JP4187134B2 - Image processing apparatus, image processing method, program for executing the method, and recording medium storing the program - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文字の鮮鋭性とノイズ除去を両立させ、画質の向上を図った画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ノイズを強調することなく画像を強調処理する方法として、例えば、画像をウェーブレット変換することにより複数の周波数帯域の信号に分解し、ある周波数帯域の信号に所定数を乗算することにより強調処理し、逆ウェーブレット変換する画像処理方法が提案されている（特開平６−２７４６１４号公報を参照）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
上記した従来の方法では、所定のしきい値以下の係数信号を０にすることによるノイズ成分の除去ができず、また、像域分離を考慮していないので、絵柄と文字について同一のパラメータを使用することになり、文字の鮮鋭性と網点絵柄のモアレ抑制の両立を実現することが難しい。
【０００４】
本発明は、上記した問題点に鑑みてなされたもので、
本発明の目的は、画像を帯域分割し、分割後の信号を周波数帯域、方向ともに独立に制御することにより、文字の鮮鋭性とモアレ抑制を両立させた画像処理装置を提供することにある。
【０００５】
また、従来の方法では、画像を帯域分割するときに、画像を間引き、その間引いた画素により、帯域合成をするため、画像が１画素でもずれると、帯域合成後の結果が変わり、フィルタ処理が不安定になるという問題がある。
【０００６】
本発明の他の目的は、画像を間引かずに帯域分割し、分割後の信号を周波数帯域、方向ともに独立に制御する画像処理装置を提供することにある。。
【０００７】
さらに、本発明では、画像読み取り手段の解像度が可変である場合にも対応する。例えば、６００ｄｐｉ入力における２階層の係数信号特性は、３００ｄｐｉ入力における１階層の係数信号特性と同じである。従って、６００ｄｐｉ入力のときに２階層で行っていたフィルタ制御を、３００ｄｐｉでは１階層で行う。
【０００８】
本発明の他の目的は、読み取り解像度が変化した場合に、その解像度に応じてフィルタ処理を切り替え、読み取り解像度が変化したことによる画像の劣化を抑制する画像処理装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明では、例えば低周波帯域の縦横成分の信号を強く強調し、高周波帯域の斜め成分の信号を弱く強調（または平滑）することにより、文字の鮮鋭性を向上させ、モアレを抑制する。
【００１０】
また、帯域分割するとき、画像を間引かずに係数変換し、帯域合成をするときには、注目画素の近傍の係数も使用して行うことにより、逆変換する位置により、所定のフィルタ処理が実現できないような不安定な状況を阻止する。
【００１１】
また、例えば、文字領域では、低周波帯域に大きなノイズ成分が現れるので、低周波帯域を強く強調するしきい値の絶対値を、高周波帯域に比べて大きな値にする。
【００１２】
本発明の一実施例では、画像を入力する手段と、前記入力された画像信号から複数の周波数帯域成分を算出する手段と、前記入力された画像信号から複数の方向成分を算出する手段と、前記複数の周波数帯域成分と前記複数の方向成分に応じて、周波数帯域および方向に対して独立に周波数特性の補正を行う手段と、画像を出力する手段を備えている。
【００１３】
本発明の一実施例では、画像を入力する手段と、前記入力された画像信号を複数の周波数帯域と複数の方向の係数信号に変換する帯域分割手段と、前記係数信号を変換することにより画像の周波数特性を補正する周波数特性補正手段と、前記周波数変換された係数信号を実空間の画像信号に変換する帯域合成手段と、画像を出力する手段を備え、前記周波数特性補正手段では、前記帯域毎、方向毎に独立に補正する。
【００１４】
本発明の一実施例では、画像を入力する手段と、前記入力された画像信号を複数の周波数帯域と複数の方向の係数信号に変換する帯域分割手段と、前記係数信号を用いて像域分離を行う像域分離手段と、前記係数信号を変換することにより画像の周波数特性を制御する周波数特性補正手段と、前記周波数変換された係数信号を実空間の画像信号に変換する帯域合成手段と、画像を出力する手段を備え、前記像域分離手段では、文字と絵柄に分離する。
【００１５】
本発明の一実施例では、画像を入力する手段と、前記入力された画像信号を複数の周波数帯域と複数の方向の係数信号に変換する帯域分割手段と、前記係数信号を用いて像域分離を行う像域分離手段と、前記係数信号を変換することにより画像の周波数特性を制御する周波数特性補正手段と、前記周波数変換された係数信号を実空間の画像信号に変換する帯域合成手段と、画像を出力する手段を備え、前記像域分離手段は、網点絵柄と印画紙絵柄に分離する。
【００１６】
本発明の一実施例では、読み取り解像度により周波数特性補正手段を制御し、解像度に応じてどの周波数帯域までを算出するかを決定する。また、解像度が大きくなると周波数特性が低周波側に移るための制御を行い、さらに、主走査と副走査で入力解像度が異なる場合、縦方向の周波数特性と横方向の周波数特性を解像度に合わせて独立に制御する。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体的に説明する。
（実施例１）
図１は、本発明の実施例１の構成を示す。スキャナ等の画像入力手段１によって入力された画像信号は、スキャナγ処理手段２によって、画像入力手段１からの反射率リニアの画像データを濃度リニアまたは明度リニアの画像データに変換する。なお、このスキャナγ手段２の処理をスルーにしてもよい。スキャナγ処理手段２からの画像データはフィルタ処理手段３に入力される。
【００１８】
フィルタ処理手段３では所定の空間周波数特性に画像を変換する。フィルタ処理手段３から出力された画像データはプリンタγ変換処理手段４で所定の濃度特性となるように変換する。
【００１９】
プリンタγ変換手段４から出力された画像データは、中間調処理手段５において多値または２値画像データに変換される。中間調処理手段５として、例えばディザ処理や誤差拡散処理を用いればよい。中間調処理手段５から出力された画像データは電子写真プリンタなどの画像出力手段６に出力される。
【００２０】
図２は、フィルタ処理手段の構成を示す。フィルタ処理手段では、入力画像データから、高周波成分と低周波成分の各成分について縦横斜め方向の成分を抽出する。
【００２１】
すなわち、高周波成分の各方向成分について、高周波縦方向成分抽出部１０１は、例えば図３（ｂ）に示すフィルタにより高周波縦方向成分を抽出する。高周波横方向成分抽出部１０２は、例えば図３（ａ）に示すフィルタにより高周波横方向成分を抽出する。高周波右上方向成分抽出部１０３は、例えば図３（ｄ）に示すフィルタにより高周波右上方向成分を抽出する。高周波右下方向成分抽出部１０４は、例えば図３（ｃ）に示すフィルタにより高周波右下方向成分を抽出する。
【００２２】
同様に、低周波成分の各方向成分について、低周波縦方向成分抽出部１０５は、例えば図３（ｆ）に示すフィルタにより低周波縦方向成分を抽出する。低周波横方向成分抽出部１０６は、例えば図３（ｅ）に示すフィルタにより低周波横方向成分を抽出する。低周波右上方向成分抽出部１０７は、例えば図３（ｈ）に示すフィルタにより低周波右上方向成分を抽出する。低周波右下方向成分抽出部１０８は、例えば図３（ｇ）に示すフィルタにより低周波右下方向成分を抽出する。
【００２３】
それぞれの周波数帯域におけるそれぞれの方向成分を抽出した後、補正部１０９はその成分に対して補正を行う。図４は、補正部の入出力特性の一例を示す。抽出された成分の絶対値が所定のしきい値Ｔｈｄより小さければ０に補正し、しきい値Ｔｈｄ以上ならば抽出された成分に所定の値α（強調係数）を乗算する。
【００２４】
なお、図４に示す方法以外にも他の補正方法として、例えば多項式などの関数を用いる方法、ＬＵＴを用いる方法、＋または−方向にバイアスをかけるなどの方法を用いてもよい。
【００２５】
それぞれの周波数帯域におけるそれぞれの方向成分を補正した結果を加算した値と、スキャナγ処理手段２の出力信号とを加算器１１０で加算し、フィルタ処理手段３の出力値とする。
【００２６】
上記処理は、入力画像の各画素毎に行われる。このように、各成分毎に独立してフィルタをかけることにより、強調したい帯域、方向のみに強調フィルタがかかり、きめ細かいフィルタ処理が実現できる。
【００２７】
（実施例２）
本発明の実施例２の全体構成は、前述した実施例１の構成と同様である。実施例１と相違する点は、フィルタ処理手段３の構成である。図５は、実施例２に係るフィルタ処理手段３の構成を示す。
【００２８】
図５に示すように、入力画像信号Ｓは、まず帯域分割手段７に入力され、複数の画像帯域信号Ｗに分解される。次に、鮮鋭性制御手段８では、画像の強調処理および平滑処理を行う。鮮鋭性制御手段８から出力された複数の画像帯域信号Ｆは、帯域合成手段９によって実空間画像信号ＩＷに変換される。
【００２９】
実施例２では、帯域分割手段７を図６に示すようなウェーブレット変換によって実現している。入力画像信号Ｓは、まずローパスフィルタＧ（ｘ）７０１およびハイパスフィルタＨ（ｘ）７０２によってｘ方向にウェーブレット変換される。ここで、ローパスフィルタＧ（ｘ）は、図７（ａ）に示すように、平均値成分を求めるような低周波成分抽出用フィルタであり、ハイパスフィルタＨ（ｘ）は、図７（ｂ）に示すように、差分成分を求めるような高周波成分抽出用フィルタである。
【００３０】
実施例２では、図７に示す特性のウェーブレット基底関数（Ｈａａｒ）を例にして説明する。求められた画像信号に対し、フィルタ群７０３，７０４，７０５，７０６によってｙ方向のウェーブレット変換が施される。以上の変換によって求められるのが１階層のウェーブレット係数である。
【００３１】
図６において、１ｓｔ−ＬＬは１階層の低周波成分であり、原画像に対して２×２画素の平均値を求めた画像信号となっている。また、１ｓｔ−ＬＨは１階層の横方向高周波成分であり、ナイキスト周波数にあたる横方向のエッジ信号を抽出したような画像信号となっている。同様に１ｓｔ−ＨＬは１階層の縦方向高周波成分であり縦方向のエッジ信号を、１ｓｔ−ＨＨは斜め方向のエッジ信号を抽出したような画像信号となっている。
【００３２】
図８に示すように、基底関数としてＨａａｒ関数を用いたウェーブレット変換では、２×２画素単位での変換が行われ、４画素の有する値を図８のようにａ，ｂ，ｃ，ｄとした場合、２×２画素ブロックの画像情報はＬＬ、ＨＬ、ＬＨ、ＨＨの４係数に変換され、平均値及び各方向のエッジ成分を抽出する変換が行われる。
【００３３】
図９に示すように、求められた１ｓｔ−ＬＬ信号に対し、同様の手順で２階層のウェーブレット変換が行われ、フィルタ群７０７−７１２によって変換された画像信号２ｎｄ−ＬＬ，２ｎｄ−ＬＨ，２ｎｄ−ＨＬ，２ｎｄ−ＨＨを得る。２ｎｄ−ＬＬは４×４画素の平均値を求めた画像信号であり、１階層より低周波帯域の画像信号である。また、同様に２ｎｄ−ＬＨは１ｓｔ−ＬＨよりも低周波帯域の成分であり、ナイキスト周波数の１／２の周波数帯域の横方向エッジを抽出した画像信号である。同様に２ｎｄ−ＨＬは２階層の縦方向高周波成分であり、より低周波な縦方向エッジ信号を、２ｎｄ−ＨＨは斜め方向のエッジ信号を抽出したような画像信号となっている。以上のようにして、２階層までのウェーブレット係数信号Ｗ（１ｓｔ−ＬＬ−１ｓｔ−ＨＨ，２ｎｄ−ＬＬ−２ｎｄ−ＨＨ）を得る。
【００３４】
図５の帯域分割手段７から出力された係数信号Ｗに基づいて、鮮鋭性制御手段８では、画像信号の強調処理および平滑化処理を行う。図１０は、鮮鋭性制御手段８の構成を示す。図１０に示すように、１階層の高周波成分（１ｓｔ−ＨＬ，１ｓｔ−ＬＨ，１ｓｔ−ＨＨ）および２階層の高周波成分（２ｎｄ−ＨＬ，２ｎｄ−ＬＨ，２ｎｄ−ＨＨ）に対し、補正手段２０９によって所定の補正を行うように構成している。
【００３５】
補正手段２０９は、周波数帯域成分、方向成分にそれぞれ独立であり、いずれの帯域においても、係数信号が０以上のとき、縦横方向の補正後の係数信号の値は、斜め方向の補正後の係数信号の値以上に補正し、係数信号が負のとき、斜め方向の補正後の係数信号の値は、縦横方向の補正後の係数信号の値以上に補正する。
【００３６】
補正手段の一例は、係数信号に所定の値を乗算することであり、いずれの帯域においても、縦横方向の係数信号に乗算する値は、斜め方向の係数信号に乗算する値以上の値である。
【００３７】
図１１は、補正手段の第１の例（入出力特性）を示す。補正手段２０９に入力された高周波成分係数信号の絶対値が所定の値（Ｔｈｄ）未満の場合は、補正後の値（Ｄｏｕｔ）の方が補正前の値（Ｄｉｎ）よりも小さく、係数信号の絶対値が所定の値（Ｔｈｄ）以上ならば、補正後の値（Ｄｏｕｔ）は、補正前の値（Ｄｉｎ）よりも大きく設定する。これにより、ノイズ成分などの強調すべきない部分を平滑化し、エッジなどの強調すべき部分を、強く強調するという制御が可能になる。
【００３８】
図１２は、補正手段の第２の例である。係数信号の絶対値が所定のしきい値未満の場合は、補正後の値の方が補正前の値よりも小さく、係数信号の絶対値が所定のしきい値以上ならば、補正後の値は、補正前の値よりも大きく設定する。これにより、ノイズ成分などの強調すべきない部分は平滑化し、エッジなどの強調すべき部分は、強く強調するという制御が可能になる。このとき、図１３に示すように、切り替えのしきい値の絶対値は、１階層に比べて２階層を大きく設定する。これは、ノイズ成分の係数信号は、高周波帯域である１階層に比べて低周波帯域である２階層の方が大きな値になるためである。
【００３９】
図１４は、補正手段の第３の例（入出力特性）を示す。補正手段２０９に入力された高周波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値（Ｔｈｎ）よりも小さい場合には、補正後の係数信号の値を０にするように補正する。また、高周波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値（Ｔｈｎ）以上の場合には、入力された係数信号の値に所定の強調係数αを乗じて出力する。このように制御することによって、ノイズ除去閾値Ｔｈｎより小さな高周波成分はノイズとして除去されるため平滑化を施した画像となり、ノイズ除去閾値Ｔｈｎ以上の高周波成分は信号としてα倍（α＞１）されるため差分成分が増大し強調処理を施した画像が得られる。
【００４０】
なお、上記した補正手段２０９のＴｈｎ、αは、図１５に示すように異なる周波数帯域（１ｓｔ，２ｎｄ）、異なる方向成分（ＨＬ，ＬＨ，ＨＨ）ごとに個別に設定できるように構成されている。例えば、網点部のモアレを抑制するために斜め成分の強調係数αを縦横成分の強調係数αより小さく設定する。また、例えば、文字部の鮮鋭性を再現するために低周波帯域の縦横斜め成分の強調係数αを大きく設定する。また、例えば、ノイズ除去の精度を上げるために、１階層のノイズ除去しきい値Ｔｈｎ１よりも２階層のノイズ除去しきい値Ｔｈｎ２を大きく設定する。
【００４１】
つまり、それぞれの帯域、方向ごとに除去する高周波成分の大きさと強調度合いを制御できるので、きめこまかなノイズ除去（平滑化）と強調を行うことが可能となる。
【００４２】
図１６は、補正手段の第４の例を示す。補正手段２０９に入力された高周波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値（Ｔｈｎ）よりも小さい場合には、補正前の係数信号が正ならば、正の所定の定数に変換し、補正前の係数信号が負ならば、負の所定の定数に変換し、補正前の係数信号が０ならば補正後の係数信号を０にするように補正する。また、高周波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値Ｔｈｎ以上の場合には、入力された係数信号の値に所定の強調係数αを乗じて出力する。このように制御することによって、ノイズ除去閾値Ｔｈｎより小さな高周波成分は定数の絶対値を小さな値に設定すれば、ほどよい平滑化を施した画像となり、ノイズ除去閾値Ｔｈｎ以上の高周波成分は信号としてα倍されるため差分成分が増大し強調処理を施した画像が得られる。
【００４３】
図１７は、補正手段の第５の例を示す。補正手段２０９に入力された高周波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値（Ｔｈｎ１）未満の場合には、補正後の係数信号を０にする。補正手段２０９に入力された高周波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値（Ｔｈｎ１）以上で、Ｔｈｎ１よりも大きいしきい値（Ｔｈｎ２）未満の場合、補正前の係数信号が正ならば、正の所定の定数に変換し、補正前の係数信号が負ならば、負の所定の定数に変換する。また、高周波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値Ｔｈｎ２以上の場合には、入力された係数信号の値に所定の強調係数αを乗じて出力する。
【００４４】
このように制御することによって、ノイズ除去閾値Ｔｈｎ１より小さな高周波成分には強い平滑化がなされ、ノイズ除去しきい値Ｔｈｎ１以上Ｔｈｎ２以下ならば、定数の絶対値を小さな値に設定すれば、ほどよい平滑化を施した画像となり、ノイズ除去閾値Ｔｈｎ２以上の高周波成分は信号としてα倍されるため差分成分が増大し強調処理を施した画像が得られる。
【００４５】
図１８は、補正手段の第６の例を示す。補正手段２０９に入力された高周波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値（Ｔｈｎ１）よりも小さいとき、入力された係数信号の値に所定の強調係数αを乗じて出力する。補正手段に入力された高周波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値（Ｔｈｎ１）以上で、Ｔｈｎ１よりも大きいしきい値（Ｔｈｎ２）未満の場合、補正前の係数信号が正ならば、正の所定の定数に変換し、補正前の係数信号が負ならば、負の所定の定数に変換する。また、同高周波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値Ｔｈｎ２以上の場合には、入力された係数信号の値に所定の強調係数αを乗じて出力する。このように制御することによって、ノイズ除去閾値Ｔｈｎ１より小さな高周波成分には適度な強調がなされ、ノイズ除去しきい値Ｔｈｎ１以上Ｔｈｎ２未満ならば、定数の絶対値を小さな値に設定すれば、ほどよい平滑化を施した画像となり、ノイズ除去閾値Ｔｈｎ２以上の高周波成分は信号としてα倍されるため差分成分が増大し強調処理を施した画像が得られる。なお、ここでは、しきい値Ｔｈｎ１と−Ｔｈｎ１において、連続性を保つように制御することにより、しきい値付近の境界部で画像の劣化を防ぐことができる。
【００４６】
図１９は、補正手段の第７の例を示す。補正手段２０９に入力された高周波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値（Ｔｈｎ１）よりも小さい場合には、補正後の係数信号を０にする。また、高周波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値Ｔｈｎ２以上の場合には、入力された係数信号の値に所定の強調係数αを乗じる。また、補正手段に入力された高周波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値（Ｔｈｎ１）以上で、Ｔｈｎ１よりも大きいしきい値（Ｔｈｎ２）未満の場合、しきい値Ｔｈｎ１とＴｈｎ２、−Ｔｈｎ１と−Ｔｈｎ２で連続になるように制御する。ここでは、補正前の信号をｘ、補正後の信号をｙとするとき、ｘが正の場合は、ｙ＝αＴｈｎ２（ｘ−Ｔｈｎ１）／（Ｔｈｎ２−Ｔｈｎ１）
とし、ｘが負の場合は、ｙ＝αＴｈｎ２（ｘ＋Ｔｈｎ１）／（Ｔｈｎ２−Ｔｈｎ１）とする。つまり、しきい値間を直線で結ぶように制御する。もちろん、連続性を保つ他の関数を用いてもよい。
【００４７】
このように制御することによって、ノイズ除去閾値Ｔｈｎ１より小さな高周波成分には強い平滑化がなされ、ノイズ除去閾値Ｔｈｎ２以上の高周波成分は信号としてα倍されるため差分成分が増大し、強調処理を施され、Ｔｈｎ１以上Ｔｈｎ２の間には、ほどよい強調が施され、しきい値付近で連続性が保たれるため、しきい値付近での画像の劣化はなくなる。
【００４８】
上記した補正方法の他に、多項式などの算術関数を用いる方法や、ＬＵＴを用いる方法や、＋方向または−方向にバイアスをかけるなどの方法を用いてもよい。
【００４９】
図５に戻り、鮮鋭性制御手段８からのデータは帯域合成手段９に入力され、実空間画像に逆変換される。図２０は、帯域合成手段９の構成を示す。
【００５０】
帯域合成手段では、より高階層のウェーブレット係数信号から処理が行われる。鮮鋭性制御手段８によって補正された２階層係数信号（２ｎｄ−ＬＬ'，２ｎｄ−ＨＬ'，２ｎｄ−ＬＨ'，２ｎｄ−ＨＨ'）は、逆変換フィルタＨ＊（ｙ），Ｇ＊（ｙ）によってｙ方向に逆変換され、さらにＨ＊（ｘ），Ｇ＊（ｘ）によってｘ方向に逆変換される。得られた画像信号は補正後の１階層ＬＬ信号（１ｓｔ−ＬＬ'）であり、１階層の他の補正後係数信号（１ｓｔ−ＨＬ'，１ｓｔ−ＬＨ'，１ｓｔ−ＨＨ'）とともに、同様な帯域合成が施される。このようにしてフィルタ処理後の実空間画像信号Ｓ'が得られる。
【００５１】
上記した実施例１では、実空間で複数の周波数帯域に分解して、帯域毎方向毎に独立してフィルタ制御する場合、図２、図３のように、多数のマトリクスが必要となり、ハード規模が非常に大きくなってしまう。
【００５２】
実施例１に比べて、実施例２（以下の実施例も同様）の帯域分割を用いる方法では、しきい値を設けて、係数信号の絶対値がしきい値以上ならば係数信号に定数を乗算し、係数信号の絶対値がしきい値未満ならば０に変換するという単純な処理で、フィルタ処理を実現できる。
【００５３】
（実施例３）
本発明の実施例３の全体構成は、前述した実施例１の構成と同様である。実施例１と相違する点は、フィルタ処理手段３の構成である。図２１は、実施例３に係るフィルタ処理手段３の構成を示す。
【００５４】
図２１に示すように、入力画像信号Ｓは、まず帯域分割手段７に入力され、複数の画像帯域信号Ｗに分解される。像域分離手段１０では、分解された画像信号Ｗを用いて文字画像、あるいは網点画像のような画像属性を示す特徴量を求めることにより、画像を文字、網点に分離する。次いで、鮮鋭性制御手段８では、像域分離された分離結果に応じて画像の強調処理および平滑処理を行う。最後に、帯域合成手段９によって実空間画像信号に変換し、出力するよう構成されている。実施例３に係る帯域分割手段７は、実施例２と同様である。
【００５５】
図２２は、像域分離手段の構成を示す。像域分離手段１０は、出力されたウェーブレット係数信号Ｗを入力し、係数信号Ｗから文字特徴量検出手段１１によって文字画像の特徴を、網点特徴量検出手段１２によって網点画像の特徴を検出し、これらの特徴量を特徴量補正手段１３によって補正し、分離結果を出力するよう構成されている。
【００５６】
文字特徴量検出手段１１は、例えば１階層の高周波成分（１ｓｔ−ＨＬ，１ｓｔ−ＬＨ，１ｓｔ−ＨＨ）を入力し、高周波成分の大きさと連続性を評価し、文字の特徴を抽出する。すなわち、１階層の高周波成分を入力し、中央位置の注目係数を所定の閾値と比較し、エッジ量の大きさを判定する。また、１階層の高周波成分を入力し、注目係数とその上下の係数、注目係数とその左右の係数、注目係数とその斜めの係数の、３係数の分散値を所定の閾値と比較し、分散値が小さいことを評価することにより、エッジの連続性を判定する。つまり、大きな縦エッジ成分が縦方向に、または大きな横エッジ成分が横方向に、または大きな斜めエッジ成分が斜め方向に、連続して存在するものを文字と判定する。
【００５７】
網点特徴量検出手段１２は、例えば１階層の高周波成分（１ｓｔ−ＨＬ，１ｓｔ−ＬＨ，１ｓｔ−ＨＨ）を入力し、所定領域内の変曲点（ＨＬでは上下方向、ＬＨでは左右方向、ＨＨでは斜め方向）の数をカウントし、変曲点の数を基に網点の特徴を抽出する。
【００５８】
特徴量補正手段１３では、網点特徴量に対して所定の閾値によって２値化を行い、網点領域と非網点領域に分類する。さらに文字特徴量による文字領域と非文字領域結果とを組み合わせて総合判定結果Ｃを出力する。つまり、文字かつ非網点領域のみを文字領域と判定出力し、文字特徴量抽出による誤検出部分を網点特徴量を用いて絵柄領域に補正（文字かつ網点と判定された領域を絵柄に判定）するようにしている。
【００５９】
像域分離手段１０から出力された制御信号Ｃに基づいて、鮮鋭性制御手段８では画像信号の強調処理および平滑化処理を行う。図２３は、実施例３に係る鮮鋭性制御手段８の構成を示す。図２３に示すように、像域分離手段１０の分離結果に応じて、１階層の高周波成分（１ｓｔ−ＨＬ，１ｓｔ−ＬＨ，１ｓｔ−ＨＨ）および２階層の高周波成分（２ｎｄ−ＨＬ，２ｎｄ−ＬＨ，２ｎｄ−ＨＨ）に対し、補正手段３０９によって所定の補正を行うよう構成している。これら補正手段３０９の補正については、図１４を用いて説明する。
【００６０】
図１４に示すように、補正手段３０９に入力された高周波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値（Ｔｈｎ）よりも小さい場合には、補正後の係数信号の値を０にするように補正している。また、高周波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値Ｔｈｎ以上の場合には、入力された係数信号の値に所定の強調係数αを乗じて出力するように構成している。このように制御することによって、ノイズ除去閾値Ｔｈｎより小さな高周波成分はノイズとして除去されるため平滑化を施した画像となり、ノイズ除去閾値Ｔｈｎ以上の高周波成分は信号としてα倍されるため差分成分が増大し強調処理を施した画像が得られる。
【００６１】
なお、上記した補正手段３０９のＴｈｎ、αは、図２４に示すように異なる周波数帯域（１ｓｔ，２ｎｄ）、異なる方向成分（ＨＬ，ＬＨ，ＨＨ）ごとに個別に設定するよう構成している。つまり、それぞれの帯域、方向ごとに除去する高周波成分の大きさと強調度合いを制御できるので、きめこまかなノイズ除去（平滑化）と強調を行うことが可能となる。
【００６２】
実施例３では、文字領域および絵柄領域で異なるパラメータ群（Ｔｈｎ、α）を保有しており、像域分離手段１０の分離結果に応じて、これらのパラメータ群（Ｔｈｎ、α）の切り換えを行うよう構成している。
【００６３】
図２４と図２５は、文字領域と絵柄領域との制御の切り替え方の一例を示す。文字領域における強調係数αは絵柄領域よりも大きな値であり、文字や線画部において十分な鮮鋭性が得られるよう設定している。逆にノイズ除去閾値Ｔｈｄｃは、絵柄領域に比べて小さな値に設定することにより、比較的微小な濃度変化も強調することができ、文字や線画部の鮮鋭性を満足することができる。
【００６４】
帯域に関しては、２階層（低周波帯域）のエッジ成分に対して最も強調度合いが高くなるように設定している。また、文字領域の２階層のノイズ除去しきい値Ｔｈｎは、１階層のノイズ除去しきい値Ｔｈｎよりも大きな値を設定している。これは、２階層の方が１階層に比べてノイズ成分が大きな係数値となるためである。また、網点上の文字の劣化を防止するために、２階層の係数信号の強調度に比べて、１階層の係数信号の強調度の方を小さくする。
【００６５】
一般的な原稿では、６本／ｍｍに相当する画像周波数付近での強調を大きくすることで６ポイント明朝体などの小さな文字画像に対して十分な鮮鋭性を得ることができる。これよりも高周波帯域に対して過度な強調を行ってもノイズ成分を強調する恐れがあり好ましくない。
【００６６】
実施例３では６００ｄｐｉの解像度を有するスキャナで読み取った画像信号を前提としたもので、６本／ｍｍに相当する高周波成分は２階層の信号（２ｎｄ−ＨＬ，２ｎｄ−ＬＨ，２ｎｄ−ＨＨ）であるので、２階層の強調係数を最も高く設定している。
【００６７】
入力された画像信号の解像度１７に応じて、どの階層の強調係数を最も高くするか、どの階層の係数信号まで算出するかを適宜、それぞれ補正手段３０９、帯域分割手段７に設定すればよい。
【００６８】
例えば、図２６（ｂ）、図２７（ｂ）に示すように、３００ｄｐｉでは６本／ｍｍに相当する高周波成分は、ナイキスト周波数を表す１階層の信号（１ｓｔ−ＨＬ，１ｓｔ−ＬＨ，１ｓｔ−ＨＨ）であるので１階層の強調係数を最も高く設定する。また、例えば、図２６（ｃ）、図２７（ｃ）に示すように、１２００ｄｐｉでは、６本／ｍｍに相当する高周波成分は、ナイキスト周波数の１／４の周波数を表す３階層の信号（３ｒｄ−ＨＬ，３ｒｄ−ＬＨ，３ｒｄ−ＨＨ）であるので３階層の強調係数を最も高く設定する。３階層の信号は図２８に示すように、注目ブロックと右、左、右下の２階層のＬＬによって作成され、ナイキスト周波数の１／４の周波数帯域に最も強く反応する階層の信号である。つまり、解像度が大きくなるにつれ、強調係数を高くする階層を高階層側に移動するように設定する。
【００６９】
絵柄領域では、網点画像部におけるモアレの発生を抑制するため、文字領域に比べて小さな強調係数を適用するよう構成している。とりわけ、網点部のピークが多い低周波帯域の斜め方向は、低周波帯域の縦横方向にくらべて小さな値を乗算するように設定している。
【００７０】
一般的な原稿では、６００ｄｐｉで２階層に相当する周波数帯域で網点画像の周波数成分が強く現れる。それが３００ｄｐｉでは１階層であり、１２００ｄｐｉでは３階層である。従って、斜め方向の強調を弱くする帯域は６００ｄｐｉでは２階層であり、３００ｄｐｉでは１階層であり、１２００ｄｐｉでは３階層である。つまり解像度が大きくなるに従って、斜め方向の強調を弱くする階層を高階層側に移動するように設定する。
【００７１】
また、１５０線以上の高線数の網点画像に対しては網点構造の除去を行ない粒状性の向上を実現するために、２階層に比べて１階層で大きなノイズ除去閾値Ｔｈｎｐを設定している。さらに、網点部に関してはしきい値を十分に大きくとれば、高周波帯域の信号は０に変換されるので、網点絵柄部に関しては、何の値でも良い。
【００７２】
しかし、文字部を非文字部と誤判定した場合のことを考えて、文字領域と同等の値を設定している。網点画像の鮮鋭性を維持するために、２階層の縦横方向の係数信号は、１階層の縦横方向の係数信号よりも大きな値に設定している。一方、網点画像のモアレを抑制するために２階層の斜め方向の係数信号は、１階層の斜め方向の係数信号よりも小さな値に設定している。
【００７３】
補正手段３０９では、図２９、図３０、図３１に示すように、文字領域については、入力された画像信号の解像度１７が大きくなるにつれ、強調係数（α）とノイズ除去閾値（Ｔｈｎ）は高階層側にシフトするように（高階層側が大きくなるように）構成している。また、主走査方向と副走査方向で入力解像度が異なる場合は、主走査方向と副走査方向で別々にフィルタ処理（補正手段での補正）を行う。例えば、主走査方向の入力解像度が６００ｄｐｉで副走査方向の入力解像度が１２００ｄｐｉならば、主走査方向の１階層と副走査方向の２階層のフィルタ制御を同じにし、主走査方向の２階層と副走査方向の３階層のフィルタ制御を同じにする。なお、上記した説明では、像域分離結果を用いたが、分離結果を用いずに、単に解像度１７に応じて、図２９−３１を切り換えるようにしてもよい。
【００７４】
以上のようにパラメータを設定することで、文字領域および絵柄領域（主に網点画像領域）に対して、両者の画像品質を両立する鮮鋭性制御を行うことができる。
【００７５】
また、文字領域に対しては図１４の方法で制御し、絵柄領域に対しては図１９の方法で制御するように、領域によって処理を切り替えることもできる。
【００７６】
図２１に示すように、鮮鋭性制御手段８からのデータは帯域合成手段９に入力され、実空間画像に逆変換される。帯域合成手段９は実施例２と同様である。
【００７７】
（実施例４）
本発明の実施例４の全体構成は、前述した実施例１、２、３の構成と同様である。実施例４に係るフィルタ処理手段３の構成は、図２１に示す実施例３の構成と同様である。実施例３と相違する点は、フィルタ処理手段３内の像域分離手段と鮮鋭性制御手段の構成である。。
【００７８】
図２１に示すように、入力画像信号Ｓは、まず帯域分割手段７に入力され、複数の画像帯域信号Ｗに分解される。像域分離手段１０では、分解された画像信号Ｗを用いて、網点画像あるいは印画紙画像のような画像属性を示す特徴量を求め、画像を網点、印画紙に分離する。次いで鮮鋭性制御手段８では、像域分離された分離結果に応じて画像の強調処理および平滑処理を行う。最後に帯域合成手段９によって実空間画像信号に変換し、出力するよう構成されている。実施例４に係る帯域分割手段７は、実施例２、３と同様である。
【００７９】
図３２は、実施例４に係る像域分離手段の構成を示す。像域分離手段１０は、出力されたウェーブレット係数信号Ｗを入力し、係数信号Ｗから網点特徴量検出手段１４によって網点画像の特徴を、印画紙特徴量検出手段１５によって印画紙画像の特徴を検出し、これらの特徴量を特徴量補正手段１６によって補正し、分離結果を出力するよう構成されている。特徴量補正手段１６では、網点かつ印画紙と判定された領域を、印画紙に判定を補正する。
【００８０】
印画紙判定方式は、例えば、所定領域（例えば７×５画素）において、すべての帯域、すべての方向で平均値が小さくかつ、分散も小さい領域部分を印画紙絵柄領域と判定する。
【００８１】
像域分離手段１０から出力された制御信号Ｃに基づいて、鮮鋭性制御手段８では画像信号の強調処理および平滑化処理を行う。実施例４に係る鮮鋭性制御手段８の構成を図３３に示す。図３３のように、像域分離手段１０の分離結果に応じて、１階層の高周波成分（１ｓｔ−ＨＬ，１ｓｔ−ＬＨ，１ｓｔ−ＨＨ）および２階層の高周波成分（２ｎｄ−ＨＬ，２ｎｄ−ＬＨ，２ｎｄ−ＨＨ）に対し、補正手段４０９によって所定の補正を行うよう構成している。これら補正手段４０９の補正については図１４を用いて説明する。
【００８２】
図１４に示すように、補正手段４０９に入力された高周波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値（Ｔｈｎ）よりも小さい場合には、補正後の係数信号の値を０にするように補正している。また、高周波成分係数信号の絶対値が、所定のノイズ除去閾値Ｔｈｎ以上の場合には、入力された係数信号の値に所定の強調係数αを乗じて出力するように構成している。このように制御することによって、ノイズ除去閾値Ｔｈｎより小さな高周波成分はノイズとして除去されるため平滑化を施した画像となり、ノイズ除去閾値Ｔｈｎ以上の高周波成分は信号としてα倍されるため差分成分が増大し、強調処理を施した画像が得られる。
【００８３】
上記した補正手段４０９のＴｈｎ、αは、図３４に示すように異なる周波数帯域（１ｓｔ，２ｎｄ）、異なる方向成分（ＨＬ，ＬＨ，ＨＨ）ごとに個別に設定するよう構成している。つまり、それぞれの帯域、方向ごとに除去する高周波成分の大きさと強調度合いを制御できるので、きめこまかなノイズ除去（平滑化）と強調を行うことが可能となる。また、本発明の実施例４では、網点領域および印画紙領域で異なるパラメータ群（Ｔｈｎ、α）を保有しており、像域分離手段１０の分離結果に応じてこれらのパラメータ群の切り換えを行うよう構成している。
【００８４】
印画紙絵柄領域と網点絵柄領域との制御の切り替え方の一例を図３４に示す。印画紙絵柄領域における強調係数αは網点絵柄領域よりも大きな値であり、印画紙をはじめとする連続調画像において十分な鮮鋭性が得られるよう設定している。印画紙領域の係数信号は一般的に小さいので、印画紙絵柄の鮮鋭性を満足させるためにノイズ除去閾値Ｔｈｎは網点絵柄領域にくらべて小さな値に設定する。
【００８５】
印画紙絵柄領域の帯域に関しては、２階層の縦横斜めエッジ成分に対して最も強調度合いが高くなるように設定している。一般的に、印画紙絵柄領は低周波にピークがあるような周波数特性を示しているため、１階層の係数は非常に小さい。そこで、１階層の強調係数をいくら大きくしても、印画紙絵柄の鮮鋭性に大きな影響はない。そこで、２階層の縦横斜め係数における強調係数を網点絵柄領域の強調係数よりも大きくした。２階層でも係数の値は非常に小さいので、ノイズ除去しきい値は、網点絵柄のノイズしきい値に比べて小さい値にした。
【００８６】
網点絵柄領域では、網点画像部におけるモアレの発生を抑制するため、比較的小さな強調係数を用いる。特に１５０線以上の高線数の網点画像に対しては網点構造の除去を行ない粒状性の向上を実現するために、比較的大きなノイズ除去閾値Ｔｈｎｐを設定している。
【００８７】
以上のようにパラメータを設定することで、印画紙絵柄領域および網点絵柄領域に対して両者の画像品質を両立する鮮鋭性制御を行うことができる。
【００８８】
図２１に示すように、鮮鋭性制御手段８からのデータは帯域合成手段９に入力され、実空間画像に逆変換される。帯域合成手段９は実施例２、３と同じである。
【００８９】
（実施例５）
前述した実施例２−４において、ウェーブレット変換は通常圧縮処理などで行われているサブサンプリングを想定していたが、実施例５では、ウェーブレット変換は、通常圧縮処理などで行われているサブサンプリング（画素の間引き）を実施しない構成をとる。
【００９０】
実施例５の全体構成は、実施例２−４と同様に図１である。図５、図２１中のフィルタ処理手段３において、帯域分割手段７と帯域合成手段９が、実施例２−４と異なる。言い換えれば、実施例２−４の帯域分割手段７と帯域合成手段９を以下に示す内容に置き換えたものが、実施例５である。
【００９１】
サブサンプリングを行うウェーブレット変換の構成は、図３５に示すように、ハイパスフィルタ及びローパスフィルタによる処理を行った後、２画素に１画素間引く処理（例えば、奇数画素を間引く処理）を行い、係数信号とする。逆変換では、アップサンプリングを行い、逆変換フィルタによって逆変換を行う。
【００９２】
本実施例のウェーブレット変換は図３６に示すように、順変換の際にダウンサンプリングを行わない。従って、図３６に示すように各階層、各方向の係数信号の画像サイズは入力画像Ｏｒｇと同サイズとなる。逆変換時には、図３６のようにｅｖｅｎ、ｏｄｄ画素群毎にそれぞれアップサンプリングを行い逆変換フィルタを施す。１つの原画像画素に対してｅｖｅｎ画素群からの逆変換結果と、ｏｄｄ画素群からの逆変換結果が得られるので、これらを平均して逆変換後の画像データとする。
【００９３】
以上のような、サブサンプリングを行わない処理によって、高精度な画像特徴量の算出が行えるとともに、強調／平滑ムラのない高品位なフィルタ処理を行うことができる。この様子を図３７−図３９を用いて説明する。
【００９４】
図３７−図３９は、いずれも原画像は同じであり４画素周期で濃淡を繰り返す信号である。図３７と図３８はサブサンプリングを行う場合の例であり、図３９はサブアンプリングを行わない本実施例の方式を示すものである。さらに、図３７と図３８はサブサンプリングを行う画素が１画素ずれた場合の例を示すものである。
【００９５】
図３７の場合、ｄ１とｄ２の画素対、ｄ３とｄ４の画素対に対して行われたウェーブレット係数信号を間引いた例であり、結果、ｄ０とｄ１の画素対、ｄ２とｄ３の画素対に対する係数信号が残る。例えば強調フィルタ処理のために、高周波成分に対して２倍の強調係数を乗じて逆変換すると、ｄ０とｄ１の高周波成分５０が２倍と増幅され、逆変換後のｄ０'とｄ１'のデータ差は２倍となり、所望の強調処理が行われていることがわかる。
【００９６】
これに対し、図３８のようにサブサンプリングが１画素ずれた場合、ｄ１とｄ２の画素対によって得られる高周波成分は０となり、強調係数を乗じても高周波成分は増幅されず、図３８のように原信号と何ら変わらない結果となり、所望の強調処理が行われていないことがわかる。このようにサブサンプリングを行う変換系では、そのサンプリング位置によって正しく周波数特性の補正が行えない場合がある。
【００９７】
この問題を解決するのが本実施例のサブサンプリングを行わないウェーブレット変換であり、図３９のように、図３７と図３８の結果を平均した結果となり漏れがなく周波数特性の補正が行える。また、強調処理のみならず、画像の特徴量を算出する際にもサブサンプリングを行っていない信号なので高精度な特徴量抽出が行える。
【００９８】
上記した実施例２−５では、ウェーブレット基底関数としてＨａａｒ型ウェーブレットを例にしたが、他の基底関数でも同様に実現できる。また、ウェーブレット変換に限らず、画像を複数の周波数帯域に分割するサブバンド変換、フーリエ変換、アダマール変換、ラプラシアンピラミッドなどに対しても同様に実現できる。
【００９９】
上記したように、本発明は専用のハードウェアによって実施してもよいことは当然であるが、汎用のコンピュータシステムを利用し、ソフトウェアで実施してもよい。ソフトウェアで実施する場合には、本発明の画像処理機能（フィルタ処理、γ変換、中間調処理などの処理）や処理手順を実現するプログラムが記録媒体などに記録されていて、該記録媒体などからプログラムがコンピュータシステムに読み込まれてＣＰＵによって実行されることにより、本発明の画像処理機能が実施される。画像データは、例えばスキャナなどから読み込んだ原稿画像データや予めハードディスクなどに用意された画像データであり、あるいはネットワークを介して取り込んだ画像データである。また、処理結果は、プリンタに出力され、あるいはハードディスクに書き出される。またはネットワークを介して外部装置（プリンタなど）に出力される。
【０１００】
【発明の効果】
以上、説明したように、本発明によれば、以下のような効果が得られる。
（１）入力画像データから高周波成分、低周波成分のそれぞれについて、縦横斜め方向の成分を抽出し、各成分毎にフィルタをかけることにより、強調したい帯域、方向のみに強調フィルタがかかり、きめ細かなフィルタ処理が実現される。従って、文字の鮮鋭性と網点絵柄のモアレ抑制と画像全体のノイズ除去が同時に実現できる。
（２）画像を複数の周波数帯域と、各帯域において縦横斜め方向の係数信号に分解し、各係数信号毎に個別に強調または平滑の制御を行い、縦横方向の係数を斜め方向に比べて強く強調し、また、係数信号があるしきい値より小さいときには、０または小さい定数に変換してノイズ成分を抑制し、さらに、ノイズ成分抑制のために、上記しきい値以下で急に０にすると、しきい値付近の境界で画像の劣化が目立つ場合には、しきい値を二つ設けて、制御前の係数の値と制御後の係数の値との関係が連続性が保たれるように変換しているので、文字の鮮鋭性が向上し、画像全体のノイズが除去され、網点絵柄のモアレが除去される。
（３）係数信号を用いて文字と絵柄に像域分離し、文字領域は鮮鋭性を保つように、絵柄領域はモアレが発生しないように、係数の切り替えを制御し、各係数において、周波数変換後の値は、同じ係数であれば、文字の場合の方が、絵柄の場合よりも大きくなくように制御し、とりわけ、絵柄の斜め成分の係数信号値は、変換後には小さい値としているので、より一層、文字の鮮鋭性が向上し、画像全体のノイズが除去され、網点絵柄のモアレが除去される。
（４）係数信号を用いて文字と網点絵柄と印画紙絵柄に像域分離し、同じ変換前の係数ならば、印画紙絵柄の変換後の係数は、網点絵柄の変換後の係数以上とし、さらに印画紙のノイズ除去のしきい値の絶対値は、網点絵柄のノイズ除去しきい値よりも小さくしているので、文字の鮮鋭性とノイズ除去とモアレの除去と連続調画像の鮮鋭性が同時に実現できる。
（５）入力された画像信号の解像度が変化しても、文字の鮮鋭性が維持されると共に、網点絵柄のモアレが抑制される。
（６）帯域合成を行うとき、注目画素近傍の画素の係数も用いているので、逆変換を開始する位置により、逆変換後の信号の値が大きく変化することが防止され、安定したフィルタ処理が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例１−５の構成を示す。
【図２】実施例１に係るフィルタ処理手段の構成を示す。
【図３】実施例１で用いる空間フィルタの例を示す。
【図４】実施例１の補正手段の入出力特性の一例を示す。
【図５】実施例２に係るフィルタ処理手段の構成を示す。
【図６】帯域分割手段の構成を示す。
【図７】Ｈａａｒのウェーブレットを示す。
【図８】Ｈａａｒウェーブレット変換を説明する図である。
【図９】２階層までのウェーブレット係数信号を示す。
【図１０】実施例２に係る鮮鋭性制御手段の構成を示す。
【図１１】補正手段の第１の例を示す。
【図１２】補正手段の第２の例を示す。
【図１３】実施例２に係る補正手段の設定例を示す。
【図１４】補正手段の第３の例を示す。
【図１５】実施例２に係る補正手段の設定例を示す。
【図１６】補正手段の第４の例を示す。
【図１７】補正手段の第５の例を示す。
【図１８】補正手段の第６の例を示す。
【図１９】補正手段の第７の例を示す。
【図２０】帯域合成手段の構成を示す。
【図２１】実施例３に係るフィルタ処理手段の構成を示す。
【図２２】実施例３に係る像域分離手段の構成を示す。
【図２３】実施例３に係る鮮鋭性制御手段の構成を示す。
【図２４】実施例３に係る補正手段の設定例を示す。
【図２５】文字用と絵柄用に強調係数とノイズ除去しきい値を切り替える例を示す。
【図２６】解像度が異なる画像例を示す。
【図２７】異なる解像度の係数信号の周波数応答を示す。
【図２８】３階層までのウェーブレット係数信号を示す。
【図２９】解像度に応じた補正手段の設定例を示す。
【図３０】解像度に応じた補正手段の設定例を示す。
【図３１】解像度に応じた補正手段の設定例を示す。
【図３２】実施例４に係る像域分離手段の構成を示す。
【図３３】実施例４に係る鮮鋭性制御手段の構成を示す。
【図３４】実施例４に係る補正手段の設定例を示す。
【図３５】サブサンプリングを行うウェーブレット変換の構成を示す。
【図３６】実施例５に係るウェーブレット変換の構成を示す。
【図３７】サブサンプリングを行うウェーブレット変換を説明する図である。
【図３８】サブサンプリングを行うウェーブレット変換を説明する図である。
【図３９】サブサンプリングを行わない実施例５に係るウェーブレット変換を説明する図である。
【符号の説明】
１ 画像入力手段
２ スキャナγ処理手段
３ フィルタ処理手段
４ γ変換手段
５ 中間調処理手段
６ 画像出力手段[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing apparatus that achieves both character sharpness and noise removal and improves image quality.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, as a method of enhancing an image without enhancing noise, for example, the image is decomposed into signals of a plurality of frequency bands by wavelet transform, and the enhancement processing is performed by multiplying a signal of a certain frequency band by a predetermined number. However, an image processing method for inverse wavelet transformation has been proposed (see Japanese Patent Laid-Open No. Hei 6-274614).
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
In the conventional method described above, the noise component cannot be removed by setting the coefficient signal equal to or lower than the predetermined threshold value to 0, and image area separation is not taken into consideration. Therefore, it is difficult to achieve both the sharpness of characters and the suppression of moire of halftone dots.
[0004]
The present invention has been made in view of the above problems,
An object of the present invention is to provide an image processing apparatus that achieves both character sharpness and moire suppression by dividing an image into bands and independently controlling both the frequency band and direction of the divided signal.
[0005]
Further, in the conventional method, when the image is divided into bands, the image is thinned out, and the band composition is performed by the thinned pixels. Therefore, if even one pixel is shifted, the result after the band composition is changed, and the filter processing is performed. There is a problem of becoming unstable.
[0006]
Another object of the present invention is to provide an image processing apparatus that divides a band without thinning out an image and independently controls a divided signal in both frequency band and direction. .
[0007]
Furthermore, the present invention deals with a case where the resolution of the image reading means is variable. For example, the coefficient signal characteristic of two layers at 600 dpi input is the same as the coefficient signal characteristic of one layer at 300 dpi input. Therefore, the filter control that has been performed in the second hierarchy at the time of 600 dpi input is performed in the first hierarchy at 300 dpi.
[0008]
Another object of the present invention is to provide an image processing device that switches filter processing in accordance with the resolution when the reading resolution changes, and suppresses image degradation due to the change in the reading resolution.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
In the present invention, for example, the vertical and horizontal component signals in the low frequency band are emphasized strongly, and the diagonal component signals in the high frequency band are emphasized weakly (or smoothed), thereby improving the sharpness of characters and suppressing moire.
[0010]
In addition, when band division is performed, coefficient conversion is performed without thinning out an image, and when band synthesis is performed, a coefficient in the vicinity of the target pixel is also used, so that a predetermined filter process cannot be realized depending on the reverse conversion position. To prevent such an unstable situation.
[0011]
Further, for example, in the character area, a large noise component appears in the low frequency band, so the absolute value of the threshold value that strongly emphasizes the low frequency band is set to a larger value than in the high frequency band.
[0012]
In one embodiment of the present invention, means for inputting an image, means for calculating a plurality of frequency band components from the input image signal, means for calculating a plurality of direction components from the input image signal, According to the plurality of frequency band components and the plurality of direction components, there is provided means for correcting frequency characteristics independently for the frequency band and direction, and means for outputting an image.
[0013]
In one embodiment of the present invention, means for inputting an image, band dividing means for converting the input image signal into coefficient signals in a plurality of frequency bands and directions, and an image by converting the coefficient signal A frequency characteristic correcting unit that corrects the frequency characteristic of the frequency domain, a band synthesizing unit that converts the frequency-converted coefficient signal into an image signal in real space, and a unit that outputs an image. In the frequency characteristic correcting unit, The correction is made independently for each direction.
[0014]
In one embodiment of the present invention, means for inputting an image, band dividing means for converting the input image signal into coefficient signals in a plurality of frequency bands and directions, and image area separation using the coefficient signal Image region separation means for performing frequency characteristic correction means for controlling the frequency characteristics of the image by converting the coefficient signal, band synthesis means for converting the frequency converted coefficient signal to an image signal in real space, Means for outputting an image is provided, and the image area separating means separates characters and pictures.
[0015]
In one embodiment of the present invention, means for inputting an image, band dividing means for converting the input image signal into coefficient signals in a plurality of frequency bands and directions, and image area separation using the coefficient signal Image region separation means for performing frequency characteristic correction means for controlling the frequency characteristics of the image by converting the coefficient signal, band synthesis means for converting the frequency converted coefficient signal to an image signal in real space, An image output means is provided, and the image area separating means separates a halftone dot pattern and a photographic paper pattern.
[0016]
In one embodiment of the present invention, the frequency characteristic correcting means is controlled according to the reading resolution, and up to which frequency band is calculated according to the resolution. In addition, when the resolution increases, control is performed to shift the frequency characteristics to the low frequency side, and when the input resolution differs between main scanning and sub-scanning, the vertical frequency characteristics and horizontal frequency characteristics are matched to the resolution. Control independently.
[0017]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
(Example 1)
FIG. 1 shows the configuration of
[0018]
The filter processing means 3 converts the image into a predetermined spatial frequency characteristic. The image data output from the filter processing means 3 is converted by the printer γ conversion processing means 4 so as to have a predetermined density characteristic.
[0019]
The image data output from the printer
[0020]
FIG. 2 shows the configuration of the filter processing means. The filter processing means extracts components in the vertical and horizontal diagonal directions from the input image data for each of the high frequency component and the low frequency component.
[0021]
That is, for each direction component of the high-frequency component, the high-frequency longitudinal direction
[0022]
Similarly, for each direction component of the low-frequency component, the low-frequency longitudinal direction
[0023]
After extracting each direction component in each frequency band, the
[0024]
In addition to the method shown in FIG. 4, other correction methods such as a method using a function such as a polynomial, a method using an LUT, and a method of applying a bias in the + or − direction may be used.
[0025]
A value obtained by adding the correction results of the respective direction components in the respective frequency bands and the output signal of the scanner γ processing means 2 are added by the
[0026]
The above processing is performed for each pixel of the input image. Thus, by applying a filter independently for each component, the enhancement filter is applied only to the band and direction to be enhanced, and fine filter processing can be realized.
[0027]
(Example 2)
The overall configuration of the second embodiment of the present invention is the same as the configuration of the first embodiment described above. The difference from the first embodiment is the configuration of the filter processing means 3. FIG. 5 shows the configuration of the filter processing means 3 according to the second embodiment.
[0028]
As shown in FIG. 5, the input image signal S is first input to the band dividing means 7 and decomposed into a plurality of image band signals W. Next, the sharpness control means 8 performs image enhancement processing and smoothing processing. The plurality of image band signals F output from the sharpness control means 8 are converted into real space image signals IW by the band synthesizing means 9.
[0029]
In the second embodiment, the band dividing means 7 is realized by wavelet transform as shown in FIG. The input image signal S is first wavelet transformed in the x direction by a low-pass filter G (x) 701 and a high-pass filter H (x) 702. Here, as shown in FIG. 7A, the low-pass filter G (x) is a low-frequency component extraction filter for obtaining an average value component, and the high-pass filter H (x) is the same as FIG. 7B. As shown in FIG. 2, the high-frequency component extraction filter is for obtaining a difference component.
[0030]
In the second embodiment, a wavelet basis function (Haar) having the characteristics shown in FIG. 7 will be described as an example. The obtained image signals are subjected to wavelet transformation in the y direction by the
[0031]
In FIG. 6, 1st-LL is a low-frequency component of one layer, and is an image signal obtained by obtaining an average value of 2 × 2 pixels with respect to the original image. 1st-LH is a horizontal high-frequency component in one layer, and is an image signal obtained by extracting a horizontal edge signal corresponding to the Nyquist frequency. Similarly, 1st-HL is a vertical high-frequency component of one layer, and an edge signal in the vertical direction, and 1st-HH is an image signal obtained by extracting an edge signal in the oblique direction.
[0032]
As shown in FIG. 8, in the wavelet transform using the Haar function as a basis function, the conversion is performed in units of 2 × 2 pixels, and the values of the four pixels are converted to a, b, c, d as shown in FIG. In this case, the image information of the 2 × 2 pixel block is converted into four coefficients LL, HL, LH, and HH, and conversion is performed to extract the average value and the edge component in each direction.
[0033]
As shown in FIG. 9, the obtained 1st-LL signal is subjected to two-layer wavelet transform in the same procedure, and the image signals 2nd-LL, 2nd-LH, and 2nd converted by the filter group 707-712 are processed. -HL, 2nd-HH is obtained. 2nd-LL is an image signal obtained by obtaining an average value of 4 × 4 pixels, and is an image signal in a lower frequency band than one layer. Similarly, 2nd-LH is a component in a lower frequency band than 1st-LH, and is an image signal obtained by extracting a lateral edge of a frequency band that is ½ of the Nyquist frequency. Similarly, 2nd-HL is a vertical high-frequency component in two layers, and a lower-frequency vertical edge signal is extracted, and 2nd-HH is an image signal obtained by extracting an oblique edge signal. As described above, wavelet coefficient signals W (1st-LL-1st-HH, 2nd-LL-2nd-HH) up to two layers are obtained.
[0034]
Based on the coefficient signal W output from the
[0035]
The correction means 209 is independent of the frequency band component and the direction component, and in any band, when the coefficient signal is 0 or more, the value of the coefficient signal after correction in the vertical and horizontal directions is the coefficient after correction in the diagonal direction. When the coefficient signal is corrected to be greater than the signal value and the coefficient signal is negative, the corrected coefficient signal value in the oblique direction is corrected to be greater than or equal to the corrected coefficient signal value in the vertical and horizontal directions.
[0036]
An example of the correcting means is to multiply the coefficient signal by a predetermined value, and in any band, the value multiplied by the coefficient signal in the vertical and horizontal directions is equal to or greater than the value multiplied by the coefficient signal in the diagonal direction. .
[0037]
FIG. 11 shows a first example (input / output characteristics) of the correction means. When the absolute value of the high frequency component coefficient signal input to the
[0038]
FIG. 12 shows a second example of the correcting means. If the absolute value of the coefficient signal is less than the predetermined threshold, the corrected value is smaller than the value before correction, and if the absolute value of the coefficient signal is greater than or equal to the predetermined threshold, the corrected value Is set larger than the value before correction. As a result, it is possible to control such that a portion not to be emphasized such as a noise component is smoothed and a portion to be emphasized such as an edge is strongly emphasized. At this time, as shown in FIG. 13, the absolute value of the threshold value for switching is set to be larger in two layers than in one layer. This is because the noise component coefficient signal has a larger value in the second layer in the low frequency band than in the first layer in the high frequency band.
[0039]
FIG. 14 shows a third example (input / output characteristics) of the correcting means. When the absolute value of the high-frequency component coefficient signal input to the
[0040]
Note that Thn and α of the
[0041]
That is, since the magnitude and enhancement degree of the high frequency component to be removed can be controlled for each band and direction, fine noise removal (smoothing) and enhancement can be performed.
[0042]
FIG. 16 shows a fourth example of the correcting means. When the absolute value of the high frequency component coefficient signal input to the correction means 209 is smaller than a predetermined noise removal threshold (Thn), if the coefficient signal before correction is positive, it is converted to a positive predetermined constant, If the coefficient signal before correction is negative, it is converted to a predetermined negative constant, and if the coefficient signal before correction is zero, the coefficient signal after correction is corrected to zero. When the absolute value of the high frequency component coefficient signal is equal to or greater than a predetermined noise removal threshold value Thn, the value of the input coefficient signal is multiplied by a predetermined enhancement coefficient α and output. By controlling in this way, a high frequency component smaller than the noise removal threshold value Thn becomes a smoothed image if the absolute value of the constant is set to a small value, and a high frequency component equal to or higher than the noise removal threshold value Thn is used as a signal. Since it is multiplied by α, the difference component increases and an image subjected to enhancement processing is obtained.
[0043]
FIG. 17 shows a fifth example of the correcting means. When the absolute value of the high frequency component coefficient signal input to the
[0044]
By controlling in this way, high frequency components smaller than the noise removal threshold value Thn1 are strongly smoothed. If the noise removal threshold value is Thn1 or more and Thn2 or less, it is better to set the absolute value of the constant to a small value. The smoothed image is obtained, and the high frequency component equal to or higher than the noise removal threshold Thn2 is multiplied by α as a signal, so that the differential component increases and an image subjected to enhancement processing is obtained.
[0045]
FIG. 18 shows a sixth example of the correcting means. When the absolute value of the high-frequency component coefficient signal input to the correction means 209 is smaller than a predetermined noise removal threshold (Thn1), the input coefficient signal value is multiplied by a predetermined enhancement coefficient α and output. If the absolute value of the high-frequency component coefficient signal input to the correction means is equal to or greater than a predetermined noise removal threshold (Thn1) and less than a threshold (Thn2) greater than Thn1, the coefficient signal before correction is positive. If the coefficient signal before correction is negative, it is converted to a negative predetermined constant. When the absolute value of the high frequency component coefficient signal is equal to or greater than a predetermined noise removal threshold Thn2, the value of the input coefficient signal is multiplied by a predetermined enhancement coefficient α and output. By controlling in this way, moderate emphasis is given to high frequency components smaller than the noise removal threshold value Thn1, and if the noise removal threshold value Thn1 is less than Thn2, it is better to set the absolute value of the constant to a smaller value. The smoothed image is obtained, and the high frequency component equal to or higher than the noise removal threshold Thn2 is multiplied by α as a signal, so that the differential component increases and an image subjected to enhancement processing is obtained. Note that here, by controlling the threshold values Thn1 and -Thn1 so as to maintain continuity, it is possible to prevent image degradation at the boundary portion in the vicinity of the threshold value.
[0046]
FIG. 19 shows a seventh example of the correcting means. When the absolute value of the high frequency component coefficient signal input to the
When x is negative, y = αThn2 (x + Thn1) / (Thn2−Thn1). That is, control is performed so as to connect the threshold values with a straight line. Of course, other functions that maintain continuity may be used.
[0047]
By controlling in this way, high frequency components smaller than the noise removal threshold value Thn1 are strongly smoothed, and high frequency components equal to or higher than the noise removal threshold value Thn2 are multiplied by α as a signal, so that the differential component increases and emphasis processing is performed. In addition, moderate emphasis is applied between Thn1 and Thn2, and continuity is maintained near the threshold value, so that there is no deterioration of the image near the threshold value.
[0048]
In addition to the correction method described above, a method using an arithmetic function such as a polynomial, a method using an LUT, or a method of applying a bias in the + direction or the − direction may be used.
[0049]
Returning to FIG. 5, the data from the sharpness control means 8 is input to the band synthesizing means 9 and inversely converted into a real space image. FIG. 20 shows the configuration of the band synthesizing means 9.
[0050]
In the band synthesizing means, processing is performed from a wavelet coefficient signal of a higher hierarchy. The two-layer coefficient signals (2nd-LL ′, 2nd-HL ′, 2nd-LH ′, 2nd-HH ′) corrected by the sharpness control means 8 are converted into inverse transform filters H * (y), G * (y). Is inversely transformed in the y direction, and further inversely transformed in the x direction by H * (x) and G * (x). The obtained image signal is a corrected one-layer LL signal (1st-LL ′), and is the same as other corrected coefficient signals (1st-HL ′, 1st-LH ′, 1st-HH ′) of one layer. Band synthesis is performed. In this way, the filtered real space image signal S ′ is obtained.
[0051]
In the first embodiment described above, when the frequency is decomposed into a plurality of frequency bands in the real space and the filter control is performed independently for each direction for each band, a large number of matrices are required as shown in FIGS. Will become very large.
[0052]
Compared to the first embodiment, in the method using the band division of the second embodiment (the same applies to the following embodiments), a threshold is provided, and if the absolute value of the coefficient signal is greater than or equal to the threshold, a constant is set in the coefficient signal Filter processing can be realized by a simple process of multiplying and converting to 0 if the absolute value of the coefficient signal is less than the threshold value.
[0053]
(Example 3)
The overall configuration of
[0054]
As shown in FIG. 21, the input image signal S is first input to the band dividing means 7 and decomposed into a plurality of image band signals W. The image area separating means 10 separates an image into characters and halftone dots by obtaining a feature amount indicating an image attribute such as a character image or a halftone dot image using the decomposed image signal W. Next, the sharpness control means 8 performs image enhancement processing and smoothing processing according to the separation result of the image area separation. Finally, the
[0055]
FIG. 22 shows the configuration of the image area separating means. The image
[0056]
The character feature quantity detection means 11 receives, for example, one layer of high frequency components (1st-HL, 1st-LH, 1st-HH), evaluates the size and continuity of the high frequency components, and extracts character features. That is, the high frequency component of one layer is input, the attention coefficient at the center position is compared with a predetermined threshold value, and the size of the edge amount is determined. Also, the high frequency component of one layer is input, and the variance value of 3 coefficients of the attention coefficient and its upper and lower coefficients, the attention coefficient and its left and right coefficients, the attention coefficient and its diagonal coefficient are compared with a predetermined threshold, and the dispersion Edge continuity is determined by evaluating that the value is small. That is, a character in which a large vertical edge component continuously exists in the vertical direction, a large horizontal edge component in the horizontal direction, or a large diagonal edge component in the diagonal direction is determined as a character.
[0057]
The halftone dot feature amount detection means 12 inputs, for example, one layer of high-frequency components (1st-HL, 1st-LH, 1st-HH), and inflection points within a predetermined area (up and down in HL, left and right in LH, The number of dots in the HH direction is counted, and the features of halftone dots are extracted based on the number of inflection points.
[0058]
The feature
[0059]
Based on the control signal C output from the image area separation means 10, the sharpness control means 8 performs enhancement processing and smoothing processing of the image signal. FIG. 23 shows the configuration of the sharpness control means 8 according to the third embodiment. As shown in FIG. 23, according to the separation result of the image area separation means 10, the high-frequency component of the first layer (1st-HL, 1st-LH, 1st-HH) and the high-frequency component of the second layer (2nd-HL, 2nd- LH, 2nd-HH) is configured to perform a predetermined correction by the correction means 309. The correction of these correction means 309 will be described with reference to FIG.
[0060]
As shown in FIG. 14, when the absolute value of the high-frequency component coefficient signal input to the correction means 309 is smaller than a predetermined noise removal threshold (Thn), the value of the corrected coefficient signal is set to zero. It is corrected to. Further, when the absolute value of the high frequency component coefficient signal is equal to or greater than a predetermined noise removal threshold value Thn, the value of the input coefficient signal is multiplied by a predetermined enhancement coefficient α and output. By controlling in this way, a high frequency component smaller than the noise removal threshold value Thn is removed as noise, resulting in a smoothed image, and a high frequency component equal to or higher than the noise removal threshold value Thn is multiplied by α as a signal, so that the difference component is An increased and enhanced image is obtained.
[0061]
Note that Thn and α of the
[0062]
In the third embodiment, different parameter groups (Thn, α) are held in the character area and the picture area, and these parameter groups (Thn, α) are switched according to the separation result of the image area separation means 10. It is configured as follows.
[0063]
24 and 25 show an example of how to switch control between the character area and the picture area. The emphasis coefficient α in the character area is larger than that in the picture area, and is set so that sufficient sharpness can be obtained in the character and line drawing area. On the other hand, by setting the noise removal threshold Thdc to a value smaller than that of the picture area, it is possible to emphasize a relatively small change in density and satisfy the sharpness of characters and line drawings.
[0064]
The band is set so that the degree of emphasis is the highest for the edge component of the two layers (low frequency band). Further, the noise removal threshold value Thn in the second layer of the character area is set to a value larger than the noise removal threshold value Thn in the first layer. This is because the noise component is larger in the two layers than in the first layer. In addition, in order to prevent deterioration of characters on a halftone dot, the enhancement level of the coefficient signal in the first layer is made smaller than the enhancement level of the coefficient signal in the second layer.
[0065]
In a general manuscript, sufficient sharpness can be obtained for a small character image such as a 6-point Mincho body by increasing the emphasis in the vicinity of an image frequency corresponding to 6 lines / mm. Even if excessive emphasis is applied to the high frequency band, noise components may be emphasized, which is not preferable.
[0066]
The third embodiment is premised on an image signal read by a scanner having a resolution of 600 dpi, and high-frequency components corresponding to 6 lines / mm are two-layer signals (2nd-HL, 2nd-LH, and 2nd-HH). Therefore, the enhancement coefficient for the second hierarchy is set to the highest.
[0067]
Depending on the resolution 17 of the input image signal, which
[0068]
For example, as shown in FIG. 26 (b) and FIG. 27 (b), the high frequency component corresponding to 6 lines / mm at 300 dpi is a one-layer signal (1st-HL, 1st-LH, 1st-) representing the Nyquist frequency. HH), the highest enhancement factor is set for one layer. Also, for example, as shown in FIGS. 26 (c) and 27 (c), at 1200 dpi, a high frequency component corresponding to 6 lines / mm is a three-layer signal (3rd) representing a quarter of the Nyquist frequency. -HL, 3rd-LH, 3rd-HH), the highest three-layer enhancement coefficient is set. As shown in FIG. 28, the signal of the three layers is a signal of the layer that is generated by the block of interest and the LLs of the two layers of right, left, and lower right and most strongly reacts to the 1/4 frequency band of the Nyquist frequency. In other words, as the resolution increases, the layer that increases the enhancement coefficient is set to move to the higher layer side.
[0069]
In the picture area, in order to suppress the occurrence of moire in the halftone image portion, a smaller emphasis coefficient than that in the character area is applied. In particular, the diagonal direction of the low frequency band with many halftone dots is set to be multiplied by a smaller value than the vertical and horizontal directions of the low frequency band.
[0070]
In a general manuscript, a frequency component of a halftone image appears strongly in a frequency band corresponding to two layers at 600 dpi. That is one layer at 300 dpi and three layers at 1200 dpi. Accordingly, the band for weakening the enhancement in the diagonal direction is two layers at 600 dpi, one layer at 300 dpi, and three layers at 1200 dpi. That is, as the resolution increases, the layer that weakens the emphasis in the oblique direction is set to move to the higher layer side.
[0071]
Also, in order to improve the graininess by removing the halftone dot structure from a halftone dot image having a high line number of 150 lines or more, a larger noise removal threshold Thnp is set in one hierarchy than in the second hierarchy. ing. Further, if the threshold value is sufficiently large for the halftone dot portion, the signal in the high frequency band is converted to 0, so that any value may be used for the halftone dot pattern portion.
[0072]
However, considering the case where the character part is erroneously determined as a non-character part, a value equivalent to the character area is set. In order to maintain the sharpness of a halftone image, the coefficient signal in the vertical and horizontal directions of the second layer is set to a larger value than the coefficient signal in the vertical and horizontal directions of the first layer. On the other hand, in order to suppress moire in the halftone image, the coefficient signal in the two-level diagonal direction is set to a smaller value than the coefficient signal in the one-level diagonal direction.
[0073]
As shown in FIGS. 29, 30 and 31, the
[0074]
By setting the parameters as described above, it is possible to perform sharpness control that achieves both the image qualities of the character area and the picture area (mainly the halftone image area).
[0075]
Further, the processing can be switched depending on the area so that the character area is controlled by the method of FIG. 14 and the pattern area is controlled by the method of FIG.
[0076]
As shown in FIG. 21, the data from the sharpness control means 8 is input to the band synthesizing means 9 and inversely converted into a real space image. The band synthesizing means 9 is the same as that in the second embodiment.
[0077]
Example 4
The overall configuration of the fourth embodiment of the present invention is the same as that of the first, second, and third embodiments described above. The configuration of the filter processing means 3 according to the fourth embodiment is the same as the configuration of the third embodiment shown in FIG. The difference from the third embodiment is the configuration of the image area separation means and the sharpness control means in the filter processing means 3. .
[0078]
As shown in FIG. 21, the input image signal S is first input to the band dividing means 7 and decomposed into a plurality of image band signals W. The image area separating means 10 uses the decomposed image signal W to obtain a feature amount indicating an image attribute such as a halftone image or a photographic paper image, and separates the image into halftone dots and photographic paper. Next, the sharpness control means 8 performs image enhancement processing and smoothing processing in accordance with the separation result of the image area separation. Finally, the
[0079]
FIG. 32 shows a configuration of an image area separation unit according to the fourth embodiment. The image area separation means 10 receives the output wavelet coefficient signal W, and from the coefficient signal W, features of the halftone dot image are detected by the halftone dot feature amount detection means 14, and features of the photographic paper image by the photographic paper feature amount detection means 15. Are detected, these feature amounts are corrected by the feature amount correction means 16, and a separation result is output. The feature
[0080]
In the photographic paper determination method, for example, in a predetermined area (for example, 7 × 5 pixels), an area portion having a small average value and small variance in all bands and in all directions is determined as a photographic paper pattern area.
[0081]
Based on the control signal C output from the image area separation means 10, the sharpness control means 8 performs enhancement processing and smoothing processing of the image signal. The configuration of the sharpness control means 8 according to the fourth embodiment is shown in FIG. As shown in FIG. 33, according to the separation result of the image area separation means 10, the high-frequency component of the first layer (1st-HL, 1st-LH, 1st-HH) and the high-frequency component of the second layer (2nd-HL, 2nd-LH) , 2nd-HH), the correction means 409 performs a predetermined correction. The correction by these correction means 409 will be described with reference to FIG.
[0082]
As shown in FIG. 14, when the absolute value of the high frequency component coefficient signal input to the correction means 409 is smaller than a predetermined noise removal threshold (Thn), the value of the corrected coefficient signal is set to zero. It is corrected to. Further, when the absolute value of the high frequency component coefficient signal is equal to or greater than a predetermined noise removal threshold value Thn, the value of the input coefficient signal is multiplied by a predetermined enhancement coefficient α and output. By controlling in this way, a high frequency component smaller than the noise removal threshold value Thn is removed as noise, resulting in a smoothed image, and a high frequency component equal to or higher than the noise removal threshold value Thn is multiplied by α as a signal, so that the difference component is An image with increased emphasis processing is obtained.
[0083]
As shown in FIG. 34, Thn and α of the correcting
[0084]
An example of how to switch control between the photographic paper pattern area and the halftone dot pattern area is shown in FIG. The enhancement coefficient α in the photographic paper pattern area is larger than that in the halftone pattern area, and is set so that sufficient sharpness can be obtained in continuous tone images including photographic paper. Since the coefficient signal of the photographic paper region is generally small, the noise removal threshold Thn is set to a smaller value than the halftone image region in order to satisfy the sharpness of the photographic paper pattern.
[0085]
The band of the photographic paper pattern area is set so that the degree of emphasis is the highest for the two-level vertical and horizontal diagonal edge components. Generally, since the photographic paper pattern region shows frequency characteristics such that there is a peak at a low frequency, the coefficient of one layer is very small. Therefore, no matter how much the enhancement factor of one layer is increased, the sharpness of the photographic paper pattern is not greatly affected. Therefore, the enhancement coefficient in the vertical and horizontal diagonal coefficients of the two layers is made larger than the enhancement coefficient in the halftone pattern region. Since the value of the coefficient is very small even in the second layer, the noise removal threshold value is set smaller than the noise threshold value of the dot pattern.
[0086]
In the halftone dot pattern region, a relatively small emphasis coefficient is used in order to suppress the occurrence of moire in the halftone dot image portion. In particular, a relatively large noise removal threshold value Thnp is set for a halftone dot image having a high line number of 150 lines or more in order to remove the halftone dot structure and improve the graininess.
[0087]
By setting the parameters as described above, it is possible to perform sharpness control that achieves both image quality on the photographic paper pattern area and the halftone dot pattern area.
[0088]
As shown in FIG. 21, the data from the sharpness control means 8 is input to the band synthesizing means 9 and inversely converted into a real space image. The band synthesizing means 9 is the same as in the second and third embodiments.
[0089]
(Example 5)
In the above-described embodiment 2-4, the wavelet transform is assumed to be sub-sampling performed in normal compression processing or the like, but in the
[0090]
The overall configuration of Example 5 is FIG. 1 as in Example 2-4. In the filter processing means 3 in FIGS. 5 and 21, the band dividing means 7 and the band synthesizing means 9 are different from those in the embodiment 2-4. In other words, the fifth embodiment is obtained by replacing the
[0091]
As shown in FIG. 35, the wavelet transform that performs sub-sampling is performed by performing processing using a high-pass filter and a low-pass filter, and then performing processing for thinning one pixel out of two pixels (for example, processing for thinning out odd pixels) And In inverse transformation, upsampling is performed, and inverse transformation is performed by an inverse transformation filter.
[0092]
In the wavelet transform of this embodiment, as shown in FIG. 36, downsampling is not performed during forward transform. Therefore, as shown in FIG. 36, the image size of the coefficient signal in each layer and in each direction is the same size as the input image Org. At the time of inverse conversion, as shown in FIG. 36, up-sampling is performed for each even and odd pixel group and an inverse conversion filter is applied. Since an inverse transformation result from the even pixel group and an inverse transformation result from the odd pixel group are obtained for one original image pixel, these are averaged to obtain image data after the inverse transformation.
[0093]
By the processing without performing the sub-sampling as described above, it is possible to calculate the image feature amount with high accuracy and to perform high-quality filter processing without emphasis / smoothness unevenness. This will be described with reference to FIGS.
[0094]
Each of FIGS. 37 to 39 is a signal in which the original image is the same and the density is repeated in a cycle of 4 pixels. FIGS. 37 and 38 show examples in the case of performing sub-sampling, and FIG. 39 shows the system of this embodiment in which sub-amplification is not performed. Further, FIG. 37 and FIG. 38 show an example in which the pixel for sub-sampling is shifted by one pixel.
[0095]
In the case of FIG. 37, it is an example in which the wavelet coefficient signals performed on the pixel pairs d1 and d2 and the pixel pairs d3 and d4 are thinned out. As a result, the pixel pairs d0 and d1 and the pixel pairs d2 and d3 are obtained. The coefficient signal remains. For example, when the high-frequency component is multiplied by a double enhancement coefficient and inversely transformed for enhancement filter processing, the high-
[0096]
On the other hand, when the sub-sampling is shifted by one pixel as shown in FIG. 38, the high-frequency component obtained by the pixel pair of d1 and d2 is 0, and the high-frequency component is not amplified even when multiplied by the enhancement coefficient, as shown in FIG. Thus, it can be seen that the desired enhancement processing has not been performed. In such a conversion system that performs sub-sampling, there is a case where frequency characteristics cannot be corrected correctly depending on the sampling position.
[0097]
The wavelet transform that does not perform sub-sampling in this embodiment solves this problem. As shown in FIG. 39, the results of FIGS. 37 and 38 are averaged, and the frequency characteristics can be corrected without omission. Further, since the signal is not subjected to sub-sampling when calculating the feature amount of the image as well as the enhancement process, the feature amount can be extracted with high accuracy.
[0098]
In Embodiment 2-5 described above, the Haar type wavelet is taken as an example of the wavelet basis function, but other basis functions can be similarly realized. Further, not only wavelet transformation but also subband transformation, Fourier transformation, Hadamard transformation, Laplacian pyramid, etc. that divides an image into a plurality of frequency bands can be realized in the same manner.
[0099]
As described above, the present invention may naturally be implemented by dedicated hardware, but may be implemented by software using a general-purpose computer system. When implemented by software, a program that realizes the image processing functions (filter processing, γ conversion, halftone processing, etc.) and processing procedures of the present invention is recorded on a recording medium and the like. The image processing function of the present invention is implemented by the program being read into the computer system and executed by the CPU. The image data is, for example, original image data read from a scanner or the like, image data prepared in advance on a hard disk or the like, or image data acquired via a network. The processing result is output to a printer or written to a hard disk. Alternatively, the data is output to an external device (such as a printer) via a network.
[0100]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the following effects can be obtained.
(1) Extract high-frequency components and low-frequency components from input image data in the vertical and horizontal diagonal directions, and apply a filter to each component, so that the enhancement filter is applied only to the band and direction to be emphasized. Filter processing is realized. Therefore, it is possible to simultaneously realize the sharpness of characters, the moire suppression of halftone dots, and the noise removal of the entire image.
(2) The image is decomposed into a plurality of frequency bands and coefficient signals in the vertical and horizontal directions in each band, and the emphasis or smoothing control is individually performed for each coefficient signal, so that the vertical and horizontal coefficients are stronger than those in the diagonal direction. When the coefficient signal is smaller than a certain threshold value, it is converted to 0 or a small constant to suppress the noise component, and further, when the coefficient signal is suddenly set to 0 below the above threshold value for noise component suppression. When image degradation is conspicuous at the boundary near the threshold value, two threshold values are provided so that the continuity of the relationship between the coefficient value before control and the coefficient value after control is maintained. Therefore, the sharpness of the characters is improved, the noise of the entire image is removed, and the moire of the dot pattern is removed.
(3) Using the coefficient signal, the image area is separated into the character and the picture, the switching of the coefficient is controlled so that the character area is kept sharp and the picture area is not moire, and the frequency conversion is performed for each coefficient. If the later values are the same coefficient, control is performed so that the character is not larger than the case of the pattern, and in particular, the coefficient signal value of the diagonal component of the pattern is a small value after the conversion. Further, the sharpness of the characters is improved, the noise of the entire image is removed, and the moire of the halftone dot pattern is removed.
(4) The image signal is separated into character, halftone dot pattern and photographic paper pattern using the coefficient signal. If the coefficient is the same before conversion, the coefficient after conversion of the photographic paper pattern is equal to or greater than the coefficient after conversion of the halftone pattern. Furthermore, since the absolute value of the noise removal threshold for photographic paper is smaller than the noise removal threshold for halftone patterns, the sharpness of characters, noise removal, moire removal, and continuous tone image Sharpness can be realized at the same time.
(5) Even if the resolution of the input image signal changes, the sharpness of characters is maintained and the moire of the halftone dot pattern is suppressed.
(6) Since the coefficients of the pixels in the vicinity of the target pixel are also used when performing the band synthesis, the signal value after the inverse transformation is prevented from changing greatly depending on the position where the inverse transformation is started, and stable filter processing is performed. Can be realized.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 shows a configuration of Example 1-5 of the present invention.
FIG. 2 shows a configuration of filter processing means according to the first embodiment.
FIG. 3 shows an example of a spatial filter used in the first embodiment.
FIG. 4 illustrates an example of input / output characteristics of the correction unit according to the first embodiment.
FIG. 5 shows a configuration of filter processing means according to the second embodiment.
FIG. 6 shows a configuration of band dividing means.
FIG. 7 shows a Haar wavelet.
FIG. 8 is a diagram for explaining Haar wavelet transform;
FIG. 9 shows wavelet coefficient signals up to two layers.
FIG. 10 shows a configuration of sharpness control means according to the second embodiment.
FIG. 11 shows a first example of correction means.
FIG. 12 shows a second example of correction means.
FIG. 13 shows a setting example of correction means according to the second embodiment.
FIG. 14 shows a third example of correcting means.
15 shows a setting example of correction means according to
FIG. 16 shows a fourth example of the correcting means.
FIG. 17 shows a fifth example of the correcting means.
FIG. 18 shows a sixth example of the correcting means.
FIG. 19 shows a seventh example of the correcting means.
FIG. 20 shows a configuration of band synthesizing means.
FIG. 21 shows a configuration of filter processing means according to the third embodiment.
FIG. 22 shows a configuration of an image area separation unit according to the third embodiment.
FIG. 23 shows a configuration of sharpness control means according to the third embodiment.
24 shows a setting example of correction means according to the third embodiment. FIG.
FIG. 25 shows an example of switching an emphasis coefficient and a noise removal threshold for characters and pictures.
FIG. 26 shows an example of images with different resolutions.
FIG. 27 shows the frequency response of coefficient signals with different resolutions.
FIG. 28 shows wavelet coefficient signals up to three layers.
FIG. 29 shows a setting example of correction means according to the resolution.
FIG. 30 shows a setting example of correction means according to the resolution.
FIG. 31 shows a setting example of correction means according to the resolution.
FIG. 32 shows a configuration of an image area separation unit according to the fourth embodiment.
FIG. 33 shows a configuration of sharpness control means according to the fourth embodiment.
FIG. 34 shows a setting example of correction means according to the fourth embodiment.
FIG. 35 shows the configuration of a wavelet transform that performs subsampling.
FIG. 36 shows a configuration of a wavelet transform according to the fifth embodiment.
FIG. 37 is a diagram for explaining wavelet transform for performing sub-sampling.
FIG. 38 is a diagram for describing wavelet transform for performing sub-sampling.
FIG. 39 is a diagram illustrating wavelet transform according to the fifth embodiment in which subsampling is not performed.
[Explanation of symbols]
1 Image input means
2 Scanner γ processing means
3 Filter processing means
4 γ conversion means
5 Halftone processing means
6 Image output means
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