JPH08307720A - カラー画像の階調数変換方式及び方法 - Google Patents
カラー画像の階調数変換方式及び方法Info
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- JPH08307720A JPH08307720A JP7114968A JP11496895A JPH08307720A JP H08307720 A JPH08307720 A JP H08307720A JP 7114968 A JP7114968 A JP 7114968A JP 11496895 A JP11496895 A JP 11496895A JP H08307720 A JPH08307720 A JP H08307720A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 カラー画像データの階調数変換において、各
色成分に対し、誤差拡散法を適用した場合と遜色のない
高い画質を維持しつつ、より簡単で短時間に処理できる
カラー画像の階調数変換方式を提供する。 【構成】 シアン、マゼンタ、イエローの各色成分の多
階調カラー画像データを格納する入力画像メモリ１と、
この入力画像メモリ１中の多階調カラー画像データを２
階調あるいは数階調に変換する各色成分ごとの階調数変
換部２、３、４と、各階調数変換部２、３、４により階
調数を変換された各カラー画像データを格納する出力画
像メモリ５とが設けられる。シアン成分およびマゼンタ
成分の階調数変換部２、３は、誤差拡散法により階調数
変換を行う。一方、イエロー成分の階調数変換部４は、
ディザ法により階調数変換を行う。ディザマトリックス
として、ランダム分散型の組織的ディザマトリックスが
用いられる。
色成分に対し、誤差拡散法を適用した場合と遜色のない
高い画質を維持しつつ、より簡単で短時間に処理できる
カラー画像の階調数変換方式を提供する。 【構成】 シアン、マゼンタ、イエローの各色成分の多
階調カラー画像データを格納する入力画像メモリ１と、
この入力画像メモリ１中の多階調カラー画像データを２
階調あるいは数階調に変換する各色成分ごとの階調数変
換部２、３、４と、各階調数変換部２、３、４により階
調数を変換された各カラー画像データを格納する出力画
像メモリ５とが設けられる。シアン成分およびマゼンタ
成分の階調数変換部２、３は、誤差拡散法により階調数
変換を行う。一方、イエロー成分の階調数変換部４は、
ディザ法により階調数変換を行う。ディザマトリックス
として、ランダム分散型の組織的ディザマトリックスが
用いられる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、カラー画像の階調数変
換方式に係わり、特に、多階調のカラー画像データをド
ットのオン／オフを表した２階調カラー画像データに２
値化する用途等に好適な階調数変換方式に関する。
換方式に係わり、特に、多階調のカラー画像データをド
ットのオン／オフを表した２階調カラー画像データに２
値化する用途等に好適な階調数変換方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】例えば、インクジェットカラープリンタ
は、一般にシアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）およびイエロ
ー（Ｙ）の３色（または、黒（Ｋ）を加えた４色）のイ
ンクを用い、用紙上に各色インクのドットを形成するこ
とにより全体としてフルカラーの画像を印刷する。その
ため、各色成分毎に、ドットのオン／オフを表した２階
調画像データが必要である。一方、ホストコンピュータ
のアプリケーションが作成するカラー画像データは、一
般に各色成分を多階調（例えば、フルカラーの場合２５
６階調）で表したデータである。
は、一般にシアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）およびイエロ
ー（Ｙ）の３色（または、黒（Ｋ）を加えた４色）のイ
ンクを用い、用紙上に各色インクのドットを形成するこ
とにより全体としてフルカラーの画像を印刷する。その
ため、各色成分毎に、ドットのオン／オフを表した２階
調画像データが必要である。一方、ホストコンピュータ
のアプリケーションが作成するカラー画像データは、一
般に各色成分を多階調（例えば、フルカラーの場合２５
６階調）で表したデータである。
【０００３】そこで、プリンタにより多階調カラー画像
をプリントアウトする場合には、この多階調データを２
階調データに変換するための２値化処理が必要となる。
また、ある種の熱転写プリンタでは、数段階の階調表現
が可能であるが、そこでもはやり、ホストからの多階調
データを数段階の階調データに変換する処理が必要であ
る。
をプリントアウトする場合には、この多階調データを２
階調データに変換するための２値化処理が必要となる。
また、ある種の熱転写プリンタでは、数段階の階調表現
が可能であるが、そこでもはやり、ホストからの多階調
データを数段階の階調データに変換する処理が必要であ
る。
【０００４】さて、このような階調数変換の手法とし
て、ディザ法や誤差拡散法など幾つかの手法が周知であ
る。そのうち、誤差拡散法やその一種である平均誤差最
小法が、最も自然で優れた画質が得られる手法として標
準的に用いられている。
て、ディザ法や誤差拡散法など幾つかの手法が周知であ
る。そのうち、誤差拡散法やその一種である平均誤差最
小法が、最も自然で優れた画質が得られる手法として標
準的に用いられている。
【０００５】ここで、誤差拡散法とは、例えば、２５６
階調を２値化する場合を例にとると、多階調画像をラス
タ状にスキャンしながら個々の画素の階調値と所定の閾
値とを比較して、比較結果に応じ元の階調値を０または
２５５に２値化し、そして、その２値化によって生じた
量子化誤差（＝元の階調値−２値化後の階調値）を周辺
のまだ２値化していない画素の階調値に拡散的に加算す
るという手法である。
階調を２値化する場合を例にとると、多階調画像をラス
タ状にスキャンしながら個々の画素の階調値と所定の閾
値とを比較して、比較結果に応じ元の階調値を０または
２５５に２値化し、そして、その２値化によって生じた
量子化誤差（＝元の階調値−２値化後の階調値）を周辺
のまだ２値化していない画素の階調値に拡散的に加算す
るという手法である。
【０００６】また、平均誤差最小法とは、周辺の２値化
済の画素に生じた量子化誤差の重み付き平均値を用い
て、次の２値化対象の画素の階調値を修正するもので、
論理的に誤差拡散法と等価な手法である。尚、以下、誤
差拡散法も平均誤差最小法も誤差拡散法と総称する。
済の画素に生じた量子化誤差の重み付き平均値を用い
て、次の２値化対象の画素の階調値を修正するもので、
論理的に誤差拡散法と等価な手法である。尚、以下、誤
差拡散法も平均誤差最小法も誤差拡散法と総称する。
【０００７】また、ディザ法とは、例えば、２５６階調
を２値化する場合を例にとると、０から２５５までの間
の種々の階調値を持つ閾値をマトリックス状に配列して
なるディザマトリックスを予め用意し、このディザマト
リックスを多階調画像の同サイズの画素マトリックスに
順番に当てはめつつ、ディザマトリックスの各場所の閾
値と対応する画素の階調値とを比較して、比較結果に応
じて画素の元の階調値を２値化するという手法である。
を２値化する場合を例にとると、０から２５５までの間
の種々の階調値を持つ閾値をマトリックス状に配列して
なるディザマトリックスを予め用意し、このディザマト
リックスを多階調画像の同サイズの画素マトリックスに
順番に当てはめつつ、ディザマトリックスの各場所の閾
値と対応する画素の階調値とを比較して、比較結果に応
じて画素の元の階調値を２値化するという手法である。
【０００８】ここで、ディザマトリックスには、一般
に、人為的に定めた配置に従って閾値を配列した組織的
ディザマトリックスと呼ばれるものが用いられている。
この組織的ディザマトリックスは、変換対象の画像の階
調が濃くなるに伴って、ドットがマトリックス内の特定
場所に集中するようにして増加していく集中型ディザマ
トリックスと、ドットがマトリックス内に分散して増加
していく分散型ディザマトリックスとに大別できる。分
散型ディザマトリックスの例としては、Ｂａｙｅｒ型デ
ィザマトリックスが広く知られている。
に、人為的に定めた配置に従って閾値を配列した組織的
ディザマトリックスと呼ばれるものが用いられている。
この組織的ディザマトリックスは、変換対象の画像の階
調が濃くなるに伴って、ドットがマトリックス内の特定
場所に集中するようにして増加していく集中型ディザマ
トリックスと、ドットがマトリックス内に分散して増加
していく分散型ディザマトリックスとに大別できる。分
散型ディザマトリックスの例としては、Ｂａｙｅｒ型デ
ィザマトリックスが広く知られている。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】上述のように、従来は
階調数変換の方法として誤差拡散法が標準的に用いられ
ている。例えば、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）及びイ
エロー（Ｙ）の３色成分よりなるフルカラー画像データ
を２値化する場合、ＣＭＹの各成分毎に誤差拡散法を実
施してＣＭＹの各成分毎に２階調データを生成してい
る。しかし、この誤差拡散法は、ディザ法等の他の手法
に比較して、画質は優れる反面、処理が複雑で時間がか
かるという問題がある。
階調数変換の方法として誤差拡散法が標準的に用いられ
ている。例えば、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）及びイ
エロー（Ｙ）の３色成分よりなるフルカラー画像データ
を２値化する場合、ＣＭＹの各成分毎に誤差拡散法を実
施してＣＭＹの各成分毎に２階調データを生成してい
る。しかし、この誤差拡散法は、ディザ法等の他の手法
に比較して、画質は優れる反面、処理が複雑で時間がか
かるという問題がある。
【００１０】本発明の目的は、カラー画像データの階調
数変換において、各色成分に対し、誤差拡散法を適用し
た場合と遜色のない高い画質を維持しつつ、より簡単で
短時間に処理できるカラー画像の階調数変換方式を提供
することにある。
数変換において、各色成分に対し、誤差拡散法を適用し
た場合と遜色のない高い画質を維持しつつ、より簡単で
短時間に処理できるカラー画像の階調数変換方式を提供
することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】本発明の提供する階調数
変換方式は、イエロー成分を含む複数の色成分からなる
多階調カラー画像データの階調数を変換する方式におい
て、イエロー成分を含む少なくとも１色の成分に対し
て、ディザ法により階調数変換を行うディザ法変換手段
と、残りの色成分に対して、誤差拡散法により階調数変
換を行う誤差拡散法変換手段とを備えることを特徴とす
る。
変換方式は、イエロー成分を含む複数の色成分からなる
多階調カラー画像データの階調数を変換する方式におい
て、イエロー成分を含む少なくとも１色の成分に対し
て、ディザ法により階調数変換を行うディザ法変換手段
と、残りの色成分に対して、誤差拡散法により階調数変
換を行う誤差拡散法変換手段とを備えることを特徴とす
る。
【００１２】ここで、望ましくは、ディザ法変換手段は
イエロー成分といった見た目の画質にはほとんど影響し
ない色成分を処理し、それ以外の色成分は誤差拡散法変
換手段が処理する。
イエロー成分といった見た目の画質にはほとんど影響し
ない色成分を処理し、それ以外の色成分は誤差拡散法変
換手段が処理する。
【００１３】ディザマトリックスとしては、任意のもの
が使用可能であるが、特に、ランダム分散型の組織的デ
ィザマトリックスを用いることが好ましい。
が使用可能であるが、特に、ランダム分散型の組織的デ
ィザマトリックスを用いることが好ましい。
【００１４】ところで、カラー画像データの色成分構成
としては、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）及びイエロー
（Ｙ）の３色構成が代表的である。しかし、本発明でい
うＣＭＹの色成分は、実際のシアン、マゼンタ、イエロ
ーのみを限定的に意味するものではなく、その補色成分
であるレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）の
成分をも含む概念である。即ち、カラーをＲＧＢ成分で
表現した場合は、ＣはＲに、ＭはＧに、ＹはＢにそれぞ
れ対応するから、本発明によれば、少なくともＢ成分に
対してディザ法が適用されることになる。また、これら
とは別の成分構成でカラーを表現した場合には、その表
現手法において色彩学的にＣＭＹにそれぞれ対応する各
色成分が、本発明のＣＭＹの色成分の意味するところで
ある。
としては、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）及びイエロー
（Ｙ）の３色構成が代表的である。しかし、本発明でい
うＣＭＹの色成分は、実際のシアン、マゼンタ、イエロ
ーのみを限定的に意味するものではなく、その補色成分
であるレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）の
成分をも含む概念である。即ち、カラーをＲＧＢ成分で
表現した場合は、ＣはＲに、ＭはＧに、ＹはＢにそれぞ
れ対応するから、本発明によれば、少なくともＢ成分に
対してディザ法が適用されることになる。また、これら
とは別の成分構成でカラーを表現した場合には、その表
現手法において色彩学的にＣＭＹにそれぞれ対応する各
色成分が、本発明のＣＭＹの色成分の意味するところで
ある。
【００１５】
【作用】本発明によれば、少なくともＹ成分について誤
差拡散法でなくディザ法を利用することにより、その分
だけ処理が簡単化される。この場合、誤差拡散法に代え
てディザ法を用いたことによる画質の劣化は実質的に問
題とならない程度に小さい。その理由は、人間の目の特
性として、Ｙ成分に対する分解能がＣ、Ｍ等の他の色成
分に対するそれよりも低いため、Ｙ成分については多少
の誤差や不自然さが出力画像内に存在しても、見た目の
画質にはあまり影響しないからである。
差拡散法でなくディザ法を利用することにより、その分
だけ処理が簡単化される。この場合、誤差拡散法に代え
てディザ法を用いたことによる画質の劣化は実質的に問
題とならない程度に小さい。その理由は、人間の目の特
性として、Ｙ成分に対する分解能がＣ、Ｍ等の他の色成
分に対するそれよりも低いため、Ｙ成分については多少
の誤差や不自然さが出力画像内に存在しても、見た目の
画質にはあまり影響しないからである。
【００１６】この理由から、Ｙ成分についてのみディザ
法を用い、他の色成分には誤差拡散法を用いることが、
画質劣化を最小限にするために望ましい。
法を用い、他の色成分には誤差拡散法を用いることが、
画質劣化を最小限にするために望ましい。
【００１７】更に、高画質を維持するためには、デイザ
マトリックスとしてランダム分散型のディザマトリック
スを用いることが望ましい。ここで、ランダム分散型の
ディザマトリックスとは、多階調カラー画像の階調が濃
くなるに伴って、ドットがマトリックス内で実質的にラ
ンダムに分散しつつ（つまり、実質的に均一な空間分布
で、かつ規則的なドットパターンが現れないように分散
しつつ）増加していくようなディザマトリックスをい
う。このランダム型ディザマトリックスを用いると、規
則的なパターンが変換後の画像に現れないので、自然で
優れた画質が得られる。
マトリックスとしてランダム分散型のディザマトリック
スを用いることが望ましい。ここで、ランダム分散型の
ディザマトリックスとは、多階調カラー画像の階調が濃
くなるに伴って、ドットがマトリックス内で実質的にラ
ンダムに分散しつつ（つまり、実質的に均一な空間分布
で、かつ規則的なドットパターンが現れないように分散
しつつ）増加していくようなディザマトリックスをい
う。このランダム型ディザマトリックスを用いると、規
則的なパターンが変換後の画像に現れないので、自然で
優れた画質が得られる。
【００１８】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。
する。
【００１９】図１は本発明の一実施例に係るカラー画像
の階調数変換方式の構成図である。
の階調数変換方式の構成図である。
【００２０】図１に示すシステムは、入力画像メモリ１
と、Ｃ成分２値化部２、Ｍ成分２値化部３、Ｙ成分２値
化部４と、出力画像メモリ５とを備えている。
と、Ｃ成分２値化部２、Ｍ成分２値化部３、Ｙ成分２値
化部４と、出力画像メモリ５とを備えている。
【００２１】入力画像メモリ１には、多階調カラー画像
データとして、Ｃ成分２５６階調データ６、Ｍ成分２５
６階調データ７、及びＹ成分２５６階調データ８が格納
されている。
データとして、Ｃ成分２５６階調データ６、Ｍ成分２５
６階調データ７、及びＹ成分２５６階調データ８が格納
されている。
【００２２】Ｃ成分２値化部２、Ｍ成分２値化部３及び
Ｙ成分２値化部４はそれぞれ、入力画像メモリ１内のＣ
成分２５６階調データ６、Ｍ成分２５６階調データ７及
びＹ成分２５６階調データ８を２階調データに変換（２
値化）するものである。
Ｙ成分２値化部４はそれぞれ、入力画像メモリ１内のＣ
成分２５６階調データ６、Ｍ成分２５６階調データ７及
びＹ成分２５６階調データ８を２階調データに変換（２
値化）するものである。
【００２３】出力画像メモリ５には、２値化されたＣ成
分２階調データ１０、Ｍ成分２階調データ１１及びＹ成
分２階調データ１２が格納される。
分２階調データ１０、Ｍ成分２階調データ１１及びＹ成
分２階調データ１２が格納される。
【００２４】ここで、Ｃ成分２値化部２およびＭ成分２
値化部３はそれぞれ、誤差拡散法により２値化処理を行
う。一方、Ｙ成分２値化部４は、ＲＯＭ９に用意された
ディザマトリックスを用いて、ディザ法により２値化処
理を行う。
値化部３はそれぞれ、誤差拡散法により２値化処理を行
う。一方、Ｙ成分２値化部４は、ＲＯＭ９に用意された
ディザマトリックスを用いて、ディザ法により２値化処
理を行う。
【００２５】ディザマトリックスとしては、任意のもの
が使用できるが、本実施例では後に例示するようなラン
ダム分散型の組織的ディザマトリックスを用いる。その
理由は、集中型ディザマトリックスを用いた場合には、
２値化後の画像にＹドットの集中点が現れることにな
り、それが不自然な印象を見る人に与えるからである。
また、分散型ディザマトリックスであっても、Ｂａｙｅ
ｒ型のようにランダムでない或る規則的パターンに沿っ
て最小の閾値から最大の閾値までが順番に配置されてい
るもの（例えば、Ｂａｙｅｒ型では正方形の４頂点を順
番にプロットしたような規則的パターンで配置される）
では、その規則的パターンを描くようにドットが配置さ
れるため、その規則的パターンが目について不自然な印
象を与える場合があるからである。一方、ランダム分散
型の組織的ディザマトリックスを用いた場合は、ドット
が実質的にランダムに分散配置されて規則的パターンを
描かないため、不自然な印象を与えることがないからで
ある。
が使用できるが、本実施例では後に例示するようなラン
ダム分散型の組織的ディザマトリックスを用いる。その
理由は、集中型ディザマトリックスを用いた場合には、
２値化後の画像にＹドットの集中点が現れることにな
り、それが不自然な印象を見る人に与えるからである。
また、分散型ディザマトリックスであっても、Ｂａｙｅ
ｒ型のようにランダムでない或る規則的パターンに沿っ
て最小の閾値から最大の閾値までが順番に配置されてい
るもの（例えば、Ｂａｙｅｒ型では正方形の４頂点を順
番にプロットしたような規則的パターンで配置される）
では、その規則的パターンを描くようにドットが配置さ
れるため、その規則的パターンが目について不自然な印
象を与える場合があるからである。一方、ランダム分散
型の組織的ディザマトリックスを用いた場合は、ドット
が実質的にランダムに分散配置されて規則的パターンを
描かないため、不自然な印象を与えることがないからで
ある。
【００２６】次に、Ｃ、Ｍ、Ｙの３色成分の２値化手順
について、図２ないし図４に示すフローチャートに基づ
き説明する。
について、図２ないし図４に示すフローチャートに基づ
き説明する。
【００２７】図２はＣ成分の２値化手順を示すフローチ
ャートである。
ャートである。
【００２８】Ｃ成分の２値化は前述したように誤差拡散
法で行われる。即ち、Ｃ成分２５６階調データ６を画像
の左上角からラスタ状にスキャンしながら、個々の画素
について、その補正データ（＝近傍の既に２値化が終了
した画素からの量子化誤差の拡散を受けて補正された階
調値）を所定の閾値（例えば、階調値１２８）と比較し
て、閾値を越えればドット有りを示す階調値２５５に、
閾値を越えなければドット無しを示す階調値０に変換す
る（Ｓ１）。次に、その画素の２値化前の補正データと
２値化後の階調値２５５または０との差（量子化誤差）
を計算し（Ｓ２）、その量子化誤差を周辺のまだ２値化
していない画素の階調値に分散して、周辺の画素の階調
値を補正する（Ｓ３）。
法で行われる。即ち、Ｃ成分２５６階調データ６を画像
の左上角からラスタ状にスキャンしながら、個々の画素
について、その補正データ（＝近傍の既に２値化が終了
した画素からの量子化誤差の拡散を受けて補正された階
調値）を所定の閾値（例えば、階調値１２８）と比較し
て、閾値を越えればドット有りを示す階調値２５５に、
閾値を越えなければドット無しを示す階調値０に変換す
る（Ｓ１）。次に、その画素の２値化前の補正データと
２値化後の階調値２５５または０との差（量子化誤差）
を計算し（Ｓ２）、その量子化誤差を周辺のまだ２値化
していない画素の階調値に分散して、周辺の画素の階調
値を補正する（Ｓ３）。
【００２９】以上の処理を全画素にわたり繰り返す（Ｓ
４）。
４）。
【００３０】図３はＭ成分２５６階調データの２値化手
順を示すフローチャートである。
順を示すフローチャートである。
【００３１】Ｍ成分も、Ｃ成分と同様に誤差拡散法によ
り２値化処理が行われるものであり、ステップＳ１１な
いしＳ１４において、図２に示すステップＳ１ないしＳ
４と同様の処理が実行される。
り２値化処理が行われるものであり、ステップＳ１１な
いしＳ１４において、図２に示すステップＳ１ないしＳ
４と同様の処理が実行される。
【００３２】図４はＹ成分２５６階調データの２値化手
順を示すフローチャートである。
順を示すフローチャートである。
【００３３】Ｙ成分については前述のようにディザ法に
より２値化が行われる。
より２値化が行われる。
【００３４】即ち、まず、ＲＯＭ９から読み込んだディ
ザマトリックスをＹ成分２５６階調データ８に適用し、
全画素について、その階調値を位置的に対応するディザ
マトリックスの閾値と比較し、閾値を越えればドット有
りを示す階調値２５５に、閾値を越えなければドット無
しを示す階調値０に変換する（Ｓ２１、Ｓ２２）。この
ディザ法を用いることにより、誤差拡散法を用いる場合
に比較し処理が簡素化され処理時間が短縮される。
ザマトリックスをＹ成分２５６階調データ８に適用し、
全画素について、その階調値を位置的に対応するディザ
マトリックスの閾値と比較し、閾値を越えればドット有
りを示す階調値２５５に、閾値を越えなければドット無
しを示す階調値０に変換する（Ｓ２１、Ｓ２２）。この
ディザ法を用いることにより、誤差拡散法を用いる場合
に比較し処理が簡素化され処理時間が短縮される。
【００３５】図５は本実施例で用いることのできるラン
ダム分散型マトリックスの一例を示すパターン図であ
る。
ダム分散型マトリックスの一例を示すパターン図であ
る。
【００３６】図５はランダム分散型マトリックスは説明
の都合から８×８画素のサイズとしてあるが、実際に
は、特有の繰り返しテクスチャが生じるのを防ぐために
例えば１６×１６画素から６４×６４画素程度の、より
大きなサイズのランダム分散型マトリックスを用いる方
が望ましい。
の都合から８×８画素のサイズとしてあるが、実際に
は、特有の繰り返しテクスチャが生じるのを防ぐために
例えば１６×１６画素から６４×６４画素程度の、より
大きなサイズのランダム分散型マトリックスを用いる方
が望ましい。
【００３７】図５のマトリックス内の数字は閾値の大き
さの順番を示したものであり、実際の閾値は原画像デー
タの階調レンジに応じて設定する。本実施例では、原画
像データの階調レンジは２５６階調であるから、その場
合には、図示の順番値Ｎに対して 閾値＝（Ｎ＋１）・（２５５／６４）−１ の関係に従って閾値が設定される。図６はこのように設
定された２５６階調用の８×８画素ディザマトリックス
を示す。
さの順番を示したものであり、実際の閾値は原画像デー
タの階調レンジに応じて設定する。本実施例では、原画
像データの階調レンジは２５６階調であるから、その場
合には、図示の順番値Ｎに対して 閾値＝（Ｎ＋１）・（２５５／６４）−１ の関係に従って閾値が設定される。図６はこのように設
定された２５６階調用の８×８画素ディザマトリックス
を示す。
【００３８】また、例えば６４×６４画素のディザマト
リックスを用いる場合には、０番から４０９５番までの
順番値Ｎがあるので、その場合は、 閾値＝Ｎ・（２５４／４０９５）＋１ のような関係によって、１から２５５までの閾値が設定
される。
リックスを用いる場合には、０番から４０９５番までの
順番値Ｎがあるので、その場合は、 閾値＝Ｎ・（２５４／４０９５）＋１ のような関係によって、１から２５５までの閾値が設定
される。
【００３９】図７はこのディザマトリックスの適用の例
を示す模式図である。
を示す模式図である。
【００４０】図示のように、例えば８×８画素のディザ
マトリックスを用いる場合であれば、原画像の８×８画
素領域Ａ１，Ａ２，Ａ３……の各々にディザマトリック
スをあてがい、個々の画素の階調値とマトリックスの対
応する閾値とを比較して２値化する。
マトリックスを用いる場合であれば、原画像の８×８画
素領域Ａ１，Ａ２，Ａ３……の各々にディザマトリック
スをあてがい、個々の画素の階調値とマトリックスの対
応する閾値とを比較して２値化する。
【００４１】ディザマトリックスを原画像にあてがう処
理は実際には次のように行う。即ち、原画像のｉ行ｊ列
目の画素を２値化する場合、ｉを８で割った余りｉ％８
と、ｊを８で割った余りｊ％８とに基づいて、ディザマ
トリックスのｉ％８行、ｊ％８列目の閾値を用いて２値
化を行う。
理は実際には次のように行う。即ち、原画像のｉ行ｊ列
目の画素を２値化する場合、ｉを８で割った余りｉ％８
と、ｊを８で割った余りｊ％８とに基づいて、ディザマ
トリックスのｉ％８行、ｊ％８列目の閾値を用いて２値
化を行う。
【００４２】このようにして、図６に示したディザマト
リックスにより２値化を行うと、例えば符号２０、２１
で示すようなドットパターンが得られる。ここで、ドッ
トパターン２０は、全画素の階調値が比較的低濃度の５
０である８×８画素領域Ａｉの２値化結果を示し、ま
た、ドットパターン２１は、全画素の階調値が比較的高
濃度の２００である８×８画素領域Ａｊの２値化結果を
示している。この２つの例から、ランダム分散型ディザ
マトリックスによりランダムかつ均一に分散されたドッ
トパターンが得られ、目につく不自然なパターンが生じ
ないことがわかる。
リックスにより２値化を行うと、例えば符号２０、２１
で示すようなドットパターンが得られる。ここで、ドッ
トパターン２０は、全画素の階調値が比較的低濃度の５
０である８×８画素領域Ａｉの２値化結果を示し、ま
た、ドットパターン２１は、全画素の階調値が比較的高
濃度の２００である８×８画素領域Ａｊの２値化結果を
示している。この２つの例から、ランダム分散型ディザ
マトリックスによりランダムかつ均一に分散されたドッ
トパターンが得られ、目につく不自然なパターンが生じ
ないことがわかる。
【００４３】以上、本発明の好適な一実施例を説明した
が、本発明はこの実施例以外の種々の態様でも実施する
ことができる。
が、本発明はこの実施例以外の種々の態様でも実施する
ことができる。
【００４４】例えば、上記実施例はＣＭＹの３色成分の
みを扱うものであるが、黒（Ｋ）成分を加えた４色成分
を扱うようにしてもよい。その場合、ＣＭＹの２値化前
の段階で、ＣＭＹの他に黒（Ｋ）成分を生成し、ＣＭＹ
の他にＫ成分も２値化するようにしてもよい。この場
合、Ｋ成分の２値化は誤差拡散法で行うことが望まし
い。あるいは、ＣＭＹの２値化後、同じ画素上でＣＭＹ
の３成分が全てドット有りに２値化された場合に、それ
をＫドットに置き換えるようにしてもよい。
みを扱うものであるが、黒（Ｋ）成分を加えた４色成分
を扱うようにしてもよい。その場合、ＣＭＹの２値化前
の段階で、ＣＭＹの他に黒（Ｋ）成分を生成し、ＣＭＹ
の他にＫ成分も２値化するようにしてもよい。この場
合、Ｋ成分の２値化は誤差拡散法で行うことが望まし
い。あるいは、ＣＭＹの２値化後、同じ画素上でＣＭＹ
の３成分が全てドット有りに２値化された場合に、それ
をＫドットに置き換えるようにしてもよい。
【００４５】また、上記実施例は、多階調画像を２階調
に変換するものであるが、必ずしも２階調である必要は
なく、階調数を減少させる変換であればどれにも本発明
が適用できる。
に変換するものであるが、必ずしも２階調である必要は
なく、階調数を減少させる変換であればどれにも本発明
が適用できる。
【００４６】また、上記実施例では、Ｃ成分とＭ成分と
に対する２値化処理をパラレルに実行しているが、同一
の誤差拡散プロセスでシリアルに実行するようにしても
構わない。
に対する２値化処理をパラレルに実行しているが、同一
の誤差拡散プロセスでシリアルに実行するようにしても
構わない。
【００４７】
【発明の効果】本発明によれば、カラー画像データの階
調数変換において、全ての色成分に対して誤差拡散法を
適用した場合と遜色のない高画質を維持しつつ、より簡
単な処理で短時間に階調数変換を行うことができる。
調数変換において、全ての色成分に対して誤差拡散法を
適用した場合と遜色のない高画質を維持しつつ、より簡
単な処理で短時間に階調数変換を行うことができる。
【図１】本発明の一実施例に係るカラー画像の階調数変
換方式のシステムを示す構成図である。
換方式のシステムを示す構成図である。
【図２】Ｃ成分多階調データの２値化手順を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図３】Ｍ成分多階調データの２値化手順を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図４】Ｙ成分多階調データの２値化手順を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図５】本発明で用いるランダム分散型マトリックスの
一例の閾値順序を示すパターン図である。
一例の閾値順序を示すパターン図である。
【図６】図５のランダム分散型マトリックスの２５６階
調用の閾値例を示すパターン図である。
調用の閾値例を示すパターン図である。
【図７】ディザマトリックスの適用例を示す模式図であ
る。
る。
１ 入力画像メモリ ２、３、４ ２値化部 ５ 出力画像メモリ ６、７、８ ２５６階調データ ９ ＲＯＭ １０、１１、１２ ２階調データ
Claims (6)
- 【請求項１】 イエロー成分を含む複数の色成分からな
る多階調カラー画像データの階調数を変換する方式にお
いて、 イエロー成分を含む少なくとも１色の成分に対して、デ
ィザ法により階調数変換を行うディザ法変換手段と、 残りの色成分に対して、誤差拡散法により階調数変換を
行う誤差拡散法変換手段と、を備えることを特徴とする
カラー画像の階調数変換方式。 - 【請求項２】 前記ディザ法変換手段がイエロー成分の
みを処理し、前記誤差拡散法変換手段がイエロー成分以
外の全ての色成分を処理することを特徴とする請求項１
記載のカラー画像の階調数変換方式。 - 【請求項３】 前記ディザ法変換手段が、ランダム分散
型の組織的ディザマトリックスを用いることを特徴とす
る請求項１記載のカラー画像の階調数変換方式。 - 【請求項４】 前記複数の色成分が、シアン成分、マゼ
ンタ成分及びイエロー成分を含むことを特徴とする請求
項１記載のカラー画像の階調数変換方式。 - 【請求項５】 前記ディザ法変換手段が少なくともイエ
ロー成分を処理し、前記誤差拡散法変換手段が少なくと
もシアン成分、マゼンタ成分を処理することを特徴とす
る請求項１記載のカラー画像の階調数変換方式。 - 【請求項６】 イエロー成分を含む複数の色成分からな
る多階調カラー画像データの階調数を変換する方法にお
いて、 イエロー成分を含む少なくとも１色の成分に対して、デ
ィザ法により階調数変換を行うディザ法変換過程と、 残りの色成分に対して、誤差拡散法により階調数変換を
行う誤差拡散法変換過程と、を備えることを特徴とする
カラー画像の階調数変換方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7114968A JPH08307720A (ja) | 1995-05-12 | 1995-05-12 | カラー画像の階調数変換方式及び方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7114968A JPH08307720A (ja) | 1995-05-12 | 1995-05-12 | カラー画像の階調数変換方式及び方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08307720A true JPH08307720A (ja) | 1996-11-22 |
Family
ID=14651093
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7114968A Pending JPH08307720A (ja) | 1995-05-12 | 1995-05-12 | カラー画像の階調数変換方式及び方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08307720A (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002049341A1 (fr) * | 2000-12-11 | 2002-06-20 | Fujitsu Limited | Procede et dispositif de traitement d'images ; support enregistre |
| WO2005076592A1 (ja) * | 2004-02-10 | 2005-08-18 | Seiko Epson Corporation | 所定領域内に形成されるドット個数の情報に基づいて画像を出力する画像出力システム |
| JP2006065460A (ja) * | 2004-08-25 | 2006-03-09 | Seiko Epson Corp | 画像処理を並列処理で実行する際の負荷の割り付け |
| JP2006065459A (ja) * | 2004-08-25 | 2006-03-09 | Seiko Epson Corp | 画像処理を並列処理で実行する際の負荷の割り付け |
| JP2008167468A (ja) * | 2008-01-28 | 2008-07-17 | Seiko Epson Corp | 複数のラスタを並行して処理する画像処理装置 |
| JP2008306754A (ja) * | 1999-06-14 | 2008-12-18 | Toshiba Tec Corp | 画像処理装置及びカラー画像処理装置 |
| JP2013232700A (ja) * | 2012-04-27 | 2013-11-14 | Konica Minolta Inc | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| JP2016163211A (ja) * | 2015-03-03 | 2016-09-05 | セイコーエプソン株式会社 | 画像処理装置 |
| JP2016197827A (ja) * | 2015-04-06 | 2016-11-24 | セイコーエプソン株式会社 | 画像処理装置、印刷装置、画像処理方法および印刷方法 |
-
1995
- 1995-05-12 JP JP7114968A patent/JPH08307720A/ja active Pending
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4607989B2 (ja) * | 1999-06-14 | 2011-01-05 | 東芝テック株式会社 | 画像形成装置及びカラー画像形成装置 |
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| JPWO2002049341A1 (ja) * | 2000-12-11 | 2004-04-15 | 富士通株式会社 | 画像処理方法及び画像処理装置並びに記録媒体 |
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| US7130081B2 (en) | 2000-12-11 | 2006-10-31 | Fujitsu Limited | Image processing method, image processing apparatus and recording medium |
| US7830553B2 (en) | 2004-02-10 | 2010-11-09 | Seiko Epson Corporation | Image output system for outputting image based on information of number of dots to be formed in predetermined area |
| WO2005076592A1 (ja) * | 2004-02-10 | 2005-08-18 | Seiko Epson Corporation | 所定領域内に形成されるドット個数の情報に基づいて画像を出力する画像出力システム |
| US8023154B2 (en) | 2004-02-10 | 2011-09-20 | Seiko Epson Corporation | Image output system for outputting image based on information of number of dots to be formed in predetermined area |
| JP2006065459A (ja) * | 2004-08-25 | 2006-03-09 | Seiko Epson Corp | 画像処理を並列処理で実行する際の負荷の割り付け |
| JP4556554B2 (ja) * | 2004-08-25 | 2010-10-06 | セイコーエプソン株式会社 | 画像処理を並列処理で実行する際の負荷の割り付け |
| JP2006065460A (ja) * | 2004-08-25 | 2006-03-09 | Seiko Epson Corp | 画像処理を並列処理で実行する際の負荷の割り付け |
| JP4577366B2 (ja) * | 2008-01-28 | 2010-11-10 | セイコーエプソン株式会社 | 複数のラスタを並行して処理する画像処理装置 |
| JP2008167468A (ja) * | 2008-01-28 | 2008-07-17 | Seiko Epson Corp | 複数のラスタを並行して処理する画像処理装置 |
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| JP2016163211A (ja) * | 2015-03-03 | 2016-09-05 | セイコーエプソン株式会社 | 画像処理装置 |
| JP2016197827A (ja) * | 2015-04-06 | 2016-11-24 | セイコーエプソン株式会社 | 画像処理装置、印刷装置、画像処理方法および印刷方法 |
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