JPH0644800B2 - 画像処理装置 - Google Patents
画像処理装置Info
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- JPH0644800B2 JPH0644800B2 JP62122611A JP12261187A JPH0644800B2 JP H0644800 B2 JPH0644800 B2 JP H0644800B2 JP 62122611 A JP62122611 A JP 62122611A JP 12261187 A JP12261187 A JP 12261187A JP H0644800 B2 JPH0644800 B2 JP H0644800B2
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Description
【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、画像をデジタル信号で処理する画像処理装置
に関するものである。
に関するものである。
［従来の技術］ 一般にＣＣＤセンサ等により画像をサンプリングし、デ
ジタル化したデータをレーザビームプリンタ等のデジタ
ルプリンタから出力して画像を再現する、いわゆるデジ
タル複写装置は、デジタル機器の発展により従来のアナ
ログ複写装置に代わり広く普及しつつある。
ジタル化したデータをレーザビームプリンタ等のデジタ
ルプリンタから出力して画像を再現する、いわゆるデジ
タル複写装置は、デジタル機器の発展により従来のアナ
ログ複写装置に代わり広く普及しつつある。
このデジタル複写装置は、中間調を再現するため、デイ
ザ法や濃度パターン法により階調再現を行う方式が一般
にとられている。しかしながら、かかる方法においては
以下のような問題点があつた。
ザ法や濃度パターン法により階調再現を行う方式が一般
にとられている。しかしながら、かかる方法においては
以下のような問題点があつた。
（１）原稿が印刷等の網点画像の場合、複写された画像
に原稿にはない周期的な縞模様が出る。
に原稿にはない周期的な縞模様が出る。
（２）原稿に線画・文字等が入つている場合には、デイ
ザ処理によりエツジが切れ切れになり画質が低下する。
ザ処理によりエツジが切れ切れになり画質が低下する。
（１）の現象はモアレ現象と呼ばれ、その発生原因とし
ては、 (A)網点原稿と入力サンプリングによるビート (B)網点原稿とデイザ閾値マトリクスとのビートが考え
られる。
ては、 (A)網点原稿と入力サンプリングによるビート (B)網点原稿とデイザ閾値マトリクスとのビートが考え
られる。
特に（Ｂ）の現象は、一般にデイザの閾値がドツト集中
型で配列される時、出力画像も疑似的な網点構造をして
おり、これが入力網点原稿との間にビートを生じ、モア
レ現象を生じさせるものである。
型で配列される時、出力画像も疑似的な網点構造をして
おり、これが入力網点原稿との間にビートを生じ、モア
レ現象を生じさせるものである。
これに対し、他の２値化手法として誤差拡散法がある。
この方法は、原稿の画像濃度と出力画像濃度の画素毎の
濃度差を演算し、この演算結果である誤差分を周辺画素
に特定の重みづけを施した後に分散させていく方法であ
る。これについては、文献R.W.Floyd L.Steinberg“An
adaptive alogorithm for spatial grey scale" SID.
17.pp.75 〜77（1976）で発表がなされている。この方
法は、周期性が無いので、網点画像に対しモアレが発生
しない。しかし、出力画像に独特の縞パターンが生じた
り、画像のハイライト部、ダーク部での粒状性ノイズが
目立つなどの欠点があつた。
この方法は、原稿の画像濃度と出力画像濃度の画素毎の
濃度差を演算し、この演算結果である誤差分を周辺画素
に特定の重みづけを施した後に分散させていく方法であ
る。これについては、文献R.W.Floyd L.Steinberg“An
adaptive alogorithm for spatial grey scale" SID.
17.pp.75 〜77（1976）で発表がなされている。この方
法は、周期性が無いので、網点画像に対しモアレが発生
しない。しかし、出力画像に独特の縞パターンが生じた
り、画像のハイライト部、ダーク部での粒状性ノイズが
目立つなどの欠点があつた。
［発明が解決しようとする問題点］ 本発明は、上述従来例の欠点を除去することにより、入
力画像の種類に関係なく、高品位に且つ精細に画像を再
現する画像処理装置を提供する。
力画像の種類に関係なく、高品位に且つ精細に画像を再
現する画像処理装置を提供する。
［問題点を解決するための手段］ この問題点を解決するための一手段として、本発明の画
像処理装置は、画像をデジタル信号で処理する画像処理
装置であつて、第１のマトリクスサイズで、誤差拡散法
による画像の２値化をする第１の２値化手段と、該第１
の２値化手段より小さいマトリクスサイズで、誤差拡散
法による画像の２値化をする第２の２値化手段と、画像
の種類を識別する識別手段と、該識別手段の識別結果に
基づいて、前記第１の２値化手段と前記第２の２値化手
段とを選択する選択手段とを備える。
像処理装置は、画像をデジタル信号で処理する画像処理
装置であつて、第１のマトリクスサイズで、誤差拡散法
による画像の２値化をする第１の２値化手段と、該第１
の２値化手段より小さいマトリクスサイズで、誤差拡散
法による画像の２値化をする第２の２値化手段と、画像
の種類を識別する識別手段と、該識別手段の識別結果に
基づいて、前記第１の２値化手段と前記第２の２値化手
段とを選択する選択手段とを備える。
［作用］ かかる構造において、識別手段が識別した画像の種類の
識別結果に基づいて、選択手段はマトリクスサイズの異
なる誤差拡散法による第１の２値化手段と第２の２値化
手段とを選択して、画像の処理する。
識別結果に基づいて、選択手段はマトリクスサイズの異
なる誤差拡散法による第１の２値化手段と第２の２値化
手段とを選択して、画像の処理する。
［実施例］ 以下本発明の実施例を添付図面に従つて説明する。
第１図は本実施例の画像処理装置のブロツク構成図であ
る。ＣＣＤ等の光電変換素子及びこれを走査する駆動系
をもつ入力センサ部１０で読み取られた画像データは、
遂次Ａ／Ｄ変換器１１に送られる。ここでは、例えば各
画素のデータを８ビツトのデジタルデータに変換する。
これにより２５６レベルの階調数をもつデータに量子化
されたことになる。次に補正回路１２において、センサ
の感度ムラや照明光源による照度ムラを補正するための
シエーデイング補正等の補正をデジタル演算処理で行
う。次にこの補正処理済の信号は、識別回路１３、及び
２種類の２直化回路１４，１５に供給される。
る。ＣＣＤ等の光電変換素子及びこれを走査する駆動系
をもつ入力センサ部１０で読み取られた画像データは、
遂次Ａ／Ｄ変換器１１に送られる。ここでは、例えば各
画素のデータを８ビツトのデジタルデータに変換する。
これにより２５６レベルの階調数をもつデータに量子化
されたことになる。次に補正回路１２において、センサ
の感度ムラや照明光源による照度ムラを補正するための
シエーデイング補正等の補正をデジタル演算処理で行
う。次にこの補正処理済の信号は、識別回路１３、及び
２種類の２直化回路１４，１５に供給される。
識別回路１３では、画像信号をもとに入力画像の種類を
識別する識別信号を出力し、この信号に従つてスイツチ
１６を切り換える、 第１の２値回路１４は、比較的大きいサイズのマトリク
スを持つ誤差拡散法による２値化回路である。一方、第
２の２値化回路１５は、比較的小さいサイズのマトリク
スを持つ誤差拡散法による２値化回路である。
識別する識別信号を出力し、この信号に従つてスイツチ
１６を切り換える、 第１の２値回路１４は、比較的大きいサイズのマトリク
スを持つ誤差拡散法による２値化回路である。一方、第
２の２値化回路１５は、比較的小さいサイズのマトリク
スを持つ誤差拡散法による２値化回路である。
＜識別手段例１＞ 誤差拡散法は、誤差を分散させるマトリクスのサイズに
より次のような性質を持つ。
より次のような性質を持つ。
大きいマトリクスサイズ …中間調部の縞パターンは比較的細かく目立ちにくい
が、文字の縁の右側、下側が白く抜ける傾向がある。
が、文字の縁の右側、下側が白く抜ける傾向がある。
小さいマトリクスサイズ …中間調部の縞パターンは比較的長く続き、目立ちやす
いが文字の縁の白抜けがない。
いが文字の縁の白抜けがない。
識別回路１３の出力により、第１の２値化出力、また第
２の２値化出力を選択するようにスイツチ１６を切り換
える。
２の２値化出力を選択するようにスイツチ１６を切り換
える。
次に２値化信号は、２値化プリンタ１７でドツトのＯＮ
／ＯＦＦ信号になり、ここで画像形成がなされる。
／ＯＦＦ信号になり、ここで画像形成がなされる。
第２図は、文字・網点（エツジ部）と写真・背景（非エ
ツジ部）とを識別する識別回路１３の一例のブロツク構
成図である。
ツジ部）とを識別する識別回路１３の一例のブロツク構
成図である。
補正回路１２で補正後の画像データ１００は、セレクタ
２０により選択されたラインバツフア２１ａ〜２１ｄに
送られる。ラインバツファ２１ａ〜２１ｄのうち１つが
書き込み中で、残りの３つは読み出し中である。画像デ
ータ１００は、第１のラインバツファ２１ａに書き込み
終わると、次のデータは第２のラインバツフア２１ｂに
書き込まれる。次に、第３，第４のラインバツフア２１
ｃ，２１ｄに書き込まれ、第４のラインバツフア２１ｄ
への書き込みが終了すると、また第１のラインバツフア
２１ａに戻つてデータの書き込みを行う。
２０により選択されたラインバツフア２１ａ〜２１ｄに
送られる。ラインバツファ２１ａ〜２１ｄのうち１つが
書き込み中で、残りの３つは読み出し中である。画像デ
ータ１００は、第１のラインバツファ２１ａに書き込み
終わると、次のデータは第２のラインバツフア２１ｂに
書き込まれる。次に、第３，第４のラインバツフア２１
ｃ，２１ｄに書き込まれ、第４のラインバツフア２１ｄ
への書き込みが終了すると、また第１のラインバツフア
２１ａに戻つてデータの書き込みを行う。
これにより、現在書き込み中の画像のラインデータより
以前の３つの連続するラインのデータが記録されてお
り、これがセレクタ２２により選択されて演算器２３に
送られ、第４図（ａ）に示したような係数をもつラプラ
シアン演算を行う。この演算器２２の実施例のブロツク
構成図を第３図に示す。第３図の３０ａ〜３０ｅは画素
データの位置を示す。中心画素３０ａの画素データは、
乗算器３１により定数倍され、減算器３３に入る。
以前の３つの連続するラインのデータが記録されてお
り、これがセレクタ２２により選択されて演算器２３に
送られ、第４図（ａ）に示したような係数をもつラプラ
シアン演算を行う。この演算器２２の実施例のブロツク
構成図を第３図に示す。第３図の３０ａ〜３０ｅは画素
データの位置を示す。中心画素３０ａの画素データは、
乗算器３１により定数倍され、減算器３３に入る。
一方、周辺画素３０ａ，３０ｂ，３０ｄ，３０ｅは加算
器３２に入り、全画素の総和が演算される。次にこの出
力は減算器３３に入り、先の乗算器３１との差がとられ
る。この結果の出力１０５は、第２図のセレクタ２４に
より選ばれたラインバツフア２５ａ〜２５ｄに記録され
る。ラインバツフア２５ａ〜２５ｄにある連続する３ラ
インの出力結果１０５はセレクタ２６により、順次演算
器２７に送られる。
器３２に入り、全画素の総和が演算される。次にこの出
力は減算器３３に入り、先の乗算器３１との差がとられ
る。この結果の出力１０５は、第２図のセレクタ２４に
より選ばれたラインバツフア２５ａ〜２５ｄに記録され
る。ラインバツフア２５ａ〜２５ｄにある連続する３ラ
インの出力結果１０５はセレクタ２６により、順次演算
器２７に送られる。
演算器２７では、出力１０５の３×３画素ブロツク内で
の総和が演算される。この実施例のブロツク構成図を第
５図（ａ）に示す。画素の位置を示す５０ａ〜５０ｉは
ラインバツフア２５ａ〜２５ｄより送られてきたデータ
であり、これらのデータは加算器５４により総和Ｓが演
算される。次に比較器２８において、特定のしきい値Ｔ
１と比較し、判定結果１０１を得る。
の総和が演算される。この実施例のブロツク構成図を第
５図（ａ）に示す。画素の位置を示す５０ａ〜５０ｉは
ラインバツフア２５ａ〜２５ｄより送られてきたデータ
であり、これらのデータは加算器５４により総和Ｓが演
算される。次に比較器２８において、特定のしきい値Ｔ
１と比較し、判定結果１０１を得る。
この判定結果は、 総和Ｓがしきい値Ｔ１より大きい時は、“０” …文字・網点領域（エツジ部） 総和Ｓがしきい値Ｔ１より小さい時は、“１” …写真・背景領域（非エツジ部） に対応する。
この出力結果１０１をスイツチ１６に送り、出力結果１
０１が“１”の時は、 第１の２値化データを選択する。
０１が“１”の時は、 第１の２値化データを選択する。
出力結果１０１が“０”の時は、 第２の２値化データを選択する。
というように２値化データを切り換える。
本実施例のラプラシアンフイルタの係数は、第４図
（ａ）に示したものであるが、他に、第４図（ｂ），
（ｃ）のような係数を実現する回路構成をとつても同様
な結果が得られる。
（ａ）に示したものであるが、他に、第４図（ｂ），
（ｃ）のような係数を実現する回路構成をとつても同様
な結果が得られる。
また識別回路１３は、第５図（ｂ）に示すような、中心
画素と周辺濃度の差分の絶対値の大きさをしきい値と比
較することにより、判定結果を得る構成とすることも可
能である。中心画素５０ｅ及びその周辺画素５０ａ，５
０ｂ，５０ｃ，５０ｄ，５０ｆ，５０ｇ，５０ｇ，５０
ｈ，５０ｉは、平均値演算器５１により、これら９画素
の平均値が得られる。この結果は、差分演算器５２で中
心画素５０ｅとの差分の絶対値Ｄ１がとられる。次に比
較器５３で特定しきい値Ｔ２と比較され、判定結果１０
１が出力される。
画素と周辺濃度の差分の絶対値の大きさをしきい値と比
較することにより、判定結果を得る構成とすることも可
能である。中心画素５０ｅ及びその周辺画素５０ａ，５
０ｂ，５０ｃ，５０ｄ，５０ｆ，５０ｇ，５０ｇ，５０
ｈ，５０ｉは、平均値演算器５１により、これら９画素
の平均値が得られる。この結果は、差分演算器５２で中
心画素５０ｅとの差分の絶対値Ｄ１がとられる。次に比
較器５３で特定しきい値Ｔ２と比較され、判定結果１０
１が出力される。
この判定結果は、 差分Ｄ１がしきい値Ｔ２より大きい時は、 “０”…文字・網点領域（エツジ部） 差分Ｄ１がしきい値Ｔ２より小さい時は、 “１”…写真・背景領域（非エツジ部） に対応する。
他の方法として、特定の大きさｍ×ｎ内の画素ブロツク
内の画像データの最大値と最小値の差Ｄ２をとり、これ
と特定のしきい値Ｔ３とを比較し、判定結果１０１を出
力する方法も考えられる。
内の画像データの最大値と最小値の差Ｄ２をとり、これ
と特定のしきい値Ｔ３とを比較し、判定結果１０１を出
力する方法も考えられる。
この判定結果は、 差分Ｄ２がしきい値Ｔ３より大きい時は、 “０”…文字・網点領域（エツジ部） 差分Ｄ２がしきい値Ｔ３より小さい時は、 “１”…写真・背景領域（非エツジ部） に対応する。
本識別法によれば、文字・線画・写真・網点画像等を含
む原稿に対して、 写真・背景（非エツジ部） …大きいマトリクスによる誤差拡散法による２値化出力 文字・線画・網点領域（エツジ部） …小さいマトリクスによる誤差拡散法による２値化出力 のように画像領域に応じて２値化信号を切り換えること
により、高品位に再現画像を得ることが可能となつた。
む原稿に対して、 写真・背景（非エツジ部） …大きいマトリクスによる誤差拡散法による２値化出力 文字・線画・網点領域（エツジ部） …小さいマトリクスによる誤差拡散法による２値化出力 のように画像領域に応じて２値化信号を切り換えること
により、高品位に再現画像を得ることが可能となつた。
＜識別手段例２＞ 誤差拡散法は誤差を分散させるマトリクスのサイズによ
り次のような性質をもつ。
り次のような性質をもつ。
大きいマトリクスサイズ …ハイライト部、シヤドウ部でドツトが比較的そろい、
ノイズが目立ちにくいが、文字の縁の右側・下側が白く
抜ける傾向がある。
ノイズが目立ちにくいが、文字の縁の右側・下側が白く
抜ける傾向がある。
小さいマクトリサイズ …ハイライト部、シヤドウ部のドツトがランダムでノイ
ズが目立ちやすいが、文字の縁の白抜けがない。
ズが目立ちやすいが、文字の縁の白抜けがない。
第１１図は、ハイライト部及びシヤドウ部と中間濃度部
とを識別する識別回路１３の一例のブロツク構成図であ
る。補正後の画像データ１００は、セクタ１２０により
選択されたラインバツフアメモリ１２１ａ〜１２１ｄに
送られる。このラインバツフアメモリ１２１ａ〜１２１
ｄのうち１つが書き込み中で残りの３つは読み出し中で
ある。画像データ１００は、第１のラインバツフア１２
１ａに書き込み終わると、次データは第２のラインバツ
フア１２１ｂに書き込まれる。順次、第３，第４のライ
ンバツフア１２１ｃ，１２１ｄに書き込まれ、第４のラ
インバツフア１２１ｄへの書き込みが終了すると、また
第１のラインバツフア１２１ａに戻つてデータの書き込
みを行う。
とを識別する識別回路１３の一例のブロツク構成図であ
る。補正後の画像データ１００は、セクタ１２０により
選択されたラインバツフアメモリ１２１ａ〜１２１ｄに
送られる。このラインバツフアメモリ１２１ａ〜１２１
ｄのうち１つが書き込み中で残りの３つは読み出し中で
ある。画像データ１００は、第１のラインバツフア１２
１ａに書き込み終わると、次データは第２のラインバツ
フア１２１ｂに書き込まれる。順次、第３，第４のライ
ンバツフア１２１ｃ，１２１ｄに書き込まれ、第４のラ
インバツフア１２１ｄへの書き込みが終了すると、また
第１のラインバツフア１２１ａに戻つてデータの書き込
みを行う。
これにより、ラインバツフア１２１ａ〜１２１ｄには、
現在書き込み中の画像ラインデータより以前の３つの連
続するラインのデータが記録されており、これをセレク
タ１２２により選択し、データの読み出しをする。この
ラインデータは、最大値検出回路１２３、最小値検出回
路１２４に送られる。ここで検出された最大値，最小値
は、比較器１２５，１２６でそれぞれのしきい値Ｔ５，
Ｔ６と比較される。最大値がＴ５以上又は最小値がＴ６
以下の時判定結果は“１”となる。この２つの出力はＯ
Ｒ回路１２７で論理和をとり、識別結果１０１を得る。
以上をまとめると、 最大値≦T5の時は、 出力“１”（ハイライト部） 最小値≧T6の時は、 出力“１”（シヤドウ部） 上記以外の時は、 出力“０”（中間濃度部） となる。
現在書き込み中の画像ラインデータより以前の３つの連
続するラインのデータが記録されており、これをセレク
タ１２２により選択し、データの読み出しをする。この
ラインデータは、最大値検出回路１２３、最小値検出回
路１２４に送られる。ここで検出された最大値，最小値
は、比較器１２５，１２６でそれぞれのしきい値Ｔ５，
Ｔ６と比較される。最大値がＴ５以上又は最小値がＴ６
以下の時判定結果は“１”となる。この２つの出力はＯ
Ｒ回路１２７で論理和をとり、識別結果１０１を得る。
以上をまとめると、 最大値≦T5の時は、 出力“１”（ハイライト部） 最小値≧T6の時は、 出力“１”（シヤドウ部） 上記以外の時は、 出力“０”（中間濃度部） となる。
第１２図は最大値検出回路１２３、最小値検出回路１２
４の実施例のブロツク構成図である。セレクタ２２で選
ばれたラインの画像データ１０２ａ，１０３ａ，１０４
ａは、ラツチ１０３ａ〜１３０ｃ，１３１ａ〜１３１
ｃ，１３２ａ〜１３２ｃで１画素ずつ遅延される。
４の実施例のブロツク構成図である。セレクタ２２で選
ばれたラインの画像データ１０２ａ，１０３ａ，１０４
ａは、ラツチ１０３ａ〜１３０ｃ，１３１ａ〜１３１
ｃ，１３２ａ〜１３２ｃで１画素ずつ遅延される。
比較選択器１３３ａでは、ラツチ１３１ａ，１３２ａの
データを比較するが、これはある画素とその１つ先の画
素のデータ比較をすることになる。同様に比較器１３４
ａでは、１３３ａの出力結果と２つ先の画素のデータを
比較することになる。従つて、１３４ａの出力は、１ラ
インの連続する３画素の最大値、または最小値になる。
第１３図に、最大値検出器１２３における比較選択器の
構成例を示す。入力ＸとＹは、比較器４０及びラツチ１
４１，１４２にそれぞれ入力されている。
データを比較するが、これはある画素とその１つ先の画
素のデータ比較をすることになる。同様に比較器１３４
ａでは、１３３ａの出力結果と２つ先の画素のデータを
比較することになる。従つて、１３４ａの出力は、１ラ
インの連続する３画素の最大値、または最小値になる。
第１３図に、最大値検出器１２３における比較選択器の
構成例を示す。入力ＸとＹは、比較器４０及びラツチ１
４１，１４２にそれぞれ入力されている。
ここで、比較器１４０ではＸ＞Ｙの時出力が“１”とな
るように設定されているとすると、データがＸ＞Ｙの時
は、比較器４０の出力の出力は“１”となり、この信号
は反転器１４３を通して、ラツチ１４１のイネーブル端
子に入る。ラツチ１４１，１４２のイネーブル入力が負
論理とすると、出力１４５はＸの値となる。逆にＸ＜Ｙ
の時は、出力１４５がＹの値となる。これによりＸ，Ｙ
の最大値が１４５に出力されることになる。
るように設定されているとすると、データがＸ＞Ｙの時
は、比較器４０の出力の出力は“１”となり、この信号
は反転器１４３を通して、ラツチ１４１のイネーブル端
子に入る。ラツチ１４１，１４２のイネーブル入力が負
論理とすると、出力１４５はＸの値となる。逆にＸ＜Ｙ
の時は、出力１４５がＹの値となる。これによりＸ，Ｙ
の最大値が１４５に出力されることになる。
一方、最小値検出器１２４は、反転器１４３をラツチ１
４２側に入れた構成をとる変更により、同じ構成で実現
できる。
４２側に入れた構成をとる変更により、同じ構成で実現
できる。
次に比較選択器１３５は、１ライン目と２ライン目との
最大値または最小値の検出をし、比較選択器１３６は、
この結果と３ライン目との最大値または最小値の検出を
行う。
最大値または最小値の検出をし、比較選択器１３６は、
この結果と３ライン目との最大値または最小値の検出を
行う。
以上の結果、比較選択器１３６の出力は、３×３画素ブ
ロツクの中の最大値または最小値となる。
ロツクの中の最大値または最小値となる。
識別回路の他の例を第１４図に示す。１５０ａ〜１５０
ｉは画素位置を示すもので、各画素のデータは平均値演
算器１５１に入り、３×３ブロツクの平均値が演算され
る。この結果Ｍは、比較器１５２で、しきい値Ｔ７とＴ
８と比較される（ここでＴ７＞Ｔ８とする）。
ｉは画素位置を示すもので、各画素のデータは平均値演
算器１５１に入り、３×３ブロツクの平均値が演算され
る。この結果Ｍは、比較器１５２で、しきい値Ｔ７とＴ
８と比較される（ここでＴ７＞Ｔ８とする）。
平均データＭがＭ＞Ｔ７の時はシヤドウ部、 ＭがＭ＜Ｔ８の時はハイライト部、 Ｔ８≦Ｍ≦Ｔ７の時は中間濃度部 と定義すると、 Ｍ＞Ｔ７またはＭ＜Ｔ８の時は、出力“１” Ｔ８≦Ｍ≦Ｔ７の時は、出力“０” のような識別結果が得られることになる。
また、簡略化のためハイライト部のみ、第１の２値化手
段で処理することによつても同等の効果が得られる。
段で処理することによつても同等の効果が得られる。
本識別方法により、文字・線画・写真・網点画像を含む
原稿に対して、 ハイライト・シヤドウ部 …大きいマトリクスによる誤差拡散法による２値化処理 中間濃度部 …小さいマトリクスによる誤差拡散法による２値化処理 のように、画像領域に応じて２値化処理を切り換えるこ
とにより、高品位に再現画像を得ることが可能となつ
た。
原稿に対して、 ハイライト・シヤドウ部 …大きいマトリクスによる誤差拡散法による２値化処理 中間濃度部 …小さいマトリクスによる誤差拡散法による２値化処理 のように、画像領域に応じて２値化処理を切り換えるこ
とにより、高品位に再現画像を得ることが可能となつ
た。
第６図は、誤差拡散法による２値化回路の実施例のブロ
ツク構成図である。
ツク構成図である。
画像データ１００（ｘij）は、エラーバツフアメモリ６
０に保存されている誤差εij（以前発生した補正データ
ｘ′ijと出力データｙijとの差）に重みづけ発生器６１
により指定された重みが係数αijをかけた直後、規格化
された値と加算器６２で加算される。
０に保存されている誤差εij（以前発生した補正データ
ｘ′ijと出力データｙijとの差）に重みづけ発生器６１
により指定された重みが係数αijをかけた直後、規格化
された値と加算器６２で加算される。
これを式で書くと以下のようになる。
次に補正データｘ′ijは２値化回路６３でしきい値Ｔ４
と比較され、データｙijを出力する。ここでｙijは、Ｙ
max ，またはＹmin （例えば“１”と“０”）のように
２値化されたデータとなつている。
と比較され、データｙijを出力する。ここでｙijは、Ｙ
max ，またはＹmin （例えば“１”と“０”）のように
２値化されたデータとなつている。
２値化データは出力バツフア６５で前述した識別回路１
３の判定結果１０１の出力とタイミングを調整して、最
終的に２値化出力１０２を得る。
３の判定結果１０１の出力とタイミングを調整して、最
終的に２値化出力１０２を得る。
一方演算器６４では、補正データｘ′ijと出力データｙ
ijの差分εijが演算され、この結果はエラーバツフアメ
モリ６０の現在処理中の画素位置６６に記録される。こ
の操作を順次繰返すことにより、誤差拡散法の２値化処
理が実行される。
ijの差分εijが演算され、この結果はエラーバツフアメ
モリ６０の現在処理中の画素位置６６に記録される。こ
の操作を順次繰返すことにより、誤差拡散法の２値化処
理が実行される。
第７図は誤差拡散法の重み係数マトリクスの一例を示す
図である。同図（ａ）は第１の２値化回路で用いられる
大きいマトリクスサイズの重み係数である。また同図
（ｂ）は第２の２値化回路で用いられる小さいマトリク
スサイズの重み係数である。
図である。同図（ａ）は第１の２値化回路で用いられる
大きいマトリクスサイズの重み係数である。また同図
（ｂ）は第２の２値化回路で用いられる小さいマトリク
スサイズの重み係数である。
第１０図は本実施例をカラー画像に適用した実施例のブ
ロツク構成図である。カラー画像の入力装置９０から３
色分解された ReD信号， Green信号，Blue信号が出力さ
れる。これらの信号は、Ａ／Ｄ変換器９１で各色８ビツ
トのデジタル信号に変換される。補正回路９２では、シ
エーデイング補正，ＲＧＢ信号からＹＭＣ信号への補色
変換，マスキング処理がなされ、Yellow信号，Magenta
信号， Cyan信号が出力される。この３色信号はそれぞ
れ、識別回路９３，第１の２値化回路９４，第２の２値
化回路９５に入力される。２値化回路９４，９５は前述
の回路を３色分持つことにより実現できる。
ロツク構成図である。カラー画像の入力装置９０から３
色分解された ReD信号， Green信号，Blue信号が出力さ
れる。これらの信号は、Ａ／Ｄ変換器９１で各色８ビツ
トのデジタル信号に変換される。補正回路９２では、シ
エーデイング補正，ＲＧＢ信号からＹＭＣ信号への補色
変換，マスキング処理がなされ、Yellow信号，Magenta
信号， Cyan信号が出力される。この３色信号はそれぞ
れ、識別回路９３，第１の２値化回路９４，第２の２値
化回路９５に入力される。２値化回路９４，９５は前述
の回路を３色分持つことにより実現できる。
一方、識別回路９３は、第１１図に示したように、単色
の識別回路７０を３段持ち、その結果をＯＲ回路７１で
論理和をとることにより、判定結果１１０を得るような
構成をとることにより実現できる。
の識別回路７０を３段持ち、その結果をＯＲ回路７１で
論理和をとることにより、判定結果１１０を得るような
構成をとることにより実現できる。
また別の実施例として第１２図に示したように、単色生
成器７２でＹＭＣ信号の平均値をとり、この信号を識別
回路７３に入れ、判定結果１１０を得るような構成でも
実現できる。
成器７２でＹＭＣ信号の平均値をとり、この信号を識別
回路７３に入れ、判定結果１１０を得るような構成でも
実現できる。
尚、本実施例で説明した識別回路は一例であつて、誤差
拡散法による２値化のマトリクスの大きさに対応した識
別を行う回路であればよい。又、マトリクスの大きさ及
び選択の方法は本例に限らない。又、本例では２つに分
けて選択したが、更に多くの大きさに分けてもよい。
拡散法による２値化のマトリクスの大きさに対応した識
別を行う回路であればよい。又、マトリクスの大きさ及
び選択の方法は本例に限らない。又、本例では２つに分
けて選択したが、更に多くの大きさに分けてもよい。
［発明の効果］ 本発明により、入力画像の種類に関係なく、高品位に且
つ精細に画像を再現する画像処理装置を提供できる。
つ精細に画像を再現する画像処理装置を提供できる。
第１図は本実施例の画像処理装置のブロツク構成図、 第２図は識別回路の一実施例を示すブロツク構成図、 第３図はラプラシアン演算器を示すブロツク構成図、 第４図（ａ）〜（ｃ）はラプラシアン係数の例を示す
図、 第５図（ａ）は演算器２７のブロツク構成図、 第５図（ｂ）は中心画素と周辺平均濃度との差分演算回
路のブロツク構成図、 第６図は誤差拡散法による２値化回路のブロツク構成
図、 第７図（ａ）は大きいマトリクスの重み付け係数を示す
図、 第７図（ｂ）は小さいマトリクスの重み付け係数を示す
図、 第８図は本実施例のカラー画像処理装置のブロツク構成
図、 第９図は第８図における識別回路のブロツク構成図、 第１０図は第８図における識別回路の第２実施例を示す
ブロツク構成図、 第１１図は識別回路の他の実施例を示すブロツク構成
図、 第１２図は最大値または最小値検出回路のブロツク構成
図、 第１３図は比較選択回路のブロツク構成図、 第１４図は識別回路の他の実施例を示すブロツク構成図
である。 図中、１０……入力センサ部、１１……Ａ／Ｄ変換器、
１２……補正回路、１３……識別回路、１４……第１の
２値化回路、１５……第２の２値化回路、１６……スイ
ツチ、１７……プリンタである。
図、 第５図（ａ）は演算器２７のブロツク構成図、 第５図（ｂ）は中心画素と周辺平均濃度との差分演算回
路のブロツク構成図、 第６図は誤差拡散法による２値化回路のブロツク構成
図、 第７図（ａ）は大きいマトリクスの重み付け係数を示す
図、 第７図（ｂ）は小さいマトリクスの重み付け係数を示す
図、 第８図は本実施例のカラー画像処理装置のブロツク構成
図、 第９図は第８図における識別回路のブロツク構成図、 第１０図は第８図における識別回路の第２実施例を示す
ブロツク構成図、 第１１図は識別回路の他の実施例を示すブロツク構成
図、 第１２図は最大値または最小値検出回路のブロツク構成
図、 第１３図は比較選択回路のブロツク構成図、 第１４図は識別回路の他の実施例を示すブロツク構成図
である。 図中、１０……入力センサ部、１１……Ａ／Ｄ変換器、
１２……補正回路、１３……識別回路、１４……第１の
２値化回路、１５……第２の２値化回路、１６……スイ
ツチ、１７……プリンタである。
Claims (5)
- 【請求項１】画像をデジタル信号で処理する画像処理装
置において、 第１のマトリクスサイズで、誤差拡散法による画像の２
値化をする第１の２値化手段と、 該第１の２値化手段より小さいマトリクスサイズで、誤
差拡散法による画像の２値化をする第２の２値化手段
と、 画像の種類を識別する識別手段と、 該識別手段の識別結果に基づいて、前記第１の２値化手
段と前記第２の２値化手段とを選択する選択手段とを備
えることを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項２】識別手段は画像のエツジ部と非エツジ部を
識別し、選択手段はエツジ部では第２の２値化手段を選
択し、非エツジ部では第１の２値化手段を選択すること
を特徴とする特許請求の範囲第１項記載の画像処理装
置。 - 【請求項３】識別手段はエツジ識別手法として、ラプラ
シアンフイルタ出力の特定ブロツク内平均値を用いるこ
とを特徴とする特許請求の範囲第２項記載の画像処理装
置。 - 【請求項４】識別手段は画像の濃度レベルを識別し、選
択手段は画像の濃度レベルがハイライト部又はシヤドウ
部にある時は第１の２値化手段を選択し、画像の濃度レ
ベルが中間濃度の時は第２の２値化手段を選択すること
を特徴とする特許請求の範囲第１項記載の画像処理装
置。 - 【請求項５】識別手段は、画像の特定ブロツク内の最大
値と最小値の濃度をとり、最大値が第１のしきい値以下
の時をハイライト部、または最小値が第２のしきい値以
上の時をシヤドウ部として決定することを特徴とする特
許請求の範囲第４項記載の画像処理装置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62122611A JPH0644800B2 (ja) | 1987-05-21 | 1987-05-21 | 画像処理装置 |
| US07/137,439 US4876610A (en) | 1986-12-25 | 1987-12-23 | Image processing apparatus with binarization-error dispersal |
| US07/394,865 US5068746A (en) | 1986-12-25 | 1989-08-17 | Image processing apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62122611A JPH0644800B2 (ja) | 1987-05-21 | 1987-05-21 | 画像処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63288566A JPS63288566A (ja) | 1988-11-25 |
| JPH0644800B2 true JPH0644800B2 (ja) | 1994-06-08 |
Family
ID=14840231
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62122611A Expired - Lifetime JPH0644800B2 (ja) | 1986-12-25 | 1987-05-21 | 画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0644800B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5051844A (en) * | 1989-01-30 | 1991-09-24 | Eastman Kodak Company | Digital halftoning with error diffusion |
| EP0392781B1 (en) * | 1989-04-10 | 1995-06-28 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus |
| DE69027636T2 (de) * | 1989-08-30 | 1996-11-07 | Toshiba Kawasaki Kk | Bildverarbeitungsvorrichtung |
| JP5219726B2 (ja) | 2008-10-10 | 2013-06-26 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及びその制御方法 |
-
1987
- 1987-05-21 JP JP62122611A patent/JPH0644800B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63288566A (ja) | 1988-11-25 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |