(57)【要約】既存の選択的画像平滑化フィルタから、それに対応する選択的画像鮮明化用フィルタ、又は、それに対応する選択的画像平滑化及び選択的画像鮮明化の両用フィルタを導出する方法。既存実施形態の選択的平滑化フィルタとそれに対応する導出された非選択的平滑化フィルタをブラックボックスとして使用し、それらの出力を単純な方法で組み合わせることにより、選択的鮮明化フィルタを高速に実施することができる。あるいは、導出された選択的鮮明化フィルタは、既存実施形態の選択的平滑化の組み合わせをインライン化することによって実施することもできる。【選択図】図１
2004510267.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
選択的鮮明化画像処理フィルタを設計する方法であって、
選択手段を有する既存の選択的平滑化フィルタを選択するステップと、
前記既存の選択的平滑化フィルタの選択手段をディセーブルすることにより、前記既存の選択的平滑化フィルタから対応する非選択的平滑化フィルタを導出するステップと、
高域通過フィルタ演算を有するアンシャープマスクフィルタにおいて、前記高域通過フィルタ演算を前記選択的平滑化フィルタと前記非選択性平滑化フィルタとの差分演算で置き換えて、前記画像処理フィルタを形成するステップと、
からなる方法。
【請求項２】
選択的平滑化及び選択的鮮明化画像処理フィルタを設計する方法であって、
選択手段を有する既存の選択的平滑化フィルタを選択するステップと、
前記既存の選択的平滑化フィルタの選択手段をディセーブルすることにより、前記既存の選択的平滑化フィルタから対応する非選択的平滑化フィルタを導出するステップと、
高域通過フィルタ演算を有するアンシャープマスクフィルタにおいて、前記高域通過フィルタ演算を前記選択的平滑化フィルタと前記非選択性平滑化フィルタとの差分演算で置き換えて、前記アンシャープマスクフィルタにおいて前記差分演算をスケーリングするステップと、
前記アンシャープマスクフィルタの画像ピクセル値を選択的に平滑化された画像ピクセルで置き換え、前記選択的に平滑化された画像ピクセルを前記アンシャープマスクにおいてスケーリングされた差分演算に加算して、前記画像処理フィルタを形成するステップと、
からなる方法。
【請求項３】
選択的鮮明化画像処理フィルタを設計する方法であって、
選択手段を有する既存の選択的平滑化フィルタを選択するステップと、
前記既存の選択的平滑化フィルタの選択手段を弱選択状態に設定することにより、前記既存の選択的平滑化フィルタから平滑化フィルタを導出するステップと、
高域通過フィルタ演算を有するアンシャープマスクフィルタにおいて、前記高域通過フィルタ演算を前記選択的平滑化フィルタと前記導出した平滑化フィルタとの差分演算で置き換えて、前記画像処理フィルタを形成するステップと、
からなる方法。
【請求項４】
選択的平滑化及び選択的鮮明化画像処理フィルタを設計する方法であって、
選択手段を有する既存の選択的平滑化フィルタを選択するステップと、
前記既存の選択的平滑化フィルタの選択手段を弱選択状態に設定することにより、前記既存の選択的平滑化フィルタから平滑化フィルタを導出するステップと、
高域通過フィルタ演算を有するアンシャープマスクフィルタにおいて、前記高域通過フィルタ演算を前記選択的平滑化フィルタと前記導出した平滑化フィルタとの差分演算で置き換えて、前記アンシャープマスクフィルタにおいて前記差分演算をスケーリングするステップと、
前記アンシャープマスクフィルタの画像ピクセル値を選択的に平滑化した画像ピクセル値で置き換え、前記選択的に平滑化した画像ピクセル値をスケーリングした前記差分演算に加算して、前記画像処理フィルタを形成するステップと、
からなる方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像データの処理に関し、特に、鮮明化フィルタリングおよび平滑化フィルタリングによる画像の強調に関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像データの見た目を向上させるため、画像データに平滑化と鮮明化の両方を施すことが、多くの画像処理アプリケーションにおいて望まれている。線形フィルタリング領域では、画像の高周波数成分を減衰させる（低域通過フィルタリング）ことによって平滑化が行われる。あるいは、アンシャープマスク（ＵＳＭ）と呼ばれる高周波数成分の増幅によって鮮明化が行われ、数学的には、
【０００３】
【数１】
2004510267.tif 000003
【０００４】
で表される。式中、ｘは入力画像信号、ｙは出力画像信号、λは「シャープネス利得」と呼ばれる実定数、Ｈは線形高域通過フィルタである。線形高域通過フィルタＨは、恒等フィルタ（ｉｄｅｎｔｉｔｙ ｆｉｌｔｅｒ）Ｉと線形低域通過フィルタＬとの差分として表現することもできる。ノイズ除去または鮮明化を行なう線形フィルタの主な利点は、その単純さと効率にある。不都合なことに、鮮明化とノイズ除去は互いの作用を打ち消してしまうので、線形フィルタを用いて効率的なノイズ除去と効率的な鮮明化の両方を実現することは、不可能であった。これは、ノイズ除去と鮮明化が別々のステップで行われる場合であっても当てはまる。
【０００５】
エッジを平滑化することなく選択されたタイプのノイズだけを効率的に減衰させる多くの選択的ノイズ除去方法が研究されている。それらの方法では、ノイズ除去フィルタの選択性を利用してエッジを強調するのではなく、エッジを平滑化せずにそのまま残すようにしている。同様に、フラットな領域の小振幅ノイズを減衰させることなく、効率的にエッジを強調する多くの選択的鮮明化方法が知られている。それらの方法では、鮮明化フィルタの選択性を利用して非エッジ領域のノイズを除去するのではなく、非エッジ領域を鮮明化せずにそのまま残している。
【０００６】
ノイズ除去と鮮明化の両方を行う多くの画像強調技法も知られている。その大半は、「非特徴」（たとえば、背景、ノイズ）および「特徴」（エッジ）に対応する近傍の厳しい分類に基づくものである。その後、「非特徴」近傍にはノイズ除去アルゴリズムを適用し、「特徴」近傍にはそれと無関係の鮮明化アルゴリズムを適用する。このような方法の制約の１つは、計算の複雑性が比較的高いことである。具体的には、各ピクセルについて、２つの別個の演算、すなわちブロック／近傍分類と、平滑化演算あるいは鮮明化演算のいずれか一方とを実施する必要がある。「厳しい」分類方法の他の制約は、分類間違いによってアーチファクトが生じる可能性があることであり、特にノイズが多い画像で発生する。
【０００７】
この欠点を取り除く方法の１つは、各ピクセルについて平滑化演算とそれに無関係の鮮明化演算との両方を実施したあと、軟判定関数（Ｓｏｆｔ−ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を用いて平滑化演算の結果と鮮明化演算の結果とを組み合わせるという別の方法を実施することである。しかしながら、この方法では、各ピクセルについて平滑化アルゴリズムとそれに無関係の鮮明化アルゴリズムとの両方を適用する必要があるので、画像強調処理の計算複雑性がさらに増加してしまう。
【０００８】
平滑化と鮮明化とを組み合わせるもっと簡単な方法は、線形アンシャープマスク（式１）に基づき、局所「鮮明化利得係数」λ（ｉ，ｊ）を変更して、アクティビティ領域では正の値（鮮明化）を、フラット領域では負の値（平滑化）を有するようにする方法である。局所鮮明化利得係数λ（ｉ，ｊ）は、実際には、所望の特徴（アクティビティ）の測定値に対応する軟判定係数である。各ピクセルについて高域通過フィルタ応答（Ｈ＊ｘ）とアクティビティ測定値λ（ｉ，ｊ）との両方を判定する必要があるので、この方法の計算複雑性もやはり比較的高いものになる。また、線形高域通過フィルタおよびアクティビティ測定は、いずれもディザパターンと方向性エッジとを区別しない。この方法を拡張して様々な方法で様々なアクティビティパターンを処理するようにすることは、高域通過フィルタとアクティビティ測定の両方を再設計する必要があるため困難である。
【０００９】
そのため、効率的な、選択的画像鮮明化フィルタ、又は、選択的画像鮮明化及び選択的画像平滑化フィルタを設計する単純な方法が必要とされている。
【００１０】
発明の概要
既存の選択的平滑化フィルタの選択手段をディセーブルすることによって対応する非選択的平滑化フィルタを導出し、既存のフィルタと導出したフィルタとの差分でアンシャープマスクの高域通過フィルタ演算を置き換えることにより画像処理フィルタを形成する画像処理フィルタ設計方法。
【００１１】
本発明の目的、特徴、および利点は、以下の詳細な説明を参照することで当業者には明白になろう。
【００１２】
【発明の実施の形態】
選択的平滑化フィルタ＾ｌ（以下「＾ｌ」と略しハット付きｌ記号を表すものとする）が与えられた場合に選択的フィルタを設計する汎用的方法、及び、その選択的フィルタを画像データに適用する方法について説明する。
【００１３】
図１は、画像データの選択的鮮明化を行うフィルタを設計する方法の第１の実施形態を示す。この選択的鮮明化フィルタは、既存の選択的平滑化フィルタ＾ｌを基にして設計される。一般に、選択的平滑化フィルタとは、画像内の選択された「非特徴」ピクセル値に対して演算を行い、それらのピクセル値を近傍の加重平均で置き換えるフィルタとして定義される。これによって、ピクセル輝度の高周波成分、すなわち急激な変化を減衰させている。選択的平滑化フィルタ＾ｌの選択機能は、一般にエッジに対応する「特徴」型近傍（φ型近傍とも呼ばれる）の範囲にある近傍と「非特徴」型近傍（α型近傍とも呼ばれる）の範囲にある近傍とに近傍を分類することに基づくものである。選択的平滑化フィルタ＾ｌは、α型近傍を有する「非特徴」ピクセルを完全に減衰させるが、φ型近傍を有する「特徴」ピクセルは減衰させず、「特徴」型近傍と「非特徴」型近傍との間に分類されるピクセルはある程度減衰させる。一般に、選択的平滑化フィルタには、「特徴」型および「非特徴」型の分類に依存する選択手段が含まれる。この選択手段は、ピクセル間の測光距離の差異（すなわち、輝度差）やピクセル間の幾何学的距離の差異、又はその両方に基づくものである場合もあるし、もしくは、画像近傍の分類に使用される他の基準に基づくものである場合もある。
【００１４】
選択的平滑化フィルタ＾ｌが与えられた場合（ブロック１０２）、＾ｌの選択手段をディセーブルすることによって、対応／一致する非選択的平滑化フィルタ＾Ｌの導出（ブロック１０４）が常に可能であるものと仮定する。この非選択的平滑化フィルタ＾Ｌは、「非特徴」近傍（α型近傍）では＾ｌとまったく同じ作用をもつように導出される。これに対して「特徴」近傍（φ型）では、選択的フィルタ＾ｌは平滑化作用を持たないが、非選択的フィルタ＾Ｌは平滑化作用を有する。
【００１５】
既存の選択的平滑化フィルタからその選択手段をディセーブルすることによって対応する非選択的平滑化フィルタを導出する方法の一例を、ＲＡＤ（Ｒｏｂｕｓｔ ａｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃ ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ）フィルタに関して説明する。対象ピクセルＰ０を中心とした３×３の近傍に所与のＲＡＤフィルタを適用し、数２で定義される演算を画像内の各ピクセルに対して実施する。
【００１６】
【数２】
2004510267.tif 000004
【００１７】
式中、Ψはロバスト誤差ノルムの影響関数であり、ＴはΨの特性スケールであり、Ｐ０およびＰｊは図３Ｂに示す３×３近傍におけるピクセル値であり、Ｃｊは空間フィルタ係数として、あるいは３×３近傍においてピクセルＰｊからピクセルＰ０までランダムウォーク遷移する確率として解釈される空間重みである。この例では、Δｔ＝１である。影響関数Ψは、ＲＡＤフィルタ機能の選択性を決める測光重み付け関数に対応する。この例では、影響関数は以下の条件によって定義される。
【００１８】
【数３】
2004510267.tif 000005
【００１９】
式中、ΔＰはＰｊ−Ｐ０である。影響関数、すなわちフィルタの選択性は、測光差分（ΔＰ）がパラメタＴよりも大きいか、小さいか、等しいかに応じて決まる。したがって、ＲＡＤフィルタの選択性をディセーブルするためには、パラメタＴを∞に設定して、測光差分がいくらであるかに関係なく影響関数が同一になるようにすればよい。
【００２０】
次に、アンシャープマスクフィルタにおいて入力画像データに対して実施される高域通過フィルタ演算を、選択的平滑化フィルタ＾ｌとそれに対応する導出した非選択的平滑化フィルタ＾Ｌとの差分演算で置き換える（ブロック１０６）。結果得られるフィルタは、アンシャープマスクフィルタから設計された新たな選択的鮮明化フィルタになり、高域通過フィルタ演算が選択的平滑化フィルタとそれに対応する導出された非選択的平滑化フィルタとの差分演算で置き換えられている。一実施形態では、画像データ処理の一回の反復でこの方法が実施される場合があることに注意して欲しい。
【００２１】
次に、アンシャープマスクフィルタにおける高域通過フィルタ演算の差分演算（＾ｌ−＾Ｌ）での置き換えについて説明する。差分演算を分析することにより、その差分演算が近傍型φおよびαの各々に対して異なる作用を有することが判明する場合がある。具体的には、α型近傍では、＾Ｌと＾ｌのフィルタリングの作用はまったく同じである。そのため、差分演算はゼロになる。φ型近傍では、＾ｌはなにも作用も持たず恒等関数＾Ｉと同等であり、＾Ｌは強い平滑化作用を有する（通常、平滑化作用は「特徴」ピクセルに対する方が大きくなる）。したがって、φ型近傍では、平滑化作用が（＾ｌ−＾Ｌ）〜（＾Ｉ−＾Ｌ）になる。換言すると、（＾ｌ−＾Ｌ）は、「非特徴」ピクセル（α）でゼロ出力信号を生成し、「特徴」ピクセル（φ）で強い出力信号を生成する選択的特徴強調フィルタである。一般に、＾Ｌは特徴減衰フィルタであるから、＾Ｉ−＾Ｌは特徴強調フィルタになる。具体的には、＾Ｌが線形低域通過フィルタであれば、＾Ｉ−＾Ｌは線形高域通過フィルタになる。このように（＾ｌ−＾Ｌ）〜（＾Ｉ−＾Ｌ）および＾Ｉ−＾Ｌが線形高域通過フィルタであることから、アンシャープマスクフィルタにおける高域通過フィルタ演算は、（＾ｌ−＾Ｌ）で置き換えることができる。（＾ｌ−＾Ｌ）の出力を正の実数係数λでスケーリングし、その結果を元の画像データｘに加算することによって、数４で定義される機能を有する選択的アンシャープマスクフィルタが生成される。
【００２２】
【数４】
2004510267.tif 000006
【００２３】
特に、＾Ｌが線形であって、「特徴」ピクセルがエッジに対応するものである場合、数３に定義されるアンシャープマスクフィルタは、エッジ部分で線形アンシャープマスクフィルタ（数１）と等しくなり、「非エッジ」ピクセル（フラット領域）で恒等フィルタと等しくなる。すなわち、フラット領域ではノイズが強調されない。
【００２４】
このフィルタ設計方法の利点は、特定のフィルタリング特性を有するように作成された既存の選択的平滑化フィルタを用いて、それと同じフィルタリング特性を有する新たな選択的鮮明化フィルタを設計できることにある。たとえば、既存の選択的平滑化フィルタが明確な方向性のエッジを残しつつ画像データを選択的に平滑化するフィルタであることを特徴とする場合、図１に示す方法によって設計される選択的鮮明化フィルタは、明確な方向性のエッジだけを鮮明化するものになる。
【００２５】
図２は、画像上でワンパスで「非特徴」ピクセルを選択的に平滑化するとともに「特徴」ピクセルを選択的に鮮明化するフィルタを設計する方法の第２の実施形態を示す。この方法によると、選択的平滑化フィルタ＾ｌを選択し（ブロック１０２）、それに対応する非選択的平滑化フィルタ＾Ｌを導出（ブロック１０４）した後、図１に示す方法と同様に、アンシャープマスクフィルタを高域通過フィルタ演算を差分演算（＾ｌ−＾Ｌ）で置き換える。次に、アンシャープマスクフィルタの画像ピクセル値ｘを選択的に平滑化された画像ピクセル値＾ｌｘで置き換え、入力画像ピクセル値ｘの代わりにその平滑化された画像ピクセル値＾ｌｘが画像データのスケーリングされた差分演算（すなわちλ（＾ｌ−＾Ｌ）ｘ）に加算されるようにする。アンシャープマスクフィルタ内でのこの置き換えは、次のように数５に示される。
【００２６】
【数５】
2004510267.tif 000007
【００２７】
この置き換えの最終的な効果は、アンシャープマスクフィルタのλ（＾ｌ−＾Ｌ）ｘ演算を実施する部分が画像データの選択的鮮明化を行う一方、アンシャープマスクフィルタの＾ｌｘ演算を実施する部分が画像データの選択的平滑化を行うことである。したがって、図２に示す方法は、既存の選択的平滑化フィルタ＾ｌが与えられれば、選択的鮮明化及び選択的平滑化フィルタを設計することができることを示している。この設計方法によって得られる新たな選択的平滑化及び選択的鮮明化フィルタの一つの利点は、平滑化フィルタ部分が特徴近傍に影響を及ぼすことなく非特徴近傍に対して演算を実施し、鮮明化フィルタ部分が非特徴近傍に影響を及ぼすことなく特徴近傍強調の補関数を実施することである。従って、従来技術に見られるような悪影響が取り除かれ、平滑化演算と鮮明化演算とが互いに干渉したり、打ち消しあったりすることがなくなる。
【００２８】
図３Ａは、＾ｌと＾Ｌを別々に実施し、それらの出力を組み合わせて差分演算にすることにより、本発明の図１および図２に示す方法によって設計されたフィルタを使用する方法を示している。まず、画像データ（ブロック１１０）の中から、強調すべき対象のピクセルに対応するピクセル値ｘ（ｉ，ｊ）を選択する（ブロック１１２）。次に、近傍Ｗのピクセルを選択する（ブロック１１４）。図３Ｂには、対象ピクセルＰ０およびその近傍ピクセルＰ１〜Ｐ８を含む例示的な３×３近傍が図示されている。ピクセル値ｘおよびそれに対応する選択された近傍に平滑化フィルタ＾ｌおよび非選択的平滑化フィルタ＾Ｌの各々を適用し（ブロック１１６、１１８）、画像データ＾ｌｘおよび＾Ｌｘをそれぞれ生成する（但し、＾ｌｘは、平滑化フィルタ＾ｌを用いてピクセル値ｘをフィルタリングすることにより生成された選択的に平滑化されたピクセル値に対応し、＾Ｌｘは、導出された対応する非選択的平滑化フィルタ＾Ｌを用いてピクセル値ｘをフィルタリングすることにより生成された平滑化されたピクセル値に対応する）。
【００２９】
これら２つのピクセル値の差分を判定して（１２０）、ピクセル値ｘおよびそれに対応するウィンドウＷについての差分演算（＾ｌ−＾Ｌ）Ｗを得る。この差分演算に鮮明化強度係数λを乗算することにより（１２２）、値λ（＾ｌ−＾Ｌ）を求め、新たなフィルタを図１の方法によって設計するか図２の方法によって設計するかに応じて、その値を元のピクセル値ｘまたは選択的に平滑化されたピクセル値＾ｌｘに加算する（１２６）。
【００３０】
具体的には、図１によってフィルタを設計する場合は、元のピクセル値ｘがλ（＾ｌ−＾Ｌ）に加算され、強調された出力値ｙ（１２８）が得られるようにスイッチ１２４を設定する。あるいは、図２によってフィルタを設計する場合は、選択的に平滑化されたピクセル値＾ｌｘがλ（＾ｌ−＾Ｌ）に加算され、強調された値ｙ（１２８）が得られるようにスイッチ１２４を設定する。
【００３１】
選択的画像平滑化と非選択画像平滑化との両方を行う場合に３×３の正方形の近傍を用いているが、本発明による画像処理のシステムおよび方法は、そのような近傍に制限される訳ではないということに注意して欲しい。近傍が何らかの特定サイズに制限されることはない。ピクセル数も９に制限されることはない。すべての対象ピクセルについて近傍ピクセルの数は固定であることが好ましいが、近傍のサイズは、特定種類（たとえば、テキスト、グラフィックス、元々の特徴など）の画像領域を収容するように、動的に変更することも可能である。
【００３２】
近傍が何らかの特定の幾何学的形状に制限されることもない。たとえば、近傍の形状は菱形にすることもできる。また、選択的平滑化フィルタリング演算および選択的鮮明化演算の各々についての近傍が、同じサイズである必要もない。
【００３３】
このように、実施に必要なのは（＾ｌｘおよび＾Ｌｘの計算の他に）、ピクセル当たり１回の乗算と２回の減算／加算演算だけである。また、モジュール性の利点もあり、フィルタ＾ｌ及び＾Ｌの実施形態は、最終結果に影響を及ぼすことなくいずれも変更することが可能である。
【００３４】
図１および図２に示す方法を用いて設計されたフィルタに使用する他の方法によれば、２つのフィルタ＾Ｌおよび＾ｌを単一のインラインプロセスで各ピクセル値に適用し、＾Ｌおよび＾ｌを実施する際の共通計算を単一の計算で実施することにより、すなわち単一計算に結合することにより、フィルタの複雑性および処理時間を低減させることができる。さらに、両方のフィルタ機能を単一のインラインプロセスに組み込むことにより、＾ｌｘおよび＾Ｌｘの双方を得るために必要なものが、２つのフィルタについての個別の２回の反復ではなく、各ピクセル値についての一回の反復で済むようになる。
【００３５】
図１に示す選択的鮮明化フィルタを設計する実施形態、または図２に示す選択的平滑化フィルタおよび選択的鮮明化フィルタを設計する実施形態では、既存の選択的平滑化フィルタ＾ｌからその選択手段をディセーブルすることによって非選択的平滑化フィルタ＾Ｌを導出している。図１および図２に示す方法それぞれの他の実施形態では、選択手段をディセーブルする代わりに「弱」選択的状態に設定する場合もあり、「弱」選択的状態とは、フィルタの選択手段がそのフィルタを選択的平滑化フィルタとして機能させる頻度よりも非選択的平滑化フィルタとして機能させる頻度の方が高い状態として定義される。換言すれば、選択的平滑化フィルタの選択的状態を減少させることにより、保存される「特徴」近傍の数は減少し、フィルタによって処理される「非特徴」近傍の数は増加する。選択的平滑化フィルタの選択的状態を弱める方法の一例は、ＲＡＤフィルタに関して示すことができる。パラメタＴをより高い値（∞ではない）に設定することによって、ＲＡＤフィルタの選択手段はより弱い選択的状態に設定される。
【００３６】
このようにしてフィルタ＾Ｌを導出することにより、フィルタ差分（＾ｌ−＾Ｌ）は実質的に、選択的高域通過フィルタではなく選択的帯域通過フィルタになる。そして、図１および図２に示す方法について述べたように、この帯域通過フィルタでＵＳＭフィルタを置き換えることができる。このようにして設計されたフィルタは、画像の鮮明化が行われる近傍のタイプ以上に優れた制御が可能になる。
【００３７】
数４および数５は、いずれもフィルタ差分（＾ｌ−＾Ｌ）がλによって線形マッピングされているが、汎用アンシャープマスク方法は、この特定マッピングに制限されないものと考えられる。例えばλは、差分（＾ｌ−＾Ｌ）によって組み込まれたのではない何らかの基準に従う局部依存性λ＝λ（ｉ，ｊ）を有する場合がある。数４および数５を一般化する別の方法は、フィルタ差分（＾ｌ−＾Ｌ）ｘの結果に汎用非減少マッピングｆ（ｔ）を適用することである（条件ｆ（０）＝０の対象となる）。すなわち、数４および数５に記載したフィルタは、それぞれ次の式で置き換えることができる。
【００３８】
【数６】
2004510267.tif 000008
【００３９】
単純なマッピングｆ（ｔ）の例は、鮮明化信号の絶対値が以下の所定のしきい値λＴを超えないようにする、次のような飽和線形マッピングである。
【００４０】
【数７】
2004510267.tif 000009
【００４１】
上記説明では、本発明を完全に理解してもらうため、特定のフィルタおよび特定のフィルタ実施形態など、多数の特定の詳細について説明した。しかしながら、当業者であれば、本発明を実施するために必ずしもこれら特定の詳細を使用する必要がないことは明らかであろう。他の場合では、本発明を不必要に曖昧にしないように、周知のデジタル画像処理ステップについては詳細に説明していない。
【００４２】
加えて、本発明の要素を特定の実施形態と併せて説明したが、本発明が様々な他の方法で実施できることも分かるであろう。したがって、例として図示および説明した特定の実施形態に、制限と解釈される意図はまったくないものと考えるべきである。それらの実施形態の詳細の参照に特許請求の範囲を制限する意図はなく、特許請求の範囲は本発明にとって必須と考えられる発明の特徴だけを記載している。
【図面の簡単な説明】
【図１】
画像データを選択的に鮮明化するフィルタを設計する一般的方法の実施形態を示す。
【図２】
画像データに選択的鮮明化および選択的平滑化を行うフィルタを設計する一般的方法の実施形態を示す。
【図３】
図３Ａは、図１および図２に設計されるフィルタを適用する方法を示し、図３Ｂは、例示的な３×３近傍を示す。
【図１】
2004510267.tif 000010
【図２】
2004510267.tif 000011
【図３Ａ】
2004510267.tif 000012
【国際公開パンフレット】
2004510267.tif 000013
2004510267.tif 000014
2004510267.tif 000015
2004510267.tif 000016
2004510267.tif 000017
2004510267.tif 000018
2004510267.tif 000019
2004510267.tif 000020
2004510267.tif 000021
2004510267.tif 000022
2004510267.tif 000023
2004510267.tif 000024
2004510267.tif 000025
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2004510267.tif 000027
2004510267.tif 000028
2004510267.tif 000029
2004510267.tif 000030
2004510267.tif 000031
2004510267.tif 000032
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004510267.tif 000033
2004510267.tif 000034
【国際調査報告】
2004510267.tif 000035
2004510267.tif 000036
2004510267.tif 000037