JPH045305B2 - - Google Patents
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- JPH045305B2 JPH045305B2 JP56102057A JP10205781A JPH045305B2 JP H045305 B2 JPH045305 B2 JP H045305B2 JP 56102057 A JP56102057 A JP 56102057A JP 10205781 A JP10205781 A JP 10205781A JP H045305 B2 JPH045305 B2 JP H045305B2
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- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 7
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 23
- 238000000034 method Methods 0.000 description 22
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 13
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 230000000593 degrading effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/40—Picture signal circuits
- H04N1/40062—Discrimination between different image types, e.g. two-tone, continuous tone
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/40—Picture signal circuits
- H04N1/40087—Multi-toning, i.e. converting a continuous-tone signal for reproduction with more than two discrete brightnesses or optical densities, e.g. dots of grey and black inks on white paper
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Discrete Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Character Input (AREA)
- Image Input (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は、フアクシミリ等において各画素ごと
には白黒２値で記録しながら黒画素の密度によつ
て、中間調を再現するための中間調処理方式に関
するものである。
には白黒２値で記録しながら黒画素の密度によつ
て、中間調を再現するための中間調処理方式に関
するものである。
従来、この種の中間調処理方式としては、各画
素位置に対して、あらかじめ定められた閾値レベ
ルと各画素の画信号レベルとを比較して、閾値レ
ベルよりも画信号レベルが大きい場合を黒、小さ
い場合を白とすることにより擬似的に中間調を再
現する組織的デイザ法が主であつた。
素位置に対して、あらかじめ定められた閾値レベ
ルと各画素の画信号レベルとを比較して、閾値レ
ベルよりも画信号レベルが大きい場合を黒、小さ
い場合を白とすることにより擬似的に中間調を再
現する組織的デイザ法が主であつた。
しかし、この方法では、単純２値の記録に比べ
て分解能が著しく劣化するため、文字部分など高
分解能を要する部分の画品質が悪くなる欠点があ
つた。
て分解能が著しく劣化するため、文字部分など高
分解能を要する部分の画品質が悪くなる欠点があ
つた。
写真等の中間調画像を再現しながら、その中の
文字部分の画質を劣化させないためには、写真画
等の中間調を含む濃淡画像領域と文字等が主であ
る２値画像領域を識別して、濃淡画像領域は組織
的デイザにより、２値画像領域は通常の、閾値が
１レベルだけの単純２値記録で記録することが考
えられるが、濃淡画像領域と２値画像領域を識別
するための良好な方法がこれまで見出されていな
かつた。
文字部分の画質を劣化させないためには、写真画
等の中間調を含む濃淡画像領域と文字等が主であ
る２値画像領域を識別して、濃淡画像領域は組織
的デイザにより、２値画像領域は通常の、閾値が
１レベルだけの単純２値記録で記録することが考
えられるが、濃淡画像領域と２値画像領域を識別
するための良好な方法がこれまで見出されていな
かつた。
たとえば、濃淡画像領域では濃度変化が少ない
ので、組織的デイザにより２値化したあとの白黒
画情報の周期性の有無から概略を識別することは
できるが、同じ周期性を持つ２値画像を濃淡画像
と誤識別しやすく、また、印刷物などで細かい網
点がある写真画像では、周期性が乱れるため判定
が困難であるなどの欠点があつた。
ので、組織的デイザにより２値化したあとの白黒
画情報の周期性の有無から概略を識別することは
できるが、同じ周期性を持つ２値画像を濃淡画像
と誤識別しやすく、また、印刷物などで細かい網
点がある写真画像では、周期性が乱れるため判定
が困難であるなどの欠点があつた。
本発明の方式は、これらの欠点を除去するた
め、画面を複数画素によるブロツクに分割し、各
ブロツク内の最も濃度レベルの高い画素と、最も
濃度レベルの低い画素との間の濃度レベルの差が
一定値より小さい場合には、濃淡画像領域と判定
し、中間調再現に重点をおいた２値化処理を行な
い、一定値より大きい場合には、２値画像領域と
判定して分解能に重点をおいた２値化処理を行な
うようにしたもので、以下、図面について詳細に
説明する。
め、画面を複数画素によるブロツクに分割し、各
ブロツク内の最も濃度レベルの高い画素と、最も
濃度レベルの低い画素との間の濃度レベルの差が
一定値より小さい場合には、濃淡画像領域と判定
し、中間調再現に重点をおいた２値化処理を行な
い、一定値より大きい場合には、２値画像領域と
判定して分解能に重点をおいた２値化処理を行な
うようにしたもので、以下、図面について詳細に
説明する。
第１図は本発明を説明するための画情報の具体
例を示す図であつて、破線で示す小さい正方形は
１画素を表わしている。また実線で示す大きい正
方形１〜８は、それぞれ１つのブロツクを表わし
ている。各ブロツクは、１６の画素からなつてい
る。
例を示す図であつて、破線で示す小さい正方形は
１画素を表わしている。また実線で示す大きい正
方形１〜８は、それぞれ１つのブロツクを表わし
ている。各ブロツクは、１６の画素からなつてい
る。
また、各画素ごとに示されている数字は、原稿
より読みとつた濃度レベルであつて０が白、１６
が黒、その間のレベルは中間調の灰色を示す。な
お、第１図の濃度レベルは便宜上整数で表わされ
ているが必ずしも整数である必要はない。
より読みとつた濃度レベルであつて０が白、１６
が黒、その間のレベルは中間調の灰色を示す。な
お、第１図の濃度レベルは便宜上整数で表わされ
ているが必ずしも整数である必要はない。
第２図は、第３図に示すBayerの閾値マトリク
スを用いて組織的デイザ法により第１図の画像を
２値化した例を示す。
スを用いて組織的デイザ法により第１図の画像を
２値化した例を示す。
各ブロツクが１６画素からなるものとして、本
発明方式では、まず各ブロツクごとにその内部に
ある各画素の濃度レベルを相互比較して最大値
Pmaxと最小値Pminとを検出する。たとえば、
第１図の場合、ブロツク１では濃度レベルの最大
値は２、最小値は０、ブロツク２では最大値３、
最小値１、ブロツク４では最大値13、最小値０で
ある。次に、濃度レベルの最大値Pmaxと最小値
Pminの差を調べ、それがあらかじめ定められた
値ｍ（０≦ｍ≦16）より小さい場合には組織的デ
イザの閾値マトリクスを用いて２値化するが、
Pmax−Pmin≧ｍの場合には文字等の２値画像
領域であると判定して、より分解能の良い２値化
処理方法をとるようにする。より分解能の良い２
値化処理の方法としては、たとえば通常の２値記
録と同様に閾値を一定にすればよい。
発明方式では、まず各ブロツクごとにその内部に
ある各画素の濃度レベルを相互比較して最大値
Pmaxと最小値Pminとを検出する。たとえば、
第１図の場合、ブロツク１では濃度レベルの最大
値は２、最小値は０、ブロツク２では最大値３、
最小値１、ブロツク４では最大値13、最小値０で
ある。次に、濃度レベルの最大値Pmaxと最小値
Pminの差を調べ、それがあらかじめ定められた
値ｍ（０≦ｍ≦16）より小さい場合には組織的デ
イザの閾値マトリクスを用いて２値化するが、
Pmax−Pmin≧ｍの場合には文字等の２値画像
領域であると判定して、より分解能の良い２値化
処理方法をとるようにする。より分解能の良い２
値化処理の方法としては、たとえば通常の２値記
録と同様に閾値を一定にすればよい。
ｍ＝４とすると、第１図の画像例ではブロツク
１，２，５，６は、その（Pmax−Pmin）がそ
れぞれ２，２，２，２であるから、ｍ（＝４）よ
り小である。そこでこれらのブロツクについてブ
ロツク内の各画素の濃度レベルを、第３図の閾値
マトリクスの対応する位置にある閾値レベルと比
較して、濃度レベルが閾値レベル以上の場合には
黒、閾値レベルより小さい場合には白とする。ま
たブロツク３，４，７，８では、（Pmax−
Pmin）が４，１３，４，１３であるので、ｍ（＝
４）と同じかそれよりも大きい。したがつて、閾
値レベルは、画素位置にかかわらず一定値とす
る。この一定値をたとえば６とした場合、各ブロ
ツク内の画素の濃度レベルが６以上ならば黒、６
より小さければ白とする。このようにして２値化
した結果を第４図に示す。
１，２，５，６は、その（Pmax−Pmin）がそ
れぞれ２，２，２，２であるから、ｍ（＝４）よ
り小である。そこでこれらのブロツクについてブ
ロツク内の各画素の濃度レベルを、第３図の閾値
マトリクスの対応する位置にある閾値レベルと比
較して、濃度レベルが閾値レベル以上の場合には
黒、閾値レベルより小さい場合には白とする。ま
たブロツク３，４，７，８では、（Pmax−
Pmin）が４，１３，４，１３であるので、ｍ（＝
４）と同じかそれよりも大きい。したがつて、閾
値レベルは、画素位置にかかわらず一定値とす
る。この一定値をたとえば６とした場合、各ブロ
ツク内の画素の濃度レベルが６以上ならば黒、６
より小さければ白とする。このようにして２値化
した結果を第４図に示す。
第４図において、０で示す画素は白画素、Ｂで
示す画素は黒画素を表わしている。すべてのブロ
ツクを組織的デイザにより２値化した第２図の場
合に比較して、右方にあるカギ形のパターンが明
瞭にあらわれていることがわかる。
示す画素は黒画素を表わしている。すべてのブロ
ツクを組織的デイザにより２値化した第２図の場
合に比較して、右方にあるカギ形のパターンが明
瞭にあらわれていることがわかる。
Pmax−Pmin≧ｍの場合の他の２値化方法と
しては、各ブロツク内の各画素の濃度レベルの和
を求めて、その和に応じて各ブロツク内の黒画素
数を定めるようにしてもよい。１例として、各濃
度レベルの和を黒レベルの値で割りその結果を四
捨五入して黒画素数を定め、濃度レベルの高い画
素に順次割り当てるようにした方式の場合を第５
図に示す。
しては、各ブロツク内の各画素の濃度レベルの和
を求めて、その和に応じて各ブロツク内の黒画素
数を定めるようにしてもよい。１例として、各濃
度レベルの和を黒レベルの値で割りその結果を四
捨五入して黒画素数を定め、濃度レベルの高い画
素に順次割り当てるようにした方式の場合を第５
図に示す。
第４ブロツクを例にとつて説明すると、第１図
の各画素の濃度レベルの和は86となり、これを黒
レベル16で割つて四捨五入すると５となる。これ
からブロツク内の黒画素数は５であるとされる。
これを濃度レベルの高い画素に順次割りあてる
と、濃度レベル１３，１２，１１の画素が黒画素
となる。なお、黒画素となる最低濃度レベルの画
素が複数個ある場合、たとえば前述例で濃度レベ
ル１１の画素が２個であつてそのうち一方だけを
黒とすべき場合そのどちらを黒画素とするかにつ
いては、あらかじめ優先順位を与えておけばよ
い。また、黒画素数の決定にあたつては濃度レベ
ルの和に比例して黒画素数を定めたが、必ずしも
比例関係にとる必要はない。
の各画素の濃度レベルの和は86となり、これを黒
レベル16で割つて四捨五入すると５となる。これ
からブロツク内の黒画素数は５であるとされる。
これを濃度レベルの高い画素に順次割りあてる
と、濃度レベル１３，１２，１１の画素が黒画素
となる。なお、黒画素となる最低濃度レベルの画
素が複数個ある場合、たとえば前述例で濃度レベ
ル１１の画素が２個であつてそのうち一方だけを
黒とすべき場合そのどちらを黒画素とするかにつ
いては、あらかじめ優先順位を与えておけばよ
い。また、黒画素数の決定にあたつては濃度レベ
ルの和に比例して黒画素数を定めたが、必ずしも
比例関係にとる必要はない。
さらに、黒画素の割りあてについては４×４の
16画素で構成される各ブロツクをさらに４画素ず
つのサブブロツクに分割して、各サブブロツク内
の各画素の濃度レベル和に応じて、各サブブロツ
ク内の黒画素数を比例配分により定めたあと、
個々の画素に白、黒を（濃度レベル順に、あるい
は固定的に）割りあてるようにしてもよい。
16画素で構成される各ブロツクをさらに４画素ず
つのサブブロツクに分割して、各サブブロツク内
の各画素の濃度レベル和に応じて、各サブブロツ
ク内の黒画素数を比例配分により定めたあと、
個々の画素に白、黒を（濃度レベル順に、あるい
は固定的に）割りあてるようにしてもよい。
Pmax−Pmin≧ｍの場合さらに他の２値化方
法としては、１つのブロツクを小さなサブブロツ
クに分割して、組織的デイザ法による２値化処理
を行うようにしてもよい。これは閾値マトリクス
が小さいほど階調再現性が悪くなるが、分解能は
良くなるからである。
法としては、１つのブロツクを小さなサブブロツ
クに分割して、組織的デイザ法による２値化処理
を行うようにしてもよい。これは閾値マトリクス
が小さいほど階調再現性が悪くなるが、分解能は
良くなるからである。
たとえば、２×２のサブブロツクに対応する小
さい閾値マトリクスを第６図に示すようなものに
した場合、すなわち、４×４画素のブロツクでみ
て第７図の閾値マトリクスを用いた場合、の２値
化例を第８図に示す。
さい閾値マトリクスを第６図に示すようなものに
した場合、すなわち、４×４画素のブロツクでみ
て第７図の閾値マトリクスを用いた場合、の２値
化例を第８図に示す。
これまでの説明では組織的デイザ法の場合の閾
値配列にBayerのマトリクスを用いたが、第９図
の(a)、(b)、(c)に例示したような他の各種の閾値配
列を用いることができる。
値配列にBayerのマトリクスを用いたが、第９図
の(a)、(b)、(c)に例示したような他の各種の閾値配
列を用いることができる。
なお、本発明の方式による場合、写真領域内で
も、濃度変化の激しい所では、あるブロツクが２
値画像領域と判定される場合があるが、本来、黒
白が強調されるべき所なので、分解能に重点をお
いた２値化処理を行なつても、写真領域内の画質
にはほとんど影響がない。
も、濃度変化の激しい所では、あるブロツクが２
値画像領域と判定される場合があるが、本来、黒
白が強調されるべき所なので、分解能に重点をお
いた２値化処理を行なつても、写真領域内の画質
にはほとんど影響がない。
更に、Pmax＝Pmin＝０（ブロツク内のすべて
の画素が白）およびPmax＝Pmin＝16（ブロツク
内のすべての画素が黒）の場合、上記の方式に従
うと濃淡画像領域に区分されるが、Pmax＝
Pmin＝０、Pmax＝Pmin＝16の場合に限り、２
値画像領域に区分してもよい。
の画素が白）およびPmax＝Pmin＝16（ブロツク
内のすべての画素が黒）の場合、上記の方式に従
うと濃淡画像領域に区分されるが、Pmax＝
Pmin＝０、Pmax＝Pmin＝16の場合に限り、２
値画像領域に区分してもよい。
ところで、上記の説明では１つのブロツクを４
×４の16画素で構成し、16階調を再現する場合に
ついて説明したが、１ブロツクの構成を４×８あ
るいは８×８などの構成にとつて、32階調あるい
は64階調を再現するようにしてもよいことはもち
ろんである。この場合、閾値配列のマトリクス
と、１ブロツクの構成とは、たとえば、１ブロツ
クの構成を８×８の64画素とした場合、閾値配列
も８×８のマトリクス構成とするなど、同じ形状
とすることが望ましいが必ずしもその必要はな
い。
×４の16画素で構成し、16階調を再現する場合に
ついて説明したが、１ブロツクの構成を４×８あ
るいは８×８などの構成にとつて、32階調あるい
は64階調を再現するようにしてもよいことはもち
ろんである。この場合、閾値配列のマトリクス
と、１ブロツクの構成とは、たとえば、１ブロツ
クの構成を８×８の64画素とした場合、閾値配列
も８×８のマトリクス構成とするなど、同じ形状
とすることが望ましいが必ずしもその必要はな
い。
第１０図は、本発明の方式を実施した中間調処
理回路の例を示すブロツク図である。図におい
て、９，１０は画像メモリ、１１はブロツクメモ
リ、１２は２値化回路、１３は画質判定回路、１
４は組織的デイザの閾値メモリ、１５は一定閾値
のメモリ、１６は閾値メモリ切換回路、１７，１
８はスイツチである。
理回路の例を示すブロツク図である。図におい
て、９，１０は画像メモリ、１１はブロツクメモ
リ、１２は２値化回路、１３は画質判定回路、１
４は組織的デイザの閾値メモリ、１５は一定閾値
のメモリ、１６は閾値メモリ切換回路、１７，１
８はスイツチである。
まず、スイツチ１７，１８が図の位置にあつた
とき、原稿から読みとられた画情報は、スイツチ
１７のａ側を経て画像メモリ９に記憶される。１
ブロツクを４×４の16画素で構成した場合に４走
査線に相当する画情報が記憶されたところで、ス
イツチ１７はａ側からｂ側に、スイツチ１８はｂ
側からａ側に切り変わり、画情報を画像メモリ１
０に書き込みしながら、同時に画像メモリ９の内
容を順次処理してゆく。画像メモリ９の内容につ
いては、まず１ブロツク相当の画情報がブロツク
メモリ１１に転送される。次にブロツク・メモリ
１１の内容から、画質判定回路１３によりブロツ
ク内の各画素のうち濃度レベルが最大のものと最
小のものとを識別し、その差をあらかじめ定めら
れた値ｍと比較して、組織的デイザにより２値化
するか、または一定閾値により２値化するかを判
定する。
とき、原稿から読みとられた画情報は、スイツチ
１７のａ側を経て画像メモリ９に記憶される。１
ブロツクを４×４の16画素で構成した場合に４走
査線に相当する画情報が記憶されたところで、ス
イツチ１７はａ側からｂ側に、スイツチ１８はｂ
側からａ側に切り変わり、画情報を画像メモリ１
０に書き込みしながら、同時に画像メモリ９の内
容を順次処理してゆく。画像メモリ９の内容につ
いては、まず１ブロツク相当の画情報がブロツク
メモリ１１に転送される。次にブロツク・メモリ
１１の内容から、画質判定回路１３によりブロツ
ク内の各画素のうち濃度レベルが最大のものと最
小のものとを識別し、その差をあらかじめ定めら
れた値ｍと比較して、組織的デイザにより２値化
するか、または一定閾値により２値化するかを判
定する。
切換回路１６は、画質判定回路の判定結果に基
づき２値化の閾値として、組織的デイザの閾値メ
モリ１４、あるいは一定閾値のメモリ１５のいず
れかを選択する。２値化回路１２は、このように
して選択された閾値メモリ１４あるいは１５のい
ずれかの閾値データと、ブロツクメモリ１１内の
各画素の濃度レベルとを比較して、比較結果を２
値信号として出力する。
づき２値化の閾値として、組織的デイザの閾値メ
モリ１４、あるいは一定閾値のメモリ１５のいず
れかを選択する。２値化回路１２は、このように
して選択された閾値メモリ１４あるいは１５のい
ずれかの閾値データと、ブロツクメモリ１１内の
各画素の濃度レベルとを比較して、比較結果を２
値信号として出力する。
画像メモリ９の内容がすべて処理され、画像メ
モリ１０に次の４走査線相当の画情報が記憶され
ると、スイツチ１７はｂ側からａ側にスイツチ１
８はａ側からｂ側に切りかわり、画像メモリ１０
の内容が処理されるというように順次画情報を２
値化処理してゆく。
モリ１０に次の４走査線相当の画情報が記憶され
ると、スイツチ１７はｂ側からａ側にスイツチ１
８はａ側からｂ側に切りかわり、画像メモリ１０
の内容が処理されるというように順次画情報を２
値化処理してゆく。
以上説明したように、本発明の方式によれば、
高階調再現を優先する部分と高分解能を優先する
部分とをブロツク単位で区別するので、写真画と
文字が混在するような画像を良好に再現すること
ができる。
高階調再現を優先する部分と高分解能を優先する
部分とをブロツク単位で区別するので、写真画と
文字が混在するような画像を良好に再現すること
ができる。
さらに、本発明の方式によれば、文字のように
濃度変化の大きい部分と、写真画のように濃度変
化の小さい部分との識別を同時に行なえるので、
画面内容によつて冗長度抑圧符号化方式を切り換
えるなどの措置をとることが容易となる。
濃度変化の大きい部分と、写真画のように濃度変
化の小さい部分との識別を同時に行なえるので、
画面内容によつて冗長度抑圧符号化方式を切り換
えるなどの措置をとることが容易となる。
したがつて、本発明の方式をフアクシミリ等に
おける中間調情報電送のための処理に適用すれば
有用である。
おける中間調情報電送のための処理に適用すれば
有用である。
第１図は画情報の１例を示す図、第２図は従来
の組織的デイザによる２値化処理の例を示す図、
第３図は組織的デイザによる２値化処理を行なう
ための閾値マトリクスの１例を示す図、第４図、
第５図、第８図は本発明の方式による２値化処理
の例を示す図、第６図は２×２の閾値マトリクス
の１例を示す図、第７図は第６図の閾値マトリク
スを４×４で示した図、第９図は各種の閾値配列
を示す図、第１０図は本発明の方式による中間調
処理回路の実施例を示すブロツク図である。 図中、１乃至８は処理のための画情報ブロツ
ク、９，１０は画像メモリ、１１はブロツクメモ
リ、１２は２値化回路、１３は画質判定回路、１
４は組織的デイザ閾値メモリ、１５は一定閾値メ
モリ、１６は閾値メモリ切換回路、１７，１８は
スイツチ、をそれぞれ表わす。
の組織的デイザによる２値化処理の例を示す図、
第３図は組織的デイザによる２値化処理を行なう
ための閾値マトリクスの１例を示す図、第４図、
第５図、第８図は本発明の方式による２値化処理
の例を示す図、第６図は２×２の閾値マトリクス
の１例を示す図、第７図は第６図の閾値マトリク
スを４×４で示した図、第９図は各種の閾値配列
を示す図、第１０図は本発明の方式による中間調
処理回路の実施例を示すブロツク図である。 図中、１乃至８は処理のための画情報ブロツ
ク、９，１０は画像メモリ、１１はブロツクメモ
リ、１２は２値化回路、１３は画質判定回路、１
４は組織的デイザ閾値メモリ、１５は一定閾値メ
モリ、１６は閾値メモリ切換回路、１７，１８は
スイツチ、をそれぞれ表わす。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 画面を複数の画素からなるブロツクに分割
し、前記ブロツクを２値画像領域または濃淡画像
領域のいずれかに判定し、前記判定されたブロツ
クを判定結果に応じた２値化処理して画像再生す
る中間調処理方式において、各ブロツク内で濃度
レベルの最大の画素と濃度レベル最小の画素の濃
度レベルの差を求め、前記濃度レベルの差があら
かじめ定められた値より大きい場合には２値画像
領域と判定し、前記濃度レベルの差が前記あらか
じめ定められた値より小さい場合に濃淡画像領域
と判定することを特徴とする中間調処理方式。 ２ 画面を複数の画素からなるブロツクに分割
し、前記ブロツクを２値画像領域または濃淡画像
領域のいずれかに判定し、前記判定されたブロツ
クを判定結果に応じた２値化処理して画像再生す
る中間調処理方式において、各ブロツク内で濃度
レベルの最大の画素と濃度レベル最小の画素の濃
度レベルの差を求め、前記濃度レベルの差があら
かじめ定められた値より大きい場合および、ブロ
ツク内の画素がすべて白もしくはすべて黒となる
濃度レベルにある場合について２値画像領域と判
定し、前記濃度レベルの差が前記あらかじめ定め
られた値より小さい場合は濃淡画像領域と判定す
ることを特徴とする中間調処理方式。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56102057A JPS583374A (ja) | 1981-06-29 | 1981-06-29 | 中間調処理方式 |
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1981
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Patent Citations (1)
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