JP5987550B2 - 画像処理装置および画像処理方法および画像形成装置 - Google Patents

Description

この発明は、画像処理装置および画像処理方法および画像形成装置に関する。

電子写真方式やインクジェット方式の画像形成装置は、複写機や光プリンタ、光プロッタ、ファクシミリ装置や、ＭＦＰ等として知られている。
これらの画像形成装置では、形成すべき画像のデータを入力画像データとして、画像形成を行なう。
入力画像データは、原稿をスキャナで読取って得られた読取データであることも、コンピュータ等で生成されたものや、通信回線を介して得られるものであることもある。

あるいは、デジタルカメラや種々の撮像装置で撮影された画像データや、画像編集ソフトウエアによって作成されたものであることもある。

これらの画像形成装置では、所望の画像を形成するための出力画像データを得るように、入力画像データに対して「種々の画像処理」が施される。

出力画像データは、記録紙等の記録媒体に画像化されて出力される場合も、種々のディスプレイ装置に出力画像として表示される場合もある。

画像処理方法は、種々のものが知られているが、その中に、空間周波数強調を行なうものが知られている（特許文献１、２）。

出力画像データを視覚化した出力画像は一般に２次元画像であるが、画像化された対象が本来的に有する立体感や素材の質感の再現性が良好であることが好ましい。

特許文献１に記載された発明においては、再生すべき画像は「岩盤切削面および岩盤露頭などの亀裂、脈などの状態」であり、立体感の良好な再現性に成功している。
特許文献２に記載された発明では、再生すべき画像は「内臓のＸ線写真画像」であり、所望の観察部分の強調に成功している。

これら特許文献１、２に記載された発明では「出力画像として表示すべき撮影対象物」が限られたものである。

入力画像として表現される対象物の範囲は極めて広い。広範囲の対象物の出力画像において、立体感や素材の質感の再現性を向上させた画像処理は未だ知られていない。

この発明は、広範な種類の対象物の画像データを入力画像データとし、対象物の持つ凹凸感や質感を高めた出力画像データを生成できる画像処理装置の実現を課題とする。

この発明は、広範な種類の対象物の画像データを入力画像データとし、対象物の持つ凹凸感や質感を高めた出力画像データを生成できる画像処理方法の実現を課題とする。

この発明はさらに、前記画像処理装置を備えた画像形成装置の実現を課題とする。

この発明の画像処理装置は、入力画像データに対して画像処理を行って出力画像データを生成する画像処理装置において、画像処理の処理内容として、入力画像の空間周波数強調処理を含み、前記空間周波数強調が、入力画像に対する２次元の空間周波数スペクトラムの円周方向において強調量を異ならせて、空間周波数成分の強調を行なうものであり、
空間周波数：ｋの範囲：
0.0＜ｋ＜1.0[cycle/mm]
に対して強調を行なうことを特徴とする。

この発明の画像処理方法は、入力画像データに対して画像処理を行って出力画像データを生成する画像処理方法において、画像処理の処理内容として、入力画像の空間周波数強調処理を含み、前記空間周波数強調が、入力画像に対する２次元の空間周波数スペクトラムの円周方向において強調量を異ならせて、空間周波数：ｋの範囲：
0.0 ＜ ｋ ＜ 1.0 [cycle/mm]
に対して空間周波数成分の強調を行なう工程を含むことを特徴とする。

この発明の画像形成装置は、前記画像処理装置を有し、該画像処理装置により処理された出力画像により画像形成を行なうことを特徴とする。

以上のように、この発明では、入力画像データに対する画像処理が「空間周波数強調処理」を含む。

そして、空間周波数強調処理は「入力画像に対する２次元の空間周波数スペクトラムの円周方向において強調量を異ならせて、空間周波数：ｋの範囲：
0.0 ＜ ｋ ＜ 1.0 [cycle/mm]
に対して空間周波数成分の強調」を行なう。

これにより「対象物の表面凹凸状態を撮影した画像データ」や「風景などを撮影した所謂自然画の画像データ」等の広範な種類の対象物に関する画像処理が可能となる。

そして、広範な種類の対象物に対し、対象物の持つ凹凸感や立体感等の質感を高めた出力画像を得ることが可能になる。

画像処理装置の実施の１形態を説明するための図である。 異方的な強調係数の１例を示す図である。 異方的な強調係数の別例を示す図である。 異方的な強調係数の他の例を示す図である。 等方的な強調係数の１例を示す図である。 画像処理装置の実施の別形態を説明するための図である。 画像処理装置の実施の他の形態を説明するための図である。 強調変数を空間周波数に応じて変化させた例を示す図である。 画像形成装置の実施の１形態を説明するための図である。

以下、実施の形態を説明する。
図１、図２を参照して、第１の実施の形態を説明する。
図１は、該実施の形態の画像処理装置を説明図的に示している。
この実施の形態では、画像処理装置１０は、強調方向決定部１２と、強調処理部１４とを有する。
これらは、実体としてはコンピュータとして構築でき、強調方向決定部１２と、強調処理部１４は、コンピュータプログラムとして設定できる。

この実施の形態では、入力画像データとして「汎用形式（この例ではＴＩＦ形式）の画像データ」を入力し、この入力画像データに対して画像処理を行う。
画像処理されたデータは出力画像データとして生成されるが、出力画像データは「汎用形式（この例ではＴＩＦ形式）の画像データ」としてファイル出力される。

なお、この例では、入力画像データ、出力画像データともに「ＴＩＦ形式」で、ＲＧＢの３つの色成分を有し、１画素あたり各色１６ｂｉｔのデータを有する。

画像処理装置１０に入力する入力画像データは、先ず、強調方向決定部１２により「強調方向」が決定される。

「強調方向」は、強調すべき空間周波数成分であり、以下において「強調パラメータ」とも言う。

続いて、入力画像データは、強調処理部１４において「強調処理」される。この強調処理は、強調方向決定部１２で決定された強調パラメータに基づいて行なわれる。

以下、具体的に説明する。
強調方向決定部１２では、先ず、入力画像データのＲＧＢの各色成分に対し、窓関数である「ハニング窓」を積算し、その結果に対して「離散フーリエ変換」を行なう。

以下において、離散フーリエ変換を「ＤＦＴ」と略記する。

なお、入力および出力画像データのＲＧＢの各色成分については、色成分毎に同じ処理を行うので、以下では１成分の処理について説明する。

入力画像データを「ｆ(x,y)」、ハニング窓を「Ｈ(x,y)」とすると、ハニング窓を積算した画像データ：ｇ(x,y)は次式（１）により算出される。

式（１）において、Ｍ、Ｎは、入力画像データ：ｆ(x,y)の「ｘ、ｙ方向の画素数（Ｍ，Ｎ）」を表し、ｘは「０〜Ｍ−１」、ｙは「０〜Ｎ−１」の値をとる。
次に、算出された「ｇ(x,y)」に対してＤＦＴを実行し、２次元の空間周波数スペクトラム：Ｇ(u,v)を次の式（２）により算出する。

続いて、以下の式（３）により「１次元化した空間周波数：ｋ」を算出する。

式（３）中の「Ｒ」は解像度を表す。解像度：Ｒの単位はｄｐｉで、分母「２５．４」は、１インチが２５．４ｍｍに対応することに基づいている。

解像度：Ｒは、画像データ内部に埋め込まれることもあり、その場合にはこの「埋め込まれた値」を使用できる。
解像度：Ｒは、ディスプレイなどに表示するサイズ（あるいは印刷出力するサイズ）によって決定されるため、画像データからだけでは一義的には決定されない。

ここでは、高品位の印刷原稿として使用できる画像データは、解像度：３００〜４００ｄｐｉ以上を要求されるため、解像度：Ｒ＝３００ｄｐｉとした。
なお、解像度：Ｒの値は、これ以外の値であってもよく、ディスプレイ表示や印刷出力を想定して、解像度の値を指定して決定するようにしても良い。

次に、２次元の空間周波数スペクトラム：Ｇ(u,v)を、直交座標系である「ｕｖ座標」から、極座標系である「ｋθ座標」へと座標変換する（以下の式（４）を参照）。

座標変換された結果に対して、円周方向の分布：Ｇｌ(θ)の算出を行なう。

このとき、空間周波数：ｋの範囲を「次工程で、空間周波数成分の強調を行う範囲：０．０＜ｋ＜１．０」に限定する。

空間周波数スペクトラムは複素数であるが、意味があるのは大きさのみであるので、以下の式（５）によって円周方向の分布：Ｇｌ(θ)を算出する。

式（５）における和（Σ）は、空間周波数：ｋについて「０．０＜ｋ＜１．０」の範囲のみで取る。
なお、ＤＦＴ演算を用いているので、角：θは離散値で、間隔も不均一である。
従って、実際の計算では「０≦θ＜２πの範囲を３６０区間に分割」し、各分割区間に属するθの値をもつ空間周波数スペクトラムを全て加算することで算出を行なった。

式（６）は、この演算を示している。

式（６）における「分割数（３６０）」は、他の数でも良い。

このように得られたＧｌ(θm)が、注目する周波数範囲（０．０＜ｋ＜１．０）における「空間周波数スペクトラムの円周方向の分布」となる。
このＧｌ(θm)から、次工程で行なう「異方的な空間周波数成分の強調」を行う際に必要となる、強調パラメータを決定する。

強調パラメータは「強調方向」即ち「より大きな強調を行う方向」である。

なお、「方向」は、空間周波数の２次元空間における方向であり「実際の空間内における方向」ではない。

強調パラメータの算出は、次式（７）により「Ｓθn」を「ｎについて順次算出」し、算出されたＳθnの大きさを比較することで行なう。

Ｇｌ(θm)は、繰返し周期がπであるから、ｎ，ｍは上記の範囲で和をとればよい。
このように計算される「Ｓθn」を、相互に比較し「Ｓθnの値が最大となるθn」を、強調パラメータ：φd（より大きな強調を行う強調方向）として決定する。
この決定は「Ｇｌ(θm)が大きな値を持つ方向においてＳθnの値が大きくなる」という関係を用いて、強調パラメータ：φｄを決定している。
即ち、次工程の空間周波数強調処理では「Ｇｌ(θm)が大きな値を持つ方向に、より大きな強調」を行う。

なお、強調パラメータ：φdの決定方法は、上記方法に限らない。
例えば、より単純にＧｌ(θm)が「最大値や極大値をもつ方向」そのものを、強調パラメータ：φdとしても良い。
しかし、Ｇｌ(θm)は一般に「短周期で大きな波状の振動を繰り返す」ことが多く、単純な最大値や極大値では、より全体的なＧｌ(θ)の傾向を抽出できない場合もある。

説明中の実施の形態では、このような点も考慮して、上記の如き方法で、強調パラメータ：φdの決定を行なっている。

上記の方法においては、入力画像データ：ｆ(x,y)に積算する「窓関数」を、ハニング窓としたが、窓関数はハニング窓に限らず、他タイプの窓関数でも良い。

以上のようにして、強調方向決定部１２における「強調方向の決定」行われ、強調パラメータ：φdが得られる。

強調処理部１４においては、上記の如く決定された強調パラメータ：φdを踏まえて、いかに説明する強調処理が行われる。

強調処理部１４においては、初めに、入力画像データのＲＧＢ各色成分につき、ＤＦＴ（離散フーリエ変換）を行い「２次元の空間周波数スペクトラム」を算出する。

この算出方法は、強調方向決定部１２で２次元の空間周波数スペクトラム：Ｇ(u,v)を算出した方法と同様であるが「窓関数の積算」は行わない。

強調処理部１４においても、入力画像データのＲＧＢ各色成分に対して、同じ処理を行うので、以下では１色分の処理方法について説明を行なう。

求める空間周波数スペクトラム：Ｆ(u,v)は、画像データ:ｆ(x,y)に対して、式（８）による演算を行なって算出される。

式（８）中のＭ，Ｎは画像データの「ｘ、ｙ方向の画素数（Ｍ，Ｎ）」を表す。

次に、以下の式（９）により「１次元化した空間周波数：ｋ」を算出する。
「Ｒ」は先の説明と同じく解像度でｄｐｉ単位であり、式中の「２５．４」は１インチが２５．４ｍｍに対応することに基づく。

式（９）により算出した空間周波数は「ｃｙｃｌｅ／ｍｍ」の単位となる。

説明中の実施の形態では、算出された空間周波数：ｋの０．０〜１．０「ｃｙｃｌｅ／ｍｍ」に相当する空間周波数領域において、空間周波数スペクトラムの強調処理を行う。

具体的には、以下の式（１０）に従う強調処理を行って、強調された空間周波数成分：Ｆ’(u,v)を算出する。

式（１０）において、「φd」は、先に決定された強調パラメータ：φdである。

また「φ」は、１次元化された空間周波数：ｋの、曲座標表示おける「偏角」であり、次式（１１）を満たす角：θ_ｘ、ｙである。

式（１０）は、空間周波数：ｋの範囲に応じて「２通りの強調処理」が行われることを表している。

即ち、空間周波数：ｋの０．０〜１．０［cycle/mm］の範囲の空間周波数領域においては、空間周波数スペクトラムの値が大きくなるように強調を行う。

即ち、空間周波数スペクトラムに「(1.0＋(0.3＋0.2×cos(2(φ―φd)))）」を乗ずることにより強調を行う。

乗ぜられる数「(1.0＋(0.3＋0.2×cos(2(φ―φd)))）」は、φ＝φdとなる方向において最大であり、φがφdから離れるにつれて小さくなる。

即ち、空間周波数：ｋの範囲：０．０〜１．０［cycle/mm］における強調処理は、強調パラメータ：φdの方向に強調量が大きくなる強調である。

上記範囲以外の空間周波数領域（ｋ＝０、ｋ≧１．０）では強調を行わず「もとのままの空間周波数スペクトラム：Ｆ(u,v)」とする。

以下、空間周波数スペクトラムに乗算する値を、強調係数：αkで表す。
即ち、強調係数：αkは、以下の式（１２）のように与えられる。

強調係数：αkを図２に示す。
強調係数：αkは、入力画像データに応じて強調方向決定部１２で決定されるものであるが、説明の簡単のため、図２において、強調パラメータ：φｄ＝π／２とした。

図２に「実線で示す曲線」は、空間周波数：ｋが「ｋ＞０．０、かつ、ｋ＜１．０」の場合の強調係数である。

このときの強調係数：αkは、最大値：１．５（φ＝π／２及び３π／２）、最小値：１．１（φ＝０及びπ）となるように周期的に増減する。

即ち、空間周波数スペクトラムの円周方向（φ方向に）に強調量が異なる（異方的な）強調量になっている。
式（１２）による強調方法では「偏角：φが強調パラメータ：φdと一致する方向」において強調量が最大である。

そして、強調パラメータ：φdと偏角：φとの角度差が大きくなるに従い、強調量が次第に小さくなる。

図２の「破線」は、空間周波数：ｋが「ｋ＝０．０、または、ｋ≧１．０」の場合の強調係数を示し、上述したように、偏角：φによっては変化しない。

なお、入力画像データがどのようなものであっても、空間周波数成分：Ｆ(u,v)は「円周方向（φ方向）には繰返し周期がπとなる特性」を持つ。
このため強調係数：αkも繰返し周期がπとなるように設定している。

強調処理部１４では、このようにして強調処理を行って生成したＦ’(u,v)に対して、「逆ＤＦＴ（逆離散フーリエ変換）」を行い、強調された画像データを算出する。

この「強調された画像データ」をf’(x,y)とする。
以下の式（１３）は、逆ＤＦＴの演算式である。

強調処理部１４は「ファイル出力部」を有している。

ファイル出力部は、上記の如く得られた「強調後の画像データ」に基づき、汎用形式であるＴＩＦデータを生成して、外部記憶装置（図示されず）へファイル出力を行う。

この出力される「ＴＩＦデータ」が出力画像データである。

上に説明した例では、入力画像データ、出力画像データともに「ＴＩＦ形式」で、ＲＧＢの３色成分を有し、１画素あたり各色１６ｂｉｔのデータを有するものとする。

しかし、入力画像データ・出力画像データのファイル形式はＴＩＦ形式に限定されるものではなく、JＰＥＧやＰＮＧなどの他のファイル形式でも良い。
また、色成分に関してもＲＧＢ色空間に限定されるものではなく、ＲＧＢ以外の色空間でも良く、１画素あたりのデータ量も１６ｂｉｔ以外のデータ量でも良い。
即ち、上には、強調処理を行う画像データがＲＧＢ色空間の画像データ形式であるとして説明したが、ＣＭＹＫ、ＸＹＺやＬａｂなどの画像データ形式でも良い。

また、解像度：Ｒ、１画素あたりの分解能（上の説明では１６ｂｉｔ）なども上記の値に限定されるものではない。

また、上に説明した実施の形態では、ＤＦＴを用い、周波数空間において強調処理を行っているが、これもこの発明における必須の要件ではない。
上記の如くする代わりに、例えば「特定周波数領域の強調処理を行うフィルタ」を作成して「入力画像データとのコンボリューションをとる」ようにすることも考えられる。

この方法でも、上記と同様の強調処理が可能である。

上記実施の形態には、対象物の質感や凹凸感（立体感）に関する発明者の知見が反映されている。

即ち、強調方向決定部１２において強調パラメータ：φdの決定を行う際に「入力画像の空間周波数成分の円周方向の分布」を調べる。
そして、比較的大きな空間周波数成分を有する方向を「強調パラメータ」として決定する。

説明中の実施の形態では、強調処理部１４において、上記の如くして決定した強調パラメータに従って、特定周波数成分を強調する構成となっている。
発明者は、多くの画像において「画像の空間周波数成分が大きくなる方向が、画像の陰影の方向と一致」することを確認した。

上記実施の形態では「入力画像の陰影が強調された出力画像」となり、撮影対象物の質感や凹凸感（立体感）の再現性の高い出力画像へ変換することができる。

「検証実験１」
図１の画像処理装置を用いて「入力画像の２次元の空間周波数スペクトラムの円周方向において強調量を異ならせて、空間周波数成分の強調を行なう」効果を検証した。

検証実験１では、上に説明した強調係数：αk（式（１２））として、図２に示すもののほか、図３、図４に示すものを用いた。

図３、図４に示す強調変数：αkも、図２の場合と同様に「空間周波数成分を異方的に強調」することができる。

比較例として、図５に示す「空間周波数スペクトラムの円周方向において、空間周波数成分を等方的に強調する強調変数」の場合も調べた。

検証実験１は、強調係数：αkが「異方的か等方的かの差異」によって、効果の差異を確認することが目的である。
この目的に即して、図２〜図５は「強調変数：αkの平均値」が、全て１．３に等しくなるように強調変数を生成した。
図３、図４は、図２の場合に比して「強調量を大きくする領域」を狭くし、強調量自体を大きくする操作に対応している。
即ち、図２では、強調変数：αkの平均値は１．３、最大値は１．５、最小値は１．１である。
強調変数：αkは、図３では平均値：１．３、最大値：１．７、最小値：１．１、図４では平均値：１．３、最大値：１．９、最小値：１．１となるように設定した。

図５では、強調変数：αkは一定値：１．３である。

入力画像として、全部で２０種の対象物の画像を用意した。
これ等の画像は、油絵、タイル、カーテンといった「質感や凹凸感のある対象物」の撮影画像や、風景や人物の撮影画像（所謂自然画）である。

出力画像の「質感や凹凸感（立体感）の評価方法」として、出力画像と入力画像を同時にディスプレイに表示し、両者を目視で比較する目視評価を行った。
なお、使用したディスプレイは「ColorEdge CG221（ナナオ社製 商品名）」である。

評価項目として「質感および凹凸感（立体感）の向上の有無」と「違和感発生の有無」の２項目を調べた。

「違和感発生」が有る場合とは、目視評価により「何らかの画像処理操作が施されたことが知覚される」こと、知覚された操作を「好ましくない」と感じることである。

また目視評価の際には、画像表示における拡大・縮小を調整した。
即ち、前述した画像の解像度（解像度：３００ｄｐｉ）と入力画像データの画素数（ｐｉｘ）とから画像サイズ（ｃｍ、ｍｍなど）を決定した。

そして、決定された画像サイズがディスプレイ上で実現されるように、画像表示を調整して、上記の目視評価を行った。

上記２項目の目視評価を上述の２０種の画像全てにつき、図２〜図５の４種の強調変数により空間周波数強調を行った結果に対して行った。
「質感および凹凸感（立体感）の向上の有無」は「向上した画像が多い」ほど好ましく、「違和感発生の有無」は「違和感の発生した画像が少ない」ほど好ましいとした。

最も好ましいのは「質感および凹凸感が向上する画像数が多く、かつ、違和感が発生する画像数が少ない」ことであるから、両者の差によって総合評価することとした。

表１に「目視評価の結果」を示す。

Ｎｏ．１〜Ｎｏ．３は、図２〜図４に示す強調変数：αkによる「空間周波数成分の異方的な強調」を行った例である。

これらの場合は何れも「質感および凹凸感が向上する画像が多く、かつ、違和感が発生する画像が少ない」という条件に当てはまり、高い評価を与えることができる。

Ｎｏ．４は、図５に示す「一定の強調変数：αk」による、空間周波数成分の等方的な強調を行った例である。

Ｎｏ．１ないしＮｏ．３に比較して「質感および凹凸感が向上する画像」が相対的に少なく、かつ「違和感が発生する画像」が相対的に多い。

表１の結果から以下のことが理解される。
即ち、「質感および凹凸感（立体感）の向上」と「違和感が発生しない」の２項目を両立させるのは「空間周波数成分の異方的な強調」を行う場合である。

従って「入力画像の空間周波数成分の円周方向に強調量が異なるように（異方的に）、空間周波数成分の強調を行う」ことの有効性が明らかである。

即ち、このような空間周波数成分の強調により、質感や凹凸感（立体感）が向上し、違和感発生の少ない出力画像が得られると言える。

図６を参照して、画像処理装置の第２の実施の形態を説明する。繁雑を避けるため、混同の恐れがないと思われるものについては、図１におけると同一の符号を付する。

先に説明した第１の実施の形態の画像処理装置においては、画像処理装置１０が「強調パラメータ：φdを決定する機能」を有している。

図６に示す第２の実施形態の画像処理装置２０は、強調方向入力手段２２と、強調方向指示手段２４と、強調処理部１４とを有している。
強調処理部１４は、図１に示した画像処理装置１０における強調処理部１４と同様のものである。

画像処理装置２０においては、ユーザが強調パラメータ：φdを決定し、強調方向入力手段２２から入力する。

強調方向入力手段２２は、画像処理装置２０の構成の一部を担う。
強調方向入力手段２２から入力された強調パラメータ：φdは、強調方向指示手段２４により、強調処理部１４に送られる。
強調処理部１４は、支持された強調パラメータ：φdに基づいて、先述の実施の形態におけると同様の強調処理を行う。

即ち、支持された強調パラメータ：φdの方向において強調量が最大と成るような強調変数の分布（図２〜図４に示す如き分布）を形成して強調処理を行う。

入力するべき強調パラメータ：φdは、テーブルの如き形態で予め用意してあるものの中から、ユーザが選択してもよいし、ユーザが独自に設定しても良い。

強調パラメータ：φdは、入力画像に応じて適当な値が異なるため、入力画像毎にこの強調パラメータ：φdを設定することが望ましい。

前述の如く、多くの画像において「画像の空間周波数成分が大きくなる方向が、画像の陰影の方向と一致」する。

しかし、この一致は「必ず」と言うわけではない。

例えば、対象物が「凹凸とは無関係の模様」を有するような場合、入力画像の「大きな空間周波数成分を持つ方向」と入力画像の陰影方向とが一致しないこともあり得る。

例えば、入力画像が「凹凸のある油絵の撮影画像」である場合と、表面が平坦な自然画の撮像画像である場合とがこのような場合である。
このような場合、強調パラメータ：φd（入力画像の陰影が強調される方向）が異なることが多い。

このような対象物に対して、入力画像の陰影方向と一致しない「大きな空間周波数成分を持つ方向」に上述の強調処理を行っても、必ずしも良好な結果は得られない。

この場合、強調処理により「凹凸感や立体感」は向上するが、「対象物の模様の強調」がより目立ってしまうという副作用が生じる。

従って、かかる場合には、ユーザが「入力画像の陰影方向を自ら判別」し、この陰影方向を強調方向指示手段を介して指示することで、上述の問題を回避することができる。

そして、凹凸感や立体感が向上した出力画像への変換を行うことができる。

このようにして「入力画像を与えることと、強調方向を指定する以外の煩雑な作業」をユーザに強いることなく、凹凸感や立体感を増加させた出力画像を得ることができる。

例えば、予め「入力画像の種類に応じた強調パラメータ：φd」を入力画像の種類ごとにグループ分けして、各グループに応じた強調パラメータ：φdを定めておく。

そして、入力画像の種類に応じて、適切な強調パラメータ：φdを選択して、強調方向入力手段２２から入力する。

このようにして、入力画像の質感や凹凸感（立体感）を高めた出力画像への変換を行うことができる。

「検証実験２」
先に説明した、第１の実施の形態の画像処理装置１０を用い、強調処理部１４において「強調処理を行う空間周波数範囲」を変化させて比較をおこなった。
即ち、前述の式（１２）を適用する「空間周波数：ｋの範囲」を変更して「入力画像から出力画像への変換」をおこなった。
なお、式（１２）を適用する空間周波数：ｋの範囲に応じて、式（５）または（６）での「ｋについての和」をとる範囲を、変更した空間周波数：ｋの範囲と一致させた。

検証実験２でも、入力画像は検証実験１で使用したものと同じものを用いた。
即ち、質感や凹凸感のある対象物（油絵、タイル、カーテン）を対象とした撮影画像および風景や人物を対象とした自然画の、合計２０種類の入力画像である。

評価項目および評価方法も、検証実験１と同一とした。
すなわち、評価項目は「質感および凹凸感（立体感）が向上の有無」および「違和感発生の有無」とした。
評価方法は「出力画像と入力画像を同時にディスプレイに表示し、両者を目視で比較する目視評価」により行った。

表２に「評価結果」を示す。

表２におけるＮｏ．１は、強調処理を行う空間周波数：ｋの範囲に「ｋ＝０．０[cycle/mm]」が含まれている。

「ｋ＝０．０[cycle/mm]」が含まれたことにより、出力画像において「画像の色合い」が変化している。

これは、空間周波数：ｋ＝０．０の成分を強調処理すると「画像の全画素にわたり、平均値を増加させる」ことに相当するためである。

このような「色合いの変化」は、質感や凹凸感（立体感）の向上にとっては適切な変化でない。このため「許容できない強調画像」となっている。

Ｎｏ．２〜Ｎｏ．４は「強調を適用する空間周波数：ｋの範囲」を変更した場合であり、Ｎｏ．２は第１の実施の形態の検証実験１におけるＮ０．１〜Ｎｏ．３に当たる。

表２におけるＮｏ．２、Ｍｏ．３のように、強調すべき空間周波数：ｋの範囲が１．０
[cycle/mm]以上となると、対象物表面の比較的細かな凹凸感の向上が認められる。
しかし、このような「比較的細かな凹凸感の向上」は、単純な濃淡の強調のように見え、質感や凹凸感（立体感）の向上には結びつかない。

Ｎｏ．５は、Ｎｏ．２とＮｏ．３の「両方の領域を同時に強調」した場合に相当する。

この場合は、質感や凹凸感（立体感）の向上が認められるが、高周波側（ｋ≧１）を強調したことによる「中程度の細かさの濃淡の強調」が目立つ結果となる。

このため、全体として、Ｎｏ．２には及ばないと判定される。

Ｎｏ．６、Ｎｏ．７は、Ｎｏ．２における「強調範囲」を、０．０＜ｋ＜０．５の領域と０．５＜ｋ＜１．０の領域に分割した場合である。

これ等の場合の何れも、質感および凹凸感（立体感）の向上した出力画像を得ることができている。

即ち、空間周波数：ｋの範囲「０．０＜ｋ＜１．０」に含まれる何れかの空間周波数範囲の強調が、出力画像における「質感や凹凸感（立体感）の向上」に有効である。

このように、強調処理を行う空間周波数の範囲を制限することにより「画像の色の変化や単純な濃淡の強調」が目立つという副作用の発生を有効に軽減できる。

図７を参照して、第３の実施の形態を説明する。繁雑を避けるため、混同の恐れが無いと思われるものについては、図７においても図１におけると同一の符号を付する。

図７の画像処理装置３０は、図１の画像処理装置１０の強調方向決定部１２の前段に、Ｌａｂ分割部３２１を有し、強調処理部１４の後段にＲＧＢ合成部３４１を有する。

先に説明した第１の実施の形態では「ＲＧＢ形式の画像データの各成分に対して、異方的な空間周波数成分の強調」を行っている。

第３の実施の形態では、ＲＧＢ形式の入力画像データからＬａｂ色空間へと変換をおこない、Ｌａｂの各成分中のＬ成分のみに、異方的な空間周波数成分の強調を行う。
また、強調後のＬ成分Ｌ’と「強調しないままのａｂ成分」を用いて、ＲＧＢ形式のデータへ変換した後に出力画像データとする。

入力画像データはＲＧＢ形式であり、入力されるとＬａｂ分割部３２１で「色空間をＲＧＢ空間からＬａｂ空間」への変換を行う。

なお、「Ｌａｂ色空間」は「CIE L*a*b* (CIELAB)」の略である。

ＲＧＢ色空間からＬａｂ色空間への変換は、以下の式（１４）により行われる。

式（１４）による変換で得られた「Ｌａｂ色空間の３つの成分：Ｌ、ａ、ｂ」のうちＬ成分についてのみ、強調方向決定部１２で強調パラメータ:φdを決定する。

そして、決定された強調パラメータ:φdに基づき、Ｌ成分画像に対する強調処理を、強調処理部１４において行って、強調処理されたＬ成分画像：Ｌ’を得る。

このようにして強調処理されたＬ成分画像：Ｌ’と、先に式（１４）による変換で得られた「ａ，ｂ成分」とを、ＲＧＢ合成部３４１により合成する。

この合成は、Ｌａｂ分割部における分割演算の逆演算に当たるものであり、良く知られている。

図７に即して説明した第３の実施の形態に対しては、種々の変形例が考えられる。
ここでは、第４の実施の形態として、以下のものを説明する。

図７を参照しつつ、図７の内容を適宜読み替えて説明を行う。

第４の実施の形態では、強調方向決定部１２の前段において「ＲＧＢ形式で入力する入力画像データを、ＨＳＶ色空間に分割」する。

即ち、図７においてＬａｂ分割部３２１に換えて、図示されない「ＨＳＶ分割部」を用いて、上記分割を行う（ＨＳＶ色空間への変換）。
ＲＧＢ色空間からＨＳＶ色空間への変換は次の式（１５）によって行われる。

このように変換されたＶＳＨ色空間のＶ成分についてのみ、上に説明した「強調方向決定と強調処理と」を行い、Ｓ成分およびＨ成分に対しては強調処理を行わない。

そして、Ｖ成分に対して異方的な強調処理を実行されたデータ：Ｖ’を得、このデータ：Ｖ’と強調処理されなかったＳ成分およびＨ成分とを「ＲＢＧ色空間」で合成する。
この合成は、ＬＳＨ分割部における分割演算の逆演算に当たるものであり、良く知られている。

そして、得られたＲＧＢ形式の画像データをＴＩＦ形式にして出力画像データとする。

「カラー画像を表現する色空間」には種々のものが存在する。上述の「Ｌａｂ色空間」や「ＨＳＶ色空間」は、これ等の色空間の実際の例である。
Ｌａｂ色空間における「ａｂ成分は色に関係する成分」であり、「Ｌが明るさに関係する成分」である。

「ＨＳＶ色空間」では、Ｈ：色相（Hue）、Ｓ：彩度（Saturation）、Ｖ（Brightness・Value）の３成分で全ての色を表現できる。
これ等のＨ、Ｓ、Ｖ成分のうち「ＨＳ成分は色に関係する成分」であり、明るさに関係する成分はＶ成分である。
第３及び第４の実施の形態では、ＲＧＢ色空間から変換されたＬａｂ色空間またはＨＳＶ色空間において「明るさに関係するＬ成分、Ｖ成分のみ」を強調処理の対象とする。

以下の点を確認した。
即ち、ＲＧＢ色空間の画像データの「ＲＧＢ全ての色成分」に前述の強調処理を施した場合を「基準の場合」とする。

Ｌａｂ色空間の画像データとへと変換し、Ｌ成分のみの強調処理を施した場合を「場合：Ｌ」とする。
ＨＳＶ色空間の画像データとへと変換し、Ｖ成分のみの強調処理を施した場合を「場合：Ｖ」とする。

上記「基準の場合」と「場合：Ｌ」「場合：Ｖ」につき、出力画像を対比した結果、何れの場合においても「対象物の凹凸感や立体感の増加」が確認された。

前述したように、多くの画像において「画像の空間周波数成分が大きくなる方向は、画像の陰影の方向と一致」する。

換言すれば、目視した画像における「対象物の凹凸感や立体感」は、対象物の表面などに形成された陰影の画像に負うところが大きい。

陰影は「色に関する情報」は持たず、明るさ（濃淡）情報のみをもつ。

従って出力画像を「入力画像の陰影を強調した画像」とすることにより、撮影対象物の質感や凹凸感（立体感）の再現性の高い出力画像を得ることができる。

このように、撮影対象物の質感や凹凸感（立体感）の再現性には、入力画像における陰影に関係する「明るさの情報」が最重要である。

従って、上記のように色空間で分解された成分のうち、明るさに関係するＬ成分、Ｖ成分に対して「異方的な強調処理」を施すことにより上記の効果が得られているのである。

上記の如く「基準の場合」と「場合：Ｌ」「場合：Ｖ」の何れの場合においても、出力画像において「対象物の凹凸感や立体感の向上」が確認されている。

しかし、色空間への分解や、強調方向決定、強調処理に必要とされる演算量を考えると、場合：Ｌや場合：Ｖは、基準の場合に比較して計算量が少ない。

従って、場合：Ｌや場合：Ｖは、基準の場合に比して計算時間が短くてすみ、より高速の処理が可能となる利点がある。

即ち、基準の場合と、場合：Ｌ、場合：Ｖとで「計算時間」を比較すると、場合：Ｌ、場合：Ｖの計算時間は、基準の場合の約１／３となる。
上の実施の各形態において、最も計算時間が長くなるのは「ＤＦＴと逆ＤＦＴ」の演算であり、基準の場合では、この演算をＲＧＢの３成分全てに行う。
場合：Ｌや場合：Ｖでは、Ｌａｂのうち１成分（Ｌ成分）あるいはＨＳＶのうちのＶ成分のみに対して行うために、計算時間が大幅に短縮されるのである。

なお、ＨＳＶ色空間を使用する場合（場合：Ｖ）、以下の如き効果もある。
前述の如く、対象物の凹凸感や立体感は「陰影に関連する明るさ成分を強調する」ことで実現できる。
ＨＳＶ色空間は、「明るさ成分：Ｖと色成分ＨＳとの分離」が比較的良好であり、陰影に起因する明るさの変化のみを良好に強調するのに適している。

「検証実験３」
第１の実施の形態における画像処理装置１０を用い、以下の検証実験３を行った。
検証実験３は、強調処理部１４において用いられる強調係数：αkの最大値：αkmaxの大きさの意義に関するものである。

強調係数の最大値：αkmaxは、異方的に空間周波数成分の強調を行う際に、強調量がもっとも大きくなる方向において「空間周波数成分に乗ずる値」である。
強調係数の最大値：αkmaxは、強調係数：αkを図２のように図示した場合の、最大値：１．５）に相当する。
検証実験３においても、入力画像としては検証実験１におけるものを用いた。
即ち、質感や凹凸感のある対象物（油絵、タイル、カーテン）を対象とした撮影画像および風景や人物を対象とした自然画の、合計２０種類の画像である。

評価についても、検証実験１におけると同じく、強調処理を行わない出力画像と、強調処理した出力画像を、ディスプレイに表示し、両者を目視で比較する目視評価を行った。

評価項目も、評価項目として「質感および凹凸感（立体感）の向上の有無」と「違和感発生の有無」の２項目とした。

前記２０種類の入力画像に対して、それぞれ、強調係数：αkmaxを１．２〜４．０に設定して出力画像を生成し、目視評価による評価を行った。
強調係数：αkmaxを「１．２〜４．０の範囲で変更」するには、式（１２）における式
αｋ＝1.0＋(0.3+0.2×cos(2(φ―φd)))
における計数「０．３と０．２」を調整して行う。

このとき最小値は１．１に固定し、全ての条件で同一の最小値となるように設定した。

検証実験３の結果を表３に示す。

表３において「観点１」は、強調しない場合の撮像画像と比較して「質感および凹凸感（立体感）の向上の有無」に関する項目である。

「観点２」は、「違和感の発生の有無」に関する項目である。

観点１の結果からは、調係数：αkmaxを１．２以上に設定した全ての場合につき「質感および凹凸感（立体感）が向上する」という結果が得られた。
強調係数：αkmaxを１．２以上に設定すると、強調係数：αｋmaxの増大とともに「質感および凹凸感（立体感）」は増加した。

観点２の結果からは、強調係数：αkmaxを３．０以下に設定することにより「違和感の発生のない出力画像が得られる」という結果が得られた。

一方で、強調係数：αkmaxが３．２以上になると、目視で「強調処理が行われたこと」が覚知され、自然な凹凸感とならないという結果となった。

検証実験３から、強調係数：αkmaxの好適な範囲は、
αkmax≧１．２、かつ、αkmax≦３．０
であることが理解される。

第５の実施の形態
以下に、第５の実施の形態を説明する。
この第５の実施の形態は、第１の実施の形態の画像処理装置における強調処理部１４に、以下の機能を持たせることにより実施できる。
即ち、強調係数：αkに「強調をおこなう空間周波数範囲において空間周波数：ｋ」に対する依存性を持たせる機能である。

即ち、強調処理を適用する空間周波数範囲において「上限付近と下限付近の周波数領域に適用する値」が中間周波数領域において適用する値よりも小さくなる依存性である。

先に説明した第１の実施の形態においては、式（１２）に示すように、αkは「強調をおこなう空間周波数範囲において空間周波数：ｋには依存しない関数」である。

第５の実施の形態では、強調を行う空間周波数範囲において「空間周波数に依存する関数」を乗算する。

第５の実施の形態においても、入力画像から強調方向決定部において強調パラメータ：φdを決定する部分は、第１の実施の形態におけるのと同じである。

第５の実施の形態においては、強調係数：αkとして、式（１２）に代えて、以下の式（１６）で定義されるものを用いる。

ただし、式（１６）において「kmax、kmin」は、強調を行う空間周波数の上限、下限に相当する。

第５の実施の形態において、これらはそれぞれ、
kmax=0.0[cycle/mm]および、kmax=1.0[cycle/mm]
である。

図８は、空間周波数の角度を「φ＝φdに固定」して、強調変数：αkの値を図示したものである。φ＝φdの場合のαkがαkmaxに相当する。

図８に示された強調変数：αkは、強調を行う空間周波数領域（ｋ＞０．０ 且つ ｋ＜１．０の領域）で変化している。

図の空間周波数領域において、中間周波数領域（ｋ＝０．５の付近）の値が、下限付近（ｋ＝０．０付近）、上限付近の周波数領域（ｋ＝１．０付近）における値より小さい。

このような強調変数：αkを用いて、第１の実施の形態におけると同様の強調処理が行われる。

強調処理後の空間周波数成分に対して、逆ＤＦＴ処理を行う。
そして、ファイル出力部において、強調後の画像データに基づき、汎用形式であるＴＩＦデータを生成し、出力画像データとして、外部記憶装置へファイル出力を行う。

実施例５では、強調係数：αkが、強調処理を適用する空間周波数範囲において、上記の如く変化する。
このようにすることにより、強調処理の結果が「より自然な感じ」となり、強調処理によって生じた「画像濃淡の増加に対する違和感」が有効に軽減される。
つまり、質感や凹凸感（立体感）の向上以外の画質項目に良好な影響を作用し、単なる強調画像として覚知される副作用が低減される。

その結果、対象物の質感や凹凸感（立体感）をより自然に向上させることができる。

「画像形成装置」の実施の１形態を第９図に示す。

この画像形成装置は、装置上部に位置する画像読取装置２００と、その下位に位置する「画像形成部」とを有する。

画像読取装置２００により読取られるべき画像を有する原稿３２は「原稿台」としてのコンタクトガラス３１上に平面的に定置される。
そして、コンタクトガラス３１の下部に配置された、図示されない照明手段により「図面に直交する方向に長いスリット状部分」を照明される。

原稿３２の照明された部分からの反射光は、第１走行体３３に設けられた第１ミラーにより反射された後、第２走行体３４に入射する。

そして、第２走行体３４に設けられた第２ミラー、第３ミラーにより順次反射され、読取レンズ３５によりラインセンサ３６の撮像面上に原稿画像の縮小像として結像する。

第１走行体３３、第２走行体３４は、図示されない駆動手段により、それぞれ矢印方向（図の右方）へ走行させられる。
第１走行体３３の走行速度は「Ｖ」、第２走行体３４の走行速度は「Ｖ／２」である。

この走行により、第１走行体３３、第２走行体３４は、それぞれ「破線で示す位置」まで変位する。

図示されない「照明手段」は、第１走行体３３と一体的に移動し、コンタクトガラス３１上の原稿３２の全体を「照明走査」する。
第１、第２走行体の移動速度比は「Ｖ：Ｖ／２」であるので「照明走査される原稿部分から画像読取レンズに至る光路長」は不変に保たれる。

ラインセンサ３６は「色分解手段として赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）のフィルタを持った光電変換素子を、１チップに３列に配列させた３ラインＣＣＤである。
そして、原稿３２の照明走査に伴い、原稿画像を画像信号化する。
このようにして原稿３２の読取りが実行され、原稿３２のカラー画像は、ＲＧＢの３原色に色分解して読取られる。

画像読取装置２００の３ラインのラインセンサ３６から出力される画像信号は画像処理部１２０に送られる。
画像処理部１２０は、ラインセンサ３６からの入力信号を「入射画像データ」とし、画像形成に必要な「出力画像データ」に変換する。

画像処理部１２０は、その機能の一部として、上述した実施の形態の何れかの「画像処理装置」を含んでいる。

画像形成部は、「潜像担持体」として円筒状に形成された光導電性の感光体１１０を有する。
感光体１１０の周囲には、帯電ローラ１１１、現像装置１１３、転写ベルト１１４、クリーニング装置１１５が配設されている。
光走査装置１１７は、画像処理部１２０から書込み用の信号（出力画像データ）を受けて光走査により感光体１１０に書込みを行う。

この光書込みは、帯電ローラ１１１と現像装置１１３との間において行われる。

画像形成を行うときは、感光体１１０が時計回りに等速回転され、その表面が帯電ローラ１１１により均一帯電され、光走査装置１１７により光書込される。

この光走査により形成された静電潜像は所謂「ネガ潜像」で画像部が露光されている。

「画像の書込み」は、感光体１１００の回転に従い、Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像、黒画像の順に行われる。
形成された静電潜像はリボルバ式の現像装置１１３の各現像ユニットＲ、Ｇ、Ｂ、Ｋにより順次反転現像されてポジ画像として可視化される。
得られた各色トナー画像は、転写電圧印加ローラ１１４Ａにより、転写ベルト１１４上に順次転写される。

これら各色トナー画像は転写ベルト１１４上で重ね合わせられてカラー画像となる。

転写紙Ｓを収納したカセット１１８は、画像形成装置本体に脱着可能であり、収納された転写紙Ｓの最上位の１枚が給紙コロ１２２により給紙される。
給紙された転写紙Ｓはその先端部をタイミングローラ対１１９０に捕えられる。

タイミングローラ対１１９０は、転写ベルト１１４上の「トナーによるカラー画像」が転写位置へ移動するのにタイミングを合わせて転写紙Ｓを転写部へ送り込む。
送り込まれた転写紙Ｓは、転写部においてカラー画像と重ね合わせられ、転写ローラ１１４Ｂの作用によりカラー画像を静電転写される。
転写ローラ１１４Ｂは、この転写の際に転写紙Ｓをカラー画像に押圧させる。

カラー画像を転写された転写紙Ｓは定着装置１１６へ送られ、定着装置１１６においてカラー画像を定着され、図示されない搬送路を通り、トレイ１２１上に排出される。
各色トナー画像が転写されるたびに、感光体１１０の表面はクリーニング装置１１５によりクリーニングされ、残留トナーや紙粉等が除去される。
上に説明した画像形成プロセスでは、ラインセンサ３６から出力されるＲＧＢ形式の画像信号が入力画像データとして画像処理部１２０に入力する。
従って「入力画像」は、原稿３２を撮像した画像である。

入力画像データは、画像処理部１２０において、前述の空間周波数の異方的な強調処理を受けて出力画像信号となる。
そして、光走査装置１１７に入力され、感光体１１０の書込みに供される。
画像処理部１２０にはまた、外部機器（コンピュータ等）からの画像信号も「入力画像データ」として入力可能であり、このデータに対しても前述の強調処理を実行できる。
このように、画像処理部１２０から出力される出力画像データは、空間周波数領域における空間周波数スペクトラムの異方的な周波数強調処理を受けている。

従って、凹凸や立体感が向上し、且つ、違和感の無い良好な画像を形成できる。

１０ 画像処理装置
１２ 強調方向決定部
１４ 強調処理部
２０ 画像処理装置
２２ 強調方向入力手段
２４ 強調方向支持手段
３０ 画像処理装置
３２ Ｌａｂ分割部
３４ ＲＧＢ合成部
１２０ 画像処理部
２００ 画像読取装置

特開２００４−１７１２３１号公報 特許第４８２１６１１号公報

Claims (11)

1. 入力画像データに対して画像処理を行って出力画像データを生成する画像処理装置において、
   画像処理の処理内容として、入力画像の空間周波数強調処理を含み、
   前記空間周波数強調が、入力画像に対する２次元の空間周波数スペクトラムの円周方向において強調量を異ならせて、空間周波数成分の強調を行なうものであり、
   空間周波数：ｋの範囲：
   0.0 ＜ ｋ ＜ 1.0 [cycle/mm]
   に対して強調を行なうことを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１記載の画像処理装置において、
   入力画像の２次元の空間周波数スペクトラムの円周方向の分布を算出し、
   算出された分布において、大きい空間周波数成分をもつ方向の強調量を大きくすることを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項１記載の画像処理装置において、
   空間周波数成分の強調における、強調量が大きくなる方向を指示する強調方向指示手段を有する画像処理装置。
4. 請求項１〜３の任意の１に記載の画像処理装置において、
   ３以上の色成分を有するカラー画像データを入力画像データとし、入力されたカラー画像データを入力画像とは異なる色空間に変換し、変換後の色成分のうちの２以下の色成分についてのみ、空間周波数強調処理を行い、
   該空間周波数強調処理後に、入力画像と同じ色空間へ戻す変換を行なうことを特徴とする画像処理装置。
5. 請求項４記載の画像処理装置において、
   入力されたカラー画像データをＬａｂ色空間に変換し、変換後のＬ成分に対してのみ空間周波数強調処理を行ったのち、処理後のＬａｂ空間の画像データを、入力されたカラー画像と同じ色空間へ戻す変換を行なうことを特徴とする画像処理装置。
6. 請求項４記載の画像処理装置において、
   入力されたカラー画像データをＨＳＶ色空間に変換し、変換後のＶ成分に対してのみ空間周波数強調処理を行ったのち、処理後のＨＶＳ空間の画像データを、入力されたカラー画像と同じ色空間へ戻す変換を行なうことを特徴とする画像処理装置。
7. 請求項１〜６の任意の１に記載の画像処理装置において、
   空間周波数強調処理は、強調すべき空間周波数成分に強調係数：αkmaxを乗ずる処理であり、
   前記強調係数：αkmaxが、条件：
   1.2 ≦ αkmax ≦ 3.0
   を満足することを特徴とする画像処理装置。
8. 請求項１〜６の任意の１に記載の画像処理装置において、
   空間周波数強調処理は、強調すべき空間周波数成分に強調係数：αkを乗ずる処理であり、前記強調係数：αkは、強調処理を行う空間周波数範囲の中間波長領域での値が、前記空間周波数範囲の上限近傍及び下限近傍の各値よりも大きい値を有することを特徴とする画像処理装置。
9. 請求項１〜８の任意の１に記載の画像処理装置を有し、該画像処理装置により処理された出力画像により画像形成を行なうことを特徴とする画像形成装置。
10. 入力画像データに対して画像処理を行って出力画像データを生成する画像処理方法において、
    画像処理の処理内容として、入力画像の空間周波数強調処理を含み、
    前記空間周波数強調が、入力画像に対する２次元の空間周波数スペクトラムの円周方向において強調量を異ならせて、空間周波数：ｋの範囲：
    0.0 ＜ ｋ ＜ 1.0 [cycle/mm]
    に対して空間周波数成分の強調を行なう工程を含むことを特徴とする画像処理方法。
11. 請求項１０記載の画像処理方法において、
    空間周波数強調処理が、強調すべき空間周波数成分に強調係数：αkを乗ずる処理であり、前記強調係数：αkは、強調処理を行う空間周波数範囲の中間波長領域での値が、前記空間周波数範囲の上限近傍及び下限近傍の各値よりも大きい値を有することを特徴とする画像処理方法。

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