JP2002209102A - 誤差拡散系アプローチを使用したグレイスケール画像の劣化方法 - Google Patents
誤差拡散系アプローチを使用したグレイスケール画像の劣化方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 グレイレベルの数を減少する画像変換方法
が開示される。 【解決手段】 誤差拡散、誤差バイアスおよびプログ
ラマブル整数Ｃが用いられる。フォーカスピクセルにつ
いて、原グレイスケールの値Ｇiが読み出される。いく
つかの選択されたピクセルから予め求めた関連の誤差Ｅ
jがロードされる。各誤差Ｅjにつき、それぞれ対応する
重み係数ｗjが決定される。そして、Ｒi＝Ｇi＋Σｗ
j（Ｅj−Ｃ）により、フォーカスピクセルの得られたグ
レイ値Ｒ iが計算される。なお、式中のＣはプログラマ
ブル整数である。その後、グレイ値Ｒiは、最上位部Ｍi
と最下位部Ｌiに分割されるが、ここで、ＭiはＫビット
整数であり、Ｌiは（Ｎ−Ｋ）ビット整数であり、Ｍi×
２N-K＋Ｌi＝Ｒiおよび−２N-K／２≦Ｌi＜２N-K／２で
ある。フォーカスピクセルの誤差Ｅjは、Ｌiと誤差バイ
アスＤである２N-K／２を加算したものとして記憶され
る。最後に、フォーカスピクセルは、劣化した目標グレ
イ値として、Ｍiを用いて表示される。
が開示される。 【解決手段】 誤差拡散、誤差バイアスおよびプログ
ラマブル整数Ｃが用いられる。フォーカスピクセルにつ
いて、原グレイスケールの値Ｇiが読み出される。いく
つかの選択されたピクセルから予め求めた関連の誤差Ｅ
jがロードされる。各誤差Ｅjにつき、それぞれ対応する
重み係数ｗjが決定される。そして、Ｒi＝Ｇi＋Σｗ
j（Ｅj−Ｃ）により、フォーカスピクセルの得られたグ
レイ値Ｒ iが計算される。なお、式中のＣはプログラマ
ブル整数である。その後、グレイ値Ｒiは、最上位部Ｍi
と最下位部Ｌiに分割されるが、ここで、ＭiはＫビット
整数であり、Ｌiは（Ｎ−Ｋ）ビット整数であり、Ｍi×
２N-K＋Ｌi＝Ｒiおよび−２N-K／２≦Ｌi＜２N-K／２で
ある。フォーカスピクセルの誤差Ｅjは、Ｌiと誤差バイ
アスＤである２N-K／２を加算したものとして記憶され
る。最後に、フォーカスピクセルは、劣化した目標グレ
イ値として、Ｍiを用いて表示される。
Description
【発明の属する技術分野】本発明は、画像の変換方法に
関し、特に、誤差拡散方式により所要ビット数のグレイ
スケール画像を劣化する方法に関する。
関し、特に、誤差拡散方式により所要ビット数のグレイ
スケール画像を劣化する方法に関する。
【０００１】
【従来の技術】一般に、スキャナ、プリンタ、ファック
ス装置等の画像処理装置は、所定数のメモリビットを設
けてピクセルと呼ばれる画素のグレイ値を表す。たとえ
ば、通常１がスポットであり０がスポットでない２つの
グレイレベルのみを区別することができる二進数の場合
には、１ビットが設けられる。別の場合には、８ビット
の画像処理装置は、１ピクセルの各グレイ値が０乃至２
５５の範囲である２５６のグレイスケールを設ける。こ
のように、１ピクセルあたり設けられるビットが大きい
ほど、区別できるグレイレベルが大きくなる。
ス装置等の画像処理装置は、所定数のメモリビットを設
けてピクセルと呼ばれる画素のグレイ値を表す。たとえ
ば、通常１がスポットであり０がスポットでない２つの
グレイレベルのみを区別することができる二進数の場合
には、１ビットが設けられる。別の場合には、８ビット
の画像処理装置は、１ピクセルの各グレイ値が０乃至２
５５の範囲である２５６のグレイスケールを設ける。こ
のように、１ピクセルあたり設けられるビットが大きい
ほど、区別できるグレイレベルが大きくなる。
【０００２】基本的に、異なる画像処理装置は、異なる
ビット数により確立される異なる解像度を用いる。した
がって、解像度変換は、画像データが１つの装置から別
の装置に送信される際に避けられない。高い解像度から
低い解像度に変換する場合、誤差拡散は、かかる変換を
ある程度の劣化補償に与える周知の手法である。
ビット数により確立される異なる解像度を用いる。した
がって、解像度変換は、画像データが１つの装置から別
の装置に送信される際に避けられない。高い解像度から
低い解像度に変換する場合、誤差拡散は、かかる変換を
ある程度の劣化補償に与える周知の手法である。
【０００３】高い解像度の画像を低い解像度の画像に変
換する場合、ビット数の一部を切り捨てることにより画
像歪みが生じる。これを補償するために、ピクセルの切
り捨て誤差が、その隣接ピクセルの一部、通常はフォー
カスピクセル(focus pixel)から下流側の最も近いピク
セルの一部に分布または拡散される。図１は、フォーカ
スピクセルがその切り捨て誤差を、矢印で示すように下
流側の最も近い４個のピクセルに寄与する場合を示す。
図２は、フォーカスピクセルにおいて分布される切り捨
て誤差が上流側の最も近い４個のピクセルから派生する
同一の場合を示す。さらに、画像階調を平衡する目的
で、拡散は、図３に示すように直接隣接する２本の走査
線に沿って、反対の方向に分布されることが好ましい。
換する場合、ビット数の一部を切り捨てることにより画
像歪みが生じる。これを補償するために、ピクセルの切
り捨て誤差が、その隣接ピクセルの一部、通常はフォー
カスピクセル(focus pixel)から下流側の最も近いピク
セルの一部に分布または拡散される。図１は、フォーカ
スピクセルがその切り捨て誤差を、矢印で示すように下
流側の最も近い４個のピクセルに寄与する場合を示す。
図２は、フォーカスピクセルにおいて分布される切り捨
て誤差が上流側の最も近い４個のピクセルから派生する
同一の場合を示す。さらに、画像階調を平衡する目的
で、拡散は、図３に示すように直接隣接する２本の走査
線に沿って、反対の方向に分布されることが好ましい。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、これま
で、誤差拡散方法に対して、グレイスケール画像をバイ
ナリ画像に変換する方法しか開発に成功していない。こ
れらの二進数の場合は、比較および切り捨てのしきい値
を使用することによって容易に達成できる。これらの場
合、所定のしきい値より大きい原グレイ値が目標値１に
変換され、小さいものは０に変換される。しかしなが
ら、バイナリ画像に変換するのではなく、グレイスケー
ル画像をビット数の少ないものに変換する誤差拡散方法
は存在しない。
で、誤差拡散方法に対して、グレイスケール画像をバイ
ナリ画像に変換する方法しか開発に成功していない。こ
れらの二進数の場合は、比較および切り捨てのしきい値
を使用することによって容易に達成できる。これらの場
合、所定のしきい値より大きい原グレイ値が目標値１に
変換され、小さいものは０に変換される。しかしなが
ら、バイナリ画像に変換するのではなく、グレイスケー
ル画像をビット数の少ないものに変換する誤差拡散方法
は存在しない。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は、Ｎビットのグ
レイスケール画像を、少ないＫビットのグレイスケール
画像に劣化する画像変換方法を提案する。誤差拡散、誤
差バイアスおよびプログラマブル整数Ｃが当該方法に用
いられる。
レイスケール画像を、少ないＫビットのグレイスケール
画像に劣化する画像変換方法を提案する。誤差拡散、誤
差バイアスおよびプログラマブル整数Ｃが当該方法に用
いられる。
【０００６】まず、フォーカスピクセルに対して、原グ
レイスケール値を読み出し、これをＧiとし、Ｇiは、値
が［０，２N−１］の範囲内にあるＮビット整数であ
る。いくつかの選択されたピクセルから予め求めた関連
の誤差Ｅjを次にロードする。各誤差Ｅjにつき、それぞ
れ対応する重み係数（weighting coefficient）ｗjが決
定される。そして、誤差拡散の後、得られたフォーカス
ピクセルのグレイ値Ｒ iは、以下の計算式により計算可
能である。
レイスケール値を読み出し、これをＧiとし、Ｇiは、値
が［０，２N−１］の範囲内にあるＮビット整数であ
る。いくつかの選択されたピクセルから予め求めた関連
の誤差Ｅjを次にロードする。各誤差Ｅjにつき、それぞ
れ対応する重み係数（weighting coefficient）ｗjが決
定される。そして、誤差拡散の後、得られたフォーカス
ピクセルのグレイ値Ｒ iは、以下の計算式により計算可
能である。
【０００７】
【数１】 ここで、Ｃは、誤差バイアスを補償し、必要に応じて、
目標画像全体の輝度を調整するためのプログラマブル整
数である。
目標画像全体の輝度を調整するためのプログラマブル整
数である。
【０００８】その後、グレイ値の劣化は、グレイ値Ｒi
を第１部Ｍiと第２部Ｌiに分割することによって実施で
きる。ただし、ＭiはＫビット整数であり、Ｌiは（Ｎ−
Ｋ）ビット整数であり、ＭiおよびＬiは、以下の計算式
を満たす。
を第１部Ｍiと第２部Ｌiに分割することによって実施で
きる。ただし、ＭiはＫビット整数であり、Ｌiは（Ｎ−
Ｋ）ビット整数であり、ＭiおよびＬiは、以下の計算式
を満たす。
【０００９】
【数２】Ｍi×２N-K＋Ｌi＝Ｒi −２N-K／２≦Ｌi＜２N-K／２
【００１０】次に、Ｌiは、得られたグレイ値Ｒiから切
り捨てられ、フォーカスピクセルの誤差として記憶され
る。フォーカスピクセルの誤差Ｅiは、Ｌiと２N-K／２
の誤差バイアスＤの合計として記憶される。すなわち、 Ｅi＝Ｌi＋２N-K／２ ２N-K／２の誤差バイアスＤを追加した後、計算される
誤差は、負ではない整数として記憶され、０≦Ｅi＜２
N-K−１の範囲内である。最後に、フォーカスピクセル
は、劣化した目標グレイ値としてＭiを用いて表示され
る。
り捨てられ、フォーカスピクセルの誤差として記憶され
る。フォーカスピクセルの誤差Ｅiは、Ｌiと２N-K／２
の誤差バイアスＤの合計として記憶される。すなわち、 Ｅi＝Ｌi＋２N-K／２ ２N-K／２の誤差バイアスＤを追加した後、計算される
誤差は、負ではない整数として記憶され、０≦Ｅi＜２
N-K−１の範囲内である。最後に、フォーカスピクセル
は、劣化した目標グレイ値としてＭiを用いて表示され
る。
【００１１】
【発明の実施の形態】本発明の上記の態様およびこれに
付随する利点の多くは、添付図面とともに以下の詳細な
説明を参照することによってより、よく理解されるため
に、さらに理解しやすくなるであろう。
付随する利点の多くは、添付図面とともに以下の詳細な
説明を参照することによってより、よく理解されるため
に、さらに理解しやすくなるであろう。
【００１２】本発明は、グレイスケール画像を低レベル
グレイスケール画像に変換する新規方法を提案する。本
方法は、誤差拡散を用いて、切り捨て誤差を分布し、劣
化効果を補償する。さらに、誤差バイアスを利用するこ
とで、負の数の計算を回避して回路を簡単にする。さら
に、プログラマブル整数Ｃを用いて、目標の画像の輝度
全体を制御する。
グレイスケール画像に変換する新規方法を提案する。本
方法は、誤差拡散を用いて、切り捨て誤差を分布し、劣
化効果を補償する。さらに、誤差バイアスを利用するこ
とで、負の数の計算を回避して回路を簡単にする。さら
に、プログラマブル整数Ｃを用いて、目標の画像の輝度
全体を制御する。
【００１３】画像変換方法を行う前に、原グレイレベル
数と目標のグレイレベル数を決定する。元の数は、二進
法では通常２Nであるが、ここで、Ｎは、たとえば８で
あり、ピクセルの原グレイレベルに使用されるビットを
表す整数である。目標数は２ Kであるが、ここでも、Ｋ
は、例えば、２，４，６等の整数であるが、Ｎより小さ
く、ピクセルの目標グレイレベルに使用されるビット数
を表す。ＮとＫは、ともに本装置に設けられるメモリに
よって異なる。
数と目標のグレイレベル数を決定する。元の数は、二進
法では通常２Nであるが、ここで、Ｎは、たとえば８で
あり、ピクセルの原グレイレベルに使用されるビットを
表す整数である。目標数は２ Kであるが、ここでも、Ｋ
は、例えば、２，４，６等の整数であるが、Ｎより小さ
く、ピクセルの目標グレイレベルに使用されるビット数
を表す。ＮとＫは、ともに本装置に設けられるメモリに
よって異なる。
【００１４】元の数および目標数が決定されると、誤差
拡散プロセスが実行される。図４は、原画像を目標画像
に変換する本発明の主要フローチャートを示す。まず、
表示装置が焦点走査線においてフォーカスピクセルＰi
を走査すると、このピクセルの原グレイ値が読み出さ
れ、これをＧiとし、Ｇiは、値が０≦Ｇi≦２N−１の範
囲内にあるＮビット整数である（ステップ２０１）。添
字（index）ｉの値が異なることは、ピクセルが異なる
ことを示している。Ｇiは、Ｍ’i×２N-K＋Ｌ’iと表す
ことも可能であり、ここで、Ｍ’iはＫビットの整数で
あり、Ｌ’iは（Ｎ−Ｋ）ビットの整数である。Ｍ’
は、フォーカスピクセルのＮビットグレイ値の最初のＫ
ビットデータを表す。Ｌ’は、このグレイ値の最後の
（Ｍ−Ｋ）ビットデータを表す。したがって、原グレイ
値Ｇiは２つの部分、すなわち、目標グレイレベルと拡
散される誤差にそれぞれ関連する第１の数Ｍ’iと第２
の数Ｌ’iに分割される。
拡散プロセスが実行される。図４は、原画像を目標画像
に変換する本発明の主要フローチャートを示す。まず、
表示装置が焦点走査線においてフォーカスピクセルＰi
を走査すると、このピクセルの原グレイ値が読み出さ
れ、これをＧiとし、Ｇiは、値が０≦Ｇi≦２N−１の範
囲内にあるＮビット整数である（ステップ２０１）。添
字（index）ｉの値が異なることは、ピクセルが異なる
ことを示している。Ｇiは、Ｍ’i×２N-K＋Ｌ’iと表す
ことも可能であり、ここで、Ｍ’iはＫビットの整数で
あり、Ｌ’iは（Ｎ−Ｋ）ビットの整数である。Ｍ’
は、フォーカスピクセルのＮビットグレイ値の最初のＫ
ビットデータを表す。Ｌ’は、このグレイ値の最後の
（Ｍ−Ｋ）ビットデータを表す。したがって、原グレイ
値Ｇiは２つの部分、すなわち、目標グレイレベルと拡
散される誤差にそれぞれ関連する第１の数Ｍ’iと第２
の数Ｌ’iに分割される。
【００１５】その後、いくつかの選択されたピクセルか
ら予め求めた関連の誤差Ｅjがロードされるが、ここ
で、ｊは、これらのピクセルがその誤差をフォーカスピ
クセルに寄与することを示している（ステップ２０
２）。その誤差をフォーカスピクセルに寄与する関連ピ
クセルは、分布設計および装置の容量、特に設けられる
メモリにしたがって選択できる。実時間の実施形態にお
いて、関連の誤差を、フォーカスピクセルの上流側にあ
る最も近い４個のピクセル、すなわち、図２）に示す
左、左上、上および右上の隣接ピクセルから分布または
拡散してもよい。３本以上の走査線から得られた誤差デ
ータを記憶する十分なメモリを表示装置が備えている別
の実施形態において、上流側、下流側にかかわらず、フ
ォーカスピクセルを中心にして、最も近い８個のピクセ
ルは、その誤差をフォーカスピクセルに寄与するように
選択されてもよい。このステップにおいて、関連の誤差
をロードするフォーカスピクセルがすでに処理されてい
るピクセルをともなわない第１のピクセルであれば、こ
れらの関連誤差はゼロと考えることができる。さらに、
前の誤差世代をともなわない関連ピクセルになるべき割
り当てられている隣接ピクセルがあれば、これらのピク
セルから寄与される誤差を見つけ出すステップを、この
時点で実行するべきである。次に、これらのピクセルの
原グレイ値は、Ｋビットの第１の値とＮ−Ｋビットの誤
差に、原グレイ値Ｇiを第１の数Ｍ’iと第２の数Ｌ’i
に分割するように、それぞれ分割される。次いで、これ
らのピクセルから求めた誤差をこれらの関連誤差Ｅjに
加える。
ら予め求めた関連の誤差Ｅjがロードされるが、ここ
で、ｊは、これらのピクセルがその誤差をフォーカスピ
クセルに寄与することを示している（ステップ２０
２）。その誤差をフォーカスピクセルに寄与する関連ピ
クセルは、分布設計および装置の容量、特に設けられる
メモリにしたがって選択できる。実時間の実施形態にお
いて、関連の誤差を、フォーカスピクセルの上流側にあ
る最も近い４個のピクセル、すなわち、図２）に示す
左、左上、上および右上の隣接ピクセルから分布または
拡散してもよい。３本以上の走査線から得られた誤差デ
ータを記憶する十分なメモリを表示装置が備えている別
の実施形態において、上流側、下流側にかかわらず、フ
ォーカスピクセルを中心にして、最も近い８個のピクセ
ルは、その誤差をフォーカスピクセルに寄与するように
選択されてもよい。このステップにおいて、関連の誤差
をロードするフォーカスピクセルがすでに処理されてい
るピクセルをともなわない第１のピクセルであれば、こ
れらの関連誤差はゼロと考えることができる。さらに、
前の誤差世代をともなわない関連ピクセルになるべき割
り当てられている隣接ピクセルがあれば、これらのピク
セルから寄与される誤差を見つけ出すステップを、この
時点で実行するべきである。次に、これらのピクセルの
原グレイ値は、Ｋビットの第１の値とＮ−Ｋビットの誤
差に、原グレイ値Ｇiを第１の数Ｍ’iと第２の数Ｌ’i
に分割するように、それぞれ分割される。次いで、これ
らのピクセルから求めた誤差をこれらの関連誤差Ｅjに
加える。
【００１６】関連の誤差Ｅjをロードした後、各誤差Ｅj
につき対応する重み係数ｗjを決定する（ステップ２０
３）。対応する重み係数は、１つのピクセルに他のピク
セルから分布される誤差の比、または１つのピクセルか
ら他のピクセルに分布される誤差の比を表す。標準的な
実施形態において、１つのピクセルに分布されるすべて
の対応する重み係数の合計は１であり、１つのピクセル
からの合計も同様である。さらに、プリンタ等表示装置
の中には、これらの走査線すべてを同一方向、すなわち
左から右に走査するものもある。すなわち、最後のピク
セルが最後の走査線の最も右にある場合、走査線の最も
左のピクセルが次に走査されるピクセルとなる。したが
って、重み係数ｗjは、同一の誤差拡散方向を補償する
ために、２本の隣接する走査線に対して、異なる値でプ
ログラム可能であり、これは図３に示すものと異なる。
につき対応する重み係数ｗjを決定する（ステップ２０
３）。対応する重み係数は、１つのピクセルに他のピク
セルから分布される誤差の比、または１つのピクセルか
ら他のピクセルに分布される誤差の比を表す。標準的な
実施形態において、１つのピクセルに分布されるすべて
の対応する重み係数の合計は１であり、１つのピクセル
からの合計も同様である。さらに、プリンタ等表示装置
の中には、これらの走査線すべてを同一方向、すなわち
左から右に走査するものもある。すなわち、最後のピク
セルが最後の走査線の最も右にある場合、走査線の最も
左のピクセルが次に走査されるピクセルとなる。したが
って、重み係数ｗjは、同一の誤差拡散方向を補償する
ために、２本の隣接する走査線に対して、異なる値でプ
ログラム可能であり、これは図３に示すものと異なる。
【００１７】誤差Ｅjおよび対応する重み係数ｗjが得ら
れると、誤差拡散の後に、得られたフォーカスピクセル
のグレイ値Ｒiは、原グレイ値Ｇiに誤差の合計を加算す
ることによって計算できる（ステップ２０４）。フォー
カスピクセルの誤差の合計は、関連の誤差をすべて加算
したものであり、これに、所定の整数Ｃを関連の誤差か
ら差し引いた後、それぞれ対応する重み係数をさらに掛
け合わせる。得られたグレイ値Ｒiの計算式を以下に示
す。
れると、誤差拡散の後に、得られたフォーカスピクセル
のグレイ値Ｒiは、原グレイ値Ｇiに誤差の合計を加算す
ることによって計算できる（ステップ２０４）。フォー
カスピクセルの誤差の合計は、関連の誤差をすべて加算
したものであり、これに、所定の整数Ｃを関連の誤差か
ら差し引いた後、それぞれ対応する重み係数をさらに掛
け合わせる。得られたグレイ値Ｒiの計算式を以下に示
す。
【００１８】
【数３】 式中、Ｃは、誤差バイアスを補償し得るプログラマブル
整数であり、関連の誤差が記憶された状態で選択的に追
加されるが、これについては後述する。あるいは、整数
Ｃは、さらに目標画像全体の輝度に合わせてグレイスケ
ールの強度をさらに調整するように、さらにプログラム
可能である。したがって、整数Ｃは、２つの部分として
も考えることができ、一方は誤差バイアスを補償する係
数であり、他方は輝度バイアス係数である。
整数であり、関連の誤差が記憶された状態で選択的に追
加されるが、これについては後述する。あるいは、整数
Ｃは、さらに目標画像全体の輝度に合わせてグレイスケ
ールの強度をさらに調整するように、さらにプログラム
可能である。したがって、整数Ｃは、２つの部分として
も考えることができ、一方は誤差バイアスを補償する係
数であり、他方は輝度バイアス係数である。
【００１９】フォーカスピクセルの得られたグレイ値Ｒ
iが求められると、グレイ値の劣化は、グレイ値Ｒiを第
１部Ｍiと第２部Ｌiに、ＧiをＭ’iとＬ’iに分割する
ように、分割することによって実施することができる
（ステップ２０５）。第１部Ｍ iは、フォーカスピクセ
ルの得られるＮビットのグレイ値Ｒiの最初のＫビット
データを表すＫビット整数である。第２部Ｌiは、得ら
れたグレイ値Ｒiの最後のＫビットデータを表す（Ｎ−
Ｋ）ビット整数である。ＭiおよびＬiは、以下の計算式
を満たす。
iが求められると、グレイ値の劣化は、グレイ値Ｒiを第
１部Ｍiと第２部Ｌiに、ＧiをＭ’iとＬ’iに分割する
ように、分割することによって実施することができる
（ステップ２０５）。第１部Ｍ iは、フォーカスピクセ
ルの得られるＮビットのグレイ値Ｒiの最初のＫビット
データを表すＫビット整数である。第２部Ｌiは、得ら
れたグレイ値Ｒiの最後のＫビットデータを表す（Ｎ−
Ｋ）ビット整数である。ＭiおよびＬiは、以下の計算式
を満たす。
【００２０】
【数４】Ｍi×２N-K＋Ｌi＝Ｒi −２N-K／２≦Ｌi＜２N-K／２
【００２１】慣用では、第２部Ｌiは、まず、０≦Ｌi＜
２N-K−１の範囲内にある正の整数として現れる。次
に、これらのＬi≧２N-K／２について、２N-KをＬiから
差し引くと同時に１（unit）をＭiに追加することで、
Ｒiの値を変えることなく上記計算式を満たすことが可
能である。すなわち、Ｌi≧２N-K／２のとき、Ｒi＝
（Ｍi＋１）×２N-K＋（Ｌi−２N-K）である。実際の例
では、８ビットの二進数１００１１１００は、９×２4
＋１２に等しく、十進法では（９＋１）×２4＋（１２
−１６）（すなわち、１０×２4−４）に等しい。
２N-K−１の範囲内にある正の整数として現れる。次
に、これらのＬi≧２N-K／２について、２N-KをＬiから
差し引くと同時に１（unit）をＭiに追加することで、
Ｒiの値を変えることなく上記計算式を満たすことが可
能である。すなわち、Ｌi≧２N-K／２のとき、Ｒi＝
（Ｍi＋１）×２N-K＋（Ｌi−２N-K）である。実際の例
では、８ビットの二進数１００１１１００は、９×２4
＋１２に等しく、十進法では（９＋１）×２4＋（１２
−１６）（すなわち、１０×２4−４）に等しい。
【００２２】Ｍiは、得られたグレイ値Ｒiの最初のＫビ
ットからのメッセージを搬送し、Ｌ iは、最後の（Ｎ−
Ｋ）ビットからのメッセージを搬送することがわかるで
あろう。したがって、第２部Ｌiは、得られたグレイ値
Ｒiから切り捨てられ、次に処理されるピクセルに対し
て分布または拡散するフォーカスピクセルの誤差として
記憶される（ステップ２０６）。いずれの負の数の計算
も行わないようにする好ましい実施形態において、フォ
ーカスピクセルの誤差Ｅiは、代替として、第２部Ｌi＋
誤差バイアスＤとして記憶することが可能であるが、こ
こで、誤差バイアスＤは２N-K／２であり、すなわち、
ットからのメッセージを搬送し、Ｌ iは、最後の（Ｎ−
Ｋ）ビットからのメッセージを搬送することがわかるで
あろう。したがって、第２部Ｌiは、得られたグレイ値
Ｒiから切り捨てられ、次に処理されるピクセルに対し
て分布または拡散するフォーカスピクセルの誤差として
記憶される（ステップ２０６）。いずれの負の数の計算
も行わないようにする好ましい実施形態において、フォ
ーカスピクセルの誤差Ｅiは、代替として、第２部Ｌi＋
誤差バイアスＤとして記憶することが可能であるが、こ
こで、誤差バイアスＤは２N-K／２であり、すなわち、
【数５】Ｅi＝Ｌi＋２N-K／２ である。
【００２３】誤差バイアスＤである２N-K／２を追加し
た後、誤差Ｅiは、０≦Ｅi＜２N-K−１の範囲内にあ
る。すなわち、すべての誤差Ｅiは、負でない整数とし
て記憶される。処理される負の整数がないため、所要メ
モリは大幅に縮小され、計算を実施する回路を簡単にす
ることができる。あるいは、誤差バイアスの誤差に対す
る追加が行われるのは、得られたグレイ値を計算する前
に、追加が行われるのであれば、その関連誤差として作
用するように別のピクセルについて誤差をロードした後
であってもよい。しかしながら、記憶される前の誤差に
誤差バイアスＤを追加することで、２つ以上の隣接ピク
セルに分布される際に、計算回数をいくつか保存するこ
とができる。
た後、誤差Ｅiは、０≦Ｅi＜２N-K−１の範囲内にあ
る。すなわち、すべての誤差Ｅiは、負でない整数とし
て記憶される。処理される負の整数がないため、所要メ
モリは大幅に縮小され、計算を実施する回路を簡単にす
ることができる。あるいは、誤差バイアスの誤差に対す
る追加が行われるのは、得られたグレイ値を計算する前
に、追加が行われるのであれば、その関連誤差として作
用するように別のピクセルについて誤差をロードした後
であってもよい。しかしながら、記憶される前の誤差に
誤差バイアスＤを追加することで、２つ以上の隣接ピク
セルに分布される際に、計算回数をいくつか保存するこ
とができる。
【００２４】最後に、フォーカスピクセルは、劣化した
目標グレイ値としてＲiの第１部Ｍiを用いて表示される
（ステップ２０７）。第１部ＭiがＫビットの整数であ
り、かつ、Ｍiが、関連の誤差を含むように計算される
Ｒiから求められるため、誤差拡散方法を用いて、グレ
イレベルの数を２Nから２Kに減少する画像変換がこうし
て完了する。
目標グレイ値としてＲiの第１部Ｍiを用いて表示される
（ステップ２０７）。第１部ＭiがＫビットの整数であ
り、かつ、Ｍiが、関連の誤差を含むように計算される
Ｒiから求められるため、誤差拡散方法を用いて、グレ
イレベルの数を２Nから２Kに減少する画像変換がこうし
て完了する。
【００２５】図５および図６は、８ビットグレイ値から
４ビットグレイ値に変換する実施形態を示す。該実施形
態において、図３５では、Ｎ、Ｋ、Ｇi、Ｍ’iおよび
Ｌ’iの関係が示されるが、ここで、Ｎ＝８、Ｋ＝４で
あり、Ｍ’i、Ｌ’i、Ｅj、Ｍi、Ｌiを１６進数として
表すことができる。
４ビットグレイ値に変換する実施形態を示す。該実施形
態において、図３５では、Ｎ、Ｋ、Ｇi、Ｍ’iおよび
Ｌ’iの関係が示されるが、ここで、Ｎ＝８、Ｋ＝４で
あり、Ｍ’i、Ｌ’i、Ｅj、Ｍi、Ｌiを１６進数として
表すことができる。
【００２６】上述した各ステップにしたがって、まず、
フォーカスグレイ値Ｇiが読み出される（ステップ２０
１）。ここで、Ｇiは、０からＦＦ（１６進法ではＦ＝
２4−１＝１５であり、Ｆ＝１１１１でもあり、後者は
二進数である）までの８ビット整数である。次に、関連
の誤差Ｅjがロードされる（ステップ２０２）。リアル
タイムの実施形態において、４個の関連誤差Ｅleft、Ｅ
upleft、Ｅup、Ｅuprigh tが、左、左上、上、そして右
上の各隣接ピクセルからピクセルにロードされる。
フォーカスグレイ値Ｇiが読み出される（ステップ２０
１）。ここで、Ｇiは、０からＦＦ（１６進法ではＦ＝
２4−１＝１５であり、Ｆ＝１１１１でもあり、後者は
二進数である）までの８ビット整数である。次に、関連
の誤差Ｅjがロードされる（ステップ２０２）。リアル
タイムの実施形態において、４個の関連誤差Ｅleft、Ｅ
upleft、Ｅup、Ｅuprigh tが、左、左上、上、そして右
上の各隣接ピクセルからピクセルにロードされる。
【００２７】その後、Ｅleft、Ｅupleft、Ｅup、Ｅ
uprightにそれぞれ対応する重み係数ｗl eft、
ｗupleft、ｗup、ｗuprightが、ｗleft＋ｗupleft＋ｗ
up＋ｗupright＝１の条件において決定される（ステッ
プ２０３）。得られたグレイ値Ｒiは、により計算され
る。式中、Ｃは、標準値８であり、ＲiもＧiと同様に０
からＦＦの範囲内の８ビット整数である。
uprightにそれぞれ対応する重み係数ｗl eft、
ｗupleft、ｗup、ｗuprightが、ｗleft＋ｗupleft＋ｗ
up＋ｗupright＝１の条件において決定される（ステッ
プ２０３）。得られたグレイ値Ｒiは、により計算され
る。式中、Ｃは、標準値８であり、ＲiもＧiと同様に０
からＦＦの範囲内の８ビット整数である。
【００２８】次に、Ｒiを第１の部分Ｍiと第２の部分Ｌ
iに分割する（ステップ２０５）。ＭiおよびＬiは、と
もに４ビット整数である。Ｍiは０からＦの範囲であ
り、Ｌiは−８から７の範囲である。図６は、Ｒi、
Ｍi、ＬiおよびＥiの関係を示すが、ここで、Ｘおよび
Ｙは、Ｒiの最初の４ビットメッセージと最後の４ビッ
トメッセージをそれぞれ表す４ビット整数である。Ｙが
８より大きい場合、ＭiはＸ＋１として記憶され、Ｌiは
Ｙ−１６として記憶される。
iに分割する（ステップ２０５）。ＭiおよびＬiは、と
もに４ビット整数である。Ｍiは０からＦの範囲であ
り、Ｌiは−８から７の範囲である。図６は、Ｒi、
Ｍi、ＬiおよびＥiの関係を示すが、ここで、Ｘおよび
Ｙは、Ｒiの最初の４ビットメッセージと最後の４ビッ
トメッセージをそれぞれ表す４ビット整数である。Ｙが
８より大きい場合、ＭiはＸ＋１として記憶され、Ｌiは
Ｙ−１６として記憶される。
【００２９】ＭiおよびＬiが求められると、フォーカス
ピクセルから生成された誤差Ｅiは、図６に示すように
Ｌi＋８として記憶される（ステップ２０６）。最後
に、フォーカスピクセルは、Ｍiを４ビットの目標グレ
イ値として用いて表示され（ステップ２０７）、変換が
終了する。
ピクセルから生成された誤差Ｅiは、図６に示すように
Ｌi＋８として記憶される（ステップ２０６）。最後
に、フォーカスピクセルは、Ｍiを４ビットの目標グレ
イ値として用いて表示され（ステップ２０７）、変換が
終了する。
【００３０】本発明の上記の好ましい実施形態が、説明
の目的で例示されたものであり、本発明の範囲を制限す
るものではないことは、当業者に理解されよう。特許請
求の範囲により本発明の範囲には、各種の変更および同
様の構成が包含され、その範囲は、かかる変更および同
様の構成すべてを包含するものとして、最も広義に解釈
されるべきであることが意図されている。
の目的で例示されたものであり、本発明の範囲を制限す
るものではないことは、当業者に理解されよう。特許請
求の範囲により本発明の範囲には、各種の変更および同
様の構成が包含され、その範囲は、かかる変更および同
様の構成すべてを包含するものとして、最も広義に解釈
されるべきであることが意図されている。
【図１】従来技術にかかる、１つのピクセルから下流側
の最も近い４個のピクセルまでの誤差分布を示す図形表
現である。
の最も近い４個のピクセルまでの誤差分布を示す図形表
現である。
【図２】従来技術にかかる、１つのピクセルから上流側
の最も近い４個のピクセルに分布される切り捨て誤差を
示す図形表現である。
の最も近い４個のピクセルに分布される切り捨て誤差を
示す図形表現である。
【図３】従来技術にかかる、異なる走査線の誤差分布方
向を示す図形表現である。
向を示す図形表現である。
【図４】本発明に係る画像データ変換プロセスのフロー
チャートである。
チャートである。
【図５】８ビット原グレイ値と４ビット目標グレイ値と
の関係を示す図形表現である。
の関係を示す図形表現である。
【図６】８ビット原グレイ値、４ビット目標グレイ値、
さらにピクセルの分布誤差との関係を示す表である。
さらにピクセルの分布誤差との関係を示す表である。
【手続補正書】
【提出日】平成１３年３月２３日（２００１．３．２
３）
３）
【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１４
【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】発明の詳細な説明
【補正方法】変更
【補正内容】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像の変換方法に
関し、特に、誤差拡散方式により所要ビット数のグレイ
スケール画像を劣化する方法に関する。
関し、特に、誤差拡散方式により所要ビット数のグレイ
スケール画像を劣化する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、スキャナ、プリンタ、ファック
ス装置等の画像処理装置は、所定数のメモリビットを設
けてピクセルと呼ばれる画素のグレイ値を表す。たとえ
ば、通常１がスポットであり０がスポットでない２つの
グレイレベルのみを区別することができる二進数の場合
には、１ビットが設けられる。別の場合には、８ビット
の画像処理装置は、１ピクセルの各グレイ値が０乃至２
５５の範囲である２５６のグレイスケールを設ける。こ
のように、１ピクセルあたり設けられるビットが大きい
ほど、区別できるグレイレベルが大きくなる。
ス装置等の画像処理装置は、所定数のメモリビットを設
けてピクセルと呼ばれる画素のグレイ値を表す。たとえ
ば、通常１がスポットであり０がスポットでない２つの
グレイレベルのみを区別することができる二進数の場合
には、１ビットが設けられる。別の場合には、８ビット
の画像処理装置は、１ピクセルの各グレイ値が０乃至２
５５の範囲である２５６のグレイスケールを設ける。こ
のように、１ピクセルあたり設けられるビットが大きい
ほど、区別できるグレイレベルが大きくなる。
【０００３】基本的に、異なる画像処理装置は、異なる
ビット数により確立される異なる解像度を用いる。した
がって、解像度変換は、画像データが１つの装置から別
の装置に送信される際に避けられない。高い解像度から
低い解像度に変換する場合、誤差拡散は、かかる変換を
ある程度の劣化補償に与える周知の手法である。
ビット数により確立される異なる解像度を用いる。した
がって、解像度変換は、画像データが１つの装置から別
の装置に送信される際に避けられない。高い解像度から
低い解像度に変換する場合、誤差拡散は、かかる変換を
ある程度の劣化補償に与える周知の手法である。
【０００４】高い解像度の画像を低い解像度の画像に変
換する場合、ビット数の一部を切り捨てることにより画
像歪みが生じる。これを補償するために、ピクセルの切
り捨て誤差が、その隣接ピクセルの一部、通常はフォー
カスピクセル(focus pixel)から下流側の最も近いピク
セルの一部に分布または拡散される。図１は、フォーカ
スピクセルがその切り捨て誤差を、矢印で示すように下
流側の最も近い４個のピクセルに寄与する場合を示す。
図２は、フォーカスピクセルにおいて分布される切り捨
て誤差が上流側の最も近い４個のピクセルから派生する
同一の場合を示す。さらに、画像階調を平衡する目的
で、拡散は、図３に示すように直接隣接する２本の走査
線に沿って、反対の方向に分布されることが好ましい。
換する場合、ビット数の一部を切り捨てることにより画
像歪みが生じる。これを補償するために、ピクセルの切
り捨て誤差が、その隣接ピクセルの一部、通常はフォー
カスピクセル(focus pixel)から下流側の最も近いピク
セルの一部に分布または拡散される。図１は、フォーカ
スピクセルがその切り捨て誤差を、矢印で示すように下
流側の最も近い４個のピクセルに寄与する場合を示す。
図２は、フォーカスピクセルにおいて分布される切り捨
て誤差が上流側の最も近い４個のピクセルから派生する
同一の場合を示す。さらに、画像階調を平衡する目的
で、拡散は、図３に示すように直接隣接する２本の走査
線に沿って、反対の方向に分布されることが好ましい。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、これま
で、誤差拡散方法に対して、グレイスケール画像をバイ
ナリ画像に変換する方法しか開発に成功していない。こ
れらの二進数の場合は、比較および切り捨てのしきい値
を使用することによって容易に達成できる。これらの場
合、所定のしきい値より大きい原グレイ値が目標値１に
変換され、小さいものは０に変換される。しかしなが
ら、バイナリ画像に変換するのではなく、グレイスケー
ル画像をビット数の少ないものに変換する誤差拡散方法
は存在しない。
で、誤差拡散方法に対して、グレイスケール画像をバイ
ナリ画像に変換する方法しか開発に成功していない。こ
れらの二進数の場合は、比較および切り捨てのしきい値
を使用することによって容易に達成できる。これらの場
合、所定のしきい値より大きい原グレイ値が目標値１に
変換され、小さいものは０に変換される。しかしなが
ら、バイナリ画像に変換するのではなく、グレイスケー
ル画像をビット数の少ないものに変換する誤差拡散方法
は存在しない。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は、Ｎビットのグ
レイスケール画像を、少ないＫビットのグレイスケール
画像に劣化する画像変換方法を提案する。誤差拡散、誤
差バイアスおよびプログラマブル整数Ｃが当該方法に用
いられる。
レイスケール画像を、少ないＫビットのグレイスケール
画像に劣化する画像変換方法を提案する。誤差拡散、誤
差バイアスおよびプログラマブル整数Ｃが当該方法に用
いられる。
【０００７】まず、フォーカスピクセルに対して、原グ
レイスケール値を読み出し、これをＧiとし、Ｇiは、値
が［０，２N−１］の範囲内にあるＮビット整数であ
る。いくつかの選択されたピクセルから予め求めた関連
の誤差Ｅjを次にロードする。各誤差Ｅjにつき、それぞ
れ対応する重み係数（weighting coefficient）ｗjが決
定される。そして、誤差拡散の後、得られたフォーカス
ピクセルのグレイ値Ｒ iは、以下の計算式により計算可
能である。
レイスケール値を読み出し、これをＧiとし、Ｇiは、値
が［０，２N−１］の範囲内にあるＮビット整数であ
る。いくつかの選択されたピクセルから予め求めた関連
の誤差Ｅjを次にロードする。各誤差Ｅjにつき、それぞ
れ対応する重み係数（weighting coefficient）ｗjが決
定される。そして、誤差拡散の後、得られたフォーカス
ピクセルのグレイ値Ｒ iは、以下の計算式により計算可
能である。
【０００８】
【数１】 ここで、Ｃは、誤差バイアスを補償し、必要に応じて、
目標画像全体の輝度を調整するためのプログラマブル整
数である。
目標画像全体の輝度を調整するためのプログラマブル整
数である。
【０００９】その後、グレイ値の劣化は、グレイ値Ｒi
を第１部Ｍiと第２部Ｌiに分割することによって実施で
きる。ただし、ＭiはＫビット整数であり、Ｌiは（Ｎ−
Ｋ）ビット整数であり、ＭiおよびＬiは、以下の計算式
を満たす。
を第１部Ｍiと第２部Ｌiに分割することによって実施で
きる。ただし、ＭiはＫビット整数であり、Ｌiは（Ｎ−
Ｋ）ビット整数であり、ＭiおよびＬiは、以下の計算式
を満たす。
【００１０】
【数２】Ｍi×２N-K＋Ｌi＝Ｒi −２N-K／２≦Ｌi＜２N-K／２
【００１１】次に、Ｌiは、得られたグレイ値Ｒiから切
り捨てられ、フォーカスピクセルの誤差として記憶され
る。フォーカスピクセルの誤差Ｅiは、Ｌiと２N-K／２
の誤差バイアスＤの合計として記憶される。すなわち、
Ｅi＝Ｌi＋２N-K／２２N-K／２の誤差バイアスＤを追加
した後、計算される誤差は、負ではない整数として記憶
され、０≦Ｅi＜２N-K−１の範囲内である。最後に、フ
ォーカスピクセルは、劣化した目標グレイ値としてＭi
を用いて表示される。
り捨てられ、フォーカスピクセルの誤差として記憶され
る。フォーカスピクセルの誤差Ｅiは、Ｌiと２N-K／２
の誤差バイアスＤの合計として記憶される。すなわち、
Ｅi＝Ｌi＋２N-K／２２N-K／２の誤差バイアスＤを追加
した後、計算される誤差は、負ではない整数として記憶
され、０≦Ｅi＜２N-K−１の範囲内である。最後に、フ
ォーカスピクセルは、劣化した目標グレイ値としてＭi
を用いて表示される。
【００１２】
【発明の実施の形態】本発明の上記の態様およびこれに
付随する利点の多くは、添付図面とともに以下の詳細な
説明を参照することによってより、よく理解されるため
に、さらに理解しやすくなるであろう。
付随する利点の多くは、添付図面とともに以下の詳細な
説明を参照することによってより、よく理解されるため
に、さらに理解しやすくなるであろう。
【００１３】本発明は、グレイスケール画像を低レベル
グレイスケール画像に変換する新規方法を提案する。本
方法は、誤差拡散を用いて、切り捨て誤差を分布し、劣
化効果を補償する。さらに、誤差バイアスを利用するこ
とで、負の数の計算を回避して回路を簡単にする。さら
に、プログラマブル整数Ｃを用いて、目標の画像の輝度
全体を制御する。
グレイスケール画像に変換する新規方法を提案する。本
方法は、誤差拡散を用いて、切り捨て誤差を分布し、劣
化効果を補償する。さらに、誤差バイアスを利用するこ
とで、負の数の計算を回避して回路を簡単にする。さら
に、プログラマブル整数Ｃを用いて、目標の画像の輝度
全体を制御する。
【００１４】画像変換方法を行う前に、原グレイレベル
数と目標のグレイレベル数を決定する。元の数は、二進
法では通常２Nであるが、ここで、Ｎは、たとえば８で
あり、ピクセルの原グレイレベルに使用されるビットを
表す整数である。目標数は２ Kであるが、ここでも、Ｋ
は、例えば、２，４，６等の整数であるが、Ｎより小さ
く、ピクセルの目標グレイレベルに使用されるビット数
を表す。ＮとＫは、ともに本装置に設けられるメモリに
よって異なる。
数と目標のグレイレベル数を決定する。元の数は、二進
法では通常２Nであるが、ここで、Ｎは、たとえば８で
あり、ピクセルの原グレイレベルに使用されるビットを
表す整数である。目標数は２ Kであるが、ここでも、Ｋ
は、例えば、２，４，６等の整数であるが、Ｎより小さ
く、ピクセルの目標グレイレベルに使用されるビット数
を表す。ＮとＫは、ともに本装置に設けられるメモリに
よって異なる。
【００１５】元の数および目標数が決定されると、誤差
拡散プロセスが実行される。図４は、原画像を目標画像
に変換する本発明の主要フローチャートを示す。まず、
表示装置が焦点走査線においてフォーカスピクセルＰi
を走査すると、このピクセルの原グレイ値が読み出さ
れ、これをＧiとし、Ｇiは、値が０≦Ｇi≦２N−１の範
囲内にあるＮビット整数である（ステップ２０１）。添
字（index）ｉの値が異なることは、ピクセルが異なる
ことを示している。Ｇiは、Ｍ’i×２N-K＋Ｌ’iと表す
ことも可能であり、ここで、Ｍ’iはＫビットの整数で
あり、Ｌ’iは（Ｎ−Ｋ）ビットの整数である。Ｍ’
は、フォーカスピクセルのＮビットグレイ値の最初のＫ
ビットデータを表す。Ｌ’は、このグレイ値の最後の
（Ｍ−Ｋ）ビットデータを表す。したがって、原グレイ
値Ｇiは２つの部分、すなわち、目標グレイレベルと拡
散される誤差にそれぞれ関連する第１の数Ｍ’iと第２
の数Ｌ’iに分割される。
拡散プロセスが実行される。図４は、原画像を目標画像
に変換する本発明の主要フローチャートを示す。まず、
表示装置が焦点走査線においてフォーカスピクセルＰi
を走査すると、このピクセルの原グレイ値が読み出さ
れ、これをＧiとし、Ｇiは、値が０≦Ｇi≦２N−１の範
囲内にあるＮビット整数である（ステップ２０１）。添
字（index）ｉの値が異なることは、ピクセルが異なる
ことを示している。Ｇiは、Ｍ’i×２N-K＋Ｌ’iと表す
ことも可能であり、ここで、Ｍ’iはＫビットの整数で
あり、Ｌ’iは（Ｎ−Ｋ）ビットの整数である。Ｍ’
は、フォーカスピクセルのＮビットグレイ値の最初のＫ
ビットデータを表す。Ｌ’は、このグレイ値の最後の
（Ｍ−Ｋ）ビットデータを表す。したがって、原グレイ
値Ｇiは２つの部分、すなわち、目標グレイレベルと拡
散される誤差にそれぞれ関連する第１の数Ｍ’iと第２
の数Ｌ’iに分割される。
【００１６】その後、いくつかの選択されたピクセルか
ら予め求めた関連の誤差Ｅjがロードされるが、ここ
で、ｊは、これらのピクセルがその誤差をフォーカスピ
クセルに寄与することを示している（ステップ２０
２）。その誤差をフォーカスピクセルに寄与する関連ピ
クセルは、分布設計および装置の容量、特に設けられる
メモリにしたがって選択できる。実時間の実施形態にお
いて、関連の誤差を、フォーカスピクセルの上流側にあ
る最も近い４個のピクセル、すなわち、図２）に示す
左、左上、上および右上の隣接ピクセルから分布または
拡散してもよい。３本以上の走査線から得られた誤差デ
ータを記憶する十分なメモリを表示装置が備えている別
の実施形態において、上流側、下流側にかかわらず、フ
ォーカスピクセルを中心にして、最も近い８個のピクセ
ルは、その誤差をフォーカスピクセルに寄与するように
選択されてもよい。このステップにおいて、関連の誤差
をロードするフォーカスピクセルがすでに処理されてい
るピクセルをともなわない第１のピクセルであれば、こ
れらの関連誤差はゼロと考えることができる。さらに、
前の誤差世代をともなわない関連ピクセルになるべき割
り当てられている隣接ピクセルがあれば、これらのピク
セルから寄与される誤差を見つけ出すステップを、この
時点で実行するべきである。次に、これらのピクセルの
原グレイ値は、Ｋビットの第１の値とＮ−Ｋビットの誤
差に、原グレイ値Ｇiを第１の数Ｍ’iと第２の数Ｌ’i
に分割するように、それぞれ分割される。次いで、これ
らのピクセルから求めた誤差をこれらの関連誤差Ｅjに
加える。
ら予め求めた関連の誤差Ｅjがロードされるが、ここ
で、ｊは、これらのピクセルがその誤差をフォーカスピ
クセルに寄与することを示している（ステップ２０
２）。その誤差をフォーカスピクセルに寄与する関連ピ
クセルは、分布設計および装置の容量、特に設けられる
メモリにしたがって選択できる。実時間の実施形態にお
いて、関連の誤差を、フォーカスピクセルの上流側にあ
る最も近い４個のピクセル、すなわち、図２）に示す
左、左上、上および右上の隣接ピクセルから分布または
拡散してもよい。３本以上の走査線から得られた誤差デ
ータを記憶する十分なメモリを表示装置が備えている別
の実施形態において、上流側、下流側にかかわらず、フ
ォーカスピクセルを中心にして、最も近い８個のピクセ
ルは、その誤差をフォーカスピクセルに寄与するように
選択されてもよい。このステップにおいて、関連の誤差
をロードするフォーカスピクセルがすでに処理されてい
るピクセルをともなわない第１のピクセルであれば、こ
れらの関連誤差はゼロと考えることができる。さらに、
前の誤差世代をともなわない関連ピクセルになるべき割
り当てられている隣接ピクセルがあれば、これらのピク
セルから寄与される誤差を見つけ出すステップを、この
時点で実行するべきである。次に、これらのピクセルの
原グレイ値は、Ｋビットの第１の値とＮ−Ｋビットの誤
差に、原グレイ値Ｇiを第１の数Ｍ’iと第２の数Ｌ’i
に分割するように、それぞれ分割される。次いで、これ
らのピクセルから求めた誤差をこれらの関連誤差Ｅjに
加える。
【００１７】関連の誤差Ｅjをロードした後、各誤差Ｅj
につき対応する重み係数ｗjを決定する（ステップ２０
３）。対応する重み係数は、１つのピクセルに他のピク
セルから分布される誤差の比、または１つのピクセルか
ら他のピクセルに分布される誤差の比を表す。標準的な
実施形態において、１つのピクセルに分布されるすべて
の対応する重み係数の合計は１であり、１つのピクセル
からの合計も同様である。さらに、プリンタ等表示装置
の中には、これらの走査線すべてを同一方向、すなわち
左から右に走査するものもある。すなわち、最後のピク
セルが最後の走査線の最も右にある場合、走査線の最も
左のピクセルが次に走査されるピクセルとなる。したが
って、重み係数ｗjは、同一の誤差拡散方向を補償する
ために、２本の隣接する走査線に対して、異なる値でプ
ログラム可能であり、これは図３に示すものと異なる。
につき対応する重み係数ｗjを決定する（ステップ２０
３）。対応する重み係数は、１つのピクセルに他のピク
セルから分布される誤差の比、または１つのピクセルか
ら他のピクセルに分布される誤差の比を表す。標準的な
実施形態において、１つのピクセルに分布されるすべて
の対応する重み係数の合計は１であり、１つのピクセル
からの合計も同様である。さらに、プリンタ等表示装置
の中には、これらの走査線すべてを同一方向、すなわち
左から右に走査するものもある。すなわち、最後のピク
セルが最後の走査線の最も右にある場合、走査線の最も
左のピクセルが次に走査されるピクセルとなる。したが
って、重み係数ｗjは、同一の誤差拡散方向を補償する
ために、２本の隣接する走査線に対して、異なる値でプ
ログラム可能であり、これは図３に示すものと異なる。
【００１８】誤差Ｅjおよび対応する重み係数ｗjが得ら
れると、誤差拡散の後に、得られたフォーカスピクセル
のグレイ値Ｒiは、原グレイ値Ｇiに誤差の合計を加算す
ることによって計算できる（ステップ２０４）。フォー
カスピクセルの誤差の合計は、関連の誤差をすべて加算
したものであり、これに、所定の整数Ｃを関連の誤差か
ら差し引いた後、それぞれ対応する重み係数をさらに掛
け合わせる。得られたグレイ値Ｒiの計算式を以下に示
す。
れると、誤差拡散の後に、得られたフォーカスピクセル
のグレイ値Ｒiは、原グレイ値Ｇiに誤差の合計を加算す
ることによって計算できる（ステップ２０４）。フォー
カスピクセルの誤差の合計は、関連の誤差をすべて加算
したものであり、これに、所定の整数Ｃを関連の誤差か
ら差し引いた後、それぞれ対応する重み係数をさらに掛
け合わせる。得られたグレイ値Ｒiの計算式を以下に示
す。
【００１９】
【数３】 式中、Ｃは、誤差バイアスを補償し得るプログラマブル
整数であり、関連の誤差が記憶された状態で選択的に追
加されるが、これについては後述する。あるいは、整数
Ｃは、さらに目標画像全体の輝度に合わせてグレイスケ
ールの強度をさらに調整するように、さらにプログラム
可能である。したがって、整数Ｃは、２つの部分として
も考えることができ、一方は誤差バイアスを補償する係
数であり、他方は輝度バイアス係数である。
整数であり、関連の誤差が記憶された状態で選択的に追
加されるが、これについては後述する。あるいは、整数
Ｃは、さらに目標画像全体の輝度に合わせてグレイスケ
ールの強度をさらに調整するように、さらにプログラム
可能である。したがって、整数Ｃは、２つの部分として
も考えることができ、一方は誤差バイアスを補償する係
数であり、他方は輝度バイアス係数である。
【００２０】フォーカスピクセルの得られたグレイ値Ｒ
iが求められると、グレイ値の劣化は、グレイ値Ｒiを第
１部Ｍiと第２部Ｌiに、ＧiをＭ’iとＬ’iに分割する
ように、分割することによって実施することができる
（ステップ２０５）。第１部Ｍ iは、フォーカスピクセ
ルの得られるＮビットのグレイ値Ｒiの最初のＫビット
データを表すＫビット整数である。第２部Ｌiは、得ら
れたグレイ値Ｒiの最後のＫビットデータを表す（Ｎ−
Ｋ）ビット整数である。ＭiおよびＬiは、以下の計算式
を満たす。
iが求められると、グレイ値の劣化は、グレイ値Ｒiを第
１部Ｍiと第２部Ｌiに、ＧiをＭ’iとＬ’iに分割する
ように、分割することによって実施することができる
（ステップ２０５）。第１部Ｍ iは、フォーカスピクセ
ルの得られるＮビットのグレイ値Ｒiの最初のＫビット
データを表すＫビット整数である。第２部Ｌiは、得ら
れたグレイ値Ｒiの最後のＫビットデータを表す（Ｎ−
Ｋ）ビット整数である。ＭiおよびＬiは、以下の計算式
を満たす。
【００２１】
【数４】Ｍi×２N-K＋Ｌi＝Ｒi −２N-K／２≦Ｌi＜２N-K／２
【００２２】慣用では、第２部Ｌiは、まず、０≦Ｌi＜
２N-K−１の範囲内にある正の整数として現れる。次
に、これらのＬi≧２N-K／２について、２N-KをＬiから
差し引くと同時に１（unit）をＭiに追加することで、
Ｒiの値を変えることなく上記計算式を満たすことが可
能である。すなわち、Ｌi≧２N-K／２のとき、Ｒi＝
（Ｍi＋１）×２N-K＋（Ｌi−２N-K）である。実際の例
では、８ビットの二進数１００１１１００は、９×２4
＋１２に等しく、十進法では（９＋１）×２4＋（１２
−１６）（すなわち、１０×２4−４）に等しい。
２N-K−１の範囲内にある正の整数として現れる。次
に、これらのＬi≧２N-K／２について、２N-KをＬiから
差し引くと同時に１（unit）をＭiに追加することで、
Ｒiの値を変えることなく上記計算式を満たすことが可
能である。すなわち、Ｌi≧２N-K／２のとき、Ｒi＝
（Ｍi＋１）×２N-K＋（Ｌi−２N-K）である。実際の例
では、８ビットの二進数１００１１１００は、９×２4
＋１２に等しく、十進法では（９＋１）×２4＋（１２
−１６）（すなわち、１０×２4−４）に等しい。
【００２３】Ｍiは、得られたグレイ値Ｒiの最初のＫビ
ットからのメッセージを搬送し、Ｌ iは、最後の（Ｎ−
Ｋ）ビットからのメッセージを搬送することがわかるで
あろう。したがって、第２部Ｌiは、得られたグレイ値
Ｒiから切り捨てられ、次に処理されるピクセルに対し
て分布または拡散するフォーカスピクセルの誤差として
記憶される（ステップ２０６）。いずれの負の数の計算
も行わないようにする好ましい実施形態において、フォ
ーカスピクセルの誤差Ｅiは、代替として、第２部Ｌi＋
誤差バイアスＤとして記憶することが可能であるが、こ
こで、誤差バイアスＤは２N-K／２であり、すなわち、
ットからのメッセージを搬送し、Ｌ iは、最後の（Ｎ−
Ｋ）ビットからのメッセージを搬送することがわかるで
あろう。したがって、第２部Ｌiは、得られたグレイ値
Ｒiから切り捨てられ、次に処理されるピクセルに対し
て分布または拡散するフォーカスピクセルの誤差として
記憶される（ステップ２０６）。いずれの負の数の計算
も行わないようにする好ましい実施形態において、フォ
ーカスピクセルの誤差Ｅiは、代替として、第２部Ｌi＋
誤差バイアスＤとして記憶することが可能であるが、こ
こで、誤差バイアスＤは２N-K／２であり、すなわち、
【数５】Ｅi＝Ｌi＋２N-K／２ である。
【００２４】誤差バイアスＤである２N-K／２を追加し
た後、誤差Ｅiは、０≦Ｅi＜２N-K−１の範囲内にあ
る。すなわち、すべての誤差Ｅiは、負でない整数とし
て記憶される。処理される負の整数がないため、所要メ
モリは大幅に縮小され、計算を実施する回路を簡単にす
ることができる。あるいは、誤差バイアスの誤差に対す
る追加が行われるのは、得られたグレイ値を計算する前
に、追加が行われるのであれば、その関連誤差として作
用するように別のピクセルについて誤差をロードした後
であってもよい。しかしながら、記憶される前の誤差に
誤差バイアスＤを追加することで、２つ以上の隣接ピク
セルに分布される際に、計算回数をいくつか保存するこ
とができる。
た後、誤差Ｅiは、０≦Ｅi＜２N-K−１の範囲内にあ
る。すなわち、すべての誤差Ｅiは、負でない整数とし
て記憶される。処理される負の整数がないため、所要メ
モリは大幅に縮小され、計算を実施する回路を簡単にす
ることができる。あるいは、誤差バイアスの誤差に対す
る追加が行われるのは、得られたグレイ値を計算する前
に、追加が行われるのであれば、その関連誤差として作
用するように別のピクセルについて誤差をロードした後
であってもよい。しかしながら、記憶される前の誤差に
誤差バイアスＤを追加することで、２つ以上の隣接ピク
セルに分布される際に、計算回数をいくつか保存するこ
とができる。
【００２５】最後に、フォーカスピクセルは、劣化した
目標グレイ値としてＲiの第１部Ｍiを用いて表示される
（ステップ２０７）。第１部ＭiがＫビットの整数であ
り、かつ、Ｍiが、関連の誤差を含むように計算される
Ｒiから求められるため、誤差拡散方法を用いて、グレ
イレベルの数を２Nから２Kに減少する画像変換がこうし
て完了する。
目標グレイ値としてＲiの第１部Ｍiを用いて表示される
（ステップ２０７）。第１部ＭiがＫビットの整数であ
り、かつ、Ｍiが、関連の誤差を含むように計算される
Ｒiから求められるため、誤差拡散方法を用いて、グレ
イレベルの数を２Nから２Kに減少する画像変換がこうし
て完了する。
【００２６】図５および図６は、８ビットグレイ値から
４ビットグレイ値に変換する実施形態を示す。該実施形
態において、図３５では、Ｎ、Ｋ、Ｇi、Ｍ’iおよび
Ｌ’iの関係が示されるが、ここで、Ｎ＝８、Ｋ＝４で
あり、Ｍ’i、Ｌ’i、Ｅj、Ｍi、Ｌiを１６進数として
表すことができる。
４ビットグレイ値に変換する実施形態を示す。該実施形
態において、図３５では、Ｎ、Ｋ、Ｇi、Ｍ’iおよび
Ｌ’iの関係が示されるが、ここで、Ｎ＝８、Ｋ＝４で
あり、Ｍ’i、Ｌ’i、Ｅj、Ｍi、Ｌiを１６進数として
表すことができる。
【００２７】上述した各ステップにしたがって、まず、
フォーカスグレイ値Ｇiが読み出される（ステップ２０
１）。ここで、Ｇiは、０からＦＦ（１６進法ではＦ＝
２4−１＝１５であり、Ｆ＝１１１１でもあり、後者は
二進数である）までの８ビット整数である。次に、関連
の誤差Ｅjがロードされる（ステップ２０２）。リアル
タイムの実施形態において、４個の関連誤差Ｅleft、Ｅ
upleft、Ｅup、Ｅuprigh tが、左、左上、上、そして右
上の各隣接ピクセルからピクセルにロードされる。
フォーカスグレイ値Ｇiが読み出される（ステップ２０
１）。ここで、Ｇiは、０からＦＦ（１６進法ではＦ＝
２4−１＝１５であり、Ｆ＝１１１１でもあり、後者は
二進数である）までの８ビット整数である。次に、関連
の誤差Ｅjがロードされる（ステップ２０２）。リアル
タイムの実施形態において、４個の関連誤差Ｅleft、Ｅ
upleft、Ｅup、Ｅuprigh tが、左、左上、上、そして右
上の各隣接ピクセルからピクセルにロードされる。
【００２８】その後、Ｅleft、Ｅupleft、Ｅup、Ｅ
uprightにそれぞれ対応する重み係数ｗl eft、
ｗupleft、ｗup、ｗuprightが、ｗleft＋ｗupleft＋ｗ
up＋ｗupright＝１の条件において決定される（ステッ
プ２０３）。得られたグレイ値Ｒiは、
uprightにそれぞれ対応する重み係数ｗl eft、
ｗupleft、ｗup、ｗuprightが、ｗleft＋ｗupleft＋ｗ
up＋ｗupright＝１の条件において決定される（ステッ
プ２０３）。得られたグレイ値Ｒiは、
【数６】 により計算される。式中、Ｃは、標準値８であり、Ｒi
もＧiと同様に０からＦＦの範囲内の８ビット整数であ
る。
もＧiと同様に０からＦＦの範囲内の８ビット整数であ
る。
【００２９】次に、Ｒiを第１の部分Ｍiと第２の部分Ｌ
iに分割する（ステップ２０５）。ＭiおよびＬiは、と
もに４ビット整数である。Ｍiは０からＦの範囲であ
り、Ｌiは−８から７の範囲である。図６は、Ｒi、
Ｍi、ＬiおよびＥiの関係を示すが、ここで、Ｘおよび
Ｙは、Ｒiの最初の４ビットメッセージと最後の４ビッ
トメッセージをそれぞれ表す４ビット整数である。Ｙが
８より大きい場合、ＭiはＸ＋１として記憶され、Ｌiは
Ｙ−１６として記憶される。
iに分割する（ステップ２０５）。ＭiおよびＬiは、と
もに４ビット整数である。Ｍiは０からＦの範囲であ
り、Ｌiは−８から７の範囲である。図６は、Ｒi、
Ｍi、ＬiおよびＥiの関係を示すが、ここで、Ｘおよび
Ｙは、Ｒiの最初の４ビットメッセージと最後の４ビッ
トメッセージをそれぞれ表す４ビット整数である。Ｙが
８より大きい場合、ＭiはＸ＋１として記憶され、Ｌiは
Ｙ−１６として記憶される。
【００３０】ＭiおよびＬiが求められると、フォーカス
ピクセルから生成された誤差Ｅiは、図６に示すように
Ｌi＋８として記憶される（ステップ２０６）。最後
に、フォーカスピクセルは、Ｍiを４ビットの目標グレ
イ値として用いて表示され（ステップ２０７）、変換が
終了する。
ピクセルから生成された誤差Ｅiは、図６に示すように
Ｌi＋８として記憶される（ステップ２０６）。最後
に、フォーカスピクセルは、Ｍiを４ビットの目標グレ
イ値として用いて表示され（ステップ２０７）、変換が
終了する。
【００３１】本発明の上記の好ましい実施形態が、説明
の目的で例示されたものであり、本発明の範囲を制限す
るものではないことは、当業者に理解されよう。特許請
求の範囲により本発明の範囲には、各種の変更および同
様の構成が包含され、その範囲は、かかる変更および同
様の構成すべてを包含するものとして、最も広義に解釈
されるべきであることが意図されている。
の目的で例示されたものであり、本発明の範囲を制限す
るものではないことは、当業者に理解されよう。特許請
求の範囲により本発明の範囲には、各種の変更および同
様の構成が包含され、その範囲は、かかる変更および同
様の構成すべてを包含するものとして、最も広義に解釈
されるべきであることが意図されている。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ジャズ ヤン 台湾 カオシュン ウーチン ファースト ロード レーン 194 アレイ ３ ナ ンバー 11 (72)発明者 リン−イー リュウ 台湾 タイペイ カンファン ロード レ ーン 26 ナンバー ８ ５エフ Ｆターム(参考） 5B057 CA08 CA12 CA16 CB08 CB12 CB16 CC02 CE13 5C077 NN12 NN13 PP68 PQ08 PQ12 PQ18 RR08
Claims (14)
- 【請求項１】 それぞれＮビットの原グレイ値を有する
ピクセルからなるソース画像を、それぞれＫビットの目
標グレイ値を有するピクセルからなる目標画像に量子化
する方法であって、ＮとＫは整数であり、かつ、ＮはＫ
より大きく、前記方法は、 前記ピクセルの１つがフォーカスピクセルとなるように
選択するステップと、 前記フォーカスピクセルの前記原グレイ値を読み出すス
テップと、 前記フォーカスピクセルに関連する選択された位置にあ
る前記数の隣接ピクセルからすでに生成されている多数
の誤差をロードするステップと、 前記隣接ピクセルそれぞれに、対応する重み係数（weig
hting coefficient）を与えるステップと、 前記隣接ピクセルそれぞれに重み付けされた誤差を与え
ることを、その前記誤差を前記対応する重み係数と掛け
合わせることによって行うステップと、 前記フォーカスピクセルに、得られたグレイ値を与える
ことを、その前記原グレイ値を前記隣接ピクセルの前記
重み付けされた誤差と加算することによって行うステッ
プと、 前記得られたグレイ値をＫビットの出力と（Ｎ−Ｋ）ビ
ットの誤差に分割するステップと、を含む、方法。 - 【請求項２】 前記隣接ピクセルからすでに生成されて
いる誤差がない場合、前記隣接ピクセルの１つから誤差
を見つけ出すことを、前記隣接ピクセルの前記原グレイ
値をＮビットの第１の値とＮ−Ｋビットの前記誤差に分
割することによって行うステップをさらに含む、請求項
１記載の方法。 - 【請求項３】 前記フォーカスピクセルに対して、前記
隣接ピクセルの前記対応する重み係数を合計して１にす
る、請求項１記載の方法。 - 【請求項４】 前記隣接ピクセルの前記誤差それぞれを
バイアスすることを、これに正の整数の第１のバイアス
を追加することによって行い、前記重み付けされた誤差
が与えられる前に前記誤差が負でない値になるようにす
るステップと、 前記フォーカスピクセルの前記得られたグレイ値を補償
することを、前記重み付け誤差が与えられた後に、前記
第１のバイアスをこれから差し引くことによって行うス
テップと、をさらに含む、請求項１記載の方法。 - 【請求項５】 第２のバイアスを追加することによって
前記誤差をバイアスするステップをさらに含む、請求項
１記載の方法。 - 【請求項６】 前記第２のバイアスは、前記目標画像に
対して所望の輝度に応じてプログラム可能である、請求
項５記載の方法。 - 【請求項７】 請求項１記載の前記各ステップは、順次
走査方向にしたがうフォーカスピクセルとなるように選
択された複数のピクセルそれぞれに対して、繰り返され
る、請求項１記載の方法。 - 【請求項８】 前記走査方向における前記フォーカスピ
クセルの次の前記ピクセルの１つは、次のフォーカスピ
クセルとなるように選択される、請求項７記載の方法。 - 【請求項９】 前記ソース画像および前記目標画像は、
ともに、それぞれ複数の前記ピクセルからなる走査線で
構成される、請求項７記載の方法。 - 【請求項１０】 前記走査方向は、前記走査線それぞれ
の全体において左から右である、請求項９記載の方法。 - 【請求項１１】 前記フォーカスピクセルの右にある前
記ピクセルの１つは、次のフォーカスピクセルとなるよ
うに選択される、請求項１０記載の方法。 - 【請求項１２】 走査線において最も左のピクセルは、
前記フォーカスピクセルが最後の走査線の最も右のピク
セルであるとき、次のフォーカスピクセルとなるように
選択される、請求項１０記載の方法。 - 【請求項１３】 前記隣接ピクセルは、前記フォーカス
ピクセルに対して左上、上、右上、および左の位置にあ
る、請求項１０記載の方法。 - 【請求項１４】 前記重み係数は、隣接する走査線にお
いて異なるフォーカスピクセルに対して異なる、請求項
９記載の方法。 【０００１】
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/454,548 US6614557B1 (en) | 1999-12-07 | 1999-12-07 | Method for degrading grayscale images using error-diffusion based approaches |
| JP2000373479A JP2002209102A (ja) | 1999-12-07 | 2000-12-07 | 誤差拡散系アプローチを使用したグレイスケール画像の劣化方法 |
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/454,548 US6614557B1 (en) | 1999-12-07 | 1999-12-07 | Method for degrading grayscale images using error-diffusion based approaches |
| JP2000373479A JP2002209102A (ja) | 1999-12-07 | 2000-12-07 | 誤差拡散系アプローチを使用したグレイスケール画像の劣化方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002209102A true JP2002209102A (ja) | 2002-07-26 |
Family
ID=29551629
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000373479A Pending JP2002209102A (ja) | 1999-12-07 | 2000-12-07 | 誤差拡散系アプローチを使用したグレイスケール画像の劣化方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6614557B1 (ja) |
| JP (1) | JP2002209102A (ja) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001343926A (ja) * | 2000-05-31 | 2001-12-14 | Totoku Electric Co Ltd | 階調減数方法、画像表示方法および画像表示装置 |
| JP3979372B2 (ja) * | 2003-09-26 | 2007-09-19 | ブラザー工業株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム |
| US20060001921A1 (en) * | 2004-06-30 | 2006-01-05 | Bailey James R | System and method for high-performance scanner calibration |
| US20070076265A1 (en) * | 2005-10-03 | 2007-04-05 | Lexmark International, Inc. | Method of bit depth reduction for an apparatus |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0359463B1 (en) * | 1988-09-08 | 1997-04-16 | Canon Kabushiki Kaisha | Dot image data output apparatus |
| US5208871A (en) * | 1990-10-19 | 1993-05-04 | Xerox Corporation | Pixel quantization with adaptive error diffusion |
| EP0781034B1 (en) * | 1995-12-21 | 2004-03-24 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and method |
-
1999
- 1999-12-07 US US09/454,548 patent/US6614557B1/en not_active Expired - Lifetime
-
2000
- 2000-12-07 JP JP2000373479A patent/JP2002209102A/ja active Pending
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US6614557B1 (en) | 2003-09-02 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20050512 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050610 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20060802 |