JP2901580B2 - モノクロイメージデータ縮小処理方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、モノクロイメージ
データの縮小処理方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】Ｗｉｎｄｏｗｓ３．１（商標）などでモ
ノクロイメージデータの縮小を行う場合、利用者が縮小
方法としてＯＲ法かＡＮＤ法のどちらかを選択する必要
がある。ＯＲ法による縮小処理方法は、黒画素優先に縮
小処理を行う方法であるため、白画素の背景に黒画素の
イメージが表現されているモノクロイメージデータで
は、元のイメージに近い縮小イメージを求めることがで
きるが、黒画素の背景に白画素のイメージが表現されて
いるモノクロイメージデータの縮小では、黒画素優先の
為、白画素がほとんど消されてしまう（白つぶれが発生
する）。

【０００３】上記の様に、この２種類のモノクロイメー
ジデータ縮小方法は相反する特徴を持っている為、利用
者が縮小するモノクロイメージデータの性質を考慮して
（白画素が多い場合はＯＲ法を用い、黒画素が多い場合
はＡＮＤ法を用いる）どの縮小方法で処理するか選択し
なければならない。また、モノクロイメージデータが、
ある部分の背景が白で、イメージが黒で描かれており、
ある部分の背景が黒で、イメージが白で描かれているよ
うな、相反するイメージが混在する場合には、ＯＲ法と
ＡＮＤ法のどちらかの縮小方法を選択しても白つぶれま
たは黒つぶれが発生する。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】第１の問題点は、モノ
クロイメージデータの性質により利用者が処理方法を選
択する必要がある事である。その理由は、従来の処理方
法ではＯＲ法とＡＮＤ法があるが、ＯＲ法の場合、背景
が黒でイメージが白で描かれたモノクロイメージデータ
を縮小する場合、画質が大幅に劣化（黒つぶれ）し、Ａ
ＮＤ法の場合、背景が白でイメージが黒で描かれたモノ
クロイメージデータを縮小する場合、画質が大幅に劣化
（白つぶれ）するという相反する欠点をそれぞれ有して
いる為である。そのため利用者がモノクロイメージデー
タの性質に合わせて処理方法を選択する必要がある。

【０００５】第２の問題点は、モノクロイメージデータ
が、ある部分においては背景が白でイメージが黒で描か
れており、ある部分では背景が黒でイメージが白で描か
れている様な、相反するイメージが混在する場合には、
従来の処理方法のＯＲ法を用いた場合は、背景が黒でイ
メージが白で描かれている部分で黒つぶれが発生し、Ａ
ＮＤ法を用いた場合は、逆に背景が白でイメージが黒で
描かれた部分で白つぶれが発生する。従来の技術では相
反する特徴を有している為に、相反するイメージが混在
するモノクロイメージデータでは画質の劣化が避けられ
ない。

【０００６】本発明の目的は、モノクロイメージデータ
縮小処理において、従来の処理方法であるＯＲ法とＡＮ
Ｄ法の相反する特徴を補う為に、モノクロイメージデー
タの性質（背景が白でイメージが黒の場合や、背景が黒
でイメージが白の場合）により、ＯＲ法と、ＡＮＤ法を
自動的に切り替える事で、モノクロイメージデータ縮小
処理において白つぶれや黒つぶれの画質の劣化をなくす
事を目的とする。

【０００７】更に、他の目的は、モノクロイメージデー
タの性質により自動的にＯＲ法とＡＮＤ法を切り替え
て、利用者がモノクロイメージデータの性質を考慮せず
に利用できる事にある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明では、ＯＲ法によ
る縮小データとＡＮＤ法による縮小データから縮小時に
１個以上の黒画素と１個以上の白画素から生成される画
素（混在画素）を抽出する混在画素抽出ステップと、黒
画素に囲まれた混在画素を抽出する混在画素抽出ステッ
プと、黒画素に囲まれた混在画素を白画素に変更する混
在画素補正ステップと、を有する。黒画素優先で混在画
素を全て黒画素に変換しているＯＲ縮小データに対して
黒画素に囲まれた混在画素を白画素に変換している。そ
の事により、黒画素に囲まれた混在画素は白画素に、そ
れ以外の混在画素は黒画素に変換する事を実現できる。

【０００９】そのために、まず、ＯＲ法による縮小デー
タとＡＮＤ法による縮小データを算出し、これを混在画
素抽出ステップで、ＸＯＲ演算する事で混在画素を抽出
する。次に黒画素に囲まれた混在画素抽出ステップで、
すでに縮小処理済みで白画素及び黒画素が確定している
データ（周辺データ）と混在画素データをＡＮＤ演算す
る事で、黒画素に囲まれた混在画素を抽出する。抽出し
た黒画素に囲まれた混在画素の否定とＯＲ縮小データを
黒画素に囲まれた混在画素補正ステップでＡＮＤ演算す
る事で黒画素に囲まれた混在画素を白画素に補正する。

【００１０】

【発明の実施の形態】次に、本発明の実施例について図
面を参照して詳細に説明する。

【００１１】図１を参照すると、本発明の第１の実施例
はＯＲ法による縮小データとＡＮＤ法による縮小データ
から縮小時に１個以上の黒画素と１個以上の白画素から
生成される画素（混在画素）を抽出する混在画素抽出ス
テップ１３と、黒画素に囲まれた混在画素を算出する黒
画素に囲まれた混在画素抽出ステップ１４と、算出され
た黒画素に囲まれた混在画素を白画素に変更する黒画素
に囲まれた混在画素補正ステップ１５と、を有する。

【００１２】次に、本発明の第１の実施例の動作につい
て、図１、図２、図３、図４を参照して説明する。本発
明において、「０」ビットを白画素、「１」ビットを黒
画素として説明する。まず、１ラインのＯＲ縮小データ
とＡＮＤ縮小データを算出する。ＯＲ縮小データはＯＲ
法により縮小されている為、黒画素優先であり、１個以
上の白画素と１個以上の黒画素から生成される画素（混
在画素）は黒画素となる。従って、ＯＲ縮小データの
「０」ビットは白画素で、「１」ビットは黒画素か混在
画素のどちらかである。ＡＮＤ縮小データはＡＮＤ法に
より縮小されている為、白画素優先であり、混在画素は
白画素となる。従って、ＡＮＤ縮小データの「１」ビッ
トは黒画素で「０」ビットは白画素か混在画素のどちら
かである。

【００１３】図２は、本発明の混在画素抽出ステップ１
３の一実施例の動作を示すフローチャートである。図２
によると混在画素抽出部１は、ＯＲ縮小データとＡＮＤ
縮小データをＸＯＲ演算する事で、混在画素を抽出す
る。混在画素はＯＲ縮小データの時は「１」ビット、Ａ
ＮＤ縮小データの時は「０」ビットとなる為、ＯＲ縮小
データとＡＮＤ縮小データをＸＯＲ演算することで
「１」ビットが混在画素である混在画素データができる
（ステップ１３１）。

【００１４】図３は、本発明の黒画素に囲まれた混在画
素抽出ステップ１４の一実施例の動作を示すフローチャ
ートである。図３によると、周辺が白画素か黒画素かを
管理している周辺データに対してＯＲ縮小データをＡＮ
Ｄ演算する事で、現在処理を行っているラインの白画素
（ＯＲ縮小データの「０」ビット）を周辺データに反映
し、さらにその結果に、ＡＮＤ縮小データをＯＲ演算す
る事で、現在処理を行っているラインの黒画素（ＡＮＤ
縮小データの「１」ビット）を周辺データに反映する
（ステップ１４１）。この結果、周辺データに現在処理
を行っているラインの周辺情報を反映できる。次に、周
辺データの白画素の左右隣にある黒画素は回り全てが黒
画素で囲まれているわけではない為、次のように白画素
に補正する。まず、周辺データを左に１ビットシフトし
て、周辺データにＡＮＤ演算する事で、白画素の左側の
ビットを白画素にし、次に、周辺データを右に１ビット
シフトしたデータを周辺データにＡＮＤ演算する事で白
画素の右側のビットを白画素にする（ステップ１４
２）。その結果、周辺データの「１」ビットは黒画素で
囲まれた画素となる為、周辺データと混在画素データを
ＡＮＤ演算する事で、黒画素で囲まれた混在画素データ
を得ることができる。この黒画素で囲まれた混在画素デ
ータの「１」ビットが黒画素で囲まれた混在画素となる
（ステップ１４３）。

【００１５】図４は、本発明の混在画素補正ステップ１
５の一実施例の動作を示すフローチャートである。図４
によると、黒画素で囲まれた混在画素データの否定をと
る事で、黒画素で囲まれた混在画素は「０」ビットとな
り、それ以外の画素は全て「１」ビットと混在画素が全
て黒画素となっているＯＲ縮小データをＡＮＤ演算する
事で、黒画素で囲まれた混在画素は全て白画素（「０」
ビット）となり、それ以外の混在画素は全て黒画素
（「１」ビット）となる縮小イメージデータを得ること
が出来る（ステップ１５１）。

【００１６】次に、本発明の第２の実施例について、図
５、図６、図７を参照して説明する。本実施例において
も、第１の実施例と同様に、「０」ビットを白画素、
「１」ビットを黒画素として説明する。図５を参照する
と、第２の実施例では混在画素抽出ステップ２３と白画
素に囲まれた混在画素抽出ステップ２４と白画素に囲ま
れた混在画素補正ステップ２５を有する。本発明の第２
の実施例では、第１の実施例と逆のパターンで、白画素
で囲まれた混在画素を黒画素に補正し、それ以外の混在
画素は全て白画素にする事で縮小後のイメージを算出す
る。図６は、白画素に囲まれた混在画素抽出ステップ２
４の一実施例の動作を示すフローチャートである。図６
によると、周辺データとＯＲ縮小データをＡＮＤ演算す
る事で現在処理を行っているラインの白画素（ＯＲ縮小
データの「０」ビット）を周辺データに反映し、さらに
その結果に、ＡＮＤ縮小データをＯＲ演算する事で現在
処理を行っているラインの黒画素（ＡＮＤ縮小データの
「１」ビット）を周辺データに反映する（ステップ２４
１）。その結果、周辺データに現在処理を行っているラ
インの周辺情報を反映できる。次ぎに、周辺データの否
定（白画素が「１」ビット、黒画素が「０」ビットとな
る）と混在画素データをＡＮＤ演算する事で白画素に囲
まれた混在画素が「１」ビットとなる（ステップ２４
２）。図７は、白画素に囲まれた混在画素補正ステップ
２５の一実施例の動作を示すフローチャートである。図
７によると、白画素で囲まれた混在画素を黒画素に補正
し、それ以外の混在画素は全て白画素に補正するため、
混在画素が全て白画素となっているＡＮＤ縮小データと
白画素で囲まれた混在画素データをＯＲ演算する事で、
白画素で囲まれた混在画素は全て黒画素（「１」ビッ
ト）となり、それ以外の混在画素は全て白画素（「０」
ビット）となる縮小イメージデータを得ることができる
（ステップ２５１）。

【００１７】次に、第３の実施例について、図８、図９
を参照して説明する。本実施例においても、第１の実施
例と同様に、「０」ビットを白画素、「１」ビットを黒
画素として説明する。図８によると、第１の実施例に新
たに混在画素に囲まれた混在画素補正ステップ３６が追
加されている。図９は、混在画素に囲まれた混在画素補
正ステップ３６の一実施例の動作を示すフローチャート
である。図９によると、前ラインの混在画素データ（混
在画素が「１」ビット、それ以外の画素が「０」ビッ
ト）と、現在処理を行っているラインの混在画素データ
をＡＮＤ演算する事で、混在画素に囲まれた混在画素が
「１」ビットとなる（ステップ３６１）。本実施例で
は、この混在画素で囲まれた混在画素を単に黒画素に変
換するのではなく、ディザパターンに変換することによ
り、より元のイメージに近い縮小後のイメージを算出す
る為に次の様にする。この算出した混在画素で囲まれた
混在画素データにディザパターンをＡＮＤ演算する事で
混在画素に囲まれた混在画素をディザパターン化する
（ステップ３６２）。このディザパターン化された混在
画素データの否定（ディザパターン化された混在画素以
外の画素が「１」ビットで示される）をＯＲ縮小データ
にＡＮＤ演算する事で混在画素に囲まれ黒画素に変換さ
れている混在画素をディザパターンに変更する（ステッ
プ３６３）。同様にディザパターン化された混在画素デ
ータをＯＲ縮小データにＯＲ演算する事で混在画素で囲
まれ白画素に変換されている混在画素をディザパターン
に変更する（ステップ３６４）。このように、黒画素に
囲まれた混在画素は白画素に、白画素に囲まれた混在画
素は黒画素に、混在画素に囲まれた混在画素はディザパ
ターン化した縮小イメージデータを得る事ができる。

【００１８】次に、第４の実施例について、図１０、図
１１を参照して説明する。本実施例においても、第１の
実施例と同様に、「０」ビットを白画素、「１」ビット
を黒画素として説明する。図１０によると、第１の実施
例から黒画素に囲まれた混在画素抽出ステップ１４と混
在画素補正ステップ１５を削除し、新たに混在画素に囲
まれた混在画素ステップ４４が追加されている。図１１
は、混在画素に囲まれた混在画素ステップ４４の一実施
例の動作を示すフローチャートである。図１１による
と、前ラインの混在画素データ（混在画素が「１」ビッ
ト、それ以外の画素が「０」ビット）と、現在処理を行
っている現ラインの混在画素データをＡＮＤ演算する事
で、混在画素に囲まれた混在画素が「１」ビットとなる
（ステップ４４１）。本実施例では、この混在画素で囲
まれた混在画素をディザパターンに変換する（ステップ
４４２）。ディザパターン化した混在画素データの否定
をＯＲ縮小データにＡＮＤ演算する事で混在画素に囲ま
れ黒画素に変換されている混在画素をディザパターンに
変換する（ステップ４４３）。この様に、混在画素に囲
まれた混在画素をディザパターン化した縮小イメージを
得る事ができる。

【００１９】

【発明の効果】本発明の第１の効果は、モノクロイメー
ジデータの性質（白地に黒のイメージまたは黒地に白の
イメージ）に関係なく、画質の劣化（黒つぶれや白つぶ
れ現象）を最小限に押さえモノクロイメージデータ縮小
処理を行うという事である。これにより、従来はモノク
ロイメージデータの性質を考慮して利用者が縮小処理を
ＯＲ法にするかＡＮＤ法にするか選択していたが、本発
明では、利用者が選択する必要がなくなる。その理由
は、本発明が、モノクロイメージデータの性質を自動的
に考慮して、最適な縮小処理を行うからである。

【００２０】本発明の第２の効果は、モノクロイメージ
データがある部分では白地に黒のイメージで他の部分で
は黒地に白のイメージの場合でも、画質の劣化を最小限
に押さえモノクロイメージデータ縮小処理を行えるとい
う事である。これにより、従来はＯＲ法とＡＮＤ法のど
ちらの方法を選択しても黒つぶれか白つぶれのどちらか
が発生するが、本発明では、黒つぶれ白つぶれの両方を
なくすことができる様になる。その理由は、本発明が縮
小を行うモノクロイメージデータの各部分の性質を考慮
して、最適な縮小処理を行うからである。

【００２１】本発明の第３の効果は、混在画素で囲まれ
た混在画素をディザパターンを用いて交換することで、
より元のモノクロイメージに近い縮小モノクロイメージ
を得る事ができるということである。その理由は、混在
画素に囲まれた混在画素を単に黒画素又は白画素に変換
するのではなく、ディザパターンにすることで、擬似的
に灰色を表現できるからである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のモノクロイメージデータ縮小処理方法
の第１の実施例を示す構成図である。

【図２】図１の混在画素抽出部１の動作を示すフローチ
ャートである。

【図３】図１の黒画素に囲まれた混在画素抽出部２の動
作を示すフローチャートである。

【図４】図１の黒画素に囲まれた混在画素補正部３の動
作を示すフローチャートである。

【図５】本発明のモノクロイメージデータ縮小処理方法
のだい２の実施例を示す構成図である。

【図６】図５の白画素に囲まれた混在画素抽出部４の動
作を示すフローチャートである。

【図７】図５の白画素に囲まれた混在画素補正部５の動
作を示すフローチャートである。

【図８】本発明のモノクロイメージデータ縮小方法の第
３の実施例を示す構成図である。

【図９】図８の混在画素に囲まれた混在画素補正部６の
動作を示すフローチャートである。

【図１０】本発明のモノクロイメージデータ縮小処理方
法の第４の実施例を示す構成図である。

【図１１】図１０の混在画素に囲まれた混在画素補正部
７の動作を示すフローチャートである。

【符号の説明】

１１ ＯＲ法により縮小データ算出ステップ １２ ＡＮＤ法により縮小データ算出 １３ 混在画素抽出ステップ １４ 黒画素に囲まれた混在画素抽出ステップ １５ 黒画素に囲まれた混在画素補正ステップ

フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G06T 3/40 H04N 1/393 G09G 5/36

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 モノクロイメージデータ縮小処理におい
   て、 前記モノクロイメージデータをＯＲ法で縮小して得られ
   るＯＲ縮小データと、前記モノクロイメージデータをＡ
   ＮＤ法で縮小して得られるＡＮＤ縮小データとを、対応
   画素毎に排他的ＯＲ処理して混在画素を抽出し、 抽出された混在画素が 白画素に囲まれているとき、前記
   混在画素を黒画素に置き換え、抽出された混在画素が 黒画素に囲まれているとき、前記
   混在画素を白画素に置き換え、抽出された混在画素が混在画素に囲まれているとき、周
   囲の画素を含めた 複数画素をディサパターンの画素に置
   き換えること、 を特徴とするモノクロイメージデータ縮小処理方法。
2. 【請求項２】 モノクロイメージデータは、 黒画素を論理値「１」で表し、白画素を論理値「０」で
   表し、画素間の論理演算は前記論理値に基づいて実行さ
   れることを特徴とする請求項１記載の記載のモノクロイ
   メージデータ縮小処理方法。
3. 【請求項３】 請求項１あるいは請求項２に記載のモノ
   クロイメージデータ縮小処理方法を実行するプログラム
   を記録した記録媒体。