JPH0431466B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明はデイザ画像の中間調画像推定方法に関
し、更に詳しくは、擬似中間調表示されたデイザ
画像から元の中間調画像を良好に推定することの
できるデイザ画像の中間調画像推定方法に関す
る。

（従来の技術） 現在、実用に供されている出力装置、例えば表
示装置や印刷装置は白と黒の２値でしか表わせな
いものが多い。このような出力装置を用いて擬似
的に中間調を表現する方法として、濃度パターン
法（輝度パターン法）やデイザ法等が知られてい
る。濃度パターン法やデイザ法も共に面積階調法
の一種で、一定の面積（マトリクス）内に記録す
るドツトの数を変化させるものである。

濃度パターン法は第１７図ロに示すように閾値
マトリクスを用いて原稿の１画素に対応した部分
を複数ドツトで記録する方法で、デイザ法は第１
７図イに示すように原稿の１画素に対応した部分
を１ドツトで記録する方法である。それぞれ図に
示すようにデイザ化された出力データが得られ
る。この出力データは擬似的に白、黒ドツトで中
間調画像を表現するものである。

（発明が解決しようとする問題点） ところで、このような２値化された擬似中間調
画像から、元の中間調画像（第１７図の入力デー
タに相当）に戻すことができれば、種々のデータ
処理を行うことができるので画像変換にも自由度
をもたせることができ都合がよい。濃度パターン
画像の場合、パターンレベルの配置がわかれば直
ちに元の中間調画像に戻すことができる。しかし
ながら、情報量のわりに解像力が低い。これに対
し、デイザ画像は濃度パターン画像と比較して情
報量のわりには解像力が高いが、元の中間調画像
に戻すことが困難である。従つて、デイザ画像の
みでは種々の画像変換を行うことができなかつ
た。

本発明はこのような点に鑑みてなされたもので
あつて、その目的は、デイザ画像から元の中間調
画像を良好に推定することのできるデイザ画像の
中間調画像推定方法を実現することにある。

（問題点を解決するための手段） 前記した問題点を解決する本発明は、デイザマ
トリクスにより作成したデイザ画像において、複
数種の走査開口を設定し、前記走査開口内のデイ
ザ画像と、前記走査開口内の白画素数或いは黒画
素数から作成した中間調画像を前記走査開口内の
前記デイザマトリクスにより求めた２値画像と
を、各走査開口毎に比較して、推定すべき中間調
画像の１画素毎に唯一の走査開口を選定し、選択
した走査開口内の白画素数或いは黒画素数基づい
て中間調画像を推定するように構成したことを特
徴とするものである。

（実施例） 以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細に
説明する。ここでは、まず組織的デイザ法の１つ
として、４×４のベイヤ（Bayer）形マトリクス
を閾値マトリクスとして用いた場合を例にとつて
説明する。

第１図は本発明を説明するためのマトリクス例
を示す図である。イはデイジタルデータに変換さ
れたオリジナル中間調画像、ロは４×４のベイヤ
形デイザ閾値マトリクス、ハは閾値マトリクスロ
によつて白黒２値画像（デイザ画像）に変換され
たオリジナル画像イのデイザ画像（２値画像）で
ある。ここで、ベイヤ形閾値マトリクスとは図ロ
に示すようにドツトが分散するデイザパターンを
とるものである。

第２図は本発明に用いる複数種の走査開口（単
位領域）の一例を示す図である。Ａは２行×２列
の大きさの、Ｂは２行×４列の大きさの、Ｃは４
行×２列の大きさの、Ｄは４行×４列の大きさの
それぞれ走査開口を示している。ここでＡ〜Ｄの
各走査開口中に示した黒丸は、第１図ハのデイザ
画像上を移動させる時の移動中心である。ちなみ
に、これら第２図に示す走査開口を固定したまま
で、第１図ハのデイザ画像上を移動させ、走査開
口中の白画素数乃至は黒画素数（ここでは白画素
数をとつた）をカウントして中間調画像の推定値
とすると、第３図イ乃至ニに示すような推定中間
調画像が得られる。ここでイは第２図Ａによる、
ロは第２図Ｂによる、ハは第２図Ｃによる、ニは
第２図Ｄによるそれぞれ中間調画像である。

第３図ニに示す推定中間調画像を求める方法に
ついて説明する。

今、ニで定義した走査開口を第４図に示すよう
にデイザ画像の初期位置（移動中心が第２行第２
列にくる位置。以下２，２と表わす）に重ねる。
この場合、図のように走査開口内に含まれる画素
は、各々完全に含まれていることが望ましい。即
ち、ある画素の一部が欠けて含まれることがない
ようにすることが望ましい。尚、ここでは見やす
くするため、黒値を斜線で示した。次にこの走査
開口で囲まれた部分の白画素数を数えてその値を
中間調の推定値とする。図に示す状態で走査開口
内の白画素数を数えると７である。従つて、中間
調推定画像の１行１列目１，１の推定値は７であ
る。次に、走査開口を１画素分（この場合１列）
だけ移動させて、当該走査開口内の白画素数を前
述と同様に数えると７となる。同様の操作を同行
について行う。そして、第１行目が終了したら、
走査開口Ｄを１行だけ次の行に移動させて、中心
が３，２の画素右下から中間濃度推定操作を開始
する。そして、最後の行の最後の列まで走査開口
を移動させて中間調画像推定値を求めて、中間調
画像推定操作を終了し、第３図ニに示す中間調画
像が得られる。

次に、第３図ロに示す走査開口Ｂを用いた推定
中間調画像を求める方法について説明する。この
場合、最も大きい走査開口Ｄと移動中心を合わせ
る必要があるから、走査開口Ｂの移動開始位置は
第５図に示すようなものとなる。この状態におけ
る白画素数は２であり、面積を第２図Ｄに合わせ
るためには開口内の白画素数を２倍してやる必要
があるので、白画素数は２×２＝４となる。この
場合、走査開口Ｂのゲインは２であるという。同
様にして、第２図の各走査開口のゲインを求める
と、Ａは４、Ｃは２である。このような計算を走
査開口Ｂを１画素移動させる毎に行えば、第３図
ロに示す推定中間調画像が得られる。第３図イ，
ハについても同様に考えればよいので説明は省略
する。

上述したような方法によつても中間調画像を比
較的良好に推定することができる。第３図のデー
タは、このようにして求めた推定中間調画像を示
す図である。勿論、このような方法では、第１図
イに示すオリジナル中間調画像よりも情報量の少
ないデイザ画像（同図ハ）から中間調画像を推定
するのであるから、第３図ニに示すように完全に
はオリジナル中間調画像には戻らない。しかしな
がら、オリジナル中間調画像の画素レベルが急激
に変化するところ以外では、オリジナル中間調画
像にかなり近似した中間調画像が得られる。特
に、走査開口Ｄ内に濃度変化がない時には、推定
した中間調画像値はオリジナル中間調画像値に完
全に一致する。

ところで、人間の視覚は低空間周波数領域（画
素レベル変化が少ない領域）においては高い階調
判別能力を持ち、高空間周波数領域（画素レベル
変化が多い領域）においては低い画素レベル階調
判別能力しかないという特性を有している。そこ
で、低空間周波数領域においては大きな走査開口
を用いて高い階調表現を行い、高空間周波数領域
においては小さな走査開口を用いて高い解像力の
画像を再現すれば、第３図に示す中間調画像推定
値よりも更によい中間調画像の推定を行うことが
できる。

次に、本発明方法について説明する。この方法
は、デイジタル２値画像が既にメモリ等の記憶手
段に格納されているものとして、これらデイジタ
ル２値画像に対して、複数種の走査開口を設定
し、デイジタル２値画像に所定の演算処理を施し
て、１画素毎に前記複数種の走査開口から最適な
ものを１つ選び、当該選択された走査開口内の白
画素数（乃至は黒画素数）をカウントして中間調
画像の推定値を得るものである。前記所定の演算
処理としては、低空間周波数領域（画素レベル変
化が少ない領域）において大きな開口が、高空間
周波数領域（画素レベル変化が多い領域）におい
て小さな開口が選択されるようなアルゴリズムが
用いられる。

本発明の基本的な考え方は、走査開口内に濃度
変化が認められない限り、できるだけ大きな開口
を選択するものである。従つて、開口の選択順序
を第６図に示すようにＤ→Ｃ→Ｂ→Ａの順にと
る。第７図は本発明方法の説明図である。

工程 (1) ここでは、まず、走査開口としてＤが選択され
る。そして、選択開口Ｄを第１図ハの初期位置
（第４図参照）に重ねると第７図イに示す通りと
なる。この開口内の白画素数をカウントすると７
である。この白画素数７が平均的画素レベルであ
るものとしてロに示すように各画素を７で埋め合
わせる。ロに示す平均画素レベル像をハに示す閾
値マトリクスで２値化するとニに示すようなもの
となる。ここで、デイザ画像イと２値画像ニを比
較すると、同一パターンではない。即ち、不一致
である。イとニのパターンが同一パターンでない
ということは、画素レベル変化があつたというこ
とになる。従つて、この場合には走査開口Ｄは不
適当ということになる。工程(1)で走査開口Ｄが選
択されなかつたので工程(2)に進む。

工程 (2) 工程(2)で選択される走査開口はＣである。そし
て、選択開口Ｃを第１図ハの初期位置に重ねると
イに示す通りとなる。この開口内の白画素数をカ
ウントすると４である。この白画素数にゲイン２
をかけた８が平均的画素レベルであるものとして
ロに示すように各画素を８で埋め合わせる。ロに
示す平均画素レベル像をハに示す閾値マトリクス
（第１図ロの閾値マトリクスと２列目と３列目と
から成る、即ち走査開口内の閾値マトリクス）で
２値化するとニに示すようなものとなる。ここ
で、デイザ画像イと２値画像ニを比較すると、同
一パターンではない。即ち、不一致である。イと
ニのパターンが同一パターンでないということ
は、画素レベル変化があつたということになる。
従つて、この場合も走査開口Ｃは不適当というこ
とになる。工程(2)で走査開口Ｃが選択されなかつ
たので工程(3)に進む。

工程 (3) 工程(3)で選択される走査開口はＢである。そし
て、選択開口Ｂを第１図ハの初期位置に重ねると
イに示す通りとなる。この開口内の白画素数をカ
ウントすると２である。この白画素数にゲインを
かけた４が平均的画素レベルであるものとしてロ
に示すように各画素を４で埋め合わせる。ロに示
す平均画素レベル像をハに示す閾値マトリクスで
２値化するとニに示すようなものとなる。ここ
で、デイザ画像イと２値画像ニを比較すると、同
一パターンである。即ち、両パターンが一致す
る。イとニのパターンが同一パターンであるとい
うことは、この走査開口内で画素レベル変化がな
いということになる。従つて、この場合には走査
開口Ｂは適当ということになる。尚、一致しない
場合は次の走査開口Ａで一致しない場合でも最小
の走査開口Ａを選択する。

このようにして走査開口Ｂが選択されると、当
該走査開口Ｂ内の白画素数は前述したように２で
ある。走査開口Ｂのゲインは２であるので、求め
るべき画像推定値は２×２＝４となる。即ち、ロ
に示した画素レベルが、そのまま画像推定値とな
つている。以上の操作を、第１図ハのデイザ画像
の各画素に対して行うと、第８図に示すような推
定中間調画像が得られる。ちなみに、各中間調画
像推定にどの走査開口を用いたかを、第１行の場
合を例にとつて説明すれば、中間調推定画像の
１，１がＢ、１，２がＢ、１，３がＡ、１，４が
Ｂ、１，５がＢ、１，６がＤ、１，７がＤであ
る。

第８図に示す推定中間調画像は、画素レベル変
化の少ない領域では大きな走査開口を用いて中間
調画像を推定し、画素レベルの変化の多い領域で
は小さな走査開口を用いて中間調画像を推定して
いるので、人間の視覚特性に沿つたものとなつて
いる。従つて、推定中間調画像は、第１図イに示
すオリジナル中間調画像に極めて近いものとなつ
ている。

以上、デイザ画像から中間調画像を推定する場
合について説明したが、この推定された中間調画
像に階調変換を施したり、フイルムにかけたり、
拡大・縮小変換を施したりすることにより、新た
な２値画像を得ることができる。

第９図は推定中間調画像に階調変換（階調処
理）を行う場合を示すフローチヤートである。図
に示すフローは、本発明により推定された中間調
画像に階調変換を施し、変換された中間調画像に
対して、閾値マトリクスを用いて新たな２値画像
を得るものである。階調変換特性としては、第１
０図に示すようなものが考えられる。図のf₁，f₂
はそれぞれ階調変換特性曲線で、横軸は入力、縦
軸は出力である。図中に示す数字は画素レベルで
ある。

第１１図イは第８図に示す画像を第１０図のf₁
特性で階調変換した中間調画像、ロは第１０図の
f₂特性で階調変換した中間調画像、ハはイに示す
画像に対して前述の４×４ベイヤ型デイザマトリ
クスにて２値化した２値画像、ニはロに示す画像
に対して２値化した２値画像である。階調変換特
性の違いにより、２値画像が大きく異なることが
わかる。

第１２図は推定中間調画像をフイルタにかける
場合を示すフローチヤートである。図に示すフロ
ーは、本発明により推定された中間調画像をフイ
ルタにかけ、フイルタリングされた中間調画像に
対して、閾値マトリクスを用いて新たな２値画像
を得るものである。フイルタ特性としては、第１
３図に示すような例がある。イはハイパスコンボ
リユーシヨンフイルタ、ロはローパスコンボリユ
ーシヨンフイルタである。

第８図に示す推定された中間調画像を、第１３
図イ，ロに示す特性のフイルタにかけると、それ
ぞれ第１４図イ，ロに示すようなハイパス、ロー
パス中間調画像が得られる。これら中間調画像に
対して、それぞれハ，ニに示すデイザマトリクス
を用いて２値化すると、ホ，ヘに示すような２値
画像（デイザ画像）が得られる。

第１５図は推定中間調画像を拡大・縮小する場
合を示すフローチヤートである。図に示すフロー
は、本発明により推定された中間調画像を拡大・
縮小し、拡大・縮小された中間調画像に対して閾
値マトリクスを用いて新たな２値画像を得るもの
である。拡大・縮小の方法としては、例えば補間
法が用いられる。

第１６図イは、第８図に示す中間調画像をニア
リストネイバーフツド法（Nearest
Neighborhood法）によつて、1.25倍に拡大した
中間調画像、ロは同じく0.75倍に縮小した中間調
画像である。これら中間調画像に対して、それぞ
れハ，ニに示すデイザマトリクスを用いて２値化
すると、ホ，ヘに示すような２値画像が得られ
る。

前記デイザ画像はランダムデイザや条件付デイ
ザよりも最大面積の開口に閾値が１つずつ入るよ
うに、組織的デイザ法によるデイザ画像が好まし
く、又、最小面積の開口にも閾値が均等に入るよ
うな分散型デイザ画像が好ましく、完全に閾値が
分散したベイヤ型デイザ画像が特に好ましい。

上記の説明においては、中間調画像を推定する
のに、走査開口内の白画素数をカウントする場合
を例にとつた。しかしながら、本発明はこれに限
るものではなく、黒画素数をカウントするように
してもよい。

上述の説明では、１画素ずつスキヤンして中間
調を得ていたが本発明はこれに限るものではな
く、２画素以上ずつスキヤンするようにしてもよ
い。又、上述の説明においては、複素種の走査開
口として４種類の場合を例にとつたが、本発明は
これに限る必要はなく、任意の種類を用いてもよ
い。更に、走査開口の大きさも例示のものに限る
必要はなく、任意の大きさのものを用いることが
できる。

（発明の効果） 以上詳細に説明したように、本発明によれば、
複数種の走査開口を設定し、これらの走査開口か
ら各画素毎に所定の演算により最適な走査開口を
選択しながらデイザ画像上を走査し、当該走査開
口内の白画素数をカウントし、当該カウント値を
推定中間調画像値とすることにより、オリジナル
中間調画像に近い画像を得ることができる。この
ようにして求まつた中間調画像推定値は、人間の
視覚特性が考慮されているので、オリジナル中間
調画像により近いものとなる。そして、中間調画
像が得られると階調変換、拡大・縮小等の種々の
処理を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はオリジナル中間調画像からデイザ画像
を得る場合の説明図、第２図は複数種の走査開口
を示す図、第３図は得られた推定中間調画像例を
示す図、第４図乃至第７図は第１の発明方法の説
明図、第８図は本発明により得られた推定中間調
画像例を示す図、第９図は階調変換を示すフロー
チヤート、第１０図は階調変換特性を示す図、第
１１図は階調変換による２値化処理を示す図、第
１２図はフイルタリングを示すフローチヤート、
第１３図はフイルタ特性を示す図、第１４図はフ
イルタリングによる２値化処理を示す図、第１５
図は拡大・縮小を示すフローチヤート、第１６図
は拡大・縮小による２値化処理を示す図、第１７
図は従来の２値化法を示す図である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ デイザマトリクスにより作成したデイザ画像
   において、複数種の走査開口を設定し、前記走査
   開口内のデイザ画像と、前記走査開口内の白画素
   数或いは黒画素数から作成した中間調画像を前記
   走査開口内の前記デイザマトリクスにより求めた
   ２値画像とを、各走査開口毎に比較して、推定す
   べき中間調画像の１画素毎に唯一の走査開口を選
   定し、選択した走査開口内の白画素数或いは黒画
   素数基づいて中間調画像を推定するように構成し
   たことを特徴とするデイザ画像の中間調画像推定
   方法。 ２ 前記デイザ画像が組織的デイザ画像であるこ
   とを特徴とする特許請求の範囲第１項記載のデイ
   ザ画像の中間調画像推定方法。 ３ 前記組織的デイザ画像がドツト分散型デイザ
   画像であることを特徴とする特許請求の範囲第１
   項乃至第２項記載のデイザ画像の中間調画像推定
   方法。 ４ 前記ドツト分散型デイザ画像がベイヤ型デイ
   ザ画像であることを特徴とする特許請求の範囲第
   ３項記載のデイザ画像の中間調画像推定方法。 ５ 前記複数種の走査開口のうち最大面積の走査
   開口の大きさ及び形が、前記組織的デイザ画像の
   閾値マトリクスと大きさ及び形が等しくなるよう
   にしたことを特徴とする特許請求の範囲第２項乃
   至第４項記載のデイザ画像の中間調画像推定方
   法。