JPH0547019B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ この発明は、擬似中間調表示された多値画像か
ら元の中間調画像を良好に推定することのできる
多値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
示装置や印刷装置には階調性の不十分なものが多
い。

このような出力装置を用いると共に、多値レベ
ルで凝似的に中間調を表現する方法として、多値
濃度パターン法（多値輝度パターン法）や多値デ
イザ法などが知られている。

３階調表現の場合、多値濃度パターン法は第１
７図ロに示すように、第１及び第２のマトリツク
スで構成された閾値マトリツクスを用いて原稿の
１画素に対応した部分を複数多値ドツトで記憶す
る方法であり、多値デイザ法は、同様な閾値マト
リツクスを使用して、第１７図イの示すように、
原稿の１画素に対応した部分を１つの多値ドツト
で記憶する方法である。それぞれ図に示すように
多値化された出力データが得られる。この出力デ
ータは擬似的に多値で中間調画像を表現するもの
である。

ここで、白抜きの領域は白のレベルを示し、黒
の領域は黒のレベルを示し、斜線の領域は灰のレ
ベルを示す。

閾値マトリツクスロを用いた多値デイザ画像へ
の変換は次のような条件のもとで行なう。

すなわち、オリジナル中間調画像イの画素レベ
ルが、対応する第１及び第２のマトリツクスのレ
ベルよりも共に小さい場合は、その画素レベルを
黒レベルに変換する。

オリジナル中間調画像イの画素レベルが、対応
する第１及び第２のマトリツクスのレベルよりも
共に大きい場合は、その画素レベルを白レベルに
変換する。

オリジナル中間調画像イの画素レベルが、対応
する第１のマトリツクスのレベルよりも大きく、
第２のマトリツクスより小さい場合は、その画素
レベルを灰レベルに変換する。

このような変換処理をすることによつて第１７
図に示すような多値画像（３値画像）が得られ
る。

［発明が解決しようとする問題点］ ところで、このような多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）を作成することができれば、種々のデ
ータ処理を行なうことができるので、画像変換に
自由度を持たせることができるようになり都合が
よい。

多値濃度パターン画像の場合、パターンレベル
の配置が分かれば直ちに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。これに対して、多値デイザ画像は多値濃度
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。そのため、多値デイザ画像のみでは種々の画
像変換を行なうことができなかつた。

この発明はこのような従来の欠点を解決したも
のであつて、多値画像（例えば、多値デイザ画
像）からの元の中間画像を良好に推定することの
できる多値画像の中間調画像推定方法を提案する
ものである。

［問題点を解決するための手段］ 上述の問題点を解決するために、この発明で
は、多値デイザマトリツクスにより作成した多値
デイザ画像において、複数種の走査開口を設定
し、上記走査開口内の多値デイザ画像と、上記走
査開口内の平均画素レベルから作成した中間調画
像を上記走査開口内の上記多値デイザマトリツク
スにより求めた多値画像とを、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
の走査効果を選定し、選択した走査開口内の多値
画素レベルに基いて中間調画像を推定するように
したことを特徴とするものである。

［実施例］ 以下、図面を参照してこの発明の実施例を詳細
に説明する。

ここでは、まず組織的多値デイザ法の１つとし
て、３階調の４×４のベイヤ（Bayer）形マトリ
ツクスを閾値マトリツクスとして用いた場合を例
にとつて説明する。

第１図はこの発明を説明するための多値デイザ
画像例示す図である。イはデジタルデータに変換
されたオリジナル中間調画像、ロは第１及び第２
のマトリツクスからなる２面の４×４のベイヤ形
３値デイザ閾値マトリツクス、ハは閾値マトリツ
クスロによつて白、灰及び黒の３値画像（多値デ
イザ画像）に変換されたオリジナル画像イの３値
デイザ画像である。

なお、第１図ハに示す多値デイザ画像は、白レ
ベルを２として、灰レベルを１として、黒レベル
を０として図示してある。以後の説明も同様であ
る。

ベイヤ形多値閾値マトリツクスとは図ロに示す
ようにドツトが分散する２面の多値デイザパター
ンをとるものである。

第２図はこの発明に用いる複数種の開口（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列の大きさの開
口をそれぞれ示している。

Ａ〜Ｄの各開口中に示した黒丸は、第１図ハの
多値デイザ画像上を移動させるときの移動中心で
ある。

従つて、これら第２図に示す開口を固定したま
まで、第１図ハの多値デイザ画像上を移動させ、
開口中の多値画素レベルを合計し、その合計値に
ゲインを掛けた値を中間調画像の推定値とする
と、第３図イ〜ニに示すような推定中間調画像が
得られる。ゲインは各開口の大きさによる影響を
補正する係数で、開口Ｄを基準にした場合、開口
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄそれぞれのゲインは４、２、２、
１となる。多値画素レベルは、白レベルを２とし
て、灰レベルを１として、黒レベルを０としてそ
れぞれ換算したものである。

第３図イは第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による開
口を基いて作成した場合の中間調画像をそれぞれ
示す。

第３図ニに示す推定中間調画像を求める方法に
ついて次に説明する。

今、第２図ニで定義した開口Ｄを第４図に示す
ように、多値デイザ画像の初期位置（中心位置が
第２行第２列の右下交点にくる位置。以下、［２、
２］と表わす）に重ねる。

この場合、図のように開口Ｄ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。す
なわち、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好ましい。

次に、この開口Ｄで囲まれた部分の画素レベル
を合計してその値を中間調画像の推定値とする。
この場合、24となる。従つて、１行１列目（１、
１）の推定値は24である。

次に、開口Ｄを１画素分（この場合１列）だけ
右に移動させて、（１、２）における開口Ｄ内の
多値画素レベルを前述と同様に合計すると25とな
る。このような算出処理を同行の全ての列につい
て順次実行する。

そして、第１行目が終了したら、開口Ｄを１行
だけ次の行（第２行）に移動させて、開口中心が
［３、２］の位置から上述と同様に中間調濃度推
定操作を順次実行する。

このような演算処理を最後の行の最後の列ま
で、開口を順次移動させて実行することにより、
中間調画像推定値を求め、中間調画像推定操作を
終了する。

次に、第３図ロに示す開口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。

開口Ｂを選択した場合、開口Ｂの移動中心は、
最も大きな開口Ｄの中心に合せる必要があるか
ら、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。この状態における多値画素レベルは
12であり、面積を第２図Ｄに合せるためには開口
Ｂ内の合計値を２倍にしてやる必要があるので、
開口Ｂ内の画素レベルは12×２＝24となる。この
場合、開口Ｂのゲインは２であるという。

同様にして、第２図Ｂの各開口のゲインを求め
ると、Ａは４、Ｃは２である。

このような演算を開口Ｂを１画素移動させるご
とに実行すれば、第３図ロに示す中間調画像が得
られる。第３図イ，ハについても同様に考えれば
よいのでその説明は省略する。

このような方法によつても、中間調画像を良好
に推定することができる。

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多値デ
イザ画像（同図ハ）から中間調画像ニを推定する
ものであるから、ニに示すように完全にはオリジ
ナル中間調画像から作成した中間調画像に一致し
ない。

しかしながら、オリジナル中間調画像の濃度レ
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、単位領域内に濃度変化がないときに
は、推定した中間調画像値はオリジナル中間調画
像から作成した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）においては高い画素
レベル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開
口を用いて高い階調表現を行ない、高空間周波数
領域においては小さな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なうこと
ができる。

この発明ではこのような人間の画素レベル階調
判別能力を考慮して中間調画像を推定しようとす
るものである。

以下に、この発明方法の具体的に説明する。

この方法は、デジタル多値画像が既にメモリな
どの記憶手段に格納されているものとして、これ
らデジタル多値画像に対して、複数種の走査開口
を設定し、デジタル多値画像に所定の演算処理を
施して、１画素ごとに上記複数種の走査開口から
最適なものを１つ選び、選択されたこの走査開口
内の多値画素レベルを合計し、その合計値を中間
調画像の推定値とするものである。

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
走査開口が、高空間周波数領域（画素レベル変化
の多い領域）において小さな走査開口が選択され
るようなアルゴリズムが用いられる。

この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、できるだけ大きな走
査開口を選択するものである。従つて、走査開口
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図はこの発明に係る方法の説明図である。
なお、この第７図は前掲図とは異なり、説明の都
合上、白は２、灰は１、黒は０として示してあ
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。この走査開口Ｄ内の多値画素レベルを合計す
ると24である。この合計値24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24で
埋め合わせる。ロに示す平均画素レベル像をハに
示す第１及び第２のマトリツクスよりなる閾値マ
トリツクスで２値化すると、ニに示すような３値
画像が得られる。

ここで、３値デイザ画像イと３値画像ニを比較
すると、同一パターンではない。すなわち不一致
である。

３値デイザ画像イと３値画像ニのパターンが同
一パターンではないということは、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は選択開口として不適当というこ
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、第７図イに示す通りとなる。この走査開口Ｃ
内の多値画素レベルを合計すると13である。この
合計値13にゲイン２を掛けた26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26
で埋め合わせる。ロに示す平均画素レベル像をハ
に示す第１及び第２のマトリツクスからなる閾値
マトリツクス（第１図ロの閾値マトリツクスと２
列目と３列目とから成る、すなわち走査開口内の
閾値マトリツクス）で３値化すると、ニに示すよ
うなものとなる。

ここで、多値デイザ画像イと３値画像ニを比較
すると、同一パターンではない。すなわち、不一
致である。

多値デイザ画像イと３値画像ニのパターンが同
一パターンではないということは、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Ｃは選択開口として不適当というこ
とになる。

工程(1)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、第７図イに示す通りとなる。この走査開
口Ｂ内の多値画素レベルを合計すると12である。
この合計値にゲイン２を掛けた24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
24で埋め合わせる。ロに示す平均画素レベル像を
ハに示す第１及び第２のマトリツクスからなる閾
値マトリツクスで３値化すると、ニに示すような
ものとなる。

ここで、多値デイザ画像イと３値画像ニを比較
すると、同一パターンではなく、両パターンは一
致しない。

多値デイザ画像イと３値画像ニのパターンが同
一パターンでないということは、この走査開口Ｂ
内で画素レベル変化があるということになる。パ
ターンが一致しないので、次の走査開口Ａが選択
されるが、この走査開口でも一致しない場合で
も、最終的に最小の走査開口Ａを選択する。

このようにして、走査開口Ａが選択されると、
この走査開口Ａ内の多値画素レベルの合計値は６
である。走査開口Ａのゲインは４であるので、求
めるべき画像推定値は６×４＝24となる。すなわ
ち、第７図工程(3)のイに示した画素レベルが、そ
のまま中間調画像推定値として使用される。

以上の操作を、第１図ハの多値デイザ画像の各
画素に対して行なうと、第８図イに示すような推
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説明すれば、
第８図ロに示すようになる。第１行第１列から第
７列まで示せば、中間調推定画像の（１、１）が
Ａ、（１、２）がＡ、（１、３）がＡ、（１、４）
がＡであり、また（１、５）がＡ、（１、６）が
Ｂ、（１、７）がＢ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からの中間調画像に極めて近
いものとなつている。

ところで、上述では、多値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、推定したこ
の中間調画像に階調変換を施したり、フイルタを
かけたり、拡大・縮小を施したりすることによ
り、新たな多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）を行なう場合を示すフローチヤートである。
図に示すフローは、この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、閾値マトリツクスを用いて新たな多
値画像を得るものである。

階調変換特性としては、第１０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、その横軸は入力、その縦軸は
出力である。図中に示す数字は濃度レベルであ
る。

第１１図イは第８図イを第１０図のｆ１特性で
階調変換した中間調画像、ロは第１０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、上述したベイヤ形３値デイザマトリツク
スで３値化した３値画像、ニは、ロに示す画像に
対して３値化した３値画像である。ハ，ニから明
らかなように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分かる。

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、この発明により推定し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、閾値マトリツクスを用いて新たな３値画
像を得るものである。フイルタ特性としては、第
１３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図イに示す推定した中間調画像を、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。これらの中間調画像
に対して、第１４図ハに示す第１及び第２の多値
デイザマトリツクスを用いて３値化すると、イか
らニに、ロからホに示すような３値画像（３値デ
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、この発明により推定し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
値マトリツクスを用いて新たな３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図イに示す中間調画像を補間
法のうちで最も簡単なニアリスト・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。

これらの中間調画像に対して、第１６図ハに示
した第１及び第２の多値デイザマトリツクスを用
いて３値デイザ化すると、ニ，ホに示すような縮
小３値画像が得られる。

なお、上述した多値画像から中間調画像を推定
する場合、多値画像は多値デイザ画像あるいは多
値濃度パターン画像であることが好ましく、特に
多値デイザ画像であることが好ましい。

多値デイザ画像を使用する場合には、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つづつ入るように、組織的多値デイザ法
による多値デイザ画像が好ましい。また、最小面
積の開口にも閾値が均等に入るような分散型多値
デイザ画像が好ましく、完全に閾値が分散したベ
イヤ形多値デイザ画像が特に好ましい。

なお、上述の説明では、１画素づつスキヤンし
て中間調画像を得ているが、この発明ではこれに
限るものではなく、２画素以上づつスキヤンする
ようにしてもよい。

また、上述の説明では、複数種の開口として４
種類の場合を例示したが、開口の種類に限定され
るものではない。開口の大きさも、例示のものに
限るものではなく、任意の大きさのものを用いる
ことができる。

［発明の効果］ 以上説明したように、この発明によれば、複数
種の走査開口を設定し、これら複数種の走査開口
のうちから各画素ごとに所定の演算により最適な
走査開口を選択しながら多値デイザ画像上を走査
し、その走査開口内の多値画素レベルを合計し、
その合計値を中間調画像を推定するようにしたも
のであるから、オリジナル中間調画像に近い画像
を比較的簡単に得ることができる。

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。

このような中間調画像が得られれば、これに基
いて階調変換、拡大・縮小などの種々の画像処理
を行なうことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はオリジナル中間調画像から多値デイザ
画像を得る場合の説明図、第２図は複数種の開口
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〜第７図はこの発明の説明に供す
る図、第８図はこの発明により得られた推定中間
調画像を示す図、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３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３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３値化処理を示す図、第１７
図は従来の３値化法を示す図である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 多値デイザマトリツクスにより作成した多値
   デイザ画像において、複数種の走査開口を設定
   し、上記走査開口内の多値デイザ画像と、上記走
   査開口内の平均画素レベルから作成した中間調画
   像を上記走査開口内の上記多値デイザマトリツク
   スにより求めた多値画像とを、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多値画
   素レベルに基いて中間調画像を推定するようにし
   たことを特徴とする多値デイザ画像の中間調画像
   推定方法。 ２ 上記多値デイザ画像が組織的多値デイザ画像
   であることを特徴とする特許請求の範囲第１項記
   載の多値デイザ画像の中間調画像推定方法。 ３ 上記組織的多値デイザ画像がドツト分散型多
   値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項記載の多値デイザ画像の中
   間調画像推定方法。 ４ 上記ドツト分散型多値デイザ画像がベイヤ形
   多値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項記載の多値デイザ画像の中間調画像
   推定方法。 ５ 上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、上記組織的多値デイザ画
   像の閾値マトリツクスの大きさ及び形と等しくな
   るようにしたことを特徴とする特許請求の範囲第
   ２項〜第４項記載の多値デイザ画像の中間調画像
   推定方法。