CN100453317C - 改善锯齿效应的影像处理方法 - Google Patents

Abstract

一种改善锯齿效应的影像处理方法，使用于一影像输出装置中。首先产生一连续色调影像，并以一第一寻址空间定义出这些连续色调像素的坐标值。然后，产生一半色调影像。接着，将连续色调影像进行低通滤波处理，以产生一低通滤波影像。之后，判断在低通滤波像素中，是否可得到低通滤波影像密度值近似一预定密度值的一位置。若有，则产生得到对应至此位置的一关键点的第二寻址空间坐标值。接着，得到关键点所对应的一移动向量，以调整半色调像素的一显示点的位置。然后，根据显示点的调整后的位置输出显示点。

Description

改善锯齿效应的影像处理方法

技术领域

本发明涉及一种影像处理方法，特别是涉及一种改善锯齿效应的影像处理方法。

背景技术

为了得到高品质影像，影像边缘(edge)的处理扮演着重要的角色。尤其是图像或文字的高对比影像边缘的处理的优劣，更是影响影像品质的一个重要因素。在一般喷墨打印机中，为了节省计算时间，待打印影像先经由半色调处理(halftone process)后，得到半色调二位影像(halftone binaryimage)，以低分辨率形式输出打印。然而，此半色调二位影像在影像边缘上，常会出现锯齿效应(jaggy effect)，这是高品质影像所不希望出现的。

为了解决锯齿效应的问题，美国专利申请6,020,979中提出了一种“在连续色调影像信息中对高分辨率边缘位置信息进行编码的方法”(Method ofencoding high resolution edge position information in continuous toneimage information)。在此方法中，可能使用的几种边缘图样(pattern)示于图1中。然而，此方法仅能调整沿着快速扫描方向X的边缘位置，而无法调整沿着慢速扫描方向Y的边缘位置，故无法完整的解决上述的踞齿效应的问题。

此外，美国专利申请5,742,703描述了一种“具有文字及线条的灰阶影像的增加分辨率的方法与装置”(a method and apparatus for theresolution enhancement of gray-scale images that include text and lineart)，而美国专利申请5,778,160则提出一种“具有区域相关的喷墨打印系统”(Liquid ink printing system having region-dependent imageprocessing)。然而，此二篇专利申请中所披露的技术，必须用到复杂的分割操作(segmentation operation)与样本匹配(template matching)程序，需要过多的计算而造成时间与能量的损耗。如何设计出简单有效率的方法，来解决喷墨打印机输出影像的踞齿效应的问题，是目前业界所致力解决的问题之一。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种改善锯齿效应的影像处理方法。本发明不需过多的运算，即可在水平方向与垂直方向进行补偿以解决的踞齿效应的问题。本发明可以在低分辨率打印模式下，实现高分辨率的影像品质，故兼具有快速影像输出与高影像品质的优点。

根据本发明的目的，提出了一种改善锯齿效应的影像处理方法，使用于一影像输出装置中。本发明的方法包括，首先产生一连续色调影像，连续色调影像具有多个连续色调像素。这些连续色调像素以一第一寻址空间定义出这些连续色调像素的坐标值，各个连续色调像素具有一连续影像密度值，这些连续色调像素之一为I(i，j)，i、j为正整数。然后，根据连续色调影像进行半色调处理程序，以产生半色调影像，半色调影像具有对应至这些连续色调像素的多个半色调像素。这些半色调像素可为显示状态(ON state)或非显示状态(OFF state)，半色调像素HT(i，j)与连续色调像素I(i，j)对应。接着，将连续色调影像进行低通滤波处理，以产生一低通滤波影像。低通滤波影像具有对应至这些连续色调像素的多个低通滤波像素。一低通滤波像素B(i，j)与连续色调像素I(i，j)对应，各低通滤波像素具有一低通滤波影像密度值。之后，判断在低通滤波像素B(i，j)中，是否可得到低通滤波影像密度值近似一预定密度值的一位置。若有，则以一第二寻址空间定义此位置以得到对应至此位置的一关键点KP(i，j)的第二寻址空间坐标值。接着，根据关键点KP(i，j)与至少二个邻近的关键点的关系，判断关键点KP(i，j)对应至一外凸影像区或一内凹影像区，并得到关键点KP(i，j)所对应的一移动向量。且根据移动向量，调整半色调像素HT(i，j)的一显示点的位置。然后，根据显示点的调整后的位置输出显示点。

为使本发明的上述目的、特征、和优点能更明显易懂，下文特举一较佳实施例，并结合附图式详细说明如下。

附图说明

图1示出了美国专利申请6,020,979中可能使用的几种边缘图样；

图2示出了依照本发明一较佳实施例的一种改善锯齿效应的影像处理方法流程图；

第3A及3B图示出了在步骤208中，估测关键点KP(i，j)的步骤的详细流程图；

图4示出了在调整前的部分半色调影像的一例；

图5说明如何使用内差法以得到关键点KP(i，j)的第二寻址空间坐标值(Vc，Vr)；

图6A及6B示出了在步骤210中，判断关键点KP(i，j)对应至一外凸影像区或一内凹影像区，并得到关键点KP(i，j)所对应的移动向量的步骤的详细流程图；

图7A及7B示出了当关键点KP(i，j)分别对应至外凸影像区及内凹影像区时的向量关系图；

图8A及8B示出了以参考点Q为圆心，半径为R的圆与外凸影像区的关系图；

图9是针对图10的特定图样来产生移动向量的流程图；

图10所示出了乃八个可能产生踞齿效应的特定图样(A)^-(H)；

图11示出了对应至低分辨率打印的像素与对应至高分辨率打印的次像素的示意图；

图12A示出了可能不会有关键点产生的半色调像素数组的一例；

图12B示出了可能有关键点产生的半色调像素数组的一例；

图13A、14A及15A是未执行本发明的原始半色调影像图；以及

图13B、14B及15B是执行本发明的影像处理方法后所得到的半色调影像图。

图式标号说明

202-212、302-340、602-630、902-918：步骤流程

402：显示点

具体实施方式

请参照图2，其示出了依照本发明一较佳实施例的一种改善锯齿效应的影像处理方法流程图。本发明使用于一影像输出装置，较佳地为喷墨打印机或多功能事务机。本发明的方法包括下列步骤。首先，执行步骤202，打印机接收红绿蓝(RGB)影像讯号，并将RGB影像讯号进行转换，以得到CMYK墨色密度平面(CMYK colorant ink density plane)。CMYK墨色密度平面为靛蓝色(C)、洋红色(M)、黄色(C)及黑色(K)连续色调影像(continuous tonedensity plane)。以连续色调影像I代表靛蓝、洋红、黄及黑墨色密度平面之一。上述的转换操作系以平行处理的方式同时产生CMYK墨色密度平面。当CMYK墨色密度平面组合起来之后，其视觉效果将会与屏幕上所显示的RGB影像讯号接近。

连续色调影像I具有多个连续色调像素。连续色调像素以一第一寻址空间，例如是低分辨率寻址空间，定义出这些连续色调像素的位置。位于连续色调影像I的第i列与第j行的连续色调像素以连续色调像素I(i，j)表示，其中，i、j为正整数。此外，连续色调像素I(i，j)具有一连续影像密度值，密度值为介于0到1之间的实数。以256个灰阶为例，密度值0对应至灰阶值0，而密度值1对应至灰阶值255。

接着，执行步骤204与206。在步骤204中，根据连续色调影像I进行半色调处理，以产生一半色调影像HT。半色调影像HT具有对应至这些连续色调像素的多个半色调像素。这些半色调像素可为显示状态(ON state)或非显示状态(OFF state)。半色调像素HT(i，j)与连续色调像素I(i，j)对应。

请参照图4，其示出了在调整前的部分半色调影像的一例。当半色调像素，例如是HT(i，j)，为显示状态时，半色调像素具有一显示点402；而当半色调像素，例如是HT(i，j+1)，为非显示状态时，半色调像素不具有显示点。在喷墨打印机中，此显示点为CMYK四种颜色之一的墨点(ink dot)。显示点的较佳地为圆形。若像素的像素边框长度(pixel grid length)为L的话，则显示点的半径R等于((2^1/2)/2)L，约为0.707L。而显示点的圆心位于像素的中心点。显示点凸出于一个像素边框之外的斜线部分的面积A0为((π/2-1))/4*L²。

在步骤206中，将连续色调影像I进行低通滤波(low-pass filter)处理，例如是反混迭算法(Anti-Aliasing algorithm)处理或是高斯模糊处理(Gaussian-blurred)，以产生一低通滤波影像B。低通滤波影像B具有对应至连续色调像素I的多个低通滤波像素。低通滤波像素B(i，j)与连续色调像素I(i，j)对应。低通滤波像素B(i，j)具有一低通滤波影像密度值。接着，进入步骤208。

在步骤208中，判断在低通滤波像素B(i，j)中，是否可得到低通滤波影像密度值近似一预定密度值的一位置。若有，则以一第二寻址空间定义此位置以得到对应至此位置的一关键点KP(i，j)的第二寻址空间坐标值(Vc，Vr)。此第二寻址空间坐标值(Vc，Vr)记录于路径函数Contour(i，j)中。路径函数Contour(i，j)＝(r’，c’)，r’，c’为介于-0.5到0.5的实数，当(r’，c’)为(0，0)时，则代表像素的中心点。当r’及c’二者之一不为0时，代表像素(i，j)具有关键点KP(i，j)；当r’及c’二者均为(0，0)时，代表像素(i，j)不具有关键点KP(i，j)。其中，预定密度值较佳地为1/2，而第二寻址空间较佳地为较高分辨率寻址空间。多个关键点连接起来形成一虚拟轮廓路径(virtual contour path)。接着，进入步骤210。

在步骤210中，根据关键点KP(i，j)与至少二个邻近的关键点的关系，判断关键点KP(i，j)对应至一外凸影像区或一内凹影像区，并得到关键点KP(i，j)所对应的一移动向量。然后，根据此移动向量，调整半色调像素HT(i，j)的一显示点的位置。接着，执行步骤212，根据此显示点的调整后的位置输出此显示点。

现将上述的步骤206、208、210及212的详细内容分述如下。在步骤206中，以高斯模糊处理中的高斯回旋(Gaussian convolution)运算为例，来说明如何对连续色调影像I进行处理以得到低通滤波影像B。以标准差(standard deviation)σ＝0.65个像素长度(pixel grid)的高斯回旋运算为例，此高斯回旋运算可简化为对3x3的像素矩阵进行不同权数(weight)的加权运算。连续色调像素I(i，j)与其周围的8个连续色调像素的权重如表一所示：

表一

像素	I(i-1，j-1)	I(i-1，j)	I(i-1，j+1)
				权重	0.035	0.12	0.035
像素	I(i，j-1)	I(i，j)	I(i，j+1)
				权重	0.12	0.38	0.12
像素	I(i+1，j-1)	I(i+1，j)	I(i+1，j+1)
				权重	0.035	0.12	0.035

其中，低通滤波像素B(i，j)的低通滤波影像密度值为将连续色调像素I(i，j)与其周围的8个连续色调像素的连续影像密度值分别与对应的权重相乘之后的和。如此，低通滤波像素B(i，j)的低通滤波影像密度值将会包含有连续色调像素I(i，j)附近的连续色调密度值的局部分布信息(localdistribution information)。越大的标准差值，将会使低通滤波影像密度值包含到越大范围的局部分布信息。

请参照图3A及3B，其所示出了在步骤208中，估测关键点KP(i，j)的步骤的详细流程图。在图2的步骤206执行完成而得到低通滤波影像B之后，首先，藉由依序执行步骤302、304、306及308，来计算低通滤波像素B(i，j)所对应的一局部区域的多列低通滤波像素的低通滤波影像密度值的多个列平均值，与此局部区域的多行低通滤波像素的低通滤波影像密度值的多个行平均值。低通滤波像素B(i，j)所对应的局部区域可为以低通滤波像素B(i，j)为中心的3x3像素矩阵。

在步骤302中，设定对应至低通滤波像素B(i，j)的3x3像素矩阵，低通滤波像素B(i，j)位于此3x3像素矩阵的中心位置。亦即，此3x3像素矩阵是由3列3行低通滤波像素所组成，包括第0列、第1列及第2列低通滤波像素，与第0行、第1行及第2行低通滤波像素，而低通滤波像素B(i，j)位于第1列第1行。

在步骤304中，分别计算出第0列、第1列及第2列低通滤波像素的低通滤波影像密度值的平均值R0、R1及R2，与第0行、第1行及第2行低通滤波像素的低通滤波影像密度值的平均值C0、C1及C2。

在步骤306中，令参数值RMin等于R0、R1及R2中的最小值，令参数值RMax等于R0、R1及R2中的最大值，令参数值RMed等于R0、R1及R2中的中间值，令参数值CMin等于C0、C1及C2中的最小值，令参数值CMax等于C0、C1及C2中的最大值，并令参数值CMed等于C0、C1及C2中的中间值。

在步骤308中，判断是否RMax-RMin大于一容忍值，此容忍值例如是0.5，且RMed＝R1，RMax＞0.5，RMin＜0.5，若是，则进入步骤310，若否，则进入步骤322。

接着，执行步骤310，根据列平均值R0、R1及R2，使用内差法求出低通滤波影像密度值近似预定密度值，亦即0.5，的第二寻址空间行坐标值Vr0。请参考图5，其说明如何使用内差法以得到关键点KP(i，j)的第二寻址空间坐标值(Vc，Vr)。以低通滤波像素B(i，j)的中心点O为第二寻址空间坐标的坐标原点。第0列、第1列及第2列低通滤波像素的中心线的第二寻址空间列坐标值分别为-1、0及1，其分别对应至低通滤波影像密度值R0、R1及R2；而第0行、第1行及第2行低通滤波像素的中心线的第二寻址空间行坐标值分别为-1、0及1，其分别对应至低通滤波影像密度值C0、C1及C2。藉由(-1，R0)及(0，R1)所组成的线段，与(0，R1)及(1，R2)所组成的线段，可以用内差法求出低通滤波影像密度值等于0.5的第二寻址空间列坐标值Vr0。

接着，进入步骤312，判断是否第二寻址空间列坐标值Vr0位于低通滤波像素B(i，j)所在的列的区域内，若是，则进入步骤314，若否，则进入步骤322。其中，可藉由判断第二寻址空间列坐标值Vr0的绝对值是否小于0.5来得知第二寻址空间列坐标值Vr0是否位于低通滤波像素B(i，j)所在的列的区域内。

在步骤314中，判断是否低通滤波像素B(i，j)所对应的低通滤波影像密度值C1为所有行平均值C0、C1及C2的中间值。若是，则进入步骤318，低通滤波像素B(i，j)的一列标示值MarkR(i，j)设为一第一值，例如是255；若否，则进入步骤320，低通滤波像素B(i，j)的列标示值MarkR(i，j)设为一第二值，例如是128。在步骤318与320之后，进入步骤322。

在步骤322中，判断是否CMax-CMin大于一容忍值，且CMed＝R1，CMax＞0.5，CMin＜0.5，若是，则进入步骤324，若否，则进入步骤338。

在步骤324中，根据行平均值C0、C1及C2，使用内差法求出低通滤波影像密度值近似预定密度值的一第二寻址空间行坐标值Vc0。请参考图5，同样地，藉由(-1，C0)及(0，C1)所组成的线段，与(0，C1)及(1，C2)所组成的线段，可以用内差法求出低通滤波影像密度值等于1/2的第二寻址空间行坐标值Vc0。

接着，执行步骤326，判断是否第二寻址空间行坐标值Vc0位于低通滤波像素B(i，j)所在的行的区域内，若是，则进入步骤328，若否，则进入步骤334，将列标示值MarkR(i，j)与行标示值MarkC(i，j)均设为0。在步骤328中，判断是否低通滤波像素B(i，j)所对应的列平均值R1为列平均值R0、R1及R2的中间值，若是，则进入步骤330，将低通滤波像素B(i，j)的行标示值MarkC(i，j)设为第一值；若否，则进入步骤332，低通滤波像素B(i，j)的行标示值MarkC(i，j)设为第二值。

在步骤330与332之后执行步骤336，记录第二寻址空间列坐标值Vr0与第二寻址空间行坐标值Vc0，并将第二寻址空间坐标值(Vr0，Vc0)的点设为关键点KP(i，j)。此时，低通滤波像素B(i，j)所对应的路径函数Contour(i，j)的值设为(Vr0，Vc0)，其中Vc0与Vr0的绝对值小于0.5。然后，进入步骤338，判断是否已对所有的像素处理完毕，若是，则进入步骤602，若否，则回到图3A的步骤340，前进至下一个像素，并重新执行步骤302。

请参照第6A及6B图，其示出了在步骤210中，判断关键点KP(i，j)对应至一外凸影像区或一内凹影像区，并得到关键点KP(i，j)所对应的移动向量的步骤的详细流程图。首先，执行步骤602，针对半色调像素HT(i，j)，取得9个路径函数Contour(i+u，j+v)，u，v＝{-1，0，1}。接着，进入步骤604，判断是否行标示值MarkC(i，j)与列标示值MarkR(i，j)均为第一值，若是，则代表半色调像素HT(i，j)的显示点为需移动者，接着，执行步骤608；若否，则进入步骤606，前进至下一个像素，并回到步骤602。

在步骤608中，寻找离关键点KP(i，j)最接近的二个关键点KP1与KP2。寻找方法如下。请同时参考图7A及7B图，其示出了当关键点KP(i，j)分别对应至外凸影像区及内凹影像区时的向量关系图。先假设一混合坐标系，其是将第一寻址空间与第二寻址空间混迭而得。混合坐标系的混合坐标值为第一寻址空间坐标值与第二寻址空间坐标值的和。设定关键点KP(i，j)的混合坐标值为P0＝Contour(i，j)+(i，j)。接着，判断符合MarkR(m，n)＞0或MarkC(m，n)＞0的Contour(m，n)是否存在，其中，i-1＜＝m＜＝i+1，j-1＜＝n＜＝j+1，且(m，n)不等于(i，j)。若存在的话，找出混合坐标值中，Contour(m，n)+(m，n)与Contour(i，j)+(i，j)差值最小的两个点，分别令其为P1与P2。此时，P1与P2即为关键点KP1与KP2的混合坐标值，且P1与P的距离，以及P2与P的距离为最小两个距离。接着执行步骤610，判断P1与P2是否存在，若是，则进入步骤612，若否，则进入图9的步骤902。

在步骤612中，首先，计算低通滤波像素B(i，j)所对应的以低通滤波像素B(i，j)为中心的3x3的像素数组的局部区域的一列密度变化量RowP与一行浓度变化量ColP：

RowP＝[B(i+1，j-1)-B(i，j-1)+B(i，j-1)-B(i-1，j-1)]+[B(i+1，j)-B(i，j)+B(i，j)-B(i-1，j)]+[B(i+1，j+1)-B(i，j+1)+B(i，j+1)-B(i-1，j+1)]

＝B(i+1，j-1)-B(i-1，j-1)+B(i+1，j)-B(i-1，j)+B(i+1，j+1)-B(i-1，j+1)；

RowP＝B(i-1，j+1)-B(i-1，j-1)+B(i，j+1)-B(i，j-1)+B(i+1，j+1)-B(i+1，j-1)。

接着，根据列密度变化量RowR与行浓度变化量ColR得到一梯度向量GR＝<RowP，ColP>/||<RowP，ColP>||，其中，||V||为任意向量V的长度，GR是指向密度值高的方向。然后，以关键点KP(i，j)为始点，得到分别以关键点KP1与KP2为终点的一第一轮廓向量V1与一第二轮廓向量V2，V1＝<P1-P0>/||P1-P0||，V2＝<P2-P0>/||P2-P0||。

之后，求得一移动方向向量MD2，移动方向向量MD2的方向系大致上与第一轮廓向量V1与第二轮廓向量V2的夹角的角平分线平行，并与梯度向量GR夹一锐角。其中，移动方向向量MD2的求法如下。先设定一向量MV：

MV＝(V1+V2)/2；if(||V1+V2||)＞0.2

  ＝(V1-V2)*〔〕

接着，令一向量MD1等于MV/||MV||，求出V1与V2的夹角Theta＝Cos^-1(V1·V2)，并令函数Sign的值如下：

Sign＝+1；if(MD1·GR)＞0

    ＝-1；otherwise

接着，令移动方向向量MD2等于Sign*MD1。其中，“*”代表乘法运算子，“·”代表内积运算子。移动方向向量MD2为长度为1单位的单位向量。

接着，进入步骤614，判断夹角Theta是否小于π/4，若是，则进入步骤616，将夹角Theta设为π/4，以避免因夹角Theta过小而产生误操作；若否，则进入步骤618。

在步骤618中，由移动方向向量MD2、第一轮廓向量V1与第二轮廓向量V2判断关键点KP(i，j)对应至外凸影像区或内凹影像区。可以藉由判断是否(MD2·V1)及(MD2·V2)的值来得知关键点KP(i，j)对应内凹影像区或是外凸影像区。

当移动方向向量MD2与第一轮廓向量V1的夹角为锐角且移动方向向量MD2与第二轮廓向量V2的夹角均为锐角时，(MD2·V1)及(MD2·V2)均为正值，此时，关键点KP(i，j)附近的影像为外凸影像区。如图7A所示。当移动方向向量MD2与第一轮廓向量V1的夹角以及移动方向向量MD2与第二轮廓向量V2的夹角均大于π/2时，(MD2·V1)及(MD2·V2)均为负值，此时，关键点KP(i，j)附近的影像为内凹影像区。如图7B所示。

在步骤618中，当判断出关键点KP(i，j)对应至外凸影像区时，执行步骤620；当判断出关键点KP(i，j)不对应至外凸影像区时，执行步骤622。

斜线区域在低通滤波密度值较高的区域。在步骤620中，得到一参考点Q，参考点Q与第一轮廓向量V1的距离等于显示点的半径R的1/t倍，且参考点Q与第二轮廓向量P2的距离亦等于显示点的半径的1/t倍，t值较佳地为2。其中，当t等于2时，可求出线段P0Q的长度为0.5R/sin(Theta/2)，而向量P0Q则为(0.5R/sin(Theta/2))*MD2。可得到参考点Q的第二寻址空间坐标值可表示为(0.5R/sin(Theta/2))*MD2+Contour(i，j)。如此，以坐标原点O，亦即半色调像素HT(i，j)的中心点，为始点，Q为终点的移动向量MVector为(0.5R/sin(Theta/2))*MD2+Contour(i，j)。图8A示出了以参考点Q为圆心，半径为R的圆与外凸影像区的关系图。

在步骤622中，得到参考点Q’，其中，以参考点Q’为圆心，显示点的半径R为半径得到一圆形区域，此圆形区域与第一轮廓向量V1、第二轮廓向量V2重合的一扇形区域A1的面积为一预定面积。请同时参考第8B图，其示出了以参考点Q’为圆心，半径为R的圆与内凹影像区的关系图。此预定面积较佳地为(π/2-1)/4。为了求得符合此预定面积的参考点Q’的位置，可以藉由表二的不同的夹角Theta所对应的参考点Q’与关键点KP(i，j)的距离，并使用内差法求出。假设取Theta＝π及π/2作为内差法运算的端点，可以先求出线段P2Q’的距离D等于(0.5-2(0.5-0.299)(π-Theta)/π)，而向量P0Q’则为(0.5-2(0.5-0.299)(π-Theta)/π)*MD2。如此，可得到参考点Q’在其第二寻址空间坐标值可表示为(0.5-2(0.5-0.299)(π-Theta)/π)*MD2+Contour(i，j)。此时，以坐标原点O为始点，Q’为终点的移动向量MVector’＝(0.5-2(0.5-0.299)(π-Theta)/π)*MD2+Contour(i，j)。

表二

Theta	参考点与关键点KP(i，j)的距离
		π	0.5

9π/10	0.462
		8π/10	0.4251
7π/10	0.3871
		6π/10	0.3471
π/2	0.299

接着，进入步骤624，判断半色调像素HT(i，j)是否为显示状态(ONstate)，若是，则执行步骤628；若否，则执行步骤626。在步骤628中，将显示点的中心从半色调像素HT(i，j)的中心点O沿着移动向量的方向移动此移动向量的长度的距离，接着执行步骤630，判断是否所有的像素都已处理完毕，若是，则进入步骤212；若否，则回到步骤606。在步骤626中，当半色调像素HT(i，j)所对应的局部区域，亦即以HT(i，j)为中心的3x3像素矩阵中，任一连续色调像素的密度值大于一高临界密度值时，例如是密度值大于0.8时，于半色调像素HT(i，j)中增加一第二显示点。若任一连续色调像素的密度值大于一高临界密度值的条件成立，则执行步骤628，设定该移动向量的第二寻址空间坐标值为参考点的第二寻址空间坐标值，并将第二显示点的中心设于接近参考点之处；若不成立，则进入步骤630。

当在步骤610中，判断出P1及P2不存在时，本发明更可藉由判断关键点KP(i，j)所对应的局部区域的连续色调像素是否符合多个特定图样，并根据所符合的特定图样来决定移动向量，以解决这些特定图样所可能产生的踞齿效应的问题。请参照图9及图10，其中，图9是针对图10的特定图样来产生移动向量的流程图，而图10所示出了八个可能产生踞齿效应的特定图样(A)-(H)。

当P1与P2不存在时，接着执行步骤902，初始化一位屏蔽(bit mask)字节BM(i，j)。请参照第10(I)图所示的位屏蔽字节BM(i，j)的示意图。位屏蔽字节BM(i，j)中的八个位分别对应至与连续色调像素I(i，j)相邻的8个连续色调像素。

请参考图10(I)，连续色调像素I(i，j+1)、连续色调像素I(i-1，j+1)、连续色调像素I(i-1，j)、连续色调像素I(i-1，j-1)、连续色调像素I(i，j-1)、连续色调像素I(i+1，j-1)、连续色调像素I(i+1，j)及连续色调像素I(i+1，j+1)分别对应至位屏蔽字节BM(i，j)的第0位至第7位。假设一大密度参考值LD＝0.8，一小密度参考值SD＝0.2。当连续色调像素的密度值大于LD时，其所对应的位为1，而当连续色调像素的密度值小于SD时，其所对应的位为0。若与连续色调像素I(i，j)相邻的8个连续色调像素中的任一个的密度值介于SD与LD之间的话，则回到步骤630。

在图10(A)至10(H)所示的八种特定图样中，斜线部分代表密度值大于LD的连续色调像素。由上述可知，图10(A)至10(H)所示的八种特定图样所对应的位屏蔽字节BM(i，j)的十进制值分别为36、132、9、33、72、66、18及144。

在步骤902之后，接着执行步骤904，判断连续色调像素I(i，j)所对应的位屏蔽字节BM(i，j)是否为36或72，若是，则代表连续色调像素I(i，j)与附近的八个像素符合第10(A)及10(E)图所示的图样，则可执行步骤906，将移动向量设为(0，-1/3)；若否，则进入步骤908。

在步骤908中，判断连续色调像素I(i，j)所对应的位屏蔽字节BM(i，j)是否为66或132，若是，则代表连续色调像素I(i，j)与附近的八个像素符合图10(B)及10(F)所示的图样，则可执行步骤910，将移动向量设为(0，1/3)；若否，则进入步骤912。

在步骤912中，判断连续色调像素I(i，j)所对应的位屏蔽字节BM(i，j)是否为33或144，若是，则代表连续色调像素I(i，j)与附近的八个像素符合图10(D)及10(H)所示的图样，则可执行步骤914，将移动向量设为(1/3，0)；若否，则进入步骤916。

在步骤916中，判断连续色调像素I(i，j)所对应的位屏蔽字节BM(i，j)是否为9或18，若是，则代表连续色调像素I(i，j)与附近的八个像素符合图10(C)及10(G)所示的图样，则可执行步骤918，将移动向量设为(-1/3，0)；若否，则回到步骤630。在步骤906、910、914及918之后，回到步骤628。

在图2的步骤212中，根据显示点的调整后的位置输出显示点，或根据第二显示点的位置输出第二显示点。对于一般可进行低分辨率打印与高分辨率打印的喷墨打印机而言，其像素的大小可随着分辨率的不同而改变。请参照图11，其示出了对应至低分辨率打印的像素与对应至高分辨率打印的次像素的示意图。每个像素例如包含有4x8个次像素。每个次像素的位置使用较高分辨率寻址空间来寻址。当本发明欲输出显示点时，可以先将移动向量MVector的终点Q点的坐标值先量化(quantize)，以得到Q点所对应的次像素。以图11为例，Q点对应至第2列第3行次像素Q”。如此，喷墨打印机即可以次像素Q”为中心，输出半径为R的墨点，以完成步骤212的根据显示点的调整后的位置输出显示点的操作。

请参照图12A及12B，图12A示出了可能不会有关键点产生的半色调像素数组的一例，而图12B示出了可能有关键点产生的半色调像素数组的一例。在步骤208中，本发明所得到的关键点KP(i，j)与至少二个邻近的关键点所组成的一轮廓路径接近直线状，其对应至局部区域中，部分区域集中为高密度值而其它区区域集中为低密度值的影像。针对有剧烈的密度值变化量的影像，依照本发明的精神将不会有关键值产生，而不会影响到影像的分辨率。图12A示出了具有一尖端的影像。依照图3A的步骤308的判断，图12A所对应的RMed将可能不等于R1，且依照图3B的步骤322的判断，图12A所对应的CMed将也可能不等于C1，故此半色调像素数组的中心像素将不会有关键点产生，亦不会增加一显示点于此中心像素之处。故本发明并不会因为使此影像中的尖端模糊化。

而且，在步骤626中，本发明需在半色调像素HT(i，j)周围8个像素的任一连续色调像素的密度值大于一高临界密度值时，半色调像素HT(i，j)中方才增加一第二显示点。这是因为，当半色调像素HT(i，j)附近有显示点存在时，加于半色调像素HT(i，j)中的第二显示点便不会影响到原影像的颜色深浅，而又能实现解决踞齿效应的目的。

请参照图13A、图13B、图14A、图14B、图15A及图15B，其中，图13A、图14A及图15A是未执行本发明的原始半色调影像图；而图13B、图14B及图15B是执行本发明的影像处理方法后所得到的半色调影像图。由这些模拟结果可以清楚看出，实施本发明的影像处理方法确实可以有效地解决影像中踞齿效应的问题，而提高影像品质。

本发明除了适用于喷墨打印机与多功能事务机之外，亦可适用于印刷机或是其它兼具低分辨率寻址空间与较高分辨率寻址空间的影像输出装置中。本发明上述实施例所披露的改善锯齿效应的影像处理方法不需过多的运算，即可在水平方向与垂直方向进行补偿以解决的踞齿效应的问题。本发明可以在低分辨率打印模式下实现高分辨率的影像品质，故兼具有快速影像输出与高影像品质的优点。

综上所述，虽然本发明已以一较佳实施例披露如上，然其并非用以限定本发明，本领域的技术人员在不脱离本发明的精神和范围的前提下，可作各种的更动与润饰，因此本发明的保护范围视所附的权利要求为准。

Claims (19)

1.一种改善锯齿效应的影像处理方法，使用于一影像输出装置中，该方法包括：

产生一连续色调影像，该连续色调影像具有多个连续色调像素，所述连续色调像素以一第一寻址空间定义出所述连续色调像素的坐标值，各所述连续色调像素具有一连续影像密度值，所述连续色调像素之一为I(i，j)，i、j为正整数；

根据该连续色调影像进行半色调处理程序，以产生半色调影像，该半色调影像具有对应至所述连续色调像素的多个半色调像素，所述半色调像素可为显示状态或非显示状态，半色调像素HT(i，j)与连续色调像素I(i，j)对应；

将该连续色调影像进行低通滤波处理，以产生一低通滤波影像，该低通滤波影像具有对应至所述连续色调像素的多个低通滤波像素，一低通滤波像素B(i，j)与连续色调像素I(i，j)对应，各所述低通滤波像素具有一低通滤波影像密度值；

判断在该低通滤波像素B(i，j)中，是否可得到该低通滤波影像密度值近似一预定密度值的一位置，若有，则以一第二寻址空间定义该位置以得到对应至该位置的一关键点KP(i，j)的第二寻址空间坐标值；

根据该关键点KP(i，j)与至少二个邻近的关键点的关系，判断该关键点KP(i，j)对应至一外凸影像区或一内凹影像区，并得到该关键点KP(i，j)所对应的一移动向量，且根据该移动向量，调整该半色调像素HT(i，j)的一显示点的位置；以及

根据该显示点的调整后的位置输出该显示点。

2.如权利要求1所述的影像处理方法，其中，当该关键点KP(i，j)与至少二个邻近的关键点所组成的一轮廓路径接近直线状。

3.如权利要求1所述的影像处理方法，其中，该第一寻址空间是低分辨率寻址空间，该第二寻址空间是较高分辨率寻址空间。

4.如权利要求1所述的影像处理方法，其中，该影像处理方法应用于一印刷机中。

5.如权利要求1所述的影像处理方法，其中，该影像处理方法应用于一喷墨打印机中。

6.如权利要求5所述的影像处理方法，其中，该显示点为靛蓝色(C)墨点、洋红色(M)墨点、黄色(Y)墨点或黑色(K)墨点。

7.如权利要求1所述的影像处理方法，其中，该关键点KP(i，j)与该至少二个邻近的关键点对应至一第一轮廓向量与一第二轮廓向量，当该关键点KP(i，j)对应至一外凸影像区时，该移动向量所对应的一参考点与第一轮廓向量的距离等于该显示点的半径的1/t倍，且该参考点与第二轮廓向量的距离系亦等于该显示点的半径的1/t倍，t为大于1的正实数。

8.如权利要求7所述的影像处理方法，其中，t等于2。

9.如权利要求1所述的影像处理方法，其中，当该关键点KP(i，j)对应至一内凹影像区时，该关键点KP(i，j)与该至少二个邻近的关键点对应至一第一轮廓向量与一第二轮廓向量，以该移动向量所对应的一参考点为圆心，该显示点的半径为半径得到一圆形区域，该圆形区域与该第一轮廓向量、该第二轮廓向量重合的一扇形区域的面积为一预定面积。

10.如权利要求9所述的影像处理方法，其中，而该预定面积为(π/2-1)/4倍的半色调像素的面积。

11.如权利要求1所述的影像处理方法，其中，判断在低通滤波像素B(i，j)中是否可得到该低通滤波影像密度值近似该预定密度值的该位置的步骤包括：

(a1)计算该低通滤波像素B(i，j)所对应的一局部区域的多列低通滤波像素的低通滤波影像密度值的多个列平均值，与该局部区域的多行低通滤波像素的低通滤波影像密度值的多个行平均值；

(a2)根据所述列平均值，使用内差法求出低通滤波影像密度值近似该预定密度值的一第二寻址空间列坐标值，当该第二寻址空间列坐标值位于该低通滤波像素B(i，j)所在的列的区域内时，则进入步骤(a3)，若否，则判断是否CMax-CMin大于一容忍值，且CMed＝R1，CMax＞0.5，CMin＜0.5，若是，则进入步骤(a4)；

(a3)判断是否该低通滤波像素B(i，j)所对应的该行低通滤波像素的低通滤波影像密度值为所述行平均值的中间值，若是，则该低通滤波像素B(i，j)的一列标示值MarkR(i，j)设为一第一值；若否，则该低通滤波像素B(i，j)的该列标示值MarkR(i，j)设为一第二值；

(a4)根据所述行平均值，使用内差法求出低通滤波影像密度值近似该预定密度值的一第二寻址空间行坐标值，当该第二寻址空间行坐标值位于该低通滤波像素B(i，j)所在的行的区域内时，则进入步骤(a5)，若否，则进入步骤(a6)；

(a5)判断是否该低通滤波像素B(i，j)所对应的该列低通滤波像素的低通滤波影像密度值为所述列平均值的中间值，若是，则该低通滤波像素B(i，j)的一行标示值MarkC(i，j)设为该第一值；若否，则该低通滤波像素B(i，j)的该行标示值MarkC(i，j)设为该第二值；以及记录第二寻址空间列坐标值与第二寻址空间行坐标值，并将第二寻址空间坐标值的点设为该关键点KP(i，j)，以及

(a6)将列标示值MarkR(i，j)与行标示值MarkC(i，j)均设为0。

12.如权利要求11所述的影像处理方法，其中，判断该关键点KP(i，j)对应至一外凸影像区或一内凹影像区的步骤包括：

(b1)当该低通滤波像素行标示值MarkC(i，j)与该列标示值MarkR(i，j)均为该第一值时，执行步骤(b2)；

(b2)寻找离该关键点KP(i，j)最接近的二个关键点KP1与KP2；

(b3)计算该低通滤波像素B(i，j)所对应的该局部区域的一列密度变化量与一行浓度变化量，并根据该列密度变化量与行浓度变化量得到一梯度向量GR；

(b4)以该关键点KP(i，j)为始点，得到分别以该关键点KP1与KP2为终点的一第一轮廓向量与一第二轮廓向量，并得到一移动方向向量，该移动方向向量的方向大致上与该第一轮廓向量与该第二轮廓向量的夹角的角平分线平行，并与该梯度向量GR夹一锐角；

(b5)由该移动方向向量、该第一轮廓向量与该第二轮廓向量判断该关键点KP(i，j)对应至一外凸影像区或一内凹影像区，当该关键点KP(i，j)对应至该外凸影像区时，执行步骤(b6)，当该关键点KP(i，j)对应至该内凹影像区时，执行步骤(b7)；

(b6)得到第一参考点，该参考点与第一轮廓向量的距离等于该显示点的半径的1/t倍，且该参考点与第二轮廓向量的距离系亦等于该显示点的半径的1/t倍，t为大于1的正实数，接着执行步骤(b8)；

(b7)得到第二参考点，以该参考点为圆心，该显示点的半径为半径得到一圆形区域，该圆形区域与该第一轮廓向量、该第二轮廓向量重合的一扇形区域的面积为一预定面积；以及

(b8)以该第二寻址空间的坐标原点为始点，以该参考点为终点，得到该移动向量。

13.如权利要求12所述的影像处理方法，其中，t等于2，而该预定面积为(π/2-1)/4倍的半色调像素的面积。

14.如权利要求12所述的影像处理方法，其中，当该移动方向向量与该第一轮廓向量的内积为负，且该移动方向向量与该第二轮廓向量的内积为负时，该关键点KP(i，j)对应至该内凹影像区。

15.如权利要求12所述的影像处理方法，其中，当该移动方向向量与该第一轮廓向量的内积为正，且该移动方向向量与该第二轮廓向量的内积为正，该关键点KP(i，j)对应至该外凸影像区。

16.如权利要求12所述的影像处理方法，其中，在判断出该关键点KP(i，j)对应至一外凸影像区或一内凹影像区之后还包括以下步骤：

(c1)判断该半色调像素HT(i，j)是否为显示状态，若是，则执行步骤(c2)，若否，则执行步骤(c3)；

(c2)将该显示点的中心从半色调像素HT(i，j)的中心点沿着移动向量的方向移动此移动向量的长度的距离，接着执行步骤(c4)；

(c3)若该半色调像素HT(i，j)所对应的该局部区域中，任一连续色调像素的的密度大于一高临界密度值时，于该半色调像素HT(i，j)中增加一第二显示点，该第二显示点的中心位于接近所述参考点之处；以及

(c4)判断是否所有的像素都已处理完毕。

17.如权利要求1所述的影像处理方法，其中，该影像处理方法还包括：

判断该关键点KP(i，j)所对应的该局部区域是否符合多个特定图样之一，若是，则根据所符合的特定图样，得到该移动向量。

18.如权利要求1所述的影像处理方法，其中，该低通滤波处理为反混迭算法处理。

19.如权利要求1所述的影像处理方法，其中，该低通滤波处理为高斯模糊处理。

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