JPH08279906A - 適応誤差拡散方法 - Google Patents

適応誤差拡散方法

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JPH08279906A
JPH08279906A JP8058000A JP5800096A JPH08279906A JP H08279906 A JPH08279906 A JP H08279906A JP 8058000 A JP8058000 A JP 8058000A JP 5800096 A JP5800096 A JP 5800096A JP H08279906 A JPH08279906 A JP H08279906A
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JP8058000A
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Douglas W Couwenhoven
ダブリュ クーウェンホーヴェン ダグラス
Kevin E Spaulding
イー スポールディング ケヴィン
Rodney L Miller
エル ミラー ロドニー
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Eastman Kodak Co
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 デジタル化された一組の連続階調画素を有す
る入力画像から出力画像を生成するのに適した誤差拡散
方法を提供する。 【解決手段】 この方法は画像活動度信号を計算し；画
像活動度信号から一組の活動度重みを計算し；活動度重
みに応答するデジタル化された連続階調入力画素に対す
るフィルターされた入力値を計算し；可能な出力レベル
のそれぞれに対する活動度重みに応答するフィルターさ
れた出力値を計算する各段階を含む。この方法は更に誤
差基準に応じた可能な出力レベルのそれぞれに対するフ
ィルターされた入力値及びフィルターされた出力値に応
答して出力レベルを選択し；選択された出力レベルに対
するフィルターされた入力値及びフィルターされた出力
値の間の誤差信号を決定し；誤差信号を重み付けし、ま
だ処理されていない付近の画素に対してフィルターされ
た入力値を調整する各段階を含む。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はデジタル画像処理に
関し、より詳細には誤差拡散（ｅｒｒｏｒ ｄｉｆｆｕ
ｓｉｏｎ）を用いる連続階調画像をデジタル的に中間階
調（ｈａｌｆｔｏｎｅ）化する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】Ｋｅｖｉｎ Ｅ．Ｓｐａｕｌｄｉｎｇと
Ｄｏｕｇｌａｓ Ｗ．Ｃｏｕｗｅｎｈｏｖｅｎ等による
１９９５年３月７日出願の米国特許０８／３９９６７
８、「ＩＭＰＲＯＶＥＤ ＥＲＲＯＲ ＤＩＦＦＵＳＩ
ＯＮ ＭＥＴＨＯＤ」を参照し、その開示をここに参考
として引用する。
【０００３】デジタル中間階調は連続階調入力画像から
中間階調出力画像を形成するためにデジタル画像処理を
用いる技術である。デジタル中間階調技術で連続階調画
像は例えばスキャナーでサンプルされ、サンプルはデジ
タル化され、コンピュータに記憶される。デジタル化さ
れたサンプル（又は「画素」）は典型的には０から２５
５の範囲の離散的な値からなる。一つのグレーレベル
（例えば黒）のドットをプリントしうる出力装置上でこ
の画像を再形成するためには出力画像内のプリントされ
たドットを適切に分配することにより多グレーレベルの
感覚を形成することが必要である。これはある種の中間
階調技術を用いて連続階調画像を２進出力画像に変換す
ることにより達成される。
【０００４】デジタル中間階調の一つの従来技術の方法
は誤差拡散として知られている。図１は基本的な誤差拡
散技術を示す図である。入力画像のｉ列、ｊ行に対する
連続階調入力値はｙｉ，ｊで与えられる。説明の目的で
連続階調入力値は０から２５５の範囲にわたるものとす
る。現在の入力画素に対する連続階調入力値は出力値ｂ
ｉ，ｊを形成するよう閾値決め１０される。閾値決め演
算器は閾値以下のどのような連続階調入力値に対しても
０に、閾値以上のどのような連続階調入力値に対しても
２５５に応答する。差信号発生器１２は連続入力値及び
出力値を受け、閾値処理により導入された誤差を表す差
信号を発生する。差信号は重みづけされた誤差発生器１
４を用いる一連の誤差重みを乗算され、重みづけされた
差信号を変更された連続階調入力値を形成するためにな
お処理されるべき付近の画素の連続階調入力値に加算す
る加算器１６に供給する。付近の画素に対する量子化処
理中になされた誤差の伝搬は画素値の算術平均は局部画
像領域にわたって保護されることを確実にする。
【０００５】図２は付近の画素に対して誤差を分配する
ために用いられ得る誤差重みの典型的な組を示す。図３
はこの簡単な誤差拡散技術を用いて形成された典型的な
画像を示す。誤差拡散中間階調技術に典型的に関連する
アーティファクトは「ワーム」として知られている。ワ
ームはそうでなければ均一であるべき領域内で黒又は白
の出力画素が共に一連として現れるときに形成される。
ワームアーティファクトは灰色の縁の明るい及び暗い端
のように図３に示されるようにサンプル画像の幾つかの
領域ではっきりと見られる。これらのワームアーティフ
ァクトの幾つかは１８Ａ−Ｃの符号で示される。基本的
な誤差拡散技術に対する多くの変更は記載されてきてお
り、これはこれらのワームアーティファクトを除去する
ことを企てるものである。そのような変更の一つはＧｏ
ｅｒｔｚｅｌ等による１９８７年３月３１日発行の米国
特許第４６５４７２１号に記載されている。この開示で
各入力画素は出力画素のブロックにより表される。ワー
ムの出現は画素の２つの隣接するブロック間の誤差の分
布を決定する乱数発生器を誤差のランダムフラクション
が一つのブロックに分配され、誤差の残りが他に分配さ
れるように用いることにより回避される。他の技術では
しばしばディザを有する誤差拡散と称されるが、誤差基
準はワームの出現を減少するようランダムに変化され
る。これらの技術及びそれに似た他の技術はワームの出
現を減少するがそれらはまた出力画像でランダムノイズ
を増加させる。このランダムノイズが観察者に可視的な
周波数で発生する範囲まで画像はそれにより劣化する。
【０００６】より好ましい取り組みはＳｕｌｌｉｖａｎ
により開示された（１９９１年９月２４日発行の米国特
許第５０５１８４４号）。この方法は視覚的な誤差拡散
と称される。Ｓｕｌｌｉｖａｎは視覚的知覚出力値を計
算する人間の視覚システムの応答からえられる視覚フィ
ルターの使用を記載している。出力レベルは連続階調入
力値と視覚的に知覚された出力値との間の最小誤差を与
えるよう選択される。付近の画像画素に伝搬する誤差信
号は出力値それ自体というよりもむしろ連続階調入力値
と視覚的に知覚された出力値との間の差を取ることによ
り計算される。図４はこの方法のフローを示す。従来技
術の誤差拡散法の単純な閾値１０は出力画素値ｂｉ，ｊ
を決定する選択器３０により置き換えられる。選択器３
０による選択は各可能な出力レベルに対する視覚的に知
覚された出力値を計算するために現在の画素３２に対す
る可能な出力レベルの各々と共に予め計算された出力画
素値をフィルターする因果関係視覚フィルター３１を用
いることによりなされる。２進出力装置に対して黒又は
白画素に対応する２つの可能な出力レベルがあるが、こ
の方法は２つの可能な出力レベル以外を考えることによ
り多レベル出力装置に延長されうる。出力画素値は連続
階調入力値と視覚的に知覚された出力値との間の最小の
差を与えるよう選択される。生ずる誤差は連続階調入力
値と視覚的に知覚された出力値３４との間の差信号を計
算する差信号発生器３３により現在の画素に対して計算
される。従来の誤差拡散技術に関してこの差信号は重み
付け誤差発生器３５を用いる一連の誤差重みＷｉ，ｊに
より重みづけされ、変更された連続階調入力値を形成す
るために処理される付近の画素の連続階調入力値に加え
られる。因果関係視覚フィルター機能はＳｕｌｌｉｖａ
ｎにより記載されるような人間の視覚システムの周波数
応答から計算される。４ｘ７の因果関係視覚フィルター
機能の例は図５に示される。配列要素４０は現在の画素
に対する可能な出力レベルを重みづけるよう用いられ、
残りの配列要素は予め計算されている付近の出力値を重
みづけるように用いられる。（この因果関係視覚フィル
ター機能はＳｕｌｌｉｖａｎにより記載された一つの規
格化されたバージョンである。）類似の８ｘ１５の因果
関係視覚フィルター機能は図６に示される。因果関係視
覚フィルター機能配列はＳｕｌｌｉｖａｎによる文献で
与えられた式での観察距離及びサンプル間隔のようなパ
ラメータに関係する。この場合には配列要素４２は現在
の画素に対する可能な出力レベルを重みづけるために用
いられ、残りの配列要素は予め計算されている付近の出
力値を重みづけるために用いられる。図７は８ｘ１５の
因果関係視覚フィルター機能を有するこの技術を用いて
形成されたサンプル画像を示す。図３に示された１８Ａ
−Ｃのワームアーティファクトは除去されている。
【０００７】視覚的誤差拡散は望ましくないノイズを導
入することなしにワームの出現を大幅に減少する結果が
得られたがこの方法の副作用はアーティファクトが画像
内のエッジ、線、及び孤立した画素の付近に出現するこ
とである。アーティファクトのある型は「ゴースト画
素」と称される。２０Ａ−Ｃのゴースト画素アーティフ
ァクトの例は図７に示された画像の孤立した画素及びエ
ッジの周辺に観察される。これらのゴースト画素アーテ
ィファクトの起源は視覚的に知覚された出力画像をフィ
ルターされない入力画像と比較することである。それ
で、例えば入力画像が白の背景上に孤立した黒画素を含
む場合を考える。視覚的誤差拡散技術は白い背景に対応
する領域のほとんどで白画素を配置するが、黒画素に対
する選択をなす時がきたときにはそれは周辺の領域で出
力画素を視覚的にフィルターする。これらの画素のほと
んどは白である故に白出力画素に対する視覚的に知覚さ
れた出力レベルは白であるが、黒出力画素に対する視覚
的に知覚された出力レベルは黒というよりもむしろ明る
い灰色である。明るい灰色の視覚的に知覚された出力レ
ベルは白の視覚的に知覚された出力レベルより所望の黒
入力レベルにより近いので、正しい黒の出力レベルが選
択される。しかしながら黒入力レベルと明るい灰色の視
覚的に知覚された出力レベルとの間の差に対応するえら
れた誤差信号は非常に大きい。そしてこの誤差は周辺の
連続階調入力画素に伝搬される。結果として白い背景の
付近で画素が処理されるときに一以上のこれらの画素は
黒の出力画素としてえられる。
【０００８】アーティファクトは異方性のオーバーシュ
ートが形成される異なるグレーレベルの均一なパッチ間
のエッジ上で更により大きい。このアーティファクトは
画像上での鮮明化効果を有するが鮮明化の程度はワーム
減少と独立に制御できず、付加的にこの効果は明確な鮮
明化が対称的でないように異方性である。エッジ１９Ａ
及びＢの異方性鮮明化の例は図７に見られる。ゴースト
画素アーティファクトと共に異方性鮮明化アーティファ
クトの原因は選択処理が視覚的に知覚された出力画像と
フィルターされていない入力画像を比較するということ
から辿られる。
【０００９】理想的には高空間周波数内容（エッジ）を
含む画像の領域内の図１の誤差拡散アルゴリズムの性能
と円滑に変化し、低空間周波数内容を含む画像の領域で
の視覚的誤差拡散アルゴリズムの性能とを結合すること
が望ましい。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は上記の
アーティファクトを除去する一方でワームの減少をなお
可能にすることである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】この目的は ａ） 画像活動度信号を計算し； ｂ） 画像活動度信号から一組の活動度重みを計算し； ｃ） 活動度重みに応答するデジタル化された連続階調
入力画素に対するフィルターされた入力値を計算し； ｄ） 可能な出力レベルのそれぞれに対する活動度重み
に応答するフィルターされた出力値を計算し； ｅ） 誤差基準に応じた可能な出力レベルのそれぞれに
対するフィルターされた入力値及びフィルターされた出
力値に応答して出力レベルを選択し； ｆ） 選択された出力レベルに対するフィルターされた
入力値及びフィルターされた出力値の間の誤差信号を決
定し； ｇ） 誤差信号を重み付けし、まだ処理されていない付
近の画素に対してフィルターされた入力値を調整する 各段階からなるデジタル化された一組の連続階調画素を
有する入力画像から出力画像を生成するに適した誤差拡
散方法により達成される。
【００１２】
【発明の実施の形態】上記に引用された同時係属出願に
これらの望ましくないアーティファクトに対する視覚的
誤差拡散アルゴリズムの変更が開示されており、ここで
視覚的フィルター関数が現在の画素に対する出力値を決
定する処理中に入力及び出力画像の両方に印加される。
まだ処理されていない付近の連続階調入力画素に伝搬す
る誤差は視覚的に知覚された入力値と視覚的に知覚され
た出力値との間の差により計算される。本発明はそれが
出力画像内のワームアーティファクトの出現を最小にす
る一方で従来技術の視覚的誤差拡散アルゴリズムに関す
るエッジアーティファクトを減少するという利点を有す
る。改善された視覚的誤差拡散アルゴリズムのブロック
図は図８に示され、サンプル出力画像は図１０に示され
る。図８の方法の一つの欠点は画像に対する望ましい鮮
明度の出現を再現するために鮮明化プレフィルター６８
が必要とされる。図９に示された鮮明化プレフィルター
の例は図１０の画像を形成するために用いられた。斯く
して図１０のエッジは図７のエッジと同様に鮮明であ
り、これはＳｕｌｌｉｖａｎの視覚的誤差拡散方法で処
理されたが、本質的に等しい利点も更に有する。この改
善が従来技術の方法より高い品質の出力を形成する一方
でそれは望ましくないノイズ２１Ａ−Ｂを図１０のサン
プル画像の中央右に近い水平及び垂直のバーのような高
いコントラスト及び空間周波数の画像のある領域に導入
する。
【００１３】本発明では図１１に概略が示されるように
入力画像の行ｉ、列ｊに位置する画素はｙ（ｉ，ｊ）に
より表される。活動度（ａｃｔｉｖｉｔｙ）検出器８０
は活動度信号を検出するためにｙ（ｉ，ｊ）の近傍で近
接する画素を用いる。活動度検出器８０は局部範囲検出
器、局部変動評価器、コンボリューションフィルター、
及びソーベル又はＰｒｅｗｉｔｔエッジ検出フィルター
のようなエッジ検出演算器を含む多くの形を取りうる。
あるバージョンでは活動度検出器８０は活動度信号をｙ
（ｉ，ｊ）の近傍で近接する画素の最大及び最小入力画
素値間の差として計算するための局部範囲検出器を用い
る。近接画素は現在の画素、隣接画素、及び／又は他の
付近の画素を含む。本発明による他の活動度検出器８０
は活動度信号をｙ（ｉ，ｊ）の近傍の近接画素の入力画
素値の統計的変動として計算する局部変動評価器を用い
る。本発明による更に他の活動度検出器８０は活動度信
号をコンボリューションフィルターとｙ（ｉ，ｊ）の近
傍の近接画素の入力画素値とのコンボリューションとし
て計算するコンボリューションフィルターを用いる。エ
ッジ検出演算器を用いる活動度検出器は活動度信号をｙ
（ｉ，ｊ）の近傍の近接画素の入力画素とエッジ検出フ
ィルターとのコンボリューションの和として計算するエ
ッジ検出演算器を用いる。
【００１４】活動度信号の値は重みベクトルＱ＝
｛ｑ0 , ｑ1 , ．．．，ｑk , ．．．，ｑ N-1 ｝を計算
する活動度関数８２のインデックスとして用いられる。
本発明の好ましい実施例では活動度関数８２は活動度信
号によりインデックスされたルックアップテーブルとし
て実施される。入力画像はまた入力フィルタープロセッ
サ８１を介して処理され、これは図１２に示されるよう
にフィルターされた信号発生器８１Ａ及びＦN-1 （ｉ，
ｊ）を介してＮ個の別のフィルターＦ0 （ｉ，ｊ）のバ
ンクを用いてｙ（ｉ，ｊ）の近傍で入力画像をデジタル
的にフィルターする。また図１２で重みベクトルＱは乗
算器８１Ｂを用いる入力画像のＮ個のフィルターされた
バージョンを重み付けするために用いられ、それからこ
れは重み付けされフィルターされた入力信号ｚ（ｉ，
ｊ）を発生するために加算器８１Ｃを用いて共に加算さ
れる。フィルターされた入力値は重みｑk がゼロでない
場合に対してのみ計算される必要がある。
【００１５】２つの入力フィルターＦ0 （ｉ，ｊ）及び
Ｆ1 （ｉ，ｊ）の間でスイッチするために用いられる活
動度関数８２の例は図１３に示され、ここで｜ｅ｜は活
動度信号の値である。この特定の例では活動度信号の値
は０から２５５の範囲である。０から１０の間の活動度
信号の値に対してＱ＝｛０，１｝であり、入力フィルタ
ーＦ1 （ｉ，ｊ）が用いられる。１０から２５５の間の
活動度信号の値に対してＱ＝｛１，０｝であり、入力フ
ィルターＦ0 （ｉ，ｊ）が用いられる。このようにして
本発明の方法は活動度信号の値に基づく画像処理に適合
する。この特徴は異なる入力フィルターが活動度検出器
により識別されるように入力画像内の局部場面内容のＮ
個の型のそれぞれに対して選択されるよう一般化されう
る。付加的にフィルターＦ0 （ｉ，ｊ）からＦ
N-1 （ｉ，ｊ）の使用は場面内容のどの型が現れたか正
確には明らかでない場所の画像の領域で混合されうる。
これを達成する活動度関数８２の例は図１４に示され
る。
【００１６】入力フィルタープロセッサ８１の出力で入
力画像の均一領域に対してｚ（ｉ，ｊ）の平均値はｙ
（ｉ，ｊ）の平均値と等しいことが望ましい。この平均
保存関係を満たす一つの方法は規格化され（即ち関係Σ
ｉΣｊＦ（ｉ，ｊ）＝１を満たす）、Ｑが関係ΣｉＱｉ
＝１を満たす束縛を賦課するフィルターＦ0 （ｉ，ｊ）
からＦN-1 （ｉ，ｊ）を用いることである。
【００１７】重みづけされフィルターされた入力信号ｚ
（ｉ，ｊ）が計算された後に前の画素を処理することに
より生じた誤差は図１に示される誤差重みＷ（ｉ，ｊ）
及び重みづけされた誤差発生器８３（図１１）を用いる
重みベクトルＱにより重みづけされる。重みづけされた
誤差発生器８３の詳細は図１５に示され、ここで局部場
面内容のＮ個の型に対応するＮ個の別の誤差バッファｂ
0 （ｉ，ｊ）からｂN- 1 （ｉ，ｊ）に記憶される誤差値
がフィルターされた誤差発生器８３Ａを用いるＷ（ｉ，
ｊ）によりそれぞれ重みづけされ、それから乗算器８３
Ｂを用いる重みベクトルＱにより重みづけされ、誤差信
号ｅ（ｉ，ｊ）を生成するために加算器８３Ｃを用いて
共に加算される。このようにして場面内容の一つの型を
含む画像の領域内で発生された誤差は場面内容の異なる
型を含む画像の領域に伝搬しない。別の誤差バッファ化
のこの型は画像が図１０の中央右付近の十字線パッチ及
び水平と垂直の縞パッチ間の境界のような異なる場面内
容の領域間の鮮明な境界を含むときには発生されうるア
ーティファクトを回避するために望ましい。
【００１８】図１１に戻って誤差信号ｅ（ｉ，ｊ）は所
望の信号ｄ（ｉ，ｊ）を計算するために加算器８８によ
り重みづけされた入力信号ｚ（ｉ，ｊ）に加算される。
出力フィルタープロセッサ８９はｐ0 からｐM-1 のＭ個
の重みづけされフィルターされた出力値の組を計算す
る。これはフィルターされた出力値を計算するために図
１６に示されるようにフィルターされた信号発生器８９
Ａ及びＮ個のフィルターＧ0 （ｉ，ｊ）からＧ
N-1 （ｉ，ｊ）のバンクを用いることにより予め計算さ
れた出力値ｏ（ｉ，ｊ）を現在の画素（ｌ0 から
ｌM-1 ）に対するＭ個の可能な出力レベル８５のそれぞ
れと共にデジタル的にフィルターすることによりなされ
る。Ｍ個の可能な出力レベルのそれぞれに対してＮ個の
フィルターに対応するフィルターされた出力値は乗算器
８９Ｂを用いることにより重みベクトルＱにより重みづ
けされ、図１６に示されるように重みづけされフィルタ
ーされた出力値を発生するために加算器８９Ｃにより加
算される。フィルターされた出力値は重みｑ k がゼロで
ない場合に対してのみ計算される必要がある。
【００１９】図１１を再び参照するに、いったんｐ0 か
らｐM-1 の重みづけされフィルターされた出力値が計算
されると、選択器８６は誤差基準によりｌ0 からｌM-1
の出力レベルを選択する。そのような誤差基準の一つが
所望の信号ｄ（ｉ，ｊ）とｐ 0 からｐM-1 の重みづけら
れフィルターされた出力値との間の差を最小にする。い
ったん出力レベルの選択がなされると出力フィルタープ
ロセッサ８７はフィルターされた信号発生器８７Ａ及び
Ｎ個のフィルターＧ0 （ｉ，ｊ）からＧN-1（ｉ，ｊ）
のバンクを用いることにより出力値ｏ（ｉ，ｊ）をデジ
タル的にフィルターし、乗算器８７Ｂを用いて重みベク
トルＱにより結果を重み付けし、図１７に示されるよう
に加算器８７Ｃを用いて重みづけされた値を共に加算す
る。それから誤差信号発生器９０（図１１）は出力フィ
ルタプロセッサ８７により発生された値と所望の信号ｄ
（ｉ，ｊ）との間の差を取ることにより誤差信号を発生
する。それから誤差信号は図１８に示されるように乗算
器８４Ａを用いる重みベクトルＱにより誤差信号を重み
付けルミネセンス誤差分配器８４によりＮ個の誤差バッ
ファｂ0 （ｉ，ｊ）からｂN-1 （ｉ，ｊ）内に分配され
る。それからＮ個の誤差バッファｂ0 （ｉ，ｊ）からｂ
N-1 （ｉ，ｊ）内に記憶される値は重み付け誤差発生器
８３により重みづけされ、加算器８８を用いて上記のよ
うにまだ処理されていない重みづけされフィルターされ
た入力画素に加算される。
【００２０】鮮明化プレフィルターは所望のエッジ鮮明
度を復元するために入力画像に印加される。鮮明化がコ
ンボリューションをなす装置により実施される場合には
入力フィルターの新たな組に到来するために鮮明化プレ
フィルターをフィルターＦ0（ｉ，ｊ）からＦ
N-1 （ｉ，ｊ）にコンボルブすることにより鮮明化プレ
フィルターを直接入力フィルター演算８１に含めること
が可能である。鮮明化フィルターを大量の活動度を含む
画像の部分にのみ適用することが望ましい。これは鮮明
化プレフィルターを活動度信号の大きな値に対応するフ
ィルターＦ0 （ｉ，ｊ）からＦN-1 （ｉ，ｊ）の部分集
合にのみ含めることにより達成されうる。
【００２１】本発明の方法を用いることにより形成され
たサンプル画像は図１９に示される。図１３に示される
活動度関数は高い及び低い活動度信号値を有する画像領
域間でスイッチするために用いられた。この例で用いら
れた活動度検出器８０は局部範囲検出器であった。低活
動度の領域では用いられた入力フィルターＦ1 （ｉ，
ｊ）はデルタ関数δ（ｉ，ｊ）であり、ここでδ（ｉ，
ｊ）はｉ＝ｊ＝０で１、それ以外は０と定義される。結
果として入力フィルター動作はヌル動作に戻り、ｚ
（ｉ，ｊ）はｙ（ｉ，ｊ）に等しい。低活動度領域Ｇ1
（ｉ，ｊ）に対して用いられた出力フィルターは図６に
示される因果関係視覚フィルターＶ（ｉ，ｊ）に等しく
設定される。
【００２２】高活動度領域では用いられた入力フィルタ
ーＦ0 （ｉ，ｊ）は図９に示される鮮明化フィルター６
８であった。用いられた出力フィルターＧ0 （ｉ，ｊ）
はデルタ関数δ（ｉ，ｊ）であった。０から１０の間の
活動度信号の値に対してＱ＝｛０，１｝であり、図４の
視覚的誤差拡散法が用いられる。代替的に１０から２５
５の間の活動度信号の値に対してＱ＝｛１，０｝であ
り、予め鮮明化段階を有する図１の従来技術の誤差拡散
法が用いられる。このように本発明の方法は活動度信号
の値に基づく処理に適応する。
【００２３】本発明の他の実施例は図２０に示されるよ
うに誤差信号発生器９０により発生された誤差信号を記
憶するために単一バッファを用いる。これを図１１に示
した方法と比較するとＮ個の別の誤差バッファｂ
0 （ｉ，ｊ）からｂN-1 （ｉ，ｊ）は除去され、誤差信
号は重みづけされた誤差発生器９１に直接供給される。
それから重みづけされた誤差発生器９１は重みベクトル
Ｑ及び誤差信号発生器９０からの誤差信号を用いて重み
づけされた誤差信号ｅ（ｉ，ｊ）を計算する。
【００２４】カラー画像に対して上記の方法は図２１に
示されるように画像の各チャンネルに印加されうる。例
えば画像が赤、緑、青画素からなる場合に改善された適
応誤差拡散方法がブロック７０を介して赤画素に印加さ
れ、それぞれブロック７１、７２により再び緑画素及び
青画素に印加される。同様にして改善された適応誤差拡
散方法は４カラーシアン、マゼンタ、黄色及び黒画像の
各チャンネルに印加されうる。異なる入力フィルター、
出力フィルター、活動度ルックアップテーブル、誤差重
み、活動度関数、及び／又は線形化フィルターが各カラ
ーチャンネルに対して用いられうることが好ましい。
【００２５】本発明によるカラー画像を処理する他の方
法は図２２に示されるように全てのカラーチャンネルを
同時に処理することである。図２２の論理は論理ブロッ
ク間を通信する信号が図１１の方法で示したスカラー信
号と反対のベクトル信号になったことを除いて図１１の
論理と同じであることがわかる。図２２の方法ではカラ
ーチャンネルの行ｉ、列ｊに対する入力連続階調画素値
はカラーベクトルＹ（ｉ，ｊ）に組み合わされる。ベク
トル活動度検出器１００はＹ（ｉ，ｊ）から活動度信号
を決定し、活動度関数８２は活動度信号から重み付けベ
クトルＱを決定する。それから入力カラーベクトルＹ
（ｉ，ｊ）はベクトル入力フィルタープロセッサ１０１
によりフィルターされ、これはフィルターされた入力カ
ラーベクトルＺ（ｉ，ｊ）を発生する。重みづけされた
カラーベクトル誤差Ｅ（ｉ，ｊ）は重みづけされたカラ
ーベクトルエラー発生器１０２により計算され、ベクト
ル加算器１０８によりＺ（ｉ，ｊ）に加算され、所望の
カラーベクトルＤ（ｉ，ｊ）をえる。ベクトル出力フィ
ルタープロセッサ１０９は出力フィルターＧ0(ｉ，ｊ）
からＧN-1 （ｉ，ｊ）の組及び重みベクトルＱを用いて
可能な出力カラーベクトル１０５（Ｌ0 からＬM-1 ）に
沿って以前の出力カラーベクトルＯ（ｉ，ｊ）をフィル
ターすることにより重みづけされフィルターされた出力
カラーベクトルＰ0 からＰM-1 の組を決定する。選択器
１０６は誤差基準により出力カラーベクトルを選択す
る。そのような誤差基準の一つは所望のカラーベクトル
Ｄ（ｉ，ｊ）とＰ0 からＰM-1 の重みづけされフィルタ
ーされた出力カラーベクトルとの間の最小ベクトル距離
である。いったん出力カラーベクトルが選択されるとベ
クトル出力フィルタープロセッサ１０７は出力フィルタ
ーＧ0 （ｉ，ｊ）からＧN-1（ｉ，ｊ）の組及び重みベ
クトルＱを用いて出力カラーベクトルＯ（ｉ，ｊ）をフ
ィルターする。カラーベクトル誤差信号発生器１１０は
出力フィルタープロセッサ１０７と所望のカラーベクト
ルＤ（ｉ，ｊ）との間のベクトル差としてカラーベクト
ル誤差信号を計算する。カラーベクトル誤差信号は重み
ベクトルＱに応答するベクトル誤差分配器１０３を用い
てＮ個のベクトル誤差バッファＢ0 からＢN-1 に分配さ
れる。Ｎ個のベクトル誤差バッファＢ0 からＢN-1 は次
のカラーベクトルを処理するために重みづけされたカラ
ーベクトル誤差Ｅ（ｉ，ｊ）を計算するために重みづけ
されたカラーベクトル誤差発生器１０２により用いられ
る。
【００２６】本発明はそれのある好ましい実施例を特に
参照して詳細に説明されてきたが、変更及び改良は本発
明の精神及び範囲内で有効である。
【００２７】
【発明の効果】本発明はそれは出力画像内のワームアー
ティファクトの出現を最小にする一方でＳｕｌｌｉｖａ
ｎにより記載された従来技術の視覚的誤差拡散アルゴリ
ズムに関するエッジアーティファクトを減少するという
利点を有する。本発明はまたそれは場面の内容のその特
定の型に対する最高の画質を生ずる操作パラメータの組
を選択することにより局部場面内容に適合するという利
点を有する。
【００２８】本発明の他の利点はそれは視覚的なぼけの
量と独立に調整される鮮明化の量を許容することであ
る。付加的に鮮明化効果は等しくなされうる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の誤差拡散処理の論理図である。
【図２】図１の配置で用いられる誤差重みの典型的な組
である。
【図３】ワームアーティファクトを含む図１の方法によ
り形成されたサンプル画像を示す図である。
【図４】従来の他の誤差拡散処理の論理図である。
【図５】因果関係視覚的フィルター配列を示す図であ
る。
【図６】他の因果関係視覚的フィルター配列を示す図で
ある。
【図７】異方性エッジ鮮明化及びゴースト画素アーティ
ファクトを含む図４の方法により形成されたサンプル画
像を示す図である。
【図８】誤差拡散処理の他の論理図である。
【図９】図８の論理で用いられうるサンプル鮮明化フィ
ルターを示す図である。
【図１０】図３及び７のアーティファクトを除去するが
高コントラスト画像領域でのアーティファクトを含む図
８の方法により形成されたサンプル画像を示す図であ
る。
【図１１】本発明による方法の論理図である。
【図１２】本発明による入力フィルター動作を示す論理
図である。
【図１３】本発明による重み付けベクトルＱに対する機
能を記述するサンプル図である。
【図１４】本発明による重み付けベクトルＱに対する機
能を記述する他のサンプル図である。
【図１５】本発明による誤差バッファの重みを示す論理
図である。
【図１６】本発明による出力フィルター動作を示す論理
図である。
【図１７】本発明による他の出力フィルター動作を示す
論理図である。
【図１８】本発明による別の誤差バッファ内に分配され
る誤差を示す論理図である。
【図１９】本発明により形成されたサンプル画像を示す
図である。
【図２０】単一誤差バッファを用いた本発明による方法
の論理図である。
【図２１】カラー画像の各チャンネルに印加された本発
明による方法の論理図である。
【図２２】カラー画像の各チャンネルに印加された本発
明による他の方法の論理図である。
【符号の説明】
１０ 閾値 １２ 差信号発生器 １４、３５、６５ 重みづけされた誤差発生器 １６、３６、６６ 加算器 １８Ａ，Ｂ，Ｃ ワームアーティファクト １９Ａ，Ｂ エッジの異方性鮮明化 ２０Ａ，Ｂ，Ｃ ゴースト画素 ２１Ａ，Ｂ ノイズ ３０、６０ 選択器 ３１、６１、６７ 視覚的フィルター ３２、６２、８５ 可能な出力レベルの設定 ３３、６３ 差信号発生器 ３４、６４ 視覚的フィルター ６８ 鮮明化フィルター ６９ フィルター ７０、７１、７２ 改善された視覚的誤差拡散プロセッ
サ ８０ 活動度検出器 ８１ 入力フィルタープロセッサ ８１Ａ，８９Ａ フィルターされた信号発生器 ８１Ｂ、８３Ｂ，８４Ａ、８７Ｂ，８９Ｂ 乗算器 ８１Ｃ、８３Ｃ、８７Ｃ，８８、８９Ｃ 加算器 ８２ 活動度ルックアップテーブル ８３、９１ 重み付けされた誤差発生器 ８３Ａ フィルターされた誤差発生器 ８４ 誤差分配器 ８６、１０６ 選択器 ８９ 出力フィルタープロセッサ ９０ 誤差信号発生器 １００ ベクトル活動度検出器 １０１ ベクトル入力フィルタープロセッサ １０２ 重みづけされたカラーベクトル誤差発生器 １０３ ベクトル誤差分配器 １０４ 可能な出力カラーベクトルの設定 １０７ ベクトル出力フィルタープロセッサ １０８ ベクトル加算器 １１０ カラーベクトル誤差信号発生器
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ロドニー エル ミラー アメリカ合衆国，ニューヨーク 14450, フェアポート，サイプルス・サークル ５

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】ａ） 画像活動度信号を計算し； ｂ） 画像活動度信号から一組の活動度重みを計算し； ｃ） 活動度重みに応答するデジタル化された連続階調
    入力画素に対するフィルターされた入力値を計算し； ｄ） 可能な出力レベルのそれぞれに対する活動度重み
    に応答するフィルターされた出力値を計算し； ｅ） 誤差基準に応じた可能な出力レベルのそれぞれに
    対するフィルターされた入力値及びフィルターされた出
    力値に応答して出力レベルを選択し； ｆ） 選択された出力レベルに対するフィルターされた
    入力値及びフィルターされた出力値の間の誤差信号を決
    定し； ｇ） 誤差信号を重み付けし、まだ処理されていない付
    近の画素に対してフィルターされた入力値を調整する 各段階からなるデジタル化された一組の連続階調画素を
    有する入力画像から出力画像を生成するに適した誤差拡
    散方法。
JP8058000A 1995-03-23 1996-03-14 適応誤差拡散方法 Pending JPH08279906A (ja)

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