(57)【要約】【課題】全体の処理時間を低減することができる画像処理装置、画像処理方法及びプログラムを提供することを課題とする。【解決手段】画像処理方法は、判定処理手段により、入力画像内の平坦の領域と線の領域を判定するステップ（Ｓ３０１）と、画像処理手段により、前記判定の処理と並列に、前記入力画像に対してノイズ低減処理を行うステップ（Ｓ３０２）と、生成手段により、前記入力画像内の前記平坦の領域に対しては平坦用のノイズ低減処理が行われた画素値を採用し、前記入力画像内の前記線の領域に対しては線用のノイズ低減処理が行われた画素値を採用することにより、出力画像を生成するステップ（Ｓ３０７）とを有する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像内の平坦の領域と線の領域を判定する判定処理手段と、
前記判定処理手段の判定の処理と並列に、前記入力画像に対してノイズ低減処理を行う画像処理手段と、
前記入力画像内の前記平坦の領域に対しては平坦用のノイズ低減処理が行われた画素値を採用し、前記入力画像内の前記線の領域に対しては線用のノイズ低減処理が行われた画素値を採用することにより、出力画像を生成する生成手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像処理手段は、前記判定処理手段の判定の処理と並列に、前記入力画像に対して平坦用のノイズ低減処理及び線用のノイズ低減処理を行い、
前記生成手段は、前記入力画像内の前記平坦の領域に対しては前記平坦用のノイズ低減処理が行われた画素値を採用し、前記入力画像内の前記線の領域に対しては前記線用のノイズ低減処理が行われた画素値を採用することにより、出力画像を生成することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記判定処理手段は、前記入力画像内の平坦の領域と複数の種類の線の領域を判定し、
前記画像処理手段は、前記入力画像に対して前記複数の種類の線用のノイズ低減処理を並列処理し、
前記生成手段は、前記入力画像内の前記複数の種類の線の領域に対しては前記複数の種類の線用のノイズ低減処理が行われた画素値をそれぞれ採用することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記判定処理手段は、前記入力画像内の平坦の領域と複数の角度の線の領域を判定し、
前記画像処理手段は、前記入力画像に対して前記複数の角度の線用のノイズ低減処理を並列処理し、
前記生成手段は、前記入力画像内の前記複数の角度の線の領域に対しては前記複数の角度の線用のノイズ低減処理が行われた画素値をそれぞれ採用することを特徴とする請求項２又は３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像処理手段は、前記判定処理手段の判定の処理と並列に、前記入力画像に対して平坦用のノイズ低減処理を行い、
前記生成手段は、前記入力画像内の前記平坦の領域に対しては、前記平坦用のノイズ低減処理が行われた画素値を採用し、前記入力画像内の前記線の領域に対しては、線用のノイズ低減処理を行い、前記線用のノイズ低減処理が行われた画素値を採用することにより、出力画像を生成することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記判定処理手段は、前記入力画像内の平坦の領域と複数の種類の線の領域を判定し、
前記生成手段は、前記入力画像内の前記複数の種類の線の領域に対しては、前記線の種類に応じたノイズ低減処理を行い、前記線の種類に応じたノイズ低減処理が行われた画素値を採用することにより、出力画像を生成することを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記判定処理手段は、前記入力画像内の平坦の領域と複数の角度の線の領域を判定し、
前記生成手段は、前記入力画像内の前記複数の角度の線の領域に対しては、前記線の角度に応じたノイズ低減処理を行い、前記線の角度に応じたノイズ低減処理が行われた画素値を採用することにより、出力画像を生成することを特徴とする請求項５又は６記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記ノイズ低減処理は、平滑化処理であることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記判定処理手段は、前記入力画像内の平坦の領域と線の領域を画素毎に判定することを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
判定処理手段により、入力画像内の平坦の領域と線の領域を判定するステップと、
画像処理手段により、前記判定の処理と並列に、前記入力画像に対してノイズ低減処理を行うステップと、
生成手段により、前記入力画像内の前記平坦の領域に対しては平坦用のノイズ低減処理が行われた画素値を採用し、前記入力画像内の前記線の領域に対しては線用のノイズ低減処理が行われた画素値を採用することにより、出力画像を生成するステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
入力画像内の平坦の領域と線の領域を判定するステップと、
前記判定の処理と並列に、前記入力画像に対してノイズ低減処理を行うステップと、
前記入力画像内の前記平坦の領域に対しては平坦用のノイズ低減処理が行われた画素値を採用し、前記入力画像内の前記線の領域に対しては線用のノイズ低減処理が行われた画素値を採用することにより、出力画像を生成するステップと
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像のノイズを低減する方法として、画像の各画素が線であるか平坦であるかを判定し、その上で判定結果のパターンに応じたノイズ低減を行う方法がある。この方法は、細かくノイズの低減量を制御でき、細線の形状を維持できる点で、画像全体を平滑化する方法に比べ鮮鋭性を維持できるが、処理量が多く、高速化が必要である。高速に鮮鋭性を維持したノイズ低減処理を行う技術としては、判定処理自体を高速化するものや判定処理によりノイズ低減処理の一部分を省略化するものが知られている。特許文献１には、判定処理の並列化により、全体の処理の高速化を行う技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２２５２９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１は、資源を効率的に使用できず、高速化の余地が残っているという課題がある。
【０００５】
本発明の目的は、全体の処理時間を低減することができる画像処理装置、画像処理方法及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の画像処理装置は、入力画像内の平坦の領域と線の領域を判定する判定処理手段と、前記判定処理手段の判定の処理と並列に、前記入力画像に対してノイズ低減処理を行う画像処理手段と、前記入力画像内の前記平坦の領域に対しては平坦用のノイズ低減処理が行われた画素値を採用し、前記入力画像内の前記線の領域に対しては線用のノイズ低減処理が行われた画素値を採用することにより、出力画像を生成する生成手段とを有する。
【発明の効果】
【０００７】
並列処理により、全体の処理時間を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】画像処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図２】画像処理装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図３】画像処理方法を示すフローチャートである。
【図４】平坦細線判定処理を示すフローチャートである。
【図５】平坦平滑化処理を示すフローチャートである。
【図６】細線平滑化処理を示すフローチャートである。
【図７】細線を示す図である。
【図８】合わせ込み処理を示すフローチャートである。
【図９】他の画像処理装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図１０】他の画像処理方法を示すフローチャートである。
【図１１】合わせ込み処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下の実施形態は本発明を限定するものではなく、また、本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。なお、同一の構成については、同じ符号を付して説明する。
【００１０】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態による画像処理装置１０１のハードウェア構成例を示す図である。画像処理装置１０１は、パソコン１０２と、ディスプレイ１０３とを有する。パソコン１０２は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク（ＨＤＤ）、マルチコアＣＰＵを有し、プログラムを実行することにより、画像処理を行う。ディスプレイ１０３は、パソコン１０２により画像処理された画像を表示する。画像処理装置１０１は、例えば医療用画像処理装置であり、放射線撮像装置により撮像された被検者の画像を入力する。
【００１１】
図２は、画像処理装置１０１がプログラムを実行することにより行う処理の機能構成例を示すブロック図である。画像処理装置１０１は、判定処理手段２０１と、画像処理手段２０２と、合わせ込み手段２０３とを有する。判定処理手段２０１、画像処理手段２０２及び合わせ込み手段２０３は、パソコン１０２のマルチコアのＣＰＵ／ＧＰＵ上で実行される。判定処理手段２０１は、入力画像内の細線の領域と平坦の領域を画素毎に判定し、細線の領域である場合には、細線の方向の判定を行い、その判定結果を合わせ込み手段２０３に出力する。その細線の方向は、細線の４種類の角度（０度、４５度、９０度、１３５度）である。画像処理手段２０２は、入力画像の全領域に対して、平坦用のノイズ低減処理（平滑化処理）、及び４種類の角度の細線用のノイズ低減処理（平滑化処理）を並列処理する。そして、画像処理手段２０２は、その処理結果として、平坦平滑化画像、及び４種類の細線平滑化画像の合計５枚の平滑化画像を合わせ込み手段２０３に出力する。合わせ込み手段２０３は、判定処理手段２０１の判定結果を基に、入力画像のすべての画素の判定結果を参照する。そして、合わせ込み手段２０３は、それぞれの画素に対して、判定処理手段２０１の判定結果が平坦であった場合には、画像処理手段２０２が出力する平坦平滑化画像の画素値を出力画像の画素値とする。また、合わせ込み手段２０３は、それぞれの画素に対して、判定処理手段２０１の判定結果が細線であった場合には、画像処理手段２０２が出力する細線平滑化画像の画素値を出力画像の画素値とする。これにより、最終的に、合わせ込み手段２０３は、一枚の出力画像を出力する。なお、判定処理手段２０１、画像処理手段２０２及び合わせ込み手段２０３は、ハードウェアにより実現してもよいし、ＣＰＵ又はＧＰＵ等がプログラムを実行することにより実現してもよい。
【００１２】
図３は、画像処理装置１０１が行う画像処理方法を示すフローチャートである。画像処理装置１０１は、ステップＳ３０１〜Ｓ３０６の処理を並列処理し、その後、ステップＳ３０７の処理を行う。ステップＳ３０１では、判定処理手段２０１は、平坦細線判定マップ作成処理を行う。具体的には、判定処理手段２０１は、入力画像に対して、画素毎に平坦の領域と細線の領域の判定を行い、入力画像と同じサイズの判定マップを作成し、判定マップを合わせ込み手段２０３に出力する。
【００１３】
図４は、ステップＳ３０１の平坦細線判定マップ作成処理の詳細を示すフローチャートである。ステップＳ４０１では、判定処理手段２０１は、全画素に対して、画素毎に、画素が平坦の画素であるか、細線の画素であるかの判定を行う。判定処理手段２０１は、画素が平坦の画素である場合にはステップＳ４０２に処理を進め、画素が細線の画素である場合にはステップＳ４０３〜Ｓ４０６のいずれかの処理を進める。具体的には、判定処理手段２０１は、画素が０度の細線である場合にはステップＳ４０３に処理を進め、画素が４５度の細線である場合にはステップＳ４０４に処理を進める。また、判定処理手段２０１は、画素が９０度の細線である場合にはステップＳ４０５に処理を進め、画素が１３５度の細線である場合にはステップＳ４０６に処理を進める。
【００１４】
ステップＳ４０２では、判定処理手段２０１は、画素の該当する箇所の判定マップに対して、平坦フラグを設定する。ステップＳ４０３では、判定処理手段２０１は、画素の該当する箇所の判定マップに対して、０度細線フラグを設定する。ステップＳ４０４では、判定処理手段２０１は、画素の該当する箇所の判定マップに対して、４５度細線フラグを設定する。ステップＳ４０５では、判定処理手段２０１は、画素の該当する箇所の判定マップに対して、９０度細線フラグを設定する。ステップＳ４０６では、判定処理手段２０１は、画素の該当する箇所の判定マップに対して、１３５度細線フラグを設定する。
【００１５】
図３において、画像処理手段２０２は、ステップＳ３０２、Ｓ３０３、Ｓ３０４、Ｓ３０５、Ｓ３０６の処理を並列処理する。ステップＳ３０２では、画像処理手段２０２は、平坦平滑化処理を行う。具体的には、画像処理手段２０２は、入力画像の全領域に対して、画像の全領域が平坦であると仮定した上での平滑化処理を行い、平坦平滑化画像を合わせ込み手段２０３に出力する。
【００１６】
図５は、ステップＳ３０２の平坦平滑化処理の詳細を示すフローチャートである。Ｓ５０１では、画像処理手段２０２は、全画素に対して、画素毎に、着目画素を中心にした３×３画素の領域に対して平滑化処理を行い、平坦平滑化画像を合わせ込み手段２０３に出力する。
【００１７】
図３において、ステップＳ３０３では、画像処理手段２０２は、入力画像の全領域に対して、入力画像の全領域が０度の細線であると仮定した上での０度の細線用の平滑化処理を行い、０度の細線平滑化画像を合わせ込み手段２０３に出力する。ステップＳ３０４では、画像処理手段２０２は、入力画像の全領域に対して、入力画像の全領域が４５度の細線であると仮定した上での４５度の細線用の平滑化処理を行い、４５度の細線平滑化画像を合わせ込み手段２０３に出力する。ステップＳ３０５では、画像処理手段２０２は、入力画像の全領域に対して、入力画像の全領域が９０度の細線であると仮定した上での９０度の細線用の平滑化処理を行い、９０度の細線平滑化画像を合わせ込み手段２０３に出力する。ステップＳ３０６では、画像処理手段２０２は、入力画像の全領域に対して、入力画像の全領域が１３５度の細線であると仮定した上での１３５度の細線用の平滑化処理を行い、１３５度の細線平滑化画像を合わせ込み手段２０３に出力する。
【００１８】
図６は、ステップＳ３０３〜Ｓ３０６の各処理の詳細を示すフローチャートである。ステップＳ３０３、Ｓ３０４、Ｓ３０５、Ｓ３０６の違いは角度だけであり、それらの処理は同じであるので、ここでは、ステップＳ３０３の０度の細線平滑化処理の場合を説明する。他の角度の処理も同様である。ステップＳ６０１では、画像処理手段２０２は、全画素に対して、画素毎に、着目画素を中心にした３×３画素の領域に対して、０度の細線の画素の画素値だけを使用して平滑化処理を行う。細線の画素とは、図７（Ａ）〜（Ｄ）の３×３画素のうちのハッチがない白色の画素である。図７（Ａ）は０度細線の画素を示し、図７（Ｂ）は４５度細線の画素を示し、図７（Ｃ）は９０度細線の画素を示し、図７（Ｄ）は１３５度細線の画素を示す。図７（Ａ）の０度細線の場合、０度細線の画素は、３×３画素のうちの中心の着目画素とその左右の画素である。なお、ここでは、細線の角度は、４５度間隔である例を示しているが、細線の角度は任意の角度に設定できる。細線の角度の種類は、角度の間隔がｎである場合には１８０／ｎ個になり、１８０／ｎ個の平滑化処理を並列処理する。
【００１９】
図３において、ステップＳ３０７では、合わせ込み手段２０３は、ステップＳ３０１の判定マップとステップＳ３０２〜Ｓ３０６の平滑化画像を使用し、合わせ込み処理を行い、出力画像（ノイズ低減画像）を出力する。
【００２０】
図８は、ステップＳ３０７の合わせ込み処理の詳細を示すフローチャートである。合わせ込み手段２０３は、全画素に対して、画素毎に、ステップＳ８０１〜Ｓ８０６の処理を行う。ステップＳ８０１では、合わせ込み手段２０３は、着目画素の判定マップが平坦フラグである場合にはステップＳ８０２に処理を進める。また、合わせ込み手段２０３は、着目画素の判定マップが０度細線フラグである場合にはステップＳ８０３に処理を進め、着目画素の判定マップが４５度細線フラグである場合にはステップＳ８０４に処理を進める。また、合わせ込み手段２０３は、着目画素の判定マップが９０度細線フラグである場合にはステップＳ８０５に処理を進め、着目画素の判定マップが１３５度細線フラグである場合にはステップＳ８０６に処理を進める。
【００２１】
ステップＳ８０２では、合わせ込み手段２０３は、平坦平滑化画像のうちの着目画素の画素値を、出力画像（ノイズ低減画像）の着目画素の画素値として採用する。ステップＳ８０３では、合わせ込み手段２０３は、０度の細線平滑化画像のうちの着目画素の画素値を、出力画像（ノイズ低減画像）の着目画素の画素値として採用する。ステップＳ８０４では、合わせ込み手段２０３は、４５度の細線平滑化画像のうちの着目画素の画素値を、出力画像（ノイズ低減画像）の着目画素の画素値として採用する。ステップＳ８０５では、合わせ込み手段２０３は、９０度の細線平滑化画像のうちの着目画素の画素値を、出力画像（ノイズ低減画像）の着目画素の画素値として採用する。ステップＳ８０６では、合わせ込み手段２０３は、１３５度の細線平滑化画像のうちの着目画素の画素値を、出力画像（ノイズ低減画像）の着目画素の画素値として採用する。合わせ込み手段２０３は、全画素の処理が終了すると、出力画像（ノイズ低減画像）を出力する。
【００２２】
以上のように、判定処理手段２０１は、入力画像内の平坦の領域と線の領域を判定する。画像処理手段２０２は、判定処理手段２０１の判定の処理と並列に、入力画像の全領域に対して、平坦用のノイズ低減処理（平滑化処理）及び複数の角度の線用のノイズ低減処理（平滑化処理）を行う。合わせ込み手段２０３は、入力画像内の平坦の領域に対しては平坦用のノイズ低減処理が行われた画素値を採用し、入力画像内の複数の角度の線の領域に対しては複数の角度の線用のノイズ低減処理が行われた画素値をそれぞれ採用する。これにより、合わせ込み手段２０３は、出力画像を生成する生成手段である。
【００２３】
ステップＳ３０１〜Ｓ３０６の処理は、入力画像に対して行われる処理であり、それぞれの関連がない。そのため、パソコン１０２は、複数のＣＰＵ／ＧＰＵにより、ステップＳ３０１〜Ｓ３０６の処理を並列に実行することができる。すなわち、判定処理手段２０１のステップＳ３０１の判定の処理と並列（同時）に、画像処理手段２０２は、ステップＳ３０２〜Ｓ３０６の平滑化処理を行うことができる。また、その後の合わせ込み手段２０２は、単に、判定マップを参照して画素値を選択する処理であるので、処理時間が極めて短い。そのため、画像処理装置１０１は、マルチコアのＣＰＵ／ＧＰＵにより、効率的に処理を行うことができ、判定を伴う平滑化処理を高速化することができる。
【００２４】
（第２の実施形態）
図９は、本発明の第２の実施形態による画像処理装置１０１がプログラムを実行することにより行う処理の機能構成例を示すブロック図である。画像処理装置１０１は、例えば医療用画像処理装置である。図９の画像処理装置１０１は、図２の画像処理装置１０１に対して、画像処理手段２０２の代わりに、平坦画像処理手段９０２を設けたものである。すなわち、図９の画像処理装置１０１は、判定処理手段２０１、平坦画像処理手段９０２、及び合わせ込み手段２０３を有する。平坦画像処理手段９０２は、細線の平滑化処理を行わず、平坦の平滑化処理のみを行い、平坦平滑化画像を合わせ込み手段２０３に出力する。以下、本実施形態が第１の実施形態と異なる点を説明する。
【００２５】
図１０は、本実施形態による画像処理装置１０１の画像処理方法を示すフローチャートである。画像処理装置１０１は、ステップＳ１１０１及びＳ１１０２の処理を並列処理し、その後、ステップＳ１００３の処理を行う。ステップＳ１１０１の処理は、図３のステップＳ３０１と同じ処理である。ステップＳ１１０２では、平坦画像処理手段９０２は、図３のステップＳ３０２と同様に、入力画像の全領域に対して、画像の全領域が平坦であると仮定した上での平坦用の平滑化処理を行い、平坦平滑化画像を合わせ込み手段２０３に出力する。ステップＳ１００３では、合わせ込み手段２０３は、図３のステップＳ３０３〜Ｓ３０６と同様の細線平滑化処理を行い、図３のステップＳ３０７と同様の合わせ込み処理を行い、出力画像（ノイズ低減画像）を出力する。ステップＳ１００３の詳細は、図１１を参照しながら説明する。
【００２６】
図１１は、図１０のステップＳ１００３の詳細を示すフローチャートである。ステップＳ１１０１では、合わせ込み手段２０３は、着目画素の判定マップが平坦フラグである場合にはステップＳ１１０２に処理を進める。また、合わせ込み手段２０３は、着目画素の判定マップが０度細線フラグである場合にはステップＳ１１０３に処理を進め、着目画素の判定マップが４５度細線フラグである場合にはステップＳ１１０４に処理を進める。また、合わせ込み手段２０３は、着目画素の判定マップが９０度細線フラグである場合にはステップＳ１１０５に処理を進め、着目画素の判定マップが１３５度細線フラグである場合にはステップＳ１１０６に処理を進める。
【００２７】
ステップＳ１１０２では、合わせ込み手段２０３は、図１０のステップＳ１００２の平坦平滑化画像のうちの着目画素の画素値を、出力画像（ノイズ低減画像）の着目画素の画素値として採用する。ステップＳ１１０３では、合わせ込み手段２０３は、入力画像の着目画素に対して０度の細線用の平滑化処理を行い、その平滑化処理後の着目画素の画素値を、出力画像（ノイズ低減画像）の着目画素の画素値として採用する。ステップＳ１１０４では、合わせ込み手段２０３は、入力画像の着目画素に対して４５度の細線用の平滑化処理を行い、その平滑化処理後の着目画素の画素値を、出力画像（ノイズ低減画像）の着目画素の画素値として採用する。ステップＳ１１０５では、合わせ込み手段２０３は、入力画像の着目画素に対して９０度の細線用の平滑化処理を行い、その平滑化処理後の着目画素の画素値を、出力画像（ノイズ低減画像）の着目画素の画素値として採用する。ステップＳ１１０６では、合わせ込み手段２０３は、入力画像の着目画素に対して１３５度の細線用の平滑化処理を行い、その平滑化処理後の着目画素の画素値を、出力画像（ノイズ低減画像）の着目画素の画素値として採用する。合わせ込み手段２０３は、全画素の処理が終了すると、出力画像（ノイズ低減画像）を出力する。
【００２８】
以上のように、平坦画像処理手段９０２は、判定処理手段２０１の判定の処理と並列に、入力画像に対して平坦用のノイズ低減処理（平滑化処理）を行う。合わせ込み手段２０３は、入力画像内の平坦の領域に対しては、平坦用のノイズ低減処理が行われた画素値を採用し、入力画像内の線の領域に対しては、線用のノイズ低減処理を行い、線用のノイズ低減処理が行われた画素値を採用する。具体的には、合わせ込み手段２０３は、入力画像内の複数の角度の線の領域に対しては、線の角度に応じたノイズ低減処理（平滑化処理）を行い、その線の角度に応じたノイズ低減処理が行われた画素値を採用することにより、出力画像を生成する。
【００２９】
本実施形態は、放射線撮像装置により撮像された医療用画像の画像処理において、第１の実施形態と比べて効率がよくなる。一般的に、医療用画像は、平坦部と判断される部分が大半を占める。そのため、画像処理装置１０１は、平坦部のノイズ低減処理（平滑化処理）に大半の時間がとられる。これに対して、医療用画像は、細線部の部分が少なく、合わせ込み手段２０３が細線平滑化処理を行っても、細線平滑化処理は、全体の処理時間に比べると少ない時間である。第１の実施形態では、ステップＳ３０３〜Ｓ３０６の細線の種類だけ平滑化処理の並列計算を行う必要があり、ＣＰＵ／ＧＰＵのコア数もそれだけ必要になる。これに対し、本実施形態では、ステップＳ１００１の判定マップ作成処理と、ステップＳ１００２の平坦平滑化処理の２並列で済む。そのため、本実施形態は、第１の実施形態に比べ、並列処理数が少なく、効率的に計算を行うことができる。
【００３０】
以上のように、本実施形態によれば、医療用画像処理において効率的に処理を行うことができ、判定を伴う平滑化処理を高速化することができる。また、第１及び第２の実施形態は、並列処理を用い、細線の鮮鋭性を維持しつつ、ノイズを低減することができる。
【００３１】
（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【００３２】
なお、上記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【００３３】
１０１  画像処理装置、１０２  パソコン、１０３  ディスプレイ、２０１  判定処理手段、２０２  画像処理手段、２０３  合わせ込み手段
【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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