(57)【要約】【課題】撮影画像の雰囲気を損なうことなく、平坦部はもとより輪郭及びその付近においても十分に粒状ノイズを抑制できる画像処理技術を提供する。【解決手段】画像デジタル化によって取得された撮影画像データにおける粒状ノイズを加重平均フィルタリング処理によって抑制する画像処理技術。画像データを構成する画素群から注目画素を順次設定し、注目画素を中心とした加重平均フィルタリング処理のための演算領域内に位置する各周辺画素と注目画素との間の画素値の差分値を算定し、差分値に応じて加重平均フィルタリング処理に用いられる重み係数を決定し、重み係数を用いて加重平均フィルタリング処理を実行して注目画素の補正画素値を求める。【選択図】        図１
2006302023.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像デジタル化によって取得された撮影画像データにおける粒状ノイズを加重平均フィルタリング処理によって抑制する画像処理方法において、
前記撮影画像データを構成する画素群から注目画素を順次設定するステップと、
前記注目画素を中心とした前記加重平均フィルタリング処理のための演算領域内に位置する各周辺画素と前記注目画素との間の画素値の差分値を算定するステップと、
前記差分値に応じて前記加重平均フィルタリング処理に用いられる重み係数を決定するステップと、
前記重み係数を用いて前記加重平均フィルタリング処理を実行して前記注目画素の補正画素値を求めるステップと、
からなることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
０〜１を定義範囲とする前記重み係数を前記差分値に応じて決定する際に、前記差分値が０の場合前記重み係数を１とし、前記差分値の絶対値が前設定されたしきい値以上の場合前記重み係数を０とし、前記差分値が０より大きくて前記しきい値より小さい場合前記差分値の絶対値の増加にともない１から単調減少するとともにその後１に単調増加していく数値群から決められる数値を前記重み係数とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
以下の関係式に基づいて前記差分値に応じて前記重み係数が決定される、
Ｗ＝（｜Δｄ｜／ＳＨ）のｎ乗
ここで、ｎ＞＝１、Ｗは重み係数、Δｄは差分値、ＳＨはしきい値である、
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記しきい値は、前記撮影画像データの全ての画素値の統計特性値に基づいて算定されることを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記しきい値は、前記撮影画像データから区分けされた画素領域の画素値の統計特性値に基づいて前記画素領域毎に算定され、前記注目画素が含まれる画素領域によって異なるしきい値が用いられることを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理方法。
【請求項６】
画像デジタル化によって取得された撮影画像データにおける粒状ノイズを加重平均フィルタリング処理によって抑制するため、
前記撮影画像データを構成する画素群から注目画素を順次設定する機能と、
前記注目画素を中心とした前記加重平均フィルタリング処理のための演算領域内に位置する各周辺画素と前記注目画素との間の画素値の差分値を算定する機能と、
前記差分値に応じて前記加重平均フィルタリング処理に用いられる重み係数を決定する機能と、
前記重み係数を用いて前記加重平均フィルタリング処理を実行して前記注目画素の補正画素値を求める機能と、
をコンピュータに実現させる画像処理プログラム。
【請求項７】
画像デジタル化によって取得された撮影画像データにおける粒状ノイズを加重平均フィルタリング処理によって抑制する粒状抑制処理モジュールにおいて、
前記撮影画像データを構成する画素群から注目画素を順次設定する注目画素設定部と、
前記注目画素を中心とした前記加重平均フィルタリング処理のための演算領域内に位置する各周辺画素と前記注目画素との間の画素値の差分値を算定する差分値算定部と、
前記差分値に応じて前記加重平均フィルタリング処理に用いられる重み係数を決定する重み係数決定部と、
前記重み係数を用いて前記加重平均フィルタリング処理を実行して前記注目画素の補正画素値を求めるフィルタリング処理部と、
からなることを特徴とする粒状抑制処理モジュール。
【請求項８】
０〜１を定義範囲とする前記重み係数が前記差分値に応じて引き出されるルックアップテーブルが備えられ、このルックアップテーブルでは、前記差分値が０の場合前記重み係数が１となり、前記差分値の絶対値が前設定されたしきい値以上の場合前記重み係数が０となり、前記差分値が０より大きくて前記しきい値より小さい場合前記重み係数が前記差分値の絶対値の増加にともない１から単調減少するとともにその後１に単調増加していく数値群から決められる数値となっていることを特徴とする請求項７に記載の粒状抑制処理モジュール。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像デジタル化、特にフィルムスキャナによって取得された撮影画像データにおける粒状ノイズを抑制する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に写真フィルムにおける粒子（色素）密度は２５００ｄｐｉ程度であり、写真撮影で最もよく用いられている１３５Ｆサイズの写真フィルムでの撮影画像面積である３６ｍｍ×２４ｍｍを考慮すると、その撮影画像の画素（粒子）数は３４４５×２３６２画素となる。また、最近のデジタルミニラボと呼ばれるデジタル画像プリンタに採用されているフィルムスキャナの解像度は２０００ｄｐｉを超える性能を有しており、ほぼ写真フィルムの粒子レベルで撮影画像を取り込んでいることになる。これにより、写真フィルムの限界までの画像生成能力を写真プリントとして生かし切ることが可能となってきているが、写真画像としての品質向上のためには撮影画像の輪郭部分にメリハリを与えるいわゆる鮮鋭化（シャープネス）処理を施す必要がある。しかしながら、高品質のフィルムスキャナによって写真フィルムの粒子レベルの解像度でもって取得された撮影画像データに対して、そのような鮮鋭化処理を施すと、撮影画像の輪郭だけではなく、写真フィルムの粒子に起因する粒状性までもが強調されることになり、撮影画像の画像特性によっては非常に見苦しい画像となってしまうことが少なくない。このような見苦しさの原因は粒状ノイズとも呼ばれるが、特に人肌領域で粒状ノイズが生じると写真画像品質として大きなマイナスとなる。このような粒状ノイズを低減させるには、ぼかし（平滑化）処理を行うことになるが、粒状ノイズの低減とともに輪郭もぼやけることになり、せっかく行った先鋭化処理の効果も失われてしまうという問題が生じる。
【０００３】
上記問題を解決するため、画像データの各画素について鮮鋭度を強調した鮮鋭化画像データを取得するとともに前記画像データの各画素について平滑化した平滑化画像データを取得し、前記画像データの各画素について算出したエッジ度の最頻値に対して前記平滑化画像データの融合比率を高めるようにエッジ度−融合比率相関を設定し、このエッジ度−融合比率相関に基づき、前記鮮鋭化画像データと前記平滑化画像データとを各画素毎に融合して画像データの補正データを得る画像処理技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。つまり、画像における輪郭検出を行って、その輪郭検出に基づいて鮮鋭化と平滑化を選択的に行っているのであるが、鮮鋭化と平滑化の融合させる度合いが難しく、十分な問題解決には至っていない。
【０００４】
別な解決策として、画像データを濃度データと色データとに分離し、２次元座標空間における濃度データの変化に対応して、色データの平滑化処理と濃度データの平滑化処理との割合を変化させ、その際画像の輪郭情報は色データより濃度データの方に多く含まれていることを考慮して、画像の平坦部から輪郭部に近づく程、濃度ノイズ除去の割合を徐々に０に近づけるとともに色ノイズ除去より早めに濃度ノイズ除去を止めるようにする技術も知られている（例えば、特許文献２参照。）。この画像処理技術は、画像の平坦な部分を選択的に平滑化するものであり、この後処理として一般的な鮮鋭化を行うことである程度粒状ノイズを抑えた輪郭部分のメリハリを得ることができるが、フォーカスの甘さや影などの影響で輪郭線が幅を有することから輪郭部そのものや輪郭部周辺部での平滑化が弱くなっていることから、そのような部分には粒状ノイズが残ってしまう。また、平滑化処理として、ｎ×ｎ画素の空間フィルタを用いているので、空間フィルタの演算領域に含まれている画素の１つだけがノイズであっても、ノイズ画素が空間フィルタの全域に引き延ばされるような処理となることから、どうしても平坦な画像が生成される傾向が強くなる。
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−１３２３５２号公報（要約欄、図１）
【特許文献２】特開２００２−４４４７３号公報（段落番号００２４−００２８、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記実状に鑑み、本発明の課題は、画像デジタル化によって取得された撮影画像データにおいて、平坦領域はもとより輪郭及びその付近においても十分に粒状ノイズを抑制できるとともに写真がもつ細かいディテールと質感が維持される画像処理技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するための本発明による粒状ノイズ抑制のための画像処理方法は、加重平均フィルタリング処理を採用しており、前記撮影画像データを構成する画素群から注目画素を順次設定するステップと、前記注目画素を中心とした前記加重平均フィルタリング処理のための演算領域内に位置する各周辺画素と前記注目画素との間の画素値の差分値を算定するステップと、前記差分値に応じて前記加重平均フィルタリング処理に用いられる重み係数を決定するステップと、前記重み係数を用いて前記加重平均フィルタリング処理を実行して前記注目画素の補正画素値を求めるステップとからなる。
【０００８】
この方法では、加重平均フィルタリング処理に用いられる加重平均フィルタのオペレータである重み平均値が一定値ではなく、各オペレータの位置に対応する周辺画素の画素値と注目画素の画素値の差である差分値に応じて重み係数を決定しているので、注目画素の画素値とその大きさに関して所定の関係となっている画素値をもつ周辺画素が他の周辺画素より強く注目画素の新しい補正画素値に影響を与えることになる。注目画素が平坦領域に位置する場合と輪郭領域に位置する場合とでは、注目画素とその周辺画素の画素値に所定の関係があることから、特定の差分値に対して強い影響力を与えるような重み係数を設定することで、平坦領域はもとより輪郭及びその付近においても十分に粒状ノイズを抑制できるとともに写真がもつ細かいディテールと質感が維持される粒状ノイズ抑制（粒状抑制）が実現可能となる。
【０００９】
写真撮影に基づく撮影画像データの粒状抑制に関して、前記重み係数の定義範囲を０〜１とした場合、本願発明人の実験で得られた知見によれば、前記差分値が０の場合前記重み係数を１とし、前記差分値の絶対値が前設定されたしきい値以上の場合前記重み係数を０とし、前記差分値が０より大きくて前記しきい値より小さい場合前記差分値の絶対値の増加にともない１から単調減少するとともにその後１に単調増加していく数値群から決められる数値を前記重み係数とすることが適切であることが導き出された。このような差分値に応じた重み係数の決定指針の好適な数式化として次の関係式が提案される。
Ｗ＝（｜Δｄ｜／ＳＨ）のｎ乗
ここで、ｎ＞＝１、Ｗは重み係数、Δｄは差分値、ＳＨはしきい値である。その際、８ビット画像データにおいてしきい値を１６とし、ｎ＝１５とすることが一般的な写真撮影画像にとって好ましい。いずれにしても、この関係式によって決定された重み係数を有する加重平均フィルタを撮影画像データに対して、カラー画像データの場合は各色成分画像データに対してかけていくことによって、写真がもつ細かいディテールと質感が維持されながらも平坦領域はもとより輪郭及びその付近においても十分に粒状ノイズが抑制された補正画像データを得ることができる。なお、加重平均フィルタのサイズとしては、５×５〜１３×１３までのサイズが好ましく、処理すべき画像データのサイズや処理装置の処理速度によって最適に決定されると良い。
【００１０】
上述したような差分値に基づく重み係数の決定においては、このしきい値以上の差分値を与えている周辺画素に対応する重み係数が０となるので、このしきい値が重要である。このしきい値は撮影画像の画像特性から経験的実験的に求めることが好ましい。自動的な設定するケースでの好適な方法として、撮影画像データの全ての画素値の統計特性値に基づいて算定される方法と、撮影画像データから区分けされた画素領域の画素値の統計特性値に基づいて前記画素領域毎に算定されることにより注目画素が含まれる画素領域によって異なるしきい値が用いられる方法が挙げられる。もちろん、オペレータが任意に設定できるようにすることも、熟練のオペレータにとっては好ましいことである。逆に経験の浅いオペレータが操作するケースでは、適切なしきい値に固定しておくことになる。
【００１１】
本発明では、上述した粒状ノイズ抑制のための画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラムやそのプログラムを記録した媒体も権利の対象とするものである。
【００１２】
さらに、本発明では、上述した粒状ノイズ抑制のための画像処理方法を実施する粒状抑制処理モジュールも権利の対象としており、そのような粒状抑制処理モジュールは、前記撮影画像データを構成する画素群から注目画素を順次設定する注目画素設定部と、前記注目画素を中心とした加重平均フィルタリング処理のための演算領域内に位置する各周辺画素と前記注目画素との間の画素値の差分値を算定する差分値算定部と、前記差分値に応じて加重平均フィルタリング処理に用いられる重み係数を決定する重み係数決定部と、前記重み係数を用いて加重平均フィルタリング処理を実行して前記注目画素の補正画素値を求めるフィルタリング処理部とから構成されている。当然ながら、このような粒状抑制処理モジュールも上述した画像処理方法で述べたすべての作用効果を得ることができ、さらに上述した好適な実施形態を組み込むことも可能である。特に、差分値に応じて適切な重み係数を決定する処理を簡単で高速化するために差分値をパラメータとして重み係数が引き出されるルックアップテーブルを備えると好都合である。
【００１３】
好適なルックアップテーブルの１つでは、前記差分値が０の場合前記重み係数が１となり、前記差分値の絶対値が前設定されたしきい値以上の場合前記重み係数が０となり、前記差分値が０より大きくて前記しきい値より小さい場合前記重み係数が前記差分値の絶対値の増加にともない１から単調減少するとともにその後１に単調増加していく数値群から決められる数値となっている。
本発明によるその他の特徴及び利点は、以下図面を用いた実施形態の説明により明らかになるだろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
まず、粒状ノイズを加重平均フィルタリング処理によって抑制する本発明による画像処理技術の基本原理が図１に示されている。なお、ここでは、説明を簡単にするために加重平均フィルタリング処理として３×３の加重平均フィルタを用いることができる。このような加重平均フィルタでは、注目画素（補正の対象となる画素）自身を含むこの注目画素に隣接する周辺画素を演算用画素とし（マトリックス演算上ここで取り扱われる周辺画素である演算用画素には注目画素も含まれることにする）、それぞれの演算用画素に与えられた重み係数を用いて加重平均演算することで得られる演算結果が注目画素の補正画素値となる。ここでは演算用画素の集まりを演算領域と称している。本発明では演算領域に位置している各演算用画素に割り当てられる重み係数が、注目画素の画素値と各演算用画素（周辺画素）の差分値に応じて決定されることが特徴的である。特に、元画像が写真撮影画像であって隣接画素同士に濃度差がある場合、その濃度差を「ノイズ」と感じるか「被写体の一部」と感じるかは、微少差から所定差（８ビット画像で１〜３０程度、好ましくは１〜２０程度）までは「ノイズ」から「被写体の一部」と感じる確率が放物線状に増加して、その所定差を超えるとほとんどは「被写体の一部」と感じてしまうという本願発明人の知見を考慮して、ここでは、次のような重み係数決定関数を採用することにする。この重み係数決定関数は、図２に示されているような、注目画素と周辺画素の画素値の差分値をパラメータとして重み係数を導くものであり、重み係数の定義範囲を０〜１としている。図２の重み係数決定関数を詳しく説明すると、その差分値が０の場合重み係数が１となり、その差分値の絶対値が所定差（以後しきい値：ＳＨと称することにする）以上の場合重み係数が０となり、その差分値が０より大きくてしきい値より小さい場合その差の絶対値の増加にともない１から単調減少するとともにその後１に単調増加していく数値群から決められる数値が重み係数となっている。図２の重み係数決定関数では、その差分値の絶対値がしきい値以上の場合重み係数として０が導かれるが、さらに一般的な重み係数決定関数として図３に示すように、強い勾配をもって０まで単調減少する関数や、差分値が０〜しきい値までの領域において差分値が１の時に極小値となるのではなく、１より大きい差分値で極小値を導くような関数、その両方の特性をもった関数であってもよい。このような重み係数決定関数は、撮影画像データを取り込む際の解像度やフィルム種別によって、つまり撮影画像データ上の粒子サイズによって適正選択されてもよいし、極端なケースでは被写体の種別、撮影シーンの種別によって選択されてもよい。
【００１５】
図１に戻ると、注目画素が設定されると、画像データに対して注目画素を中心とする３×３の演算用マトリックス領域（演算領域）が図４のように設定される。図４における演算用マトリックス領域において、Ｓ5が注目画素の画素値であり、Ｓ1〜Ｓ4及びＳ6〜Ｓ9のその周辺に位置する演算用画素の画素値である。これから、図５に示すような３×３の差分値マトリックスが算定される。この差分値マトリックスの各要素：Δｄ1・・・Δｄ9は、以下のように簡単に求められる。
Δｄ1＝｜Ｓ5−Ｓ1｜
Δｄ2＝｜Ｓ5−Ｓ2｜
・・・
Δｄ8＝｜Ｓ5−Ｓ8｜
Δｄ9＝｜Ｓ5−Ｓ9｜
【００１６】
このように算定された差分値マトリックスに図２で示された重み係数決定関数を適用することで図６に示されるような加重平均フィルタのオペレータである３×３の重み係数マトリックスが得られる。この重み係数マトリックスの各要素Ｗ1・・・Ｗ9は、重み係数決定関数をｆとすると、
Ｗ*＝ｆ（Δｄ*）、
ここで、*は各要素を特定する添え字）
で求められる。
【００１７】
以上のことを一般化すると、元画像データが（Ｎ−１）×（Ｎ−１）で与えられた場合、この加重平均フィフィルタリング演算後の注目画素の補正画素値は、以下の式で表すことができる。
【数１】
2006302023.tif 000003
【００１８】
次に、上述した粒状抑制画像処理機能を採用した粒状抑制処理モジュールを搭載した写真プリント装置を説明する。図７はその写真プリント装置を示す外観図であり、この写真プリント装置は、印画紙Ｐに対して露光処理と現像処理とを行う写真プリンタとしてのプリントステーション１Ｂと、現像済み写真フィルム２ａやデジタルカメラ用メモリカード２ｂなどの画像入力メディアから取り込んだ撮影画像を処理してプリントステーション１Ｂで使用されるプリントデータの生成・転送などを行う操作ステーション１Ａとから構成されている。
【００１９】
この写真プリント装置はデジタルミニラボとも称せられるものであり、図８からよく理解できるように、プリントステーション１Ｂは２つの印画紙マガジン１１に納めたロール状の印画紙Ｐを引き出してシートカッター１２でプリントサイズに切断すると共に、このように切断された印画紙Ｐに対し、バックプリント部１３で色補正情報やコマ番号などのプリント処理情報を印画紙Ｐの裏面に印字するとともに、プリント露光部１４で印画紙Ｐの表面に撮影画像の露光を行い、この露光後の印画紙Ｐを複数の現像処理槽を有した処理槽ユニット１５に送り込んで現像処理する。乾燥の後に装置上部の横送りコンベア１６からソータ１７に送られた印画紙Ｐ、つまり写真プリントＰは、このソータ１７の複数のトレイにオーダ単位で仕分けられた状態で集積される（図７参照）。
【００２０】
上述した印画紙Ｐに対する各種処理に合わせた搬送速度で印画紙Ｐを搬送するために印画紙搬送機構１８が敷設されている。印画紙搬送機構１８は、印画紙搬送方向に関してプリント露光部１４の前後に配置されたチャッカー式印画紙搬送ユニット１８ａを含む複数の挟持搬送ローラ対から構成されている。
【００２１】
プリント露光部１４には、副走査方向に搬送される印画紙Ｐに対して、主走査方向に沿って操作ステーション１Ａからのプリントデータに基づいてＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３原色のレーザ光線の照射を行うライン露光ヘッドが設けられている。処理槽ユニット１５は、発色現像処理液を貯留する発色現像槽１５ａと、漂白定着処理液を貯留する漂白定着槽１５ｂと、安定処理液を貯留する安定槽１５ｃを備えている。
【００２２】
前記操作ステーション１Ａのデスク状コンソールの上部位置には、写真フィルム２ａの撮影画像コマから撮影画像データ（以下単に画像データと略称する）を２０００ｄｐｉを超える解像度でもって取得することができるフィルムスキャナ２０が配置されており、デジタルカメラ等に装着される撮影画像記録媒体２ｂとして用いられている各種半導体メモリやＣＤ−Ｒなどから画像データを取得するメディアリーダ２１は、この写真プリント装置のコントローラ３として機能する汎用パソコンに組み込まれている。この汎用パソコンには、さらに各種情報を表示するモニタ２３、各種設定や調整を行う際に用いる操作入力部として利用される操作入力デバイスとしてのキーボード２４やマウス２５も接続されている。
【００２３】
この写真プリント装置のコントローラ３は、ＣＰＵを中核部材として、写真プリント装置の種々の動作を行うための機能部をハードウエア又はソフトウエアあるいはその両方で構築しているが、図９に示されているように、本発明に特に関係する機能部としては、フィルムスキャナ２０やメディアリーダ２１によって読み取られた画像データを取り込んで次の処理のために必要な前処理を行う画像入力部３１と、各種ウインドウや各種操作ボタンなどを含むグラフィック操作画面の作成やそのようなグラフィック操作画面を通じてのユーザ操作入力（キーボード２４やマウス２５などによる）から制御コマンドを生成するグラフィックユーザインターフェース（以下ＧＵＩと略称する）を構築するＧＵＩ部３３と、ＧＵＩ部３３から送られてきた制御コマンドや直接キーボード２４等から入力された操作命令に基づいて所望のプリントデータを生成するために画像入力部３１からメモリ３０に転送された画像データに対する画像処理等を行うプリント管理部３２と、色補正等のプレジャッジプリント作業時にプリントソース画像や予想仕上がりプリント画像としてのシミュレート画像さらにはＧＵＩ部３３から送られてきたグラフィックデータをモニタ２３に表示させるためのビデオ信号を生成するビデオ制御部３５と、画像処理が完了した処理済み画像データに基づいてプリントステーション１Ｂに装備されているプリント露光部１４に適したプリントデータを生成するプリントデータ生成部３６と、顧客の要望に応じて生の画像データや画像処理が完了した処理済み画像データなどをＣＤ−Ｒに書き込むための形式にフォーマットするフォーマッタ部３７などが挙げられる。
【００２４】
画像入力部３１は、撮影画像記録媒体がフィルム２ａの場合プレスキャンモードと本スキャンモードとのスキャンデータを別々にメモリ３０に送り込み、それぞれの目的に合わせた前処理を行う。また、撮影画像記録媒体がメモリカード２ｂの場合取り込んだ画像データにサムネイル画像データ（低解像度データ）が含まれている場合はモニタ２３での一覧表示などの目的で使用するため撮影画像の本データ（高解像度データ）とは別にメモリ３０に送り込むが、もしサムネイル画像データが含まれていない場合は本データから縮小画像を作り出してサムネイル画像データとしてメモリ３０に送り込む。
【００２５】
プリント管理部３２は、プリントサイズやプリント枚数などを管理するプリント注文処理ユニット６０、メモリ３０に展開された画像データに対して各種画像処理を施す画像処理ユニット７０を備えている。
【００２６】
前述した画像処理ユニット７０には本発明による技術を採用した粒状抑制処理モジュール８０やその他のフォトレタッチ機能を実現する手段が含まれている。この粒状抑制処理モジュール８０は、実質的にはプログラムとして画像処理ユニット７０に実装されているが、図１０に示すように、フィルムスキャナ２０による画像データ取得時の解像度やフィルム種別などの撮影画像情報によって自動的に、あるいはオペレータによってマニュアル操作によって、粒状抑制フィルタリング処理に用いられる重み係数決定関数を選択設定する重み係数決定関数選択部８１と、メモリ３０に展開された画像データを構成する画素群から注目画素を順次設定する注目画素設定部８２と、設定された注目画素を中心とした加重平均フィルタのための演算領域内に位置する各周辺画素と前記注目画素との間の画素値の差分値を算定する差分値算定部８３と、重み係数ＬＵＴ８４から重み係数決定関数選択部８１で選択された重み係数決定関数のためのルックアップテーブルを読み出すとともにこのルックアップテーブルを用いて各演算画素のための重み係数を決定する重み係数決定部８５と、決定された重み係数をオペレータとして加重平均フィルタリング処理を実行して注目画素の補正画素値を求めるフィルタリング処理部８６とを備えている。なお、重み係数決定関数選択部８１を省略して、使用する重み係数決定関数を予め特定しておいてもよい。
【００２７】
このように構成された粒状抑制処理モジュール８０による粒状ノイズ抑制のための画像処理の手順を以下に説明する。なお、画像データがカラー画像データである場合、各画素はＲ・Ｇ・Ｂといった色成分毎の濃度値を有するので、各色成分毎の加重平均フィルタリング処理が必要となるが、説明を簡単化するため、ここでは特定色の処理の形でこの処理を説明する。
【００２８】
この画像処理の流れは、図１１に示されているが、まず、フィルムスキャナ２０やメディアリーダ２１を通じて画像データを取り込んでメモリ３０に展開する（＃０１）。初期設定処理として、フィルムスキャナ２０による画像データの取り込みの場合その解像度やフィルム種別を自動入力又はマニュアル入力によって入力し（＃０２）、メモリ３０に展開された画像データの縦横サイズを算定しておく（＃０３）。重み係数決定関数選択部８１が実装されている場合、撮影画像情報の自動解釈やオペレータ入力を通じて使用する重み係数決定関数を選択しておく（＃０４）。重み係数決定関数選択部８１が実装されていない場合、このステップは省略される。また、フィルタサイズが画像データサイズなどの撮影画像情報によって選択設定される場合、フィルタサイズもこの段階で決定される（＃０５）。フィルタサイズとしては、３×３〜１３×１３が一般的に用いられる。以上のような前処理が行われた後、以下の本処理がはじまる。
【００２９】
まず、注目画素設定部８２がメモリ３０に展開されている画像データから順次注目画素を設定する（＃０６）。設定された注目画素のマトリックス位置に基づいて、差分値マトリックスが差分値算定部８３によって算定される（＃０７）。得られた差分値マトリックスから、重み係数ＬＵＴ８４の指定ルックアップテーブルを用いて重み係数マトリックスが重み係数決定部８５によって作成される（＃０８）。ここで用いられる好適な重み係数決定の関係式は、
Ｗ＝（｜Δｄ｜／ＳＨ）の１５乗
であり、ここで、Ｗは重み係数、Δｄは差分値、ＳＨはしきい値でＳＨ＝１６とする。この重み係数決定の関係式は図２で示すようなグラフで表される。従って、ここで指定されたルックアップテーブルはこの関係式をルップアップテーブル化されたものである。
【００３０】
重み係数マトリックスが作成されると、この重み係数マトリックスをオペレータとする加重平均フィルタリング処理がフィルタリング処理部８６で行われ、その演算結果が注目画素の粒状抑制補正された画素値となる（＃０９）。得られた補正画素値は、メモリ３０の補正画像データを格納するエリアの今回の注目画素の座標位置に対応するアドレスに格納される（＃１０）。
【００３１】
以上のステップ＃０６〜ステップ＃１０までの処理がメモリ３０に展開された元画像データとしての入力画像データを構成する全ての画素を順次注目画素として行われる（＃１１No分岐）。全ての画素の補正画素値が算出され、補正画像データ用エリアに格納されると（＃１１Yes分岐）、補正画像データ用エリアに格納された画素値で、最初に入力された画像データの画素値が書き換えられ、粒状抑制処理が完了する（＃１２）。なお、最初にも触れたが、画像データがカラー画像データの場合、ステップ＃０６〜ステップ＃１２までの処理は各色成分（Ｒ・Ｇ・Ｂなど）毎に行われ、メモリ３０に展開されているカラー画像データは各色成分毎の補正画素値によって書き換えられることになる。
【００３２】
なお、上述した加重平均フィルタリング演算において、フィルタサイズが大きい場合、全ての画素を演算画素とするのではなく、１つとばしなどで間引き演算して、処理速度を速めてもよい。
【００３３】
さらに、本発明の粒状ノイズ抑制画像処理技術は、フィルムスキャナによって写真フィルムから取得される画像データである場合に最も効果的であるが、対象とする粒状ノイズはＣＣＤノイズとも類似しており、デジタルカメラなどのＣＣＤ撮像素子を用いた撮像機器によって取得された画像データにも効果的であり、本発明はそのような画像データに対する粒状抑制処理を排除していない。また、本発明における撮影画像データは広義に用いられており、カメラなどによって取得される撮影画像データだけではなく、ＣＧ等で作成された撮影画像風の画像データも含むものである。
【００３４】
上述した実施の形態では、本発明による粒状ノイズ抑制画像処理技術は、印画紙Ｐに対し、露光エンジンを備えたプリント露光部１４で撮影画像の露光を行い、この露光後の印画紙Ｐを複数の現像処理する、いわゆる銀塩写真プリント方式の写真プリント装置に採用されていたが、もちろん、例えば、フィルムや紙にインクを吐出して画像を形成するインクジェットプリント方式や感熱転写シートを用いた熱転写方式など、種々の写真プリント装置にも採用することができる。 
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明による粒状抑制処理技術を模式的に説明する説明図
【図２】重み係数決定関数を示す模式図
【図３】別の重み係数決定関数を示す模式図
【図４】加重平均フィルタ演算対象となるマトリックス領域を説明する説明図
【図５】差分値マトリックスを説明する説明図
【図６】重み係数マトリックスを説明する説明図
【図７】本発明による粒状抑制処理モジュールを採用した画像処理ユニットを搭載した写真プリント装置の外観図
【図８】写真プリント装置のプリントステーションの構成を模式的に示す模式図
【図９】写真プリント装置のコントローラ内に構築される機能要素を説明する機能ブロック図
【図１０】粒状抑制処理モジュールの機能構成を示す機能ブロック図
【図１１】粒状抑制のための加重平均フィルタリング処理の手順を示すフローチャート
【符号の説明】
【００３６】
２０：フィルムスキャナ
３０：メモリ
７０：画像処理ユニット
８０：粒状抑制処理モジュール
８１：重み係数決定関数選択部
８２：注目画素設定部
８３：差分値算定部
８４：重み係数ＬＵＴ
８５：重み係数決定部
８６：フィルタリング処理部
【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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