JPH0583026B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、擬似中間調表示された多値画像か
ら元の中間調画像を良好に推定することのできる
多値画像の中間調画像推定方法に関する。

〔従来の技術〕

現在、実用に供されている出力装置、例えば表
示装置や印刷装置には階調性の不十分なものが多
い。

このような出力装置を用いると共に、多値レベ
ルで擬似的に中間調を表現する方法として、多値
濃度パターン法（多値輝度パターン法）や多値デ
イザ法などが知られている。

３階調表現の場合、多値濃度パターン法は第１
６図ロに示すように、第１及び第２のマトリツク
スで構成された閾値マトリツクスを用いて原稿の
１画素に対応した部分を複数多値ドツトで記録す
る方法であり、多値デイザ法は、同様な閾値マト
リツクスを使用して、第１６図イの示すように、
原稿の１画素に対応した部分を１つの多値ドツト
で記録する方法である。それぞれ図に示すように
多値化された出力データが得られる。この出力デ
ータは擬似的に多値で中間調画像を表現するもの
である。

ここで、白抜きの領域は白のレベルを示し、黒
の領域は黒のレベルを示し、斜線の領域は灰のレ
ベルを示す。

閾値マトリツクスロを用いた多値デイザ画像へ
の変換は次のような条件のもとで行なう。

すなわち、オリジナル中間調画像イの画素レベ
ルが、対応する第１及び第２のマトリツクスのレ
ベルよりも共に小さい場合は、その画素レベルを
黒レベルに変換する。

オリジナル中間調画像イの画素レベルが、対応
する第１及び第２のマトリツクスのレベルよりも
共に大きい場合は、その画素レベルを白レベルに
変換する。

オリジナル中間調画像イの画素レベルが、対応
する第１のマトリツクスのレベルよりも大きく、
第２のマトリツクスより小さい場合は、その画素
レベルを灰レベルに変換する。

このような変換処理をすることによつて第１６
図に示すような多値画像（３値画像）が得られ
る。

〔発明が解決しようとする問題点〕

ところで、このような多値化された擬似中間調
画像から、元の中間調画像（第１６図の入力デー
タに相当）を作成することができれば、種々のデ
ータ処理を行なうことができるので、画像変換に
も自由度を持たせることができるようになり都合
がよい。

多値濃度パターン画像の場合、パターンレベル
の配置が分かれば直ちに中間調画像に戻すことが
できる。しかしながら、情報量のわりに解像力が
低い。これに対して、多値デイザ画像は多値濃度
パターン画像と比較して情報量のわりには解像力
が高いが、元の中間調画像に戻すとが困難であ
る。そのため、多値デイザ画像のみでは種々の画
像変換を行なうことができなかつた。

この発は、このような従来の欠点を解決したも
のであつて、多値画像（例えば、多値デイザ画
像）から元の中間調画像を良好に推定することの
できる多値画像の中間調画像推定方法を提案する
ものである。

〔問題点を解決するための手段〕

上述の問題点を解決するため、この発明では、
多値レベルからなる多値画像内に複数種の開口を
設定し、これら複数種の開口のうちから所定の条
件を満足する開口を、画素単位で移動しながら選
択し、開口内の多値レベルの平均値に基いて中間
調画像を推定することを特徴とするものである。

〔実施例〕

以下、図面を参照してこの発明の実施例を詳細
に説明する。

ここでは、まず組織的多値デイザ法の１つとし
て、３階調の４×４のベイヤ（Bayer）形マトリ
ツクスを閾値マトリツクスとして用いた場合を例
にとつて説明する。

第１図はこの発明を説明するための多値デイザ
画像例を示す図である。イはデジタルデータに変
換されたオリジナル中間調画像、ロは第１及び第
２のマトリツクスからなる２面の４×４ベイヤ形
３値デイザ閾値マトリツクス、ハは閾値マトリツ
クスロによつて白、灰及び黒の３値画像（多値デ
イザ画像）に変換されたオリジナル画像イの３値
デイザ画像である。

なお、第１図ハに示す多値デイザ画像は、白レ
ベルを２として、灰レベルを１として、黒レベル
を０として図示してある。以後の説明も同様であ
る。

ベイヤ形閾値マトリツクスとは図ロに示すよう
にドツトが分散する２面のデイザパターンをとる
ものである。

第２図はこの発明に用いる複数種の開口（単位
領域）の一例を示す図である。Ａは２行×２列の
大きさの基準開口を示し、Ｂは横方向にその開口
が延びた２行×４列の大きさの開口を示し、Ｃは
縦方向にその開口が延びた４行×２列の大きさの
開口を示し、そして、Ｄは斜め方向にもその開口
が延びた４行×４列の大きさの開口（最大開口）
をそれぞれ示している。開口Ｄは多値化するとき
に用いられた閾値マトリツクスロの大きさに等し
い。

Ａ〜Ｄの各開口中に示した黒丸は、第１図ハに
デイザ画像上を移動させるときの移動中心であ
る。

従つて、これら第２図に示す開口を固定したま
まで、第１図ハの多値デイザ画像上を移動させ、
開口中の多値画素レベルを合計し、その合計値に
ゲインを掛けた値を中間調画像の推定値とする
と、第３図イ〜ニに示すような推定中間調画像が
得られる。ゲインは各開口の大きさによる影響を
補正する係数で、開口Ｄを基準にした場合、開口
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄそれぞれのゲインは４，２，２，
１となる。

第３図イは第２図Ａによる、ロは第２図Ｂによ
る、ハは第２図Ｃによる、ニは第２図Ｄによる開
口に基いて作成した場合の中間調画像を示す。

第３図ニに示す推定中間調画像を求める方法に
ついて次に説明する。

今、第２図ニで定義した開口Ｄを第４図に示す
ように、デイザ画像の初期位置（中心位置が第２
行第２列の右下交点にくる位置。以下、［２，２］
と表わす）に重ねる。

この場合、図のように開口Ｄ内に含まれる画素
は、各々完全に含まれていることが望ましい。す
なわち、ある画素の一部が欠けて含まれることが
ないようにすることが好ましい。

次に、この開口Ｄで囲まれた部分の画素レベル
を合計してその値を中間調画像の推定値とする。
この場合、24となる。従つて、１行１列目（１，
１）の推定値は24である。

次に、開口Ｄを１画素分（この場合１列）だけ
右に移動させて、（１，２）における開口Ｄ内の
多値画素レベルを前述と同様に合計すると25とな
る。このような算出処理を同行の全ての列につい
て順次実行する。

そして、第１行目が終了したら、開口Ｄを１行
だけ次の行（第２行）に移動させて、中心が
［３，２］の位置から上述と同様に中間調濃度推
定操作を順次実行する。

このような演算処理を最後の行の最後の列ま
で、単位領域を多値デイザ画像の画素ごとに順次
移動させて実行することにより、中間調画像推定
値を求め、中間調画像推定操作を終了する。

第３図のニは、このようにして求めた推定中間
調画像を示す図である。

次に、第３図ロに示す開口Ｂを用いた推定中間
調画像を求める方法について説明する。

開口Ｂを選択した場合、開口Ｂの移動中心は、
最も大きな開口Ｄの中心に合せる必要があるか
ら、開口Ｂの移動開始位置は第５図に示すような
ものとなる。この状態における多値画素レベルは
12であり、面積を第２図Ｄに合せるためには開口
Ｂ内の合計値を２倍にしてやる必要があるので、
開口Ｂ内の画素レベルは12×２＝24となる。この
場合、開口Ｂのゲインは２であるという。

同様にして、第２図Ｂの各開口のゲインを求め
ると、Ａは４、Ｃは２である。

このような演算を開口Ｂを１画素移動させるご
とに実行すれば、第３図ロに示す中間調画像が得
られる。第３図イ，ハについても同様に考えれば
よいのでその説明は省略する。

このような方法によつても、中間調画像を良好
に推定することができる。

勿論、このような方法では、第１図イに示すオ
リジナル中間調画像よりも情報量の少ない多値デ
イザ画像（同図ハ）から中間調画像ニを推定する
ものであるから、ニに示すように完全にはオリジ
ナル中間調画像から作成した中間調画像に一致し
ない。

しかしながら、オリジナル中間調画像の濃度レ
ベルが急激に変化するところ以外では、オリジナ
ル中間調画像にかなり近似した中間調画像が得ら
れる。特に、単位領域内に濃度変化がないきに
は、推定した中間調画像値はオリジナル中間調画
像からの中間調画像値に完全に一致する。

ところで、人間の視覚は低空間周波数領域（画
素レベル変化が少ない領域）においては高い画素
レベル階調判別能力を持ち、高空間周波数領域
（画素レベル変化が多い領域）においては、低い
画素レベル階調判別能力しかないという特性を有
している。

そこで、低空間周波数領域においては大きな開
口を用いて高い階調表現を行ない、高空間周波数
領域においては小さい開口を用いて高い解像力の
画素を再現し、その中間の領域では中間の開口を
用いるようにすれば、第３図に示す中間調画像推
定値よりも更によい中間調画像の推定を行なうこ
とができる。

この発明ではこのような人間の画素レベル階調
判別能力を考慮して中間調画像を作成するもので
ある。

以下に、この発明方法を具体的に説明する。

以下に示す実施例は、第１図ハに示す多値デイ
ザ画像の第１行第１列目の画素の場合を例にとつ
て、第２図に示す複数種の開口のうち、開口をど
のようにして選ぶかについて説明する。

そして、ここでは、各開口Ａ〜Ｄ内の多値画素
レベルの合計値をそれぞれ、ａ〜ｄに選定すると
共に、画素レベル変化がないという条件を以下の
ように定める。

｜2a−ｂ｜≦１ (1) ｜2a−ｃ｜≦１ (2) ｜2b−ｄ｜≦１ (3) ｜2c−ｄ｜≦１ (4) これら各条件を満足している場合を〇、満足し
ていない場合を×として、各条件に応じて用いる
べき開口を第６図のように定める。

図中の＊印は、〇あるいは×を示している。例
えば、(1)，(2)式を満足していない場合には、(3)，
(4)式を満足しているかどうかをチエツクするまで
もなく、開口Ａが選択され、(1)式は満足するが(2)
式を満足しない場合には、開口Ｂが、(1)式は満足
しないが、(2)式を満足る場合には、開口Ｃが選択
される。(1)〜(4)式全てを満足する場合には、開口
Ｄが選択される。

以上の条件で、第１図ハに示す多値デイザ画像
の各開口の中心位置が［２，２］であるときの最
適開口を求めてみると、ａ＝７，ｂ＝12，ｃ＝
13，ｄ＝24となる。

まず、条式(1)，(2)式を求める。

｜2a−ｂ｜＝｜14−12｜＝２ で、(1)式を満足しない、 ｜2a−ｃ｜＝｜14−13｜＝１ で、(2)式を満足する。

従つて、第６図により最適開口はＣとなる。

開口としてＣが選択された場合の、中間調画像
の第１行第１列目の画素についての値を推定す
る。開口Ｃを選択したときの初期位置の多値画素
レベルの合計値はｃ＝13、開口Ｃのゲインは２で
あるので、中間調画像推定値は13×２＝26とな
る。

第７図イはこのようにして求めた推定中間調画
像を示す図である。ちなみに、各中間調画像推定
にどの開口を用いたかを、第７図ロに示す。

第１行の場合を例にとつて説明すれば、中間調
画像の（１，１）がＣ、（１，２）がＤ、（１，
３）がＣ、（１，４）がＣ、（１，５）がＡ、（１，
６）がＢ、（１，７）がＢである。

第７図イに示す推定中間調画像の場合も、画素
レベル変化の少ない領域では大きな開口を用いて
中間調画像を推定し、画素レベル変化の多い領域
では小さな開口を用いて中間調画像を推定してい
るので、人間の視覚特性に沿つたものとなつてい
る。

従つて、推定中間調画像は、第１図イに示すオ
リジナル中間調画像に極めて近いものとなつてい
る。

ところで、上述では、多値画像から中間調画像
を推定する場合について説明したが、推定したこ
の中間調画像に階調変換を施したり、フイルタを
かけたり、拡大・縮小を施したりすることによ
り、新たな多値画像を得ることができる。

第８図は、推定中間調画像に階調変換（階調処
理）を行なう場合を示すフローチヤートである。

図に示すフローは、この発明により推定された
中間調画像に階調変換を施し、変換された中間調
画像に対して、閾値マトリツクスを用いて新たな
多値画像を得るものである。

階調変換特性としては、第９図に示すようなも
のが考えられる。

図のｆ１，ｆ２はそれぞれ階調変換特性曲線
で、その横軸は入力、その縦軸は出力である。図
中に示す数字は濃度レベルである。

第１０図イは第７図イを第９図のｆ１特性で階
調変換した中間調画像、ロは第９図のｆ２特性で
階調変換した中間調画像、ハはイに示す画像に対
して、第１図ロに示す第１及び第２のマトリツク
スからなる３値の閾値マトリツクスで３値化した
３値画像、ニは同様に、ロに示す画像に対して３
値化した３値画像である。ハ，ニから明らかなよ
うに階調変換特性の違いにより、３値画像が大き
く異なることが分かる。

第１１図は推定中間調画像をフイルタにかける
場合を示すフローチヤートである。図に示すフロ
ーは、この発明により推定した中間調画像をフイ
ルタにかけ、フイルタリングされた中間調画像に
対して、閾値マトリツクスを用いて新たな多値画
像を得るものである。

フイルタ特性としては、第１２図に示すような
例がある。イはハイパスコンボリユーシヨンフイ
ルタ、ロはローパスコンボリユーシヨンフイルタ
である。

第７図イに示す推定した中間調画像を、第１２
図イ，ロに示す特性のフイルタにかけると、それ
ぞれ第１３図イ，ロに示すようなハイパス、ロー
パス中間調画像が得られる。

これらの中間調画像に対して、第１３図ハに示
す第１及び第２のデイザマトリツクスを用いて３
値化すると、イからニに、ロからホに示すような
多値画像（３値デイザ画像）が得られる。

第１４図は推定中間調画像を拡大・縮小する場
合を示すフローチヤートである。

図に示すフローは、この発明により推定した中
間調画像を拡大・縮小し、拡大・縮小された中間
調画像に対して閾値マトリツクスを用いて新たな
多値画像を得るものである。拡大・縮小の方法と
しては、例えば補間法が用いられる。

第１５図イは第７図イに示す中間調画像をニア
リスト・ネイバーフツド法（Nearest
Neighborhood法）によつて、1.25倍に拡大した
中間調画像、ロは同じく0.75倍に縮小した中間調
画像である。

これらの中間調画像に対して、第１５図ハに示
した第１及び第２のデイザマトリツクスを用いて
多値デイザ化すると、ニ，ホに示すような３値の
縮小デイザ画像が得られる。

なお、上述した多値画像から中間調画像を推定
する場合、多値画像は多値デイザ画像あるいは多
値濃度パターン画像であることが好ましく、特に
多値デイザ画像であることが好ましい。

多値デイザ画像を使用する場合には、ランダム
デイザや条件デイザよりも、組織的多値デイザ法
による多値デイザ画像が好ましい。この組織的多
値デイザ画像において、単位領域の大きさは全て
の閾値を１つづつ含むようにするために多値デイ
ザ閾値マトリツクスの大きさと等しいことが好ま
しい。

多値濃度パターン画像を使用する場合には、単
位領域の大きさは多値濃濃度パターン画像の濃度
パターンマトリツクスの大きさと等しいことが好
ましい。

なお、上述の説明では、１画素づつスキヤンし
て中間調画像を得ているが、この発明ではこれに
限るものではなく、２画素以上づつスキヤンする
ようにしてもよい。

また、上述の説明では、複数種の開口として４
種類の場合を例示したが、開口の種類に限定され
るものではない。開口の大きさも、例示のものに
限るものではなく、任意の大きさのものを用いる
ことができる。

〔発明の効果〕

以上説明したように、この発明によれば、低空
間周波数領域においては大きな開口を用いて高い
階調表現を行ない、高空間周波数領域においては
小さな開口を用いて高い解像力の画像を再現し、
中間調画像を推定するようにしたものである。こ
れによれば、人間の視覚特性を利用して開口の大
きさや、方向の異なる開口を選択しているので、
オリジナル中間調画像に近い画像を比較的簡単に
得ることができる。

また、この中間調画像を利用することによつ
て、階調変換、拡大・縮小などの種々の画像処理
を行なうことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はオリジナル中間調画像から多値デイザ
画像を得る場合の説明図、第２図は複数種の開口
を示す図、第３図は得られた推定中間調画像例を
示す図、第４図〜第７図はこの発明の説明に供す
る図、第８図は階調変換を示すフローチヤート、
第９図は階調変換特性を示す図、第１０図は階調
変換による多値化処理を示す図、第１１図はフイ
ルタリングを示すフローチヤート、第１２図はフ
イルタ特性を示す図、第１３図はフイルタリング
による多値化処理を示す図、第１４図は拡大・縮
小を示すフローチヤート、第１５図は拡大・縮小
による多値化処理を示す図、第１６図は従来の多
値化法を示す図である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 複数の閾値マトリツクスを用いて、オリジナ
   ル中間調画像を多値化した多値画像に対し、この
   多値画像内に複数種類の開口を設定し、これら開
   口のうち所定の大きさの正方向開口を基準開口と
   したとき、この基準開口に対し上下方向、斜め方
   向にその面積が大きくなされ、最大開口が上記閾
   値マトリツクスと同じ大きさに選定された開口の
   うちから、上記多値画像の画素レベル変化に応じ
   て特定の開口が画素単位で選択され、選択された
   開口内の多値レベルの平均値がその画素の中間調
   レベルとして推定されるようになされたことを特
   徴とする多値画像の中間調画像推定方法。 ２ 上記多値画像が多値デイザ画像であることを
   特徴とする特許請求の範囲第１項記載の多値画像
   の中間調画像推定方法。 ３ 上記多値デイザ画像が組織的多値デイザ画像
   であることを特徴とする特許請求の範囲第２項記
   載の多値画像の中間調画像推定方法。 ４ 上記組織的多値デイザ画像がドツト分散型多
   値デイザ画像であることを特徴とする特許請求の
   範囲第３項記載の多値画像の中間調画像推定方
   法。 ５ 上記ドツト分散型多値デイザ画像がベイヤ形
   多値デイザ画像であることを特徴とする特許請求
   の範囲第４項記載の多値画像の中間調画像推定方
   法。