JP2002507848A - ランダムにシフトされるピクセルを有する、画像データの座標変換方法 - Google Patents
ランダムにシフトされるピクセルを有する、画像データの座標変換方法Info
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Abstract
(57)【要約】
ここで記載されているのは画像データの座標変換方法であり、ここでは新しい座標系における新しいピクセルの位置が、座標変換式を用いて、原座標系における原ピクセルの位置から計算される。新しいピクセルの位置を、変化領域において、座標変換によって計算された位置の周りにランダムに変更する。このために乱数値を、計算された新しいピクセルの座標に加算する。この方法は、縮尺変換、画像回転などに適用可能であり、これにより、変換された画像の画質が改善される。この方法によって、座標変換による、細かな画像構造の劣化が回避される。さらに目障りなモアレパターンが阻止される。この方法は、新しいピクセルの色値を計算する手法、例えばニヤレストネーバ法または補間法などと組み合わせることができる。
Description
【０００１】 本発明は、デジタル画像処理の分野に関し、画像の画像データを別の座標系、
例えば別のサイズないしは別の解像度に変換する方法、または回転された画像ま
たはパースペクティブに歪化された画像の計算に関する。画像データに対する座
標変換は、デジタル画像処理のすべての適用分野に使用される。
例えば別のサイズないしは別の解像度に変換する方法、または回転された画像ま
たはパースペクティブに歪化された画像の計算に関する。画像データに対する座
標変換は、デジタル画像処理のすべての適用分野に使用される。
【０００２】 重要な適用分野は電子複製技術であり、ここでは極めて大量の画像データが処
理される。複製技術では、印刷すべきすべての要素、例えばテキスト、グラフィ
ックおよび画像を含む印刷ページに対する印刷版下が形成される。印刷版下を電
子的に作製する場合、これらの要素はデジタル形式である。１つの画像に対して
例えば複数のデータが形成されるが、これはこの画像をスキャナで点または行毎
に走査し、各ピクセルを色成分に分解し、これらの成分の色値をデジタル化する
ことによって行われる。通例、画像はスキャナにおいて赤、緑、青（ＲＧＢ）の
色成分に分解される。４色印刷のためにはつぎにこれらの成分をさらに印刷色の
シアン、マゼンタ、黄および黒（ＣＭＹＫ）に変換する。
理される。複製技術では、印刷すべきすべての要素、例えばテキスト、グラフィ
ックおよび画像を含む印刷ページに対する印刷版下が形成される。印刷版下を電
子的に作製する場合、これらの要素はデジタル形式である。１つの画像に対して
例えば複数のデータが形成されるが、これはこの画像をスキャナで点または行毎
に走査し、各ピクセルを色成分に分解し、これらの成分の色値をデジタル化する
ことによって行われる。通例、画像はスキャナにおいて赤、緑、青（ＲＧＢ）の
色成分に分解される。４色印刷のためにはつぎにこれらの成分をさらに印刷色の
シアン、マゼンタ、黄および黒（ＣＭＹＫ）に変換する。
【０００３】 つぎの作業工程では、デジタル化されたテキスト、グラフィックおよび画像は
、処理ステーションにおいて、カラーモニターを見ながらの制御によってまたは
自動的に、記憶されたレイアウト版下にしたがって印刷ページに編集される。つ
ぎにこの印刷ページはデータ形式例えばページ記述言語PostScriptで記述され、
記憶される。印刷色毎に印刷板を製作するために、印刷ページデータは、印刷色
ＣＭＹＫ毎の色成分データからなる。これらの色成分データは、フィルムないし
は板記録装置により極めて高い解像度でフィルム材に、または直接、印刷板に記
録される。印刷板なしに動作するデジタル印刷機も存在する。この場合、色成分
データはデジタル印刷機に直接、伝送され、そこで印刷材料に印刷される。
、処理ステーションにおいて、カラーモニターを見ながらの制御によってまたは
自動的に、記憶されたレイアウト版下にしたがって印刷ページに編集される。つ
ぎにこの印刷ページはデータ形式例えばページ記述言語PostScriptで記述され、
記憶される。印刷色毎に印刷板を製作するために、印刷ページデータは、印刷色
ＣＭＹＫ毎の色成分データからなる。これらの色成分データは、フィルムないし
は板記録装置により極めて高い解像度でフィルム材に、または直接、印刷板に記
録される。印刷板なしに動作するデジタル印刷機も存在する。この場合、色成分
データはデジタル印刷機に直接、伝送され、そこで印刷材料に印刷される。
【０００４】 フィルム材または印刷板への記録のために、色成分データはラスタイメージプ
ロセッサ（ＲＩＰ＝Raster-Image-Processor）で高解像度のビットマップデータ
に変換され、ここで色の深さ値によって、ラスタピクセルは異なるサイズで形成
される。この結果として得られるのは、ピクセル毎に２つの輝度値（黒ないしは
白）だけを有する高解像度の２値の画像である。英語ではこのような画像は「ビ
ットマップ」（Bitmap）と称され、ドイツ語の専門用語では"Strichbild"とも称
される。
ロセッサ（ＲＩＰ＝Raster-Image-Processor）で高解像度のビットマップデータ
に変換され、ここで色の深さ値によって、ラスタピクセルは異なるサイズで形成
される。この結果として得られるのは、ピクセル毎に２つの輝度値（黒ないしは
白）だけを有する高解像度の２値の画像である。英語ではこのような画像は「ビ
ットマップ」（Bitmap）と称され、ドイツ語の専門用語では"Strichbild"とも称
される。
【０００５】 複製技術で慣用の、画像に対する解像度は、例えば１２ピクセル／ｍｍ（３０
０ピクセル／ツォル）である。ピクセル毎に４つの色値を記憶し（ＣＭＹＫ）、
色値の深さをそれぞれ８ビット（＝１バイト）でデジタル化すると、ＤＩＮ Ａ
４のサイズの１画像に対して ２１０ｍｍ×２９７ｍｍ×１２×１２×４ ＝３５，９２５，１２０バイト （１）
すなわち約３６Ｍバイトのデータ量が発生する。ラスタイメージプロセッサでは
、ビットマップデータははるかに高い解像度、例えば１００ピクセル／ｍｍ（２
５４０ピクセル／ツォル）で形成される。しかしながら各ピクセルは１ビットで
デジタル化される。それはピクセルは２つの輝度値だけをとることができるから
である。したがってＤＩＮ Ａ４の印刷ページの４つの色成分データに対して ２１０ｍｍ×２９７ｍｍ×１００×１００×１／８×４ ＝３１１，８５０，０００バイト （２）
すなわち約３１２Ｍバイトのデータ量が発生する。このデータ量は、印刷製品の
ページ数と共にさらに倍増する。したがって電子複製技術では極めて大きなデー
タ量を処理しなければならない。そのため、効率的な処理方法を使用することは
極めて重要である。
０ピクセル／ツォル）である。ピクセル毎に４つの色値を記憶し（ＣＭＹＫ）、
色値の深さをそれぞれ８ビット（＝１バイト）でデジタル化すると、ＤＩＮ Ａ
４のサイズの１画像に対して ２１０ｍｍ×２９７ｍｍ×１２×１２×４ ＝３５，９２５，１２０バイト （１）
すなわち約３６Ｍバイトのデータ量が発生する。ラスタイメージプロセッサでは
、ビットマップデータははるかに高い解像度、例えば１００ピクセル／ｍｍ（２
５４０ピクセル／ツォル）で形成される。しかしながら各ピクセルは１ビットで
デジタル化される。それはピクセルは２つの輝度値だけをとることができるから
である。したがってＤＩＮ Ａ４の印刷ページの４つの色成分データに対して ２１０ｍｍ×２９７ｍｍ×１００×１００×１／８×４ ＝３１１，８５０，０００バイト （２）
すなわち約３１２Ｍバイトのデータ量が発生する。このデータ量は、印刷製品の
ページ数と共にさらに倍増する。したがって電子複製技術では極めて大きなデー
タ量を処理しなければならない。そのため、効率的な処理方法を使用することは
極めて重要である。
【０００６】 複製技術では、デジタル画像データを別の画像サイズに（解像度を維持したま
まで）、または別の解像度に（画像サイズを維持したままで）変換しなければな
らないことが多い。これらの２つの縮尺変換を行う場合、同じ問題を解決しなけ
ればならない。与えられた画像行当たりのピクセル数から、また与えられた画像
行数から、別の画像行当たりのピクセル数を、また別の行数を計算しなければな
らない。新たに計算したピクセルの色値は、原画像の対応するピクセルから、変
換された画像の画質が損なわれないように求めなければならない。従来技術から
公知の方法では、複製技術の大きな画像データ量に対して時間的に極めてコスト
がかかる。変換された画像では原画像の構造が劣化することがあり、目障りなパ
ターン（モアレ）が、殊にラスタ化されたビットマップデータの縮尺変換時に発
生することがある。
まで）、または別の解像度に（画像サイズを維持したままで）変換しなければな
らないことが多い。これらの２つの縮尺変換を行う場合、同じ問題を解決しなけ
ればならない。与えられた画像行当たりのピクセル数から、また与えられた画像
行数から、別の画像行当たりのピクセル数を、また別の行数を計算しなければな
らない。新たに計算したピクセルの色値は、原画像の対応するピクセルから、変
換された画像の画質が損なわれないように求めなければならない。従来技術から
公知の方法では、複製技術の大きな画像データ量に対して時間的に極めてコスト
がかかる。変換された画像では原画像の構造が劣化することがあり、目障りなパ
ターン（モアレ）が、殊にラスタ化されたビットマップデータの縮尺変換時に発
生することがある。
【０００７】 したがって本発明の課題は、公知の画像座標変換方法の欠点を回避し、目障り
なパターンを形成しない、効率的で質的にも良好な方法を提供することである。
この課題は請求項１および従属請求項２〜１０に記載された特徴的構成によって
解決される。
なパターンを形成しない、効率的で質的にも良好な方法を提供することである。
この課題は請求項１および従属請求項２〜１０に記載された特徴的構成によって
解決される。
【０００８】 本発明を以下、図１〜８に基づいて詳しく説明する。ここで、 図１は、所定の画像行数と画像行当たりピクセル数とを有する原画像の例を示
しており、 図２は、新たに計算したピクセルの位置を原画像において示しており、 図３は、画像行数および画像行当たりのピクセル数が低減された変換画像を示
しており、 図４は、新しいピクセルの位置に対する変化領域を、隣接する原ピクセルを基
準に示しており、 図５は、新しいピクセルの行位置に対する変化領域を、隣接する原ピクセルを
基準に示しており、 図６は、原画像の例を示しており、 図７は、本発明の方法を適用せずに縮小された原画像を示しており、 図８は、本発明の方法を適用して縮小された原画像を示している。
しており、 図２は、新たに計算したピクセルの位置を原画像において示しており、 図３は、画像行数および画像行当たりのピクセル数が低減された変換画像を示
しており、 図４は、新しいピクセルの位置に対する変化領域を、隣接する原ピクセルを基
準に示しており、 図５は、新しいピクセルの行位置に対する変化領域を、隣接する原ピクセルを
基準に示しており、 図６は、原画像の例を示しており、 図７は、本発明の方法を適用せずに縮小された原画像を示しており、 図８は、本発明の方法を適用して縮小された原画像を示している。
【０００９】 従来技術では、座標変換はどの方法でも２つのステップで実行される。第１ス
テップでは新しく計算すべきピクセルの位置が、原ピクセルの位置を基準に求め
られる。第２のステップでは、新しいピクセルの色値が、この新しいピクセルの
位置に隣接する原ピクセルの色値から計算される。これらの２つのステップを以
下では縮尺変換の例で説明する。
テップでは新しく計算すべきピクセルの位置が、原ピクセルの位置を基準に求め
られる。第２のステップでは、新しいピクセルの色値が、この新しいピクセルの
位置に隣接する原ピクセルの色値から計算される。これらの２つのステップを以
下では縮尺変換の例で説明する。
【００１０】 図１は、１３の画像行と画像行当たり１３のピクセルとを有する原画像１の例
を示しており、この画像の縮尺が変換される。説明を簡単にするため、正方形の
画像が選択されている。一般的には画像は正方形ではなく、したがって画像行数
および画像行当たりのピクセル数は相異なりかつ格段に大きい。この実施例では
、幅Ｂ１および高さＨ１の画像面積が１３×１３の部分小面積に分割されており
、これらがピクセル２に対応する。ピクセルの色値は、対応する部分小面積の画
像の色値を表す。各ピクセルの中心において点３は、ピクセルの位置をｘ，ｙ座
標系で示している。画像行と、画像行のピクセルとにはそれぞれ０〜１２が通番
で付されている。第１画像行の第１ピクセルは、座標原点（０，０）にある。与
えられた解像度がＲピクセル／ｍｍの場合は、この画像の寸法は、Ｂ１＝１３／
ＲｍｍおよびＨ１＝１３／Ｒｍｍになる。
を示しており、この画像の縮尺が変換される。説明を簡単にするため、正方形の
画像が選択されている。一般的には画像は正方形ではなく、したがって画像行数
および画像行当たりのピクセル数は相異なりかつ格段に大きい。この実施例では
、幅Ｂ１および高さＨ１の画像面積が１３×１３の部分小面積に分割されており
、これらがピクセル２に対応する。ピクセルの色値は、対応する部分小面積の画
像の色値を表す。各ピクセルの中心において点３は、ピクセルの位置をｘ，ｙ座
標系で示している。画像行と、画像行のピクセルとにはそれぞれ０〜１２が通番
で付されている。第１画像行の第１ピクセルは、座標原点（０，０）にある。与
えられた解像度がＲピクセル／ｍｍの場合は、この画像の寸法は、Ｂ１＝１３／
ＲｍｍおよびＨ１＝１３／Ｒｍｍになる。
【００１１】 図１の画像を、例えば１０×１０ピクセルに、すなわち縮尺係数Ｓ＝１０／１
３で変換すべきものとする。これによってこの画像が縮小されるか否かは、どの
ような解像度でこれを再現するかに依存する。解像度を変更しなければ、Ｂ２＝
１０／ＲｍｍおよびＨ２＝１０／Ｒｍｍの縮小された寸法が得られる。例えばよ
り粗い解像度で再現する場合、ピクセル数が少なくなってもこの画像は大きくな
ることもある。したがって縮尺変換と寸法の変化とを必ずしも同一視することは
できない。しかしながら縮尺変換の要点は、新しい画像を、別の画像行数および
画像行当たりのピクセル数で形成することである。
３で変換すべきものとする。これによってこの画像が縮小されるか否かは、どの
ような解像度でこれを再現するかに依存する。解像度を変更しなければ、Ｂ２＝
１０／ＲｍｍおよびＨ２＝１０／Ｒｍｍの縮小された寸法が得られる。例えばよ
り粗い解像度で再現する場合、ピクセル数が少なくなってもこの画像は大きくな
ることもある。したがって縮尺変換と寸法の変化とを必ずしも同一視することは
できない。しかしながら縮尺変換の要点は、新しい画像を、別の画像行数および
画像行当たりのピクセル数で形成することである。
【００１２】 図２では、新しく計算されたピクセル４が、原画像を基準に示されている。こ
れらのピクセルの位置はばつ印によって示されている。新しく計算された第１行
の第１ピクセルも同様にｘ，ｙ座標系の原点にある。新しいピクセルの位置を求
めるために、新しいピクセルを均等に画像面積に分配する。原ピクセルのｘおよ
びｙ方向の間隔をそれぞれ１とすると、この画像はこの単位で１３×１３の面積
を有する。画像行当たり１０ピクセルおよび１０画像行で同じ面積を覆うために
は、新しいピクセルはより長い間隔ｄｘないしはｄｙを有しなければならない。
新しいピクセルの行方向の間隔ｄｘは、元の画像行当たりのピクセル数と、新た
め画像行当たりのピクセル数との比から得られる。すなわち、ｄｘ＝１３／１０
＝１／Ｓである。同様にこの実施例で新しい画像行の間隔はｄｙ＝１３／１０＝
１／Ｓで得られる。ｘ方向およびｙ方向に対して異なる縮尺係数ＳｘないしはＳ
ｙを選択することができる。この場合、新しいピクセルの間隔は ｄｘ＝１／Ｓｘ ないしは ｄｙ＝１／Ｓｙ （３）
で得られる。
れらのピクセルの位置はばつ印によって示されている。新しく計算された第１行
の第１ピクセルも同様にｘ，ｙ座標系の原点にある。新しいピクセルの位置を求
めるために、新しいピクセルを均等に画像面積に分配する。原ピクセルのｘおよ
びｙ方向の間隔をそれぞれ１とすると、この画像はこの単位で１３×１３の面積
を有する。画像行当たり１０ピクセルおよび１０画像行で同じ面積を覆うために
は、新しいピクセルはより長い間隔ｄｘないしはｄｙを有しなければならない。
新しいピクセルの行方向の間隔ｄｘは、元の画像行当たりのピクセル数と、新た
め画像行当たりのピクセル数との比から得られる。すなわち、ｄｘ＝１３／１０
＝１／Ｓである。同様にこの実施例で新しい画像行の間隔はｄｙ＝１３／１０＝
１／Ｓで得られる。ｘ方向およびｙ方向に対して異なる縮尺係数ＳｘないしはＳ
ｙを選択することができる。この場合、新しいピクセルの間隔は ｄｘ＝１／Ｓｘ ないしは ｄｙ＝１／Ｓｙ （３）
で得られる。
【００１３】 この場合、新しい画像行の新しい第ｎピクセルのｘ位置ｘ(ｎ)および新しい第
ｍ画像行のｙ位置ｙ(ｍ)は、 ｘ(ｎ)＝ｎ×ｄｘ＝ｎ×１／Ｓｘ ｙ(ｍ)＝ｍ×ｄｙ＝ｍ×１／Ｓｙ （４）
である。
ｍ画像行のｙ位置ｙ(ｍ)は、 ｘ(ｎ)＝ｎ×ｄｘ＝ｎ×１／Ｓｘ ｙ(ｍ)＝ｍ×ｄｙ＝ｍ×１／Ｓｙ （４）
である。
【００１４】 一般的な座標変換では、新しい座標系（ｕ，ｖ）における新しいピクセルの位
置ｕ(ｎ)およびｖ(ｍ)は、座標変換式ｆｕ(ｘ，ｙ)とｆｖ(ｘ，ｙ)を用いて、原
座標系(ｘ，ｙ)における原ピクセルの座標の関数として計算される。
置ｕ(ｎ)およびｖ(ｍ)は、座標変換式ｆｕ(ｘ，ｙ)とｆｖ(ｘ，ｙ)を用いて、原
座標系(ｘ，ｙ)における原ピクセルの座標の関数として計算される。
【００１５】 ｕ(ｎ)＝ｆｕ(ｘ，ｙ) ｖ(ｍ)＝ｆｖ(ｘ，ｙ) （５） 図３では、この実施例に対して縮尺変換後の画像が、原画像と同じ解像度Ｒピ
クセル／ｍｍで再現された場合に示されている。この場合、寸法Ｂ２＝１０／Ｒ
ｍｍおよびＨ２＝１０／Ｒｍｍの縮小された画像が得られる。
クセル／ｍｍで再現された場合に示されている。この場合、寸法Ｂ２＝１０／Ｒ
ｍｍおよびＨ２＝１０／Ｒｍｍの縮小された画像が得られる。
【００１６】 縮尺変換の第２ステップでは従来技術にしたがい、新しいピクセルの色値が、
種々の手法によって、新しいピクセルの位置に隣接する原ピクセルの色値から計
算される。最も簡単な場合、新しいピクセルの色値は、この新しいピクセルに最
も接近している原ピクセルの色値と同じ値に設定される。この手法は「ニヤレス
トネーバ法」（Nearest-Neighbour-Verfahren）という概念で公知である。この 手法は殊に大きな画像データ量に対して、極めて高速に実行できるという利点を
有するが、原画像の構造が劣化し、目障りなパターンが形成され得るという欠点
を有する。図２の実施例では、このニヤレストネーバ法によって原画像行ないし
は画像列２，６および１１が捉えられない。すなわちこれらの行ないしは列の１
ピクセル幅しかない細かな画像構造が、縮尺変換の際に失われる。さらに捉えら
れない画像行ないしは画像列は規則的な間隔で発生するため、目障りなパターン
（モアレ）が生じてしまうことがある。新しいピクセルの数および新しい画像行
の数が増える縮尺変換では、新しいピクセルは、原ピクセルよりも接近して並び
合う。この場合、ニヤレストネーバ法によっていくつかの画像行ないしは画像列
が２重に捉えられる。またこれによって原画像構造の質が劣化し、目障りなパタ
ーンが形成されてしまうことがある。
種々の手法によって、新しいピクセルの位置に隣接する原ピクセルの色値から計
算される。最も簡単な場合、新しいピクセルの色値は、この新しいピクセルに最
も接近している原ピクセルの色値と同じ値に設定される。この手法は「ニヤレス
トネーバ法」（Nearest-Neighbour-Verfahren）という概念で公知である。この 手法は殊に大きな画像データ量に対して、極めて高速に実行できるという利点を
有するが、原画像の構造が劣化し、目障りなパターンが形成され得るという欠点
を有する。図２の実施例では、このニヤレストネーバ法によって原画像行ないし
は画像列２，６および１１が捉えられない。すなわちこれらの行ないしは列の１
ピクセル幅しかない細かな画像構造が、縮尺変換の際に失われる。さらに捉えら
れない画像行ないしは画像列は規則的な間隔で発生するため、目障りなパターン
（モアレ）が生じてしまうことがある。新しいピクセルの数および新しい画像行
の数が増える縮尺変換では、新しいピクセルは、原ピクセルよりも接近して並び
合う。この場合、ニヤレストネーバ法によっていくつかの画像行ないしは画像列
が２重に捉えられる。またこれによって原画像構造の質が劣化し、目障りなパタ
ーンが形成されてしまうことがある。
【００１７】 このような目障りな作用は、新しいピクセルの色値が、隣接する複数の原ピク
セルの色値を重み付けして加算することによって補間されれば緩和することがで
きる。しかしこの公知の方法は計算負荷が高く、したがって大きな画像データ量
に対してはあまり有利ではない。さらに目障りなパターンはこれによって必ずし
も回避できない。殊に２つの輝度値でかを有する２値画像（Strichbilderないし
はビットマップ画像）に対しては、新しいピクセルの周りの原ピクセルを、パタ
ーン認識の手法を用いて分析する方法も公知である。つぎに分析の結果、新しい
ピクセルの色値が求められ、ここで例えば単なるニヤレストネーバ法では失われ
てしまうかまたは極度に劣化してしまう細かな画像構造を維持することが試みら
れる。このパターン認識の手法もピクセル毎に高い計算コストを要求するため、
大きな画像データ量に対しては時間的にコストがかかりすぎる。
セルの色値を重み付けして加算することによって補間されれば緩和することがで
きる。しかしこの公知の方法は計算負荷が高く、したがって大きな画像データ量
に対してはあまり有利ではない。さらに目障りなパターンはこれによって必ずし
も回避できない。殊に２つの輝度値でかを有する２値画像（Strichbilderないし
はビットマップ画像）に対しては、新しいピクセルの周りの原ピクセルを、パタ
ーン認識の手法を用いて分析する方法も公知である。つぎに分析の結果、新しい
ピクセルの色値が求められ、ここで例えば単なるニヤレストネーバ法では失われ
てしまうかまたは極度に劣化してしまう細かな画像構造を維持することが試みら
れる。このパターン認識の手法もピクセル毎に高い計算コストを要求するため、
大きな画像データ量に対しては時間的にコストがかかりすぎる。
【００１８】 本発明の方法により、上記の欠点（画像構造の質の劣化および目障りなパター
ンの形成）が、ピクセル毎の計算コストを極端に増すことなく回避される。した
がって例えば電子複製技術で発生する極めて大きな画像データ量に対しても有利
である。これは新しいピクセルの位置に対する新しい形式の位置計算手法によっ
て達成される。この新しい形式の位置計算手法は、新しいピクセルに対して色値
を計算するすべての公知の方法（ニヤレストネーバ法、補間法、パターン認識法
）と組み合わせることができる。
ンの形成）が、ピクセル毎の計算コストを極端に増すことなく回避される。した
がって例えば電子複製技術で発生する極めて大きな画像データ量に対しても有利
である。これは新しいピクセルの位置に対する新しい形式の位置計算手法によっ
て達成される。この新しい形式の位置計算手法は、新しいピクセルに対して色値
を計算するすべての公知の方法（ニヤレストネーバ法、補間法、パターン認識法
）と組み合わせることができる。
【００１９】 図４は、隣接する原ピクセル２の２×２の部分と、新しいピクセル４の位置と
を示しており、この位置は、上記の位置決定手法にしたがって、新しいピクセル
間の間隔ｄｘおよびｄｙから得られる。本発明の方法によれば、新しいピクセル
の位置を、変化領域５においてこの位置の周りにランダムに変更する。このため
に−ａｘ〜＋ａｘの範囲の乱数値と位置のｘ座標とを、また−ａｙ〜＋ａｙの範
囲の乱数値と位置のｙ座標とを加算することができる。この手段により、新しい
ピクセルの位置は、所定の確率で、同じまたは別の原ピクセルの領域にシフトさ
れる。引き続き新しいピクセルの色値が、例えばニヤレストネーバ法によって計
算される場合、原ピクセルの個々の画像行ないしは画像列が（縮小される場合に
）完全に失われてしまったり、ないしは（拡大される場合に）その全長にわたっ
て２重になってしまうことがない。ピクセルはもはや規則的な間隔で抜けたり、
ないしは２重になることもなく、これによって目障りなパターンの形成が回避さ
れる。新しいピクセルの色値を、隣接する原ピクセルから補間法を用いて計算す
るのと関連して、目障りな残余パターンは回避される。それは１つの行ないしは
列において、つねに原画像の同じ隣接ピクセルが補間に使用されてしまうことは
ないからである。
を示しており、この位置は、上記の位置決定手法にしたがって、新しいピクセル
間の間隔ｄｘおよびｄｙから得られる。本発明の方法によれば、新しいピクセル
の位置を、変化領域５においてこの位置の周りにランダムに変更する。このため
に−ａｘ〜＋ａｘの範囲の乱数値と位置のｘ座標とを、また−ａｙ〜＋ａｙの範
囲の乱数値と位置のｙ座標とを加算することができる。この手段により、新しい
ピクセルの位置は、所定の確率で、同じまたは別の原ピクセルの領域にシフトさ
れる。引き続き新しいピクセルの色値が、例えばニヤレストネーバ法によって計
算される場合、原ピクセルの個々の画像行ないしは画像列が（縮小される場合に
）完全に失われてしまったり、ないしは（拡大される場合に）その全長にわたっ
て２重になってしまうことがない。ピクセルはもはや規則的な間隔で抜けたり、
ないしは２重になることもなく、これによって目障りなパターンの形成が回避さ
れる。新しいピクセルの色値を、隣接する原ピクセルから補間法を用いて計算す
るのと関連して、目障りな残余パターンは回避される。それは１つの行ないしは
列において、つねに原画像の同じ隣接ピクセルが補間に使用されてしまうことは
ないからである。
【００２０】 変化領域５のサイズは、この変化領域が、ほぼ原画像のピクセル間隔の半分か
ら１ピクセル間隔までを含むように選択される。
ら１ピクセル間隔までを含むように選択される。
【００２１】 この変化領域は、新しいピクセル位置に対称でなくてもよい。この変化領域は
任意に非対称に選択することが可能であり、または正の乱数だけまたは負の乱数
だけがピクセル位置の座標に加算されるようにすることも可能である。
任意に非対称に選択することが可能であり、または正の乱数だけまたは負の乱数
だけがピクセル位置の座標に加算されるようにすることも可能である。
【００２２】 図５は本発明の方法の簡単な実施例を示しており、ここでは各々の新しいピク
セル毎に、新しい乱数値を形成する必要はない。この実施例では新しい画像行の
すべての新しいピクセルの位置は、同じ乱数値だけｘ方向にシフトされ、ここで
これらのピクセルは相互に固定の間隔ｄｘを維持する。新しい画像行毎に新しい
乱数値が形成される。同様に新しい列のすべての新しいピクセルの位置を、同じ
乱数値だけｙ方向にシフトすることができ、ここでこれらのピクセルは相互に固
定の間隔ｄｙを維持する。このような手段によって各画像行ないしは画像列のは
じめにだけ、新しい乱数値を形成するだけでよく、これによって処理時間は格段
に低減される。有利には画像行のｘ方向へのシフトと、画像列のｙ方向へのシフ
トを相互に組み合わせる。
セル毎に、新しい乱数値を形成する必要はない。この実施例では新しい画像行の
すべての新しいピクセルの位置は、同じ乱数値だけｘ方向にシフトされ、ここで
これらのピクセルは相互に固定の間隔ｄｘを維持する。新しい画像行毎に新しい
乱数値が形成される。同様に新しい列のすべての新しいピクセルの位置を、同じ
乱数値だけｙ方向にシフトすることができ、ここでこれらのピクセルは相互に固
定の間隔ｄｙを維持する。このような手段によって各画像行ないしは画像列のは
じめにだけ、新しい乱数値を形成するだけでよく、これによって処理時間は格段
に低減される。有利には画像行のｘ方向へのシフトと、画像列のｙ方向へのシフ
トを相互に組み合わせる。
【００２３】 乱数値の形成は、処理中に公知の乱数値発生器によって行うことできる。処理
時間を節約するために、乱数値のリストをあらかじめ形成しておき、１つまたは
複数のテーブル、例えばｘ方向に対するテーブルとｙ方向に対するテーブルに記
憶することも可能である。この場合、縮尺変換中にその都度必要な乱数値を連続
的に、対応するテーブルから読み出す。
時間を節約するために、乱数値のリストをあらかじめ形成しておき、１つまたは
複数のテーブル、例えばｘ方向に対するテーブルとｙ方向に対するテーブルに記
憶することも可能である。この場合、縮尺変換中にその都度必要な乱数値を連続
的に、対応するテーブルから読み出す。
【００２４】 本発明を縮尺変換の例で説明したが、その適用は縮尺変換に限定されない。本
発明は、画像データに対するあらゆる形式の座標変換、例えば任意角度での画像
の回転、画像のパースペクティブな歪化、空間内での湾曲した面への画像の写像
などに適用可能である。このような複雑な座標変換は、デジタル画像処理の多く
の分野において、例えば３次元対象物を表現する際、または空撮または衛星撮影
画像の歪み除去を行う際に重要である。簡単な縮尺変換の場合と同様に、これら
の複雑な座標変換においても、新しい画像において原画像構造が劣化し、かつ目
障りなパターンが発生し得るという問題がある。縮尺変換の場合と同様に、複雑
な座標変換の場合も、第１ステップにおいて新しい座標系における新しいピクセ
ルの位置が座標変換式を用いて求められ、ここでこれらの新しいピクセル位置は
、原ピクセルの間にある。この第１ステップでは本発明を、目障りな作用を回避
するために適用することができる。つぎの第２ステップでは、縮尺変換時と同様
に色値を、新しいピクセルの周りにある原ピクセルから計算する。
発明は、画像データに対するあらゆる形式の座標変換、例えば任意角度での画像
の回転、画像のパースペクティブな歪化、空間内での湾曲した面への画像の写像
などに適用可能である。このような複雑な座標変換は、デジタル画像処理の多く
の分野において、例えば３次元対象物を表現する際、または空撮または衛星撮影
画像の歪み除去を行う際に重要である。簡単な縮尺変換の場合と同様に、これら
の複雑な座標変換においても、新しい画像において原画像構造が劣化し、かつ目
障りなパターンが発生し得るという問題がある。縮尺変換の場合と同様に、複雑
な座標変換の場合も、第１ステップにおいて新しい座標系における新しいピクセ
ルの位置が座標変換式を用いて求められ、ここでこれらの新しいピクセル位置は
、原ピクセルの間にある。この第１ステップでは本発明を、目障りな作用を回避
するために適用することができる。つぎの第２ステップでは、縮尺変換時と同様
に色値を、新しいピクセルの周りにある原ピクセルから計算する。
【００２５】 図６から８では本発明の効果が、簡単な２値画像の例で示されている。図６で
は、対角線のストライプ状パターンを有する原画像の拡大した部分図が示されて
いる。図７には本発明の方法を適用しないで９７％に縮小した画像が示されてお
り、ここでは新しいピクセルの輝度値はニヤレストネーバ法によって求められて
いる。ここでは抜けた画像行および画像列がはっきりと判り、これらが目障りな
ボックス状のパターンを形成する。図８には本発明の方法を適用して縮小された
画像が示されている。ここではボックス状のパターンは発生しない。新しいピク
セルを乱数によってシフトすることにより、対角線ストライプの縁がやや粗くな
っている。しかしこの作用は画像の解像度が高い場合、例えば複製技術では、本
発明を適用しない場合に形成される規則的なパターンよりもはるかに目障りでな
い。
は、対角線のストライプ状パターンを有する原画像の拡大した部分図が示されて
いる。図７には本発明の方法を適用しないで９７％に縮小した画像が示されてお
り、ここでは新しいピクセルの輝度値はニヤレストネーバ法によって求められて
いる。ここでは抜けた画像行および画像列がはっきりと判り、これらが目障りな
ボックス状のパターンを形成する。図８には本発明の方法を適用して縮小された
画像が示されている。ここではボックス状のパターンは発生しない。新しいピク
セルを乱数によってシフトすることにより、対角線ストライプの縁がやや粗くな
っている。しかしこの作用は画像の解像度が高い場合、例えば複製技術では、本
発明を適用しない場合に形成される規則的なパターンよりもはるかに目障りでな
い。
【図１】 所定の画像行数と画像行当たりピクセル数とを有する原画像の例を示す図であ
る。
る。
【図２】 新たに計算したピクセルの位置を原画像において示す図である。
【図３】 画像行数および画像行当たりのピクセル数が低減された変換画像を示す図であ
る。
る。
【図４】 新しいピクセルの位置に対する変化領域を、隣接する原ピクセルを基準に示す
図である。
図である。
【図５】 新しいピクセルの行位置に対する変化領域を、隣接する原ピクセルに対して示
す図である。
す図である。
【図６】 原画像の例を示す図である。
【図７】 本発明の方法を適用せずに縮小された原画像を示す図である。
【図８】 本発明の方法を適用して縮小された原画像を示す図である。
【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３月２７日（２０００．３．２７）
【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】００１７
【補正方法】変更
【補正内容】
【００１７】 このような目障りな作用は、新しいピクセルの色値が、隣接する複数の原ピク
セルの色値を重み付けして加算することによって補間されれば緩和することがで
きる。しかしこの公知の方法は計算負荷が高く、したがって大きな画像データ量
に対してはあまり有利ではない。さらに目障りなパターンはこれによって必ずし
も回避できない。 米国特許ＵＳ−Ａ−５６５７０４７号から、このような方法が、画像のディス
プレイ表示の縮尺変換について公知である。隣接する複数の原ピクセルの色値を
重み付けして加算することをそこではブレンディング（Blending）と称している
。この明細書には、わずかなメモリコストで実現できる、補間法の回路技術的な
実施についても記載されている。 殊に２つの輝度値でかを有する２値画像（Strichbilderないしはビットマップ
画像）に対しては、新しいピクセルの周りの原ピクセルを、パターン認識の手法
を用いて分析する方法も公知である。つぎに分析の結果、新しいピクセルの色値
が求められ、ここで例えば単なるニヤレストネーバ法では失われてしまうかまた
は極度に劣化してしまう細かな画像構造を維持することが試みられる。このパタ
ーン認識の手法もピクセル毎に高い計算コストを要求するため、大きな画像デー
タ量に対しては時間的にコストがかかりすぎる。
セルの色値を重み付けして加算することによって補間されれば緩和することがで
きる。しかしこの公知の方法は計算負荷が高く、したがって大きな画像データ量
に対してはあまり有利ではない。さらに目障りなパターンはこれによって必ずし
も回避できない。 米国特許ＵＳ−Ａ−５６５７０４７号から、このような方法が、画像のディス
プレイ表示の縮尺変換について公知である。隣接する複数の原ピクセルの色値を
重み付けして加算することをそこではブレンディング（Blending）と称している
。この明細書には、わずかなメモリコストで実現できる、補間法の回路技術的な
実施についても記載されている。 殊に２つの輝度値でかを有する２値画像（Strichbilderないしはビットマップ
画像）に対しては、新しいピクセルの周りの原ピクセルを、パターン認識の手法
を用いて分析する方法も公知である。つぎに分析の結果、新しいピクセルの色値
が求められ、ここで例えば単なるニヤレストネーバ法では失われてしまうかまた
は極度に劣化してしまう細かな画像構造を維持することが試みられる。このパタ
ーン認識の手法もピクセル毎に高い計算コストを要求するため、大きな画像デー
タ量に対しては時間的にコストがかかりすぎる。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (71)出願人 Ｋｕｒｆｕｅｒｓｔｅｎ−Ａｎｌａｇｅ 52−60，Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ，Ｆｅｄｅ ｒａｌ Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｇｅｒ ｍａｎｙ Ｆターム(参考） 2C262 AA24 AA26 AA29 BB03 BC11 BC15 DA09 DA11 DA15 DA16 5B057 CA12 CA16 CB12 CB16 CC01 CD06 5C076 AA21 AA22 AA23 AA24 BB25
Claims (10)
- 【請求項１】 新しい座標系における新しいピクセルの位置を、座標変換式
を用いて、原座標系における原ピクセルの位置から計算する形式の、画像データ
の座標変換方法において、 前記の新しいピクセルの位置を、変化領域において、座標変換によって計算さ
れた位置の周りにランダムに変更することを特徴とする 画像データの座標変換方法。 - 【請求項２】 新しいピクセルの位置の変更は、乱数値と、新しいピクセル
の計算した座標との加算または減算によって行われる 請求項１に記載の方法。 - 【請求項３】 新しいピクセル毎に、新しい乱数値を加算また減算する 請求項２に記載の方法。
- 【請求項４】 １座標方向のすべての新しいピクセルに対して、同じ乱数値
を加算または減算する 請求項２に記載の方法。 - 【請求項５】 新しいピクセルの位置のランダムな変更を、画像データの縮
尺変換時に適用する 請求項１から４までのいずれか１項に記載の方法。 - 【請求項６】 新しいピクセルの位置のランダムな変更を、画像データの任
意の座標変換時に適用する 請求項１から４までのいずれか１項に記載の方法。 - 【請求項７】 画像データは、ピクセル毎に２つの色階調を有する２値画像
を表す 請求項１から６までのいずれか１項に記載の方法。 - 【請求項８】 画像データは、ピクセル毎に任意の数の色階調を有する画像
を表す 請求項１から６までのいずれか１項に記載の方法。 - 【請求項９】 新しいピクセルの色値を、最も近くに隣接する原ピクセルの
色値に等しく設定する 請求項１から８までのいずれか１項に記載の方法。 - 【請求項１０】 新しいピクセルの色値を補間によって、隣接する原ピクセ
ルの色値から計算する 請求項１から８までのいずれか１項に記載の方法。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE19812028.1 | 1998-03-19 | ||
| DE19812028A DE19812028A1 (de) | 1998-03-19 | 1998-03-19 | Verfahren zur Koordinatenumrechnung von Bilddaten mit zufälligem Offset der Bildpunkte |
| PCT/DE1999/000540 WO1999048047A1 (de) | 1998-03-19 | 1999-03-02 | Verfahren zur koordinatenumrechnung von bilddaten mit zufälligem offset der bildpunkte |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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ID=7861507
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000537174A Pending JP2002507848A (ja) | 1998-03-19 | 1999-03-02 | ランダムにシフトされるピクセルを有する、画像データの座標変換方法 |
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| Country | Link |
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| US (1) | US6931163B1 (ja) |
| EP (1) | EP1064618B1 (ja) |
| JP (1) | JP2002507848A (ja) |
| CN (1) | CN1124024C (ja) |
| DE (2) | DE19812028A1 (ja) |
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| WO2003007238A1 (fr) * | 2001-07-12 | 2003-01-23 | Do Labs | Procede et systeme pour calculer une image transformee a partir d'une image numerique |
| CN100407211C (zh) * | 2004-12-30 | 2008-07-30 | 李强 | 利用计算机从图形中自动获取采样点工程参数值的方法 |
| US7586644B2 (en) * | 2006-02-15 | 2009-09-08 | Conexant Systems, Inc. | Color conversion system and method |
| US10650496B2 (en) | 2018-02-13 | 2020-05-12 | Ricoh Company, Ltd. | Image scaling with efficient pixel resolution conversion |
| US11563899B2 (en) | 2020-08-14 | 2023-01-24 | Raytheon Company | Parallelization technique for gain map generation using overlapping sub-images |
| US11889049B2 (en) | 2020-08-14 | 2024-01-30 | Raytheon Company | Gain map generation with rotation compensation |
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| DE3687427T2 (de) * | 1985-05-22 | 1993-05-06 | Toyo Seikan Kaisha Ltd | Verfahren fuer gedruckte, durch ziehen geformte koerper und durch dieses verfahren geformtes gefaess. |
| US4674107A (en) * | 1985-07-31 | 1987-06-16 | Picker International, Inc. | Display for radiation imaging |
| US4977458A (en) * | 1988-11-16 | 1990-12-11 | Eastman Kodak Company | Apparatus for addressing a font to suppress Moire patterns occurring thereby and a method for use therein |
| US4916545A (en) * | 1988-11-16 | 1990-04-10 | Eastman Kodak Company | Electronic graphic arts screener that suppresses Moire patterns using pseudo-random font selection |
| JPH02137473A (ja) * | 1988-11-17 | 1990-05-25 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 画像走査記録における補間方法 |
| US5222206A (en) * | 1989-06-08 | 1993-06-22 | Computer Design, Inc. | Image color modification in a computer-aided design system |
| JPH0827700B2 (ja) * | 1990-12-31 | 1996-03-21 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレイション | コンピュータ表示制御システム |
| KR940005247B1 (ko) * | 1991-12-07 | 1994-06-15 | 삼성전자 주식회사 | 화상처리 시스템의 해상도 변환방법 |
| IL106400A (en) * | 1993-07-19 | 1997-01-10 | Scitex Corp Ltd | Apparatus and method for generating half tone dot in image reproduction |
| US5627953A (en) * | 1994-08-05 | 1997-05-06 | Yen; Jonathan | Binary image scaling by piecewise polynomial interpolation |
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| US5622470A (en) * | 1995-04-28 | 1997-04-22 | Breece Hill Technologies, Inc. | Method and apparatus for adaptive cartridge retrieval and insertion in a storage library subsystem |
| JPH09128528A (ja) | 1995-11-01 | 1997-05-16 | Canon Inc | データ処理装置および方法 |
| JP3210248B2 (ja) * | 1996-04-25 | 2001-09-17 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及びその方法 |
| US6731400B1 (en) * | 1996-11-01 | 2004-05-04 | Hitachi, Ltd. | Color image processing apparatus which performs different image processings depending on region of color image |
| US6448971B1 (en) * | 2000-01-26 | 2002-09-10 | Creative Technology Ltd. | Audio driven texture and color deformations of computer generated graphics |
| US6708265B1 (en) * | 2000-06-27 | 2004-03-16 | Emc Corporation | Method and apparatus for moving accesses to logical entities from one storage element to another storage element in a computer storage system |
-
1998
- 1998-03-19 DE DE19812028A patent/DE19812028A1/de not_active Withdrawn
-
1999
- 1999-03-02 JP JP2000537174A patent/JP2002507848A/ja active Pending
- 1999-03-02 US US09/646,502 patent/US6931163B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1999-03-02 DE DE59900307T patent/DE59900307D1/de not_active Expired - Lifetime
- 1999-03-02 WO PCT/DE1999/000540 patent/WO1999048047A1/de active IP Right Grant
- 1999-03-02 CN CN99804154A patent/CN1124024C/zh not_active Expired - Fee Related
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| CN1124024C (zh) | 2003-10-08 |
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|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20040603 |