JP2002033914A - 濃淡画像の階調再現方法および装置 - Google Patents
濃淡画像の階調再現方法および装置Info
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Abstract
閾値の間隔を確実に実現できる判断基準を有する濃淡画
像の階調再現方法および装置を提供する。 【解決手段】 入力画像データに補正誤差を加算する加
算器6と、補正データを2組の閾値により3値化する3
値化部7と、補正データと3値データとの間の誤差を算
出する誤差算出部8と、誤差を重み係数により未処理の
周囲画素に拡散させる誤差拡散部9と、拡散された誤差
を画素ごとに蓄積する誤差メモリ10と、2組の閾値の
大きさ及び閾値の間隔を決めるときに参照する閾値ルッ
クアップテーブル11とを備えており、補正誤差の上下
の変動による補正データの振幅が中間色階調で閾値の外
側に突出するように、閾値の間隔を決定し、補正データ
の中間色階調で振幅が過少となる過渡的領域の発生を防
止し、さらに入力画像データに擬似乱数を加えるように
する。
Description
3値以上の多値に変換する濃淡画像の階調再現方法およ
び装置に関する。
有無、すなわち2値で表現する方式に対し、1ドットを
濃淡インクを使い分けてプリントしたり、またドットの
大きさを変えてプリントする、すなわち1ドットを多値
で表現する方式のプリンタがある。このような方式のプ
リンタでは、2値の場合に比べて、階調の変化を滑らか
に表現することができ、またハイライト部分でのドット
を目立たなくできるというメリットがある。多値方式の
プリンタでプリントするには、原画像の濃淡の階調を2
値化ではなく、多値(少なくも3値)に変換する多値化
処理が必要である。
は、その階調数が十分(例えば256値)ある必要があ
る。また、多値化の多値とは、入力画像データの階調数
より小さく、2より大きい値であり、例えば3値であ
る。
な誤差拡散法を用いることができる。誤差拡散法とは、
入力画像データを多値化する際、多値化の前後で発生す
る誤差を、重み係数による比率に基づいて後続の誤差の
データに拡散する手法である。前記誤差拡散法による
と、多値化時に発生した階調の誤差を周囲の画素に拡散
して誤差を解消し、濃淡画像の再現性を良好なものとし
ている。
画像の階調再現方法を実施する装置としては、特開平1
1−17946号公報に記載された階調再現装置(以
下、従来技術と称する)が知られている。
多値化として3値化が例示されており、また不図示のホ
ストコンピュータから入力される例えば256値(値0
〜値255)で表される画素ごとの入力画像データが3
値、例えば白色
れる3値データ(多値データの一種)に変換されるもの
として記述されている。
値化−誤差拡散法による階調再現装置の基本的構成とし
て、ある特定の画素(注目画素)の入力画像データに補
正誤差を加算して補正し補正データとする加算器22
と、前記加算器22により得られた補正データを2個の
閾値により3値化する3値化部23と、前記3値化部2
3により得られた3値データを記憶する3値データメモ
リ24と、注目画素についての前記補正データと3値デ
ータとの間の誤差を検出する誤差検出部25と、前記誤
差検出部25で検出した誤差を注目画素の周囲に位置す
る未処理の画素(周囲画素)に対してどのように拡散す
るかという拡散具合を決める重み係数に基づいて前記周
囲画素に拡散する誤差拡散器26と、前記誤差拡散器2
6により決められた誤差を画素ごとに蓄積した後、蓄積
した誤差を補正誤差として前記加算器22に転送する誤
差メモリ27とを備えている。
の閾値、例えば値64の第1の閾値、値192の第2の
閾値により3値化する。ここで、値64は値0と値12
8との中間値、また値192は値128と値255との
中間値である。
が値63以下のとき補正データを3値データのうちの白
色
のとき補正データを3値データのうちの灰色〔1〕と
し、補正データが値193以上のとき補正データを3値
データのうち黒色〔2〕とする。
例えば値0〜値255で表現されるのに対して、前記補
正データは、入力画像データに補正誤差が加算されるの
で値0未満のときもあり、値255を越えるときもあ
る。
る補正誤差は、上下に変動する振動状態を帯びている。
したがって、入力画像データに補正誤差が加算された補
正データも、補正誤差と同じ振幅の振動状態を帯びてい
る。
により、図44に示すテスト画像29の画素ごとの入力
画像データを3値化した場合について述べる。
いる。前記テスト画像29は、横が256ドット、縦が
64ドットであり、横方向に黒ベタから白ベタにかけて
階調が連続的に変化している。
分布図を図45に示している。図45は、その横軸が前
記図44のテスト画像29の横方向の位置に対応されて
おり、縦軸が前記テスト画像29の階調を値0〜値25
5の256値の範囲のデータ値で示しており、黒ベタが
値255、白ベタが値0となっている。
3の従来技術21の前記基本的構成により3値化して階
調を再現する。すると、3値化するための2個の閾値が
前記のように値64、値192と互いに広い間隔をあけ
て固定された閾値であるため、振動状態を帯びている補
正データが2個の閾値の間に収まってしまい、2個の閾
値の外側に突出する部分がなくなる。
を図46に示している。図46の再現画像では、白ベタ
部分からある程度の淡階調まで白色ドットおよび灰色ド
ットによる階調再現領域31が再現されており、また黒
ベタ部分からある程度の濃階調まで黒色ドットおよび灰
色ドットによる階調再現領域32が再現されているが、
白ベタ部分と黒ベタ部分との中央部に位置する中間色階
調で灰色ベタの領域33が生じ、前記灰色ベタの領域3
3が本来存在しない輪郭として認識され、その結果、階
調に不連続性が発生するものとなる。
したドット分布図が図47である。図47のドット分布
図に示すように、中間色階調で黒色ドットBLや白色ド
ットWHが無く、灰色ドットGRのみの領域が発生す
る。
領域33による階調の不連続性を解消するため、前記従
来技術21では、前記図43に示すように、前記基本的
構成に対してウィンドウ内画素検定部28が付加されて
いる。
3値データメモリ24における所定のウィンドウ(図4
3の符号28中に斜線で示している)内に存する複数個
の画素の3値データの全数が灰色〔1〕であるかどうか
を検定する。
3値データの中に白色
前記3値化部23は、前記のような通常の3値化処理、
すなわち値64の閾値および値192の閾値により3値
化する。
値データの全数が灰色〔1〕である場合には、3値化部
23は、特別の3値化処理、つまり前記2個の閾値の間
隔を狭めるように変更、具体的には前記値64の閾値を
値120の閾値に変更し、値192の閾値を値136の
閾値に変更する。
が値119以下のとき補正データを3値データのうちの
白色
囲内のとき補正データを3値データのうちの灰色〔1〕
とし、補正データが値137以上のとき補正データを3
値データのうちの黒色〔2〕とする。
化の結果が灰色〔1〕となる確率が減少し、白色
および黒色〔2〕が発生しやすくなる。その結果、中間
色階調において、2個の閾値の外側に振動を帯びた補正
データが突出する。したがって、灰色〔1〕だけではな
く、白色
ト(画像再現)時に、灰色ドット、白色ドットおよび黒
色ドットが適度に混在し、前記ような灰色のベタ(図2
7の符号33参照)が発生せず、中間色階調でも連続的
な階調が実現される。
43参照)にあっては、前記のように、前記3値データ
メモリ24における所定のウィンドウ内に存する複数個
の画素の3値データの全数が1(灰色)であると検定す
ると、2個の閾値の間隔を狭める。
は、次のような問題点がある。
狭めれば、中間色階調において灰色ドット、黒色ドット
および白色ドットが適度に混在するようになるのか判断
する基準がない。
階調において黒色ドットや白色ドットが多くなりすぎ、
灰色ドットが少なくなりすぎる。一方、2個の閾値の間
隔の狭め方が足りないと、中間色階調における灰色のベ
タが解消されない。
判断基準がない結果、実用性に乏しい技術となってい
る。
ンドウ内にある複数個の画素の3値データを読み出し、
それら3値データの全数が1(灰色)であるかどうかを
検出する必要があるので、アルゴリズムが複雑化する。
性を持たせるために好適な閾値の間隔を確実に実現でき
る判断基準を有する濃淡画像の階調再現方法および装置
を提供することにある。
タの全数が同一値がどうかを検出する必要がなく、アル
ゴリズムが簡素化された濃淡画像の階調再現装置を提供
することにある。
るため、本発明の濃淡画像の階調再現方法は、濃淡画像
の入力画像データの階調を少なくとも2組の閾値により
少なくとも3値に多値化した多値データに変換して階調
を再現する際に、多値化前後のデータ間の階調の誤差
を、重み係数により決められた拡散具合に基づいて補正
誤差として、連続して入力される複数個の後続の入力画
像データに拡散して補正データとし、前記補正データを
多値化する誤差拡散法による濃淡画像の階調再現方法で
あって、前記補正誤差の上下の変動による前記補正デー
タの振幅が少なくとも最濃色の階調と最淡色の階調との
中間の中間色階調で前記閾値の外側に突出するように、
前記閾値の間隔を決定し、前記補正データの中間色階調
で前記振幅が過少となる過渡的領域の発生を防止し、さ
らに入力画像データに擬似乱数を加える。
発明の濃淡画像の階調再現方法は、前記重み係数の拡散
具合により前記補正誤差の振幅を導き、振幅が少なくと
も前記中間色階調で前記閾値の外側に突出するように前
記閾値の間隔を決定する。
の濃淡画像の階調再現方法は、前記重み係数に応じた前
記閾値の間隔が予め設定されていると共に、前記入力画
像データの階調に応じた前記閾値が予め設定された閾値
ルックアップテーブルを用い、前記閾値ルックアップテ
ーブルを参照して、前記閾値の間隔を決定すると共に、
前記入力画像データを前記閾値ルックアップテーブルに
入力し、前記閾値ルックアップテーブルにより前記入力
画像データの階調に応じた前記閾値を決定することを特
徴とする濃淡画像の階調再現方法である。
発明の濃淡画像の階調再現方法は、前記擬似乱数の振幅
は、特定の値以内に制限されるるようにし、また入力画
像データの値に応じて可変であるようにし、また入力画
像データがゼロあるいはダイナミックレンジの最大値に
おいてゼロであるようにし、さらに入力画像データに対
して滑らかに変化する値であるようにする。
発明の濃淡画像の階調再現方法は、前記入力画像データ
に応じた前記擬似乱数の振幅の制限値が予め設定された
振幅制限値ルックアップテーブルを参照して、前期擬似
乱数の振幅を決定することを特徴とする濃淡画像の階調
再現方法である。
現方法および装置の実施形態を図を参照しながら説明す
る。
装置の一実施形態を示している。
に、本実施形態の階調再現装置を一部に含む画像処理シ
ステムについて述べる。
に、ホストコンピュータ1と、前記ホストコンピュータ
1に接続されたプリンタ2とを備えている。
のデータをプリンタ2に転送するものである。
原画像のデータとしては、例えば、不図示のイメージス
キャナにより読み込んだ画像データ、ホストコンピュー
タ1の記憶手段に蓄積されている画像データ、またはホ
ストコンピュータ1で人工的に作られたコンピュータグ
ラフィックス等の画像データがある。
から原画像のデータを入力し、画素ごとに例えば256
値(値0〜値255)等の多階調の画像データ(入力画
像データ)に表現する画像データ入力手段3と、前記画
像データ入力手段3から転送されてきた画像データを入
力し、3値データ(例えば白色[0],灰色[1],黒
色[2]と3値化されたデータ)に変換するものであ
り、本実施形態の階調再現装置に相当する3値化処理手
段4と、前記3値化処理手段4から出力された3値デー
タに基づいてプリント(階調再現)する3値データプリ
ント手段5とを備えている。
を図1に示している。
3値化−誤差拡散法による階調再現のための基本的構成
として、前記ホストコンピュータ1(図2参照)から入
力される注目画素の入力画像データINに擬似乱数FN
を加算する加算器A13と、擬似乱数FNを発生する擬
似乱数部12と、擬似乱数FNを付加した入力画像デー
タINに補正誤差MEを加算して補正し補正データMI
とする加算器B6と、前記加算器B6により得られた補
正データMIを2組の閾値により3値化する3値化部7
と、注目画素についての前記補正データMIと3値化部
7により3値化された注目画素についての3値データと
の間の誤差を算出する誤差算出部8と、前記誤差算出部
8で算出した誤差を所定の重み係数により周囲画素に拡
散させる誤差拡散部9と、前記誤差拡散部9により拡散
された誤差を画素ごとに蓄積し且つ蓄積した誤差を補正
誤差MEとして前記加算器22に転送する誤差メモリ1
0とを備えている。
られる重み係数とは、誤差を拡散する周囲画素の範囲、
また誤差を周囲画素に拡散するときの個々の画素に対す
る拡散割合を表すものである。
と、図1の誤差拡散部9において、注目画素を×とし、
誤差Erを拡散する未処理の周囲画素の範囲をA,B,
C,D,E,Fの6個の画素とした場合、また前記画素
A〜Fに対する拡散割合を例えば次のようにする。
Fに蓄積された誤差は、それぞれの画素A〜Fが注目画
素の入力画像データINとして入力されたとき、前記加
算器6に転送されて補正誤差MEとして前記入力画像デ
ータINに加算される。
の閾値の大きさおよび2組の閾値の間隔を決めるときに
参照する閾値ルックアップテーブル(以下、閾値LUT
と略称する)11が設けられている。
れば、前記のように例えば値64の第1の閾値と値19
2の第2の閾値のように、2個の値を用いればよいが、
本実施形態では、これを拡張し、入力画像データの大き
さに応じた閾値が用いられるようにした場合について説
明する。すなわち、本実施形態では、値0〜値255の
256通りの値に対し、それぞれ256個の閾値からな
る閾値組が定義され、前記閾値2組を用いて3値化処理
を行うものとしている。
様に依存している。すなわち、誤差を拡散する周囲画素
の数が多いほど、補正誤差の振幅が小さくなる。
に等しい)に対して2組の閾値の間隔を狭め過ぎると、
2組の閾値の間に補正データがほとんどなくなり、2組
の閾値の外側に突出する補正データがほとんどとなる。
その結果、再現画像は、原画像に比べて、黒色や白色が
多くなりすぎ、灰色が少なくなりすぎる。
の狭め方が足りない(広すぎると)と、2組の閾値の間
に補正データがほとんど収まり、2組の閾値の外側に突
出する補正データがなくなる。その結果、灰色が多くな
りすぎ、灰色のベタが発生する。
では、画像の濃淡をドットの濃淡により表現してプリン
トするようになっており、黒色を濃いドット、灰色を淡
いドット、白色をドット無しとしている。以下の説明で
は、濃いドットを黒色ドット、淡いドットを灰色ドッ
ト、ドット無しを白色ドットというものとする。
き白色ドット、[1]のとき灰色ドット、[2]のとき
黒色ドットとする。
淡で表現する他に、例えばドットの大小で表現するよう
にしてもよい。
の動作について、図1、図2の構成図および図3のフロ
ーチャートを参照して次に述べる。
し、前記画素を縦方向の行、横方向の列で表現すると、
3値化処理手段4が0行、0列の画素から読み込み始め
て(図3のStep1)、i行、j列の画素(注目画
素)の入力画像データPijを読み込む(Step
2)。次に擬似乱数部より発生される擬似乱数を、読み
込んだ入力画像データに付加する(Step3)。
散、蓄積された注目画素に対する誤差を補正誤差とし
て、誤差メモリ10から読み込む(Step4)。
だ補正誤差を加算器B6において、前記注目画素の入力
画像データPijに加算して補正し、補正データを計算
する(Step5)。
像データPijに応じて2個の閾値を算出する(Ste
p6)。
ータと前記2個の閾値とを比較し、前記補正データを3
値化し、3値データとする(Step7)。
タと前記3値データとを比較することにより発生する誤
差Eijを算出する(Step8)。
を所定の重み係数により周囲画素に拡散して、誤差メモ
リ10の内容を更新し、画素ごとに誤差を蓄積する(S
tep9)。
たら、j=j+1、すなわち列を1列進める(Step
10)。そして、列の画素の処理を順次進め、当該行の
最後の列の画素に達したら(Step11)、i=i+
1、すなわち行を1行進めて、j=0すなわちその行の
最初の列から処理を始め(Step12)、行を変える
たびに誤差メモリ10の中を1ライン分シフトし、最後
の行が終了したら、全処理を完了する(Step13,
14)。
だ補正誤差を加算器B6で入力画像データに加算して補
正データを計算するStep5の動作、閾値LUT11
が入力画像データから2個の閾値を算出するStep6
の動作、3値化部7で補正データと2個の閾値とを比較
して補正データを3値化するStep7の動作等に係わ
る部分を図4、図5を参照して次に詳しく述べる。な
お、以下の説明においては、最初は擬似乱数の付加は行
わないものとして説明する。
照)における各種パラメータを説明するためのグラフで
あり、パラメータとして2組の閾値T1,T2、入力画
像データIN、補正誤差ME、補正データMIを示して
いる。パラメータはここでは過渡的な影響を避けるた
め、画像の中央部分の横方向1ラインの各ドットを処理
する際の値を調べ表示している。
形態では、前記図44に示すような黒ベタから白ベタに
かけて階調が連続的に変化しているテスト画像のデータ
としている。前記入力画像データINに補正誤差MEを
加算したものが、補正データMIである。前記補正デー
タMIを閾値T1,T2と比較して3値化する。ここで
は、例として閾値の形状として入力画像データとともに
単調に増加する形状が用いられているが、本質的には2
組の閾値の間隔が重要であり、本発明の閾値は本実施形
態の形状に限定されるものではない。
ドットBL、灰色ドットGRおよび白色ドットWHのド
ット分布を示したドット分布図である。
画素で、横方向に0→255と順次変化し、縦方向に画
素の値が一定である画像を用い、この画像に3値化処理
を施し、各値の画素数を数えて縦方向に合計した。
上下の変動の振幅(補正誤差MEの振幅と同じ)を2組
の閾値T1,T2の外側に突出させるように、閾値T
1,T2の間隔を設定する。そのため、補正データMI
の中間色階調で閾値T1より下方の黒色、閾値T1と閾
値T2との間の灰色、閾値T2より上方の白色が適度に
分布するものとなる。
でも振幅があるものとなる。すなわち、補正データMI
の中間色階調において、補正誤差MEを加算されずに補
正誤差MEの振幅が無くなる過渡的領域が発生すること
が防止される。
うに、中間色階調にあって、黒色ドットBL、灰色ドッ
トGRおよび白色ドットWHが適度に混在した状態とな
るので、灰色のベタが発生せず、連続性のある再現階調
が実現される。
て説明する。
る。
うなAの態様としてあり、誤差を拡散する周囲画素の数
が6個となっている(*は注目画素である)。補正誤差
MEの振幅は重み係数Aの態様に依存しており、重み係
数Aのように誤差を拡散する画素の数が比較的少ない
と、補正誤差MEの振幅は図6に示すように比較的大き
くなる。
示すように、2組の閾値T1,T2の間隔が等間隔であ
り、且つ補正データMIの振幅(補正誤差MEの振幅と
同じ)に比べて十分に狭くなるように設定されている。
T2の間隔が補正データMIの振幅より小さく、中間色
階調で黒色、灰色、白色が適度に分布して3値化される
ので、補正データMIの中間色階調で振幅が過少となる
過渡的領域(図10の符号TRを参照)が発生すること
が防止される。
調にあって、黒色ドットBL、灰色ドットGRおよび白
色ドットWHが適度に混在した状態となるので、灰色の
ベタが発生せず、連続性のある再現階調が実現する。
に示した実施形態に比べると、閾値T1,T2の間隔に
比べて補正データMEの振幅が大きい。そのため、本実
施例1の図7に示した灰色ドットGRの割合が、前記実
施形態の図5に示した灰色ドットGRに比べると少なく
なっている。このように灰色ドットGRがやや少ない結
果、灰色ドットを活用するという観点からすると、本実
施例1は前記実施形態に比べると、やや劣るといえる。
うなBの態様としてあり、誤差を拡散する周囲画素の数
が12個となっている。重み係数Bのように誤差を拡散
する画素の数が前記実施例1の重み係数Aに比べて多い
と、図8に示す補正誤差MEの振幅は前記実施例1(図
6参照)に比べて小さくなる。一方、2組の閾値T1,
T2の間隔は、図8に示すように、前記実施例1(図6
参照)と同じものとなっている。
に、2組の閾値T1,T2の間隔が、補正データMIの
振幅の大きさに比べると狭く、中間色階調で過渡的領域
(図10の符号TRを参照)が発生することがないの
で、図9に示すように、中間色階調にあって、黒色ドッ
トBL、灰色ドットGRおよび白色ドットWHが適度に
混在した状態となり、灰色ベタが発生せず、再現階調の
連続性が実現する。
の再現性に優れたものとなる。
係数を図示するCの態様としてあり、誤差を拡散する周
囲画素の数が20個となっている。重み係数Cのように
誤差を拡散する画素の数が前記実施例2の重み係数Bに
比べてさらに多いものであると、図10に示すように補
正誤差MEの振幅は前記実施例2(図8参照)に比べて
さらに小さくなる。
例1(図6参照)、実施例2(図8参照)の場合と同じ
に設定されている。
常に小さく、図10に示すように、閾値T1,T2の間
隔が補正誤差MEの振幅の大きさに比べて広くなりすぎ
るので、中間色階調で閾値T1と閾値T2との間の灰色
のみとなり、閾値T1より下方の黒色および閾値T2よ
り上方の白色がなくなる過渡的状態TRが発生する。そ
の結果、図11に示すように、中間色階調にあって、主
に灰色ドットGRのみ存在する一方、黒色ドットBLお
よび白色ドットWHが無くなり、灰色のベタが発生し、
再現階調に不連続性が発生する。
のことが確認された。
A,B,Cの態様に依存する。
MIの振幅の大きさに比べて狭くすると、中間色階調で
過渡的領域TRが発生せず、再現階調が連続性となる。
一方、閾値T1,T2の間隔を補正データMIの振幅の
大きさに比べて広くすると、中間色階調で過渡的領域T
Rが発生し、再現階調が不連続性となる。
さに対して閾値T1,T2の間隔が過剰に狭い場合であ
る。
値T1,T2の間隔が補正誤差MEの振幅の大きさに比
べて狭いので、前記比較例1のような過渡的状態TR
(図10参照)が発生することはない。
剰に狭いので、閾値T1,T2の間の灰色がほとんどな
くなり、主に閾値T1,T2の外側の黒色および白色だ
けとなる。そのため、図13に示すように、中間色階調
で黒色ドットBLおよび白色ドットWHが多くなりす
ぎ、灰色ドットGRが非常に少なくなる。
補正データMIの振幅に対して、前記実施例1に比べて
更に狭くなっている。したがって、階調の再現性が前記
実施例1に比べて更に劣るものとなっている。
前記実施例2では、中間色階調において黒色、白色およ
び灰色を適度に混在させるために、補正誤差MEの振幅
の大きさに対して狭すぎることのないように閾値T1,
T2の間隔が好適に設定されている。
施例3とから、閾値T1,T2の間隔は、好適な階調再
現性を得るに必要な適度の灰色を確保するだけの広さを
持った間隔があることが好ましいことが確認された。
値T1,T2の間隔が黒色階調、白色階調付近の両端部
で広いが、中間色階調の中央部で狭くなるように中細の
曲線状とされている。
T1,T2の間隔が補正誤差MEの振幅に比べて狭いの
で、過渡的領域が発生せず、図15に示すように、黒色
ドットBL、白色ドットWHおよび灰色ドットGRが適
度に混在し、再現階調が連続性があるものとなる。
記実施例4とは反対に、閾値T1,T2の間隔が中間色
階調の中央部で最も広く、黒色階調、白色階調の両端部
で最も狭くなるように中太の曲線状とされている。
T1,T2の間隔が補正誤差MEの振幅に比べて広いの
で、過渡的領域TRが発生し、図17に示すように、中
間色階調で主に灰色GRのみとなり、階調に不連続性が
発生する。
1,T2の間隔は、中間色階調において補正誤差MEの
振幅の大きさに対して狭くすることが必要である一方、
黒色階調、白色階調の両端部において補正誤差MEの振
幅に比べて狭いか広いかは、階調の連続性の実現につい
て無関係であることが確認された。
現について説明する。図18に示すテスト画像30の画
素ごとの入力画像データを3値化した場合について述べ
る。
いる。前記テスト画像40は、横が256ドット、縦が
64ドットであり、すべての画素の値が中間色階調すな
わちここでは128で一定である。
化した場合の結果を32×32画素の領域について示
す。ここで、斜線で示した画素は灰色ドット[1]を示
す。すなわち、値が中間色階調で一定の画像については
灰色ドット[1]のみで再現されてしまい、連続階調画
像の白色ドット[0]、灰色ドット[1]、黒色ドット
[2]が混在した場合とは異なった結果となる。
タに擬似乱数を付加し、その後同様の処理を施すように
する。まず、図1において、擬似乱数部12を設け、擬
似乱数FNを得る。図20は上記擬似乱数部12の構成
を示すブロック図である。擬似乱数部12は、擬似乱数
発生部14と振幅制限部15から構成される。上記擬似
乱数発生部14における擬似乱数の発生方法は、公知の
擬似乱数の発生方法でよい。発生した擬似乱数は、振幅
制限部15において最大振幅を制限される。擬似乱数部
12で得られる擬似乱数は加算器A13にて入力画像デ
ータINに加算される。擬似乱数を加算された入力画像
データはその後同様の処理を施され3値化される。
擬似乱数を示す説明図である。横軸は発生する擬似乱数
の発生順を示し、縦軸は擬似乱数の値を示す。図21は
最大振幅が0の場合すなわち擬似乱数がない場合、図2
2は最大振幅が4の場合、図23は最大振幅が6の場
合、図24は最大振幅が8の場合である。ここで、振幅
とは振動の中心から振動の両端までの最大距離とする。
各図において、波線は最大振幅を示す。ここで発生して
いる擬似乱数は、それぞれ最大振幅以内の振幅でほぼラ
ンダムに発生している。
擬似乱数発生部にて発生した擬似乱数を制限する振幅の
値で割り、その余りを取るなどの方法が知られており、
そのような方法を用いればよい。この場合、元の乱数の
符号は振幅制限後も保存する。
同様、3値化処理手段4(図1参照)における各種パラ
メータを説明するためのグラフである。図25は擬似乱
数の振幅がゼロすなわち擬似乱数が付加されない場合で
ある。この場合はすべての値が定常的な状態となり、補
正データMIは閾値T1、T2の間に常にあるため、灰
色ドット[1]しか出力されない。ここで、閾値T1、
T2は、図4の場合と同様に入力画像データに応じて可
変であるが、入力画像データが一定であるため、図25
中の閾値T1、T2も一定値となっている。
力画像データINに擬似乱数が付加されて振動が生じ、
補正誤差ME、補正データMIにも振動が生じる。しか
し、補正データMIは閾値閾値T1、T2の間にあるた
め、灰色ドット[1]しか出力されない。図27、図2
8はそれぞれ擬似乱数の振幅が6,8の場合である。こ
れらの場合は、入力画像データINの振動が大きくな
り、その結果補正誤差ME、補正データMIの振動も大
きくなって、補正データMIが閾値T1、T2を越えて
白色ドット[0]や黒色ドット[2]も灰色ドット
[1]とともに発生するようになる。
4の擬似乱数に対する、図18の画像を3値化した場合
の結果を32×32の領域について示したものである。
ここで斜線で示した画素は灰色ドット[1]、白で示し
た画素は白色ドット[0]、黒で示した画素は黒色ドッ
ト[2]である。このように一定の大きさの擬似乱数を
入力画像データに付加することにより、灰色ドット
[1]とともに白色ドット[0]や黒色ドット[2]が
混在して発生させることができる。図23の振幅6の場
合は、灰色ドット[1]に対して白色ドット[0]と黒
色ドット[2]が偏って分布しているが、図24の振幅
が8の場合は、灰色ドット[1]に対して白色ドット
[0]と黒色ドット[2]が適度に混在し、連続階調画
像の場合と同様の結果を得ることができるようになっ
た。
果を32×32の領域で示す。図31は擬似乱数を付加
せずに3値化した結果である。この場合は、白色ドット
[0]しか発生していない。一方図32は振幅8の擬似
乱数を入力画像データに付加した場合の平面図である。
この場合、白色ドット[0]の中に灰色ドット[1]が
発生している。本来一定値ゼロの画像に対しては、本来
3値化処理行っても、白色ドット[0]のみが再現され
ることが望ましい。しかし、本例では擬似乱数を付加す
ることにより、画質の低下につながる不要なドットが発
生してしまうという問題がある。
入力画像データの値によって変えられるようにした。ま
た、入力画像データがゼロやダイナミックレンジの最大
値のときには、擬似乱数の値をゼロにするようにした。
図33は図32における、振幅制限部15の構成を表す
ブロック図である。振幅制限部15は振幅変換部16と
振幅テーブル17とからなる。振幅テーブル17では、
入力画像データの値に対する擬似乱数の制限振幅の値が
格納されている。すなわち、入力画像データの値値0〜
値255の256通りの値に対し、それぞれ256個の
値からなる振幅制限値が記憶されている。振幅変換部1
6では、入力画像データの値に基づいて振幅テーブル1
7を参照して得られる制限振幅の値を用いて、擬似乱数
の振幅を変換する。
例を示す説明図である。横軸は入力画像データの値、縦
軸は振幅制限値である。図34では、入力画像データが
0〜7および248〜255の幅8の領域においては、
振幅制限値がゼロすなわち擬似乱数がなく、他の領域に
おいては振幅制限値が8で、擬似乱数の振幅の最大値が
8となる。この場合先に述べた一定値ゼロの画像に対し
ては、擬似乱数の発生がなく、図31のような再現が得
られ、不要なドットが発生することがない。しかしなが
ら、図34のような振幅の場合、連続階調画像におい
て、ある階調から急に擬似乱数が発生し、階調再現に不
連続性が生じてしまうという問題がある。図35は他の
振幅テーブルの具体例を示す説明図である。図35の場
合、入力画像データの取り得る最大、最小値では擬似乱
数の振幅はゼロで、そこから振動値および傾きが連続的
に変化するようになっている。そのため、連続的な階調
画像の再現においても不連続性が生じず、なおかつ不要
なドットの発生がない再現が得られる。
数を入力画像データに付加することにより、中間色デー
タにおいては白色ドット[0]、灰色ドット[1]、黒
色ドット[2]が混在する再現が得られ、階調の変化が
滑らかに表現でき、白ベタや黒ベタの再現においては、
不要なドットが再現されず、さらに連続階調画像の再現
でも不連続性がなく、良好な階調再現が可能となった。
[1]、黒色ドット[2]の比率は、前述のように閾値
の間隔で変化する。図39、図40、図41は閾値の幅
をそれぞれ18、24、28とした場合の、図5と同様
なドット分布図である。図5および図39〜41より分
かるように、閾値の間隔が広いほど中間階調部分におい
て灰色ドット[1]の比率は高くなり、閾値の間隔が狭
いほど中間階調部分において灰色ドット[1]の比率は
低くなる。そして、閾値の間隔が十分広い場合が、図4
7に示した従来の3値化に拡張した誤差拡散法であり、
灰色ドット[1]しか生じない部分が生じる場合であ
る。また、閾値の間隔がない場合が、閾値がひととおり
の従来の2値化誤差拡散法であり、灰色ドット[1]の
発生がない場合である。
色ドット[2]の3種類のドットを用いて階調の再現を
行う場合、灰色ドット[1]の存在を十分に活かすた
め、中間階調部分において灰色ドット[1]の比率をな
るべく高く取り、なおかつ従来の3値化に拡張した誤差
拡散法のように、灰色ベタの領域が生じないようにする
ことが望ましい。そのためには、灰色ドット[1]の比
率を100%に近く、なおかつ100%以下の値にする
必要がある。例えば、図39〜41の場合においては、
図41の場合が中間階調部分において灰色ドット[1]
の比率が高くなる。しかしながら、このようなドット比
率の場合は中間階調部分において灰色ドット[1]の比
率が多く、白色ドット[0]と黒色ドット[2]の分布
が途切れて階調の不連続性が感じられてしまい、好まし
くない。
布比率を細かく制御することは閾値間隔の変更のみで
は、困難である。それは、この領域では閾値間隔のわず
かな違いによりドットの分布比率の挙動が大きく変化し
やすいためである。
入力値のダイナミックレンジの中央値あるいはその付近
の値に対しては、擬似乱数の最大振幅をわずかに大きく
するようにした。
を示す説明図である。横軸は入力画像データの値、縦軸
は振幅制限値である入力値のダイナミックレンジの中央
値あるいはその付近の値に対して擬似乱数の最大振幅を
わずかに大きくするようにしている。具体的には本例で
は、入力画像データ値が127および128の場合の
み、振幅制限値を9にしている。図42は本例におけ
る、ドット発生比率を示すドット分布図である。振幅制
限値を入力値のダイナミックレンジの中央値あるいはそ
の付近の値に対してわずかに上げることにより、疑似乱
数の値がわずかに大きくなって入力データの値の変動が
大きくなり、その結果灰色ドット[1]の発生がわずか
に不安定になり、比率が低下し、図42のようなドット
分布が得られる。図42のようなドット分布において
は、灰色ドット[1]の比率が高く、なおかつ白色ドッ
ト[0]と黒色ドット[2]の分布が途切れることもな
く、階調再現の連続性が保たれ、視覚的に良好な階調再
現が得られるようになった。図37および図38は本発
明における振幅制限値の他の具体例を示す説明図であ
る。図37では擬似乱数の最大振幅をわずかに大きくす
る度合いを図36の場合より増したものであり、入力画
像データ値が127および129の場合、振幅制限値を
9に、入力画像データ値が128の場合、振幅制限値を
10にしている。図38では擬似乱数の最大振幅をわず
かに大きくする入力画像データ値を複数とし、入力画像
データ値が127および129の場合、振幅制限値を9
にしている。
ず、本発明の効果を奏する限り、種々の変形例が実施可
能である。
定する手段としては、演算部(図示省略)が別に設ら
れ、閾値T1,T2の大きさや互いの間隔をそれぞれ入
力画像データや重み係数に応じて演算するようにしても
よいが、前記実施形態のように閾値LUT11が設けら
れていると、その都度、演算する必要がなくなるので、
処理が簡素化される。
態および実施例1〜7では3値化を挙げているが、4値
化以上としてもよい。
では、狭義の誤差拡散法、すなわち注目画素について生
じた誤差を所定の重み係数で未処理の周囲画素に拡散す
る手法を挙げているが、処理済の複数個の画素の誤差を
所定の重み係数で集積し補正値を求める平均誤差最小法
にも本発明が適用可能である。要するに、本発明にいて
誤差拡散法とは、狭義の誤差拡散法の他に平均誤差最小
法を含む広義の誤差拡散法を意味するものである。
よび装置によると、次のような効果を奏する。
によると、補正画像データの中間色階調で誤差分の振幅
が過少となる過渡的領域の発生を防止するように、閾値
の間隔を決定するので、階調に連続性を持たせるための
好適な閾値の間隔を確実に実現することができる。
によると、重み係数の態様により適度の閾値を決定する
ので、適度の閾値を容易に実現することができる。
によると、閾値LUTを参照して適度の閾値を決定する
ので、閾値の大きさや間隔をそれぞれ入力画像データや
重み係数に応じてその都度、演算する場合に比べて、多
値化処理を簡素化することができる。
分の振幅が過少となる過渡的領域の発生を防止するよう
に、閾値の間隔を決定するので、階調に連続性を持たせ
るための好適な閾値の間隔を確実に実現することができ
るとともに、擬似乱数の付加により一致値の中間階調デ
ータに対しても良好な階調再現が得られる。
振幅を制御することにより、中間色データにおいては白
色ドッ、灰色ドット、黒色ドットが混在する再現が得ら
れ、階調の変化が滑らかに表現でき、白ベタや黒ベタの
再現においては、不要なドットが再現されず、さらに連
続階調画像の再現でも不連続性がなく、良好な階調再現
が可能となった。
の構成を示すブロック図である。
ステムを示すブロック図である。
の階調再現方法を説明するためのフローチャートであ
る。
関係を説明するためのグラフである。
を示したグラフである。
閾値、補正誤差、補正データ等のパラメータの関係を説
明するためのグラフである。
を示したグラフである。
閾値、補正誤差、補正データ等のパラメータの関係を説
明するためのグラフである。
を示したグラフである。
の閾値、補正誤差、補正データ等のパラメータの関係を
説明するためのグラフである。
分布を示したグラフである。
の閾値、補正誤差、補正データ等のパラメータの関係を
説明するためのグラフである。
布を示したグラフである。
の閾値、補正誤差、補正データ等のパラメータの関係を
説明するためのグラフである。
分布を示したグラフである。
の閾値、補正誤差、補正データ等のパラメータの関係を
説明するためのグラフである。
分布を示したグラフである。
画像の概念平面図である。
示す平面図である。
明図である。
明図である。
明図である。
明図である。
ータの関係を説明するためのグラフである。
ータの関係を説明するためのグラフである。
ータの関係を説明するためのグラフである。
ータの関係を説明するためのグラフである。
す平面図である。
す平面図である。
示す平面図である。
示す平面図である。
る。
る。
る。
る。
る。
念平面図である。
る。
法によりプリントした再現画像を示す概念平面図であ
る。
Claims (12)
- 【請求項1】 濃淡画像の入力画像データの階調を少な
くとも2組の閾値により少なくとも3値に多値化した多
値データに変換して階調を再現する際に、多値化前後の
データ間の階調の誤差を、重み係数により決められた拡
散具合に基づいて補正誤差として、連続して入力される
複数個の後続の入力画像データに拡散して補正データと
し、前記補正データを多値化する誤差拡散法による濃淡
画像の階調再現方法であって、 前記補正誤差の上下の変動による前記補正データの振幅
が少なくとも最濃色の階調と最淡色の階調との中間の中
間色階調で前記閾値の外側に突出するように、前記閾値
の間隔を決定し、前記補正データの中間色階調で前記振
幅が過少となる過渡的領域の発生を防止することを特徴
とする濃淡画像の階調再現方法。 - 【請求項2】 前記重み係数の拡散具合により前記補正
誤差の振幅を導き、前記振幅が少なくとも前記中間色階
調で前記閾値の外側に突出するように前記閾値の間隔を
決定することを特徴とする請求項1に記載の濃淡画像の
階調再現方法。 - 【請求項3】 前記重み係数に応じた前記閾値の間隔が
予め設定されていると共に、前記入力画像データの階調
に応じた前記閾値が予め設定された閾値ルックアップテ
ーブルを参照し、前記入力画像データの階調に応じて前
記閾値を決定することを特徴とする請求項2に記載の濃
淡画像の階調再現方法。 - 【請求項4】 請求項1に記載された誤差拡散法による
濃淡画像の階調再現方法であって、入力画像データに擬
似乱数を加えることを特徴とする濃淡画像の階調再現方
法。 - 【請求項5】 前記擬似乱数の振幅は、特定の値以内に
制限されることを特徴とする請求項4に記載の濃淡画像
の階調再現方法。 - 【請求項6】 前記擬似乱数の振幅の制限値は、入力画
像データの値に応じて可変であることを特徴とする請求
項5に記載の濃淡画像の階調再現方法。 - 【請求項7】 前記擬似乱数の振幅の制限値は、入力画
像データがゼロあるいはダイナミックレンジの最大値に
おいて、ゼロであることを特徴とする請求項6に記載の
濃淡画像の階調再現方法。 - 【請求項8】 前記擬似乱数の振幅の制限値は、入力画
像データに対して滑らかに変化する値であることを特徴
とする請求項6に記載の濃淡画像の階調再現方法。 - 【請求項9】 前記入力画像データに応じた前記擬似乱
数の振幅の制限値が予め設定された振幅制限値ルックア
ップテーブルを参照し、前記擬似乱数の振幅を決定する
ことを特徴とする請求項6に記載の濃淡画像の階調再現
方法。 - 【請求項10】 前記擬似乱数の振幅の制限値は、入力
値のダイナミックレンジの中央値あるいはその付近の値
に対して、局所的に変えることを特徴とする請求項6に
記載の濃淡画像の階調再現方法。 - 【請求項11】 前記擬似乱数の振幅の制限値は、前記
ダイナミックレンジの中央値あるいはその付近の値に対
して、制限値を大きくする方向に変えることを特徴とす
る請求項10に記載の濃淡画像の階調再現方法。 - 【請求項12】 入力画像データの階調を少なくとも2
つの閾値により、少なくとも3値の多値データに変換す
る変換部と、 多値データへの変換前後の誤差を算出し、該誤差を所定
の重み係数に従い未処理の周囲画素に拡散させる誤差拡
散部と、を備えた濃淡画像の階調再現装置であって、さ
らに、前記入力画像データの階調に対応する閾値が予め
設定された閾値ルックアップテーブルを備え、前記入力
画像データの階調に応じて前記閾値を決定することを特
徴とする濃淡画像の階調再現装置。
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