JPS62164367A - ２値画像の縮小方法 - 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］ この発明は、２値画像の縮小方法、特に擬似中間調表示
された２値画像から縮小２値画像を良好に作成すること
のできる２値画像の縮小方法に関する。

［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値でしか表わされないものが多い
。

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）やディ
ザ法などが知られている。

濃度パターン法やディザ法はともに面積階調法の一種で
、一定の面積（マトリックス）内に記録するドツトの数
を変化させることにより中間調画像を表現する。

濃度パターン法は第１３図（ロ）に示すように、閾値マ
トリッ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１３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１…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１ ところで、このような２値化された擬似中間調画像から
、縮小中間調画像（第１３図の入力データに相当する）
に推定することができれば、この縮小中間調画像を利用
して２値化処理することにより縮小ｚ値画像を作成する
ことができるので都合がよい。

ｅ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。

これに対しで、ディ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。そのため、ディザ画像のみでは
縮小変換を行なうことができなかった。

この発明はこのような従来の欠点を解決したものであっ
て、２値画像（例えば、ディザ画像）から縮小中間調画
像を良好に推定することのできる２値画像の縮小方法を
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、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内から所定の条件を満足する開口
を、推定すべき縮小中間調画像の画素ごとに移動しなが
ら選択し、開口内の白領域と黒領域の比率に基いて縮小
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。

具体的には、デジタルｚ値画像において、複数種の開口
を設定し、上記開口内に存在する白画素数あるいは黒画
素数をそれぞれの開口について算出し、算出したこれら
自画素数あるいは黒画素数について所定の演算処理を行
って、推定すべき縮小中間調画像の１画素ごとに唯一の
開口を選択する。

そして、この選択した開口内の白画素数あるいは黒画素
数に基いて縮小中間調画像を推定し、この縮小中間調画
像を利用して２値化することにより縮小２値画像を作成
する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、まず組織的ディザ法の１つとして、４×４の
ベイヤ（Ｂａｙｅｒ）型マトリックスを閾値マトリック
スとして用いた場合を例にとって説（１する。

第１図はこの発明を説明するためのマトリックス例を示
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４×４のベイヤ形ディザ閾
値マトリックス、（ハ）は閾値マトリックス（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）のディザ画像（２値画像）である。

ベイヤ型閾値マトリックスとは１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図はこの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夕曜の大きさの、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）にディ
ザ画像上を移動させるときの移動中心である。

従って、これら第２図に示す開ｌ」を固定したままで、
第１図（ハ）のディザ画像上を推定すべき縮小中間調画
像の画素に対応して移動させ、開口中の白画素数あるい
は黒画素数（図示では白画素数をとった）をカウントし
、その値にゲインをかけた値を縮小中間調画像の推定値
とすると、第３図（イ）〜（ニ）に示すような推定縮小
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うを補正する係数で、
開口りを準備した場合、開口Ａ、Ｂ、Ｃ，Ｄそれぞれの
ゲインは４，２，２．１となる。

同図は縮小率を７５％（０，７５倍）に選び、かつ、ニ
アリスト・ネイバーフッド法（ＮｅａｒｅｓｔＮｅｉｇ
ｈｂｏｒｈｏｏｄ法）により、行、列方向とも４画素お
きにｌ！Ｕｉ素を間引いて作成したものである。

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図りによる
開口に基いて作成した場合の縮小中間調画像を示す。

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、（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（中心位とが第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１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。

すなわち、ある画素の一部が欠けて含まれることがない
ように第４図のようにすることが望ましい。

なお、ここでは見易すくするために黒値を斜線で示した
。

次に、この開口りで囲まれた部分の自画素数を数えてそ
の値を中間調の推定値とする０図に示す状態で開口り内
の自画素数を数えると７である。

従って、縮小中間調推定画像の１行１列目（１、１）の
推定値は７である。

次に、開口りを推定すべき縮小中間調画像の１画素分（
この場合１列）だけ移動させて、この開口り内の白画素
数を前述と同様に数えると７となる。

縮小率を７５％にとった場合、第１図（イ）の３列［１
，７列■、・・・及び３行目、７行目、・・・のオリジ
ナル中間調画像に対しては、上述の演算処理は実行され
ない。すなわち、これらの列及び行は間引かれる。

そのため、第１図（イ）に示す１行２列目右下［１，２
］の次は１行４列目右下［１，４］に開口りの中心を移
動させて自画素数がカウントされる。このとき、自画素
数値は４となる。

同様の演算処理を同行について所定の列だけ順次実行す
る。

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
推定算出操作を列方向に向って、順次所定の列を間引き
ながら実行することにより、縮小中間調推定画像の第２
行の推定値が得られる。

最後の行の最後の列まで、上述の列及び行を間引きなが
ら開口りを順次移動させて縮小中間調画像推定値を求め
ることにより、縮小中間調画像推定操作を終了する。こ
れによって、第３図（ニ）に示す縮小中間調画像が得ら
れる。

次に、第３図（ロ）に示す開口Ｂを用いた推定縮小中間
調画像を求める方法について説明する。

この場合も、開口の中心が第１図（イ）の３列目の右、
７列目の右、・・＄及び３行目の下、７行目の下、・・
・のオリジナル中間調画像に対して間引きをしながら上
述の演算処理が実行される。

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＋」Ｄの中心に合せる必要があるから、開
１Ｂの移動開始位置は第５図に示すようなものとなる。

この状態における自画票数は２であり、面積を第２図り
に合せるためには開口Ｂ内の白画素数を２倍にしてやる
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。

このような演算を所定の行及び列を間引きながら、開口
Ｂを移動させて実行すれば、第３図（ロ）に示す縮小中
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。

上述したような方法によっても縮小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縮小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））から縮小中間調画像を推定するものであるから、
第３図（ニ）に示すように完全にはオリジナル中間調画
像から作成した縮小中間調画像（第１図（イ））に一致
しない。

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か
ら作成した縮小中間調画像にかなり近似した縮小中間調
画像が得られる。特に、開口内に濃度変化がないときに
は、推定した縮小中間調画像値はオリジナル中間調画像
から作成した縮小中間調画像（／Ｊに完全に一致する。

ところで１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図に示す各開口による縮小中間調画像推定値よりも更
によい縮小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
を考慮して縮小中間調画像を作成するものである。

以下に、この発明方法を具体的に説明する。

まず、第１の実施例について説明する。

この場合、第１図（ハ）に示すディザ画像の第１行第１
列口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名；かについて説
明する。

なお、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。

ＩＢＩ　−８２１≦１　　　　　　　　　　（１）Ｉｃ
Ｉ−Ｃ２＋≦１　　　　　　　　　（２）ここで、８１
　　、Ｂ２　、ＣＩ　　、Ｃ２の関係は、第６図に示す
ようなものとなる。すなわち、ＢｌとＢ２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
Ｉ’と０２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。

Ｂｌ　　、Ｂ２　　、Ｃ１、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○、満足していない
場合をＸ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）、（２）式双方とも
満足する場合には１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なう必要が
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）式とも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）とも多い場合
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。

この発明は上述のような開口選択にしたがって、縮小中
間調画像の各画素ごとに最適な開口を選択し、選択され
たこの開口内の白画素数（あるいは黒画素数）をカウン
トして、その値を縮小中間調画像推定値とするもので、
このような推定値算出操作を繰り返す。

ちなみに、第６図に示す第１図（ハ）の左上隅の場合を
例に取れば、Ｂ１＝２、Ｂ２＝５、Ｃ１＝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図に示す選択にしたがって最適な開口
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、その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
置に対する縮小中間調画像推定値は２×２＝４となる。

次に、［２、３］が中心の位ｔについても同様に開口を
求めて推定値を得る。このようにして、各位と毎に開口
を求めて推定値を作成する。

第８図はこのようにして求めた推定縮小中間調画像例を
示す図である。

各縮小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、縮小中間調画像の（１
、１）がＢ、（１，２）がＢ、（１，３）がＡ、（１，
４）がＣ，（１，５）がＤである。

第８図に示す推定縮小中間調画像は１画素レベル変化の
少ない領域では大きな開口を用いて縮小中間調画像を推
定し、画素レベル変化の多い領域では小さな開口を用い
て縮小中間調画像を推定しているので１人間の視覚特性
に沿ったものとなっている。従って、推定縮小中間調画
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。

このようにして推定した縮小中間調画像利用して、第９
図（イ）に示すディザマトリックスを用いて２値化する
と、同図（ロ）に示すような縮小２値画像（縮小ディザ
画像）が得られる。

次に、この発明の第２の実施例の方法について説ＩＩす
る。

第２の実施例の方法も、第１の実施例の方法の場合と同
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。

開口は、第１の実施例の方法で用いた第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夫々ａ　−ｄとする。

第２の実施例では、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。

１２ａ−ｂｌ≦１　　　　　　　　　　（３）１２ａ−
ｃｌ≦１　　　　　　　　　　（４）ｌ　２　ｂ−ｄ　
ｌ≦１　　　　　　　　　　（５）１２ｃｍｄｌ　≦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Ｘとして、
各条件に応じて用いるき開口を第１０図のように定める
。

図中の本印は、０あるいは×を示している。

例えば、（３）、（４）式を満足していない場合には、
（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）式全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１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
てみると、ａ＝１．ｂ＝２、Ｃ＝４、ｄ＝７となる。ま
ず２条件式（３）、（４）式を求める。

１２ａ−ｂｌ＝１２−２１＝０ で、（３）式を満足し、 １２ａ−ＣＩ＝１２−４１＝２ で、（４）式を満足しない。

従って、第１Ｏ図にしたがって選択される最適開口は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。ｌＪＨ口Ｂを
選択したとき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１１図はこのようにして求めた推定縮小中間調画像を
示す図である。

ちなみに、各縮小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、縮小中間調
推定画像の（１、１）がＢ、（１，２）がＢ、（１，３
）がＡ、（１，４）がＣ，（１，５）がＤである。

第１１図に示す推定縮小中間調画像の場合も、第１の実
施例と同様に１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、推定縮小中間調画像は、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。

このようにして算出した縮小中間調画像に対して、第１
２図（イ）に示すディザマトリックスを用いてｚ値化す
ると、同図（ロ）に示すような縮小２値画像が得られる
。

なお、上述した２つの実施例とも、２値画像から縮小中
間調画像を推定する場合、２イめ画像がディザ画像ある
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。

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、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。

また、！４ｉ数種の開口のうち、最大面積の開口の大き
さは、組織的ディザ画像の閾値マトリックスの大きさと
等しいことが好ましい。

具体的には、デジタルｚ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２値
画像に対して、複数種の開口を設定し、デジタル２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
の開口から最適なものを１つ選び、選択されたこの開口
内の白画素数（あるいは黒画素数）をカウントして、縮
小中間調画像の推定値を得るものである。所定の演算処
理としては、第１及び第２の実施例の方法を利用できる
。

、ｌ：述した説明においては、縮小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、この発明はこれに限るものではな
く、黒画素数を算出するようにしてもよく、要は開口内
の白領域と黒領域の比率にノ＾いて縮小中間調画像を推
定するものであれば、どのような方法を用いてもよい。

また、」二速の説明では、１画素ずつ走査して中間調を
得ていたが、この発明ではこれに限るものではなく、２
画素以上ずつ走査するようにしてもよい。

さらに、上述の説明では、？ＳＪ数種の開口として４種
類の場合を例にとったが、この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。

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］ 以上説ＩＪＩ　したように、この発明によれば、複数種
の開口を設定し、これらの開口から各画素ごとに所定の
演算により最適な開口を選択しながら２イ１画像上を操
作し、このカウント値を推定縮小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縮小中間調画像推定値は１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
るとディザ法の処理を行なうことにより縮小ディザ画像
を簡単に作成することができる。

【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ザ画像を得る場
合の説ＩＩ図、第２図は複数種の開口を示す図、第３図
は得られた縮小中間調画像例を示す図、第４図〜第７図
は第１の実施例の方法の説明図、第８図は第１の実施例
の方法により得られた推定中間調画像を示す図、第９図
は縮小２値化処理を示す図、第１０図は第２の実施例の
方法の説明図、第１１図は第２の実施例の方法により得
られた推定縮小中間調画像例を示す図、第１２図は縮小
２値化処理を示す図、第１３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　山口　邦夫 第３図 第４図　　　！Ｐ；５図 第８図 第９図 （イ） 縮小ディザ画像 第１Ｏ図 第１２図 ・　　　′　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　（イ）縮小ディザ画像 第１３図 λカデータ　　閾値マトリックス　　　　　　　　　　
　　　出力データ画素

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、作成すべき縮小２値画像の画素ごと
   に唯一の開口を選択し、開口内の白領域と黒領域の比率
   に基いて縮小中間調画像を推定し、２値化により縮小２
   値画像を作成することを特徴とする２値画像の縮小方法
   。
2. （２）上記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値画像の縮小方法。
3. （３）上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値画像の縮小
   方法。
4. （４）上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
   値画像の縮小方法。
5. （５）上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値画像の縮小方法。
6. （６）上記複数種の開口のうち最大面積の開口の大きさ
   が、上記組織的ディザ画像の閾値マトリックスの大きさ
   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値画像の縮小方法。
7. （７）上記２値画像としてデジタル２値画像を用い、複
   数種の走査開口を設定し、上記走査開口内の白画素数或
   いは黒画素数をそれぞれの走査開口について求め、上記
   白画素数あるいは黒画素数について所定の演算処理を行
   なうことにより、推定すべき中間調画像の画素ごとに唯
   一の開口を選択し、選択したこの走査開口内の白画素数
   あるいは黒画素数に基いて縮小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値画像の縮小方法。
8. （８）上記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値画像の縮小方法。
9. （９）上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項記載のデジタル２値画
   像の縮小方法。
10. （１０）上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値画像の縮小方法。
11. （１１）上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値画像の縮小方法。
12. （１２）上記複数種の開口のうち最大面積の開口の大き
    さが、上記組織的ディザ画像の閾値マトリックスの大き
    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〜第１１項記載の２値画像の縮小方法。