JPH04369971A - 画像変換方式 - Google Patents
画像変換方式Info
- Publication number
- JPH04369971A JPH04369971A JP3147110A JP14711091A JPH04369971A JP H04369971 A JPH04369971 A JP H04369971A JP 3147110 A JP3147110 A JP 3147110A JP 14711091 A JP14711091 A JP 14711091A JP H04369971 A JPH04369971 A JP H04369971A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- pixel
- binary
- density
- black
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 title claims description 8
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 28
- 238000013139 quantization Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 21
- 230000002542 deteriorative effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 2
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 2
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000000593 degrading effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Image Input (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、２値表現による擬似階
調画像を逆量子化によって中間調画像に変換する画像変
換方式に関する。
調画像を逆量子化によって中間調画像に変換する画像変
換方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、白（０），黒（１）の２値で擬似
的に階調を表現した２値画像から多値画像を得る。即ち
、逆量子化するためには、以下に示すような方法が用い
られてきた（ただし、多値画像とは、例えば各画素を８
ｂｉｔで表現し、値０が白，値２５５が黒を表し、その
中間値で灰色の階調を表現するような画像とする）。
的に階調を表現した２値画像から多値画像を得る。即ち
、逆量子化するためには、以下に示すような方法が用い
られてきた（ただし、多値画像とは、例えば各画素を８
ｂｉｔで表現し、値０が白，値２５５が黒を表し、その
中間値で灰色の階調を表現するような画像とする）。
【０００３】２値画像をｄ（ｉ，ｊ）、逆量子化で得ら
れる多値画像をＤ（ｉ，ｊ）とする（ただし、ｉ，ｊは
整数で、０≦ｉ≦ｉｍａｘ，０≦ｊ≦ｊｍａｘ）。この
とき、例えば図５の（ａ）に示すようなマトリクスを用
いて、 Ｄ（ｉ，ｊ） ＝ １６＊ｄ（ｉ−１，ｊ−１）＋３２
＊ｄ（ｉ，ｊ−１）＋１６＊ｄ（ｉ＋１，ｊ−１）＋３
２＊ｄ（ｉ−１，ｊ）＋６４＊ｄ（ｉ，ｊ）＋３２＊ｄ
（ｉ＋１，ｊ）＋１６＊ｄ（ｉ−１，ｊ＋１）＋３２＊
ｄ（ｉ，ｊ＋１）＋１６＊ｄ（ｉ＋１，ｊ＋１）なる計
算により、多値画像濃度を得る。即ち、着目画素の周辺
画素値の重み付き平均により、逆量子化濃度とする方式
が一般的であった。
れる多値画像をＤ（ｉ，ｊ）とする（ただし、ｉ，ｊは
整数で、０≦ｉ≦ｉｍａｘ，０≦ｊ≦ｊｍａｘ）。この
とき、例えば図５の（ａ）に示すようなマトリクスを用
いて、 Ｄ（ｉ，ｊ） ＝ １６＊ｄ（ｉ−１，ｊ−１）＋３２
＊ｄ（ｉ，ｊ−１）＋１６＊ｄ（ｉ＋１，ｊ−１）＋３
２＊ｄ（ｉ−１，ｊ）＋６４＊ｄ（ｉ，ｊ）＋３２＊ｄ
（ｉ＋１，ｊ）＋１６＊ｄ（ｉ−１，ｊ＋１）＋３２＊
ｄ（ｉ，ｊ＋１）＋１６＊ｄ（ｉ＋１，ｊ＋１）なる計
算により、多値画像濃度を得る。即ち、着目画素の周辺
画素値の重み付き平均により、逆量子化濃度とする方式
が一般的であった。
【０００４】
【発明が解決しようとしている課題】しかしながら、上
記従来例では、例えば図５の（ａ）に示す重みマトリク
スを用い、高々９画素の２値画像のみから逆量子化濃度
を決定しているため、画像中で濃度が非常に低い領域、
例えば数百画素につき１画素が黒となることによって表
現されるような低濃度領域では、十分な平滑化の効果が
得られないという欠点があった。
記従来例では、例えば図５の（ａ）に示す重みマトリク
スを用い、高々９画素の２値画像のみから逆量子化濃度
を決定しているため、画像中で濃度が非常に低い領域、
例えば数百画素につき１画素が黒となることによって表
現されるような低濃度領域では、十分な平滑化の効果が
得られないという欠点があった。
【０００５】また、平滑化の効果を向上させるために、
例えば図５の（ｂ），図６の（ａ），（ｂ）に示すよう
なより広い領域、即ち、より多数の画素値を参照する重
みマトリクスを用いて同様の逆量子化処理を行う場合は
、確かにある程度のなめらかさの改善が可能となるが、
文字やエッジ部分等で解像度が劣化してしまうという副
作用が生じるため、マトリクスの面積を広くすることが
できなかった。
例えば図５の（ｂ），図６の（ａ），（ｂ）に示すよう
なより広い領域、即ち、より多数の画素値を参照する重
みマトリクスを用いて同様の逆量子化処理を行う場合は
、確かにある程度のなめらかさの改善が可能となるが、
文字やエッジ部分等で解像度が劣化してしまうという副
作用が生じるため、マトリクスの面積を広くすることが
できなかった。
【０００６】本発明は、上記欠点に鑑みて成されたもの
で、解像度の劣化を招くことなく、低濃度領域における
逆量子化画像のなめらかさを改善することができる画像
変換方式を提供するものである。
で、解像度の劣化を招くことなく、低濃度領域における
逆量子化画像のなめらかさを改善することができる画像
変換方式を提供するものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】及び
【作用】上記目的を達成するために、本発明の画像変換
方式は以下の構成を備える。
方式は以下の構成を備える。
【０００８】即ち、２値表現による擬似階調画像を逆量
子化によって中間調画像に変換する画像変換方式におい
て、２値画像中の各黒画素に着目し、その黒画素の周囲
の状態を判定する判定手段を備え、該判定手段での判定
結果に基づいて着目画素及びその近傍の画素濃度を所定
の濃度マトリクスの各要素の値に置き換え、その濃度の
総和を多値画像濃度とすることにより、解像度を劣化す
ることなく、低濃度領域のなめらかさを改善し、高品位
な多値画像を得ようとするものである。
子化によって中間調画像に変換する画像変換方式におい
て、２値画像中の各黒画素に着目し、その黒画素の周囲
の状態を判定する判定手段を備え、該判定手段での判定
結果に基づいて着目画素及びその近傍の画素濃度を所定
の濃度マトリクスの各要素の値に置き換え、その濃度の
総和を多値画像濃度とすることにより、解像度を劣化す
ることなく、低濃度領域のなめらかさを改善し、高品位
な多値画像を得ようとするものである。
【０００９】
【実施例】以下、図面を参照して本発明に係る好適な一
実施例を詳細に説明する。
実施例を詳細に説明する。
【００１０】図１は、本実施例における画像処理装置の
構成を示す概略ブロック図であり、本発明の画像変換方
式を適用するものである。図示するように、本画像処理
装置は、ハードディスク１と、画像を取り込んで白黒２
値による擬似階調画像に変換して出力する２値イメージ
スキャナ２と、多値階調画像を出力する多値プリンタ３
と、ハードディスク４と、入力ポート１１と、２値ペー
ジメモリ１２と、多値ページメモリ１３と、出力ポート
１４と、ＣＰＵ１５と、ＲＡＭ１６と、ＲＯＭ１７と、
バス１８等により構成されている。また、入力ポート１
１，２値ページメモリ１２，多値ページメモリ１３，出
力ポート１４，ＣＰＵ１５，ＲＡＭ１６，ＲＯＭ１７は
、バス１８により相互に接続され論理演算回路を構成し
ている。そして、論理演算回路は、入力ポート１１を介
してハードディスク１または２値イメージスキャナ２よ
り２値表現の擬似階調画像を取り込むことができ、また
、出力ポート１４を介して多値プリンタ３またはハード
ディスク４に多値階調画像を出力することができる。
構成を示す概略ブロック図であり、本発明の画像変換方
式を適用するものである。図示するように、本画像処理
装置は、ハードディスク１と、画像を取り込んで白黒２
値による擬似階調画像に変換して出力する２値イメージ
スキャナ２と、多値階調画像を出力する多値プリンタ３
と、ハードディスク４と、入力ポート１１と、２値ペー
ジメモリ１２と、多値ページメモリ１３と、出力ポート
１４と、ＣＰＵ１５と、ＲＡＭ１６と、ＲＯＭ１７と、
バス１８等により構成されている。また、入力ポート１
１，２値ページメモリ１２，多値ページメモリ１３，出
力ポート１４，ＣＰＵ１５，ＲＡＭ１６，ＲＯＭ１７は
、バス１８により相互に接続され論理演算回路を構成し
ている。そして、論理演算回路は、入力ポート１１を介
してハードディスク１または２値イメージスキャナ２よ
り２値表現の擬似階調画像を取り込むことができ、また
、出力ポート１４を介して多値プリンタ３またはハード
ディスク４に多値階調画像を出力することができる。
【００１１】入力ポート１１を通じて入力された２値画
像は、一旦２値ページメモリ１２に蓄積されるため、Ｃ
ＰＵ１５は２値ページメモリ１２の所定領域をアクセス
することにより、原２値画像における任意の座標に位置
する画素値を読み出すことができる。また、ＲＯＭ１７
には、ＣＰＵ１５の処理手順（画像処理プログラム）等
が格納されている。
像は、一旦２値ページメモリ１２に蓄積されるため、Ｃ
ＰＵ１５は２値ページメモリ１２の所定領域をアクセス
することにより、原２値画像における任意の座標に位置
する画素値を読み出すことができる。また、ＲＯＭ１７
には、ＣＰＵ１５の処理手順（画像処理プログラム）等
が格納されている。
【００１２】次に、図２に示すフローチャートに従って
本実施例における画像処理について、以下に詳細に説明
する。
本実施例における画像処理について、以下に詳細に説明
する。
【００１３】図２に示す画像処理プログラムが起動され
ると、まず入力ポート１１を介してハードディスク１ま
たは２値イメージスキャナ２から画像を取り込む処理を
行う（ステップＳ１００）。前述のごとく、これらの画
像は白黒の２値により階調を表現した擬似中間調画像で
あり、２値ページメモリ１２に順次展開される。
ると、まず入力ポート１１を介してハードディスク１ま
たは２値イメージスキャナ２から画像を取り込む処理を
行う（ステップＳ１００）。前述のごとく、これらの画
像は白黒の２値により階調を表現した擬似中間調画像で
あり、２値ページメモリ１２に順次展開される。
【００１４】以下の説明では、走査の過程で着目する画
素の位置を（ｉ，ｊ）、２値ページメモリ１２に格納さ
れている、当該画素位置の原２値画像濃度をｄ（ｉ，ｊ
）、本実施例での画像処理により多値ページメモリ１３
上に形成される多値画像濃度をＤ（ｉ，ｊ）とする（た
だし、ｄ（ｉ，ｊ）は０（白）または１（黒）のいずれ
かの値を取る。また、本実施例では、逆量子化によって
得られる多値画像は各画素８ｂｉｔで表現されている。 即ち、０≦Ｄ（ｉ，ｊ）≦２５５であり、値０が白を、
値２５５が黒を表わすものとする）。また、変数ｉ，ｊ
はそれぞれ０≦ｉ≦ｉｍａｘ，０≦ｊ≦ｊｍａｘであり
、処理対象画像は主走査方向にｉｍａｘ画素、副走査方
向にｊｍａｘ画素の大きさを持つものとする。
素の位置を（ｉ，ｊ）、２値ページメモリ１２に格納さ
れている、当該画素位置の原２値画像濃度をｄ（ｉ，ｊ
）、本実施例での画像処理により多値ページメモリ１３
上に形成される多値画像濃度をＤ（ｉ，ｊ）とする（た
だし、ｄ（ｉ，ｊ）は０（白）または１（黒）のいずれ
かの値を取る。また、本実施例では、逆量子化によって
得られる多値画像は各画素８ｂｉｔで表現されている。 即ち、０≦Ｄ（ｉ，ｊ）≦２５５であり、値０が白を、
値２５５が黒を表わすものとする）。また、変数ｉ，ｊ
はそれぞれ０≦ｉ≦ｉｍａｘ，０≦ｊ≦ｊｍａｘであり
、処理対象画像は主走査方向にｉｍａｘ画素、副走査方
向にｊｍａｘ画素の大きさを持つものとする。
【００１５】ステップＳ１００による画像の取り込みが
終了し、２値ページメモリ１２上の所定の領域に２値画
像データｄ（ｉ，ｊ）が格納されると、Ｄ（ｉ，ｊ）の
全画素を値０で初期化し（ステップＳ１０５）、変数ｉ
，ｊを値０に初期化し、画像データの走査を開始する（
ステップＳ１１０）。そして、ステップＳ１２０からス
テップＳ２４０までの処理を繰り返し実行することによ
り、多値ページメモリ１３上に多値画像Ｄ（ｉ，ｊ）を
形成する。
終了し、２値ページメモリ１２上の所定の領域に２値画
像データｄ（ｉ，ｊ）が格納されると、Ｄ（ｉ，ｊ）の
全画素を値０で初期化し（ステップＳ１０５）、変数ｉ
，ｊを値０に初期化し、画像データの走査を開始する（
ステップＳ１１０）。そして、ステップＳ１２０からス
テップＳ２４０までの処理を繰り返し実行することによ
り、多値ページメモリ１３上に多値画像Ｄ（ｉ，ｊ）を
形成する。
【００１６】まず、ステップＳ１２０では、着目画素ｄ
（ｉ，ｊ）が黒画素であるか否かの判断を行い、白画素
であれば何もせずにステップＳ２１０へ処理を進め、次
画素の処理を行う。しかし、着目画素が黒画素であれば
、着目画素位置を中心に図３の（ａ）に斜線で示す領域
Ｗ１、即ちｄ（ｉ−１，ｊ−１），ｄ（ｉ，ｊ−１），
ｄ（ｉ＋１，ｊ−１），ｄ（ｉ−１，ｊ），ｄ（ｉ＋１
，ｊ），ｄ（ｉ−１，ｊ＋１），ｄ（ｉ，ｊ＋１），ｄ
（ｉ＋１，ｊ＋１）の８画素を参照し、該領域Ｗ１内に
１画素でも黒画素があるかどうかの判断を行う（ステッ
プＳ１３０）。もし黒画素があれば、着目画素位置を中
心に図５の（ａ）に示すマトリクスＭ１をＤ（ｋ，ｌ）
に加算する（ただし、ｉ−１≦ｋ≦ｉ＋１，ｊ−１≦ｌ
≦ｊ＋１）。即ち、 Ｄ（ｉ−１，ｊ−１）←Ｄ（ｉ−１，ｊ−１）＋Ｍ
１（１，１） Ｄ（ｉ，ｊ−１） ←Ｄ（ｉ−
１，ｊ−１）＋Ｍ１（２，１） Ｄ（ｉ＋１，ｊ−１
）←Ｄ（ｉ−１，ｊ−１）＋Ｍ１（３，１） Ｄ（ｉ
−１，ｊ） ←Ｄ（ｉ−１，ｊ−１）＋Ｍ１（１
，２） Ｄ（ｉ，ｊ） ←Ｄ（ｉ，ｊ
） ＋Ｍ１（２，２） Ｄ（ｉ＋１，
ｊ） ←Ｄ（ｉ−１，ｊ−１）＋Ｍ１（３，２）
Ｄ（ｉ−１，ｊ＋１）←Ｄ（ｉ−１，ｊ−１）＋Ｍ
１（１，３） Ｄ（ｉ，ｊ＋１） ←Ｄ（ｉ−
１，ｊ−１）＋Ｍ１（２，３） Ｄ（ｉ＋１，ｊ＋１
）←Ｄ（ｉ−１，ｊ−１）＋Ｍ１（３，３）なる処理を
行う（ステップＳ１５０）。
（ｉ，ｊ）が黒画素であるか否かの判断を行い、白画素
であれば何もせずにステップＳ２１０へ処理を進め、次
画素の処理を行う。しかし、着目画素が黒画素であれば
、着目画素位置を中心に図３の（ａ）に斜線で示す領域
Ｗ１、即ちｄ（ｉ−１，ｊ−１），ｄ（ｉ，ｊ−１），
ｄ（ｉ＋１，ｊ−１），ｄ（ｉ−１，ｊ），ｄ（ｉ＋１
，ｊ），ｄ（ｉ−１，ｊ＋１），ｄ（ｉ，ｊ＋１），ｄ
（ｉ＋１，ｊ＋１）の８画素を参照し、該領域Ｗ１内に
１画素でも黒画素があるかどうかの判断を行う（ステッ
プＳ１３０）。もし黒画素があれば、着目画素位置を中
心に図５の（ａ）に示すマトリクスＭ１をＤ（ｋ，ｌ）
に加算する（ただし、ｉ−１≦ｋ≦ｉ＋１，ｊ−１≦ｌ
≦ｊ＋１）。即ち、 Ｄ（ｉ−１，ｊ−１）←Ｄ（ｉ−１，ｊ−１）＋Ｍ
１（１，１） Ｄ（ｉ，ｊ−１） ←Ｄ（ｉ−
１，ｊ−１）＋Ｍ１（２，１） Ｄ（ｉ＋１，ｊ−１
）←Ｄ（ｉ−１，ｊ−１）＋Ｍ１（３，１） Ｄ（ｉ
−１，ｊ） ←Ｄ（ｉ−１，ｊ−１）＋Ｍ１（１
，２） Ｄ（ｉ，ｊ） ←Ｄ（ｉ，ｊ
） ＋Ｍ１（２，２） Ｄ（ｉ＋１，
ｊ） ←Ｄ（ｉ−１，ｊ−１）＋Ｍ１（３，２）
Ｄ（ｉ−１，ｊ＋１）←Ｄ（ｉ−１，ｊ−１）＋Ｍ
１（１，３） Ｄ（ｉ，ｊ＋１） ←Ｄ（ｉ−
１，ｊ−１）＋Ｍ１（２，３） Ｄ（ｉ＋１，ｊ＋１
）←Ｄ（ｉ−１，ｊ−１）＋Ｍ１（３，３）なる処理を
行う（ステップＳ１５０）。
【００１７】尚、濃度マトリクスＭの各要素を多値ペー
ジメモリの対応する画素位置に加算することを、以後、
単に「マトリクスＭを加算する」と表記することにする
。
ジメモリの対応する画素位置に加算することを、以後、
単に「マトリクスＭを加算する」と表記することにする
。
【００１８】そして、マトリクスＭ１を加算した後、次
画素に処理を移行する（ステップＳ２１０）。
画素に処理を移行する（ステップＳ２１０）。
【００１９】一方、ステップＳ１３０において、領域Ｗ
１内に黒画素が存在しない場合は、同様に図３の（ｂ）
に示す領域Ｗ２、即ち、ｄ（ｉ−２，ｊ−２），ｄ（ｉ
−１，ｊ−２），…，ｄ（ｉ＋２，ｊ−２），ｄ（ｉ−
２，ｊ＋２），ｄ（ｉ−１，ｊ＋２），…，ｄ（ｉ＋２
，ｊ＋２），ｄ（ｉ−２，ｊ−１），ｄ（ｉ−２，ｊ）
，ｄ（ｉ−２，ｊ＋１），ｄ（ｉ＋２，ｊ−１），ｄ（
ｉ＋２，ｊ），ｄ（ｉ＋２，ｊ＋１）の１６画素を参照
し、該領域Ｗ２内に１画素でも黒画素があるかどうかを
判断する（ステップＳ１４０）。もし黒画素がある場合
は、上述したマトリクスＭ１を加算し（ステップＳ１５
０）、次画素に処理を移行する（ステップＳ２１０）。
１内に黒画素が存在しない場合は、同様に図３の（ｂ）
に示す領域Ｗ２、即ち、ｄ（ｉ−２，ｊ−２），ｄ（ｉ
−１，ｊ−２），…，ｄ（ｉ＋２，ｊ−２），ｄ（ｉ−
２，ｊ＋２），ｄ（ｉ−１，ｊ＋２），…，ｄ（ｉ＋２
，ｊ＋２），ｄ（ｉ−２，ｊ−１），ｄ（ｉ−２，ｊ）
，ｄ（ｉ−２，ｊ＋１），ｄ（ｉ＋２，ｊ−１），ｄ（
ｉ＋２，ｊ），ｄ（ｉ＋２，ｊ＋１）の１６画素を参照
し、該領域Ｗ２内に１画素でも黒画素があるかどうかを
判断する（ステップＳ１４０）。もし黒画素がある場合
は、上述したマトリクスＭ１を加算し（ステップＳ１５
０）、次画素に処理を移行する（ステップＳ２１０）。
【００２０】また、領域Ｗ２内に黒画素が存在しない場
合は、図４の（ａ）に示す領域Ｗ３、即ち、ｄ（ｉ−３
，ｊ−３），ｄ（ｉ−２，ｊ−３），…，ｄ（ｉ＋３，
ｊ−３），ｄ（ｉ−３，ｊ＋３），ｄ（ｉ−２，ｊ＋３
），…，ｄ（ｉ＋３，ｊ＋３），ｄ（ｉ−３，ｊ−２）
，ｄ（ｉ−３，ｊ−１），…，ｄ（ｉ−３，ｊ＋２），
ｄ（ｉ＋３，ｊ−２），ｄ（ｉ＋３，ｊ−１），…，ｄ
（ｉ＋３，ｊ＋２）の２４画素を参照し、該領域Ｗ３内
に１画素でも黒画素があるかどうかを判断する（ステッ
プＳ１６０）。もし黒画素がある場合は、図５の（ｂ）
に示すマトリクスＭ２を加算し（ステップＳ１７０）、
次画素に処理を移行する（ステップＳ２１０）。また、
領域Ｗ３内に黒画素が存在しない場合は、図４の（ｂ）
に示す領域Ｗ４、即ち、ｄ（ｉ−４，ｊ−４），ｄ（ｉ
−３，ｊ−４），…，ｄ（ｉ＋４，ｊ−４），ｄ（ｉ−
４，ｊ＋４），ｄ（ｉ−３，ｊ＋４），…，ｄ（ｉ＋４
，ｊ＋４），ｄ（ｉ−４，ｊ−３），ｄ（ｉ−４，ｊ−
２），…，ｄ（ｉ−４，ｊ＋３），ｄ（ｉ＋４，ｊ−３
），ｄ（ｉ＋４，ｊ−２），…，ｄ（ｉ＋４，ｊ＋３）
の３２画素を参照し、該領域内に１画素でも黒画素があ
るかどうかを判断する（ステップＳ１８０）。ここで黒
画素がある場合は、図６の（ａ）に示すマトリクスＭ３
を加算し（ステップＳ１９０）、次画素に処理を移行す
る（ステップＳ２１０）。また、Ｗ４内にも黒画素が存
在しない場合は、図６（ｂ）に示すマトリクスＭ４を加
算する（ステップＳ２００）。
合は、図４の（ａ）に示す領域Ｗ３、即ち、ｄ（ｉ−３
，ｊ−３），ｄ（ｉ−２，ｊ−３），…，ｄ（ｉ＋３，
ｊ−３），ｄ（ｉ−３，ｊ＋３），ｄ（ｉ−２，ｊ＋３
），…，ｄ（ｉ＋３，ｊ＋３），ｄ（ｉ−３，ｊ−２）
，ｄ（ｉ−３，ｊ−１），…，ｄ（ｉ−３，ｊ＋２），
ｄ（ｉ＋３，ｊ−２），ｄ（ｉ＋３，ｊ−１），…，ｄ
（ｉ＋３，ｊ＋２）の２４画素を参照し、該領域Ｗ３内
に１画素でも黒画素があるかどうかを判断する（ステッ
プＳ１６０）。もし黒画素がある場合は、図５の（ｂ）
に示すマトリクスＭ２を加算し（ステップＳ１７０）、
次画素に処理を移行する（ステップＳ２１０）。また、
領域Ｗ３内に黒画素が存在しない場合は、図４の（ｂ）
に示す領域Ｗ４、即ち、ｄ（ｉ−４，ｊ−４），ｄ（ｉ
−３，ｊ−４），…，ｄ（ｉ＋４，ｊ−４），ｄ（ｉ−
４，ｊ＋４），ｄ（ｉ−３，ｊ＋４），…，ｄ（ｉ＋４
，ｊ＋４），ｄ（ｉ−４，ｊ−３），ｄ（ｉ−４，ｊ−
２），…，ｄ（ｉ−４，ｊ＋３），ｄ（ｉ＋４，ｊ−３
），ｄ（ｉ＋４，ｊ−２），…，ｄ（ｉ＋４，ｊ＋３）
の３２画素を参照し、該領域内に１画素でも黒画素があ
るかどうかを判断する（ステップＳ１８０）。ここで黒
画素がある場合は、図６の（ａ）に示すマトリクスＭ３
を加算し（ステップＳ１９０）、次画素に処理を移行す
る（ステップＳ２１０）。また、Ｗ４内にも黒画素が存
在しない場合は、図６（ｂ）に示すマトリクスＭ４を加
算する（ステップＳ２００）。
【００２１】次に、着目画素の位置を更新するために、
主走査方向画素位置を示す変数ｉを値１だけ増加させ（
ステップＳ２１０）、ｉが主走査方向画素数ｉｍａｘ以
下であるかどうかを判断し（ステップＳ２２０）、ｉが
ｉｍａｘ以下であれば、引き続き同一副走査位置の隣接
する画素に着目して画像処理を行うため、ステップＳ１
２０に戻り、上述したステップＳ１２０からステップＳ
２２０までの各処理を繰り返す。
主走査方向画素位置を示す変数ｉを値１だけ増加させ（
ステップＳ２１０）、ｉが主走査方向画素数ｉｍａｘ以
下であるかどうかを判断し（ステップＳ２２０）、ｉが
ｉｍａｘ以下であれば、引き続き同一副走査位置の隣接
する画素に着目して画像処理を行うため、ステップＳ１
２０に戻り、上述したステップＳ１２０からステップＳ
２２０までの各処理を繰り返す。
【００２２】処理を繰り返して変数ｉがｉｍａｘを越え
ると、ｉに値０を代入し、副走査方向画素位置を示す変
数ｊを値１だけ増加させ（ステップＳ２３０）、ｊが副
走査方向画素数ｊｍａｘ以下であるかどうかを判断し（
ステップＳ２４０）、ｊがｊｍａｘ以下であれば、引き
続き次のラインの端から画像処理を行うため、ステップ
Ｓ１２０に戻って上述した各処理を繰り返す。
ると、ｉに値０を代入し、副走査方向画素位置を示す変
数ｊを値１だけ増加させ（ステップＳ２３０）、ｊが副
走査方向画素数ｊｍａｘ以下であるかどうかを判断し（
ステップＳ２４０）、ｊがｊｍａｘ以下であれば、引き
続き次のラインの端から画像処理を行うため、ステップ
Ｓ１２０に戻って上述した各処理を繰り返す。
【００２３】その後、画像処理が原画像の終端まで完了
した場合は、多値ページメモリ１３内の多値画像データ
Ｄ（ｉ，ｊ）を読み出し、出力ポート１４を介して多値
プリンタ３またはハードディスク４に出力し（ステップ
Ｓ２５０）、本実施例における画像処理プログラムを終
了する。
した場合は、多値ページメモリ１３内の多値画像データ
Ｄ（ｉ，ｊ）を読み出し、出力ポート１４を介して多値
プリンタ３またはハードディスク４に出力し（ステップ
Ｓ２５０）、本実施例における画像処理プログラムを終
了する。
【００２４】以上の処理によって、解像度を保ったまま
従来の問題であった逆量子化画像に特有の低濃度領域の
テクスチャの発生を抑えられることを以下に説明する。
従来の問題であった逆量子化画像に特有の低濃度領域の
テクスチャの発生を抑えられることを以下に説明する。
【００２５】一般に逆量子化処理においては、文字など
の黒画素が密な領域ではマトリクスを小さくした方が解
像の再現性がよく、一方、低濃度の背景部などの黒画素
が粗な領域ではマトリクスサイズを大きくした方が、テ
クスチャの発生が目だたないなめらかな逆量子化画像が
得られることは前述した通りである。そこで逆量子化の
際、原画像の黒画素の密度に応じてマトリクスサイズを
変化させることができれば、解像度となめらかさとを両
立させることが可能となる。
の黒画素が密な領域ではマトリクスを小さくした方が解
像の再現性がよく、一方、低濃度の背景部などの黒画素
が粗な領域ではマトリクスサイズを大きくした方が、テ
クスチャの発生が目だたないなめらかな逆量子化画像が
得られることは前述した通りである。そこで逆量子化の
際、原画像の黒画素の密度に応じてマトリクスサイズを
変化させることができれば、解像度となめらかさとを両
立させることが可能となる。
【００２６】本実施例では、黒画素の密度の尺度として
、隣接する黒画素までの距離を用い、徐々に面積の広く
なる複数の参照領域を設定し、他の黒画素を含まない最
大の参照領域を、着目画素の勢力範囲と定め、丁度、そ
の勢力範囲を充填するようなマトリクスを用いることに
より、前述した条件を満足する、即ち、黒画素が密な領
域ではマトリクスを小さく、黒画素が粗な領域ではマト
リクスを大きくするという適応的な逆量子化を可能とす
るものである。
、隣接する黒画素までの距離を用い、徐々に面積の広く
なる複数の参照領域を設定し、他の黒画素を含まない最
大の参照領域を、着目画素の勢力範囲と定め、丁度、そ
の勢力範囲を充填するようなマトリクスを用いることに
より、前述した条件を満足する、即ち、黒画素が密な領
域ではマトリクスを小さく、黒画素が粗な領域ではマト
リクスを大きくするという適応的な逆量子化を可能とす
るものである。
【００２７】
【他の実施例】本実施例においては、黒画素密度の判定
に用いる参照領域を正方形にしているが、これに限られ
るものではなく、長方形，円形など、どのような形状で
あっても良い。
に用いる参照領域を正方形にしているが、これに限られ
るものではなく、長方形，円形など、どのような形状で
あっても良い。
【００２８】また逆量子化マトリクスとして、着目画素
から遠い画素ほど濃度が低く、即ち重みが小さくなるよ
うなマトリクスを用いているが、全画素に対して均等な
値を割り振ったマトリクスや主走査方向と副走査方向で
値の変化の仕方が異なるようなマトリクスなどを用いる
ことにしてもよい。また、逆量子化マトリクスの全要素
の和は、逆量子化前の２値画像内の黒画素１個の持つ濃
度値２５５と一致するようにしたが、出力に用いるプリ
ンタのγ特性の補正などの目的にあわせて変更し得るも
のであり、値２５５に限定されるものではない。
から遠い画素ほど濃度が低く、即ち重みが小さくなるよ
うなマトリクスを用いているが、全画素に対して均等な
値を割り振ったマトリクスや主走査方向と副走査方向で
値の変化の仕方が異なるようなマトリクスなどを用いる
ことにしてもよい。また、逆量子化マトリクスの全要素
の和は、逆量子化前の２値画像内の黒画素１個の持つ濃
度値２５５と一致するようにしたが、出力に用いるプリ
ンタのγ特性の補正などの目的にあわせて変更し得るも
のであり、値２５５に限定されるものではない。
【００２９】更に、参照領域としてＷ１からＷ４まで、
逆量子化マトリクスとしてＭ１からＭ４までを用いた４
段階の適応化による実施例を示したが、無論これに限ら
れるものではなく、一般にＮ段階の適応化が可能である
。
逆量子化マトリクスとしてＭ１からＭ４までを用いた４
段階の適応化による実施例を示したが、無論これに限ら
れるものではなく、一般にＮ段階の適応化が可能である
。
【００３０】本発明は、このような実施例に何等限定さ
れるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲にお
いて、種々なる態様で実施し得ることは勿論である。
れるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲にお
いて、種々なる態様で実施し得ることは勿論である。
【００３１】尚、本発明は、複数の機器から構成される
システムに適用しても良いし、１つの機器から成る装置
に適用しても良い。また、システム或いは装置にプログ
ラムを供給することによって達成される場合にも適用で
きることは言うまでもない。
システムに適用しても良いし、１つの機器から成る装置
に適用しても良い。また、システム或いは装置にプログ
ラムを供給することによって達成される場合にも適用で
きることは言うまでもない。
【００３２】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
解像度と低濃度部のなめらかさを両立させ、高画質な逆
量子化画像を得ることができる。
解像度と低濃度部のなめらかさを両立させ、高画質な逆
量子化画像を得ることができる。
【図１】本実施例における画像処理装置の構成を示す概
略ブロック図である。
略ブロック図である。
【図２】本実施例における画像処理を示すフローチャー
トである。
トである。
【図３】
【図４】本実施例における画素の勢力範囲を判定するた
めの参照領域を示す図である。
めの参照領域を示す図である。
【図５】
【図６】本実施例における逆量子化のための濃度マトリ
クスを示す図である。
クスを示す図である。
１ ハードディスク
２ ２値イメージスキャナ
３ 多値プリンタ
４ ハードディスク
１１ 入力ポート
１２ ２値ページメモリ
１３ 多値ページメモリ
１４ 出力ポート
１５ ＣＰＵ
１６ ＲＡＭ
１７ ＲＯＭ
１８ バス
Claims (1)
- 【請求項１】 ２値表現による擬似階調画像を逆量子
化によって中間調画像に変換する画像変換方式において
、２値画像中の各黒画素に着目し、その黒画素の周囲の
状態を判定する判定手段を備え、該判定手段での判定結
果に基づいて着目画素及びその近傍の画素濃度を所定の
濃度マトリクスの各要素の値に置き換え、その濃度の総
和を多値画像濃度とすることを特徴とする画像変換方式
。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3147110A JPH04369971A (ja) | 1991-06-19 | 1991-06-19 | 画像変換方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3147110A JPH04369971A (ja) | 1991-06-19 | 1991-06-19 | 画像変換方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04369971A true JPH04369971A (ja) | 1992-12-22 |
Family
ID=15422751
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3147110A Withdrawn JPH04369971A (ja) | 1991-06-19 | 1991-06-19 | 画像変換方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04369971A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7667876B2 (en) | 2004-03-03 | 2010-02-23 | Ricoh Company, Ltd. | Generating a normalized image from an original image |
-
1991
- 1991-06-19 JP JP3147110A patent/JPH04369971A/ja not_active Withdrawn
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7667876B2 (en) | 2004-03-03 | 2010-02-23 | Ricoh Company, Ltd. | Generating a normalized image from an original image |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Katsavounidis et al. | A multiscale error diffusion technique for digital halftoning | |
| EP0938064A2 (en) | Error diffusion image processing method and apparatus | |
| JPH03286680A (ja) | 画像処理装置 | |
| JPH03248674A (ja) | 中間調画像処理装置 | |
| US6985259B2 (en) | Threshold matrix, and method and apparatus of reproducing gray levels using threshold matrix | |
| JPH04369971A (ja) | 画像変換方式 | |
| US6181827B1 (en) | Image processing method and apparatus | |
| JP2003069819A (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
| JPH04238462A (ja) | 画像処理装置 | |
| JPH0738767A (ja) | 画像２値化処理装置 | |
| JP2898836B2 (ja) | 画像処理方法 | |
| JP2900907B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP4549306B2 (ja) | 画像処理方法、画像処理装置、画像形成装置、及びコンピュータプログラム | |
| JPH10145592A (ja) | 濃淡画像の生成方法および生成装置 | |
| JP2810396B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JPH0318177A (ja) | 画像処理装置 | |
| JP3549700B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JPH0537775A (ja) | 擬似中間調処理方法及びその装置 | |
| JPH05328136A (ja) | 画像の量子化とその符号化方法 | |
| JP2702593B2 (ja) | 孤立点除去装置 | |
| KR930005131B1 (ko) | 히스토그램 평활화법을 이용한 중간조 화상 추출 방법 | |
| JP3475425B2 (ja) | 画像処理装置及びその画像処理方法並びに画像処理プログラムを記録した記録媒体 | |
| JP2860039B2 (ja) | 擬似中間調画像縮小装置 | |
| JPH05160996A (ja) | 画像処理方法 | |
| JPH0937072A (ja) | 画像拡大装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 19980903 |