(57)【要約】【課題】圧縮画像の孤立点除去を簡単かつ高速に実行できるようにすること。【解決手段】本発明は、画像データを空間領域から周波数領域に直交変換して成る圧縮画像の孤立点除去を行う画像処理装置において、圧縮画像を構成する各ブロックについて、そのブロックの直交変換係数から周波数成分の段階的な特性を決定する周波数特性判別部２と、周波数特性判別部２で特性を決定した各ブロックのうち注目ブロックの特性およびその周囲のブロックの特性から注目ブロックが高周波成分を含む孤立ブロックであるか否かを判別する孤立ブロック抽出部３と、孤立ブロック抽出部３で抽出された孤立ブロックの高周波成分を除去する処理を行うノイズ除去部４とを備えているものである。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを空間領域から周波数領域に直交変換して成る圧縮画像の孤立点除去を行う画像処理装置において、
前記圧縮画像を構成する各ブロックについて、そのブロックの直交変換係数から周波数成分の段階的な特性を決定する周波数特性判別部と、
前記周波数特性判別部で特性を決定した各ブロックのうち注目ブロックの特性およびその周囲のブロックの特性から前記注目ブロックが高周波成分を含む孤立ブロックであるか否かを判別する孤立ブロック抽出部と、
前記孤立ブロック抽出部で抽出された孤立ブロックの高周波成分を除去する処理を行うノイズ除去部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記周波数特性判別部は、直交変換係数の非ゼロ値の個数が所定の閾値未満の場合と所定の閾値以上の場合とに分けることで段階的な特性に区分けする
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記ノイズ除去部は、前記孤立ブロック抽出部で抽出されたブロックの所定の閾値以上の直交変換係数を０に置き換える
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記ノイズ除去部は、前記孤立ブロック抽出部で抽出されたブロックの直交変換係数を隣接ブロックの平均値に置き換える
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記ノイズ処理部は、前記孤立ブロック抽出部で抽出されたブロックの直交変換係数を周波数領域から空間領域に変換してから平滑化する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記ノイズ除去部で高周波成分を除去した圧縮画像を必要に応じて伸長する画像伸長処理部を備える
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】
画像データを空間領域から周波数領域に直交変換して成る圧縮画像の孤立点除去を行う画像処理方法において、
前記圧縮画像を構成する各ブロックについて、そのブロックの直交変換係数から周波数成分の段階的な特性を決定する工程と、
前記特性を決定した各ブロックのうち注目ブロックの特性およびその周辺のブロックの特性から前記注目ブロックが高周波成分を含む孤立ブロックであるか否かを判別する工程と、
前記孤立ブロックであると判別されたブロックの高周波成分を除去する工程と
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
前記ブロックの段階的な特性は、前記ブロックの直交変換係数の非ゼロ値の個数が所定の閾値未満の場合と所定の閾値以上の場合とに分けることで決定する
ことを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記孤立ブロックの高周波成分の除去は、抽出された前記孤立ブロックの所定の閾値以上の直交変換係数を０に置き換えることで行う
ことを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記孤立ブロックの高周波成分の除去は、抽出された前記孤立ブロックの直交変換係数を隣接ブロックの平均値に置き換えることで行う
ことを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記孤立ブロックの高周波成分の除去は、抽出された前記孤立ブロックの直交変換係数を周波数領域から空間領域に変換してから平滑化することで行う
ことを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記孤立ブロックの高周波成分を除去した圧縮画像を必要に応じて伸長する工程を有する
ことを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
【請求項１３】
画像データを空間領域から周波数領域に直交変換して成る圧縮画像の孤立点除去を行う画像処理プログラムにおいて、
前記圧縮画像を構成する各ブロックについて、そのブロックの直交変換係数から周波数成分の段階的な特性を決定するステップと、
前記特性を決定した各ブロックのうち注目ブロックの特性およびその周辺のブロックの特性から前記注目ブロックが高周波成分を含む孤立ブロックであるか否かを判別するステップと、
前記孤立ブロックであると判別されたブロックの高周波成分を除去するステップと
を有することを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１４】
前記ブロックの段階的な特性は、前記ブロックの直交変換係数の非ゼロ値の個数が所定の閾値未満の場合と所定の閾値以上の場合とに分けることで決定する
ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理プログラム。
【請求項１５】
前記孤立ブロックの高周波成分の除去は、抽出された前記孤立ブロックの所定の閾値以上の直交変換係数を０に置き換えることで行う
ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理プログラム。
【請求項１６】
前記孤立ブロックの高周波成分の除去は、抽出された前記孤立ブロックの直交変換係数を隣接ブロックの平均値に置き換えることで行う
ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理プログラム。
【請求項１７】
前記孤立ブロックの高周波成分の除去は、抽出された前記孤立ブロックの直交変換係数を周波数領域から空間領域に変換してから平滑化することで行う
ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理プログラム。
【請求項１８】
前記孤立ブロックの高周波成分を除去した圧縮画像を必要に応じて伸長するステップを有する
ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データを直交変換して得た圧縮画像の孤立点除去を行う画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像データのノイズを除去する技術としては、特許文献１に示すように、例えばＭラインの画像データのうち連続する複数ラインのデータを１ラインずつずらして入力し、それぞれ孤立点除去処理して出力するものが開示されている。また、特許文献２では、平滑度が異なる複数のフィルタを用意し、Ｎ×Ｎ画素のブロックごとに網点領域かそれ以外かを判別し、それぞれのブロックに対して適した平滑化処理を行っている。
【０００３】
【特許文献１】特開平３−１４２５７５号公報
【特許文献２】特開平６−１７６１４４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載されている方法では、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）等の圧縮画像の孤立点除去を行い、圧縮形式のまま保存する必要がある場合、画像を伸長してから孤立点除去を行い、さらに圧縮する必要があり、処理時間が遅くなるという問題がある。また、特許文献２に記載される方法では、複数のフィルタ処理の中から適切な処理を選択するため、ブロックごとに平均値を求め、閾値との比較などを行って画像の特徴を判別している。この処理が複雑で処理が遅くなり、画像処理装置の規模も大きくなるという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明はこのような課題を解決するために成されたものである。すなわち、本発明は、画像データを空間領域から周波数領域に直交変換して成る圧縮画像の孤立点除去を行う画像処理装置において、圧縮画像を構成する各ブロックについて、そのブロックの直交変換係数から周波数成分の段階的な特性を決定する周波数特性判別部と、周波数特性判別部で特性を決定した各ブロックのうち注目ブロックの特性およびその周囲のブロックの特性から注目ブロックが高周波成分を含む孤立ブロックであるか否かを判別する孤立ブロック抽出部と、孤立ブロック抽出部で抽出された孤立ブロックの高周波成分を除去する処理を行うノイズ除去部とを備えているものである。
【０００６】
また、本発明は、画像データを空間領域から周波数領域に直交変換して成る圧縮画像の孤立点除去を行う画像処理方法において、圧縮画像を構成する各ブロックについて、そのブロックの直交変換係数から周波数成分の段階的な特性を決定する工程と、特性を決定した各ブロックのうち注目ブロックの特性およびその周辺のブロックの特性から注目ブロックが高周波成分を含む孤立ブロックであるか否かを判別する工程と、孤立ブロックであると判別されたブロックの高周波成分を除去する工程とを有するものである。
【０００７】
また、本発明は、画像データを空間領域から周波数領域に直交変換して成る圧縮画像の孤立点除去を行う画像処理プログラムにおいて、圧縮画像を構成する各ブロックについて、そのブロックの直交変換係数から周波数成分の段階的な特性を決定するステップと、特性を決定した各ブロックのうち注目ブロックの特性およびその周辺のブロックの特性から注目ブロックが高周波成分を含む孤立ブロックであるか否かを判別するステップと、孤立ブロックであると判別されたブロックの高周波成分を除去するステップとを有するものである。
【０００８】
このような本発明では、画像データを空間領域から周波数領域に直交変換して成る圧縮画像の孤立点除去を行うにあたり、各ブロックの直交変換係数の周波数特性を抽出し高周波成分を含むブロックが孤立している場合に、注目ブロックの高周波成分を除去することで、圧縮された画像の伸長処理することなく孤立点除去できるようになる。
【発明の効果】
【０００９】
したがって、本発明によれば、圧縮した画像データの状態で孤立点除去を行うことができ、また、圧縮画像として保持する場合は再圧縮処理が不要となることから、孤立点除去の高速化および処理の簡素化を図ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態を図に基づき説明する。図１は、本実施形態に係る画像処理装置を説明するブロック図である。すなわち、本実施形態の画像処理装置は、画像データを空間領域から周波数領域に直交変換して成る圧縮画像（入力データ１）の孤立点除去を行うもので、周波数特性判別部２、孤立ブロック抽出部３、ノイズ除去部４、画像伸長処理部５を備えている。
【００１１】
入力データ１は、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）画像などのＤＣＴ（Discrete Cosine Transform）圧縮された画像データと、孤立点除去処理を行う度合いを示す閾値とが含まれ、周波数特性判別部２に渡される。
【００１２】
ここで、孤立点除去処理を行う度合いを示す閾値は、ＤＣＴ係数の非ゼロ値の個数を表すものである。すなわち、圧縮画像を構成する各ブロックについて、図２に示すようなジグザグスキャンを行うことで非ゼロ値の個数を求める。
【００１３】
ブロックの特性上、低周波成分しか含まないブロックは非ゼロ値の個数が少なく、高周波成分を含むブロックは非ゼロ値の個数が多くなる。図３に示す例では、最後まで０の値が続くことを表すＥＯＦ符号が１６番目にあるため、非ゼロ値は１５個あることがわかる。ここで用いる閾値は、注目ブロックが平坦な画像を表すと判断する最大の非ゼロ値の個数ｎ１と、ノイズと判断する最小の非ゼロ値の個数ｎ２を含む。
【００１４】
周波数特性判別部２は、入力されたＤＣＴ圧縮画像の各ブロックについて、非ゼロ値の個数が、閾値ｎ１以下、閾値ｎ１より多く閾値ｎ２未満、閾値ｎ２以上の３種類に分類する。非ゼロ値の個数が閾値ｎ１以下の場合は低周波ブロック、閾値ｎ２以上の場合は高周波ブロック、閾値ｎ１より多く閾値ｎ２未満の場合は中間ブロックとする。非ゼロ値の個数は正確に求める必要はなく、閾値ｎ１以下のデータにＥＯＦ符号が存在するかどうかの判別と、閾値ｎ２までＥＯＦ符号が存在しないかどうかの判別を行えばよい。
【００１５】
また、高周波ブロックまたは中間ブロックが連続する場合は孤立点除去処理を行わないため、高周波ブロック、中間ブロックの隣のブロックは非ゼロ値の個数が閾値ｎ１より多い場合は、閾値ｎ２以上かの判別は行わず、中間ブロックと判断する。
【００１６】
孤立ブロック抽出部３は、低周波ブロックに囲まれて孤立している高周波ブロックを抽出する。すなわち、各ブロックの周波数特性を隣接する８ブロックの特性と比較し、注目ブロックが高周波ブロックで、隣接ブロックがすべて低周波ブロックになっているブロックを抽出する。また、隣接する８ブロックの中で、中間ブロックが１つでも存在する場合は、孤立ブロックとは判断しない。
【００１７】
孤立ブロックと非孤立ブロックの例を図４に示す。低周波ブロックを「１」、中間ブロックを「２」、高周波ブロックを「３」とし、図４(a)は中心の注目ブロックが高周波ブロックで隣接ブロックがすべて低周波ブロックのため、孤立ブロックと判断する。また、図４(b)の場合、注目ブロックは高周波ブロックであるが、隣接ブロックに中間ブロックが含まれているため、非孤立ブロックと判断する。同様に図４(c)は隣接ブロックに高周波ブロックが含まれているため、非孤立ブロックと判断する。
【００１８】
なお、孤立ブロックか否かの判断について、上記の例では注目ブロックと隣接する８ブロックの３×３ブロックで行っているが、上記の例に限定されず、５×５ブロック以上で判断してもよい。入力画像の種別（自然画、線画等）が分かっている場合には５×５ブロック以上で判断する方が孤立ブロックの判断精度を高くすることができる。
【００１９】
これらの処理を画像全体のブロックに対して行い、孤立ブロックを抽出する。抽出したブロックの位置情報は、ノイズ除去部４に渡される。
【００２０】
ノイズ除去部４は、前記孤立ブロック抽出部３で抽出されたブロックの高周波成分を除去する処理を行う。高周波成分を除去する方法としては、ＤＣＴ係数の閾値ｎ１以上の高周波成分を単純に０に置き換える方法がある。他には、隣接する例えば４つのブロックの平均値を求め、孤立ブロックの係数を平均値に変換することによって、高周波成分を除去する方法がある。また、周波数領域から空間領域に変換して平滑化を行ってもよい。
【００２１】
画像伸長処理部５は、ビットマップ形式で画像を出力する場合はＪＰＥＧ伸長処理を行い、ＪＰＥＧ画像のまま保持する場合は、ここでは何も処理を行わずに圧縮された画像のまま出力する。
【００２２】
このような処理を行うことにより、孤立点除去を行ったＪＰＥＧ画像あるいは伸長されたビットマップ画像が出力データ６として得られる。
【００２３】
以上の処理をフローチャートで示すと図５のようになる。まず、入力画像（圧縮画像）の各ＤＣＴブロックのＥＯＦ符号を検出し、非ゼロ値の個数を求める（ステップＳ１）。次に、非ゼロ値の個数が閾値ｎ１以下かどうかを判別し（ステップＳ２）、ｎ１以下の場合は低周波ブロックと判断する（ステップＳ３）。また、非ゼロ値の個数がｎ１より多い場合は、閾値ｎ２以上かを判別し（ステップＳ４）、ｎ２以上の場合は高周波ブロック（ステップＳ５）、ｎ２未満の場合は中間ブロックと判断する（ステップＳ６）。
【００２４】
次に、注目ブロックの隣接８ブロックと周波数特性を比較し（ステップＳ７）、注目ブロックが高周波ブロックで、隣接ブロックがすべて低周波ブロックの場合は孤立ブロックであると判断し（ステップＳ８）、この場合には高周波成分除去処理を行う（ステップＳ９）。最後に、必要に応じて伸長処理を行い（ステップＳ１０）、ＪＰＥＧ画像またはビットマップ画像を出力する。
【００２５】
上記フローチャートに沿った画像処理方法は、各ステップをプログラム処理によって実現することが可能である。すなわち、この画像処理方法をプログラム処理によって実現することで、パーソナルコンピュータ等で実行されるグラフィックスソフトウェアでの一機能として本実施形態の画像処理方法をプログラムとして組み込んだり、本実施形態の画像処理方法もしくはこれが組み込まれたソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等の媒体に格納して流通させたり、ネットワークを介して配信することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本実施形態に係る画像処理装置を説明するブロック図である。
【図２】ジグザグスキャンを説明する模式図である。
【図３】非ゼロ値の個数を説明する模式図である。
【図４】孤立ブロックの判定について説明するブロック図である。
【図５】本実施形態に係る画像処理方法を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００２７】
１…入力データ、２…周波数特性判別部、３…孤立ブロック抽出部、４…ノイズ除去部、５…画像伸長処理部、６…出力データ
【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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