JP2016015596A - 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム。 - Google Patents
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Abstract
Description
ステップ301では、印刷処理の対象となる画像データを取得する。ユーザが指定した画像データが、アプリケーション等を介してメモリに展開される。本実施例における画像データは、R(レッド)、G(グリーン)、B(ブルー)で表される8bitのデータ形式で保持されるものとする。
続いて、上述のステップ305における量子化処理について、図4及び図5を参照して詳しく説明する。図4は、画像処理装置110(或いは画像形成装置100)が備える機能部として量子化処理部400の内部構成を示すブロック図である。量子化処理部400は、閾値提供判定部401、閾値決定部402、ディザ処理部403で構成される。図5は、量子化処理部400における量子化処理の流れを示すフローチャートである。なお、この一連の処理は、以下に示す手順を記述したコンピュータ実行可能なプログラムを、ROM等からRAM上に読み込んだ後、CPUによって該プログラムを実行することによって実施される。
変更前:「55,12,248,134,84,164,98,23,133,228」
変更後:「55,12,79,134,7,164,98,23,106,0」
このようにして、閾値提供可能と判定された画素(参照画素)の閾値が、注目画素における新たな閾値として決定される。
つまり、本実施例を適用することで、細線の再現性を改善する効果が得られることが分かる。このように本実施例では、他の画素の閾値を利用することによりオンドットを増やし、細線の途切れを減少させることができる。
図10は、1画素幅の細線が描かれた入力画像を黒の色材のみで印刷したときに形成されるドット数を、本実施例を適用した場合(処理あり)と本実施例を適用しなかった場合(処理なし)とで比較したグラフである。図10において、グラフの横軸は階調であり、左端(0)が白、右端(1)が黒である。また、縦左軸は黒インクのドット数であり、「1」は印刷を行なった画像形成装置における最多のドット数を表す。そして、縦右軸は倍率であり、「処理なし(*マーク)」に対して、「処理あり(○マーク)」のドット数が何倍になったのか(倍率 = 処理あり÷処理なし)を表している。倍率(黒三角マーク、右軸)を見ると、白に近いほど高く、黒に近づくにつれて下がり、やがて「1」に収束している。これは、明るい(濃度が低い)細線ほどドットの途切れを防ぐ効果が高く、暗い(濃度が高い)細線ほど処理による影響が少ないことを示している。濃度が高いほど画素値は大きいので、閾値を超える確率は上がる。つまり、高濃度の部分は周囲の画素から閾値の提供を受けなくてもドットが形成される画素がもともと多い。本実施例を適用したときに確率的にドットを増やす可能性があるのは、「処理なし」の時にドット形成がなされていない画素である。黒に近い(濃度が高い)領域では、ドット形成がなされない画素の数は少ないのであるから、本実施例の適用によるドット数の増加も少ないということになる。黒に近い側に属する暗い(濃い)細線はもともと途切れが少なく、ドット数を増加させる必要がないため、本実施例を適用することによる影響が少ないことは好ましいといえる。
図11は、本実施例を適用した場合における、細線と矩形への影響を説明する図である。図11において、1画素幅の細線1101及び矩形1102は、双方とも、R,G,B=192,192,192などの薄いグレーで描画されている画像とする。図7で示した16通りのパターンのうち、パターン1〜14はエリア内の閾値提供可な画素(図中の白画素部)から閾値を提供され、確率的に濃度が上がり得るパターンである。図11(a)を見てみると、細線1101では、細線端部を除きパターン5かパターン10のいずれかが当て嵌まる 。これらのパターンは閾値提供可能な画素を含むため、確率的に細線の濃度が上がることになる。一方、図11(b)に示すような色つきの矩形1102では、そのほとんどの領域がパターン15に当て嵌まる。パターン15以外のパターンが当て嵌まるのは、矩形1102の上端部、下端部、左端部、右端部の境界部分であり、それぞれ図11(b)に示すような2種類のパターンのいずれかが当て嵌まる。境界以外の矩形内部についてはパターン15のみが当て嵌まるのであり、上述のとおり、パターン15では閾値提供可能な画素がなく濃度を上げる作用が発生しない。つまり、矩形のほとんどの面積を占める内部については濃度が上がらないのである。大きなオブジェクトほど縦幅、横幅が大きく、そのうちの数画素が空白でも途切れているとは認識されないため濃度を上げる必要がないのであるから、矩形などの内部領域に影響が少ないことは望ましい。なお、大きなオブジェクト以外にも、例えば太い線についても同様のことがいえる。太線の場合は、パターン15の割合が多くなるためである。このように、本実施例の場合、細線などのエッジ部に大きな効果があり、濃度を上げる必要がない矩形などの内部領域への影響は少ないため効率的である。
上述のとおり本実施例では、1画素幅の細線において高い効果が得られる。加えて、1画素で構成されるドット(孤立ドット)については更に高い効果を得ることができる。これは、周囲が白画素で囲まれている孤立ドットは、図7で示した16通りのパターンのうちパターン1, 2, 4, 8 のいずれかが当て嵌まり、注目画素に隣接する周囲3つの画素から閾値を提供されるので、閾値が下がる確率が高いためである。そして、水平或いは垂直の1画素幅の細線を考えると、端部を除けばパターン3, 5, 10, 12 のいずれかが当て嵌まるので、この場合の閾値提供画素は2つである。つまり、本実施例では、周囲が白画素である画素をAとし、周囲に非白画素が存在する画素をBとして、AとBの画素値が同じ(同階調)であるとき、B画素よりもA画素の方がドットの再現確率が高くなることになる。確率的には、孤立点>1画素幅の細線>2画素幅の細線、といった順で濃度を上げる効果が期待できる。このように本実施例では、例えばハッチングのように孤立ドットで構成されるような箇所についても濃度を上げ、元画像のドットの再現性を高める効果、すなわち、元画像の形状を維持しやすいという効果がある。
閾値マトリクスには特性を持たすことができ、例えば公知のブルーノイズ特性を持たせた閾値マトリクスを使用すれば、ディザ法で擬似階調を行う際に粒状度を少なく保つことができる。 本実施例によれば、このような特性をおよそ維持しつつ細線の途切れを減少させる効果がある。以下、詳しく説明する。
実施例1では、ドット形成ありとドット形成なしの2値を出力する量子化について説明したが、多値を出力する量子化についても本発明は有効である。
ベース値が0の場合:
比較値 = (入力値 - ベース値) / 128 × 255
ベース値が128の場合:
比較値 = (入力値 - ベース値) / 127 × 255
ステップ1304において、閾値比較部1203は、メモリ内の閾値マトリクスより入力値の画素位置に対応する閾値を取得し、ステップ1303で求めた比較値と比較する。比較の結果、閾値よりも比較値の方が大きければ「1」を、大きくなければ「0」を加算部1204に出力する。
実施例1では、他画素に閾値提供可能か否かの判定を行い、その判定結果を用いて注目画素の新たな閾値を決定したが、閾値提供可否の判定と注目画素における新閾値の決定とを一度に行なってもよい。以下、具体例を説明する。
[プログラム例(2段階処理)]
01: if( V[v, w] != 0){
02: if( Th[v, w] < Th[x, y]){
03: Th[x, y] = Th[v, w];
04: }
05: }
ここで、先頭の「01:」などの数字は説明のための行番号である。01行目では、閾値を提供する候補の画素[v, w]の画素値が0であるか否かを判別している。0でなければ02行目へ進み、0であれば05行目以降へ処理を進める。02行目では閾値を提供する候補の画素の閾値(Th[v, w])と、注目画素の閾値(Th[x, y])とを比較し、Th[v, w]の方が小さければ03行目で注目画素の閾値(Th[x, y])をTh[v, w]に更新する。このプログラム例の場合、01行目が上記1)の処理に相当し、02行目が上記2)の処理に相当する。
[プログラム例(一括処理)]
01: if( (Th[v, w] +V[v, w] * ThMax) < Th[x, y]){
02: Th[x, y] = Th[v, w];
03: }
ここで、「*」は乗算を意味する。01行目では Th[v, w]にV[v, w]とThMaxを乗算した値を加え、その値がTh[x, y]より小さいかを判別している。なお、ThMaxは閾値マトリクス内の閾値の最大値であり、例えば255などである。この一括処理の結果、Th[x, y]より小さければ、02行目で注目画素の閾値(Th[x, y])をTh[v, w]に更新する。01行目の式の意味は、閾値を提供する候補の画素が白画素である、つまりV[v, w]が0である時、V[v, w] * ThMax は0になるということである。よって、if( Th[v, w] < Th[x, y])と等価となり、上述の2段階処理のプログラム例の02行目と同じ役割を果たす。
そして、V[v, w]が0でなく、1以上であった場合、V[v, w]に最大閾値ThMaxが乗算される。この時、Th[x, y]が上限であるThMaxと同じ値だったとしても、(V[v, w] * ThMax) < Th[x, y]) を満たすことはない。V[v, w]=1、ThMax=255、Th[x, y]=255でも、(1 * 255) < 255 は偽となる。このように、01行目の式は、V[v, w]が白画素であるか否か、つまり閾値提供可能な画素か否かの判定である上記1)の処理も同時に行っている。よって、上記2つのプログラム例は等価であるといえる。
実施例1では、入力画像全体について処理を行ったが、例えばCADソフトなどのアプリケーションから、画素単位で線を構成する画素(以下、線画素)であるか否かの情報を受け取ることができるケースがある。また、ベクタデータを持った画像においても画素単位で線画素であるか否かを判別できる。このような場合、ある画素が線画素であるか否かを示す情報(以下、線情報)を受け取り、該線情報に基づき、線画素についてのみ濃度を上げるための新閾値決定処理を行なうようにしてもよい。
図14は、本変形例に係る、量子化処理の流れを示すフローチャートである。
さらに、CMYKのドットの重なりを制御するため、複数の色材で1つの閾値マトリクスを使用するケース(特許文献2を参照)においても実施例1は有効である。ここでは、CMYKといった色材間のドットの重なりを制御することを色間分離と呼ぶこととする。この色間分離は細線の途切れを減らす効果がある。
そして、その次に優先順位が高い色材(例えばM)に関して、Mの画素値に上記K及びCの画素値を足した値を用いて閾値比較を行う。このように、優先順位の高い色材から順に各画素で量子化を行い、優先順位の高い色材の画素値を足した累積値で量子化していく。なお、累積値が最大閾値を超えた場合は、該累積値から最大閾値を除算した値を用いて量子化を行う。このように本実施例では、色分解処理前の段階で閾値提供可否判定処理を行い、色間分離方式の量子化によって、複数色材のドットをなるべく排他にし、重ならないようにドット形成を行う。
<変形例5>
入力画像の各画素について白画素かどうかを判定する閾値提供可否判定は、色間分離を行わない場合においても有効である。
なお、本実施例では、注目画素と参照画素の閾値同士を比べ、小さい方を注目画素の新閾値としたが、これでは濃くなり過ぎるという場合もある。このような場合には、参照画素の閾値に係数を掛ければよい。例えば、注目画素の閾値と、参照画素の閾値に1.0より大きい係数を乗じた値とを比較し、小さい方を注目画素の新閾値に決定するといった具合である。これにより、過度にドット形成数が増えることを防ぎ、係数の値の設定によって上昇する濃度を確率的にコントロールすることが可能となる。さらに、係数を1.0未満にすることで、より閾値が下がり、さらに濃度を上げることもできる。
図22は、サブマトリクスを用いた閾値マトリクスの作り方を説明する図である。
マトリクス2202は、4×4画素で構成されるサブマトリクスであり、0〜240までの値(16刻み)が各マスに入っている。このサブマトリクス作成の際は、まず、0〜15までの16個の数値をなるべく偏りがないように並べる。例えば縦方向の4画素の合計や横方向の4画素の合計、斜め方向の4画素の合計を比べたとき、それぞれの合計値の大小に偏りがないように配置する。偏りがあると、水平や垂直の細線のドットは形成されやすいが斜めの細線ではドットが形成されにくくなるといった異方性が発生したり、粒状性が悪くなったりするなどの問題が生じるためである。そして、偏りがないように並べられた0〜15までの数値それぞれに16を乗算したものをサブマトリクスにおける各マスの値とする。
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
Claims (24)
- 入力画像に対し、画素位置に応じて閾値を異ならせた閾値マトリクスを用いて量子化することによりハーフトーン画像を生成する画像処理装置において、
前記入力画像における各画素が、閾値を提供可能な画素かどうかを判定する閾値提供判定手段と、
前記入力画像における所定の処理領域毎に、前記閾値提供判定手段で閾値提供可能と判定された画素の閾値に基づいて、注目画素の新たな閾値を決定する閾値決定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記閾値決定手段は、前記処理領域に対応する、閾値を提供する側と提供される側の関係を示した参照パターンを用いて、前記新たな閾値を決定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記閾値提供判定手段は、画素値が所定の値以下である画素を、閾値を提供可能な画素と判定することを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。
- 前記所定の値は0であることを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
- 前記閾値決定手段は、前記閾値提供可能と判定された画素の閾値が前記注目画素の閾値より小さい場合に、前記閾値提供可能と判定された画素の閾値を前記注目画素の新たな閾値として決定することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記閾値決定手段は、前記閾値提供可能と判定された画素の閾値に係数を掛けた値が前記注目画素の閾値より小さい場合に、前記閾値提供可能と判定された画素の閾値に係数を掛けた値を前記注目画素の新たな閾値として決定することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記係数は、前記注目画素と前記閾値提供可能と判定された画素との距離に基づいて決定されることを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。
- 前記閾値決定手段は、前記注目画素が、前記入力画像内の線を構成する画素である場合に、前記新たな閾値を決定することを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記入力画像の各画素が線を構成する画素であるか否かを示す情報を取得する手段を更に備え、
取得した前記情報により、前記注目画素が、前記線を構成する画素であるかどうかが特定されることを特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。 - 前記量子化が多値を出力する量子化である場合、当該多値のうちの任意の値を設定し、 前記閾値決定手段は、前記注目画素が、設定された前記任意の値以下の画素である場合に、前記新たな閾値を決定する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記閾値提供判定手段は、色分解処理後の入力画像における各画素について、閾値を提供可能な画素かどうかを判定することを特徴とする請求項1乃至10のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記閾値提供判定手段は、色分解処理前の入力画像における各画素について、閾値を提供可能な画素かどうかを判定することを特徴とする請求項1乃至10のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記量子化の方式として、異なる色材で同一の閾値マトリクスを用いることで色材間のドットの重なりを制御する色間分離方式を採用することを特徴とする請求項12に記載の画像処理装置。
- 前記閾値マトリクスは、当該閾値マトリクスよりも小さいサブマトリクスを用いて作成された閾値マトリクスであることを特徴とする請求項1乃至13のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記サブマトリクスのサイズは、前記処理領域と同サイズであることを特徴とする請求項14に記載の画像処理装置。
- 前記処理領域は、前記閾値マトリクスのサイズより小さいことを特徴とする請求項14に記載の画像処理装置。
- 前記処理領域は、同じ画素が複数の処理領域に跨って属さないことを特徴とする請求項1乃至16のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記処理領域は、同じ画素が複数の処理領域に跨って属することを特徴とする請求項1乃至16のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記閾値マトリクスは、ブルーノイズ特性を持つことを特徴とする請求項1乃至18のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記閾値マトリクスは、ベイヤー型であることを特徴とする請求項1乃至18のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記閾値提供判定手段は、前記入力画像における第1の領域の中の当該第1の領域よりも小さい第2の領域が、閾値を提供可能な領域かどうかを判定する第2の判定手段をさらに備え、
前記閾値決定手段は、
前記第2の判定手段の判定結果に従い、前記第1の領域を前記処理領域として新たな閾値を仮に決定する手段と、
前記仮に決定された新たな閾値を反映した閾値マトリクスを用いて、前記第2の領域を前記処理領域として新たな閾値を決定する手段と、
を備える
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。 - 入力画像に対し、画素位置に応じて閾値を異ならせた閾値マトリクスを用いて量子化することによりハーフトーン画像を生成する画像処理方法において、
前記入力画像における各画素が、閾値を提供可能な画素かどうかを判定する閾値提供判定ステップと、
前記入力画像における所定の処理領域毎に、前記閾値提供判定ステップで閾値提供可能と判定された画素の閾値に基づいて、注目画素の新たな閾値を決定する閾値決定ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータを、請求項1乃至21のいずれか1項に記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。
- 画像形成装置によって入力画像データに基づく画像が形成された記録媒体であって、
周囲に空白ではない画素が存在する第1の画素よりも、当該第1の画素と前記入力画像データにおける画素値が同じであって周囲が空白である第2の画素の方がドットの再現確率が高いことを特徴とする記録媒体。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018192638A (ja) * | 2017-05-12 | 2018-12-06 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
JP2018195889A (ja) * | 2017-05-12 | 2018-12-06 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11345327A (ja) * | 1998-06-01 | 1999-12-14 | Canon Inc | 画像処理方法及び装置 |
JP2006333431A (ja) * | 2005-04-26 | 2006-12-07 | Sharp Corp | 画像処理方法、画像処理装置、画像形成装置、コンピュータプログラム及び記録媒体 |
JP2008022239A (ja) * | 2006-07-12 | 2008-01-31 | Konica Minolta Business Technologies Inc | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
JP2012157998A (ja) * | 2011-01-31 | 2012-08-23 | Seiko Epson Corp | 印刷システムおよび印刷方法 |
JP2012182651A (ja) * | 2011-03-01 | 2012-09-20 | Canon Inc | 画像処理装置及びその制御方法 |
-
2014
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11345327A (ja) * | 1998-06-01 | 1999-12-14 | Canon Inc | 画像処理方法及び装置 |
JP2006333431A (ja) * | 2005-04-26 | 2006-12-07 | Sharp Corp | 画像処理方法、画像処理装置、画像形成装置、コンピュータプログラム及び記録媒体 |
JP2008022239A (ja) * | 2006-07-12 | 2008-01-31 | Konica Minolta Business Technologies Inc | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
JP2012157998A (ja) * | 2011-01-31 | 2012-08-23 | Seiko Epson Corp | 印刷システムおよび印刷方法 |
JP2012182651A (ja) * | 2011-03-01 | 2012-09-20 | Canon Inc | 画像処理装置及びその制御方法 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018192638A (ja) * | 2017-05-12 | 2018-12-06 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
JP2018195889A (ja) * | 2017-05-12 | 2018-12-06 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
US10389910B2 (en) | 2017-05-12 | 2019-08-20 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, and storage medium |
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