(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
多値画像データを構成する各ピクセルをレベルごとに分けてヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
前記ヒストグラム作成手段によって得られたヒストグラムに基づいて、前記多値画像データを処理する多値画像処理手段と、
前記多値画像処理手段によって処理された前記多値画像データを擬似的に階調を表す２値画像データに変換して出力する２値化手段とを備え、
前記多値画像処理手段は、多値画像データを構成する最大値のレベルを持つピクセルを除く残りの全てのピクセルのレベルをシフトアップするブライトアップ手段と、前記ブライトアップ後の多値画像データをガンマ補正するガンマ補正手段と、前記ガンマ補正後の全てのピクセルのうち、少なくとも一部のピクセルのレベルを他のレベルに変更して前記多値画像データのコントラストをアップするコントラストアップ手段と、前記コントラストアップ手段によってコントラストアップされた後の多値画像データの最小値付近の極大値以下のレベルに存在するピクセルのレベルを最小値に変更するブラックダウン手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記多値画像処理手段は、前記ブラックダウン手段によってレベル変更された後の多値画像データに対して、空間周波数フィルタ処理を行う空間周波数フィルタ処理を、さらに有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
多値画像データを構成する各ピクセルをレベルごとに分けてヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
前記ヒストグラム作成手段によって得られたヒストグラムに基づいて、前記多値画像データを処理する多値画像処理手段と、
前記多値画像処理手段によって処理された前記多値画像データを擬似的に階調を表す２値画像データに変換して出力する２値化手段とを備え、
前記多値画像処理手段は、最大値のレベルを持つピクセルを除く残りの全てのピクセルのレベルをシフトアップするブライトアップ手段と、前記シフトアップ後の全てのピクセルのうち、少なくとも一部のピクセルのレベルを他のレベルに変更して前記多値画像データのコントラストをアップする第１コントラストアップ手段と、前記第１コントラストアップ手段によるレベル変更後の多値画像データをガンマ補正するガンマ補正手段と、前記ガンマ補正後の全てのピクセルのうち、少なくとも一部のピクセルのレベルを他のレベルに変更して前記多値画像データのコントラストをアップする第２コントラストアップ手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
多値画像データを構成する各ピクセルをレベルごとに分けてヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
前記ヒストグラム作成手段によって得られたヒストグラムに基づいて、前記多値画像データを処理する多値画像処理手段と、
前記多値画像処理手段によって処理された前記多値画像データを擬似的に階調を表す２値画像データに変換して出力する２値化手段と、
前記２値化手段から出力された２値画像データを多値化して表示用多値化データを出力する多値化手段と、
前記多値化手段によって得られた多値化データをガンマ補正する第１ガンマ補正手段と、
前記第１ガンマ補正手段によってガンマ補正された多値化データに応答して多値画像を表示する表示手段とを備え、
前記多値画像処理手段は、最大値のレベルを持つピクセルを除く残りの全てのピクセルのレベルをシフトアップするブライトアップ手段と、前記ブライトアップ後の多値画像データをガンマ補正する第２ガンマ補正手段と、前記第２ガンマ補正手段によってガンマ補正された後の全てのピクセルのうち、少なくとも一部のピクセルのレベルを他のレベルに変更して前記多値画像データのコントラストをアップするコントラストアップ手段と、前記コントラストアップ手段によってコントラストアップされた後の多値画像データの最小値付近の極大値以下のレベルに存在するピクセルのレベルを最小値に変更するブラックダウン手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項４において、
前記多値画像処理手段は、前記ブラックダウン手段によってレベル変更された後の多値画像データに対して、空間周波数フィルタ処理を行う空間周波数フィルタ処理を、さらに有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
多値画像データを構成する各ピクセルをレベルごとに分けてヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
前記ヒストグラム作成手段によって得られたヒストグラムに基づいて、前記多値画像データを処理する多値画像処理手段と、
前記多値画像処理手段によって処理された前記多値画像データを擬似的に階調を表す２値画像データに変換して出力する２値化手段と、
前記２値化手段から出力された２値画像データを多値化して表示用多値化データを出力する多値化手段と、
前記多値化手段によって得られた多値化データをガンマ補正する第１ガンマ補正手段と、
前記第１ガンマ補正手段によってガンマ補正された多値化データに応答して多値画像を表示する表示手段とを備え、
前記多値画像処理手段は、最大値のレベルを持つピクセルを除く残りの全てのピクセルのレベルをシフトアップするブライトアップ手段と、前記シフトアップ後の全てのピクセルのうち、少なくとも一部のピクセルのレベルを他のレベルに変更して前記多値画像データのコントラストをアップする第１コントラストアップ手段と、前記第１コントラストアップ手段によるレベル変更後の多値画像データをガンマ補正する第２ガンマ補正手段と、前記第２ガンマ補正手段によってガンマ補正された後の全てのピクセルのうち、少なくとも一部のピクセルのレベルを他のレベルに変更して前記多値画像データのコントラストをアップする第２コントラストアップ手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
多値画像データを構成する各ピクセルをレベルごとに分けてヒストグラムを作成するヒストグラム作成ステップと、
前記作成されたヒストグラムに基づいて、前記多値画像データを処理する多値画像処理ステップと、
前記多値画像処理ステップによって処理された前記多値画像データを擬似的に階調を表す２値画像データに変換して出力する２値化ステップとを備え、
前記多値画像処理ステップは、最大値のレベルを持つピクセルを除く残りの全てのピクセルのレベルをシフトアップするブライトアップステップと、前記ブライトアップ後の多値画像データをガンマ補正するガンマ補正ステップと、前記ガンマ補正後の全てのピクセルのうち、少なくとも一部のピクセルのレベルを他のレベルに変更して前記多値画像データのコントラストをアップするコントラストアップステップと、前記コントラストアップされた後の多値画像データの最小値付近の極大値以下のレベルに存在するピクセルのレベルを最小値に変更するブラックダウンステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
請求項７において、
前記多値画像処理ステップは、前記ブラックダウンによってレベル変更された後の多値画像データに対して、さらに空間周波数フィルタ処理を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
多値画像データを構成する各ピクセルをレベルごとに分けてヒストグラムを作成するヒストグラム作成ステップと、
前記作成されたヒストグラムに基づいて、前記多値画像データを処理する多値画像処理ステップと、
前記多値画像処理ステップによって処理された前記多値画像データを擬似的に階調を表す２値画像データに変換して出力する２値化ステップとを備え、
前記多値画像処理ステップは、最大値のレベルを持つピクセル除く残りの全てのピクセルのレベルをシフトアップするブライトアップステップと、前記シフトアップ後の全てのピクセルのうち、少なくとも一部のピクセルのレベルを他のレベルに変更して前記多値画像データのコントラストをアップする第１コントラストアップステップと、前記第コントラストアップによるレベル変更後の多値画像データをガンマ補正するガンマ補正ステップと、前記ガンマ補正後の全てのピクセルのうち、少なくとも一部のピクセルのレベルを他のレベルに変更して前記多値画像データのコントラストをアップする第２コントラストアップステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
多値画像データを構成する各ピクセルをレベルごとに分けてヒストグラムを作成するヒストグラム作成ステップと、
前記作成されたヒストグラムに基づいて、前記多値画像データを処理する多値画像処理ステップと、
前記多値画像処理ステップによって処理された前記多値画像データを擬似的に階調を表す２値画像データに変換して出力する２値化ステップと、
前記出力された２値画像データを多値化して表示用多値化データを出力する多値化ステップと、
前記多値化によって得られた多値化データをガンマ補正する第１ガンマ補正ステップと、
前記第１ガンマ補正ステップによってガンマ補正された多値化データに応答して多値画像を表示する表示ステップとを備え、
前記多値画像処理ステップは、最大値のレベルを持つピクセルを除く残りの全てのピクセルのレベルをシフトアップするブライトアップステップと、前記ブライトアップ後の多値画像データをガンマ補正する第２ガンマ補正ステップと、前記第２ガンマ補正ステップによってガンマ補正された後の全てのピクセルのうち、少なくとも一部のピクセルのレベルを他のレベルに変更して前記多値画像データのコントラストをアップするコントラストアップステップと、前記コントラストアップされた後の多値画像データの最小値付近の極大値以下のレベルに存在するピクセルのレベルを最小値に変更するブラックダウンステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
請求項１０において、
前記多値画像処理ステップは、前記ブラックダウンによってレベル変更された後の多値画像データに対して、さらに空間周波数フィルタ処理を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
多値画像データを構成する各ピクセルをレベルごとに分けてヒストグラムを作成するヒストグラム作成ステップと、
前記作成されたヒストグラムに基づいて、前記多値画像データを処理する多値画像処理ステップと、
前記多値画像処理ステップによって処理された前記多値画像データを擬似的に階調を表す２値画像データに変換して出力する２値化ステップと、
前記出力された２値画像データを多値化して表示用多値化データを出力する多値化ステップと、
前記多値化によって得られた多値化データをガンマ補正する第１ガンマ補正ステップと、
前記第１ガンマ補正ステップによってガンマ補正された多値化データに応答して多値画像を表示する表示ステップとを備え、
前記多値画像処理ステップは、最大値のレベルを持つピクセル除く残りの全てのピクセルのレベルをシフトアップするブライトアップステップと、前記シフトアップ後の全てのピクセルのうち、少なくとも一部のピクセルのレベルを他のレベルに変更して前記多値画像データのコントラストをアップする第１コントラストアップステップと、前記第コントラストアップによるレベル変更後の多値画像データをガンマ補正する第２ガンマ補正ステップと、前記第２ガンマ補正ステップによってガンマ補正された後の全てのピクセルのうち、少なくとも一部のピクセルのレベルを他のレベルに変更して前記多値画像データのコントラストをアップする第２コントラストアップステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
コンピュータによって画像データを処理するための画像処理プログラムを記録した記録媒体であって、
該画像処理プログラムは、コンピュータに、多値画像データを構成する各ピクセルをレベルごとに分けてヒストグラムを作成するヒストグラム作成ステップを実行させ、
前記作成されたヒストグラムに基づいて、前記多値画像データを処理させる多値画像処理ステップを実行させ、
前記多値画像処理ステップによって処理された前記多値画像データを擬似的に階調を表す２値画像データに変換して出力させる２値化ステップを実行させ、
前記多値画像処理ステップは、最大値のレベルを持つピクセルを除く残りの全てのピクセルのレベルをシフトアップするブライトアップステップと、前記ブライトアップ後の多値画像データをガンマ補正するガンマ補正ステップと、前記ガンマ補正後の全てのピクセルのうち、少なくとも一部のピクセルのレベルを他のレベルに変更して前記多値画像データのコントラストをアップするコントラストアップステップと、前記コントラストアップされた後の多値画像データの最小値付近の極大値以下のレベルに存在するピクセルのレベルを最小値に変更するブラックダウンステップとを有することを特徴とする画像処理プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１４】
請求項１３において、
前記多値画像処理ステップは、前記ブラックダウンによってレベル変更された後の多値画像データに対して、さらに空間周波数フィルタ処理を行うことを特徴とする画像処理プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１５】
コンピュータによって画像データを処理するための画像処理プログラムを記録した記録媒体であって、
該画像処理プログラムは、コンピュータに、多値画像データを構成する各ピクセルをレベルごとに分けてヒストグラムを作成するヒストグラム作成ステップを実行させ、
前記作成されたヒストグラムに基づいて、前記多値画像データを処理させる多値画像処理ステップを実行させ、
前記多値画像処理ステップによって処理された前記多値画像データを擬似的に階調を表す２値画像データに変換して出力させる２値化ステップを実行させ、
前記多値画像処理ステップは、最大値のレベルを持つピクセル除く残りの全てのピクセルのレベルをシフトアップするブライトアップステップと、前記シフトアップ後の全てのピクセルのうち、少なくとも一部のピクセルのレベルを他のレベルに変更して前記多値画像データのコントラストをアップする第１コントラストアップステップと、前記第コントラストアップによるレベル変更後の多値画像データをガンマ補正するガンマ補正ステップと、前記ガンマ補正後の全てのピクセルのうち、少なくとも一部のピクセルのレベルを他のレベルに変更して前記多値画像データのコントラストをアップする第２コントラストアップステップとを有することを特徴とする画像処理プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１６】
コンピュータによって画像データを処理するための画像処理プログラムを記録した記録媒体であって、
該画像処理プログラムは、コンピュータに、多値画像データを構成する各ピクセルをレベルごとに分けてヒストグラムを作成するヒストグラム作成ステップを実行させ、
前記作成されたヒストグラムに基づいて、前記多値画像データを処理させる多値画像処理ステップを実行させ、
前記多値画像処理ステップによって処理された前記多値画像データを擬似的に階調を表す２値画像データに変換して出力させる２値化ステップを実行させ、
前記出力された２値画像データを多値化して表示用多値化データを出力する多値化ステップを実行させ、
前記多値化によって得られた多値化データをガンマ補正する第１ガンマ補正ステップを実行させ、
前記第１ガンマ補正ステップによってガンマ補正された多値化データに応答して多値画像を表示する表示ステップを実行させ、
前記多値画像処理ステップは、最大値のレベルを持つピクセルを除く残りの全てのピクセルのレベルをシフトアップするブライトアップステップと、前記ブライトアップ後の多値画像データをガンマ補正する第２ガンマ補正ステップと、前記第２ガンマ補正ステップによってガンマ補正された後の全てのピクセルのうち、少なくとも一部のピクセルのレベルを他のレベルに変更して前記多値画像データのコントラストをアップするコントラストアップステップと、前記コントラストアップされた後の多値画像データの最小値付近の極大値以下のレベルに存在するピクセルのレベルを最小値に変更するブラックダウンステップとを有することを特徴とする画像処理プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１７】
請求項１６において、
前記多値画像処理ステップは、前記ブラックダウンによってレベル変更された後の多値画像データに対して、さらに空間周波数フィルタ処理を行うことを特徴とする画像処理プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１８】
コンピュータによって画像データを処理するための画像処理プログラムを記録した記録媒体であって、
該画像処理プログラムは、コンピュータに、多値画像データを構成する各ピクセルをレベルごとに分けてヒストグラムを作成するヒストグラム作成ステップを実行させ、
前記作成されたヒストグラムに基づいて、前記多値画像データを処理させる多値画像処理ステップを実行させ、
前記多値画像処理ステップによって処理された前記多値画像データを擬似的に階調を表す２値画像データに変換して出力させる２値化ステップを実行させ、
前記出力された２値画像データを多値化して表示用多値化データを出力する多値化ステップを実行させ、
前記多値化によって得られた多値化データをガンマ補正する第１ガンマ補正ステップを実行させ、
前記第１ガンマ補正ステップによってガンマ補正された多値化データに応答して多値画像を表示する表示ステップを実行させ、
前記多値画像処理ステップは、最大値のレベルを持つピクセル除く残りの全てのピクセルのレベルをシフトアップするブライトアップステップと、前記シフトアップ後の全てのピクセルのうち、少なくとも一部のピクセルのレベルを他のレベルに変更して前記多値画像データのコントラストをアップする第１コントラストアップステップと、前記第コントラストアップによるレベル変更後の多値画像データをガンマ補正する第２ガンマ補正ステップと、前記第２ガンマ補正ステップによってガンマ補正された後の全てのピクセルのうち、少なくとも一部のピクセルのレベルを他のレベルに変更して前記多値画像データのコントラストをアップする第２コントラストアップステップとを有することを特徴とする画像処理プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１９】
請求項３において、
前記多値画像処理手段は、前記多値画像データを前記２値化手段に供給する前に当該多値画像データを処理するためのノイズ除去処理手段、明暗差減少処理手段、強調処理手段、拡大処理手段、およびスムージング処理手段の少なくとも１つを、さらに有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２０】
請求項６において、
前記多値画像処理手段は、前記多値画像データを前記２値化手段に供給する前に当該前記多値画像データを処理するためのノイズ除去処理手段、明暗差減少処理手段、強調処理手段、拡大処理手段、およびスムージング処理手段の少なくとも１つを、さらに有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２１】
請求項９において、
前記多値画像処理ステップは、前記多値画像データを前記２値化処理する前に当該前記多値画像データを処理するためのノイズ除去処理ステップ、明暗差減少処理ステップ、強調処理ステップ、拡大処理ステップ、およびスムージング処理ステップの少なくとも１つを、さらに有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２２】
請求項１２において、
前記多値画像処理ステップは、前記多値画像データを前記２値化処理する前に当該前記多値画像データを処理するためのノイズ除去処理ステップ、明暗差減少処理ステップ、強調処理ステップ、拡大処理ステップ、およびスムージング処理ステップの少なくとも１つを、さらに有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２３】
請求項１５において、
前記多値画像処理ステップは、前記多値画像データを前記２値化処理する前に当該前記多値画像データを処理するためのノイズ除去処理ステップ、明暗差減少処理ステップ、強調処理ステップ、拡大処理ステップ、およびスムージング処理ステップの少なくとも１つを、さらに有することを特徴とする画像処理プログラムを記録した記録媒体。
【請求項２４】
請求項１８において、
前記多値画像処理ステップは、前記多値画像データを前記２値化処理する前に当該多値画像データを処理するためのノイズ除去処理ステップ、明暗差減少処理ステップ、強調処理ステップ、拡大処理ステップ、およびスムージング処理ステップの少なくとも１つを、さらに有することを特徴とする画像処理プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は、画像処理装置および方法ならびに記録媒体に関し、特に、医療において用いられるモノクロ多値画像の処理に適用することができる画像処理装置および方法ならびに記録媒体に関するものである。
背景技術
従来、例えば、医療分野において、ＣＴスキャナ、ＭＲスキャナ（ＭＲＩ）等の機器を用いて人体等を撮影し、診断等を行う場合、通常はＣＴスキャナ、ＭＲスキャナ等の機器に具えられたＣＲＴ，ＬＣＤ等のディスプレイ上に撮影画像を表示し、この表示画像を観察していた。なお、表示画像は、通常、モノクロの階調情報、すなわち、グレースケールを有する画像である。
さらに、例えば、インクジェットプリンタ等のプリンタによって、上述のディスプレイ上に表示された画像のハードコピーを作成し、診断等に供することも行われている。そのために、上記ＣＴスキャナ、ＭＲスキャナ等の機器から、上記ＣＲＴ，ＬＣＤ等のディスプレイに供給するアナログ形態の画像データを取り出し、これをデジタル画像データに変換してインクジェットプリンタ等のプリンタに供給するか、または、上記ＣＴスキャナ、ＭＲスキャナ等の機器から、デジタル形態の階調情報を有する画像データを取り出して、インクジェットプリンタ等のプリンタに供給していた。一方、インクジェットプリンタ等のプリンタによって、階調情報を有するデジタル画像データ、すなわち多値（multi valued）画像データからハードコピーを作成する場合は、多値画像データを、組織的ディザ法などの種々の２値化技術を適用して２値画像データに変換し、得られた２値画像データを用いてハードコピーを作成していた。
多値画像データを、２値画像データに変換し、得られた２値画像データを用いてハードコピーを作成するインクジェットプリンタ等のプリンタにおいては、通常、多値画像データのオリジナル画像と同等な画質を有するハードコピー画像が得られるように、プリンタドライバ（ソフトウェア・プログラム）によって多値画像データを２値化処理して、２値画像データを得ている。このプリンタドライバは、通常、そのプリンタに付属するものである。
したがって、多値画像を２値画像に変換したが故の画像情報の消失に伴う画質の変化が生じ、解像度等が低下することは考慮されなければないが、一般的には、上記プリンタによって、多値画像データのオリジナル画像と同等な画質を有するハードコピー画像が得られる。
しかしながら、特定の用途においては、上記プリンタによって得られるハードコピー画像の画質は、多値画像データのオリジナル画像とはかなり異なったものとなる。例えば、上述した医療用ＣＴスキャナ、ＭＲスキャナ等の機器から取り出されるモノクロの多値画像データからハードコピーを作成すると、得られたハードコピー画像の画質は、オリジナル画像、すなわち、この場合は、ＣＴスキャナ、ＭＲスキャナ等の機器に具えられたディスプレイ上の表示画像とはかなり異なってしまうことがある。その原因の１つは、多値画像を２値画像に変換したが故の画像情報の消失である。そのため、汎用のプリンタドライバを使用する上記プリンタでは満足すべき画質を有するハードコピーが得られないことになる。また、このこととは別に、例えば、インクジェットプリンタの場合、機種の違い、使用するインクの種類の違い、記録ヘッドのインク吐出口からのインク吐出量の違い、同記録ヘッドの各インク吐出口間隔の違い、使用する記録媒体の種類の違い等に応じて、同一の多値画像データから得られる各々のハードコピー画像の画質が相互に異なってしまうという問題もある。
したがって、特定の用途において、上記プリンタによって所望の画質を有するハードコピー画像を得るためには、多値画像データに適当な画像処理を施してからハードコピーを作成し、満足すべき画質のハードコピー画像が得られるまで、カットアンドトライで以上の作業を繰り返さなければならない。
一方、上述のようなカットアンドトライの作業による負担を少しでも減らすべく、多値画像データを２値画像データに変換し、得られた２値画像データからハードコピーを作成する前に、当該２値画像データを表示用の多値の画像データに変換してディスプレイ上に表示し、表示された画像をモニタしながら、上記多値画像データに適当な画像処理を施すことが試みられた。例えば、本出願人によって、いくつかの出願がなされている。たとえば、特開平９−２９２８６９号、特開平１０−３４０３３９号、特開平１１−１２６２４７号である。
しかしながら、このような提案によっても、部分的な改良はなされたものの、全体的には、いまだ、満足すべき結果が得られていない。
発明の開示
そこで本発明の目的は、以上のような課題を解決し、オリジナル画像の画質に近似した画質を有するハードコピー画像を容易に得ることができる画像処理装置および方法ならびに記録媒体を提供することにある。
また、本発明の他の目的は、オリジナル画像に対して、さらに、所望の目的を満たす改善された画質を有するハードコピー画像を得ることができる画像処理装置および方法ならびに記録媒体を提供することにある。
さらに、本発明の他の目的は、オリジナル画像のハードコピー画像を作成する前に、当該ハードコピー画像に近似した画質の画像をモニタすることができる画像処理装置および方法ならびに記録媒体を提供することにある。
さらに、本発明の他の目的は、画像処理のプリント結果を保証することができるプリント結果保証方法および装置ならびに記録媒体を提供することにある。
第１に本発明によれば、多値画像データを構成する各ピクセルをレベルごとに分けてヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、前記ヒストグラム作成手段によって得られたヒストグラムに基づいて、前記多値画像データの少なくとも一部分のピクセルのレベルを変更する多値画像処理手段と、前記多値画像処理手段によって少なくとも一部分のピクセルのレベルが変更された前記多値画像データを擬似的に階調を表す２値画像データに変換して出力する２値化手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置が提供される。
第２に本発明によれば、多値画像データを構成する各ピクセルをレベルごとに分けてヒストグラムを作成するヒストグラム作成ステップと、前記作成されたヒストグラムに基づいて、前記多値画像データの少なくとも一部分のピクセルのレベルを変更する多値画像処理ステップと、少なくとも一部分のピクセルのレベルが変更された前記多値画像データを擬似的に階調を表す２値画像データに変換して出力する２値化ステップとを有することを特徴とする画像処理方法が提供される。
第３に本発明によれば、コンピュータによって画像データを処理するための画像処理プログラムを記録した記録媒体であって、該画像処理プログラムは、コンピュータに、多値画像データを構成する各ピクセルをレベルごとに分けてヒストグラムを作成するヒストグラム作成ステップを実行させ、前記作成されたヒストグラムに基づいて、前記多値画像データの少なくとも一部分のピクセルのレベルを変更させる多値画像処理ステップを実行させ、少なくとも一部分のピクセルのレベルが変更された前記多値画像データを擬似的に階調を表す２値画像データに変換して出力させる２値化ステップを実行させることを特徴とする画像処理プログラムを記録した記録媒体が提供される。
第４に本発明によれば、画像処理装置による画像処理のプリント結果を保証する方法であって、特定の記録媒体に設定された固有の暗証番号を前記画像処理装置に入力し、前記画像処理装置に入力された暗証番号が正しい場合にプリントを許可することを特徴とするプリント結果保証方法が提供される。
第５に本発明によれば、画像処理のプリント結果を保証する装置であって、特定の記録媒体に設定された固有の暗証番号を入力する手段と、入力された暗証番号が正しい場合にプリントを許可する手段とを備えることを特徴とする装置が提供される。
【図面の簡単な説明】
図１は、本発明の実施形態にかかる画像処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
図２は、本実施形態の基本処理を説明するフローチャートである。
図３は、多値画像データから作成したヒストグラムの一例を示す図である。
図４は、多値画像データから作成したヒストグラムの他の一例を示す図である。
図５は、ガンマ補正特性の一例を示す図である。
図６は、多値画像データから作成したヒストグラムの他の一例を示す図である。
図７は、ガンマ補正特性の他の一例を示す図である。
図８は、多値画像データから作成したヒストグラムのさらに他の一例を示す図である。
図９は、ピクセルの持つレベルを変更した後のヒストグラムの一例を示す図である。
図１０は、ガンマ補正特性のさらに他の一例を示す図である。
図１１は、ガンマ補正特性のさらに他の一例を示す図である。
図１２は、多値画像データから作成したヒストグラムのさらに他の一例を示す図である。
図１３は、多値画像データから作成したヒストグラムのさらに他の一例を示す図である。
図１４は、ピクセルの持つレベルを変更した後のヒストグラムの他の一例を示す図である。
図１５は、ピクセルの持つレベルを変更した後のヒストグラムのさらに他の一例を示す図である。
図１６は、第１の空間周波数処理の概念を示す図である。
図１７は、図１７Ａおよび図１７Ｂの関係を示す図である。
図１７Ａは、第１の空間周波数処理の詳細を示すフローチャートである。
図１７Ｂは、第１の空間周波数処理の詳細を示すフローチャートである。
図１８は、ｃｏｓ関数の数値データ２００の一例を示すである。
図１９は、ｃｏｓ関数を用いた２次元の減衰波形のデータを示す図である。
図２０は、２次元（ｘ，ｙ）の多値画像データ３００を、２次元（ｕ，ｖ）の空間周波数画像データ３１０に変換する様子を示す図である。
図２１は、ＤＣＴ処理の一例を示す図である。
図２２は、ＤＣＴ処理の他の一例を示す図である。
図２３は、空間周波数フィルタの具体例を示す図である。
図２４は、空間周波数フィルタを用いた乗算の一例を示す図である。
図２５は、この乗算の結果の一例を示す図である。
図２６は、ヒストグラムの一部を示す図である。
図２７は、多値画像データから作成したヒストグラムのさらに他の一例を示す図である。
図２８は、ピクセルの持つレベルを変更した後のヒストグラムのさらに他の一例を示す図である。
図２９は、２×２ピクセルの多値画像データと、ＤＣＴ処理により得られた２×２の空間周波数画像データとを示す図である。
図３０は、４×４の空間周波数画像データと、逆ＤＣＴ処理により得られた４×４ピクセルの多値画像データとを示す図である。
図３１は、空間周波数フィルタの高調波成分の係数値を示す図である。
図３２は、２値画像データと、単純平均後の多値画像データとを示す図である。
図３３は、この単純平均の具体例を示す図である。
図３４は、暗号の一例を示す図である。
図３５は、画像処理のプログラムによる画像処理結果をプリントするルーティンの一例を示すフローチャートである。
発明を実施するための最良の形態
本発明の実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の実施形態にかかる画像処理装置のハードウェア構成例を示している。たとえば、ＣＴスキャン装置１０２からのＣＴスキャンを実行して得られた階調情報を有するアナログ画像データは、Ａ／Ｄ変換器１０１によりＡ／Ｄ変換後、インタフェース（Ｉ／Ｏ）７を介して、コンピュータ・システム１００に取り込まれる。コンピュータ・システム１００は、ＣＰＵ１、メモリであるＲＯＭ２およびＲＡＭ３、記録装置であるハードディスク装置４およびフロッピディスク装置５、記録媒体上に２値画像データに応答するハードコピー画像を形成するプリンタ９、プリンタ９によって形成されるべき画像をモニタするためのディスプレイ８、キーボードやポインティング・ディバイス（マウス等）の入力装置１０等で構成されている。ＲＯＭ２および／またはハードディスク装置４内のハードディスク上には、以下に詳述する各処理のプログラムおよびプリンタ９用のプリンタドライバプログラムがインストールされており、ＣＰＵ１が、以下に詳述する各処理のプログラムおよびプリンタ９用のプリンタドライバプログラムを実行する。
以上の構成を有する画像処理装置で行われる画像処理を以下に詳しく説明する。
図２は、本実施形態の基本処理を説明するフローチャートである。まず、ＣＴスキャン装置１０２からの多値画像データをコンピュータ・システム１００に取り込む（Ｓ２０２）。この場合、図１に示してあるように、ＣＴスキャン１０２装置からのアナログ画像データをＡ／Ｄ変換器１０１によってＡ／Ｄ変換して取り込むか、ＣＴスキャン１０２装置からのデジタル多値画像データをＡ／Ｄ変換器１０１を介さずに取り込むか、多値画像データを記録した大容量の記録媒体から取り込む。取り込まれた多値画像データはＲＡＭ３に一時記憶される。
次に取り込んだ多値画像データのフォーマット変換処理を行う（Ｓ２０４）。このフォーマット変換処理とは、取り込んだ多値画像データのフォーマットを認識し、それがコンピュータ・システム１００で処理可能なフォーマットではないときは、処理可能なフォーマットに変換することである。フォーマット変換処理は、取り込んだ画像データのフォーマットが処理可能なフォーマットである場合は行う必要はない。たとえば、アメリカ合衆国の放射線医学系では、ＤＩＣＯＭと呼ばれるフォーマットが用いられている。日本国では、このフォーマットや日本国独自のフォーマットも用いられている。本画像処理においては、画像ファイルとして一般的に用いられているＴＩＦフォーマットを用いているので、このフォーマット以外のフォーマットで取り込まれた多値画像データは、このＴＩＦフォーマットに変換する。
フォーマット変換された多値画像データは、後で詳しく説明する多値画像処理（Ｓ２０６）を行う。多値画像処理終了後の多値画像データは、プリンタドライバプログラムを用いて組織的ディザ法等によって２値化処理する（Ｓ２０８）。この２値化処理によって得られたデータはプリンタ９に供給され、プリンタ９によって記録媒体上に擬似的に階調表現されたハードコピー画像が得られることになるが、２値化処理によって得られたデータから２値画像データを取り出して、この取り出した２値画像データに対して、後で詳しく説明する多値化処理（Ｓ２１０）を行ってディスプレイ８上に表示するための多値画像データを生成する。ついで、多値化処理（Ｓ２１０）によって得られた表示用の多値画像データをディスプレイ８上に表示する。ディスプレイ８上の表示画像をモニタすることによって（Ｓ２１２）、所望の画質の画像が得られた場合は、プリンタ９で記録媒体上にハードコピー画像を形成する（Ｓ２１２）。Ｓ２１２で、所望の画質が得られていない場合は、Ｓ２０６で、所定のパラメータ等を変更する等の操作を行って所定の多値画像処理を再度行う。この際は、プリンタ９でハードコピーを作成するわけではないので、記録媒体等の無駄な消費、コピー作成時間の浪費等を避けることができる。このようにして、所望の画質のハードコピーを得ることができる。なお、Ｓ２１０、Ｓ２１２の処理、すなわち、ディスプレイ８上での画像表示による画質の確認作業は省略し、ディスプレイ表示を行うことなくプリンタ９によるハードコピーを得ることもできる。
ついで、上記Ｓ２０６での多値画像処理を説明するが、この多値画像処理は、各々異なった処理対象部位毎に、あるいは対象部位を限定せずに最適な処理を実行できるものであり、それらの多値画像処理の各々は、以下の▲１▼〜▲８▼で示す複数の画像処理のいくつかからなり、表１にその具体例を示す。
▲１▼ブライト調整処理＃１
▲２▼ブライト調整処理＃２
▲３▼コントラストアップ処理＃１
▲４▼コントラストアップ処理＃２
▲５▼ガンマ補正処理
▲６▼ブラックダウン処理
▲７▼空間周波数フィルター処理
▲８▼その他の処理
表１に示す通り、いくつかの多値画像処理は、ＣＴスキャン装置１０２でスキャン処理する人体の対象部位毎に規定されている。各多値画像処理は、表１に示す通り▲１▼〜▲８▼で示す複数の画像処理のうちの少なくとも３つの画像処理からなり、この複数の画像処理は、表１の縦の欄に示す通りの順番で実行される。表１にはその他の多値画像処理、すなわち、他＃１、他＃２および他＃３も示してあり、他＃１は、たとえば、脳アンギオグラフィ撮影用に適しており、他＃２は、たとえば、頭部、胸部、腹部および四肢用の多値画像処理では満足すべき結果が得られない場合に適しており、他＃３は、たとえば、ＭＲＩ画像を処理する場合または透過画像（すなわち、記録媒体としてフィルムを使用する場合）のハードコピーを得る場合に適している。
0003550362.tif 000002
以下に、多値画像処理を構成する各画像処理について説明する。
前処理
まず、上記▲１▼〜▲８▼で示す複数の画像処理に先立って実行される、全ての多値画像処理に共通の前処理について説明すると、Ｓ２０４で得られたフォーマット変換後の多値画像データから、以降の処理を行う上で必要なヒストグラムデータを作成する。ヒストグラムは、図面表示としては、たとえば、図３に示すような折れ線グラフとして表されるものであり、１つの画像を表す８ビットの多値画像データを構成する全ピクセル（全ピクセル数：２６２１４４個）を、各レベル（０〜２５５の合計２５６レベル）ごとに分類して数をカウントしたものである（なお、図３のヒストグラムは、後述するブライト調整処理＃１を行った後のヒストグラムである。）。
ブライト調整処理＃１
この処理は、多値画像の暗い個所が２値化する際につぶれることを防ぐためのものである。このつぶれの原因は、２値化処理やインクジェット・プリンタなどのプリンタの特性によるものである。
多値画像データを２値化すると、多値画像内の暗い領域にまばらに存在する低い輝度のピクセルは２値画像データに現れない。現れても時としては、そのピクセルは表示されないこともある。このために、特に暗い個所がつぶれやすい。
また、インクジェット・プリンタでは、記録媒体上の形成ドットの面積がインクのにじみのために増大する。この面積の変化のために濃い部分が、意図するより濃く出る。このにじみは使用するインク、記録媒体によって異なるが、滑らかな画像形成には必要である。このにじみによっても暗い個所の画像がつぶれやすい。
このようなつぶれによる暗い部分の階調再現性の変化をさけるために、暗い部分を主として明るくする目的でブライトを調整する。
なお、対象としている医用のオリジナル画像データの持つガンマが１であるためにこれが可能である。ガンマが１以外である画像のブライトをアップすると階調性を損なうことがある。また、プリンタのガンマ特性の補正を行った後では、階調性が損なわれるのでガンマ補正の前にブライト調整を行う必要がある。
取り込んだ多値画像データのヒストグラムにおいて、最大値（レベル２５５）付近のピクセルが存在しないか、存在してもそのレベルには適正な最小ピクセル数以下しか存在しないことが多い。また、存在しても目立たず、それが他のレベルになっても気づかれない。本ブライト調整処理＃１とは、このようなことを利用して、主として、全体的にブライトをアップしようとする処理である。具体的には、
（１）最大値（レベル２５５）を含む最大値付近のレベルにおいて、適正な最小ピクセル数（たとえば１０）以下のピクセル数のレベルが存在する場合は、その存在するレベルのピクセルのレベルを、最も近い前記適正な最小ピクセル数より多いピクセル数のレベルに変更し、ついで、
（２）前記変更後にピクセルが存在しないレベル分だけヒストグラム全体のピクセルのレベルをシフトアップする、
処理を行う。この（１）の処理の概念は、図４を参照することができる。この適正最小ピクセル数とは、１画像を構成するピクセル数に比して人間の目では無視できる程度の数のことであり、実験的に求めることができる。たとえば、ある画像において、ピクセルを消去した際、消去前の画像と比較して区別がつかなければ、無視できる程度の数であるとする。これをいろいろな種類の画像に対して行い、適正最小ピクセル数を決定することができる。
以下、例を示して説明する。次の表２は、最大値付近のヒストグラムの例である。
0003550362.tif 000003
適正な最小ピクセル数が１０であるとした場合、まず、適正最小ピクセル数以下のレベルのピクセルのレベルを、最小値に近い、適正最小ピクセル数より多いレベルに変更する。この例では、レベル２４９にレベル２５０〜２５２にあるピクセルのレベルを変更する。その結果を表３に示す。
0003550362.tif 000004
次に、空いているレベル分だけ全体のピクセルのレベルをシフトアップする。その結果を表４に示す。なお、表において、★ はレベル変更した結果のピクセル数である。
0003550362.tif 000005
このように、画像全体のブライトをアップする処理がブライト調整処理＃１である。
ブライト調整処理＃２
ブライト調整処理＃２は、上記ブライト調整処理＃１に加えて、画像全体のブライトをアップする前に、さらに、上記最大値付近で行った処理と同様の処理を最小値付近のレベルのピクセルに対して行うものである。すなわち、多値画像データのヒストグラムの最小値（レベル０）を含む最小値付近のレベルにおいて、適正な最小ピクセル数（通常は、上記ブライト調整処理＃１での適正な最小ピクセル数よりも多い数であるが、この数以下のピクセルは目立たない。）以下のピクセル数のレベルが存在する場合は、その存在するレベルのピクセルのレベルを、最も近い前記適正な最小ピクセル数より多いピクセル数のレベルに変更する。この処理の概念は図４を参照することができる。
なお、上記ブライト調整処理＃１および＃２において、適正最小ピクセル数以下のレベルのピクセルに対してレベル変更を行う際に、少数のピクセルであっても固まって、すなわち、分散しないで存在している場合は、レベル変更を行うと無視できなくなる場合もある。このようなことを考慮して、レベル変更するピクセルが一定の空間的範囲内に一定数以上存在している場合は、レベル変更しない等の歯止めをかけることもできる。具体的には、１枚の多値画像データを画像平面上で複数のブロックに分け、各ブロック毎に上記適正最小ピクセル数以下のレベルのピクセルの合計数が所定数以上あるかを判断し、所定数以上あると判断された場合は、上記歯止めをかけるようにすることができる。しかし、このような処理を行うと処理時間がかかることを覚悟する必要がある。
他のブライト調整処理
ブライト調整処理＃１および＃２においては、通常はブライトをアップする処理を行うが、画像全体としてブライトをダウンする処理を行うこともある。これは、ヒストグラムにおいて、最小値付近におけるピクセル数の極大値をとるレベル（最暗部のレベル）が、上述のブライト調整を行う前から所定レベル（例えば、レベル１５）以上である場合である。この場合、極大値をとるレベル（最暗部レベル）が所定レベル（たとえば７）となるまで、全体的にピクセルのレベルをシフトダウンする処理を行う。これは、何らかの原因で画像のレベルが全体的に上がりすぎているからである。このような処理を行う場合、最小値（すなわち０）以下にシフトするピクセルのレベルは上記所定レベルに変更する。したがって、表１内の該当する多値画像処理において、ブライト調整処理＃１または＃２を実行する前に、多値画像データのヒストグラムを検証して、最小値付近におけるピクセル数の極大値をとるレベル（最暗部のレベル）が、所定レベル（例えば、レベル１５）以上あると判断された場合は、ブライト調整処理＃１または＃２を実行せずに、上述した画像全体としてブライトをダウンする処理を行うことができる。
ガンマ補正処理
オリジナル画像の持つ階調性（すなわち、オリジナル画像のガンマは１である）を再現するために、プリンタ９の有するガンマ特性（すなわち、このガンマ特性は、たとえば、インクジェットプリンタの場合を例にとると、プリンタドライバプログラム、使用するインクおよびハードコピー画像を得るための記録媒体を特定し、入力多値データの各レベルに対する記録媒体上の各画像濃度の測定結果に基づいて得られる。濃度測定は、たとえば反射濃度計によって実行される。プリンタドライバプログラム、使用するインクおよびハードコピー画像を得るための記録媒体のいずれか１つでも異なれば、異なったガンマ特性が得られる。インクジェットプリンタの機種が異なっても異なったガンマ特性が得られることになる。）を補正する必要がある。このガンマ補正処理は、たとえば図５のガンマ補正特性に示すように、入力データのレベルとして示してあるレベルを、出力データのレベルとして示してあるレベルに変換することで行う。図３に示されているようなヒストグラムを有する多値画像データに対して、図５に示すようなガンマ補正特性に基づくガンマ補正を行った結果が、図６に示すヒストグラムである。
なお、ガンマ補正特性の求め方の別の具体例を以下に説明する。すなわち、この例では、ガンマ補正特性を表す階調変換テーブルを得ることができる。
ガンマ補正処理に用いる階調変換テーブルの作成手順を説明する。プリンタ９のプリンタドライバを用いて正規階調０〜２５５を表す多値画像データを２値化し、得られた２値化データに基づいてプリンタ９によって、特定のインクで、特定の記録媒体上に階調０〜２５５を表す多値画像データに応答するテストチャートのハードコピーを形成する。このテストチャート上を反射濃度計をスキャンさせながら、各階調に対して異なる複数の点、例えば、３点で、反射濃度計により濃度を測定する。そして、反射濃度計が示す数値を各階調ごとに相加平均して平均濃度とし、得られた平均濃度を正規階調０〜２５５に関係付けてＲＡＭにストアする。正規階調０〜２５５に対する平均濃度の関係の一例を一部分だけ表５に示す。
0003550362.tif 000006
表５から分かるように、正規階調０に対する平均濃度が最大濃度であり、正規階調２５５に対する平均濃度が最小濃度である。ついで、補正濃度を次の式、すなわち、
（最大濃度−最小濃度）×（（２５５−ｄ）／２５５）＋最小濃度
ただし、ｄは正規階調
から求め、得られた補正濃度を正規階調と関係付けてＲＡＭにストアする。得られた補正濃度と正規階調の関係を一部分だけ表６に示す。
0003550362.tif 000007
ついで、各補正濃度にそれぞれ最も近い濃度を、正規階調  平均濃度のテーブルから検索し、同テーブルから、検索された平均濃度に対応する正規階調を検索してこれを置換階調とし、得られた置換階調を上記補正濃度に対応する正規階調と関係付けてＲＡＭにストアする。例えば、正規階調−平均濃度のテーブルから、表６の補正濃度の１．０６に一番近い濃度が１．０７であることを検索し、正規階調−平均濃度のテーブルから、この濃度の１．０７に対応する正規階調が階調５１であることを検索し、また、表６の補正濃度の１．５６に一番近い濃度が同じく１．５５であり、この濃度の１．５５に対応する階調が同じく階調２２であることを検索した場合、正規階調と置換階調との対応関係は表７に示す階調変換テーブルのようになる。
0003550362.tif 000008
表７の階調変換テーブルに従って、入力データのレベル（正規階調）を出力データのレベル（置換階調）に変換する。
さらに、たとえば、図７に示すようなガンマ補正曲線を用いる場合は、次のような処理を行うことができる。すなわち、入力レベルａ１とａ２は、出力レベルが共にｂ１であり、このままでは階調性が損なわれることになる。そこで、同一の出力レベルに変換されるような複数の入力レベル（この場合はａ１，ａ２）のピクセルは、それより低いかまたは高い別のレベルになるまでレベルシフトしてからガンマ補正処理を実行する。これによって、階調が表現されなくなるのを防ぐことができる。
さらに、ガンマ補正に際して、画像１枚分の多値画像データに対して、１画像平面を複数のブロックに分けて各ブロック毎にヒストグラムを作成し、各ブロック毎に、１つ以上の極端に明るい部分と１つ以上の極端に暗い部分とが共存するか否かを判断し、共存する場合としない場合とで、異なるガンマ補正曲線を適用することもできる。その判断は次のようにして行う。すなわち、共存すると判断するのは、各ブロックのヒストグラム毎に、（１）明るい部分に相当するレベルと暗い部分に相当するレベルとに、所定個数以上のピクセルが存在し、（２）それらの間のレベルに関して、たとえば図８に示すように、比較的少ない所定の個数、すなわちａ個を越えるピクセルのレベルが存在せず、且つａ個以下のピクセルを持つレベルの個数がｂ個以上、ｃ個未満であるときである。また、共存しないと判断するのは、上記（１）および（２）の少なくとも一方に該当しないピクセルが存在する場合である。
ａ，ｂ，ｃの値は適用する人体の部位によっても変動するが、実験的に求めることができる。
共存すると判断された場合は、たとえば図１０のガンマ補正曲線を適用し、共存しないと判断された場合は、たとえば図１１のガンマ補正曲線を適用することができる。極端に明るい部分と極端に暗い部分とが共存するブロックでは図１０のように、これらの部分に該当するガンマ補正曲線の部分は他の部分に該当するガンマ補正曲線の部分に比べて傾斜が緩く、且つ、この他の部分に該当する曲線の部分は図１１に比べて傾斜が大きい。これによって、極端に明るい部分と極端に暗い部分とが共存するブロックの画像では極端な明暗差が解消され、見やすくなる。なお、各ブロック毎の判断後、ガンマ補正を実行する前に、各ブロック毎に、全てのピクセルのレベルをシフトアップまたはシフトダウンすることもできる。そのシフトアップの条件は、たとえば図１２に示すように最小値（０）から上記ａ個を越えるピクセルのレベルまでのレベル数がｅ個以下のときであり、シフトダウンの条件は、たとえば図１３に示すように最大値（２５５）から上記ａ個を越えるピクセルのレベルまでのレベル数がｆ個以下のときである。具体例として、たとえばｅおよびｆは１０以下の適当な値とすることができる。
これによって、画像全体の見やすさは一層向上する。医療用多値画像データのガンマは１であるので、ブライトをこのように変えることによって階調性が変化することはない。
コントラストアップ処理＃１
たとえば、ガンマ補正を行った後の多値画像データのヒストグラム上では明るい部分（レベル上位部分）、暗い部分（レベル下位部分）のピクセル数がガンマ補正前から変化することがある。この場合、ガンマ補正後のピクセルが存在する最も小さいレベルを固定して、残りの全てのレベルのピクセルのレベルをシフトアップする処理を行うとコントラストが実質的に上がる。これがコントラストアップ処理＃１である。
コントラストアップ処理＃１は、具体的には、
（１）多値画像データのヒストグラムを用いて最大値（２５５）のピクセル数を調べ、この数が所定数（たとえば全ピクセル数の０．５％：実験的に設定）以下である場合は、最大値のピクセルのレベルをその次のレベル（２５４）に変更する。変更後のそのレベルのピクセル数が依然として所定数以下の場合は、この所定数以下のピクセルのレベルをさらに次のレベルに変更する。このようにして、その時点でもっとも大きいレベルに存在するピクセル数が所定数以上となるまで処理を続ける。
（２）次に、ピクセルが存在する最も小さいレベルのピクセルのレベルを固定して、それ以外のピクセルのレベルを、最大レベルまでのピクセルが存在しないレベルがピクセルで埋まるように、順次つめていくレベル変換処理を行う。
このコントラストアップ処理＃１を、例を示して以下説明する。たとえば、図６に示したガンマ補正後の多値画像データのヒストグラムにおいて、Ａで示したレベル２２５で、最大値（２５５）から累積したピクセル数が、全体のピクセル数（２６２１４４）の０．５％のピクセル数（１３１０）を越えるとする。また、ピクセルが存在する最も小さいレベルをＢで示した７とする。このときは、レベル２２５より大きいレベルにあるすべてのピクセルがレベル２２５にまとめられている。レベル２２５にまとめられたピクセルは最大値のレベル（２５５）に変換される。ピクセルが存在する最も小さいレベルは変化しない。他のレベルＸにあるピクセルは、次の式により求められるレベルＹに変換される。
Ｙ＝７＋（２５５−７）＊（Ｘ−７）／（２２５−７）
（なお、Ｙは小数点以下は四捨五入する）
上記式中の７および２２５は、上記レベル７および２２５に対応し、これらのレベルが変更すればそれに応答して変更される。
コントラストアップ処理＃２
このコントラストアップ処理＃２は、多値画像データのヒストグラム中の最大値付近のピクセルに関しては、以下に示す（１）の処理を実行し、最小値付近のピクセルに関しては、以下に示す（２）の処理を実行する。（１）および（２）の処理後に、以下の（３）の処理を実行する。
（１）最大値（レベル２５５）を含む最大値付近のレベルにおいて、適正な最小ピクセル数（たとえば１０）以下のピクセル数のレベルが存在する場合は、その存在するレベルのピクセルのレベルを、最も近い前記適正な最小ピクセル数より多いピクセル数のレベルに変更する。この処理は図４を参照することができる。
（２）最小値（レベル０）を含む最小値付近のレベルにおいて、適正な最小ピクセル数（通常は、上記処理（１）での適正な最小ピクセル数よりも多い数である。）以下のピクセル数のレベルが存在する場合は、その存在するレベルのピクセルのレベルを、最も近い前記適正な最小ピクセル数より多いピクセル数のレベルに変更する。この処理は図４を参照することができる。これらの処理（１）および（２）の後のヒストグラムは図１４に示す通りである。
（３）ピクセルが存在する最も小さいレベルを、上記（２）の処理前のピクセルが存在した最も小さいレベルに固定して、それ以外のピクセルのレベルを、最大レベルまでピクセルで埋まるように、順次つめていくレベル変換処理を行う。すなわち、たとえば、上記処理（１）で得られた前記最も近い前記適正な最小ピクセル数より多いピクセル数のレベルが２２５であるとし、ピクセルが存在する最も小さいレベルが７であるとすると、レベル２２５にまとめられたピクセルは最大値のレベル（２５５）に変換される。ピクセルが存在する最も小さいレベル７は変化しない。他のレベルＸにあるピクセルは、次の式により求められるレベルＹに変換される。
Ｙ＝７＋（２５５−７）＊（Ｘ−７）／（２２５−７）
（なお、Ｙは小数点以下は四捨五入する）
上記式中の７および２２５は、上記レベル７および２２５に対応し、これらのレベルが変更すればそれに応答して変更される。
以上の結果、得られたヒストグラムの一例を図１５に示す。
多値画像処理の他＃３の補足説明
表１中の処理順３番目のコントラストアップ処理＃２の後に、さらに、ヒストグラム中のピクセルが存在する最も小さいレベルの全てのピクセルのレベルを最小値（すなわち０）に変更する。このとき、その最も小さいレベルより１つ上のレベルのピクセル数が所定のピクセル数以下（たとえば、１０〜３０の間の適当な数）のとき、当該１つ上のレベルのピクセルを最小値に変更することもできる。以上の処理を処理（４）とする。なお、所定のピクセル数は実験値として求めることができる。すなわち、当該所定のピクセル数のレベルを他のレベルに変更してその変化が気づかれなければ、これを他のレベルに同化しうるピクセル数であるとすることができる。また、画像の種類に応じて、表１中の処理順１番目および３番目に該当するコントラストアップ処理＃２の中の処理（２）において、適正な最小ピクセル数以下のピクセル数のレベルが存在する場合でも、その存在するレベルのピクセルの他のレベルへの変更処理は行わないようにすることができる。同様に、画像の種類（たとえば、人体の撮影部位）に応じて、上記処理（４）を行わないようにすることができる。これらの処理を行わないようにする判定基準としては、ヒストグラム中の最小値に近い下位レベルに所定数以上のピクセルが存在しない場合を適用することができる。
コントラストアップ処理＃３
表１中の該当する多値画像処理において、上記コントラストアップ処理＃１または２の代わりに実行することができる他のコントラストアップ処理＃３として、次のような処理がある。
この処理は、多値画像データのヒストグラム中の各レベルに存在するピクセル数が均等になるように処理することで、コントラストをアップしようとするものである。以下に例を用いて具体的に説明する。
ピクセルが存在する最も小さいレベルをレベル７とする。このレベル７から最大値の２５５までの（２５５−７＝）２４８レベルに全ピクセル数（２６２１４４）が均等に現れるようにする。すなわち、各レベルごとに、（２６２１４４／２４８＝）１０５７のピクセルが存在するように、必要なピクセルのレベルを変化させる。
例えば、レベル７からのピクセルが以下の表のように分布しているとする。
0003550362.tif 000009
このとき、まず、レベル７からそこに存在するピクセル数を順次加算して、加算後に１０５７と等しいか越えるレベルを調べる。上記の場合は、
Ｐ7 ＋Ｐ8 ＋Ｐ9 ＋Ｐ10＝１５５０＞１０５７
であるので、レベル７からレベル９までのすべてのピクセルと、レベル１０にある（１０００−（１５５０−１０５７）＝）５０７個のピクセルのレベルをレベル７とする。このとき、レベル１０にあるピクセルのうち、どのピクセルをレベル７とするかは、例えば、ランダムに選択する、各ピクセルの周囲のレベルから判断する等により選択することができる。
次のレベル８とするピクセルは、レベル１０に残されたピクセル（１０００−５０７＝）４９３個から同様に計算して、レベル１１で１０５７を越えるので（４９３＋２００＝１６９３）、レベル１０に残されたピクセル４９３個と、レベル１１にある（１２００−（１６９３−１０５７）＝）５６４個のピクセルである。次のレベル９に変化するピクセルは、同様に、レベル１２（６３６＋５０＝１１３６）で１０５７を越えるので、レベル１１に残されたピクセル（１２００−５６４＝）６３６個と、レベル１２の（５００−（１１３６−１０５７）＝）４２１個のピクセルである。以下同様に、順位下位のレベルから均等にピクセル数をそろえる。
なお、このコントラストアップ処理＃３において、ピクセルが存在する最も小さいレベルは変化しないとして処理しているが、変化させてもよい。すなわち、上述のブライト調整処理と同様に適正最小ピクセル数以下のレベルにあるピクセルを、適正最小ピクセル数となるレベルに移してもよい。
ブラックダウン処理
上述のように、ブライト・アップ処理等では、全体的に明るい方にシフトするようにピクセルのレベル変換を行っている。すなわち、本来最も暗い部分を表すピクセルが存在するレベルが、最小値とはなっていない。医用画像においてはその性質上、このような最暗部が面積上一番多くの面積を占めていることが多く、いわば全体の背景となっている。ブラック・ダウン処理は、このような本来最も暗い部分であるレベル（最小値付近のピクセル数の極大値をとるレベル）にあるピクセルのレベルを、最小値（０レベル）に変更する処理である。
具体的には、ヒストグラム上で最小値から順次ピクセル数を調べ、それが経験的に設定した一定値以上となったレベルが本来最暗部となるべきレベルであるので、それ以下のレベルにあるすべてのピクセルのレベルを最小値とする。たとえば、図６に示すヒストグラムにおいては、レベル７にあるピクセル数が始めて一定値以上となるので、このレベル７以下に存在するピクセルのレベルをすべて０とすることにより、ブラック・ダウン処理を行うことができる。レベル８以上にあるピクセルのレベルは変化しない。
なお、ヒストグラム上で最小値から順次ピクセル数を調べたとき、上述の一定値以上あるレベルが連続して存在する場合もある。この場合は、これらの連続するレベルにあるピクセルは本来最暗部を構成するものであることが多いので、これらの連続するレベル以下にあるピクセルすべてを最小値としてもよい。
空間周波数フィルタ処理
以下に示すように、３つの空間周波数フィルタ処理があり、これらのうちの１つを実行することができる。たとえば、図２に示すＳ２０６，Ｓ２０８，Ｓ２１０，Ｓ２１２を経て、再びＳ２０６に戻るループの中で、以下に示す処理を行うことによって、空間周波数フィルタ処理を実行することができる。または、あらかじめ、以下に示す処理を行うことによって最適なフィルタを決定し、その後に、上記決定したフィルタを用いて表１における該当する多値画像処理において空間周波数フィルタ処理を実行することもできる。
（Ｉ）第１の空間周波数フィルタ処理
図１６において、たとえば、上述の表１中の所定の処理が行われた多値画像データ１００は、ＤＣＴ（離散コサイン変換）処理により、多値の空間周波数画像データ１１０に変換される。この多値の空間周波数画像データ１１０は、空間周波数フィルタ処理１２０によって空間周波数フィルタ１２１と乗算され、これにより所望の画質に変換された新たな多値空間周波数画像データ１３０を得る。この新たな多値空間周波数画像データ１３０は、逆ＤＣＴ処理により、新たな多値画像データ１３１に逆変換される。この逆変換された新たな多値画像データ１３１は所望とする画質に変換されているため、見たい箇所を確実に観察することができる。
ここで、空間周波数フィルタ処理１２０について考える。
空間周波数の中で、その広域の周波数が画像に与える内容の多くは、解像度と先鋭度である。空間周波数の高い成分を多くしかも強くもつ画像は、そうでない画像に比べて解像度も高く、先鋭度も高い。
人が肉眼で画像を観察したとき、輪郭がはっきり見える画像は、一般的に先鋭度が高いという。この先鋭度が高いということは、空間周波数の高い成分がその画像に含まれていることを示している。これに対して、輪郭がぼやけている画像は、空間周波数の高い成分が含まれていないが、含まれていてもその値が小さいことを示している。
そこで、このような観点から、以下の条件（１）〜（３）に示すようなフィルタ処理を行う。
（１）空間周波数フィルタ１２１の大きさは、空間周波数画像データ１１０の大きさに対応している。例えば、空間周波数画像データ１１０の大きさが縦横５１２×５１２の２次元データのときは、空間周波数フィルタ１２１も縦横５１２×５１２の大きさとして構成される。なお、空間周波数画像データを複数個の同じ大きさのブロックに分け、この１ブロックの大きさと同じ大きさに空間周波数フィルタの大きさを構成し、この空間周波数フィルタを使用して空間周波数画像データをブロック毎に処理することもできる。
（２）また、種々の画質が選択できるように、複数の空間周波数フィルタ１２１を作成する。例えば、強調したい空間周波数領域を取り出したい場合はバンドパスフィルタを作成し、弱めたい空間周波数領域を除去したい場合は、ローパスフィルタまたはハイパスフィルタを作成する。
（３）さらに、空間周波数画像データ１１０を構成する周波数空間の個々の係数値に対応させて、空間周波数フィルタ１２１を構成する個々の数値を変化させる。例えば、空間周波数フィルタ１２１の数値として、１〜０の範囲の値を用い、画像を強調したい部分は１又は１に近い値とし、その他の部分を０又は０に近い値とする。また、自然な変化を望む場合には、連続して変化する関数値（例えば、ｓｉｎ、ｃｏｓ関数）を用いる。
次に、第１の空間周波数フィルタ処理の詳細を、図１７Ａおよび図１７Ｂのフローチャートに基づいて説明するが、各ステップにおいて、必要な情報はディスプレイ８上に表示し、必要な操作指示は入力装置１０から入力する。
ステップＳ１では、対象となる多値画像をディスプレイ８上に表示する。処理する多値画像データは、縦横が５１２×５１２ピクセルの８ビットデータである。
ステップＳ２では、その処理対象である多値画像データに対して、好ましい画質を得るために必要な空間周波数フィルタを推定する。例えば、多値画像に強調させたい部分があるならば、その強調させたい部分を含む空間周波数フィルタを推定する。また、多値画像に不要で弱めたい部分があるならば、その不要で弱めたい部分を含む空間周波数フィルタを推定する。
ステップＳ３では、空間周波数フィルタの形を選定する。例えば、多値画像データが５１２×５１２ピクセルの８ビットの画像である場合には、空間周波数フィルタも縦横が５１２×５１２の大きさに設定する。なお、空間周波数画像データを複数個の同じ大きさのブロックに分け、この１ブロックの大きさと同じ大きさに空間周波数フィルタの大きさを構成することもできる。
ステップＳ４では、空間周波数フィルタ内の個々の位置の数値を決定する。この空間周波数フィルタ内の個々の位置は、ＤＣＴ処理された空間周波数画像データの個々の位置、すなわち係数値に対応している。
例えば、空間周波数フィルタの個々の位置の数値を１〜０の範囲内とし、画像に強調したい周波数部分がある場合、空間周波数フィルタ内の強調したい周波数に該当する位置に対して１を設定し、その他の位置については０を設定する。また、画像に減衰させたい周波数部分がある場合、空間周波数フィルタ内の減衰させたい周波数に該当する位置に対しては０に近い値を設定する。
さらに、自然な変化を望む場合には、連続して変化する関数値、ｓｉｎ、ｃｏｓ、ｔａｎ関数等を用いて空間周波数フィルタの個々の位置の数値を決定する。
図１８は、ｃｏｓ関数の数値データ２００の１例を示す。このようなｃｏｓ曲線の特性を用いて、２次元の減衰波形を作ると、図１９に示すように、（ｃｏｓ×ｃｏｓ）のデータ２１０を得ることができる。ここでは、１０×１０＝１００ピクセルを例に挙げる。５１２×５１２のピクセルをもつ画像に対しては、５１２×５１２のフィルタを用意すればよい。なお、空間周波数画像データを複数個の同じ大きさのブロックに分け、この１ブロックの大きさと同じ大きさの空間周波数フィルタを用意することもできる。
従って、画像に対して希望とする画質を得ることができるように、空間周波数フィルタの数値を決定する。このような空間周波数フィルタを各種の状況に対応できるように、多数作成しておく。
ステップＳ５では、作成された空間周波数フィルタの種類が十分あるか否かをチェックする。例えば、ローパスレベル、バンドパスフィルタ、ハイパスフィルタ等の各種のフィルタを用意し、各フィルタ内の数値に１〜０の範囲内で、前述したように１，０，関数値等を適用する。
ステップＳ６では、実際に処理する画像を選択し、ステップＳ７で、処理する多値画像をディスプレイ８上に表示して、その内容を解析する。
ステップＳ８では、その多値画像データから、ＤＣＴ処理により周波数成分に変換された空間周波数画像データを作成する。
図２０は、２次元（ｘ，ｙ）の多値画像データ３００を、２次元（ｕ，ｖ）の空間周波数画像データ３１０に変換する様子を示す。行列（ｕ，ｖ）の値は、周波数成分の係数値である。すなわち、ｕはｘ方向の周波数を表し、ｖはｙ方向の周波数を表す。
図２１、図２２は、ＤＣＴ処理の１例を示す。図２１の例では、画像データ３２０とその変換後の空間周波数画像データ３３０とを示す。図２２の例では、真っ白な画像データ３４０と、その変換後の空間周波数画像データ３５０とを示す。この場合、空間周波数の係数値（ｙ0.0）だけ値を有する。
ステップＳ９では、予め作成しておいた複数の空間周波数フィルタのいずれかを選択する。図２３は、２×２ピクセルに対応するローパスフィルタ３６０と、３×３ピクセルに対応するハイパスフィルタ３７０の例を示す。このように予め作成された空間周波数フィルタを順次選択していく。
ステップＳ１０では、１対１に対応した空間周波数画像データと空間周波数フィルタとの乗算を行う。
図２４は、乗算の１例を示すものである。空間周波数画像データ４００に、対応する空間周波数フィルタ４１０を掛け、新たな空間周波数画像データ４２０を作成する。
図２５は、実際の計算例を示すものである。前述した空間周波数画像データ３５０にローパスフィルタ３６０を掛けることにより、高調波成分が除去された新たな空間周波数画像４２０を得ることができる。
ステップＳ１１では、作成された新たな空間周波数画像データ１１０に逆ＤＣＴ処理を行い、新たな多値画像データを得る。
ステップＳ１２では、得られた新たな多値画像をディスプレイ８上に表示して、その内容を解析する。
ステップＳ１３では、所望とする画質に変換されているか否かの評価を行う。もし、好ましくない画質の場合には、再度、上記フィルタ処理を繰り返して行う。
（II）第２の空間周波数フィルタ処理
第２の空間周波数フィルタ処理では、次の処理を行う。
（１）たとえば、上述の表１中の所定の処理が行われた多値画像データをＤＣＴ処理する。
（２）得られた空間周波数画像データから、たとえば強調したい所定の周波数の係数値だけを取り出す。
（３）この取り出した係数値のみを逆ＤＣＴ処理し、新たな多値画像データとする。得られた新たな多値画像データは、強調したい所定の周波数成分のみからなる画像である。
（４）このような新たな多値画像データを、前記ＤＣＴ処理前の多値画像データに加算する。これによって、得られた画像、所定の周波数成分に該当する部分、たとえば、画像のエッジ部分の先鋭度が増す。また、このような新たな多値画像データを、前記ＤＣＴ処理前の多値画像データから減算することもできる。
または、上記（２）において、得られた空間周波数画像データから、たとえば弱めたい所定の周波数の係数値だけを残してそれ以外のすべての係数値を取り出すこともできる。それ以外は、上記（１），（３）および（４）の処理を実行する。この場合、上記（４）の処理後には、特定の周波数成分に該当する部分のみが目立たない画像が得られる。
（III）第３の空間周波数フィルタ処理
この第３の空間周波数フィルタ処理は、上記第１の空間周波数フィルタ処理と上記第２の空間周波数フィルタ処理とを実行することからなる。実行の順番はどちらが先でもよい。これにより、たとえば、一層効果的な輪郭強調画像が得られる。
その他の処理
（Ｉ）ノイズ除去処理
画像が持つノイズ感や不明瞭な画質感が生じる原因の１つとして、画像内に存在するわずかなピクセル数しか持たないレベルのピクセルがあるが、このようなピクセルが画像に与える影響は上述した輪郭強調やコントラスト強調では充分に取り除くことができないことがある。そこで、以下の説明するノイズ除去処理を、必要に応じて適用することができる。
（１）まず、多値画像データのヒストグラムについて、あらかじめ設定した数（設定ピクセル数）以下のレベルのピクセルを次の規則にしたがって隣のレベルのピクセルと合算して、ヒストグラムを再構成し、当該設定ピクセル数以下のレベルのピクセルを隣のレベルに変換するか、または当該合算にかかる隣のレベルのピクセルのレベルを当該設定ピクセル数以下のレベルに変換する。すなわち、その規則は、隣り合う奇数と偶数の各レベルをペアとし、合算する場合は、偶数のレベルのピクセル数を奇数のレベルのピクセル数に合算する（すなわち、ピクセルのレベルについては、当該偶数のレベルを当該奇数のレベルに変換する）というものであり、例えばヒストグラムの一部を表す図２６に示すように、レベル１２０のピクセル数が設定ピクセル数以下であれば、その隣のレベル１２１のピクセルに合算し、レベル１２３のピクセル数が設定ピクセル数以下であれば、その隣のレベル１２２のピクセルをレベル１２３のピクセルに合算する。
（２）ついで、再構成した多値画像データのヒストグラムについて、設定ピクセル数以下のレベルがある場合は、そのレベルのピクセルを直ぐ上のレベル（偶数レベル）のピクセルに合算して、ヒストグラムをさらに再構成し、当該設定ピクセル数以下のレベルのピクセルのレベルを直ぐ上のレベルに変換する。
なお、画像内に存在するわずかなピクセル数しかないレベルのピクセルは、画像を見るものにとって意味を持たないものであるが、例えば、設定ピクセル数を適当に選択し、その選択したピクセル数を用いて上記（１）〜（２）を実験的に繰り返して、最適な設定ピクセル数あるいは所望する画質が得られる設定ピクセル数を決定することができる。また、上記（１）において、適用するその規則として、隣り合う奇数と偶数の各レベルをペアとし、合算する場合は、設定ピクセル数以下のレベルのピクセルを隣のレベルに変換するようにしてもよい。
このようにして得られた画像データは、画像内に存在するわずかなピクセル数しかないレベルのピクセルが効果的に減少しているので、その表示画像はノイズ感が減少する。
（II）明暗差減少処理
多値画像データに関して、１つ以上の極端に明るい部分と１つ以上の極端に暗い部分とが共存するか否かを判断し、共存する場合は明暗差を減少する処理を行うことができる。その判断を図８のヒストグラムを参照して説明する。なお、図８は多値画像データの各ブロックについてのヒストグラムであるが、１枚の画像分の多値画像データのヒストグラムを表すものとして説明する。すなわち、共存すると判断するのは、多値画像データのヒストグラムにおいて、（１）明るい部分に相当するレベルと暗い部分に相当するレベルとに、所定個数以上のピクセルが存在し、（２）それらの間のレベルに関して、たとえば図８に示すように、比較的少ない所定の個数、すなわちａ個を越えるピクセルのレベルが存在せず、且つａ個以下のピクセルを持つレベルの個数がｂ個以上、ｃ個未満であるときである。また、共存しないと判断するのは、上記（１）および（２）の少なくとも一方に該当しないピクセルが存在する場合である。
ａ，ｂ，ｃの値は適用する人体の部位によっても変動するが、実験的に求めることができる。たとえば、ａは１５、ｂは１５０、ｃは２００とすることができる。
共存すると判断された場合は、極端に明るい部分と極端に暗い部分との間のａ個以下のピクセルを持つレベルの個数をｂ１とすると、この極端に明るい部分と極端に暗い部分との間のａ個以下のピクセルを持つレベルの個数を図９に示すようにｂ１／ｄに変更する。この変更は、ｄを２とすると、たとえば、最も小さいレベルのピクセルは、その１つ上のレベルのピクセルに合算し、さらにその上のピクセルは、その１つ上のレベルのピクセルに合算することによって達成される。その両側の極端に明るい部分と極端に暗い部分とはレベル数は変更せずに、上記ｂ１／ｄに変更したレベルの両側に連続するように単に各ピクセルのレベルをシフトダウンまたはシフトアップする。以上の条件をみたす限り、各ピクセルは、最大値の方向または最小値の方向のいずれにシフトしても良い。
このようにピクセルのレベルを変更することによって極端に明るい部分と極端に暗い部分とが共存する画像の明暗差を減少させることができ、見やすい画像が得られる。
（III）強調処理
この強調処理は、多値画像中の、小さく、暗い、点状のピクセル、もしくはもやっとした輪郭の定かでない部分がプリンタドライバによって２値化したときに消失しないようにするための処理である。画像１枚分の多値画像データに関して、１画像平面を複数のブロックに分けて各ブロック毎にヒストグラムを作成し、各ブロック毎に、以下の条件を満たすかを判断する。すなわち、図２７の１つのブロックのヒストグラムに示すように、ａ個以下（０を含む）のピクセル数を持つレベルが連続してｂ個以上存在し、ａよりも多く、且つｃ以下の数のピクセルを持つレベルが、ｃ個よりも多い数のピクセルを持つレベルよりも小さいときは、当該ヒストグラムを図２８のように変更する。すなわち、ｂ個以上存在するａ個以下のピクセル数を持つレベルの個数をｂ１とすると、この部分のレベル数をｂ１／ｄに変更する。この変更は、ｄを２とすると、たとえば、最も小さいレベルのピクセルのレベルは、その１つ上のレベルに合算し、さらにその上のピクセルのレベルは、その１つ上のレベルに合算することによって達成される。ｂ１／ｄの部分よりレベルが上の部分は変更せずに、上記変更後のｂ１／ｄに変更したレベルより小さいレベルのピクセルは、上記ｂ１／ｄの部分に連続するように単に各ピクセルのレベルをシフトアップする。ａ，ｂ，ｃの値は適用する人体の部位によっても変動するが、実験的に求めることができる。
（IV）拡大処理
多値画像データがたとえば少ないピクセル数で構成されているとすると、これを拡大したほうがよい場合がある。この場合に上記多値画像データに対して以下の通りの拡大処理を行う。
第１の空間周波数フィルタ処理の説明において参照した図２０に示す通り、画像空間をＤＣＴ処理すると周波数空間が得られる。たとえば、この際、図２９に示されるように、２×２ピクセルの多値画像データは、２×２の空間周波数画像データに変換される。ここで、図３０に示されるように、ＤＣＴ処理により得られた２×２の空間周波数画像データを４×４の空間周波数画像データに変換する。この４×４の空間周波数画像データのうち、α、β、γ、δは２×２の空間周波数画像データとして存在する元の係数値であり、残りの元々は存在しなかった高調波成分の係数値（＊で示す）は、その撮影部位に応じて最適な値に設定したものであって、これらを追加することによって拡大された空間周波数画像データが得られる。この係数値は、たとえば、図３１に示すように、ｕ，ｖ共にＤＣから高い周波数に向かって徐々に減衰する値とすることができるが、上記第２の空間周波数フィルタ処理で説明したように、診断の目的等に応じて、特定の周波数成分を強調するような値にすることもできる。追加する係数値のセットは、撮影部位等に応じた実験等によりあらかじめ作成しておくこともできる。このようにして得られた拡大された空間周波数画像データを逆ＤＣＴ処理すると、図３０に示すように拡大された多値画像空間が得られる。
（Ｖ）スムージング処理
多値画像にはコントラストの急峻な変化部分が含まれている場合があり、この部分は不要であることがある。この場合には、この部分をスムージング処理によって除去することができる。
以上述べた、（Ｉ）ノイズ除去処理、（II）明暗差減少処理、（III）強調処理、（IV）拡大処理、および（Ｖ）スムージング処理は、必要に応じて、その１つまたは２つ以上（その組み合わせ、実行の順番は自由である）を表１で述べた各多値画像処理において最後の順番として実行することができる。
ついで、図２のＳ２０８の２値化処理およびＳ２１０の多値化処理について説明する。
上述した多値画像処理終了後の多値画像データは、プリンタドライバプログラムを用いて組織的ディザ法等によって２値化処理する。この２値化処理によって得られたデータはプリンタ９に供給され、記録媒体上に擬似的に階調表現されたハードコピー画像が得られることになるが、２値化処理によって得られたデータから２値画像データを取り出して、この取り出した２値画像データを多値化処理してディスプレイ８上に表示するための多値画像データを生成する。ディスプレイ８上に、プリンタ９によって記録媒体上に得られるであろうハードコピー画像と同等な、すなわち、そのハードコピー画像の画質等を容易に把握できるような多値画像を表示できるようにするために、以下に説明する多値化処理を行う。
（Ｉ）前提
２値画像の記録手段であるプリンタが記録媒体上に記録できる１ピクセルの大きさと、多値画像の表示手段であるディスプレイが表示できる１ピクセルの大きさとは、その性質上異なる。すなわち、通常、ディスプレイが表示できる１ピクセルの大きさのほうが、プリンタが記録できる１ピクセルの大きさよりも大きい。
したがって、プリンタに供給される２値画像データをそのままディスプレイに供給して表示すると、その表示画像は、記録媒体上にハードコピーされる画像に比べて拡大されてしまう。そのため、画像の大きさによっては、ディスプレイ上にその画像の全体を同時に表示することができず（すなわち、スクロール等の作業をしなければならない）、確認作業の効率が低下してしまう。
この問題を解決するため、プリンタに供給される２値画像データを画像平面上で縦横に各々隣接する複数ピクセルからなるブロック毎に単純平均して得られる多値データをディスプレイに供給して表示することが考えられる。この場合、前述した２値画像データをそのままディスプレイに表示するよりも小さい画像がディスプレイに表示されることになり、画像全体が同時にディスプレイ上に表示される。すなわち、図３２に示されるように、ｍ×ｎ個のピクセルを持つ２値画像データをａ×ｂ個のピクセルを単位とするブロック毎に単純平均すると、（ｍ／ａ）×（ｎ／ｂ）個のピクセルを持つ多値画像データが得られる。各ブロックの単純平均の一例を図３３に示す。
しかしながら、ディスプレイに供給される多値データは、プリンタに供給される２値画像データを単純平均しただけであり、プリンタのガンマ特性が全く考慮されていない。
そのため、ディスプレイ上の表示画像は、プリンタによって得られるであろハードコピー画像とはかなり異なったものとなり、ディスプレイ上の表示画像を見ただけでは、プリンタによって得られるであろうハードコピー画像の画質等を把握することは困難である。
そこで、以下の２つの多値化処理のいずれかを実行する。
（II）第１の多値化処理
上述した多値画像処理終了後の多値画像データを、プリンタ９のプリンタドライバプログラムを用いて組織的ディザ法等によって２値化処理する（Ｓ２０８）。得られたデータから２値画像データを取り出し、取り出した２値画像データを画像平面上で縦横に各々隣接する複数ピクセルからなるブロック毎に単純平均してディスプレイ８に表示するための多値画像データを得る。得られた多値画像データに対し、上述したプリンタ９のガンマ特性をかける。すなわち、この得られた表示用の多値画像データは、上述した多値画像処理において、プリンタ９のガンマを補正するためのガンマ補正特性によってガンマ補正されているので、このガンマ補正特性とは逆の特性であるガンマ特性によって、当該表示用の多値画像データを補正する。これによって、表示用の多値画像データのガンマ特性は、オリジナルの多値画像データのガンマ特性と実質的に同じになり、上述した多値画像処理によってオリジナル画像の階調が正しく再現されるハードコピー画像と同等な画質を持つ画像をディスプレイ８上に表示することができる。
（III）第２の多値化処理
上述した多値画像処理終了後の多値画像データを、プリンタ９のプリンタドライバプログラムを用いて組織的ディザ法等によって２値化処理する（Ｓ２０８）。得られたデータから２値画像データを取り出し、取り出した２値画像データを画像平面上で縦横に各々隣接する複数ピクセルからなるブロック毎に単純平均してディスプレイ８に表示するための多値画像データを得る。ピクセル数を変えてブロックのサイズを変えると、ディスプレイ８に表示される多値画像の大きさが変わる。さらに、そのブロックの２値データの単純平均値もブロックサイズが変わると変わってしまう。すなわち、表示用の多値データが変わる。そこで、Ｓ２０８で２値化処理して得られた２値画像データを特定のブロックサイズで単純平均して得られた表示用の多値データの値が、オリジナル画像の多値データの値と一致するような補正係数を、オリジナル多値画像データのすべてのレベルについて求め、求められた補正係数のデータに基づいて表示用の多値画像データを補正する。これによって、上記特定のブロックサイズでの表示用の多値画像データのガンマ特性は、オリジナルの多値画像データのガンマ特性と実質的に同じになり、上述した多値画像処理によってオリジナル画像の階調が正しく再現されるハードコピー画像と同等な画質を持つ画像をディスプレイ８上に表示することができる。
上述したＳ２０４〜Ｓ２１２までの処理を行い、プリンタ９によって記録媒体上にハードコピー画像をプリントする場合には、以下に述べるプリント結果を保証する方法を適用することができる。このプリント結果を保証する方法は、図１に示すシステムによって実行できるが、さらに、本実施形態にかかわらず、一般的なパーソナルコンピュータ等で実行される他の如何なる画像処理結果をプリントする際にも適用できる。
上述のような画像処理の結果、得られた２値画像データは、特定の条件を守ってプリントすることによって、たとえば、特定のインクジェットプリンタ、特定のインク、および特定の記録媒体を用いてプリントすることによって、所望の画質を持つハードコピー画像が得られる。したがって、これらの特定の条件を守ることによって、所望のプリント結果を保証することになる。使用するプリンタおよびプリンタドライバについては、例えば上述した各画像処理のプログラムとセットで販売する等の手法で、特定の機種に限定させることは可能である。しかし、使用する用紙等の記録媒体については、限定させる手法がなかった。このため、画像処理の処理結果をプリントするときに、所望の効果を得られる保証がない。
本保証方法は、上述した各画像処理を実行する行うプログラムのユーザに対して、画像処理の印刷結果が保証された所定の枚数の記録媒体とともに暗証番号を提供する。その暗証番号を入力することで、その所定枚数の記録媒体については、所望の画質、すなち、上述した各画像処理を行って得られるオリジナル画像と同等の画質のハードコピー画像をプリントすることができるようになる。
すなわち、
プリント結果を保証する方法において、画像処理のプリント結果が保証された特定の記録媒体に設定された暗証番号を入力し、入力された暗証番号が正しい場合にプリントを許可する。
また、暗証番号が正しい場合に、前記入力された暗証番号から、許可されたプリント枚数を設定し、その範囲内で特定の記録媒体にプリントできるようにする。
暗証番号が正しくない場合には、プリントを許可しないようにしたり、プリント結果を保証しないでプリントを許可する。
つぎに図３４に示した暗号の一例を説明し、上述した各画像処理のプログラムによる処理結果をプリントするルーティン例を図３５を用いて説明する。
図３４は、画像処理のプリント結果が保証された特定の記録媒体とともに画像処理のプログラムのユーザに知らされる暗号の例である。この暗号は、例えば１０００枚等のある単位ごとに設定される。この暗証番号は、所定のプログラムにおいて、検証可能な法則等を用いて作成されている。図３４に示されている暗証番号例は８桁で、使用する文字としては、０ないし９の数字とＡ〜Ｚの英大文字を用いている。
このような暗証番号の検証できる規則の例としては、まず、先頭の文字ｘ１は、この暗証番号が付されている枚数単位を示すこととする。例えば、１〜３は１０００枚、４〜６は５０００枚とし、７〜９は１００００枚とする。
検証のための規則性としては、まず、英文字は出現順序により数字化する。例えば、Ａは１、Ｃは３のように、Ａから数えて何番目にあたるかにより数字化する。そして、暗証番号を構成する各桁同士を合計し、さらに得られた結果の数字の各桁同士を合計する。これを繰り返して、得られた結果が１桁となるまで行う。その結果得られた数値が、８桁の暗証番号の先頭の１桁の数値と一致すると、正しい暗証番号であるとする。
具体的な例で説明すると、暗証番号が「８５４３９１１４」であるとする。各桁の数字を合計すると、８＋５＋４＋３＋９＋１＋１＋４＝３５、つぎに、得られた合計数字の各桁をまた合計する。３＋５＝８。得られた８と最初の暗証番号の先頭の数字とが一致しているので、この暗証番号は正しい暗証番号である。
また、暗証番号を「Ａ５４３９１１４」とすると、同様に各桁を合計する。Ａは１であるので、Ａ（＝１）＋５＋４＋３＋９＋１＋１＋４＝２８となる。この合計数字の各桁を合計して、２＋８＝１０を得る。１桁ではないので、また各桁を合計して、１＋０＝１を得る。得られた結果の合計値と最初の暗証番号の先頭の桁とが一致しているので、この暗証番号は正しい暗証番号である。
上述に説明した暗証番号を検証するための規則性は、説明のためのものであり、検証できるものであれば、どのようなアルゴリズムを用いてもよい。また、暗証番号は８桁に限られず、使用する文字も英数字に限らない。
さて、この図３４に示したような暗証番号を利用して、どのようにして記録媒体を限定させているかを、図３５に示したフローチャートを用いて説明する。
上述した画像処理結果をプリントする場合に、図３５に示されているルーティンに入る。まず、過去のプリントされた累計のプリント枚数と暗証番号の先頭の桁の数字により設定された設定プリント枚数と比較する（Ｓ４０２）。なお、暗証番号が入力されていない状態の所期設定では、設定プリント枚数は０である。設定枚数以下のとき（Ｓ４０２でＹＥＳ）は、すぐにプリントを開始する（Ｓ４１６）。累計プリント枚数が設定プリント枚数と等しいかそれ以上である場合には、累計プリント枚数をリセットしてから、暗証番号を入力するように、ユーザに対して要求するメッセージを出力して（Ｓ４０４）、入力待ちとなる（Ｓ４０６）。暗証番号が入力されると上記で説明したような規則性があるかを調べる（Ｓ４０８）。このときに、過去に入力された暗証番号ではないことも調べる。これは、前に入力された暗証番号を入力されることを防ぐためである。検証の結果、正しい暗証番号である場合には（Ｓ４１０でＹＥＳ）、暗証番号の先頭の数字（英字）により、許可されたプリント枚数を設定して（Ｓ４１２）、プリントを開始する（Ｓ４１４）。このとき、プリント枚数が累計プリント枚数に加算するようにカウントする（Ｓ４１６）。累計プリント枚数が設定プリント枚数と等しいかそれ以上となったとき（Ｓ４１８でＮＯ）は、累計プリント枚数をリセットして、暗証番号入力を要求する（Ｓ４０４）。これをプリントが終了するまで行う。プリントが終了したときは、累計プリント枚数と、過去に入力された暗証番号を後で使用できるように格納している。
なお、暗証番号が入力されない場合には、例えばプリントの品質保証はできない旨のメッセージとともに上記画像処理の結果を反映しないハードコピー画像をプリントする構成としてもよい。
また、プリンタの種類を検出できるようにするとともに、暗証番号に記録媒体の種類を特定できるような構成とすることもできる。それにより、入力された暗証番号の検証の処理において、枚数ばかりでなく、記録媒体がそのプリンタで最良のものであることも検出できるようになる。
なお、上述のハードコピー画像は、通常はモノクロの２値画像であるが、例えば医用では核医学画像において用いられているように、カラー画像をプリントすることができるカラーインクジェットプリンを用いて、各レベルごとに色付けを行い、これによりレベルを明確としたハードコピー画像を得ることもできる。
ハードコピー画像を得るための記録媒体としては、紙（コーディングすることもできる），透明フィルム（たとえば、ＰＥＴ，ＰＶＣ（塩化ビニル），ＰＳ（ポリスチレン），ＰＣ（ポリカーボネート）など），不透明フィルム（透明フィルムに顔料、無機添加剤（ＴｉＯ2 ，ＣａＣＯ3 など）を添加したもの），半透明フィルム等を用いることが可能である。
また、本発明は、図１に示したようなスタンド・アローンのコンピュータ・システムばかりではなく、複数のシステムから構成される例えばクライアント・サーバ・システム等に適用してもよい。
本発明に関するプログラムを格納した記憶媒体から、プログラムをシステムに読み出して実行することにより、本発明の構成を実現することができる。この記録媒体には、フロッピー・ディスク、ハードディスク、ＭＯ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、ＲＯＭカセット等がある。
本発明において適用される他のプリンタとして、電子写真方式、すなわち、ドラム上に画像データに応じた静電潜像を形成し、そこにトナーを付着し、これを記録媒体上に転写し、加熱定着する方式を適用したプリンタ、および、インクジェットプリンタ以外のドットプリンタ等がある。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１７Ａ】
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【図１７Ｂ】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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