JP3722955B2

JP3722955B2 - Pseudo halftone processing method, apparatus and recording medium

Info

Publication number: JP3722955B2
Application number: JP17663197A
Authority: JP
Inventors: 伸青木
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1997-07-02
Filing date: 1997-07-02
Publication date: 2005-11-30
Anticipated expiration: 2017-07-02
Also published as: JPH1127528A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ドットつながりなどの画質劣化を生じない疑似中間調処理方法、装置および記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
デジタル画像の疑似中間調処理とは、１画素が多数の値を持ち得る連続階調（例えば２５６値）のデータを、より少数の階調（例えば２値、４値など）に変換する処理である。
【０００３】
従来知られている疑似中間調処理の一つである誤差拡散処理の方法を図１３に示すブロック図を用いて説明する。ここでは、８ビット２５６値のデータを２値に変換するものとする。
【０００４】
誤差バッファ２１に記録された周辺の既処理画素の誤差（ｅｒｒ_i,j）が、誤差マスク２２内の所定の重み係数ｗ_i,jを用いて、積和部２３で次式のように加重平均され、既処理画素誤差値（Ｅ_i,j）が求められる。
【０００５】
【数１】

【０００６】
既処理画素誤差（Ｅ_i,j）が加算器２４で入力画素値ｉｎ_i,jに加算され、補正入力画素値（ｓｕｍ_i,j）が計算される。閾値処理部２５では、第１の閾値（＝１２８）を用い、補正入力画素値（ｓｕｍ_i,j）を閾値処理し、２値の出力画素値ｏｕｔ_i,jを求める。減算器２６で、補正画素値ｓｕｍ_i,jと、出力画素値ｏｕｔ_i,jの差を求め、その結果ｅｒｒ_i,jを誤差バッファ２１の対応する位置に記録する。
【０００７】
このような誤差拡散法は以下の２つの優れた特徴を持っている。
非周期性；
組織的ディザ処理のような疑似階調処理では、出力に周期的な濃淡構造が生じる。画像信号自身に周期的な構造がある場合、疑似中間調処理の周期と干渉を起しモアレが生じる恐れがある。この点、誤差拡散処理は処理自身に周期的構造を持たないのでモアレが生じにくいという利点がある。
【０００８】
適応変調性；
疑似階調処理はいずれも入力画像信号に何らかの変調を加える。組織的ディザ処理では、その変調の周期と位相（位置）は閾値マトリクスによってあらかじめ決まっている。一方、誤差拡散処理では、変調周期は低濃度部および高濃度部では長く、中間濃度部では短くと自動的に変化し、また位相（ドットを打つ位置）も入力信号自身に合わせて変化する。この性質により、誤差拡散処理は高い解像度と階調性を同時に持つことになる。
【０００９】
しかし、誤差拡散処理には次のような欠点もある。
ドットつながり；
例えば、入力画素値がすべて１／２５６等、ごく薄い入力画像を再現するために少数の画素をオンとするとき、遠く離れた画素の影響が反映しずらいため、ドットがつながってしまうことがある。これが低周波ノイズとなって目につきやすい。
【００１０】
周期的テキスチャの混在；
例えば、入力画素値がすべて１２８／２５６等、平坦な入力画像に対し、必ずしも不規則な出力が得られず、周期的／非周期的なテキスチャが混在する場合がある。これも低周波ノイズとなって目につきやすい。
【００１１】
演算量；
各画素毎に誤差の積和を計算するため演算量が大きくなり、高速処理が難しい。
【００１２】
安定性の減少；
例えば、電子写真方式のプリンタの場合、オンとオフの切り替わり部分では中間的な潜像電位となり、出力結果が不安定になる。そのためこのようなプリンタでは変調周期が短いほどオン／オフ切り替え部が多くなるので出力画像も全体として不安定になる。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
誤差拡散法における上記した問題に対処する従来の方法として、閾値を周期的に変動させることによりドットを網点状にまとめる処理方法が提案されている（特開平６２−２３９６６７号公報を参照）。しかし、この方法では、誤差拡散処理法の利点である非周期性、適応変調性が弱まることから、モアレ発生の可能性が高まり、解像度の低下などの画質劣化を生じてしまう。
【００１４】
本発明の目的は、誤差拡散法と同様に、不規則なテキスチャによるモアレ防止性と適応変調による高解像性を保持しつつ、ドットつながりなど画質劣化を生じない疑似中間調処理方法、装置および記録媒体を提供することにある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するために、請求項１記載の発明では、画素毎にＮ（＞２）種以上のレベルを持つＮ値デジタル画像データを入力し、画素毎に２種のレベルを持つ２値デジタル画像データに変換して出力する疑似中間調処理方法であって、前記入力データの所定開始点から所定の順に入力画素を探索し、探索した入力画素の内、未処理の入力画素の値を加算し、該加算結果を所定の閾値と比較することにより互いに隣接した未処理画素からなる画素集合（以下、セル）を生成し、該セル内の出力画素値を、前記入力画素の位置と入力画素値の総和を基に設定し、前記セルを２値化処理した結果生じる誤差を、以降処理される他のセルに伝搬することを特徴としている。
【００１６】
請求項２記載の発明では、前記開始点からの相対位置を記録したテーブルを参照し、該テーブルに記録された順に入力画素を探索することを特徴としている。
【００１７】
請求項３記載の発明では、前記探索順が異なる複数のテーブルを用意し、使用するテーブルをセル毎に順にまたはランダムに切替えることを特徴としている。
【００１８】
請求項４記載の発明では、前記入力画素値の総和と画素数を基に前記セルを生成することを特徴としている。
【００１９】
請求項５記載の発明では、前記セル内の出力画素値を、前記入力画素値の重心位置と入力画素値の総和を基に設定することを特徴としている。
【００２０】
請求項６記載の発明では、画素毎にＮ（＞２）種以上のレベルを持つＮ値デジタル画像データを入力する手段と、画素毎に２種のレベルを持つ２値デジタル画像データに変換して出力する手段を備えた疑似中間調処理装置であって、前記入力データの所定開始点から所定の順に入力画素を探索する手段と、探索した入力画素の内、未処理の入力画素の値を加算する手段と、該加算結果を所定の閾値と比較することにより互いに隣接した未処理画素からなる画素集合（以下、セル）を生成する手段と、該セル内の出力画素値を、前記入力画素の位置と入力画素値の総和を基に設定する手段と、前記セルを２値化処理した結果生じる誤差を、以降処理される他のセルに伝搬する手段を備えたことを特徴としている。
【００２１】
請求項７記載の発明では、画素毎にＮ（＞２）種以上のレベルを持つＮ値デジタル画像データを入力し、画素毎に２種のレベルを持つ２値デジタル画像データに変換することにより疑似中間調の画像を出力するために、前記入力データの所定開始点から所定の順に入力画素を探索する機能と、探索した入力画素の内、未処理の入力画素の値を加算する機能と、該加算結果を所定の閾値と比較することにより互いに隣接した未処理画素からなる画素集合（以下、セル）を生成する機能と、該セル内の出力画素値を、前記入力画素の位置と入力画素値の総和を基に設定する機能と、前記セルを２値化処理した結果生じる誤差を、以降処理される他のセルに伝搬する機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であることを特徴としている。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体的に説明する。
〈実施例１〉
本実施例では、１プレーンの８ビット（２５６階調）の入力画像データを１ビット２値のデータに変換する。ここで、入力画素値０を白、入力画素値２５５を黒とする。また、２値に変換される出力画素値０を白、出力画素値１を黒とする。
【００２３】
本発明による階調処理は、以下の２段階の処理の繰り返を行う。すなわち、
（１）セルの設定
２値化処理の済んでいない画素をまとめ、画素集合（以下セルと呼ぶ）を作る。入力画像データの内容に従い、セル内の入力画素値が０または２５５に近い場合には大きなセルを、画素値が中間値１２８に近付くほど小さなセルを作る。
【００２４】
（２）セル内の画素値段定
設定されたセル内の入力画像データの総和に従い、セル内の入出力の平均値がほぼ等しくなるようにセル内の出力画素値（０または１）の比率を決定し、セルのほぼ中央にまとめておく。
【００２５】
図１は、本発明の実施例１の構成を示す。図において、１は２５６階調の画像データを読み込み、各種データの配列を用意する入力部、２は未処理画素の集合であるセルを設定するセル設定部、３はセル内の出力画素値を設定する画素値設定部、４は誤差配列、既処理配列を更新する更新処理部、５は２値画像データを出力する出力部である。
【００２６】
図２は、本発明の実施例１の処理フローチャートを示す。以下に、本発明の詳細な動作を説明する。
【００２７】
入力部１；
読み込み、準備（ステップ１０１、１０２）
８ビットの入力画像データを、配列Ｉｎ［ｉ］［ｊ］に読み込む。入力データと同じ大きさの出力画像データのための配列Ｏｕｔ［ｉ］［ｊ］、および既処理画素位置記録用配列ｐｒｏｃ［ｉ］［ｊ］と２値化誤差記録配列ｅｒｒ［ｉ］［ｊ］を用意する。ｐｒｏｃ［ｉ］［ｊ］、ｅｒｒ［ｉ］［ｊ］は全てゼロに初期化しておく。
【００２８】
セル設定部２；
未処理画素の探索（ステップ１０３）
配列ｐｒｏｃをスキャンし、初期値（０）になっている未処理画素をみつける。これがセルの開始点になる。
【００２９】
セルの拡大（ステップ１０４）
上記の開始点の周囲にある未処理画素を順次セルに入れる。
（ａ）あらかじめセルの探索順序を決め、開始点からの相対位置をテーブルに保存しておく。テーブルは図５のような内容になる。これは図４の矢印の順にセルを拡大することを示す。このテーブルに従って既処理配列を参照し、未処理（０）となっている画素を順次記録していく。
【００３０】
（ｂ）図６のような異なる探索順序のテーブルをもう一つ用意しておき、使用するテーブルをセル毎にランダムに切替える。これにより同じ形状のセルが連続することを防ぎ、出力画像を不規則にすることができる。また、複数のテーブルを順番に切り替えても良い。その場合でも各セルが画像中で規則的に並ぶわけではないので、結果的にほぼランダムに切り替えると同様の効果を得ることができる。これにより、規則的なテキスチャの混在による画質劣化が防止される。
【００３１】
拡大の終了（ステップ１０５）
セルに入る画素位置の入力画素値（Ｉｎ［ｉ］［ｊ］）および誤差値（ｅｒｒ［ｉ］［ｊ］）を順次加算し、開始点の画素値が１２８未満の場合は、和が２５５以上になるまで、反対に開始点の画素値が１２８以上の場合は、和が（画素数−１）×２５５以下になるまで、セルを拡大していく。このようにセルの大きさを決めると、セル内には１つの画素だけを１（上記開始点の画素値が１２８未満の場合）または０（同じく１２８以上の場合）とすれば、セル内の入出力画素値の平均値がほぼ等しくなる。
【００３２】
例えば、図７（ａ）のような入力画像データ（すべて５０）、および（ｂ）の既処理状況、（ｃ）の誤差に対し（２０、−１０はそれぞれ別々のセルからの誤差）、図４の順に探索する場合を考える。図５のテーブルに従い、図７（ｄ）に示す（１），（２），（３）．．．の順に探索を進める。各位置での加算結果は図８に示すようになる。
【００３３】
開始点の画素値は５０なので、（６）の位置で５画素までセルに組み入れた時点で入力画素値と誤差の和が２６０となり２５５を越える時点で拡大が終了し、これら５つの画素からなるセルが設定される。このように入力画像の平均的な値に応じてセルの大きさを決定することができる。
【００３４】
画素値設定部３；
セルの中心位置の計算（ステップ１０６）
開始点の画素値が１２８未満の場合、１つの画素だけが１とするが（他の画素は０）、この画素位置を次式のようにセル内の入力画素位置の平均値によって求める。
【００３５】
【数２】

【００３６】
ここで（ｘ_i，ｙ_i）は、セル内ｉ番目の画素のｘ，ｙ座標、ｎはセル内の画素数である。また、ｉｎｔ（ｘ）はｘを越えない最大の整数を表す。
【００３７】
開始点の画素値が１２８以上の場合も白黒を逆に考え同じ式によって、０出力画素の中心位置（１つの画素だけを０として、他の画素を１とする）を決めることができる。
【００３８】
出力画素値決定（ステップ１０７）
上記中心位置がセル内にあればその画素を１（開始点入力画素値が１２８未満の場合、１２８以上の場合は０、以下同様）とすれば良いが、中心位置がセルの外のある場合、その位置を中心にセル内の画素を探索する。探索は図９のようにあらかじめ順序を決めておき、その順に探す。これにより、セル内のほぼ中心の位置に１つの１（または０）を置くことができる。セル内のそれ以外の位置の出力画素値は０（または１）とする。
【００３９】
例えば図７（ｄ）の場合、上式の計算の結果、中心位置は、
ｘ＝ｉｎｔ（（０＋１＋０−１−１）／５＋０．５）
＝０
ｙ＝ｉｎｔ（（０＋１＋１＋１＋０）／５＋０．５）
＝ｌ
となり、図１０のように出力画素値（１）が設定される。
【００４０】
また、例えば入力画素値１６の画素（低濃度画素）が続いている場合には、１６画素で１セルが生成され、セル内の出力画素値として、１５画素が０に、セルの中心となる１画素が１に設定される。この結果、セル内の入力画素値の平均値（１６／２５６）と、出力画素値の平均値（１／１６）が等しくなる。
【００４１】
同様に、入力画素値１５０（＞１２８）の画素が続いている場合には、３画素で１セルが生成され（入力画素値の総和＝４５０＜（３−１）×２５５）、セル内の出力画素値として、２画素が１に、１画素が０に設定され、セル内の入力画素値の平均値（１５０／２５６）と、出力画素値の平均値（２／３）がほぼ等しくなる。
【００４２】
更新処理部４
誤差配列の更新（ステップ１０８）
セル内の入力画素値の合計と出力画素値（１）の合計の２５５倍との差は、このセル内の２値化処理で生じた誤差である。この誤差を無視すると出力画像で再現できる平均画素値は１／Ｎの値に制限されてしまう。そこで、この誤差を周辺の他のセルで補償するため、隣接する未処理画素位置の誤差配列に記録する。ここでは、上記中心位置の真下の未処理画素位置に、この誤差を記録する。図１０の例では、セル内の入力画素値が２６０であり、出力画素値（１）の合計の２５５倍は２５５であるので、誤差は５となり、この誤差が図１０のように記録される。そして、この値は、この画素位置を含むセルの拡大処理で使用されることになる。これにより、階調飛びのないなめらかな階調を再現することができる。
【００４３】
既処理配列の更新（ステップ１０９）
最後に、今回処理したセルの各画素位置に対応する既処理配列に、処理済を示す１を記録する。２値画像データの出力全ての画素を処理し終えるまで、セルの設定から繰り返す。すべての画素を処理し終えたら出力部５に２値画像データを出力する（ステップ１１０）。
【００４４】
本実施例では、セルに組み込まれ２値化処理された画素は既処理配列に記録されるため、その後の処理では（既処理配列の参照以外）演算に使用されることはない。よって処理に必要な演算は、各画素について、
・セル拡大ステップでの加算２回
・中心位置計算ステップでの加算２回
と、画素数よりも数の少ない各セルについて
・中心位置計算ステップでの加算２回と除算２回
で済む。
【００４５】
従来の誤差拡散処理では、各画素について多数（通常５から１０）の誤差の積和をとる（５から１０回の乗算と加算）。よって本発明による処理法は誤差拡散処理より演算量が少ない。
【００４６】
また、配列Ｏｕｔ［ｉ］［ｊ］、ｐｒｏｃ［ｉ］［ｊ］、およびｅｒｒ［ｉ］［ｊ］は、必ずしも入力データと同じ大きさが必要なわけではなく、探索範囲をカバーする分だけを用意し、ずらしながら使用することもできる。
【００４７】
〈実施例２〉
本実施例は、図３のような一般的な計算機システムで実行されるプログラムとして実施する場合の実施例である。プログラムは以下のように実行される。
【００４８】
１．あらかじめ作成したプログラムを、フロッピーディスク／通信装置など入力装置を経由して計算機システムに取り込む。
２．処理される多値デジタル画像データを、フロッピーディスク／通信装置など入力装置を経由して計算機システムに取り込む。
３．ＣＰＵ、メモリ、ハードディスクなどを利用してプログラムを実行することによって、実施例１で説明した本発明の２値化処理を実行し、結果をメモリに記録する。
４．メモリ上の処理結果は、以下のように利用される。
【００４９】
・ディスプレイ／プリンタなど画像出力装置から出力する。
・フロッピーディスク／通信装置などデータ出力装置を経由し外部に出力する。
・ハードディスクなど外部記憶装置に記録する。
また、プロセッサと、プログラムを記録したメモリ、およびデータ記録用メモリをプリンタに内蔵し、プリンタ単体で本発明の２値化処理を実現することもできる。
【００５０】
〈実施例３〉
実施例１では、セル拡大の終了は、入力画素値と２値化誤差の和で決めた。このために例えば入力画素値が１２８の場合、ほとんどのセルが２画素の大きさを持ち、その１画素が０、もう１画素が１となる。しかし、このような出力２値画像はＯＮ／ＯＦＦの切替えが多くなるため、電子写真プリンタなどで出力すると印刷結果が不安定になりやすい。
【００５１】
本実施例は、このような短すぎる変調周期による不安定性を改善するものである。そのために、最小セルサイズを制限することで、このような問題を改善することができる。
【００５２】
例えばセル拡大の終了条件として、図１１に示すように
・セル内画素数が１０個以上あること（ステップ２０１）、
・かつ、入力画素値と誤差値の和が２５５をこえていること（ステップ２０２）とする。なお、図１１のステップ２０１、２０２以外の各ステップは図２と同様であるので、図１１では省略している。
【００５３】
こうするとセル内の入力画素値の和が２５５を大きく越える可能性がある。その場合、図９の順に探索し、和の２５５について１つづつ、セル内の複数の画素を１と置くことにより（例えば、セル内の入力画素値１２８の画素が１０個続いているとき、和が２５６となる２画素について１画素を１とする処理を行い、１０画素の内、５画素を１とする）、平均濃度を保つことができる。また、図９のような順に探索すると、出力が１（または０）となる画素がセル内の中心付近に集中するので、ＯＮ／ＯＦＦの切り替えを少なくすることができる。
【００５４】
〈実施例４〉
実施例１では、セル内の出力画素の中心位置はセル内画素の中心位置から決めた。しかし、セル内の入力画素値に大小がある場合、例えば図１２のようにセル内の入力画素値が分布している場合、セルの中心に１をおくよりも、右端に１をおいた方が入力画像に対する再現性は良く、出力画像の解像度が高くなると考えられる。
【００５５】
そこで、入力画素値の大小に応じて出力画素の位置を決めるため、次式のように入力画素値で重みづけした重心位置を求めることができる。
【００５６】
【数３】

【００５７】
ここで（ｘ_i，ｙ_i）は、セル内ｉ番目の画素のｘ，ｙ座標、ｖ_iはｉ番目の画素の画素値、ｎはセル内の画素数である。また、ｉｎｔ（ｘ）はｘを越えない最大の整数を表す。
【００５８】
開始点の画素値が１２８以上の場合も白黒を逆に考え同様に下式によって０出力画素の重心位置を決めることできる。
【００５９】
【数４】

【００６０】
この重みづけした重心位置を中心に、実施例１と同様に周囲を探索し、セル内の出力画素値を決定する。この計算でも図７（ａ）のように入力画素値が平坦に分布している場合は、単純な中心位置と同じになり、セルの中心付近に１が置かれるため、ドットつながりは防止できる。これにより、より解像度の高い出力を得ることができる。
【００６１】
【発明の効果】
以上、説明したように、本発明によれば、各セルの中央付近の画素を１（または０）とすることにより、白または黒に近い入力画像に対して、ドットをほぼ均等に配置しつながりを防止するので、低周波ノイズの少ない高画質な２値画像を得ることができる。また、セルの大きさを入力画素値によって決めているので、誤差拡散法と同様に、適応変調により解像度の高い出力画像を得ることができる。さらに、従来の方法に比べて簡単な演算で実現することができる。
【００６２】
本発明によれば、セルで生じた誤差を他のセルに伝搬しているので、なめらかな階調を再現することができる。
【００６３】
本発明によれば、セル拡大のための探索方向を順にまたはランダムに変えることで、どのような入力に対しても出力画素の分布を不規則にすることができ、安定した不規則なテキスチャの出力を得ることができる。
【００６４】
本発明によれば、セルの大きさに下限を設定し、セル内出力値の１（または０）を固めることで、画素のＯＮ／ＯＦＦ切り替えを減らし、安定した出力を得ることができる。
【００６５】
本発明によれば、入力画素値の分布にしたがって出力画素位置を決めるので、解像度の高い出力を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例１の構成を示す。
【図２】本発明の実施例１の処理フローチャートを示す。
【図３】本発明の実施例２の構成を示す。
【図４】セル画素の探索順序を示す。
【図５】セル画素探索位置テーブルの例を示す。
【図６】セル画素の探索順序の他の例を示す。
【図７】（ａ）〜（ｄ）はセル設定処理の例を示す。
【図８】図７のセルの拡大過程を示す。
【図９】出力値設定画素の探索順序を示す。
【図１０】セル内の画素値設定の例を示す。
【図１１】実施例２の処理フローチャートの一部を示す。
【図１２】セル内の入力画素値が片寄っている例を示す。
【図１３】従来の誤差拡散処理の構成を示す。
【符号の説明】
１入力部
２セル設定部
３画素値設定部
４更新処理部
５出力部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a pseudo halftone processing method, apparatus, and recording medium that do not cause image quality deterioration such as dot connection.
[0002]
[Prior art]
The pseudo halftone processing of a digital image is a process of converting data of continuous gradation (for example, 256 values) in which one pixel can have a large number of values into a smaller number of gradations (for example, binary, quaternary, etc.). is there.
[0003]
A method of error diffusion processing, which is one of conventionally known pseudo-halftone processing, will be described with reference to a block diagram shown in FIG. Here, it is assumed that 8-bit 256-value data is converted to binary.
[0004]
The error (err _{i, j} ) of the peripheral processed pixels recorded in the error buffer 21 is weighted by the product-sum unit 23 using the predetermined weight coefficient w _{i, j} in the error mask 22 as follows: The processed pixel error value (E _{i, j} ) is obtained by averaging.
[0005]
[Expression 1]

[0006]
The processed pixel error (E _{i, j} ) is added to the input pixel value in _{i, j} by the adder 24, and the corrected input pixel value (sum _{i, j} ) is calculated. The threshold processing unit 25 uses the first threshold (= 128) and performs threshold processing on the corrected input pixel value (sum _{i, j} ) to obtain a binary output pixel value out _{i, j} . The subtractor 26 obtains the difference between the corrected pixel value sum _{i, j} and the output pixel value out _{i, j} , and records the result err _{i, j} at a corresponding position in the error buffer 21.
[0007]
Such an error diffusion method has the following two excellent features.
Aperiodic;
In pseudo gradation processing such as systematic dither processing, a periodic gray structure is generated in the output. When the image signal itself has a periodic structure, there is a possibility that moire occurs due to interference with the period of the pseudo halftone processing. In this regard, the error diffusion process has an advantage that moire is less likely to occur because the process itself does not have a periodic structure.
[0008]
Adaptive modulation;
In the pseudo gradation processing, any modulation is applied to the input image signal. In the systematic dither processing, the modulation period and phase (position) are predetermined by a threshold matrix. On the other hand, in the error diffusion process, the modulation period is automatically changed to be long in the low density part and the high density part and short in the intermediate density part, and the phase (position where the dot is hit) also changes in accordance with the input signal itself. Due to this property, the error diffusion process has high resolution and gradation at the same time.
[0009]
However, the error diffusion process has the following drawbacks.
Dot connection;
For example, when a small number of pixels are turned on to reproduce a very thin input image with all input pixel values of 1/256, etc., dots may be connected because it is difficult to reflect the influence of distant pixels. . This becomes low frequency noise and is easily noticeable.
[0010]
Mixing of periodic textures;
For example, for a flat input image whose input pixel values are all 128/256, an irregular output cannot always be obtained, and periodic / non-periodic textures may be mixed. This is also low frequency noise and easily noticeable.
[0011]
Computational complexity;
Since the error sum of products is calculated for each pixel, the amount of calculation becomes large and high-speed processing is difficult.
[0012]
Decreased stability;
For example, in the case of an electrophotographic printer, an intermediate latent image potential is generated at the on / off switching portion, and the output result becomes unstable. Therefore, in such a printer, as the modulation period is shorter, the number of on / off switching units increases, so that the output image also becomes unstable as a whole.
[0013]
[Problems to be solved by the invention]
As a conventional method for coping with the above-mentioned problem in the error diffusion method, a processing method for combining dots into halftone dots by periodically changing a threshold value has been proposed (see Japanese Patent Application Laid-Open No. 62-239667). However, with this method, the non-periodicity and adaptive modulation properties that are advantages of the error diffusion processing method are weakened, so that the possibility of occurrence of moire increases and image quality degradation such as a reduction in resolution occurs.
[0014]
An object of the present invention is to provide a pseudo halftone processing method, an apparatus, and a pseudo halftone processing method that do not cause image quality degradation such as dot connection while maintaining moiré prevention due to irregular texture and high resolution due to adaptive modulation, similar to the error diffusion method It is to provide a recording medium.
[0015]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, according to the first aspect of the present invention, N-value digital image data having N (> 2) or more levels for each pixel is input, and binary having two levels for each pixel. A pseudo halftone processing method for converting to digital image data and outputting the image data, searching for input pixels in a predetermined order from a predetermined start point of the input data, and determining the value of an unprocessed input pixel among the searched input pixels Addition and comparison of the addition result with a predetermined threshold value generates a pixel set (hereinafter referred to as a cell) composed of unprocessed pixels adjacent to each other, and outputs an output pixel value in the cell as a position of the input pixel It is set based on the sum of pixel values, and an error generated as a result of binarizing the cell is propagated to other cells to be processed thereafter .
[0016]
The invention according to claim 2 is characterized in that an input pixel is searched in the order recorded in the table with reference to a table in which the relative position from the start point is recorded.
[0017]
The invention according to claim 3 is characterized in that a plurality of tables having different search orders are prepared, and the tables to be used are switched sequentially or randomly for each cell.
[0018]
The invention according to claim 4 is characterized in that the cell is generated based on the sum of the input pixel values and the number of pixels.
[0019]
The invention according to claim 5 is characterized in that the output pixel value in the cell is set based on the centroid position of the input pixel value and the sum of the input pixel values.
[0020]
According to the sixth aspect of the present invention, means for inputting N-value digital image data having N (> 2) or more levels for each pixel and binary digital image data having two levels for each pixel are converted. And a means for searching for input pixels in a predetermined order from a predetermined start point of the input data, and a value of an unprocessed input pixel among the searched input pixels. Means for adding, means for generating a pixel set (hereinafter referred to as a cell) composed of unprocessed pixels adjacent to each other by comparing the addition result with a predetermined threshold, and an output pixel value in the cell as the input pixel And a means for propagating an error generated as a result of binarizing the cell to other cells to be processed thereafter.
[0021]
According to the seventh aspect of the present invention, N-value digital image data having N (> 2) or more levels for each pixel is input, and converted into binary digital image data having two levels for each pixel. A function of searching for input pixels in a predetermined order from a predetermined start point of the input data in order to output a pseudo-halftone image; a function of adding the values of unprocessed input pixels among the searched input pixels; A function of generating a pixel set (hereinafter referred to as a cell) composed of unprocessed pixels adjacent to each other by comparing the addition result with a predetermined threshold, and an output pixel value in the cell, a position of the input pixel and an input pixel A computer-readable recording of a program for causing a computer to realize a function of setting based on the sum of values and a function of propagating an error generated as a result of binarizing the cell to other cells to be processed thereafter It is characterized in that a recording medium capable.
[0022]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
<Example 1>
In this embodiment, 8-bit (256 gradations) input image data for one plane is converted into 1-bit binary data. Here, the input pixel value 0 is white, and the input pixel value 255 is black. Also, the output pixel value 0 converted to binary is white, and the output pixel value 1 is black.
[0023]
The gradation processing according to the present invention repeats the following two-stage processing. That is,
(1) Cell setting Pixels that have not been binarized are grouped to create a pixel set (hereinafter referred to as a cell). According to the contents of the input image data, a large cell is created when the input pixel value in the cell is close to 0 or 255, and a smaller cell is created as the pixel value approaches the intermediate value 128.
[0024]
(2) Pixel price in the cell The ratio of the output pixel value (0 or 1) in the cell is set so that the average value of the input and output in the cell is almost equal according to the set sum of the input image data in the cell. Determine and group them in the middle of the cell.
[0025]
FIG. 1 shows the configuration of Embodiment 1 of the present invention. In the figure, 1 is an input unit that reads image data of 256 gradations and prepares an array of various data, 2 is a cell setting unit that sets a cell that is a set of unprocessed pixels, and 3 is an output pixel value in the cell. A pixel value setting unit to be set, 4 is an error array, an update processing unit for updating the already processed array, and 5 is an output unit for outputting binary image data.
[0026]
FIG. 2 shows a process flowchart of the first embodiment of the present invention. The detailed operation of the present invention will be described below.
[0027]
Input unit 1;
Reading and preparation (steps 101 and 102)
8-bit input image data is read into the array In [i] [j]. An array Out [i] [j] for output image data having the same size as the input data, a processed pixel position recording array proc [i] [j], and a binarized error recording array err [i] [j ] Is prepared. proc [i] [j] and err [i] [j] are all initialized to zero.
[0028]
Cell setting unit 2;
Search for unprocessed pixels (step 103)
The array proc is scanned to find an unprocessed pixel having an initial value (0). This is the starting point of the cell.
[0029]
Cell expansion (step 104)
Unprocessed pixels around the start point are sequentially placed in the cell.
(A) The cell search order is determined in advance, and the relative position from the start point is stored in a table. The table has the contents shown in FIG. This indicates that the cells are enlarged in the order of the arrows in FIG. The processed array is referred to according to this table, and the pixels that are not processed (0) are sequentially recorded.
[0030]
(B) Another table with a different search order as shown in FIG. 6 is prepared, and the table to be used is switched randomly for each cell. As a result, it is possible to prevent the cells having the same shape from continuing and make the output image irregular. A plurality of tables may be switched in order. Even in this case, the cells are not regularly arranged in the image, and as a result, the same effect can be obtained by switching almost randomly. This prevents image quality deterioration due to regular texture mixing.
[0031]
End of enlargement (step 105)
The input pixel value (In [i] [j]) and the error value (err [i] [j]) at the pixel position entering the cell are sequentially added, and if the pixel value at the start point is less than 128, the sum is 255. On the contrary, when the pixel value of the starting point is 128 or more, the cell is expanded until the sum becomes (number of pixels−1) × 255 or less. When the size of the cell is determined in this way, if only one pixel in the cell is set to 1 (when the pixel value of the starting point is less than 128) or 0 (also equal to or greater than 128), The average value of the input / output pixel values is almost equal.
[0032]
For example, the input image data (all 50) as shown in FIG. 7A, the already processed state of FIG. 7B, and the error of (c) (20 and −10 are errors from separate cells, respectively) Consider the case of searching in the order of 4. According to the table of FIG. 5, (1), (2), (3). . . The search proceeds in the order of. The result of addition at each position is as shown in FIG.
[0033]
Since the pixel value of the starting point is 50, the sum of the input pixel value and the error becomes 260 when it is incorporated into the cell at the position (6) at 260, and the enlargement ends when it exceeds 255, and consists of these five pixels. A cell is set. Thus, the cell size can be determined according to the average value of the input image.
[0034]
Pixel value setting unit 3;
Calculation of the center position of the cell (step 106)
When the pixel value of the start point is less than 128, only one pixel is set to 1 (the other pixels are 0), but this pixel position is obtained by the average value of the input pixel positions in the cell as in the following equation.
[0035]
[Expression 2]

[0036]
Here, (x _i , y _i ) is the x and y coordinates of the i-th pixel in the cell, and n is the number of pixels in the cell. Also, int (x) represents the maximum integer that does not exceed x.
[0037]
When the pixel value of the starting point is 128 or more, the center position of the 0 output pixel (only one pixel is set to 0 and the other pixels are set to 1) can be determined by the same formula considering black and white.
[0038]
Output pixel value determination (step 107)
If the center position is within the cell, the pixel may be set to 1 (if the starting point input pixel value is less than 128, 0 if it is 128 or more, and so on), but the center position is outside the cell. The pixel in the cell is searched around the position. The search is determined in advance as shown in FIG. Thereby, one 1 (or 0) can be placed at a substantially central position in the cell. The output pixel value at other positions in the cell is 0 (or 1).
[0039]
For example, in the case of FIG. 7D, as a result of the calculation of the above formula, the center position is
x = int ((0 + 1 + 0-1-1) /5+0.5)
= 0
y = int ((0 + 1 + 1 + 1 + 0) /5+0.5)
= L
Thus, the output pixel value (1) is set as shown in FIG.
[0040]
For example, when a pixel (low density pixel) having an input pixel value of 16 continues, one cell is generated with 16 pixels, and 15 pixels are set to 0 as the output pixel value in the cell, which becomes the center of the cell. One pixel is set to one. As a result, the average value (16/256) of the input pixel values in the cell is equal to the average value (1/16) of the output pixel values.
[0041]
Similarly, when pixels with an input pixel value of 150 (> 128) continue, one cell is generated with three pixels (sum of input pixel values = 450 <(3-1) × 255), As the output pixel value, 2 pixels are set to 1 and 1 pixel is set to 0, and the average value (150/256) of the input pixel values in the cell is almost equal to the average value (2/3) of the output pixel values. .
[0042]
Update processing unit 4
Update error array (step 108)
The difference between the sum of the input pixel values in the cell and 255 times the sum of the output pixel values (1) is an error caused by the binarization process in the cell. If this error is ignored, the average pixel value that can be reproduced in the output image is limited to a value of 1 / N. Therefore, in order to compensate for this error in other neighboring cells, the error is recorded in an error array of adjacent unprocessed pixel positions. Here, this error is recorded at an unprocessed pixel position directly below the center position. In the example of FIG. 10, the input pixel value in the cell is 260, and 255 times the total of the output pixel values (1) is 255, so the error is 5, and this error is recorded as shown in FIG. . This value is used in the enlargement process of the cell including this pixel position. As a result, a smooth gradation without gradation skip can be reproduced.
[0043]
Update processed array (step 109)
Finally, 1 indicating the processed state is recorded in the processed array corresponding to each pixel position of the cell processed this time. The process is repeated from the cell setting until all the pixels of the output binary image data have been processed. When all the pixels have been processed, binary image data is output to the output unit 5 (step 110).
[0044]
In the present embodiment, the pixels that have been incorporated into the cells and subjected to the binarization process are recorded in the processed array, and therefore are not used for calculations in the subsequent processes (other than referring to the processed array). Therefore, the calculation required for processing is as follows for each pixel.
-Two additions in the cell enlargement step-Two additions in the center position calculation step and each cell having a number smaller than the number of pixels-Two additions in the center position calculation step and two divisions are sufficient.
[0045]
In the conventional error diffusion processing, a product sum of a large number (usually 5 to 10) of errors is calculated for each pixel (5 to 10 multiplications and additions). Therefore, the processing method according to the present invention requires less computation than the error diffusion processing.
[0046]
The arrays Out [i] [j], proc [i] [j], and err [i] [j] do not necessarily have the same size as the input data, and only cover the search range. Can be prepared and used while shifting.
[0047]
<Example 2>
This embodiment is an embodiment when implemented as a program executed by a general computer system as shown in FIG. The program is executed as follows.
[0048]
1. A program created in advance is taken into a computer system via an input device such as a floppy disk / communication device.
2. Multi-value digital image data to be processed is taken into a computer system via an input device such as a floppy disk / communication device.
3. By executing the program using a CPU, memory, hard disk, etc., the binarization processing of the present invention described in the first embodiment is executed, and the result is recorded in the memory.
4). The processing result on the memory is used as follows.
[0049]
Output from an image output device such as a display / printer.
-Output to the outside via a data output device such as a floppy disk / communication device.
・ Record on an external storage device such as a hard disk.
Also, the processor, the memory storing the program, and the data recording memory are built in the printer, and the binarization processing of the present invention can be realized by the printer alone.
[0050]
<Example 3>
In the first embodiment, the end of cell expansion is determined by the sum of the input pixel value and the binarization error. For this reason, for example, when the input pixel value is 128, most cells have a size of two pixels, one pixel being 0 and the other pixel being 1. However, since such output binary images are frequently switched ON / OFF, the print result tends to be unstable when output by an electrophotographic printer or the like.
[0051]
This embodiment improves instability due to such a modulation period that is too short. Therefore, this problem can be improved by limiting the minimum cell size.
[0052]
For example, as an end condition of cell expansion, as shown in FIG. 11, the number of pixels in the cell is 10 or more (step 201),
It is assumed that the sum of the input pixel value and the error value exceeds 255 (step 202). Since steps other than steps 201 and 202 in FIG. 11 are the same as those in FIG. 2, they are omitted in FIG.
[0053]
In this case, the sum of the input pixel values in the cell may greatly exceed 255. In that case, the search is performed in the order shown in FIG. 9, and a plurality of pixels in the cell are set to 1 one by one for the sum 255 (for example, when 10 pixels of the input pixel value 128 in the cell continue, The process of setting 1 pixel to 1 for 2 pixels having a sum of 256 is performed, and 5 pixels out of 10 pixels are set to 1), and the average density can be maintained. Further, if the search is performed in the order as shown in FIG. 9, pixels whose output is 1 (or 0) are concentrated in the vicinity of the center in the cell, so that ON / OFF switching can be reduced.
[0054]
<Example 4>
In the first embodiment, the center position of the output pixel in the cell is determined from the center position of the pixel in the cell. However, when the input pixel value in the cell is large or small, for example, when the input pixel value in the cell is distributed as shown in FIG. 12, the one placed at the right end rather than 1 at the center of the cell However, the reproducibility with respect to the input image is good and the resolution of the output image is considered to be high.
[0055]
Therefore, in order to determine the position of the output pixel according to the magnitude of the input pixel value, the gravity center position weighted with the input pixel value can be obtained as in the following equation.
[0056]
[Equation 3]

[0057]
Here, (x _i , y _i ) is the x and y coordinates of the i th pixel in the cell, v _i is the pixel value of the i th pixel, and n is the number of pixels in the cell. Also, int (x) represents the maximum integer that does not exceed x.
[0058]
When the pixel value of the starting point is 128 or more, the center of gravity of the 0 output pixel can be determined by the following equation in the same way by considering black and white in reverse.
[0059]
[Expression 4]

[0060]
The surroundings are searched around the weighted center of gravity as in the first embodiment, and the output pixel value in the cell is determined. In this calculation as well, when the input pixel values are distributed flatly as shown in FIG. 7A, it becomes the same as the simple center position, and 1 is placed near the center of the cell. Thereby, an output with higher resolution can be obtained.
[0061]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention , by setting the pixel in the vicinity of the center of each cell to 1 (or 0), dots are arranged almost evenly on an input image close to white or black. Therefore, a high-quality binary image with low low-frequency noise can be obtained. Further, since the cell size is determined by the input pixel value, an output image with high resolution can be obtained by adaptive modulation as in the error diffusion method. Further, it can be realized by a simple calculation as compared with the conventional method.
[0062]
According to the present invention , since an error generated in a cell is propagated to another cell, a smooth gradation can be reproduced.
[0063]
According to the present invention , by changing the search direction for cell expansion sequentially or randomly, the distribution of output pixels can be made irregular for any input, and stable and irregular textures can be obtained. Output can be obtained.
[0064]
According to the present invention , by setting a lower limit to the size of a cell and hardening 1 (or 0) of the in-cell output value, it is possible to reduce pixel ON / OFF switching and obtain a stable output.
[0065]
According to the present invention , since the output pixel position is determined according to the distribution of the input pixel values, an output with high resolution can be obtained.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 shows a configuration of Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 2 shows a processing flowchart of Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 3 shows a configuration of Embodiment 2 of the present invention.
FIG. 4 shows a search order of cell pixels.
FIG. 5 shows an example of a cell pixel search position table.
FIG. 6 shows another example of the search order of cell pixels.
FIGS. 7A to 7D show examples of cell setting processing.
8 shows an expansion process of the cell of FIG.
FIG. 9 shows a search order for output value setting pixels.
FIG. 10 shows an example of pixel value setting in a cell.
FIG. 11 shows a part of a processing flowchart according to the second embodiment.
FIG. 12 shows an example in which input pixel values in a cell are shifted.
FIG. 13 shows a configuration of conventional error diffusion processing.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Input part 2 Cell setting part 3 Pixel value setting part 4 Update processing part 5 Output part

Claims

This is a pseudo halftone processing method in which N-value digital image data having N (> 2) levels or more is input for each pixel, converted into binary digital image data having two levels for each pixel, and output. The input pixels are searched in a predetermined order from the predetermined start point of the input data, the values of unprocessed input pixels among the searched input pixels are added, and the result of addition is compared with a predetermined threshold value. A pixel set (hereinafter referred to as a cell) composed of adjacent unprocessed pixels is generated, the output pixel value in the cell is set based on the sum of the position of the input pixel and the input pixel value, and the cell is binarized An error generated as a result of processing is propagated to another cell to be processed thereafter .

2. The pseudo halftone processing method according to claim 1, wherein an input pixel is searched in the order recorded in the table with reference to a table in which the relative position from the start point is recorded.

The pseudo halftone processing method according to claim 2, wherein a plurality of tables having different search orders are prepared, and a table to be used is switched sequentially or randomly for each cell.

2. The pseudo halftone processing method according to claim 1, wherein the cell is generated based on a sum of the input pixel values and the number of pixels.

2. The pseudo halftone processing method according to claim 1, wherein the output pixel value in the cell is set based on a centroid position of the input pixel value and a sum of the input pixel values.

Pseudo means having means for inputting N-value digital image data having N (> 2) or more levels for each pixel and means for converting and outputting binary digital image data having two levels for each pixel A halftone processing device, wherein means for searching for input pixels in a predetermined order from a predetermined start point of the input data, means for adding the values of unprocessed input pixels among the searched input pixels, and the addition result Means for generating a pixel set (hereinafter referred to as a cell) composed of unprocessed pixels adjacent to each other by comparing with a predetermined threshold value, and the output pixel value in the cell as the sum of the position of the input pixel and the input pixel value And a means for propagating an error generated as a result of binarizing the cell to other cells to be processed thereafter.

N-value digital image data having N (> 2) or more levels for each pixel is input, and converted to binary digital image data having two levels for each pixel, thereby outputting a pseudo halftone image. Therefore, a function of searching for input pixels in a predetermined order from a predetermined start point of the input data, a function of adding the values of unprocessed input pixels among the searched input pixels, and the addition result as a predetermined threshold value A function for generating a pixel set (hereinafter referred to as a cell) composed of unprocessed pixels adjacent to each other by comparison, and an output pixel value in the cell are set based on the position of the input pixel and the sum of the input pixel values. A computer-readable recording medium recording a program for causing a computer to realize a function and a function of propagating an error generated as a result of binarizing the cell to another cell to be processed thereafter.