JPH01171069A - イメージ処理システム及びイメージ生成方法 - Google Patents
イメージ処理システム及びイメージ生成方法Info
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- JPH01171069A JPH01171069A JP63291140A JP29114088A JPH01171069A JP H01171069 A JPH01171069 A JP H01171069A JP 63291140 A JP63291140 A JP 63291140A JP 29114088 A JP29114088 A JP 29114088A JP H01171069 A JPH01171069 A JP H01171069A
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
- G06T3/4007—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting based on interpolation, e.g. bilinear interpolation
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- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
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- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
Ａ、産業上の利用分野
本発明は、イメージ・データの処理に関し、さらに詳し
くは、イメージを表現する高解像度グレイ・スケール・
イメージ・データを生成するシステム及び方法に関する
。
くは、イメージを表現する高解像度グレイ・スケール・
イメージ・データを生成するシステム及び方法に関する
。
本発明のシステム及び方法は、銀行小切手等の文書から
のイメージが電子的にコンピュータ・システムにストア
され、その後、該イメージが表示又は印刷用に検索され
るイメージ処理システムにおいて特に有用である。
のイメージが電子的にコンピュータ・システムにストア
され、その後、該イメージが表示又は印刷用に検索され
るイメージ処理システムにおいて特に有用である。
そのようなシステムの１例は、本願と優先臼が同一であ
る米国特許出願１３４７３４号明細書に開示されている
。このシステムでは、銀行小切手等の紙の文書が高速リ
ーダ／ソータによって処理される。文書が処理されると
きに、文書上の磁気インク文字がＭ Ｉ ＣＲリーダに
より読み取られる。
る米国特許出願１３４７３４号明細書に開示されている
。このシステムでは、銀行小切手等の紙の文書が高速リ
ーダ／ソータによって処理される。文書が処理されると
きに、文書上の磁気インク文字がＭ Ｉ ＣＲリーダに
より読み取られる。
さらに、文書は、文書の表と裏両方のイメージを電子的
に補えるイメージ・スキャニング・ステーションを通過
する。
に補えるイメージ・スキャニング・ステーションを通過
する。
Ｂ、従来技術
銀行小切手を含・む多くの文書では、数字や署名のよう
にシャープな高コントラストのイメージ形式の情報のほ
かに、幅の広い、低コントラストのイメージ、例えば裏
書、印刷情報、絵、背景デザイン等をも含んでいる。こ
のようなタイプの文書は、黒白のイメージ・データでは
適切に表現することができない。なぜなら、しきい値に
よってイメージ・データをディスクリートな黒値と白値
に振り分けると、低コントラスト情報が失われてしまう
からである。高品質の高解像度グレイ・スケール・イメ
ージ表現ならば、高コントラスト・イメージと低コント
ラスト・イメージの両方を適切に再生できる。しかし、
大量のデータ・ストレージを必要とするので、大量の文
書のイメージ拳データを処理するシステムでは非実際的
であり、かつ経済的に実現不能であるという問題点があ
る。
にシャープな高コントラストのイメージ形式の情報のほ
かに、幅の広い、低コントラストのイメージ、例えば裏
書、印刷情報、絵、背景デザイン等をも含んでいる。こ
のようなタイプの文書は、黒白のイメージ・データでは
適切に表現することができない。なぜなら、しきい値に
よってイメージ・データをディスクリートな黒値と白値
に振り分けると、低コントラスト情報が失われてしまう
からである。高品質の高解像度グレイ・スケール・イメ
ージ表現ならば、高コントラスト・イメージと低コント
ラスト・イメージの両方を適切に再生できる。しかし、
大量のデータ・ストレージを必要とするので、大量の文
書のイメージ拳データを処理するシステムでは非実際的
であり、かつ経済的に実現不能であるという問題点があ
る。
以下、このような問題点を、図面を使って詳しく述べよ
う。
う。
小切手を含む紙の文書の多くは、鮮明な、はっきりした
マーキングを持つ。例えば機械印刷された、あるいは手
書きの情報がそうである。これらのタイプのマーキング
の場合には、高解像度の黒白（２値）イメージ・フオー
ムが最小のデータ量で最良の品質のイメージを再生する
ことが認識されている。しかしながら、これらの文書に
も、風景地やカラーの裏書のような、不鮮明な、コント
ラストの低いマーキングが含まれることもある。
マーキングを持つ。例えば機械印刷された、あるいは手
書きの情報がそうである。これらのタイプのマーキング
の場合には、高解像度の黒白（２値）イメージ・フオー
ムが最小のデータ量で最良の品質のイメージを再生する
ことが認識されている。しかしながら、これらの文書に
も、風景地やカラーの裏書のような、不鮮明な、コント
ラストの低いマーキングが含まれることもある。
第２Ａ図ないし第２Ｃ図は、黒白イメージのみを使うこ
との問題点を図示している。第２Ａ図は、比較的コント
ラストの低い色でＦＩＲ８Ｔという単語が印刷され、背
景には高コントラストの黒と白で一連の数字が印刷され
ているオリジナルのイメージを示す。第２Ｂ図は、白と
黒を分けるしきい値を比較的低（して、単語ＦＩＲ８Ｔ
によって表現される低コントラストの情報を捕えようと
した結果がどうなるかを示す。単語ＦＩＲ８Ｔの下にあ
る数字によって表現された高コントラスト・データが失
われることがわかる。第２Ｃ図はしきい値を高（した場
合の白・黒の結果を示す。この場合、単語Ｆ ＩＲ８Ｔ
により表わされる低コントラストの情報が失われる。文
書の情報すべてが重要である場合、最良のイメージ表現
は、多レベルのグレイ、例えば２５６のグレイ・レベル
を用いる高解像度グレイ・スケール・イメージである。
との問題点を図示している。第２Ａ図は、比較的コント
ラストの低い色でＦＩＲ８Ｔという単語が印刷され、背
景には高コントラストの黒と白で一連の数字が印刷され
ているオリジナルのイメージを示す。第２Ｂ図は、白と
黒を分けるしきい値を比較的低（して、単語ＦＩＲ８Ｔ
によって表現される低コントラストの情報を捕えようと
した結果がどうなるかを示す。単語ＦＩＲ８Ｔの下にあ
る数字によって表現された高コントラスト・データが失
われることがわかる。第２Ｃ図はしきい値を高（した場
合の白・黒の結果を示す。この場合、単語Ｆ ＩＲ８Ｔ
により表わされる低コントラストの情報が失われる。文
書の情報すべてが重要である場合、最良のイメージ表現
は、多レベルのグレイ、例えば２５６のグレイ・レベル
を用いる高解像度グレイ・スケール・イメージである。
しかしながら、この表現を使うと、イメージ会データの
量は管理不能なほどに膨大になる。なぜなら、グレイ・
スケールΦイメージ表現は、グレイルヘルのデータを必
要とするので、１画素が１ビツトのみで表現される黒白
情報よりも多くのストレージがどうしても必要になるか
らである。
量は管理不能なほどに膨大になる。なぜなら、グレイ・
スケールΦイメージ表現は、グレイルヘルのデータを必
要とするので、１画素が１ビツトのみで表現される黒白
情報よりも多くのストレージがどうしても必要になるか
らである。
Ｃ０問題点を解決するための手段
データ・ストレージ及び転送バンド幅の要求を減じるた
めに、高解像度グレイφスケール・イメージが２つの別
個のイメージ形式、つまり高サンプリング密度黒白イメ
ージと低解像度・低サンプリング密度グレイ・スケール
・イメージの形で表現される。黒白イメージ・データと
グレイ・スケール・イメージ・データを別々に生成する
結果、一方のイメージ形式を他方とは独立に使用するこ
とが可能になる。その後、高解像度黒白イメージ・デー
タと低解像度グレイ・スケール・イメージ・データを再
結合すると、該イメージを表現する再構成済高解像度グ
レイ・スケール・イメージ・データを生成することがで
きる。
めに、高解像度グレイφスケール・イメージが２つの別
個のイメージ形式、つまり高サンプリング密度黒白イメ
ージと低解像度・低サンプリング密度グレイ・スケール
・イメージの形で表現される。黒白イメージ・データと
グレイ・スケール・イメージ・データを別々に生成する
結果、一方のイメージ形式を他方とは独立に使用するこ
とが可能になる。その後、高解像度黒白イメージ・デー
タと低解像度グレイ・スケール・イメージ・データを再
結合すると、該イメージを表現する再構成済高解像度グ
レイ・スケール・イメージ・データを生成することがで
きる。
したがって、概して言えば、本発明は、イメージの高解
像度グレイ・スケール表現を生成する方法であって、 該イメージについての低解像度グレイ・スケール・イメ
ージ・データを供給し、 該イメージについての高解像度黒白イメージ・データを
供給し、 しかる後、低解像度グレイ・スケール・イメージ・デー
タと高解像度黒白イメージ・データをマージして、該イ
メージを表現する、再構成法高解像度グレイ・スケール
・イメージ番データを生成する 方法を提供する。本発明は、この方法を実行するイメー
ジ処理システムも提供する。
像度グレイ・スケール表現を生成する方法であって、 該イメージについての低解像度グレイ・スケール・イメ
ージ・データを供給し、 該イメージについての高解像度黒白イメージ・データを
供給し、 しかる後、低解像度グレイ・スケール・イメージ・デー
タと高解像度黒白イメージ・データをマージして、該イ
メージを表現する、再構成法高解像度グレイ・スケール
・イメージ番データを生成する 方法を提供する。本発明は、この方法を実行するイメー
ジ処理システムも提供する。
低解像度グレイ・スケール・イメージ・データと高解像
度黒白イメージ・データをマージする際、まず低解像度
グレイ・スケール・イメージ・データが２次元線形補間
法により補間されて、黒白イメージ・データと同じサン
プリング密度を持つ高サンプリング密度グレイ・スケー
ル番イメージ・データが生成される。続いて、補間済高
サンプリング密度グレイ・スケール・データが高解像度
黒白イメージ・データと組み合わされて、再構成法高解
像度グレイ・スケール−イメージ・データが生成される
。
度黒白イメージ・データをマージする際、まず低解像度
グレイ・スケール・イメージ・データが２次元線形補間
法により補間されて、黒白イメージ・データと同じサン
プリング密度を持つ高サンプリング密度グレイ・スケー
ル番イメージ・データが生成される。続いて、補間済高
サンプリング密度グレイ・スケール・データが高解像度
黒白イメージ・データと組み合わされて、再構成法高解
像度グレイ・スケール−イメージ・データが生成される
。
補間済高サンプリング密度グレイ・スケール・イメージ
・データは、デフイニション及びデイテールの損失を被
る。特に、初めに解像度を低下させた結果として、高コ
ントラストの境界沿いが顕著である。補間後の高サンプ
リング密度グレイ・スケール拳データにおいて存在する
グレイ・スケール値は、低解像度の下でのグレイ・スケ
ール値の平均を表わしている。補間後のグレイ・スケー
ル値と高解像度黒白イメージ・データを結合する際、コ
ンボリューション法を用いて、失われたデフイニション
及びデイテールを回復する。この方法では、スライドす
るコンポリューショナル・ウィンドウが用いられ、高解
像度黒白データの連続するデータ要素毎に、当該要素及
び周囲の複数個の要素の値に重みをつけたものの和に基
づいて、対応する高解像度強調値が生成される。データ
要素つまり画素毎に導かれた高解像度強調値は、対応す
る画素についての補間済高サンプリング密度グレイ・ス
ケール値と足し合わされ、その結果、再構成法高解像度
グレイ・スケール・イメージ・データが生成される。
・データは、デフイニション及びデイテールの損失を被
る。特に、初めに解像度を低下させた結果として、高コ
ントラストの境界沿いが顕著である。補間後の高サンプ
リング密度グレイ・スケール拳データにおいて存在する
グレイ・スケール値は、低解像度の下でのグレイ・スケ
ール値の平均を表わしている。補間後のグレイ・スケー
ル値と高解像度黒白イメージ・データを結合する際、コ
ンボリューション法を用いて、失われたデフイニション
及びデイテールを回復する。この方法では、スライドす
るコンポリューショナル・ウィンドウが用いられ、高解
像度黒白データの連続するデータ要素毎に、当該要素及
び周囲の複数個の要素の値に重みをつけたものの和に基
づいて、対応する高解像度強調値が生成される。データ
要素つまり画素毎に導かれた高解像度強調値は、対応す
る画素についての補間済高サンプリング密度グレイ・ス
ケール値と足し合わされ、その結果、再構成法高解像度
グレイ・スケール・イメージ・データが生成される。
Ｄ、実施例
イメージを別個に高解像度黒白イメージ・データ（例え
ば１インチ＝ ２．５４ ａｍ当り２４０画素）と低解
像度グレイ・スケール・イメージ・データ（例えば１イ
ンチ当り８０画素）で表現することによって、イメージ
を表現するのに要するデータ量が削減される。どちらの
表現形式も、別個に、そして独立に、イメージを呼び戻
して表現するのに使うことができる。２つの別個の表現
を使うことのもう１つの利点は、データ・エラーの場合
に、文書のある部分について、冗長な情報が使用可能と
なることである。さらに別の利点は、様々なアプリケー
ションにつき部分的なイメージを使えることにある。例
えば、署名確認やＯＣＲアプリケーションでは、黒白の
高解像度データを使うのが適切である。また、例えば裏
書確認といったアプリケーションでは、グレイφスケー
ル・データのみが必要とされる。両方の形式のイメージ
表現は、データ削減、圧縮、その後の記憶といった何れ
のイメージ処理段階を通じて別々に管理される。藁屑ｆ
＆ ｉグレイ・スケール形式のイメージを呼び戻し、表
示したり印刷することを望む場合には、２つの形式のイ
メージが伸長され、１つのイメージ表現に解析的にマー
ジ（併合）される。
ば１インチ＝ ２．５４ ａｍ当り２４０画素）と低解
像度グレイ・スケール・イメージ・データ（例えば１イ
ンチ当り８０画素）で表現することによって、イメージ
を表現するのに要するデータ量が削減される。どちらの
表現形式も、別個に、そして独立に、イメージを呼び戻
して表現するのに使うことができる。２つの別個の表現
を使うことのもう１つの利点は、データ・エラーの場合
に、文書のある部分について、冗長な情報が使用可能と
なることである。さらに別の利点は、様々なアプリケー
ションにつき部分的なイメージを使えることにある。例
えば、署名確認やＯＣＲアプリケーションでは、黒白の
高解像度データを使うのが適切である。また、例えば裏
書確認といったアプリケーションでは、グレイφスケー
ル・データのみが必要とされる。両方の形式のイメージ
表現は、データ削減、圧縮、その後の記憶といった何れ
のイメージ処理段階を通じて別々に管理される。藁屑ｆ
＆ ｉグレイ・スケール形式のイメージを呼び戻し、表
示したり印刷することを望む場合には、２つの形式のイ
メージが伸長され、１つのイメージ表現に解析的にマー
ジ（併合）される。
第１図に示されるように、２４０画素／インチの高解像
度黒白ラスター・スキャンφイメージ・データが圧縮さ
れてストアされる（ブロック１０）。
度黒白ラスター・スキャンφイメージ・データが圧縮さ
れてストアされる（ブロック１０）。
ラン・レングス符号化法等よく知られた圧縮法かい（つ
かあるけれども、その何れを使ってイメージ表現に要す
るデータ量を削減してもよい。同様に、８０画素／イン
チの低解像度グレー・スケール・ラスタｍ−スキャン・
イメージ・データが圧縮されてストアされる（ブロック
１１）。グレイ・スケール自データの量を減らす方法は
い（つか知られているが、その倒れを用いてもよい。イ
メージを再構成する際には、使用した圧縮法に適した伸
長手段を使って、圧縮済高解像度黒白イメージ・データ
が伸長される（ブロック１２）。低解像度グレイ・スケ
ール・データを伸長す・るためには、それに適した伸長
手段が用いられる（ブロック１３）。
かあるけれども、その何れを使ってイメージ表現に要す
るデータ量を削減してもよい。同様に、８０画素／イン
チの低解像度グレー・スケール・ラスタｍ−スキャン・
イメージ・データが圧縮されてストアされる（ブロック
１１）。グレイ・スケール自データの量を減らす方法は
い（つか知られているが、その倒れを用いてもよい。イ
メージを再構成する際には、使用した圧縮法に適した伸
長手段を使って、圧縮済高解像度黒白イメージ・データ
が伸長される（ブロック１２）。低解像度グレイ・スケ
ール・データを伸長す・るためには、それに適した伸長
手段が用いられる（ブロック１３）。
再構成高解像度グレイ・スケール・イメージを形成する
際には、まず伸長された低解像度グレイ・スケール・イ
メージ争データが、黒白イメージ・データと同じサンプ
リング密度の高サンプリング密度グレイ・スケール・イ
メージ・データに拡張（エクスパンド）される（ブロッ
ク１４）。これは、２次元線形補間等の適当な補間法に
よって達成される。補間後の高サンプリング密度グレイ
・スケール・データは高解像度黒白データとマージされ
、高解像度グレイ・スケール・イメージ・データが生成
される（ブロック１５）。この再構成されたデータは、
適当な表示装置で表示し得る（ブロック１７）。より詳
しく言うと、補間後の高解像度グレイ・スケール・デー
タと高サンプリング密度黒白データをマージする際には
、低解像度グレイ・スケール・データでは失われている
鮮明度（ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ ） とデイテールを
回復す°るべく設計されている、たたみこみ法（ｃｏｎ
ｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）が使用
される。この方法では、グレイ・スケール拳イメージ拳
データの低解像度表現に起因する鮮明度の損失を補うべ
く、高解像度黒白イメージの加重和から高解像度強調（
エンハンスメント）値が生成される。強調値が補間済高
サンプリング密度グレイ・スケール・データに加算され
ることにより、再構成高解像度グレイ・スケール・イメ
ージ・データが生成される。
際には、まず伸長された低解像度グレイ・スケール・イ
メージ争データが、黒白イメージ・データと同じサンプ
リング密度の高サンプリング密度グレイ・スケール・イ
メージ・データに拡張（エクスパンド）される（ブロッ
ク１４）。これは、２次元線形補間等の適当な補間法に
よって達成される。補間後の高サンプリング密度グレイ
・スケール・データは高解像度黒白データとマージされ
、高解像度グレイ・スケール・イメージ・データが生成
される（ブロック１５）。この再構成されたデータは、
適当な表示装置で表示し得る（ブロック１７）。より詳
しく言うと、補間後の高解像度グレイ・スケール・デー
タと高サンプリング密度黒白データをマージする際には
、低解像度グレイ・スケール・データでは失われている
鮮明度（ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ ） とデイテールを
回復す°るべく設計されている、たたみこみ法（ｃｏｎ
ｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）が使用
される。この方法では、グレイ・スケール拳イメージ拳
データの低解像度表現に起因する鮮明度の損失を補うべ
く、高解像度黒白イメージの加重和から高解像度強調（
エンハンスメント）値が生成される。強調値が補間済高
サンプリング密度グレイ・スケール・データに加算され
ることにより、再構成高解像度グレイ・スケール・イメ
ージ・データが生成される。
強調値の効果は、低解像度グレイ・スケール表現の”ス
ミアリング（３ｍｅａｒｉｎｇ）”つまり”平均化”効
果を控除することにある。これは第３Ａ図ないし第３Ｆ
図を参照するとよ（わかる。ここで、第３Ａ図はイメー
ジのラスター・スキャンをグラフィカルに表わしたもの
である。
ミアリング（３ｍｅａｒｉｎｇ）”つまり”平均化”効
果を控除することにある。これは第３Ａ図ないし第３Ｆ
図を参照するとよ（わかる。ここで、第３Ａ図はイメー
ジのラスター・スキャンをグラフィカルに表わしたもの
である。
第３Ｂ図は、同イメージの、低解像度・低サンプリング
密度デジタイズド・グレイ・スケールのフオームをグラ
フィカルに表わしたものである。
密度デジタイズド・グレイ・スケールのフオームをグラ
フィカルに表わしたものである。
鋭い振幅のピークが減じされる様子に注目されたい。実
際、第３Ｂ図の低解像度の下では、対をなしているピー
クが一緒にランされている。
際、第３Ｂ図の低解像度の下では、対をなしているピー
クが一緒にランされている。
第３Ｃ図は、第３Ａ図の、高解像度・高サンプリング密
度２値表現である。（カーブのうち上側にある線が０”
、つまり白値であり、下側にある線が１”、つまり黒値
である。これは、０から２５５までのレンジで示されて
いるグレイ・スケール・カーブの極性と一致している。
度２値表現である。（カーブのうち上側にある線が０”
、つまり白値であり、下側にある線が１”、つまり黒値
である。これは、０から２５５までのレンジで示されて
いるグレイ・スケール・カーブの極性と一致している。
）高解像度２値イメージにおいては、細かなデイテール
は補えられるけれども全体のグレイ・スケール・シェー
ディングは再生されないことに注意されたい。
は補えられるけれども全体のグレイ・スケール・シェー
ディングは再生されないことに注意されたい。
第３Ｄ図は、第３Ｂ図の低解像度・低サンプリング密度
グレイ・スケール値からの補間によって導かれる、′ス
ミアト・アウト（ｓｍｅａｒｅｄ ｏｕｔ）”高サンプ
リング密度グレイ・スケールを示す。このイメージのサ
ンプリング密度は第３Ｃ図の黒白イメージと同じ高さで
あるけれども、第３Ｂ図と同じ（デフイニション、そし
てデイテールを失っている。第３Ａ図の双子のピークは
失われている。
グレイ・スケール値からの補間によって導かれる、′ス
ミアト・アウト（ｓｍｅａｒｅｄ ｏｕｔ）”高サンプ
リング密度グレイ・スケールを示す。このイメージのサ
ンプリング密度は第３Ｃ図の黒白イメージと同じ高さで
あるけれども、第３Ｂ図と同じ（デフイニション、そし
てデイテールを失っている。第３Ａ図の双子のピークは
失われている。
第３Ｅ図は、第４図ないし第８図に記された加重ウィン
ドウ・コンボリューション処理の出力である、強調値を
表わしたものである。このカーブの正確な形は、先行ラ
インと後続ラインにおける２進値データに依存する。こ
こで示したものはカーブの典型例である。このカーブの
縦方向のスケールは、処理がよくわかるように増やされ
ている。
ドウ・コンボリューション処理の出力である、強調値を
表わしたものである。このカーブの正確な形は、先行ラ
インと後続ラインにおける２進値データに依存する。こ
こで示したものはカーブの典型例である。このカーブの
縦方向のスケールは、処理がよくわかるように増やされ
ている。
第３Ｆ図は、先行する２つのカーブを足し合わせたもの
である。第３Ｆ図の、”混合された”、つまり再構成さ
れた高解度カーブは、第３Ａ図の双子のピーク及び全体
的なグレイ・スケール値の傾向を含んでいることに注意
されたい。
である。第３Ｆ図の、”混合された”、つまり再構成さ
れた高解度カーブは、第３Ａ図の双子のピーク及び全体
的なグレイ・スケール値の傾向を含んでいることに注意
されたい。
補間済高サンプリング密度グレイ・スケール・イメージ
・データと高サンプリング密度黒白イメージ・データの
再結合方法は、以下の例を参照することによりさらに十
分に理解できるだろう。
・データと高サンプリング密度黒白イメージ・データの
再結合方法は、以下の例を参照することによりさらに十
分に理解できるだろう。
′第４図に示されるマトリックスは、黒／白高解像度画
素値、つまり１′と０”からなる。”１”と′０”が集
合してイメージを規定している。
素値、つまり１′と０”からなる。”１”と′０”が集
合してイメージを規定している。
第５図は、第８図に示す出力値を生成するのに使われる
、コンボリューション処理用の加重“ウィンドウ”を示
している。第６Ａ図ないし第６Ｄ図は、ウィンドウの用
い方の例を示す。第６Ａ図では、ウィンドウは、第４図
のマトリックスの左上隅に重なっている。第６Ａ図中の
値は、９つのロケーションのそれぞれについて、加重（
重み付け）ウィンドウの値とウィンドウの下にくる画素
の値（１または０）を掛は合わせて求めたものである。
、コンボリューション処理用の加重“ウィンドウ”を示
している。第６Ａ図ないし第６Ｄ図は、ウィンドウの用
い方の例を示す。第６Ａ図では、ウィンドウは、第４図
のマトリックスの左上隅に重なっている。第６Ａ図中の
値は、９つのロケーションのそれぞれについて、加重（
重み付け）ウィンドウの値とウィンドウの下にくる画素
の値（１または０）を掛は合わせて求めたものである。
したがって、１”の画素に対応する、ウィンドウの右側
縁及び右下隅で加重値が＋８となる一方、残りの部分で
は値は０となる。積を足し合わせると合計値は１ｇにな
る。ウィンドウの中心はマトリックスのロケーション〈
２．２〉の上にあるので、第７図の出力マトリックス中
の対応するポジション＜２．２＞に値１６が配置される
。
縁及び右下隅で加重値が＋８となる一方、残りの部分で
は値は０となる。積を足し合わせると合計値は１ｇにな
る。ウィンドウの中心はマトリックスのロケーション〈
２．２〉の上にあるので、第７図の出力マトリックス中
の対応するポジション＜２．２＞に値１６が配置される
。
第６Ｂ図に示されるようにウィンドウが１位置分右へ動
いて＜２．５＞の上に中心づけちれたときには、要素く
１．２〉、く１．６〉、〈２．２〉及び＜３．２＞から
の、積の和への寄与は０であり、他の４つの周縁要素か
らの寄与はそれぞれ８であるから合計３２になる。しか
し、ウィンドウ中央の重み−６４と要素く２．３〉の値
１とが掛は合わされる結果、このウィンドウ位置につい
ての総合計は−３２となる。第６Ｃ図と第６Ｄ図はさら
に別の例を示す。第７図は、第４図のデータと第５図の
ウィンドウの組み合せから計算することのできるロケー
ションすべてについての計算結果を示している。第４図
の周縁のさらに外側に６０”からなる境界があると仮□
定すると、端まで値を充たすことができる。つまり、第
７図を第８図に拡張することができる。
いて＜２．５＞の上に中心づけちれたときには、要素く
１．２〉、く１．６〉、〈２．２〉及び＜３．２＞から
の、積の和への寄与は０であり、他の４つの周縁要素か
らの寄与はそれぞれ８であるから合計３２になる。しか
し、ウィンドウ中央の重み−６４と要素く２．３〉の値
１とが掛は合わされる結果、このウィンドウ位置につい
ての総合計は−３２となる。第６Ｃ図と第６Ｄ図はさら
に別の例を示す。第７図は、第４図のデータと第５図の
ウィンドウの組み合せから計算することのできるロケー
ションすべてについての計算結果を示している。第４図
の周縁のさらに外側に６０”からなる境界があると仮□
定すると、端まで値を充たすことができる。つまり、第
７図を第８図に拡張することができる。
第８図における負の値は、イメージ中のキャラクタ畳ス
トロークの６ブラツク拳サイドで起こる、グレイ・スケ
ール値の黒化（ｂｌａｃｋｅｎｉｎｇ）を表わしている
。一方、正の値は、境界の６ホワイトφサイドで生じる
、グレイ・スケールの白化（ｗｈｉｔｅｎｉｎｇ）を表
わしている。すべて白またはすべて黒である広い−様な
エリアでは、出力は０になる。なぜなら、ウィンドウの
下にくる要素がすべて′０”ならば、積の和は０になる
からである。また、ウィンドウの下に（る要素がすべて
１”ならば、ウィンドウの周縁に由来する＋８の項８つ
が、中央に由来する単一の−６４という値を正確にキャ
ンセルするからである。これは望ましい結果である。な
ぜなら、−様エリアにて再構成される高解像度グレイ・
スケール値は、低解像度グレイ−スケール−データのみ
によって決せられるべきだからである。かようなエリア
の端においてのみ、イメージのコントラストを鋭くする
ことが望まれる。
トロークの６ブラツク拳サイドで起こる、グレイ・スケ
ール値の黒化（ｂｌａｃｋｅｎｉｎｇ）を表わしている
。一方、正の値は、境界の６ホワイトφサイドで生じる
、グレイ・スケールの白化（ｗｈｉｔｅｎｉｎｇ）を表
わしている。すべて白またはすべて黒である広い−様な
エリアでは、出力は０になる。なぜなら、ウィンドウの
下にくる要素がすべて′０”ならば、積の和は０になる
からである。また、ウィンドウの下に（る要素がすべて
１”ならば、ウィンドウの周縁に由来する＋８の項８つ
が、中央に由来する単一の−６４という値を正確にキャ
ンセルするからである。これは望ましい結果である。な
ぜなら、−様エリアにて再構成される高解像度グレイ・
スケール値は、低解像度グレイ−スケール−データのみ
によって決せられるべきだからである。かようなエリア
の端においてのみ、イメージのコントラストを鋭くする
ことが望まれる。
プロセスの最終ステップは、補間済のグレイ・スケール
を６ウインドウ処理された（ｗｉｎｄｏｗｅｄ）”黒／
白加重値と足し合わせることである。
を６ウインドウ処理された（ｗｉｎｄｏｗｅｄ）”黒／
白加重値と足し合わせることである。
第５図のウィンドウで示した重みは、真白を表わすグレ
イ・スケール値が２５５であり、真黒については０であ
るようなシステムで使えるように選ばれた。黒に近づく
ほどグレイ値が増すような反転ビデオの場合には、ウィ
ンドウ中の要素の正負符号を変えることになる。ウィン
ドウ中の要素の振幅は、この１鮮明（ｓｈａｒｐｎｅｓ
ｓ）’プロセスの効果を増やしたり減らしたりするのに
比例して、増加させられたり減少させられたりする。ウ
ィンドウ中の要素の数（ウィンドウのサイズ）も変化さ
せてよい。もつとも、低解像度と高解像度の関係が１：
３である場合には、３×３のサイズが好都合である。上
述の理由より、ウィンドウの要素の和は０になるべきで
ある。
イ・スケール値が２５５であり、真黒については０であ
るようなシステムで使えるように選ばれた。黒に近づく
ほどグレイ値が増すような反転ビデオの場合には、ウィ
ンドウ中の要素の正負符号を変えることになる。ウィン
ドウ中の要素の振幅は、この１鮮明（ｓｈａｒｐｎｅｓ
ｓ）’プロセスの効果を増やしたり減らしたりするのに
比例して、増加させられたり減少させられたりする。ウ
ィンドウ中の要素の数（ウィンドウのサイズ）も変化さ
せてよい。もつとも、低解像度と高解像度の関係が１：
３である場合には、３×３のサイズが好都合である。上
述の理由より、ウィンドウの要素の和は０になるべきで
ある。
Ｅ、効果
本発明によれば、イメージ・データを蓄積するのに要す
る記憶容量またはイメージ・データを伝送するのに要す
る伝送バンド幅を少なくして、高解像グレイ・スケール
・イメージ・データを生成することができる。
る記憶容量またはイメージ・データを伝送するのに要す
る伝送バンド幅を少なくして、高解像グレイ・スケール
・イメージ・データを生成することができる。
第１図は、本発明に従って再構成高解像度グレイ・スケ
ール・イメージ拳データを生成するための手順を示す流
れ図である。 第２Ａ図は、高コントラスト情報と低コントラスト情報
の両方を含むイメージの説明図である。 第２Ｂ図は、比較的低いしきい値レベルの下で、第２Ａ
図のイメージを黒白イメージ・データに変換した結果生
じる、イメージ・データ及びデイテールの損失を説明す
る図である。 第２Ｃ図は、より高いしきい値レベルの下で、第２Ａ図
のイメージを黒白イメージに変換した結果生じる、イメ
ージｅデータ及びデイテールの損失を説明する図である
。 第３Ａ図は、イメージのラスター・スキャンを表現する
グラフ、 第３Ｂ図は、第３Ａ図のイメージの、低解像度・低すン
プリンク密度グレイΦスケール表現を説明するグラフ、 第３Ｃ図は、同イメージの高解像度黒白（２値）イメー
ジを説明するグラフ、 第３Ｄ図は、補間処理を経た高サンプリング密度グレイ
−スケール・イメージを説明するグラフ、第３Ｅ図は、
拡張されたスケール、つまり強調値を説明するグラフ、 第３Ｆ図は、第３Ｅ図の強調値を第３Ｄ図の高サンプリ
ング密度グレイ・スケール・イメージと組み合わせるこ
とにより生成される、再構成された高解像度グレイ拳ス
ケール・イメージを説明するグラフである。 第４図は、画素を１または０として、ラスター・スキャ
ンされた黒白（２値）イメージを概括的に表現した図で
ある。 第５図は、高解像度強調値を生成すべく用いられる、ス
ライドしていくコンポリューショナル・ウィンドウの説
明図である。 第６Ａ図ないし第６Ｄ図は、強調値を生成するべく上記
ウィンドウを第４図のイメージにあてはめる際の、一連
のステップ及び得られる結果を説明する図である。 第７図は、上記ウィンドウを第４図に適用した結果生成
された強調値を、一部未完のまま配置して示す図、 第８図は境界に沿った値をも完成させた結果を示す図で
ある。 ￥、３Ａ目 Ｖ：、３Ｂ図第３Ｃ図
￥’３Ｄ回 Ｔｏ３Ｅ図 ’４３Ｆｔｌｌ篤４図 笛６八圀 ′！ＩＩ、５Ｉ２ 蔦６ＢＩ２Ｉ
ール・イメージ拳データを生成するための手順を示す流
れ図である。 第２Ａ図は、高コントラスト情報と低コントラスト情報
の両方を含むイメージの説明図である。 第２Ｂ図は、比較的低いしきい値レベルの下で、第２Ａ
図のイメージを黒白イメージ・データに変換した結果生
じる、イメージ・データ及びデイテールの損失を説明す
る図である。 第２Ｃ図は、より高いしきい値レベルの下で、第２Ａ図
のイメージを黒白イメージに変換した結果生じる、イメ
ージｅデータ及びデイテールの損失を説明する図である
。 第３Ａ図は、イメージのラスター・スキャンを表現する
グラフ、 第３Ｂ図は、第３Ａ図のイメージの、低解像度・低すン
プリンク密度グレイΦスケール表現を説明するグラフ、 第３Ｃ図は、同イメージの高解像度黒白（２値）イメー
ジを説明するグラフ、 第３Ｄ図は、補間処理を経た高サンプリング密度グレイ
−スケール・イメージを説明するグラフ、第３Ｅ図は、
拡張されたスケール、つまり強調値を説明するグラフ、 第３Ｆ図は、第３Ｅ図の強調値を第３Ｄ図の高サンプリ
ング密度グレイ・スケール・イメージと組み合わせるこ
とにより生成される、再構成された高解像度グレイ拳ス
ケール・イメージを説明するグラフである。 第４図は、画素を１または０として、ラスター・スキャ
ンされた黒白（２値）イメージを概括的に表現した図で
ある。 第５図は、高解像度強調値を生成すべく用いられる、ス
ライドしていくコンポリューショナル・ウィンドウの説
明図である。 第６Ａ図ないし第６Ｄ図は、強調値を生成するべく上記
ウィンドウを第４図のイメージにあてはめる際の、一連
のステップ及び得られる結果を説明する図である。 第７図は、上記ウィンドウを第４図に適用した結果生成
された強調値を、一部未完のまま配置して示す図、 第８図は境界に沿った値をも完成させた結果を示す図で
ある。 ￥、３Ａ目 Ｖ：、３Ｂ図第３Ｃ図
￥’３Ｄ回 Ｔｏ３Ｅ図 ’４３Ｆｔｌｌ篤４図 笛６八圀 ′！ＩＩ、５Ｉ２ 蔦６ＢＩ２Ｉ
Claims (2)
- （１）イメージを表現する高解像度グレイ・スケール・
イメージ・データを生成するためのイメージ処理システ
ムであつて、 該イメージについての低解像度グレイ・スケール・イメ
ージ・データを確定する手段、 該イメージについての高解像度黒白イメージ・データを
確定する手段、及び 該低解像度グレイ・スケール・イメージ・データと該高
解像度黒白イメージ・データをマージして、該イメージ
を表現する高解像度グレイ・スケール・イメージ・デー
タを生成する手段 を具備するイメージ処理システム。 - （２）イメージを表現する高解像度グレイ・スケール・
イメージ・データを生成する方法であつて、該イメージ
についての低解像度グレイ・スケール・イメージ・デー
タを獲得し、 該イメージについての高解像度黒白イメージ・データを
獲得し、 該低解像度グレイ・スケール・イメージ・データと該高
解像度黒白イメージ・データをマージして、該イメージ
を表現する高解像度グレイ・スケール・イメージ・デー
タを生成する ことを特徴とするイメージ生成方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US134733 | 1987-12-18 | ||
| US07/134,733 US4924521A (en) | 1987-12-18 | 1987-12-18 | Image processing system and method employing combined black and white and gray scale image data |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01171069A true JPH01171069A (ja) | 1989-07-06 |
| JPH0748233B2 JPH0748233B2 (ja) | 1995-05-24 |
Family
ID=22464738
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63291140A Expired - Fee Related JPH0748233B2 (ja) | 1987-12-18 | 1988-11-19 | イメージ処理システム及びイメージ生成方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4924521A (ja) |
| EP (1) | EP0320755B1 (ja) |
| JP (1) | JPH0748233B2 (ja) |
| DE (1) | DE3854381T2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| US7584148B2 (en) | 2001-11-16 | 2009-09-01 | Seiko Epson Corporation | Apparatus and method for processing a check, and a computer-readable recording medium storing a check processing control program |
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1988
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- 1988-12-06 EP EP88120332A patent/EP0320755B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1988-12-06 DE DE3854381T patent/DE3854381T2/de not_active Expired - Fee Related
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
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