JP5508031B2 - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents
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Description
T(x, y) = {I(x, y)×(K - 1) + 128}/K …(1)
ここで、I(x, y)は画素位置(x, y)の原画像の画素値、
Kは2以上の任意の自然数。
図1のブロック図により実施例1の画像処理装置の機能構成例を説明する。
T(x, y) = Tb + N(x, y) - PkCk - PwCw …(2)
ここで、Tbは原画像データI(x, y)から決定される基準閾値、
N(x, y)は画素位置に応じて設定される閾値ノイズ、
Pk、Pwは原画像データI(x, y)から決定される、平均ドット間距離を制御するためのパラメータ。
if (F(x, y)>T(x, y))
O(x, y) =‘1’;
else
O(x, y) =‘0’; …(3)
E(x, y) = F(x, y) - O(x, y) …(4)
ここで、F(x, y) = I(x, y) + D(x, y)、
D(x, y)は拡散誤差積算値。
閾値制御部102は、原画像データI(x, y)および出力データO(x, y)から、黒画素、白画素の生起し易さを制御する画素間情報Ck、Cwを計算する。
Ck = Ck + I(u, v) …(5)
Cw = Cw + I(u, v) - 1 …(6)
if (O(x, y) ==‘1’) {
Ck = 0;
Cw = Cw + I(x, y) - O(x, y) = Cw + I(x, y) - 1;
} else {
Ck = Ck + I(x, y) - O(x, y) = Ck + I(x, y);
Cw = 0;
} …(7)
if (O(x, y) == i/n) {
Ci = 0;
Ci+1 = Ci+1 + I(x, y) - O(x, y);
Ci-1 = Ci-1 + I(x, y) - O(x, y);
} …(8)
if (O(x, y) ==‘1’) {
Ck = 0;
Cw = Cw + 1;
} else {
Ck = Ck + 1;
Cw = 0;
} …(9)
下記ではPk、Pwの設定方法の一例を示すが、Pk、Pwの設定方法は下記に限定されるわけではない。
F(n, y) = I + aF(n-1, y)
= I + a{I + aF(n-2, y)}
= I + aI +a2I + a3I + … + an-1I + an{F(0, y) - 1}
= {(1-an)/(1-a)}I + an{F(0, y) - 1} …(10)
{(1-an)/(1-a)}I + an{T(n, y) - 1}≧T(n, y) …(11)
I/(1-a) - an/(1-an)≧T(n, y) …(12)
T(n, y) = Tb + N(n, y) - Pk(n-1)I …(13)
I/(1-a) - an/(1-an)≧Tb + N(n, y) - Pk(n-1)I …(14)
I/(1-a) - a1/I/(1-a1/I)≧Tb + N(n, y) - Pk{(1/I)-1}I …(15)
Pk = 1/(I-1){I/(1-a) - a1/I/(1-a1/I) - Tb - N(n, y)} …(16)
上記の実施例において、Pk、Pwは、原画像データI(x, y)の値から一意に決定されるとしたが、Pk、Pwは定数にしてもよい。また、閾値ノイズNの加算も好適ではあるが必須ではない。さらに、式(2)に示すように閾値に直接ノイズ閾値を加えず、式(7)に示す画素間情報の算出においてノイズを加える形態にしてもよい。勿論、誤差拡散係数や走査方向に関しても、任意の設定を適用することが可能である。
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ(又はCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
Claims (8)
- 注目画素の入力画像データに、前記注目画素の周辺画素の誤差データから算出された前記注目画素に対する拡散誤差積算値を加算する補正手段と、
前記拡散誤差積算値が加算された画像データを、量子化閾値を用いて量子化する量子化手段と、
前記量子化の結果と、前記拡散誤差積算値が加算された画像データから、前記注目画素の誤差データを算出する算出手段と、
前記注目画素の入力画像データに応じた量子化結果を有する、前記注目画素の周辺画素を検出し、該検出された周辺画素に応じた範囲内の周辺画素の入力画像データと量子化結果の誤差データの加算値を求め、該加算値に応じて該注目画素に対する前記量子化閾値を設定する設定手段とを有し、
前記設定手段は、前記注目画素が存在する領域が暗領域か明領域かを判定し、前記注目画素が暗領域にあると判定した場合は白画素を示す量子化結果を有する周辺画素を検出し、前記注目画素が明領域にあると判定した場合は黒画素を示す量子化結果を有する周辺画素を検出することを特徴とする画像処理装置。 - 前記設定手段は、前記注目画素の入力画像データに応じた量子化結果を有する周辺画素を検出することを特徴とする請求項1に記載された画像処理装置。
- 前記設定手段は、前記入力画像データの逆数にほぼ等しいドット間距離が得られるように前記量子化閾値を設定することを特徴とする請求項1または請求項2に記載された画像処理装置。
- 前記設定手段は、誤差拡散法または平均誤差最小法に基づき前記量子化閾値を設定することを特徴とする請求項1から請求項3の何れか一項に記載された画像処理装置。
- 注目画素の入力画像データに、前記注目画素の周辺画素の誤差データから算出された前記注目画素に対する拡散誤差積算値を加算し、
前記拡散誤差積算値が加算された画像データを、量子化閾値を用いて量子化し、
前記量子化の結果と、前記拡散誤差積算値が加算された画像データから、前記注目画素の誤差データを算出し、
前記注目画素の入力画像データに応じた量子化結果を有する、前記注目画素の周辺画素を検出し、該検出された周辺画素に応じた範囲内の周辺画素の入力画像データと量子化結果の誤差データの加算値を求め、該加算値に応じて該注目画素に対する前記量子化閾値を設定し、
前記周辺画素の検出は、前記注目画素が存在する領域が暗領域か明領域かを判定し、前記注目画素が暗領域にあると判定した場合は白画素を示す量子化結果を有する周辺画素を検出し、前記注目画素が明領域にあると判定した場合は黒画素を示す量子化結果を有する周辺画素を検出することを特徴とする画像処理方法。 - 誤差拡散法または平均誤差最小法により画像データを階調変換処理する画像処理装置であって、
入力画像データを構成する注目画素に対する量子化閾値を設定する設定手段と、
前記誤差拡散法または前記平均誤差最小法により、前記設定された量子化閾値を用いて前記注目画素に対応するデータを量子化し、前記注目画素の出力値を生成する生成手段とを有し、
前記設定手段は、前記注目画素が明領域にある場合は前記注目画素に近い位置にある量子化結果の黒画素によって決まる範囲内の画素で発生した誤差の積算値に基づき前記量子化閾値を設定し、前記注目画素が暗領域にある場合は前記注目画素に近い位置にある量子化結果の白画素によって決まる範囲内の画素で発生した誤差の積算値に基づき前記量子化閾値を設定することを特徴とする画像処理装置。 - 誤差拡散法または平均誤差最小法により画像データを階調変換処理する画像処理方法であって、
入力画像データを構成する注目画素に対する量子化閾値を設定し、
前記誤差拡散法または前記平均誤差最小法により、前記設定された量子化閾値を用いて前記注目画素に対応するデータを量子化し、前記注目画素の出力値を生成し、
前記注目画素が明領域にある場合は前記注目画素に近い位置にある量子化結果の黒画素によって決まる範囲内の画素で発生した誤差の積算値に基づき前記量子化閾値が設定され、前記注目画素が暗領域にある場合は前記注目画素に近い位置にある量子化結果の白画素によって決まる範囲内の画素で発生した誤差の積算値に基づき前記量子化閾値が設定されることを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータを請求項1から請求項4、請求項6の何れか一項に記載された画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
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