(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像データに対して適応的な精細度補正を施す画像処理装置であって、
前記入力画像データから画像特徴量を算出する画像特徴量算出手段と、
前記画像特徴量算出手段で算出された画像特徴量が、第一の値以下の場合は先鋭度を平滑化する強調係数を、第一の値よりも大きく、第二の値以下の場合は先鋭度を強調する強調係数を、第二の値よりも大きい場合は先鋭度の補正を行わない強調係数をそれぞれ算出する強調係数算出手段と、
前記強調係数算出手段で算出された強調係数に基づいて前記入力画像データの精細度補正を行う精細度補正手段とを備え、
前記画像特徴量算出手段は、画像特徴量としてカラーエッジ情報を算出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記入力画像データの画像情報を設定する画像情報設定手段をさらに備え、
前記画像特徴量算出手段は、画像特徴量の算出前に前記入力画像データに対してノイズ除去処理を実行するノイズ除去機能を有し、そのノイズ除去機能の設定を前記画像情報設定手段で設定された画像情報に基づいて行う
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】
前記強調係数算出手段は、入力画像全体に係る強調係数を算出する大域的強調係数算出手段と、入力画像の画素毎に係る強調係数を算出する局所的強調係数算出手段とを有する
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記局所的強調係数算出手段は、前記画像特徴量算出手段で算出された画像特徴量が第一の値以下の場合は、局所的強調係数に負の値を設定する
ことを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記局所的強調係数算出手段は、前記画像特徴量算出手段で算出された画像特徴量が第二の値よりも大きい場合は、局所的強調係数に０あるいは０に近い値を設定する
ことを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記入力画像データの画像情報を設定する画像情報設定手段をさらに備え、
前記局所的強調係数算出手段は、局所的強調係数の算出に用いる算出式を、前記画像情報設定手段において設定された画像情報に基づいて変更できる
ことを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記精細度補正手段は、アンシャープネスマスク処理に用いるフィルタを有し、このフィルタの特性を前記強調係数算出手段で算出された強調係数に基づいて決定する
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記入力画像データの画像情報を設定する画像情報設定手段をさらに備え、
前記精細度補正手段は、アンシャープネスマスク処理に用いるフィルタの特性を、前記画像情報設定手段において設定された画像情報に基づいて決定する
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記画像情報設定手段は、ユーザが前記入力画像データの情報を設定する外部情報入力手段である
ことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記画像情報設定手段は、前記入力画像データを解析して自動的に画像の情報を設定する
ことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項１１】
入力された画像データに対して適応的な精細度補正を施す画像処理方法であって、
前記入力画像データから画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、
前記画像特徴量算出ステップで算出された画像特徴量が、第一の値以下の場合は先鋭度を平滑化する強調係数を、第一の値よりも大きく、第二の値以下の場合は先鋭度を強調する強調係数を、第二の値よりも大きい場合は先鋭度の補正を行わない強調係数をそれぞれ算出する強調係数算出ステップと、
前記強調係数算出ステップで算出された強調係数に基づいて前記入力画像データの精細度補正を行う精細度補正ステップとの各処理を実行し、
前記画像特徴量算出ステップでは、画像特徴量としてカラーエッジ情報を算出する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
前記画像特徴量算出ステップでは、画像特徴量の算出前に前記入力画像データに対して実行するノイズ除去処理の設定を前記入力画像データの画像情報に基づいて行う
ことを特徴とする請求項１１記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記強調係数算出ステップでは、入力画像全体に係る強調係数を算出する大域的強調係数算出ステップと、入力画像の画素毎に係る強調係数を算出する局所的強調係数算出ステップとの各処理を実行する
ことを特徴とする請求項１１記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記大域的強調係数算出ステップでは、大域的強調係数の算出に用いる算出式を、前記入力画像データの画像情報に基づいて変更する
ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
【請求項１５】
前記局所的強調係数算出ステップでは、前記画像特徴量算出ステップで算出された画像特徴量が第一の値以下の場合は、局所的強調係数に負の値を設定する
ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
【請求項１６】
前記局所的強調係数算出ステップでは、前記画像特徴量算出ステップで算出された画像特徴量が第二の値よりも大きい場合は、局所的強調係数に０あるいは０に近い値を設定する
ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
【請求項１７】
前記局所的強調係数算出ステップでは、局所的強調係数の算出に用いる算出式を、前記入力画像データの画像情報に基づいて変更する
ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理方法。
【請求項１８】
前記精細度補正ステップでは、アンシャープネスマスク処理に用いるフィルタの特性を、前記強調係数算出ステップで算出された強調係数に基づいて決定する
ことを特徴とする請求項１１記載の画像処理方法。
【請求項１９】
前記精細度補正ステップは、アンシャープネスマスク処理に用いるフィルタの特性を、前記入力画像データの画像情報に基づいて決定する
ことを特徴とする請求項１１記載の画像処理方法。
【請求項２０】
前記入力画像データの画像の情報を、前記入力画像データを解析して自動的に設定する
ことを特徴とする請求項１２，１４，１７または１９記載の画像処理方法。
【請求項２１】
請求項１１〜請求項２０のうちのいずれか１つに記載の画像処理方法の処理手順をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムが格納されている
ことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムが格納された記録（記憶）媒体に関し、特に画像に対して適応的な精細度補正を行う画像処理装置およびその処理方法、ならびに当該処理方法の処理手順をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムがソフトウェアとして格納された記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ディジタル化、ネットワーク化、システム化が進展するに従って、ディジタル画像の多用性が増してきた。例えば、インターネットで取得した写真や、スキャンインした書類を、アプリケーションで作成した電子ドキュメントに張り付け、ファイリングソフトを用いてファイリングして回覧したり、ディジタルカメラで撮影した画像を使って電子アルバムを作成したりすることが、当たり前の事になってきた。
【０００３】
しかしながら、スキャンインした画像やディジタルカメラの画像等のディジタル画像では、露光不足、ぶれ、ぼけ、色かぶり、ノイズなど、撮像条件の悪さや画質の劣化が目立つ場合が多い。従って、通常、ディジタル画像を活用する場合には、オリジナルの画像をそのまま扱うことは少なく、オリジナルの画像に対して何かしらの画質補正の処理を施し、その補正処理後のディジタル画像を活用することになる。
【０００４】
また、それに伴って、ディスプレイやプリンタ、複写機などの出力機器に対しても、より質の高い画像出力が要求されるようになっており、事実、複写機やプリンタドライバに画質補正機能が組み込まれたり、画質補正に機能を絞った画像処理ソフト等が売り出されたりしている。
【０００５】
上記の画質劣化の一つとして、精細度がかけている、いわゆる、なまっている状態が挙げられる。これは、スキャナやディジタルカメラの撮像デバイス（例えば、ＣＣＤ型撮像素子）のＭＴＦ(modulation transfer function)特性や光量、撮影条件などのさまざまな劣化要因が重なって起こる現象である。
【０００６】
また、扱う画像の中には、インターネットなどで取得した画像なのか、スキャンインした画像なのか、ディジタルカメラで撮像した画像なのか、またどのような撮影条件下で撮影された画像なのかなど、素性のわからない画像が大半を占める。これらの画像に関しては、劣化原因すら分からず、精細度補正を行うための情報がまったくないため、ユーザが好みの精細度になるまで試行錯誤的に補正するしかない。
【０００７】
一方、画像に適応的な精細度補正を行う方法の一つとして、周知技術であるアンシャープネスマスク処理という手法がある。このアンシャープネスマスク処理は、入力画像とその平滑化画像の差分、即ち高周波成分を算出し、この算出した高周波成分に一定のゲインをかけてから入力画像に加算することで、精細度補正を実現する手法である。次式（１）に、アンシャープネスマスク処理の一般式を示す。
【０００８】
out(n,m)＝in(n,m)＋Ｋ・{in(n,m)−sm(n,m)}    ……（１）
ここで、out(n,m)は出力画像、in(n,m)は入力画像、sm(n,m)は平滑化画像（フィルタサイズＮ×Ｍ）である。また、Ｋは強調係数、ｎ，ｍは位置である。ただし、強調係数Ｋは、
【０００９】
【数１】
0004099936.tif 000002
である。ここで、ＴＨＤは閾値である。
【００１０】
上記の式（１）に示すように、アンシャープネスマスク処理は３つのパラメータを持つ。すなわち、１つ目のパラメータは、式(1)の強調係数Ｋである。この強調係数Ｋは高周波成分をどれだけ強調するかを示す係数（ゲイン）であり、Ｋ＝０であれば精細度補正は行われず、Ｋが大きくなればなるほど精細度の強調度合いは強くなる。
【００１１】
２つ目のパラメータは、式(1)の平滑化画像sm(n,m)を作成する際に用いるフィルタのサイズＮ×Ｍである。このフィルタのサイズＮ×Ｍが大きくなればなるほどボケ具合が大きくなり、それに伴って、入力画像との差分である高周波成分も大きくなる。
【００１２】
３つ目のパラメータは、式(1)の強調係数Ｋを決定するための閾値ＴＨＤである。高周波成分が閾値ＴＨＤよりも大きければ精細度補正を行い、逆に高周波成分が閾値ＴＨＤ以下であればその部分にはエッジがないと判断して、強調係数Ｋを０に設定する。強調係数Ｋ＝０では、精細度の強調は行われず、入力画像の値が保持される。
【００１３】
このように、アンシャープネスマスク処理は、画像毎に最適な値をこの3つのパラメータ、即ち強調係数Ｋ、フィルタサイズＮ×Ｍおよび閾値ＴＨＤに設定することで、適応的な精細度補正を実行する手法である。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、周知技術であるアンシャープネスマスク処理は、基本的には、画像に対して１つの強度係数(ゲイン)Ｋしか設定できないため、例えば、髪や輪郭などはエッジが強調されるが、濃淡の少ない背景や人の肌、ノイズなども強調されてしまい、全体的に粒状性が粗くなってしまう場合がある。
【００１５】
３つ目のパラメータである閾値ＴＨＤを用いれば、高周波成分のない部分は強調しないように設定できるが、強調のＯＮ／ＯＦＦのみの設定しかできないために、処理のＯＮ／ＯＦＦの切り替え部分で違和感が生じる場合がある。また、どのパラメータをどのように設定すれば、好ましい精細度補正が実現できるかどうかは、一般ユーザにはわかりづらく、幾度となく試行錯誤的な操作を繰り返すことになる。
【００１６】
これに対して、自動的に画像に適応的な精細度補正を行う方法として、入力画像のエッジに基づいて補正を行う方法が提案されている（例えば、特開平１１−０５５５２６号公報参照）。この従来技術は、１次微分フィルタや２次微分フィルタを通すことで、あるいは、単純に周辺画素との差分をとることでエッジ画像を抽出し、エッジ画像の特徴から画像のエッジらしさを算出した後、そのエッジらしさをアンシャープネスマスク処理の強調係数Ｋに反映させたり、エッジ強調フィルタの決定に用いたりする方法である。
【００１７】
しかしながら、この従来技術では、エッジ情報から自動的にパラメータを決定して精細度補正を行うのであるが、ここで用いられるエッジ情報は一般的に明度の信号を用いて算出されることが多いため、なだらかなカラーグラデーションに節目やむらが発生することがある。
【００１８】
すなわち、明度信号のエッジは、かならずしも人の視覚で認知できるエッジと一致しているわけではなく、例えば、なだらかなカラーのグラデーションなどの場合は、人の目にはエッジがないように見えるが、明度信号だけをみるとエッジが存在していることがある。従って、このような部分に明度のエッジ情報を用いて自動的にパラメータを設定するような精細度補正を行うと、なだらかなカラーグラデーションに節目やむらが発生することがある。
【００１９】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、補正後の画像に節目やむらなどの不具合を発生させることなく、適応的な精細度補正が可能な画像処理装置およびその処理方法、ならびにその処理方法の処理動作を実行させるための画像処理プログラムが格納された記録媒体を提供することにある。
【００２０】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画像処理装置は、入力された画像データに対して適応的な精細度補正を施す画像処理装置であって、入力画像データから画像特徴量を算出する画像特徴量算出手段と、この画像特徴量算出手段で算出された画像特徴量が、第一の値以下の場合は先鋭度を平滑化する強調係数を、第一の値よりも大きく、第二の値以下の場合は先鋭度を強調する強調係数を、第二の値よりも大きい場合は先鋭度の補正を行わない強調係数をそれぞれ算出する強調係数算出手段と、この強調係数算出手段で算出された強調係数に基づいて入力画像データの精細度補正を行う精細度補正手段とを備え、前記画像特徴量算出手段は、画像特徴量としてカラーエッジ情報を算出することを特徴とする。
【００２１】
本発明に係る画像処理方法は、入力された画像データに対して適応的な精細度補正を施す画像処理方法であって、入力画像データから画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、この画像特徴量算出ステップで算出された画像特徴量が、第一の値以下の場合は先鋭度を平滑化する強調係数を、第一の値よりも大きく、第二の値以下の場合は先鋭度を強調する強調係数を、第二の値よりも大きい場合は先鋭度の補正を行わない強調係数をそれぞれ算出する強調係数算出ステップと、この強調係数算出ステップで算出された強調係数に基づいて入力画像データの精細度補正を行う精細度補正ステップとの各処理を実行し、前記画像特徴量算出ステップでは、画像特徴量としてカラーエッジ情報を算出することを特徴とする。
【００２２】
上記構成の画像処理装置およびその処理方法において、入力された画像データに対して適応的な精細度補正を施すに当たって、先ず、入力画像データから画像特徴量としてカラーエッジ情報を算出する。そして、この画像特徴量に応じて画像に対して複数の強調係数を算出し、その算出した複数の強調係数を用いて先鋭度を平滑化したり、先鋭度を強調したり、あるいは先鋭度の補正を行わないような精細度補正を行う。これにより、ユーザが試行錯誤的な操作を行うことなく、適応的な精細度補正を実現できる。特に、画像特徴量として、明度のエッジ情報を用いずに、色の凸凹を表すカラーエッジ情報を用いることで、人の感覚に応じてエッジ情報を得ることができ、補正後の画像に節目やむらなどの不具合を発生させることもない。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２４】
＜第１実施形態＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。図1において、本実施形態に係る画像処理装置は、画像入力部１１、画像特徴量算出部１２、強調係数算出部１３、精細度補正部１４および画像出力部１５を有する構成となっている。
【００２５】
上記構成の画像処理装置において、画像入力部１１は、例えばスキャナなどのディジタル多値画像入力機器やメモリなどからなり、原稿などから読み取った画像データあるいは記憶保持している画像データを入力する。画像特徴量算出部１２は、画像入力部１１から入力された入力画像（データ）から画像特徴量としてカラーエッジ情報ｆ(n,m)を算出する。
【００２６】
強調係数算出部１３は、特徴量算出部１２において算出したカラーエッジ情報ｆ(n,m)から精細度補正に必要な2種類の強調係数を算出する。ここで算出する2種類の強調係数とは、画像全体に一律な大域的強調係数Ｋと、画素毎に異なる係数を持つ局所的強調係数Ｋ(n,m)である。
【００２７】
精細度補正部１４は、強調係数算出部１３において算出した2種類の強調係数Ｋ，ｋ(n,m)を用いて、画像入力部１１から入力された画像データを補正し、出力画像データを作成する。画像出力部１５は、例えばプリンタ等の画像出力機器やメモリなどからなり、精細度補正部１４で補正された出力画像データを紙などの媒体に画像として出力したり、あるいはそのまま記憶保持する。
【００２８】
図２に、第１実施形態に係る画像処理装置における強調係数算出部１３の具体的な構成の一例を示す。この強調係数算出部１３は、大域的強調係数算出部２１および局所的強調係数算出部２２を有する構成となっている。
【００２９】
上記構成の強調係数算出部１３において、大域的強調係数算出部２１は、画像特徴量算出部１２において算出されたカラーエッジ情報ｆ(n,m)に基づいて、画像全体に係る大域的強調係数Ｋを算出する。局所的強調係数算出部２２は、画像特徴量算出部１２において算出されたカラーエッジ情報ｆ(n,m)に基づいて、画素毎に係る局所的強調係数ｋ(n,m)を算出する。
【００３０】
次に、上記構成の第１実施形態に係る画像処理装置での各処理部の動作および画像処理方法の手順について、図３のフローチャートに従って説明する。
【００３１】
最初に、画像入力部１１からディジタル多値画像データが入力される（ステップＳ１１）。このディジタル多値画像データとしては、メモリに予め格納されている画像データでも良いし、スキャナや画像読み取り機能を搭載したディジタル複写機等からスキャンインして得られる画像データでも良い。
【００３２】
次に、画像特徴量算出部１２において、画像入力部１１から入力された入力画像（データ）から、画像特徴量としてカラーエッジ情報ｆ(n,m)を算出する（ステップＳ１２）。なお、本発明においては、画像の色の凹凸状態をカラーエッジ情報として定義し、本実施形態では、このカラーエッジ情報を対象画素とその周辺画素との色距離の平均値で表す。次式（２）に、カラーエッジ情報ｆ(n,m)の算出式を示す。
【００３３】
【数２】
0004099936.tif 000003
【００３４】
ここで、Ｄ(n,m,i,j)は、
0004099936.tif 000004
であり、またｆ(n,m)は位置ｎ，ｍにおける画像特徴量、Ｒ(n,m)，Ｇ(n,m)，Ｂ(n,m)は位置ｎ，ｍにおけるＲ，Ｇ，Ｂの各値、Ｄ(n,m,i,j)は位置ｎ，ｍの画素と位置ｎ＋ｉ，ｍ＋ｊの画素とのユークリッド距離、Ｗ，Ｈは参照範囲の横幅と高さ、ｎ，ｍは位置である。
【００３５】
画像特徴量算出部１２においては、上記の式（２）を用いて、全画素に対してカラーエッジ情報ｆ(n,m)を算出する。カラーエッジ情報ｆ(n,m)は、ＲＧＢ各成分の距離を基に算出するため、明度のエッジ情報だけでなく色も考慮したエッジ情報であり、人の視覚と一致したエッジを抽出することができる。本実施形態では、このカラーエッジ情報ｆ(n,m)を入力画像の特徴量として、次段の強調係数算出部１３に引き渡す。
【００３６】
次に、強調係数算出部１３では、特徴量算出部１２で算出したカラーエッジ情報ｆ(n,m)から、精細度補正に必要な2種類の強調係数Ｋ，ｋ(n,m)を算出する（ステップＳ１３）。具体的には、まず、大域的強調係数算出部２１において、カラーエッジ情報ｆ(n,m)から入力画像の全体的なシャープ度合いを推定する。そして、推定したシャープ度合いと入力画像を補正する強調度合いとを、図４に示す対応表のように対応付ける。
【００３７】
図４に示す対応表において、画像特徴量ｆ(n,m)の上限側代表値Ｈpを、画像特徴量ｆ(n,m)の累積ヒストグラムが９９．９％の度数を示す値とし、上限側の０．１％の値を考慮しないことで、ノイズなどの影響を回避している。また、画像特徴量ｆ(n,m)の取り得る最大値ＦＭＡＸは、前記した式（２）で画像特徴量ｆ(n,m)を求めた場合には、ＦＭＡＸ＝２５５となる。
【００３８】
ここで、上限側代表値Ｈpが小さい場合は、入力画像の全体的なシャープ度合いは小さい、つまり、「入力画像は全体的にエッジが少なくなまっている画像である」と推定する。従って、その場合は、精細度補正の強調度合い、つまり、大域的な強調係数Ｋを強めに設定する。また、上限側代表値Ｈpが大きい場合、入力画像の全体的なシャープ度合いは大きい、つまり、「入力画像は全体的にエッジが多いので、ある程度シャープな画像である」と推定する。従って、その場合は、過強調を防ぐために、精細度補正の強調度合い、つまり、大域的な強調係数Ｋを弱めに設定する。
【００３９】
本実施形態で用いた大域的強調係数Ｋの算出式を次式（３）に示す。
Ｋ＝１．０−（Ｈp／ＦＭＡＸ）      ……（３）
【００４０】
図５は、上記の式（３）を図で表した概念図である。同図において、横軸が画像特徴量ｆ(n,m)の上限側代表値Ｈp、縦軸が大域的強調係数Ｋである。本実施形態では、大域的強調係数Ｋの算出式を、式（３）および図５のように設定したが、図４の対応表に示す関係を満たすものであれば、これに限られるものではない。
【００４１】
次に、局所的強調係数算出部２２では、カラーエッジ情報ｆ(n,m)から、入力画像の画素毎の凹凸状態を推定する。推定した画素毎の凹凸状態と画素毎の補正の強調度合いとを、図６に示す対応表のように対応付ける。
【００４２】
図６に示す対応表において、画素毎の画像特徴量ｆ(n,m)が小さい場合は、対象とする画素の色の凹凸が小さい、つまり、「対象とする画素は、人物の肌や壁などの背景である可能性が高い」と推定する。その場合は、精細度を強調するより、平滑化して滑らかにした方が美しい仕上がりとなるため、局所的な強調係数ｋ(n,m)に負の値を設定して、平滑化を実現させる。
【００４３】
逆に、画素毎の画像特徴量ｆ(n,m)が大きい場合は、対象とする画素の色の凹凸が大きい、つまり、「対象とする画素は、人物の輪郭や文字など十分にエッジがシャープな部分である可能性が高い」と推定する。その場合は、過強調を防ぐために、精細度の補正度合い、つまり、局所的な強調係数ｋ(n,m)を弱めに、あるいは０に設定する。それ以外の場合は、精細度を強調するような局所的強調係数ｋ(n,m)を設定する。
【００４４】
本実施形態で用いた局所的強調係数ｋ(n,m)の具体的な算出式を次式（４）に示す。なお、ｔｈｄ１，ｔｈｄ２は閾値である。
【００４５】
【数３】
0004099936.tif 000005
【００４６】
すなわち、上記の式（４）においては、カラーエッジ情報ｆ(n,m)が、閾値ｔｈｄ１（第一の値）以下の場合は先鋭度を平滑化するような強調係数が、閾値ｔｈｄ１よりも大きく、閾値ｔｈｄ２（第二の値）以下の場合は先鋭度を強調するような強調係数が、閾値ｔｈｄ２よりも大きい場合は先鋭度の補正を行わないような強調係数がそれぞれ算出されることになる。
【００４７】
図７は、上記の式（４）を図で表した概念図である。同図において、横軸が画素毎の画像特徴量ｆ(n,m)、縦軸が画素毎の局所的調係数ｋ(n,m)である。画像特徴量ｆ(n,m)の上限側代表値Ｈpは、大域的強調係数の算出式（３）で用いた値と同様である。本実施形態では、局所的強調係数の算出式を、式（４）および図７のように設定したが、図６の対応表に示す関係を満たすものであれば、これに限られるものではない。
【００４８】
以上のようにして、大域的な強調係数Ｋおよび局所的な強調係数ｋ(n,m)を算出し、精細度補正部１４に値を引き渡す。
【００４９】
再び図３のフローチャートにおいて、精細度補正部１４では、強調係数算出部１３で算出した大域的強調係数Ｋおよび局所的強調係数ｋ(n,m)を用いて、画像入力部１１から入力された入力画像の精細度補正を行う（ステップＳ１４）。本実施形態では、Ｒ，Ｇ，Ｂの各信号毎に、大域的強調係数Ｋおよび局所的強調係数ｋ(n,m)を用いて補正を行う。
【００５０】
この精細度補正部１４で用いる算出式を次式（５）に示す。
Ｒout(n,m)＝Ｒin(n,m)+Ｋ・k(n,m)・｛Ｒin(n,m) −Ｒsm(n,m)}
Ｇout(n,m)＝Ｇin(n,m)+Ｋ・k(n,m)・｛Ｇin(n,m) −Ｇsm(n,m)}  …（５）
Ｂout(n,m)＝Ｂin(n,m)+Ｋ・k(n,m)・｛Ｂin(n,m) −Ｂsm(n,m)}
ここで、Ｒout(n,m)，Ｇout(n,m)，Ｂout(n,m)は出力Ｒ，Ｇ，Ｂ信号、Ｒin   (n,m)，Ｇin(n,m) ，Ｂin(n,m) は入力Ｒ，Ｇ，Ｂ信号、Ｒsm(n,m)，Ｇsm (n,m)，Ｂsm(n,m) は平滑化Ｒ，Ｇ，Ｂ信号である。
【００５１】
上記の式（５）を用いて精細度補正を行うことにより、自動的に、入力画像全体のシャープらしさを考慮しつつ、しかも画素毎の状態もふまえた精細度補正が実現できる。
【００５２】
次に、画像出力部１５では、精細度補正部１４で補正された画像（データ）を出力する。ここで、画像出力部１５としては、メモリでも良いし、プリンタやプリントアウト機能を搭載したディジタル複写機などでも良い。
【００５３】
以上説明したように、本発明の第１実施形態に係る画像処理装置およびその処理方法においては、画像の特徴量に基づいて大域的な強調係数Ｋと局所的な強調係数ｋ(n,m)の両者を算出し、さらに、強調係数に負の値を持たせて精細度（先鋭度）の強調処理と平滑化処理を共存させることにより、画像全体のシャープさと画素毎のシャープさを踏まえた精細度補正を行えるため、画像に対して適応的な精細度補正を実現できる。特に、画像の特徴量として明度のエッジ情報を用いずに、色の凸凹を表すカラーエッジ情報を用いることで、人の感覚に応じたエッジ情報を得ることができるため、補正後の画像にむらや節目などの不具合を発生させることがない。
【００５４】
＜第２実施形態＞
図８は、本発明の第２実施形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。本実施形態に係る画像処理装置では、第１実施形態に係る画像処理装置の構成に加えて、明度信号を利用して自動的に精細度補正を実施する構成を採っている。
【００５５】
図８において、本実施形態に係る画像処理装置は、画像入力部３１、画像特徴量算出部３２、強調係数算出部３３、精細度補正部３４、画像出力部３５および明度算出部３６を有する構成となっている。ここで、画像入力部３１、強調係数算出部３３および画像出力部３５については、第１実施形態に係る画像処理装置（図１を参照）における画像入力部１１、強調係数算出部１３および画像出力部１５と同様であるので、ここではその説明を省略する。
【００５６】
画像特徴量算出部３２は、画像入力部３１から入力された入力画像（データ）から、画像特徴量としてカラーエッジ情報ｆ(n,m)を算出する。本実施形態においては、後述するような簡易的に求められるカラーエッジ情報を算出する。明度信号算出部３６は、画像入力部３１から入力された入力画像（データ）から明度信号Ｙ(n,m)を算出する。
【００５７】
精細度補正部３４は、強調係数算出部３３において算出した2種類の強調係数Ｋ，ｋ(n,m)と明度算出部３６において算出した明度信号Ｙ(n,m)とを用いて、画像入力部３１から入力された入力画像（データ）に対して精細度の補正を行って出力画像（データ）を作成する。
【００５８】
上記構成の第２実施形態に係る画像処理装置における各処理部の動作について説明する。ただし、第１実施形態と同様である画像入力部３１、強調係数算出部３３および画像出力部３５についてはその説明を省略する。
【００５９】
画像特徴量算出部３２では、画像入力部３１から入力された入力画像から、カラーエッジ情報ｆ(n,m)を算出する。本実施形態では、次式（６）に示す算出式を用いて、簡易的なカラーエッジ情報ｆ(n,m)を算出する。
【００６０】
【数４】
0004099936.tif 000006
【００６１】
ここで、Ｄ(n,m,i,j)は、
0004099936.tif 000007
であり、またｆ(n,m)は位置ｎ，ｍにおける画像特徴量、Ｒ(n,m) ，Ｇ(n,m) ，Ｂ(n,m) は位置ｎ，ｍにおけるＲ，Ｇ，Ｂの各値、Ｄ(n,m,i,j) は位置ｎ，ｍの画素と位置ｎ＋ｉ，ｍ＋ｊの画素との簡易ユークリッド距離、Ｗ，Ｈは参照範囲の横幅と高さ、ｎ，ｍは位置である。
【００６２】
上記の式（６）を用いることで、第１実施形態で用いた算出式（２）との対比から明らかなように、当該算出式（６）では平方根や自乗などの複雑な演算を行わないため、その分だけ第１実施形態の係る画像処理装置の場合よりも、画像特徴量算出部３２における回路規模の縮小化および処理速度の高速化を図ることができる。
【００６３】
明度信号算出部３６では、画像入力部３１から入力された入力画像から明度信号Ｙ(n,m)を算出する。本実施形態では、次式（７）を用いて、簡易的に明度信号Ｙ(n,m)を算出する。
Ｙ(n,m) ＝｛Ｒ(n,m) ＋Ｇ(n,m) ＋Ｂ(n,m)}／３    ……（７）
ここで、Ｒ(n,m) ，Ｇ(n,m) ，Ｂ(n,m) は入力Ｒ，Ｇ，Ｂ信号、ｎ，ｍは位置である。
【００６４】
本実施形態では、上記の式（７）で明度信号Ｙ(n,m)を算出するとしたが、これに限られるものではない。
【００６５】
精細度補正部３４では、強調係数算出部３３において算出した大域的強調係数Ｋおよび局所的強調係数ｋ(n,m)と、明度信号算出部３６において算出した明度信号Ｙ(n,m)とを用いて、画像入力部３１から入力された入力画像（データ）を補正し、出力画像（データ）を作成する。
【００６６】
図９に、第２実施形態に係る画像処理装置における精細度補正部３４の具体的な構成の一例を示す。この精細度補正部３４は、アンシャープネスマスク処理部４１、補正量算出部４２および補正部４３を有する構成となっている。
【００６７】
上記構成の精細度補正部３４において、アンシャープネスマスク処理部４１では、明度信号算出部３６において算出した入力明度信号Ｙ(n,m)に対して強調係数算出部３３において算出した大域的強調係数Ｋおよび局所的強調係数ｋ(n,m)を用いて、次式（８）に示す補正式に基づいて精細度の補正を行い、出力明度信号Ｙ(n,m)を算出する。
Ｙ(n,m)＝Ｙ(n,m)＋Ｋ・ｋ(n,m)・｛Ｙ(n,m)−Ｙsm(n,m)｝  …（８）
ここで、Ｙsm(n,m)は平滑化明度信号、ｎ，ｍは位置である。
【００６８】
このように、アンシャープネスマスク処理部４１では、２種類の強調係数Ｋ，ｋ(n,m)を用いた実際の精細度の補正処理を明度信号Ｙ(n,m)に対して施すことにより、その補正処理を３系統のアンシャープネスマスク処理系でＲ，Ｇ，Ｂ信号の各々に対して施す構成を採っていた第１実施形態に係る画像処理装置と比較して、アンシャープネスマスク処理系が１系統で済むため、精細度補正部３４の回路構成の簡略化、それに伴う回路規模の縮小化を図ることができる。
【００６９】
次に、補正量算出部４２は、補正量として、出力明度信号Ｙ(n,m)の各画素毎に、補正前と補正後の明度信号の補正比率ｋｙ(n,m)を算出する。この補正比率ｋｙ(n,m)の算出式を次式（９）に示す。
ｋｙ(n,m)＝Ｙ(n,m)／Ｙ(n,m)          ……（９）
【００７０】
次に、補正部４３は、補正量算出部４２において算出した補正比率ｋｙ(n,m)を、入力画像のＲ，Ｇ，Ｂ信号に乗算して出力Ｒ，Ｇ，Ｂ信号を作成する。この補正部４３で用いる算出式を次式（１０）に示す。
【００７１】
Ｒout(n,m)＝ｋｙ(n,m)・Ｒin(n,m)
Ｇout(n,m)＝ｋｙ(n,m)・Ｇin(n,m)       ……（１０）
Ｂout(n,m)＝ｋｙ(n,m)・Ｂin(n,m)
【００７２】
本実施形態では、補正量として、補正前と補正後の明度信号の比率ｋｙ(n,m)を算出しているが、例えば、補正前と補正後の明度信号の差分を補正量として算出し、これを入力画像のＲ，Ｇ，Ｂ信号の各々に加算する構成を採ることも可能である。
【００７３】
以上説明したように、本発明の第２実施形態に係る画像処理装置およびその処理方法においては、画像特徴量として簡易的なカラーエッジ情報ｆ(n,m)を使用し、また、２種類の強調係数を用いた実際の精細度補正処理を明度信号に施し、その結果を入力Ｒ，Ｇ，Ｂ画像に反映させることで、画像に適応的な精細度補正を実現できることに加え、装置全体の回路規模の縮小化および処理速度の高速化を図ることができる。
【００７４】
＜第３実施形態＞
図１０は、本発明の第３実施形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。本実施形態に係る画像処理装置では、第１実施形態に係る画像処理装置の構成に加えて、入力画像の画像情報を用いてより適応的に精細度補正を実施する構成を採っている。
【００７５】
図８において、本実施形態に係る画像処理装置は、画像入力部５１、画像特徴量算出部５２、強調係数算出部５３、精細度補正部５４、画像出力部５５および画像情報設定部５６を有する構成となっている。ここで、画像入力部５１および画像出力部５５については、第１実施形態に係る画像処理装置（図１を参照）における画像入力部１１および画像出力部１５と同様であるので、ここではその説明を省略する。
【００７６】
画像特徴量算出部５２は、画像入力部５１から入力された入力画像（データ）および後述する画像情報設定部５６において設定した画像情報Infoを用いて、画像特徴量としてカラーエッジ情報ｆ(n,m)を算出する。強調係数算出部５３は、画像特徴量算出部５２で算出したカラーエッジ情報ｆ(n,m)および後述する画像情報設定部５６において設定した画像情報Infoを用いて、精細度補正に必要な強調係数ＬＵＴ(i)を算出する。
【００７７】
精細度補正部５４は、強調係数算出部５３において算出した強調係数ＬＵＴ(i)、画像特徴量算出部５２で算出したカラーエッジ情報ｆ(n,m)および後述する画像情報設定部５６において設定した画像情報Infoを用いて、画像入力部５１から入力された入力画像（データ）の精細度を補正し、出力画像（データ）を作成する。
【００７８】
画像情報設定部５６は、画像入力部５１から入力された入力画像のサイズや種類などの情報を画像情報Infoとして設定する。画像情報設定部５６としては、例えば、ＵＩ（ユーザーインターフェース）などの外部情報入力手段から考えられる。この場合、当該入力手段からユーザーが入力画像のサイズや種類などの情報を入力することになる。また、自動設定の構成を採ることも可能である。すなわち、画像情報設定部５６において、入力画像データを解析して、自動的に画像情報を設定する構成である。
【００７９】
なお、上記の各処理部は、マイクロプロセッサやメモリなどからなるシステムコントローラやＲＡＭなどのメモリに対して双方向バスで接続されている。そして、システムコントローラにおいて、メモリには後述する画像処理方法の処理動作を実行する画像処理プログラムが格納されており、当該画像処理プログラムに基づいてマイクロプロセッサが各処理部の制御を行う。この画像処理プログラムとしては、あらかじめメモリに格納されたものであっても良く、またＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体からインストールされたものであっても良い。
【００８０】
次に、上記構成の第３実施形態に係る画像処理装置における画像特徴量算出部５２、強調係数算出部５３および精細度補正部５４の具体的な構成について説明する。
【００８１】
図１１は、画像特徴量算出部５２の具体的な構成の一例を示すブロック図である。本具体例に係る画像特徴量算出部５２は、セレクタ６１、ノイズ除去部６２およびカラーエッジ算出部６３を有する構成となっている。
【００８２】
上記構成の画像特徴量算出部５２において、セレクタ６１は、画像情報設定部５６において設定した画像情報Info、例えば入力画像の種類に基づいて、入力画像（Ｒ(n,m)，Ｇ(n,m)，Ｂ(n,m)）をカラーエッジ算出部６３に対して、ノイズ除去部６２を経由して供給するか、直接供給するかを選択する。すなわち、セレクタ６１により、画像情報Infoに基づいてノイズ除去のＯＮ／ＯＦＦの切り替えが行われる。
【００８３】
ノイズ除去部６２は、カラーエッジ情報を算出する前にノイズ等を除去する処理を行う。図１２に、入力画像の種類とノイズ除去のＯＮ／ＯＦＦの対応表を示す。本来ならば、カラーエッジ量を算出する前に平滑化を行うとエッジがなまってしまい、正確なエッジ情報を取得することが難しくなる。しかし、入力画像が印刷物やディジタルカメラの画像の場合は、ノイズがのっているものが多く、また網点や粒状性の荒れが目立つ事が多い。
【００８４】
そのため、ノイズ除去部６２では、エッジ情報がある程度保持される程度に、スパイクノイズや網点の上に存在する微少ノイズ、圧縮によるブロックノイズ・モスキートノイズなどのノイズ成分の除去を行う。本実施形態においては、例えば、３×３の小さいフィルタサイズで単純平滑化を行って微小ノイズを除去している。ただし、ノイズ除去方法としては、これに限られるものではない。
【００８５】
カラーエッジ情報算出部６３では、画像情報設定部５６において設定した画像情報Infoに基づいて、カラーエッジ情報を算出する算出式を変更する。例えば、画像情報Infoとして入力画像のサイズや解像度などを用い、それらに基づいて、カラーエッジ情報の算出式そのものを変えたり、あるいは、算出式の参照範囲を変えたりする。
【００８６】
例えば、入力画像のサイズが大きい場合は、第２実施形態で用いた簡易的なユークリッド距離から算出するカラーエッジ情報の算出式（５）を使用して処理時間を短縮させたり、入力画像の解像度が高い場合は、画質を重視した画像であると判断して、第１実施形態で用いたカラーエッジ情報の算出式（２）を使用したりする。この他にも、さまざまな画像情報Infoに応じて、算出式の参照範囲を変えたり、参照範囲に重みを持たせて計算したりすることも可能である。
【００８７】
以上のようにして、入力画像の種類に基づいてノイズ除去の処理を適宜行うことで、ノイズの影響を受けない、より忠実なカラーエッジ情報を取得することができる。
【００８８】
図１３は、強調係数算出部５３の具体的な構成の一例を示すブロック図である。本具体例に係る強調係数算出部５３は、大域的強調係数算出部７１、局所的強調係数算出部７２および強調係数統合部７３を有する構成となっている。
【００８９】
上記構成の強調係数算出部５３において、大域的強調係数算出部７１は、第１実施形態で用いた大域的強調係数の算出式（３）を用いて大域的強調係数Ｋを算出する。本実施形態では、画像情報Infoに基づいて、算出式（３）中の画像特徴量ｆ(n,m)の上限側代表値Ｈpを自動的に決定し、画像により適応的な強調係数Ｋを算出する。
【００９０】
例えば、入力画像が写真に日付やメモなどの文字が書き込まれているような画像の場合、文字がどのような色であっても、文字エッジ領域のカラーエッジ情報ｆ(n,m)は高い値となる。従って、カラーエッジ情報ｆ(n,m)のヒストグラムをとると、図１４に示すようになる。同図において、斜線部分が文字エッジ領域のカラーエッジ情報となる。
【００９１】
このような画像の場合に、第１実施形態のように、上限側代表値Ｈpを９９．９％の累積頻度を示す値に設定してしまうと、上限側代表値Ｈpは図中のＨp1の値となり、本来補正対象となる自然画領域のカラーエッジ情報内に上限側代表値が存在しないことになる。この上限側代表値Ｈp1を、算出式（３）を用いて大域的強調係数Ｋを算出してしまうと、本来補正対象となる自然画はぼけていてあまりシャープではないのに、上限代表値Ｈp1が高い値を示しているために、図４の対応表において、入力画像は全体的にシャープ度合いが高いと誤認識され、最終的な強調係数Ｋが弱めの値に設定されてしまうことになる。
【００９２】
そこで、本実施形態においては、入力画像中の文字の有無を画像情報Infoとして用い、入力画像に文字がある場合は、図１４に示すように、カラーエッジ情報ｆ(n,m)のヒストグラムの上限側から最初に頻度が谷になる部分を上限側代表値Ｈpとして用い、大域的強調係数Ｋを算出する。
【００９３】
次に、局所的強調係数算出部７２は、第１実施形態で用いた局所的強調係数の算出式（４）を用いて局所的強調係数ｋＬＵＴ(i)を算出する。第１実施形態では、カラーエッジ情報ｆ(n,m)の全面に対して局所的な強調係数ｋ(n,m)を全面で算出しているが、本実施形態では、局所的強調係数をＬＵＴ(Look Up Table)の形で保持するために、算出式（４）を次式（１１）のように変形させ、この変形させた式を用いて局所的強調係数ｋＬＵＴ(i)を算出する。
【００９４】
【数５】
0004099936.tif 000008
ここで、ｉは引数（ｉ=[0…FMAX]）、ｔｈｄ１，ｔｈｄ２は閾値である。
【００９５】
また、本実施形態では、画像情報Infoに基づいて上式中の閾値ｔｈｄ１，ｔｈｄ２を自動的に決定し、画像により適応的な強調係数ｋＬＵＴ(i)を算出する。例えば、入力画像の種類を画像情報Infoとして用い、入力画像が印刷物の場合、カラーエッジ情報ｆ(n,m)の平均値(average)周辺に網点の高周波成分が集まることが多いため、ｆ(n,m)＝ｉの値が平均値周辺にきたときに、局所的強調係数ｋＬＵＴ(i)の値を０周辺に設定することで、網点の高周波成分の強調を抑制する。
【００９６】
図１５に、本実施形態で用いた入力画像の種類と、閾値ｔｈｄ１，ｔｈｄ２の対応表を示す。
【００９７】
強調係数統合部７３は、画像情報設定部５６において設定した画像情報Infoに基づいて、大域的強調係数算出部７１および局所的強調係数算出部７２で算出した大域的強調係数Ｋと局所的強調係数ｋＬＵＴ(i)を統合し、1つの統合強調係数ＬＵＴ(i)を算出する。本実施形態では、次式（１２）を用いて統合する。
ＬＵＴ(i)＝Gain・Ｋ・ｋＬＵＴ(i)    ……（１２）
ここで、ｉは引数（ｉ=[0…FMAX]）、Gainはゲインである。
【００９８】
上記の式（１２）において、ゲインGainは、画像情報設定部５６において設定した画像情報Infoを反映させた値であり、例えば、ユーザが指定した強調パラメータなどを用いる。このようにして統合した強調係数ＬＵＴ(i)を算出し、精細度補正部５４に引き渡す。
【００９９】
図１６は、精細度補正部５４の具体的な構成の一例を示すブロック図である。本具体例に係る精細度補正部５４は、フィルタ選択部８１および補正部８２を有する構成となっている。
【０１００】
上記構成の精細度補正部５４において、フィルタ選択部８１は、強調係数算出部５３において算出した強調係数ＬＵＴ(i)、画像特徴量算出部５２において算出したカラーエッジ情報ｆ(n,m)および画像情報設定部５６において設定した画像情報Infoに基づいて、後述する補正部８２のアンシャープネスマスク処理に用いる平滑化用フィルタＦＬを設定する。
【０１０１】
また、本実施形態では、入力画像の種類を画像情報Infoとして用い、6個の平滑化フィルタＦＬＴ１〜ＦＬＴ６を予め用意しているものとする。
【０１０２】
図１７に、本実施形態で用いた平滑化フィルタＦＬの選択の一例を示す。例えば、入力画像が印刷物で、位置ｎ，ｍにおける強調係数ＬＵＴ(ｆ(n,m))が０以下の値、つまり、精細度を強調させるのではなく滑らかに平滑化するような値になった場合、網点の高周波成分などを考慮して、より平滑化できるように、比較的フィルタサイズの大きな単純平滑化フィルタＦＬＴ６（フィルタサイズが例えば７×７）を、位置ｎ，ｍにおける平滑化フィルタＦＬとして設定する。
【０１０３】
本実施形態では、図１７を用いて平滑化フィルタを選択したが、これに限られるものではなく、画像情報Infoと強調係数ＬＵＴ(ｆ(n,m))から自動的にフィルタのサイズや係数を算出するような構成を採ることも可能である。このようにして平滑化用のフィルタを選択し、補正部８２に引き渡す。
【０１０４】
補正部８２は、各画素毎に、フィルタ選択部８１において選択された平滑化フィルタＦＬを用いて、入力画像の各Ｒ，Ｇ，Ｂ信号のぼけ画像を作り、次式（１２）に基づいてアンシャープネスマスク処理を行う。
【０１０５】
Rout(n,m)-Rin(n,m)+LUT(f(n,m)）・{Rin(n,m)-Rsm(n,m)｝
Gout(n,m)-Gin(n,m)+LUT(f(n,m)）・{Gin(n,m)-Gsm(n,m)｝    ……（１２）
Bout(n,m)-Bin(n,m)+LUT(f(n,m)）・{Bin(n,m)-Bsm(n,m)｝
ここで、Ｒsm(n,m)，Ｇsm(n,m)，Ｂsm(n,m)は画素毎に平滑化フィルタＦＬを切り替えて作成した平滑化Ｒ，Ｇ，Ｂ信号、ｎ，ｍは位置である。
【０１０６】
以上説明したように、本発明の第３実施形態に係る画像処理装置およびその処理方法においては、画像情報Infoに応じて、カラーエッジ情報の算出式を切り替えたり、強調係数算出式のパラメータを調整したり、画素毎にアンシャープネスマスク処理に用いる平滑化フィルタを選択することで、より繊細に、画像に適応的な精細度補正を実現することができる。
【０１０７】
なお、上述した第１〜第３実施形態に係る画像処理方法の処理動作をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムは、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の記録（記憶）媒体にソフトウェアとして格納される。この記録媒体に格納された画像処理プログラムは、必要に応じてコンピュータによって読み取りが行われ、コンピュータ内のメモリにインストールされて用いられる。そして、インストールされた画像処理プログラムに基づいて、上述した第１〜第３実施形態に係る画像処理方法の処理動作、特に入力画像に対する適応的な精細度補正の処理が実行されることになる。
【０１０８】
また、上記各実施形態では、入力画像データとしてＲＧＢの画像データを用いた場合を例に採って説明したが、これに限られるものではなく、他の色空間の画像データ、例えばＬａｂの画像データに対しても、同様の画像処理が可能であることは言うまでもない。
【０１０９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、入力された画像データに対して適応的な精細度補正を施すに当たって、入力画像データから画像特徴量としてカラーエッジ情報を算出し、この画像特徴量に応じて画像に対して複数の強調係数を算出し、その算出した複数の強調係数を用いて先鋭度を平滑化したり、先鋭度を強調したり、あるいは先鋭度の補正を行わないような精細度補正を行うことにより、ユーザが試行錯誤的な操作を行うことなく、適応的な精細度補正を実現できるため、ユーザの負担を軽減することができる。特に、画像特徴量として、明度のエッジ情報を用いずに、色の凸凹を表すカラーエッジ情報を用いることで、人の感覚に応じてエッジ情報を得ることができ、補正後の画像に節目やむらなどの不具合を発生させることもない。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の第１実施形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】  第１実施形態に係る画像処理装置における強調係数算出部の具体的な構成の一例を示すブロック図である。
【図３】  本発明の第１実施形態に係る画像処理方法の処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】  大域的強調係数の対応表を示す図である。
【図５】  大域的強調係数の算出式の概念図である。
【図６】  局所的強調係数の対応表を示す図である。
【図７】  局所的強調係数の算出式の概念図である。
【図８】  本発明の第２実施形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図９】  第２実施形態に係る画像処理装置における精細度補正部の構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】  本発明の第３実施形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図１１】  第３実施形態に係る画像処理装置における画像特徴量算出部の構成の一例を示すブロック図である。
【図１２】  ノイズ除去の対応表を示す図である。
【図１３】  第３実施形態に係る画像処理装置における強調係数算出部の構成の一例を示すブロック図である。
【図１４】  画像特徴量の上限代表値の概念図である。
【図１５】  局所的強調係数のパラメータ決定表を示す図である。
【図１６】  第３実施形態に係る画像処理装置における精細度補正部の構成の一例を示すブロック図である。
【図１７】  フィルタの選択表を示す図である。
【符号の説明】
１１，３１，５１…画像入力部、１２，３２，５２…画像特徴量算出部、１３，３３，５３…強調係数算出部、１４，３４，５４…精細度補正部、１５，３５，５５…画像出力部、２１…大域的強調係数算出部、２２…局所的強調係数算出部、３６…明度算出部、５６…画像情報設定部
【図１】
0004099936.tif 000009
【図２】
0004099936.tif 000010
【図３】
0004099936.tif 000011
【図４】
0004099936.tif 000012
【図５】
0004099936.tif 000013
【図６】
0004099936.tif 000014
【図７】
0004099936.tif 000015
【図８】
0004099936.tif 000016
【図９】
0004099936.tif 000017
【図１０】
0004099936.tif 000018
【図１１】
0004099936.tif 000019
【図１２】
0004099936.tif 000020
【図１３】
0004099936.tif 000021
【図１４】
0004099936.tif 000022
【図１５】
0004099936.tif 000023
【図１６】
0004099936.tif 000024
【図１７】
0004099936.tif 000025