(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数種類の入力デバイスのうちの一の入力デバイスにおいて取得された画像データに対して、ベタ画像を前記一の入力デバイスにおいて撮像または読み取ることにより得られたベタ画像データから得られたウィナースペクトルを表すウィナースペクトル画像を、前記一の入力デバイスの２次元的なノイズ特性を表すノイズ情報として付与して情報付与済み画像データを得、
該情報付与済み画像データを出力することを特徴とする画像生成方法。
【請求項２】
前記出力は、前記画像データの記録媒体への記録であることを特徴とする請求項１記載の画像生成方法。
【請求項３】
請求項１または２記載の画像生成方法において生成された前記情報付与済み画像データに付与された前記ノイズ情報を取得し、
該ノイズ情報に基づいて、前記一の入力デバイスのノイズ特性を取得することを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
前記ノイズ情報に基づいて、前記情報付与済み画像データに対してノイズ除去処理を含む画像処理を施して処理済み画像データを得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】
複数種類の入力デバイスのうちの一の入力デバイスにおいて取得された画像データに対して、ベタ画像を前記一の入力デバイスにおいて撮像または読み取ることにより得られたベタ画像データから得られたウィナースペクトルを表すウィナースペクトル画像を、前記一の入力デバイスの２次元的なノイズ特性を表すノイズ情報として付与して情報付与済み画像データを得るノイズ情報付与手段と、
該情報付与済み画像データを出力する出力手段とを備えたことを特徴とする画像生成装置。
【請求項６】
前記出力手段は、前記画像データを記録媒体に記録する手段であることを特徴とする請求項５記載の画像生成装置。
【請求項７】
請求項１または２記載の画像生成方法において生成された前記情報付与済み画像データに付与された前記ノイズ情報を取得するノイズ情報取得手段と、
該ノイズ情報に基づいて、前記一の入力デバイスのノイズ特性を取得するノイズ特性取得手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
前記ノイズ特性に基づいて、前記情報付与済み画像データに対してノイズ除去処理を含む画像処理を施して処理済み画像データを得る画像処理手段をさらに備えたことを特徴とする請求項７記載の画像処理装置。
【請求項９】
複数種類の入力デバイスのうちの一の入力デバイスにおいて取得された画像データに対して、ベタ画像を前記一の入力デバイスにおいて撮像または読み取ることにより得られたベタ画像データから得られたウィナースペクトルを表すウィナースペクトル画像を、前記一の入力デバイスの２次元的なノイズ特性を表すノイズ情報として付与して情報付与済み画像データを得る手順と、
該情報付与済み画像データを出力する手順とを有する画像生成方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
前記出力する手順は、前記出力された画像データを記録媒体に記録する手順である請求項９記載のプログラム。
【請求項１１】
請求項１または２記載の画像生成方法において生成された前記情報付与済み画像データに付与された前記ノイズ情報を取得する手順と、
該ノイズ情報に基づいて、前記一の入力デバイスのノイズ特性を取得する手順とを有する画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１２】
前記ノイズ情報に基づいて、前記情報付与済み画像データに対してノイズ除去処理を含む画像処理を施して処理済み画像データを得る手順をさらに有する請求項１１記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数種類の入力デバイスのうちの一の入力デバイスにおいて取得された画像データを出力する画像生成方法および装置、この画像生成方法および装置において生成された画像データに対してノイズ除去処理を施す画像処理方法および装置、並びに画像生成方法および画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
スキャナや画像読取装置等の入力デバイスで取り込んだ画像データに、階調調整や鮮鋭度補正（シャープネス）等の所定の画像処理を施し、画像処理を施した画像データをモニタやプリンタ等の出力デバイスにおいて出力して再生画像を得る画像再生システムが各種の用途に用いられている。通常、このような画像再生システムにおいては、画像読取装置等の入力デバイスと、所定の画像処理を施す画像処理装置と、再生画像を出力する出力デバイスとは、互いに１対１で対応している。ところが、近年のコンピュータやワークステーション等の発達により、複数種類の入力デバイスおよび／または出力デバイスに対応するオープンシステム、例えば、画像読取装置で読み取った画像データをワークステーションによって画像処理して、これをプリンタおよびＣＲＴ等に出力して画像を再生できるシステムや、一枚の原画像を画像読取装置およびデジタルカメラにより取り込み、得られた画像データをワークステーションにおいて個々に画像処理して再生画像を出力できるシステム等が増加している。
【０００３】
このようなオープンシステムにおいては、入力デバイスおよび出力デバイスの種類によらず、同じ原画像を処理した場合には、安定して同じ再生画像が得られることが要求される。しかしながら、入力デバイスや出力デバイスの特性は、装置の種類毎に異なるのが通常であり、複数種類の入力デバイスや出力デバイスからなるオープンシステムにおいては、同じ原画像を用いて画像を再生しても、入力デバイスや出力デバイスによって、再生画像の像構造が変わってしまうという問題がある。
【０００４】
このため、入力デバイスのＭＴＦ特性（空間周波数伝達特性）に基づいて、入力デバイスにおいて得られた画像データに対してシャープネス処理を施しておき、その画像データを出力デバイスにおいて出力する際には、出力デバイスのＭＴＦ特性に基づいてその画像データに対してシャープネス処理を施すことにより、出力デバイスに応じた鮮鋭度を有する処理済み画像データを得る画像処理方法が本出願人により提案されている（特開平１０−５１６４１号公報）。また、ＭＴＦ特性のみならず、画像のノイズ特性を表すウィナースペクトルにも基づいて、画像データに対してシャープネス処理やノイズ除去処理を施す方法も提案されている（特表平１１−５１３１８号公報）。
【０００５】
上記特開平１０−５１６４１号公報および特表平１１−５１３１８号公報に記載された方法においては、ＭＴＦ特性およびウィナースペクトルにより表されるノイズ特性（以下デバイス特性とする）を１次元の情報として持ち、画像データにより表される画像のＸ方向およびＹ方向について同じようにデバイス特性を補正する等方的な処理を行っている。
【０００６】
ところで、入力デバイスのデバイス特性は、入力デバイスの構造上の理由により、主走査方向と副走査方向とで異なる。例えば、入力デバイスがスキャナの場合、主走査方向はＣＣＤを用いたラインセンサにより読み取り、副走査方向はラインセンサを移動して読み取ることにより２次元の画像を表す画像データを得ている。したがって、主走査方向についてのデバイス特性はラインセンサに依存し、副走査方向のデバイス特性はラインセンサを移動する機構に依存することとなる。
【０００７】
したがって、上記特開平１０−５１６４１号公報および特表平１１−５１３１８号公報に記載された方法のように、１次元的なデバイス特性に基づいて等方的な処理を施したのでは、得られる画像においては、主走査方向と副走査方向とで同程度のシャープネス強調やノイズ除去しか行うことができず、結果として主走査方向と副走査方向とでシャープネスの程度やノイズの程度が異なるものとなってしまう。
【０００８】
このため、入力デバイスに起因する画像の主走査方向および副走査方向のデバイス特性の相違を考慮して、主走査方向および副走査方向におけるシャープネスの特性に基づいて、主走査方向および副走査方向で強調の程度が異なる非等方的なシャープネス処理を行う方法が提案されている（特開平１０−２００７１０号公報）。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
ここで、ノイズを除去するために非等方的なノイズ除去処理を行う場合は、主走査方向および副走査方向におけるノイズ特性が必要となるが、画像データに対してノイズ除去処理を行う毎にノイズ特性を測定していたのでは、ノイズ除去処理の効率が非常に悪いものとなる。
【００１０】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、効率よくノイズ除去処理を行うことを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明による画像生成方法は、複数種類の入力デバイスのうちの一の入力デバイスにおいて取得された画像データに対して、該一の入力デバイスの２次元的なノイズ特性を表すノイズ情報を付与して情報付与済み画像データを得、
該情報付与済み画像データを出力することを特徴とするものである。
【００１２】
なお、本発明による画像生成方法においては、前記出力を、前記画像データのハードディスクや、ＣＤ−Ｒ、ＭＯ、メモリカード等の記録媒体への記録としてもよい。
【００１３】
また、本発明による画像生成方法においては、前記ノイズ情報を、ベタ画像を前記一の入力デバイスにおいて撮像または読み取ることにより得られたベタ画像データから得られたウィナースペクトルを表すウィナースペクトル画像としてもよい。
【００１４】
「ベタ画像」とは、全面グレーの原稿を入力デバイスにおいて撮像または読み取ることにより得られた画像をいう。
【００１５】
本発明による画像処理方法は、本発明による画像生成方法において生成された前記情報付与済み画像データに付与された前記ノイズ情報を取得し、
該ノイズ情報に基づいて、前記一の入力デバイスのノイズ特性を取得することを特徴とするものである。
【００１６】
なお、本発明による画像処理方法においては、前記ノイズ情報に基づいて、前記情報付与済み画像データに対してノイズ除去処理を含む画像処理を施して処理済み画像データを得るようにしてもよい。
【００１７】
本発明による画像生成装置は、複数種類の入力デバイスのうちの一の入力デバイスにおいて取得された画像データに対して、該一の入力デバイスの２次元的なノイズ特性を表すノイズ情報を付与して情報付与済み画像データを得るノイズ情報付与手段と、
該情報付与済み画像データを出力する出力手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１８】
なお、本発明による画像生成装置においては、前記出力手段を、前記画像データを記録媒体に記録する手段としてもよい。
【００１９】
また、本発明による画像生成装置においては、前記ノイズ情報を、ベタ画像を前記一の入力デバイスにおいて撮像または読み取ることにより得られたベタ画像データから得られたウィナースペクトルを表すウィナースペクトル画像としてもよい。
【００２０】
本発明による画像処理装置は、本発明による画像生成方法において生成された前記情報付与済み画像データに付与された前記ノイズ情報を取得するノイズ情報取得手段と、
該ノイズ情報に基づいて、前記一の入力デバイスのノイズ特性を取得するノイズ特性取得手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２１】
なお、本発明による画像処理装置においては、前記ノイズ特性に基づいて、前記情報付与済み画像データに対してノイズ除去処理を含む画像処理を施して処理済み画像データを得る画像処理手段をさらに備えるようにしてもよい。
【００２２】
なお、本発明による画像生成方法および画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
【００２３】
【発明の効果】
本発明の画像生成方法および装置によれば、複数種類の入力デバイスのうちの一の入力デバイスにおいて取得された画像データに対して、その一の入力デバイスの２次元的なノイズ特性を表すノイズ情報が付与される。このため、画像データに付与されたノイズ情報を参照すれば、その画像データを得た入力デバイスのノイズ特性を取得することができる。
【００２４】
本発明の画像処理方法および装置によれば、本発明による画像生成方法および装置において生成された情報付与済み画像データに付与されたノイズ情報を取得し、このノイズ情報に基づいて、画像データを得た入力デバイスのノイズ特性を取得するようにしたため、効率よくその入力デバイスのノイズ特性を取得することができる。
【００２５】
したがって、そのノイズ特性に基づいて、情報付与済み画像データに対してノイズ除去処理を含む画像処理を施すことにより、ノイズが除去された処理済み画像データを効率よく得ることができる。
【００２６】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の実施形態による画像生成装置の構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように、本実施形態による画像生成装置は、フイルムに記録された画像を読み取る等により画像データＳ０を取得する複数の入力デバイス１１（１１ａ，１１ｂ，１１ｃ…）と、入力デバイス１１において取得されたベタ画像を表すベタ画像データＳＢに基づいて、そのベタ画像データＳＢを得た入力デバイス１１のノイズ特性を表すノイズ情報Ｎを生成するノイズ情報生成手段１２と、ノイズ情報Ｎを入力デバイス１１の種類毎に記録するメモリ１３と、入力デバイス１１において取得された画像データＳ０に、その画像データＳ０を得た入力デバイス１１に対応するノイズ情報Ｎを付与して、ノイズ情報Ｎが付与された画像データＳ１を得るノイズ情報付与手段１４と、画像データＳ１をハードディスクや、ＣＤ−Ｒ、ＭＯ、メモリカード等のメディアに記録する記録手段１５とを備える。
【００２７】
入力デバイス１１としては、原稿が担持する画像や各種の被写体を光電的に読み取って、デジタル画像データとして出力できる公知のデバイスがすべて利用可能であり、例えば、走査露光や面露光によって原稿の反射光や透過光を光電的に読み取るスキャナやフイルムスキャナ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ等が例示される。
【００２８】
なお、本実施形態においては、入力デバイス１１は、同じ種類のデバイスを複数（例えば、異なるおよび／または同じ機種のスキャナを複数台等）有するものであってもよく、異なる種類のデバイスを複数種（例えば、画像読取装置とデジタルカメラ等）有するものであってもよく、あるいは両者であってもよい。
【００２９】
ノイズ情報生成手段１２は、ベタ画像データＳＢに基づいて、そのベタ画像データＳＢを得た入力デバイス１１のウィナースペクトル画像を生成し、これをノイズ情報Ｎとして取得する。
【００３０】
なお、ベタ画像データＳＢは、全面グレーの原稿を入力デバイス１１において撮像または読み取ることにより得られる。
【００３１】
ここで、ノイズ情報Ｎの取得について説明する。まず、ベタ画像データＳＢに対して離散フーリエ変換が施されてウィナースペクトルが算出される。ウィナースペクトルは写真等の粒状解析の手法として用いられているものであり、ベタ画像データＳＢを離散フーリエ変換することにより得られるパワー（実部および虚部の二乗和）により表される。なお、サイズがＭ×Ｎの画像ｇ（ｍ，ｎ）（ｍ，ｎは画素位置）についての離散フーリエ変換画像Ｇ（ｋ，ｌ）は下記の式（１）により表される。
【数１】
0003967163.tif 000002
【００３２】
式（１）において、ｋ，ｌは周波数である。式（１）において算出される各Ｇ（ｋ，ｌ）について、実数および虚数の値が得られるため、得られた実数および虚数の値の二乗和を算出することによりウィナースペクトルを得、このウィナースペクトルをｋｌ平面上においてプロットすることによりウィナースペクトル画像が得られる。ウィナースペクトル画像を図２に示す。図２において、ｆ／２はナイキスト周波数である。また、図２において丸で囲んだ領域がウィナースペクトルの値が高いことを示す。
【００３３】
ここで、図２（ａ）に示すウィナースペクトル画像においては、値が大きい領域がウィナースペクトル画像の斜め方向に大きく存在する。したがって、ウィナースペクトル画像が図２（ａ）に示すものである場合、ベタ画像データＳＢを得た入力デバイス１１は、斜め方向のノイズが多い、ということが分かる。
【００３４】
一方、図２（ｂ）に示すウィナースペクトル画像においては、値が大きい領域がウィナースペクトル画像の縦横方向に大きく存在する。したがって、ウィナースペクトル画像が図２（ｂ）に示すものである場合、ベタ画像データＳＢを得た入力デバイス１１は、縦横方向のノイズが多い、ということが分かる。
【００３５】
なお、式（１）に基づいて算出されたウィナースペクトルをそのまま用いたのではウィナースペクトル画像のレンジの幅が大きくなる。このため、算出されたパワーを対数変換することにより、ウィナースペクトルの値を対数化することが好ましい。
【００３６】
ここで、通常視覚的にノイズと感じられる周波数成分は、中周波から高周波数帯域に分布しているが、画像を構成する成分の多くは低周波成分に含まれるため、ベタ画像データＳＢをそのまま用いてウィナースペクトルを算出しても、中高周波数成分は非常に小さい値となる。したがって、ノイズとしては中高周波と低周波とで明らかな差があるにも拘わらず、ウィナースペクトル画像においては値としてほとんど差がないものとなってしまう。具体的には、図２に示すウィナースペクトル画像において、原点付近の値が大きくなってしまう。
【００３７】
このため、ベタ画像データＳＢに対して中高周波成分を抽出するフィルタリング処理を施すことにより、低周波成分を除去してからウィナースペクトルを算出することが好ましい。これにより、ノイズ成分の周波数特性をより正確に抽出することができる。
【００３８】
また、使用するベタ画像の面積が大きいほど、ウィナースペクトル算出の精度は向上する。しかしながら、ベタ画像の面積に比例してウィナースペクトル算出に要する時間が長くなる。このため、ウィナースペクトル算出のためのベタ画像のサイズは、６４×６４画素または１２８×１２８画素程度であることが好ましい。
【００３９】
なお、ウィナースペクトル画像は図２に示すものとなるが、そのサイズはウィナースペクトル算出に用いたベタ画像と同様に６４×６４画素または１２８×１２８画素となる。しかしながら、実際のノイズ除去処理を行う場合には、ノイズの方向性が分かればよいため、ウィナースペクトル画像を４×４程度の領域に分割し、各領域におけるウィナースペクトルの平均値を算出し、その平均値の値を閾値処理することにより、図３に示すような４×４程度の領域からなる簡易なウィナースペクトル画像を生成してもよい。
【００４０】
なお、図３においては、図３（ａ）が図２（ａ）に、図３（ｂ）が図２（ｂ）にそれぞれ対応し、黒、斜線および白の順にウィナースペクトルの値が大きくなることを示している。なお、ウィナースペクトルの値は３段階ではなく、白および黒の２段階としてもよい。
【００４１】
メモリ１３は、ノイズ情報Ｎを入力デバイス１１の種類毎に記憶する。
【００４２】
ノイズ情報付与手段１４は、画像データＳ０を得た入力デバイス１１のノイズ情報Ｎをメモリ１３から読み出し、読み出されたノイズ情報Ｎをその画像データＳ０のヘッダに記述することにより、ノイズ情報Ｎを画像データＳ０に付与して、ノイズ情報Ｎが付与された画像データＳ１を得る。なお、画像データＳ０のヘッダには、その画像データＳ０を得た入力デバイス１１の種類を表す情報が付与されているため、画像データＳ０のヘッダに記述された情報に基づいて、画像データＳ０を得た入力デバイス１１の種類を認識することができる。
【００４３】
なお、ノイズ情報Ｎは画像データＳ０のヘッダに記述するのみならず、画像データＳ０のファイル名が001.jpgの場合にノイズ情報Ｎのファイル名を001N.jpgとする等、画像データＳ０とノイズ情報Ｎとのファイル名を関連付けることにより、ノイズ情報Ｎを画像データＳ０に付与してもよい。または外部からの指示により、付与するノイズ情報Ｎを選択するようにしてもよい。
【００４４】
次いで、本実施形態の動作について説明する。図４は本実施形態による画像生成装置の動作を示すフローチャートである。なお、ここでは、入力デバイス１１毎のノイズ情報Ｎが既に取得されてメモリ１３に記憶されているものとする。まず、入力デバイス１１において画像データＳ０が取得される（ステップＳ１）。続いて、画像データＳ０のヘッダに記述された入力デバイス１１の種類を表す情報に基づいて、画像データＳ０を得た入力デバイス１１に対応するノイズ情報Ｎがメモリ１３から読み出される（ステップＳ２）、読み出されたノイズ情報Ｎは、画像データＳ０に付与されて画像データＳ１が得られる（ステップＳ３）。画像データＳ１は、記録手段１５においてメディアに記録され（ステップＳ４）、処理を終了する。
【００４５】
次いで、本発明による画像処理装置の実施形態について説明する。図５は、本発明の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図である。図５に示すように、本実施形態による画像処理装置は、上記本実施形態による画像生成装置において生成された画像データＳ１に対してノイズ除去処理を含む画像処理を施すものであり、画像データＳ１の入力を受け付ける入力手段２１と、画像データＳ１に付与されたノイズ情報Ｎに基づいて、画像データＳ１を得た入力デバイスのノイズ特性Ｔを取得するノイズ特性取得手段２２と、ノイズ特性取得手段２２において取得されたノイズ特性Ｔに基づいて、画像データＳ１に対してノイズ除去処理とともに、シャープネス処理、色補正処理および階調変換処理を施して処理済み画像データＳ２を得る画像処理手段２３と、処理済み画像データＳ２を出力する出力デバイス２４とを備える。
【００４６】
ノイズ特性取得手段２２は、画像データＳ１に付与されているノイズ情報Ｎを取得し、取得したノイズ情報Ｎに基づいて、画像データＳ１を得た入力デバイス１１のノイズ特性Ｔを取得する。具体的には、ノイズ情報Ｎであるウィナースペクトル画像に基づいて、ノイズが分布する方向を検出し、これをノイズ特性Ｔとして取得する。
【００４７】
画像処理手段２３は、ノイズ特性Ｔに基づいて、画像データＳ１に対してノイズの方向性を考慮したノイズ除去処理を施すとともに、シャープネス処理、色補正処理および階調変換処理を画像データＳ１に対して施して処理済み画像データＳ２を得る。
【００４８】
例えば、ノイズ特性Ｔに基づいて、画像データＳ１を得た入力デバイス１１においては、画像の斜め方向にノイズが多く分布しているということが分かった場合には、画像の斜め方向についてスムージングの程度を大きくしてノイズ除去処理を施す。また、画像の縦横方向にノイズが分布しているということが分かった場合には、画像の縦横方向についてスムージングの程度を大きくしてノイズ除去処理を施す。
【００４９】
出力デバイス２４としては、処理済み画像データＳ２から可視像あるいは潜像を形成する各種の画像出力媒体すべて利用可能であり、感光体等の感光材料を用いた各種のプリンタ、感熱記録材料を用いるサーマルプリンタ、ＣＲＴモニタや液晶モニタ等の各種のモニタ等が例示される。
【００５０】
次いで、本実施形態による画像処理装置の動作について説明する。図６は、本実施形態による画像処理装置の動作を示すフローチャートである。まず、入力手段２１において画像データＳ１の入力が受け付けられる（ステップＳ１１）。続いて、ノイズ特性取得手段２２において、画像データＳ１に付与されたノイズ情報Ｎに基づいて、画像データＳ１を得た入力デバイス１１のノイズ特性Ｔが取得される（ステップＳ１２）。そして、画像処理手段２３において、ノイズ特性Ｔに基づいて画像データＳ１に対してノイズ除去処理を含む画像処理が施されて処理済み画像データＳ２が得られる（ステップＳ１３）。処理済み画像データＳ２は出力デバイス２４において出力され（ステップＳ１４）、処理を終了する。
【００５１】
このように、本実施形態によれば、入力デバイス１１において取得された画像データＳ０に対して、その入力デバイス１１に対応するノイズ情報Ｎを付与するようにしたため、ノイズ情報Ｎを参照すれば、その画像データＳ０を得た入力デバイス１１のノイズ特性Ｔを取得することができる。したがって、画像データＳ０を得た入力デバイス１１のノイズ特性Ｔを効率よく取得することができ、その結果、画像データＳ１に対するノイズ除去処理を効率よく行うことができる。
【００５２】
なお、上記実施形態においては、入力デバイス１１の種類に応じたノイズ情報Ｎを予め作成してメモリ１３に記憶し、入力デバイス１１の種類に応じたノイズ情報Ｎを読み出すようにしているが、画像データＳ０を出力する毎に、ウィナースペクトル画像を生成して画像データＳ０に付与してもよい。また、図２に示す簡易でないウィナースペクトル画像をノイズ情報Ｎとしてメモリ１３に記憶しておき、画像データＳ０にノイズ情報Ｎを付与する際に、簡易なウィナースペクトル画像を生成し、簡易なウィナースペクトル画像をノイズ情報Ｎとして画像データＳ０に付与してもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態による画像生成装置の構成を示す概略ブロック図
【図２】ウィナースペクトル画像を示す図
【図３】簡易なウィナースペクトル画像を示す図
【図４】本発明の実施形態による画像生成装置の動作を示すフローチャート
【図５】本発明の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック
【図６】本発明の実施形態による画像処理装置の動作を示すフローチャート
【符号の説明】
１１    入力デバイス
１２    ノイズ情報生成手段
１３    メモリ
１４    ノイズ情報付与手段
１５    記録手段
２１    入力手段
２２    ノイズ特性取得手段
２３    画像処理手段
２４    出力デバイス
【図１】
0003967163.tif 000003
【図２】
0003967163.tif 000004
【図３】
0003967163.tif 000005
【図４】
0003967163.tif 000006
【図５】
0003967163.tif 000007
【図６】
0003967163.tif 000008