(57)【要約】【課題】ノイズが含まれる画像の画像処理を適正に行うことができる画像処理装置および画像処理方法を提供する。【解決手段】本発明の画像処理装置１０は、画像を複数の画素から成るブロックに分割する分割手段１１と、ブロック毎にその中心に位置する画素単位を中心にして、整列した画素単位の輝度値を平均して平均輝度値を算出する平均輝度値算出手段１２と、平均輝度値で前記ブロックの中心に位置する前記画素単位の輝度値を除算して凹凸係数を算出する凹凸係数算出手段１３と、凹凸係数を用いて前記画像を加工する画像加工手段とを主要に具備している。【選択図】図１
2008108052.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を複数の画素から成るブロックに分割する分割手段と、
前記ブロック毎に、前記ブロックの中心に位置する画素単位を含み直線状に配列する複数の画素単位の輝度値から平均輝度値を算出する平均輝度値算出手段と、
前記平均輝度値で前記ブロックの中心に位置する前記画素単位の輝度値を除算して凹凸係数を算出する凹凸係数算出手段と、
前記凹凸係数を用いて前記画像を加工する画像加工手段とを具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
画像を複数の画素から成るブロックに分割する分割手段と、
前記ブロック毎に、前記ブロックの中心に位置する画素単位を中心にして、上下方向に沿って整列した複数の単位画素の輝度値を平均して第１平均輝度値を算出し、左右方向に沿って整列した複数の画素単位の輝度値を平均して第２平均輝度値を算出し、前記ブロックの対角線に沿って整列した複数の画素単位の輝度値を平均して第３平均輝度値を算出し、前記ブロックの他の対角線に沿って整列した複数の画素単位の輝度値を平均して第４平均輝度値を算出する平均輝度値算出手段と、
前記第１平均輝度値、前記第２平均輝度値、前記第３平均輝度値および前記第４平均輝度値の各々で、前記ブロックの中心に位置する前記画素単位の輝度値を除算して、第１凹凸係数、第２凹凸係数、第３凹凸係数および第４凹凸係数を算出する凹凸係数算出手段と、
前記第１凹凸係数、前記第２凹凸係数、前記第３凹凸係数または前記第４凹凸係数のいずれかを用いて前記画像を加工する画像加工手段とを具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記平均輝度値算出手段は、斜め方向に整列した画素単位の輝度値を平均して平均輝度値を算出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４】
前記画素単位は、１つの画素または複数の画素から成る画素ブロックであることを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像加工手段は、前記画像の二値化、エッジ処理、雑音除去または画像認識を行うことを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像加工手段は、複数の前記凹凸係数の中から、１との差が最も小さい凹凸係数を選出し、この選出された凹凸係数を計算するために用いた平均輝度値を使用して、前記画素単位の輝度値を算出することで、ローパス処理を施すことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像加工手段は、前記凹凸係数の全てが所定の範囲以内のときは、前記第１平均輝度値、前記第２平均輝度値、前記第３平均輝度値および前記第４平均輝度値の更なる平均値を求め、この平均値を前記画素単位の輝度値とすることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像加工手段は、前記凹凸係数の全てが所定の範囲からはずれた値であるときは、全ての凹凸係数の値を強制的に１にすることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記輝度値は、ＲＧＢの何れかの強度を示す輝度値であることを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記画像の方式は、輝度信号と色差信号により色が表現される輝度−色差方式であり、
前記色差信号に対しては２次元平面演算のローパス処理を施し、
前記輝度信号に対しては、前記凹凸係数を用いる前記画像加工手段によるローパス処理を施すことを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像処理装置。
【請求項１１】
画像を複数の画素から成るブロックに分割するステップと、
前記ブロック毎に、前記ブロックの中心に位置する画素単位を含み直線状に配列する複数の画素単位の輝度値から平均輝度値を算出するステップと、
前記平均輝度値で前記ブロックの中心に位置する前記画素単位の輝度値を除算して凹凸係数を算出するステップと、
前記凹凸係数を用いて前記画像を加工するステップとを具備することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置および画像処理方法に関し、特に、ノイズが含まれる画像でも適切な画像処理が可能な画像処理装置および画像処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
本格的な情報化時代を迎え、身近な電子機器で画像を頻繁に扱うようになってきた。それに加え、コンピュータとアプリケーションソフトの普及で、誰でも簡単にデジタル画像を処理できるようになった。
【０００３】
一般にカラー画像は、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３原色成分を有し、Ｒ、Ｇ、Ｂそれぞれ８ビットでデジタル化されることが多い。その結果、各画素は０〜２５５の範囲の値を有することになる。
【０００４】
画像処理を行う際、エッジ検出や二値化処理を良く実施する（下記特許文献１を参照）。
【０００５】
二値化とは、画像を構成する各画素の明るさを、一定の基準値により、黒色と白色の２つの値に変換する作業のことである。ここで、一定の基準値のことを閾値という。
【０００６】
エッジ検出とは、画像の明るさの変化によりオブジェクトの輪郭を算出する作業のことである。画像内の全ての画素は、色情報を有している。その画像内の色情報が急激に変化する場所がオブジェクトの領域の境界（輪郭）である。明るさの変化は、一般的に微分計算を利用することで算出することができる。
【０００７】
上記二値化に於いて、閾値の設定は、白と黒の分離範囲を決定するため二値化処理の良否を決定する。このようなエッジ検出や二値化処理など、画像処理の有効な方法として画像の濃度変化の情報だけを抽出した凹凸係数という新手法を用いた処理装置が提案されている（下記特許文献２）。この特許文献２に記載された画像処理装置によれば、激しいシェージングを伴う画像の二値化またはエッジ検出を行う場合でも、シェージングに起因する低周波成分をほぼ完全に除去してこれらの処理を行うことができる。従って、画質の低い文書の二値化またはエッジ検出を行うことが可能となる。
【０００８】
更に、画像処理として、画像に含まれる低周波成分（ノイズ）を除去するローパス処理がある。このローパス処理として最も一般的な方法は、メディアンフィルタ（非線形処理）であり、この方法は、画像処理の対象となる画像のウィンドウボックスの輝度値を、中央値で置き換えるものである。このメディアンフィルタによるノイズ除去方法は、現時点では最も簡易で良く使用されているものである。
【特許文献１】特開平０５−３００３６９号公報
【特許文献２】特開２００６−１９５６２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記した画像の濃度凹凸情報を正規化する従来の凹凸係数算出方法は、凹凸係数算出画素を含むｎ×ｎ画素平方の四角形領域を分離する手段と、凹凸係数算出画素の輝度値を、その画素が含まれる四角形領域の平均輝度値で除算して、正規化された凹凸係数を算出する正規化手段とを具備する方法であった。しかしながら、前記正規化手段は平均輝度値を算出する範囲が四角形なため、濃淡画像のエッジ方向が斜めに傾いている場合や、円のようにあらゆる方向のエッジ成分を含む画像では、斜め方向の凹凸情報を正確に検出できないケースがあった。そのため、従来の凹凸係数を用いたエッジ検出や二値化処理装置では斜め方向の画質精度を十分保つまでには至らなかった。
【００１０】
更に、上記したノイズ除去方法では、画像に含まれるノイズを一応低減させることはできるものの、画像の品質に対するユーザーの要求を満たすために、更に高い水準でのノイズ低減が可能な画像処理装置および画像処理方法が望まれていた。
【００１１】
上記課題をまとめてみると、本願の発明者は、画像処理の分野に含まれる各種問題を解決するために上記特許文献２に記載された技術を開発し、このことにより２値処理等の画像処理の品質を確実に高めることに成功した。しかしながら、近年に於けるユーザーの画像処理に対する厳しい要求を考慮すると、上記特許文献２に記載された技術は若干の改良の余地がある。
【００１２】
本発明は、上記問題を鑑みて成されたものである。本発明の主たる目的は、良好にエッジ処理、二値化処理、ノイズ除去等の画像処理を行うことができる画像処理装置および画像処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の画像処理装置は、画像を複数の画素から成るブロックに分割する分割手段と、前記ブロック毎に、前記ブロックの中心に位置する画素単位を含み直線状に配列する複数の画素単位の輝度値から平均輝度値を算出する平均輝度値算出手段と、前記平均輝度値で前記ブロックの中心に位置する前記画素単位の輝度値を除算して凹凸係数を算出する凹凸係数算出手段と、前記凹凸係数を用いて前記画像を加工する画像加工手段とを具備する。
【００１４】
更に、本発明の画像処理装置は、画像を複数の画素から成るブロックに分割する分割手段と、前記ブロック毎に、前記ブロックの中心に位置する画素単位を中心にして、上下方向に沿って整列した複数の単位画素の輝度値を平均して第１平均輝度値を算出し、左右方向に沿って整列した複数の画素単位の輝度値を平均して第２平均輝度値を算出し、前記ブロックの対角線に沿って整列した複数の画素単位の輝度値を平均して第３平均輝度値を算出し、前記ブロックの他の対角線に沿って整列した複数の画素単位の輝度値を平均して第４平均輝度値を算出する平均輝度値算出手段と、前記第１平均輝度値、前記第２平均輝度値、前記第３平均輝度値および前記第４平均輝度値の各々で、前記ブロックの中心に位置する前記画素単位の輝度値を除算して、第１凹凸係数、第２凹凸係数、第３凹凸係数および第４凹凸係数を算出する凹凸係数算出手段と、前記第１凹凸係数、前記第２凹凸係数、前記第３凹凸係数または前記第４凹凸係数のいずれかを用いて前記画像を加工する画像加工手段とを具備することを特徴とする。
【００１５】
本発明の画像処理方法は、画像を複数の画素から成るブロックに分割するステップと、前記ブロック毎に、前記ブロックの中心に位置する画素単位を含み直線状に配列する複数の画素単位の輝度値から平均輝度値を算出するステップと、前記平均輝度値で前記ブロックの中心に位置する前記画素単位の輝度値を除算して凹凸係数を算出するステップと、前記凹凸係数を用いて前記画像を加工するステップとを具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明に依れば、円形形状の図形や丸みを含む数字のように、斜め方向のシェージングを含む画像のエッジ成分を正確に検出できる。また、斜め方向のシェージングを伴う画像の二値化を行う場合でも、シェージングに起因する低周波成分を従来方法より精度良く除去することができる。
【００１７】
更に、電子画像では避けることができないランダム性の増幅器雑音等も、凹凸係数を用いることで画質劣化を抑えながら低減することも可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
＜第１の実施の形態＞
本実施の形態では、凹凸係数を利用した画像処理の原理を説明する。
【００１９】
先ず、凹凸係数とは、処理対象の画像の濃度凹凸情報を正規化した関数であり、この凹凸係数を用いることにより、局所的に明るさが変化する画像の画像処理を適切に行うことができる。この凹凸係数の基本的な概念は上記した従来例と共通したものである。
【００２０】
本発明では、上記従来例とは異なる算出方法にて凹凸係数を算出しており、この算出方法を図１を参照して説明する。ここで、図１（Ａ）は処理対象となる画像の一部分を抜き出したブロック２０を示す図であり、図１（Ｂ）〜図１（Ｅ）は平均輝度値を算出する方向を示す図である。
【００２１】
図１（Ａ）を用いて本発明の凹凸係数算出方法で用いられるブロック２０は、縦×横＝５画素×５画素の合計２５個の画素から成る。ここでは、Ｘ１１〜Ｘ５５の符号で各画素が示されている。ここで、凹凸係数を算出する際の画素単位は、１つの画素でも良いし、複数の画素から成る画素ブロックでも良い。
【００２２】
本実施の形態では、まず凹凸係数の算出対象画素を中心に据え（ここではＸ３３が算出対象画素である）、算出対象画素Ｘ３３を通る上下方向、左右方向、左上から右下への方向（ブロック２０の対角線に沿った方向）、右上から左下への方向（ブロック２０の他の対角線に沿った方向）の４方向の直線的な配列の４つの画素ブロック配列を選出する。
【００２３】
図１（Ｂ）を参照すると、算出対象画素Ｘ３３を含み上下方向に上端から下端まで連続的に配列された５個の画素（Ｘ１３〜Ｘ５３）により第１画素ブロック配列２１が構成されている。
【００２４】
図１（Ｃ）を参照すると、算出対象画素Ｘ３３を含み左右方向に左端から右端まで配列された５個の画素（Ｘ３１〜Ｘ３５）により第２画素ブロック配列２２が構成されている。
【００２５】
図１（Ｄ）を参照すると、算出対象画素Ｘ３３を含み、斜め方向に左上端部から右下端部まで配列された５個の画素（Ｘ１１〜Ｘ５５）により第３画素ブロック配列２３が構成されている。
【００２６】
図１（Ｅ）を参照すると、算出対象画像Ｘ３３を含み、斜め方向に右上端部から左下端部まで配列された５個の画素（Ｘ１５〜Ｘ５１）により第４画素ブロック配列２４が構成されている。
【００２７】
更に、本実施の形態では、上記のように選出された４つの画素ブロック配列に対して、それぞれ独立に下記式（１）を用いて平均輝度値ＡＶ、ＡＨ、ＡＳ１、ＡＳ２を算出する。例えば、図１（Ａ）に示すブロックに式（１）を適用させる場合、この式の中の変数は（ｍ＝２、ｉ＝３、ｊ＝３）となる。
【００２８】
【数１】
2008108052.tif 000003
その後、上記式（１）で求めた４つの平均輝度値ＡＶ、ＡＨ、ＡＳ１、ＡＳ２を用いて、下記式（２）により算出対象画素（Ｘ３３）の輝度値を除算して４つの凹凸係数ＲＶ、ＲＨ、ＲＳ１、ＲＳ２を求める。ここで、ｘｉｊはｉ行ｊ列の画素の輝度値である。
【００２９】
【数２】
2008108052.tif 000004
上記式（２）により算出される凹凸係数は、周辺の画素単位の輝度値がほぼ同じ値を示す画像平坦部では値は１になり、濃淡の差が大きくなる部分では１から離れた値になる。例えば図２に示す濃淡画像の場合、右上・左下方向の凹凸係数（ＲＳ２）が最も１から離れた値を示し、左上・右下方向の凹凸係数（ＲＳ１）は１に近い値となる。また、水平と垂直方向の凹凸係数（ＲＶ、ＲＨ）はその中間の値になることが多い。したがって４方向の凹凸係数（ＲＶ、ＲＨ、ＲＳ１、ＲＳ２）を分析すると、画像濃淡の境界線がどの方向に向いているかを判別することができる。
【００３０】
図２に示す画像の場合、凹凸係数が１に近い方向に濃淡の境界線が存在し、１から最も離れた値を示す方向が境界面に垂直な向きとなる。即ち、上記した凹凸係数の中では、ＲＳ１の値が最も１に近い値となり、ＲＳ２の値が最も１から離れた値となる。また、４つの凹凸係数が全て１に近い値を示すときは、平均値の算出領域が平坦部であることを示している。さらに、４つの凹凸係数の値がほぼ同じで、かつ１から離れた値になるときは、凹凸係数を算出する対象画素に何らかのパルス性雑音が混入し、その画素の輝度値だけが異常な値になっていることも分かる。
【００３１】
したがって、上記方法で算出した４つの凹凸係数を比較して、取捨選択して用いることにより、従来方法では検出が不十分であった斜め方法のエッジ成分を精度良く検出することができる。更に、従来方法では不可能であった画像濃淡の方向性をも検出することが可能となる。
【００３２】
なお、図１を参照して説明した方法では、ブロック２０は５×５画素平方の領域になっているが、ブロック２０の画素領域をこの個数に限定する必要はない。画素領域は、５×５画素平方の領域よりも狭くても良いし、広くても良い。
【００３３】
更に、中心に据える画素（画素単位）は１画素に限定する必要はなく、ｎ画素平方の画素ブロックを一つの画素単位と考え、平均値の算出領域や凹凸係数の算出演算をｎ画素平方単位で実施してもよい。
【００３４】
＜第２の実施の形態＞
本実施の形態では、第１の実施の形態で説明した本発明の原理を踏まえた画像処理装置１０およびそれを用いた画像処理方法を、図３および図４を参照して説明する。図３は画像処理装置１０の構成を示す図であり、図４は画像処理方法を示すフローチャートである。
【００３５】
図３を参照して、本発明の画像処理装置１０は、分割手段１１と、平均輝度値算出手段１２と、凹凸係数算出手段１３と、エッジ抽出手段１４と、二値化手段１５と、雑音除去手段１６と、画像認識手段１７とを主要に具備している。なお、エッジ抽出手段１４、二値化手段１５、雑音除去手段１６および画像認識手段１７は、画像加工手段１８の一例である。
【００３６】
ここで、画像処理装置１０を構成する上記各手段は、ハードウェア的に実現されても良いし、ソフトウェア的に実現されても良い。具体的には、画像処理専用の機器として構成されても良いし、市販のパーソナルコンピュータにインストールされたソフトウェア（プログラム）により実現されても良いし、半導体素子の上面に形成された電気回路により実現されても良い。更には、画像処理装置１０の一部がソフトウェアにより実現され、残りの部分がハードウェアにより実現されても良い。
【００３７】
分割手段１１は、外部から入力された画像を所定の大きさのブロックに分割する手段である。
【００３８】
平均輝度値算出手段１２は、分割手段１１により切り出されたブロックに含まれる画素の輝度から上記した４つの方向に関して平均輝度を算出する手段であり、その詳細は第１の実施の形態で述べたとおりである。即ち、図１に示す傾斜する方向を含む４つの方向に関して、平均輝度を求めている。
【００３９】
凹凸係数算出手段１３は、平均輝度値算出手段１２により算出された四方向に関する平均輝度を使用して４つの凹凸係数を算出する手段である。凹凸係数算出手段１３にて算出された４つの凹凸係数は、画像処理の条件に応じて少なくとも１つが選出され、選出された凹凸係数を用いて、エッジ抽出手段１４等の画像加工手段１８により、上記画像の画像処理が行われる。
【００４０】
この画像加工手段１８は、上述した凹凸係数を用いて画像加工を行う手段であり、例えばエッジ抽出手段１４、二値化手段１５、雑音除去手段１６、画像認識手段１７が採用可能である。ここで、エッジ抽出手段１４とは凹凸関数を用いてエッジが抽出された画像を生成する手段であり、二値化手段１５とは凹凸関数を用いて二値化された画像を生成する手段であり、雑音除去手段１６とは凹凸関数を用いて雑音が除去された画像を生成する手段であり、画像認識手段１７とは画像から文字列等の情報を抽出する手段である。
【００４１】
次に、図３および図４のフローチャートを参照して、上記した構成の画像処理装置１０を使用した具体的な画像処理方法を説明する。
【００４２】
最初に、凹凸係数を算出するために、単位画素ブロックの大きさを決定する（Ｓ１）。通常は１画素で画素単位を構成するが、２画素、４画素、６画素、８画素、１６画素等で画素単位（単位画素ブロック）を構成することもできる。以下では単位画素ブロックを１画素に設定した場合について説明する。
【００４３】
画素単位（単位画素ブロック）の大きさが決まると、次に４方向の平均輝度値の算出範囲、すなわち上記式（１）のｍの値を決定する（Ｓ２）。更に、このｍは、分割手段１１にて分割されるブロックの一辺に含まれる画素数（２ｍ＋１）に対応している。
【００４４】
その後、平均輝度値算出手段１２および凹凸係数算出手段１３を使用して、上記式（１）と上記式（２）を用いて４つの凹凸係数（ＲＶ、ＲＨ、ＲＳ１、ＲＳ２）を算出する（Ｓ３）。更に、画像処理方式を指定することにより（Ｓ４）、４つの凹凸係数の中から指定した画像処理に最も適した凹凸係数を一つ選出する（Ｓ５）。
【００４５】
例えば、エッジ検出処理または二値化処理場合を行う場合は、（Ｓ６）に示す最大値（１との差がもっとも大きい凹凸係数）選出方法が最も適しており、ランダム性の増幅器雑音を低減する雑音除去処理を行うときには、最小値（１との差がもっとも小さい凹凸係数）選出方法を選出し（Ｓ７）使用する。
【００４６】
エッジ画像を検出するときは、エッジ抽出手段１４により、１との差がもっとも大きい最大凹凸係数を用い、最大凹凸係数値の分布領域を制限して（Ｓ９）エッジ成分を取り出し、凹凸係数に一定値（例えば中間値である１２８）を掛けて（Ｓ１３）、その値を画素単位の輝度値とすることで、エッジ画像を生成する。
【００４７】
上記分布領域の制限の具体的な手法としては、例えば、最大凹凸係数と１との差の絶対値が所定の値以上であるときに、Ｓ１３のステップを実行する。この所定の値としては、例えば０．３〜０．４の範囲が挙げられる。一方、最大凹凸係数と１との差の絶対値が、この所定の値未満であるときは、Ｓ１３のステップは実行せずに、例えば中間値である１２８を画素単位の輝度値として代入する。上記した所定の値は絵柄や色で変化するが、このように分布領域を制限することで、エッジでない輝度値の変化がエッジとして検出されることが抑止され、検出されるエッジの精度を向上させることができる。
【００４８】
また二値化処理は、閾値を用いて凹凸係数を分離し（Ｓ１０）、凹凸係数を２つのグループに分け、二値化手段１５により凹凸係数に対応した画素を白と黒に二値化する（Ｓ１４）。
【００４９】
一方、ランダム雑音を低減するときは、１との差が最小となる凹凸係数を選出し（Ｓ７）、雑音除去範囲の凹凸係数の全てを強制的に１に変換し（Ｓ１１）、雑音除去手段１６を用いて下記式（３）により、各画素の輝度値を算出し（Ｓ１５）、雑音除去画像を再生する。ただし、式（３）のＡαはＡＶ、ＡＨ、ＡＳ１、ＡＳ２の中から選択された値（１との差が最小となる凹凸係数を算出する際に使用された平均輝度値）であり、ＲβはＲＶ、ＲＨ、ＲＳ１、ＲＳ２の中のいずれか（１との差が最小となる凹凸係数）である。
【００５０】
【数３】
2008108052.tif 000005
このように凹凸係数を強制的に１に変換し、数式（３）に代入すると、該当画素の輝度値は凹凸係数を算出する際に用いた平均輝度値に置き換えることになり、ランダム雑音成分も平滑化され、低域フィルタを挿入したことと等価になる。一般にランダム性雑音は画像信号との区別がつかないため、画像解像度を低下させずに雑音を低減することは困難である。
【００５１】
しかし、本発明の方式は４方向の凹凸係数を用いて、その最小値を選択することにより、画像濃淡の境界線方向を４つの中から選択することができ、境界線に沿った（平行な）信号の平滑化（積分：ローパス処理）が可能になる。その結果、従来手法では不可能であったエッジ情報の劣化を最小限に抑えながらランダム雑音を低減させることが可能になる。
【００５２】
また本発明の凹凸係数算出手段１３は、画像濃淡のエッジ方向を特定することができるため、画像認識への応用も可能になる。したがって、凹凸係数算出手段１３の出力信号を、傾斜方向分析を行うことで画像の特徴を分析し（Ｓ８）、画像認識手段１７で画像を認識させることができる（Ｓ１２）。ここで、画像認識手段１７により文字等のベクトル情報を抽出することができる。
【００５３】
更に、本形態では、上記した凹凸係数の全て（凹凸係数ＲＶ、ＲＨ、ＲＳ１、ＲＳ２）と１との差が、所定の範囲内であるときは、凹凸係数を算出する際に中間的に算出された平均輝度値（ＡＶ、ＡＨ、ＡＳ１、ＡＳ２）を更に平均した値を、計算対象の画素単位の輝度値にしても良い。この所定の凹凸係数の範囲としては、例えば０．９〜１．１の範囲内（更に好ましくは０．９５〜１．０５の範囲内）が考えられる。このことにより、例えば、真っ白または真っ黒の背景の部分に生じたノイズを容易に除去することができる。
【００５４】
更にまた、本形態では、凹凸係数の全てが所定の範囲からはずれた値であるときは、画像処理に用いられる凹凸係数の値を強制的に１にするようにしても良い。ここで、凹凸係数の所定の範囲としては、０．４〜１．６の範囲（特に好ましくは、０．６〜１．４の範囲）が好ましい。凹凸係数の値の全てが、このような範囲から外れるということは、計算対象の画素単位の輝度値が極端に大きいか小さいかのいずれかであると考えられ、そのままにしておくとノイズが発生する。そこで、凹凸係数の値が異常値の時に、凸係数の値を強制的に１にすることで、輝度値の平均値（ＡＶ、ＡＨ、ＡＳ１、ＡＳ２の何れかまたはこれらの平均値）が算出対象の画素単位の輝度値として代入され（式（３）を参照）、異常値の出現によるノイズの発生が抑制される。
【００５５】
本形態では、上述した処理を各画像処理単位に対して行い、画像処理を逐次実行する。このことにより、ノイズ除去等の画像処理が可能となる。本形態の画像処理方法は、白黒画像に対しても適用可能であるしカラー画像に対しても適用可能である。
【００５６】
ここで、カラー画像としては、ＲＧＢ（赤緑青）の強度を示す各輝度により各画素の色を表現するＲＧＢ方式と、ＲＧＢから算出される１つの輝度信号（Ｙ）および２つの色差信号（Ｃｂ、Ｃｒ）を用いる輝度−色差方式とがあり、本発明は両方式に適用可能である。ＲＧＢ方式の場合は、ＲＧＢに対応する各輝度に対して、上記本形態が適用される。更に、輝度−色差方式の場合は、色差信号（Ｃｂ、Ｃｒ）に対しては、２次元平面演算のローパス処理を施し、輝度信号（Ｙ）に対しては凹凸係数を用いた本形態を適用させる。ここで、２次元平面のローパス処理とは、例えば３×３画素のローパスフィルタの場合、真ん中の画素の値を３×３画素全ての平均値で置き換える処理である。
【００５７】
なお、凹凸係数を用いたフィルタリング処理の場合も、前記４つの凹凸係数の中から種々のフィルタに適した凹凸係数を選出して使用することができる。
【００５８】
次に、実際の画像に上述した本形態を適用させた結果を説明する。
【００５９】
図５を参照して、従来の凹凸係数と本形態の凹凸係数とを二値化処理に適用させた比較例を説明する。図５（Ａ）は処理対象となる原画像であり、図５（Ｂ）は従来の凹凸係数を用いて原画像の二値化処理を行った結果の画像であり、図５（Ｃ）は本形態の凹凸係数を用いて原画像の二値化処理を行った結果の画像である。
【００６０】
図５（Ｂ）と図５（Ｃ）とを比較すると、全容に於いては大きな差は見受けられないが、細部に於いては本形態が適用された図５（Ｃ）の方が原画像を忠実に二値化処理している。例えば、建物の左側の手前の壁はレンガ状の模様を呈しているが、図５（Ｂ）よりも図５（Ｃ）の方がレンガ状の模様を忠実に再現している。
【００６１】
上記のように差が出る原因は、従来の凹凸係数と本形態の凹凸係数とでは、算出方法が異なるからである。従来の凹凸係数の詳細は、上述した特許文献２にて説明されている。従来の凹凸係数を用いた二値化処理では、所定のブロック内の全ての画素の輝度を平均することにより凹凸係数を算出していたことから、一応の二値化処理は行われているものの、ブロックの内部の陰影の方向は考慮されていないので、若干ラフな二値化画像となる。
【００６２】
一方、本形態の凹凸係数は、ブロックの内部に於いて、縦横方向のみならず斜め方向にも一列に配列された画素の輝度値を用いて凹凸係数を算出し、二値化のために最適な凹凸係数を選出した後に、この凹凸係数を使用した画像処理を行っている。従って、従来の凹凸係数を用いたものと比較して、二値化をより正しく且つ微細に行うことができる。
【００６３】
図６を参照して、次に、本形態の凹凸係数を用いたローパス処理を実際の画像に対して行った処理を説明する。図６（Ａ）はデジタルカメラで撮影されたノイズを含む状態の原画像であり、図６（Ｂ）はこの原画像に対して凹凸係数を用いたローパス処理施した加工済画像である。
【００６４】
図６（Ａ）に示す原画像では、写り込んでいる人肌や背景の壁にノイズが発生している。このノイズは、例えばデジタルカメラの内部で信号を増幅するとき、輝度を示す電気信号が伝送されるとき、画像信号が圧縮処理されるとき等に発生し、現状のデジタル的な画像撮影技術では不可避的に発生する。このノイズを低減する方法としては様々な手法が提案されており、代表的なノイズ低減技術としては上述したメディアンフィルタが存在するものの、このフィルタを用いてもノイズを充分に除去することは困難であるとされている。
【００６５】
図６（Ｂ）に示す加工済画像では、本発明の凹凸係数を用いたローパス処理によりノイズの大部分が除去されて画像全体の品質が向上されている。特に画像に写り込んでいる人の顔面の領域を見ると、顔の皮膚の鮮明さが増していることを確認することができる。更に、背景として写り込んでいる壁の部分を見てみると、ノイズが除去されて平坦さが向上されていることが確認できる。
【産業上の利用可能性】
【００６６】
本発明の画像処理装置および画像処理方法は、コピー機、ＦＡＸ、医療用の病巣検出装置、カラー背景のカラー文字の抽出、ランダム雑音除去、デジタルカメラ、動画像からのノイズの除去等に適用できる可能性がある。本発明をこれらの機器に適用させることで、これらの機器から得られる画像の品質を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明の画像処理装置を説明するための図であり、（Ａ）は画像に含まれるブロックを示す図であり、（Ｂ）−（Ｅ）は凹凸係数を算出する際に考慮される方向を示す図である。
【図２】本発明の画像処理装置により処理される画像のエッジ状態と４つの凹凸係数の差異を説明するための図である。
【図３】本発明の画像処理装置の構成を示す図である。
【図４】本発明の画像処理方法を示すフローチャートである。
【図５】本発明の凹凸係数を用いた手法を二値化処理に適用させた場合の結果を示す図であり、（Ａ）は処理を行う前の画像であり、（Ｂ）は従来の凹凸係数を用いた手法により二値化処理を行った結果の画像であり、（Ｃ）は本発明の凹凸係数を用いた手法により二値化処理を行った結果の画像である。
【図６】本発明の凹凸係数を用いた手法をノイズ除去に適用させた場合の結果を示す図であり、（Ａ）は処理を行う前の画像であり、（Ｂ）は本発明の凹凸係数を用いたローパス処理を施した処理済みの画像である。
【符号の説明】
【００６８】
１０              画像処理装置
１１              分割手段
１２              平均輝度値算出手段
１３              凹凸係数算出手段
１４              エッジ抽出手段
１５              二値化手段
１６              雑音除去手段
１７              画像認識手段
１８              画像加工手段
２０              ブロック
２１              第１画素ブロック配列
２２              第２画素ブロック配列
２３              第３画素ブロック配列
２４              第４画素ブロック配列
【図１】
2008108052.tif 000006
【図２】
2008108052.tif 000007
【図３】
2008108052.tif 000008
【図４】
2008108052.tif 000009
【図５】
2008108052.tif 000010
【図６】
2008108052.tif 000011