JP2001525623A

JP2001525623A - 第１の解像度のラスタのデジタルデータを第２の解像度のデジタルデータに変換する方法

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Publication number: JP2001525623A
Application number: JP2000523639A
Authority: JP
Inventors: ヒルンアンドレアス
Original assignee: オーセプリンティングシステムズゲゼルシャフトミットベシュレンクテルハフツング
Priority date: 1997-11-28
Filing date: 1998-11-27
Publication date: 2001-12-11
Anticipated expiration: 2018-11-27
Also published as: DE59806214D1; WO1999028864A1; US6836571B1; EP1034511A1; JP4156194B2; EP1034511B1

Abstract

(57)【要約】第１の解像度のラスタにあるデジタルソースデータを、第２の解像度のラスタにあるデジタル目標データに変換する方法が開示されている。データはピクセルごとにスケーリングされ、平滑化される。このとき平滑化はソースデータのラスタで行われる。多数のスケーリング規則または平滑化規則から、１つの組み合わせたスケーリング−平滑化規則を形成することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】本発明は、請求項１の上位概念に記載された、第１の解像度のラスタにあるデ
ジタルソースデータを、第２の解像度のデジタルラインデータに変換するための
方法に関する。デジタルデータ処理では、第１の解像度のラスタ形式で存在するデジタル画像
データを第２の解像度のラインデータに変換することがしばしば必要である。各
画素、すなわちラスタ中でデジタル値に配属された点はピクセルとも称される。
グレー階調がなければ１ピクセルは１ビットに相応する。ここで位置解像度はイ
ンチ当たりの画素数（ドット・パー・インチ、ｄｐｉ）により表される。１イン
チは周知のように２５．６ｍｍに相当する。第２の解像度（ライン解像度）は通
常、第１の解像度（ソース解像度）よりも高い。第２の解像度の目標画像は、比
較的に高い位置解像度の代わりに、またはこれに付加的にソース画像よりも高い
、ピクセル当たりのグレー階調を含んでいる。例えばデジタル印刷技術ではしばしば、コンピュータから第１のラスタ形式、
例えば２４０ｄｐｉ（ドットパーインチ）ラスタで送出された画像データをプリ
ンタにより別のラスタ、例えば６００ｄｐｉラスタで複製すべき場合が生じる。
とりわけ既存のＥＤＶ原稿を現在のプリンタで拡大する場合には、以前に作成し
た印刷ジョブが２４０ｄｐｉの解像度の原稿しか有していないことがある。ユー
ザが例えば６００ｄｐｉの解像度の新しいプリンタの利点を利用しようとすれば
、印刷データを相応に変換しなければならない。ここで変換は、ユーザに入力を
要求することなしに自動的に行われるべきである。離散的表示段階を有する再生ユニット、例えばＬＣＤ画面またはデジタルプリ
ンタでは半ピクセルは表示されないから、変換に際して解像度の非整数係数には
特別の規則を作成しなければならない。変換は次のように行うことができる。すなわち第１のラスタの各値を、ラスタ
の２つの解像度値の比により与えられるスケーリングファクタＳＦだけ倍化する
のである。例えば第１のラスタの値から第２のラスタで同じ値のＳＦ倍の量を形
成するのである。ここでは次式が当てはまる。ＳＦi＝（方向ｉにおける第２のラスタの解像度）／（方向ｉにおける第１のラスタの解像度）（式１）この種のスケーリング過程によりなるほどデータはラインラスタに変換される
。しかし再生品質がこれにより改善されることはない。一方、高解像度ラスタへのデータ変換により再生品質の改善が可能である。こ
れは例えば輪郭がより微細に表示されるようにして行う。この種の変換に対して
は通常、データの平滑化が必要である。公知の平滑化方法では通常、平滑化パラ
メータがマトリクスないしウインドウの形態で平滑化過程に入り込む。ここで平
滑化すべき画素に隣接する画素の重み付けがマトリクスの値により設定される。
このようなウインドウはＳＦx＝ＳＦyの場合、３×３ウインドウまたは５×５ウ
インドウである。画素をスケーリングし、平滑化する方法がＤＥ１９５０６７９２Ａ１から公知
である。この方法では、ピクセルパターンの複数集合、ないしこれらに配属され
たブール演算が設けられており、これに基づいて変換が行われる。変換のために
、例えば７×７画素のソース画像データのマトリクスにベース演算が施され、そ
こから目標画像データが得られる。画像データをアップスケーリングする場合（
ＳＦ＞１）、ソースピクセルの群に目標ピクセルの群が割り当てられる。演算は
次のように行われる。すなわち、変換の際に平均として同数の高解像度ピクセル
が除去され、また追加されるように行う。このことにより、全体画像の黒化度が
実質的にそのままに保たれる。この方法の欠点は、変換がソースピクセルを基準にして群ごとにだけ行われる
ことである。スケーリングファクタが整数でない（分数）場合、目標ピクセル（
Φ）の１つは選択的にのみ、すなわち比較的理由なしに隣接する目標ピクセルの
クラスタに配属され、ソースピクセルには一義的に配属されない。さらに配属関
係は前もって相応の方法規則で設定しておかなければならない。第１のラスタのデジタル画像データを、整数スケーリングファクタに適しない
第２のラスタに変換するための方法は、ＤＥ１９７１３０７９．８にも記載され
ている。この方法も同様に、領域指向的に動作する。ここで各ソース領域には目
標領域が配属され、２つの領域は全体画像で同じ位置を有する。目標領域内でブ
ール演算が実行され、その後に変換が行われる。画像データをスケーリングおよび平滑化するための別の方法手段がＵＳ５２７
０８３６から公知である。この方法手段では、スケーリングおよび平滑化のため
に２つの方法ステップが設けられている。図１に概略的に示したように、この方
法ステップでは、ソースラスタに存在するソース画像１が第１のステップ２でス
ケーリングされ、これにより中間画像３が目標ラスタに得られる。この中間画像
を基礎として第２のステップ４で平滑化が目標ラスタで実行される。これにより
目標画像５が得られる。上記の方法手段の欠点は、平滑化のためにそれぞれ多数のデータを目標ラスタ
で考慮しなければならないことである。ここでは比較的多数のメモリアクセスと
演算が必要であるから、これと結び付いたコストが比較的高い。したがって変換
速度が重要である適用分野、例えば高性能印刷システムには全く適さない。した
がってソフトウエアを基礎としたこの方法の実現もほとんど不可能である。テレファクス伝送の分野でも、伝送データのスケーリングと平滑化が必要にな
ることがある。これはデータが例えば第１の解像度で受信されるが、別の解像度
で記憶され、さらに伝送または印刷出力すべき場合である。このような適用に対
する相応の方法がＵＳ５３９４４８５Ａに記載されている。画像データを変換するための別の方法がＤＥ４２０６２７７Ａ１から公知であ
る。この方法では、ラスタ変換だけが行われ、画像データの平滑化は行われない
。ＥＰ７０８４１５Ａ２から同様に、画像データの変換方法が公知である。この
方法はスケーリングファクタが整数である場合にのみ適する。ＥＰ０００６３５
１Ａ１には、ルックアップテーブルにより動作する画像処理システムが記載され
ている。ＵＳ５６５７４３０Ａ１には、ベクトルフォントをグレー階調ビットマ
ップに変換する方法が記載されている。

【０００２】本発明の課題は、第１のラスタのデジタル画像データを第２のラスタに変換す
る方法を提供することであり、この方法は高い処理速度で実行され、画像データ
のスケーリングも平滑化も実行するように構成する。この課題は、請求項１に記載された本発明により解決される。本発明の有利な
実施例は従属請求項から明らかである。

【０００３】本発明の第１の側面によれば、データを少なくとも１スケーリングファクタだ
けスケーリングし、各ソースデータにピクセルごとにソースピクセルを基準にし
て、すなわちピクセル個別に、ソースピクセルを取り囲む周囲ウインドウに基づ
いて中間画像マトリクスを割り当てる。隣接する目標画像マトリクスから目標デ
ータを検出し、ここでソースデータ（１，７，７’、２３，３３，４２）のラス
タにあるデータを平滑化する。したがって各ソースデータは隣接する全てのソー
スデータの平滑化に使用可能であり、実際にそのために使用される。本発明の第１の側面によれば、データの平滑化がソースデータのラスタで実行
され、目標ラスタでは実行されない。このことにより、平滑化をまず目標ラスタ
で実行する類似の方法と比較して格段に高速のデータ処理が２次元画像データで
可能である。なぜなら、平滑化関数が適用されるデータ量が格段に小さいからで
ある。スケーリングファクタがｘ方向とｙ方向とで同じ場合に対しては（ＳＦ＝
ＳＦx＝ＳＦy）、この処理速度は近似的にスケーリングファクタＳＦの二乗だけ
低下する。本発明の第１の側面はとりわけ、スケーリングファクタが整数でない
（分数の）場合の画像データ変換に適する。個別ピクセルを基礎とした処理によ
って、これまで公知の方法に対して次のような利点が得られる。すなわち、デー
タの処理をスケーリングファクタが分数である場合でも、スケーリングファクタ
が整数である場合とほぼ同等に実行することができる。本発明の第１の側面には次の認識が基礎となっている。すなわち、ソースラス
タでの平滑化によっても、目標ラスタで格段に多数のデータに適用される平滑化
の場合と同じ結果を達成することができるという認識が基礎となっている。なぜ
なら、平滑化すべき構造はすでにソース画像から検出されるからである。画像を
１よりも１係数だけ大きくスケーリングすれば、なるほど平滑化すべきピクセル
の数は増大するが、画像の基礎となるビットマップの情報内容は不変のままであ
る。実験によって、平滑化を目標ラスタで作成された規則により実行しても、相
応の規則を平滑化のためにすでにソースラスタでのデータを基礎として作成した
場合と異なる結果は生じないことが明らかとなった。さらに、平滑化に必要な時間は一次近似で（すなわち像縁部を考慮することな
しに）直接、画像の大きさに比例することがわかり、したがってソースラスタで
のデータ処理は目標ラスタでのデータ処理よりも高速に実行される。公知の従来技術に基づきとりわけ、目標領域における一般的平滑化方法は、全
てのピクセル組合せの存在することを前提とすることがわかった。しかしピクセ
ルはアップスケーリングされているから、制限された数の変形可能性しか存在し
ない。ピクセルの情報内容がアップスケーリングによって増大することはない。
本発明のソースラスタにおける画像データの平滑化によりデータ処理に対する所
要時間を、目標ラスタで平滑化する方法に対してスケーリングファクタの二乗だ
け低減することができる。ソース画像のデータを基礎として平滑化することにより、識別マトリクスの大
きさも小さくなる。スケーリングファクタが２の場合、ソース領域で３×３の識
別マトリクスは、目標領域で適用される５×５の識別マトリクスと同じ品質を達
成する。このことにより、目標領域での５×５＝２５ピクセルの代わりにソース
領域で３×３＝９ピクセルだけを識別のために考慮すれば良い。本発明の方法の
処理速度は直接的論理適用（ハードウエアまたはソフトウエアで）で次の２つの
観点から上昇される。１つにはソースラスタでは目標ラスタよりも少数のデータ
を評価する。２つにはソースラスタでは平滑化ウインドウの大きさを小さくする
ことができる。そして処理速度は２５／９×ＳＦx×ＳＦyの係数まで従来の方法
の場合よりも高められる。例えばゲート関数に対する論理コストはこの係数だけ
低下する。ルックアップテーブルを用いた実現の場合、このテーブルをソフトウ
エア解決手段の場合には性能向上に利用することができる。なぜなら、これによ
りビットごとの論理評価が節約され、結果を直接テーブルから得ることができる
から、３×３マトリクスに対して５１２プロットのテーブルが必要である。これ
に対して５×５マトリクスの場合、このテーブルは３３５５４４３２プロット（
３２ＭＢ）の大きさでなければならない。この大きさのテーブルは実質的に受け
入れることができない。さらに本発明により、平滑化関数もスケーリング関数もただ１つのステップで
実行することができる。このことは、方法全体をソースデータのラスタで実行す
ることにより行う。ここで本発明の方法は、それぞれのスケーリングファクタの
大きさに依存しないで実行することができる。スケーリングファクタは整数であ
っても、分数であってもよい。本発明の第２の側面では、第１の解像度のラスタにあるデジタルソースデータ
が、第２の解像度のラスタにあるデジタル目標データに１スケーリングファクタ
でスケーリングされ平滑化される。ここでは１つのスケーリング規則が設定され
、複数の平滑化規則から所定の平滑化規則が設定される。この２つの設定された
規則は次に１つのスケーリングおよび平滑化規則に次のように統合される。すな
わち平滑化をソースデータのラスタで実行するのである。ここで各ソースデータ
は複数の隣接するソースデータの平滑化のために使用される。スケーリングファ
クタはとりわけ整数ではなく、整数の端数によって表すことができる。本発明の第２の側面により、画像データの処理の際に高いフレキシビリティが
達成される。とりわけ本発明の方法をソフトウエアプログラムにより実施する場
合には、多数の平滑化方法および／またはスケーリング方法を自由に相互に組み
合わせることができ、画像の印刷の際に種々の印刷データおよび印刷解像度に非
常にフレキシブルに対応することができる。個別の（ジョブ固有の）スケーリン
グ規則および／または平滑化規則はここではすでに印刷ジョブまたは印刷装置で
、例えば操作者により設定または選択することができる。本発明の第３の側面では、画素（ピクセル）ごとに２進データ（黒−白）が処
理されるだけでなく、複数のビットまたはバイトを含むグレー値または色値が画
素ごとに処理される。ここで一方では“グレー階調変換”を実行することができ
る。このグレー階調変換では、ラスタがグレー階調に関連付けられ、したがって
画素ごとに第１のグレー階調ラスタから第２のグレー階調ラスタへ変換される。
このことは例えば１６グレー階調に相応する４ビットグレー階調値が６４グレー
階調に相応する６ビットグレー階調値にアップスケーリングされることを意味す
る。ここではグレー階調平滑化を行うこともできる。これは、より微細に段付け
られた画素間のグレー値移行を目標空間で形成することにより行う。さらにここ
では、グレー値により段付けられた、位置空間（すなわちドットパーインチ・ラ
スタ）の画素を、さらに微細な位置空間ラスタにグレー階調分解能は維持しなが
ら変換することもできる。このグレー階調変換実施例と同じように、カラースケ
ール変換、すなわち例えば３２カラービットラスタを比較的に解像度の高い４８
カラービットラスタにアップスケーリングすることも可能である。このことによ
り、グレー階調平滑化と同じように色平滑化も実行できる。位置空間、グレー階調空間および色空間でのスケーリングおよび平滑化は相互
に任意に組み合わせることができる。本発明の第４の側面では、データ処理がバイト指向で行われる。ここでは複数
の画素にそれぞれ１つの２進情報を配属することができ、データを並列処理する
ことができる。しかし画素（ピクセル）にはグレー階調および／または色値を配
属することもでき、これらはピクセル当たりに複数のビットまたはバイトを含ん
でいる。バイトごとの処理は、処理速度に有利に作用する。なぜならデジタル電
子素子がとりわけ情報処理の領域でデータを内部で同様にバイトごとに処理する
からであり、またバイトフォーマットは一般に通常のメモリフォーマットだから
である。ここでデータはレジスタ内で、各処理クロックにより平滑化ウインドウの高さ
に依存する所定の数だけ位置がずらされる（シフトされる）；相応の数のバイト
（例えば各８ピクセルを有する３ラインの処理に対しては３バイトであり、各８
ピクセルにそれぞれ３×３平滑化ウインドウが作用する）を記憶した後、隣接す
るデータは１つのインデクスを表す。このインデクスは相応の平滑化マトリクス
（例えば３×３）のアドレシングに直接使用することができる。ここでアドレシ
ングはハードウエア回路の入力信号として、またはコンピュータソフトウエア内
で直接、ルックアップテーブルに作用する。２次元課題、すなわち画像データを
処理すべき場合には、１次元の課題に変換される。有利な実施例ではシフトレジスタに、それぞれ１処理クロックで１ライン当た
りｎバイトが次の規則に従って充填される。ＲoからＲ_(A-1) （規則１）には関係せず、Ｒ_(i+A)＝ｑ（ｉ／Ｑy、Ｑy−１−（ｉ％Ｑy））またはＲ_(i+A)＝ｑ（ｉ／Ｑy、ｉ％Ｑy）（規則２）ここで、Ｒi：ｉ番目のレジスタピクセルの値Ｑx：ｘ方向のウインドウ幅Ｑy：ｙ方向のウインドウ幅ｑ（ｋ、ｌ）：位置（ｋ、ｌ）を有するソースピクセルの値／：整数割り算％：モジュロ割り算Ａ＝Ｗ×（Ｑy×（Ｑx−１））。ここでシフトレジスタは幅Ｂ＝Ｑy×Ｗ×（（８ｎ／Ｗ）−１＋Ｑx）を有し、８ｎ／Ｗは整数である。Ｗ：ピクセルの価値、すなわちピクセル当たりのビット（２進、グレー階調値
、色値）Ｂ：シフトレジスタのビット幅Ｗ＝１に対してはＢ＝Ｑy×（８ｎ−１＋Ｑx）が得られる。本発明の方法はとりわけ、コンピュータでのソフトウエアプログラムの形態で
実現すると、類似の方法と比べて格段に高速であることが判明した。この類似の
方法では、まずスケーリングを実行し、結果を中間記憶し、次に初めて中間記憶
されたデータで、すなわち目標ラスタで平滑化を実行する。有利にはソフトウエ
アにより実現すれば、切り換えを必要に応じて印刷ジョブ内で実行することがで
き、このことは変換に必要であり、これは変換プログラムのモジュールにより実
行される。変換が必要でない場合には、データはさらに伝送され、変換プログラ
ムにより処理されることはない。ここでのフレキシビリティは、印刷出力すべき
文書内でも、すなわちページ内でも、種々異なる解像度を処理できるほどである
。例えばテキストは３００ｄｐｉの解像度でも十分に良好に通用するのに対し、
画像を再現する場合には通常、６００ｄｐｉまたはそれ以上の解像度が選択され
る。平滑化の際には画像情報とテキスト情報とを区別し、モアレ作用を回避するた
めそれぞれ別々に平滑化するか、ないしは平滑化を行わないことが必要な場合も
ある。本発明がソフトウエアで適用されれば、印刷ジョブ内でテキストと画像と
を区別するのにコストが掛からない。この情報はすでに印刷ジョブの中に多重に
種々のオブジェクト符号の形態で含まれており、平滑化規則を作成するのに使用
できる。スケーリングおよび平滑化は共通のステップでルックアップテーブルにより実
行することができる。このルックアップテーブルには２つの過程に対するデータ
が含まれている。有利にはソースデータは直接、ルックアップテーブルのアドレ
シングに使用される。本発明のさらなる利点および作用は以下の図面を用いた説明から明らかとなる
。図１は、従来技術の方法手段を示す。図２は、本発明の基礎となる数学的モデルである。図３は、２×２ソースピクセルの画像データ変換の際の種々の組合せ可能性を
示す。図４は、画像データ変換に対する例を示す。図５は、画像データ変換に対する別の例を示す。図６は、画像ラスタにおける斜めラインの種々の表示を示す。図７は、画像ラスタの平滑化ウインドウを示す。図８は、スケーリングファクタ２のスケーリング過程を示す。図９は、５×５マトリクスによる平滑化過程を示す。図１０は、係数２．５のスケーリング過程を示す。図１１は、平滑化過程の基礎とする概略図である。図１２は、平滑化の基礎となる種々のウインドウを示す。図１３は、平滑化結果のスキーマを示す。図１４は、データを重畳するための概略図である。図１５は、平滑化ウインドウによる画像データの処理を示す。図１６は、２次元画像データの１次元レジスタへの保管を示す。図１７は、ソースラインの複数ピクセルのレジスタピクセルへの変換を示す。図１８は、スケーリングされ平滑化された目標画像データをソース画像データ
から直接得るデータ処理プロセスを示す。図１９は、デジタル画像データのインデクスビットへの変換を示す。図２０は、デジタル画像データを変換するためのハードウエア構成を示す。図２１は、デジタル画像データを変換するためのソフトウエアコンセプトを示
す。図２２は、ソースピクセルが重畳されていない目標画像マトリクスの合成の変
形を示す。図２３は、図２２の合成の結果を示す。図２に基づきまず、スケーリングの基本的考察と数学的モデル化を行う。スケ
ーリングに対する考察には、図２ａに示された離散的ｉ−ｊ座標系６が基礎とな
る。ここでｉはｘ方向のピクセル指数であり、ｊはｙ方向のピクセル指数である
。図２ｂは例としてスケーリングファクタ２のスケーリングを示し、この係数は
３００ｄｐｉのソースラスタを６００ｄｐｉの目標ラスタに変換する際のもので
ある。ここで各ソースピクセル７は２次元処理される。すなわちそれぞれｘとｙ
方向に２倍にされる。ラスタ間隔はソースラスタでは目標ラスタよりも２倍にさ
れる。ソース領域のピクセル７は目標領域の４つのピクセル８になる。図２ｃが
示すように、スケーリングファクタはｘ方向とｙ方向とで異なっていても良く、
例えばｘ方向には値２、ｙ方向には値３を有することができる。非整数のスケーリング非整数のスケーリングファクタを基礎とすべき場合、例えばスケーリングファ
クタ２．５により２４０ｄｐｉソースラスタから６００ｄｐｉ目標ラスタへの変
換すべき場合は、整数スケーリングファクタの場合と同じように実行される。図
２ｄにはこの過程が概略的に示されている。ソース領域のピクセル７は理論的に
、目標領域の２．５×２．５ピクセル８になる。半ピクセルはデジタル的に表すことができないから、スケーリング過程に対す
る基礎としてまずピクセル群が観察される。ここでは次の課題に対する解決手段
を見出さなければならない：「各座標方向に対してソースピクセルで最小整数を探索し、この最小整数はス
ケーリングの際に同じ方向の目標ピクセルで整数となる」２４０ｄｐｉを６００ｄｐｉに変換する場合には、この条件は例えば２つのソ
ースピクセルと５つの目標ピクセルにより満たされる。ソース領域での２×２ピ
クセル正方形を前提とすれば、スケーリングファクタ２．５の場合に目標領域で
５×５ピクセル正方形が得られる。ソース領域の２×２ピクセルから１６の組合せが得られ、これらの組合せは目
標領域に結像されなければならない。ソース領域におけるこのソース正方形９の
１６の組合せが図３に示されている。ここで黒ピクセルは２進情報“１”に対す
るものである。ソースデータの２×２ピクセル正方形の横にそれぞれ３つの可能
な目標正方形１０が示されている。この目標正方形は５×５目標マトリクスであ
り、このマトリクスにこれらソースデータを結像することができる。非整数スケーリングファクタによる変換の例を下（図１０からず１３）に示す
。スケーリング方法に対する数学的モデルスケーリングファクタが整数の場合、第１のスケーリング方法では次式が設定
される：

【数１】ｓｃ(i,j) 計算すべき目標ピクセルの値（０または１）ｉ，ｊ目標ラスタにおける座標ｑ（ａ，ｂ）相応のソースピクセルの値ｓｘｘ方向のスケーリングファクタｓｙｙ方向のスケーリングファクタソースピクセルはｓｘ＊ｓｙの矩形目標ピクセルに結像される。すなわち複数
の目標ピクセルが１つのソースピクセルから導出される。目標ピクセルはソースピクセルと同じ値を得る（２進データの場合０／１、グ
レー階調ないし色値の場合は２進データでない）。スケーリングファクタが整数
でない場合、スケーリングファクタは式２の端数として入り込む：

【数２】ｓｘ_N ｘ方向のスケーリングファクタの分母ｓｘ_Z ｘ方向のスケーリングファクタの分子ｓｙ_N ｙ方向のスケーリングファクタの分母ｓｙ_Z ｙ方向のスケーリングファクタの分子図４には、ｓｘ＝１．５＝３／２とｓｙ＝２．５＝５／２による相応の例が示
されている。ここでソースピクセル７は１５の目標ピクセル８に変換される。非整数スケーリングファクタによる、式３にしたがったスケーリングにより非
対称の結果が得られる。整数スケーリングファクタの場合と同じように、各目標
ピクセルはソースピクセルから導出される。しかし所定のソースピクセルから導
出された目標ピクセルの数は目標ピクセルの位置に依存し、常に同じではない。
したがって非対称性が生じる。第１のスケーリング方法に対する改善が次のようにして得られる。すなわちｓ
ｘ_N×ｓｙ_Nソースピクセルからなる矩形を１つのブロック７’に統合し、このブ
ロックが目標領域で部分ピクセルなしで表示されるようにするのである。このよ
うな矩形はブロックごとにｓｘ_Z×ｓｙ_Z目標ピクセルを有する相応の目標ブロッ
ク８’にスケーリングされる。このスケーリングは、各目標ピクセルを論理式を
介して、ソースブロックのソースピクセルから導出することにより行われる。各
目標ピクセルは複数のソースピクセル、ないし１つから全てのソースピクセルに
依存することができる。図４で説明した変換は図５に示したように見なすことが
できる。ここで次の論理式が適用される：

【数３】各目標ピクセルに対して式が存在し、ブロックごとにｓｘ_Z×ｓｙ_Zの式が存在
し、ｓｘ_N×ｓｙ_Nソースピクセルの依存性が得られる。このことは一般式で表す
ことができる：

【数４】 − ：＝整数割り算％：＝モジュロ割り算式４は一般的スケーリング方法を表し、この方法に上に説明した２つのスケー
リング方法が該当する。それぞれ（ｓｘ_N×ｓｙ_N）の依存性までを有する（ｓｘ_Z×ｓｙ_Z）の論理式が
存在する。上側および右側の縁部では、ソースブロックが完全にソースピクセル
により占有されていないことがある。またソース画像の幅と高さは任意であり、
必ずしもソースブロックの倍数ではない。存在しない要素は変換しないことを前
提にしなければならず、通常は白（０）である。目標ラスタでのエッジ平滑化の数学的モデル化エッジ平滑化の際には、その周囲の各ピクセルが観察される。このために奇数
のピクセルエッジ長を有する正方形の平滑化ウインドウ（平滑化マトリクス）が
平滑化すべき全てのピクセル上でシフトされる。周囲および適切なピクセル値（
平滑化ウインドウで識別された構造）に依存して、そのピクセルを２進データの
場合に黒にすべきか白にすべきかが判断される。グレー値または色値の場合には
、生じる値が検出される。全てのピクセルの和の中で、通常はピクセル値だけが
ずらされる。デジタル値“０”または“１”によりセットされたピクセルないし
セットされないピクセルの和、ないしは平均的グレー値または色値はほぼ変化せ
ずそのままである。ＤＥ１９５０６７９２Ａ１から公知の方法に従って、平滑化がピクセルの追加
および除去により実行される。このピクセルは識別すべきかつ補正すべき構造と
なり、規則と称される。観察すべき周囲の大きさ（平滑化ウインド、平滑化マト
リクスの大きさ）は、識別し平滑化すべき構造である設定に依存する。次にピクセルの周囲を、観察すべき隣接部の等級の形態で説明する。第１等級
の隣接部は直接の隣接部である。すなわち、少なくとも１つの角を被検ピクセル
と共有する全てのピクセルである。全体で被検ピクセルと８つの隣接部が生じる
。第２等級の隣接部は、第１等級の隣接部と少なくとも１つの角を共有する全て
のピクセルである。第３等級、第４等級の隣接部に対しても同じことが当てはま
る。以下の表に示す状況が生じる：

【表１】５×５識別マトリクスによる平滑化に対しては次式が得られる：

【数５】目標ラスタでの平滑化に対する一般式は次のとおりである：

【数６】ここで：ｓｍ（ｉ，ｊ）平滑化にしたがい探査すべきピクセルの値ｐ平滑化ウインドウからのピクセルの値Ｇ平滑化ウインドウの大きさｆｓｍｏｏｔｈ平滑化を表すＧ×Ｇ依存性を有する論理式 − 整数割り算上に示した平滑化過程を以下、図６に示された２進データによる例に基づき説
明する。ここでは４５゜ラインが平滑化される。まず平滑化すべき構造の存在を調べなければならない。このために３×３（ま
たは５×５，７×７，．．）ピクセルからなる識別マトリクスが画像の上をシフ
トされる。平滑化すべき構造が識別されると、このマトリクスの中心にあるピク
セルの値が目標領域に対して検出される。これに対して平滑化すべき構造が存在
しなければ、ピクセル値は不変のままである。平滑化すべき構造の存在に対する
条件は規則と称される。図６ａに示した画像内でライン方向にまず左から右へ移動する。ここでは白の
コーナピクセル１１（白−黒移行部にある空のコーナ）が規則により識別された
構造で“黒”にセットされる。このことにより図６ｂに示した画像が発生する。
規則が適用されないピクセルは不変のままである。次に右から左へ、規則により
与えられた構造（白−黒移行部にある）に隣接する黒のコーナピクセルが“白”
にセットされる。このことにより図６ｃに示した画像が得られる。同じ結果（図６ｃ）は次のようにしても達成できる。すなわち、図６ａに示し
た画像部分において左から右へ、黒−白移行部にあるコーナピクセルを除去する
のである。後者の方法は１段である。なぜなら、追加と除去が１つの作業工程で
実行されるからである。デジタル画像データの平滑化には次の規則が利用される：・４５゜ライン（２−２ライン、ｘ方向に２単位、ｙ方向に２単位）の識別と平
滑化・矩形コーナを維持する。平滑化しない。・２−４ラインの識別と平滑化・場合により２−ｘラインの識別と平滑化、識別マトリクスの大きさに応じて（
ｘは整数＞２）。全ての規則を４つの出発方向とその投影（２−４ラインは４−２ラインと等価
である）に対して考慮すれば、全体で８つのサブ規則が生じる。平滑化の際の縁部問題平滑化すべき画像の縁部（上、下、右、左）では全てのピクセルを識別マトリ
クスに対して使用できない。存在しないピクセル（例えば図７に示した、画像部
分１４の左にあるピクセル１３）はセットされないものとして、すなわち白と見
なされる。ソースラスタで動作する方法へのスケーリングと平滑化の統合スケーリングとエッジ平滑化の２つの方法は組み合わせるべきである。このた
めに平滑化式６がスケーリング式２または３に代入される。式２による整数スケーリングファクタによるスケーリングから出発して次式が
得られる：

【数７】ｓｘ＝ｘｙ＝２、Ｇ＝５である特殊例を考察すると：

【数８】偶数ｉと偶数ｊに対しては次のようになる：

【数９】奇数ｉと偶数ｊに対しては：

【数１０】偶数ｉと奇数ｊに対しては：

【数１１】奇数ｉと奇数ｊに対しては：

【数１２】式に存在する依存性を考慮すると次式が得られる：

【数１３】偶数および奇数（ｉ，ｊ）に対する式はそれぞれ同じ要素を含んでいることが
わかる。エッジ長の正方形に基づいて、左下コーナが偶数ｉと奇数ｊにより表される、
計算すべき２つの目標ピクセルは次のように推定できる：・９つのソース要素ないし９つのソースピクセルから４つの目標ピクセルが検出
できる。・４つの目標ピクセルは同じソースピクセルから計算されるが、依存性は出発式
の異なる桁にあり、４つのピクセルのそれぞれに対して固有の式が得られる。大きさ５の目標ピクセルの所要の品質を得るためには、ソース領域において大
きさ３のマトリクスで十分である。すなわち式は、目標領域において２５の依存
性を含むが、ソース領域では９つの依存性しか含まない。・１つのソースピクセル（周囲を伴う）から４つの目標ピクセルをパラレルで（
固有の式に従い）計算できる。このことにより計算コストは上昇するが、速度も
上昇する。４つのピクセルがここでは並行に、相互に依存しないで計算されるか
らである。式に応じて所定の論理部分演算の統合も可能である。・平滑化のために中間画像はもはや使用されない。この中間画像はソース画像よ
りもｓｘ×ｓｙ（実施例では２×２＝４）倍大きい。したがって平滑化されたス
ケーリングの際にはデータ量の四分の一だけに平滑化演算を施せばよい。・スケーリングはプロセスに含まれ、データは一度だけ処理すれば良く、上に説
明した公知の方法のように２回処理する必要はない。・和形成では、ソースラスタにおける平滑化されたスケーリングにより２段階の
プロセスと同じ品質で演算をさらに高速に実行できる。・スケーリングファクタが大きければ大きいほど、平滑化およびスケーリングの
ための１段方法による相対的利得も大きい。・説明した方法により、式２，３，４および６により表される全てのスケーリン
グおよび平滑化規則を組み合わせることができる。この実施例は次のように一般化される：・目標領域に直接結像される（スケーリングファクタが整数の場合は１ピクセル
だけ）、ソース領域の最小矩形から出発する。・目標ピクセル（目標右角）を有する右角を示す。各コーナ目標ピクセルの周囲
にエッジ長Ｇを有する平滑化マトリクスを目標領域におく。・広がりから観察すべきソース右角の大きさを検出する。・目標右角にある全ての目標ピクセルをソース右角のソースピクセルから計算す
る。ソースマトリクスにだけ計算を実行すればよい。目標右角にあるピクセルを
並行的に相互に依存しないで検出する。図８と図９に基づき、画像データの平滑化によりソース画像のラスタで得られ
る改善について考察する。係数２でスケーリングし、次に平滑化すべきソース画像を前提とする。ソース
画像には３×３の領域１５が見られる。係数２でのスケーリングの後、そこから
６×６ピクセルの大きさを有する中間画像の領域１６が得られる。領域１６内で、５×５の大きさのフィルタウインドウ１７による平滑化を実行
しなければならに。この５×５ウインドウは領域１６に４回、収容される。一度
目は図９ａに示されており、続いて図９ｂ、ｃ、ｄに示されている。図９ａから
図９ｄに示された演算の各々は、計算上、識別マトリクスにより示される。ここ
ではマトリクス当たりにそれぞれ１つのピクセル値が検出される。図９ａに示さ
れたフィルタウインドウ１７の位置から例えばピクセル１８の値が計算される。図９ａから図９ｄを基礎とする識別マトリクスから、４つの平滑化された目標
ピクセル１８，１９，２０，２１が得られる。これら目標ピクセルの群は図９ｅ
に共通に２２により示されている。３×３ソースマトリクス１５は５１２の可能なピクセル組合せを表す。これら
組合せの各々に対して一般的なスケーリング方法（スケーリングファクタ２）に
より中間マトリクスが検出され、この中間マトリクスから５×５の平滑化により
４つの目標ピクセルが得られる。スケーリングおよび平滑化は１つのステップで
実行することができる。なぜなら、ソースマトリクス（中央−８つの周囲ピクセ
ルを有するピクセル）と目標ピクセル（目標−マトリクス）との一義的関係が存
在するからである。各ソースピクセルはここではその周囲を考慮して直接、４つ
の目標ピクセルに変換される。ソースピクセルが比較的に大きい場合（例えば５×５ピクセル）、スケーリン
グファクタ２でも比較的に大きな識別マトリクス（例えば９×９マトリクスによ
り）により平滑化が可能である。これによりここでも４つの目標ピクセルが得ら
れる。以下の式は、この間系をｘ方向とｙ方向に同じ整数のスケーリングファク
タｓについて示す：ｅ＝ｓ＊（ｑ_M−１）＋１（式８）ここでｑ_M：ソースマトリクスの大きさ、ｅ：目標ラスタにある識別マトリクスの大きさ、ｓ：スケーリングファクタである。非整数のスケーリングファクタに対する実施例ｓｘ＝ｓｙ＝２．５でＧ＝５により式６が当てはまるスケーリングおよび平滑
化過程に対する実施例を図１０から図１３に基づいて説明する。エッジ長２のソ
ースピクセル正方形２３がエッジ長５の目標ピクセル正方形２４にスケーリング
されて結像される。前者のエッジ長はラスタライン２３’と２３”により設定さ
れたラスタ幅ＲＷ１＝１／２４０インチ（ソースラスタ、２４０ｄｐｉ）に相応
し、後者のエッジ長はラスタライン２４’と２４”により設定されたラスタ幅Ｒ
Ｗ２＝１／６００インチ（目標ラスタ、６００ｄｐｉ）に相応する。２×２ソースピクセル正方形２３内にある５×５目標ピクセルの各々の周囲に
平滑化マトリクスがある（図１１）。第１等級の隣接部を考慮して５×５目標ピ
クセルに対し、上記の説明にしたがって４×４ソースピクセルの群２５から値が
得られる。ただしＧ＝５．非整数スケーリングファクタに対する特別な実施例上に説明した方法では、５×５＝２５目標ピクセルが４×４＝１６ソースピク
セルから形成される。この方法をルックアップテーブルによるソフトウエアで実
現すれば、このテーブルは６５５３６プロットを各２５ビットについて含む。マ
イクロプロセッサのバイトごとの動作に基づき、６５５３６×４バイト＝２６１
４４バイトがテーブルにより占有される。このような大きなテーブルは通常のマ
イクロプロセッサのキャシュメモリに格納することはできない。したがってデー
タの処理は比較的緩慢にしか実行されない。処理速度を上昇させるために改善さ
れた方法手段では、ソースピクセルのそれぞれ小さな群が共通に処理される。こ
こではそれぞれ３×３目標ピクセルがそれぞれ３×３ソースピクセルにだけ依存
する。上に説明した作業過程はここでは４つの部分ステップに分割される。各ス
テップに対して１つのテーブルが使用され、このテーブルにより９つのソースピ
クセルから９つの目標ピクセルが形成される。このために４×５１２プロットが
９ビットごとに、ないしは４０９６バイトのテーブルサイズが必要である。上に
述べた２６２１４４バイトに対し、この大きさは係数６４だけメモリが低減され
ている。このように形成された３×３目標ピクセルは次の“ＯＲ”演算の形態で
相互に重畳される。図１２と図１３にはこの過程が示されている：図１２で４つのソースピクセル
２−２，２−３，３−２ないし３−３がそれぞれの周囲ソースピクセルと共に示
されている。すなわちソースピクセルウインドウ５２ａ，５２ｂ，５２ｃ，５２
ｄである。ソースピクセルは２４０ｄｐｉラスタに存在する。ソースピクセル２
−２，２−３，３−２および３−３からそれぞれ１つの３×３目標ピクセル正方
形（マトリクス）２６，２７，２８ないし２９が形成される。例えばソースピク
セル２−２については目標ピクセル正方形２６が、ソースピクセル２−３につい
ては目標ピクセル正方形２７が形成される。目標ピクセル正方形２６，２７，２
８，２９は次に相互の重畳される。そしてそれぞれのライン３１，３１’，３１
”および３１"'が相互に一直線になり、ライン３２，３２’，３２”および３２
"'も相互に一直線になる。この重畳によって、ソースピクセルウインドウ５２ａ
...５２ｄの同じソースピクセル（１−２，１−３；２−１..２−４；３−１.. ３−４；４−２，４−３）が相互に合同に重なる。さらにこのことにより、比較
的に高い６００ｄｐｉ解像度に相応する図１３の５×５目標ピクセル正方形３０
が得られる。変換すべきソースピクセル２−２，２−３，３−２，３−３を基準
にして個々のピクセルごとおよび画像ラインごとに次の規則に従って変換が行わ
れる：第１の画像ラインおよび奇数ライン番号の全ての後続ラインで、第１および後
続の全ての奇数ソースピクセルがソースピクセルウインドウ５２ａにしたがって
変換され（形式２６のそれぞれ１つの目標ピクセルマトリクスが形成される）、
このラインの第２および後続の全ての偶数ソースピクセルがソースピクセルウイ
ンドウ５２ｂにしたがって変換される（形式２７のそれぞれ１つの目標ピクセル
マトリクスが形成される）。第２の画像ラインおよび偶数ライン番号の全ての後
続ラインで、第１および全ての後続の奇数ソースピクセルがソースピクセルウイ
ンドウ５２ｃにしたがって形式２８の目標ピクセルマトリクスに変換され、さら
に偶数ソースピクセルがソースピクセルウインドウ５２ｄにしたがって形式２９
の目標ピクセルマトリクスに変換される。上に説明した４つのステップへの分割は、図１２の３×３目標ピクセル正方形
（マトリクス）２６，２７，２８，２９がそれぞれ３×３ソースピクセルウイン
ドウ５２ａ，５２ｂ，５２ｃ，５２ｄにだけ依存する場合に可能である。このこ
とは使用されるスケーリング方法により設定され、多数のスケーリング方法でも
得られる。“ＯＲ”演算により重畳されたピクセルは同じである。前記の対称性の検出およびソースピクセルの相互シフト（重畳）による統合と
は択一的に、非対称性の検出および図２２と図２３による統合が可能である。こ
こでは例えばソースピクセル２−２から３×３目標ピクセル正方形５３が形成さ
れ、ソースピクセル２−３から２×３目標ピクセル矩形５４が、ソースピクセル
３−２から３×２目標ピクセル矩形５５が、そしてソースピクセル３−３から２
×２目標ピクセル正方形５６が形成される。これにより形成された目標ピクセル
矩形ないし正方形５３，５４，５５および５６（目標画像−マトリクス）は次に
重畳せずに目標画像として合成される。その他の、前記対称的処理で説明した方
法ステップ（例えばレジスタプロット、インデクス形成、ラインごとの処置）は
同じように実行される。上に説明した目標ピクセル正方形形成のための変形実施例は所定の実現に対し
て有利である。もちろん同じ原理をｓｘ、ｓｙおよびＧの別の値に対しても適用
できる。２次元問題を１次元問題に変換するためのソースピクセルのバイトごとの処理前記の方法は、ソースピクセルの右角を目標ピクセルの右角に変換する。ハー
ドウエア、ソフトウエア、またはファームウエアで実現されたデジタルデータ処
理では一般的にバイト指向の処置がビット指向の処置よりも電子構成素子の動作
の点で有利である。ソースピクセルは一般的にソースイメージとしてメモリ領域
に存在し、バイト指向でラインに編成される。記憶されたラインはここで１画像
ライン（走査線）に相応する。図１５から図１８に基づいてバイト指向の方法手段を考察する。この方法手段
により、ソースピクセルは１次元でシフトレジスタを用いて処理される。そのた
めにソースピクセルは所定の慣習にしたがいシフトレジスタにプロットされる。
これが図１６に示されている。これは直接、ハードウエアを通過し、個々のライ
ンがレジスタの相応の桁に取り込まれる。ソフトウエアでの実現の際には、パフ
ォーマンスの理由からルックアップテーブルが使用される。このテーブルは図１
７のように構成される。レジスタへのプロットの際に上側走査線が変換後に直接
、レジスタにコピーされる。次の走査線は変換後に、１ピクセル位置だけ左にず
らされ（シフト）、そしてレジスタのプロットされる。第３の走査線は変換後に
、２位置だけ左にずらされ、レジスタにプロットされる（図１８）。詳細にはこの方法手段は次のように経過する：図１５ａには部分３３が示され
ており、この部分はライン３４と３４’により制限され、上下に重なり、それぞ
れ８つのピクセル幅である、ソース画像の３つの条片３５，３５’、３５”から
なる。その左にはそれぞれ先行の８つのピクセルの最後のピクセルが、その右に
はそれぞれ次の８つのピクセルの最初のピクセルが示されている。この構造を介
して左から右へ３×３識別ウインドウ３６がシフトされる。図１５ａ、１５ｂ、
１５ｃ、１５ｄのシーケンスは最初の４つのシフト過程を示すものである。シフトの作用は、レジスタ３７への所定のプロットと、３位置右へのシフトに
より達成される。これは図１６に処理ステップ４５により示されている。１つの
画像ラインに並置された８つの値（１バイト）がここで右から左へそれぞれレジ
スタ３７へプロットされ、隣接するライン値はレジスタでそれぞれ３位置だけ相
互に間隔をおかれる。 “Ｐｘｙ”のｘとｙはそれぞれｘ方向ないしｙ方向のインデクスを表し、“Ｒ
ｎ”はレジスタ３７のｎ番目の位置を表す。そうすると例えばピクセルＰ１１、
Ｐ１５およびＰ１８（画像ライン３６）の値はレジスタ３７に位置Ｒ１，Ｒ１３
よびＲ２２で記憶される。これに対して後続の画像ライン３４と３５のそれぞれ
第１の値Ｐ２１とＰ３１は、レジスタ中にＰ１１の値に直接隣接して位置Ｒ２と
Ｒ３に記憶される。このことにより、画像の２次元ピクセル値をバイトごとおよ
びラインごとに一次元レジスタにプロットすることができ、レジスタの値を列ご
とに読み出すことができるようになる。したがって画像の２次元値の結像が１次
元のレジスタ３７で行われる。ウインドウ３６’の３×３ピクセルから、組み合わされたスケーリング−平滑
化テーブルに対するインデクスが得られる。このインデクスはレジスタ３７から
領域３８（レジスタ３７の右に隣接する９つのビット）から形成された値として
直接取り出される。この値のビットは識別ウインドウに相応し、平滑化された目
標ピクセルを生じる。画像ライン（３５，３５’または３５”）の残りの７つのビットに対する相応
のインデクスは、続いてレジスタ値を３桁だけ右へシフトすることにより得られ
る。このシフト過程は、図１５ａから１５ｄのシーケンスでの識別ウインドウ３
６のシフトに相応する。インデクスデータは一度、各ブロックごとにソースデータの３バイトからレジ
スタで形成することができる。画像ラインのスケーリング−平滑化マトリクスに
対するインデクスの検出はさらに最適化される。それぞれ１バイトからなるイン
デクスレジスタの構造は１ステップでテーブルを介して実現される。このテーブ
ルは図１７に概略的に示した特性を有する。ライン３９はソース４０のそれぞれ左エッジをこれに所属するレジスタ位置４
１と結ぶ。ソースの下位２バイトに対して変換テーブルは単に１ピクセル（平均
）または２ピクセル（下位バイト）だけ左にシフトされ、インデクスレジスタに
配列される。この変換テーブルはインデクステーブルと以下称される。図１８は再度全体として、バイトごとの処理に基づく、ソフトウエアでのプロ
グラミング過程を示す。このプログラミング過程はソース画像の平滑化およびス
ケーリングのためのものである。ソース画像の部分３３にある各３バイトの入力
画像データ４２から、ルックアップテーブルとして構成されたインデクステーブ
ル４３を介して３０ビットレジスタ３７が充填される（ここでもちろん３２ビッ
トレジスタを使用することもできる）。第２ないし第３のバイトをレジスタ３７
に記憶する際には、処理ステップ４４でそれぞれ１位置だけシフトされる（＜＜
１，＜＜２）。すでに先行するバイトが書き込まれたレジスタスペースには後続
のデータが“ＯＲ”演算により上書きされる。レジスタ３７の下位９ビット４５
によりスケーリング−平滑化テーブル４６に対するインデクスが得られ、このテ
ーブルからスケーリングされ平滑化された目標ピクセル４７を直接取り出すこと
ができる。この目標ピクセルは次に目標領域にファイルされる。その後、次の３
バイトブロックがソース領域で処理される。この手続きはソース画像全体にわた
って繰り返される。縁部では存在しない縁部ピクセルに対して設定されないピク
セルが仮定される。ソースピクセルのバイトごと準備の一般化前記の実施例では、Ｑｘ＝Ｑｙ＝３の正方形平滑化ウインドウと２進ピクセル
データを基礎とした。しかし一般的に表現すれば、平滑化およびスケーリング過
程の際にソースピクセルの矩形から目標ピクセルの正方形が検出される。図１９に示されたソースピクセル右角４８（ｘ方向にＱｘの幅、ｙ方向にＱｙ
の幅）を前提にすると、大きさＢ＝Ｑｙ×Ｗ×（（８ｎ／Ｗ）−１＋Ｑｘ）ビットのシフトレジスタが必要である。ここで８ｎ／Ｗは整数でなければならな
い。シフトレジスタは各ステップで、ソースピクセル右角にある各走査線（ライ
ン）のそれぞれｎバイトが次式にしたがって充填される；Ｒ_(i+A)＝ｑ（ｉ／Ｑｙ，Ｑｙ−１−（ｉ％Ｑｙ））（式９）ここでＲｉ：ｉ番目のレジスタビットｑ（ｋ、ｌ）：位置（ｋ、ｌ）を有するソースピクセルの値／：整数割り算％：モジュロ割り算Ａ＝Ｗ×（Ｑｙ×（Ｑｘ−１））ｎ：ライン当たりに書き込まれたバイト数Ｗ：ピクセルの価値、すなわちピクセル当たりのビット（２進、グレー階調値
、色値）Ｂ：シフトレジスタの幅（ビット）式９による規則とは択一的に次の規則を用いることもできる。Ｒ_(i+A)＝ｑ（ｉ／Ｑｙ，ｉ％Ｑｙ）（式９ａ）シフトレジスタが式９または式９ａにしたがって前もって占有されれば、下位
のＷ＊Ｑｘ＊Ｑｙビット４９は所望のソースウインドウを１次元表現で含む（以
下、インデクスビットと称する）。右へＱｙピクセル（Ｗ＊Ｑｙビット）だけシフトすることにより、インデクス
ビット４９が次のソースウインドウに対して得られる。この過程は８ｎ／Ｗ回実
行される（８ｎ／Ｗは整数でなければならず、ソースライン当たりそれぞれｂバ
イトが書き込まれる）。その後、レジスタに次のソースバイトが充填される。図２０は、ハードウエアでの相応の実現を示す。それぞれ得られたインデクス
ビット４９は、目標ピクセルを計算するための論理回路５０に対する入力信号を
形成する。図２１は概略的に、ソフトウエアの形態の変換を示す。インデクスビット４９
はここではルックアップテーブル５１をアドレシングするためのインデクスとし
て用いられる。このルックアップテーブルはこの組合せのためにすでに前もって
計算された目標ピクセルを受け取る。グレー階調−色データの処理グレー階調または色ピクセルの処理は２進データと同じ原理にしたがって行わ
れる。図示の図面の全ての箱は１ピクセルを表し、この箱はピクセル当たりＷビ
ットを含んでいて、２進データの場合のようにピクセル当たり１ビットを含むも
のではない。インデクス形成、並びにスケーリングと平滑化との組合せに対する
形式は全てピクセル上で関連し、単にピクセル当たりのビット数が変化するだけ
である。スケーリング−平滑化テーブルは、ピクセル当たりにビットを含むので
はなく、グレー値ないしは色値を含む。画像１８でシフト値はインデクスレジス
タ（＜＜１，＜＜２）、ピクセル位置に関連し、ビットで表現すれば（＜＜１×
Ｗ、＜＜２×Ｗ）ビットである。この方法はまた２進データに対するのと同じよ
うに、ピクセル当たりＷビットのデータの処理に対しても適用でき、第１のラス
タのデータが第２のラスタに変換され、しかもより微細である（アップスケーリ
ング）。グレー／色階調の上昇これまで、第１の解像度のデータを第２の解像度のデータに変換する適用例を
説明してきた。ここでは、第２の解像度は第１の解像度よりも微細であるが、グ
レー／色階調は同じままであった。しかし説明した方法はグレー／色階調（以下
単にグレー階調と称する）の上昇にも使用することができる。スケーリングファ
クタがＳであり、ピクセル当たりにＷｑビットのソースデータが存在することを
前提にすると、ラインデータはピクセル当たりＷｚビットにより作成される。全体として終了部には２^Wz−１の変形可能性を備えたＳ²の目標ピクセルが必要である。これまでの方法にしたがい、２^Wz−１の変形可能性を備えたＳ²の目標ピクセルが得られる。拡張された変形可能性は、新たな比較的に大きなスケーリングファクタＳｒに
よりスケーリングすることにより達成される。これは通常は（簡単にするため）
整数である。そのために以下の不等式が解かれる

【数１４】比較的に大きなスケーリングファクタにより得られる、目標領域の付加的ピク
セルは次に所要のグレー階調に変換される。Ｗｑソースデータのピクセル当たりのビットＷｚラインデータのピクセル当たりのビットＳスケーリングファクタＳｒ生じた和スケーリングファクタこれを、２進３００ｄｐｉデータを、ピクセル当たり２ビットを有する３００
ｄｐｉデータに変換する例で示す。ここではグレー階調だけが高められ、解像度
は変化しない。次式が当てはまる：Ｗｑ＝１Ｗｚ＝２Ｓ＝１

【数１５】例としてＳｒ＝２を選択する。スケーリングファクタ２、１ソースピクセルに対して４目標ピクセルが得られ
る。得られた４つのピクセルはｂ００００からｂ１１１１までの値を有する。こ
こで最初のｂは２進表現であることを表す。これらのピクセルは次にグレー階調
に変換される。ここで（例えばピクセル値１を有する）黒ピクセルの数が加算さ
れ、グレー値に変換される。変換は非線形に行わなければならない。これは出力
ユニットの（非）線形性に基づくものである。変換は表を用いて行われる。例え
ば：ピクセル値グレー値黒でないピクセルｂ００００ｂ００１つの黒のピクセルｂ０００１ｂ０１ｂ００１０ｂ０１ｂ０１００ｂ０１ｂ１０００ｂ０１２つの黒ピクセルｂ００１１ｂ１０ｂ０１０１ｂ１０ｂ１００１ｂ１０ｂ０１１０ｂ１０ｂ１０１０ｂ１０ｂ１１００ｂ１０３つの黒ピクセルｂ０１１１ｂ１１ｂ１０１１ｂ１１ｂ１１０１ｂ１１ｂ１１１０ｂ１１４つの黒ピクセルｂ１１１１ｂ１１図１６のスケーリング−平滑化テーブル４６は、目標領域でＧ＝５、ソース領
域でＱｘ＝Ｑｙ＝３の平滑化ウインドウの大きさ場合、２ビットからなるそれぞ
れ１つのピクセルを有する５１２のプロットを有する。グレー階調への変換はす
でにスケーリング−平滑化テーブルで処理されているから、パフォーマンスが低
下することはない。使用されるスケーリングおよび平滑化アルゴリズムに関する変形性の利用スケーリングと平滑化の種々の組合せがスケーリング−平滑化テーブルの内容
を単に交換することによって実現でき、その際に残りの装置（ハードウエアかソ
フトウエアかに関係なく）に影響を与えることはない。このことにより所定のス
ケーリング−および平滑化方法の設定を印刷データで行うことができる。この印
刷データでは、どの解像度で印刷すべきかは前もって確定していない。所定のソ
ースイメージに対する方法の設定は、２つの付加的なパラメータを介して最適の
方法を、例えば通し番号の付された標準的方法の集合から選択することにより行
われる。択一的に方法の式を符号化された形態で引き渡すこともできる。符号化
の形態はここでは任意に選択できる。例えば印刷システムで、種々異なる解像度
の入力データを処理すべき場合（種々異なるスケーリングファクタ）、このため
にそれぞれ１つの装置が必要である。 “平滑化”の一般化とりわけ色データの処理の際には、フィルタリングに対するアルゴリズムが存
在する。このアルゴリズムは平滑化アルゴリズムとまったく同じように奇数エッ
ジ長Ｇのウインドウ（正方形）を目標ピクセルの上でシフトし、周囲ピクセルか
ら中央ピクセルを新たに検出する。この過程がスケーリングと結び付いていれば
、ここに説明した方法に従ってソース領域で実行することができ、スケーリング
−平滑化テーブルは例えばスケーリング−フィルタリングテーブルとなる。本発明を、第１のラスタの画像データを第２のラスタの画像データに、グレー
階調ないし色値を維持または上昇して変換するプリンタでの適用について説明し
た。グレー階調／色階調だけを同じラスタで上昇することも可能である。画像デ
ータをコンピュータ内でも拡大し、プリンタに適合した解像度を得ることもでき
る。とりわけ、印刷ジョブが種々のコンピュータから１つの中央プリンタへ送信
されるネットワークの場合、これは通常のことである。ここでは変換を、送信側
コンピュータでも、中間接続された、印刷ジョブを管理するコンピュータでも行
うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は、従来技術の方法手段を示す。

【図２】図２は、本発明の基礎となる数学的モデルである。

【図３】図３は、２×２ソースピクセルの画像データ変換の際の種々の組合せ可能性を
示す。

【図４】図４は、画像データ変換に対する例を示す。

【図５】図５は、画像データ変換に対する別の例を示す。

【図６】図６は、画像ラスタにおける斜めラインの種々の表示を示す。

【図７】図７は、画像ラスタの平滑化ウインドウを示す。

【図８】図８は、スケーリングファクタ２のスケーリング過程を示す。

【図９】図９は、５×５マトリクスによる平滑化過程を示す。

【図１０】図１０は、係数２．５のスケーリング過程を示す。

【図１１】図１１は、平滑化過程の基礎とする概略図である。

【図１２】図１２は、平滑化の基礎となる種々のウインドウを示す。

【図１３】図１３は、平滑化結果のスキーマを示す。

【図１４】図１４は、データを重畳するための概略図である。

【図１５】図１５は、平滑化ウインドウによる画像データの処理を示す。

【図１６】図１６は、２次元画像データの１次元レジスタへの保管を示す。

【図１７】図１７は、ソースラインの複数ピクセルのレジスタピクセルへの変換を示す。

【図１８】図１８は、スケーリングされ平滑化された目標画像データをソース画像データ
から直接得るデータ処理プロセスを示す。

【図１９】図１９は、デジタル画像データのインデクスビットへの変換を示す。

【図２０】図２０は、デジタル画像データを変換するためのハードウエア構成を示す。

【図２１】図２１は、デジタル画像データを変換するためのソフトウエアコンセプトを示
す。

【図２２】図２２は、ソースピクセルが重畳されていない目標画像マトリクスの合成の変
形を示す。

【図２３】図２３は、図２２の合成の結果を示す。

【符号の説明】

１ソース画像１−１，１−２，１−３，１−４ソースピクセル２−１，２−２，２−３，２−４ソースピクセル３−１，３−２，３−３，３−４ソースピクセル４−１，４−２，４−３，４−４ソースピクセル２スケーリング過程３中間画像４平滑化過程５目標画像６ソースラスタないし目標ラスタに対する座標系７ソース領域内のピクセル７’ ソースブロック８目標領域内のピクセル８’ 目標ブロック９ソース正方形１０目標正方形１１白コーナピクセル１２黒コーナピクセル１３縁部ピクセル１４画像部分１５ソース画像領域１６中間画像領域１７フィルタウインドウ１８第１の目標ピクセル１９第２の目標ピクセル２０第３の目標ピクセル２１第４の目標ピクセル２２目標ピクセル群２３ソースピクセル正方形２３’、２３” ラスタライン２４目標ピクセル正方形２４’、２４” ラスタライン２５ソースピクセルの群２６第１の３×３ソースピクセル正方形２７第２の３×３ソースピクセル正方形２８第３の３×３ソースピクセル正方形２９第４の３×３ソースピクセル正方形３０５×５目標ピクセル正方形３１，３１’、３１”、３１"' 第１の直線ライン３２，３２’、３２”、３２"' 第２の直線ライン３３画像部分３４，３４’ 画像部分の境界３５，３５’、３５” 画像条片３６，３６’ 識別ウインドウ３７シフトレジスタ３８シフトレジスタ領域３９配属ライン４０画像ソース４１レジスタ位置４２ソース画像データ４３インデクステーブル４４シフトのための処理ステップ４５読み出された９ピクセル４６スケーリング−平滑化テーブル４７目標画像データ４８ソースピクセル矩形４９インデクスビット５０論理回路５１ルックアップテーブル５２ａ..５２ｄソースピクセルウインドウ５３目標ピクセル正方形５４目標ピクセル矩形５５目標ピクセル矩形５６目標ピクセル正方形

【手続補正書】特許協力条約第３４条補正の翻訳文提出書

【提出日】平成１１年１２月３日（１９９９．１２．３）

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０００２

【補正方法】変更

【補正内容】

【０００２】ＵＳ−Ａ−５６４６７４１から、画像信号がスケーリングされ、平滑化される
方法および装置が公知である。ここではソース領域で所定の基準に従って、平滑
化を実行すべきか否かを検査し、場合によりソース画像信号を平滑化する。その
後に平滑化された画像信号がスケーリングされる。ＷＯ−Ａ−９６／１６３８０から、画像信号を補間するための方法が公知であ
る。ここでは多数の補間規則からそれぞれ１つの規則が選択される。ソース画像
信号は次に複数の順次連続するステップで処理される。第１のステップでは画像
信号がラインごとに、選択されたライン規則に基づいて補間される。次に画像信
号は第２のステップで列ごとに、第２の列規則に従って補間される。最後にライ
ン画像および列画像がフォーマットユニットによりページごとに統合される。本発明の課題は、第１のラスタのデジタル画像データを第２のラスタに変換す
る方法を提供することであり、この方法は高い処理速度で実行され、画像データ
のスケーリングも平滑化も実行するように構成する。この課題は、請求項１および３に記載された本発明により解決される。本発明
の有利な実施例は従属請求項から明らかである。

【手続補正２】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】特許請求の範囲

【補正方法】変更

【補正内容】

【特許請求の範囲】

【請求項２２】スケーリングおよび／または平滑化を色値ラスタで実行す
る、請求項１９記載の方法。

【手続補正書】特許協力条約第３４条補正の翻訳文提出書

【提出日】平成１２年２月２２日（２０００．２．２２）

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】請求項１

【補正方法】変更

【補正内容】

【手続補正２】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】請求項２

【補正方法】変更

【補正内容】

【手続補正３】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】請求項３

【補正方法】変更

【補正内容】

【手続補正４】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】請求項４

【補正方法】変更

【補正内容】

【手続補正５】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】請求項５

【補正方法】変更

【補正内容】

【手続補正６】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】請求項６

【補正方法】変更

【補正内容】

【手続補正７】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】請求項７

【補正方法】変更

【補正内容】

【請求項７】印刷ジョブ内で領域毎に異なる平滑化規則を適用する、請求
項６記載の方法。

【手続補正書】

【提出日】平成１２年５月３０日（２０００．５．３０）

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】特許請求の範囲

【補正方法】変更

【補正内容】

【特許請求の範囲】

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】第１の解像度のラスタにある、ソースピクセルに関連するデ
ジタルソースデータを、第２の解像度のラスタのデジタル目標データに変換する
方法において、（ａ）データを少なくとも１つのスケーリングファクタ（ｓｘ、ｓｙ）でスケー
リングし、（ｂ）各ソースデータ（１，７，７’、２３，３３，４２）に個々のピクセルご
とに、ソースピクセルを取り囲む周囲ウインドウ（５２ａ，５２ｂ，５２ｃ，５
２ｄ）に基づいて目標画像マトリクス（２６，２７，２８，２９，５３，５４，
５５，５６）を割り当て、隣接する目標画像マトリクス（２６，２７，２８，２
９，５３，５４，５５，５６）から目標データを検出し、（ｃ）ソースデータ（１，７，７’、２３，３３，４２）のラスタ（２３，２３
’）においてデータを平滑化し、（ｄ）各ソースデータを、隣接する全てのソースデータの平滑化のために使用す
る、ことを特徴とする方法。
【請求項２】隣接する目標画像マトリクス（２６，２７，２８，２９，５
３，５４，５５，５６）を目標データの検出のために相互に重畳し、または重畳
なしに統合する、請求項１記載の方法。
【請求項３】第１の解像度のラスタにあるデジタルソースデータを、第１
の解像度のラスタのデジタル目標データに変換する方法において、（ａ）データをスケーリングファクタ（ｓｘ、ｓｙ）でスケーリングし、平滑化
し、（ｂ）１つのスケーリング規則と、複数の平滑化規則から１つの所定の平滑化規
則を設定し、（ｃ）スケーリング規則および平滑化規則について設定された２つの規則を統合
し、ソースデータ（１，７，７’、２３，３３，４２）のラスタ（２３’、２３
”）で平滑化を実行し、（ｄ）各ソースデータを複数の隣接するソースデータの平滑化に使用する、ことを特徴とする方法。
【請求項４】スケーリング規則を複数のスケーリングから設定する、請求
項３記載の方法。
【請求項５】平滑化規則を複数の平滑化規則から設定する、請求項３また
は４記載の方法。
【請求項６】スケーリング規則および／または平滑化規則の設定を印刷ジ
ョブにより行う、請求項４または５記載の方法。
【請求項７】印刷ジョブ内で領域毎に異なる平滑化規則を適用する、請求
項６記載の方法。
【請求項８】スケーリングファクタ（ｓｘ、ｓｙ）は分数値を有する、請
求項１から７までのいずれか１項記載の方法。
【請求項９】スケーリングおよび平滑化を１つの共通の作業ステップで実
行する、請求項１から８までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１０】スケーリングおよび平滑化を、個々のピクセルごとにソー
スデータ（１，７，７’、２３，４２）から、目標画像マトリクス（２６，２７
，２８，２９，５３，５４，５５，５６）に配属されたそれぞれ１つのインデク
ス（４９）を形成することにより行い、該インデクスにより目標データ（８，１
０，２４，３０，４７）を検出する、請求項１から９までのいずれか１項記載の
方法。
【請求項１１】目標データを含むルックアップテーブル（５１）をアドレ
シングするためにインデクス（４９）を使用する、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】インデクス（４９）を、電子回路（５１）を制御するため
のインデクス信号の形態で使用し、該電子回路はインデクス信号から目標データ
（８，１０，２４，３０，４７）を形成する、請求項１０記載の方法。
【請求項１３】ソースデータ（３３）をバイトごとにシフトレジスタ（３
７）に記憶し、データ（３６，３６’）の所属の群をそれぞれシフトレジスタ（
３７）で各処理クロックによりシフトし、これにより前記群の全てのデータのシ
フト後に、インデクス（４９）がシフトレジスタ（３７）の並置されたビットか
ら形成される、請求項１０から１２までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１４】シフトレジスタ（３７）に各処理クロックにより、以下の
規則に従って充填する；（ａ）ＲoからＲ_(A-1)はそのままであり、（ｂ）Ｒ_(i+A)＝ｑ（ｉ／Ｑy、Ｑy−１−（ｉ％Ｑy））またはＲ_(i+A)＝ｑ（ｉ／Ｑy、ｉ％Ｑy）ここで、Ｒi：ｉ番目のレジスタピクセルの値Ｑx：ｘ方向のウインドウ幅Ｑy：ｙ方向のウインドウ幅ｑ（ｋ、ｌ）：位置（ｋ、ｌ）を有するソースピクセルの値／：整数割り算％：モジュロ割り算Ａ＝Ｑｙ＊（Ｑｘ−１）請求項１から１３までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１５】ソースデータ（１，７，７’、２３，３３，４２）として
画像に所属するピクセルデータを処理する、請求項１から１４までのいずれか１
項記載の方法。
【請求項１６】１×ｍソースピクセルを有する画像のそれぞれの部分をウ
インドウとして共通に処理し、各ソースピクセルウインドウから、それぞれｎ×ｐ目標ピクセルを有する目標画像マトリクスを形成し、隣接する目標画像マトリクスの目標ピクセルをメモリに並置してファイルする
か、または重畳する、請求項１から１５までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１７】隣接する目標画像マトリクスを“ＯＲ”演算により重畳す
る、請求項１６記載の方法。
【請求項１８】スケーリングファクタＳＦｘ＝ＳＦｙ＝２．５に対してソ
ースピクセルウインドウはそれぞれ３×３ピクセルを含み、各ソースピクセルウインドウから３×３目標ピクセルを有するちょうど１つの
目標画像マトリクスを形成し、各４つの目標画像マトリクスから“ＯＲ”演算により５×５目標ピクセルを形
成する、請求項１７記載の方法。
【請求項１９】各ソースピクセルにグレー値を配属する、請求項１から１
８までのいずれか１項記載の方法。
【請求項２０】スケーリングおよび／または平滑化をグレー値ラスタで実
行する、請求項１９記載の方法。
【請求項２１】各ソースピクセルに色値を配属する、請求項１から２０ま
でのいずれか１項記載の方法。
【請求項２２】スケーリングおよび／または平滑化を色値ラスタで実行す
る、請求項１９記載の方法。