JPH05219379A - 画素値の量子化方法及び装置 - Google Patents
画素値の量子化方法及び装置Info
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- JPH05219379A JPH05219379A JP4247386A JP24738692A JPH05219379A JP H05219379 A JPH05219379 A JP H05219379A JP 4247386 A JP4247386 A JP 4247386A JP 24738692 A JP24738692 A JP 24738692A JP H05219379 A JPH05219379 A JP H05219379A
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- H04N1/40—Picture signal circuits
- H04N1/405—Halftoning, i.e. converting the picture signal of a continuous-tone original into a corresponding signal showing only two levels
- H04N1/4051—Halftoning, i.e. converting the picture signal of a continuous-tone original into a corresponding signal showing only two levels producing a dispersed dots halftone pattern, the dots having substantially the same size
- H04N1/4052—Halftoning, i.e. converting the picture signal of a continuous-tone original into a corresponding signal showing only two levels producing a dispersed dots halftone pattern, the dots having substantially the same size by error diffusion, i.e. transferring the binarising error to neighbouring dot decisions
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【目的】エラー拡散技術を用いてイメージをグレースケ
ール画素値から、より少数レベルの画素値に変換するこ
と。 【構成】各画素Ｉn,l が先に処理された画素に対応して
重み付けされたエラー補正項εn,l で修正されて修正画
素値Ｉn,l ＋εn,l が生成される。この修正画素値Ｉn,
l ＋εn,l はしきい値と比較され量子化されて出力値Ｂ
n,l が生成される。修正画素値Ｉn,l ＋εn,l と出力画
素値Ｂn,l との差の値εmが隣接する未処理画素からな
るマトリックスを通して重み付けられ分配される。
ール画素値から、より少数レベルの画素値に変換するこ
と。 【構成】各画素Ｉn,l が先に処理された画素に対応して
重み付けされたエラー補正項εn,l で修正されて修正画
素値Ｉn,l ＋εn,l が生成される。この修正画素値Ｉn,
l ＋εn,l はしきい値と比較され量子化されて出力値Ｂ
n,l が生成される。修正画素値Ｉn,l ＋εn,l と出力画
素値Ｂn,l との差の値εmが隣接する未処理画素からな
るマトリックスを通して重み付けられ分配される。
Description
【０００１】本発明は、通常はエラー拡散で気付かれる
可視認人工物を減らすエラー拡散技を使って、イメージ
を、グレースケール画素値から、より少数レベルの画素
値に変換することに関する。
可視認人工物を減らすエラー拡散技を使って、イメージ
を、グレースケール画素値から、より少数レベルの画素
値に変換することに関する。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】イメー
ジ情報は、一般にカラーでも白黒でも（白黒については
例えば２５６レベルで、カラーについては１千６百万
（２５６3 ）レベル以上）の多数のレベルを含むフォー
マットで少なくとも最初に走査することにより得られる
が、これは通常では標準プリンタによって印刷できな
い。以下の説明では、『グレーレベル』なる用語は、白
黒およびカラーアプリケーションの双方についてのデー
タを言うのに用いるものとする。標準的プリンタは、ス
ポットまたは二値の場合には非スポットを限られた数の
レベルで印刷し、或いはスポットに関連する限られた数
のレベル（四元法の場合には４）で印刷する。グレーレ
ベル・イメージ・データは、非常に大きな数の値で表す
ことができる。従って、グレーレベル・イメージ・デー
タを限られた数のレベルに減らして印刷できるようにす
ることが必要である。走査によって得られるグレーレベ
ル・イメージ情報の他に、或る処理技術は、適法な、ま
たは正しい出力値の限られた集合への変換を必要とする
グレーレベル画素値を生じさせる。
ジ情報は、一般にカラーでも白黒でも（白黒については
例えば２５６レベルで、カラーについては１千６百万
（２５６3 ）レベル以上）の多数のレベルを含むフォー
マットで少なくとも最初に走査することにより得られる
が、これは通常では標準プリンタによって印刷できな
い。以下の説明では、『グレーレベル』なる用語は、白
黒およびカラーアプリケーションの双方についてのデー
タを言うのに用いるものとする。標準的プリンタは、ス
ポットまたは二値の場合には非スポットを限られた数の
レベルで印刷し、或いはスポットに関連する限られた数
のレベル（四元法の場合には４）で印刷する。グレーレ
ベル・イメージ・データは、非常に大きな数の値で表す
ことができる。従って、グレーレベル・イメージ・デー
タを限られた数のレベルに減らして印刷できるようにす
ることが必要である。走査によって得られるグレーレベ
ル・イメージ情報の他に、或る処理技術は、適法な、ま
たは正しい出力値の限られた集合への変換を必要とする
グレーレベル画素値を生じさせる。
【０００３】グレー・イメージを二値レベル・イメージ
又は他の数のレベルのイメージに変換し、グレー密度の
保存を試みるアルゴリズムが存在しており、その中に
は、例えば、図１に示されるように、ＳＩＤ会報１７／
２，７５−７７（１９７６）のフロイド及びスタインバ
ーグによる『空間グレースケールのための適応アルゴリ
ズム』("An Adaptive Algorithm for Spatial Greyscal
e" by Floyd and Steinberg, Proceedings of the SID
17/2, 75 - 77 (1976))（以下、『フロイド及びスタイ
ンバーグ』と称する）に教示されるエラー拡散が含まれ
ている。他のより精巧な方法は、本発明と同一譲受人に
譲渡されたＲ．エシュバッハによる『エッジ強化エラー
拡散アルゴリズム』("Edge Enhanced Error Diffusion
Algorithm")と称する米国特許出願第７／３９６、２７
２号のエラー拡散技術である。フロイド及びスタインバ
ーグの教示したエラー拡散アルゴリズムに対しては、付
加的な修正が提案されている。例えば、『コンピュータ
・グラフィックス及びイメージ処理』第５巻１３ページ
〜４０ページ（１９７６年）のジャービス等による『２
レベル・ディスプレイ上での連続トーン画像のディスプ
レイ技術の概観』（"ASurvey of Techniques for the D
isplay of Continuous Tone Pictures on Bilevel Disp
lays" by Jarvis et al., Computer Graphics and Imag
e Processing,Vol. 5., pp. 13-40 (1976)) や、ＩＢＭ
Ｒｅｓ．Ｒｅｐ．ＲＺ１０６０（１９８１）のスタッ
キによる『ＭＥＣＣＡ−２レベル・イメージ・ハードコ
ピー再生のための多重エラー補正計算アルゴリズ
ム』（"MECCA - A Multiple-Error Correction Computa
tion Algorithm for Bi-Level Image Hardcopy Reprodu
ction"by Stucki, IBM Res. Rep. RZ 1060 (1981))など
において教示されている異なる重み付けマトリックスが
提案されている。このようなエラー計算及び重み割り振
りの変形が、例えば、クロサワ他数名の米国特許第４、
９２４、３２２号、テンプルの米国特許第４、３３９、
７７４号、およびウリクニーの米国特許第４、９５５、
０６５号などに開示されている。
又は他の数のレベルのイメージに変換し、グレー密度の
保存を試みるアルゴリズムが存在しており、その中に
は、例えば、図１に示されるように、ＳＩＤ会報１７／
２，７５−７７（１９７６）のフロイド及びスタインバ
ーグによる『空間グレースケールのための適応アルゴリ
ズム』("An Adaptive Algorithm for Spatial Greyscal
e" by Floyd and Steinberg, Proceedings of the SID
17/2, 75 - 77 (1976))（以下、『フロイド及びスタイ
ンバーグ』と称する）に教示されるエラー拡散が含まれ
ている。他のより精巧な方法は、本発明と同一譲受人に
譲渡されたＲ．エシュバッハによる『エッジ強化エラー
拡散アルゴリズム』("Edge Enhanced Error Diffusion
Algorithm")と称する米国特許出願第７／３９６、２７
２号のエラー拡散技術である。フロイド及びスタインバ
ーグの教示したエラー拡散アルゴリズムに対しては、付
加的な修正が提案されている。例えば、『コンピュータ
・グラフィックス及びイメージ処理』第５巻１３ページ
〜４０ページ（１９７６年）のジャービス等による『２
レベル・ディスプレイ上での連続トーン画像のディスプ
レイ技術の概観』（"ASurvey of Techniques for the D
isplay of Continuous Tone Pictures on Bilevel Disp
lays" by Jarvis et al., Computer Graphics and Imag
e Processing,Vol. 5., pp. 13-40 (1976)) や、ＩＢＭ
Ｒｅｓ．Ｒｅｐ．ＲＺ１０６０（１９８１）のスタッ
キによる『ＭＥＣＣＡ−２レベル・イメージ・ハードコ
ピー再生のための多重エラー補正計算アルゴリズ
ム』（"MECCA - A Multiple-Error Correction Computa
tion Algorithm for Bi-Level Image Hardcopy Reprodu
ction"by Stucki, IBM Res. Rep. RZ 1060 (1981))など
において教示されている異なる重み付けマトリックスが
提案されている。このようなエラー計算及び重み割り振
りの変形が、例えば、クロサワ他数名の米国特許第４、
９２４、３２２号、テンプルの米国特許第４、３３９、
７７４号、およびウリクニーの米国特許第４、９５５、
０６５号などに開示されている。
【０００４】エラー拡散は、グレー画素から二値又はそ
の他のレベルの画素への変換を画素毎に行うことによっ
てグレーを維持しようとする。この方法は、しきい値と
の関連で各画素を検査し、グレーレベル画素値としきい
値との差が、重み付け方式に従って隣接画素の選択され
たグループに送られるものである。このようにして補正
されたイメージ画素は、処理するための入力と考えられ
る。このようにして計算されたエラーは、先に作られた
全てのエラーを包含する。
の他のレベルの画素への変換を画素毎に行うことによっ
てグレーを維持しようとする。この方法は、しきい値と
の関連で各画素を検査し、グレーレベル画素値としきい
値との差が、重み付け方式に従って隣接画素の選択され
たグループに送られるものである。このようにして補正
されたイメージ画素は、処理するための入力と考えられ
る。このようにして計算されたエラーは、先に作られた
全てのエラーを包含する。
【０００５】他のエラー拡散手順が『ＩＥＥＥスペクト
ル』第６６〜７８ページ（１９６９年）のＭ．Ｒ．シュ
レーダーによる『コンピューターからのイメージ』（"I
mages from computers" by M.R. Schroeder in IEEE Sp
ectrum, pp 66-78 (1969)に教示されている(以下『シュ
レーダー』と称する）。この方法では、エラーは元の入
力画素と出力との間で計算するだけで、先に作られたエ
ラーは全て無視するものである。この方法は、『フロイ
ド及びスタインバーグ』よりは劣ったグレーレベル表示
となるが、イメージのコントラストは高い。シュレーダ
ーのアルゴリズムの変形は、例えば、『情報科学』３９
の２８５〜２９８ページ（１９８６年）のジュン・グ・
キム及びギル・キムによる『モノクローム画像のエラー
・フィードバック量子化のための最適なフィルター設
計』("Design of Optimal Filters for Error-Feedback
Quantization of Monochrome Pictures" by Jung Guk
Kim and Gil Kim, Information Sciences 39, pp 285-2
98 (1986))に教示されている。
ル』第６６〜７８ページ（１９６９年）のＭ．Ｒ．シュ
レーダーによる『コンピューターからのイメージ』（"I
mages from computers" by M.R. Schroeder in IEEE Sp
ectrum, pp 66-78 (1969)に教示されている(以下『シュ
レーダー』と称する）。この方法では、エラーは元の入
力画素と出力との間で計算するだけで、先に作られたエ
ラーは全て無視するものである。この方法は、『フロイ
ド及びスタインバーグ』よりは劣ったグレーレベル表示
となるが、イメージのコントラストは高い。シュレーダ
ーのアルゴリズムの変形は、例えば、『情報科学』３９
の２８５〜２９８ページ（１９８６年）のジュン・グ・
キム及びギル・キムによる『モノクローム画像のエラー
・フィードバック量子化のための最適なフィルター設
計』("Design of Optimal Filters for Error-Feedback
Quantization of Monochrome Pictures" by Jung Guk
Kim and Gil Kim, Information Sciences 39, pp 285-2
98 (1986))に教示されている。
【０００６】エラー拡散技術でイメージ外観の小さな変
化を表すには、その変化を表すために、かなり大きなイ
メージ面積が必要である。そのため、イメージ上にグレ
ーを維持するのにエラー拡散が有効であるが、エラー補
正を効果的にするためには、イメージのかなり大きな面
積を必要とする。そのような面積にわたって、エラー分
配に固有である好ましくないないテクスチャー（きめ）
および長範囲パターンが生じることがある。
化を表すには、その変化を表すために、かなり大きなイ
メージ面積が必要である。そのため、イメージ上にグレ
ーを維持するのにエラー拡散が有効であるが、エラー補
正を効果的にするためには、イメージのかなり大きな面
積を必要とする。そのような面積にわたって、エラー分
配に固有である好ましくないないテクスチャー（きめ）
および長範囲パターンが生じることがある。
【０００７】出力レベルの数が多くなるに従い、エラー
補正の必要性が減少するものと確信される。よって、エ
ラー補正は、二値レベルへの量子化には不可欠である
が、数レベルのシステムには必要性が低い。
補正の必要性が減少するものと確信される。よって、エ
ラー補正は、二値レベルへの量子化には不可欠である
が、数レベルのシステムには必要性が低い。
【０００８】
【課題を解決するための手段及び作用】本発明では、画
素の値が比較的に多数の入力レベルの一つを有する場
合、グレー画素値は比較的に少数の値の一つに変換する
ためにエラー拡散量子化プロセスに通される。グレーレ
ベル・データの各画素は、先に処理された画素に対応し
て重み付けされたエラー補正項（１又は複数）により修
正されて修正画素値を生成する。この修正画素値は一組
のしきい値と比較され、この比較により、出力が限られ
た数の出力レベルのうちの一つになることを決定する。
修正画素値と出力画素値との差の値は、隣接する未処理
画素の組からなるマトリックスを通して重み付け分配方
式に従って分配され、そのような画素のグレー値を増大
させ又は減少させる。そして、それは修正画素値と呼ば
れている。しかし、前記差のエラーの所定部分だけが分
配されるので、量子化エラーの効果は限定される。イメ
ージ外観は、エラー拡散技術に一般的に伴うテクスチャ
ー変化及び長範囲パターンの範囲を限定することによっ
て改善される。
素の値が比較的に多数の入力レベルの一つを有する場
合、グレー画素値は比較的に少数の値の一つに変換する
ためにエラー拡散量子化プロセスに通される。グレーレ
ベル・データの各画素は、先に処理された画素に対応し
て重み付けされたエラー補正項（１又は複数）により修
正されて修正画素値を生成する。この修正画素値は一組
のしきい値と比較され、この比較により、出力が限られ
た数の出力レベルのうちの一つになることを決定する。
修正画素値と出力画素値との差の値は、隣接する未処理
画素の組からなるマトリックスを通して重み付け分配方
式に従って分配され、そのような画素のグレー値を増大
させ又は減少させる。そして、それは修正画素値と呼ば
れている。しかし、前記差のエラーの所定部分だけが分
配されるので、量子化エラーの効果は限定される。イメ
ージ外観は、エラー拡散技術に一般的に伴うテクスチャ
ー変化及び長範囲パターンの範囲を限定することによっ
て改善される。
【０００９】本発明の他の態様として、前記方法でエラ
ーを一次元的に走査線上の次の画素へ移送でき、または
２次元的に、少なくとも一つの他の走査線を含む予め選
択された画素群へエラーを移送することができる。
ーを一次元的に走査線上の次の画素へ移送でき、または
２次元的に、少なくとも一つの他の走査線を含む予め選
択された画素群へエラーを移送することができる。
【００１０】本発明のさらに他の態様によれば、単一の
画素からの量子化エラーの約半分の転送が、５出力レベ
ルのシステムには美観上望ましい結果を生じさせること
が立証された。しかし、美観改善のために転送されるべ
きエラーの量は出力レベルの数に関連しており、出力レ
ベルの数が非常に少ないシステムにはエラー分配量を増
大させるのが好ましく、出力レベルの数が多いシステム
にはエラー分配が少ない方が好ましい。
画素からの量子化エラーの約半分の転送が、５出力レベ
ルのシステムには美観上望ましい結果を生じさせること
が立証された。しかし、美観改善のために転送されるべ
きエラーの量は出力レベルの数に関連しており、出力レ
ベルの数が非常に少ないシステムにはエラー分配量を増
大させるのが好ましく、出力レベルの数が多いシステム
にはエラー分配が少ない方が好ましい。
【００１１】本発明のさらにまた他の態様では、各画素
Ｉn,ｌが２５６レベルの光学密度の一つに画定されると
いう、グレーレベル画素を量子化する方法が提供され
る。ここで『光学密度』という用語は、以下の説明にお
いては、イメージ・データを構成する値の集合である密
度、強度、明度又は他のイメージ・データ表現を説明す
るのに用いるものとする。前記グレーレベル・データの
各画素は、先に処理された画素に対応して重み付けされ
たエラー補正項εn,l （１又は複数）で修正されて修正
画素値を生じさせる。この修正画素値Ｉn,l +εn,l
は、所定の距離寸法を用いて５つのあり得るべき出力レ
ベルの一つに量子化される。普通は、それを４つのしき
い値のセットと比較することによって行われる。この比
較は、当該画素を表す出力値Ｂn,l が５個の出力レベル
の一つから選択されることを決定するものである。修正
画素値Ｉn,l +εn,l と出力画素値Ｂn,l との差の値εm
は、隣接する未処理画素の組からなるマトリックスを通
して重み付け分配方式に従って分配され、その画素のグ
レー値を増減させる。そして、それは修正画素値と称さ
れている。しかし、その該エラーεmの所定の部分だけ
が分配されるに過ぎないので、エラー量子化の効果は限
定されている。本発明の別の態様によると、第１の効率
的エラー分配方式は、量子化エラーεmの半分を隣の画
素（ n＋１，l）に分配する。第２の効率的なエラー分
配方式では、量子化エラーの半分を隣の走査線内の画素
の組に分配し、画素Ｉn,l についてはエラーは、０．１
２５εmが画素（ n＋１，l ＋１）に、０．２５εmが画
素（ n，l ＋１）に、０．１２５εmが画素（ n−１，
l＋１）にそれぞれ分配される。
Ｉn,ｌが２５６レベルの光学密度の一つに画定されると
いう、グレーレベル画素を量子化する方法が提供され
る。ここで『光学密度』という用語は、以下の説明にお
いては、イメージ・データを構成する値の集合である密
度、強度、明度又は他のイメージ・データ表現を説明す
るのに用いるものとする。前記グレーレベル・データの
各画素は、先に処理された画素に対応して重み付けされ
たエラー補正項εn,l （１又は複数）で修正されて修正
画素値を生じさせる。この修正画素値Ｉn,l +εn,l
は、所定の距離寸法を用いて５つのあり得るべき出力レ
ベルの一つに量子化される。普通は、それを４つのしき
い値のセットと比較することによって行われる。この比
較は、当該画素を表す出力値Ｂn,l が５個の出力レベル
の一つから選択されることを決定するものである。修正
画素値Ｉn,l +εn,l と出力画素値Ｂn,l との差の値εm
は、隣接する未処理画素の組からなるマトリックスを通
して重み付け分配方式に従って分配され、その画素のグ
レー値を増減させる。そして、それは修正画素値と称さ
れている。しかし、その該エラーεmの所定の部分だけ
が分配されるに過ぎないので、エラー量子化の効果は限
定されている。本発明の別の態様によると、第１の効率
的エラー分配方式は、量子化エラーεmの半分を隣の画
素（ n＋１，l）に分配する。第２の効率的なエラー分
配方式では、量子化エラーの半分を隣の走査線内の画素
の組に分配し、画素Ｉn,l についてはエラーは、０．１
２５εmが画素（ n＋１，l ＋１）に、０．２５εmが画
素（ n，l ＋１）に、０．１２５εmが画素（ n−１，
l＋１）にそれぞれ分配される。
【００１２】
【実施例】図面は、本発明の好ましい実施例を説明する
目的で示したものであって、本発明を限定するものでは
ない。図２には、本発明を実施するための基本的システ
ムが示されている。この例では、イメージ入力８からの
グレーレベル・イメージ・データはイメージ・データと
して特徴付けられるものであり、その各々の画素は一組
のレベルの中の単一のレベルで画定され、そのレベルの
組の構成要素の数は、所望数よりは多いものとされてい
る。各画素は、後述のように処理されて、新しい、より
小さなレベルの集合の範囲内で各画素を画定し直す。こ
こで、カラー・データは、独立に扱われる多数の独立し
たチャネルによって表されることができ、或いは該カラ
ー・データは、しきい値操作、エラー計算及び補正にお
いてベクトル演算される例えばＲＧＢ，ＣＩＥＬａｂ等
々の所定の色空間におけるベクトル・データとして表わ
すことができる。この方法の一つの一般的方法として
は、印刷その他の表示技術のために、比較的に大きな値
の集合から、比較的に小さな値の集合へのデータ変換が
含まれている。
目的で示したものであって、本発明を限定するものでは
ない。図２には、本発明を実施するための基本的システ
ムが示されている。この例では、イメージ入力８からの
グレーレベル・イメージ・データはイメージ・データと
して特徴付けられるものであり、その各々の画素は一組
のレベルの中の単一のレベルで画定され、そのレベルの
組の構成要素の数は、所望数よりは多いものとされてい
る。各画素は、後述のように処理されて、新しい、より
小さなレベルの集合の範囲内で各画素を画定し直す。こ
こで、カラー・データは、独立に扱われる多数の独立し
たチャネルによって表されることができ、或いは該カラ
ー・データは、しきい値操作、エラー計算及び補正にお
いてベクトル演算される例えばＲＧＢ，ＣＩＥＬａｂ等
々の所定の色空間におけるベクトル・データとして表わ
すことができる。この方法の一つの一般的方法として
は、印刷その他の表示技術のために、比較的に大きな値
の集合から、比較的に小さな値の集合へのデータ変換が
含まれている。
【００１３】後述する処理されるべき種類の入力イメー
ジは、Ｎ個のグレー値画素を各々内蔵するＬ本のライン
のアレイに配置された一連のグレー値（グレーレベル画
素）によって表わすことができる。ここで、Ｉn,l は、
位置 n,lのイメージにおける特定の画素と、その画素の
グレー値又は強度とを指している。このグレー値は、一
般的には０〜２５５の範囲内の整数が一例として示され
るが、これより大きな又は小さな数でもよい。出力イメ
ージは画素からなるものと考えられ、各画素は、ディジ
タル・プリンタによって印刷される出力ドット又は要素
に対応する。ここにおいて考察する一実施例では、イメ
ージ・データは２５６レベルで得られ、本発明の方法に
より、５レベルのうちの一つに量子化される。この際、
パルス幅変調が用いられ、５レベルのイメージ・データ
が二値出力に変換されて、二値出力を有する静電グラフ
ィックまたは電子写真式レーザー印刷装置での印刷に適
合するようになっている。静電グラフィック又は電子写
真式レーザー印刷装置では、通常はエラー拡散を用いて
生成される単一の小さなドットは巧く再生されない。パ
ルス幅変調方法を使って５レベルのイメージ・データを
二値出力に変換すると、画素同士を密集させてより良い
印刷出力とすることができる。５レベルのイメージ・デ
ータを、隣接する画素の値を考慮した二値レベルに量子
化する一般的ディザリングを含む他の方法は、ｅプリン
タ出力値の集合を生成するのに用いることができ、好ま
しい一実施例としては、その集合の構成要素の数は２で
ある。勿論、本発明は、特にディスプレイ技術及びイン
クジェット印刷などの印刷技術におけるこのような付加
的な量子化ステップとは独立の値を有し、印刷ドットを
良好に再生することができる。
ジは、Ｎ個のグレー値画素を各々内蔵するＬ本のライン
のアレイに配置された一連のグレー値（グレーレベル画
素）によって表わすことができる。ここで、Ｉn,l は、
位置 n,lのイメージにおける特定の画素と、その画素の
グレー値又は強度とを指している。このグレー値は、一
般的には０〜２５５の範囲内の整数が一例として示され
るが、これより大きな又は小さな数でもよい。出力イメ
ージは画素からなるものと考えられ、各画素は、ディジ
タル・プリンタによって印刷される出力ドット又は要素
に対応する。ここにおいて考察する一実施例では、イメ
ージ・データは２５６レベルで得られ、本発明の方法に
より、５レベルのうちの一つに量子化される。この際、
パルス幅変調が用いられ、５レベルのイメージ・データ
が二値出力に変換されて、二値出力を有する静電グラフ
ィックまたは電子写真式レーザー印刷装置での印刷に適
合するようになっている。静電グラフィック又は電子写
真式レーザー印刷装置では、通常はエラー拡散を用いて
生成される単一の小さなドットは巧く再生されない。パ
ルス幅変調方法を使って５レベルのイメージ・データを
二値出力に変換すると、画素同士を密集させてより良い
印刷出力とすることができる。５レベルのイメージ・デ
ータを、隣接する画素の値を考慮した二値レベルに量子
化する一般的ディザリングを含む他の方法は、ｅプリン
タ出力値の集合を生成するのに用いることができ、好ま
しい一実施例としては、その集合の構成要素の数は２で
ある。勿論、本発明は、特にディスプレイ技術及びイン
クジェット印刷などの印刷技術におけるこのような付加
的な量子化ステップとは独立の値を有し、印刷ドットを
良好に再生することができる。
【００１４】図２において、グレーレベル・イメージ・
データの出所となることのできるイメージ入力８は、入
力イメージＩを画素毎にシステム中に導入する。各入力
画素は、加算器１０で入力値Ｉn,l に対応するエラー値
εn,l が加算される。ここでεn,l は前画素のエラー値
の合計であり、ブロック１２に一時的に記憶される修正
画素値により表される修正イメージを生じさせる。修正
されたイメージ、すなわち入力値及び前画素（Ｉn,l +
εn,l ）のエラー値の合計は、しきい値比較器１４に送
られる。修正されたイメージ・データは、しきい値Ｔと
比較されて、画素Ｉn,l について適切な出力レベルＢn,
l を決定するとともに、本実施例では、５個のレベルＢ
n,l のうちのどのレベルがグレーレベル値を表すかを決
定する。適用されるしきい値は、イメージを通じて一定
であり、或いはランダムに変化し、或いは、ＳＩＤ会報
第２４／３巻（１９８３年）第２５３〜２５８ページの
ビロテット−ホフマン及びブリングダールによる『電子
ハーフトーニングのためのエラー拡散技術につい
て』（"On the Error Diffusion Technique for Electr
onページのビロテット┘ic Halftoning" by Billotet-H
offmann and Bryngdahl, Proceedings of the SID, Vo
l. 24/3 (1983), pp. 253-258)に教示されているように
ディザー・パターンに従って変化し、或いは、Ｒ．エシ
ュバッハによる『エッジ強化エラー拡散アルゴリズム』
（"Edge Enhanced Error Diffusion Algorithm")と称す
る米国特許出願第０７／３９６、２７２号に開示されて
いるように入力情報に従って変化し、或いはその他の所
定のバリエーションに従って変化する。出力レベルＢn,
l が決定された後にライン１９に沿った出力に転送する
ために出力イメージ記憶装置１８に向けられると、Ｂn,
l の値は修正イメージ値（Ｉn,l +εn,l )から減算され
て、量子化画素（Ｉn,l +εn,l ）から量子化エラーレ
ベルεmを生成する。この減算処理は、変更符号ブロッ
ク２０と、次段の加算器２２とにより行われ、εmが修
正イメージ値（Ｉn,l +εn,l ）と画素Ｉn,lについての
出力値Ｂn,l との差を表すようになっている。エラー項
εmは、所定係数Ｋ1 ・・・Ｋn について ０＜Ｋ1 ε’m ＋ ......＋Ｋn ε’m ＜εm という方式に従ってエラー決定ブロック２４で、隣接画
素の所定集合に分配される。ここでＫ1 ・・・＋Ｋn
は、εmがゼロより大きい場合についてエラーが分配さ
れることになる画素の集合に対応する係数である。ゼロ
より小さいεmについては、 『＜』という記号は『＞』
という記号に変更される。
データの出所となることのできるイメージ入力８は、入
力イメージＩを画素毎にシステム中に導入する。各入力
画素は、加算器１０で入力値Ｉn,l に対応するエラー値
εn,l が加算される。ここでεn,l は前画素のエラー値
の合計であり、ブロック１２に一時的に記憶される修正
画素値により表される修正イメージを生じさせる。修正
されたイメージ、すなわち入力値及び前画素（Ｉn,l +
εn,l ）のエラー値の合計は、しきい値比較器１４に送
られる。修正されたイメージ・データは、しきい値Ｔと
比較されて、画素Ｉn,l について適切な出力レベルＢn,
l を決定するとともに、本実施例では、５個のレベルＢ
n,l のうちのどのレベルがグレーレベル値を表すかを決
定する。適用されるしきい値は、イメージを通じて一定
であり、或いはランダムに変化し、或いは、ＳＩＤ会報
第２４／３巻（１９８３年）第２５３〜２５８ページの
ビロテット−ホフマン及びブリングダールによる『電子
ハーフトーニングのためのエラー拡散技術につい
て』（"On the Error Diffusion Technique for Electr
onページのビロテット┘ic Halftoning" by Billotet-H
offmann and Bryngdahl, Proceedings of the SID, Vo
l. 24/3 (1983), pp. 253-258)に教示されているように
ディザー・パターンに従って変化し、或いは、Ｒ．エシ
ュバッハによる『エッジ強化エラー拡散アルゴリズム』
（"Edge Enhanced Error Diffusion Algorithm")と称す
る米国特許出願第０７／３９６、２７２号に開示されて
いるように入力情報に従って変化し、或いはその他の所
定のバリエーションに従って変化する。出力レベルＢn,
l が決定された後にライン１９に沿った出力に転送する
ために出力イメージ記憶装置１８に向けられると、Ｂn,
l の値は修正イメージ値（Ｉn,l +εn,l )から減算され
て、量子化画素（Ｉn,l +εn,l ）から量子化エラーレ
ベルεmを生成する。この減算処理は、変更符号ブロッ
ク２０と、次段の加算器２２とにより行われ、εmが修
正イメージ値（Ｉn,l +εn,l ）と画素Ｉn,lについての
出力値Ｂn,l との差を表すようになっている。エラー項
εmは、所定係数Ｋ1 ・・・Ｋn について ０＜Ｋ1 ε’m ＋ ......＋Ｋn ε’m ＜εm という方式に従ってエラー決定ブロック２４で、隣接画
素の所定集合に分配される。ここでＫ1 ・・・＋Ｋn
は、εmがゼロより大きい場合についてエラーが分配さ
れることになる画素の集合に対応する係数である。ゼロ
より小さいεmについては、 『＜』という記号は『＞』
という記号に変更される。
【００１５】この方式には幾つかの可能な実施方法があ
り、そのうちの二つについてここで説明をする。第１の
ものにおいては、 ε’m ＝ａεm 及び Σi Ｋi ＝１ を使ってエラー値εmに定数ａ＜１を乗じてε’m を生
成し、第２の実施方法ではεmを維持するが Σi Ｋi ＜１ を用いるものである。分配マトリックス・バッファ２６
は記憶された値のマトリックスを表すが、これは通過す
る画素n,l としてεn,l を生成する重み係数として用い
られる。
り、そのうちの二つについてここで説明をする。第１の
ものにおいては、 ε’m ＝ａεm 及び Σi Ｋi ＝１ を使ってエラー値εmに定数ａ＜１を乗じてε’m を生
成し、第２の実施方法ではεmを維持するが Σi Ｋi ＜１ を用いるものである。分配マトリックス・バッファ２６
は記憶された値のマトリックスを表すが、これは通過す
る画素n,l としてεn,l を生成する重み係数として用い
られる。
【００１６】本発明による二つの例では、図３（Ａ）及
び３（Ｂ）のマトリックスは二つのエラー分配方式を示
している。図３（Ａ）において、量子化エラーは、０．
５εmだけが隣接する画素に向けられる重み付け方式に
従って走査線中における隣の未処理画素に一次元的に分
配される。画素Ｉn,l +εn,l はあり得る出力レベルの
一つから１２．５％以内で変動することを考慮すると、
通過できるエラーは（０＜｜εm｜＜１２．５％）×
０．５であり、従って、画素Ｉn+1,l が受け取るエラー
は、当該画素が受け取る全てのエラーが画素（n,l ）か
ら生じていることから、イメージの全ダイナミック・レ
ンジの±６．２５％以下となる。その結果として、その
画素がしきい値または判定境界に非常に近い値を有する
ときにのみ、次なる画素のレベルを変更するということ
になる。このような効果によれば、量子化エラーの分配
は、それが向けられている初期の画素を越えて、限られ
た縦続（カスケード）効果を有する。与えられた数は、
明確化のみを目的とするものであることに注意された
い。実際の変動は、レベルの数と、量子化判定とに依存
するものである。
び３（Ｂ）のマトリックスは二つのエラー分配方式を示
している。図３（Ａ）において、量子化エラーは、０．
５εmだけが隣接する画素に向けられる重み付け方式に
従って走査線中における隣の未処理画素に一次元的に分
配される。画素Ｉn,l +εn,l はあり得る出力レベルの
一つから１２．５％以内で変動することを考慮すると、
通過できるエラーは（０＜｜εm｜＜１２．５％）×
０．５であり、従って、画素Ｉn+1,l が受け取るエラー
は、当該画素が受け取る全てのエラーが画素（n,l ）か
ら生じていることから、イメージの全ダイナミック・レ
ンジの±６．２５％以下となる。その結果として、その
画素がしきい値または判定境界に非常に近い値を有する
ときにのみ、次なる画素のレベルを変更するということ
になる。このような効果によれば、量子化エラーの分配
は、それが向けられている初期の画素を越えて、限られ
た縦続（カスケード）効果を有する。与えられた数は、
明確化のみを目的とするものであることに注意された
い。実際の変動は、レベルの数と、量子化判定とに依存
するものである。
【００１７】図３（Ｂ）において、量子化エラーは図２
の方式と同様に、３個の隣接するものに送られる。従っ
て、画素Ｉn,l については、エラーは、０．１２５εm
が画素（ n＋１,l＋１）に、０．２５εm が画素（n,l
＋１）に、０．１２５εm が画素（ n−１， l＋１）に
分配される。画素Ｉn,l +εn,l があり得る出力レベル
の一つから１０％以内で変動することを考慮すると、画
素Ｉn+1, l+1に送ることのできる最大エラーは（０＜ε
m ＜１２．５％）×０．２５である。もっとも、如何な
る画素も３個の異なる画素からエラー入力を受け取るこ
ととなる。すなわち、Ｉn,l へのエラーであるεn,l
は、Ｉn-1, l-1、Ｉn,l -1、および、Ｉn+1,l -1からの
エラーの合計である。Ｉn,l が受け取る最大エラーは再
び０．５×（±１２．５％）に限定される。その結果、
次なる画素が、しきい値または判定境界に非常に近い値
を有するときにのみ、当該画素のレベルを変更すること
になる。この効果によれば、量子化エラーの分配は、そ
れが向けられている初期の画素の集合を越えて、限定さ
れた縦続効果を有することになる。
の方式と同様に、３個の隣接するものに送られる。従っ
て、画素Ｉn,l については、エラーは、０．１２５εm
が画素（ n＋１,l＋１）に、０．２５εm が画素（n,l
＋１）に、０．１２５εm が画素（ n−１， l＋１）に
分配される。画素Ｉn,l +εn,l があり得る出力レベル
の一つから１０％以内で変動することを考慮すると、画
素Ｉn+1, l+1に送ることのできる最大エラーは（０＜ε
m ＜１２．５％）×０．２５である。もっとも、如何な
る画素も３個の異なる画素からエラー入力を受け取るこ
ととなる。すなわち、Ｉn,l へのエラーであるεn,l
は、Ｉn-1, l-1、Ｉn,l -1、および、Ｉn+1,l -1からの
エラーの合計である。Ｉn,l が受け取る最大エラーは再
び０．５×（±１２．５％）に限定される。その結果、
次なる画素が、しきい値または判定境界に非常に近い値
を有するときにのみ、当該画素のレベルを変更すること
になる。この効果によれば、量子化エラーの分配は、そ
れが向けられている初期の画素の集合を越えて、限定さ
れた縦続効果を有することになる。
【００１８】エラー拡散プロセスに使用できるエラー分
配マトリックスの数が膨大であることが明らかに理解さ
れるであろう。この発明が要求することは、その上でエ
ラー補正を試みるところの領域を限定する理由から、エ
ラーの１００％未満の所定部分が隣接する画素のエラー
受け取り集合に送られるということである。
配マトリックスの数が膨大であることが明らかに理解さ
れるであろう。この発明が要求することは、その上でエ
ラー補正を試みるところの領域を限定する理由から、エ
ラーの１００％未満の所定部分が隣接する画素のエラー
受け取り集合に送られるということである。
【００１９】５レベル量子化を参照して説明をしたが、
５レベル以外の多レベル出力画素を提供するシステム
が、該出力に生成することのできる画素レベルの数を考
慮して、全エラー・フィードバックに適当な変更を加え
て、前記した発明を用い得ることも理解されよう。ま
た、本システムを使って、カラー・データを、可能なカ
ラー値の大きな集合から、より小さなカラー値の集合に
変換することもできる。
５レベル以外の多レベル出力画素を提供するシステム
が、該出力に生成することのできる画素レベルの数を考
慮して、全エラー・フィードバックに適当な変更を加え
て、前記した発明を用い得ることも理解されよう。ま
た、本システムを使って、カラー・データを、可能なカ
ラー値の大きな集合から、より小さなカラー値の集合に
変換することもできる。
【図１】エラー拡散重み付け分配のための従来技術のマ
トリックスを示す。
トリックスを示す。
【図２】本発明の一実施例を実行するための基本的シス
テムのブロック図である。
テムのブロック図である。
【図３Ａ、３Ｂ】本発明に従って、イメージのグレーレ
ベルを低下させるのに共に用いるのに適した二つのエラ
ー拡散マトリックスの例を示す。
ベルを低下させるのに共に用いるのに適した二つのエラ
ー拡散マトリックスの例を示す。
８ 入力画素 １０ 加算器 １２ 修正イメージブロック １４ しきい値比較器 １８ 出力イメージ記憶装置 ２０ 変更符号ブロック ２２ 加算機 ２４ エラー決定ブロック ２６ 分配マトリックスメモリ
フロントページの続き (72)発明者 ケイス ティー．ノックス アメリカ合衆国 14610 ニューヨーク州 ロチェスター バブコック ドライブ 115 (72)発明者 デイビッド バーンバウム アメリカ合衆国 14534 ニューヨーク州 ピッツフォード キャンドルウッド ド ライブ 37
Claims (2)
- 【請求項１】 イメージ又は当該イメージの各々の分離
を複数の画素により形成し、各画素はイメージ内の或る
場所における該イメージの光学密度を表し、『ｃ』個の
オリジナル光学密度値の集合の中の一つから選択された
オリジナル光学密度値を有し、この『ｃ』は『ｄ』個の
光学密度値の所望の出力集合より大きな構成要素数とさ
れた、黒、白またはカラーイメージの画素値を量子化す
る方法であって、 各画素の入力光学密度値を、出力の可能な光学密度値と
比較して、該画素を表すためにこれらの出力値の一つを
選択する工程と、 新たな光学密度値とオリジナル光学密度値との差である
エラー項を決定し、 エラー補正のための量として用いる前記エラー項の予め
選択された一部分を決定する工程と、 前記エラー項の予め選択された一部分を重み付けして、
隣接する画素の所定の集合中の各光学密度値に適用する
ことにより、修正された光学密度値を前記画素に生成さ
せる工程と、 前記修正された光学密度値を入力光学密度値として用い
る工程と、画素値の量子化方法。 - 【請求項２】 複数の画素により形成されるイメージ中
の画素値を量子化する装置であって、各画素は前記イメ
ージ内の別々の位置におけるイメージの光学密度を表
し、ｄ個の光学密度値の所望の出力集合より大きな構成
要素数を有するｃ個のオリジナル光学密度値の一つから
選択されたオリジナル光学密度値を有し、 ｃ個のオリジナル光学密度値の一つであるオリジナル光
学密度値を有する画素を含むイメージ・データ源と、 少なくとも一つの先の画素の量子化から得られるエラー
項とオリジナル光学密度値との合計を決定する加算器
と、 少なくとも一つの基準値と前記合計とを比較して、ｄ個
の光学密度値の所望の出力集合の構成要素である出力値
を生成する比較器と、 前記出力値と前記合計とを比較して、両者間の差である
エラー項を生成するエラー項比較器と、 隣接する画素の所定の集合の各々に送られる前記エラー
項の予め選択された一部分を決定する手段と、 隣接する画素の所定の集合中の各々のオリジナル光学密
度値に適用される前記エラー項の一部分を記憶するメモ
リと、 前記エラー項の予め選択された一部分の値を重み付けし
て、隣接する画素の所定の集合中の各光学密度値に加算
させるよう前記加算器に向ける手段とを備える画素値の
量子化装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US75538091A | 1991-09-05 | 1991-09-05 | |
| US755380 | 1991-09-05 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05219379A true JPH05219379A (ja) | 1993-08-27 |
| JP2500834B2 JP2500834B2 (ja) | 1996-05-29 |
Family
ID=25038886
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4247386A Expired - Fee Related JP2500834B2 (ja) | 1991-09-05 | 1992-08-24 | 画素値の量子化方法及び装置 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5317653A (ja) |
| EP (1) | EP0531170B1 (ja) |
| JP (1) | JP2500834B2 (ja) |
| CA (1) | CA2076780C (ja) |
| DE (1) | DE69226140T2 (ja) |
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- 1992-09-04 EP EP92308074A patent/EP0531170B1/en not_active Expired - Lifetime
-
1993
- 1993-05-20 US US08/065,088 patent/US5317653A/en not_active Expired - Fee Related
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