JPH05219362A - Processing system for pseudo halftone picture and processing unit - Google Patents

Processing system for pseudo halftone picture and processing unit

Info

Publication number
JPH05219362A
JPH05219362A JP4022934A JP2293492A JPH05219362A JP H05219362 A JPH05219362 A JP H05219362A JP 4022934 A JP4022934 A JP 4022934A JP 2293492 A JP2293492 A JP 2293492A JP H05219362 A JPH05219362 A JP H05219362A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
density
dither matrix
threshold level
image
matrix
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.)
Pending
Application number
JP4022934A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Naoki Kuwata
直樹 鍬田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Seiko Epson Corp
Original Assignee
Seiko Epson Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Seiko Epson Corp filed Critical Seiko Epson Corp
Priority to JP4022934A priority Critical patent/JPH05219362A/en
Publication of JPH05219362A publication Critical patent/JPH05219362A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Abstract

PURPOSE:To sharpen the picture quality at a high density portion by providing a threshold level from a low density to a high density to each element of a dither matrix and providing the same threshold level to lots of elements as the density gets higher so as to increase the resolution of a halftone picture. CONSTITUTION:A threshold level of a low density and a threshold level of a high density are respectively arranged to each element of a dither matrix 41 and the same threshold level is set respectively to lots of elements toward the threshold level of higher density. When each picture element of an input picture is binarized by using the matrix, since the threshold level of the low density has less number of the same threshold levels in comparison with that of the high density, a many number of degrees of gradation are taken. Furthermore, since the threshold level of higher density has many number of the same threshold levels, the resolution of the binarized halftone gets higher. Thus, smooth gradation is obtained for the low density part of the input picture and sharpened picture quality is obtained from the high density part.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、2値画像により疑似的
に中間調画像を表現する疑似中間調画像の処理方式およ
びこの処理方式を用いた処理装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a pseudo halftone image processing method for expressing a halftone image in a pseudo manner by a binary image and a processing apparatus using this processing method.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来より考案されている疑似中間調画像
の処理方式の一つに、ディザ法がある。この方式は入力
画像信号とN×N画素のディザマトリックスを構成する
しきい値とを比較して、1画素ごと独立に2値化してい
くものである。ディザマトリックスのしきい値配置パタ
ーンには、隣合うしきい値の値が大きく異なるように配
置されたドット分散型(Bayer 型)や、中央部ほど小さ
いしきい値が配置されたドット集中型(Fattening 型)
などがある。一般的に階調性は両者ともに同等である
が、ドット分散型は解像度に優れ、ドット集中型は画像
の滑らかさに優れるといった特徴を持つ。4×4画素の
ドット分散型のディザマトリックスパターン例を図7
(a)に、ドット集中型のパターン例を図7(b)に示
す。
2. Description of the Related Art A dither method is one of conventional processing methods for pseudo-halftone images. In this method, an input image signal is compared with a threshold value forming an N × N pixel dither matrix, and binarization is independently performed for each pixel. The threshold distribution pattern of the dither matrix is a dot dispersion type (Bayer type) in which adjacent threshold values are significantly different, or a dot concentration type (Bayer type) in which the threshold values are arranged closer to the center. Fattening type)
and so on. Generally, the gradation is the same for both, but the dot dispersion type is excellent in resolution, and the dot concentration type is excellent in image smoothness. FIG. 7 shows an example of a 4 × 4 pixel dot dispersion type dither matrix pattern.
FIG. 7B shows an example of a dot-concentrated pattern in FIG.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、一般的
なディザ法を用いた疑似中間調画像の処理方式は、ドッ
ト分散型とドット集中型のいずれにしてもパターンが周
期的であるために、モアレ縞の周期と干渉を起こし易
い。このため、画質の劣化を招くといった問題があっ
た。
However, in the pseudo halftone image processing method using the general dither method, the pattern is periodic regardless of whether it is the dot dispersion type or the dot concentration type. It is easy to interfere with the stripe cycle. Therefore, there is a problem that image quality is deteriorated.

【0004】本発明は、このような問題を解決すること
を目的とする。
The present invention aims to solve such problems.

【0005】[0005]

【課題を解決するための手段】上記、課題を解決するた
めに、本発明の疑似中間調画像の処理方式は、入力画像
の各画素の濃度と、ディザマトリックスの各要素に配置
されたしきい値とを比較して、その比較結果に応じて各
画素を2値化する処理方式であり、ディザマトリックス
の各要素には低濃度のしきい値から高濃度のしきい値ま
でそれぞれ配置されており、高濃度のしきい値になるに
つれて多くの要素に同一しきい値が配置されている。
In order to solve the above-mentioned problems, the pseudo halftone image processing method of the present invention uses the density of each pixel of the input image and the thresholds arranged in each element of the dither matrix. This is a processing method for comparing each value with each other and binarizing each pixel according to the comparison result. Each element of the dither matrix is arranged from a low density threshold to a high density threshold. Therefore, the same threshold value is arranged in many elements as the threshold value becomes higher.

【0006】また、本発明の疑似中間調画像の処理装置
は、各要素に低濃度のしきい値から高濃度のしきい値ま
でそれぞれ配置され、高濃度のしきい値になるにつれて
多くの要素に同一しきい値が配置されたディザマトリッ
クスと、このディザマトリックスと入力画像の各画素の
濃度とを比較する比較手段と、この比較手段の結果に応
じて各画素を2値化する変換手段とを備えている。
Further, the pseudo-halftone image processing apparatus of the present invention is arranged in each element from a low density threshold value to a high density threshold value, and the number of elements increases as the density becomes higher. A dither matrix in which the same threshold value is arranged, a comparing means for comparing the dither matrix with the density of each pixel of the input image, and a converting means for binarizing each pixel according to the result of the comparing means. Is equipped with.

【0007】[0007]

【作用】本発明の疑似中間調画像の処理方式および処理
装置によれば、高濃度のしきい値になるにつれて、多く
の要素に同一しきい値が配置されたディザマトリックス
を用いて、入力画像の各画素を2値化する。
According to the pseudo halftone image processing method and processing apparatus of the present invention, as the threshold value becomes higher in density, the dither matrix in which the same threshold value is arranged in many elements is used to input the input image. Each pixel of is binarized.

【0008】つまり、低濃度部のしきい値は、高濃度部
に比べて同一しきい値の数が少ないので、階調数を多く
取ることができる。このため、入力画像の低濃度部分
(ハイライト部)での階調の滑らかさを得ることができ
る。
That is, since the number of thresholds in the low density portion is smaller than that in the high density portion, the number of gradations can be increased. Therefore, it is possible to obtain smoothness of gradation in the low-density portion (highlight portion) of the input image.

【0009】一方、高濃度部のしきい値は、低濃度部に
比べて同一しきい値の数が多いので、2値化された中間
調画像の解像度は高くなる。このため、入力画像の高濃
度部分での画質が鮮明になる。
On the other hand, the number of thresholds in the high density portion is larger than that in the low density portion, so that the resolution of the binarized halftone image is high. Therefore, the image quality in the high density portion of the input image becomes clear.

【0010】[0010]

【実施例】以下、本発明の疑似中間調画像の処理方式お
よび処理装置について、添付図面を参照しながら説明す
る。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS A pseudo halftone image processing system and processing apparatus according to the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.

【0011】図1は、本実施例の処理装置を示すブロッ
ク図である。同図より、処理装置には、画像処理の制御
を行うCPU10と、比較手段および変換手段などの画
像処理プログラム21が格納されたメモリ20と、画像
データを入力するイメージスキャナ30と、ディザマト
リックス41などが格納された大容量メモリ40と、2
値化された中間調画像を表示するモニタ50と、画像処
理の指示を与えるキーボード60とが備えられている。
また、メモリ20には、多値画像入力部、規格化部、ア
ドレス計算部、しきい値読み出し部、比較部、2値画像
出力部などが備えられている。
FIG. 1 is a block diagram showing the processing apparatus of this embodiment. As shown in the figure, the processing device includes a CPU 10 for controlling image processing, a memory 20 in which an image processing program 21 such as a comparison unit and a conversion unit is stored, an image scanner 30 for inputting image data, and a dither matrix 41. Large-capacity memory 40 that stores the
A monitor 50 for displaying a binarized halftone image and a keyboard 60 for giving an instruction for image processing are provided.
Further, the memory 20 includes a multi-valued image input unit, a normalization unit, an address calculation unit, a threshold value reading unit, a comparison unit, a binary image output unit, and the like.

【0012】次に、この画像処理装置を用いた疑似中間
調画像の処理方式について、図2のフローチャートを用
いて説明する。まず、CPU10の制御下で画像処理プ
ログラム21を起動させて、xおよびyに“0”を代入
する(ステップ100、ステップ105)。そして、予
めイメージスキャナ30などで読み込まれ大容量メモリ
40に格納された入力画像データをアクセスし、横x、
縦yの位置にある画素の濃度d(x,y)を読み出す
(ステップ110)。この入力画像データは、例えば2
56階調の濃度を持った横L画素、縦M画素の多値画像
である。次に、読み出した入力画素濃度d(x,y)の
入力階調数と出力階調数が一致するように濃度変換を行
う(ステップ120)。この濃度変換によって、例えば
256階調の濃度を32階調の濃度に変換される。そし
て、横x、縦yの位置にある画素に対応したディザマト
リックス41のアドレス(i,j)を計算する(ステッ
プ130)。横方向のアドレスiは、横xをディザマト
リックス41の横方向のサイズnで割った余りとして求
めることができる。同様に、縦方向のアドレスjは、縦
yをディザマトリックス41の縦方向のサイズnで割っ
た余りとして求めることができる。このようにして求め
たディザマトリックス41のアドレス(i,j)に配置
されたしきい値t(i,j)を、大容量メモリ40から
読み出す(ステップ140)。そして、濃度変換後の入
力画素濃度d´(x,y)としきい値t(i,j)を比
較して(ステップ150)、入力画素濃度d´(x,
y)がしきい値t(i,j)より大きいか等しい場合
は、位置(x,y)の値を“1”として、大容量メモリ
40に出力画像データとして書き込む(ステップ16
0)。また、入力画素濃度d´(x,y)がしきい値t
(i,j)より小さい場合は、位置(x,y)の値を
“0”として、大容量メモリ40に出力画像データとし
て書き込む(ステップ170)。次に、横xがLより小
さいかを調べ(ステップ180)、小さい間はステップ
110からステップ180までの処理を繰り返し、横方
向の画像データの2値化を行う。横xがLと等しくなっ
たら次のステップに進み、縦yがMより小さいかを調べ
る(ステップ190)。縦yがMより小さい間は、ステ
ップ105からステップ190までの処理を繰り返し、
画像データの2値化を行う。縦yがMと等しくなった段
階で、画像処理プログラム21の処理を終了する。この
ような処理で生成された出力画像データは、例えばキー
ボード60を用いて指示することにより、モニタ50上
に表示することができる。
Next, a pseudo halftone image processing method using this image processing apparatus will be described with reference to the flowchart of FIG. First, the image processing program 21 is started under the control of the CPU 10 and "0" is substituted for x and y (step 100, step 105). Then, the input image data previously read by the image scanner 30 or the like and stored in the large-capacity memory 40 is accessed, and the horizontal x,
The density d (x, y) of the pixel at the vertical y position is read (step 110). This input image data is, for example, 2
It is a multi-valued image having horizontal L pixels and vertical M pixels having a density of 56 gradations. Next, density conversion is performed so that the number of input gradations of the read input pixel density d (x, y) matches the number of output gradations (step 120). By this density conversion, for example, the density of 256 gradations is converted to the density of 32 gradations. Then, the address (i, j) of the dither matrix 41 corresponding to the pixels at the horizontal x and vertical y positions is calculated (step 130). The horizontal address i can be obtained as the remainder obtained by dividing the horizontal x by the horizontal size n of the dither matrix 41. Similarly, the vertical address j can be obtained as the remainder obtained by dividing the vertical y by the vertical size n of the dither matrix 41. The threshold value t (i, j) located at the address (i, j) of the dither matrix 41 thus obtained is read from the large capacity memory 40 (step 140). Then, the input pixel density d ′ (x, y) after density conversion is compared with the threshold value t (i, j) (step 150), and the input pixel density d ′ (x,
If y) is greater than or equal to the threshold value t (i, j), the value of position (x, y) is set to "1" and written as output image data in the large capacity memory 40 (step 16).
0). In addition, the input pixel density d '(x, y) is the threshold t
If it is smaller than (i, j), the value of the position (x, y) is set to "0" and written as output image data in the large capacity memory 40 (step 170). Next, it is checked whether the horizontal x is smaller than L (step 180), and while it is small, the processing from step 110 to step 180 is repeated to binarize the horizontal image data. When the horizontal x becomes equal to L, the process proceeds to the next step, and it is checked whether the vertical y is smaller than M (step 190). While the vertical y is smaller than M, the processing from step 105 to step 190 is repeated,
Binarize image data. When the vertical y becomes equal to M, the processing of the image processing program 21 ends. The output image data generated by such processing can be displayed on the monitor 50 by instructing using the keyboard 60, for example.

【0013】次に、本実施例の処理方式で用いられるデ
ィザマトリックス41について、図3〜図6を用いて詳
細に説明する。図3(a)より、本実施例で使用するデ
ィザマトリックス41は、太線で囲まれた2×4マトリ
ックスを基本単位として、これを横に4個、縦に2個並
べた8×8マトリックスで構成されている。図3(b)
〜図3(n)のように階調レベルが0〜12のときは、
(2×4)×(4×2)マトリックスとなる。また、図
3(o)〜図3(v)のように階調レベルが13〜20
のときは、(2×4)×(2×2)マトリックスとな
る。さらに、図3(w)〜図3(e´)のように階調レ
ベルが21〜29のときは、(2×4)マトリックスと
なる。このように、3段階のディザマトリックスを画像
の濃淡レベルにより使い分けることにより、階調数を多
く取ることができる。この結果、低濃度部(ハイライト
部)での階調の滑らかさを得ると同時に、中濃度部以上
での解像度を高くすることができる。
Next, the dither matrix 41 used in the processing method of this embodiment will be described in detail with reference to FIGS. As shown in FIG. 3A, the dither matrix 41 used in the present embodiment is an 8 × 8 matrix in which 2 × 4 matrices surrounded by thick lines are used as a basic unit, and 4 pieces are arranged horizontally and 2 pieces are arranged vertically. It is configured. Figure 3 (b)
~ When the gradation level is 0 to 12 as shown in Fig. 3 (n),
It becomes a (2 × 4) × (4 × 2) matrix. Further, as shown in FIGS. 3 (o) to 3 (v), the gradation levels are 13 to 20.
In the case of, the matrix becomes (2 × 4) × (2 × 2) matrix. Furthermore, as shown in FIGS. 3 (w) to 3 (e '), when the gradation levels are 21 to 29, the matrix is (2 × 4). As described above, the number of gradations can be increased by properly using the three-step dither matrix depending on the gray level of the image. As a result, it is possible to obtain smoothness of gradation in the low density portion (highlight portion), and at the same time, to increase the resolution in the middle density portion or higher.

【0014】本実施例の処理方式は、人間の視覚特性お
よび実際の画像特性に良く整合している。つまり、人間
の視覚特性によれば、画像が白っぽい低濃度部(ハイラ
イト部)では階調識別能力が高い。このため階調数を多
く取った方が良い。また画像が黒っぽい高濃度部ではエ
ッジ部分の識別に敏感である。このため解像度を高くし
た方が良い。さらに、実際の画像特性によれば、低濃度
部(ハイライト部)での高周波成分は比較的少なく、平
坦あるいは緩やかな画像が多い。本実施例はこれらの特
性に良く整合するようにディザマトリックスを構成して
いる。
The processing method of this embodiment is well matched to human visual characteristics and actual image characteristics. In other words, according to human visual characteristics, the gradation discrimination ability is high in the low-density portion (highlight portion) where the image is whitish. Therefore, it is better to have a large number of gradations. Further, in the high density portion where the image is dark, it is sensitive to the discrimination of the edge portion. Therefore, it is better to increase the resolution. Furthermore, according to the actual image characteristics, the high-frequency component in the low-density portion (highlight portion) is relatively small, and there are many flat or gentle images. In this embodiment, the dither matrix is constructed so as to match these characteristics well.

【0015】次に、ディザマトリックスの別の例を、図
4の平面図に示す。同図より、ディザマトリックス42
も、太線で囲まれた2×4マトリックスを基本単位とし
て、これを横に4個、縦に2個並べた8×8マトリック
スで構成されている。図3で説明したディザマトリック
ス41と異なるのは、低濃度部の階調数を増やしている
点である。具体的には、階調レベルが0〜16のときは
(2×4)×(4×2)マトリックス、階調レベルが1
7〜24のときは(2×4)×(2×2)マトリック
ス、階調レベルが25〜32のときは(2×4)マトリ
ックスとなる。この結果、33階調表現が可能となる。
Next, another example of the dither matrix is shown in the plan view of FIG. From the figure, the dither matrix 42
Also, the basic unit is a 2 × 4 matrix surrounded by a thick line, and this is composed of an 8 × 8 matrix in which 4 units are arranged horizontally and 2 units are arranged vertically. The difference from the dither matrix 41 described with reference to FIG. 3 is that the number of gradations in the low density portion is increased. Specifically, when the gradation level is 0 to 16, (2 × 4) × (4 × 2) matrix, the gradation level is 1
When it is 7 to 24, it is a (2 × 4) × (2 × 2) matrix, and when the gradation level is 25 to 32, it is a (2 × 4) matrix. As a result, 33 gradations can be expressed.

【0016】次に、ディザマトリックス42の行と列を
入れ替えた例を、図5の平面図に示す。図5(a)は、
ディザマトリックス42を2×4マトリックスの基本単
位ごとに分けた図である。また、図5(b)は、これら
の各基本単位をさらに2つに分けた図である。この場
合、基本単位a2と基本単位c2、および基本単位b2
と基本単位d2はそれぞれ等しくなる。そして、これら
各基本単位の行と列を入れ替えると図5(c)のような
ディザマトリックス43になる。図5(d)は、行と列
を入れ替えた各基本単位をさらに2つに分けた図であ
る。このように、行−列変換することによって、横の線
が目立たなくなり、非常にすっきりした印象を与えるこ
とができる。
Next, an example in which the rows and columns of the dither matrix 42 are interchanged is shown in the plan view of FIG. FIG. 5A shows
It is the figure which divided the dither matrix 42 for every basic unit of 2x4 matrix. Further, FIG. 5B is a diagram in which each of these basic units is further divided into two. In this case, the basic unit a2, the basic unit c2, and the basic unit b2
And the basic unit d2 are equal to each other. Then, by replacing the rows and columns of these basic units, a dither matrix 43 as shown in FIG. 5C is obtained. FIG. 5D is a diagram in which each basic unit in which rows and columns are interchanged is further divided into two. Thus, by performing the row-column conversion, the horizontal lines become inconspicuous, and a very neat impression can be given.

【0017】図6(a)〜(c)は、ディザマトリック
ス42(A)と、行−列変換したディザマトリックス4
3(B)とを組み合わせることにより、さらに画質を向
上させた例である。これは、ディザマトリックス42を
用いて2値化した出力画像は横線が目立ち、ディザマト
リックス43を用いて2値化した出力画像は縦線が目立
つことから、2つのディザマトリックスを混在させれ
ば、このような欠点を解消することができるからであ
る。
FIGS. 6A to 6C show a dither matrix 42 (A) and a row-column converted dither matrix 4.
This is an example in which the image quality is further improved by combining with 3 (B). This is because the horizontal lines are conspicuous in the output image binarized using the dither matrix 42 and the vertical lines are conspicuous in the binarized output image using the dither matrix 43. Therefore, if two dither matrices are mixed, This is because such a drawback can be eliminated.

【0018】[0018]

【発明の効果】本発明の処理方式および処理装置であれ
ば、入力画像の低濃度部分に対しては、解像度は低いが
階調数の多い中間調画像を得ることができる。また、入
力画像の高濃度部分に対しては、階調数は少ないが解像
度の高い中間調画像を得ることができる。
According to the processing system and the processing apparatus of the present invention, it is possible to obtain a halftone image having a low resolution but a large number of gradations in the low density portion of the input image. Further, for a high density portion of the input image, it is possible to obtain a halftone image having a high resolution but a small number of gradations.

【0019】このようにして得られた中間調画像は、低
濃度部分では階調識別能力が高く、高濃度部分ではエッ
ジ部分の識別に敏感であるといった人間の感覚特性に良
く整合している。さらに、実際の画像においても、低濃
度の画像は比較的高周波成分が少なく、平坦あるいは緩
やかであるという一般的特性にも整合している。
The halftone image obtained in this manner is well matched with the human sensory characteristics such that the gradation discrimination ability is high in the low density portion and the edge portion is sensitive in the high density portion. Further, even in an actual image, a low-density image has relatively few high-frequency components and is in conformity with a general characteristic that it is flat or gentle.

【0020】また、濃度のしきい値をディザマトリック
ス内で非線形に配置しているため、モアレ縞の周期と干
渉することが少ない。
Further, since the density threshold value is non-linearly arranged in the dither matrix, it hardly interferes with the cycle of the moire fringes.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本実施例の処理装置を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a processing apparatus of this embodiment.

【図2】本実施例の疑似中間調画像の処理方式を示すフ
ローチャートである。
FIG. 2 is a flowchart showing a pseudo halftone image processing method of the present embodiment.

【図3】ディザマトリックスの構成を示す平面図であ
る。
FIG. 3 is a plan view showing the structure of a dither matrix.

【図4】別のディザマトリックスの構成を示す平面図で
ある。
FIG. 4 is a plan view showing the configuration of another dither matrix.

【図5】ディザマトリックスの行−列変換を示す平面図
である。
FIG. 5 is a plan view showing row-column conversion of a dither matrix.

【図6】2つのディザマトリックスを組み合わせた例を
示す平面図である。
FIG. 6 is a plan view showing an example in which two dither matrices are combined.

【図7】従来の処理方式で用いるディザマトリックスを
示す平面図である。
FIG. 7 is a plan view showing a dither matrix used in a conventional processing method.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

10…CPU、20…メモリ、21…画像処理プログラ
ム、30…イメージスキャナ、40…大容量メモリ、4
1…ディザマトリックス、50…モニタ、60…キーボ
ード。
10 ... CPU, 20 ... Memory, 21 ... Image processing program, 30 ... Image scanner, 40 ... Large-capacity memory, 4
1 ... Dither matrix, 50 ... Monitor, 60 ... Keyboard.

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 入力画像の各画素の濃度と、ディザマト
リックスの各要素に配置されたしきい値とを比較して、
その比較結果に応じて各画素を2値化する疑似中間調画
像の処理方式において、 前記ディザマトリックスの各要素には低濃度のしきい値
から高濃度のしきい値までそれぞれ配置されており、高
濃度のしきい値になるにつれて多くの要素に同一しきい
値が配置されていることを特徴とする疑似中間調画像の
処理方式。
1. Comparing the density of each pixel of the input image with a threshold value arranged in each element of the dither matrix,
In a pseudo halftone image processing method for binarizing each pixel according to the comparison result, each element of the dither matrix is arranged from a low density threshold to a high density threshold, A pseudo halftone image processing method characterized in that the same threshold value is arranged for many elements as the threshold value becomes higher.
【請求項2】 各要素に低濃度のしきい値から高濃度の
しきい値までそれぞれ配置され、高濃度のしきい値にな
るにつれて多くの要素に同一しきい値が配置されたディ
ザマトリックスと、当該ディザマトリックスと入力画像
の各画素の濃度とを比較する比較手段と、当該比較手段
の結果に応じて各画素を2値化する変換手段とを備える
ことを特徴とする疑似中間調画像の処理装置。
2. A dither matrix in which each element is arranged from a low density threshold to a high density threshold, and the same threshold is arranged in many elements as the density becomes higher. , A pseudo-halftone image characterized by comprising: a comparison means for comparing the density of each pixel of the input image with the dither matrix; and a conversion means for binarizing each pixel according to the result of the comparison means. Processing equipment.
JP4022934A 1992-02-07 1992-02-07 Processing system for pseudo halftone picture and processing unit Pending JPH05219362A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP4022934A JPH05219362A (en) 1992-02-07 1992-02-07 Processing system for pseudo halftone picture and processing unit

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP4022934A JPH05219362A (en) 1992-02-07 1992-02-07 Processing system for pseudo halftone picture and processing unit

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH05219362A true JPH05219362A (en) 1993-08-27

Family

ID=12096464

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP4022934A Pending JPH05219362A (en) 1992-02-07 1992-02-07 Processing system for pseudo halftone picture and processing unit

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH05219362A (en)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US5109282A (en) Halftone imaging method and apparatus utilizing pyramidol error convergence
US6686922B2 (en) Adaptive thresholding using loose gray scale template matching
US6298151B1 (en) Method and apparatus for automatic image segmentation using template matching filters
US5602943A (en) Digital halftoning space filling curves
JP4100782B2 (en) Error diffusion value processing method
JPH0863596A (en) Method and system for diffusion of error as well as generation method of error value
JPH05219362A (en) Processing system for pseudo halftone picture and processing unit
JPS6359272A (en) Picture processor
JPS60136478A (en) Picture processor
JPH01276970A (en) Picture signal processor
JPH01276969A (en) Picture signal processor
JP2935435B2 (en) Halftone image processing device
JP3358133B2 (en) Image processing device
JPH08111777A (en) Image processor
JP3787890B2 (en) Image processing device
KR0136120B1 (en) Method to retrieve half tone image
JP3184197B2 (en) Image processing device
JPH01256870A (en) Half-tone image reproducing method
JPS60102060A (en) Picture binary-coding device
JP2978363B2 (en) Halftone image estimation device
JPH02271423A (en) Pseudo half tone picture storage device
JPH01152869A (en) Picture processor
JPH01208075A (en) Picture binarizing system
JPH06164935A (en) Picture processing method
JPH0588829A (en) Artificial variable density image display