JP2002232713A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents
画像処理装置及び画像処理方法Info
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- JP2002232713A JP2002232713A JP2001029382A JP2001029382A JP2002232713A JP 2002232713 A JP2002232713 A JP 2002232713A JP 2001029382 A JP2001029382 A JP 2001029382A JP 2001029382 A JP2001029382 A JP 2001029382A JP 2002232713 A JP2002232713 A JP 2002232713A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 従来の画像処理装置は、基本的にランダムノ
イズを重畳する構成になっているため，原画像の平均輝
度が保存できずに，粒状性ノイズ（ざらつき感）等の画
質劣化を引き起こしてしまうという問題がある。 【解決手段】 入力画像信号の階調数をより高い階調数
に変換して、注目画素近傍で処理済み画素の誤差信号か
ら誤差の重みを演算して重畳し、表示デバイスの階調数
に量子化して表示デバイスへ送る。また、次画素の処理
のため、量子化誤差を計算し誤差用レジスタに格納す
る。
イズを重畳する構成になっているため，原画像の平均輝
度が保存できずに，粒状性ノイズ（ざらつき感）等の画
質劣化を引き起こしてしまうという問題がある。 【解決手段】 入力画像信号の階調数をより高い階調数
に変換して、注目画素近傍で処理済み画素の誤差信号か
ら誤差の重みを演算して重畳し、表示デバイスの階調数
に量子化して表示デバイスへ送る。また、次画素の処理
のため、量子化誤差を計算し誤差用レジスタに格納す
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は，画像表示システ
ム，具体的には入力画像の輝度を線形に表示することが
できるディジタル画像表示システムにおける画像処理方
法で、特に輪郭抑制方法に関するものである。
ム，具体的には入力画像の輝度を線形に表示することが
できるディジタル画像表示システムにおける画像処理方
法で、特に輪郭抑制方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】人間の視覚感度は低い輝度で感度が高
く，高い輝度では感度が低いという特性を持っている。
例えば，ある表示システムが表示できる階調の分解能が
人間の視覚感度を上回っていれば，人間は１階調の差を
認識することができないが，反対に下回っていればその
階調差を認識することができる。
く，高い輝度では感度が低いという特性を持っている。
例えば，ある表示システムが表示できる階調の分解能が
人間の視覚感度を上回っていれば，人間は１階調の差を
認識することができないが，反対に下回っていればその
階調差を認識することができる。
【０００３】例えば，テレビやパーソナルコンピュータ
等を中心に広く普及しているCRTでは，表示装置を駆動
するアナログ信号に加えられたガンマ特性やCRT自身の
もつ非線型なガンマ特性の組み合わせ，及び人間の視覚
特性から，1階調の差が輪郭として知覚されることは少
ない。
等を中心に広く普及しているCRTでは，表示装置を駆動
するアナログ信号に加えられたガンマ特性やCRT自身の
もつ非線型なガンマ特性の組み合わせ，及び人間の視覚
特性から，1階調の差が輪郭として知覚されることは少
ない。
【０００４】しかしながら，近年になって線形な階調表
示特性を有する新しいディジタル表示デバイスが提案さ
れている。これは，数十万個の可動マイクロミラー（DM
D：ディジタルマイクロミラーデバイス）を傾斜させて
入射する光を変調させる空間光変調器を用いた新しい投
写型ディスプレイである。この表示システムでは，その
入出力特性が線形であり表示階調の分解能が８ビットに
制限されていることから，低輝度側では人間の視覚感度
が上回ってしまい観測者は１階調の差を視覚的に認識で
きるようになる。このような場合に，輝度の低い平坦な
画像を表示すると階調が変化する領域が輪郭として知覚
され，観測者に画質劣化を感じさせることになる。
示特性を有する新しいディジタル表示デバイスが提案さ
れている。これは，数十万個の可動マイクロミラー（DM
D：ディジタルマイクロミラーデバイス）を傾斜させて
入射する光を変調させる空間光変調器を用いた新しい投
写型ディスプレイである。この表示システムでは，その
入出力特性が線形であり表示階調の分解能が８ビットに
制限されていることから，低輝度側では人間の視覚感度
が上回ってしまい観測者は１階調の差を視覚的に認識で
きるようになる。このような場合に，輝度の低い平坦な
画像を表示すると階調が変化する領域が輪郭として知覚
され，観測者に画質劣化を感じさせることになる。
【０００５】先の問題を解決するにあたって，DMDを利
用した表示システムでは，表示階調の分解能をあげるた
めに，Nビット（通常８ビット）の入力画像に対してMビ
ット（Ｍ＞Ｎ；通常１２〜１４ビット程度）精度でCRT
を模したγ（ガンマ）補正を行っている。しかしなが
ら，最終的なディジタル表示デバイス（DMD）はやはり
Ｎ’ビット（通常８ビット）であることから，Mビット
画像をN’ビット画像に変換しなければならない。この
ような場合，プリンタ等で用いられる誤差拡散法により
量子化を行い，入力画像の持つ階調数を削減することが
有効である。
用した表示システムでは，表示階調の分解能をあげるた
めに，Nビット（通常８ビット）の入力画像に対してMビ
ット（Ｍ＞Ｎ；通常１２〜１４ビット程度）精度でCRT
を模したγ（ガンマ）補正を行っている。しかしなが
ら，最終的なディジタル表示デバイス（DMD）はやはり
Ｎ’ビット（通常８ビット）であることから，Mビット
画像をN’ビット画像に変換しなければならない。この
ような場合，プリンタ等で用いられる誤差拡散法により
量子化を行い，入力画像の持つ階調数を削減することが
有効である。
【０００６】誤差拡散法は処理対象画素を量子化した際
に生じる量子化誤差を周囲の未処理の画素に拡散するこ
とで，量子化誤差を平均として０に近づけるようにする
量子化方法である。この誤差拡散法は平均誤差最小法と
区別して呼ぶ場合もあるが，処理対象画素の誤差を周囲
の画素に拡散するか，周辺の画素の誤差を集積して処理
対象画素に加算するかの違いであり，一つの画素の誤差
の振る舞いに着目すれば全く同一の処理を行っているこ
とになるため，本明細書では両者を区別しないものとす
る。
に生じる量子化誤差を周囲の未処理の画素に拡散するこ
とで，量子化誤差を平均として０に近づけるようにする
量子化方法である。この誤差拡散法は平均誤差最小法と
区別して呼ぶ場合もあるが，処理対象画素の誤差を周囲
の画素に拡散するか，周辺の画素の誤差を集積して処理
対象画素に加算するかの違いであり，一つの画素の誤差
の振る舞いに着目すれば全く同一の処理を行っているこ
とになるため，本明細書では両者を区別しないものとす
る。
【０００７】空間光変調器を用いた表示システムの輪郭
を抑制する方法として，特開平１０−２６１０８０が開
示されている。このアイディアに記されている一つの方
法は，同一の表示画像でも各フレームでドットの現われ
方が異なるように誤差拡散法で処理させることにより，
時間平均として擬似的にＭビットの階調を再現させよう
というものである。
を抑制する方法として，特開平１０−２６１０８０が開
示されている。このアイディアに記されている一つの方
法は，同一の表示画像でも各フレームでドットの現われ
方が異なるように誤差拡散法で処理させることにより，
時間平均として擬似的にＭビットの階調を再現させよう
というものである。
【０００８】図１０にその構成を記しているが，ここで
はＮ’＝Ｎを前提として記載されている。また，本明細
書においても，以降はＮ’＝Ｎとして扱うものとする。
図１０において，Ｍビットの入力信号は加算機１０１に
送られる。加算機１０１より出力されたＭビットの信号
は分割されて上位のＮビットが表示装置に送出される。
残りのＭーＮビットが垂直遅延メモリ１０２に送られ、
次の画素値を発生するのに使われる。
はＮ’＝Ｎを前提として記載されている。また，本明細
書においても，以降はＮ’＝Ｎとして扱うものとする。
図１０において，Ｍビットの入力信号は加算機１０１に
送られる。加算機１０１より出力されたＭビットの信号
は分割されて上位のＮビットが表示装置に送出される。
残りのＭーＮビットが垂直遅延メモリ１０２に送られ、
次の画素値を発生するのに使われる。
【０００９】フィードバックされる（Ｍ−Ｎ）ビットの
誤差成分に対してランダム値の源１０３からのランダム
ノイズを加算器１０４で加算し，これを除算装置１０５
により“２”で除算してから加算装置１０１に送りＭビ
ットの入力画像に加える。“２”の除算により誤差成分
と同じビット数が保たれる。加算装置１０１でＭビット
の入力画像に誤差成分とランダムノイズの和を加えるこ
とで，非誤差成分は1ビットだけ桁上げしたりしなかっ
たりするようになる。この桁上げ動作の平均周波数が誤
差に比例するようになり擬似的にＭビットの階調を表現
することができる。
誤差成分に対してランダム値の源１０３からのランダム
ノイズを加算器１０４で加算し，これを除算装置１０５
により“２”で除算してから加算装置１０１に送りＭビ
ットの入力画像に加える。“２”の除算により誤差成分
と同じビット数が保たれる。加算装置１０１でＭビット
の入力画像に誤差成分とランダムノイズの和を加えるこ
とで，非誤差成分は1ビットだけ桁上げしたりしなかっ
たりするようになる。この桁上げ動作の平均周波数が誤
差に比例するようになり擬似的にＭビットの階調を表現
することができる。
【００１０】また，図１１は特開平１０−２６１０８０
に開示されている別の実施例で，この実施例では，Ｍビ
ットビデオ信号が加算器１０１に送られる。そこで空間
ー時間ディザ信号がＭビットビデオ信号に加算される。
空間ー時間ディザ信号はランダム値の源１０７及び時間
ディザ値の源１０６からの信号を加算器１０８で加算さ
れた和である。その結果得られるM-Nビットワードがデ
ィザ信号を形成し、このディザ信号が加算器１０１でＭ
ビットビデオ信号に加算され、その和を上位のＮビット
を残して切り捨て、この結果Ｎビットの表示信号が得ら
れる。即ち、入力画像の下位（Ｍ−Ｎ）ビットに対し
て，時間的，かつ空間的にランダムなノイズを加算し
て，非誤差成分の最下位1ビットを桁上げしたりしなか
ったりして，擬似的にＭビットの階調を表現している。
に開示されている別の実施例で，この実施例では，Ｍビ
ットビデオ信号が加算器１０１に送られる。そこで空間
ー時間ディザ信号がＭビットビデオ信号に加算される。
空間ー時間ディザ信号はランダム値の源１０７及び時間
ディザ値の源１０６からの信号を加算器１０８で加算さ
れた和である。その結果得られるM-Nビットワードがデ
ィザ信号を形成し、このディザ信号が加算器１０１でＭ
ビットビデオ信号に加算され、その和を上位のＮビット
を残して切り捨て、この結果Ｎビットの表示信号が得ら
れる。即ち、入力画像の下位（Ｍ−Ｎ）ビットに対し
て，時間的，かつ空間的にランダムなノイズを加算し
て，非誤差成分の最下位1ビットを桁上げしたりしなか
ったりして，擬似的にＭビットの階調を表現している。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】これらの技術は基本的
にランダムノイズを重畳する構成になっているため，原
画像の平均輝度が保存できずに，粒状性ノイズ（ざらつ
き感）等の画質劣化を引き起こしてしまうという問題が
ある。
にランダムノイズを重畳する構成になっているため，原
画像の平均輝度が保存できずに，粒状性ノイズ（ざらつ
き感）等の画質劣化を引き起こしてしまうという問題が
ある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】この発明に係る画像処理
装置は、入力画像信号をその画像の階調数よりも高い階
調数に変換する補正手段と、注目画素近傍で処理済み画
素の誤差の重みを補正後の画像信号に重畳する加算手段
と、加算手段により誤差の重みが重畳された画像信号を
表示デバイスの持つ階調数に量子化する量子化手段と、
量子化後の値と量子化前の値の差分により量子化誤差を
計算する誤差演算手段、注目画素ラインの前ライン誤差
信号を格納する誤差信号メモリと、誤差演算手段からの
量子化誤差を格納する誤差用レジスタと、誤差用レジス
タの量子化誤差と誤差信号メモリの前ライン誤差信号と
から注目画素近傍の誤差の重みを演算する集積誤差演算
手段とを備える。
装置は、入力画像信号をその画像の階調数よりも高い階
調数に変換する補正手段と、注目画素近傍で処理済み画
素の誤差の重みを補正後の画像信号に重畳する加算手段
と、加算手段により誤差の重みが重畳された画像信号を
表示デバイスの持つ階調数に量子化する量子化手段と、
量子化後の値と量子化前の値の差分により量子化誤差を
計算する誤差演算手段、注目画素ラインの前ライン誤差
信号を格納する誤差信号メモリと、誤差演算手段からの
量子化誤差を格納する誤差用レジスタと、誤差用レジス
タの量子化誤差と誤差信号メモリの前ライン誤差信号と
から注目画素近傍の誤差の重みを演算する集積誤差演算
手段とを備える。
【００１３】また、この発明に係る画像処理装置は、乱
数発生手段からの乱数に基づき、注目画素近傍の複数画
素の誤差の重みを算出し、その各重み係数の総和を演算
する重み係数演算手段をさらに備え、集積誤差演算手段
は重み係数演算手段の各重み係数の総和により注目画素
近傍の誤差の重み平均を演算する構成にされ、加算手段
は注目画素近傍の誤差の重み平均を補正後の画像信号に
重畳する構成にされた。
数発生手段からの乱数に基づき、注目画素近傍の複数画
素の誤差の重みを算出し、その各重み係数の総和を演算
する重み係数演算手段をさらに備え、集積誤差演算手段
は重み係数演算手段の各重み係数の総和により注目画素
近傍の誤差の重み平均を演算する構成にされ、加算手段
は注目画素近傍の誤差の重み平均を補正後の画像信号に
重畳する構成にされた。
【００１４】また、この発明に係る画像処理装置は、重
み係数演算手段が、重み係数の総和が１を超えるか否か
を検出するオーバーフロー検出手段と、オーバーフロー
検出手段の検出結果により、重み係数の総和が１を超え
る時は1以下に制御するオーバーフロー制御手段とを備
える。
み係数演算手段が、重み係数の総和が１を超えるか否か
を検出するオーバーフロー検出手段と、オーバーフロー
検出手段の検出結果により、重み係数の総和が１を超え
る時は1以下に制御するオーバーフロー制御手段とを備
える。
【００１５】また、この発明に係る画像処理装置は、入
力画像の階調数よりも高い階調数に変換するγ補正手段
と、注目画素近傍で処理済み画素の誤差の重み平均をγ
補正後の画像信号に加算する加算手段と、誤差の重み平
均が重畳された画像信号を表示デバイスの持つ階調数に
量子化する量子化手段と、量子化後の値と量子化前の値
の差分により量子化誤差を計算する誤差演算手段と、注
目画素ラインの前ライン誤差信号を格納する誤差信号メ
モリと、誤差演算手段からの誤差信号を格納する誤差用
レジスタと、乱数発生手段からの乱数により、予め定め
られた重み係数を注目画素近傍のどの画素の誤差信号に
割り当てるかを制御する誤差選択制御手段と、誤差選択
制御手段により割り当てられた重み係数を基に誤差信号
メモリの前ライン誤差信号と誤差用レジスタの誤差信号
から注目画素近傍の誤差の重み平均を演算する集積誤差
演算手段とを備える。
力画像の階調数よりも高い階調数に変換するγ補正手段
と、注目画素近傍で処理済み画素の誤差の重み平均をγ
補正後の画像信号に加算する加算手段と、誤差の重み平
均が重畳された画像信号を表示デバイスの持つ階調数に
量子化する量子化手段と、量子化後の値と量子化前の値
の差分により量子化誤差を計算する誤差演算手段と、注
目画素ラインの前ライン誤差信号を格納する誤差信号メ
モリと、誤差演算手段からの誤差信号を格納する誤差用
レジスタと、乱数発生手段からの乱数により、予め定め
られた重み係数を注目画素近傍のどの画素の誤差信号に
割り当てるかを制御する誤差選択制御手段と、誤差選択
制御手段により割り当てられた重み係数を基に誤差信号
メモリの前ライン誤差信号と誤差用レジスタの誤差信号
から注目画素近傍の誤差の重み平均を演算する集積誤差
演算手段とを備える。
【００１６】また、この発明に係る画像処理方法は、γ
補正により入力画像の階調数よりも高い階調数に変換す
る第1のステップと、注目画素近傍で処理済み画素の量
子化誤差に対する重み係数を乱数から計算する第2のス
テップと、第2のステップで計算された重み係数を基に
注目画素近傍の量子化誤差の重み平均を計算する第3の
ステップと、量子化誤差の重み平均を第1のステップで
変換後の画像信号に加算する第4のステップと、量子化
誤差の重み平均を加算した画像信号を量子化し，その結
果を表示デバイスへ転送する第5のステップと、次画素
の処理の為に量子化後の値と量子化前の値の差分により
量子化誤差を計算する第6のステップと、量子化誤差を
レジスタとメモリに格納する第7のステップとを備え
る。
補正により入力画像の階調数よりも高い階調数に変換す
る第1のステップと、注目画素近傍で処理済み画素の量
子化誤差に対する重み係数を乱数から計算する第2のス
テップと、第2のステップで計算された重み係数を基に
注目画素近傍の量子化誤差の重み平均を計算する第3の
ステップと、量子化誤差の重み平均を第1のステップで
変換後の画像信号に加算する第4のステップと、量子化
誤差の重み平均を加算した画像信号を量子化し，その結
果を表示デバイスへ転送する第5のステップと、次画素
の処理の為に量子化後の値と量子化前の値の差分により
量子化誤差を計算する第6のステップと、量子化誤差を
レジスタとメモリに格納する第7のステップとを備え
る。
【００１７】また、この発明に係る画像処理方法は、γ
補正により入力画像の階調数よりも高い階調数に変換す
る第1のステップと、予め定められた重み係数を注目画
素近傍で処理済み画素のどの量子化誤差に割り当てるか
を乱数から計算する第2のステップと、第2のステップで
計算された重み係数を基に、注目画素近傍で処理済み画
素の量子化誤差の重み平均を計算する第3のステップ
と、誤差の重み平均を第1のステップで変換後の画像信
号に加算する第4のステップと、誤差の重み平均を加算
した画像信号を量子化し，その結果を表示デバイスへ転
送する第5のステップと、次画素の処理の為に量子化後
の値と量子化前の値の差分により量子化誤差を計算する
第6のステップと、量子化誤差をレジスタとメモリに格
納する第7のステップとを備える。
補正により入力画像の階調数よりも高い階調数に変換す
る第1のステップと、予め定められた重み係数を注目画
素近傍で処理済み画素のどの量子化誤差に割り当てるか
を乱数から計算する第2のステップと、第2のステップで
計算された重み係数を基に、注目画素近傍で処理済み画
素の量子化誤差の重み平均を計算する第3のステップ
と、誤差の重み平均を第1のステップで変換後の画像信
号に加算する第4のステップと、誤差の重み平均を加算
した画像信号を量子化し，その結果を表示デバイスへ転
送する第5のステップと、次画素の処理の為に量子化後
の値と量子化前の値の差分により量子化誤差を計算する
第6のステップと、量子化誤差をレジスタとメモリに格
納する第7のステップとを備える。
【００１８】
【発明の実施の形態】実施の形態１．本実施の形態を表
すブロック構成図を図１に示す。図１において，１は入
力画像のγ補正を行うγ補正部，２は集積された注目画
素周辺の誤差をγ補正後の画像信号に加算する加算器，
３は加算器２から出力された画像信号を量子化する量子
化器，４は量子化器３で量子化された後の信号と量子化
前の信号の差分である誤差を計算する誤差演算部，５は
前ラインの誤差を蓄える誤差用ラインメモリ，６は誤差
用ラインメモリ５から読み出された前ラインの誤差信号
や注目ラインの既に処理された画素の誤差を一時的に蓄
える誤差用レジスタ，７は誤差用レジスタ６に格納され
ている各誤差の重み平均を演算する集積誤差演算部，８
は集積誤差演算部７で集積誤差を演算する際に各誤差信
号の重みを決定する重み係数演算部，９はランダムな重
み係数を演算するための乱数発生器である。
すブロック構成図を図１に示す。図１において，１は入
力画像のγ補正を行うγ補正部，２は集積された注目画
素周辺の誤差をγ補正後の画像信号に加算する加算器，
３は加算器２から出力された画像信号を量子化する量子
化器，４は量子化器３で量子化された後の信号と量子化
前の信号の差分である誤差を計算する誤差演算部，５は
前ラインの誤差を蓄える誤差用ラインメモリ，６は誤差
用ラインメモリ５から読み出された前ラインの誤差信号
や注目ラインの既に処理された画素の誤差を一時的に蓄
える誤差用レジスタ，７は誤差用レジスタ６に格納され
ている各誤差の重み平均を演算する集積誤差演算部，８
は集積誤差演算部７で集積誤差を演算する際に各誤差信
号の重みを決定する重み係数演算部，９はランダムな重
み係数を演算するための乱数発生器である。
【００１９】次に動作について図４も参照して説明す
る。まず，Ｓ１ではγ補正部１ではNビットの入力画像
に対して例えばCRTの補正を模したγ補正処理を行うこ
とによりMビット（M＞N）の画像に階調の分解能を拡張
する。通常入力信号をＳI，出力信号をＳOとした時，γ
補正処理は，次の（式１）のように表すことができる。 ＳO＝ＳI γ ・・・・ （式1）
る。まず，Ｓ１ではγ補正部１ではNビットの入力画像
に対して例えばCRTの補正を模したγ補正処理を行うこ
とによりMビット（M＞N）の画像に階調の分解能を拡張
する。通常入力信号をＳI，出力信号をＳOとした時，γ
補正処理は，次の（式１）のように表すことができる。 ＳO＝ＳI γ ・・・・ （式1）
【００２０】しかしながら，この演算をＨ／Ｗで実現す
るのは困難なため（式１）をテーブルにより演算する方
法が一般的である。そのテーブルは２Nアドレス×２Mビ
ットのメモリがあれば実現することができる。
るのは困難なため（式１）をテーブルにより演算する方
法が一般的である。そのテーブルは２Nアドレス×２Mビ
ットのメモリがあれば実現することができる。
【００２１】次に，図４のＳ２で重み係数演算部８では
乱数発生器９からの出力に応じて各画素の重み係数（α
1〜α4）を計算する。次に，Ｓ３で集積誤差演算部７
は，重み係数演算部８からの重み係数（α1〜α4）と、
誤差用レジスタ６からの前ラインの誤差信号や注目画素
ラインの既に処理された画素の誤差により注目画素周辺
の誤差の重み平均を演算する。次に，Ｓ４で加算器２
は，集積誤差演算部７で計算された注目画素周辺の誤差
の重み平均をγ補正後の画像信号に加算する。
乱数発生器９からの出力に応じて各画素の重み係数（α
1〜α4）を計算する。次に，Ｓ３で集積誤差演算部７
は，重み係数演算部８からの重み係数（α1〜α4）と、
誤差用レジスタ６からの前ラインの誤差信号や注目画素
ラインの既に処理された画素の誤差により注目画素周辺
の誤差の重み平均を演算する。次に，Ｓ４で加算器２
は，集積誤差演算部７で計算された注目画素周辺の誤差
の重み平均をγ補正後の画像信号に加算する。
【００２２】次に，図４のＳ５で量子化器３は各画素に
対して表示デバイスの階調数にあうように量子化を行い
表示デバイス（図示せず）に送信する。図４のＳ６で誤
差演算部４ではその時の量子化誤差の演算を行う。即
ち、量子化前の値と量子化後の値の差を演算する。
対して表示デバイスの階調数にあうように量子化を行い
表示デバイス（図示せず）に送信する。図４のＳ６で誤
差演算部４ではその時の量子化誤差の演算を行う。即
ち、量子化前の値と量子化後の値の差を演算する。
【００２３】図１は，表示デバイスの階調数を２Nとし
た場合の例である。通常，量子化処理は量子化閾値を連
続する量子化代表値の中央値とし，誤差の演算を「量子
化後の値−量子化前の値」として計算する。しかしなが
ら，演算の簡略化を行うため，上位Ｎビットを量子化代
表値として下位（Ｍ−Ｎ）ビットをそのまま誤差信号と
してもよい。これは，量子化代表値と量子化閾値を同一
の値にしていると考えれば良いことになる。
た場合の例である。通常，量子化処理は量子化閾値を連
続する量子化代表値の中央値とし，誤差の演算を「量子
化後の値−量子化前の値」として計算する。しかしなが
ら，演算の簡略化を行うため，上位Ｎビットを量子化代
表値として下位（Ｍ−Ｎ）ビットをそのまま誤差信号と
してもよい。これは，量子化代表値と量子化閾値を同一
の値にしていると考えれば良いことになる。
【００２４】図４のＳ７で各画素の誤差は次のライン処
理の為にラインメモリ５に格納されるとともに，誤差用
レジスタ６にも一時的に格納される。同時に誤差用ライ
ンメモリ５からは前ラインの誤差信号を読み出し，注目
画素近傍の誤差をレジスタ６に格納する。注目画素をＸ
とした場合，例えば図２に示すように近傍４画素の誤差
データをレジスタ６に格納する。
理の為にラインメモリ５に格納されるとともに，誤差用
レジスタ６にも一時的に格納される。同時に誤差用ライ
ンメモリ５からは前ラインの誤差信号を読み出し，注目
画素近傍の誤差をレジスタ６に格納する。注目画素をＸ
とした場合，例えば図２に示すように近傍４画素の誤差
データをレジスタ６に格納する。
【００２５】集積誤差演算部７では，図２に示すように
注目画素近傍画素の誤差信号（Ｅ1〜Ｅ4）に対してそれ
ぞれ重み（α1〜α4）を乗じて（式２）により重み平均
ＥAを演算する。
注目画素近傍画素の誤差信号（Ｅ1〜Ｅ4）に対してそれ
ぞれ重み（α1〜α4）を乗じて（式２）により重み平均
ＥAを演算する。
【００２６】
【数１】
【００２７】この時，αは画像の直流成分を保存するた
め次の（式３）を満足しなければならない。
め次の（式３）を満足しなければならない。
【００２８】
【数２】
【００２９】重み係数演算部８では乱数発生器９からの
出力に応じて各画素の重み係数（α 1〜α4）を計算す
る。この時，重み係数は上記（式３）を必ず満足させな
ければならない。例えば，乱数発生器９から正の整数の
乱数（Ｒ1〜Ｒ4）が入力されるものとする。各重み係数
αnは，
出力に応じて各画素の重み係数（α 1〜α4）を計算す
る。この時，重み係数は上記（式３）を必ず満足させな
ければならない。例えば，乱数発生器９から正の整数の
乱数（Ｒ1〜Ｒ4）が入力されるものとする。各重み係数
αnは，
【００３０】
【数３】
【００３１】で求めることができる。上記（式２）を実
現する集積誤差演算部７，及び（式４）を実現する重み
係数演算部８のより詳しい構成を図３に示している。図
３において，８１〜８４は乱数発生器９から出力される
乱数を同期信号に従って遅延させ格納するレジスタ，８
５は4つのレジスタから出力される乱数の総和を演算す
る乱数総和演算部である。７１〜７４は注目画素近傍の
誤差信号（Ｅ1〜Ｅ4）に重み係数として入力される乱数
（α1〜α4）を乗じる乗算器，７５は重み付けされた誤
差の総和を求める重み付け誤差総和演算部，７６は重み
付けされた誤差の総和を重み係数の総和で除算する除算
器である。
現する集積誤差演算部７，及び（式４）を実現する重み
係数演算部８のより詳しい構成を図３に示している。図
３において，８１〜８４は乱数発生器９から出力される
乱数を同期信号に従って遅延させ格納するレジスタ，８
５は4つのレジスタから出力される乱数の総和を演算す
る乱数総和演算部である。７１〜７４は注目画素近傍の
誤差信号（Ｅ1〜Ｅ4）に重み係数として入力される乱数
（α1〜α4）を乗じる乗算器，７５は重み付けされた誤
差の総和を求める重み付け誤差総和演算部，７６は重み
付けされた誤差の総和を重み係数の総和で除算する除算
器である。
【００３２】図３の動作について説明する。乱数発生器
９からはクロック信号などの同期信号に従って乱数が出
力され，最初にレジスタ８１に格納される。次のクロッ
ク信号に同期して，レジスタ８１の乱数はレジスタ８２
に格納され，レジスタ８１には乱数発生器９から出力さ
れる新しい乱数が格納される。このようにクロック信号
に同期して順次乱数がレジスタ８１〜８４に格納され
る。乱数総和演算部８５では誤差の重み係数である乱数
（α1〜α4）の総和Sumが演算される。集積誤差演算部
７においては，乗算器７１〜７４で注目画素近傍の誤差
（Ｅ1〜Ｅ4）に重み係数（α1〜α4）を乗じ，重み付け
誤差総和演算部７５では乗算器の出力である重み付けさ
れた誤差の総和を演算する。しかし，重み係数αは正の
整数で出力されることを想定しているため，除算器７６
において重み付け誤差総和を乱数の総和で除算すること
によりαを１に正規化している。
９からはクロック信号などの同期信号に従って乱数が出
力され，最初にレジスタ８１に格納される。次のクロッ
ク信号に同期して，レジスタ８１の乱数はレジスタ８２
に格納され，レジスタ８１には乱数発生器９から出力さ
れる新しい乱数が格納される。このようにクロック信号
に同期して順次乱数がレジスタ８１〜８４に格納され
る。乱数総和演算部８５では誤差の重み係数である乱数
（α1〜α4）の総和Sumが演算される。集積誤差演算部
７においては，乗算器７１〜７４で注目画素近傍の誤差
（Ｅ1〜Ｅ4）に重み係数（α1〜α4）を乗じ，重み付け
誤差総和演算部７５では乗算器の出力である重み付けさ
れた誤差の総和を演算する。しかし，重み係数αは正の
整数で出力されることを想定しているため，除算器７６
において重み付け誤差総和を乱数の総和で除算すること
によりαを１に正規化している。
【００３３】以上の構成により得られた（Ｍ−Ｎ）ビッ
ト集積誤差ＥAは加算器２でγ補正後の画像信号に加算
される。この時，加算前の上位Ｎビット信号と加算後の
上位Ｎビット信号では階調値を０〜１変化させることが
できる。この変化の平均周波数が誤差に比例するように
なり，擬似的にＭビットの階調を表現することができ
る。また，ランダムな誤差の配分をしているため各フレ
ームでのドットの現われ方が異なり，それが時間平均さ
れることで，輪郭発生や誤差拡散法特有のテクスチャを
擬似的に抑制することができる。特に，本手法はランダ
ムノイズや組織的ディザ信号を重畳していないため，原
画像の平均輝度を保存することができ，ざらつき感の無
い高品質な画像を生成することができる。
ト集積誤差ＥAは加算器２でγ補正後の画像信号に加算
される。この時，加算前の上位Ｎビット信号と加算後の
上位Ｎビット信号では階調値を０〜１変化させることが
できる。この変化の平均周波数が誤差に比例するように
なり，擬似的にＭビットの階調を表現することができ
る。また，ランダムな誤差の配分をしているため各フレ
ームでのドットの現われ方が異なり，それが時間平均さ
れることで，輪郭発生や誤差拡散法特有のテクスチャを
擬似的に抑制することができる。特に，本手法はランダ
ムノイズや組織的ディザ信号を重畳していないため，原
画像の平均輝度を保存することができ，ざらつき感の無
い高品質な画像を生成することができる。
【００３４】実施の形態２．実施の形態１においては，
図3からも明らかなように（式２）を実現する集積誤差
演算部７ではそれぞれ４つの乗算器と１つの除算器が必
要となる。このままＨ／Ｗ化を行うと回路規模が大きく
なってしまう。本実施の形態２では回路規模を低減する
ために，重み係数演算部８を次のように改良する。例え
ば，入力する乱数値（α1〜α3）を３個に制限し，残り
の一つは例えば，次の（式５）のように求めれば，（式
２）に示すＥAの演算を加算器とシフト演算により実現
することができる。
図3からも明らかなように（式２）を実現する集積誤差
演算部７ではそれぞれ４つの乗算器と１つの除算器が必
要となる。このままＨ／Ｗ化を行うと回路規模が大きく
なってしまう。本実施の形態２では回路規模を低減する
ために，重み係数演算部８を次のように改良する。例え
ば，入力する乱数値（α1〜α3）を３個に制限し，残り
の一つは例えば，次の（式５）のように求めれば，（式
２）に示すＥAの演算を加算器とシフト演算により実現
することができる。
【００３５】 α4＝１６−（α1＋α2＋α3） ・・・ （式５） しかしながら，この場合入力する乱数値（α1〜α3）が
どのような値をとるかによって多少構成が変わる。例え
ば，乱数発生器９の出力を正の整数３ビットとした場
合，次の（式６）のようにオーバーフロー検出とその制
御を行わなければならない。
どのような値をとるかによって多少構成が変わる。例え
ば，乱数発生器９の出力を正の整数３ビットとした場
合，次の（式６）のようにオーバーフロー検出とその制
御を行わなければならない。
【００３６】 ｉｆ（α1＋α2＋α3＞１６） α3＝１６−（α1＋α2），α4＝０ ｅｌｓｅ α4＝１６−（α1＋α2＋α3） ・・・ （式６）
【００３７】この場合α4は最大で１６の値を取り得る
５ビット幅の信号となる。図５は上記（式６）及び（式
２）の演算を行う実施の形態２の構成を表す。図５にお
いて，８８はα1，α2，α3の総和が１６超えているか
否かを検出するオーバーフロー検出部，８９はオーバー
フロー検出器８８の結果を利用してα3，α4のオーバー
フロー制御を行うオーバーフロー制御部、８１から８３
は乱数発生器からの出力を順次格納するレジスタ，８６
はα1とα2，を加算する加算器、８７はα1とα2，α3
を加算する加算器、９０は加算器８６の出力を１６から
減算する減算器、９１は加算器８７の出力を１６から減
算する減算器、９２は減算器９０の出力とレジスタ８１
の出力の何れかをオーバーフロー検出器８８の結果によ
り選択する第一選択器、９３は減算器９１の出力と０の
何れかをオーバーフロー検出器８８の結果により選択す
る第二選択器であり、これ等により重み係数演算部８を
構成する。
５ビット幅の信号となる。図５は上記（式６）及び（式
２）の演算を行う実施の形態２の構成を表す。図５にお
いて，８８はα1，α2，α3の総和が１６超えているか
否かを検出するオーバーフロー検出部，８９はオーバー
フロー検出器８８の結果を利用してα3，α4のオーバー
フロー制御を行うオーバーフロー制御部、８１から８３
は乱数発生器からの出力を順次格納するレジスタ，８６
はα1とα2，を加算する加算器、８７はα1とα2，α3
を加算する加算器、９０は加算器８６の出力を１６から
減算する減算器、９１は加算器８７の出力を１６から減
算する減算器、９２は減算器９０の出力とレジスタ８１
の出力の何れかをオーバーフロー検出器８８の結果によ
り選択する第一選択器、９３は減算器９１の出力と０の
何れかをオーバーフロー検出器８８の結果により選択す
る第二選択器であり、これ等により重み係数演算部８を
構成する。
【００３８】また、集積誤差演算部７において，７１〜
７４は誤差（Ｅ1〜Ｅ4）に重み係数（α1〜α4）を乗じ
る乗算器，７５は重み付けされた誤差の総和を求める重
み付け誤差総和演算部，７７は重み付けされた誤差の総
和を4ビット右にシフトして１６の除算を行う４ビット
シフト器である。なお，図３と同一符号のブロックは同
様の機能を表すものとする。
７４は誤差（Ｅ1〜Ｅ4）に重み係数（α1〜α4）を乗じ
る乗算器，７５は重み付けされた誤差の総和を求める重
み付け誤差総和演算部，７７は重み付けされた誤差の総
和を4ビット右にシフトして１６の除算を行う４ビット
シフト器である。なお，図３と同一符号のブロックは同
様の機能を表すものとする。
【００３９】次に動作を説明する。重み係数演算部８で
は、レジスタ８１〜８３から出力される３種類の乱数α
1，α2，α3の総和を加算器８７で求めた後，その信号
が１６を超えているか否かをオーバーフロー検出部８８
で検出する。オーバーフロー制御部８９ではオーバーフ
ローしている場合には， α3＝１６−（α1＋α2），α4＝０ とし，オーバーフローしていない場合には α3＝α3，α4＝１６−（α1＋α2＋α3） として，α3，α4を求める。
は、レジスタ８１〜８３から出力される３種類の乱数α
1，α2，α3の総和を加算器８７で求めた後，その信号
が１６を超えているか否かをオーバーフロー検出部８８
で検出する。オーバーフロー制御部８９ではオーバーフ
ローしている場合には， α3＝１６−（α1＋α2），α4＝０ とし，オーバーフローしていない場合には α3＝α3，α4＝１６−（α1＋α2＋α3） として，α3，α4を求める。
【００４０】集積誤差演算部７の乗算器７１〜７４で注
目画素近傍の誤差（Ｅ1〜Ｅ4）に重み係数演算部８から
の重み係数（α1〜α4）を乗じ，重み付け誤差総和演算
部７５で乗算器の出力である重み付け誤差の総和を演算
する。図３と同様に，αを１に正規化するためには，重
み付け誤差総和を重み係数の総和で除算しなければなら
ないが，ここでは重み係数の総和は必ず１６になること
から，図３における除算器７６は図５では4ビットシフ
ト器７７に置き換えている。なお，誤差と重み係数との
乗算を乗算器（７１〜７４）で示しているが，実際には
「加算器＋シフト処理＋選択器」により構成できる。
目画素近傍の誤差（Ｅ1〜Ｅ4）に重み係数演算部８から
の重み係数（α1〜α4）を乗じ，重み付け誤差総和演算
部７５で乗算器の出力である重み付け誤差の総和を演算
する。図３と同様に，αを１に正規化するためには，重
み付け誤差総和を重み係数の総和で除算しなければなら
ないが，ここでは重み係数の総和は必ず１６になること
から，図３における除算器７６は図５では4ビットシフ
ト器７７に置き換えている。なお，誤差と重み係数との
乗算を乗算器（７１〜７４）で示しているが，実際には
「加算器＋シフト処理＋選択器」により構成できる。
【００４１】図６は一つの乗算器（Ｅ1×α1）を「加算
器＋シフト処理＋選択器」で行う場合の構成を表してい
る。ここで，７０１〜７０３は加算器，７０４と７０６
は１ビット左シフト器，７０５は2ビット左シフト器，
７０７は8通りの入力から1つを選択する選択器を表して
いる。ここで1ビット左シフト器は入力信号の２倍，２
ビット左シフト器は４倍の乗算と等価になる。
器＋シフト処理＋選択器」で行う場合の構成を表してい
る。ここで，７０１〜７０３は加算器，７０４と７０６
は１ビット左シフト器，７０５は2ビット左シフト器，
７０７は8通りの入力から1つを選択する選択器を表して
いる。ここで1ビット左シフト器は入力信号の２倍，２
ビット左シフト器は４倍の乗算と等価になる。
【００４２】１ビット左シフト器７０４からの出力は入
力信号Ｅ1の２倍、加算器７０１からの出力は入力信号
Ｅ1の３倍、2ビット左シフト器７０５からの出力は入力
信号Ｅ1の４倍、加算器７０２からの出力は入力信号Ｅ1
の５倍、１ビット左シフト器７０６からの出力は入力信
号Ｅ1の６倍、加算器７０３からの出力は入力信号Ｅ1の
７倍となる。“０”“Ｅ1” 選択器７０７はα1の値に
よりＥ1×０〜Ｅ1×７の８通りの入力から１つを選択す
る
力信号Ｅ1の２倍、加算器７０１からの出力は入力信号
Ｅ1の３倍、2ビット左シフト器７０５からの出力は入力
信号Ｅ1の４倍、加算器７０２からの出力は入力信号Ｅ1
の５倍、１ビット左シフト器７０６からの出力は入力信
号Ｅ1の６倍、加算器７０３からの出力は入力信号Ｅ1の
７倍となる。“０”“Ｅ1” 選択器７０７はα1の値に
よりＥ1×０〜Ｅ1×７の８通りの入力から１つを選択す
る
【００４３】本実施の形態では，この乗算器は整数×整
数の形を取っているため，最終的に４つの誤差の重み平
均をとった後，重みを１に正規化すために４ビットシフ
ト器７７で１／１６の乗算を行っている。（式５）や
（式６）におけるオーバーフロー制御で１６（２のべき
乗）を用いたのは最終的な正規化処理をビットシフト
（ここでは４ビットシフト）で構成できるようにするた
めで，これによりＨ／Ｗ構成を簡略化することができ
る。またビットシフト器は、信号線の接続を制御するだ
けで良く、特別なＨ／Ｗが必要になるわけでない。
数の形を取っているため，最終的に４つの誤差の重み平
均をとった後，重みを１に正規化すために４ビットシフ
ト器７７で１／１６の乗算を行っている。（式５）や
（式６）におけるオーバーフロー制御で１６（２のべき
乗）を用いたのは最終的な正規化処理をビットシフト
（ここでは４ビットシフト）で構成できるようにするた
めで，これによりＨ／Ｗ構成を簡略化することができ
る。またビットシフト器は、信号線の接続を制御するだ
けで良く、特別なＨ／Ｗが必要になるわけでない。
【００４４】以上のように，本実施の形態では実施の形
態1と同様に平均輝度を保存した高品質な画像を生成で
きるという効果を奏するとともに，実現するＨ／Ｗ規模
を少なくすることができるという効果も奏することがで
きる。
態1と同様に平均輝度を保存した高品質な画像を生成で
きるという効果を奏するとともに，実現するＨ／Ｗ規模
を少なくすることができるという効果も奏することがで
きる。
【００４５】実施の形態３。先の実施の形態２で説明し
たオーバーフロー制御を次の（式７）のように行うこと
もできる。即ち，α1〜α3を３ビット幅と仮定した時，
たオーバーフロー制御を次の（式７）のように行うこと
もできる。即ち，α1〜α3を３ビット幅と仮定した時，
【００４６】 ｉｆ（α1＋α2＋α3＞８） α4＝１６−（α1＋α2＋α3），ＳＨ＝４ ｅｌｓｅ ｉｆ（α1＋α2＋α3＞１６） α4＝３２−（α1＋α2＋α3），ＳＨ＝５ ｅｌｓｅ α4＝８−（α1＋α2＋α3）， ＳＨ＝３ ・・・ （式７）
【００４７】として，集積誤差演算部７のシフト処理を
上記（式７）におけるＳＨで制御すれば良いことにな
る。
上記（式７）におけるＳＨで制御すれば良いことにな
る。
【００４８】この実施の形態の構成を図７に示す。図７
において，８１から８３は乱数発生器９の出力を順次格
納するレジスタ，８６はα1とα2，を加算する加算器、
８７はα1とα2，α3を加算する加算器、８８は加算器
８７の出力、即ちα1〜α3の総和に対して３種類のオー
バーフローを検出するオーバーフロー検出部，７１〜７
４は誤差（Ｅ1〜Ｅ4）に重み係数（α1〜α4）を乗じる
乗算器，７５は重み付けされた誤差の総和を求める重み
付け誤差総和演算部，７８は重み付けされた誤差の総和
をＳＨビット右にシフトして除算を行うＳＨビットシフ
ト部である。８０１はオーバーフロー検出部８８の出力
により、"8"、"16"、"32"の何れかを出力する選択器、
８０２は選択器８０１の出力から，加算器８７の出力を
減算しα4を出力する減算器である。
において，８１から８３は乱数発生器９の出力を順次格
納するレジスタ，８６はα1とα2，を加算する加算器、
８７はα1とα2，α3を加算する加算器、８８は加算器
８７の出力、即ちα1〜α3の総和に対して３種類のオー
バーフローを検出するオーバーフロー検出部，７１〜７
４は誤差（Ｅ1〜Ｅ4）に重み係数（α1〜α4）を乗じる
乗算器，７５は重み付けされた誤差の総和を求める重み
付け誤差総和演算部，７８は重み付けされた誤差の総和
をＳＨビット右にシフトして除算を行うＳＨビットシフ
ト部である。８０１はオーバーフロー検出部８８の出力
により、"8"、"16"、"32"の何れかを出力する選択器、
８０２は選択器８０１の出力から，加算器８７の出力を
減算しα4を出力する減算器である。
【００４９】７０２はオーバーフロー検出し、その結果
を利用してα4のオーバーフロー制御を行うオーバーフ
ロー制御部分である。なお，同一符号のブロックは同様
機能を表すものとする。
を利用してα4のオーバーフロー制御を行うオーバーフ
ロー制御部分である。なお，同一符号のブロックは同様
機能を表すものとする。
【００５０】次に動作を説明する。レジスタ８１〜８３
から出力される３種類の乱数α1，α2，α3の総和を加
算器８７で求めた後，オーバーフロー検出部８８ではそ
の総和が８以下であればＳＨ＝３を，８より大きく１６
以下であればＳＨ＝４を，１６より大きければＳＨ＝５
を出力する。選択器８０１はオーバーフロー検出部８８
の出力により、"8"、"16"、"32"の何れかを選択し、減
算器８０２に出力する。選択器８０１及び減算器８０２
ではオーバーフロー検出部８８の出力ＳＨに応じて，α
4を求める。 ＳＨ＝３の時，α4＝８−（α1＋α2＋α3） ＳＨ＝４の時，α4＝１６−（α1＋α2＋α3） ＳＨ＝５の時，α4＝３２−（α1＋α2＋α3）
から出力される３種類の乱数α1，α2，α3の総和を加
算器８７で求めた後，オーバーフロー検出部８８ではそ
の総和が８以下であればＳＨ＝３を，８より大きく１６
以下であればＳＨ＝４を，１６より大きければＳＨ＝５
を出力する。選択器８０１はオーバーフロー検出部８８
の出力により、"8"、"16"、"32"の何れかを選択し、減
算器８０２に出力する。選択器８０１及び減算器８０２
ではオーバーフロー検出部８８の出力ＳＨに応じて，α
4を求める。 ＳＨ＝３の時，α4＝８−（α1＋α2＋α3） ＳＨ＝４の時，α4＝１６−（α1＋α2＋α3） ＳＨ＝５の時，α4＝３２−（α1＋α2＋α3）
【００５１】集積誤差演算部７の乗算器７１〜７４で注
目画素近傍の誤差（Ｅ1〜Ｅ4）に重み係数（α1〜α4）
を乗じ，重み付け誤差総和演算部７５では乗算器の出力
である重み付け誤差の総和を演算する。図３，図５と同
様に，αを１に正規化するためには，重み付け誤差総和
を重み係数の総和で除算しなければならないが，ここで
は重み係数の総和が８，１６，３２のいずれかになるこ
とから，図３における除算器７６は先に求めたＳＨを利
用してＳＨビットシフト器７８に置き換えることができ
る。なお，誤差Ｅと重み係数αとの乗算を乗算器（７１
〜７４）で示しているが，図５の場合と同様「加算器＋
シフト処理＋選択器」により構成できる。
目画素近傍の誤差（Ｅ1〜Ｅ4）に重み係数（α1〜α4）
を乗じ，重み付け誤差総和演算部７５では乗算器の出力
である重み付け誤差の総和を演算する。図３，図５と同
様に，αを１に正規化するためには，重み付け誤差総和
を重み係数の総和で除算しなければならないが，ここで
は重み係数の総和が８，１６，３２のいずれかになるこ
とから，図３における除算器７６は先に求めたＳＨを利
用してＳＨビットシフト器７８に置き換えることができ
る。なお，誤差Ｅと重み係数αとの乗算を乗算器（７１
〜７４）で示しているが，図５の場合と同様「加算器＋
シフト処理＋選択器」により構成できる。
【００５２】以上のように，本実施の形態では実施の形
態２と同様の効果を奏することができる。
態２と同様の効果を奏することができる。
【００５３】実施の形態４。本実施の形態では，予め係
数αのとる値を幾つか決めておき，その係数をどの画素
に配分するかをランダムに決定する。例えば，α1〜α4
がK1＝１／８，K2＝１／８，K3＝２／８，K4＝４／８の
いずれかをとるものとする。これらの総和は１になるの
で，（式３）は満足していることになる。図８は本実施
の形態４の主要部の構成を示す。８０５は誤差選択制御
部で、誤差の選択信号β1〜β4を出力する。この時，誤
差の選択信号β1〜β4をランダムに変化させるために，
乱数発生器９からの出力である乱数を利用する。集積誤
差演算部７は図示のようにそれぞれのK1〜K4に対応して
４つの乗算器（実際にはシフト処理）７１〜７４を用意
し，それぞれの乗算器の入力信号には選択器７０１〜７
０４で誤差選択制御部８０５からの選択信号β1〜β4に
よって選択されたＥ1〜Ｅ4のいずれかの誤差信号が入力
される。７９は３ビットシフト器でαを１に正規化する
ために重み付け誤差の総和に対して３ビット右シフトを
行う。
数αのとる値を幾つか決めておき，その係数をどの画素
に配分するかをランダムに決定する。例えば，α1〜α4
がK1＝１／８，K2＝１／８，K3＝２／８，K4＝４／８の
いずれかをとるものとする。これらの総和は１になるの
で，（式３）は満足していることになる。図８は本実施
の形態４の主要部の構成を示す。８０５は誤差選択制御
部で、誤差の選択信号β1〜β4を出力する。この時，誤
差の選択信号β1〜β4をランダムに変化させるために，
乱数発生器９からの出力である乱数を利用する。集積誤
差演算部７は図示のようにそれぞれのK1〜K4に対応して
４つの乗算器（実際にはシフト処理）７１〜７４を用意
し，それぞれの乗算器の入力信号には選択器７０１〜７
０４で誤差選択制御部８０５からの選択信号β1〜β4に
よって選択されたＥ1〜Ｅ4のいずれかの誤差信号が入力
される。７９は３ビットシフト器でαを１に正規化する
ために重み付け誤差の総和に対して３ビット右シフトを
行う。
【００５４】本実施の形態でα1〜α4が上述のようにK1
＝１／８，K2＝１／８，K3＝２／８，K4＝４／８のいず
れかであるとすると、その組み合わせは全部で４×３×
２＝２４通りになる。また，αのセットが決まれば誤差
の選択信号βのセットも一意に決定する。またβ1〜β4
が必ず０〜３の異なる値をとらなければ，（式３）を満
足させることはできない。図８の誤差選択制御部８０５
ではこの２４通りの組み合わせをＲＯＭ等のメモリに格
納し，乱数発生器９からの０〜２３の乱数の入力により
そのいずれかを選択することで，４つのβは必ず異なっ
た値をランダムに出力することができる。
＝１／８，K2＝１／８，K3＝２／８，K4＝４／８のいず
れかであるとすると、その組み合わせは全部で４×３×
２＝２４通りになる。また，αのセットが決まれば誤差
の選択信号βのセットも一意に決定する。またβ1〜β4
が必ず０〜３の異なる値をとらなければ，（式３）を満
足させることはできない。図８の誤差選択制御部８０５
ではこの２４通りの組み合わせをＲＯＭ等のメモリに格
納し，乱数発生器９からの０〜２３の乱数の入力により
そのいずれかを選択することで，４つのβは必ず異なっ
た値をランダムに出力することができる。
【００５５】例えば，この２４通りの組み合わせを格納
するメモリのアドレス０にβ1＝３，β2＝２，β3＝
１，β4＝０がセットされていたとする。この時，選択
器１からはＥ4，選択器２からはＥ3が，選択器３からは
Ｅ2，選択器４からはＥ1が選択され，これはK1＝α4，K
2＝α3，K3＝α2，K4＝α1の組み合わせであることを意
味していることになる。
するメモリのアドレス０にβ1＝３，β2＝２，β3＝
１，β4＝０がセットされていたとする。この時，選択
器１からはＥ4，選択器２からはＥ3が，選択器３からは
Ｅ2，選択器４からはＥ1が選択され，これはK1＝α4，K
2＝α3，K3＝α2，K4＝α1の組み合わせであることを意
味していることになる。
【００５６】実施の形態３と同様に，重み付け誤差総和
演算部７５では４つの重み付けされた誤差の総和を演算
し，３ビットシフト器７９ではαを１に正規化するため
に重み付け誤差の総和に対して３ビット右シフトを行っ
ている。以上の構成によりランダムな誤差信号の拡散を
実現することができる。
演算部７５では４つの重み付けされた誤差の総和を演算
し，３ビットシフト器７９ではαを１に正規化するため
に重み付け誤差の総和に対して３ビット右シフトを行っ
ている。以上の構成によりランダムな誤差信号の拡散を
実現することができる。
【００５７】実施の形態２〜３で述べた方法では，４つ
の参照画素であれば集積誤差演算部７の乗算器は４個必
要になる。また，実施の形態２，３では図６に示すよう
に１つの乗算器において加算器，シフト演算により０〜
７の８通りの計算をした後,選択器で一つの結果を選択
するように構成されている。ところが，本実施の形態４
を用いれば，予めαの値が決められているために乗算回
路は１通りの計算で良くなる。さらに，αの値を２のべ
き乗に定めているために加算器が不要になるため，更な
る回路規模削減が可能となる。なお，図９には本実施の
形態の処理手順をフローチャートで示しており、図４の
処理手順と異なるのはＳ２’の重み係数の計算方法であ
る。
の参照画素であれば集積誤差演算部７の乗算器は４個必
要になる。また，実施の形態２，３では図６に示すよう
に１つの乗算器において加算器，シフト演算により０〜
７の８通りの計算をした後,選択器で一つの結果を選択
するように構成されている。ところが，本実施の形態４
を用いれば，予めαの値が決められているために乗算回
路は１通りの計算で良くなる。さらに，αの値を２のべ
き乗に定めているために加算器が不要になるため，更な
る回路規模削減が可能となる。なお，図９には本実施の
形態の処理手順をフローチャートで示しており、図４の
処理手順と異なるのはＳ２’の重み係数の計算方法であ
る。
【００５８】以上の構成により，実施の形態１〜３と同
様に平均輝度を保存した高品質な画像を生成できるとい
う効果を奏することができるとともに，実施の形態２，
３に比べさらなる回路規模削減が可能になるという効果
を奏することができる。
様に平均輝度を保存した高品質な画像を生成できるとい
う効果を奏することができるとともに，実施の形態２，
３に比べさらなる回路規模削減が可能になるという効果
を奏することができる。
【００５９】なお，本実施の形態の誤差選択制御部８０
5は，メモリによって構成されることを述べているがこ
れに限ったものではない。例えば，（０〜３）を出力す
る乱数発生器１，（０〜２）を出力する乱数発生器２，
（０〜１）を出力する乱数発生器３を用意し，乱数発生
器１からの出力と重複しない様に，乱数発生器２の出力
を制御するようにし，同様に乱数発生器１，２の出力と
重複しない様に，乱数発生器２の出力を制御加工するこ
とでも，４つのβは必ず異なった値をランダムに出力す
ることが可能となる。
5は，メモリによって構成されることを述べているがこ
れに限ったものではない。例えば，（０〜３）を出力す
る乱数発生器１，（０〜２）を出力する乱数発生器２，
（０〜１）を出力する乱数発生器３を用意し，乱数発生
器１からの出力と重複しない様に，乱数発生器２の出力
を制御するようにし，同様に乱数発生器１，２の出力と
重複しない様に，乱数発生器２の出力を制御加工するこ
とでも，４つのβは必ず異なった値をランダムに出力す
ることが可能となる。
【００６０】また，上記実施の形態１〜４では注目画素
周辺４画素を参照する形としているが，これに限ったも
のではなく，４画素以上またはそれ以下でも同様の効果
を奏することができる。また，発生させる乱数を３ビッ
トとして説明しているが，これに限ったものではなく，
３ビット以上またはそれ以下でも同様の効果を奏するこ
とができる。
周辺４画素を参照する形としているが，これに限ったも
のではなく，４画素以上またはそれ以下でも同様の効果
を奏することができる。また，発生させる乱数を３ビッ
トとして説明しているが，これに限ったものではなく，
３ビット以上またはそれ以下でも同様の効果を奏するこ
とができる。
【００６１】
【発明の効果】以上のようにこの発明によれば、輪郭発
生や誤差拡散法特有のテクスチャを擬似的に抑制するこ
とができる。特に，本手法はランダムノイズや組織的デ
ィザ信号を重畳していないため，原画像の平均輝度を保
存することができ，ざらつき感の無い高品質な画像を生
成することができる。
生や誤差拡散法特有のテクスチャを擬似的に抑制するこ
とができる。特に，本手法はランダムノイズや組織的デ
ィザ信号を重畳していないため，原画像の平均輝度を保
存することができ，ざらつき感の無い高品質な画像を生
成することができる。
【００６２】また、ランダムな誤差の配分をしているた
め各フレームでのドットの現われ方が異なり，それが時
間平均されることで，輪郭発生や誤差拡散法特有のテク
スチャを擬似的にさらに抑制することができる。
め各フレームでのドットの現われ方が異なり，それが時
間平均されることで，輪郭発生や誤差拡散法特有のテク
スチャを擬似的にさらに抑制することができる。
【００６３】また、重み係数の総和が１になるように制
御することで、平均輝度を保存した高品質な画像を生成
できるという効果を奏するとともに，実現するＨ／Ｗ規
模を少なくすることができるという効果も奏することが
できる。
御することで、平均輝度を保存した高品質な画像を生成
できるという効果を奏するとともに，実現するＨ／Ｗ規
模を少なくすることができるという効果も奏することが
できる。
【００６４】乱数発生手段からの乱数により、予め定め
られた重み係数を注目画素近傍のどの画素の誤差信号に
割り当てるかを制御する誤差選択制御手段を備えること
により、平均輝度を保存した高品質な画像を生成できる
という効果を奏することができるとともに，実現するＨ
／Ｗ規模を少なくすることができ、回路規模削減が可能
になるという効果を奏することができる。
られた重み係数を注目画素近傍のどの画素の誤差信号に
割り当てるかを制御する誤差選択制御手段を備えること
により、平均輝度を保存した高品質な画像を生成できる
という効果を奏することができるとともに，実現するＨ
／Ｗ規模を少なくすることができ、回路規模削減が可能
になるという効果を奏することができる。
【図１】 この発明の実施の形態１を表すブロック構成
図。
図。
【図２】 注目画素近傍画素の誤差信号の説明図。
【図３】 図１における集積誤差演算部と重み係数演算
部の詳細構成図。
部の詳細構成図。
【図４】 実施の形態１における処理手順のフローチャ
ート。
ート。
【図５】 実施の形態２の集積誤差演算部と重み係数演
算部の詳細構成図。
算部の詳細構成図。
【図６】 乗算器の他の構成例を示す構成図。
【図７】 実施の形態３の集積誤差演算部と重み係数演
算部のブロック構成図。
算部のブロック構成図。
【図８】 実施の形態４を表す主要部のブロック構成
図。
図。
【図９】 実施の形態４における処理手順のフローチャ
ート。
ート。
【図１０】 従来の表示システムの輪郭抑制方法を行う
装置の構成図。
装置の構成図。
【図１１】 従来の表示システムの輪郭を抑制する別の
装置の構成図。
装置の構成図。
１：γ補正部、２：加算器，３：量子化器，４：誤差演
算部，５：誤差用ラインメモリ，６：誤差用レジスタ，
７：集積誤差演算部，８：重み係数演算部，９：乱数発
生器、７１〜７４：乗算器，７５：重み付け誤差総和演
算部，７６：除算器、７８：ＳＨビットシフト器、７
９：３ビットシフト器、８１〜８４：レジスタ，８５：
乱数総和演算部、８８：オーバーフロー検出部，８９：
オーバーフロー制御部、８６，８７：加算器、９０，９
１：減算器、９２：第一選択器、９３：第二選択器、７
０１〜７０４：選択器、８０５：誤差選択制御部。
算部，５：誤差用ラインメモリ，６：誤差用レジスタ，
７：集積誤差演算部，８：重み係数演算部，９：乱数発
生器、７１〜７４：乗算器，７５：重み付け誤差総和演
算部，７６：除算器、７８：ＳＨビットシフト器、７
９：３ビットシフト器、８１〜８４：レジスタ，８５：
乱数総和演算部、８８：オーバーフロー検出部，８９：
オーバーフロー制御部、８６，８７：加算器、９０，９
１：減算器、９２：第一選択器、９３：第二選択器、７
０１〜７０４：選択器、８０５：誤差選択制御部。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０４Ｎ 5/202 Ｈ０４Ｎ 5/66 Ａ 5/66 1/40 Ｂ Ｆターム(参考） 5B057 AA20 BA29 BA30 CA08 CA12 CA16 CB07 CB12 CB16 CC01 CE13 CH01 CH08 CH09 CH11 CH18 5C021 PA66 PA67 PA80 PA87 XA34 5C058 AA18 BA07 BA13 BA33 BB14 5C077 LL17 LL19 MP01 NN13 NN14 PP15 PP43 PP47 PP48 PQ08 PQ12 PQ18 PQ22 RR08 TT10 5C080 AA17 DD03 EE29 JJ02 JJ07
Claims (6)
- 【請求項１】 各画素が所定の階調数を持つ表示デバイ
スにより表示する画像信号を制御する画像処理装置にお
いて，入力画像信号をその画像の階調数よりも高い階調
数に変換する補正手段、 注目画素近傍で処理済み画素の誤差の重みを補正後の画
像信号に重畳する加算手段、 加算手段により誤差の重みが重畳された画像信号を表示
デバイスの持つ階調数に量子化する量子化手段、 量子化後の値と量子化前の値の差分により量子化誤差を
計算する誤差演算手段、 注目画素ラインの前ライン誤差信号を格納する誤差信号
メモリ、 誤差演算手段からの量子化誤差を格納する誤差用レジス
タ、 誤差用レジスタの量子化誤差と誤差信号メモリの前ライ
ン誤差信号とから注目画素近傍の誤差の重みを演算する
集積誤差演算手段、とを備えることを特徴とする画像処
理装置 - 【請求項２】 乱数発生手段からの乱数に基づき、注目
画素近傍の複数画素の誤差の重みを算出し、その各重み
係数の総和を演算する重み係数演算手段をさらに備え、 集積誤差演算手段は重み係数演算手段の各重み係数の総
和により注目画素近傍の誤差の重み平均を演算する構成
にされ、 加算手段は注目画素近傍の誤差の重み平均を補正後の画
像信号に重畳する構成にされたことを特徴とする請求項
1記載の画像処理装置。 - 【請求項３】 重み係数演算手段は、重み係数の総和が
１を超えるか否かを検出するオーバーフロー検出手段
と、オーバーフロー検出手段の検出結果により、重み係
数の総和が１を超える時は1以下に制御するオーバーフ
ロー制御手段とを備えることを特徴とする請求項２記載
の画像処理装置。 - 【請求項４】 画素あたり所定の階調数を持つ表示デバ
イスで表示する画像信号を処理する画像処理装置におい
て，入力画像の階調数よりも高い階調数に変換するγ補
正手段、 注目画素近傍で処理済み画素の誤差の重み平均をγ補正
後の画像信号に加算する加算手段、 誤差の重み平均が重畳された画像信号を表示デバイスの
持つ階調数に量子化する量子化手段、 量子化後の値と量子化前の値の差分により量子化誤差を
計算する誤差演算手段、 注目画素ラインの前ライン誤差信号を格納する誤差信号
メモリ、 誤差演算手段からの誤差信号を格納する誤差用レジス
タ、 乱数発生手段からの乱数により、予め定められた重み係
数を注目画素近傍のどの画素の誤差信号に割り当てるか
を制御する誤差選択制御手段、 誤差選択制御手段により割り当てられた重み係数を基に
誤差信号メモリの前ライン誤差信号と誤差用レジスタの
誤差信号から注目画素近傍の誤差の重み平均を演算する
集積誤差演算手段を備えることを特徴とする画像処理装
置。 - 【請求項５】 画素あたり所定の階調数を持つ表示デバ
イスで表示する画像信号を処理する画像処理方法におい
て，γ補正により入力画像の階調数よりも高い階調数に
変換する第1のステップ、 注目画素近傍で処理済み画素の量子化誤差に対する重み
係数を乱数から計算する第2のステップ、 第2のステップで計算された重み係数を基に注目画素近
傍の量子化誤差の重み平均を計算する第3のステップ、 量子化誤差の重み平均を第1のステップで変換後の画像
信号に加算する第4のステップ、 量子化誤差の重み平均を加算した画像信号を量子化し，
その結果を表示デバイスへ転送する第5のステップ、 次画素の処理の為に量子化後の値と量子化前の値の差分
により量子化誤差を計算する第6のステップ、 量子化誤差をレジスタとメモリに格納する第7のステッ
プを備えることを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項６】 画素あたり所定の階調数を持つ表示デバ
イスで表示する画像信号を処理する画像処理方法におい
て，γ補正により入力画像の階調数よりも高い階調数に
変換する第1のステップ、 予め定められた重み係数を注目画素近傍で処理済み画素
のどの量子化誤差に割り当てるかを乱数から計算する第
2のステップ、 第2のステップで計算された重み係数を基に、注目画素
近傍で処理済み画素の量子化誤差の重み平均を計算する
第3のステップ、 誤差の重み平均を第1のステップで変換後の画像信号に
加算する第4のステップ、 誤差の重み平均を加算した画像信号を量子化し，その結
果を表示デバイスへ転送する第5のステップ、 次画素の処理の為に量子化後の値と量子化前の値の差分
により量子化誤差を計算する第6のステップ、 量子化誤差をレジスタとメモリに格納する第7のステッ
プを備えることを特徴とする画像処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001029382A JP2002232713A (ja) | 2001-02-06 | 2001-02-06 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001029382A JP2002232713A (ja) | 2001-02-06 | 2001-02-06 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002232713A true JP2002232713A (ja) | 2002-08-16 |
Family
ID=18893738
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001029382A Abandoned JP2002232713A (ja) | 2001-02-06 | 2001-02-06 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002232713A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005086551A (ja) * | 2003-09-09 | 2005-03-31 | Canon Inc | 画像処理装置、レベルシフト装置、デジタルクランプ装置、及びそれらの方法、及びプログラム、及び記憶媒体 |
| EP1536632A2 (en) * | 2003-11-26 | 2005-06-01 | LG Electronics Inc. | Apparatus and method for processing gray scale in display device |
| JP2007058213A (ja) * | 2005-08-22 | 2007-03-08 | Thomson Licensing | ビデオデータ処理方法及びその装置 |
| JP2012169840A (ja) * | 2011-02-14 | 2012-09-06 | Ricoh Co Ltd | 画像処理装置 |
| US9098921B2 (en) | 2012-03-21 | 2015-08-04 | Japan Display Inc. | Image processor and image processing method |
| JP2016076143A (ja) * | 2014-10-08 | 2016-05-12 | エルジー ディスプレイ カンパニー リミテッド | 画像信号処理装置およびビット拡張演算処理方法 |
-
2001
- 2001-02-06 JP JP2001029382A patent/JP2002232713A/ja not_active Abandoned
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005086551A (ja) * | 2003-09-09 | 2005-03-31 | Canon Inc | 画像処理装置、レベルシフト装置、デジタルクランプ装置、及びそれらの方法、及びプログラム、及び記憶媒体 |
| JP4574144B2 (ja) * | 2003-09-09 | 2010-11-04 | キヤノン株式会社 | デジタルクランプ装置、デジタルクランプ方法、及びプログラム及び記憶媒体 |
| EP1536632A2 (en) * | 2003-11-26 | 2005-06-01 | LG Electronics Inc. | Apparatus and method for processing gray scale in display device |
| EP1536632A3 (en) * | 2003-11-26 | 2008-04-23 | LG Electronics Inc. | Apparatus and method for processing gray scale in display device |
| JP2007058213A (ja) * | 2005-08-22 | 2007-03-08 | Thomson Licensing | ビデオデータ処理方法及びその装置 |
| JP2012169840A (ja) * | 2011-02-14 | 2012-09-06 | Ricoh Co Ltd | 画像処理装置 |
| US9098921B2 (en) | 2012-03-21 | 2015-08-04 | Japan Display Inc. | Image processor and image processing method |
| US9349173B2 (en) | 2012-03-21 | 2016-05-24 | Japan Display Inc. | Image processor and image processing method |
| JP2016076143A (ja) * | 2014-10-08 | 2016-05-12 | エルジー ディスプレイ カンパニー リミテッド | 画像信号処理装置およびビット拡張演算処理方法 |
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