(57)【要約】【課題】低周波ノイズを低減し、更に認識させづらくする。【解決手段】平坦領域検出部１０１で入力画像から所定領域の画素を抽出し、抽出された所定領域の着目画素が平坦領域に存在するか否かを検出する。そして、着目画素が平坦領域に存在すると検出された場合、ノイズ生成部１０３で生成された所定のノイズを加算値生成部１０４がタイミング調整部１０２により遅延された着目画素に付加する。【選択図】      図１
2004304658.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像から所定領域の画素を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程で抽出された所定領域の着目画素が平坦領域に存在するか否かを検出する検出工程と、
前記検出工程で前記着目画素が平坦領域に存在すると検出された場合に、前記着目画素に所定のノイズを付加するノイズ付加工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
入力画像から所定領域の画素を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程で抽出された所定領域に対して平滑化を行う平滑化工程と、
前記平滑化工程で平滑化された着目画素に所定のノイズを付加するノイズ付加工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
入力画像から所定領域の画素を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程で抽出された所定領域に対して平滑化を行う平滑化工程と、
前記平滑化工程で平滑化された着目画素が平坦領域に存在するか否かを検出する検出工程と、
前記検出工程で前記着目画素が平坦領域に存在すると検出された場合に、前記平滑化された着目画素に所定のノイズを付加するノイズ付加工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
前記所定領域の着目画素の値と平滑化された着目画素の値との差分値を生成する工程と、
前記差分値が所定の閾値未満の場合に、前記平滑化された着目画素に前記所定のノイズを付加した画素を出力する工程とを更に有することを特徴とする請求項３記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記所定のノイズは、最大振幅が制限されていることを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか一項記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記最大振幅は、前記入力画像の各色信号、輝度信号、色差信号で個別に設定されることを特徴とする請求項５記載の画像処理方法。
【請求項７】
更に、画像記録用処理を施す工程を有することを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか一項記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記画像記録用処理に入力画像のレンジの伸縮処理が含まれる場合、前記所定のノイズの最大振幅を、そのレンジの伸縮率に応じて調整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】
前記所定のノイズは、高周波ノイズであることを特徴とする請求項１乃至請求項３記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記所定のノイズは、ランダムノイズであることを特徴とする請求項１乃至請求項３記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記所定のノイズは、ホワイトノイズであることを特徴とする請求項１乃至請求項３記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記所定のノイズは、ブルーノイズであることを特徴とする請求項１乃至請求項３記載の画像処理方法。
【請求項１３】
入力画像から所定領域の画素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段で抽出された所定領域の着目画素が平坦領域に存在するか否かを検出する検出手段と、
前記検出手段で前記着目画素が平坦領域に存在すると検出された場合に、前記着目画素に所定のノイズを付加するノイズ付加手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１４】
入力画像から所定領域の画素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段で抽出された所定領域に対して平滑化を行う平滑化手段と、
前記平滑化手段で平滑化された着目画素に所定のノイズを付加するノイズ付加手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１５】
入力画像から所定領域の画素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段で抽出された所定領域に対して平滑化を行う平滑化手段と、
前記平滑化手段で平滑化された着目画素が平坦領域に存在するか否かを検出する検出手段と、
前記検出手段で前記着目画素が平坦領域に存在すると検出された場合に、前記平滑化された着目画素に所定のノイズを付加するノイズ付加手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１６】
コンピュータに請求項１乃至請求項３の何れか一項記載の画像処理方法を実行させるためのプログラム。
【請求項１７】
請求項１６記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力された多値画像のノイズを低減する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、デジタルカメラにて撮影された画像データやスキャナなどにて光学的に読み込まれた画像データにはＣＣＤなどの光学センサに由来する各種のノイズ、例えば高周波ノイズや、比較的大きな斑状ノイズなどの低周波ノイズが含まれている。これらのノイズの内、高周波ノイズを低減するためには、一般にローパスフィルタが多く用いられる。
【０００３】
また、高周波ノイズ低減処理としては、メディアンフィルタ処理を用いる例もある（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】
特開平４−２３５４７２号公報
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、画像データに対して上述のような各種フィルタ処理を常時行うと、解像度などの画質が低下してしまう。また、上述のような各種フィルタ処理は主に高周波ノイズを低減するためのものであり、低周波ノイズのためには殆ど用いられていなかった。
【０００５】
また、低周波ノイズを低減するためには、例えば広範囲のデータを用いたローパスフィルタ処理を行う必要があるが、これにより過剰な平滑化が生じる可能性がある。
【０００６】
更に、印刷などを行う際に画像データの彩度を強調させることがあるが、この処理によって低周波ノイズはより強調されてしまう。
【０００７】
本発明は、上述の課題を解決するためになされたもので、低周波ノイズを低減し、更に認識させづらくすることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明の画像処理方法は、入力画像から所定領域の画素を抽出する抽出工程と、前記抽出工程で抽出された所定領域の着目画素が平坦領域に存在するか否かを検出する検出工程と、前記検出工程で前記着目画素が平坦領域に存在すると検出された場合に、前記着目画素に所定のノイズを付加するノイズ付加工程とを有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の画像処理方法は、入力画像から所定領域の画素を抽出する抽出工程と、前記抽出工程で抽出された所定領域に対して平滑化を行う平滑化工程と、前記平滑化工程で平滑化された着目画素に所定のノイズを付加するノイズ付加工程とを有することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の画像処理方法は、入力画像から所定領域の画素を抽出する抽出工程と、前記抽出工程で抽出された所定領域に対して平滑化を行う平滑化工程と、前記平滑化工程で平滑化された着目画素が平坦領域に存在するか否かを検出する検出工程と、前記検出工程で前記着目画素が平坦領域に存在すると検出された場合に、前記平滑化された着目画素に所定のノイズを付加するノイズ付加工程とを有することを特徴とする。
【００１１】
更に、本発明の画像処理装置は、入力画像から所定領域の画素を抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出された所定領域の着目画素が平坦領域に存在するか否かを検出する検出手段と、前記検出手段で前記着目画素が平坦領域に存在すると検出された場合に、前記着目画素に所定のノイズを付加するノイズ付加手段とを有することを特徴とする。
【００１２】
更に、本発明の画像処理装置は、入力画像から所定領域の画素を抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出された所定領域に対して平滑化を行う平滑化手段と、前記平滑化手段で平滑化された着目画素に所定のノイズを付加するノイズ付加手段とを有することを特徴とする。
【００１３】
更に、本発明の画像処理装置は、入力画像から所定領域の画素を抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出された所定領域に対して平滑化を行う平滑化手段と、前記平滑化手段で平滑化された着目画素が平坦領域に存在するか否かを検出する検出手段と、前記検出手段で前記着目画素が平坦領域に存在すると検出された場合に、前記平滑化された着目画素に所定のノイズを付加するノイズ付加手段とを有することを特徴とする。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明に係る実施の形態を詳細に説明する。
【００１５】
［第１の実施形態］
第１の実施形態は、デジタルカメラにて撮影された画像データやスキャナなどにて光学的に読み込まれた画像データに付加された低周波ノイズを低減させると共に認識させづらくするための画像処理方法として、入力画像の着目画素が平坦領域内に存在するか否かを判断し、平坦領域内に存在する場合に、ノイズを付加するものである。
【００１６】
図１は、第１の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１において、１０１は平坦領域検出部であり、入力画像の画素単位に着目画素が平坦領域内に存在するか否かを判断し、その判断結果を示す情報を後述する加算値生成部に出力する。この判断は、着目画素を含むｎ×ｍ（ｎ、ｍは整数）の領域に含まれる画素を抽出し、その抽出された画素値のレンジを閾値と比較することにより行う。１０２はタイミング調整部であり、入力画像（着目画素）を平坦領域検出部１０１におけるレイテンシ相当分遅延させる。
【００１７】
１０３はノイズ生成部であり、入力画像に付加させるためのノイズを生成する。具体的には、固定ビット数の乱数を生成させて得られるランダムノイズを後述する加算値生成部への入力として出力する。１０４は加算値生成部であり、平坦領域検出部１０１から入力された着目画素が平坦領域内に存在するか否かを示す情報によって処理を切り替える。
【００１８】
尚、プログラムや制御コードが格納されたＲＯＭと、そのプログラムに従って各部を制御するＣＰＵと、そのＣＰＵが制御を実行時に使用する作業領域や各種テーブルなどを含むＲＡＭとから構成された不図示の制御部を有し、その制御部のＣＰＵが後述する画像処理方法を実行するものである。
【００１９】
図２は、第１の実施形態における画像処理方法を示すフローチャートである。まず、ステップＳ２０１において、平坦領域検出部１０１で入力画像の着目画素を含むｎ×ｍの領域から画素を抽出し、ステップＳ２０２において、着目画素が平坦領域内に存在するか否かを判断する。ここで、着目画素が平坦領域内に存在すると判断した場合はステップＳ２０３へ進み、タイミング調整部１０２で遅延された入力画像の着目画素の値にノイズ生成部１０３で生成されたノイズを加算し、加算後の着目画素の値が所定ののレンジ内に収まるようにクリッピングして出力する。
【００２０】
また、着目画素が平坦領域内に存在しないと判断した場合はステップＳ２０４へ進み、タイミング調整部１０２からの入力画像の着目画素をそのまま出力する。そして、ステップＳ６０４又はＳ６０５に続くステップＳ２０５において、全ての画素について処理を行ったか否かを判断し、終了していなければステップＳ２０１に戻り、上述の処理を繰り返し、全て処理すると終了する。
【００２１】
以上、第１の実施形態における画像処理方法の説明を行ったが、この実施形態において特に重要な点は平坦領域の画素に対してノイズを付加させるという点である。これは以下の理由による。
【００２２】
画像に含まれる低周波ノイズは画像の平坦領域において特に目立つ。つまり、このような領域に対しては、特にノイズ低減や認識させづらくするための処理が必要となるからである。
【００２３】
また、非平坦領域（エッジ部）に対してノイズ低減や認識させづらくするための処理を行うと、ノイズの低減などよりも、エッジなまりなどの弊害の方が顕著に表れてしまうためである。
【００２４】
このように、第１の実施形態によれば、平坦領域検出結果を用いることにより、平坦領域のみに処理を施すことができる。
【００２５】
また、平坦領域の画像データにノイズを付加させることにより、画像データに高周波成分が生じ、低周波ノイズを認識させづらくできる。
【００２６】
また、ノイズを付加させることにより、画像を何かしらの手段によって表示させる際に、滑らかな領域において発生する擬似輪郭を散らすこともできる。
【００２７】
このように、第１の実施形態によれば、低周波ノイズを低減し、更に認識させづらくした良好な画像を提供できる。
【００２８】
また、平坦領域検出部１０１における平坦領域の検出は、上述した方法のほかに、抽出された画素値の分散を閾値と比較することによっても可能であり、またこれら以外にも抽出された画素の最大値と最小値の差分値や、微分値などの抽出された画素値の変動を評価するような、公知、未知を問わず様々な評価値を用いて行うことができるのは当業者にとっては自明であろう。
【００２９】
また、ノイズ生成部１０３におけるノイズ生成は発生されるノイズ特性が上述のランダムノイズ、ホワイトノイズ、もしくはブルーノイズのような特定の周期性ノイズでなければ、如何なる生成方法であっても良いことは当業者にとっては自明であろう。
【００３０】
［第２の実施形態］
次に、図面を参照しながら本発明に係る第２の実施形態を詳細に説明する。
【００３１】
第２の実施形態は、画像データに付加された低周波ノイズを低減させると共に認識させづらくするための画像処理方法として、入力画像に対して平滑化処理を行うものである。
【００３２】
図３は、第２の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。図３において、３０１は平滑化処理演算部であり、入力画像の着目画素を含むｎ×ｍ（ｎ、ｍは整数）の領域に含まれる画素を抽出し、その抽出された画素の値に対してｎ×ｍの２次元フィルタを作用させ、平滑化画素値を画素単位で後述する加算値生成部に出力する。
【００３３】
３０２はノイズ生成部であり、平滑化画素値に付加させるためのノイズを生成する。このノイズ生成部３０２は、第１の実施形態と同様に、例えば固定ビット数の乱数を生成させて得られるランダムノイズを後述する加算値生成部への入力として出力する。
【００３４】
３０３は加算値生成部であり、平滑化処理演算部３０１から入力された平滑化画素値にノイズ生成部３０２で生成されたノイズを加算し、加算後の着目画素の値が所定のレンジ内に収まるようにクリッピングして出力する。
【００３５】
図４は、第２の実施形態における画像処理方法を示すフローチャートである。まず、ステップＳ４０１において、平滑化処理演算部３０１で入力画像の着目画素を含むｎ×ｍの領域から画素を抽出し、ステップＳ４０２において、着目画素に対して２次元フィルタ処理を施す。そして、ステップＳ４０３において、平滑化画素値にノイズ生成部１０３で生成されたノイズを加算し、加算後の着目画素の値が所定ののレンジ内に収まるようにクリッピングして出力する。次に、ステップＳ４０４において、全ての画素について処理を行ったか否かを判断し、終了していなければステップＳ４０１に戻り、上述の処理を繰り返し、全て処理すると終了する。
【００３６】
以上、第２の実施形態における画像処理方法の説明を行ったが、この実施形態において特に重要な点は平滑化画素に対してノイズを付加させるという点である。これは以下の理由による。
【００３７】
第２の実施形態により、入力画像は以下のように変換される。
【００３８】
まず、平滑化によって移動平均が滑らかになる。つまり、低周波ノイズが低減される。次に、ノイズを付加させると、入力画像に高周波信号などが付加される。尚、平滑化を行っただけでは、高周波信号が低下してしまう。ここで、低周波ノイズが平坦領域で目立ちやすいという性質や、グラデーションなどの滑らかな信号をそのまま表示した場合に、システムによっては擬似輪郭が発生するという性質を考慮すると懸念がある。
【００３９】
そこで、第２の実施形態のように、平滑化画素に対してノイズを付加させると、平滑化のみを行う場合に比べ、より弱い平滑化で低周波ノイズの目立たない出力を得ることが可能となる。つまり、過剰な平滑化を予防できる。また、ノイズの効果により擬似輪郭の防止もできる。よってこれらの懸念事項を克服することができる。
【００４０】
このように、第２の実施形態によれば、低周波ノイズを低減し、更に認識させづらくした良好な画像を提供できる。
【００４１】
また、第１の実施形態と同様、平滑化処理演算部３０１は、実際には如何なる平滑化方法であっても良い。例えば、抽出された画素値の平均値を算出して着目画素に対応する出力としても良い。
【００４２】
また、入力画像を周波数成分へと変換し、ローパスフィルタを作用させ、時間成分へと逆変換させても良い。
【００４３】
更には、ウェーブレット変換を用いて局所的な高周波成分を除去しても良い。また、入力画像を低サンプリング化した後、補間しても良い。
【００４４】
これら以外にも入力画像を滑らかにするような各種の処理を施すことによっても本発明における目的が達成できることは当業者にとっては自明であろう。
【００４５】
また、ノイズ生成部３０２は発生されるノイズ特性が前述のランダムノイズ、ホワイトノイズ、もしくはブルーノイズのような特定の周期性ノイズでなければ、如何なる生成方法であっても良いことは当業者にとっては自明であろう。
【００４６】
［第３の実施形態］
次に、図面を参照しながら本発明に係る第３の実施形態を詳細に説明する。
【００４７】
第３の実施形態は、画像データに付加された低周波ノイズを低減させると共に認識させづらくするための画像処理方法として、入力画像を平滑化処理し、平滑化画素が平坦領域内に存在する場合に、ノイズを付加するものである。
【００４８】
図５は、第３の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。図５において、５０１は平坦領域検出部であり、入力画像の画素単位に着目画素が平坦領域内に存在するか否かを判断し、その判断結果を示す情報を後述する加算値生成部に出力する。この処理は第１の実施形態で説明した図１に示す平坦領域検出部１０１と同様にして行える。
【００４９】
５０２は平滑化処理演算部であり、第２実施形態で説明した図３に示す平滑化処理演算部３０１と同様の処理を行い、得られた平滑化画素値をタイミング調整部５０３に出力する。そして、タイミング調整部５０３で遅延されて加算値生成部へと入力される。
【００５０】
５０５はノイズ生成部であり、平滑化画素値に付加させるためのノイズを生成する。このノイズ生成部５０５は、第１及び第２の実施形態におけるノイズ生成部と同様に、ノイズを発生し、加算値生成部へと入力される。
【００５１】
５０４は加算値生成部であり、平坦領域検出部５０１から入力された着目画素が平坦領域内に存在するか否かを示す情報によって処理を切り替える。
【００５２】
図６は、第３の実施形態における画像処理方法を示すフローチャートである。まず、ステップＳ６０１において、平滑化処理演算部５０２で入力画像の着目画素を含むｎ×ｍの領域から画素を抽出し、ステップＳ６０２において、着目画素に対して２次元フィルタ処理を施す。そして、ステップＳ６０３において、平坦領域検出部５０１により注目画素が平坦領域内に存在するか否かを判断し、平坦領域内に存在すると判断した場合はステップＳ６０４へ進み、タイミング調整部５０３で遅延された平滑化画素の値にノイズ生成部５０５で生成されたノイズを加算し、加算後の着目画素の値が所定ののレンジ内に収まるようにクリッピングして出力する。
【００５３】
また、着目画素が平坦領域内に存在しないと判断した場合はステップＳ６０５へ進み、タイミング調整部５０３からの平滑化画素をそのまま出力する。そして、ステップＳ６０４又はＳ６０５に続くステップＳ６０６において、全ての画素について処理を行ったか否かを判断し、終了していなければステップＳ６０１に戻り、上述の処理を繰り返し、全て処理すると終了する。
【００５４】
以上、第３の実施形態における画像処理方法の説明を行ったが、この実施形態において特に重要な点は平坦領域のみ平滑化画素値に対してノイズを付加させるという点である。これは以下の理由による。
【００５５】
まず、平滑化によって移動平均が滑らかになる。つまり、低周波ノイズが低減される。次に、平坦領域のみに対してノイズを付加させ、高周波信号を付加させる。
【００５６】
このように、第３の実施形態によれば、平坦部のみにノイズを付加させることにより、第２の実施形態より画像の非平坦部における弊害が少ない処理が可能となる。
【００５７】
尚、平滑化処理演算部５０２は、実際には如何なる平滑化方法であっても良いし、ノイズ生成部５０５は発生されるノイズ特性が上述のランダムノイズ、ホワイトノイズ、もしくはブルーノイズであれば、異な刈る生成方法であっても良いことは当業者にとっては自明であろう。
【００５８】
以上、ノイズを付加させる処理を説明したが、この付加させるノイズの振幅は制限すべきであることは当業者であれば自明であろう。
【００５９】
［第４の実施形態］
次に、図面を参照しながら本発明に係る第４の実施形態を詳細に説明する。
【００６０】
第４の実施形態は、第１乃至第３の実施形態において得られるノイズ低減画像と入力画像とを選択的に組み合わせることにより、より良好なノイズ低減結果を得るための画像処理方法である。
【００６１】
図７は、第４の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。図７において、７０１は平坦領域検出部であり、入力画像の画素単位に着目画素が平坦領域内に存在するか否かを判断し、その判断結果を示す情報を後述する加算値生成部に出力する。この処理は第１の実施形態で説明した図１に示す平坦領域検出部１０１と同様にして行える。
【００６２】
７０２は平滑化処理演算部であり、第２実施形態で説明した図３に示す平滑化処理演算部３０１と同様の処理を行い、得られた平滑化画素値をタイミング調整部７０５に出力する。そして、タイミング調整部７０５で遅延されて加算値生成部及び差分値生成部へと入力される。この差分値生成部については更に後述する。
【００６３】
７０４はノイズ生成部であり、平滑化画素値に付加させるためのノイズを生成する。このノイズ生成部７０４は、第１乃至第３の実施形態におけるノイズ生成部と同様に、ノイズを発生し、加算値生成部へと入力される。
【００６４】
７０６は加算値生成部であり、平坦領域検出部５０１から入力された着目画素が平坦領域内に存在するか否かを示す情報によって処理を切り替える。７０８は差分値生成部であり、タイミング調整部７０３で遅延された着目画素の値とタイミング調整部７０５で遅延された平滑化画素値との差分値を算出する。
【００６５】
７１０は比較部であり、差分値生成部７０８で得られた差分値を所定の閾値と比較し、閾値よりも差分値が大きいか小さいかを求め、その情報を後述する画素値選択部へと渡す。７０９は画素値選択部であり、比較部７１０から入力された情報によって処理を切り換える。
【００６６】
図８は、第３の実施形態における画像処理方法を示すフローチャートである。まず、ステップＳ８０１において、平滑化処理演算部７０２で入力画像の着目画素を含むｎ×ｍの領域から画素を抽出し、ステップＳ８０２において、着目画素に対して２次元フィルタ処理を施す。そして、ステップＳ８０３において、平坦領域検出部７０１により注目画素が平坦領域内に存在するか否かを判断し、平坦領域内に存在すると判断した場合はステップＳ８０４へ進み、タイミング調整部７０３で遅延された平滑化画素の値にノイズ生成部７０４で生成されたノイズを加算し、加算後の着目画素の値が所定ののレンジ内に収まるようにクリッピングする。
【００６７】
次に、ステップＳ８０５において、差分値生成部７０８で、タイミング調整部７０３で遅延された着目画素の値とタイミング調整部７０５で遅延された平滑化画素値との差分を生成する。そして、ステップＳ８０６において、比較部７１０でその差分と所定の閾値とを比較する。ここで、その差分が閾値より小さい場合はテップＳ８０７へ進み、画素値選択部７０９が加算値生成部７０６で生成したノイズの付加された平滑化画素値を出力する。
【００６８】
また、生成した差分が所定の閾値より大きい場合はステップＳ８０８へ進み、画素値選択部７０９がタイミング調整部７０３で遅延された着目画素値を出力する。そして、ステップＳ８０７又はＳ８０８に続くステップＳ８０９において、全ての画素について処理を行ったか否かを判断し、終了していなければステップＳ８０１に戻り、上述の処理を繰り返し、全て処理すると終了する。
【００６９】
このように、第４の実施形態は、平滑化画素値とその画素に対応する入力画素値との差分を取り、その差分を用いて閾値処理を行うことにより、入力画素値と第３の実施形態による出力画素値のいずれを出力するかを決めるものである。
【００７０】
尚、所定の閾値の取り方によって、画像信号の移動平均の平滑化度合いを調整することができる。
【００７１】
また、平滑化画素値と着目画素の値との差分を用いて閾値処理しているため、入力画像と相関のある平滑化画素のみが出力されることとなる。これはエッジのボケなどの弊害を抑制する効果がある。
【００７２】
以上、第４の実施形態における画像処理方法の説明を行ったが、上述した説明からも明らかな通り、この実施形態において特に重要な点は平坦領域のみ平滑化画素値に対してノイズを付加させるという点と、そのようにして得られた平滑化画素値と入力画像の着目画素の値とを選択的に組み合わせることである。
【００７３】
第３及び第４の実施形態において付加させるノイズの最大振幅は制限されるが、これは以下のようにして制限すれば良い。
【００７４】
入力画像の各色信号、輝度信号、色差信号などによって異なる値を設定する。これはＣＣＤなどのセンサーを用いて光学的に取り込まれた画像信号では、そのＣＣＤの特性によって、各色信号、輝度信号、色差信号などで付加するノイズの振幅などの特性が異なるためである。
【００７５】
また、入力画像が輝度と色差で構成されていた場合、その輝度信号に対しての平滑化はボケとして非常に認識されやすい。
【００７６】
このような懸念事項に対しても、移動平均の平滑化具合を抑えるように閾値を設定することで対応することができる。
【００７７】
逆に、色差信号に対しては、平滑化をきつめに行ったとしてもボケが認識されづらい。よって、色差信号に対して低周波ノイズが多く付加しているような場合には色差信号の平滑化をきつく行うように設定する。
【００７８】
また、入力画像が色信号、例えばＲＧＢデータで構成されていた場合においても、上述のようにしてより適切な処理を行うことができる。
【００７９】
更に、上述の処理により得られる出力画像信号に対して印刷などの画像記録用処理を施す場合には、次のようにノイズの最大振幅を設定するとより良好な印刷などの出力が得られる。
【００８０】
画像記録用処理において画像データのレンジを伸縮するような処理が含まれる場合、その伸縮率に応じて最大振幅を調整する。
【００８１】
ここで、その調整の具体的な例として、画像記録用処理として誤差拡散を行う場合について説明する。一般に画像データに対してノイズを付加させてから誤差拡散を行うと、滑らかな領域で発生する擬似輪郭を抑制する効果があるが、それと同時に粒状性が悪くなるため、これらの兼ね合いを考慮して付加させるノイズの振幅を調整する。
【００８２】
そして、この調整は量子化代表値間のレンジによってなされる。つまり、この考えに沿って最大振幅を設定すれば、上述した実施形態において得られる画像データに対して画像記録用処理を施す場合において、より良好な出力を得ることができる。
【００８３】
また、このようにして得られた画像データを用いる場合にはノイズ付加による擬似輪郭の抑制機能を持たない画像記録用処理であっても良好な出力結果が得られる。
【００８４】
更に、上述の方法では平坦部のみに限定してノイズを付加させることができる。これは、従来の誤差拡散法ではなされていなかった。
【００８５】
次に、上述した実施形態において付加させるノイズの特性について説明する。上述した実施形態において付加させるノイズの特性は低周波信号を殆ど含まない高周波ノイズであると良い。
【００８６】
これは、付加させるノイズの低周波信号が強いパワーを持つ場合、この低周波が認識されてしまい、画像データにむら等の弊害が発生してしまうためである。そこで、低周波信号のパワーの弱いノイズのみを付加させることによりこの懸念を克服できる。
【００８７】
上述した実施形態において付加させるノイズの特性はランダムノイズであると良い。ランダムノイズはノイズの中では比較的簡単に発生させることができる。
【００８８】
上述した実施形態において付加させるノイズの特性はホワイトノイズであると良い。付加させるノイズが特定の周波数成分にピークを持つような場合、それが低周波だと直接人間がそのむらを認識してしまう。また、高周波にピークを持つような場合においても画像信号の周波数特性との兼ね合いや、ノイズを付加させたデータに対して印刷用の処理を施し、印刷した場合のメカ精度などとの兼ね合いにより、むらなどの様々な弊害を生じてしまう可能性がある。
【００８９】
ホワイトノイズはこのような弊害の原因となる特定周波数のピークを持たないため、安定して良好な結果を得ることができる。
【００９０】
上述した実施形態において付加させるノイズの特性はブルーノイズであると良い。ブルーノイズはホワイトノイズなどに比べて低周波成分のパワーが少ないため、ノイズを付加させたことによる粒状性の劣化などを防止することができる。
【００９１】
［他の実施形態］
前述した各実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記録媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（ＣＰＵ又はＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、本発明の目的が達成されることは言うまでもない。
【００９２】
この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。
【００９３】
プログラムコードを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。
【００９４】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００９５】
更に、記録媒体から読み出されたプログラムコードがコンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００９６】
尚、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体から、そのプログラムをパソコン通信など通信ラインを介して要求者にそのプログラムを配信する場合にも適用できることは言うまでもない。
【００９７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、入力画像に付加された低周波ノイズを低減しつつ認識させづらくすることができる。
【００９８】
また、入力画像の所定領域に平滑化を行っているが、入力画像との相関や閾値処理の適切な設定によりエッジ情報、即ち、入力画像の解像度を維持することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態における画像処理方法を示すフローチャートである。
【図３】第２の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図４】第２の実施形態における画像処理方法を示すフローチャートである。
【図５】第３の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図６】第３の実施形態における画像処理方法を示すフローチャートである。
【図７】第４の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図８】第３の実施形態における画像処理方法を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０１  平坦領域検出部
１０２  タイミング調整部
１０３  ノイズ生成部
１０４  加算値生成部
３０１  平滑化処理演算部
３０２  ノイズ生成部
３０３  加算値生成部
５０１  平坦領域検出部
５０２  平滑化処理演算部
５０３  タイミング調整部
５０４  加算値生成部
５０５  ノイズ生成部
７０１  平坦領域検出部
７０２  平滑化処理演算部
７０３  タイミング調整部
７０４  ノイズ生成部
７０５  タイミング調整部
７０６  加算値生成部
７０７  タイミング調整部
７０８  差分値生成部
７０９  画素値選択部
７１０  比較部
【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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