專利名稱：復(fù)雜度測量方法、處理選擇方法、圖像處理方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)字圖像的復(fù)雜度測量方法、處理選擇方法、圖像處理方法以及圖像處理系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
數(shù)字圖像和文件(文書，document)保護(hù)多個要素(element)或者內(nèi)容種類(contents type)，該要素或者內(nèi)容種類包括文本、中間色調(diào)(half-tone)、圖形、位標(biāo)志(bit map)圖像、它們的變形物(Variation)以及其他要素。這些要素分別在顯示或者被再現(xiàn)(render)到打印機(jī)時，以相互不同的方法進(jìn)行處理，使得被顯示輸出的品質(zhì)最佳。該不同的處理需要將圖像分割(segmentation)為要素或者內(nèi)容種類。該分割處理典型的是根據(jù)文件的頁的數(shù)字圖像，通過運(yùn)算所謂分割映射(segmentation map)來實(shí)現(xiàn)。在多數(shù)情況下，這歸結(jié)為像素或者區(qū)域(region)分類的問題。因?yàn)橐胤N類或者內(nèi)容種類的設(shè)定已被預(yù)見(a priori)得知。如果存在輸入頁的分割映射，則可以將各內(nèi)容種類的區(qū)域根據(jù)其對應(yīng)的要素或者內(nèi)容種類所需要的條件來進(jìn)行最佳的處理。
在多個已知的方法中，如圖1所示，接受用于再現(xiàn)作業(yè)的目標(biāo)數(shù)據(jù)(S10)，在S10中接受的數(shù)據(jù)，一般來說采用打印作業(yè)語言命令或者圖像引擎再現(xiàn)命令(graphic engine rending command)(例如HPGL命令、PCL命令、GDI命令或者其他等)形式。這些命令對定義的圖形要素的內(nèi)容種類進(jìn)行識別。而且，為了識別文件中的內(nèi)容種類(12)，該信息可以從上述S10接受的命令數(shù)據(jù)中簡單地提取。在S12中，一旦內(nèi)容種類被識別，則在S14中分析目標(biāo)的結(jié)構(gòu)，從而可以幫助決定文件的復(fù)雜度。根據(jù)該數(shù)據(jù)計算復(fù)雜度要素(complexity factors)(S16)。
而且，專利文獻(xiàn)1(特開2000-22943號公報；
公開日2000年1月21日)中記載的方法，即使圖像數(shù)據(jù)是配置了多個具有不同的圖像屬性的非矩形的圖像區(qū)域的形態(tài)，為了對非矩形的圖像區(qū)域按照每個圖像屬性高速并且正確地進(jìn)行判斷，具有以下的結(jié)構(gòu)。即，將輸入的圖像數(shù)據(jù)分割為多個塊，決定塊的圖像屬性(網(wǎng)點(diǎn)、照片、文字、背景)，按照每個圖像屬性總結(jié)塊，提取矩形區(qū)域。進(jìn)而，提取兩個不同的矩形之間重疊的區(qū)域，決定重疊的區(qū)域的圖像屬性，同時，根據(jù)重疊區(qū)域的圖像屬性形成塊映射。
另一方面，專利文獻(xiàn)2(特開2003-173442號公報，
公開日2003年6月20日)中，作為用于根據(jù)目標(biāo)進(jìn)行圖像檢索的新的圖像分割算法，記錄了以下方法。即，在根據(jù)目標(biāo)進(jìn)行圖像檢索中，分割圖像時，計算彩色區(qū)域?qū)Φ倪吔绲膹?fù)雜度，在彩色區(qū)域值大于規(guī)定的邊界復(fù)雜度閾值，并且，區(qū)域?qū)Φ纳嚯x小于規(guī)定的距離閾值的情況下，合并區(qū)域?qū)?。而且，利用分級的?cluster)分析在彩色區(qū)域合并以后，利用邊界分析，合并彩色區(qū)域。而且，在彩色區(qū)域小，并且通過其他彩色區(qū)域而被定位的情況下，將小的彩色區(qū)域合并到包圍它的彩色區(qū)域中，最后，將區(qū)域數(shù)據(jù)分配到各彩色區(qū)域。
而且，專利文獻(xiàn)3(特開2003-223612號公報，
公開日2003年8月8日)中，為了謀求更高精度地除去文字的修飾的附帶網(wǎng)紋，提高文字識別的精度等，記載了以下的方法。即，在判斷有無附帶網(wǎng)紋時，在檢測出連接區(qū)域內(nèi)的同色像素的被連結(jié)的外接矩形后，利用矩形的大小、縱橫比、縱與橫的大小的差分、對于上述同色或者被視為同色的像素數(shù)的矩形尺寸的面積比的各信息，判斷網(wǎng)點(diǎn)矩形，計數(shù)網(wǎng)點(diǎn)矩形的數(shù)量。然后，將外接矩形的總數(shù)、被計數(shù)的網(wǎng)點(diǎn)矩形的數(shù)量與閾值進(jìn)行比較，判斷有無附帶網(wǎng)紋。進(jìn)而，識別網(wǎng)的大小，根據(jù)識別結(jié)果除去網(wǎng)。
但是，上述圖1所示的技術(shù)雖然對基于目標(biāo)的命令等的在命令結(jié)構(gòu)中被區(qū)分的文件數(shù)據(jù)有效，但是對位標(biāo)志數(shù)據(jù)、光柵(raster)數(shù)據(jù)、以及采用其他方式的非基于目標(biāo)的數(shù)據(jù)無效。而且，可利用的方法沒有和用于形成與算法相關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度要素的算法數(shù)據(jù)的處理進(jìn)行組合。
而且，在上述技術(shù)中，沒有對以下要點(diǎn)進(jìn)行充分記載，即根據(jù)數(shù)字圖像的復(fù)雜度，變更對該數(shù)據(jù)的圖像處理的改善程度和方法，例如，追求進(jìn)一步提高以進(jìn)行用于改善畫質(zhì)的圖像處理和壓縮處理為首的各種圖像處理的品質(zhì)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種用于進(jìn)一步提高圖像處理的品質(zhì)的復(fù)雜度測量方法、處理選擇方法、圖像處理方法以及圖像處理系統(tǒng)。
為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明的復(fù)雜度測量方法是一種數(shù)字圖像的復(fù)雜度測量方法，包括將圖像作為光柵圖像表現(xiàn)的步驟a；決定所述光柵圖像中的各像素的屬性的步驟b；以及根據(jù)所述屬性計算圖像復(fù)雜度測度的步驟c。
按照該結(jié)構(gòu)，例如可以計算用于進(jìn)一步提高以進(jìn)行的用于改善畫質(zhì)的圖像處理和壓縮處理為首的各種圖像處理的品質(zhì)的圖像的復(fù)雜度(復(fù)雜度測度)，所以通過進(jìn)行基于該復(fù)雜度的圖像處理，可以提高圖像處理的品質(zhì)。
另一方面，本發(fā)明的復(fù)雜度測量方法是數(shù)字圖像的復(fù)雜度測量方法，為了達(dá)到上述目的，包括將圖像作為光柵圖像表現(xiàn)的步驟a；決定上述光柵圖像的屬性的步驟b；決定與圖像處理方法的復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的特征的步驟c；以及根據(jù)所述屬性以及所述特征來計算圖像復(fù)雜度測度的步驟d。
按照該結(jié)構(gòu)，與上述各方法一樣，可以計算進(jìn)一步提高各種圖像處理的品質(zhì)的圖像的復(fù)雜度(復(fù)雜度測度)，所以通過進(jìn)行基于該復(fù)雜度的圖像處理，可以通過圖像處理的品質(zhì)。
進(jìn)而，在上述結(jié)構(gòu)中，在計算圖像的復(fù)雜度測度時，不僅參照光柵圖像的屬性，而且還參照圖像處理方法的復(fù)雜度關(guān)聯(lián)特征，所以與不參照該復(fù)雜度關(guān)聯(lián)特征來進(jìn)行計算的結(jié)構(gòu)不同，例如可以將可以在何種程度信賴分割映射，或者分割基礎(chǔ)的區(qū)域特有的改善方法通過輸入文件在何種程度合適等圖像處理方法的特征也可以被反映在復(fù)雜度測度中，可以計算適合進(jìn)一步提高圖像處理的品質(zhì)的復(fù)雜度測度。
而且，為了達(dá)到上述的目的，本發(fā)明的處理選擇方法是用于處理數(shù)字圖像的處理選擇方法，包括將圖像作為光柵圖像表現(xiàn)的步驟a；決定所述光柵圖像的屬性的步驟b；為了進(jìn)行包含第一過程和第二過程的多個處理，取得與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)的步驟c；根據(jù)所述屬性和所述處理性能數(shù)據(jù)推定所述圖像的復(fù)雜度的步驟d；如果所述復(fù)雜度超過閾值，則實(shí)施第一過程的步驟e；以及如果所述復(fù)雜度沒有超過所述閾值，則實(shí)施第二過程的步驟f。
按照該結(jié)構(gòu)，按照根據(jù)上述屬性和上述處理性能數(shù)據(jù)推定的上述圖像的復(fù)雜度，選擇實(shí)施第一過程還是實(shí)施第二過程，所以與上述各方法相同，可以進(jìn)一步提高各種圖像處理的品質(zhì)。
進(jìn)而，為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明的處理選擇方法是用于處理數(shù)字圖像的處理選擇方法，包括決定圖像的復(fù)雜度關(guān)聯(lián)屬性的步驟a；取得用于根據(jù)分割進(jìn)行畫質(zhì)改善處理的處理性能數(shù)據(jù)的步驟b；取得用于進(jìn)行整體的畫質(zhì)改善處理的處理性能數(shù)據(jù)的步驟c；根據(jù)所述屬性和所述性能數(shù)據(jù)計算圖像復(fù)雜度測度的步驟d；如果所述復(fù)雜度超過閾值則實(shí)施整體的畫質(zhì)改善的步驟e；以及如果所述復(fù)雜度不超過所述閾值則實(shí)施基于分割的畫質(zhì)改善的步驟f。
按照上述結(jié)構(gòu)，按照根據(jù)屬性和上述性能數(shù)據(jù)計算的上述圖像復(fù)雜度測度，實(shí)施整體的畫質(zhì)改善或者實(shí)施基于分割的畫質(zhì)改善，所以與僅進(jìn)行基于分割的改善的結(jié)構(gòu)不同，可以防止區(qū)域分割的失敗引起的圖像處理的品質(zhì)的降低，同時與僅進(jìn)行整體的圖像處理的結(jié)構(gòu)相比，可以進(jìn)一步提高圖像處理的品質(zhì)。
另一方面，為了達(dá)到上述的目的，本發(fā)明的圖像處理方法包括圖像處理系統(tǒng)根據(jù)包含表示數(shù)字圖像的布局的信息的圖像信息，計算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度的復(fù)雜度計算步驟；以及所述圖像處理系統(tǒng)根據(jù)所述被計算的復(fù)雜度，決定以相同的方法對數(shù)字圖像整體進(jìn)行圖像處理，或者用特有的方法對數(shù)字圖像的每個區(qū)域進(jìn)行圖像處理的處理方法決定步驟。
按照上述結(jié)構(gòu)，根據(jù)包含表示數(shù)字圖像的布局的信息的圖像信息，計算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度，根據(jù)上述被計算的復(fù)雜度決定進(jìn)行上述哪一種圖像處理。其結(jié)果，與僅對每個區(qū)域進(jìn)行特有的圖像處理的結(jié)構(gòu)不同，可以防止區(qū)域分割的失敗引起的圖像處理的品質(zhì)降低，同時，與僅進(jìn)行整體的圖像處理的結(jié)構(gòu)相比，可以提高圖像處理的品質(zhì)。
而且，為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明的圖像處理方法包括復(fù)雜度計算步驟，圖像處理系統(tǒng)根據(jù)包含表示數(shù)字圖像的布局的信息的圖像信息，計算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度；以及合成步驟，所述圖像處理系統(tǒng)根據(jù)所述計算的復(fù)雜度，將以相同的方法對數(shù)字圖像整體進(jìn)行圖像處理的結(jié)果，以及以特有的方法對數(shù)字圖像的每個區(qū)域進(jìn)行圖像處理的結(jié)果進(jìn)行組合。
在該結(jié)構(gòu)中，根據(jù)上述被計算的復(fù)雜度將以相同的方法對數(shù)字圖像整體進(jìn)行圖像處理的結(jié)果和以特有的方法對數(shù)字圖像的每個區(qū)域進(jìn)行圖像處理的結(jié)果進(jìn)行組合。其結(jié)果，與選擇上述兩種圖像處理的一個的結(jié)構(gòu)相同，與僅對每個區(qū)域進(jìn)行特有的圖像處理的結(jié)構(gòu)不同，可以防止區(qū)域分割的失敗引起的圖像處理的品質(zhì)降低，同時與僅進(jìn)行整體的圖像處理的結(jié)構(gòu)相比，也可以提高圖像處理的品質(zhì)。
而且，為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明的圖像處理方法包括復(fù)雜度計算步驟，圖像處理系統(tǒng)根據(jù)包含表示數(shù)字圖像的布局的信息的圖像信息，計算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度；以及改善程度調(diào)整步驟，所述圖像處理系統(tǒng)根據(jù)所述被計算的復(fù)雜度，調(diào)整對數(shù)字圖像進(jìn)行改善時的改善程度。
在該結(jié)構(gòu)中，可以根據(jù)復(fù)雜度來調(diào)整改善數(shù)字圖像時的改善程度，所以與始終以一定的改善程度來處理數(shù)字圖像的結(jié)構(gòu)相比，可以提高圖像處理的品質(zhì)。
而且，本發(fā)明的圖像處理方法，為了達(dá)到上述目的，包括復(fù)雜度概算步驟，圖像處理系統(tǒng)根據(jù)統(tǒng)計處理了數(shù)字圖像的圖像特征，概算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度；以及處理方法決定步驟，所述圖像處理系統(tǒng)根據(jù)所述被計算的復(fù)雜度，決定用相同的方法對數(shù)字圖像整體進(jìn)行圖像處理，還是用特有的方法對數(shù)字圖像的每個區(qū)域進(jìn)行圖像處理。
在上述結(jié)構(gòu)中，根據(jù)統(tǒng)計處理了數(shù)字圖像的圖像特征，概算數(shù)字圖像的復(fù)雜度，據(jù)此決定以相同的方法對數(shù)字圖像整體進(jìn)行圖像處理，還是以特有的方法對數(shù)字圖像的每個區(qū)域進(jìn)行圖像處理。但是，上述復(fù)雜度與根據(jù)包含表示數(shù)字圖像的布局的信息的圖像信息而計算的情況相同，與僅對每個區(qū)域進(jìn)行特有的圖像處理的結(jié)構(gòu)不同，可以防止區(qū)域分割的失敗引起的圖像處理的品質(zhì)的降低，同時與僅進(jìn)行整體的圖像處理的結(jié)構(gòu)相比，可以提高圖像處理的品質(zhì)。
本發(fā)明的其他的目的、特征、以及優(yōu)點(diǎn)通過以下的記載可以充分了解。而且，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)通過參照了附圖的以下的說明可以明白。


圖1是表示現(xiàn)有技術(shù)的復(fù)雜度運(yùn)算方法的圖。
圖2是表示隨著圖像復(fù)雜度增加，基于分割的改善波及圖像品質(zhì)的效果的曲線圖。
圖3表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示基于光柵的復(fù)雜度決定方法的圖。
圖4表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示利用了算法的特征的基于光柵的復(fù)雜度決定方法的圖。
圖5表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示采用了變換區(qū)域數(shù)據(jù)的基于光柵的復(fù)雜度決定方法的圖表。
圖6表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示利用了算法的特征的基于目標(biāo)的復(fù)雜度決定方法的圖。
圖7表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示決定基于分割的復(fù)雜度測度，為了控制圖像改善而使用這些測度的系統(tǒng)的線圖。
圖8表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示決定基于分割的復(fù)雜度測度，使用這些測度，以便控制畫質(zhì)改善，控制整體的改善和基于分割的改善的組合的線圖。
圖9表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示為了決定復(fù)雜度測度而使用粗略的分割，之后，根據(jù)需要實(shí)施更高精度的分割的系統(tǒng)的線圖。
圖10表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示決定用于連續(xù)的圖像分割的基于分割的復(fù)雜度測度，為了控制畫質(zhì)改善，采用累積復(fù)雜度測度的系統(tǒng)的線圖。
圖11表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示在決定復(fù)雜度時即使不進(jìn)行分割，也根據(jù)與頁相關(guān)聯(lián)的特性決定復(fù)雜度測度的系統(tǒng)的線圖。
圖12是表示在決定復(fù)雜度時即使不進(jìn)行分割，也根據(jù)與頁相關(guān)聯(lián)的特性決定復(fù)雜度測度，使用連續(xù)的圖像分割來計算復(fù)雜度的系統(tǒng)的線圖。
圖13表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示決定復(fù)雜度測度，使用這些測度作為改善處理中的增益控制的系統(tǒng)的線圖。
圖14是表示多個濾光器(filter)構(gòu)成方法的表的圖。
圖15表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示決定區(qū)域特有的復(fù)雜度測度的系統(tǒng)的線圖。
圖16表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示使用多個分割方法而決定多個復(fù)雜度測度的系統(tǒng)的線圖。
圖17表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示使用多個分割方法而決定多個復(fù)雜度測度，實(shí)施將多個被調(diào)整的改善組合在最終改善的圖像中也可以的系統(tǒng)的線圖。
圖18表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示使用多個初始的粗略的分割方法，決定多個復(fù)雜度測度的系統(tǒng)的流程圖。
圖19是對被計算的復(fù)雜度測度通過人間觀察者進(jìn)行主觀復(fù)雜度決定，同時繪圖后的圖。
圖20表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示為了決定復(fù)雜度測度而使用粗略的分割，之后，如果有需要，則實(shí)施更高精度的(refined)分割以及高精度的復(fù)雜度決定的系統(tǒng)的流程圖。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明的實(shí)施方式包括用于進(jìn)行基于圖像復(fù)雜度推定(complexityestimation)和復(fù)雜度的圖像處理的方法和系統(tǒng)，以及用于推定文件圖像復(fù)雜度，將復(fù)雜度的推定作為圖像處理決定(例如處理的選擇)的基礎(chǔ)來使用的系統(tǒng)和方法。在這些系統(tǒng)和方法中，包含復(fù)雜度推定以及基于復(fù)雜度的選擇方法以及執(zhí)行這些方法的系統(tǒng)。本發(fā)明的目的、特征(features)和優(yōu)點(diǎn)如果考慮與附圖相關(guān)聯(lián)的以下的本發(fā)明的詳細(xì)說明，則可以更簡單地理解。
首先，最初在本說明書中對參照的附圖進(jìn)行簡單地說明。即，圖1是表示現(xiàn)有技術(shù)的復(fù)雜度運(yùn)算方法的圖。
圖2表示隨著圖像復(fù)雜度增加，基于分割的改善(segmentation-basedenhancement)波及圖像品質(zhì)的效果的曲線圖。
圖3表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示基于光柵(raster-based)的復(fù)雜度決定方法的圖。
圖4表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示利用了算法的特征(algorithmcharacteristics)的基于光柵的復(fù)雜度決定方法的圖。
圖5表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示采用了變換區(qū)域數(shù)據(jù)的基于光柵的復(fù)雜度決定方法的圖表。
圖6表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示利用了算法的特征的基于目標(biāo)(object-based)的復(fù)雜度決定方法的圖。
圖7表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示決定基于分割的復(fù)雜度測度，為了控制圖像改善而使用這些測度的系統(tǒng)的線圖。
圖8表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示決定基于分割的復(fù)雜度測度，使用這些測度，以便控制畫質(zhì)改善，控制整體的改善和基于分割的改善的組合的線圖。
圖9表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示為了決定復(fù)雜度測度而使用粗略的分割，之后，根據(jù)需要實(shí)施更高精度(refined)的分割的系統(tǒng)的線圖。
圖10表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示決定用于連續(xù)的圖像分割的基于分割的復(fù)雜度測度，為了控制畫質(zhì)改善，采用累積復(fù)雜度測度的系統(tǒng)的線圖。
圖11表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示在決定復(fù)雜度時即使不進(jìn)行分割，也根據(jù)與頁相關(guān)聯(lián)的特性決定復(fù)雜度測度的系統(tǒng)的線圖。
圖12是表示在決定復(fù)雜度時即使不進(jìn)行分割，也根據(jù)與頁相關(guān)聯(lián)的特性決定復(fù)雜度測度，使用連續(xù)的圖像分割來計算復(fù)雜度的系統(tǒng)的線圖。
圖13表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示決定復(fù)雜度測度，使用這些測度作為改善處理中的增益控制的系統(tǒng)的線圖。
圖14是表示多個(multiple)濾光器構(gòu)成方法的表的圖。
圖15表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示決定區(qū)域特有的(region-specific)復(fù)雜度測度的系統(tǒng)的線圖。
圖16表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示使用多個分割方法而決定多個復(fù)雜度測度的系統(tǒng)的線圖。
圖17表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示使用多個分割方法而決定多個復(fù)雜度測度，實(shí)施將多個被調(diào)整的改善組合在最終改善的圖像中也可以的系統(tǒng)的線圖。
圖18表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示使用多個初始的粗略的分割方法，決定多個復(fù)雜度測度的系統(tǒng)的線圖。
圖19是對被計算的復(fù)雜度測度通過人間觀察者進(jìn)行主觀復(fù)雜度決定，同時繪圖后的圖。
圖20表示本發(fā)明的實(shí)施方式，是表示為了決定復(fù)雜度測度而使用粗略的分割，之后，如果有需要，則實(shí)施更高精度的(refined)分割以及高精度的復(fù)雜度決定的系統(tǒng)的流程圖。如果參照上述附圖，可以最佳地理解本發(fā)明各實(shí)施方式的說明。而且，在上述的附圖中，在整體中，對類似部分賦予類似的號碼。而且，上述的附圖確實(shí)地被包含于用于實(shí)施本發(fā)明的最佳實(shí)施方式的一部分中。
作為整體被說明的同時，本申請的圖中所示的本發(fā)明的結(jié)構(gòu)要素可以安排在廣泛的各種不同的實(shí)施方式中進(jìn)行設(shè)計的情況，可以被簡單地理解。因此，對于本發(fā)明的方法和系統(tǒng)的實(shí)施方式的以下的更詳細(xì)的說明不是限制本發(fā)明的范圍，僅表示本發(fā)明的實(shí)施例。
在本說明書中說明的實(shí)施方式大多是來自復(fù)印(copying)以及圖像復(fù)制(reprographics)領(lǐng)域的例子，在這些實(shí)施方式中，分割被使用于通過最佳化的頁要素的有選擇地改善來提供圖像品質(zhì)。但是，這些僅為實(shí)施例子，而決不是限制將本發(fā)明的范圍擴(kuò)展到利用分割主導(dǎo)型的(segmentation-guided)處理(例如，壓縮、保管(archiving)、檢索(retrieval)以及其他)其他領(lǐng)域(domain)。
本發(fā)明的各實(shí)施方式的要素也可以在硬件、固件和/或軟件中實(shí)施。更具體來說，各實(shí)施方式的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)要素具有執(zhí)行用于實(shí)現(xiàn)各功能的控制程序的命令的CPU(central processing unit)，存儲了上述程序的ROM(read onlymemory)，展開上述程序的RAM(random access memory)，存儲上述程序和各種數(shù)據(jù)的存儲器等存儲裝置(記錄媒體)等。然后，將計算機(jī)可讀取地記錄了實(shí)現(xiàn)上述的功能的軟件的各實(shí)施方式的作為系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)要素的裝置的控制程序的程序碼(執(zhí)行形式程序、中間碼程序、源程序)的記錄媒體提供給各實(shí)施方式的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)要素的裝置，該計算機(jī)(或者CPU和MPU)通過讀出并執(zhí)行記錄在記錄媒體中的程序碼也可以達(dá)成本發(fā)明的目的。
作為上述的記錄媒體，例如可以使用磁帶系列、盤系列、卡系列或者半導(dǎo)體存儲器系列等。在上述磁帶系列的記錄媒體中，包括磁帶和錄像帶等。而且，作為盤系列的記錄媒體可舉出磁盤、或者光盤。更具體來說，作為上述磁盤，可舉出軟盤(注冊商標(biāo))/硬盤等，作為上述光盤，可以舉出CD-ROM、MO、MD、DVD、CD-R等。進(jìn)而，作為所述卡系列的記錄媒體，可以舉出IC卡(包括存儲卡)以及光卡等。而且，作為上述半導(dǎo)體存儲器系列的記錄媒體，可以舉出掩模ROM、EPROM、EEPROM或者閃速ROM等。
而且，將各實(shí)施方式的作為系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)要素的裝置與通信網(wǎng)絡(luò)可連接地構(gòu)成，經(jīng)由通信網(wǎng)絡(luò)提供上述程序碼也可以。作為該通信網(wǎng)絡(luò)，沒有特別的限定，例如可以利用因特網(wǎng)，內(nèi)部網(wǎng)、外部網(wǎng)(extra net)、LAN(Local AreaNetwork)，WAN(Wide Area Network)、ISDN(Integrated Service DigitalNetwork)、VAN(Value Added Network)、CATV(Cable Television)通信網(wǎng)、假想專用網(wǎng)(virtual private network)、電話線網(wǎng)、移動通信網(wǎng)、衛(wèi)星通信網(wǎng)等。而且，作為構(gòu)成通信網(wǎng)絡(luò)的傳送介質(zhì)，沒有特別限定，例如可以利用IEEE1394、USB、電力線傳輸、電纜TV線、電話線、ADSL線等的有線方式，以及IrDA或者遙控器那樣的紅外線、Bluetooth(注冊商標(biāo))、802.11無線、HDR、攜帶電話網(wǎng)、衛(wèi)星線路、地面波數(shù)字網(wǎng)等的無線方式。而且，本發(fā)明通過在上述程序碼被體現(xiàn)在電子傳送中的插入在傳送波中的計算機(jī)數(shù)據(jù)信號的方式也可以實(shí)現(xiàn)。
這里公開的實(shí)施例僅對這些實(shí)施方式之一進(jìn)行說明，但是本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員可以將這些要素在本發(fā)明的范圍內(nèi)作為這些實(shí)施方式的任意一個來實(shí)施。
對于決定分割處理是否為合適的情況的問題(換言之，對于分割的可靠性(reliability)和/或成本效率性)，并沒有特別關(guān)心。
本發(fā)明的各實(shí)施方式涉及計算分割算法的可靠性和/或有益性(benefit)的問題，以及使繼續(xù)的處理適當(dāng)?shù)嘏浜系膯栴}。在這些實(shí)施方式中，也存在對分割處理非常容易引起錯誤，或者為了完成而花費(fèi)過多成本的例子進(jìn)行明確地識別的實(shí)施方式。
在印刷、圖像復(fù)制以及其他多種應(yīng)用中，在文件的復(fù)雜度為中等的情況下，對于圖像品質(zhì)的分割的有益性最大(maximum)。如圖2所示，在略點(diǎn)P2之前，隨著分割的復(fù)雜度增加，有益性也增大。在其之后，分割錯誤的可能性變高，分割任務(wù)自身變得更困難，所以有益性降低。更具體來說，由于這樣的錯誤，在很多情況下，人工生成物(artifacts)出現(xiàn)在輸出頁，這種情況可能否定通過分割得到的任何有益性。而且，所謂人工生成物是數(shù)字圖像處理時輸出的失真的總稱。
圖2中，以圖像品質(zhì)曲線和垂直線L4的交叉點(diǎn)表示被分割的改善的有益性低于“不被分割”或者整體的改善的有益性的概算點(diǎn)。該概算點(diǎn)依賴于頁布局的復(fù)雜度和分割算法的正確的特質(zhì)(nature)兩者。一般來說，該點(diǎn)通過實(shí)驗(yàn)來決定。
為了將分割僅限定于存在有益性的情況，或者為了將分割調(diào)整為更好的處理，本發(fā)明的各實(shí)施方式也可以運(yùn)算頁布局的復(fù)雜度的測度。這樣的測度可以決定包含了頁布局的文件的頁的整體的復(fù)雜度。
“頁復(fù)雜度”、“頁布局復(fù)雜度”以及“圖像復(fù)雜度”的用語在本申請的說明書和權(quán)利要求的全體中作為同義詞使用。所有這些用語，與文件的要素或者內(nèi)容種類(例如文本、圖形、中間色調(diào)(halftone)要素、位標(biāo)志要素以及其他的要素的區(qū)域)的量、尺寸、幾何關(guān)系、以及其他屬性(attributes)相關(guān)聯(lián)(refer)，圖形的復(fù)雜度測度根據(jù)這些特征和屬性被計算。
即，作為計算復(fù)雜度時參照的圖形的屬性(圖形的復(fù)雜度關(guān)聯(lián)屬性)被最佳使用的屬性中，例如包含與分割有關(guān)的特征。而且，作為該與分割有關(guān)的特征，例如最好使用分割區(qū)域邊界、分割區(qū)域形狀、分割區(qū)域尺寸、分割區(qū)域的拓?fù)湫再|(zhì)(segmentation area topological properties)、非矩形的被連接的結(jié)構(gòu)要素的數(shù)量，中間色調(diào)要素數(shù)量相對于所有要素數(shù)量的比例，中間色調(diào)中的文本像素數(shù)量相對于所有像素數(shù)量的比例、非矩形區(qū)域中的中間色調(diào)的像素數(shù)量相對于所有像素數(shù)量的比例，背景區(qū)域的亮度統(tǒng)計、前景區(qū)域的亮度統(tǒng)計，背景區(qū)域的色度(chrominance)統(tǒng)計、或者它們的組合等。這里，根據(jù)搭載圖形處理部的系統(tǒng)等的需要來適當(dāng)選擇利用哪個特征或?qū)傩詠碛嬎銖?fù)雜度，在該系統(tǒng)中，使用用于判斷為復(fù)雜所需要的特征或者屬性就可以。
而且，作為表示分割區(qū)域的尺寸的信息，例如可以舉出結(jié)構(gòu)要素的尺寸、區(qū)域像素數(shù)量相對于所有像素數(shù)量的比例等。而且，作為表示上述分割區(qū)域的拓?fù)湫再|(zhì)的信息，可以舉出幾何學(xué)的關(guān)系、區(qū)域的形狀(regional geometry)，區(qū)域的連續(xù)性等，更詳細(xì)地說，可舉出哼聲(humming)距離、被賦予的內(nèi)容種類被結(jié)合的兩個區(qū)域的重心間的距離等。而且，上述或者后述的非矩形地被連接的結(jié)構(gòu)要素的數(shù)量、在前景中被連接的結(jié)構(gòu)要素的數(shù)量、中間色調(diào)相對于所有像素數(shù)量的比率、非矩形區(qū)域中的中間色調(diào)的像素數(shù)量相對于所有像素數(shù)量的比例，以及中間色調(diào)中的文本的像素的數(shù)量相對于所有像素的數(shù)量的比率等也是與上述文件的要素或者內(nèi)容種類的量有關(guān)的特征或者屬性。而且，作為與上述的量有關(guān)的特征或者屬性，例如最好可以使用(1)由中間色調(diào)構(gòu)成的矩形區(qū)域的數(shù)量，由連續(xù)灰度等級構(gòu)成的矩形區(qū)域的數(shù)量，(2)由中間色調(diào)構(gòu)成的非矩形區(qū)域的數(shù)量、由連續(xù)灰度等級區(qū)域構(gòu)成的非矩形區(qū)域的數(shù)量，(3)中間色調(diào)像素相對于文件尺寸的比率，(4)非矩形區(qū)域中的中間色調(diào)像素相對于文件尺寸的比率，(5)基礎(chǔ)中間色調(diào)、最好是上面的文字像素等。進(jìn)而，上述背景區(qū)域的亮度統(tǒng)計、前景區(qū)域的亮度統(tǒng)計以及背景區(qū)域的色度統(tǒng)計也是與濃度有關(guān)的特征或者屬性，作為表示它們的信息，例如可以舉出存在文本區(qū)域的情況和/或者不存在的情況的背景區(qū)域的亮度統(tǒng)計的信息，存在文本區(qū)域的情況和/或者不存在的情況的前景區(qū)域的亮度統(tǒng)計的信息，以及存在文本區(qū)域的情況和/或者不存在的情況的背景區(qū)域的色度統(tǒng)計的信息等。
如果更詳細(xì)地說明，則最好使用將上述分割區(qū)域的邊界或者分割區(qū)域的形狀以被預(yù)先確定的邊界或者形狀進(jìn)行近似時的誤差越高，或者近似時的近似程度越低，或者上述邊界或形狀的平滑度越低，則上述復(fù)雜度越高來進(jìn)行計算的方法。而且，作為近似方法的一例，例如可以舉出通過多項(xiàng)式和尺條(spline)近似區(qū)域的邊界的方法，或者通過矩形化處理近似區(qū)域的方法。而且，作為上述平滑度的測度，例如最好可以使用上述誤差等。進(jìn)而，作為基于通過矩形化處理近似了區(qū)域時的近似程度來進(jìn)行復(fù)雜度計算的方法，例如可以舉出根據(jù)相對于各結(jié)構(gòu)要素的矩形或者非矩形的特征，計數(shù)非矩形的結(jié)構(gòu)要素，如果計數(shù)多，則將復(fù)雜度設(shè)定得大的方法等。而且，所謂復(fù)雜度大，意思是更復(fù)雜，以下，作為一例，舉例說明復(fù)雜度越大，表示復(fù)雜度的值就越大的情況。
例如，如果上述誤差大，或者上述區(qū)域的邊界或形狀不平滑，則將多毛的(shaggy)邊界視為平滑，難以正確地擴(kuò)展邊界像素。因此，這時，例如最好通過多項(xiàng)式和仿樣(spline)函數(shù)近似到實(shí)際的邊界，實(shí)際的邊界和被近似者之間的誤差越高，則將復(fù)雜度設(shè)定得越高。
而且，在某些改善過程中，如果該區(qū)域不是凸?fàn)?，則有時改善過程更難，在計算上也更困難。因此，這時，如果上述分割區(qū)域的邊界或者分割區(qū)域的邊界不是凸?fàn)?，則可以適當(dāng)?shù)厥褂脤⑸鲜鰪?fù)雜度更高地設(shè)定的方法。
另一方面，作為與上述分割區(qū)域的尺寸對應(yīng)計算復(fù)雜度的方法，例如可以舉出通過對于所有像素數(shù)，計數(shù)非矩形區(qū)域中的中間色調(diào)的像素數(shù)，計算非矩形區(qū)域中的中間色調(diào)的像素數(shù)相對于所有像素數(shù)的比例，比例越大，則將復(fù)雜度設(shè)定得越大的方法等。
而且，作為與上述分割區(qū)域的拓?fù)湫再|(zhì)對應(yīng)計算復(fù)雜度的方法，例如可以舉出在橫方向觀察像素時，分割結(jié)果頻繁變化者表示存在較多的結(jié)構(gòu)要素，所以計數(shù)該變化次數(shù)，如果計數(shù)多，則將復(fù)雜度設(shè)定得較大的方法。而且，例如矩形的中間色調(diào)區(qū)域的布局大致等間隔地橫向并排為一列時，作為文件的布局歸入簡單的部類。相反，如果不規(guī)則地分散，也考慮了文本的布局的情況下，被認(rèn)為是復(fù)雜的文件布局。因此，還可以最佳使用計算各內(nèi)容中的結(jié)構(gòu)要素的布局的直線性和/或間隔，求取與直線或者等間隔的值的標(biāo)準(zhǔn)偏差的和，該和越大，則使復(fù)雜度越大的方法。
而且，作為根據(jù)上述量來計算復(fù)雜度的方法，舉出隨著被非矩形連接的結(jié)構(gòu)要素的的數(shù)量和/或在前景中被連接的結(jié)構(gòu)要素的數(shù)量的增大，使復(fù)雜度增大的方法。而且，最好還可以使用中間色調(diào)像素的數(shù)量相對于所有像素數(shù)量的比率和/或非矩形區(qū)域中的中間色調(diào)像素的數(shù)量相對于所有像素數(shù)量的比例越大，則使復(fù)雜度越大的方法。
同樣，作為計算與中間色調(diào)中的文本像素的數(shù)量相對于上述所有像素的數(shù)量的比率相對應(yīng)的復(fù)雜度的方法，例如可以舉出相對于所有像素數(shù)，計數(shù)中間色調(diào)的文本像素數(shù)，計算中間色調(diào)上的文本像素數(shù)相對于所有像素數(shù)的比例，同時該比例越大，則使復(fù)雜度越大的方法。
進(jìn)而，作為計算與上述濃度對應(yīng)的復(fù)雜度的方法，例如可以舉出亮度信息的標(biāo)準(zhǔn)偏差越高，則使復(fù)雜度的值越高的方法。例如，如果背景區(qū)域具有亮度的斜率，則標(biāo)準(zhǔn)偏差變得非常高，難以改善這樣的背景區(qū)域。這樣，有和/或無文本中的背景區(qū)域中的亮度值的標(biāo)準(zhǔn)偏差表示該區(qū)域中是否存在大的變化，所以最好使用在背景區(qū)域的亮度值的標(biāo)準(zhǔn)偏差高的情況下，將復(fù)雜度的值設(shè)為較高的方法。
另一方面，作為計算與上述濃度對應(yīng)的復(fù)雜度的方法，可以舉出根據(jù)亮度直方圖來變更復(fù)雜度的值的方法。例如，在具有文本的背景區(qū)域的情況下，如果亮度直方圖為雙峰，則認(rèn)為這意味著存在單一色彩文本字符。另一方面，如果該直方圖同樣分散，則可以得出在文件中存在多種不同的彩色文本的結(jié)論。因此，通過根據(jù)亮度直方圖來計算復(fù)雜度的值，可以適當(dāng)?shù)厮愠鑫募膹?fù)雜度。
而且，為了測量該特性而可使用的一個特征是熵。這里，所謂熵，是由直方圖測量的一個特征量，多個亮度(色度)級的像素存在越多，就越成為大的值。而且，該亮度的熵E在設(shè)亮度為L、設(shè)各亮度級的度數(shù)為P(L)的時候，可以通過E＝∑P(L)logP(L)計算。
而且，復(fù)雜度測度(complexity measure)，也可以考慮分割算法或者可能的算法的設(shè)定的替代處理技術(shù)(alternative processing techniques)的錯誤可能性(error likelihood)。一旦決定，可以將該測度用于決定“是否將分割等的處理步驟應(yīng)用于后續(xù)的改善處理中”。其結(jié)果，避免增加人工生成物(enhancement artifacts)。也可以使用復(fù)雜度測度決定對于特定的應(yīng)用而使用的處理的種類或者范圍。而且，在該處理中，可以包含分割，也可以是其他的分析處理，但不限于此。而且，在測量或者推定復(fù)雜度測度時考慮的處理性能數(shù)據(jù)，可以是與上述錯誤可能性相關(guān)聯(lián)者，也可以是與目視的錯誤的可能性相關(guān)聯(lián)者，或者也可以是其他的處理性能數(shù)據(jù)。
“內(nèi)容區(qū)域(region)”或者“區(qū)域”的用語，是指區(qū)域(area)或者包含單一的內(nèi)容種類的區(qū)域的組。例如，中間色調(diào)區(qū)域可以包含圖像的所有的中間色調(diào)要素。該所有的中間色調(diào)要素可以涵蓋多個連接或者斷續(xù)的區(qū)域而分布。
在本申請的說明書和權(quán)利要求的范圍中使用的“光柵數(shù)據(jù)”、“位標(biāo)志數(shù)據(jù)”以及“像素數(shù)據(jù)”的用語與基本的繪圖元素(picture elements)或者像素(pixels)相關(guān)聯(lián)而定義文件或者圖像、指明文件或者圖像。這些用語，以及更一般的用語的“非基于目標(biāo)的(non-boject-based)數(shù)據(jù)”與在規(guī)定的布局中包含多個像素的目標(biāo)相比，不如用來指示與基本的圖像像素直接關(guān)聯(lián)的圖像或者文件數(shù)據(jù)。非基于目標(biāo)的數(shù)據(jù)包括與基于像素的圖像或者文件相關(guān)聯(lián)的流動數(shù)據(jù)、以及變換系數(shù)等變換區(qū)域數(shù)據(jù)。打印作業(yè)語言命令以及圖像引擎再現(xiàn)命令是典型的基于目標(biāo)的數(shù)據(jù)。
頁分割等的圖像處理技術(shù)的效果依賴于頁和頁的布局的復(fù)雜度、以及處理(例如分割)的算法的正確的特質(zhì)兩者。要素(factors)包含與時間和存儲器有關(guān)的資源成本(resource costs)，以及分類任務(wù)自身的成功或者失敗率。
但是，在分割的情況下，與特定的算法無關(guān)，只要布局復(fù)雜度達(dá)到某種水平，分割的有益性就減少。有益性的減少有時僅因?yàn)榉诸惾蝿?wù)自身逐漸變得困難而產(chǎn)生。而且，邊界人工生成物(boundary artifacts)使圖像品質(zhì)顯著惡化，有益性的減少有時在分割區(qū)域邊界數(shù)量較多的情況下產(chǎn)生。與減少收益(returns)的理由無關(guān)，隨著頁或者頁布局的復(fù)雜性超過某水平而增加，分割的有益性開始減少。
因此，在分割算法或者算法的分組等被給予的處理中，根據(jù)頁布局的復(fù)雜性的點(diǎn)，可以決定是特定的算法或者分組的應(yīng)用變?yōu)橛幸娴那闆r，還是不提高圖像品質(zhì)的情況。
參照圖3，說明本發(fā)明的實(shí)施方式。該實(shí)施方式的系統(tǒng)是在上述的各領(lǐng)域中，用于上述各區(qū)域的圖像處理的圖像處理系統(tǒng)，該系統(tǒng)中包含的圖像處理部接收并讀入對于頁或者部分(section)的非基于目標(biāo)的(NOB)數(shù)據(jù)(例如光柵數(shù)據(jù))(S20)。接著，上述圖像處理部分析該NOB數(shù)據(jù)(光柵數(shù)據(jù)等)，識別內(nèi)容種類，或者頁或部分中內(nèi)容種類存在的可能性(S22)。各種內(nèi)容種類可以對最終的復(fù)雜度要因產(chǎn)生各種影響。在該步驟S22中，各種類或其存在的可能性被識別。進(jìn)而，上述圖像處理部決定各內(nèi)容種類區(qū)域，決定各內(nèi)容種類區(qū)域的特征(S24)。內(nèi)容種類被識別，所以在上述S24中，上述圖像處理部可以將各種類的要素與圖像的區(qū)域附帶關(guān)聯(lián)，同時將為指定的內(nèi)容種類積累的區(qū)域編成到內(nèi)容種類區(qū)域。而且上述圖像處理部可以將各種類的要素與圖像的區(qū)域附帶關(guān)聯(lián)，將這些區(qū)域作為各內(nèi)容種類區(qū)域。進(jìn)而，在上述S24中，為了進(jìn)行后述的S26中的圖像復(fù)雜度測度的上述計算，根據(jù)上述光柵數(shù)據(jù)的屬性以及使用與上述內(nèi)容種類相關(guān)聯(lián)的信息，從而識別上述光柵數(shù)據(jù)中的內(nèi)容種類。而且，上述圖像處理部可以通過這些區(qū)域的分析而決定各內(nèi)容種類區(qū)域的特征。接著，在S26中，上述圖像處理部根據(jù)區(qū)域特征以及其他數(shù)據(jù)來計算復(fù)雜度要因。
復(fù)雜度要因典型地與內(nèi)容種類區(qū)域特征相關(guān)聯(lián)。作為該內(nèi)容種類區(qū)域特征，例如可以舉出區(qū)域尺寸、形狀、量、濃度、區(qū)域幾何學(xué)、區(qū)域連續(xù)性以及其他區(qū)域特征等。而且，復(fù)雜度要因也可以與參照其他的頁、部分或者圖像的特征以及復(fù)雜度要因而選擇或控制處理的特征相關(guān)聯(lián)。有時將根據(jù)光柵數(shù)據(jù)計算的復(fù)雜度要因稱為光柵關(guān)聯(lián)復(fù)雜度要因。
這里，復(fù)雜度要因也可以與復(fù)雜度要因帶來影響的處理或者算法相關(guān)聯(lián)。圖4表示關(guān)聯(lián)的情況的實(shí)施方式。該實(shí)施方式的系統(tǒng)中包含的圖像處理部讀入光柵的頁或者部分的數(shù)據(jù)(S30)，識別內(nèi)容種類(S32)。而且，上述圖像處理部識別內(nèi)容區(qū)域，決定區(qū)域特征(S34)。進(jìn)而，通過上述圖像處理部，決定要受到復(fù)雜度要因的影響的算法或者處理的特征(S36)，該特征被使用于復(fù)雜度要因計算法(complexity factor calculus)。這些算法的特征也可以包含內(nèi)容種類或者與種類相關(guān)的特定算法的可靠性，或者其他的數(shù)據(jù)。一旦決定了算法以及區(qū)域特征，上述圖像處理部可以計算算法關(guān)聯(lián)復(fù)雜度要因(S38)。
作為一例，檢測網(wǎng)點(diǎn)上文字(例如印刷部的照片上的文字和地圖的文字部等)的算法的可靠性依賴于文件內(nèi)的網(wǎng)點(diǎn)區(qū)域的大小和數(shù)量。這時，例如，如一般的雜志等那樣，在存在少量大的網(wǎng)點(diǎn)區(qū)域(印刷物的照片區(qū)域和上述被著色的區(qū)域(網(wǎng)點(diǎn)基礎(chǔ)))的情況下，可以輸出比較好的檢測結(jié)果，另一方面，例如地圖等那樣，在存在較多小的網(wǎng)點(diǎn)區(qū)域的情況下，有誤檢測增多的危險。這里，如果對于良好的檢測結(jié)果進(jìn)行提高畫質(zhì)處理，則得到高畫質(zhì)的輸出圖像，但是如果對被誤檢測的結(jié)果進(jìn)行提高畫質(zhì)的處理，則有反而導(dǎo)致畫質(zhì)惡化的危險。
這樣的情況下，如果以該算法的可靠性的角度看，則網(wǎng)點(diǎn)區(qū)域很多的話，則通過該算法，成為處理復(fù)雜的文件。因此，在上述圖像處理部中，將文件內(nèi)的網(wǎng)點(diǎn)區(qū)域的數(shù)量作為一個特征使用，網(wǎng)點(diǎn)區(qū)域存在越多，則復(fù)雜度設(shè)定得越高，同時，根據(jù)該復(fù)雜度，例如通過判斷是否進(jìn)行利用了分割結(jié)果的畫質(zhì)提高處理等選擇或者調(diào)節(jié)圖像處理方法的做法，可以避免誤檢測導(dǎo)致的畫質(zhì)惡化，可以實(shí)施進(jìn)一步提高畫質(zhì)的圖像處理。
在本發(fā)明的其他實(shí)施方式中，如圖5所示，將復(fù)雜度與變換區(qū)域數(shù)據(jù)(transform domain data)相關(guān)聯(lián)來計算。作為變換數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)特征的變換區(qū)域數(shù)據(jù)也可以包含變換系數(shù)或者關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。在圖像處理中，一般進(jìn)行的變換是離散余弦變換(Discrete Cosine Transform；DCT)，但也可以使用多種其他變換。例如，作為與離散余弦變換相關(guān)聯(lián)的特征(上述變換區(qū)域數(shù)據(jù))，可以舉出DCT變換系數(shù)的高頻部分等。
這里，例如在AC分類的高頻數(shù)據(jù)存在較多的情況下，表示在該區(qū)域中存在細(xì)微的亮度和顏色的變換，在沒有存在很多高頻數(shù)據(jù)的情況下，表示亮度和顏色的變化少的區(qū)域。
因此，作為與變換區(qū)域數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)來計算上述復(fù)雜度的方法，例如可以適當(dāng)?shù)厥褂猛ㄟ^一邊計數(shù)該高頻數(shù)據(jù)，一邊取得值的總和，判斷該區(qū)域是否為復(fù)雜的數(shù)據(jù)，計數(shù)該判斷結(jié)果，同時如果該計數(shù)多，則最好使用復(fù)雜度增大的方法等。
該實(shí)施方式的系統(tǒng)的圖像處理部讀入變換區(qū)域數(shù)據(jù)(S40)，使用該數(shù)據(jù)，識別內(nèi)容種類(S42)。接著，圖像處理部構(gòu)成內(nèi)容種類區(qū)域，決定區(qū)域特征(S44)。進(jìn)而，圖像處理部作為圖像處理方法的復(fù)雜度關(guān)聯(lián)特征，決定算法或者處理的特征(S46)。一旦決定區(qū)域特征，以及算法或者處理的特征，圖像處理部利用這些特征計算復(fù)雜度要因(S48)。該復(fù)雜度要因與圖4相同，是算法關(guān)聯(lián)復(fù)雜要因。而且，在圖5中，作為一例，與圖4所示的實(shí)施方式相同，例示了實(shí)施用于決定算法或者處理特征的步驟(S46)的情況，但是也可以不設(shè)置該步驟，在上述S48中，根據(jù)與圖2相同的區(qū)域特征以及其他數(shù)據(jù)來計算復(fù)雜度要因。而且，不管是否實(shí)施S46，有時也將利用變換區(qū)域數(shù)據(jù)來計算的復(fù)雜度要因稱為變換數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)復(fù)雜度要因。
而且，本發(fā)明的另一個實(shí)施方式的系統(tǒng)的圖像處理部如圖6所示，讀出再現(xiàn)流目標(biāo)數(shù)據(jù)(rendering stream object data)(S50)，識別內(nèi)容種類，以便利用它執(zhí)行已知的方法中的任意一種，或者在它們的組合中執(zhí)行(S52)。進(jìn)而，圖像處理部使用該目標(biāo)數(shù)據(jù)，決定內(nèi)容區(qū)域特征(S54)。而且，圖像處理部還根據(jù)復(fù)雜度要因決定受到影響的算法或者處理的特征(S56)。接著，圖像處理部對依賴圖像復(fù)雜度和算法或處理兩者的復(fù)雜度要因進(jìn)行計算(S58)。有時也將與圖像復(fù)雜度、以及圖像復(fù)雜度對于算法或處理的結(jié)果的影響兩者相關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度要因稱為處理效果復(fù)雜度要因。
與圖7關(guān)聯(lián)地說明本發(fā)明的另一個實(shí)施方式。本實(shí)施方式的系統(tǒng)的圖像處理部如圖7所示，包括分割處理部110、復(fù)雜度測量部112、判定部114、整體改善處理部116、適合改善處理部118。
例如，上述分割處理部110一邊接收輸入文件圖像I，一邊讀入等，上述分割處理部110如果接受輸入文件圖像I的輸入，則該分割處理部110將輸入文件圖像在其結(jié)構(gòu)要素的區(qū)域中進(jìn)行分割。而且，在圖7中，作為一例，例示了作為分割處理的結(jié)果，分割處理部110形成用于識別內(nèi)容種類或者對于各像素的種類的分割映射的結(jié)構(gòu)。接著，復(fù)雜度測量部112使用該映射，一邊考慮表示了分割映射的布局，一邊測試文件的復(fù)雜度。而且，上述復(fù)雜度測量部112也可以使可使用的特定的分割方法的特性(property)對復(fù)雜度推定產(chǎn)生影響。作為結(jié)果而產(chǎn)生的復(fù)雜度值(complexity value)通過輸入文件Cx推定(estimate)分割映射在何種程度可以信賴，以及基于分割的基于分割中，區(qū)域特有的改善方法在何種程度合適。
而且，判定部114判斷上述復(fù)雜度測量部112的測量的復(fù)雜度Cx是否超過規(guī)定的閾值σ，如果復(fù)雜度Cx超過規(guī)定的閾值σ，則分割映射被丟棄，整體改善處理部116為了避免輸出圖像中潛在的人工生成物，在文件中實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)的整體的改善。在不是這樣的情況下，適合改善處理部118根據(jù)分割映射改善文件。由此，對于各種內(nèi)容種類進(jìn)行被最佳化的處理。
參照圖8說明本發(fā)明的另一個實(shí)施方式。該圖8表示在基于分割的文件的改善中包含可利用的復(fù)雜度測量的實(shí)施例。該實(shí)施方式的系統(tǒng)的圖像處理部可以獨(dú)立地進(jìn)行基于分割的改善以及整體的改善，將它們的結(jié)果根據(jù)被運(yùn)算的文件的復(fù)雜度進(jìn)行組合。
具體來說，上述圖像處理部如圖8所示，具有分割處理部122、復(fù)雜度測量部130、整體改善處理部124、適合改善處理部126、組合處理部128。
分割處理部122使用分割算法處理輸入圖像I，形成分割映射125。適合改善處理部126使用該映射125，實(shí)施基于分割的改善。另一方面，整體改善處理部124通過實(shí)施整體的改善而直接處理輸入圖像I。而且，兩個處理部124、126可以并行進(jìn)行這些改善處理，也可以連續(xù)進(jìn)行這些改善處理，或者以其他的做法來進(jìn)行改善處理。
分割處理部122在形成了映射125以后，復(fù)雜度測量部130測量圖像I的復(fù)雜度，計算復(fù)雜度值Cx。組合處理部128在文件的復(fù)雜度Cx低的情況下，將通過適合改善處理部126進(jìn)行的基于分割的改善結(jié)果I”更重地加權(quán)。另一方面，對于復(fù)雜的文件，組合處理部128更強(qiáng)調(diào)整體改善處理部124的整體的改善結(jié)果I’。組合處理部128也可以將兩個改善以各種方法進(jìn)行組合。
例如，在復(fù)雜度測量Cx為標(biāo)量(scalar)的情況下，可以采用以下公式等那樣簡單的線性組合的方法(linear combination method)(1-Cx)·SegEnh+Cx·GlobalEnh上述SegEnh和GlobalEnh分別表示通過適合改善處理部126進(jìn)行的基于分割的改善結(jié)果I”和整體改善處理部124的整體的改善結(jié)果I’。
這樣，組合處理部128作為上述組合方法，可以適用于以下方法中將被改善的圖像與它們的復(fù)雜度測度成比例地組合的方法；對各個上述被改善的圖像賦予和與它們附帶關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度成比例的加權(quán)系數(shù)，組合上述被改善的圖像，以被加權(quán)的比例包含上述各被改善的圖像，得到最終的被改善的圖像的方法；將上述組合處理的可變參數(shù)與上述復(fù)雜度測度的至少一個成比例地變更的方法；或者混合上述多個處理的結(jié)果，使得具有上述多個處理的至少一個對于上述多個處理的結(jié)果可與上述復(fù)雜度成比例地改變的效果，形成被混合處理的圖像的方法。而且，這時，本實(shí)施方式的組合處理部128、整體改善處理部124以及適合改善處理部126對上述圖像上述具有可與上述復(fù)雜度成比例地變化的效果的處理。
或者組合處理部128也可以采用區(qū)域主導(dǎo)型(region-driven)的組合規(guī)則，即，用于根據(jù)分割以及改善算法的性能來檢測以及提高內(nèi)容的各種種類的組合規(guī)則。如果與頁整體相比，不如將文件的復(fù)雜度對每個區(qū)域進(jìn)行規(guī)定，則進(jìn)行整體的改善、區(qū)域改善或者默認(rèn)改善的方法在分割的確實(shí)性(segmentation confidence)低的區(qū)域較好。
如圖9所示，在其他的實(shí)施方式中，還進(jìn)行分割修正。在該實(shí)施方式中，在已知文件的復(fù)雜度低于規(guī)定的閾值σ的情況下，或者在已知文件的復(fù)雜度滿足某些其他的基準(zhǔn)的情況下，還進(jìn)行分割的改善(refinement)步驟。在該方法中，由于可以將最初生成的用于復(fù)雜度分析的初期階段的(initial)分割映射設(shè)為粗糙的(coarse)映射，所以可以減少為了實(shí)施所需要的運(yùn)算請求(computation requirements；必要的運(yùn)算能力)。
具體來說，本實(shí)施方式的系統(tǒng)的圖像處理部如圖9所示，具有分割處理部132、復(fù)雜度測量部136、判定部140、整體改善處理部142、高性能分割處理部144、適合改善處理部148。
在該實(shí)施方式中，輸入圖像I被處理。如果輸入輸入圖像I，則上述分割處理部132實(shí)施初期階段的分割，形成初期階段的分割映射134。復(fù)雜度測量部136如其他實(shí)施方式中那樣，測量圖像I的復(fù)雜度，計算復(fù)雜度值Cx。進(jìn)而，判定部140比較復(fù)雜度值和閾值σ，如果復(fù)雜度值Cx超過閾值σ，則整體改善處理部142對圖像I實(shí)施整體的改善，形成被整體改善的圖像I’。在復(fù)雜度值Cx低于閾值σ的情況下，高性能分割處理部144進(jìn)行更精練的(高精度的)分割處理(finer segmentation process)。由此，形成高精度的分割映射(精練的分割映射)146。
作為一例，上述高性能分割處理部144改善初期階段的分割映射134，更新該分割映射，形成上述高精度的分割映射146也可以。這時，上述初期階段的分割映射134為了在畫質(zhì)改善處理中使用，被送到高性能分割處理部144。而且，作為代替的實(shí)施方式，上述高性能分割處理部144不使用初期階段的分割映射，而單獨(dú)進(jìn)行高精度的處理也可以。
接著、適合改善處理部148根據(jù)上述高精度的分割映射146，進(jìn)行基于分割的改善，改善圖像I。由處理的該部分，通過高精度的基于分割的改善而形成被改善的圖像I”。
而且，在上述中，例示了判定部140根據(jù)復(fù)雜度值Cx和閾值σ的比較結(jié)果，決定整體改善處理部142以及適合改善處理部148的哪一個進(jìn)行改善處理的情況，但是判定部140也可以根據(jù)復(fù)雜度值Cx是否滿足某些其他的基準(zhǔn)來決定。
在本方面的實(shí)施方式中，如圖20所示，也可以替代地使用高精度的分割近似。具體來說，本實(shí)施方式的系統(tǒng)的圖像處理部如圖20所示，分割處理部442具有復(fù)雜度測量部446、判定部450、整體改善處理部452、高性能分割處理部454、復(fù)雜度再測量部458、再判定部462和適合改善處理部464。
在該實(shí)施方式中，處理輸入圖像I。如果輸入圖像I被輸入，則上述分割處理部442上述初期階段的分割處理，形成初期階段的分割映射444。復(fù)雜度測量部446利用該初期階段的映射444，測量圖像I的復(fù)雜度值Cx，通過該處理決定復(fù)雜度值Cx。
進(jìn)而，判定部450判定復(fù)雜度值Cx是否滿足被提供的基準(zhǔn)，如果復(fù)雜度值Cx滿足被賦予的基準(zhǔn)，則整體改善處理部452進(jìn)行整體的改善。由此，作為結(jié)果，形成整體被改善的圖像I’。
另一方面，在不滿足上述基準(zhǔn)的情況下，或者滿足取代它們的基準(zhǔn)時，高性能分割處理部454進(jìn)行更精練的分割處理。高性能分割處理部454作為用于進(jìn)行該高精度的處理的基礎(chǔ)，可以使用上述初期階段的分割映射445，或者與上述分割處理部442的初期階段的分割處理獨(dú)立地進(jìn)行更精練的分割處理也可以。通過該高性能分割處理部454的更精練的分割處理，形成更高精度的分割映射456。
一旦形成高精度的映射456，復(fù)雜度再測量部458根據(jù)高精度的映射456再次測量圖像復(fù)雜度。由此，決定高精度的復(fù)雜度值C’x。
進(jìn)而，再判定部462判斷例如該高精度的復(fù)雜度值C’x超過閾值σ’等，復(fù)雜度值C’x是否滿足被提供的基準(zhǔn)，在該高精度的復(fù)雜度值C’x滿足基準(zhǔn)的情況下，整體改善處理部452進(jìn)行整體的改善。
另一方面，在該基準(zhǔn)不被滿足的情況下，或者滿足取代它的基準(zhǔn)的情況下，適合改善處理部464進(jìn)行代替的改善處理，由此形成被改善的圖像I”。
在已經(jīng)說明的本發(fā)明的實(shí)施方式中，也可以使用文件圖像整體的分割映射來運(yùn)算復(fù)雜度測量。在以下中，作為其一例，參照圖10，對使用圖像部分或者帶(strip)來計算復(fù)雜度測度，更新或者逐次累計的實(shí)施方式進(jìn)行說明。
在本說明書和權(quán)利要求中，所謂“部分”的用語，是指以下任意的部分分割(sub-division)或者一部分，即，文件、文件圖像，或者圖像其中之一任意的部分分割(sub-division)或者一部分。也可以通過將圖像進(jìn)行幾何學(xué)的分割、將圖像通過色彩特征進(jìn)行分割、將圖像通過變換值(transform values)進(jìn)行分割、或者將圖像通過其他任意的方法進(jìn)行分割，從而形成部分。所謂“帶”的用語，是指圖像的細(xì)長的(elongated)幾何學(xué)的部分，典型的是，該部分從頁的一端或者一側(cè)延伸到相反的端或側(cè)。所謂“帶”的用語包含在所謂“部分”的更廣范圍的用語的含義中。
具體來說，本實(shí)施方式的系統(tǒng)的圖像處理部如圖10所示，具有圖像取得部160、部分分割處理部162、部分復(fù)雜度測量部164、復(fù)雜度更新部166、判定部170、整體改善處理部172、適合改善處理部174、頁結(jié)束判定部176、分割映射更新部180。而且，一個部分可以由多個帶構(gòu)成，但以下，作為一例，對一個部分為一個帶的情況進(jìn)行說明。
上述實(shí)施方式的圖像處理部對每個部分或者帶漸增地(incrementally)處理輸入圖像I。在本實(shí)施方式中，該漸增的處理通過反復(fù)進(jìn)行以下兩個處理來實(shí)現(xiàn)通過圖像取得部160取得下一個圖像部分，分析該圖像部分(最初為第一部分)的處理；以及在其之后，通過部分分割處理部162進(jìn)行分割的處理。
上述部分分割處理部162一旦對于一個部分實(shí)施了分割，上述部分分割處理部162作為分割處理的結(jié)果，形成部分分割映射182。部分復(fù)雜度測量部164根據(jù)分割處理的結(jié)果，還計算圖像部分的復(fù)雜度，復(fù)雜度更新部166例如累計該復(fù)雜度等，將被累計的復(fù)雜度值或者復(fù)雜度測度Cx更新，確定(establish)復(fù)雜度值或者復(fù)雜度測度Cx。這里，在進(jìn)行第一次處理時，復(fù)雜度值或者復(fù)雜度測度Cx不被累計，所以復(fù)雜度更新部166例如根據(jù)部分復(fù)雜度測量部164的計算了第一部分的復(fù)雜度等，確定復(fù)雜度值或者復(fù)雜度測度Cx。而且，在以下將復(fù)雜度值或者復(fù)雜度測度Cx簡稱為復(fù)雜度測度Cx。
判定部170比較復(fù)雜度測度Cx和閾值σ，如果復(fù)雜度測度Cx超過閾值σ，則上述部分分割處理部162的分割處理(更詳細(xì)地說是上述重復(fù)處理)被結(jié)束，整體改善處理部172實(shí)施整體的改善。
通過實(shí)施判定部170的判定，如果復(fù)雜度測度Cx未達(dá)到閾值σ，則上述圖像取得部160取得下一個圖像部分，該其他的圖像部分被處理。在分析后續(xù)的部分時，上述部分分割處理部162形成部分分割映射182，分割映射更新部180根據(jù)該部分分割映射182更新分割映射178。而且，部分復(fù)雜度測量部164計算對于該部分的復(fù)雜度測度，復(fù)雜度更新部166更新被累計的復(fù)雜度測度Cx，使得在新的部分中反映被集中的信息。通過上述判定部170的判定，在被累計的復(fù)雜度測度Cx超過閾值σ的情況下，整體改善處理部172實(shí)施整體的改善。另一方面，通過上述判定部170的判定，如果被累計的復(fù)雜度測度Cx仍然沒有達(dá)到閾值σ，則處理其他的部分。該處理持續(xù)進(jìn)行，直到復(fù)雜度測度Cx超過閾值σ，或者所有頁被處理(例如，直到上述頁結(jié)束判定部176檢測到頁結(jié)束)。如果沒有超過閾值σ而所有頁被處理，則適合改善處理部174通過被調(diào)整(tuned)的基于分割的改善，處理所有圖像I。
而且，在本實(shí)施方式中，也可以使用包含n個列(但是n≥1)的非重復(fù)圖像帶。而且，上述圖像取得部160取得部分或者帶的順序也可以是從頁的開頭到末尾的順序，也可以是基于分割以前決定的初期階段的復(fù)雜度推定的復(fù)雜度的順序。
如圖11所示，在本發(fā)明的其他實(shí)施方式中，以沒有明確的分割映射來決定頁復(fù)雜度。在該實(shí)施方式中，為了推定(estimate)文件的復(fù)雜度，利用直方圖分析以及變換區(qū)域處理等(但不限于此)的從輸入文件直接提取的其他的圖像或者頁的特性。接著，利用該初期階段的分析和復(fù)雜度推定來決定是否存在進(jìn)行分割映射的形成、以及實(shí)施對于該文件的被調(diào)整的改善的價值。
具體來說，如圖11所示，本實(shí)施方式的系統(tǒng)的圖像處理部包括圖像特性運(yùn)算部184、復(fù)雜度測量部186、判定部190、整體改善處理部192、分割處理部194、適合改善處理部198。
該實(shí)施方式的圖像特性運(yùn)算部184處理并分析輸入圖像I，對圖像或者頁特性進(jìn)行運(yùn)算。復(fù)雜度測量部186根據(jù)這些特性推定頁復(fù)雜度，計算復(fù)雜度測度Cx。進(jìn)而判定部190比較復(fù)雜度測度Cx和閾值σ，在復(fù)雜度測度Cx超過閾值σ時，整體改善處理部192實(shí)施整體的改善。復(fù)雜度測度Cx低于閾值σ時，分割處理部194實(shí)施分割，形成分割映射196。接著適合改善處理部198根據(jù)該分割映射改善上述圖像I。
參照圖12說明本發(fā)明的另一個實(shí)施方式。在該實(shí)施方式中，輸入圖像I以帶或者部分而被處理。而且，與上述實(shí)施方式相同，在以下，作為一例，對為一個部分或者一個帶的情況進(jìn)行說明，并且將部分的帶稱為部分。
具體來說，本實(shí)施方式的系統(tǒng)的圖像處理部如圖12所示，具有圖像取得部190’、部分復(fù)雜度測量部192’、復(fù)雜度更新部194’、判定部198’、整體改善處理部200、頁結(jié)束判定部202、分割處理部204、適合改善處理部208。
圖像取得部190’取得并分析輸入圖像I的下一個圖像部分(最初為第一部分)，部分復(fù)雜度測量部192’使用從輸入圖像I提取的與頁有關(guān)的特性來決定該部分的復(fù)雜度。本實(shí)施方式的與該頁有關(guān)的特性例如包含直方圖分析以及變換區(qū)域處理，但不限于此。復(fù)雜度更新部194’例如在初次存儲來自部分復(fù)雜度測量部192’的復(fù)雜度等，存儲累計頁復(fù)雜度測度Cx。進(jìn)而，判定部198’比較累計頁復(fù)雜度測度Cx和閾值σ，如果累計頁復(fù)雜度測度Cx超過閾值σ，則整體改善處理部200實(shí)施整體的畫質(zhì)改善。累計頁復(fù)雜度測度Cx低于閾值σ，通過頁結(jié)束判定部202的判定等，如果所有文件還未被處理，則重復(fù)部分的取得處理以后的處理，上述圖像取得部190’分析下一個圖像部分。進(jìn)而，復(fù)雜度更新部194’使用通過部分復(fù)雜度測量部192’推定的部分的下一個圖像帶的復(fù)雜度，更新累計頁復(fù)雜度測度Cx。判定部198’將該測度Cx再次與閾值σ比較。如果測度Cx超過閾值σ，則整體改善處理部200實(shí)施整體的畫質(zhì)改善。而且，對于該圖像I整體的整體處理也可以馬上實(shí)施。如果不超過閾值σ，或者還沒有處理所有文件，則如上述那樣處理其他的部分。
持續(xù)該反復(fù)處理，直到測度Cx超過閾值σ，或者通過頁結(jié)束判定部202的判斷等所有圖像(文件)被處理。如果沒有超過閾值σ而處理了所有圖像，則分割處理部204對圖像整體實(shí)施分割，適合改善處理部208通過基于分割的改善來改善圖像I。而且，在本實(shí)施方式中，將由分割處理部204生產(chǎn)的分割映射206使用在該最終的基于分割的處理中。但是，如果復(fù)雜度測度Cx對于文件整體沒有低于閾值σ，則分割處理部204不需要形成分割映射206。
在本發(fā)明的另一個實(shí)施方式中，也可以使用被推定的復(fù)雜度測度，調(diào)整適用于輸入圖像的改善的程度。這時，復(fù)雜度測度作為增益控制的一種來起作用，復(fù)雜度測度可以決定以何種程度積極地執(zhí)行基于分割的改善。這時，與強(qiáng)行要求兩種獨(dú)立的改善(即，整體的改善和基于分割的改善)之間的分為兩個的決定，還不如調(diào)節(jié)(regulate)改善的強(qiáng)度。該改善強(qiáng)度的調(diào)節(jié)可以連續(xù)地(on a continuous scale)，以及分階段(step-wise basis)實(shí)施，或者通過其他的調(diào)整方法(adjustment scheme)實(shí)施。
參照圖13來說明典型的實(shí)施方式。該實(shí)施方式的系統(tǒng)的圖像處理部如圖13所示，具有分割處理部220、復(fù)雜度測量部224、改善處理部228。
在上述實(shí)施方式中，如果輸入輸入圖像I，則分割處理部220分析輸入圖像I，之后實(shí)施分割。其結(jié)果，形成分割映射222。接著，復(fù)雜度測量部224測量圖像I的復(fù)雜度，決定復(fù)雜度測度Cx。根據(jù)該復(fù)雜度測度Cx，改善處理部228以根據(jù)復(fù)雜度測度Cx變化的改善程度實(shí)施被調(diào)整的改善。
基于分割的改善(上述被調(diào)整的改善)可以以各種方法進(jìn)行調(diào)整。圖14表示包含不同系數(shù)的多個濾光器種類的實(shí)施例。在該例中，如圖所示，根據(jù)復(fù)雜度評價的值來利用這些濾光器和系數(shù)。這里，表示將小數(shù)點(diǎn)第三位四舍五入后的數(shù)值例。
具體來說，在圖14的例子中，改善處理部228可以切換改善時使用的濾光器F1～F5。該濾波器F1～F5濾波的處理方法和系數(shù)不同。在圖14的例子中，從復(fù)雜度測度Cx低者(不是很復(fù)雜者)依次使用濾波器F1～F5來設(shè)定，所以濾波器F1～F5的濾波的處理方法和系數(shù)例如被設(shè)定為，使得在更復(fù)雜的圖像中使用，即使不能大幅度提高圖像品質(zhì)，也難以引起分割處理時的錯誤引起的畫質(zhì)降低(例如，更接近整體改善處理的處理等)，而且，在更簡單的圖像中使用者，只要分割處理結(jié)果正確，就可以以更高的改善程度提高圖像品質(zhì)(例如，更接近適合改善處理的處理等)。進(jìn)而，在改善處理部228中，將可以取得復(fù)雜度測度Cx的范圍根據(jù)各濾波器F1～F5而被預(yù)先分割，改善處理部228判斷例子復(fù)雜度測量部224的復(fù)雜度測度Cx屬于與哪一個濾光器對應(yīng)的范圍，使用與該范圍對應(yīng)的濾光器。
或者，也可以不是預(yù)先準(zhǔn)備處理方法或者系數(shù)相互不同的濾光器，而是準(zhǔn)備一個改善濾波器系數(shù)的組(set)，改善處理部228在復(fù)雜度測度Cx或者其評價值中間，根據(jù)復(fù)雜度測度Cx或者其評價值的值來修正同一改善濾光器系數(shù)的組。而且，在本說明書和權(quán)利要求的范圍內(nèi)，復(fù)雜度測度Cx以及其評價(estimate)的值也簡稱為復(fù)雜度測度Cx。例如，改善處理部228可以根據(jù)復(fù)雜度測度Cx調(diào)整濾光器的響應(yīng)，使得變?yōu)殡S著文件的復(fù)雜度增加，濾光器的改善更受限的傾向。而且，在其他實(shí)施方式中，改善處理部228為了將改善濾波器系數(shù)或者改善結(jié)果對于各種區(qū)域種類(例如，文件、中間色調(diào)等)進(jìn)行組合，也可以使用復(fù)雜度測度Cx，以確定不對輸入圖像應(yīng)用過分積極的處理。作為一例，改善處理部228也可以對上述圖像實(shí)施具有與上述復(fù)雜度測度Cx成比例的改變的效果的處理。
在本發(fā)明的上述各實(shí)施方式的幾個中，為了圖像整體而定義文件的復(fù)雜度，但是，也可以取代它而將復(fù)雜度測度設(shè)為多個值構(gòu)成(multi-valued，多價)。例如，將復(fù)雜度測度Cx通過矢量表示。而且，該矢量的結(jié)構(gòu)要素反映分割映射內(nèi)的特定的內(nèi)容區(qū)域的復(fù)雜度。如果存在映射，則對于各個區(qū)域、區(qū)域的組以及被檢測到的區(qū)域，可以運(yùn)算各個復(fù)雜度測度。接著，分析作為結(jié)果生成的多價復(fù)雜度測度Cx(1，2，…，M)，決定對于各區(qū)域?qū)嵤┑母纳频姆N類和量就可以。
也可以在決定區(qū)域特有的復(fù)雜度測度時，使用不同組(set)的特性，運(yùn)算復(fù)雜度，使得對于不同的區(qū)域有所不同。例如，在文件圖像中，對于中間色調(diào)類型的區(qū)域的復(fù)雜度測度也可以基于區(qū)域中的文本像素的數(shù)量。另一方面，在連續(xù)灰度(contone)區(qū)域中，也可以使用熵狀的特性(entropy-like feature)來決定。由此，對于可利用的區(qū)域種類，可以定義最合適的復(fù)雜度測度，可以更符合目的而應(yīng)用基于分割的改善。
參考圖15來說明進(jìn)行區(qū)域特有的處理的實(shí)施方式。該實(shí)施方式的系統(tǒng)的圖像處理部具有分割處理部240、復(fù)雜度測量部244、改善處理部248。在該實(shí)施方式中，分割處理部240讀入輸入圖像I，之后實(shí)施分割。其結(jié)果，形成分割映射242。復(fù)雜度測量部244使用該分割映射242，測量各區(qū)域特有的復(fù)雜度測度Cx。這些測量的結(jié)果，生成多價復(fù)雜度測度Cx(1，2，…，M)。接著，改善處理部248使用該多價復(fù)雜度測度Cx(1，2，…，M)控制并調(diào)整圖像的區(qū)域特有的改善。
可是，在推定文件的復(fù)雜度時，有時也希望使用大于或等于一個的分割方法。采用多個分割算法的理由之一是，單一的分割方法可能不會對所以種類的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行良好的作用。例如，依賴于有色信息(chromatic information)的分割技術(shù)對于無色(achromatic)輸入圖像無效?？梢哉_地將頁上的中間色調(diào)和文本區(qū)域進(jìn)行分類，但在連續(xù)區(qū)域中產(chǎn)生錯誤的算法，用于分割掃描的照片則不是最佳的。同樣，使用不合適的分割方法而運(yùn)算的復(fù)雜度測度，得出對于應(yīng)適用何種改善的錯誤的結(jié)論。
為了避免這樣的問題，可以首先使用多個不同算法來分割輸入圖像。這些方法可以是它們利用的數(shù)據(jù)的種類或者特性、它們實(shí)施(follow)的分割近似，或者這兩個方面都不同。例如，也可以對各個輸入圖像的結(jié)構(gòu)要素分別應(yīng)用相同的分割算法。在其他實(shí)施方式中，也可以使用光柵化技術(shù)，區(qū)域擴(kuò)大(region growing)技術(shù)，噬菌體(phage)分割方法，以及其他技術(shù)或方法，將輸入圖像在其分量區(qū)域中進(jìn)行分割。通過分割模塊形成了N個獨(dú)立的分割映射后，對各映射運(yùn)算復(fù)雜度測度。其結(jié)果，生成對于輸入圖像的N個復(fù)雜度推定。接著，根據(jù)這些復(fù)雜度測度，選擇用于被提供的輸入圖像的最佳分割映射(以及分割方法)。
復(fù)雜度運(yùn)算由于也可以考慮分割方法的錯誤可能性以及文件布局，所以作為結(jié)果生成的復(fù)雜度測度的組可以表示對于該圖像怎樣的分割技術(shù)最合適。該選擇可以以各種方法實(shí)施。例如，為了進(jìn)一步改善，可以選擇生成最小復(fù)雜度推定的分割映射。
參照圖16，對進(jìn)行包含多個分割方法的處理的實(shí)施方式進(jìn)行說明。該實(shí)施方式的系統(tǒng)的圖像處理部具有包含多個分割處理部252、254、256的分割處理模塊250；包含與各分割處理部252、254、256對應(yīng)的復(fù)雜度測量部262、264、266的復(fù)雜度測量模塊(復(fù)雜度分析模塊)260；判定部268；分割映射處理部258；以及改善處理部270。
在該實(shí)施方式中，如果接收輸入圖像I，則通過分割處理部252、254、256(分割處理模塊250)，在圖像I中實(shí)施多個分割方法。它們的結(jié)果，生成多個分割映射272～276。復(fù)雜度測量模塊260(復(fù)雜度測量部262、264、266)使用這些映射272～276，與各分割處理部252、254、256的各個分割方法相關(guān)，決定圖像I的復(fù)雜度。由此，與各分割方法相關(guān)聯(lián)而決定多價的復(fù)雜度測度(C1x，C2x，CNx)。判定部268分析這些復(fù)雜度測度(C1x，C2x，CNx)，對于上述特定的圖像I決定各分割處理部252、254、256的各分割方法的哪一個能更好地起作用。一旦選擇分割方法，分割映射處理部258選擇合適的分割映射，改善處理部270利用它對輸入圖像I實(shí)施被調(diào)整的改善。
而且，在上述中，作為一例，舉例說明了分割映射處理部258選擇分割映射的情況，但是，也可以取而代之，改善處理部270根據(jù)上述復(fù)雜度測度(C1x，C2x，CNx)，或者通過判定部268選擇的復(fù)雜度測度Cx，從來自上述各分割處理部252、254、256的分割映射中選擇合適的分割映射。作為一例，改善處理部270也可以將基于被選擇的分割映射的改善處理的可變參數(shù)，與其附帶關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度(被選擇的復(fù)雜度測度Cx)成比例地變更。
參照圖17說明與利用了多個分割方法的近似有關(guān)的另一個實(shí)施方式。在該實(shí)施方式中，使用多個可代替的方法改善輸入圖像I，作為結(jié)果，組合生成的圖像，形成單一的改善圖像。
具體來說，實(shí)施方式的系統(tǒng)的圖像處理部包括包含多個分割處理部252、254、256的分割處理模塊250；包含與各分割處理部252、254、256對應(yīng)的復(fù)雜度測量部262、264、266的復(fù)雜度測量模塊(復(fù)雜度分析模塊)260；與各復(fù)雜度測量部262、264、266對應(yīng)的改善處理部282、284、286；以及組合處理部288。而且，上述分割處理部252、復(fù)雜度測量部262以及改善處理部282、上述分割處理部254、復(fù)雜度測量部264以及改善處理部284、上述分割處理部256、復(fù)雜度測量部266以及改善處理部286中的任意一個，作為包含分割處理的圖像分析處理，也可以進(jìn)行整體的分析處理。
在該圖像處理部中，如果接收輸入圖像I，則使用各分割處理部252、254、256的多個分割方法，處理該輸入圖像I。其結(jié)果，形成多個分割映射272～276。接著，復(fù)雜度測量模塊260使用這些多重分割映射272～276，測量與各分割方法相關(guān)聯(lián)的圖像I的復(fù)雜度。其結(jié)果，形成多價的復(fù)雜度測度(C1x，C2x，CNx)。接著，各改善處理部282、284、286根據(jù)各復(fù)雜度測度(C1x，C2x，CNx)分別實(shí)施對應(yīng)圖像I的調(diào)整的改善。接著，組合處理部288組合由各改善處理部282、284、286實(shí)施的各調(diào)整的改善方法的結(jié)果，形成單一的改善圖像。
上述實(shí)施方式的組合處理部288可以將在分割處理模塊250(252、254、256)中得到的所有映射(272～276)用于形成最終的改善結(jié)果I’。而且，為了各個分割映射272～276而實(shí)施上述各改善處理部282、284、286的調(diào)整的改善。各改善處理部282、284、286也可以通過分別對應(yīng)的復(fù)雜度推定的值(復(fù)雜度測度C1x，C2x，CNx)來決定各個情況的改善的量和種類。接著，為了形成輸出圖像I，通過組合處理部288，改善結(jié)果被組合。組合處理部288的最終的合并步驟(merging step)也可以考慮各分割算法(分割方法)的復(fù)雜度推定(復(fù)雜度測度C1x，C2x，CNx)，決定各改善結(jié)果對最終結(jié)果I有什么樣的貢獻(xiàn)。進(jìn)而，組合處理部288為了利用各分割方法的長處，也可以在合并時考慮分割技術(shù)的特別的特性(paricular properties)。
如圖18所示，另一個實(shí)施方式的系統(tǒng)的圖像處理部具有被設(shè)置在分割處理模塊內(nèi)的多個分割處理部300、302、304；被設(shè)置在復(fù)雜度測量模塊(復(fù)雜度分析模塊)中，與上述各分割處理部300、302、304對應(yīng)的復(fù)雜度測量部306、308、310；計算部324；判定部326；整體改善處理部328；高性能分割處理部330；適合改善處理部334。
在該實(shí)施方式中，在上述各分割處理部300～304中得到的映射的多數(shù)，通過高性能分割處理部330被用于形成最終的分割映射。而且，根據(jù)基于多個分割方法結(jié)果算出的多價的復(fù)雜度測度，評價文件I的復(fù)雜度，通過其評價結(jié)果是否超過閾值來決定是進(jìn)行整體的改善處理，還是進(jìn)行調(diào)整的改善處理。
在該實(shí)施方式中，與圖17所示的圖像處理部相同，形成多個分割映射312～316，以及多價的復(fù)雜度測度(C1x，C2x，CNx)。進(jìn)而，計算部324使用函數(shù)F(Cx)組合各分割映射312～316用的復(fù)雜度推定(復(fù)雜度測度C1x，C2x，CNx)。典型的，作為函數(shù)F(Cx)，選擇最小(min(.))以及平均(mean(.))，但是應(yīng)該明白，可以使用其他的函數(shù)。
判定部326比較上述函數(shù)F(Cx)的值和被提供的閾值σ，在上述函數(shù)F(Cx)的值超過該被提供的閾值σ的情況下，整體改善處理部328在輸入圖像I中應(yīng)用整體的改善。在不是這樣的情況下，高性能分割處理部330組合上述各分割映射312～316，形成高精度分割映射332。而且，適合改善處理部334根據(jù)該最終的映射332，在輸入圖像I中應(yīng)用基于分割的改善。
而且，計算部324可以僅合并具有較低的復(fù)雜度、最具有可靠性的分割映射，得到最終的分割。而且，為了決定基于分割的改善是否合適，也可以使用最終的分割結(jié)果，進(jìn)一步追加再評價輸入文件的復(fù)雜度的步驟(或者部件)。
在上述公開的實(shí)施例中，一般來說，有時也存在明顯依賴于用于推定文件圖像的復(fù)雜度的分割映射的情況。而且，也存在為了運(yùn)算復(fù)雜度測度而不需要分割映射的實(shí)施方式。這些實(shí)施方式的圖像處理部，可以利用從輸入圖像中直接提取的其他的特性。這些特性也可以是直方圖等整體的圖像特征，或者從進(jìn)行了圖像的統(tǒng)計處理的圖像特征中導(dǎo)出的特征。例如，邊緣量、圖像直方圖的平滑度(smoothness)或者均勻性(uniformity)可以作為文件的復(fù)雜度的單純的指標(biāo)(simple indicator)使用?；蛘甙ㄏ袼馗浇?pixelneighborhoods)而運(yùn)算的局部的特性(local features)可以提供必要的復(fù)雜度信息。這樣的局部特性也可以包括由基于塊的(block-based)方法決定的屬性(例如高頻變換DCT系數(shù)的振幅(magnitude)等)、均勻測量(例如局部分散)以及其他方法等。圖像處理部在這之后，為了決定對應(yīng)圖像的復(fù)雜度推定(復(fù)雜度測度)，可以將這些屬性組合。圖像處理部為了對于文件、或者文件區(qū)域或文件的分割，決定并調(diào)整適用的改善的種類，也可以使用該復(fù)雜度測度。在這些實(shí)施方式中，改善不是分割主導(dǎo)型(segmentation-driven)也可以。即，圖像處理部也可以將根據(jù)復(fù)雜度測度的值調(diào)整的相同種類的改善應(yīng)用于隨機(jī)圖像整體。圖像處理部可以用上述各實(shí)施方式中說明的各種方法來實(shí)施基于復(fù)雜度測度Cx的改善參數(shù)的調(diào)整。
圖像處理部為了從該文件的分割映射推定該文件的復(fù)雜度，可以使用與各種文件特性以及分割有關(guān)的特性。圖像處理部也可以根據(jù)分割時使用的特定的分割算法的屬性以及應(yīng)用的必要條件，變更復(fù)雜度推定時考慮的特定的特征的集合(set)。
某些內(nèi)容種類在運(yùn)算中花費(fèi)成本，被提供的裝置或者應(yīng)用軟件難以改善。進(jìn)而，作為用戶，在幾個區(qū)域產(chǎn)生的改善錯誤是醒目的錯誤，其結(jié)果，明顯存在不受歡迎的可能性。
例如，某裝置雖然可能有效地處理并改善中間色調(diào)區(qū)域，但有時在同樣提高連續(xù)灰度區(qū)域的能力上有所欠缺。為了這樣的裝置，顯然考慮分割映射中的連續(xù)灰度區(qū)域的分布率(prevalence)的復(fù)雜度測度較合適。而且，圖像處理部在計算復(fù)雜度時，不僅是上述屬性，也可以根據(jù)裝置的處理性能數(shù)據(jù)來推定上述圖像的復(fù)雜度。
更詳細(xì)地說，例如，如上所述，某裝置雖然在網(wǎng)點(diǎn)區(qū)域中特殊的畫質(zhì)提高處理方面優(yōu)秀，但是在連續(xù)推定區(qū)域(例如，銀鹽照片等相紙照片)中特殊的畫質(zhì)提高處理方面不優(yōu)秀。這時，產(chǎn)生連續(xù)灰度區(qū)域存在越多，利用了分割結(jié)果的畫質(zhì)提高處理中，連續(xù)灰度的畫質(zhì)惡化越醒目的危險。
在這樣的情況下，作為該裝置，越是存在連續(xù)灰度區(qū)域多的文件，越難以進(jìn)行利用了分割結(jié)果的處理，成為所謂復(fù)雜的文件。因此，在這樣連續(xù)灰度區(qū)域存在較多的情況下，例如，如使整體的畫質(zhì)提高那樣，不對結(jié)構(gòu)要素進(jìn)行特殊處理的方法，在提高文件整體的畫質(zhì)方面較好。
因此，在這樣的情況下，上述圖像處理部將連續(xù)灰度區(qū)域的數(shù)量作為一個特征來使用，連續(xù)灰度區(qū)域存在越多，將復(fù)雜度設(shè)定得越大，同時根據(jù)該復(fù)雜度，例如通過判斷是否進(jìn)行利用了分割結(jié)果的畫質(zhì)提高處理等，選擇或者調(diào)節(jié)圖像處理方法，從而可以避免誤檢導(dǎo)致的畫質(zhì)惡化，可以實(shí)施進(jìn)一步提高畫質(zhì)的圖像處理。
進(jìn)而，圖像處理部在分割時，也可以將一些像素分配為多個水平(level)(例如，在中間色調(diào)背景中存在文本文字的情況下，文本以及中間色調(diào))。這樣的像素的改善，作為改善算法，進(jìn)行特別處理有時也存在困難。因此，復(fù)雜度分析作為存在可能性的特性，希望考慮通過分割方法形成的區(qū)域的多數(shù)的特征(例如，形狀、區(qū)域、拓?fù)溥壿嫷奶匦缘?。這樣的特性可以包括在前景中的被連接的結(jié)構(gòu)要素的數(shù)量(number of foreground connectedcomponents)、非矩形地(non-rectangular)被連接的結(jié)構(gòu)要素的數(shù)量、中間色調(diào)的像素的數(shù)量相對于所有像素的數(shù)量的比率、非矩形區(qū)域中的中間色調(diào)的像素的數(shù)量相對于所有像素的數(shù)量的比率、中間色調(diào)上的文本像素的數(shù)量相對于所有像素的數(shù)量的比率、存在文本區(qū)域的情況或者不存在的情況下的背景區(qū)域和/或前景區(qū)域的亮度和/或色度的統(tǒng)計等，但是不限于此。
上述被運(yùn)算的特性fi，也可以接著用各種方法組合，形成用于文件整體的單一的復(fù)雜度測度Cx。作為一例，如以下式(1)那樣
Cx＝∑(ωi·fi) …(1)可以為了形成標(biāo)量的復(fù)雜度測度Cx而使用加權(quán)合計(weighted sum)。而且，∑()表示一邊使i在1～N變化，一邊合計了()內(nèi)的值的值。而且，ωi表示對特性加權(quán)，可以用各種方法(例如通過回歸分析等實(shí)驗(yàn)性地)決定。
作為一例，本實(shí)施方式的圖像處理部利用以下5個特征，即(1)文件內(nèi)的中間色調(diào)的總數(shù)，(2)文件內(nèi)的非矩形的中間色調(diào)區(qū)域的總數(shù)，(3)中間色調(diào)區(qū)域相對于文件尺寸的比率，(4)非矩形中間色調(diào)區(qū)域相對于文件尺寸的比率，以及(5)文件內(nèi)的中間色調(diào)的襯底上的文字(例如，在小冊子和海報等中，在被著色的區(qū)域(中間色調(diào)襯底)上印刷的文字等)的像素數(shù)量，在計算復(fù)雜度測度Cx的情況下，該圖像處理部在該處理上，將非矩形的中間色調(diào)區(qū)域的處理設(shè)為不理想的情況下，將上述(2)和(4)的權(quán)重設(shè)定得大于其他權(quán)重，復(fù)雜度測度容易受到非矩形的影響。由此，上述圖像處理部將不理想的區(qū)域，即包含非矩形的中間色調(diào)區(qū)域的文件識別為更復(fù)雜的文件，上述圖像處理部可以更恰當(dāng)?shù)剡x擇或者調(diào)節(jié)在其之后的處理。而且，為了根據(jù)被運(yùn)算的特性而得到復(fù)雜度測度Cx，也可以使用與上述不同的組合方法。
圖19表示用于抽樣組的文件的復(fù)雜度分析的實(shí)施例的結(jié)果。而且，在圖19中，實(shí)線表示被運(yùn)算的文件的復(fù)雜度測度，虛線表示通過人進(jìn)行的主觀地被分類的復(fù)雜度等級(Class Complexity)。在該實(shí)施例中，為了計算文件的復(fù)雜度而使用的特性是在前景中被連接的結(jié)構(gòu)要素的數(shù)量、非矩形地被連接的結(jié)構(gòu)要素的數(shù)量、中間色調(diào)像素的數(shù)量相對于所有像素的數(shù)量的比率、非矩形區(qū)域中的中間色調(diào)的像素數(shù)量相對于所有像素數(shù)量的比率、以及中間色調(diào)上的文本像素的數(shù)量相對于所有像素數(shù)量的比率。特性值在其之后使用加權(quán)合計而組合，形成對于該輸入文件的單一色彩復(fù)雜度測度Cx。測試組中的文件通過人間觀察者被分割為6組相等的復(fù)雜度，自動運(yùn)算的復(fù)雜度測度與主觀的順序進(jìn)行比較。由圖19可知，被運(yùn)算的復(fù)雜度測度嚴(yán)格地遵從主觀的順序，差異僅在于以等級邊界(class boundaries)進(jìn)行觀察。
此前在說明書中使用的用語和表現(xiàn)，這里不是用于限定，而是被用于說明的用語，使用這樣的用語和表現(xiàn)并沒有排除圖示和說明的特征的等同物，及其一部分的意思，通過權(quán)利要求的范圍中的記載，定義并限制本發(fā)明的范圍。
如上所述，本發(fā)明的復(fù)雜度測量方法，是數(shù)字圖像的復(fù)雜度測量方法，包括將圖像作為光柵圖像表現(xiàn)的步驟a；決定所述光柵圖像中的各像素的屬性的步驟b；以及根據(jù)所述屬性計算圖像復(fù)雜度測度的步驟c。
而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述屬性也可以是與分割有關(guān)的特征。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述特征也可以包含分割區(qū)域邊界。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述特征也可以包含分割區(qū)域形狀。進(jìn)而，在上述結(jié)構(gòu)中，所述特征也可以包含分割區(qū)域尺寸。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述特征也可以包含分割區(qū)域的拓?fù)湫再|(zhì)。進(jìn)而，在上述結(jié)構(gòu)中，所述特征也可以包含被非矩形連接的結(jié)構(gòu)要素。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述特征也可以包含中間色調(diào)像素的數(shù)量相對于所有像素數(shù)量的比率。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述特征也可以包含中間色調(diào)中的文本像素的數(shù)量相對于所有像素數(shù)量的比率。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述特征也可以包含背景區(qū)域的亮度統(tǒng)計。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述特征也可以包含前景區(qū)域的亮度統(tǒng)計。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述特征也可以包含背景區(qū)域的色度統(tǒng)計。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述屬性也可以是與變換數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的特征。
按照這些結(jié)構(gòu)，可以計算用于進(jìn)一步提高以用于改善畫質(zhì)的圖像處理和壓縮處理為首的各種圖像處理的品質(zhì)的圖像的復(fù)雜度(復(fù)雜度測度)，所以通過進(jìn)行基于該復(fù)雜度的圖像處理，可以提高圖像處理的品質(zhì)。
另一方面，本發(fā)明的數(shù)字圖像的復(fù)雜度測量方法是數(shù)字圖像的復(fù)雜度測量方法，包括將圖像作為光柵圖像表現(xiàn)的步驟a；決定上述光柵圖像的屬性的步驟b；決定與圖像處理方法的復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的特征的步驟c；以及根據(jù)所述屬性以及所述特征來計算圖像復(fù)雜度測度的步驟d。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，還包括為了圖像復(fù)雜度測度的所述計算，根據(jù)屬性，以及使用與內(nèi)容種類相關(guān)聯(lián)的信息，對所述光柵圖像中的所述內(nèi)容種類進(jìn)行識別的步驟。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述屬性還可以是直方圖特征。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述屬性還可以是與變換數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的特征。
按照這些結(jié)構(gòu)，與上述各方法系統(tǒng)，可以計算用于進(jìn)一步提高各種圖像處理的品質(zhì)的圖像的復(fù)雜度(復(fù)雜度測度)，所以通過進(jìn)行基于該復(fù)雜度的圖像處理，可以提高圖像處理的品質(zhì)。
進(jìn)而，在上述各結(jié)構(gòu)中，在計算圖像的復(fù)雜度測度時，不僅參照光柵圖像的屬性，還參照圖像處理方法的復(fù)雜度關(guān)聯(lián)特征，所以與不參照該復(fù)雜度關(guān)聯(lián)特征而計算的結(jié)構(gòu)不同，例如可以將可以在何種程度信賴分割映射，或者分割基礎(chǔ)的區(qū)域特有的改善方法作為輸入文件在何種程度合適等圖像處理方法的特征也可以被反映在復(fù)雜度測度中，可以計算適合進(jìn)一步提高圖像處理的品質(zhì)的復(fù)雜度測度。
而且，本發(fā)明的處理選擇方法，如上所述那樣，是用于處理數(shù)字圖像的處理選擇方法，包括將圖像作為光柵圖像表現(xiàn)的步驟a；決定所述光柵圖像的屬性的步驟b；取得用于進(jìn)行包含第一處理和第二處理的多個處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)的步驟c；根據(jù)所述屬性和所述處理性能數(shù)據(jù)推定所述圖像的復(fù)雜度的步驟d；如果所述復(fù)雜度超過閾值，則實(shí)施第一處理的步驟e；以及如果所述復(fù)雜度沒有超過所述閾值，則實(shí)施第二處理的步驟f。
按照該結(jié)構(gòu)，按照根據(jù)上述屬性和上述處理性能數(shù)據(jù)推定的上述圖像的復(fù)雜度，選擇實(shí)施第一處理還是實(shí)施第二處理，所以與上述各方法相同，可以進(jìn)一步提高各種圖像處理的品質(zhì)。
而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述第一處理也可以是整體的畫質(zhì)改善(imageenhancement)，所述第二處理也可以是基于分割而進(jìn)行的畫質(zhì)改善。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述閾值是表示基于分割的改善與整體的改善相比，不提供可目視程度的優(yōu)勢的條件。
這里，基于分割的畫質(zhì)改善，如果區(qū)域的分析正確，則可以用更合適的方法對被分割的各區(qū)域進(jìn)行圖像處理，另一方面，如果區(qū)域分析失敗，則該部分的圖像處理的品質(zhì)大幅度降低，有使綜合的圖像處理的品質(zhì)降低的危險。對此，整體的畫質(zhì)改善在區(qū)域分析正確的情況下，比基于分割的畫質(zhì)改善更難以提高圖像處理的品質(zhì)，另一方面，即使在區(qū)域的分析不正確的情況下，也不因?yàn)閰^(qū)域的分析而產(chǎn)生圖像處理的品質(zhì)降低。
按照上述各結(jié)構(gòu)，根據(jù)基于上述屬性和上述處理性能數(shù)據(jù)推定的上述圖像的復(fù)雜度，決定是進(jìn)行基于分割的改善還是進(jìn)行整體的改善，所以其結(jié)果，與僅進(jìn)行基于分割的改善的結(jié)構(gòu)不同，可以防止區(qū)域分割的失敗引起的圖像處理的品質(zhì)降低，同時，與僅進(jìn)行整體的圖像處理的結(jié)構(gòu)相比，還可以提高圖像處理的品質(zhì)。
進(jìn)而，本發(fā)明的處理選擇方法，在上述結(jié)構(gòu)中，是用于處理數(shù)字圖像的處理選擇方法，包括決定圖像的復(fù)雜度關(guān)聯(lián)屬性的步驟a；取得用于根據(jù)分割進(jìn)行畫質(zhì)改善處理的處理性能數(shù)據(jù)的步驟b；取得用于進(jìn)行整體的畫質(zhì)改善處理的處理性能數(shù)據(jù)的步驟c；根據(jù)所述屬性和所述性能數(shù)據(jù)計算圖像復(fù)雜度測度的步驟d；如果所述復(fù)雜度超過閾值則實(shí)施整體的畫質(zhì)改善的步驟e；以及如果所述復(fù)雜度不超過所述閾值則實(shí)施基于分割的畫質(zhì)改善的步驟f。
按照上述結(jié)構(gòu)，根據(jù)基于屬性和上述性能數(shù)據(jù)計算的圖像復(fù)雜度測度，實(shí)施整體的畫質(zhì)改善或者基于分割的畫質(zhì)改善，所以與僅進(jìn)行基于分割的改善的結(jié)構(gòu)不同，可以防止區(qū)域分割的失敗引起的圖像處理的品質(zhì)降低，同時，與僅進(jìn)行整體的圖像處理的結(jié)構(gòu)相比，還可以提高圖像處理的品質(zhì)。
另一方面，本發(fā)明的圖像處理方法，包括圖像處理系統(tǒng)根據(jù)包含表示數(shù)字圖像的布局的信息的圖像信息，計算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度的復(fù)雜度計算步驟；以及所述圖像處理系統(tǒng)根據(jù)所述被計算的復(fù)雜度，決定以相同的方法對數(shù)字圖像整體進(jìn)行圖像處理，或者用特有的方法對數(shù)字圖像的每個區(qū)域進(jìn)行圖像處理的處理方法決定步驟。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，表示上述數(shù)字圖像的布局的信息也可以是將該數(shù)字圖像進(jìn)行區(qū)域分割時生成的分割映射。
這里，在對數(shù)字圖像的每個區(qū)域以特有的方法進(jìn)行圖像處理時，如果區(qū)域的分析正確，則可以用更合適的方法對各區(qū)域進(jìn)行圖像處理。因此，例如是以提高畫質(zhì)為目的的圖像處理，則可以進(jìn)一步提高畫質(zhì)，例如是以提高壓縮率為目的的圖像處理，則可以進(jìn)一步提高壓縮率。
但是，這時，因?yàn)橐蕴赜械姆椒▽^(qū)域進(jìn)行圖像處理，所以如果區(qū)域的分析失敗，則在該部分中進(jìn)行不合適的圖像處理。由此，該部分的圖像處理的品質(zhì)反而大幅度降低，存在使綜合的圖像處理的品質(zhì)降低的危險。而且，如果是以提高畫質(zhì)為目的的圖像處理，則該品質(zhì)降低表現(xiàn)為畫質(zhì)的降低，如果是以提高壓縮率為目的的圖像處理，則該品質(zhì)降低表現(xiàn)為壓縮率的降低。
另一方面，在用相同的方法對數(shù)字圖像整體進(jìn)行圖像處理時，如果以各區(qū)域的每一個來觀察，則與對上述每個區(qū)域的特有的圖像處理相比，不能預(yù)見圖像處理的品質(zhì)提高。但是，由于不進(jìn)行區(qū)域分割(分割)，所以不產(chǎn)生由于區(qū)域分割的失敗引起的畫質(zhì)降低。
按照上述的結(jié)構(gòu)，根據(jù)包含表示數(shù)字圖像的布局的信息的圖像信息，計算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度，根據(jù)上述計算的復(fù)雜度來決定進(jìn)行上述的哪一個圖像處理。因此，例如，復(fù)雜度高，推測在區(qū)域分割中要失敗的情況下，進(jìn)行整體的圖像處理，在復(fù)雜度低，推測難以產(chǎn)生區(qū)域分割的失敗的情況下，對每個區(qū)域進(jìn)行特有的圖像處理等，可以進(jìn)行對應(yīng)于復(fù)雜度的圖像處理。其結(jié)果，與僅對每個區(qū)域進(jìn)行特有的圖像處理的結(jié)構(gòu)不同，可以防止區(qū)域分割的失敗引起的圖像處理的品質(zhì)降低，同時，與僅進(jìn)行整體的圖像處理的結(jié)構(gòu)相比，也可以提高圖像處理的品質(zhì)。
而且，在上述結(jié)構(gòu)中，還包括在所述復(fù)雜度計算步驟之前實(shí)施的分割步驟，該步驟是所述圖像處理系統(tǒng)以相互不同的多種方法對數(shù)字圖像進(jìn)行區(qū)域分割，分別形成表示其結(jié)果的分割映射，作為表示數(shù)字圖像的布局的信息，所述復(fù)雜度計算步驟也可以分別計算基于所述各分割映射的每一個的復(fù)雜度，根據(jù)這些各復(fù)雜度，在所述處理方法處理步驟計算被使用的綜合的復(fù)雜度。
在上述結(jié)構(gòu)中，用相互不同的多個方法進(jìn)行區(qū)域分割，根據(jù)它們的結(jié)果，計算綜合的復(fù)雜度，所以與用單一的方法進(jìn)行區(qū)域分割的結(jié)構(gòu)相比，可以確實(shí)地判斷上述哪一個處理合適。
進(jìn)而，在上述結(jié)構(gòu)中，還包括在所述復(fù)雜度計算步驟之前實(shí)施的分割步驟該步驟是所述圖像處理系統(tǒng)對數(shù)字圖像進(jìn)行區(qū)域分割，形成表示其結(jié)果的分割映射，作為表示數(shù)字圖像的布局的信息；以及在所述處理方法決定步驟中決定了以特有的方法對每個數(shù)字圖像的區(qū)域進(jìn)行圖像處理的情況下實(shí)施的、所述圖像處理系統(tǒng)進(jìn)行所述分割映射的改善處理的映射改善步驟。
在上述結(jié)構(gòu)中，分割映射的生成處理被分為在復(fù)雜度計算步驟之前進(jìn)行的分割步驟，以及在上述處理方法決定步驟中，在決定了以特有的方法對數(shù)字圖像的每一個進(jìn)行圖像處理的情況下實(shí)施的映射改善步驟。因此，可以以比用特有的方法對每個區(qū)域進(jìn)行圖像處理時所需要的程度還簡單程度，將分割步驟中的分割映射的生成方法設(shè)為復(fù)雜度的計算所需要的程度的方法，可以減少實(shí)施該方法時的運(yùn)算量。
而且，本發(fā)明的圖像處理方法，包括復(fù)雜度計算步驟，圖像處理系統(tǒng)根據(jù)包含表示數(shù)字圖像的布局的信息的圖像信息，計算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度；以及合成步驟，所述圖像處理系統(tǒng)根據(jù)所述計算的復(fù)雜度，將以相同的方法對數(shù)字圖像整體進(jìn)行圖像處理的結(jié)果，以及以特有的方法對數(shù)字圖像的每個區(qū)域進(jìn)行圖像處理的結(jié)果進(jìn)行組合。
在該結(jié)構(gòu)中，根據(jù)上述被計算的復(fù)雜度，將用相同的方法對數(shù)字圖像整體進(jìn)行圖像處理的結(jié)果和用特有的方法對數(shù)字圖像的每個區(qū)域進(jìn)行圖像處理的結(jié)果進(jìn)行組合，所以，例如，在復(fù)雜度高，推測區(qū)域分割要失敗的情況下，較大地設(shè)定使整體的圖像處理反映在合成結(jié)果中的程度，在復(fù)雜度低，推測難以產(chǎn)生區(qū)域分割的失敗的情況下，較小地設(shè)定使整體的圖像處理反映在合成結(jié)果中的程度等，可以根據(jù)復(fù)雜度合成上述兩圖像處理的結(jié)果。該結(jié)果與選擇上述兩圖像處理的一方的結(jié)構(gòu)相同，與僅對每個區(qū)域進(jìn)行特有的圖像處理的結(jié)構(gòu)不同，可以防止區(qū)域分割的失敗引起的圖像處理的品質(zhì)降低，同時，與僅進(jìn)行整體的圖像處理的結(jié)構(gòu)相比，可以提高圖像處理的品質(zhì)。
而且，處理上述結(jié)構(gòu)，所述復(fù)雜度計算步驟還可以包括調(diào)整步驟，所述圖像處理系統(tǒng)對于所述各區(qū)域的每一個，根據(jù)與特有的方法相關(guān)聯(lián)而設(shè)定的該方法的可靠性，調(diào)整所述復(fù)雜度，使得可靠性越低，數(shù)字圖像的復(fù)雜度越高。
在該結(jié)構(gòu)中，在各區(qū)域中特有的方法的可靠性越低，即，區(qū)域分割的失敗越容易使綜合的圖像處理的品質(zhì)降低，調(diào)整上述復(fù)雜度，使得數(shù)字圖像的復(fù)雜度變高。因此，不管各區(qū)域的每個中的特有的方法的可靠性，與設(shè)定數(shù)字圖像的復(fù)雜度的結(jié)構(gòu)比較，選擇上述兩種圖像處理，并且合成上述兩種圖像處理時，可以更確實(shí)地選擇或者計算可合成的復(fù)雜度。
進(jìn)而，在上述結(jié)構(gòu)中，所述復(fù)雜度計算步驟還可以包括調(diào)整步驟，所述圖像處理系統(tǒng)根據(jù)所述各區(qū)域的內(nèi)容種類來調(diào)整所述復(fù)雜度。
在該結(jié)構(gòu)中，例如，如果是被推測各區(qū)域的每一個中特有的方法的可靠性變低的內(nèi)容種類，則使復(fù)雜度上升等，根據(jù)各區(qū)域的內(nèi)容種類來調(diào)整復(fù)雜度。其結(jié)果，不管各區(qū)域的每個的內(nèi)容種類，與設(shè)定數(shù)字圖像的復(fù)雜度的結(jié)構(gòu)比較，選擇上述兩種圖像處理，同時合成上述兩種圖像時，可以更確實(shí)地選擇或者計算可合成的復(fù)雜度。
而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述復(fù)雜度計算步驟還可以包括調(diào)整步驟，對于所述各區(qū)域的每一個，與特有的方法相關(guān)聯(lián)設(shè)定，根據(jù)表示所述圖像處理系統(tǒng)實(shí)施該方法時的處理能力的處理能力數(shù)據(jù)，所述圖像處理系統(tǒng)調(diào)整所述復(fù)雜度。
在該結(jié)構(gòu)中，例如在上述處理能力數(shù)據(jù)表示某裝置可以有效地處理、改善特定的區(qū)域(例如中間色調(diào)區(qū)域等)時，根據(jù)表示上述圖像處理系統(tǒng)實(shí)施該方法時的處理能力的處理能力數(shù)據(jù)，較低地調(diào)整與該區(qū)域相關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度等，調(diào)整上述復(fù)雜度，所以不管對于各區(qū)域的圖像處理系統(tǒng)的處理能力，與設(shè)定數(shù)字圖像的復(fù)雜度的結(jié)構(gòu)比較，在選擇上述兩種圖像處理，同時合成上述兩種圖像處理的時，可以更確實(shí)地選擇或者計算可合成的復(fù)雜度。
而且，本發(fā)明的圖像處理方法，如上所示，包括復(fù)雜度計算步驟，圖像處理系統(tǒng)根據(jù)包含表示數(shù)字圖像的布局的信息的圖像信息，計算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度；以及改善程度調(diào)整步驟，所述圖像處理系統(tǒng)根據(jù)所述被計算的復(fù)雜度，調(diào)整對數(shù)字圖像進(jìn)行改善時的改善程度。
在該結(jié)構(gòu)中，例如，更復(fù)雜的數(shù)字圖像，即，如果要以更高的改善程度(例如，基于分割的圖像處理等)進(jìn)行改善，就有產(chǎn)生錯誤改善而使綜合的圖像處理的品質(zhì)降低的危險的數(shù)字圖像，則可以以更低改善程度(例如整體的改善處理或者中間的圖像處理等)進(jìn)行改善等，根據(jù)復(fù)雜度來調(diào)整改善數(shù)字圖像時的改善程度。其結(jié)果，與始終以一個的改善程度處理數(shù)字圖像的結(jié)構(gòu)相比，可以提高圖像處理的品質(zhì)。
而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以包括在所述復(fù)雜度計算步驟之前實(shí)施的分割步驟，所述圖像處理系統(tǒng)以相互不同的多種方法對數(shù)字圖像進(jìn)行區(qū)域分割，分別形成表示其結(jié)果的分割映射，作為表示數(shù)字圖像的布局的信息，在所述復(fù)雜度計算步驟中，所述圖像處理系統(tǒng)對包含所述各分割映射的圖像信息，分別計算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度，從其中選擇在所述改善程度調(diào)整步驟中使用的復(fù)雜度。
在該結(jié)構(gòu)中，以相互不同的多種方法進(jìn)行區(qū)域分割，通過根據(jù)其結(jié)果算出的復(fù)雜度的任意一個調(diào)整改善程度，所以與以單一的方法進(jìn)行區(qū)域分割的結(jié)構(gòu)相比，還可以更確實(shí)地判斷上述哪一個處理合適。
進(jìn)而，在上述結(jié)構(gòu)中，還可以包括在所述復(fù)雜度計算步驟之前實(shí)施的分割步驟，所述圖像處理系統(tǒng)以相互不同的多種方法對數(shù)字圖像進(jìn)行區(qū)域分割，分別形成表示其結(jié)果的分割映射，作為表示數(shù)字圖像的布局的信息，所述復(fù)雜度計算步驟和所述調(diào)整步驟對各分割映射的每個實(shí)施，同時，還包括合成步驟，所述圖像處理系統(tǒng)根據(jù)所述各分割映射和所述各復(fù)雜度的至少一方，將以對所述各分割映射的每一個進(jìn)行了調(diào)整的改善程度實(shí)施的所述數(shù)字圖像的改善處理的結(jié)果之間進(jìn)行組合。
在該結(jié)構(gòu)中，以相互不同的多個方法進(jìn)行區(qū)域分割，根據(jù)其結(jié)果而被改善程度調(diào)整的改善處理結(jié)果之間，根據(jù)上述各分割映射和上述各復(fù)雜度中的至少一方進(jìn)行合成。因此，與用單一的方法進(jìn)行區(qū)域分割的結(jié)構(gòu)相比，也可以提高圖像處理的品質(zhì)。
本發(fā)明的圖像處理方法，如上所述那樣，也可以包括復(fù)雜度概算步驟，圖像處理系統(tǒng)根據(jù)統(tǒng)計處理了數(shù)字圖像的圖像特征，概算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度；以及處理方法決定步驟，所述圖像處理系統(tǒng)根據(jù)所述被計算的復(fù)雜度，決定用相同的方法對數(shù)字圖像整體進(jìn)行圖像處理，還是用特有的方法對數(shù)字圖像的每個區(qū)域進(jìn)行圖像處理。
在上述結(jié)構(gòu)中，根據(jù)對數(shù)字圖像進(jìn)行統(tǒng)計處理的圖像特征，概算數(shù)字圖像的復(fù)雜度，與此對應(yīng)，決定是用相同的方法對數(shù)字圖像整體進(jìn)行圖像處理，還是用特有的方法對數(shù)字圖像的每個區(qū)域進(jìn)行圖像處理。因此，上述復(fù)雜度與根據(jù)包含表示數(shù)字圖像的布局的信息的圖像信息而計算的情況相同，與僅對每個區(qū)域進(jìn)行特有的圖像處理的結(jié)構(gòu)不同，可以防止由于區(qū)域分割的失敗引起的圖像處理的品質(zhì)的降低，同時與僅進(jìn)行整體的圖像處理的結(jié)構(gòu)相比，也可以提高圖像處理的品質(zhì)。
而且，本發(fā)明的圖像處理系統(tǒng)，如上所述，是數(shù)字圖像的圖像處理系統(tǒng)，包括屬性決定部，決定光柵圖像中的各像素的屬性；以及復(fù)雜度測量部，根據(jù)所述屬性計算圖像復(fù)雜度測度。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述復(fù)雜度測量部也可以根據(jù)與圖像處理方法相關(guān)聯(lián)而預(yù)先設(shè)定的與復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的圖像處理方法的特征來調(diào)整所述復(fù)雜度。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述復(fù)雜度測量部也可以與第一和第二過程相關(guān)聯(lián)，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的與復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的各過程的處理性能數(shù)據(jù)來調(diào)整所述復(fù)雜度，同時在所述圖像處理系統(tǒng)中設(shè)置處理部，該處理部在所述復(fù)雜度超過閾值時，實(shí)施第一過程，沒有超過時，實(shí)施第二過程。
進(jìn)而，本發(fā)明的圖像處理系統(tǒng)如上所述，是數(shù)字圖像的圖像處理系統(tǒng)，包括屬性決定部，決定所述數(shù)字圖像的復(fù)雜度關(guān)聯(lián)屬性；處理性能數(shù)據(jù)取得部，取得基于分割的用于畫質(zhì)改善處理的處理性能數(shù)據(jù)，以及用于整體的畫質(zhì)改善處理的處理性能數(shù)據(jù)；復(fù)雜度計算部，根據(jù)所述復(fù)雜度關(guān)聯(lián)屬性和處理性能數(shù)據(jù)計算所述數(shù)字圖像的復(fù)雜度測度；以及處理部，在所述復(fù)雜度超過閾值時，實(shí)施所述整體的畫質(zhì)改善處理，如果沒有超過，則實(shí)施基于所述分割的畫質(zhì)改善處理。
而且，本發(fā)明的圖像處理系統(tǒng)，如上所述，包括復(fù)雜度計算部，根據(jù)包含表示數(shù)字圖像的布局的信息的圖像信息，計算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度；以及處理方法決定部，根據(jù)所述被計算的復(fù)雜度，決定用相同的方法對數(shù)字圖像整體進(jìn)行圖像處理，還是用特有的方法對數(shù)字圖像的每個所有進(jìn)行圖像處理。
而且，本發(fā)明的圖像處理系統(tǒng)，如上所述，包括復(fù)雜度計算部，根據(jù)包含表示數(shù)字圖像的布局的信息的圖像信息，計算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度；以及合成部，根據(jù)所述被計算的復(fù)雜度，組合用相同的方法對數(shù)字圖像整體進(jìn)行圖像處理的結(jié)果，以及用特有的方法對數(shù)字圖像的每個所有進(jìn)行圖像處理的結(jié)果。
進(jìn)而，本發(fā)明的圖像處理系統(tǒng)，如上所述，包括復(fù)雜度計算部，根據(jù)包含表示數(shù)字圖像的布局的信息的圖像信息，計算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度；以及改善程度調(diào)整部，根據(jù)所述被計算的復(fù)雜度來對改善數(shù)字圖像時的改善程度進(jìn)行調(diào)整。
而且，本發(fā)明的圖像處理系統(tǒng)，如上所述，包括復(fù)雜度概算部，根據(jù)統(tǒng)計處理了數(shù)字圖像的圖像特征，概算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度；以及處理方法決定部，根據(jù)所述被計算的復(fù)雜度，決定用相同的方法對數(shù)字圖像整體進(jìn)行圖像處理，還是用特有的方法對數(shù)字圖像的每個所有進(jìn)行圖像處理。
上述各圖像處理系統(tǒng)可以實(shí)施上述各方法中的任意一個，所以與各方法系統(tǒng)，可以計算用于提高圖像處理的品質(zhì)的復(fù)雜度，同時提高圖像處理的品質(zhì)。
而且，本發(fā)明的圖像處理方法是有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括決定圖像的屬性的步驟a；取得用于分析處理的處理性能數(shù)據(jù)的、與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)的步驟b；根據(jù)所述屬性以及所述分析處理性能數(shù)據(jù)，推定所述圖像的復(fù)雜度的步驟c；以及僅在所述復(fù)雜度滿足基準(zhǔn)的情況下，根據(jù)所述分析處理來實(shí)施畫質(zhì)改善處理的步驟d。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述改善處理也可以是基于分割的畫質(zhì)改善。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述改善處理也可以是整體的畫質(zhì)改善。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述分析處理性能數(shù)據(jù)也可以與錯誤的可能性相關(guān)聯(lián)。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述分析處理性能數(shù)據(jù)也可以與可目視的錯誤的可能性相關(guān)聯(lián)。
進(jìn)而，本發(fā)明的圖像處理方法，是有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括決定非基于目標(biāo)的圖像的屬性的步驟a；根據(jù)所述屬性推定所述圖像的復(fù)雜度的步驟b；以及在所述復(fù)雜度滿足基準(zhǔn)的情況下，處理所述圖像的步驟c。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述屬性也可以是與分割有關(guān)的特征。
而且，本發(fā)明的圖像處理方法是可變處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括決定圖像的屬性的步驟a；取得用于處理的處理性能數(shù)據(jù)的、與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)的步驟b；根據(jù)所述屬性和所述處理性能數(shù)據(jù)，推定對于所述圖像的復(fù)雜度測度的步驟c；以及對所述圖像實(shí)施具有可與所述復(fù)雜度測度成比例地變化的效果的處理的步驟d。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述處理可以是基于分割的畫質(zhì)改善。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述處理也可以是整體的畫質(zhì)改善。
進(jìn)而，本發(fā)明的圖像處理方法是可變處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括決定非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組的屬性的步驟a；根據(jù)所述屬性，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的復(fù)雜度測度的步驟b；以及對所述圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施具有可與所述復(fù)雜度測度成比例地變化的效果的處理的步驟c。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述屬性也可以是與分割有關(guān)的特征，所述處理是基于分割的畫質(zhì)改善。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述特征也可以包含分割區(qū)域的邊界。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述特征也可以包含分割區(qū)域的形狀。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述特征包含分割區(qū)域尺寸。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述特征也可以包含分割區(qū)域的拓?fù)湫再|(zhì)。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述特征也可以包含非矩形地連接的結(jié)構(gòu)要素的數(shù)量。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述特征也可以是中間色調(diào)像素的數(shù)量相對于所有像素數(shù)的比率。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述特征也可以是中間色調(diào)中的文本像素的數(shù)量相對于所有像素數(shù)的比率。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述特征也可以包含背景區(qū)域的亮度統(tǒng)計。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述特征也可以包含前景區(qū)域的亮度統(tǒng)計。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述特征也可以包含背景區(qū)域的色度統(tǒng)計。
本發(fā)明的圖像處理方法是可變處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括決定非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組的屬性的步驟a；取得用于處理的處理性能數(shù)據(jù)的、與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)的步驟b；根據(jù)所述屬性和所述處理性能數(shù)據(jù)，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的復(fù)雜度測度的步驟c；以及對所述圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施具有可與所述復(fù)雜度測度成比例地變化的效果的處理的步驟d。
本發(fā)明的圖像處理方法是有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括對圖像實(shí)施包含分割處理的、各自生成獨(dú)立的結(jié)果的多個圖像分析處理的步驟a；根據(jù)通過所述分析處理而形成的所述獨(dú)立的結(jié)果，測量對于所述圖像的多個復(fù)雜度測度的步驟b；根據(jù)與所述分割處理之一相關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度，選擇所述分割處理之一的步驟c；以及根據(jù)所述被選擇的分割處理，實(shí)施基于分割的畫質(zhì)改善的步驟d。
本發(fā)明的圖像處理方法是有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施用于各自形成獨(dú)立的分割映射的多個分割處理；步驟b，根據(jù)通過所述分割處理而形成的各個所述獨(dú)立的分割映射，測量對于所述圖像的多個復(fù)雜度測度；步驟c，根據(jù)與所述分割處理之一相關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度，選擇所述分割處理之一；以及步驟d，根據(jù)所述被選擇的分割處理，實(shí)施基于分割的畫質(zhì)改善。
本發(fā)明的圖像處理方法是有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，取得用于多個分割處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟b，根據(jù)圖像數(shù)據(jù)組的屬性，所述分割處理和所述處理性能數(shù)據(jù)，測量對于非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組的多個復(fù)雜度測度；步驟c，根據(jù)與所述分割處理之一相關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度，選擇所述分割處理之一；以及步驟d，根據(jù)所述被選擇的分割處理，實(shí)施基于分割的圖像數(shù)據(jù)組的畫質(zhì)改善。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，將所述被選擇的改善處理的可變參數(shù)，和與其相關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度成比例地變更。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述屬性也可以是與變換數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的特征。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述屬性也可以是直方圖特征。
本發(fā)明的圖像處理方法是有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對圖像實(shí)施包含分割處理、各自形成獨(dú)立的結(jié)果的多個圖像分析處理；步驟b，根據(jù)通過所述分割處理形成的各個所述獨(dú)立的結(jié)果，測量多樣所述圖像的多個復(fù)雜度測度；步驟c，對所述圖像實(shí)施與所述各圖像分析處理相關(guān)聯(lián)的多個畫質(zhì)改善處理，形成多個畫質(zhì)被改善的圖像；以及步驟d，組合所述被改善的圖像，得到最終的被改善的圖像。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述組合步驟，也可以包括將被改善的圖像與它們的復(fù)雜度測度成比例而進(jìn)行組合的步驟。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述圖像分析處理的至少一個為整體的分析處理。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述圖像也可以表示非基于目標(biāo)的數(shù)據(jù)。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述復(fù)雜度測度也可以與用于進(jìn)行與其附帶關(guān)聯(lián)的圖像分析處理的處理性能數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述復(fù)雜度測度也可以與分割區(qū)域邊界相關(guān)聯(lián)。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述復(fù)雜度測度也可以與分割區(qū)域形狀相關(guān)聯(lián)。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述復(fù)雜度測度也可以與分割區(qū)域的尺寸相關(guān)聯(lián)。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述復(fù)雜度測度也可以與分割區(qū)域的拓?fù)溥B接特性相關(guān)聯(lián)。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述復(fù)雜度測度也可以與非矩形地連接的結(jié)構(gòu)要素的數(shù)量相關(guān)聯(lián)。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述復(fù)雜度測度也可以與中間色調(diào)像素的數(shù)量相對于所有像素數(shù)的比率相關(guān)聯(lián)。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述復(fù)雜度測度也可以與中間色調(diào)中的文本像素的數(shù)量相對于所有像素數(shù)的比率相關(guān)聯(lián)。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述復(fù)雜度測度也可以與所述特征包含背景區(qū)域的亮度統(tǒng)計相關(guān)聯(lián)。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述復(fù)雜度測度也可以與所述特征包含前景區(qū)域的亮度統(tǒng)計相關(guān)聯(lián)。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述復(fù)雜度測度也可以與所述特征包含背景區(qū)域的色度統(tǒng)計相關(guān)聯(lián)。
而且，本發(fā)明的圖像處理方法是有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施各自形成獨(dú)立的分割映射的多個分割處理；步驟b，根據(jù)通過所述分割處理形成的各個所述獨(dú)立的分割映射，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的多個復(fù)雜度測度；步驟c，對所述圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施與所述分割處理有關(guān)的多個畫質(zhì)改善處理，從而形成多個被改善的圖像；以及步驟d，組合所述被改善的圖像，得到最終的被改善的圖像。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以對各個所述被改善的圖像賦予和與其附帶關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度成比例的權(quán)重系數(shù)，組合所述被改善的圖像，得到以被賦予的權(quán)重包含所述各被改善的圖像的最終的被改善的圖像。
本發(fā)明的圖像處理方法是有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對圖像實(shí)施包含分割處理的、各自形成獨(dú)立的結(jié)果的多個圖像分析處理；步驟b，取得用于所述圖像分析處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)各個通過所述圖像分析處理而形成的獨(dú)立的結(jié)果和所述處理性能數(shù)據(jù)，測度對于所述圖像的多個復(fù)雜度測度；步驟d，對所述圖像實(shí)施與所述圖像分析處理相關(guān)聯(lián)的多個畫質(zhì)改善處理，形成多個被改善的圖像；以及步驟e，組合所述被改善的圖像，得到最終的被改善的圖像。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以將所述畫質(zhì)改善處理的各個可變參數(shù)和與其附帶關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度成比例而變更。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以將所述組合處理的可變參數(shù)和所述復(fù)雜度測度的至少一個成比例而變更。
而且，本發(fā)明的圖像處理方法是混合處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，決定圖像的屬性；步驟b，取得用于進(jìn)行包含第一處理和第二處理的多個處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述屬性和所述處理性能數(shù)據(jù)，推定所述圖像的復(fù)雜度；步驟d，對所述圖像實(shí)施所述第一處理；步驟e，對所述圖像實(shí)施所述第二處理；步驟f，如果所述復(fù)雜度滿足基準(zhǔn)，則混合所述第一處理和所述第二處理的結(jié)果，使得所述第一處理的效果變得更大，形成被混合處理的圖像；以及步驟g，如果所述復(fù)雜度不滿足所述基準(zhǔn)，則混合所述第一處理和所述第二處理的結(jié)果，使得所述第二處理的效果變得更大，形成被混合處理的圖像。
進(jìn)而，本發(fā)明的圖像處理方法是混合處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，決定圖像的屬性；步驟b，取得用于進(jìn)行多個處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述屬性和所述處理性能數(shù)據(jù)，推定所述圖像的復(fù)雜度；步驟d，對所述圖像實(shí)施所述多個處理；以及步驟e，混合所述多個處理，以便所述多個處理的至少一個相對于所述多個處理的結(jié)果具有可與所述復(fù)雜度成比例變化的效果，從而形成被混合處理的圖像。
而且，本發(fā)明的圖像處理方法是混合處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，決定非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組的屬性；步驟b，對所述圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施所述第一處理；步驟c，對所述圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施所述第二處理；步驟d，如果所述復(fù)雜度復(fù)雜基準(zhǔn)，則混合所述第一處理和所述第二處理的結(jié)果，使得所述第一處理的效果變得更大，形成被混合處理的圖像數(shù)據(jù)組；以及步驟e，如果所述復(fù)雜度不滿足所述基準(zhǔn)，則混合所述第一處理和所述第二處理的結(jié)果，使得所述第二處理的效果變得更大，形成被混合處理的圖像數(shù)據(jù)組。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以所述第一處理是整體的畫質(zhì)改善，所述第二處理是基于分割的畫質(zhì)改善。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以所述基準(zhǔn)是表示基于分割的改善與整體的改善相比，不提供可目視程度的優(yōu)勢的條件。
本發(fā)明的圖像處理方法是混合處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，決定非基于目標(biāo)的圖像的屬性；步驟b，根據(jù)所述屬性推定所述圖像的復(fù)雜度；步驟c，對所述圖像實(shí)施多個處理；步驟d，混合所述多個處理，以便所述多個處理的至少一個相對于所述結(jié)果具有可與所述復(fù)雜度成比例變化的效果，從而形成被混合處理的圖像。
進(jìn)而，本發(fā)明的圖像處理方法是混合處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，決定非基于目標(biāo)的圖像的屬性；步驟b，取得用于進(jìn)行包含第一處理和第二處理的多個處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述屬性和所述處理性能數(shù)據(jù)，推定所述圖像的復(fù)雜度；步驟d，對所述圖像實(shí)施第一處理；步驟e，對所述圖像實(shí)施第二處理；步驟f，如果所述復(fù)雜度超過閾值，則混合所述第一處理和所述第二處理的結(jié)果，以便所述第一處理的效果變得更大，形成被混合處理的圖像；步驟g，如果所述復(fù)雜度不超過所述閾值，則混合所述第一處理和所述第二處理的結(jié)果，以便所述第二處理的效果變得更大，形成被混合處理的圖像。
而且，本發(fā)明的圖像處理方法是混合處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，決定非基于目標(biāo)的圖像的屬性；步驟b，取得用于進(jìn)行包含第一處理和第二處理的多個處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述屬性和所述處理性能數(shù)據(jù)，推定所述圖像的復(fù)雜度；步驟d，對所述圖像實(shí)施所述多個處理；步驟e，混合所述多個處理，使得所述多個處理的至少一個相對于所述結(jié)果，具有可與所述復(fù)雜度成比例變化的效果，形成被混合處理的圖像。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以所述多個處理的至少一個包含整體的畫質(zhì)改善。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以所述多個處理的至少一個包含基于分割的畫質(zhì)改善。
而且，本發(fā)明的圖像處理方法是處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施初期階段的分割處理；步驟b，根據(jù)所述初期階段的分割處理的結(jié)果，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的復(fù)雜度測度；以及步驟c，如果所述復(fù)雜度測度復(fù)雜基準(zhǔn)，則對所述圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施高精度的分割處理。
進(jìn)而，本發(fā)明的圖像處理方法是處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對圖像實(shí)施初期階段的分割處理；步驟b，取得用于進(jìn)行高精度的分割處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述初期階段的分割處理的結(jié)果和所述性能數(shù)據(jù)，推定對于所述圖像的復(fù)雜度測度；以及步驟d，如果所述復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)，則實(shí)施所述高精度的分割處理。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，如果所述復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則使用所述高精度的分割處理的結(jié)果，實(shí)施基于分割的畫質(zhì)改善的步驟。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，如果所述復(fù)雜度測度滿足代替基準(zhǔn)，則實(shí)施整體的畫質(zhì)改善的步驟。
進(jìn)而，本發(fā)明的圖像處理方法是處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施初期階段的分割；步驟b，取得用于進(jìn)行高精度的分割處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述初期階段的分割的結(jié)果和所述性能數(shù)據(jù)，對待對于所述圖像數(shù)據(jù)組的復(fù)雜度測度；以及步驟d，如果所述復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)，則實(shí)施所述高精度分割處理，使用所述高精度分割處理的結(jié)果而實(shí)施基于分割的畫質(zhì)改善。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，如果所述復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施整體的畫質(zhì)改善的步驟。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述基準(zhǔn)是表示基于分割的改善與整體的改善相比，不提供可目視程度的優(yōu)勢的條件。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述基準(zhǔn)中，包含所述復(fù)雜度停留在未滿足閾值的情況。
進(jìn)而，本發(fā)明的圖像處理方法是處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施初期階段的分割處理；步驟b，根據(jù)所述初期階段的分割處理的結(jié)果，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的初期階段的復(fù)雜度測度；步驟c，如果所述初期階段的復(fù)雜度測度滿足初期階段的測度基準(zhǔn)，則實(shí)施高精度的分割處理；步驟d，根據(jù)所述高精度分割處理的結(jié)果，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的高精度的復(fù)雜度測度；以及步驟e，如果所述高精度的測度滿足用于所述高精度的復(fù)雜度測度的測度基準(zhǔn)，則根據(jù)所述高精度的分割處理，實(shí)施畫質(zhì)改善處理。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述高精度的復(fù)雜度測度如果滿足高精度的代替測度基準(zhǔn)，則實(shí)施整體的畫質(zhì)改善的步驟。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，如果所述初期階段的復(fù)雜度測度滿足初期階段的代替測度基準(zhǔn)，則實(shí)施整體的畫質(zhì)改善的步驟。
而且，本發(fā)明的圖像處理方法是處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對圖像實(shí)施初期階段的分割處理；步驟b，取得用于進(jìn)行高精度的分割處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述初期階段的分割處理的結(jié)果和所述性能數(shù)據(jù)，推定對于所述圖像的初期階段的復(fù)雜度測度；步驟d，如果所述初期階段的復(fù)雜度測度滿足初期階段的測度基準(zhǔn)，則實(shí)施高精度的分割處理；步驟e，根據(jù)所述高精度的分割處理的結(jié)果，推定對于所述圖像的高精度的復(fù)雜度測度；以及步驟f，如果所述高精度的復(fù)雜度測度滿足用于所述高精度的復(fù)雜度測度的測度基準(zhǔn)，則實(shí)施基于所述高精度的分割處理的畫質(zhì)改善處理。
進(jìn)而，本發(fā)明的圖像處理方法是處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施初期階段的分割處理；步驟b，取得用于高精度的分割處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述初期階段的分割處理的結(jié)果和所述性能數(shù)據(jù)，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的初期階段的復(fù)雜度測度；步驟d，如果所述初期階段的復(fù)雜度測度滿足初期階段的測度基準(zhǔn)，則實(shí)施高精度的分割處理；步驟e，根據(jù)所述高精度的分割處理的結(jié)果，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的高精度的復(fù)雜度測度；以及步驟f，如果所述高精度的復(fù)雜度測度復(fù)雜用于所述高精度的復(fù)雜度測度的測度基準(zhǔn)，則實(shí)施基于所述高精度的分割處理的畫質(zhì)改善處理。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以還包括如果所述高精度的復(fù)雜度測度不滿足用于所述高精度的復(fù)雜度測度的測度基準(zhǔn)，則實(shí)施整體的畫質(zhì)改善處理的步驟。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以還包括如果所述初期階段的復(fù)雜度測度不滿足所述初期階段的測度基準(zhǔn)，則實(shí)施整體的畫質(zhì)改善處理。
而且，本發(fā)明的圖像處理方法是處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，將非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組分割為多個部分；步驟b，對所述部分的每一個部分實(shí)施分割；步驟c，根據(jù)所述分割的結(jié)果，推定對于所述部分的復(fù)雜度測度；步驟d，決定用于表示已經(jīng)被實(shí)施分割的部分組的復(fù)雜度的累計復(fù)雜度測度；步驟e，重復(fù)步驟b至步驟d，直到所有的部分被分割處理，或者所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)；步驟f，如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則結(jié)束所述步驟e，實(shí)施第一畫質(zhì)改善處理；以及步驟g，如果所述累計復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施第二畫質(zhì)改善處理。
進(jìn)而，本發(fā)明的圖像處理方法是處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，將數(shù)字圖像分割為多個部分；步驟b，取得用于進(jìn)行包括第一畫質(zhì)改善處理和第二畫質(zhì)改善處理的多個畫質(zhì)改善處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，對所述部分的某一個部分實(shí)施分割；步驟d，根據(jù)所述分割的結(jié)果和所述處理性能數(shù)據(jù)，推定對于所述部分的復(fù)雜度測度；步驟e，決定用于表示分割已經(jīng)被實(shí)施的部分組的復(fù)雜度的累計復(fù)雜度測度；步驟f，重復(fù)步驟c至步驟e，直到所有的部分被分割處理或者所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)；步驟g，如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則結(jié)束所述步驟f，實(shí)施所述第一畫質(zhì)改善處理；以及步驟h，如果所述累計復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施所述第二畫質(zhì)改善處理。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述第二畫質(zhì)改善處理也可以是基于分割的畫質(zhì)改善。
而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以對所述各部分連續(xù)地實(shí)施用于實(shí)施分割的所述步驟、推定復(fù)雜度測度的所述步驟以及決定累計復(fù)雜度測度的所述步驟，使得一旦所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，也可以避免后續(xù)的部分所不需要的處理。
進(jìn)而，本發(fā)明的圖像處理方法是處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，將非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組分割為多個部分；步驟b，對所述部分的某一個部分實(shí)施分割；步驟c，取得用于進(jìn)行包含第一畫質(zhì)改善處理和第二畫質(zhì)改善處理的多個畫質(zhì)改善處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟d，根據(jù)所述分割的結(jié)果和所述處理性能數(shù)據(jù)，推定對于所述部分的復(fù)雜度測度；步驟e，決定用于表示分割已經(jīng)被實(shí)施的部分組的復(fù)雜度的累計復(fù)雜度測度；步驟f，重復(fù)步驟b至步驟e，直到所有部分被分割處理，或者所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)；步驟g，如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則結(jié)束所述步驟f，實(shí)施所述第一畫質(zhì)改善處理；以及步驟h，如果所述累計復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施所述第二畫質(zhì)改善處理。而且，本發(fā)明的圖像處理方法是處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，將圖像分割為多個部分；步驟b，推定對于所述部分的至少一個的復(fù)雜度測度；步驟c，決定用于表示已經(jīng)實(shí)施了推定的部分組的累計復(fù)雜度的累計復(fù)雜度測度；步驟d，重復(fù)步驟c，直到所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)，或者所述累計復(fù)雜度測度表示所述部分的所有累計復(fù)雜度；以及步驟e，如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施第一畫質(zhì)改善處理。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以對所述各部分連續(xù)地實(shí)施用于推定復(fù)雜度測度的所述步驟b以及決定累計復(fù)雜度測度的所述步驟c，使得一旦所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，也可以避免后續(xù)的部分所不需要的處理。
進(jìn)而，本發(fā)明的圖像處理方法是處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，將非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組分割為多個部分；步驟b，推定對于所述部分的至少一個的復(fù)雜度測度；步驟c，決定用于表示所述推定已經(jīng)被實(shí)施的各部分的累計復(fù)雜度的累計復(fù)雜度測度；步驟d，重復(fù)步驟b和步驟c，直到所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)，或者所述累計復(fù)雜度測度表示所述部分的所有的累計復(fù)雜度；以及步驟e，如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施所述第一畫質(zhì)改善處理。
而且，本發(fā)明的圖像處理方法是處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，將數(shù)字圖像分割為多個部分；步驟b，取得用于進(jìn)行至少一個第一畫質(zhì)改善處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，推定對于所述部分的至少一個的復(fù)雜度測度，即與所述處理性能數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度；步驟d，決定用于表示所述推定已經(jīng)被實(shí)施的各部分的復(fù)雜度的累計復(fù)雜度測度；步驟e，重復(fù)步驟c和步驟d，直到進(jìn)行所有的部分的推定，或者所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)；以及步驟f，如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施所述第一畫質(zhì)改善處理。
而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以還包括如果所述累計復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施第二畫質(zhì)改善處理的步驟。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，如果所述累計復(fù)雜度測度超過閾值，則滿足所述基準(zhǔn)也可以。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述第一畫質(zhì)改善處理也可以是整體的畫質(zhì)改善。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，所述第二畫質(zhì)改善處理也可以是基于分割的畫質(zhì)改善。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以對所述各部分連續(xù)實(shí)施用于推定復(fù)雜度測度的所述步驟和決定累計復(fù)雜度測度的所述步驟，使得一旦所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，也可以避免后續(xù)的部分所不需要的處理。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以以基于分割以前決定的初期階段的復(fù)雜度推定的復(fù)雜度的順序來處理所述部分。
而且，本發(fā)明的圖像處理方法是處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，將非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組分割為多個部分；步驟b，取得用于進(jìn)行包括第一畫質(zhì)改善處理和第二畫質(zhì)改善處理的多個畫質(zhì)改善處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述處理性能數(shù)據(jù)，推定對于所述部分之一的復(fù)雜度測度；步驟d，決定用于表示分割已經(jīng)被實(shí)施的部分組的復(fù)雜度的累計復(fù)雜度測度；步驟e，重復(fù)步驟c和步驟d，直到進(jìn)行了所有的部分的推定，或者所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)；步驟f，如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施所述第一畫質(zhì)改善處理；以及步驟g，如果所述累計復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施所述第二畫質(zhì)改善處理。
而且，本發(fā)明的圖像處理方法是處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對圖像實(shí)施分割，將該圖像在內(nèi)容區(qū)域中分割；步驟b，對于各個所述區(qū)域，推定基于所述區(qū)域?qū)傩缘膹?fù)雜度測度；以及步驟c，僅在所述復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)時，對區(qū)域?qū)嵤┊嬞|(zhì)改善處理。
而且，本發(fā)明的圖像處理方法是有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施分割，將該圖像數(shù)據(jù)組在內(nèi)容區(qū)域中分割；步驟b，取得用于處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，推定對于各個所述區(qū)域的復(fù)雜度，即與所述處理性能數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度；以及步驟d，如果對于所述區(qū)域的所述復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)，則對區(qū)域?qū)嵤┊嬞|(zhì)改善處理。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以還包括如果對于所述區(qū)域的所述復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則對所述區(qū)域?qū)嵤┐娈嬞|(zhì)改善處理的步驟。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以還包括如果對于所述區(qū)域的所述復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則對所述區(qū)域?qū)嵤┱w的畫質(zhì)改善處理的步驟。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以還包括如果對于多個所述區(qū)域的所述復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則對所述區(qū)域?qū)嵤┐娈嬞|(zhì)改善處理的步驟。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以還包括如果對于所述區(qū)域的所述復(fù)雜度測度滿足第二基準(zhǔn)，則對所述區(qū)域?qū)嵤┐娈嬞|(zhì)改善處理的步驟。
進(jìn)而，本發(fā)明的圖像處理方法是處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對圖像實(shí)施分割，將該圖像在內(nèi)容區(qū)域中分割；步驟b，對各個所述區(qū)域，推定基于所述區(qū)域?qū)傩缘膹?fù)雜度測度；以及步驟c，對該區(qū)域?qū)嵤┛勺兊漠嬞|(zhì)改善處理，使得所述畫質(zhì)改善處理的狀態(tài)可與對于區(qū)域的所述復(fù)雜度測度成比例地改變。
而且，本發(fā)明的處理選擇方法是用于處理數(shù)字圖像的處理選擇方法，包括步驟a，決定非基于目標(biāo)的圖像的屬性；步驟b，取得用于分析處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述屬性和所述分析處理性能數(shù)據(jù)，推定所述圖像的復(fù)雜度；以及步驟d，如果所述復(fù)雜度滿足基準(zhǔn)，則根據(jù)所述分析處理對所述圖像實(shí)施畫質(zhì)改善處理。
而且，本發(fā)明的處理選擇方法是用于處理數(shù)字圖像的處理選擇方法，包括步驟a，決定非基于目標(biāo)的圖像的屬性；步驟b，取得用于進(jìn)行包括第一處理和第二處理的多個分析處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述屬性和所述分析處理性能數(shù)據(jù)，推定所述圖像的復(fù)雜度；步驟d，如果所述復(fù)雜度超過閾值，則實(shí)施基于所述第一處理的畫質(zhì)改善；以及步驟e，如果所述復(fù)雜度沒有超過所述閾值，則實(shí)施基于所述第二處理的畫質(zhì)改善處理。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以所述第一處理是整體的畫質(zhì)改善，所述第二處理是基于分割的畫質(zhì)改善。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以所述閾值表示基于分割的改善與整體的改善相比，不提供可目視程度的優(yōu)勢的條件。
而且，本發(fā)明的圖像處理裝置是用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)圖像分析器，用于決定非基于目標(biāo)的圖像的屬性；b)推定器，用于根據(jù)所述屬性推定所述圖像的復(fù)雜度；c)處理器，在所述復(fù)雜度滿足基準(zhǔn)的情況下，對所述圖像實(shí)施畫質(zhì)改善處理。
而且，本發(fā)明的圖像處理裝置是用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)圖像分析器，用于決定圖像的屬性；b)存儲裝置，存儲用于分析處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；c)推定器，用于根據(jù)所述屬性和所述分析處理性能數(shù)據(jù)，推定所述圖像的復(fù)雜度；d)處理器，用于在所述復(fù)雜度滿足基準(zhǔn)的情況下，根據(jù)所述分析處理來實(shí)施畫質(zhì)改善處理。
而且，本發(fā)明的圖像處理裝置是用于混合處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)圖像分析器，用于決定對于圖像的非基于目標(biāo)的圖像的屬性；b)推定器，用于根據(jù)所述屬性，推定所述圖像的復(fù)雜度；c)處理器，用于對所述圖像實(shí)施多個處理；d)混合器，用于混合所述多個處理結(jié)果，使得所述多個處理的至少一個對于所述多個處理的結(jié)果，具有可與所述復(fù)雜度成比例地變化的效果，形成被混合處理的圖像。
進(jìn)而，本發(fā)明的圖像處理裝置是用于混合處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)圖像分析器，用于決定圖像的屬性；b)存儲裝置，存儲用于處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；c)推定器，用于根據(jù)所述屬性和所述處理性能數(shù)據(jù)，推定所述圖像的復(fù)雜度；d)處理器，用于對所述圖像實(shí)施多個處理；e)混合器，用于混合所述多個處理結(jié)果，使得所述多個處理的至少一個對于所述多個處理的結(jié)果，具有可與所述復(fù)雜度成比例地變化的效果，形成被混合處理的圖像。
而且，本發(fā)明的圖像處理裝置是用于處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)初期階段分割處理器，對表示圖像的非基于目標(biāo)的數(shù)據(jù)實(shí)施初期階段的分割處理；b)推定器，用于根據(jù)所述初期階段的分割處理的結(jié)果，推定對于所述圖像的復(fù)雜度測度；c)高性能分割處理器，用于在所述復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)的情況下，實(shí)施高精度的分割處理。而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以還包括基于分割的改善處理器，在所述復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)時，根據(jù)所述高精度的分割處理的結(jié)果，實(shí)施基于分割的畫質(zhì)改善。
而且，本發(fā)明的圖像處理裝置是用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)初期階段分割處理器，對圖像實(shí)施初期階段的分割處理；b)存儲裝置，存儲用于進(jìn)行高精度的分割處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；c)推定器，用于根據(jù)所述初期階段的分割的結(jié)果和所述性能數(shù)據(jù)，推定對于所述圖像的復(fù)雜度測度；d)高性能分割處理器，用于在所述復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)的情況下，實(shí)施高精度的分割處理；e)基于分割的改善處理器，如果所述復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則結(jié)果所述高精度的分割處理，實(shí)施基于分割的畫質(zhì)改善。
而且，在上述結(jié)構(gòu)中，也可以在所述基準(zhǔn)中，包含所述復(fù)雜度測度停留在未復(fù)雜閾值的情況。
進(jìn)而，本發(fā)明的圖像處理裝置是用于處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括分割器，用于將非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組分割為多個部分；分割處理器，對所述部分的某一個部分實(shí)施分割；推定器，用于根據(jù)所述分割的結(jié)果，推定對于所述部分的復(fù)雜度測度；以及累計器，用于決定表示被實(shí)施了分割的所有部分的復(fù)雜度的累計復(fù)雜度測度，所述分割處理器、所述推定器以及所述累計器對后續(xù)的部分實(shí)施各個處理，直到所有的部分被分割，或者所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)，同時還包括處理器，用于如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施第一畫質(zhì)改善處理，如果所述累計復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施第二畫質(zhì)改善處理。
而且，本發(fā)明的圖像處理裝置是用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括分割器，用于將圖像分割為多個部分；分割器，對所述部分的某一個部分實(shí)施分割；推定器，用于根據(jù)所述分割的結(jié)果，推定對于所述部分的復(fù)雜度測度；以及累計器，用于決定表示被實(shí)施了分割的所有部分的復(fù)雜度的累計復(fù)雜度測度，所述分割器、所述推定器以及所述累計器對后續(xù)的部分實(shí)施各個處理，直到所有的部分被分割，或者所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)，同時還包括處理器，用于如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則結(jié)束所述分割器、所述推定器和所述累計器的處理，實(shí)施第一畫質(zhì)改善處理，如果所述累計復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施第二畫質(zhì)改善處理。
而且，本發(fā)明的圖像處理裝置是用于處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括分割器，用于將非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組分割為多個部分；推定器，推定對于所述部分的某一個部分的復(fù)雜度測度；累計器，用于決定表示所述推定已經(jīng)被實(shí)施的部分組的累計復(fù)雜度，所述推定器以及所述累計器對后續(xù)的部分實(shí)施各個處理，直到所有的部分被推定，或者所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)，同時還包括處理器，用于如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施第一畫質(zhì)改善處理，如果所述累計復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施第二畫質(zhì)改善處理。
而且，本發(fā)明的圖像處理裝置是用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括分割器，用于將圖像分割為多個部分；推定器，用于推定對于所述多個部分的其中一個的復(fù)雜度測度；以及累計器，用于決定表示被所述推定被實(shí)施的所有部分的復(fù)雜度的累計復(fù)雜度測度，所述推定器以及所述累計器對后續(xù)的部分實(shí)施各個處理，直到部分被推定，或者所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)，同時還包括處理器，用于如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施第一畫質(zhì)改善處理，如果所述累計復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施第二畫質(zhì)改善處理。
而且，本發(fā)明的圖像處理裝置是用于可變處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)屬性提取器，用于決定圖像的屬性；b)存儲裝置，存儲用于處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；c)推定器，根據(jù)所述屬性和所述處理性能數(shù)據(jù)，推定對于所述圖像的復(fù)雜度測度；以及d)處理器，用于對所述圖像實(shí)施具有可與所述復(fù)雜度測度成比例變化的效果的所述處理。
而且，本發(fā)明的圖像處理裝置是用于可變處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)屬性提取器，用于決定非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組的屬性；b)推定器，用于根據(jù)所述屬性，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的復(fù)雜度測度；以及c)處理器，用于對所述圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施具有可與所述復(fù)雜度測度成比例變化的效果的處理。
而且，本發(fā)明的圖像處理裝置是用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)處理器，用于對圖像實(shí)施包含分割處理的、各自形成獨(dú)立的結(jié)果的多個圖像分析處理；b)測量器，用于根據(jù)通過所述分析處理而形成的各個所述獨(dú)立的結(jié)果，推定對于所述圖像的多個復(fù)雜度測度；c)選擇器，用于根據(jù)與所述分割處理的其中之一附帶關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度來選擇該分割處理的其中之一；以及d)改善器，根據(jù)所述被選擇的分割處理，實(shí)施基于分割的畫質(zhì)改善。
而且，本發(fā)明的圖像處理裝置是用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括處理器，用于對非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施各自形成獨(dú)立的分割映射的多個分割處理；推定器，用于根據(jù)通過所述分割處理形成的各個所述獨(dú)立的分割映射，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的多個復(fù)雜度測度；選擇器，用于根據(jù)與所述分割處理的其中之一附帶關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度來選擇該分割處理的其中之一；以及處理器，根據(jù)所述被選擇的分割處理，實(shí)施基于分割的畫質(zhì)改善。
而且，本發(fā)明的圖像處理裝置是用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)處理器，用于對圖像實(shí)施包含各自形成獨(dú)立的結(jié)果的多個圖像分析；b)測量器，用于根據(jù)通過所述分割處理形成的各個所述獨(dú)立的結(jié)果，推定對于所述圖像的多個復(fù)雜度測度；c)改善器，用于對所述圖像實(shí)施與所述圖像分析處理相關(guān)聯(lián)的多個圖像改善處理；以及d)結(jié)合器，用于組合所述被改善的圖像，成為最終被改善的圖像。
而且，本發(fā)明的圖像處理裝置是用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括處理器，用于對非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施各自形成獨(dú)立的分割映射的多個分割處理；測量器，用于根據(jù)通過所述分割處理而形成的所述獨(dú)立的各個分割，測度對于所述圖像數(shù)據(jù)組的多個復(fù)雜度測度；改善器，用于對所述圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施多個畫質(zhì)改善處理，形成多個被改善的圖像；以及結(jié)合器，用于結(jié)合所述被改善的圖像，得到最終被改善的圖像。
而且，本發(fā)明的圖像處理裝置是用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)分割器，用于對圖像實(shí)施分割，將該圖像在內(nèi)容區(qū)域中進(jìn)行分割；b)推定器，用于對各個所述區(qū)域推定基于所述區(qū)域?qū)傩缘膹?fù)雜度測度；以及c)處理器，用于在所述復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)的情況下，對區(qū)域?qū)嵤┊嬞|(zhì)改善處理。
而且，本發(fā)明的圖像處理裝置是用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括分割器，用于對非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施分割，將該圖像在內(nèi)容區(qū)域中進(jìn)行分割；存儲裝置，存儲用于處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；推定器，用于推定對于各個所述區(qū)域的復(fù)雜度測度，即與所述處理性能數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度；以及處理器，在對于所述區(qū)域的所述復(fù)雜度測度復(fù)雜基準(zhǔn)的情況下，對區(qū)域?qū)嵤┊嬞|(zhì)改善處理。
另外，上述圖像處理系統(tǒng)可以以硬件實(shí)現(xiàn)，也可以通過使計算機(jī)執(zhí)行程序來實(shí)現(xiàn)。具體來說，本發(fā)明的程序，是使計算機(jī)執(zhí)行上述復(fù)雜度測量方法、處理選擇方法或者通過圖像處理系統(tǒng)實(shí)施的實(shí)施圖像處理方法的其中之一的各步驟的程序，在本發(fā)明的記錄媒體中，記錄該程序。
如果通過計算機(jī)執(zhí)行這些程序，則通過該計算機(jī)實(shí)施上述各方法。因此，與上述各方法相同，計算用于提高圖像處理的品質(zhì)的復(fù)雜度，可以提高圖像處理的品質(zhì)。
這樣，按照本發(fā)明，例如在進(jìn)行以用于改善畫質(zhì)的圖像處理和運(yùn)算處理為首的各種圖像處理時，可以計算用于使圖像處理的品質(zhì)提高的復(fù)雜度，同時提高圖像處理的品質(zhì)。
而且，本發(fā)明可以廣泛應(yīng)用于以復(fù)印系統(tǒng)、圖像形成系統(tǒng)、圖像復(fù)制系統(tǒng)、或者壓縮、存檔或者檢索圖像的系統(tǒng)為首的進(jìn)行各種圖像處理的系統(tǒng)(裝置)。
本發(fā)明的詳細(xì)說明的項(xiàng)目中完成的具體的實(shí)施方式或者實(shí)施例，不過是使本發(fā)明的技術(shù)內(nèi)容明了，而不應(yīng)僅限定于這樣的具體例子而進(jìn)行狹義地解釋，在本發(fā)明的精神和權(quán)利要求中記載的范圍內(nèi)，可以進(jìn)行各種變更而實(shí)施。
權(quán)利要求
1.一種數(shù)字圖像的復(fù)雜度測量方法，包括將圖像作為光柵圖像表現(xiàn)的步驟a；決定所述光柵圖像中的各像素的屬性的步驟b；以及根據(jù)所述屬性計算圖像復(fù)雜度測度的步驟c。
2.如權(quán)利要求1所述的復(fù)雜度測量方法，所述屬性是與分割有關(guān)的特征。
3.如權(quán)利要求2所述的復(fù)雜度測量方法，所述特征包含分割區(qū)域邊界。
4.如權(quán)利要求2所述的復(fù)雜度測量方法，所述特征包含分割區(qū)域形狀。
5.如權(quán)利要求2所述的復(fù)雜度測量方法，所述特征包含分割區(qū)域尺寸。
6.如權(quán)利要求2所述的復(fù)雜度測量方法，所述特征包含分割區(qū)域的拓?fù)湫再|(zhì)。
7.如權(quán)利要求2所述的復(fù)雜度測量方法，所述特征包含被非矩形連接的結(jié)構(gòu)要素的數(shù)量。
8.如權(quán)利要求2所述的復(fù)雜度測量方法，所述特征包含中間色調(diào)像素的數(shù)量相對于所有像素數(shù)量的比率。
9.如權(quán)利要求2所述的復(fù)雜度測量方法，所述特征包含中間色調(diào)中的文本像素的數(shù)量相對于所有像素數(shù)量的比率。
10.如權(quán)利要求2所述的復(fù)雜度測量方法，所述特征包含背景區(qū)域的亮度統(tǒng)計。
11.如權(quán)利要求2所述的復(fù)雜度測量方法，所述特征包含前景區(qū)域的亮度統(tǒng)計。
12.如權(quán)利要求2所述的復(fù)雜度測量方法，所述特征包含背景區(qū)域的色度統(tǒng)計。
13.如權(quán)利要求1所述的復(fù)雜度測量方法，所述屬性是與變換數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的特征。
14.一種數(shù)字圖像的復(fù)雜度測量方法，包括將圖像作為光柵圖像表現(xiàn)的步驟a；決定上述光柵圖像的屬性的步驟b；決定與圖像處理方法的復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的特征的步驟c；以及根據(jù)所述屬性以及所述特征來計算圖像復(fù)雜度測度的步驟d。
15.如權(quán)利要求14所述的復(fù)雜度測量方法，還包括為了圖像復(fù)雜度測度的所述計算，根據(jù)屬性，以及使用與內(nèi)容種類相關(guān)聯(lián)的信息，對所述光柵圖像中的所述內(nèi)容種類進(jìn)行識別的步驟。
16.如權(quán)利要求14所述的復(fù)雜度測量方法，所述屬性是直方圖特征。
17.如權(quán)利要求14所述的復(fù)雜度測量方法，所述屬性是與變換數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的特征。
18.一種用于處理數(shù)字圖像的處理選擇方法，包括將圖像作為光柵圖像表現(xiàn)的步驟a；決定所述光柵圖像的屬性的步驟b；取得用于進(jìn)行包含第一處理和第二處理的多個處理的處理性能數(shù)據(jù)的步驟c，該處理性能數(shù)據(jù)與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)；根據(jù)所述屬性和所述處理性能數(shù)據(jù)推定所述圖像的復(fù)雜度的步驟d；如果所述復(fù)雜度超過閾值，則實(shí)施第一處理的步驟e；以及如果所述復(fù)雜度沒有超過所述閾值，則實(shí)施第二處理的步驟f。
19.一種用于處理數(shù)字圖像的處理選擇方法，包括決定圖像的復(fù)雜度關(guān)聯(lián)屬性的步驟a；取得用于根據(jù)分割進(jìn)行畫質(zhì)改善處理的處理性能數(shù)據(jù)的步驟b；取得用于進(jìn)行整體的畫質(zhì)改善處理的處理性能數(shù)據(jù)的步驟c；根據(jù)所述屬性和所述性能數(shù)據(jù)計算圖像復(fù)雜度測度的步驟d；如果所述復(fù)雜度超過閾值則實(shí)施整體的畫質(zhì)改善的步驟e；以及如果所述復(fù)雜度不超過所述閾值則實(shí)施基于分割的畫質(zhì)改善的步驟f。
20.一種圖像處理方法，包括圖像處理系統(tǒng)根據(jù)包含表示數(shù)字圖像的布局的信息的圖像信息，計算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度的復(fù)雜度計算步驟；以及所述圖像處理系統(tǒng)根據(jù)所述被計算的復(fù)雜度，決定以相同的方法對數(shù)字圖像整體進(jìn)行圖像處理，或者用特有的方法對數(shù)字圖像的每個區(qū)域進(jìn)行圖像處理的處理方法決定步驟。
21.如權(quán)利要求20所述的圖像處理方法，還包括在所述復(fù)雜度計算步驟之前實(shí)施的分割步驟，在該分割步驟中所述圖像處理系統(tǒng)以相互不同的多種方法對數(shù)字圖像進(jìn)行區(qū)域分割，分別生成表示其結(jié)果的分割映射，作為表示數(shù)字圖像的布局的信息，所述復(fù)雜度計算步驟，分別計算基于所述各分割映射的每一個的復(fù)雜度，根據(jù)這些各復(fù)雜度，在所述處理方法決定步驟計算被使用的綜合的復(fù)雜度。
22.如權(quán)利要求20或者21所述的圖像處理方法，還包括在所述復(fù)雜度計算步驟之前實(shí)施的分割步驟，在該步驟中所述圖像處理系統(tǒng)對數(shù)字圖像進(jìn)行區(qū)域分割，生成表示其結(jié)果的分割映射，作為表示數(shù)字圖像的布局的信息；以及在所述處理方法決定步驟中，決定了以特有的方法對每個數(shù)字圖像的區(qū)域進(jìn)行圖像處理的情況下被實(shí)施的、所述圖像處理系統(tǒng)進(jìn)行所述分割映射的改善處理的映射改善步驟。
23.一種圖像處理方法，包括復(fù)雜度計算步驟，圖像處理系統(tǒng)根據(jù)包含表示數(shù)字圖像的布局的信息的圖像信息，計算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度；以及合成步驟，所述圖像處理系統(tǒng)根據(jù)所述計算的復(fù)雜度，將以相同的方法對數(shù)字圖像整體進(jìn)行圖像處理的結(jié)果，以及以特有的方法對數(shù)字圖像的每個區(qū)域進(jìn)行圖像處理的結(jié)果進(jìn)行組合。
24.如權(quán)利要求20或23所述的圖像處理方法，所述復(fù)雜度計算步驟還包括調(diào)整步驟，所述圖像處理系統(tǒng)對于所述各區(qū)域的每一個，根據(jù)與特有的方法相關(guān)聯(lián)而設(shè)定的該方法的可靠性，調(diào)整所述復(fù)雜度，使得可靠性越低，數(shù)字圖像的復(fù)雜度越高。
25.如權(quán)利要求20或23所述的圖像處理方法，所述復(fù)雜度計算步驟還包括調(diào)整步驟，所述圖像處理系統(tǒng)根據(jù)所述各區(qū)域的內(nèi)容種類來調(diào)整所述復(fù)雜度。
26.如權(quán)利要求20或23所述的圖像處理方法，所述復(fù)雜度計算步驟還包括調(diào)整步驟，對于所述各區(qū)域的每一個，根據(jù)與特有的方法相關(guān)聯(lián)設(shè)定的，表示所述圖像處理系統(tǒng)實(shí)施該方法時的處理能力的處理能力數(shù)據(jù)，所述圖像處理系統(tǒng)調(diào)整所述復(fù)雜度。
27.一種圖像處理方法，包括復(fù)雜度計算步驟，圖像處理系統(tǒng)根據(jù)包含表示數(shù)字圖像的布局的信息的圖像信息，計算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度；以及改善程度調(diào)整步驟，所述圖像處理系統(tǒng)根據(jù)所述被計算的復(fù)雜度，調(diào)整對數(shù)字圖像進(jìn)行改善時的改善程度。
28.如權(quán)利要求27所述的圖像處理方法，包括在所述復(fù)雜度計算步驟之前實(shí)施的分割步驟，在該分割步驟中，所述圖像處理系統(tǒng)以相互不同的多種方法對數(shù)字圖像進(jìn)行區(qū)域分割，分別生成表示其結(jié)果的分割映射，作為表示數(shù)字圖像的布局的信息，在所述復(fù)雜度計算步驟中，所述圖像處理系統(tǒng)對包含所述各分割映射的圖像信息，分別計算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度，從其中選擇對于所述改善程度調(diào)整步驟中的調(diào)整所使用的復(fù)雜度。
29.如權(quán)利要求27所述的圖像處理方法，包括在所述復(fù)雜度計算步驟之前實(shí)施的分割步驟，在該分割步驟中，所述圖像處理系統(tǒng)以相互不同的多種方法對數(shù)字圖像進(jìn)行區(qū)域分割，分別生成表示其結(jié)果的分割映射，作為表示數(shù)字圖像的布局的信息，所述復(fù)雜度計算步驟和所述調(diào)整步驟對各分割映射的每一個實(shí)施，同時，還包括合成步驟，所述圖像處理系統(tǒng)根據(jù)所述各分割映射和所述各復(fù)雜度的至少一方，將以對所述各分割映射的每一個進(jìn)行了調(diào)整的改善程度實(shí)施的所述數(shù)字圖像的改善處理的結(jié)果進(jìn)行組合。
30.如權(quán)利要求20、21、23、27、28、29中的任意一項(xiàng)所述的圖像處理方法，表示所述數(shù)字圖像的布局的信息是在區(qū)域分割該數(shù)字圖像時生成的分割映射。
31.一種圖像處理方法，包括復(fù)雜度概算步驟，圖像處理系統(tǒng)根據(jù)統(tǒng)計處理了數(shù)字圖像的圖像特征，概算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度；以及處理方法決定步驟，所述圖像處理系統(tǒng)根據(jù)所述被計算的復(fù)雜度，決定用相同的方法對數(shù)字圖像整體進(jìn)行圖像處理，還是用特有的方法對數(shù)字圖像的每個區(qū)域進(jìn)行圖像處理。
32.一種數(shù)字圖像的圖像處理系統(tǒng)，包括屬性決定部，決定光柵圖像中的各像素的屬性；以及復(fù)雜度測量部，根據(jù)所述屬性計算圖像復(fù)雜度測度。
33.如權(quán)利要求32所述的圖像處理系統(tǒng)，所述復(fù)雜度測量部根據(jù)與圖像處理方法相關(guān)聯(lián)而預(yù)先設(shè)定的與復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的圖像處理方法的特征來調(diào)整所述復(fù)雜度。
34.如權(quán)利要求32所述的圖像處理系統(tǒng)，所述復(fù)雜度測量部與第一和第二過程相關(guān)聯(lián)，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的與復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的各過程的處理性能數(shù)據(jù)來調(diào)整所述復(fù)雜度，同時在所述圖像處理系統(tǒng)中設(shè)置處理部，該處理部在所述復(fù)雜度超過閾值時，實(shí)施所述第一過程，沒有超過時，實(shí)施所述第二過程。
35.一種數(shù)字圖像的圖像處理系統(tǒng)，包括屬性決定部，決定所述數(shù)字圖像的復(fù)雜度關(guān)聯(lián)屬性；處理性能數(shù)據(jù)取得部，取得基于分割的用于畫質(zhì)改善處理的處理性能數(shù)據(jù)，以及用于整體的畫質(zhì)改善處理的處理性能數(shù)據(jù)；復(fù)雜度計算部，根據(jù)所述復(fù)雜度關(guān)聯(lián)屬性和處理性能數(shù)據(jù)計算所述數(shù)字圖像的復(fù)雜度測度；以及處理部，在所述復(fù)雜度超過閾值時，實(shí)施所述整體的畫質(zhì)改善處理，如果沒有超過，則實(shí)施基于所述分割的畫質(zhì)改善處理。
36.一種圖像處理系統(tǒng)，包括復(fù)雜度計算部，根據(jù)包含表示數(shù)字圖像的布局的信息的圖像信息，計算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度；以及處理方法決定部，根據(jù)所述被計算的復(fù)雜度，決定用相同的方法對數(shù)字圖像整體進(jìn)行圖像處理，還是用特有的方法對數(shù)字圖像的每個區(qū)域進(jìn)行圖像處理。
37.一種圖像處理系統(tǒng)，包括復(fù)雜度計算部，根據(jù)包含表示數(shù)字圖像的布局的信息的圖像信息，計算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度；以及合成部，根據(jù)所述被計算的復(fù)雜度，組合用相同的方法對數(shù)字圖像整體進(jìn)行圖像處理的結(jié)果，以及用特有的方法對數(shù)字圖像的每個區(qū)域進(jìn)行圖像處理的結(jié)果。
38.一種圖像處理系統(tǒng)，包括復(fù)雜度計算部，根據(jù)包含表示數(shù)字圖像的布局的信息的圖像信息，計算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度；以及改善程度調(diào)整部，根據(jù)所述被計算的復(fù)雜度來對改善數(shù)字圖像時的改善程度進(jìn)行調(diào)整。
39.一種圖像處理系統(tǒng)，包括復(fù)雜度概算部，根據(jù)統(tǒng)計處理了數(shù)字圖像的圖像特征，概算該數(shù)字圖像的復(fù)雜度；以及處理方法決定部，根據(jù)所述被計算的復(fù)雜度，決定用相同的方法對數(shù)字圖像整體進(jìn)行圖像處理，還是用特有的方法對數(shù)字圖像的每個區(qū)域進(jìn)行圖像處理。
40.一種有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括決定圖像的屬性的步驟a；取得用于分析處理的處理性能數(shù)據(jù)的步驟b、該處理性能數(shù)據(jù)與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)；根據(jù)所述屬性以及所述分析處理性能數(shù)據(jù)，推定所述圖像的復(fù)雜度的步驟c；以及僅在所述復(fù)雜度滿足基準(zhǔn)的情況下，根據(jù)所述分析處理來實(shí)施畫質(zhì)改善處理的步驟d。
41.如權(quán)利要求40所述的圖像處理方法，所述改善處理是基于分割的畫質(zhì)改善。
42.如權(quán)利要求40所述的圖像處理方法，所述改善處理是整體的畫質(zhì)改善。
43.如權(quán)利要求40所述的圖像處理方法，所述分析處理性能數(shù)據(jù)與錯誤的可能性相關(guān)聯(lián)。
44.如權(quán)利要求40所述的圖像處理方法，所述分析處理性能數(shù)據(jù)與可目視的錯誤的可能性相關(guān)聯(lián)。
45.一種有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括決定非基于目標(biāo)的圖像的屬性的步驟a；根據(jù)所述屬性推定所述圖像的復(fù)雜度的步驟b；以及在所述復(fù)雜度滿足基準(zhǔn)的情況下，處理所述圖像的步驟c。
46.如權(quán)利要求45所述的圖像處理方法，所述屬性是與分割有關(guān)的特征。
47.一種可變處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括決定圖像的屬性的步驟a；取得用于處理的處理性能數(shù)據(jù)的步驟b，該處理性能數(shù)據(jù)與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)；根據(jù)所述屬性和所述處理性能數(shù)據(jù)，推定對于所述圖像的復(fù)雜度測度的步驟c；以及對所述圖像實(shí)施具有可與所述復(fù)雜度測度成比例地變化的效果的處理的步驟d。
48.如權(quán)利要求47所述的圖像處理方法，所述處理是基于分割的畫質(zhì)改善。
49.如權(quán)利要求47所述的圖像處理方法，所述處理是整體的畫質(zhì)改善。
50.一種可變處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括決定非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組的屬性的步驟a；根據(jù)所述屬性，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的復(fù)雜度測度的步驟b；以及對所述圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施具有可與所述復(fù)雜度測度成比例地變化的效果的處理的步驟c。
51.如權(quán)利要求50所述的圖像處理方法，所述屬性是與分割有關(guān)的特征，所述處理是基于分割的畫質(zhì)改善。
52.如權(quán)利要求46或者51所述的圖像處理方法，所述特征包含分割區(qū)域邊界。
53.如權(quán)利要求46或者51所述的圖像處理方法，所述特征包含分割區(qū)域形狀。
54.如權(quán)利要求46或者51所述的圖像處理方法，所述特征包含分割區(qū)域尺寸。
55.如權(quán)利要求46或者51所述的圖像處理方法，所述特征包含分割區(qū)域的拓?fù)湫再|(zhì)。
56.如權(quán)利要求46或者51所述的圖像處理方法，所述特征包含非矩形地連接的結(jié)構(gòu)要素的數(shù)量。
57.如權(quán)利要求46或者51所述的圖像處理方法，所述特征是中間色調(diào)像素的數(shù)量相對于所有像素數(shù)的比率。
58.如權(quán)利要求46或者51所述的圖像處理方法，所述特征是中間色調(diào)中的文本像素的數(shù)量相對于所有像素數(shù)的比率。
59.如權(quán)利要求46或者51所述的圖像處理方法，所述特征包含背景區(qū)域的亮度統(tǒng)計。
60.如權(quán)利要求46或者51所述的圖像處理方法，所述特征包含前景區(qū)域的亮度統(tǒng)計。
61.如權(quán)利要求46或者51所述的圖像處理方法，所述特征包含背景區(qū)域的色度統(tǒng)計。
62.一種可變處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括決定非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組的屬性的步驟a；取得用于處理的處理性能數(shù)據(jù)的步驟b，處理性能數(shù)據(jù)與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)；根據(jù)所述屬性和所述處理性能數(shù)據(jù)，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的復(fù)雜度測度的步驟c；以及對所述圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施具有可與所述復(fù)雜度測度成比例地變化的效果的處理的步驟d。
63.一種有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括對圖像實(shí)施包含分割處理的、各自生成獨(dú)立的結(jié)果的多個圖像分析處理的步驟a；根據(jù)通過所述分析處理而形成的所述獨(dú)立的結(jié)果，測量對于所述圖像的多個復(fù)雜度測度的步驟b；根據(jù)與所述分割處理之一相關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度，選擇所述分割處理之一的步驟c；以及根據(jù)所述被選擇的分割處理，實(shí)施基于分割的畫質(zhì)改善的步驟d。
64.一種有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施用于各自形成獨(dú)立的分割映射的多個分割處理；步驟b，根據(jù)通過所述分割處理而形成的各個所述獨(dú)立的分割映射，測量對于所述圖像的多個復(fù)雜度測度；步驟c，根據(jù)與所述分割處理之一相關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度，選擇所述分割處理之一；以及步驟d，根據(jù)所述被選擇的分割處理，實(shí)施基于分割的畫質(zhì)改善。
65.一種有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，取得用于多個分割處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟b，根據(jù)圖像數(shù)據(jù)組的屬性、所述分割處理和所述處理性能數(shù)據(jù)，測量對于非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組的多個復(fù)雜度測度；步驟c，根據(jù)與所述分割處理之一相關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度，選擇所述分割處理之一；以及步驟d，根據(jù)所述被選擇的分割處理，實(shí)施基于分割的圖像數(shù)據(jù)組的改善。
66.如權(quán)利要求64或者65所述的圖像處理方法，將所述被選擇的改善處理的可變參數(shù)，和與其相關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度成比例地變更。
67.如權(quán)利要求45、50、65的其中之一所述的圖像處理方法，所述屬性是與變換數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的特征。
68.如權(quán)利要求45、50、65的其中之一所述的圖像處理方法，所述屬性是直方圖特征。
69.一種有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對圖像實(shí)施包含分割處理、各自形成獨(dú)立的結(jié)果的多個圖像分析處理；步驟b，根據(jù)通過所述分割處理形成的各個所述獨(dú)立的結(jié)果，測量所述圖像的多個復(fù)雜度測度；步驟c，對所述圖像實(shí)施與所述各圖像分析處理相關(guān)聯(lián)的多個畫質(zhì)改善處理，形成多個畫質(zhì)被改善的圖像；以及步驟d，組合所述被改善的圖像，得到最終的被改善的圖像。
70.如權(quán)利要求69所述的圖像處理方法，所述組合步驟，包括將被改善的圖像與它們的復(fù)雜度測度成比例而進(jìn)行組合的步驟。
71.如權(quán)利要求63或者69所述的圖像處理方法，所述圖像分析處理的至少一個為整體的分析處理。
72.如權(quán)利要求63或者69所述的圖像處理方法，所述圖像表示非基于目標(biāo)的數(shù)據(jù)。
73.如權(quán)利要求63或者69所述的圖像處理方法，所述復(fù)雜度測度與用于進(jìn)行與其附帶關(guān)聯(lián)的圖像分析處理的處理性能數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。
74.如權(quán)利要求63或者69所述的圖像處理方法，所述復(fù)雜度測度與分割區(qū)域邊界相關(guān)聯(lián)。
75.如權(quán)利要求63或者69所述的圖像處理方法，所述復(fù)雜度測度與分割區(qū)域形狀相關(guān)聯(lián)。
76.如權(quán)利要求63或者69所述的圖像處理方法，所述復(fù)雜度測度與分割區(qū)域的尺寸相關(guān)聯(lián)。
77.如權(quán)利要求63或者69所述的圖像處理方法，所述復(fù)雜度測度與分割區(qū)域的拓?fù)溥B接特性相關(guān)聯(lián)。
78.如權(quán)利要求63或者69所述的圖像處理方法，所述復(fù)雜度測度與非矩形地連接的結(jié)構(gòu)要素的數(shù)量相關(guān)聯(lián)。
79.如權(quán)利要求63或者69所述的圖像處理方法，所述復(fù)雜度測度與中間色調(diào)像素的數(shù)量相對于所有像素數(shù)的比率相關(guān)聯(lián)。
80.如權(quán)利要求63或者69所述的圖像處理方法，所述復(fù)雜度測度與中間色調(diào)中的文本像素的數(shù)量相對于所有像素數(shù)的比率相關(guān)聯(lián)。
81.如權(quán)利要求63或者69所述的圖像處理方法，所述復(fù)雜度測度與背景區(qū)域的亮度統(tǒng)計相關(guān)聯(lián)。
82.如權(quán)利要求63或者69所述的圖像處理方法，所述復(fù)雜度測度與前景區(qū)域的亮度統(tǒng)計相關(guān)聯(lián)。
83.如權(quán)利要求63或者69所述的圖像處理方法，所述復(fù)雜度測度與背景區(qū)域的色度統(tǒng)計相關(guān)聯(lián)。
84.一種有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施各自形成獨(dú)立的分割映射的多個分割處理；步驟b，根據(jù)通過所述分割處理生成的各個所述獨(dú)立的分割映射，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的多個復(fù)雜度測度；步驟c，對所述圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施與所述分割處理有關(guān)的多個畫質(zhì)改善處理，從而形成多個被改善的圖像；以及步驟d，組合所述被改善的圖像，得到最終的被改善的圖像。
85.如權(quán)利要求84所述的圖像處理方法，對各個所述被改善的圖像賦予和與其附帶關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度成比例的權(quán)重系數(shù)，組合所述被改善的圖像，得到以被賦予的權(quán)重比例包含所述各被改善的圖像的最終的被改善的圖像。
86.一種有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對圖像實(shí)施包含分割處理的、各自成為獨(dú)立的結(jié)果的多個圖像分析處理；步驟b，取得用于所述圖像分析處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)各個通過所述圖像分析處理而形成的獨(dú)立的結(jié)果和所述處理性能數(shù)據(jù)，測量對于所述圖像的多個復(fù)雜度測度；步驟d，對所述圖像實(shí)施與所述圖像分析處理相關(guān)聯(lián)的多個畫質(zhì)改善處理，形成多個被改善的圖像；以及步驟e，組合所述被改善的圖像，得到最終的被改善的圖像。
87.如權(quán)利要求84或者86所述的圖像處理方法，將所述畫質(zhì)改善處理的各個可變參數(shù)和與其附帶關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度成比例而變更。
88.如權(quán)利要求84或者86所述的圖像處理方法，將所述組合處理的可變參數(shù)和所述復(fù)雜度測度的至少一個成比例而變更。
89.一種混合處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，決定圖像的屬性；步驟b，取得用于進(jìn)行包含第一處理和第二處理的多個處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述屬性和所述處理性能數(shù)據(jù)，推定所述圖像的復(fù)雜度；步驟d，對所述圖像實(shí)施所述第一處理；步驟e，對所述圖像實(shí)施所述第二處理；步驟f，如果所述復(fù)雜度滿足基準(zhǔn)，則混合所述第一處理和所述第二處理的結(jié)果，使得所述第一處理的效果變得更大，形成被混合處理的圖像；以及步驟g，如果所述復(fù)雜度不滿足所述基準(zhǔn)，則混合所述第一處理和所述第二處理的結(jié)果，使得所述第二處理的效果變得更大，形成被混合處理的圖像。
90.一種混合處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，決定圖像的屬性；步驟b，取得用于進(jìn)行多個處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述屬性和所述分析處理性能數(shù)據(jù)，推定所述圖像的復(fù)雜度；步驟d，對所述圖像實(shí)施所述多個處理；以及步驟e，混合所述多個處理，以便所述多個處理的至少一個相對于所述多個處理的結(jié)果具有可與所述復(fù)雜度成比例變化的效果，從而形成被混合處理的圖像。
91.一種混合處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，決定非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組的屬性；步驟b，對所述圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施所述第一處理；步驟c，對所述圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施所述第二處理；步驟d，如果所述復(fù)雜度復(fù)雜基準(zhǔn)，則混合所述第一處理和所述第二處理的結(jié)果，使得所述第一處理的效果變得更大，形成被混合處理的圖像數(shù)據(jù)組；以及步驟e，如果所述復(fù)雜度不滿足所述基準(zhǔn)，則混合所述第一處理和所述第二處理的結(jié)果，使得所述第二處理的效果變得更大，形成被混合處理的圖像。
92.如權(quán)利要求89或者91所述的圖像處理方法，所述第一處理是整體的畫質(zhì)改善，所述第二處理是基于分割的畫質(zhì)改善。
93.如權(quán)利要求92所述的圖像處理方法，所述基準(zhǔn)是表示基于分割的改善與整體的改善相比，不提供可目視程度的優(yōu)勢的條件。
94.一種混合處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，決定非基于目標(biāo)的圖像的屬性；步驟b，根據(jù)所述屬性推定所述圖像的復(fù)雜度；步驟c，對所述圖像實(shí)施多個處理；步驟d，混合所述多個處理的結(jié)果，以便所述多個處理的至少一個相對于所述結(jié)果具有可與所述復(fù)雜度成比例變化的效果，從而形成被混合處理的圖像。
95.一種混合處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，決定非基于目標(biāo)的圖像的屬性；步驟b，取得用于進(jìn)行包含第一處理和第二處理的多個處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述屬性和所述處理性能數(shù)據(jù)，推定所述圖像的復(fù)雜度；步驟d，對所述圖像實(shí)施所述第一處理；步驟e，對所述圖像實(shí)施所述第二處理；步驟f，如果所述復(fù)雜度超過閾值，則混合所述第一處理和所述第二處理的結(jié)果，以便所述第一處理的效果變得更大，形成被混合處理的圖像；步驟g，如果所述復(fù)雜度不超過所述閾值，則混合所述第一處理和所述第二處理的結(jié)果，以便所述第二處理的效果變得更大，形成被混合處理的圖像。
96.一種混合處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，決定非基于目標(biāo)的圖像的屬性；步驟b，取得用于進(jìn)行包含第一處理和第二處理的多個處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述屬性和所述處理性能數(shù)據(jù)，推定所述圖像的復(fù)雜度；步驟d，對所述圖像實(shí)施所述多個處理；步驟e，混合所述多個處理的結(jié)果，使得所述多個處理的至少一個相對于所述結(jié)果，具有可與所述復(fù)雜度成比例變化的效果，形成被混合處理的圖像。
97.如權(quán)利要求90、94、95、96的其中一項(xiàng)所述的圖像處理方法，所述多個處理的至少一個包含整體的畫質(zhì)改善。
98.如權(quán)利要求90、94、95、96的其中一項(xiàng)所述的圖像處理方法，所述多個處理的至少一個包含基于分割的畫質(zhì)改善。
99.一種處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施初期階段的分割處理；步驟b，根據(jù)所述初期階段的分割處理的結(jié)果，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的復(fù)雜度測度；以及步驟c，如果所述復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)，則對所述圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施高精度的分割處理。
100.一種處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對圖像實(shí)施初期階段的分割處理；步驟b，取得用于進(jìn)行高精度的分割處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述初期階段的分割處理的結(jié)果和所述性能數(shù)據(jù)，推定對于所述圖像的復(fù)雜度測度；以及步驟d，如果所述復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)，則實(shí)施所述高精度的分割處理。
101.如權(quán)利要求99或者100所述的圖像處理方法，還包括如果所述復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則使用所述高精度的分割處理的結(jié)果，實(shí)施基于分割的畫質(zhì)改善的步驟。
102.如權(quán)利要求100所述的圖像處理方法，還包括如果所述復(fù)雜度測度滿足代替基準(zhǔn)，則實(shí)施整體的畫質(zhì)改善的步驟。
103.一種處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施初期階段的分割；步驟b，取得用于進(jìn)行高精度的分割處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述初期階段的分割的結(jié)果和所述性能數(shù)據(jù)，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的復(fù)雜度測度；以及步驟d，如果所述復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)，則實(shí)施所述高精度分割處理，使用所述高精度分割處理的結(jié)果來實(shí)施基于分割的畫質(zhì)改善。
104.如權(quán)利要求99、100、103的其中一項(xiàng)所述的圖像處理方法，還包括如果所述復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施整體的畫質(zhì)改善的步驟。
105.如權(quán)利要求99、100、103的其中一項(xiàng)所述的圖像處理方法，所述基準(zhǔn)是表示基于分割的改善與整體的改善相比，不提供可目視程度的優(yōu)勢的條件。
106.如權(quán)利要求99、100、103的其中一項(xiàng)所述的圖像處理方法，所述基準(zhǔn)中，包含所述復(fù)雜度停留在未滿足閾值的情況。
107.一種處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施初期階段的分割處理；步驟b，根據(jù)所述初期階段的分割處理的結(jié)果，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的初期階段的復(fù)雜度測度；步驟c，如果所述初期階段的復(fù)雜度測度滿足初期階段的測度基準(zhǔn)，則實(shí)施高精度的分割處理；步驟d，根據(jù)所述高精度分割處理的結(jié)果，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的高精度的復(fù)雜度測度；以及步驟e，如果所述高精度的復(fù)雜度測度滿足用于所述高精度的復(fù)雜度測度的測度基準(zhǔn)，則根據(jù)所述高精度的分割處理，實(shí)施畫質(zhì)改善處理。
108.如權(quán)利要求107所述的圖像處理方法，還包括所述高精度的復(fù)雜度測度如果滿足高精度的代替測度基準(zhǔn)，則實(shí)施整體的畫質(zhì)改善的步驟。
109.如權(quán)利要求107所述的圖像處理方法，還包括如果所述初期階段的復(fù)雜度測度滿足初期階段的代替測度基準(zhǔn)，則實(shí)施整體的畫質(zhì)改善的步驟。
110.一種處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對圖像實(shí)施初期階段的分割處理；步驟b，取得用于進(jìn)行高精度的分割處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述初期階段的分割處理的結(jié)果和所述性能數(shù)據(jù)，推定對于所述圖像的初期階段的復(fù)雜度測度；步驟d，如果所述初期階段的復(fù)雜度測度滿足初期階段的測度基準(zhǔn)，則實(shí)施高精度的分割處理；步驟e，根據(jù)所述高精度的分割處理的結(jié)果，推定對于所述圖像的高精度的復(fù)雜度測度；以及步驟f，如果所述高精度的復(fù)雜度測度滿足用于所述高精度的復(fù)雜度測度的測度基準(zhǔn)，則實(shí)施基于所述高精度的分割處理的畫質(zhì)改善處理。
111.一種處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施初期階段的分割處理；步驟b，取得用于高精度的分割處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述初期階段的分割處理的結(jié)果和所述性能數(shù)據(jù)，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的初期階段的復(fù)雜度測度；步驟d，如果所述初期階段的復(fù)雜度測度滿足初期階段的測度基準(zhǔn)，則實(shí)施高精度的分割處理；步驟e，根據(jù)所述高精度的分割處理的結(jié)果，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的高精度的復(fù)雜度測度；以及步驟f，如果所述高精度的復(fù)雜度測度滿足用于所述高精度的復(fù)雜度測度的測度基準(zhǔn)，則實(shí)施基于所述高精度的分割處理的畫質(zhì)改善處理。
112.如權(quán)利要求107、110、111的任意一項(xiàng)所述的圖像處理方法，還包括如果所述高精度的復(fù)雜度測度不滿足用于所述高精度的復(fù)雜度測度的測度基準(zhǔn)，則實(shí)施整體的畫質(zhì)改善處理的步驟。
113.如權(quán)利要求107、110、111的任意一項(xiàng)所述的圖像處理方法，還包括如果所述初期階段的復(fù)雜度測度不滿足所述初期階段的測度基準(zhǔn)，則實(shí)施整體的畫質(zhì)改善處理。
114.一種處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，將非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組分割為多個部分；步驟b，對所述部分的某一個部分實(shí)施分割；步驟c，根據(jù)所述分割的結(jié)果，推定對于所述部分的復(fù)雜度測度；步驟d，決定用于表示已經(jīng)被實(shí)施分割的部分組的復(fù)雜度的累計復(fù)雜度測度；步驟e，重復(fù)步驟b至步驟d，直到所有的部分被分割處理，或者所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)；步驟f，如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則結(jié)束所述步驟e，實(shí)施第一畫質(zhì)改善處理；以及步驟g，如果所述累計復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施第二畫質(zhì)改善處理。
115.一種處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，將數(shù)字圖像分割為多個部分；步驟b，取得用于進(jìn)行包括第一畫質(zhì)改善處理和第二畫質(zhì)改善處理的多個畫質(zhì)改善處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，對所述部分的某一個部分實(shí)施分割；步驟d，根據(jù)所述分割的結(jié)果和所述處理性能數(shù)據(jù)，推定對于所述部分的復(fù)雜度測度；步驟e，決定用于表示分割已經(jīng)被實(shí)施的部分組的復(fù)雜度的累計復(fù)雜度測度；步驟f，重復(fù)步驟c至步驟e，直到所有的部分被分割處理或者所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)；步驟g，如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則結(jié)束所述步驟f，實(shí)施所述第一畫質(zhì)改善處理；以及步驟h，如果所述累計復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施所述第二畫質(zhì)改善處理。
116.如權(quán)利要求114或者115所述的圖像處理方法，所述第二畫質(zhì)改善處理是基于分割的畫質(zhì)改善。
117.如權(quán)利要求114或者115所述的圖像處理方法，對所述各部分連續(xù)地實(shí)施用于實(shí)施分割的所述步驟、推定復(fù)雜度測度的所述步驟以及決定累計復(fù)雜度測度的所述步驟，使得一旦所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，避免后續(xù)的部分所不需要的處理也可以。
118.一種處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，將非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組分割為多個部分；步驟b，對所述部分的某一個部分實(shí)施分割；步驟c，取得用于進(jìn)行包含第一畫質(zhì)改善處理和第二畫質(zhì)改善處理的多個畫質(zhì)改善處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟d，根據(jù)所述分割的結(jié)果和所述處理性能數(shù)據(jù)，推定對于所述部分的復(fù)雜度測度；步驟e，決定用于表示分割已經(jīng)被實(shí)施的部分組的復(fù)雜度的累計復(fù)雜度測度；步驟f，重復(fù)步驟b至步驟e，直到所有部分被分割處理，或者所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)；步驟g，如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則結(jié)束所述步驟f，實(shí)施所述第一畫質(zhì)改善處理；以及步驟h，如果所述累計復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施所述第二畫質(zhì)改善處理。
119.一種處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，將圖像分割為多個部分；步驟b，推定對于所述部分的至少一個的復(fù)雜度測度；步驟c，決定用于表示已經(jīng)實(shí)施了推定的部分組的累計復(fù)雜度的累計復(fù)雜度測度；步驟d，重復(fù)步驟b和步驟c，直到所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)，或者所述累計復(fù)雜度測度表示所述部分的所有累計復(fù)雜度；以及步驟e，如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施第一畫質(zhì)改善處理。
120.如權(quán)利要求119所述的圖像處理方法，對所述各部分連續(xù)地實(shí)施用于推定復(fù)雜度測度的所述步驟b以及決定累計復(fù)雜度測度的所述步驟c，使得一旦所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，避免后續(xù)的部分所不需要的處理也可以。
121.一種處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，將非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組分割為多個部分；步驟b，推定對于所述部分的至少一個的復(fù)雜度測度；步驟c，決定用于表示所述推定已經(jīng)被實(shí)施的各部分的累計復(fù)雜度的累計復(fù)雜度測度；步驟d，重復(fù)步驟b和步驟c，直到所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)，或者所述累計復(fù)雜度測度表示所述部分的所有的累計復(fù)雜度；以及步驟e，如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施所述第一畫質(zhì)改善處理。
122.一種處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，將數(shù)字圖像分割為多個部分；步驟b，取得用于進(jìn)行至少一個第一畫質(zhì)改善處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，推定對于所述部分的至少一個的復(fù)雜度測度，即與所述處理性能數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度；步驟d，決定用于表示所述推定已經(jīng)被實(shí)施的各部分的復(fù)雜度的累計復(fù)雜度測度；步驟e，重復(fù)步驟c和步驟d，直到進(jìn)行所有的部分的推定，或者所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)；以及步驟f，如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施所述第一畫質(zhì)改善處理。
123.如權(quán)利要求119、121、122的任意一項(xiàng)所述的圖像處理方法，還包括如果所述累計復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施第二畫質(zhì)改善處理的步驟。
124.如權(quán)利要求114、115、119、122的任意一項(xiàng)所述的圖像處理方法，如果所述累計復(fù)雜度測度超過閾值，則滿足所述基準(zhǔn)。
125.如權(quán)利要求114、115、119、122的任意一項(xiàng)所述的圖像處理方法，所述第一畫質(zhì)改善處理是整體的畫質(zhì)改善。
126.如權(quán)利要求123所述的圖像處理方法，所述第二畫質(zhì)改善處理是基于分割的畫質(zhì)改善。
127.如權(quán)利要求122所述的圖像處理方法，對所述各部分連續(xù)實(shí)施用于推定復(fù)雜度測度的所述步驟和決定累計復(fù)雜度測度的所述步驟，使得一旦所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，避免后續(xù)的部分所不需要的處理也可以。
128.如權(quán)利要求114、115、122的任意一項(xiàng)所述的圖像處理方法，以基于分割以前決定的初期階段的復(fù)雜度推定的復(fù)雜度的順序來處理所述部分。
129.一種處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，將非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組分割為多個部分；步驟b，取得用于進(jìn)行包括第一畫質(zhì)改善處理和第二畫質(zhì)改善處理的多個畫質(zhì)改善處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述處理性能數(shù)據(jù)，推定對于所述部分之一的復(fù)雜度測度；步驟d，決定用于表示分割已經(jīng)被實(shí)施的部分組的復(fù)雜度的累計復(fù)雜度測度；步驟e，重復(fù)步驟c和步驟d，直到進(jìn)行了所有的部分的推定，或者所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)；步驟f，如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施所述第一畫質(zhì)改善處理；以及步驟g，如果所述累計復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施所述第二畫質(zhì)改善處理。
130.一種有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對圖像實(shí)施分割，將該圖像在內(nèi)容區(qū)域中分割；步驟b，對于各個所述區(qū)域，推定基于所述區(qū)域?qū)傩缘膹?fù)雜度測度；以及步驟c，僅在所述復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)時，對區(qū)域?qū)嵤┊嬞|(zhì)改善處理。
131.一種有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施分割，將該圖像數(shù)據(jù)組在內(nèi)容區(qū)域中分割；步驟b，取得用于處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，推定對于各個所述區(qū)域的復(fù)雜度，即與所述處理性能數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度；以及步驟d，如果對于所述區(qū)域的所述復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)，則對區(qū)域?qū)嵤┊嬞|(zhì)改善處理。
132.如權(quán)利要求131所述的圖像處理方法，還包括如果對于所述區(qū)域的所述復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則對所述區(qū)域?qū)嵤┐娈嬞|(zhì)改善處理的步驟。
133.如權(quán)利要求131所述的圖像處理方法，還包括如果對于所述區(qū)域的所述復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則對所述區(qū)域?qū)嵤┱w的畫質(zhì)改善處理的步驟。
134.如權(quán)利要求131所述的圖像處理方法，還包括如果對于多個所述區(qū)域的所述復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)、則對所述區(qū)域?qū)嵤┐娈嬞|(zhì)改善處理的步驟。
135.如權(quán)利要求131所述的圖像處理方法，還包括如果對于所述區(qū)域的所述復(fù)雜度測度滿足第二基準(zhǔn)，則對所述區(qū)域?qū)嵤┐娈嬞|(zhì)改善處理的步驟。
136.一種有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理方法，包括步驟a，對圖像實(shí)施分割，將該圖像在內(nèi)容區(qū)域中分割；步驟b，對各個所述區(qū)域，推定基于所述區(qū)域?qū)傩缘膹?fù)雜度測度；以及步驟c，對該區(qū)域?qū)嵤┛勺兊漠嬞|(zhì)改善處理，使得所述畫質(zhì)改善處理的狀態(tài)可與對于區(qū)域的所述復(fù)雜度測度成比例地改變。
137.一種用于處理數(shù)字圖像的處理選擇方法，包括步驟a，決定非基于目標(biāo)的圖像的屬性；步驟b，取得用于分析處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述屬性和所述分析處理性能數(shù)據(jù)，推定所述圖像的復(fù)雜度；以及步驟d，如果所述復(fù)雜度滿足基準(zhǔn)，則根據(jù)所述分析處理對所述圖像實(shí)施畫質(zhì)改善處理。
138.一種用于處理數(shù)字圖像的處理選擇方法，包括步驟a，決定非基于目標(biāo)的圖像的屬性；步驟b，取得用于進(jìn)行包括第一處理和第二處理的多個分析處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；步驟c，根據(jù)所述屬性和所述分析處理性能數(shù)據(jù)，推定所述圖像的復(fù)雜度；步驟d，如果所述復(fù)雜度超過閾值，則實(shí)施基于所述第一處理的畫質(zhì)改善；以及步驟e，如果所述復(fù)雜度沒有超過所述閾值，則實(shí)施基于所述第二處理的畫質(zhì)改善處理。
139.如權(quán)利要求16或138所述的處理選擇方法，所述第一處理是整體的畫質(zhì)改善，所述第二處理是基于分割的畫質(zhì)改善。
140.如權(quán)利要求139所述的處理選擇方法，所述閾值表示基于分割的改善與整體的改善相比，不提供可目視程度的優(yōu)勢的條件。
141.一種用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)圖像分析器，用于決定非基于目標(biāo)的圖像的屬性；b)推定器，用于根據(jù)所述屬性推定所述圖像的復(fù)雜度；c)處理器，在所述復(fù)雜度滿足基準(zhǔn)的情況下，對所述圖像實(shí)施畫質(zhì)改善處理。
142.一種用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)圖像分析器，用于決定圖像的屬性；b)存儲裝置，存儲用于分析處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；c)推定器，用于根據(jù)所述屬性和所述分析處理性能數(shù)據(jù)，推定所述圖像的復(fù)雜度；d)處理器，用于在所述復(fù)雜度滿足基準(zhǔn)的情況下，根據(jù)所述分析處理來實(shí)施畫質(zhì)改善處理。
143.一種用于混合處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)圖像分析器，用于決定對于圖像的非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)的屬性；b)推定器，用于根據(jù)所述屬性，推定所述圖像的復(fù)雜度；c)處理器，用于對所述圖像實(shí)施多個處理；d)混合器，用于混合所述多個處理結(jié)果，使得所述多個處理的至少一個對于所述多個處理的結(jié)果，具有可與所述復(fù)雜度成比例地變化的效果，形成被混合處理的圖像。
144.一種用于混合處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)圖像分析器，用于決定圖像的屬性；b)存儲裝置，存儲用于處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；c)推定器，用于根據(jù)所述屬性和所述處理性能數(shù)據(jù)，推定所述圖像的復(fù)雜度；d)處理器，用于對所述圖像實(shí)施多個處理；e)混合器，用于混合所述多個處理結(jié)果，使得所述多個處理的至少一個對于所述多個處理的結(jié)果，具有可與所述復(fù)雜度成比例地變化的效果，形成被混合處理的圖像。
145.一種用于處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)初期階段分割處理器，對表示圖像的非基于目標(biāo)的數(shù)據(jù)實(shí)施初期階段的分割處理；b)推定器，用于根據(jù)所述初期階段的分割處理的結(jié)果，推定對于所述圖像的復(fù)雜度測度；c)高性能分割處理器，用于在所述復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)的情況下，實(shí)施高精度的分割處理。
146.如權(quán)利要求145所述的圖像處理裝置，還包括基于分割的改善處理器，在所述復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)時，根據(jù)所述高精度的分割處理的結(jié)果，實(shí)施基于分割的畫質(zhì)改善。
147.一種用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)初期階段分割處理器，對圖像實(shí)施初期階段的分割處理；b)存儲裝置，存儲用于進(jìn)行高精度的分割處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；c)推定器，用于根據(jù)所述初期階段的分割的結(jié)果和所述性能數(shù)據(jù)，推定對于所述圖像的復(fù)雜度測度；d)高性能分割處理器，用于在所述復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)的情況下，實(shí)施高精度的分割處理；e)基于分割的改善處理器，如果所述復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則根據(jù)所述高精度的分割處理，實(shí)施基于分割的畫質(zhì)改善。
148.如權(quán)利要求145或者147所述的圖像處理裝置，所述基準(zhǔn)中，包含所述復(fù)雜度測度停留在未滿足閾值的情況。
149.一種用于處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括分割器，用于將非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組分割為多個部分；分割處理器，對所述部分的某一個部分實(shí)施分割；推定器，用于根據(jù)所述分割的結(jié)果，推定對于所述部分的復(fù)雜度測度；以及累計器，用于決定表示被實(shí)施了分割的所有部分的復(fù)雜度的累計復(fù)雜度測度，所述分割處理器、所述推定器以及所述累計器對后續(xù)的部分實(shí)施各個處理，直到所有的部分被分割，或者所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)，同時還包括處理器，用于如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施第一畫質(zhì)改善處理，如果所述累計復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施第二畫質(zhì)改善處理。
150.一種用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括分割器，用于將圖像分割為多個部分；分割器，對所述部分的某一個部分實(shí)施分割；推定器，用于根據(jù)所述分割的結(jié)果，推定對于所述部分的復(fù)雜度測度；以及累計器，用于決定表示被實(shí)施了分割的所有部分的復(fù)雜度的累計復(fù)雜度測度，所述分割器、所述推定器以及所述累計器對后續(xù)的部分實(shí)施各個處理，直到所有的部分被分割，或者所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)，同時還包括處理器，用于如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則結(jié)束所述分割器、所述推定器和所述累計器的處理，實(shí)施第一畫質(zhì)改善處理，如果所述累計復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施第二畫質(zhì)改善處理。
151.一種用于處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括分割器，用于將非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組分割為多個部分；推定器，推定對于所述部分的某一個部分的復(fù)雜度測度；累計器，用于決定表示所述推定已經(jīng)被實(shí)施的部分組的累計復(fù)雜度，累計復(fù)雜度測度，所述推定器以及所述累計器對后續(xù)的部分實(shí)施各個處理，直到所有的部分被推定，或者所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)，同時還包括處理器，用于如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施第一畫質(zhì)改善處理，如果所述累計復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施第二畫質(zhì)改善處理。
152.一種用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括分割器，用于將圖像分割為多個部分；推定器，用于推定對于所述多個部分的其中一個的復(fù)雜度測度；以及累計器，用于決定表示被所述推定被實(shí)施的所有部分的復(fù)雜度的累計復(fù)雜度測度，所述推定器以及所述累計器對后續(xù)的部分實(shí)施各個處理，直到部分被推定，或者所述累計復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)，同時還包括處理器，用于如果所述累計復(fù)雜度測度滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施第一畫質(zhì)改善處理，如果所述累計復(fù)雜度測度不滿足所述基準(zhǔn)，則實(shí)施第二畫質(zhì)改善處理。
153.一種用于可變處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)屬性提取器，用于決定圖像的屬性；b)存儲裝置，存儲用于處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；c)推定器，根據(jù)所述屬性和所述處理性能數(shù)據(jù)，推定對于所述圖像的復(fù)雜度測度；以及d)處理器，用于對所述圖像實(shí)施具有可與所述復(fù)雜度測度成比例變化的效果的所述處理。
154.一種用于可變處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)屬性提取器，用于決定非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組的屬性；b)推定器，用于根據(jù)所述屬性，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的復(fù)雜度測度；以及c)處理器，用于對所述圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施具有可與所述復(fù)雜度測度成比例變化的效果的處理。
155.一種用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)處理器，用于對圖像實(shí)施包含分割處理的、各自成為獨(dú)立的結(jié)果的多個圖像分析處理；b)測量器，用于根據(jù)通過所述分析處理而生成的各個所述獨(dú)立的結(jié)果，測量對于所述圖像的多個復(fù)雜度測度；c)選擇器，用于根據(jù)與所述分割處理的其中之一附帶關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度來選擇該分割處理的其中之一；以及d)改善器，根據(jù)所述被選擇的分割處理，實(shí)施基于分割的畫質(zhì)改善。
156.一種用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括處理器，用于對非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施各自形成獨(dú)立的分割映射的多個分割處理；推定器，用于根據(jù)通過所述分割處理形成的各個所述獨(dú)立的分割映射，推定對于所述圖像數(shù)據(jù)組的多個復(fù)雜度測度；選擇器，用于根據(jù)與所述分割處理的其中之一附帶關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度來選擇該分割處理的其中之一；以及處理器，根據(jù)所述被選擇的分割處理，實(shí)施基于分割的畫質(zhì)改善。
157.一種用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)處理器，用于對圖像實(shí)施包含各自成為獨(dú)立的結(jié)果的多個圖像分析處理；b)測量器，用于根據(jù)通過所述分割處理生成的各個所述獨(dú)立的結(jié)果，測量對于所述圖像的多個復(fù)雜度測度；c)改善器，用于對所述圖像實(shí)施與所述圖像分析處理相關(guān)聯(lián)的多個圖像改善處理；以及d)結(jié)合器，用于組合所述被改善的圖像，成為最終被改善的圖像。
158.一種用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括處理器，用于對非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施各自形成獨(dú)立的分割映射的多個分割處理；測量器，用于根據(jù)通過所述分割處理而形成的所述獨(dú)立的各個分割，測量對于所述圖像數(shù)據(jù)組的多個復(fù)雜度測度；改善器，用于對所述圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施多個畫質(zhì)改善處理，形成多個被改善的圖像；以及結(jié)合器，用于組合所述被改善的圖像，得到最終被改善的圖像。
159.一種用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括a)分割器，用于對圖像實(shí)施分割，將該圖像在內(nèi)容區(qū)域中進(jìn)行分割；b)推定器，用于對各個所述區(qū)域推定基于所述區(qū)域?qū)傩缘膹?fù)雜度測度；以及c)處理器，用于在所述復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)的情況下，對區(qū)域?qū)嵤┊嬞|(zhì)改善處理。
160.一種用于有選擇地處理數(shù)字圖像的圖像處理裝置，包括分割器，用于對非基于目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)組實(shí)施分割，將該圖像在內(nèi)容區(qū)域中進(jìn)行分割；存儲裝置，存儲用于處理的處理性能數(shù)據(jù)，即與圖像復(fù)雜度相關(guān)聯(lián)的處理性能數(shù)據(jù)；推定器，用于推定對于各個所述區(qū)域的復(fù)雜度測度，即與所述處理性能數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度測度；以及處理器，在對于所述區(qū)域的所述復(fù)雜度測度滿足基準(zhǔn)的情況下，對區(qū)域?qū)嵤┊嬞|(zhì)改善處理。
全文摘要
本發(fā)明提供一種數(shù)字圖像的復(fù)雜度測量方法，圖像處理系統(tǒng)的圖像處理部接受取得作為光柵圖像被表現(xiàn)的圖像，決定上述光柵圖像中的各像素的內(nèi)容種類，設(shè)定上述內(nèi)容種類的區(qū)域的特征，計算圖像復(fù)雜度測度。由此，實(shí)現(xiàn)更高品質(zhì)的圖像處理。
文檔編號G06T5/00GK1716315SQ20051008141
公開日2006年1月4日 申請日期2005年6月30日 優(yōu)先權(quán)日2004年6月30日
發(fā)明者約翰·E·多蘭, 松田豐久, 阿梅特·M·弗曼, 理查德·J·坎貝爾 申請人:夏普株式會社