JPH0687261B2 - 画像縮小方法 - Google Patents
画像縮小方法Info
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- JPH0687261B2 JPH0687261B2 JP60233535A JP23353585A JPH0687261B2 JP H0687261 B2 JPH0687261 B2 JP H0687261B2 JP 60233535 A JP60233535 A JP 60233535A JP 23353585 A JP23353585 A JP 23353585A JP H0687261 B2 JPH0687261 B2 JP H0687261B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、画像縮小方法に関するものである。
従来、二値画像の縮小を行なう画像縮小方法としては、
次の２の方法が知られている。第１の方法は、縮小画像
の夫々の画素の濃度を決定するにあたり、原画像のある
特定の画素を予め定められたアルゴリズムに従つて選び
出し、その画素の濃度によつて縮小画像を決定するもの
である。この第１の方法の例としては、最短距離画素決
定法がある。この方法は、縮小後の画素の濃度を決定す
るにあたり、縮小後の画素点を原画像上に投影した点に
最も近い原画像上の画素の濃度をもつて決定するもので
ある。
次の２の方法が知られている。第１の方法は、縮小画像
の夫々の画素の濃度を決定するにあたり、原画像のある
特定の画素を予め定められたアルゴリズムに従つて選び
出し、その画素の濃度によつて縮小画像を決定するもの
である。この第１の方法の例としては、最短距離画素決
定法がある。この方法は、縮小後の画素の濃度を決定す
るにあたり、縮小後の画素点を原画像上に投影した点に
最も近い原画像上の画素の濃度をもつて決定するもので
ある。
しかし、この最短距離画素決定法は、まわりのほとんど
での画素が黒（または白）であつても、最も近い画素が
白（または黒）であれば、縮小後の画素は白（または
黒）になつてしまうという問題点がある。即ち、１つの
画素情報にのみ影響される為、縮小後の画質の劣化が問
題になる。
での画素が黒（または白）であつても、最も近い画素が
白（または黒）であれば、縮小後の画素は白（または
黒）になつてしまうという問題点がある。即ち、１つの
画素情報にのみ影響される為、縮小後の画質の劣化が問
題になる。
第２の方法は、原画像からいくつかの画素を選び出し、
その演算結果として縮小画像を決定するものである。第
２の方法を例として、代表的なものは、縮小後の画素の
濃度を決定するにあたり、縮小後の画素点を原画像上に
投影した点の周囲何画素かをとり、投影点から原画像上
の画素までの距離によつて重みずけをした値を演算し、
その値とある閾値との比較により、縮小後の画素の濃度
を決定する方法がある。
その演算結果として縮小画像を決定するものである。第
２の方法を例として、代表的なものは、縮小後の画素の
濃度を決定するにあたり、縮小後の画素点を原画像上に
投影した点の周囲何画素かをとり、投影点から原画像上
の画素までの距離によつて重みずけをした値を演算し、
その値とある閾値との比較により、縮小後の画素の濃度
を決定する方法がある。
しかし、この方法は、第１の方法の様に、１つの画素情
報にのみ影響されることはないが、周囲画素の濃度検
索、またその画素情報の重みずけ（演算）をしなくては
ならず、処理時間が長くかかるという問題点があつた。
そこで、この第２の方法について、特開昭55-158771号
公報に開示されている様に、縮小後の画素点を原画像上
に投影した点の周囲４画素を参照する方法を改良して、
画像の欠落の少ない縮小画像を得る方法などが提案され
ている。
報にのみ影響されることはないが、周囲画素の濃度検
索、またその画素情報の重みずけ（演算）をしなくては
ならず、処理時間が長くかかるという問題点があつた。
そこで、この第２の方法について、特開昭55-158771号
公報に開示されている様に、縮小後の画素点を原画像上
に投影した点の周囲４画素を参照する方法を改良して、
画像の欠落の少ない縮小画像を得る方法などが提案され
ている。
しかし、上記した第１及び第２の方法には、一般に、次
の様な問題点がある。第６図（ａ），（ｂ）は、従来の
方法で原画像を1/2に縮小した場合の説明図であり、第
６図（ａ）に示す原画像（画素点I1〜I16）を1/2に縮小
した第６図（ｂ）に示す縮小画像（画素点P,Q,R,S）に
対応させた図である。いま、白地に黒の画像が描かれて
いるとする（黒に有意情報）。第６図（ｂ）に示す1/2
縮小画像の画素Ｐは、原画像上に投影すると、画素ｐに
あたる。そこでエリア１内に含まれた画素I1,I2,I3,I4
の画素情報により、1/2縮小画像の画素Ｐを決定すると
した場合、黒が有意情報であるから、I1,I2,I3,I4のい
ずれかが黒であれば、画素Ｐは黒と決定される。これと
同様アルゴリズムが、縮小技術における情報の欠落を防
ぐため、多くの画像縮小方法で採用されている。尚、画
素Ｑはエリア２内の画素点I5〜I8で決定され（画素ｑは
画素Ｑの投影点）、画素Ｒはエリア３内の画素点I9〜I
12で決定され（画素ｒは画素Ｒの投影点）、画素ｓはエ
リア４内の画素点I13〜I16で決定される。
の様な問題点がある。第６図（ａ），（ｂ）は、従来の
方法で原画像を1/2に縮小した場合の説明図であり、第
６図（ａ）に示す原画像（画素点I1〜I16）を1/2に縮小
した第６図（ｂ）に示す縮小画像（画素点P,Q,R,S）に
対応させた図である。いま、白地に黒の画像が描かれて
いるとする（黒に有意情報）。第６図（ｂ）に示す1/2
縮小画像の画素Ｐは、原画像上に投影すると、画素ｐに
あたる。そこでエリア１内に含まれた画素I1,I2,I3,I4
の画素情報により、1/2縮小画像の画素Ｐを決定すると
した場合、黒が有意情報であるから、I1,I2,I3,I4のい
ずれかが黒であれば、画素Ｐは黒と決定される。これと
同様アルゴリズムが、縮小技術における情報の欠落を防
ぐため、多くの画像縮小方法で採用されている。尚、画
素Ｑはエリア２内の画素点I5〜I8で決定され（画素ｑは
画素Ｑの投影点）、画素Ｒはエリア３内の画素点I9〜I
12で決定され（画素ｒは画素Ｒの投影点）、画素ｓはエ
リア４内の画素点I13〜I16で決定される。
（画素ｓは画素Ｓの投影点）。
前記した方法により、画像縮小を行なうと、第７図
（ａ），（ｂ）に示す様に、現画像５は、縮小画像６に
変換される。第７図（ａ），（ｂ）に示す例は、画像５
の左上からの斜め45゜の線が、縮小画像６上に鮮明に再
現されたところを示している。
（ａ），（ｂ）に示す様に、現画像５は、縮小画像６に
変換される。第７図（ａ），（ｂ）に示す例は、画像５
の左上からの斜め45゜の線が、縮小画像６上に鮮明に再
現されたところを示している。
しかし、第８図（ａ），（ｂ）に示す場合は、原画像７
が縮小画像８に変換されたとき、左上から斜め45゜の線
が、縮小画像８上で二重になつて現われてしまうという
問題点がある（実画像上では、線が太くなつて見え
る）。上記の斜め線が二重になる現像は、ほぼ50％の確
率で起つてしまうのである。
が縮小画像８に変換されたとき、左上から斜め45゜の線
が、縮小画像８上で二重になつて現われてしまうという
問題点がある（実画像上では、線が太くなつて見え
る）。上記の斜め線が二重になる現像は、ほぼ50％の確
率で起つてしまうのである。
この問題点を解決するには、原画像上の参照点をより広
範囲にひろげて縮小画素を決定するアルゴリズムをとれ
ばよいことは容易に推察される。
範囲にひろげて縮小画素を決定するアルゴリズムをとれ
ばよいことは容易に推察される。
第９図（ａ），（ｂ）は、上記のアルゴリズムによる画
像縮小を示す説明図であり、原画像10を1/2に縮小し、
縮小画像11に変換したところを表わしている。縮小画像
11上の画素Ｐを原画像10上に投影した点が、画素ｐ（I
11）である。画素Ｐの濃度（黒または白）を決定する
為、原画像の画素ｐ（I11）に隣接する周囲画素４×４
（エリア12内に画素点I1〜I16）を参照し、定められた
アルゴリムズムに決定する。同様に縮小画像11の画素Ｑ
の濃度は、原画像10のエリア13（画素I3,I4,I7,I8,I11,
I12,I15,I16,I17〜I24）により決定し、縮小画像11の画
素Ｒの濃度は、原画像10のエリア14（原画I9〜I16,I25
〜I32）により決定し、縮小画像の画素Ｓの濃度は、原
画像エリア15（画素I11,I12,I15,I16,I21〜I24,I27〜I
36）により決定する。
像縮小を示す説明図であり、原画像10を1/2に縮小し、
縮小画像11に変換したところを表わしている。縮小画像
11上の画素Ｐを原画像10上に投影した点が、画素ｐ（I
11）である。画素Ｐの濃度（黒または白）を決定する
為、原画像の画素ｐ（I11）に隣接する周囲画素４×４
（エリア12内に画素点I1〜I16）を参照し、定められた
アルゴリムズムに決定する。同様に縮小画像11の画素Ｑ
の濃度は、原画像10のエリア13（画素I3,I4,I7,I8,I11,
I12,I15,I16,I17〜I24）により決定し、縮小画像11の画
素Ｒの濃度は、原画像10のエリア14（原画I9〜I16,I25
〜I32）により決定し、縮小画像の画素Ｓの濃度は、原
画像エリア15（画素I11,I12,I15,I16,I21〜I24,I27〜I
36）により決定する。
しかし、この方法は、縮小画像の画素１点を決定するの
に、４×４のマトリツクスを検索するので、黒白のパタ
ーンは、216通り存在し、その決定アルゴリズム例え
ば、テーブル検索に、多大の時間を必要とするという問
題点があつた。
に、４×４のマトリツクスを検索するので、黒白のパタ
ーンは、216通り存在し、その決定アルゴリズム例え
ば、テーブル検索に、多大の時間を必要とするという問
題点があつた。
本発明は、上記した従来技術の問題点に鑑みなされたも
ので、原画像の45゜線が太くなるのを防止し、かつ短か
い処理時間で、画像の欠落の少ない画像縮小方法を提供
することを目的としている。
ので、原画像の45゜線が太くなるのを防止し、かつ短か
い処理時間で、画像の欠落の少ない画像縮小方法を提供
することを目的としている。
［発明の概要〕 上記目的は、原画像上での斜め45度の１画素幅の直線画
像を1/2に縮小する画像縮小方法において、原画像を２
×２の画素で構成される小エリアに分割し、各小エリア
毎に当該小エリアを構成する各画素Iijの値を用いて ここで、∩：論理積 ＋：論理和 を算出し、縮小画像を構成する各画素の値を、当該画素
の原画像上への投影点画素を含む小エリアの前記βの値
と当該小エリアの左に隣接する小エリアの前記αの値の
論理和として算出することで、達成される。
像を1/2に縮小する画像縮小方法において、原画像を２
×２の画素で構成される小エリアに分割し、各小エリア
毎に当該小エリアを構成する各画素Iijの値を用いて ここで、∩：論理積 ＋：論理和 を算出し、縮小画像を構成する各画素の値を、当該画素
の原画像上への投影点画素を含む小エリアの前記βの値
と当該小エリアの左に隣接する小エリアの前記αの値の
論理和として算出することで、達成される。
本発明では、上記の論理式をもって画像縮小を行うの
で、斜め45度の１画素幅の直線画像を１画素幅の縮小画
像に縮小することができる。また、各小エリア毎に算出
したα，βの値を用いて各縮小画素の画素の値を算出す
るため、１度算出したα，βの値を他の縮小画素の値の
算出使用するとき再度計算する必要がないので、高速に
縮小画像を求めることができる。
で、斜め45度の１画素幅の直線画像を１画素幅の縮小画
像に縮小することができる。また、各小エリア毎に算出
したα，βの値を用いて各縮小画素の画素の値を算出す
るため、１度算出したα，βの値を他の縮小画素の値の
算出使用するとき再度計算する必要がないので、高速に
縮小画像を求めることができる。
次に、図面を参照しながら本発明について説明する。
第１図（ａ），（ｂ）は、（ａ），（ｂ）と同様に、原
画像10を1/2に縮小し、縮小画像11に変換したところを
表わす説明図である。縮小画像11の画素Ｐを決定するに
あたり、原画像10のエリア12（画素I1〜I16）を参照す
ることは、第８図（ａ），（ｂ）で説明した事は同じで
あるが、検索の行い法に特徴がある。
画像10を1/2に縮小し、縮小画像11に変換したところを
表わす説明図である。縮小画像11の画素Ｐを決定するに
あたり、原画像10のエリア12（画素I1〜I16）を参照す
ることは、第８図（ａ），（ｂ）で説明した事は同じで
あるが、検索の行い法に特徴がある。
エリア12内に含まれる画素は、I1/I16の16点であるが、
これらの画素を更に小エリア20〜エリア23の４エリアに
細分割し、この小エリアに夫々、２×２の画素を含ませ
る。本図によれば、小エリア20は画素I1,I2,I5,I6、小
エリア21は画素I3,I4,I7,I8、小エリア２の画素I9,I10,
I13,I14、小エリア23は画素I11,I12,I15,I16を含む。
これらの画素を更に小エリア20〜エリア23の４エリアに
細分割し、この小エリアに夫々、２×２の画素を含ませ
る。本図によれば、小エリア20は画素I1,I2,I5,I6、小
エリア21は画素I3,I4,I7,I8、小エリア２の画素I9,I10,
I13,I14、小エリア23は画素I11,I12,I15,I16を含む。
この小エリア20〜23は夫々２×２の４点の画素で構成さ
れるから、黒白パターンは24通りとなる。この24通りの
参照により定められたアルゴリズムに従つた値を認識
し、ワークエリア中のメモリに記憶する。
れるから、黒白パターンは24通りとなる。この24通りの
参照により定められたアルゴリズムに従つた値を認識
し、ワークエリア中のメモリに記憶する。
この小エリア20〜23の値によつてエリア12の代表画素を
決定する。この代表画素が、すなわち縮小画像11の画素
Ｐとなり、ワークエリア中のメモリに記憶する。
決定する。この代表画素が、すなわち縮小画像11の画素
Ｐとなり、ワークエリア中のメモリに記憶する。
次にエリア13を考える時、小エリアは、エリア21、エリ
ア23〜25の４エリアとなる。前述と同様な方法で、エリ
アの代表画素を決定し、縮小画像11の画素Ｑを求め、ワ
ークエリア中のメモリに記憶する。その際、小エリア21
と小エリア23はエリア12の代表画素決定時に、すでにそ
の値が求められているので、ワークエリア中のメモリを
参照すれば良い。
ア23〜25の４エリアとなる。前述と同様な方法で、エリ
アの代表画素を決定し、縮小画像11の画素Ｑを求め、ワ
ークエリア中のメモリに記憶する。その際、小エリア21
と小エリア23はエリア12の代表画素決定時に、すでにそ
の値が求められているので、ワークエリア中のメモリを
参照すれば良い。
エリア14を考えると、小エリアは、小エリア22、小エリ
ア23、小エリア26、小エリア27の４エリアとなる。この
場合、小エリア22と小エリア23はエリア１の代表画素決
定時に求められているので、ワークエリア中のメモリを
参照すれば良い。
ア23、小エリア26、小エリア27の４エリアとなる。この
場合、小エリア22と小エリア23はエリア１の代表画素決
定時に求められているので、ワークエリア中のメモリを
参照すれば良い。
エリア15を考えると、小エリアは、小エリア23、小エリ
ア25、小エリア27、小エリア28の４エリアとなる。この
場合は、小エリア23はエリア12の代表画素決定時に、小
エリア25はエリア13の代表画素決定時に、小エリア27は
エリア14の代表画素決定時に、それぞれ求められている
ので、ワークエリア中のメモリを参照すれば良い。
ア25、小エリア27、小エリア28の４エリアとなる。この
場合は、小エリア23はエリア12の代表画素決定時に、小
エリア25はエリア13の代表画素決定時に、小エリア27は
エリア14の代表画素決定時に、それぞれ求められている
ので、ワークエリア中のメモリを参照すれば良い。
上記の例から明らかな様に、各小エリアの値は、一度求
めるだけで良い。即ち、小エリア23は、エリア12の右下
の小エリアとして、エリア13左下の小エリアとして、エ
リア14の右上の小エリアとしてエリアの左上の小エリア
として夫々定められたアルゴリズムにより適用されるこ
とになる。
めるだけで良い。即ち、小エリア23は、エリア12の右下
の小エリアとして、エリア13左下の小エリアとして、エ
リア14の右上の小エリアとしてエリアの左上の小エリア
として夫々定められたアルゴリズムにより適用されるこ
とになる。
以上の説明では、縮小画像の１つの画素を決定する際
に、現画像上の２×２の４つの小エリアを参照する一般
的方法を述べたが、次に、そのアルゴリズムの一例つい
て説明する。本アルゴリズムは、簡単の為、２×２の小
エリアを左右方向に２エリアだけ利用して画素を決定す
るものである。
に、現画像上の２×２の４つの小エリアを参照する一般
的方法を述べたが、次に、そのアルゴリズムの一例つい
て説明する。本アルゴリズムは、簡単の為、２×２の小
エリアを左右方向に２エリアだけ利用して画素を決定す
るものである。
第１図の（ｂ）に示す縮小画像11の画素Ｓを決定する為
に、原画像の小エリア27と小エリア28を参照し（一般的
方法においては、小エリア23、小エリア25も参照す
る）、次の論理式により画素Ｓを決定する。なお、論理
積を『∩』で論理和を『＋』で表す。
に、原画像の小エリア27と小エリア28を参照し（一般的
方法においては、小エリア23、小エリア25も参照す
る）、次の論理式により画素Ｓを決定する。なお、論理
積を『∩』で論理和を『＋』で表す。
Ｓ＝｛27∩I28∩（31＋32）｝＋（I33＋I35） 本例の場合においては、２×２の各小エリアの参照にあ
たつて、第２図に示す小エリアについて、 α＝11∩a12∩（21＋22） β＝a11＋a21 という計算を行ない、αとβ値をあらかじめ、求めてお
く。そして、このα，βを第１図に示す各小エリア20〜
28について求め、ワークエリア中のメモリに記憶してお
けば、何度も計算する手数をはぶくことができる。
たつて、第２図に示す小エリアについて、 α＝11∩a12∩（21＋22） β＝a11＋a21 という計算を行ない、αとβ値をあらかじめ、求めてお
く。そして、このα，βを第１図に示す各小エリア20〜
28について求め、ワークエリア中のメモリに記憶してお
けば、何度も計算する手数をはぶくことができる。
第３図は、縮小画像を決定し表示する際のフローチヤー
トを示している。尚、原画像は、あらかじめ２×２の小
エリアに分割されているものとする。第３図に示す様
に、ステツプ31において、原画像上の左上隅の２×２の
小エリアの画素情報を入力すべく、パラメータ（X,Y）
のセツトする。次に、ステツプ32において、該２×２の
小エリアの画素（第２図におけるa11,a12,a21,a22）を
実際に入力し、ステツプ33において、 α(X ， Y)＝11∩a12∩（21＋22） β(X ， Y)＝a11＋a21 なお論理演算を実行する。次に、ステツプ34において、
求めた値α(X ， Y) ，β(X ， Y)をワークエリア中のメモリ
に記憶する。
トを示している。尚、原画像は、あらかじめ２×２の小
エリアに分割されているものとする。第３図に示す様
に、ステツプ31において、原画像上の左上隅の２×２の
小エリアの画素情報を入力すべく、パラメータ（X,Y）
のセツトする。次に、ステツプ32において、該２×２の
小エリアの画素（第２図におけるa11,a12,a21,a22）を
実際に入力し、ステツプ33において、 α(X ， Y)＝11∩a12∩（21＋22） β(X ， Y)＝a11＋a21 なお論理演算を実行する。次に、ステツプ34において、
求めた値α(X ， Y) ，β(X ， Y)をワークエリア中のメモリ
に記憶する。
ステツプ35において、原画像上の全ての小エリアについ
て、ステツプ32〜33の処理が終了したか否かを判定し、
終了したと判定された場合には、ステツプ36に進む。ス
テツプ36では、縮小画像の画素の最左端一列を決定し、
ステツプ37において縮小画像の左から２列より右側の画
素を決定する。
て、ステツプ32〜33の処理が終了したか否かを判定し、
終了したと判定された場合には、ステツプ36に進む。ス
テツプ36では、縮小画像の画素の最左端一列を決定し、
ステツプ37において縮小画像の左から２列より右側の画
素を決定する。
ステツプ38において、縮小画像の全ての画素について、
画素決定がなされたか否かを判定し、終了していたなら
ば、ステツプ39で縮小画素の表示を実行し、CRT上に画
面表示する。以上で、縮小処理が終了する。
画素決定がなされたか否かを判定し、終了していたなら
ば、ステツプ39で縮小画素の表示を実行し、CRT上に画
面表示する。以上で、縮小処理が終了する。
本アルゴリズムを適用し、縮小した様子を第４図
（ａ），（ｂ）と第５図（ａ），（ｂ）に示す。第４図
（ａ），（ｂ）及び第５図（ａ），（ｂ）は、原画像10
上の斜め45゜の線を縮小した様子を示すもので、縮小画
像11として鮮明な縮小画像が得られる。第４図（ａ），
第５図（ａ）の点線で囲った各小エリア内のα，βの値
は、その小エリアの４点の画素から前記の式に基づいて
演算した結果である。第３図のステップ36で、縮小画像
の最左端の縦３つの画素の白／黒が、対応する小エリア
のβのみの値で決定される。第５図（ａ）でいえば、左
端の３つのβは上から純に1,0,0であるため、縮小画像
の対応する画素は黒，白，白となる。縮小画像の２列目
の各画素は、前述した理論式と第１図（ａ）に示した画
素番号Inに従えば、各画素に対応する小エリアのβの値
とその左隣の小エリアのαの値で決定される（ステツプ
37）。例えば縮小画像の中央の画素は、当該画素に対応
する小エリアのβの値＝１と、左隣の小エリアのαの値
＝１との論理和として演算され、黒色となる。従来技術
では、原画像が第５図（ａ）に示すものである場合、第
８図（ａ），（ｂ）に示す様に、縮小画像の斜め45゜の
線が太くなつてしまつたが、本実施例では、この様な現
像が生じないことがわかる。従って、本実施例によれ
ば、比較的短い処理時間で、従来技術の欠点であつた斜
め45゜の線を縮小する時に生ずる「太線になる」という
ことも改善される。しかも、４×４＝16点の画素を参照
する画像検索において、この16点の画素を２×２の画素
で構成される小領域に４分割して参照することにより、
従来は216回の検索が必要であったのに対し、216 ／ ４×
４回の検索で高速処理することが可能になる。従って、
短い処理時間で高画質の縮小画像を得ることができる。
（ａ），（ｂ）と第５図（ａ），（ｂ）に示す。第４図
（ａ），（ｂ）及び第５図（ａ），（ｂ）は、原画像10
上の斜め45゜の線を縮小した様子を示すもので、縮小画
像11として鮮明な縮小画像が得られる。第４図（ａ），
第５図（ａ）の点線で囲った各小エリア内のα，βの値
は、その小エリアの４点の画素から前記の式に基づいて
演算した結果である。第３図のステップ36で、縮小画像
の最左端の縦３つの画素の白／黒が、対応する小エリア
のβのみの値で決定される。第５図（ａ）でいえば、左
端の３つのβは上から純に1,0,0であるため、縮小画像
の対応する画素は黒，白，白となる。縮小画像の２列目
の各画素は、前述した理論式と第１図（ａ）に示した画
素番号Inに従えば、各画素に対応する小エリアのβの値
とその左隣の小エリアのαの値で決定される（ステツプ
37）。例えば縮小画像の中央の画素は、当該画素に対応
する小エリアのβの値＝１と、左隣の小エリアのαの値
＝１との論理和として演算され、黒色となる。従来技術
では、原画像が第５図（ａ）に示すものである場合、第
８図（ａ），（ｂ）に示す様に、縮小画像の斜め45゜の
線が太くなつてしまつたが、本実施例では、この様な現
像が生じないことがわかる。従って、本実施例によれ
ば、比較的短い処理時間で、従来技術の欠点であつた斜
め45゜の線を縮小する時に生ずる「太線になる」という
ことも改善される。しかも、４×４＝16点の画素を参照
する画像検索において、この16点の画素を２×２の画素
で構成される小領域に４分割して参照することにより、
従来は216回の検索が必要であったのに対し、216 ／ ４×
４回の検索で高速処理することが可能になる。従って、
短い処理時間で高画質の縮小画像を得ることができる。
以上の説明から明らかな様に、本発明によれば、原画像
中の45゜の線が縮小画像上で太くなるのを防止すること
ができる。しかも、各小エリア毎に算出したα，βの値
を用いて各縮小画素の画素の値を算出するため、１度算
出したα，βの値を他の縮小画像の値の算出に使用する
とき再度計算する必要がないので、高速に縮小画像を求
めることができる。
中の45゜の線が縮小画像上で太くなるのを防止すること
ができる。しかも、各小エリア毎に算出したα，βの値
を用いて各縮小画素の画素の値を算出するため、１度算
出したα，βの値を他の縮小画像の値の算出に使用する
とき再度計算する必要がないので、高速に縮小画像を求
めることができる。
第１図（ａ），（ｂ）は本発明の画像縮小方法の一実施
例を示す説明図、第２図は原画像中の一つの小エリアを
示す説明図、第３図は本発明を実施する場合に用いるア
ルゴリズムの一例を示すフローチヤート、第４図
（ａ），（ｂ）及び第５図（ａ），（ｂ）は本発明によ
り得られる縮小画像と原画像の関係を示す図、第６図
（ａ），（ｂ）は従来の画像縮小方法の一例を示す説明
図、第７図（ａ），（ｂ）及び第８図（ａ），（ｂ）
は、従来の画像縮小方法で得られる縮小画像と原画像の
関係を示す図、第９図（ａ），（ｂ）は従来の画像縮小
方法の一例を示す説明図である。 5,7,10……原画像、6,8,11……縮小画像、12〜15……エ
リア、20〜28……小エリア、P,Q,R,S……画素（縮小画
面）、p,q,r,s……画素（原画像）、I1〜I36……画素
点。
例を示す説明図、第２図は原画像中の一つの小エリアを
示す説明図、第３図は本発明を実施する場合に用いるア
ルゴリズムの一例を示すフローチヤート、第４図
（ａ），（ｂ）及び第５図（ａ），（ｂ）は本発明によ
り得られる縮小画像と原画像の関係を示す図、第６図
（ａ），（ｂ）は従来の画像縮小方法の一例を示す説明
図、第７図（ａ），（ｂ）及び第８図（ａ），（ｂ）
は、従来の画像縮小方法で得られる縮小画像と原画像の
関係を示す図、第９図（ａ），（ｂ）は従来の画像縮小
方法の一例を示す説明図である。 5,7,10……原画像、6,8,11……縮小画像、12〜15……エ
リア、20〜28……小エリア、P,Q,R,S……画素（縮小画
面）、p,q,r,s……画素（原画像）、I1〜I36……画素
点。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 高橋 正弘 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社日 立製作所日立研究所内 (72)発明者 安元 精一 茨城県日立市大みか町５丁目２番１号 株 式会社日立製作所大みか工場内 (72)発明者 小寺 博 神奈川県横須賀市武１丁目2356番地 日本 電信電話株式会社複合通信研究所内 (56)参考文献 特開 昭60−110086（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−100176（ＪＰ，Ａ)
Claims (1)
- 【請求項１】原画像上での斜め45度の１画素幅の直線画
像を1/2に縮小する画像縮小方法において、原画像を２
×２の画素で構成される小エリアに分割し、各小エリア
毎に当該小エリアを構成する各画素Iijの値を用いて ここで、∩：論理積 ＋：論理和 を算出し、縮小画像を構成する各画素の値を、当該画素
の原画像上への投影点画素を含む小エリアの前記βの値
と当該小エリアの左に隣接する小エリアの前記αの値の
論理和として算出することを特徴とする画像縮小方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60233535A JPH0687261B2 (ja) | 1985-10-21 | 1985-10-21 | 画像縮小方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60233535A JPH0687261B2 (ja) | 1985-10-21 | 1985-10-21 | 画像縮小方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6293764A JPS6293764A (ja) | 1987-04-30 |
| JPH0687261B2 true JPH0687261B2 (ja) | 1994-11-02 |
Family
ID=16956570
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60233535A Expired - Lifetime JPH0687261B2 (ja) | 1985-10-21 | 1985-10-21 | 画像縮小方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0687261B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE68929163T2 (de) * | 1988-05-27 | 2000-09-28 | Kodak Ltd | Datenverarbeitungsverfahren |
| US5355447A (en) * | 1988-05-27 | 1994-10-11 | Wang Laboratories, Inc. | Method for color image reduction based upon determination of color components of pixels in neighboring blocks |
| EP0370323B1 (en) * | 1988-11-23 | 1997-07-09 | Schlumberger Technologies, Inc. | High resolution image compression method and apparatus |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60100176A (ja) * | 1983-11-05 | 1985-06-04 | 株式会社リコー | 文字フオント縮小方式 |
| JPS60110086A (ja) * | 1983-11-18 | 1985-06-15 | Ricoh Co Ltd | 画像縮小方式 |
-
1985
- 1985-10-21 JP JP60233535A patent/JPH0687261B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6293764A (ja) | 1987-04-30 |
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