JP2010199837A - Processing method for density adjustment and program for executing the same, and processing device for density adjustment - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、濃度調整処理方法等に関し、特に、入力された２値画像の濃度を変更して出力する方法等に関する。 The present invention relates to a density adjustment processing method and the like, and more particularly, to a method for changing the density of an input binary image and outputting it.
従来、写真等の２値画像をスキャナ等の入力機器で読み取り、印刷条件特性に合わせて画像の階調（濃度）を補正するなどの編集が広く行われている。写真等の２値画像の濃淡は、一般に、網点の大きさによって表現され、また、濃淡表現の鮮明さは、網点の密度（網点間の相関関係）、すなわち、画像作成時に使用する網点のスクリーン線数によって決められる。こうした網点は、入力機器での読み取り時に黒色領域（画像情報領域）として認識され、入力機器からは、網点に相当する部分が黒画素データの集合体として出力される。 2. Description of the Related Art Conventionally, editing such as reading a binary image such as a photograph with an input device such as a scanner and correcting the gradation (density) of the image in accordance with the printing condition characteristics has been widely performed. The shade of a binary image such as a photograph is generally expressed by the size of a halftone dot, and the clearness of the shade representation is used at the time of image creation, that is, the density of halftone dots (correlation between halftone dots). Determined by the number of screen lines of halftone dots. Such a halftone dot is recognized as a black area (image information area) when read by the input device, and a portion corresponding to the halftone dot is output from the input device as an aggregate of black pixel data.
印刷条件特性に合わせて濃度を調整する方法の１つとして、測定した入力２値画像の濃度値を濃度変換テーブルと照らし合わせ、濃度値をテーブル変換して出力する方法がある（例えば、特許文献１、２参照）。この方法では、予め、入力２値画像の各濃度値に対応した目標濃度値（濃度調整後の目標値）を細かく設定し、これらを記憶した濃度変換テーブルを準備する必要がある。 As one method of adjusting the density according to the printing condition characteristics, there is a method of comparing the density value of the measured input binary image with a density conversion table and converting the density value into a table and outputting the result (for example, Patent Documents). 1 and 2). In this method, it is necessary to set in advance a target density value (target value after density adjustment) corresponding to each density value of the input binary image and prepare a density conversion table storing these.
また、濃度調整に際しては、濃度値のテーブル変換に先立ち、入力２値画像の濃度値を測定する必要があるが、前述の通り、原画像上での網点に相当する部分は、入力機器から黒画素データの集合体として出力されるため、理論上は、入力機器の出力データを参照して黒画素部分を検出することにより、原画像の濃度を割り出すことが可能である。しかし、実際の画像処理では、各網点の大きさを認識することはできても、原画像を作成する際に使用されたスクリーン情報（スクリーン中心位置やスクリーンサイズ）を導き出すことが容易ではないため、正確な濃度情報を作成するのは困難である。 In addition, when adjusting the density, it is necessary to measure the density value of the input binary image prior to the table conversion of the density value. As described above, the portion corresponding to the halftone dot on the original image is obtained from the input device. Since it is output as a collection of black pixel data, theoretically, it is possible to determine the density of the original image by detecting the black pixel portion with reference to the output data of the input device. However, in actual image processing, although the size of each halftone dot can be recognized, it is not easy to derive screen information (screen center position and screen size) used when creating the original image. Therefore, it is difficult to create accurate density information.
そこで、従来の濃度調整処理装置においては、入力２値画像を所定の大きさのブロック単位に分割した後に、分割したブロック毎に、ブロック中のオン画素（黒画素）数をブロック中の総画素数で除算してブロックの平均濃度値を求めるように構成されている（例えば、特許文献３参照）。この方法によれば、各網点のスクリーン線数やスクリーン角度等を求めずとも、入力２値画像の濃度情報を取得して濃度調整を行うことが可能になる。 Therefore, in the conventional density adjustment processing apparatus, after the input binary image is divided into blocks each having a predetermined size, the number of ON pixels (black pixels) in the block is calculated for each divided block. The average density value of the block is obtained by dividing by a number (see, for example, Patent Document 3). According to this method, it is possible to obtain density information of the input binary image and perform density adjustment without obtaining the screen line number and screen angle of each halftone dot.
従来の濃度調整処理において、濃度変換テーブルを作成、設定する方法には、大別して、入力濃度値に対応する目標濃度値を手作業により１つずつ設定する方法と、濃度変換テーブル上の幾つかの代表的な数値を設定し、スプライン補間関数等により補完してテーブル全体を完成させる方法とがある。 In a conventional density adjustment process, a method for creating and setting a density conversion table is roughly divided into a method of manually setting target density values corresponding to input density values one by one, and several methods on the density conversion table. There is a method of completing the entire table by setting the representative numerical values and complementing with a spline interpolation function or the like.
このうち、前者の方法に関しては、入力２値画像に対する出力画像の濃度値を細かく設定することができるが、その反面、入力の可能性がある濃度値の全てを対象として目標濃度値を手作業で設定する必要が生じる。このため、非常に手間がかかるのに加え、入力ミスが発生し易いという問題があった。一方、後者の方法に関しても、入力作業の手間が多少軽減されるものの、依然として入力ミスや計算上の設定ミス等が発生し易く、必ずしも万全なものとは言い難かった。 Among these, with respect to the former method, the density value of the output image with respect to the input binary image can be set finely, but on the other hand, the target density value is manually processed for all density values that may be input. It is necessary to set in. For this reason, in addition to being very time-consuming, there is a problem that an input error is likely to occur. On the other hand, with the latter method, although the labor of input work is somewhat reduced, input errors and calculation setting errors still tend to occur, and it has not always been perfect.
また、従来の濃度変換テーブルが有する入力濃度及び目標濃度の相関関係では、画像情報（網点）に無相関になるという問題もある。その理由は、濃度変換テーブルの設定及び演算では、人間の主観によるものか（手動で設定する場合）、或いは、数学上の理論に基づくものであるため（補間関数を用いる場合）、必ずしも実際の画像情報に基づいた最適な相関関係とは言えないためである。 In addition, there is a problem that the correlation between the input density and the target density of the conventional density conversion table becomes uncorrelated with the image information (halftone dot). The reason is that the setting and calculation of the density conversion table is based on human subjectivity (when set manually) or based on mathematical theory (when using an interpolation function). This is because it cannot be said that the optimum correlation is based on image information.
さらに、従来の濃度調整処理においては、入力２値画像の濃度値を測定する段階で測定誤差が生じた場合に、それが濃度調整処理後の画像に反映されるという問題がある。特に、特許文献３に記載の処理方法のように、ブロック単位で平均濃度値を求める場合には、濃度測定領域のサイズが大きくなるほど、濃淡情報が平滑化されるため、濃淡表現の鮮明さが失われていき、トーンジャンプによるモアレ問題やエッジボケ問題が発生する危険性が高くなる。
Furthermore, in the conventional density adjustment process, when a measurement error occurs at the stage of measuring the density value of the input binary image, there is a problem that this is reflected in the image after the density adjustment process. In particular, when the average density value is obtained in units of blocks as in the processing method described in
尚、トーンジャンプとは、原画像上の連続した網点濃度に対して、一定領域内で濃度を平均化するため、領域の境界で階調の連続性が無くなってしまうことであり、隣接する領域間の測定濃度の差が大きい（隣接している領域の濃度の差分が目で認識できる程度）場合には、モアレ問題となる。また、エッジボケとは、測定領域内に複数の濃度領域が混在している場合に、濃淡の境目（エッジ部分）が濃度の平均化により、ぼやけてしまうことをいう。 Note that tone jumping means that the density is averaged within a certain area with respect to the continuous halftone dot density on the original image, so that the gradation continuity is lost at the boundary of the area. When the difference in measured density between areas is large (to the extent that the density difference between adjacent areas can be recognized with eyes), a moire problem occurs. Also, edge blur means that when a plurality of density regions are mixed in a measurement region, a light / dark boundary (edge portion) is blurred due to density averaging.
そこで、本発明は、上記従来の技術における問題点に鑑みてなされたものであって、濃度変換テーブルの作成に伴う手間を解消しつつ、入力２値画像に対して高質な濃度調整処理を施すことが可能な濃度調整処理方法等を提供することを目的とする。 Therefore, the present invention has been made in view of the problems in the conventional technology described above, and performs high-quality density adjustment processing on an input binary image while eliminating the trouble associated with creation of a density conversion table. It is an object to provide a density adjustment processing method and the like that can be applied.
上記目的を達成するため、本発明は、設定された濃度調整値に応じて、入力された２値画像の濃度を調整する濃度調整処理方法であって、前記２値画像を形成する網点の周縁部に位置し、該網点の輪郭、又は該網点と該網点以外の部分との境界を構成する変化点画素を検出する第１のステップと、該検出画素を含む網点を対象とし、該検出画素を基点として第１の方向に連続する第１の黒画素数と、該検出画素を基点として該第１の方向と交差する第２の方向に連続する第２の黒画素数とを求める第２のステップと、該第１及び第２の黒画素数並びに前記濃度調整値を用いて前記検出画素の色変換確率を算出する第３のステップと、算出した色変換確率に従って該検出画素の色変換を行う第４のステップとを備えることを特徴とする。 In order to achieve the above object, the present invention provides a density adjustment processing method for adjusting the density of an input binary image in accordance with a set density adjustment value, wherein a halftone dot forming the binary image is adjusted. A first step of detecting a change point pixel located at a peripheral edge and constituting a boundary of the halftone dot or a boundary between the halftone dot and a portion other than the halftone dot; and a halftone dot including the detection pixel The first black pixel number that continues in the first direction with the detection pixel as a base point, and the second black pixel number that continues in the second direction that intersects the first direction with the detection pixel as a base point A third step of calculating the color conversion probability of the detection pixel using the first and second black pixel numbers and the density adjustment value, and the color conversion probability according to the calculated color conversion probability. And a fourth step of performing color conversion of the detection pixel.
そして、本発明によれば、濃度変換テーブルを用いることなく、入力２値画像の濃度を調整することができるため、変換テーブルの作成に伴う手間を解消することができる。また、濃度調整処理に際して、入力２値画像の濃度測定を行わないため、トーンジャンプによるモアレ問題やエッジボケ問題を解決することができる。さらに、変化点画素毎に処理を行いつつ、網点の大きさ及び形状の双方に合わせた濃度調整処理を行うため、入力２値画像の特性により即した調整処理を行うことができ、高質な濃度調整処理を施すことが可能になる。 According to the present invention, since the density of the input binary image can be adjusted without using the density conversion table, it is possible to eliminate the trouble associated with the creation of the conversion table. Further, since the density measurement of the input binary image is not performed during the density adjustment process, it is possible to solve the moire problem due to tone jump and the edge blur problem. Further, since the density adjustment processing according to both the size and shape of the halftone dot is performed while performing the processing for each change point pixel, the adjustment processing according to the characteristics of the input binary image can be performed. Thus, it is possible to perform an appropriate density adjustment process.
前記濃度調整処理方法において、前記第１乃至第４のステップを網点の輪郭に沿って変化点画素毎に順次に実行することができ、これによれば、個々の網点を処理単位として濃度調整処理を施すことができる。 In the density adjustment processing method, the first to fourth steps can be sequentially executed for each change point pixel along the outline of the halftone dot. According to this, the density is set for each halftone dot as a processing unit. Adjustment processing can be performed.
前記濃度調整処理方法において、前記第４のステップが、前記検出画素の色変換確率に所定の色変換値を加算して加算値を得るステップと、該加算値を所定の閾値と比較し、比較結果に応じて色変換の有無を決定するステップとを含み、前記検出画素が、該検出画素を含む網点において、最初に検出された変化点画素であるときに、前記加算ステップにおいて、一様乱数を前記色変換値として用い、前記検出画素が前記最初に検出された変化点画素以外の変化点画素であるときに、前記加算ステップにおいて、直前の変化点画素の色変換処理で得た加算値を前記色変換値として用いるように構成することができる。これによれば、モアレや丸め誤差の発生を抑えることが可能になる。 In the density adjustment processing method, the fourth step includes adding a predetermined color conversion value to the color conversion probability of the detection pixel to obtain an addition value, comparing the addition value with a predetermined threshold, and comparing Determining whether or not to perform color conversion according to a result, and when the detected pixel is a change point pixel first detected in a halftone dot including the detected pixel, When a random number is used as the color conversion value and the detection pixel is a change point pixel other than the change point pixel detected first, the addition obtained in the color conversion process of the immediately previous change point pixel in the addition step A value can be used as the color conversion value. According to this, it becomes possible to suppress the occurrence of moire and rounding errors.
前記濃度調整処理方法において、前記第４のステップが、前記加算値が前記閾値以上のときに、該加算値から該閾値を減算して減算値を得るステップをさらに含み、前記直前の変化点画素の色変換処理で減算値が算出されたときに、前記加算ステップにおいて、該直前の変化点画素の色変換処理で得た減算値を前記色変換値として用いることができる。これによれば、色変換値に閾値以上の数値が与えられるのを防止することができ、変化点画素に対する色変換の有無を適切に決定することが可能になる。 In the density adjustment processing method, the fourth step further includes a step of subtracting the threshold value from the added value to obtain a subtracted value when the added value is equal to or greater than the threshold value, When the subtraction value is calculated in the color conversion process, the subtraction value obtained in the color conversion process of the immediately previous change point pixel can be used as the color conversion value in the addition step. According to this, it is possible to prevent the color conversion value from being given a numerical value equal to or higher than the threshold value, and it is possible to appropriately determine whether or not color conversion is performed on the change point pixel.
前記濃度調整処理方法において、前記第３のステップが、前記濃度調整値及び前記第１の黒画素数を用いて前記第１の方向の色変換確率を算出するとともに、前記濃度調整値及び前記第２の黒画素数を用いて前記第２の方向の色変換確率を算出し、該第１及び第２の方向の色変換確率から前記検出画素の色変換確率を算出することができる。 In the density adjustment processing method, the third step calculates a color conversion probability in the first direction using the density adjustment value and the first number of black pixels, and the density adjustment value and the first The color conversion probability in the second direction can be calculated using the number of black pixels of 2, and the color conversion probability of the detection pixel can be calculated from the color conversion probabilities in the first and second directions.
前記濃度調整処理方法において、前記第２の方向を前記第１の方向と直交させることができ、これによれば、網点の大きさ及び形状を濃度調整の処理結果に適切に反映させることが可能になる。 In the density adjustment processing method, the second direction can be orthogonal to the first direction, and according to this, the size and shape of halftone dots can be appropriately reflected in the processing result of density adjustment. It becomes possible.
また、本発明は、設定された濃度調整値に応じて、入力された２値画像の濃度を調整するためのプログラムであって、上記いずれかに記載の濃度調整処理方法を実行するためのものであることを特徴とする。本発明によれば、前記発明と同様に、濃度変換テーブルの作成に伴う手間を解消しつつ、入力２値画像に対して高質な濃度調整処理を施すことが可能になる。 Further, the present invention is a program for adjusting the density of an input binary image according to a set density adjustment value, and for executing any of the density adjustment processing methods described above. It is characterized by being. According to the present invention, similarly to the above-described invention, it is possible to perform high-quality density adjustment processing on an input binary image while eliminating the trouble associated with creating a density conversion table.
さらに、本発明は、設定された濃度調整値に応じて、入力された２値画像の濃度を調整する濃度調整処理装置であって、前記２値画像を形成する網点の周縁部に位置し、該網点の輪郭、又は該網点と該網点以外の部分との境界を構成する変化点画素を検出する変化点検出手段と、該変化点検出手段によって検出した検出画素の色変換確率を算出する色変換確率演算手段と、該色変換確率演算手段によって算出した色変換確率に従い、前記検出画素の色変換を行う色変換処理手段とを備え、前記色変換確率演算手段は、前記検出画素を含む網点を対象とし、該検出画素を基点として第１の方向に連続する第１の黒画素数と、該検出画素を基点として該第１の方向と交差する第２の方向に連続する第２の黒画素数とを求めるとともに、該第１及び第２の黒画素数並びに前記濃度調整値を用いて前記検出画素の色変換確率を算出することを特徴とする。本発明によれば、前記発明と同様に、濃度変換テーブルの作成に伴う手間を解消しつつ、入力２値画像に対して高質な濃度調整処理を施すことが可能になる。 Furthermore, the present invention is a density adjustment processing apparatus that adjusts the density of an input binary image according to a set density adjustment value, and is located at a peripheral portion of a halftone dot forming the binary image. , Change point detection means for detecting a change point pixel constituting the outline of the halftone dot or a boundary between the halftone dot and a portion other than the halftone dot, and a color conversion probability of the detected pixel detected by the change point detection means Color conversion probability calculating means for calculating the color conversion probability calculating means, and color conversion processing means for performing color conversion of the detected pixel according to the color conversion probability calculated by the color conversion probability calculating means, wherein the color conversion probability calculating means comprises the detection Targeting halftone dots including pixels, the number of first black pixels continuous in the first direction from the detected pixel as a base point, and the second number of pixels intersecting the first direction from the detected pixel as a base point And calculating the second black pixel number, and the first and The number of black pixels of the two and using the density adjustment value and calculates the color conversion probability of the detection pixels. According to the present invention, similarly to the above-described invention, it is possible to perform high-quality density adjustment processing on an input binary image while eliminating the trouble associated with creating a density conversion table.
以上のように、本発明によれば、濃度変換テーブルの作成に伴う手間を解消しつつ、入力２値画像に対して高質な濃度調整処理を施すことが可能になる。 As described above, according to the present invention, it is possible to perform high-quality density adjustment processing on an input binary image while eliminating the labor involved in creating a density conversion table.
次に、本発明を実施するための形態について、図面を参照して詳細に説明する。 Next, embodiments for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図１は、本発明にかかる濃度調整処理装置の一実施の形態を示すブロック図であり、この濃度調整処理装置１は、大別して、変化点検出部２と、色変換確率演算部３と、ランダマイズ色変換処理部４と、一様乱数発生部５とから構成される。
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a density adjustment processing apparatus according to the present invention. This density
尚、図中のメモリ６は、スキャナなどの入力機器（図示せず）から出力された画像データを記憶したり、変化点検出部２、色変換確率演算部３及びランダマイズ色変換処理部４で処理された処理値や画像データを記憶するための記憶媒体である。また、濃度調整処理装置１において、変化点検出部２、色変換確率演算部３、ランダマイズ変換処理部４及び一様乱数発生部５は、必ずしもハードウェアによって構成される必要はなく、その一部又は全部がソフトウェア（プログラム）によって構成されてもよい。
Note that the
変化点検出部２は、入力機器から出力された入力２値画像データを用い、網点の周縁部に位置する変化点画素を検出するために備えられる。ここで、検出する変化点画素には、網点の輪郭を構成する輪郭点画素（黒画素）と、網点と原紙（網点以外の部分）との境界を構成する境界点画素（白画素）とがある。
The change
輪郭点画素の検出に際しては、入力２値画像中の任意の黒画素を注目画素とし、例えば、その注目画素と、上下右左に隣接する４画素とからなる範囲を参照する。そして、図２（ａ）に示すように、注目画素の周辺に位置する４画素中に１つでも白画素があれば、その注目画素を輪郭点画素として検出する。一方、境界点画素の検出に際しては、入力２値画像中の任意の白画素を注目画素とし、図２（ｂ）に示すように、隣接する４画素中に１つでも黒画素があれば、その注目画素を境界点画素として検出する。 When detecting a contour point pixel, an arbitrary black pixel in the input binary image is set as a target pixel, and, for example, a range including the target pixel and four pixels adjacent to the upper, lower, right, and left sides is referred to. Then, as shown in FIG. 2A, if at least one of the four pixels located around the target pixel has a white pixel, the target pixel is detected as a contour point pixel. On the other hand, when detecting a boundary point pixel, an arbitrary white pixel in the input binary image is set as a target pixel, and as shown in FIG. 2B, if at least one black pixel is present in four adjacent pixels, The target pixel is detected as a boundary point pixel.
色変換確率演算部３は、変化点検出部２によって検出された変化点画素（輪郭点画素又は境界点画素）を反対色の画素に変換する確率（色変換確率）Ｒを算出するために備えられる。
The color conversion
色変換確率Ｒの算出にあたっては、先ず、図３に示すように、変化点画素ＤＥを含む網点Ｈ0を対象とし、変化点画素ＤＥを基点とする横方向（ｘ方向）の線幅画素数（ｘ方向に連続する黒画素の画素数）Ｌｘと、変化点画素ＤＥを基点とする縦方向（ｙ方向）の線幅画素数（ｙ方向に連続する黒画素の画素数）Ｌｙとを求める。 In the calculation of the color conversion probability R, first, as shown in FIG. 3, a line width pixel in the horizontal direction (x direction) with the halftone dot H 0 including the change point pixel DE as a target and the change point pixel DE as a base point. Number (number of black pixels continuous in the x direction) Lx and line width pixel number (number of black pixels continuous in the y direction) Ly in the vertical direction (y direction) starting from the change point pixel DE Ask.
このとき、検出した変化点画素ＤＥが輪郭点画素（黒画素）である場合には、その変化点画素ＤＥを始点としてｘ方向、ｙ方向への線幅画素数Ｌｘ、Ｌｙをカウントする。一方、検出した変化点画素ＤＥが境界点画素（白画素）である場合には、ｘ方向において境界点画素に最も近い黒画素を始点として線幅画素数Ｌｘをカウントするとともに、ｙ方向において境界点画素に最も近い黒画素を始点として線幅画素数Ｌｙをカウントする（図３（ｂ）参照）。 At this time, if the detected change point pixel DE is a contour point pixel (black pixel), the line width pixel numbers Lx and Ly in the x and y directions are counted from the change point pixel DE as a starting point. On the other hand, when the detected change point pixel DE is a boundary point pixel (white pixel), the line width pixel number Lx is counted starting from the black pixel closest to the boundary point pixel in the x direction, and the boundary in the y direction. The line width pixel count Ly is counted starting from the black pixel closest to the point pixel (see FIG. 3B).
次に、式（１）、（２）を用いて、ｘ方向の色変換確率Ｒｘ、及びｙ方向の色変換確率Ｒｙを求める。 Next, using equations (1) and (2), the color conversion probability Rx in the x direction and the color conversion probability Ry in the y direction are obtained.
ここで、式（１）、（２）の各変数は、次の通りである。
「ε」：ユーザが希望する濃度調整値（小数）である。例えば、濃度を１０％向上させたい場合は、ε＝＋０．１に設定する。
「Ａｘ」、「Ｂｘ」、「Ｃｘ」：ｘ方向の色変換確率Ｒｘを求める場合の係数（定数）であり、入力画像及び濃度調整効果に応じて最適な値を設定する。
「Ａｙ」、「Ｂｙ」、「Ｃｙ」：ｙ方向の色変換確率Ｒｙを求める場合の係数（定数）であり、入力画像及び濃度調整効果に応じて最適な値を設定する。
Here, each variable of Formula (1), (2) is as follows.
“Ε”: a density adjustment value (decimal number) desired by the user. For example, to increase the density by 10%, ε = + 0.1 is set.
“Ax”, “Bx”, “Cx”: Coefficients (constants) for obtaining the color conversion probability Rx in the x direction, and optimal values are set according to the input image and the density adjustment effect.
“Ay”, “By”, “Cy”: Coefficients (constants) for obtaining the color conversion probability Ry in the y direction, and optimal values are set according to the input image and the density adjustment effect.
その後、式（３）を用いて、変化点画素ＤＥに対する色変換確率Ｒを求める。 Thereafter, the color conversion probability R for the change point pixel DE is obtained using Expression (3).
図１に戻り、ランダマイズ色変換処理部４は、変化点検出部２で検出した変化点画素を対象として輪郭追跡処理を行うとともに、色変換確率演算部３で算出した色変換確率Ｒに従い、変化点画素（注目画素）のランダマイズ色変換処理を行うために備えられる。
Returning to FIG. 1, the randomized color
輪郭追跡処理にあたっては、図４に示すように、最初に検出する変化点画素ＤＥ0を開始点とし、その後、変換点画素ＤＥ0を含む網点Ｈ0の縁を辿るようにして変化点画素ＤＥ1〜ＤＥ19を追跡する。一方、ランダマイズ色変換処理にあたっては、色変換確率Ｒを後述する色変換値ＣＴと加算して加算値ＡＴを得るとともに、その加算値ＡＴを色変換用の閾値と比較し、比較結果に応じて、黒画素から白画素への色変換、又は白画素から黒画素への色変換の有無を決定する。この色変換処理は、上記の輪郭追跡処理での追跡順番（図４の場合は、０〜１９）に従って変化点画素毎に行う。 In the contour tracking process, as shown in FIG. 4, the change point pixel DE 0 detected first is set as the start point, and then the change point pixel is traced so as to follow the edge of the halftone dot H 0 including the conversion point pixel DE 0. tracking the DE 1 ~DE 19. On the other hand, in the randomized color conversion process, the color conversion probability R is added to a color conversion value CT (to be described later) to obtain an added value AT, and the added value AT is compared with a threshold value for color conversion. The presence / absence of color conversion from black pixels to white pixels or color conversion from white pixels to black pixels is determined. This color conversion process is performed for each change point pixel according to the tracking order (0 to 19 in the case of FIG. 4) in the contour tracking process.
図１に戻り、一様乱数発生部５は、一様乱数を発生させるために備えられる。ここで、一様乱数とは、０．０から１．０までを全体発生値とした場合に、各発生値（０．０から１．０までの間のいずれかの値）がいずれも同じ頻度で発生する乱数を意味する。一様乱数発生部５から出力される乱数は、上述のランダマイズ色変換処理での色変換値ＣＴの初期値として用いられる。
Returning to FIG. 1, the uniform
次に、上記濃度調整処理装置１を用いた濃度調整処理方法について、図５及び図６を中心に参照しながら説明する。尚、ここでは、新聞印刷用のＡＭスクリーン製版を読み取り、読み取った２値画像を濃度調整する場合を例にとって説明する。
Next, a density adjustment processing method using the density
濃度調整処理にあたっては、図５に示すように、先ず、ユーザによって設定された濃度調整値εが正の値であるか否かを判別する（ステップＳ１）。判定の結果、濃度調整値εが正の値である場合には、入力された２値画像の濃度を上げて出力する（黒画素数を増やして出力する）必要があるため、変化点検出部２で検出する変化点画素ＤＥを境界点画素（白画素：図２（ｂ）参照）に設定する（ステップＳ２）。一方、濃度調整値εが負の値である場合には、濃度を下げる（黒画素数を減らす）必要があるため、変化点画素ＤＥを輪郭点画素（黒画素：図２（ａ）参照）に設定する（ステップＳ３）。
In the density adjustment process, as shown in FIG. 5, it is first determined whether or not the density adjustment value ε set by the user is a positive value (step S1). If the density adjustment value ε is a positive value as a result of the determination, it is necessary to increase the density of the input binary image and output it (by increasing the number of black pixels), so that the change point detection unit The change point pixel DE detected in
尚、以下においては、負の値を有する濃度調整値ε（例えば、−０．５）が設定され、変化点検出部２で検出する変化点画素として、輪郭点（黒画素）が設定された場合を例にとって説明する。
In the following, a density adjustment value ε (for example, −0.5) having a negative value is set, and a contour point (black pixel) is set as a change point pixel detected by the change
濃度調整値εの判別処理及び変化点画素の設定処理が終了すると、読み取られた製版の２値画像をメモリ６（図１参照）から読み出し、入力２値画像に含まれる変化点画素ＤＥを検出する（ステップＳ４）。次に、検出した変化点画素ＤＥが、輪郭追跡処理の開始点ＤＥ0に該当するか否かを判定する（ステップＳ５）。 When the density adjustment value ε discrimination process and the change point pixel setting process are completed, the read binary image of the plate making is read from the memory 6 (see FIG. 1), and the change point pixel DE included in the input binary image is detected. (Step S4). Next, it is determined whether or not the detected change point pixel DE corresponds to the start point DE 0 of the contour tracking process (step S5).
このとき、検出された変化点画素ＤＥが、例えば、図６（ａ）に示すように、変化点画素ＤＥを含む網点Ｈ0のうちで、最初に検出された変化点画素である場合には、変化点画素ＤＥを開始点ＤＥ0として扱う（ステップＳ５：Ｙ）。次に、一様乱数発生部５から乱数値（例えば、０．３）を取得し、色変換値ＣＴの初期値に設定する（ステップＳ６）。
At this time, when the detected change point pixel DE is the change point pixel detected first among the halftone dots H 0 including the change point pixel DE as shown in FIG. 6A, for example. Handles the change point pixel DE as the start point DE 0 (step S5: Y). Next, a random value (for example, 0.3) is acquired from the uniform
次いで、変化点画素ＤＥ0を開始点（追跡順番を０番）とする輪郭追跡処理を開始するとともに（ステップＳ７）、変化点画素ＤＥ0を始点とするｘ方向の線幅画素数Ｌｘ（図４参照）、及びｙ方向の線幅画素数Ｌｙ（図４参照）を求める。尚、図６（ａ）の場合は、Ｌｘ＝１、Ｌｙ＝５となる。 Next, the contour tracking process starting from the change point pixel DE 0 as the start point (tracking order 0) is started (step S7), and the line width pixel number Lx in the x direction starting from the change point pixel DE 0 (see FIG. 4) and the line width pixel number Ly (see FIG. 4) in the y direction. In the case of FIG. 6A, Lx = 1 and Ly = 5.
次に、上記の式（１）、（２）を用いてｘ方向の色変換確率Ｒｘ、及びｙ方向の色変換確率Ｒｙを求めるとともに、式（３）を用いて変化点画素ＤＥ0についての色変換確率Ｒを求める（ステップＳ８、Ｓ９）。次いで、求めた色変換確率Ｒに対して、ステップＳ６で設定した色変換値ＣＴ（＝０．３）を加算し、加算値ＡＴを求める（ステップＳ１０）。 Next, the color conversion probability Rx in the x direction and the color conversion probability Ry in the y direction are obtained using the above equations (1) and (2), and the change point pixel DE 0 is calculated using the equation (3). A color conversion probability R is obtained (steps S8 and S9). Next, the color conversion value CT (= 0.3) set in step S6 is added to the obtained color conversion probability R to obtain an added value AT (step S10).
次に、加算値ＡＴを予め設定した閾値（通常、１．０に設定する）と比較する（ステップＳ１１）。このとき、例えば、加算値ＡＴが１．２であり、閾値以上となっている場合には（ステップＳ１１：Ｙ）、輪郭点画素（黒画素）を白画素に変換し、変換した画素データをメモリ６に記録する（ステップＳ１２）。その後、加算値ＡＴから閾値（＝１．０）を減算し、減算値ＳＴ（＝０．２）を取得する（ステップＳ１３）。 Next, the addition value AT is compared with a preset threshold value (usually set to 1.0) (step S11). At this time, for example, when the addition value AT is 1.2 and is equal to or greater than the threshold (step S11: Y), the contour point pixel (black pixel) is converted into a white pixel, and the converted pixel data is Record in the memory 6 (step S12). Thereafter, a threshold value (= 1.0) is subtracted from the added value AT to obtain a subtracted value ST (= 0.2) (step S13).
一方、例えば、ステップＳ１０で得られた加算値ＡＴが０．８であり、閾値未満となっている場合には（ステップＳ１１：Ｎ）、輪郭点（黒画素）を白画素に変換することなく、次の処理に移行する。また、この場合は、加算値ＡＴから閾値を減算する処理も行わない。 On the other hand, for example, when the addition value AT obtained in step S10 is 0.8 and is less than the threshold value (step S11: N), the contour point (black pixel) is not converted into a white pixel. The process proceeds to the next process. In this case, the process of subtracting the threshold value from the added value AT is also not performed.
次に、色変換処理が終了した変化点画素ＤＥ0、又は色変換を行わない旨を決定した変化点画素ＤＥ0を、処理済みの画素として記録し、マスキング処理する（ステップＳ１４）。尚、処理済みの変化点画素に対してマスキング処理を行うのは、同一の変化点画素ＤＥを重複して検出したり、二重に色変換処理を施すのを避けるためである。 Next, color conversion processing change point pixel DE 0 ended, or the change point pixel DE 0 was determined that not to perform the color conversion, and recorded as a processed pixel, masking process (step S14). Note that the masking process is performed on the processed change point pixels in order to avoid redundant detection of the same change point pixel DE and double color conversion processing.
次いで、次の変化点画素を対象とする処理に移行し（ステップＳ１５：Ｎ）、再び、変化点画素ＤＥの検出処理を実行する（ステップＳ４）。これにより、図６（ｂ）に示すように、網点Ｈ0における二番目の変化点画素ＤＥ1を検出する。 Next, the process proceeds to the process for the next change point pixel (step S15: N), and the change point pixel DE is detected again (step S4). Thereby, as shown in FIG. 6B, the second change point pixel DE 1 at the halftone dot H 0 is detected.
次に、図５に示すように、検出した変化点画素ＤＥが、輪郭追跡処理の開始点ＤＥ0に該当するか否かを判定する（ステップＳ５）。検出した変化点画素ＤＥ1は、網点Ｈ0内で最初に検出された変化点画素ではないため（ステップ５：Ｎ）、ステップＳ１６に移行し、検出した変化点画素ＤＥ1がマスキング処理された画素であるか否かを判定する。 Next, as shown in FIG. 5, it is determined whether or not the detected change point pixel DE corresponds to the start point DE 0 of the contour tracking process (step S5). Since the detected change point pixel DE 1 is not the change point pixel detected first in the halftone dot H 0 (step 5: N), the process proceeds to step S16, and the detected change point pixel DE 1 is masked. It is determined whether or not it is a pixel.
変化点画素ＤＥ1は、未処理の変化点画素であり、マスキング処理は施されていないため（ステップＳ１６：Ｎ）、ステップＳ１７に移行し、直前の変化点画素ＤＥ0の色変換処理で得られた加算値ＡＴ（ステップＳ１０参照）を色変換値ＣＴに設定する。この際、直前の変化点画素ＤＥ0の色変換処理において、減算値ＳＴが算出されている場合（ステップＳ１３参照）には、加算値ＡＴに代えて減算値ＳＴを用いる。 Since the change point pixel DE 1 is an unprocessed change point pixel and has not been subjected to masking processing (step S16: N), the process proceeds to step S17, and is obtained by the color conversion processing of the immediately previous change point pixel DE 0. The added value AT (see step S10) is set as the color conversion value CT. At this time, if the subtraction value ST is calculated in the color conversion process of the immediately previous change point pixel DE 0 (see step S13), the subtraction value ST is used instead of the addition value AT.
以後、変化点画素ＤＥ0の場合と同様に、ステップＳ８〜Ｓ１５の処理を実行し、変化点画素ＤＥ1に対する色変換処理を実行する。その後は、図６（ｃ）に示すように、網点Ｈ0内での他の変化点画素ＤＥ2〜ＤＥ7に対して、上記と同様の処理を順に施し（図５のステップＳ１５参照）、網点Ｈ0中の全ての変化点画素に対する処理を完了させる。 Thereafter, similarly to the case of the change point pixel DE 0 , the processes of steps S8 to S15 are executed, and the color conversion process for the change point pixel DE 1 is executed. Thereafter, as shown in FIG. 6C, the same processing as described above is sequentially performed on the other change point pixels DE 2 to DE 7 in the halftone dot H 0 (see step S15 in FIG. 5). Then, the processing for all the change point pixels in the halftone dot H 0 is completed.
そして、網点Ｈ0に対する処理が終了すると、図５に示すように、入力２値画像に含まれる他の網点（不図示）に対しても同様の処理を実行し（ステップＳ１８）、画像全体の濃度調整処理を完了させる。 When the process for the halftone dot H 0 is completed, as shown in FIG. 5, the same process is executed for other halftone dots (not shown) included in the input binary image (step S18). The entire density adjustment process is completed.
図７及び図８は、上記濃度調整処理装置１を用いて入力２値画像の濃度調整を行った場合の、入力濃度値と出力濃度値との関係を示すグラフ、及び入力濃度値の網点と濃度調整後の網点を示したものである。尚、図７に示すグラフは、Ａｘ〜Ｃｘ及びＡｙ〜Ｃｙの各係数に最適なパラメータ値を設定した上で、濃度調整値εを−０．０５、−０．１、−０．１５、−０．２とした場合の特性を示したものである。また、図８に示す網点は、２０％、５０％及び７０％濃度の入力２値画像につき、濃度調整値εを−０．１、−０．２に設定して処理したものである。
7 and 8 are graphs showing the relationship between the input density value and the output density value when the density adjustment of the input binary image is performed using the density
以上のように、本実施の形態によれば、濃度変換テーブルを用いることなく、入力２値画像の濃度を調整することができるため、変換テーブルの作成に伴う手間を解消し得るとともに、テーブル作成時の人為的なミスによる画質の劣化を防止することができる。 As described above, according to the present embodiment, since the density of the input binary image can be adjusted without using the density conversion table, it is possible to eliminate the trouble associated with the creation of the conversion table and to create the table. It is possible to prevent image quality deterioration due to human error.
また、検出した変化点画素ＤＥを基点とするｘ方向、ｙ方向への線幅画素数Ｌｘ、Ｌｙを求め、それを変化点画素ＤＥの色変換確率Ｒに反映させ、変化点画素毎に色変換処理を行うため、各網点の大きさだけでなく、形状の特性にも合わせた濃度調整を行うことができ、入力２値画像の特性により即した調整処理を行うことが可能になる。 Further, the numbers Lx and Ly of line width pixels in the x direction and the y direction with the detected change point pixel DE as the base point are obtained and reflected in the color conversion probability R of the change point pixel DE. Since the conversion process is performed, the density adjustment not only according to the size of each halftone dot but also according to the characteristics of the shape can be performed, and the adjustment process according to the characteristics of the input binary image can be performed.
すなわち、従来の濃度調整処理においては、一定領域内の複数の網点を１つの処理単位として処理するため、領域の平均濃度値が同一であれば、網点の種類に関係なく、一様な濃度処理を行うことになる。これに対し、本実施の形態においては、同一の濃度（大きさ）の網点であっても、形状が異なれば、個々の変化点画素に対する濃度調整処理に違いが生じるため、平均濃度値が同一の領域であっても、網点種類の違いに応じた異なる処理結果を得ることが可能になる。 That is, in the conventional density adjustment processing, a plurality of halftone dots in a certain area are processed as one processing unit, so if the average density value of the area is the same, it is uniform regardless of the type of halftone dot. Density processing is performed. On the other hand, in the present embodiment, even if the halftone dots have the same density (size), if the shapes are different, the density adjustment processing for each change point pixel is different, so the average density value is Even in the same region, it is possible to obtain different processing results according to the difference in the types of halftone dots.
従来の濃度調整処理では、網点と周辺網点の位置関係を重視した手法を採るのに対して、本実施の形態においては、個々の網点の形状及び大きさの特性を重視した手法を採っており、特に、画像情報としての最小単位である網点は、形状、大きさ、他の網点との位置関係等の特性を有するため、画像情報（網点）の特性に見合った濃度調整処理を施すことができる。 In the conventional density adjustment processing, a method that places importance on the positional relationship between halftone dots and surrounding halftone dots is adopted, whereas in this embodiment, a method that places importance on the characteristics of the shape and size of each halftone dot is adopted. In particular, since the halftone dot, which is the minimum unit of image information, has characteristics such as shape, size, and positional relationship with other halftone dots, the density corresponding to the characteristics of the image information (halftone dots) Adjustment processing can be performed.
さらに、本実施の形態によれば、濃度調整処理に際して、入力２値画像の濃度測定を行わないため、測定誤差による画質の劣化を防止することができる。特に、特許文献３に記載の処理方法のように、複数の網点を含む領域の平均濃度値を濃度調整処理に反映させることがないため、トーンジャンプによるモアレ問題やエッジボケ問題を解決することができ、高画質な２値画像を得ることが可能になる。
Furthermore, according to the present embodiment, since the density measurement of the input binary image is not performed in the density adjustment process, it is possible to prevent the image quality from being deteriorated due to the measurement error. In particular, unlike the processing method described in
加えて、本実施の形態によれば、色変換値ＣＴの初期値に一様乱数を与えるため、同一特性を有する複数の変化点画素の連続線（同一の大きさ及び形状を有する複数の網点）の間において、異なる処理結果を得ることができる。このため、大きさ及び形状が同一の網点に対する処理が１パターン化することがなく、モアレの発生を抑えることが可能になる。 In addition, according to the present embodiment, in order to give a uniform random number to the initial value of the color conversion value CT, a continuous line of a plurality of change point pixels having the same characteristics (a plurality of networks having the same size and shape) Different processing results can be obtained between points). For this reason, the processing for halftone dots having the same size and shape is not made into one pattern, and the occurrence of moire can be suppressed.
また、色変換値の初期値に乱数を与える処理では、変化点画素の連続線が短いことに起因する濃度調整処理の丸め誤差の発生を抑えることもできる。すなわち、個々の網点の大きさは小さく、網点の輪郭線の長さも短くなるため、色変換値の初期値を固定値とした場合には、色変換処理を行った際の丸め誤差が大きくなる虞がある。これに対し、本実施の形態においては、短い網点の輪郭線を無限長線の一部分としてみなしており、この場合、如何に小さな数値でも表現することができ、丸め誤差が発生しない。乱数である色変換値の初期値は、無限長の線上での輪郭線の位置を与えるものであるため、線が短いことに起因する濃度調整処理の丸め誤差の発生を防止することが可能になる。 Further, in the process of giving a random number to the initial value of the color conversion value, it is possible to suppress the occurrence of a rounding error in the density adjustment process due to the short continuous line of change point pixels. That is, since the size of each halftone dot is small and the length of the outline of the halftone dot is also short, if the initial value of the color conversion value is a fixed value, the rounding error when performing color conversion processing is large. There is a risk of becoming. On the other hand, in the present embodiment, a short halftone dot outline is regarded as a part of an infinitely long line, and in this case, any small numerical value can be expressed and no rounding error occurs. Since the initial value of the color conversion value, which is a random number, gives the position of the contour line on an infinitely long line, it is possible to prevent the occurrence of rounding errors in density adjustment processing due to the short line. .
尚、上記実施の形態においては、新聞印刷用のＡＭスクリーン製版を読み取る場合を例に挙げたが、本発明は、ＦＭスクリーンの２値画像を濃度調整する場合にも適用することができ、また、新聞印刷に限らず、写真等の濃度調整を行う場合にも適用することが可能である。 In the above embodiment, an example of reading AM screen plate making for newspaper printing was taken as an example. However, the present invention can also be applied to the case of adjusting the density of a binary image on an FM screen. The present invention can be applied not only to newspaper printing but also to density adjustment of photographs and the like.
また、上記実施の形態においては、横方向（ｘ方向）及び縦方向（ｙ方向）の線幅画素数Ｌｘ、Ｌｙを求めるが、必ずしも直交する方向の線幅画素数を求める必要はなく、網点Ｈ0の大きさ及び形状を把握し得るものであれば、直角以外の角度で交わる方向の線幅画素数を求めるようにしてもよい。 In the above embodiment, the line width pixel numbers Lx and Ly in the horizontal direction (x direction) and the vertical direction (y direction) are obtained, but it is not always necessary to obtain the line width pixel numbers in the orthogonal direction. As long as the size and shape of the point H 0 can be grasped, the number of line width pixels in a direction intersecting at an angle other than a right angle may be obtained.
１ 濃度調整処理装置
２ 変化点検出部
３ 色変換確率演算部
４ ランダマイズ色変換処理部
５ 一様乱数発生部
６ メモリ
ＤＥ 変化点画素
Ｌｘ ｘ方向の線幅画素数
Ｌｙ ｙ方向の線幅画素数
Ｒｘ ｘ方向の色変換確率
Ｒｙ ｙ方向の色変換確率
DESCRIPTION OF
Claims (8)
前記２値画像を形成する網点の周縁部に位置し、該網点の輪郭、又は該網点と該網点以外の部分との境界を構成する変化点画素を検出する第１のステップと、
該検出画素を含む網点を対象とし、該検出画素を基点として第１の方向に連続する第１の黒画素数と、該検出画素を基点として該第１の方向と交差する第２の方向に連続する第２の黒画素数とを求める第２のステップと、
該第１及び第２の黒画素数並びに前記濃度調整値を用いて前記検出画素の色変換確率を算出する第３のステップと、
算出した色変換確率に従って該検出画素の色変換を行う第４のステップとを備えることを特徴とする濃度調整処理方法。 A density adjustment processing method for adjusting the density of an input binary image according to a set density adjustment value,
A first step of detecting a change point pixel located at a peripheral portion of a halftone dot forming the binary image and constituting a contour of the halftone dot or a boundary between the halftone dot and a portion other than the halftone dot; ,
A halftone dot including the detection pixel as a target, a first number of black pixels continuous in the first direction from the detection pixel as a base point, and a second direction intersecting the first direction from the detection pixel as a base point A second step of obtaining a second number of black pixels continuous to
A third step of calculating a color conversion probability of the detection pixel using the first and second black pixel numbers and the density adjustment value;
And a fourth step of performing color conversion of the detected pixel in accordance with the calculated color conversion probability.
前記検出画素が、該検出画素を含む網点において、最初に検出された変化点画素であるときに、前記加算ステップにおいて、一様乱数を前記色変換値として用い、
前記検出画素が前記最初に検出された変化点画素以外の変化点画素であるときに、前記加算ステップにおいて、直前の変化点画素の色変換処理で得た加算値を前記色変換値として用いることを特徴とする請求項２に記載の濃度調整処理方法。 In the fourth step, a predetermined color conversion value is added to the color conversion probability of the detection pixel to obtain an addition value, the addition value is compared with a predetermined threshold value, and color conversion is performed according to the comparison result. Determining whether or not,
When the detection pixel is a change point pixel first detected in a halftone dot including the detection pixel, a uniform random number is used as the color conversion value in the addition step.
When the detection pixel is a change point pixel other than the change point pixel detected first, the addition value obtained by the color conversion process of the immediately previous change point pixel is used as the color conversion value in the addition step. The density adjustment processing method according to claim 2.
前記直前の変化点画素の色変換処理で減算値が算出されたときに、前記加算ステップにおいて、該直前の変化点画素の色変換処理で得た減算値を前記色変換値として用いることを特徴とする請求項３に記載の濃度調整処理方法。 The fourth step further includes a step of subtracting the threshold value from the added value to obtain a subtracted value when the added value is equal to or greater than the threshold value,
When a subtraction value is calculated in the color conversion process of the immediately previous change point pixel, the subtraction value obtained in the color conversion process of the immediately previous change point pixel is used as the color conversion value in the addition step. The density adjustment processing method according to claim 3.
請求項１乃至６のいずれかに記載の濃度調整処理方法を実行するためのものであることを特徴とするプログラム。 A program for adjusting the density of an input binary image according to a set density adjustment value,
A program for executing the density adjustment processing method according to claim 1.
前記２値画像を形成する網点の周縁部に位置し、該網点の輪郭、又は該網点と該網点以外の部分との境界を構成する変化点画素を検出する変化点検出手段と、
該変化点検出手段によって検出した検出画素の色変換確率を算出する色変換確率演算手段と、
該色変換確率演算手段によって算出した色変換確率に従い、前記検出画素の色変換を行う色変換処理手段とを備え、
前記色変換確率演算手段は、前記検出画素を含む網点を対象とし、該検出画素を基点として第１の方向に連続する第１の黒画素数と、該検出画素を基点として該第１の方向と交差する第２の方向に連続する第２の黒画素数とを求めるとともに、該第１及び第２の黒画素数並びに前記濃度調整値を用いて前記検出画素の色変換確率を算出することを特徴とする濃度調整処理装置。 A density adjustment processing device that adjusts the density of an input binary image according to a set density adjustment value,
Change point detecting means for detecting a change point pixel located at a peripheral portion of a halftone dot forming the binary image and constituting an outline of the halftone dot or a boundary between the halftone dot and a portion other than the halftone dot; ,
Color conversion probability calculation means for calculating the color conversion probability of the detected pixel detected by the change point detection means;
Color conversion processing means for performing color conversion of the detected pixels according to the color conversion probability calculated by the color conversion probability calculation means,
The color conversion probability calculation means targets a halftone dot including the detection pixel, the first black pixel number continuous in the first direction with the detection pixel as a base point, and the first black point with the detection pixel as a base point. A second black pixel number that is continuous in a second direction that intersects the direction is calculated, and a color conversion probability of the detection pixel is calculated using the first and second black pixel numbers and the density adjustment value. A density adjustment processing apparatus characterized by that.
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