JP2792581B2 - 画像処理装置 - Google Patents
画像処理装置Info
- Publication number
- JP2792581B2 JP2792581B2 JP4000120A JP12092A JP2792581B2 JP 2792581 B2 JP2792581 B2 JP 2792581B2 JP 4000120 A JP4000120 A JP 4000120A JP 12092 A JP12092 A JP 12092A JP 2792581 B2 JP2792581 B2 JP 2792581B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- value
- pixel
- data
- random number
- interest
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は多値の画像データをｎ値
データに量子化処理する画像処理装置に関し、例えば多
値の画像データを３値データに量子化処理する画像処理
装置に関する。
データに量子化処理する画像処理装置に関し、例えば多
値の画像データを３値データに量子化処理する画像処理
装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、中間画像を２値表示する方式に網
点法やデイザ法，誤差拡散法等がある。最近では、イン
クジエツトの分野でも、濃淡２種、または数種のインク
を使ったり、ドツトの大きさを換えたりして数種類の値
（ｎ値）例えば３値が出させる出力装置が出現してい
る。そこで、前記２値化手法がｎ値、例えば３値に対応
できるように拡張されている。
点法やデイザ法，誤差拡散法等がある。最近では、イン
クジエツトの分野でも、濃淡２種、または数種のインク
を使ったり、ドツトの大きさを換えたりして数種類の値
（ｎ値）例えば３値が出させる出力装置が出現してい
る。そこで、前記２値化手法がｎ値、例えば３値に対応
できるように拡張されている。
【０００３】
【発明が解決しようとしている課題】しかし、これらの
方法で量子化を行った場合、画像の緩やかな階調変化の
部分に疑似輪郭が発生するという問題があつた。
方法で量子化を行った場合、画像の緩やかな階調変化の
部分に疑似輪郭が発生するという問題があつた。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明は上述の課題を解
決することを目的としなされたもので、上述の課題を解
決する一手段として以下の構成を備える。即ち、多値画
像データをｎ値データに量子化する画像処理装置におい
て、注目画素以前に既にｎ値化された画素のｎ値データ
に基づいて、前記注目画素近傍における重み付け平均値
を求める演算手段と、規格化された一様乱数を発生させ
る乱数発生手段と、濃度域を（ｎ−２）個に区切りそれ
ぞれの区域に応じて前記乱数発生手段で発生させた一様
乱数を規格化して（ｎ−２）個の規格化された第２の乱
数を生成する乱数生成手段と、前記演算手段で求めた重
み付け平均値と前記乱数生成手段で生成した（ｎ−２）
個の乱数値に基づいて注目画素をｎ値化するｎ値化手段
と、注目画素をｎ値化する際に発生する濃度誤差を注目
画素周辺の未ｎ値化画素に配分することにより濃度を保
存する補正手段とを備える。
決することを目的としなされたもので、上述の課題を解
決する一手段として以下の構成を備える。即ち、多値画
像データをｎ値データに量子化する画像処理装置におい
て、注目画素以前に既にｎ値化された画素のｎ値データ
に基づいて、前記注目画素近傍における重み付け平均値
を求める演算手段と、規格化された一様乱数を発生させ
る乱数発生手段と、濃度域を（ｎ−２）個に区切りそれ
ぞれの区域に応じて前記乱数発生手段で発生させた一様
乱数を規格化して（ｎ−２）個の規格化された第２の乱
数を生成する乱数生成手段と、前記演算手段で求めた重
み付け平均値と前記乱数生成手段で生成した（ｎ−２）
個の乱数値に基づいて注目画素をｎ値化するｎ値化手段
と、注目画素をｎ値化する際に発生する濃度誤差を注目
画素周辺の未ｎ値化画素に配分することにより濃度を保
存する補正手段とを備える。
【０００５】または、多値画像データを３値データに量
子化する画像処理装置において、注目画素以前に既に３
値化された画素の３値データに基づいて、前記注目画素
近傍における重み付け平均値を求める演算手段と、規格
化された一様乱数を発生させる乱数発生手段と、前記演
算手段で求めた重み付け平均値と該乱数発生手段で発生
させた乱数値に基づいて注目画素を３値化する３値化手
段と、注目画素を３値化する際に発生する濃度誤差を注
目画素周辺の未３値化画素に配分することにより濃度を
保存する補正手段とを備える。
子化する画像処理装置において、注目画素以前に既に３
値化された画素の３値データに基づいて、前記注目画素
近傍における重み付け平均値を求める演算手段と、規格
化された一様乱数を発生させる乱数発生手段と、前記演
算手段で求めた重み付け平均値と該乱数発生手段で発生
させた乱数値に基づいて注目画素を３値化する３値化手
段と、注目画素を３値化する際に発生する濃度誤差を注
目画素周辺の未３値化画素に配分することにより濃度を
保存する補正手段とを備える。
【０００６】
【作用】以上の構成において、疑似輪郭の発生を押さ
え、高画質な画像が得られる量子化ができる。すなわ
ち、周辺画素濃度の値と規格化された数個の乱数値、ま
たは一様に発生する２個の乱数値を閾値として用いるこ
とにより、解像度を損なわず、かつ確率的な要素も含む
ことにより一定条件下でのドツトの集中を防ぐことがで
きる。
え、高画質な画像が得られる量子化ができる。すなわ
ち、周辺画素濃度の値と規格化された数個の乱数値、ま
たは一様に発生する２個の乱数値を閾値として用いるこ
とにより、解像度を損なわず、かつ確率的な要素も含む
ことにより一定条件下でのドツトの集中を防ぐことがで
きる。
【０００７】また、量子化した際に発生する濃度誤差を
未ｎ値化画素に配分することにより階調表現にも優れて
いる。さらに、処理量が少ないので、安価なハードウエ
アで構成することができる。
未ｎ値化画素に配分することにより階調表現にも優れて
いる。さらに、処理量が少ないので、安価なハードウエ
アで構成することができる。
【０００８】
【実施例】以下、図面を参照して本発明に係る一実施例
を詳細に説明する。 ［第１実施例］以下、まず周辺画素濃度の値と一様に発
生する２個の乱数値を閾値として用いて多値画像データ
を３値化する本発明に係る第１実施例を説明する。
を詳細に説明する。 ［第１実施例］以下、まず周辺画素濃度の値と一様に発
生する２個の乱数値を閾値として用いて多値画像データ
を３値化する本発明に係る第１実施例を説明する。
【０００９】図１は本発明に係る一実施例である画像処
理装置のブロツク図である。図１において、入力センサ
部１０１はＣＣＤ等の光電変換素子及びこれを操作する
駆動装置より構成され、原稿の読み取り操作を行う。入
力センサ部１０１で読み取られた原稿画像データは多値
アナログ画像データである。この多値アナログ画像デー
タは逐次Ａ／Ｄ変換器１０２に送られ、各画素のアナロ
グデータは対応する多値デジタルデータに変換される。
次に補正回路１０３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にシューティ
ング補正等の補正処理が行なわれる。
理装置のブロツク図である。図１において、入力センサ
部１０１はＣＣＤ等の光電変換素子及びこれを操作する
駆動装置より構成され、原稿の読み取り操作を行う。入
力センサ部１０１で読み取られた原稿画像データは多値
アナログ画像データである。この多値アナログ画像デー
タは逐次Ａ／Ｄ変換器１０２に送られ、各画素のアナロ
グデータは対応する多値デジタルデータに変換される。
次に補正回路１０３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にシューティ
ング補正等の補正処理が行なわれる。
【００１０】続く３値化回路１０４に入力された多値画
像データは、後述する３値化方法により３値のデータに
量子化処理される。プリンタ１０５はレーザビーム又は
インクジェット方式により構成されるプリンタであり、
３値化回路１０４から送られてくる３値データに基づ
き、画像を記録紙上に再現する。図２及び図３に図１に
おける３値化回路１０４の詳細ブロツク構成を示す。図
２及び図３において、１，２は３値化された３値画像デ
ータを１ライン分記憶するラインメモリ、３〜１２及び
２１は画像データを１画素遅延させるためのＤF/F （フ
リツプフロツプである。１３は注目画素周辺の３値画像
データから所定領域の重み付け平均値を求める演算器で
ある。
像データは、後述する３値化方法により３値のデータに
量子化処理される。プリンタ１０５はレーザビーム又は
インクジェット方式により構成されるプリンタであり、
３値化回路１０４から送られてくる３値データに基づ
き、画像を記録紙上に再現する。図２及び図３に図１に
おける３値化回路１０４の詳細ブロツク構成を示す。図
２及び図３において、１，２は３値化された３値画像デ
ータを１ライン分記憶するラインメモリ、３〜１２及び
２１は画像データを１画素遅延させるためのＤF/F （フ
リツプフロツプである。１３は注目画素周辺の３値画像
データから所定領域の重み付け平均値を求める演算器で
ある。
【００１１】１４は演算器１３から出力された重み付け
平均値と注目画素の多値データとの差を演算する減算
器、１５は重み付け平均値と注目画素多値データを比較
する比較器、１６は乱数発生器１７から出力された乱数
値と注目画素多値データを比較する比較器、１７は画素
ごとに一様乱数を発生させる乱数発生器である。１８は
注目画素多値データに濃度補正のために誤差データを加
算する加算器、１９は減算器１４から出力された重み付
け平均値と注目画素多値データの差に基づき誤差データ
を演算する誤差ＲＯＭ、２０は誤差データを１ライン分
記憶するラインメモリである。以下、以上の構成を備え
る本実施例における３値化の原理について説明する。図
４は第１実施例における重み付けマスクを表す図であ
る。この重み付けマスクにしたがつて、既に３値化の終
了した画素データより注目画素近傍における重み付き平
均濃度ｍ(i,j) を求める。
平均値と注目画素の多値データとの差を演算する減算
器、１５は重み付け平均値と注目画素多値データを比較
する比較器、１６は乱数発生器１７から出力された乱数
値と注目画素多値データを比較する比較器、１７は画素
ごとに一様乱数を発生させる乱数発生器である。１８は
注目画素多値データに濃度補正のために誤差データを加
算する加算器、１９は減算器１４から出力された重み付
け平均値と注目画素多値データの差に基づき誤差データ
を演算する誤差ＲＯＭ、２０は誤差データを１ライン分
記憶するラインメモリである。以下、以上の構成を備え
る本実施例における３値化の原理について説明する。図
４は第１実施例における重み付けマスクを表す図であ
る。この重み付けマスクにしたがつて、既に３値化の終
了した画素データより注目画素近傍における重み付き平
均濃度ｍ(i,j) を求める。
【００１２】ｍ(i,j) ＝ΣΣＲ(x,y) ・Ｔ(i+x,j+y) 注目画素の多値データｆ(i,j) は、前記算出されたｍ
(i,j) と画素ごとに発生する一様乱数ｒａｎ(i,j) 、及
び注目画素に割り付けられた３値化誤差補正値Ｅ(i,j)
を用いて次式に従い３値化される。 ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ≦ｍ(i,j) ならばＴ(i,j) ＝０ ｒａｎ(i,j) ＞ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ＞ｍ(i,j) ならばＴ(i,j) ＝１ ｒａｎ(i,j) ≦ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ならばＴ(i,j) ＝２ 但し、ｒａｎ(i,j) ≦ｍ(i,j) のときは ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ≦ｍ(i,j) ならばＴ(i,j) ＝０ ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ＞ｍ(i,j) ならばＴ(i,j) ＝２ また、このとき発生する３値化誤差の補正値も同時に計
算される。
(i,j) と画素ごとに発生する一様乱数ｒａｎ(i,j) 、及
び注目画素に割り付けられた３値化誤差補正値Ｅ(i,j)
を用いて次式に従い３値化される。 ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ≦ｍ(i,j) ならばＴ(i,j) ＝０ ｒａｎ(i,j) ＞ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ＞ｍ(i,j) ならばＴ(i,j) ＝１ ｒａｎ(i,j) ≦ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ならばＴ(i,j) ＝２ 但し、ｒａｎ(i,j) ≦ｍ(i,j) のときは ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ≦ｍ(i,j) ならばＴ(i,j) ＝０ ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ＞ｍ(i,j) ならばＴ(i,j) ＝２ また、このとき発生する３値化誤差の補正値も同時に計
算される。
【００１３】Ｅ1(i+1,j)＝Ｅ2(i,j+1)＝｛ｆ(i,j) ＋Ｅ
(i,j) −ｍ(i,j) ｝／２ Ｅ1(i+1,j)は注目画素の次の画素(i+1,j) に割り付けら
れる補正値であり、Ｅ2(i,j+1)は注目画素の１ライン後
の画素(i,j+1) に割り付けられる補正値である。注目画
素に割り付けられた誤差補正値Ｅ(i,j) は、Ｅ(i,j) ＝
Ｅ1(i,j)＋Ｅ2(i,j)で表すことができ、前記手法によ
り、注目画素の１画素前である画素(i-1,j) を３値化し
た際に発生した誤差Ｅ1(i,j)と、注目画素の１ライン前
の画素(i,j-1) を３値化した際に発生した誤差Ｅ2(i,j)
との和である。
(i,j) −ｍ(i,j) ｝／２ Ｅ1(i+1,j)は注目画素の次の画素(i+1,j) に割り付けら
れる補正値であり、Ｅ2(i,j+1)は注目画素の１ライン後
の画素(i,j+1) に割り付けられる補正値である。注目画
素に割り付けられた誤差補正値Ｅ(i,j) は、Ｅ(i,j) ＝
Ｅ1(i,j)＋Ｅ2(i,j)で表すことができ、前記手法によ
り、注目画素の１画素前である画素(i-1,j) を３値化し
た際に発生した誤差Ｅ1(i,j)と、注目画素の１ライン前
の画素(i,j-1) を３値化した際に発生した誤差Ｅ2(i,j)
との和である。
【００１４】このように規則的な条件閾値とランダム的
な乱数閾値の２つを使って３値化することにより、規則
的なテクスチヤやランダム的なざらつきを防止すること
ができる。以上の原理に基づき、図２及び図３に示した
構成による注目画素(i,j) を３値化する時の動作につい
て以下説明する。
な乱数閾値の２つを使って３値化することにより、規則
的なテクスチヤやランダム的なざらつきを防止すること
ができる。以上の原理に基づき、図２及び図３に示した
構成による注目画素(i,j) を３値化する時の動作につい
て以下説明する。
【００１５】ラインメモリ１，２には、注目画素以前に
３値化の終了した画素の３値データが記憶されている。
そして、注目画素を３値化する際に、ラインメモリ２は
１ライン前の３値データＴ(i+2,j-1) を出力し、ライン
メモリ１は２ライン前の３値データＴ(i+2,j-2) を出力
する。即ち、ＤF/F ３はＴ(i+1,j-2) ，ＤF/F ４はＴ
(i,j-2) ，ＤF/F ５はＴ(i-1,j-2) ，ＤF/F ６はＴ(i-
1,j-2) ，ＤF/F ７はＴ(i+1,j-1) ，ＤF/F ８はＴ(i,j-
1) ，ＤF/F ９はＴ(i-1,j-1) ，ＤF/F １０はＴ(i-2,j-
1) ，ＤF/F １１はＴ(i-1,j) ，ＤF/F １２はＴ(i-2,j)
を出力する。
３値化の終了した画素の３値データが記憶されている。
そして、注目画素を３値化する際に、ラインメモリ２は
１ライン前の３値データＴ(i+2,j-1) を出力し、ライン
メモリ１は２ライン前の３値データＴ(i+2,j-2) を出力
する。即ち、ＤF/F ３はＴ(i+1,j-2) ，ＤF/F ４はＴ
(i,j-2) ，ＤF/F ５はＴ(i-1,j-2) ，ＤF/F ６はＴ(i-
1,j-2) ，ＤF/F ７はＴ(i+1,j-1) ，ＤF/F ８はＴ(i,j-
1) ，ＤF/F ９はＴ(i-1,j-1) ，ＤF/F １０はＴ(i-2,j-
1) ，ＤF/F １１はＴ(i-1,j) ，ＤF/F １２はＴ(i-2,j)
を出力する。
【００１６】これらの３値データはそれぞれ演算器１３
に入力される。演算器１３は注目画素近傍の３値データ
から図４に示す重みマスクに基づいた重み付き平均濃度
値ｍ(i,j) を演算する。一方、補正回路１０３よりの注
目画素の多値データｆ(i,j) は、加算器１８に入力され
る。加算器１８は、注目画素の多値データに誤差補正デ
ータＥ1(i,j)とＥ2(i,j)を加算してｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j)
を出力する。減算器１４はｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) とｍ(i,
j) の差を演算する。また、比較器１５はｆ(i,j) ＋Ｅ
(i,j) とｍ(i,j) とを比較して判定信号Ｂ1(i,j)を出力
する。乱数発生器１７は画素ごとに一様乱数を発生させ
る。比較器１６は乱数の値とｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) とを比
較して判定信号Ｂ2(i,j)を出力する。
に入力される。演算器１３は注目画素近傍の３値データ
から図４に示す重みマスクに基づいた重み付き平均濃度
値ｍ(i,j) を演算する。一方、補正回路１０３よりの注
目画素の多値データｆ(i,j) は、加算器１８に入力され
る。加算器１８は、注目画素の多値データに誤差補正デ
ータＥ1(i,j)とＥ2(i,j)を加算してｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j)
を出力する。減算器１４はｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) とｍ(i,
j) の差を演算する。また、比較器１５はｆ(i,j) ＋Ｅ
(i,j) とｍ(i,j) とを比較して判定信号Ｂ1(i,j)を出力
する。乱数発生器１７は画素ごとに一様乱数を発生させ
る。比較器１６は乱数の値とｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) とを比
較して判定信号Ｂ2(i,j)を出力する。
【００１７】演算器２２は比較判定信号Ｂ1(i,j)，Ｂ
2(i,j)に基づき３値データＴ(i,j) を演算する、この演
算した３値データＴ(i,j) は、量子化の終了したデータ
としてプリンタ１０５等に送られると共に、ＤF/F １１
にも出力され、今後３値化を行う画素のための周辺画素
情報となる。また、減算器１４から出力されたｆ(i,j)
＋Ｅ(i,j) −ｍ(i,j) は誤差ＲＯＭ１９に入力する。誤
差ＲＯＭ１９は上述した式に従い誤差データＥ1(i+1,
j)，Ｅ2(i,j+1)を出力する。誤差ＲＯＭ１９よりのＥ
1(i+1,j)は、ＤF/F ２１により１画素分遅延されて画素
(i+1,j) に割り付けられる。また、Ｅ2(i,j+1)はライン
メモリ２０に記憶され１ライン後の画素(i,j+1) に割り
付けられる。
2(i,j)に基づき３値データＴ(i,j) を演算する、この演
算した３値データＴ(i,j) は、量子化の終了したデータ
としてプリンタ１０５等に送られると共に、ＤF/F １１
にも出力され、今後３値化を行う画素のための周辺画素
情報となる。また、減算器１４から出力されたｆ(i,j)
＋Ｅ(i,j) −ｍ(i,j) は誤差ＲＯＭ１９に入力する。誤
差ＲＯＭ１９は上述した式に従い誤差データＥ1(i+1,
j)，Ｅ2(i,j+1)を出力する。誤差ＲＯＭ１９よりのＥ
1(i+1,j)は、ＤF/F ２１により１画素分遅延されて画素
(i+1,j) に割り付けられる。また、Ｅ2(i,j+1)はライン
メモリ２０に記憶され１ライン後の画素(i,j+1) に割り
付けられる。
【００１８】以上、一連の処理を繰り返し行うことによ
り画像データの３値化処理を画素ごとに順次行う。以上
の動作により多値データを３値化することにより、疑似
輪郭の発生を押さえ、高画質な画像が得られる量子化が
実現する。 ［第２実施例］図５及び図６を参照して第１実施例と同
様に周辺画素濃度の値と一様に発生する２個の乱数値を
閾値として用いて多値画像データを３値化する本発明に
係る第２実施例を説明する。
り画像データの３値化処理を画素ごとに順次行う。以上
の動作により多値データを３値化することにより、疑似
輪郭の発生を押さえ、高画質な画像が得られる量子化が
実現する。 ［第２実施例］図５及び図６を参照して第１実施例と同
様に周辺画素濃度の値と一様に発生する２個の乱数値を
閾値として用いて多値画像データを３値化する本発明に
係る第２実施例を説明する。
【００１９】本発明に係る第２実施例においても基本構
成は図１に示す構成であり、３値化回路１０４部分が第
１実施例と異なる。第２実施例の３値化回路の詳細構成
を図５及び図６に示す。図５及び図６において、図２及
び図３に示す第１実施例と同様構成には同一番号を付し
詳細説明を省略する。第２実施例では、補正回路１０３
よりの入力部分に乱数発生器３２６を加えることにより
注目画素データを量子化する。
成は図１に示す構成であり、３値化回路１０４部分が第
１実施例と異なる。第２実施例の３値化回路の詳細構成
を図５及び図６に示す。図５及び図６において、図２及
び図３に示す第１実施例と同様構成には同一番号を付し
詳細説明を省略する。第２実施例では、補正回路１０３
よりの入力部分に乱数発生器３２６を加えることにより
注目画素データを量子化する。
【００２０】即ち、まず、演算器３２５により８ビツト
信号で表される注目画素データｆ(i,j) を上位６ビツト
データｆH(i,j)と下位ビツト２データｆL(i,j)に分け
る。乱数発生器３２６は（０〜３）までの値が同確率で
起こる一様乱数を発生する。比較器３２４は、乱数発生
器３２６よりの乱数値を閾値として下位データｆL(i,j)
を２値化する。２値化された下位データＢL(i,j)は、加
算器３２３で次式に従つて上位データｆH(i,j)に加算さ
れ量子化データｈ(i,j) を得る。
信号で表される注目画素データｆ(i,j) を上位６ビツト
データｆH(i,j)と下位ビツト２データｆL(i,j)に分け
る。乱数発生器３２６は（０〜３）までの値が同確率で
起こる一様乱数を発生する。比較器３２４は、乱数発生
器３２６よりの乱数値を閾値として下位データｆL(i,j)
を２値化する。２値化された下位データＢL(i,j)は、加
算器３２３で次式に従つて上位データｆH(i,j)に加算さ
れ量子化データｈ(i,j) を得る。
【００２１】ｈ(i,j) ＝ｆH(i,j)＋ＢL(i,j) ｈ(i,j) は以後、上述した第１実施例と同様の方式で３
値化される。このとき３値化の際に発生する誤差のビツ
ト数が減るのでメモリが節約できる。以上説明した様
に、第１実施例または第２実施例によれば、周辺画素情
報に基づいた閾値と確率的な閾値の２つを使うことによ
り、規則的なテクスチヤとランダム的なざらつきの両方
が防止できる。また、３値化する際に発生する誤差を補
正することにより、解像力と階調性の両立した疑似輪郭
のない高画質な画像が得られる。
値化される。このとき３値化の際に発生する誤差のビツ
ト数が減るのでメモリが節約できる。以上説明した様
に、第１実施例または第２実施例によれば、周辺画素情
報に基づいた閾値と確率的な閾値の２つを使うことによ
り、規則的なテクスチヤとランダム的なざらつきの両方
が防止できる。また、３値化する際に発生する誤差を補
正することにより、解像力と階調性の両立した疑似輪郭
のない高画質な画像が得られる。
【００２２】［第３実施例］以上の説明は、周辺画素濃
度の値と一様に発生する２個の乱数値を閾値として用い
て多値画像データを３値化する例について説明したが本
発明は多値データを３値化する例に限定されるものでは
なく、多値データを任意のｎ値化データに変換するｎ値
化回路に適用可能なことは勿論である。
度の値と一様に発生する２個の乱数値を閾値として用い
て多値画像データを３値化する例について説明したが本
発明は多値データを３値化する例に限定されるものでは
なく、多値データを任意のｎ値化データに変換するｎ値
化回路に適用可能なことは勿論である。
【００２３】８ビツト（０〜２５５）の多値画像データ
を４値（０〜３）化する本発明に係る第３実施例を以下
に説明する。以下、図面を参照して本発明に係る一実施
例を詳細に説明する。まず、第３実施例における４値化
の原理について説明する。第３実施例においても図４に
示す重み付けマスクにしたがつて、既に４値化の終了し
た画素データより注目画素近傍における重み付き平均濃
度ｍ(i,j) を求める。
を４値（０〜３）化する本発明に係る第３実施例を以下
に説明する。以下、図面を参照して本発明に係る一実施
例を詳細に説明する。まず、第３実施例における４値化
の原理について説明する。第３実施例においても図４に
示す重み付けマスクにしたがつて、既に４値化の終了し
た画素データより注目画素近傍における重み付き平均濃
度ｍ(i,j) を求める。
【００２４】ｍ(i,j) ＝ΣΣＲ(x,y) ・Ｇ(i+x,j+y) また、画素ごとに０〜１２７までの値が等確率で発生す
る一様乱数ran(i,j)を使つて２つの閾値を作る。これ
は、濃度域を２つに分けたものに規格化させる。即ち、
閾値の１つはran(i,j)をそのまま使い、２つめはran(i,
j)に１２８を加算した数ran2(i,j) を使う。ran2(i,j)
は、１２８〜２５５の値を取る。
る一様乱数ran(i,j)を使つて２つの閾値を作る。これ
は、濃度域を２つに分けたものに規格化させる。即ち、
閾値の１つはran(i,j)をそのまま使い、２つめはran(i,
j)に１２８を加算した数ran2(i,j) を使う。ran2(i,j)
は、１２８〜２５５の値を取る。
【００２５】注目画素の多値データｆ(i,j) は前記算出
されたｍ(i,j) と画素ごとに発生する一様乱数をそれぞ
れの濃度域に規格化した閾値ran(i,j)，ran2(i,j) 及び
注目画素に割り付けられた４値化誤差補正値Ｅ(i,j) を
用いて次式に従い４値化される。 ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ≦ｍ(i,j) ならばＧ(i,j) ＝０ ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ＞ｍ(i,j) かつ ｒａｎ(i,j) ≧ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ならばＧ(i,j) ＝１ ｒａｎ２(i,j) ≧ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ＞ｒａｎ(i,j) ならばＧ(i,j) ＝２ ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ＞ｒａｎ２(i,j) ならばＧ(i,j) ＝３ また、このとき発生する４値化誤差の補正値も同時に計
算される。
されたｍ(i,j) と画素ごとに発生する一様乱数をそれぞ
れの濃度域に規格化した閾値ran(i,j)，ran2(i,j) 及び
注目画素に割り付けられた４値化誤差補正値Ｅ(i,j) を
用いて次式に従い４値化される。 ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ≦ｍ(i,j) ならばＧ(i,j) ＝０ ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ＞ｍ(i,j) かつ ｒａｎ(i,j) ≧ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ならばＧ(i,j) ＝１ ｒａｎ２(i,j) ≧ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ＞ｒａｎ(i,j) ならばＧ(i,j) ＝２ ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ＞ｒａｎ２(i,j) ならばＧ(i,j) ＝３ また、このとき発生する４値化誤差の補正値も同時に計
算される。
【００２６】Ｅ1(i+1,j)＝Ｅ2(i,j+1)＝｛ｆ(i,j) ＋Ｅ
(i,j) −ｍ(i,j) ｝／２ Ｅ1(i+1,j)は注目画素の次の画素(i+1,j) に割り付けら
れる補正値であり、Ｅ2(i,j+1)は注目画素の１ライン後
の画素(i,j+1) に割り付けられる補正値である。注目画
素に割り付けられた誤差補正値Ｅ(i,j) は、前記手法の
より注目画素の１画素前である画素(i-1,j) を４値化し
た際に発生した誤差Ｅ1(i,j)と注目画素の１ライン前の
画素(i,j-1) を４値化した際に発生した誤差Ｅ2(i,j)と
の和である。
(i,j) −ｍ(i,j) ｝／２ Ｅ1(i+1,j)は注目画素の次の画素(i+1,j) に割り付けら
れる補正値であり、Ｅ2(i,j+1)は注目画素の１ライン後
の画素(i,j+1) に割り付けられる補正値である。注目画
素に割り付けられた誤差補正値Ｅ(i,j) は、前記手法の
より注目画素の１画素前である画素(i-1,j) を４値化し
た際に発生した誤差Ｅ1(i,j)と注目画素の１ライン前の
画素(i,j-1) を４値化した際に発生した誤差Ｅ2(i,j)と
の和である。
【００２７】Ｅ(i,j) ＝Ｅ1(i,j)＋Ｅ2(i,j) このように規則的な条件閾値とランダム的な乱数閾値の
２つを使って４値化することにより、規則的なテクスチ
ヤやランダム的なざらつきを防止することができる。図
７及び図８は、以上の原理を達成する本発明に係る第３
実施例を示す４値化回路のブロツク図である。第３実施
例においても、装置の全体構成は例えば上述した図１の
構成とすることができる。
２つを使って４値化することにより、規則的なテクスチ
ヤやランダム的なざらつきを防止することができる。図
７及び図８は、以上の原理を達成する本発明に係る第３
実施例を示す４値化回路のブロツク図である。第３実施
例においても、装置の全体構成は例えば上述した図１の
構成とすることができる。
【００２８】図７及び図８において、５０１，５０２は
４値化された４値画像データを１ライン分記憶するライ
ンメモリである。５０３〜５１２，５２２は画像データ
を１画素遅延させるためのＤF/F （フリツプフロツプで
ある。５１３は注目画素周辺の４値画像データから所定
領域の重み付け平均値を求める演算器である。５１４は
演算器５１３から出力された重み付け平均値と注目画素
の多値データとの差を演算する減算器、５１５は重み付
け平均値と注目画素多値データを比較する比較器、５１
６は乱数発生器５２４から出力された乱数値と注目画素
多値データを比較する比較器、５１７は加算器５１８に
より加工された乱数値と注目画素多値データを比較する
比較器、５１８は乱数発生器５２４から出力された乱数
値に１２８を加算する加算器である。
４値化された４値画像データを１ライン分記憶するライ
ンメモリである。５０３〜５１２，５２２は画像データ
を１画素遅延させるためのＤF/F （フリツプフロツプで
ある。５１３は注目画素周辺の４値画像データから所定
領域の重み付け平均値を求める演算器である。５１４は
演算器５１３から出力された重み付け平均値と注目画素
の多値データとの差を演算する減算器、５１５は重み付
け平均値と注目画素多値データを比較する比較器、５１
６は乱数発生器５２４から出力された乱数値と注目画素
多値データを比較する比較器、５１７は加算器５１８に
より加工された乱数値と注目画素多値データを比較する
比較器、５１８は乱数発生器５２４から出力された乱数
値に１２８を加算する加算器である。
【００２９】５１９は注目画素多値データに濃度補正の
ために誤差データを加算する加算器、５２０は減算器５
１４から出力された重み付け平均値と注目画素多値デー
タの差に基づき誤差データを演算する誤差ＲＯＭ、５２
１は誤差ＲＯＭ５２０よりの誤差データを１ライン分記
憶するラインメモリ、５２３は各閾値による判定結果に
基づいて４値データを演算する演算器、５２４は画素ご
とに乱数を発生させる乱数発生器である。
ために誤差データを加算する加算器、５２０は減算器５
１４から出力された重み付け平均値と注目画素多値デー
タの差に基づき誤差データを演算する誤差ＲＯＭ、５２
１は誤差ＲＯＭ５２０よりの誤差データを１ライン分記
憶するラインメモリ、５２３は各閾値による判定結果に
基づいて４値データを演算する演算器、５２４は画素ご
とに乱数を発生させる乱数発生器である。
【００３０】上記構成において、注目画素(i,j) を４値
化する時の動作について説明する。ラインメモリ５０
１，５０２には、注目画素以前に４値化の終了した画素
の４値データが記憶されている。そして、注目画素を４
値化する際に、ラインメモリ５０２は１ライン前の４値
データＧ(i+2,j-1) を出力し、ラインメモリ５０１は１
ライン前の４値データＧ(i+2,j-2) を出力する。ＤF/F
５０３〜５１２は、それぞれ１画素づつ遅延させたデー
タを出力する。
化する時の動作について説明する。ラインメモリ５０
１，５０２には、注目画素以前に４値化の終了した画素
の４値データが記憶されている。そして、注目画素を４
値化する際に、ラインメモリ５０２は１ライン前の４値
データＧ(i+2,j-1) を出力し、ラインメモリ５０１は１
ライン前の４値データＧ(i+2,j-2) を出力する。ＤF/F
５０３〜５１２は、それぞれ１画素づつ遅延させたデー
タを出力する。
【００３１】即ち、ＤF/F ５０３はＧ(i+1,j-2) ，ＤF/
F ５０４はＧ(i,j-2) ，ＤF/F ５０５はＧ(i-1,j-2) ，
ＤF/F ５０６はＧ(i-1,j-2) ，ＤF/F ５０７はＧ(i+1,j
-1)，ＤF/F ５０８はＧ(i,j-1) ，ＤF/F ５０９はＧ(i-
1,j-1) ，ＤF/F ５１０はＧ(i-2,j-1) ，ＤF/F ５１１
はＧ(i-1,j) ，ＤF/F ５２２はＧ(i-2,j) を出力する。
F ５０４はＧ(i,j-2) ，ＤF/F ５０５はＧ(i-1,j-2) ，
ＤF/F ５０６はＧ(i-1,j-2) ，ＤF/F ５０７はＧ(i+1,j
-1)，ＤF/F ５０８はＧ(i,j-1) ，ＤF/F ５０９はＧ(i-
1,j-1) ，ＤF/F ５１０はＧ(i-2,j-1) ，ＤF/F ５１１
はＧ(i-1,j) ，ＤF/F ５２２はＧ(i-2,j) を出力する。
【００３２】これらのＤF/F ５０３〜５１２よりの４値
データは演算器５１３に入力される。演算器５１３は，
注目画素近傍の４値データから重みマスクに基づいた重
み付き平均濃度値ｍ(i,j) を演算する。一方、補正回路
１０３よりの注目画素の多値データｆ(i,j) は加算器５
１９に入力される。加算器５１９は、注目画素の多値デ
ータに誤差補正データＥ1(i,j)とＥ2(i,j)を加算してｆ
(i,j) ＋Ｅ(i,j) を出力する。減算器５１４はｆ(i,j)
＋Ｅ(i,j) とｍ(i,j) の差を演算する。また、比較器５
１５はｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) とｍ(i,j) とを比較して判定
信号Ｂ1(i,j)を出力する。乱数発生器５２４は画素ごと
に一様乱数ran(i,j)を発生させる。加算器５１８はran
(i,j)に（１２８）を加算した値ran2(i,j) を出力す
る。比較器５１６は乱数値ran(i,j)とｆ(i,j)＋Ｅ(i,j)
とを比較して判定信号Ｂ2(i,j)を出力する。比較器５
１７は乱数値ran2(i,j) とｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) とを比較
して判定信号Ｂ3(i,j)を出力する。
データは演算器５１３に入力される。演算器５１３は，
注目画素近傍の４値データから重みマスクに基づいた重
み付き平均濃度値ｍ(i,j) を演算する。一方、補正回路
１０３よりの注目画素の多値データｆ(i,j) は加算器５
１９に入力される。加算器５１９は、注目画素の多値デ
ータに誤差補正データＥ1(i,j)とＥ2(i,j)を加算してｆ
(i,j) ＋Ｅ(i,j) を出力する。減算器５１４はｆ(i,j)
＋Ｅ(i,j) とｍ(i,j) の差を演算する。また、比較器５
１５はｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) とｍ(i,j) とを比較して判定
信号Ｂ1(i,j)を出力する。乱数発生器５２４は画素ごと
に一様乱数ran(i,j)を発生させる。加算器５１８はran
(i,j)に（１２８）を加算した値ran2(i,j) を出力す
る。比較器５１６は乱数値ran(i,j)とｆ(i,j)＋Ｅ(i,j)
とを比較して判定信号Ｂ2(i,j)を出力する。比較器５
１７は乱数値ran2(i,j) とｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) とを比較
して判定信号Ｂ3(i,j)を出力する。
【００３３】演算器５２３は比較判定信号Ｂ1(i,j)，Ｂ
2(i,j)，Ｂ3(i,j)に基づき４値データＧ(i,j) を演算す
る。この４値データＧ(i,j) は、量子化の終了したデー
タとしてプリンタ１０５等に送られると共に、ラインメ
モリ５０２及びＤF/F ５１１にも出力され、今後４値化
を行う画素のための周辺画素情報となる。また、減算器
５１４から出力されたｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) −ｍ(i,j) は
誤差ＲＯＭ５２０に入力する。誤差ＲＯＭ５２０は上述
した式に従い誤差データＥ1(i+1,j)，Ｅ2(i,j+1)を出力
する。Ｅ1(i+1,j)はＤF/F ５２２により１画素分遅延さ
れて画素(i+1,j) に割り付けられる。Ｅ2(i,j+1)はライ
ンメモリ５２１に記憶され１ライン後の画素(i,j+1) に
割り付けられる。
2(i,j)，Ｂ3(i,j)に基づき４値データＧ(i,j) を演算す
る。この４値データＧ(i,j) は、量子化の終了したデー
タとしてプリンタ１０５等に送られると共に、ラインメ
モリ５０２及びＤF/F ５１１にも出力され、今後４値化
を行う画素のための周辺画素情報となる。また、減算器
５１４から出力されたｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) −ｍ(i,j) は
誤差ＲＯＭ５２０に入力する。誤差ＲＯＭ５２０は上述
した式に従い誤差データＥ1(i+1,j)，Ｅ2(i,j+1)を出力
する。Ｅ1(i+1,j)はＤF/F ５２２により１画素分遅延さ
れて画素(i+1,j) に割り付けられる。Ｅ2(i,j+1)はライ
ンメモリ５２１に記憶され１ライン後の画素(i,j+1) に
割り付けられる。
【００３４】以上、一連の処理を繰り返し行うことによ
り画像データの４値化処理を画素ごとに順次行う。以上
説明した様に第３実施例によれば、周辺画素情報に基づ
いた閾値と確率的な閾値との２種の閾値を使うことによ
り、規則的なテクスチヤとランダム的なざらつきの両方
が防止できる。
り画像データの４値化処理を画素ごとに順次行う。以上
説明した様に第３実施例によれば、周辺画素情報に基づ
いた閾値と確率的な閾値との２種の閾値を使うことによ
り、規則的なテクスチヤとランダム的なざらつきの両方
が防止できる。
【００３５】また、ｎ値化する際に発生する誤差を補正
することにより、解像力と階調性の両立した疑似輪郭の
ない、高画質な画像が得られる量子化ができる。 ［第４実施例］図９及び図１０を参照して本発明に係る
第４実施例を説明する。本発明に係る第４実施例におい
ても基本構成は第３実施例と同様の略構成であり、４値
化回路１０４部分が第３実施例と異なる。第４実施例の
４値化回路の詳細構成を図９及び図１０に示す。
することにより、解像力と階調性の両立した疑似輪郭の
ない、高画質な画像が得られる量子化ができる。 ［第４実施例］図９及び図１０を参照して本発明に係る
第４実施例を説明する。本発明に係る第４実施例におい
ても基本構成は第３実施例と同様の略構成であり、４値
化回路１０４部分が第３実施例と異なる。第４実施例の
４値化回路の詳細構成を図９及び図１０に示す。
【００３６】図９及び図１０において、図７及び図８に
示す第３実施例と同様構成には同一番号を付し詳細説明
を省略する。第４実施例では、補正回路１０３よりの入
力部分に乱数発生器６２６を加えることにより注目画素
データを量子化する。即ち、まず、演算器６２５により
８ビツト信号で表される注目画素データｆ(i,j) を上位
６ビツトデータｆH(i,j)と下位ビツト２データｆL(i,j)
に分ける。乱数発生器６２６は（０〜３）までの値が同
確率で起こる一様乱数を発生する。比較器６２４は、乱
数発生器６２６よりの乱数値を閾値として下位データｆ
L(i,j)を２値化する。２値化された下位データＢL(i,j)
は、加算器６２３で次式に従つて上位データｆH(i,j)に
加算され量子化データｈ(i,j) を得る。
示す第３実施例と同様構成には同一番号を付し詳細説明
を省略する。第４実施例では、補正回路１０３よりの入
力部分に乱数発生器６２６を加えることにより注目画素
データを量子化する。即ち、まず、演算器６２５により
８ビツト信号で表される注目画素データｆ(i,j) を上位
６ビツトデータｆH(i,j)と下位ビツト２データｆL(i,j)
に分ける。乱数発生器６２６は（０〜３）までの値が同
確率で起こる一様乱数を発生する。比較器６２４は、乱
数発生器６２６よりの乱数値を閾値として下位データｆ
L(i,j)を２値化する。２値化された下位データＢL(i,j)
は、加算器６２３で次式に従つて上位データｆH(i,j)に
加算され量子化データｈ(i,j) を得る。
【００３７】ｈ(i,j) ＝ｆH(i,j)＋ＢL(i,j) ｈ(i,j) は以後、上述した第３実施例と同様の方式で４
値化される。このとき４値化の際に発生する誤差のビツ
ト数が減るのでメモリが節約できる。 ［第５実施例］以上の説明は、周辺画素濃度の値と一様
に発生する２個の乱数値を閾値として用いて多値画像デ
ータを３値化または４値化する例について説明したが本
発明は多値データを３値化または４値化する例に限定さ
れるものではなく、多値データを任意のｎ値化データに
変換するｎ値化回路に適用可能なことは勿論である。
値化される。このとき４値化の際に発生する誤差のビツ
ト数が減るのでメモリが節約できる。 ［第５実施例］以上の説明は、周辺画素濃度の値と一様
に発生する２個の乱数値を閾値として用いて多値画像デ
ータを３値化または４値化する例について説明したが本
発明は多値データを３値化または４値化する例に限定さ
れるものではなく、多値データを任意のｎ値化データに
変換するｎ値化回路に適用可能なことは勿論である。
【００３８】８ビツト（０〜２５５）の多値画像データ
を５値（０〜４）に量子化する本発明に係る第５実施例
を以下に説明する。第５実施例においても、第３実施例
と同様に、重み付けマスクに従つて既に５値化の終了し
たの終了した画素データより注目画素近傍における重み
付き平均濃度ｍ(i,j) を以下の式に従つて求める。
を５値（０〜４）に量子化する本発明に係る第５実施例
を以下に説明する。第５実施例においても、第３実施例
と同様に、重み付けマスクに従つて既に５値化の終了し
たの終了した画素データより注目画素近傍における重み
付き平均濃度ｍ(i,j) を以下の式に従つて求める。
【００３９】ｍ(i,j) ＝ΣΣＲ(x,y) ・Ｇ(i+x,j+y) また、画素ごとに０〜８５までの値が等確率で発生する
一様乱数ran(i,j)を使つて３つの閾値を作る。これは、
濃度域を３つに分けたものに規格化させる。即ち、閾値
の１つはran(i,j)をそのまま使い、２つめはran(i,j)に
８５を加算した数ran2(i,j) を使う。ran2(i,j) は、８
５〜１７０の値を取る。３つめはran(i,j)に１７０を加
算した数ran3(i,j) を使う。ran3(i,j) は、１７０〜２
５５の値を取る。
一様乱数ran(i,j)を使つて３つの閾値を作る。これは、
濃度域を３つに分けたものに規格化させる。即ち、閾値
の１つはran(i,j)をそのまま使い、２つめはran(i,j)に
８５を加算した数ran2(i,j) を使う。ran2(i,j) は、８
５〜１７０の値を取る。３つめはran(i,j)に１７０を加
算した数ran3(i,j) を使う。ran3(i,j) は、１７０〜２
５５の値を取る。
【００４０】注目画素の多値データｆ(i,j) は前記算出
されたｍ(i,j) と画素ごとに発生する一様乱数をそれぞ
れの濃度域に規格化した閾値ran(i,j)，ran2(i,j) ，ra
n3(i,j) 及び注目画素に割り付けられた５値化誤差補正
値Ｅ(i,j) を用いて次式に従い５値化される。 ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ≦ｍ(i,j) ならばＧ(i,j) ＝０ ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ＞ｍ(i,j) かつ ｒａｎ(i,j) ≧ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ならばＧ(i,j) ＝１ ｒａｎ２(i,j) ≧ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ＞ｒａｎ(i,j) ならばＧ(i,j) ＝２ ｒａｎ３(i,j) ≧ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ＞ｒａｎ２(i,j) ならばＧ(i,j) ＝３ ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ＞ｒａｎ３(i,j) ならばＧ(i,j) ＝４ また、このとき発生する５値化誤差の補正値も同時に計
算される。
されたｍ(i,j) と画素ごとに発生する一様乱数をそれぞ
れの濃度域に規格化した閾値ran(i,j)，ran2(i,j) ，ra
n3(i,j) 及び注目画素に割り付けられた５値化誤差補正
値Ｅ(i,j) を用いて次式に従い５値化される。 ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ≦ｍ(i,j) ならばＧ(i,j) ＝０ ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ＞ｍ(i,j) かつ ｒａｎ(i,j) ≧ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ならばＧ(i,j) ＝１ ｒａｎ２(i,j) ≧ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ＞ｒａｎ(i,j) ならばＧ(i,j) ＝２ ｒａｎ３(i,j) ≧ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ＞ｒａｎ２(i,j) ならばＧ(i,j) ＝３ ｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) ＞ｒａｎ３(i,j) ならばＧ(i,j) ＝４ また、このとき発生する５値化誤差の補正値も同時に計
算される。
【００４１】Ｅ1(i+1,j)＝Ｅ2(i,j+1)＝｛ｆ(i,j) ＋Ｅ
(i,j) −ｍ(i,j) ｝／２ Ｅ1(i+1,j)は注目画素の次の画素(i+1,j) に割り付けら
れる補正値であり、Ｅ2(i,j+1)は注目画素の１ライン後
の画素(i,j+1) に割り付けられる補正値である。注目画
素に割り付けられた誤差補正値Ｅ(i,j) は、前記手法の
より注目画素の１画素前である画素(i-1,j) を５値化し
た際に発生した誤差Ｅ1(i,j)と注目画素の１ライン前の
画素(i,j-1) を５値化した際に発生した誤差Ｅ2(i,j)と
の和である。
(i,j) −ｍ(i,j) ｝／２ Ｅ1(i+1,j)は注目画素の次の画素(i+1,j) に割り付けら
れる補正値であり、Ｅ2(i,j+1)は注目画素の１ライン後
の画素(i,j+1) に割り付けられる補正値である。注目画
素に割り付けられた誤差補正値Ｅ(i,j) は、前記手法の
より注目画素の１画素前である画素(i-1,j) を５値化し
た際に発生した誤差Ｅ1(i,j)と注目画素の１ライン前の
画素(i,j-1) を５値化した際に発生した誤差Ｅ2(i,j)と
の和である。
【００４２】Ｅ(i,j) ＝Ｅ1(i,j)＋Ｅ2(i,j) このように規則的な条件閾値とランダム的な乱数閾値の
２つを使って５値化することにより、規則的なテクスチ
ヤやランダム的なざらつきを防止することができる。図
１１及び図１２は、以上の原理を達成する本発明に係る
第５実施例を示す５値化回路のブロツク図である。第５
実施例においても、５値化回路以外の構成は例えば上述
した第３実施例と同様である。
２つを使って５値化することにより、規則的なテクスチ
ヤやランダム的なざらつきを防止することができる。図
１１及び図１２は、以上の原理を達成する本発明に係る
第５実施例を示す５値化回路のブロツク図である。第５
実施例においても、５値化回路以外の構成は例えば上述
した第３実施例と同様である。
【００４３】図１１及び図１２において、７０１，７０
２は注目画素以前に５値化の終了した画素の５値画像デ
ータを１ライン分記憶するラインメモリである。７０３
〜７１２，７２２は画像データを１画素遅延させるため
のＤF/F （フリツプフロツプである。７１３は注目画素
周辺の５値画像データから所定領域の重み付け平均値を
求める演算器である。
２は注目画素以前に５値化の終了した画素の５値画像デ
ータを１ライン分記憶するラインメモリである。７０３
〜７１２，７２２は画像データを１画素遅延させるため
のＤF/F （フリツプフロツプである。７１３は注目画素
周辺の５値画像データから所定領域の重み付け平均値を
求める演算器である。
【００４４】７１４は演算器７１３から出力された重み
付け平均値と注目画素の多値データとの差を演算する減
算器、７１５は重み付け平均値と注目画素多値データを
比較する比較器、７１６は乱数発生器７２４から出力さ
れた乱数値と注目画素多値データを比較する比較器、７
１７は加算器７２５により加工された乱数値と注目画素
多値データを比較する比較器、７１８は加算器７２６に
より加工された乱数値と注目画素多値データを比較する
比較器、７２５は乱数発生器７２４から出力された乱数
値に８５を加算する加算器、７２６は乱数発生器７２４
から出力された乱数値に１７０を加算する加算器であ
る。
付け平均値と注目画素の多値データとの差を演算する減
算器、７１５は重み付け平均値と注目画素多値データを
比較する比較器、７１６は乱数発生器７２４から出力さ
れた乱数値と注目画素多値データを比較する比較器、７
１７は加算器７２５により加工された乱数値と注目画素
多値データを比較する比較器、７１８は加算器７２６に
より加工された乱数値と注目画素多値データを比較する
比較器、７２５は乱数発生器７２４から出力された乱数
値に８５を加算する加算器、７２６は乱数発生器７２４
から出力された乱数値に１７０を加算する加算器であ
る。
【００４５】７１９は注目画素多値データに濃度補正の
ために誤差データを加算する加算器、７２０は減算器７
１４から出力された重み付け平均値と注目画素多値デー
タの差に基づき誤差データを演算する誤差ＲＯＭ、７２
１は誤差ＲＯＭ７２０よりの誤差データを１ライン分記
憶するラインメモリ、７２３は各閾値による判定結果に
基づいて５値データを演算する演算器、７２４は画素ご
とに乱数を発生させる乱数発生器である。
ために誤差データを加算する加算器、７２０は減算器７
１４から出力された重み付け平均値と注目画素多値デー
タの差に基づき誤差データを演算する誤差ＲＯＭ、７２
１は誤差ＲＯＭ７２０よりの誤差データを１ライン分記
憶するラインメモリ、７２３は各閾値による判定結果に
基づいて５値データを演算する演算器、７２４は画素ご
とに乱数を発生させる乱数発生器である。
【００４６】上記構成において、注目画素(i,j) を５値
化する時の動作について説明する。ラインメモリ７０
１，７０２には、注目画素以前に５値化の終了した画素
の５値データが記憶されている。そして、注目画素を５
値化する際に、ラインメモリ７０２は１ライン前の５値
データＧ(i+2,j-1) を出力し、ラインメモリ７０１は１
ライン前の４値データＧ(i+2,j-2) を出力する。ＤF/F
７０３〜７１２は、それぞれ１画素づつ遅延させたデー
タを出力する。
化する時の動作について説明する。ラインメモリ７０
１，７０２には、注目画素以前に５値化の終了した画素
の５値データが記憶されている。そして、注目画素を５
値化する際に、ラインメモリ７０２は１ライン前の５値
データＧ(i+2,j-1) を出力し、ラインメモリ７０１は１
ライン前の４値データＧ(i+2,j-2) を出力する。ＤF/F
７０３〜７１２は、それぞれ１画素づつ遅延させたデー
タを出力する。
【００４７】即ち、ＤF/F ７０３はＧ(i+1,j-2) ，ＤF/
F ７０４はＧ(i,j-2) ，ＤF/F ７０５はＧ(i-1,j-2) ，
ＤF/F ７０６はＧ(i-1,j-2) ，ＤF/F ７０７はＧ(i+1,j
-1)，ＤF/F ７０８はＧ(i,j-1) ，ＤF/F ７０９はＧ(i-
1,j-1) ，ＤF/F ７１０はＧ(i-2,j-1) ，ＤF/F ７１１
はＧ(i-1,j) ，ＤF/F ７２２はＧ(i-2,j) を出力する。
F ７０４はＧ(i,j-2) ，ＤF/F ７０５はＧ(i-1,j-2) ，
ＤF/F ７０６はＧ(i-1,j-2) ，ＤF/F ７０７はＧ(i+1,j
-1)，ＤF/F ７０８はＧ(i,j-1) ，ＤF/F ７０９はＧ(i-
1,j-1) ，ＤF/F ７１０はＧ(i-2,j-1) ，ＤF/F ７１１
はＧ(i-1,j) ，ＤF/F ７２２はＧ(i-2,j) を出力する。
【００４８】これらのＤF/F ７０３〜７１２よりの５値
データは演算器７１３に入力される。演算器７１３は、
注目画素近傍の５値データから重みマスクに基づいた重
み付き平均濃度値ｍ(i,j) を演算する。一方、補正回路
１０３よりの注目画素の多値データｆ(i,j) は加算器７
１９に入力される。加算器７１９は、注目画素の多値デ
ータに誤差補正データＥ1(i,j)とＥ2(i,j)を加算してｆ
(i,j) ＋Ｅ(i,j) を出力する。減算器７１４はｆ(i,j)
＋Ｅ(i,j) とｍ(i,j) の差を演算する。また、比較器７
１５はｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) とｍ(i,j) とを比較して判定
信号Ｂ1(i,j)を出力する。乱数発生器７２４は画素ごと
に一様乱数ran(i,j)を発生させる。加算器７２５はran
(i,j)に（８５）を加算した値ran2(i,j) を出力する。
加算器７２６はran(i,j)に（１７０）を加算した値ran3
(i,j) を出力する。比較器７１６は乱数値ran(i,j)とｆ
(i,j) ＋Ｅ(i,j) とを比較して判定信号Ｂ2(i,j)を出力
する。比較器７１７は乱数値ran2(i,j) とｆ(i,j) ＋Ｅ
(i,j) とを比較して判定信号Ｂ3(i,j)を出力する。比較
器７１８は乱数値ran3(i,j) とｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) とを
比較して判定信号Ｂ4(i,j)を出力する。
データは演算器７１３に入力される。演算器７１３は、
注目画素近傍の５値データから重みマスクに基づいた重
み付き平均濃度値ｍ(i,j) を演算する。一方、補正回路
１０３よりの注目画素の多値データｆ(i,j) は加算器７
１９に入力される。加算器７１９は、注目画素の多値デ
ータに誤差補正データＥ1(i,j)とＥ2(i,j)を加算してｆ
(i,j) ＋Ｅ(i,j) を出力する。減算器７１４はｆ(i,j)
＋Ｅ(i,j) とｍ(i,j) の差を演算する。また、比較器７
１５はｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) とｍ(i,j) とを比較して判定
信号Ｂ1(i,j)を出力する。乱数発生器７２４は画素ごと
に一様乱数ran(i,j)を発生させる。加算器７２５はran
(i,j)に（８５）を加算した値ran2(i,j) を出力する。
加算器７２６はran(i,j)に（１７０）を加算した値ran3
(i,j) を出力する。比較器７１６は乱数値ran(i,j)とｆ
(i,j) ＋Ｅ(i,j) とを比較して判定信号Ｂ2(i,j)を出力
する。比較器７１７は乱数値ran2(i,j) とｆ(i,j) ＋Ｅ
(i,j) とを比較して判定信号Ｂ3(i,j)を出力する。比較
器７１８は乱数値ran3(i,j) とｆ(i,j) ＋Ｅ(i,j) とを
比較して判定信号Ｂ4(i,j)を出力する。
【００４９】演算器７２３は比較判定信号Ｂ1(i,j)，Ｂ
2(i,j)，Ｂ3(i,j)，Ｂ4(i,j)に基づき５値データＧ(i,
j) を演算する。この５値データＧ(i,j) は、量子化の
終了したデータとしてプリンタ１０５等に送られると共
に、ラインメモリ５０２及びＤF/F ７１１にも出力さ
れ、今後５値化を行う画素のための周辺画素情報とな
る。また、減算器７１４から出力されたｆ(i,j) ＋Ｅ
(i,j) −ｍ(i,j) は誤差ＲＯＭ７２０に入力する。誤差
ＲＯＭ７２０は上述した式に従い誤差データＥ1(i+1,
j)，Ｅ2(i,j+1)を出力する。Ｅ1(i+1,j)はＤF/F ７２２
により１画素分遅延されて画素(i+1,j) に割り付けられ
る。Ｅ2(i,j+1)はラインメモリ７２１に記憶され１ライ
ン後の画素(i,j+1) に割り付けられる。
2(i,j)，Ｂ3(i,j)，Ｂ4(i,j)に基づき５値データＧ(i,
j) を演算する。この５値データＧ(i,j) は、量子化の
終了したデータとしてプリンタ１０５等に送られると共
に、ラインメモリ５０２及びＤF/F ７１１にも出力さ
れ、今後５値化を行う画素のための周辺画素情報とな
る。また、減算器７１４から出力されたｆ(i,j) ＋Ｅ
(i,j) −ｍ(i,j) は誤差ＲＯＭ７２０に入力する。誤差
ＲＯＭ７２０は上述した式に従い誤差データＥ1(i+1,
j)，Ｅ2(i,j+1)を出力する。Ｅ1(i+1,j)はＤF/F ７２２
により１画素分遅延されて画素(i+1,j) に割り付けられ
る。Ｅ2(i,j+1)はラインメモリ７２１に記憶され１ライ
ン後の画素(i,j+1) に割り付けられる。
【００５０】以上、一連の処理を繰り返し行うことによ
り画像データの５値化処理を画素ごとに順次行う。以上
説明した様に第５実施例によれば、周辺画素情報に基づ
いた閾値と確率的な閾値との２種の閾値を使うことによ
り、規則的なテクスチヤとランダム的なざらつきの両方
が防止できる。
り画像データの５値化処理を画素ごとに順次行う。以上
説明した様に第５実施例によれば、周辺画素情報に基づ
いた閾値と確率的な閾値との２種の閾値を使うことによ
り、規則的なテクスチヤとランダム的なざらつきの両方
が防止できる。
【００５１】また、ｎ値化する際に発生する誤差を補正
することにより、解像力と階調性の両立した疑似輪郭の
ない、高画質な画像が得られる量子化ができる。尚、本
発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用して
も、１つの機器から成る装置に適用しても良い。また、
本発明はシステム或は装置にプログラムを供給すること
によつて達成される場合にも適用できることは言うまで
もない。
することにより、解像力と階調性の両立した疑似輪郭の
ない、高画質な画像が得られる量子化ができる。尚、本
発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用して
も、１つの機器から成る装置に適用しても良い。また、
本発明はシステム或は装置にプログラムを供給すること
によつて達成される場合にも適用できることは言うまで
もない。
【００５２】
【発明の効果】以上説明した様に本発明によれば、周辺
画素情報に基づいた閾値と確率的な閾値の２つを使うこ
とにより、規則的なテクスチヤとランダム的なざらつき
の両方が防止できる。また、ｎ値化する際に発生する誤
差を補正することにより、解像力と階調性の両立した疑
似輪郭のない高画質な画像が得られる。
画素情報に基づいた閾値と確率的な閾値の２つを使うこ
とにより、規則的なテクスチヤとランダム的なざらつき
の両方が防止できる。また、ｎ値化する際に発生する誤
差を補正することにより、解像力と階調性の両立した疑
似輪郭のない高画質な画像が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る一実施例の画像処理装置の構成を
示したブロツク図である。
示したブロツク図である。
【図２】、
【図３】図１に示す３値化回路の詳細構成を示すブロツ
ク図である。
ク図である。
【図４】本実施例の平均濃度算出用重み付けマスクの例
を示す図である。
を示す図である。
【図５】、
【図６】本発明に係る第２実施例の３値化回路の詳細構
成を示すブロツク図である。
成を示すブロツク図である。
【図７】、
【図８】本発明に係る第３実施例の４値化回路の詳細構
成を示すブロツク図である。
成を示すブロツク図である。
【図９】、
【図１０】本発明に係る第４実施例の４値化回路の詳細
構成を示すブロツク図である。
構成を示すブロツク図である。
【図１１】、
【図１２】本発明に係る第５実施例の５値化回路の詳細
構成を示すブロツク図である。
構成を示すブロツク図である。
１，２，２０，５０１，５０２，５２１７０１，７０
２，７２１ ラインメモリ ３〜１２，２１，５０３〜５１２，５２１ Ｄタイプ
のフリツプフロツプＤF/F １３，２２，３２５，５１３，５２３，６２５，７１
３，７２３ 演算器 １４，５１４，７１４ 減算器 １５，１６，３２４，５１５，５１６，５１７，６２
４，７１５，７１６，７１７，７１８ 比較器 １７，３２６，５２４，７２４ 乱数発生器 １８，３２３，５１８，５１９，６１９，６２３，７１
９，７２５，７２６加算器 １９，５２０，７２０ 誤差ＲＯＭ １０１ 入力センサ部 １０２ Ａ／Ｄ変換器 １０３ 補正回路 １０４ ３値化回路 １０５ プリンタ
２，７２１ ラインメモリ ３〜１２，２１，５０３〜５１２，５２１ Ｄタイプ
のフリツプフロツプＤF/F １３，２２，３２５，５１３，５２３，６２５，７１
３，７２３ 演算器 １４，５１４，７１４ 減算器 １５，１６，３２４，５１５，５１６，５１７，６２
４，７１５，７１６，７１７，７１８ 比較器 １７，３２６，５２４，７２４ 乱数発生器 １８，３２３，５１８，５１９，６１９，６２３，７１
９，７２５，７２６加算器 １９，５２０，７２０ 誤差ＲＯＭ １０１ 入力センサ部 １０２ Ａ／Ｄ変換器 １０３ 補正回路 １０４ ３値化回路 １０５ プリンタ
Claims (6)
- 【請求項１】 多値画像データをｎ値データに量子化す
る画像処理装置において、 注目画素以前に既にｎ値化された画素のｎ値データに基
づいて、前記注目画素近傍における重み付け平均値を求
める演算手段と、 規格化された一様乱数を発生させる乱数発生手段と、 濃度域を（ｎ−２）個に区切りそれぞれの区域に応じて
前記乱数発生手段で発生させた一様乱数を規格化して
（ｎ−２）個の規格化された第２の乱数を生成する乱数
生成手段と、 前記演算手段で求めた重み付け平均値と前記乱数生成手
段で生成した（ｎ−２）個の乱数値に基づいて注目画素
をｎ値化するｎ値化手段と、 注目画素をｎ値化する際に発生する濃度誤差を注目画素
周辺の未ｎ値化画素に配分することにより濃度を保存す
る補正手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項２】 前記ｎ値化手段は、前記演算手段で求め
た重み付け平均値を０と０以外とに分ける閾値として用
い、前記乱数生成手段で生成した（ｎ−２）個の規格化
された乱数値を各濃度レベルに分ける閾値として用いる
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。 - 【請求項３】 前記補正手段は、注目画素の多値データ
と注目画素近傍の重み付け平均値との差を未ｎ値化画素
に配分することを特徴とする請求項１記載の画像処理装
置。 - 【請求項４】 多値画像データを３値データに量子化す
る画像処理装置において、 注目画素以前に既に３値化された画素の３値データに基
づいて、前記注目画素近傍における重み付け平均値を求
める演算手段と、 規格化された一様乱数を発生させる乱数発生手段と、 前記演算手段で求めた重み付け平均値と該乱数発生手段
で発生させた乱数値に基づいて注目画素を３値化する３
値化手段と、 注目画素を３値化する際に発生する濃度誤差を注目画素
周辺の未３値化画素に配分することにより濃度を保存す
る補正手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項５】 前記３値化手段は、前記演算手段で求め
た重み付け平均値を最低濃度値と中立濃度値とに分ける
閾値として用い、前記乱数発生手段で発生した乱数値を
中位濃度値と最高濃度値とに分ける閾値として用いるこ
とを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。 - 【請求項６】 前記補正手段は、注目画素の多値データ
と注目画素近傍の重み付け平均値との差を未３値化画素
に配分することを特徴とする請求項４記載の画像処理装
置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4000120A JP2792581B2 (ja) | 1992-01-06 | 1992-01-06 | 画像処理装置 |
| US07/955,265 US5394250A (en) | 1991-03-10 | 1992-10-01 | Image processing capable of handling multi-level image data without deterioration of image quality in highlight areas |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4000120A JP2792581B2 (ja) | 1992-01-06 | 1992-01-06 | 画像処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05182031A JPH05182031A (ja) | 1993-07-23 |
| JP2792581B2 true JP2792581B2 (ja) | 1998-09-03 |
Family
ID=11465185
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4000120A Expired - Fee Related JP2792581B2 (ja) | 1991-03-10 | 1992-01-06 | 画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2792581B2 (ja) |
-
1992
- 1992-01-06 JP JP4000120A patent/JP2792581B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH05182031A (ja) | 1993-07-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US5394250A (en) | Image processing capable of handling multi-level image data without deterioration of image quality in highlight areas | |
| JP2974363B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| US4366507A (en) | Shaded picture signal processing system and method | |
| JPH11187264A (ja) | 画像処理方法および装置 | |
| JP2006065834A (ja) | 画像処理装置および画像処理方法 | |
| JP3087767B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JPH11234513A (ja) | 擬似階調画像処理装置 | |
| JP3124605B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP2792581B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JPS5896459A (ja) | 画像輝度信号の量子化方法 | |
| JP3124589B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP3770291B2 (ja) | 画像処理方法および画像処理装置 | |
| JP2882531B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP3124604B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP3225099B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP3679522B2 (ja) | 画像処理方法及びその装置 | |
| JP2738865B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP3179823B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP3549700B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP2848567B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP3167676B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP3560265B2 (ja) | 疑似中間調処理方法 | |
| JPH09107472A (ja) | 画像データ変換方法及び画像データ変換装置 | |
| JP3027489B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP3178077B2 (ja) | ２値化処理方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 19980512 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |