JP3347173B2 - 量子化されたディジタル・カラー画像において、輪郭を最小化する画像作成システム及び関連する方法 - Google Patents

量子化されたディジタル・カラー画像において、輪郭を最小化する画像作成システム及び関連する方法

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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は一般的に、ディジタル画
像処理の分野に関し、より詳細には量子化したディジタ
ル画像から輪郭効果を除去するシステムおよび方法に関
する。
【０００２】
【従来の技術】ディジタル画像、特にカラー画像を処理
する場合には、ディジタル画像を形成する各画素を表わ
すディジタル値に対して量子化を施す操作がしばしば必
要となる。カラーの量子化においてはこれら量子化した
ディジタル値により生成された画像中に、実際の輪郭と
異なるものが生成されることがある。カラースペース上
で互いに近い色が空間的に隣接した画素に存在する場
合、量子化によって異なる色に対応づけられ、これによ
って輪郭が発生する。この輪郭現象は通常、画像の変化
が小さい領域（以下、スムース領域と呼ぶ）に発生し、
一方人間の視覚システムはこのような領域でのノイズに
対する許容度が比較的小さいため、非常に目障りに感じ
る。特にこのノイズは相互に関連しあって線や円を形成
しやすく、人間の眼に知覚されやすい。
【０００３】画像におけるこの輪郭効果の除去は、これ
まで多くの特許および論文の主題となっている。
【０００４】図１に、原画像を表わす量子化された入力
信号Ｑp を生成するのに用いる、従来技術による量子化
システム１０を示す。量子化システム１０は本発明の実
施に利用しうるものである。このシステムは下記のもの
からなる。量子化器２０は、加算器２２の出力から受信
される信号Ｃ’p を入力とする。加算器２２は原入力画
像信号Ｃp および誤差拡散フィルタ２８からの出力を入
力として受け取る。差分ノード２６は信号Ｃ’p および
Ｑp を入力として受け取り、これら２つの信号の差を出
力Ｎp として供給し、出力Ｎp を誤差拡散フィルタ２８
の入力とする。
【０００５】動作は次の通りである。原画像の画素はラ
スター走査され、画素位置ｐにおける非量子化カラーベ
クトルＣp ＝[ Ｒ，Ｇ，Ｂ] ｔを形成する。カラーベク
トルＣp は前回の量子化の誤差の加重合計値（フィルタ
２８のフィルタ動作により加えられる重み）により修正
され、修正カラーベクトルＣ’p を得る。次に修正カラ
ーベクトルＣ’p を量子化し、カラー値のパレットの最
も近い色Ｑp を得る。続いて差分ノード２６において量
子化誤差Ｎp を決定し、誤差拡散フィルタ２８および加
算ノード２２を経由して、量子化していない別の画素Ｃ
p に送る。誤差拡散フィルタ２８は信号Ｎp に対して高
域通過特性を持つフィルタである。これは、人間の眼が
高い周波数の誤差要素に対してより鈍感であることから
望ましいものである。これにより、スムースに変化する
領域においては誤差拡散により高周波のノイズパターン
が加えられ、量子化誤差の相関特性を相殺し、輪郭が除
去される。この方法における１つの潜在的な欠陥とし
て、もし誤差拡散フィルタにより累積される誤差が逆極
性を持つ他の誤差により相殺されない場合、誤差拡散フ
ィルタは不安定な望ましくない加工を生ずることがあ
る。
【０００６】図２は、他の従来技術による方法であり、
量子化に先立ち周期的ノイズパターンｄ（ｋ，ｌ）を付
与できるようにしたものである。ノイズパターンが発生
器３０により生成され、信号Ｃ（ｉ，ｊ）に付与されて
加算器３２により信号 Ｃ’（ｉ，ｊ）が作成される。
信号Ｃ’（ｉ，ｊ）は次に量子化器２０に加えられる。
これを等式で記せば以下の通りである。
【０００７】
【数３】 ここで、ｄ（ｋ，ｌ）はＮ×Ｎのベクトルエントリーを
持つディザ（dither)マトリックスである。次にカラー
Ｃ’（ｉ，ｊ）はパレット内の最も近い色Ｑ（ｉ，ｊ）
に量子化される。マトリックスｄは、平均値がゼロであ
って、高周波特性を有する分光エネルギーを持つものを
選ぶ。一定の色からなる領域はパレットの類似の色に量
子化されるため、相関を持つ輪郭誤差を相殺する。図２
は量子化器２０による処理を示しており、量子化器２０
は、加算ノード３２の入力にディザ・マトリックス３０
の出力を加えて生成した信号Ｃ' （ｉ，ｊ）を受信す
る。カラー画像に対し、画像に依存するパレットを用い
て指定のディザ（不規則な変化）を加える方法は、次の
点が最も難しい。
【０００８】即ち、色はカラースペース上で一様な分布
をしていないため隣接する色の間の距離はスペース上で
大きく異なり、このため画像内の一定の色のすべての領
域に満足すべきディザを施すようなディザ・マトリック
スを得ることがほとんど不可能なことである。Ｃ．ボー
マン等は論文「カラー・イメージ・ディスプレイ・ウィ
ズ・ア・リミテッド・パレット・サイズ（Color Image
Display With a Limited Palette Size) 」−−1989年
11月8-10日ペンシルバニア州フィラデルフィアにおけ
る、ビジュアル通信およびイメージ処理に関するＳＰＩ
Ｅ（写真・光学計測技術者協会）会議論文集（Proc. of
SPIE Conf. on Visual Comm. and ImageProc.,）第119
9巻 522-533頁−−において、実画素の色に最も近いＱ1
およびＱ2 なる２つのパレット・カラーのみにより局
所的にディザを施す方法を提案している。ディザ信号は
次に［−１／２，１／２］の範囲のスカラー量のディザ
値ｄ（ｋ，ｌ）のマトリックスによりベクトル（Ｑ2 -
Ｑ1) で変調される。この方法の欠点は、画素に対して
２つの最も近接したパレット・カラーを見出だす計算に
多大の時間・費用を要することである。さらに、小さな
空間領域のなかでカラーQ1およびQ2、したがってディザ
・マトリックスの方位が急激に変化する場合がある。こ
のような状況においては輪郭が十分に除去されない場合
が起りうる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】上述の誤差拡散の方
法、ディザを付加する方法はともに、認識する色の数の
増加に対し解像度が犠牲となる。誤差拡散あるいはディ
ザを画像全体にわたり施すと、特に画像の辺縁部分ある
いはビジー領域において、空間的な詳細さが失われると
いう問題がある。
【００１０】以上より、本発明の目的は、量子化された
ディジタルカラー画像から輪郭効果を除去するためのシ
ステムおよび関連する方法の提供にある。
【００１１】また、本発明の他の目的は、量子化された
ディジタルカラー画像の輪郭を迅速に決定する手段の提
供にある。
【００１２】さらに他の目的は、量子化されたディジタ
ルカラー画像の２種以上の色からなる輪郭を除去する方
法の提供にある。
【００１３】
【課題を解決するための手段および作用】本発明は、輪
郭の存在を識別し、輪郭を含む画像領域のみに修正アル
ゴリズムを適用することによって、迅速に、かつビジー
領域の画像品質を損なうことなく処理する方法を提供す
る。
【００１４】本発明は選択的な輪郭除去を行なう方法及
びそのアルゴリズムを提供する。この方法の新規性は、
輪郭の存在を画像全体にわたって調査する必要がなく、
輪郭除去ステップにおいて輪郭のウィンドウ内の領域の
みを調べるだけでよいことにある。さらに従来のディザ
と異なり、輪郭除去が画素の量子化ステップ内に集約さ
れていないこと、このため輪郭除去の過程で入力の色か
らパレットの色へ再マッピングを行なう必要がないこと
がある。実際、このアルゴリズムへの入力は、ディジタ
ル原画像、量子化されたディジタルカラー画像のいずれ
であってもよい。 本発明による量子化ディジタルカラ
ー画像における輪郭効果を最小とするための好ましい実
施態様は、下記のステップを有する。すなわち、ａ）原
画像および量子化ディジタルカラー画像の各カラー画素
の輝度を測定するステップと、ｂ）原ディジタルカラー
画像のビジー領域（画像変化の大なる領域）および非ビ
ジー領域（即ちスムース領域）を決定するステップと、
ｃ）原ディジタルカラー画像の輝度の変化（勾配）をス
ムース領域について測定するステップと、ｄ）量子化さ
れたディジタルカラー画像の輝度の変化を、上記と同一
のスムース領域について測定するステップと、ｅ）原画
像の輝度の変化と、量子化された輝度の変化の差を測定
するステップと、ｆ）輪郭を示すしきい値を選択するス
テップと、ｇ）ステップｅ）の差をステップｆ）の選択
されたしきい値と比較し、しきい値を超えている場合に
は関連する画素が輪郭である旨の印をつけるステップ
と、ｈ）各々の量子化されたディジタルカラー画像に対
R>し、画素の周囲のウィンドウ内の輪郭の印を探すステ
ップと、ｉ）輪郭が検出された場合、その画素に設定す
べき新たな色を決定するステップとを有する。
【００１５】
【実施例】本発明による処理手順を２つのステップ、即
ち輪郭検出と輪郭除去に分けて以下に説明する。
【００１６】−輪郭の検出− 量子化されたカラー画像における輪郭の存在を、図３に
示す方法により検出する。画像の中で、原画像では輝度
が極めてスムースに変化しているが、一方、量子化され
た画像では不連続に変化する領域を調べる。輝度の変化
を用いるのは、人間の視覚系では色度よりも輝度の連続
的な変化の方がより知覚されやすいためである。カラー
ベクトルＣp の輝度値ｙp は式 ｙp ＝ａ t ・Ｃp で与
えられる。ここでａ t の値は簡単のため、Ｒ，Ｇ，Ｂ成
分に対して [ 1/4, 1/2, 1/4 ]とする。（即ち、緑の成
分に対しより大きい重みづけを与える。これは、この信
号の視感度が最も高いためである。）上記の計算がブロ
ック３６で行なわれる。また、変換式ｙp ’＝Ｔ [ ｙ
p ] による変換も行なうことができる。ここでＴは、あ
らかじめ定められた変換法であり、輝度レベルの相違に
対する知覚が観察者により異なることを反映させるため
に用いる。変換Ｔはブロック３８で行なわれる。折れ線
を用いた変換の例を図４に示す。この変換は中間レベル
の輝度差を強調し、輝度の非常に高い部分、低い部分の
両端部分を抑制する。以下の記述では簡単のためｙp を
変換後の輝度値とする。画像のスムースな領域に対して
のみ輪郭の探索を行なうため、原画像を８×８画素のブ
ロックに分割し、ブロックｋについて、そのブロック内
の輝度値の差の絶対値の総和をアクティビティ値αkと
定め、次式により求める。
【００１７】
【数４】 ここで、ｙk はブロックｋにおける輝度の平均値であ
り、和はブロックｋ内のすべての画素に対して求める。
ブロック４０がαk を算出する。αk があらかじめ定め
たしきい値ｔαより低い値である場合のみ輪郭があると
判定する。判定ブロック４２において比較を行ない、も
しαk がしきい値より大であるか、または等しいならば
ブロックｋはスムース領域でないとする。もしαk がし
きい値より小ならばブロックｋはスムース領域である。
これにより辺縁やビジー領域について輪郭を探索するを
無視することができる。しきい値ｔαはスムースの基準
をどのように採りたいかにより変えることができる。簡
単のため、選択したｔαの値に対して生ずる出力画像を
観察することにより、アクティビティ値のしきい値を固
定としうる。輪郭を定義する尺度として、原画像と量子
化画像の輝度勾配の差と定める。輝度勾配の差が一定の
量を超えている場合が即ち輪郭が存在する場合である。
システムブロック４６が輝度勾配および輝度勾配の差の
算出のために用いられ、その詳細を図５に示す。量子化
画像Ｑp は中間フィルタ４４に送られ、γp 計算ブロッ
ク４６の入力とする。
【００１８】図５では、ディジタル化された原カラー画
像をソーベル（Sobel)演算機能ブロック５０に送り、絶
対値▽ｙH および▽ｙV を出力する。それらを加算器５
２により加算する。同様に、量子化されたディジタル・
カラー画像をソーベル演算機能ブロック５０’および加
算器５２’に送り、差分器５４により加算器５２と加算
器５２’の出力の差γを決定する。図５のシステムブロ
ックに、次式を組み込む。
【００１９】
【数５】 ここで、▽ｙH および▽ｙV はソーベル演算の水平およ
び垂直方向の出力である。なお、ソーベル演算について
は「ディジタルイメージ・プロセッシング (Digital Im
age Processing) 」（Ｒ．Ｃ．ゴンザレス（Gonzalez)
，Ｐ．ウィンツ (Wintz)著，アディソン＝ウェスレー
(Addison-Wesley) １９８７年刊）に記述されている。
▽ｙp Ｑおよび▽ｙp Ｃを、位置ｐにおける量子化画像
および原画像の勾配とすると、輪郭の尺度γp は次式で
定義される。
【００２０】
【数６】 実際にはソーベル演算により勾配がスムースとなるた
め、輪郭マップは不鮮明となり明確に定義されなくな
る。また、量子化は平坦（スムース）な領域に粒状の画
像を生ずることがあり、このため端のマップは一般にノ
イズが多くなり、γp が大きな値となる。より正確かつ
きれいな輪郭マップを得るため、勾配の計算に先立ち、
量子化画像を中間フィルタにかける。これによって量子
化による粒状の生成物を除去でき、輪郭の端を細くする
ことができる。さらに輪郭を細くするには、あらかじめ
定めた輪郭しきい値ｔγより小さいγp を廃棄する。こ
の演算は判定ブロック４８で行なう。ここでも、輪郭の
しきい値はどのような出力を得たいかによって可変とす
ることができる。最後に、原画像での勾配が４．０に満
たない個所（即ち、画像が実質的に平坦即ちスムースで
ある個所）の輪郭を廃棄する。最終的な輪郭マップを得
ると、もはや原画像は必要なくなる。以下の処理は量子
化画像についてのみ行なう。
【００２１】次に、輪郭の除去について説明する。この
ステップの基本となる考えは、輪郭画素のウィンドウ内
にある各画素ｐの値を、２つのＮ×Ｎのオフセットマト
リックスＤx およびＤy により定まる画素ｑの値によっ
て置き換えるということである。もしｐが輪郭画素のウ
ィンドウ内になければ、その値は変更しない。このアル
ゴリズムを説明するため、仮にｐ＝（ｉ，ｊ）の位置が
輪郭画素のウィンドウの中にあるとする。オフセット値
ｘおよびｙはオフセットマトリックスＤx およびＤy よ
り抽出される。ここで、 ｘ＝Ｄx （ｉ mod Ｎ，ｊ mod Ｎ），ｙ＝Ｄy （ｉ m
od Ｎ，ｊ mod Ｎ） であり、Ｎはオフセットマトリックスの大きさである。
画素ｑの座標は、（ｉ＋ｘ，ｊ＋ｙ）で与えられる。図
６の流れ図はこれらのステップを示しており、量子化し
た画像のＱ’p （ｉ，ｊ）で表わされる画素値を、Ｑ’
q （ｉ＋ｘ，ｊ＋ｙ）に置き換える。判定ブロック６２
で、画素が輪郭ウィンドウの中にあるか否かの判定のた
めに検査がされ、もし範囲外であればボックス６０のご
とく画素値は元のままとし、変更のない画素を新しい画
像の部分とする。もし画素が輪郭のウィンドウ内であれ
ば、ブロック６４の計算を行ない、ボックス６６に記す
オフセット値ｘおよびｙを得る。決定したオフセット値
ｘおよびｙにより、ブロック６８に示すように、Ｑ’q
（ｉ＋ｘ，ｊ＋ｙ）をＱ’p （ｉ，ｊ）の代わりに置き
換え、新しい画像の値とする。
【００２２】次に、実行方法について説明する。このア
ルゴリズムを実行する場合、いくつかのパラメータにつ
いては画像上での効果を観察しながら最適値を見出だ
す。使用する中間フィルタは３ポイントの１次元中間フ
ィルタであり、これをまず水平方向ついで垂直方向に適
用する。このフィルタは演算の面から実現が容易であ
り、またノイズを除去し輪郭の端を細くする上で効果の
あるものである。フィルタをかけることにより輪郭の検
出が改善されるが、画像の最終品質にとって限界に近い
改善であることを指摘しておくべきであろう。また実際
にはフィルタを通すことにより余分な時間がかかるが、
検査する輪郭領域の数が減り時間が短縮するので、所要
時間は相殺される。
【００２３】輪郭除去のアルゴリズムにおいて考慮すべ
きパラメータが３つある。第１はウィンドウの大きさで
ある。この発明の好ましい実施態様ではウィンドウの大
きさとして３×３を使用している。ウィンドウを大きく
するほど、変化の傾斜（ramp) はよりスムースとなる。
第２のパラメータはオフセットマトリックスのエントリ
ー値である。この実施例では−３から＋３の範囲を用い
ている。観察の結果、エントリー値の範囲を大きくする
ほど、変化の傾斜はよりスムースとなる。第３のパラメ
ータはオフセットマトリックスの大きさである。この好
ましい実施態様では、初期の実装では４×４を使用して
いる。オフセットマトリックスを大きくするほど、結果
の画像は構造的でなくなる。
【００２４】本明細書では好ましい実施態様と考えられ
る内容を記したが、本発明の本質的な精神から逸脱する
ことなく、多くの変更・改良をなしうることもまた明ら
かであろう。
【００２５】以下に示す表１から表２０は、本発明の実
施に使用したコンピュータプログラムのリストである。
輪郭検出プログラムはＵＮＩＸを用いたＳＵＮワークス
テーション上で走行させ、画素置換プログラムは、ＭＡ
Ｃ IIci パーソナルコンピュータ上で走行させた。コン
ピュータシステムは説明の簡略化のため図面には省略し
たが、商業的価値をもつ速度でディジタル画像の処理ス
テップを実行できるコンピュータが必要であることが理
解されよう。
【００２６】
【表１】
【表２】
【表３】
【表４】
【表５】
【表６】
【表７】
【表８】
【表９】
【表１０】
【表１１】
【表１２】
【表１３】
【表１４】
【表１５】
【表１６】
【表１７】
【表１８】
【表１９】
【表２０】 −表１のコメント訳文− /* 本プログラムは調色したカラー画像の輪郭を検出
し、それらの輪郭において隣接する２色の間で局部的デ
ィザ処理を行なう。
【００２７】入力： １）原画像 ３フレーム ２）調色した画像のインデックスファイルおよびカラー
マップ ３）量子化レベル数 ４）出力（ディザ）インデックスファイル ５）画像の大きさ ６）折れ線による輝度変換の格納ファイル 以下のステップを実行する。
【００２８】１）輪郭の検出 量子化インデックス画像を中間フィルタにかける。
【００２９】原画像と量子化画像の輝度成分を求める。
【００３０】原画像と量子化画像の輝度勾配を比較し、
（画像のスムース領域において）、それを輪郭の尺度と
して使用する。
【００３１】２）局部的ディザ処理 輪郭の各点で、隣接部分から支配的な２色を抽出する。
【００３２】輪郭の近傍で、各輪郭の境界にある２色の
フラクションを計算する。
【００３３】フラクションを従来技術によるディザマト
リックスと比較し、局部的ディザ処理を行ない、これを
画像中繰り返す。 */ /* 乱数発生器 */ /* 画像の大きさなどの格納用 */ /* ファイル ”param.h ”内に、下記の変数を定義
する。
【００３４】 変数 値 摘要 max 600 画像の縦および横の最大 nvalues 256 量子化レベルの最大数 bsize 8 活性ブロックのサイズ nblocks max/bsize 画像の行あたりのアクティビティブロックの最大値 mwsize 5 中間のウィンドウの最大サイズ msize 5 中間ウィンドウサイズのデフォルト値 −表２のコメント訳文− wsize 9 ディザ・フラクション計算用のウィンドウサイズ athresh 400 輝度アクティビティのしきい値 gthresh 5 平坦の基準とする勾配のしきい値 */ /* ストラクチャ １）ある画素の勾配用のストラクチャ 量の情報と方向の情報の両方に使用可能 現在は量の情報のみ含む。 */ /* ２）輪郭境界での２色に関する情報と２色の相対比率を含むストラクチャ */ /* 外部変数 */ /* 輝度成分 */ −表３のコメント訳文− /* 画像ファイル名の読み込み */ −表４のコメント訳文− /* カラー表を 配列 rq,gq,bq へ読み込み */ −表５のコメント訳文− /* 以下を実行し、画像サブブロック内のアクティビティを計算する。アクティ ビティが小の場合は原画像と量子化画像の勾配を比較する。勾配の差が輪郭を示 す。*/ /* アクティビティブロックの先頭 */ /* 初期設定 */ −表６のコメント訳文− /* 画像ループ */ /* ファイル内の正しい位置に到達 */ /* 行単位で原画像を読み出し */ /* 輝度成分を計算 */ /* 簡略化した輝度計算*/ /* 輝度の配列 "lumim" から、ブロックのアクティビティ度を得る */ /* 量子化画像をファイル "out" に読み出す */ /* 量子化画像を中間フィルタにかけ、配列 "quant" に格納 */ −表７のコメント訳文− /* 配列 "quant" を初期設定 */ /* 中間フィルタリングを実行 */ /* フィルタリングした量子化画像の輝度を求め、配列 "lumq" に格納 */ /* 折れ線変換を用いて輝度値を変換 */ /* 画像の大きさをブロックサイズの整数倍とする */ /* 原画像と量子化画像の勾配をアクティビティ小の領域についてのみ計算 */ /* (i,j) の勾配の差を mg に返す */ −表８のコメント訳文− /* アクティビティが小の場合 */ /* 配列 "out" の初期設定 */ /* 輪郭マップをしきい値で切り２進化し配列 "out" に格納 */ /* 独立した輪郭点を取り除き、表示用のスケールに設定。
【００３５】 輪郭点が 5x5 のウィンドウから独立している場合は取り除く */ /* (i,j) に関する 5x5 平方のウィンドウの境界内の全画素につき合計 */ /* 独立する場合は削除 */ −表９のコメント訳文− /* 各輪郭画素に行き境界の２色を得る */ /* 重みづけ配列を初期設定 */ /* ヒストグラムとヒストグラム・インデックスの配列を初期設定 */ /* フラクション計算用のウィンドウサイズは、外部変数wsize にあり */ /* 色カウントのしきい値の下限 */ /* 色カウントのしきい値の上限 */ /* 画像のループ */ /* (i,j) の周辺の正方形ウィンドウ内の支配的な２色を探す */ /* ヒストグラムに色を集積 */ /* 第１の色の出現 */ /* 色の最大数の計数 */ /* 第２の支配的な色を探す */ −表１０のコメント訳文− /* ヒストグラム配列を再初期設定 */ /* 表示のためスケールを逆転し、出力ファイルに書き込み */ −表１１のコメント訳文− /* 輪郭におけるカラーのフラクションを計算し、量子化画像にディザを加える */ /* ディザ・マトリックスを読み出し、配列 "DF" に格納する */ /* 量子化画像ファイルの先頭に戻す */ /* 最初の数行は処理しない */ /**** 画像ループ ****/ /* フラクションとディザの計算 */ −表１２のコメント訳文− /* 正方形ウィンドウへ進み近傍の輪郭をさがす */ −表１３のコメント訳文− /* 近傍に輪郭なし */ /* 正方形の近辺の２色について色のカウントを計算 */ /* 水平および垂直方向のフラクションの緩やかなロールオフを確保 */ −表１４のコメント訳文− /* カラーカウントを更新 */ −表１５のコメント訳文− /* 機能 getact は h x w ブロックにおける局所的アクティビティを計算。ア クティビティ度は差分の絶対値の平均 */ /* ブロック内の画素数 */ −表１６のコメント訳文− /* ブロックの平均の計算 */ /* 差分の絶対値の平均の計算 */ /* 機能 myabs は整数の引数の絶対値を返す */ /* 最も近い整数を返す機能 */ −表１７のコメント訳文− /* 量子化画像の点 (i,j) における勾配 */ /* 原画像の点 (i,j) における勾配 */ /* 解析のためのみ */ /* 勾配の差 */ /* 平坦さのしきい値は外部定義変数−gthresh で与えられる */ /* 輪郭はより大きな傾斜をもつ必要あり */ /* median() − 正方形ウィンドウを用いて画像の中間値を計算 */ /* 画像は 幅×高さ の大きさからなる */ /* 外部変数：（出力画像配列を除きすべて既知） */ /* 画像の大きさ */ −表１８のコメント訳文− /* 量子化のレベル数*/ /* 中間のウィンドウサイズは変数 "msize" */ /* quant[i][j] の初期設定＝out[i][j] を仮定 */ /* 画像のループ */ /* ヒストグラム配列を初期設定 */ /* 行の最初の画素につきヒストグラムカウントを初期設定 */ /* ヒストグラムを続行し、中間のインデックスを得る */ /* 残りの行について実行 */ −表１９のコメント訳文− /* ヒストグラムの計数を更新 */ /* ヒストグラムを続行し、中間のインデックスを得る */ /* median3() − 最初に水平、次に垂直方向の長さ３の１−d 中間フィルタを 計算 */ /* 画像は 幅×高さ の大きさからなる */ /* 外部変数：（出力画像配列を除きすべて既知） */ /* 画像の大きさ */ /* 入力画像 */ /* 出力画像 */ /* quant[i][j] の初期設定＝out[i][j] を仮定 */ /* 画像ループ */
【００３６】
【発明の効果】本方法の利点の１つは、この方法がスム
ース領域の輪郭の周辺のみを対象に実行する方法であ
り、辺縁やビジー領域周辺の空間における詳細は失われ
ないことである。また、色空間上で最も近い色を探す必
要がないため、このアルゴリズムによってパレットの構
成に制約を与えることがない。さらにこの方法は、誤差
拡散法と異なりメモリを要しない。したがって画像の希
望部分を選びその部分に本描画アルゴリズムを適用して
も、誤差拡散法を画像の一部分のみに適用した場合に生
じやすい「まだら」のない画像を作成しうる。また、画
像の小さい部分を処理することは全体の処理より明らか
に短時間で済み、この点は実用的な描画アプリケーショ
ンの面から有用となるであろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の量子化入力画素値Ｑp を求めるのに使
用することのできる、従来技術による量子化器のブロッ
ク図である。
【図２】入力画素値Ｑ（ｉ，ｊ）を求める量子化器を備
えた、従来の方法によるディザ技術のブロック図であ
る。
【図３】原画像の画素値と、原画像を量子化したものの
画素値とを比較し、輪郭の存在を判定するための流れ図
である。
【図４】輪郭の検出のための所望の輝度変換を示す図で
ある。
【図５】輝度の勾配および輝度勾配の差を算出するため
のシステムを示すブロック略図である。
【図６】本発明の画素入替えのアルゴリズムの流れを示
す流れ図である。
【符号の説明】
１０ 量子化システム ２０ 量子化器 ２２ 加算ノード ２６ 差分ノード ２８ 誤差拡散フィルタ ３０ ノイズパターン発生器 ３２ 加算ノード ４４ 中間フィルタ ５０ ソーベル演算機能ブロック ５０’ソーベル演算機能ブロック ５２ 加算器 ５２’加算器 ５４ 差分器
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ジョセフ ピー ディベンセンゾ アメリカ合衆国 ニューヨーク州 ロチ ェスター ドールクレストドライブ 263 (56)参考文献 特開 平４−172573（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−178588（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−225284（ＪＰ，Ａ) 国際公開89／5493（ＷＯ，Ａ２) 国際公開91／10327（ＷＯ，Ａ１) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H04N 1/409 G06T 1/00 G06T 5/00

Claims (10)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 量子化ディジタルカラー画像における輪
    郭効果を最小化する方法であって、 ａ）カラーのディジタル原画像を作成するステップと、 ｂ）上記ディジタル原画像から、その量子化ディジタル
    カラー画像を作成するステップと、 ｃ）上記ディジタル原画像および量子化ディジタルカラ
    ー画像の各カラー画素について、輝度値を求めるステッ
    プと、 ｄ）上記ディジタル原画像の各ブロックについて、当該
    ブロックの輝度値平均に対する当該ブロック内の各画素
    の輝度値の偏差に基づき求められるアクティビティ値が
    所定のしきい値以上であるブロックをビジー領域と判定
    し、前記アクティビティ値が前記しきい値未満であるブ
    ロックをスムース領域と判定するステップと、 ｅ）上記ディジタル原画像のスムース領域について、輝
    度勾配を求めるステップと、 ｆ）ステップｅ）における上記ディジタル原画像のスム
    ース領域に対応する量子化ディジタルカラー画像のスム
    ース領域について、輝度勾配を求めるステップと、 ｇ）上記ディジタル原画像の輝度勾配と、上記量子化デ
    ィジタルカラー画像の輝度勾配との差を求めるステップ
    と、 ｈ）輪郭の判別に用いる輪郭しきい値の選択指示を受け
    付けるステップと、 ｉ）ステップｇ）における差と、ステップｈ）の輪郭し
    きい値の比較を行ない、その差が輪郭しきい値を超えて
    いる場合、当該画素において輪郭が存在すると判別する
    ステップと、 ｊ）上記量子化ディジタルカラー画像の各画素につい
    て、周囲の画素ウィンドウ内において輪郭が存在すると
    判別した画素を探索するステップと、 ｋ）輪郭が存在すると判別した画素を見つけた場合、当
    該画素に設定する新たな色を決定するステップであっ
    て、位置オフセットを所定のオフセットマトリックスか
    ら計算し、当該画素から前記位置オフセットだけずれた
    位置にある画素の 値を、当該画素についての前記新たな
    色として決定するステップと、 を有することを特徴とする量子化ディジタル・カラー画
    像用輪郭効果最小化方法。
  2. 【請求項２】 請求項１に記載の方法において、ステッ
    プｄ）はさらに下記のステップ、即ち、 i)上記ディジタル原画像を画素のブロックに分割するス
    テップと、 ii）各ブロック内の画素の平均輝度値を決定するステッ
    プと、 iii)当該ブロック内の画素の、平均輝度値との差の総和
    を決定するステップと、 iv) 上記差の総和としきい値とを比較し、差の総和がし
    きい値を超えていない場合、ブロックはスムース領域で
    あると判定するステップとを有することを特徴とする量
    子化ディジタル・カラー画像用輪郭効果最小化方法。
  3. 【請求項３】 請求項２に記載された方法であって、さ
    らに、 ステップiii)における差の総和は、ブロック内の個々の
    各画素の輝度と平均輝度値との差の絶対値の和として決
    定されることを特徴とする量子化ディジタル・カラー画
    像用輪郭効果最小化方法。
  4. 【請求項４】 請求項２に記載の方法において、画素の
    平均輝度値（ｙp ）は、ａ t を画素についての重みづけ
    ベクトル、Ｃp を画素のカラーベクトルとし、次式 【数１】 により決定することを特徴とする量子化ディジタル・カ
    ラー画像用輪郭効果最小化方法。
  5. 【請求項５】 請求項４に記載された方法であって、 ａ t の値は、Ｒ，Ｇ，Ｂの各成分に対して１／４，１／
    ２，１／４であることを特徴とする量子化ディジタル・
    カラー画像用輪郭効果最小化方法。
  6. 【請求項６】 量子化ディジタル画像の輪郭効果を最小
    化するための装置であって、 ａ）原ディジタル画像の各画素、および原ディジタル画
    像を量子化した量子化ディジタル画像の各画素について
    輝度値を決定する手段と、 ｂ）原ディジタル画像の各ブロックについて、当該ブロ
    ックの輝度値平均に対する当該ブロック内の各画素の輝
    度値の偏差に基づき求められるアクティビティ値が所定
    のしきい値以上であるブロックをビジー領域と判定し、
    前記アクティビティ値が前記しきい値未満であるブロッ
    クをスムース領域と判定する手段と、 ｃ）原ディジタル画像のスムース領域について、輝度勾
    配を求める手段と、 ｄ）量子化ディジタル画像における、原ディジタル画像
    のスムース領域と同一の領域について輝度勾配を求める
    手段と、 ｅ）原ディジタル画像の輝度勾配と量子化ディジタル画
    像の輝度勾配との差を求める手段と、 ｆ）輪郭の判別に用いる輪郭しきい値を設定する手段
    と、 ｇ）ステップｅ）で求めた差およびステップｆ）で設定
    された輪郭しきい値を受け取り、上記差を輪郭しきい値
    と比較し、上記差がしきい値を超えている場合、対応す
    る画素に輪郭が存在すると判別する手段と、 ｈ）各画素の周囲の画素ウィンドウ内において、輪郭が
    存在すると判別した画素を探索し、輪郭が存在すると判
    別した画素が見つかった場合、当該画素に設定すべき新
    たな色を計算する手段であって、ｘ方向及びｙ方向の各
    々についてのオフセット値を所定のオフセットマトリッ
    クスから計算し、当該画素から前記ｘ方向及びｙ方向に
    ついてそれぞれ対応するオフセット値だけずれた位置に
    ある画素の値を、当該画素についての前記新たな色とし
    て決定する手段と、 を含む ことを特徴とする量子化ディジタル・カラー画像
    用輪郭効果最小化装置。
  7. 【請求項７】 請求項６に記載の装置であって、 上記のビジー領域およびスムース領域を決定する手段は
    さらに、 i)原ディジタル画像を画素のブロックに分割する手段
    と、 ii) 各ブロック内の画素の平均輝度値を決定する手段
    と、 iii)当該ブロック内の個々の各画素についての、平均輝
    度値との差の総和を決定する手段と、 iv) 差の総和をしきい値と比較し、しきい値を超えてい
    ない場合、ブロックはスムース領域であると決定するた
    めの手段とを有することを特徴とする量子化ディジタル
    ・カラー画像用輪郭効果最小化装置。
  8. 【請求項８】 請求項７に記載された装置であって、上記iii)の 手段は、上記差を、ブロック内の個々の各画
    素と平均輝度値との差の絶対値の和として決定する手段
    であることを特徴とする量子化ディジタル・カラー画像
    用輪郭効果最小化装置。
  9. 【請求項９】 請求項７に記載された装置であって、 画素の平均輝度値（ｙp ）を決定する手段は、ａ t を画
    素についての重みづけベクトル、Ｃp を画素のカラーベ
    クトルとし、次式 【数２】 により決定することを特徴とする量子化ディジタル・カ
    ラー画像用輪郭効果最小化装置。
  10. 【請求項１０】 請求項９に記載された装置であって、 ａ t の値は、Ｒ，Ｇ，Ｂの各成分に対して１／４，１／
    ２，１／４であることを特徴とする量子化ディジタル・
    カラー画像用輪郭効果最小化装置。
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