JP2644492B2 - 画像処理装置 - Google Patents
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- JP2644492B2 JP2644492B2 JP62121613A JP12161387A JP2644492B2 JP 2644492 B2 JP2644492 B2 JP 2644492B2 JP 62121613 A JP62121613 A JP 62121613A JP 12161387 A JP12161387 A JP 12161387A JP 2644492 B2 JP2644492 B2 JP 2644492B2
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Description
【発明の詳細な説明】 ＜発明の属する分野＞ 本発明は画像を表わす画像データを誤差拡散法により
２値化処理する画像処理装置に関するものである。
２値化処理する画像処理装置に関するものである。
＜従来技術＞ 従来よりデジタルプリンタ、デジタルフアクシミリ等
において中間調を再現するための二値化手法として誤差
拡散法がある。この方法は原稿の画像濃度と出力画像濃
度の画素ごとの濃度差を演算し、この演算経過である誤
差分を周辺画像に特定の重みづけを施した後に分散させ
ていく方法である。この誤差拡散法については、文献R.
W.Floyd and L.Steinberg“An Adaptive Algorithm for
“Speatial Gray Scale"SID 75 Digest（1976）で発表
がなされている。
において中間調を再現するための二値化手法として誤差
拡散法がある。この方法は原稿の画像濃度と出力画像濃
度の画素ごとの濃度差を演算し、この演算経過である誤
差分を周辺画像に特定の重みづけを施した後に分散させ
ていく方法である。この誤差拡散法については、文献R.
W.Floyd and L.Steinberg“An Adaptive Algorithm for
“Speatial Gray Scale"SID 75 Digest（1976）で発表
がなされている。
この方法は周期性が無いので、他の二値化手法のデイ
ザ法や濃度パターン法で問題となっているモアレ現象は
発生しないが、画像の一様濃度部分（エツジ部以外の部
分）にいて独特の縞パターンが生じたり、特に画像のハ
イライト部分ではドツトが分散しているために粒状性ノ
イズが目立ち、画質の低下をひき起こしてしまうという
欠点があった。
ザ法や濃度パターン法で問題となっているモアレ現象は
発生しないが、画像の一様濃度部分（エツジ部以外の部
分）にいて独特の縞パターンが生じたり、特に画像のハ
イライト部分ではドツトが分散しているために粒状性ノ
イズが目立ち、画質の低下をひき起こしてしまうという
欠点があった。
＜目 的＞ 本発明は上述した従来技術の欠点を除去するものであ
り、画像のハイライト部分に対し網点化処理を行ない擬
似網点を形成し、その後誤差拡散法により２値化処理を
行なうことによって、誤差拡散法で２値化処理された際
に発生する独特な縞パターンの発生を抑えることができ
る画像処理装置の提供を目的とする。
り、画像のハイライト部分に対し網点化処理を行ない擬
似網点を形成し、その後誤差拡散法により２値化処理を
行なうことによって、誤差拡散法で２値化処理された際
に発生する独特な縞パターンの発生を抑えることができ
る画像処理装置の提供を目的とする。
＜実施例＞ 以下図面を用いて本発明の実施例を詳細に説明する。
第１図は本発明の一実施例を示すブロツク図である。
入力センサ部11はCCD等の光電変換素子およびこれを走
査する駆動装置より構成され原稿の読み取り走査を行
う。入力センサ部11で読み取られた原稿の画像データ
は、A/D変換器12に送られる。ここでは各画素のデータ
を8bitのデジタルデータに変換し、256レベルの階調数
をもつデータに量子化する。
入力センサ部11はCCD等の光電変換素子およびこれを走
査する駆動装置より構成され原稿の読み取り走査を行
う。入力センサ部11で読み取られた原稿の画像データ
は、A/D変換器12に送られる。ここでは各画素のデータ
を8bitのデジタルデータに変換し、256レベルの階調数
をもつデータに量子化する。
次に補正回路13において、CCDセンサの感度ムラや照
明光源による照度ムラを補正するためのシエーデイング
補正等をデジタル演算処理で行う。次にこの補正済の信
号100は、エツジ検出回路14とセレクタ15に入力され
る。
明光源による照度ムラを補正するためのシエーデイング
補正等をデジタル演算処理で行う。次にこの補正済の信
号100は、エツジ検出回路14とセレクタ15に入力され
る。
このとき、データはｍ×ｎ画素を１つのブロツクとし
たブロツク転送で行われ、本実施例ではｍ＝３、ｎ＝３
の場合について説明する。
たブロツク転送で行われ、本実施例ではｍ＝３、ｎ＝３
の場合について説明する。
エツジ検出回路14では、ブロツク内にエツジが存在す
るかどうかの判定を行う。判定の方法としては、３×３
のラプラシアンで行う方法やブロツク内の最小値、最大
値の差分を求めてその値を閾値T1（ここではT1＝15）と
比較し、T1以上であればエツジが存在し、T1より小さけ
れば、エツジは存在しないと判定する等の方法がある
が、本実施例では後者を用いて説明する。尚、T1は実験
的に決定される。ここで、ブロツク内にエツジが存在す
るかどうかを判定するのは、エツジが存在するブロツク
を網点化した場合に生じる解像度の低下を避けるためで
ある。エツジ検出回路14では、エツジの存在の判定を行
い、エツジが存在すれば“1"、存在しなければ“0"を信
号200として出力する。この信号200はセレクタ15に入力
され、信号200が“0"ならば、セレクタ15に入力された
信号100を信号300として、前処理回路16にブロツク毎に
転送する。また信号200が“1"ならば、信号100を信号40
0としてメモリ17にブロツク毎に転送する。
るかどうかの判定を行う。判定の方法としては、３×３
のラプラシアンで行う方法やブロツク内の最小値、最大
値の差分を求めてその値を閾値T1（ここではT1＝15）と
比較し、T1以上であればエツジが存在し、T1より小さけ
れば、エツジは存在しないと判定する等の方法がある
が、本実施例では後者を用いて説明する。尚、T1は実験
的に決定される。ここで、ブロツク内にエツジが存在す
るかどうかを判定するのは、エツジが存在するブロツク
を網点化した場合に生じる解像度の低下を避けるためで
ある。エツジ検出回路14では、エツジの存在の判定を行
い、エツジが存在すれば“1"、存在しなければ“0"を信
号200として出力する。この信号200はセレクタ15に入力
され、信号200が“0"ならば、セレクタ15に入力された
信号100を信号300として、前処理回路16にブロツク毎に
転送する。また信号200が“1"ならば、信号100を信号40
0としてメモリ17にブロツク毎に転送する。
ここでは、前述エツジ検出回路14にて判定されたエツ
ジのない部分のみに前処理を行うようにセレクタ15が設
けられている。
ジのない部分のみに前処理を行うようにセレクタ15が設
けられている。
前処理回路16では信号300として入力されたブロツク
データの総和をとり、ブロツク内の濃度データの総和を
ブロツク内の１画素または複数画素の濃度としておきか
えるという擬似網点化を行う。つまり、エツジ部で無い
と判定された画像の一様濃度部分で擬似網点を形成する
ことにより、ドツトを周期的に並べられる事ができ誤差
拡散法等で二値化したときに発生する独特の縞パターン
を低減できる。前処理回路16から出力されたデータ500
はメモリ17に入力される。メモリ17から画素単位で読み
出されたデータ600は二値化回路18に入り、ここで二値
化が行われる。この結果が信号700としてプリンタ19に
入力され、プリンタ19で画像として出力される。第２図
は、前処理回路16のブロツク図である。セレクタ15より
出力された信号300は総和演算回路21に入り、ここでブ
ロツク内のデータ９個（３×３画素）の濃度の総和Ｓを
次の式により演算する。
データの総和をとり、ブロツク内の濃度データの総和を
ブロツク内の１画素または複数画素の濃度としておきか
えるという擬似網点化を行う。つまり、エツジ部で無い
と判定された画像の一様濃度部分で擬似網点を形成する
ことにより、ドツトを周期的に並べられる事ができ誤差
拡散法等で二値化したときに発生する独特の縞パターン
を低減できる。前処理回路16から出力されたデータ500
はメモリ17に入力される。メモリ17から画素単位で読み
出されたデータ600は二値化回路18に入り、ここで二値
化が行われる。この結果が信号700としてプリンタ19に
入力され、プリンタ19で画像として出力される。第２図
は、前処理回路16のブロツク図である。セレクタ15より
出力された信号300は総和演算回路21に入り、ここでブ
ロツク内のデータ９個（３×３画素）の濃度の総和Ｓを
次の式により演算する。
ここで、Dijはブロツク内の（i,j）画素の濃度であ
る。また総和演算回路21のブロック図を第３図に示す。
濃度の総和Ｓは信号301として網点化回路22に入力され
る。
る。また総和演算回路21のブロック図を第３図に示す。
濃度の総和Ｓは信号301として網点化回路22に入力され
る。
第４図はブロツク内（３×３画素）の濃度データを表
わした図である。Dij（ｉ＝1,2,3、ｊ＝1,2,3）は（i,
j）画素の濃度を表わしている。
わした図である。Dij（ｉ＝1,2,3、ｊ＝1,2,3）は（i,
j）画素の濃度を表わしている。
第５図は網点化処理後の濃度を示した図である。Aij
（ｉ＝1,2,3、ｊ＝1,2,3）は（i,j）画素の濃度を表わ
している。
（ｉ＝1,2,3、ｊ＝1,2,3）は（i,j）画素の濃度を表わ
している。
ここでプリンタで表現できる最大濃度をDmaxとすると
網点化回路22では、 ｉ）Ｓ≦Dmaxのとき A22＝Ｓ その他の画素濃度＝０ ii）Dmax＜Ｓ≦5Dmaxのとき A22＝Dmax A12＝A21＝A23＝A32＝（Ｓ−Dmax）/4 その他の画素濃度＝０ iii）Ｓ＞5Dmaxのとき A12＝A21＝A22＝A23＝A32＝Dmax その他の画素濃度＝（Ｓ−5Dmax）/4 というように擬似網点を形成する。ここで、Ｓは第２図
の総和演算回路21から出力される濃度の総和であり、A
ij（ｉ＝1,2,3、ｊ＝1,2,3）は擬似網点化処理後のブロ
ツク内の（i,j）画素の濃度を表わしている。
網点化回路22では、 ｉ）Ｓ≦Dmaxのとき A22＝Ｓ その他の画素濃度＝０ ii）Dmax＜Ｓ≦5Dmaxのとき A22＝Dmax A12＝A21＝A23＝A32＝（Ｓ−Dmax）/4 その他の画素濃度＝０ iii）Ｓ＞5Dmaxのとき A12＝A21＝A22＝A23＝A32＝Dmax その他の画素濃度＝（Ｓ−5Dmax）/4 というように擬似網点を形成する。ここで、Ｓは第２図
の総和演算回路21から出力される濃度の総和であり、A
ij（ｉ＝1,2,3、ｊ＝1,2,3）は擬似網点化処理後のブロ
ツク内の（i,j）画素の濃度を表わしている。
上記のように構成することにより、擬似網点が形成で
きる。そして、二値化する前にこの周期構造をつくるこ
とにより、誤差拡散法等で二値化したときに発生する独
特のパターンを軽減できる。網点化処理が終るとデータ
は信号500としてメモリ17に入力される。
きる。そして、二値化する前にこの周期構造をつくるこ
とにより、誤差拡散法等で二値化したときに発生する独
特のパターンを軽減できる。網点化処理が終るとデータ
は信号500としてメモリ17に入力される。
第６−１図は、二値化回路18の詳細を示したブロツク
図である。メモリ17から読み出された画像データ600（X
ij）は、エラーバツフアメモリ53に保存されている誤差
εijに、重み付け発生器52において重み付け係数αklを
掛け、規格化（Σαklで除算）したデータと加算器51で
加算される。
図である。メモリ17から読み出された画像データ600（X
ij）は、エラーバツフアメモリ53に保存されている誤差
εijに、重み付け発生器52において重み付け係数αklを
掛け、規格化（Σαklで除算）したデータと加算器51で
加算される。
これを式で示すと以下の様になる。
第６−２図に重み付け係数の一例を示す。57は現在処
理中の画素位置を示しており、その位置に近い程マトリ
クス内の値は大きくなっている。これは重み付け発生器
52にてエラーバツフアメモリ53のデータａと第６−２図
の1/48,bと3/48,cと5/48…ｌと7/48という具合に掛け合
わされその総和データが加算器62に送られるため現在処
理中の画素位置66に近いエラーバツフアメモリ60のデー
タにより重み付けを行うためである。
理中の画素位置を示しており、その位置に近い程マトリ
クス内の値は大きくなっている。これは重み付け発生器
52にてエラーバツフアメモリ53のデータａと第６−２図
の1/48,bと3/48,cと5/48…ｌと7/48という具合に掛け合
わされその総和データが加算器62に送られるため現在処
理中の画素位置66に近いエラーバツフアメモリ60のデー
タにより重み付けを行うためである。
尚、エラーバツフアメモリ53に保存されている誤差ε
ijは現在処理しているデータ以前に加算器51で加算され
た補正データｘ′ijと二値化された出力データyijとの
差のデータが格納されている。
ijは現在処理しているデータ以前に加算器51で加算され
た補正データｘ′ijと二値化された出力データyijとの
差のデータが格納されている。
次に加算器51より加算された補正データｘ′ijは二値
化回路でしきい値Ｔと比較されデータyijを出力する。
ここでyijはymaxまたはymin（例えば255と０）のように
二値化されたデータとなっている。
化回路でしきい値Ｔと比較されデータyijを出力する。
ここでyijはymaxまたはymin（例えば255と０）のように
二値化されたデータとなっている。
一方演算器55では補正データｘ′ijと周力データyij
の差分が演算され、この結果はエラーバツフアメモリ53
の現在処理中の画素位置57に対応するメモリ位置に記録
される。次の画像データも前述と同様な処理を行うが、
この場合エラーバツフアメモリ60の誤差εijは右に１つ
ずれることになる。この操作を順次繰り返すことにより
誤差拡散法の二値化処理が実行される。
の差分が演算され、この結果はエラーバツフアメモリ53
の現在処理中の画素位置57に対応するメモリ位置に記録
される。次の画像データも前述と同様な処理を行うが、
この場合エラーバツフアメモリ60の誤差εijは右に１つ
ずれることになる。この操作を順次繰り返すことにより
誤差拡散法の二値化処理が実行される。
この様に画像のエツジを検出し、エツジ部以外の一様
濃度部分を網点化することにより、ドツトを整列させる
ことができるので、誤差拡散法の際発生する独特のパタ
ーンを低減することができる。
濃度部分を網点化することにより、ドツトを整列させる
ことができるので、誤差拡散法の際発生する独特のパタ
ーンを低減することができる。
尚、第１図のエツジ検出回路14を第７図のハイライト
部検出回路20に変更すればハイライト部のみを擬似網点
化できる。ハイライト部検出回路20はブロツク内９画素
（３×３画素）の濃度の最大値が閾値T3（たとえばT3＝
20）以下の場合、ハイライト分であるというように構成
する。そしてハイライト部を前述説明した様に擬似網点
化し、規則性を付加することにより、分散していたドツ
トを短い周期で整列することができるので、ノイズ感の
ない規則性を作り出せ、ハイライト部で感じられらた粒
状性ノイズの発生を防止する事ができる。
部検出回路20に変更すればハイライト部のみを擬似網点
化できる。ハイライト部検出回路20はブロツク内９画素
（３×３画素）の濃度の最大値が閾値T3（たとえばT3＝
20）以下の場合、ハイライト分であるというように構成
する。そしてハイライト部を前述説明した様に擬似網点
化し、規則性を付加することにより、分散していたドツ
トを短い周期で整列することができるので、ノイズ感の
ない規則性を作り出せ、ハイライト部で感じられらた粒
状性ノイズの発生を防止する事ができる。
前述の実施例では、エツジ部又はハイライト部で有る
か否かに基づいて擬似網点化処理を行っている。次に説
明する実施例は、この時の網点化の量を段階的に切り換
える事により、なめらかな画像処理を行うものである。
か否かに基づいて擬似網点化処理を行っている。次に説
明する実施例は、この時の網点化の量を段階的に切り換
える事により、なめらかな画像処理を行うものである。
第８図は前述、擬似網点化処理における網点化の量を
段階的に切り換えるときの実施例を示した図である。
段階的に切り換えるときの実施例を示した図である。
尚、第１図，第７図と同一の番号を附したものは同一
の処理部又は信号を表わしている。
の処理部又は信号を表わしている。
補正回路13で補正処理済の信号100は、エツジ検出回
路14,前処理回路16,混合器86に入力される。このときデ
ータはｍ×ｎ画素を１つのブロツクとしたブロツク転送
がなされるが、ここではｍ＝ｎ＝３として説明する。但
し、ｍ＝ｎ＝３に限らず、ｍ＝ｎ＝5,m＝3,m＝５等でも
よいことは言うまでもない。
路14,前処理回路16,混合器86に入力される。このときデ
ータはｍ×ｎ画素を１つのブロツクとしたブロツク転送
がなされるが、ここではｍ＝ｎ＝３として説明する。但
し、ｍ＝ｎ＝３に限らず、ｍ＝ｎ＝5,m＝3,m＝５等でも
よいことは言うまでもない。
エツジ検出回路14では、ブロツク内にエツジが存在す
るかどうかの判定を行う。そしてエツジ検出回路84でエ
ツジの存在の判定が行われ、エツジが存在すれば“1"、
存在しなければ“0"が信号200として出力される。
るかどうかの判定を行う。そしてエツジ検出回路84でエ
ツジの存在の判定が行われ、エツジが存在すれば“1"、
存在しなければ“0"が信号200として出力される。
第９図は前処理回路16のブロツク図である。補正済の
信号100は総和演算回路90に入力され、ここでブロツク
内の濃度の総和Ｓ が計算される。計算された総和Ｓは信号802として出力
され、混合器86及び網点化回路91に入力される。網点化
回路91では総和Ｓに応じて擬似網点化が行われる。総和
演算回路90,網点化回路91は第２図の総和演算回路21,網
点化回路22と同様の構成で実現できる。網点化処理が行
われたデータは信号803として混合器86に入力される。
信号100は総和演算回路90に入力され、ここでブロツク
内の濃度の総和Ｓ が計算される。計算された総和Ｓは信号802として出力
され、混合器86及び網点化回路91に入力される。網点化
回路91では総和Ｓに応じて擬似網点化が行われる。総和
演算回路90,網点化回路91は第２図の総和演算回路21,網
点化回路22と同様の構成で実現できる。網点化処理が行
われたデータは信号803として混合器86に入力される。
第10図は混合器86における処理を説明するための図で
ある。前処理回路16から出力された信号802及びエツジ
検出回路14から出力された信号200は、重み決定回路92
に入力され、信号200,802に応じて重み信号811,812を出
力する。このときの重み信号811を１−αと表わし、重
み信号812をαと表わすことにする（０≦α≦１）。こ
の信号はそれぞれ重み付け回路93,94に入力され、重み
付けされたデータが信号813,814として出力される。加
算器95では信号813と信号814が加算され、信号804とし
て出力される。
ある。前処理回路16から出力された信号802及びエツジ
検出回路14から出力された信号200は、重み決定回路92
に入力され、信号200,802に応じて重み信号811,812を出
力する。このときの重み信号811を１−αと表わし、重
み信号812をαと表わすことにする（０≦α≦１）。こ
の信号はそれぞれ重み付け回路93,94に入力され、重み
付けされたデータが信号813,814として出力される。加
算器95では信号813と信号814が加算され、信号804とし
て出力される。
次に動作を説明する。Aij（i,j＝1,2,3）は網点化処
理されたデータ803を表わしたものであり、Dij（i,j＝
1,2,3）は原データ100を表わしたものである。重み決定
回路92には信号200,802が入力されるが、信号200が“1"
の場合、つまりブロツク内にエツジが存在するときはα
＝１とする。このとき信号811は“0"、信号812は“1"と
なる。つまりエツジ部では前述の実施例と同様、解像度
を劣化させないため網点化処理は行わない。
理されたデータ803を表わしたものであり、Dij（i,j＝
1,2,3）は原データ100を表わしたものである。重み決定
回路92には信号200,802が入力されるが、信号200が“1"
の場合、つまりブロツク内にエツジが存在するときはα
＝１とする。このとき信号811は“0"、信号812は“1"と
なる。つまりエツジ部では前述の実施例と同様、解像度
を劣化させないため網点化処理は行わない。
次に信号200が“0"の場合、つまりブロツク内にエツ
ジが存在しないときは信号802の値に応じて第11図のよ
うにαの値を決定する。たとえば信号802の値が1275の
ときはα（信号812）の値を0.56とし、信号811は0.44
（１−α）とする。第11図は（信号802）とαの関係を
示す一例であり、これだけに限ったわけではない。また
第11図の信号802とαの関係をかえることにより、任意
の濃度（信号802）のときに網点化するということも可
能である。この部分はLUTで実現できる。そして網点化
処理されたデータ803（Aij）に１−αが、又原データ10
0（Dij）にαが乗じられる。そしてこの重み付けされた
データ813と814は加算器95で加算される。これを式て書
くと次のようになる。
ジが存在しないときは信号802の値に応じて第11図のよ
うにαの値を決定する。たとえば信号802の値が1275の
ときはα（信号812）の値を0.56とし、信号811は0.44
（１−α）とする。第11図は（信号802）とαの関係を
示す一例であり、これだけに限ったわけではない。また
第11図の信号802とαの関係をかえることにより、任意
の濃度（信号802）のときに網点化するということも可
能である。この部分はLUTで実現できる。そして網点化
処理されたデータ803（Aij）に１−αが、又原データ10
0（Dij）にαが乗じられる。そしてこの重み付けされた
データ813と814は加算器95で加算される。これを式て書
くと次のようになる。
804（加算結果）＝（１−α）Aij＋α・Dij （i,j＝1,2,3） この加算結果が信号804として出力される。
以上のような構成でエツジ部でない部分を網点化する
ことにより、解像度の低下を避けることができ、更に重
み付けを段階的に行うことにより、画像を濃度に応じて
なめらかに網点化できる。従って擬似輪郭やノイズの発
生を抑制できる。
ことにより、解像度の低下を避けることができ、更に重
み付けを段階的に行うことにより、画像を濃度に応じて
なめらかに網点化できる。従って擬似輪郭やノイズの発
生を抑制できる。
混合器8bから出力された信号804はメモリ17に転送さ
れる。メモリ17から読み出された信号805は二値化回路1
8に入り、ここで二値化処理が行われる。この二値化回
路18は第１図、第７図の二値化回路18と同様の構成で実
現できる。二値化回路18から出力された信号806はプリ
ンタ89において二値画像として出力される。
れる。メモリ17から読み出された信号805は二値化回路1
8に入り、ここで二値化処理が行われる。この二値化回
路18は第１図、第７図の二値化回路18と同様の構成で実
現できる。二値化回路18から出力された信号806はプリ
ンタ89において二値画像として出力される。
尚、本発明は前述の実施例に限られる事なくカラー画
像にも適用することができる。この場合は、第１図，第
７図，第８図の回路を8R,G,B3色分持つことにより構成
できる。又、第８図の回路を３色分持った場合、色毎に
第11図に示す（信号802）とαの関係を変えることも可
能でるあ。
像にも適用することができる。この場合は、第１図，第
７図，第８図の回路を8R,G,B3色分持つことにより構成
できる。又、第８図の回路を３色分持った場合、色毎に
第11図に示す（信号802）とαの関係を変えることも可
能でるあ。
以上説明したように、前述の実施例によればエツジ検
出を行い、エツジの存在しない部分のみ、又はハイライ
ト部を検出する事によりハイライト部分のみを網点化す
ることで誤差拡散法等による二値化の際に発生していた
独特の縞パターンを抑制することができる。また画像濃
度に応じて網点化を行ったデータと原データを重み付け
して混合することにより、網点化の際に生じるノイズを
抑制でき、さらに擬似輪郭をなくすことができる。又、
網点化処理に関し、原画のデータを保存して行えるので
原稿に忠実な再現可能を得ることができる。
出を行い、エツジの存在しない部分のみ、又はハイライ
ト部を検出する事によりハイライト部分のみを網点化す
ることで誤差拡散法等による二値化の際に発生していた
独特の縞パターンを抑制することができる。また画像濃
度に応じて網点化を行ったデータと原データを重み付け
して混合することにより、網点化の際に生じるノイズを
抑制でき、さらに擬似輪郭をなくすことができる。又、
網点化処理に関し、原画のデータを保存して行えるので
原稿に忠実な再現可能を得ることができる。
以上説明したように本発明によれば、画像のハイライ
ト部分に対し網点化処理を行ない擬似網点を形成し、そ
の後誤差拡散法により２値化処理を行なうことによっ
て、誤差拡散法で２値化処理された際に発生する独特な
縞パターンの発生を抑えることができる。
ト部分に対し網点化処理を行ない擬似網点を形成し、そ
の後誤差拡散法により２値化処理を行なうことによっ
て、誤差拡散法で２値化処理された際に発生する独特な
縞パターンの発生を抑えることができる。
第１図は本発明の第一実施例を示すブロツク図、 第２図は第１図の前処理回路16の詳細を示すブロツク
図、 第３図は第２図の総和演算回路21の詳細を示すブロツク
図、 第４図は原画のデータ（３×３画素）を示す図、 第５図は網点化処理後のデータを示す図、 第６−１図は第１図の二値化回路18の詳細を示したブロ
ツク図、 第６−２図は重み係数の一例を示す図、 第７図は第１図を一部変更した図、 第８図は第二の実施例を示すブロツク図、 第９図は第８図の前処理回路85の詳細を示したブロツク
図、 第10図は第８図の混合器86の詳細を示したブロツク図、 第11図は画像の濃度と配分率αの関係を示す図、 図中、11は入力センサ、12はA/D変換器、13は補正回
路、14はエツジ検出回路、15はセレクタ、16は前処理回
路、17はメモリ、18は二値化回路、19はプリンタ、20は
ハイライト部検出回路、21,90は総和演算回路、22,91は
網点化回路、86は混合器、92は重み決定回路、93,94は
重み付け部、95は加算器である。
図、 第３図は第２図の総和演算回路21の詳細を示すブロツク
図、 第４図は原画のデータ（３×３画素）を示す図、 第５図は網点化処理後のデータを示す図、 第６−１図は第１図の二値化回路18の詳細を示したブロ
ツク図、 第６−２図は重み係数の一例を示す図、 第７図は第１図を一部変更した図、 第８図は第二の実施例を示すブロツク図、 第９図は第８図の前処理回路85の詳細を示したブロツク
図、 第10図は第８図の混合器86の詳細を示したブロツク図、 第11図は画像の濃度と配分率αの関係を示す図、 図中、11は入力センサ、12はA/D変換器、13は補正回
路、14はエツジ検出回路、15はセレクタ、16は前処理回
路、17はメモリ、18は二値化回路、19はプリンタ、20は
ハイライト部検出回路、21,90は総和演算回路、22,91は
網点化回路、86は混合器、92は重み決定回路、93,94は
重み付け部、95は加算器である。
Claims (1)
- 【請求項１】画像を複数画素の画像データからなるブロ
ックに分割し、ブロックが画像のハイライト部に属する
か否かを判別する判別手段と、 前記判別手段においてハイライト部に属すると判別した
ブロックに対し網点化処理を行なう処理手段と、 ハイライト部に属するブロックに対しては前記処理手段
により網点化処理された画像データを誤差拡散法により
２値化処理するとともに、ハイライト部に属さないブロ
ックに対しては前記処理手段による網点化処理を行なう
ことなく画像データを誤差拡散法により２値化処理する
２値化手段とを有し、 前記処理手段は、 ブロック内の複数画素の画像データの濃度の総和を演算
する演算手段と、 前記総和をその総和の値に応じてブロック内の１つ又は
複数の画素に割り当てる割り当て手段とからなり、 前記割り当て手段は、前記総和を複数画素に割り当てる
場合は、複数画素へ割り当てるデータの総和が前記演算
手段により求められた総和の値と等しくなる様にデータ
を割り当てるとともに、前記演算手段で求められた総和
の大きさに応じて中心の画素、中心の画素に隣接する画
素、それ以外の画素の順で大きいデータを割り当てるこ
とを特徴とする画像処理装置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62121613A JP2644492B2 (ja) | 1987-05-18 | 1987-05-18 | 画像処理装置 |
| DE3816780A DE3816780A1 (de) | 1987-05-18 | 1988-05-17 | Verfahren und einrichtung zur bildverarbeitung |
| US07/718,904 US5157741A (en) | 1987-05-18 | 1991-06-24 | Image processing method and apparatus for out-putting dot-processed data with suppression of false contours and other noise |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62121613A JP2644492B2 (ja) | 1987-05-18 | 1987-05-18 | 画像処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63285079A JPS63285079A (ja) | 1988-11-22 |
| JP2644492B2 true JP2644492B2 (ja) | 1997-08-25 |
Family
ID=14815587
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62121613A Expired - Fee Related JP2644492B2 (ja) | 1987-05-18 | 1987-05-18 | 画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2644492B2 (ja) |
-
1987
- 1987-05-18 JP JP62121613A patent/JP2644492B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63285079A (ja) | 1988-11-22 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |