(57)【要約】【課題】  フィルムグレイン処理を高速化させることができるフィルムグレイン処理回路を提供すること。【解決手段】  このフィルムグレイン処理回路１０は、フィルムノイズパターンを格納するパターン格納メモリ１５２と、画素データを格納する画素格納メモリ１５１と、フィルムノイズパターンを示すパラメータセットの少なくとも一部を変換し、パラメータセットを短縮するパラメータ変換回路１０５と、当該短縮したパラメータセットを格納するパラメータ格納メモリ１５３と、平均値を算出する平均値算出回路１０２と、当該算出した平均値と、パラメータ格納メモリ１５３に格納されている短縮されたパラメータセットとに基づいて、パターン格納メモリに格納されているフィルムノイズパターンを選択するパターン選択回路１０７と、パターン加工回路１０３と、パターン加算回路１０１と、を備える。【選択図】  図１
2008011202.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
フィルムノイズパターンを画素データに重畳させるフィルムグレイン処理回路であって、
前記フィルムノイズパターンを格納するパターン格納手段と、
前記画素データを格納する画素格納手段と、
前記フィルムノイズパターンを示すパラメータセットの少なくとも一部を変換し、前記パラメータセットを短縮する変換処理手段と、
当該短縮したパラメータセットを格納するパラメータ格納手段と、
前記画素格納手段に格納されている画素データを読み出して平均値を算出する平均値算出手段と、
当該算出した平均値と、前記パラメータ格納手段に格納されている短縮されたパラメータセットとに基づいて、前記パターン格納手段に格納されているフィルムノイズパターンを選択する選択手段と、
当該選択したフィルムノイズパターンをスケーリング処理する加工手段と、
当該加工処理したフィルムノイズパターンを前記画素データに加算処理する加算手段と、
を備えるフィルムグレイン処理回路。
【請求項２】
前記フィルムノイズパターンを示すパラメータを、前記パターン格納手段及び前記画素格納手段の任意の領域に格納できるようにアドレス変換を行うアドレス変換手段を設けたことを特徴とする、請求項１に記載のフィルムグレイン処理回路。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、フィルムノイズパターンを画素データに重畳させるフィルムグレイン処理回路に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のフィルムグレイン処理回路としては、下記特許文献１に記載のものが知られている。下記特許文献１に記載されているフィルムグレイン処理回路は、低ビットレートであっても、フィルムグレインを甦らせて再現性を向上させることができることを目的としている。具体的な構成としては、符号化装置側には、入力画像を符号化して符号列を生成する符号化部と、少なくとも１つのマクロブロックのフィルムグレイン成分を選択して代表パターンとし、この代表パターンを符号化するフィルムグレイン符号化部とを備えている。一方、復号化装置側には、符号列を復号化して復号化画像データを生成する復号化部と、代表パターンおよび付加情報に基づいて重畳パターンを生成するフィルムグレイン生成部と、復号化画像データと重畳パターンとを合成する合成部とを備えている。
【特許文献１】特開２００５−８０３０１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、上記特許文献１に記載の技術では、フィルムノイズパターンを画素データに重畳させるフィルムグレイン処理の高速化要求に十分に応えられない場合がある。
【０００４】
そこで本発明では、フィルムノイズパターンを画素データに重畳させるフィルムグレイン処理を高速化させることができるフィルムグレイン処理回路を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係るフィルムグレイン処理回路は、フィルムノイズパターンを画素データに重畳させるフィルムグレイン処理回路であって、フィルムノイズパターンを格納するパターン格納手段と、画素データを格納する画素格納手段と、フィルムノイズパターンを示すパラメータセットの少なくとも一部を変換し、パラメータセットを短縮する変換処理手段と、当該短縮したパラメータセットを格納するパラメータ格納手段と、画素格納手段に格納されている画素データを読み出して平均値を算出する平均値算出手段と、当該算出した平均値と、パラメータ格納手段に格納されている短縮されたパラメータセットとに基づいて、パターン格納手段に格納されているフィルムノイズパターンを選択する選択手段と、当該選択したフィルムノイズパターンをスケーリング処理する加工手段と、当該加工処理したフィルムノイズパターンを画素データに加算処理する加算手段と、を備える。
【０００６】
本発明によれば、パラメータセットを短縮変換して格納しているので、画素データの平均値に対するフィルムノイズパターンの選択を簡易に行うことができる。また、格納手段としての手段やゲートの規模を縮小することができる。
【０００７】
また本発明に係るフィルムグレイン処理回路では、フィルムノイズパターンを示すパラメータを、パターン格納手段及び画素格納手段の任意の領域に格納できるようにアドレス変換を行うアドレス変換手段を設けることも好ましい。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、フィルムノイズパターンを画素データに重畳させるフィルムグレイン処理を高速化させることができるフィルムグレイン処理回路を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施の形態について説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の符号を付して、重複する説明は省略する。
【００１０】
本実施形態のフィルムグレイン処理回路を詳細に説明するのに先立って、本実施形態のフィルムグレイン処理の概要について説明する。
【００１１】
本実施形態のフィルムグレイン処理は、フィルムグレインノイズパターンを画像に重畳させる処理である。このフィルムグレイン処理に使用されるフィルムグレインノイズパターンは、固定的に決まっており、図２に示すパターンを使用する。図２に示すフィルムグレインノイズパターンの１矩形は、６４画素×６４画素のノイズパターンを示すものである。実際のフィルムグレイン処理に使用するフィルムグレインノイズパターンは、画像の８×８矩形（以降、１ブロックと称する）を単位として、その平均値をとり、その平均値に応じて、以下のパラメータにより矩形単位に選択を行う。
【００１２】
続いて、フィルムグレイン処理に用いられる各パラメータの意味をコードとともに示す。尚、本実施形態においては、ＹＵＶフォーアットを用いている。
ｆｏｒ（ｃ＝０；ｃ＜３；ｃ＋＋）／／Ｃ＝０はＹ（輝度）を示す。Ｃ＝１はＵ（色差）を示す。Ｃ＝２はＶ（色差）を示す。
ｎｕｍ＿ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌｓ＿ｍｉｎｕｓ１［ｃ］：：ノイズパターンパラメータセットの個数
ｆｏｒ（ｉ＝０；ｉ＜＝ｎｕｍ＿ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌｓ＿ｍｉｎｕｓ１［ｃ］；ｉ＋＋）｛
ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌ＿ｌｏｗｅｒ＿ｂｏｕｎｄ［ｃ］［ｉ］  平均値の下限
ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌ＿ｕｐｐｅｒ＿ｂｏｕｎｄ［ｃ］［ｉ］  平均値の上限
ｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［ｃ］［ｉ］［０］  スケーリング値
ｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［ｃ］［ｉ］［１］  パターン選択の図２のHの値
ｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［ｃ］［ｉ］［２］  スケーリングの図２のVの値}
【００１３】
ここで、ｎｕｍ＿ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌｓ＿ｍｉｎｕｓ１［ｃ］のとりうる値は最大２５６であり、ＹＵＶあわせて最大７６８組となる。
【００１４】
フィルムグレイ処理においては、画像の８×８矩形の平均値（以降Ａｖｅ）に対して以下の条件を満たすパラメータセットを探す。条件は、ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌ＿ｌｏｗｅｒ＿ｂｏｕｎｄ［ｃ］  ［ｉ］＜＝Ａｖｅ＜＝ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌ＿ｕｐｐｅｒ＿ｂｏｕｎｄ［［ｃ］ｉ］を満たすｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌ＿ｌｏｗｅｒ＿ｂｏｕｎｄ［ｃ］［ｉ］、ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌ＿ｕｐｐｅｒ＿ｂｏｕｎｄ［ｃ］  ［ｉ］のｉを探すこととなる。
【００１５】
ここで、動作擬似コードを示す。
ｆｏｒ（ｉ＝０，ｉ＜＝ｎｕｍ＿ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌｓ＿ｍｉｎｕｓ１［ｃ］）
ｉｆ（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌ＿ｌｏｗｅｒ＿ｂｏｕｎｄ［ｃ］［ｉ］＜＝Ａｖｅ＜＝ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌ＿ｕｐｐｅｒ＿ｂｏｕｎｄ［ｃ］［ｉ］）
ｂｒｅａｋ；
【００１６】
上記において、ｂｒｅａｋで抜けたときのｉがｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅの以下の組み合わせに対応する。
ｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［ｃ］［ｉ］［０］
ｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［ｃ］［ｉ］［１］
ｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［ｃ］［ｉ］［２］
ｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［ｃ］［ｉ］［１］、ｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［ｃ］［ｉ］［２］がパターン選択およびスケーリングに使用される。
【００１７】
上記において、どの組み合わせにも属さない平均値のパターンは、すべて０のパターンとする。上記までの処理において、得られた６４×６４のパターンデータは、さらに８×８矩形にランダム位置で切り出され、平均値をもとめた８×８画像に対応するフィルムグレインのノイズパターンとなる。さらに得られた８×８矩形のパターンデータは、ｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［ｃ］［ｉ］［０］によって、スケーリング（乗算）処理され、スケーリングしたパターンと画素を加算し、フィルムグレイン画像が完成する。
【００１８】
本実施形態では、上述したパラメータセットのデータを、そのままではなくパラメータ変換処理を行うことにより、取得回路の規模及びパターンセットを格納するメモリの規模縮小とパラメータ比較処理に減少とによって、フィルムグレイン処理の高速化を実現するものである。詳細は後述する。
【００１９】
本実施形態のフィルムグレイン回路について図１を参照しながら説明する。図１は、フィルムグレイン処理回路１０の構成を示す図である。フィルムグレイン処理回路１０は、パターン加算回路１０１（加算手段）と、平均値計算回路１０２（平均値算出手段）と、パターン加工回路１０３（加工手段）と、パターン選択回路１０４（選択手段）と、パラメータ変換回路１０５（変換処理手段）と、全体制御回路１０６と、アドレス選択回路１０７と、アドレス選択回路１０８と、画素格納メモリ１５１（画素格納手段）と、パターン格納メモリ１５２（パターン格納手段）と、パラメータ格納メモリ１５３（パラメータ格納手段）と、を備えている。
【００２０】
フィルムグレイン処理回路１０は、大きく分けてフィルムグレイン処理（ノイズ重畳処理）と、パラメータ変換処理とを行う。まず、パラメータ変換処理に係る部分について説明する。
【００２１】
パラメータ変換処理に係る部分は、パラメータ変換回路１０５と、アドレス選択回路１０８と、パターン番号レジスタ１０９と、パターン格納メモリ１５２と、パラメータ格納メモリ１５３である。
【００２２】
パラメータ変換処理は、パラメータ変換回路１０５が、パターン格納メモリ１５２に格納されている変換処理前のパラメータセットに基づいて変換処理を行い、変換処理後のパラメータセットをパラメータ格納メモリ１５３に格納することにより行われる。
【００２３】
ここで、パターン格納メモリ１５２には、変換処理前のパラメータセットと共に、フィルムグレインノイズパターン（図２参照）も格納されている。これは、フィルムグレイン処理とパラメータ変換処理とが同時には行われないため、メモリを共有可能なことによる。
【００２４】
パラメータ変換回路１０５の概要について図３に示す。パターン格納メモリ１５２に格納されている、変換処理前のパラメータセットのメモリマッピングを図４に示す。また、パラメータ格納メモリ１５３に格納されている、変換処理後のパラメータセットのメモリマッピングを図５に示す。図４、図５ともに、Ｙ，Ｕ，Ｖのパラメータに対して、２５６ワード置きに配置されている。また、パラメータ変換回路１０５による変換処理のフローチャートを図６に示す。図６の（ａ）は、変換処理の全体を示し、図６の（ｂ）は、（ａ）の１セットの変換処理について示している。
【００２５】
引き続いて、図３〜図６を参照しながら、パラメータ変換処理について説明する。図６の（ａ）のステップＳ０１では、パラメータ格納メモリ１５３の初期化処理を行う。具体的には、メモリマッピング（図５参照）のｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［ｘ］［ｘ］［０］の部分のすべてのアドレスに対して初期値として０を設定する。
【００２６】
この初期処理が終了した後に、有効なパラメータセット（図４におけるｎｕｍ＿ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌｓ＿ｍｉｎｕｓ１［ｃ］の数分のパラメータセット）に対して、１セット毎に変換処理をおこなう。１セット毎の変換処理は、図４のメモリから、１ワード（＝1セット）毎にアドレス順にｎｕｍ＿ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌｓ＿ｍｉｎｕｓ１［ｃ］＋１ワード分データを読み出して処理する（図６の（ａ）のステップＳ０２〜Ｓ０５）。
【００２７】
続いて、１セット毎の変換処理について説明する。パターン格納メモリ１５２から、ｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［０］［１］［２］及びｕｐｐｅｒ＿ｒａｎｇｅ，ｌｏｗｅｒ＿ｒａｎｇｅを読み出す（ステップＳ０５１）。尚、ｕｐｐｅｒ＿ｒａｎｇｅとしては、ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌ＿ｕｐｐｅｒ＿ｂｏｕｎｄ［ｃ］［ｉ］を、ｌｏｗｅｒ＿ｒａｎｇｅとしては、ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌ＿ｌｏｗｅｒ＿ｂｏｕｎｄ［ｃ］［ｉ］を用いている。
【００２８】
続いて、読み出したｕｐｐｅｒ＿ｒａｎｇｅ，ｌｏｗｅｒ＿ｒａｎｇｅに基づいて、変換後におけるパラメータセットを格納するスタートアドレスと、エンドアドレスとを決定する（ステップＳ０５２）。その後、スタートアドレスからエンドアドレスまで、書き込みアドレスを設定する（ステップＳ０５３）。
【００２９】
続いて、変換後のデータをステップＳ０５３において設定したアドレスの範囲へ書き込む（ステップＳ０５４）。より具体的には、図４の１セットのパラメータに対して、図５のメモリのアドレスの8ビットを０−２５５の平均値とみなし、アドレスｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌ＿ｌｏｗｅｒ＿ｂｏｕｎｄ［ｃ］［ｉ］から、データをｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［ｘ］［ｘ］［０］  ｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［ｘ］［ｘ］［１］  ｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［ｘ］［ｘ］［２］（図５のマッピングの1ワード）として、アドレスｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌ＿ｕｐｐｅｒ＿ｂｏｕｎｄまで、コピーを行う。
【００３０】
例として図８に示すように、ある1セットのデータにたいして、
ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌ＿ｌｏｗｅｒ＿ｂｏｕｎｄ［ｃ］［ｉ］＝０ｘ０ｆ
ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌ＿ｕｐｐｅｒ＿ｂｏｕｎｄ［ｃ］［ｉ］＝０ｘ２３
ｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［ｃ］［ｉ］［０］＝１
ｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［ｃ］［ｉ］［１］＝２
ｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［ｃ］［ｉ］［２］＝３
を変換する。そうすると、図７に示すように、アドレス０ｘ０ｆから０ｘ２３までのデータに０１２３がうまる。
【００３１】
ステップＳ０５４によって、図４のｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌ＿ｕｐｐｅｒ＿ｂｏｕｎｄ、ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿ｉｎｔｅｒｖａｌ＿ｌｏｗｅｒ＿ｂｏｕｎｄのデータがアドレス情報として置き換わり、メモリのデータとしては不要となり半減する（図５参照）。
【００３２】
また、パラメータコピー処理と並行して、ｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［ｘ］［ｘ］［１］ｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［ｘ］［ｘ］［２］の各パラメータセットの組み合わせは、使用された組み合わせの数と共に、それらの組み合わせを保持するパターン番号レジスタ１０９に格納される。この組み合わせの数は、パターン格納メモリ１５２に格納されるノイズパターンの数に依存し、同等である。ここでは１０（ＹＵＶトータル）までとしているが、規格や規模に応じて決定されるものである。この情報をもとにパラメータ変換処理後であり、ＦＧＴ処理前に、あらかじめ外部メモリから必要とするノイズパターンをパターン格納メモリ１５２に格納しておく（ステップＳ０５５）。
【００３３】
このパターンチェックの具体的な処理フローを図７に示す。まず、パターン番号レジスタ１０９において、パターン番号格納数までをチェックする（ステップＳ１１）。続いて、読み出されたパラメータセットから蓄えられているパターン番号を比較する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２において、この比較の結果、パターン番号と一致すればそのまま処理を終了する。ステップＳ１２において、この比較の結果、パターン番号が一致しなければ、新にパラメータセットを格納し、パターン番号格納数をインクリメントする（ステップＳ１３）。
【００３４】
続いて、フィルムグレイン処理について説明する。フィルムグレイン処理に係る部分は、図１において、パターン加算回路１０１、平均値計算回路１０２、パターン加工回路１０３、パターン選択回路１０４、アドレス選択回路１０７、画素格納メモリ１５１、パターン番号レジスタ１０９、アドレス選択回路１０８、パターン格納メモリ１５２である。また、フィルムグレイン処理のフローを図９に示す。
【００３５】
図１の画素格納メモリ１５１は、フィルムグレインの処理対象である画像の一部（８×８画素矩形（以下ブロック）Ｙを４つＵ，Ｖを１つずつの計６つのブロック）を蓄えるメモリである。この画素格納メモリの所定のアドレスから１ブロックの画素データを読み出し、図１の平均値計算回路１０２により、平均値を求める（ステップＳ２１）。
【００３６】
続いて、図１のパターン選択回路１０４は、ステップＳ２１における平均値の結果に基づいて、使用するパラメータセットのデータであるｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［０］、ｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［１］、cｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［２］の値を読み出す（ステップＳ２２）。これは、図２のパラメータ格納メモリ１５３のメモリのアドレスが平均値を表していることから、平均値をアドレスとして読み出すことができる。
【００３７】
これにより、領域チェックをブロック毎にチェックするのに必要な比較回路を必要とせず、規模を減少させ、さらに性能面においても、高速化が図れる。
【００３８】
続いて、パターン選択回路１０４は、変換後メモリのデータであるｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［１］、ｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［２］からパターン番号レジスタ１０９との比較を行う。比較の結果、レジスタ番号が出力され、これとノイズパターンメモリのデータは一対となっている。よって、レジスタ番号からパターンの先頭アドレスの生成が可能となる（ステップＳ２３）。
【００３９】
さらに、６４×６４の矩形パターンデータから、８×８のランダム切り出しをおこなうために、８×８の左上点の位置計算をおこなう（ステップＳ２４）。続いて、その位置に対応するオフセットアドレスを計算する。
【００４０】
続いて、パターン加工回路１０３は、計算されたアドレスにより、８×８の矩形パターンデータを読み出す（ステップＳ２５）。続いて、パターン加工回路１０３は、ｃｏｍｐ＿ｍｏｄｅｌ＿ｖａｌｕｅ［０］により、スケーリング処理（乗算）を行う（ステップＳ２６）このスケーリング後のパターンデータは、パターン加算回路１０１により加算処理され、画素格納メモリ１５１に書き戻される（ステップＳ２７、Ｓ２８）。
【００４１】
本実施形態の変形例について説明する。図１０は、この変形例を説明する図である。この変形例では、変換処理前にパラメータを蓄える図４のメモリにおいて、パラメータを読み出してくるメモリを画素格納メモリ１５１などの他のメモリにリマッピングしたり、パターン格納メモリ１５２の下位のアドレスにマッピングできるようにするものである。これにより、すくないパラメータの場合は、ノイズパターンをそのまま保存することが可能となり、次の処理に使用するパターンの再利用が可能となる。
【００４２】
図１０に示すのは、パラメータ変換回路１０５の一部分であり、パラメータ読み出しアドレスおよび制御信号を生成する回路である。パラメータ変換回路１０５のアドレス生成部から出力されるアドレスは、メモリのタイプ（画素格納メモリ１５１、或いはパターン格納メモリ１５２）に依存せず、メモリアドレスマッピングレジスタ１６０（アドレス変換手段）により、アドレス変換される。変換されたアドレスは、デコーダ回路１６１において、割り当てられたメモリタイプに応じた制御とアドレスを生成する。画素格納メモリ１５１とパターン格納メモリ１５２は、連続的アドレス領域として、マッピングされており、上位アドレスにて決定するようにしている。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本実施形態に係るフィルムグレイン処理回路の構成を示す図である。
【図２】図１に用いられるフィルムグレインパターンの一例を示す図である。
【図３】図１のパラメータ変換回路の処理を詳細に説明するための図である。
【図４】図１のパラメータ変換回路によって変換される前のパラメータセットを例示する図である。
【図５】図１のパラメータ変換回路によって変換された後のパラメータセットを例示する図である。
【図６】図１のパラメータ変換回路による変換処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】パターンチェックの手順を示すフローチャートである。
【図８】図３におけるコピー処理の例を示す図である。
【図９】フィルムグレイン処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】本実施形態の変形例を説明するための図である。
【符号の説明】
【００４４】
１０…フィルムグレイン処理回路、１０１…パターン加算回路、１０２…平均値計算回路、１０３…パターン加工回路、１０４…パターン選択回路、１０５…パラメータ変換回路、１０６…全体制御回路、１０７…アドレス選択回路、１０８…アドレス選択回路、１０９…パターン番号レジスタ、１５１…画素格納メモリ、１５２…パターン格納メモリ、１５３…パラメータ格納メモリ。
【図１】
2008011202.tif 000003
【図２】
2008011202.tif 000004
【図３】
2008011202.tif 000005
【図４】
2008011202.tif 000006
【図５】
2008011202.tif 000007
【図６】
2008011202.tif 000008
【図７】
2008011202.tif 000009
【図８】
2008011202.tif 000010
【図９】
2008011202.tif 000011
【図１０】
2008011202.tif 000012