JP3015048B2 - 画像処理方法 - Google Patents
画像処理方法Info
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- JP3015048B2 JP3015048B2 JP1225364A JP22536489A JP3015048B2 JP 3015048 B2 JP3015048 B2 JP 3015048B2 JP 1225364 A JP1225364 A JP 1225364A JP 22536489 A JP22536489 A JP 22536489A JP 3015048 B2 JP3015048 B2 JP 3015048B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は画像処理方法に関するものであり、特にｎ値
化された画像をｍ値画像（ｍ＞ｎ）に変換する方法に関
するものである。
化された画像をｍ値画像（ｍ＞ｎ）に変換する方法に関
するものである。
従来、多値画像を２値化した後に、その画像に対して
画像処理を施すということはほとんど考えられていなか
った。また、画像処理を施こす場合、再度２値画像を多
値画像に変換することが必要である。従来の技術では、
あるサイズの矩形ウインドウを設け、２値画像を走査し
て行き、ウインドウ内に打たれているドツトの数を数
え、ウインドウの全領域のドツト数に対する面積率を求
め、その面積率により濃度を決めるという方法が考案さ
れている。
画像処理を施すということはほとんど考えられていなか
った。また、画像処理を施こす場合、再度２値画像を多
値画像に変換することが必要である。従来の技術では、
あるサイズの矩形ウインドウを設け、２値画像を走査し
て行き、ウインドウ内に打たれているドツトの数を数
え、ウインドウの全領域のドツト数に対する面積率を求
め、その面積率により濃度を決めるという方法が考案さ
れている。
例えば、ウインドウサイズが４×４画素の場合、ウイ
ンドウ内に８個のドツトが打たれていて、多値濃度を8b
itの256階調とすると という濃度であるとする。
ンドウ内に８個のドツトが打たれていて、多値濃度を8b
itの256階調とすると という濃度であるとする。
しかし前述のような従来例では各領域毎に平均的な濃
度を算出することになり、手法的には平滑化フオルター
を通して得られた画像と同じものが得られるために画像
エツジ部分や画像全体がぼけてしまう。
度を算出することになり、手法的には平滑化フオルター
を通して得られた画像と同じものが得られるために画像
エツジ部分や画像全体がぼけてしまう。
又、文字部などについても解像度が劣化して画像品質
が著しく下がってしまう。
が著しく下がってしまう。
本発明は解像度の劣化を軽減した多値画像を生成する
画像処理方法の提供を目的とする。
画像処理方法の提供を目的とする。
上述の目的を達成するために本発明の画像処理方法
は、注目画素周りに設定したウィンドウ内のｎ値カラー
画像データの分布状況に応じて、注目画素のｎ値カラー
画像データをｍ値カラー画像データ（ｎ＜ｍ）に変換す
る画像処理方法であって、注目画素が黒色であるか否か
を判定し、前記判定の結果に応じたウインドサイズを用
いて前記注目画素のｎ値カラー画像データをｍ値カラー
画像データ（ｎ＜ｍ）に変換する画像処理方法であり、
前記注目画素が黒色であると判定された場合は、黒色で
あると判定されなかった場合に比べて小さいウインドサ
イズを用いることを特徴とする。
は、注目画素周りに設定したウィンドウ内のｎ値カラー
画像データの分布状況に応じて、注目画素のｎ値カラー
画像データをｍ値カラー画像データ（ｎ＜ｍ）に変換す
る画像処理方法であって、注目画素が黒色であるか否か
を判定し、前記判定の結果に応じたウインドサイズを用
いて前記注目画素のｎ値カラー画像データをｍ値カラー
画像データ（ｎ＜ｍ）に変換する画像処理方法であり、
前記注目画素が黒色であると判定された場合は、黒色で
あると判定されなかった場合に比べて小さいウインドサ
イズを用いることを特徴とする。
以下本発明の実施例の原理について以下に簡単に述べ
る。第６図は２値画像を多値画像に直す処理を示す図で
ある。601は、２値画像で斜線の部分がドツトが打たれ
ているところである。602は５×５のウインドウで、603
は着目画素で、この画素を多値化する。同図においては
ウインドウ602内に７ドツト打たれるので となり着目画素603は71の濃度ということになる。しか
し、着目画素603がエツジ部であると判断すべき場合、
上記マトリツクサイズではより平滑化フイルターの効果
が出てしまい、エツジ部としては画像がボケてしまう。
特に原稿中に文字が含まれている場合には文字が判読し
にくくなってしまう。このことにより文字などのエツジ
部においてはマトリツクスサイズを小さくして多値化す
ることが必要になる。
る。第６図は２値画像を多値画像に直す処理を示す図で
ある。601は、２値画像で斜線の部分がドツトが打たれ
ているところである。602は５×５のウインドウで、603
は着目画素で、この画素を多値化する。同図においては
ウインドウ602内に７ドツト打たれるので となり着目画素603は71の濃度ということになる。しか
し、着目画素603がエツジ部であると判断すべき場合、
上記マトリツクサイズではより平滑化フイルターの効果
が出てしまい、エツジ部としては画像がボケてしまう。
特に原稿中に文字が含まれている場合には文字が判読し
にくくなってしまう。このことにより文字などのエツジ
部においてはマトリツクスサイズを小さくして多値化す
ることが必要になる。
第７図は、２値のカラー画像を示す図である。701は
Ｒ（赤）の２値画像、702はＧ（緑）、703はＢ（青）の
２値画像であり、CRTなどの画面上で重ね合わせて見る
と、加法混色によりマクロ的にカラー画像に見える。即
ちR,G,Bの２値データの重ね合わせによってカラー画像
を再生出来る。また、紙の上にＣ（シアン）、Ｍ（マゼ
ンタ）、Ｙ（イエロー）のドツトを重ね合わせた場合も
減法混色により同様に見える。
Ｒ（赤）の２値画像、702はＧ（緑）、703はＢ（青）の
２値画像であり、CRTなどの画面上で重ね合わせて見る
と、加法混色によりマクロ的にカラー画像に見える。即
ちR,G,Bの２値データの重ね合わせによってカラー画像
を再生出来る。また、紙の上にＣ（シアン）、Ｍ（マゼ
ンタ）、Ｙ（イエロー）のドツトを重ね合わせた場合も
減法混色により同様に見える。
同図において、Ｒ画像701、Ｇ画像702、Ｂ画像703を
多値化する。今着目画素704,705,706は同位置にあると
して、それぞれ５×５のウインドウマトリツクスで多値
化してＲ＝40,G＝50,B＝80となる。下記の式により三
刺激値XYZ信号に変換する。さらに式，，により
Ｌ＊,a＊,b＊信号に直す。
多値化する。今着目画素704,705,706は同位置にあると
して、それぞれ５×５のウインドウマトリツクスで多値
化してＲ＝40,G＝50,B＝80となる。下記の式により三
刺激値XYZ信号に変換する。さらに式，，により
Ｌ＊,a＊,b＊信号に直す。
ただし、Ｌ＊≦0.008856のときＬ＊ａ＊＝ｂ＊＝０ この時、着目画素が元の原稿において黒い文字の部分
であったならば、多値に復元したデータＲ＝40,G＝50,B
＝80も黒を表わすデータに近くなる。
であったならば、多値に復元したデータＲ＝40,G＝50,B
＝80も黒を表わすデータに近くなる。
もし、着目画素が黒データに近いと判断されたなら
ば、改めてウインドウサイズを小さくして多値化を行な
う。本発明の実施例においては３×３に変化させる。こ
こで、黒データかどうかの判定には先に変換したＬ＊の
明度情報とａ＊ｂ＊の色度情報を用いる。すなわちＬ＊
の値が小さくａ＊ｂ＊がゼロに近ければ無彩色であると
し、着目画素は黒データであろうと判断する。以上の様
にしてウインドウサイズを変化させる。
ば、改めてウインドウサイズを小さくして多値化を行な
う。本発明の実施例においては３×３に変化させる。こ
こで、黒データかどうかの判定には先に変換したＬ＊の
明度情報とａ＊ｂ＊の色度情報を用いる。すなわちＬ＊
の値が小さくａ＊ｂ＊がゼロに近ければ無彩色であると
し、着目画素は黒データであろうと判断する。以上の様
にしてウインドウサイズを変化させる。
第１図は本発明の実施例の構成を示すブロツク図であ
る。カラー画像データの３色成分であるR,G,Bのデータ
はそれぞれラインバツフア101,102,103に入力され、そ
れぞれの注目画素を含む水平ラインは５×５マトリツク
スの多値化部105,107,109,また３×３マトリツクスの多
値化部104,106,108に入力される。そして多値化部104,1
05,106,107,108,109で２値データが多値化された後に、
３×３マトリツクスによるデータは、セレクタ110,111,
112に入力される。一方５×５マトリツクスで多値化を
施されたデータは、セレクタ110,111,112とRGB→Lab変
換部113に入力される。RGB→Lab変換部113では前述の式
，，，の演算が行なわれる該変換部113の比較
器117,118,119においてレジスタ114,115,116に格納され
ているデータと比較される。比較器117,118,119が条件
を満たすと、出力はHighレベルになる。120のANDゲート
で論理積がとられ、ANDゲート120の出力信号はセレクタ
110,111,112の選択信号となり、最終的に３×３マトリ
ツクスによる多値データと５×５マトリツクスによる多
値データを選択する。
る。カラー画像データの３色成分であるR,G,Bのデータ
はそれぞれラインバツフア101,102,103に入力され、そ
れぞれの注目画素を含む水平ラインは５×５マトリツク
スの多値化部105,107,109,また３×３マトリツクスの多
値化部104,106,108に入力される。そして多値化部104,1
05,106,107,108,109で２値データが多値化された後に、
３×３マトリツクスによるデータは、セレクタ110,111,
112に入力される。一方５×５マトリツクスで多値化を
施されたデータは、セレクタ110,111,112とRGB→Lab変
換部113に入力される。RGB→Lab変換部113では前述の式
，，，の演算が行なわれる該変換部113の比較
器117,118,119においてレジスタ114,115,116に格納され
ているデータと比較される。比較器117,118,119が条件
を満たすと、出力はHighレベルになる。120のANDゲート
で論理積がとられ、ANDゲート120の出力信号はセレクタ
110,111,112の選択信号となり、最終的に３×３マトリ
ツクスによる多値データと５×５マトリツクスによる多
値データを選択する。
さらに詳細に各部の構成を以下に示す。
ラインバツフア101は第２図に示すように内部のFIFO
メモリとなっていて入力された２値画像データはまずFI
FO201に入力されて１水平同期の期間後に出力される。
また、この出力データはFIFOメモリ202に入力され同様
にFIFOメモリ203,FIFOメモリ204からはそれぞれ１水平
ライン遅延したデータが出力される。
メモリとなっていて入力された２値画像データはまずFI
FO201に入力されて１水平同期の期間後に出力される。
また、この出力データはFIFOメモリ202に入力され同様
にFIFOメモリ203,FIFOメモリ204からはそれぞれ１水平
ライン遅延したデータが出力される。
次に第３図を用いて多値化部105,107,109を説明す
る。
る。
ラインバツフアからの出力は加算部301,302,303,304,
305に入力される。加算部にはラツチ307,308,309,310が
有り、画素転送クロツクCLK311の立ち上り毎に１画素ず
つシフトされ加算器306で水平ライン中の５つの連続し
た画素の合計が加算される。尚、画素転送クロツクCLK
は回路各部に供給されている。この様にして画像の垂直
方向に連続する５ライン分について同時に加算部301,30
2,303,304,305で加算されたデータは加算器312に入力さ
れ、結局、注目画素を中心とする５×５画素の領域内の
２値化されたドツト数が計算される。このデータを正規
化部313において正規化する。本実施例においては０〜2
5の入力データを8bit0〜255に正規化を行なう。以上の
動作により注目画素近傍の色の平滑化した値が得られ、
２値データを多値化したことになる。
305に入力される。加算部にはラツチ307,308,309,310が
有り、画素転送クロツクCLK311の立ち上り毎に１画素ず
つシフトされ加算器306で水平ライン中の５つの連続し
た画素の合計が加算される。尚、画素転送クロツクCLK
は回路各部に供給されている。この様にして画像の垂直
方向に連続する５ライン分について同時に加算部301,30
2,303,304,305で加算されたデータは加算器312に入力さ
れ、結局、注目画素を中心とする５×５画素の領域内の
２値化されたドツト数が計算される。このデータを正規
化部313において正規化する。本実施例においては０〜2
5の入力データを8bit0〜255に正規化を行なう。以上の
動作により注目画素近傍の色の平滑化した値が得られ、
２値データを多値化したことになる。
また多値化部104,106,108の構成は第４図に示すとう
りであるが、これの動作は、マトリツクスサイズを注目
画素を中心に３×３にしたのみの違いであり多値化部10
5,107,109と同様であるので省略する。
りであるが、これの動作は、マトリツクスサイズを注目
画素を中心に３×３にしたのみの違いであり多値化部10
5,107,109と同様であるので省略する。
次にRGB→Lab変換部113について詳細に説明を加え
る。第５図はRGB→Lab変換部の構成を示す図であり５×
５マトリツクスにより多値化された画像データR,G,Bが
入力され、まずRGB→XYZ変換部501により前述の式の
マトリツクス演算が行なわれ、画像データRGBはXYZに変
換される。次に1/3乗変換用ルツクアツプテーブル（LV
T）502,503,504により1/3乗され、Lab演算部505により
Ｌ＊,a＊,b＊の明度、色度情報に変換され、出力され
る。
る。第５図はRGB→Lab変換部の構成を示す図であり５×
５マトリツクスにより多値化された画像データR,G,Bが
入力され、まずRGB→XYZ変換部501により前述の式の
マトリツクス演算が行なわれ、画像データRGBはXYZに変
換される。次に1/3乗変換用ルツクアツプテーブル（LV
T）502,503,504により1/3乗され、Lab演算部505により
Ｌ＊,a＊,b＊の明度、色度情報に変換され、出力され
る。
出力されたＬ＊信号ａ＊信号ｂ＊はそれぞれ比較器11
7,比較部118、比較器119に入力されレジスタ114,115,11
6にセツトされたデータと比較されＬ＊＜Lt,a＊＜at,b
＊＜bt（Lt,at,btは定数）を満たした時に各比較器はHi
gh信号を出力し、すべての出力がHighレベルになったら
ANDゲート120は選択信号121をHighにし、セレクタ110,1
11,112の出力を多値化部104,106,108からの３×３マト
リツクスによる多値データに選択的に切り変える。
7,比較部118、比較器119に入力されレジスタ114,115,11
6にセツトされたデータと比較されＬ＊＜Lt,a＊＜at,b
＊＜bt（Lt,at,btは定数）を満たした時に各比較器はHi
gh信号を出力し、すべての出力がHighレベルになったら
ANDゲート120は選択信号121をHighにし、セレクタ110,1
11,112の出力を多値化部104,106,108からの３×３マト
リツクスによる多値データに選択的に切り変える。
なお、前述の式，は負の値を取ることもあり、比
較器117,118,119で比較する際に問題になるのでLab演算
部505の中で絶対値をとって出力する。
較器117,118,119で比較する際に問題になるのでLab演算
部505の中で絶対値をとって出力する。
尚レジスタ114,115,116にてセツトされている値とし
ては明度、色度が黒い文字を示す部分に相当する場合、
ANDゲート120によってHighレベルの信号が出力される様
な値が予め選択されている。
ては明度、色度が黒い文字を示す部分に相当する場合、
ANDゲート120によってHighレベルの信号が出力される様
な値が予め選択されている。
以上説明した本実施例では２値画像を多値化する際に
画像中のエツジ情報を保存するために平滑化フイルタの
マトリツクスサイズをエツジ部において小さくする。
画像中のエツジ情報を保存するために平滑化フイルタの
マトリツクスサイズをエツジ部において小さくする。
更に本実施例では２値のカラー画像はRed（Ｒ）、Gre
en（Ｇ）、Blue（Ｂ）やYellow（Ｙ）、Mazenta
（Ｍ）、Cyan（Ｃ）の３色からなる２値画像の重ね合わ
せより構成されており各色の２値画像を多値に戻す場
合、その部分のマ クロ的な色度によりその部分が文字
などのエツジ部かどうかを判断してマトリツクスサイズ
を変化させるものである。
en（Ｇ）、Blue（Ｂ）やYellow（Ｙ）、Mazenta
（Ｍ）、Cyan（Ｃ）の３色からなる２値画像の重ね合わ
せより構成されており各色の２値画像を多値に戻す場
合、その部分のマ クロ的な色度によりその部分が文字
などのエツジ部かどうかを判断してマトリツクスサイズ
を変化させるものである。
以上説明したように本実施例では２値化された画像を
多値化する場合、一度多値化した結果を明度情報と色度
情報に分離し、それに基づいて注目画素が黒文字などの
エツジ部の一部かどうかを判断し多値化する際の処理に
フイードバツクすることにより原画中のエツジ情報を保
持することができ、とりわけ黒文字等の黒いエツジ部の
多値化によって生じるボケを防ぐことができる効果があ
る。
多値化する場合、一度多値化した結果を明度情報と色度
情報に分離し、それに基づいて注目画素が黒文字などの
エツジ部の一部かどうかを判断し多値化する際の処理に
フイードバツクすることにより原画中のエツジ情報を保
持することができ、とりわけ黒文字等の黒いエツジ部の
多値化によって生じるボケを防ぐことができる効果があ
る。
尚本実施例においては入力が２値信号である場合につ
いて説明したがこれに限らず３値信号や４値信号であっ
てもよい。要は変換後のデータｍ値よりも低いｎ値（ｍ
＞ｎ）のデータであればよい。
いて説明したがこれに限らず３値信号や４値信号であっ
てもよい。要は変換後のデータｍ値よりも低いｎ値（ｍ
＞ｎ）のデータであればよい。
又本実施例においては入力ｎ値信号をｍ値信号に変換
した後のデータを用いて入力画像の色度を判別したがこ
れに限らずｎ値信号を用いて直接入力画像の色度を判別
する様にしてもよい。
した後のデータを用いて入力画像の色度を判別したがこ
れに限らずｎ値信号を用いて直接入力画像の色度を判別
する様にしてもよい。
又、本実施例においてはウインドウのサイズとして５
×５或は３×３の２通りを用したが、これに限らない。
又、形を変形させる様にしてもよい。又２通りに限らず
３以上の複数通りあってもよい。
×５或は３×３の２通りを用したが、これに限らない。
又、形を変形させる様にしてもよい。又２通りに限らず
３以上の複数通りあってもよい。
又、本実施例においてはR,G,Bの画像データを明度信
号と色度信号に分離するのにＬ＊ａ＊ｂ＊変換を利用し
たがこれに限ることはなく、例えばカラーテレビジヨン
で使われるようなY,I,Qの信号に変換しても構わない。
号と色度信号に分離するのにＬ＊ａ＊ｂ＊変換を利用し
たがこれに限ることはなく、例えばカラーテレビジヨン
で使われるようなY,I,Qの信号に変換しても構わない。
又、R,G,Bの画像データの代りにYMCの画像データでも
構わない。又黒部であると判別された領域についてはウ
インドをかけない様に制御しても本発明に含まれる。
構わない。又黒部であると判別された領域についてはウ
インドをかけない様に制御しても本発明に含まれる。
〔発明の効果〕 本発明によれば、黒文字部の解像度の劣化を軽減さ
せ、黒文字部を良好に再現することができる、ｎ値カラ
ー画像データをｍ値カラー画像データ（ｎ＜ｍ）に変換
する画像処理方法を提供することができる。
せ、黒文字部を良好に再現することができる、ｎ値カラ
ー画像データをｍ値カラー画像データ（ｎ＜ｍ）に変換
する画像処理方法を提供することができる。
第１図は本発明の実施例の構成を示すブロツク図、 第２図は第１図示のラインバツフア101,102,103の構成
を示すブロツク図、 第３図は第１図示の多値化部105.107,109の構成を示す
ブロツク図、 第４図は第１図示の３×３マトリツクスの多値化部104,
106,108の構成を示すブロツク図、 第５図は第１図示のRGB→Lab変換部113の構成を示すブ
ロツク図、 第６図、第７図は多値化を説明する図である。 101,102,103はラインバツフア、104〜109は多値化部、1
10,111,112はセレクタ、113はRGB→Lab変換部、114,11
5,116はレジスタ、117,118,119は比較器、120はアンド
ゲート、121は選択信号線、201〜204はFIFOメモリ、301
〜305は加算部、306,312は加算器、313は正規化部、40
1,402,403は加算部、404,408は加算器、407はクロツ
ク、409は正規化部、501はRGB→XYZ変換部、502,503,50
4は1/3乗変換部,505はLab変換部、601は２値画像、602
はフイルタ、603,704,705,706は注目画素、701,702,703
はそれぞれＲ画像、Ｇ画像、Ｂ画像。
を示すブロツク図、 第３図は第１図示の多値化部105.107,109の構成を示す
ブロツク図、 第４図は第１図示の３×３マトリツクスの多値化部104,
106,108の構成を示すブロツク図、 第５図は第１図示のRGB→Lab変換部113の構成を示すブ
ロツク図、 第６図、第７図は多値化を説明する図である。 101,102,103はラインバツフア、104〜109は多値化部、1
10,111,112はセレクタ、113はRGB→Lab変換部、114,11
5,116はレジスタ、117,118,119は比較器、120はアンド
ゲート、121は選択信号線、201〜204はFIFOメモリ、301
〜305は加算部、306,312は加算器、313は正規化部、40
1,402,403は加算部、404,408は加算器、407はクロツ
ク、409は正規化部、501はRGB→XYZ変換部、502,503,50
4は1/3乗変換部,505はLab変換部、601は２値画像、602
はフイルタ、603,704,705,706は注目画素、701,702,703
はそれぞれＲ画像、Ｇ画像、Ｂ画像。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H04N 1/40 - 1/409 H04N 1/46 H04N 1/60
Claims (2)
- 【請求項１】注目画素周りに設定したウィンドウ内のｎ
値カラー画像データの分布状況に応じて、注目画素のｎ
値カラー画像データをｍ値カラー画像データ（ｎ＜ｍ）
に変換する画像処理方法であって、 注目画素が黒色であるか否かを判定し、 前記判定の結果に応じたウインドサイズを用いて前記注
目画素のｎ値カラー画像データをｍ値カラー画像データ
（ｎ＜ｍ）に変換する画像処理方法であり、 前記注目画素が黒色であると判定された場合は、黒色で
あると判定されなかった場合に比べて小さいウインドサ
イズを用いることを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２】前記カラー画像データの明るさおよび色み
に基づき、該カラー画像データが黒データであるか否か
を判定することを特徴とする請求項１記載の画像処理方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1225364A JP3015048B2 (ja) | 1989-08-31 | 1989-08-31 | 画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1225364A JP3015048B2 (ja) | 1989-08-31 | 1989-08-31 | 画像処理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0388575A JPH0388575A (ja) | 1991-04-12 |
| JP3015048B2 true JP3015048B2 (ja) | 2000-02-28 |
Family
ID=16828189
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1225364A Expired - Fee Related JP3015048B2 (ja) | 1989-08-31 | 1989-08-31 | 画像処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3015048B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102383730B1 (ko) * | 2019-11-04 | 2022-04-07 | (주)대경아이엔씨 | 식기 건조기 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| PL3419388T3 (pl) * | 2003-04-21 | 2021-01-25 | Signify North America Corporation | Sposoby i systemy oświetlenia płytowego |
-
1989
- 1989-08-31 JP JP1225364A patent/JP3015048B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102383730B1 (ko) * | 2019-11-04 | 2022-04-07 | (주)대경아이엔씨 | 식기 건조기 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0388575A (ja) | 1991-04-12 |
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