수순을 설명하기 위한 흐름도.
도 4는 주목 화소로부터의 공간적 거리와 그것에 대한 자기 상관 함수와의 관계를 모델화한 도면.
도 5는 임의의 화상 정보 중에서 저주파 노이즈가 생기고 있는 국소적 영역을 추출하여 DFT(이산 푸리에 변환)를 이용하여 추출된 영역을 변환하여 얻어진 주파수 특성을 도시하는 도면.
도 6은 도 5에 도시한 영역에 대하여, 도 3의 흐름도에 도시한 동작 수순을 이용하여 노이즈 제거 처리를 한 후의 주파수 특성을 도시하는 도면.
도 7은 실공간 상에서 노이즈 제거 처리 전후의 저주파 노이즈의 모습을 모 델화한 도면.
도 8은 도 5에 도시한 영역에 대하여, 도 3의 흐름도에 도시한 동작 수순을 이용하여 노이즈 제거 처리 후에, 또한 오차 확산법에 의한 의사 계조 처리를 행한 후의 주파수 특성을 도시하는 도면.
도 9는 평탄부 및 비평탄부에서의 주파수 특성을 모델화한 도면.
도 10은 도 9에 도시한 부분에 대하여, 도 3의 흐름도에 도시한 동작 수순에 의한 노이즈 제거 처리를 행한 후의 주파수 특성을 모델화한 도면.
도 11은 본 발명의 제2 실시예에 따른 노이즈 제거부의 동작 수순을 설명하기 위한 흐름도.
도 12는 도 11의 흐름도에 도시한 수순에서 비교된 경우별 구체예를 설명하기 위한 도면.
도 13은 주목 화소값과 선택 화소값, 또는 주목 화소값과 교환 화소값과의 2색 간의 색 변화 벡터를 설명하기 위한 도면.
도 14는 본 발명의 제3 실시예에 따른 노이즈 제거부의 동작 수순을 설명하기 위한 흐름도.
도 15는 본 발명의 제4 실시예에 따른 노이즈 제거부의 동작 수순을 설명하기 위한 흐름도.
도 16은 제4 실시예에서 행해지는 외삽의 개념도.
도 17은 본 발명의 제5 실시예에 따른 노이즈 제거부의 동작 수순을 설명하기 위한 흐름도.
도 18은 단계 S1704에서 행해지는 확률 분포 보정의 개요를 설명하기 위한 도면.
도 19는 주목 화소를 중심으로 하여 그 주위의 복수 화소를 포함시킨 평균값을 산출하는 종래의 LPF 필터의 예를 도시하는 도면.
〈도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명〉
101 : 노이즈 제거부
102 : 색변환부
103 : 의사 계조부
202 : 라인 버퍼
203 : 윈도우부
204 : 화소 선택부
205 : 난수 발생부
206 : 화소값 결정부
본 발명은 본래의 신호 성분에는 포함되지 않는 노이즈 성분이 중첩된 화상 데이터로부터 시각적으로 노이즈 부분을 제거할 수 있는 화상 처리 장치 및 화상 처리 방법과, 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
종래부터, 본래의 신호 성분에는 포함되지 않는 노이즈 성분이 중첩된 디지털 화상으로부터 노이즈 성분을 제거하는 연구가 행해지고 있다. 제거 대상으로 되는 노이즈의 특성도 발생 원인에 따라 여러 종류로 다양하게 분류되어, 각각의 특성에 맞는 노이즈 제거 방법이 제안되어 있다.
예를 들면, 디지털 카메라나 이미지 스캐너 등의 화상 입력 기기를 상정한 경우, 고체 촬상 소자 등의 입력 디바이스 특성이나 촬영 모드 또는 촬영 씬(scene) 등의 입력 조건에 의존하고, 광전 변환한 아날로그 원신호에 이미 중첩되어 있는 노이즈와, A/D 변환기를 통해 디지털 신호로 변환된 후에 각종 디지털 신호 처리를 거치는 과정에 의해 중첩되는 노이즈로 크게 구별할 수 있다.
전자(아날로그 신호에 중첩되어 있는 노이즈)의 예로서는 주위의 화상 신호와는 상관없이 돌출된 값이 발생하는 임펄스계의 노이즈나, 고체 촬상 소자의 암(暗) 전류에 의한 노이즈 등을 들 수 있다. 또한, 후자(디지털 신호 처리에서 중첩되는 노이즈)의 예로서는 감마 보정, 감도 향상을 도모하기 위한 이득 보정 등의 각종 보정 처리에서, 노이즈 성분이 특정 농도나 특정색 등의 강조를 함으로써, 신호 성분과 동시에 노이즈 성분이 증폭되어 노이즈 레벨이 증가되는 예가 있다.
또한, 디지털 신호 처리에서의 노이즈의 중첩에 의한 화상 열화로서, JPEG 알고리즘을 이용한 부호화 시에, 2차원(2D) 화상 정보가 복수의 블록 형상으로 추출되고, 블록 단위로 직교 변환이나 양자화가 행해지기 때문에, 복호된 화상에서 각 블록의 경계에서 단차가 발생하는 블록 왜곡이 생기는 예를 들 수 있다.
그런데, 상술한 각종 노이즈도 포함시키며, 특히 화질을 열화시키고 있는 요인으로 들 수 있는 것은 디지털 카메라 등에 의해 촬영된 화상에 현저히 보이는 저주파 범위에 발생하는 노이즈(이하, "저주파 노이즈"라 함)이다. 이 저주파 노이즈는 고체 촬상 소자인 CCD나 CMOS 센서의 감도에 기인하는 경우가 있다. 또한, 신호 레벨이 낮은 어두운 부분이나 그림자가 되는 부분 등에서의 촬영 씬에서는 S/N 비가 나쁨에도 불구하고 신호 성분을 일으키는 이득 보정이 행해짐으로써 저주파 노이즈가 강조되는 경우도 있다.
또한, 개체 촬상 소자의 소자 감도는 촬상 소자의 칩 면적에 의존하기 때문에, 작은 면적에 화소 수를 많이 배치한 디지털 카메라에서는 결과적으로 단위 화소당 광량이 적어져서, 감도가 감소하고 저주파 노이즈가 발생하는 경우가 많다. 예를 들면, 저주파 노이즈는 푸른 하늘 등의 농담 변화가 거의 없는 부분(이하, "평탄부"라 함)에 수 화소 내지 수십 화소에 걸쳐 의사적인 얼룩형상의 텍스쳐로서 인식되는 경우가 많다. 또한, 디지털 카메라에 따라서는 위색(false color)을 발생시키는 경우도 있다.
일반적으로, 종래부터 제안되어 있는 노이즈 제거 방법은 메디안 필터(Median Filter)를 이용하는 방법과, 저주파 범위만을 통과시키는 저역 통과 필터(이하 "LPF"라 함)를 이용하는 방법이 주류를 이룬다.
메디안 필터를 이용하는 방법은 주목 화소 및 그 주위 화소를 포함하는 영역(이하, "윈도우"라 함) 내에서, 중앙값(이하, "메디안"이라 함)이 되는 화소값을 추출하고, 그 추출된 메디안을 주목 화소값으로서 치환하는 방법이다. 예를 들면, 일본 특허공개 평4-235472호 공보 등과 같이, 메디안 필터를 이용한 방법은 지금까지 다수 제안되어 있다. 특히, 주목 화소가 임펄스계의 노이즈, 혹은 랜덤 노이즈인 경우에 메디안 필터를 이용함으로써, 주위 화소와의 상관이 낮은 돌출값의 주목 화소값을 주위 화소와의 상관이 높은 메디안으로 치환함으로써, 원 화상 정보에 생긴 돌출값을 제거하는 것이 가능해진다.
한편, LPF를 이용하는 방법은 주목 화소를 중심으로 하여 그 주위의 복수 화소를 포함시킨 평균값을 산출하고, 산출된 평균값을 주목 화소값으로서 치환하는 방법이다. 도 19는 주목 화소를 중심으로 하여 그 주위의 복수 화소를 포함시킨 평균값을 산출하는 종래의 LPF 필터의 예를 도시하는 도면이다. 이 방법은 주로, 상술한 블록 왜곡 등에 대하여 효과적이다. 즉, 블록 왜곡은 본래 평탄부인 부분에 신호 성분과는 다른 블록형상의 단차가 발생하는 노이즈이기 때문에, 단차의 경사를 완만하게 함으로써 시각적으로 단차를 보기 어렵게 하는 것이 가능해진다.
단, 상술한 2 종류의 노이즈 제거 방법은 국소적으로는 효과적으로 기능하지만, 반대로 역효과를 갖는다(엣지부가 흐려지는 등). 그 때문에, 2가지 방법 모두 변형예가 다수 제안되어 있다. 예를 들면, 일본 특허공개2001-245179에서는 노이즈 제거 필터 처리에 의한 화상의 불선명을 발생시키지 않기 때문에, 평균값을 산출하는 주변 화소를 주목 화소의 화소값에 근사하는 것만을 선택하여 곱의 합 연산을 행하는 방법이 개시되어 있다.
또한, 상술한 메디안 필터를 이용하는 방법이나 LPF를 이용하는 방법의 2 종류의 방법 이외에도, 노이즈나 왜곡 제거에 대하여 그외의 수많은 방법이 제안되어 있다. 예를 들면, 일본 특허공개 평8-56357호 공보에서는 블록 왜곡을 제거하기 위해서, 블록 경계의 양측에 위치하는 화소 사이에서 신호값을 교환하는 방법이 개시되어 있다. 또한, 일본 특허공개 평10-98722호 공보에서는 블록 경계 주변의 화소 신호 레벨에, 복수 패턴 중에서 난수에 의해 선택된 소정 패턴을 가산하는 방법이 개시되어 있다.
또한, 일본 특허공개 평7-75103호 공보에서는 블록 경계를 중심으로 하는 특정 주목 화소의 레벨값에 오차를 가함으로써, 부호화 시에 생기는 블록 왜곡을 제거하는 방법이 개시되어 있다. 또한, 일본 특허공개 평4-239886호 공보에서는 돌출된 값을 갖는 백점이나 흑점을 제거하기 위해 주목 화소의 근방 화소군 중 최대값 및 최소값을 검출하고, 노이즈가 포함되어 있는지의 판정 결과를 제어 신호로 하여, 최대값, 최소값, 또는 주목 화소값 중 어느 하나를 선택함으로써 노이즈를 제거하는 방법이 개시되어 있다.
그러나, 상술한 어느 종래 방법을 이용한 경우이더라도, 상술한 저주파 노이즈에 대해서는 완전히 노이즈 제거 효과를 발휘할 수 없다. 예를 들면, 메디안 필터를 이용하는 방법에서는 주위와 상관이 낮은 돌출값을 삭제하는 효과뿐이며, LPF를 이용하는 방법에서는 고주파 범위를 차단함으로써 고주파 노이즈 혹은 랜덤성이 높은 백색 잡음에 효과를 나타낼 뿐으로, 이 방법들은 저주파 노이즈에 대해서는 그다지 효과가 없어서 저주파 노이즈는 여전히 제거할 수 없다.
또한, 상술한 블록 왜곡을 제거하는 목적을 갖는 특개평8-56357호 공보 등에 기재된 방법은 제거 대상으로 되는 블록 왜곡이 직사각형 형상의 단차로서 발생하는 고주파 성분이기 때문에, 블록 경계만 이미 알고 있으면 난수 가산에 의한 방법이나 블록 간의 화소값을 교환하는 방법 등에 의해 단차가 경감된다는 효과를 얻을 수 있다. 그러나, 제거 대상인 저주파 노이즈는 수 화소 내지 수십 화소에 걸친 넓은 범위에서 변화가 적은 화소값이 연속되는 연결성 노이즈로, 블록 왜곡을 경감하는 상기 기술을 그대로 적용할 수 없다. 또한, 당연히 노이즈가 발생하는 위치는 블록 부호화 시의 블록 경계와는 다르게 알지 못한다.
또한, 상술한 난수 가산에 의한 방법에서는 주위의 화소에는 존재하지 않는 화소값을 맞추기 위해서, 특히 컬러 화상에서 색 분해된 각 색 성분마다 난수를 가산한 경우, 주위에는 존재하지 않은 새로운 색을 작성하게 되며, 반대로 위색의 발생 등의 화질 열화를 야기시킨다.
또한, 본 발명의 노이즈 제거와 목적은 다르지만, 특정한 주파수의 신호 세기를 경감하는 발명에 대하여, 일본 특허공개 평7-203210호 공보에 개시되어 있다. 일본 특허공개 평7-203210호 공보에 기재된 발명은 망점 원고(halftone dot document)를 수신하여 출력 시에 의사 계조 처리의 디서화(dithering)를 행하는 시스템에서, 입력한 망점의 주파수와 디서에 의한 주파수가 간섭함으로써 므와레(moire) 무늬가 발생하는데, 이 므와레 무늬 발생을 방지하기 위해 입력한 망점의 주파수를 미리 제거하는 므와레 무늬 제거 방법이다.
즉, 이 므와레 무늬 제거 방법은 망점의 주파수를 제거하기 위해서 소정의 규칙성을 깨뜨리는 것이 효과적이며, 일차원으로 소정 화소 수에 대응하는 거리가 선행하고 있는 화소값과 주목 화소값을 교환하는 방법이다. 또한, 상기 발명에는 소정 화소 수는 고정된 경우와 랜덤하게 선택하는 경우가 개시되어 있다.
그러나, 이 므와레 무늬 제거 방법도 피크가 있는 특정 주기를 깨뜨리는 것이 목적이기 때문에, 저주파 범위에 넓게 발생하고 있는 저주파 노이즈에 대해서는 완전히 유효하지 않다. 또한, 이 방법은 화소값을 교환하는 방법이기 때문에, 농도 보존은 보증되지만, 선택 화소값이 변화하는, 즉, 공간적으로 화소의 위상을 이동시키고 있을 뿐인 처리이다. 또한, 선택 화소값의 변화는 필터 특성으로서는 순회형으로 되며, 임펄스 응답은 무한대가 된다. 또한, 교환 화소 간 거리의 소정 화소 수를 랜덤하게 선택한 경우에서도, 샘플링한 화소를 순차적으로 교환해 가게 되므에, 단순히 특정 주기에서 발생하는 망점의 피크의 위상을 이동함으로써 므와레 무늬 주기를 어긋나게 하고 있는 것에 불과하다.
상술한 바와 같이, 상술한 어느 선행 기술을 이용한 경우에도, 화상 데이터 내에 포함된 저주파 노이즈 성분을 효과적으로 제거하는 것은 어렵다.
본 발명은 이러한 사정을 고려하여 이루어진 것으로, 화상 데이터 내에 포함된 저주파 노이즈를 시각적으로 제거할 수 있는 화상 처리 장치 및 화상 처리 방법과, 컴퓨터 프로그램을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 과제를 해결하기 위해서, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 저주파 노이즈를 포함하는 화상 데이터를 입력하는 입력 수단과, 상기 화상 데이터의 소정 화소 및 상기 소정 화소의 주변 화소로 구성되는 영역을 지정하는 지정 수단과, 상기 영역으로부터 상기 소정 화소와의 비교에 이용되는 비교 화소를 선택하는 선택 수단과, 상기 비교 화소의 화소값과 상기 소정 화소의 화소값에 기초하여 상기 소정 화소의 새로운 화소값을 결정하는 결정 수단과, 상기 소정 화소의 화소값을 상기 새로운 화소값으로 치환하여 새로운 화상 데이터를 생성하는 치환 수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 상기 선택 수단이 난수를 이용하여 상기 영역으로부터 상기 비교 화소를 선택하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 상기 선택 수단이 동일한 확률 분포에 기초하여 발생하는 난수를 이용하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 상기 선택 수단이 상기 소정 화소로부터의 거리에 의존한 발생 확률 분포에 기초하여 발생하는 난수를 이용하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 상기 발생 확률 분포가 상기 소정 화소로부터의 거리가 멀수록 높은 발생 확률의 분포를 갖는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 상기 선택 수단이 소정의 규칙성에 기초하여 상기 영역으로부터 상기 비교 화소를 선택하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 상기 소정의 규칙성이 상기 소정 화소로부터의 상대 위치가 소정 화소마다 변동하는 규칙성인 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 상기 소정의 규칙성이 상기 소정 화소의 절대 좌표 위치에 기초하여 상기 소정 화소로부터의 상대 위치가 결정되는 규칙성인 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 상기 결정 수단이 상기 비교 화소의 화소값과 상기 소정 화소의 화소값과의 차분값의 크기에 기초하여 상기 소정 화소의 새로운 화소값을 결정하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 상기 결정 수단이 상기 차분값의 크기가 소정값 이하인 경우 상기 비교 화소값을 상기 소정 화소의 새로운 화소값으로 하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 상기 결정 수단이 상기 소정 화소의 화소값에 소정값을 가산 또는 감산한 값을 이 소정 화소의 새로운 화소값으로 하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 상기 비교 화소의 화소값에 근사한 근사색을 작성하는 근사색 작성 수단을 더 포함하며, 상기 결정 수단이 상기 소정 화소의 새로운 화소값으로서 상기 근사색을 이용하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 상기 근사색 작성 수단이 복수의 색 성분 중 적어도 하나의 색 성분에 대하여 소정 범위 내에서 근사한 근사색을 작성하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 상기 결정 수단이 복수의 색 성분 중 적어도 하나의 색 성분에 대해서 소정 범위 내에서 근사하여 작성된 상기 근사색을 이용하며, 나머지 색 성분에 대해서는 상기 비교 화소의 화소값을 이용하여 상기 소정 화소의 새로운 화소값을 결정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 상기 결정 수단이 2개의 임계값을 갖고 있으며, 상기 차분값이 제1 임계값보다도 작은 경우 상기 소정 화소의 화소값 을 새로운 화소값으로 하며, 복수의 색 성분 중 적어도 하나의 색 성분에 대한 상기 차분값이 상기 제1 임계값 이상이며 제2 임계값보다도 작은 경우 상기 소정 화소의 화소값을 상기 근사색으로 하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 저주파 노이즈를 포함하는 화상 데이터를 입력하는 입력 수단과, 상기 화상 데이터의 소정 화소 및 상기 소정 화소의 주변 화소로 구성되는 영역을 지정하는 지정 수단과, 상기 영역으로부터 상기 소정 화소와의 비교에 이용되는 비교 화소를 선택하는 선택 수단과, 상기 비교 화소의 화소값과 상기 소정 화소의 화소값과의 곱의 합 연산에 의해 상기 소정 화소의 새로운 화소값을 결정하는 결정 수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 상기 결정 수단이 상기 비교 화소와 상기 소정 화소와의 내삽(內揷)에 의해 상기 소정 화소의 새로운 화소값을 결정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 상기 결정 수단이 상기 비교 화소와 상기 소정 화소와의 외삽(外揷)에 의해 상기 소정 화소의 새로운 화소값을 결정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 상기 곱의 합 연산에서의 가중 계수가 상기 비교 화소의 화소값과 상기 소정 화소의 화소값과의 차분값의 크기에 기초하여 설정되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 상기 곱의 합 연산에서의 가중 계수가 복수의 색 성분의 각각의 성분에 대하여 다른 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 상기 결정 수단이 복수의 색 성분 중 각각의 성분에 대하여, 상기 차분값의 크기가 전부 소정값 이하인지를 비교하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 상기 선택 수단이 상기 영역으로부터 복수의 비교 화소의 선택이 가능하며, 상기 결정 수단이 선택된 복수의 비교 화소를 이용하여 상기 소정 화소의 새로운 화소값을 결정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 생성된 상기 새로운 화상 데이터에 대하여 오차 확산법을 이용하여 의사 중간조 프로세스를 실행하는 의사 중간조 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은 화상 데이터의 저주파 범위에 포함된 노이즈 성분을 시각적으로 경감하는 화상 처리 장치로서, 상기 화상 데이터의 소정 화소와 이 소정 화소의 주변 화소와의 상관성을 감소시키는 상관성 감소 수단과, 상기 상관성의 감소에 수반하는 저주파 성분의 감소 신호 강도를 제어하는 신호 강도 제어 수단과, 상기 감소 신호 강도를 백색 잡음 성분으로 변환하는 백색 잡음 변환 수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은 화상 데이터의 저주파 범위에 포함된 노이즈 성분을 시각적으로 경감하는 화상 처리 장치로서, 상기 화상 데이터의 소정 화소와 이 소정 화소의 주변 화소와의 상관성을 감소시키는 상관성 감소 수단과, 상기 상관성의 감소에 수반하는 저주파 성분의 감소 신호 강도를 제어하는 신호 강도 제어 수단과, 상기 감소 신호 강도를 광대역 잡음 성분으로 변환하는 광대역 잡음 변환 수단과, 상기 광대역 잡음 변환 수단의 대역폭을 제어하는 대역폭 제어 수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 기타 목적 및 특징은, 첨부 도면을 참조하는 이하의 실시예를 통해 명백해질 것이다.
<제1 실시예>
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 제1 실시예에 따른 저주파 노이즈 제거 기능을 구비하며, 프린터 엔진으로 출력된 인쇄 정보를 생성하는 화상 처리 장치에 대하여 설명하기로 한다.
또한, 본 발명에 따른 저주파 노이즈 제거 기능은 디지털 카메라나 이미지 스캐너 등의 화상 입력 장치 내, 잉크젯 프린터, 승화형 프린터, 레이저 프린터 등의 화상 출력 장치 내, 혹은 상술한 각종 입출력 기기를 컴퓨터 상에서 동작시키는 디바이스 드라이버 내에서나 어플리케이션 소프트웨어 내 등의 기능으로서의 여러가지 응용 형태를 생각할 수 있다.
도 1은 컴퓨터 상에서 프린터 엔진에 출력하는 인쇄 정보를 생성하는 프린터 드라이버에 본 발명에 따른 저주파 노이즈 기능을 응용한 화상 처리 장치의 구성을 도시하는 블록도이다. 도 1에 도시한 바와 같이 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 입력 단자(100), 노이즈 제거부(101), 색 변환부(102), 의사 계조부(103) 및 출력 단자(103)로 구성된다.
도 1에서, 입력 단자(100)는 어플리케이션 소프트웨어 등으로부터 컬러 화상 정보를 입력하기 위한 화상 정보 입력부이다. 디지털 카메라 등에 의해 촬영된 컬 러 화상 정보는 통상적으로, JPEG 등의 표준 파일 포맷으로 부호화되어 송신되는 경우가 많다. 따라서, 본 실시예에서는 입력 단자(100)에 입력되어 부호화된 컬러 화상 정보는 복호 후의 래스터(raster) 형상으로 전개된 후에 노이즈 제거부(101)로 출력된다. 또한, 컬러 화상 정보 이외에, 디지털 카메라의 기종명, 촬영 씬, 혹은 촬영 모드 등의 속성 정보도 함께 출력되는 경우도 있다.
노이즈 제거부(101)에서는, 색 성분 R, G, B로 구성된 컬러 화상 정보에 대하여 노이즈 제거 처리가 행해진다. 또한, 노이즈 제거부(101)의 상세한 구성 및 동작에 대해서는 후술하기로 한다.
색 변환부(102)는 노이즈 제거부(101)로부터 출력된 노이즈 제거 후의 R, G, B 화상을 프린터로 기록할 때에 이용되는 각 색재 성분의 정보로 변환하는 수단이다. 또한, 색재 성분으로서는 C(시안), M(마젠타), Y(옐로우) 및 K(블랙)의 4 성분이 기본이지만, 잉크젯 프린터에서는, 상기 색재 성분 이외에 염료 농도를 묽게 한 잉크를 추가하고 있는 구성예도 있다.
의사 계조부(103)에서는, 색 변환부(102)에서 결정된 색재 성분으로 분해된 컬러 화상 정보를 컬러 화상 정보의 계조 수보다도 적은 양자화 레벨로 변환하고, 복수 화소의 양자화값에 의해 면적적으로 계조성이 표현된다. 본 실시예에서는 의사 계조 처리로서, 주목 화소의 양자화 오차를 주변 화소로 확산하는 오차 확산 처리를 이용하는 것으로 한다. 오차 확산의 상세한 설명은 당 기술 분야에 공지된 기술이기 때문에 그 상세한 설명은 생략한다는 것을 유의한다.
또한, 출력 단자(104)는 의사 계조부(103)에서 작성된 색재 성분마다의 양자화 정보를 프린터 엔진(도시 생략)에 송신하는 출력부이다. 즉, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 생성된 상기 새로운 화상 데이터에 대하여 오차 확산법을 이용하여 의사 중간조 데이터로 변환하는 의사 계조부(103)를 구비하는 것을 특징으로 한다.
또한, 도 1에 도시한 화상 처리 장치의 구성은 입력 단자(100)로부터 입력된 컬러 화상 정보를 해상도를 변화시키지 않고 프린터 엔진에 출력하는 경우의 구성예이지만, 프린터 엔진과 입력된 컬러 화상 정보와의 해상도의 차를 해소하기 위해서, 보간 처리에 의한 해상도 변환을 행하는 해상도 변환부를 노이즈 제거부(101)와 색 변환부(102) 사이에 접속하는 구성으로 하여도 된다.
도 2의 (a)는 도 1에 도시한 노이즈 제거부(101)의 세부 구성을 도시하는 블록도이다. 도 2의 (a)에 도시한 바와 같이 본 실시예에 따른 노이즈 제거부(101)는 입력 단자(201), 라인 버퍼(202), 윈도우부(203), 화소 선택부(204), 난수 발생부(205), 화소값 결정부(206) 및 출력 단자(207)로 구성된다.
도 2의 (a)에서, 입력 단자(201)에는 도 1에 도시한 입력 단자(100)로부터 출력된 R, G, B의 컬러 화상 정보가 입력된다. 라인 버퍼(202)는 입력 단자(201)에 입력된 컬러 화상 정보를 라인 단위로 저장 및 보존한다. 윈도우부(203)는 복수의 라인에 대한 라인 버퍼(202)를 가짐으로써 주목 화소를 중심으로 한 2차원 참조 화소 윈도우를 형성하는 것이 가능하게 된다.
또한, 화소 선택부(204)는 난수 발생부(205)에 의해 발생된 의사 난수에 기초하여, 윈도우를 형성하고 있는 각 화소로부터 임의의 화소를 선택하는 수단이다. 화소값 결정부(206)는 윈도우부(203)에서의 주목 화소 및 화소값 선택부(204)에서 선택된 선택 화소에 기초하여 새로운 주목 화소의 화소값을 결정하는 수단이다.
또한, 도 2의 (b)는 상술한 구성의 노이즈 제거부를 노이즈 제거 장치로서 실현하기 위한 하드웨어 구성을 도시하는 도면이다. 노이즈 제거 장치(210)는 CPU(211), ROM(212), RAM(213)을 구비하고 있다. 노이즈 제거 장치(210)에서는 CPU(211)가 ROM(212)에 보존된 제어 프로그램에 따라, 상술한 노이즈 제거부(101)의 각부의 동작을 제어한다. 또한, RAM(213)은 CPU(211)의 작업 영역으로서 사용된다.
다음으로, 상술한 구성의 노이즈 제거부(101)의 동작에 대하여 설명하기로 한다. 도 3은 노이즈 제거부(101)의 동작 수순을 설명하기 위한 흐름도이다. 여기서, 노이즈 제거부(101)에 입력된 컬러 화상 정보는 수평 화소 수 WIDTH, 수직 화소 수 HEIGHT의 크기의 화상으로 한다.
먼저, 노이즈 제거부(101)의 초기화가 행해진다. 실제로는 CPU(211)에 의해 수직 방향의 처리 어드레스를 나타내는 변수 i가 0으로 초기화된다(단계 S301). 또한, 마찬가지로 하여, 수평 방향의 처리 어드레스를 나타내는 변수 j도 0으로 초기화한다(단계 S302).
다음으로, 난수 발생부(205)가 난수를 발생한다(단계 S303). 그리고, 화소 선택부(204)는 난수 발생부(205)에서 발생한 난수에 기초하여, 주목 화소로부터의 수평 및 수직의 상대 위치 a, b의 값을 결정한다(단계 S304). 여기서, 수평 및 수직의 상대 위치 a, b의 결정 시에는 각각에 대하여 난수를 발생시켜도 되고, 또는 한번의 난수 발생에 의해 2개의 변수를 구해도 된다. 또한, 난수 발생의 알고리즘은 여기서는 한정하지 않지만, 확률적으로 동일하다고 한다. 즉, 본 발명에 따른 노이즈 제거부(101)는 화소 선택부(204)가 난수를 이용하여 윈도우로부터 선택 화소를 선택하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에서는 화소 선택부(204)가 동일한 확률 분포에 기초하여 발생하는 난수를 이용하는 것을 특징으로 한다.
또한, 수평 및 수직의 상대 위치 a, b의 값은 윈도우 사이즈를 넘지 않도록 한다. 예를 들면, 윈도우 사이즈를 주목 화소를 중심으로 한 9 화소×9 화소로 가정하면, a, b의 값은 각각, -4≤a≤4, -4≤b≤4의 범위 내에 들어가도록 발생시킨 난수로부터 잉여 계산을 이용하여 설정한다.
계속해서, 단계 S304에서 결정된 a, b의 값을 이용하여, 화소 선택부(204)에서는 이하의 비교가 행해진다(단계 S305).
Figure 112005017481695-pat00001
Figure 112005017481695-pat00002
Figure 112003020072288-pat00003
인지의 여부
여기서, Ir(i, j)는 좌표(i, j)에 위치한 주목 화소의 R 성분의 화소값, Ig(i, j)는 마찬가지로 G 성분의 화소값, Ib(i, j)는 마찬가지로 B 성분의 화소값을 나타낸다. 또한, Thr, Thg, Thb는 각각 R, G, B의 소정의 임계값을 나타낸다. 또한,
Figure 112003020072288-pat00004
는 x의 절대값을 나타낸다.
즉, 단계 S305에서는 윈도우로부터 임의로 선택한 선택 화소값의 3개의 R, G, B 성분값들과, 주목 화소값들 사이의 차분의 절대값이 소정의 임계값보다도 작아지는지를 판단하고 있다.
비교의 결과, R, G, B의 3 성분 모두 소정의 임계값보다도 작아지는 경우(단계 S305에서 "예"), 화소 선택부(204)는 해당 선택 화소값을 새로운 주목 화소값으로서 치환한다(단계 S306). 여기서, R, G, B 각 성분에서의 새로운 주목 화소값을 각각 Fr, Fg, Fb로 한다.
한편, 모든 R, G, B의 3 성분이 소정의 임계값보다도 작아지지 않는 경우(단계 S305에서 "아니오"), 화소 선택부(204)는 새로운 주목 화소값으로서 오래된 주목 화소값을 그대로 이용한다(단계 S307). 따라서, 이 경우에는 주목 화소값의 치환은 행해지지 않는다. 즉, 본 발명에 따른 노이즈 제거부(101)에서는 화소값 결정부(206)가 선택 화소의 화소값과 주목 화소의 화소값과의 차분값의 크기에 기초하여, 주목 화소의 새로운 화소값을 결정하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에서는 화소값 결정부(206)가 차분값의 크기가 소정값 이하인 경우 선택 화소값을 주목 화소의 새로운 화소값으로 하는 것을 특징으로 한다.
계속해서, 수평 방향의 어드레스를 1 화소분 카운트 업한다(단계 S308). 그리고, 수평 화소 위치가 WIDTH 번째 화소가 될 때까지 주목 화소를 1 화소씩 주사하면서 일련의 처리를 반복한다(단계 S309). 마찬가지로 하여, 수직 방향의 어드레스를 1 화소분 카운트 업한다(단계 S310). 그리고, 수직 화소 위치가 HEIGHT 번째 화소가 될 때까지 주목 화소를 1 화소씩 주사하면서 일련의 처리를 반복한다(단계 S311). 그리고, 전체 화소분의 주사가 종료되면, 노이즈 제거 처리가 완료된다.
다음으로, 본 실시예에 따른 노이즈 제거의 원리에 대하여 설명하기로 한다.
도 4는 주목 화소로부터의 공간적 거리와, 대응하는 자기 상관 함수와의 관계를 모델화한 도면이다. 도 4에서는 상부에 자기 상관 함수와 화소 간 거리와의 관계의 그래프를 도시하며, 하부에 화소 배열의 모습을 나타내고 있다. 또한, 도 4에서는, 설명의 편의상 화소 배열을 일차원 방향만으로 나타내고 있다.
자기 상관 함수는 주목 화소와의 상대 위치가 멀어질수록 지수 함수적으로 감소해 가는 것이 알려져 있다. 예를 들면, 도 4에서 위치들 A와 B에서의 화소들은 주목 화소와의 자기 상관 함수가 다르다. 즉, 윈도우 내의 각 화소는 주목 화소와의 거리에 의존하여 상관 함수가 다르기 때문에, 주목 화소값을 치환하는 것은, 다른 상관 함수값의 집합 중에서 임의의 상관의 화소를 선택하게 된다. 따라서, 상관값에 무관하게 동일한 확률 분포로 화소를 선택한 경우, 치환 후의 상관성은 거의 랜덤하게 되어 백색 잡음으로의 변환이 실현된다.
도 5는 임의의 화상 정보 중에서 저주파 노이즈가 생기고 있는 국소적 영역을 추출하여 그 영역을 DFT(이산 푸리에 변환)를 이용하여 변환하여 얻어진 주파수 특성을 나타내는 도면이다. 도 5에서, 원점은 직류 성분을 나타내며, 종축은 수직 방향의 공간 주파수, 횡축은 수평 방향의 공간 주파수를 나타내고 있다. 그리고, 수평 수직 방향 모두 원점으로부터 멀어질수록 고주파 성분인 것을 나타내고 있다.
도 5에서, 백색으로 표현되고 있는 부분은 소정 주파수 성분에서의 신호 강도(파워 스펙트럼)이며, 신호 강도가 클수록 보다 하얗게 플롯되어 있다. 또한, 도 5에 도시한 추출된 영역은 평탄부로서, 노이즈 성분 이외의 교류 신호 성분은 적은 것으로 한다. 즉, 도 5의 저주파 범위에서 강도가 높아져 있는 것은 노이즈에 의해 발생된 것이며, 그 때문에 노이즈의 발생이 매우 눈에 띄어 화질 열화의 요인으로 되고 있다.
도 6은 도 5에서 도시한 영역에 대하여, 도 3의 흐름도에 도시한 동작 수순을 이용하여 노이즈 제거 처리를 한 후의 주파수 특성을 나타내는 도면이다. 도 6으로부터 명백한 바와 같이, 도 5에 도시한 중앙부에 발생하고 있는 저주파 전력은 감소하며, 각 주파수 범위로 넓어지는 백색 잡음 성분이 발생하고 있는 모습을 알 수 있다.
도 7은 실공간 상에서 노이즈 제거 처리 전후의 저주파 노이즈의 모습을 모델화한 도면이다. 도 7에서 1 칸은 1 화소를 나타내고 있으며, 설명의 편의상 2 계조로 표현하고 있다. 처음에는, 저주파 노이즈는 도 7의 (a)에 도시한 바와 같이 연결성이 있는 덩어리(cluster)로서의 노이즈로 시인되어 있다고 한다. 상술한 바와 같이 연결성이 있는 덩어리의 내측/외측으로부터의 화소를 선택하여 치환함으로써, 도 7의 (b)에 도시한 바와 같이 연결성이 상실된다. 즉, "대륙" 형상으로 인식되고 있던 노이즈가 "섬" 형상으로 분해되며, 그 결과, 원래의 "대륙" 형상의 노이즈가 소실된다. 따라서, 도 6에 도시한 주파수 특성의 그래프에서 표현되어 있는 백색 잡음은 "대륙" 형상의 노이즈가 다양한 크기의 "섬" 형상으로 분해된 결과라고 생각할 수 있다.
도 8은 도 5에 도시한 영역에 대하여, 도 3의 흐름도에 도시한 동작 수순을 이용하여 노이즈 제거 처리 이후에, 또한 오차 확산법에 의한 의사 계조 처리를 행한 이후의 주파수 특성을 나타내는 도면이다. 오차 확산법은 광대역의 고역 통과 필터(HPF)의 특성을 나타내는 것이 알려져 있다. 즉, 도 8로부터 알 수 있는 바와 같이, 도 7을 참조하여 설명한 백색 잡음화한 노이즈가 오차 확산법에 의해 발생된 고주파 노이즈로 헷갈려서 시각적으로 보기 어렵게 되는 것을 알 수 있다. 또한, 고주파 범위가 될수록 인간의 시각 특성의 MTF(Modulation Transfer Function: 변조 전이 함수)가 감쇠하기 때문에, 결과적으로 프린터 엔진에 출력된 인쇄물에서는 노이즈 제거에 의해 발생시킨 백색 잡음은 거의 검지할 수 없게 된다.
다음으로, 저주파 성분을 백색 잡음화하는 폐해에 대하여 설명하기로 한다.
도 9는 평탄부 및 비평탄부에서의 주파수 특성을 모델화한 도면이다. 도 9의 (a)는 화소값의 변화가 적은 완전한 평탄부의 주파수 특성을 모델화한 도면이고, 도 9의 (b)는 급경사인 엣지부는 아니지만, 화소값이 완만히 변화하는 부분(비평탄부)의 각각의 주파수 특성을 모델화한 도면이다. 양자 모두, 설명의 편의상 일차원으로 표현하고 있다. 도 9에서, 각각 횡축은 공간 주파수, 종축은 신호 세기를 표현하고 있다. 또, 원점은 직류 성분을 나타내고 있다. 또한, 도 9의 (a) 및 (b)의 각 영역 모두 저주파 노이즈가 발생하고 있다고 가정한다.
이 경우, 도 9의 (a)에 도시한 예에서는 직류 성분 이외의 신호 성분이 작으며, 발생하고 있는 교류 신호 성분의 대부분은 저주파 노이즈에 의한 것이다. 또한, 도 9의 (b)에 도시한 예에서는, 비평탄부의 신호 성분과 저주파 노이즈의 총 신호 세기를 나타내고 있지만, 도 9의 (b)의 신호 세기는, 도 9의 (a)에 도시한 저주파 노이즈 세기에 비해 신호 세기가가 압도적으로 커진다. 즉, 저주파 노이즈의 강도가 일정하다고 가정한 경우, 화소값의 변화가 큰 영역에서는 신호 강도와 노이즈 강도의 상대적인 비인 S/N 비가 커지고, 반대로 화소값의 변화폭이 작아서 노이즈가 주체로 되는 영역에서는 S/N 비는 작아진다.
또한, 도 10은 도 9에 도시한 부분에 대하여, 도 3의 흐름도에 도시한 동작 수순에 의한 노이즈 제거 처리를 행한 후의 주파수 특성을 모델화한 도면이다. 도 10의 (a)에서는, 도 9의 (a)에 비해 명백한 바와 같이 저주파 전력의 "산"이 무너져서, 저주파 노이즈가, 고주파 범위까지 넓어지는 백색 잡음으로 변환될 수 있다. 단, 직류 전력 및 각 주파수의 교류 신호 강도의 총합은 변화하지 않는다.
한편, 도 10의 (b)를 도 9의 (b)와 비교하면, 도 10의 (a)와는 달리, 저주파 전력의 "산"이 무너지는 정도가 비교적 작아진다. 여기서, 저주파 전력의 "산"이 무너지는 정도는 원래의 저주파 신호 강도와 노이즈 제거 처리에서 백색 잡음으로 변환되는 신호 강도와의 상대 비율에 의존한다. 즉, 신호 성분이 큰 영역에 관하여 도 3의 흐름도에 도시한 동작 수순에 의한 노이즈 제거 처리를 실행한 경우에서도, 원래의 신호 성분이 크게 변화하게 하는 악영향을 미치게 하는 경우는 없고, 신호 성분에 중첩되어 있는 노이즈 성분만큼으로 효과를 나타낸다고 말할 수 있다.
또한, 도 3의 흐름도에 도시한 동작 수순으로 나타낸 바와 같이, 선택 화소값과 주목 화소값과의 차분값이 큰 경우에는 치환은 실행되지 않는다(단계 S307). 즉, 치환할 지의 판단을 하기 위한 임계값을 설정함으로써, 백색 잡음으로 변환될 신호 강도를 제어하는 것이 가능하게 된다. 여기서, 이 임계값은 신호 성분의 대소에 상관없이 일정하다고 가정한다. 이 경우, 변화량이 큰 영역에서는 주목 화소값과 선택 화소값과의 차분값이 커짐으로써, 그러한 큰 차분값이 큰 확률로 나타나고, 치환 처리가 행해지는 화소의 수가 확률적으로 감소하게 된다.
이 점에 있어서도, 변화량이 큰 영역에서의 노이즈 제거 처리에 의한 악영향은 경미한 것을 알 수 있다. 한편, 변화량이 작은 영역에서는 확률적으로 치환 처리의 화소의 수가 증가되기 때문에, 노이즈 제거 처리가 이 영역에서 효과적으로 작용하게 된다.
즉, 본 실시예에 따른 노이즈 제거부(206)는 저주파 노이즈를 포함하는 화상 데이터를 입력하는 입력 단자(201)와, 주목 화소 및 그 주변 화소로 구성되는 윈도우를 지정하는 윈도우부(203)와, 윈도우로부터 주목 화소와의 비교에 이용되는 선택 화소를 선택하는 화소 선택부(204)와, 선택 화소의 화소값과 주목 화소의 화소값에 기초하여 주목 화소의 새로운 화소값을 결정하는 화소값 결정부(206)를 구비하며, 주목 화소의 화소값을 새로운 화소값으로 치환하여 새로운 화상 데이터를 생성하는 것을 특징으로 한다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 기술은 시각적으로 눈에 띄는 주파수 범위에 존재하는 노이즈를 인식하기 어려운 주파수 범위로 변환하는 것이다. 마찬가지의 기술로서, 특정 주파수 범위의 신호 성분에 의사 난수 시퀀스(PN 시퀀스)를 곱하여 광대역 주파수 영역으로 확산하는 통신 방법으로 스펙트럼 확산 기술이 있다. 그러나, 본 발명에 따르면, 보다 간단한 구성으로 자유도가 높은 변환 기술을 이용한 저주파 노이즈 제거를 실현할 수 있다.
즉, 상술한 치환 처리를 이용함으로써 상관성이 감소하기 때문에, 저주파 범위의 신호 성분의 일부는 확실히 고주파 범위로 변환된다. 그 때, 자기 상관 함수의 부분 집합에 상당하는 선택 화소의 윈도우 사이즈를 최적화함으로써, 저주파 노이즈 강도를 변환시키는 고주파 광대역 노이즈의 대역폭의 제어가 가능하게 된다. 또한, 치환 허용량을 제어함으로써, 저주파 신호 성분으로부터 변환되는 잡음의 신호 세기가 제어될 수 있다.
<제2 실시예>
도 11은 본 발명의 제2 실시예에 따른 노이즈 제거부의 동작 수순을 설명하기 위한 흐름도이다. 또한, 제2 실시예에 따른 화상 처리 장치 및 노이즈 제거부의 구성은 도 1 및 도 2에 도시한 블록도와 마찬가지로 하지만, 제2 실시예는 노이즈 제거부(101)가 노이즈 제거를 행하는 색 공간이 R, G, B 색 공간이 아니고, 휘도 색차 공간으로 되는 Y, Cr, Cb 색 공간을 이용하여 실행하는 예로 한다.
또한, R, G, B로부터 Y, Cr, Cb로의 변환에 대해서는 본 발명의 본질이 아니기 때문에 설명은 생략하기로 한다. 따라서, 노이즈 제거부(101)에 입력하기 전에 R, G, B 공간으로부터 Y, Cr, Cb 공간으로 변환하게 해도 되고, JPEG 알고리즘에 의해 복호된 휘도 색차 신호인 YUV 신호를 그대로 이용하여도 된다.
도 11에 도시한 바와 같이, 노이즈 제거부(101)에서는 먼저, 수직 방향의 처리 어드레스를 나타내는 변수 i를 0으로 초기화한다(단계 S1101). 마찬가지로, 수평 방향의 처리 어드레스를 나타내는 변수 j를 0으로 초기화한다(단계 S1102). 또한, 난수 발생부(205)에서 난수를 발생시킨다(단계 S1103). 그리고, 화소 선택부(204)에서는 발생한 난수에 기초하여, 주목 화소로부터의 수평, 수직의 상대 위치인 a, b의 값이 결정된다(단계 S1104).
또한, 화소 선택부(204)에서는, 결정한 a, b의 값을 이용하여 이하의 비교가 행해진다(단계 S1105).
Figure 112003020072288-pat00005
또한
Figure 112003020072288-pat00006
또한
Figure 112003020072288-pat00007
인지의 여부
여기서, Iy(i, j)는 주목 화소값의 좌표(i, j)에서의 Y 성분의 화소값, Icr(i, j)는 마찬가지로 Cr 성분의 화소값, Icb(i, j)는 마찬가지로 Cb 성분의 화소값을 나타낸다. 또한, Thy1, Thcr, Thcb는 각각 Y, Cr, Cb의 소정의 임계값을 나타낸다. 또한,
Figure 112005017481695-pat00008
는 x의 절대값을 나타내고 있다.
즉, 단계 S1105에서는 윈도우로부터 임의로 선택한 선택 화소의 3개 Y, Cr, Cb 성분값들과, 주목 화소의 값들 사이의 차분의 절대값이 소정의 임계값보다도 작아지는지를 판단하고 있다.
그 결과, Y, Cr, Cb의 3 성분 모두가 동시에 소정의 임계값보다도 작아지지 않는 경우(단계 S1105에서 "아니오"), 새로운 주목 화소값으로서 오래된 주목 화소값의 상태를 사용한다(단계 S1106). 즉, 이 경우에는 주목 화소값의 치환은 행해지지 않는다. 또한, Y, Cr, Cb의 각 성분에서의 새로운 주목 화소값을 각각 Fy, Fcr, Fcb로 한다.
한편, Y, Cr, Cb의 모든 성분이 소정의 임계값보다도 작아진다고 판단된 경우(단계 S1105에서 "예"), 선택 화소와 주목 화소의 Y 성분값들 사이의 차분의 절대값을, Y 성분만에 대하여 미리 설정되어 있는 임계값 Thy2과의 비교를 행한다(단계 S1107). 여기서, Thy1과 Thy2는 Thy1<Thy2의 관계에 있는 것으로 한다.
그 결과, Y 성분이 소정의 임계값보다도 작아지는 경우(단계 S1107에서 "예"), 선택 화소의 Y, Cr, Cb 성분값을 새로운 주목 화소값으로 한다(단계 S1108). 한편, Y 성분이 소정의 임계값보다도 작아지지 않는 경우(단계 S1107에서 "아니오"), 주목 화소값과 선택 화소값의 Y 성분값들이 비교된다(단계 S1109). 그 결과, 주목 화소값쪽이 큰 경우(단계 S1109에서 "예"), 이하의 변환이 행해진다(단계 S1110).
Figure 112003020072288-pat00009
,
Figure 112005017481695-pat00045
,
Figure 112003020072288-pat00011
단, D는 미리 설정되어 있는 소정값으로 하며, D=Thy2로 설정된 경우가 많다.
한편, 주목 화소값보다도 선택 화소값이 큰 경우(단계 S1109에서 "아니오"), 이하의 변환이 행해진다(단계 S1111).
Figure 112003020072288-pat00012
,
Figure 112003020072288-pat00013
,
Figure 112003020072288-pat00014
다음으로, 수평 방향의 어드레스를 1 화소분 카운트 업한다(단계 S1112).
즉, 본 발명에 따른 노이즈 제거부(101)는 화소값 결정부(206)가 주목 화소의 화소값에 소정값을 가산 또는 감산한 값을 이 주목 화소의 새로운 화소값으로 하는 것을 특징으로 한다. 또한, 노이즈 제거부(101)는 선택 화소의 화소값에 근사한 근사색을 작성하는 근사색 작성 기능을 더 구비하며, 화소값 결정부(206)가 주목 화소의 새로운 화소값으로서 작성된 근사색을 이용하는 것을 특징으로 한다. 또한, 노이즈 제거부(101)는 근사색 작성 기능이 복수의 색 성분 중 적어도 하나의 색 성분에 대하여 소정 범위 내에서 근사한 근사색을 작성하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 노이즈 제거부(101)는 화소값 결정부(206)가 복수의 색 성분 중 적어도 하나의 색 성분에 대해서는 소정 범위 내에서 근사하여 작성된 근사색을 이용하며, 나머지 색 성분에 대해서는 선택 화소의 화소값을 이용하여 주목 화소의 새로운 화소값을 결정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 노이즈 제거부(101)에서는 화소값 결정부(206)는 2개의 임계값을 갖고 있으며, 차분값이 제1 임계값보다도 작은 경우 주목 화소의 화소값을 새로운 화소값으로 하고, 복수의 색 성분 중 적어도 하나의 색 성분에 대한 차분값이 제1 임계값 이상이며 제2 임계값보다도 작은 경우 주목 화소의 화소값을 근사색으로 하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 수평 화소 위치가 WIDTH번째 화소에 도달할 때까지 주목 화소를 1 화소씩 주사하면서 일련의 처리를 반복한다(단계 S1113). 마찬가지로 하여, 수직 방향의 어드레스를 1 화소분 카운트 업하고(단계 S1114), 수직 화소 위치가 HEIGHT번째 화소에 도달할 때까지 반복된다(단계 S1115).
도 12는 도 11의 흐름도에 도시한 수순에서 비교된 경우별 구체예를 설명하기 위한 도면이다. 또한, 도 12에서는 설명의 편의상 Y 성분과 Cr 성분을 2차원으로 설명하고 있다. 또, 도 12에서는 상술한 변수 D를 D=Thy2로 설정하고 있다.
도 12의 (a)는 경우별 각 카테고리를 설명하고 있다. 도 12의 (a)에서, 종축은 Y 성분에서의 주목 화소값과 선택 화소값과의 차분값 (Iy(i, j)-Iy(i+a, j+b))을 나타내며, 횡축은 Cr 성분에서의 주목 화소값과 선택 화소값과의 차분값(Icr(i, j)-Icr(i+a, j+b))을 나타내고 있다.
여기서, 원점은 차분값이 0이 되기 때문에, 주목 화소값과 선택 화소값이 같은 경우를 나타내고 있다. 도 12의 (a)에서 굵은 선으로 둘러싸인 직사각형 영역은,
-Thy1<Iy(i, j)-Iy(i+a, j+b)<Thy1 또한
-Thcr<Icr(i, j)-Icr(i+a, j+b)<Thcr
을 충족시키는 영역이다.
또한, 도 12의 (a)에서 사선으로 해칭되어 있는 직사각형 영역은
-Thy2<Iy(i, j)-Iy(i+a, j+b)<Thy2 또한
-Thcr<Icr(i, j)-Icr(i+a, j+b)<Thcr
을 충족시키는 영역이다.
도 11의 흐름도에서 도시하는 동작 수순은 크게 3 종류의 카테고리로 분류된다. 따라서, 도 12의 (a)에서, 사선으로 해칭되어 있는 영역을 카테고리 A, 굵은 선의 직사각형 영역 내에서 카테고리 A의 영역 이외를 카테고리 B, 굵은 선의 직사각형 영역 이외를 카테고리 C로 분류한다.
도 12의 (b)는 선택 화소가 카테고리 A 내에 존재하고 있는 경우의 예를 도시하고 있다. 도 12의 (b)에서는 주목 화소를 백점, 선택 화소를 흑점으로 표현한다. 도 11의 흐름도에 도시한 동작 수순에 의해 새로운 주목 화소값은 원점으로부터 이동하여 선택한 화소의 값을 치환한다.
도 12의 (c)는 선택한 화소가 카테고리 B 내에 존재하고 있는 경우의 예이다. 도 11의 흐름도에 도시한 동작 수순에 의해 새로운 주목 화소값은 원점으로부터 이동하지만, 파선으로 표시하고 있는 Thy2를 넘지 않기 때문에, Y 성분만 상한(Thy2)으로 클립되게 된다. 한편, 새로운 Cr 성분값이 선택 화소의 Cr 성분의 값을 치환한다.
도 12의 (d)는 선택 화소가 카테고리 C 내에 존재하고 있는 경우의 예이다. 이 경우에는 도 11의 흐름도에 도시한 동작 수순에 의해 주목 화소는 원점으로부터 이동하지 않는다.
본 실시예는 특히, 휘도 색차 성분으로 효과를 발휘하는 경우에 대하여 나타낸 예이다. 인간의 시각 감도는 휘도 성분과 색차 성분에서 크게 다르며, 휘도 성분쪽이 변화량에 대하여 보다 민감하다. 상술한 바와 같이, 본 발명은 저주파 노이즈를 제거하고, 그 대신 백색 잡음을 발생시키는 것이지만, 잡음으로서 지각되는 강도도 휘도와 색차에서는 서로 크게 다르다.
즉, 백색 잡음 강도는 치환할지의 여부를 나타내는 허용량인 임계값에 의존하지만, 휘도 성분에 큰 허용량을 설정하면, 백색 잡음 강도가 커져서 화질 열화 요인이 된다. 그 때문에, 휘도 성분에서의 선택 화소로의 치환 허용량을 화질 열화가 생기지 않을 정도로 낮게 설정해야만 한다. 그런데, 도 3의 흐름도에 도시한 동작 수순을 휘도 색차 공간에서 응용한 경우에는 선택 화소는 낮게 설정된 휘도 성분의 허용량의 임계값 이하로는 되지 않고, 결과로서, 3개 성분 모두 치환되지 않는 경우가 많아진다.
즉, 색차 성분에서는 적극적으로 치환을 실행하고자 하지만, 휘도 성분의 허용량의 제한을 위해 확률적으로 치환될 화소의 수가 감소된다는 문제가 있다. 이 문제를 피하기 위해서는 휘도 성분, 색차 성분에 대하여 독립적으로 선택, 치환 처리를 행하면 되지만, 이 경우 종래 기술에서 설명한 난수 가산과 마찬가지로 주위 화소에 존재하지 않는 색을 만들게 되어, 위색 발생의 원인으로 된다. 따라서, 본 실시예에서는 휘도 성분에 관해서는 치환 허용량인 임계값과는 별도로 치환에 수반하는 변화량의 상한 제한을 설정하고 있다. 즉, 여러 단계의 임계값 비교의 구성을 구비함으로써 색차 성분에서는 적극적으로 치환이 행해지고, 휘도 성분에서도 주목 화소값으로부터는 변화하도록 된다.
단, 상술한 방법에서도, 선택 화소값을 그대로 치환하고 있는 것은 아니기 때문에, 주위 화소에서는 발생되지 않는 위색이 발생될 가능성은 있다. 그러나, 휘도 성분, 색차 성분을 독립적으로 선택, 치환 처리를 행한 경우에 비해, 주목 화소로부터 변환 화소값으로의 색 변화 벡터가 주목 화소로부터 선택 화소로의 색 변화의 벡터에 가깝게 되어, 화질 열화를 억제할 수 있다.
도 13은 주목 화소와 선택 화소, 또는 주목 화소와 교환 화소 사이의 2색 간의 색 변화 벡터를 설명하기 위한 도면이다. 도 13의 (a)는 주목 화소와 선택 화소의 2색 간의 색 변화 벡터 및 주목 화소와 변환 화소의 2색 간의 색 변화 벡터를 도시한 것이다. 도 12와 마찬가지로 주목 화소를 백점, 선택 화소를 흑점으로 표시하고 있다. 도 13의 (a)에 도시한 바와 같이, 상술한 화소들의 색 변화 벡터가 상호 가까운 것을 알 수 있다.
또한, 위색 발생 방지를 우선하는 경우에는 도 13의 (b)에 도시한 바와 같이 먼저, 주목 화소로부터 선택 화소로의 색 변화 벡터를 산출하고, 다음으로 이 색 변화 벡터와 Y 성분의 임계값 Thy2와의 교점을 새로운 주목 화소값으로 하는 방법도 생각할 수 있다. 즉, 도 13의 (b)는 벡터 강도보다도 벡터 방향을 우선한 경우의 예이다. 즉, 벡터 방향이 동일한 경우, 위색 발생은 눈에 띄지 않는다. 또한, 교점의 산출은 주목 화소와 선택 화소와의 2색 간의 선형 보간에 의해 실현할 수 있다.
즉, 주목 화소와 선택 화소의 2점 사이에서, 변화 허용량이 조건을 충족시키면서, 어떤 방법으로 선택 화소값의 색에 근사시킨 색을 작성할 지에 따라, 여러가지 근사색 작성 수단을 생각할 수 있다. 그리고, 도 13의 (a)에서는, 색의 한 성분만의 클립에 의해 실현되며, 도 13의 (b)에서는 한 성분의 클립에 연동하여, 다른 성분도 선형으로 변화시킴으로써 실현되고 있다.
이상 설명한 바와 같이, 본 실시예에서는 확률적으로 선택한 화소를 그대로 치환하는 것이 허용량의 조건을 초과하고 있는 경우, 선택 화소의 색에 근사시킨 근사색을 작성하여 새로운 주목 화소값으로 결정하고 있는 점이 특징이다. 또한, 근사색의 작성 방법은 도 13에 2개의 예를 나타내고 있지만, 본 발명은 이것에 한정되는 것은 아니다.
<제3 실시예>
도 14는 본 발명의 제3 실시예에 따른 노이즈 제거부의 동작 수순을 설명하기 위한 흐름도이다. 또한, 도 14는 도 2에 도시한 노이즈 제거부(101)의 다른 동작 수순예에 대하여 도시한다.
도 14에 도시한 바와 같이, 먼저 노이즈 제거부의 초기화를 행하고, 수직 방향의 처리 어드레스를 나타내는 변수 i를 0으로 초기화한다(단계 S1401). 마찬가지로 하여, 수평 방향의 처리 어드레스를 나타내는 변수 j를 0으로 초기화한다(단계 S1402). 또한, 루프 횟수의 초기화를 행하여, 주목 화소 1 화소당 선택 가능한 루프 수를 나타내는 변수 loop를 0으로 초기화한다(단계 S1403).
다음으로, 난수 발생부(205)에서 난수를 발생시키고(단계 S1404), 발생한 난수에 기초하여 화소 선택부(204)에서 주목 화소로부터의 수평, 수직의 상대 위치의 a, b의 값을 결정한다(단계 S1405). 그리고, 결정한 a, b 값을 이용하여, 이하의 비교가 행해진다(단계 S1406).
Figure 112003020072288-pat00015
또한
Figure 112003020072288-pat00016
또한
Figure 112003020072288-pat00017
인지의 여부
여기서, Ir(i, j)는 주목 화소의 좌표(i, j)에서의 R 성분의 화소값, Ig(i, j)는 마찬가지로 G 성분의 화소값, Ib(i, j)는 마찬가지로 B 성분의 화소값을 나타낸다. 또한, Thr, Thg, Thb는 각각 R, G, B의 소정의 임계값을 나타낸다. 또한,
Figure 112005017481695-pat00018
는 x의 절대값을 나타낸다.
단계 S1406에서의 비교 결과가 긍정인 경우("예"), 선택 화소값을 새로운 주목 화소값으로서 치환한다(단계 S1407). 여기서, R, G, B 각 성분에서의 새로운 주목 화소값을 각각 Fr, Fg, Fb로 한다.
한편, 단계 S1406에서의 비교 결과가 부정인 경우("아니오"), 루프 횟수 변수 loop를 1씩 카운트 업한다(단계 S1408). 계속해서, 루프 횟수 변수 loop가 소정 값(Thloop)보다 작은지가 판단된다(단계 S1409). 그 결과, 변서 loop가 소정 값보다 작은 경우("예"), 단계 S1404의 난수 발생 단계로부터 반복한다. 한편, 소정 횟수에 도달하였다고 판단된 경우(단계 S1409에서 "아니오"), 새로운 주목 화소값으로서 오래된 주목 화소값을 이용하여 치환은 행하지 않는다(단계 S1410).
본 실시예에서는 반복을 이용함으로써, 치환 화소의 수를 늘릴 수 있다. 즉, 윈도우 내에 급경사인 엣지나, 돌출값을 갖는 임펄스계의 노이즈가 저주파 노이즈와 공존하고 있는 경우, 선택 화소값이 주목 화소값과 크게 다른 경우가 있다. 도 3의 흐름도에서 도시한 동작 수순에서는 주목 화소 1 화소에 대하여 한번의 난수 발생에 의한 선택 화소의 결정이었지만, 본 실시예에서는 복수회의 반복에 의해 허용 범위 내의 화소값을 선택할 확률이 증가되기 때문에, 보다 양호하게 저주파 노이즈를 제거할 수 있다.
<제4 실시예>
도 15는 본 발명의 제4 실시예에 따른 노이즈 제거부의 동작 수순을 설명하기 위한 흐름도이다. 또한, 도 15는 도 2에 도시한 노이즈 제거부(101)의 또 다른 동작 수순예에 대하여 도시하고 있다.
도 15에 도시한 바와 같이, 먼저 노이즈 제거부에서는 초기화가 행해지고, 수직 방향의 처리 어드레스를 나타내는 변수 i가 0으로 초기화된다(단계 S1501). 마찬가지로 하여, 수평 방향의 처리 어드레스를 나타내는 변수 j를 0으로 초기화한다(단계 S1502). 다음으로, 난수 발생부(205)에서 난수를 발생시키고(단계 S1503), 발생한 난수에 기초하여, 화소 선택부(204)에서는 주목 화소로부터의 수평, 수직의 상대 위치의 a, b의 값이 결정된다(단계 S1504). 계속해서, 결정한 a, b의 값을 이용하여 이하의 비교가 행해진다(단계 S1505).
Figure 112003020072288-pat00019
또한
Figure 112003020072288-pat00020
또한
Figure 112003020072288-pat00021
인지의 여부
여기서, Ir(i, j)는 주목 화소의 좌표(i, j)에서의 R 성분의 화소값, Ig(i, j)는 마찬가지로 G 성분의 화소값, Ib(i, j)는 마찬가지로 B 성분의 화소값을 나타낸다. 또한, Thr, Thg, Thb는 각각 R, G, B의 소정의 임계값을 나타낸다. 또한,
Figure 112005017481695-pat00022
는 x의 절대값을 나타낸다.
단계 S1505에서의 비교 결과가 긍정인 경우("예"), 이하의 연산 결과를 새로운 주목 화소값으로서 결정한다(단계 S1506).
Figure 112003020072288-pat00023
Figure 112003020072288-pat00024
Figure 112003020072288-pat00025
단, A는 소정의 계수로 한다.
한편, 단계 S1505에서의 비교 결과가 부정인 경우("아니오"), 새로운 주목 화소값으로서 오래된 주목 화소값이 이용되며 치환은 행해지지 않는다(단계 S1507). 즉, 본 실시예에서는 선택 화소의 치환이 아니라, 곱의 합 연산에 의한 연산 결과를 새로운 주목 화소값으로 하고 있다.
종래의 LPF는 주목 화소를 중심으로 한 인접 화소와의 가중 평균으로 되어 있다. 그리고, 주목 화소와 인접 화소와의 공간적 거리에 의존한 가중 계수를 이용한 필터링 처리에 의해 고주파 범위를 차단하는 것이었다.
한편, 본 발명의 목적은 고주파 범위를 차단하는 것이 아니라, 어디까지나 저주파 강도의 일부를 백색 잡음 강도로 변환함으로써 본래의 저주파 노이즈를 제거하는 것이다. 도 3의 흐름도에서 도시한 처리 동작에서는 주목 화소와의 상관값에 무관하게 확률적으로 주위의 화소를 선택하여 치환함으로써 인접 화소와의 상관성을 제거해 왔다. 그러나, 허용량의 임계값 이상의 선택 화소가 많아지면, 치환되는 화소의 비율이 감소하여 효과도 감소된다.
그래서, 본 실시예에서는 선택 화소를 치환하는 것이 아니라, 선택 화소와 주목 화소와의 곱의 합 연산을 변환값으로 함으로써, 주목 화소값을 변환시키는 비율을 증가시키는 것을 목적으로 한다. 즉, 본 발명에 따른 노이즈 제거부(101)는 저주파 노이즈를 포함하는 화상 데이터의 주목 화소 및 그 주변 화소로 구성되는 영역을 지정하는 윈도우부(203)와, 해당 영역 내에서 주목 화소와의 비교에 이용되는 선택 화소를 선택하는 화소 선택부(204)와, 선택 화소의 화소값과 주목 화소의 화소값과의 곱의 합 연산에 의해 상기 주목 화소의 새로운 화소값을 결정하는 화소값 결정부(206)를 갖는 것을 특징으로 한다.
예를 들면, 주목 화소의 최대 변화 허용량을 규정한 경우, 수학식 3의 계수 A의 값을 A=1/2로 설정하면, 곱의 합 연산 방식의 비교 임계값은 최대 변화 허용량의 2배가 되기 때문에, 주목 화소가 변환되는 확률은 분명히 증가한다.
또한, 상술한 도 13의 (b)는 색 성분의 차이는 있지만, 수학식 3의 계수 A의 값을 주목 화소와 선택 화소와의 차분값에 따라 동적으로 변동시키는 것에 상당한다. 즉, 도 13의 (b)는 소정 차분값까지는 A=0과 등가이며, 소정 차분값 이상이 되면, 계수 A의 값이 단조 증가되는 것에 상당한다.
또한, 수학식 3의 계수 A의 값을 0<A≤1(A=0은 치환과 등가)로 설정한 경우, 주목 화소와 선택 화소와의 공간적인 선형 내삽을 행하고 있는 것에 상당한다. 즉, 화소값 결정부(206)가 선택 화소와 주목 화소와의 내삽에 의해 새로운 화소값을 결정하는 것을 특징으로 한다. 반대로, 수학식 3의 계수 A의 값을 마이너스의 값으로 설정하면, 이러한 경우는 주목 화소와 선택 화소와의 공간적인 선형 외삽을 행하고 있는 것에 상당한다. 즉, 화소값 결정부(206)가 선택 화소와 주목 화소와의 외삽에 의해 새로운 화소값을 결정하는 것을 특징으로 한다.
도 16은 본 실시예에서 행해지는 외삽의 개념도이다. 도 16에 도시한 바와 같이, 윈도우 사이즈를 5 화소×5 화소로 가정하고, 중심부 P의 위치를 주목 화소로 한다. 그리고, 윈도우 내의 점 Q의 화소가 난수에 의해 확률적으로 선택되었다고 가정한다.
여기서, 수학식 3의 계수 A의 값을 -1로 설정하면, 수학식 3의 연산식은 선형 외삽에 상당하기 때문에, 윈도우 밖의 외삽점 R의 외삽값을 산출하고 있는 것에 대응한다. 즉, 윈도우 밖의 화소 위치에 대응하는 외삽값을 변환값에 이용함으로써, 윈도우 사이즈를 크게 설정하여 치환 처리를 하는 효과에 근접할 수 있다. 또한, 윈도우 사이즈는 라인 버퍼 수에 기인하기 때문에, 하드웨어적 및 소프트웨어적 제약이 커서, 되도록이면 작은 윈도우 사이즈를 이용하여 큰 효과를 올릴 수 있는 편이 바람직하다.
이상 설명한 바와 같이, 본 실시예에서는, 곱의 합 연산의 계수를 최적화함으로써, 내삽을 이용한 경우에는 주목 화소의 변환의 비율을 증가시키는 효과가 있으며, 또한 외삽을 이용한 경우에는 윈도우 사이즈를 확대하는 유사의 효과가 있다. 또한, 상술한 내삽 및 외삽은 선형 연산에 의해 나타내었지만, 주목 화소와 선택 화소의 화소값들 사이의 차분값에 따라 비선형 연산하는 구성도 생각할 수 있다. 즉, 본 발명은 곱의 합 연산에서의 가중 계수가 선택 화소의 화소값과 주목 화소의 화소값과의 차분값의 크기에 기초하여 설정되는 것을 특징으로 한다.
또한, 수학식 3의 계수 A에 대해서는 R, G, B의 3 성분 모두 동일한 계수를 이용하고 있지만, 색 성분마다 다른 계수를 이용하여도 된다. 또한, 상술한 실시예에서는 선택한 화소가 하나의 화소의 예에 대하여 나타내고 있지만, 복수 화소를 선택하는 방식이어도 된다. 또한, 복수 화소를 선택한 경우, 선택한 화소 수 만큼의 횟수의 난수 발생을 행하는 것이 바람직하다.
즉, 본 발명은 곱의 합 연산에서의 가중 계수가 복수의 색 성분의 각각의 성분에 대하여 다른 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따른 노이즈 제거부(101)는 화소값 결정부(206)가 복수의 색 성분의 각각의 성분에 대하여, 차분값의 크기가 전부 소정값 이하인지를 비교하는 것을 특징으로 한다. 또한, 노이즈 제거부(206)는 화소 선택부(204)가 윈도우 내에서 복수의 선택 화소를 선택할 수 있으며, 화소값 결정부(206)가, 선택된 복수의 선택 화소를 이용하여 주목 화소의 새로운 화소값을 결정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 주목 화소의 가중 계수인 A 값이 커지면, 본 처리에 의한 효과는 감소하기 때문에, 선택 화소 수를 n 화소(n≥1)로 한 경우에는, 변환값에 대한 주목 화소값의 기여율이 1/(n+1) 이하인 것이 바람직하다. 또한, 복수 화소를 선택하여 주목 화소를 이용하지 않고 선택 화소끼리의 곱의 합 연산만으로 새로운 주목 화소값을 결정하는 방법도 생각할 수 있다.
<제5 실시예>
도 17은 본 발명의 제5 실시예에 따른 노이즈 제거부의 동작 수순을 설명하기 위한 흐름도이다. 또한, 도 17은 도 2에 도시한 노이즈 제거부(101)의 또 다른 동작 수순예에 대하여 도시하고 있다.
도 17은 도 3에 도시한 흐름도의 동작 수순과 일부분만이 다를 뿐이기 때문에 다른 점만 설명하기로 한다. 도 17에서는 단계 S1703에서와 동일한 난수 발생 후에, 단계 S1712에서의 확률 분포 보정 단계가 들어가 있는 점이 특징이다. 즉, 단계 S1712에서의 확률 분포 보정은 난수를 발생시킨 이후와 동일한 확률 분포로부터 원하는 확률 분포로 보정하는 공정이다. 이 확률 분포 보정은 주목 화소 위치로부터의 공간적 거리에 의존하여, 화소 선택의 확률을 다르게 하고 있는 점이 특징이다.
도 18은 단계 S1712에서 행해진 확률 분포 보정의 개요를 설명하기 위한 도면이다. 도 18에서는 설명의 편의상 일차원으로 발생 확률 분포를 나타내고 있다. 도 18의 (a) 및 (b) 모두, 횡축은 주목 화소와 선택 화소와의 화소 간 거리를 나타내며, 종축은 확률 분포를 나타내고 있다. 여기서, 윈도우의 일차원 방향의 사이즈가 (2d+1) 화소로 가정하면, 난수 발생은 -d 이상 d 이하의 값을 취하도록 잉여 계산한다. 또한, 도 18의 (a)는 -d 이상 d 이하의 범위 내의 발생 확률이 동일한 모습을 나타내고 있다. 또한, 도 18의 (b)는 d의 절대값이 커질수록 발생 확률이 증가되어 있는 모습을 나타내고 있다. 이것은 주목 화소 위치로부터의 공간적 거리가 멀어짐에 따라, 화소가 선택되기 쉬운 설정인 것을 나타내고 있다.
즉, 본 발명에 따른 노이즈 제거부(101)의 화소 선택부(204)가, 주목 화소로 부터의 거리에 의존한 발생 확률 분포에 기초하여 발생하는 난수를 이용하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명은 상기 발생 확률 분포가, 주목 화소로부터의 거리가 멀수록 발생 확률이 높아지는 분포인 것을 특징으로 한다.
주목 화소로부터의 거리에 의존하여 화소 선택의 확률을 변화시키는 경우, 주목 화소와 선택 화소와의 상관성의 제어가 가능하게 된다. 즉, 도 4에 도시한 바와 같이, 주목 화소와의 거리에 따라 자기 상관 함수가 변화한다고 가정하면, 선택하고자 하는 원하는 상관성에 따라 발생 확률을 증감하는 미세한 설정이 실현 가능하다. 여기서, 발생 확률의 설정은 실험적으로 작성하는 것이 바람직하다. 또한, 도 18의 (b)는 주목 화소와의 거리에 선형적으로 확률 분포가 변화하고 있는 예를 나타내었지만, 비선형에 의한 변화이어도 물론 된다.
이상, 확률적으로 선택한 화소와 주목 화소에 기초하여 새로운 주목 화소값을 결정하는 방법에 대하여 설명하여 왔지만, 선택 화소는 1 화소이어도 복수 화소이어도 무방하다. 또한, 상기 예에서는, 선택 화소와 주목 화소와의 차분값의 절대값을 평가함으로써, 치환이나 변환을 전환하는 예에 대하여 설명하여 왔지만, 평가는 이것에 한정하지 않는다.
또한, 본 발명은 난수 발생을 이용하여 확률적으로 주변 화소로부터 선택 화소를 결정하는 예에 대하여 설명하였지만, 난수를 발생시키지 않고서 소정의 규칙성을 갖게 함으로써 선택되어질 화소 위치를 제어하는 예도 생각할 수 있다. 즉, 주목 화소 위치로부터 항상 고정된 상대 위치에 있는 화소를 선택하는 것은 화질적으로도 바람직하지 않기 때문에, 미리 주목 화소가 1 화소 주사할 때마다 상대 위치가 소정 좌표 위치 만큼씩 변동하는 규칙성을 갖게 하여, 이 변동 규칙에 기초하여 선택 화소를 순차적으로 결정하는 방법도 유효하다. 변동 규칙의 소정 좌표분은 수평 n 화소, 수직 m 화소 등의 고정된 변동량이어도 되고, 또한 변동량 자체가 화소 단위로 가변하게 되는 비선형의 변동량이어도 되는 것은 물론이다.
또한, 변동량에 규칙성을 갖게 하는 것 대신에, 주목 화소의 절대 좌표 위치(i, j)의 규칙성 함수에 기초하여 상대 위치가 결정되는 규칙성을 갖게 해도 된다. 규칙성의 함수는 테이블에 저장하는 방법일수도 있고, 또는 연산을 이용하는 방법이어도 가능하다.
또한, 본 발명은 화상 데이터의 저주파 범위에 포함된 노이즈 성분을 시각적으로 경감하는 노이즈 제거부로서, 화상 데이터의 주목 화소와 그 주변 화소와의 상관성을 감소시켜서, 상관성의 감소에 수반하는 저주파 성분의 감소 신호 강도를 제어하고, 감소 신호 강도를 백색 잡음으로 변환하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은 화상 데이터의 저주파 범위에 포함된 노이즈 성분을 시각적으로 경감하는 노이즈 제거부로서, 화상 데이터의 주목 화소와 그 주변 화소와의 상관성을 감소시켜서, 상관성의 감소에 수반하는 저주파 성분의 감소 신호 강도를 제어하고, 감소 신호 강도를 광대역 잡음으로 변환함과 함께 광대역 잡음 변환 수단의 대역폭을 제어하는 것을 특징으로 한다.
이상 설명한 본 발명의 목적은 상술한 실시예의 기능을 실현하는 소프트웨어의 프로그램 코드를 기록한 기억 매체(또는 기록 매체)를 시스템 혹은 장치에 공급하고, 그 시스템 혹은 장치의 컴퓨터(또는 CPU나 MPU)가 기억 매체에 저장된 프로 그램 코드를 판독하여 실행함으로써도 달성되는 것은 물론이다.
이 경우, 기억 매체로부터 판독된 프로그램 코드 자체가 상술한 실시예의 기능을 실현하게 되어, 그 프로그램 코드를 기억한 기억 매체는 본 발명을 구성하게 된다. 또한, 상술한 실시예의 기능은 컴퓨터가 판독한 프로그램 코드를 실행함으로써 뿐만 아니라, 그 프로그램 코드의 지시에 기초하여 컴퓨터 상에서 가동하고 있는 오퍼레이팅 시스템(OS) 등이 실제 처리의 일부 또는 전부를 행하는 것에 의해, 상술한 실시예의 기능이 실현되는 경우도 포함되는 것은 물론이다.
또한, 기억 매체로부터 판독된 프로그램 코드가 컴퓨터에 삽입된 기능 확장 카드나 컴퓨터에 접속된 기능 확장 유닛에 구비된 메모리에 기입된 후, 그 기능 확장 카드나 기능 확장 유닛에 구비된 CPU 등이 실제 처리의 일부 또는 전부를 행하고, 그 처리에 의해 상술한 실시예의 기능이 실현되는 경우도 포함되는 것은 물론이다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면 주목 화소 및 주목 화소 주변으로부터 확률적으로 선택한 화소를 기초로 새로운 주목 화소값을 결정함으로써, 발생하고 있는 저주파 노이즈 전력을 백색 잡음의 전력으로 변환하여, 화상 데이터 내에 포함된 저주파 노이즈를 시각적으로 제거할 수 있다.
또한, 상기 변환 후의 잡음의 대역폭, 잡음의 강도를 제어하는 것이 가능하기 때문에, 노이즈 제거에 의한 화질의 조정이 용이하게 된다. 또한, 화소값의 치환 처리나 근사색 변환 처리에서는 위색의 발생이 눈에 띄지 않는 변환이 가능하기 때문에, 컬러 화상에 대해서도 양호한 노이즈 제거를 실현할 수 있다. 또한, 간단한 구성으로 고화질의 노이즈 제거 처리가 실현 가능하기 때문에, 디지털 카메라에 의해 촬영된 화상을 프린터로 출력하는 시스템 구성에서, 노이즈가 적은 고품질의 디지털 프린트를 제공할 수 있다.
본 발명은 상술한 실시예에 한전되는 것이 아니라, 본 발명의 사상 및 범위 내에서 다양한 변형 및 변경이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상을 알리기 위해, 이하의 청구범위가 작성되었다.

Claims (34)

  1. 화상 처리 장치에 있어서,
    저주파 노이즈를 포함하는 화상 데이터를 입력하는 입력 수단과,
    상기 화상 데이터의 소정 화소 및 상기 소정 화소의 주변 화소들로 구성되는 영역을 지정하는 지정 수단과,
    상기 영역으로부터 상기 소정 화소와의 비교에 이용되는 비교 화소를 랜덤하게 선택하는 선택 수단과,
    상기 비교 화소와 상기 소정 화소의 화소값들 사이의 차분값이 소정값보다 크지 않은 경우에는 상기 소정 화소의 새로운 화소값이 상기 비교 화소의 화소값으로 치환되도록 결정하고, 상기 차분값이 상기 소정값보다 큰 경우에는 상기 소정 화소의 값을 치환하지 않음을 결정하는 결정 수단과,
    상기 소정 화소의 화소값을 상기 새로운 화소값으로 치환하여 새로운 화상 데이터를 생성하는 치환 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 선택 수단은 난수를 이용하여 상기 영역으로부터 상기 비교 화소를 선택하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 선택 수단은 균일한 확률 분포에 기초하여 발생하는 난수를 이용하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 선택 수단은 상기 소정 화소로부터의 거리에 의존하는 발생 확률 분포에 기초하여 발생하는 난수를 이용하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 발생 확률 분포는 상기 소정 화소로부터의 거리가 멀수록 발생 확률이 높아지는 분포인 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 선택 수단은 소정의 규칙성에 기초하여 상기 영역으로부터 상기 비교 화소를 선택하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 소정의 규칙성은 상기 소정 화소로부터의 상대 위치가 각각의 소정 화소마다 변동하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 소정의 규칙성은 상기 소정 화소의 절대 좌표 위치에 기초하여 상기 소정 화소로부터의 상대 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 제1항에 있어서,
    상기 결정 수단은 상기 소정 화소의 화소값에 소정값을 가산 또는 감산한 값을 상기 소정 화소의 상기 새로운 화소값으로 결정하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 비교 화소의 화소값에 근사한 근사색을 작성하는 근사색 작성 수단을 더 포함하며,
    상기 결정 수단은 상기 소정 화소의 상기 새로운 화소값으로서 상기 근사색을 이용하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 근사색 작성 수단은 복수의 색 성분 중 적어도 하나의 색 성분에 대하여 소정 범위 내에서 근사한 근사색을 작성하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 결정 수단은, 복수의 색 성분 중 적어도 하나의 색 성분에 대해서는 상기 소정 범위 내에서 근사하여 작성된 상기 근사색을 이용하며, 나머지 색 성분들에 대해서는 상기 비교 화소의 화소값들을 이용하여 상기 소정 화소의 새로운 화소값들을 결정하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 결정 수단은 2개의 임계값을 갖고 있으며,
    상기 결정 수단은, 상기 차분값이 제1 임계값보다도 작은 경우 상기 소정 화소의 화소값을 상기 새로운 화소값으로서 결정하며,
    상기 결정 수단은, 복수의 색 성분 중 적어도 하나의 색 성분에 대한 상기 차분값들이 상기 제1 임계값 이상이고 제2 임계값보다도 작은 경우 상기 소정 화소의 화소값을 상기 근사색으로 결정하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  16. 화상 처리 장치에 있어서,
    저주파 노이즈를 포함하는 화상 데이터를 입력하는 입력 수단과,
    상기 화상 데이터의 소정 화소 및 상기 소정 화소의 주변 화소들로 구성되는 영역을 지정하는 지정 수단과,
    상기 영역으로부터 상기 소정 화소와의 비교에 이용되는 비교 화소를 랜덤하게 선택하는 선택 수단과,
    상기 비교 화소와 상기 소정 화소의 화소값들과의 곱의 합(product sum) 연산 결과가 소정값보다 크지 않은 경우에는 상기 소정 화소의 새로운 화소값이 상기 비교 화소의 화소값으로 치환되도록 결정하고, 상기 곱의 합 연산 결과가 상기 소정값보다 큰 경우에는 상기 소정 화소의 값을 치환하지 않음을 결정하는 결정 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 결정 수단은 상기 비교 화소와 상기 소정 화소와의 내삽(內揷; interpolation)에 의해 상기 소정 화소의 상기 새로운 화소값을 결정하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 결정 수단은 상기 비교 화소와 상기 소정 화소와의 외삽(外揷; extrapolation)에 의해 상기 소정 화소의 상기 새로운 화소값을 결정하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 곱의 합 연산에서의 가중 계수가 상기 비교 화소의 화소값과 상기 소정 화소의 화소값과의 차분값에 기초하여 설정되는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 곱의 합 연산은 복수의 색 성분에 대하여 다른 가중 계수들을 이용하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  21. 제1항에 있어서,
    상기 결정 수단은 복수의 색 성분에 대한 차분값이 전부 소정값 이하인지의 여부를 비교하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  22. 제1항에 있어서,
    상기 선택 수단은 상기 영역으로부터 복수의 비교 화소를 선택할 수 있고,
    상기 결정 수단은 상기 선택된 복수의 비교 화소를 이용하여 상기 소정 화소의 상기 새로운 화소값을 결정하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  23. 제1항에 있어서,
    상기 생성된 새로운 화상 데이터에 대하여 오차 확산법(error diffusion)을 이용하여 의사 중간조(擬似 中間調; pseudo halftone) 처리를 행하는 의사 중간조 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  24. 화상 데이터의 저주파 범위에 포함된 노이즈 성분들을 시각적으로 경감하는 화상 처리 장치에 있어서,
    상기 화상 데이터의 소정 화소와 상기 소정 화소의 주변 화소들과의 상관성(相關性; correlation)들을 감소시키는 상관성 감소 수단과,
    상기 상관성들의 감소 시 저주파 성분들의 감소된 신호 강도들을 제어하는 신호 강도 제어 수단과,
    상기 감소된 신호 강도들을 백색 잡음(white noise) 성분들로 변환하는 백색 잡음 변환 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  25. 화상 데이터의 저주파 범위에 포함된 노이즈 성분들을 시각적으로 경감하는 화상 처리 장치에 있어서,
    상기 화상 데이터의 소정 화소와 상기 소정 화소의 주변 화소들과의 상관성들을 감소시키는 상관성 감소 수단과,
    상기 상관성들의 감소 시 저주파 성분들의 감소된 신호 강도들을 제어하는 신호 강도 제어 수단과,
    상기 감소된 신호 강도들을 광대역 잡음 성분들로 변환하는 광대역 잡음 변환 수단과,
    상기 광대역 잡음 변환 수단의 대역폭을 제어하는 대역폭 제어 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  26. 화상 처리 방법에 있어서,
    저주파 노이즈를 포함하는 화상 데이터의 소정 화소 및 상기 소정 화소의 주변 화소들로 구성되는 영역을 지정하는 지정 단계;
    상기 영역으로부터 상기 소정 화소와의 비교에 이용되는 비교 화소를 랜덤하게 선택하는 선택 단계;
    상기 비교 화소와 상기 소정 화소의 화소값들 사이의 차분값이 소정값보다 크지 않은 경우에는 상기 소정 화소의 새로운 화소값이 상기 비교 화소의 화소값으로 치환되도록 결정하고, 상기 차분값이 상기 소정값보다 큰 경우에는 상기 소정 화소의 값을 치환하지 않음을 결정하는 결정 단계; 및
    상기 소정 화소의 화소값을 상기 새로운 화소값으로 치환하여 새로운 화상 데이터를 생성하는 치환 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 방법.
  27. 화상 처리 방법에 있어서,
    저주파 노이즈를 포함하는 화상 데이터의 소정 화소 및 상기 소정 화소의 주변 화소들로 구성되는 영역을 지정하는 지정 단계;
    상기 영역으로부터 상기 소정 화소와의 비교에 이용되는 비교 화소를 랜덤하게 선택하는 선택 단계; 및
    상기 비교 화소의 화소값과 상기 소정 화소의 화소값과의 곱의 합 연산 결과가 소정값보다 크지 않은 경우에는 상기 소정 화소의 새로운 화소값이 상기 비교 화소의 화소값으로 치환되도록 결정하고, 상기 곱의 합 연산 결과가 상기 소정값보다 큰 경우에는 상기 소정 화소의 값을 치환하지 않음을 결정하는 결정 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 방법.
  28. 화상 데이터의 저주파 범위에 포함된 노이즈 성분들을 시각적으로 경감하는 화상 처리 방법에 있어서,
    상기 화상 데이터의 소정 화소와 상기 소정 화소의 주변 화소들과의 상관성들을 감소시키는 상관성 감소 단계;
    상기 상관성들의 감소 시 저주파 성분들의 감소된 신호 강도들을 제어하는 신호 강도 제어 단계; 및
    상기 감소된 신호 강도들을 백색 잡음 성분들로 변환하는 백색 잡음 변환 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 방법.
  29. 화상 데이터의 저주파 범위에 포함된 노이즈 성분들을 시각적으로 경감하는 화상 처리 방법에 있어서,
    상기 화상 데이터의 소정 화소와 상기 소정 화소의 주변 화소들과의 상관성들을 감소시키는 상관성 감소 단계;
    상기 상관성들의 감소 시 저주파 성분들의 감소된 신호 강도들을 제어하는 신호 강도 제어 단계;
    상기 감소된 신호 강도들을 광대역 잡음 성분들로 변환하는 광대역 잡음 변환 단계; 및
    상기 광대역 잡음 변환 단계의 대역폭을 제어하는 대역폭 제어 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 방법.
  30. 저주파 노이즈를 포함하는 화상 데이터로부터 노이즈 성분들을 제거하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록 매체로서,
    상기 화상 데이터의 소정 화소 및 상기 소정 화소의 주변 화소들로 구성되는 영역을 지정하는 지정 단계;
    상기 영역으로부터 상기 소정 화소와의 비교에 이용되는 비교 화소를 랜덤하게 선택하는 선택 단계;
    상기 비교 화소와 상기 소정 화소의 화소값들 사이의 차분값이 소정값보다 크지 않은 경우에는 상기 소정 화소의 새로운 화소값이 상기 비교 화소의 화소값으로 치환되도록 결정하고, 상기 차분값이 상기 소정값보다 큰 경우에는 상기 소정 화소의 값을 치환하지 않음을 결정하는 결정 단계; 및
    상기 소정 화소의 상기 화소값을 상기 새로운 화소값으로 치환하여 새로운 화상 데이터를 생성하는 치환 단계
    를 컴퓨터에 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록 매체.
  31. 저주파 노이즈를 포함하는 화상 데이터로부터 노이즈 성분들을 제거하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록 매체로서,
    상기 화상 데이터의 소정 화소 및 상기 소정 화소의 주변 화소들로 구성되는 영역을 지정하는 지정 단계;
    상기 영역으로부터 상기 소정 화소와의 비교에 이용되는 비교 화소를 랜덤하게 선택하는 선택 단계; 및
    상기 비교 화소와 상기 소정 화소의 화소값들과의 곱의 합 연산 결과가 소정값보다 크지 않은 경우에는 상기 소정 화소의 새로운 화소값이 상기 비교 화소의 화소값으로 치환되도록 결정하고, 상기 곱의 합 연산 결과가 상기 소정값보다 큰 경우에는 상기 소정 화소의 값을 치환하지 않음을 결정하는 결정 단계
    를 컴퓨터에 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록 매체.
  32. 화상 데이터의 저주파 범위에 포함된 노이즈 성분들을 시각적으로 경감하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록 매체로서,
    상기 화상 데이터의 소정 화소와 상기 소정 화소의 주변 화소들과의 상관성들을 감소시키는 상관성 감소 단계;
    상기 상관성들의 감소 시 저주파 성분들의 감소된 신호 강도들을 제어하는 신호 강도 제어 단계; 및
    상기 감소된 신호 강도들을 백색 잡음 성분들로 변환하는 백색 잡음 변환 단계
    를 컴퓨터에 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록 매체.
  33. 화상 데이터의 저주파 범위에 포함된 노이즈 성분들을 시각적으로 경감하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록 매체로서,
    상기 화상 데이터의 소정 화소와 상기 소정 화소의 주변 화소들과의 상관성들을 감소시키는 상관성 감소 단계;
    상기 상관성들의 감소 시 저주파 성분들의 감소된 신호 강도들을 제어하는 신호 강도 제어 단계;
    상기 감소된 신호 강도들을 광대역 잡음 성분들로 변환하는 광대역 잡음 변환 단계; 및
    상기 광대역 잡음 변환 단계의 대역폭을 제어하는 대역폭 제어 단계
    를 컴퓨터에 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록 매체.
  34. 삭제
KR1020030035987A 2002-06-05 2003-06-04 화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 및 기록 매체 KR100583710B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2002164625A JP3862613B2 (ja) 2002-06-05 2002-06-05 画像処理装置及び画像処理方法並びにコンピュータプログラム
JPJP-P-2002-00164625 2002-06-05

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20030094114A KR20030094114A (ko) 2003-12-11
KR100583710B1 true KR100583710B1 (ko) 2006-05-26

Family

ID=29706660

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020030035987A KR100583710B1 (ko) 2002-06-05 2003-06-04 화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 및 기록 매체

Country Status (6)

Country Link
US (3) US8023764B2 (ko)
EP (2) EP1377030B1 (ko)
JP (1) JP3862613B2 (ko)
KR (1) KR100583710B1 (ko)
CN (1) CN1244224C (ko)
AT (1) ATE522082T1 (ko)

Families Citing this family (77)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3862613B2 (ja) 2002-06-05 2006-12-27 キヤノン株式会社 画像処理装置及び画像処理方法並びにコンピュータプログラム
JP3862621B2 (ja) * 2002-06-28 2006-12-27 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びそのプログラム
JP3862620B2 (ja) * 2002-06-28 2006-12-27 キヤノン株式会社 画像処理装置、及び画像処理方法
US7432985B2 (en) 2003-03-26 2008-10-07 Canon Kabushiki Kaisha Image processing method
JP4136825B2 (ja) * 2003-08-08 2008-08-20 キヤノン株式会社 画像処理装置および画像処理方法およびコンピュータが読み取り可能なプログラムを格納した記憶媒体およびプログラム
GB0328326D0 (en) * 2003-12-05 2004-01-07 British Telecomm Image processing
US8175444B2 (en) 2004-01-14 2012-05-08 Samsung Electronics Co., Ltd. Method of reproducing from storage medium storing interactive graphics stream activated in response to user's command
JP4282520B2 (ja) * 2004-03-24 2009-06-24 シャープ株式会社 信号処理方法、信号出力装置、信号処理装置、画像処理装置、及び画像形成装置
JP4500707B2 (ja) * 2004-03-24 2010-07-14 キヤノン株式会社 画像データ処理装置
JP2005342936A (ja) * 2004-06-01 2005-12-15 Dainippon Screen Mfg Co Ltd 色調制御方法
KR100485594B1 (ko) * 2004-08-26 2005-04-27 (주) 넥스트칩 영상에서의 잡음을 제거하기 위한 잡음 처리 방법 및 그시스템
JP4822773B2 (ja) * 2004-09-13 2011-11-24 キヤノン株式会社 色ノイズ低減回路及びそれを用いた撮像装置
JP4547223B2 (ja) * 2004-09-28 2010-09-22 オリンパス株式会社 撮像システム、ノイズ低減処理装置及び撮像処理プログラム
TWI343220B (en) * 2005-05-19 2011-06-01 Mstar Semiconductor Inc Noise reduction method
US7885478B2 (en) * 2005-05-19 2011-02-08 Mstar Semiconductor, Inc. Noise reduction method and noise reduction apparatus
US20060262210A1 (en) * 2005-05-19 2006-11-23 Micron Technology, Inc. Method and apparatus for column-wise suppression of noise in an imager
JP3895357B2 (ja) * 2005-06-21 2007-03-22 日東光学株式会社 信号処理装置
KR100727958B1 (ko) * 2005-07-27 2007-06-13 삼성전자주식회사 모아레(moire) 패턴을 저감하기 위한 스크린 설계방법 및 장치
JP4961182B2 (ja) * 2005-10-18 2012-06-27 株式会社リコー ノイズ除去装置、ノイズ除去方法、ノイズ除去プログラム及び記録媒体
US7756355B2 (en) * 2006-05-05 2010-07-13 Aptina Imaging Corp. Method and apparatus providing adaptive noise suppression
WO2008005007A1 (en) * 2006-06-29 2008-01-10 Thomson Licensing Adaptive pixel-based filtering
KR100780242B1 (ko) * 2006-11-14 2007-11-27 삼성전기주식회사 이미지의 어두운 영역에서의 노이즈 제거 방법 및 장치
KR100791391B1 (ko) * 2007-01-30 2008-01-07 삼성전자주식회사 노이즈 저감 방법 및 장치
JP4777268B2 (ja) * 2007-02-01 2011-09-21 キヤノン株式会社 画像形成装置、及び画像処理装置の制御方法
US8086060B1 (en) * 2007-10-11 2011-12-27 Adobe Systems Incorporated Systems and methods for three-dimensional enhancement of two-dimensional images
US8131072B2 (en) * 2007-11-26 2012-03-06 Aptina Imaging Corporation Method and apparatus for reducing image artifacts based on aperture-driven color kill with color saturation assessment
JP5086830B2 (ja) * 2008-02-08 2012-11-28 株式会社キーエンス 画像検査装置、画像検査方法、及びコンピュータプログラム
CN102224734B (zh) * 2008-10-02 2013-11-13 索尼公司 图像处理设备和方法
JP4721077B2 (ja) * 2008-10-23 2011-07-13 ソニー株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及び、プログラム
CN101464998B (zh) * 2009-01-15 2011-12-14 浙江大学 面向纺织行业的非高斯纹理噪声平滑滤波方法
JP5529424B2 (ja) * 2009-03-11 2014-06-25 ソニー株式会社 画像処理装置、画像処理方法及びコンピュータプログラム
US9013750B2 (en) 2009-06-25 2015-04-21 Canon Kabushiki Kaisha Image processing for processing image data in correspondence with each pixel of an image
US8976411B2 (en) 2009-07-01 2015-03-10 Canon Kabushiki Kaisha Image processing in correspondence with each pixel of an image
US8934134B2 (en) 2009-07-02 2015-01-13 Canon Kabushiki Kaisha Image processing based on pixel and attribute values
US9635218B2 (en) 2009-07-03 2017-04-25 Canon Kabushiki Kaisha Image processing based on a pixel value in image data
US8184917B2 (en) * 2009-08-05 2012-05-22 Brother Kogyo Kabushiki Kaisha Image processor
JP5326920B2 (ja) 2009-08-07 2013-10-30 株式会社リコー 画像処理装置、画像処理方法、及び、コンピュータプログラム
CN102236885A (zh) * 2010-04-21 2011-11-09 联咏科技股份有限公司 减少图像噪声的过滤器与过滤方法
JP2012124832A (ja) * 2010-12-10 2012-06-28 Sony Corp 画像処理装置、画像処理方法、及び、プログラム
JP5741011B2 (ja) * 2011-01-26 2015-07-01 株式会社リコー 画像処理装置、画素補間方法およびプログラム
JP6018492B2 (ja) * 2011-12-15 2016-11-02 キヤノン株式会社 画質評価装置及びその制御方法、プログラム
JP5930297B2 (ja) * 2012-05-18 2016-06-08 ソニー株式会社 画像処理装置および方法、並びにプログラム
JP6041133B2 (ja) * 2012-06-08 2016-12-07 パナソニックIpマネジメント株式会社 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよびチップ回路
US20140136295A1 (en) 2012-11-13 2014-05-15 Apptio, Inc. Dynamic recommendations taken over time for reservations of information technology resources
JP5939962B2 (ja) * 2012-11-19 2016-06-29 株式会社Pfu 画像処理装置、画像処理方法及びコンピュータプログラム
JP2014106476A (ja) 2012-11-29 2014-06-09 Canon Inc 焦点検出装置、撮像装置、撮像システム、焦点検出方法、プログラム、および、記憶媒体
US9088753B2 (en) 2013-01-11 2015-07-21 Canon Kabushiki Kaisha Image forming apparatus, luminance correction method, and storage medium storing program
EP2947866B1 (en) 2013-01-21 2019-06-19 Kowa Company Ltd. Image processing device, image processing method, image processing program, and recording medium storing said program
US20140278807A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Cloudamize, Inc. Cloud service optimization for cost, performance and configuration
US10417591B2 (en) 2013-07-03 2019-09-17 Apptio, Inc. Recursive processing of object allocation rules
US10325232B2 (en) 2013-09-20 2019-06-18 Apptio, Inc. Allocating heritage information in data models
US11244364B2 (en) 2014-02-13 2022-02-08 Apptio, Inc. Unified modeling of technology towers
US10026010B2 (en) 2014-05-14 2018-07-17 At&T Intellectual Property I, L.P. Image quality estimation using a reference image portion
JP6386841B2 (ja) 2014-09-12 2018-09-05 キヤノン株式会社 画像処理装置、プログラム、画像処理システム、及び、画像処理方法
JP6322099B2 (ja) 2014-09-12 2018-05-09 キヤノン株式会社 画像処理装置、及び、画像処理方法
JP6397284B2 (ja) 2014-09-16 2018-09-26 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
JP2016063324A (ja) 2014-09-16 2016-04-25 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
WO2017003496A1 (en) 2015-06-30 2017-01-05 Apptio, Inc. Infrastructure benchmarking based on dynamic cost modeling
US10268979B2 (en) 2015-09-28 2019-04-23 Apptio, Inc. Intermediate resource allocation tracking in data models
US10387815B2 (en) 2015-09-29 2019-08-20 Apptio, Inc. Continuously variable resolution of resource allocation
US10726367B2 (en) 2015-12-28 2020-07-28 Apptio, Inc. Resource allocation forecasting
CN106161877A (zh) * 2016-08-01 2016-11-23 深圳市瀚晖威视科技有限公司 一种用于星光级摄像机的图像画面降噪方法
US10474974B2 (en) 2016-09-08 2019-11-12 Apptio, Inc. Reciprocal models for resource allocation
US10936978B2 (en) * 2016-09-20 2021-03-02 Apptio, Inc. Models for visualizing resource allocation
US10482407B2 (en) 2016-11-14 2019-11-19 Apptio, Inc. Identifying resource allocation discrepancies
US10157356B2 (en) 2016-12-14 2018-12-18 Apptio, Inc. Activity based resource allocation modeling
CN108632583B (zh) * 2017-03-23 2019-10-22 展讯通信(上海)有限公司 数字图像处理方法及装置
CN107277299B (zh) * 2017-07-27 2020-08-18 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法、装置、移动终端及计算机可读存储介质
JP6987352B2 (ja) * 2017-11-17 2021-12-22 富士フイルムヘルスケア株式会社 医用画像処理装置および医用画像処理方法
US10268980B1 (en) 2017-12-29 2019-04-23 Apptio, Inc. Report generation based on user responsibility
US11775552B2 (en) 2017-12-29 2023-10-03 Apptio, Inc. Binding annotations to data objects
US10324951B1 (en) 2017-12-29 2019-06-18 Apptio, Inc. Tracking and viewing model changes based on time
CN108932489A (zh) * 2018-06-25 2018-12-04 李娜 脸部识别可行性分析系统
CN113554547A (zh) * 2020-04-24 2021-10-26 北京小米移动软件有限公司 图像处理方法、装置、终端设备及存储介质
CN113965790A (zh) * 2020-07-20 2022-01-21 Tcl科技集团股份有限公司 一种图像显示的处理方法、存储介质及终端设备
KR20220145694A (ko) * 2021-04-22 2022-10-31 에스케이하이닉스 주식회사 이미지 센싱 장치 및 그의 동작방법
US11756285B2 (en) 2021-06-10 2023-09-12 Bank Of America Corporation Image processing system and method for image noise removal

Family Cites Families (71)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0795344B2 (ja) 1986-11-19 1995-10-11 キヤノン株式会社 画像修正方法
US4783840A (en) * 1987-12-04 1988-11-08 Polaroid Corporation Method for enhancing image data by noise reduction or sharpening
US5068909A (en) * 1989-05-18 1991-11-26 Applied Imaging Corporation Method and apparatus for generating quantifiable video displays
WO1991003795A1 (en) * 1989-08-28 1991-03-21 Eastman Kodak Company Digital image noise reduction of luminance and chrominance based on overlapping planar approximation
US5323247A (en) 1990-12-04 1994-06-21 Research Corporation Technologies Method and apparatus for halftoning and inverse halftoning and the transmission of such images
US5111310A (en) * 1990-12-04 1992-05-05 Research Technologies Corporation, Inc. Method and apparatus for halftone rendering of a gray scale image using a blue noise mask
JPH04235472A (ja) 1991-01-09 1992-08-24 Canon Inc 撮像装置
EP0496573B1 (en) * 1991-01-24 1995-12-20 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Pixel defect removing circuit for solid-state image pickup device
JPH04239886A (ja) 1991-01-24 1992-08-27 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像雑音除去装置
JPH04250769A (ja) 1991-01-25 1992-09-07 Sharp Corp 画像の疑似中間調変換装置
US5760922A (en) * 1993-10-08 1998-06-02 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Area recognizing device and gradation level converting device employing area recognizing device
JPH0775103A (ja) 1993-07-19 1995-03-17 Sharp Corp 画像符号化装置
JP3396512B2 (ja) * 1993-08-31 2003-04-14 パイオニア株式会社 ディザ生成装置
JPH07203210A (ja) 1993-12-27 1995-08-04 Ricoh Co Ltd 画像処理装置
US5832136A (en) * 1994-04-20 1998-11-03 Fuji Xerox Co., Ltd. Image signal processing apparatus with noise superimposition
JPH0856357A (ja) 1994-08-10 1996-02-27 Hitachi Ltd 画像処理装置
JPH08111777A (ja) * 1994-10-07 1996-04-30 Brother Ind Ltd 画像処理装置
JPH08186714A (ja) * 1994-12-27 1996-07-16 Texas Instr Inc <Ti> 画像データのノイズ除去方法及びその装置
KR0160690B1 (ko) * 1995-04-29 1999-01-15 김광호 영상신호 부호화/복호화장치에 있어서 블럭킹 효과 제거회로
US6041145A (en) * 1995-11-02 2000-03-21 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Device and method for smoothing picture signal, device and method for encoding picture and device and method for decoding picture
US6151420A (en) * 1995-12-15 2000-11-21 Polaroid Corporation Minimizing blocking artifacts in a filtered image
JP3210248B2 (ja) * 1996-04-25 2001-09-17 キヤノン株式会社 画像処理装置及びその方法
JP3809226B2 (ja) 1996-06-06 2006-08-16 富士写真フイルム株式会社 リニアイメージセンサの出力画像信号の補正方法
US5771318A (en) * 1996-06-27 1998-06-23 Siemens Corporate Research, Inc. Adaptive edge-preserving smoothing filter
US6496605B1 (en) * 1996-08-02 2002-12-17 United Module Corporation Block deformation removing filter, image processing apparatus using the same, method of filtering image signal, and storage medium for storing software therefor
JP4101329B2 (ja) 1996-08-02 2008-06-18 ユナイテッド・モジュール・コーポレーション ブロック歪み除去フィルタ、画像処理装置および画像信号のフィルタリング方法
JPH10200710A (ja) 1997-01-13 1998-07-31 Konica Corp 画像処理装置
AT406867B (de) 1997-02-27 2000-10-25 Immuno Ag Verfahren zur gewinnung von hochreinem vwf oder faktor viii/vwf-komplex
EP0917357A4 (en) 1997-05-28 2009-05-06 Sony Corp BLOCK DECELERATION METHOD AND DEVICE, AND CODING METHOD AND DEVICE
US6108455A (en) * 1998-05-29 2000-08-22 Stmicroelectronics, Inc. Non-linear image filter for filtering noise
JP3604910B2 (ja) 1998-06-30 2004-12-22 シャープ株式会社 画像縮小装置及び画像縮小プログラムを記録した記録媒体
JP2002520917A (ja) * 1998-07-01 2002-07-09 イクエーター テクノロジーズ インコーポレイテッド 画素値を変更するための画像処理回路及び方法
US6295384B1 (en) * 1998-11-04 2001-09-25 Schlumberger Technologies, Inc. Removing noise caused by artifacts from a digital image signal
US6310982B1 (en) * 1998-11-12 2001-10-30 Oec Medical Systems, Inc. Method and apparatus for reducing motion artifacts and noise in video image processing
US6313902B1 (en) * 1998-12-21 2001-11-06 Fuji Photo Film Co. Ltd. Image processing method and apparatus
WO2000046749A1 (en) 1999-02-05 2000-08-10 Samsung Electronics Co., Ltd. Color image processing method and apparatus thereof
US6438270B1 (en) * 1999-03-03 2002-08-20 Xerox Corporation Methods and systems for image sharpening
US6195467B1 (en) * 1999-03-25 2001-02-27 Image Processing Technologies, Inc. Method and apparatus for sharpening a grayscale image
JP3621288B2 (ja) * 1999-04-16 2005-02-16 シャープ株式会社 画像処理装置
US20020145610A1 (en) * 1999-07-16 2002-10-10 Steve Barilovits Video processing engine overlay filter scaler
US6771833B1 (en) * 1999-08-20 2004-08-03 Eastman Kodak Company Method and system for enhancing digital images
US6907144B1 (en) * 1999-10-06 2005-06-14 Eastman Kodak Company Noise reduction method, apparatus, and program for digital image processing
JP2001119575A (ja) 1999-10-15 2001-04-27 Ricoh Co Ltd 画像処理装置
JP4164215B2 (ja) 1999-12-27 2008-10-15 キヤノン株式会社 画像処理方法、装置および記録媒体
JP2001177731A (ja) 1999-12-15 2001-06-29 Canon Inc 画像処理方法、装置および記憶媒体
JP2001245179A (ja) 1999-12-21 2001-09-07 Sanyo Electric Co Ltd 画像データの歪み低減方法、及びその装置
US6864995B2 (en) * 2000-02-29 2005-03-08 Fuji Photo Film Co., Ltd. Gradation correction curve producing method, gradation correction curve producing apparatus, and gradation correction curve producing program storage medium
US6718068B1 (en) * 2000-03-10 2004-04-06 Eastman Kodak Company Noise reduction method utilizing statistical weighting, apparatus, and program for digital image processing
US6721458B1 (en) * 2000-04-14 2004-04-13 Seiko Epson Corporation Artifact reduction using adaptive nonlinear filters
JP4081219B2 (ja) 2000-04-17 2008-04-23 富士フイルム株式会社 画像処理方法及び画像処理装置
CA2309002A1 (en) * 2000-05-23 2001-11-23 Jonathan Martin Shekter Digital film grain reduction
US6771835B2 (en) * 2000-06-12 2004-08-03 Samsung Electronics Co., Ltd. Two-dimensional non-linear interpolation system based on edge information and two-dimensional mixing interpolation system using the same
JP4210021B2 (ja) 2000-06-21 2009-01-14 富士フイルム株式会社 画像信号処理装置および画像信号処理方法
US6747697B1 (en) 2000-07-12 2004-06-08 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Method and apparatus for digital image defect correction and noise filtering
US6807300B1 (en) * 2000-07-20 2004-10-19 Eastman Kodak Company Noise reduction method utilizing color information, apparatus, and program for digital image processing
US7058199B1 (en) * 2000-08-14 2006-06-06 The Hong Kong University Of Science And Technology Methods and apparatus for hiding data in halftone images
JP4191884B2 (ja) * 2000-08-18 2008-12-03 ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー 画像処理方法、画像処理装置および画像撮影装置
US6621595B1 (en) * 2000-11-01 2003-09-16 Hewlett-Packard Development Company, L.P. System and method for enhancing scanned document images for color printing
JP2002158839A (ja) 2000-11-20 2002-05-31 Ricoh Co Ltd 画像読取装置
JP2002185862A (ja) * 2000-12-15 2002-06-28 Mega Chips Corp 画像信号のノイズ除去方法
JP2003174555A (ja) * 2001-09-28 2003-06-20 Canon Inc 画像処理装置及び方法及び記録媒体
US6931160B2 (en) 2001-10-31 2005-08-16 Eastman Kodak Company Method of spatially filtering digital image for noise removal, noise estimation or digital image enhancement
US7127121B1 (en) * 2002-03-20 2006-10-24 Ess Technology, Inc. Efficient implementation of a noise removal filter
US7263227B2 (en) * 2002-04-25 2007-08-28 Microsoft Corporation Activity detector
JP3862613B2 (ja) 2002-06-05 2006-12-27 キヤノン株式会社 画像処理装置及び画像処理方法並びにコンピュータプログラム
JP3862620B2 (ja) * 2002-06-28 2006-12-27 キヤノン株式会社 画像処理装置、及び画像処理方法
JP3862621B2 (ja) * 2002-06-28 2006-12-27 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びそのプログラム
US7280703B2 (en) * 2002-11-14 2007-10-09 Eastman Kodak Company Method of spatially filtering a digital image using chrominance information
US7130477B1 (en) * 2003-01-08 2006-10-31 Openware Systems Inc. Method and system for reducing noise in signal systems
US7432985B2 (en) * 2003-03-26 2008-10-07 Canon Kabushiki Kaisha Image processing method
CN204316653U (zh) * 2015-01-27 2015-05-06 中国水产科学研究院南海水产研究所 一种船载式无线语音视频加密会议系统

Also Published As

Publication number Publication date
US8306357B2 (en) 2012-11-06
US20130028537A1 (en) 2013-01-31
US20030228067A1 (en) 2003-12-11
US8023764B2 (en) 2011-09-20
CN1244224C (zh) 2006-03-01
EP2288136B1 (en) 2017-03-08
EP2288136A3 (en) 2013-11-13
EP2288136A2 (en) 2011-02-23
JP3862613B2 (ja) 2006-12-27
EP1377030A3 (en) 2005-02-09
US8744209B2 (en) 2014-06-03
ATE522082T1 (de) 2011-09-15
US20110311155A1 (en) 2011-12-22
JP2004015322A (ja) 2004-01-15
EP1377030A2 (en) 2004-01-02
CN1469635A (zh) 2004-01-21
KR20030094114A (ko) 2003-12-11
EP1377030B1 (en) 2011-08-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100583710B1 (ko) 화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 및 기록 매체
US7046862B2 (en) Image processing apparatus and program
EP0863484B1 (en) Image processing method and apparatus
EP0650287B1 (en) Image processing method and apparatus
US7155069B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and image processing program
EP0398268B1 (en) Video printer device
JP3143209B2 (ja) 画像変倍装置
JP2003153006A (ja) 画像処理装置
JP2008206182A (ja) 適応可能なエラー拡散を利用するレンダリング画像
JP4381360B2 (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
JP3862621B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及びそのプログラム
JPH11168638A (ja) カラー・ハーフトーン画像処理方法
JP4217731B2 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
JP3092769B2 (ja) 画像処理装置
JP4108517B2 (ja) ハーフトーン化処理方法及びハーフトーン化処理システム
JP3751806B2 (ja) 画像処理装置および記録媒体
JP2004303076A (ja) 画像処理方法及び画像処理装置
JP2002225381A (ja) 画像処理装置および画像処理方法
JP4030655B2 (ja) 階調変換方法および装置
JP3813146B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、画像形成装置、コンピュータプログラム及び記録媒体
KR20060094041A (ko) 계조 변환 장치, 화상 처리 장치, 인쇄 장치, 계조 변환방법 및 프로그램
JP3914796B2 (ja) 画像処理装置
JPH0453349B2 (ko)
JP2002125126A (ja) 画像処理装置
JP2001078039A (ja) 画像処理装置および記録媒体

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130425

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140424

Year of fee payment: 9

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150424

Year of fee payment: 10

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160425

Year of fee payment: 11

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170424

Year of fee payment: 12

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180425

Year of fee payment: 13

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190521

Year of fee payment: 14