JPS62164372A - 多値デイザ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］ 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
印刷業こ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、多値レベルで擬似
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）や多値ディ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１７図（ロ
）に示すように、第１及び第２のマトリックスで構成さ
れた閾値マトリックスを用いて原稿の１画素に対応した
部分を複数多値ドツトで記録する方法であり、多値ディ
ザ法は、同様な闇値マトリックスを使用して、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録する方法である。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。

闇値マトリックス（ロ）を用いた多値ディザ画像への変
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のマトリッ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のマトリッ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のマトリックスのレベルよりも大きく、第２のマト
リッ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って第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、画像変換にも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、
多値ディ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、多値ディザ画像のみでは種
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、多値画像（例えば、多値ディザ画像）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
ィザマトリックスにより作成した多値ディザ画像におい
て、複数種の走査開口を設定し、上記走査開口内の多値
ディザ画像と、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ィザマ
トリックスにより求めた多イ心画像とを、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
走査開口を選定し２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１ 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、まず組織的多値ディザ法の１つとして、３階
調の４Ｘ４のベイヤ（Ｂａｙｅｒ）形マトリックスを闇
値マトリックスとして用いた場合を例にとって説明する
。

第１図はこの発明を説明するための多値ディザ画像例示
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のマトリック
スからなる２面の４Ｘ４のヘイヤ形３値ディザ悶値マト
リックス、（ハ）は田植マトリックス（ロ）によって白
、灰及び黒の３値画像（多値ディザ画像）に変換された
オリジナル画像（イ）の３値ディザ画像である。

なお、第１図（ハ）に示す多値ディザ画像は、白レベル
を２として、灰レベルを１として、黒レベルをＯとして
図示しである。以後の説明も同様である。

ベイヤ形多値閾値マトリー２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Ｘ２列の大きさの、Ｂは
２行Ｘ４列の大きさの、Ｃは４行Ｘ２列の大きさの、Ｄ
は４行Ｘ４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図に示す開口を固定したままで、第
１図（ハ）の多値ディ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、：ｊＳ３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′＃響を補正する係数で、開口り
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Ｏ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図りによる
開口に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）で定義した開口りを第４図に示すよう
に、多値ディザ画像の初期位置（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、図のように開口り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、この開口り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。従って、１行１列口（１、１）
の推定値は２４である。

次に、開口りを１画素分（この場合１列）だけ右に移動
させて、（１，２）における開口り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、開口りを１行だけ次の
行（，７Ｇ２行）に移動させて、開口４ｘ心が［３、２
］の位置から上述と同様に中間調Ｃ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ｆ１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
な開口り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１面積を第２図りに
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１２Ｘ２＝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っても、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ィザ画像（
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２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、この発明方法を具体的に説明する。

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、でさるだけ大きな走査開口を選択す
るものである。従って、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として示しである。

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、選択開口りを第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
の走査開口り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のマトリックスよりなる田植マトリックスで３値化
すると、（ニ）に示すような３　ｆｆ１画像が得られる
。

ここで、３値ディザ画像（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値ディザ画像（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
ったということになる。従って、この場合には走査開口
りは選択開口として不適当ということになる。

工程（１）で走査開口りが選択されなかったので、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１選択間口Ｃを第１図（ハ）の初期位こに重ねる
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ｌ３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：５２のマトリックスからな
る閾値マトリックス（第１図（ロ）の田植マトリックス
と２列目と３列目とから成る、すなわち走査開口内の田
植マトリックス）で３値化すると、（ニ）に示すような
ものとなる。

ここで、多値ディザ画像（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。

多値ディザ画像（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
ったということになる。従って、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が選択されなかったので、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）に示す不拘画素レベル像を
（ハ）に示す第１及び第２のマトリックスからなる闇値
マトリックスで３値化すると、（ニ）に示すようなもの
となる。

ここで、多値ディザ画像（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。

多値ディザ画像（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、！＆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
６Ｘ４＝２４となる。すなわち、第７図工程（３）の（
ロ）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）の多値ディザ画像の各画素
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ｒｊＪ間調！！！ｊ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：ｊＳ７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８１ｆｆｌに示す推定中！ｉｉＴ　、ｉｆ！Ｊｆｌは
、画素レベル変化の少ない領域では大きな走査開「ヨを
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
ナル中間調画像からの中間調画像に極めて近いものとな
っている。

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、フィルタをかけたり、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ャートである。

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、
閾値マトリッ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０図のｆｌ、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０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ｆｌ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７Ａ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偵ディザマトリックス
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、３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ィルタにかける場合を示
すフローチャートである０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、闇値マトリックスを
用いて新たな３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）はローパス
コンボリューションフィルタである。

第８図（イ）に示す推定した中間調画像を、第１３図Ｃ
イ）、（ロ）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の多値ディザマ
トリックスを用いて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値ディザ
−画像）が得られる。

第１５図は推定中間調画像を拡大中縮小する場合を示す
フローチャートである１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闇値マトリックスを用いて新た
な３値画像を得るものである。拡大・縮小の方法として
は１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則
法のうちで最も簡単なニアリスト・ネイバー７．ド法（
Ｎｅａｒｅｓｔ　Ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ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の多値ディザマトリックスを用いて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
、多値画像は多値ディザ画像あるいは多（［：度パター
ン、画像であることが好ましく、特に多値ディザ画像で
あることが好ましい。

多値ディザ画像を使用する場合には、ランダムディザや
条件付ディザよりも、最大面積の開口に闇値が１つづつ
入るように、組織的多値ディザ法による多値ディザ画像
が好ましい、また、最小面積の開口にも闇値が均等に入
るような分散型多値ディザ画像が好ましく、完全に閾ｆ
１が分散したベイヤ形多値ディザ画像が特に好ましい。

なお、上述の説ＩＪでは３１画素づつスキャンして中間
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画素具りづつスキャンするようにしてもよい。

また、上述の説’ＪＪ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
ら多値ディザ画像上を走査し、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。

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ィザ画像を得
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
を示すフローチャート、第１Ｏ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３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。 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６図 第８図 （イ） （ロ） 開口選択例 第９図 第１０図 入　　力　　　　３２ 第１ ｆ１変換後の中間調画像 １図 （ロ） （ニ） 多値ディザ画像 第１２図 第１３図 第１５図 拡大中間調画像 拡大３値ディザ画像 第１６図 縮小中間講画像 （ホ） 縮小３値ディザ画像 第１マトリツクス 第１７図 出力データ 灰

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. （１）多値ディザマトリックスにより作成した多値ディ
   ザ画像において、複数種の走査開口を設定し、上記走査
   開口内の多値ディザ画像と、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
   多値ディザマトリッ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ィザ画像の中間調画像推定方法。
2. （２）上記多値ディザ画像が組織的多値ディザ画像であ
   ることを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の多値デ
   ィザ画像の中間調画像推定方法。
3. （３）上記組織的多値ディザ画像がドット分散型多値デ
   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
   乃至第２項記載の多値ディザ画像の中間調画像推定方法
   。
4. （４）上記ドット分散型多値ディザ画像がベイヤ形多値
   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
   項記載の多値ディザ画像の中間調画像推定方法。
5. （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、上記組織的多値ディザ画像の閾値マ
   トリッ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
   ディザ画像の中間調画像推定方法。