JP4238673B2 - 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム - Google Patents
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Description
図9に示すように、逆相関型のデジタルハーフトーニング法による画像処理においては、原画像データ(多階調画像データ)が入力される前に、予め0〜(n−1)の範囲内から無作為にランダム変数r(rは整数)を決定する(ステップT1)。なお、「n」は画素値gi,jの最大値である。画素値gi,jとは、i行j列目の画素における階調値のことであり、ここでは0〜nの範囲内の何れかの値である。
原画像データが入力されたら、原画像データ中からi行j列目の画素(注目画素)に関する画素値gi,jを取得する(ステップT2)。
Δ=|gi,j−n/2|/n … (1)
Hi,j[0]=Cx1,y1[0]×px1,y1+Cx1,y2[0]×px1,y2+Cx1,y3[0]×px1,y3+ … +Cx4,y3[0]×px4,y3
Hi,j[1]=Cx1,y1[1]×px1,y1+Cx1,y2[1]×px1,y2+Cx1,y3[1]×px1,y3+ … +Cx4,y3[1]×px4,y3
Hi,j[2]=Cx1,y1[2]×px1,y1+Cx1,y2[2]×px1,y2+Cx1,y3[2]×px1,y3+ … +Cx4,y3[2]×px4,y3
…
…
Hi,j[n−1]=Cx1,y1[n−1]×px1,y1+Cx1,y2[n−1]×px1,y2+Cx1,y3[n−1]×px1,y3+ … +Cx4,y3[n−1]×px4,y3
比較の結果、カウンタ値Countが画素値(gi,j−1)以下であれば、要素k’に対応するドット出現パターンCi,j[k’]を「1」に設定し(ステップT9)、大きければ「0」に設定する(ステップT10)。例えば、画素値gi,jが3で、かつ要素番号列S[k]が{8,3,4,1,5,…,(n−1)}であれば、ドット出現パターンCi,j[k]のうち、まず要素Ci,j[8]を「1」に設定する。
なお、画像端部に関するドット出現パターンCi,j[k]の決定には、画像領域外の周辺画素に関するドット出現パターンが必要となるが、このための画像領域外の周辺画素に関してはランダム変数を用いる等してドット出現パターンを決めておく。具体的には、例えば次のように定義する。
Ci,j[k]= 1 ( rBR < nΔ のとき)、 0 ( それ以外のとき )
ここで、Δ=| gi,j − n/2 |/nであり、「gi,j」は注目画素の画素値である。また、「rBR」は{0,1,...(int)(n/2)}に含まれるランダムな整数であり、毎回異なる値とする。
そのとき、期待値の同じもの(例えば、H[k1]とH[k2])が存在する場合には、数式(1)を用いて判断する。
例えば、図15においては、H[3]とH[4]は、その期待値がともに16であるが、数式(1)に当てはめた結果、要素番号列ではH[3]<H[4]となっている。すなわち、H[4]に比べてH[3]の要素k=3の方が、今までのドット出現パターンにおいて「1」を割り当てた数が少ないため、先の順番となるのである。
その後、予め求めた0〜最大階調数の間の値を取るランダム変数rに対応するC[r]を注目画素の出力値とする。
以下、図16と図17を参考に説明する。
その後、図17に示すように、もしI3からの画素の階調値が全て1であるなら、I3以降の画素のドット出現パターンは順次前の画素より要素番号が1増えたところの値が1になり、他の要素は0になる。
このような処理により、最終結果を出すためのランダム変数rがどういう値であっても、各要素番号のドット出現パターンには1が必ず1個のみ存在するため、255の出力値の中で1が必ず1個のみ存在するようになり、入力した多階調画像データの平均画素値が1に対して、出力画像の平均画素値も1となり、入力画像の階調を維持することができる。
なお、全体処理の始まるところが連続したハイライトの場合にも同様な結果が考えられる。
逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換するための演算処理部を有する画像処理装置であって、
前記演算処理部は、
多階調画像データの注目画素について、当該注目画素周辺の既に量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する量子化を行う際に、
前記注目画素の周辺画素についてのドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、
前記要素番号毎の期待値をその値の小さい順に並べた要素番号列を算出し、
前記要素番号列の任意の開始点から、前記注目画素の階調値分の要素番号に対して一の値を付すと共に、他の要素番号に対して他の値を付して前記注目画素のドット出現情報配列を決定する構成となっており、
前記要素番号列を算出するにあたって、期待値Hの同じ要素番号k 1 ,k 2 が存在する場合には、当該注目画素の1つ前に処理した注目画素についてのドット出現情報配列における一の値を付した最も大きな要素番号kと、k 1 ,k 2 とを比較して、
k 1 <k 2 <kならば、H[k 1 ]がH[k 2 ]より小さいとみなし、
k 2 >kかつk 1 <kならば、H[k 2 ]がH[k 1 ]より小さいとみなし、
k<k 1 <k 2 ならば、H[k 1 ]がH[k 2 ]より小さいとみなして、
これら期待値H[k 1 ]及びH[k 2 ]を並べる構成となっていることを特徴とする。
逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換するための演算処理部を有する画像処理装置であって、
前記演算処理部は、
多階調画像データの注目画素について、当該注目画素周辺の既に量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する量子化を行う際に、
前記注目画素の周辺画素についてのドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、
前記要素番号毎の期待値をその値の大きい順に並べた要素番号列を算出し、
前記要素番号列の任意の開始点から、前記注目画素の階調値分の要素番号に対して一の値を付すと共に、他の要素番号に対して他の値を付して前記注目画素のドット出現情報配列を決定する構成となっており、
前記要素番号列を算出するにあたって、期待値Hの同じ要素番号k 1 ,k 2 が存在する場合には、当該注目画素の1つ前に処理した注目画素についてのドット出現情報配列における一の値を付した最も大きな要素番号kと、k 1 ,k 2 とを比較して、
k 1 <k 2 <kならば、H[k 2 ]がH[k 1 ]より小さいとみなし、
k 2 >kかつk 1 <kならば、H[k 1 ]がH[k 2 ]より小さいとみなし、
k<k 1 <k 2 ならば、H[k 2 ]がH[k 1 ]より小さいとみなして、
これら期待値H[k 1 ]及びH[k 2 ]を並べる構成となっていることを特徴とする。
前記任意の開始点は、算出された要素番号列において最小と順位付けされた要素番号であることを特徴としている。
前記要素番号毎の期待値には、所定の重み付けがなされていることを特徴としている。
逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換する画像処理方法であって、
多階調画像データの注目画素について、当該注目画素周辺の既に量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する量子化を行う際に、
前記注目画素の周辺画素についてのドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、
前記要素番号毎の期待値をその値の小さい順に並べた要素番号列を算出し、
前記要素番号列の任意の開始点から、前記注目画素の階調値分の要素番号に対して一の値を付すと共に、他の要素番号に対して他の値を付して前記注目画素のドット出現情報配列を決定するようになっており、
前記要素番号列を算出するにあたって、期待値Hの同じ要素番号k 1 ,k 2 が存在する場合には、当該注目画素の1つ前に処理した注目画素についてのドット出現情報配列における一の値を付した最も大きな要素番号kと、k 1 ,k 2 とを比較して、
k 1 <k 2 <kならば、H[k 1 ]がH[k 2 ]より小さいとみなし、
k 2 >kかつk 1 <kならば、H[k 2 ]がH[k 1 ]より小さいとみなし、
k<k 1 <k 2 ならば、H[k 1 ]がH[k 2 ]より小さいとみなして、
これら期待値H[k 1 ]及びH[k 2 ]を並べるようになっていることを特徴とする。
逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換する画像処理方法であって、
多階調画像データの注目画素について、当該注目画素周辺の既に量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する量子化を行う際に、
前記注目画素の周辺画素についてのドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、
前記要素番号毎の期待値をその値の大きい順に並べた要素番号列を算出し、
前記要素番号列の任意の開始点から、前記注目画素の階調値分の要素番号に対して一の値を付すと共に、他の要素番号に対して他の値を付して前記注目画素のドット出現情報配列を決定するようになっており、
前記要素番号列を算出するにあたって、期待値Hの同じ要素番号k 1 ,k 2 が存在する場合には、当該注目画素の1つ前に処理した注目画素についてのドット出現情報配列における一の値を付した最も大きな要素番号kと、k 1 ,k 2 とを比較して、
k 1 <k 2 <kならば、H[k 2 ]がH[k 1 ]より小さいとみなし、
k 2 >kかつk 1 <kならば、H[k 1 ]がH[k 2 ]より小さいとみなし、
k<k 1 <k 2 ならば、H[k 2 ]がH[k 1 ]より小さいとみなして、
これら期待値H[k 1 ]及びH[k 2 ]を並べるようになっていることを特徴とする。
前記任意の開始点は、算出された要素番号列において最小と順位付けされた要素番号であることを特徴としている。
前記要素番号毎の期待値には、所定の重み付けがなされていることを特徴としている。
画像処理プログラムであって、
逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換するためのコンピュータに、
多階調画像データの注目画素について、当該注目画素周辺の既に量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する量子化を行う際に、
前記注目画素の周辺画素についてのドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、
前記要素番号毎の期待値をその値の小さい順に並べた要素番号列を算出し、
前記要素番号列の任意の開始点から、前記注目画素の階調値分の要素番号に対して一の値を付すと共に、他の要素番号に対して他の値を付して前記注目画素のドット出現情報配列を決定し、
前記要素番号列を算出するにあたって、期待値Hの同じ要素番号k 1 ,k 2 が存在する場合には、当該注目画素の1つ前に処理した注目画素についてのドット出現情報配列における一の値を付した最も大きな要素番号kと、k 1 ,k 2 とを比較して、
k 1 <k 2 <kならば、H[k 1 ]がH[k 2 ]より小さいとみなし、
k 2 >kかつk 1 <kならば、H[k 2 ]がH[k 1 ]より小さいとみなし、
k<k 1 <k 2 ならば、H[k 1 ]がH[k 2 ]より小さいとみなして、
これら期待値H[k 1 ]及びH[k 2 ]を並べる機能を実現させることを特徴としている。
画像処理プログラムであって、
逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換するためのコンピュータに、
多階調画像データの注目画素について、当該注目画素周辺の既に量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する量子化を行う際に、
前記注目画素の周辺画素についてのドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、
前記要素番号毎の期待値をその値の大きい順に並べた要素番号列を算出し、
前記要素番号列の任意の開始点から、前記注目画素の階調値分の要素番号に対して一の値を付すと共に、他の要素番号に対して他の値を付して前記注目画素のドット出現情報配列を決定し、
前記要素番号列を算出するにあたって、期待値Hの同じ要素番号k 1 ,k 2 が存在する場合には、当該注目画素の1つ前に処理した注目画素についてのドット出現情報配列における一の値を付した最も大きな要素番号kと、k 1 ,k 2 とを比較して、
k 1 <k 2 <kならば、H[k 2 ]がH[k 1 ]より小さいとみなし、
k 2 >kかつk 1 <kならば、H[k 1 ]がH[k 2 ]より小さいとみなし、
k<k 1 <k 2 ならば、H[k 2 ]がH[k 1 ]より小さいとみなして、
これら期待値H[k 1 ]及びH[k 2 ]を並べる機能を実現させることを特徴としている。
前記任意の開始点は、算出された要素番号列において最小と順位付けされた要素番号であることを特徴としている。
前記要素番号毎の期待値には、所定の重み付けがなされていることを特徴としている。
図1は、本実施の形態に係る画像処理装置1の概略構成を示すブロック図である。この図に示すように、画像処理装置1は、入力される多階調画像(原画像)データを量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換して出力するための演算処理部2を備えている。なお、この画像処理装置1は、インクジェットプリンタ等の周知の出力装置に搭載可能となっている。また、本実施の形態においては、多階調画像データを、各画素値が8bitのグレースケールを持つRGB画像に関するデータとして説明する。
ROM3には、本発明に係る画像処理プログラムが格納されている。この画像処理プログラムは、多階調画像データに対する逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を演算処理部2に実行させるためのものである。
RAM4には、CPU5による作業領域が備えられている。
CPU5は、ROM3に格納されている画像処理プログラムをRAM4内の作業領域に展開し、多階調画像データから出力用画像を生成するようになっている。
この図に示すように、演算処理部2は、従来のステップT1と同様に、多階調画像データが入力される前に、予めランダム変数rを決定する(ステップS1)。
多階調画像データが入力されたら、演算処理部2は多階調画像データ中からi行j列目の画素(注目画素)に関する画素値gi,jを取得し(ステップS2)、従来のステップT3と同様に、この画素値gi,jに基づきi行j列目の画素のローカルフィルタPを生成する(ステップS3)。
ローカルフィルタPを生成したら、演算処理部2は、従来のステップT4と同様にi行j列目の画素のヒストグラムHi,j[k]を算出する(ステップS4)。
さらに、各注目画素のドット出現パターンを決定する際に、1つ前で処理された画素のドット出現パターンの中、C[k]=1を満たす最も大きい要素番号kを求める。
そして、前記ヒストグラムを小さい順に並べ直し、要素番号列S[k]を計算する際、重み付きヒストグラム値の同じH[k1]とH[k2]が存在する場合は、式(2)により、重み付きヒストグラムの順序を決める。
H[k1]<H[k2],if k1<k2<k
式(2) H[k2]<H[k1],if k2>k and k1<k
H[k1]<H[k2],if k<k1<k2
それから、順序が決定されたH[k]に対し、小さい順で、対応する要素番号kに基づきC[k]に1を入れる。
その後、図4に示すように、もしI3からの画素の階調値が全て1(0,1,…255における1)であるなら、I3以降の画素のドット出現パターンは順次前の画素より要素番号が1増えたところの値が1(一の値)になり、他の要素は0(他の値)になる。
このような処理により、最終結果を出すためのランダム変数rがどういう値であっても、各要素番号のドット出現パターンには1が必ず1個のみ存在するため、255の出力値の中で1が必ず1個のみ存在するようになり、入力した多階調画像データの平均画素値が1に対して、出力画像の平均画素値も1となり、入力画像の階調を維持することができる。
このように、1つ前で処理された画素のドット出現パターンの中でC[k]=1を満たす最も大きな要素番号を検出しておくだけで、入力画像の階調を維持することができる。
なお、全体処理の始まるところが連続したハイライトの場合も同様の結果が得られる。
さらに、各注目画素のドット出現パターンを決定する際に、1つ前で処理された画素のドット出現パターンの中、C[k]=1を満たす最も小さい要素番号kを求める。
そして、前記ヒストグラムを大きい順(値の大きいものが最小となるように並べる)に並べ直し、要素番号列S[k]を計算する際、重み付きヒストグラム値の同じH[k1]とH[k2]が存在する場合は、式(3)により、重み付きヒストグラムの順序を決める。
H[k2]<H[k1],if k1<k2<k
式(3) H[k1]<H[k2],if k2>k and k1<k
H[k2]<H[k1],if k<k1<k2
それから、順序が決定されたH[k]に対し、小さい順で、対応する要素番号kに基づきC[k]に1を入れる。
また、I3のドット出現パターンを計算する際に、I0はマスクの範囲外にあるため、マスク内にある計算済みの画素はI1とI2となる。重み付きヒストグラムH[253]とH[252]は比較的大きな値になり、他のH[k]はほぼ同じく小さい値になる。その時、期待値の同じH[254]とH[251]が存在する場合は、式(3)により、H[251]を最小値と認識し、I3のドット出現パターンがC[251]=1にされる。
このように、1つ前で処理された画素のドット出現パターンの中でC[k]=1を満たす最も小さな要素番号を検出しておくだけで、入力画像の階調を維持することができる。
なお、全体処理の始まるところが連続したハイライトの場合も同様の結果が得られる。
さらに、各注目画素のドット出現パターンを決定する際に、1つ前で処理された画素のドット出現パターンの中、C[k]=1を満たす最も大きい要素番号kを求める。
そして、前記ヒストグラムを小さい順に並べ直し、要素番号列S[k]を計算する際、重み付きヒストグラム値の同じH[k1]とH[k2]が存在する場合は、式(2)により、重み付きヒストグラムの順序を決める。
または、各注目画素のドット出現パターンを決定する際に、1つ前で処理された画素のドット出現パターンの中、C[k]=1を満たす最も小さい要素番号kを求める。
そして、前記ヒストグラムを大きい順(値の大きいものが最小となるように並べる)に並べ直し、要素番号列S[k]を計算する際、重み付きヒストグラム値の同じH[k1]とH[k2]が存在する場合は、式(3)により、重み付きヒストグラムの順序を決める。ただし、kと計算式の選び方は画像全体一致である。
それから、順序が決定されたH[k]に対し、小さい順で、対応する要素番号kに基づきC[k]に1を入れる。
また、I3のドット出現パターンの計算をする際に、I0はマスクの範囲外にあるため、マスク内にある計算済みの画素はI1とI2となる。重み付きヒストグラムH[129]とH[130]は比較的大きな値になり、他のH[k]はほぼ同じく小さい値になる。その時、期待値の同じH[128]とH[131]が存在する場合は、式(2)により、H[131]を最小値と認識し、I3のドット出現パターンがC[131]=1にされる。
また、I3のドット出現パターンを計算する際に、I0はマスクの範囲外にあるため、マスク内にある計算済みの画素はI1とI2となる。重み付きヒストグラムH[127]とH[126]は比較的大きな値になり、他のH[k]はほぼ同じく小さい値になる。その時、期待値の同じH[128]とH[125]が存在する場合は、式(3)により、H[125]を最小値と認識し、I3のドット出現パターンがC[125]=1にされる。
このように、1つ前で処理された画素のドット出現パターンの中でC[k]=1を満たす最も大きな要素番号又は最も小さな要素番号を検出しておくだけで、入力画像の階調を維持することができる。
なお、全体処理の始まるところが連続したハイライトの場合も同様の結果が得られる。
例えば、本実施の形態では、入力画像は8bitのグレースケールを持つモノクロ画像であるが、これに限るものではなく、階調、解像度、モノクロ画像かカラー画像か等適宜の画像を用いることができる。
また、出力画像についても、本実施の形態では、白黒の2値化した出力画像であるが、これに限らず、カラー画像を含めて3値以上の出力値を有する出力画像にする場合にも適用可能である。
これらにより、画像の多様性に対応させることができる。
2 演算処理部
Claims (12)
- 逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換するための演算処理部を有する画像処理装置であって、
前記演算処理部は、
多階調画像データの注目画素について、当該注目画素周辺の既に量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する量子化を行う際に、
前記注目画素の周辺画素についてのドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、
前記要素番号毎の期待値をその値の小さい順に並べた要素番号列を算出し、
前記要素番号列の任意の開始点から、前記注目画素の階調値分の要素番号に対して一の値を付すと共に、他の要素番号に対して他の値を付して前記注目画素のドット出現情報配列を決定する構成となっており、
前記要素番号列を算出するにあたって、期待値Hの同じ要素番号k 1 ,k 2 が存在する場合には、当該注目画素の1つ前に処理した注目画素についてのドット出現情報配列における一の値を付した最も大きな要素番号kと、k 1 ,k 2 とを比較して、
k 1 <k 2 <kならば、H[k 1 ]がH[k 2 ]より小さいとみなし、
k 2 >kかつk 1 <kならば、H[k 2 ]がH[k 1 ]より小さいとみなし、
k<k 1 <k 2 ならば、H[k 1 ]がH[k 2 ]より小さいとみなして、
これら期待値H[k 1 ]及びH[k 2 ]を並べる構成となっていることを特徴とする画像処理装置。 - 逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換するための演算処理部を有する画像処理装置であって、
前記演算処理部は、
多階調画像データの注目画素について、当該注目画素周辺の既に量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する量子化を行う際に、
前記注目画素の周辺画素についてのドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、
前記要素番号毎の期待値をその値の大きい順に並べた要素番号列を算出し、
前記要素番号列の任意の開始点から、前記注目画素の階調値分の要素番号に対して一の値を付すと共に、他の要素番号に対して他の値を付して前記注目画素のドット出現情報配列を決定する構成となっており、
前記要素番号列を算出するにあたって、期待値Hの同じ要素番号k 1 ,k 2 が存在する場合には、当該注目画素の1つ前に処理した注目画素についてのドット出現情報配列における一の値を付した最も大きな要素番号kと、k 1 ,k 2 とを比較して、
k 1 <k 2 <kならば、H[k 2 ]がH[k 1 ]より小さいとみなし、
k 2 >kかつk 1 <kならば、H[k 1 ]がH[k 2 ]より小さいとみなし、
k<k 1 <k 2 ならば、H[k 2 ]がH[k 1 ]より小さいとみなして、
これら期待値H[k 1 ]及びH[k 2 ]を並べる構成となっていることを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1又は2に記載の画像処理装置において、
前記任意の開始点は、算出された要素番号列において最小と順位付けされた要素番号であることを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1〜3のいずれか一項に記載の画像処理装置において、
前記要素番号毎の期待値には、所定の重み付けがなされていることを特徴とする画像処理装置。 - 逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換する画像処理方法であって、
多階調画像データの注目画素について、当該注目画素周辺の既に量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する量子化を行う際に、
前記注目画素の周辺画素についてのドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、
前記要素番号毎の期待値をその値の小さい順に並べた要素番号列を算出し、
前記要素番号列の任意の開始点から、前記注目画素の階調値分の要素番号に対して一の値を付すと共に、他の要素番号に対して他の値を付して前記注目画素のドット出現情報配列を決定するようになっており、
前記要素番号列を算出するにあたって、期待値Hの同じ要素番号k 1 ,k 2 が存在する場合には、当該注目画素の1つ前に処理した注目画素についてのドット出現情報配列における一の値を付した最も大きな要素番号kと、k 1 ,k 2 とを比較して、
k 1 <k 2 <kならば、H[k 1 ]がH[k 2 ]より小さいとみなし、
k 2 >kかつk 1 <kならば、H[k 2 ]がH[k 1 ]より小さいとみなし、
k<k 1 <k 2 ならば、H[k 1 ]がH[k 2 ]より小さいとみなして、
これら期待値H[k 1 ]及びH[k 2 ]を並べるようになっていることを特徴とする画像処理方法。 - 逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換する画像処理方法であって、
多階調画像データの注目画素について、当該注目画素周辺の既に量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する量子化を行う際に、
前記注目画素の周辺画素についてのドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、
前記要素番号毎の期待値をその値の大きい順に並べた要素番号列を算出し、
前記要素番号列の任意の開始点から、前記注目画素の階調値分の要素番号に対して一の値を付すと共に、他の要素番号に対して他の値を付して前記注目画素のドット出現情報配列を決定するようになっており、
前記要素番号列を算出するにあたって、期待値Hの同じ要素番号k 1 ,k 2 が存在する場合には、当該注目画素の1つ前に処理した注目画素についてのドット出現情報配列における一の値を付した最も大きな要素番号kと、k 1 ,k 2 とを比較して、
k 1 <k 2 <kならば、H[k 2 ]がH[k 1 ]より小さいとみなし、
k 2 >kかつk 1 <kならば、H[k 1 ]がH[k 2 ]より小さいとみなし、
k<k 1 <k 2 ならば、H[k 2 ]がH[k 1 ]より小さいとみなして、
これら期待値H[k 1 ]及びH[k 2 ]を並べるようになっていることを特徴とする画像処理方法。 - 請求項5又は6に記載の画像処理方法において、
前記任意の開始点は、算出された要素番号列において最小と順位付けされた要素番号であることを特徴とする画像処理方法。 - 請求項5〜7のいずれか一項に記載の画像処理方法において、
前記要素番号毎の期待値には、所定の重み付けがなされていることを特徴とする画像処理方法。 - 逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換するためのコンピュータに、
多階調画像データの注目画素について、当該注目画素周辺の既に量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する量子化を行う際に、
前記注目画素の周辺画素についてのドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、
前記要素番号毎の期待値をその値の小さい順に並べた要素番号列を算出し、
前記要素番号列の任意の開始点から、前記注目画素の階調値分の要素番号に対して一の値を付すと共に、他の要素番号に対して他の値を付して前記注目画素のドット出現情報配列を決定し、
前記要素番号列を算出するにあたって、期待値Hの同じ要素番号k 1 ,k 2 が存在する場合には、当該注目画素の1つ前に処理した注目画素についてのドット出現情報配列における一の値を付した最も大きな要素番号kと、k 1 ,k 2 とを比較して、
k 1 <k 2 <kならば、H[k 1 ]がH[k 2 ]より小さいとみなし、
k 2 >kかつk 1 <kならば、H[k 2 ]がH[k 1 ]より小さいとみなし、
k<k 1 <k 2 ならば、H[k 1 ]がH[k 2 ]より小さいとみなして、
これら期待値H[k 1 ]及びH[k 2 ]を並べる機能を実現させるための画像処理プログラム。 - 逆相関型のデジタルハーフトーニング法によって多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換するためのコンピュータに、
多階調画像データの注目画素について、当該注目画素周辺の既に量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する量子化を行う際に、
前記注目画素の周辺画素についてのドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、
前記要素番号毎の期待値をその値の大きい順に並べた要素番号列を算出し、
前記要素番号列の任意の開始点から、前記注目画素の階調値分の要素番号に対して一の値を付すと共に、他の要素番号に対して他の値を付して前記注目画素のドット出現情報配列を決定し、
前記要素番号列を算出するにあたって、期待値Hの同じ要素番号k 1 ,k 2 が存在する場合には、当該注目画素の1つ前に処理した注目画素についてのドット出現情報配列における一の値を付した最も大きな要素番号kと、k 1 ,k 2 とを比較して、
k 1 <k 2 <kならば、H[k 2 ]がH[k 1 ]より小さいとみなし、
k 2 >kかつk 1 <kならば、H[k 1 ]がH[k 2 ]より小さいとみなし、
k<k 1 <k 2 ならば、H[k 2 ]がH[k 1 ]より小さいとみなして、
これら期待値H[k 1 ]及びH[k 2 ]を並べる機能を実現させるための画像処理プログラム。 - 請求項9又は10に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記任意の開始点は、算出された要素番号列において最小と順位付けされた要素番号であることを特徴とする画像処理プログラム。 - 請求項9〜11のいずれか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記要素番号毎の期待値には、所定の重み付けがなされていることを特徴とする画像処理プログラム。
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