JP3327680B2 - 特殊フィルタを用いたハーフトーン画像の生成方法 - Google Patents
特殊フィルタを用いたハーフトーン画像の生成方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は一般にハーフトーン画像
に関し、特にディザーマトリクスによるハーフトーン画
像の生成方法に関する。
に関し、特にディザーマトリクスによるハーフトーン画
像の生成方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】プリンタは、ハーフトーン画像またはグ
レースケール画像として画像を印刷するように設計する
ことができる。ハーフトーン画像の場合には、その画像
の各画素は、印刷されたドットを有するかまたは有さな
いかのどちらかである。また、グレースケール画像の場
合には、各画素の各ドットは、多数のグレー値のうちの
１つを有するように更にリファインされている。
レースケール画像として画像を印刷するように設計する
ことができる。ハーフトーン画像の場合には、その画像
の各画素は、印刷されたドットを有するかまたは有さな
いかのどちらかである。また、グレースケール画像の場
合には、各画素の各ドットは、多数のグレー値のうちの
１つを有するように更にリファインされている。
【０００３】ハーフトーン画像は、一般にその生成がグ
レースケール画像よりも容易で安価なものである。比較
的低コストのプリンタの多くは、ハーフトーン画像印刷
専用に設計されている。このようなプリンタを使用して
グレースケール画像を印刷するためには、そのグレース
ケール画像を先ずハーフトーン画像に変換しなければな
らない。印刷業界における１つの目的は、適切な変換技
術を開発してハーフトーン画像がグレースケール画像と
見分けがつかなくなるようにすることである。
レースケール画像よりも容易で安価なものである。比較
的低コストのプリンタの多くは、ハーフトーン画像印刷
専用に設計されている。このようなプリンタを使用して
グレースケール画像を印刷するためには、そのグレース
ケール画像を先ずハーフトーン画像に変換しなければな
らない。印刷業界における１つの目的は、適切な変換技
術を開発してハーフトーン画像がグレースケール画像と
見分けがつかなくなるようにすることである。
【０００４】従来の或る方法では、ディザーマトリクス
を使用してグレースケール画像をハーフトーン画像に変
換している。グレースケール画像は多数のグレーレベル
および多数の画素を有している。その各画素は値を１つ
ずつ有している。ディザーマトリクスは、物理的空間を
占有し、また多数の要素を有している。その各要素もま
た値を１つずつ有している。このマトリクスがグレース
ケール画像上に写像されて、ハーフトーン画像が生成さ
れる。ディザーマトリクスによって占有される空間より
も大きなグレースケール画像に関しては、その画像全体
をカバーするようにそのディザーマトリクスが複製され
る。各グレースケール画像画素は、ディザーマトリクス
中の各要素と比較される。グレースケール画像画素の方
が大きい値を有する場合には、ハーフトーン画像中の対
応位置にドットは印刷されないことになる。生成された
ハーフトーン画像は、グレースケール画像中のグレーレ
ベルの数と同数のグレーレベルパターンを有する。グレ
ースケール画像中の暗い領域は、ハーフトーン画像中で
は一層多くのドットを有するグレーレベルパターンで表
される。
を使用してグレースケール画像をハーフトーン画像に変
換している。グレースケール画像は多数のグレーレベル
および多数の画素を有している。その各画素は値を１つ
ずつ有している。ディザーマトリクスは、物理的空間を
占有し、また多数の要素を有している。その各要素もま
た値を１つずつ有している。このマトリクスがグレース
ケール画像上に写像されて、ハーフトーン画像が生成さ
れる。ディザーマトリクスによって占有される空間より
も大きなグレースケール画像に関しては、その画像全体
をカバーするようにそのディザーマトリクスが複製され
る。各グレースケール画像画素は、ディザーマトリクス
中の各要素と比較される。グレースケール画像画素の方
が大きい値を有する場合には、ハーフトーン画像中の対
応位置にドットは印刷されないことになる。生成された
ハーフトーン画像は、グレースケール画像中のグレーレ
ベルの数と同数のグレーレベルパターンを有する。グレ
ースケール画像中の暗い領域は、ハーフトーン画像中で
は一層多くのドットを有するグレーレベルパターンで表
される。
【０００５】上記方法を使用してハーフトーン画像を生
成するためには、ディザーマトリクスを慎重に設計しな
ければならない。このディザーマトリクス中の要素は、
乱数生成器により生成されるべきではない。これは、完
全にランダムなパターンは、グレースケール画像の内容
を悪化させるノイズの多い画像を生成することになるか
らである。
成するためには、ディザーマトリクスを慎重に設計しな
ければならない。このディザーマトリクス中の要素は、
乱数生成器により生成されるべきではない。これは、完
全にランダムなパターンは、グレースケール画像の内容
を悪化させるノイズの多い画像を生成することになるか
らである。
【０００６】こうしたディザーマトリクスを設計する従
来の方法の１つが、空所／集団(void-and-cluster)法と
して知られている。この空所／集団法についての一般的
な論述は、Robert Ulichney 著の「The Void-and-Clust
er Method for Dither ArrayGeneration 」(SPIE/IS&T
Symposium on Electronic Imaging Science and Techno
logy, San Jose, CA, 1993)に見ることができる。
来の方法の１つが、空所／集団(void-and-cluster)法と
して知られている。この空所／集団法についての一般的
な論述は、Robert Ulichney 著の「The Void-and-Clust
er Method for Dither ArrayGeneration 」(SPIE/IS&T
Symposium on Electronic Imaging Science and Techno
logy, San Jose, CA, 1993)に見ることができる。
【０００７】図１は、空所／集団法により生成されたハ
ーフトーン画像のグレーレベルパターンを示すものであ
る。同図は、600ドット／インチのプリンタにより印刷
されたものである。画像を増大させるために、各ドット
が９倍に拡大され、その画像は、水平方向に沿って４回
複製され、次いで垂直方向に沿って４回複製されたもの
である。このパターンは、ハーフトーン画像の強調領域
を表すものであり、これは明るいグレーレベルパターン
を意味している。このパターンには、位置S1,S2,S3,S4
における空所のようなかなりの不均一性がある。かかる
不均一性により、ハーフトーン画像に歪が生じる。
ーフトーン画像のグレーレベルパターンを示すものであ
る。同図は、600ドット／インチのプリンタにより印刷
されたものである。画像を増大させるために、各ドット
が９倍に拡大され、その画像は、水平方向に沿って４回
複製され、次いで垂直方向に沿って４回複製されたもの
である。このパターンは、ハーフトーン画像の強調領域
を表すものであり、これは明るいグレーレベルパターン
を意味している。このパターンには、位置S1,S2,S3,S4
における空所のようなかなりの不均一性がある。かかる
不均一性により、ハーフトーン画像に歪が生じる。
【０００８】他の従来技術では、誤差拡散法を用いてハ
ーフトーン画像を生成している。この方法は、グレース
ケール画像の画素全てを１度に１つずつ解析して、ハー
フトーン画像中にドットを印刷すべきか否かを決定す
る。各画素による誤差は、その画素の近傍の画素に「拡
散」される。このような画素毎の計算は極めて膨大量の
計算を必要とするものである。従って、この誤差拡散方
法は、ディザーマトリクスを用いる方法よりハーフトー
ン画像の生成にはるかに長い時間を要する。更に、誤差
拡散方法はベクトルグラフィックスには適さない。これ
は、ハーフトーン画像上の画素値を順次計算することが
できないことがあるからである。このような方法につい
ての論述は、FloydおよびSteinberg著の「An Adaptive
Algorithmfor Spatial Grayscale」(Proceeding of the
Society for Information Display, Vol.17, page 75-
77, 1976)に見ることができる。
ーフトーン画像を生成している。この方法は、グレース
ケール画像の画素全てを１度に１つずつ解析して、ハー
フトーン画像中にドットを印刷すべきか否かを決定す
る。各画素による誤差は、その画素の近傍の画素に「拡
散」される。このような画素毎の計算は極めて膨大量の
計算を必要とするものである。従って、この誤差拡散方
法は、ディザーマトリクスを用いる方法よりハーフトー
ン画像の生成にはるかに長い時間を要する。更に、誤差
拡散方法はベクトルグラフィックスには適さない。これ
は、ハーフトーン画像上の画素値を順次計算することが
できないことがあるからである。このような方法につい
ての論述は、FloydおよびSteinberg著の「An Adaptive
Algorithmfor Spatial Grayscale」(Proceeding of the
Society for Information Display, Vol.17, page 75-
77, 1976)に見ることができる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】極めて膨大量の計算を
必要とすることなく、グレースケール画像からハーフト
ーン画像を生成する方法が、依然として必要とされてい
る。この方法は、ラスタグラフィックスおよびベクトル
グラフィックスの両方に適したものでなければならな
い。また、ハーフトーン画像のグレーレベルパターン中
の不均一性を最小限にする方法があればさらに望まし
い。
必要とすることなく、グレースケール画像からハーフト
ーン画像を生成する方法が、依然として必要とされてい
る。この方法は、ラスタグラフィックスおよびベクトル
グラフィックスの両方に適したものでなければならな
い。また、ハーフトーン画像のグレーレベルパターン中
の不均一性を最小限にする方法があればさらに望まし
い。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明は、ディザーマト
リクスを用いてグレースケール画像からハーフトーン画
像を生成する方法を提供する。ハーフトーン画像中のあ
らゆる画素値は、グレースケール画像中の画素値をディ
ザーマトリクス中の要素値と直接比較することにより、
膨大量の計算を必要とすることなく決定される。本方法
は、ラスタグラフィックスおよびベクトルグラフィック
スの双方に適したものである。更に、本方法によるハー
フトーン画像のグレーレベルパターンはほぼ均一なもの
となる。
リクスを用いてグレースケール画像からハーフトーン画
像を生成する方法を提供する。ハーフトーン画像中のあ
らゆる画素値は、グレースケール画像中の画素値をディ
ザーマトリクス中の要素値と直接比較することにより、
膨大量の計算を必要とすることなく決定される。本方法
は、ラスタグラフィックスおよびベクトルグラフィック
スの双方に適したものである。更に、本方法によるハー
フトーン画像のグレーレベルパターンはほぼ均一なもの
となる。
【００１１】簡単に、また一般的にいえば、ハーフトー
ン画像、グレースケール画像およびディザーマトリクス
の各々は、物理的な２次元領域を占有する。これら３つ
の領域は、互いに実質的に等しいものである。
ン画像、グレースケール画像およびディザーマトリクス
の各々は、物理的な２次元領域を占有する。これら３つ
の領域は、互いに実質的に等しいものである。
【００１２】ハーフトーン画像およびグレースケール画
像は双方とも多数の画素を有しており、その各画素が値
を１つずつ有している。また、ディザーマトリクスは多
数の要素を有しており、その各要素は値を１つずつ有し
ており、ディザーマトリクス領域中の位置を１つずつ占
有している。
像は双方とも多数の画素を有しており、その各画素が値
を１つずつ有している。また、ディザーマトリクスは多
数の要素を有しており、その各要素は値を１つずつ有し
ており、ディザーマトリクス領域中の位置を１つずつ占
有している。
【００１３】本発明の方法は、グレースケール画像の各
画素値をディザーマトリクス中の各要素値と比較する。
この比較結果に基づいて、対応するハーフトーン画像画
素の値が決定される。
画素値をディザーマトリクス中の各要素値と比較する。
この比較結果に基づいて、対応するハーフトーン画像画
素の値が決定される。
【００１４】ディザーマトリクスは、多数のパターンに
より生成される。その各パターンは、ハーフトーン画像
の１つのグレーレベルパターンに対応する。各パターン
は、多数の要素を有しており、その各要素は値を１つず
つ有している。所与のパターン中の各要素の値は、特殊
フィルタにより決定される。この特殊フィルタは、１つ
のピークおよび支持領域(region-of-support)を有する
正フィルタである。このフィルタのピークは、前記支持
領域のほぼ中央にある。所与のパターンについて、支持
領域は、そのパターン中の予め選択された値の平均分離
(average separation)によって決まり、その予め選択さ
れた値を有する全ての要素は、そのパターンにわたりほ
ぼ均一に分布される。
より生成される。その各パターンは、ハーフトーン画像
の１つのグレーレベルパターンに対応する。各パターン
は、多数の要素を有しており、その各要素は値を１つず
つ有している。所与のパターン中の各要素の値は、特殊
フィルタにより決定される。この特殊フィルタは、１つ
のピークおよび支持領域(region-of-support)を有する
正フィルタである。このフィルタのピークは、前記支持
領域のほぼ中央にある。所与のパターンについて、支持
領域は、そのパターン中の予め選択された値の平均分離
(average separation)によって決まり、その予め選択さ
れた値を有する全ての要素は、そのパターンにわたりほ
ぼ均一に分布される。
【００１５】本発明の別の態様および利点は、本発明の
原理の実施例を示す図面を参照して進める以下の詳細な
説明から明らかとなろう。
原理の実施例を示す図面を参照して進める以下の詳細な
説明から明らかとなろう。
【００１６】
【実施例】本発明は、ディザーマトリクスを用いてグレ
ースケール画像からハーフトーン画像を生成する方法を
提供する。従来の方法では、ハーフトーン画像中の全て
の画素の生成に膨大量の計算が必要となるか、または、
ハーフトーン画像のグレーレベルパターンに大きな不均
一性を有するものが存在することになる。
ースケール画像からハーフトーン画像を生成する方法を
提供する。従来の方法では、ハーフトーン画像中の全て
の画素の生成に膨大量の計算が必要となるか、または、
ハーフトーン画像のグレーレベルパターンに大きな不均
一性を有するものが存在することになる。
【００１７】本発明では、ハーフトーン画像中のあらゆ
る画素値が、グレースケール画像中の画素とディザーマ
トリクス中の値とを直接比較することにより、全画素に
ついての膨大量の計算を必要とすることなく決定され
る。この方法は、ラスタグラフィックスおよびベクトル
グラフィックスの双方に適している。これは、グレース
ケール画像中の画素をディザーマトリクス中の要素と順
次比較する必要がないからである。更に、ハーフトーン
画像のグレーレベルパターンはほぼ均一となる。
る画素値が、グレースケール画像中の画素とディザーマ
トリクス中の値とを直接比較することにより、全画素に
ついての膨大量の計算を必要とすることなく決定され
る。この方法は、ラスタグラフィックスおよびベクトル
グラフィックスの双方に適している。これは、グレース
ケール画像中の画素をディザーマトリクス中の要素と順
次比較する必要がないからである。更に、ハーフトーン
画像のグレーレベルパターンはほぼ均一となる。
【００１８】図３は、グレースケール画像102をハーフ
トーン画像104に変換するための本発明を組み込んだコ
ンピュータ装置100を示すものである。また図４は、そ
のコンピュータ装置100がハーフトーン画像104を生成す
るのに用いる好適なディザーマトリクス110を示すもの
である。ハーフトーン画像104、グレースケール画像102
およびディザーマトリクス110は、それぞれ１つずつ領
域を占有している。例えば、ディザーマトリクス110は
領域112を占有している。これら３つの領域は互いに実
質的に等しいものである。ディザーマトリクスにより占
有される領域は小さく、例えば、0.5cm×0.5cmである。
グレースケール画像のサイズがディザーマトリクス110
よりも大きい場合には、そのグレースケール画像の領域
をカバーするようにディザーマトリクス110自体が複製
される。
トーン画像104に変換するための本発明を組み込んだコ
ンピュータ装置100を示すものである。また図４は、そ
のコンピュータ装置100がハーフトーン画像104を生成す
るのに用いる好適なディザーマトリクス110を示すもの
である。ハーフトーン画像104、グレースケール画像102
およびディザーマトリクス110は、それぞれ１つずつ領
域を占有している。例えば、ディザーマトリクス110は
領域112を占有している。これら３つの領域は互いに実
質的に等しいものである。ディザーマトリクスにより占
有される領域は小さく、例えば、0.5cm×0.5cmである。
グレースケール画像のサイズがディザーマトリクス110
よりも大きい場合には、そのグレースケール画像の領域
をカバーするようにディザーマトリクス110自体が複製
される。
【００１９】ハーフトーン画像104およびグレースケー
ル画像102はいずれも、グレースケール画像画素114やハ
ーフトーン画像画素116等の多数の画素を有している。
それら各画素は値を１つずつ有している。例えば、グレ
ースケール画像画素114は値200を有し、ハーフトーン画
像画素116は値０を有している。ディザーマトリクス110
は、要素118等の多数の要素を有している。一好適実施
例では、ディザーマトリクスは128行×128列の要素を有
している。その各要素は、値を１つずつ有し、ディザー
マトリクス領域中の１つの位置を占有している。例え
ば、要素118は、値192を有し、位置122を占有してい
る。
ル画像102はいずれも、グレースケール画像画素114やハ
ーフトーン画像画素116等の多数の画素を有している。
それら各画素は値を１つずつ有している。例えば、グレ
ースケール画像画素114は値200を有し、ハーフトーン画
像画素116は値０を有している。ディザーマトリクス110
は、要素118等の多数の要素を有している。一好適実施
例では、ディザーマトリクスは128行×128列の要素を有
している。その各要素は、値を１つずつ有し、ディザー
マトリクス領域中の１つの位置を占有している。例え
ば、要素118は、値192を有し、位置122を占有してい
る。
【００２０】グレースケール画像およびハーフトーン画
像はいずれも、白黒またはカラーとすることができる。
色を表現する１つの好適方法としては、色の異なる３つ
のドットを各画素に配する方法がある。
像はいずれも、白黒またはカラーとすることができる。
色を表現する１つの好適方法としては、色の異なる３つ
のドットを各画素に配する方法がある。
【００２１】ハーフトーン画像104を生成する好適方法
は、グレースケール画像102の各画素値をディザーマト
リクス中の要素値と比較するステップを含む。この比較
結果に基づいて、ハーフトーン画像104の対応画素の値
が決定される。例えば、グレースケール画像画素114の
値200が、要素118の値198と比較される。この比較に基
づいて、ハーフトーン画像画素116の値が、例えば０と
いった最小値となるように決定される。これは、その画
素にドットが印刷されないことを意味している。
は、グレースケール画像102の各画素値をディザーマト
リクス中の要素値と比較するステップを含む。この比較
結果に基づいて、ハーフトーン画像104の対応画素の値
が決定される。例えば、グレースケール画像画素114の
値200が、要素118の値198と比較される。この比較に基
づいて、ハーフトーン画像画素116の値が、例えば０と
いった最小値となるように決定される。これは、その画
素にドットが印刷されないことを意味している。
【００２２】図５は、ディザーマトリクス110の一部を
示すものである。このディザーマトリクスは、130,140,
160といった多数のパターンからなっている。その全て
のパターンは同じ大きさを有し、ディザーマトリクスと
同数の要素を有している。例えば、パターン130中の要
素の全ての値は０であり、パターン160中の要素の値は
パターン140中の要素よりも多くの１を有している。そ
れら要素の値は本例では１か０のいずれかであるが、別
の最大値および最小値を用いることもできる。図６は、
ディザーマトリクス110を生成するステップ200を示すも
のである。第１ステップ202では、特殊フィルタを用い
て中間パターン300を生成する。そのパターン中には、
１および０に等しい値を有する要素がほぼ均一に分布さ
れている。図７は、128行×128列の要素を有する中間パ
ターン300の一例を示すものである。ドットは、その位
置にある要素が値１を有することを意味し、空所は、そ
の位置にある要素が値０を有することを意味している。
図７に示すパターンは、図１のパターンと同様に増大さ
れたものである。
示すものである。このディザーマトリクスは、130,140,
160といった多数のパターンからなっている。その全て
のパターンは同じ大きさを有し、ディザーマトリクスと
同数の要素を有している。例えば、パターン130中の要
素の全ての値は０であり、パターン160中の要素の値は
パターン140中の要素よりも多くの１を有している。そ
れら要素の値は本例では１か０のいずれかであるが、別
の最大値および最小値を用いることもできる。図６は、
ディザーマトリクス110を生成するステップ200を示すも
のである。第１ステップ202では、特殊フィルタを用い
て中間パターン300を生成する。そのパターン中には、
１および０に等しい値を有する要素がほぼ均一に分布さ
れている。図７は、128行×128列の要素を有する中間パ
ターン300の一例を示すものである。ドットは、その位
置にある要素が値１を有することを意味し、空所は、そ
の位置にある要素が値０を有することを意味している。
図７に示すパターンは、図１のパターンと同様に増大さ
れたものである。
【００２３】特殊フィルタは、１の正規化値において１
つのピークを有する。この特殊フィルタの応答は正の値
のみを有する。そのフィルタの応答がその正規化ピーク
値の0.1％である場合にそのフィルタによりカバーされ
る領域が、そのフィルタの支持領域と規定される。この
フィルタのピークは、その支持領域のほぼ中央に位置す
る。図８および図９は、その特殊フィルタの好適実施例
を示すものである。図８(a)は、円形の支持領域322を有
するガウスフィルタ320を示している。このフィルタの
プロファイルは次式で記述することができる。
つのピークを有する。この特殊フィルタの応答は正の値
のみを有する。そのフィルタの応答がその正規化ピーク
値の0.1％である場合にそのフィルタによりカバーされ
る領域が、そのフィルタの支持領域と規定される。この
フィルタのピークは、その支持領域のほぼ中央に位置す
る。図８および図９は、その特殊フィルタの好適実施例
を示すものである。図８(a)は、円形の支持領域322を有
するガウスフィルタ320を示している。このフィルタの
プロファイルは次式で記述することができる。
【００２４】
【数１】
【００２５】ここで、ｄ（符号318）は、支持領域322の
中心から対象となる１つの点までの距離であり、ｓは、
そのガウスフィルタのシグマであり、ｙは前記の対象と
なる点におけるこのフィルタの応答である。図８(b)は
図８(a)の断面321を示すものである。図８(c)は、支持
領域326を有する三角フィルタ324を示し、図８(d)は図
８(c)の断面325を示すものである。図９(a)は、円形の
支持領域332を有する矩形フィルタ328を示し、図９(b)
は、矩形の支持領域を有する別の矩形フィルタ334を示
すものである。図９(c)は、図９(a),(b)の双方の断面33
6を示すものである。ガウスフィルタ320は、本発明を説
明するために選択されたものである。
中心から対象となる１つの点までの距離であり、ｓは、
そのガウスフィルタのシグマであり、ｙは前記の対象と
なる点におけるこのフィルタの応答である。図８(b)は
図８(a)の断面321を示すものである。図８(c)は、支持
領域326を有する三角フィルタ324を示し、図８(d)は図
８(c)の断面325を示すものである。図９(a)は、円形の
支持領域332を有する矩形フィルタ328を示し、図９(b)
は、矩形の支持領域を有する別の矩形フィルタ334を示
すものである。図９(c)は、図９(a),(b)の双方の断面33
6を示すものである。ガウスフィルタ320は、本発明を説
明するために選択されたものである。
【００２６】ここで図６を再び参照する。本発明の第２
ステップ204では、１に等しい値を有する要素の数が中
間パターン300よりも少ないディザーマトリクス110のパ
ターンが生成される。これは、中間パターン300から複
数の１を０に置換することにより行われる。置換すべき
１は、フィルタにより識別されるように１が集団をなし
ている領域にある。あるパターンとその次のパターンと
の間での１に等しい値を有する要素の数の差は、量子化
数によって決まる。
ステップ204では、１に等しい値を有する要素の数が中
間パターン300よりも少ないディザーマトリクス110のパ
ターンが生成される。これは、中間パターン300から複
数の１を０に置換することにより行われる。置換すべき
１は、フィルタにより識別されるように１が集団をなし
ている領域にある。あるパターンとその次のパターンと
の間での１に等しい値を有する要素の数の差は、量子化
数によって決まる。
【００２７】第３ステップ206では、中間パターン300よ
りも少数の０を備えたディザーマトリクス110のパター
ンが生成される。これは、中間パターン300の複数の０
を１で置換することにより行われる。置換すべき０は、
フィルタにより識別されるように０が集団をなしている
領域にある。１つのパターンとその次のパターンとの間
での０に等しい値を有する要素の数の差は、量子化数に
よって決まる。
りも少数の０を備えたディザーマトリクス110のパター
ンが生成される。これは、中間パターン300の複数の０
を１で置換することにより行われる。置換すべき０は、
フィルタにより識別されるように０が集団をなしている
領域にある。１つのパターンとその次のパターンとの間
での０に等しい値を有する要素の数の差は、量子化数に
よって決まる。
【００２８】最後に、第４ステップ208で、生成された
全てのパターンを中間パターンに加算することにより、
ディザーマトリクス110が形成される。
全てのパターンを中間パターンに加算することにより、
ディザーマトリクス110が形成される。
【００２９】第２ステップから第４ステップまでは、上
記順序に制限されるものではない。第３ステップ206
は、第２ステップ204の前に行うことができる。総和ス
テップである第４ステップ208は、パターンの生成時に
行うことができる。換言すれば、中間パターンの形成後
に、その中間パターンをディザーマトリクスにコピーす
ることができる。次いで、他の各パターンが生成される
毎に、そのパターンがマトリクス加算によりディザーマ
トリクスに加算される。従って、全てのパターンが生成
された際に、ディザーマトリクス110もまた形成され
る。
記順序に制限されるものではない。第３ステップ206
は、第２ステップ204の前に行うことができる。総和ス
テップである第４ステップ208は、パターンの生成時に
行うことができる。換言すれば、中間パターンの形成後
に、その中間パターンをディザーマトリクスにコピーす
ることができる。次いで、他の各パターンが生成される
毎に、そのパターンがマトリクス加算によりディザーマ
トリクスに加算される。従って、全てのパターンが生成
された際に、ディザーマトリクス110もまた形成され
る。
【００３０】この例では、グレースケール画像102は256
のグレーレベルを有する。このグレーレベル数によっ
て、ハーフトーン画像104中のグレーレベルパターンの
数、および、ディザーマトリクス110中のパターンの数
が決まる。したがって、ハーフトーン画像104は、明度
レベルの異なる256のグレーレベルパターンを有し、そ
の明度レベルには、２つの両端レベル、即ち、ドットの
存在しないレベルとドットで完全に覆われたレベルとが
含まれる。その各グレーレベルパターンは、ディザーマ
トリクスのパターンに１つずつ対応する。ディザーマト
リクス110の場合、128列×128行の要素を有している。
このディザーマトリクス中の１つのパターンとその次の
パターンとの間での１に等しい値を有する要素の数の差
は量子化数によって決まり、この量子化数は（(128*128
/255)）の四捨五入値、即ち64となる。
のグレーレベルを有する。このグレーレベル数によっ
て、ハーフトーン画像104中のグレーレベルパターンの
数、および、ディザーマトリクス110中のパターンの数
が決まる。したがって、ハーフトーン画像104は、明度
レベルの異なる256のグレーレベルパターンを有し、そ
の明度レベルには、２つの両端レベル、即ち、ドットの
存在しないレベルとドットで完全に覆われたレベルとが
含まれる。その各グレーレベルパターンは、ディザーマ
トリクスのパターンに１つずつ対応する。ディザーマト
リクス110の場合、128列×128行の要素を有している。
このディザーマトリクス中の１つのパターンとその次の
パターンとの間での１に等しい値を有する要素の数の差
は量子化数によって決まり、この量子化数は（(128*128
/255)）の四捨五入値、即ち64となる。
【００３１】図１０は、中間パターン300の生成ステッ
プ202を更に詳細に示したものである。中間パターン中
の要素の値は、少なくとも100/255パーセントの要素が
１に等しい値を有し、および、少なくとも100/255パー
セントの要素が０に等しい値を有する限り、１および０
からなる任意のパターンから開始することができる（ス
テップ350）。一好適実施例では、その値は、１および
０がランダムに分布したランダムなパターンから開始す
る。次いで、このフィルタのための支持領域が選択され
る（ステップ352）。
プ202を更に詳細に示したものである。中間パターン中
の要素の値は、少なくとも100/255パーセントの要素が
１に等しい値を有し、および、少なくとも100/255パー
セントの要素が０に等しい値を有する限り、１および０
からなる任意のパターンから開始することができる（ス
テップ350）。一好適実施例では、その値は、１および
０がランダムに分布したランダムなパターンから開始す
る。次いで、このフィルタのための支持領域が選択され
る（ステップ352）。
【００３２】図１１は、１パターンから１フィルタの１
支持領域を選択するステップを示すものである。この場
合、支持領域322は、中間パターン300に基づいてガウス
フィルタ320のために選択される。第１ステップ400で
は、そのパターン中の少数値を見つけ出す。そのパター
ン中の要素の値は１または０である。また少数値とは、
各要素が有する値のうち個数の少ない方の値のことであ
る。偶然の一致で、要素の半分が０に等しい値を有し、
残りの半分が１に等しい値を有する場合には、１が少数
値として選択される。少数値が見つけ出された後、この
パターン中の少数値を有する要素の間の平均分離Ｄが計
算される（ステップ402）。一好適実施例では、これ
は、そのパターン中の要素の総数を、少数値を有する要
素の数で除算し、次いで、その結果の２乗根をとること
により行なわれる。図１２に示すように、そのＤの値が
支持領域グラフ450に適用されて、ガウスフィルタ320の
シグマｓが得られる。円形の支持領域の直径はシグマｓ
に関係するものである。この例の場合、その直径は約3.
7×ｓに等しい。その直径から、ガウス曲線の支持領域
が見つけ出される（ステップ404）。
支持領域を選択するステップを示すものである。この場
合、支持領域322は、中間パターン300に基づいてガウス
フィルタ320のために選択される。第１ステップ400で
は、そのパターン中の少数値を見つけ出す。そのパター
ン中の要素の値は１または０である。また少数値とは、
各要素が有する値のうち個数の少ない方の値のことであ
る。偶然の一致で、要素の半分が０に等しい値を有し、
残りの半分が１に等しい値を有する場合には、１が少数
値として選択される。少数値が見つけ出された後、この
パターン中の少数値を有する要素の間の平均分離Ｄが計
算される（ステップ402）。一好適実施例では、これ
は、そのパターン中の要素の総数を、少数値を有する要
素の数で除算し、次いで、その結果の２乗根をとること
により行なわれる。図１２に示すように、そのＤの値が
支持領域グラフ450に適用されて、ガウスフィルタ320の
シグマｓが得られる。円形の支持領域の直径はシグマｓ
に関係するものである。この例の場合、その直径は約3.
7×ｓに等しい。その直径から、ガウス曲線の支持領域
が見つけ出される（ステップ404）。
【００３３】支持領域グラフ450は、人間の視覚的な応
答を介して試行錯誤により生成される。このグラフは、
実質的に非減少の関数となる。これは、少数値を有する
要素の平均分離Ｄが増大するにつれて、ガウスフィルタ
が意味のあるフィルタリングを行なうために一層大きな
領域をカバーしなければならなくなるからである。ガウ
スフィルタのカバーする領域が不十分である場合には、
そのフィルタリング出力はその入力と同じものとなる。
フィルタが一層大きな領域をカバーするためには、その
シグマが大きくならねばならない。この考え方に基づい
て、本発明には、異なる値を有する支持領域グラフが適
用された。試行錯誤の結果、図１２に示すような支持領
域グラフが、ディザーマトリクスのためのほぼ均一なパ
ターンを提供することが分かった。
答を介して試行錯誤により生成される。このグラフは、
実質的に非減少の関数となる。これは、少数値を有する
要素の平均分離Ｄが増大するにつれて、ガウスフィルタ
が意味のあるフィルタリングを行なうために一層大きな
領域をカバーしなければならなくなるからである。ガウ
スフィルタのカバーする領域が不十分である場合には、
そのフィルタリング出力はその入力と同じものとなる。
フィルタが一層大きな領域をカバーするためには、その
シグマが大きくならねばならない。この考え方に基づい
て、本発明には、異なる値を有する支持領域グラフが適
用された。試行錯誤の結果、図１２に示すような支持領
域グラフが、ディザーマトリクスのためのほぼ均一なパ
ターンを提供することが分かった。
【００３４】この例では、Ｄが２未満の場合にシグマｓ
が一定で1.5に等しくなり、また、Ｄが２より大きい場
合にはシグマｓはＤと傾き0.75の直線関係にある。当業
者であれば自明なように、本発明には、1.5とは異なる
一定値（例えば１〜２の範囲の値）、および、0.75とは
異なる傾き（例えば0.5〜１の範囲の値）を用いること
ができる。
が一定で1.5に等しくなり、また、Ｄが２より大きい場
合にはシグマｓはＤと傾き0.75の直線関係にある。当業
者であれば自明なように、本発明には、1.5とは異なる
一定値（例えば１〜２の範囲の値）、および、0.75とは
異なる傾き（例えば0.5〜１の範囲の値）を用いること
ができる。
【００３５】ここで再び図１０を参照する。ガウスフィ
ルタ320の支持領域322が選択されてガウスフィルタ320
が規定された後、その次ステップ353で、中間パターン3
00がダミーパターンにコピーされる。このダミーパター
ンは、フィルタリングされる前に２次元的に複製され
る。これは循環たたみこみ(circular convolution)とし
て知られている。このフィルタリング処理に関する一般
的な論述は、A. V. OpponheimおよびR. W. Schafer著の
「Discrete Time Signal Processing」(PrenticeHall,
1989)に見ることができ、その説明は省略することとす
る。
ルタ320の支持領域322が選択されてガウスフィルタ320
が規定された後、その次ステップ353で、中間パターン3
00がダミーパターンにコピーされる。このダミーパター
ンは、フィルタリングされる前に２次元的に複製され
る。これは循環たたみこみ(circular convolution)とし
て知られている。このフィルタリング処理に関する一般
的な論述は、A. V. OpponheimおよびR. W. Schafer著の
「Discrete Time Signal Processing」(PrenticeHall,
1989)に見ることができ、その説明は省略することとす
る。
【００３６】フィルタリングされた出力は、１に等しい
値を有する要素が最大の集団をなす位置に最大値を有
し、また、０に等しい値を有する要素が最大の集団をな
す位置、即ち最も大きな空所が存在する位置に最小値を
有している。最大値を有する位置は最大位置として識別
され、最小値を有する位置は最小位置として識別される
（ステップ356）。同等の集団をなすかまたは同等の空
所となる位置が存在する場合には、２つ以上の最大位置
または最小位置が存在することになる。一好適実施例で
は、最大であることが判明し、および、中間パターン中
の対応位置に値１を有する、最初の位置が、最大位置と
して選択される。同様に、最小であることが判明し、お
よび、中間パターン中の対応位置に値０を有する、最初
の位置が、最小位置として選択される。
値を有する要素が最大の集団をなす位置に最大値を有
し、また、０に等しい値を有する要素が最大の集団をな
す位置、即ち最も大きな空所が存在する位置に最小値を
有している。最大値を有する位置は最大位置として識別
され、最小値を有する位置は最小位置として識別される
（ステップ356）。同等の集団をなすかまたは同等の空
所となる位置が存在する場合には、２つ以上の最大位置
または最小位置が存在することになる。一好適実施例で
は、最大であることが判明し、および、中間パターン中
の対応位置に値１を有する、最初の位置が、最大位置と
して選択される。同様に、最小であることが判明し、お
よび、中間パターン中の対応位置に値０を有する、最初
の位置が、最小位置として選択される。
【００３７】ステップ356で最大位置および最小位置が
識別された後、ステップ358で、中間パターン300中のそ
れらの位置の要素が交換される。
識別された後、ステップ358で、中間パターン300中のそ
れらの位置の要素が交換される。
【００３８】上述のコピーステップ353、フィルタリン
グステップ354、識別ステップ356、および交換ステップ
358は、中間パターンが図７に示す例のように平衡状態
に達するまで１回以上繰り返される（ステップ362）。
中間パターンが平衡状態に達した時点で、１に等しい値
を有する要素がパターン中でほぼ均一に分布される。
グステップ354、識別ステップ356、および交換ステップ
358は、中間パターンが図７に示す例のように平衡状態
に達するまで１回以上繰り返される（ステップ362）。
中間パターンが平衡状態に達した時点で、１に等しい値
を有する要素がパターン中でほぼ均一に分布される。
【００３９】その平衡状態を記述するための定量的方法
として、フィルタリングされた出力の最大値と最小値と
を比較する方法がある。図１３はフィルタリング出力を
示すグラフ485である。曲線491は、フィルタリング出力
の最大値をフィルタリング回数487の関数として示して
いる。また曲線493は、フィルタリング出力の最小値を
フィルタリング回数487の関数として示している。フィ
ルタリング出力の最大値と最小値との間の差は、中間パ
ターンがその平衡状態495に達するまで、フィルタリン
グ回数の増大につれて減少する。平衡状態495では、フ
ィルタリング出力の最大値と最小値との間の差は実質的
に一定に保たれる。一実施例では、フィルタリング前に
は上記差が約7.7となり、平衡状態では上記差が約1.5と
なる。
として、フィルタリングされた出力の最大値と最小値と
を比較する方法がある。図１３はフィルタリング出力を
示すグラフ485である。曲線491は、フィルタリング出力
の最大値をフィルタリング回数487の関数として示して
いる。また曲線493は、フィルタリング出力の最小値を
フィルタリング回数487の関数として示している。フィ
ルタリング出力の最大値と最小値との間の差は、中間パ
ターンがその平衡状態495に達するまで、フィルタリン
グ回数の増大につれて減少する。平衡状態495では、フ
ィルタリング出力の最大値と最小値との間の差は実質的
に一定に保たれる。一実施例では、フィルタリング前に
は上記差が約7.7となり、平衡状態では上記差が約1.5と
なる。
【００４０】ディザーマトリクス110は、一層少数の値
１を有する要素を備えた１つ以上のパターンを必要とす
る。図１４は、中間パターンよりも１の数が少ないディ
ザーマトリクス110のパターンを生成するステップ204
（図６参照）を一層詳細に示すものである。
１を有する要素を備えた１つ以上のパターンを必要とす
る。図１４は、中間パターンよりも１の数が少ないディ
ザーマトリクス110のパターンを生成するステップ204
（図６参照）を一層詳細に示すものである。
【００４１】一層少数の１を有する多数のパターンを生
成する際には、最初にステップ501で中間パターン300が
一時中間パターンにコピーされ、前記中間パターン300
はまたステップ502でダミーパターンにもコピーされ
る。次いでステップ506でガウスフィルタ320の支持領域
322が選択される。この選択ステップ506は、図１１およ
び図１２で図示および説明したものであり、これ以上の
説明は省略する。その支持領域322からフィルタ320が規
定される。次いでステップ508でダミーパターンがフィ
ルタリングされて、ステップ512で１が実質的に最大に
集団をなしているダミーパターンの位置が最大位置とし
て識別される。この識別ステップ512は、上述の方法と
同様のものであり、これ以上の説明は省略する。ステッ
プ514で、一時中間パターンの最大位置における要素の
値が０に置換される。次いでステップ515で、一時中間
パターンの値がダミーパターンにコピーされる。一好適
実施例では、上述の選択ステップ506、フィルタリング
ステップ508、識別ステップ512、置換ステップ514、お
よびコピーステップ515が、量子化数の回数、即ち64回
だけ繰り返されて（ステップ516）、ディザーマトリク
スの１つのパターンが生成される。別の実施例では、こ
の繰り返しステップには支持領域の選択ステップ506が
含まれない。その代わり、繰り返しステップ516は、ダ
ミーパターンのフィルタリングステップ508から開始す
る。
成する際には、最初にステップ501で中間パターン300が
一時中間パターンにコピーされ、前記中間パターン300
はまたステップ502でダミーパターンにもコピーされ
る。次いでステップ506でガウスフィルタ320の支持領域
322が選択される。この選択ステップ506は、図１１およ
び図１２で図示および説明したものであり、これ以上の
説明は省略する。その支持領域322からフィルタ320が規
定される。次いでステップ508でダミーパターンがフィ
ルタリングされて、ステップ512で１が実質的に最大に
集団をなしているダミーパターンの位置が最大位置とし
て識別される。この識別ステップ512は、上述の方法と
同様のものであり、これ以上の説明は省略する。ステッ
プ514で、一時中間パターンの最大位置における要素の
値が０に置換される。次いでステップ515で、一時中間
パターンの値がダミーパターンにコピーされる。一好適
実施例では、上述の選択ステップ506、フィルタリング
ステップ508、識別ステップ512、置換ステップ514、お
よびコピーステップ515が、量子化数の回数、即ち64回
だけ繰り返されて（ステップ516）、ディザーマトリク
スの１つのパターンが生成される。別の実施例では、こ
の繰り返しステップには支持領域の選択ステップ506が
含まれない。その代わり、繰り返しステップ516は、ダ
ミーパターンのフィルタリングステップ508から開始す
る。
【００４２】１の数が少ないディザーマトリクス110の
１つのパターンを生成する処理は、一時中間パターン中
の１が量子化数以下になるまで選択ステップ506から繰
り返される（ステップ518）。一時中間パターン中の１
が量子化数以下になった時点で、最も疎なパターンを上
回るパターンが生成され、繰り返しステップ518が停止
する。これは、最も疎なパターンが、全ての要素が０に
等しい値を有するパターンであるからである。
１つのパターンを生成する処理は、一時中間パターン中
の１が量子化数以下になるまで選択ステップ506から繰
り返される（ステップ518）。一時中間パターン中の１
が量子化数以下になった時点で、最も疎なパターンを上
回るパターンが生成され、繰り返しステップ518が停止
する。これは、最も疎なパターンが、全ての要素が０に
等しい値を有するパターンであるからである。
【００４３】１に等しい値を有する要素の数は、一層少
ない１を備えたパターンが生成されるにつれて少なくな
る。それら要素間の平均分離は増大し、それに対応して
このフィルタのシグマが増大する。したがって、生成さ
れた全てのパターンは、それが強調領域中のパターンや
明るいグレーレベルパターンであっても、ほぼ均一とな
る。
ない１を備えたパターンが生成されるにつれて少なくな
る。それら要素間の平均分離は増大し、それに対応して
このフィルタのシグマが増大する。したがって、生成さ
れた全てのパターンは、それが強調領域中のパターンや
明るいグレーレベルパターンであっても、ほぼ均一とな
る。
【００４４】ディザーマトリクス110はまた、０が一層
少ない１つ以上のパターンを必要とする。図１５は、中
間パターンよりも０が少ないディザーマトリクス110の
パターンを生成するステップ206（図６参照）を一層詳
細に示すものである。図１５に示す各ステップは、図１
４に示す各ステップと同様のものである。まず、中間パ
ターンが、一時中間パターンにコピーされ（ステップ53
1）、またダミーパターンにコピーされる（ステップ53
2）。次いで、ガウスフィルタの支持領域が選択されて
（ステップ536）フィルタが規定される。このフィルタ
の規定後に、ダミーパターンがフィルタリングされて
（ステップ538）、ゼロが最大に集団をなす位置が最小
位置として識別される（ステップ542）。一時中間パタ
ーンの最小位置における要素が１に置換され（ステップ
544）、一時中間パターンが再度ダミーパターンにコピ
ーされる（ステップ545）。一実施例では、選択ステッ
プ536、フィルタリングステップ538、識別ステップ54
2、置換ステップ544、およびコピーステップ545が、量
子化数の回数だけ繰り返されて（ステップ546）、ディ
ザーマトリクス110の１つのパターンが生成される。別
の実施例では、この繰り返しステップには、支持領域の
選択ステップ536は含まれない。その代わり、この方法
は、ダミーパターンのフィルタリングステップ538以降
を繰り返す。
少ない１つ以上のパターンを必要とする。図１５は、中
間パターンよりも０が少ないディザーマトリクス110の
パターンを生成するステップ206（図６参照）を一層詳
細に示すものである。図１５に示す各ステップは、図１
４に示す各ステップと同様のものである。まず、中間パ
ターンが、一時中間パターンにコピーされ（ステップ53
1）、またダミーパターンにコピーされる（ステップ53
2）。次いで、ガウスフィルタの支持領域が選択されて
（ステップ536）フィルタが規定される。このフィルタ
の規定後に、ダミーパターンがフィルタリングされて
（ステップ538）、ゼロが最大に集団をなす位置が最小
位置として識別される（ステップ542）。一時中間パタ
ーンの最小位置における要素が１に置換され（ステップ
544）、一時中間パターンが再度ダミーパターンにコピ
ーされる（ステップ545）。一実施例では、選択ステッ
プ536、フィルタリングステップ538、識別ステップ54
2、置換ステップ544、およびコピーステップ545が、量
子化数の回数だけ繰り返されて（ステップ546）、ディ
ザーマトリクス110の１つのパターンが生成される。別
の実施例では、この繰り返しステップには、支持領域の
選択ステップ536は含まれない。その代わり、この方法
は、ダミーパターンのフィルタリングステップ538以降
を繰り返す。
【００４５】上述の１つのパターンを生成する処理が繰
り返されて（ステップ548）、一時中間パターン中の０
の数が量子化数以下になるまで、０の数が一層少ないパ
ターンが更に生成される。一時中間パターン中の０の数
が量子化数以下になった時点で、最も密なパターンを下
回るパターンが生成されて、繰り返しステップが停止す
る。これは、最も密なパターンが、１に等しい値を有す
る要素で完全に満たされたパターンであるからである。
り返されて（ステップ548）、一時中間パターン中の０
の数が量子化数以下になるまで、０の数が一層少ないパ
ターンが更に生成される。一時中間パターン中の０の数
が量子化数以下になった時点で、最も密なパターンを下
回るパターンが生成されて、繰り返しステップが停止す
る。これは、最も密なパターンが、１に等しい値を有す
る要素で完全に満たされたパターンであるからである。
【００４６】ディザーマトリクス110のあらゆるパター
ンにおける１に等しい値を有する全ての要素は、そのパ
ターンにわたりほぼ均一に分布される。図２(a),(b)
は、ディザーマトリクス110の２つのパターンを示すも
のである。これらパターン中の１は１ドットで表され
る。図２(a)は、図１と同数のドットを有し、強調領域
を表すものである。図２(a)のパターンを図１のパター
ンと比較すると、図２(a)のパターンの方が実質的によ
り均一なものとなっていることが分かる。したがって、
本発明のディザーマトリクスのパターンにより生成され
たハーフトーン画像104には、図１に示すような大きな
不均一性はない。また図２(b)は、１に等しい値を有す
る要素を一層多く有する、本発明により生成された別の
パターンを示すものである。
ンにおける１に等しい値を有する全ての要素は、そのパ
ターンにわたりほぼ均一に分布される。図２(a),(b)
は、ディザーマトリクス110の２つのパターンを示すも
のである。これらパターン中の１は１ドットで表され
る。図２(a)は、図１と同数のドットを有し、強調領域
を表すものである。図２(a)のパターンを図１のパター
ンと比較すると、図２(a)のパターンの方が実質的によ
り均一なものとなっていることが分かる。したがって、
本発明のディザーマトリクスのパターンにより生成され
たハーフトーン画像104には、図１に示すような大きな
不均一性はない。また図２(b)は、１に等しい値を有す
る要素を一層多く有する、本発明により生成された別の
パターンを示すものである。
【００４７】あるパターンをほぼ均一になるように定量
的に規定する方法の１つとして、そのパターンを上述の
ようにフィルタリングするという方法がある。実際、こ
れは、人間がパターンを見る際に行なっていることであ
る。なぜなら、眼がフィルタの働きをするからである。
したがって、図２(a)のパターンの方が図１のパターン
よりも均一であることが視覚的に分かる。
的に規定する方法の１つとして、そのパターンを上述の
ようにフィルタリングするという方法がある。実際、こ
れは、人間がパターンを見る際に行なっていることであ
る。なぜなら、眼がフィルタの働きをするからである。
したがって、図２(a)のパターンの方が図１のパターン
よりも均一であることが視覚的に分かる。
【００４８】パターンの均一性を規定するためのフィル
タリング処理が、上述しまた図１１および図１２に示し
たフィルタの選択から再度開始される。次いで、その選
択されたフィルタによりパターンがフィルタリングさ
れ、そのフィルタリング出力における最大値と最小値と
の差が求められる。このフィルタの選択とフィルタリン
グ処理とが、生成された全てのパターンに適用される。
図１６は、最大値および最小値の差602と、生成された
異なるパターン604との関係を示す差のグラフ600であ
る。生成された各パターンには番号が１つずつ付されて
いる。パターン番号が大きいほど、そのパターンにおけ
る１に等しい値を有する要素の数は少なくなる。この例
では、256のパターンが存在する。全てのパターンにつ
いての計算された差が、ぎざぎざの線606としてプロッ
トされている。各パターン毎の差の値は、図１３におけ
る平衡状態495と同程度の大きさを有している。それら
は全て1.5未満である。ほぼ均一なパターンとは、図１
６に示すように差の値が実質的に最小限となったパター
ンである。
タリング処理が、上述しまた図１１および図１２に示し
たフィルタの選択から再度開始される。次いで、その選
択されたフィルタによりパターンがフィルタリングさ
れ、そのフィルタリング出力における最大値と最小値と
の差が求められる。このフィルタの選択とフィルタリン
グ処理とが、生成された全てのパターンに適用される。
図１６は、最大値および最小値の差602と、生成された
異なるパターン604との関係を示す差のグラフ600であ
る。生成された各パターンには番号が１つずつ付されて
いる。パターン番号が大きいほど、そのパターンにおけ
る１に等しい値を有する要素の数は少なくなる。この例
では、256のパターンが存在する。全てのパターンにつ
いての計算された差が、ぎざぎざの線606としてプロッ
トされている。各パターン毎の差の値は、図１３におけ
る平衡状態495と同程度の大きさを有している。それら
は全て1.5未満である。ほぼ均一なパターンとは、図１
６に示すように差の値が実質的に最小限となったパター
ンである。
【００４９】当業者であれば、本明細書、即ち上記開示
の本発明の実施態様を考察することにより、本発明の他
の実施例が自明なものとなろう。本明細書で引用した全
ての文献は、その引用をもってそれら開示内容を本明細
書に包含させたものとする。本明細書に記載の本発明の
仕様および実施例は単なる一例であるとみなされるべき
であり、本発明の真の範囲および思想は特許請求の範囲
に示すとおりである。
の本発明の実施態様を考察することにより、本発明の他
の実施例が自明なものとなろう。本明細書で引用した全
ての文献は、その引用をもってそれら開示内容を本明細
書に包含させたものとする。本明細書に記載の本発明の
仕様および実施例は単なる一例であるとみなされるべき
であり、本発明の真の範囲および思想は特許請求の範囲
に示すとおりである。
【００５０】以下に本発明の実施態様を列挙する。
【００５１】１．ディザーマトリクスを用いてグレース
ケール画像からハーフトーン画像を生成する方法であっ
て、前記ハーフトーン画像、前記グレースケール画像、
および前記ディザーマトリクスがそれぞれ１つずつ領域
を占有し、それら３つの領域が互いに実質的に等しく、
前記ハーフトーン画像と前記グレースケール画像とがそ
れぞれ複数の画素を有し、その各画素が値を１つずつ有
し、前記ディザーマトリクスが、複数のパターンにより
生成される複数の要素を有し、その各パターンもまた複
数の要素を有し、その各パターン中の各要素がそのパタ
ーン中の位置を１つずつ占有し、その各要素が値を１つ
ずつ有しており、この方法が、前記グレースケール画像
の各画素の値を前記ディザーマトリクス中の要素の値と
比較し、その比較結果に基づいて前記ハーフトーン画像
の対応画素の値を決定する、というステップを含み、前
記ディザーマトリクスの各パターン中の各要素の値が、
支持領域を有する単一ピークの正のフィルタにより決定
され、前記ピークが前記支持領域のほぼ中央にあり、所
与のパターンについて、前記支持領域がそのパターン中
の予め選択された値の平均分離に依存して決定されて、
前記の予め選択された値を有する全ての要素が前記パタ
ーンにわたりほぼ均一に分布される、ということを特徴
とする、前記ハーフトーン画像生成方法。
ケール画像からハーフトーン画像を生成する方法であっ
て、前記ハーフトーン画像、前記グレースケール画像、
および前記ディザーマトリクスがそれぞれ１つずつ領域
を占有し、それら３つの領域が互いに実質的に等しく、
前記ハーフトーン画像と前記グレースケール画像とがそ
れぞれ複数の画素を有し、その各画素が値を１つずつ有
し、前記ディザーマトリクスが、複数のパターンにより
生成される複数の要素を有し、その各パターンもまた複
数の要素を有し、その各パターン中の各要素がそのパタ
ーン中の位置を１つずつ占有し、その各要素が値を１つ
ずつ有しており、この方法が、前記グレースケール画像
の各画素の値を前記ディザーマトリクス中の要素の値と
比較し、その比較結果に基づいて前記ハーフトーン画像
の対応画素の値を決定する、というステップを含み、前
記ディザーマトリクスの各パターン中の各要素の値が、
支持領域を有する単一ピークの正のフィルタにより決定
され、前記ピークが前記支持領域のほぼ中央にあり、所
与のパターンについて、前記支持領域がそのパターン中
の予め選択された値の平均分離に依存して決定されて、
前記の予め選択された値を有する全ての要素が前記パタ
ーンにわたりほぼ均一に分布される、ということを特徴
とする、前記ハーフトーン画像生成方法。
【００５２】２．各パターン中の各要素の値が、ランダ
ムに分布された最大値および最小値を有する要素を備え
たランダムなパターンから決定される、前項１記載のハ
ーフトーン画像生成方法。
ムに分布された最大値および最小値を有する要素を備え
たランダムなパターンから決定される、前項１記載のハ
ーフトーン画像生成方法。
【００５３】３．前記フィルタがガウスフィルタであ
る、前項１記載のハーフトーン画像生成方法。
る、前項１記載のハーフトーン画像生成方法。
【００５４】４．前記フィルタが矩形フィルタである、
前項１記載のハーフトーン画像生成方法。
前項１記載のハーフトーン画像生成方法。
【００５５】５．前記フィルタが三角フィルタである、
前項１記載のハーフトーン画像生成方法。
前項１記載のハーフトーン画像生成方法。
【００５６】６．前記画像が白黒である、前項１記載の
ハーフトーン画像生成方法。
ハーフトーン画像生成方法。
【００５７】７．前記画像はカラーである、前項１記載
のハーフトーン画像生成方法。
のハーフトーン画像生成方法。
【００５８】８．複数の要素を有する中間パターンを生
成し、その各要素が最大値または最小値のいずれかを有
し、前記最大値が前記の予め選択された値であり、複数
の別のパターンを生成し、その各パターンが、前記最大
値を有する要素を、前記中間パターンとは異なる数だけ
有しており、前記中間パターンと前記複数の別のパター
ンとを加算して前記ディザーマトリクスを得る、という
ステップにより前記ディザーマトリクスが生成される、
前項２記載のハーフトーン画像生成方法。
成し、その各要素が最大値または最小値のいずれかを有
し、前記最大値が前記の予め選択された値であり、複数
の別のパターンを生成し、その各パターンが、前記最大
値を有する要素を、前記中間パターンとは異なる数だけ
有しており、前記中間パターンと前記複数の別のパター
ンとを加算して前記ディザーマトリクスを得る、という
ステップにより前記ディザーマトリクスが生成される、
前項２記載のハーフトーン画像生成方法。
【００５９】９．前記「複数の別のパターンを生成す
る」ステップが、前記最大値を有する要素の数が前記中
間パターンよりも少ない１つ以上のパターンを生成し、
前記最小値を有する要素の数が前記中間パターンよりも
少ない１つ以上のパターンを生成する、というステップ
を含む、前項８記載のハーフトーン画像生成方法。
る」ステップが、前記最大値を有する要素の数が前記中
間パターンよりも少ない１つ以上のパターンを生成し、
前記最小値を有する要素の数が前記中間パターンよりも
少ない１つ以上のパターンを生成する、というステップ
を含む、前項８記載のハーフトーン画像生成方法。
【００６０】１０．前記「中間パターンを生成する」ス
テップが、前記ランダムなパターンを前記中間パターン
用の開始パターンとして使用し、前記中間パターンに基
づいて前記フィルタの支持領域を選択し、前記中間パタ
ーンをダミーパターンにコピーし、前記ダミーパターン
を前記フィルタによりフィルタリングし、そのフィルタ
リングされた出力から、最も大きな値を有する要素を有
する位置を最大位置として識別し、最も小さな値を有す
る要素を有する位置を最小位置として識別し、前記中間
パターンの前記最大位置および前記最小位置における要
素を交換し、前記中間パターンが平衡状態に達するま
で、前記「前記中間パターンをダミーパターンにコピー
する」ステップ以降を繰り返す、というステップを含
む、前項８記載のハーフトーン画像生成方法。
テップが、前記ランダムなパターンを前記中間パターン
用の開始パターンとして使用し、前記中間パターンに基
づいて前記フィルタの支持領域を選択し、前記中間パタ
ーンをダミーパターンにコピーし、前記ダミーパターン
を前記フィルタによりフィルタリングし、そのフィルタ
リングされた出力から、最も大きな値を有する要素を有
する位置を最大位置として識別し、最も小さな値を有す
る要素を有する位置を最小位置として識別し、前記中間
パターンの前記最大位置および前記最小位置における要
素を交換し、前記中間パターンが平衡状態に達するま
で、前記「前記中間パターンをダミーパターンにコピー
する」ステップ以降を繰り返す、というステップを含
む、前項８記載のハーフトーン画像生成方法。
【００６１】１１．前記「支持領域を選択する」ステッ
プが、前記パターン中の少数値を見つけ出し、前記パタ
ーン中の前記少数値を有する前記要素間の平均分離Ｄを
決定し、支持領域が実質的に非減少の関数により平均分
離Ｄと関係する支持領域グラフから前記支持領域を決定
する、というステップを含む、前項１０記載のハーフト
ーン画像生成方法。
プが、前記パターン中の少数値を見つけ出し、前記パタ
ーン中の前記少数値を有する前記要素間の平均分離Ｄを
決定し、支持領域が実質的に非減少の関数により平均分
離Ｄと関係する支持領域グラフから前記支持領域を決定
する、というステップを含む、前項１０記載のハーフト
ーン画像生成方法。
【００６２】１２．前記フィルタリング出力の最大値と
最小値との差が更なるフィルタリングで実質的に一定の
ままとなる際に前記中間パターンが前記平衡状態に達し
ている、前項１０記載のハーフトーン画像生成方法。
最小値との差が更なるフィルタリングで実質的に一定の
ままとなる際に前記中間パターンが前記平衡状態に達し
ている、前項１０記載のハーフトーン画像生成方法。
【００６３】１３．前記「前記最大値を有する要素の数
が前記中間パターンよりも少ない１つ以上のパターンを
生成する」ステップが、前記中間パターンをダミーパタ
ーンにコピーし、前記中間パターンに基づいて前記フィ
ルタの支持領域を選択し、前記ダミーパターンを前記フ
ィルタによりフィルタリングし、そのフィルタリングさ
れた出力から、最も大きな値を有する要素を有する位置
を最大位置として識別し、前記中間パターンの前記最大
位置における要素を前記最小値と置換し、前記中間パタ
ーンを前記ダミーパターンにコピーし、前記「フィルタ
の支持領域を選択する」ステップ以降を量子化数分の回
数だけ繰り返して前記ディザーマトリクスの１つのパタ
ーンを生成し、前記中間パターン中の前記最大値を有す
る要素の数が前記量子化数以下になるまで前記「フィル
タの支持領域を選択する」ステップ以降を繰り返す、と
いうステップを含む、前項９記載のハーフトーン画像生
成方法。
が前記中間パターンよりも少ない１つ以上のパターンを
生成する」ステップが、前記中間パターンをダミーパタ
ーンにコピーし、前記中間パターンに基づいて前記フィ
ルタの支持領域を選択し、前記ダミーパターンを前記フ
ィルタによりフィルタリングし、そのフィルタリングさ
れた出力から、最も大きな値を有する要素を有する位置
を最大位置として識別し、前記中間パターンの前記最大
位置における要素を前記最小値と置換し、前記中間パタ
ーンを前記ダミーパターンにコピーし、前記「フィルタ
の支持領域を選択する」ステップ以降を量子化数分の回
数だけ繰り返して前記ディザーマトリクスの１つのパタ
ーンを生成し、前記中間パターン中の前記最大値を有す
る要素の数が前記量子化数以下になるまで前記「フィル
タの支持領域を選択する」ステップ以降を繰り返す、と
いうステップを含む、前項９記載のハーフトーン画像生
成方法。
【００６４】１４．前記「フィルタの支持領域を選択す
る」ステップが、前記パターン中の少数値を見つけ出
し、前記パターン中の前記少数値を有する前記要素間の
平均分離Ｄを決定し、支持領域が実質的に非減少の関数
により平均分離Ｄと関係する支持領域グラフから前記支
持領域を決定する、というステップを含む、前項１３記
載のハーフトーン画像生成方法。
る」ステップが、前記パターン中の少数値を見つけ出
し、前記パターン中の前記少数値を有する前記要素間の
平均分離Ｄを決定し、支持領域が実質的に非減少の関数
により平均分離Ｄと関係する支持領域グラフから前記支
持領域を決定する、というステップを含む、前項１３記
載のハーフトーン画像生成方法。
【００６５】１５．前記「前記最大値を有する要素の数
が前記中間パターンよりも少ない１つ以上のパターンを
生成する」ステップが、前記中間パターンをダミーパタ
ーンにコピーし、前記中間パターンに基づいて前記フィ
ルタの支持領域を選択し、前記ダミーパターンを前記フ
ィルタによりフィルタリングし、そのフィルタリングさ
れた出力から、最も大きな値を有する要素を有する位置
を最大位置として識別し、前記中間パターンの前記最大
位置における要素を前記最小値と置換し、前記中間パタ
ーンを前記ダミーパターンにコピーし、前記「ダミーパ
ターンのフィルタリング」ステップ以降を量子化数分の
回数だけ繰り返して前記ディザーマトリクスの１つのパ
ターンを生成し、前記中間パターン中の前記最大値を有
する要素の数が前記量子化数以下になるまで前記「フィ
ルタの支持領域の選択」ステップ以降を繰り返す、とい
うステップを含む、前項９記載のハーフトーン画像生成
方法。
が前記中間パターンよりも少ない１つ以上のパターンを
生成する」ステップが、前記中間パターンをダミーパタ
ーンにコピーし、前記中間パターンに基づいて前記フィ
ルタの支持領域を選択し、前記ダミーパターンを前記フ
ィルタによりフィルタリングし、そのフィルタリングさ
れた出力から、最も大きな値を有する要素を有する位置
を最大位置として識別し、前記中間パターンの前記最大
位置における要素を前記最小値と置換し、前記中間パタ
ーンを前記ダミーパターンにコピーし、前記「ダミーパ
ターンのフィルタリング」ステップ以降を量子化数分の
回数だけ繰り返して前記ディザーマトリクスの１つのパ
ターンを生成し、前記中間パターン中の前記最大値を有
する要素の数が前記量子化数以下になるまで前記「フィ
ルタの支持領域の選択」ステップ以降を繰り返す、とい
うステップを含む、前項９記載のハーフトーン画像生成
方法。
【００６６】１６．前記「前記最小値を有する要素の数
が前記中間パターンよりも少ない１つ以上のパターンを
生成する」ステップが、前記中間パターンをダミーパタ
ーンにコピーし、前記中間パターンに基づいて前記フィ
ルタの支持領域を選択し、前記ダミーパターンを前記フ
ィルタによりフィルタリングし、そのフィルタリングさ
れた出力から、最も小さな値を有する要素を有する位置
を最小位置として識別し、前記中間パターンの前記最小
位置における要素を前記最大値と置換し、前記中間パタ
ーンを前記ダミーパターンにコピーし、前記「フィルタ
の支持領域の選択」ステップ以降を量子化数分の回数だ
け繰り返して前記ディザーマトリクスの１つのパターン
を生成し、前記中間パターン中の前記最小値を有する要
素の数が前記量子化数以下になるまで前記「フィルタの
支持領域の選択」ステップ以降を繰り返す、というステ
ップを含む、前項９記載のハーフトーン画像生成方法。
が前記中間パターンよりも少ない１つ以上のパターンを
生成する」ステップが、前記中間パターンをダミーパタ
ーンにコピーし、前記中間パターンに基づいて前記フィ
ルタの支持領域を選択し、前記ダミーパターンを前記フ
ィルタによりフィルタリングし、そのフィルタリングさ
れた出力から、最も小さな値を有する要素を有する位置
を最小位置として識別し、前記中間パターンの前記最小
位置における要素を前記最大値と置換し、前記中間パタ
ーンを前記ダミーパターンにコピーし、前記「フィルタ
の支持領域の選択」ステップ以降を量子化数分の回数だ
け繰り返して前記ディザーマトリクスの１つのパターン
を生成し、前記中間パターン中の前記最小値を有する要
素の数が前記量子化数以下になるまで前記「フィルタの
支持領域の選択」ステップ以降を繰り返す、というステ
ップを含む、前項９記載のハーフトーン画像生成方法。
【００６７】１７．前記「フィルタの支持領域の選択」
ステップが、前記パターン中の少数値を見つけ出し、前
記パターン中の前記少数値を有する前記要素間の平均分
離Ｄを決定し、支持領域が実質的に非減少の関数により
平均分離Ｄと関係する支持領域グラフから前記支持領域
を決定する、というステップを含む、前項１６記載のハ
ーフトーン画像生成方法。
ステップが、前記パターン中の少数値を見つけ出し、前
記パターン中の前記少数値を有する前記要素間の平均分
離Ｄを決定し、支持領域が実質的に非減少の関数により
平均分離Ｄと関係する支持領域グラフから前記支持領域
を決定する、というステップを含む、前項１６記載のハ
ーフトーン画像生成方法。
【００６８】１８．前記「前記最小値を有する要素の数
が前記中間パターンよりも少ない１つ以上のパターンを
生成する」ステップが、前記中間パターンをダミーパタ
ーンにコピーし、前記中間パターンに基づいて前記フィ
ルタの支持領域を選択し、前記ダミーパターンを前記フ
ィルタによりフィルタリングし、そのフィルタリングさ
れた出力から、最も小さな値を有する要素を有する位置
を最小位置として識別し、前記中間パターンの前記最小
位置における要素を前記最大値と置換し、前記中間パタ
ーンを前記ダミーパターンにコピーし、前記「ダミーパ
ターンのフィルタリング」ステップ以降を量子化数分の
回数だけ繰り返して前記ディザーマトリクスの１つのパ
ターンを生成し、前記中間パターン中の前記最小値を有
する要素の数が前記量子化数以下になるまで前記「フィ
ルタの支持領域の選択」ステップ以降を繰り返す、とい
うステップを含む、前項９記載のハーフトーン画像生成
方法。
が前記中間パターンよりも少ない１つ以上のパターンを
生成する」ステップが、前記中間パターンをダミーパタ
ーンにコピーし、前記中間パターンに基づいて前記フィ
ルタの支持領域を選択し、前記ダミーパターンを前記フ
ィルタによりフィルタリングし、そのフィルタリングさ
れた出力から、最も小さな値を有する要素を有する位置
を最小位置として識別し、前記中間パターンの前記最小
位置における要素を前記最大値と置換し、前記中間パタ
ーンを前記ダミーパターンにコピーし、前記「ダミーパ
ターンのフィルタリング」ステップ以降を量子化数分の
回数だけ繰り返して前記ディザーマトリクスの１つのパ
ターンを生成し、前記中間パターン中の前記最小値を有
する要素の数が前記量子化数以下になるまで前記「フィ
ルタの支持領域の選択」ステップ以降を繰り返す、とい
うステップを含む、前項９記載のハーフトーン画像生成
方法。
【００６９】１９．前記ディザーマトリクスがｎ×ｍの
要素を有し、前記ディザーマトリクスがｐのパターンを
有し、各要素が１または０の値を有し、１つのパターン
とその次のパターンとの間での１に等しい値を有する要
素の数の差が（ｍ×ｎ）／（ｐ−１）によって決まる、
前項１記載のハーフトーン画像生成方法。
要素を有し、前記ディザーマトリクスがｐのパターンを
有し、各要素が１または０の値を有し、１つのパターン
とその次のパターンとの間での１に等しい値を有する要
素の数の差が（ｍ×ｎ）／（ｐ−１）によって決まる、
前項１記載のハーフトーン画像生成方法。
【００７０】
【発明の効果】本発明は上述のように構成したので、膨
大量の計算を必要とすることなく、グレースケール画像
からハーフトーン画像を生成することが可能となる。ま
た、本方法は、ラスタグラフィックスおよびベクトルグ
ラフィックスの両方に適したものであり、更に、ハーフ
トーン画像のグレーレベルパターンをほぼ均一なものと
することができる。
大量の計算を必要とすることなく、グレースケール画像
からハーフトーン画像を生成することが可能となる。ま
た、本方法は、ラスタグラフィックスおよびベクトルグ
ラフィックスの両方に適したものであり、更に、ハーフ
トーン画像のグレーレベルパターンをほぼ均一なものと
することができる。
【図１】従来のハーフトーン画像のグレーレベルパター
ンを示す説明図である。
ンを示す説明図である。
【図２】本発明により生成した２つのディザーパターン
を示す説明図である。
を示す説明図である。
【図３】グレースケール画像をハーフトーン画像に変換
するための本発明を組み込んだコンピュータ装置を示す
説明図である。
するための本発明を組み込んだコンピュータ装置を示す
説明図である。
【図４】本発明のディザーマトリクスを用いてグレース
ケール画像から生成されたハーフトーン画像を示す説明
図である。
ケール画像から生成されたハーフトーン画像を示す説明
図である。
【図５】多数のパターンを有する本発明のディザーマト
リクスの一部を示す説明図である。
リクスの一部を示す説明図である。
【図６】本発明のディザーマトリクスの生成ステップを
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
【図７】本発明の中間パターンを示す説明図である。
【図８】特殊フィルタの２つの好適実施例を示す説明図
である。
である。
【図９】特殊フィルタの別の２つの好適実施例を示す説
明図である。
明図である。
【図１０】本発明における中間パターンの生成ステップ
を示すフローチャートである。
を示すフローチャートである。
【図１１】１パターンから本発明のための特殊フィルタ
の支持領域を選択するステップを示すフローチャートで
ある。
の支持領域を選択するステップを示すフローチャートで
ある。
【図１２】本発明の支持領域を示すグラフである。
【図１３】本発明のフィルリングされた出力を示すグラ
フである。
フである。
【図１４】中間パターンよりも１が少ない本発明におけ
るディザーマトリクスのパターンを生成するステップを
示すフローチャートである。
るディザーマトリクスのパターンを生成するステップを
示すフローチャートである。
【図１５】中間パターンよりも０が少ない本発明におけ
るディザーマトリクスのパターンを生成するステップを
示すフローチャートである。
るディザーマトリクスのパターンを生成するステップを
示すフローチャートである。
【図１６】本発明による差を示すグラフである。
100 コンピュータ装置 102 グレースケール画像 104 ハーフトーン画像 110 ディザーマトリクス 112 領域 114 グレースケール画像画素 116 ハーフトーン画像画素 118 要素 130,140,160 パターン 300 中間パターン 320 ガウスフィルタ 322,326,332 支持領域 324 三角フィルタ 328 矩形フィルタ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平２−257768（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−192364（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−114159（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 5/00 200 H04N 1/405
Claims (10)
- 【請求項１】ディザーマトリクスを用いてグレースケー
ル画像からハーフトーン画像を生成する方法であって、 前記ハーフトーン画像、前記グレースケール画像、およ
び前記ディザーマトリクスがそれぞれ１つずつ領域を占
有し、それら３つの領域が互いに実質的に等しく、 前記ハーフトーン画像と前記グレースケール画像とがそ
れぞれ複数の画素を有し、その各画素が値を１つずつ有
し、 前記ディザーマトリクスが、複数のパターンにより生成
される複数の要素を有し、その各パターンもまた複数の
要素を有し、その各パターン中の各要素がそのパターン
中の位置を１つずつ占有し、その各要素が値を１つずつ
有しており、 この方法が、 前記グレースケール画像の各画素の値を前記ディザーマ
トリクス中の要素の値と比較し、その比較結果に基づい
て前記ハーフトーン画像の対応画素の値を決定する、と
いうステップを含み、 前記ディザーマトリクスの各パターン中の各要素の値
が、支持領域を有する単一ピークの正のフィルタにより
決定され、前記ピークが前記支持領域のほぼ中央にあ
り、前記複数のパターンのうちの 所与のパターンについて、
前記支持領域が該所与のパターン中の予め選択された値
の平均分離に依存して決定されて、前記の予め選択され
た値を有する全ての要素が該所与のパターンにわたりほ
ぼ均一に分布される、 ということを特徴とする、前記ハーフトーン画像生成方
法。 - 【請求項２】各パターン中の各要素の値が、ランダムに
分布された最大値および最小値を有する要素を備えたラ
ンダムなパターンから決定される、請求項１にに記載の
ハーフトーン画像生成方法。 - 【請求項３】前記フィルタがガウスフィルタである、請
求項１に記載のハーフトーン画像生 成方法。 - 【請求項４】前記フィルタが矩形フィルタである、請求
項１に記載のハーフトーン画像生成方法。 - 【請求項５】前記フィルタが三角フィルタである、請求
項１に記載のハーフトーン画像生成方法。 - 【請求項６】前記画像が白黒である、請求項１に記載の
ハーフトーン画像生成方法。 - 【請求項７】前記画像がカラーである、請求項１に記載
のハーフトーン画像生成方法。 - 【請求項８】複数の要素を有する中間パターンを生成
し、その各要素が最大値または最小値のいずれかを有
し、前記最大値が前記の予め選択された値であり、 複数の別のパターンを生成し、その各パターンが、前記
最大値を有する要素を、前記中間パターンとは異なる数
だけ有しており、前記中間パターンと前記複数の別のパ
ターンとを加算して前記ディザーマトリクスを得る、 というステップにより前記ディザーマトリクスが生成さ
れる、請求項２に記載のハーフトーン画像生成方法。 - 【請求項９】前記「複数の別のパターンを生成する」ス
テップが、 前記最大値を有する要素の数が前記中間パターンよりも
少ない１つ以上のパターンを生成し、 前記最小値を有する要素の数が前記中間パターンよりも
少ない１つ以上のパターンを生成する、 という各ステップを含む、請求項８に記載のハーフトー
ン画像生成方法。 - 【請求項１０】前記「中間パターンを生成する」ステッ
プが、 前記ランダムなパターンを前記中間パターンのための開
始パターンとして使用 し、 前記中間パターンに基づいて前記フィルタの支持領域を
選択し、 前記中間パターンをダミーパターンにコピーし、 前記ダミーパターンを前記フィルタによりフィルタリン
グし、 そのフィルタリングされた出力から、最も大きな値を有
する要素を有する位置を最大位置として識別し、最も小
さな値を有する要素を有する位置を最小位置として識別
し、 前記中間パターンの前記最大位置および前記最小位置に
おける要素を交換し、 前記中間パターンが平衡状態に達するまで、前記「前記
中間パターンをダミーパターンにコピーする」ステップ
以降を繰り返す、 という各ステップを含む、請求項８に記載のハーフトー
ン画像生成方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US060285 | 1993-05-11 | ||
| US08/060,285 US5317418A (en) | 1993-05-11 | 1993-05-11 | Halftone images using special filters |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0757082A JPH0757082A (ja) | 1995-03-03 |
| JP3327680B2 true JP3327680B2 (ja) | 2002-09-24 |
Family
ID=22028549
Family Applications (1)
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