JPS61288568A - ２値画像の中間調画像推定方法 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は２値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２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２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
印刷装置は白と黒の２値でしか表ねゼないものが多い。

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、溌Ｉｆｆパターン法〈輝度パターン法）や
ディザ法等が知られている。濃度パターン法やディザ法
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２２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、ディザ法は第２２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２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白、黒
２値で中１ｔＩｌ￥Ａｉｉ！１ｉｌｌ＋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２２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、ディザ画像は濃度パターン画像と比較して情報量の
ね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。従って、ディザ画像のみでは種々の画像変
換を行うことができなかった。

本発明はこのような点に鑑みてなされたものであって１
．その目的は、２値画像（例えばディザ画像）から元の
中間調画像を良好に推定することのできる２値画像の中
間調画像）Ｗ定力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、白領域と黒領域か
らなる２値画像内に複数種の開口を設定し、これら複数
種の開口のうちから所定の条件を満足する開口を画素単
位で移動しながら開口を選択し、開口内の白領域と黒領
域の比率に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り、具体的には、ディジタ
ル２値画像において、複数種の開口を設定し、前記開口
内の白画素数或いは黒画素数をそれぞれの開口について
求め、前記白画素数或いは黒画素数について所定の演算
処理を行うことにより、推定ずべき中間ｗＡ両画像１画
素毎に唯一の開口を選択し、選択した開口内の白画素数
或いは黒画素数に基づ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、まず組織的ディザ法の１つとして、４×４
のベイヤ（３ａｙｅｒ）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って説明する。

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）はディ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のベイヤ形ディザ閾
値マトリクス、（ハ）は１１４Ｍマトリクス（ロ）によ
って白黒２値画像（ディザ画像）に変換されたオリジナ
ル画像〈イ）のディザ画Ｉ＃！（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ィ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開口（単位領域）の−
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開口を示している。ここ
でＡ〜Ｄの各開口中に示した黒丸は、第１図（ハ）のデ
ィザ画像上を移動させる時の移動中心である。らなみに
、これら第２図に示す開口を固定したままで、第１図（
ハ）のディザ画像上を移動させ、開口中の自画素数乃至
は黒画素数（ここでは白画素数をとった）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図りによるそれぞれ中
間調画像である。

第３図（ニ）に示づ推定中間調画像を求める方法につい
て説明する。

今、（ニ）で定義した開口を第４図に示すようにディザ
画像の初期位置（中心位置が第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。図に示す状態で開口内の白画素数を数える
と７である。従って、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、開口を１画素分くこの場合１列）だけ移動させて
、当該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、開口りを１行だけ次の
行に移動させて、中心が（３，２）の位置から中間濃度
推定操作を開始し、中間調推定画像の第２行の値が得ら
れる。そして、最後の行の最後の列まで開口を移動させ
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１９られる。

次に、第３図（ロ）に示す開口Ｂを用いた推定中０間開
画像を求める方法について説明する。この場合、最も大
きい開口りと移動中心を合わ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
の状態における白画素数は２であり、面積を第２図りに
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２Ｘ２＝４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
の各開口のゲインを求めると、Ａは４、Ｃは２である。

このような計算を開口Ｂを１画素移動させる毎に行えば
、第３図〈口）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っ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ィザ画像（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。しかしなから、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１ｑられる。特に、開
口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も
、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Ｎ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うことができる。

以下に本発明方法を具体的に説明する。まず、第１図（
ハ）に示すディザ画像の第１行第１列目の画素の場合を
例にとって、第２図に示す複数種の開口のうち、開口を
どのようにして選ぶかについて説明する。ここでは、画
素レベル変化がないという条件を次式のように定める。

１ＢＩＢ２１≦１　　　　　　　　（１）ＩＣ＋　　０
２１≦１　　　　　　　　（２）ここで、Ｂ＋　、８２
　、Ｃｔ　、Ｃｚの関係は、第６図に示すようなものと
なる。即ら、Ｂ１と８２は第２図に示す相隣り合った開
口Ｂのそれぞれの白画素数であり、Ｃ＋とＣ２は第２図
に示す相隣り合った開口Ｃのそれぞれの白画素数である
。

Ｂ＋　、Ｂ２　、Ｃｔ　、Ｃ２を第６図のように配置し
て、条件式（１）、（２）を満足しているかどうかをチ
ェックする。満足している場合をＯ，＠足しない場合を
×で表わし、各条件に応じて用いるべき開口を第７図の
ように決定する。第７図について説明すると、（１）式
、（２）式双方共満足する場合には、画素レベル変化が
少ない場合であるので、大きな開口を用いて高い階調表
現を行う必要がある゛。従って、開口の大きなりが選択
される。次に（１）式を満足して（２）式を満足しない
場合には、縦方向（第６図のＹ方向）に画素レベル変化
が少な（横方向に画素レベル変化が多い場合であるので
、Ｙ方向に大きいＣが選択され、（２）式を満足して（
１）式を満足しない場合には、横方向（第６図のＸ方向
）に画素レベル変化が少なく縦方向に画素レベル変化が
多い場合であるので、Ｘ方向に大きいＢが選択される。

最後に、＜１＞、（２）式双方共満足しない場合には、
画素レベル変化が縦、横方向（Ｘ、Ｙ方向）共多い場合
であるので、高い解像力を得るべき開口の最も小さなＡ
が選択される。

本発明は上述のような方法に従って、各画素毎に最適な
開口を選択し、当該開口内の白画素数〈或いは黒画素数
）をカウントして中間調画像推定値を繰り返す。ちなみ
に、第６図に示す第１図（ハ）の左上隅の場合を例にと
れば、Ｂｓ　−２゜Ｂ２　＝５．０ｔ−３，Ｃ２−４で
あるので、（２）式は満足するが（１）式は満足しない
。従って、第７図に示す選択に従って最適な開口を選択
すればＢとなる。Ｂを第５図に示すように初期位置に配
置すれば、当該領域内の白画素数は２であり、Ｂのゲイ
ンは２倍であるので、ディザ画像（２゜２）の位置に対
する中間調画像推定値は２×２＝４となる。次に、＜２
．３）が中心の位置についても同様に開口を求め推定値
を得る。このようにして各位置毎に開口を求め推定１直
を得る。

第８図はこのようにして求めた推定中間調画像例を示す
図である。ちなみに、各中間調画ｍ　ｎｔ定にどの開口
を用いたかを、第１行の場合を例にとって説明すれば、
中間調推定画像の＜１．１）が８、（１，２）が８．（
１，３）が８．（１，４）がＡ、（１，５）がＣ，（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ったも
のとなっている。従って、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
っている。

以上、２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、この推定された中間調画像に階調変換を施
したり、フィルタにかけたり、拡大・縮小変換を施した
りすることにより、新たな２値画項を１ｑ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？ｊ
う場合を示すフローチャートである。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１０図に示すようなものが考えられる。図の
ｆｌ、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「１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ｉ：２値化した２嬉画像、（ニ）はく口）に
示す画像に対して前述の４×４ベイセ型デイザマトリク
スを用いて２１１１ｉ化した２１１！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ィルタにかける場合を示
すフローチャートである。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ィルタにかけ、フィルタ
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。フィルタ特性と
しては、第１３図に示すような例がある。（イ）はバイ
パスコンボリューションフィルタ、（ロ）はＯ−バスコ
ンボリューションフィルタである。

第８図に示す推定された中間調画像を、第１３図（イ）
、（０）に示す特性のフィルタにかけると、それぞれ第
１４図（イ）、（ロ）に示すようなバイパス、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）に示すディザマトリクスを用いて
２値化すると、（ホ）、（へ）に示すような２値画像（
ディザ画像）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
フローチャートである。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
トネギバーフッド法＜　Ｎ　ｅａｒｅＳｔＮ　ｅｉｇｈ
ｂｏｒｈｏｏｄ法）によって、１．２５倍に拡大した中
間調＃Ｉ像、（ロ）は同じ＜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）に示すディプマトリクスを用いて２値化す
ると、（ホ）、（へ）に示すような２値画像が得られる
。

次に、本発明第２の実施例の方法について説明する。第
２の実施例方法は、第１の実施例方法の場合と同様に、
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ＩＪｉり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。　゛ まず、開口としては、第１の実施例方法で用いた第２図
に示すＡ−Ｄの大きさのものを用いることにする。そし
て、各開口内の白画素数をそれぞれａ−ｄとする。そし
て、画素レベル変化がないという条件を、以下のように
定める。

ｊ　２ａ　−ｂ　ｌ≦１　　　　　　　　　　（３）ｌ
　　２ａ　　−ｃ　　ｌ　　≦１　　　　　　　　　　
　　　　（４）！２ｂ−ｄｌ　　≦１　　　　　　　　
　　　　　　（５）１　２ｃ　　−ｄ　　Ｉ　　≦１　
　　　　　　　　　　　　　（６）これら各条件を満足
している場合を○、満足していない場合を×として、各
条件に応じて用いるべき開口を第１７図のように定める
。ここで、図中の※印は、○或いは×を示している。例
えば、（３）、（４）式を満足してない場合には、（５
）、〈６）式を満足しているかどうかをチェックするま
でもなく、開口Ａが選択され、（３）式は満足するが（
４）式を満足しない場合には、開口Ｂが、（３）式は満
足しないが（４）式を満足する場合には、開口Ｃが選択
される。〈３）〜（６）代金てを満足する場合には、開
口りが選択される。

以上の条件で、第７図（ハ）に示すディザ画像の各開口
の中心位置が（２，２）であるときの最適開口を求めて
みる。この場合、ａ−１，ｂ　≦２゜ｃ　≦４．６　≦
７となる。まず、条件式（３）。

（４）式を求めてみる。

！　２ａ　−ｂ　Ｉ＝　１２−２１＝Ｏテ（３）式満足
！２ａ　−ｃ　！＝１２−４１＝２で（４）式満足せず 従って、第１７図に従って最適開口は求まりＢとなる。

開口としてＢが選択された場合の、中間調画像の第１行
第１列目の画素についての値を推定する。開口Ｂを選択
した時の初期位置の白画素数ｂ−２、開口Ｂのゲインは
２であるので、中間調画像推定値は２Ｘ２−４となる。

第１８図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。ちなみに、各中間調画像推定にどの開口を用
いたかを、第１行の場合を例にとって説明すれば、中間
調推定画像の（１，１＞がＢｏ、（１，２）がＢ、（”
１．３＞が８．＜１．４＞が△、（１，５＞がＣ１（１
，６）がり、（１゜７）がＤである。

第１８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った
ものとなっている。

従って、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っている。

このようにして求めた中間調画像に階調変換を施したり
、フィルタにかけたり、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
図に示すと同様のフローチャートに従って階調変換を行
う場合について考える。変換特性としては、第１の実施
例方法の場合と同様、第１０図に示す変換特性を用いる
。

第１９図（イ）は第１８図に示す画像を第１０図のｆｌ
特性で階調変換した中間調画像、（ロ）は第１０図の「
２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）ホのディザマトリクスを用いて２値
化した２値画陳、（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値画像が大ぎく異なることがわかる。

第１８図に示す推定中間調画像に第１２図に示すフロー
と同様の操作でフィルタにかけ、フィルタリングされた
中間調画像に対して、閾値マトリクスを用いて新たな２
値画像を得ることができる。

フィルタ特性としては、第１３図に示したものを用いる
。第１８図に示す推定された中間調画像を、第１３図（
イ）、（ロ）に示す特性のフィルタにかけると、それぞ
れ第２０図（イ）、（ロ）に示すようなバイパス、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）に示すディザマトリクスを用いて２値化すると、
（ホ）、（へ）に示ずような２値画像（ディザ画像）が
得られる。

次に、第１８図に示す推定中間調画像を拡大・縮小し、
拡大・縮小された中間調画一に対して閾値マトリクスを
用いて新たな２値画像とすることもできる。このときの
７０−チｔ・−トは、第１５図に示す通りである。拡大
・縮小の方法としては、例えば補間法が用いられる。第
２１図（イ）は、第１８図に示す中間調画像をニアリス
トネイパーフッド法（Ｎ　ｅａｒｅｓｔ　　Ｎ　ｅｉｇ
ｈｂｏｒｈｏｏｄ法）によって、１．２５倍に拡大した
中間調画像、（ロ）は同じ＜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）に示すディザマトリクスを用いて２値化すると、
（ホ）、（へ）に示すような２値画像が得られるつ 尚、上述した２つの実施例共、２値画像から中間調画像
を推定する場合、２値画像がディザ画像或いは濃度パタ
ーン画像であることが好ましく、特にディザ画像である
ことが好ましい。前記ディザ画像はランダムディザや条
件付ディザよりも最大面積の開口に閾値が１つずつ入る
ように、組織的ディザ法によるディザ画像が好ましく、
又、最小面積の開口にも閾値が均等に入るような分散型
ディザ画像が好ましく、完全に閾値が分散したベイヤ型
ディザ画像が特に好ましい。

前記複数種の開口のうら、最大面積の開口の大きさが、
前記組織的ディザ画像の閾値マトリクスの大きさと等し
いことが好ましい。具体的には、ディジタル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、
これらディジタル２値画像に対して、複数種の開口を設
定し、ディジタル２値画象に所定の演算処理を施して、
１画素毎に前記複数種の開口から最適なものを１つ選び
、当該選択された開口内の白画素数（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、第１の実施例方法、第２
の実施例方法が用いられる。

上記の説明においては、中間調画像を推定するのに、開
口内の白画素数をカウントする場合を例にとった。しか
しながら、本発明はこれに限るものではなく、開口内の
白領域と黒領域の比率に基づいて中間調画像を推定する
ものであれば、どのような方法を用いてもよい。上述の
説明では、１画素ずつスキャ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
ャンするようにしてもよい。又、上述の説明においては
、複数種の開口としてＪｆｉ類の場合を例にとったが、
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、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
開口を設定し、これらの開口から各画素毎に所定の演算
により最適な開口を選択しながら２　ＩＩＩ画像上を走
査し、当該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
して求まっ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ィプ画像を得る場
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図乃至第７図
は第１の実施例方法の説明図、第８図は第１の実施例方
法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ャート、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図はフィルタリングを示すフローチャート
、第１３図はフィルタ特性を示す図、第１４図はフィル
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ャート、第１６図は拡大・縮小によ
る２値化処理を示す図、第１７図は第２の実施例方法の
説明図、第１８図は第２の実施例方法により得られた推
定中間調画像例を示す図、第１９図はｌ！ｌｌ！ｉＷＡ
変換による２値化処理を示す図、第２０図ｔよフィルタ
リングによる２１ｉｉ１１化処理を示す図、第２１図は
拡大・縮小による２値化処理を示す図、第２２図は従来
の２値化法を示す図である。 特許出願人　小西六写真工業株式会社 代　　理　　人　　弁理士　　井　　島　　藤　　冶外
１名 第１図 （イ’）　　　　　　　　　　（０）　　　　　　　　
　　（ハ）オリジナル中間！１画像　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　ディザ画徽第２図 （Ａ）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　’（Ｂ
）（Ｃ）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（
’Ｄ）第３図 第４図　　　第５図 一一一◆Ｘ 推定中間調画像 痢９図 第１０囚コ 第１２図 勇句１３図 測り１４叉 （ハ）　　　　　　　　　（ニ） （ホ）　　　　　　　　　　（へ） バイパスディザ画鈑　　　　　　　Ｏ−パスディザ画繊
柄堵１５図 筒１６図 （ハ）　　　　　　　　　　　（２） ディザマトリクス　　　　　　　　　　　　　デ′イザ
゛マトリクス拡大ディザ醜 第１７図 第１８図 推定中筒調画像 第１９図 （イ）　　　　　　　　　　　（ロ） （ハ）　　　　　　　　　　（ニ） （イ）　　　　　　　　　　（ロ） （ハ）　　　　　　　　　（ニ） （ホ）　　　　　　　　　（へ） バイパスディザ画頌　　　　　　ローパスディザ画像勇
年２１囚 （イ）　　　　　　　　　　　　　（Ｏ）（ハ）　　　
　　　　　　　　　（ニ）ディザマトリクス　　　　　
　　　　　　　　ディザマトリクス（ホ）　　　　　　
　　　　　　（へ）按大ディザ画像 手続補正書く方式〉 昭和６０年１０月２２日

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. （１）白領域と黒領域からなる２値画像内に複数種の開
   口を設定し、これら複数種の開口のうちから所定の条件
   を満足する開口を画素単位で移動しながら開口を選択し
   、開口内の白領域と黒領域の比率に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２値画像の
   中間調画像推定方法。
2. （２）前記２値画像がディ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２値画像の中間調推定方
   法。
3. （３）前記ディザ画像が組織的ディザ画像であることを
   特徴とする特許請求の範囲第２項記載の２値画像の中間
   調画像推定方法。
4. （４）前記組織的ディザ画像がドット分散型ディザ画像
   であることを特徴とする特許請求の範囲第３項記載の２
   値画像の中間調画像推定方法。
5. （５）前記ドット分散型ディザ画像がベイヤ型ディザ画
   像であることを特徴とする特許請求の範囲第４項記載の
   ２値画像の中間調画像推定方法。
6. （６）前記複数種の開口のうち最大面積の開口の大きさ
   が、前記組織的ディザ画像の閾値マトリクスの大きさと
   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５項記載の２値画像の中間調画像推定方法。
7. （７）前記２値画像としてディジタル２値画像を用い、
   複数種の走査開口を設定し、前記開口内の白画素数或い
   は黒画素数をそれぞれの開口について求め、前記白画素
   数或いは黒画素数について所定の演算処理を行うことに
   より推定すべき中間調画像の１画素毎に唯一の開口を選
   択し、選択した開口内の白画素数或いは黒画素数に基づ
   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
   特許請求の範囲第１項記載の２値画像の中間調画像推定
   方法。
8. （８）前記２値画像がディザ画像であることを特徴とす
   る特許請求の範囲第７項記載の２値画像の中間調画像推
   定方法。
9. （９）前記ディザ画像が組織的ディザ画像であることを
   特徴とする特許請求の範囲第８項記載のディジタル２値
   画像の中間調画像推定方法。
10. （１０）前記組織的ディザ画像がドット分散型ディザ画
    像であることを特徴とする特許請求の範囲第９項記載の
    ２値画像の中間調画像推定方法。
11. （１１）前記ドット分散型ディザ画像がベイヤ型ディザ
    画像であることを特徴とする特許請求の範囲第１０項記
    載の２値画像の中間調画像推定方法。
12. （１２）前記複数種の開口のうち最大面積の開口の大き
    さが、前記組織的ディザ画像の閾値マトリクスの大きさ
    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９項乃至第１１項記載の２値画像の中間調画像推定
    方法。