JP3057809B2 - 画像情報処理方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は多値の濃淡の画像を２
値化する方法、特にスキャナによって読み取られたディ
ジタルの多値の濃淡の画像を２値出力が可能な出力装置
により再製する際の２値化処理方法に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】一般に画像処理の分野では多値の画像を
２値化して階調再現をするための手法としては組織的デ
ィザ法や誤差拡散法が知られている。

【０００３】組織的ディザ法は多値の画像の原稿から読
み取った入力信号の１画素を２値記録の１画素に対応さ
せ、入力信号を入力画素の位置に固定的に対応させた周
期性をもった閾値テーブルと比較し、“出力する”、
“出力しない”を決定する２値化手法である。

【０００４】また、誤差拡散法は入力の多値画像の一画
素の入力信号を２値化する際に生じた誤差を誤差発生箇
所に相対的に固定的な係数行列の係数の大きさに応じて
周囲の入力画素に分散して加える２値化手法である。

【０００５】一方、印刷の分野ではフィルム原稿を入力
媒体とし、色分解したものをコンタクト・スクリーンを
用いた光学的手法により白黒フィルム上に周期的な網点
を作成し、そのフィルムを用いて印刷版を作成し、画像
を網点画像として再製する方法が知られている。網点画
像の場合は、網点の大小が画像の濃度を表現する。更に
カラー印刷の場合はコンタクトスクリーンを色ごとに異
なった角度で回転させることにより、色ごとの見当ずれ
によるモアレや色差の発生の少ない手法が知られてい
る。

【０００６】また、光学的スクリーンを用いずに電子的
手法により網点形成を行う方法も開発され、最近の印刷
用スキャナ、プロッタシステムに装備されるようになっ
ている。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかるに、ディザ法は
閾値テーブルの構造に関連した特有な模様が発生し、ま
た忠実な階調再現性という点において必ずしも充分でな
く、見当ずれによりモアレ、色差が発生する。

【０００８】また誤差拡散法は処理画像に特有の縞模様
があらわれ、画質的にも解決すべき点が残っており、忠
実な階調再現性という点でも問題がある。

【０００９】これらの問題点を解決するために、画像の
入力画素の濃度値またはその濃度値に誤差加算分を加算
した対象値を閾値との比較により２値化する場合に、対
象値と閾値との差を入力画素の位置に固定的に対応する
要素からなる１次元若しくは２次元方向に周期性を持っ
た係数行列の部分行列内の係数に比例した大きさの誤差
加算分に分割して入力画素の位置に固定的に対応して分
布する他の入力画素の対象値に加える方法が特願平２−
２５０９４４（平成２年９月２０日出願）として出願さ
れている。しかし出力装置の特性により最小ドットの再
現性が良くない場合があり、低濃度部に色材が付着しに
くく、低濃度部の濃度の再現性という点で問題があるこ
とがある（負のドットゲインの問題）。また出力装置の
特性によってはドットが太り、白色部がつぶれてしま
い、高濃度部の濃度の再現性という点で問題があること
がある（正のドットゲインの問題）。

【００１０】この発明は前記既出願発明内で用いられる
拡散係数行列を対象値の大きさに応じて複数の係数行列
を使用することにより、低濃度部や高濃度部でも忠実な
階調再現性を有し、閾値テーブルを使用せず、画質の優
れた画像が得られる方法である。

【００１１】

【課題を解決するための手段】この目的に対応して、第
１の発明の画像情報処理方法は、多値の画像情報を２値
出力が可能な出力装置により再製する際に、画像の入力
画素の濃度値、またはその濃度値に誤差加算分を加算し
た対象値を閾値との比較により２値化する場合に、前記
対象値と閾値との差を入力画素の位置に固定的に対応す
る要素からなる１次元、もしくは２次元方向に周期性を
持った係数行列の部分行列の係数に比例した大きさの前
記誤差加算分に分割して前記入力画素の位置に固定的に
対応して分布する他の入力画素の対象値に加える画像情
報処理方法において、前記濃度値の大きさに応じて複数
の異なった係数行列及び又は異なった部分行列の大きさ
を使用することを特徴としている。

【００１２】また第２の発明の画像情報処理方法は、前
記複数の係数行列を回転させることを特徴としている。

【００１３】また第３の発明は、回転させた前記係数行
列を予め記憶装置上に記憶させておくことを特徴として
いる。

【００１４】

【作用】まず、複数のｆ個の係数行列Ｍ_１、Ｍ_２、
Ｍ_３、・・・、Ｍ_ｆを準備する。各係数行列の要素それ
ぞれは画像の入力画素の位置と固定的に対応している。
これらの係数行列はそれぞれ行方向にｎ_１、ｎ_２、
ｎ_３、・・・、ｎ_ｆの周期をもち、列方向に長さｍ_１、
ｍ_２、ｍ_３、・・・、ｍ_ｆの周期をもっている。そして
各係数行列のなかにｐ_１行ｑ_１列、ｐ_２行ｑ_２列、ｐ_３
行ｑ_３列、・・・、ｐ_ｆ行ｑ_ｆ列の部分行列を想定す
る。

【００１５】入力画素からの対象値は閾値によって２値
化されるが、このときに生ずる入力値と閾値との誤差は
所定の割合で分割されて次以降の入力画素からの入力値
に蓄積されて加算されるが、このときの所定の割合は入
力画素に固定的に対応する係数行列の部分行列の要素の
係数に比例して決定され、対象値の大きさに応じて異な
った係数行列、及びまたは異なった部分行列の大きさを
使用する。

【００１６】このような操作を画像の全画素についてス
キャンして行うことにより画像の２値画像が得られる。
カラー印刷のように重ね合わせるべき単色画像を各色ご
とに再製する場合には各係数行列を色ごとに異なった角
度で回転させて、前記処理を行う。

【００１７】

【実施例】以下、この発明の詳細を一実施例を示す図面
について説明する。

【００１８】まず第１の発明について説明する。

【００１９】図１において、符号２ａは係数行列を示し
ている。図２において、符号２ｂは係数行列を示してい
る。図３において、符号２ｃは係数行列を示している。
係数行列２ａはＵ軸方向に長さｎ_１、Ｖ軸方向に長さｍ
_１の周期を持った係数行列であり、２次元的な１周期に
ａ_１．１、・・・、ａ１_{ｎ１．ｍ１}のｎ_１・ｍ_１個の係
数を含んでいる。係数行列２ｂはＵ軸方向に長さｎ_２、
Ｖ軸方向に長さｍ_２の周期を持った係数行列であり、２
次元的な１周期にａ２_１．１、・・・、ａ２_{ｎ２．ｍ２}
のｎ_２・ｍ_２個の係数を含んでいる。係数行列２ｃはＵ
軸方向に長さｎ_３、Ｖ軸方向に長さｍ_３の周期を持った
係数行列であり、２次元的な１周期にａ３_１．１、・
・、ａ３_{ｎ３．ｍ３}のｎ_３・ｍ_３個の係数を含んでい
る。係数行列２ａ、２ｂ、２ｃのそれぞれの要素は原稿
である多値の画像４（図４）の入力画素７の位置に固定
的に対応している。

【００２０】すなわち、図５において２は係数行列であ
り、３は係数行列２のｐ行、ｑ列の部分行列である。図
６において５は濃度値および対象値の行列である。係数
行列２の要素ａ_ｉ．ｊは入力の多値のカラー画像４の濃
度値および対象値の行列５の要素ｃ_ｉ．ｊの位置的に対
応しており、係数行列２は周期性を持っているのでａ
_ｉ．ｊの値はａ_{ｉｍｏｄ ｎ．ｊ ｍｏｄ ｍ}（ｎはｎ
_１、ｎ_２、ｎ_３のいずれか、ｍはｍ_１、ｍ_２、ｍ_３のい
ずれか）の値に等しい。例えば周期ｎ＝４、ｍ＝３とし
た場合に、ａ_１１．８＝ａ_{１１ｍｏｄ ４．８ｍｏｄ３}
＝ａ_３．２であるからａ_３．２とａ_１１．８との値は等
しい。濃度値および対象値の行列５の要素ｃ_ｉｊはカラ
ー画像４の入力画素７の位置に固定的に対応している。
ここで行列５の要素ｃ_ｉ．ｊで示されている対象値とは
画像４の入力画素７を読み取った読み取り値またはその
読み取り値に後述する誤差加算分を逐次加えたものであ
る。入力画素の濃度値の行列は誤差拡散により対象値に
置き換えていくが，濃度値の行列は通常別途保存してお
く。係数行列の選択には保存された濃度値の行列の要素
を使用する。

【００２１】Ｕを処理の主走査方向としＶを副走査方向
とすると、例えばｃ_ｉ．ｊの値をある閾値Ｔと比較して
２値化すると、ｃ_ｉ．ｊ＞Ｔの場合、２値化信号は“出
力する”になり、ｅ＝ｃ_ｉ．ｊ−Ｔの誤差が発生し、ま
たｃ_ｉ．ｊ＜Ｔの場合、２値化信号は“出力しない”に
なり、ｃ＝ｃ_ｉ．ｊの誤差が発生する。

【００２２】この誤差ｅをａ_ｉ．ｊを含む係数行列２の
ｐ行ｑ列の部分行列３の範囲に対応する入力画素の対象
値行列５のｐ行ｑ列の部分行列６の各要素に係数ａ_ｗｚ
（但し、ｗはｉからｉ＋ｐ−１までの各自然数をとって
変化させ、各ｗに対してｚはｑ以下のある自然数αを設
定してｊ−α＋１からｊ−α＋ｑまでの各自然数をとっ
て変化させたもののうち、ｋ≦ｊであるａ_ｉｋは除く）
に比例して分散し、入力画素の対象値に加算する。この
際に係数行列は濃度値の大きさに応じて２ａ、２ｂ、２
ｃのいずれかを使用する。

【００２３】この処理を入力の画素全体に対し、主走
査、副走査の順に行うことにより２値画像が得られる。

【００２４】ｐ、ｑとｎとの関連は特にない。

【００２５】次に一例として、上記の処理によって誤差
を拡散する過程を図によって示す。但し、この説明で用
いた行列の大きさ、数値により請求の範囲が制限される
ものではない。図７において５は入力の多値の画像の対
象値の行列であって各要素として誤差が加算される前の
画像の画素の読み取り値の行列であり、符号１０は誤差
が発生した箇所を示す。図８および図９に示すように５
行５列、４行４列の係数行列２ａ、２ｂを用意し、図１
０に示す条件に従って使い分ける。部分行列は図１０に
示すように２×２、３×３とする。入力の画素値が取り
うる範囲は０〜１００とし、閾値を１００とすると、対
象値行列５のｃ_１．１の値は４２であり閾値より小さい
ので２値化信号は“出力しない”になり、４２が誤差に
なり、図８に示す拡散行列が選択され、部分行列の大き
さは２×２であるから、誤差拡散範囲ａ１_１．２、ａ１
_２．１、ａ１_２．２、ａ１_２．３、ａ１_３．１、ａ１
_３．２、ａ１_３．３に対応した入力の画素の行列要素ｃ
_１．２、ｃ_２．１、ｃ_２．２にそれぞれｅ_１．２＝１０
（＝４２×１／（１＋１＋２））、ｅ_２．１＝１０（＝
４２×１／（１＋１＋２））、ｅ_２．２＝２１（＝４２
×２／（１＋１＋２））が加算され、その結果、入力の
多値の画像の対象値の行列５は図１１になる。次の処理
対象である入力の画素ａ_１．２の値は１０９であり閾値
より大きいもので２値化信号は“出力する”になり９が
誤差になり、図７から分かるように濃度値は９９である
から図９に示す係数行列が選択され、部分行列の大きさ
は３×３であるから誤差拡散範囲ａ２_１．３、ａ２
_１．４、ａ２_２．２、ａ２_２．３、ａ２_２．４、ａ２
_３．２、ａ２_３．３、ａ２_３．４に対応した入力の要素
Ｃ_１．３、Ｃ_１．４、Ｃ_２．２、Ｃ_２．３、Ｃ_２．４、
Ｃ_３．２、Ｃ_３．３、Ｃ_３．４にそれぞれ新しい誤差分
割分ｅ_１．３＝０（＝９×１／（１＋１＋３＋３＋１＋
３＋３＋１））、ｅ_１．４＝０（＝９×１／（１＋１＋
３＋３＋１＋３＋３＋１））、ｅ_２．２＝１（＝９×３
／（１＋１＋３＋３＋１＋３＋３＋１））、ｅ_２．３＝
１（＝９×３／（１＋１＋３＋３＋１＋３＋３＋
１））、ｅ_２．４＝０（＝９×１／（１＋１＋３＋３＋
１＋３＋３＋１））、ｅ_３．２＝１（＝９×３／（１＋
１＋３＋３＋１＋３＋３＋１））、ｅ_３．３＝１（＝９
×３／（１＋１＋３＋３＋１＋３＋３＋１））、ｅ
_３．４＝０（＝９×１／（１＋１＋３＋３＋１＋３＋３
＋１））、が加算され、その結果、入力の多値の画像の
読み取り値の行列は図１２になる。同様の処理が入力の
画素全体に対し、主走査、副走査の順に行われて１フレ
ームについての処理を完了する。

【００２６】この方法により、１ドットのみの網点が減
少し、正、または負のドットゲインがある場合でも、濃
度再現性に優れた画像処理が可能である。

【００２７】次に第２の発明に関し説明する。

【００２８】図１３において、２ｆは前記の係数行列２
を角度Ａだけ回転させたものであり、２ｇは入力のカラ
ーの多値の入力画素の対象値の行列５の要素ｃ_ｉ．ｊに
対応した要素ｂｉ．ｊを持った係数行列であり、要素ｂ
_ｉ．ｊの値はａ_ｒ．ｌの値に等しく、

【００２９】 ｒ＝［ｉ・ｃｏｓ（Ａ）−ｊ・ｓｉｎ（Ａ）］ｍｏｄ ｍ． ｌ＝［ｉ・ｓｉｎ（Ａ）＋ｊ・ｃｏｓ（Ａ）］ｍｏｄ ｎ． の関係がある。ここで［］は丸め処理を表す。

【００３０】係数行列２の代りに、色ごとに異なった角
度を用いて回転させた係数行列２ｇを用い、第１の発明
の説明で用いた処理と同じ処理を行うことにより、出力
時の見当ずれにより生ずるモアレ、色差を少なくする２
値画像が得られる。

【００３１】次に第３の発明に関し説明する。

【００３２】前記の方法で回転させた係数行列を、２値
化に先立ち、予め記憶装置上に記憶させておくことによ
り、処理の高速化をはかることが可能である。特に、ｔ
ａｎθ＝δ／γが有理数となるような角度θを選択する
ことにより、１辺の要素数が（δ^２＋γ^２）^１／２であ
る、繰り返しが可能な、回転後の係数行列を構成するこ
とが可能であり、記憶装置上に占める領域の大きさを縮
小することが可能である。ここでｆは係数行列の縦横の
要素数ｎとｍの最小公倍数である。

【００３３】図１４において、２ｆはｎ×ｎの係数行列
の１単位であり、２ｇは一例としてｔａｎθ＝３／４と
なるような角度θで前記係数行列を回転させたものであ
り、（３^２＋４^２）^１／２ｎが一辺の要素数になってお
り、縦横に繰り返しが可能である。

【００３４】（実験例−１） 図１５をｎ＝ｍ＝５の係数行列とし、図１６をｎ＝ｍ＝
１０の係数行列とし、図１７に示す条件で前記２つの係
数行列を使い分け、部分行列の大きさは図１７に示す条
件で変化させ、係数行列の回転角度Ａ＝２．５゜とし、
１００％から０％まで連続的に変化するグラデーション
・データに対し該画像処理を行い、図１８に示すような
従来の網点と同様な結果を得た。

【００３５】（実験例−２） 図１９をｎ＝ｍ＝５の係数行列とし、図２０をｎ＝ｍ＝
１０の係数行列とし、図２１に示す条件で前記２つの係
数行列を使い分け、部分行列の大きさは図２１に示す条
件で変化させ、係数行列の回転角度Ａ＝２．５゜とし、
１００％から０％まで連続的に変化するグラデーション
・データに対し該画像処理を行い、図２２に示すような
従来の網点と同様な結果を得た。

【００３６】（実験例−３） 図１５をｎ＝ｍ＝５の係数行列とし、図１６をｎ＝ｍ＝
１０の係数行列とし、図１７に示す条件で前記２つの係
数行列を使い分け、部分行列の大きさは図１７に示す条
件で変化させ、１００％から０％まで５％ずつ変化する
ステップ・グラデーション・データに対し本発明の画像
処理を行い、同一濃度部のドットの分布状況を調べコン
ピュータ・シミュレーションを行い、図２３の点線に示
すような結果を得た。図１５をｎ＝ｍ＝５の係数行列と
し、濃度値にかかわらず部分行列の大きさをｐ＝ｑ＝３
に固定し、１００％から０％まで５％ずつ変化するステ
ップ・グラデーション・データに対し画像処理を行い、
同一濃度部のドットの分布状況を調べコンピュータ・シ
ミュレーションを行い、図２３の実線に示すような結果
を得た。同一のステップ濃度の点線と実線を比較すると
点線の方が曲線の傾きが小さい。このことは本発明によ
る網点の方が正またはおよび負のドットゲインに対し影
響が少ないことがわかる。

【００３７】

【発明の効果】このように、この発明によれば忠実な階
調再現性を有し、閾値テーブルを使用せず、また画質的
に優れた処理画像を得ることができる画像情報処理方法
を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】係数行列を示す説明図である。

【図２】係数行列を示す説明図である。

【図３】係数行列を示す説明図である。

【図４】画像処理の過程を示す説明図である。

【図５】係数行列中の部分行列を示すグラフである。

【図６】係数行列中の部分行列を示すグラフである。

【図７】濃度値の行列の一例を示す説明図である。

【図８】係数行列の他の一例を示す説明図である。

【図９】係数行列の他の一例を示す説明図である。

【図１０】係数行列と部分行列の大きさを使用する条件
を示す説明図である。

【図１１】誤差加算後の対象値の行列を示す説明図であ
る。

【図１２】更に誤差加算後の対象値の行列を示す説明図
である。

【図１３】係数行列の回転を示す説明図である。

【図１４】ｔａｎθが有理数となるような角度θで回転
させた係数行列の説明図である。

【図１５】係数行列の他の一例を示す説明図である。

【図１６】係数行列の他の一例を示す説明図である。

【図１７】係数行列と部分行列の大きさを使用する条件
を示す説明図である。

【図１８】本発明による処理結果を示す図である。

【図１９】係数行列の他の一例を示す説明図である。

【図２０】係数行列の他の一例を示す説明図である。

【図２１】係数行列と部分行列の大きさを使用する条件
を示す説明図である。

【図２２】本発明による処理結果を示す図である。

【図２３】ドットゲインの影響を示す説明図である。

【符号の説明】

２ 係数行列 ３ 部分行列 ４ カラー画像 ５ 対象値の行列 ６ 部分行列 ７ 入力画素 Ｔ 閾値

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 多値の画像情報を２値出力が可能な出力
   装置により再製する際に、画像の入力画素の濃度値、ま
   たはその濃度値に誤差加算分を加算した対象値を閾値と
   の比較により２値化する場合に、前記対象値と閾値との
   差を入力画素の位置に固定的に対応する要素からなる１
   次元、もしくは２次元方向に周期性を持った係数行列の
   部分行列の係数に比例した大きさの前記誤差加算分に分
   割して前記入力画素の位置に固定的に対応して分布する
   他の入力画素の対象値に加える画像情報処理方法におい
   て、前記濃度値の大きさに応じて複数の異なった係数行
   列を使用し、更に必要に応じて異なった部分行列の大き
   さを使用することを特徴とする画像情報処理方法。
2. 【請求項２】 前記複数の係数行列を回転させることを
   特徴とする請求項１記載の画像情報処理方法。
3. 【請求項３】 回転させた前記係数行列を予め記憶装置
   上に記憶させておくことを特徴とする請求項２記載の画
   像情報処理方法。