JPH055430B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

（産業上の利用分野） この発明は、例えば製版用スキヤナやフアクシ
ミリなどの画像走査記録装置において文字、地
図、イラスト等を含む２値（例えば白黒）の原画
を走査して多階調の画像データを入力し（すなわ
ち線画を走査するのであるが、原画の読み取り画
素内では白と黒が共存する場合があり、その場合
には原画の読み取り画素内で平均化され多階調と
なる）、その入力した多階調画像データからその
分解能よりも高い分解能の２値画像データを生成
するための方法および装置に関する。 （従来の技術とその問題点） 画像走査記録装置において原画を走査して画像
データを入力する場合、得られる入力画像データ
の分解能には技術的あるいは経済的な制約からの
限界が存在する。例えばOA機器用に市販されて
一般的に入手可能な書類読み取り用CCDイメー
ジスキヤナでは、現状では400線／inchのスキヤ
ン線数（63.5μｍ平方の入力分解能）程度が上限
であり、実用上はこの分解能でもこと足りてい
る。 一方、高品質を要求される商業印刷、出版印刷
などの分野では、２値画像を走査入力して何らか
の画像処理を施した後、例えば倍率原寸で出力す
る２値画像処理装置を考えた場合、出力画像のエ
ツジ部分にぎざつき（jaggy）が現われないため
には、出力スキヤン線数として1500線／inch
（16.9μｍ平方）程度以上の分解能が望ましいと言
われている。従つて原寸処理を前提とすると、入
力側においてもこの程度の高い分解能が望まれ
る。ところが、1500線／inch以上で読み取り可能
な２値画像入力装置は相当高価なものになる。 本出願人は本発明に類似する技術として、「２
値画像データの平滑化処理方法及びその装置」と
いう名称で特願昭60−43601号を出願している。
その発明の目的は、通常の分解能画素で２値化さ
れた２値画像を対象として、これの複製の「ぎざ
つき」をなくすことであり、そのため原画の各々
を複数のより微細な画素（高分解能化画素）に分
割し、処理すべき高分解能画素の各々について、
それを中心として一定サイズの論理窓を想定し、
論理窓内の“１”（黒）の面積を求め、あらかじ
め定めたスレシホールド値と比較することによ
り、その高分解能化画素を黒とするか白とするか
を決定するようにしている。この方法によれば
「ぎざつき」は無くなるが、いつでも原画に忠実
に複製できるとは限らない。 （発明の目的） それゆえに、この発明の目的は、上記従来技術
の問題点を解決し、高分解能な２値画像入力装置
を使用することなく、従来の安価な低分解能の画
像入力装置を利用して、その入力画像データから
より高分解能かつ原画により忠実な２値画像デー
タを得ることができる高分解能２値画像データの
生成方法および装置を提供することである。 （目的を達成するための手段） 上記目的を達成するため、この発明による高分
解能２値画像データの生成方法および装置におい
ては、原画を多階調画像データとして読取り、こ
の多階調画像データにおける階調を利用してその
分解能よりも高い分解能の２値画像データを生成
するようにしている。なお、以下の説明におい
て、単に画素というときは元の読取り分解能によ
る画素を指し、出力されるより高い分解能の画素
は高分解化画素と称することとなる。 すなわち、入力された多階調画像データの１画
素を処理するときに当該処理対象画素を中心とし
た所定画像領域分の画素に注目し、前記処理対象
画素を所定数に分割した高分解能化画素の各々に
ついて、この高分解能化画素を中心とした前記所
定画像領域内に収まる一定サイズの論理窓内の前
記多階調画像データの濃度和を求め、この濃度和
と予め設定されたスレシホールド値とを比較して
当該高分解能化画素を２値化するようにしてい
る。 （実施例） まず最初に、この発明による高分解能２値画像
データの生成方法による画像処理の手順の概略
を、第８図に基づいて説明する。 （処理手順１） 第８図ａに示すような２値の原画（図において
は３×３画素分だけ表示してある）を例えば16階
調の画像データとして読取り、ｂに示すように処
理対象画素（以後中心画素という）Ｅを中心とし
た所定画像処理領域分抽出する。ｂにおいては、
３×３画素分抽出している。高分解能化処理は中
心画素Ｅに対して行なうが、その際に周辺画素
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉの画像情報を利
用して処理する。 （処理手順２） 上記読取つた画像データを、例えば３倍に高分
解能化する場合を考える。このとき、ｃに示すよ
うに、中心画素Ｅを３×３に細分割した高分解能
化画素e₁〜e₉のうちの１つの高分解能化画素e₁を
中心に例えば５×５高分解能化画素分の論理窓
W₁を想定し、この論理窓W₁内の入力画像データ
の濃度和s₁を求める。この濃度和s₁は、ｃの例の
場合には論理窓W₁にかかつている画素Ａ，Ｂ，
Ｄ，Ｅの濃度値をそのかかる面積に応じて加え合
せたものであればよく、一例として、窓内の各高
分解能化画素ごとに、それに対応するｂの入力画
像データの濃度値を合算していくようにしてもよ
い。図示の例の場合のs₁の計算例を示せば、次の
様になる。 s₁＝４×０＋６×２＋６×２＋９×12＝132
……(1) 上式において、例えば右辺第１項の４×０は、
濃度値０の画素Ａにかかつている論理窓W₁内の
高分解能化画素数が４個であることを表わしてい
る。同様に、右辺第２項、第３項、第４項は、そ
れぞれ画素Ｂ，Ｄ，Ｅに対するものである。な
お、論理窓W₁の大きさは、上記処理手順１にお
いて抽出した所定画素領域（この例では３×３画
素）内に収まる一定サイズのものであればよく、
例えば３×３高分解能化画素や７×７高分解能化
画素の大きさのものを用いることもできる。 （処理手順３） 上記処理手順２と同様のことを中心画素Ｅ以外
の高分解能化画素e₂〜e₉に関しても行ない、論理
窓W₁と同じ大きさの各論理窓W₂〜W₉（図示せ
ず）に対応する濃度和s₂〜s₉をｄに示すように求
める。 s₂＝２×０＋６×２＋２×12＋３×２＋９×12＋
３×８＝174 ……(2) s₃＝６×２＋４×12＋９×12＋６×８＝216
……(3) s₄＝２×０＋３×２＋６×２＋９×12＋２×12＋
３×８＝174 ……(4) s₅＝１×０＋３×２＋１×12＋３×２＋９×12＋
３× ８＋１×12＋３×８＋１×０＝192 ……(5) s₆＝３×２＋２×12＋９×12＋６×８＋３×８＋
２×０＝210 ……(6) s₇＝６×２＋９×12＋４×12＋６×８＝216
……(7) s₈＝３×２＋９×12＋３×８＋２×12＋６×８＋
２×０＝210 ……(8) s₉＝９×12＋６×８＋６×８＋４×０＝204
……(9) 以上の演算結果を図示すれば、ｅのようにな
る。 （処理手順４） ｂの３×３画素分の画像データの濃度値の総和
Ｓを求め、このＳに対応して予め設定されている
スレシホールド値SLを例えばルツクアツプテー
ブルから読み出す。ｂの例では、 Ｓ＝０＋２＋12＋２＋12＋８＋12＋８＋
０＝56……(10) であり、このとき例えばSL＝150であると仮定す
る。 （処理手順５） s_j（ｊ＝１〜９）と上記SLとを比較して、 s_j＞SL ならば e_j＝“１” ……(11) s_j≦SL ならば e_j＝“０” ……(12) の条件により高分解能化画素e₁〜e₉を２値化し、
中心画素Ｅに対する高分解能２値画像データを求
める。この処理結果をｆに示す。そして、以上の
処理を入力画像のすべての画素に対して行なえ
ば、入力画像データを３×３倍に高分解能化した
２値画像データを得ることができる。 第１図は上述した処理を実現するための、この
発明による高分解能２値画像データ生成装置の一
実施例を示すブロツク図である。入力端１からは
２値（例えば白黒。以下本実施例では白黒で説明
する。）の原画を例えば400線／inchのスキヤン線
数（63.5μｍ平方の分解能）の多階調で読み取つ
た画像データが入力され（すなわち線画を走査す
るのであるが、原画の読み取り画素内では白と黒
が共存する場合があり、その場合には原画の読み
取り画素内で平均化され多階調となる。また黒で
も線画の場合は、ベタ黒の面積が小さいために濃
度が十分でない。また線画の所は黒だけとは限ら
ないので中間的な濃度値となることもある。）出
力端２からは上記入力された多階調画像データの
分解能よりも高い分解能の２値画像データが出力
される。 例えばCCDスキヤナを原画の読取りに使用し
た場合、読取画像はCCD素子の各セル内でアナ
ログの電荷として蓄積され、電圧あるいは電流値
に変換される。したがつて、読取画像は、多階調
レベル信号として得られることになる。一方、製
版用ドラム型スキヤナの場合も、読取画像の光量
をフオトマルチプライヤーにてアナログの電流値
に変換している。したがつていずれのタイプの入
力装置においても受光素子の段階では原画を階調
のある濃淡画像として読取つており、本発明への
適用が可能である。入力端１に与えられる画像デ
ータの階調幅は任意の幅であつてもよいが、以下
には16階調（４ビツト）画像データを入力した場
合を例にとつて説明する。 入力端１から入力された16階調画像データの各
画素（各４ビツト）のデータは、図示しないタイ
ミング制御手段によるタイミング制御の下で順次
ラインメモリ３に記憶されていくとともに、処理
されるべき画素が入力端１およびラインメモリ３
からラツチ回路４へと取出されて順次記憶されて
いく。ラインメモリ３は、入力された16階調画像
データをそれぞれ１ライン分記憶するための２つ
の４ビツトラインメモリ３ａ，３ｂから成り、こ
れらは入力端１から順次直列に接続されている。
またラツチ回路４はそれぞれ１画素分の画像デー
タを記憶するための９個の４ビツトラツチを含ん
で構成されており、そこでは４ビツトラツチ４
ｉ，４ｈ，４ｇは出力端１から順次直列に接続さ
れ、４ビツトラツチ４ｆ，４ｅ，４ｄは４ビツト
ラインメモリ３ａの出力端から順次直列に接続さ
れ、また４ビツトラツチ４ｃ，４ｂ，４ａは４ビ
ツトラインメモリ３ｂの出力端から順次直列に接
続されている。 このような接続において、例えば特開昭59−
194561号公報に開示された如きタイミング制御方
法を利用して、ラツチ回路４に入力画像の３×３
画素領域における画像データを順次取出す。例え
ば画像読取りの主走査方向および副走査方向を第
８図ａの矢印に示す方向とすれば、３×３領域内
の各画素Ａ〜Ｉは、第１図の各１ビツトラツチ４
ａ〜４ｉのブロツク右下の添字Ａ〜Ｉに示す位置
関係に従つてラツチ回路４内に取出される。以上
の処理が、前述した処理手順１に対応する。 このようにして取出された３×３領域内のすべ
ての画素Ａ〜Ｉの画像データ（合計36ビツト）
は、濃度和演算回路５内の各s₁〜s₉演算回路５１
〜５９およびスレシホールド値（SL）決定回路
６に与えられる。以下に説明するように、濃度和
演算回路５では前記処理手順２，３に対応する処
理が行なわれ、スレシホールド値決定回路６では
前記処理手順４に対応する処理が行なわれる。 第２図は、濃度和演算回路５の回路構成の一例
を示すブロツク図である。この濃度和演算回路５
は、３×３領域内の各画素Ａ〜Ｉに対応した９個
の係数ROM７ａ〜７ｉを含んで構成されてお
り、これらの係数ROM７ａ〜７ｉの各々は、高
分解能化画素e₁〜e₉を中心とした所定サイズの論
理窓W₁〜W₉を想定したとき、いずれかの論理窓
内に収まる高分解能化画素の数を対応の各画素Ａ
〜Ｉごとに出力する。これらの出力は、第２図に
おいて記号k_a〜k_iにより示してある。W₁〜W₉の
どの論理窓に関する出力を行なうかは、４ビツト
スイツチ８を通じて各係数ROM７ａ〜７ｉに与
えられる４ビツトの選択信号ｊにより決定され、
例えば10進数でｊ＝１〜９がそれぞれ論理窓W₁
〜W₉の選択に対応している。 一例として、ｊ＝１のとき、係数ROM７ａ〜
７ｉは第８図ｃに示す論理窓W₁に関する出力を
行ない、このとき画素Ａ〜Ｉにおける論理窓W₁
内の高分解能化画素の数はそれぞれ４、６、０、
６、９、０、０、０、０個であるので、各係数
ROM７ａ〜７ｉの出力値はそれぞれ４、６、
０、６、９、０、０、０、０となる。すなわち、
ｊ＝１のときは、k_a＝４、k_b＝６、k_c＝０、k_d＝
６、k_e＝９、k_f＝０、k_g＝０、k_h＝０、k_i＝０で
ある。すべてのｊについて係数ROM７ａ〜７ｉ
の出力値を示すと、次の表のようになる。

【表】 各係数ROM７ａ〜７ｉには上記表の全てのデ
ータが記憶されており、７ａ〜７ｉのいずれの係
数ROMとして用いるかを示す入力アドレスＫお
よび、どのｊに対する係数を出力するかを示す入
力アドレスＪが設定できるようになつている。第
２図では、入力アドレスＫは各係数ROM７ａ〜
７ｉ内で個別に設定されており、入力アドレスＪ
は上述したように４ビツトスイツチ８を通じて与
えられる４ビツトの選択信号ｊによりアドレス指
定される。 上記表は論理窓W₁〜W₉のサイズが５×５高分
解能化画素のときのものであるが、これを例えば
第３図のW₁′，W₁″に示すような３×３高分解能
化画素や７×７高分解能化画素サイズのものに変
更することも可能である。このとき、上記表内の
各係数を書き換えるのみでよく、第２図の回路構
成自体を変更する必要はない。また、各係数
ROM７ａ〜７ｉに論理窓の形状を示す入力アド
レスＬを更に設けるようにしてもよく、これを例
えばCPUからの指令により適宜設定すれば、論
理窓の形状を随意に変更することが可能となる。
勿論、この場合には、各係数ROM７ａ〜７ｉに
は、予め各形状の論理窓に対応する係数値を記憶
させておく必要がある。このときの各係数ROM
の内部構成を第４図に示す。 上述のようにして得られた第２図の係数ROM
７ａ〜７ｉの出力k_a〜k_iは、それぞれ乗算器９ａ
〜９ｉの一方入力に与えられる。乗算器９ａ〜９
ｉの他方入力には各画素Ａ〜Ｉの階調度（濃度）
を表わす画像データがそれぞれ入力されている。
したがつて各乗算器９ａ〜９ｉでは、論理窓の形
状に応じた係数が各画素Ａ〜Ｉの濃度値に乗算さ
れる。これらの乗算結果は複数段の加算器により
順次加算され、その結果としての総和s_jが終段の
加算器１０から導出される。ｊ＝１のとき、前記
処理手順２における式(1)の計算が行なわれる。ま
たｊ＝２〜９のときには、前記処理手順３におけ
る式(2)〜(9)の計算が行なわれる。 第２図において、終段の加算器１０から出力さ
れる総和s_jのビツト長を10ビツトにしているの
は、画素Ａ〜Ｉの階調度がすべて15（４ビツトで
の最大値）で、かつ論理窓の大きさが第８図の状
態でとり得る最大サイズ（７×７高分解能化画
素）を想定しているためである。画素のビツト
数、高分解能化の度合、論理窓の大きさが変化し
た場合、s_jのビツト長はそれに応じて変化させる
必要があることは勿論である。 なお、第２図の各係数ROM７ａ〜７ｉと乗算
器とは、それぞれひとつのルツクアツプテーブル
（ROMでもRAMでも可能）に置き換えることが
できる。この様子を第５図に示す。例えばａに図
示の部分は、ｂに図示する構成に置き換えられ
る。ｂのルツクアツプテーブル１１の中には、ｊ
＝１〜９に対応する９つの係数テーブルが記憶さ
れており、それぞれ入力データＡの値に対応する
乗算結果（出力）が記憶されている。この構成に
よれば、高価な乗算器を使用せず、安価な回路を
実現することができる。 第１図のスレシホールド値決定回路６では、前
記処理手順４に対応する処理が行なわれる。この
スレシホールド値決定回路６の詳細ブロツク図を
第６図に示す。図示のように、入力された各画素
Ａ〜Ｉの画像データは４段の加算器により順次加
算され、その結果としての総和Ｓが終段の加算器
１２から出力される。この処理は、前記(10)式の計
算に対応するものである。このようにして求めら
れた総和Ｓはルツクアツプテーブル１３に入力さ
れ、このＳの値に応じた最適のスレシホールド値
SLがルツクアツプテーブル１３から導出される。 ルツクアツプテーブル１３の内容は予め求めら
れ、書き込まている。その一例を、第７図の実線
にて示す。このテーブルデータは、前記実施例の
前提条件、すなわち３倍の高分解能化、論理
窓の大きさは５×５高分解能化画素、という条件
に対応した値であり、３×３の画素Ａ〜Ｉに対し
てその中心画素Ｅの高分解能化を行なうに際し、
最終的に得られる高分解能化画素e₁〜e₉の濃度
（２値）の平均値 Ｒ＝₉ 〓^j=1 e_j／９×100（％） ……(13) が中心画素Ｅの濃度値E₀％（例えば中心画素Ｅ
の階調度が16階調中の12階調であればE₀＝12／
16＝75％）に最も近くなるように設定してある。 第９図は、このようなテーブルデータを計算機
を利用して求める場合の処理の一例を示すフロー
チヤートである。まず、ステツプS1で論理窓の
形状を表わす係数（例えば第１表）を入力し、続
いてステツプS2で、以下で処理すべき３×３画
素Ａ〜Ｉの画像データを入力する。このとき、中
心画素Ｅの％濃度値E₀を同時に入力するか、ま
たは計算機内で計算しておく。ステツプS3では
中心画素Ｅ内の各高分解能化画素に対応する論理
窓内の濃度和s_j（ｊ＝１〜９）を求め、続くステ
ツプS4ではスレシホールド値SLを初期値（通常
は０）に設定しておく。そしてステツプS5で、
このSLにより上記s_j（ｊ＝１〜９）を弁別して高
分解能化２値画像データe_j（ｊ＝１〜９）を求め、
次いでステツプS6でこのときの平均濃度Ｒを(13)
式により計算する。 ステツプS7ではＲ≧E₀−ΔE₁（ΔE₁は所定の許
容範囲）かどうかを判別し、“No”のときはステ
ツプS8へ進んで、ステツプS5で求めたe_j（ｊ＝１
〜９）をe_j′として登録しておくとともに、SLを
所定の増分ΔSL（通常は１）だけを増加させ、再
び上記ステツプS5〜S7を繰り返す。そしてＲ≧
E₀−ΔE₁となつた時点でステツプS9で進み、E₀
＋ΔE₂≧Ｒ（ΔE₂は所定の許容範囲）かどうかを
判別する。“Yes”のときはE₀＋ΔE₂≧Ｒ≧E₀−
ΔE₁を満足しているのでステツプS11へ進み、こ
のときの高分解能化２値画像データe_j（ｊ＝１〜
９）を最適データとして出力する。“No”のとき
はE₀＋ΔE₀−ΔE₂≧＋Ｒ≧E₁を満足するＲが存在
しないので、ステツプS10へ進んでe_j′（ｊ＝１〜
９）をe_j（ｊ＝１〜９）に変更し、これをステツ
プS11で最適データとして出力する。このときＲ
はE₀−ΔE₁よりも小さいが、E₀−ΔE₁に最も近い
値をとる。 以上の高分解能２値化処理を種々のパターンの
３×３画像データに対して行なつた結果を第１０
図に示す。処理の結果として得られた高分解能化
２値画像データe_j（ｊ＝１〜９）は、右から２番
目の欄に示されている。最右欄の“スレシホール
ドSLの範囲”は、このようにして求めた最適の
高分解能化２値画像データe_j（ｊ＝１〜９）を得
るために必要なスレシホールド値SLの範囲を、
上述の計算機による処理結果を利用して逆算的に
求めたものである。濃度の総和Ｓに対するこの
SLの範囲を第１０図の各画像パターン１〜９に
ついてグラフ上に描けば、それぞれ第７図の１〜
９で示されるような破線となる。この破線内から
はみ出さない様なテーブルデータが、ルツクアツ
プテーブル１３の最適なルツクアツプデータとな
る。 このようにして求められた各s_jとスレシホール
ド値SLとは、第１図の２値化回路１４に与えら
れる。２値化回路１４では、前記処理手順５に対
応する処理が行なわれる。すなわち、２値化回路
１４は、各s_j演算回路５１〜５９と対応して設け
られた９個の比較器１４１〜１４９から構成され
ており、各比較器１４１〜１４９は対応のs_j演算
回路からs_jを受けるとともに、スレシホールド値
決定回路６からスレシホールド値SLを受けて、
これらを比較し、上述したように、s_j＞SLならば
e_j＝“１”、s_j＜SLならばe_j＝“０”の条件により、
最終的な高分解能化された２値画像データe₁〜e₉
をそれぞれ出力する。これにより、第８図ｆに示
す如き高分解能２値画像データが得られる。 第１図のラツチ回路４に取出される３×３画素
は原画の走査入力にしたがつて順次シフトされて
いくので、入力画像のすべての画素を中心画素と
して上述の処理が繰返し実行されるとこになり、
第１図の回路の出力端２からは、入力画像を３×
３倍に高分解能化した２値画像データが順次出力
される。 第７図の実線で示されるルツクアツプテーブル
１３のデータは、大部分の原画に対して、実用上
充分な高分解能化２値データを与える。しかし、
原画に１画素幅以下の細線が含まれる場合、第１
１図に示す様の不都合（特に原画パターン２，３
の場合）が生じてくる。この原因として考えられ
る点は、次の２点である。 第１表で与えられる係数ROM（第２図の７
ａ〜７ｉ）の値が適切でない。 スレシホールド値SLを決めるルツクアツプ
テーブル１３のデータが適切でない。 前者に関しては、第１表に比較して周辺画像
の状態をより忠実に論理窓内濃度和s_jとして表現
する係数ROMデータを見出すことが必要とな
る。発明者は、周辺画像の情報をより均等に反映
するように（例えば第８図ｃの論理窓W₁の場合、
画素Ａ，Ｂに対する重みづけは４：６であるが、
これを４：４とする）第１表のデータ修正して用
いたところ、良好な結果を得た。その一例を第２
表に示す。

【表】 そして第２表に基き第１１図の画像と同一の画
像を処理して論理窓内濃度和s_jを求めると、第１
２図の様になる。 後者に関しては、テーブルデータを画像の種
類（例えばエツジ画像、白ヌケ細線画像、黒い細
線画像等）により変化させることにより改善され
る。ところが今まで述べてきた高分解能２値化処
理がスキヤナ等の画像走査記録装置の走査に同期
してリアルタイムで行なつていくことを前提とし
ている以上、走査前に画像の種類に対応して選択
されたテーブルデータを、走査中に変化させるこ
とはできない。そこで高分解能２値化処理をリア
ルタイムで行なわず、全ての原画像（階調のある
画像データ）を一旦デイスク等の記憶装置に記憶
して適宜読出すようにすれば、計算機等の制御に
基いて原画に忠実な高分解能化２値画像データを
得ることができる。このような処理を行なうため
の実施例を第１３図に示し、その処理フローチヤ
ートを第１４図に示す。 第１４図において、例えば第１５図ａに示す２
値原画はスキヤナ２１により走査されて、例えば
第１５図ｂに示すような４ビツトの階調のあるデ
ータとして、圧縮器１９に送られる。圧縮器１９
では、入力データの階調が“０”（白）あるいは
“15”（黒）の時のみランレングス圧縮して出力
し、エツジ部分に当る中間階調の画素について
は、その階調値をそのまま出力する（但し、デー
タのフオーマツト変換は行なう）。圧縮器１９の
動作を第１５図を用いて説明すれば、圧縮データ
の幅を仮に８ビツトとし、圧縮データのフオーマ
ツトをｃ、非圧縮データのフオーマツトをｄ、各
フオーマツトビツトの意味をｅのごとく定めたと
して、例えば第１５図ｂのX₂ラインの圧縮デー
タはｆのようになる。この様な圧縮を行なうこと
により、デイスク１８の容量を節約することがで
きる。尚、この圧縮器１９に類する圧縮器を、本
願出願人は特願昭58−53401号にて提案している。
このようにして圧縮器１９により圧縮された画像
データは、制御CPU１７の制御のもとで、デイ
スク１８に記憶される。そして、原画の所要領域
の走査がすべて終了すると、第１４図の処理フロ
ーチヤートにしたがつて順次、高分解能２値化処
理が行なわれる。このような処理の指令および論
理窓の形状を表わす係数データ（第１表、第２
表）等の所要データは、キーボード２２を通じて
制御CPU１７に与えられる。 高分解能２値化処理において、デイスク１８内
に記憶された画像データは、制御CPU１７の制
御の下で適宜読出されて、復号器２０に与えられ
る。復号器２０は圧縮器１９の逆の処理、即ち、
第１５図のｆのデータをｂの形に戻す処理を行な
うためのものである。ラインメモリ３、ラツチ回
路４、演算回路５，比較器１４は第１図と全く同
様の動作を行なうが、画像データを処理に応じて
逐次シフトするためのクロツクは、第１３図では
制御CPU１７が出している（第１図では図示し
ないスキヤナなどの画像走査記録装置から得てい
た）。 濃度演算・比較ROM１５は、入力13ビツト、
出力２ビツトのROMで、入力された高分解化２
値画像データe₁〜e₉の値により一意に決まる濃度
Ｒ％と、入力される中心画素Ｅの多階調データか
ら決定されるその％濃度値E₀（許容濃度範囲ΔE₁，
ΔE₂を考慮する。ΔE₁，ΔE₂は通常10％程度の
値。）とを比較して、 Ｒ＜E₀−ΔE₁ のとき 00 ……(14) E₀−ΔE₁≦Ｒ≦E₀＋ΔE₂ のとき 01 ……(15) E₀＋ΔE₂＜Ｒ のとき 10 ……(16) を出力する様、あからじめ全ての入力パターンに
対して計算してROM化したものである。言うま
でもなく、ROMを用いず、ロジツク回路により
同様の処理を行なうことも可能である。またラツ
チ回路１６は、制御CPU１７がスレシホールド
値SLを設定するために設けられており、処理の
過程でSLを適宜変更できる様になつている。 次に第１４図のフローチヤートを参照して、高
分解能２値化処理を行なう場合の第１３図の装置
の動作を説明する。まずステツプS12で、キーボ
ード２２を用いて論理窓の形状を表わす係数（例
えば第２表）を入力する。続いてステツプS13で
は、制御CPU１７はデイスク１８から所要画像
データを読み出し、この読出された画像データは
復号器２０にて復号される。そして処理すべき３
×３画素Ａ〜Ｉ（各４ビツト）のデータが、ラツ
チ回路４にラツチされる。このとき、中心画素Ｅ
のデータは、その％濃度値E₀を表わすデータと
して濃度演算・比較ROM１５に与えられる。 続いてステツプS14で、演算回路５は、中心画
素Ｅ内の各高分解能化画素に対応する論理窓内濃
度和s_j（ｊ＝１〜９）を求め、これを比較器１４
に与える。ステツプS15では、比較器１４のスレ
シホールド値SLが初期値（通常は０）に設定さ
れ（すなわち初期値がラツチ１６にラツチされ）、
続くステツプS16では比較器１４は、上記s_j（ｊ＝
１〜９）を当該スレシホールド値SLにより弁別
して高分解能化２値画像データe_j（ｊ＝１〜９）
を求め、これを濃度演算・比較ROM１５に出力
する。 濃度演算・比較ROM１５は、ステツプS13に
おいて与えられた中心画素Ｅのデータと、ステツ
プS16において与えられた高分解能化２値画像デ
ータe_j（ｊ＝１〜９）とから、前記(14)〜(16)の条件
による比較を行ない、その結果を２ビツトの判別
信号00、01、10として制御CPU１７に出力する。
この処理は前述したようにテーブルデータの選択
という１回の動作により完了するが、これを経時
的な処理として示せば第１４図のステツプS17、
S18およびS21のようになる。すなわちステツプ
S17では、上記e_j（ｊ＝１〜９）の平均濃度Ｒ（％）
を求め、続いてステツプS18ではＲ≧E₀−ΔE₁か
どうかを判別する。“NO”のときは濃度演算・
比較ROM１５から“00”が出力され、これを受
けて制御CPU１７は、まずステツプS19で上記e_j
（ｊ＝１〜９）をe_j′として記憶し、続いてステツ
プS20ではスレシホールド値SLを所定の増分ΔSL
（通常は１）だけ増加させて、この新たなスレシ
ホールド値SLをラツチ１６にラツチさせる。そ
して上記ステツプS16〜S18が再び繰り返され、
Ｒ≧E₀−ΔE₁となつた時点でステツプS21へと進
んで、E₀＋ΔE₂≧Ｒのとき“01”、E₀＋ΔE₂＜Ｒ
のとき“10”がそれぞれ、濃度演算・比較ROM
１５からCPU１７に出力される。 制御CPU１７は、“01”の判別信号を受けて当
該高分解能化２値画像データe_j（ｊ＝１〜９）を
デイスク１８に格納し（ステツプS22）、“10”の
判別信号を受けて高分解能化２値画像データe_j′
（ｊ＝１〜９）をデイスク１８に格納する（ステ
ツプS23）。すなわちE₀−ΔE₁≦Ｒ≦E₀＋ΔE₂を満
足するe_jが存在するときにはそのe_jを、存在しな
いときにはE₀−ΔE₁よりも小さいがこれに最も近
いe_j（ステツプS19でe_j′として記憶されている）
を、それぞれ最適な高分解能化２値画像データと
して採用するのである。そしてステツプS24で全
画像の処理を終了したかどうかを判別し、“Yes”
のときは高分解能２は２値化処理は終了し、
“No”のときはステツプS25へと進んで制御CPU
１７は次に処理すべき画像のデータをデイスク１
８から読み出す。この画像データは復号器２０で
復号されてラツチ回路４に与えられ、上述の処理
が続行される。 第１６図は、論理窓の形状を表わす係数として
第２表を採用し、かつ上述した第１３，１４図の
実施例の処理手順にしたがつて第１１図の画像を
高分解能２値化処理したときの結果を示すもので
ある。原画（中心画素Ｅ）の状態を忠実に再現し
ていることが明瞭に理解されよう。 なお上述の実施例においては、高分解能化の度
合を３倍とし、また入力画像の処理を３×３画素
領域内で行なつたが、これらは適宜変更され得る
ものである。 （発明の効果） 以上説明したように、この発明によれば、原画
を多階調画像として読取り、その階調を利用して
該多階調画像の分解能よりも高い分解能の２値画
像データを得るようにしているので、従来の安価
な低分解能の入力装置を利用して、より高分解能
な第２値画像データを得ることが可能となる。す
なわち、原画により忠実な複製画像を得ることが
出来る。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例を示すブロツク
図、第２図は濃度和演算回路の構成例を示すブロ
ツク図、第３図は論理窓の説明図、第４図は係数
ROMの構成図、第５図はルツクアツプテーブル
を利用した構成例を示す図、第６図はスレシホー
ルド値決定回路の構成例を示すブロツク図、第７
図はスレシホールド値決定の一例を示す説明図、
第８図はこの発明による処理の一例を示す説明
図、第９図はテーブルデータを求める処理を示す
フローチヤート、第１０図は高分解能２値化処理
の結果を示す説明図、第１１図は細線を含んだ原
画に対する高分解能２値化処理の結果を示す説明
図、第１２図は修正した係数ROMデータによる
画像処理の結果を示す説明図、第１３図はこの発
明の別の実施例を示すブロツク図、第１４図は第
１３図における処理手順を示すフローチヤート、
第１５図はデータ形式を示す説明図、第１６図は
上記別の実施例による処理結果を示す説明図であ
る。 ３……ラインメモリ、４……ラツチ回路、５…
…濃度和演算回路、６……スレシホールド値決定
回路、１４……２値化回路。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ ２値原画を読取ることにより得られた多階調
   画像データからその分解能よりも高い分解能の２
   値画像データを生成する方法において、前記多階
   調画像データを処理対象画素を中心に所定画像領
   域分記憶し、前記処理対象画素を所定数に細分割
   した高分解能化画素の各々について、この高分解
   能化画素を中心とした前記所定画像領域内に収ま
   る一定サイズの論理窓を設定して当該論理窓内の
   前記多階調画像データの濃度和を求め、この濃度
   和を予め設定されたスレシホールド値と比較する
   ことによつて当該高分解能化画素を２値化するこ
   とを特徴とする、高分解能２値画像データの生成
   方法。 ２ 処理対象画素を中心とした所定画像領域内の
   各画素の濃度の総和に依存してスレシホールド値
   を変化させるようにした、特許請求の範囲第１項
   記載の高分解能２値画像データの生成方法。 ３ ２値原画を読取ることにより得られた多階調
   画像データからその分解能よりも高い分解能の２
   値画像データを生成する方法において、前記多階
   調画像データを前記２値原画の所要領域全面につ
   いて一旦デイスク等の記憶装置に記憶し、しかる
   後に処理対象画素を中心に所定画像領域分読み出
   し、前記処理対象画素を所定数に細分割した高分
   解能化画素の各々について、この高分解能化画素
   を中心とした前記所定画像領域内に収まる一定サ
   イズの論理窓を設定して当該論理窓内の前記多階
   調画像データの濃度和を求め、この濃度和をある
   スレシホールド値と比較して２値化することによ
   つて得られる高分解能化２値画像データの平均％
   濃度値と前記処理対象画素の％濃度値との差が一
   定の範囲内にはいる様な最適スレシホールド値を
   求め、この最適スレシホールド値により前記濃度
   和を２値化することを特徴とする、高分解能２値
   画像データの生成方法。 ４ 多階調画像データを２値原画の所要領域全面
   について一旦デイスク等の記憶装置に記憶するの
   に際し、前記２値原画のエツジ部分にまたがる中
   間階調の画素データは圧縮を行なわず、それ以外
   の画素データはランレングス圧縮することによ
   り、前記記憶装置内での原画の記憶領域を小さく
   することを特徴とする、特許請求の範囲第３項記
   載の高分解能２値画像データの生成方法。 ５ ２値原画を画像入力装置により多階調画像デ
   ータとして読取り、この多階調画像データからそ
   の分解能よりも高い分解能の２値画像データを生
   成する装置において、前記多階調画像データを処
   理対象画素を中心に所定画像領域分記憶する記憶
   手段と、この記憶手段に記憶された画像データを
   受けて、前記処理対象画素を所定数に細分割した
   高分解能化画素の各々について、この高分解能化
   画素を中心とした前記所定画像領域内に収まる一
   定サイズの論理窓内の前記多階調画像データの濃
   度和を演算する演算手段と、この濃度和を予め設
   定されたスレシホールド値と比較して当該高分解
   能化画素の２値化を行なう比較手段とを設け、入
   力された多階調画像データの各画素ごとにこれを
   細分割しかつ２値化した高分解能化画素を出力す
   るようにしたことを特徴とする、高分解能２値画
   像データ生成装置。 ６ 処理対象画素を中心とした所定画像領域内の
   各画素の濃度の総和に依存してスレシホールド値
   を変化させるスレシホールド値変化手段をさらに
   設けた、特許請求の範囲第５項記載の高分解能２
   値画像データ生成装置。 ７ ２値原画を画像入力装置により多階調画像デ
   ータとして読取り、この多階調画像データからそ
   の分解能よりも高い分解能の２値画像データを生
   成する装置において、前記多階調画像データを前
   記２値原画の所要領域全面について一旦記憶する
   ための記憶装置と、該記憶装置から処理対象画素
   を中心に所定画像領域分読み出された前記多階調
   画像データを一時的に記憶する記憶手段と、この
   記憶手段に記憶された画像データを受けて、前記
   処理対象画素を所定数に細分割した高分解能化画
   素の各々について、この高分解能化画素を中心と
   した前記所定画像領域内に収まる一定サイズの論
   理窓から見た前記多階調画像データの濃度和を演
   算する演算手段と、この濃度和をあるスレシホー
   ルド値と比較して２値化することによつて得られ
   る高分解能化２値画像データの平均％濃度値と前
   記処理対象画素の％濃度値との差が一定の範囲内
   にはいる様に最適スレシホールド値を設定するス
   レシホールド値設定手段と、前記濃度和を前記最
   適スレシホールド値と比較して当該高分解能化画
   素の２値化を行なう比較手段とを設け、入力され
   た多階調画像データの各画素ごとにこれを細分割
   しかつ２値化した高分解能化画素を出力するよう
   にしたことを特徴とする、高分解能２値画像デー
   タ生成装置。 ８ 多階調画像データを２値原画の所要領域全面
   について一旦記憶装置に記憶するのに際してデー
   タ圧縮を行なうためのデータ圧縮器と、当該記憶
   装置から読み出された圧縮データを複号するため
   の復合器とをさらに備え、前記圧縮器では前記２
   値原画のエツジ部分にまたがる中間階調の画素デ
   ータは圧縮を行なわず、それ以外の画素データは
   ランレングス圧縮することにより、前記記憶装置
   内での原画の記憶領域を小さくするようにした、
   特許請求の範囲第７項記載の高分解能２値画像デ
   ータ生成装置。