| 主权项 |
一种图像处理装置，其包含：宽域特征量抽出机构，其系自相对于第一图像之注视像素存在于特定区域之像素，抽出包含复数种类特征量之宽域特征量；宽域人工画度算出机构，其系藉由在藉由前述宽域特征量中包含之复数特征量而表现之多维空间中，前述宽域特征量抽出机构所抽出之宽域特征量相对于前述第一图像中灰阶少而边缘清楚之人工性图像亦即人工图像的统计性分布范围之前述空间内之位置关系，算出表示属于前述人工图像分布区域之程度的宽域人工画度；窄域特征量抽出机构，其系自相对于前述第一图像之注视像素存在于特定区域之像素，抽出包含复数种类特征量之窄域特征量；窄域人工画度算出机构，其系藉由在藉由前述窄域特征量中包含之复数特征量而表现之多维空间中，前述窄域特征量抽出机构所抽出之窄域特征量相对于前述第一图像中前述人工图像之统计性分布范围之前述空间内之位置关系，算出表示属于前述人工图像分布区域之程度的窄域人工画度；及人工画度算出机构，其系合成前述宽域人工画度及前述窄域人工画度，而算出前述注视像素的人工画度。如请求项1之图像处理装置，其中进一步包含：第一预测机构，其系自前述第一图像预测将前述人工图像予以高品质化之第二图像；第二预测机构，其系自前述第一图像预测将灰阶多而边缘不清楚之图像的自然图像予以高品质化之第三图像；及合成机构，其系藉由前述人工画度合成前述第二图像与前述第三图像。如请求项2之图像处理装置，其中前述第一预测机构包含：第一等级分类机构，其系将前述第二图像之像素分类成第一等级；第一储存机构，其系储存藉由使用复数前述人工图像之学习所获得之各个前述第一等级之第一预测系数；及第一运算机构，其系藉由使用前述第一图像与前述第二图像之像素的前述第一等级之第一预测系数作运算，而自前述第一图像求出比前述第一图像品质高之第二图像；前述第二预测机构包含：第二等级分类机构，其系将前述第三图像之像素分类成第二等级；第二储存机构，其系储存藉由使用复数前述自然图像之学习所获得之各个前述第二等级之第二预测系数；及第二运算机构，其系藉由使用前述第一图像与前述第三图像之像素的前述第二等级之第二预测系数作运算，而自前述第一图像求出前述第三图像。如请求项1之图像处理装置，其中前述宽域人工画度算出机构包含宽域人工画分布范围记忆机构，其系记忆在藉由前述宽域特征量中包含之复数特征量而表现之多维空间中，前述第一图像中灰阶少而边缘清楚之人工性图像亦即人工图像的统计性分布范围；藉由前述宽域特征量抽出机构所抽出之宽域特征量相对于记忆于前述宽域人工画分布范围记忆机构之藉由前述宽域特征量中包含之复数特征量而表现之多维空间之分布范围之前述空间内的位置关系，来算出表示属于前述人工图像分布区域的程度之宽域人工画度。如请求项1之图像处理装置，其中前述窄域人工画度算出机构包含窄域人工画分布范围记忆机构，其系记忆有于藉由前述窄域特征量中包含之复数特征量而表现之多维空间中，前述第一图像中前述人工图像的统计性分布范围；藉由前述窄域特征量抽出机构所抽出之窄域特征量相对于记忆于前述窄域人工画分布范围记忆机构之藉由前述窄域特征量中包含之复数特征量而表现之多维空间之分布范围之前述空间内的位置关系，来算出表示属于前述人工图像分布区域的程度之窄域人工画度。如请求项1之图像处理装置，其中前述宽域特征量抽出机构包含：边缘特征量抽出机构，其系自存在于前述特定区域之像素抽出表现边缘存在的特征量；及平坦部特征量抽出机构，其系自存在于前述特定区域之像素抽出表现平坦部存在的特征量。如请求项6之图像处理装置，其中前述边缘特征量抽出机构使用存在于前述特定区域之像素与前述注视像素之像素值的差分值，来抽出存在于前述特定区域之像素的差分动态范围，作为表现前述边缘存在的特征量。如请求项7之图像处理装置，其中前述边缘特征量抽出机构使用在前述注视像素与存在于前述特定区域之像素的差分值附加与前述注视像素与存在于前述特定区域之像素的距离相应之权重之值，而抽出存在于前述特定区域之像素的差分动态范围。如请求项6之图像处理装置，其中前述边缘特征量抽出机构抽出存在于前述特定区域之像素的邻接像素间之像素值的差分绝对值之上阶特定顺位的值，作为表现前述边缘存在之特征量。如请求项6之图像处理装置，其中前述边缘特征量抽出机构抽出存在于前述特定区域之像素中，邻接像素间之像素值的差分绝对值之属于上阶第一顺位至第二顺位之平均值，或是附加权重系数之值的总和，作为表现前述边缘存在的特征量。如请求项6之图像处理装置，其中前述平坦部特征量抽出机构抽出存在于前述特定区域之像素中，邻接像素间之像素值的差分绝对值比特定临限值小之值的个数，作为表现前述平坦部存在的特征量。如请求项11之图像处理装置，其中前述特定临限值系依据表现前述边缘存在的特征量而设定。如请求项6之图像处理装置，其中前述平坦部特征量抽出机构抽出存在于前述特定区域之像素中，以特定函数转换邻接像素间之像素值的差分绝对值者的总和，作为表现前述平坦部存在的特征量。如请求项13之图像处理装置，其中前述平坦部特征量抽出机构抽出在以特定函数转换前述邻接像素间之像素值的差分绝对值者附加与自前述注视像素至存在于前述特定区域之像素的距离相应之权重者的总和，作为表现前述平坦部存在的特征量。如请求项13之图像处理装置，其中前述特定函数系对应于表现前述边缘存在之特征量的函数。如请求项6之图像处理装置，其中前述平坦部特征量抽出机构抽出存在于前述特定区域之像素的邻接像素间之像素值的差分绝对值之下阶的特定顺位之值，作为表现前述平坦部存在的特征量。如请求项6之图像处理装置，其中前述平坦部特征量抽出机构抽出存在于前述特定区域之像素中，邻接像素间之像素值的差分绝对值之属于下阶第一顺位至第二顺位的平均值，或是附加权重系数之值的总和，作为表现前述平坦部存在的特征量。如请求项1之图像处理装置，其中前述窄域特征量抽出机构自存在于前述特定区域之像素抽出包含表现细线、边缘、点、边缘附近之平坦部或是层次之两种特征量的窄域特征量。如请求项18之图像处理装置，其中前述窄域特征量抽出机构包含：第一窄域特征量抽出机构，其系抽出存在于前述特定区域中包含之第一区域的像素之像素值的从最大值减去最小值之像素值动态范围，作为前述窄域特征量之第一特征量；及第二窄域特征量抽出机构，其系抽出包含于前述第一区域且包含前述注视像素之第二区域的像素之像素值的从最大值减去最小值之像素值动态范围，作为前述窄域特征量之第二特征量。如请求项18之图像处理装置，其中前述第二窄域特征量抽出机构于自复数前述第二区域分别抽出像素值动态范围时，抽出前述像素值动态范围最小者作为前述第二特征量。如请求项19之图像处理装置，其中前述第一窄域特征量抽出机构抽出存在于前述特定区域之像素的像素值之像素值动态范围，作为前述窄域特征量之第一特征量；前述第二窄域特征量抽出机构抽出以特定函数处理存在于前述特定区域之像素与前述注视像素之差分绝对值而进一步累计加上附加权重值之值的值，作为前述窄域特征量之第二特征量。如请求项21之图像处理装置，其中包含权重计算机构，其系计算包含与存在于自前述注视像素至存在于前述第一区域之像素的路径上之全部像素的邻接像素间之差分绝对值总和相应之值的前述权重。如请求项21之图像处理装置，其中前述特定函数系对应于前述第一特征量之函数。一种图像处理方法，其包含：宽域特征量抽出步骤，其系自相对于第一图像之注视像素存在于特定区域之像素，抽出包含复数种类特征量之宽域特征量；宽域人工画度算出步骤，其系藉由在藉由前述宽域特征量中包含之复数特征量而表现之多维空间中，前述宽域特征量抽出步骤之处理所抽出之宽域特征量相对于前述第一图像中灰阶少而边缘清楚之人工性图像亦即人工图像的统计性分布范围之前述空间内之位置关系，算出表示属于前述人工图像分布区域之程度的宽域人工画度；窄域特征量抽出步骤，其系自相对于前述第一图像之注视像素存在于特定区域之像素，抽出包含复数种类特征量之窄域特征量；窄域人工画度算出步骤，其系藉由在藉由前述窄域特征量中包含之复数特征量而表现之多维空间中，前述窄域特征量抽出步骤之处理所抽出之窄域特征量相对于前述第一图像中前述人工图像之统计性分布范围之前述空间内之位置关系，算出表示属于前述人工图像之分布区域之程度的窄域人工画度；及人工画度算出步骤，其系合成前述宽域人工画度及前述窄域人工画度，而算出前述注视像素的人工画度。一种图像处理程式记录媒体，其记录有电脑可读取之程式，该程式包含：宽域特征量抽出步骤，其系自相对于第一图像之注视像素存在于特定区域之像素，抽出包含复数种类特征量之宽域特征量；宽域人工画度算出步骤，其系藉由在藉由前述宽域特征量中包含之复数特征量而表现之多维空间中，前述宽域特征量抽出步骤之处理所抽出之宽域特征量相对于前述第一图像中灰阶少而边缘清楚之人工性图像亦即人工图像的统计性分布范围之前述空间内之位置关系，算出表示属于前述人工图像之分布区域之程度的宽域人工画度；窄域特征量抽出步骤，其系自相对于前述第一图像之注视像素存在于特定区域之像素，抽出包含复数种类特征量之窄域特征量；窄域人工画度算出步骤，其系藉由在藉由前述窄域特征量中包含之复数特征量而表现之多维空间中，前述窄域特征量抽出步骤之处理所抽出之窄域特征量相对于前述第一图像中前述人工图像之统计性分布范围之前述空间内之位置关系，算出表示属于前述人工图像之分布区域之程度的窄域人工画度；及人工画度算出步骤，其系合成前述宽域人工画度及前述窄域人工画度，而算出前述注视像素的人工画度。一种图像处理程式，其系使电脑执行包含以下步骤之处理：宽域特征量抽出步骤，其系自相对于第一图像之注视像素存在于特定区域之像素，抽出包含复数种类特征量之宽域特征量；宽域人工画度算出步骤，其系藉由在藉由前述宽域特征量中包含之复数特征量而表现之多维空间中，前述宽域特征量抽出步骤之处理所抽出之宽域特征量相对于前述第一图像中灰阶少而边缘清楚之人工性图像亦即人工图像的统计性分布范围之前述空间内之位置关系，算出表示属于前述人工图像之分布区域之程度的宽域人工画度；窄域特征量抽出步骤，其系自相对于前述第一图像之注视像素存在于特定区域之像素，抽出包含复数种类特征量之窄域特征量；窄域人工画度算出步骤，其系藉由在藉由前述窄域特征量中包含之复数特征量而表现之多维空间中，前述窄域特征量抽出步骤之处理所抽出之窄域特征量相对于前述第一图像中前述人工图像之统计性分布范围之前述空间内之位置关系，算出表示属于前述人工图像之分布区域之程度的窄域人工画度；及人工画度算出步骤，其系合成前述宽域人工画度及前述窄域人工画度，而算出前述注视像素的人工画度。 |
