(57)【要約】【構成】画像処理用の空間フィルタのマスクの係数の総和Ｒをほぼ２のべき乗（２ｍ）とし、Ｒで除算する代わりに、ｍビット右シフトして除算する。【効果】除算が容易なので高速で画像処理ができる。【選択図】　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を複数種の空間フィルタで処理し、かつ各空間フィルタに対して各々複数枚のマスクを記憶するようにした画像処理装置において、
前記各マスクを、マスク毎の係数の総和Ｒがほぼ２のべき乗（ほぼ２ｍ：ｍは自然数で、ｍの値はマスクに依存）となるように構成したことを特徴とする、画像処理装置。
【請求項２】
マスクでの周辺画素に対する係数の絶対値と係数の総和Ｒとの比が大きな領域で、この比が小さな領域よりも低密度にマスクを配置した、空間フィルタを設けたことを特徴とする、請求項１の画像処理装置。
【請求項３】
マスクで処理した画素の値を、ｍビット右シフトすることによりｍビット除算するための手段を設けたことを特徴とする、請求項１または２の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の利用分野】
この発明は画像処理装置に関し、特に画像の平滑化や尖鋭化などの画像処理に用いる、空間フィルタのマスクに関する。
【０００２】
【従来技術】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−６４７１７号公報
【０００４】
上記特許文献１は、空間フィルタを用いて画像改質を行うことを開示している。
【０００５】
空間フィルタは一般にマスクで構成され、画像内の各画素の値とマスクの係数とを乗算して積算し、この値をマスクの係数の総和で除算し、新たな画素の値とする。ここで除算にはかなりの処理時間が必要なので、画像処理が遅くなる、あるいは高能力のハードウェアが必要になる、などの問題がある。
【０００６】
【発明の課題】
この発明の基本的課題は、空間フィルタで処理する際の除算を容易にすることにある。
請求項２の発明での追加の課題は、画像処理に必要なマスクの枚数を少なくすることにある。
請求項３の発明での追加の課題は、除算を特に簡単にすることにある。
【０００７】
【発明の構成】
この発明は、入力画像を複数種の空間フィルタで処理し、かつ各空間フィルタに対して各々複数枚のマスクを記憶するようにした画像処理装置において、前記各マスクを、マスク毎の係数の総和Ｒがほぼ２のべき乗（ほぼ２ｍ：ｍは自然数で、ｍの値はマスクに依存）となるように構成したことを特徴とする（請求項１）。ここにほぼ２のべき乗とは、２のべき乗からのずれが好ましくは１／８以下で、より好ましくは１／１６以下、最も好ましくは１／３２以下であることをいう。
【０００８】
好ましくは、マスクでの周辺画素に対する係数の絶対値と係数の総和Ｒとの比が大きな領域で、この比が小さな領域よりも低密度にマスクを配置した、空間フィルタを設ける（請求項２）。特に好ましくは、係数の総和Ｒをほぼ２のべき乗とした全空間フィルタに対して、周辺画素に対する係数の絶対値と係数の総和Ｒとの比が大きな領域で、この比が小さな領域よりも低密度にマスクを配置する。
【０００９】
また好ましくは、マスクで処理した画素の値を、ｍビット右シフトすることによりｍビット除算するための手段を設ける（請求項３）。
【００１０】
【発明の作用と効果】
この発明では、空間フィルタの各マスクで、マスク毎の係数の総和Ｒをほぼ２のべき乗とする。そこで係数の総和Ｒで除算する代わりに、適当なビット数だけ右シフトしたり、あるいは四捨五入後に右シフトするなどにより、除算を実行できる。これらのため、除算演算が不要で、簡単なハードウェアにより、高速で空間フィルタによる画像処理ができる（請求項１）。
【００１１】
空間フィルタに用いるマスクの枚数を増やすと、画質改善の段階数を多くできる代わりに、画像処理部のメモリ能力を増強し、かつ演算ビット数も増すので、演算能力も増す必要が生じる。そこでマスクでの周辺画素に対する係数の絶対値と、係数の総和Ｒとの比が大きな領域では、この比が小さな領域よりも、マスクを小さな密度で配置する。周辺画素に対する係数の絶対値と係数の総和Ｒとの比が大きな領域は、係数を変えてもＭＴＦ（空間周波数特性）が余り変化せず、この領域に多数のマスクを配置すると、画像処理上の効果に大差のないマスクを多数枚用意することになる。一方、周辺画素に対する係数の絶対値と係数の総和Ｒとの比が小さな領域では、画像処理の効果は係数に大きく依存し、係数を少し変えると画像処理効果が大きく変化するので、この領域にマスクを相対的に多数配置する。このため、少ないマスクの枚数で、広い範囲に渡って画像処理の効果を変えることができる（請求項２）。
【００１２】
請求項３の発明では、マスクで処理した画素の値を、ｍビット右シフトして除算する。なお２ｍ≒Ｒである。このようにすると、単にｍビットの右シフトにより除算できるので、除算が極めて容易になる。
【００１３】
【実施例】
図１〜図４に、実施例を示す。これらの図において、２は画像処理装置で、実質的にはカラースキャナ、カラーコピー、カラープリンタ、ファクシミリ、インターネットファクシミリなどの機能を備えた、複合機ないしは画像処理サーバである。４はＣＣＤカラーセンサで、アナログフロントエンドプロセッサ６（ＡＦＥ）は、ＣＣＤカラーセンサ４の出力を増幅し、ＡＤ変換する。シェーディング補正部８は、アナログフロントエンドプロセッサ６の出力に対して、照明の影響やＣＣＤカラーセンサ４での素子毎のばらつきの影響、などを補正する。
【００１４】
カラー変換部１０は、シェーディング補正部８からのデバイス依存のＲＧＢ画像を、デバイスから独立した標準化ＲＧＢ画像（ｓＲＧＢ画像）や、Ｌａｂ画像などに変換する。１２は画像処理部で、カラー変換部１０の出力画像に対して、縮小／拡大や回転、平滑化や尖鋭化などの処理を施す。これらのうち縮小／拡大や回転には、例えばアフィン変換を用い、尖鋭化と平滑化とに空間フィルタを用いる。
【００１５】
画像処理部１２には、フィルタ／マスク選択部１３が接続され、ユーザーはここから平滑化と尖鋭化のいずれの空間フィルタで処理するのか、また各空間フィルタに対してどのようなマスクを選択するのか、の入力ができる。そしてマスクを係数の異なるものに変えると、空間フィルタの効果を強めたり弱めたりすることができる。処理範囲入力部１４からは、画像中どの範囲に対して空間フィルタでの処理を行うのかの入力ができる。処理範囲の指定は、マウスなどで図形として処理範囲を指定するものや、文字部分を高解像度化（尖鋭化）し、写真画像部分を平滑化する、などのように、画像の種類に対して空間フィルタを指定するものでも良い。この場合、どの種類の画像がどこに存在するかを画質判定部１５で判定し、画質判定部１５は、画像を文字部分と写真部分（階調画像部分）、余白などに分類する。
【００１６】
プレビュー画像表示処理部１６は、画像処理装置２に設けた図示しない表示部や、画像処理装置２にＬＡＮなどを介して接続した端末のモニタに、プレビュー画像を表示するための処理を行う。プレビュー画像は、画像処理前のカラー画像で、ユーザーは、プレビュー画像を見て、フィルタ／マスク選択部１３から空間フィルタの種類とマスクを選択し、処理範囲入力部１４からどの範囲をどの空間フィルタで処理するかを入力できる。画像メモリ２０は、画像処理部１２で処理した画像を記憶し、２２はカラープリンタ、２４はカラーファクシミリである。ＬＡＮインターフェース２６は、ネットワークを介して画像を送受信するために用いる。
【００１７】
図２に、空間フィルタ３０，４０のマスクの例を示す。左側の３０は尖鋭化フィルタで、一群の尖鋭化マスク３１〜３４からなり、各マスクでは、マスク中央の注目画素に対する係数が正で、注目画素の周囲の周辺画素に対する係数が負である。これによって、注目画素と周辺画素との間の画像の差を強調する。尖鋭化マスク３１〜３４ではマスクの係数の総和Ｒはいずれも１６で、除算はマスクで画像を処理した後に単に４ビット右シフトすることにより実行できる。そして尖鋭化マスク３１では周辺画素に対する係数の絶対値は１で、マスク３４では１３であり、係数の総和Ｒが一定なので、周辺画素に対する係数が定まると注目画素に対する係数も定まる。また周辺画素に対する係数の絶対値を増すほど、空間フィルタの効果が大きくなる。ただし周辺画素に対する係数の絶対値は、注目画素に対する係数の絶対値未満に限られる。またマスクの係数は原則として整数である。
【００１８】
平滑化フィルタ４０の場合、中心の注目画素に対する係数は正で、その周囲の周辺画素に対する係数も正である。そしてこれらの係数の総和Ｒは、例えば１２８である。従って平滑化マスク４１〜４４の場合、処理後の画素の値を７ビット右シフトすると除算を実行できる。この場合も、周辺画素に対する係数と、係数の総和Ｒとの比が小さい場合、空間フィルタの効果は係数を変えると大きく変化する。一方、係数の総和Ｒを一定とした場合、周辺画素に対する係数を大きくすると、係数を変化させても空間フィルタの効果は余り変化しなくなる。
【００１９】
尖鋭化マスク３１〜３４や平滑化マスク４１〜４４では、８個の周辺画素に対して同じ係数を割り当てている。しかしながら上下左右の４画素と、斜め方向の４画素とで、周辺画素に対する係数を変えてもよい。このような例を尖鋭化マスク３６と平滑化マスク４６とで示す。マスク３６では係数の総和は１６、マスク４６では１２８である。なおマスク３６やマスク４６で、周辺画素に対する係数と係数の総和Ｒとの比を考える場合、周辺画素に対する係数として、全周辺画素（８画素）に対する係数の平均値を考えるものとする。
【００２０】
図３に、実施例での尖鋭化フィルタや平滑化フィルタでのマスクの密度を示す。横軸は周辺画素に対する係数Ｔを示し、係数の総和Ｒを１６とした場合の尖鋭化フィルタでのマスク配置と、係数の総和Ｒを１２８とした場合の平滑化フィルタでのマスク配置を示してある。図３に示すように、係数Ｔと総和Ｒとの比が小さい範囲では、係数Ｔが１変化する毎にマスクを配置し、係数Ｔが増加するとマスクとマスクとの間での係数Ｔの間隔を大きくして、マスクを間引くようにする。
【００２１】
図３に、係数Ｔを変えた場合の空間周波数特性（ＭＴＦ）への効果を模式的に示す。空間フィルタの効果は係数Ｔによって生じるので、Ｔを０から例えば１にすると、画質には大きな影響が生じ、ＭＴＦも大きく変化する。その後、係数の総和Ｒを一定に保ちながら周辺画素に対する係数Ｔを増していくと、係数Ｔの変化当たりのＭＴＦへの影響は徐々に小さくなる。このため、ＴとＲとの比が小さいところでは、ＭＴＦへの係数Ｔの影響が大きく、周辺画素に対する係数Ｔと係数の総和Ｒとの比が大きなところでは、係数を変えてもＭＴＦは余り変わらなくなる。
【００２２】
空間フィルタによる画質の改質の効果を表すのはＭＴＦの変化であり、ＭＴＦの変化の小さな部分に多数のマスクを用意しても、余り意味はないことになる。このため周辺画素に対する係数Ｔと係数の総和Ｒとの比が小さな部分に多数のマスクを用意し、周辺画素に対する係数Ｔと係数の総和Ｒとの比が大きな部分でマスクの密度を減らすと、少ないマスク枚数で効率的に画像改質ができることになる。
【００２３】
図４に、実施例でのマスクによる処理手順を示す。カラー変換部１０からの出力をバッファ５０に一時的に記憶し、必要な画素ずつ読み出して、マスク５２の係数の値を用い、積和演算部５１で積和演算する。積和演算は例えば、画素の値をｒ，ｇ，ｂ各８ビット、マスクの係数を最大で７ビットとし、桁上げを考慮して出力を１６ビット幅とする。次いで出力を所定のビット数ｍだけ右シフト部５３で右シフトすると、ｍビット分の除算を行ったことになる。単に右シフトを行うだけの除算は端数を切り捨てる除算であり、元の画像での画素の値の積算値を保存しないとの問題がある。しかしながら空間フィルタを適用するのは画質を変化させるためであり、画素の値の積算値にこだわる意味は少ない。
【００２４】
積算値の保存にこだわる場合、四捨五入部５４を設けて、例えばｍビット右シフトする場合、最下位ビットから始めてｍビット目の値が１で、ｍビットシフトでの剰余となる部分を切り上げ、その後ｍビット右シフトする。一方、最下位ビットから始めてｍビット目の値が０の場合、切り上げを行わずに、単純にｍビット右シフトする。しかしながら四捨五入部５４には加算回路が必要で、処理回路が複雑になる。
【００２５】
実施例ではカラー画像の処理を示したが、白黒画像の処理でも同様である。また実施例では尖鋭化と平滑化の２つのフィルタに対する処理を示したが、画像の縮小／拡大や回転をマスクで処理する場合も、同様に実施できる。実施例ではマスクの係数の総和を文字通りに２のべき乗としたが、２のべき乗に対して１／８以下、好ましくは１／１６以下、より好ましくは１／３２以下の範囲で、係数の総和Ｒが２のべき乗からはずれていても良い。さらに実施例では、係数の総和Ｒが空間フィルタの種類毎に一定で、シフト演算のビット数も空間フィルタが定まれば自動的に定まるものを示した。しかしながら１つの空間フィルタ内に、例えば５ビット右シフト型（係数の総和が３２）と、６ビット右シフト型（係数の総和が６４）などのように、シフト数が異なる２種類のマスクを利用しても良い。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例の画像処理装置のブロック図
【図２】実施例で用いたマスクを例示する図
【図３】実施例でのマスクの分布を模式的に示す図
【図４】実施例での除算部を示すブロック図
【符号の説明】
２　　　　　画像処理装置
４　　　　　ＣＣＤカラーセンサ
６　　　　　アナログフロントエンドプロセッサ（ＡＦＥ）
８　　　　　シェーディング補正部
１０　　　　カラー変換部
１２　　　　画像処理部
１３　　　　フィルタ／マスク選択部
１４　　　　処理範囲入力部
１５　　　　画質判定部
１６　　　　プレビュー画像表示処理部
２０　　　　画像メモリ
２２　　　　カラープリンタ
２４　　　　カラーファクシミリ
２６　　　　ＬＡＮインターフェース
３０　　　　尖鋭化フィルタ
３１〜３６　尖鋭化マスク
４０　　　　平滑化フィルタ
４１〜４６　平滑化マスク
５０　　　　バッファ
５１　　　　積和演算部
５２　　　　マスク
５３，５５　右シフト部
５４　　　　四捨五入部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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