JP4271806B2 - ハーフトーン画像のモデリング及び再構成のための方法及び装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ハーフトーン化された二値画像から連続階調画像又はグレースケール画像をモデリング及び再構成する方法及びシステムに関する。詳細には、本発明は、ハーフトーン化された二値画像を、モデリング及び再構成を介して、テンプレート照合を用いて、連続階調原画像の近似に変換又は再変換する方法及びシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来的に、例えば、写真フィルム上の典型的な白黒画像は、光の様々なグレーレベルを含んでいる。即ち、フィルム上の画像の様々な点から異なる量の光が反射され、いわゆる連続階調の写真画像を与える。グレースケール連続階調写真画像をデジタル化する方法は、従来技術において公知である。詳細には、写真画像の各画素又は点に、その特定の点の光量又はグレーレベルを表す数値を割付ける。一般的には８ビットワードが用いられ、256通りの異なるデジタル化された光のグレーレベルを与える。デジタル化された画像は、連続階調デジタル画像として知られている。更に、アナログ画像とデジタル画像との間を行きつ戻りつしながら、画像の妥当な再現を維持することが可能である。
【０００３】
例えば、写真フィルム上ではなく紙のような記録媒体上の画像を与えることも、従来技術で公知である。例えば、変調レーザを用いて静電写真ドラムを走査し、一続きの白黒の点を与えることができる。この点は、レーザをオン/オフすることによって形成される。次に、ドラム上の画像は現像され、コピー用紙に転写される。この白黒の点を現像するプロセスは二値画像を与えるが、連続階調画像は生成しない。
【０００４】
しかし、ハーフトーン化を用いて連続階調画像の印象を与えることは可能である。ハーフトーン化処理は、例えば、ほぼサイン曲線を描く二次元パターンのような、数学的に格納されたスクリーンパターンを用いる。この処理は、原画像即ち連続階調画像を、連続階調画像に“見える”白と黒の点の画像に変換する。この処理は、一般的に、各画素の連続階調値をスクリーン値と系統的に比較することによって遂行される。その画素の連続階調値がスクリーン値に比べて濃度が低い場合は、白い点が生成される。一方、その画素の連続階調値がスクリーン値に比べて濃度が高い場合は、黒い点が生成される。この画素値とは、原画像の各画素に対する８ビットグレースケール値であることを理解されたい。
【０００５】
実際上、この手順はグレースケール画像を白と黒の点に変換するが、より濃度の低い領域にはより多くの白い点を生成し、より濃度の高い領域にはより多くの黒い点を生成することにより、複数グレーレベルの印象を与える。たとえこの手順によって真の連続階調画像が生成されなくても、この手順には２つの長所がある。１つの長所は、画像の各点が、連続階調原画像の各グレーレベル画素に用いられる８ビットワードではなく、１ビットで記述されることである。これにより、ハーフトーン画像を、連続階調原画像の約８分の１の記憶容量で格納することができる。もう１つの長所は、実際に、ハーフトーンを紙にプリントできることである。換言すれば、この変換は、グレースケール値を表す各８ビット画素値を得て、その画素値をスクリーン値と比較して０又は１のいずれかを与え、それによりレーザを変調する。そして、この画像を紙のような記録媒体にプリントすることができる。
【０００６】
別の公知のハーフトーン化方法は、誤差拡散(error-diffusion)と呼ばれる。誤差拡散の典型的な適用例としては、連続階調画像を低解像度ディスプレイで見て（に表示して）、二値プリンタ用のビットマップを生成することが挙げられる。誤差拡散は、入力された連続階調画像のローカル平均グレーレベルを保存する特性を有する、適応的な二値化処理である。詳細には、誤差拡散は、二値化処理中に生成された誤差を近傍画素に伝播する。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
従って、格納されているハーフトーン画像のプリントだけが必要ならば、何も困難はない。しかし、例えば、拡大や階調スケールの変更など、その画像を修正する必要が生じた場合に、その連続階調画像が入手不可能なことが多い。そうなると、修正を行うためには、各画素のグレースケール値を表す８ビットワードを用いて、連続階調原画像に戻ることが必要である。しかし、この原画像は、格納されているハーフトーン画像の８倍の記憶容量を要するので、もはや入手できない場合が多い。原画像がもはや入手不可能な場合は、ハーフトーン画像を変換して、連続階調原画像を表す推定グレースケール画像に戻すことが必要である。明らかに、ハーフトーン処理の逆転は、可能な限り正確且つ効率的に行われるべきである。
【０００８】
デジタル逆ハーフトーン処理のプロセスは、二値画像をグレースケール原画像の近似に再変換するプロセスである。逆ハーフトーン処理は、様々な二値画像処理アプリケーションに適用可能である。実例を挙げれば、逆ハーフトーン処理は、例えば、スケーリング、階調補正、ハーフトーン化方法間の互換、ファクシミリ画像処理、非線形フィルタ処理、強調及び/又は画像圧縮と関係して用いられてもよい。
【０００９】
二値画像とグレースケール画像との間の画像変換は、頻繁に必要とされる。例えば、画像変換は、複数の装置が共に接続されており、相互に通信しなければならない場合に必要かもしれない。例えば、スキャナ、パーソナルコンピュータ、又はファクシミリ装置といった装置が、相互に通信するように接続されることがある。これらの種々の装置の接続には、ネットワークを使用することが多い。ネットワーク環境では、画像が、特定のプリンタ用に前処理されることがある。しかし、この画像を、第２の異なるプリンタに転送又は送信することが必要なことがある。この第２のプリンタは、第１のプリンタとは異なるプリント方法を有するかもしれない。例えば、第２のプリンタは、第１のプリンタとは異なる解像度、異なる階調レスポンス(tonal response)、及び/又は異なるハーフトーン化方法を有し得る。そのような条件下では、グレースケール画像情報を復元し、プリントする前に、装置を特定した補正を行うことが必要又は望ましいかもしれない。
【００１０】
ある程度の情報がハーフトーン化の最中に失われており、単に復元できないので、連続階調原画像を再生成するためにハーフトーン化プロセスを正確に逆転することは不可能であることを認識されたい。しかし、ハーフトーン画像がただグレースケール値の視覚的な印象を与えるだけなら、従来の方法を用いて連続階調原画像の近似を再構成してもよい。
【００１１】
当該技術で知られている部分的な解決法は、ローパスフィルタを用いてハーフトーン画像を空間フィルタ処理することにより、連続階調原画像を近似する。この処理は、ハーフトーン画像に平均化手順を用いて、再構成された連続階調画像を生じる。しかし、この再構成された画像は、鮮鋭な線を持たないぼやけた画像を与える。
【００１２】
更に、逆ハーフトーン処理のための他の従来の方法及び手法が数多く存在する。これら従来の方法の幾つかは、ディザ処理された画像(dithered image)に関係する。ディザ処理された画像を用いる際、１つの技術は近傍の手法を用いる。この近傍の手法は、適応的二値ランレングス（ＡＢＲＬ）と呼ばれる、１と０の適応的なランレングスを用いる。この方法は、ＡＢＲＬ、統計的平滑化、及びインパルス除去からなる３ステップカスケードアルゴリズムにおいて、特に良好なパフォーマンスを有する。
【００１３】
このように、上述した従来の方法及び技術は、それらに関連する様々な短所を有する。特に、上述した従来の方法及び技術は、ハーフトーン化された二値画像を連続階調原画像の近似に変換するための逆ハーフトーン処理を行う、最適化された方法を提供しない。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
従って、本発明は、ハーフトーン画像からグレースケール画像をモデリング及び再構成する改良されたシステム及び方法を提供する。
【００１５】
本発明は、ハーフトーン画像内の画素パターンにテンプレートを照合するシステム及び方法を別個に提供する。
【００１６】
本発明は、二値画像内で生じる画素のパターンを対応するグレースケール値に照合することにより、二値画像からグレースケール画像を再構成するシステム及び方法を別個に提供する。
【００１７】
本発明は、グレースケール値と、ベースライン画像に基づく二値画像内及びベースライン画像から生成された二値画像内の画素パターンとの間の対応を展開するシステム及び方法を別個に提供する。
【００１８】
本発明は、グレースケール値と、二値画像内の、画素パターンの回転によって形成される、画素パターンのクラスとの間の対応を展開するシステム及び方法を別個に提供する。
【００１９】
本発明は、グレースケール画像をぼかさないことにより、比較的鮮鋭な画像を依然として維持しながら、ハーフトーン画像からグレースケール画像をモデリング及び再構成するシステム及び方法を別個に提供する。
【００２０】
本発明に従ったシステム及び方法の１つの例示的な実施の形態に従い、１組の１つ以上の調整用画像を用いて、ルックアップテーブルが最適に生成される。所与のビットパターンは、調整シーケンスにおいて、特定の発生回数を有する。調整シーケンスにおける所与のビットパターンの全発生に対して、調整シーケンスにおける対応するグレーレベルが記録される。対応するビットパターンに対するグレーレベルの平均値が計算される。このように計算された平均値は、所与のビットパターンに対応するグレーレベルとなる。従って、本発明のシステム及び方法のこの例示的な実施の形態では、逆ハーフトーン処理システム及び方法は、本質的に、復号化操作を行う。詳細には、復号化操作の復号器は、ルックアップテーブルを用いて実現される。ルックアップテーブルは、特定のグレースケール値と特定のビットパターンとを関連づける。
【００２１】
例えば、本明細書に記載する本発明の様々な実施の形態で述べるように、本発明の方法及びシステムは、誤差拡散処理された画像に適用されてもよい。しかしながら、本発明のシステム及び方法は誤差拡散処理された画像に限定されないことを認識されたい。むしろ、本発明のシステム及び方法は、様々なハーフトーン化処理と関係して用いられてよい。例えば、本発明のシステム及び方法は、例えば、ディザ処理法(ordered dither method)を用いて変換された画像と関係して用いられてもよい。
【００２２】
本発明に従ったシステム及び方法の１つの例示的な実施の形態に従い、まず調整プロセスが行われる。この調整プロセスは、テンプレート照合プロセスを含む。テンプレート照合プロセスは、テストパターン画像に基づいて調整される。テストパターン画像から形成された二値画像内の画素のあるテンプレートと、そのテンプレートに対するテストパターン画像のグレースケール値との間の対応は、グレースケールテストパターンをハーフトーン画像に変換することによって生成される。テストパターンの各グレースケールレベルから生じた画素パターンが記録される。次に、ハーフトーン画像から再構成されたグレースケール画像を生成する際に、記録されたグレースケール値が、対応する画素パターンの目標画素と置き換えられて用いられる。
【００２３】
例えば、連続階調グレースケール画像は、例えば電子的記憶容量の限界を含む様々な理由で、二値画像に変換されてもよい。この二値画像は、誤差拡散されたハーフトーン画像の形態であってもよい。本発明のシステム及び方法に従い、二値画像の部分は画素パターンを形成することが認識されている。これらのパターンは、テンプレートの固有のセットによって特徴づけられてもよい。ある画素パターンどうしは、互いの90度回転である。本発明の方法及びシステムは、ある画素間のこの関係を用いて、逆ハーフトーン処理の効率を増す。テンプレートの固有のセットにより、ルックアップテーブルを効率的に構成できる。このルックアップテーブルは、二値画像内の１組の１つ以上の特定の画素パターンと、その１つ以上のパターンと関連づけられたグレースケール値との、関連づけを与える。
【００２４】
本発明のシステム及び方法に従い、ルックアップテーブルが与えられる。本発明のシステム及び方法に従い、ルックアップテーブルへの入力パターンとしての画素を選択するために、観察ウィンドウが用いられる。例えば、３×３観察ウィンドウを用いてもよい。ルックアップテーブルのエントリー数は、特定のグレーレベルを特徴づける幾つかのパターンは互いの回転であるという事実により、削減されてもよい。例えば、ルックアップテーブルのエントリー数は、132個のエントリーに削減されてもよい。このように得られたルックアップテーブルは、正確に再生成された８ビットグレースケール原画像を再構成するために用いられる。本発明に従ったシステム及び方法の結果、ピーク信号対ノイズの比（ＰＳＮＲ）は、従来の方法と比べて大きく増加する。本発明のシステム及び方法は、各色分解層に対してルックアップテーブルを生成及び使用することにより、誤差拡散されたカラー画像に適用されてもよい。
【００２５】
本発明のシステム及び方法の上記及び他の特徴及び長所は、以下の例示的な実施の形態の詳細説明で述べられ、又は、以下の例示的な実施の形態の詳細説明から明らかである。
【００２６】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明に従った、汎用コンピュータの形態の、モデリング及び再構成システム２００の概括的な機能ブロック図の、１つの例示的な実施の形態を示す。モデリング及び再構成システム２００は、信号ライン又はリンク１１０を介して画像データソース１００に接続されるとともに、信号ライン又はリンク３１０を介して画像データシンク（受信側）３００に接続される。画像データソース１００は、モデリング及び再構成システム２００に、グレースケール画像データ及び/又はハーフトーン画像データを供給する。画像データシンク３００は、モデリング及び再構成システム２００によって出力された再構成又は変換された画像を受け取る。
【００２７】
一般的に、画像データソース１００は、スキャナ、デジタルコピー機、電子画像データの生成に適したファクシミリ装置、又はネットワークのクライアントやサーバのような電子画像データの格納及び/又は送信に適した装置といった、多くの異なるソースの任意の１つであってよい。更に、画像データソース１００は必ずしも単独の装置でなくてもよく、２つ以上の個別の装置によって構成されてもよい。例えば、一方の装置がテストパターン画像データを格納し、他方の装置が二値画像データを供給してもよい。
【００２８】
従って、画像データソース１００は、本発明のモデリング及び再構成システム２００にハーフトーン画像データ及び/又はテストパターン画像データを供給する能力がある、公知の又は今後開発される任意のソースであってよい。同様に、画像データシンク３００は、モデリング及び再構成システム２００によって出力される再構成されたグレースケール画像データを受け取って、その再構成されたグレースケール画像データの格納、送信、及び/又は表示のいずれかを行う能力がある、公知の又は今後開発される任意の装置であってよい。従って、画像データシンク３００は、再構成されたグレースケール画像データを表示又は格納のために送信するためのチャネル装置か、又は、再構成されたグレースケール画像データを表示したり更に送信したりする必要が生じるまで再構成されたグレースケール画像データを無期限に格納するための記憶装置の、いずれか又は両方であってよい。
【００２９】
更に、画像データシンク３００即ちチャネル装置は、再構成されたグレースケール画像データをモデリング及び再構成システム２００から物理的に離れた記憶又は表示装置に送信するための、任意の公知の構造又は装置であってよい。従って、チャネル装置は、公衆電話回線網、ＬＡＮ（Local Area Network）又はＷＡＮ（Wide Area Network）、イントラネット、インターネット、無線通信チャネル、又は他の分散形ネットワーク等であってよい。同様に、記憶装置は、再構成されたグレースケール画像データを無期限に格納するための、ＲＡＭ、ハードドライブ及びディスク、フロッピードライブ及びディスク、光ディスクドライブ及びディスク、又はフラッシュメモリ等の、任意の公知の構造的装置であってよい。最後に、表示装置は、画像を表示又は描画するための任意の公知の装置であってよい。従って、表示装置は、ＣＲＴ、アクティブ又はパッシブマトリックスＬＣＤ、アクティブ又はパッシブＬＥＤディスプレイ、レーザプリンタ、インクジェットプリンタ、又はデジタルコピー機等であってよい。
【００３０】
更に、画像データソース１００及び画像データシンク３００は、モデリング及び再構成システム２００から物理的に離れていて、上述のチャネル装置を介して通信できるようになっていてもよい。或いは、モデリング及び再構成システム２００は、画像データソース１００及び画像データシンク３００のいずれか又は両方と一体化されていてもよい。例えば、画像データソース１００がデジタルフォトコピー機のスキャナであり、画像データシンク３００がデジタルフォトコピー機の画像出力ターミナル（ＩＯＴ）であってもよい。
【００３１】
図１に示されるように、モデリング及び再構成システム２００は、コントローラ２１０、入出力インタフェース２２０、ローカル画像データ解析回路２３０、ハーフトーン処理回路２４０、セグメント化/エッジ検出回路２５０、メモリ２８０、及び画像データフィルタ処理回路２９０を含み、各要素はデータ及び/又は制御バス２９５に接続されている。入出力インタフェース２２０は、信号ライン又はリンク１１０及び３１０をそれぞれ介して、画像データソース１００及び画像データシンク３００にも接続できる。
【００３２】
更に、図１に示されるように、メモリ２８０は、テストパターン画像データメモリ２８１、テストパターン画像グレースケールメモリ２８２、二値画像データメモリ２８４、生成済グレースケール画像メモリ２８５、フィルタパラメータメモリ２８６、及びルックアップテーブルメモリ２８７を含む。テストパターン画像データメモリ２８１は、画像データソース１００から入出力インタフェース２２０を介して受け取ったテストパターン画像データを格納する。テストパターン画像グレースケールメモリ２８２は、テストパターンについて解析されたグレースケール値情報を格納する。二値画像データメモリ２８４は、画像データソース１００から入出力インタフェース２２０を介して受け取った二値画像データと、ローカル画像データ解析回路２３０で生成された二値画像パターン番号データとを格納する。生成済グレースケール画像メモリ２８５は、ローカル画像データ解析回路２３０で生成されたグレースケール画像データを格納する。フィルタパラメータメモリ２８６は、生成されたグレースケール画像を洗練するための種々のフィルタパラメータを格納する。ルックアップテーブルメモリ２８７は、ローカル画像データ解析回路２３０によって生成されたルックアップテーブルデータを格納する。
【００３３】
メモリ２８０は、モデリング及び再構成システム２００によって要求される任意の必要な制御プログラム及び/又は制御データも格納する。従って、メモリ２８０は、スタティック又はダイナミックＲＡＭ、フロッピーディスク及びディスクドライブ、書き込み可能光ディスク及びディスクドライブ、ハードディスク及びディスクドライブ、又はフラッシュメモリ等を用いて実現可能である。メモリ２８０は、ＣＭＯＳメモリＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ及びディスクドライブ等を含む、ＲＯＭも含んでよい。
【００３４】
本発明のシステム及び方法に従い、グレースケール画像は、図１に示されているモデリング及び再構成システム２００を用いて、二値画像からモデリング及び再構成されてよい。しかし、これを遂行するためには、まず、モデリングプロセス、即ち調整プロセスを行うことが必要である。モデリングプロセスは、テンプレートを二値画像内の特定のパターンと照合すること、即ち、テンプレート照合プロセスを含む。この、調整プロセス中のテンプレート照合プロセスによって、ルックアップテーブルが生成され、このルックアップテーブルは、その後、逆ハーフトーン処理中の照合プロセスで用いられる。
【００３５】
図２は、図１に示されているローカル画像データ解析回路２３０の１つの例示的な実施の形態をより詳細に示す機能ブロック図である。図２に示されるように、ローカル画像データ解析回路２３０は、ルックアップテーブル生成サブシステム２６０及び二値画像解析回路２７０を含む。ルックアップテーブル生成サブシステム２６０は、本発明のシステム及び方法に従って、ルックアップテーブルを生成する。二値画像解析回路２７０は、ルックアップテーブル生成サブシステム２６０によって生成されたルックアップテーブルを用いて、二値画像を解析する。
【００３６】
図３は、図２に示されているルックアップテーブル生成サブシステム２６０の１つの例示的な実施の形態をより詳細に示す機能ブロック図である。図３に示されるように、ルックアップテーブル生成サブシステム２６０は、グレースケール値及び位置回路２６２、画素パターン決定部２６４、ヒストグラム生成部２６６、パターン番号生成部２６８、及び、パターン番号−グレースケール値アソシエータ２６９を含み、各要素はデータバス２９５に接続されている。
【００３７】
グレースケール値及び位置回路２６２は、テストパターン画像を解析し、テストパターン画像の各部分のグレースケール値とテストパターン画像の各部分内の各画素のロケーションとの両方を決定する。画素パターン決定部２６４は、テストパターン画像から生成された二値画像データを解析し、テストパターン画像から生成された二値画像内で生じている画素パターンを決定する。パターン番号生成部２６８は、観察された異なる各パターンに対して固有のパターン番号を生成する。ヒストグラム生成部２６６は、グレースケール値に相対するパターン番号、及びパターン番号に相対するグレースケール値の、度数分布に関する二次元ヒストグラムを生成する。つまり、特定のパターン番号と頻繁に対応するグレースケール値は、高い発生頻度を有し、特定のパターン番号とほとんど対応しない特定のグレースケール値は、低い又は０値の発生頻度を有することになる。一方、特定のグレースケール値と頻繁に対応するパターン番号は、高い発生頻度を有し、特定のグレースケール値とほとんど対応しない特定のパターン番号は、低い又は０値の発生頻度を有することになる。パターン番号−グレースケール値アソシエータ２６９は、特定のパターン番号をルックアップテーブルへのアドレスとして用いて、その特定のパターン番号を、そのアドレス値によって示されるエントリーから出力されるグレースケール値に変換する、ルックアップテーブルエントリーを生成する。詳細には、各パターン番号と関連づけられるグレースケール値は、各特定パターン番号に対して最も高い発生頻度を有するグレースケール値であってよい。
【００３８】
図４は、図２の二値画像解析回路２７０の１つの例示的な実施の形態をより詳細に示す機能ブロック図である。図４に示されるように、二値画像解析回路２７０は、画素パターン決定部２７２、画素パターン番号決定部２７４、ルックアップテーブルグレースケール値抽出部２７６、及びグレースケール値割付部２７８を含み、各要素はデータバス２９５に接続されている。
【００３９】
画素パターン決定部２７２は、入力画像内の画素パターンを観察及び解析する。画素パターン番号決定部２７４は、観察された画素パターンに基づいて、パターン番号を生成する。ルックアップテーブルグレースケール値抽出部２７６は、観察された画素パターンの番号に基づいて、ルックアップテーブルからグレースケール値を抽出する。更に、グレースケール値割付部２７８は、入力画像内の各画素に適切なグレースケール値を割付ける。
【００４０】
まずルックアップテーブルを生成するために、コントローラ２１０は、画像データソース１００からリンク１１０を介して、グレースケールテストパターンを入力する。そして、テストパターン画像はテストパターン画像データメモリ２８１に格納される。本明細書に述べる本発明のシステム及び方法の例示的な実施の形態では、テストパターン画像は複数の一定パッチ(constant patch)で構成されてもよい。各パッチは複数の画素を含む。特定のパッチ内の全ての画素のグレースケール値は均一である。
【００４１】
例えば、図５は、本発明のシステム及び方法に従って使用可能な、テストパターン画像４２０を示している。テストパターン画像４２０は、複数の横列４２２及び複数の縦列４２４を含む、一定値のパッチのアレイを含む。各横列４２２は16個のパッチを含み、各縦列４２４は16個のパッチを含む。合計のパッチ数は16＊16＝256個である。図５に示されるように、これらのパッチのグレースケール値は、0から255の範囲で変化している。例示的なグレースケールテストパターン画像４２０では、個々のパッチはそれぞれ100×100画素を含んでいる。本発明の例示的なシステム及び方法を開発するための実験中、以下に述べるように、このサンプル数は統計的解析に十分であることが証明された。しかしながら、使用するパッチ当たりの特定の画素数、テストパターンの幾何形状、パッチ数、及び個々のパッチ間の相関関係を含む、このテストパターンの特性は、特定の適用例に依存して大きく変化してよく、本発明のシステム及び方法は、図５に示されているテストパターンに限定されないことを認識されたい。むしろ、任意の適切なテストパターン画像を使用してよい。
【００４２】
図６は、３×３スライドウィンドウ４３０の一例を示している。図６に示されるように、３×３スライドウィンドウ４３０は、0から2までの垂直座標をそれぞれ有する３つの横列と、0から2までの水平座標をそれぞれ有する３つの縦列とを含む画素アレイを含む。水平軸は高速走査方向を表す。また、垂直軸は低速走査方向の特定の画素を表す。スライドウィンドウは、目標画素を含む。例えば、３×３スライドウィンドウ４３０は、座標(1,1)に位置する中心又は目標画素４３２を含む。目標画素４３２は、二値画像データメモリ２８４に格納されている二値化された画像を解析するために用いられる。しかし、モデリング及び再構成システム２００は様々な他のタイプのウィンドウを用いてよいことを認識されたい。
【００４３】
詳細には、代わりのタイプのウィンドウが図７から図９に示されている。これらのウィンドウは、他のウィンドウと同様に、本発明に従ったモデリング及び再構成システム２００でウィンドウ４３０の代わりに用いられてよい。例えば、図７は、中心又は目標画素が座標(1,0)に位置する３×３ウィンドウを示している。更に、用いられる特定のウィンドウは、３×３ウィンドウに限定されない。例えば、図８は、やや変更された、非対称アレイを有するウィンドウを示している。更に、図９は、目標画素が(1,0)に位置する３×２アレイとして形成されたウィンドウを示している。
【００４４】
例えば、図７に示されているウィンドウを用いる際は、やや異なる技術を用いる。図７に示されているウィンドウでは、目標画素について生成される情報は、目標画素のすぐ上の近傍画素には依存しない。図７に示されるように、目標画素についての情報は、目標画素が一番上の中心の画素である３×３アレイに依存することになる。
【００４５】
本発明に従った任意のグレースケール画像再構成システム又は方法に用いられる特定のスライドウィンドウは、そのアプリケーションの特定の要件に依存することを認識されたい。更に、スライドウィンドウ内の目標画素の特定のロケーションは、特定のアプリケーションに用いられる本発明に従った特定のグレースケール画像再構成システム又は方法の要件に依存する。
【００４６】
本発明のシステム及び方法に従って、各グレースケール値は、あるパターン並びにそのパターンの対称及び/又は回転を有する対応する二値画像との関連づけが可能であることを認識されたい。つまり、互いに類似した、又は互いの回転であるパターンからは、数値的に類似したグレースケール値が生じる。例えば、図１０は、68から71までの平均グレースケール値と関連づけられた二値画像の８個のパターンを示している。従って、各パターン、又はそのパターンの90度回転は、同じグレースケール値に最も頻繁に対応する。更に、本明細書で用いる、“パターンの90度回転”とは、90度の回転又は90度の倍数の回転、即ち、90度、180度、270度の回転を意味することを認識されたい。
【００４７】
大多数のパターンは３つの対応する回転を有する、即ち、大多数のパターンには合わせて４つの回転があることも認識されたい。しかしながら、わずかに、３つの対応する回転を持たないパターンもある。詳細には、図１１に示されるように、３つの対応する区別可能な回転を持たないパターンとしては、白いパターン、黒いパターン、２つの斜めパターン、中心パターン、十字パターン、垂直パターン、及び水平パターンが含まれる。例えば、白いパターン、黒いパターン、中心パターン、及び十字パターンには、対応する区別可能な回転パターンが全くない。また、２つの斜めパターン、及び垂直と水平のパターンは、それぞれ互いの回転である。
【００４８】
モデリング及び再構成システム２００は、各グレースケール値は、あるパターン又はそのパターンの回転を有する対応する二値画像との関連づけが可能であるという事実を用いる。この関連づけに基づいて、ルックアップテーブルが生成される。ルックアップテーブルは、特定の二値画像パターンを特定のグレースケール値と関連づけるエントリーを含む。更に、各グレースケール値はそのパターンの回転とも関連づけられるので、ルックアップテーブルのエントリー数をかなり削減することができる。
【００４９】
詳細には、二値画像において、各画素は白(0)又は黒(1)のいずれかであり得る。図６に示されているスライドウィンドウを用いる際、３×３スライドウィンドウ４３０は、任意の所与の時間に画素の特定の近傍をカバーする。ローカル画像データ解析回路４３０は、近傍内のどの画素が白であるか又は黒であるかを決定する。スライドウィンドウ４３０によって、任意の所与の時間に合計９個の画素が選択される。その結果、スライドウィンドウ４３０内の９個の画素に対して、512通り（2⁹）の可能なパターンが存在する。しかし、この512通りのパターンのうちの多くは、どれか他のパターンの回転である。
【００５０】
従って、本発明のシステム及び方法に従い、二値画像の解析を簡単にすることができ、ほぼ同じグレースケール値を生じる回転パターンの各組から１つのパターンだけを格納するにより、必要な記憶容量を削減することができる。詳細には、図１０及び図１１に関して上記に論じたように、存在するのは、126組の本質的に同じグレースケール値を生じる４つの回転パターン、対応する区別可能な回転パターンを全く持たない４つのパターン、及びそれぞれ互いの回転である２組のパターンだけである。その結果、各４つの回転パターンの組については、４つのパターンではなく１つの代表パターンを用いてルックアップテーブルを構成することができる。従って、512個のエントリーを有するルックアップテーブルの代わりに、ルックアップテーブルが有するエントリーは合計で、126組の４つのパターンの組及び図１１に示されている８個のパターンに対応する、134個である。ルックアップテーブルのエントリー数は、２つの斜めパターン及び垂直と水平のパターンがそれぞれ互いの回転であることを計算に入れることにより、更に少し削減して132個にしてもよいことも認識されたい。
【００５１】
図１２及び図１３は、オリジナルパターン番号を決定するための１つの例示的な技術を示している。図１２は、３×３ウィンドウ４３０内で観察されたパターンからパターン番号を生成するために、画素ｂ₀−ｂ₈に対する二値画像値が位置に依存する重みづけによって乗算される様子を示している。詳細には、図１２はビットマップ４５０及びバイトマップ４５２を示している。ビットマップ４５０は、二値画像値を有する二値画素ｂ₀−ｂ₈を表す。
【００５２】
従って、ウィンドウ４３０内で観察できる各個別のパターンに対するパターン番号は、ビットマップ４５０をバイトマップ４５２で乗算することによって得られる。詳細には、オリジナルパターン番号ＰＮは、次式によって得られる。
【数１】

【００５３】
式中、
iはウィンドウ内の画素の位置、
b_iは位置iの画素の二値画像値、
P_iは位置iでの位置に依存する重みづけ、及び
kはウィンドウ内の画素数
である。
【００５４】
図１２に示されるように、ビットマップ４５０は、i＝0から8であるとき、代表的な画素ｂ_iを含む。ビットマップ４５０内の画素ｂ₀−ｂ₈の二値画素値は、バイトマップ４５２の位置に依存する重みＰ_iで乗算される。バイトマップ４５２内の画素に対する位置依存の位置値Ｐ_iは、次式の関係に基づいて決定される。
【数２】

【００５５】
図１３は、３×３スライドウィンドウ４３０内で観察されたパターンからのオリジナルパターン番号決定の例を示している。ビットマップ４６０内の二値画像値をバイトマップ４６２内の位置依存のグレースケール値で乗算すると、ビットマップ４６０内に示されている二値画像パターンに対するパターン番号は“282”になる。
【００５６】
例えば、３×３ウィンドウ４３０内で観察された各オリジナルパターン番号ｉに対して、オリジナルテストパターン画像内の対応する３×３ウィンドウからの対応するグレースケール値ｊが、グレーレベルヒストグラムアレイ“Grayhist_j”及び Grayhist_rot(j)の両方に記録される。所与のグレーレベルｉについて観察された各パターンｊの頻度ｆ_ijも、対応するパターンヒストグラムPathist_j及びPathist _rot(j)の両方に格納される。一旦、ヒストグラム生成部２６６が二値画像内の全ての画素を解析したら、各オリジナルパターン番号は特定のグレースケール値と関連づけられる。上述したように、オリジナルパターン番号は512個ある。
【００５７】
本発明のシステム及び方法に従い、グレースケールテストパターン画像はテストパターン画像データメモリ２８１に格納される。次に、ルックアップテーブル生成サブシステム２６０のグレースケール値及び位置回路２６２は、テストパターン画像に解析を行い、各パッチのグレースケール値とそのパッチ内の各画素のロケーションとの両方を決定する。グレースケール値及び位置回路２６２がテストパターン画像のグレースケール値を決定したら、そのグレースケール値及び画素位置データは、テストパターン画像グレースケールメモリ２８２に格納される。
【００５８】
コントローラ２１０は、テストパターングレースケール画像を対応するハーフトーン画像と比較する処理を開始する。詳細には、コントローラ２１０はハーフトーン処理回路２４０を制御して、テストパターン画像データメモリ２８１に格納されている入力されたテストパターン画像にハーフトーン化操作を行う。より詳細には、例えば、フロイド−スタインバーグ(Floyd-Steinberg)法のような標準的な誤差拡散技術を用いて、入力されたグレースケールテストパターン画像から二値化された画像を生成してもよい。或いは、ディザ処理、又は他の公知の任意の二値化処理を用いて二値化された画像を得てもよい。その結果、二値化された画像がハーフトーン処理回路２４０によって生成され、二値画像データメモリ２８４に格納される。二値化された画像はオリジナルテストパターン画像に対応する。次に、二値画像データメモリ２８４に格納されている二値画像データを解析する必要がある。この解析は、部分的に画素パターン決定部２６４によって行われる。
【００５９】
しかしながら、本発明のシステム及び方法は、グレースケール画像にハーフトーン化処理を行うことによって二値画像を生成することに限定されないことを認識されたい。むしろ、本発明のシステム及び方法は、対応する二値画像とグレースケール画像とを個別に入力することも含んでよい。この対応する二値画像とグレースケール画像は、例えば専門的な知識に基づいて選択することができよう。
【００６０】
画素パターン決定部２６４は、スライドウィンドウ技術を用いて二値画像データを解析する。例えば、モデリング及び再構成システム２００は、３×３スライドウィンドウ４３０を用いる。ハーフトーン処理回路２４０によってテストパターン画像がハーフトーン化されたら、画素パターン決定部２６４は、二値画像データメモリ２８４に格納されている二値画像の画像データを横断して３×３スライドウィンドウ４３０を走査する。
【００６１】
画素パターン決定部２６４は、図５に示されているテストパターン画像４２０の各パッチの画素を横断して、スライドウィンドウ４３０又は他の任意の適切なウィンドウを走査する。ウィンドウ４３０は高速走査方向に走査される。スライドウィンドウ４３０が画素を横断して走査すると、所与の時間に特定された特定の画素、即ち目標画素に対して、情報が生成される。例えば、図６に示されているウィンドウ４３０を用いる場合は、目標画素は、スライドウィンドウの中心、即ち座標(1,1)に位置する画素である。その結果、目標画素に対して生成される情報は、情報が生成される目標画素の特定の画像値だけではなく、目標画素に隣接する画素、即ち目標画素の近傍の画像値にも依存する。
【００６２】
モデリング及び再構成システム２００の動作中、画素パターン決定部２６４が二値画像上でウィンドウをスライドさせてパターンを決定すると、パターン番号生成部２６８は観察された各パターンに対してパターン番号を生成する。ヒストグラム生成部２６６には、生成されたパターン番号及びテストパターン画像内の対応する目標画素のグレースケール値が入力される。ヒストグラム生成部２６６は、この情報から、グレースケール値に相対する観察されたパターンの度数分布を示すヒストグラムを生成する。この度数分布データは、二値画像データメモリ２８４に格納される。
【００６３】
上述のように、二値画像は、画素パターン決定部２６４によって、図６に示されている３×３ウィンドウ４３０のような選択されたウィンドウを用いて解析される。ウィンドウ４３０内に現れる二値画像内で観察されたパターンに基づいて、パターン番号生成部２６８は、観察された各パターンに対するオリジナルパターン番号を決定し、そのオリジナルパターン番号を、各走査位置におけるウィンドウ内の目標画素に割付ける。オリジナルパターン番号は、パターン番号生成部２６８によって、目標画素及び近傍画素の二値データ値に基づいて決定される。本明細書で用いられる“オリジナルパターン番号”は、目標画素について観察された（即ち、回転されていない）二値画像データから直接得られたパターン番号を意味する。
【００６４】
画素パターン決定部２６４が、解析される二値画像を横断してスライドウィンドウ４３０を走査すると、スライドウィンドウ４３０を通して多くのパターンを観察することができる。これらの各パターンのオリジナルパターン番号は、図１２及び図１３に関して上記に概要を述べたように、パターン番号生成部２６８によって決定される。しかしながら、用いられる特定のウィンドウの画素位置に対して、異なる位置依存の値を用いることができることを認識されたい。得られた各オリジナルパターン番号及び関連づけられた目標画素の座標は、二値画像データメモリ２８４に格納される。
【００６５】
画素パターン決定部２６４は、画像全体が走査されるまで、二値画像を横断して走査する。走査プロセスの終了時には、二値画像内の各画素は、一度や二度は目標画素になっている。その結果、パターン番号生成部２６８によって、二値画像内の各画素にオリジナルパターン番号が割付けられる。
【００６６】
各固有のパターンと関連づけられた目標画素は、特定のグレースケール値と対応する。更に、各画素と関連づけられたグレースケール値は、テストパターン画像グレースケールメモリ２８２に格納される。
【００６７】
次に、ヒストグラム生成部２６６は、126組の回転パターンが存在するという事実を用いる。詳細には、ヒストグラム生成部２６６は、１組の回転パターンを構成する４つのパターンのオリジナルパターン番号の各々を、固有パターン番号と関連づける。ヒストグラム生成部２６６は、この固有パターン番号を用いて、その組の４つのパターンを表す。
【００６８】
固有パターン番号は、各組の４つのパターンのうちの１つのパターン番号と同じであってもよく、同じであることが好ましいことを認識されたい。この場合には、ヒストグラム生成部２６６は、固有パターン番号としての特定のプロトコルを満足するオリジナルパターン番号を選択する。例えば、その組のパターンの最小“オリジナルパターン番号”を、“固有パターン番号”として指定してもよい。その後、ヒストグラム生成部２６６は、そのパターンの４つの異なる回転に対するパターン番号を推定し、最小パターン番号を用いて“固有パターン番号”を関連づける。
【００６９】
或いは、ヒストグラム生成部２６６は、ルックアップテーブルメモリ２８７内に対応テーブル（関連づけ表）を生成してもよい。対応テーブルは、オリジナルパターン番号によってサーチすることができる。入力されたオリジナルパターン番号に対して、対応テーブルは、入力されたオリジナルパターン番号に関連づけられた固有パターン番号を出力する。しかしながら、この代替技術は、前述の技術よりも、より多くのメモリを必要とする。
【００７０】
次に、ヒストグラム生成部２６６は、グレースケール値が関連づけられている全オリジナルパターン番号を、各個別の固有パターン番号とグループ化する。次に、ヒストグラム生成部２６６は、各固有パターン番号について、特定のオリジナルパターン番号ｉに対する各グレースケール値ｊの発生頻度ｆ_ijに基づいて、平均グレースケール値ｇ_iを決定する。ヒストグラム生成部２６６は、固有パターン番号と関連づけられた全てのグレースケール値を用いて、各固有パターンに対する平均グレースケール値を決定する。例えば、この処理は次式の関係を用いて行われてもよい。
【数３】

【００７１】
式中、g_iは、固定パターン番号に対する平均グレースケール値、
jは、オリジナルパターン番号のグレースケール値、及び
f_ijは各グレースケール値jの発生頻度である。
【００７２】
各固有パターンに対する平均グレースケール値は、式３に示される関係に基づいて決定されてもよい。しかしながら、各固有パターンに対するグレースケール値の決定は、式３に従った解析に限定されないことを認識されたい。むしろ、各固有パターンに対する平均(mean又はaverage)グレースケール値は、公知の又は今後開発される任意の適切な方法で決定されてよい。次に、ヒストグラム生成部２６６は、各固有パターン番号及び関連づけられた平均グレースケール値を、ルックアップテーブルメモリ２８７に格納されているルックアップテーブルに格納する。
【００７３】
モデリング及び再構成システム２００は、限られた記憶容量を必要とするルックアップテーブルを生成する。ルックアップテーブルは、例えば、132個の８ビット固有エントリーを有するように生成されてもよい。ルックアップテーブルは、二値画像からグレースケール画像を再構成するために用いられる。
【００７４】
本発明のシステム及び方法は、ルックアップテーブルの使用に限定されないことを認識されたい。代わりに、入力データに関する情報を処理して出力データを生成する等式のシステムを用いるマッピングによって、例えば、二値画像データ及びグレースケール画像データの、データ間のマッピングを遂行してもよい。例えば、積の論理和を用いて、ブール論理技術を使用してもよい。或いは、マッピングは、入力データを所望の出力データに関係させる多種多様な方法に関する専門知識を用いて遂行されてもよいことを、認識されたい。一旦、ルックアップテーブル生成サブシステム２６０がルックアップテーブルを生成し、ルックアップテーブルメモリ２８７内で使用可能になったら、モデリング及び再構成システム２００は、様々な二値画像を等価のグレースケール画像に変換することができる。変換される二値画像は、コントローラ２１０の制御下で、画像データソース１００から入出力インタフェース２２０を介して入力されるか、又は予め入力されている。
【００７５】
上述の例示的なモデリング及び再構成システム２００に従って、モデリング及び再構成システム２００は、ルックアップテーブルを生成する調整プロセスと、二値画像を対応するグレースケール画像に変換するルックアップテーブルの実施との、両方を行うことを認識されたい。しかしながら、本発明のシステム及び方法は、１つのシステムに限定されないことを認識されたい。むしろ、本発明に従ってルックアップテーブルを生成するシステムは、ルックアップテーブルが最終的に実施されるシステムから物理的に分かれていてもよい。詳細には、モデリングシステムがルックアップテーブルを生成してもよい。更に、再構成システムが、本発明のシステム及び方法に従って、生成されたルックアップテーブルを用いて、二値画像をグレースケール画像に変換してもよい。従って、そのような再構成システムは、二値画像をグレースケール画像に変換する画像変換システムとして特徴づけられてよい。
【００７６】
グレースケール画像への変換のために入力された二値画像は、図６に示されているウィンドウ４３０、又は他の公知の又は今後開発される任意のウィンドウを用いて解析される。詳細には、二値画像は、二値画像解析回路２７０を用いて解析される。動作中、画素パターン決定部２７２は、目標画素から目標画素へと進みながら二値画像を走査する。各目標画素について、画素パターン決定部２７２は目標画素の近傍の画素パターンを観察する。更に、画素パターン決定部２７２は、各パターンを対応する目標画素と関連づけるデータを生成し、そのデータを二値画像データメモリ２８４に格納する。
【００７７】
走査プロセスが行われる際、又は走査プロセスの完了時に、画素パターン番号決定部２７４は、観察された各目標画素に対して、各目標画素と関連づけられたパターン、即ち各目標画素の近傍のパターンに基づいて、オリジナルパターン番号を決定する。次に、画素パターン番号決定部２７４は、そのパターンが回転されなくてはならないか否かを決定する。これは、所与のプロトコルを用いて、又は上述したように各回転を固有パターン番号と関連づける対応テーブルを用いてのいずれかによって、遂行される。従って、各オリジナルパターン番号は、固有パターン番号に変換される。
【００７８】
ルックアップテーブルグレースケール値抽出部２７６は、二値画素内の各画素に対して得られた固有パターン番号に基づいて、ルックアップテーブルから対応するグレースケール値を抽出する。詳細には、ルックアップテーブルグレースケール値抽出部２７６は、ルックアップテーブルメモリ２８７に格納されているルックアップテーブルを用いる。ルックアップテーブルは、全ての固有パターン番号及び対応するグレースケール値を含む。従って、ルックアップテーブルグレースケール値抽出部２７６は、観察された固有パターン番号に対応するグレースケール値を抽出することができる。その結果、グレースケール値割付部２７８は、二値画像内の各画素を適切なグレースケール値と関連づける。一旦、全ての画素がグレースケール値と関連づけられたら、再構成グレースケール画像が生成される。次に、このグレースケール画像は、コントローラ２１０によって画像データシンク３００へと直接出力されてもよい。
【００７９】
或いは、コントローラ２１０は、画像データフィルタ処理回路２９０を制御して、生成されたグレースケール画像に更なる処理を適用し、画像中のノイズを低減又は除去する。例えば、モデリング及び再構成システム２００は、例えば条件付平均フィルタパラメータを格納する、フィルタパラメータメモリ２８６を含む。或いは、最小値、中央値、又は最大値フィルタを用いてもよい。本発明に従ったグレースケール画像再構成システム及び方法の実験においては、単純であることを理由として、単純な３×３平均フィルタが用いられた。そのような３×３平均フィルタは、グレースケール原画像の妥当な良好な再構成を生成した。使用するフィルタの選択は、ある程度、生成される画像の鮮鋭度に影響する。
【００８０】
生成されたグレースケール画像のフィルタ処理は、単に、再構成された画像を強調するための一つの割と単純な手法であることを認識されたい。得られたグレースケール画像をフィルタ処理又は強調するための、公知の又は今後開発される任意の技術も用いることができる。
【００８１】
例えば、モデリング及び再構成システム２００は、例えばセグメント化／エッジ検出回路２５０を含んでもよい。セグメント化／エッジ検出回路２５０は、推定されたグレースケール画像内のエッジを検出する。グレースケール画像のモデリング及び再構成に続いて、セグメント化／エッジ検出回路２５０によって検出されたエッジ領域に強調フィルタを適用することができ、グレースケール画像の残りの部分には平均化処理を行ってもよい。換言すれば、セグメント化／エッジ検出回路２５０は、画像内のエッジ部分を指定又はタグづけし、これらのエッジ部分に不具合があれば補正することができる。従って、セグメント化/エッジ検出回路２５０は、本発明に従って生成されたルックアップテーブルを用いた二値画像の再構成のための代替の技術を提供する。
【００８２】
上述したように、モデリング及び再構成システム２００は、一回だけ調整される必要がある。更に、モデリング及び再構成システム２００は、例えば誤差拡散スキーム（体系）のような、多くの異なるハーフトーン処理スキームに合わせて調整されてもよい。例えば、誤差拡散されたカラー画像には、その全ての色分解層に対して、白黒画像用に生成された同じルックアップテーブルを用いてもよい。
【００８３】
図１４は、本発明に従った調整メソッドの１つの例示的な実施の形態の概要を示すフロー図である。再構成プロセスが実行可能になる前に、少なくとも１回、調整メソッドを実行することが必要である。図１４に示されるように、調整プロセスはステップＳ１００で開始し、ステップＳ２００へと続く。
【００８４】
ステップＳ２００では、テストパターン画像が入力される。テストパターンは、任意の適切なグレースケール画像であってよい。テストパターンは、異なるグレースケール値の領域を含む。次に、ステップＳ３００では、テストパターン内の各領域の各画素のグレースケール値が決定される。これらの領域は、例えば、一定値パッチであってもよい。次に、ステップＳ４００で、グレースケールテストパターン画像に対応する二値テストパターン画像を得るために、テストパターンがハーフトーン化される。次に、制御はステップＳ５００へと続く。
【００８５】
ステップＳ５００では、二値画像が格納される。次に、ステップＳ６００では、二値テストパターン画像とグレースケールテストパターン画像のグレースケール値との間の対応が決定される。次に、ステップＳ７００では、各固有パターンに対して、その固有パターンに対応するオリジナルパターン番号が決定される。次に、制御はステップＳ８００へと続く。
【００８６】
ステップＳ８００では、各固有パターンに対する平均グレースケール値が決定される。次に、ステップＳ９００では、各固有パターンに対する平均グレースケール値を含むルックアップテーブルが生成される。ステップＳ９００で一旦ルックアップテーブルが生成されると、そのルックアップテーブルを用いて、二値画像からグレースケール画像がモデリング及び再構成されてよい。次に、ステップＳ１０００で調整メソッドが終了する。
【００８７】
図１５は、図１４のステップＳ３００の、テストパターン内のパッチのグレースケール値決定の、１つの例示的な実施の形態の概要をより詳細に示すフロー図である。制御はステップＳ３００で開始し、ステップＳ３１０へと続く。ステップＳ３１０では、テストパターンの最初のパッチが、解析されるカレント（現在の）パッチとして選択される。次に、ステップＳ３２０では、入力されたグレースケール画像内におけるそのパッチのグレースケール値及びロケーションが決定される。次に、ステップＳ３３０では、カレントパッチが解析され、カレントパッチがテストパターン画像の最後のパッチであるか否かが決定される。
【００８８】
ステップＳ３３０で、カレントパッチがテストパターン画像の最後のパッチではない場合は、制御はステップＳ３４０へと続く。別の場合は、制御はステップＳ３５０へとジャンプする。ステップＳ３４０では、テストパターン画像の次のパッチが選択される。次に、制御はステップＳ３２０に戻る。ステップＳ３５０では、制御はステップＳ４００に戻る。
【００８９】
図１６は、図１４のステップＳ６００の、二値テストパターン画像とテストパターン画像のグレースケール値との間の対応決定の、１つの例示的な実施の形態の概要をより詳細に示すフロー図である。制御はステップＳ６００で開始し、ステップＳ６１０へと続く。ステップＳ６１０では、二値画像の画素を含む最初のウィンドウが、解析されるカレントウィンドウとして選択される。次に、ステップＳ６２０では、カレントウィンドウ内の画素パターンが決定される。次に、ステップＳ６３０では、カレントウィンドウの目標画素ロケーションが決定される。次に、制御はステップＳ６４０へと続く。
【００９０】
ステップＳ６４０では、カレントウィンドウ内で観察された画素パターンのオリジナルパターン番号が決定される。次に、ステップＳ６５０では、カレントウィンドウの目標画素に対するグレースケール値が読み込まれる。次に、ステップＳ６６０では、カレントウィンドウのオリジナルパターン番号が、カレントウィンドウのグレースケール値と関連づけられ、一緒に格納される。次に、制御はステップＳ６７０へと続く。
【００９１】
ステップＳ６７０では、二値画像のカレントウィンドウが解析（分析）され、カレントウィンドウが最後のウィンドウであるか否かが決定される。カレント画像が二値画像の最後のウィンドウではない場合は、制御はステップＳ６８０へと続く。別の場合、即ちカレントウィンドウが二値画像の最後のウィンドウである場合は、制御はステップＳ６９０へとジャンプする。ステップＳ６８０では、二値画像の次のウィンドウが選択される。次に、制御はステップＳ６２０に戻る。一方、ステップＳ６９０では、制御はステップＳ７００に戻る。
【００９２】
図１７は、本発明に従った、二値画像からのグレースケール画像のモデリング及び再構成の、１つの例示的な方法の概要を示すフロー図である。図１７に示されているプロセスは、図１４に示されている調整プロセスが予め行われており、その結果、適切なルックアップテーブルが生成されていることを前提としていることを認識されたい。上述したように、調整プロセスは、ハーフトーン処理の各タイプについて一回だけ行われる必要がある。
【００９３】
制御はステップＳ１１００で開始し、ステップＳ１２００へと続く。ステップＳ１２００では、ルックアップテーブルのステータスがチェックされ、変換される二値画像に用いられているハーフトーン処理のタイプに適したルックアップテーブルが使用可能か否かが決定される。適切なルックアップテーブルが使用可能でない場合は、制御はステップＳ１３００へと続く。別の場合、即ちルックアップテーブルが使用可能な場合は、次に、制御は直接ステップＳ１４００にジャンプする。ステップＳ１３００では、適切なルックアップテーブルが生成される。ルックアップテーブルは、例えば、図１４に示されている方法を用いて生成されてもよい。次に、制御はステップＳ１４００へと続く。
【００９４】
ステップＳ１４００では、解析される二値画像データが入力される。次に、ステップＳ１５００では、二値画像データがグレースケール画像データに変換される。次に、ステップＳ１６００では、生成されたグレースケール画像を更に洗練するか否かの決定がなされる。そうである場合は、制御はステップＳ１７００へと通過する。そうでない場合、グレースケールが更に洗練されない場合は、制御は直接ステップＳ１８００へと通過する。ステップＳ１７００では、グレースケール画像を洗練及び/又は強調するためにグレースケール画像に更なる処理が遂行される。次に、制御はステップＳ１８００へと通過する。
【００９５】
ステップＳ１８００では、再構成された画像が出力又は格納される。次に、ステップＳ１９００で、グレースケール画像再構成プロセスが終了する。
【００９６】
図１８は、図１７のステップＳ１５００の、二値画像データのグレースケール画像データへの変換の、１つの例示的な実施の形態の概要をより詳細に示すフロー図である。制御はステップＳ１５００で開始し、ステップＳ１５１０へと続く。ステップＳ１５１０では、二値画像の画素を含む最初の部分が、解析されるカレントウィンドウとして選択される。次に、ステップＳ１５２０では、カレントウィンドウ内の画素パターンが決定される。次に、ステップＳ１５３０では、カレントウィンドウの目標画素ロケーションが決定される。次に、制御はステップＳ１５４０へと続く。
【００９７】
ステップＳ１５４０では、カレントウィンドウ内で観察された画素パターンのオリジナルパターン番号が決定される。次に、ステップＳ１５５０では、決定されたオリジナルパターン番号と関連づけられた固有パターンが決定される。次に、ステップＳ１５６０では、ルックアップテーブルから、決定された固有パターンに対するグレースケール値が読み込まれる。次に、制御はステップＳ１５７０へと通過する。
【００９８】
ステップＳ１５７０では、決定されたグレースケール値が、カレントウィンドウの目標画素ロケーションに割付けられる。次に、ステップＳ１５８０では、二値画像のカレントウィンドウが解析（分析）され、カレントウィンドウが最後のウィンドウであるか否かが決定される。カレントウィンドウが二値画像の最後のウィンドウではない場合は、制御はステップＳ１５９０へと続く。別の場合、即ちカレントウィンドウが二値画像の最後のウィンドウである場合には、制御はステップＳ１５９５にジャンプする。
【００９９】
ステップ１５９０では、二値画像の次のウィンドウが選択される。次に、制御はステップＳ１５２０に戻る。一方、ステップＳ１５９５では、制御はステップＳ１６００に戻る。
【０１００】
本発明のシステム及び方法に従い、様々な異なるタイプのハーフトーン処理方法の各々に合わせた調整フェーズ中に、１組のルックアップテーブルを生成できることを認識されたい。そして、画像再構成フェーズの間、二値画像に対して最適化された適切なルックアップテーブルを選択して用いて、グレースケール画像を得てもよい。適切なルックアップテーブルの決定は、様々な公知の又は今後開発される技術の任意の１つを用いて遂行することができよう。例えば、ルックアップテーブルは、単純にユーザの入力に基づいて、又は二値画像をプリントした出力装置の特性に基づいて選択できよう。或いは、ルックアップテーブルの選択は、例えば、ハーフトーン処理方法を決定するために入力画像に行われるセグメント化解析のような、二値画像の解析に基づいてもよい。入力された二値画像に関する情報を全く収集できない場合は、汎用ルックアップテーブルを用いてグレースケール画像を再構成してもよい。
【０１０１】
図１９から図２１は、本発明に従ったモデリング及び再構成システム及び方法の性能を示すグラフである。詳細には、図１９から図２１のグラフは、ｘ軸上に50個のサンプル点を有する走査線の投影に対するｙ軸上のグレースケール値を示している。図１９から図２１のグラフは、それぞれ、原画像内の50個の画素、誤差拡散された二値画像内の50個の画素、及び再構成された画像内の50個の画素のグレースケール値を表している。詳細には、図１９は、200という一定のグレースケール値を有する、50個の画素のグレースケール値を示している。図２０は、グレースケール値が一定の率で0から255までスウィープされた、50個の画素のグレースケール値を示している。図２１は、最初の25個の画素が約20という一定のグレースケール値であり、それから階段状に変化して、最後の25個の画素のグレースケール値が約220である、50個の画素のグレースケール値を示している。図１９から図２１の各々から明らかなように、原画像と、本発明のシステム及び方法を用いて得られた再構成画像との間には、実質的な相関がある。
【０１０２】
本発明のシステム及び方法は、複数の異なる誤差拡散法によって処理された画像に用いられてもよいことを認識されたい。更に、複数の異なる誤差拡散法に単独のルックアップテーブルを用いてもよいことを認識されたい。複数の異なる誤差拡散法に１つの汎用ルックアップテーブルを使用することの頑強性をテストするために、１組の実験が行われた。詳細には、１つの汎用ルックアップテーブルが、フロイド−スタインバーグ法、シャウ−ファン(Shiau-Fan)法、及びマンテル(Mantell)法を含む、複数の異なる誤差拡散法に用いられた。各再構成画像について、ノイズプロファイル及び画素成長補償を含むパラメータを得た。特に、シャウ−ファン法を用いて、ノイズプロファイル及び画素成長を観察した。図２２は、複数の異なる誤差拡散法に用いた単独のルックアップテーブルの頑強性のテストに用いられた、異なる誤差拡散の重みを示している。
【０１０３】
更に、以下の表１から表３は、各方法と関連する様々な誤差測定値を含む。詳細には、表１は、同じ入力画像のフィルタ処理前とフィルタ処理後の、各方法と関連する誤差を示している。表１は、異なる方法間で、誤差が非常に類似していることを明らかにしている。結果として、複数の異なる誤差拡散スキームを用いて二値化された画像からのグレースケール画像の再構成に、１つのルックアップテーブルを効果的に用いてよいことを認識されたい。
【表１】

【０１０４】
表２は、異なるタイプのウィンドウについての、モデリング及び再構成プロセスにおける誤差に関する情報を含む。表２は、 (1,1)に中心を有する３×３ウィンドウに対して、良好な結果の１つが得られたことを示している。
【表２】

【０１０５】
(2,1)に中心を有する５×３ウィンドウが最良の結果を与えることに注目されたい。しかしながら、５×３ウィンドウを用いた際の性能の向上は、ルックアップテーブルのサイズの増加に関連するコスト増と比較すると、大きくなかった。更に、３×２ウィンドウがテストされたが、再構成のための十分なデータを供給しなかった。その結果、３×２ウィンドウのデータはこの比較には示されない。
【０１０６】
表３は、８ビットのルックアップテーブルによる132個のエントリーと関係して３×３ウィンドウを用いたピクチャ（写真）画像の再構成における誤差を示す。表３は、実験された他の３つの画像に関する情報も含む。これらの画像は、人物の画像、テキスト画像、及び混合（テキスト及び写真の両方）カラー画像を含む。
【表３】

【０１０７】
表３は、ルックアップテーブルを使用した後及び画像をフィルタ処理した後の両方でなされた比較を示している。表３から明らかなように、本発明のモデリング及び再構成システム及び方法は、大変好ましい結果を得ており、二値化された画像を推定されるグレースケール画像に変換し得る、効果的且つ効率的な処理を提供するものである。
【０１０８】
従って、本発明のモデリング及び再構成システム及び方法は、例えば誤差拡散されたデータのような二値画像データから複数階調画像データを復元するためのテンプレートを用いて、二値画像を逆ハーフトーン処理する。本発明に従ったシステム及び方法は、二値画像にパターン照合を用いて、グレースケール画像の各目標画素に対する出力グレースケール値を決定する。テンプレートの格納に必要な記憶容量は、他のパターンの回転であるパターンに対する全グレー値を平均化することによって削減される。一旦、再構成グレースケール画像が形成されたら、例えばフィルタ処理技術のような、任意の従来の画像強調技術を適用してよい。
【０１０９】
図１から図４に示されているモデリング及び再構成システム２００は、好ましくは、プログラムされた汎用コンピュータ上で実施される。しかし、図１から図４に示されているモデリング及び再構成システム２００は、専用コンピュータ、プログラムされたマイクロプロセッサ又はマイクロコントローラ及び周辺集積回路素子、ＡＳＩＣ又は他の集積回路、デジタル信号プロセッサ、ディスクリート素子回路のようなハードワイヤード電子回路又は論値回路、ＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ、又はＰＡＬのようなプログラム可能論理デバイス等の上でも実施可能である。一般的に、有限状態機械の実行能力があり、ひいては図１４から図１８に示されているフロー図の実行能力がある任意の装置を用いて、モデリング及び再構成システム２００を実施することができる。
【０１１０】
特に、図１から図４に示されている各回路は、適切にプログラムされた汎用コンピュータの一部として実現できることを理解されたい。或いは、図１から図４に示されている各回路は、ＡＳＩＣ内の物理的に区別できるハードウェア回路として、又はＦＰＧＡ、ＰＤＬ、ＰＬＡ或いはＰＡＬを用いて、又はディスクリート論理素子或いはディスクリート回路素子を用いて実現できる。図１から図４に示されている各回路がとる特定の形態は、設計上の選択であり、当業者に明らかであるとともに予測可能なものである。
【０１１１】
メモリ２８０は、好ましくはスタティック又はダイナミックＲＡＭを用いて実現される。しかし、メモリ２８０は、フロッピーディスク及びディスクドライブ、書き込み可能光ディスク及びディスクドライブ、ハードドライブ、フラッシュメモリ、又は公知の又は今後開発される任意の揮発性又は不揮発性メモリデバイス或いはシステムを用いて実現されてもよい。
【０１１２】
本発明は、上記に概要を述べた特定の実施の形態と関係して述べられてきたが、当業者には多くの代替修正物及び変更物が明らかであることは明白である。従って、本明細書に述べた本発明の例示的な実施の形態は、例を示すことを意図するものであり、本発明を限定するものではない。本発明の精神及び範囲を逸脱することなく、様々な変更がなされ得るものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に従った、グレースケール画像のモデリング及び再構成のためのシステムの１つの例示的な実施の形態の機能ブロック図である。
【図２】本発明に従った、図１のローカル画像データ解析回路の１つの例示的な実施の形態を示す機能ブロック図である。
【図３】本発明に従った、図２のルックアップテーブル生成サブシステムの１つの例示的な実施の形態を示す機能ブロック図である。
【図４】本発明に従った、図２の二値画像解析回路の１つの例示的な実施の形態を示す機能ブロック図である。
【図５】本発明に従った、誤差拡散された画像をモデリングするために用いられる例示的なテストパターン画像を示す図である。
【図６】本発明に従った、１つの例示的なウィンドウを示す線図である。
【図７】本発明に従った、別の例示的なウィンドウを示す線図である。
【図８】本発明に従った、別の例示的なウィンドウを示す線図である。
【図９】本発明に従った、別の例示的なウィンドウを示す線図である。
【図１０】本発明に従った、互いの回転であるパターンを有する近いグレースケール値の配列を示す線図である。
【図１１】本発明に従った、４つの区別できる回転を生じない１組のパターンを示す線図である。
【図１２】本発明に従って、オリジナルパターン番号を決定するための、代表的なウィンドウ及びウィンドウ内の画素の各位置と関連する値を示す線図である。
【図１３】本発明に従って、例示的なビットマップに対するオリジナルパターン番号を決定するための、例示的なビットマップ及びウィンドウ内の画素の各位置と関連する値を示す線図である。
【図１４】本発明に従って、ハーフトーン画像からグレースケール画像をモデリングするための方法の、１つの例示的な実施の形態の概要を示すフロー図である。
【図１５】図１４のグレースケール決定ステップの１つの例示的な実施の形態の概要をより詳細に示すフロー図である。
【図１６】図１４の対応決定ステップの１つの例示的な実施の形態の概要をより詳細に示すフロー図である。
【図１７】本発明に従って、二値画像からグレースケール画像をモデリング及び再構成するための方法の、１つの例示的な実施の形態の概要を示すフロー図である。
【図１８】図１６の二値からグレースケールへの変換ステップの１つの例示的な実施の形態の概要をより詳細に示すフロー図である。
【図１９】本発明に従った、一定色画像についての画素位置に対するハーフトーン値及びグレースケール値を表す走査線の投影を示すグラフを示す図である。
【図２０】本発明に従った、スウィープ画像の切片についての画素位置に対するハーフトーン値及びグレースケール値を表す走査線の投影を示すグラフを示す図である。
【図２１】本発明に従った、ステップ画像についての画素位置に対するハーフトーン値及びグレースケール値を表す走査線の投影を示すグラフを示す図である。
【図２２】本発明に従って生成されたルックアップテーブルの頑強性のテストに用いられた異なる誤差拡散の重みを示す線図である。
【符号の説明】
２００ モデリング及び再構成システム
２１０ コントローラ
２２０ 入出力インタフェース
２３０ ローカル画像データ解析回路
２４０ ハーフトーン処理回路
２５０ セグメント化／エッジ検出回路
２８０ メモリ
２８１ テストパターン画像データメモリ
２８２ テストパターン画像グレースケールメモリ
２８４ 二値画像データメモリ
２８５ 生成済グレースケール画像メモリ
２８６ フィルタパラメータメモリ
２８７ ルックアップテーブルメモリ
２９０ 画像データフィルタ処理回路

Claims (1)

1. 二値画像値を二値画像のグレースケール画像への変換に適したグレースケール画像値と関連づける方法であって、
   グレースケール画像を入力するステップと、
   二値画像を入力するステップと、
   前記二値画像内で生じる二値画素データのパターンを識別するステップと、
   前記識別された各パターンについて、該パターン内の所定画素位置に対応する、前記入力されたグレースケール画像内の画素のグレースケール値を取得するステップと、
   前記識別されたパターン内において、同じパターンについて、前記取得されたグレースケール値の平均値を決定するステップと、
   各々複数のパターンを１組とし、各組の１つのパターンを９０度回転すると同じ組の他のパターンに対応する複数の組が予め定められ、前記識別されたパターンに対応する各組の複数のパターン各々のグレースケール値の前記平均値から、該各組の平均グレースケール値を決定するステップと、
   前記各組を表すデータを決定するステップと、
   前記各組のデータと前記各組の前記平均グレースケール値とを対応して格納するステップと、
   を有する、二値画像値を、二値画像のグレースケール画像への変換に適したグレースケール画像値と関連づける方法。

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