JPH11328357A - 画像処理装置及び方法 - Google Patents
画像処理装置及び方法Info
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- JPH11328357A JPH11328357A JP10135736A JP13573698A JPH11328357A JP H11328357 A JPH11328357 A JP H11328357A JP 10135736 A JP10135736 A JP 10135736A JP 13573698 A JP13573698 A JP 13573698A JP H11328357 A JPH11328357 A JP H11328357A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 多値画像を二値化するに際して、誤差拡散法
等の特有のテクスチャーを解消すると同時に、ノイジー
でない良好な画質の二値画像を得ることを目的とする。 【解決手段】 ノイズ生成部２０６で生起確率が等しい
振幅−５〜＋５のノイズを発生させ、しきい値生成部２
０７でこのノイズ値に入力濃度値レンジの中間値”１２
８”を加算してしきい値とし、データ比較部２０５で誤
差加算処理部２０４よりの多値画像を該しきい値を用い
て二値化する。誤差発生部２０９では、二値化の際の誤
差成分を抽出し、重み加算処理部２０２で重み加算処理
して誤差メモリに格納し、誤差加算処理部２０４では入
力多値画像データに誤差成分を加算して誤差拡散を行
う。
等の特有のテクスチャーを解消すると同時に、ノイジー
でない良好な画質の二値画像を得ることを目的とする。 【解決手段】 ノイズ生成部２０６で生起確率が等しい
振幅−５〜＋５のノイズを発生させ、しきい値生成部２
０７でこのノイズ値に入力濃度値レンジの中間値”１２
８”を加算してしきい値とし、データ比較部２０５で誤
差加算処理部２０４よりの多値画像を該しきい値を用い
て二値化する。誤差発生部２０９では、二値化の際の誤
差成分を抽出し、重み加算処理部２０２で重み加算処理
して誤差メモリに格納し、誤差加算処理部２０４では入
力多値画像データに誤差成分を加算して誤差拡散を行
う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は画像処理装置及び方
法に関し、例えば、多値（多階調）画像を入力画像の階
調数よりも低いｎ階調へ変換する画像処理装置及び方法
に関するものである。
法に関し、例えば、多値（多階調）画像を入力画像の階
調数よりも低いｎ階調へ変換する画像処理装置及び方法
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、多階調（多値）画像を二値プリン
タより印刷出力するためには、階調変換により多値画像
を二値化する必要がある。多値画像の二値化方法として
は、単純二値化法、ディザ法、誤差拡散法、及び平均濃
度法等の手法があり、これらの手法を基礎として種々の
改良を加えた手法を合わせ、多くの階調変換方法が考案
され実用化されてきている。
タより印刷出力するためには、階調変換により多値画像
を二値化する必要がある。多値画像の二値化方法として
は、単純二値化法、ディザ法、誤差拡散法、及び平均濃
度法等の手法があり、これらの手法を基礎として種々の
改良を加えた手法を合わせ、多くの階調変換方法が考案
され実用化されてきている。
【０００３】特に写真画像のように多階調画像を二値プ
リンタに出力する際に、誤差拡散法及び平均濃度法を基
礎とした手法は良好な階調表現が可能である事から、従
来より多用されている。さらに、これら誤差拡散法及び
平均濃度法は、その手法に依存した特有のテクスチャー
が階調変換後の画像に現れるという欠点があるが、ラン
ダムノイズを入力多値画像に付加することで、見かけ上
この問題も解消しつつある。
リンタに出力する際に、誤差拡散法及び平均濃度法を基
礎とした手法は良好な階調表現が可能である事から、従
来より多用されている。さらに、これら誤差拡散法及び
平均濃度法は、その手法に依存した特有のテクスチャー
が階調変換後の画像に現れるという欠点があるが、ラン
ダムノイズを入力多値画像に付加することで、見かけ上
この問題も解消しつつある。
【０００４】特有のテクスチャーは誤差拡散法の場合、
入力多値画像の濃度がちょうど中間の領域において（２
５６階調画像で、濃度１２８の領域）、二値化処理の結
果均一なテクスチャーが現れ、これが見かけ上の画像輪
郭（疑似輪郭）として現れることがある。
入力多値画像の濃度がちょうど中間の領域において（２
５６階調画像で、濃度１２８の領域）、二値化処理の結
果均一なテクスチャーが現れ、これが見かけ上の画像輪
郭（疑似輪郭）として現れることがある。
【０００５】また、平均濃度法の場合、そのアルゴリズ
ム上の特性から黒ドット若しくは白ドットが２画素以上
連続する場合が多い。ランダムノイズを付加する手法
は、予め入力画像に微小振幅のノイズを付加するため
に、二値化の際に現れるドットの出現がランダムにな
る。このため特有のドットの配列がテクスチャーとして
現れにくくなるものである。
ム上の特性から黒ドット若しくは白ドットが２画素以上
連続する場合が多い。ランダムノイズを付加する手法
は、予め入力画像に微小振幅のノイズを付加するため
に、二値化の際に現れるドットの出現がランダムにな
る。このため特有のドットの配列がテクスチャーとして
現れにくくなるものである。
【０００６】このように特有のテクスチャーに起因した
疑似輪郭は、ランダムノイズの入力画像への付加によっ
て解消可能となる。しかし一方で、画像に対しノイズを
付加するため、二値化後の画像がノイジーになるという
弊害が発生している。
疑似輪郭は、ランダムノイズの入力画像への付加によっ
て解消可能となる。しかし一方で、画像に対しノイズを
付加するため、二値化後の画像がノイジーになるという
弊害が発生している。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】上記従来技術で述べた
ように、ランダムノイズを付加する方法は、誤差拡散法
等により発生する特有のテクスチャーを緩和する効果が
ある。しかし、テクスチャーを消すためのノイズ付加を
入力画像に対して直接行うことから、二値化した画像が
ノイジーになるという弊害があった。
ように、ランダムノイズを付加する方法は、誤差拡散法
等により発生する特有のテクスチャーを緩和する効果が
ある。しかし、テクスチャーを消すためのノイズ付加を
入力画像に対して直接行うことから、二値化した画像が
ノイジーになるという弊害があった。
【０００８】本発明は上述した課題を解決することを目
的としてなされたもので、例えば、多値画像を二値化す
るに際して、誤差拡散法等の特有のテクスチャーを解消
すると同時に、ノイジーでない良好な画質の二値画像を
得ることを目的とする。
的としてなされたもので、例えば、多値画像を二値化す
るに際して、誤差拡散法等の特有のテクスチャーを解消
すると同時に、ノイジーでない良好な画質の二値画像を
得ることを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は例えば以下の構成を有する。
に、本発明は例えば以下の構成を有する。
【００１０】すなわち、多値画像を該多値画像より階調
数の少ないｎ階調へ変換する画像処理装置であって、生
起確率が等しいノイズを発生させ、発生させたノイズ値
に所定の値を加算してしきい値を生成するしきい値生成
手段と、多値画像を前記しきい値生成手段で生成したし
きい値を用いて該多値画像より階調数の少ないｎ階調へ
変換する変換手段とを備えることを特徴とする。
数の少ないｎ階調へ変換する画像処理装置であって、生
起確率が等しいノイズを発生させ、発生させたノイズ値
に所定の値を加算してしきい値を生成するしきい値生成
手段と、多値画像を前記しきい値生成手段で生成したし
きい値を用いて該多値画像より階調数の少ないｎ階調へ
変換する変換手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】そして例えば、更に、前記変換手段の変換
値と多値画素データ値との差分値を誤差量として生成す
る誤差量発生手段と、前記誤差量発生手段の発生した誤
差量を所定の重み係数に基づいて蓄積加算して入力され
る多値画像データに加算して階調変換する多値画像デー
タとする誤差加算手段とを備えることを特徴とする。
値と多値画素データ値との差分値を誤差量として生成す
る誤差量発生手段と、前記誤差量発生手段の発生した誤
差量を所定の重み係数に基づいて蓄積加算して入力され
る多値画像データに加算して階調変換する多値画像デー
タとする誤差加算手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】また、多値画像を該多値画像より階調数の
少ないｎ階調へ変換する画像処理装置であって、生起確
率が等しいノイズを発生させるノイズ生成手段と、前記
ノイズ発生手段で発生したノイズを基に所定のしきい値
を生成するしきい値生成手段と、前記しきい値生成手段
で生成したしきい値と階調変換する多値画像データとを
比較し、比較結果に対応して多値画像データを該多値画
像データより階調数の少ないｎ階調へ変換する変換手段
と、前記変換手段の変換値と多値画素データ値との差分
値を誤差量として生成する誤差量発生手段と、前記誤差
量発生手段の発生した誤差量を所定の重み係数に基づい
て蓄積加算して入力される多値画像データに加算して階
調変換する多値画像データとする誤差加算手段とを備え
ることを特徴とする。
少ないｎ階調へ変換する画像処理装置であって、生起確
率が等しいノイズを発生させるノイズ生成手段と、前記
ノイズ発生手段で発生したノイズを基に所定のしきい値
を生成するしきい値生成手段と、前記しきい値生成手段
で生成したしきい値と階調変換する多値画像データとを
比較し、比較結果に対応して多値画像データを該多値画
像データより階調数の少ないｎ階調へ変換する変換手段
と、前記変換手段の変換値と多値画素データ値との差分
値を誤差量として生成する誤差量発生手段と、前記誤差
量発生手段の発生した誤差量を所定の重み係数に基づい
て蓄積加算して入力される多値画像データに加算して階
調変換する多値画像データとする誤差加算手段とを備え
ることを特徴とする。
【００１３】そして例えば、前記ノイズ生成手段は、所
定の振幅を有するノイズを発生させ、所定の振幅は入力
される多値画像データの範囲に比べ十分小さいことを特
徴とする。
定の振幅を有するノイズを発生させ、所定の振幅は入力
される多値画像データの範囲に比べ十分小さいことを特
徴とする。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明に係
る一発明の実施の形態例について詳細に説明する。
る一発明の実施の形態例について詳細に説明する。
【００１５】図１は本発明に係る一発明の実施の形態例
の画像処理装置における階調変換方法を、多値画像の二
値化手段として実現した例を示す図である。以下、図１
を参照して本実施の形態例における、階調変換方法を説
明する。図１に示す画像処理装置は、デジタル画像処理
機器として実施したものである。デジタル画像処理機器
としては、複写機、ファクシミリ等を代表的な事例とし
て挙げることができる。
の画像処理装置における階調変換方法を、多値画像の二
値化手段として実現した例を示す図である。以下、図１
を参照して本実施の形態例における、階調変換方法を説
明する。図１に示す画像処理装置は、デジタル画像処理
機器として実施したものである。デジタル画像処理機器
としては、複写機、ファクシミリ等を代表的な事例とし
て挙げることができる。
【００１６】図１において、１０１はデジタル画像処理
機器の画像入力手段である。具体的にはＣＣＤやコンタ
クトセンサーを利用した画像読み取り装置（スキャナ
ー）や、デジタルカメラ等が挙げられる。また、既にデ
ジタル画像データとしてコンピュータ上に取り込んであ
る画像データを入力するインタフェースでも良い。画像
入力手段より入力する画像は、例えば１画素８ビットの
２５６階調多値モノクロ画像である。
機器の画像入力手段である。具体的にはＣＣＤやコンタ
クトセンサーを利用した画像読み取り装置（スキャナ
ー）や、デジタルカメラ等が挙げられる。また、既にデ
ジタル画像データとしてコンピュータ上に取り込んであ
る画像データを入力するインタフェースでも良い。画像
入力手段より入力する画像は、例えば１画素８ビットの
２５６階調多値モノクロ画像である。
【００１７】１０２は、画像入力手段１０１で入力した
多値画像に対し、所定の画像処理を施す画像処理手段で
ある。画像処理手段１０２で処理する画像処理には、輝
度データを濃度データに変換する機能や、読み取り系及
び記録系の濃度特性に応じて濃度を補正するガンマ補正
機能等を有する。また、画像のエッジ部分を強調した
り、デジタル画像処理の過程で生じるエイリアシングエ
ラーに起因したモアレ等を除去するフィルタリング機能
も有する。
多値画像に対し、所定の画像処理を施す画像処理手段で
ある。画像処理手段１０２で処理する画像処理には、輝
度データを濃度データに変換する機能や、読み取り系及
び記録系の濃度特性に応じて濃度を補正するガンマ補正
機能等を有する。また、画像のエッジ部分を強調した
り、デジタル画像処理の過程で生じるエイリアシングエ
ラーに起因したモアレ等を除去するフィルタリング機能
も有する。
【００１８】１０３は本実施の形態例における階調変換
処理手段である多値画像の階調変換方法を実施した二値
化手段である。本実施の形態例では、１画素８ビットの
２５６階調画像を１画素１ビットの２階調画像に変換す
る場合を例示した。従って、二値化手段１０３から出力
され、画像出力手段１０４に入力される画像データは、
１画素１ビットの画データである。
処理手段である多値画像の階調変換方法を実施した二値
化手段である。本実施の形態例では、１画素８ビットの
２５６階調画像を１画素１ビットの２階調画像に変換す
る場合を例示した。従って、二値化手段１０３から出力
され、画像出力手段１０４に入力される画像データは、
１画素１ビットの画データである。
【００１９】１０４は画像出力手段であり、例えばデジ
タルデータの”０”と”１”をそれぞれ白と黒で表現す
る二値プリンタが該当する。なお、本実施の形態例の画
像出力手段は、単に二値化された画像データを取り込む
汎用のコンピュータでも良く、更にはファクシミリ装置
の場合は画像を通信に必要な周波数に変調するモデムで
も良い。
タルデータの”０”と”１”をそれぞれ白と黒で表現す
る二値プリンタが該当する。なお、本実施の形態例の画
像出力手段は、単に二値化された画像データを取り込む
汎用のコンピュータでも良く、更にはファクシミリ装置
の場合は画像を通信に必要な周波数に変調するモデムで
も良い。
【００２０】次に、図１に示す本実施の形態例の二値化
手段１０３について、図２を参照して更に詳しく説明す
る。図２は図１に示す階調変換処理手段である二値化手
段１０３の詳細構成を説明するための図である。
手段１０３について、図２を参照して更に詳しく説明す
る。図２は図１に示す階調変換処理手段である二値化手
段１０３の詳細構成を説明するための図である。
【００２１】図２において、２０１は画素値入力部であ
る。先に説明したように１画素は８ビットで表現されて
おり、”０”から”２５５”の範囲の値を有する。画素
値入力部２０１より入力される画素値は輝度濃度変換さ
れており、”０”は白を”２５５”は黒を表現するもの
としている。
る。先に説明したように１画素は８ビットで表現されて
おり、”０”から”２５５”の範囲の値を有する。画素
値入力部２０１より入力される画素値は輝度濃度変換さ
れており、”０”は白を”２５５”は黒を表現するもの
としている。
【００２２】２０２は前画素までに発生した濃度誤差値
に対し、重み係数を考慮して加算・蓄積する重み加算処
理部である。２０３は誤差メモリである。重み加算処理
部２０２における重み加算処理の際に、この誤差メモリ
２０３が利用される。
に対し、重み係数を考慮して加算・蓄積する重み加算処
理部である。２０３は誤差メモリである。重み加算処理
部２０２における重み加算処理の際に、この誤差メモリ
２０３が利用される。
【００２３】２０４は誤差加算処理部であり、重み加算
処理部２０２により誤差メモリ２０３中に生成された誤
差量と、画素値入力部２０１予路の画素入力値とを加算
する。２０６はデジタルノイズを生成するノイズ生成部
である。ノイズ生成部２０６で生成するノイズは、予め
範囲を制限したランダムノイズ（ホワイトノイズ）であ
る。ノイズ生成部２０６で生成するノイズレンジは、−
５〜＋５であるが、この値は任意に設定可能である。
処理部２０２により誤差メモリ２０３中に生成された誤
差量と、画素値入力部２０１予路の画素入力値とを加算
する。２０６はデジタルノイズを生成するノイズ生成部
である。ノイズ生成部２０６で生成するノイズは、予め
範囲を制限したランダムノイズ（ホワイトノイズ）であ
る。ノイズ生成部２０６で生成するノイズレンジは、−
５〜＋５であるが、この値は任意に設定可能である。
【００２４】２０７はしきい値生成部である。従来、誤
差拡散法ではこの部分に該当するしきい値は、入力濃度
レンジの中間値を取り、かつ固定であった。しかしなが
ら、本実施の形態例では、このしきい値が先に説明した
ノイズ生成部２０６の出力値に応じて変化する。
差拡散法ではこの部分に該当するしきい値は、入力濃度
レンジの中間値を取り、かつ固定であった。しかしなが
ら、本実施の形態例では、このしきい値が先に説明した
ノイズ生成部２０６の出力値に応じて変化する。
【００２５】具体的には、ノイズ生成部２０６により生
成された−５〜＋５レンジのランダムノイズが、しきい
値生成部２０７に送られ予め定められた固定値”１２
８”に加算される。この結果、しきい値生成部２０７よ
りデータ比較部２０５に出力される出力しきい値とし
て、１２３〜１３３レンジのしきい値がランダムに発生
することとなる。固定値”１２８”は入力濃度値レンジ
の中間値を取ったものである。
成された−５〜＋５レンジのランダムノイズが、しきい
値生成部２０７に送られ予め定められた固定値”１２
８”に加算される。この結果、しきい値生成部２０７よ
りデータ比較部２０５に出力される出力しきい値とし
て、１２３〜１３３レンジのしきい値がランダムに発生
することとなる。固定値”１２８”は入力濃度値レンジ
の中間値を取ったものである。
【００２６】ノイズ発生部２０６よりランダムに発生さ
れるノイズは、等しい生起確率で−５〜＋５の範囲の値
が出力されるので、巨視的にはしきい値の平均値は”１
２８”となり、従来の誤差拡散法と同じく入力画素濃度
を保存することができる。一方、しきい値が入力濃度レ
ンジの中間で、ランダムな値を取ることになり、従来テ
クスチャーが顕著に現れていた濃度値”１２８”近傍
で、選択的にテクスチャーを消去せしめることが可能で
ある。
れるノイズは、等しい生起確率で−５〜＋５の範囲の値
が出力されるので、巨視的にはしきい値の平均値は”１
２８”となり、従来の誤差拡散法と同じく入力画素濃度
を保存することができる。一方、しきい値が入力濃度レ
ンジの中間で、ランダムな値を取ることになり、従来テ
クスチャーが顕著に現れていた濃度値”１２８”近傍
で、選択的にテクスチャーを消去せしめることが可能で
ある。
【００２７】図２に示す２０５はデータ比較部であり、
誤差加算処理部２０４から出力された誤差加算値（画素
濃度値）と、しきい値生成部２０７から出力されるしき
い値とを比較する。そして、画素濃度値がしきい値以上
の値である場合には、データ比較手段２０５は”１”を
出力する。逆に、画素濃度値がしきい値未満の値である
場合は、データ比較手段２０５は”０”を出力する。
誤差加算処理部２０４から出力された誤差加算値（画素
濃度値）と、しきい値生成部２０７から出力されるしき
い値とを比較する。そして、画素濃度値がしきい値以上
の値である場合には、データ比較手段２０５は”１”を
出力する。逆に、画素濃度値がしきい値未満の値である
場合は、データ比較手段２０５は”０”を出力する。
【００２８】このデータ比較部２０５よりの出力値は、
１画素を”０”と”１”の１ビットで表現する二値デー
タである。
１画素を”０”と”１”の１ビットで表現する二値デー
タである。
【００２９】以上に説明した本実施の形態例において
は、階調変換処理として多値画像の二値化処理を述べた
が、しきい値生成部２０７を複数設けることで、データ
比較部２０５の出力を多値にすることも可能である。
は、階調変換処理として多値画像の二値化処理を述べた
が、しきい値生成部２０７を複数設けることで、データ
比較部２０５の出力を多値にすることも可能である。
【００３０】例えば、しきい値が３つある場合、データ
比較部２０５は４通りの結果を出力することができ、こ
の場合の出力画像は２ビット、４値出力となる。従っ
て、上述した多値／二値変換のみならず、多値／多値変
換といった階調変換が全く同様の構成で可能となる。
比較部２０５は４通りの結果を出力することができ、こ
の場合の出力画像は２ビット、４値出力となる。従っ
て、上述した多値／二値変換のみならず、多値／多値変
換といった階調変換が全く同様の構成で可能となる。
【００３１】また、図２の２０８はデータ出力部であ
り、データ比較部２０５によって二値化された画像デー
タを出力する。二値化後の画像データは、図１に示す画
像出力手段１０４に転送され、所定の出力画像を得る。
り、データ比較部２０５によって二値化された画像デー
タを出力する。二値化後の画像データは、図１に示す画
像出力手段１０４に転送され、所定の出力画像を得る。
【００３２】図２の２０９は誤差発生部である。二値化
後の画像データは、”１”若しくは”０”の２階調しか
持たないため、実際の濃度値とのずれが生じる。そこで
本実施の形態例では誤差発生部２０９において、通常の
誤差拡散法のアルゴリズムに基づいて、実際の濃度値と
のずれを濃度誤差値として生成し、以降の画素における
二値化処理の際にこれを考慮できるようにしている。
後の画像データは、”１”若しくは”０”の２階調しか
持たないため、実際の濃度値とのずれが生じる。そこで
本実施の形態例では誤差発生部２０９において、通常の
誤差拡散法のアルゴリズムに基づいて、実際の濃度値と
のずれを濃度誤差値として生成し、以降の画素における
二値化処理の際にこれを考慮できるようにしている。
【００３３】すなわち、出力画像が”１”の時は入力多
値画像データから”２５５”を差し引いた値を誤差量と
して出力し、一方、出力画像が”０”の場合は入力画像
データをそのまま誤差量として出力する。
値画像データから”２５５”を差し引いた値を誤差量と
して出力し、一方、出力画像が”０”の場合は入力画像
データをそのまま誤差量として出力する。
【００３４】そして、重み加算処理部２０１及び誤差メ
モリ２０３で上述した様に誤差発生部２０９で発生した
誤差を所定の重み係数を考慮して乗・加算処理を行い、
結果を誤差メモリ２０３に格納する。
モリ２０３で上述した様に誤差発生部２０９で発生した
誤差を所定の重み係数を考慮して乗・加算処理を行い、
結果を誤差メモリ２０３に格納する。
【００３５】なお、重み加算処理部２０２における重み
加算処理では、発生した誤差を着目画素を中心とする所
定の２次元領域に重み係数に従って分割し拡散させる手
法と、誤差を分割せずにそのまま重み係数を考慮して所
定の２次元領域に蓄積する手法（誤差最小法）がある。
本実施の形態例ではいずれの手法でも、適用することが
可能である。
加算処理では、発生した誤差を着目画素を中心とする所
定の２次元領域に重み係数に従って分割し拡散させる手
法と、誤差を分割せずにそのまま重み係数を考慮して所
定の２次元領域に蓄積する手法（誤差最小法）がある。
本実施の形態例ではいずれの手法でも、適用することが
可能である。
【００３６】以上のようにして、多値入力画像は二値化
処理され、二値プリンタヘの出力が可能となる。従来、
誤差拡散法では、二値化するためのしきい値は固定であ
り変動することはない。これは入力多値画像の濃度を保
存したまま二値化するためである。従って、このしきい
値に対しノイズを加えると、性格には濃度を保存しなく
なる。しかし、付加ノイズのすべての値の生起確率を同
一にすることで、生成するしきい値の期待値を一定とす
ることができる。このために本実施の形態例では、巨視
的には入力画像の濃度を保存したまま、画像の二値化が
可能となる。
処理され、二値プリンタヘの出力が可能となる。従来、
誤差拡散法では、二値化するためのしきい値は固定であ
り変動することはない。これは入力多値画像の濃度を保
存したまま二値化するためである。従って、このしきい
値に対しノイズを加えると、性格には濃度を保存しなく
なる。しかし、付加ノイズのすべての値の生起確率を同
一にすることで、生成するしきい値の期待値を一定とす
ることができる。このために本実施の形態例では、巨視
的には入力画像の濃度を保存したまま、画像の二値化が
可能となる。
【００３７】また、従来例のごとくノイズを直接画像デ
ータに付加せず、二値化するためのしきい値に付加して
間接的かつ濃度に対して選択的にノイズを付加すること
から、画像全体としてノイジーな出力が得られていた問
題が緩和されるのである。更に、誤差拡散法特有のテク
スチャーは、選択的なノイズの付加により消去せしめる
ことが可能である。
ータに付加せず、二値化するためのしきい値に付加して
間接的かつ濃度に対して選択的にノイズを付加すること
から、画像全体としてノイジーな出力が得られていた問
題が緩和されるのである。更に、誤差拡散法特有のテク
スチャーは、選択的なノイズの付加により消去せしめる
ことが可能である。
【００３８】以上説明した様に本実施の形態例によれ
ば、ランダムノイズは従来法のごとく入力多値画像デー
タに直接ノイズが付加されることなく、二値化を実行す
るためのしきい値に対して付加されるため、出力二値画
像に対しては、誤差拡散法特有のテクスチャーを解消す
るためのランダムノイズが、しきい値を経由して間接的
に重畳されることとなる。
ば、ランダムノイズは従来法のごとく入力多値画像デー
タに直接ノイズが付加されることなく、二値化を実行す
るためのしきい値に対して付加されるため、出力二値画
像に対しては、誤差拡散法特有のテクスチャーを解消す
るためのランダムノイズが、しきい値を経由して間接的
に重畳されることとなる。
【００３９】このためノイズのパワーをしきい値近傍に
限定して付加することができるため、従来法で問題とな
っていた全濃度領域にわたるノイジーな画像が緩和さ
れ、比較的良好な画質を有する二値画像を得ることが可
能となる。
限定して付加することができるため、従来法で問題とな
っていた全濃度領域にわたるノイジーな画像が緩和さ
れ、比較的良好な画質を有する二値画像を得ることが可
能となる。
【００４０】更に、従来入力画像濃度範囲の中間部分で
顕著に現れていた特有のテクスチャーは、しきい値がラ
ンダムに変動することで選択的に消去せしめることがで
きる。
顕著に現れていた特有のテクスチャーは、しきい値がラ
ンダムに変動することで選択的に消去せしめることがで
きる。
【００４１】[他の実施形態例]なお、本発明は、複数の
機器（例えばホストコンピュータ，インタフェイス機
器，リーダ，プリンタなど）から構成されるシステムに
適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写
機，ファクシミリ装置など）に適用してもよい。
機器（例えばホストコンピュータ，インタフェイス機
器，リーダ，プリンタなど）から構成されるシステムに
適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写
機，ファクシミリ装置など）に適用してもよい。
【００４２】また、本発明の目的は、前述した実施形態
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そ
のシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵ
やＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを
読出し実行することによっても、達成されることは言う
までもない。
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そ
のシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵ
やＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを
読出し実行することによっても、達成されることは言う
までもない。
【００４３】この場合、記憶媒体から読出されたプログ
ラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現するこ
とになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は
本発明を構成することになる。
ラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現するこ
とになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は
本発明を構成することになる。
【００４４】プログラムコードを供給するための記憶媒
体としては、例えば、フロッピディスク，ハードディス
ク，光ディスク，光磁気ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ
−Ｒ，磁気テープ，不揮発性のメモリカード，ＲＯＭな
どを用いることができる。
体としては、例えば、フロッピディスク，ハードディス
ク，光ディスク，光磁気ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ
−Ｒ，磁気テープ，不揮発性のメモリカード，ＲＯＭな
どを用いることができる。
【００４５】また、コンピュータが読出したプログラム
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレ
ーティングシステム）などが実際の処理の一部または全
部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が
実現される場合も含まれることは言うまでもない。
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレ
ーティングシステム）などが実際の処理の一部または全
部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が
実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００４６】さらに、記憶媒体から読出されたプログラ
ムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボード
やコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わる
メモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に
基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わ
るＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、そ
の処理によって前述した実施形態の機能が実現される場
合も含まれることは言うまでもない。
ムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボード
やコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わる
メモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に
基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わ
るＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、そ
の処理によって前述した実施形態の機能が実現される場
合も含まれることは言うまでもない。
【００４７】本発明を上記記憶媒体に適用する場合、そ
の記憶媒体には、先に説明した各機能を実現するプログ
ラムコードを格納することになる。
の記憶媒体には、先に説明した各機能を実現するプログ
ラムコードを格納することになる。
【００４８】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、誤
差拡散法に特有のテクスチャーを消去せしめ、なめらか
な階調画像部位に現れていた疑似輪郭を無くして画質を
向上することができる。一方、従来例のごとく付加ノイ
ズの副作用によるノイジーな画像は、しきい値に対する
間接的なノイズの付加によって緩和され、より画質向上
に寄与する効果が得られる。
差拡散法に特有のテクスチャーを消去せしめ、なめらか
な階調画像部位に現れていた疑似輪郭を無くして画質を
向上することができる。一方、従来例のごとく付加ノイ
ズの副作用によるノイジーな画像は、しきい値に対する
間接的なノイズの付加によって緩和され、より画質向上
に寄与する効果が得られる。
【００４９】
【図１】本発明に係る一発明の実施の形態例の画像処理
装置における階調変換方法を、多値画像の二値化手段と
して実現した例を示す図である。
装置における階調変換方法を、多値画像の二値化手段と
して実現した例を示す図である。
【図２】図１に示す階調変換処理手段である二値化手段
の詳細構成を説明するための図である。
の詳細構成を説明するための図である。
１０１ 画像入力手段 １０２ 画像処理手段 １０３ 二値化手段 １０４ 画像出力手段 ２０１ 画素値入力部 ２０２ 重み加算処理部 ２０３ 誤差メモリ ２０４ 誤差加算処理部 ２０５ データ比較部 ２０６ ノイズ生成部 ２０７ しきい値生成部 ２０８ データ出力部 ２０９ 誤差発生部
Claims (10)
- 【請求項１】 多値画像を該多値画像より階調数の少な
いｎ階調へ変換する画像処理装置であって、 生起確率が等しいノイズを発生させ、発生させたノイズ
値に所定の値を加算してしきい値を生成するしきい値生
成手段と、 多値画像を前記しきい値生成手段で生成したしきい値を
用いて該多値画像より階調数の少ないｎ階調へ変換する
変換手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項２】 更に、前記変換手段の変換値と多値画素
データ値との差分値を誤差量として生成する誤差量発生
手段と、 前記誤差量発生手段の発生した誤差量を所定の重み係数
に基づいて蓄積加算して入力される多値画像データに加
算して階調変換する多値画像データとする誤差加算手段
とを備えることを特徴とする請求項１記載の画像処理装
置。 - 【請求項３】 多値画像を該多値画像より階調数の少な
いｎ階調へ変換する画像処理装置であって、 生起確率が等しいノイズを発生させるノイズ生成手段
と、 前記ノイズ発生手段で発生したノイズを基に所定のしき
い値を生成するしきい値生成手段と、 前記しきい値生成手段で生成したしきい値と階調変換す
る多値画像データとを比較し、比較結果に対応して多値
画像データを該多値画像データより階調数の少ないｎ階
調へ変換する変換手段と、 前記変換手段の変換値と多値画素データ値との差分値を
誤差量として生成する誤差量発生手段と、 前記誤差量発生手段の発生した誤差量を所定の重み係数
に基づいて蓄積加算して入力される多値画像データに加
算して階調変換する多値画像データとする誤差加算手段
とを備えることを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項４】 前記ノイズ生成手段は、所定の振幅を有
するノイズを発生させ、所定の振幅は入力される多値画
像データの範囲に比べ十分小さいことを特徴とする請求
項１乃至請求項３のいずれかに記載の画像処理装置。 - 【請求項５】 多値画像を該多値画像より階調数の少な
いｎ階調へ変換する画像処理方法であって、 生起確率が等しいノイズを発生させ、発生させたノイズ
値に所定の値を加算してしきい値を生成し、 多値画像を前記生成したしきい値を用いて該多値画像よ
り階調数の少ないｎ階調へ変換することを特徴とする画
像処理方法。 - 【請求項６】 更に、前記変換値と多値画素データ値と
の差分値を誤差量とし、誤差量を所定の重み係数に基づ
いて蓄積加算して入力される多値画像データに加算して
階調変換する多値画像データとすることを特徴とする請
求項５記載の画像処理方法。 - 【請求項７】 多値画像を該多値画像より階調数の少な
いｎ階調へ変換する画像処理方法であって、 生起確率が等しいノイズを発生させ、発生させたノイズ
を基に所定のしきい値を生成し、生成したしきい値と階
調変換する多値画像データとを比較し、比較結果に対応
して多値画像データを該多値画像データより階調数の少
ないｎ階調へ変換するとともに、 前記変換値と多値画素データ値との差分値を誤差量と
し、該誤差量を所定の重み係数に基づいて蓄積加算して
入力される多値画像データに加算して階調変換する多値
画像データとすることを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項８】 前記生成されるノイズは、所定の振幅を
有するノイズであり、所定の振幅は入力される多値画像
データの範囲に比べ十分小さいことを特徴とする請求項
５乃至請求項７のいずれかに記載の画像処理方法。 - 【請求項９】 前記請求項１乃至請求項８のいずれかに
記載の機能を実現するコンピュータプログラム列。 - 【請求項１０】 前記請求項１乃至請求項８のいずれか
に記載の機能を実現するコンピュータプログラムを記憶
したコンピュータ可読記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10135736A JPH11328357A (ja) | 1998-05-18 | 1998-05-18 | 画像処理装置及び方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10135736A JPH11328357A (ja) | 1998-05-18 | 1998-05-18 | 画像処理装置及び方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11328357A true JPH11328357A (ja) | 1999-11-30 |
Family
ID=15158678
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10135736A Withdrawn JPH11328357A (ja) | 1998-05-18 | 1998-05-18 | 画像処理装置及び方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11328357A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007182077A (ja) * | 2007-01-25 | 2007-07-19 | Seiko Epson Corp | プリンタ及びその画像処理装置 |
| US7286266B2 (en) | 2002-07-09 | 2007-10-23 | Seiko Epson Corporation | Printer and image processing device for the same |
| JP2007318525A (ja) * | 2006-05-26 | 2007-12-06 | Ricoh Co Ltd | 画像形成装置 |
| US9900466B2 (en) | 2016-02-24 | 2018-02-20 | Riso Kagaku Corporation | Image processing apparatus |
| JP2020010151A (ja) * | 2018-07-06 | 2020-01-16 | 国立大学法人千葉大学 | 画像処理装置 |
-
1998
- 1998-05-18 JP JP10135736A patent/JPH11328357A/ja not_active Withdrawn
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7286266B2 (en) | 2002-07-09 | 2007-10-23 | Seiko Epson Corporation | Printer and image processing device for the same |
| JP2007318525A (ja) * | 2006-05-26 | 2007-12-06 | Ricoh Co Ltd | 画像形成装置 |
| JP2007182077A (ja) * | 2007-01-25 | 2007-07-19 | Seiko Epson Corp | プリンタ及びその画像処理装置 |
| US9900466B2 (en) | 2016-02-24 | 2018-02-20 | Riso Kagaku Corporation | Image processing apparatus |
| JP2020010151A (ja) * | 2018-07-06 | 2020-01-16 | 国立大学法人千葉大学 | 画像処理装置 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20050802 |