JP2003110849A - デジタル画像の多階調処理方法 - Google Patents
デジタル画像の多階調処理方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 計算するのが単純で且つ雑音が少なくされる
ハーフトーンパターンを生成するデジタル画像用の多階
調ハーフトーニング方法を提供することを目的とする。 【解決手段】 Ｎ階調のデジタル画像を多階調処理し
て、Ｍ階調のデジタル画像を生成する方法（ただし、Ｍ
＜Ｎ）であって、Ｎ階調の画像のグレー階調度分布に基
づいてＭ個の再構成階調度を決定する段階と、Ｍ個の再
構成階調度を使用してＮ階調の画像に多階調ディザリン
グを行い、Ｍ階調のデジタル画像を生成する段階とを含
む。
ハーフトーンパターンを生成するデジタル画像用の多階
調ハーフトーニング方法を提供することを目的とする。 【解決手段】 Ｎ階調のデジタル画像を多階調処理し
て、Ｍ階調のデジタル画像を生成する方法（ただし、Ｍ
＜Ｎ）であって、Ｎ階調の画像のグレー階調度分布に基
づいてＭ個の再構成階調度を決定する段階と、Ｍ個の再
構成階調度を使用してＮ階調の画像に多階調ディザリン
グを行い、Ｍ階調のデジタル画像を生成する段階とを含
む。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は一般的に、入力デジ
タル画像から多階調のハーフトーン画像を形成し、多階
調画像における目に見える雑音レベルを最小にする方法
及びシステムに関する。 【０００２】 【従来の技術】コンピュータのディスプレイ画面といっ
たグラフィカルディスプレイから画像を印刷するため
に、多くのそのようなディスプレイは一般的に、２値画
像だけを印刷することが可能である。即ち、画像の各位
置において、２つの可能な出力状態、即ち、色料がある
状態、及び、色料がない状態があるだけである。例え
ば、従来のグラフィックアート印刷プレスは、画像の各
位置において、インクを分散するか又はインクを与えな
いでおくかのいずれかである。モノクローム撮像システ
ムの場合、このことは、画像は、黒又は白の画素によっ
てのみ構成可能であることを意味する。画像に連続階調
の感じが得られるよう、この技術において「ハーフトー
ニング」技術と称される方法が開発された。この技術
は、人間の目はローパスフィルタとして作用し、画像の
小さな局所的な領域の濃度を平均化させるという事実を
生かして中間のグレー階調の様相を作成した。従って、
白の領域と黒の領域の割合を局所的に変えることによっ
てグレーの階調度を変えることができる。 【０００３】歴史的に、ハーフトーン網点型パターン
は、印刷プレスで形成される画像に対し光学的に作成さ
れたが、今日、ハーフトーン画像の多くは、今日周知で
あり且つ使用される多くのデジタルハーフトーニングア
ルゴリズムの１つを使用してコンピュータ上で作成され
る。レーザライターといったデジタルプリンタに広く使
用される２つのハーフトーニングアルゴリズムは一般的
に、周期的ディザ法、及び、誤差拡散法と称される。 【０００４】もともとは、ハーフトーニング技術は、２
値出力デバイスのために開発されたものであるが、最近
の開発によって、多階調出力デバイス、即ち、様々に異
なる色料階調を生成するデバイスにも利用可能となっ
た。（例えば、R. S. Gentile,E. Walowit, 及び J. P.
Allebachによる「Quantization and multilevel halft
oning of color images for near original image qual
ity」, J. Opt. Soc. Am. A7, 1019−1026 (1990) を参
照されたい。）この技術において、多階調ハーフトーニ
ングを行うことには幾つかの動機がある。第１に、一部
の出力デバイスが生成できる出力色は有限である。この
ようなディスプレイにおいて、単純な量子化方法が使用
されて画像が生成されると、輪郭といった目に見えるア
ーチファクトがもたらされてしまう。輪郭とは、隣接す
る出力階調間における目に見える変わり目であり、これ
は一般的に、多くの入力階調が１つの出力階調にマッピ
ングされる際にもたらされる。 【０００５】多階調ハーフトーニング方法は、局所的な
画像領域におけるもともとの平均色階調を維持すること
によって輪郭アーチファクトを排除する。幾つかの場合
において、表示デバイスの出力色の数は十分に多いの
で、輪郭は発生せず、従って、多階調ハーフトーニング
法は一般的に必要でなくなる。しかし、このような場合
においても、多階調ハーフトーニング技術を使用するこ
とに利点がある。例えば、各画像画素を記憶するのに必
要なビット数を減らすことによって、プリンタ内に必要
とされるＲＡＭ、又は、画像ファイルに必要とされるデ
ィスク容量の量を少なくすることができる。この場合、
多階調ハーフトーニング法は、ある種の画像圧縮と考え
ることができる。 【０００６】Gentile外は、従来の誤差拡散法及びディ
ザ技術の両方を総括して、多階調画像ディスプレイに使
用することを述べている。Gentile外は、量子化器の形
式に関する各技術に対し様々な変形を報告しており、量
子化器は、入力される色値を量子化された出力される色
値にマッピングするのに使用される。特に、Gentile外
は、画像とは独立した２つの量子化器、即ち、「ＲＧＢ
キュービカル量子化器（cubical quantizer）」と「Ｌ
＊ｕ＊ｖ＊ ユニフォーム量子化器（uniform quantize
r）」を説明する。 【０００７】Ｌ＊ｕ＊ｖ＊ユニフォーム量子化器は、最
初に、入力色値を均等色空間（例えば、周知で且つ標準
化されているＣＩＥ−ＬＵＶ色空間）に変換し、その空
間において量子化を行う。量子化される色値は、出力色
空間に変換されなければならない。この方法の利点は、
ハーフトーンパターンのビジビリティは、色空間全体に
亘ってより均等となる点である。主な欠点は、その実施
は、単純なキュービカル量子化器よりも複雑であること
であり、これは、均等色空間への及び均等色空間からの
変換は各画素に対し計算しなければならないという事実
によるものである。これらの変換には、一連の数式又は
多次元のルックアップテーブル（ＬＵＴ）の使用のいず
れかが関係する。 【０００８】 【発明が解決しようとする課題】従って、計算するのが
単純で且つ雑音が少なくされるハーフトーンパターンを
生成するデジタル画像用の多階調ハーフトーニング方法
及び装置が必要である。 【０００９】 【課題を解決するための手段】上述の必要性は、Ｎ個の
階調を有するデジタル画像を多階調処理して、Ｍ個の階
調を有するデジタル画像を生成する方法（ただし、Ｍ＜
Ｎ）を提供する本発明によって満足される。本発明の方
法は、Ｎ階調の画像のグレー階調度分布に基づいてＭ個
の再構成階調度を決定する段階と、Ｍ個の再構成階調度
を使用してＮ階調のデジタル画像に多階調ディザリング
を行い、Ｍ階調のデジタル画像を生成する段階とを含
む。本発明の好適な実施例では、Ｍ個の再構成階調度
は、Ｋ平均クラスタリング技術によって選択され、多階
調ディザリングは、多階調誤差拡散である。 【００１０】本発明の利点 本発明は、従来の等間隔にされる再構成階調度ではな
く、所与の画像の画素値の分布に応じて適応再構成階調
度が決定され、その結果、多階調ディザ出力画像におけ
る雑音が少なくなるという利点を有する。 【００１１】 【発明の実施の形態】図１を参照するに、モノクロ入力
デジタル画像用の本発明の方法を示すブロック図であ
る。Ｎ階調の入力デジタル画像が得られ（１１）、これ
は、画像に依存する最適なＭ個の再構成階調度の組を決
定するのに使用される（ただし、Ｍ＜Ｎ）。この決定
は、Ｎ階調の画像のグレー階調度分布に基づいている
（１２）。本発明の好適な実施例では、これらの再構成
階調度は、Ｎ階調の入力デジタル画像とＭ階調の出力デ
ジタル画像との間の平均二乗誤差（ＭＳＥ）を最小にす
るよう選択され、Ｍ階調の出力デジタル画像では、各画
素は最も近い再構成階調に量子化される。 【００１２】Ｋ平均クラスタリング技術を好適な実施例
に使用し、Ｎ階調の入力画像中の値をＫ個のクラスタに
分ける。ただし、ＫはＭと等しく、従って、Ｍ個のクラ
スタ平均が得られる。 【００１３】図２を参照するに、Ｋ平均クラスタリング
技術のステップを示す。最初に、クラスタの数ＫはＭと
等しくなるよう選択される（２１）。Ｋ個のクラスタの
中心の初期値は、ランダムか、又は、入力デジタル画像
の画素値のレンジで均等にされるよう選択される（２
２）。次に、各画素は、ユークリッド距離に応じて最も
近いクラスタ中心に割当てられる（２３）。ユークリッ
ド距離は、平均二乗誤差の最小化に対応する。クラスタ
中心は次に、各クラスタ中心に割当てられる全ての画素
値を使用して再び計算される（２４）。次に、予め決め
られている終了条件が確認される（２５）。終了条件の
１つの例としては、クラスタ中心における変化が所定の
閾値以下である場合が挙げられる。予め決められる終了
条件が満たされない場合、ステップ２３及びステップ２
４が繰り返される。終了条件が満たされる場合は、Ｋ平
均クラスタリング処理は終了する（２６）。Ｋ平均アル
ゴリズムの詳細については、Tou及びGonzalezの「Patte
rn Recognition Principles」（Reading, MA: Addison-
Wesley, 1974）を参照されたい。これらのＫ個のクラス
タ平均は、Ｍ個の最適な再構成階調度として使用され、
Ｍ階調の出力画像が生成される。クラスタリング処理を
支援し、且つ、画像のダイナミックレンジが最適化され
ることを保証するために、Ｍ個の階調度の第１及び最後
の階調度（即ち、最も高い階調度及び最も低い階調度）
を予め決定することができる。例えば、第１の階調度を
ゼロに設定し、最後の階調度を最も可能な階調度に設定
することができる。 【００１４】図５を参照するに、Ｎ階調の入力画像の濃
度値の典型的なヒストグラムを示す。Ｋ平均アルゴリズ
ムを使用して、このヒストグラムは、Ｍ個のクラスタの
分布に分けられる。Ｍ個のクラスタの中心は（例えば、
図５に示すようなｓ１、ｓ２、ｓ３、及び、ｓ４）、再
構成階調度として選択される。 【００１５】或いは、「モード」とも称されるピーク
が、図６に示すように識別可能である。これらの「モー
ド」の対応する値（例えば、図６に示すようなｔ１、ｔ
２、ｔ３、及び、ｔ４）を再構成階調度として使用する
ことができる。 【００１６】図１を再び参照するに、Ｍ個の最適な再構
成階調度は次に、画像に対し多階調ディザリングを適用
するよう使用され（１３）、Ｍ階調の出力画像が得られ
る（１４）。多階調ディザリングを使用して、再構成階
調度の間に分布する濃度値を作成することができるが、
これは、出力デジタル画像の画素に割当てられる値を、
局所的な平均濃度値が維持されるよう変えることによっ
て行われる。使用可能な多階調ハーフトーニング方法の
例としては、多階調誤差拡散が挙げられる。 【００１７】図３に、一般的な多階調誤差拡散アルゴリ
ズムのフローを説明する図を示す。この図では、入力デ
ジタル色画像のｉ番目の列及びｊ番目の行からの入力画
素値Ｉｉｊは、各画素に再構成階調を割当する（２７）
ことによって処理され、出力デジタル画像の対応する出
力画素値Ｏｉｊが形成される。再構成階調の各画像画素
への割当は、量子化誤差をもたらすが、これは、出力画
素値は、再構成階調の所定の組における再構成階調のう
ちの１つとなるよう選択されるという事実によるもので
ある。差分演算（３０）を使用して濃度誤差Ｅｉｊが計
算され、これは、入力画素値Ｉｉｊと出力画素値Ｏｉｊ
の差分を表す。誤差Ｅｉｊは、結果としての濃度誤差Ｅ
ｉｊに一連の誤差重み付けＷｉｊを与える（３２）こと
により、重み付けされる。重み付けされた濃度誤差は次
に、まだ処理されていない近くの入力画素に加えられる
（３４）。 【００１８】図４に、誤差重み付けＷｉｊの例示的な組
を示す。この例では、行列アドレス（ｉ，ｊ）を有する
現在の画素（４０）に対する濃度誤差Ｅｉｊは、１／４
倍で重み付けされ、画像の現在の行にあり、行列アドレ
ス（ｉ＋１，ｊ）を有する右隣の画素（４２）に分配さ
れる。同様に、濃度誤差Ｅｉｊは、１／４倍で重み付け
され、画像の次の行にあり、それぞれ行列アドレス（ｉ
−１，ｊ＋１）、（ｉ，ｊ＋１）、及び、（ｉ＋１，ｊ
＋１）を有する画素（４４）に分配される。このように
して、現在の画素４０を処理する際にもたらされる量子
化誤差は、まだ処理されていない近くの入力画素に分配
される。結果として、局所的な平均濃度値がほとんど維
持される。 【００１９】従来では、画像とは独立し、均等にされる
再構成階調度が、多階調処理に使用されてきた。例え
ば、２５６の濃度階調を有する入力画像に対し４階調度
のディザリングが所望される場合、０、８５、１７０、
及び、２５５が固定される再構成階調度である。本発明
では、画像に依存する再構成階調度が使用される。画像
に依存する再構成階調度を使用することによって、所定
の画素において固定の再構成階調度を使用すると発生す
るよりも量子化誤差の量が比較的少なくなる。従って、
量子化誤差を近くの入力画素に拡散する必要も少なくな
る。画像に依存する再構成階調度を使用することによる
効果としては、最終的な多階調のディザ出力画像におい
て目に見える雑音が少なくなることである。 【００２０】当業者は、本願に説明される技術は、本発
明の範囲から逸脱することなく拡張されることを認識す
るものとする。例えば、マルチチャンネルデジタル画像
における１つの簡単な拡張には、マルチチャネルデジタ
ル画像の各チャンネルに対し独立して、Ｋ平均クラスタ
リングと多階調誤差拡散を行うことが挙げられる。 【００２１】或いは、Ｋ平均クラスタリングは、マルチ
チャネル空間において行われることが可能であり、その
後に、ベクトル誤差拡散といった多階調ディザリングが
行われる。ベクトル誤差拡散の詳細は、上述したGentil
eを参照されたい。 【００２２】本発明は、１つ以上の記憶媒体を含むコン
ピュータプログラム製品として具現化されてもよい。１
つ以上の記憶媒体には、例えば、磁気ディスク（フロッ
ピー（登録商標）ディスク）又は磁気テープといった磁
気記憶媒体、オプティカルディスク、オプティカルテー
プ、又は、機械読取り可能なバーコードといった光学記
憶媒体、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）又は読
取り専用メモリ（ＲＯＭ）といった半導体電子記憶デバ
イス、又は、本発明の方法を行うよう１つ以上のコンピ
ュータを制御可能な命令を有するコンピュータプログラ
ムを記憶するよう使用される他の任意の物理デバイス又
は媒体が挙げられる。
タル画像から多階調のハーフトーン画像を形成し、多階
調画像における目に見える雑音レベルを最小にする方法
及びシステムに関する。 【０００２】 【従来の技術】コンピュータのディスプレイ画面といっ
たグラフィカルディスプレイから画像を印刷するため
に、多くのそのようなディスプレイは一般的に、２値画
像だけを印刷することが可能である。即ち、画像の各位
置において、２つの可能な出力状態、即ち、色料がある
状態、及び、色料がない状態があるだけである。例え
ば、従来のグラフィックアート印刷プレスは、画像の各
位置において、インクを分散するか又はインクを与えな
いでおくかのいずれかである。モノクローム撮像システ
ムの場合、このことは、画像は、黒又は白の画素によっ
てのみ構成可能であることを意味する。画像に連続階調
の感じが得られるよう、この技術において「ハーフトー
ニング」技術と称される方法が開発された。この技術
は、人間の目はローパスフィルタとして作用し、画像の
小さな局所的な領域の濃度を平均化させるという事実を
生かして中間のグレー階調の様相を作成した。従って、
白の領域と黒の領域の割合を局所的に変えることによっ
てグレーの階調度を変えることができる。 【０００３】歴史的に、ハーフトーン網点型パターン
は、印刷プレスで形成される画像に対し光学的に作成さ
れたが、今日、ハーフトーン画像の多くは、今日周知で
あり且つ使用される多くのデジタルハーフトーニングア
ルゴリズムの１つを使用してコンピュータ上で作成され
る。レーザライターといったデジタルプリンタに広く使
用される２つのハーフトーニングアルゴリズムは一般的
に、周期的ディザ法、及び、誤差拡散法と称される。 【０００４】もともとは、ハーフトーニング技術は、２
値出力デバイスのために開発されたものであるが、最近
の開発によって、多階調出力デバイス、即ち、様々に異
なる色料階調を生成するデバイスにも利用可能となっ
た。（例えば、R. S. Gentile,E. Walowit, 及び J. P.
Allebachによる「Quantization and multilevel halft
oning of color images for near original image qual
ity」, J. Opt. Soc. Am. A7, 1019−1026 (1990) を参
照されたい。）この技術において、多階調ハーフトーニ
ングを行うことには幾つかの動機がある。第１に、一部
の出力デバイスが生成できる出力色は有限である。この
ようなディスプレイにおいて、単純な量子化方法が使用
されて画像が生成されると、輪郭といった目に見えるア
ーチファクトがもたらされてしまう。輪郭とは、隣接す
る出力階調間における目に見える変わり目であり、これ
は一般的に、多くの入力階調が１つの出力階調にマッピ
ングされる際にもたらされる。 【０００５】多階調ハーフトーニング方法は、局所的な
画像領域におけるもともとの平均色階調を維持すること
によって輪郭アーチファクトを排除する。幾つかの場合
において、表示デバイスの出力色の数は十分に多いの
で、輪郭は発生せず、従って、多階調ハーフトーニング
法は一般的に必要でなくなる。しかし、このような場合
においても、多階調ハーフトーニング技術を使用するこ
とに利点がある。例えば、各画像画素を記憶するのに必
要なビット数を減らすことによって、プリンタ内に必要
とされるＲＡＭ、又は、画像ファイルに必要とされるデ
ィスク容量の量を少なくすることができる。この場合、
多階調ハーフトーニング法は、ある種の画像圧縮と考え
ることができる。 【０００６】Gentile外は、従来の誤差拡散法及びディ
ザ技術の両方を総括して、多階調画像ディスプレイに使
用することを述べている。Gentile外は、量子化器の形
式に関する各技術に対し様々な変形を報告しており、量
子化器は、入力される色値を量子化された出力される色
値にマッピングするのに使用される。特に、Gentile外
は、画像とは独立した２つの量子化器、即ち、「ＲＧＢ
キュービカル量子化器（cubical quantizer）」と「Ｌ
＊ｕ＊ｖ＊ ユニフォーム量子化器（uniform quantize
r）」を説明する。 【０００７】Ｌ＊ｕ＊ｖ＊ユニフォーム量子化器は、最
初に、入力色値を均等色空間（例えば、周知で且つ標準
化されているＣＩＥ−ＬＵＶ色空間）に変換し、その空
間において量子化を行う。量子化される色値は、出力色
空間に変換されなければならない。この方法の利点は、
ハーフトーンパターンのビジビリティは、色空間全体に
亘ってより均等となる点である。主な欠点は、その実施
は、単純なキュービカル量子化器よりも複雑であること
であり、これは、均等色空間への及び均等色空間からの
変換は各画素に対し計算しなければならないという事実
によるものである。これらの変換には、一連の数式又は
多次元のルックアップテーブル（ＬＵＴ）の使用のいず
れかが関係する。 【０００８】 【発明が解決しようとする課題】従って、計算するのが
単純で且つ雑音が少なくされるハーフトーンパターンを
生成するデジタル画像用の多階調ハーフトーニング方法
及び装置が必要である。 【０００９】 【課題を解決するための手段】上述の必要性は、Ｎ個の
階調を有するデジタル画像を多階調処理して、Ｍ個の階
調を有するデジタル画像を生成する方法（ただし、Ｍ＜
Ｎ）を提供する本発明によって満足される。本発明の方
法は、Ｎ階調の画像のグレー階調度分布に基づいてＭ個
の再構成階調度を決定する段階と、Ｍ個の再構成階調度
を使用してＮ階調のデジタル画像に多階調ディザリング
を行い、Ｍ階調のデジタル画像を生成する段階とを含
む。本発明の好適な実施例では、Ｍ個の再構成階調度
は、Ｋ平均クラスタリング技術によって選択され、多階
調ディザリングは、多階調誤差拡散である。 【００１０】本発明の利点 本発明は、従来の等間隔にされる再構成階調度ではな
く、所与の画像の画素値の分布に応じて適応再構成階調
度が決定され、その結果、多階調ディザ出力画像におけ
る雑音が少なくなるという利点を有する。 【００１１】 【発明の実施の形態】図１を参照するに、モノクロ入力
デジタル画像用の本発明の方法を示すブロック図であ
る。Ｎ階調の入力デジタル画像が得られ（１１）、これ
は、画像に依存する最適なＭ個の再構成階調度の組を決
定するのに使用される（ただし、Ｍ＜Ｎ）。この決定
は、Ｎ階調の画像のグレー階調度分布に基づいている
（１２）。本発明の好適な実施例では、これらの再構成
階調度は、Ｎ階調の入力デジタル画像とＭ階調の出力デ
ジタル画像との間の平均二乗誤差（ＭＳＥ）を最小にす
るよう選択され、Ｍ階調の出力デジタル画像では、各画
素は最も近い再構成階調に量子化される。 【００１２】Ｋ平均クラスタリング技術を好適な実施例
に使用し、Ｎ階調の入力画像中の値をＫ個のクラスタに
分ける。ただし、ＫはＭと等しく、従って、Ｍ個のクラ
スタ平均が得られる。 【００１３】図２を参照するに、Ｋ平均クラスタリング
技術のステップを示す。最初に、クラスタの数ＫはＭと
等しくなるよう選択される（２１）。Ｋ個のクラスタの
中心の初期値は、ランダムか、又は、入力デジタル画像
の画素値のレンジで均等にされるよう選択される（２
２）。次に、各画素は、ユークリッド距離に応じて最も
近いクラスタ中心に割当てられる（２３）。ユークリッ
ド距離は、平均二乗誤差の最小化に対応する。クラスタ
中心は次に、各クラスタ中心に割当てられる全ての画素
値を使用して再び計算される（２４）。次に、予め決め
られている終了条件が確認される（２５）。終了条件の
１つの例としては、クラスタ中心における変化が所定の
閾値以下である場合が挙げられる。予め決められる終了
条件が満たされない場合、ステップ２３及びステップ２
４が繰り返される。終了条件が満たされる場合は、Ｋ平
均クラスタリング処理は終了する（２６）。Ｋ平均アル
ゴリズムの詳細については、Tou及びGonzalezの「Patte
rn Recognition Principles」（Reading, MA: Addison-
Wesley, 1974）を参照されたい。これらのＫ個のクラス
タ平均は、Ｍ個の最適な再構成階調度として使用され、
Ｍ階調の出力画像が生成される。クラスタリング処理を
支援し、且つ、画像のダイナミックレンジが最適化され
ることを保証するために、Ｍ個の階調度の第１及び最後
の階調度（即ち、最も高い階調度及び最も低い階調度）
を予め決定することができる。例えば、第１の階調度を
ゼロに設定し、最後の階調度を最も可能な階調度に設定
することができる。 【００１４】図５を参照するに、Ｎ階調の入力画像の濃
度値の典型的なヒストグラムを示す。Ｋ平均アルゴリズ
ムを使用して、このヒストグラムは、Ｍ個のクラスタの
分布に分けられる。Ｍ個のクラスタの中心は（例えば、
図５に示すようなｓ１、ｓ２、ｓ３、及び、ｓ４）、再
構成階調度として選択される。 【００１５】或いは、「モード」とも称されるピーク
が、図６に示すように識別可能である。これらの「モー
ド」の対応する値（例えば、図６に示すようなｔ１、ｔ
２、ｔ３、及び、ｔ４）を再構成階調度として使用する
ことができる。 【００１６】図１を再び参照するに、Ｍ個の最適な再構
成階調度は次に、画像に対し多階調ディザリングを適用
するよう使用され（１３）、Ｍ階調の出力画像が得られ
る（１４）。多階調ディザリングを使用して、再構成階
調度の間に分布する濃度値を作成することができるが、
これは、出力デジタル画像の画素に割当てられる値を、
局所的な平均濃度値が維持されるよう変えることによっ
て行われる。使用可能な多階調ハーフトーニング方法の
例としては、多階調誤差拡散が挙げられる。 【００１７】図３に、一般的な多階調誤差拡散アルゴリ
ズムのフローを説明する図を示す。この図では、入力デ
ジタル色画像のｉ番目の列及びｊ番目の行からの入力画
素値Ｉｉｊは、各画素に再構成階調を割当する（２７）
ことによって処理され、出力デジタル画像の対応する出
力画素値Ｏｉｊが形成される。再構成階調の各画像画素
への割当は、量子化誤差をもたらすが、これは、出力画
素値は、再構成階調の所定の組における再構成階調のう
ちの１つとなるよう選択されるという事実によるもので
ある。差分演算（３０）を使用して濃度誤差Ｅｉｊが計
算され、これは、入力画素値Ｉｉｊと出力画素値Ｏｉｊ
の差分を表す。誤差Ｅｉｊは、結果としての濃度誤差Ｅ
ｉｊに一連の誤差重み付けＷｉｊを与える（３２）こと
により、重み付けされる。重み付けされた濃度誤差は次
に、まだ処理されていない近くの入力画素に加えられる
（３４）。 【００１８】図４に、誤差重み付けＷｉｊの例示的な組
を示す。この例では、行列アドレス（ｉ，ｊ）を有する
現在の画素（４０）に対する濃度誤差Ｅｉｊは、１／４
倍で重み付けされ、画像の現在の行にあり、行列アドレ
ス（ｉ＋１，ｊ）を有する右隣の画素（４２）に分配さ
れる。同様に、濃度誤差Ｅｉｊは、１／４倍で重み付け
され、画像の次の行にあり、それぞれ行列アドレス（ｉ
−１，ｊ＋１）、（ｉ，ｊ＋１）、及び、（ｉ＋１，ｊ
＋１）を有する画素（４４）に分配される。このように
して、現在の画素４０を処理する際にもたらされる量子
化誤差は、まだ処理されていない近くの入力画素に分配
される。結果として、局所的な平均濃度値がほとんど維
持される。 【００１９】従来では、画像とは独立し、均等にされる
再構成階調度が、多階調処理に使用されてきた。例え
ば、２５６の濃度階調を有する入力画像に対し４階調度
のディザリングが所望される場合、０、８５、１７０、
及び、２５５が固定される再構成階調度である。本発明
では、画像に依存する再構成階調度が使用される。画像
に依存する再構成階調度を使用することによって、所定
の画素において固定の再構成階調度を使用すると発生す
るよりも量子化誤差の量が比較的少なくなる。従って、
量子化誤差を近くの入力画素に拡散する必要も少なくな
る。画像に依存する再構成階調度を使用することによる
効果としては、最終的な多階調のディザ出力画像におい
て目に見える雑音が少なくなることである。 【００２０】当業者は、本願に説明される技術は、本発
明の範囲から逸脱することなく拡張されることを認識す
るものとする。例えば、マルチチャンネルデジタル画像
における１つの簡単な拡張には、マルチチャネルデジタ
ル画像の各チャンネルに対し独立して、Ｋ平均クラスタ
リングと多階調誤差拡散を行うことが挙げられる。 【００２１】或いは、Ｋ平均クラスタリングは、マルチ
チャネル空間において行われることが可能であり、その
後に、ベクトル誤差拡散といった多階調ディザリングが
行われる。ベクトル誤差拡散の詳細は、上述したGentil
eを参照されたい。 【００２２】本発明は、１つ以上の記憶媒体を含むコン
ピュータプログラム製品として具現化されてもよい。１
つ以上の記憶媒体には、例えば、磁気ディスク（フロッ
ピー（登録商標）ディスク）又は磁気テープといった磁
気記憶媒体、オプティカルディスク、オプティカルテー
プ、又は、機械読取り可能なバーコードといった光学記
憶媒体、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）又は読
取り専用メモリ（ＲＯＭ）といった半導体電子記憶デバ
イス、又は、本発明の方法を行うよう１つ以上のコンピ
ュータを制御可能な命令を有するコンピュータプログラ
ムを記憶するよう使用される他の任意の物理デバイス又
は媒体が挙げられる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の処理を説明するフローチャートであ
る。 【図２】Ｋ平均クラスタリング技術を説明するフローチ
ャートである。 【図３】多階調誤差拡散アルゴリズムを示す図である。 【図４】多階調誤差拡散アルゴリズムに使用できる誤差
重み付けの例示的な組を示す図である。 【図５】多数の「クラスタ」分布に分けられるグレース
ケールヒストグラムを示す図である。 【図６】多数の「モード」分布を有するグレースケール
ヒストグラムを示す図である。 【符号の説明】 １１ 入力デジタル画像を得る段階 １２ 再構成階調度を決定する段階 １３ 多階調ディザリングを行う段階 １４ ディザリングされた出力画像を得る段階 ２１ クラスタの数を選択する段階 ２２ 初期クラスタ中心を設定する段階 ２３ 画素を割当てる段階 ２４ クラスタ中心を再計算する段階 ２５ 終了条件 ２６ Ｋ平均を終了する段階 ２７ 再構成階調を各画素に割当する段階 ３０ 差分演算 ３２ 重み付け誤差段階 ３４ 加算演算 ４０ 現在の画素 ４２ 右隣の画素 ４４ 画像の次の行にある画素
る。 【図２】Ｋ平均クラスタリング技術を説明するフローチ
ャートである。 【図３】多階調誤差拡散アルゴリズムを示す図である。 【図４】多階調誤差拡散アルゴリズムに使用できる誤差
重み付けの例示的な組を示す図である。 【図５】多数の「クラスタ」分布に分けられるグレース
ケールヒストグラムを示す図である。 【図６】多数の「モード」分布を有するグレースケール
ヒストグラムを示す図である。 【符号の説明】 １１ 入力デジタル画像を得る段階 １２ 再構成階調度を決定する段階 １３ 多階調ディザリングを行う段階 １４ ディザリングされた出力画像を得る段階 ２１ クラスタの数を選択する段階 ２２ 初期クラスタ中心を設定する段階 ２３ 画素を割当てる段階 ２４ クラスタ中心を再計算する段階 ２５ 終了条件 ２６ Ｋ平均を終了する段階 ２７ 再構成階調を各画素に割当する段階 ３０ 差分演算 ３２ 重み付け誤差段階 ３４ 加算演算 ４０ 現在の画素 ４２ 右隣の画素 ４４ 画像の次の行にある画素
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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 1/405 Ｇ０９Ｇ 5/00 ５２０Ｊ
(72)発明者 チン ユー
アメリカ合衆国 ニューヨーク 14623
ロチェスター クウィンバイ・ロード
368
Ｆターム(参考） 5B057 CA08 CA12 CA16 CB07 CB12
CB16 CC01 CE11 CE13 CH07
CH08
5C077 LL19 MP01 MP08 NN02 NN08
PP68 PQ12 PQ23 RR09 SS06
5C082 BA12 BA35 BA39 CA11 CA21
CA85 MM10
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 【請求項１】 Ｎ階調のデジタル画像を多階調処理し
て、Ｍ階調のデジタル画像を生成する方法（ただし、Ｍ
＜Ｎ）であって、 ａ）上記Ｎ階調の画像のグレー階調度分布に基づいてＭ
個の再構成階調度を決定する段階と、 ｂ）上記Ｍ個の再構成階調度を使用して上記Ｎ階調のデ
ジタル画像に多階調ディザリングを行い、上記Ｍ階調の
デジタル画像を生成する段階とを含む方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US896798 | 2001-06-29 | ||
| US09/896,798 US7593135B2 (en) | 2001-06-29 | 2001-06-29 | Digital image multitoning method |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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Family
ID=25406862
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| Country | Link |
|---|---|
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| JP (1) | JP2003110849A (ja) |
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| JP4852766B2 (ja) * | 2005-11-11 | 2012-01-11 | 国立大学法人北陸先端科学技術大学院大学 | クラスタリングシステム、及び、それを備える画像処理システム |
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| US5936684A (en) * | 1996-10-29 | 1999-08-10 | Seiko Epson Corporation | Image processing method and image processing apparatus |
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- 2001-06-29 US US09/896,798 patent/US7593135B2/en not_active Expired - Fee Related
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- 2002-06-17 EP EP02077364A patent/EP1271923A3/en not_active Withdrawn
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