CN108401084A - 图像处理装置及图像处理方法 - Google Patents
图像处理装置及图像处理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108401084A CN108401084A CN201810088162.3A CN201810088162A CN108401084A CN 108401084 A CN108401084 A CN 108401084A CN 201810088162 A CN201810088162 A CN 201810088162A CN 108401084 A CN108401084 A CN 108401084A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- correction
- maximum value
- value
- max
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Granted
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 62
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 211
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims abstract description 74
- 238000010408 sweeping Methods 0.000 claims abstract description 36
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 10
- 230000006837 decompression Effects 0.000 claims description 22
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 25
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 22
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 22
- 238000000034 method Methods 0.000 description 22
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 20
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 description 12
- 108091008695 photoreceptors Proteins 0.000 description 11
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 6
- 238000011161 development Methods 0.000 description 6
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 6
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 4
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 description 4
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 4
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 3
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 2
- 238000005401 electroluminescence Methods 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000007850 degeneration Effects 0.000 description 1
- 230000002542 deteriorative effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 238000010023 transfer printing Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/73—Deblurring; Sharpening
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
- G06T5/94—Dynamic range modification of images or parts thereof based on local image properties, e.g. for local contrast enhancement
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/00002—Diagnosis, testing or measuring; Detecting, analysing or monitoring not otherwise provided for
- H04N1/00026—Methods therefor
- H04N1/00037—Detecting, i.e. determining the occurrence of a predetermined state
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/13—Edge detection
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/00002—Diagnosis, testing or measuring; Detecting, analysing or monitoring not otherwise provided for
- H04N1/00071—Diagnosis, testing or measuring; Detecting, analysing or monitoring not otherwise provided for characterised by the action taken
- H04N1/00082—Adjusting or controlling
- H04N1/00084—Recovery or repair, e.g. self-repair
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/40—Picture signal circuits
- H04N1/409—Edge or detail enhancement; Noise or error suppression
- H04N1/4092—Edge or detail enhancement
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/41—Bandwidth or redundancy reduction
-
- G—PHYSICS
- G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
- G03G—ELECTROGRAPHY; ELECTROPHOTOGRAPHY; MAGNETOGRAPHY
- G03G15/00—Apparatus for electrographic processes using a charge pattern
- G03G15/50—Machine control of apparatus for electrographic processes using a charge pattern, e.g. regulating differents parts of the machine, multimode copiers, microprocessor control
- G03G15/5075—Remote control machines, e.g. by a host
- G03G15/5087—Remote control machines, e.g. by a host for receiving image data
-
- G—PHYSICS
- G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
- G03G—ELECTROGRAPHY; ELECTROPHOTOGRAPHY; MAGNETOGRAPHY
- G03G15/00—Apparatus for electrographic processes using a charge pattern
- G03G15/55—Self-diagnostics; Malfunction or lifetime display
- G03G15/553—Monitoring or warning means for exhaustion or lifetime end of consumables, e.g. indication of insufficient copy sheet quantity for a job
- G03G15/556—Monitoring or warning means for exhaustion or lifetime end of consumables, e.g. indication of insufficient copy sheet quantity for a job for toner consumption, e.g. pixel counting, toner coverage detection or toner density measurement
-
- G—PHYSICS
- G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
- G03G—ELECTROGRAPHY; ELECTROPHOTOGRAPHY; MAGNETOGRAPHY
- G03G2215/00—Apparatus for electrophotographic processes
- G03G2215/04—Arrangements for exposing and producing an image
- G03G2215/0429—Changing or enhancing the image
- G03G2215/0468—Image area information changed (default is the charge image)
- G03G2215/047—Image corrections
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
- G06T2207/10008—Still image; Photographic image from scanner, fax or copier
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20172—Image enhancement details
- G06T2207/20192—Edge enhancement; Edge preservation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
- Control Or Security For Electrophotography (AREA)
Abstract
本发明提供图像处理装置及图像处理方法。该图像处理装置包括:提取部(31),从使用各块的像素的像素值的最大值和最小值进行了压缩的图像数据中,提取所述各块的最大值和最小值;边缘检测部(32),使用所述各块的最大值和最小值,检测图像的前端或后端的边缘;校正值计算部(33),根据从所述边缘起的距离,对位于从所述图像的前端或后端起一定范围内的各块的最大值、或者最大值和最小值进行校正;以及变换部(34),通过使用所述各块的校正前的最大值和最小值、以及所述校正后的最大值和最小值决定像素值的变换式,按照所决定的变换式,变换对所述压缩了的图像数据进行解压缩得到的图像数据的各像素值,从而进行扫笼的校正。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理装置及图像处理方法。
背景技术
在电子照相方式的图像形成装置中,有时发生图像的边缘附近的画质劣化的现象。被称为调色剂的扫笼的现象是其中的一种,若发生扫笼,则由于边缘附近的调色剂的不均匀,边缘的浓度变动,字符和图形等的轮廓的平衡被破坏,画质下降。根据图像形成条件,扫笼和模糊的程度各种各样,但有时也会在0.6mm程度的范围发生。
提出了将这样的浓度的变动导致的画质的下降通过图像处理进行改善的方法(例如,参照专利文献1~3)。例如,基于进行图像数据解析而检测出的字符和图像等的边缘,估计因调色剂的扫笼而发生浓度变动的区域,进行在发生浓度下降的区域增大像素值,在发生浓度上升的区域减小像素值的校正。
此外,还提出了通过传感器检测图像的浓度变动,根据检测出的浓度变动调整显影条件的方法(例如,参照专利文献4和5)。
另一方面,为了高画质化,图像数据的高分辨率化日益发展,有时会在600dpi、1200dpi、2400dpi等多个分辨率下进行图像处理,但是为了应对高分辨率的图像数据,需要在图像处理电路中搭载许多行存储器。例如,上述0.6mm的范围在600dpi的分辨率下相当于14像素,为了进行扫笼的校正需要相当14行的行存储器。在1200dpi的分辨率下需要能够保持28行的行存储器,在2400dpi的分辨率下需要能够保持54行的行存储器,高分辨率化的趋势助长了成本的上升。
为了避免成本上升,减少行存储器,考虑对压缩了的图像数据进行校正的方法。在与通过光栅化(Rasterize)处理而生成位图(Bitmap)的图像数据的控制器、以及基于该图像数据在纸张上形成图像的引擎(Engine)分离的图像形成装置中,为了在从控制器向引擎转发图像数据时提高转发效率,将图像数据进行压缩。是能够在压缩了的状态下进行校正的情况,可以说是高效率的方法。
BTC压缩作为图像数据的压缩方法的一种。BTC压缩是将图像数据以块(Block)单位进行分割,使用块内的各像素值的最大值和最小值将块内的各像素值进行编码的方法。能够通过对该最大值和最小值进行了扫笼的校正后,将压缩了的图像数据的各块的最大值和最小值置换为校正了的最大值和最小值而进行解压缩处理,从而在压缩了的状态下进行扫笼的校正。
可是,在进行实际的电路化时,从电路规模、削减成本的角度出发,希望将扫笼的校正电路与需要同样多行的行存储器的其它的图像处理电路并行地配置。这种情况下,由于并行地进行对压缩了的图像数据的扫笼的校正处理和对解压缩了的图像数据的其它图像处理,所以不能在解压缩处理之前将各块的最大值和最小值置换为扫笼的校正后的最大值和最小值。即使假设被置换了,各块的最大值和最小值的范围也会因扫笼的校正而改变,解压缩了的图像数据的各块的最大值和最小值的范围还会因其他图像处理而改变,若校正前落在从最小值起至最大值为止的范围内的块内的像素值在校正后变得没有落在该范围内,则输出变得不稳定。
对解压缩了的图像数据施加了其他图像处理后,若再次压缩并将其各块的最大值和最小值置换为扫笼校正后的最大值和最小值,则虽然输出稳定,但之后需要进一步解压缩,处理繁杂,并且电路规模变大。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2009-58765号公报
专利文献2:日本特开平11-196277号公报
专利文献3:日本特开平11-346315号公报
专利文献4:日本特开平7-175367号公报
专利文献5:日本特开10-142856号公报
发明内容
发明要解决的课题
本发明的课题为,根据压缩了的图像数据计算扫笼的校正值,使用该校正值对解压缩了的图像数据施加扫笼校正。
用于解决课题的方案
根据技术方案1记载的发明,提供一种图像处理装置,其特征在于,包括:
提取部,将图像数据以块单位进行分割,从使用各块中包含的像素的像素值的最大值和最小值进行了压缩的图像数据中,提取所述各块的最大值和最小值;
边缘检测部,使用由所述提取部提取出的各块的最大值和最小值,检测图像的前端或后端的边缘;
校正值计算部,根据从由所述边缘检测部检测出的边缘起的距离,对位于从所述图像的前端或后端起一定范围内的各块的最大值、或者最大值和最小值进行校正,计算校正后的最大值和最小值;以及
变换部,使用所述各块的校正前的最大值和最小值、以及由所述校正值计算部算出的校正后的最大值和最小值决定像素值的变换式,按照所决定的变换式,变换对所述压缩了的图像数据进行解压缩得到的图像数据的各像素值,从而进行扫笼的校正。
根据技术方案2记载的发明,提供技术方案1记载的图像处理装置,其特征在于,以使各块的最小值在最大值以下的方式,在(i)校正前的最大值在第一阈值以下的情况下,和(ii)校正前的最大值超过第一阈值,但校正前的最大值和校正前的最小值之差在第二阈值以下的情况下,以及(iii)校正前的最大值超过第一阈值,校正前的最大值和校正前的最小值之差超过第二阈值的情况下,所述变换部分别决定不同的变换式。
根据技术方案3记载的发明,提供技术方案2记载的图像处理装置,其特征在于,在所述(i)校正前的最大值在第一阈值以下的情况下,所述变换部决定下述式(1)所表示的变换式。
(1)Cout=Cin
[上述式(1)中,Cin表示变换前的像素值,Cout表示变换后的像素值。]
根据技术方案4记载的发明,提供技术方案2或3记载的图像处理装置,其特征在于,在所述(ii)校正前的最大值超过第一阈值,但校正前的最大值和校正前的最小值之差在第二阈值以下的情况下,所述变换部决定下述式(2)所表示的变换式。
(2)Cout=Cin×(Max*/Max)
[上述式(2)中,Cin表示变换前的像素值,Cout表示变换后的像素值。Max表示校正前的最大值,Max*表示校正后的最大值。]
根据技术方案5记载的发明,提供技术方案2~4中任一项记载的图像处理装置,其特征在于,在所述(iii)校正前的最大值超过第一阈值,校正前的最大值和校正前的最小值之差超过第二阈值的情况下,所述变换部决定下述式(3)所表示的变换式。
(3)Cout=(Cin-min)
×{(Max*-min*)/(Max-min)}+min*
[上述式(3)中,Cin表示变换前的像素值,Cout表示变换后的像素值。Max表示校正前的最大值,Max*表示校正后的最大值。min表示校正前的最小值,min*表示校正后的最小值。]
根据技术方案6记载的发明,提供技术方案1~5中任一项记载的图像处理装置,其特征在于,包括:
解压缩部,对所述压缩了的图像数据进行解压缩;以及
图像处理部,对由所述解压缩部解压缩了的图像数据进行图像处理,
所述变换部对由所述解压缩部解压缩、由所述图像处理部进行了图像处理的图像数据的各像素值进行变换。
根据技术方案7记载的发明,提供一种图像处理方法,其特征在于,包括:
将图像数据以块单位进行分割,从使用各块中包含的像素的像素值的最大值和最小值进行了压缩的图像数据中,提取所述各块的最大值和最小值的步骤;
使用提取出的所述各块的最大值和最小值,检测图像的前端或后端的边缘的步骤;
根据从检测出的所述边缘起的距离,对位于从所述图像的前端或后端起一定范围内的各块的最大值、或者最大值和最小值进行校正,计算校正后的最大值和最小值的步骤;以及
使用所述各块的校正前的最大值和最小值、以及算出的所述校正后的最大值和最小值决定像素值的变换式,按照所决定的变换式,变换对所述压缩了的图像数据进行解压缩得到的图像数据的各像素值,从而进行扫笼的校正的步骤。
根据技术方案8记载的发明,提供技术方案7记载的图像处理方法,其特征在于,以使各块的最小值在最大值以下的方式,在(i)校正前的最大值在第一阈值以下的情况下,和(ii)校正前的最大值超过第一阈值,但校正前的最大值和校正前的最小值之差在第二阈值以下的情况下,以及(iii)校正前的最大值超过第一阈值,校正前的最大值和校正前的最小值之差超过第二阈值的情况下,分别决定不同的变换式。
根据技术方案9记载的发明,提供技术方案8记载的图像处理方法,其特征在于,进行所述校正的步骤,在所述(i)校正前的最大值在第一阈值以下的情况下,决定下述式(1)所表示的变换式。
(1)Cout=Cin
[上述式(1)中,Cin表示变换前的像素值,Cout表示变换后的像素值。]
根据技术方案10记载的发明,提供技术方案8记载的图像处理方法,其特征在于,进行所述校正的步骤,在所述(ii)校正前的最大值超过第一阈值,但校正前的最大值和校正前的最小值之差在第二阈值以下的情况下,决定下述式(2)所表示的变换式。
(2)Cout=Cin×(Max*/Max)
[上述式(2)中,Cin表示变换前的像素值,Cout表示变换后的像素值。Max表示校正前的最大值,Max*表示校正后的最大值。]
根据技术方案11记载的发明,提供技术方案8记载的图像处理方法,其特征在于,在所述(iii)校正前的最大值超过第一阈值,校正前的最大值和校正前的最小值之差超过第二阈值的情况下,决定下述式(3)所表示的变换式。
(3)Cout=(Cin-min)
×{(Max*-min*)/(Max-min)}+min*
[上述式(3)中,Cin表示变换前的像素值,Cout表示变换后的像素值。Max表示校正前的最大值,Max*表示校正后的最大值。min表示校正前的最小值,min*表示校正后的最小值。]
根据技术方案12记载的发明,提供技术方案7记载的图像处理方法,其特征在于,
对所述压缩了的图像数据进行解压缩;
对解压缩了的图像数据进行图像处理;
进行所述校正的步骤,通过变换进行了图像处理的图像数据的各像素值,进行所述扫笼的校正。
发明效果
根据本发明,能够根据压缩了的图像数据计算扫笼的校正值,使用该校正值对解压缩了的图像数据施加扫笼校正。
附图说明
图1是按各功能表示图像形成装置的结构的框图。
图2是表示电子照相方式的图像形成部的结构例的正视图。
图3是表示压缩前后的块的例子的图。
图4是表示压缩了的图像数据的数据结构的图。
图5是按各功能表示本发明的实施方式的图像处理装置的结构的框图。
图6是表示压缩了的图像数据的各块的图。
图7是表示原始的图像数据和压缩了的图像数据的例子的图。
图8是表示因调色剂的扫笼而发生的浓度变动的例子的图。
图9是表示图像数据的校正例的图。
图10是表示变换式的一例的图。
图11是表示变换式的一例的图。
图12是表示变换式的一例的图。
图13是表示通过变换进行了扫笼校正的图像数据的例子的图。
图14是表示图像处理装置的处理顺序的流程图。
标号说明
10 图像形成装置
11 控制部
12 存储部
16 图像生成部
18 图像形成部
G 图像处理装置
102 解压缩部
103 图像处理部
104 扫笼校正部
31 提取部
32 边缘检测部
33 校正值计算部
34 变换部
具体实施方式
以下,参照附图,说明本发明的图像处理装置和图像处理方法的实施方式。
图1中按各功能表示搭载了本发明的实施方式的图像处理装置G的、电子照相方式的图像形成装置10的结构。
如图1所示,图像形成装置10包括控制部11、存储部12、操作部13、显示部14、通信部15、图像生成部16、图像存储器17、图像处理装置G以及图像形成部18等。
控制部11包括CPU(Central Processing Unit(中央处理器))、RAM(RandomAccess Memory(随机存取存储器))等而构成,通过从存储部12读出各种程序并执行,而控制各部。
例如,控制部11对由图像生成部16生成的图像数据进行压缩处理,保存在存储部12中,从存储部12向图像存储器17转发图像数据。控制部11使图像处理装置G对转发到图像存储器17的图像数据进行处理,基于图像处理后的图像数据,由图像形成部18在纸张上形成图像。
存储部12存储能够由控制部11进行读取的程序、执行程序时使用的文件、压缩了的图像数据等。作为存储部12,能够使用硬盘(Hard Disk)等大容量存储器。
操作部13生成根据用户的操作的操作信号,输出到控制部11。作为操作部13,能够使用小键盘(Keypad)、与显示部14一体地构成的触控面板(Touch Panel)等。
显示部14按照控制部11的指示显示操作画面等。作为显示部14,能够使用LCD(Liquid Crystal Display(液晶显示器))、OLED(Organic Electro LuminescenceDisplay(有机电致发光显示器))等。
通信部15与网络(network)上的外部装置、例如用户终端、服务器(server)、其他图像形成装置等通信。
通信部15经由网络从用户终端等接收用页面记述语言(PDL:Page DescriptionLanguage)记述了形成图像的指示内容的数据(以下称为PDL数据)。
图像生成部16也称为打印控制器(Print Controller),对由通信部15接收到的PDL数据进行光栅化处理,生成位图形式的图像数据。在图像数据中,各像素具有C(青(cyan))、M(品红(magenta))、Y(黄(yellow))以及K(黑)这四种颜色的像素值。像素值是表示图像的浓淡的数据值,例如8比特(bit)的数据值表示0~255梯度(gradation)的浓淡。以下,有时将像素值的值域的最小值设为0%,将最大值设为100%,用0~100%表示像素值。例如,在0~255梯度的情况下,有时将0梯度的像素值表示为0%、将128梯度的像素值表示为50%、将255梯度的像素值表示为100%。
图像生成部16能够生成表示图像数据的各像素的属性的属性数据。
例如,图像生成部16在进行光栅化处理时,能够将按照PDL数据中的字符码的记述而描绘的假名、字母(Alphabet)、数字等的图像的各像素的属性决定为字符(Text)。此外,图像生成部16能够将按照DXF、SVG、WMF等的矢量(Vector)形式的记述而描绘的多边形、圆形、引导线(guideline)等的图像的各像素的属性决定为图形(Graphics),将通过JPEG形式的文件描绘的照片图像等的图像的属性决定为照片(Image或者Picture)。
图像存储器17是与图像形成的定时相匹配地暂时保持由控制部11进行了压缩的图像数据的缓冲存储器(Buffer Memory)。作为图像存储器17,能够使用DRAM(Dynamic RAM(动态随机存取存储器))等。
图像处理装置G从图像存储器17中读出压缩了的图像数据,施加解压缩处理、扫笼校正处理、边缘处理、半色调处理等各种图像处理。
图像形成部18也称为引擎,根据在图像处理装置G中进行了图像处理的图像数据的各像素的C、M、Y及K这四种颜色的像素值,在纸张上形成由四种颜色构成的图像。
图2表示电子照相方式的图像形成部18的结构的一例。
如图2所示,图像形成部18包括4个写入单元21、中间转印带22、二次转印辊23、定影装置24、供纸托盘25等。
4个写入单元21沿中间转印带22的带表面串联(Tandem)地配置,形成C、M、Y及K这各个颜色的图像。各写入单元21仅形成的图像的颜色不同而结构相同,如图2所示,包括曝光部2a、感光体2b、显影部2c、带电部2d、清扫部2e以及一次转印辊2f。
形成图像时,在各写入单元21中,通过带电部2d使感光体2b带电后,基于图像数据,对通过由曝光部2a射出的光束而旋转的感光体2b上进行曝光扫描,形成静电潜像。显影部2c包括显影套筒2cc,通过该显影套筒2cc将调色剂供给到感光体2b上,对感光体2b上的静电潜像进行显影。这样,将在4个写入单元21的感光体2b上分别形成的图像,通过各自的一次转印辊2f,依次重叠地转印(一次转印)到中间转印带22上。由此,在中间转印带22上形成由各种颜色构成的图像。一次转印后,由清扫部2e将感光体2b上残留的调色剂去除。
在图像形成部18中,从供纸托盘25供给纸张,由二次转印辊23从中间转印带22将图像转印(二次转印)到纸张上后,由定影装置24对纸张进行加热和加压,施加定影处理。在要在纸张的两面形成图像的情况下,将纸张输送到输送路径26并将其正反面翻转后,再次向二次转印辊23输送纸张。
在上述图像形成装置10中,若由通信部15接收到PDL数据,则在图像生成部16中对PDL数据进行光栅化处理,生成图像数据。控制部11将该图像数据以块单位进行压缩,保存在存储部12中,与图像形成的定时相匹配地从存储部12向图像存储器17转发压缩了的图像数据。
作为图像数据的压缩(解压缩)方法,若是使用分割图像数据的各像素时的各块的像素值的最大值和最小值的方法,则能够使用例如BTC(Block Truncation Coding(块截断编码))压缩、退化压缩、3Dc等。退化压缩是组合了分辨率变换的BTC压缩的一种,能够使用日本专利第4424404号公报、日本专利第5029560号公报等记载的方法。
以下,说明通过BTC压缩将分辨率为600dpi、一个像素的像素值为8比特的图像数据分割为4×4像素的块单位,并压缩成分辨率为600dpi、一个像素的像素值为4比特的图像数据的例子。
图3表示压缩前后的4×4像素的块。
如图3所示,压缩前的块由具有8比特的像素值aij(a00~a33)的16个像素构成。压缩后的块与压缩前相比分辨率不变,由16个像素构成,但各像素的像素值分别被变换为4比特的像素值bij(b00~b33)。再者,i表示各块内的各像素的主扫描方向x的位置,j表示副扫描方向y的位置。
控制部11在分割后的各块中决定像素值的最大值Max和最小值min,如下述式所示计算将从所决定的最小值min起至最大值Max为止的值域分割成8个的7个阈值TH1~TH7。
TH1=min+(Max-min)×1/14
TH2=min+(Max-min)×3/14
TH3=min+(Max-min)×5/14
TH4=min+(Max-min)×7/14
TH5=min+(Max-min)×9/14
TH6=min+(Max-min)×11/14
TH7=min+(Max-min)×13/14
控制部11根据算出的阈值TH1~TH7,如下述式所示,将块内的各像素值aij变换为3比特的像素值bij。
当min≤aij<TH1时,bij=000
当TH1≤aij<TH2时,bij=001
当TH2≤aij<TH3时,bij=010
当TH3≤aij<TH4时,bij=011
当TH4≤aij<TH5时,bij=100
当TH5≤aij<TH6时,bij=101
当TH6≤aij<TH7时,bij=110
当TH7≤aij≤Max时,bij=111
控制部11附加8比特的最大值Max和最小值min的各一比特,作为块内的各像素的3比特的像素值bij的最低位比特,将所得到的4比特的像素值bij作为压缩了的图像数据输出。
图4表示压缩后的4×4像素的块的数据结构。
如图4所示,若将压缩后的块的图像数据表示为0~3的各比特位的4×4像素的数据层、即平面bij[0]~[3],则高位的平面bij[1]~[3]分别保持有对各像素的像素值aij进行变换得到的3比特的像素值bij。此外,最低位的平面bij[0]逐位地保持有8比特的最大值Max和最小值min。图4中,Max[0]~Max[7]和min[0]~min[7]分别表示8比特的最大值Max和最小值min中的各比特位0~7中的一比特。
以上表示了将8比特压缩到4比特的4/8压缩的例子,但压缩率能够任意地设定。例如,通过使用将从最小值min起至最大值Max为止4等分的阈值TH1~TH3,将8比特的像素值aij变换为2比特的像素值bij,对其最低位比特附加8比特的最大值Max和最小值min的各一比特,从而能够实现将8比特压缩为3比特的3/8压缩。
[图像处理装置]
图像处理装置G中,能够从图像存储器17输入压缩了的图像数据,根据压缩了的图像数据计算扫笼的校正值,另一方面,能够对压缩了的图像数据进行解压缩而施加图像处理。此外,图像处理装置G中,使用算出的扫笼的校正值,对进行了解压缩、进行了图像处理的图像数据施加扫笼的校正,对所得到的图像数据进一步施加半色调处理等,输出到图像形成部18。
图5按各功能表示了图像处理装置G中并行地实施的扫笼的校正处理和图像处理的结构部分。
如图5所示,图像处理装置G包括输入部101、解压缩部102、图像处理部103以及扫笼校正部104。
图像处理装置G的各部的处理内容能够使用ASIC(ApplicationSpecificIntegratedCircuit(专用集成电路))、FPGA(Field-Programmable Gate Array(现场可编程门阵列))等图像处理电路通过硬件处理来实现。
输入部101从图像存储器17以多个块单位输入压缩后的图像数据。输入部101能够由多行的行存储器等构成。行存储器的行数决定为扫笼校正和图像处理所需要的行数即可。例如,在扫笼校正的范围为从边缘起4个块的情况下,只要具备能够保持16行的压缩了的图像数据的行存储器即可。
解压缩部102使用由输入部101输入的、压缩了的图像数据的各块的最大值Max和最小值min,对压缩了的图像数据进行解压缩。
在上述BTC压缩的情况下,解压缩部102提取平面bij[0]中保持的Max[0]~Max[7]和min[0]~min[7],得到8比特的最大值Max和最小值min。
解压缩部102使用所得到的8比特的最大值Max和最小值min,将平面bij[1]~[3]中保持的3比特的像素值bij如下述式所示变换为8比特的像素值a*ij,作为解压缩了的图像数据输出。
在bij=000的情况下,a*ij=min+(Max-min)×0/14
在bij=001的情况下,a*ij=min+(Max-min)×2/14
在bij=010的情况下,a*ij=min+(Max-min)×4/14
在bij=011的情况下,a*ij=min+(Max-min)×6/14
在bij=100的情况下,a*ij=min+(Max-min)×8/14
在bij=101的情况下,a*ij=min+(Max-min)×10/14
在bij=110的情况下,a*ij=min+(Max-min)×12/14
在bij=111的情况下,a*ij=min+(Max-min)×14/14
图像处理部103根据需要对由图像解压缩部进行了解压缩后的图像数据施加各种图像处理。作为能够施加的图像处理,可以举出例如平滑(反锯齿)处理、增强字符等对象(Object)的轮廓的轮廓增强处理、使线宽变细的细化处理等边缘处理。
扫笼校正部104实施用于消除因调色剂的扫笼而发生的浓度变动的扫笼校正。
如图5所示,扫笼校正部104包括提取部31、边缘检测部32、校正值计算部33以及变换部34。
[提取]
提取部31从由输入部101输入的、压缩了的图像数据的各块中提取最大值Max和最小值min,在上述4/8压缩的情况下,提取部31从最低位比特的平面bij[0]中提取Max[7]~Max[0]和min[7]~min[0],得到8比特的最大值Max和最小值min。
[检测边缘]
边缘检测部32使用由提取部31提取出的各块的最大值Max和最小值min中的至少一个,检测对象的边缘。对象指的是字符和图形等由调色剂形成的图像。
若发生调色剂的扫笼,则图像形成部18中,在由调色剂在感光体2b上形成的图像的位移方向(是感光体2b的旋转方向即副扫描方向y,是与形成图像的纸张的输送方向相同的方向)上的对象的前端侧或后端侧发生浓度变动。由此,在进行用于消除调色剂的扫笼导致的浓度变动的边缘校正的情况下,边缘检测部32检测图像的位移方向上的对象的前端或后端的边缘。
具体而言,边缘检测部32将各块的最大值Max与图像的位移方向上从各块起d个块之前或者之后的块的最大值Max进行比较。
图6表示图像数据的各块BIJ。图6中,I表示各块的主扫描方向x的位置,J表示副扫描方向y的位置。
例如,如图6所示,在将块B12设为关注块的情况下,边缘检测部32将该关注块B12的最大值Max与图像的位移方向Dy上位于两个块之前的块B10的最大值Max或者位于两个块之后的块B14的最大值Max进行比较。
在所比较的关注块和d个块之前的块的最大值Max满足下述式(11)的情况下,边缘检测部32检测对象的前端的边缘。此外,在所比较的关注块和d个块之后的块的最大值Max满足下述式(12)的情况下,边缘检测部32检测对象的后端的边缘。不论哪种情况下,关注块都包含对象的轮廓像素。
(11)Max(I,J)-Max(I,J-d)>Th
(12)Max(I,J)-Max(I,J+d)>Th
[在上述式(11)和(12)中,Max(I,J)表示关注块BIJ的最大值Max。Max(I,J-d)表示与关注块BIJ相比d个块之前的块BI(J-d)的最大值Max,Max(I,J+d)表示与关注块BIJ相比d个块之后的块BI(J+d)的最大值Max。Th表示边缘检测用的阈值。]
图7表示原始的图像数据和压缩了的图像数据。
如图7所示,块B11是对象的一部分,各像素的原始的像素值为255。压缩后的块B11的最大值Max和最小值min分别为255。块B12包含对象的后端的边缘,原始的像素值为255的像素和为0的像素同时存在。压缩后的块B12的最大值Max为255,最小值min为0。块B13和块B14为对象的背景,由于各像素的原始的像素值全部为0,所以压缩后的块B13和块B14均最大值Max和最小值min为0。
在块B12是关注块的情况下,由于块B12和块B14的最大值Max满足上述式(12),所以边缘检测部32在块B12中检测到后端的边缘。
即使在满足上述式(11)或者(12)的情况下,在上一次的来自边缘检测的块数在一定值以下的情况下,优选边缘检测部32将边缘检测设为无效。由此,能够防止像素值的单调增加或者单调减少持续时的边缘的误检测。
再者,若能够使用最大值Max和最小值min中的至少一个来检测边缘,则还能够使用其它的边缘检测方法。
例如,也可以将关注块和与关注块相邻的块的最大值Max和最小值min进行比较,在满足关注块的最大值Max≥相邻的块的最大值Max、且关注块的最小值min-相邻的块的最小值min>Th时,检测边缘。
[计算校正值]
校正值计算部33通过将位于从由边缘检测部32检测出的边缘起校正范围内的各块的最大值Max、或者最大值Max和最小值min,根据从该边缘起的距离进行增减,计算校正后的最大值Max*和最小值min*。校正值计算部33将校正前的最大值Max和最小值min、以及校正后的最大值Max*和最小值min*向变换部34输出。
在发生调色剂的扫笼的情况下,在对象的前端和后端发生浓度变动。
图8表示了显影方式为感光体2b和显影套筒2cc的旋转相反的反转(Counter)方式的情况下的浓度变动的例子。
如图8所示,在对象的前端,越靠近前端的边缘,浓度下降得越多。该前端侧的浓度下降有时称为模糊。此外,在对象的后端,越靠近后端的边缘,浓度上升得越多。在进行该浓度变动的校正的情况下,以能够再现原始的浓度的方式,校正值计算部33将从前端和后端的边缘起发生浓度变动的范围作为校正范围kw(单位为块),根据从边缘起的距离对位于校正范围kw内的对象内部的各块的最大值Max和最小值min进行增减。
具体而言,在由边缘检测部32检测出前端的边缘的情况下,校正值计算部33通过下述式(21)计算校正后的最大值Max*和最小值min*。
此外,在由边缘检测部32检测出后端的边缘的情况下,校正值计算部33通过下述式(22)计算校正后的最大值Max*和最小值min*。
(21)E*(c)=E(c)+max{0,kh×(1-c/kw)}
(22)E*(c)=E(c)-max{0,kh×(1-c/kw)}
在上述式(21)和(22)中,E*(c)表示位于校正范围kw内的各块中从边缘起的距离(块数)为c的块的校正后的最大值Max*或者最小值min*。E(c)表示同样块数为c的块的校正前的最大值Max或者最小值min。max{A,B}表示选择A和B中较大的一方输出的函数。kh是根据从边缘起的距离调整校正量的校正系数。
再者,在(i)校正前的最大值Max在第一阈值Tha以下的情况下,或者(ii)校正前的最大值Max超过第一阈值Tha,但校正前的最大值Max和校正前的最小值min之差在第二阈值Thb以下的情况下,校正值计算部33仅校正最大值Max,将校正前的最小值min直接输出作为校正后的最小值min*即可。此外,在(iii)校正前的最大值Max超过第一阈值Tha,且校正前的最大值Max和校正前的最小值min之差超过第二阈值Thb的情况下,校正值计算部33对最大值Max和最小值min双方进行校正即可。
图9表示图像数据的校正例。
通过使用如上述那样算出的校正后的最大值Max*和最小值min*进行扫笼校正,从而如图9中所示,越靠近前端的边缘,能够使位于从对象的前端的边缘起校正范围kw内的对象内部的各块的像素值增大得越多。此外,越靠近后端的边缘,能够使位于从对象的后端的边缘起校正范围kw内的对象内部的各块的像素值减少得越多。由此,即使发生调色剂的扫笼导致的浓度变动,也能够再现如图8所示的原始的浓度。
校正范围kw和校正系数kh能够任意地设定。例如,能够将实际地形成图像而确认出的发生浓度变动的范围设为校正范围kw。此外,能够同样地确认从边缘起的距离和浓度变动量的关系,根据该关系设定与从边缘起的距离成比例的校正系数kh。
对于接近最大浓度或者最小浓度的对象,即使调色剂被扫笼,浓度变动也较小,但是中间浓度附近的对象的浓度变动大,容易作为画质劣化变得明显。因此,优选以使在扫笼导致的浓度变动小的浓度范围校正量小,浓度变动大的浓度范围校正量大的方式决定调整系数,将乘以了该调整系数的校正系数kh用于上述式(21)和(22)的运算。由此,能够提高校正精度。
同样地,对象的宽度越短,扫笼导致的浓度变动越不明显。由此,优选以宽度越短则校正量越小的方式决定调整系数,将乘以了该调整系数的校正系数kh用于上述式(21)和(22)的运算中。由此,能够提高校正精度。作为对象的宽度,求出从对象的前端的边缘起至后端的边缘为止的块数即可。
再者,由于在显影方式为感光体2b和显影套筒2cc的旋转方向相同的正转(With)方式的情况下发生与反转(Counter)方式相反的现象,所以进行相反的校正,即以减小前端部分的像素值,增大后端部分的像素值的方式进行最大值Max和最小值min的校正即可。
[变换]
变换部34通过使用由校正值计算部33输出的、校正前的最大值Max和最小值min以及校正后的最大值Max*和最小值min*决定像素值的变换式,按照所决定的变换式,变换解压缩部102中对压缩了的图像数据进行解压缩得到的图像数据的各像素值,从而进行扫笼的校正。在与扫笼校正并行地进行边缘校正等的情况下,将要变换的图像数据为在解压缩部102中进行了解压缩后在图像处理部103中进行了图像处理的图像数据。
为了使各块的最小值在最大值以下,优选变换部34在(i)校正前的最大值Max在第一阈值Tha以下,接近像素值的值域的最小值0%的情况下,和(ii)校正前的最大值Max超过第一阈值Tha,但校正前的最大值Max和最小值min之差在第二阈值Thb以下,校正前的最大值Max和最小值min大致相同的情况下,以及(iii)除此以外的情况下,即校正前的最大值Max超过第一阈值Tha,校正前的最大值Max和最小值min之差超过第二阈值Thb的情况下,分别决定不同的变换式。由此,能够维持各块中最小值在最大值以下的关系,能够防止变换导致的画质劣化。
第一阈值Tha是用于判定是否接近于像素值的最小值0%的阈值,第二阈值Thb是用于判定校正前的最大值Max和最小值min是否大致相同的阈值。第一阈值Tha和第二阈值Thb能够通过实验性地求得适当的数值等而任意地设定。
在上述(i)的情况下,优选变换部34决定下述式(1)所表示的变换式。
(1)Cout=Cin
[上述式(1)中,Cin表示变换前的像素值,Cout表示变换后的像素值。]
图10表示在上述(i)的情况下的变换式的例子。
如图10所示,变换式是斜率为1、截距为0的一次函数,能够直接输出所输入的像素值。
由于校正前的最大值Max接近像素值的值域的最小值0%的块是非图像部分(纸张的背景部分),不需要校正,所以通过如上述那样决定变换式,能够设为校正的目标之外。
在上述(ii)的情况下,优选变换部34决定下述式(2)所表示的变换式。
(2)Cout=Cin×Max*/Max
[上述式(2)中,Cin表示变换前的像素值,Cout表示变换后的像素值。Max表示校正前的最大值,Max*表示校正后的最大值。]
图11表示上述(ii)的情况下的变换式的例子。
如图11所示,在Max=min的情况下,能够使用斜率为Max*/Max的实线所表示的变换式。
再者,在超过min~Max的范围的Max*~100%的范围中,也可以使用虚线所表示的变换式、即将(Max,Max*)和(100,100)这两个点连结的一次函数。由此,能够将校正前的Max~100%之间的像素值变换为校正后的Max*~100%之间的像素值,能够变换任何输入值。
当时,使用了最大值Max和Max*以及最小值min和min*的变换式会得到极大的斜率,但是通过如上述那样决定变换式,能够防止在校正前的最大值Max和最小值min大致相同的图像部分中,变换后的最大值Max*和最小值min*的大小关系颠倒以及发生色调跳跃(Tone jump)等,能够进行稳定的变换。
在上述(iii)的情况下,优选变换部34决定下述式(3)所表示的变换式。
(3)Cout=(Cin-min)
×{(Max*-min*)/(Max-min)}+min*
[上述式(3)中,Cin表示变换前的像素值,Cout表示变换后的像素值。Max表示校正前的最大值,Max*表示校正后的最大值。min表示校正前的最小值,min*表示校正后的最小值。]
图12表示上述(iii)的情况下的变换式的例子。
如图12所示,能够使用斜率为{(Max*-min*)/(Max-min)}的实线所表示的变换式。
再者,在超过min~Max的范围的Max~100%的范围中,也可以使用图12中虚线所表示的变换式、即将(Max,Max*)和(100,100)这两个点连结的一次函数。由此,能够将校正前的Max~100%之间的像素值变换为校正后的Max*~100%之间的像素值,能够变换任何输入值。
同样地,在0~min%的范围中,也可以使用图12中虚线所表示的变换式、即将(min,min*)和(0,0)这两个点连结的一次函数。由此,能够将校正前的0~min%之间的像素值变换为校正后的0~min*之间的像素值,能够变换任何输入值。
通过如上述那样决定变换式,原本位于校正前的min~Max的范围内的像素值被变换得与校正后的min*~Max*的范围内的像素值线性地对应,位于校正前的min~Max的范围外的像素值也被以与位于范围内的像素值相同的对应关系进行变换。能够维持最大值Max*和最小值min*的大小关系,并且扫笼校正后的浓度变化变得连续,即使在解压缩处理后进行了图像处理的图像数据中,也不会发生色调跳跃(Tone Jump)等画质劣化,能够得到扫笼校正的效果。
图13表示图7所示的压缩了的图像数据的校正后的最大值Max*和最小值min*、解压缩后进行了图像处理的图像数据以及变换该图像数据而进行了扫笼校正的图像数据。
如图7和图13所示,解压缩后进行了图像处理的图像数据中,原始的像素值为255的各像素值减小至180。另一方面,由于扫笼校正,块B11中最大值Max和最小值min都从255减小至220。在包含边缘的块B12中,最大值Max从255减小至200,比块B11减小更多。
由于块B11符合上述(ii)的情况,所以解压缩后进行了图像处理的图像数据的块B11内的各像素值被按照上述式(2)所表示的变换式进行变换。由于块B12符合上述(iii)的情况,所以块B12内的各像素值被按照上述式(3)所表示的变换式进行变换。其结果,块B11中原始的像素值为255的各像素的像素值被变换为155,块B12中原始的像素值为255的像素被变换为141,得到越靠近后端的边缘将像素值减少得越多的图像数据。
优选变换部34输入表示图像数据的各像素的属性的属性数据,根据该属性数据所表示的属性,按块切换是否进行变换(扫笼校正)。
例如,通过切换得进行字符和图形属性的块的校正,而不进行照片属性的块的校正,能够将照片属性的块设为校正目标之外。照片的图像区域中,有时为了去除噪声而施加低通滤波(Low-Pass Filter)处理等,对象和背景的对比度(Contrast)差不明显,难以作为边缘进行检测。此外,对象的浓度平坦的区域较少,调色剂的扫笼导致的浓度变动原本就不明显,校正的效果较小,反过来,由于有时因校正而发生不期望的浓度变动,所以通过将照片属性的像素设为校正目标之外,能够防止新的画质劣化。
在切换时,变换部34将像素单位的属性变换为块单位的属性。例如,在块内至少有一个字符属性的像素的情况下,变换部34能够将该块的属性变换为字符;在没有字符属性的像素但是至少有一个图形属性的像素的情况下,变换部34能够将该块的属性变换为图形;在没有字符和图形属性的像素而有照片属性的像素的情况下,变换部34能够将该块的属性变换为照片。
图14表示上述图像处理装置G的处理顺序。
如图14所示,图像处理装置G中,由输入部101将压缩了的图像数据输入(步骤S1),在解压缩部102中对该压缩了的图像数据进行解压缩(步骤S2)。将解压缩了的图像数据在图像处理部103中进行图像处理,例如边缘处理(步骤S3)。
与解压缩和边缘处理并行,扫笼校正部104中,提取部31中从压缩了的图像数据中提取各块的最大值Max和最小值min(步骤S4)。使用提取出的最大值Max和最小值min在边缘检测部32中检测边缘(步骤S5),根据从检测出的边缘起的块数,在校正值计算部33中计算扫笼校正后的最大值Max*和最小值min*(步骤S6)。
变换部34中,根据校正前的最大值Max和最小值min、以及校正后的最大值Max*和最小值min*决定变换式。然后,变换部34中,将在解压缩部102中进行解压缩、在图像处理部103中进行了图像处理的图像数据的各像素值,按照所决定的变换式进行变换(步骤S7),输出变换后的图像数据(步骤S8)。由此,能够得到施加了边缘处理和扫笼校正的图像数据。图像处理装置G中,对该图像数据进一步施加了半色调处理等后,向图像形成部18输出。
如以上所述,本实施方式的图像处理装置G包括:提取部31,以块单位分割各像素,从使用各块的像素值的最大值Max和最小值min进行了压缩的图像数据中提取各块的最大值Max和最小值min;边缘检测部32,使用由提取部31提取出的各块的最大值Max和最小值min,检测图像的前端或后端的边缘;校正值计算部33,根据从由边缘检测部32检测出的边缘起的距离,对位于从图像(对象)的前端或后端起一定范围内的各块的最大值Max、或者最大值Max和最小值min进行校正,计算校正后的最大值Max*和最小值min*;以及变换部34,通过使用各块的校正前的最大值Max和最小值min、以及由校正值计算部33算出的校正后的最大值Max*和最小值min*决定像素值的变换式,按照所决定的变换式,变换对压缩了的图像数据进行解压缩得到的图像数据的各像素值,从而进行扫笼的校正。
由此,能够根据压缩了的图像数据计算扫笼的校正值、即校正后的最大值Max*和最小值min*,使用该校正值对解压缩了的图像数据施加扫笼校正。能够与扫笼的校正处理并行地实施对解压缩了的图像数据的边缘处理等图像处理,是高效的,并且,能够实现行存储器等的共享,能够防止电路规模的扩大以及成本上升。
上述实施方式是本发明的优选的一例,不限定于此。在不脱离本发明的主旨的范围能够适当变更。
Claims (12)
1.一种图像处理装置,其特征在于,包括:
提取部,将图像数据以块单位进行分割,从使用各块中包含的像素的像素值的最大值和最小值进行了压缩的图像数据中,提取所述各块的最大值和最小值;
边缘检测部,使用由所述提取部提取出的各块的最大值和最小值,检测图像的前端或后端的边缘;
校正值计算部,根据从由所述边缘检测部检测出的边缘起的距离,对位于从所述图像的前端或后端起一定范围内的各块的最大值、或者最大值和最小值进行校正,计算校正后的最大值和最小值;以及
变换部,通过使用所述各块的校正前的最大值和最小值、以及由所述校正值计算部算出的校正后的最大值和最小值决定像素值的变换式,按照所决定的变换式,变换对所述压缩了的图像数据进行解压缩得到的图像数据的各像素值,从而进行扫笼的校正。
2.如权利要求1所述的图像处理装置,其特征在于,
以使各块的最小值在最大值以下的方式,在(i)校正前的最大值在第一阈值以下的情况下,和(ii)校正前的最大值超过第一阈值,但校正前的最大值和校正前的最小值之差在第二阈值以下的情况下,以及(iii)校正前的最大值超过第一阈值,校正前的最大值和校正前的最小值之差超过第二阈值的情况下,所述变换部分别决定不同的变换式。
3.如权利要求2所述的图像处理装置,其特征在于,
在所述(i)校正前的最大值在第一阈值以下的情况下,所述变换部决定下述式(1)所表示的变换式:
(1) Cout=Cin
上述式(1)中,Cin表示变换前的像素值,Cout表示变换后的像素值。
4.如权利要求2或3所述的图像处理装置,其特征在于,
在所述(ii)校正前的最大值超过第一阈值,但校正前的最大值和校正前的最小值之差在第二阈值以下的情况下,所述变换部决定下述式(2)所表示的变换式:
(2) Cout=Cin×(Max*/Max)
上述式(2)中,Cin表示变换前的像素值,Cout表示变换后的像素值。Max表示校正前的最大值,Max*表示校正后的最大值。
5.如权利要求2~4中任一项所述的图像处理装置,其特征在于,
在所述(iii)校正前的最大值超过第一阈值,校正前的最大值和校正前的最小值之差超过第二阈值的情况下,所述变换部决定下述式(3)所表示的变换式:
(3) Cout=(Cin-min)
×{(Max*-min*)/(Max-min)}+min*
上述式(3)中,Cin表示变换前的像素值,Cout表示变换后的像素值。Max表示校正前的最大值,Max*表示校正后的最大值。min表示校正前的最小值,min*表示校正后的最小值。
6.如权利要求1~5中任一项所述的图像处理装置,其特征在于,包括:
解压缩部,对所述压缩了的图像数据进行解压缩;以及
图像处理部,对由所述解压缩部进行了解压缩的图像数据进行图像处理,
所述变换部对由所述解压缩部解压缩后由所述图像处理部进行了图像处理后的图像数据的各像素值进行变换。
7.一种图像处理方法,其特征在于,包括:
将图像数据以块单位进行分割,从使用各块中包含的像素的像素值的最大值和最小值进行了压缩的图像数据中,提取所述各块的最大值和最小值的步骤;
使用提取出的所述各块的最大值和最小值,检测图像的前端或后端的边缘的步骤;
根据从检测出的所述边缘起的距离,对位于从所述图像的前端或后端起一定范围内的各块的最大值、或者最大值和最小值进行校正,计算校正后的最大值和最小值的步骤;以及
通过使用所述各块的校正前的最大值和最小值、以及算出的所述校正后的最大值和最小值决定像素值的变换式,按照所决定的变换式,变换对所述压缩了的图像数据进行解压缩得到的图像数据的各像素值,从而进行扫笼的校正的步骤。
8.如权利要求7所述的图像处理方法,其特征在于,
以使各块的最小值在最大值以下的方式,在(i)校正前的最大值在第一阈值以下的情况下,和(ii)校正前的最大值超过第一阈值,但校正前的最大值和校正前的最小值之差在第二阈值以下的情况下,以及(iii)校正前的最大值超过第一阈值,校正前的最大值和校正前的最小值之差超过第二阈值的情况下,分别决定不同的变换式。
9.如权利要求8所述的图像处理方法,其特征在于,
进行所述校正的步骤,在所述(i)校正前的最大值在第一阈值以下的情况下,决定下述式(1)所表示的变换式:
(1) Cout=Cin
上述式(1)中,Cin表示变换前的像素值,Cout表示变换后的像素值。
10.如权利要求8所述的图像处理方法,其特征在于,
进行所述校正的步骤,在所述(ii)校正前的最大值超过第一阈值,但校正前的最大值和校正前的最小值之差在第二阈值以下的情况下,决定下述式(2)所表示的变换式:
(2) Cout=Cin×(Max*/Max)
上述式(2)中,Cin表示变换前的像素值,Cout表示变换后的像素值。Max表示校正前的最大值,Max*表示校正后的最大值。
11.如权利要求8所述的图像处理方法,其特征在于,
在所述(iii)校正前的最大值超过第一阈值,校正前的最大值和校正前的最小值之差超过第二阈值的情况下,决定下述式(3)所表示的变换式:
(3) Cout=(Cin-min)
×{(Max*-min*)/(Max-min)}+min*
上述式(3)中,Cin表示变换前的像素值,Cout表示变换后的像素值。Max表示校正前的最大值,Max*表示校正后的最大值。min表示校正前的最小值,min*表示校正后的最小值。
12.如权利要求7所述的图像处理方法,其特征在于,
对所述压缩了的图像数据进行解压缩;
对解压缩了的图像数据进行图像处理;以及
进行所述校正的步骤,通过变换进行了图像处理的图像数据的各像素值,进行所述扫笼的校正。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017-019389 | 2017-02-06 | ||
JP2017019389A JP6794858B2 (ja) | 2017-02-06 | 2017-02-06 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108401084A true CN108401084A (zh) | 2018-08-14 |
CN108401084B CN108401084B (zh) | 2019-10-25 |
Family
ID=63037369
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810088162.3A Active CN108401084B (zh) | 2017-02-06 | 2018-01-30 | 图像处理装置及图像处理方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10497101B2 (zh) |
JP (1) | JP6794858B2 (zh) |
CN (1) | CN108401084B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113741843A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-12-03 | 浙江大华技术股份有限公司 | 校正系数的处理方法、装置、系统、电子装置和存储介质 |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6696361B2 (ja) * | 2016-08-31 | 2020-05-20 | コニカミノルタ株式会社 | 画像処理装置、画像形成装置及びプログラム |
CN110865856B (zh) * | 2018-08-27 | 2022-04-22 | 华为技术有限公司 | 一种界面元素颜色显示方法及装置 |
US12126816B2 (en) | 2023-02-24 | 2024-10-22 | BAE Systems Imaging Solutions Inc. | Techniques for image data compression automation |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1909589A (zh) * | 2005-08-04 | 2007-02-07 | 理光打印系统有限公司 | 图像处理装置、图像处理方法、图像处理程序及其记录介质 |
US20090092331A1 (en) * | 2007-10-04 | 2009-04-09 | Konica Minolta Business Technologies, Inc. | Compression method, extension method and image processing apparatus |
CN101547366A (zh) * | 2009-05-07 | 2009-09-30 | 硅谷数模半导体(北京)有限公司 | 过驱动影像压缩方法 |
CN101715038A (zh) * | 2008-10-01 | 2010-05-26 | 柯尼卡美能达商用科技株式会社 | 图像处理装置、压缩方法和扩展方法 |
CN102984434A (zh) * | 2011-09-05 | 2013-03-20 | 柯尼卡美能达商用科技株式会社 | 图像处理装置以及图像处理方法 |
US20160124688A1 (en) * | 2014-10-31 | 2016-05-05 | Canon Kabushiki Kaisha | Image forming apparatus, image forming method, and storage medium |
Family Cites Families (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5696842A (en) * | 1991-07-04 | 1997-12-09 | Ricoh Company, Ltd. | Image processing system for adaptive coding of color document images |
JP3253140B2 (ja) * | 1992-09-24 | 2002-02-04 | 株式会社東芝 | 画像処理装置 |
JP3184690B2 (ja) | 1993-12-20 | 2001-07-09 | キヤノン株式会社 | 画像形成装置 |
JP3440974B2 (ja) * | 1996-08-09 | 2003-08-25 | 株式会社リコー | ブロック符号化方法及びその装置 |
JPH10142856A (ja) | 1996-11-07 | 1998-05-29 | Ricoh Co Ltd | 画像形成装置の画質補償装置 |
JPH11196277A (ja) | 1997-12-25 | 1999-07-21 | Canon Inc | 画像形成装置 |
JP3709911B2 (ja) | 1998-06-01 | 2005-10-26 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法 |
EP2280376B1 (en) * | 2002-02-12 | 2015-10-28 | Panasonic Intellectual Property Corporation of America | Image processing apparatus and image processing method |
US6933953B2 (en) * | 2002-04-22 | 2005-08-23 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Cost function to measure objective quality for sharpness enhancement functions |
JP2004282156A (ja) * | 2003-03-12 | 2004-10-07 | Seiko Epson Corp | 色調整装置、印刷制御装置、色調整方法および色調整プログラム |
JP4066367B2 (ja) * | 2003-11-28 | 2008-03-26 | ノーリツ鋼機株式会社 | 画像ノイズ除去方法 |
JP2009058765A (ja) | 2007-08-31 | 2009-03-19 | Canon Inc | 画像形成装置、画像処理手法、および記憶媒体 |
US8264499B1 (en) * | 2009-06-02 | 2012-09-11 | Sprint Communications Company L.P. | Enhancing viewability of information presented on a mobile device |
JP5398667B2 (ja) * | 2010-08-23 | 2014-01-29 | 株式会社東芝 | 画像処理装置 |
JP4905602B2 (ja) * | 2011-07-27 | 2012-03-28 | コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 | 画像形成装置 |
JP6696361B2 (ja) * | 2016-08-31 | 2020-05-20 | コニカミノルタ株式会社 | 画像処理装置、画像形成装置及びプログラム |
-
2017
- 2017-02-06 JP JP2017019389A patent/JP6794858B2/ja active Active
-
2018
- 2018-01-30 CN CN201810088162.3A patent/CN108401084B/zh active Active
- 2018-02-02 US US15/887,270 patent/US10497101B2/en active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1909589A (zh) * | 2005-08-04 | 2007-02-07 | 理光打印系统有限公司 | 图像处理装置、图像处理方法、图像处理程序及其记录介质 |
US20090092331A1 (en) * | 2007-10-04 | 2009-04-09 | Konica Minolta Business Technologies, Inc. | Compression method, extension method and image processing apparatus |
CN101715038A (zh) * | 2008-10-01 | 2010-05-26 | 柯尼卡美能达商用科技株式会社 | 图像处理装置、压缩方法和扩展方法 |
CN101547366A (zh) * | 2009-05-07 | 2009-09-30 | 硅谷数模半导体(北京)有限公司 | 过驱动影像压缩方法 |
CN102984434A (zh) * | 2011-09-05 | 2013-03-20 | 柯尼卡美能达商用科技株式会社 | 图像处理装置以及图像处理方法 |
US20160124688A1 (en) * | 2014-10-31 | 2016-05-05 | Canon Kabushiki Kaisha | Image forming apparatus, image forming method, and storage medium |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113741843A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-12-03 | 浙江大华技术股份有限公司 | 校正系数的处理方法、装置、系统、电子装置和存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6794858B2 (ja) | 2020-12-02 |
CN108401084B (zh) | 2019-10-25 |
JP2018129574A (ja) | 2018-08-16 |
US10497101B2 (en) | 2019-12-03 |
US20180225809A1 (en) | 2018-08-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108401084B (zh) | 图像处理装置及图像处理方法 | |
RU2546616C2 (ru) | Система и способ сжатия изображения | |
US5361147A (en) | Method and apparatus for encoding and decoding color images | |
JP4667062B2 (ja) | 画像解析装置、画像解析方法、及びブロブ識別装置 | |
US8509531B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, computer program, and storage medium | |
US7359568B2 (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
Auge et al. | Review and implementation of the emerging CCSDS recommended standard for multispectral and hyperspectral lossless image coding | |
US20080031549A1 (en) | Image processing apparatus, image reading apparatus, image forming apparatus, image processing method, and recording medium | |
CN101616231A (zh) | 图像处理装置、图像形成装置及图像处理方法 | |
US20200068092A1 (en) | Image processing apparatus that specifies edge pixel in target image using single-component image data | |
US7916352B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, program, and recording medium | |
US8620081B2 (en) | Image processing apparatus, method, and storage medium for determining attributes | |
CN107786777B (zh) | 图像处理装置、图像形成装置以及程序 | |
EP1685703B1 (en) | Methods and apparatus for electronically trapping digital images | |
JP4787776B2 (ja) | 画像処理装置およびこれを備えた画像形成装置、並びに画像処理方法 | |
JP3264526B2 (ja) | 画像処理方法及び装置 | |
EP2894841B1 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and storage medium | |
JP3217534B2 (ja) | 画像2値化処理装置 | |
JP2010074300A (ja) | 画像処理装置、画像読取装置及び画像形成装置 | |
JP3564216B2 (ja) | 画像処理装置 | |
JP3179517B2 (ja) | 画像読取装置、画像処理装置、及び画像処理方法 | |
JP2020043461A (ja) | 画像処理装置と画像処理方法、及びプログラム | |
JP3596962B2 (ja) | 画像処理装置 | |
JPH10304196A (ja) | 濃淡画像情報の二値化装置および二値化方法 | |
JPH06150008A (ja) | 画像処理装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |