(57)【要約】【課題】  正確かつピンポイントにノイズ検知するとともに、隣接画素に影響を与えないノイズ除去を行うことが可能な画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、画像処理プログラムを記録した記録媒体、および画像処理装置を備えた画像形成装置を提供する。【解決手段】  入力画像データを明度データと色度データとに変換するデータ変換手段１４１と、変換後の画像データに画素位置情報を付加したカラー画像データを出力するデータ付加手段１４２と、そのカラー画像データを複数の色空間に分類する画像データ分類手段１４７と、画素位置情報により画素間の相対距離情報を演算する距離演算手段１４８と、分類されたカラー画像データと画素位置情報と画素間の相対距離情報とにより、カラー画像データ中のノイズを検出するノイズ検出手段１４９と、検出されたノイズの除去を行うノイズ除去手段１４４とを備える。【選択図】  図２
2005191890.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像データを明るさデータ情報と色度データ情報とに変換するデータ変換手段と、
前記明るさデータ情報と前記色度データ情報とに画素位置データ情報を付加したカラー画像データを出力するデータ付加手段と、
前記明るさデータ情報と前記色度データ情報とに基づいて、前記カラー画像データを複数の色空間に分類する画像データ分類手段と、
前記データ付加手段によって付加された前記画素位置データ情報により、前記カラー画像データにおける画素間の相対距離情報を演算する距離演算手段と、
前記画像データ分類手段で分類された前記カラー画像データと前記画素位置データ情報と前記画素間の相対距離情報とにより、前記カラー画像データ中のノイズを検出するノイズ検出手段と、
前記ノイズ検出手段で検出された前記カラー画像データ中のノイズの除去を行うノイズ除去手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像データ分類手段は、前記明るさデータ情報と前記色度データ情報とにより構成される色空間内で、前記カラー画像データを、領域内の色差が小さくなるように直方体状の領域に分類することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記ノイズ検出手段は、前記画像データ分類手段によって分類された前記カラー画像データ内で、前記画素間の相対距離情報に対して、その頻度を算出し相関を求めることによりノイズを検出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記ノイズ除去手段は、前記ノイズ検出手段によてノイズであると判断された画像データに対して、前記明るさデータ情報を保持しつつ、前記色度データ情報に対してノイズ除去を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記ノイズ除去手段は、前記ノイズ検出手段によってノイズであると判断された注目画素に対して、前記注目画素の周囲に存在する周辺画素の色度データ情報の平均値を求め、前記注目画素の色度データ情報と置き換えることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記明るさデータ情報は明度データ情報であることを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記明るさデータ情報は輝度データ情報であることを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
入力画像データを明るさデータ情報と色度データ情報とに変換するデータ変換ステップと、
前記明るさデータ情報と前記色度データ情報とに画素位置データ情報を付加したカラー画像データを出力するデータ付加ステップと、
前記明るさデータ情報と前記色度データ情報とに基づいて、前記カラー画像データを複数の色空間に分類する画像データ分類ステップと、
前記データ付加ステップにおいて付加された前記画素位置データ情報により、前記カラー画像データにおける画素間の相対距離情報を演算する距離演算ステップと、
前記画像データ分類ステップにおいて分類された前記カラー画像データと前記画素位置データ情報と前記画素間の相対距離情報とにより、前記カラー画像データ中のノイズを検出するノイズ検出ステップと、
前記ノイズ検出ステップで検出された前記カラー画像データ中のノイズの除去を行うノイズ除去ステップとを備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
前記明るさデータ情報は明度データ情報であることを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記明るさデータ情報は輝度データ情報であることを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
請求項８ないし１０のいずれか１項に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載の画像処理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。
【請求項１３】
請求項１ないし７のいずれか１項に記載の画像処理装置を備えることを特徴とする画像形成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特にカラー画像のノイズ除去を行う画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、画像処理プログラムを記録した記録媒体、および画像処理装置を備えた画像形成装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＯＡ機器にデジタル化が急速に進展し、また画像出力の需要がモノクロからカラーに、そしてアナログからデジタルにシフトしたことにより、電子写真方式のデジタルカラー複写機やインクジェット方式・熱転写方式のカラープリンタ等が広く一般ユーザに普及してきている。例えば、デジタルカメラやスキャナ等の入力機器より入力された画像情報、あるいは、コンピュータ上で作成された画像情報が、これら出力機器から出力されている。特に最近に至っては、デジタルカメラから直接これら出力機器に接続し、コンピュータを経由しないケースもみられる。また、一般ユーザにおいても、各種プリンタや複写機にて、カラー画像を出力することも日常化してきている。しかし、この場合、入力機器における撮像素子等の特性に起因するノイズが含まれている場合がある。また、スキャナや複写機等で、例えば原稿を読み取る際のガラス面の汚れに起因する意図しないノイズが含まれている場合もある。
【０００３】
このような場合に、ノイズを低減させる処理が行われ、従来、その低減処理は、画像の輝度情報もしくは濃度値の情報を基に、そのヒストグラム等作成し、それを参照し、平滑化フィルタをかけるなどのスムージング処理を行うことにより行われてきた。画像の輝度の劣化を招くことなく色ノイズの低減を図るため、色素データに対して垂直方向の平滑化フィルタをかける映像信号処理方法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。また、色信号に関する見かけの解像度を劣化させずに高レベルの色ノイズ低減をするため、明るさを示す信号と色味を示す信号とによって構成されるカラー画像データを入力し、上記明るさを示す信号を保持しつつ、上記色味を示す信号に対してスムージング処理を行う画像処理方法も提案されている（例えば、特許文献２参照。）。
【特許文献１】特開平５−１５３６０８号公報
【特許文献２】特開２００１−１７５８４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら，上記に示されるような従来の処理方法は、スムージング処理を行っているため、画像中のノイズだけでなく、その隣接画素にも影響が及ぶという問題があった。さらに、そのスムージング処理の回数を重ねれば重ねる程、全体的にぼやけた印象の画像になってしまうといった問題があった。
【０００５】
本発明は，上記に鑑みてなされたものであって、ノイズ検出の精度向上のため、画像の位置情報に着目し、その結果、正確かつピンポイントにノイズ検知することを可能とし、スムージング処理の必要がなく、隣接画素に影響を与えないノイズ除去を行うことが可能な画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、画像処理プログラムを記録した記録媒体、および画像処理装置を備えた画像形成装置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】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の画像処理装置は、入力画像データを明るさデータ情報と色度データ情報とに変換するデータ変換手段と、前記明るさデータ情報と前記色度データ情報とに画素位置データ情報を付加したカラー画像データを出力するデータ付加手段と、前記明るさデータ情報と前記色度データ情報とに基づいて、前記カラー画像データを複数の色空間に分類する画像データ分類手段と、前記データ付加手段によって付加された前記画素位置データ情報により、前記カラー画像データにおける画素間の相対距離情報を演算する距離演算手段と、前記画像データ分類手段で分類された前記カラー画像データと前記画素位置データ情報と前記画素間の相対距離情報とにより、前記カラー画像データ中のノイズを検出するノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段で検出された前記カラー画像データ中のノイズの除去を行うノイズ除去手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
ここで、明るさデータ情報とは、例えば、明度データ情報や輝度データ情報であるが、これらに限るものではない。
【０００８】
この発明の画像処理装置によれば、明度データ情報や輝度データ情報などの明るさデータ情報に加え、画像の位置情報をも考慮することでノイズ検知精度を向上させることができる。これにより、正確かつピンポイントにノイズ検知することを可能とし、隣接画素に影響を与えないノイズ除去を行うことが可能となる。
【０００９】
また、本発明の画像処理装置において、前記画像データ分類手段は、前記明るさデータ情報と前記色度データ情報とにより構成される色空間内で、前記カラー画像データを、領域内の色差が小さくなるように直方体状の領域に分類することを特徴としてもよい。
【００１０】
この発明の画像処理装置によれば、カラー画像データを、領域内の色差が小さくなるように直方体状の領域に分類することにより、以降のノイズ検知の指針とすることができる。
【００１１】
また、本発明の画像処理装置において、前記ノイズ検出手段は、前記画像データ分類手段によって分類された前記カラー画像データ内で、前記画素間の相対距離情報に対して、その頻度を算出して相関を求めることによりノイズを検出することを特徴としてもよい。
【００１２】
この発明の画像処理装置によれば、分類された画像データ内で、前記画素間の相対距離情報に対して、その頻度を算出し、さらにヒストグラムを作成し相関を求めることで、ノイズ検出精度が挙がり、かつ簡単な回路構成で簡易に判断することができる。
【００１３】
また、本発明の画像処理装置において、前記ノイズ除去手段は、前記ノイズ検出手段によってノイズであると判断された画像データに対して、前記明るさデータ情報を保持しつつ、前記色度データ情報に対してノイズ除去を行うことを特徴としてもよい。
【００１４】
ここで、具体的なノイズ除去処理としては、例えば、前記ノイズ検出手段によってノイズであると判断された注目画素に対して、前記注目画素の周囲に存在する周辺画素の色度データ情報の平均値を求め、前記注目画素の色度データ情報と置き換えるようにしてもよいが、このような処理に限るものではない。周辺画素としては、例えば、注目画素の上下左右４画素や、さらに斜め方向に隣接する画素も加えた８近傍画素などが挙げられる。また、これらの周辺画素の一部にもノイズ画素が含まれている場合は、例えば、そのようなノイズ画素を除外した残りの周辺画素で平均値を求めるようにしてもよい。
【００１５】
この発明の画像処理装置によれば、ノイズ除去の際に明度データ情報や輝度データ情報などの明るさデータ情報はそのまま保持される。これにより、画像の輝度劣化を招くことなく、ノイズ除去処理を行うことが可能となる。なお、ノイズであると判断された注目画素に対して、その注目画素の周辺画素の色度データ情報の平均値を求めて、注目画素の色度データ情報と置き換えるようにした場合は、画像の輝度劣化を招くことなく、かつ容易にノイズ除去処理を行うことが可能となる。
【００１６】
あるいは、本発明の画像処理方法は、入力画像データを明るさデータ情報と色度データ情報とに変換するデータ変換ステップと、前記明るさデータ情報と前記色度データ情報とに画素位置データ情報を付加したカラー画像データを出力するデータ付加ステップと、前記明るさデータ情報と前記色度データ情報とに基づいて、前記カラー画像データを複数の色空間に分類する画像データ分類ステップと、前記データ付加ステップにおいて付加された前記画素位置データ情報により、前記カラー画像データにおける画素間の相対距離情報を演算する距離演算ステップと、前記画像データ分類ステップにおいて分類された前記カラー画像データと前記画素位置データ情報と前記画素間の相対距離情報とにより、前記カラー画像データ中のノイズを検出するノイズ検出ステップと、前記ノイズ検出ステップで検出された前記カラー画像データ中のノイズの除去を行うノイズ除去ステップとを備えることを特徴とする。
【００１７】
ここで、明るさデータ情報とは、例えば、明度データ情報や輝度データ情報であるが、これらに限るものではない。
【００１８】
この発明の画像処理方法によれば、明度データ情報や輝度データ情報などの明るさデータ情報に加え、画像の位置情報をも考慮することでノイズ検知精度を向上させることができる。これにより、正確かつピンポイントにノイズ検知することを可能とし、隣接画素に影響を与えないノイズ除去を行うことが可能となる。
【００１９】
あるいは、本発明の画像処理プログラムは、コンピュータに上記画像処理方法を実行させることを特徴とする。
【００２０】
この発明の画像処理プログラムによれば、プログラムが実行可能なコンピュータ環境さえあれば、どこにおいても本発明の画像処理方法を実現することができる。さらに、この画像処理プログラムを汎用的なコンピュータで実行可能なものにしておけば、本発明の画像処理方法を実現するために専用のコンピュータ環境を準備する必要もなくなり、本発明の画像処理プログラムの有用性が高まる。
【００２１】
あるいは、本発明の画像処理プログラムを記録した記録媒体は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、上記画像処理プログラムを記録していることを特徴とする。
【００２２】
この発明の画像処理プログラムを記録した記録媒体によれば、本発明の画像処理プログラムを持ち運び自在に提供することができる。また、本発明の画像処理方法を様々な場所や環境で実現することが容易になり、本発明の画像処理方法の汎用性を高めることができる。
【００２３】
あるいは、本発明の画像形成装置は、上記のいずれかの画像処理装置を備えていることを特徴とする。
【００２４】
この発明の画像形成装置によれば、ノイズ検出のために画像の位置情報を考慮することで、画像の輝度劣化などを招くことなく、高精度にノイズ低減処理がなされる画像形成装置を提供することができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明の画像処理装置または画像処理方法によれば、明度データ情報や輝度データ情報などの明るさデータ情報に加え、画像の位置情報をも考慮することでノイズ検知精度を向上させることができる。これにより、正確かつピンポイントにノイズ検知することを可能とし、隣接画素に影響を与えないノイズ除去を行うことが可能となる。
【００２６】
また、本発明の画像処理プログラムによれば、プログラムが実行可能なコンピュータ環境さえあれば、どこにおいても本発明の画像処理方法を実現することができる。さらに、この画像処理プログラムを汎用的なコンピュータで実行可能なものにしておけば、本発明の画像処理方法を実現するために専用のコンピュータ環境を準備する必要もなくなり、本発明の画像処理プログラムの有用性が高まる。
【００２７】
また、本発明の画像処理プログラムを記録した記録媒体によれば、本発明の画像処理プログラムを持ち運び自在に提供することができる。また、本発明の画像処理方法を様々な場所や環境で実現することが容易になり、本発明の画像処理方法の汎用性を高めることができる。
【００２８】
また、本発明の画像形成装置によれば、ノイズ検出のために画像の位置情報を考慮することで、画像の輝度劣化などを招くことなく、高精度にノイズ低減処理がなされる画像形成装置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】
【００２９】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。
【００３０】
＜第１実施形態＞
図１は、本発明の第１実施形態に係るカラー画像処理装置１を備えるデジタルカラー複写機１００の構成を示すブロック図である。
【００３１】
図1に示すように、カラー画像処理装置１は、Ａ／Ｄ変換部１０、シェーディング補正部１１、入力階調補正部１２、領域分離処理部１３、ノイズ除去処理部１４、色補正部１５、黒生成下色除去部１６、空間フィルタ処理部１７、出力階調補正部１８、及び階調再現処理部１９とから構成されており、これに、カラー画像入力装置２とカラー画像出力装置３とが接続され、全体としてデジタルカラー複写機１００を構成している。
【００３２】
カラー画像入力装置２（画像読取手段）は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device ）を備えたスキャナ部より構成され、原稿からの反射光像を、ＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）のアナログ信号としてＣＣＤにて読み取って、カラー画像処理装置１に入力するものである。
【００３３】
カラー画像入力装置２にて読み取られたアナログ信号は、図1に示すように、カラー画像処理装置1に出力され、カラー画像処理装置１内では、Ａ／Ｄ変換部１０、シェーディング補正部１１、入力階調補正部１２、領域分離処理部１３、ノイズ除去処理部１４、色補正部１５、黒生成下色除去部１６、空間フィルタ処理部１７、出力階調補正部１８、及び階調再現処理部１９の順で送られ、ＣＭＹＫのデジタルカラー信号として、カラー画像出力装置３へ出力される。
【００３４】
Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１０は、ＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換するものである。
【００３５】
シェーディング補正部１１は、Ａ／Ｄ変換部１０より送られてきたデジタルのＲＧＢ信号に対して、カラー画像入力装置２の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施すものである。
【００３６】
入力階調補正部１２は、シェーディング補正部にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）に対して、カラーバランスを整えると同時に、濃度信号などカラー画像処理装置1に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換する処理を施すものである。
【００３７】
領域分離処理部１３は、ＲＧＢ信号より、入力画像中の各画素を文字領域、網点領域、写真領域の何れかに分離するものである。領域分離処理部１３は、分離結果に基づき、画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を、黒生成下色除去部１６、空間フィルタ処理部１７、及び階調再現処理部１９へと出力すると共に、入力階調補正部１２より出力された入力信号をそのまま後段のノイズ除去処理部１４に出力する。
【００３８】
ノイズ除去処理部１４は、ＲＧＢ信号より、入力画像中のノイズを除去するものである。ノイズ除去処理部１４は、領域分離処理部１３より出力された入力データを、例えばCIEＬ*ａ*ｂ*（ＣＩＥ: Commission International de l'Eclairage  ：国際照明委員会。Ｌ*：明度、ａ*・ｂ*：色度）のような輝度色差分離型の色空間に変換するが、CIEＬ*ａ*ｂ*に限るものではない。次にノイズ除去処理を行い、除去処理後のデータをそのまま後段の色補正部１５に出力する。
【００３９】
色補正部１５は、色再現の忠実化実現のために、不要吸収成分を含むＣＭＹ（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行うものである。さらに、本発明の画像処理装置1では、該色補正部１５において、画像情報の修整処理を行うことができる。
【００４０】
黒生成下色除去部１６は、色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成、元のＣＭＹ信号から黒生成で得たＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する処理を行うものであって、ＣＭＹの３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。
【００４１】
黒生成処理の一例として、スケルトンブラックによる黒生成を行う方法（一般的方法）がある。この方法では、スケルトンカーブの入出力特性をｙ＝ｆ（ｘ）、入力されるデータをＣ、Ｍ、Ｙ、出力されるデータをＣ'、Ｍ'、Ｙ'、Ｋ'、ＵＣＲ（Under Color Removal）率をα（０＜α＜１）とすると、黒生成下色除去処理は以下の数式１で表わされる。
【００４２】
【数１】
2005191890.tif 000003
空間フィルタ処理部１７は、黒生成下色除去部１６より入力されるＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基にデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正することによって出力画像のぼやけや粒状性劣化を防ぐように処理するものであって、階調再現処理部１９も、空間フィルタ処理部１７と同様に、ＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基に所定の処理を施すものである。
【００４３】
例えば、領域分離処理部１３にて文字に分離された領域は、特に黒文字或いは色文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部１７による空間フィルタ処理における鮮鋭強調処理で高周波数の強調量が大きくされる。同時に、階調再現処理部１９においては、高域周波数の再現に適した高解像度のスクリーンでの２値化または多値化処理が選択される。
【００４４】
また、領域分離処理部１３にて網点に分離された領域に関しては、空間フィルタ処理部17において、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理が施される。そして、出力階調補正部１８では、濃度信号などの信号をカラー画像出力装置３の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を行った後、階調再現処理部１９で、最終的に画像を画素に分離してそれぞれの階調を再現できるように処理する階調再現処理（中間調生成）が施される。領域分離処理部１３にて写真に分離された領域に関しては、階調再現性を重視したスクリーンでの２値化または多値化処理が行われる。
【００４５】
上述した各処理が施された画像データは、不図示の記憶手段に一旦記憶され、所定のタイミングで読み出されてカラー画像出力装置３に入力される。
【００４６】
この画像出力装置３は、画像データを記録媒体（例えば紙等）上に出力するもので、例えば、電子写真方式やインクジェット方式を用いたカラー画像出力装置等を挙げることができるが特に限定されるものではない。
【００４７】
また、画像出力装置３がＣＲＴや液晶ディスプレイ等の表示装置で構成される場合、図1の黒生成下色除去部１６は不要であり、色補正部１５ではL*a*b*→ＲＧＢへの変換が行われる。
【００４８】
尚、以上の処理は不図示のＣＰＵ（Central Processing Unit）により制御される。
【００４９】
図２は本発明の第１実施形態に係るカラー画像処理装置１のノイズ除去処理部１４のブロック図である。図３はこのノイズ除去処理部１４における画像データ処理手順を示すフローチャートである。図４は位置情報を付加したカラー画像データの一例である。図５は本発明の第１実施形態に係るカラー画像処理装置１のノイズ除去処理部１４の画像データ分類部１４７において分類される領域（直方体）の大きさの例である。
【００５０】
図２に示すように、ノイズ除去処理部１４は、L*a*b*変換部１４１（データ変換手段）と、画素位置情報付加部１４２（データ付加手段）と、L*，a*，b*、ｘ、ｙ分岐部１４３と、画像データ分類部１４７（画像データ分類手段）と、相対距離演算部１４８（距離演算手段）と、ノイズ検出部１４９（ノイズ検出手段）と、ノイズ除去部１４４（ノイズ除去手段）と、ノイズ除去完了確認部１４５と、画素位置情報除去部１４６とを備えており、これらによってノイズ除去処理を行うものである。
【００５１】
次に、ノイズ除去処理部１４による画像データ処理について、図２および図３を参照して説明する。
【００５２】
画像データ処理を開始すると、まず、L*a*b*変換部１４１に入力されたＲＧＢで構成されるカラー画像データはL*a*b*表色系に変換される（ステップＳ１）。ここで、L*、a*、b*は、L*a*b*表色系（CIE1976）の均等色空間における空間座標である。
【００５３】
次に、画素位置情報付加部１４２において、ステップＳ１で変換されたL*a*b*データの全ての画素に、２次元の直交座標によって表される位置情報（図４参照）が付加され、L*、a*、b*、ｘ、ｙ分岐部１４３に送られる（ステップＳ２）。L*、a*、b*、ｘ、ｙ分岐部１４３からは、画像データ分類部１４７に対してL*、a*、b*、ｘ、ｙ情報が送られ、ノイズ除去部１４４に対してa*、b*、ｘ、ｙ情報が送られ、ノイズ除去完了確認部１４５に対してはL*情報が送られる。
【００５４】
画像データ分類部１４７では、L*、a*、b*、ｘ、ｙ分岐部１４３から送られたL*、a*、b*の情報を基に、カラー画像データを、分類する領域内の色差が小さくなるように分類（ステップＳ３）することにより、以降のノイズ検知の指針とすることができる。分類する領域の大きさ、もしくは領域の位置について例えば、予め固定値として決めておいても良いし、後に別途設定しても良い。その領域は、例えば、L*、a*、b*値の幅を、
L*値幅＝２
a*値幅＝５
b*値幅＝５
のように設定して、この幅によって与えられる図５に示されるような直方体２０に含まれる全てのデータにより分類する方法がある。
【００５５】
相対距離演算部１４８では、L*、a*、b*、ｘ、ｙ分岐部１４７から送られる分類されたL*、a*、b*、ｘ、ｙの情報のうち、位置情報であるｘ、ｙの情報から、画素間の相対距離ｒを算出し、その値を位置情報と共に、ノイズ検出部１４９に送信する（ステップＳ４）。
【００５６】
ノイズ検出部１４９では、相対距離演算部１４８で求められた相関情報に基づいて、ヒストグラムを作成し相関を求める。その相関状態に基づき、それがノイズであるかどうかの判断を行うことによりノイズの検出を行う（ステップＳ５）。また、ノイズであると判断された場合は、ノイズ除去部１４４に、そのノイズが存在する画素位置情報等のノイズ情報を送信する。なお、ノイズの判断方法の詳細については、図６〜図９を参照して後述する。
【００５７】
ノイズ除去部１４４では、ノイズ検出部１４９から入力されたノイズ情報と、L*、a*、b*、ｘ、ｙ分岐部１４３から送られたa*、b*、ｘ、ｙの情報を基に、ノイズ除去処理を施す（ステップＳ６）。なお、ノイズ除去の方法の詳細については、図１０および図１１を参照して後述する。
【００５８】
ノイズ除去完了確認部１４５では、前述した一連のノイズ除去処理が完了したかどうかが確認される（ステップＳ７）。完了が確認されない場合は、再びステップＳ５のノイズ検出に戻り、完了が確認された場合は、L*、a*、b*、ｘ、ｙ分岐部１４３から送られたデータL*を付加し、画素位置情報除去部１４６に送信される。
【００５９】
画素位置情報除去部１４６では、ノイズ除去完了確認部１４４から入力されたL*、a*、b*、ｘ、ｙ情報からｘ、ｙ情報を除去（ステップＳ８）し、カラー画像データがL*、a*、b*情報に処理される。
【００６０】
以上で、一連のノイズ除去処理は終了する。
【００６１】
−ノイズ検出部１４９におけるノイズ判断方法について−
図６は本発明の第１実施形態に係るカラー画像処理装置１のノイズ除去処理部１４の画像データ分類部１４７において分類された同一分類データ群の画素位置上の分布例であり、（ａ）はケース１を示し、（ｂ）はケース２を示す。図７は本発明の第１実施形態に係るカラー画像処理装置１のノイズ除去処理部１４のノイズ検出部１４９でケース１の場合に作成されるヒストグラム図の例であり、（ａ）は代表点Ａが始点のときを示し、（ｂ）は代表点Ｂが始点のときを示し、（ｃ）は代表点Ｃが始点のときを示している。図８は本発明の第１実施形態に係るカラー画像処理装置１のノイズ除去処理部１４のノイズ検出部１４９でケース１の場合に作成されるヒストグラム図の例であり、（ａ）は代表点Ｐが始点のときを示し、（ｂ）は代表点Ｑが始点のときを示し、（ｃ）は代表点Ｒが始点のときを示している。図９は本発明の第１実施形態に係るカラー画像処理装置１のノイズ除去処理部１４のノイズ検出部１４９でケース２の場合に作成されるヒストグラム図の例であり、代表点Ｓが始点のときを示している。
【００６２】
図６（ａ）および（ｂ）は、前記画像データ分類部１４７（図２参照）によって分類された、同一分類データ群の画素位置上における分布の２通りの例である。図中のケースは、それぞれ以下のような条件を示している。
【００６３】
ケース１：画像中で比較的大きな面積を占める領域の色情報と点在するノイズが同色。
【００６４】
ケース２：点在するノイズが同色で多数存在。
【００６５】
ノイズの判断は、ある点を始点としてヒストグラムを作成し、次の条件（１）および（２）を両方ともに満たすかどうかで行う。すなわち、これらの条件をともに満たすとき、その始点がノイズであると判断される。なお、RareaおよびRfreqはそれぞれ、図８（ａ）〜（ｃ）に図示されている部分の値である。
【００６６】
（１）Rareaで示される領域が閾値以上
（２）Rfreqで示される頻度が閾値以下
上記の条件（１）において、領域が閾値以上である場合は、ヒストグラムの始点にある画素は他から孤立している（位置的に距離が離れている）ことを示し、ノイズであると判断するための1つの条件となるものである。
【００６７】
上記の条件（２）において、頻度が閾値以下である場合は、ヒストグラムの始点にある画素に隣接する画素数が少ないことを示し、構成される、あるクラスタが小さいことを意味する。よってノイズであると判断するための1つの条件となるものである。
【００６８】
ここで、Rareaの閾値は、例えばノイズサイズの２倍程度のように設定される。ノイズサイズは、例えば２画素×２画素（４画素）の場合“８”（４画素の２倍相当）に設定する。この閾値は、別途自由に再設定することも可能であり、この値に限定されるものではない。また、Rfreqの閾値は、設定したノイズサイズによって自ずと決まる。例えば、ノイズサイズが２画素×２画素（４画素）であれば、閾値は“３” （４画素−１に相当）になり、3画素×3画素（9画素）であれば、閾値は“８” （９画素−１に相当）になる。
【００６９】
以上の条件を満たすかどうかを図７〜図９で検討すると、図７（ａ）〜（ｃ）では、いずれも上記の条件（１）を満たしていないため、代表点Ａ、Ｂ、Ｃはいずれもノイズとは判断されない。図８（ａ）〜（ｃ）では、いずれも上記の条件（１）、（２）をともに満たしており、代表点Ｐ、Ｑ、Ｒはいずれもノイズと判断される。図９では、やはり上記の条件（１）、（２）をともに満たしており、代表点Ｓはノイズと判断される。
【００７０】
−ノイズ除去部１４４におけるノイズ除去処理方法について−
図１０は本発明の第１実施形態に係るカラー画像処理装置１によるノイズ除去処理時におけるノイズ画素とその周辺８近傍の画素との関係を示す図であり、図１１はノイズ画素とその上下左右４画素との関係を示す図である。なお、ノイズ画素とはノイズ検出部１４９でノイズと判断された画素を示す。
【００７１】
上述のようにノイズと判断された画素については、その画素のa*、b*値の代わりに周辺画素のa*、b*値の平均値に置き換えることによりノイズを除去する。このとき、L*についてはそのままの値を保持しておく。
【００７２】
図１０に示すように、周辺画素として８近傍の画素を用いる場合は、まず、ノイズ情報に付随する画素位置情報を基にして、ノイズ画素の８近傍画素の、a*、b*値を検索する。そこでa*、b*値についてそれぞれ８近傍の値を平均化し、その結果をノイズ画素のa*、b*値とする。
【００７３】
図１１に示すように、周辺画素として上下左右４画素を用いる場合は同様に、まず、ノイズ情報に付随する位置情報を基にして、ノイズ画素の上下左右４画素の、a*、b*値を検索する。そこでa*、b*値についてそれぞれ上下左右４画素の値を平均化し、その結果をノイズ画素のa*、b*値とする。
【００７４】
なお、いずれの場合も、周辺画素にもノイズ画素が含まれている場合には、その画素の値を除外し、残りの画素の値を平均化してその結果をa*、b*値とする。
【００７５】
以上で説明した第１実施形態の構成によれば、各画素のL*、a*、b*値に加えて、各画素の位置情報ｘ、ｙ値や画素間の相関距離ｒを考慮することで正確かつピンポイントにノイズ検知することが可能になる。また、このようにして検知したノイズ画素のみに対してそのa*、b*値を周辺画素のa*、b*値の平均値で置き換えることによりノイズ処理を行う。これにより、ノイズ画素のL*値はそのまま保持されて劣化することがなく、周辺画素のL*、a*、b*値にも一切影響を与えないようにできる。
【００７６】
＜第２実施形態＞
本発明の第２実施形態は、L*の情報を用いることによって、例えばグレーなどの無彩色のノイズも除去可能としたものである。なお、第２実施形態は、次に述べる点を除いては第１実施形態と同一であるので、同じ構成部材には同じ参照符号を付すこととし、相違点のみについて説明する。
【００７７】
図１２は本発明の第２実施形態に係るカラー画像処理装置１のノイズ除去処理部１４ａのブロック図である。なお、カラー画像処理装置１の構成は、図１を参照して説明した第１実施形態におけるノイズ除去処理部１４をノイズ除去処理部１４ａに置き換えた点が異なるのみである。また、ノイズ除去処理部１４ａの構成も以下に述べる点以外は第１実施形態のノイズ除去処理部１４と同じである。
【００７８】
図１２に示すように、L*、a*、b*、ｘ、ｙ分岐部１４３ａはノイズ除去部１４４ａに対して、a*、b*、ｘ、ｙの情報と共にL*の情報も送る。ノイズ除去部１４４ａは、このL*の情報を用いることにより、例えば相当するノイズがグレーのような無彩色（a*、b*≒０）の場合においても、ノイズ除去処理が可能となる。
【００７９】
図１３は本発明の第２実施形態に係るカラー画像処理装置によるノイズ除去処理時におけるノイズ画素とその周辺８近傍の画素との関係を示す図であり、図１４はノイズ画素とその上下左右４画素との関係を示す図である。
【００８０】
上述のようにノイズと判断された画素については、その画素のL*、a*、b*値の代わりに周辺画素のL*、a*、b*値の平均値に置き換えることによりノイズを除去する。
【００８１】
図１３に示すように、周辺画素として８近傍の画素を用いる場合は、まず、ノイズ情報に付随する画素位置情報を基にして、ノイズ画素の８近傍画素のL*、a*、b*値を検索する。そこでL*、a*、b*値についてそれぞれ８近傍の値を平均化し、その結果をノイズ画素のL*、a*、b*値とする。
【００８２】
図１４に示すように、周辺画素として上下左右４画素を用いる場合は同様に、まず、ノイズ情報に付随する位置情報を基にして、ノイズ画素の上下左右４画素のL*、a*、b*値を検索する。そこでL*、a*、b*値についてそれぞれ上下左右４画素の値を平均化し、その結果をノイズ画素のL*、a*、b*値とする。
【００８３】
なお、いずれの場合も、周辺画素にもノイズ画素が含まれている場合には、その画素の値を除外し、残りの画素の値を平均化してその結果をL*、a*、b*値とする。
【００８４】
以上で説明した第２実施形態の構成によれば、検知されたノイズ画素のみに対してそのL*、a*、b*値を周辺画素のL*、a*、b*値の平均値で置き換えることによりノイズ処理を行う。これにより、グレーのような無彩色（a*、b*≒０）のノイズの場合においても適切なノイズ除去処理が可能となる。
【００８５】
＜プログラムおよび記録媒体としての実施形態＞
上述の第１実施形態および第２実施形態で説明した画像処理方法は、コンピュータで実行可能な画像処理プログラムとして実現することができる。画像処理プログラムとしては、例えば、上述のようなデジタルカラー複写機に内蔵されているマイクロプロセッサに実行させるようにしてもよい。あるいは、パーソナルコンピュータなどのプリンタ・ドライバに組み込んでもよいし、画像処理用アプリケーションプログラムなどの機能として内蔵してもよい。
【００８６】
また、このような画像処理プログラムは、コンピュータに読み取り可能な記録媒体に記録されていてもよい。
【００８７】
この結果、本発明の画像処理プログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。
【００８８】
なお、本実施の形態では、この記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために図示していないメモリ、例えば、ＲＯＭのようなものそのものがプログラムメディアであってもよいし、また、図示していないが外部記憶装置としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであってもよい。
【００８９】
いずれの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であってもよいし、あるいは、いずれの場合もプログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であってもよい。このダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
【００９０】
ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フレキシブルディスクやハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であってもよい。
【００９１】
また、本実施の形態においては、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する媒体であってもよい。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであってもよい。
【００９２】
上記記録媒体は、デジタルカラー複写機やコンピュータシステムに備えられるプログラム読み取り装置により読み取られることで、上述した画像処理方法が実行される。
【００９３】
なお、本発明は、その精神または主要な特徴から逸脱することなく、他のいろいろな形で実施することができる。そのため、上述の実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈してはならない。本発明の範囲は特許請求の範囲によって示すものであって、明細書本文には、なんら拘束されない。さらに、特許請求の範囲の均等範囲に属する変形や変更は、全て本発明の範囲内のものである。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】本発明の第１実施形態に係るカラー画像処理装置を備えるデジタルカラー複写機の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係るカラー画像処理装置のノイズ除去処理部のブロック図である。
【図３】本発明の第１実施形態に係るカラー画像処理装置のノイズ除去処理部における画像データ処理手順を示すフローチャートである。
【図４】位置情報を付加したカラー画像データの一例である。本発明で用いる位置情報を付加したカラー画像データの構成を示す図である。
【図５】本発明の第１実施形態に係るカラー画像処理装置のノイズ除去処理部の画像データ分類部において分類される領域（直方体）の大きさの例である。
【図６】本発明の第１実施形態に係るカラー画像処理装置のノイズ除去処理部の画像データ分類部において分類された同一分類データ群の画素位置上の分布例であり、（ａ）はケース１を示し、（ｂ）はケース２を示す。
【図７】本発明の第１実施形態に係るカラー画像処理装置のノイズ除去処理部のノイズ検出部でケース１の場合に作成されるヒストグラム図の例であり、（ａ）は代表点Ａが始点のときを示し、（ｂ）は代表点Ｂが始点のときを示し、（ｃ）は代表点Ｃが始点のときを示している。
【図８】本発明の第１実施形態に係るカラー画像処理装置のノイズ除去処理部のノイズ検出部でケース１の場合に作成されるヒストグラム図の例であり、（ａ）は代表点Ｐが始点のときを示し、（ｂ）は代表点Ｑが始点のときを示し、（ｃ）は代表点Ｒが始点のときを示している。
【図９】本発明の第１実施形態に係るカラー画像処理装置のノイズ除去処理部のノイズ検出部でケース２の場合に作成されるヒストグラム図の例であり、代表点Ｓが始点のときを示している。
【図１０】本発明の第１実施形態に係るカラー画像処理装置によるノイズ除去処理時におけるノイズ画素とその周辺８近傍の画素との関係を示す図である。
【図１１】本発明の第１実施形態に係るカラー画像処理装置によるノイズ除去処理時におけるノイズ画素とその上下左右４画素との関係を示す図である。
【図１２】本発明の第２実施形態に係るカラー画像処理装置のノイズ除去処理部のブロック図である。
【図１３】本発明の第２実施形態に係るカラー画像処理装置によるノイズ除去処理時におけるノイズ画素とその周辺８近傍の画素との関係を示す図である。
【図１４】本発明の第２実施形態に係るカラー画像処理装置によるノイズ除去処理時におけるノイズ画素とその上下左右４画素との関係を示す図である。
【符号の説明】
【００９５】
１      カラー画像処理装置
２      カラー画像入力装置
３      カラー画像出力装置
１０    Ａ／Ｄ変換部
１１    シェーディング補正部
１２    入力階調補正部
１３    領域分離処理部
１４、１４ａ  ノイズ除去処理部
１４１  L*a*b*変換部
１４２  画素位置情報付加部
１４３、１４３ａ  L*，a*，b*、ｘ、ｙ分岐部
１４４、１４４ａ  ノイズ除去部
１４５  ノイズ除去完了確認部
１４６  画素位置情報除去部
１４７  画像データ分類部
１４８  相対距離演算部
１４９  ノイズ検出部
１５    色補正部
１６    黒生成下色除去部
１７    空間フィルタ処理部
１８    出力階調補正部
１９    階調再現処理部
１００  デジタルカラー複写機
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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