JP2004318356A - 画像処理装置、画像処理方法及びそのプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく輪郭に対してのみ強調処理を施し、輪郭に孤立ノイズが存在した場合でも孤立ノイズ近傍の輪郭に対して強調処理を施し、好適な輪郭強調処理画像が得られるようにした画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】着目画素を中心とした所定の画素領域を抽出する領域抽出部１０１と、抽出画素領域に２次元マトリックス演算を行って輪郭を抽出する輪郭抽出部１０２ と、着目画素の周辺画素の平均値と最大値と最小値を算出し、これらの値と予め設定した閾値に基づいて、着目画素が輪郭か否かを判定する輪郭判定部１０３と、輪郭抽出部で抽出された輪郭のノイズを除去するコアリング処理部１０４ と、輪郭判定部からの判定信号に基づいて輪郭強調処理を行う輪郭強調処理部１０５ とで画像処理装置を構成する。
【選択図】 図１
【解決手段】着目画素を中心とした所定の画素領域を抽出する領域抽出部１０１と、抽出画素領域に２次元マトリックス演算を行って輪郭を抽出する輪郭抽出部１０２ と、着目画素の周辺画素の平均値と最大値と最小値を算出し、これらの値と予め設定した閾値に基づいて、着目画素が輪郭か否かを判定する輪郭判定部１０３と、輪郭抽出部で抽出された輪郭のノイズを除去するコアリング処理部１０４ と、輪郭判定部からの判定信号に基づいて輪郭強調処理を行う輪郭強調処理部１０５ とで画像処理装置を構成する。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像処理装置に関し、特に、好適な輪郭強調処理を施された画像が得られるようにした画像処理装置、画像処理方法及びそのプログラムに関する。
【０００２】
【従来技術】
【特許文献１】特開２０００−２４２７７９号公報
【０００３】
画像処理システムでは、画質の向上を図るために画像の輪郭を鮮鋭にする輪郭強調処理を施している。図９は、輪郭強調処理を行う従来の画像処理装置９００ のブロック図である。従来の画像処理装置では、画像が入力されると、領域抽出部９０１ において、例えば図１０に示すような着目画素▲５▼を中心とした３×３画素領域が抽出される。そして、輪郭抽出部９０２ において、抽出された画素領域と、図１１に示すようなマトリクスとを用いて、２次元マトリクス演算が行われ、画像の輪郭が抽出される。
【０００４】
この演算は、全ての画素に対して一様に行うため、画像に含まれるノイズをも輪郭として演算する。この輪郭として演算されたノイズを除去するために、コアリング処理部９０３ において、輪郭として抽出したデータに対して、設定値以下の値を持つデータはノイズとみなして、値を０に固定するノイズ除去処理を行っている。その後、輪郭強調部９０４ において、コアリング処理部９０３ から出力される輪郭データと着目画素の入力値を加算して輪郭強調処理を行っていた。
【０００５】
具体的には、例えば、図１２に示すような輪郭部の画像データが入力されると、輪郭抽出部９０２ により、図１３の（Ａ）に示すような輪郭データが抽出される。ここで、コアリング処理部９０３ における、上述の設定値が８と設定されているとすると、輪郭強調処理部９０４ を経て出力される、図１２の画像データの輪郭強調処理結果は、図１３の（Ｂ）に示すようになる。
【０００６】
しかし、この方法では、図１６に示すような平坦部に孤立ノイズが含まれる画像データは、輪郭抽出部９０２ において輪郭抽出処理されると、図１７の（Ａ）に示すようになる。孤立ノイズである図１６の中心画素の輪郭としての値は、図１７の（Ａ）の中心画素に対応し、その値は前述した正しい輪郭に対して輪郭抽出処理を行った図１３の（Ａ）に示される輪郭の値よりも、はるかに大きな値である。そのため、コアリング処理部９０３ において、図１７の（Ａ）に示される中心画素のように輪郭として演算された孤立ノイズを、従来の手法で除去しようとして設定値を大きくすると、輪郭までも除去されてしまう。一方、画像の輪郭を残すと、図１７の（Ａ）に示されるような強調処理された孤立ノイズの周辺画素に発生するノイズは、コアリング処理部９０３ の設定値次第で除去可能であるが、強調処理された孤立ノイズの画素は除去できず、図１７の（Ｂ）に示されるように画像に残ることになるため、画質向上を図る上で問題となっていた。
【０００７】
この問題を解決するために、特開２０００−２４２７７９号公報（特許文献１）で提案がなされている。この公報開示の手法は、輪郭強調処理を行う際に、輪郭判定処理と、孤立ノイズ判定処理を行うことにより、輪郭に対してのみ輪郭強調処理を行い、平坦部の孤立ノイズに対しては輪郭強調処理を行わないようにするものである。この公報開示の手法によれば、図１２に示すような輪郭部の画像データが入力された場合、輪郭判定結果は図１４の（Ａ）に示すようになり、輪郭強調処理結果は図１４の（Ｂ）に示すようになる。更に、図１６に示すような平坦部に孤立ノイズが含まれる画像データが入力された場合、輪郭判定結果は図１８の（Ａ）に示すようになり、輪郭強調処理結果は図１８の（Ｂ）に示すようになる。このように、上記公報開示の手法によれば、輪郭に対してのみ輪郭強調処理を行い、平坦部の孤立ノイズに対しては輪郭強調処理が行われない。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記公報開示の手法では、輪郭の判定を着目画素を用いて、着目画素値と、着目画素を含む着目画素領域内の画素値の平均値とを比較することにより行っているため、着目画素が輪郭であり、且つ、着目画素領域内に孤立ノイズが含まれる場合、着目画素の値が平均値を下回る場合や、着目画素値と平均値の差が閾値以下になる場合があり、上記公報開示の手法では着目画素が輪郭であるにもかかわらず、輪郭と判定されない場合がある。
【０００９】
具体的には、例えば図２２に示すような輪郭に孤立ノイズが存在する画像データが入力された場合、上記公報開示の手法によれば輪郭判定結果は図２３の（Ａ）に示すようになり、孤立ノイズの周辺の画素が輪郭と判定されず、孤立ノイズのみが輪郭と判定される場合がある。この輪郭判定結果に基づいて輪郭強調処理を行うと、結果は図２３の（Ｂ）に示すように孤立ノイズ周辺の輪郭に対して輪郭強調処理が行われず、孤立ノイズのみに対して輪郭強調処理が行われてしまうという不都合がある。
【００１０】
本発明は、従来提案の画像処理装置における上記の課題を解決するためになされたもので、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭に対してのみ輪郭強調処理を施し、更に、輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても孤立ノイズ近傍の輪郭に対して輪郭強調処理を施し、好適な輪郭強調処理画像が得られるようにした画像処理装置、画像処理方法及びそのプログラムを提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記問題点を解決するため、請求項１に係る発明は、画像の輪郭強調処理を行う画像処理装置であって、着目画素を除く周辺画素の画素値の平均値と最大値、あるいは、平均値と最小値とを比較し、その比較結果を、着目画素が輪郭か否かを示す判定信号として出力する輪郭判定部と、前記判定信号に基づき、着目画素に輪郭強調処理を行なう輪郭強調部とを備えたことを特徴とするものであり、また請求項２に係る発明は、画像の輪郭強調処理を行う画像処理装置であって、着目画素を除く周辺画素の画素値を所定の順位で並べたときに中央となる順位に位置する中央値と周辺画素の最大値、あるいは、前記中央値と周辺画素の最小値とを比較し、その比較結果を、着目画素が輪郭か否かを示す判定信号として出力する輪郭判定部と、前記判定信号に基づき、着目画素に輪郭強調処理を行なう輪郭強調部とを備えたことを特徴とするものである。
【００１２】
このように構成された画像処理装置においては、輪郭強調処理の対象となる画素が輪郭か否かを示す判定信号を出力し、その判定信号に基づいて輪郭強調処理を行うことにより、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理が行われ、また輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても、孤立ノイズ近傍の輪郭に対しては輪郭強調処理を施すようにしているので、好適な画像が得られる画像処理装置を実現できる。
【００１３】
請求項３に係る発明は、請求項１又は２に係る画像処理装置において、前記判定信号に基づき、着目画素に対してノイズ除去処理を行なうノイズ除去部を更に備えたことを特徴とするものであり、また請求項４に係る発明は、請求項３に係る画像処理装置において、前記ノイズ除去部は、前記判定信号により輪郭以外と判定された着目画素に対してノイズ除去処理を行なうことを特徴とするものである。
【００１４】
このように構成された画像処理装置によれば、請求項１又は２に係る画像処理装置と同様に、輪郭強調処理の対象となる画素が輪郭か否かを示す判定信号を出力し、その判定信号に基づいて輪郭強調処理を行うことにより、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理が行われ、また輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても、孤立ノイズ近傍の輪郭に対しては輪郭強調処理を施すようにしており、更に、輪郭以外と判定された画素に対してノイズ除去処理を施すようにしているので、より好適な画像を得ることができる。
【００１５】
請求項５に係る発明は、請求項１又は２に係る画像処理装置において、着目画素が周辺画素との相関性が低い孤立ノイズか否かを判定し、その判定結果を孤立ノイズ判定信号として出力する孤立ノイズ判定部と、孤立ノイズ判定信号に基づき、着目画素に孤立ノイズを除去する処理を行なう孤立ノイズ除去部とを更に備えたことを特徴とするものであり、また請求項６に係る発明は、請求項５に係る画像処理装置において、前記孤立ノイズ判定部は、着目画素の画素値と前記平均値とを比較し、その比較結果を孤立ノイズ判定信号として出力することを特徴とするものであり、また請求項７に係る発明は、請求項５に係る画像処理装置において、前記孤立ノイズ判定部は、着目画素の画素値と前記中央値とを比較し、その比較結果を孤立ノイズ判定信号として出力することを特徴とするものであり、また請求項８に係る発明は、請求項５に係る画像処理装置において、前記孤立ノイズ判定部は、輪郭強調処理後の着目画素の画素値と前記平均値とを比較し、その比較結果を孤立ノイズ判定信号として出力することを特徴とするものであり、また請求項９に係る発明は、請求項５に係る画像処理装置において、前記孤立ノイズ判定部は、輪郭強調処理後の着目画素の画素値と前記中央値とを比較し、その比較結果を孤立ノイズ判定信号として出力することを特徴とするものである。
【００１６】
このように構成された画像処理装置においては、請求項１又は２に係る画像処理装置と同様に、輪郭強調処理の対象となる画素が輪郭か否かを示す判定信号を出力し、その判定信号に基づいて輪郭強調処理を行うことにより、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理が行われ、また輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても、孤立ノイズ近傍の輪郭に対しては輪郭強調処理を施すようにしており、更に、輪郭以外と判定された画素が孤立ノイズか否かを判定し、その判定信号に基づいて孤立ノイズ除去処理を行うことにより、孤立ノイズと判定された画素に対してノイズ除去処理を施すようにしているので、より好適な画像を得ることができる。
【００１７】
請求項１０に係る発明は、画像の輪郭強調処理を行う画像処理方法であって、着目画素を除く周辺画素の画素値の平均値と最大値、あるいは、平均値と最小値とを比較し、着目画素が輪郭か否かを判定する輪郭判定ステップと、前記輪郭判定結果に基づき、着目画素に輪郭強調処理を行なう輪郭強調処理ステップとを備えたことを特徴とするものであり、また請求項１１に係る発明は、請求項１０に係る画像処理方法において、前記輪郭判定ステップは、平均値の代わりに、着目画素を除く周辺画素の画素値を所定の順位で並べたときに中央となる順位に位置する中央値を用いることを特徴とするものである。
【００１８】
このように構成された画像処理方法においては、輪郭強調処理の対象となる画素が輪郭か否かを示す判定信号を出力し、その判定信号に基づいて輪郭強調処理を行うことにより、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理が行われ、また輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても、孤立ノイズ近傍の輪郭に対しては輪郭強調処理を施すようにしているので、好適な画像が得られる画像処理方法を実現できる。
【００１９】
請求項１２に係る発明は、コンピュータに対して、画像の輪郭強調処理を実行させるための画像処理プログラムであって、着目画素を除く周辺画素の画素値の平均値と最大値、あるいは、平均値と最小値とを比較し、着目画素が輪郭か否かを判定する手順と、前記輪郭判定結果に基づき、着目画素の輪郭強調処理を行う手順とをコンピュータに実行させるように画像処理プログラムを構成するものであり、また請求項１３に係る発明は、請求項１２に係る画像処理プログラムにおいて、輪郭判定手順は、平均値の代わりに、着目画素を除く周辺画素の画素値を所定の順位で並べたときに中央となる順位に位置する中央値を用いることを特徴とするものである。
【００２０】
このように構成することにより、輪郭強調処理の対象となる画素が輪郭か否かを示す判定信号を出力し、その判定信号に基づいて輪郭強調処理を行うことにより、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理が行われ、また輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても孤立ノイズ近傍の輪郭に対しては輪郭強調処理を施すようにしているので、画像処理を効率的に行える画像処理プログラムを実現することができる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
次に、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る画像処理装置１００ を示すブロック構成図である。この画像処理装置１００ は、領域抽出部１０１ と、輪郭抽出部１０２ と、輪郭判定部１０３ と、コアリング処理部１０４ と、輪郭強調部１０５ とを備えている。領域抽出部１０１ は、入力される画像データから着目画素を含むｍ×ｎ画素の画素領域を抽出する。輪郭抽出部１０２ は、領域抽出部１０１ によって抽出されたｍ×ｎ画素の画素領域に対して、２次元マトリクスフィルタ演算を施し、その演算結果を輪郭値として出力する。
【００２２】
輪郭判定部１０３ は、領域抽出部１０１ によって抽出されたｍ×ｎ画素の画素領域から、着目画素の周辺画素の平均値と、最大値と、最小値を算出し、これらの値とあらかじめ設定した閾値１ に基づいて、着目画素が輪郭かどうかを判定し、輪郭判定信号を出力する。輪郭判定部１０３ における輪郭の判定は、輪郭である画素の周辺の少なくとも一つの画素もまた輪郭であるという性質と、輪郭である画素の値は周辺の画素の値とは大きく異なるという性質を利用して、輪郭となりうる特徴的な値を有する画素と、その周辺の画素とを、それぞれの画素値を比較することによって輪郭の判定を行う。また、例えば画素領域として、図１０に示すような３×３の画素領域を設定すると、着目画素（▲５▼）の周辺８画素（▲１▼，▲２▼，▲３▼，▲４▼，▲６▼，▲７▼，▲８▼，▲９▼）のうちの少なくとも一つの画素に輪郭が含まれるならば、その画素と隣り合う着目画素（▲５▼）もまた輪郭であることになるため、着目画素（▲５▼）が輪郭であるかどうかの判定は、着目画素を除いた画素のみでも可能である。したがって、着目画素の周辺８画素の最大値及び平均値と、最小値及び平均値の比較をし、いずれかの差が設定した閾値以上ならば、少なくとも最大値又は最小値を有する画素は輪郭であるから、着目画素もまた輪郭であると判定する。
【００２３】
これを条件式を用いて表現すると以下のようになる。
・（最大値−平均値）≧閾値１ 、又は（平均値−最小値）≧閾値１ を満たすならば輪郭と判定
・上記条件を満たさなければ輪郭以外と判定
一方、着目画素が孤立ノイズである場合は、周辺８画素のそれぞれの画素値の差は小さく、孤立ノイズである着目画素の値のみ周辺８画素の画素値と差が大きい状態である。したがって、前述した輪郭判定方法で算出する着目画素の周辺８画素の平均値と、最大値又は最小値の差は小さいため、孤立ノイズである着目画素は輪郭と判定されない。このように、本発明の輪郭判定手法は着目画素の値に依存しないため、着目画素が孤立ノイズの場合に着目画素を輪郭と誤判定することはない。
【００２４】
コアリング処理部１０４ は、輪郭抽出部１０３ において輪郭として抽出された画像データに対して、輪郭値があらかじめ設定した閾値０ 以上ならば、コアリング処理部１０４ に入力される輪郭値を出力し、輪郭値が閾値０ 以下ならば、０を輪郭値として出力する。輪郭強調部１０５ は、輪郭判定信号に基づいて、着目画素が輪郭ならば、着目画素の輪郭値と入力値を加算し、その結果を輪郭強調処理結果として出力するが、加算後の値が画素値の最大値又は最小値を超えるならば、出力する値を最大値又は最小値に固定する。一方、着目画素が輪郭以外ならば、着目画素の入力値のみを輪郭強調処理結果として出力する。
【００２５】
なお、本発明の第１の実施の形態では、あらかじめ設定された閾値０ 及び、閾値１ を用いるが、画像処理装置１００ の内部又は外部に、画像データに応じて閾値０ 及び閾値１ を演算する装置を備えてもよい。
【００２６】
次に、第１の実施の形態による輪郭強調処理手法をより具体的に説明する。領域抽出部１０１ において、例えば、図１２に示すような輪郭部の画像データが入力され、その網掛け部に示すような３×３の画素領域が抽出されると、輪郭抽出部１０２ では、図１１に示すようなマトリクスを用いて、抽出された３×３の画素領域に対して２次元マトリクスフィルタ演算を施し、着目画素の輪郭値として２６〔（−０．１２５ ×（１００ ×５＋３０×３）＋１００ ）＝２６．２５ を四捨五入〕が出力される。また、輪郭判定部１０３ では、着目画素の周辺８画素の平均値は７４〔（１００ ×５＋３０×３）÷８＝７３．７５ を四捨五入〕、最大値は１００ ，最小値は３０と算出される。ここでは、平均値を求める割算は、３ビットシフト演算による割算が可能である。
【００２７】
いま、輪郭を判定するための閾値１ が４０と設定されているとすると、７４〔平均値〕−３０〔最小値〕≧４０〔閾値１ 〕となり、着目画素は輪郭と判定される。コアリング処理部１０４ では、いま、ノイズ除去処理を行うための閾値０ が８と設定されているとすると、コアリング処理部１０４ に入力される輪郭値２６を出力する。輪郭強調部１０５ では、いま、着目画素が輪郭と判定されているので、着目画素の輪郭値２６及び入力値１００ が加算され、その結果として輪郭強調値１２６ が出力される。このような処理を、図１２に示すような輪郭部の画像データに対して行った輪郭判定結果は、図１５の（Ａ）に示すようになり、輪郭強調処理結果は図１５の（Ｂ）に示すようになる。
【００２８】
一方、領域抽出部１０１ において、図１６に示すような平坦部に孤立ノイズが含まれるような画像データが入力され、図１６の網掛け部のような、着目画素が孤立ノイズの画素領域が抽出されるとすると、輪郭抽出部１０２ では、図１１に示すようなマトリクスを用いて、２次元マトリクスフィルタ演算を施され、着目画素の輪郭値として６０〔＝（−０．１２５×（１００ ×８）＋１６０ ）〕が出力される。また、輪郭判定部１０３ において、着目画素の周辺８画素の平均値、最大値及び最小値は、いずれも１００ と算出され、先程と同様に閾値１ が４０と設定されているとすると、 １００〔平均値〕− １００〔最小値〕＜４０〔閾値１ 〕、及び １００〔最大値〕− １００〔平均値〕＜４０〔閾値１ 〕となるため、孤立ノイズである着目画素は輪郭以外と判定される。コアリング処理部１０４ では、先程と同様に閾値０ が８と設定されているとすると、入力される輪郭値６０を出力する。輪郭強調部１０５ では、いま、輪郭判定部１０３ において着目画素が輪郭以外と判定されているので、着目画素の輪郭値６０は着目画素の入力値１６０ に加算されず、着目画素の入力値１６０ のみが輪郭強調値として出力される。このような処理を、図１６に示すような平坦部に孤立ノイズが含まれるような画像データに対して行った輪郭判定結果は、図１９の（Ａ）に示すようになり、輪郭強調処理結果は図１９の（Ｂ）に示すようになる。
【００２９】
ところで、図１９（Ａ）に示される輪郭判定結果を見ると、孤立ノイズの周辺の画素が輪郭と誤判定されていることがわかる。しかし、輪郭と誤判定されている孤立ノイズ周辺の画素の輪郭値は、その輪郭抽出部１０３ において輪郭抽出演算に使用するマトリクスの特性上、輪郭の画素値よりも十分小さく、例えば、本実施の形態においては、図１１に示すようなマトリクスフィルタを用いて演算しているため、孤立ノイズの値は着目画素の値の８分の１の重みしか持たない。したがって、コアリング処理部１０４ において、輪郭と誤判定された孤立ノイズ周辺の画素の演算結果は、本実施の形態による平坦部の孤立ノイズに対する輪郭強調処理結果である図１９の（Ｂ）に示されるように、コアリング処理によってキャンセルすることが可能である。
【００３０】
更に、領域抽出部１０１ において、図２２に示すような輪郭部に孤立ノイズが含まれる画像データが入力され、図２２の網掛け部のような着目画素が孤立ノイズの画素領域が抽出されるとすると、輪郭抽出部１０２ では、図１１に示すようなマトリクスを用いて２次元マトリクスフィルタ演算を施され、着目画素の輪郭値として、１９〔（−０．１２５ ×（１６０ ＋１００ ×４＋３０×３）＋１００ ）＝１８．７５ を四捨五入〕が出力される。また、輪郭判定部１０３ において、着目画素の周辺８画素の平均値は８１〔（１６０ ＋１００ ×４＋３０×３）÷８＝８１．２５ を四捨五入〕、最大値は１６０ ，最小値は３０と算出され、先程と同様に閾値１ が４０と設定されているとすると、１６０〔最大値〕−８１〔平均値〕＞４０〔閾値１ 〕、８１〔平均値〕−３０〔最小値〕＞４０〔閾値１ 〕となるため、着目画素は輪郭と判定される。
【００３１】
コアリング処理部１０４ では、先程と同様に閾値０ が８と設定されているとすると、入力される輪郭値１９を出力する。輪郭強調部１０５ では、いま、輪郭判定部１０３ において着目画素が輪郭と判定されているので、着目画素の輪郭値１９が着目画素の入力値１００ に加算され、加算後の値である１１９ が輪郭強調処理結果として出力される。このような処理を、図２２に示すような輪郭部に孤立ノイズが含まれる画像データに対して行った輪郭判定結果は、図２４の（Ａ）に示すようになり、輪郭強調処理結果は図２４の（Ｂ）に示すようになる。
【００３２】
上記のように、本発明の第１の実施の形態によれば、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理を施し、また、輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても孤立ノイズ近傍の輪郭に対して輪郭強調処理を施すことができる。
【００３３】
図２は、上述した本発明の第１の実施の形態のハードウェア処理に対応するフローチャートである。図２に示したフローチャートを基にプログラム化し、ソフトウェア処理とすることも、勿論、可能である。次に、図２に示したフローチャートを簡単に説明する。各ステップにおける処理の詳細は、上記の第１の実施の形態の画像処理装置の説明を参照されたい。まず、画像データを入力し（ステップＳ２０１ ）、入力される画像データに対して、領域抽出処理ステップＳ２０２ において、着目画素を含むｍ×ｎ画素の画素領域を抽出する。次に、輪郭判定処理ステップＳ２０３ に移り、輪郭判定処理を行う。図３は輪郭判定処理のフローチャートであり、ステップＳ３０１ において、領域抽出処理ステップＳ２０２ によって抽出されたｍ×ｎ画素の画素領域から、着目画素の周辺画素の平均値Ａｖｅと、最大値Ｍａｘと、最小値Ｍｉｎを算出し、ステップＳ３０２ において、それらの値とあらかじめ設定した閾値１ （Ｔｈ１ ）に基づいて判定を行い、条件式が成立すると着目画素（▲５▼）が輪郭と判定し（ステップＳ３０３ ）、条件式が成立しない場合は着目画素は輪郭でないと判定する（ステップＳ３０４ ）。そして、メインフローのステップＳ２０４ へ戻る。
【００３４】
ステップＳ２０４ では、着目画素（▲５▼）が輪郭か否かの判定を行い、着目画素（▲５▼）が輪郭ならば、輪郭強調処理をおこなうべく輪郭抽出処理ステップＳ２０５ へ移り、着目画素が輪郭でなければ、ステップＳ２１０ へ移り、輪郭強調処理は行わないで、着目画素の画素値を、そのまま輪郭強調処理結果とする。輪郭抽出処理ステップＳ２０５ では、抽出されたｍ×ｎ画素の画素領域に対して２次元マトリクスフィルタ演算を施し、その演算結果を輪郭値とする。次に、ステップＳ２０６ において、輪郭値があらかじめ設定した閾値０ （Ｔｈ０ ）以下か否かを判定し、閾値０ 以上ならば、ステップＳ２０８ を経てステップＳ２０９ へ移り、輪郭値が閾値０ 以下ならばステップＳ２０７ へ移り、０を輪郭値とする。そして、ステップＳ２０９ において、輪郭値と着目画素（▲５▼）の画素値とを加算する処理を行い、ステップＳ２１１ において輪郭強調処理結果を出力する。最後にステップＳ２１２ において、画像が終端か否かを判定し、終端でなければ再びステップＳ２０３ へ移り、終端ならば処理を終了する。
【００３５】
なお、本実施の形態では、あらかじめ設定された閾値０ 及び閾値１ を用いているが、本画像処理フロー内又はフロー外に、画像データに応じて閾値０ 及び閾値１ を算出する処理ステップを備えてもよい。
【００３６】
（第２の実施の形態）
図４は、第２の実施の形態に係る画像処理装置４００ を示すブロック構成図である。この画像処理装置４００ は、領域抽出部４０１ と、輪郭抽出部４０２ と、輪郭判定部４０３ と、コアリング処理部４０４ と、ノイズ除去部４０５ と、輪郭強調部４０６ とを備えている。ここでは、第１の実施の形態の構成と異なるノイズ除去部４０５ についてのみ説明を行う。
【００３７】
ノイズ除去部４０５ は、着目画素が輪郭以外と判定された場合に、着目画素の画素値をノイズとみなして、ノイズ除去処理を施す。より具体的には、図１６の網掛け部を着目画素領域とすると、第１の実施の形態において示したように、輪郭判定部４０３ において、孤立ノイズである着目画素は輪郭以外であると判定される。輪郭判定部４０３ において着目画素が輪郭以外と判定されると、ノイズ除去部４０５において、着目画素の画素値をノイズとみなして、着目画素に対してノイズ除去処理を行う。このノイズ除去処理は、例えば、着目画素の画素値を着目画素の周辺８画素の平均値と入れ替える処理を行う。このような処理を、図１６のような平坦部に孤立ノイズが含まれるような画像データに対して行った輪郭判定結果は、図２０の（Ａ）に示すようになり、輪郭強調処理結果は、図２０の（Ｂ）に示すようになる。
【００３８】
以上述べたように、本発明の第２の実施の形態によれば、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理を施し、また、輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても、孤立ノイズ近傍の輪郭に対して輪郭強調処理を施し、更に、輪郭以外と判定された画素に対しては、ノイズ除去処理を施すことができる。
【００３９】
図５は、上記本発明の第２の実施の形態のハードウェア処理に対応するフローチャートである。図５に示したフローチャートを元にプログラム化し、ソフトウェア処理とすることも、勿論、可能である。ここでは、図２に示した第１の実施の形態のフローチャートと異なる点についてのみ説明する。図５の輪郭判定処理ステップＳ５０３ において輪郭判定処理され、ステップＳ５０４ における着目画素（▲５▼）が輪郭であるか否かの判定において、着目画素が輪郭ではないと判定された場合に、ノイズ除去処理を行うべく、ステップＳ５１０ へ移り、着目画素の周辺の画素の平均値を輪郭強調処理結果として出力させ、これによりノイズは除去される。
【００４０】
（第３の実施の形態）
図６は、第３の実施の形態に係る画像処理装置６００ を示すブロック構成図である。この画像処理装置６００ は、領域抽出部６０１ と、輪郭抽出部６０２ と、輪郭判定部６０３ と、コアリング処理部６０４ と、孤立ノイズ判定部６０５ と、孤立ノイズ除去部６０６ と、輪郭強調部６０７ とを備える。ここでは、第１の実施の形態の構成と異なる孤立ノイズ判定部６０５ ，及び孤立ノイズ除去部６０６ について説明する。
【００４１】
孤立ノイズ判定部６０５ は、輪郭判定部６０３ において着目画素が輪郭以外と判定された場合に、着目画素の値と、着目画素の周辺画素の平均値とを比較して、その差が閾値２ を超える（｜着目画素値−平均値｜≧閾値２ ）ならば、孤立ノイズと判定し、孤立ノイズ判定信号を出力する。本実施の形態では、あらかじめ設定された閾値２ を用いるが、画像処理装置６００ の内部又は外部に画像データに応じて閾値２ を演算する装置を備えてもよい。
【００４２】
孤立ノイズ除去部６０６ は、孤立ノイズ判定部６０５ において着目画素が孤立ノイズと判定された場合にのみ、着目画素に対してノイズ除去処理を施す。具体的には、いま、図１６の網掛け部を着目画素領域とすると、第１の実施の形態において示したように、輪郭判定部６０３ において孤立ノイズである着目画素は輪郭以外と判定される。輪郭判定部６０３ において着目画素が輪郭以外と判定されると、孤立ノイズ判定部６０５ において、孤立ノイズ判定処理が行われる。いま、閾値２ を３０とすると、 １６０〔着目画素値〕− １００〔平均値〕≧３０〔閾値２ 〕となり、着目画素は孤立ノイズと判定される。着目画素が孤立ノイズの場合は、孤立ノイズ除去部６０６ において、例えば着目画素１６０ を着目画素の周辺８画素の平均値１００ と入れ替える孤立ノイズ処理を行う。そして、輪郭強調部６０７ では、いま、輪郭判定部６０３ において着目画素は輪郭以外と判定されているので、輪郭強調処理後の値として、孤立ノイズ除去部６０５ より出力される値１００ が出力される。
【００４３】
このような処理を、図１６に示すような平坦部に孤立ノイズが含まれるような画像データに対して行った輪郭判定結果は、図２１の（Ａ）に示すようになり、孤立ノイズ判定結果は図２１の（Ｂ）に示すようになり、輪郭強調処理結果は図２１の（Ｃ）に示すようになる。この本実施の形態による輪郭強調処理結果である図２１の（Ｃ）と、従来方法による輪郭強調処理結果である図１７の（Ｂ）とを比較すると、本実施の形態によれば孤立ノイズに対して輪郭強調処理を行わず、更に、孤立ノイズを除去できることが確かめられる。
【００４４】
以上述べたように、本発明の第３の実施の形態によれば、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理を施し、また、輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても、孤立ノイズ近傍の輪郭に対して輪郭強調処理を施し、更に、輪郭以外と判定された画素が孤立ノイズか否かを判定し、その判定信号に基づいて孤立ノイズ除去処理を行うことにより、孤立ノイズと判定された画素に対してノイズ除去処理を施すことができる。
【００４５】
図７は、上記本発明の第３の実施の形態のハードウェア処理に対応するフローチャートである。図７に示すフローチャートを基にプログラム化し、ソフトウェア処理とすることも、勿論、可能である。ここでは、図２に示した第１の実施の形態のフローチャートと異なる点についてのみ説明する。図７の輪郭判定処理ステップＳ７０３ において輪郭判定処理が行われ、ステップＳ７０４ における着目画素（▲５▼）が輪郭であるか否かの判定において、着目画素が輪郭ではないと判定された場合には、孤立ノイズ除去処理を行うべく、孤立ノイズ判定処理ステップＳ７０９ へ移る。
【００４６】
図８に示す孤立ノイズ判定処理は、ステップＳ８０１ において、着目画素（▲５▼）の画素値と輪郭判定処理ステップＳ７０３ において既に算出されている着目画素の周辺の画素の平均値Ａｖｅとを比較して、その差がある閾値２ （Ｔｈ２ ）以上ならば孤立ノイズと判定し（ステップＳ８０２ ）、閾値２ 以下ならば孤立ノイズではないと判定し（ステップＳ８０３ ）、メインフローのステップＳ７１０ へ移行する。そして、ステップＳ７１０ において、着目画素（▲５▼）が孤立ノイズと判定された場合は、ステップＳ７１２ へ進み、ノイズ除去処理として輪郭強調処理結果に着目画素の周辺の画素の平均値Ａｖｅを代入し、着目画素が孤立ノイズではないと判定されたならば、ステップＳ７１３ へ移り、孤立ノイズ除去処理は行わず、着目画素（▲５▼）の画素値を、そのまま輪郭強調処理結果として出力する。
【００４７】
なお、第３の実施の形態のフローチャートでは、あらかじめ設定された閾値０ ，閾値１ 及び閾値２ を用いているが、本画像処理フロー内又はフロー外に、画像データに応じて閾値０ ，閾値１ 及び閾値２ を算出する処理ステップを備えてもよい。
【００４８】
なお、本発明の各実施の形態の説明においては、図１０に示すような３×３画素の画素領域を設定したが、３×３画素に限らず適当な大きさの画素領域を設定してもよい。また、着目画素の周辺画素の平均値の算出は、必ずしも画素領域内の全ての画素を用いる必要はない。また、この平均値は周辺画素の各画素に適当な重みをかけて算出してもよい。更に、この平均値は、着目画素の周辺画素の画素値を所定の順位に並べたときに中央となる中央値と置き換えることも可能である。一方、周辺画素の最大値及び最小値は、必ずしも着目画素に隣接する８画素の中から算出する必要はなく、設定した画素領域の大きさに応じて、任意の範囲から最大値及び最小値を算出してもよい。また、第２の実施の形態及び第３の実施の形態においては、孤立ノイズ除去処理として、着目画素の周辺画素の平均値と、孤立ノイズの値とを入れ替える処理を行ったが、この方法に限らず、一般的な平滑化フィルタ処理を行ってもよい。
【００４９】
【発明の効果】
以上実施の形態に基づいて説明したように、本発明に係る請求項１及び請求項２に係る画像処理装置によれば、輪郭強調処理の対象となる画素が輪郭か否かを判定し、その判定信号に基づいて輪郭強調処理を行うことにより、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理を施し、また輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても孤立ノイズ近傍の輪郭に対して輪郭強調処理を施し、好適な強調処理された画像を得ることが可能な画像処理装置を実現することができる。また請求項３及び請求項４に係る画像処理装置によれば、輪郭強調処理の対象となる画素が輪郭か否かを判定し、その判定信号に基づいて輪郭強調処理を行うことにより、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、画像の輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理を施し、また輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても孤立ノイズ近傍の輪郭に対して輪郭強調処理を施し、更に輪郭以外と判定された画素はノイズ除去処理を施すことにより、更に好適な強調処理された画像を得ることができる。
【００５０】
また請求項５から請求項９に係る画像処理装置によれば、輪郭強調処理の対象となる画素が輪郭か否かを判定し、その判定信号に基づいて輪郭強調処理を行うことにより、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、画像の輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理を施し、また輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても孤立ノイズ近傍の輪郭に対して輪郭強調処理を施し、更に、輪郭以外と判定された画素が孤立ノイズか否かを判定し、その判定信号に基づいて孤立ノイズ除去処理を行うことにより、孤立ノイズと判定された画素に対してノイズ除去処理を施し、一層好適な強調処理された画像を得ることができる。
【００５１】
また請求項１０及び請求項１１に係る画像処理方法によれば、輪郭強調処理の対象となる画素が輪郭か否かを判定し、その判定信号に基づいて輪郭強調処理を行うことにより、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理を施し、また輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても孤立ノイズ近傍の輪郭に対して輪郭強調処理を施し、好適な画像を得ることが可能な画像処理方法を実現することができる。また請求項１２及び請求項１３に係る画像処理プログラムによれば、輪郭強調処理の対象となる画素が輪郭か否かを判定し、その判定信号に基づいて輪郭強調処理を行うことにより、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理を施し、また、輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても孤立ノイズ近傍の輪郭に対して輪郭強調処理を施し、好適な画像を得ることが可能な画像処理プログラムを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る画像処理装置の第１の実施の形態を示すブロック構成図である。
【図２】図１に示した第１の実施の形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】図２のフローチャートにおける輪郭判定処理ステップのサブルーチンステップを示すフローチャートである。
【図４】本発明の第２の実施の形態を示すブロック構成図である。
【図５】図４に示した第２の実施の形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図６】本発明の第３の実施の形態を示すブロック構成図である。
【図７】図６に示した第３の実施の形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図８】図７のフローチャートにおける孤立ノイズ判定処理ステップのサブルーチンステップを示すフローチャートである。
【図９】従来の輪郭処理を行う画像処理装置の構成例を示すブロック構成図である。
【図１０】領域抽出部で抽出される画素領域抽出例を示す図である。
【図１１】輪郭抽出部で用いる輪郭抽出フィルタ例を示す図である。
【図１２】輪郭処理を行う画像処理装置への入力データ例を示す図である。
【図１３】従来の輪郭処理方法による輪郭抽出結果、及び輪郭強調処理結果を示す図である。
【図１４】従来の公報開示の手法による輪郭抽出結果、及び輪郭強調処理結果を示す図である。
【図１５】本発明の第１〜第３の実施の形態に係る画像処理装置による輪郭判定結果及び輪郭強調結果を示す図である。
【図１６】平坦部に孤立ノイズが存在する入力データ例を示す図である。
【図１７】図１６に示した平坦部に孤立ノイズが存在する入力データに対する、従来の輪郭処理方法による輪郭抽出結果、及び輪郭強調処理結果を示す図である。
【図１８】図１６に示した平坦部に孤立ノイズが存在する入力データに対する、従来の公報開示の手法による輪郭判定結果、及び輪郭強調処理結果を示す図である。
【図１９】図１６に示した平坦部に孤立ノイズが存在する入力データに対する、本発明の第１の実施の形態に係る画像処理装置による輪郭判定結果、及び輪郭強調処理結果を示す図である。
【図２０】図１６に示した平坦部に孤立ノイズが存在する入力データに対する、本発明の第２の実施の形態に係る画像処理装置による輪郭判定結果、及び輪郭強調処理結果を示す図である。
【図２１】図１６に示した平坦部に孤立ノイズが存在する入力データに対する、本発明の第３の実施の形態に係る画像処理装置による輪郭判定結果、孤立ノイズ判定結果、及び輪郭強調処理結果を示す図である。
【図２２】輪郭部に孤立ノイズが存在する入力データ例を示す図である。
【図２３】図２２に示した輪郭部に孤立ノイズが存在する入力データに対する、従来の公報開示の手法による輪郭判定結果、及び輪郭強調処理結果を示す図である。
【図２４】図２２に示した輪郭部に孤立ノイズが存在する入力データに対する、本発明の第１〜第３の実施の形態に係る画像処理装置による輪郭判定結果、及び輪郭強調結果を示す図である。
【符号の説明】
１００，４００，６００ 画像処理装置
１０１，４０１，６０１ 領域抽出部
１０２，４０２，６０２ 輪郭抽出部
１０３，４０３，６０３ 輪郭判定部
１０４，４０４，６０４ コアリング処理部
１０５，４０６，６０７ 輪郭強調部
４０５ ノイズ除去部
６０５ 孤立ノイズ判定部
６０６ 孤立ノイズ除去部
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像処理装置に関し、特に、好適な輪郭強調処理を施された画像が得られるようにした画像処理装置、画像処理方法及びそのプログラムに関する。
【０００２】
【従来技術】
【特許文献１】特開２０００−２４２７７９号公報
【０００３】
画像処理システムでは、画質の向上を図るために画像の輪郭を鮮鋭にする輪郭強調処理を施している。図９は、輪郭強調処理を行う従来の画像処理装置９００ のブロック図である。従来の画像処理装置では、画像が入力されると、領域抽出部９０１ において、例えば図１０に示すような着目画素▲５▼を中心とした３×３画素領域が抽出される。そして、輪郭抽出部９０２ において、抽出された画素領域と、図１１に示すようなマトリクスとを用いて、２次元マトリクス演算が行われ、画像の輪郭が抽出される。
【０００４】
この演算は、全ての画素に対して一様に行うため、画像に含まれるノイズをも輪郭として演算する。この輪郭として演算されたノイズを除去するために、コアリング処理部９０３ において、輪郭として抽出したデータに対して、設定値以下の値を持つデータはノイズとみなして、値を０に固定するノイズ除去処理を行っている。その後、輪郭強調部９０４ において、コアリング処理部９０３ から出力される輪郭データと着目画素の入力値を加算して輪郭強調処理を行っていた。
【０００５】
具体的には、例えば、図１２に示すような輪郭部の画像データが入力されると、輪郭抽出部９０２ により、図１３の（Ａ）に示すような輪郭データが抽出される。ここで、コアリング処理部９０３ における、上述の設定値が８と設定されているとすると、輪郭強調処理部９０４ を経て出力される、図１２の画像データの輪郭強調処理結果は、図１３の（Ｂ）に示すようになる。
【０００６】
しかし、この方法では、図１６に示すような平坦部に孤立ノイズが含まれる画像データは、輪郭抽出部９０２ において輪郭抽出処理されると、図１７の（Ａ）に示すようになる。孤立ノイズである図１６の中心画素の輪郭としての値は、図１７の（Ａ）の中心画素に対応し、その値は前述した正しい輪郭に対して輪郭抽出処理を行った図１３の（Ａ）に示される輪郭の値よりも、はるかに大きな値である。そのため、コアリング処理部９０３ において、図１７の（Ａ）に示される中心画素のように輪郭として演算された孤立ノイズを、従来の手法で除去しようとして設定値を大きくすると、輪郭までも除去されてしまう。一方、画像の輪郭を残すと、図１７の（Ａ）に示されるような強調処理された孤立ノイズの周辺画素に発生するノイズは、コアリング処理部９０３ の設定値次第で除去可能であるが、強調処理された孤立ノイズの画素は除去できず、図１７の（Ｂ）に示されるように画像に残ることになるため、画質向上を図る上で問題となっていた。
【０００７】
この問題を解決するために、特開２０００−２４２７７９号公報（特許文献１）で提案がなされている。この公報開示の手法は、輪郭強調処理を行う際に、輪郭判定処理と、孤立ノイズ判定処理を行うことにより、輪郭に対してのみ輪郭強調処理を行い、平坦部の孤立ノイズに対しては輪郭強調処理を行わないようにするものである。この公報開示の手法によれば、図１２に示すような輪郭部の画像データが入力された場合、輪郭判定結果は図１４の（Ａ）に示すようになり、輪郭強調処理結果は図１４の（Ｂ）に示すようになる。更に、図１６に示すような平坦部に孤立ノイズが含まれる画像データが入力された場合、輪郭判定結果は図１８の（Ａ）に示すようになり、輪郭強調処理結果は図１８の（Ｂ）に示すようになる。このように、上記公報開示の手法によれば、輪郭に対してのみ輪郭強調処理を行い、平坦部の孤立ノイズに対しては輪郭強調処理が行われない。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記公報開示の手法では、輪郭の判定を着目画素を用いて、着目画素値と、着目画素を含む着目画素領域内の画素値の平均値とを比較することにより行っているため、着目画素が輪郭であり、且つ、着目画素領域内に孤立ノイズが含まれる場合、着目画素の値が平均値を下回る場合や、着目画素値と平均値の差が閾値以下になる場合があり、上記公報開示の手法では着目画素が輪郭であるにもかかわらず、輪郭と判定されない場合がある。
【０００９】
具体的には、例えば図２２に示すような輪郭に孤立ノイズが存在する画像データが入力された場合、上記公報開示の手法によれば輪郭判定結果は図２３の（Ａ）に示すようになり、孤立ノイズの周辺の画素が輪郭と判定されず、孤立ノイズのみが輪郭と判定される場合がある。この輪郭判定結果に基づいて輪郭強調処理を行うと、結果は図２３の（Ｂ）に示すように孤立ノイズ周辺の輪郭に対して輪郭強調処理が行われず、孤立ノイズのみに対して輪郭強調処理が行われてしまうという不都合がある。
【００１０】
本発明は、従来提案の画像処理装置における上記の課題を解決するためになされたもので、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭に対してのみ輪郭強調処理を施し、更に、輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても孤立ノイズ近傍の輪郭に対して輪郭強調処理を施し、好適な輪郭強調処理画像が得られるようにした画像処理装置、画像処理方法及びそのプログラムを提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記問題点を解決するため、請求項１に係る発明は、画像の輪郭強調処理を行う画像処理装置であって、着目画素を除く周辺画素の画素値の平均値と最大値、あるいは、平均値と最小値とを比較し、その比較結果を、着目画素が輪郭か否かを示す判定信号として出力する輪郭判定部と、前記判定信号に基づき、着目画素に輪郭強調処理を行なう輪郭強調部とを備えたことを特徴とするものであり、また請求項２に係る発明は、画像の輪郭強調処理を行う画像処理装置であって、着目画素を除く周辺画素の画素値を所定の順位で並べたときに中央となる順位に位置する中央値と周辺画素の最大値、あるいは、前記中央値と周辺画素の最小値とを比較し、その比較結果を、着目画素が輪郭か否かを示す判定信号として出力する輪郭判定部と、前記判定信号に基づき、着目画素に輪郭強調処理を行なう輪郭強調部とを備えたことを特徴とするものである。
【００１２】
このように構成された画像処理装置においては、輪郭強調処理の対象となる画素が輪郭か否かを示す判定信号を出力し、その判定信号に基づいて輪郭強調処理を行うことにより、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理が行われ、また輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても、孤立ノイズ近傍の輪郭に対しては輪郭強調処理を施すようにしているので、好適な画像が得られる画像処理装置を実現できる。
【００１３】
請求項３に係る発明は、請求項１又は２に係る画像処理装置において、前記判定信号に基づき、着目画素に対してノイズ除去処理を行なうノイズ除去部を更に備えたことを特徴とするものであり、また請求項４に係る発明は、請求項３に係る画像処理装置において、前記ノイズ除去部は、前記判定信号により輪郭以外と判定された着目画素に対してノイズ除去処理を行なうことを特徴とするものである。
【００１４】
このように構成された画像処理装置によれば、請求項１又は２に係る画像処理装置と同様に、輪郭強調処理の対象となる画素が輪郭か否かを示す判定信号を出力し、その判定信号に基づいて輪郭強調処理を行うことにより、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理が行われ、また輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても、孤立ノイズ近傍の輪郭に対しては輪郭強調処理を施すようにしており、更に、輪郭以外と判定された画素に対してノイズ除去処理を施すようにしているので、より好適な画像を得ることができる。
【００１５】
請求項５に係る発明は、請求項１又は２に係る画像処理装置において、着目画素が周辺画素との相関性が低い孤立ノイズか否かを判定し、その判定結果を孤立ノイズ判定信号として出力する孤立ノイズ判定部と、孤立ノイズ判定信号に基づき、着目画素に孤立ノイズを除去する処理を行なう孤立ノイズ除去部とを更に備えたことを特徴とするものであり、また請求項６に係る発明は、請求項５に係る画像処理装置において、前記孤立ノイズ判定部は、着目画素の画素値と前記平均値とを比較し、その比較結果を孤立ノイズ判定信号として出力することを特徴とするものであり、また請求項７に係る発明は、請求項５に係る画像処理装置において、前記孤立ノイズ判定部は、着目画素の画素値と前記中央値とを比較し、その比較結果を孤立ノイズ判定信号として出力することを特徴とするものであり、また請求項８に係る発明は、請求項５に係る画像処理装置において、前記孤立ノイズ判定部は、輪郭強調処理後の着目画素の画素値と前記平均値とを比較し、その比較結果を孤立ノイズ判定信号として出力することを特徴とするものであり、また請求項９に係る発明は、請求項５に係る画像処理装置において、前記孤立ノイズ判定部は、輪郭強調処理後の着目画素の画素値と前記中央値とを比較し、その比較結果を孤立ノイズ判定信号として出力することを特徴とするものである。
【００１６】
このように構成された画像処理装置においては、請求項１又は２に係る画像処理装置と同様に、輪郭強調処理の対象となる画素が輪郭か否かを示す判定信号を出力し、その判定信号に基づいて輪郭強調処理を行うことにより、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理が行われ、また輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても、孤立ノイズ近傍の輪郭に対しては輪郭強調処理を施すようにしており、更に、輪郭以外と判定された画素が孤立ノイズか否かを判定し、その判定信号に基づいて孤立ノイズ除去処理を行うことにより、孤立ノイズと判定された画素に対してノイズ除去処理を施すようにしているので、より好適な画像を得ることができる。
【００１７】
請求項１０に係る発明は、画像の輪郭強調処理を行う画像処理方法であって、着目画素を除く周辺画素の画素値の平均値と最大値、あるいは、平均値と最小値とを比較し、着目画素が輪郭か否かを判定する輪郭判定ステップと、前記輪郭判定結果に基づき、着目画素に輪郭強調処理を行なう輪郭強調処理ステップとを備えたことを特徴とするものであり、また請求項１１に係る発明は、請求項１０に係る画像処理方法において、前記輪郭判定ステップは、平均値の代わりに、着目画素を除く周辺画素の画素値を所定の順位で並べたときに中央となる順位に位置する中央値を用いることを特徴とするものである。
【００１８】
このように構成された画像処理方法においては、輪郭強調処理の対象となる画素が輪郭か否かを示す判定信号を出力し、その判定信号に基づいて輪郭強調処理を行うことにより、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理が行われ、また輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても、孤立ノイズ近傍の輪郭に対しては輪郭強調処理を施すようにしているので、好適な画像が得られる画像処理方法を実現できる。
【００１９】
請求項１２に係る発明は、コンピュータに対して、画像の輪郭強調処理を実行させるための画像処理プログラムであって、着目画素を除く周辺画素の画素値の平均値と最大値、あるいは、平均値と最小値とを比較し、着目画素が輪郭か否かを判定する手順と、前記輪郭判定結果に基づき、着目画素の輪郭強調処理を行う手順とをコンピュータに実行させるように画像処理プログラムを構成するものであり、また請求項１３に係る発明は、請求項１２に係る画像処理プログラムにおいて、輪郭判定手順は、平均値の代わりに、着目画素を除く周辺画素の画素値を所定の順位で並べたときに中央となる順位に位置する中央値を用いることを特徴とするものである。
【００２０】
このように構成することにより、輪郭強調処理の対象となる画素が輪郭か否かを示す判定信号を出力し、その判定信号に基づいて輪郭強調処理を行うことにより、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理が行われ、また輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても孤立ノイズ近傍の輪郭に対しては輪郭強調処理を施すようにしているので、画像処理を効率的に行える画像処理プログラムを実現することができる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
次に、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る画像処理装置１００ を示すブロック構成図である。この画像処理装置１００ は、領域抽出部１０１ と、輪郭抽出部１０２ と、輪郭判定部１０３ と、コアリング処理部１０４ と、輪郭強調部１０５ とを備えている。領域抽出部１０１ は、入力される画像データから着目画素を含むｍ×ｎ画素の画素領域を抽出する。輪郭抽出部１０２ は、領域抽出部１０１ によって抽出されたｍ×ｎ画素の画素領域に対して、２次元マトリクスフィルタ演算を施し、その演算結果を輪郭値として出力する。
【００２２】
輪郭判定部１０３ は、領域抽出部１０１ によって抽出されたｍ×ｎ画素の画素領域から、着目画素の周辺画素の平均値と、最大値と、最小値を算出し、これらの値とあらかじめ設定した閾値１ に基づいて、着目画素が輪郭かどうかを判定し、輪郭判定信号を出力する。輪郭判定部１０３ における輪郭の判定は、輪郭である画素の周辺の少なくとも一つの画素もまた輪郭であるという性質と、輪郭である画素の値は周辺の画素の値とは大きく異なるという性質を利用して、輪郭となりうる特徴的な値を有する画素と、その周辺の画素とを、それぞれの画素値を比較することによって輪郭の判定を行う。また、例えば画素領域として、図１０に示すような３×３の画素領域を設定すると、着目画素（▲５▼）の周辺８画素（▲１▼，▲２▼，▲３▼，▲４▼，▲６▼，▲７▼，▲８▼，▲９▼）のうちの少なくとも一つの画素に輪郭が含まれるならば、その画素と隣り合う着目画素（▲５▼）もまた輪郭であることになるため、着目画素（▲５▼）が輪郭であるかどうかの判定は、着目画素を除いた画素のみでも可能である。したがって、着目画素の周辺８画素の最大値及び平均値と、最小値及び平均値の比較をし、いずれかの差が設定した閾値以上ならば、少なくとも最大値又は最小値を有する画素は輪郭であるから、着目画素もまた輪郭であると判定する。
【００２３】
これを条件式を用いて表現すると以下のようになる。
・（最大値−平均値）≧閾値１ 、又は（平均値−最小値）≧閾値１ を満たすならば輪郭と判定
・上記条件を満たさなければ輪郭以外と判定
一方、着目画素が孤立ノイズである場合は、周辺８画素のそれぞれの画素値の差は小さく、孤立ノイズである着目画素の値のみ周辺８画素の画素値と差が大きい状態である。したがって、前述した輪郭判定方法で算出する着目画素の周辺８画素の平均値と、最大値又は最小値の差は小さいため、孤立ノイズである着目画素は輪郭と判定されない。このように、本発明の輪郭判定手法は着目画素の値に依存しないため、着目画素が孤立ノイズの場合に着目画素を輪郭と誤判定することはない。
【００２４】
コアリング処理部１０４ は、輪郭抽出部１０３ において輪郭として抽出された画像データに対して、輪郭値があらかじめ設定した閾値０ 以上ならば、コアリング処理部１０４ に入力される輪郭値を出力し、輪郭値が閾値０ 以下ならば、０を輪郭値として出力する。輪郭強調部１０５ は、輪郭判定信号に基づいて、着目画素が輪郭ならば、着目画素の輪郭値と入力値を加算し、その結果を輪郭強調処理結果として出力するが、加算後の値が画素値の最大値又は最小値を超えるならば、出力する値を最大値又は最小値に固定する。一方、着目画素が輪郭以外ならば、着目画素の入力値のみを輪郭強調処理結果として出力する。
【００２５】
なお、本発明の第１の実施の形態では、あらかじめ設定された閾値０ 及び、閾値１ を用いるが、画像処理装置１００ の内部又は外部に、画像データに応じて閾値０ 及び閾値１ を演算する装置を備えてもよい。
【００２６】
次に、第１の実施の形態による輪郭強調処理手法をより具体的に説明する。領域抽出部１０１ において、例えば、図１２に示すような輪郭部の画像データが入力され、その網掛け部に示すような３×３の画素領域が抽出されると、輪郭抽出部１０２ では、図１１に示すようなマトリクスを用いて、抽出された３×３の画素領域に対して２次元マトリクスフィルタ演算を施し、着目画素の輪郭値として２６〔（−０．１２５ ×（１００ ×５＋３０×３）＋１００ ）＝２６．２５ を四捨五入〕が出力される。また、輪郭判定部１０３ では、着目画素の周辺８画素の平均値は７４〔（１００ ×５＋３０×３）÷８＝７３．７５ を四捨五入〕、最大値は１００ ，最小値は３０と算出される。ここでは、平均値を求める割算は、３ビットシフト演算による割算が可能である。
【００２７】
いま、輪郭を判定するための閾値１ が４０と設定されているとすると、７４〔平均値〕−３０〔最小値〕≧４０〔閾値１ 〕となり、着目画素は輪郭と判定される。コアリング処理部１０４ では、いま、ノイズ除去処理を行うための閾値０ が８と設定されているとすると、コアリング処理部１０４ に入力される輪郭値２６を出力する。輪郭強調部１０５ では、いま、着目画素が輪郭と判定されているので、着目画素の輪郭値２６及び入力値１００ が加算され、その結果として輪郭強調値１２６ が出力される。このような処理を、図１２に示すような輪郭部の画像データに対して行った輪郭判定結果は、図１５の（Ａ）に示すようになり、輪郭強調処理結果は図１５の（Ｂ）に示すようになる。
【００２８】
一方、領域抽出部１０１ において、図１６に示すような平坦部に孤立ノイズが含まれるような画像データが入力され、図１６の網掛け部のような、着目画素が孤立ノイズの画素領域が抽出されるとすると、輪郭抽出部１０２ では、図１１に示すようなマトリクスを用いて、２次元マトリクスフィルタ演算を施され、着目画素の輪郭値として６０〔＝（−０．１２５×（１００ ×８）＋１６０ ）〕が出力される。また、輪郭判定部１０３ において、着目画素の周辺８画素の平均値、最大値及び最小値は、いずれも１００ と算出され、先程と同様に閾値１ が４０と設定されているとすると、 １００〔平均値〕− １００〔最小値〕＜４０〔閾値１ 〕、及び １００〔最大値〕− １００〔平均値〕＜４０〔閾値１ 〕となるため、孤立ノイズである着目画素は輪郭以外と判定される。コアリング処理部１０４ では、先程と同様に閾値０ が８と設定されているとすると、入力される輪郭値６０を出力する。輪郭強調部１０５ では、いま、輪郭判定部１０３ において着目画素が輪郭以外と判定されているので、着目画素の輪郭値６０は着目画素の入力値１６０ に加算されず、着目画素の入力値１６０ のみが輪郭強調値として出力される。このような処理を、図１６に示すような平坦部に孤立ノイズが含まれるような画像データに対して行った輪郭判定結果は、図１９の（Ａ）に示すようになり、輪郭強調処理結果は図１９の（Ｂ）に示すようになる。
【００２９】
ところで、図１９（Ａ）に示される輪郭判定結果を見ると、孤立ノイズの周辺の画素が輪郭と誤判定されていることがわかる。しかし、輪郭と誤判定されている孤立ノイズ周辺の画素の輪郭値は、その輪郭抽出部１０３ において輪郭抽出演算に使用するマトリクスの特性上、輪郭の画素値よりも十分小さく、例えば、本実施の形態においては、図１１に示すようなマトリクスフィルタを用いて演算しているため、孤立ノイズの値は着目画素の値の８分の１の重みしか持たない。したがって、コアリング処理部１０４ において、輪郭と誤判定された孤立ノイズ周辺の画素の演算結果は、本実施の形態による平坦部の孤立ノイズに対する輪郭強調処理結果である図１９の（Ｂ）に示されるように、コアリング処理によってキャンセルすることが可能である。
【００３０】
更に、領域抽出部１０１ において、図２２に示すような輪郭部に孤立ノイズが含まれる画像データが入力され、図２２の網掛け部のような着目画素が孤立ノイズの画素領域が抽出されるとすると、輪郭抽出部１０２ では、図１１に示すようなマトリクスを用いて２次元マトリクスフィルタ演算を施され、着目画素の輪郭値として、１９〔（−０．１２５ ×（１６０ ＋１００ ×４＋３０×３）＋１００ ）＝１８．７５ を四捨五入〕が出力される。また、輪郭判定部１０３ において、着目画素の周辺８画素の平均値は８１〔（１６０ ＋１００ ×４＋３０×３）÷８＝８１．２５ を四捨五入〕、最大値は１６０ ，最小値は３０と算出され、先程と同様に閾値１ が４０と設定されているとすると、１６０〔最大値〕−８１〔平均値〕＞４０〔閾値１ 〕、８１〔平均値〕−３０〔最小値〕＞４０〔閾値１ 〕となるため、着目画素は輪郭と判定される。
【００３１】
コアリング処理部１０４ では、先程と同様に閾値０ が８と設定されているとすると、入力される輪郭値１９を出力する。輪郭強調部１０５ では、いま、輪郭判定部１０３ において着目画素が輪郭と判定されているので、着目画素の輪郭値１９が着目画素の入力値１００ に加算され、加算後の値である１１９ が輪郭強調処理結果として出力される。このような処理を、図２２に示すような輪郭部に孤立ノイズが含まれる画像データに対して行った輪郭判定結果は、図２４の（Ａ）に示すようになり、輪郭強調処理結果は図２４の（Ｂ）に示すようになる。
【００３２】
上記のように、本発明の第１の実施の形態によれば、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理を施し、また、輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても孤立ノイズ近傍の輪郭に対して輪郭強調処理を施すことができる。
【００３３】
図２は、上述した本発明の第１の実施の形態のハードウェア処理に対応するフローチャートである。図２に示したフローチャートを基にプログラム化し、ソフトウェア処理とすることも、勿論、可能である。次に、図２に示したフローチャートを簡単に説明する。各ステップにおける処理の詳細は、上記の第１の実施の形態の画像処理装置の説明を参照されたい。まず、画像データを入力し（ステップＳ２０１ ）、入力される画像データに対して、領域抽出処理ステップＳ２０２ において、着目画素を含むｍ×ｎ画素の画素領域を抽出する。次に、輪郭判定処理ステップＳ２０３ に移り、輪郭判定処理を行う。図３は輪郭判定処理のフローチャートであり、ステップＳ３０１ において、領域抽出処理ステップＳ２０２ によって抽出されたｍ×ｎ画素の画素領域から、着目画素の周辺画素の平均値Ａｖｅと、最大値Ｍａｘと、最小値Ｍｉｎを算出し、ステップＳ３０２ において、それらの値とあらかじめ設定した閾値１ （Ｔｈ１ ）に基づいて判定を行い、条件式が成立すると着目画素（▲５▼）が輪郭と判定し（ステップＳ３０３ ）、条件式が成立しない場合は着目画素は輪郭でないと判定する（ステップＳ３０４ ）。そして、メインフローのステップＳ２０４ へ戻る。
【００３４】
ステップＳ２０４ では、着目画素（▲５▼）が輪郭か否かの判定を行い、着目画素（▲５▼）が輪郭ならば、輪郭強調処理をおこなうべく輪郭抽出処理ステップＳ２０５ へ移り、着目画素が輪郭でなければ、ステップＳ２１０ へ移り、輪郭強調処理は行わないで、着目画素の画素値を、そのまま輪郭強調処理結果とする。輪郭抽出処理ステップＳ２０５ では、抽出されたｍ×ｎ画素の画素領域に対して２次元マトリクスフィルタ演算を施し、その演算結果を輪郭値とする。次に、ステップＳ２０６ において、輪郭値があらかじめ設定した閾値０ （Ｔｈ０ ）以下か否かを判定し、閾値０ 以上ならば、ステップＳ２０８ を経てステップＳ２０９ へ移り、輪郭値が閾値０ 以下ならばステップＳ２０７ へ移り、０を輪郭値とする。そして、ステップＳ２０９ において、輪郭値と着目画素（▲５▼）の画素値とを加算する処理を行い、ステップＳ２１１ において輪郭強調処理結果を出力する。最後にステップＳ２１２ において、画像が終端か否かを判定し、終端でなければ再びステップＳ２０３ へ移り、終端ならば処理を終了する。
【００３５】
なお、本実施の形態では、あらかじめ設定された閾値０ 及び閾値１ を用いているが、本画像処理フロー内又はフロー外に、画像データに応じて閾値０ 及び閾値１ を算出する処理ステップを備えてもよい。
【００３６】
（第２の実施の形態）
図４は、第２の実施の形態に係る画像処理装置４００ を示すブロック構成図である。この画像処理装置４００ は、領域抽出部４０１ と、輪郭抽出部４０２ と、輪郭判定部４０３ と、コアリング処理部４０４ と、ノイズ除去部４０５ と、輪郭強調部４０６ とを備えている。ここでは、第１の実施の形態の構成と異なるノイズ除去部４０５ についてのみ説明を行う。
【００３７】
ノイズ除去部４０５ は、着目画素が輪郭以外と判定された場合に、着目画素の画素値をノイズとみなして、ノイズ除去処理を施す。より具体的には、図１６の網掛け部を着目画素領域とすると、第１の実施の形態において示したように、輪郭判定部４０３ において、孤立ノイズである着目画素は輪郭以外であると判定される。輪郭判定部４０３ において着目画素が輪郭以外と判定されると、ノイズ除去部４０５において、着目画素の画素値をノイズとみなして、着目画素に対してノイズ除去処理を行う。このノイズ除去処理は、例えば、着目画素の画素値を着目画素の周辺８画素の平均値と入れ替える処理を行う。このような処理を、図１６のような平坦部に孤立ノイズが含まれるような画像データに対して行った輪郭判定結果は、図２０の（Ａ）に示すようになり、輪郭強調処理結果は、図２０の（Ｂ）に示すようになる。
【００３８】
以上述べたように、本発明の第２の実施の形態によれば、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理を施し、また、輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても、孤立ノイズ近傍の輪郭に対して輪郭強調処理を施し、更に、輪郭以外と判定された画素に対しては、ノイズ除去処理を施すことができる。
【００３９】
図５は、上記本発明の第２の実施の形態のハードウェア処理に対応するフローチャートである。図５に示したフローチャートを元にプログラム化し、ソフトウェア処理とすることも、勿論、可能である。ここでは、図２に示した第１の実施の形態のフローチャートと異なる点についてのみ説明する。図５の輪郭判定処理ステップＳ５０３ において輪郭判定処理され、ステップＳ５０４ における着目画素（▲５▼）が輪郭であるか否かの判定において、着目画素が輪郭ではないと判定された場合に、ノイズ除去処理を行うべく、ステップＳ５１０ へ移り、着目画素の周辺の画素の平均値を輪郭強調処理結果として出力させ、これによりノイズは除去される。
【００４０】
（第３の実施の形態）
図６は、第３の実施の形態に係る画像処理装置６００ を示すブロック構成図である。この画像処理装置６００ は、領域抽出部６０１ と、輪郭抽出部６０２ と、輪郭判定部６０３ と、コアリング処理部６０４ と、孤立ノイズ判定部６０５ と、孤立ノイズ除去部６０６ と、輪郭強調部６０７ とを備える。ここでは、第１の実施の形態の構成と異なる孤立ノイズ判定部６０５ ，及び孤立ノイズ除去部６０６ について説明する。
【００４１】
孤立ノイズ判定部６０５ は、輪郭判定部６０３ において着目画素が輪郭以外と判定された場合に、着目画素の値と、着目画素の周辺画素の平均値とを比較して、その差が閾値２ を超える（｜着目画素値−平均値｜≧閾値２ ）ならば、孤立ノイズと判定し、孤立ノイズ判定信号を出力する。本実施の形態では、あらかじめ設定された閾値２ を用いるが、画像処理装置６００ の内部又は外部に画像データに応じて閾値２ を演算する装置を備えてもよい。
【００４２】
孤立ノイズ除去部６０６ は、孤立ノイズ判定部６０５ において着目画素が孤立ノイズと判定された場合にのみ、着目画素に対してノイズ除去処理を施す。具体的には、いま、図１６の網掛け部を着目画素領域とすると、第１の実施の形態において示したように、輪郭判定部６０３ において孤立ノイズである着目画素は輪郭以外と判定される。輪郭判定部６０３ において着目画素が輪郭以外と判定されると、孤立ノイズ判定部６０５ において、孤立ノイズ判定処理が行われる。いま、閾値２ を３０とすると、 １６０〔着目画素値〕− １００〔平均値〕≧３０〔閾値２ 〕となり、着目画素は孤立ノイズと判定される。着目画素が孤立ノイズの場合は、孤立ノイズ除去部６０６ において、例えば着目画素１６０ を着目画素の周辺８画素の平均値１００ と入れ替える孤立ノイズ処理を行う。そして、輪郭強調部６０７ では、いま、輪郭判定部６０３ において着目画素は輪郭以外と判定されているので、輪郭強調処理後の値として、孤立ノイズ除去部６０５ より出力される値１００ が出力される。
【００４３】
このような処理を、図１６に示すような平坦部に孤立ノイズが含まれるような画像データに対して行った輪郭判定結果は、図２１の（Ａ）に示すようになり、孤立ノイズ判定結果は図２１の（Ｂ）に示すようになり、輪郭強調処理結果は図２１の（Ｃ）に示すようになる。この本実施の形態による輪郭強調処理結果である図２１の（Ｃ）と、従来方法による輪郭強調処理結果である図１７の（Ｂ）とを比較すると、本実施の形態によれば孤立ノイズに対して輪郭強調処理を行わず、更に、孤立ノイズを除去できることが確かめられる。
【００４４】
以上述べたように、本発明の第３の実施の形態によれば、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理を施し、また、輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても、孤立ノイズ近傍の輪郭に対して輪郭強調処理を施し、更に、輪郭以外と判定された画素が孤立ノイズか否かを判定し、その判定信号に基づいて孤立ノイズ除去処理を行うことにより、孤立ノイズと判定された画素に対してノイズ除去処理を施すことができる。
【００４５】
図７は、上記本発明の第３の実施の形態のハードウェア処理に対応するフローチャートである。図７に示すフローチャートを基にプログラム化し、ソフトウェア処理とすることも、勿論、可能である。ここでは、図２に示した第１の実施の形態のフローチャートと異なる点についてのみ説明する。図７の輪郭判定処理ステップＳ７０３ において輪郭判定処理が行われ、ステップＳ７０４ における着目画素（▲５▼）が輪郭であるか否かの判定において、着目画素が輪郭ではないと判定された場合には、孤立ノイズ除去処理を行うべく、孤立ノイズ判定処理ステップＳ７０９ へ移る。
【００４６】
図８に示す孤立ノイズ判定処理は、ステップＳ８０１ において、着目画素（▲５▼）の画素値と輪郭判定処理ステップＳ７０３ において既に算出されている着目画素の周辺の画素の平均値Ａｖｅとを比較して、その差がある閾値２ （Ｔｈ２ ）以上ならば孤立ノイズと判定し（ステップＳ８０２ ）、閾値２ 以下ならば孤立ノイズではないと判定し（ステップＳ８０３ ）、メインフローのステップＳ７１０ へ移行する。そして、ステップＳ７１０ において、着目画素（▲５▼）が孤立ノイズと判定された場合は、ステップＳ７１２ へ進み、ノイズ除去処理として輪郭強調処理結果に着目画素の周辺の画素の平均値Ａｖｅを代入し、着目画素が孤立ノイズではないと判定されたならば、ステップＳ７１３ へ移り、孤立ノイズ除去処理は行わず、着目画素（▲５▼）の画素値を、そのまま輪郭強調処理結果として出力する。
【００４７】
なお、第３の実施の形態のフローチャートでは、あらかじめ設定された閾値０ ，閾値１ 及び閾値２ を用いているが、本画像処理フロー内又はフロー外に、画像データに応じて閾値０ ，閾値１ 及び閾値２ を算出する処理ステップを備えてもよい。
【００４８】
なお、本発明の各実施の形態の説明においては、図１０に示すような３×３画素の画素領域を設定したが、３×３画素に限らず適当な大きさの画素領域を設定してもよい。また、着目画素の周辺画素の平均値の算出は、必ずしも画素領域内の全ての画素を用いる必要はない。また、この平均値は周辺画素の各画素に適当な重みをかけて算出してもよい。更に、この平均値は、着目画素の周辺画素の画素値を所定の順位に並べたときに中央となる中央値と置き換えることも可能である。一方、周辺画素の最大値及び最小値は、必ずしも着目画素に隣接する８画素の中から算出する必要はなく、設定した画素領域の大きさに応じて、任意の範囲から最大値及び最小値を算出してもよい。また、第２の実施の形態及び第３の実施の形態においては、孤立ノイズ除去処理として、着目画素の周辺画素の平均値と、孤立ノイズの値とを入れ替える処理を行ったが、この方法に限らず、一般的な平滑化フィルタ処理を行ってもよい。
【００４９】
【発明の効果】
以上実施の形態に基づいて説明したように、本発明に係る請求項１及び請求項２に係る画像処理装置によれば、輪郭強調処理の対象となる画素が輪郭か否かを判定し、その判定信号に基づいて輪郭強調処理を行うことにより、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理を施し、また輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても孤立ノイズ近傍の輪郭に対して輪郭強調処理を施し、好適な強調処理された画像を得ることが可能な画像処理装置を実現することができる。また請求項３及び請求項４に係る画像処理装置によれば、輪郭強調処理の対象となる画素が輪郭か否かを判定し、その判定信号に基づいて輪郭強調処理を行うことにより、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、画像の輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理を施し、また輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても孤立ノイズ近傍の輪郭に対して輪郭強調処理を施し、更に輪郭以外と判定された画素はノイズ除去処理を施すことにより、更に好適な強調処理された画像を得ることができる。
【００５０】
また請求項５から請求項９に係る画像処理装置によれば、輪郭強調処理の対象となる画素が輪郭か否かを判定し、その判定信号に基づいて輪郭強調処理を行うことにより、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、画像の輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理を施し、また輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても孤立ノイズ近傍の輪郭に対して輪郭強調処理を施し、更に、輪郭以外と判定された画素が孤立ノイズか否かを判定し、その判定信号に基づいて孤立ノイズ除去処理を行うことにより、孤立ノイズと判定された画素に対してノイズ除去処理を施し、一層好適な強調処理された画像を得ることができる。
【００５１】
また請求項１０及び請求項１１に係る画像処理方法によれば、輪郭強調処理の対象となる画素が輪郭か否かを判定し、その判定信号に基づいて輪郭強調処理を行うことにより、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理を施し、また輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても孤立ノイズ近傍の輪郭に対して輪郭強調処理を施し、好適な画像を得ることが可能な画像処理方法を実現することができる。また請求項１２及び請求項１３に係る画像処理プログラムによれば、輪郭強調処理の対象となる画素が輪郭か否かを判定し、その判定信号に基づいて輪郭強調処理を行うことにより、画像の平坦部に存在する孤立ノイズを誤って輪郭として強調処理することなく、輪郭と判定された画素に対してのみ輪郭強調処理を施し、また、輪郭に孤立ノイズが存在した場合においても孤立ノイズ近傍の輪郭に対して輪郭強調処理を施し、好適な画像を得ることが可能な画像処理プログラムを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る画像処理装置の第１の実施の形態を示すブロック構成図である。
【図２】図１に示した第１の実施の形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】図２のフローチャートにおける輪郭判定処理ステップのサブルーチンステップを示すフローチャートである。
【図４】本発明の第２の実施の形態を示すブロック構成図である。
【図５】図４に示した第２の実施の形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図６】本発明の第３の実施の形態を示すブロック構成図である。
【図７】図６に示した第３の実施の形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図８】図７のフローチャートにおける孤立ノイズ判定処理ステップのサブルーチンステップを示すフローチャートである。
【図９】従来の輪郭処理を行う画像処理装置の構成例を示すブロック構成図である。
【図１０】領域抽出部で抽出される画素領域抽出例を示す図である。
【図１１】輪郭抽出部で用いる輪郭抽出フィルタ例を示す図である。
【図１２】輪郭処理を行う画像処理装置への入力データ例を示す図である。
【図１３】従来の輪郭処理方法による輪郭抽出結果、及び輪郭強調処理結果を示す図である。
【図１４】従来の公報開示の手法による輪郭抽出結果、及び輪郭強調処理結果を示す図である。
【図１５】本発明の第１〜第３の実施の形態に係る画像処理装置による輪郭判定結果及び輪郭強調結果を示す図である。
【図１６】平坦部に孤立ノイズが存在する入力データ例を示す図である。
【図１７】図１６に示した平坦部に孤立ノイズが存在する入力データに対する、従来の輪郭処理方法による輪郭抽出結果、及び輪郭強調処理結果を示す図である。
【図１８】図１６に示した平坦部に孤立ノイズが存在する入力データに対する、従来の公報開示の手法による輪郭判定結果、及び輪郭強調処理結果を示す図である。
【図１９】図１６に示した平坦部に孤立ノイズが存在する入力データに対する、本発明の第１の実施の形態に係る画像処理装置による輪郭判定結果、及び輪郭強調処理結果を示す図である。
【図２０】図１６に示した平坦部に孤立ノイズが存在する入力データに対する、本発明の第２の実施の形態に係る画像処理装置による輪郭判定結果、及び輪郭強調処理結果を示す図である。
【図２１】図１６に示した平坦部に孤立ノイズが存在する入力データに対する、本発明の第３の実施の形態に係る画像処理装置による輪郭判定結果、孤立ノイズ判定結果、及び輪郭強調処理結果を示す図である。
【図２２】輪郭部に孤立ノイズが存在する入力データ例を示す図である。
【図２３】図２２に示した輪郭部に孤立ノイズが存在する入力データに対する、従来の公報開示の手法による輪郭判定結果、及び輪郭強調処理結果を示す図である。
【図２４】図２２に示した輪郭部に孤立ノイズが存在する入力データに対する、本発明の第１〜第３の実施の形態に係る画像処理装置による輪郭判定結果、及び輪郭強調結果を示す図である。
【符号の説明】
１００，４００，６００ 画像処理装置
１０１，４０１，６０１ 領域抽出部
１０２，４０２，６０２ 輪郭抽出部
１０３，４０３，６０３ 輪郭判定部
１０４，４０４，６０４ コアリング処理部
１０５，４０６，６０７ 輪郭強調部
４０５ ノイズ除去部
６０５ 孤立ノイズ判定部
６０６ 孤立ノイズ除去部
Claims (13)
- 画像の輪郭強調処理を行う画像処理装置であって、着目画素を除く周辺画素の画素値の平均値と最大値、あるいは、平均値と最小値とを比較し、その比較結果を、着目画素が輪郭か否かを示す判定信号として出力する輪郭判定部と、前記判定信号に基づき、着目画素に輪郭強調処理を行なう輪郭強調部とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
- 画像の輪郭強調処理を行う画像処理装置であって、着目画素を除く周辺画素の画素値を所定の順位で並べたときに中央となる順位に位置する中央値と周辺画素の最大値、あるいは、前記中央値と周辺画素の最小値とを比較し、その比較結果を、着目画素が輪郭か否かを示す判定信号として出力する輪郭判定部と、前記判定信号に基づき、着目画素に輪郭強調処理を行なう輪郭強調部とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
- 前記判定信号に基づき、着目画素に対してノイズ除去処理を行なうノイズ除去部を更に備えたことを特徴とする請求項１又は２に係る画像処理装置。
- 前記ノイズ除去部は、前記判定信号により輪郭以外と判定された着目画素に対してノイズ除去処理を行なうことを特徴とする請求項３に係る画像処理装置。
- 着目画素が周辺画素との相関性が低い孤立ノイズか否かを判定し、その判定結果を孤立ノイズ判定信号として出力する孤立ノイズ判定部と、孤立ノイズ判定信号に基づき、着目画素に孤立ノイズを除去する処理を行なう孤立ノイズ除去部とを更に備えたことを特徴とする請求項１又は２に係る画像処理装置。
- 前記孤立ノイズ判定部は、着目画素の画素値と前記平均値とを比較し、その比較結果を孤立ノイズ判定信号として出力することを特徴とする請求項５に係る画像処理装置。
- 前記孤立ノイズ判定部は、着目画素の画素値と前記中央値とを比較し、その比較結果を孤立ノイズ判定信号として出力することを特徴とする請求項５に係る画像処理装置。
- 前記孤立ノイズ判定部は、輪郭強調処理後の着目画素の画素値と前記平均値とを比較し、その比較結果を孤立ノイズ判定信号として出力することを特徴とする請求項５に係る画像処理装置。
- 前記孤立ノイズ判定部は、輪郭強調処理後の着目画素の画素値と前記中央値とを比較し、その比較結果を孤立ノイズ判定信号として出力することを特徴とする請求項５に係る画像処理装置。
- 画像の輪郭強調処理を行う画像処理方法であって、着目画素を除く周辺画素の画素値の平均値と最大値、あるいは、平均値と最小値とを比較し、着目画素が輪郭か否かを判定する輪郭判定ステップと、前記輪郭判定結果に基づき、着目画素に輪郭強調処理を行なう輪郭強調処理ステップとを備えたことを特徴とする画像処理方法。
- 前記輪郭判定ステップは、平均値の代わりに、着目画素を除く周辺画素の画素値を所定の順位で並べたときに中央となる順位に位置する中央値を用いることを特徴とする請求項１０に係る画像処理方法。
- コンピュータに対して、画像の輪郭強調処理を実行させるための画像処理プログラムであって、着目画素を除く周辺画素の画素値の平均値と最大値、あるいは、平均値と最小値とを比較し、着目画素が輪郭か否かを判定する手順と、前記輪郭判定結果に基づき、着目画素の輪郭強調処理を行う手順と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。
- 輪郭判定手順は、平均値の代わりに、着目画素を除く周辺画素の画素値を所定の順位で並べたときに中央となる順位に位置する中央値を用いることを特徴とする請求項１２に係る画像処理プログラム。
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