JPH08317255A - Method and device for picture quality improvement - Google Patents
Method and device for picture quality improvementInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】この発明は、テレビカメラやスキ
ャナによって入力された画像のノイズの低減とエッジの
強調を同時に行なうことにより、画質を改善した画像を
生成する画質改善方法および画質改善装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image quality improving method and an image quality improving apparatus for generating an image with improved image quality by simultaneously reducing noise and enhancing edges of an image input by a television camera or a scanner. .
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来より行なわれている画像の画質改善
手法は、以下に示すように２とおりに大別できる。まず
１番目は、画像内のエッジ等の高周波成分を強調するこ
とにより、画像を鮮鋭化する方法である。また、２番目
は、画像の入力の際に生ずる粒状ノイズを軽減するため
に、画像を平滑化する方法である。そこで従来法とし
て、まず画像の鮮鋭化手法の一つのアンシャープマスキ
ングを改良した画像の鮮鋭度強調方法に関して説明する
（文献１：特開平3-278284号公報）。その次に、画像の
分散特徴から写真画像領域と文字画像領域とを判別して
文字領域を鮮鋭化し、写真領域を平滑化する画像処理装
置について説明する（文献２：特開平4-188948公報）。2. Description of the Related Art Conventional image quality improving methods can be roughly classified into the following two types. The first is a method of sharpening an image by enhancing high frequency components such as edges in the image. The second is a method of smoothing an image in order to reduce the granular noise generated when the image is input. Therefore, as a conventional method, an image sharpness enhancement method, which is an improvement of unsharp masking, which is one of the image sharpening methods, will be described first (Reference 1: Japanese Patent Laid-Open No. 3-278284). Next, an image processing apparatus that discriminates between a photographic image area and a character image area based on image dispersion characteristics to sharpen the character area and smooth the photographic area will be described (Reference 2: Japanese Patent Laid-Open No. 4-188948). .
【０００３】まず、文献１記載の画像の鮮鋭度強調方法
について説明する。この手法は、画像の鮮鋭化手法の一
つであるアンシャープマスキングを改良して得られたも
のであるため、はじめにアンシャープマスキングについ
て説明した後に改良手法を説明する。アンシャープマス
キングは、もとの画像ｆからｆのぼけた画像ｆ-を引い
たものを定数倍し、ｆに加える処理である。これは以下
の数１で表される。First, an image sharpness enhancement method described in Document 1 will be described. Since this method is obtained by improving unsharp masking, which is one of the image sharpening methods, the unsharp masking will be described first and then the improved method will be described. The unsharp masking is a process of multiplying the original image f by subtracting the blurred image f − of f by a constant and adding it to f. This is expressed by Equation 1 below.
【０００４】[0004]
【数１】 [Equation 1]
【０００５】数１のｆ−ｆ-は、画像からその低周波成
分を引いているので、画像の高周波成分を表している。
すなわちアンシャープマスキングは、画像の高周波成分
を定数倍して原画像に加えることにより鮮鋭化する方法
である。[0005] Number 1 in f-f -, since pulling the low-frequency component from an image, represents the high frequency component of the image.
That is, unsharp masking is a method of sharpening by multiplying the high frequency component of the image by a constant and adding it to the original image.
【０００６】ここでアンシャープマスキングでは、エッ
ジによる高周波成分だけでなく、粒状ノイズによる高周
波成分も強調してしまうという問題がある。そこで、改
良手法では画像の粒状ノイズを無視するために、エッジ
部のみを検出するエッジ検出フィルタの出力ｅに基づい
て鮮鋭度を強調する。改良手法では、まず各画素におい
てその近傍領域にエッジ検出フィルタを作用させる。そ
して、その出力値の関数として、その画素における数１
の係数ｋを求める。すなわち、数１の係数ｋをｅを変数
とする関数であると考え、この処理は以下の数２で表さ
れる。Here, unsharp masking has a problem that not only high frequency components due to edges but also high frequency components due to granular noise are emphasized. Therefore, in the improved method, in order to ignore the granular noise of the image, the sharpness is emphasized based on the output e of the edge detection filter that detects only the edge portion. In the improved method, first, an edge detection filter is made to act on the neighboring region of each pixel. Then, as a function of the output value, the number 1 at the pixel is
The coefficient k of is calculated. That is, it is considered that the coefficient k in Expression 1 is a function having e as a variable, and this processing is expressed by Expression 2 below.
【０００７】[0007]
【数２】 [Equation 2]
【０００８】つまり係数ｋの値を、各画素の近傍のエッ
ジの状況に応じて、画素ごとに変化させることにより、
画像の平坦部分での粒状ノイズの強調による画質低下を
防ぐものである。That is, by changing the value of the coefficient k for each pixel in accordance with the situation of the edge near each pixel,
This is to prevent deterioration of image quality due to enhancement of granular noise in the flat portion of the image.
【０００９】次に、文献２記載の画像処理装置について
説明する。この手法は、入力された文字や写真などを含
む画像に対して、文字のような本来２値画像である領域
と写真のような中間調領域とを分離することにより、文
字画像領域と写真画像領域とに応じて所望の画像処理を
施せるようにすることを目的としている。Next, the image processing apparatus described in Document 2 will be described. This method separates an area that is originally a binary image such as a character and a halftone area such as a photograph from an image including an input character or photograph so that the character image area and the photographic image are separated. The purpose is to enable desired image processing depending on the area.
【００１０】まず、各画素の近傍での輝度情報に基づい
て分散やそれを平滑化して得られる平均分散といった特
徴の抽出を行なう。文字画像のような本来２値である画
像では、鋭いエッジが存在するために分散や平均分散の
値が大きな値に偏っている。このため、写真画像のよう
な中間調画像では文字画像と比較するとエッジの強度が
弱く、分散や平均分散の値は滑らかに分布するという傾
向がある。First, characteristics such as variance and average variance obtained by smoothing the variance are extracted based on luminance information in the vicinity of each pixel. In an originally binary image such as a character image, the values of variance and average variance are biased toward large values due to the presence of sharp edges. Therefore, in a halftone image such as a photographic image, the edge strength is weaker than in a character image, and the values of variance and average variance tend to be distributed smoothly.
【００１１】そこで、分散あるいは平均分散の値に応じ
て閾値処理を行ない、文字画像領域と写真画像領域とを
判定する。このため、例えば、文字画像領域ではエッジ
強調処理を行なうことにより文字を鮮明に再現する一方
で、写真画像領域に関しては平滑化処理を行なうことに
より粒状ノイズを軽減することが可能になる。Therefore, threshold processing is performed according to the value of variance or average variance to determine the character image area and the photographic image area. For this reason, for example, it is possible to reduce the granular noise by performing the smoothing process on the photographic image region while the character is clearly reproduced by performing the edge enhancement process on the character image region.
【００１２】[0012]
【発明が解決しようとする課題】ところで、粒状ノイズ
やエッジを含んでいる画像の画質を改善する場合、粒状
ノイズの除去とエッジの強調とを同時に行なえることが
望ましいと考えられている。しかしながら、従来の手法
では以下のような問題をかかえている。By the way, when improving the image quality of an image containing granular noise and edges, it is considered desirable to be able to remove the granular noise and enhance the edges at the same time. However, the conventional method has the following problems.
【００１３】まず、粒状ノイズを含む高周波成分を全て
強調してしまうアンシャープマスキングの欠点を補うた
めに発明された文献１記載の画像の鮮鋭度強調方法で
は、エッジ検出の結果によりエッジ部では高周波成分を
強調し、粒状ノイズ部では高周波成分を強調しないよう
に工夫されている。しかし、この方法では粒状ノイズは
強調されないだけで、元のまま保存されるという問題が
ある。First, in the image sharpness enhancement method described in Document 1 which was invented in order to compensate for the drawback of unsharp masking that emphasizes all high-frequency components including granular noise, the high frequency is detected at the edge portion according to the result of edge detection. The components are emphasized and the high frequency component is not emphasized in the granular noise part. However, this method has a problem in that the granular noise is not emphasized and is preserved as it is.
【００１４】また、文献２記載の画像処理装置では、文
字画像領域のような本来２値である領域と写真画像領域
のような中間調領域とを判別するために、分散あるいは
平均分散の値を用いて入力画像を領域分割している。分
散あるいは平均分散の値には、粒状ノイズに影響されに
くくエッジに敏感であるという性質がある。このため、
この手法を画質改善に利用する場合には、粒状ノイズと
分離してエッジを検出することが可能であるという利点
がある。Further, in the image processing apparatus described in Document 2, in order to discriminate an originally binary area such as a character image area and a halftone area such as a photographic image area, the value of variance or average variance is set. The input image is divided into regions by using. The value of the variance or the average variance has a property that it is not easily affected by the granular noise and is sensitive to the edge. For this reason,
When this method is used to improve image quality, there is an advantage that edges can be detected separately from granular noise.
【００１５】しかし、エッジと判定された領域とそれ以
外の領域とを明確に分離し、エッジ領域では鮮鋭化処理
を行ない、それ以外では平滑化処理を行なうことにな
る。したがって、弱いエッジがエッジと判定されなかっ
た場合に平滑化されてしまったり、領域境界に新たなエ
ッジができるという問題点を生じる。そこで、この場合
では、平坦な領域では平滑化処理を行ない、エッジの強
さに応じて徐々に鮮鋭化の度合を強めていくことが必要
である。However, the area determined to be an edge and the other area are clearly separated, the sharpening process is performed in the edge region, and the smoothing process is performed in the other regions. Therefore, if a weak edge is not determined to be an edge, it will be smoothed or a new edge will be formed at the area boundary. Therefore, in this case, it is necessary to perform smoothing processing in a flat area and gradually increase the degree of sharpening in accordance with the edge strength.
【００１６】この発明は、以上のような問題点を解消す
るためになされたものであり、ノイズの部分だけを除去
して、画質を改善できるようにすることを目的とする。The present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to remove only the noise portion to improve the image quality.
【００１７】[0017]
【課題を解決するための手段】この発明の画質改善方法
は、まず、入力画像の各画素とその近傍の画素値との平
均と分散の値を求める。次に、その平均の値を対応する
画素の画素値とする平均値画像と、その分散の値を対応
する画素の画素値とする分散画像とを生成する。そし
て、その分散画像の画素値に応じて、入力画像の対応す
る画素値と平均値画像の対応する画素値との差を強調し
た値をその対応する画素値とする画質改善画像を生成す
ることを特徴とする。また、この発明の画質改善方法
は、まず、入力画像の各画素について近傍の画素値との
平均と分散の値を求める。そして、求めた分散の値に応
じて、入力画像の対応する画素値と平均の値との差を強
調することにより算出された値を対応する画素値とする
画質改善画像を生成することを特徴とする。また、この
発明の画質改善方法は、まず、入力画像の各画素の近傍
の画素値との平均と平均絶対偏差の値を求める。次に、
その平均の値を対応する画素の画素値とする平均値画像
と、平均絶対偏差の値を対応する画素の画素値とする平
均絶対偏差画像とを生成する。そして、平均絶対偏差画
像の画素値に応じて、入力画像の対応する画素値と平均
値画像の対応する画素値との差を強調した値をその対応
する画素値とする画質改善画像を生成することを特徴と
する。そして、この発明の画質改善方法は、まず、入力
画像の各画素について近傍の画素値との平均と平均絶対
偏差の値を求める。そして、その平均絶対偏差の値に応
じて、入力画像の対応する画素値と平均の値との差を強
調することにより算出された値を対応する画素値とする
画質改善画像を生成することを特徴とす。According to the image quality improving method of the present invention, first, the average and variance values of each pixel of an input image and the pixel values in the vicinity thereof are obtained. Next, an average value image having the average value as the pixel value of the corresponding pixel and a dispersed image having the dispersion value as the pixel value of the corresponding pixel are generated. Then, according to the pixel value of the dispersed image, an image quality improvement image having a corresponding pixel value that is a value emphasizing the difference between the corresponding pixel value of the input image and the corresponding pixel value of the average value image is generated. Is characterized by. Further, in the image quality improving method of the present invention, first, for each pixel of the input image, an average value and a variance value with neighboring pixel values are obtained. Then, according to the calculated variance value, an image quality improvement image having a value calculated by emphasizing a difference between a corresponding pixel value and an average value of the input image as a corresponding pixel value is generated. And Further, according to the image quality improving method of the present invention, first, the average value and the average absolute deviation value of the pixel value in the vicinity of each pixel of the input image are obtained. next,
An average value image having the average value as the pixel value of the corresponding pixel and an average absolute deviation image having the average absolute deviation value as the pixel value of the corresponding pixel are generated. Then, according to the pixel value of the average absolute deviation image, an image quality improvement image is generated in which a value in which the difference between the corresponding pixel value of the input image and the corresponding pixel value of the average value image is emphasized is the corresponding pixel value. It is characterized by Then, in the image quality improving method of the present invention, first, for each pixel of the input image, the average value and the average absolute deviation value with the neighboring pixel value are obtained. Then, according to the value of the average absolute deviation, it is possible to generate an image quality improvement image in which the value calculated by emphasizing the difference between the corresponding pixel value of the input image and the average value is the corresponding pixel value. Features.
【００１８】一方、この発明の画質改善装置は、まず、
入力画像を記憶する入力画像記憶手段，制御手段の制御
のもとで、入力画像から各画素の近傍の画素値との平均
と分散の値を求め、平均の値を対応する画素の画素値と
する平均値画像を生成し、分散値を対応する画素の画素
値とする分散画像を生成する分散画像生成手段，分散画
像生成手段が生成した平均値画像を記憶する平均値画像
記憶手段，分散画像生成手段が生成した分散画像を記憶
する分散画像記憶手段，を備える。そして、制御手段の
制御のもとで、分散画像記憶手段に記憶されている分散
画像の画素値に応じて、入力画像の対応する画素値と平
均値画像の対応する画素値との差を強調することにより
算出される値を対応する画素値とする画質改善画像を生
成する画質改善手段と、その画質改善画像を記憶する画
質改善画像記憶手段とを備えることを特徴とする。ま
た、この発明の画質改善装置は、まず、入力画像を記憶
する入力画像記憶手段，制御手段が出力するアドレスを
記憶するアドレスレジスタ，制御手段の制御のもとで、
入力画像のアドレスレジスタに記憶されているアドレス
に対応する画素の近傍の画素値との平均と分散の値を求
める分散算出手段，分散算出手段で算出された平均の値
を記憶する平均値レジスタ，分散算出手段で算出された
分散を記憶する分散レジスタ，を備える。そして、分散
の値に応じて入力画像のアドレスに対応する画素値と平
均の値との差を強調することにより算出される値を画質
改善画像記憶手段のアドレスに対応する画素値とする画
素値変換手段を備え、その画質改善画像記憶手段は 画
素値変換手段により出力される画質改善画像を記憶する
ことを特徴とする。On the other hand, the image quality improving apparatus of the present invention is as follows.
Under the control of the input image storage means for storing the input image and the control means, the average value and the variance value of the pixel values in the vicinity of each pixel are obtained from the input image, and the average value is set as the pixel value of the corresponding pixel. An average value image is generated, and an average value image storage means for storing the average value image generated by the dispersed image generation means, a dispersed image generating means for generating a dispersed image having the variance value as the pixel value of the corresponding pixel, and the dispersed image And a dispersed image storage unit for storing the dispersed image generated by the generating unit. Then, under the control of the control means, the difference between the corresponding pixel value of the input image and the corresponding pixel value of the average value image is emphasized according to the pixel value of the dispersed image stored in the dispersed image storage means. It is characterized by comprising image quality improving means for generating an image quality improving image having a pixel value corresponding to the value calculated by the above, and image quality improving image storage means for storing the image quality improving image. Further, the image quality improving apparatus of the present invention, first, under the control of the input image storage means for storing the input image, the address register for storing the address output by the control means, and the control means,
Variance calculating means for obtaining the average and variance values of pixel values in the vicinity of the pixel corresponding to the address stored in the address register of the input image, an average value register for storing the average value calculated by the variance calculating means, A dispersion register for storing the dispersion calculated by the dispersion calculating means. Then, a pixel value that is a value calculated by emphasizing the difference between the pixel value corresponding to the address of the input image and the average value according to the variance value is the pixel value corresponding to the address of the image quality improvement image storage unit. The image quality improvement image storage means is provided with a conversion means, and stores the image quality improvement image output by the pixel value conversion means.
【００１９】また、この発明の画質改善装置は、まず、
入力画像を記憶する入力画像記憶手段，制御手段の制御
のもとで、入力画像から各画素の近傍の画素値との平均
と平均絶対偏差の値を求め、平均の値を対応する画素の
画素値とする平均値画像を生成し、平均絶対偏差の値を
対応する画素の画素値とする平均絶対偏差画像を生成す
る平均絶対偏差画像生成手段，平均絶対偏差画像生成手
段が生成した平均値画像を記憶する平均値画像記憶手
段，平均絶対偏差画像生成手段が生成した平均絶対偏差
画像を記憶する平均絶対偏差画像記憶手段，を備える。
そして、制御手段の制御のもとで、平均絶対偏差画像の
画素値に応じて、入力画像の対応する画素値と平均値画
像の対応する画素値との差を強調することにより算出さ
れる値をその対応する画素値とする画質改善画像を生成
する画質改善手と、その画質改善画像を記憶する画質改
善画像記憶手段とを備えることを特徴とする。そして、
この発明の画質改善装置は、まず、入力画像を記憶する
入力画像記憶手段，制御手段が出力するアドレスを記憶
するアドレスレジスタ，制御手段の制御のもとで、入力
画像のアドレスレジスタに記憶されているアドレスに対
応する画素の近傍の画素値との平均と平均絶対偏差の値
を求める平均絶対偏差算出手段，平均絶対偏差算出手段
で算出された平均の値を記憶する平均値レジスタ，平均
絶対偏差算出手段で算出された平均絶対偏差を記憶する
平均絶対偏差レジスタ，を備える。そして、平均絶対偏
差の値に応じて、入力画像のアドレスに対応する画素値
と平均の値との差を強調することにより算出される値を
画質改善画像記憶手段のアドレスに対応する画素値とす
る画素値変換手段を備え、その、画質改善画像記憶手段
は画素値変換手段により出力される画質改善画像を記憶
することを特徴とする。The image quality improving device of the present invention is as follows.
Under the control of the input image storage means for storing the input image and the control means, the average value and the average absolute deviation value of the pixel values in the vicinity of each pixel are obtained from the input image, and the average value is the pixel of the corresponding pixel. Average absolute deviation image generating means for generating an average value image as a value, and generating an average absolute deviation image having a value of the average absolute deviation as a pixel value of a corresponding pixel, an average value image generated by the average absolute deviation image generating means And an average value deviation image storage means for storing the mean absolute deviation image storage means for storing the mean absolute deviation image generated by the mean absolute deviation image generation means.
Then, under the control of the control means, a value calculated by emphasizing the difference between the corresponding pixel value of the input image and the corresponding pixel value of the average value image in accordance with the pixel value of the average absolute deviation image. And an image quality improving image storing means for storing the image quality improving image and an image quality improving image for generating the image quality improving image having the corresponding pixel value as. And
According to the image quality improving apparatus of the present invention, first, an input image storage unit for storing an input image, an address register for storing an address output by the control unit, and an address register for the input image are stored under the control of the control unit. Average absolute deviation calculation means for obtaining the average and average absolute deviation values of the pixel values in the vicinity of the pixel corresponding to the address, average value register for storing the average value calculated by the average absolute deviation calculation means, average absolute deviation An average absolute deviation register for storing the average absolute deviation calculated by the calculating means. Then, according to the value of the average absolute deviation, the value calculated by emphasizing the difference between the pixel value corresponding to the address of the input image and the average value is set as the pixel value corresponding to the address of the image quality improving image storage means. The image quality improving image storage means stores the image quality improving image output by the pixel value converting means.
【００２０】[0020]
【作用】変化の少ない領域にノイズが単独で存在する場
合、対象画素の分散の値または平均絶対偏差の値は小さ
くなる。分散の値または平均絶対偏差の値が大きいとき
は、周囲の画素値の変化が大きいことを示しており、ノ
イズの場合と区別される。When the noise alone exists in the area where the change is small, the variance value or the average absolute deviation value of the target pixel becomes small. When the value of variance or the value of average absolute deviation is large, it indicates that the change in the surrounding pixel values is large, and is distinguished from the case of noise.
【００２１】[0021]
【実施例】以下この発明の１実施例を図を参照して説明
する。以下では、入力画像および出力画像をそれぞれＩ
（ｉ，ｊ）、Ｏ（ｉ，ｊ）（０≦ｉ≦Ｘ、０≦ｊ≦Ｙ）
で表すことにする。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the following, the input image and the output image are referred to as I
(I, j), O (i, j) (0 ≦ i ≦ X, 0 ≦ j ≦ Y)
Will be represented by.
【００２２】実施例１．まず、この発明の１実施例であ
る画質改善方法について説明する。実施例１の画質改善
方法は、はじめに、入力画像の各画素の近傍における画
素値の平均値と分散を算出し、それぞれを対応する画素
値とする平均値画像および分散画像を生成する。次に、
各画素について入力画像および平均値画像および分散画
像の対応する画素値を参照する。また、分散画像の画素
値に応じて入力画像のその画素値と平均値との差を強調
し、このことにより得られた値を画質改善画像の対応す
る画素値とする。そして、これらのことにより、入力画
像の画質を改善した画質改善画像を生成する。Example 1. First, an image quality improving method which is an embodiment of the present invention will be described. In the image quality improving method according to the first embodiment, first, an average value and variance of pixel values in the vicinity of each pixel of an input image are calculated, and an average value image and a variance image having corresponding pixel values are generated. next,
For each pixel, reference the corresponding pixel value of the input image, the average value image and the dispersed image. Also, the difference between the pixel value and the average value of the input image is emphasized according to the pixel value of the dispersed image, and the value obtained by this is set as the corresponding pixel value of the image quality improved image. Then, from these, an image quality improved image in which the image quality of the input image is improved is generated.
【００２３】一例として、入力画像の各画素Ｉ（ｉ，
ｊ）に対して参照する近傍をＵ（ｉ，ｊ）とした場合に
ついて画質改善画像の画素値を算出する方法について述
べる。まず、画像全体を走査し、平均値画像Ａ（ｉ，
ｊ）（０≦ｉ≦Ｘ、０≦ｊ≦Ｙ）および分散画像Ｖ
（ｉ，ｊ）（０≦ｉ≦Ｘ、０≦ｊ≦Ｙ）を生成する。各
画素の値は、ｉ、ｊ（１≦ｉ≦Ｘ−１、１≦ｊ≦Ｙ−
１）に対してそれぞれ数３および数４により算出する。As an example, each pixel I (i, i,
A method of calculating the pixel value of the image quality improving image when the neighborhood referred to for j) is U (i, j) will be described. First, the entire image is scanned, and the average value image A (i,
j) (0 ≦ i ≦ X, 0 ≦ j ≦ Y) and the dispersed image V
(I, j) (0 ≦ i ≦ X, 0 ≦ j ≦ Y) is generated. The value of each pixel is i, j (1≤i≤X-1, 1≤j≤Y-
For 1), it is calculated by Equation 3 and Equation 4, respectively.
【００２４】[0024]
【数３】 (Equation 3)
【００２５】[0025]
【数４】 [Equation 4]
【００２６】次に、数３，４により得られた平均値画像
および分散画像を用いて、画質改善画像Ｏ（ｉ，ｊ）
（０≦ｉ≦Ｘ、０≦ｊ≦Ｙ）を、以下の数５に従って生
成する。Next, using the average value image and the dispersed image obtained by the equations 3 and 4, the image quality improved image O (i, j)
(0 ≦ i ≦ X, 0 ≦ j ≦ Y) is generated according to the following Expression 5.
【００２７】[0027]
【数５】 (Equation 5)
【００２８】ただし、数５においてｆは関数を表す。こ
の関数ｆの例として、図１に示す関数が考えられる。同
図（ａ）はｆ（ｘ）＝ｘ／ｋで示される線形な関数を示
し、これを数５に適用した場合、以下に示すように画像
改善がなされる。数４に示したＶ（ｉ，ｊ）＜ｋのとき
入力画像を平滑化し、Ｖ（ｉ，ｊ）＝ｋのとき入力画像
の変更はせず、Ｖ（ｉ，ｊ）＞ｋのとき入力画像を画像
強調する。これは、画像に変化の少ない部分では平滑化
によるノイズ除去を行い、画像に変化の多い部分ではエ
ッジ強調が行われることを示す。すなわち、ノイズ除去
とエッジ強調とを同時に行うことができるようになる。However, in Formula 5, f represents a function. As an example of this function f, the function shown in FIG. 1 can be considered. FIG. 10A shows a linear function represented by f (x) = x / k, and when this is applied to Equation 5, image improvement is performed as shown below. When V (i, j) <k shown in Equation 4, the input image is smoothed, when V (i, j) = k, the input image is not changed, and when V (i, j)> k, input Image enhancement of images. This indicates that noise removal by smoothing is performed in a portion where the image has little change, and edge enhancement is performed in the portion where the image has a lot of change. That is, noise removal and edge enhancement can be performed simultaneously.
【００２９】また、図１（ｂ）は、ｘ＜ｋのときｆ
（ｘ）＝ｘ／ｋ、ｘ≧ｋのときｆ（ｘ）＝１で示される
関数を示し、これを数５に適用した場合、以下に示すよ
うに画像改善がなされる。Ｖ（ｉ，ｊ）＜ｋのとき入力
画像を平滑化し、Ｖ（ｉ，ｊ）≧ｋのとき入力画像の変
更はしないようにする。すなわち、画像に変化の少ない
部分ではノイズを除去し、それ以外はエッジの状態を保
持するようにすることになる。Further, in FIG. 1B, when x <k, f
When (x) = x / k and x ≧ k, a function represented by f (x) = 1 is shown. When this function is applied to Equation 5, image improvement is performed as shown below. When V (i, j) <k, the input image is smoothed, and when V (i, j) ≧ k, the input image is not changed. That is, noise is removed in a portion where the image has little change, and the edge state is maintained in other portions.
【００３０】そして、図１（ｃ）は、ｘ＜ｋのときｆ
（ｘ）＝０、ｋ≦ｘｋ’のときｆ（ｘ）（ｘ−ｋ）／
（ｋ’−ｋ）、ｘ≧ｋ’のときｆ（ｘ）＝１で示される
関数を示し、これを数５に適用した場合、以下に示すよ
うに画像改善がなされる。Ｖ（ｉ，ｊ）＜ｋ’のとき入
力画像を平滑化し、Ｖ（ｉ，ｊ）≧ｋ’のとき入力画像
の変更はしないようにする。これは、エッジを保持しつ
つ平滑化の効果を強調してノイズを除去させることにな
り、ノイズの非常に多い画像の画質を改善させることに
適している。Then, in FIG. 1C, when x <k, f
When (x) = 0 and k ≦ xk ′, f (x) (x−k) /
(K′−k), where x ≧ k ′, the function represented by f (x) = 1 is shown. When this is applied to Equation 5, image improvement is performed as shown below. When V (i, j) <k ′, the input image is smoothed, and when V (i, j) ≧ k ′, the input image is not changed. This means that the noise is removed by emphasizing the smoothing effect while retaining the edges, and is suitable for improving the image quality of an image with a lot of noise.
【００３１】すなわち、ｆ（Ｖ（ｉ，ｊ））の値すなわ
ち分散の値が１のときは、Ｏ（ｉ，ｊ）＝Ａ（ｉ，ｊ）
＋Ｉ（ｉ，ｊ）−Ａ（ｉ，ｊ）＝Ｉ（ｉ，ｊ）となり、
入力画像のままの画素値となり、ノイズ除去もエッジ強
調も行われないことになる。また、ｆ（Ｖ（ｉ，ｊ））
の値が１より小さいときには、｜Ｏ（ｉ，ｊ）−Ａ
（ｉ，ｊ）｜＜｜Ｉ（ｉ，ｊ）−Ａ（ｉ，ｊ）｜とな
り、平滑化することでノイズ除去が行われることにな
る。そして、ｆ（Ｖ（ｉ，ｊ））の値が１より大きいと
きには、｜Ｏ（ｉ，ｊ）−Ａ（ｉ，ｊ）｜＞｜Ｉ（ｉ，
ｊ）−Ａ（ｉ，ｊ）｜となり、画像強調が行なわれるこ
とになる。That is, when the value of f (V (i, j)), that is, the value of variance is 1, O (i, j) = A (i, j)
+ I (i, j) -A (i, j) = I (i, j),
The pixel values of the input image remain as they are, and neither noise removal nor edge enhancement is performed. Also, f (V (i, j))
Is less than 1, | O (i, j) -A
(I, j) | <| I (i, j) -A (i, j) |, and noise is removed by smoothing. When the value of f (V (i, j)) is greater than 1, | O (i, j) -A (i, j) |> | I (i,
j) -A (i, j) |, and image enhancement is performed.
【００３２】つまり、分散の値が大きいときは、これは
画像のエッジ部分であり、ノイズでないと判断して画像
強調を行う。そして、分散の値が小さいときは、これを
ノイズと判断して、平滑化することでノイズ除去を行
う。このことにより、この実施例によれば、ノイズは除
去して、エッジ部は強調する（コントラストを強くす
る）という画質改善ができることになる。That is, when the variance value is large, this is the edge portion of the image, and it is determined that it is not noise, and image enhancement is performed. When the variance value is small, it is determined that the noise is noise, and the noise is removed by smoothing. As a result, according to this embodiment, it is possible to improve the image quality by removing noise and emphasizing the edge portion (increasing the contrast).
【００３３】実施例２．次に、この発明の第２の実施例
における画質改善方法について説明する。この実施例２
と上記実施例１とは、以下に示すところが相違する。実
施例１においては、入力画像から一旦平均値画像および
分散画像を生成した後に画質改善画像を生成するように
していた。これに対し、実施例２では各画素毎にその画
素の近傍の平均値および分散を算出し、画質改善画像の
対応する画素と同座標の画素値を算出するようにする。Example 2. Next, an image quality improving method according to the second embodiment of the present invention will be described. Example 2
And the above-mentioned first embodiment are different in the following points. In the first embodiment, the average value image and the dispersed image are once generated from the input image, and then the image quality improvement image is generated. On the other hand, in the second embodiment, the average value and the variance in the vicinity of each pixel are calculated for each pixel, and the pixel value having the same coordinates as the corresponding pixel of the image quality improved image is calculated.
【００３４】この実施例２は、画像全体を走査する過程
で、参照画素について、まず第一に、入力画像の各画素
ごとにその近傍における画素値の平均値と分散を算出す
る。そして、第二にその分散の値に応じて、それら画素
値と平均値との差を強調して得られた値を、画質改善画
像の対応する画素値とするという操作を行なう。この結
果、画像全体を走査し終えた段階で入力画像の画質を改
善した画質改善画像を生成する。In the second embodiment, in the process of scanning the entire image, with respect to the reference pixel, first, for each pixel of the input image, the average value and the variance of the pixel values in the vicinity thereof are calculated. Secondly, according to the variance value, the value obtained by emphasizing the difference between the pixel value and the average value is set as the corresponding pixel value of the image quality improving image. As a result, an image quality-improved image in which the image quality of the input image is improved is generated when the scanning of the entire image is completed.
【００３５】一例として、入力画像の各画素Ｉ（ｉ，
ｊ）に対して、参照する近傍をＵ（ｉ，ｊ）とした場合
について画質改善画像の画素値を算出する方法について
述べる。なお、ｉ、ｊを１≦ｉ≦Ｘ−１、１≦ｊ≦Ｙ−
１を満たすものとする。まず、画像全体を走査する過程
で現在の参照画素について、平均値Ａおよび分散Ｖをそ
れぞれ以下の数６および数７により算出する。As an example, each pixel I (i, i,
Regarding j), a method of calculating the pixel value of the image quality improvement image when the reference neighborhood is U (i, j) will be described. Note that i and j are 1 ≦ i ≦ X−1 and 1 ≦ j ≦ Y−.
1 should be satisfied. First, in the process of scanning the entire image, the average value A and the variance V of the current reference pixel are calculated by the following equations 6 and 7, respectively.
【００３６】[0036]
【数６】 (Equation 6)
【００３７】[0037]
【数７】 (Equation 7)
【００３８】次に、前記数２で得られた平均値および分
散の値を用いて、画質改善画像Ｏ（ｉ，ｊ）（０≦ｉ≦
Ｘ、０≦ｊ≦Ｙ）を以下の数８に従って生成する。Next, using the average value and the variance value obtained by the above equation 2, the image quality improvement image O (i, j) (0≤i≤
X, 0 ≦ j ≦ Y) is generated according to the following Expression 8.
【００３９】[0039]
【数８】 (Equation 8)
【００４０】ただし、ｋは定数である。なお、この数８
において、ｋＶの値が１に等しければ出力画像の画素値
は入力画像に等しく、１未満であれば平滑化され、１よ
り大きけらば画像強調される。そして、ここにおいて
も、上記実施例１の数５で示したように、ｋＶをｆ
（Ｖ）といった関数とするように置き換えても同様であ
る。However, k is a constant. In addition, this number 8
In, the pixel value of the output image is equal to the input image if the value of kV is equal to 1, and smoothed if less than 1, and image enhanced if greater than 1. Also here, kV is set to f as shown by the equation 5 in the first embodiment.
The same applies when the function is replaced by a function such as (V).
【００４１】実施例３．次に、この発明の第３の実施例
における画質改善方法について説明する。この実施例３
の画質改善方法は、自乗の演算を省略することにより、
単純な演算で上記実施例１に近い効果を引き出すことを
目的としたものである。この実施例３と上記実施例１と
の相違点は、実施例１では入力画像から平均値画像およ
び分散画像を生成していたのに対し、実施例３では入力
画像から平均値画像および平均絶対偏差画像を生成して
いる点である。Example 3. Next, an image quality improving method according to the third embodiment of the present invention will be described. This Example 3
The image quality improvement method of is by omitting the calculation of the square,
The purpose is to bring out the effect close to that of the first embodiment by a simple calculation. The difference between the third embodiment and the first embodiment is that the mean value image and the dispersed image are generated from the input image in the first embodiment, whereas the mean value image and the mean absolute value are generated from the input image in the third embodiment. This is the point where the deviation image is generated.
【００４２】この実施例１では、まず第一に、入力画像
の各画素の近傍における画素値の平均値と平均絶対偏差
を算出する。そして、それぞれを対応する画素値とする
平均値画像、および、平均絶対偏差画像を生成する。そ
して第二に、各画素について入力画像および平均値画像
および平均絶対偏差画像の対応する画素値を参照する。
また、平均絶対偏差画像の画素値に応じて、入力画像の
対応する画素値と平均値との差を強調して得られた値
を、画質改善画像の対応する画素値とする。これらのこ
とにより、入力画像の画質を改善した画質改善画像を生
成する。In the first embodiment, first, the average value and the average absolute deviation of the pixel values in the vicinity of each pixel of the input image are calculated. Then, the average value image having the corresponding pixel values and the average absolute deviation image are generated. Secondly, for each pixel, the corresponding pixel value of the input image, the average value image and the average absolute deviation image is referred to.
A value obtained by emphasizing the difference between the corresponding pixel value of the input image and the average value according to the pixel value of the average absolute deviation image is set as the corresponding pixel value of the image quality improvement image. With these, an image quality improved image in which the image quality of the input image is improved is generated.
【００４３】一例として、入力画像の各画素Ｉ（ｉ，
ｊ）に対して参照する近傍をＵ（ｉ，ｊ）とした場合に
ついて画質改善画像の画素値を算出する方法について述
べる。まず、画像全体を走査し、平均値画像Ａ（ｉ，
ｊ）（０≦ｉ≦Ｘ、０≦ｊ≦Ｙ）および平均絶対偏差画
像Ｐ（ｉ，ｊ）（０≦ｉ≦Ｘ、０≦ｊ≦Ｙ）を生成す
る。各画素の値は、ｉ、ｊ（１≦ｉ≦Ｘ−１、１≦ｊ≦
Ｙ−１）に対してそれぞれ以下の数９および数１０によ
り算出する。As an example, each pixel I (i, i,
A method of calculating the pixel value of the image quality improving image when the neighborhood referred to for j) is U (i, j) will be described. First, the entire image is scanned, and the average value image A (i,
j) (0 ≦ i ≦ X, 0 ≦ j ≦ Y) and an average absolute deviation image P (i, j) (0 ≦ i ≦ X, 0 ≦ j ≦ Y) are generated. The value of each pixel is i, j (1 ≦ i ≦ X−1, 1 ≦ j ≦
Y-1) is calculated by the following equations 9 and 10, respectively.
【００４４】[0044]
【数９】 [Equation 9]
【００４５】[0045]
【数１０】 [Equation 10]
【００４６】次に、上記数２により得られた平均値画像
および平均絶対偏差画像を用いて、画質改善画像Ｏ
（ｉ，ｊ）（０≦ｉ≦Ｘ、０≦ｊ≦Ｙ）を、以下の数１
１に従って生成する。Next, using the average value image and the average absolute deviation image obtained by the above equation 2, the image quality improvement image O
(I, j) (0 ≦ i ≦ X, 0 ≦ j ≦ Y) is expressed by the following expression 1
Generate according to 1.
【００４７】[0047]
【数１１】 [Equation 11]
【００４８】ただし、ｋは定数である。なお、数１１に
おいて、ｋＰ（ｉ，ｊ）の値が１に等しければ出力画像
の画素値は入力画像に等しく、１未満であれば平滑化さ
れ、１より大きければ画像強調される。そして、ここに
おいても、上記実施例１の数５で示したように、ｋＰ
（ｉ，ｊ）をｆ（Ｐ（ｉ，ｊ））といった関数とするよ
うに置き換えても同様である。However, k is a constant. In Expression 11, if the value of kP (i, j) is equal to 1, the pixel value of the output image is equal to the input image, and if less than 1, smoothing is performed, and if greater than 1, image enhancement is performed. Also here, as shown in the equation 5 of the first embodiment, kP
The same applies when (i, j) is replaced with a function such as f (P (i, j)).
【００４９】実施例４．次に、この発明の第４の実施例
における画質改善方法について説明する。この実施例４
の画質改善方法と実施例３との相違点は、以下に示すと
ころである。まず、実施例３では、入力画像から一旦平
均値画像および平均絶対偏差画像を生成した後、に画質
改善画像を生成する。これに対し、この実施例４では、
各画素毎に対応する画素の近傍の平均値および平均絶対
偏差を算出し、画質改善画像の対応する画素と同座標の
画素値を算出する。Example 4. Next, an image quality improving method according to the fourth embodiment of the present invention will be described. This Example 4
The difference between the image quality improving method of (3) and the third embodiment is as follows. First, in the third embodiment, the average value image and the average absolute deviation image are once generated from the input image, and then the image quality improvement image is generated. On the other hand, in the fourth embodiment,
An average value and an average absolute deviation in the vicinity of the corresponding pixel are calculated for each pixel, and a pixel value having the same coordinates as the corresponding pixel of the image quality improved image is calculated.
【００５０】この実施例では、画像全体を走査する過程
で、参照画素について、まず第一に入力画像の各画素ご
とに、その近傍における画素値の平均値と平均絶対偏差
を算出する。次いで、第二に、その平均絶対偏差の値に
応じて、それら画素値と平均値との差を強調し、得られ
た値を画質改善画像の対応する画素値とするという操作
を行なう。そして、画像全体を走査し終えた段階で、入
力画像の画質を改善した画質改善画像を生成する。In this embodiment, in the process of scanning the entire image, for the reference pixel, first, for each pixel of the input image, the average value and the average absolute deviation of the pixel values in the vicinity thereof are calculated. Next, secondly, the difference between the pixel value and the average value is emphasized according to the value of the average absolute deviation, and the obtained value is set as the corresponding pixel value of the image quality improving image. Then, when the scanning of the entire image is completed, an image quality improved image in which the image quality of the input image is improved is generated.
【００５１】一例として、入力画像の各画素Ｉ（ｉ，
ｊ）に対して参照する近傍をＵ（ｉ，ｊ）とした場合に
ついて、画質改善画像の画素値を算出する方法について
述べる。ｉ、ｊを１≦ｉ≦Ｘ−１、１≦ｊ≦Ｙ−１を満
たすものとする。画像全体を走査する過程で現在の参照
画素について、平均値Ａおよび平均絶対偏差Ｐを、それ
ぞれ以下の数１２および数１３により算出する。As an example, each pixel I (i, i,
A method of calculating the pixel value of the image quality improved image when the neighborhood referred to for j) is U (i, j) will be described. It is assumed that i and j satisfy 1 ≦ i ≦ X−1 and 1 ≦ j ≦ Y−1. In the process of scanning the entire image, the average value A and the average absolute deviation P of the current reference pixel are calculated by the following formulas 12 and 13, respectively.
【００５２】[0052]
【数１２】 (Equation 12)
【００５３】[0053]
【数１３】 (Equation 13)
【００５４】次に、前記数２で得られた平均値および平
均絶対偏差の値を用いて、画質改善画像Ｏ（ｉ，ｊ）
（０≦ｉ≦Ｘ、０≦ｊ≦Ｙ）を、以下の数１４に従って
生成する。Next, the image quality improved image O (i, j) is obtained by using the average value and the value of the average absolute deviation obtained by the equation (2).
(0 ≦ i ≦ X, 0 ≦ j ≦ Y) is generated according to the following Expression 14.
【００５５】[0055]
【数１４】 [Equation 14]
【００５６】ただし、ｋは定数である。なお、数１４に
おいて、ｋＰの値が１に等しければ出力画像の画素値は
入力画像に等しく、１未満であれば平滑化され、１より
大きければ画像強調される。そして、この実施例におい
ても、上記実施例１の数５で示したように、ｋＰをｆ
（Ｐ）といった関数とするように置き換えても同様であ
る。以上の操作を各参照画素について行なえば、全ての
画素を走査し終えた時点でＯ（ｉ，ｊ）の値が任意のｉ
およびｊについて算出され、画質改善画像が生成され
る。However, k is a constant. In Expression 14, if the value of kP is equal to 1, the pixel value of the output image is equal to that of the input image, and if less than 1, smoothing is performed, and if greater than 1, image enhancement is performed. Also in this embodiment, kP is set to f as shown by the equation 5 in the first embodiment.
The same applies when the function is replaced by a function such as (P). If the above operation is performed for each reference pixel, the value of O (i, j) will be arbitrary i when the scanning of all pixels is completed.
And j are calculated, and an image quality improvement image is generated.
【００５７】実施例５．以下、この発明の第５の実施例
における、画質改善装置例について、図２を用いて説明
する。図２は、この実施例５における画質改善装置の構
成を示す構成図である。同図において、入力画像記憶手
段１０１、平均値画像記憶手段１０３、分散画像記憶手
段１０４、画質改善画像記憶手段１０６に記憶される画
像は全て同じサイズＸ×Ｙである。また、座標（ｉ，
ｊ）における画素値をそれぞれＩ（ｉ，ｊ）、Ａ（ｉ，
ｊ）、Ｖ（ｉ，ｊ）、Ｏ（ｉ，ｊ）（０≦ｉ＜Ｘ、０≦
ｊ＜Ｙ）で表すことにする。Example 5. An example of the image quality improving device in the fifth embodiment of the present invention will be described below with reference to FIG. FIG. 2 is a block diagram showing the arrangement of the image quality improving apparatus according to the fifth embodiment. In the figure, the images stored in the input image storage unit 101, the average value image storage unit 103, the dispersed image storage unit 104, and the image quality improvement image storage unit 106 are all the same size X × Y. Also, the coordinates (i,
The pixel values in j) are I (i, j) and A (i,
j), V (i, j), O (i, j) (0 ≦ i <X, 0 ≦
j <Y).
【００５８】以下、この画質改善装置の動作について説
明する。まず、入力画像記憶手段１０１には、例えば、
図示していないが、テレビカメラやスキャナーなどによ
り入力された画像が記憶されているものとする。ここ
で、制御手段１０７は、第１に分散画像生成手段１０２
に起動信号を送り分散画像生成手段１０２からの終了信
号を待つ。次いで、第２に分散画像生成手段１０２から
の終了信号を受けると、画質改善手段１０５へ起動信号
を送り、画質改善手段１０５からの終了信号を待つ。そ
して、第３に画質改善手段１０５からの終了信号を受け
た後に、全処理を終了する。The operation of this image quality improving apparatus will be described below. First, in the input image storage means 101, for example,
Although not shown, it is assumed that an image input by a TV camera, a scanner or the like is stored. Here, the control unit 107 firstly performs the dispersed image generation unit 102.
To the end image signal from the dispersed image generating means 102. Secondly, when receiving the end signal from the dispersed image generating means 102, a start signal is sent to the image quality improving means 105, and the end signal from the image quality improving means 105 is awaited. Then, thirdly, after receiving the end signal from the image quality improving means 105, the whole processing is ended.
【００５９】他方、分散画像生成手段１０２は、制御手
段１０７から起動信号を受けると、以下のことを行う。
まず、第１に、入力画像記憶手段１０１に記憶されてい
る前述した入力画像を参照し、その入力画像の各画素の
近傍の画素値との平均値を、対応する画素の画素値とす
る平均値画像を生成し、平均値画像記憶手段１０３に記
憶する。第２に、その入力画像の各画素の近傍の画素値
の分散を対応する画素の画素値とする分散画像を生成
し、分散画像記憶手段１０４に記憶する。そして、第３
に、終了信号を制御手段１０７に送る。On the other hand, when the dispersed image generation means 102 receives the activation signal from the control means 107, it performs the following.
First, first, referring to the above-mentioned input image stored in the input image storage means 101, the average value with the pixel value in the vicinity of each pixel of the input image is set as the pixel value of the corresponding pixel. A value image is generated and stored in the average value image storage means 103. Secondly, a dispersed image having the pixel value of the pixel in the vicinity of each pixel of the input image as the pixel value of the corresponding pixel is generated and stored in the dispersed image storage means 104. And the third
Then, the end signal is sent to the control means 107.
【００６０】例えば、前述した入力画像において、画素
Ｉ（ｉ，ｊ）の近傍をＵ（ｉ，ｊ）とした場合、平均値
画像は以下に示す数１５で、分散画像は以下に示す数１
６でそれぞれ算出される。ただしＮ（ｉ，ｊ）は近傍Ｕ
（ｉ，ｊ）に所属する画素数である。For example, in the above-mentioned input image, when the neighborhood of the pixel I (i, j) is U (i, j), the average value image is the following expression 15 and the dispersed image is the following expression 1
6 is calculated respectively. However, N (i, j) is the neighborhood U
It is the number of pixels belonging to (i, j).
【００６１】[0061]
【数１５】 (Equation 15)
【００６２】[0062]
【数１６】 [Equation 16]
【００６３】また、画質改善手段１０５は、制御手段１
０７から起動信号を受けた後、以下のことを行う。ま
ず、入力画像記憶手段１０１に記憶されている入力画像
と、平均値画像記憶手段１０３に記憶されている平均値
画像と、分散画像記憶手段１０４に記憶されている分散
画像とを参照する。この結果、入力画像のノイズをぼか
しエッジを強調した画質改善画像を生成する。そして、
この生成した画質改善画像を画質改善画像記憶手段１０
６に記憶し、制御手段１０７に終了信号を送る。Further, the image quality improving means 105 is the control means 1
After receiving the activation signal from 07, the following is performed. First, the input image stored in the input image storage unit 101, the average value image stored in the average value image storage unit 103, and the dispersed image stored in the dispersed image storage unit 104 are referred to. As a result, an image quality improvement image in which noise in the input image is blurred and edges are emphasized is generated. And
The generated image quality improved image is stored in the image quality improved image storage unit 10.
6 and sends an end signal to the control means 107.
【００６４】ここで、座標（ｉ，ｊ）において分散画像
の対応する画素値Ｖ（ｉ，ｊ）が大きい場合には、その
画素がエッジに所属していると考えられ、小さい場合に
はその画素は画素値の平坦な部分（変化の少ない部分）
に所属していると考えられる。そこでＯ（ｉ，ｊ）の値
を以下の数１７に従い算出する。Here, when the corresponding pixel value V (i, j) of the dispersed image at the coordinate (i, j) is large, it is considered that the pixel belongs to the edge, and when it is small, it is Pixel is the part where the pixel value is flat (the part where the change is small)
Is considered to belong to. Therefore, the value of O (i, j) is calculated according to the following Expression 17.
【００６５】[0065]
【数１７】 [Equation 17]
【００６６】ただし、ｋは定数である。なお、数１７に
おいて、ｋ（ｉ，ｊ）の値が１に等しければ出力画像の
画素値は入力画像に等しく、１未満であれば平滑化さ
れ、１より大きければ画像強調される。なお、ここにお
いても、上記実施例１で示したように、ｋＶ（ｉ，ｊ）
をｆ（Ｖ（ｉ，ｊ））といった関数とするように置き換
えても同様である。However, k is a constant. In Expression 17, if the value of k (i, j) is equal to 1, the pixel value of the output image is equal to the input image, and if less than 1, smoothing is performed, and if greater than 1, image enhancement is performed. Note that, also here, as shown in the first embodiment, kV (i, j)
The same applies even if is replaced with a function such as f (V (i, j)).
【００６７】実施例６．以下、この発明の第６の実施例
における画質改善装置について、図３を用いて説明す
る。図３は、この実施例６における画質改善装置の構成
を示す構成図である。ここで、上記実施例５とこの実施
例では、以下のことについて相違する。まず、上記実施
例５においては、入力画像から一旦平均値画像および分
散画像を生成した後に、画質改善画像を生成するように
した。これに対して、この実施例では、各画素毎にその
画素の近傍の平均値および分散を算出し、画質改善画像
におけるその画素と同座標の画素値を算出するようにし
ている。Example 6. An image quality improving apparatus according to the sixth embodiment of the present invention will be described below with reference to FIG. FIG. 3 is a block diagram showing the arrangement of the image quality improving apparatus according to the sixth embodiment. Here, the following points are different between the fifth embodiment and this embodiment. First, in the fifth embodiment, the average value image and the dispersed image are once generated from the input image, and then the image quality improving image is generated. On the other hand, in this embodiment, the average value and the variance in the vicinity of each pixel are calculated for each pixel, and the pixel value of the same coordinate as that pixel in the image quality improved image is calculated.
【００６８】なお、以下の説明において，同様のものに
ついては、上記実施例５と同様の記号を用いるものとす
る。また、この実施例では、画像をラスタ方向に走査す
ることにし、座標（ｉ，ｊ）の画素をアドレスＸ＊ｊ＋
ｉで指定するものとする。そして、上記実施例と同様
に、図３の入力画像記憶手段２０１には、図示していな
いが、例えばテレビカメラやスキャナーなどにより入力
された画像が記憶されているものとする。In the following description, the same symbols are used for the same items as in the fifth embodiment. In addition, in this embodiment, the image is scanned in the raster direction, and the pixel at the coordinate (i, j) is addressed X * j +.
shall be specified by i. Although not shown, it is assumed that the input image storage means 201 of FIG. 3 stores an image input by, for example, a television camera or a scanner, as in the above embodiment.
【００６９】以下、この実施例６の画質改善装置の動作
について説明する。制御手段２０２は、まず第１にアド
レスレジスタ２０４に記憶されているアドレスを０にク
リアし、分散算出手段２０３に起動信号を送り、この分
散算出手段２０３からの終了信号を待つ。また、第２
に、分散算出手段２０３から終了信号を受けると、画素
値変換手段２０７に起動信号を送り、そしてこの画素値
変換手段２０７からの終了信号を待つ。The operation of the image quality improving apparatus according to the sixth embodiment will be described below. First, the control means 202 first clears the address stored in the address register 204 to 0, sends an activation signal to the variance calculation means 203, and waits for an end signal from this variance calculation means 203. Also, the second
When the end signal is received from the variance calculating means 203, a start signal is sent to the pixel value converting means 207, and the end signal from the pixel value converting means 207 is awaited.
【００７０】そして、第３に、画素値変換手段２０７か
ら終了信号を受けると、アドレスレジスタ２０４に記憶
されているアドレスを１だけ加算する。そして、アドレ
スが画像末尾を越えた場合には全処理を終了する。そう
でない場合にはアドレスをアドレスレジスタ２０４に記
憶し、分散算出手段２０３に起動信号を送り分散算出手
段２０３からの終了信号が来るのを待機する。Thirdly, when the end signal is received from the pixel value conversion means 207, 1 is added to the address stored in the address register 204. Then, if the address exceeds the end of the image, the entire process is terminated. If not, the address is stored in the address register 204, an activation signal is sent to the variance calculating means 203, and the end signal from the variance calculating means 203 is waited for.
【００７１】以上のように制御手段２０２により制御さ
れる中で、まず、分散算出手段２０３は、制御手段２０
２からの起動信号を受けた後に、第１に入力画像記憶手
段２０１に記憶されている入力画像と，アドレスレジス
タ２０４に記憶されているアドレスと，を参照する。こ
の参照により、その入力画像のアドレスに対応する画素
の、近傍の画素値との平均値と分散を算出する。そし
て、算出した平均値を平均値レジスタ２０５に、分散を
分散レジスタ２０６にそれぞれ記憶し、終了信号を制御
手段２０２へ送る。While being controlled by the control means 202 as described above, first, the variance calculation means 203 is controlled by the control means 20.
After receiving the activation signal from 2, the first reference is made to the input image stored in the input image storage means 201 and the address stored in the address register 204. By this reference, the average value and the variance of the pixel value corresponding to the address of the input image with the neighboring pixel value are calculated. Then, the calculated average value is stored in the average value register 205 and the variance is stored in the variance register 206, and an end signal is sent to the control means 202.
【００７２】ここで、アドレスが指定する座標を（ｉ，
ｊ）とすると、平均値レジスタ２０５には、以下に示す
数１８で得られるＡの値が記憶され、分散レジスタ２０
６には、以下の数１９で得られるＶの値が記憶される。Here, the coordinates designated by the address are (i,
j), the average value register 205 stores the value of A obtained by the following Expression 18, and the distribution register 20
In 6, the value of V obtained by the following equation 19 is stored.
【００７３】[0073]
【数１８】 (Equation 18)
【００７４】[0074]
【数１９】 [Formula 19]
【００７５】一方、画素値変換手段２０７は、制御手段
２０２からの起動信号を受けた後に、まず、前述の入力
画像と平均値と分散とアドレスとを参照し、そのアドレ
スに対応する入力画像の画素値と分散と平均値とを引数
とする関数の出力値を算出する。そして、その出力値を
アドレスに対応する画素値とする画質改善画像を生成
し、それを画質改善画像記憶手段２０８に記憶し、そし
て、終了信号を制御手段２０２へ送る。On the other hand, after receiving the activation signal from the control means 202, the pixel value conversion means 207 first refers to the above-mentioned input image, average value, variance and address, and the input image corresponding to that address The output value of the function with the pixel value, the variance, and the average value as arguments is calculated. Then, an image quality improvement image having the output value as a pixel value corresponding to the address is generated, stored in the image quality improvement image storage unit 208, and an end signal is sent to the control unit 202.
【００７６】ここで、上述の入力画像の座標（ｉ，ｊ）
の画素において、分散の値Ｖが大きい場合にはその画素
がエッジに所属していると考えられ、小さい場合にはそ
の画素は画素値の平坦な部分に所属していると考えられ
る。そこでＯ（ｉ，ｊ）の値は、分散の値Ｖが小さい場
合には平均値Ａに近く、大きい場合にはＩ（ｉ，ｊ）よ
りもコントラストが強くなるように、例えば以下の数２
０に従い算出する。ただし、ｋは定数である。Here, the coordinates (i, j) of the above-mentioned input image
When the variance value V is large, the pixel is considered to belong to the edge, and when the variance value V is small, the pixel is considered to belong to a flat portion of the pixel value. Therefore, the value of O (i, j) is close to the average value A when the value of variance V is small, and when it is large, the contrast is stronger than that of I (i, j).
Calculate according to 0. However, k is a constant.
【００７７】[0077]
【数２０】 (Equation 20)
【００７８】なお、数２０において、ｋＶの値が１に等
しければ出力画像の画素値は入力画像に等しく、１未満
であれば平滑化され、１より大きければ画像強調され
る。そして、ここにおいても、上記実施例１で示したよ
うに、ｋＶをｆ（Ｖ）といった関数とするように置き換
えても同様である。In Expression 20, if the value of kV is equal to 1, the pixel value of the output image is equal to the input image, and if less than 1, smoothing is performed, and if greater than 1, image enhancement is performed. The same applies to the case where kV is replaced with a function such as f (V) as described in the first embodiment.
【００７９】ところで、上述では、画像をラスタ方向に
走査するようにしたが、これに限るものではない。複数
のプロセッサを用いて、並行に処理するようにしても良
い。この場合、まずプロセッサの数に応じて入力画像を
ブロックに分割し、各プロセッサに処理を担当する入力
画像のブロックを割り当てる。そして、各ブロックを入
力画像と考え、各プロセッサ毎に、図３に示した上述と
同様の構成で処理を行なう。By the way, although the image is scanned in the raster direction in the above, the invention is not limited to this. You may make it process in parallel using a some processor. In this case, first, the input image is divided into blocks according to the number of processors, and the blocks of the input image in charge of processing are assigned to each processor. Then, each block is considered as an input image, and processing is performed for each processor with the same configuration as described above shown in FIG.
【００８０】実施例７．以下、この発明の第７の実施例
における画質改善装置について説明する。この実施例に
おいては、自乗の演算を省略することにより単純な構成
で、上記実施例５に近い効果を引き出すことを目的とし
たものである。図４は、この発明の第７の実施例におけ
る画質改善装置の構成を示す構成図である。同図におい
て、３０１は入力画像記憶手段、３０２は平均絶対偏差
画像生成手段、３０３は平均値画像記憶手段、３０４は
平均絶対偏差画像記憶手段、３０５は画質改善手段、３
０６は画質改善画像記憶手段である。Example 7. An image quality improving device according to the seventh embodiment of the present invention will be described below. This embodiment is intended to bring out an effect close to that of the above-described fifth embodiment with a simple configuration by omitting the calculation of the square. FIG. 4 is a block diagram showing the arrangement of an image quality improving apparatus according to the seventh embodiment of the present invention. In the figure, 301 is an input image storage means, 302 is an average absolute deviation image generation means, 303 is an average value image storage means, 304 is an average absolute deviation image storage means, 305 is an image quality improvement means, 3
Reference numeral 06 is an image quality improving image storage means.
【００８１】ここで、実施例５と実施例７とは、以下に
示すことが相違する。まず、実施例５においては、入力
画像から平均値画像および分散画像を生成している。こ
れに対して、この実施例７においては、入力画像から平
均値画像および平均絶対偏差画像を生成している。この
実施例においては、上記実施例５における「分散」（分
散画像生成手段１０２，分散画像記憶手段１０４）を
「平均絶対偏差」（平均絶対偏差画像生成手段３０２、
平均絶対偏差画像記憶手段３０４）に置き換える。ま
た、「Ｖ（ｉ，ｊ）」を「Ｐ（ｉ，ｊ）」に、そして、
数１６を以下に示す数２１に置き換えれば、同様の構成
で実現できる。Here, the fifth embodiment and the seventh embodiment are different in the following points. First, in the fifth embodiment, the average value image and the dispersed image are generated from the input image. On the other hand, in the seventh embodiment, the average value image and the average absolute deviation image are generated from the input image. In this embodiment, the “dispersion” (dispersion image generation means 102, dispersion image storage means 104) in the fifth embodiment is replaced with the “average absolute deviation” (average absolute deviation image generation means 302,
The average absolute deviation image storage means 304) is replaced. In addition, “V (i, j)” becomes “P (i, j)”, and
By replacing Expression 16 with Expression 21 shown below, the same configuration can be realized.
【００８２】[0082]
【数２１】 [Equation 21]
【００８３】実施例８．以下、この発明の第８の実施例
における画質改善装置について説明する。この実施例に
おいては、自乗の演算を省略することにより単純な構成
で、上記実施例６に近い効果を引き出すようにしたもの
である。図５は、この発明の第８の実施例における画質
改善装置の構成を示す構成図である。同図において、４
０１は入力画像記憶手段、４０２は制御手段、４０３は
平均絶対偏差算出手段、４０４はアドレスレジスタ、４
０５は平均値レジスタ、４０６は平均絶対偏差レジス
タ、４０７は画素値変換手段、４０８は画質改善画像記
憶手段である。Example 8. An image quality improving apparatus according to the eighth embodiment of the present invention will be described below. In this embodiment, the operation similar to that in the sixth embodiment is brought out with a simple structure by omitting the calculation of the square. FIG. 5 is a configuration diagram showing the configuration of an image quality improving device in the eighth embodiment of the present invention. In the figure, 4
Reference numeral 01 is an input image storage means, 402 is a control means, 403 is an average absolute deviation calculation means, 404 is an address register, 4
Reference numeral 05 is an average value register, 406 is an average absolute deviation register, 407 is a pixel value conversion means, and 408 is an image quality improvement image storage means.
【００８４】ここで、上記実施例６とこの実施例８と
は、以下のことが相違している。まず、実施例６におい
ては、入力画像の各画素について近傍の平均値および分
散から画素値を変換して画質改善画像を構成している。
一方、この実施例８では、入力画像の各画素について近
傍の平均値および平均絶対偏差から画素値を変換し、画
質改善画像を構成している。そして、この実施例８は、
上記実施例６における、「分散」（分散算出手段２０
３，分散レジスタ２０６）を「平均絶対偏差」（平均絶
対差算出手段４０３，平均絶対偏差レジスタ４０６）に
置き換える。また、「Ｖ」を「Ｐ」に、そして、上記数
１９を以下に示す数２２に置き換えれば、同様の構成で
実現できる。Here, the sixth embodiment and the eighth embodiment are different in the following points. First, in the sixth embodiment, a pixel value is converted from an average value and a variance of each pixel of an input image to form an image quality improving image.
On the other hand, in the eighth embodiment, for each pixel of the input image, the pixel value is converted from the average value and the average absolute deviation in the vicinity to form an image quality improved image. And this Example 8 is
“Dispersion” (dispersion calculating means 20 in the sixth embodiment)
3, the variance register 206) is replaced with the "mean absolute deviation" (mean absolute difference calculating means 403, mean absolute deviation register 406). Further, by replacing “V” with “P” and replacing the above Expression 19 with Expression 22 below, the same configuration can be realized.
【００８５】[0085]
【数２２】 [Equation 22]
【００８６】[0086]
【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、入力画像の各画素の近傍の画素値の分散を求め、こ
の値の大きさによってノイズとエッジとの区別を判断す
るようにした。このため、画像の中でノイズのある部分
はそのノイズを除去し、エッジの部分はそれを強調する
ことができ、画質改善ができるという効果がある。As described above, according to the present invention, the variance of the pixel values in the vicinity of each pixel of the input image is obtained, and the difference between the noise and the edge is determined based on the magnitude of this value. . For this reason, it is possible to remove the noise in the part having noise in the image and to emphasize the noise in the edge part, thereby improving the image quality.
【図１】 数５における関数ｆを示す説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram showing a function f in Equation 5.
【図２】 この発明の第５の実施例における画質改善装
置の構成を示す構成図である。FIG. 2 is a configuration diagram showing a configuration of an image quality improving device in a fifth embodiment of the present invention.
【図３】 図２は、この発明の第６の実施例における画
質改善装置の構成を示す構成図である。FIG. 2 is a configuration diagram showing a configuration of an image quality improving device according to a sixth embodiment of the present invention.
【図４】 この発明の第７の実施例における画質改善装
置の構成を示す構成図である。FIG. 4 is a configuration diagram showing a configuration of an image quality improving device in a seventh embodiment of the present invention.
【図５】 この発明の第８の実施例における画質改善装
置の構成を示す構成図である。FIG. 5 is a configuration diagram showing a configuration of an image quality improving device in an eighth embodiment of the present invention.
１０１…入力画像記憶手段、１０２…分散画像生成手
段、１０３…平均値画像記憶手段、１０４…分散画像記
憶手段、１０５…画質改善手段、１０６…画質改善画像
記憶手段。101 ... Input image storage means, 102 ... Distributed image generation means, 103 ... Average value image storage means, 104 ... Distributed image storage means, 105 ... Image quality improvement means, 106 ... Image quality improved image storage means.
Claims (8)
の平均と分散の値を求め、 前記平均の値を対応する画素の画素値とする平均値画像
と、前記分散の値を対応する画素の画素値とする分散画
像とを生成し、 前記分散画像の画素値に応じて、前記入力画像の対応す
る画素値と前記平均値画像の対応する画素値との差を強
調した値をその対応する画素値とする画質改善画像を生
成することを特徴とする画質改善方法。1. A mean value and a variance value of each pixel of an input image and a pixel value in the vicinity thereof are obtained, and a mean value image in which the mean value is a pixel value of a corresponding pixel is associated with the variance value. And a dispersed image having a pixel value of a pixel to be generated, and a value emphasizing a difference between a corresponding pixel value of the input image and a corresponding pixel value of the average value image according to the pixel value of the dispersed image. An image quality improving method characterized by generating an image quality improving image having a corresponding pixel value.
の平均と分散の値を求め、 前記分散の値に応じて、入力画像の対応する画素値と前
記平均の値との差を強調することにより算出された値を
その対応する画素値とする画質改善画像を生成すること
を特徴とする画質改善方法。2. An average value and a variance value of each pixel of the input image and pixel values in the vicinity thereof are obtained, and a difference between the corresponding pixel value of the input image and the average value is calculated according to the variance value. An image quality improving method comprising generating an image quality improving image having a value calculated by emphasizing as a corresponding pixel value.
の平均と平均絶対偏差の値を求め、 前記平均の値を対応する画素の画素値とする平均値画像
と、前記平均絶対偏差の値を対応する画素の画素値とす
る平均絶対偏差画像とを生成し、 前記平均絶対偏差画像の画素値に応じて、前記入力画像
の対応する画素値と前記平均値画像の対応する画素値と
の差を強調した値をその対応する画素値とする画質改善
画像を生成することを特徴とする画質改善方法。3. An average value image in which each pixel of an input image and a pixel value in the vicinity thereof are averaged and an average absolute deviation value is obtained, and the average value is used as a pixel value of a corresponding pixel, and the average absolute deviation. And an average absolute deviation image having a pixel value of the corresponding pixel as a pixel value, and corresponding pixel values of the input image and corresponding pixel values of the average value image according to the pixel value of the average absolute deviation image. An image quality improving method comprising generating an image quality improving image having a pixel value corresponding to a value emphasizing the difference between
の平均と平均絶対偏差の値を求め、 前記平均絶対偏差の値に応じて、入力画像の対応する画
素値と前記平均の値との差を強調することにより算出さ
れた値をその対応する画素値とする画質改善画像を生成
することを特徴とする画質改善方法。4. An average value and an average absolute deviation value of each pixel of the input image and a pixel value in the vicinity thereof are obtained, and a corresponding pixel value and the average value of the input image are calculated according to the average absolute deviation value. And an image quality improvement image having a value calculated by emphasizing a difference between the image quality improvement image and the corresponding pixel value.
と、 制御手段の制御のもとで、前記入力画像から各画素の近
傍の画素値との平均と分散の値を求め、平均の値を対応
する画素の画素値とする平均値画像を生成し、分散値を
対応する画素の画素値とする分散画像を生成する分散画
像生成手段と、 前記分散画像生成手段が生成した平均値画像を記憶する
平均値画像記憶手段と、 前記分散画像生成手段が生成した分散画像を記憶する分
散画像記憶手段と、 前記制御手段の制御のもとで、前記分散画像記憶手段に
記憶されている分散画像の画素値に応じて、前記入力画
像の対応する画素値と前記平均値画像の対応する画素値
との差を強調することにより算出される値をその対応す
る画素値とする画質改善画像を生成する画質改善手段
と、 前記画質改善画像を記憶する画質改善画像記憶手段とを
備えることを特徴とする画質改善装置。5. An input image storage means for storing an input image, and under the control of the control means, an average and a variance value of pixel values in the vicinity of each pixel are obtained from the input image, and the average value is calculated. Dispersion image generation means for generating an average value image having pixel values of corresponding pixels and generating a dispersion image having dispersion values as pixel values of corresponding pixels; and storing the average value image generated by the dispersion image generation means. An average value image storage unit, a dispersed image storage unit that stores the dispersed image generated by the dispersed image generation unit, and a dispersed image stored in the dispersed image storage unit under the control of the control unit. An image quality improving image having a value calculated by emphasizing a difference between a corresponding pixel value of the input image and a corresponding pixel value of the average value image as the corresponding pixel value is generated according to the pixel value. Image quality improving means, Image quality improving device characterized by comprising an image quality improving image storage means for storing the improved image.
と、 制御手段が出力するアドレスを記憶するアドレスレジス
タと、 前記制御手段の制御のもとで、前記入力画像の前記アド
レスレジスタに記憶されているアドレスに対応する画素
の近傍の画素値との平均と分散の値を求める分散算出手
段と、 前記分散算出手段で算出された平均の値を記憶する平均
値レジスタと、 前記分散算出手段で算出された分散を記憶する分散レジ
スタと、 前記分散の値に応じて、前記入力画像のアドレスに対応
する画素値と前記平均の値との差を強調することにより
算出される値を画質改善画像記憶手段の前記アドレスに
対応する画素値とする画素値変換手段とを備え、 前記画質改善画像記憶手段は前記画素値変換手段により
出力される画質改善画像を記憶することを特徴とする画
質改善装置。6. An input image storage unit for storing an input image, an address register for storing an address output by a control unit, and an address register for storing the input image under the control of the control unit. Variance calculating means for obtaining the average and variance values of the pixel values in the vicinity of the pixel corresponding to the address, an average value register for storing the average value calculated by the variance calculating means, and the variance calculating means A dispersion register for storing the calculated dispersion, and a value calculated by emphasizing the difference between the pixel value corresponding to the address of the input image and the average value according to the value of the dispersion. A pixel value conversion means for converting the pixel value corresponding to the address of the means, and the image quality improvement image storage means stores the image quality improvement image output by the pixel value conversion means. An image quality improving device characterized by:
と、 制御手段の制御のもとで、前記入力画像から各画素の近
傍の画素値との平均と平均絶対偏差の値を求め、平均の
値を対応する画素の画素値とする平均値画像を生成し、
平均絶対偏差の値を対応する画素の画素値とする平均絶
対偏差画像を生成する平均絶対偏差画像生成手段と、 前記平均絶対偏差画像生成手段が生成した平均値画像を
記憶する平均値画像記憶手段と、 前記平均絶対偏差画像生成手段が生成した平均絶対偏差
画像を記憶する平均絶対偏差画像記憶手段と、 前記制御手段の制御のもとで、前記平均絶対偏差画像の
画素値に応じて、前記入力画像の対応する画素値と前記
平均値画像の対応する画素値との差を強調することによ
り算出される値をその対応する画素値とする画質改善画
像を生成する画質改善手と、 前記画質改善画像を記憶する画質改善画像記憶手段とを
備えることを特徴とする画質改善装置。7. An input image storage means for storing an input image, and under the control of the control means, an average of the pixel values in the vicinity of each pixel and a value of an average absolute deviation are obtained from the input image, and the average absolute deviation is calculated. Generate an average value image whose value is the pixel value of the corresponding pixel,
An average absolute deviation image generating means for generating an average absolute deviation image having the value of the average absolute deviation as the pixel value of the corresponding pixel; and an average value image storing means for storing the average value image generated by the average absolute deviation image generating means. A mean absolute deviation image storage means for storing the mean absolute deviation image generated by the mean absolute deviation image generation means, and under the control of the control means, depending on the pixel value of the mean absolute deviation image, An image quality improving means for generating an image quality improved image having a value calculated by emphasizing a difference between a corresponding pixel value of an input image and a corresponding pixel value of the average value image, An image quality improving device, comprising: an image quality improving image storage means for storing an improved image.
と、 制御手段が出力するアドレスを記憶するアドレスレジス
タと、 前記制御手段の制御のもとで、前記入力画像の前記アド
レスレジスタに記憶されているアドレスに対応する画素
の近傍の画素値との平均と平均絶対偏差の値を求める平
均絶対偏差算出手段と、 前記平均絶対偏差算出手段で算出された平均の値を記憶
する平均値レジスタと、 前記平均絶対偏差算出手段で算出された平均絶対偏差を
記憶する平均絶対偏差レジスタと、 前記平均絶対偏差の値に応じて、前記入力画像の前記ア
ドレスに対応する画素値と前記平均の値との差を強調す
ることにより算出される値を画質改善画像記憶手段の前
記アドレスに対応する画素値とする画素値変換手段とを
備え、 前記画質改善画像記憶手段は前記画素値変換手段により
出力される画質改善画像を記憶することを特徴とする画
質改善装置。8. An input image storage means for storing an input image, an address register for storing an address output by the control means, and an address register for storing the input image under the control of the control means. An average absolute deviation calculating means for obtaining an average and a value of an average absolute deviation with a pixel value in the vicinity of a pixel corresponding to the address, an average value register for storing the average value calculated by the average absolute deviation calculating means, An average absolute deviation register that stores the average absolute deviation calculated by the average absolute deviation calculation means; and a pixel value corresponding to the address of the input image and the average value according to the value of the average absolute deviation. Pixel value conversion means for making a value calculated by emphasizing the difference into a pixel value corresponding to the address of the image quality improved image storage means, the image quality improved image storage means Stores an image quality improving image output by the pixel value converting means.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7121196A JPH08317255A (en) | 1995-05-19 | 1995-05-19 | Method and device for picture quality improvement |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7121196A JPH08317255A (en) | 1995-05-19 | 1995-05-19 | Method and device for picture quality improvement |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08317255A true JPH08317255A (en) | 1996-11-29 |
Family
ID=14805253
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7121196A Pending JPH08317255A (en) | 1995-05-19 | 1995-05-19 | Method and device for picture quality improvement |
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