JP4006687B2

JP4006687B2 - Image processing device

Info

Publication number: JP4006687B2
Application number: JP2002310887A
Authority: JP
Inventors: 賢治堂国
Original assignee: Murata Machinery Ltd
Current assignee: Murata Machinery Ltd
Priority date: 2002-10-25
Filing date: 2002-10-25
Publication date: 2007-11-14
Anticipated expiration: 2022-10-25
Also published as: JP2004147168A

Description

【０００１】
【発明の利用分野】
この発明は画像処理装置に関し、特に画像の平滑化や尖鋭化などの画像処理に用いる、空間フィルタのマスクに関する。
【０００２】
【従来技術】
【０００３】
【特許文献１】
特開２００２−６４７１７号公報
【０００４】
上記特許文献１は、空間フィルタを用いて画像改質を行うことを開示している。
【０００５】
空間フィルタは一般にマスクで構成され、画像内の各画素の値とマスクの係数とを乗算して積算し、この値をマスクの係数の総和で除算し、新たな画素の値とする。ここで除算にはかなりの処理時間が必要なので、画像処理が遅くなる、あるいは高能力のハードウェアが必要になる、などの問題がある。
【０００６】
【発明の課題】
この発明の基本的課題は、空間フィルタで処理する際の除算を容易にすることにある。
この発明での追加の課題は、画像処理に必要なマスクの枚数を少なくすることにある。
【０００７】
【発明の構成】
この発明は、入力画像を複数種類の空間フィルタで処理し、かつ各種類の空間フィルタに対して各々複数枚のマスクを記憶するようにした画像処理装置において、
前記各マスクを、マスク毎の係数の総和Ｒがほぼ２のべき乗（ほぼ２^ｍ：ｍは自然数で、ｍの値はマスクに依存）となるように構成する。ここにほぼ２のべき乗とは、２のべき乗からのずれが好ましくは１／８以下で、より好ましくは１／１６以下、最も好ましくは１／３２以下であることをいう。
【０００８】
この発明では、各種類の空間フィルタ毎に複数枚のマスクを配置するに際して、マスクでの周辺画素に対する係数の絶対値と係数の総和Ｒとの比が大きな領域で、この比が小さな領域よりも低密度にマスクを配置する。
【０００９】
また好ましくは、マスクで処理した画素の値を、ｍビット右シフトすることによりｍビット除算するための手段を設ける。
【００１０】
【発明の作用と効果】
この発明では、空間フィルタの各マスクで、マスク毎の係数の総和Ｒをほぼ２のべき乗とする。そこで係数の総和Ｒで除算する代わりに、適当なビット数だけ右シフトしたり、あるいは四捨五入後に右シフトするなどにより、除算を実行できる。これらのため、除算演算が不要で、簡単なハードウェアにより、高速で空間フィルタによる画像処理ができる（請求項１）。
【００１１】
空間フィルタに用いるマスクの枚数を増やすと、画質改善の段階数を多くできる代わりに、画像処理部のメモリ能力を増強し、かつ演算ビット数も増すので、演算能力も増す必要が生じる。そこでマスクでの周辺画素に対する係数の絶対値と、係数の総和Ｒとの比が大きな領域では、この比が小さな領域よりも、マスクを小さな密度で配置する。周辺画素に対する係数の絶対値と係数の総和Ｒとの比が大きな領域は、係数を変えてもＭＴＦ（空間周波数特性）が余り変化せず、この領域に多数のマスクを配置すると、画像処理上の効果に大差のないマスクを多数枚用意することになる。一方、周辺画素に対する係数の絶対値と係数の総和Ｒとの比が小さな領域では、画像処理の効果は係数に大きく依存し、係数を少し変えると画像処理効果が大きく変化するので、この領域にマスクを相対的に多数配置する。このため、少ないマスクの枚数で、広い範囲に渡って画像処理の効果を変えることができる（請求項１）。
【００１２】
好ましくは、マスクで処理した画素の値を、ｍビット右シフトして除算する。なお２^ｍ≒Ｒである。このようにすると、単にｍビットの右シフトにより除算できるので、除算が極めて容易になる。
【００１３】
【実施例】
図１〜図４に、実施例を示す。これらの図において、２は画像処理装置で、実質的にはカラースキャナ、カラーコピー、カラープリンタ、ファクシミリ、インターネットファクシミリなどの機能を備えた、複合機ないしは画像処理サーバである。４はＣＣＤカラーセンサで、アナログフロントエンドプロセッサ６（ＡＦＥ）は、ＣＣＤカラーセンサ４の出力を増幅し、ＡＤ変換する。シェーディング補正部８は、アナログフロントエンドプロセッサ６の出力に対して、照明の影響やＣＣＤカラーセンサ４での素子毎のばらつきの影響、などを補正する。
【００１４】
カラー変換部１０は、シェーディング補正部８からのデバイス依存のＲＧＢ画像を、デバイスから独立した標準化ＲＧＢ画像（ｓＲＧＢ画像）や、Ｌａｂ画像などに変換する。１２は画像処理部で、カラー変換部１０の出力画像に対して、縮小／拡大や回転、平滑化や尖鋭化などの処理を施す。これらのうち縮小／拡大や回転には、例えばアフィン変換を用い、尖鋭化と平滑化とに空間フィルタを用いる。
【００１５】
画像処理部１２には、フィルタ／マスク選択部１３が接続され、ユーザーはここから平滑化と尖鋭化のいずれの空間フィルタで処理するのか、また各空間フィルタに対してどのようなマスクを選択するのか、の入力ができる。そしてマスクを係数の異なるものに変えると、空間フィルタの効果を強めたり弱めたりすることができる。処理範囲入力部１４からは、画像中どの範囲に対して空間フィルタでの処理を行うのかの入力ができる。処理範囲の指定は、マウスなどで図形として処理範囲を指定するものや、文字部分を高解像度化（尖鋭化）し、写真画像部分を平滑化する、などのように、画像の種類に対して空間フィルタを指定するものでも良い。この場合、どの種類の画像がどこに存在するかを画質判定部１５で判定し、画質判定部１５は、画像を文字部分と写真部分（階調画像部分）、余白などに分類する。
【００１６】
プレビュー画像表示処理部１６は、画像処理装置２に設けた図示しない表示部や、画像処理装置２にＬＡＮなどを介して接続した端末のモニタに、プレビュー画像を表示するための処理を行う。プレビュー画像は、画像処理前のカラー画像で、ユーザーは、プレビュー画像を見て、フィルタ／マスク選択部１３から空間フィルタの種類とマスクを選択し、処理範囲入力部１４からどの範囲をどの空間フィルタで処理するかを入力できる。画像メモリ２０は、画像処理部１２で処理した画像を記憶し、２２はカラープリンタ、２４はカラーファクシミリである。ＬＡＮインターフェース２６は、ネットワークを介して画像を送受信するために用いる。
【００１７】
図２に、空間フィルタ３０，４０のマスクの例を示す。左側の３０は尖鋭化フィルタで、一群の尖鋭化マスク３１〜３４からなり、各マスクでは、マスク中央の注目画素に対する係数が正で、注目画素の周囲の周辺画素に対する係数が負である。これによって、注目画素と周辺画素との間の画像の差を強調する。尖鋭化マスク３１〜３４ではマスクの係数の総和Ｒはいずれも１６で、除算はマスクで画像を処理した後に単に４ビット右シフトすることにより実行できる。そして尖鋭化マスク３１では周辺画素に対する係数の絶対値は１で、マスク３４では１３であり、係数の総和Ｒが一定なので、周辺画素に対する係数が定まると注目画素に対する係数も定まる。また周辺画素に対する係数の絶対値を増すほど、空間フィルタの効果が大きくなる。ただし周辺画素に対する係数の絶対値は、注目画素に対する係数の絶対値未満に限られる。またマスクの係数は原則として整数である。
【００１８】
平滑化フィルタ４０の場合、中心の注目画素に対する係数は正で、その周囲の周辺画素に対する係数も正である。そしてこれらの係数の総和Ｒは、例えば１２８である。従って平滑化マスク４１〜４４の場合、処理後の画素の値を７ビット右シフトすると除算を実行できる。この場合も、周辺画素に対する係数と、係数の総和Ｒとの比が小さい場合、空間フィルタの効果は係数を変えると大きく変化する。一方、係数の総和Ｒを一定とした場合、周辺画素に対する係数を大きくすると、係数を変化させても空間フィルタの効果は余り変化しなくなる。
【００１９】
尖鋭化マスク３１〜３４や平滑化マスク４１〜４４では、８個の周辺画素に対して同じ係数を割り当てている。しかしながら上下左右の４画素と、斜め方向の４画素とで、周辺画素に対する係数を変えてもよい。このような例を尖鋭化マスク３６と平滑化マスク４６とで示す。マスク３６では係数の総和は１６、マスク４６では１２８である。なおマスク３６やマスク４６で、周辺画素に対する係数と係数の総和Ｒとの比を考える場合、周辺画素に対する係数として、全周辺画素（８画素）に対する係数の平均値を考えるものとする。
【００２０】
図３に、実施例での尖鋭化フィルタや平滑化フィルタでのマスクの密度を示す。横軸は周辺画素に対する係数Ｔを示し、係数の総和Ｒを１６とした場合の尖鋭化フィルタでのマスク配置と、係数の総和Ｒを１２８とした場合の平滑化フィルタでのマスク配置を示してある。図３に示すように、係数Ｔと総和Ｒとの比が小さい範囲では、係数Ｔが１変化する毎にマスクを配置し、係数Ｔが増加するとマスクとマスクとの間での係数Ｔの間隔を大きくして、マスクを間引くようにする。
【００２１】
図３に、係数Ｔを変えた場合の空間周波数特性（ＭＴＦ）への効果を模式的に示す。空間フィルタの効果は係数Ｔによって生じるので、Ｔを０から例えば１にすると、画質には大きな影響が生じ、ＭＴＦも大きく変化する。その後、係数の総和Ｒを一定に保ちながら周辺画素に対する係数Ｔを増していくと、係数Ｔの変化当たりのＭＴＦへの影響は徐々に小さくなる。このため、ＴとＲとの比が小さいところでは、ＭＴＦへの係数Ｔの影響が大きく、周辺画素に対する係数Ｔと係数の総和Ｒとの比が大きなところでは、係数を変えてもＭＴＦは余り変わらなくなる。
【００２２】
空間フィルタによる画質の改質の効果を表すのはＭＴＦの変化であり、ＭＴＦの変化の小さな部分に多数のマスクを用意しても、余り意味はないことになる。このため周辺画素に対する係数Ｔと係数の総和Ｒとの比が小さな部分に多数のマスクを用意し、周辺画素に対する係数Ｔと係数の総和Ｒとの比が大きな部分でマスクの密度を減らすと、少ないマスク枚数で効率的に画像改質ができることになる。
【００２３】
図４に、実施例でのマスクによる処理手順を示す。カラー変換部１０からの出力をバッファ５０に一時的に記憶し、必要な画素ずつ読み出して、マスク５２の係数の値を用い、積和演算部５１で積和演算する。積和演算は例えば、画素の値をｒ，ｇ，ｂ各８ビット、マスクの係数を最大で７ビットとし、桁上げを考慮して出力を１６ビット幅とする。次いで出力を所定のビット数ｍだけ右シフト部５３で右シフトすると、ｍビット分の除算を行ったことになる。単に右シフトを行うだけの除算は端数を切り捨てる除算であり、元の画像での画素の値の積算値を保存しないとの問題がある。しかしながら空間フィルタを適用するのは画質を変化させるためであり、画素の値の積算値にこだわる意味は少ない。
【００２４】
積算値の保存にこだわる場合、四捨五入部５４を設けて、例えばｍビット右シフトする場合、最下位ビットから始めてｍビット目の値が１で、ｍビットシフトでの剰余となる部分を切り上げ、その後ｍビット右シフトする。一方、最下位ビットから始めてｍビット目の値が０の場合、切り上げを行わずに、単純にｍビット右シフトする。しかしながら四捨五入部５４には加算回路が必要で、処理回路が複雑になる。
【００２５】
実施例ではカラー画像の処理を示したが、白黒画像の処理でも同様である。また実施例では尖鋭化と平滑化の２つのフィルタに対する処理を示したが、画像の縮小／拡大や回転をマスクで処理する場合も、同様に実施できる。実施例ではマスクの係数の総和を文字通りに２のべき乗としたが、２のべき乗に対して１／８以下、好ましくは１／１６以下、より好ましくは１／３２以下の範囲で、係数の総和Ｒが２のべき乗からはずれていても良い。さらに実施例では、係数の総和Ｒが空間フィルタの種類毎に一定で、シフト演算のビット数も空間フィルタが定まれば自動的に定まるものを示した。しかしながら１つの空間フィルタ内に、例えば５ビット右シフト型（係数の総和が３２）と、６ビット右シフト型（係数の総和が６４）などのように、シフト数が異なる２種類のマスクを利用しても良い。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例の画像処理装置のブロック図
【図２】実施例で用いたマスクを例示する図
【図３】実施例でのマスクの分布を模式的に示す図
【図４】実施例での除算部を示すブロック図
【符号の説明】
２画像処理装置
４ＣＣＤカラーセンサ
６アナログフロントエンドプロセッサ（ＡＦＥ）
８シェーディング補正部
１０カラー変換部
１２画像処理部
１３フィルタ／マスク選択部
１４処理範囲入力部
１５画質判定部
１６プレビュー画像表示処理部
２０画像メモリ
２２カラープリンタ
２４カラーファクシミリ
２６ＬＡＮインターフェース
３０尖鋭化フィルタ
３１〜３６尖鋭化マスク
４０平滑化フィルタ
４１〜４６平滑化マスク
５０バッファ
５１積和演算部
５２マスク
５３，５５右シフト部
５４四捨五入部[0001]
[Field of the Invention]
The present invention relates to an image processing apparatus, and more particularly to a spatial filter mask used for image processing such as image smoothing and sharpening.
[0002]
[Prior art]
[0003]
[Patent Document 1]
Japanese Patent Laid-Open No. 2002-64717
Patent Document 1 discloses performing image modification using a spatial filter.
[0005]
The spatial filter is generally composed of a mask, and the value of each pixel in the image is multiplied by the coefficient of the mask and integrated, and this value is divided by the sum of the coefficients of the mask to obtain a new pixel value. Here, since considerable processing time is required for division, there is a problem that image processing becomes slow or high-capacity hardware is required.
[0006]
[Problems of the Invention]
A basic object of the present invention is to facilitate division when processing with a spatial filter.
An additional problem of the present invention is to reduce the number of masks necessary for image processing.
[0007]
[Structure of the invention]
The present invention processes the input image in the spatial filter of a plurality of types such, and an image processing apparatus that stores a plurality of masks each for each type of the spatial filter,
Each mask is configured such that the sum R of coefficients for each mask is approximately a power of 2 (approximately 2 ^m : m is a natural number, and the value of m depends on the mask) . Here , the power of about 2 means that the deviation from the power of 2 is preferably 1/8 or less, more preferably 1/16 or less, and most preferably 1/32 or less.
[0008]
In the present invention, when a plurality of masks are arranged for each type of spatial filter, the ratio of the absolute value of the coefficient to the peripheral pixels in the mask and the total sum R of the coefficients is large, and the ratio is smaller than the area where the ratio is small. Place the mask at a low density.
[0009]
Preferably, a means for dividing the value of the pixel processed by the mask by m bits to the right by m bits is provided.
[0010]
[Operation and effect of the invention]
In the present invention, the sum R of the coefficients for each mask is set to a power of approximately 2 for each mask of the spatial filter. Therefore, instead of dividing by the sum R of coefficients, division can be performed by shifting right by an appropriate number of bits or by shifting right after rounding. For this reason, no division operation is required, and image processing using a spatial filter can be performed at high speed with simple hardware.
[0011]
Increasing the number of masks used for the spatial filter increases the memory capability of the image processing unit and increases the number of calculation bits instead of increasing the number of stages for improving the image quality. Therefore, in a region where the ratio between the absolute value of the coefficient for the peripheral pixels in the mask and the sum R of the coefficients is large, the mask is arranged with a smaller density than in a region where this ratio is small. In an area where the ratio of the absolute value of the coefficient to the surrounding pixels and the sum R of the coefficients is large, MTF (spatial frequency characteristics) does not change much even if the coefficient is changed. A large number of masks with no significant difference in the effect of the above will be prepared. On the other hand, in a region where the ratio of the absolute value of the coefficient to the peripheral pixels and the sum R of the coefficients is small, the image processing effect greatly depends on the coefficient, and if the coefficient is slightly changed, the image processing effect greatly changes. A relatively large number of masks are arranged. Therefore, the number of small masks, it is possible to change the effect of image processing over a wide range (claim 1).
[0012]
Preferably, the pixel value processed by the mask is divided by shifting right by m bits. Note that 2 ^m ≈R. In this way, division can be performed very easily because division can be performed simply by right shifting of m bits.
[0013]
【Example】
1 to 4 show an embodiment. In these drawings, reference numeral 2 denotes an image processing apparatus, which is substantially a multifunction peripheral or an image processing server having functions such as a color scanner, a color copy, a color printer, a facsimile, and an Internet facsimile. Reference numeral 4 denotes a CCD color sensor, and an analog front-end processor 6 (AFE) amplifies the output of the CCD color sensor 4 and performs AD conversion. The shading correction unit 8 corrects the influence of illumination, the influence of variations among elements in the CCD color sensor 4, and the like on the output of the analog front end processor 6.
[0014]
The color conversion unit 10 converts the device-dependent RGB image from the shading correction unit 8 into a standardized RGB image (sRGB image) independent of the device, a Lab image, or the like. An image processing unit 12 performs processing such as reduction / enlargement, rotation, smoothing, and sharpening on the output image of the color conversion unit 10. Of these, for example, affine transformation is used for reduction / enlargement and rotation, and a spatial filter is used for sharpening and smoothing.
[0015]
The image processing unit 12 is connected to a filter / mask selection unit 13 from which the user selects a smoothing or sharpening spatial filter, and what mask to select for each spatial filter. Can be entered. If the mask is changed to one with a different coefficient, the effect of the spatial filter can be increased or decreased. The processing range input unit 14 can input which range in the image is to be processed by the spatial filter. The processing range can be specified according to the type of image, such as specifying the processing range as a figure with a mouse or the like, or increasing the resolution of the text part (sharpening) and smoothing the photographic image part. A spatial filter may be specified. In this case, the image quality determination unit 15 determines which type of image is present, and the image quality determination unit 15 classifies the image into a character part, a photograph part (gradation image part), a margin, and the like.
[0016]
The preview image display processing unit 16 performs processing for displaying a preview image on a display unit (not shown) provided in the image processing apparatus 2 or a monitor of a terminal connected to the image processing apparatus 2 via a LAN or the like. The preview image is a color image before image processing. The user views the preview image, selects the type and mask of the spatial filter from the filter / mask selection unit 13, and selects which range from the processing range input unit 14 which spatial filter. You can enter whether to process with. The image memory 20 stores the image processed by the image processing unit 12, 22 is a color printer, and 24 is a color facsimile. The LAN interface 26 is used for transmitting and receiving images via a network.
[0017]
In FIG. 2, the example of the mask of the spatial filters 30 and 40 is shown. The left side 30 is a sharpening filter, which is composed of a group of sharpening masks 31 to 34. In each mask, the coefficient for the pixel of interest at the center of the mask is positive, and the coefficient for peripheral pixels around the pixel of interest is negative. As a result, the image difference between the target pixel and the surrounding pixels is enhanced. In each of the sharpening masks 31 to 34, the sum R of the coefficient of the mask is 16, and division can be executed by simply shifting right by 4 bits after processing the image with the mask. In the sharpening mask 31, the absolute value of the coefficient for the peripheral pixel is 1 and in the mask 34 is 13, and the sum R of the coefficients is constant. Therefore, when the coefficient for the peripheral pixel is determined, the coefficient for the target pixel is also determined. In addition, the effect of the spatial filter increases as the absolute value of the coefficient for the surrounding pixels increases. However, the absolute value of the coefficient for the peripheral pixel is limited to less than the absolute value of the coefficient for the target pixel. In principle, the mask coefficient is an integer.
[0018]
In the case of the smoothing filter 40, the coefficient for the center pixel of interest is positive, and the coefficients for the surrounding peripheral pixels are also positive. The total sum R of these coefficients is 128, for example. Therefore, in the case of the smoothing masks 41 to 44, division can be executed by shifting the value of the processed pixel to the right by 7 bits. Also in this case, when the ratio between the coefficient for the peripheral pixels and the total sum R of the coefficients is small, the effect of the spatial filter changes greatly when the coefficient is changed. On the other hand, when the coefficient sum R is constant, if the coefficient for the surrounding pixels is increased, the effect of the spatial filter will not change much even if the coefficient is changed.
[0019]
In the sharpening masks 31 to 34 and the smoothing masks 41 to 44, the same coefficient is assigned to eight peripheral pixels. However, the coefficients for the peripheral pixels may be changed between four pixels in the vertical and horizontal directions and four pixels in the oblique direction. Such an example is shown by a sharpening mask 36 and a smoothing mask 46. The sum of the coefficients is 16 for the mask 36 and 128 for the mask 46. When considering the ratio between the coefficient for the peripheral pixels and the sum R of the coefficients in the mask 36 and the mask 46, the average value of the coefficients for all the peripheral pixels (8 pixels) is considered as the coefficient for the peripheral pixels.
[0020]
FIG. 3 shows the mask density in the sharpening filter and the smoothing filter in the embodiment. The horizontal axis shows the coefficient T for the surrounding pixels, and shows the mask arrangement with the sharpening filter when the sum R of coefficients is 16, and the mask arrangement with the smoothing filter when the sum R of coefficients is 128. is there. As shown in FIG. 3, in the range where the ratio between the coefficient T and the total sum R is small, a mask is arranged every time the coefficient T changes by 1, and when the coefficient T increases, the interval of the coefficient T between the mask and the mask is increased. Increase the value so that the mask is thinned out.
[0021]
FIG. 3 schematically shows the effect on the spatial frequency characteristics (MTF) when the coefficient T is changed. Since the effect of the spatial filter is caused by the coefficient T, if T is changed from 0 to 1, for example, the image quality is greatly affected, and the MTF also changes greatly. Thereafter, when the coefficient T for the peripheral pixels is increased while keeping the total sum R of the coefficients constant, the influence on the MTF per change of the coefficient T is gradually reduced. For this reason, when the ratio between T and R is small, the influence of the coefficient T on the MTF is large, and when the ratio between the coefficient T and the total sum R of the peripheral pixels is large, the MTF remains even if the coefficient is changed. It will not change.
[0022]
The effect of the image quality improvement by the spatial filter is a change in the MTF. Even if a large number of masks are prepared in a portion where the change in the MTF is small, it does not make much sense. For this reason, if a large number of masks are prepared in a portion where the ratio of the coefficient T to the peripheral pixel is small and the ratio R of the coefficients is small, and the mask density is reduced in a portion where the ratio of the coefficient T to the peripheral pixel is large, Image modification can be efficiently performed with a small number of masks.
[0023]
FIG. 4 shows a processing procedure using a mask in the embodiment. The output from the color conversion unit 10 is temporarily stored in the buffer 50, read out for each necessary pixel, and the product-sum operation unit 51 performs the product-sum operation using the coefficient value of the mask 52. In the product-sum operation, for example, the pixel value is 8 bits each for r, g, and b, the mask coefficient is 7 bits at the maximum, and the output is 16 bits wide considering the carry. Next, when the output is right-shifted by the right shift unit 53 by a predetermined number of bits m, division by m bits is performed. The division that merely performs the right shift is a division that rounds down the fraction, and there is a problem that the integrated value of the pixel values in the original image is not stored. However, the spatial filter is applied to change the image quality, and there is little meaning to the integrated value of the pixel values.
[0024]
When saving the integrated value, a rounding unit 54 is provided. For example, when shifting to the right by m bits, the m-bit value is 1 starting from the least significant bit, and the remainder of the m-bit shift is rounded up. Shift right m bits. On the other hand, if the value of the m-th bit starting from the least significant bit is 0, it is simply shifted right by m bits without rounding up. However, the rounding unit 54 requires an adder circuit, which complicates the processing circuit.
[0025]
Although color image processing has been described in the embodiment, the same applies to processing of a monochrome image. In the embodiment, the processing for the two filters, sharpening and smoothing, is shown. However, the same processing can be performed when the reduction / enlargement or rotation of the image is processed with a mask. In the embodiment, the sum of the coefficients of the mask is literally a power of 2, but the sum of the coefficients is within a range of 1/8 or less, preferably 1/16 or less, more preferably 1/32 or less of the power of 2. R may deviate from the power of 2. Furthermore, in the embodiment, the sum total R of coefficients is constant for each type of spatial filter, and the number of bits for shift operation is automatically determined when the spatial filter is determined. However, two types of masks with different shift numbers are used in one spatial filter, such as a 5-bit right shift type (coefficient sum is 32) and a 6-bit right shift type (coefficient sum is 64). You may do it.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram of an image processing apparatus according to an embodiment. FIG. 2 is a diagram illustrating a mask used in the embodiment. FIG. 3 is a diagram schematically showing a mask distribution in the embodiment. Block diagram showing the division part in [Description of sign]
2 Image processing device 4 CCD color sensor 6 Analog front-end processor (AFE)
8 shading correction unit 10 color conversion unit 12 image processing unit 13 filter / mask selection unit 14 processing range input unit 15 image quality determination unit 16 preview image display processing unit 20 image memory 22 color printer 24 color facsimile 26 LAN interface 30 sharpening filter 31 -36 Sharpening mask 40 Smoothing filter 41-46 Smoothing mask 50 Buffer 51 Multiply and accumulate arithmetic unit 52 Masks 53, 55 Right shift unit 54 Rounding unit

Claims

Processes the input image in the spatial filter of a plurality of types such, and an image processing apparatus that stores a plurality of masks each for each type of the spatial filter,
Each mask is configured such that the sum R of coefficients for each mask is a power of approximately 2 (approximately 2 ^m : m is a natural number, and the value of m depends on the mask) ,
Further, when a plurality of masks are arranged for each type of spatial filter, the area where the ratio of the absolute value of the coefficient to the peripheral pixels in the mask and the sum R of the coefficients is large is lower than the area where this ratio is small. An image processing apparatus comprising a mask .