JPH0793538A - 線形フィルタリングと統計的平滑化とを用いた逆ハーフトーン化方法 - Google Patents
線形フィルタリングと統計的平滑化とを用いた逆ハーフトーン化方法Info
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- JPH0793538A JPH0793538A JP6088361A JP8836194A JPH0793538A JP H0793538 A JPH0793538 A JP H0793538A JP 6088361 A JP6088361 A JP 6088361A JP 8836194 A JP8836194 A JP 8836194A JP H0793538 A JPH0793538 A JP H0793538A
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- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/40—Picture signal circuits
- H04N1/40075—Descreening, i.e. converting a halftone signal into a corresponding continuous-tone signal; Rescreening, i.e. combined descreening and halftoning
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- Image Processing (AREA)
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【目的】 ２値画像を高品質のグレースケール画像に変
換すること。 【構成】 ほぼ同一の多数ステージＴ(・)を有するパイ
プラインを備えた、２値画像ｙm,nをグレースケール画
像Ｔ(ｙm,n)に変換(Ｔ(・))する方法および装置。各ステ
ージで修正が行われて、次の一連のシーケンスに従って
グレースケール画像が得られる。(1)選択画素を含む近
傍中の画素値の平均を表すサンプル平均値を求め、(2)
その近傍中の画素値の変動を表す重みつき変動値を求
め、(3)選択画素の画素値とサンプル平均値との差が重
みつき変動値を越えた場合にその画素値をサンプル平均
値に向かって調節する。画素値に対する調節は、サンプ
ル平均値の方向におけるものである。好適には、変動値
の重みづけは各ステージで異なるものとなる。パイプラ
インに沿った各ステージで、ローパスフィルタリングが
行われて、プロセスにより生成される高周波数ノイズが
除去される。
換すること。 【構成】 ほぼ同一の多数ステージＴ(・)を有するパイ
プラインを備えた、２値画像ｙm,nをグレースケール画
像Ｔ(ｙm,n)に変換(Ｔ(・))する方法および装置。各ステ
ージで修正が行われて、次の一連のシーケンスに従って
グレースケール画像が得られる。(1)選択画素を含む近
傍中の画素値の平均を表すサンプル平均値を求め、(2)
その近傍中の画素値の変動を表す重みつき変動値を求
め、(3)選択画素の画素値とサンプル平均値との差が重
みつき変動値を越えた場合にその画素値をサンプル平均
値に向かって調節する。画素値に対する調節は、サンプ
ル平均値の方向におけるものである。好適には、変動値
の重みづけは各ステージで異なるものとなる。パイプラ
インに沿った各ステージで、ローパスフィルタリングが
行われて、プロセスにより生成される高周波数ノイズが
除去される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、２値画像から高品質の
グレースケール画像を構成する方法および装置に関する
ものである。
グレースケール画像を構成する方法および装置に関する
ものである。
【０００２】
【従来の技術】「ハーフトーン化(Halftoning)」は、グ
レースケール画像すなわち多レベル画像から、２値画像
すなわち２レベル画像を構成するプロセスである。その
構成された２値画像は、新聞の印刷機およびレーザプリ
ンタ等の２値の装置により表示することが可能なもので
ある。ｎビットのグレースケール画像は、連続した階調
が含まれていることが認められる１ビットの２値画像に
変換される。グレースケール画像は、一連の演算装置を
通過させて、結果として生じる２値画像の各画素毎に１
または０の画素値を割り当てることが可能なものであ
る。
レースケール画像すなわち多レベル画像から、２値画像
すなわち２レベル画像を構成するプロセスである。その
構成された２値画像は、新聞の印刷機およびレーザプリ
ンタ等の２値の装置により表示することが可能なもので
ある。ｎビットのグレースケール画像は、連続した階調
が含まれていることが認められる１ビットの２値画像に
変換される。グレースケール画像は、一連の演算装置を
通過させて、結果として生じる２値画像の各画素毎に１
または０の画素値を割り当てることが可能なものであ
る。
【０００３】「逆ハーフトーン化」とは、２値画像を再
変換して元のグレースケール画像に近似させることであ
る。逆ハーフトーン化は、スケーリング、階調修正、ハ
ーフトーン化方法間での互換、ファクシミリ画像処理、
および画像圧縮といった多種多様な２値画像処理に適用
可能なものである。例えば、２値画像からグレースケー
ル画像を構成することが可能であり、その後、そのグレ
ースケール画像は、処理操作が加えられ、最終的には再
ハーフトーン化される。
変換して元のグレースケール画像に近似させることであ
る。逆ハーフトーン化は、スケーリング、階調修正、ハ
ーフトーン化方法間での互換、ファクシミリ画像処理、
および画像圧縮といった多種多様な２値画像処理に適用
可能なものである。例えば、２値画像からグレースケー
ル画像を構成することが可能であり、その後、そのグレ
ースケール画像は、処理操作が加えられ、最終的には再
ハーフトーン化される。
【０００４】２値画像は、２レベルに制限された画素値
を有する２次元の画素アレイである。一方、グレースケ
ール画像は、２次元の光強度関数ｘ(i,j)である。ここ
で、i,jは、離散的な画素の座標を表し、任意の画素ｘ
における画素値は、その点における画像のグレーレベル
に比例する。例えば、グレースケール画像は、可能な25
6のグレーレベルを有する８ビットスケールとすること
ができる。
を有する２次元の画素アレイである。一方、グレースケ
ール画像は、２次元の光強度関数ｘ(i,j)である。ここ
で、i,jは、離散的な画素の座標を表し、任意の画素ｘ
における画素値は、その点における画像のグレーレベル
に比例する。例えば、グレースケール画像は、可能な25
6のグレーレベルを有する８ビットスケールとすること
ができる。
【０００５】アルゴリズムを用いたハーフトーン化方法
は、一般に、２つの異なるカテゴリ、すなわち、整列デ
ィザーおよび誤差拡散に分類される。整列ディザーは、
基本的には、周期的に反復されるしきい値行列を用いて
グレー入力にしきい値処理を施すことによりグレースケ
ール画像を変換する手順と説明することができる。ま
た、誤差拡散は、入力グレースケール画素とその２値出
力との間における誤差を２値画像の小領域に「拡散」さ
せるものであると説明することができる。走査戦略に関
連して既に処理済みである画素からの出力誤差の重みつ
き組み合わせが入力画素に加算され、その合計値にしき
い値処理が施されて２値出力が生成される。従って、誤
差拡散により、２値画像の任意の小領域内の局所的な平
均が提供されて、グレースケール画像の対応領域中のグ
レーレベルが近似される。
は、一般に、２つの異なるカテゴリ、すなわち、整列デ
ィザーおよび誤差拡散に分類される。整列ディザーは、
基本的には、周期的に反復されるしきい値行列を用いて
グレー入力にしきい値処理を施すことによりグレースケ
ール画像を変換する手順と説明することができる。ま
た、誤差拡散は、入力グレースケール画素とその２値出
力との間における誤差を２値画像の小領域に「拡散」さ
せるものであると説明することができる。走査戦略に関
連して既に処理済みである画素からの出力誤差の重みつ
き組み合わせが入力画素に加算され、その合計値にしき
い値処理が施されて２値出力が生成される。従って、誤
差拡散により、２値画像の任意の小領域内の局所的な平
均が提供されて、グレースケール画像の対応領域中のグ
レーレベルが近似される。
【０００６】２種類のハーフトーン化により、構造およ
び特性の両方に関して、例えば周波数スペクトルに関し
て、実質的に異なる２値画像が生成されることになる。
従って、或る１種類のハーフトーン画像の変換用に設計
された逆ハーフトーン化方法は、別の種類のハーフトー
ン画像の変換には有効に働かないのが普通である。ディ
ザー処理画像の逆ハーフトーン化に関連した技法の１つ
として、１と０の適応ランレングス（ＡＢＲＬ）を用い
た「近傍手法(neighborhood approach)」の利用が挙げ
られる。これは、ＡＢＲＬ、統計的平滑化、およびイン
パルス除去からなる３レベル縦続アルゴリズムにおいて
特に有効に機能する。Miceli等の「Inverse Halftonin
g」(Journal of Electronic Imaging, column, vol.1,
pages 143-151, April 1992)を参照のこと。
び特性の両方に関して、例えば周波数スペクトルに関し
て、実質的に異なる２値画像が生成されることになる。
従って、或る１種類のハーフトーン画像の変換用に設計
された逆ハーフトーン化方法は、別の種類のハーフトー
ン画像の変換には有効に働かないのが普通である。ディ
ザー処理画像の逆ハーフトーン化に関連した技法の１つ
として、１と０の適応ランレングス（ＡＢＲＬ）を用い
た「近傍手法(neighborhood approach)」の利用が挙げ
られる。これは、ＡＢＲＬ、統計的平滑化、およびイン
パルス除去からなる３レベル縦続アルゴリズムにおいて
特に有効に機能する。Miceli等の「Inverse Halftonin
g」(Journal of Electronic Imaging, column, vol.1,
pages 143-151, April 1992)を参照のこと。
【０００７】誤差拡散画像の逆ハーフトーン化に関し
て、最近はルックアップテーブルの利用が提案されてい
る。Ting等の「Error Diffused Image Compression Usi
ng a Halftone-to-Gray Scale Decoder and Predictive
Pruned Tree-Structured Vector Quantization」（199
2年にIEEE Transaction on Image Processingに提出さ
れたもの）を参照のこと。Ting等は、誤差拡散画像上で
スライドさせる小ウィンドウの利用について述べてい
る。そのウィンドウ中の２値画素の内容は、ルックアッ
プテーブルに対するアドレスの働きをする。次いで、そ
のウィンドウ中に構成される中心画素のグレーレベルと
して、１つのグレーレベル値が取り出される。従って、
逆ハーフトーン化手順は、復号操作と解釈することがで
き、この場合、「デコーダ」は、特定のグレーレベルを
特定のビットパターンに関連づけるルックアップテーブ
ルである。このルックアップテーブルは、ベクトル量子
化器の設計と同様に、収集したテスト画像を利用してト
レーニングアルゴリズムによって構成される。この誤差
拡散画像の逆ハーフトーン化方法は、適度に有効に機能
するが、ルックアップテーブルのトレーニングは時間を
浪費するものである。更に、誤差拡散は、画像の任意の
小領域内の局所平均が元のグレースケール画像の対応小
領域のグレーレベルを近似したものである２値画像を生
成するので、ハーフトーン化ウィンドウを任意方向に少
量だけシフトすることにより、同じ局所グレーレベルに
対応する大幅に異なるビットパターンを得ることができ
る。ビットパターンが異なることにより、逆ハーフトー
ン化時にルックアップテーブルに対して異なるアドレス
指定を行うことになる。一方、誤差拡散プロセスにおけ
る初期条件を単に変更するだけで、同じグレースケール
画像から大幅に異なる２値画像を生成することができ
る。これは、特定のビットパターンとその元の局所グレ
ーレベルとの相関があまり強くなく、このため、ルック
アップテーブルによる手法の性能が制限されたものにな
る、ということを意味している。
て、最近はルックアップテーブルの利用が提案されてい
る。Ting等の「Error Diffused Image Compression Usi
ng a Halftone-to-Gray Scale Decoder and Predictive
Pruned Tree-Structured Vector Quantization」（199
2年にIEEE Transaction on Image Processingに提出さ
れたもの）を参照のこと。Ting等は、誤差拡散画像上で
スライドさせる小ウィンドウの利用について述べてい
る。そのウィンドウ中の２値画素の内容は、ルックアッ
プテーブルに対するアドレスの働きをする。次いで、そ
のウィンドウ中に構成される中心画素のグレーレベルと
して、１つのグレーレベル値が取り出される。従って、
逆ハーフトーン化手順は、復号操作と解釈することがで
き、この場合、「デコーダ」は、特定のグレーレベルを
特定のビットパターンに関連づけるルックアップテーブ
ルである。このルックアップテーブルは、ベクトル量子
化器の設計と同様に、収集したテスト画像を利用してト
レーニングアルゴリズムによって構成される。この誤差
拡散画像の逆ハーフトーン化方法は、適度に有効に機能
するが、ルックアップテーブルのトレーニングは時間を
浪費するものである。更に、誤差拡散は、画像の任意の
小領域内の局所平均が元のグレースケール画像の対応小
領域のグレーレベルを近似したものである２値画像を生
成するので、ハーフトーン化ウィンドウを任意方向に少
量だけシフトすることにより、同じ局所グレーレベルに
対応する大幅に異なるビットパターンを得ることができ
る。ビットパターンが異なることにより、逆ハーフトー
ン化時にルックアップテーブルに対して異なるアドレス
指定を行うことになる。一方、誤差拡散プロセスにおけ
る初期条件を単に変更するだけで、同じグレースケール
画像から大幅に異なる２値画像を生成することができ
る。これは、特定のビットパターンとその元の局所グレ
ーレベルとの相関があまり強くなく、このため、ルック
アップテーブルによる手法の性能が制限されたものにな
る、ということを意味している。
【０００８】ローパスフィルタリングは、２値画像から
グレースケール画像を再構成する従来の方法である。し
かし、誤差拡散プロセスは、主に高周波数範囲でグレー
スケール画像にノイズを注入するプロセスと解釈するこ
とができ、ローパスフィルタリングだけでは十分な品質
の逆ハーフトーン画像が得られないのには幾つかの理由
がある。第１に、低周波数範囲にノイズ成分が存在する
ので、ローパスフィルタリングでは、誤差拡散プロセス
により意図的に導入したノイズ（すなわち誤差）を全て
取り除くことはできない。第２に、元のグレースケール
画像中に高周波数成分が存在している可能性があるの
で、高周波数範囲のノイズを除去することにより、それ
らの所望の高周波数成分も除去されてしまうことにな
る。ローパスフィルタは、ある高周波数成分がグレース
ケール画像から生じたものか誤差拡散プロセスから生じ
たものかを明確に判定するほど選択性を有するものでは
ない。ローパスフィルタリングの一例としては、ディジ
タル画像の考え得る最大帯域幅の１／２でフィルタを用
いたフィルタリング、すなわち、カットオフ周波数がｆ
s／４（ここで、ｆsはサンプリング周波数）のフィルタ
リングが挙げられる。出力画像には、誤差拡散プロセス
によって生じたかなりの量の残留ノイズが依然として残
ることになる。この残留ノイズは、フィルタのカットオ
フ周波数をかなり低くしない限り、ローパスフィルタリ
ングを施してもそれ以上除去することはできない。しか
し、カットオフ周波数を更に低くした場合には、所望の
成分まで除去されてしまうので、過度に不鮮明な画像が
生じることになる。
グレースケール画像を再構成する従来の方法である。し
かし、誤差拡散プロセスは、主に高周波数範囲でグレー
スケール画像にノイズを注入するプロセスと解釈するこ
とができ、ローパスフィルタリングだけでは十分な品質
の逆ハーフトーン画像が得られないのには幾つかの理由
がある。第１に、低周波数範囲にノイズ成分が存在する
ので、ローパスフィルタリングでは、誤差拡散プロセス
により意図的に導入したノイズ（すなわち誤差）を全て
取り除くことはできない。第２に、元のグレースケール
画像中に高周波数成分が存在している可能性があるの
で、高周波数範囲のノイズを除去することにより、それ
らの所望の高周波数成分も除去されてしまうことにな
る。ローパスフィルタは、ある高周波数成分がグレース
ケール画像から生じたものか誤差拡散プロセスから生じ
たものかを明確に判定するほど選択性を有するものでは
ない。ローパスフィルタリングの一例としては、ディジ
タル画像の考え得る最大帯域幅の１／２でフィルタを用
いたフィルタリング、すなわち、カットオフ周波数がｆ
s／４（ここで、ｆsはサンプリング周波数）のフィルタ
リングが挙げられる。出力画像には、誤差拡散プロセス
によって生じたかなりの量の残留ノイズが依然として残
ることになる。この残留ノイズは、フィルタのカットオ
フ周波数をかなり低くしない限り、ローパスフィルタリ
ングを施してもそれ以上除去することはできない。しか
し、カットオフ周波数を更に低くした場合には、所望の
成分まで除去されてしまうので、過度に不鮮明な画像が
生じることになる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、２値
画像を高品質のグレースケール画像に変換する方法およ
び装置を提供することにある。
画像を高品質のグレースケール画像に変換する方法およ
び装置を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上記の目的は、非線形統
計的平滑化を利用して、変換すべき画像の所望成分と不
所望成分との区別を行うグレースケール画像構成方法お
よび装置によって達成される。好適実施例では、ハーフ
トーン化プロセスまたは逆ハーフトーン化プロセス時に
発生する誤差が除去され、各ステージがローパスフィル
タリングと非線形統計的平滑化との両方を行うパイプラ
インをなすステージを用いることにより、高品質のグレ
ースケール画像が構成される。
計的平滑化を利用して、変換すべき画像の所望成分と不
所望成分との区別を行うグレースケール画像構成方法お
よび装置によって達成される。好適実施例では、ハーフ
トーン化プロセスまたは逆ハーフトーン化プロセス時に
発生する誤差が除去され、各ステージがローパスフィル
タリングと非線形統計的平滑化との両方を行うパイプラ
インをなすステージを用いることにより、高品質のグレ
ースケール画像が構成される。
【００１１】パイプラインの各ステージにおけるローパ
スフィルタの目的は、非線形平滑化プロセスによって発
生した不所望の高周波数成分を除去することにある。こ
のローパスフィルタは、好適には線形フィルタとなる。
各フィルタは、半帯域フィルタとすることが可能であ
り、また、パイプラインに沿って漸進する異なるカット
オフ周波数を有することも可能である。
スフィルタの目的は、非線形平滑化プロセスによって発
生した不所望の高周波数成分を除去することにある。こ
のローパスフィルタは、好適には線形フィルタとなる。
各フィルタは、半帯域フィルタとすることが可能であ
り、また、パイプラインに沿って漸進する異なるカット
オフ周波数を有することも可能である。
【００１２】非線形統計的平滑化は、画素毎に実施さ
れ、変換すべき２値画像中の各画素毎に近傍を選択する
ステップを含むものである。近傍内の画素値の平均値を
表す第１の値が求められる。また、その近傍内の画素値
間における局所変動量の特性を表す第２の値が求められ
る。選択された画素の画素値、一般には近傍内の中心画
素の画素値は、その画素値と第１の値との差が第２の値
の重みつき倍数を超える場合にのみ調整される。この調
整は、第１の値に向けてのものである。これは、各画素
の検討が完了するまで１度に１画素ずつ繰り返され、こ
れによりグレースケール画像が形成されることになる。
次いで、そのグレースケール画像が、第１ステージから
第２ステージに送られて、ローパスフィルタリングおよ
び非線形統計的平滑化が繰り返される。
れ、変換すべき２値画像中の各画素毎に近傍を選択する
ステップを含むものである。近傍内の画素値の平均値を
表す第１の値が求められる。また、その近傍内の画素値
間における局所変動量の特性を表す第２の値が求められ
る。選択された画素の画素値、一般には近傍内の中心画
素の画素値は、その画素値と第１の値との差が第２の値
の重みつき倍数を超える場合にのみ調整される。この調
整は、第１の値に向けてのものである。これは、各画素
の検討が完了するまで１度に１画素ずつ繰り返され、こ
れによりグレースケール画像が形成されることになる。
次いで、そのグレースケール画像が、第１ステージから
第２ステージに送られて、ローパスフィルタリングおよ
び非線形統計的平滑化が繰り返される。
【００１３】選択された近傍内の中心画素は、座標ｍ,
ｎを有している。近傍（Ｒm,n）のサイズは重要ではな
いが、適度に小さいことが望ましい。例えば、近傍のサ
イズは３×３とすることができる。第１の値（μm,n）
は、Ｒm,n内の画素値のサンプル平均値である。第２の
値（ｖm,n）は、Ｒm,n内の画素間における変動量の特性
を局所的に表すものである。中心画素の画素値
（ｘm,n）oldは、しきい値μm,n＋γｖm,nおよびμm,n
−γｖm,nと比較される。ここで、γは、０以上の重み
つき倍数であり、最適な性能が得られるようにステージ
毎に調整される。中心画素の値は、次式の条件を満たす
調整済画素値（ｘm,n）newが得られるように修正され
る。
ｎを有している。近傍（Ｒm,n）のサイズは重要ではな
いが、適度に小さいことが望ましい。例えば、近傍のサ
イズは３×３とすることができる。第１の値（μm,n）
は、Ｒm,n内の画素値のサンプル平均値である。第２の
値（ｖm,n）は、Ｒm,n内の画素間における変動量の特性
を局所的に表すものである。中心画素の画素値
（ｘm,n）oldは、しきい値μm,n＋γｖm,nおよびμm,n
−γｖm,nと比較される。ここで、γは、０以上の重み
つき倍数であり、最適な性能が得られるようにステージ
毎に調整される。中心画素の値は、次式の条件を満たす
調整済画素値（ｘm,n）newが得られるように修正され
る。
【００１４】
【数１】
【００１５】近傍を規定するウィンドウは、入力画像中
の各画素を検討するため、各画素毎に入力画像に対して
スライドする。従って、出力画像は多レベル画像にな
る。パイプライン中の各ステージの出力は、後続ステー
ジの入力となる。パイプラインを出た信号は、表示可能
であり、すなわち、多レベルプリンタを用いて印刷可能
であり、また、画像圧縮等の処理操作を施すことも可能
である。
の各画素を検討するため、各画素毎に入力画像に対して
スライドする。従って、出力画像は多レベル画像にな
る。パイプライン中の各ステージの出力は、後続ステー
ジの入力となる。パイプラインを出た信号は、表示可能
であり、すなわち、多レベルプリンタを用いて印刷可能
であり、また、画像圧縮等の処理操作を施すことも可能
である。
【００１６】重要ではないが、局所変動を測定するため
のｖm,nの計算の一例として、サンプル平均を中心とし
たｒ乗による基準が挙げられる。これを以下に示す。
のｖm,nの計算の一例として、サンプル平均を中心とし
たｒ乗による基準が挙げられる。これを以下に示す。
【００１７】
【数２】
【００１８】ここで、‖Ｒm,n‖は、近傍内の画素数を
表している。ｒ＝２の特殊な場合には、ｖm,nは、Ｒm,n
内の画素のサンプル標準偏差と同一となる。
表している。ｒ＝２の特殊な場合には、ｖm,nは、Ｒm,n
内の画素のサンプル標準偏差と同一となる。
【００１９】本発明の利点は、非線形平滑化により、高
周波数成分の除去時に識別が行われるという点である。
誤差拡散によって導入されるノイズ成分が除去され、そ
の結果として生じる画像は、低カットオフ周波数でロー
パスフィルタリングを用いた場合に一般に見られる程度
まで、不明瞭ではなくなる。画素値の修正は、その画素
値が近傍内のサンプル平均値から統計的に遠く離れた値
となる場合にのみ実施される。μm,nとｖm,nは両方と
も、ウィンドウの位置と共に変動するので、統計的平滑
化は、局所的統計に厳密に従って実施される。ウィンド
ウが画像の縁部を含む位置にある場合、変動測度ｖm,n
は、そのウィンドウ中に縁部が存在しない場合よりも大
きくなる傾向にある。従って、画素の画素値は、その画
素が縁部の近くにある場合にはその修正の可能性が低く
なると思われる。その結果、画像を過度に不明瞭にする
ことなく平滑化操作を行うことができる。もう１つの利
点は、２値／グレースケール変換が、２階調画像から連
続階調画像への変換であろうと２レベルカラー手法から
多レベルカラー手法への変換であろうと、本発明を同等
に良好に適用できるという点である。例えば、３つの並
列パイプラインを利用して、３つの２レベルカラー信号
を３つの多レベルカラー信号に変換し、コンピュータの
モニタの異なるカラーガンを駆動することができ、これ
により、一層大きなカラースペクトルの画像をモニタに
表示することが可能となる。
周波数成分の除去時に識別が行われるという点である。
誤差拡散によって導入されるノイズ成分が除去され、そ
の結果として生じる画像は、低カットオフ周波数でロー
パスフィルタリングを用いた場合に一般に見られる程度
まで、不明瞭ではなくなる。画素値の修正は、その画素
値が近傍内のサンプル平均値から統計的に遠く離れた値
となる場合にのみ実施される。μm,nとｖm,nは両方と
も、ウィンドウの位置と共に変動するので、統計的平滑
化は、局所的統計に厳密に従って実施される。ウィンド
ウが画像の縁部を含む位置にある場合、変動測度ｖm,n
は、そのウィンドウ中に縁部が存在しない場合よりも大
きくなる傾向にある。従って、画素の画素値は、その画
素が縁部の近くにある場合にはその修正の可能性が低く
なると思われる。その結果、画像を過度に不明瞭にする
ことなく平滑化操作を行うことができる。もう１つの利
点は、２値／グレースケール変換が、２階調画像から連
続階調画像への変換であろうと２レベルカラー手法から
多レベルカラー手法への変換であろうと、本発明を同等
に良好に適用できるという点である。例えば、３つの並
列パイプラインを利用して、３つの２レベルカラー信号
を３つの多レベルカラー信号に変換し、コンピュータの
モニタの異なるカラーガンを駆動することができ、これ
により、一層大きなカラースペクトルの画像をモニタに
表示することが可能となる。
【００２０】
【実施例】図１は、２値量子化器Ｑ(・)10およびディジ
タルフィルタ12を含むものとして汎用誤差拡散装置を示
すものである。入力ｘm,nは、ダイナミックレンジＬを
有するグレースケール画像であり、すなわち、全てのm,
nについてｘm,n∈[０,Ｌ]である。出力ｂm,nは、ｘm,n
のハーフトーン化値に相当するものである。ここで、ｂ
m,n∈{０,１}である。ディジタルフィルタ12からの信号
がない場合には、入力は、修正されずに加算器14を介し
て量子化器へ送られる。
タルフィルタ12を含むものとして汎用誤差拡散装置を示
すものである。入力ｘm,nは、ダイナミックレンジＬを
有するグレースケール画像であり、すなわち、全てのm,
nについてｘm,n∈[０,Ｌ]である。出力ｂm,nは、ｘm,n
のハーフトーン化値に相当するものである。ここで、ｂ
m,n∈{０,１}である。ディジタルフィルタ12からの信号
がない場合には、入力は、修正されずに加算器14を介し
て量子化器へ送られる。
【００２１】２値量子化器10のしきい値は、一般にＬ／
２にセットされる。この量子化器10の出力が、その入力
と第２加算器16で組み合わされて信号ｅm,nが生成され
る。ディジタルフィルタ12は、負のフィードバックルー
プ中に設けられた線形フィルタである。従って、このフ
ィルタ12は、１ビット量子化器10により生成された量子
化誤差に関して動作する。
２にセットされる。この量子化器10の出力が、その入力
と第２加算器16で組み合わされて信号ｅm,nが生成され
る。ディジタルフィルタ12は、負のフィードバックルー
プ中に設けられた線形フィルタである。従って、このフ
ィルタ12は、１ビット量子化器10により生成された量子
化誤差に関して動作する。
【００２２】図１の誤差拡散装置は、予測符号化器(cod
er)の態様で十分に動作する。ディジタルフィルタ12
は、有限範囲の入出力マスクを有している。誤差拡散
は、入力グレースケール画素（ｘm,n）とその２値等価
物（ｂm,n）との間の誤差を、ハーフトーン画像の小領
域にわたって「拡散させる」ものである。フィードバッ
クループ中のディジタルフィルタ12は、「過去」の誤差
だけが拡散されるように、グレースケール画像に沿った
ウィンドウの走査方向に関して「因果関係」を有する。
er)の態様で十分に動作する。ディジタルフィルタ12
は、有限範囲の入出力マスクを有している。誤差拡散
は、入力グレースケール画素（ｘm,n）とその２値等価
物（ｂm,n）との間の誤差を、ハーフトーン画像の小領
域にわたって「拡散させる」ものである。フィードバッ
クループ中のディジタルフィルタ12は、「過去」の誤差
だけが拡散されるように、グレースケール画像に沿った
ウィンドウの走査方向に関して「因果関係」を有する。
【００２３】逆ハーフトーン化手順は、図１の装置に最
初に入力されたグレースケール画像の再現を試みるもの
である。図２は、逆ハーフトーン化を行うためのパイプ
ライン装置の１ステージを示すものである。このステー
ジは、ローパスフィルタ18および統計的平滑化装置20を
備えている。このステージは、符号Ｔ(・)で示されてい
る。
初に入力されたグレースケール画像の再現を試みるもの
である。図２は、逆ハーフトーン化を行うためのパイプ
ライン装置の１ステージを示すものである。このステー
ジは、ローパスフィルタ18および統計的平滑化装置20を
備えている。このステージは、符号Ｔ(・)で示されてい
る。
【００２４】図３に示すように、誤差拡散画像の逆ハー
フトーン化のためのパイプラインは、図２のステージを
多数（k）備えたものである。
フトーン化のためのパイプラインは、図２のステージを
多数（k）備えたものである。
【００２５】図２に戻ると、各ステージにおけるローパ
スフィルタの目的は、統計的平滑化装置20で非線形平滑
化プロセスにより生成される可能性のある不所望の高周
波数成分を除去することにある。ローパスフィルタは、
再構成された画像Ｔ（ｙm,n）が過度に不明瞭になるの
を回避するように半帯域フィルタとすることができる。
代替案としては、カットオフ周波数に関してフィルタを
パイプラインに沿って変更することが可能であり、すな
わち、ｋ個のフィルタは必ずしも同一とは限らない。ロ
ーパスフィルタは、逆ハーフトーン化技術において従来
どうりに利用されるので、フィルタの構成を理解するの
は容易である。
スフィルタの目的は、統計的平滑化装置20で非線形平滑
化プロセスにより生成される可能性のある不所望の高周
波数成分を除去することにある。ローパスフィルタは、
再構成された画像Ｔ（ｙm,n）が過度に不明瞭になるの
を回避するように半帯域フィルタとすることができる。
代替案としては、カットオフ周波数に関してフィルタを
パイプラインに沿って変更することが可能であり、すな
わち、ｋ個のフィルタは必ずしも同一とは限らない。ロ
ーパスフィルタは、逆ハーフトーン化技術において従来
どうりに利用されるので、フィルタの構成を理解するの
は容易である。
【００２６】非線形統計的平滑化20は、好適には下記ス
テップで実施する。各画素位置（ｍ,ｎ）毎に、その画
素位置が中心にくる小さな近傍Ｒm,nが規定される。そ
の近傍中の画素のサンプル平均値μm,nが計算される。
また、その近傍中の画素間における変動量の特性を局所
的に表す測度ｖm,nが求められる。中心画素の値は、し
きい値μm,n＋γｖm,nおよびμm,n−γｖm,nと比較され
る。図３の様々なステージ22,24に沿って倍数を変更す
るのが望ましい。重みつき倍数は、０以上とすべきであ
り、また１以下であることが望ましい。
テップで実施する。各画素位置（ｍ,ｎ）毎に、その画
素位置が中心にくる小さな近傍Ｒm,nが規定される。そ
の近傍中の画素のサンプル平均値μm,nが計算される。
また、その近傍中の画素間における変動量の特性を局所
的に表す測度ｖm,nが求められる。中心画素の値は、し
きい値μm,n＋γｖm,nおよびμm,n−γｖm,nと比較され
る。図３の様々なステージ22,24に沿って倍数を変更す
るのが望ましい。重みつき倍数は、０以上とすべきであ
り、また１以下であることが望ましい。
【００２７】中心画素値（ｘm,n）は、下記に従って修
正される。
正される。
【００２８】
【数３】
【００２９】上付き文字「old」および「new」は、それ
ぞれ、図３のパイプラインに沿った各統計的平滑化プロ
セスの前後における中心画素値を表すものである。この
操作は、画像全体にわたって画素毎に繰り返される。こ
の場合、近傍を規定するウィンドウは、その画像に対し
て「スライド」する。
ぞれ、図３のパイプラインに沿った各統計的平滑化プロ
セスの前後における中心画素値を表すものである。この
操作は、画像全体にわたって画素毎に繰り返される。こ
の場合、近傍を規定するウィンドウは、その画像に対し
て「スライド」する。
【００３０】局所変動を測定するためのｖm,nの一例と
して、サンプル平均値を中心とするｒ乗による基準が挙
げられる。これを以下に示す。
して、サンプル平均値を中心とするｒ乗による基準が挙
げられる。これを以下に示す。
【００３１】
【数４】
【００３２】ここで、‖Ｒm,n‖は、近傍Ｒm,n中の画素
数を表している。Ｒ＝２の特殊な場合には、ｖm,nが近
傍内の画素のサンプル標準偏差と同一になる。局所変動
測度を別様に決定することも可能であるが、ｖm,nを上
述のように決定することが、高品質の逆ハーフトーン化
を提供する上で良好に作用することが分かっている。
数を表している。Ｒ＝２の特殊な場合には、ｖm,nが近
傍内の画素のサンプル標準偏差と同一になる。局所変動
測度を別様に決定することも可能であるが、ｖm,nを上
述のように決定することが、高品質の逆ハーフトーン化
を提供する上で良好に作用することが分かっている。
【００３３】各々の非線形統計的平滑化の操作により、
特定の画素値がその近傍のサンプル平均から統計的に遠
く離れた値を有する場合にのみ、その特定の画素値が変
更されることになる。近傍内の中心画素の値が、ｖm,n
を超えてμm,nと異なる場合に、その中心画素の画素値
が、サンプル平均値μm,nに向かって修正される。ま
た、元の値との差がサンプル平均値に十分に近い場合に
は、その画素値は無変更のままとなる。
特定の画素値がその近傍のサンプル平均から統計的に遠
く離れた値を有する場合にのみ、その特定の画素値が変
更されることになる。近傍内の中心画素の値が、ｖm,n
を超えてμm,nと異なる場合に、その中心画素の画素値
が、サンプル平均値μm,nに向かって修正される。ま
た、元の値との差がサンプル平均値に十分に近い場合に
は、その画素値は無変更のままとなる。
【００３４】μm,nとｖm,nは両方とも、近傍を規定する
ウィンドウの位置と共に変動する。従って、統計的平滑
化操作は、局所的統計に厳密に従って実行される。ウィ
ンドウが、画像の縁部を含む領域中にある場合には、規
定された近傍Ｒm,nのサンプル変動ｖm,nは、ウィンドウ
が縁部を含んでいない場合よりも大きくなる傾向にあ
る。このため、近傍の中心画素の画素値は、その画素が
縁部に近い場合には調整される可能性が低くなる。従っ
て、非線形統計的平滑化操作は、画像の縁部を過度に不
明瞭にすることなくグレースケール画像を提供する。
ウィンドウの位置と共に変動する。従って、統計的平滑
化操作は、局所的統計に厳密に従って実行される。ウィ
ンドウが、画像の縁部を含む領域中にある場合には、規
定された近傍Ｒm,nのサンプル変動ｖm,nは、ウィンドウ
が縁部を含んでいない場合よりも大きくなる傾向にあ
る。このため、近傍の中心画素の画素値は、その画素が
縁部に近い場合には調整される可能性が低くなる。従っ
て、非線形統計的平滑化操作は、画像の縁部を過度に不
明瞭にすることなくグレースケール画像を提供する。
【００３５】（ｘm,n）newを求めるための上記の公式か
ら分かるように、γの値が小さいということは、中心画
素の画素値が上下のしきい値のいずれかを超える可能性
が高いことを示唆している。従って、画素値の調整は、
画像全体にわたって一層頻繁に行われることになる。こ
のため、小さいγの使用により、一層平滑な出力画像が
得られるものと期待される。ｖm,nの決定においてウィ
ンドウサイズが3×3、ｒ＝２とした実験で最良の性能が
得られたのは、初期重みつき倍数（γ）を0.25にセット
し、最終値1.0に達するまで４ステージ20〜22に沿って
重みつき倍数を線形的に増大させた場合であった。ま
た、個々のステージのローパスフィルタ18に沿ってカッ
トオフ周波数を変更しても、再構成された画像が改善さ
れないことが分かった。
ら分かるように、γの値が小さいということは、中心画
素の画素値が上下のしきい値のいずれかを超える可能性
が高いことを示唆している。従って、画素値の調整は、
画像全体にわたって一層頻繁に行われることになる。こ
のため、小さいγの使用により、一層平滑な出力画像が
得られるものと期待される。ｖm,nの決定においてウィ
ンドウサイズが3×3、ｒ＝２とした実験で最良の性能が
得られたのは、初期重みつき倍数（γ）を0.25にセット
し、最終値1.0に達するまで４ステージ20〜22に沿って
重みつき倍数を線形的に増大させた場合であった。ま
た、個々のステージのローパスフィルタ18に沿ってカッ
トオフ周波数を変更しても、再構成された画像が改善さ
れないことが分かった。
【００３６】図３に示すように、パイプラインの最終ス
テージ24で発生し得る不所望の高周波数成分を除去する
ために、最終ローパスフィルタ26が設けられている。そ
の結果として生じるグレースケール画像は、モニタ28に
送って表示させること、また多レベルプリンタを用いて
印刷すること、更には、圧縮等の他の形式の画像処理を
施すことが可能である。
テージ24で発生し得る不所望の高周波数成分を除去する
ために、最終ローパスフィルタ26が設けられている。そ
の結果として生じるグレースケール画像は、モニタ28に
送って表示させること、また多レベルプリンタを用いて
印刷すること、更には、圧縮等の他の形式の画像処理を
施すことが可能である。
【００３７】本発明は、調整のために検討されるのが、
規定された近傍中の中心画素であるものについて解説を
行った。これは好適なものではあるが、その近傍中の別
の画素を選択することも可能である。更に、ウィンドウ
の再位置決めの前に、そのウィンドウにより規定された
近傍中の各画素について修正を検討することも可能であ
る。しかし、品質が損なわれることになる可能性があ
る。
規定された近傍中の中心画素であるものについて解説を
行った。これは好適なものではあるが、その近傍中の別
の画素を選択することも可能である。更に、ウィンドウ
の再位置決めの前に、そのウィンドウにより規定された
近傍中の各画素について修正を検討することも可能であ
る。しかし、品質が損なわれることになる可能性があ
る。
【００３８】本発明は、２値画像から連続階調画像への
変換に制限されるものではない。本発明は、カラーに関
連する２値画像からカラーに関連する「グレースケー
ル」画像すなわち多レベル画像への変換にも同等に良好
に適用可能なものである。すなわち、「グレースケール
画像」は、ここでは、階調またはカラー等の画像で見る
ことのできる要素に関連した多レベル画像として定義さ
れている。例えば、３原色の各カラー毎に独立したカラ
ーガンを備えたカラーモニタは、３つの別個のパイプラ
インが表示画面での組み合わせに備えて２レベルカラー
画像をグレースケールカラー画像に変換する装置により
駆動することができる。
変換に制限されるものではない。本発明は、カラーに関
連する２値画像からカラーに関連する「グレースケー
ル」画像すなわち多レベル画像への変換にも同等に良好
に適用可能なものである。すなわち、「グレースケール
画像」は、ここでは、階調またはカラー等の画像で見る
ことのできる要素に関連した多レベル画像として定義さ
れている。例えば、３原色の各カラー毎に独立したカラ
ーガンを備えたカラーモニタは、３つの別個のパイプラ
インが表示画面での組み合わせに備えて２レベルカラー
画像をグレースケールカラー画像に変換する装置により
駆動することができる。
【００３９】以下に本発明の実施態様を列挙する。
【００４０】１．２値画像をグレースケール画像に変換
する方法であって、この方法が、(a)２値画像ｙm,n中の
画素からなる近傍を選択し、その各画素が２つのレベル
の一方の画素値を有し、選択された画素を前記近傍が含
んでおり、(b)前記近傍中の前記画素の画素値の平均化
に応じて第１の値を求め、(c)前記近傍中の前記画素間
における画素値の変動特性に応じて第２の値を求め、
(d)前記の選択された画素の画素値が、前記第１の値か
ら前記第２の値を減算して求められた差より小さい場合
に、前記画素値を増大させ、(e)前記の選択された画素
の画素値が、前記第１の値と前記第２の値との合計値よ
り大きい場合に、前記画素値を減少させ、(f)前記２値
画像の他の画素について前記ステップ(a)〜(e)を繰り返
して、グレースケール画像Ｔ（ｙm,n）を形成する、と
いうステップを含むことを特徴とする、前記変換方法。
する方法であって、この方法が、(a)２値画像ｙm,n中の
画素からなる近傍を選択し、その各画素が２つのレベル
の一方の画素値を有し、選択された画素を前記近傍が含
んでおり、(b)前記近傍中の前記画素の画素値の平均化
に応じて第１の値を求め、(c)前記近傍中の前記画素間
における画素値の変動特性に応じて第２の値を求め、
(d)前記の選択された画素の画素値が、前記第１の値か
ら前記第２の値を減算して求められた差より小さい場合
に、前記画素値を増大させ、(e)前記の選択された画素
の画素値が、前記第１の値と前記第２の値との合計値よ
り大きい場合に、前記画素値を減少させ、(f)前記２値
画像の他の画素について前記ステップ(a)〜(e)を繰り返
して、グレースケール画像Ｔ（ｙm,n）を形成する、と
いうステップを含むことを特徴とする、前記変換方法。
【００４１】２．前記第２の値を求める前記ステップ
が、前記の画素値の変動特性に数学的に重みづけを行う
ことにより前記第２の値を得るというステップを含むこ
とを特徴とする、前項１記載の変換方法。
が、前記の画素値の変動特性に数学的に重みづけを行う
ことにより前記第２の値を得るというステップを含むこ
とを特徴とする、前項１記載の変換方法。
【００４２】３．更に、前記ステップ(a)〜(f)によって
形成される前記グレースケール画像Ｔ（ｙm,n）につい
て前記ステップを繰り返し、そのステップ(a)〜(f)の繰
り返しが、前記第２の値を求める際に、異なる数学的重
みづけで行われることを特徴とする、前項２記載の変換
方法。
形成される前記グレースケール画像Ｔ（ｙm,n）につい
て前記ステップを繰り返し、そのステップ(a)〜(f)の繰
り返しが、前記第２の値を求める際に、異なる数学的重
みづけで行われることを特徴とする、前項２記載の変換
方法。
【００４３】４．前記グレースケール画像Ｔ（ｙm,n）
を視覚媒体に提示するステップを更に含むことを特徴と
する、前項１記載の変換方法。
を視覚媒体に提示するステップを更に含むことを特徴と
する、前項１記載の変換方法。
【００４４】５．前記選択された画素（ｘm,n）が、２
次元の画素アレイにおける座標ｍ,ｎにあり、前記第１
の値がμm,n、前記第２の値がγｖm,nであり、前記ステ
ップにより調整画素値（ｘm,n）newが提供され、
次元の画素アレイにおける座標ｍ,ｎにあり、前記第１
の値がμm,n、前記第２の値がγｖm,nであり、前記ステ
ップにより調整画素値（ｘm,n）newが提供され、
【００４５】
【数５】
【００４６】となることを特徴とする、前項１、前項
２、および前項４記載の変換方法。
２、および前項４記載の変換方法。
【００４７】６．前記第２の値（γｖm,n）を求める前
記ステップが、重みつき値（γ）と前記の画素からなる
近傍（Ｒm,n）中の画素値の局所変動（ｖm,n）との乗算
を含み、ｒ乗による基準において次式の通りとなり、
記ステップが、重みつき値（γ）と前記の画素からなる
近傍（Ｒm,n）中の画素値の局所変動（ｖm,n）との乗算
を含み、ｒ乗による基準において次式の通りとなり、
【００４８】
【数６】
【００４９】ここで、‖Ｒm,n‖は、近傍中の画素数を
表している、前項５記載の変換方法。
表している、前項５記載の変換方法。
【００５０】７．ステップ(a)〜(f)により形成される前
記グレースケール画像Ｔ（ｙm,n）にローパスフィルタ
リングを施すステップを更に含むことを特徴とする、前
項１、前記２、および前記４記載の変換方法。
記グレースケール画像Ｔ（ｙm,n）にローパスフィルタ
リングを施すステップを更に含むことを特徴とする、前
項１、前記２、および前記４記載の変換方法。
【００５１】８．前記２値画像ｙm,nが２レベルカラー
画像であり、形成されるグレースケール画像Ｔ
（ｙm,n）が多レベルカラー画像であることを特徴とす
る、前項１、前項２、および前項４記載の変換方法。
画像であり、形成されるグレースケール画像Ｔ
（ｙm,n）が多レベルカラー画像であることを特徴とす
る、前項１、前項２、および前項４記載の変換方法。
【００５２】
【発明の効果】本発明は上述のように構成したので、２
値画像を高品質のグレースケール画像に変換する方法お
よび装置を提供することができる。
値画像を高品質のグレースケール画像に変換する方法お
よび装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の誤差拡散ハーフトーン化システムの概要
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図２】本発明による逆ハーフトーン化装置の１ステー
ジの概要を示すブロック図である。
ジの概要を示すブロック図である。
【図３】本発明によるパイプライン逆ハーフトーン化装
置の概要を示すブロック図である。
置の概要を示すブロック図である。
10 ２値量子化器 12 ディジタルフィルタ 14,16 加算器 18,26 ローパスフィルタ 20 統計的平滑化装置 22,24 ステージ 28 モニタ
Claims (1)
- 【請求項１】２値画像をグレースケール画像に変換する
方法であって、この方法が、 (a)２値画像ｙm,n中の画素からなる近傍を選択し、その
各画素が２つのレベルの一方の画素値を有し、選択され
た画素を前記近傍が含んでおり、 (b)前記近傍中の前記画素の画素値の平均化に応じて第
１の値を求め、 (c)前記近傍中の前記画素間における画素値の変動特性
に応じて第２の値を求め、 (d)前記の選択された画素の画素値が、前記第１の値か
ら前記第２の値を減算して求められた差より小さい場合
に、前記画素値を増大させ、 (e)前記の選択された画素の画素値が、前記第１の値と
前記第２の値との合計値より大きい場合に、前記画素値
を減少させ、 (f)前記２値画像の他の画素について前記ステップ(a)〜
(e)を繰り返して、グレースケール画像Ｔ（ｙm,n）を形
成する、というステップを含むことを特徴とする、前記
変換方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US053643 | 1993-04-27 | ||
| US08/053,643 US5506699A (en) | 1993-04-27 | 1993-04-27 | Method and apparatus for converting a halftone image into a continuous tone image |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0793538A true JPH0793538A (ja) | 1995-04-07 |
| JP3640979B2 JP3640979B2 (ja) | 2005-04-20 |
Family
ID=21985637
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP08836194A Expired - Fee Related JP3640979B2 (ja) | 1993-04-27 | 1994-04-26 | 線形フィルタリングと統計的平滑化とを用いた逆ハーフトーン化方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5506699A (ja) |
| EP (1) | EP0622949B1 (ja) |
| JP (1) | JP3640979B2 (ja) |
| DE (1) | DE69411804T2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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