專利名稱：圖像處理裝置、方法和程序以及保存該程序的存儲介質(zhì)的制作方法
技術(shù)領域：
本發(fā)明涉及一種例如對在象底片那樣的照相底片上記錄的圖像的圖像數(shù)據(jù)實施圖像處理后提供給洗相裝置的圖像處理裝置、圖像處理方法、圖像處理程序以及保存圖像處理程序的存儲介質(zhì)。特別涉及為降低輸出圖像的柵格噪聲而進行銳化處理的圖像處理裝置、圖像處理方法、圖像處理程序以及保存圖像處理程序的存儲介質(zhì)。
這樣的數(shù)字洗印機，通過與對圖像數(shù)據(jù)進行色彩校正、濃度校正、灰度變換等圖像處理的圖像處理裝置合并使用，可以進行模擬洗印機所不能實現(xiàn)的色彩校正、濃度校正、灰度變換等處理。因此，數(shù)字洗印機，通過與上述圖像處理裝置一起使用，具有可以容易并且能迅速提供滿足顧客要求的圖像。
在上述圖像處理裝置中，在進行數(shù)字圖像的尺寸放大或者縮小時，廣泛使用通過采用線性插值法、3維插值法求出插值像素以改變像素數(shù)量的方法。
在上述線性插值法、或者3維插值法的任一種情況下，放大后的圖像中像素的數(shù)據(jù)是根據(jù)周圍放大前的圖像中像素的數(shù)據(jù)采用插值算法計算出來。
在此，對上述線性插值法更詳細說明。即，原圖像的像素值由P(i，j)(i，i為坐標值)表示，將該原圖像放大r倍(縮小)，計算圖像的像素值Q(x，y)時的情況進行說明，此外，r＞1時為放大處理，0＜r＜1時為縮小處理。這時Q(x，y)通過式(1)計算。
Q(x，y)＝(1-t){(1-s)P(i，j)+sP(i+1，j)}+t{(1-s)P(i，j+1)+sP(i+1，j+1)}…(1)在上述式(1)中，i＝[x/r]，j＝[y/r]([a]表示a以下最大的整數(shù))，s＝x/r-i，t＝y(tǒng)/r-j。
上述式(1)的關(guān)系如果用圖表示，則如圖8所示。在該圖中，Q(x，y)表示在連接原圖像中的4點P(i，j)、P(i+1，j)、P(i，j+1)、P(i+1，j+1)形成的四角形的內(nèi)部區(qū)域中特定位置上的像素值。該特定位置，在x坐標上位于在P(i，j)和P(i+1，j)之間按s∶1-s分割的位置上，在y坐標上位于在P(i，j)和P(i，j+1)之間按t∶1-t分割的位置上。
在式(1)右邊的第1項中，(1-s)P(i，j)+sP(i+1，j)該圖中的A點，即在P(i，j)和P(i+1，j)之間按s∶1-s分割的點上的像素值。在式(1)右邊的第2項中，(1-s)P(i，j+1)+sP(i+1，j+1)該圖中的B點，即在P(i，j+1)和P(i+1，j+1)之間按s∶1-s分割的點上的像素值。然后，Q(x，y)是在A點和B點之間按t∶1-t分割的點上的像素值。
在上述線性插值法中，相當于Q(x，y)的像素的位置，如果與原圖像中的點P(i，j)一致時，即s＝t＝0時，Q(x，y)的像素值直接采用P(i，j)的像素值。另一方面，相當于Q(x，y)的像素的位置，如果位于連接原圖像中的4點P(i，j)、P(i+1，j)、P(i，j+1)、P(i+1，j+1)形成的四角形內(nèi)部區(qū)域中的中心點時，即，s＝t＝0.5時，Q(x，y)的像素值是這4點的像素值的平均值。
這樣，相當于Q(x，y)的像素的位置，如果與原圖像中的4點P(i，j)、P(i+1，j)、P(i，j+1)、P(i+1，j+1)中任一個越接近，在Q(x，y)的像素值中所靠近點的像素值所占的比率就越高。這時，接近原圖像的像素值作為放大(縮小)圖像中的像素值，銳化度的變化就會變小。
另一方面，相當于Q(x，y)的像素的位置，如果與連接原圖像中的上述4點形成的四角形內(nèi)部區(qū)域中的中心位置越靠近，在Q(x，y)的像素值中，將也會受到更多像素的像素值的影響。這時，是將原圖像中的幾個像素的值相加之后計算放大(縮小)圖像中的像素值。這樣的處理由于是相當于對圖像平滑化處理，這樣計算出來的像素區(qū)域，其銳化度多少要差一些。
即，相當于Q(x，y)的像素的位置，越是靠近連接原圖像中的上述4點形成的四角形內(nèi)部區(qū)域中的中心位置，則包含在原圖像中的噪聲通過平滑化后的輸出就越弱。另一方面，相當于Q(x，y)的像素的位置，越是靠近原圖像中的4點P(i，j)、P(i+1，j)、P(i，j+1)、P(i+1，j+1)中任一個，則包含在原圖像中的噪聲越是能夠保持原樣輸出。
因此，如圖9所示，放大(縮小)后的圖像數(shù)據(jù)中噪聲強度出現(xiàn)不均。即，在圖9中，以各像素的坐標位置為橫軸，噪聲強度為縱軸進行表示。
此外，圖9是將原圖像放大1.25倍后的圖像的情況進行說明。即，在原圖像中由相鄰5個像素a1～a5(在該圖中用○表示)區(qū)分的4個區(qū)域，放大成在放大后的圖像中相鄰6個像素b1～b5(在該圖中用●表示)之間的5個區(qū)域。
放大后的像素b1·b6由于與原圖像的像素a1·a5的坐標位置一致，因此噪聲強度與放大前的圖像相同。另一方面，放大后的像素b2～b5，由于靠近原圖像的各像素間的中心位置，噪聲強度下降。
又，在圖9中，是將原圖像數(shù)據(jù)為5個像素，放大后的圖像數(shù)據(jù)為6個像素的區(qū)間抽出來表示的情況。即，如果觀察圖像整體的像素，在放大后的圖像中噪聲強度高的部分和噪聲強度低的部分將周期性出現(xiàn)。
這樣，在放大(縮小)的圖像數(shù)據(jù)中，由于噪聲強度的不均周期性出現(xiàn)，會產(chǎn)生包含較多噪聲的部分，和包含較少噪聲的部分。并且，對于包含較多噪聲的部分，和包含較少噪聲的部分，觀察時濃度不同，結(jié)果在放大(縮小)圖像中產(chǎn)生濃度不均。
因此，在放大(縮小)圖像中，這樣產(chǎn)生的濃度不均，看起來象格子狀的紋路(以下稱為柵格噪聲)。例如，進行97％的縮小處理時，以5mm左右的間隔出現(xiàn)紋路。
又，將負片上的模擬圖像作為數(shù)字圖像讀入，將該數(shù)字圖像進行放大(縮小)處理時，出現(xiàn)以下的情況。
即，底片上的圖像如果是曝光不足(圖像整體的濃度顯示出低濃度)，為了防止放大(縮小)圖像模糊，要進行增強對比度的處理。在增強對比度的處理后，在放大(縮小)處理中產(chǎn)生的柵格噪聲更加明顯，圖像質(zhì)量變差。
另一方面，底片上的圖像為曝光過度(圖像整體的濃度顯示出低濃度)時，作為攝像器件的CDD在讀取底片時要減少光量。因此，CCD的輸出比較小，因而成為包含更多噪聲的信息。在放大(縮小)處理后的柵格噪聲在圖像信息中變得明顯，圖像質(zhì)量變差。
這樣，輸入圖像整體的濃度為偏高濃度、或者偏低濃度時，會出現(xiàn)在放大(縮小)處理后的柵格噪聲變得更加明顯，圖像質(zhì)量變差的問題。
本發(fā)明的圖像處理裝置，為解決上述問題，是在對輸入圖像實施放大縮小處理后輸出數(shù)字圖像的圖像處理裝置中，其特征是包括預測在輸出圖像中柵格噪聲發(fā)生率的柵格噪聲發(fā)生率預測裝置、以根據(jù)由上述柵格噪聲發(fā)生率預測裝置預測的柵格噪聲發(fā)生率確定的強度進行前模糊化處理的前模糊化處理裝置。
本發(fā)明的圖像處理方法，為解決上述問題，是在對輸入圖像實施放大縮小處理后輸出數(shù)字圖像的圖像處理方法中，其特征是預測在輸出圖像中的柵格噪聲發(fā)生率，同時以所預測的柵格噪聲發(fā)生率確定的強度進行前模糊化處理。
即，本發(fā)明的圖像處理裝置以及圖像處理方法，對輸入圖像實施放大(縮小)處理后輸出。然后，在放大(縮小)處理后的圖像中，出現(xiàn)噪聲強度的不均，產(chǎn)生包含較多噪聲的部分和包含較少噪聲的部分。其噪聲的多少以不同濃度形式表現(xiàn)，結(jié)果有可能在輸出圖像中出現(xiàn)柵格狀的紋路(柵格噪聲)。
為此，在本發(fā)明的圖像處理裝置中，其特征是包括預測在輸出圖像中柵格噪聲發(fā)生率的柵格噪聲發(fā)生率預測裝置、以根據(jù)由上述柵格噪聲發(fā)生率預測裝置預測的柵格噪聲發(fā)生率確定的強度進行前模糊化處理的前模糊化處理裝置。
又，在本發(fā)明的圖像處理方法中，其特征是預測在輸出圖像中的柵格噪聲發(fā)生率，同時以所預測的柵格噪聲發(fā)生率確定的強度進行前模糊化處理。
即，由柵格噪聲發(fā)生率預測裝置預測到柵格噪聲發(fā)生率高時，通過確定增強前模糊化處理裝置進行前模糊化處理的強度，可以讓包含在輸入圖像中的噪聲模糊。
因此，在放大(縮小)后的輸出圖像中，可以減小噪聲多的部分和噪聲少的部分之間的濃度差。
為此，具有能輸出降低了柵格噪聲的良好質(zhì)量的圖像的效果。
又，本發(fā)明的圖像處理裝置，為解決上述問題，是在上述構(gòu)成的圖像處理裝置中，其特征是由上述前模糊化處理裝置進行的前模糊化處理在放大縮小處理之前進行。
又，本發(fā)明的圖像處理方法，為解決上述問題，是在上述構(gòu)成的圖像處理方法中，其特征是上述前模糊化處理在放大縮小處理之前進行。
依據(jù)上述圖像處理裝置以及圖像處理方法，前模糊化處理在放大縮小處理之前進行。因此，在由放大縮小處理產(chǎn)生噪聲強度的不均之前，可以減少包含在輸入圖像中的噪聲。因此，在放大(縮小)后的輸出圖像中，可以減小噪聲多的部分和噪聲少的部分之間的濃度差。
為此，具有能輸出更加降低了柵格噪聲的良好質(zhì)量的圖像的效果。
又，本發(fā)明的圖像處理裝置，為解決上述問題，是在上述構(gòu)成的圖像處理裝置中，其特征是上述柵格噪聲發(fā)生率預測裝置根據(jù)輸出圖像對輸入圖像的放大率預測柵格噪聲發(fā)生率。
又，本發(fā)明的圖像處理方法，為解決上述問題，是在上述構(gòu)成的圖像處理方法中，其特征是根據(jù)輸出圖像對輸入圖像的放大率預測柵格噪聲發(fā)生率。
即，柵格噪聲的產(chǎn)生容易受到進行放大(縮小)處理時的放大率的影響。即，如果放大率變化，在放大(縮小)后的輸出圖像中，噪聲強度的不均也變化，柵格噪聲發(fā)生率也變化。
在本發(fā)明的圖像處理裝置中，由于柵格噪聲發(fā)生率預測裝置根據(jù)放大率預測柵格噪聲發(fā)生率，可以更確切地進行預測。又，在本發(fā)明的圖像處理方法中，由于根據(jù)放大率預測柵格噪聲發(fā)生率，可以更確切地進行預測。
為此，具有能輸出更加降低了柵格噪聲的良好質(zhì)量的圖像的效果。
又，本發(fā)明的圖像處理裝置，為解決上述問題，是在上述構(gòu)成的圖像處理裝置中，其特征是采用隨著上述放大率趨近于1附近的值、柵格噪聲發(fā)生率上升的預測表，預測柵格噪聲發(fā)生率。
又，本發(fā)明的圖像處理方法，為解決上述問題，是在上述構(gòu)成的圖像處理方法中，其特征是采用隨著上述放大率趨近于1附近的值、柵格噪聲發(fā)生率上升的預測表，預測柵格噪聲發(fā)生率。
即當放大率是1附近地值時，在放大(縮小)后的輸出圖像中，噪聲強度的不均變大，容易產(chǎn)生柵格噪聲。
在本發(fā)明的圖像處理裝置以及圖像處理方法中，采用隨著上述放大率趨近于1附近的值、柵格噪聲發(fā)生率上升的預測表，預測柵格噪聲發(fā)生率。因此，可以更確切地進行預測。又，如果將這樣的預測表預先設置在柵格噪聲發(fā)生率預測裝置中，可以簡化預測柵格噪聲發(fā)生率的處理。
為此，具有以簡單的處理能輸出更加降低了柵格噪聲的良好質(zhì)量的圖像的效果。
又，本發(fā)明的圖像處理裝置，為解決上述問題，是在上述構(gòu)成的圖像處理裝置中，其特征是上述柵格噪聲發(fā)生率預測裝置根據(jù)輸入圖像的濃度預測柵格噪聲發(fā)生率。
又，本發(fā)明的圖像處理方法，為解決上述問題，是在上述構(gòu)成的圖像處理方法中，其特征是根據(jù)輸入圖像的濃度預測柵格噪聲發(fā)生率。
即，柵格噪聲發(fā)生率隨輸入圖像中曝光程度變化。例如，輸入圖像是負片上的模擬圖像時，如果輸入圖像曝光不足，在增強對比度的處理后柵格噪聲更加明顯。另一方面，如果曝光過度，作為攝像器件的CCD的輸出減小，柵格噪聲在圖像信息中更加明顯。
在此，在本發(fā)明的圖像處理裝置中，還具有如下的特征，即，柵格噪聲發(fā)生率預測裝置根據(jù)輸入圖像的濃度預測柵格噪聲發(fā)生率。
又，在本發(fā)明的圖像處理方法中，還具有如下的特征，即，根據(jù)輸入圖像的濃度預測柵格噪聲發(fā)生率。
即，輸入圖像的曝光可以根據(jù)輸入圖像的濃度判斷。因此，如果根據(jù)輸入圖像的濃度預測柵格噪聲發(fā)生率，實質(zhì)上可以與根據(jù)曝光進行預測等同，可以確切地進行預測。
為此，具有能輸出更加降低了柵格噪聲的良好質(zhì)量的圖像的效果。
又，本發(fā)明的圖像處理裝置，為解決上述問題，是在上述構(gòu)成的圖像處理裝置中，其特征是上述輸入圖像的濃度是該輸入圖像的平均濃度。
又，本發(fā)明的圖像處理方法，為解決上述問題，是在上述構(gòu)成的圖像處理方法中，其特征是上述輸入圖像的濃度是該輸入圖像的平均濃度。
依據(jù)上述構(gòu)成，根據(jù)輸入圖像的平均濃度預測柵格噪聲發(fā)生率。由于輸入圖像的平均濃度是把握輸入圖像的曝光的最合適的參數(shù)，可以更加確切地預測柵格噪聲發(fā)生率。
為此，具有能輸出更加降低了柵格噪聲的良好質(zhì)量的圖像的效果。
又，本發(fā)明的圖像處理裝置，為解決上述問題，是在上述構(gòu)成的圖像處理裝置中，其特征是采用隨著輸入圖像的濃度趨近于最大值或者最小值、柵格噪聲發(fā)生率上升的預測表，預測柵格噪聲發(fā)生率。
又，本發(fā)明的圖像處理方法，為解決上述問題，是在上述構(gòu)成的圖像處理方法中，其特征是采用隨著輸入圖像的濃度趨近于最大值或者最小值、柵格噪聲發(fā)生率上升的預測表，預測柵格噪聲發(fā)生率。
例如，輸入圖像是負片上的模擬圖像時，如果輸入圖像曝光不足的比率越強，即濃度越低，由于需要更加增強對比度，柵格噪聲發(fā)生率上升。另一方面，如果曝光過度的比率越強，即濃度越高，CCD的輸出越小，柵格噪聲發(fā)生率上升。
為此，在本發(fā)明的圖像處理裝置以及圖像處理方法中，還具有如下的特征，即，采用隨著輸入圖像的濃度趨近于最大值或者最小值、柵格噪聲發(fā)生率上升的預測表，預測柵格噪聲發(fā)生率。因此，可以更確切地進行預測。又，如果將這樣的預測表預先設置在柵格噪聲發(fā)生率預測裝置中，可以簡化預測柵格噪聲發(fā)生率的處理。
為此，具有以簡單的處理能輸出更加降低了柵格噪聲的良好質(zhì)量的圖像的效果。
又，本發(fā)明的圖像處理裝置，為解決上述問題，是在上述構(gòu)成的圖像處理裝置中，其特征是包括以根據(jù)由上述柵格噪聲發(fā)生率預測裝置預測的柵格噪聲發(fā)生率調(diào)整的強度進行銳化處理的銳化處理裝置。
又，本發(fā)明的圖像處理方法，為解決上述問題，是在上述構(gòu)成的圖像處理方法中，其特征是以根據(jù)所預測的柵格噪聲發(fā)生率調(diào)整的強度進行銳化處理。
即，當預測到柵格噪聲發(fā)生率高時，確定增強前模糊化處理裝置進行前模糊化處理的強度，讓輸入圖像處于更加模糊的狀態(tài)。
為此，在本發(fā)明的圖像處理裝置中，還具有如下的特征，即，包括以根據(jù)由上述柵格噪聲發(fā)生率預測裝置預測的柵格噪聲發(fā)生率調(diào)整的強度進行銳化處理的銳化處理裝置。
又，在本發(fā)明的圖像處理方法中，還具有如下的特征，即，以根據(jù)所預測裝置預測的柵格噪聲發(fā)生率調(diào)整的強度進行銳化處理。
即，在柵格噪聲發(fā)生率高的情況下，可以設置采用比柵格噪聲發(fā)生率低時更強的強度進行銳化處理的銳化處理裝置。因此，即使象上述那樣前模糊化處理裝置以更強的強度進行前模糊化處理讓輸入圖像處于模糊狀態(tài)，采用銳化處理裝置以更強的銳化度進行銳化處理，可以復原輸入圖像的銳化度。
為此，具有可以輸出降低了柵格噪聲、同時銳化度良好質(zhì)量的圖像的效果。
又，本發(fā)明的程序，其特征是在計算機中為上述構(gòu)成中任一項上述的圖像處理方法的程序。
依據(jù)上述程序，由于可以在計算機中執(zhí)行本發(fā)明的圖像處理方法，具有可以輸出降低了柵格噪聲的良好質(zhì)量的數(shù)字圖像的效果。
又，本發(fā)明的存儲介質(zhì)，其特征是保存上述構(gòu)成的程序的計算機可讀取的存儲介質(zhì)。
依據(jù)上述存儲介質(zhì)，具有容易將實施可以獲得降低了柵格噪聲的良好質(zhì)量的輸出圖像圖像處理方法的程序向計算機提供的效果。
圖2表示在

圖1的圖像處理裝置中柵格噪聲預測部根據(jù)放大率預測柵格噪聲發(fā)生率時所使用的預測表的概念圖。
圖3表示將原圖像分別放大成1.25倍、2.1倍、以及3.3倍的圖像時像素位置和噪聲強度之間的關(guān)系的概念圖。
圖4表示在圖1的圖像處理裝置中柵格噪聲預測部根據(jù)輸入圖像的濃度預測柵格噪聲發(fā)生率時所使用的預測表的概念圖。
圖5表示在圖1的圖像處理裝置中前模糊化處理部在進行前模糊化處理時所使用的移動平均濾波器的一例的概念圖。
圖6表示在圖1的圖像處理裝置中基本銳化強度運算部計算基本銳化強度的流程圖。
圖7表示在圖1的圖像處理裝置中調(diào)整量計算部確定調(diào)整量的流程圖以及銳化強度確定部確定調(diào)整后的基本銳化強度的流程圖。
圖8表示在線性插值法中插值對象像素和原圖像像素之間的位置關(guān)系、以及用于運算的參數(shù)的概念圖。
圖9表示將原圖像分別放大成1.25倍的圖像時像素位置和噪聲強度之間的關(guān)系的概念圖。
圖中2—圖像處理裝置、5—柵格噪聲預測部(柵格噪聲發(fā)生率預測裝置)、6—前模糊化處理部(前模糊化處理裝置)、11—銳化處理部(銳化處理裝置)。
如圖1所示，本實施方案中的數(shù)字曝光系統(tǒng)包括底片掃描器1、圖像處理裝置2、洗相裝置3。
底片掃描器1，例如通過采用CCD(charge coupled device)等接收經(jīng)過作為照相底片的負片的光，讀取記錄在負片上的圖像，將該圖像的圖像數(shù)據(jù)按R、G、B輸出給圖像處理裝置2。
洗相裝置3是根據(jù)圖像處理裝置2輸出的圖像數(shù)據(jù)在感光材料的照片紙上曝光，將圖像印制在照片紙上的數(shù)字洗印機。作為在照片紙上曝光的曝光部，只要是可以根據(jù)數(shù)字圖像數(shù)據(jù)調(diào)制向照相紙照射的光的裝置即可，例如，可以由PLZT曝光頭、DMD(數(shù)字微鏡裝置)、LCD(液晶顯示裝置)、LED面板、激光、FOCRT(Fiber Optic Cathode Ray Tube)、CRT等所構(gòu)成。此外，洗相裝置3也可以是能同時進行負片掃描和照片紙上曝光的構(gòu)成。這時，數(shù)字曝光系統(tǒng)由圖像處理裝置2和洗相裝置3構(gòu)成，可以簡化系統(tǒng)。
圖像處理裝置2包括柵格噪聲預測部(柵格噪聲發(fā)生率預測裝置)5、前模糊化處理部(前模糊化處理裝置)6、放大縮小處理部7、基本銳化強度運算部8、調(diào)整量計算部9、銳化強度確定部10、銳化處理部(銳化處理裝置)11。此外，圖1的圖像處理裝置2主要示出了有關(guān)前模糊化處理、放大縮小處理、銳化處理的構(gòu)成，即，圖像處理裝置2中一般進行的有關(guān)顏色補償、濃度補償、灰度變換等處理的構(gòu)成，在圖1中未畫出。
柵格噪聲預測部5預測在輸出圖像中出現(xiàn)柵格噪聲的概率。柵格噪聲預測部5預測柵格噪聲的概率的流程將在后面詳細說明。
前模糊化處理部6根據(jù)柵格噪聲預測部5預測的柵格噪聲產(chǎn)生概率，確定為了對包含在輸入圖像中的噪聲進行預先模糊化的前模糊化強度，同時以確定前模糊化強度進行前模糊化處理。前模糊化處理部6進行前模糊化處理的流程將在后面詳細說明。
放大縮小處理部7，如在現(xiàn)有技術(shù)項中說明的那樣，通過采用線性插值法、3維插值法等計算插值像素以改變像素數(shù)量，對原圖像進行放大縮小處理。
基本銳化強度運算部8，獲取在輸出圖像中不考慮降低柵格噪聲的情況下的銳化強度(以下作為基本銳化強度)?；句J化強度運算部8獲取基本銳化強度的的流程將在后面詳細說明。
調(diào)整量計算部9根據(jù)前模糊化處理部6所確定的前模糊化強度，確定為進行降低柵格噪聲的銳化處理的基本銳化強度的調(diào)整量。
銳化強度確定部10根據(jù)由基本銳化強度運算部8確定的基本銳化強度、和在調(diào)整量計算部確定的調(diào)整量，確定降低柵格噪聲的銳化強度。調(diào)整量計算部9確定調(diào)整量的流程、以及銳化強度確定部10確定調(diào)整后的基本銳化強度的流程將在后面詳細說明。
銳化處理部11根據(jù)由銳化強度確定部10調(diào)整的基本銳化強度進行銳化處理。銳化處理部10進行的銳化處理將在后面說明。
依據(jù)上述構(gòu)成，本實施方案中的圖像處理裝置2，由前模糊化處理部6對包含在輸入圖像中的噪聲模糊化后將圖像輸出給洗相裝置3。本實施方案中的圖像處理裝置2，由于采用由銳化強度確定部10確定的銳化強度在銳化處理部11中進行銳化處理，可以再現(xiàn)由前模糊化處理模糊化后的原圖像的銳化度。因此，由洗相裝置3輸出的圖像，是降低了柵格噪聲、并且具有良好銳化度的圖像。
此外，由基本銳化強度運算部8、調(diào)整量計算部9、銳化強度確定部10、銳化處理部11構(gòu)成的方塊也可以設置在前模糊化處理部6、放大縮小處理部7之間。
以下依次詳細說明上述的(1)柵格噪聲預測部5預測柵格噪聲的概率的流程、(2)前模糊化處理部6進行前模糊化處理的流程，(3)基本銳化強度運算部8獲取基本銳化強度的的流程，(4)調(diào)整量計算部9確定調(diào)整量的流程、以及銳化強度確定部10確定調(diào)整后的基本銳化強度的流程、(5)銳化處理部11進行的銳化處理。
(1)柵格噪聲預測部5預測柵格噪聲的概率的流程柵格噪聲預測部5，根據(jù)放大率以及圖像濃度預測柵格噪聲的發(fā)生率。以下依次說明①根據(jù)放大率預測柵格噪聲發(fā)生率；②根據(jù)圖像濃度預測柵格噪聲發(fā)生率的情況。
①根據(jù)放大率預測柵格噪聲發(fā)生率柵格噪聲預測部5，例如根據(jù)圖2所示的預測表，利用放大率r預測柵格噪聲發(fā)生率ω。此外，放大率為小于1時，表示進行縮小處理的情況。
如圖2所示，在預測表中，設定放大率r為橫軸，柵格噪聲發(fā)生率ω為縱軸。進一步，在預測表的橫軸上，設定4個閾值A、B、C、D(A＜B＜C＜D)。
在預測表中，當B＜r＜C時，柵格噪聲發(fā)生率ω設定為100(％)。又，當放大率r從A變化到B時，設定柵格噪聲發(fā)生率ω從0(％)增加變化到100(％)，當放大率r從C變化到D時，設定柵格噪聲發(fā)生率ω從100(％)減少變化到0(％)。并且，當放大率r小于A，或者大于D時，設定柵格噪聲發(fā)生率ω為0(％)。
此外，當放大率r為1時，設定柵格噪聲發(fā)生率ω為0。為此，在圖2所示的預測表中，設置通過r＝1的與橫軸垂直的縱線。
可以設定成上述那樣的預測表的理由參照圖3進行說明。
圖3表示將原圖像分別放大成1.25倍、2.1倍、以及3.3倍的圖像時像素位置和噪聲強度之間的關(guān)系的概念圖。在該圖中，原圖像的像素a1～a5用○表示，放大率r為1.25倍時的像素b1～b6用●表示，放大率r為2.1倍時的像素c1～c9用▲表示，放大率r為3.3倍時的像素d1～d14用■表示。
如該圖所示，放大率r為1.25倍時，放大后的像素b3處于原圖像的像素a2和像素a3之間的中心附近。又，放大后的像素b4處于原圖像的像素a3和像素a4之間的中心附近。因此，在放大后的像素b3、b4處，噪聲強度降低。
這樣，放大率r接近1時，如上所述有更多的噪聲強度降低的像素連續(xù)出現(xiàn)。即，在放大后的圖像中，在可以用肉眼判定的長度區(qū)間內(nèi)噪聲強度降低，容易產(chǎn)生柵格噪聲。
另一方面，放大率r為2.1倍時，例如放大后的像素c3處于原圖像的像素a1和像素a2之間的中心附近，噪聲強度降低。但是，鄰近像素c2的像素c1、c3分別在原圖像的像素a1、a2附近，噪聲強度增強。
又，放大率r為3.3倍時，例如放大后的像素d6處于原圖像的像素a2和像素a3之間的中心附近，噪聲強度降低。但是，鄰近像素d6的像素d5、d7分別在原圖像的像素a2、a3附近，噪聲強度增強。
即，放大率比1大得多時，并沒有太多的噪聲強度降低的像素連續(xù)出現(xiàn)。即，在放大后的圖像中，存在噪聲強度降低的像素，而在與該像素鄰近的像素中噪聲強度增強。即，噪聲強度降低的區(qū)間縮小到不能用肉眼判別的程度的區(qū)間，柵格噪聲不容易出現(xiàn)。
根據(jù)上述理由，采用圖2所示的預測表可以根據(jù)放大率預測柵格噪聲發(fā)生率。
②根據(jù)圖像濃度預測柵格噪聲發(fā)生率柵格噪聲預測部5例如采用圖4所示的預測表，根據(jù)整體的平均濃度可以預測柵格噪聲發(fā)生率ω。
如圖4所示，在上述預測表中，以底片上的圖像中整體平均濃度的對數(shù)值作為橫軸，以柵格噪聲發(fā)生率作為縱軸。并且，在預測表的橫軸上設置2個閾值E、F(E＜F)。
例如，以底片掃描儀1對負片上的圖像以12比特的數(shù)字圖像讀入時的情況進行說明。
這時，輸入圖像可取濃度的最小值為0，最大值為ln212＝8.3。又，整體平均濃度的對數(shù)值越小，負片上的圖像越暗，曝光不足的概率越高。另一方面，整體平均濃度的對數(shù)值越大，負片上的圖像越明亮，曝光過度的概率越高。
為此，在預測表中，以整體平均濃度的對數(shù)值為0時的柵格噪聲發(fā)生率為100％，整體平均濃度的對數(shù)值為閾值E時的柵格噪聲發(fā)生率為0％。然后，在預測表上以連接2點(0，100)和(E，0)的直線作為整體平均濃度的對數(shù)值從0變化到閾值E時的柵格噪聲發(fā)生率。
另一方面，以整體平均濃度的對數(shù)值為8.3時的柵格噪聲發(fā)生率為100％，整體平均濃度的對數(shù)值為閾值F時的柵格噪聲發(fā)生率為0％。然后，在預測表上以連接2點(F，0)和(8.3，100)的直線作為整體平均濃度的對數(shù)值從閾值F變化到8.3時的柵格噪聲發(fā)生率。此外，上述直線也可以是曲線。
此外，整體平均濃度的對數(shù)值從E變化到F時，認為不出現(xiàn)柵格噪聲，柵格噪聲發(fā)生率設置成0。
采用上述作成的預測表，柵格噪聲預測部5可以根據(jù)整體平均濃度求出柵格噪聲發(fā)生率。
此外，可以設定成上述預測表，如在現(xiàn)有技術(shù)項中說明的那樣，是因為在曝光不足時，在增強對比度的處理后，柵格噪聲有可能變得更明顯。
另一方面，在曝光過度時，由于減少CCD的輸出，柵格噪聲有可能在輸出圖像中變得更明顯。
又，象上述那樣根據(jù)整體平均濃度預測柵格噪聲發(fā)生率，是因為根據(jù)整體平均濃度把握圖像的曝光是最合適的方法。因此，并不限定于根據(jù)整體平均濃度預測柵格噪聲發(fā)生率，也可以根據(jù)圖像中特定部分的濃度預測柵格噪聲發(fā)生率。
這樣，可以根據(jù)整體平均濃度預測柵格噪聲發(fā)生率此外，柵格噪聲預測部5可以根據(jù)上述①、②中的任一方法預測不發(fā)生柵格噪聲的情況。即，當放大率r為A＜r＜D時，并且整體平均濃度小于E或者大于F時，才發(fā)生柵格噪聲。因此，為了預測不發(fā)生柵格噪聲的情況，只要判斷放大率、或者整體平均濃度不滿足上述關(guān)系即可。
(2)前模糊化處理部6進行前模糊化處理的流程前模糊化處理部6根據(jù)下式①，求出前模糊化強度S。
S＝Smax×ω …式①式中，Smax表示前模糊化處理中可取的前模糊化強度的最大值，例如可以是128或者64，可以作為任意值預先設定。又，ω表示柵格噪聲預測部5預測的柵格噪聲發(fā)生率。
然后，對輸入圖像數(shù)據(jù)，例如采用圖5所示的3×3的移動平均濾波器進行濾波，讓圖像整體具有模糊感。在此，濾波一般是指，采用所希望的濾波器，針對除圖像端部以外的所有像素在一個一個移動注目像素的同時進行變換注目像素的圖像數(shù)據(jù)的處理。又，在前模糊化處理中，也可以采用中間濾波器、高斯濾波器等進行濾波。
然后，根據(jù)下式②，從前模糊化處理前的注目像素的原數(shù)據(jù)d，計算前模糊化處理后的注目像素的數(shù)據(jù)d’。
d’＝d+(x/sum-d)×(S/Smax)＝d+(x/sum-d)×ω…式②此外，在上述式②中，S、Smax和上述式①的定義相同。又，x表示在前模糊化處理中所使用的濾波器內(nèi)的各像素實施濾波后的計算結(jié)果合計值。sum表示在前模糊化處理中所使用的濾波器的像素數(shù)。
依據(jù)式②，當柵格噪聲發(fā)生率ω大時，前模糊化強度變大。即，當預測在輸出圖像中柵格噪聲引起圖像質(zhì)量劣化的概率高時，通過更大的前模糊化強度進行前模糊化處理，可以讓包含在輸入圖像中的噪聲更模糊。
如上所述，通過根據(jù)式①和式②求出注目像素的數(shù)據(jù)d’，前模糊化處理部6進行前模糊化處理。
(3)基本銳化強度運算部8獲取基本銳化強度的的流程如圖6所示，在基本銳化強度運算部8獲取獲取基本銳化強度的流程中，首先在步驟S1，判斷底片掃描儀1要讀取圖像的底片的種類具體講，判斷底片是負片還是正片，同時判定底片的大小。作為底片的大小，例如有JIS標準所規(guī)定的110底片、120底片、135底片等。
然后，在步驟S2，獲取底片掃描儀1的分辨率。分辨率根據(jù)底片掃描儀1中變焦鏡頭的倍率確定。例如，變焦鏡頭的倍率從0.88到2.0變化時，分辨率可以從1200×1800DPI(Dot Per Inch)到3000×2000DPI之間變化。即，隨著變焦鏡頭的倍率的增大，分辨率增大。
然后，在步驟S3，計算放大率。放大率根據(jù)底片掃描儀1中CCD的輸入像素數(shù)量和輸出像素數(shù)量確定。
這樣，根據(jù)在步驟S1～S3中獲取的底片種類、輸入分辨率、放大率，在步驟S4確定基本銳化強度。
即，當在步驟S1步判定的底片種類為負片時，設定較小的基本銳化強度，當判定的底片種類為正片時，設定較大的基本銳化強度。
又，當在步驟S2步獲取的分辨率為是越高的分辨率時，由于需要提高輸出圖像中的銳化度，設定越大的基本銳化強度。
另一方面，當在步驟S3計算出的放大率為是越大，設定越大的基本銳化強度。
此外，在上述中，雖然是以在進行完S1、S2、S3的步驟之后在步驟S4確定基本銳化強度，S1～S3的次序并不限定于此。即S1～S3的步驟，可以從任一步驟最先開始，也可以同時進行S1～S3的步驟。
(4)調(diào)整量計算部9確定調(diào)整量的流程、以及銳化強度確定部10確定調(diào)整后的基本銳化強度的流程如圖7所示，首先，在步驟S11，調(diào)整量計算部9獲取由基本銳化強度運算部8求出的基本銳化強度α，以及由柵格噪聲預測部5預測的柵格噪聲發(fā)生率ω。
然后，調(diào)整量計算部9根據(jù)下式③計算基本銳化強度α的調(diào)整量Δα(步驟S12)。
Δα＝αω…③然后，銳化強度確定部10根據(jù)下式④，從基本銳化強度α和調(diào)整量Δα，求出調(diào)整后的基本銳化強度α’(步驟S13)。
α’＝α+Δα＝(1+ω)α…④經(jīng)過上述步驟S11～S13之后，求出調(diào)整后的基本銳化強度α’。調(diào)整后的基本銳化強度α’在后述的由銳化處理部11進行的銳化處理中使用。
此外，式④表明，隨著柵格噪聲發(fā)生率ω增大，要將調(diào)整后的基本銳化強度α’增大。即，柵格噪聲發(fā)生率ω大時，根據(jù)式②設定大前模糊化強度S，讓前模糊化處理后的圖像成更加模糊的狀態(tài)。這樣，雖然在前模糊化處理中讓圖像成更加模糊的狀態(tài)，由于采用大的基本銳化強度α’進行銳化處理，可以復原到輸入圖像的銳化度。
(5)銳化處理部11進行的銳化處理作為銳化處理的具體方法，有用1次微分運算增強和用2次微分運算(拉普拉斯算子)增強。即，只要是對由前模糊化處理引起的圖像的模糊進行復原的、增強圖像中邊緣的銳化處理，采用哪一種銳化處理均可以。在以下的說明中，以可以進行比較簡單的增強處理而廣泛使用的利用拉普拉斯算子進行增強的方法為例進行說明。
一般利用拉普拉斯算子的處理，通過從原圖像的圖像數(shù)據(jù)中各像素值中減去該圖像數(shù)據(jù)的各像素中的拉普拉斯算子，進行邊緣增強。假定原圖像的圖像數(shù)據(jù)中各像素值，即原信號為f(i，j)(i，j表示坐標)，實施拉普拉斯算子處理后的各像素、即處理后信號為F(i，j)，上述處理有式⑤表示。
F(i，j)＝f(i，j)-α·2f(i，j) …式⑤
在本實施方案的銳化處理部11中，作為銳化強度采用在步驟S13中求出的調(diào)整后的基本銳化強度α’。因此，假定由銳化處理部11實施銳化處理后的信號為F’(i，j)，可以由式⑥表示。
F’(i，j)＝f(i，j)-α’·2f(i，j)＝f(i，j)-α(1+ω)·2f(i，j)…式⑥此外，式⑤表明，隨著柵格噪聲發(fā)生率ω的增大，調(diào)整后的基本銳化強度α’增大。即，柵格噪聲發(fā)生率ω大時，根據(jù)式②設定大前模糊化強度S，讓前模糊化處理后的圖像成更加模糊的狀態(tài)。這樣，雖然在前模糊化處理中讓圖像成更加模糊的狀態(tài)，由于采用大的基本銳化強度α’進行銳化處理，可以復原到輸入圖像的銳化度。
此外，以上說明的圖像處理裝置2，也可以采用作為圖像處理方法在計算機中執(zhí)行的圖像處理程序?qū)崿F(xiàn)。該程序也可以保存在例如CDROM等計算機可讀取的圖中未畫出的存儲介質(zhì)中。又，也可以由可以執(zhí)行這樣的圖像處理程序的微處理器或者DSP(Digital Signal Processor)等數(shù)字電路構(gòu)成圖像處理裝置。
又，在本實施方案中，圖像處理裝置2的輸入圖像雖然是以在負片上記錄的模擬圖像的情況為例進行了說明，但輸入圖像并不限定于模擬圖像，本發(fā)明的圖像處理裝置也可以適用于以數(shù)字圖像作為輸入圖像的情況。
進一步，在本實施方案中，是對在銳化處理部11的前段上設置放大縮小處理部7的情況進行了說明，當并不限定于這樣的構(gòu)成，放大縮小處理部7也可以設置在銳化處理部11的后段上。這時，只要在放大縮小處理部7的后段進一步設置銳化處理部即可。這樣，可以將由放大(縮小)處理產(chǎn)生的圖像的模糊復原。發(fā)明的效果如上所述，本發(fā)明的圖像處理裝置，包括預測在輸出圖像中柵格噪聲發(fā)生率的柵格噪聲發(fā)生率預測裝置、以根據(jù)由上述柵格噪聲發(fā)生率預測裝置預測的柵格噪聲發(fā)生率確定的強度進行前模糊化處理的前模糊化處理裝置。
如上所述，本發(fā)明的圖像處理方法，是預測在輸出圖像中的柵格噪聲發(fā)生率，同時以所預測的柵格噪聲發(fā)生率確定的強度進行前模糊化處理的方法。
依據(jù)上述構(gòu)成，當預測到柵格噪聲發(fā)生率高時，通過確定增強前模糊化處理的強度，可以讓包含在輸入圖像中的噪聲模糊。因此，在放大(縮小)后的輸出圖像中，可以減小噪聲多的部分和噪聲少的部分之間的濃度差。
為此，具有能輸出降低了柵格噪聲的良好質(zhì)量的圖像的效果。
又，本發(fā)明的圖像處理裝置，如上所述，是在上述構(gòu)成的圖像處理裝置中，由上述前模糊化處理裝置進行的前模糊化處理在放大縮小處理之前進行。
又，本發(fā)明的圖像處理方法，如上所述，是在上述構(gòu)成的圖像處理方法中，上述前模糊化處理在放大縮小處理之前進行。
依據(jù)上述圖像處理裝置以及圖像處理方法，前模糊化處理在放大縮小處理之前進行。因此，在由放大縮小處理產(chǎn)生噪聲強度的不均之前，可以減少包含在輸入圖像中的噪聲。因此，在放大(縮小)后的輸出圖像中，可以減小噪聲多的部分和噪聲少的部分之間的濃度差。
為此，具有能輸出更加降低了柵格噪聲的良好質(zhì)量的圖像的效果。
又，如上所述，本發(fā)明的圖像處理裝置，是在上述構(gòu)成的圖像處理裝置中，上述柵格噪聲發(fā)生率預測裝置根據(jù)輸出圖像對輸入圖像的放大率預測柵格噪聲發(fā)生率。
又，如上所述，本發(fā)明的圖像處理方法，是在上述構(gòu)成的圖像處理方法中，是根據(jù)輸出圖像對輸入圖像的放大率預測柵格噪聲發(fā)生率的方法。
即，柵格噪聲的產(chǎn)生容易受到進行放大(縮小)處理時的放大率的影響。在本發(fā)明的圖像處理裝置以及圖像處理方法中，由于柵格噪聲發(fā)生率預測裝置根據(jù)放大率預測柵格噪聲發(fā)生率，可以更確切地進行預測。
為此，具有能輸出更加降低了柵格噪聲的良好質(zhì)量的圖像的效果。
又，本發(fā)明的圖像處理裝置，如上所述，是在上述構(gòu)成的圖像處理裝置中，采用隨著上述放大率趨近于1附近的值、柵格噪聲發(fā)生率上升的預測表，預測柵格噪聲發(fā)生率。
又，本發(fā)明的圖像處理方法，如上所述，是在上述構(gòu)成的圖像處理方法中，是采用隨著上述放大率趨近于1附近的值、柵格噪聲發(fā)生率上升的預測表，預測柵格噪聲發(fā)生率的方法。
即當放大率是1附近地值時，在放大(縮小)后的輸出圖像中，噪聲強度的不均變大，容易產(chǎn)生柵格噪聲。因此，如果采用上述那樣的預測表預測柵格噪聲發(fā)生率，可以更確切地進行預測。又，如果將這樣的預測表預先設置在柵格噪聲發(fā)生率預測裝置中，可以簡化預測柵格噪聲發(fā)生率的處理。
為此，具有以簡單的處理能輸出更加降低了柵格噪聲的良好質(zhì)量的圖像的效果。
又，本發(fā)明的圖像處理裝置，如上所述，是在上述構(gòu)成的圖像處理裝置中，上述柵格噪聲發(fā)生率預測裝置根據(jù)輸入圖像的濃度預測柵格噪聲發(fā)生率。
又，本發(fā)明的圖像處理方法，如上所述，是在上述構(gòu)成的圖像處理方法中，是根據(jù)輸入圖像的濃度預測柵格噪聲發(fā)生率的方法。又，如果根據(jù)輸入圖像的濃度預測柵格噪聲發(fā)生率，實質(zhì)上可以與根據(jù)曝光進行預測等同，可以確切地進行預測。
為此，具有能輸出更加降低了柵格噪聲的良好質(zhì)量的圖像的效果。
又，本發(fā)明的圖像處理裝置，如上所述，是在上述構(gòu)成的圖像處理裝置中，上述輸入圖像的濃度是該輸入圖像的平均濃度。
又，本發(fā)明的圖像處理方法，如上所述，是在上述構(gòu)成的圖像處理方法中，是上述輸入圖像的濃度是該輸入圖像的平均濃度的方法。
依據(jù)上述構(gòu)成，根據(jù)輸入圖像的平均濃度預測柵格噪聲發(fā)生率。由于輸入圖像的平均濃度是把握輸入圖像的曝光的最合適的參數(shù)，可以更加確切地預測柵格噪聲發(fā)生率。
為此，具有能輸出更加降低了柵格噪聲的良好質(zhì)量的圖像的效果。
又，本發(fā)明的圖像處理裝置，如上所述，是在上述構(gòu)成的圖像處理裝置中，采用隨著輸入圖像的濃度趨近于最大值或者最小值、柵格噪聲發(fā)生率上升的預測表，預測柵格噪聲發(fā)生率。
又，本發(fā)明的圖像處理方法，如上所述，是在上述構(gòu)成的圖像處理方法中，是采用隨著輸入圖像的濃度趨近于最大值或者最小值、柵格噪聲發(fā)生率上升的預測表，預測柵格噪聲發(fā)生率的方法。
例如，輸入圖像是負片上的模擬圖像時，如果輸入圖像曝光不足的比率越強，即濃度越低，由于需要更加增強對比度，柵格噪聲發(fā)生率上升。另一方面，如果曝光過度的比率越強，即濃度越高，CCD的輸出越小，柵格噪聲發(fā)生率上升。
因此，如果采用上述那樣的預測表預測柵格噪聲發(fā)生率，可以更確切地進行預測。又，如果將這樣的預測表預先設置在柵格噪聲發(fā)生率預測裝置中，可以簡化預測柵格噪聲發(fā)生率的處理。
為此，具有以簡單的處理能輸出更加降低了柵格噪聲的良好質(zhì)量的圖像的效果。
又，本發(fā)明的圖像處理裝置，如上所述，是在上述構(gòu)成的圖像處理裝置中，包括以根據(jù)由上述柵格噪聲發(fā)生率預測裝置預測的柵格噪聲發(fā)生率調(diào)整的強度進行銳化處理的銳化處理裝置。
又，本發(fā)明的圖像處理方法，如上所述，是在上述構(gòu)成的圖像處理方法中，是以根據(jù)所預測的柵格噪聲發(fā)生率調(diào)整的強度進行銳化處理的方法。
即，在柵格噪聲發(fā)生率高的情況下，可以設置采用比柵格噪聲發(fā)生率低時更強的強度進行銳化處理的銳化處理裝置。因此，即使由于柵格噪聲發(fā)生率高而以更強的強度進行前模糊化處理讓輸入圖像處于模糊狀態(tài)，采用銳化處理裝置以更強的銳化度進行銳化處理，可以復原輸入圖像的銳化度。
為此，具有可以輸出降低了柵格噪聲、同時銳化度良好質(zhì)量的圖像的效果。
又，本發(fā)明的程序，是在計算機中為上述構(gòu)成中任一項上述的圖像處理方法的程序。
依據(jù)上述程序，由于可以在計算機中執(zhí)行本發(fā)明的圖像處理方法，具有可以輸出降低了柵格噪聲的良好質(zhì)量的數(shù)字圖像的效果。
又，本發(fā)明的存儲介質(zhì)，是保存上述構(gòu)成的程序的計算機可讀取的存儲介質(zhì)。
依據(jù)上述存儲介質(zhì)，具有容易將實施可以獲得降低了柵格噪聲的良好質(zhì)量的輸出圖像圖像處理方法的程序向計算機提供的效果。
權(quán)利要求
1.一種圖像處理裝置，是對輸入圖像實施放大縮小處理后輸出數(shù)字圖像的圖像處理裝置，其特征是，包括預測在輸出圖像中柵格噪聲發(fā)生率的柵格噪聲發(fā)生率預測裝置、以根據(jù)由所述柵格噪聲發(fā)生率預測裝置預測的柵格噪聲發(fā)生率所確定的強度進行前模糊化處理的前模糊化處理裝置。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理裝置，其特征是，由所述前模糊化處理裝置進行的前模糊化處理在放大縮小處理之前進行。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的圖像處理裝置，其特征是，所述柵格噪聲發(fā)生率預測裝置根據(jù)輸出圖像的相對輸入圖像的放大率預測柵格噪聲發(fā)生率。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的圖像處理裝置，其特征是，采用隨著所述放大率趨近于1附近的值、柵格噪聲發(fā)生率上升的預測表，預測柵格噪聲發(fā)生率。
5.根據(jù)權(quán)利要求1～4中任一項所述的圖像處理裝置，其特征是，所述柵格噪聲發(fā)生率預測裝置根據(jù)輸入圖像的濃度預測柵格噪聲發(fā)生率。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像處理裝置，其特征是，所述輸入圖像的濃度是該輸入圖像的平均濃度。
7.根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的圖像處理裝置，其特征是，采用隨著輸入圖像的濃度趨近于最大值或者最小值、柵格噪聲發(fā)生率上升的預測表，預測柵格噪聲發(fā)生率。
8.根據(jù)權(quán)利要求1～7中任一項所述的圖像處理裝置，其特征是，包括以根據(jù)由所述柵格噪聲發(fā)生率預測裝置預測的柵格噪聲發(fā)生率調(diào)整的強度進行銳化處理的銳化處理裝置。
9.一種圖像處理方法，是對輸入圖像實施放大縮小處理后輸出數(shù)字圖像的圖像處理方法，其特征是，預測在輸出圖像中的柵格噪聲發(fā)生率同時以所預測的柵格噪聲發(fā)生率確定的強度進行前模糊化處理。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的圖像處理方法，其特征是，所述前模糊化處理在放大縮小處理之前進行。
11.根據(jù)權(quán)利要求9或10所述的圖像處理方法，其特征是，根據(jù)輸出圖像對輸入圖像的放大率預測柵格噪聲發(fā)生率。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的圖像處理方法，其特征是，采用隨著所述放大率趨近于1附近的值、柵格噪聲發(fā)生率上升的預測表，預測柵格噪聲發(fā)生率。
13.根據(jù)權(quán)利要求9～12中任一項所述的圖像處理方法，其特征是，根據(jù)輸入圖像的濃度預測柵格噪聲發(fā)生率。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的圖像處理方法，其特征是，所述輸入圖像的濃度是該輸入圖像的平均濃度。
15.根據(jù)權(quán)利要求13或14所述的圖像處理裝置，其特征是，采用隨著輸入圖像的濃度趨近于最大值或者最小值、柵格噪聲發(fā)生率上升的預測表，預測柵格噪聲發(fā)生率。
16.根據(jù)權(quán)利要求9～15中任一項所述的圖像處理裝置，其特征是，以根據(jù)由所預測的柵格噪聲發(fā)生率調(diào)整的強度進行銳化處理。
17.一種圖像處理程序，其特征是在計算機中為執(zhí)行權(quán)利要求9～16中任一項所述的圖像處理方法的程序。
18.一種存儲介質(zhì)，其特征是保存權(quán)利要求17所述的程序的計算機可讀取的存儲介質(zhì)。
全文摘要
本發(fā)明提供一種能夠輸出低柵格噪聲的良好品質(zhì)的圖像的圖像處理裝置、圖像處理方法、圖像處理程序以及保存圖像處理程序的存儲介質(zhì)。在本發(fā)明的圖像處理裝置中，設置有預測在輸出圖像中柵格噪聲發(fā)生率的柵格噪聲發(fā)生率預測部裝置(5)和以根據(jù)由所述柵格噪聲發(fā)生率預測裝置(5)預測的柵格噪聲發(fā)生率所確定的強度進行前模糊化處理的前模糊化處理裝置(6)。
文檔編號H04N1/393GK1432967SQ03101520
公開日2003年7月30日 申請日期2003年1月16日 優(yōu)先權(quán)日2002年1月16日
發(fā)明者倉本壽一 申請人:諾日士鋼機株式會社