(57)【要約】【課題】  任意の振幅分布特性と任意の周波数特性とを指定してノイズを作成する。【解決手段】  画素値交換処理済みノイズデータについてフーリエ変換手段〜フィルタ処理手段〜逆フーリエ変換手段〜平均値差分検出手段〜交換対象検出手段〜画素値交換処理手段の一連の処理群を少なくとも２回繰り返して実行し、各処理群における差分データについての平均平方誤差を算出し、後の処理群において平均平方誤差が減少するか否かを判定し、減少する場合には画素値交換処理済みノイズデータについて更に一連の処理群を更に繰り返すようにし、減少しない場合にはＭが１になるまでＭ対を半分に設定して一連の処理群を更に繰り返すようにし、減少しない場合であってＭが１になった時点で画素値交換処理済みノイズデータを出力する処理判定手段と、を有する。【選択図】      図１
2005311652.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
初期ランダムノイズデータに関する振幅分布特性についての入力と、ノイズデータをフィルタ処理する際のフィルタの周波数特性についての入力を受け付ける入力ステップと、
入力された振幅分布特性に基づいて初期ランダムノイズデータを発生する初期ランダムノイズデータ発生ステップと、
ノイズデータを周波数空間上にフーリエ変換するフーリエ変換ステップと、
周波数空間上にフーリエ変換されたノイズデータに対して、入力された周波数特性に基づいてフィルタ処理を実行するフィルタ処理ステップと、
周波数空間上でフィルタ処理されたノイズデータに逆フーリエ変換を施すことにより実空間に変換し、フィルタ処理済みノイズデータを生成する逆フーリエ変換ステップと、
フィルタ処理済みノイズデータと、該フィルタ処理済みノイズデータの平均値との差分となる差分データを求める平均値差分検出ステップと、
前記平均値差分検出ステップにより検出された差分データに含まれる最大値と最小値との対を画素値交換対象位置として、最大および最小の順にＭ対を検出する交換対象検出ステップと、
検出された画素値交換対象位置に該当する前記フィルタ処理済みランダムノイズの画素値を前記対毎に相互に交換し、画素値交換処理済みノイズデータを生成する画素値交換処理ステップと、
前記画素値交換処理済みノイズデータについて前記フーリエ変換ステップ〜前記フィルタ処理ステップ〜前記逆フーリエ変換ステップ〜前記平均値差分検出ステップ〜前記交換対象検出ステップ〜前記画素値交換処理ステップの一連の処理群を実行することで、上記一連の処理群を少なくとも２回繰り返して実行し、各処理群における前記差分データについての平均平方誤差を算出し、後の処理群において前記平均平方誤差が減少するか否かを判定し、後の処理群において前記平均平方誤差が減少する場合には前記画素値交換処理済みノイズデータについて更に前記一連の処理群を更に繰り返すようにし、後の処理群において前記平均平方誤差が減少しない場合には前記Ｍが１になるまで前記Ｍ対を半分に設定して前記一連の処理群を更に繰り返すようにし、後の処理群において前記平均平方誤差が減少しない場合であって前記Ｍが１になった時点で画素値交換処理済みノイズデータを出力する処理判定ステップと、
を有することを特徴とするノイズ作成方法。
【請求項２】
前記Ｍは、ノイズデータの総画素数をＮとした場合に、２≦Ｍ≦Ｎ／２である、ことを特徴とする請求項１記載のノイズ作成方法。
【請求項３】
初期ランダムノイズデータに関する振幅分布特性についての入力と、ノイズデータをフィルタ処理する際のフィルタの周波数特性についての入力を受け付ける入力手段と、
入力された振幅分布特性に基づいて初期ランダムノイズデータを発生する初期ランダムノイズデータ発生手段と、
ノイズデータを周波数空間上にフーリエ変換するフーリエ変換手段と、
周波数空間上にフーリエ変換されたノイズデータに対して、入力された周波数特性に基づいてフィルタ処理を実行するフィルタ処理手段と、
周波数空間上でフィルタ処理されたノイズデータに逆フーリエ変換を施すことにより実空間に変換し、フィルタ処理済みノイズデータを生成する逆フーリエ変換手段と、
フィルタ処理済みノイズデータと、該フィルタ処理済みノイズデータの平均値との差分となる差分データを求める平均値差分検出手段と、
前記平均値差分検出手段により検出された差分データに含まれる最大値と最小値との対を画素値交換対象位置として、最大および最小の順にＭ対を検出する交換対象検出手段と、
検出された画素値交換対象位置に該当する前記フィルタ処理済みランダムノイズの画素値を前記対毎に相互に交換し、画素値交換処理済みノイズデータを生成する画素値交換処理手段と、
前記画素値交換処理済みノイズデータについて前記フーリエ変換手段〜前記フィルタ処理手段〜前記逆フーリエ変換手段〜前記平均値差分検出手段〜前記交換対象検出手段〜前記画素値交換処理手段の一連の処理群を実行することで、上記一連の処理群を少なくとも２回繰り返して実行し、各処理群における前記差分データについての平均平方誤差を算出し、後の処理群において前記平均平方誤差が減少するか否かを判定し、後の処理群において前記平均平方誤差が減少する場合には前記画素値交換処理済みノイズデータについて更に前記一連の処理群を更に繰り返すようにし、後の処理群において前記平均平方誤差が減少しない場合には前記Ｍが１になるまで前記Ｍ対を半分に設定して前記一連の処理群を更に繰り返すようにし、後の処理群において前記平均平方誤差が減少しない場合であって前記Ｍが１になった時点で画素値交換処理済みノイズデータを出力する処理判定手段と、
を有することを特徴とするノイズ作成装置。
【請求項４】
前記Ｍは、ノイズデータの総画素数をＮとした場合に、２≦Ｍ≦Ｎ／２である、ことを特徴とする請求項３記載のノイズ作成装置。
【請求項５】
初期ランダムノイズデータに関する振幅分布特性についての入力と、ノイズデータをフィルタ処理する際のフィルタの周波数特性についての入力を受け付ける入力ルーチンと、
入力された振幅分布特性に基づいて初期ランダムノイズデータを発生する初期ランダムノイズデータ発生ルーチンと、
ノイズデータを周波数空間上にフーリエ変換するフーリエ変換ルーチンと、
周波数空間上にフーリエ変換されたノイズデータに対して、入力された周波数特性に基づいてフィルタ処理を実行するフィルタ処理ルーチンと、
周波数空間上でフィルタ処理されたノイズデータに逆フーリエ変換を施すことにより実空間に変換し、フィルタ処理済みノイズデータを生成する逆フーリエ変換ルーチンと、
フィルタ処理済みノイズデータと、該フィルタ処理済みノイズデータの平均値との差分となる差分データを求める平均値差分検出ルーチンと、
前記平均値差分検出ルーチンにより検出された差分データに含まれる最大値と最小値との対を画素値交換対象位置として、最大および最小の順にＭ対を検出する交換対象検出ルーチンと、
検出された画素値交換対象位置に該当する前記フィルタ処理済みランダムノイズの画素値を前記対毎に相互に交換し、画素値交換処理済みノイズデータを生成する画素値交換処理ルーチンと、
前記画素値交換処理済みノイズデータについて前記フーリエ変換ルーチン〜前記フィルタ処理ルーチン〜前記逆フーリエ変換ルーチン〜前記平均値差分検出ルーチン〜前記交換対象検出ルーチン〜前記画素値交換処理ルーチンの一連の処理群を実行することで、上記一連の処理群を少なくとも２回繰り返して実行し、各処理群における前記差分データについての平均平方誤差を算出し、後の処理群において前記平均平方誤差が減少するか否かを判定し、後の処理群において前記平均平方誤差が減少する場合には前記画素値交換処理済みノイズデータについて更に前記一連の処理群を更に繰り返すようにし、後の処理群において前記平均平方誤差が減少しない場合には前記Ｍが１になるまで前記Ｍ対を半分に設定して前記一連の処理群を更に繰り返すようにし、後の処理群において前記平均平方誤差が減少しない場合であって前記Ｍが１になった時点で画素値交換処理済みノイズデータを出力する処理判定ルーチンと、
を有することを特徴とするノイズ作成プログラム。
【請求項６】
前記Ｍは、ノイズデータの総画素数をＮとした場合に、２≦Ｍ≦Ｎ／２である、ことを特徴とする請求項５記載のノイズ作成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はノイズを作成するノイズ作成方法およびノイズ作成装置に関し、特に、作成の際に任意の振幅分布特性と任意の周波数特性とを指定できるノイズ作成方法およびノイズ作成装置ならびにノイズ作成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
印刷や画像形成の分野では、モノクロの印刷装置（画像形成装置）によって連続階調画像を擬似的に再現するために、網点を形成して連続階調画像をハーフトーン化するのが一般的であった。
【０００３】
このように多値の階調信号を二値化する階調の変換はスクリーニングと呼ばれている。一方、従来のスクリーニング（AMスクリーニング）が網点の大きさを変えることで階調を表現するのに対して、ある領域のドットの数を変えることで，画像の階調を表現するＦＭ（Frequency Modulated）スクリーニングと呼ばれる手法も存在している。このＦＭスクリーニング法では、小さなドットの集まりで画像を表現するため、網点法より高分解能な表現が可能である。
【０００４】
なお、単一のインクを用いる場合は二値化することになるが、インクジェットプリンタのように濃インクと淡インクを用いる場合には、連続階調画像を二値化以外の階調信号（三値〜四値など）に変換することもあり、その場合にも同様に階調変換が必要になる。
【０００５】
このＦＭスクリーニング法の一つとして、ブルーノイズマスク法が存在している。このブルーノイズマスク法は、人間の視覚は、ある空間周波数以上ではほとんど感度がないため、疑似的なランダムパターンの分布を操作して、空間周波数分布がこの周波数以上となるようにして、画質の改良を図った濃度パターン法あるいは組織的ディザ法であり、通常２５６×２５６画素の大きな閾値マトリックスが利用される。
【０００６】
このブルーノイズマスク法では、ある一定の大きさのマトリックス内に、周波数特性ができるだけ高周波になるように閾値を設定したマスク（ブルーノイズマスク）を用意しておき、このブルーノイズマスクで元画像をタイル状に覆って、元画像の画素値とブルーノイズマスクの閾値とを一点ずつ比較し、出力ドットのオン、オフを決定する。こうして生成された多値階調画像の画質は、ブルーノイズマスクの品質にのみ影響されるため、高画質画像を得るには、質の良いブルーノイズマスクを作成する必要がある。
【０００７】
このようなブルーノイズマスクを用いたスクリーニングでは、ディザ法や誤差拡散法のような規則的なパターンが発生しないという利点がある。また、ブルーノイズマスクには低周波成分が少ないため、ディザ法より画像のざらつき感が小さいという利点もある。
【０００８】
なお、このようなブルーノイズマスクを用いたスクリーニングに関する画像処理としては、以下の特許文献１に記載されている。
【特許文献１】特表平６−５０８００７号公報（第１頁、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
以上の特許文献１にあるような手法では、ノイズを作成する際に二値の振幅にしか対応することが出来ず、任意の振幅特性を指定することができない問題がある。同様に、任意の周波数特性を指定してノイズを作成することもできないという問題が存在していた。
【００１０】
なお、ノイズの使用用途としては、コンピュータグラフィック制作ツール、音楽におけるリズムまたは効果音、セキュリティにおける画像の電子透かしや暗号化の際の乱数、などとして使用することが可能である。このため、振幅特性や周波数特性を任意に指定することで、所望の特性のノイズを発生させることが極めて重要になる。
【００１１】
本発明は以上の課題に鑑みてなされたものであって、作成の際に任意の振幅分布特性と任意の周波数特性とを指定できるノイズ作成方法およびノイズ作成装置ならびにノイズ作成プログラムを実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
すなわち、上記の課題を解決する手段としての本願発明は以下に述べるようなものである。
（１）請求項１記載の発明は、初期ランダムノイズデータに関する振幅分布特性についての入力と、ノイズデータをフィルタ処理する際のフィルタの周波数特性についての入力を受け付ける入力ステップと、入力された振幅分布特性に基づいて初期ランダムノイズデータを発生する初期ランダムノイズデータ発生ステップと、ノイズデータを周波数空間上にフーリエ変換するフーリエ変換ステップと、周波数空間上にフーリエ変換されたノイズデータに対して、入力された周波数特性に基づいてフィルタ処理を実行するフィルタ処理ステップと、周波数空間上でフィルタ処理されたノイズデータに逆フーリエ変換を施すことにより実空間に変換し、フィルタ処理済みノイズデータを生成する逆フーリエ変換ステップと、フィルタ処理済みノイズデータと、該フィルタ処理済みノイズデータの平均値との差分となる差分データを求める平均値差分検出ステップと、前記平均値差分検出ステップにより検出された差分データに含まれる最大値と最小値との対を画素値交換対象位置として、最大および最小の順にＭ対を検出する交換対象検出ステップと、検出された画素値交換対象位置に該当する前記フィルタ処理済みランダムノイズの画素値を前記対毎に相互に交換し、画素値交換処理済みノイズデータを生成する画素値交換処理ステップと、前記画素値交換処理済みノイズデータについて前記フーリエ変換ステップ〜前記フィルタ処理ステップ〜前記逆フーリエ変換ステップ〜前記平均値差分検出ステップ〜前記交換対象検出ステップ〜前記画素値交換処理ステップの一連の処理群を実行することで、上記一連の処理群を少なくとも２回繰り返して実行し、各処理群における前記差分データについての平均平方誤差を算出し、後の処理群において前記平均平方誤差が減少するか否かを判定し、後の処理群において前記平均平方誤差が減少する場合には前記画素値交換処理済みノイズデータについて更に前記一連の処理群を更に繰り返すようにし、後の処理群において前記平均平方誤差が減少しない場合には前記Ｍが１になるまで前記Ｍ対を半分に設定して前記一連の処理群を更に繰り返すようにし、後の処理群において前記平均平方誤差が減少しない場合であって前記Ｍが１になった時点で画素値交換処理済みノイズデータを出力する処理判定ステップと、を有することを特徴とするノイズ作成方法である。
【００１３】
（２）請求項２記載の発明は、前記Ｍは、ノイズデータの総画素数をＮとした場合に、２≦Ｍ≦Ｎ／２である、ことを特徴とする請求項１記載のノイズ作成方法である。
（３）請求項３記載の発明は、初期ランダムノイズデータに関する振幅分布特性についての入力と、ノイズデータをフィルタ処理する際のフィルタの周波数特性についての入力を受け付ける入力手段と、入力された振幅分布特性に基づいて初期ランダムノイズデータを発生する初期ランダムノイズデータ発生手段と、ノイズデータを周波数空間上にフーリエ変換するフーリエ変換手段と、周波数空間上にフーリエ変換されたノイズデータに対して、入力された周波数特性に基づいてフィルタ処理を実行するフィルタ処理手段と、周波数空間上でフィルタ処理されたノイズデータに逆フーリエ変換を施すことにより実空間に変換し、フィルタ処理済みノイズデータを生成する逆フーリエ変換手段と、フィルタ処理済みノイズデータと、該フィルタ処理済みノイズデータの平均値との差分となる差分データを求める平均値差分検出手段と、前記平均値差分検出手段により検出された差分データに含まれる最大値と最小値との対を画素値交換対象位置として、最大および最小の順にＭ対を検出する交換対象検出手段と、検出された画素値交換対象位置に該当する前記フィルタ処理済みランダムノイズの画素値を前記対毎に相互に交換し、画素値交換処理済みノイズデータを生成する画素値交換処理手段と、前記画素値交換処理済みノイズデータについて前記フーリエ変換手段〜前記フィルタ処理手段〜前記逆フーリエ変換手段〜前記平均値差分検出手段〜前記交換対象検出手段〜前記画素値交換処理手段の一連の処理群を実行することで、上記一連の処理群を少なくとも２回繰り返して実行し、各処理群における前記差分データについての平均平方誤差を算出し、後の処理群において前記平均平方誤差が減少するか否かを判定し、後の処理群において前記平均平方誤差が減少する場合には前記画素値交換処理済みノイズデータについて更に前記一連の処理群を更に繰り返すようにし、後の処理群において前記平均平方誤差が減少しない場合には前記Ｍが１になるまで前記Ｍ対を半分に設定して前記一連の処理群を更に繰り返すようにし、後の処理群において前記平均平方誤差が減少しない場合であって前記Ｍが１になった時点で画素値交換処理済みノイズデータを出力する処理判定手段と、を有することを特徴とするノイズ作成装置である。
【００１４】
（４）請求項４記載の発明は、前記Ｍは、ノイズデータの総画素数をＮとした場合に、２≦Ｍ≦Ｎ／２である、ことを特徴とする請求項３記載のノイズ作成装置である。
（５）請求項５記載の発明は、初期ランダムノイズデータに関する振幅分布特性についての入力と、ノイズデータをフィルタ処理する際のフィルタの周波数特性についての入力を受け付ける入力ルーチンと、入力された振幅分布特性に基づいて初期ランダムノイズデータを発生する初期ランダムノイズデータ発生ルーチンと、ノイズデータを周波数空間上にフーリエ変換するフーリエ変換ルーチンと、周波数空間上にフーリエ変換されたノイズデータに対して、入力された周波数特性に基づいてフィルタ処理を実行するフィルタ処理ルーチンと、周波数空間上でフィルタ処理されたノイズデータに逆フーリエ変換を施すことにより実空間に変換し、フィルタ処理済みノイズデータを生成する逆フーリエ変換ルーチンと、フィルタ処理済みノイズデータと、該フィルタ処理済みノイズデータの平均値との差分となる差分データを求める平均値差分検出ルーチンと、前記平均値差分検出ルーチンにより検出された差分データに含まれる最大値と最小値との対を画素値交換対象位置として、最大および最小の順にＭ対を検出する交換対象検出ルーチンと、検出された画素値交換対象位置に該当する前記フィルタ処理済みランダムノイズの画素値を前記対毎に相互に交換し、画素値交換処理済みノイズデータを生成する画素値交換処理ルーチンと、前記画素値交換処理済みノイズデータについて前記フーリエ変換ルーチン〜前記フィルタ処理ルーチン〜前記逆フーリエ変換ルーチン〜前記平均値差分検出ルーチン〜前記交換対象検出ルーチン〜前記画素値交換処理ルーチンの一連の処理群を実行することで、上記一連の処理群を少なくとも２回繰り返して実行し、各処理群における前記差分データについての平均平方誤差を算出し、後の処理群において前記平均平方誤差が減少するか否かを判定し、後の処理群において前記平均平方誤差が減少する場合には前記画素値交換処理済みノイズデータについて更に前記一連の処理群を更に繰り返すようにし、後の処理群において前記平均平方誤差が減少しない場合には前記Ｍが１になるまで前記Ｍ対を半分に設定して前記一連の処理群を更に繰り返すようにし、後の処理群において前記平均平方誤差が減少しない場合であって前記Ｍが１になった時点で画素値交換処理済みノイズデータを出力する処理判定ルーチンと、を有することを特徴とするノイズ作成プログラムである。
【００１５】
（６）請求項６記載の発明は、前記Ｍは、ノイズデータの総画素数をＮとした場合に、２≦Ｍ≦Ｎ／２である、ことを特徴とする請求項５記載のノイズ作成プログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
このノイズ作成の発明では、以下の（１）〜（７）の手順に従い、ノイズ作成を行う。
（１）振幅分布特性と周波数特性についての入力を受け付ける。
（２）入力された振幅分布特性に基づいて初期ランダムノイズデータを発生する。
（３）ノイズデータを周波数空間上にフーリエ変換し、入力された周波数特性に基づいてフィルタ処理を実行し、逆フーリエ変換を施して実空間に戻す。
（４）フィルタ処理済みノイズデータと、該フィルタ処理済みノイズデータの平均値との差分となる差分データを求め、差分データに含まれる最大値と最小値との対を画素値交換対象位置として、最大および最小の順にＭ対を検出する。
（５）画素値交換対象位置に該当するフィルタ処理済みランダムノイズの画素値を前記対毎に相互に交換し、画素値交換処理済みノイズデータを生成する。
（６）画素値交換処理済みノイズデータについて、フィルタ処理〜画素値交換処理の一連の処理群を少なくとも２回繰り返して実行し、各処理群における差分データについてのＭＳＥを算出する。
（７）後の処理群においてＭＳＥが減少するか否かを判定し、
‥後の処理群においてＭＳＥが減少する場合には、更に前記一連の処理群を更に繰り返すようにし、
‥後の処理群においてＭＳＥが減少しない場合には、Ｍが１になるまでＭ対を半分に設定して、一連の処理群を更に繰り返すようにし、
‥後の処理群においてＭＳＥが減少しない場合であってＭが１になった時点で、画素値交換処理済みノイズデータを出力する。
【００１７】
なお、前記Ｍは、ノイズデータの総画素数をＮとした場合に、２≦Ｍ≦Ｎ／２である。
この結果、作成の際に任意の振幅分布特性と任意の周波数特性との指定を受け付けておき、その振幅分布特性と周波数特性とに従ってノイズを作成することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明を実施するための最良の形態（以下、実施形態）を詳細に説明する。
〈第１の実施形態〉
まず、図１を参照して本実施形態のノイズ作成装置の電気的構成の具体例を説明する。ここで、ノイズ作成装置は以下の各手段から構成されている。
【００１９】
１０は初期ランダムノイズデータに関する振幅分布特性についての入力と、ノイズデータをフィルタ処理する際のフィルタの周波数特性についての入力を受け付ける入力手段を構成する操作入力部であり、各種入力装置や入力デバイスで構成されている。
【００２０】
２０は入力された振幅分布特性に基づいて初期ランダムノイズデータを発生する初期ランダムノイズデータ発生手段を構成する初期ランダムノイズデータ発生部であり、任意の振幅分布特性に基づいて初期ランダムノイズデータを生成可能な各種のデバイスやプログラムなどが該当する。
【００２１】
３０はノイズデータ（初期ランダムノイズデータ、あるいは、後述する処理済みノイズデータ）を周波数空間上にフーリエ変換するフーリエ変換手段を構成するＦＦＴ処理部であり、各種フーリエ変換装置やフーリエ変換プログラムなどが該当する。
【００２２】
４０は周波数空間上にフーリエ変換されたノイズデータに対して、入力された周波数特性に基づいてフィルタ処理を実行するフィルタ処理手段を構成するフィルタ処理部であり、各種フィルタ処理装置やフィルタ処理プログラムなどが該当する。なお、ここでは、操作入力部１０に入力された周波数特性がＦ(u,v)である場合に、１−Ｆ(u,v)のフィルタ処理を実行する場合を例示する。
【００２３】
５０は周波数空間上でフィルタ処理されたノイズデータに逆フーリエ変換を施すことにより実空間に変換し、フィルタ処理済みノイズデータを生成する逆フーリエ変換手段を構成する逆ＦＦＴ（ＩＦＦＴ）処理部であり、各種逆フーリエ変換装置や逆フーリエ変換プログラムなどが該当する。
【００２４】
６０はフィルタ処理済みノイズデータの平均値を求め、フィルタ処理済みノイズデータと、該フィルタ処理済みノイズデータの平均値との差分となる差分データを求める平均値差分検出手段を構成する平均値差分検出部であり、平均値算出と差分算出とを行う各種演算装置や演算プログラムなどが該当する。
【００２５】
７０は平均値差分検出部６０により検出された差分データに含まれる最大値と最小値との対を画素値交換対象位置として、最大および最小の順（差の大きい順）にＭ対を検出する交換対象検出手段を構成する交換対象検出部であり、最大値・最小値検出を行う各種演算装置や演算プログラムなどが該当する。
【００２６】
８０は検出された画素値交換対象位置に該当する前記フィルタ処理済みランダムノイズの画素値を、前記対毎に相互に交換し、画素値交換処理済みノイズデータを生成する画素値交換処理手段を構成する画素値交換処理部であり、画素値交換を行う各種演算装置や演算プログラムなどが該当する。
【００２７】
９０は画素値交換処理済みノイズデータについて、フィルタ処理〜画素値交換処理の一連の処理群を少なくとも２回繰り返して実行させ、各処理群における差分データについてのＭＳＥを算出し、後の処理群においてＭＳＥが減少するか否かを判定し、後の処理群においてＭＳＥが減少する場合には、更に前記一連の処理群を更に繰り返すようにし、後の処理群においてＭＳＥが減少しない場合には、Ｍが１になるまでＭ対を半分に設定して、一連の処理群を更に繰り返すようにし、後の処理群においてＭＳＥが減少しない場合であってＭが１になった時点で、画素値交換処理済みノイズデータを出力するように処理判定を行う処理判定手段を構成する処理判定部である。この処理判定部８０は、以上のＭＳＥ算出や処理判定を行う各種演算装置や演算プログラムなどが該当する。
【００２８】
なお、以上の図１における各部はノイズ作成装置を構成する構成要素であるが、ノイズ作成方法の各ステップ、ノイズ作成プログラムの各ルーチンを構成するものでもある。また、以上のノイズ作成装置は、ＣＰＵやメモリなどと処理プログラムを組み合わせて構成することも可能であるが、プログラマブルなゲートアレイなどを用いて構成することも可能である。
【００２９】
以上のようなノイズ作成装置において、第１の実施形態の特徴部分の動作について、図２および図３のフローチャート、図４以降の説明図を参照して説明する。なお、このノイズ作成装置の動作は、ノイズ作成方法の各ステップの動作手順、ノイズ作成プログラムの各ルーチンの実行手順をも意味している。
【００３０】
まず、ノイズ作成装置が動作可能な状態にあるとき、操作者により、操作入力部１０を介して、初期ランダムノイズデータを作成するための、任意な振幅分布特性Ｈ（ｇ）が入力される（図２Ｓ２０１、図４（１））。ここで、任意な振幅分布特性Ｈ（ｇ）とは、ガウス分布、一様分布、２値、４値、などの各種分布について、さらに任意な具体的分布特性が指定されるものなどが該当する。
【００３１】
また、同じくノイズ作成装置が動作可能な状態にあるとき、操作者により、操作入力部１０を介して、ノイズデータをフィルタ処理するための、任意な周波数特性Ｆ(u、v)が入力される（図２Ｓ２０１）。ここで、任意な周波数特性Ｆ(u,v)とは、ハイパス特性、バンドパス特性、バンドリジェクト特性、ローパス特性などの各種特性について、さらに任意な具体的周波数特性が指定されるものが該当する。
【００３２】
ここで、振幅分布特性Ｈ（ｇ）が入力されると、初期ランダムノイズデータ発生部２０は、入力された振幅分布特性Ｈ（ｇ）に基づいて、初期ランダムノイズデータｐを作成する（図２Ｓ２０２、図４（２））。なお、ここで、ｇは振幅を示している。
【００３３】
この実施形態では、ノイズデータを画像データへ適用することを想定し、図４に示すような、８画素×８画素の２次元のパターンのノイズデータを具体例にする。
また、この初期ランダムノイズデータ発生部２０による、振幅分布特性Ｈ（ｇ）に基づく初期ランダムノイズデータｐの作成（図２Ｓ２０２、図４（２））については、更に図３に示すサブルーチンにより詳細に説明する。
【００３４】
まず、２次元のパターンの初期ランダムノイズデータに関して、作成を開始する最初の画素（x,y）を指定する（図３Ｓ３０１）。
そして、その画素(x,y)におけるｎについて、ｎ＝rand(0,imagesize)のようなランダム関数に基づいてｎの発生を行う（図３Ｓ３０２）。ここで、rand(0,imagesize)とは、０とimagesizeとの間の任意の値を発生するための関数である。また、imagesizeとは、画素の数を意味している。
【００３５】
つぎに、関数Ｋにより、ｇ＝Ｋ（ｎ）として、ｇを求める（図３Ｓ３０３）。
ここで、
Ｋ（ｎ）＝ｇ0、但し０＜ｎ≦Ｈ（ｇ0）の場合；
…；
Ｋ（ｎ）＝ｇ1、但しＨ（ｇ0）＜ｎ≦Ｈ（ｇ1）の場合；
Ｋ（ｎ）＝ｇ255、但しＨ（ｇ0）＜ｎ≦Ｈ（ｇ255）の場合；
である。
【００３６】
そして、ｈ（ｇ）＞Ｈ（ｇ）であるかを判定し（図３Ｓ３０４）、ｈ（ｇ）＞Ｈ（ｇ）であれば（図３Ｓ３０４でＹＥＳ）、Ｓ３０２に戻り、ｎの発生から繰り返す（図３Ｓ３０２）。なお、ここで、ｈ（ｇ）は振幅がｇである画素の分布特性である。
【００３７】
そして、以上の判定により、ｈ（ｇ）＞Ｈ（ｇ）でない場合には（図３Ｓ３０４でＮＯ）、画素位置(x,y)における画素値ｐ（x,y）をｇにより決定する（図３Ｓ３０５）。
以上の一連の処理を２次元のパターンの初期ランダムノイズデータの全画素について実行し（図３Ｓ３０６でＮＯ、Ｓ３０７、Ｓ３０２〜Ｓ３０５）、全画素について画素値を決定した時点（図３Ｓ３０６でＹＥＳ）で、この初期ランダムノイズデータ作成のサブルーチンを終了する。図４（２）は８画素×８画素の初期ランダムノイズデータｐのパターン一例を示している。
【００３８】
以上のようにして、初期ランダムノイズデータ発生部２０によって初期ランダムノイズデータｐが作成されると、この初期ランダムノイズデータｐをＦＦＴ処理部３０によりフーリエ変換して、周波数空間上のノイズデータに変換する（図２Ｓ２０３、図４（３）。
【００３９】
そして、この周波数空間上のノイズデータについて、入力された周波数特性Ｆ(u,v)に基づいてフィルタ処理を実行する。ここでは、入力される周波数特性がＦ(u,v)である場合に、フィルタ処理として、１−Ｆ(u,v)なる特性のフィルタ処理を実行する（図２Ｓ２０４、図４（４））。
【００４０】
そして、周波数空間上でフィルタ処理されたノイズデータに対して、逆ＦＦＴ処理部５０により逆フーリエ変換を施すことにより実空間に変換し、フィルタ処理済みノイズデータを生成する（図２Ｓ２０５、図４（５））。
【００４１】
この後、平均値差分検出部６０によって、まず、フィルタ処理済みノイズデータｐの平均値／ｐを求める。たとえば、フィルタ処理済みノイズデータが８画素×８画素の合計６４画素である場合には、６４画素の画素値の平均を求める。次に、フィルタ処理済みノイズデータｐと、該フィルタ処理済みノイズデータの平均値／ｐとの差分difとなる差分データｐ’を求める（図２Ｓ２０６、図４（６））。この場合、差分データｐ’は、フィルタ処理済みランダムノイズｐの各画素から、平均値／ｐを差し引いた状態の、８画素×８画素の差分行列の形式になる（図４（７）参照）。
【００４２】
さらに、この後、差分データｐ’に含まれる最大値と最小値との組み合わせを対として、この組み合わせの対を画素値交換対象位置として検出する。なお、１対の最大値と最小値との組を検出した後、既に検出された対を除いて、差分データｐ’に含まれる最大値と最小値との対を画素値交換対象位置として検出する。このようにして、画素値交換対を、順次Ｍ対検出する（図２Ｓ２０７、図４（７））。
【００４３】
なお、ここで、Ｍは、ノイズデータの総画素数をＮとした場合に、２≦Ｍ≦Ｎ／２として、予め定めておく。
この時点で、検出されている画素値交換対象位置に該当するフィルタ処理済みランダムノイズの画素値について、前記対毎に相互に入れ替えて交換を実行する（図２Ｓ２０８、図４（８））。
【００４４】
そして、以上の処理を実行中の差分データｐ’について、平均平方誤差ＭＳＥを算出する（図２Ｓ２０９）。
なお、この実施形態では、以上の画素値交換処理済みノイズデータについて、フーリエ変換〜フィルタ処理〜逆フーリエ変換〜平均値差分検出〜交換対象検出〜画素値交換処理の一連の処理群を再度繰り返して実行することで、実行中処理群の差分データと、前回実行した処理群の差分データとで、平均平方誤差ＭＳＥを比較する（図２Ｓ２１０、図４（９））。なお、初回は前回の比較対照が存在しないので、一連の処理群を少なくとも２回実行してから、平均平方誤差ＭＳＥを比較する。
【００４５】
ここで、後の処理群において平均平方誤差ＭＳＥが減少する場合には、以上の画素値交換を再実行する余地があると考えられるため、画素値交換処理済みノイズデータについて、更に前記一連の処理群を更に繰り返すようにする（図２Ｓ２１０でＹＥＳ、Ｓ２０３〜Ｓ２０９）。
【００４６】
また、後の処理群において平均平方誤差ＭＳＥが減少しない場合（図２Ｓ２１０でＮＯ）には、以上のＭが１になるまで（図２Ｓ２１１）、前記Ｍを半減処理により半分に設定して（図２Ｓ２１２）、更に前記一連の処理群を更に繰り返すようにする（図２Ｓ２０３〜Ｓ２０９）。これにより、以上の画素値交換を再実行する余地がなくなるまで繰り返す。
【００４７】
そして、後の処理群において平均平方誤差ＭＳＥが減少しない場合（図２Ｓ２１０でＮＯ）であって、半減処理（図２Ｓ２１２）によって変更されたＭが１になった時点で、以上の画素値交換を再実行する余地がなくなったと考えられるため、画素値交換処理済みノイズデータを出力する（図２Ｓ２１０でＮＯ、Ｓ２１１でＹＥＳ、図４（１０））。
【００４８】
なお、図５（ａ）は８画素×８画素の初期ランダムノイズデータのパターンの一例を示しており、図５（ｂ）は８画素×８画素の画素値交換処理済みノイズデータのパターンの一例を示している。
【００４９】
なお、ここでは、説明を簡略化するため、および、効果を明瞭にしめすため、２値の振幅分布特性を例にしている。この図５（ａ）と図５（ｂ）とを比較すると、図５（ａ）で多く発生している画素値「１」の連続が、図５（ｂ）では減少していることが明らかになる。
【００５０】
また、図６は、本実施形態に従って、振幅分布特性Ｈ（ｇ）を「０〜２５５の２５６段階で一様」、周波数特性Ｆ(u,v)を「ハイパス」とし、２５６画素×２５６画素の画素値交換処理済みノイズデータ（２次元のノイズ画像）を生成した場合の具体例を示す説明図である。
【００５１】
図６（ａ）は画素値交換処理済みノイズデータにより生成されたノイズのパターンを示し、図６（ｂ）は画素値交換処理済みノイズデータの中心部分（８×８画素）の画素値を抜粋して示しており、図６（ｃ）は画素値交換処理済みノイズデータの周波数分布特性を示している。なお、この図６（ｃ）では左上が原点である。
【００５２】
この図６に示す具体例からも、本実施形態によって、ノイズ作成の際に任意の振幅分布特性と任意の周波数特性とを指定することで、良好な状態のノイズを作成できることが明らかになった。
【００５３】
〈その他の実施形態（１）〉
以上のようにして本実施形態により作成されたノイズデータは、コンピュータグラフィック制作ツール、音楽におけるリズムまたは効果音、セキュリティにおける画像の電子透かしや暗号化の際の乱数、などとして使用することが可能である。このため、振幅特性や周波数特性を任意に指定しつつ、ランダムな状態のノイズとすることで、所望の特性のノイズを得ることが可能になる。また、既知の用途に対して所望の特性のノイズを作成することで、たとえば、ノイズ除去などの用途に使用することも可能になる。
【００５４】
〈その他の実施形態（２）〉
また、ノイズデータを画像に適用する場合、モノクロの画像について適用することが可能であるだけではなく、カラーの画像に適用することも可能である。
【００５５】
ここで、ある１色のカラーに適用する場合には、その単色カラーの周波数特性を指定することで、単色のカラーのノイズデータを作成することができる。
また、複数色のカラーに適用する場合には、カラーを構成する各色に対して、以上の周波数特性を指定することで、複数色カラーのノイズデータを作成することができる。
【００５６】
さらに、カラー間の周波数特性を指定し、カラーノイズを作成することも可能である。たとえば、変換マトリクスによりＲＧＢ画素値からＸＹＺ三刺激値を求め、このＸＹＺ三刺激値から計算されるＬ*ａ*ｂ*色空間のそれぞれの周波数特性を指定することも可能である。ここで、Ｌ*ａ*ｂ*色空間の各値を計算する際には、ＲＧＢ値の全てを使用しているため、色と色との間の関係（カラー間の周波数特性）が反映されることになる。
【００５７】
〈その他の実施形態（３）〉
また、以上の具体例は、２次元のノイズ画像形式のノイズデータを示してきたが、これに限定されるものではない。すなわち、１次元や３次元のノイズデータとして使用することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明の実施形態のノイズ作成装置（ノイズ作成方法、ノイズ作成プログラム）の機能的な構成を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施形態のノイズ作成装置（ノイズ作成方法、ノイズ作成プログラム）の動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態のノイズ作成装置（ノイズ作成方法、ノイズ作成プログラム）の主要部の動作（サブルーチン）を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態のノイズ作成装置（ノイズ作成方法、ノイズ作成プログラム）の動作を模式的に示す状態説明図である。
【図５】本発明の実施形態のノイズ作成装置（ノイズ作成方法、ノイズ作成プログラム）により作成される初期ランダムノイズデータと画素値交換処理済みノイズデータとを示す説明図である。
【図６】本発明の実施形態のノイズ作成装置（ノイズ作成方法、ノイズ作成プログラム）により作成される画素値交換処理済みノイズデータの具体例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００５９】
１０  操作入力部
２０  初期ランダムノイズデータ発生部
３０  ＦＦＴ処理部
４０  フィルタ処理部
５０  逆ＦＦＴ処理部
６０  平均値差分検出部
７０  交換対象検出部
８０  画素値交換処理部
９０  処理判定部
【図１】
2005311652.tif 000003
【図２】
2005311652.tif 000004
【図３】
2005311652.tif 000005
【図４】
2005311652.tif 000006
【図５】
2005311652.tif 000007
【図６】
2005311652.tif 000008