JPH0622123A - ディジタル画像用ハーフトーンマスク及びその作成方法 - Google Patents
ディジタル画像用ハーフトーンマスク及びその作成方法Info
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- JPH0622123A JPH0622123A JP5055731A JP5573193A JPH0622123A JP H0622123 A JPH0622123 A JP H0622123A JP 5055731 A JP5055731 A JP 5055731A JP 5573193 A JP5573193 A JP 5573193A JP H0622123 A JPH0622123 A JP H0622123A
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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
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- Image Processing (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【目的】グレースケールのディジタル画像をハーフトー
ン画像に変換する際、目障りとなる加工影像が生じない
ようにするためのマスクを提供する。 【構成】 ハーフトーン・マスクを、ディジタル画像
（の部分）に対応するＮ×Ｍの配列（図２に１３×９の
例を示す）で構成し、マスク配列を原画像（の部分）に
対応させる。マスク配列の各座標に異なるグレースケー
ル／ハーフトーン変換用のしきい値を割り振る。即ち、
黄金分割の２次元応用の整数倍の端数部に従って座標を
順次決定しながら、しきい値として、０からＫの一連の
整数（ＫはＭ×Ｎ より１少ない数）を各座標に順次割
り振る。これによって一連のしきい値を分散させ、変換
後のハーフトーン画像に目障りな低周波の加工影像を生
じないようにすることができる。
ン画像に変換する際、目障りとなる加工影像が生じない
ようにするためのマスクを提供する。 【構成】 ハーフトーン・マスクを、ディジタル画像
（の部分）に対応するＮ×Ｍの配列（図２に１３×９の
例を示す）で構成し、マスク配列を原画像（の部分）に
対応させる。マスク配列の各座標に異なるグレースケー
ル／ハーフトーン変換用のしきい値を割り振る。即ち、
黄金分割の２次元応用の整数倍の端数部に従って座標を
順次決定しながら、しきい値として、０からＫの一連の
整数（ＫはＭ×Ｎ より１少ない数）を各座標に順次割
り振る。これによって一連のしきい値を分散させ、変換
後のハーフトーン画像に目障りな低周波の加工影像を生
じないようにすることができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、一般に、ディジタル画
像の処理システムに関し、より詳細には、ハーフトーン
画像マスクを生成するメカニズムに関し、ディジタル画
像の各画素におけるコード化されたグレースケール値を
しきい値によって２値（バイナリ値）に変換し、ディジ
タル画像をハーフトーン化するものである。
像の処理システムに関し、より詳細には、ハーフトーン
画像マスクを生成するメカニズムに関し、ディジタル画
像の各画素におけるコード化されたグレースケール値を
しきい値によって２値（バイナリ値）に変換し、ディジ
タル画像をハーフトーン化するものである。
【０００２】
【従来の技術】ディジタル画像処理システムは、最近、
空間的なデータ解像能力が向上し、写真処理のアプリケ
ーションの多くに利用されるようになってきた。例えば
静止写真においては、ディジタル化し付随するデータベ
ースに蓄積した画像（例えば写真フィルムあるいは高解
像ディジタルカメラに撮影された多レベルのグレースケ
ール画像）を、各種の再生装置により最適の画像として
再生する。もっとも、ドットマトリックス・プリンタや
レーザープリンタなどのディジタル画像出力装置は通
常、２値の出力能力しか有していないもの、即ち２色
（例えば白と黒）の出力しかできないものが多い。その
ため、このような装置によって連続的な色調、即ちグレ
ースケールの画像を再生するには、元のディジタル画像
のグレースケール・レベルを２値（例えば０＝黒、１＝
白）に符号化して「ハーフトーン化」し、それに基づい
て個々の画素を表現する信号を作成することが必要とな
る。
空間的なデータ解像能力が向上し、写真処理のアプリケ
ーションの多くに利用されるようになってきた。例えば
静止写真においては、ディジタル化し付随するデータベ
ースに蓄積した画像（例えば写真フィルムあるいは高解
像ディジタルカメラに撮影された多レベルのグレースケ
ール画像）を、各種の再生装置により最適の画像として
再生する。もっとも、ドットマトリックス・プリンタや
レーザープリンタなどのディジタル画像出力装置は通
常、２値の出力能力しか有していないもの、即ち２色
（例えば白と黒）の出力しかできないものが多い。その
ため、このような装置によって連続的な色調、即ちグレ
ースケールの画像を再生するには、元のディジタル画像
のグレースケール・レベルを２値（例えば０＝黒、１＝
白）に符号化して「ハーフトーン化」し、それに基づい
て個々の画素を表現する信号を作成することが必要とな
る。
【０００３】２値のディジタル符号の分解能が低下する
と、画質の著しい低下（即ちグレースケールのコード幅
の喪失）をもたらすので、２値画像がグレースケール、
即ち連続的な色調の画像を表現しうるように、元のディ
ジタル画像をハーフトーン化するメカニズムが必要とな
る。
と、画質の著しい低下（即ちグレースケールのコード幅
の喪失）をもたらすので、２値画像がグレースケール、
即ち連続的な色調の画像を表現しうるように、元のディ
ジタル画像をハーフトーン化するメカニズムが必要とな
る。
【０００４】このようなハーフトーン化の機構は、「デ
ィザ」（白黒の粗密で表現する技術）の付加用マスクと
して、Ａ行Ｂ列の配列Ｍ [Ａ] [Ｂ] によって空間的に
表現し得る。Ｍ [ｉ] [ ｊ] の値（エントリ）は、０．
０より大または等しく、１．０より小または等しい。こ
こで、[ ｉ] [ｊ] は画素の座標であり、[ ｉ] は、０
より大または等しく、Ａより小または等しい。また
[ｊ] は、０より大または等しく、Ｂより小または等し
い。原ディジタル画像の各画素の配列に対応する各グレ
ースケール値を、マスク内の値と比較する。ディジタル
画像の各グレースケール値を、ディジタル画像と空間的
に重ねあわせたとした場合のマスク内の対応するマトリ
ックス座標の値（しきい値）と比較し、大であるか否か
により、それぞれ０か１かのハーフトーン値に変換す
る。
ィザ」（白黒の粗密で表現する技術）の付加用マスクと
して、Ａ行Ｂ列の配列Ｍ [Ａ] [Ｂ] によって空間的に
表現し得る。Ｍ [ｉ] [ ｊ] の値（エントリ）は、０．
０より大または等しく、１．０より小または等しい。こ
こで、[ ｉ] [ｊ] は画素の座標であり、[ ｉ] は、０
より大または等しく、Ａより小または等しい。また
[ｊ] は、０より大または等しく、Ｂより小または等し
い。原ディジタル画像の各画素の配列に対応する各グレ
ースケール値を、マスク内の値と比較する。ディジタル
画像の各グレースケール値を、ディジタル画像と空間的
に重ねあわせたとした場合のマスク内の対応するマトリ
ックス座標の値（しきい値）と比較し、大であるか否か
により、それぞれ０か１かのハーフトーン値に変換す
る。
【０００５】すなわち、ハーフトーン・マスクＭを原画
像のグレースケール値を持つ画素に対応させたとき、ハ
ーフトーン出力値 Ｈ [ｉ] [ ｊ] は、マスクＭに従い
下記条件により定義し得る。
像のグレースケール値を持つ画素に対応させたとき、ハ
ーフトーン出力値 Ｈ [ｉ] [ ｊ] は、マスクＭに従い
下記条件により定義し得る。
【０００６】もし、Ｈ [Ｉ] [ Ｊ] が Ｍ [ｉ％Ａ] [
ｊ％Ｂ] より大又は等しいなら、Ｈ [ｉ] [ ｊ] ＝０
（黒）を出力する。
ｊ％Ｂ] より大又は等しいなら、Ｈ [ｉ] [ ｊ] ＝０
（黒）を出力する。
【０００７】そうでなければ Ｈ [ｉ] [ ｊ] ＝１
（白）を出力する。
（白）を出力する。
【０００８】ここで、ｉ％Ａ は、整数の除算ｉ／Ａの
余り、また、ｊ％Ｂは整数の除算ｊ／Ｂの余りの意であ
る。
余り、また、ｊ％Ｂは整数の除算ｊ／Ｂの余りの意であ
る。
【０００９】従来からあるハーフトーン・メカニズムで
は、マスクのエントリ値の設定に白色雑音信号源、例え
ば疑似乱数分布関数を使用していた。白色雑音のスペク
トル分布は各周波数で一様であるため、ハーフトーン化
画像には、視覚的に目障りに感じる低周波の影が生じや
すい。この問題を解決し、より望ましいマスクを作成す
る技術の提案が、Ｂ．Ｅ．バイヤー（Ｂａｙｅｒ）によ
る論文「アン・オプティマム・メソッド・フォア・ツー
レベル・レンディション・オブ・コンティニュアス・ト
ーン・ピクチャーズ（An optimum method for two-leve
l renditionof continuous-tone pictures ）」ＩＥ
ＥＥ国際コミュニケーション会議、１９７３年１月１１
−１５日 に記されている。バイヤー（Ｂａｙｅｒ）の
機構は、人間の視覚系が非常に高い周波数の信号に対し
て知覚力が低下することを利用しており、大きさ ２m
×２m 及び２(m+1) ×２m の固定のハーフトーン・マス
クの組を用いて、低い周波数における低スペクトル成分
を取り込むようなしきい値による最適な基準を設定した
ものである。
は、マスクのエントリ値の設定に白色雑音信号源、例え
ば疑似乱数分布関数を使用していた。白色雑音のスペク
トル分布は各周波数で一様であるため、ハーフトーン化
画像には、視覚的に目障りに感じる低周波の影が生じや
すい。この問題を解決し、より望ましいマスクを作成す
る技術の提案が、Ｂ．Ｅ．バイヤー（Ｂａｙｅｒ）によ
る論文「アン・オプティマム・メソッド・フォア・ツー
レベル・レンディション・オブ・コンティニュアス・ト
ーン・ピクチャーズ（An optimum method for two-leve
l renditionof continuous-tone pictures ）」ＩＥ
ＥＥ国際コミュニケーション会議、１９７３年１月１１
−１５日 に記されている。バイヤー（Ｂａｙｅｒ）の
機構は、人間の視覚系が非常に高い周波数の信号に対し
て知覚力が低下することを利用しており、大きさ ２m
×２m 及び２(m+1) ×２m の固定のハーフトーン・マス
クの組を用いて、低い周波数における低スペクトル成分
を取り込むようなしきい値による最適な基準を設定した
ものである。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
マスク生成法は、往々にして膨大な計算が必要であり、
要求される画像によっては、特に非常に高解像度の画像
（例えば画素配列 １０２４ × ２０４８）の場合に
は、マスク自体が非常に大きなものとなり、しきい値の
蓄積領域として極度に大きなメモリ空間が必要であっ
た。
マスク生成法は、往々にして膨大な計算が必要であり、
要求される画像によっては、特に非常に高解像度の画像
（例えば画素配列 １０２４ × ２０４８）の場合に
は、マスク自体が非常に大きなものとなり、しきい値の
蓄積領域として極度に大きなメモリ空間が必要であっ
た。
【００１１】
【課題を解決するための手段および作用】本発明は、従
来のハーフトーン・マスクにおけるしきい値生成の複雑
さ及び蓄積データ量を以下の方法により著しく簡素化す
るものである。即ち、ディザの付加用のハーフトーン・
マスクの配列内におけるしきい値を代数的に分散化し、
ほぼ同じ値のしきい値のかたまり（クラスタ）が形成さ
れないようにする。また、各種のマスク配列の大きさに
対してしきい値を計算・蓄積できるようにし、あるいは
原ディジタル画像のハーフトーンへの変換を実行中の過
程で計算できるようにするものである。
来のハーフトーン・マスクにおけるしきい値生成の複雑
さ及び蓄積データ量を以下の方法により著しく簡素化す
るものである。即ち、ディザの付加用のハーフトーン・
マスクの配列内におけるしきい値を代数的に分散化し、
ほぼ同じ値のしきい値のかたまり（クラスタ）が形成さ
れないようにする。また、各種のマスク配列の大きさに
対してしきい値を計算・蓄積できるようにし、あるいは
原ディジタル画像のハーフトーンへの変換を実行中の過
程で計算できるようにするものである。
【００１２】本発明によれば、マスク自体はＮ×Ｍの配
列であり、配列内の各座標は、少なくともディジタル画
像の画素の１部分と対応する。マスク配列の大きさは比
較的小さな画素座標を持つものとすることができ、比較
的高解像度（例えば１０２４×２０４８）のディジタル
画像の画素の互いに隣り合ったサブセット（副配列）に
空間的に対応させる。例えば９×１３、１３×１９、１
９×２８などの大きさのマスク配列を用いて、高解像度
グレースケール画像の隣り合う部分を２値の出力画像に
ハーフトーン変換する。マスクの大きさは着目する画像
の全体を包含するような大きなものとすることもでき
る。その場合でもマスクの各しきい値の算出を変換の実
行中に行なうことができ、したがってマスクの全しきい
値をあらかじめ蓄積しておく必要はない。
列であり、配列内の各座標は、少なくともディジタル画
像の画素の１部分と対応する。マスク配列の大きさは比
較的小さな画素座標を持つものとすることができ、比較
的高解像度（例えば１０２４×２０４８）のディジタル
画像の画素の互いに隣り合ったサブセット（副配列）に
空間的に対応させる。例えば９×１３、１３×１９、１
９×２８などの大きさのマスク配列を用いて、高解像度
グレースケール画像の隣り合う部分を２値の出力画像に
ハーフトーン変換する。マスクの大きさは着目する画像
の全体を包含するような大きなものとすることもでき
る。その場合でもマスクの各しきい値の算出を変換の実
行中に行なうことができ、したがってマスクの全しきい
値をあらかじめ蓄積しておく必要はない。
【００１３】マスクアレイの各座標を、互いに異なるグ
レースケール／ハーフトーン変換用しきい値に対応させ
る。これらのしきい値は、「黄金分割」（Golden Mean
）の２次元適用に相当するもの（two-dimensional ana
log of the Golden Mean ）に従って、マスク配列の各
座標内に配分する。詳しくいえば、マスク配列を進める
場合、後続の次座標を、黄金分割の２次元拡張に相当す
るものの整数倍（integral multiples）の端数部分（fr
actional parts）により決定する。一連の各マスク座標
にはそれぞれ異なる（順次増加する数の）グレースケー
ルからハーフトーンへの変換しきい値を割りつける。こ
れらのしきい値は０からＫまでの一連の整数であり、Ｋ
は Ｍ×Ｎより１小さい数である。ここで、黄金分割の
２次元相当を利用すると、一連の整数のしきい値が代数
的に分散化され、マスクにより得られるハーフトーンの
画像が視覚上目障りとなる低周波の加工影像で汚染され
ないことが好都合な点である。要するに、黄金分割の２
次元相当の整数倍の端数部分により一連のマスクの座標
を効果的に割りつける分配演算子を用いることである。
レースケール／ハーフトーン変換用しきい値に対応させ
る。これらのしきい値は、「黄金分割」（Golden Mean
）の２次元適用に相当するもの（two-dimensional ana
log of the Golden Mean ）に従って、マスク配列の各
座標内に配分する。詳しくいえば、マスク配列を進める
場合、後続の次座標を、黄金分割の２次元拡張に相当す
るものの整数倍（integral multiples）の端数部分（fr
actional parts）により決定する。一連の各マスク座標
にはそれぞれ異なる（順次増加する数の）グレースケー
ルからハーフトーンへの変換しきい値を割りつける。こ
れらのしきい値は０からＫまでの一連の整数であり、Ｋ
は Ｍ×Ｎより１小さい数である。ここで、黄金分割の
２次元相当を利用すると、一連の整数のしきい値が代数
的に分散化され、マスクにより得られるハーフトーンの
画像が視覚上目障りとなる低周波の加工影像で汚染され
ないことが好都合な点である。要するに、黄金分割の２
次元相当の整数倍の端数部分により一連のマスクの座標
を効果的に割りつける分配演算子を用いることである。
【００１４】本発明の好ましい実施態様においては、空
間的にかなりの高解像度をもつ２次元の大きさ１２７８
×１８７３のマスクが発見されている。これらはともに
分配演算子としての座標上の端数要素が近似しており、
その誤差が非常に小さい（比１８７３／１２７８の座標
上の端数要素の近似値は小数７桁まで等しい。したがっ
て誤差は３×１０の−８乗のオーダーとなる。）、その
結果、人間の視覚系で観察される画像として非常に高い
グレーレベル品質を持つ出力画像を得ることができる。
間的にかなりの高解像度をもつ２次元の大きさ１２７８
×１８７３のマスクが発見されている。これらはともに
分配演算子としての座標上の端数要素が近似しており、
その誤差が非常に小さい（比１８７３／１２７８の座標
上の端数要素の近似値は小数７桁まで等しい。したがっ
て誤差は３×１０の−８乗のオーダーとなる。）、その
結果、人間の視覚系で観察される画像として非常に高い
グレーレベル品質を持つ出力画像を得ることができる。
【００１５】
【実施例】本発明の、ハーフトーン変換マスクの改良の
詳細な説明に先立ち、本発明は主として、ディジタル画
像処理システム内のマイクロコントローラに適用する制
御ソフトウェアという記述物によって有効となることに
留意されたい。これによって例えばドットマトリックス
・プリンタなどの２値を基本とする出力装置が、再生画
像をグレースケールつまり連続的な色調をもつ画像の形
に印刷しうるようになる。以下に、本発明のマスクが適
用されるシステムの全体構成を理解しやすいブロック図
で示しているが、これは以下の記述によって利益を享受
する本技術分野の精通者が十分理解しうる詳細部分の開
示を不明瞭にしないようにするためであり、本発明に関
する特定の詳細を例示するものに過ぎない。ブロック図
による説明は、ディジタル画像処理システムを機能的に
都合のよいように群分けし、これにより本発明のより容
易な理解を意図したものである。
詳細な説明に先立ち、本発明は主として、ディジタル画
像処理システム内のマイクロコントローラに適用する制
御ソフトウェアという記述物によって有効となることに
留意されたい。これによって例えばドットマトリックス
・プリンタなどの２値を基本とする出力装置が、再生画
像をグレースケールつまり連続的な色調をもつ画像の形
に印刷しうるようになる。以下に、本発明のマスクが適
用されるシステムの全体構成を理解しやすいブロック図
で示しているが、これは以下の記述によって利益を享受
する本技術分野の精通者が十分理解しうる詳細部分の開
示を不明瞭にしないようにするためであり、本発明に関
する特定の詳細を例示するものに過ぎない。ブロック図
による説明は、ディジタル画像処理システムを機能的に
都合のよいように群分けし、これにより本発明のより容
易な理解を意図したものである。
【００１６】図１は、本出願と同一人に譲渡され、Ｓ．
クリスティ（Kristy) により１９９０年９月１４日提出
の、同時係属中の米国特許出願番号第５８２，３０５号
「マルチレゾリューション・ディジタル・イメジリー・
フォトフィニッシング・システム（Multiresolution
Digital Imagery Photofinishing System)」に記述され
ているものと同一形式のディジタル化装置を図式的に表
わしたものであり、その開示を以下に行なう。このよう
な装置は、高解像度のオプトエレクトロニクスによるフ
ィルム走査装置１２を用いることができ、その出力をホ
ストのディジタル画像処理装置（ホスト・コンピュー
タ）１４に接続する。走査装置１２は極めて高解像度の
センサ画素配列（例えば３０７２×２０４８画素マトリ
ックス）からなり、空間的に高密度を表わす出力信号を
生成することができる。出力信号はディジタル形式に変
換され、ディジタル化された写真画像ファイルが作成さ
れ、高解像度の印刷が行なわれる。図では走査装置１２
は、写真記録媒体（例えば３５ｍｍのカラーフィルム１
６など）に光学的に結合しているように示してある。フ
ィルム１６は３６ｍｍ×２４ｍｍのカラー画像の駒を複
数個（例えば２４個あるいは３６個）有することができ
る。走査される各画像の駒について、高解像走査装置１
２はその高解像イメージングセンサの画素配列のオプト
エレクトロニクス上の応答としてディジタル符号化され
たデータを出力する。画素配列上にはフィルム１６の個
々の写真画像の駒が、走査装置の入力レンズ系によって
投影される。
クリスティ（Kristy) により１９９０年９月１４日提出
の、同時係属中の米国特許出願番号第５８２，３０５号
「マルチレゾリューション・ディジタル・イメジリー・
フォトフィニッシング・システム（Multiresolution
Digital Imagery Photofinishing System)」に記述され
ているものと同一形式のディジタル化装置を図式的に表
わしたものであり、その開示を以下に行なう。このよう
な装置は、高解像度のオプトエレクトロニクスによるフ
ィルム走査装置１２を用いることができ、その出力をホ
ストのディジタル画像処理装置（ホスト・コンピュー
タ）１４に接続する。走査装置１２は極めて高解像度の
センサ画素配列（例えば３０７２×２０４８画素マトリ
ックス）からなり、空間的に高密度を表わす出力信号を
生成することができる。出力信号はディジタル形式に変
換され、ディジタル化された写真画像ファイルが作成さ
れ、高解像度の印刷が行なわれる。図では走査装置１２
は、写真記録媒体（例えば３５ｍｍのカラーフィルム１
６など）に光学的に結合しているように示してある。フ
ィルム１６は３６ｍｍ×２４ｍｍのカラー画像の駒を複
数個（例えば２４個あるいは３６個）有することができ
る。走査される各画像の駒について、高解像走査装置１
２はその高解像イメージングセンサの画素配列のオプト
エレクトロニクス上の応答としてディジタル符号化され
たデータを出力する。画素配列上にはフィルム１６の個
々の写真画像の駒が、走査装置の入力レンズ系によって
投影される。
【００１７】このディジタル符号化されたデータ（即ち
ディジタル化画像）は所定のグレーコード幅（例えば８
ビット）に変換され、画像の画素を配列で表現したビッ
トマップの形でホストプロセッサ１４に供給される。ホ
ストプロセッサ１４は画像をコード化し蓄積する演算機
能を持ち、これにより各高解像ディジタル化画像ファイ
ルを蓄積する。ディジタル化された画像は例えばディジ
タル駆動のドットマトリックスプリンタあるいはレーザ
ージェットプリンタ１８など、各種の装置による再生の
ため検索されるが、その解像度は装置により異なる。
ディジタル化画像）は所定のグレーコード幅（例えば８
ビット）に変換され、画像の画素を配列で表現したビッ
トマップの形でホストプロセッサ１４に供給される。ホ
ストプロセッサ１４は画像をコード化し蓄積する演算機
能を持ち、これにより各高解像ディジタル化画像ファイ
ルを蓄積する。ディジタル化された画像は例えばディジ
タル駆動のドットマトリックスプリンタあるいはレーザ
ージェットプリンタ１８など、各種の装置による再生の
ため検索されるが、その解像度は装置により異なる。
【００１８】ディジタル画像出力装置、例えばドットマ
トリックスプリンタ１８は２値の出力能力しか有してお
らず、ハーフトーンのしきい値マスクを使用することに
より、８ビットコード（原ディジタル画像のグレーレベ
ルを規定する）を２値（例えば０＝黒、１＝白）の配列
に変換し、プリンタを駆動するための各画素を表わす信
号を作成する。本発明は、しきい値がディザを付加する
ハーフトーン配列全体にわたり代数的に分散するように
マスクを構成し、しきい値において同一に近い値のある
かたまり（クラスタ）が生じないようにし（同一値に近
いと出力画像に局所的な人工の影像が生じやすい）、さ
らにマスク配列の様々な大きさに対してしきい値を計算
し蓄積することを可能とするか、あるいは原ディジタル
画像のハーフトーン変換を実行する過程でしきい値を算
出できるようにするものである。
トリックスプリンタ１８は２値の出力能力しか有してお
らず、ハーフトーンのしきい値マスクを使用することに
より、８ビットコード（原ディジタル画像のグレーレベ
ルを規定する）を２値（例えば０＝黒、１＝白）の配列
に変換し、プリンタを駆動するための各画素を表わす信
号を作成する。本発明は、しきい値がディザを付加する
ハーフトーン配列全体にわたり代数的に分散するように
マスクを構成し、しきい値において同一に近い値のある
かたまり（クラスタ）が生じないようにし（同一値に近
いと出力画像に局所的な人工の影像が生じやすい）、さ
らにマスク配列の様々な大きさに対してしきい値を計算
し蓄積することを可能とするか、あるいは原ディジタル
画像のハーフトーン変換を実行する過程でしきい値を算
出できるようにするものである。
【００１９】図２は、本発明による１３×９のハーフト
ーン・マスクの内容を図式的に表わしたものである。こ
のマスクはＮ＝１３ × Ｍ＝９ のハーフトーン化用
のしきい値の配列からなり、これをディジタル（グレー
トーン）画像の２次元の画素の区画（セグメント）と空
間的に対応づける。本例でのマスク配列の大きさとして
は画素座標の比較的小さいもの（１３×９＝１１７）で
あり、このマスクを、走査装置の出力である高解像度の
ディジタル画像（例えば１０２４×２０４８）の互いに
隣り合うサブセット（副配列）に空間的に対応させる。
ーン・マスクの内容を図式的に表わしたものである。こ
のマスクはＮ＝１３ × Ｍ＝９ のハーフトーン化用
のしきい値の配列からなり、これをディジタル（グレー
トーン）画像の２次元の画素の区画（セグメント）と空
間的に対応づける。本例でのマスク配列の大きさとして
は画素座標の比較的小さいもの（１３×９＝１１７）で
あり、このマスクを、走査装置の出力である高解像度の
ディジタル画像（例えば１０２４×２０４８）の互いに
隣り合うサブセット（副配列）に空間的に対応させる。
【００２０】マスク配列の各座標にはそれぞれ異なるグ
レースケール／ハーフトーン変換のしきい値を割りつけ
る。これらのしきい値は、黄金分割の２次元相当にした
がって、ハーフトーンマスク配列の行および列に分配す
る。即ち、マスク配列の（Ｎ＝１３ × Ｍ＝９）の座
標位置を定める処理を進める際、配列の次の座標は、黄
金分割の２次元相当の整数倍の端数部に従うこととす
る。そして、その座標位置に順次増加（１ずつ加算）さ
せるしきい値を割り振っていく。
レースケール／ハーフトーン変換のしきい値を割りつけ
る。これらのしきい値は、黄金分割の２次元相当にした
がって、ハーフトーンマスク配列の行および列に分配す
る。即ち、マスク配列の（Ｎ＝１３ × Ｍ＝９）の座
標位置を定める処理を進める際、配列の次の座標は、黄
金分割の２次元相当の整数倍の端数部に従うこととす
る。そして、その座標位置に順次増加（１ずつ加算）さ
せるしきい値を割り振っていく。
【００２１】本実施例における黄金分割の２次元拡張的
応用の具体的内容は、後述の表１に示す計算式で表され
る。すなわち、縦と横の差分に対し、一定のしきい値ｋ
を乗算しつつ、縦と横で前記差分をそれぞれ割った場合
の余り（整数）が、当該しきい値Ｋが割り当てられる縦
と横の座標を特定する。
応用の具体的内容は、後述の表１に示す計算式で表され
る。すなわち、縦と横の差分に対し、一定のしきい値ｋ
を乗算しつつ、縦と横で前記差分をそれぞれ割った場合
の余り（整数）が、当該しきい値Ｋが割り当てられる縦
と横の座標を特定する。
【００２２】以下にさらに詳細に説明する。
【００２３】図２における１３×９のマスク配列では、
上記の端数部は、後続のマトリックスの増分ΔＮ＝４，
ΔＭ＝４と順次対応する。ここで、４はマスクの縦横の
差分である。
上記の端数部は、後続のマトリックスの増分ΔＮ＝４，
ΔＭ＝４と順次対応する。ここで、４はマスクの縦横の
差分である。
【００２４】まず、マスク配列の最上部左端をゼロ座標
（０，０）として出発し、ここにしきい値「０」を割り
当てる。次に、黄金分割の２次元に相当するもの（２次
元応用）の整数倍の端数部（整数の余り）に従って、マ
トリックス上を横断的に移動し、マスクの次の座標
（４，４）に到達し、この位置にしきい値「１」を割り
当てる。更に、黄金分割の２次元応用の整数倍の端数部
に従って、マトリックス上を続行し、次の座標（８，
８）にしきい値「２」を割り当てる。次の座標は（１
２，１２）であるが、ここでマスクの大きさに従ってモ
ジュロ変換を行ない、座標（１２，３）の位置に、ゼロ
から（Ｎ×Ｍ−１）までの間の次の連続数、この場合
「３」を割り当てる。この手順をマスクに１１７のすべ
ての数を割り当てるまで繰り返す。結局、各一連のマス
ク座標には互いに異なる（順次増加する）数が、グレー
スケールからハーフトーンへの変換のしきい値として割
り当てられる。これらのしきい値の値は、０からＫまで
の整数であり、ここでＫは、Ｍ×Ｎより１だけ小さい数
である。
（０，０）として出発し、ここにしきい値「０」を割り
当てる。次に、黄金分割の２次元に相当するもの（２次
元応用）の整数倍の端数部（整数の余り）に従って、マ
トリックス上を横断的に移動し、マスクの次の座標
（４，４）に到達し、この位置にしきい値「１」を割り
当てる。更に、黄金分割の２次元応用の整数倍の端数部
に従って、マトリックス上を続行し、次の座標（８，
８）にしきい値「２」を割り当てる。次の座標は（１
２，１２）であるが、ここでマスクの大きさに従ってモ
ジュロ変換を行ない、座標（１２，３）の位置に、ゼロ
から（Ｎ×Ｍ−１）までの間の次の連続数、この場合
「３」を割り当てる。この手順をマスクに１１７のすべ
ての数を割り当てるまで繰り返す。結局、各一連のマス
ク座標には互いに異なる（順次増加する）数が、グレー
スケールからハーフトーンへの変換のしきい値として割
り当てられる。これらのしきい値の値は、０からＫまで
の整数であり、ここでＫは、Ｍ×Ｎより１だけ小さい数
である。
【００２５】図２の１３×９のマスク配列内のしきい値
を詳細に調べてみると、本発明で使用した黄金分割の２
次元的応用によって、かたまり（クラスタ）のない、分
散化した特性が明らかになる。配列の１３列の中に、数
字的に連続したマスク値は互いの列に理想的に分散して
おり、ほぼ同じしきい値という「かたまり」は生じてい
ない。１例として、すべてのマスク値が構成される値の
組の中から端数の範囲の値、例えばマスクの値の組０−
１１７の中から値０−１２をみると、各々の値０，１，
２，．．．１１，１２はマスク配列中の異なる列にあっ
て、各値は行位置も空間的に実質上分散している。マト
リックスを調べると、他の範囲の連続する１３個の数に
ついても同様であることがわかる。
を詳細に調べてみると、本発明で使用した黄金分割の２
次元的応用によって、かたまり（クラスタ）のない、分
散化した特性が明らかになる。配列の１３列の中に、数
字的に連続したマスク値は互いの列に理想的に分散して
おり、ほぼ同じしきい値という「かたまり」は生じてい
ない。１例として、すべてのマスク値が構成される値の
組の中から端数の範囲の値、例えばマスクの値の組０−
１１７の中から値０−１２をみると、各々の値０，１，
２，．．．１１，１２はマスク配列中の異なる列にあっ
て、各値は行位置も空間的に実質上分散している。マト
リックスを調べると、他の範囲の連続する１３個の数に
ついても同様であることがわかる。
【００２６】都合のよいことに、黄金分割の２次元拡張
の利用により、一連の整数のしきい値が代数的に分散化
され、ほぼ同一のしきい値をもつ固まりはできず、マス
クにより得られるハーフトーンの画像が視覚上目障りと
なる低周波の加工影像で汚染されない。要するに、分散
化の演算子を有効に使用し、黄金分割の２次元相当の整
数倍の端数部により、一連のマスクの座標を効果的に割
り付ける。これによって、連続する各マスク値の座標
は、Ｇ１＝Ｇ２＝Ｇ３＝１、ｎ＞３に対して、Ｇｎ＝Ｇ
（ｎ−１）＋Ｇ（ｎ−３） で与えられるフィボナッチ
数列に類似の数列により定義することができる。
の利用により、一連の整数のしきい値が代数的に分散化
され、ほぼ同一のしきい値をもつ固まりはできず、マス
クにより得られるハーフトーンの画像が視覚上目障りと
なる低周波の加工影像で汚染されない。要するに、分散
化の演算子を有効に使用し、黄金分割の２次元相当の整
数倍の端数部により、一連のマスクの座標を効果的に割
り付ける。これによって、連続する各マスク値の座標
は、Ｇ１＝Ｇ２＝Ｇ３＝１、ｎ＞３に対して、Ｇｎ＝Ｇ
（ｎ−１）＋Ｇ（ｎ−３） で与えられるフィボナッチ
数列に類似の数列により定義することができる。
【００２７】先に述べたように、本発明の好ましい実施
態様において、２次元の大きさが１２７８×１８７３と
いう、相当大きな空間的解像度を持ったマスクが発見さ
れているが、これは、誤差の極めて小さい座標上の端数
要素をもつ分散化演算子の１つとして近似され（比１８
７３／１２７８は端数座標要素の近似値は小数７桁まで
等しく、誤差は３×１０の−８乗のオーダーとな
る。）、その結果人間の視覚系で観察される画像として
非常に高いグレーレベル品質を持つ出力画像を得ること
ができる。
態様において、２次元の大きさが１２７８×１８７３と
いう、相当大きな空間的解像度を持ったマスクが発見さ
れているが、これは、誤差の極めて小さい座標上の端数
要素をもつ分散化演算子の１つとして近似され（比１８
７３／１２７８は端数座標要素の近似値は小数７桁まで
等しく、誤差は３×１０の−８乗のオーダーとな
る。）、その結果人間の視覚系で観察される画像として
非常に高いグレーレベル品質を持つ出力画像を得ること
ができる。
【００２８】図２に示す１３×９のハーフトーン・マス
クの実施態様は、コンピュータのＣ言語コードを用いて
下記の表１に示すシーケンスにより求めることができ
る。
クの実施態様は、コンピュータのＣ言語コードを用いて
下記の表１に示すシーケンスにより求めることができ
る。
【００２９】
【表１】 記憶スペース節約のため実行時の計算が課題となる場合
には、必要な時に座標に対するマスク値を画素画素の関
数として求めることができる。表１で示すマスクのしき
い値を例えば本例の１３×９のマスクの場合でみると、
マスク配列の先頭行（第０行）は列の大きさの整数倍の
数であり、左列（第０列）は行の大きさの整数倍の数で
ある。マスクは、モジュロＡ×Ｂの加算表の形式をと
る。即ち、 Ｍ [ｉ] [ ｊ] ＝Ｍ [ｉ] [ ０] ＋Ｍ [０] [ ｊ] modulo Ａ×Ｂ である。したがって、単純な計算を行ない、マスクのし
きい値を退避する、より詳しくはマスクの第０行および
第０列を退避する（その数はＡ×ＢでなくＡ＋Ｂ）こと
によって、メモリをかなり節約することができる。
には、必要な時に座標に対するマスク値を画素画素の関
数として求めることができる。表１で示すマスクのしき
い値を例えば本例の１３×９のマスクの場合でみると、
マスク配列の先頭行（第０行）は列の大きさの整数倍の
数であり、左列（第０列）は行の大きさの整数倍の数で
ある。マスクは、モジュロＡ×Ｂの加算表の形式をと
る。即ち、 Ｍ [ｉ] [ ｊ] ＝Ｍ [ｉ] [ ０] ＋Ｍ [０] [ ｊ] modulo Ａ×Ｂ である。したがって、単純な計算を行ない、マスクのし
きい値を退避する、より詳しくはマスクの第０行および
第０列を退避する（その数はＡ×ＢでなくＡ＋Ｂ）こと
によって、メモリをかなり節約することができる。
【００３０】しかし、Ｍ [ｉ] [ ０] およびＭ [０] [
ｊ] もまた必要に応じ容易に計算することができる。
（実行時間の効率をあげるため、’ｆｏｒ’ループのネ
ストの計算を取り除くこともできる。）第０行および第
０列は下記の数列（モジュロＡ×Ｂ）で表わされる。
ｊ] もまた必要に応じ容易に計算することができる。
（実行時間の効率をあげるため、’ｆｏｒ’ループのネ
ストの計算を取り除くこともできる。）第０行および第
０列は下記の数列（モジュロＡ×Ｂ）で表わされる。
【００３１】 Ｍ [０] [ ｊ] ＝ｊＭ [０] [ １] Ｍ [ｉ] [ ０] ＝ｉＭ [１] [ ０] ２つの数、Ｍ [０] [ １] および Ｍ [１] [ ０] は、
Ｃ言語のルーチンではそれぞれ、コード定数 change＿
on＿move＿right およびchange＿on＿move＿down と
して下記の表２のように表わされる。これらはユークリ
ッド・アルゴリズム（ｇｃｄアルゴリズム）を用いて容
易に決定することができる。
Ｃ言語のルーチンではそれぞれ、コード定数 change＿
on＿move＿right およびchange＿on＿move＿down と
して下記の表２のように表わされる。これらはユークリ
ッド・アルゴリズム（ｇｃｄアルゴリズム）を用いて容
易に決定することができる。
【００３２】
【表２】 ここで、定数を加算し次に条件により「１を減算」する
２つの演算の部分は、次のようにしてハードウェアによ
り実現しうることに注目されたい。即ち、とりうる２つ
の右辺（最初の演算の組においては Ｍ＋col ＿delta
および Ｍ＋（col ＿delta-1 ））を計算し、第２の
ものは、それが正である場合に限り選択するようにす
る。
２つの演算の部分は、次のようにしてハードウェアによ
り実現しうることに注目されたい。即ち、とりうる２つ
の右辺（最初の演算の組においては Ｍ＋col ＿delta
および Ｍ＋（col ＿delta-1 ））を計算し、第２の
ものは、それが正である場合に限り選択するようにす
る。
【００３３】しきい値数が例えば図２の１３×９の配列
のように固定でかつ小さい数の有限のマスクを、画像の
隣り合うサブセットに複数対応させる代わりに、黄金分
割の２次元相当を直接用いることにより、実質的に「無
限」のマスクを生成することができる。本発明によれば
このような２次元の黄金分割を基本とした連続する（増
加する）値の分配方法は、次のように定義することがで
きる。
のように固定でかつ小さい数の有限のマスクを、画像の
隣り合うサブセットに複数対応させる代わりに、黄金分
割の２次元相当を直接用いることにより、実質的に「無
限」のマスクを生成することができる。本発明によれば
このような２次元の黄金分割を基本とした連続する（増
加する）値の分配方法は、次のように定義することがで
きる。
【００３４】Ｍ［ｉ］［ｊ］＝（（αｉ＋βｊ）） ここで、（（ｘ））は、ｘの端数部分、即ち（（ｘ））
＝ｘ−［ｘ］ αは、α（α＋１）2 ＝１ の唯１つの実根、β＝α
（α＋１） α＝ほぼ０．４６５６， β＝ほぼ０．６８２３ （α
はニュートンの反復法により迅速に近似される。）２次
元の組（α，β）は、ディオファンタスの解析を基に、
１次元の黄金分割γのふるまいを２次元に疑似して導か
れる。γ＝０．６１８０３３は、等式γ（γ＋１）＝１
を満たす解であるが、この無理数は有理数による近似
が非常に困難である。
＝ｘ−［ｘ］ αは、α（α＋１）2 ＝１ の唯１つの実根、β＝α
（α＋１） α＝ほぼ０．４６５６， β＝ほぼ０．６８２３ （α
はニュートンの反復法により迅速に近似される。）２次
元の組（α，β）は、ディオファンタスの解析を基に、
１次元の黄金分割γのふるまいを２次元に疑似して導か
れる。γ＝０．６１８０３３は、等式γ（γ＋１）＝１
を満たす解であるが、この無理数は有理数による近似
が非常に困難である。
【００３５】２次の無理数 γ＝ｌｉｍ（Ｆn ／
Ｆn+1 ）＝ （√５−１）／２ n →∞ ここで、Ｆn は、ｎ番目のフィボナッチ数（フィボナッ
チ数列の最初の数個は、１，１，２，３，５，８，１
３，２１，３４，５５，８９，１４４，．．．この数列
の各値は、先行する２つの数の和である。）である。３
次の無理数の組（α，β）も同様の等式を満足する。
Ｆn+1 ）＝ （√５−１）／２ n →∞ ここで、Ｆn は、ｎ番目のフィボナッチ数（フィボナッ
チ数列の最初の数個は、１，１，２，３，５，８，１
３，２１，３４，５５，８９，１４４，．．．この数列
の各値は、先行する２つの数の和である。）である。３
次の無理数の組（α，β）も同様の等式を満足する。
【００３６】数列 Ｇn は、フィボナッチ数列と類似
の数列：Ｇn+1 ＝Ｇn ＋ Ｇn-2（Ｇ1 ＝Ｇ2 ＝Ｇ3
＝１より開始）により定義できる。この数列の最初の２
５個の数は、１，１，１，２，３，４，６，９，１３，
１９，２８，４１，６０，８８，１２９，１８９，２７
７，４０６，５９５，８７２，１２７８，１８７３，２
７４５，４０２３ である。
の数列：Ｇn+1 ＝Ｇn ＋ Ｇn-2（Ｇ1 ＝Ｇ2 ＝Ｇ3
＝１より開始）により定義できる。この数列の最初の２
５個の数は、１，１，１，２，３，４，６，９，１３，
１９，２８，４１，６０，８８，１２９，１８９，２７
７，４０６，５９５，８７２，１２７８，１８７３，２
７４５，４０２３ である。
【００３７】これにより、 β＝ｌｉｍ Ｇn ／Ｇn+1 n →∞ 他の関係式としては、β2 ＝α および β-1＝α＋１
が成り立つ。
が成り立つ。
【００３８】先に記したように、本発明の好ましい実施
態様によるマスクの大きさは１２７８×１８７３であ
り、比１８７３／１２７８とα＋１の近似値は小数７位
まで等しい。（即ち誤差は約３×１０-8となり、人間の
視覚系にとって高いグレーレベル品質を有するものとし
て観察される画像を生成する。より小さい大きさのマス
クとして比が小数４位まで一致したものも利用しうる。
上記の比率についてさらに近似を向上させるには、５８
４２５×８５６２６ 以上のマスクの大きさが必要とな
る。しかし比率８５６２６／５８４２５は誤差が半分に
減少するだけであって、しかもこれら２つのパラメータ
は互いに素ではない。よってさらに大きなパラメータが
必要となる。）以上、本発明のいくつかの実施例を記述
したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、本
分野に精通する者に知られる多くの変更や修正を生じや
すいことが理解されねばならない。したがってここに記
載し説明した詳細に限定されることなく、本分野に通じ
る者にとって明らかなすべての変更や修正をも包含する
ことを意図するものである。
態様によるマスクの大きさは１２７８×１８７３であ
り、比１８７３／１２７８とα＋１の近似値は小数７位
まで等しい。（即ち誤差は約３×１０-8となり、人間の
視覚系にとって高いグレーレベル品質を有するものとし
て観察される画像を生成する。より小さい大きさのマス
クとして比が小数４位まで一致したものも利用しうる。
上記の比率についてさらに近似を向上させるには、５８
４２５×８５６２６ 以上のマスクの大きさが必要とな
る。しかし比率８５６２６／５８４２５は誤差が半分に
減少するだけであって、しかもこれら２つのパラメータ
は互いに素ではない。よってさらに大きなパラメータが
必要となる。）以上、本発明のいくつかの実施例を記述
したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、本
分野に精通する者に知られる多くの変更や修正を生じや
すいことが理解されねばならない。したがってここに記
載し説明した詳細に限定されることなく、本分野に通じ
る者にとって明らかなすべての変更や修正をも包含する
ことを意図するものである。
【００３９】
【発明の効果】本発明によって、従来複雑であったハー
フトーンマスクのしきい値生成及びデータ値の蓄積が著
しく簡単化される。ディザを施すハーフトーンマスク配
列全体にしきい値を分散化し、ほぼ同じ値のしきい値を
持つかたまり（クラスタ）をなくすことができ、種々の
大きさのマスク配列に対ししきい値を計算し蓄積するこ
と、あるいはまた原ディジタル画像をハーフトーンに変
換する処理を実行する過程で算出することができる。
フトーンマスクのしきい値生成及びデータ値の蓄積が著
しく簡単化される。ディザを施すハーフトーンマスク配
列全体にしきい値を分散化し、ほぼ同じ値のしきい値を
持つかたまり（クラスタ）をなくすことができ、種々の
大きさのマスク配列に対ししきい値を計算し蓄積するこ
と、あるいはまた原ディジタル画像をハーフトーンに変
換する処理を実行する過程で算出することができる。
【００４０】本発明の利点は、大きさの異なるマスクに
対して適用することができること、またこれらのマスク
をファイルあるいはメモリに蓄積する必要がないことで
ある。マスクは非常に簡単なプログラム（あるいはハー
ドウェアによる場合は、小数のレジスタ、加算器、定
数、ゲートからなるもの）により実現可能な簡単な規則
によって計算でき、このためマスクの個々の値はそれら
を用いる際に計算すればよい。実際に描かれた画像は、
外観上、垂直・水平あるいは４５度角の加工影像のな
い、高品質のものであった。
対して適用することができること、またこれらのマスク
をファイルあるいはメモリに蓄積する必要がないことで
ある。マスクは非常に簡単なプログラム（あるいはハー
ドウェアによる場合は、小数のレジスタ、加算器、定
数、ゲートからなるもの）により実現可能な簡単な規則
によって計算でき、このためマスクの個々の値はそれら
を用いる際に計算すればよい。実際に描かれた画像は、
外観上、垂直・水平あるいは４５度角の加工影像のな
い、高品質のものであった。
【図１】ディジタル化装置を示す概略図である。
【図２】２次元の黄金分割の応用によって得られる１３
×９のハーフトーン・マスクの内容を示す図である。
×９のハーフトーン・マスクの内容を示す図である。
１２ 高解像度フィルム走査装置 １８ プリンタ
Claims (20)
- 【請求項１】 ディジタル画像の画素の個々のグレース
ケール値を２値に変換するためのディジタル画像用ハー
フトーンマスクを生成する方法であって、 （ａ）当該ディジタル画像の少なくとも１部分の画素に
関連して、マスク値をもつマスク座標をＮ×Ｍの配列に
より定義し、 （ｂ）黄金分割の２次元応用に基づいて定まる順序で、
当該マスク座標の処理を順次進める過程で、数字的に連
続する、グレースケールからハーフトーンへの変換用し
きい値が出現するように、当該マスクの個々の座標にし
きい値を割り当てることを特徴とする方法。 - 【請求項２】 請求項１記載の方法であって、 ステップ（ｂ）は、当該マスクの個々の座標に対応する
グレースケールからハーフトーンへの変換用しきい値
を、任意の順序により計算するステップからなることを
特徴とする方法。 - 【請求項３】 請求項１記載の方法であって、 ステップ（ｂ）は、黄金分割の２次元応用の整数倍の端
数部分に基づいて定まる順序で、当該マスク座標の処理
を順次進め、当該マスクの個々の座標に対し、数字的に
連続した、グレースケールからハーフトーンへの変換用
しきい値を割り当てるステップからなることを特徴とす
る方法。 - 【請求項４】 請求項１記載の方法であって、 ステップ（ｂ）は、黄金分割の２次元応用に基づいて定
まる順序で当該マスク座標の処理を順次進め、グレース
ケールからハーフトーンへの変換用しきい値として、順
次増加する値が出現するように、当該マスクの個々の座
標にしきい値を割り当てることを特徴とする方法。 - 【請求項５】 請求項１記載の方法であって、 黄金分割の２次元応用の整数倍の端数部分に基づいて定
まる順序で、当該マスク値座標の処理を順次進める過程
で、当該マスクの各座標に対応するグレースケールから
ハーフトーンへの変換用しきい値として、０からＫ（Ｋ
はＭ×Ｎより１小さい数）の連続する整数を割りつける
ステップからなることを特徴とする方法。 - 【請求項６】 グレースケールのディジタル画像をハー
フトーンのディジタル画像に変換する方法であって、 （ａ） 当該ディジタル画像の少なくとも１部分に関す
る画素に対して、マスク座標のＮ×Ｍの配列を持つグレ
ースケールからハーフトーンへの変換用のマスクを作成
し、黄金分割の２次元応用に基づいて定まる順序で、当
該マスク座標の処理を順次進める過程で、数字的に連続
したグレースケールからハーフトーンへの変換用しきい
値が出現するように、当該マスクの個々の座標にしきい
値を割り当て、 （ｂ） ステップ（ａ）で作成されたグレースケールか
らハーフトーンへの変換用マスクを当該グレースケール
のディジタル画像に適用し、当該マスクのしきい値と、
当該マスクが対応するディジタル画像の各座標上の画素
のグレースケール値と、の間であらかじめ定めた関係に
基づいて、当該ディジタル画像の各画素のグレースケー
ル値をハーフトーン値に適正に変換するステップからな
ることを特徴とする方法。 - 【請求項７】 請求項６記載の方法であって、 ステップ（ａ）は、当該マスクの各座標に対応するグレ
ースケールからハーフトーンへの変換用のしきい値の計
算を任意の順序により行なうステップからなることを特
徴とする方法。 - 【請求項８】 請求項５記載の方法であって、 ステップ（ａ）は、当該マスクの各座標に対応するグレ
ースケールからハーフトーンへの変換用のしきい値を計
算するステップからなり、 ステップ（ｂ）は、計算で得たグレースケールからハー
フトーンへの変換値を当該グレースケールのディジタル
画像の選択された画素に適用し、当該マスクのしきい値
と、当該マスクが対応するディジタル画像の各座標上の
画素のグレースケール値と、の間であらかじめ定めた関
係に基づいて、当該ディジタル画像の各画素のグレース
ケール値をハーフトーン値に適正に変換するステップか
らなることを特徴とする方法。 - 【請求項９】 請求項８記載の方法であって、 ステップ（ａ）及び（ｂ）は、当該ディジタル画像の各
画素について、当該ディジタル画像の画素が処理される
順序で実行することを特徴とする方法。 - 【請求項１０】 請求項６記載の方法であって、 ステップ（ａ）は、各マスク座標に対応して、グレース
ケールからハーフトーンへの変換のしきい値を作成する
ステップからなり、黄金分割の２次元応用の整数倍の端
数部分に基づいて定まる順序で、当該マスク座標の処理
を順次進める過程で、数字的に連続したグレースケール
からハーフトーンへの変換用しきい値が出現するよう
に、当該マスクの各座標に対応したしきい値を生成する
ステップからなることを特徴とする方法。 - 【請求項１１】 請求項６記載の方法であって、 ステップ（ａ）は、各マスク座標に対応してグレースケ
ールからハーフトーンへの変換のしきい値を生成し、黄
金分割の２次元応用の整数倍の端数部分に基づいて定ま
る順序で、当該マスク座標の処理を順次進める過程で、
当該マスク座標の各座標に対応するしきい値が０からＫ
（ＫはＭ×Ｎより１小さい数）の連続する整数となるよ
うな変換マスクを生成するステップからなることを特徴
とする方法。 - 【請求項１２】 グレースケールのディジタル画像を処
理する方法であって、 （ａ） 当該ディジタル画像の各画素に対して、当該グ
レースケール値と、グレースケールからハーフトーンへ
の変換機構のしきい値と、の間であらかじめ定めた関係
に基づいて、当該ディジタル画像のグレースケール値を
ハーフトーン値に変換し、当該機構は配列の各座標をデ
ィジタル画像の少なくとも１部分に関する画素に対して
空間的に対応づけられているＮ×Ｍのマスク値の配列に
よって表わすことができ、各マスク値はそれぞれ異なる
値を有するグレースケールからハーフトーンへの変換用
のしきい値であって、黄金分割の２次元応用に基づいて
定まる順序で当該マスク座標の処理を順次進める過程
で、数字的に連続したグレースケールからハーフトーン
への変換用しきい値が出現するものであり、 （ｂ） ステップ（ａ）で作成されるグレースケールか
らハーフトーンへの変換用マスクを当該グレースケール
のディジタル画像に適用し、当該マスクのしきい値と、
当該マスクが対応するディジタル画像の各座標上の画素
のグレースケール値と、の間であらかじめ定めた関係に
基づいて、当該ディジタル画像の各画素のグレースケー
ル値をハーフトーン値に適正に変換するステップからな
ることを特徴とする方法。 - 【請求項１３】 請求項１２記載の方法であって、 グレースケールからハーフトーンへの変換用マスクの各
座標におけるしきい値は、黄金分割の２次元応用の整数
倍の端数部分に基づいて定まる順序で当該マスク座標の
処理を順次進める過程で順次増加することを特徴とする
方法。 - 【請求項１４】 請求項１２記載の方法であって、 黄金分割の２次元応用の整数倍の端数部分に基づいて定
まる順序で当該マスク座標の処理を順次進める過程で、
グレースケールからハーフトーンへの変換用のマスクの
各座標におけるしきい値は整数群内で連続する整数であ
って、その整数群の範囲は当該Ｍ×Ｎの配列のマスク座
標の数に対応することを特徴とする方法。 - 【請求項１５】 請求項１４記載の方法であって、 黄金分割の２次元応用の整数倍の端数部分に基づいて定
まる順序で当該マスク座標の処理を順次進める過程で、
各マスク座標に対応するグレースケールからハーフトー
ンへの変換のしきい値は０からＫ（ＫはＭ×Ｎより１小
さい数）の連続する整数とすることを特徴とする方法。 - 【請求項１６】 請求項１２記載の方法であって、 ステップ（ａ）は、当該マスクの各座標に対応するグレ
ースケールからハーフトーンへの変換のしきい値の計算
を任意の順序により行なうステップからなることを特徴
とする方法。 - 【請求項１７】 ディジタル画像処理システムに用いる
グレースケールからハーフトーンへの変換用マスクであ
って、 ディジタル画像の各画素に対して、当該グレースケール
値と、グレースケールからハーフトーンへのしきい値
と、の間であらかじめ定めた関係に基づいてグレースケ
ール値をハーフトーン値に変換し、該しきい値はマスク
値のＮ×Ｍの配列からなり、配列の座標は当該ディジタ
ル画像の少なくとも１部分に関する画素に空間的に対応
づけるものであり、各マスク値はそれぞれ異なる値を有
するグレースケールからハーフトーンへの変換用のしき
い値であって、黄金分割の２次元応用に基づいて定まる
順序で当該マスク座標の処理を順次進める過程で、数字
的に連続した値が出現するようなしきい値であることを
特徴とするマスク。 - 【請求項１８】 請求項１７記載のマスクであって、 グレースケールからハーフトーンへの変換のしきい値
は、黄金分割の２次元応用の整数倍の端数部分に基づい
て定まる順序で当該マスク値座標の処理を順次進める過
程で、連続的に増加する数であることを特徴とするマス
ク。 - 【請求項１９】 請求項１７記載のマスクであって、 黄金分割の２次元応用の整数倍の端数部分に基づいて定
まる順序で当該マスク値座標の処理を順次進める過程
で、グレースケールからハーフトーンへの変換用のマス
クの各座標におけるしきい値は整数群内で連続する整数
であって、その整数群の範囲は当該Ｍ×Ｎの配列のマス
ク座標の数に対応することを特徴とするマスク。 - 【請求項２０】 請求項１９記載のマスクであって、 黄金分割の２次元応用の整数倍の端数部分に基づいて定
まる順序で当該マスク値座標の処理を順次進める過程
で、各マスク座標に対応するグレースケールからハーフ
トーンへの変換のしきい値は０からＫ（ＫはＭ×Ｎより
１小さい数）の連続する整数とすることを特徴とするマ
スク。
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|---|---|---|---|
| US852459 | 1992-03-16 | ||
| US07/852,459 US5555103A (en) | 1992-03-16 | 1992-03-16 | Half-tone conversion mask for digital images |
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|---|---|
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ID=25313387
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP5055731A Pending JPH0622123A (ja) | 1992-03-16 | 1993-03-16 | ディジタル画像用ハーフトーンマスク及びその作成方法 |
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| JP (1) | JPH0622123A (ja) |
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