JP2000209444A - 画像変換方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】マルチ平面画像を入力し、単一平面ではなく幾
つかの平面にわたって連帯式に対応付けされたベクトル
を求めるシステム及び方法を提供する。 【解決手段】マルチカラー画像のテンプレートマッチン
グのためのシステム及び方法は、入力観察ウィンドウを
介して二つ、三つ又は四つの入力カラー平面を各々ビュ
ーする画像変換方法を提供する。カラー平面を表す単一
平面ベクトルが得られ、この単一平面ベクトルが結合さ
れて、ルックアップテーブル内で使用されるデスクリー
ニング又は解像度エンハンスメントのためのマルチ平面
ベクトルが生成される。最適なカラースペース変換が提
供されるようにカラー平面同士の相互作用を考慮に入れ
る。マルチ平面ベクトルの使用によって得られる付加的
な情報によって、最適で正確なカラー値が画像処理パフ
ォーマンスに付与される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、カラー画像のテン
プレートマッチング用のシステム及び方法に係り、より
詳細には、種々のアプリケーションのための連続マルチ
平面カラー画像とバイナリ（２値）マルチ平面カラー画
像の両方に用いられるテンプレートマッチング用のシス
テム及び方法に関する。

【０００２】

【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】多種多
様のディジタル文書処理タスクがテンプレートベースフ
ィルタを用いて実行される。例示すると、ディジタル文
書処理タスクは、画像の解像度変換、復元、外観チュー
ニング及びデスクリーニング(descreening)を含む。こ
れらのタスクはモノクロ画像とカラー画像に対して一般
的に実行される。これらのカラー画像は、多数のカラー
スペース（色空間）平面又はカラー分離層から構成され
得る。

【０００３】従来のシステム及び方法においては、一般
的なテンプレートオペレータが設けられ、モノクロ画像
とカラー画像の両方に対してバイナリフィルタリングを
行う。テンプレートオペレータは、適したウィンドウを
用いて画素値の配列を観察する。テンプレートオペレー
タは、次いで、ウィンドウ内で観察されたバイナリ画素
値をベクトル化する。これによって、観察されたバイナ
リ画素値を表すベクトルが得られる。ベクトルは次いで
ルックアップテーブルに対するポインタとして使用され
る。この結果、ルックアップテーブルは適切な出力を生
成する。

【０００４】特に、M. Y. Ting他の"Error Diffused Im
age Compression Using a Halftone-to-Grayscale Deco
der and Predictive Pruned Tree-Structured Vector Q
uantization."(IEEE Transactions on Image Processin
g, 3(6):854-858, November1994)に記載されたエラー拡
散されたハーフトーン（中間調）画像をデスクリーニン
グする方法等の、モノクロのハーフトーン画像に対する
種々のデスクリーニング方法が考案されている。

【０００５】例えば、３ｘ３画素のウィンドウがモノク
ロ画像を処理するために使用されてもよい。モノクロ画
像における幾つかの位置において、この３ｘ３画素のウ
ィンドウはバイナリで表される画素のブロックを観察す
る。３ｘ３画素のウィンドウはこのバイナリで表された
画素のブロックをベクトル化する。ベクトルは、（ａ ₁
ａ₂…ａ₃）の形態で表される。そして、ベクトルはルッ
クアップテーブルで使用される。具体的には、ベクトル
がルックアップテーブルに入力され、ルックアップテー
ブルは入力されたベクトルをいくつかの所望される値と
対応付け、この所望される値がルックアップテーブルか
ら出力される。

【０００６】或は、シアン、マゼンタ、イエロー、及び
ブラック（ＣＭＹＫ）のハーフトーンされたデバイス依
存型のビットマップをデスクリーニングし、このビット
マップを、例えば、デバイス非依存型スペースへ変換す
ることが必要とされる又は所望されることもある。従来
のテンプレートオペレータは、フルカラーのＣＭＹＫ画
像を処理するために使用される。このようなカラー画像
用のテンプレートオペレータは、３ｘ３画素のウィンド
ウを含むこともある。３ｘ３画素のウィンドウは、元来
独立した方法で使用され、四つの９画素ベクトル（ｃ₁
ｃ₂…ｃ₉）、（ｍ₁ｍ₂…ｍ₉）、（ｙ₁ｙ₂…ｙ₉）、及び
（ｋ₁ｋ₂…ｋ₉）を使用する。

【０００７】米国特許第5,758,034号は、カラー平面を
独立した方法のテンプレートで処理する方法の例を開示
している。米国特許第5,758,034号は、ベクトルが四つ
のルックアップテーブルを索引付けするために使用され
ることを記載している。或は、いくつかの応用において
は、１つのルックアップテーブルが４回索引付けられる
こともある。この処理方法によって結果的に独立した出
力値がカラー平面毎に生成される。

【０００８】ルックアップテーブルは、元来、トレーニ
ング画像又はトレーニング画像のセットを使って作成さ
れる。“Restoration and Enhancement of Digital Doc
uments”( R. Loce and E. Dougherty 著)という書籍に
おいて、トレーニング画像のセットに基いてテンプレー
トをデザインする方法を教示している。トレーニング画
像はペアで発生する。ペアのトレーニング画像は、一つ
のメンバが「一般的に観察画像」であり、もう一つのメ
ンバが「理想画像」である、二つのメンバを有する。こ
のペアのトレーニング画像は、二つの画像同士の間での
パターン統計を求めるとともにこれを解析するコンピュ
ータプログラムへ入力される。

【０００９】例えば、トレーニング画像のセットのう
ち、一つのメンバはバイナリハーフトーン画像であり、
もう一つのメンバはハーフトーン処理前のオリジナルの
グレイスケール画像である。この場合、「観察画像」は
ハーフトーン画像であり、デスクリーニング用フィルタ
の理想出力は、ハーフトーン処理前のグレイスケール画
像である。バイナリ画像からグレイスケール画像への変
換は、一般に、「デスクリーニング処理」と呼ばれる。
ターゲット画素周辺のバイナリ画像内に発生する所与の
パターンに対しては、トレーニング解析は、グレイスケ
ール画像内の対応する位置におけるターゲット画素を検
討する。例えば、ウィンドウの中心がターゲット画素位
置に置かれる。同一のバイナリパターンの各々異なった
位置に対応付けされたグレイ画素のセットに基いて、
「最良グレイ画素値」が、所与のテンプレートの中心画
素又は「原点（origin）」における画素、即ち、ターゲ
ット画素、に対して決定される。この解析は、有意であ
ると理解される全てのバイナリパターンに対して実行さ
れる（但し、有意度(significance)は（バイナリパター
ンの）発生頻度又はフィルタリングされた画像へ与える
効果による。）それゆえ、あるテンプレートが観察さ
れ、それが有意であると、ターゲット画素にはある値が
割り当てられる。従って、カラー画像を処理するための
フィルタのデザインは、統計的最適化技術又はエキスパ
ートの知識によって実行される。

【００１０】ルックアップテーブル表示の使用に相当す
る他のアプローチには、ブール論理表示(Boolean logic
representation)がある。ブール論理表示において、画
素値は、積の論理和などの論理的アーキテクチャにおけ
る変数として使用される。ブール論理表示を用いたとき
のテンプレートフィルタデザインの目標は、統計的に最
適化されたブール演算子を導き出すことにある。従来の
システム及び方法においては、ブール演算子が最適化さ
れると共に個々にカラー平面上に用いられる。

【００１１】従って、解像度変換、復元、外観調整、及
びデスクリーニングなどのタスクがモノクロ画像又はカ
ラー画像に対して実行されるとき、フィルタは各カラー
平面に対して個々に適用される。フィルタは、一つの画
像即ちバイナリ画像を、他の画像即ちグレイスケール画
像へ、変換するオペレータ又はデバイスとして特徴付け
られる。これによって、各カラー平面は個々に処理され
る。しかしながら、各カラー平面の個別処理はいつも適
切とは限らない。というのは、従来のアプローチは、最
終的に得られたカラー平面の、同時使用、例えば、ビュ
ーイング、に対しては一貫性がない（矛盾している）。

【００１２】さらに、従来の方法においては、所与のカ
ラー平面に対する各テンプレートベースのフィルタは、
通常、不都合な平面対平面の相互作用を考慮せずに、デ
ザインされている。シアンフィールド内のブラックテキ
ストのエッジを強調しようとする場合、このような不都
合な平面対平面の相互作用が発生する。この場合にカラ
ー平面の個別処理を行うことによって、ブラック領域と
シアン領域の間にホワイトギャップなどの画像のアーチ
ファクト（artifact）が生じてしまう。（カラー平面
の）個別処理による他のテンプレート−フィルタアプリ
ケーションは、色々な変則、又は全体的に副次的に最適
なパフォーマンスを呈する。

【００１３】更に、個別のデスクリーニングを実行する
ための従来の方法もまた種々の問題を含んでいる。具体
的には、従来の個別のデスクリーニングは使用可能な全
ての情報を使用するわけではない。結果的に生成された
画像は、使用可能な情報をより多く使用した場合に得ら
れる画像よりも洗練されていない。また、カラー平面を
個別にデスクリーニングすることによって、引き続いて
行われるカラー変換において空間的構造情報を使用する
ことが不可能である。

【００１４】個別処理によるテンプレートマッチングを
介して画像エンハンスメントを用いる従来の技術は、生
成する画像に欠陥を生じる。これらの欠陥には、例え
ば、画像のカラー平面のボーダー（境界）に発生するホ
ワイトギャップが含まれる。印刷工程における位置合わ
せを外すことによって一つのエッジのカラー間でホワイ
トギャップが生じないように、少しだけオーバーラップ
したカラーエッジを生成することは公知である。この意
図的なオーバーラップは、「トラッピング（trappin
g）」と呼ばれる。しかしながら、従来の方法及び技術
では、マルチカラー画像を処理する際のテンプレートベ
ースのフィルタの最適化された使用方法が簡易に提供さ
れていない。特に、従来の方法及び技術では、マルチカ
ラー画像に対してデスクリーニング処理を行う際のテン
プレートベースのフィルタの最適化された使用方法が提
供されていない。

【００１５】

【課題を解決するための手段】本発明は、マルチ平面画
像を入力し、単一平面ではなく幾つかの平面にわたって
連帯式に対応付けされたベクトルを得る、システム及び
方法を提供する。

【００１６】本発明は、カラー平面にわたって同時にテ
ンプレートマッチングを行うシステム及び方法を別に提
供する。

【００１７】本発明は、単一平面ベクトルではなく、ジ
ョイントマルチ平面ベクトルを用いて、テンプレートマ
ッチングの論理を最適化するシステム及び方法を別に提
供する。

【００１８】本発明は、入力された画像内の所与の画像
位置のマルチ平面ベクトルを入力し、連帯式に最適化さ
れたルックアップテーブルを用いてこの所与の画像位置
の全てのカラー平面に対する出力を同時に生成するシス
テム及び方法を別に提供する。

【００１９】本発明は、テンプレートマッチングプロセ
スにおいて互換性を持つように二つのカラー平面内のエ
ッジ処理を行うシステム及び方法を別に提供する。

【００２０】本発明は、最適化されたカラースペース変
換を行うために局所的構造情報のカラー設定を使用する
システム及び方法を別に提供する。

【００２１】本発明は、単一カラー平面をデスクリーニ
ングするシステム及び方法を別に提供する。

【００２２】本発明のシステム及び方法における一つの
実施の形態によれば、一つ、二つ、三つ、又は四つの入
力バイナリカラー平面を、例えば、３ｘ３画素のウィン
ドウのような入力観察ウィンドウを通してビュー（vie
w）する、デスクリーニング及びカラー変換方法が提供
されている。この得られた単一平面ベクトル同士が結合
して、デスクリーニング又は他のカラー変換プロセスの
ためのルックアップテーブル内で使用されるマルチ平面
ベクトルを生成する。これによって、カラー平面間の種
々の相互作用を考慮して、例えば、最適なカラースペー
ス変換が提供される。具体的には、マルチ平面ベクトル
を用いることによって得られた更なる情報のおかげで、
本発明のシステム及び方法は、例えば、複合的な一回に
付き一平面を処理する方式の従来の方法より、もっと正
確なカラー値を用いてカラーデスクリーニングを実行す
る技術を提供する。

【００２３】本発明のシステム及び方法の他の利点及び
特徴は、以下に示す実施の形態において詳細に記載され
ることによってより明確に理解されるものである。

【００２４】

【発明の実施の形態】図１は、本発明によるテンプレー
トマッチングシステム２００の汎用化された機能ブロッ
ク図の実施の形態を示す。テンプレートマッチングシス
テム２００は、信号ライン即ちリンク１１０を介して画
像データソース１００に接続され、信号ライン即ちリン
ク３１０を介して画像データシンク３００に接続されて
いる。画像データソース１００は、多種多様の画像デー
タをテンプレートマッチングシステム２００へ提供す
る。画像データシンク３００は、テンプレートマッチン
グシステム２００によって出力された処理済画像を受け
取る。

【００２５】一般に、画像データソース１００は、スキ
ャナ、ディジタル複写機、ファクシミリのような電子画
像データを生成するために適したデバイス、又はネット
ワークのクライアント又はサーバのような電子画像デー
タを記憶及び／又は転送するために適したデバイスなど
の多数の異なるソースのいずれであってもよい。また、
画像データソース１００は必ずしも単一デバイスである
必要はなく、むしろ、二つ以上の別個のデバイスによっ
て構成されていても良い。例えば、一つのデバイスがト
レーニング画像データを記憶し、他のデバイスが他のバ
イナリ画像データを記憶していてもよい。

【００２６】従って、本発明のテンプレートマッチング
システム２００へ画像データを提供することが可能であ
れば、画像データソース１００は、公知の又はその時点
から開発された／開発されるソースのいずれであっても
よい。同様に、テンプレートマッチングシステム２００
によって出力される処理済画像データを受け取ることが
可能であり、この処理済画像データを記憶、転送及び／
又は表示することが可能であれば、画像データシンク３
００は、公知の又はその時点から開発された／開発され
るデバイスのいずれであってもよい。このように、画像
データシンク３００は、例えば、復元されたグレイスケ
ール画像データ又は強調された画像データを転送するた
めのチャネルデバイスであってもよいし、表示、記憶の
ためのディスプレイデバイスであってもよいし、又は、
画像データを表示するか又はさらに転送する必要が生じ
るまで、復元されたグレイスケール画像又は強調された
画像データを無期限に記憶するための記憶デバイスであ
ってもよい。

【００２７】更に、チャネルデバイスは、画像データを
テンプレートマッチングシステム２００から物理的な遠
隔の記憶デバイス又はディスプレイデバイスへ転送する
公知の任意な構造又は装置であっても良い。従って、チ
ャネルデバイスは、公衆電話交換回線網、局所又は広域
ネットワーク、イントラネット、インターネット、無線
転送チャネル、他の分散形ネットワーク等であってもよ
い。同様に、記憶デバイスは、ＲＡＭ（ランダムアクセ
スメモリ）、ハードドライブ及びディスク、フロッピド
ライブ及びディスク、光ドライブ及びディスク、フラッ
シュメモリ等のような画像データを無期限に記憶する公
知の任意な構造装置であってよい。最後に、ディスプレ
イデバイスは、画像を表示又はレンダリングする公知の
任意なデバイスであってもよい。即ち、ディスプレイデ
バイスは、ＣＲＴ（陰極線管）、アクティブ又はパッシ
ブ・マトリックスＬＣＤ（液晶ディスプレイ）、アクテ
ィブ又はパッシブ・ＬＥＤ（発光ダイオード）ディスプ
レイ、レーザプリンタ、インクジェットプリンタ、ディ
ジタル複写機等であってよい。

【００２８】更に、画像データソース１００及び画像デ
ータシンク３００は、テンプレートマッチングシステム
２００から物理的に遠く離れていても上述されたチャネ
ルデバイスを介して到達可能であればよい。或は、テン
プレートマッチングシステム２００は、画像データソー
ス１００及び画像データシンク３００のいずれか又は両
方と一体化されていてもよい。例えば、画像データソー
ス１００はディジタル式写真複写機のスキャナであって
もよいし、一方で、画像データシンク３００がディジタ
ル式写真複写機の画像出力ターミナルであってもよい。

【００２９】本発明のシステム及び方法によると、例え
ば、まず、ルックアップテーブルが作成される。作成さ
れたルックアップテーブルは、観察画像を他の画像、即
ち、理想画像へ変換する種々のテンプレートを含んでい
る。これらのテンプレートを含んだルックアップテーブ
ルが作成されるとすぐに、次にこのルックアップテーブ
ルが実装される。即ち、観察画像を理想画像へ実際に変
換するようにルックアップテーブルが実装されるのであ
る。テンプレートマッチングシステム２００は、ルック
アップテーブルを作成するプロセスと作成されたルック
アップテーブルを実装するプロセスとの両方を実行する
システムを例示する。しかしながら、ルックアップテー
ブルがこのルックアップテーブルを実際に作成したシス
テムとは分離した他の実装用システムに多分難なく転送
されてもよいことを認識されたい。

【００３０】図１に示されているように、テンプレート
マッチングシステム２００は、各々がデータバス２９５
に接続された、コントローラ２１０、Ｉ／Ｏ（入出力）
インタフェース２２０、局所画像データ解析回路２３
０、処理回路２４０、及びメモリ２８０を有する。入出
力インタフェース２２０は、信号ライン即ちリンク１１
０及び３１０の各々を介して画像データソース１００及
び画像データシンク３００にも接続可能である。

【００３１】更に、図１に示されるように、メモリ２８
０は、理想画像データメモリ２８１、理想画像パターン
データメモリ２８２、理想画像ベクトルデータメモリ２
８３、観察画像データメモリ２８４、観察画像パターン
データメモリ２８５、観察画像ベクトルデータメモリ２
８６、及びルックアップテーブルメモリ２８７を有す
る。

【００３２】理想画像データメモリ２８１は、連続画像
データ等のトレーニング画像データを記憶する。理想ト
レーニング画像データは、入出力インターフェース２２
０を介して画像データソース１００から入力される。或
は、理想トレーニング画像データは、例えば、マルチカ
ラー平面を含むバイナリカラー画像であってもよい。理
想画像パターンデータメモリ２８２は、入力されたトレ
ーニング画像を表すパターン情報等の入力されたトレー
ニング画像から得られる、解析されたデータ情報を記憶
する。理想画像ベクトルデータメモリ２８３は、入力さ
れたトレーニング画像を表すベクトル情報等の入力され
たトレーニング画像から得られる、解析されたデータ情
報を記憶する。

【００３３】また、観察画像データメモリ２８４は、観
察画像データを記憶する。このデータは、入出力インタ
ーフェース２２０を介して画像データソース１００から
入力されてもよいし、理想画像を何らかの方法で変換す
ることから得てもよい。具体的には、観察画像データメ
モリ２８４は、局所画像データ解析回路２３０で生成さ
れる観察画像データを記憶してもよい。観察画像パター
ンデータメモリ２８５は、観察画像を表すパターン情報
等の観察画像から得られる、解析されたデータ情報を記
憶する。観察画像ベクトルデータメモリ２８６は、観察
画像を表すベクトル情報等の観察画像データメモリ２８
４内に記憶された観察画像から得られる、解析されたデ
ータ情報を記憶する。ルックアップテーブルメモリ２８
７は、局所画像データ解析回路２３０によって生成され
たルックアップテーブルデータを記憶する。ルックアッ
プテーブルは、観察画像データを、この観察画像データ
に対応する理想画像データに関連付ける。ルックアップ
テーブルが一旦作成されると、ルックアップテーブル
は、観察画像を理想画像へ変換するために多種多様なシ
ステム及びデバイス上で使用される。

【００３４】メモリ２８０は、テンプレートマッチング
システム２００に要求されるあらゆる必要な制御プログ
ラム及び／又はデータも記憶する。従って、メモリ２８
０は、スタティック又はダイナミックＲＡＭ、フロッピ
ーディスク及びディスクドライブ、書き込み可能な光デ
ィスク及びディスクドライブ、ハードディスク及びディ
スクドライブ、フラッシュメモリ等を使って実行するこ
とができる。メモリ２８０は、ＰＲＯＭ（プログラム可
能ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（消去可能ＰＲＯＭ）、ＥＥＰ
ＲＯＭ（電気的消去可能ＰＲＯＭ）、ＣＤ−ＲＯＭ（コ
ンパクトディスクＲＯＭ）及びディスクドライブ等を含
むリードオンリーメモリを有することもできる。

【００３５】本発明のシステム及び方法によれば、理想
画像は、図１に示されたテンプレートマッチングシステ
ム２００を用いて、観察画像からモデリングされ、復元
されてよい。しかしながら、これを達成するためには先
ずモデリングプロセス即ちトレーニングプロセスを実行
する必要がある。モデリングプロセスには、観察画像に
おける特定のパターンとマッチングさせるテンプレート
の作成、即ち、テンプレートマッチングプロセス、が伴
う。テンプレートマッチングプロセスによってルックア
ップテーブルが作成される。

【００３６】図２は、図１の局所画像データ解析回路２
３０の実施の形態をより詳細に示す機能ブロック図であ
る。図２に示されるように、局所画像データ解析回路２
３０は、ルックアップテーブル生成サブシステム２６０
及び画像解析サブシステム２７０を有する。ルックアッ
プテーブル生成サブシステム２６０は本発明のシステム
及び方法に応じてルックアップテーブルを生成する。画
像解析サブシステム２７０は、ルックアップテーブル生
成サブシステム２６０によって作成されたルックアップ
テーブルを用いて画像を解析する。テンプレートマッチ
ングシステム２００がルックアップテーブルの作成及び
実装の両方を実行することから、本発明のシステム及び
方法の実施の形態に従って画像解析サブシステム２７０
はテンプレートマッチングシステム２００内に含まれ
る。しかしながら、ルックアップテーブルを作成するた
めのみに使用されるシステムにおいては、ルックアップ
テーブルを実行するために使用される画像解析サブシス
テム２７０の部分は省くことができることが理解されよ
う。ルックアップテーブル生成サブシステム２６０及び
画像解析サブシステム２７０は共にデータバス２９５に
接続されている。

【００３７】ルックアップテーブル生成サブシステム２
６０及び画像解析サブシステム２７０の各々は、図３及
び図４の各々に示されるサブシステムを有する。図３
は、図２のルックアップテーブル生成サブシステム２６
０の実施の形態をより詳細に示す機能ブロック図であ
る。図３に示されるように、ルックアップテーブル生成
サブシステム２６０は、各々がデータバス２９５に接続
された、理想画像解析回路２６２、理想画像画素パター
ン決定回路２６３、理想画像ベクトル決定回路２６４、
観察画像解析回路２６６、観察画像画素パターン決定回
路２６７、観察画像ベクトル決定回路２６８、及びルッ
クアップテーブル編集回路２６９を有する。

【００３８】理想画像解析回路２６２は、処理すべき理
想画像の初期解析を実行する。理想画像画素パターン決
定回路２６３は、理想画像における画素パターンを決定
する。理想画像ベクトル決定回路２６４は、理想画像画
素パターン決定回路２６３によって決定された画素パタ
ーンを解析し、理想画像画素パターンを表すベクトルを
生成する。

【００３９】観察画像解析回路２６６は、理想画像から
得られた観察画像に対して初期解析を実行する。観察画
像画素パターン決定回路２６７は、観察画像内の画素パ
ターンを決定する。また、観察画像ベクトル決定回路２
６８は、観察画像画素パターン決定回路２６７によって
決定された画素パターンを解析し、観察画像内の観察画
像画素パターンを表すベクトルを生成する。

【００４０】ルックアップテーブル編集回路２６９は、
理想画像ベクトル決定回路２６４及び観察画像ベクトル
決定回路２６８によって生成された情報を編集し、編集
された情報に基づいてルックアップテーブルを生成す
る。

【００４１】図４は、図２の画像解析サブシステム２７
０の実施の形態をより詳細に示す機能ブロック図であ
る。図４に示されるように、画像解析サブシステム２７
０は、各々がデータバス２９５に接続された、入力画像
解析回路２７２、ベクトル決定回路２７４、及びルック
アップテーブル値抽出回路２７６を有する。入力画像解
析回路２７２はまず解析対象となる観察画像を入力し、
その画像の初期解析を実行する。ベクトル決定回路２７
４は、入力画像解析回路２７２によって生成された情報
について更なる解析を実行し、入力画像解析回路２７２
によって得られた情報に基づいてベクトルセットを生成
する。ルックアップテーブル値抽出回路２７６は、ベク
トル決定回路２７４において生成されたベクトル情報を
入力し、ルックアップテーブルへの入力としてベクトル
情報を使用する。それから、ルックアップテーブル値抽
出回路２７６は、入力されたベクトル情報に対応するル
ックアップテーブルから適切な値を抽出する。

【００４２】本発明のシステム及び方法による例示的な
学習又はトレーニングプロセスにおいて、理想トレーニ
ング画像が画像データソース１００からリンク１１０を
介して入力される際に、コントローラ２１０はルックア
ップテーブルの作成を開始する。次いで、理想トレーニ
ング画像は理想画像データメモリ２８１内に記憶され
る。本発明のシステム及び方法の種々の実施の形態にお
いて、例えば、トレーニング画像は、復元するためのよ
り良質な画像の特定の観察画像に依存する多種多様な画
像のいずれであってもよい。

【００４３】以下に記述されるテンプレートマッチング
システム２００の実施の形態において、この例示的なテ
ンプレートマッチングシステム２００は入力された理想
の画像を観察画像へ変換して対（ペア）のトレーニング
画像を生成する。しかしながら、本発明のシステム及び
方法は、理想の画像について変換プロセスを実行するこ
とによって観察画像を生成することに限定されないこと
を認識されたい。それよりも寧ろ、本発明のシステム及
び方法には、対応する理想画像と観察画像を個々に入力
することも含まれる。これらの対応する理想画像と観察
画像は、例えば、実験室での実験に基づいたエキスパー
トの知識に基づいて選択することができる。

【００４４】本発明のシステム及び方法によれば、理想
トレーニング画像は、理想画像解析回路２６２によって
画像データソース１００から入力される。入力された画
像は理想画像データメモリ２８１に記憶される。次い
で、理想画像画素パターン決定回路２６３は理想トレー
ニング画像を解析する。この実施の形態において、理想
トレーニング画像は、バイナリマルチプレーン画像であ
る。しかしながら、以下に更に記述されるように、多種
多様な画像の種類と組み合わされて使用されることも認
識されたい。例えばバイナリ画像をグレイスケール画像
へ変換するためのデスクリーニングプロセスを実行する
ために本発明のシステム及び方法を使用してもよい。

【００４５】理想画像画素パターン決定回路２６３は、
バイナリ理想画像における画素パターンを観察し、この
画像情報を対応付けられたターゲット画素情報と共に、
理想画像パターンデータメモリ２８２に記憶する。次い
で、理想画像ベクトル決定回路２６４は、理想画像パタ
ーンデータメモリ２８２内に記憶された画素パターンに
ついて解析を行う。具体的には、理想画像ベクトル決定
回路２６４は観察された画素パターンをマルチプレーン
ベクトルへ変換する。理想画像ベクトル決定回路２６４
がトレーニング画像を表すマルチプレーンベクトルを各
画素毎に決定した後、このベクトルデータ及び画素位置
データが理想画像ベクトルデータメモリ２８３に記憶さ
れる。

【００４６】本発明によるテンプレートマッチングシス
テム２００は、例えば、マルチカラー平面を有するバイ
ナリカラー画像用にテンプレートマッチングプロセスを
実行する。本明細書中に記述されている本発明のテンプ
レートマッチングシステム及び方法の種々の実施の形態
において、理想画像及び観察画像は各々四つのカラー平
面を有している。しかしながら、本発明は四つのカラー
平面に限定されるものではない。代わりに、少なくとも
二つのベクトル又はそれと等価な数学的表現によって画
像が表されるのであれば、本発明のテンプレートマッチ
ングシステム及び方法は、三つ、二つ、又は一つのカラ
ー平面を有する画像を処理し、操作するために使用され
てもよい。本明細書中に使用されているように、「ベク
トル」は、画像の特性又は画像の一部を何らかの形態で
表現する数学的表現を表すように意図されている。或い
は、四つより多いカラー平面を有する画像は、本発明の
テンプレートマッチングシステム及び方法に従って処理
されてよい。更に、本明細書中に用いられているよう
に、「値」は、（画像）情報をあらゆる多種多様な形態
で表すように意図されている。例えば、単一な値は、副
値（sub-value）として特徴付けられる多数の値を有し
てもよい。

【００４７】テンプレートマッチングシステム２００
は、理想画像を観察画像と対応付けるための改良された
ルックアップテーブルを提供する。テンプレートマッチ
ングシステム２００は、特に、各カラー平面からターゲ
ット画素情報だけでなく近傍画素情報を同時に用いてル
ックアップテーブルへの入力ベクトルを形成する。本発
明によって生成され、記憶されたルックアップテーブル
は、出力された画素の全てのカラー平面に対して変換さ
れたカラー情報を出力する。

【００４８】ルックアップテーブルの作成において、理
想画像解析回路２６２は、理想トレーニング画像の画素
を横切るように適切なスライドウィンドウ（sliding wi
ndow）を走査する。具体的には、理想画像画素パターン
決定回路２６３は、例えば、スライドウィンドウを用い
ることによって、理想画像内の全てのカラー平面内の全
画素を順次観察する。スライドウィンドウが理想画像の
画素を横切って走査する時、所与の時間に特に指定され
た画素、即ち、所与のカラー平面内のターゲット画素、
について情報が生成される。

【００４９】理想画像画素パターン決定回路２６３は高
速走査方向に沿って即ち水平方向に沿ってウィンドウを
走査する。具体的には、理想画像画素パターン決定回路
２６３が、任意の第１のターゲット画素と任意の第１の
カラー平面において開始される画素情報を入力する。理
想画像画素パターン決定回路２６３は、第１のカラー平
面における第１のターゲット画素を観察する。観察され
たパターン情報は、理想画像パターンデータメモリ２８
２内に記憶される。次いで、理想画像画素パターン決定
回路２６３は、第２のカラー平面における第１のターゲ
ット画素のパターン情報を観察し、記憶する。その後、
理想画像画素パターン決定回路２６３は、第３及び第４
のカラー平面各々における第１のターゲット画素のパタ
ーン情報を観察し、記憶する。

【００５０】各カラー平面において第１のターゲット画
素が観察されると、理想画像画素パターン決定回路２６
３はウィンドウを第２のターゲット画素へ移動させる。
第１のターゲット画素の観察と同様の方法で、各カラー
平面において第２のターゲット画素を順次観察する。観
察されたパターン情報は理想画像パターンデータメモリ
２８２に記憶される。全てのカラー平面において第２の
ターゲットが観察されると、理想画像画素パターン決定
回路２６３は、画像全体が入力されるまで、第３のター
ゲット画素、第４のターゲット画素、次の画素へとウィ
ンドウを移動させる。

【００５１】最終的に、理想画像における四つのカラー
平面全てにおいて最終のターゲットが観察される。結果
的に、理想画像内の各カラー平面における各ターゲット
画素に対してのターゲット画素パターン情報は、理想画
像パターンデータメモリ２８２に記憶される。具体的に
は、テンプレートマッチングシステム２００のトレーニ
ングプロセスに従って、理想画像画素パターン決定回路
２６３は、理想トレーニング画像の各カラー平面の観察
されたターゲット画素毎に特定の画素パターンを表すデ
ータを生成する。このパターンデータは、対応付けされ
たターゲット画素の座標と共に、理想画像画素パターン
データメモリに記憶される。

【００５２】上記のように、理想画像画素パターン決定
回路２６３は、あるターゲット画素に対する全てのカラ
ー平面を観察してから、次のターゲット画素に移動す
る。しかしながら、本発明のシステム及び方法はこのよ
うな技術に限定されるものではない。その代わり、理想
画像画素パターン決定回路２６３は、第１のカラー平面
内の各ターゲット画素を観察できる。第１のカラー平面
内で各ターゲット画素が観察されると、理想画像画素パ
ターン決定回路２６３は、次に、第２のカラー平面内で
各ターゲット画素を観察する等々、を行う。例えば、求
められる情報が好適なバッファメモリに記憶され得る

【００５３】入力された理想トレーニング画像が解析さ
れると、コントローラ２１０は、理想画像データメモリ
２８１に記憶された入力された理想トレーニング画像
を、対応する観察トレーニング画像へ変換するように、
プロセッシング回路２４０をコントロールする。この変
換は、ペアのトレーニング画像の第２のメンバを作成す
るために実行される。第１のメンバは理想画像である。
理想トレーニング画像に対して実行される特定の変換プ
ロセスは、テンプレートマッチングシステム２００の特
定のアプリケーションによって変化する。例えば、この
特定の変換プロセスとは、ハーフトーン処理、逆ハーフ
トーン処理又はデスクリーニング、分解、セグメンテー
ション、カラースペース変換、解像度エンハンスメン
ト、ノイズフィルタリング、又はカラー画像又は白黒画
像用の他の公知の又はその時点から開発された／開発さ
れる変換プロセスであってよい。

【００５４】しかしながら、上記のように、本発明のシ
ステム及び方法は理想画像を変換することによって観察
トレーニング画像即ち観察画像を生成することに限定さ
れるものではない。その代わり、本発明のシステム及び
方法は、対応する理想トレーニング画像と観察トレーニ
ング画像を個々に入力することも含み得る。これらの対
応する理想トレーニング画像及び観察トレーニング画像
は、例えば、エキスパートの知識に基づいて選択するこ
とができる。

【００５５】変換プロセスの結果としては、観察画像
は、プロセッシング回路２４０によって、理想画像から
生成即ち変換され、得られた画像は観察画像データメモ
リ２８４に記憶される。ルックアップテーブル生成サブ
システム２６０は、観察画像を解析するために、観察画
像解析回路２６６を有する。

【００５６】観察画像解析回路２６６は、観察画像デー
タメモリ２８４から観察トレーニング画像を検索する。
その後、図５に示されるように、観察画像画素パターン
決定回路２６７は次いで観察トレーニング画像の画素を
横切って３ｘ３画素のウィンドウ４３０等のスライドウ
ィンドウを走査する。観察画像画素パターン決定回路２
６７は、スライドウィンドウを用いて、観察画像におけ
るカラー平面内の近傍画素に対する観察画像データ値を
特定のターゲット画素に対して観察する。観察画像画素
パターン決定回路２６７は、任意の第１のターゲット画
素においてスタートする画素情報と、観察画像内の所定
の任意の第１のカラー平面と、を入力する。観察画像画
素パターン決定回路２６７は、第１のカラー平面内の第
１のターゲット画素の近傍画素を観察する。観察された
パターン情報は観察画像パターンデータメモリ２８５に
記憶される。観察画像画素パターン決定回路２６７は次
いで第２のカラー平面内の第１のターゲット画素の近傍
画素を観察し、記憶する。このパターン情報もまた観察
画像パターンデータメモリ２８５に記憶される。その
後、観察画像画素パターン決定回路２６７は、観察画像
の第３及び第４のカラー平面における第１のターゲット
画素の近傍画素のパターン情報を観察し、記憶する。

【００５７】観察画像画素パターン決定回路２６７は、
観察画像を解析するためにスライドウィンドウ技術を使
用する。例示的に、３ｘ３画素のスライドウィンドウが
観察画像画素パターン決定回路２６７によって使用され
る。観察画像画素パターン決定回路２６７は、観察画像
データメモリ２８４に記憶された観察画像の画像データ
を横切って３ｘ３画素のスライドウィンドウを走査す
る。

【００５８】図５はこの種の３(３画素のスライドウィ
ンドウの例を示す。図５に示されるように、スライドウ
ィンドウ４３０は、各々が直座標０乃至２を備えた３つ
の行と各々が水平座標０乃至２を備えた３つの列とを有
する画素のアレイを有する。水平軸は高速走査方向を表
し、垂直軸は低速走査方向の特定画素を表す。スライド
ウィンドウはターゲット画素４３２を有する。例えば、
３(３画素のスライドウィンドウ４３０は、座標（１，
１）に位置した中心又はターゲット画素４３２を含む。
ターゲット画素４３２は、観察画像データメモリ２８４
内に記憶された観察画像を解析するために使用される。
しかしながら、他の種々のウィンドウも観察画像画素パ
ターン決定回路２６７によって使用され得ることが認識
されよう。

【００５９】図６及び図７は他のタイプのウィンドウを
示す。ウィンドウ４３０に代わってこれらのウィンドウ
と共に他のウィンドウも、本発明のシステム及び方法に
よる観察画像画素パターン決定回路２６７によって使用
され得る。例えば、図６は、中心又はターゲット画素を
座標（１，０）を位置させた３ｘ３画素のウィンドウを
示す。また、使用される特定ウィンドウは、３ｘ３画素
のウィンドウに限定されない。図示されているように、
図７は、やや変化した非対称形のウィンドウを示す。さ
らに、他の好適な種々のウィンドウとしては、例えば、
ターゲット画素を座標（１，０）に位置させた３ｘ２画
素の配列になるように形成されたウィンドウが使用され
てもよい。

【００６０】本発明によるテンプレートマッチングシス
テム及び方法のあらゆる特定の実施の形態に使用される
特定のスライドウィンドウは、解析されている特定画像
の特定の必要条件に左右される。更に、スライドウィン
ドウ内のターゲット画素の特定の位置は特定のアプリケ
ーションの必要条件に左右される。

【００６１】各カラー平面において第１のターゲット画
素の近傍画素が観察されると、観察画像画素パターン決
定回路２６７はウィンドウを第２のターゲット画素に移
動させる。観察画像内の第１のターゲット画素の近傍画
素を観察するための同様の方法において、観察画像画素
パターン決定回路２６７は各カラー平面内の第２のター
ゲット画素の近傍画素を順次観察する。観察されたパタ
ーン情報は観察パターンデータメモリ２８５内に記憶さ
れる。第２のターゲット画素の近傍画素内で全てのカラ
ー平面が観察されると、観察画像画素パターン決定回路
２６７は、第３のターゲット画素、第４のターゲット画
素、次の画素へとウィンドウを移動させる。

【００６２】最終的に、観察画像内の四つのカラー平面
全てにおいて最終ターゲット画素の近傍画素が観察され
る。結果的に、各カラー平面内のターゲット画素毎のタ
ーゲット画素パターン情報が観察パターンデータメモリ
２８５内に記憶される。具体的には、テンプレートマッ
チングシステム２００によって実行されるトレーニング
プロセスによって、観察画像画素パターン決定回路２６
７は、観察トレーニング画像の各カラー平面内の観察さ
れたターゲット画素毎に特定パターンデータを表すデー
タを生成する。各対応付けされたターゲット画素の座標
と共に、このパターンデータは、観察画像パターンデー
タメモリ２８５内に記憶される。

【００６３】上記のように、観察画像画素パターン決定
回路２６７は、あるターゲット画素に対して各カラー平
面内の全ての近傍画素を観察し、次のターゲット画素へ
移る。或は、観察画像画素パターン決定回路２６７は、
第１のカラー平面内の全てのターゲット画素の近傍画素
を観察することができる。第１のカラー平面についての
各ターゲット画素周辺の近傍画素が観察されると、観察
画像画素パターン決定回路２６７は、次いで、第２のカ
ラー平面内、次のカラー平面内、と各ターゲット画素周
辺の近傍画素を観察する。

【００６４】従って、理想画像のカラー平面毎に完全な
パターンデータ情報が理想画像パターンデータメモリ２
８２内に記憶される。観察画像内のカラー平面毎にも完
全なパターン情報が観察画像パターンデータメモリ２８
５内に記憶される。この情報が蓄積されると、ルックア
ップテーブル生成サブシステム２６０が、理想画像内の
画素値を観察画像内の画素値に対応付ける。即ち、ルッ
クアップテーブル生成サブシステム２６０は、観察画像
を理想画像へマッピングするルックアップテーブルを生
成する。

【００６５】ルックアップテーブル生成サブシステム２
６０の理想画像ベクトル決定回路２６４は、理想画像パ
ターンデータメモリ２８２から理想画像画素パターン情
報を検索することによって、マッピングプロセスを開始
する。理想画像ベクトル決定回路２６４は第１のカラー
平面に対する第１の画素についての画素パターン情報を
検索する。理想画像ベクトル決定回路２６４は次いで第
１の画素を表す第１のベクトルを形成するためにこの第
１の画素パターン情報をベクトル化する。理想画像ベク
トル決定回路２６４は次いで第２乃至第４のカラー平面
について第１の画素パターン情報を検索し、この情報を
ベクトル化して第２乃至第４の各ベクトルへ変換する。

【００６６】本発明のシステム及び方法によれば、理想
画像ベクトル決定回路２６４は、第１乃至第４のベクト
ルを結合して単一ベクトルを生成する。ＣＭＹＫ（シア
ン、マゼンタ、イエロー、及びブラック）カラーのバイ
ナリ画像用のウィンドウを用いて得られた単一ベクトル
は、理想画像内での観察された画素を表す。理想画像ベ
クトル決定回路２６４は、結合されたベクトルに対応付
けされたターゲット画素座標と共に、結合されたベクト
ルを、理想画像ベクトルデータメモリ２８３に記憶す
る。

【００６７】本発明のシステム及び方法によれば、上記
のように、理想画像ベクトル決定回路２６４がトレーニ
ング画像内の第１のターゲット画素を解析した後、理想
画像ベクトル決定回路２６４は次いで理想画像パターン
データメモリ２８２から次のターゲット画素に対する画
素パターンを検索する。上記のように、理想画像ベクト
ル決定回路２６４は、各カラー平面内の次のターゲット
画素に対して画素パターンを解析する。これによって、
理想画像ベクトル決定回路２６４は理想画像の第２のタ
ーゲット画素に対して結合されたベクトルを生成する。
理想画像ベクトル決定回路２６４は理想画像パターンデ
ータメモリ２８２内のカラー平面毎に全ての画素パター
ンがターゲット画素毎にベクトル化されるまで、このプ
ロセスを続ける。

【００６８】ルックアップテーブル生成サブシステム２
６０の観察画像ベクトル決定回路２６８は、観察画像パ
ターンデータメモリ２８５から観察されたパターン情報
を検索することによって開始される。観察画像ベクトル
決定回路２６８は次いで観察画像内の第１のカラー平面
に対する第１の画素についての画素パターン情報を検索
する。観察画像ベクトル決定回路２６８は次いで第１の
ベクトルを形成するためにこの第１のパターン情報をベ
クトル化する。例えば、第１のカラー平面がシアンカラ
ー平面であれば、これによって、ベクトル「ｃ₁,ｃ₂,
…ｃ₉」が生じる。観察画像ベクトル決定回路２６８は
次いで第２乃至第４のカラー平面に対して第１の画素パ
ターン情報を検索し、この情報をベクトル化して第２乃
至第４のベクトルを各々形成する。例えば、第２乃至第
４のカラー平面が各々マゼンタ、イエロー、及びブラッ
クのカラー平面ならば、これによって、三つのベクトル
「ｍ ₁ｍ₂…ｍ₉」、「ｙ₁ｙ₂…ｙ₉」、及び「ｋ₁ｋ₂…ｋ
₉」が各々生じる。観察画像ベクトル決定回路２６８
は、第１乃至第４のベクトルを結合して単一のベクトル
を生成する。ＣＭＹＫカラーの観察されたバイナリ画像
用の３ｘ３画素のウィンドウを用いて得られた単一ベク
トルは、次いで、３６個の要素をもつベクトル「ｃ₁ｃ₂
…ｃ₉，ｍ₁ｍ₂…ｍ₉，ｙ₁ｙ₂…ｙ₉，ｋ₁ｋ₂…ｋ₉」の形
態で書き込まれる。観察画像ベクトル決定回路２６８
は、この結合されたベクトルに対応付けされたターゲッ
ト画素座標と共に、結合されたベクトルを、観察画像ベ
クトルデータメモリ２８６に記憶する。

【００６９】観察画像ベクトル決定回路２６８は、次の
ターゲット画素に対する画素パターンを観察パターンデ
ータメモリ２８５から検索する。上記のように、観察画
像ベクトル決定回路２６８は、各カラー平面内の次のタ
ーゲット画素に対して画素パターンを解析する。これに
よって、観察画像ベクトル決定回路２６８は、観察画像
の第２のターゲット画素に対して結合ベクトルを生成す
る。観察画像ベクトル決定回路２６８は、観察画素パタ
ーンデータメモリ２８５内の各カラー平面に対して、全
ての画素パターンがターゲット画素毎にベクトル化され
るまで、このプロセスを続ける。

【００７０】これによって、観察画像の各ターゲット画
素についての完全なベクトル情報が、観察画像ベクトル
データメモリ２８６内に記憶されると共に、理想画像の
各ターゲット画素についての完全なベクトル情報が、理
想画像ベクトルデータメモリ２８３内に記憶される。明
らかなように、理想画像内の各ターゲット画素は、観察
画像内のターゲット画素に対応する。即ち、これは、理
想画像と観察画像がトレーニングペア（トレーニング画
像ペア）を形成するためである。これによって、ルック
アップテーブル生成サブシステム２６０のルックアップ
テーブル編集回路２６９はこの対応を使用して理想画像
ベクトルデータメモリ２８３内のベクトルを観察画像ベ
クトルデータメモリ２８６内のベクトルに対応付ける。
具体的には、ルックアップテーブル編集回路２６９は、
これらの対応しているターゲット画素をマッチングする
ことによって、理想画像ベクトルデータメモリ２８３に
記憶された各ベクトルを、観察画像ベクトルデータメモ
リ２８６内の対応しているベクトルに、リンク又はマッ
ピングする。

【００７１】更に、本発明のシステム及び方法によれ
ば、マッピングは幾つかの調整を含む。特定の調整は、
例えば、エキスパートの知識に基づく。例えば、調整に
よって画質低下を防ぐことができる。例えば、カラー平
面同士間に何らかの相互関係がある時に、このような画
質低下、即ち、生じることがエキスパートによって知ら
れている画質低下が発生し得る。

【００７２】編集されたルックアップテーブルは、ルッ
クアップテーブルメモリ２８７内に記憶される。上述の
ように、ルックアップテーブルは、次いで、このルック
アップテーブルが実行される物理的に分離したシステム
へ転送される。更に、分離システムの電子的記憶能力に
は限界がある。ルックアップテーブルが非常に多数のエ
ントリを有することが可能であることを認識されよう。
これらの多数のエントリは、例えば、三つ又は四つの同
時に位置するウィンドウ内の画素の全ての可能な組合わ
せの結果である。しかしながら、エントリの数は、本発
明のシステム及び方法によって減少することもある。

【００７３】具体的には、理想画像又は観察画像のいず
れかに存在するごく僅かな率のベクトルが高い発生頻度
を有していることが理解されよう。これによって、この
限られた高い発生頻度によって、例えば、ルックアップ
テーブル内に含まれるように、ルックアップテーブル編
集回路２６９が最重要ベクトル、即ち、頻繁に発生する
ベクトルのみを選択することができる。しかしながら、
ルックアップテーブル編集回路２６９がルックアップテ
ーブルに含むためにどの画素ベクトルを選択するかにつ
いての特定の方法は、特定のアプリケーションによって
変化する。このように、頻度以外に、ルックアップテー
ブル内に含まれたベクトルは、最大値、最小値、及び／
又は中心傾向の測定に基づいて選択され得る。

【００７４】例えば、以下に説明されるように、本発明
のテンプレートマッチングシステム２００の一つの実施
の形態によれば、理想画像ベクトルデータメモリ２８３
と観察画像ベクトルデータメモリ２８６の両方において
ベクトルは複数のクラスに分けられる。具体的には、理
想画像ベクトルデータメモリ２８３に記憶された理想画
像ベクトルは、ルックアップテーブル編集回路２６９に
よって複数のクラスに分類される。次いで、ルックアッ
プテーブル編集回路２６９は、各クラスに含まれる理想
画像ベクトル値Ｖ_hの数を観察する。ルックアップテー
ブル編集回路２６９は、理想画像ベクトル値Ｖ_hの数を
所定の閾値数Ｎ_hと比較する。Ｖ_hがＮ_hより大きい場
合、ベクトルのクラスが理想画像ベクトルデータメモリ
２８３内に保持される。これに対して、Ｖ_hがＮ_hより小
さい場合、このクラス内に含まれるベクトルの発生頻度
は、ルックアップテーブル内に含まれることを正当化す
るには不十分である。これによって、そのクラスのベク
トルは、メモリ２８０から削除される。閾値数又は閾値
は、例えば、エキスパートの知識又は統計的解析に基い
て決定され得る。

【００７５】ルックアップテーブル編集回路２６９が全
ての理想画像ベクトルクラスを解析した後、保持されて
いるクラスに属する理想画像ベクトルのみが、まだ理想
画像ベクトルデータメモリ２８３に記憶された状態にあ
る。これらの残留している理想画像ベクトルは、対応す
るターゲット画素との対応付けが引き続き行われる。

【００７６】次いで、ルックアップテーブル編集回路２
６９は、観察画像ベクトルのクラスを設定する。観察画
像ベクトルデータメモリ２８６内に記憶された観察画像
ベクトルは、ルックアップテーブル編集回路２６９によ
って、観察画像ベクトルクラスへ分類される。次いで、
ルックアップテーブル編集回路２６９は各クラスに含ま
れる観察画像ベクトルＶ₁の数を観察する。ルックアッ
プテーブル編集回路２６９は、ベクトルＶ₁の数を所定
の閾値数Ｎ₁と比較する。Ｖ₁がＮ₁より大きい場合、こ
のクラスのベクトルは観察画像ベクトルデータメモリ２
８６内で保持される。一方、Ｖ₁がＮ₁より小さい場合、
このクラスに含まれるベクトルの発生頻度は、ルックア
ップテーブルに含むことを正当化するには不十分であ
る。これによって、このクラスのベクトルはメモリ２８
０から削除される。

【００７７】ルックアップテーブル編集回路２６９は全
ての観察画像ベクトルクラスを解析した後、保持された
クラスに属する観察画像ベクトルのみが観察画像ベクト
ルデータメモリ２８６内に記憶される。これらの残留し
ている観察画像ベクトルとこれらの対応するターゲット
画素との対応付けが引き続いて行われる。

【００７８】ルックアップテーブル編集回路２６９は、
残留している理想画像ベクトルの一つとして、その対応
する理想画像ベクトルを有さない残留している観察画像
ベクトルの各々を識別する。本発明のテンプレートマッ
チングシステム２００の一つの実施の形態によれば、ル
ックアップテーブル編集回路２６９は、残留対応理想画
像ターゲット画素を有さない全ての観察ターゲット画素
を削除する。

【００７９】次いで、各クラス内のベクトルが平均化さ
れる。クラスを平均化するために、ルックアップテーブ
ル編集回路２６９は、理想画像ベクトルのクラスに依
存、即ち、これを使用する。具体的には、ルックアップ
テーブル編集回路２６９は理想画像クラスの第１のクラ
スの全ての残留理想画像ベクトルを平均化して、値Ａ_h
を得る。値Ａ_hは、ルックアップテーブル内の第１のク
ラスを表す平均化された理想画像ベクトルである。

【００８０】ルックアップテーブル編集回路２６９は、
値Ａ_hに対応する平均化された観察ベクトルを生成す
る。平均化された観察画像ベクトルを生成する際、ルッ
クアップテーブル編集回路２６９は前もって設定された
観察クラスに依存しない。その代わり、ルックアップテ
ーブル編集回路２６９は第１のクラス内で理想画像ベク
トルを確認する。ルックアップテーブル編集回路２６９
は、第１のクラス内の各理想画像ベクトルに対応する全
ての観察画像ベクトルを検索する。これらの検索された
観察画像ベクトルが全て平均化され、値Ａ₁を得る。値
Ａ₁は、ルックアップテーブル内の第１のクラスを表す
平均化された観察画像ベクトルである。従って、ルック
アップテーブルには、理想画像ベクトルの第１のクラス
に対応する値が設けられている。ルックアップテーブル
編集回路２６９は、理想画像ベクトル全てのクラスが解
析されるまで、残留している理想画像クラスのベクトル
毎に平均値を生成する。各残留している理想画像クラス
のべクトル内のベクトルが実際に同一である場合、必ず
しも平均値を求める必要はない。これによって、各理想
画像クラスはルックアップテーブル内に代表的な理想画
像ベクトルを有する。また、ルックアップテーブル内の
代表的な理想画像ベクトルの各々は、ルックアップテー
ブル内に対応する代表的な観察画像ベクトルを有する。

【００８１】このアプローチは、元来定義付けされたク
ラスの観察画像ベクトルに依存しない。このアプローチ
は、理想画像クラスに基いた観察画像ベクトルを再定義
付けし、ある意味では、理想画像クラスを支配クラスと
して処理するものである。しかしながら、元来定義付け
された観察画像クラスが概して再定義付けられた観察ク
ラスに対応することが認識されよう。これは、理想画像
ベクトルと観察画像ベクトルとの対応即ち理想画像画素
パターンと観察画像画素パターンとの対応が、概して一
貫しているために発生する。このように、この対応が一
貫している場合、同一又は類似の観察画像ベクトルは、
一般に、同一又は類似の理想画像ベクトルのグループに
対応する。これは、実際、この対応がベクトルの特性即
ち元来定義付けされた観察画像クラスに基いているか、
一般のターゲット画素即ち再定義付けされた観察画像ク
ラスに、純粋に基いているかによる。

【００８２】更に、理想画像クラスは、本発明のシステ
ム及び方法において、支配クラスである必要がないこと
が認識されよう。というより、観察されたクラスは幾つ
かのアプリケーションにおいて支配クラスであってもよ
いのである。この場合、理想画像クラスは、観察画像ク
ラスに基いて再度定義付けされる。

【００８３】例えば、特定の観察された画素パターンに
合致する理想画像画素のクラスが設定されていもよい。
このように、観察された画素の対応するクラスは特定の
観察画像画素パターンを有する画素を含む。或は、観察
された画素のクラスは、略同一の画素パターンを有する
画素を含んでいてもよい（即ちファジイクラス）。さら
に、理想画像画素のクラスは、特定の観察された画素パ
ターンと合致する理想画像画素を平均化することによっ
て表されてもよい。しかしながら、これらのクラスが多
種多様の公知の又はその時点から開発された／開発され
る方法のいずれかを用いることによって設定され得るこ
とが理解されよう。

【００８４】上述のように、トレーニングプロセスを用
いて、ルックアップテーブルが生成され、ルックアップ
テーブルメモリ２８７に記憶される。ルックアップテー
ブルは、テンプレートマッチングシステム２００によっ
て用いられて、観察画像を入力し、理想画像へ変換す
る。従って、上記のように、トレーニングプロセスを用
いて、ルックアップテーブルが完成し、任意の適切なデ
バイスにおいて実装される準備ができる。

【００８５】上述のように、テンプレートマッチングシ
ステム２００は、観察画像を理想画像へマッピングする
ために実行される、ルックアップテーブルを作成する。
しかしながら、本発明のシステム及び方法は、ルックア
ップテーブルを使用すること、即ち、ソート（分類）の
対応付け（アソシエーション）ツールを使用することに
限定されないことが認識されよう。代わりに、上述の本
発明のシステム及び方法は、ルックアップテーブル以外
の対応付けツールに適用されてもよい。例えば、データ
間のマッピングは、出力データを生成するために入力デ
ータに関する情報を処理する、論理回路、即ち、等式シ
ステム(system of equations)を使って達成される。例
えば、ブール論理回路は、積の論理和を用いて使用され
る。或は、入力データを理想出力データに関連付ける多
種多様な方法においては、研究室でのエキスパートの知
識を用いてマッピングが達成されることが認識されよ
う。

【００８６】ルックアップテーブル生成サブシステム２
６０がルックアップテーブルを生成し、ルックアップテ
ーブルがルックアップテーブルメモリ２８７内で使用可
能になると、モデリング及び復元システム２００は、種
々のバイナリ画像を例えば同等なグレイスケール画像へ
変換することができる。変換されようとするバイナリ画
像は、コントローラ２１０の制御下で、入出力インタフ
ェース２２０を介して、画像データソース１００から、
入力されるか、又は前もって入力されている。

【００８７】例えば、図４に関しては、変換用の観察画
像が、コントローラ２１０の制御下で、入出力インタフ
ェース２２０を介して、画像データソース１００から入
力され得る。観察画像は、画像解析サブシステム２７０
の入力画像解析回路２７２を用いて解析される。観察画
像は、図５に示されたウィンドウ４３０又はルックアッ
プテーブル内のエントリを生成するために使用される他
の公知の又はその時点から開発された／開発されるウィ
ンドウを用いて解析される。

【００８８】例えば、変換されようとする観察画像は、
バイナリ画像のＣＭＹＫカラー画像であってもよい。更
に、ルックアップテーブルメモリ２８７内に記憶された
ルックアップテーブルを用いてこのバイナリカラー画像
を強調された解像度の画像へ変換することが必要とされ
るか又は所望される。観察画像を解析するには、入力画
像解析回路２７２は、第１のカラー平面内の近傍画素を
含む、第１のターゲット画素からスタートする観察画像
を走査又は観察し、観察画像パターンデータメモリ２８
５内に記憶される画素パターン情報を生成する。次に、
入力画像解析回路２７２は、第２、第３、及び第４のカ
ラー平面に対する第１のターゲット画素周辺の近傍画素
を観察し、得られた画素パターン情報を観察画像パター
ンデータメモリ２８５へ入力し、記憶する。

【００８９】ベクトル決定回路２７４は、蓄積されたパ
ターン情報を、第１のターゲット画素のための全てのカ
ラー平面から、解析する。ベクトル決定回路２７４は、
入力パターン情報を表す観察画像ベクトルを生成する。
この観察画像ベクトルは、観察画像ベクトルデータメモ
リ２８６に記憶される。

【００９０】入力画像解析回路２７２は各残留ターゲッ
ト画素を同様に観察する。ベクトル決定回路２７４は蓄
積されたパターン情報を残留ターゲット画素毎に解析す
る。ベクトル決定回路２７４は、残留ターゲット画素毎
に、そのターゲット画素に対して入力されたパターン情
報を表す観察画像ベクトルを生成する。これらの観察画
像ベクトルは、観察画像ベクトルデータメモリ２８６内
に記憶される。

【００９１】これによって、観察されたバイナリカラー
画像を表す全てのベクトルが、観察画像ベクトルデータ
メモリ２８６に記憶される。バイナリ画像内の画素毎に
得られる観察画像ベクトルに基いて、ルックアップテー
ブル値抽出回路２７６は、ルックアップテーブルから対
応する値を抽出する。具体的には、ルックアップテーブ
ル値抽出回路２７６は、ルックアップテーブルメモリ２
８７内に記憶されるルックアップテーブルを使用する。
ルックアップテーブルは、バイナリ画像のベクトルと対
応する強調されたバイナリ画像値を含む。従って、ルッ
クアップテーブル値抽出回路２７６は、入力された観察
画像データに対応する理想画像データを抽出することが
できる。

【００９２】ルックアップテーブルのトレーニングにお
いて、上述のように、特定のベクトルのみが選択されて
ルックアップテーブル内に含まれる。しかしながら、こ
の含有は、ベクトルのクラスでの発生頻度以外に、パラ
メータに基いてもよい。例えば、ルックアップテーブル
内に含まれようとする選択されたベクトルはある特殊性
を有するベクトルであることもある。このような特殊な
ベクトルが、例えば、従来の平均化技術が観察画像から
理想画像への正確な変換やマッピングを行わないベクト
ルを含むこともある。これによって、これらの特定の特
殊なベクトルが記憶される。しかしながら、従来の平均
化技術が正確なマッピングを提供する場合には、これら
の正確に変換されたベクトルをルックアップテーブルに
記憶する必要はない。その結果、ルックアップテーブル
のサイズは実質的に減少する。

【００９３】また、ルックアップテーブルのサイズを制
限するために他の技術を使ってもよい。例えば、理想画
像及び観察画像を観察するために最初に使用されるウィ
ンドウは、何らかの方法で重み付けされる。ルックアッ
プテーブル内へのデータの含有を制限するために、観察
された近傍画素のデータはこのようにして何らかの方法
で重み付けされる。例えば、閾値は、重み付けされたデ
ータと比較するために使用され得る。

【００９４】従って、ルックアップテーブル値抽出回路
２７６は、観察画像ベクトルをルックアップテーブルへ
入力し、合致しているかどうか決定する。特定の観察画
像ベクトルがルックアップテーブル内に含まれていない
場合、ルックアップテーブルデータによって行われるマ
ッピングに依存するのではなく、平均化技術が用いられ
る。例示すると、重み付けされた平均化技術は、観察さ
れた値がルックアップテーブル内に含まれていない場合
に使用される。結果的には、画像解析サブシステム２７
０におけるルックアップテーブル値抽出回路２７６は、
観察されたバイナリカラー画像内の各画素を、適切な理
想画像値のセットに対応付ける。観察画像内の全ての画
素が解析されると、理想画像が生成される。次いで、理
想画像がコントローラ２１０によって画像データシンク
３００へ直接出力される。

【００９５】本発明のシステム及び方法は、解像度のエ
ンハンスメントとハーフトーン処理を含む、種々の変換
プロセスに対して改良された正確度を提供する。さら
に、本発明のテンプレートマッチングシステム及び方法
は、カラー平面同士の相互関係を考慮して、生成された
画像を最適化する。具体的には、入力されたカラー平面
から得られた、ウィンドウ状になったバイナリ画素を表
す単一のマルチ平面ベクトルは、例えば、赤、緑、及び
青（ＲＧＢ）のカラースペースなどの異なるカラースペ
ースにおけるグレイ値を指すことができる。本発明のテ
ンプレートマッチングシステム及び方法によって、カラ
ー変換は、単一平面分析を使用する単一カラー平面変換
方法では使用されない画像情報を用いて実行される。簡
易なハーフトーン処理の場合と同様に、カラー変換によ
るハーフトーン処理用フィルタは、トレーニング画像の
セットから統計的に最適なルックアップテーブルを生成
する方法で設計される。このルックアップテーブルは、
例えば、あるパターン又はグレイレベルに対してカラー
平面同士の間に生じるあらゆる特性を考慮に入れること
ができる。

【００９６】図１乃至図８に関して上述された本発明の
テンプレートマッチングシステム及び方法の実施の形態
は、一般に、画像解像度のエンハンスメントに関する。
画像解像度エンハンスメントは、得られるプリントされ
た画像の外観を改良することを目標としてバイナリビッ
トマップを画素毎に複数のビットに変換する、テンプレ
ートマッチングプロセスを用いる。しかしながら、本発
明のテンプレートマッチングプロセス及び方法は解像度
のエンハンスメントに限定されない。更に、他の可能な
アプリケーションは、ハーフトーン処理アプリケーショ
ン、解像度変換、外観のチューニング（調整）、復元、
及びカラースキャナによって取得されたテキストの復
元、を含む。

【００９７】ハーフトーン処理アプリケーションは、特
定のマルチ平面バイナリパターンをルックアップテーブ
ルへ入力し、特定のグレースケール値を出力するプロセ
ス、或は、特定のグレイスケール値をルックアップテー
ブルに入力し、特定のバイナリパターンを出力するプロ
セス、を含むことができる。解像度変換プロセスは、一
つの解像度から他の解像度へ、例えば、３００スポット
・パー・インチ（ｓｐｉ）から６００スポット・パー・
インチ（ｓｐｉ）へマッピングするために実行され得
る。解像度変換プロセスは、画像の外観エンハンスを試
みても試みなくても、実行されてよい。外観チューニン
グプロセスは、本発明のシステム及び方法を用いて実行
され得る。例えば、画像のディジタルな暗さはコントロ
ールできる。即ち、所与の印刷装置によって所望の度合
の暗さをもったプリント画像を生成するように、ドキュ
メントビットマップが画像にマッピングされる。バイナ
リビットマップから例えば部分的グレースケールディジ
タル画像へマッピングする時、復元及びカラースキャナ
によって得られたテキストの特定の復元は、ほぼ確実な
輪郭情報を挿入するために使用しても良い。

【００９８】さらに、本発明のシステム及び方法は、例
えば、前景及び／又は背景を有するテキスト及び／又は
ラインアート用の解像度エンハンスメント技術に対して
用いられるだけでなく、例えば、走査された画像のクリ
ーニング、若しくは着色されたセグメンテーションプロ
セスに対しても用いられる。さらに、これらのアプリケ
ーションは、フルカラーと共に用いられてもよいし、又
はハイライトカラー画像に対して用いられてもよい。本
発明のテンプレートマッチングシステム及び方法によれ
ば、フィルタ内のテンプレートの数は回転等の対称形減
少技術を使って最小限とされることが認識されよう。

【００９９】上述された本発明のテンプレートマッチン
グシステム及び方法は、ルックアップテーブルへの入力
として同時にすべてのカラー平面から近傍画素の情報を
使用することが認識されよう。しかしながら、本発明の
テンプレートマッチングシステム及び方法は、特定の技
術に限定されない。代わりに、本発明のテンプレートマ
ッチングシステム及び方法は各カラー平面を個々に見る
ことができるし、ルックアップテーブルへのアドレスと
して、例えば、ブラック平面を用いることもできる。

【０１００】即ち、本発明のテンプレートマッチングシ
ステム及び方法は、各々の平面を階層的な方法でに見る
ことができる。一つの所定のカラー平面がまず解析され
る。例示すると、ブラックカラー平面がマゼンタカラー
平面に対して選択される（即ち支配カラー平面として選
ばれたブラック）。更に、マゼンタカラー平面が例えば
シアンカラー平面に対して選ばれる。ブラックカラー平
面がルックアップテーブル内へ初期アドレスを提供す
る。次いで、ブラック平面に対するそのアドレス内には
マゼンタカラー平面に対するサブアドレスがある。な
お、マゼンタカラー平面に対する各サブアドレスにおい
て、シアンカラー平面に対するサブサブアドレスがあ
る。これによって、ブラックカラー平面はルックアップ
テーブルのどの領域がマゼンタカラー平面及びシアンカ
ラー平面を探索するために使用されるかをコントロール
する。

【０１０１】しかしながら、ブラックカラー平面が必ず
しも支配カラー平面である必要がないことが認識されよ
う。或は、他の任意のカラー平面が支配カラー平面とし
て、即ち、ルックアップテーブル内の初期アドレスとし
て、使用されることができる。特定のカラー平面は、本
発明のテンプレートマッチングシステム及び方法の特定
のアプリケーションに依存する。

【０１０２】また、テンプレートマッチングシステム２
００のデータ記憶能力は限定されている。これによっ
て、例えば、ＣＭＹＫ画像に対して、全てのカラー平面
からの情報が生成ルックアップテーブル内に必ずしも記
憶される必要はない。即ち、生成ルックアップテーブル
は四つの全てのカラー平面を使用する必要はない。寧
ろ、ブラック平面、又はブラック平面及び一つのカラー
平面が特定のアプリケーションに対して充分であるかも
しれない。

【０１０３】図８は、本発明によるテンプレートマッチ
ングシステム５００の第２の実施の形態を示す機能ブロ
ック図である。図８に示されているように、テンプレー
トマッチングシステム５００は、各々がデータバス５９
５に接続された、コントローラ５１０、入出力インタフ
ェース５２０、ベクトル決定回路５４０、ルックアップ
テーブル値抽出回路５５０、メモリ５３０を有してい
る。入出力インタフェース５２０は、信号ライン即ちリ
ンク１２２及び３２２の各々を介して画像データソース
１２０及び画像データシンク３２０にも接続可能であ
る。加えて、図８に示されているように、メモリ５３０
は、ルックアップテーブルメモリ５３２と画像メモリ５
３４を有する。テンプレートマッチングシステム５００
は例えばパーソナルプリンタ上で実行され得る。

【０１０４】コントローラ５１０は解析される観察画像
を最初に入力し、この入力された画像を画像メモリ５３
４に記憶する。ベクトル決定回路５４０は、入力された
画像を解析し、画像の解析に基いてベクトルセットを生
成する。ルックアップテーブル値抽出回路５５０は、ベ
クトル決定回路５４０で生成されたベクトル情報を処理
し、ルックアップテーブルメモリ５３２内に記憶された
ルックアップテーブル内への入力としてベクトル情報を
使用する。ルックアップテーブル値抽出回路５５０は次
いで入力ベクトル情報に対応するルックアップテーブル
から適切な値を抽出する。

【０１０５】図９は、バイナリ画像又はハーフトーン画
像をグレイスケール画像に変換する、即ち、デスクリー
ニング処理を実行する、本発明のシステム及び方法のア
プリケーションを示す。図９に示された画像６００は三
つのカラー平面を有する。三つのカラー平面は、シアン
カラー平面６１０、マゼンタカラー平面６２０、及びイ
エローカラー平面６３０を有する。画像６００は、モデ
リングシステム５００によってデスクリーニングされて
よい、即ち、ハーフトーン画像からグレイスケール画像
へ変換されてよい。

【０１０６】モデリングシステム５００において、コン
トローラ５１０は、画像データソース１２０から画像６
００を入力して、この画像データを画像メモリ５３４に
記憶する。次いで、ベクトル決定回路５４０は、本発明
のシステム及び方法に従って、この画像データを解析す
る。とりわけ、ベクトル決定回路５４０は画像６００内
の第１のターゲット画素６５４を取り囲む第１の近傍画
素６５２を観察する。

【０１０７】ベクトル決定回路５４０は、この観察を実
行するために任意の公知の又はその時点から開発された
／開発されるウィンドウを用いることができる。単一ウ
ィンドウは各々のカラー平面の全てを観察するために使
用され得る。或は、各々異なるウィンドウは各カラー平
面を観察するために使用され得る。

【０１０８】ベクトル決定回路５４０はシアンカラー平
面６１０内のターゲット画素６５４に対して画素値を決
定するためにシアンカラー平面６１０内の近傍画素６５
２を先ず解析する。この観察に基いて、ベクトル決定回
路５４０はベクトルｃ₁ｃ₂…ｃ₉を生成する。ベクトル
ｃ₁ｃ₂…ｃ₉は、シアンカラー平面６１０内でターゲッ
ト画素６５４のために観察された画素値ｃ₁乃至ｃ₉を表
す。次いで、ベクトル決定回路５４０は、同一の近傍画
素を観察するが、それはマゼンタカラー平面６２０にお
いてである。

【０１０９】具体的には、ベクトル決定回路５４０は、
マゼンタカラー平面６２０におけるターゲット画素６５
４に対して画素値を決定するためにマゼンタカラー平面
において近傍画素６５２を解析する。この観察に基い
て、ベクトル決定回路５４０はベクトルｍ₁ｍ₂…ｍ₉を
生成する。ベクトルｍ₁ｍ₂…ｍ₉はマゼンタカラー平面
６２０内でターゲット画素６５４のために観察された画
素値ｍ₁乃至ｍ₉を表す。次いで、ベクトル決定回路５４
０は同一の近傍画素を観察するが、それはイエローカラ
ー平面６３０においてである。

【０１１０】具体的には、ベクトル決定回路５４０は、
イエローカラー平面６３０におけるターゲット画素６５
４に対して画素値を決定するためにイエローカラー平面
６３０において近傍画素６５２を解析する。この観察に
基いて、ベクトル決定回路５４０はベクトルｙ₁ｙ₂…ｙ
₉を生成する。ベクトルｙ₁ｙ₂…ｙ₉はイエローカラー平
面６３０内でターゲット画素６５４のために観察された
画素値ｙ₁乃至ｙ₉を表す。

【０１１１】従って、シアン、マゼンタ、及びイエロー
カラー平面６１０乃至６３０が解析され、単一平面ベク
トルが各々のカラー平面毎に生成される。ベクトル決定
回路５４０は次いでマルチ平面ベクトルｃ₁ｃ₂…ｃ₉ｍ₁
ｍ₂…ｍ₉ｙ₁ｙ₂ …ｙ₉を形成するためにこれらの単一ベ
クトルを結合する。マルチ平面ベクトルは、画像６００
内の三つのバイナリ画像平面６１０，６２０、及び６３
０を表す。

【０１１２】次いで、コントローラ５１０は、このマル
チ平面ベクトルを処理するためにルックアップテーブル
抽出回路５５０を制御する。具体的には、ルックアップ
テーブル抽出回路５５０はマルチ平面ベクトルをルック
アップテーブルメモリ５３２に記憶されたルックアップ
テーブルへ入力する。次いで、ルックアップテーブル抽
出回路５５０は、入力されたマルチ平面ベクトルに対応
するグレイスケール値を抽出する。ルックアップテーブ
ル抽出回路５５０は、このグレイスケール値をターゲッ
ト画素６５４に割り当てる。出力されたグレイスケール
値は、純粋に各々のカラー平面画像情報に依存するのみ
ならず、カラー平面同士の相互関係にも依存するため
に、本発明のシステム及び方法に従って最適化される。

【０１１３】本発明のシステム及び方法によれば、ルッ
クアップテーブルメモリ５３２に記憶されるルックアッ
プテーブルは、ルックアップテーブルのサイズを限定す
るためにトレーニング画像の使用とその方法を含む、例
えば、図１乃至図４に関して上述されたシステム及び方
法を用いて作成される。即ち、バイナリトレーニング画
像及び対応するグレイスケールトレーニング画像を有す
るトレーニング画像の適切なセットが使用される。これ
らのトレーニング画像は、例えば、エキスパートの知識
に基いて選択される。

【０１１４】ルックアップテーブルメモリ５３２内のル
ックアップテーブルは、入力された着色されたバイナリ
画像を対応するグレイスケール画像に効果的にマッピン
グすることができるテンプレートのセットを有する。更
に、本発明のシステム及び方法によれば、ルックアップ
テーブルはマッピングを非常に効率的な方法で実行する
ことができる。ルックアップテーブルへ入力されるベク
トルは、画像における全てのカラー平面からの情報を備
えている。このようにして、ルックアップテーブルが画
像における異なるカラー平面間の相互関係を効果的に処
理する出力を生成するように、ルックアップテーブルを
デザインすることができる。要するに、カラー平面が別
々に処理される場合、そうでない場合に発生するかもし
れない画像の画質低下を効果的に回避するように、ルッ
クアップテーブルのエントリをデザインすることができ
る。

【０１１５】しかしながら、本発明のシステム及び方法
はデスクリーニングによりハーフトーン画像をグレイス
ケール画像へ変換することに限定されないことを認識さ
れたい。寧ろ、本発明のシステム及び方法は多種多様な
方法で多種多様な画像を処理するための適用が可能であ
る。

【０１１６】更に、本発明のシステム及び方法は、カラ
ー画像に向けられているが、「カラー画像」は多種多様
な画像を包含するように意図されており、一般のＣＭＹ
Ｋ画像に限定されるものでは全くない。寧ろ、少なくと
も二つの独立ベクトルによって表されるあらゆる画像を
包含するように意図されている。従って、この点におい
て、白黒画像は二つのベクトルによって表され、カラー
画像として特徴付けられる。具体的には、黒部分は、あ
るベクトルｂ₁−ｂ_nによって表すことができ、白部分
は、他のベクトルｗ₁−ｗ_nによって表すことができる。
本発明のシステム及び方法によれば、これら二つのベク
トルは結合してマルチ平面ベクトルｂ₁−ｂ_nｗ₁−ｗ_nと
なる。別々のベクトルを用いて黒の部分と白の部分を個
々に表すことによって、画像の属性が効果的に取得され
る。また、このマルチ平面ベクトルｂ₁−ｂ_nｗ₁−ｗ_nを
用いることによって、画質低下を回避するために、黒の
部分と白の部分との間の相互関係を効果的に処理するこ
とができる。

【０１１７】図１０は、本発明によるトレーニング方法
の実施の形態を略述したフローチャートである。図１０
に示されるように、ステップＳ１００において、トレー
ニングプロセスが開始され、ステップS２００へ進み、
このステップS２００において、適切なトレーニング画
像が入力される。このトレーニング画像は特定のアプリ
ケーションに依存する適切な画像である。具体的には、
トレーニング画像はマルチカラーマルチ平面バイナリ画
像であってもよい。次に、ステップS３００において、
トレーニング画像が解析される。

【０１１８】ステップS４００において、トレーニング
画像は適切な変換プロセスを用いた方法で変換される。
例えば、解像度のエンハンスメントを行うことが必要で
あり又は望まれる。これによって、変換プロセスは、分
解プロセス即ち解像度逆エンハンスメントプロセスであ
ってもよい。次いで、ステップS５００において、変換
されたトレーニング画像が解析される。次にステップS
６００において、ルックアップテーブルが生成される。
次いで、ステップS７００において、トレーニング方法
が終了する。

【０１１９】図１１は、図１０のステップS３００にお
いてトレーニング画像を解析する実施の形態をより詳細
に示したフロ−チャートである。ステップS３００で始
まって、コントロールはステップS３１０へ進み、この
ステップS３１０において、トレーニング画像の第１の
画素がカレント（現在の）ターゲット画素として選択さ
れる。その後、ステップS３２０において、トレーニン
グ画像内の第１のカラー平面がカレントカラー平面とし
て選択される。次いで、ステップS３３０において、カ
レントカラー平面内のカレントターゲット画素に対して
画素パターンが決定される。コントロールは次いでステ
ップS３４０へ進む。

【０１２０】ステップS３４０において、観察された画
素パターンに基いてベクトルが生成され、このベクトル
がカレントターゲット画素へ割り当てられる。ステップ
S３４０において生成されたベクトルは、観察された画
素パターンを表す単一平面ベクトルである。次いで、ス
テップS３５０において、カレント平面は、このカレン
ト平面が、解析されている特定のターゲット画素に対し
て最終カラー平面であるか否かを決定するために解析さ
れる。

【０１２１】ステップS３５０においてカレントカラー
平面がカレントターゲット画素解析用の最終カラー平面
でない場合、コントロールはステップS３５５へ進む。
そうでない場合、コントロールはステップS３６０へ進
む。ステップS３５５においては、カレントターゲット
画素用の画像の次のカラー平面がカレント平面として選
択される。次にコントロールはステップS３３０へ戻
る。

【０１２２】ステップS３５０においてカレントカラー
平面が最終カラー平面となると、コントロールはステッ
プS３６０へ進む。ステップS３６０において、カレント
ターゲット画素に対する全てのベクトルが結合されてマ
ルチ平面ベクトルを生成する。次いで、ステップS３７
０において、各マルチ平面ベクトルがカレントターゲッ
ト画素毎に記憶される。各マルチ平面ベクトルの記憶は
あらゆる適した方法で行われる。次いで、ステップS３
８０において、カレントターゲット画素が最終ターゲッ
ト画素であるか否かを決定するためにカレントターゲッ
ト画素が解析される。

【０１２３】ステップS３８０においてカレントターゲ
ット画素がトレーニング画像解析のための最終ターゲッ
ト画素でない場合、コントロールはステップS３８５へ
進む。そうでない場合、コントロールはステップS３９
０へ進む。ステップS３８５において、次のターゲット
画素がカレント画素として選択される。コントロールは
次にステップS３３０へ戻る。

【０１２４】ステップS３８０においてカレントターゲ
ット画素が最終ターゲット画素である時、コントロール
はステップS３９０へ進む。ステップS３９０において、
コントロールはステップS４００へ戻る。

【０１２５】図１２は、図１０のステップS５００にお
ける変換された画像の解析の一つの実施の形態をより詳
細に示したフローチャートである。ステップS５００か
ら始まって、コントロールはステップS５１０へ進み、
ここで、変換された画像の第１の画素がカレントターゲ
ット画素として選択される。次いで、ステップS５２０
において、変換された画像における第１のカラー平面が
カレントカラー平面として選択される。次に、ステップ
S５３０において、変換された画像のカレントカラー平
面内のカレントターゲット画素に対して画素パターンが
決定される。次いで、コントロールがステップS５４０
へ進む。

【０１２６】ステップS５４０において、観察された画
素パターンに基いてベクトルが生成され、このベクトル
がカレントターゲット画素に割り当てられる。ステップ
S５４０で生成されたベクトルは、変換された画像の一
つのカラー平面内の観察された画素パターンを表す単一
平面ベクトルである。次いで、ステップS５５０におい
て、解析されている特定のターゲット画素に対してカレ
ントカラー平面が最終カラー平面であるか否かを決定す
るためにカレントカラー平面が解析される。

【０１２７】ステップS５５０において、解析されてい
る特定のターゲット画素に対してカレントカラー平面が
最終カラー平面でない場合、コントロールはステップS
５５０へ進む。そうでない場合、コントロールはステッ
プS５６０へ進む。ステップS５５５において、画像の次
のカラー平面はカレントカラー平面として選択される。
次いでコントロールはステップS５３０へ戻る。

【０１２８】ステップS５５０においてカレントカラー
平面が最終カラー平面である場合、コントロールはステ
ップS５６０へ進む。ステップS５６０において、変換さ
れた画像においてカレントターゲット画素に対する全て
のベクトルは結合されてマルチ平面ベクトルが生成され
る。次いで、ステップS５７０において、各マルチ平面
ベクトルがカレントターゲット画素毎に記憶される。各
マルチ平面ベクトルの記憶は、任意の適した方法で達成
される。次いで、ステップS５８０において、カレント
ターゲット画素はこのカレントターゲット画素が最終タ
ーゲット画素であるか否かを決定するために解析され
る。

【０１２９】ステップS５８０において、カレントター
ゲット画素が変換された画像に対する解析のための最終
ターゲット画素でない場合、コントロールはステップS
５８５へ進む。そうでない場合、コントロールはステッ
プS５９０へ進む。ステップS５８５において、次のター
ゲット画素がカレントターゲット画素として選択され
る。次いでコントロールはステップS５３０へ戻る。

【０１３０】ステップS５８０でカレントターゲット画
素が最終ターゲット画素となると、コントロールはステ
ップS５９０へ進む。ステップS５９０において、コント
ロールはステップS６００へ戻る。

【０１３１】図１３は、図１０のステップS６００のル
ックアップテーブルを作成する一つの実施の形態をより
詳細に示すフローチャートである。ステップS６００か
ら始まり、コントロールはステップS６１０へ進み、こ
こで、オリジナルトレーニング画像クラスにおける頻度
が決定される。「オリジナルトレーニング画像」は、図
１０のステップS２００において最初に入力された画像
である。ステップS６２０においては、変換されたトレ
ーニング画像クラスにおける頻度が決定される。次に、
ステップS６３０においては、オリジナルトレーニング
画像クラスが変換されたトレーニング画像クラスに対応
付けされる。その後、ステップS６４０においては、コ
ントロールはステップS７００へ戻る。

【０１３２】図１４は、図１３のステップS６００のオ
リジナルトレーニング画像クラスにおいて頻度を決定す
る一つの実施の形態をより詳細に示すフローチャートで
ある。上述のように、図１１のステップS３８０におい
て、トレーニング画像毎にマルチ平面ベクトルが記憶さ
れた。図１４に示されているように、オリジナルトレー
ニング画像に対して記憶されたこれらのマルチ平面ベク
トルは更に解析される。

【０１３３】ステップS６１０で始まって、コントロー
ルはステップS６１１へ進み、ここで、記憶されたトレ
ーニング画像ベクトル即ちオリジナルトレーニング画像
ベクトルが個々のクラスに分類される。クラス分割の基
礎となる特定のパラメータは、特定のアプリケーション
に依存する。その後、ステップS６１２においては、オ
リジナルトレーニング画像ベクトルの第１のクラスがカ
レントクラスとして選択される。次いで、ステップS６
１３において、カレントクラス内のベクトル数が閾値
“ｎ”より小さいか否かが決定される。ステップS６１
３において、クラス内のベクトル数が閾値ｎより小さい
場合、コントロールはステップS６１４へ進む。そうで
ない場合、コントロールはステップS６１５へ進む。

【０１３４】ステップS６１４において、カレントクラ
ス内の全てのベクトルが削除される。即ち、クラスその
ものが削除される。ｎの値が減少するにつれて、カレン
トクラスを保持するために必要とされるカレントクラス
内のベクトルの数も減少することが認識されよう。結果
的にはより多くのクラスが保持される。より多くのクラ
スを保持することによって、ルックアップテーブルの最
終的なサイズは大きくなる。これによって、当然、より
多くの記憶容量が必要とされる。従って、値ｎによって
トレーニングプロセスによって生成されるルックアップ
テーブルのサイズが直接得られる。

【０１３５】ステップS６１４の後、コントロールはス
テップS６１６へ進む。ステップS６１５において、カレ
ントクラス内の全てのベクトルが記憶される。次いでコ
ントロールはステップS６１６へ進む。

【０１３６】ステップS６１６において、カレントクラ
スがオリジナルトレーニング画像クラスの内の最終クラ
スか否かを決定するためにカレントクラスが解析され
る。ステップS６１６において、カレントクラスが最終
クラスでない場合、コントロールはステップS６１７へ
進む。そうでない場合、コントロールはステップS６１
８へ進む。ステップS６１７において、オリジナルトレ
ーニング画像クラスの次のクラスがカレントクラスとし
て選択される。次いでコントロールはステップS６１３
へ戻る。これに対して、ステップS６１８において、も
はや対応するオリジナルトレーニング画像ベクトルを持
たない全ての変換されたトレーニング画像ベクトルが削
除される。ステップS６１９において、コントロールは
ステップS６２０へ戻る。

【０１３７】図１５は、ステップS６２０の変換された
トレーニング画像クラスにおける頻度を決定する一つの
実施の形態をより詳細に示すフローチャートである。

【０１３８】ステップS６２０に始まって、コントロー
ルはステップS６２１へ進み、ここで記憶され、変換さ
れた画像ベクトルが個々のクラスに分類される。クラス
分割の基礎となる特定のパラメータは、特定のアプリケ
ーションに依存する。ステップS６２２において、変換
された画像ベクトルの第１のクラスがカレントクラスと
して選択される。次に、ステップS６２３において、変
換された画像ベクトルのカレントクラス内のベクトルの
数が閾値“ｎ”より小さいか否かが決定される。ステッ
プS６２３においてカレントクラス内のベクトル数が閾
値ｎより小さい場合、コントロールはステップS６２４
へ進む。そうでない場合、コントロールはステップS６
２５へ進む。

【０１３９】ステップS６２４において、カレントクラ
ス内の全てのベクトルが削除される。値ｎが減少するに
つれて、カレントクラスを保持するために必要とされる
カレントクラスにおけるベクトルの数が減少する。これ
によって、より多くの変換された画像のクラスが保持さ
れる。より多くのクラスを保持することによって、ルッ
クアップテーブルの最終的なサイズはより大きくなる。
従って、トレーニングプロセスによって生成されるルッ
クアップテーブルのサイズが値ｎによって直接得られ
る。

【０１４０】ステップS６２４の後、コントロールはス
テップS６２６へ進む。ステップS６２５において、カレ
ントクラス内の全てのベクトルが記憶される。次いでコ
ントロールはステップS６２６へ進む。

【０１４１】ステップS６２６において、カレントクラ
スが変換された画像クラスの最終クラスか否かを決定す
るためにカレントクラスが解析される。ステップS６２
６において、カレントクラスが最終クラスでない場合、
コントロールはステップS６２７へ進む。そうでない場
合、コントロールはステップS６２８へ進む。ステップS
６２７において、変換された画像ベクトルクラスの次の
クラスがカレントクラスとして選択される。次いでコン
トロールはステップS６２３へ戻る。これに対して、ス
テップS６２８において、もはや対応する変換された画
像ベクトルを持たない全てのオリジナルトレーニング画
像ベクトルが削除される。ステップS６２９において、
コントロールはステップS６２０へ戻る。

【０１４２】図１６は、図１３のステップS６３０のオ
リジナルトレーニング画像クラスと変換された画像クラ
スを対応付ける一つの実施の形態をより詳細に示すフロ
ーチャートである。ステップS６３０から始まり、コン
トロールはステップS６３１へ進み、ここで、第１のオ
リジナルトレーニング画像クラスがカレントクラスとし
て選択される。その後、ステップS６３２においては、
カレントオリジナルトレーニング画像クラス内のベクト
ルが、画素位置に基いて対応する変換された画像ベクト
ルに各々マッチングする。次に、ステップS６３３にお
いては、各々のオリジナル画像クラス毎に全てのベクト
ルが平均化される。次いでコントロールはステップS６
３４へ進む。

【０１４３】ステップS６３４において、各々変換され
た画像クラス毎に全てのベクトルが平均化される。ステ
ップS６３５において、オリジナル画像ベクトルの平均
値が、対応する変換された画像ベクトルの平均値と共
に、適切なルックアップテーブル内に記憶される。次い
で、ステップS６３６において、カレントオリジナル画
像クラスが最終クラスか否かが決定される。

【０１４４】ステップS６３６において、カレントオリ
ジナル画像クラスが最終クラスでない場合、コントロー
ルはステップS６３７へ進む。そうでない場合、コント
ロールはステップS６３８へ進む。ステップS６３７にお
いては、次のオリジナル画像クラスがカレントクラスと
して選択される。次いでコントロールはステップS６３
２へ戻る。これに対して、ステップS６３８において、
ルックアップテーブルは幾つかの適したメモリに記憶さ
れる。ステップS６３９において、コントロールは次い
でステップS６４０へ戻る。

【０１４５】図１７は、ルックアップテーブルを用いた
本発明によるマルチ平面テンプレートマッチングのため
のシステム及び方法の一つの実施の形態を示すフローチ
ャートである。図１７のフローチャートは、カラーマル
チ平面のバイナリ画像を対応するコントーン画像へ変換
するためにルックアップテーブルを用いた例を示す。

【０１４６】ステップS１１００で始まり、コントロー
ルはステップS１２００へ進み、ここで、コントーン画
像への変換の為にバイナリマルチ平面カラー画像が入力
される。ステップS１３００において、入力された画像
の第１のターゲット画素がカレントターゲット画素とし
て選択される。次に、ステップS１４００においては、
カレント画素が、このカレント画素を表すマルチ平面ベ
クトルを求めるために解析される。コントロールは次い
でステップS１５００へ進む。

【０１４７】ステップS１５００において、ステップS１
４００で生成されたベクトルが適切なルックアップテー
ブルへの入力として使用される。具体的には、ステップ
S１５００において、カレントターゲット画素を表すベ
クトルがルックアップテーブル内にあるか否かが決定さ
れる。ベクトルがルックアップテーブル内にある場合、
コントロールはステップS１５１０へ進む。そうでない
場合、コントロールはステップS１５２０へ進む。

【０１４８】ステップS１５１０において、ターゲット
画素に対するマルチ平面コントーン値が読み出される。
次いで、コントロールはステップS１６００へ進む。こ
れに対して、ステップS１５２０においては、ターゲッ
ト画素を表すコントーン画像が従来の平均化技術を使っ
て得られる。コントロールは次いでステップS１６００
へ進む。

【０１４９】ステップS１６００において、ステップS１
５１０又はステップS１５２０のいずれかで生成された
コントーン値が、カレントターゲット画素へ割り当てら
れ、記憶される。ステップS１７００において、カレン
トターゲット画素は、このカレントターゲット画素がバ
イナリ画像において最終ターゲット画素であるか否かを
決定するために解析される。

【０１５０】ステップS１７００においてカレントター
ゲット画素がバイナリ画像の解析のための最終ターゲッ
ト画素でない場合、コントロールはステップS１７１０
へ進む。そうでない場合、コントロールはステップS１
８００へ進む。ステップS１７１０において、次のター
ゲット画素がカレントターゲット画素として選択され
る。コントロールは次いでステップS１４００へ戻る。
ステップS１７００においてカレントターゲット画素が
最終ターゲット画素となると、コントロールはステップ
S１８００へ進む。ステップS１８００において、バイナ
リ画像の変換が終了する。

【０１５１】図１乃至図４、及び図８に示されたテンプ
レートマッチングシステム２００及びテンプレートマッ
チングシステム５００は、各々、好ましくはプログラム
された汎用コンピュータ上で実行される。しかしなが
ら、テンプレートマッチングシステム２００及びテンプ
レートマッチングシステム５００の各々は、専用コンピ
ュータ、プログラムされたマイクロプロセッサ又はマイ
クロコントローラ及び周辺集積回路素子、ＡＳＩＣ（特
定用途向けＩＣ）又は他の集積回路、ディジタル信号プ
ロセッサ、離散素子回路などのハードワイヤード電子又
は論理回路、ＰＬＤ（プログラム可能論理デバイス）、
ＰＬＡ（プログラム可能ロジックアレイ）、ＦＰＧＡ
（書替え可能ゲートアレイ）、又はＰＡＬ（プログラム
可能アレイロジック）などのプログラム可能論理デバイ
ス等上で実行される。一般に、図１０乃至図１７に示さ
れたフローチャートを順番に実行することが可能な有限
状態機械(finite state machine)を実装することが可能
な、任意のデバイスを、テンプレートマッチングシステ
ム２００及び５００を実行するために使用することがで
きる。

【０１５２】特に、図１乃至図４、及び図８に示された
回路の各々が、適切にプログラムされた汎用コンピュー
タの一部として実行できることが理解されよう。或は、
図１乃至図４、及び図８に示された回路の各々が、ＡＳ
ＩＣ内で物理的個別ハードウェア回路として実行されて
もよいし、ＥＰＧＡ、ＰＤＬ、ＰＬＡ、又はＰＡＬ若し
くは離散論理素子又は離散回路素子を用いて実行されて
もよい。図１乃至図４、及び図８に示される各回路が取
る特定の形状は、デザインの選択によるものであった
り、当業者にとって自明且つ予測可能な形状である。

【０１５３】メモリ２８０及びメモリ５３０の各々は、
好ましくは、スタティック又はダイナミックＲＡＭを用
いて実行される。しかしながら、メモリ２８０及びメモ
リ５３０は、フロッピディスク及びディスクドライブ、
書込み可能光ディスク及びディスクドライブ、ハードド
ライブ、フラッシュメモリ又はあらゆる他の公知の又は
その時点から開発された／開発される代替可能な揮発
性、又は非揮発性のメモリデバイスやシステムを用いて
実行することができる。

【０１５４】本発明が上述されたの特定の実施の形態に
関して記載されているが、他の多数の変更及び変形が可
能であることが当業者にとって明らかである。従って、
説明されているように、本発明の実施の形態は、例示す
ることを目的としており、それに限定されるものではな
い。本発明の精神及び範囲から逸脱することなく種々の
変更が行うことが可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による画像のモデリング及び復元のため
のシステムの一つの実施の形態を示す機能ブロック図で
ある。

【図２】本発明による図１の局所画像データ解析回路の
一つの実施の形態を示す機能ブロック図である。

【図３】本発明による図２のルックアップテーブル生成
サブシステムの一つの実施の形態を示す機能ブロック図
である。

【図４】本発明による図２の画像解析サブシステムの一
つの実施の形態を示す機能ブロック図である。

【図５】本発明によるウィンドウを例示する図である。

【図６】本発明による他のウィンドウを例示する図であ
る。

【図７】本発明による他のウィンドウを例示する図であ
る。

【図８】本発明による画像をモデリングするためのシス
テムの一つの実施の形態を示す機能ブロック図である。

【図９】本発明による、三つのカラー平面を有するハー
フトーン画像と、これらのカラー平面の解析を例示する
図である。

【図１０】本発明による画像解析方法の一つの実施の形
態を示すフローチャートである。

【図１１】図１０のトレーニング画像解析ステップの一
つの実施の形態をより詳細に示すフローチャートであ
る。

【図１２】図１０の変換された画像解析ステップの一つ
の実施の形態をより詳細に示すフローチャートである。

【図１３】本発明による図１０のルックアップテーブル
作成方法の一つの実施の形態を示すフローチャートであ
る。

【図１４】図１３のオリジナルトレーニング画像ステッ
プにおける頻度決定の一つの実施の形態をより詳細に示
すフローチャートである。

【図１５】図１３の変換されたトレーニング画像ステッ
プにおける頻度決定の一つの実施の形態をより詳細に示
すフローチャートである。

【図１６】オリジナルトレーニング画像クラスを図１３
の変換されたトレーニング画像クラスに相互に関連付け
ることの一つの実施の形態をより詳細に示すフローチャ
ートである。

【図１７】本発明によるマルチカラールックアップテー
ブルを用いてマルチ平面カラー画像を処理する方法の一
つの実施の形態をより詳細に示すフローチャートであ
る。

【符号の説明】

１００ 画像データソース ２００ テンプレートマッチングシステム ２１０ コントローラ ２２０ 入出力インタフェース ２８１ 理想画像データメモリ ２８２ 理想画像パターンデータメモリ ２８３ 理想画像ベクトルデータメモリ ２８４ 観察画像データメモリ ２８５ 観察画像パターンデータメモリ ２３０ 局所画像データ解析回路 ２４０ プロセッシング回路 ２８６ 観察画像ベクトルデータメモリ ２８７ ルックアップテーブルメモリ ２８０ メモリ ３００ 画像データシンク

フロントページの続き (72)発明者 マイケル エス．チャンシオシ アメリカ合衆国 14622 ニューヨーク州 ロチェスター ラッセル アベニュー 39 (72)発明者 イン−ウエイ リン アメリカ合衆国 14526 ニューヨーク州 ペンフィールド ヒルライズ ドライブ 119

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 観察画像を理想画像へ変換する画像変換
   方法であって、前記観察画像が、各々が二次元配列で構
   成される複数の画素を有する少なくとも二つのカラー平
   面を有しており、前記画像変換方法が、 前記観察画像内の複数の画素から少なくとも一つを選択
   するステップと、 選択された画素毎に、前記観察画像の前記少なくとも二
   つのカラー平面の各々に対する単一平面画素パラメータ
   値を決定するステップと、 前記観察画像内の選択された画素毎に、前記単一平面画
   素パラメータ値をマルチ平面パラメータ値に結合するス
   テップと、 前記マルチ平面パラメータ値の各々を対応する理想画像
   画素パラメータ値に対応付けするステップと、 前記理想画像画素パラメータ値に基いて理想画像を生成
   するステップと、 を備える画像変換方法。