CN1207895C - 图象处理方法和装置 - Google Patents

Abstract

一种图象处理装置，具备有把图象数据分离为色差数据BY_xy·RY_xy和亮度数据YY_xy的Y/C分离部6、对色差数据BY_xy·RY_xy进行平滑化处理的颜色噪声消除部14、对亮度数据YY_xy进行平滑化处理的浓度噪声消除部15、算出表示2维坐标空间上的亮度数据YY_xy的变化的弥散值DP并根据弥散值DP对每个图象的单元区算出色差数据BY_xy·RY_xy的平滑化处理和亮度数据YY_xy的平滑化处理之间的比例并输出到颜色噪声消除部14及浓度噪声消除部15的噪声消除比例运算部7。用该装置进行图像处理，用数字图象数据在感光材料上形成图象、不对图象中的轮廓部进行晕色处理而能够使由胶片微粒引起的粗糙感降低。

Description

图象处理方法和装置

技术领域

本发明涉及一种在使用数字图象数据在感光材料上形成图象的情况下通过减小导致图象的粗糙感的微粒状噪声而不使图象中的轮廓部模糊来提高图象品位的图象处理方法、实施该图象处理方法的图象处理装置和记录了执行该图象处理方法的程序的记录介质。

背景技术

长期以来，作为印照片的方法，一直用把光照射在记录着原图象的照片胶片上并把透过此照片胶片的光照射在印像纸上进行印像的模拟曝光的方法。还有，近年来，除了模拟曝光方法之外，还可以有根据用扫描仪等读取照片胶片上的图象所得到的数字图象数据或由数字照相机摄影所得到的数字图象数据等把红、绿、蓝的单色光一个个象素地照射在印像纸上进行印像的数字曝光方法。

但是，在进行数字曝光的印像装置中，根据上述扫描仪的分辨率和曝光头的分辨率决定印在印像纸上的图象的象素密度。一般来说，构成正片的图象的微粒密度为2500dpi的程度，现在，具有与上述微粒密度同等程度的分辨率的数字曝光印像装置正在上市。因此，这样的数字曝光印像装置几乎可以取入胶片微粒水平的图象并印在印像纸上，因此，可以得到不比模拟曝光逊色的打印图象。

顺便说一下，2500dpi的微粒密度在135F大小(3.6cm×2.4cm)的照片胶片中相当于3445×2362象素数。

还有，进行数字曝光的印像装置，其特征在于可以对图象数据进行加工，因此，可以把在模拟曝光的印像装置中无法进行的各种各样的特殊效果加在图象上。其中之一就是把变化加在图象中的轮廓(例如背景这的人物的轮廓或人物的脸部的五官)部分上的称为清晰化(锐化)的处理。以下对清晰化处理进行说明。

清晰化处理就是由于使图象中的物体和其他的物体的边界即轮廓清晰可见的处理，具体来说就是对构成轮廓的某关注象素使用变换图象数据的被称为空间滤波器的数据使得和与其相邻的象素之间的灰度差增大。以下对其中最简单的具体例进行说明。

例如，作为上述空间滤波器的3×3滤波器是由与3×3的象素阵列上的各象素的灰度数据相乘的系数的矩阵元构成的，比如为

                   0     -1     0

                   -1    5      -1

                   0     -1     0中间的数值“5”为与关注象素相乘的矩阵元，其他的数值分别为和与关注象素相邻的象素相乘的矩阵元，基本上各矩阵元的和被设定为1。

假设有100×100象素的图象数据，对共10000个象素依次把其中一个一个地看作关注象素，使用上述3×3滤波器10000次就可以得到清晰化了的图象。

下面对表示使用了上述3×3滤波器的效果的具体例进一步进行说明。例如，把以道路或天空等为背景的汽车或飞机这样的物体的图象作为例子。在道路或天空等背景中包含有很多在图象的颜色及浓淡上基本上没有变化的称为图象的平坦部的区域。图象的平坦部上的3×3的象素阵列比如象

                         51    49    53

                         52    50    49

                         48    51    47那样。

当把上述3×3滤波器套在此3×3象素的图象数据上时，对各图象数据的数值被乘以对应的矩阵元，结果变成

                   0         -49       0

                   -52       250       -49

                   0         -51       0各数值的和为49，关注象素的图象数据“50”被变换为“49”。这样，在图象的平坦部中，在变换前后的值上表现不出多大变化。

另一方面，在物体的轮廓部上，3×3的象素阵列比如为

                   10        30         70

                   15        50         90

                   20        80         85也就是说，在此轮廓部中，其倾向是左上方较淡、右下方较浓。当套上上述3×3滤波器时变成

                   0         -30        0

                   -15       250        -90

                   0         -80        0各数值的和为35，关注象素的图象数据“50”被变换为“35”。

还有，在关注与关注象素的图象数据“50”右相邻的图象数据“90”的情况下，3×3的象素阵列比如为

                   30        70         85

                   50        90         95

                   80        85         90而且，当套上上述3×3滤波器时变成

                   0         -70        0

                   -50       450        -95

                   0         -85        0各数值的和为150，关注象素的图象数据“90”被变换为“150”。这样，在图象的轮廓部上，变换前后的值出现大的变化。

如果从模式上表示在上述轮廓部上的图象数据的变化，则成为图11(a)(b)所示那样。具体来说，所谓清晰化是指通过在图11(a)所示的轮廓部的对比度上包含图11(b)所示那样的尖峰状的强调部分来增强轮廓部的对比度的处理。

这样，当使用空间滤波器加工图象数据时，图象的平坦部变化不大，与此相对，轮廓部变化较大，因此，只要反复进行此操作就可以使图象清晰化。

但是，在上述以往的清晰化的手法中会产生这样的问题，即会增大印在印像纸上的图象的粗糙感。

上述高分辨率的数字曝光印像装置几乎可以取入胶片微粒水平的图象，因此，以和照片胶片等倍印制出的图象是胶片微粒程度大小的象素的集合。而且，胶片微粒的发色特性不完全均匀，因此，在形成图象的色彩和浓度之中包含有因细微的颜色变化所引起的不平滑或因细微的浓度变化所引起的不平滑、换言之包含有胶片微粒程度的噪声(以下称为胶片微粒噪声)。

还有，在把从照片胶片取入的图象印在印像纸上的情况下，胶片微粒噪声随着放大印制的图象越发显得突出。

也就是说，上述以往的清晰化手法不仅突出图象的轮廓还突出了照片胶片的微粒性，因此，使印在印像纸上的图象的粗糙感增大。因此，时常产生非常难看的图象。特别是当在人的皮肤上出现粗糙性时，可以预见图象的品位将大大降低。

以下说明胶片微粒噪声因清晰化处理而被突出的具体例。所谓胶片微粒噪声是指在象

                    45    45    45

                    45    90    45

                    45    45    45那样的状态的图象数据中的中间的数值“90”。

当把上述3×3滤波器套在其上时变成

                    0     -45   0

                    -45   450   -45

                    0     -45   0各数值的和为270，噪声数据“90”被变换为“270”。噪声在很大程度上被增强了。

于是，即使进行清晰化处理也还需要进行使由胶片微粒引起的粗糙感不突出的处理。作为其简单的手法可以考虑进行晕色处理，即对整个图象进行把某关注象素置换为由其周围的象素求出的平均值的处理。但是，这样的晕色处理会使轮廓变得模糊，因此，清晰化了的意义变得没有了。

或者，还可以考虑在取入图象数据之前先进行晕色处理、然后再进行清晰化处理的手法，但在此情况下，图象中的精细构造(细节)消失了。

发明内容

本发明就是鉴于上述问题而成的，其目的在于提供可以用数字图象数据在感光材料上形成图象、不对图象中的轮廓部进行晕色处理而能够使由胶片微粒引起的粗糙感降低的图象处理方法、实施该图象处理方法的图象处理装置和记录了执行该图象处理方法的程序的记录介质。

为了解决上述问题，本发明所提供第1种图象处理方法，其特征在于把图象数据分离成浓度数据和颜色数据，改变颜色数据的平滑化处理和浓度数据的平滑化处理之间的比例使之与2维坐标空间上的浓度数据的变化相对应，其中根据上述浓度数据的变化程度设定第1基准值，在浓度数据的变化比上述第1基准值小的图象区中，在进行了颜色数据的平滑化处理后可根据需要进行浓度数据的平滑化处理。

在上述构成中，在胶片微粒噪声中含有细微的颜色变化即颜色噪声和细微的浓度变化即浓度噪声，因此，在颜色噪声突出的地方增大消除颜色噪声的比例，在浓度噪声突出的地方增大消除浓度噪声的比例，由此，对颜色噪声消除和浓度噪声消除分别以不同的比例进行处理的方法可以实现噪声消除的最优化。

还有，在图象的平坦部中色彩变化及浓度变化小或几乎没有，与此相对，在图象中的轮廓部上的情形与其相反，特别是浓度变化较大。因此，在把图象数据分离成浓度数据和颜色数据的情况下，图象的轮廓信息大多被包含在浓度数据这边。这也是希望分别以不同的比例对颜色噪声消除和浓度噪声消除进行处理的理由。

还有，与色彩变化相比，人的眼睛对浓度变化更敏感。这也是希望分别以不同的比例对颜色噪声消除和浓度噪声消除进行处理的另一理由。

还有，为了保存图象中的轮廓部而不使之模糊，只要不在图象的轮廓部上进行浓度噪声消除和颜色噪声消除即可，更理想的情况是图象的轮廓信息大多被包含在浓度数据这边，随着从图象的平坦部逐渐接近轮廓部，逐渐使浓度噪声消除的比例接近0，同时，在停止颜色噪声消除之前停止浓度噪声消除。颜色噪声消除所引起的使轮廓信息变得模糊的效果比浓度噪声消除所引起的要小，因此，只进行到图象的轮廓部附近，由此可以提高使图象的粗糙感减小的效果。

也就是说，如上述构成那样，通过改变颜色数据的平滑化处理和浓度数据的平滑化处理之间的比例使之与2维坐标空间上的浓度数据的变化相对应，由此可以使基于颜色数据的平滑化处理的颜色噪声消除效果和基于浓度数据的平滑化处理的浓度噪声消除效果之间的平衡达到最优化，因此，对图象中的轮廓部的保存和图象的粗糙感减小都可以得到理想的结果。

为了解决上述问题，本发明第2种图象处理方法，其特征在于除了进行在上述第1种方法中的处理之外，还根据上述浓度数据的变化程度设定第1基准值，在浓度数据的变化比上述第1基准值小的图象区中，在进行了颜色数据的平滑化处理后可根据需要进行浓度数据的平滑化处理。

根据上述构成，浓度数据的变化比第1基准值大的区域为接近图象的轮廓部而不是平坦部的区域，相反，浓度数据的变化比第1基准值小的区域为接近图象的平坦部而不是轮廓部的区域，因此，可以借助于第1基准值区分接近轮廓部的区域。

因此，在接近平坦部的区域中，与浓度数据的平滑化处理相比，优先进行使轮廓信息变模糊的效果更小的颜色数据的平滑化处理。这样，与单独进行浓度噪声消除的情形相比，如果事先进行颜色噪声消除，则可以减小浓度噪声消除的比例。也就是说，可以在进行浓度数据的平滑化处理得到理想的结果的情况下进行该处理。其结果对于图象中的轮廓部的保存和图象的粗糙感的减低这两方面都可以得到更理想的结果。

为了解决上述问题，本发明第3种图象处理方法，其特征在于除了进行在上述第1或2种方法中的处理之外，还根据上述浓度数据的变化程度设定第1基准值，在浓度数据的变化比上述第1基准值小的图象区中，使对颜色数据的平滑化处理的比例比对浓度数据的平滑化处理的比例大。

根据上述构成，因与上述方法同样的理由，可以借助于第1基准值区分接近轮廓部的区域，因此，在靠近平坦部的区域中，相对加大使轮廓信息变模糊的效果比浓度噪声消除更小的颜色数据的平滑化处理的比例，由此，对于图象中的轮廓部的保存和图象的粗糙感的减低这两方面都可以得到更理想的结果。

为了解决上述问题，本发明第4种图象处理方法，其特征在于除了进行在上述第2或3种方法中的处理之外，还根据上述浓度数据的变化程度设定数值比上述第1基准值小的第2基准值，在浓度数据的变化比上述第2基准值大的图象区中不进行浓度数据的平滑化处理。

根据上述构成，浓度数据的变化比第2基准值小的图象区域变成更接近图象的平坦部的区域，因此，通过设定第1及第2基准值可以把图象分类为接近平坦部的区域、平坦部和轮廓部之间的区域、接近轮廓部的区域这3等级。

于是，在浓度数据的变化比第2基准值大的区域不进行使图象的轮廓部变模糊的效果大的浓度噪声消除，因此，可以进一步提高保存图象的轮廓部的效果。

另一方面，如上述第2或3种方法所述，在浓度数据的变化比第1基准值大的区域至少要进行颜色噪声消除，因此，同样可以得到减低图象的粗糙感的效果。

为了解决上述问题，本发明第5种图象处理方法，其特征在于除了进行在上述第2、3或4种方法中的处理之外，还在浓度数据的变化比上述第1基准值大的图象区中不进行浓度数据的平滑化处理及颜色数据的平滑化处理。

根据上述构成，在浓度数据的变化比上述第1基准值大的图象区域即靠近图象的轮廓部的区域中既不进行浓度噪声消除也不进行颜色噪声消除，因此，借助于本图象处理方法，可以最恰当地保存图象的轮廓部。

为了解决上述问题，本发明第6种图象处理方法，其特征在于除了进行在上述第1-5种方法中的处理之外，还根据浓度数据的弥散值改变颜色数据的平滑化处理和浓度数据的平滑化处理之间的比例。

根据上述构成，浓度数据的弥散值正确地反映浓度数据的变化，而且还是容易计算的参数。也就是说，在完全没有浓度数据的变化的区域中弥散值为0，随着浓度数据的变化由0变大，弥散值也由0往大的值变化。

因此，通过求得浓度数据的弥散值可以根据该值容易地识别是否接近图象的平坦部还是轮廓部或是平坦部与轮廓部之间的中间区域等。

因此，根据浓度数据的弥散值可以容易地优化颜色噪声消除效果和浓度噪声消除效果之间的平衡。特别是弥散值是通过对浓度数据与浓度数据的平均值的差分的平方求平均值得到的，因此，可以认为基于弥散值的噪声消除是通过平方计算的效果使图象更加自然地形成。还有，因不必进行复杂的计算处理，可以提供在计算速度不变慢的情况下完成处理且还适用于固化的比较容易的图象处理方法。

为了解决上述问题，本发明所提供的第1种图象处理装置，其特征在于具备有(1)把图象数据分离成浓度数据和颜色数据的数据分离部、(2)进行颜色数据的平滑化处理的颜色噪声消除部、(3)进行浓度数据的平滑化处理的浓度噪声消除部、(4)算出2维坐标空间上的浓度数据的变化并根据该变化对每个图象的单元区域算出颜色数据的平滑化处理和浓度数据的平滑化处理之间的比例并输出到颜色噪声消除部和浓度噪声消除部的平滑化比例算出部，其中上述平滑化比例算出部把浓度数据的变化和根据浓度数据的变化程度所设定的第1基准值进行比较，在浓度数据的变化比上述第1基准值小的图象区中，根据使颜色数据的平滑化处理的比例比浓度数据的平滑化处理的比例大的算出式算出该比例。

根据上述构成，平滑化比例算出部较平衡地算出颜色数据的平滑化处理和浓度数据的平滑化处理之间的比例，使得在不使图象中的轮廓部变模糊的情况下得到减低图象的粗糙感的效果。还有，平滑化比例算出部对每个图象的单元区域进行该计算。

颜色噪声消除部从数据分离部接受颜色数据，从平滑化比例算出部接受颜色噪声消除的比例，由此对每个图象的单元区域进行颜色数据的平滑化处理。

浓度噪声消除部从数据分离部接受浓度数据，从平滑化比例算出部接受浓度噪声消除的比例，由此对每个图象的单元区域进行浓度数据的平滑化处理。

由此，图象中的轮廓部被保存，图象的粗糙感被减低，可以得到层次分明的高品位图象。

为了解决上述问题，本发明第2种图象处理方法，其特征在于除了上述第1种装置的构成之外，上述平滑化比例算出部还把浓度数据的变化和根据浓度数据的变化程度所设定的第1基准值进行比较，在浓度数据的变化比上述第1基准值小的图象区中，根据使颜色数据的平滑化处理的比例比浓度数据的平滑化处理的比例大的算出式算出该比例。

根据上述构成，因与上述第3种的方法同样的理由，对于图象中的轮廓部的保存和图象的粗糙感的减低这两方面都可以得到更理想的结果。

为了解决上述问题，本发明的第3种图象处理装置，其特征在于除了上述第1种装置所述的构成之外，上述平滑化比例算出部还把浓度数据的变化和根据浓度数据的变化程度所设定的比上述第1基准值小的第2基准值进行比较，在浓度数据的变化比上述第2基准值大的图象区中，根据不使浓度数据的平滑化处理得以进行的算出式算出该比例。

根据上述构成，因与上述第4种的方法同样的理由，可以进一步提高保存图象的轮廓部的效果，而且，同样还可以得到减低图象的粗糙感的效果。

为了解决上述问题，本发明的第4种图象处理装置，其特征在于除了上述第2或3种装置中所述的构成之外，上述平滑化比例算出部还在浓度数据的变化比上述第1基准值大的图象区中根据不使浓度数据的平滑化处理及颜色数据的平滑化处理得以进行的算出式算出该比例。

根据上述构成，因与上述第5种的方法同样的理由，本图象处理装置可以最恰当地保存图象的轮廓部。

为了解决上述问题，本发明的第6种图象处理装置，其特征在于除了上述第2-4种装置所述的构成之外，上述平滑化比例算出部还具备有可以根据外部的输入可变地设定上述基准值的基准设定部。

根据上述构成，第1基准值及第2基准值都不是固定的，可以通过基准设定部使之成为可变的，因此，可以在确认所得到的图象质量的基础上选择使图象的轮廓部的保存效果和减低图象的粗糙感的效果达到最佳平衡的基准值。

附图说明

图1为表示本发明的图象处理装置的晕色处理部的构成的方框图。

图2为示意性地表示上述图象处理装置的要部的方框图。

图3为表示实施颜色数据的平滑化处理和浓度数据的平滑化处理的作为重复单元的图象的单元区域的说明图。

图4为以曲线图表示颜色数据的平滑化处理和浓度数据的平滑化处理的算法的一例的说明图。

图5为表示既不实施颜色噪声消除也不实施浓度噪声消除的图象数据的输出结果的代用图的照片。

图6为表示对图5所用的图象数据实施了颜色噪声消除的图象数据的输出结果的代用图的照片。

图7为表示对图5所用的图象数据实施了颜色噪声消除及浓度噪声消除的图象数据的输出结果的代用图的照片。

图8为表示对图5所用的图象数据实施了放大处理并修整了左眼球附近区域的输出结果的代用图的照片。

图9为表示对图6所用的图象数据实施了放大处理并修整了左眼球附近区域的输出结果的代用图的照片。

图10为表示对图7所用的图象数据实施了放大处理并修整了左眼球附近区域的输出结果的代用图的照片。

图11(a)为表示在实施清晰化处理前的图象中的轮廓部上的浓度变化的样例的说明图，(b)为表示在实施清晰化处理后的图象中的轮廓部上的浓度变化的样例的说明图。

图中，6：Y/C分离部(数据分离部)，7：噪声消除比例算出部(平滑化比例算出部)，12：基准设定部，14：颜色噪声消除部，15：浓度噪声消除部，BYxy：色差数据(颜色数据)，RYxy：色差数据(颜色数据)，YYxy：亮度数据(浓度数据)，DP：弥散值，RC：颜色噪声消除率参数(颜色数据的平滑化处理的比例)，RD：浓度噪声消除率参数(浓度数据的平滑化处理的比例)，T1：第1基准值，T2：第2基准值。

具体实施方式

实施例1

根据图1至图10对本发明的一实施例说明如下。

一般来说，与色彩变化相比，人的眼睛对浓度变化更敏感，因此，当为了消除颜色噪声进行强的晕色处理(平滑化处理)、而为了消除浓度噪声进行弱的晕色处理(平滑化处理)时，看起来噪声消除的效果好，轮廓不怎么变模糊。这种人的视觉特性是产生本发明的第1着眼点。

其次，在轮廓部上，浓度的变化比颜色的变化表现得明显，由此可知，被包含在浓度数据中的轮廓信息比被包含在颜色数据中的多。因此，使浓度数据的晕色处理比颜色数据的晕色处理弱有益于轮廓信息的保存。

虽是如此，对于图象整体而言，一样地进行了颜色数据的强晕色处理和浓度数据的弱晕色处理，因此，完全忽视了轮廓信息，无法实现高的图象清晰度。于是，抽出视为图象中的轮廓部的区域，在轮廓部上减弱或完全部进行晕色处理，在非轮廓部上对颜色数据进行强的晕色处理并对浓度数据进行弱的晕色处理，这样，可以在保持噪声消除效果的同时更加有效地保存轮廓信息。此轮廓信息的保存性和晕色处理处理方法之间的相关性是产生本发明的第2着眼点。

从这样的着眼点出发提出了如下方法作为本发明的图象处理方法。具体来说，为了减低被包含在用扫描仪从显影完毕的照片胶片读取的图象数据中的胶片微粒噪声，把图象数据分离成浓度数据和颜色数据，改变颜色数据的晕色处理和浓度数据的晕色处理之间的比例使之与2维坐标空间上的浓度数据的变化相对应。

还提出了如下方法作为本发明的图象处理方法。具体来说，根据2维坐标空间上的浓度数据的变化抽出图象中的轮廓部，在轮廓部上尽量不进行噪声消除，在非轮廓部上，颜色噪声消除比浓度噪声消除优先进行、或使颜色噪声消除率比浓度噪声消除率大。

作为具体说明，首先说明实施本发明的图象处理方法的图象处理装置的构成。

与本发明有关的图象处理装置根据比如BGR各色的图象数据使作为感光材料的印像纸曝光，由此把图象印在印像纸上，如图2所示，该装置备有图象取入部1、晕色处理部2、带有清晰化处理部3的图象处理部4及曝光部5。

图象取入部1为通过对透过负片的光进行测光取入被记录在负片上的图象(以下记述为原图象)的扫描仪，是由把光照射在负片上的光源、由BGR各色滤波器及CCD(Charge Coupled Device)所构成的单板式或3板式CCD照相机构成的。于是，用CCD按BGR接受透过负片及各色滤波器的光，由此，图象取入部1把与受光量相应的电信号按BGR送往图象处理部4。由此得到与原图象的各象素的颜色及浓度对应的以BGR表示的图象数据。

图象处理部4对由图象取入部1送来的以BGR表示的图象数据进行噪声消除处理、清晰化处理、对CCD的读取不均匀和曝光头的曝光不均匀的修正处理、考虑了印像纸的发色特性的γ修正处理等各种图象处理。还有，图象处理部4可以由被装在图象处理装置内的微处理器及/或DSP(Digital Signal Processor)等构成，也可以由设在装置外部的的PC(Personal Computer)构成。还有，在图象处理部4上备有临时存放来自图象取入部1的图象数据的存储器和控制曝光部5上的曝光动作的控制部(都未图示)。

构成图象处理部4的晕色处理部2备有这样的构成，即把图象数据分离成浓度数据和颜色数据、并根据2维坐标空间上的浓度数据的变化改变颜色数据的晕色处理和浓度数据的晕色处理之间的比例，其详细情况将在后面记述。

构成图象处理部4的清晰化处理部3根据操作者的指示对于在晕色处理部2上消除了颜色噪声及浓度噪声的图象数据正确地进行使图象中的轮廓部清晰可见的清晰化处理。还有，也可以把图象取入部1输出的图象数据输入到清晰化处理部3，在进行了清晰化处理后在晕色处理部2上进行噪声消除处理，在此情况下也可以得到品位比以往高的图象。

但是，在清晰化处理之后进行晕色处理的情况下，必须根据清晰化的程度改变最佳的晕色程度。与此相对，在先进行晕色处理的情况下不必考虑清晰化的程度，因此，其优点是处理比前者简单。

曝光部5根据由图象处理部4发送的BGR各图象数据一个个象素地控制光向印像纸的照射/非照射并把图象印在印像纸上。作为控制光的照射的手段可以考虑例如PLZT曝光头、DMD(数字微镜仪)、LCD(液晶显示装置)、LED(发光二极管)显示盘、激光、FOCRT(Fiber Optic CathodeRay Tube)、CRT(Cathode Ray Tube)等。还有，在使用PLZT曝光头、DMD、LCD等非自发光型的控制手段的情况下，当然另外还需要光源。还可以根据需要配设BGR的旋转滤波器和印像透镜等聚光透镜。

还有，上述PLZT就是把锆酸铅(PbZrO₃)和钛酸铅(PbTiO₃)以适当的比例在作为固熔体的东西(PZT)添加镧并进行热压得到的(Pb_(1-x)La_x)(Zr_yTi_(1-y))_1-x/4O₃类固熔体。PLZT与液晶一样通过与偏振板组合并施加电压可以控制光的透射光量。

还有，本实施例的图象处理装置其图象分辨率为2167dpi，具有取入几乎是胶片微粒程度的图象并印在印像纸上的能力。

下面对晕色处理部2的构成进行详细说明。如图1所示，晕色处理部2粗划分为Y/C分离部6(数据分离部)、噪声消除比例运算部(平滑化比例算出部)及噪声消除部8。

Y/C分离部6其作用是把从图象取入部1输入来的BGR各图象数据转换为YC数据，也就是分离为亮度数据(浓度数据)YY_xy和色差数据BY_xy·RY_xy(颜色数据)。还有，亮度数据YY_xy和色差数据BY_xy·RY_xy上所带的符号x、y是以2维坐标表示的在图象取入部1的CCD上的各元件的位置。

噪声消除比例运算部7其作用是算出2维坐标空间上的亮度数据YY_xy的变化，根据该变化对每个图象的单元区算出色差数据BY_xy·RY_xy的晕色处理和亮度数据YY_xy的晕色处理之间的比例、并输出到噪声消除部8。更具体来说，噪声消除比例运算部7从亮度数据YY_xy的变化识别图象中的轮廓部和非轮廓部，对轮廓部不进行晕色处理，另一方面，对非轮廓部则把色差数据BY_xy·RY_xy的晕色处理的比例设得比亮度数据YY_xy的晕色处理的比例大。

还有，如图3所示，作为一例，把以某关注象素为中心的1边7象素(7×7)的正方形区域作为上述图象的单元区域，对图象的整个区域反复对每单元区域进行晕色处理。通过1个个象素的集合，上述单元区域被设定为可以再现图象本来的色浓度的程度的大小。其理由如下。

所谓晕色处理是指把某关注象素的各色差数据BY_xy·RY_xy及亮度数据YY_xy的一部分或全部用单元区域上的各数据的平均值置换而进行平滑化的处理。由此，在关注象素为从周围的象素突出的噪声的情况下，噪声数据的一部分或全部被置换为其周围的象素的平均值数据，因此，噪声被减低。

这样，虽然噪声不是有规律地被排列的，但当把单元区域的大小(象素数)设得过小时，如果在该单元区域内存在噪声，则求得留下大的噪声影响的平均值数据，当把单元区域的大小(象素数)设得过大时，求得受了多个不同的噪声的影响的平均值数据，由此可见，哪一种情形对噪声的恰当减低都影响不好。

但是，当逐渐增加关注象素周围的象素数并扩大区域时，图象的色浓度的趋向或一连串的不均匀状态开始出现的区域的大小大致就是7象素×7象素。这与如下情形相似，即靠近着看CRT时只能看到BGR的细点独立发光，但当稍微离开CRT时，可看到的范围扩大，逐渐可以看到色浓度。如果认为在CRT上构成图象的点相当于胶片微粒，则本发明就容易理解了。

还有，所谓噪声是指在某象素上突发性地出现的异质的色浓度或具有某种周期性(条纹图案等)的色浓度，但本发明要减低的噪声是因胶片微粒的发色特性分布得不均匀而引起的胶片微粒噪声。

图8表示胶片微粒噪声的一例。图8为把从图象取入部1取入的图象数据不经任何晕色处理而输出的结果(图5)的一部分，是对从图象取入部1取入的图象数据进行放大处理并修整了左眼球附近区域而输出的结果。可以知道在图8的脸的原皮肤部分上出现作为胶片微粒噪声的微粒状的细微的浓淡变化。在图5的整体图象中，这样的胶片微粒噪声显得有粗糙感。

其次，为了对颜色噪声及浓度噪声确定噪声消除比例，噪声消除比例运算部7具备有弥散值运算部9、颜色噪声消除比例运算部10、浓度噪声消除比例运算部11及基准设定部12。

为了求得从Y/C分离部6输入的亮度数据YY_xy的变化，弥散值运算部9如后述那样按上述单元区域算出亮度数据YY_xy的弥散值DP。

颜色噪声消除比例运算部10用从弥散值运算部9输入的弥散值DP算出决定以什么样的比例用单元区域上的各数据BY_xy·RY_xy的平均值分别置换某关注象素的各色差数据BY_xy·RY_xy的颜色噪声消除率参数RC。

还有，浓度噪声消除比例运算部11用从颜色噪声消除比例运算部10输入的颜色噪声消除率参数RC算出决定以什么样的比例用单元区域上的亮度数据YY_xy的平均值分别置换某关注象素的亮度数据YY_xy的浓度噪声消除率参数RD。

基准设定部12对弥散值DP设定后述的第1基准值T₁，把第1基准值T₁输出到颜色噪声消除比例运算部10，同时，对弥散值DP设定后述的第2基准值T₂，把第2基准值T₂输出到浓度噪声消除比例运算部11。

还有，后面将会详述，第1基准值T₁成为决定对颜色噪声及浓度噪声不进行任何晕色处理的区域的基准。另一方面，第2基准值T₂成为决定颜色噪声消除但不进行浓度噪声消除的区域的基准。还有，第1基准值T₁及第2基准值T₂可以通过从外部对基准设定部12的输入进行适当改变。

还有，噪声消除部8具备有平均值运算部13、颜色噪声消除部14及浓度噪声消除部15。

平均值运算部13对上述单元区域分别求色差数据BY_xy·RY_xy及亮度数据YY_xy的平均值，分别输出平均色差数据BY_av·RY_av及平均亮度数据YY_av。

颜色噪声消除部14用从Y/C分离部6输入的色差数据BY_xy·RY_xy、从平均值运算部13输入的平均色差数据BY_AV·RY_av及从颜色噪声消除比例运算部10输入的颜色噪声消除率参数RC以由颜色噪声消除率参数RC所定的比例把色差数据BY_xy·RY_xy置换为平均色差数据BY_av·RY_av并输出置换色差数据BY_xy’·RY_xy’。还有，颜色噪声消除部14根据颜色噪声消除率参数RC的值不进行基于上述置换的晕色处理，照原样输出色差数据BY_xy·RY_xy。

浓度噪声消除部15用从Y/C分离部6输入的亮度数据YY_xy、从平均值运算部13输入的平均亮度数据YY_av及从浓度噪声消除比例运算部11输入的浓度噪声消除率参数RD以由浓度噪声消除率参数RD所定的比例把亮度数据YY_xy置换为平均亮度数据YY_av并输出置换亮度数据YY_xy’。还有，浓度噪声消除部15根据浓度噪声消除率参数RD不进行基于上述置换的晕色处理，照原样输出亮度数据YY_xy。

以下对基于上述构成的胶片微粒噪声的消除处理进行具体说明。根据本发明，通过图象取入部1从负片按BGR读取的图象数据借助于Y/C分离部6被分离为色差数据BY_xy·RY_xy及亮度数据YY_xy，在噪声消除部8中，胶片微粒噪声从各数据BY_xy·RY_xy、YY_xy中被除去。也就是说，被包含在BGR图象数据中的胶片微粒噪声被分成颜色噪声和浓度噪声后被除去。

还有，为了保存图象中的轮廓部，从亮度数据YY_xy的变化区分轮廓部，在轮廓部上不进行晕色处理，离轮廓部越远、即离颜色和浓度变化小的图象的平坦部越近，越加强晕色处理，而且，在进行晕色处理的区域中加强颜色噪声消除处理的处理强度并减弱浓度噪声消除处理的处理强度，根据这样的算法，噪声消除比例运算部7算出上述颜色噪声消除率参数RC和浓度噪声消除率参数RD。

借助于弥散值运算部9，上述亮度数据YY_xy的变化作为上述弥散值DP被求出。弥散值运算部9对图3所示的7象素×7象素的单元区域用下式计算弥散值DP。

[数式1]

$D1=\underset{i=x-3}{\overset{x+3}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=y-3}{\overset{y+3}{\mathrm{\Σ}}}Y{Y}_{\mathrm{ij}},D2=\underset{i=x-3}{\overset{x+3}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=y-3}{\overset{y+3}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{YY}}_{\mathrm{ij}}\×{\mathrm{YY}}_{\mathrm{ij}})$

DP＝{D2-(D1×D1)/49}/49

还有，用于求取弥散值DP的上式是为了使计算快速化的近似式，假设单元区域内的象素数为N，则根据本来弥散的定义的计算式为

X_av＝∑Xi/N                               (1)

DP＝∑(Xi-X_av)²/N                        (2)

但是，因式(2)中的平方计算的效果，单元区域内的49象素的浓度变化越大，弥散值DP的值越大。在图象中的平坦部上，色彩变化及浓度变化小或基本上没有，变化均匀，而在图象中的轮廓部上正好此相反，特别是浓度变化大。因此，作为亮度数据YY_xy的变化而算出的弥散值DP大的单元区域可以认为属于图象中的轮廓部或附近的区域。

于是，本发明的目的之一是为了在图象中的轮廓部上不进行晕色处理而对弥散值DP设定阈值，对于弥散值DP在阈值以上的单元区域不进行任何晕色处理。在基准设定部12上把这样的阈值设定为上述第1基准值T₁。

还有，本发明的另外的目的是为了实现离轮廓部越远越加强晕色处理，离轮廓部越远则越要加大以单元区域内的49象素的平均值置换位于单元区域的中央的关注象素的各色差数据BY_xy·RY_xy及亮度数据YY_xy的比例。

还有，本发明的另外的其他目的是为了在进行晕色处理的区域中加强颜色噪声消除处理的处理强度并减弱浓度噪声消除处理的处理强度，总要把对色差数据BY_xy·RY_xy置换为平均值的比例设定得比对亮度数据YY_xy置换为平均值的比例大。还有，在本发明中，在基准设定部12上设定数值比上述第1基准值T₁小的第2基准值T₂，在弥散值DP 比第2基准值T₂小的单元区域中进行颜色噪声消除(比例大)和浓度噪声消除(比例小)，在弥散值DP比第2基准值T₂大的单元区域中不进行浓度噪声消除而只进行颜色噪声消除。

图4为表示把以上算法曲线图化的一例。图4中的各设定值为

第1基准值             T₁＝300

第2基准值             T₃＝120

颜色噪声消除率参数    RC＝DP/300             (3)

                      (RC＞1时取RC＝1)

浓度噪声消除率参数    RD＝RC+0.6             (4)

                      (RD＞1时取RD＝1)。

还有，颜色噪声消除率参数RC为依照线形比率决定置换率的变量，当为0时，把色差数据BY_xy·RY_xy置换为平均值的比例设定为1、即完全把色差数据BY_xy·RY_xy置换为各平均值，当为1时，把色差数据BY_xy·RY_xy置换为平均值的比例设定为0、即照原样保存色差数据BY_xy·RY_xy。

还有，对于浓度噪声消除率参数RD也同样，设定浓度噪声消除率参数RD，使得在弥散值DP从0到第2基准值T₂(120)的区间中，以与颜色噪声消除的情形同样的线形比率进行浓度噪声消除。具体来说，当弥散值DP为0时，把RD设定为0.6，但这是实验上定出的值，其根据是，对于在弥散值DP从0到120的区间中的单元区域，当在置换率不超过0.4(＝1-0.6)的条件下把亮度数据YY_xy置换为平均值时，印在印像纸上的图象的质感比较理想。

各参数RC RD分别在颜色噪声消除比例运算部10及浓度噪声消除比例运算部11上用上述算法算出，但颜色噪声消除部14用从Y/C分离部6输入的色差数据BY_xy·RY_xy、从平均值运算部13输入的平均色差数据BY_AV·RY_av及从颜色噪声消除比例运算部10输入的颜色噪声消除率参数RC依照

BY_xy’＝BY_av×(1-RC)+BY_xy×RC

RY_xy＝RY_av×(1-RC)+BY_xy×RC

求出颜色噪声被消除后的置换色差数据BY_xy’·RY_xy’。

还有，浓度噪声消除部15用从Y/C分离部6输入的亮度数据YY_xy、从平均值运算部13输入的平均亮度数据YY_av及从浓度噪声消除比例运算部11输入的浓度噪声消除率参数RD依照

YY_xy’＝YY_av×(1-RD)+YY_xy×RD    (5)

求出浓度噪声被消除后的置换亮度数据YY_xy’。

还有，上述平均色差数据BY_AV·RY_av及平均亮度数据YY_av是在平均值运算部13上依照以下的计算式

[数式2]

${\mathrm{BY}}_{\mathrm{av}}=\underset{i=x-3}{\overset{x+3}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=y-3}{\overset{y+3}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{BY}}_{\mathrm{ij}}/49$

${\mathrm{RY}}_{\mathrm{av}}=\underset{i=x-3}{\overset{x+3}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=y-3}{\overset{y+3}{\mathrm{\Σ}}}R{Y}_{\mathrm{ij}}/49$

${\mathrm{YY}}_{\mathrm{av}}=\underset{i=x-3}{\overset{x+3}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=y-3}{\overset{y+3}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{YY}}_{\mathrm{ij}}/49$

计算出的。

下面对使用了以上的计算式(1)～(5)的晕色处理部2的动作进行具体说明。但是，为了说明的方便起见，把用于说明本申请的以往技术的3×3象素的浓度数据作为例子。

例如，Y/C分离部6对图象的平坦部上的3×3象素的单元区域从由图象取入部1输入的BGR图象数据生成

                      51        49         53

                      52        50         49

                      48        51         47

作为亮度数据YY_xy，对图象的轮廓部上的3×3象素的单元区域生成

                      10        30         70

                      15        50         90

                      20        80         85

对于含胶片微噪声的图象平坦部上的3×3象素的单元区域生成

                      45        49         45

                      49        74         49

                      45        49         45

于是，首先，平均值运算部13依照上式(1)计算各单元区域的平均亮度数据YY_av，对图象的平坦部A、轮廓部B、带噪声的平坦部C算出

YY_av(A)＝50，YY_av(B)＝50，YY_av(C)＝50。

其次，弥散值运算部9用从平均值运算部13输入的平均亮度数据YY_av和从Y/C分离部6输入的亮度数据YY_xy依照上式(2)计算各单元区域的弥散值DP，算出

DP(A)＝3.3，DP(B)＝916.7，DP(C)＝75.6。

还有，如前所述，实际上为了计算的快速化，弥散值运算部9依照上述[数式1]算出弥散值DP。

接着，颜色噪声消除比例运算部10用从弥散值运算部9输入的弥散值DP依照上式(3)计算各单元区域的颜色噪声消除率参数RC，算出

RC(A)＝0.01，RC(B)＝1，RC(C)＝0.25。

然后，浓度噪声消除比例运算部11用从颜色噪声消除比例运算部10输入的颜色噪声消除率参数RC依照上式(4)计算各单元区域的浓度噪声消除率参数RD，算出

RD(A)＝0.61，RD(B)＝1，RD(C)＝0.85。

最后，浓度噪声消除部15用从Y/C分离部6输入的亮度数据YY_xy、从平均值运算部13输入的平均亮度数据YY_av及从浓度噪声消除比例运算部11输入的浓度噪声消除率参数RD依照上式(5)对各单元区域的关注象素计算置换亮度数据YY_xy’，并把关注象素的亮度数据YY_xy置换为置换亮度数据YY_xy’。通过对全体象素实施这样的处理，全体亮度数据YY_xy被置换为置换亮度数据YY_xy’。

例如，当对于上述图象的平坦部上的关注象素的亮度数据YY_xy＝50计算置换亮度数据YY_xy’时，置换亮度数据YY_xy’＝50，得到碰巧与亮度数据YY_xy＝50一致的结果，因此，生成与原来的亮度数据一样的数据

                   51       49      53

                   52       50      49

                   48       51      47

还有，在平坦部上没多大必要得到原来的晕色效果。

还有，对于图象的轮廓部，浓度噪声消除率参数RD为1，因此，平均亮度数据YY_av的置换率为0，原来的亮度数据YY_xy照原样被保存。结果，在本发明的晕色处理中，可以在图象的非轮廓部上得到晕色的效果并消除噪声，另一方面，图象的轮廓部不接受晕色效果，因此，不会失去图象的细节。

还有，对在带噪声的平坦部上的关注象素的亮度数据YY_xy＝74，同样依照上式(5)计算置换亮度数据YY_xy’，得到置换亮度数据YY_xy’＝70。因此，生成

                   45       49       45

                   49       70       49

                   45       49       45

计算此弥散值DP(C)得到55.8，因此，亮度数据YY_xy的不均匀性减小，而且，转换后噪声的峰减小，得到减低噪声的效果。还有，在实际的处理中，不但对关注象素的亮度数据YY_xy＝74、还对其相邻象素也依次把亮度数据YY_xy置换为置换亮度数据YY_xy’，因此，实际的弥散值DP(C)更小。

还有，在上述例中，如果改变第2基准值T₂、改设为比现在的120大的值，则可以进一步提高噪声消除率。例如，当把第2基准值T₂设定为180时，式(4)变为RD＝RC+0.4，RD(C)＝0.65。当用此RD计算置换亮度数据YY_xy’时变成

                   45        49       45

                   49        66       49

                   45        49       45

计算此弥散值DP(C)得到39.2，因此，胶片微粒噪声变得更不显眼。

把以上说明的本发明的图象处理方法用于图象取入部1读入的图象数据的情形的结果表示于图5至图10。

图5表示如上述那样对图象取入部1读入的图象数据不进行任何噪声消除而直接算出到曝光部5的图象数据的输出结果(原图象)。

图6表示对图象取入部1读入的图象数据只实施颜色噪声消除并输出到曝光部5的图象数据的输出结果。

图7表示对图象取入部1读入的图象数据实施颜色噪声消除及浓度噪声消除并输出到曝光部5的图象数据的输出结果。

当对图5～图7比较脸的皮肤或衣服的质地的粗糙感时，图5的原图象的粗糙感在图6中被减低，在图7中被进一步减低而变得光滑。还有，对于象五官的轮廓和身体的轮廓那样的图象的轮廓部的清晰度，在图5～图7中看不出显眼的差异。

在胶片微粒水平下对这样的差异容易确认，因此，对用于图5～图7中的图象数据进行放大处理，图8～图10表示修整了左眼球附近区域的图象的输出结果。从这些结果可以看到，在图象上导致粗糙感的胶片微粒噪声从图8至图10逐渐得到改善，在轮廓部的状态上基本上看不出差异，在图6及图7的图象中，轮廓部基本上照原样被保存。

以上所说明的保存图象的轮廓部的噪声消除处理由执行该处理的程序实现。此程序被存放在计算机可读取的记录介质中。在本发明中，此记录介质既可以是在图2的图象处理部4上用于执行处理所必需的未图示的存储器(例如ROM本身)，也可以是通过设有程序读取装置并把记录介质插入该装置中便可读取的未图示的作为外部存储装置的程序介质。

不论在上述哪一种情况下，被存放的程序可以通过微处理器(未图示)的存取被执行，也可以通过读出被存放的程序并把读出的程序装入图象处理部4的未图示的程序存储区而被执行。在此情况下，假设装载用的程序预先被存放在主体装置上。

这里，上述程序介质是被构成为可与主体分离的记录介质，也可以是包括磁带或盒式磁带等磁带类、软盘或硬盘等磁盘或CD-ROM/MO/MD/DVD等光盘的盘类、IC卡(包含存储卡)/光卡等卡类、或基于掩模ROM、EPROM、EEPROM、闪存ROM等的半导体存储器的固定地装有程序的介质。

还有，在本发明中，系统被构成为可与包括因特网的通信网络连接，因此，可以把从通信网络下载程序的流动性地装有程序的传输介质用于本发明。还有，在象这样从通信网络下载程序的情况下，该下载用的程序可以预先存放在主体装置中，也可以从别的记录介质安装。

还有，被存放在记录介质中的内容并不限于程序，也可以是数据。

如上所述，与本发明的第1种图象处理方法所具有的处理是把图象数据分离成浓度数据和颜色数据，改变颜色数据的平滑化处理和浓度数据的平滑化处理之间的比例使之与2维坐标空间上的浓度数据的变化相对应。

因此，具有如下效果，即通过改变颜色数据的平滑化处理和浓度数据的平滑化处理之间的比例使之与2维坐标空间上的浓度数据的变化相对应，由此可以使基于颜色数据的平滑化处理的颜色噪声消除效果和基于浓度数据的平滑化处理的浓度噪声消除效果之间的平衡达到最优化，因此，对图象中的轮廓部的保存和图象的粗糙感减小都可以得到理想的结果。

如上所述，与本发明第2种图象处理方法所具有的处理是除了进行第1种方法中所述的处理之外，还根据上述浓度数据的变化程度设定第1基准值，在浓度数据的变化比上述第1基准值小的图象区中，在进行了颜色数据的平滑化处理后可根据需要进行浓度数据的平滑化处理。

因此，除了得到基于上述第1种方法的效果之外还具有如下效果，即在接近图形的平坦部的区域中，与浓度噪声消除相比，优先进行使轮廓信息变模糊的效果更小的颜色数据的平滑化处理，在进行浓度数据的平滑化处理得到理想的结果的情况下进行该处理，由此，对于图象中的轮廓部的保存和图象的粗糙感的减低这两方面都可以得到更理想的结果。

如上所述，与本发明第3种图象处理方法所具有的处理是除了进行上述第1或2种方法所述的处理之外，还根据上述浓度数据的变化程度设定第1基准值，在浓度数据的变化比上述第1基准值小的图象区中，使对颜色数据的平滑化处理的比例比对浓度数据的平滑化处理的比例大。

因此，与上述第2种的方法一样，具有如下效果，即在靠近平坦部的区域中，相对加大使轮廓信息变模糊的效果比浓度噪声消除更小的颜色数据的平滑化处理的比例，由此，对于图象中的轮廓部的保存和图象的粗糙感的减低这两方面都可以得到更理想的结果。

如上所述，与本发明第4种图象处理方法所具有的处理是除了进行上述第2或3种方法所述的处理之外，还根据上述浓度数据的变化程度设定数值比上述第1基准值小的第2基准值，在浓度数据的变化比上述第2基准值大的图象区中不进行浓度数据的平滑化处理。

因此，除了得到基于上述第2或3种所述的方法的效果之外还具有如下效果，即在浓度数据的变化比第2基准值大的区域不进行使图象的轮廓部变模糊的效果大的浓度噪声消除，因此，可以进一步提高保存图象的轮廓部的效果。另一方面，如上述第2或3种方法所述，在浓度数据的变化比第1基准值小的区域至少要进行颜色噪声消除，因此，同样可以得到减低图象的粗糙感的效果。

与本发明的第5种图象处理方法所具有的处理是除了进行上述第2、3或4种方法所述的处理之外还在浓度数据的变化比上述第1基准值大的图象区中不进行浓度数据的平滑化处理及颜色数据的平滑化处理。

因此，除了得到基于上述第2-4种所述任一项的方法的效果之外还具有如下效果，即在靠近图象的轮廓部的区域中既不进行浓度噪声消除也不进行颜色噪声消除，因此，可以提供可以最恰当地保存图象的轮廓部的图象处理方法。

如上所述，与本发明的第6种图象处理方法所具有的处理是除了进行上述第1-5种方法所述任一项的处理之外，还根据浓度数据的弥散值改变颜色数据的平滑化处理和浓度数据的平滑化处理之间的比例。

因此，除了得到基于进行上述第1-5种所述任一项的方法的效果之外还具有如下效果，即根据可以正确地反映浓度数据的变化且容易计算的作为参数的浓度数据的弥散值可以容易地优化颜色噪声消除效果和浓度噪声消除效果之间的平衡。而且，因不必进行复杂的计算处理，可以提供在计算速度不变慢的情况下完成处理且还适用于固化的比较容易的图象处理方法。

如上所述，与本发明第1种图象处理装置其构成具备有(1)把图象数据分离成浓度数据和颜色数据的数据分离部、(2)进行颜色数据的平滑化处理的颜色噪声消除部、(3)进行浓度数据的平滑化处理的浓度噪声消除部、(4)算出2维坐标空间上的浓度数据的变化并根据该变化对每个图象的单元区域算出颜色数据的平滑化处理和浓度数据的平滑化处理之间的比例并输出到颜色噪声消除部和浓度噪声消除部的平滑化比例算出部。

因此，借助于各部的动作得到如下效果，即图象中的轮廓部被保存，图象的粗糙感被减低，可以得到层次分明的高品位图象。

如上所述，与本发明第2种的图象处理装置除了具有上述第1种装置所述的构成之外，上述平滑化比例算出部还把浓度数据的变化和根据浓度数据的变化程度所设定的第1基准值进行比较，在浓度数据的变化比上述第1基准值小的图象区中，根据使颜色数据的平滑化处理的比例比浓度数据的平滑化处理的比例大的算出式算出该比例。

因此，与上述第3种方法一样，除了得到基于上述第1种图象处理装置所述的构成的效果之外还具有如下效果，即对于图象中的轮廓部的保存和图象的粗糙感的减低这两方面都可以得到更理想的结果。

如上所述，本发明的第3种图象处理装置除了具有上述第2种图象处理装置所述的构成之外，上述平滑化比例算出部还把浓度数据的变化和根据浓度数据的变化程度所设定的比上述第1基准值小的第2基准值进行比较，在浓度数据的变化比上述第2基准值大的图象区中，根据不使浓度数据的平滑化处理得以进行的算出式算出该比例。

因此，与上述第4种方法一样，除了得到基于上述第1种图象处理装置所述的构成的效果之外还具有如下效果，即可以进一步提高保存图象的轮廓部的效果，而且，同样还可以得到减低图象的粗糙感的效果。

如上所述，与本发明的第4种图象处理装置除了具有上述第2或3种图象处理装置所述的构成之外，上述平滑化比例算出部还在浓度数据的变化比上述第1基准值大的图象区中根据不使浓度数据的平滑化处理及颜色数据的平滑化处理得以进行的算出式算出该比例。

因此，与上述第5种方法一样，除了得到基于上述第2或3种图象处理装置所述的构成的效果之外还具有如下效果，即可以提供可以最恰当地保存图象的轮廓部的图象处理装置。

如上所述，本发明第5种图象处理装置其特征在于除了上述第2、3或4种图象处理装置所述的构成之外，上述平滑化比例算出部还具备有可以根据外部的输入可变地设定上述基准值的基准设定部。

因此，除了得到基于上述第2-4种图象处理装置的任一项所述的构成的效果之外还具有如下效果，即第1基准值及第2基准值都不是固定的，可以通过基准设定部使之成为可变的，因此，可以在确认所得到的图象质量的基础上选择使图象的轮廓部的保存效果和减低图象的粗糙感的效果达到最佳平衡的基准值。

如上所述，本发明的记录介质其特征在于记录了执行上述第1-6种方法中的任1项所述的图象处理方法的程序。

因此，得到如下效果，即用户可以通过把该程序安装在图象处理装置上执行上述第1-6种方法中的任1项所述的图象处理方法。

Claims (14)

1.一种图象处理方法，其特征在于把图象数据分离成浓度数据和颜色数据，改变颜色数据的平滑化处理和浓度数据的平滑化处理之间的比例使之与2维坐标空间上的浓度数据的变化相对应，其中根据上述浓度数据的变化程度设定第1基准值，在浓度数据的变化比上述第1基准值小的图象区中，在进行了颜色数据的平滑化处理后可根据需要进行浓度数据的平滑化处理。

2.根据权利要求1所述的图象处理方法，其特征在于，在浓度数据的变化比上述第1基准值小的图象区中，使对颜色数据的平滑化处理的比例比对浓度数据的平滑化处理的比例大。

3.根据权利要求1所述的图象处理方法，其特征在于根据上述浓度数据的变化程度设定数值比上述第1基准值小的第2基准值，在浓度数据的变化比上述第2基准值大的图象区中不进行浓度数据的平滑化处理。

4.根据权利要求2所述的图象处理方法，其特征在于根据上述浓度数据的变化程度设定数值比上述第1基准值小的第2基准值，在浓度数据的变化比上述第2基准值大的图象区中不进行浓度数据的平滑化处理。

5.根据权利要求1所述的图象处理方法，其特征在于在浓度数据的变化比上述第1基准值大的图象区中不进行浓度数据的平滑化处理及颜色数据的平滑化处理。

6.根据权利要求2所述的图象处理方法，其特征在于在浓度数据的变化比上述第1基准值大的图象区中不进行浓度数据的平滑化处理及颜色数据的平滑化处理。

7.根据权利要求3所述的图象处理方法，其特征在于在浓度数据的变化比上述第1基准值大的图象区中不进行浓度数据的平滑化处理及颜色数据的平滑化处理。

8.根据权利要求4所述的图象处理方法，其特征在于在浓度数据的变化比上述第1基准值大的图象区中不进行浓度数据的平滑化处理及颜色数据的平滑化处理。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的图象处理方法，其特征在于根据浓度数据的弥散值改变颜色数据的平滑化处理和浓度数据的平滑化处理之间的比例。

10.一种图象处理装置，其特征在于具备有：把图象数据分离成浓度数据和颜色数据的数据分离部、进行颜色数据的平滑化处理的颜色噪声消除部、进行浓度数据的平滑化处理的浓度噪声消除部、算出2维坐标空间上的浓度数据的变化并根据该变化对每个图象的单元区域算出颜色数据的平滑化处理和浓度数据的平滑化处理之间的比例并输出到颜色噪声消除部和浓度噪声消除部的平滑化比例算出部，其中上述平滑化比例算出部把浓度数据的变化和根据浓度数据的变化程度所设定的第1基准值进行比较，在浓度数据的变化比上述第1基准值小的图象区中，根据使颜色数据的平滑化处理的比例比浓度数据的平滑化处理的比例大的算出式算出该比例。

11.根据权利要求10所述的图象处理装置，其特征在于上述平滑化比例算出部把浓度数据的变化和根据浓度数据的变化程度所设定的比上述第1基准值小的第2基准值进行比较，在浓度数据的变化比上述第2基准值大的图象区中，根据不使浓度数据的平滑化处理得以进行的算出式算出该比例。

12.根据权利要求10所述的图象处理装置，其特征在于上述平滑化比例算出部在浓度数据的变化比上述第1基准值大的图象区中根据不使浓度数据的平滑化处理及颜色数据的平滑化处理得以进行的算出式算出该比例。

13.根据权利要求11所述的图象处理装置，其特征在于上述平滑化比例算出部在浓度数据的变化比上述第1基准值大的图象区中根据不使浓度数据的平滑化处理及颜色数据的平滑化处理得以进行的算出式算出该比例。

14.根据权利要求10至13中任1项所述的图象处理装置，其特征在于上述平滑化比例算出部具备有可以根据外部的输入可变地设定上述基准值的基准设定部。

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