JP3990860B2 - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力された多階調画像を、入力画像の階調数より少ない階調数を有する画像に変換する画像処理方法及びその装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来、多値画像データを2値画像(または2値以上で入力階調数より少ない階調数を有する画像)に変換する手段としてR.Floydらによる誤差拡散法("An adaptive algorithm for spatial gray scale",SID International Symposium Digest of Technical Papers,vol4.3,1975,pp.36-37)がある。この誤差拡散法は、ある画素で生じた2値化誤差を以降の複数画素へ拡散することにより擬似的に階調表現を行うものであり、高画質な2値化が可能となるが、処理時間がかかるという欠点がある。また多値画像の1画素を複数の2値画素で表す濃度パターン法を用いて2値化を行った場合には高速な2値化を行うことはできるが、2値化の際に発生する誤差を伝搬することができず階調表現に限界が発生するため画質面で問題が残る。
【0003】
ここで、特開平7−38766で開示されているような多値データを入力する入力手段と、入力多値データに誤差データを加算し、誤差補正データを演算する演算手段と、前記誤差補正データに基づき、所定のドットパターンを選択する選択手段と、ドットパターン別の所定値と、前記誤差補正データとの差を演算する誤差演算手段と、前記差を誤差データとしてメモリに格納する格納手段とを有することを特徴とする画像処理装置を用いることにより、高速で高画質な2値画像を得ることができる。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、誤差拡散係数を固定とする一般的な誤差拡散法では、ハイライト及びシャドー部においてドットが均一に分散されず、鎖状に連なって発生するなどの問題点がある。このため、上記画像処理装置を用いたとしても、誤差拡散法の問題点が出力2値画像に影響し、望ましい処理結果が得られないという欠点があった。さらに、上記ドットパターンと誤差拡散係数を個別に設定した場合、組み合わせによっては好ましい2値化結果が得られないという問題点がある。
【0005】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、多値画像の2値化処理に際し、全階調において良好な処理結果を得られる画像処理装置及び画像処理方法を提供することを目的とする。
【0006】
上記目的を達成するために、本発明にかかる画像処理装置は、入力階調毎に、誤差拡散処理で用いる誤差拡散係数を決定する画像処理装置であって、
前記入力階調毎に、複数の候補誤差拡散係数を生成する生成手段と、
前記入力階調毎に、前記生成手段により生成された複数の候補誤差拡散係数を用いて入力画像に対して誤差拡散処理を施して多値画像データを生成し、該多値画像データに基づき2値画像を生成する2値画像生成手段と、
前記入力階調毎に、前記2値画像生成手段により生成された、前記複数の候補誤差拡散係数毎の2値画像の画質を評価する評価手段と、
前記入力階調毎に、前記評価手段による評価結果に基づいて、前記複数の候補誤差拡散係数の中から1の候補誤差拡散係数を決定する決定手段とを有し、
前記決定手段は、注目階調の前記評価結果と、該注目階調の近隣階調の前記評価結果とに基づいて、該注目階調の候補誤差拡散係数を決定することを特徴とする。
【0007】
また、入力階調毎に、誤差拡散処理で用いる誤差拡散係数を決定する画像処理方法は、
前記入力階調毎に、複数の候補誤差拡散係数を生成する生成工程と、
前記入力階調毎に、前記生成工程により生成された複数の候補誤差拡散係数を用いて入力画像に対して誤差拡散処理を施して多値画像データを生成し、該多値画像データに基づき2値画像を生成する2値画像生成工程と、
前記入力階調毎に、前記2値画像生成工程により生成された、前記複数の候補誤差拡散係数毎の2値画像の画質を評価する評価工程と、
前記入力階調毎に、前記評価工程による評価結果に基づいて、前記複数の候補誤差拡散係数の中から1の候補誤差拡散係数を決定する決定工程とを有し、
前記決定工程は、注目階調の前記評価結果と、該注目階調の近隣階調の前記評価結果とに基づいて、該注目階調の候補誤差拡散係数を決定することを特徴とする。
【0008】
【発明の実施の形態】
[第1実施形態]
以下、図面を参照しながら本発明に係る実施の形態を詳細に説明する。図1は本発明にかかる実施形態である画像処理装置のブロック図である。同図において、10は画像生成ユニットであり、同ユニットにおいて生成された入力画像データは11の画像メモリに格納される。12は画像2値化ユニットであり、後述する方法により画像メモリ11に格納されている多値画像データの2値化を行う。13は拡散係数テーブルであり、画素の量子化誤差配分処理を行う際の階調データ毎の重み付け(拡散係数)が格納されたテーブルである。14は候補拡散係数生成ユニットであり、拡散係数テーブル13に格納する係数の候補として検討する拡散係数を順次生成する。
【0009】
15は2値画像メモリであり、画像2値化ユニット12において2値化された画像データが格納される。16は2値画像評価値演算ユニットであり、2値画像の評価値を求める。同ユニットにおいて求めた2値画像評価値データは2値画像評価値メモリ17に格納される。18は2値画像評価値メモリ17に格納された2値画像評価値データをもとに、侯補拡散係数の中から一つの拡散係数を選択する拡散係数選択ユニットであり、同ユニットにおいて選ばれた拡散係数が最終的に拡散係数テーブル13に格納される。
【0010】
図2は、本実施形態にかかる誤差拡散係数テーブル13の一例を示す図である。図示するように、横一列の各ます目の値が注目画素の量子化誤差を周辺画素に分配する際の拡散係数であり、0から1の範囲内の実数が格納される。欄外左の数字は入力画素値を表す。また、欄上の文字は量子化誤差を分配する画素の注目画素に対する位置を表す。
【0011】
図3は、本実施形態にかかる画像2値化ユニット12の構成を示したブロック図である。同図において、20はデータ入力端子であり、0から255の範囲内の8ビットの入力値を読み込む。21は入力バッファであり、入力画像の一ライン分の入力データを記憶する。22は入力補正ユニットであり、1画素分の入力データに処理済みの画素からの累積誤差を加算する。23はレベル分けテーブルであり、補正後データをレベル分けするための閾値が格納されたテーブルである。24は出力濃度レベル決定ユニットであり、入力補正ユニット22において補正された入力データの出力濃度レベルを決定する。
【0012】
25は差分演算ユニットであり、注目画素に対する量子化誤差を求める。26は誤差配分ユニットであり、差分演算ユニット25で求めた量子化誤差を周辺画素に拡散する処理を行う。27は誤差バッファであり、注目画素の周辺画素に拡散した誤差を記憶するRAMである。28は出力濃度レベル別のドットパターンが格納されたレベル別パターンテーブルである。29は出力濃度レベル決定ユニット24によって決定された誤差補正後のデータのレベルに応じてレベル別パターンテーブル28に格納されているドットパターンを決定するパターン決定ユニットである。30は出力レベル0または255の二値信号の出力端子である。
【0013】
なおここでの入力画像とは、各画素が8ビットで0から255の範囲内の値をもつ多値画像データを指す。また、図示されない方法により入力画像の横サイズ(画素数)W、縦サイズHが指定されているものとする。
【0014】
図4は、本実施形態における入力バッファ21を示す図である。各ます目内の値が入力データであり、0から255のいずれかの整数値が記憶される。
【0015】
図5は、本実施形態における誤差バッファ27を示す図である。各ます目内の値が2値化処理済みの画素からの累積誤差であり、−8から8の範囲の実数が記憶される。また本バッファには、ライン端の処理に対応するために入力画像の横サイズWよりも2画素分余裕をもたせている。
【0016】
図6は、図1の画像処理装置により入力画像を2値画像に変換する手順を示したフローチャートである。このフローチャートでは、副走査方向のライン番号をy、主走査方向のドット番号をxとし、2値化の処理は画像左上端から右下へ順に行うものとする。
【0017】
図6に従って本画像処理装置の2値化手順を説明する。まず、ライン番号yを0に初期化し、図5の誤差バッファのE(1)からE(W+2)の値を0に設定する(ステップS100)。
【0018】
次に、yの値をインクリメントし(ステップS101)、yライン目の画素値データを入力バッファ21に読み込む(ステップS102)。即ちyライン目のxドット目の入力データをI(x)に代入する作業をx=1からx=Wについて行う。
【0019】
こうして一ライン分の入力データを読み込んだ後、画素位置xと誤差バッファのEtempを初期値0に設定する(ステップS103)。その後、xの値をインクリメントし(ステップS104)、x番目の入力データI(x)に後述する処理済み画素からの拡散誤差E(x+1)を加え、補正データI'(x)とする処理を行う(ステップS105)。この補正データI'(x)に応じてレベル分けテーブル23を参照し、出力濃度レベルLを求める(ステップS106)。図7は、レベル分けテーブルの一例を示した図である。こうして求めた出力濃度レベルLと注目画素の補正データI'(x)との差分を、量子化誤差Errとして求める(ステップS107)。
【0020】
次にこの量子化誤差Errを周辺画素に分配する処理を行う。このとき、配分の重み付け(拡散係数)は入力データI(x)によって異なる。まず入力データの値I(x)の値に対応する拡散係数を拡散係数テーブル13より読み込み(ステップS108)、その重み付けに従い量子化誤差Errを周辺画素に分配する処理を行う。この実施形態では、拡散係数テーブル13より読み込んだ拡散係数K1、K2、K3、K4を、図8に示すように注目画素周辺の未処理画素に量子化誤差Errを分配する。分配した誤差は、誤差バッファに次のように格納される(ステップS109)。
【0021】
E(x+2)=E(x+2)+K1・Err
E(x)=E(x)+K2・Err
E(x+1)=Etemp+K3・Err
Etemp=K4・Err
その後、パターン決定ユニット31において出力濃度レベルLのドットパターンをレベル別パターンテーブル28より選択し、出力する(ステップS110)。図9は出力ドットパターンの一例を示す図であり、各パターン下の数字が出力濃度レベルを表す。
【0022】
次に、注目画素位置xがラインの端まで到達しているかを判断し(ステップS111)、到達していなければ、ステップS104からステップS110の処理を繰り返す。端まで処理が終了した時点で、ライン番号yが最大値Hに到達したかを判断する(ステップS112)。yがHより小さければ、ステップS101からステップS112の処理を繰り返す。yがHに到達していれば、本処理を終了する。
【0023】
なお本実施形態では、一ラインを処理する方向は固定としたが、ライン毎に左右交互あるいは予め定められた順序で方向を切り替えてもよい。右端から左方向に2値化処理を行う場合は、2値化の誤差を図10のように、図8の拡散係数の位置を左右逆にした位置に分配する。
【0024】
次に、本実施形態による拡散係数テーブル13の作成方法について説明する。
【0025】
図11は、侯補拡散係数生成ユニット14において生成される全侯補拡散係数を示したものであり、「*」は注目画素を表す。各階調データ値毎に、この全候補拡散係数の中から一つの係数が選ばれ、拡散係数テーブル13に格納される。
【0026】
図12は、図1の実施形態による拡散係数設定の手順を示したフローチャートである。まず階調データ値gの初期値を0に設定する(ステップS200)。その後、gをインクリメントし(ステップS201)する。
【0027】
次に、図11に示した全候補拡散係数について順次以下の処理を行う。まず候補拡散係数を設定し(ステップS202)、拡散係数テーブルのgに対応する位置に格納する。全画素値がgである縦512画素、横128画素の入力画像を作成し(ステップS203)、この画像データを前述の方法により2値化した後、図13に示す様に下中央部分の縦横256画素分を切り取る(ステップS204)。
【0028】
こうして作成された縦横256画素の二値画像の画質評価値を後述する方法によって計算し、2値画像評価値メモリ17に格納する(ステップS205)。その後、全候補拡散係数分の評価値演算が終了したかを確認し(ステップS206)、終了していなければステップS202からステップS206の処理を繰り返す。全候補拡散係数についての評価値演算が終了していれば、階調データ値gと255を比較する(ステップS207)。gが255より小さければ、ステップS201からステップS207の処理を繰り返す。
【0029】
gの値が255に達していれば、2値画像評価値メモリ17に格納された評価値をもとに、階調データ値g毎に全候補拡散係数の中から後述の方法により一つの拡散係数を選択し、拡散係数テーブルに格納する(ステップS208)。その後、ENDに抜けて拡散係数テーブル作成過程を終了する。なお階調データ値gが0の場合の拡散係数はg=1の際と同じ拡散係数、またgの値が255の場合はg=254における拡散係数を拡散係数テーブル13に格納する。
【0030】
次に、2値画像評価値演算ユニット16における評価値演算方法について説明する。図14は、本実施形態における2値画像の評価値演算処理を示すフローチャートである。
【0031】
まず図12ステップS204において作成された2値画像を読み込む(ステップS300)。その後、この2値画像の2次元フーリエ変換を行い、2次元パワースペクトルPW(i,j)を求める(ステップS301)。i,jは−128から128の範囲の値であり、2次元パワースペクトル上の位置を表す。図15に、2次元パワースペクトルの一例を示す。
【0032】
こうして求めた2値画像の2次元パワースペクトルを1次元化する(ステップS302)。図16に示すように、2次元パワースペクトルPW(i,j)を同心円状の輪帯で区切り、周波数帯域f毎のパワースペクトルの平均値を求める。即ち、1式の値を求める。
【0033】
【数1】
【0034】
INTは小数点以下の切り上げ処理を表す。周波数fは0から181までの整数、N(f)はf=INT((i2+j2)(1/2))を満たす画素位置(i,j)の数である。図17は、横軸に周波数f、縦軸に各輪帯内のパワースペクトル平均値RAPS(f)をとったグラフの一例である。
【0035】
こうして一次元化したパワースペクトルRAPS(f)に対して、視覚特性フィルタ(VTF)処理を行う(ステップS303)。本実施形態で用いる視覚特性フィルタは、次の式で表される。
【0036】
【数2】
【0037】
ここでf'は空間周波数であり、視野角1度あたりの周期(cycles/degree)として与えられている。観察距離を300mmとし、2値画像の解像度を1200dpiに設定した場合、f'を前述したfに変換すると、上式は次のようになる。
【0038】
【数3】
【0039】
図18は、fを横軸、VTF(f)を縦軸にとったグラフである。
【0040】
こうして求めた視覚特性フィルタVTF(f)を用いて、RAPS(f)に視覚特性フィルタ処理を行い、Filtered_RA(f)を求める。即ち、0から181までのfまでの値について次の演算を行うのである。
【0041】
Filtered_RA(f)=VTF2(f)×RAPS(f)
0≦f≦181
こうして視覚特性フィルタ処理を行った1次元パワースペクトルFiletered_Raps(f)の総和を求め(直流成分は除く)、2値画像評価値とする(ステップS304)。つまり、4式で表される値を求め、2値画像評価値演算処理を終了する。
【0042】
【数4】
【0043】
次に、拡散係数選択ユニット18における拡散係数選択方法について説明する。
【0044】
図19は、本実施形態における拡散係数選択の方法を示したフローチャートである。まず、階調データ値gを1に初期化する(ステップS400)。次に、2値画像評価値メモリ17に格納された全候補拡散係数についての2値画像評価値を読み込み、同評価値が最小となる候補拡散係数を拡散係数テーブル13のg番目に格納する(ステップS401)。gの値をインクリメントし(ステップS402)、gと255を比較する(ステップS403)。gが255よりも小さければステップS401からS403を繰り返す。gが255に達していれば、本処理を終了する。
【0045】
このように、第1実施形態によれば、多値誤差拡散処理後、濃度パターン法による2値化処理を行った画像をもとに評価関数を用いて入力階調毎に誤差拡散処理時の拡散係数を選ぶことにより、濃度別パターンとの組み合わせを含め、入力各階調に適した2値化処理を行うことが可能となる。
【0046】
[第2実施形態]
第1実施形態では、拡散係数選択ユニット18において各階調毎の拡散係数を決定する際に、該当する一階調の評価値データのみを参照するものとしたが、第2実施形態では複数の階調における評価値データを参照する。
【0047】
図20は、本実施形態における拡散係数選択方法を示したフローチャートである。まず、階調データ値gを1に初期化し、評価範囲を示す値INTVLを設定する(ステップS400)。本実施形態では、INTVLを4とした。次に、2値画像評価値メモリ17に格納された2値画像評価値を読み込み、候補拡散係数毎に階調g−INTVLからg+INTVLにおける2値画像評価値の和Sを求める(ステップS502)。このとき、gがINTVLよりも小さい場合は、階調1からg+INTVLまでの評価値の和をSとする。gが255−INTVLよりも小さい場合は、階調g−INTVLから254までの評価値の和をSとする。即ち、各候補係数について5式の値を求める。
【0048】
【数5】
【0049】
その後、Sが最小となる候補拡散係数を求め、拡散係数テーブル13のg番目に格納する(ステップS503)。gの値をインクリメントし(ステップS504)、gと255を比較する(ステップS505)。gが255よりも小さければステップS502からステップS503の処理を繰り返す。gが255に達していれば、本処理を終了する。
【0050】
このように、第2実施形態によれば、一階調だけでなく近隣の階調における2値化画像評価値も考慮することにより、選ばれる係数が1階調ごとに大きく変化することがなくなる。このため、階調変化が滑らかな画像の2値化が可能となる。
【0051】
また、本発明の目的は前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU)が記憶媒体に格納されたプログラム読出し実行することによつても、本発明の目的が達成されることは言うまでもない。
【0052】
この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【0053】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、CD−R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROMなどを用いることができる。
【0054】
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOSなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【0055】
さらに、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【0056】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明にかかる画像処理装置及び画像処理方法によれば、入力階調毎に最適な拡散係数を用いることにより、全階調にわたって良好な2値化処理結果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施形態である画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図2】拡散係数テーブル13の一例を示す図である。
【図3】画像2値化ユニット12の構成を示すブロック図である。
【図4】入力バッファ21の構成例を示す図である。
【図5】誤差バッファ27の構成例を示す図である。
【図6】第1実施形態の2値化処理を示すフローチャートである。
【図7】レベル分けテーブル23の一例を示す図である。
【図8】誤差拡散を説明する図である。
【図9】出力ドットパターンの一例を示す図である。
【図10】誤差拡散の処理方向を逆にした処理の説明図である。
【図11】候補拡散係数を説明する図である。
【図12】拡散係数テーブル13の作成方法を説明する図である。
【図13】2値画像評価の対象とする部分を示す図である。
【図14】2値画像の評価値演算処理を示すフローチャートである。
【図15】2次元パワースペクトルの一例を示す図である。
【図16】2次元パワースペクトルの一次元化を説明する図である。
【図17】1次元パワースペクトルの一例を示す図である。
【図18】視覚特性フィルタの一例を示す図である。
【図19】第1実施形態における拡散係数選択を示すフローチャートである。
【図20】第2実施形態における拡散係数選択を示すフローチャートである。
Claims (2)
- 入力階調毎に、誤差拡散処理で用いる誤差拡散係数を決定する画像処理装置であって、
前記入力階調毎に、複数の候補誤差拡散係数を生成する生成手段と、
前記入力階調毎に、前記生成手段により生成された複数の候補誤差拡散係数を用いて入力画像に対して誤差拡散処理を施して多値画像データを生成し、該多値画像データに基づき2値画像を生成する2値画像生成手段と、
前記入力階調毎に、前記2値画像生成手段により生成された、前記複数の候補誤差拡散係数毎の2値画像の画質を評価する評価手段と、
前記入力階調毎に、前記評価手段による評価結果に基づいて、前記複数の候補誤差拡散係数の中から1の候補誤差拡散係数を決定する決定手段とを有し、
前記決定手段は、注目階調の前記評価結果と、該注目階調の近隣階調の前記評価結果とに基づいて、該注目階調の候補誤差拡散係数を決定することを特徴とする画像処理装置。 - 入力階調毎に、誤差拡散処理で用いる誤差拡散係数を決定する画像処理方法であって、
前記入力階調毎に、複数の候補誤差拡散係数を生成する生成工程と、
前記入力階調毎に、前記生成工程により生成された複数の候補誤差拡散係数を用いて入力画像に対して誤差拡散処理を施して多値画像データを生成し、該多値画像データに基づき2値画像を生成する2値画像生成工程と、
前記入力階調毎に、前記2値画像生成工程により生成された、前記複数の候補誤差拡散係数毎の2値画像の画質を評価する評価工程と、
前記入力階調毎に、前記評価工程による評価結果に基づいて、前記複数の候補誤差拡散係数の中から1の候補誤差拡散係数を決定する決定工程とを有し、
前記決定工程は、注目階調の前記評価結果と、該注目階調の近隣階調の前記評価結果とに基づいて、該注目階調の候補誤差拡散係数を決定することを特徴とする画像処理方法。
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