JP2003132344A

JP2003132344A - 画像処理方法および画像処理装置、プログラムおよび記録媒体ならびに画像形成装置

Info

Publication number: JP2003132344A
Application number: JP2001329689A
Authority: JP
Inventors: Hirotaka Nakamura; 宏貴中村
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 2001-10-26
Filing date: 2001-10-26
Publication date: 2003-05-09

Abstract

(57)【要約】【課題】入力画像を視覚的に好ましい画像に変換する
ために、入力画像に重畳するノイズの種類およびノイズ
の強さを決定して、入力画像にノイズを重畳する重畳処
理を円滑に行うことができる画像処理方法および画像処
理装置、プログラムおよび記録媒体ならびに画像形成装
置を提供する。【解決手段】入力画像のフラクタル次元を求める解析
工程と、求めたフラクタル次元に基づいて、入力画像を
所定の画像に変換するために入力画像に重畳するノイズ
の種類およびノイズの強さを決定するノイズパラメータ
設定工程とを含むことを特徴とする画像処理方法であ
る。これによって入力画像に重畳するノイズの種類およ
び強さを決定するために試行錯誤することなく、入力画
像の複雑さに適応するノイズの種類を円滑に決定するこ
とができる。このように決定された種類および強さのノ
イズを入力画像に重畳することで、入力画像を視覚的に
好ましい画像に変換することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、入力画像に質感を
持たせるなどの予め定める視覚効果が得られるようなノ
イズを重畳して、入力画像を視覚的に好ましい画像に変
換する画像処理方法および画像処理装置、プログラムお
よび記録媒体ならびに画像形成装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、事務機器のデジタル化が急速に進
展するとともに、コンピュータが個人レベルにまで普及
してきた。このようなコンピュータの普及によって、デ
ジタルカメラで撮影した画像およびスキャナ装置などの
画像入力装置で読取った画像に対して、コンピュータを
用いて画像処理を施し、さまざまな画像を作成すること
が容易になってきた。

【０００３】コンピュータを用いて作成した画像に質感
を与え、画像をよりリアルにするための画像処理の１つ
に、ノイズ重畳処理がある。ノイズ重畳処理は、コンピ
ュータの操作者が画像において選択した領域に対して、
予め用意されている複数種類のノイズのサンプルから操
作者の希望に応じたノイズを選択して重畳することによ
って、画像に質感を持たせる処理である。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】このようなノイズ重畳
処理では、操作者はノイズが重畳された画像を見ながら
試行錯誤して、どのようなノイズをどのくらいの強度で
重畳するかを判断しなければならず、操作者は、重畳す
るノイズの種類およびノイズの強度などのノイズの性質
を熟知しておく必要があり、画像処理に不慣れな操作者
にとっては、希望するノイズを画像に重畳することは、
極めて困難である。

【０００５】したがって本発明の目的は、入力画像を視
覚的に好ましい画像に変換するために、入力画像に重畳
するノイズの種類およびノイズの強さを決定して、入力
画像にノイズを重畳する重畳処理を円滑に行うことがで
きる画像処理方法および画像処理装置、プログラムおよ
び記録媒体ならびに画像形成装置を提供することであ
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、入力画像のフ
ラクタル次元を求める解析工程と、求めたフラクタル次
元に基づいて、入力画像に重畳するノイズの種類を決定
する種類決定工程とを含むことを特徴とする画像処理方
法である。

【０００７】本発明に従えば、解析工程では、入力画像
のフラクタル次元を求め、種類決定工程では、フラクタ
ル次元に基づいて、入力画像に重畳するノイズの種類を
決定する。フラクタル次元は、入力画像の複雑さを定量
的に表すので、入力画像に重畳するノイズの種類を決定
するために試行錯誤することなく、入力画像の複雑さに
適応するノイズの種類を円滑に決定することができる。
このように決定された種類のノイズを入力画像に重畳す
ることで、入力画像を視覚的に好ましい画像に変換する
ことができる。

【０００８】また本発明は、種類決定工程の後に、フラ
クタル次元に基づいて、入力画像に対するノイズによる
変換の度合いを示すノイズの強さを決定する強度決定工
程を含むことを特徴とする。

【０００９】本発明に従えば、種類決定工程の後に行う
強度決定工程では、フラクタル次元に基づいて、入力画
像に対するノイズによる変換の度合いを示すノイズの強
さを決定する。これによって、入力画像に重畳するノイ
ズの強さを決定するために試行錯誤することなく、入力
画像の複雑さに適応するノイズの強さを円滑に決定する
ことができる。このように決定された強さでノイズを入
力画像に重畳することで、入力画像を視覚的に好ましい
画像に変換することができる。

【００１０】また本発明は、解析工程の後に、フラクタ
ル次元に基づいて、入力画像にノイズを重畳する重畳処
理の必要度を決定し、この必要度に基づいて、重畳処理
をするか否かを決定する処理決定工程を含むことを特徴
とする。

【００１１】本発明に従えば、解析工程の後に行う処理
決定工程では、フラクタル次元に基づいて、入力画像に
ノイズを重畳する重畳処理の必要度を決定し、この必要
度に基づいて、重畳処理をするか否かを決定する。これ
によって重畳処理の必要度が高い場合、換言すれば、入
力画像にノイズを重畳することが好ましい場合には重畳
処理を行い、重畳処理の必要度が低い場合、換言すれ
ば、入力画像にノイズを重畳しないほうが好ましい場合
には重畳処理を行わないので、入力画像を視覚的に好ま
しい画像に確実に変換することができる。

【００１２】処理決定工程は、解析工程の後であれば、
種類決定工程および強度決定工程に対する順序は限定さ
れることはないが、重畳処理を行うまでの工程数を少な
くするために、種類決定工程の前に処理決定工程を行う
ようにしてもよい。またこのような処理決定工程は、重
畳処理の必要度をユーザに報知し、ユーザに重畳処理を
するか否かを入力させるようにしてもよいし、必要度に
対してしきい値を設定して、必要度がしきい値を越える
か否かによって、重畳処理をするか否かを決定するよう
にしてもよい。

【００１３】また本発明は、上述の画像処理方法をコン
ピュータに実行させるためのプログラムである。

【００１４】本発明に従えば、コンピュータに上述のよ
うな画像処理を実行させることができる。コンピュータ
は、解析工程において、入力画像のフラクタル次元を求
め、種類決定工程において、フラクタル次元に基づい
て、入力画像を所定の画像に変換するために入力画像に
重畳するノイズの種類を自動的に決定する。またコンピ
ュータは、種類決定工程の後に行う強度決定工程では、
フラクタル次元に基づいて、入力画像に対するノイズに
よる変換の度合いを示すノイズの強さを自動的に決定す
る。フラクタル次元は、入力画像の複雑さを定量的に表
すので、入力画像に重畳するノイズの種類およびノイズ
の強さを決定するために試行錯誤することなく、入力画
像の複雑さに適応するノイズの種類およびノイズの強さ
を自動的かつ円滑に決定することができる。このように
決定された種類および強さのノイズを入力画像に重畳す
ることで、入力画像を視覚的に好ましい画像に変換する
ことができる。

【００１５】さらにコンピュータは、解析工程の後に行
う処理決定工程において、フラクタル次元に基づいて、
入力画像にノイズを重畳する重畳処理の必要度を決定
し、この必要度に基づいて、重畳処理をするか否かを決
定する。これによって重畳処理の必要度が高い場合、換
言すれば、入力画像にノイズを重畳することが好ましい
場合には重畳処理を行い、重畳処理の必要度が低い場
合、換言すれば、入力画像にノイズを重畳しないほうが
好ましい場合には重畳処理を行わないので、入力画像を
視覚的に好ましい画像に確実に変換することができる。

【００１６】また本発明は、上述のプログラムが記録さ
れるコンピュータ読取り可能な記録媒体である。

【００１７】本発明に従えば、コンピュータに読取らせ
て、記録されるプログラムを実行させて、上述の画像処
理方法を実行させることができる。また記録媒体を介し
て、複数のコンピュータにプログラムを容易に供給する
ことができる。

【００１８】また本発明は、入力画像のフラクタル次元
を求める解析手段と、解析手段によって求められたフラ
クタル次元に基づいて、入力画像に重畳するノイズの種
類を決定する種類決定手段と、種類決定手段によって決
定された種類のノイズを入力画像に重畳する重畳処理手
段とを含むことを特徴とする画像処理装置である。

【００１９】本発明に従えば、解析手段は、入力画像の
フラクタル次元を求め、種類決定手段は、解析手段によ
って求められたフラクタル次元に基づいて、入力画像に
重畳するノイズの種類を決定し、重畳処理手段は、種類
決定手段によって決定された種類のノイズを入力画像に
重畳する。フラクタル次元は、入力画像の複雑さを定量
的に表すので、入力画像に重畳するノイズの種類を決定
するために試行錯誤することなく、入力画像の複雑さに
適応するノイズの種類を自動的かつ円滑に決定すること
ができる。このように決定された種類のノイズを入力画
像に重畳することで、入力画像を視覚的に好ましい画像
に変換することができる。

【００２０】また本発明は、フラクタル次元に基づい
て、入力画像に対するノイズによる変換の度合いを示す
ノイズの強さを決定する強度決定手段を含み、重畳処理
手段は、強度決定手段によって決定されたノイズの強さ
で入力画像にノイズを重畳することを特徴とする。

【００２１】本発明に従えば、強度決定手段は、フラク
タル次元に基づいて、入力画像に対するノイズによる変
換の度合いを示すノイズの強さを決定し、重畳処理手段
は、強度決定手段によって決定されたノイズの強さで入
力画像にノイズを重畳する。これによって、入力画像に
重畳するノイズの強さを決定するために試行錯誤するこ
となく、入力画像の複雑さに適応するノイズの強さを自
動的かつ円滑に決定することができる。このように決定
された強さでノイズを入力画像に重畳することで、入力
画像を視覚的に好ましい画像に変換することができる。

【００２２】また本発明は、フラクタル次元に基づい
て、入力画像にノイズを重畳する重畳処理の必要度を決
定する判定手段を含み、判定手段によって決定された重
畳処理の必要度を表示手段に表示し、重畳処理を実行す
るか否かの処理情報を入力する入力手段によって重畳処
理を実行する処理情報が入力されたとき、重畳処理手段
は、重畳処理をすることを特徴とする。

【００２３】本発明に従えば、判定手段は、フラクタル
次元に基づいて、入力画像にノイズを重畳する重畳処理
の必要度を決定し、判定手段によって決定された重畳処
理の必要度は表示手段に表示される。重畳処理を実行す
るか否かの処理情報は入力手段から入力され、重畳処理
手段は、入力手段によって重畳処理を実行する処理情報
が入力されたとき、重畳処理をする。これによってユー
ザは、表示手段に表示される重畳処理の必要度に応じ
て、重畳処理を行うか否かを選択して、入力手段に処理
情報を入力することができる。

【００２４】また本発明は、上述の画像処理装置を備え
ることを特徴とする画像形成装置である。

【００２５】本発明に従えば、上述のような作用を達成
できる画像形成装置を実現することができる。これによ
って入力画像を視覚的に好ましい画像に変換して、記録
紙にその画像を形成することができる。

【００２６】

【発明の実施の形態】図１は、本発明の実施の一形態の
画像処理方法の手順のメインルーチンを示すフローチャ
ートである。画像処理方法は、入力画像に質感を持たせ
るなどの予め定める視覚効果が得られるようなノイズを
重畳して、入力画像を視覚的に好ましい画像に変換する
方法である。ステップｓ０で画像処理方法の手順が開始
されてステップｓ１の白黒濃淡画像変換工程、ステップ
ｓ２の解析工程、ステップｓ３のノイズパラメータ設定
工程、ステップｓ４のノイズ生成工程、ステップｓ５の
ノイズ重畳工程の順序で処理が進み、ステップｓ６で全
ての手順を終了する。

【００２７】ステップｓ１の白黒濃淡画像変換工程で
は、入力画像がカラー画像である場合には、入力画像の
各画素の濃度のＲＧＢ（赤色、緑色、青色）成分を次式
（１）を用いて１つの輝度に変換して、入力画像を白黒
濃淡画像に変換して、後述の解析工程においてフラクタ
ル次元を求めるための解析用画像にする。Ｙ_i＝０．３０Ｒ_i＋０．５９Ｇ_i＋０．１１Ｂ_i …（１）

【００２８】上式（１）において、Ｙ_iは、白黒濃淡画
像に変換された入力画像のｉ番目の画素の輝度を表し、
Ｒ_iは、入力画像のｉ番目の画素の赤色の濃度を表し、
Ｇ_iは、入力画像のｉ番目の画素の緑色の濃度を表し、
Ｂ_iは、入力画像のｉ番目の画素の青色の濃度を表す。
たとえば２４ビットカラーの画像では、Ｒ_i，Ｇ_i，Ｂ_i
はそれぞれ０以上２５５以下の値をとり、このときＹ_i
は０以上２５５以下の値をとる。入力画像が２値画像お
よび白黒濃淡画像である場合には、変換は行わないで、
入力画像をそのまま解析用画像とする。

【００２９】図２は、図１の画像処理方法の手順のメイ
ンルーチンにおけるステップｓ２の解析工程のサブルー
チンを示すフローチャートである。画像処理方法の手順
のメインルーチンにおけるステップｓ２の解析工程で
は、入力画像のフラクタル次元を求める。フラクタル次
元は、図形の自己相似性および複雑さを定量的に表す数
値であり、その数値が大きくなるほど図形は複雑であ
る。たとえば線図形のフラクタル次元は、１．０以上
２．０未満の実数の値をとり、白黒濃淡画像のフラクタ
ル次元は、２．０以上３．０未満の実数の値をとる。本
実施の形態において、入力画像のフラクタル次元は、ボ
ックスカウント法によって求める。また本実施の形態に
おいて、入力画像は、横方向にＰ個の画素が並び、縦方
向にＱ個の画素が並ぶ、画素数Ｐ×Ｑの画像である。

【００３０】図３は、２値画像である解析用画像Ｇ１の
一例を示す図である。まず解析用画像Ｇ１が図３に示さ
れるような黒色の曲線Ｌが描かれる２値画像である場合
の解析工程について述べる。図２に示す解析工程の手順
は、ステップａ０で開始されてステップａ１に進む。

【００３１】図４は、格子分割した解析用画像Ｇ１を示
す図である。ステップａ１では、解析用画像Ｇ１を格子
分割する格子間隔ｒの初期値を設定し、ステップａ２に
進む。本実施の形態において、解析用画像Ｇ１は、縦方
向および横方向ともに格子間隔ｒで分割され、格子間隔
ｒの初期値は、たとえば解析用画像Ｇ１の画素間隔Δで
あるとする。

【００３２】ステップａ２では、解析用画像Ｇ１におい
て格子分割された１辺の長さがｒの正方形の領域（ボッ
クス）のうち、黒色の曲線Ｌを含むボックスＢ１の数Ｎ
（ｒ）をカウントして、ステップａ３に進む。図４に示
される格子間隔ｒで格子分割される解析用画像Ｇ１にお
いては、Ｎ（ｒ）は１３である。

【００３３】ステップａ３では、格子間隔ｒに２を乗じ
た値２ｒが、解析用画像Ｇ１の横方向の画素数Ｐおよび
縦方向の画素数Ｑのいずれか小さい方の値ｍｉｎ（Ｐ，
Ｑ）未満であるか否かを判断し、２ｒがｍｉｎ（Ｐ，
Ｑ）未満である場合にはステップａ４に進み、２ｒがｍ
ｉｎ（Ｐ，Ｑ）以上である場合にはステップａ５に進
む。

【００３４】ステップａ３において、２ｒがｍｉｎ
（Ｐ，Ｑ）未満であると判断されてステップａ４に進む
と、ステップａ４では、格子間隔ｒに２を乗じた値２ｒ
を、新たな格子間隔ｒと設定して、ステップａ２に戻
る。このように格子間隔ｒを、Δ，２Δ，４Δ，８Δ，
１６Δ，…，ＥΔと大きくしながら、２ｒがｍｉｎ
（Ｐ，Ｑ）以上であると判断されるまで、ステップａ２
〜ステップａ４を繰り返す。格子間隔ｒは次式（２）で
表される。

【００３５】

【数１】

【００３６】上式（２）において、［］は、ガウス記
号を表す。ガウス記号は、ある実数ｅに対して、［ｅ］
はｅを越えない最大の整数を示す。

【００３７】図５は、ｌｏｇｒとｌｏｇＮ（ｒ）との
関係および回帰直線を示すグラフである。ステップａ３
において、２ｒがｍｉｎ（Ｐ，Ｑ）以上であると判断さ
れてステップａ５に進むと、ステップａ５では、各格子
間隔ｒについて横軸にｌｏｇｒを、縦軸にｌｏｇＮ
（ｒ）をとり、座標（ｌｏｇｒ，ｌｏｇＮ（ｒ））
を、図５に示すようにプロットして、ステップａ６に進
む。

【００３８】ステップａ６では、ステップａ５において
プロットされた座標（ｌｏｇｒ，ｌｏｇＮ（ｒ））に
関して最小２乗法によって回帰直線を求め、回帰直線の
傾きを導出する。ボックスカウント法では、ボックス次
元と呼ばれるフラクタル次元Ｄｉｍは次式（３）に示す
ように定義されている。

【００３９】

【数２】

【００４０】すなわち回帰直線の傾きを求めることは、
フラクタル次元Ｄｉｍを求めることと同じである。この
ようにしてステップａ６でフラクタル次元Ｄｉｍが求め
られると、ステップａ７に進み、解析工程の手順を終了
して、図１に示す画像処理方法のメインルーチンに復帰
する。

【００４１】図６は、解析用画像Ｇ２を含む画像空間Ｓ
を示す図である。次に入力画像が白黒濃淡画像であっ
て、この入力画像が解析用画像Ｇ２となる場合、および
メインルーチンのステップｓ１において入力画像が白黒
濃淡画像である解析用画像Ｇ２に変換された場合の解析
工程について述べる。図２に示す解析工程の手順は、ス
テップａ０で開始されてステップａ１に進む。

【００４２】ステップａ１では、解析用画像Ｇ２を含む
画像空間Ｓを格子分割する格子間隔ｒの初期値を設定
し、ステップａ２に進む。画像空間Ｓは、解析用画像Ｇ
２を含み、解析用画像Ｇ２の横方向を示すｘ軸および縦
方向を示すｙ軸、ならびに解析用画像Ｇ２に垂直な一方
向に、解析用画像Ｇ２の各画素の輝度を示す輝度軸Ｙを
３軸として形成される空間である。前記画像空間Ｓに
は、解析用画像Ｇ２の各画素の輝度が連なって形成され
る画像輝度面Ｄが存在する。本実施の形態において、前
記画像空間は、ｘ軸方向、ｙ軸方向および輝度軸Ｙ方向
に格子間隔ｒで分割され、格子間隔ｒの初期値は、たと
えば解析用画像Ｇ２の画素間隔Δとする。

【００４３】ステップａ２では、画像空間Ｓにおいて格
子分割された１辺の長さがｒの立方体の領域（ボック
ス）のうち、画像輝度面Ｄを含むボックスＢ２の数Ｎ
（ｒ）をカウントして、ステップａ３に進む。画像輝度
面Ｄを含むボックスＢ２の数Ｎ（ｒ）をカウントするた
めには、画像輝度面ＤとボックスＢ２との交差状況を調
べる必要があるが、このような３次元探索は計算時間が
長くなるので、「電子情報通信学会論文誌Vol.J83-D-II
No.4 pp.1082-1089（２０００年４月）」に掲載されて
いる方法を用いてＮ（ｒ）を推測する。これによって３
次元探索を２次元的な処理として行うことができ、計算
時間を短縮することができる。以下にその詳細を述べ
る。

【００４４】まず図６に示すような、画像空間Ｓが格子
分割されたときの解析用画像Ｇ２における１辺の長さが
ｒの正方形の領域を、単位領域Ａとする。ある単位領域
Ａの輝度軸Ｙ方向に存在し、画像輝度面Ｄを含むボック
スＢ２の数の推定値ｎ（ｒ）は、次式（４）で求められ
る。

【００４５】

【数３】

【００４６】上式（４）において、Ｙ₁，Ｙ₂，Ｙ₃，Ｙ₄
は、単位領域Ａ内に存在する単位領域Ａの４個の角Ｃ
１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４を含む各画素の輝度を表し、ｍａ
ｘＹ_jは、輝度Ｙ₁〜Ｙ₄のうちの最大の値を示し、ｍｉ
ｎＹ_jは、輝度Ｙ₁〜Ｙ₄のうちの最小の値を示し、
［］は、ガウス記号を表す。

【００４７】解析用画像Ｇ２における全ての単位領域に
おいて、上述のようにしてｎ（ｒ）を求め、その平均値
ｎ_ave（ｒ）を求める。このとき画像輝度面Ｄを含むボ
ックスＢ２の数Ｎ（ｒ）は、次式（５）で求められる。

【００４８】

【数４】

【００４９】上式（５）において、Ｓ_Dは、画像輝度面
Ｄの面積である。このようにしてＮ（ｒ）を求めること
によって、Ｎ（ｒ）を求めるときの計算時間を短縮する
ことができる。

【００５０】続いてステップａ３では、格子間隔ｒに２
を乗じた値２ｒが、解析用画像Ｇ２の横方向の画素数Ｐ
および縦方向の画素数Ｑのいずれか小さい方の値ｍｉｎ
（Ｐ，Ｑ）未満であるか否かを判断し、２ｒがｍｉｎ
（Ｐ，Ｑ）未満である場合にはステップａ４に進み、２
ｒがｍｉｎ（Ｐ，Ｑ）以上である場合にはステップａ５
に進む。

【００５１】ステップａ３において、２ｒがｍｉｎ
（Ｐ，Ｑ）未満であると判断されてステップａ４に進む
と、ステップａ４では、格子間隔ｒに２を乗じた値２ｒ
を、新たな格子間隔ｒと設定して、ステップａ２に戻
る。このように格子間隔ｒを、式（２）に示すように、
Δ，２Δ，４Δ，８Δ，１６Δ，…，ＥΔと大きくしな
がら、２ｒがｍｉｎ（Ｐ，Ｑ）以上であると判断される
まで、ステップａ２〜ステップａ４を繰り返す。

【００５２】ステップａ３において、２ｒがｍｉｎ
（Ｐ，Ｑ）以上であると判断されてステップａ５に進む
と、ステップａ５では、各格子間隔ｒについて横軸にｌ
ｏｇｒを、縦軸にｌｏｇＮ（ｒ）とり、座標（ｌｏｇ
ｒ，ｌｏｇＮ（ｒ））を、図５に示すようにプロット
して、ステップａ６に進む。

【００５３】ステップａ６では、ステップａ５において
プロットされた座標（ｌｏｇｒ，ｌｏｇＮ（ｒ））に
関して最小２乗法によって回帰直線を求め、回帰直線の
傾きからフラクタル次元Ｄｉｍを求められると、ステッ
プａ７に進み、解析工程の手順を終了して、図１に示す
画像処理方法のメインルーチンに復帰する。

【００５４】図７は、図１の画像処理方法の手順のメイ
ンルーチンにおけるステップｓ３のノイズパラメータ設
定工程のサブルーチンを示すフローチャートである。画
像処理方法の手順のメインルーチンにおけるステップｓ
３のノイズパラメータ設定工程は、種類決定工程、強度
決定工程および処理決定工程である。このノイズパラメ
ータ設定工程では、ステップｓ２の解析工程で求めたフ
ラクタル次元Ｄｉｍに基づいて、入力画像を所定の画像
に変換するために入力画像に重畳するノイズの種類およ
びノイズの強さの最大値、ならびに重畳処理の必要度を
決定する。

【００５５】入力画像が白黒の２値画像である場合に
は、ノイズを重畳しても視覚的にほとんど変化しなかっ
たり、劣化したりする恐れがあるため、以後、画像処理
方法の説明において、白黒濃淡画像である解析用画像を
扱うものとする。

【００５６】図７に示すノイズパラメータ設定工程の手
順は、ステップｂ０で開始されてステップｂ１に進む。
ステップｂ０において、予め第１しきい値ａおよび第２
しきい値ｂを設定する。第１しきい値ａは、２．０以上
かつ第２しきい値ｂ未満である。第２しきい値ｂは、第
１しきい値ａより大きく、かつ３．０未満である。この
ように第１しきい値ａおよび第２しきい値ｂには、次式
（６）の関係がある。２．０≦ａ＜ｂ＜３．０ …（６）

【００５７】ステップｂ１では、解析工程において求め
たフラクタル次元Ｄｉｍが、２．０以上第１しきい値ａ
未満であるか否かを判断し、フラクタル次元Ｄｉｍが
２．０以上第１しきい値ａ未満であると判断されると、
ステップｂ２に進み、フラクタル次元Ｄｉｍが２．０以
上第１しきい値ａ未満でないと判断されると、ステップ
ｂ４に進む。

【００５８】ステップｂ１においてフラクタル次元Ｄｉ
ｍが２．０以上第１しきい値ａ未満であると判断されて
ステップｂ２に進むと、ステップｂ２では、フラクタル
次元Ｄｉｍに基く入力画像に重畳するノイズの種類およ
びノイズの強さの最大値を含む第１ノイズパラメータが
設定されて、ステップｂ３に進み、ノイズパラメータ設
定工程の手順を終了し、図１に示す画像処理方法のメイ
ンルーチンに復帰する。

【００５９】ステップｂ１においてフラクタル次元Ｄｉ
ｍが２．０以上第１しきい値ａ未満でないと判断されて
ステップｂ４に進むと、ステップｂ４では、求めたフラ
クタル次元Ｄｉｍが、第１しきい値ａ以上第２しきい値
ｂ未満であるか否かを判断し、フラクタル次元Ｄｉｍが
第１しきい値ａ以上第２しきい値ｂ未満であると判断さ
れると、ステップｂ５に進み、フラクタル次元Ｄｉｍが
第１しきい値ａ以上第２しきい値ｂ未満でないと判断さ
れると、ステップｂ６に進む。

【００６０】ステップｂ４においてフラクタル次元Ｄｉ
ｍが第１しきい値ａ以上第２しきい値ｂ未満であると判
断されてステップｂ５に進むと、ステップｂ５では、フ
ラクタル次元Ｄｉｍに基く入力画像に重畳するノイズの
種類およびノイズの強さの最大値を含む第２ノイズパラ
メータが設定されて、ステップｂ３に進み、ノイズパラ
メータ設定工程の手順を終了し、図１に示す画像処理方
法のメインルーチンに復帰する。

【００６１】ステップｂ４においてフラクタル次元Ｄｉ
ｍが第１しきい値ａ以上第２しきい値ｂ未満でない、換
言すれば、フラクタル次元Ｄｉｍが第２しきい値以上
３．０未満であると判断されてステップｂ６に進むと、
ステップｂ６では、フラクタル次元Ｄｉｍに基く入力画
像に重畳するノイズの種類およびノイズの強さの最大値
を含む第３ノイズパラメータが設定されて、ステップｂ
３に進み、ノイズパラメータ設定工程の手順を終了し、
図１に示す画像処理方法のメインルーチンに復帰する。

【００６２】図８は、第１〜第３ノイズパラメータの設
定の第１設定例におけるフラクタル次元とノイズの強さ
との関係を示すグラフである。表１は、第１〜第３ノイ
ズパラメータの設定の第１設定例を示す表である。

【００６３】

【表１】

【００６４】図８および表１に示す第１〜第３ノイズパ
ラメータの設定の第１設定例において、ノイズの強さ
は、ノイズの強さの絶対値の最大値が１となるように規
格化している。このノイズの強さに、表１に示されるノ
イズの強さの最大値を乗算して、フラクタル次元Ｄｉｍ
に基いて、入力画像に重畳するノイズの強さを決定す
る。

【００６５】入力画像のフラクタル次元Ｄｉｍが２．０
以上第１しきい値ａ未満であるときは、入力画像の複雑
さが小さいと考えられ、このような入力画像にノイズを
重畳すると、重畳したノイズが視覚的に目立ちやすくな
るので、重畳するノイズの種類を、視覚的に知覚し難い
ブルーノイズに決定し、ノイズの強さの最大値を、小さ
めの１以上３以下に決定する。

【００６６】入力画像のフラクタル次元Ｄｉｍが第１し
きい値ａ以上第２しきい値ｂ未満であるときは、入力画
像の複雑さがある程度大きいと考えられるので、重畳す
るノイズの種類を、１／ｆノイズおよびブルーノイズの
いずれかに決定し、ノイズの強さの最大値を、５以上７
以下に決定する。ノイズの強さは、フラクタル次元に応
じて、徐々に大きくする。

【００６７】入力画像に画像処理を施した出力画像を記
録紙に画像形成する場合、たとえばインクジェット方式
の画像形成装置で普通紙に画像形成したり、電子写真方
式の画像形成装置で画像形成したりする場合には、入力
画像に１／ｆノイズを重畳する。ブルーノイズは、高周
波の空間周波数成分が強く、ブルーノイズを重畳するこ
とによる画像の変化は激しいものとなる。このためにブ
ルーノイズを重畳した入力画像を記録紙に画像形成する
ときに、ノイズの再現性を良好にするには、ドット再現
性の良好な画像形成装置を用いなければならない。この
ためドット再現性の低い画像形成装置を用いるときに
は、入力画像に１／ｆノイズを重畳する。画像形成する
ときに用いる画像形成装置に従って、ブルーノイズおよ
び１／ｆノイズのいずれかを予め選択しておき、選択さ
れたノイズの種類を入力画像に重畳するようにしてもよ
い。

【００６８】入力画像のフラクタル次元Ｄｉｍが第２し
きい値ｂ以上３．０未満であるときは、入力画像の複雑
さが非常に大きいと考えられ、このような入力画像にノ
イズを重畳しても、視覚的にノイズが目立たないので、
ノイズを重畳しないようにする。すなわち重畳するノイ
ズは無しで、ノイズの強さの最大値は０とする。

【００６９】またフラクタル次元Ｄｉｍに基いて、入力
画像にノイズを重畳する重畳処理の必要度を決定する。
たとえば表１に示す第１設定例では、ノイズの強さの最
大値が大きくなるにつれて必要度を大きくするように決
定する。

【００７０】図９は、第１〜第３ノイズパラメータの設
定の第２設定例におけるフラクタル次元とノイズの強さ
との関係を示すグラフである。表２は、第１〜第３ノイ
ズパラメータの設定の第２設定例を示す表である。

【００７１】

【表２】

【００７２】図９および表２に示す第１〜第３ノイズパ
ラメータの設定の第２設定例において、ノイズの強さ
は、ノイズの強さの絶対値の最大値が１となるように規
格化している。このノイズの強さに、表２に示されるノ
イズの強さの最大値を乗算して、フラクタル次元Ｄｉｍ
に基いて、入力画像に重畳するノイズの強さを決定す
る。図９および表２のようにノイズの種類およびノイズ
の強さを決定して、入力画像にノイズを重畳することに
よって、効果的に画像に質感を持たせることができる。

【００７３】入力画像のフラクタル次元Ｄｉｍが２．０
以上第１しきい値ａ未満であるときは、入力画像の複雑
さが小さいと考えられ、このような入力画像にノイズを
重畳すると、重畳したノイズが視覚的に目立ちやすくな
り、ノイズを重畳することによる入力画像の質感の向上
が期待できるので、重畳するノイズの種類を、１／ｆノ
イズに決定し、ノイズの強さの最大値を、大きめの５以
上７以下に決定する。

【００７４】入力画像のフラクタル次元Ｄｉｍが第１し
きい値ａ以上第２しきい値ｂ未満であるときは、入力画
像の複雑さがある程度大きいと考えられるので、重畳す
るノイズの種類を、ブルーノイズに決定し、ノイズの強
さの最大値を、小さめの１以上３以下に決定する。

【００７５】入力画像のフラクタル次元Ｄｉｍが第２し
きい値ｂ以上３．０未満であるときは、入力画像の複雑
さが非常に大きいと考えられ、このような入力画像にノ
イズを重畳しても、視覚的にノイズが目立たないので、
重畳するノイズの種類を、ブルーノイズに決定して、ノ
イズの強さの最大値を、１以上３以下に決定する場合
と、ノイズを重畳しないようにする場合とのいずれかに
決定する。このブルーノイズの重畳およびノイズ無しの
いずれかとする決定は、たとえば予め選択されているよ
うにしてもよい。

【００７６】上述のような予め設定されている図８およ
び表１、ならびに図９および表２を用いたノイズの強さ
の決定は、各ノイズパラメータが設定された後に行われ
る。図８および図９のように、フラクタル次元Ｄｉｍに
対するノイズの強さをノイズの強さの絶対値の最大値が
１となるように規格化することによって、表１および表
２のノイズの強さの最大値を図８および図９のグラフで
示される計算式に乗算するだけで、ノイズの強さを容易
に決定することができる。

【００７７】図１０は、図１の画像処理方法の手順のメ
インルーチンにおけるステップｓ４のノイズ生成工程の
サブルーチンを示すフローチャートである。画像処理方
法の手順のメインルーチンにおけるステップｓ４のノイ
ズ生成工程は、ステップｓ３のノイズパラメータ設定工
程で決定された種類および強さのノイズを生成する。図
１０に示すノイズ生成工程の手順は、ステップｃ０で開
始されてステップｃ１に進む。

【００７８】図１１は、ノイズマトリクスを示す図であ
り、図１２は、周波数帯域の分割状態を示す図である。
ノイズマトリクスは、後述する画像処理方法のメインル
ーチンにおけるステップｓ５のノイズ重畳工程におい
て、入力画像にノイズを重畳するときに用いられる。ノ
イズマトリクスは、Ｈ個の列およびＫ個の行を有し、本
実施の形態においては、Ｈ＝Ｋ＝６４の要素（ｈ，ｋ）
を有し、各要素（ｈ，ｋ）には、ノイズ値Ｎｏｉｓｅ
（ｈ，ｋ）が設定される。ｈは、０以上（Ｈ−１）以下
の値をとり、ｋは、０以上（Ｋ−１）以下の値をとる。
このノイズマトリクスの列の数Ｈおよび行の数Ｋは、予
めユーザに設定させるようにしてもよい。

【００７９】ステップｃ１では、空間周波数帯域を互い
に重なり合わないよう複数の帯域に等分割し、パワース
ペクトルが空間周波数に逆比例するように、分割された
各帯域のパワースペクトルの値を設定し、ステップｃ２
に進む。ステップｃ１において分割される空間周波数帯
域は、入力画像にノイズを重畳して得られる出力画像の
解像度に依存する。たとえば横方向および縦方向の解像
度が６００ｄｐｉの出力画像であるとすると、この出力
画像の空間周波数の範囲は、横方向および縦方向とも
に、−１１．８２［ｌｉｎｅｓ／ｍｍ］以上１１．８２
［ｌｉｎｅｓ／ｍｍ］以下である。

【００８０】またフーリエ変換の性質から、パワースペ
クトルを設定する帯域の範囲は、画像形成装置の空間周
波数帯域の半分、すなわちナイキスト周波数でよい。本
実施の形態において、分割する周波数帯域は、次式
（７）で表す。 −μ_N≦μ≦μ_N，０≦ν≦ν_N …（７）

【００８１】上式（７）において、μは、横方向の空間
周波数を表し、μ_Nは、横方向のナイキスト周波数を表
し、νは、縦方向の空間周波数を表し、ν_Nは、縦方向
のナイキスト周波数を表す。上式（７）で表される周波
数帯域を、Ｈ×Ｋ／２個に等分割し、分割された各帯域
におけるパワースペクトルを設定する。

【００８２】分割された帯域（ｍ，ｎ）におけるパワー
スペクトルＦ（ｍ，ｎ）は、表３に示されるように、入
力画像に重畳されるノイズの種類に対して予め設定され
るノイズ生成パラメータα，βを用いて、次式（８）で
表すように設定する。

【００８３】

【表３】

【００８４】

【数５】

【００８５】上式（８）において、ｍは、分割された帯
域の横方向の座標を表し、ｎは、分割された帯域の縦方
向の座標を示し、Δμは、分割された各帯域の横方向の
長さを表し、Δνは、分割された各帯域の縦方向の長さ
を表す。

【００８６】ステップｃ２では、ステップｃ１で分割さ
れた帯域（ｍ，ｎ）における位相φ（ｍ，ｎ）を次式
（９）で表されるように設定して、ステップｃ３に進
む。

【００８７】

【数６】

【００８８】上式（９）において、ＲＡＮＤは、乱数を
表し、２πＲＡＮＤは、０以上２π以下の範囲の乱数を
表す。上式（９）において、ｍ＝０かつｎ＝０のときに
φ（ｍ，ｎ）を０とするのは、直流成分のノイズを重畳
することによって、画像データ全体の濃度値が変らない
ようにするためである。

【００８９】ステップｃ３では、ノイズマトリクスを構
成する各要素（ｈ，ｋ）におけるノイズ値Ｎｏｉｓｅ
（ｈ，ｋ）を、次式（１０）に基いて算出して、ノイズ
マトリクスを生成して、ステップｃ４に進む。

【００９０】

【数７】

【００９１】上式（１０）において、Ｗ（ｍ，ｎ）は、
各帯域（ｍ，ｎ）の重み係数であり、次式（１１）で表
される。

【００９２】

【数８】

【００９３】ステップｃ４では、ステップｃ３で算出し
たノイズマトリクスにおける各要素（ｈ，ｋ）における
ノイズ値Ｎｏｉｓｅ（ｈ，ｋ）を、−１以上１以下の範
囲に正規化して、ステップｃ５に進む。ステップｃ５で
は、ステップｃ４において正規化したノイズマトリクス
における各要素（ｈ，ｋ）におけるノイズ値Ｎｏｉｓｅ
（ｈ，ｋ）に、任意の値を乗算して、ノイズの増幅を行
い、ステップｃ６に進み、ノイズ生成工程の手順を終了
し、図１に示す画像処理方法のメインルーチンに復帰す
る。ステップｃ４においてノイズ値Ｎｏｉｓｅ（ｈ，
ｋ）を正規化することによって、ステップｃ５における
ノイズの増幅を、正規化したノイズ値に任意の値を乗算
するだけで容易に行うことができる。

【００９４】画像処理方法のメインルーチンにおけるス
テップｓ５のノイズ重畳工程では、入力画像における処
理対象となる画素に対応するノイズ値を、図１１に示す
ノイズマトリクスから読み出して、処理対象となる画素
にノイズ値Ｎｏｉｓｅ（ｈ，ｋ）を加算して、入力画像
にノイズを重畳し、ステップｓ６に進み、画像処理方法
の全ての手順を終了する。

【００９５】以上のように本実施の形態の画像処理方法
によれば、解析工程では、入力画像のフラクタル次元を
求め、ノイズパラメータ設定工程では、フラクタル次元
に基づいて、入力画像に重畳するノイズの種類およびノ
イズの強さを決定する。フラクタル次元は、入力画像の
複雑さを定量的に表すので、入力画像に重畳するノイズ
の種類およびノイズの強さを決定するために試行錯誤す
ることなく、入力画像の複雑さに適応するノイズの種類
およびノイズの強さを円滑に決定することができる。こ
のように決定された種類のノイズを決定された強さで入
力画像に重畳することで、入力画像を視覚的に好ましい
画像に変換することができる。

【００９６】また本実施の形態の画像処理方法によれ
ば、まずフラクタル次元に基いて表１および表２のよう
に予め用意されているノイズの種類から入力画像の複雑
さに適する種類のノイズを段階的に決定し、その後、ノ
イズの強さを図８および図９に示されるようなグラフを
示す計算式に当てはめて無段階的に決定することで、ノ
イズの種類とノイズの強さとを対応させて無段階的に決
定する場合に比べて、計算量が極めて少なくすることが
できるとともに、計算式として表現しにくいノイズの種
類をできるだけ少ない種類に抑えて、ノイズの強さを無
段階的に変化させることで、入力画像に質感を持たせる
などの予め定める視覚効果が得られるようなノイズの種
類および強さを決定することができる。

【００９７】本実施の形態の画像処理方法において、図
１の画像処理方法のフローチャートにおけるステップｓ
２の解析工程の後に、フラクタル次元に基づいて、入力
画像にノイズを重畳する重畳処理の必要度を決定し、こ
の必要度に基づいて、重畳処理をするか否かを決定する
処理決定工程を含むようにしてもよい。

【００９８】これによって重畳処理の必要度が高い場
合、換言すれば、入力画像にノイズを重畳することが好
ましい場合には重畳処理を行い、重畳処理の必要度が低
い場合、換言すれば、入力画像にノイズを重畳しないほ
うが好ましい場合には重畳処理を行わないので、入力画
像を視覚的に好ましい画像に確実に変換することができ
る。

【００９９】処理決定工程は、解析工程の後であれば、
他の工程に対する順序は限定されることはないが、ノイ
ズ重畳工程までの工程数を少なくするために、ノイズパ
ラメータ設定工程の前に処理決定工程を行うようにして
もよい。またこのような処理決定工程は、重畳処理の必
要度をユーザに報知し、ユーザに重畳処理をするか否か
を入力させるようにしてもよい。またたとえば必要度を
フラクタル次元として、フラクタル次元が第２しきい値
ｂ以上、すなわち必要度が第２しきい値ｂ以上であれ
ば、重畳処理を行わないとするように、必要度に対して
しきい値を設定して、必要度がしきい値を越えるか否か
によって、重畳処理をするか否かを決定するようにして
もよい。

【０１００】また本実施の形態の画像処理方法におい
て、表１および表２に示される、各ノイズパラメータに
おける、ノイズの種類、およびノイズの強さの最大値
は、ユーザが任意に設定できるようにしてもよい。また
図８および図９に示される、フラクタル次元とノイズの
強さとの関係は、ユーザが任意に設定できるようにして
もよい。

【０１０１】上述の画像処理方法は、所定のプログラム
言語によって記述して、このプログラムをコンピュータ
に実行させる。これによって画像処理方法の各工程を自
動的に行うことができる。またこのプログラムを、コン
ピュータ読取可能な記録媒体に記録することによって、
この記録媒体をコンピュータに読取らせて、記録媒体に
記録されるプログラムをコンピュータに実行させること
ができる。また記録媒体を介して、複数のコンピュータ
にプログラムを容易に供給することができる。

【０１０２】記録媒体は、たとえばマスクＲＯＭ、ＥＰ
ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭおよびフラッシュＲＯＭなどのデ
ータの記録および消去が可能な半導体メモリを有するメ
モリカード、フレキシブルディスクなどの磁気ディス
ク、ＣＤ−ＲＯＭおよびＤＶＤなどの光ディスク、なら
びにＭＯなどの光磁気ディスクで実現される。

【０１０３】またプログラムのコンピュータへの供給
は、記録媒体を介して行うだけでなく、コンピュータが
接続されるコンピュータネットワークを介して行っても
よい。この場合、コンピュータネットワークを介してコ
ンピュータに供給されたプログラムは、コンピュータに
備えられるハードディスクドライブなどの記憶装置に記
憶するようにしてもよい。

【０１０４】コンピュータに画像処理方法を実行させる
ときの入力画像は、たとえばコンピュータに接続可能な
スキャナ装置およびデジタルカメラからコンピュータに
与えられるようにしてもよいし、コンピュータネットワ
ークを介してコンピュータに与えられるようにしてもよ
い。またノイズが重畳された入力画像は、たとえばコン
ピュータに接続される陰極線管を有する表示装置および
液晶表示装置などで実現される表示手段によって表示
し、コンピュータに接続されるインクジェット方式およ
び電子写真方式のプリンタ装置などによって記録紙に画
像形成するようにしてもよい。

【０１０５】前記表示手段は、重畳処理の必要度を表示
したり、ノイズパラメータ設定工程において決定された
ノイズの種類およびノイズの強さの最大値を表示したり
してもよい。またコンピュータに備えられるキーボード
およびマウスなどの入力手段から、ノイズの種類および
ノイズの強さの最大値を入力するようにしてもよい。

【０１０６】図１３は、本発明の実施の一形態の画像処
理装置１０を備える画像形成装置５０の構成を示すブロ
ック図である。画像形成装置５０は、画像処理装置１
０、操作パネル２１、画像入力装置３０および画像出力
装置４０を含んで構成される。画像形成装置５０は、画
像入力装置３０から入力された入力画像に、画像処理装
置１０によって入力画像のフラクタル次元に基いて決定
された種類および強さのノイズを重畳して、画像出力装
置４０によってノイズが重畳された入力画像を記録紙に
画像形成する。

【０１０７】画像入力装置３０は、たとえば画像が形成
されている原稿に光を照射して、主走査方向に複数個並
ぶ光電変換素子（略称：ＣＣＤ）を有するスキャナヘッ
ドを、副走査方向に変位させながら、原稿からの反射光
をＲＧＢのアナログの反射率信号に変換して出力するス
キャナ装置で実現される。画像出力装置４０は、たとえ
ば記録紙にインクを付着させて画像を形成するインクジ
ェット方式のプリンタ装置で実現される。

【０１０８】画像処理装置１０は、Ａ／Ｄ変換部１１、
シェーディング補正部１２、入力階調補正部１３、フラ
クタル次元解析部１４、色補正部１５、像域分離処理部
１６、墨生成下色処理部１７、空間フィルタ処理部１
８、ノイズ重畳処理部１９、中間調出力階調処理部２０
および操作パネル２１を含んで構成される。

【０１０９】Ａ／Ｄ変換部１１は、画像入力装置３０か
らの入力画像のアナログの反射率信号をデジタルの反射
率信号に変換して、シェーディング補正部１２に与え
る。シェーディング補正部１２は、Ａ／Ｄ変換部１１か
らの反射率信号に、シェーディング補正処理を施して、
入力階調補正部１３に与える。シェーディング補正処理
は、画像入力装置３０の照明系、結像系および撮像系の
構成に起因して、入力画像の反射率信号に生じる各種歪
みを取り除く。入力階調補正部１３は、シェーディング
補正部１２からの反射率信号に、入力階調補正処理を施
して出力する。入力階調補正処理は、反射率信号を、た
とえばＲＧＢの各色の濃度を示すＲＧＢ濃度信号などの
画像処理に適した信号に変換する処理である。また入力
階調補正処理は、反射率信号に、さらにカラーバランス
処理を施すようにしてもよい。

【０１１０】図１４は、フラクタル次元解析部１４の構
成を示すブロック図である。解析手段、種類決定手段、
強度決定手段および判定手段であるフラクタル次元解析
部１４は、輝度値変換部１４１および解析部１４２を含
んで構成される。フラクタル次元解析部１４は、入力階
調補正部１３からのＲＧＢ濃度信号を後述する色補正部
１５に与える。またフラクタル次元解析部１４は、入力
階調補正部１３からのＲＧＢ濃度信号から入力画像のフ
ラクタル次元を求め、フラクタル次元に基づいて、入力
画像を視覚的に好ましい画像に変換するために、入力画
像に重畳するノイズの種類を決定するとともに、フラク
タル次元に基づいて、入力画像に対するノイズによる変
換の度合いを示すノイズの強さを決定する。さらにフラ
クタル次元解析部１４は、フラクタル次元に基いて、入
力画像にノイズを重畳する重畳処理の必要度を決定し、
入力画像のフラクタル次元、入力画像に重畳するノイズ
の種類、入力画像に重畳する種類のノイズの強さ、およ
び重畳処理の必要度を含む解析信号を後述するノイズ重
畳処理部１９および操作パネル２１に与える。

【０１１１】輝度値変換部１４１は、入力階調補正部１
３からのＲＧＢ濃度信号に示される各色の濃度値を、１
つの輝度値に変換することで、入力画像を白黒濃淡画像
に変換して、白黒濃淡画像となった入力画像を示す白黒
入力画像信号を出力する。輝度値変換部１４１におい
て、図１に示す画像処理方法のフローチャートにおける
ステップｓ１の白黒濃淡画像変換工程が行われる。解析
部１４２は、輝度値変換部１４１からの白黒入力画像信
号から、フラクタル次元を求め、フラクタル次元に基づ
いて、入力画像を視覚的に好ましい画像に変換するため
に、入力画像に重畳するノイズの種類を決定するととも
に、フラクタル次元に基づいてノイズの強さを決定す
る。また解析部１４２は、フラクタル次元に基いて、入
力画像にノイズを重畳する重畳処理の必要度を決定す
る。さらに解析部４２は、入力画像のフラクタル次元、
入力画像に重畳するノイズの種類、入力画像に重畳する
種類のノイズの強さ、および重畳処理の必要度を含む解
析信号をノイズ重畳処理部１９および操作パネル２１に
与える。解析部１４２において、図１に示す画像処理方
法のフローチャートにおけるステップｓ２の解析工程、
およびステップｓ３のノイズパラメータ設定工程が行わ
れ、詳細には、図２および図７に示すフローチャートに
沿って行われる。

【０１１２】色補正部１５は、フラクタル次元解析部１
４からのＲＧＢ濃度信号を、シアン、マゼンダおよびイ
エローの濃度を示すＣＮＹ濃度信号に変換するととも
に、画像出力装置４０において色再現が忠実に行われる
ようにするために、ＣＭＹ濃度信号に色補正処理を施し
て、ＣＭＹ濃度信号を墨生成下色処理部１７および像域
分離処理部１６に与える。色補正処理は、具体的には、
不要吸収成分をそれぞれ含むシアン、マゼンダおよびイ
エロー（ＣＭＹ）のインクおよびトナーの分光特性に基
く色濁りを、ＣＭＹ濃度信号から取り除く。

【０１１３】像域分離処理部１６は、色補正部１５から
のＣＭＹ濃度信号を、画素毎または複数の画素からなる
ブロック毎に、文字領域、網点領域、ならびに文字およ
び網点を除く領域に分離する領域分離処理を行い、その
分離結果である領域識別信号を、墨生成下色処理部１
７、空間フィルタ処理部１８および中間調出力階調処理
部２０に与える。

【０１１４】墨生成下色処理部１７は、色補正部１５か
らのＣＭＹ濃度信号に含まれるＣＭＹ色信号に基いて、
黒色の色信号を生成する墨生成処理を行うとともに、Ｃ
ＭＹ色信号に対して、下色除去処理を施す。下色除去処
理は、ＣＭＹ色信号から墨生成処理において生成された
黒色の色信号を差し引いて、新たなＣＭＹ色信号を得る
処理である。このように墨生成下色処理部１７は、色補
正部１５からのＣＭＹ濃度信号を、黒色の色信号と、黒
色の色信号を差し引いたＣＭＹ色信号とを含む、ＣＭＹ
Ｋ色信号に変換して、空間フィルタ処理部１８に与え
る。

【０１１５】空間フィルタ処理部１８は、墨生成下色処
理部１７からの入力画像のＣＭＹＫ色信号に、デジタル
フィルタを用いて空間フィルタ処理を施し、空間フィル
タ処理が施されたＣＭＹＫ色信号をノイズ重畳処理部１
９に与える。これによって画像の空間周波数特性が補正
されるので、画像出力装置４０が記録紙に画像形成した
ときに、形成された画像に、ぼやけおよび粒状性劣化が
生じることを防止することができる。空間フィルタ処理
は、像域分離処理部１６からの領域識別信号に基いて行
うようにしてもよい。

【０１１６】図１５は、ノイズ重畳処理部１９の構成を
示すブロック図である。重畳処理手段であるノイズ重畳
処理部１９は、制御部１９１、記憶部１９２、ノイズ生
成部１９３およびノイズ重畳部１９４を含んで構成され
る。ノイズ重畳処理部１９は、フラクタル次元解析部１
４からの解析信号に含まれる、入力画像に重畳するノイ
ズの種類、および入力画像に重畳する種類のノイズの強
さ、ならびに操作パネル２１からの制御信号に含まれる
処理情報に基いて、入力画像にノイズが重畳されるよう
に、空間フィルタ処理部１８からのＣＭＹＫ色信号に重
畳処理を施す。

【０１１７】制御部１９１は、フラクタル次元解析部１
４からの解析信号に含まれる入力画像のフラクタル次元
および重畳処理の必要度、ならびに後述する操作パネル
２１からの制御信号に含まれる処理情報に基いて、ノイ
ズ生成部１９３にノイズを生成させるか否かの生成制御
信号を与える。

【０１１８】記憶部１９２は、フラクタル次元とノイズ
の強さとの関係を記憶する。具体的には、上述の画像処
理方法における図８および図９に示すグラフ、またはこ
のグラフに相当するルックアップテーブル（look up ta
ble；略称：ＬＵＴ）として記憶される。

【０１１９】ノイズ生成部１９３は、制御部１９１を介
してフラクタル次元解析部１４から与えられる解析信号
に含まれるノイズの種類およびノイズの強さの最大値
（表１および表２参照）、ならびに記憶部１９２に記憶
されるフラクタル次元とノイズの強さとの関係に基い
て、ブルーノイズ、ホワイトノイズおよび１／ｆノイズ
を制御部１９１からの生成制御信号に基いて生成し、ノ
イズを生成した場合には、ノイズを示す重畳ノイズ信号
をノイズ重畳部１９４に与える。

【０１２０】ノイズ重畳部１９４は、空間フィルタ処理
部１８からの入力画像のＣＭＹＫ色信号に、ノイズ生成
部１９３からの重畳ノイズ信号を付加することによっ
て、入力画像にノイズを重畳して、ノイズが重畳された
入力画像のＣＭＹＫ色信号を、中間調出力階調処理部２
０に与える。

【０１２１】中間調出力階調処理部２０は、ノイズ重畳
処理部１９からのノイズが重畳された入力画像のＣＭＹ
Ｋ色信号に、階調補正処理および中間調生成処理を施し
て、画像出力装置４０に与える。中間調生成処理は、ノ
イズが重畳された入力画像を複数の画素に分割して、階
調を再現できるようにする処理であり、２値および多値
のディザ法ならびに誤差拡散法などを用いることができ
る。また中間調出力階調処理部２０は、入力画像のＣＭ
ＹＫ色信号に含まれる濃度値を、画像出力装置４０の特
性値である網点面積率に変換する処理を行ってもよい。

【０１２２】表示手段および入力手段である操作パネル
２１は、たとえば液晶表示装置などの表示装置およびタ
ッチパネルなどの入力装置で実現される。操作パネル２
１は、フラクタル次元解析部１４からの解析信号に含ま
れる入力画像のフラクタル次元、入力画像に重畳するノ
イズの種類、入力画像に重畳するノイズの強さ、および
重畳処理の必要度を表示するとともに、ユーザに入力画
像にノイズを重畳するか否かを問うなどの内容の文章を
表示する。操作パネル２１に表示される内容は、ユーザ
にノイズの種類および強さを選択させるような内容でも
よいし、ユーザに対してノイズを重畳するか否かを報知
するような内容でもよい。また操作パネル２１は、ユー
ザによって入力操作され、入力画像にノイズを重畳する
重畳処理を実行するか否かの処理情報が入力されると、
処理情報を含む制御信号がノイズ重畳処理部１９に与え
られる。

【０１２３】図１６は、画像形成装置５０における画像
処理の手順を示すフローチャートである。ステップｔ０
で画像処理の手順が開始されて、ステップｔ１に進む。
ステップｔ１では、操作パネル２１に「ノイズ重畳処理
を行いますか？Ｙｅｓ／Ｎｏ」というメッセージを表示
する。ユーザによって操作パネル２１が入力操作され、
重畳処理を行うか否かのモード選択が行われると、操作
パネル２１は、重畳処理を行うか否かの処理情報を含む
制御信号をノイズ重畳処理部１９に与え、ステップｔ２
に進む。ユーザが重畳処理を行わないというモードを選
択した場合には、重畳処理に関する手順は行われない。

【０１２４】ステップｔ１において、重畳処理がどのよ
うなものであるかの説明、および重畳処理前のサンプル
画像と重畳処理後のサンプル画像とを、操作パネル２１
に表示するようにしてもよい。

【０１２５】ステップｔ２では、入力画像が複雑な画像
であるか否かを判断するために、画像入力装置３０によ
る正式な入力画像の入力前に、画像入力装置３０によっ
てプレスキャンを行い、ステップｔ３に進む。

【０１２６】ステップｔ３では、ステップｔ２において
プレスキャンされた入力画像のフラクタル次元解析を行
い、ステップｔ４に進む。フラクタル次元解析は、フラ
クタル次元解析部１４によって、図１に示す画像処理方
法のフローチャートにおけるステップｓ２の解析工程お
よびステップｓ３のノイズパラメータ設定工程と同様に
して行われるので、詳細な説明は省略する。

【０１２７】ステップｔ４では、ステップｔ３において
求められた入力画像のフラクタル次元、入力画像に重畳
するノイズの種類、入力画像に重畳するノイズの強さ、
および重畳処理の必要度を操作パネル２１に表示すると
ともに、ユーザに入力画像にノイズを重畳するか否かを
問うなどの内容の文章を操作パネル２１に表示して、ス
テップｔ５に進む。このように入力画像のフラクタル次
元、入力画像に重畳するノイズの種類、入力画像に重畳
するノイズの強さ、および重畳処理の必要度を表示する
ことによって、たとえば入力画像が非常に複雑な場合、
換言すればフラクタル次元が大きく３．０に近い値とな
る場合には、ノイズを重畳しても、視覚的に変化が見受
けられないことがあるために、操作パネル２１に表示す
ることでユーザに報知し、重畳処理を行うか否かをユー
ザの判断に委ねることができる。

【０１２８】ステップｔ５では、ユーザは、入力画像に
ノイズを重畳するか否かを判断して、操作パネル２１を
入力操作して重畳処理を行うか否かの処理情報を入力す
る。ユーザからの処理情報を含む制御信号は、ノイズ重
畳処理部１９に与えられる。ノイズ重畳処理部１９は、
処理情報に基いて、重畳処理を行うか否かを判断し、重
畳処理を行うと判断するときは、ステップｔ６に進み、
重畳処理を行わないと判断するときには、画像出力装置
４０は、ノイズが重畳されていない入力画像を記録紙に
画像形成して、ステップｔ７に進み、全ての手順を終了
する。

【０１２９】ステップｔ５において重畳処理を行うと判
断されて、ステップｔ６に進むと、ステップｔ６では、
ノイズ重畳処理部２０は、入力画像にノイズを重畳し
て、画像出力装置４０は、入力画像にノイズを重畳した
出力画像を記録紙に画像形成して、ステップｔ７に進
み、全ての手順を終了する。

【０１３０】以上のように本実施の形態の画像処理装置
１０によれば、フラクタル次元解析部１４は、入力画像
のフラクタル次元を求め、そのフラクタル次元に基づい
て、入力画像を視覚的に好ましい画像に変換するために
入力画像に重畳するノイズの種類およびノイズの強さの
最大値を決定し、ノイズ重畳処理部１９は、フラクタル
次元解析部１４によって決定された種類のノイズを入力
画像に重畳する。フラクタル次元は、入力画像の複雑さ
を定量的に表すので、入力画像に重畳するノイズの種類
および強さを決定するために試行錯誤することなく、入
力画像の複雑さに適応するノイズの種類および強さを自
動的かつ円滑に決定することができる。このように決定
された種類および強さのノイズを入力画像に重畳するこ
とで、入力画像を視覚的に好ましい画像に変換すること
ができる。

【０１３１】またフラクタル次元解析部１４は、フラク
タル次元に基づいて、入力画像にノイズを重畳する重畳
処理の必要度を決定し、重畳処理の必要度は操作パネル
２１に表示される。また重畳処理を実行するか否かの処
理情報は、操作パネル２１からユーザの入力操作によっ
て入力され、ノイズ重畳処理部１９は、操作パネル２１
から重畳処理を実行する処理情報を含む制御信号が与え
られると、重畳処理をする。これによってユーザは、操
作パネル２１に表示される重畳処理の必要度に応じて、
重畳処理を行うか否かを選択して、操作パネル２１に処
理情報を入力することができる。

【０１３２】本実施の形態の画像処理装置１０を備える
画像形成装置５０によれば、上述のような作用および効
果を達成できる画像形成装置を実現することができる。
これによって入力画像を視覚的に好ましい画像に変換し
て、記録紙にその画像を形成することができる。

【０１３３】本実施の形態の画像形成装置５０は、画像
入力装置３０としてフラットベッドスキャナ、フィルム
スキャナおよびデジタルカメラを用い、画像出力装置４
０としてインクジェット方式のプリンタ装置および電子
写真方式のプリンタ装置を用い、表示手段および入力手
段である操作パネル２１の代わりに、陰極線管を有する
表示装置および液晶表示装置などで実現される表示手段
と、キーボードおよびマウスなどの入力装置で実現され
る入力手段とを用いて、これらの装置が接続されるコン
ピュータシステムによって実現されてもよい。このよう
なコンピュータシステムには、コンピュータネットワー
クを介してサーバなどの他のコンピュータに接続するた
めの通信手段を備えるようにしてもよい。

【０１３４】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、入力画像
に重畳するノイズの種類を決定するために試行錯誤する
ことなく、入力画像の複雑さに適応するノイズの種類を
円滑に決定することができる。このように決定された種
類のノイズを入力画像に重畳することで、入力画像を視
覚的に好ましい画像に変換することができる。

【０１３５】また本発明によれば、入力画像に重畳する
ノイズの強さを決定するために試行錯誤することなく、
入力画像の複雑さに適応するノイズの強さを円滑に決定
することができる。このように決定された強さでノイズ
を入力画像に重畳することで、入力画像を視覚的に好ま
しい画像に変換することができる。

【０１３６】また本発明によれば、重畳処理の必要度が
高い場合、換言すれば、入力画像にノイズを重畳するこ
とが好ましい場合には重畳処理を行い、重畳処理の必要
度が低い場合、換言すれば、入力画像にノイズを重畳し
ないほうが好ましい場合には重畳処理を行わないので、
入力画像を視覚的に好ましい画像に確実に変換すること
ができる。

【０１３７】また本発明によれば、コンピュータによっ
て、上述の効果を自動的に実現することができる。

【０１３８】また本発明によれば、コンピュータに読取
らせて、記録されるプログラムを実行させて、上述の画
像処理方法を実行させることができる。また記録媒体を
介して、複数のコンピュータにプログラムを容易に供給
することができる。

【０１３９】また本発明によれば、入力画像に重畳する
ノイズの種類を決定するために試行錯誤することなく、
入力画像の複雑さに適応するノイズの種類を自動的かつ
円滑に決定することができる。このように決定された種
類のノイズを入力画像に重畳することで、入力画像を視
覚的に好ましい画像に変換することができる。

【０１４０】また本発明によれば、入力画像に重畳する
ノイズの強さを決定するために試行錯誤することなく、
入力画像の複雑さに適応するノイズの強さを自動的かつ
円滑に決定することができる。このように決定された強
さでノイズを入力画像に重畳することで、入力画像を視
覚的に好ましい画像に変換することができる。

【０１４１】また本発明によれば、ユーザは、表示手段
に表示される重畳処理の必要度に応じて、重畳処理を行
うか否かを選択して、入力手段に処理情報を入力するこ
とができる。

【０１４２】また本発明によれば、上述のような効果を
達成できる画像形成装置を実現することができる。これ
によって入力画像を視覚的に好ましい画像に変換して、
記録紙にその画像を形成することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の一形態の画像処理方法の手順の
メインルーチンを示すフローチャートである。

【図２】図１の画像処理方法の手順のメインルーチンに
おけるステップｓ２の解析工程のサブルーチンを示すフ
ローチャートである。

【図３】２値画像である解析用画像Ｇ１の一例を示す図
である。

【図４】格子分割した解析用画像Ｇ１を示す図である。

【図５】ｌｏｇｒとｌｏｇＮ（ｒ）との関係および回
帰直線を示すグラフである。

【図６】解析用画像Ｇ２を含む画像空間Ｓを示す図であ
る。

【図７】図１の画像処理方法の手順のメインルーチンに
おけるステップｓ３のノイズパラメータ設定工程のサブ
ルーチンを示すフローチャートである。

【図８】第１〜第３ノイズパラメータの設定の第１設定
例におけるフラクタル次元とノイズの強さとの関係を示
すグラフである。

【図９】第１〜第３ノイズパラメータの設定の第２設定
例におけるフラクタル次元とノイズの強さとの関係を示
すグラフである。

【図１０】図１の画像処理方法の手順のメインルーチン
におけるステップｓ４のノイズ生成工程のサブルーチン
を示すフローチャートである。

【図１１】ノイズマトリクスを示す図である。

【図１２】周波数帯域の分割状態を示す図である。

【図１３】本発明の実施の一形態の画像処理装置１０を
備える画像形成装置５０の構成を示すブロック図であ
る。

【図１４】フラクタル次元解析部１４の構成を示すブロ
ック図である。

【図１５】ノイズ重畳処理部１９の構成を示すブロック
図である。

【図１６】画像形成装置５０における画像処理の手順を
示すフローチャートである。

【符号の説明】

１０画像処理装置１４フラクタル次元解析部１９ノイズ重畳処理部２１操作パネル５０画像形成装置

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力画像のフラクタル次元を求める解析
工程と、求めたフラクタル次元に基づいて、入力画像に重畳する
ノイズの種類を決定する種類決定工程とを含むことを特
徴とする画像処理方法。
【請求項２】種類決定工程の後に、フラクタル次元に
基づいて、入力画像に対するノイズによる変換の度合い
を示すノイズの強さを決定する強度決定工程を含むこと
を特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】解析工程の後に、フラクタル次元に基づ
いて、入力画像にノイズを重畳する重畳処理の必要度を
決定し、この必要度に基づいて、重畳処理をするか否か
を決定する処理決定工程を含むことを特徴とする請求項
１または２記載の画像処理方法。
【請求項４】請求項１〜３のいずれかに記載の画像処
理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項５】請求項４記載のプログラムが記録される
コンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項６】入力画像のフラクタル次元を求める解析
手段と、解析手段によって求められたフラクタル次元に基づい
て、入力画像に重畳するノイズの種類を決定する種類決
定手段と、種類決定手段によって決定された種類のノイズを入力画
像に重畳する重畳処理手段とを含むことを特徴とする画
像処理装置。
【請求項７】フラクタル次元に基づいて、入力画像に
対するノイズによる変換の度合いを示すノイズの強さを
決定する強度決定手段を含み、重畳処理手段は、強度決定手段によって決定されたノイ
ズの強さで入力画像にノイズを重畳することを特徴とす
る請求項６記載の画像処理装置。
【請求項８】フラクタル次元に基づいて、入力画像に
ノイズを重畳する重畳処理の必要度を決定する判定手段
を含み、判定手段によって決定された重畳処理の必要度を表示手
段に表示し、重畳処理を実行するか否かの処理情報を入力する入力手
段によって重畳処理を実行する処理情報が入力されたと
き、重畳処理手段は、重畳処理をすることを特徴とする
請求項６または７記載の画像処理装置。
【請求項９】請求項６〜８のいずれかに記載の画像処
理装置を備えることを特徴とする画像形成装置。