JP3737471B2 - Image processing method and image processing system - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理方法および画像処理システムに関する。
【0002】
【従来の技術】
近年、高精細な出力を得るためにプリンタの解像度が向上しているが、それに伴ってコンピュータからプリンタに転送する画像データ量が増加している。画像データ量を抑え、高速に出力を得るために、コンピュータからプリンタには低解像度の多値画像データを転送し、プリンタで前記画像データの画素毎にパターンを割り付けることで高解像度の少値(例えば2値)画像データに変換する技術がある。
【0003】
例えば、最終的に600dpi2値の出力画像を得たい場合に、600dpi2値の出力画像をそのままコンピュータからプリンタに転送する場合、1画素あたりの情報量は1bitとなる。しかし、上記技術を用いると、コンピュータが300dpi256値の画像に対して擬似中間調処理を行って300dpi5値の画像を生成してプリンタに転送し、プリンタが前記300dpi5値の画像の1画素毎に、階調値に応じて2値の2x2画素のパターンを割り付けることで600dpi2値の出力画像を生成する場合、600dpi2値の最終的な出力画像の1画素あたりの転送情報量は、300dpi5値で転送されるため、
(log(5)÷log(2))÷(2x2[画素])≒0.58[bit]
となる。
【0004】
また、上記技術に対して、特にプリンタがインクジェット方式の場合は600dpiの2x2画素中に3画素打つ場合と4画素打つ場合とでプリント結果にそれほどの違いがないことから、コンピュータが300dpi256値の画像に対して300dpi4値の画像を生成してプリンタに転送し、プリンタが前記300dpi4値の画像の1画素毎に、画素値に応じて2値の2x2画素のパターンを割り付けて600dpi2値の出力画像を生成する技術が提案されている(例えば、特許文献1参照)。
【0005】
この場合は600dpi2値の最終的な出力画像の1画素あたりの転送情報量は、300dpi4値で転送されるため、
(log(4)÷log(2))÷(2x2[画素])=0.5[bit]
となり、さらに転送情報量を少なくすることができる。
【0006】
【特許文献1】
特開平9−46522号公報
【0007】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前掲した公報に基づくシステムでは、プリンタは600dpiの2x2画素中に3画素打つことがなくなり、プリンタの能力を活用しきっていない。
【0008】
本発明は上記した問題点に鑑みてなされたもので、
本発明の目的は、転送情報量を小さくしながら、プリンタの能力を生かして高精細な画像出力を実現した画像処理方法および画像処理システムを提供することにある。
【0009】
【課題を解決するための手段】
本発明では、階調数pの第1画像データに対して、画素数が横n倍、縦m倍であり、階調数rの第4画像データを生成する画像処理方法であって、前記画像処理方法は、前記第1画像データに対して解像度変換処理を行い、画素数が横n0倍、縦m0倍である第2画像データを生成するステップと、前記第2画像データに対して疑似中間調処理を行い階調数qの第3画像データを生成するステップと、前記第3画像データに対して画素数が横n1倍、縦m1倍である第4画像データを生成するステップとを有し、前記第4画像データを生成するステップは、ある画素位置の前記第3画像データの階調値に応じて、当該位置に対応する横n1画素、縦m1画素の第4画像データの各画素位置の階調値を決定し、ある画素位置の第3画像データの階調値と、当該位置に対応する前記第4画像データのパターンの平均階調値を出現確率により重み付けて加算した値とがおおむね一致する。ただし、p>q≧r≧2。また、n、m、n0、m0、n1、m1は正の整数、n0×n1=n、m0×m1=m。
【0010】
また、画像処理モードに応じて前記倍率n0とm0とを決定するステップを有する。
【0011】
また、前記第3画像データの階調数qは、q<1+n1×m1×(r−1)
を満たす2のべき乗である。
【0012】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施例を図面を用いて具体的に説明する。
(実施例1)
図1は、本発明に係る画像処理システムの構成例を示す。本実施例では、プリンタ112内の印刷部104は縦横とも600dpiの解像度を持ち、1画素あたり2値の表現能力を持つとする。
【0013】
コンピュータ111内で、アプリケーション101は図示しないユーザからの指示により、プリンタドライバ102に描画命令を送る。その際、ユーザは画像処理モードの指定を行い、高精細画像処理モードか高速画像処理モードのいずれかを選択する。高精細画像処理モードは出力結果を得るまでに時間がかかるが高精細な出力を得られるモードで、一方、高速画像処理モードは出力品質は劣るが出力結果を早く得られるモードである。
【0014】
ユーザにより指定された画像処理モードが高精細画像処理モードである場合、プリンタドライバ102は、アプリケーションから受けた描画命令を解釈して、300dpiのページイメージを作成する。
【0015】
例えば、プリンタドライバ102がアプリケーション101から72dpi256値の白黒画像を受信して、これを処理して出力せよ、という描画命令を受けた場合、300dpiの画像へ解像度変換処理を行い、その後、擬似中間調処理を行い、1画素あたり256値の画像を4値の画像へ変換する。
【0016】
解像度変換処理については、最近接画素置換法や三次関数コンボリューション法など様々な処理方法があるが、どのような方法を用いてもよい。また、ユーザにより指定された画像処理モードに応じて解像度変換処理や擬似中間調処理の方法を変化させる構成であってもよい。
【0017】
一方、ユーザにより指定された画像処理モードが高速画像処理モードである場合、プリンタドライバ102は、アプリケーションから受けた描画命令を解釈して、150dpiのページイメージを作成する。
【0018】
例えば、プリンタドライバ102がアプリケーション101から72dpi256値の白黒画像を受信して、これを処理して出力せよ、という描画命令を受けた場合、150dpiの画像へ解像度変換処理を行い、その後、擬似中間調処理を行い、1画素あたり256値の画像を16値の画像へ変換する。
【0019】
本実施例では、高精細画像処理モードの場合、プリンタドライバ102が300dpiの4値化を行い、量子化値0、1、2、3に対してそれぞれ0、85、170、255の階調値を対応させる。ここで、階調値0はもっとも濃度が低い状態を表し、階調値255はもっとも濃度が高い状態を表すとする。
【0020】
また、高速画像処理モードの場合、プリンタドライバ102が150dpiの16値化を行い、量子化値0〜15に対してそれぞれ0から255の階調値を17刻みで均等に対応させる。ここで、階調値0はもっとも濃度が低い状態を表し、階調値255はもっとも濃度が高い状態を表すとする。
【0021】
図2は、1画素あたり256値の画像を4値の画像へ変換する誤差拡散処理による擬似中間調処理の構成例を示す。入力手段201は、図示しないメモリから256値の階調値を入力し、後述する誤差拡散手段204からの出力値を加算した修正階調値を、比較手段202へ送る。
【0022】
比較手段202は、修正階調値としきい値を比較する。図6に示すように、修正階調値が0〜42、43〜127、128〜212、213〜255の場合、出力量子化値がそれぞれ0、1、2、3として、出力量子化値を出力手段205へ送る。出力手段205は、プリンタコントローラ103へ出力量子化値を送る。
【0023】
また、比較手段202は、出力階調値と修正階調値との差分を誤差として誤差バッファ203へ送る。例えば、修正階調値が60、出力階調値が85の場合は、+25を誤差バッファ203へ送る。誤差バッファ203は、誤差をメモリに格納する。
【0024】
誤差拡散手段204は、注目画素の修正階調値を算出する際に、注目画素周辺の誤差を誤差バッファ203から入力し、図示しない誤差拡散マトリクスとの積和演算により得た値を出力する。1画素あたり256値の画像を16値の画像へ変換する場合も同様に行うことができる。
【0025】
その後、プリンタドライバ102は、300dpi4値化もしくは150dpi16値化された画像をプリンタ112内のプリンタコントローラ103に送る。プリンタコントローラ103は、プリンタドライバ102から受け取った画像データを元に、出力する画像を作成する。
【0026】
図5は、プリンタコントローラ103が、プリンタドライバ102から受け取った画像データを元に、出力する画像を作成する方法の例を示す。量子化値入力手段501は、図示しないメモリから、300dpi4値の画像データである量子化値を読み込む。出現確率決定手段502は、量子化値入力手段501から入力された量子化値に対応する階調値を元に図3のいずれのパターンをどの程度の確率で出現させるかを決定して、パターン選択手段504にその情報を渡す。
【0027】
図3において、各パターン中、黒丸で示す画素は階調値255で出力し、そうでない画素は階調値0で出力することを示す。ここで、パターン00の平均階調値は0、パターン10〜13の平均階調値はいずれも255x1/4(=63.75)、パターン20〜25の平均階調値はいずれも255x2/4(=127.5)、パターン30〜33の平均階調値はいずれも255x3/4(=191.25)、パターン40の平均階調値は255である。
【0028】
そこで、出現確率決定手段502は、例えば以下のようにして各パターンの出現確率を決定する。すなわち、量子化値1に対しては対応する階調値が85であるため、パターン10〜13のいずれかが出現する確率を2/3、パターン20〜25のいずれかが出現する確率を1/3とする。これにより出現するパターンの平均階調値は85となり、量子化値1に対応する階調値85と等しくなる。
【0029】
さらに、パターン10〜13については、各パターンの出現確率の和を2/3とするために、各パターンの出現確率を2/12とする。
【0030】
さらに、パターン20〜25については、各パターンの出現確率の和を1/3とするために、各パターンの出現確率を1/18とする。
【0031】
同様にして他の量子化値に対しても各パターンの出現確率を決定して、量子化値0、1、2、3に対して各パターンの出現する確率をそれぞれ図4の401、402、403、404に示す値として、パターン選択手段504に渡す。
【0032】
例えば、読み込んだ300dpi4値の画像データである量子化値が1の場合は402に示す出力パターンと出現確率の関係をパターン選択手段504に渡す。
【0033】
疑似乱数発生手段503は疑似乱数を発生してその値をパターン選択手段504に送る。パターン選択手段504は、出現確率決定手段502から受けた出現確率と、疑似乱数発生手段503から受けた疑似乱数値とから出力するパターンを選択して、図示しないメモリへ書き込む。
【0034】
例えば、出現確率決定手段502から受けた出現確率が図4の402に示すものである場合、疑似乱数値を0以上1未満に正規化して、
疑似乱数値が6/36未満であればパターン10を選択し、そうでなくて、
疑似乱数値が12/36未満であればパターン11を選択し、そうでなくて、
疑似乱数値が18/36未満であればパターン12を選択し、そうでなくて、
疑似乱数値が24/36未満であればパターン13を選択し、そうでなくて、
疑似乱数値が26/36未満であればパターン20を選択し、そうでなくて、
疑似乱数値が28/36未満であればパターン21を選択し、そうでなくて、
疑似乱数値が30/36未満であればパターン22を選択し、そうでなくて、
疑似乱数値が32/36未満であればパターン23を選択し、そうでなくて、
疑似乱数値が34/36未満であればパターン24を選択し、
それ以外であればパターン25を選択するとすることで、出力パターンと出現確率の関係を図4の402に示すとおりにできる。
【0035】
そこで、疑似乱数発生手段503から受けた疑似乱数値が、疑似乱数値を0以上1未満に正規化した場合の9/36に相当する値である場合、パターン11を選択することとする。
【0036】
このように、プリンタコントローラ103はプリンタドライバ102から受け取った300dpi4値の画像データを、600dpi2値の画像データに変換した後、印刷部104に600dpi2値の画像データを送る。
【0037】
また、プリンタドライバ102から150dpi16値の画像データを受け取った場合も同様にして600dpi2値の画像データに変換した後、印刷部104に600dpi2値の画像データを送る。印刷部104はプリンタコントローラから受け取った画像を紙に印刷する。
【0038】
なお、本実施例では印刷部104が1画素あたり2値の表現能力を持つ構成を例にして説明したが、本発明はこれに限定されず、例えば印刷部104が600dpiの出力解像度を持ち、1画素あたり3値の表現能力を持つ場合、アプリケーション101から縦横とも72pi256値である画像が入力されると、プリンタドライバ102は解像度変換処理により300dpiの画像を作成した後、擬似中間調処理を行って300dpi10値の画像を作成してプリンタ112内のプリンタコントローラ103へ送り、プリンタコントローラ103が300dpi1画素に対して縦横各2画素で1画素あたり3値のパターンを割り当てる構成であってもよい。
【0039】
また、本実施例は解像度変換処理により72dpiの画像を300dpiに変換するものであったが、解像度変換処理を行わないものであってもよい。例えば印刷部104が600dpiの出力解像度を持ち、1画素あたり2値の表現能力を持つ場合、アプリケーション101から入力された画像が100dpi256値である場合に解像度変換処理を行わず、擬似中間調処理により100dpi256値の画像を100dpi36値の画像に変換して、プリンタ112内のプリンタコントローラ103に送り、プリンタコントローラ103が100dpi1画素に対して縦横各6画素で1画素あたり2値のパターンを割り当てる構成であってもよい。
【0040】
また、本実施例ではアプリケーション101から白黒画像が入力されるとしたが、カラー画像が入力された場合も同様に行える。すなわち、プリンタドライバ102において、アプリケーション101から入力された画像がRGBで表現されていて、印刷部104ではCMYKの色を使用して出力する場合は色変換処理を行いCMYKで画像を表現するように変換した後に、各色独立に解像度変換処理や擬似中間調処理を行うことで白黒画像が入力された場合と同様に処理を行える。また、色変換処理を解像度変換処理の後に行う構成であっても同様に処理を行える。
【0041】
また、本実施例はプリンタドライバでの疑似中間調処理を誤差拡散処理を用いて行う構成であるがこれに限らず、ほぼ同じ処理結果が得られる平均誤差最小法や、またディザリングなど他の処理方法でもよい。
【0042】
また、本実施例は量子化値に対応する階調値を4値化の場合0、85、170、255のように85刻み、16値化の場合17刻みと、均等に割り当てる構成であるがこれに限らず、不均等に割り当てる構成であっても良い。例えば4値化の場合に階調値を0、64、127、255のように、濃度の低い部分に対して細かく取ることで、濃度の低い画像領域における表現力を高めることが出来る。
【0043】
また、本実施例は量子化値1に対して出力パターンを600dpi2x2ドット中2画素、もしくは3画素を打つパターンのみを選択する構成であるがこれに限らず、600dpi2x2ドット中0画素、1画素、もしくは4画素を打つなど、様々なパターンの中から選択するパターンを決定する構成であっても良い。この構成を用いてより多くのパターンを使うことで、テクスチャの発生を抑制し、濃度が徐々に変化するグラデーションを処理した際に粒状性が周囲と大きく変化することでの違和感を抑制できる。本発明の肝要な点は、ある画素の階調値に対して、当該位置のパターンの階調値が確率的もしくは平均的におおむね一致するということである。
【0044】
(実施例2)
本実施例では、実施例1との違いを中心に説明する。本実施例に係る画像処理システムの構成例は、実施例1で説明した図1と同様である。
【0045】
本実施例では、プリンタ112内の印刷部104は縦600dpi、横1200dpiの解像度を持ち、1画素あたり2値の表現能力を持つとする。
【0046】
コンピュータ111内で、アプリケーション101は図示しないユーザからの指示により、プリンタドライバ102に描画命令を送る。プリンタドライバ102は、アプリケーションから受けた描画命令を解釈して、300dpiのページイメージを作成する。
【0047】
例えば、プリンタドライバ102がアプリケーション101から72dpi256値の白黒画像を受信して、これを処理して出力せよ、という描画命令を受けた場合、300dpiの画像へ解像度変換処理を行う。
【0048】
その後、プリンタドライバ102はユーザにより指定された画像処理モードが高精細画像処理モードである場合、擬似中間調処理を行い、1画素あたり256値の画像を8値の画像へ変換する。
【0049】
一方、ユーザにより指定された画像処理モードが高速画像処理モードである場合、プリンタドライバ102は、擬似中間調処理により1画素あたり256値の画像を4値の画像へ変換する。
【0050】
本実施例では、高精細画像処理モードの場合、プリンタドライバ102が8値化を行い、量子化値nに対して0≦n<7の時は255×n÷7の階調値を対応させる。
【0051】
また、高速画像処理モードの場合、プリンタドライバ102が4値化を行い、量子化値0、1、2、3に対してそれぞれ0、85、170、255の階調値を対応させる。ここで、階調値0はもっとも濃度が低い状態を表し、階調値255はもっとも濃度が高い状態を表すとする。
【0052】
その後、プリンタドライバ102は、300dpi8値化もしくは300dpi4値化された画像をプリンタ112内のプリンタコントローラ103に送る。プリンタコントローラ103は、プリンタドライバ102から受け取った画像データを元に、出力する画像を作成する。
【0053】
実施例1と同様に、図5は、プリンタコントローラ103が、プリンタドライバ102から受け取った画像データを元に、出力する画像を作成する方法の例を示す。量子化値入力手段501は、図示しないメモリから、300dpi8値もしくは300dpi4値の画像データである量子化値を読み込む。
【0054】
出現確率決定手段502は、量子化値入力手段501から入力された量子化値に対応する階調値を元に図7のいずれのパターンをどの程度の確率で出現させるかを決定して、パターン選択手段504にその情報を渡す。
【0055】
図7において、各パターン中、黒丸で示す画素は階調値255で出力し、そうでない画素は階調値0で出力することを示す。
【0056】
ここで、
パターン00の平均階調値は0、
パターン10〜13の平均階調値はいずれも255x1/8(=31.875)、
パターン20〜25の平均階調値はいずれも255x2/8(=63.75)、
パターン30〜33の平均階調値はいずれも255x3/8(=95.625)、
パターン40〜41の平均階調値はいずれも255x4/8(=127.5)、
パターン50〜53の平均階調値はいずれも255x5/8(=159.375)、
パターン60〜61の平均階調値はいずれも255x6/8(=191.25)、
パターン70〜73の平均階調値はいずれも255x7/8(=223.125)、
パターン80の平均階調値は255
である。
【0057】
そこで、出現確率決定手段502は、例えば以下のようにして各パターンの出現確率を決定する。
【0058】
高速画像処理モードが指定されていた場合、量子化値1に対しては対応する階調値が85であるため、パターン20〜25のいずれかが出現する確率を85/255、パターン30〜33のいずれかが出現する確率を170/255とする。これにより出現するパターンの平均階調値は85となり、量子化値1に対応する階調値85と等しくなる。
【0059】
さらに、パターン20〜25については、各パターンの出現確率の和を85/255とするために、各パターンの出現確率を85/1530とする。
【0060】
また、パターン30〜33については、各パターンの出現確率の和を170/255とするために、各パターンの出現確率を170/1020とする。
【0061】
同様にして他の量子化値に対しても各パターンの出現確率を決定して、高速画像処理モードにおいて量子化値0、1、2、3に対して各パターンの出現する確率をそれぞれ図8の1001、1002、1003、1004に示す値とし、また、高精細画像処理モードにおいて量子化値0〜7に対して各パターンの出現する確率をそれぞれ順に図9、図10の1101〜1108に示す値として、選択された画像処理モードと量子化値入力手段501に入力された量子化値に基づいて各パターンの出現確率を決定して、出現確率情報をパターン選択手段504に渡す。
【0062】
例えば、高速画像処理モードにおいて読み込んだ300dpi4値の画像データである量子化値が1の場合は1002に示す出力パターンと出現確率の関係をパターン選択手段504に渡す。疑似乱数発生手段503は疑似乱数を発生してその値をパターン選択手段504に送る。
【0063】
パターン選択手段504は、出現確率決定手段502から受けた出現確率と、疑似乱数発生手段503から受けた疑似乱数値とから出力するパターンを選択して、図示しないメモリへ書き込む。
【0064】
例えば、出現確率決定手段502から受けた出現確率が図9の1104に示すものである場合、疑似乱数値を0以上1未満に正規化して、
疑似乱数値が2/14未満であればパターン30を選択し、そうでなくて、
疑似乱数値が4/14未満であればパターン31を選択し、そうでなくて、
疑似乱数値が6/14未満であればパターン32を選択し、そうでなくて、
疑似乱数値が8/14未満であればパターン33を選択し、そうでなくて、
疑似乱数値が11/14未満であればパターン40を選択し、そうでなくて、
それ以外であればパターン41を選択するとすることで、出力パターンと出現確率の関係を図9の1104に示すとおりにできる。
【0065】
そこで、疑似乱数発生手段503から受けた疑似乱数値が、疑似乱数値を0以上1未満に正規化した場合の3/14に相当する値である場合、パターン31を選択することとする。
【0066】
このように、プリンタコントローラ103はプリンタドライバ102から受け取った300dpi8値もしくは4値の画像データを、600dpi2値の画像データに変換した後、印刷部104に600dpi2値の画像データを送る。印刷部104はプリンタコントローラから受け取った画像を紙に印刷する。
【0067】
【発明の効果】
以上、説明したように、本発明によれば、転送する画像データ量を少なくして、高速かつ高品質な画像を得られる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の実施例1、2に係る画像処理システムの構成例を示す。
【図2】 誤差拡散処理による擬似中間調処理の構成例を示す。
【図3】 階調値に応じて割り付けられる第1のパターン例を示す。
【図4】 実施例1における、量子化値に対応した出力パターンとその出現確率を示す。
【図5】 実施例1、2に係るプリンタコントローラの構成例を示す。
【図6】 図2の誤差拡散処理における出力階調値と出力量子化値との関係を示す。
【図7】 階調値に応じて割り付けられる第2のパターン例を示す。
【図8】 実施例2における、量子化値に対応した出力パターンとその出現確率を示す。
【図9】 実施例2における、量子化値に対応した出力パターンとその出現確率の他の例を示す。
【図10】 図9の続きを示す。
【符号の説明】
101 アプリケーション
102 プリンタドライバ
103 プリンタコントローラ
104 印刷部
111 コンピュータ
112 プリンタ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing method and an image processing system.
[0002]
[Prior art]
In recent years, the resolution of a printer has been improved in order to obtain a high-definition output. Accordingly, the amount of image data transferred from a computer to the printer has increased. In order to reduce the amount of image data and obtain a high-speed output, low-resolution multivalued image data is transferred from the computer to the printer, and a pattern is assigned to each pixel of the image data by the printer, thereby reducing the high-resolution low-value ( For example, there is a technique for converting into binary) image data.
[0003]
For example, when it is desired to finally obtain an output image of 600 dpi binary, when an output image of 600 dpi binary is transferred as it is from a computer to a printer, the information amount per pixel is 1 bit. However, when the above technique is used, the computer performs pseudo halftone processing on a 300 dpi 256-value image to generate a 300 dpi 5-value image and transfers it to the printer. The printer, for each pixel of the 300 dpi 5-value image, When a 600 dpi binary output image is generated by assigning a binary 2 × 2 pixel pattern according to the gradation value, the transfer information amount per pixel of the final output image of 600 dpi binary is transferred at 300
(Log (5) ÷ log (2)) ÷ (2 × 2 [pixel]) ≈0.58 [bit]
It becomes.
[0004]
In addition, in contrast to the above technique, especially when the printer is an inkjet system, there is not much difference in printing results between 3 pixels in 2 × 2 pixels of 600 dpi and 4 pixels, so the computer has an image with 300 dpi 256 values. A 300 dpi 4-value image is generated and transferred to the printer. The printer assigns a binary 2 × 2 pixel pattern to each pixel of the 300 dpi 4-value image according to the pixel value, and outputs a 600 dpi binary output image. A technique for generating is proposed (for example, see Patent Document 1).
[0005]
In this case, the transfer information amount per pixel of the final output image of 600 dpi binary value is transferred with 300
(Log (4) ÷ log (2)) ÷ (2 × 2 [pixel]) = 0.5 [bit]
Thus, the amount of transfer information can be further reduced.
[0006]
[Patent Document 1]
Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-46522
[Problems to be solved by the invention]
However, in the system based on the above-mentioned publication, the printer does not strike 3 pixels in 2 × 2 pixels of 600 dpi, and does not fully utilize the capabilities of the printer.
[0008]
The present invention has been made in view of the above problems,
An object of the present invention is to provide an image processing method and an image processing system that realize high-definition image output by making use of the capabilities of a printer while reducing the amount of transfer information.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
According to the present invention, there is provided an image processing method for generating fourth image data having a number of gradations r, the number of pixels being n times horizontal and m times vertical with respect to the first image data having the number of gradations p, In the image processing method, a resolution conversion process is performed on the first image data to generate second image data having a number of pixels of n0 times horizontal and m0 times vertical; and the second image data is simulated. Performing halftone processing to generate third image data having the number of gradations q; and generating fourth image data having a pixel number n1 times horizontal and m1 times vertical to the third image data. And the step of generating the fourth image data includes each of the fourth image data of the horizontal n1 pixel and the vertical m1 pixel corresponding to the position according to the gradation value of the third image data at a certain pixel position. The gradation value of the pixel position is determined, and the third image data of the certain pixel position And tone value, a value obtained by adding the average tone value of the pattern of the fourth image data Te weighted by occurrence probability corresponding to the position generally coincides. However, p> q ≧ r ≧ 2. N, m, n0, m0, n1, and m1 are positive integers, n0 × n1 = n, m0 × m1 = m .
[0010]
Further, the method includes a step of determining the magnifications n0 and m0 according to the image processing mode .
[0011]
Further, the number of gradations q of the third image data is q < 1 + n1 × m1 × (r−1).
Is a power of 2.
[0012]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be specifically described below with reference to the drawings.
Example 1
FIG. 1 shows a configuration example of an image processing system according to the present invention. In this embodiment, it is assumed that the printing unit 104 in the printer 112 has a resolution of 600 dpi in both vertical and horizontal directions and has a binary expression capability per pixel.
[0013]
In the computer 111, the
[0014]
When the image processing mode designated by the user is the high-definition image processing mode, the
[0015]
For example, when the
[0016]
Regarding resolution conversion processing, there are various processing methods such as the nearest pixel replacement method and cubic function convolution method, and any method may be used. Further, a configuration in which the resolution conversion process or the pseudo halftone process method is changed according to the image processing mode designated by the user may be used.
[0017]
On the other hand, when the image processing mode designated by the user is the high-speed image processing mode, the
[0018]
For example, when the
[0019]
In the present embodiment, in the high-definition image processing mode, the
[0020]
Further, in the case of the high-speed image processing mode, the
[0021]
FIG. 2 shows a configuration example of pseudo halftone processing by error diffusion processing for converting a 256-value image per pixel into a 4-value image. The
[0022]
The
[0023]
Further, the
[0024]
When calculating the corrected gradation value of the target pixel, the
[0025]
Thereafter, the
[0026]
FIG. 5 shows an example of a method in which the
[0027]
In FIG. 3, in each pattern, a pixel indicated by a black circle is output with a gradation value of 255, and a pixel other than that is output with a gradation value of 0. Here, the average gradation value of the
[0028]
Therefore, the appearance
[0029]
Furthermore, regarding the
[0030]
Furthermore, for
[0031]
Similarly, the appearance probability of each pattern is determined for other quantized values, and the probability of each pattern appearing for the
[0032]
For example, when the quantized value, which is 300 dpi 4-valued image data that has been read, is 1, the relationship between the output pattern and the appearance probability shown in 402 is passed to the pattern selection means 504.
[0033]
The pseudo random number generation means 503 generates a pseudo random number and sends the value to the pattern selection means 504. The
[0034]
For example, when the appearance probability received from the appearance
If the pseudo-random value is less than 6/36,
If the pseudo-random value is less than 12/36,
If the pseudo-random value is less than 18/36,
If the pseudo-random value is less than 24/36,
If the pseudo-random value is less than 26/36,
If the pseudo-random value is less than 28/36,
If the pseudorandom value is less than 30/36,
If the pseudo-random number is less than 32/36,
If the pseudo-random value is less than 34/36,
Otherwise, by selecting the
[0035]
Therefore, when the pseudo random number value received from the pseudo random number generation means 503 is a value corresponding to 9/36 when the pseudo random number value is normalized to 0 or more and less than 1, the
[0036]
As described above, the
[0037]
Similarly, when receiving 150 dpi 16-value image data from the
[0038]
In the present exemplary embodiment, the configuration in which the printing unit 104 has a binary representation capability per pixel has been described as an example. However, the present invention is not limited to this. For example, the printing unit 104 has an output resolution of 600 dpi, If the image has a ternary expression capability per pixel and an image having 72 pi 256 values in both vertical and horizontal directions is input from the
[0039]
In this embodiment, the 72 dpi image is converted to 300 dpi by the resolution conversion process. However, the resolution conversion process may not be performed. For example, when the printing unit 104 has an output resolution of 600 dpi and has a binary expression capability per pixel, when the image input from the
[0040]
In this embodiment, a black and white image is input from the
[0041]
In this embodiment, pseudo halftone processing is performed using error diffusion processing in the printer driver. However, the present invention is not limited to this, and other methods such as an average error minimization method that can obtain almost the same processing results, dithering, and the like. A processing method may be used.
[0042]
In this embodiment, the gradation values corresponding to the quantized values are equally allocated in increments of 85, such as 0, 85, 170, 255 in the case of quaternization, and in increments of 17 in the case of 16-value. However, the present invention is not limited to this, and a configuration in which they are allocated unevenly may be used. For example, in the case of quaternarization, it is possible to increase the expressive power in an image region having a low density by finely taking gradation values such as 0, 64, 127, and 255 in a low density portion.
[0043]
In addition, this embodiment is configured to select only a pattern in which 2 pixels in 600
[0044]
(Example 2)
In the present embodiment, the difference from the first embodiment will be mainly described. The configuration example of the image processing system according to the present embodiment is the same as that of FIG. 1 described in the first embodiment.
[0045]
In this embodiment, it is assumed that the printing unit 104 in the printer 112 has a resolution of 600 dpi vertically and 1200 dpi horizontally, and has a binary representation capability per pixel.
[0046]
In the computer 111, the
[0047]
For example, when the
[0048]
Thereafter, when the image processing mode designated by the user is the high-definition image processing mode, the
[0049]
On the other hand, when the image processing mode designated by the user is the high-speed image processing mode, the
[0050]
In this embodiment, in the high-definition image processing mode, the
[0051]
In the case of the high-speed image processing mode, the
[0052]
Thereafter, the
[0053]
Similar to the first embodiment, FIG. 5 illustrates an example of a method in which the
[0054]
The appearance
[0055]
In FIG. 7, in each pattern, a pixel indicated by a black circle is output with a gradation value of 255, and a pixel other than that is output with a gradation value of 0.
[0056]
here,
The average gradation value of
The average gradation values of the
The average gradation values of the
The average gradation values of the
The average gradation values of the
The average gradation values of the
The average gradation values of the
The average gradation values of the
The average gradation value of the pattern 80 is 255.
It is.
[0057]
Therefore, the appearance
[0058]
When the high-speed image processing mode is designated, since the corresponding gradation value is 85 for the
[0059]
Furthermore, regarding the
[0060]
For
[0061]
Similarly, the appearance probability of each pattern is determined for other quantized values, and the probability that each pattern appears for the
[0062]
For example, when the quantized value, which is 300 dpi 4-value image data read in the high-speed image processing mode, is 1, the relationship between the output pattern 1002 and the appearance probability is passed to the
[0063]
The
[0064]
For example, when the appearance probability received from the appearance
If the pseudo-random value is less than 2/14,
If the pseudo-random value is less than 4/14,
If the pseudo-random value is less than 6/14,
If the pseudo-random value is less than 8/14,
If the pseudorandom value is less than 11/14, select the
Otherwise, by selecting the
[0065]
Therefore, when the pseudo random number value received from the pseudo random number generation means 503 is a value corresponding to 3/14 when the pseudo random number value is normalized to 0 or more and less than 1, the
[0066]
As described above, the
[0067]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, a high-speed and high-quality image can be obtained by reducing the amount of image data to be transferred.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 shows a configuration example of an image processing system according to
FIG. 2 shows a configuration example of pseudo halftone processing by error diffusion processing.
FIG. 3 shows a first pattern example assigned according to a gradation value.
4 shows an output pattern corresponding to a quantized value and its appearance probability in Example 1. FIG.
FIG. 5 illustrates a configuration example of a printer controller according to first and second embodiments.
6 shows a relationship between an output tone value and an output quantized value in the error diffusion process of FIG.
FIG. 7 shows a second pattern example assigned according to the gradation value.
8 shows an output pattern corresponding to a quantized value and its appearance probability in Example 2. FIG.
FIG. 9 shows another example of output patterns corresponding to quantized values and their appearance probabilities in the second embodiment.
FIG. 10 shows a continuation of FIG.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記第1画像データに対して解像度変換処理を行い、画素数が横n0倍、縦m0倍である第2画像データを生成するステップと、
前記第2画像データに対して疑似中間調処理を行い階調数qの第3画像データを生成するステップと、
前記第3画像データに対して画素数が横n1倍、縦m1倍である第4画像データを生成するステップとを有し、
前記第4画像データを生成するステップは、ある画素位置の前記第3画像データの階調値に応じて、当該位置に対応する横n1画素、縦m1画素の第4画像データの各画素位置の階調値を決定し、
ある画素位置の第3画像データの階調値と、当該位置に対応する前記第4画像データのパターンの平均階調値を出現確率により重み付けて加算した値とがおおむね一致することを特徴とする画像処理方法。
ただし、p>q≧r≧2。
また、n、m、n0、m0、n1、m1は正の整数、n0×n1=n、m0×m1=m。An image processing method for generating fourth image data having the number of pixels of n times the width and m times the height of the first image data of the number of gradations p and having the number of gradations r, and the image processing method includes: ,
Performing a resolution conversion process on the first image data to generate second image data having a number of pixels of n0 times horizontal and m0 times vertical;
Performing pseudo halftone processing on the second image data to generate third image data having the number of gradations q;
Generating fourth image data having a pixel count of n1 times horizontal and m1 times vertical to the third image data,
The step of generating the fourth image data is performed according to a gradation value of the third image data at a certain pixel position at each pixel position of the fourth image data of horizontal n1 pixels and vertical m1 pixels corresponding to the position. Determine the tone value,
The gradation value of the third image data at a certain pixel position substantially coincides with the value obtained by weighting and adding the average gradation value of the pattern of the fourth image data corresponding to the position according to the appearance probability. Image processing method.
However, p> q ≧ r ≧ 2.
N, m, n0, m0, n1, and m1 are positive integers, n0 × n1 = n, m0 × m1 = m .
q<1+n1×m1×(r−1)
を満たす2のべき乗であることを特徴とする請求項1記載の画像処理方法。The number of gradations q of the third image data is
q <1+ n1 × m1 × (r−1)
The image processing method according to claim 1, wherein the image processing method is a power of 2.
前記第1画像データに対して解像度変換処理を行い、画素数が横n0倍、縦m0倍である第2画像データを生成する第2画像データ生成手段と、
前記第2画像データに対して疑似中間調処理を行い階調数qの第3画像データを生成する第3画像データ生成手段と、
前記第3画像データに対して画素数が横n1倍、縦m1倍である第4画像データを生成する第4画像データ生成手段とを有し、
前記第4画像データ生成手段は、ある画素位置の前記第3画像データの階調値に応じて、当該位置に対応する横n1画素、縦m1画素の第4画像データの各画素位置の階調値を決定し、
ある画素位置の第3画像データの階調値と、当該位置に対応する前記第4画像データのパターンの平均階調値を出現確率により重み付けて加算した値とがおおむね一致することを特徴とする画像処理システム。
ただし、p>q≧r≧2。
また、n、m、n0、m0、n1、m1は正の整数、n0×n1=n、m0×m1=m。An image processing system for generating fourth image data having a number of gradations r and a number of pixels that is n times wide and m times long with respect to the first image data having the number of gradations p, the image processing system comprising: ,
A second image data generating unit that performs resolution conversion processing on the first image data and generates second image data having a pixel number of n0 times horizontal and m0 times vertical;
Third image data generating means for performing pseudo halftone processing on the second image data to generate third image data having the number of gradations q;
Fourth image data generation means for generating fourth image data having a pixel number n1 times horizontal and m1 times vertical to the third image data;
The fourth image data generation means is configured to change the gradation of each pixel position of the fourth image data of the horizontal n1 pixel and the vertical m1 pixel corresponding to the position according to the gradation value of the third image data at a certain pixel position. Determine the value,
The gradation value of the third image data at a certain pixel position substantially coincides with the value obtained by weighting and adding the average gradation value of the pattern of the fourth image data corresponding to the position according to the appearance probability. Image processing system.
However, p> q ≧ r ≧ 2.
N, m, n0, m0, n1, and m1 are positive integers, n0 × n1 = n, m0 × m1 = m .
q<1+n1×m1×(r−1)
を満たす2のべき乗であることを特徴とする請求項4記載の画像処理システム。The number of gradations q of the third image data is
q <1+ n1 × m1 × (r−1)
The image processing system according to claim 4, wherein the image processing system is a power of 2.
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