JP2000184196A - 画像２値化方法および装置 - Google Patents
画像２値化方法および装置Info
- Publication number
- JP2000184196A JP2000184196A JP10360686A JP36068698A JP2000184196A JP 2000184196 A JP2000184196 A JP 2000184196A JP 10360686 A JP10360686 A JP 10360686A JP 36068698 A JP36068698 A JP 36068698A JP 2000184196 A JP2000184196 A JP 2000184196A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- error
- pixel value
- quantized
- value
- calculating
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Color, Gradation (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 ＦＭスクリーニング方式において多色印刷を
行う場合に、各色同士の重なりを避けると同時に、空白
部分を少なくする画像２値化方法および装置を提供す
る。 【解決手段】 原画素値Ｐ1に補正分を加算して補正画
素値Ｑ1を算出する加算手段１と、複数の補正画素値Ｑ1
〜Ｑ4の総和Ｓ＝Ｑ1＋Ｑ2＋Ｑ3＋Ｑ4を算出した後、総
和Ｓの量子化値Ｓ'を算出し、量子化値Ｓに基づいて補
正画素値Ｑ1〜Ｑ4を量子化して、量子化画素値Ｑ'1〜
Ｑ'4を算出する量子化手段２を有する。さらに、補正画
素値Ｑ1と量子化画素値Ｑ'1の量子化誤差Ｅ1を算出する
減算手段３と、量子化誤差Ｅ1を格納するエラーデータ
バッファ４と、複数の量子化誤差と重み係数を用いて、
誤差拡散のための補正分を算出する誤差演算手段５を有
する。
行う場合に、各色同士の重なりを避けると同時に、空白
部分を少なくする画像２値化方法および装置を提供す
る。 【解決手段】 原画素値Ｐ1に補正分を加算して補正画
素値Ｑ1を算出する加算手段１と、複数の補正画素値Ｑ1
〜Ｑ4の総和Ｓ＝Ｑ1＋Ｑ2＋Ｑ3＋Ｑ4を算出した後、総
和Ｓの量子化値Ｓ'を算出し、量子化値Ｓに基づいて補
正画素値Ｑ1〜Ｑ4を量子化して、量子化画素値Ｑ'1〜
Ｑ'4を算出する量子化手段２を有する。さらに、補正画
素値Ｑ1と量子化画素値Ｑ'1の量子化誤差Ｅ1を算出する
減算手段３と、量子化誤差Ｅ1を格納するエラーデータ
バッファ４と、複数の量子化誤差と重み係数を用いて、
誤差拡散のための補正分を算出する誤差演算手段５を有
する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、多値の階調画像をＦＭ
スクリーニング（ストキャスティックスクリーニング）
を用いて２値化する方法に関し、特に、各色同士の重な
りを最小限に抑える画像２値化方法および装置に関す
る。
スクリーニング（ストキャスティックスクリーニング）
を用いて２値化する方法に関し、特に、各色同士の重な
りを最小限に抑える画像２値化方法および装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】多値の階調画像を２値化することをスク
リーニングといい、大きく分けてＡＭスクリーニングと
ＦＭスクリーニングの２手法がある。ＡＭ（Amplitude
Modulated）スクリーニングとは、網点の大小で階調を
表現する手法であり、コンベンショナルスクリーニング
とも呼ばれる。ＦＭ（Frequency Modulated）スクリー
ニングは、均一の大きさの網点の密度で階調を表現する
手法であり、ストキャスティックスクリーニングとも呼
ばれる。
リーニングといい、大きく分けてＡＭスクリーニングと
ＦＭスクリーニングの２手法がある。ＡＭ（Amplitude
Modulated）スクリーニングとは、網点の大小で階調を
表現する手法であり、コンベンショナルスクリーニング
とも呼ばれる。ＦＭ（Frequency Modulated）スクリー
ニングは、均一の大きさの網点の密度で階調を表現する
手法であり、ストキャスティックスクリーニングとも呼
ばれる。
【０００３】ＡＭスクリーニングとＦＭスクリーニング
の違いを図３を用いて対比してみる。図における網掛け
（斜線）部分はＯＮすなわち画素値「１」、空白部分は
ＯＦＦすなわち画素値「０」を示している。図３（ａ）
はＡＭスクリーニングによる網点を示したものであり、
図３（ｂ）はＦＭスクリーニングによる網点の分散を示
したものである。どちらも０〜６４の６５階調表現可能
な画素マトリクスにおいて、階調値「２４」すなわち画
素が２４個ＯＮになった状態を示している。図３に示す
ＦＭスクリーニングの網点は規則的に配置されている
が、実際には、不規則に分散されていることが多い。
の違いを図３を用いて対比してみる。図における網掛け
（斜線）部分はＯＮすなわち画素値「１」、空白部分は
ＯＦＦすなわち画素値「０」を示している。図３（ａ）
はＡＭスクリーニングによる網点を示したものであり、
図３（ｂ）はＦＭスクリーニングによる網点の分散を示
したものである。どちらも０〜６４の６５階調表現可能
な画素マトリクスにおいて、階調値「２４」すなわち画
素が２４個ＯＮになった状態を示している。図３に示す
ＦＭスクリーニングの網点は規則的に配置されている
が、実際には、不規則に分散されていることが多い。
【０００４】次に、ＦＭスクリーニングの多色印刷にお
ける処理について説明する。図３（ｂ）は階調値「２
４」のシアン用網点データ、図４（ａ）は階調値「２
４」のマゼンタ用網点データとし、これらは同一位置に
印刷されるデータであるとする。これらのデータはフィ
ルム、印刷版に露光された後、シアンインキ、マゼンタ
インキを用いて印刷される。図３（ｂ）のシアン用網点
データ、図４（ａ）のマゼンタ用網点データを元に印刷
された状態を図４（ｂ）に示す。図４（ｂ）において、
斜線はシアンインキにより印刷された部分、横線はマゼ
ンタインキにより印刷された部分、ベタで塗りつぶした
領域はシアンインキとマゼンタインキの両方が印刷され
た部分を示す。
ける処理について説明する。図３（ｂ）は階調値「２
４」のシアン用網点データ、図４（ａ）は階調値「２
４」のマゼンタ用網点データとし、これらは同一位置に
印刷されるデータであるとする。これらのデータはフィ
ルム、印刷版に露光された後、シアンインキ、マゼンタ
インキを用いて印刷される。図３（ｂ）のシアン用網点
データ、図４（ａ）のマゼンタ用網点データを元に印刷
された状態を図４（ｂ）に示す。図４（ｂ）において、
斜線はシアンインキにより印刷された部分、横線はマゼ
ンタインキにより印刷された部分、ベタで塗りつぶした
領域はシアンインキとマゼンタインキの両方が印刷され
た部分を示す。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上記のように、ＦＭス
クリーニング方式により多色印刷を行うと、複数色のイ
ンキが重なった部分は、インキが混ざることにより「に
ごり」が生じ、逆に空白部分はどのインキも使用されな
いため、有効に色を表現できない無駄な領域となる。本
発明はこのような問題を解決するため、ＦＭスクリーニ
ング方式において多色印刷を行う場合に、各色同士の重
なりを避けると同時に、空白部分を少なくする画像２値
化方法および装置を提供することを課題とする。
クリーニング方式により多色印刷を行うと、複数色のイ
ンキが重なった部分は、インキが混ざることにより「に
ごり」が生じ、逆に空白部分はどのインキも使用されな
いため、有効に色を表現できない無駄な領域となる。本
発明はこのような問題を解決するため、ＦＭスクリーニ
ング方式において多色印刷を行う場合に、各色同士の重
なりを避けると同時に、空白部分を少なくする画像２値
化方法および装置を提供することを課題とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、請求項１、３に記載の発明では、原画素値に補正分
を加算して補正画素値を算出し、複数の補正画素値の総
和を算出し、算出された総和を量子化し、量子化された
総和量子化値を元に補正画素値を量子化して量子化画素
値を算出すると共に前記補正分は、量子化画素値と補正
画素値の誤差を算出し、算出した誤差を元に誤差拡散法
を利用して算出することを特徴とする。請求項１、３に
記載の発明では、複数の補正画素値の総和を算出し、そ
の総和を考慮して補正画素値を量子化するようにしたの
で、単純な量子化を行ったときのように、全てが「１」
に量子化されたり、全てが「０」に量子化されてしまう
ようなことを防ぐことができ、結果として、このデータ
を元に印刷した場合に、全色のインキが同一個所に重な
って、「にごり」を生じたり、インキが全く載らない無
駄な個所がなくなる。また、誤差拡散法を用いて誤差を
他の画素に伝搬させるようにしたので、量子化された誤
差を他の画素において補正することができる。
め、請求項１、３に記載の発明では、原画素値に補正分
を加算して補正画素値を算出し、複数の補正画素値の総
和を算出し、算出された総和を量子化し、量子化された
総和量子化値を元に補正画素値を量子化して量子化画素
値を算出すると共に前記補正分は、量子化画素値と補正
画素値の誤差を算出し、算出した誤差を元に誤差拡散法
を利用して算出することを特徴とする。請求項１、３に
記載の発明では、複数の補正画素値の総和を算出し、そ
の総和を考慮して補正画素値を量子化するようにしたの
で、単純な量子化を行ったときのように、全てが「１」
に量子化されたり、全てが「０」に量子化されてしまう
ようなことを防ぐことができ、結果として、このデータ
を元に印刷した場合に、全色のインキが同一個所に重な
って、「にごり」を生じたり、インキが全く載らない無
駄な個所がなくなる。また、誤差拡散法を用いて誤差を
他の画素に伝搬させるようにしたので、量子化された誤
差を他の画素において補正することができる。
【０００７】請求項２に記載の発明では、請求項１に記
載の発明の量子化画素値を算出する工程において、複数
の補正画素値のうち値の大きい方から、総和量子化値と
同数分の補正画素値を「１」にし、その他の補正画素値
を「０」にすることにより量子化画素値を算出するよう
にしたことを特徴とする。請求項２に記載の発明では、
複数の補正画素値のうち値の大きい方から、総和量子化
値と同数分の補正画素値を「１」にするようにしたの
で、総和量子化値が大きくなるに従って、画素値が大き
い色から選択され、印刷が可能になる。
載の発明の量子化画素値を算出する工程において、複数
の補正画素値のうち値の大きい方から、総和量子化値と
同数分の補正画素値を「１」にし、その他の補正画素値
を「０」にすることにより量子化画素値を算出するよう
にしたことを特徴とする。請求項２に記載の発明では、
複数の補正画素値のうち値の大きい方から、総和量子化
値と同数分の補正画素値を「１」にするようにしたの
で、総和量子化値が大きくなるに従って、画素値が大き
い色から選択され、印刷が可能になる。
【０００８】
【発明の実施の形態】以下、発明の実施の形態につい
て、図面を用いて詳細に説明する。本実施形態では、Ｎ
色印刷（Ｎ版）の画像データを処理する場合について説
明する。以下の説明において、ｎ色目（１≦ｎ≦Ｎ）の
多階調の原画像データの座標（ｘ，ｙ）における原画素
値をＰｎ(x,y)とし、説明の便宜上、正規化して、原画
素値は０≦Ｐｎ(x,y)≦１の範囲になるものとして扱
う。座標（ｘ，ｙ）は図５に示すように図中、右方向に
Ｘ軸、下方向にＹ軸を定めたものにおいて定義される。
つまり、原画像の１番左上の画素がＰｎ(0,0)になる。
座標（ｘ，ｙ）の定義は後述する補正画素値Ｑｎ(x,
y)、量子化画素値Ｑ'ｎ(x,y)、量子化誤差Ｅｎ(x,y)に
おいても同一である。また、以下の例では、この多階調
の原画像データの１画素が２値画像の１画素に変換され
るものとする。
て、図面を用いて詳細に説明する。本実施形態では、Ｎ
色印刷（Ｎ版）の画像データを処理する場合について説
明する。以下の説明において、ｎ色目（１≦ｎ≦Ｎ）の
多階調の原画像データの座標（ｘ，ｙ）における原画素
値をＰｎ(x,y)とし、説明の便宜上、正規化して、原画
素値は０≦Ｐｎ(x,y)≦１の範囲になるものとして扱
う。座標（ｘ，ｙ）は図５に示すように図中、右方向に
Ｘ軸、下方向にＹ軸を定めたものにおいて定義される。
つまり、原画像の１番左上の画素がＰｎ(0,0)になる。
座標（ｘ，ｙ）の定義は後述する補正画素値Ｑｎ(x,
y)、量子化画素値Ｑ'ｎ(x,y)、量子化誤差Ｅｎ(x,y)に
おいても同一である。また、以下の例では、この多階調
の原画像データの１画素が２値画像の１画素に変換され
るものとする。
【０００９】図１は、本発明による画像２値化装置の一
実施形態を示す図であり、Ｎ＝４の場合すなわち４色印
刷に利用される処理の場合を示している。本画像２値化
装置は図１に示すように、加算手段１、量子化手段２、
減算手段３、エラーデータバッファ４、誤差演算手段５
を有する。加算手段１は、後述する数式（１）に対応す
る処理を行い、補正画素値Ｑｎを算出する。量子化手段
２は、後述する処理により、補正画素値Ｑ1〜ＱＮのデ
ータを元に量子化された量子化画素値Ｑ'1〜Ｑ'Ｎを算
出する。減算手段３は後述する数式（２）により補正画
素値Ｑｎと量子化画素値Ｑ'ｎの差分である量子化誤差
Ｅｎを算出する。エラーデータバッファ４は処理する画
像の各画素の座標ごとに誤差値を格納することが可能に
なっており、少なくとも各色毎に処理する画像の画素数
以上の誤差値の格納領域を有している。誤差演算手段５
はエラーデータバッファ４に格納されている過去の誤差
値と予め設定されている重み係数とに基づいて補正値を
算出する。量子化手段２は通常、本装置に１つだけであ
るが、加算手段１、減算手段３、エラーデータバッファ
４、誤差演算手段５はそれぞれＮ個ずつ本装置に備わっ
ている。すなわち、図１では、図の簡略化のため、加算
手段１、減算手段３、エラーデータバッファ４、誤差演
算手段５は１色目のＰ1、Ｑ1に対応した分しか図示して
いないが、実際には、２〜４色目のＱ2〜Ｑ4も同様の処
理が行われる。
実施形態を示す図であり、Ｎ＝４の場合すなわち４色印
刷に利用される処理の場合を示している。本画像２値化
装置は図１に示すように、加算手段１、量子化手段２、
減算手段３、エラーデータバッファ４、誤差演算手段５
を有する。加算手段１は、後述する数式（１）に対応す
る処理を行い、補正画素値Ｑｎを算出する。量子化手段
２は、後述する処理により、補正画素値Ｑ1〜ＱＮのデ
ータを元に量子化された量子化画素値Ｑ'1〜Ｑ'Ｎを算
出する。減算手段３は後述する数式（２）により補正画
素値Ｑｎと量子化画素値Ｑ'ｎの差分である量子化誤差
Ｅｎを算出する。エラーデータバッファ４は処理する画
像の各画素の座標ごとに誤差値を格納することが可能に
なっており、少なくとも各色毎に処理する画像の画素数
以上の誤差値の格納領域を有している。誤差演算手段５
はエラーデータバッファ４に格納されている過去の誤差
値と予め設定されている重み係数とに基づいて補正値を
算出する。量子化手段２は通常、本装置に１つだけであ
るが、加算手段１、減算手段３、エラーデータバッファ
４、誤差演算手段５はそれぞれＮ個ずつ本装置に備わっ
ている。すなわち、図１では、図の簡略化のため、加算
手段１、減算手段３、エラーデータバッファ４、誤差演
算手段５は１色目のＰ1、Ｑ1に対応した分しか図示して
いないが、実際には、２〜４色目のＱ2〜Ｑ4も同様の処
理が行われる。
【００１０】加算手段１では以下に示す公知の誤差拡散
法を適用した数式（１）に従った処理が行われる。
法を適用した数式（１）に従った処理が行われる。
【００１１】 Ｑｎ(x,y)＝Ｐｎ(x,y)＋Σαkl・Ｅｎ(x-k,y-l) ・・・・・（１）
【００１２】数式（１）において、Ｑｎ(x,y)は誤差補
正後の座標（ｘ，ｙ）における補正画素値、Ｐｎ(x,y)
は入力画像の座標（ｘ，ｙ）における原画素値、αklは
重み係数、Ｅｎ(x-k,y-l)は座標（ｘ−ｋ，ｙ−ｌ）に
おける量子化誤差である。量子化誤差の伝搬に関わる画
素値の補正分Σαkl・Ｅｎ(x-k,y-l)の部分は誤差演算
手段５により算出され、加算手段１において、Ｐｎ(x,
y)に加えられる。
正後の座標（ｘ，ｙ）における補正画素値、Ｐｎ(x,y)
は入力画像の座標（ｘ，ｙ）における原画素値、αklは
重み係数、Ｅｎ(x-k,y-l)は座標（ｘ−ｋ，ｙ−ｌ）に
おける量子化誤差である。量子化誤差の伝搬に関わる画
素値の補正分Σαkl・Ｅｎ(x-k,y-l)の部分は誤差演算
手段５により算出され、加算手段１において、Ｐｎ(x,
y)に加えられる。
【００１３】量子化手段２では以下に示す数式（２）、
（３）に従った処理が行われる。
（３）に従った処理が行われる。
【００１４】Ｓ(x,y)＝ΣＱｎ(x,y) ・・・・・（２）
※Σはｎ＝１〜Ｎまで
※Σはｎ＝１〜Ｎまで
【００１５】 Ｓ'(x,y)＝０ Ｓ'(x,y)＜0.5のとき Ｓ'(x,y)＝１ 0.5≦Ｓ'(x,y)＜1.5のとき ・・・（３） ・・・ ・・・ Ｓ'(x,y)＝Ｎ Ｎ−0.5≦Ｓ'(x,y)のとき
【００１６】数式（２）は、座標（ｘ、ｙ）における補
正画素値Ｑｎの値を各色について加算したものを補正画
素値の総和Ｓ(x,y)とするものである。数式（３）は、
数式（２）で算出した総和Ｓ(x,y)に対してＮレベルの
量子化を行うものである。Ｎレベルの量子化とは、階調
を０〜ＮまでのＮ＋１階調に量子化することである。
正画素値Ｑｎの値を各色について加算したものを補正画
素値の総和Ｓ(x,y)とするものである。数式（３）は、
数式（２）で算出した総和Ｓ(x,y)に対してＮレベルの
量子化を行うものである。Ｎレベルの量子化とは、階調
を０〜ＮまでのＮ＋１階調に量子化することである。
【００１７】ここで、量子化手段２における処理につい
て説明すると、例えば、加算手段における処理後、Ｑ1
＝０．９、Ｑ2＝０．８、Ｑ3＝０．７、Ｑ4＝０．９と
なった場合、上記数式（２）により、総和Ｓ(x,y)＝
３．３となる。続いて、上記数式（３）により、Ｓ(x,
y)が量子化されて総和量子化値Ｓ'(x,y)＝３となる。
て説明すると、例えば、加算手段における処理後、Ｑ1
＝０．９、Ｑ2＝０．８、Ｑ3＝０．７、Ｑ4＝０．９と
なった場合、上記数式（２）により、総和Ｓ(x,y)＝
３．３となる。続いて、上記数式（３）により、Ｓ(x,
y)が量子化されて総和量子化値Ｓ'(x,y)＝３となる。
【００１８】数式（２）、（３）の処理後、補正画素値
Ｑｎ(x,y)に対して１レベルの量子化、すなわち「０」
か「１」に量子化を行い、量子化画素値Ｑ'ｎ(x,y)を算
出する。量子化の手法は、補正画素値Ｑｎ(x,y)のう
ち、大きい方からＳ'(x,y)の値と同じ数だけ「１」に量
子化し、その他は「０」に量子化する。上記の例では、
総和量子化値Ｓ'(x,y)＝３であるので、補正画素値Ｑ1
〜Ｑ4のうち、大きい方から３つ、すなわち、Ｑ1、Ｑ
4、Ｑ2は「１」に量子化され、量子化画素値Ｑ'1＝Ｑ'4
＝Ｑ'2＝１になる。残ったＱ3は「０」に量子化され、
量子化画素値Ｑ'3＝０になる。
Ｑｎ(x,y)に対して１レベルの量子化、すなわち「０」
か「１」に量子化を行い、量子化画素値Ｑ'ｎ(x,y)を算
出する。量子化の手法は、補正画素値Ｑｎ(x,y)のう
ち、大きい方からＳ'(x,y)の値と同じ数だけ「１」に量
子化し、その他は「０」に量子化する。上記の例では、
総和量子化値Ｓ'(x,y)＝３であるので、補正画素値Ｑ1
〜Ｑ4のうち、大きい方から３つ、すなわち、Ｑ1、Ｑ
4、Ｑ2は「１」に量子化され、量子化画素値Ｑ'1＝Ｑ'4
＝Ｑ'2＝１になる。残ったＱ3は「０」に量子化され、
量子化画素値Ｑ'3＝０になる。
【００１９】次に、減算手段３について説明する。減算
手段３は、量子化手段２により生じる補正画素値Ｑｎと
量子化画素値Ｑ'ｎの量子化誤差Ｅｎを算出する。例え
ば上記の例の場合、Ｅ1＝Ｑ1−Ｑ'1＝−０．１、Ｅ2＝
Ｑ2−Ｑ'2＝−０．２、Ｅ3＝Ｑ3−Ｑ'3＝０．７、Ｅ4＝
Ｑ4−Ｑ'4＝−０．１となる。算出された量子化誤差は
エラーデータバッファ４の座標（ｘ，ｙ）の位置に格納
される。
手段３は、量子化手段２により生じる補正画素値Ｑｎと
量子化画素値Ｑ'ｎの量子化誤差Ｅｎを算出する。例え
ば上記の例の場合、Ｅ1＝Ｑ1−Ｑ'1＝−０．１、Ｅ2＝
Ｑ2−Ｑ'2＝−０．２、Ｅ3＝Ｑ3−Ｑ'3＝０．７、Ｅ4＝
Ｑ4−Ｑ'4＝−０．１となる。算出された量子化誤差は
エラーデータバッファ４の座標（ｘ，ｙ）の位置に格納
される。
【００２０】誤差演算手段５では、数式（１）の一部で
ある画素値の補正分Σαkl・Ｅｎ(x-k,y-l)の演算を行
う。
ある画素値の補正分Σαkl・Ｅｎ(x-k,y-l)の演算を行
う。
【００２１】この演算を行うための重み係数αklについ
て説明する。重み係数のマトリクスαklの代表的なもの
にＦｌｏｙｄ型とＪａｒｖｉｓ型がある。どちらの場合
も、Σαkl＝１を満たす。Ｆｌｏｙｄ型とＪａｒｖｉｓ
型について図で示すと、図２に示すようになる。図２に
おいて、斜線部分は加算先の原画素に対応する位置であ
り、数値はエラーバッファ４における同一座標に格納さ
れている量子化誤差に乗算される係数である。すなわ
ち、図２（ａ）のＦｌｏｙｄ型は座標（ｘ−ｋ，ｙ−
ｌ）において重み係数αklが以下の値になることを示し
ている。
て説明する。重み係数のマトリクスαklの代表的なもの
にＦｌｏｙｄ型とＪａｒｖｉｓ型がある。どちらの場合
も、Σαkl＝１を満たす。Ｆｌｏｙｄ型とＪａｒｖｉｓ
型について図で示すと、図２に示すようになる。図２に
おいて、斜線部分は加算先の原画素に対応する位置であ
り、数値はエラーバッファ４における同一座標に格納さ
れている量子化誤差に乗算される係数である。すなわ
ち、図２（ａ）のＦｌｏｙｄ型は座標（ｘ−ｋ，ｙ−
ｌ）において重み係数αklが以下の値になることを示し
ている。
【００２２】 k=1 、l=1のとき、αkl＝1/16 k=0 、l=1のとき、αkl＝5/16 k=-1、l=1のとき、αkl＝3/16 k=1 、l=0のとき、αkl＝7/16 上記以外のとき、αkl＝０
【００２３】上記本画像２値化装置の量子化手段による
処理において、従来の装置において同一の値を入力した
場合と比較してみる。従来の量子化では、Ｑ1＝０．
９、Ｑ2＝０．８、Ｑ3＝０．７、Ｑ4＝０．９のデータ
が入力されたとき、「０」か「１」に量子化する場合、
値が最小であるＱ3でも「０．７」であるので量子化さ
れると４色の画素値全てが「１」となり、印刷時には４
色重なることになる。これに対して本願では、Ｑ3は
「０」に量子化されるため、重なるのは３色となる。ま
た、切り捨てられた「０．７」分は誤差拡散されること
になるため、他の色の値が小さいところに割り当てられ
ることになる。
処理において、従来の装置において同一の値を入力した
場合と比較してみる。従来の量子化では、Ｑ1＝０．
９、Ｑ2＝０．８、Ｑ3＝０．７、Ｑ4＝０．９のデータ
が入力されたとき、「０」か「１」に量子化する場合、
値が最小であるＱ3でも「０．７」であるので量子化さ
れると４色の画素値全てが「１」となり、印刷時には４
色重なることになる。これに対して本願では、Ｑ3は
「０」に量子化されるため、重なるのは３色となる。ま
た、切り捨てられた「０．７」分は誤差拡散されること
になるため、他の色の値が小さいところに割り当てられ
ることになる。
【００２４】本画像２値化装置は、現実には、加算手段
１、量子化手段２、減算手段３、誤差演算手段５はコン
ピュータのＣＰＵおよびメモリにより構成され、エラー
データバッファ４はコンピュータのメモリまたは外部記
憶装置により実現される。
１、量子化手段２、減算手段３、誤差演算手段５はコン
ピュータのＣＰＵおよびメモリにより構成され、エラー
データバッファ４はコンピュータのメモリまたは外部記
憶装置により実現される。
【００２５】以上、本発明について詳細に説明したが、
本発明は上記の実施形態に限定されるものではない。例
えば、上記実施形態では、誤差拡散のための重み係数と
してＦｌｏｙｄ型とＪａｒｖｉｓ型について説明した
が、その他、状況に応じて最適なものを使用できる。
本発明は上記の実施形態に限定されるものではない。例
えば、上記実施形態では、誤差拡散のための重み係数と
してＦｌｏｙｄ型とＪａｒｖｉｓ型について説明した
が、その他、状況に応じて最適なものを使用できる。
【００２６】
【発明の効果】以上、説明したように本発明によれば、
画素の量子化の際に、他の色の画素値との総和をとり、
その総和に基づいて量子化するようにしたので、他の色
を考慮せずに単純に量子化した時のように、ある個所に
おいて、全ての色の画素値が「１」になったり、全ての
色の画素値が「０」になるようなことがなくなる。ま
た、誤差を拡散するようにしたので、全体として、各色
が重なる個所も空白の個所も減ることになる。結果とし
て、この画像データを用いて印刷した際、インキが重な
って「にごり」が生じることがなくなり、同時にインキ
が全く載らない無駄な領域がなくなるという効果が生じ
る。
画素の量子化の際に、他の色の画素値との総和をとり、
その総和に基づいて量子化するようにしたので、他の色
を考慮せずに単純に量子化した時のように、ある個所に
おいて、全ての色の画素値が「１」になったり、全ての
色の画素値が「０」になるようなことがなくなる。ま
た、誤差を拡散するようにしたので、全体として、各色
が重なる個所も空白の個所も減ることになる。結果とし
て、この画像データを用いて印刷した際、インキが重な
って「にごり」が生じることがなくなり、同時にインキ
が全く載らない無駄な領域がなくなるという効果が生じ
る。
【図１】本発明の画像２値化装置の一実施形態を示す構
成図である。
成図である。
【図２】誤差拡散のための重み係数マトリクスを示す図
である。
である。
【図３】ＡＭスクリーニングとＦＭスクリーニングの網
点の構成を示す図である。
点の構成を示す図である。
【図４】ＦＭスクリーニングによる網点の様子を示す図
である。
である。
【図５】本発明で処理される画像、エラーデータバッフ
ァの座標系を示す図である。
ァの座標系を示す図である。
１・・・加算手段 ２・・・量子化手段 ３・・・減算手段 ４・・・エラーデータバッファ ５・・・誤差演算手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 2C262 AA24 AB05 BB03 BB08 BB22 5B057 AA11 BA02 BA11 BA28 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB07 CB12 CB16 CC02 CE12 CE14 CH09 5C077 LL19 MP08 NN07 NN12 PP31 PP39 PP47 PP61 PQ17 RR02
Claims (3)
- 【請求項１】 原画素値に補正分を加算して補正画素値
を算出する工程と、補正画素値の総和を算出する工程
と、算出された総和を用いて所定レベルに量子化する工
程と、前記量子化された総和量子化値を元に補正画素値
を量子化して量子化画素値を算出する工程とを有し、前
記補正分は、量子化画素値と補正画素値の誤差を算出す
る工程と、算出した誤差を元に誤差拡散法を利用して算
出する工程により算出されることを特徴とする画像２値
化方法 - 【請求項２】 前記量子化画素値を算出する工程は、複
数の補正画素値のうち値の大きい方から、総和量子化値
と同数分の補正画素値を「１」にし、その他の補正画素
値を「０」にすることにより量子化画素値を算出する工
程であることを特徴とする請求項１に記載の画像２値化
方法 - 【請求項３】 原画素値に補正分を加算して補正画素値
を算出する加算手段と、補正画素値の総和を算出し、算
出された総和を用いて所定レベルに量子化した後、前記
量子化された総和量子化値を元に補正画素値を量子化し
て量子化画素値を算出する量子化手段と、前記量子化画
素値と前記補正画素値の誤差を算出する減算手段と、算
出した誤差を元に誤差拡散法を利用して前記補正分を算
出する誤差演算手段と、を有することを特徴とする画像
２値化装置
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10360686A JP2000184196A (ja) | 1998-12-18 | 1998-12-18 | 画像２値化方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10360686A JP2000184196A (ja) | 1998-12-18 | 1998-12-18 | 画像２値化方法および装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000184196A true JP2000184196A (ja) | 2000-06-30 |
Family
ID=18470481
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10360686A Pending JP2000184196A (ja) | 1998-12-18 | 1998-12-18 | 画像２値化方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000184196A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2009031514A1 (ja) * | 2007-09-05 | 2009-03-12 | Sony Corporation | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
-
1998
- 1998-12-18 JP JP10360686A patent/JP2000184196A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2009031514A1 (ja) * | 2007-09-05 | 2009-03-12 | Sony Corporation | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
| US8441687B2 (en) | 2007-09-05 | 2013-05-14 | Sony Corporation | Image processing apparatus, image processing method, and program |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2500837B2 (ja) | 画素値量子化方法 | |
| US5353127A (en) | Method for quantization gray level pixel data with extended distribution set | |
| EP1798951B1 (en) | Method, apparatus and computer program for halftoning digital images | |
| JPS61237574A (ja) | ハーフトーン・イメージの形成方法 | |
| JP2000333010A (ja) | 階調依存型誤差拡散ハーフトーン化方法 | |
| JPH05308515A (ja) | 画像中のピクセル値を量子化する方法 | |
| JP3973734B2 (ja) | 電子イメージ処理システム及び処理方法 | |
| JPH05219377A (ja) | 画像内画素値量子化方法 | |
| JPH10112801A (ja) | 入力イメージ処理方法 | |
| JPH1084478A (ja) | 入力画像変換方法及び画素値量子化方法 | |
| US5463478A (en) | Image processing method and apparatus | |
| US5946455A (en) | Model based error diffusion with correction propagation | |
| JP2001186349A (ja) | 連続階調画像をディスプレイ画像に変換するための方法、画像処理システム、及びディスプレイ画像を印刷するためのプリンタ | |
| JP2000184196A (ja) | 画像２値化方法および装置 | |
| JPH0846784A (ja) | 画像処理装置 | |
| Metaxas | Parallel digital halftoning by error-diffusion | |
| JPH0738767A (ja) | 画像２値化処理装置 | |
| US6006011A (en) | Target patterns controlled error management | |
| US20030197897A1 (en) | Quantization apparatus and method, and inkjet printing apparatus | |
| JP3124589B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP2003198843A (ja) | 削減されたバッファでのエラー拡散 | |
| US20070002380A1 (en) | Method and system for error compensation | |
| JP2635384B2 (ja) | 画像処理方法及びその装置 | |
| JPH0668250A (ja) | 画像処理装置 | |
| JPH04328957A (ja) | 白黒またはカラー画像の量子化方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20051213 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20070719 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20070724 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20071120 |