[發明專利]像素插補裝置、像素插補方法以及圖像讀取裝置

有效

• 申請號: 201010251166.2
• 申請日: 2010-08-09
• 公開（公告）號: CN101998025A
• 公開（公告）日: 2011-03-30
• 發明（設計）人: 栗形悠平
• 申請（專利權）人: 柯尼卡美能達商用科技株式會社
• 主分類號: H04N1/40
• 分類號: H04N1/40;H04N1/00;G06T3/40
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 經志強;楊林森

技術領域

本發明涉及插補欠缺像素的像素插補裝置、像素插補方法以及圖像讀取裝置。

背景技術

以光學方式讀取原稿圖像的圖像讀取裝置上所采用的接觸式線陣圖像傳感器(Contact?Image?Sensor，以下稱CIS)12，如圖2的下部所示是將多個傳感器芯片12a在主掃描方向上連結起來的構成。在這種構成下，由于很難在傳感器芯片12a彼此的接縫部分使像素間距離高精度地成為1個像素(在600dpi時約42.3μm)的長度Lb，所以大多接觸式線陣圖像傳感器中是在接縫部分取約2個像素(在600dpi時約84.6μm)的間隔La，就在該接縫部分存在著1個像素的欠缺像素K。

若不考慮欠缺像素的發生而原封不動地使用這種接觸式線陣圖像傳感器的輸出信號，則在有欠缺像素的接縫部分中線條圖像會產生階梯差，或者在有周期性的網點圖像等中會發生條紋狀的噪聲等而導致圖像質量的劣化。因此，進行使用濾波器以不易看見條紋等的處理，即將欠缺像素的一維方向(例如，主掃描方向(接觸式線陣圖像傳感器的線方向))的附近像素作為參照像素來插補欠缺像素。

雖然這種插補對于線條圖像及自然圖像有效，但在諸如網點圖像那樣持有較細的周期性圖案的圖像卻發生不自然的條紋。

作為減小對如較細網點圖像那樣的周期性高的圖像進行插補時的插補誤差的方法，在專利文獻1中公開了如下插補方法：以使一連串像素之中構成包含欠缺像素的像素組的多個像素的平均值和構成不含欠缺像素的像素組的多個像素的平均值相等的方式，來求出欠缺像素的插補數據。在該文獻中，作為使平均值一致的方法之一例，公開了如下方法：求出構成包含欠缺像素的像素組的N個像素之中、欠缺像素以外的像素值之合計和構成不含欠缺像素的像素組的N個像素值之合計，并將它們之差設為欠缺像素的插補數據。

【現有技術文獻】

【專利文獻1】JP特開2005-141611號公報

在專利文獻1所公開的插補方法中，由于以不含欠缺像素的周邊像素之平均值和包含欠缺像素的周邊像素之平均值相一致的方式來推測欠缺像素的插補數據，所以為求出平均值所采用的參照像素就被限于1維方向(接觸式線陣圖像傳感器的線方向)。

即，若在包含欠缺像素的周邊像素的范圍內包含2個以上像素值不定的欠缺像素，則僅以使包含欠缺像素的區域之平均值和不含欠缺像素的區域之平均值相一致這樣的條件，無法個別地決定多個欠缺像素的濃度，只能夠將這些多個欠缺像素插補成相同濃度而不能進行最佳的插補。從而，在專利文獻1的插補方法中，為求出平均值所采用的參照像素被限制于1維方向。因此，很難進行與具有二維擴展的網點圖像的周期性相對應的適當插補。另外，若在一維方向上擴展參照范圍，則與在二維區域獲得相同像素數的情況相比，參照像素遠離欠缺像素，與欠缺像素的關聯性將變得淡薄。

發明內容

本發明就是要解決上述問題，其目的是提供一種即便在網點區域也能夠更高精度地插補欠缺像素的像素插補裝置、像素插補方法以及圖像讀取裝置。

用于達到這種目的的本發明的要點就在于以下各項發明。

[1]一種像素插補裝置，其特征在于，具備：

加權插補部，其將存在欠缺像素的輸入圖像中的上述欠缺像素的周邊像素作為參照像素來求出上述欠缺像素的像素值，并生成在上述輸入圖像內的上述欠缺像素的位置上插入了該像素值的像素的1次插補圖像信號；

頻率分解部，其將由上述加權插補部生成的上述1次插補圖像信號分解成多個頻率區域的頻率分量；

網點度導出部，其使用由上述頻率分解部進行分解所獲得的多個頻率分量之中的高頻分量，來求出表示上述欠缺像素的附近區域為網點區域的程度的網點度；

修正值計算部，其使用上述多個頻率分量之中的低頻分量來計算上述像素值的修正值；以及

修正部，其將對上述1次插補圖像信號之中的上述欠缺像素的像素值依照上述網點度利用上述修正值修正后的信號作為插補結果進行輸出。

在上述發明中，將通過只采用加權插補的插補處理對欠缺像素進行插補時產生的網點區域中的波紋，依照欠缺像素的周邊區域為網點區域的程度用修正值來進行修正。據此，能夠降低網點區域中的波紋。另外，因依照周邊區域為網點區域的程度來進行修正，故能夠更加適當地進行修正。能夠避免針對非網點區域的修正而限定于網點區域進行修正。

另外，將由加權插補部生成的1次插補圖像信號按頻率分解成高頻分量和低頻分量，使用高頻分量來計算網點程度，并使用低頻分量來計算修正值，因此能夠以比較簡單的處理來求出網點度及修正值。