JPH10262151A

JPH10262151A - グレースケール画像のハーフトーニング方法、およびグレースケール画像のハーフトーニング手段を有する装置

Info

Publication number: JPH10262151A
Application number: JP9066047A
Authority: JP
Inventors: Seshin Shiyuu; 世辛周
Original assignee: Seiko Epson Corp
Current assignee: Seiko Epson Corp
Priority date: 1997-03-19
Filing date: 1997-03-19
Publication date: 1998-09-29
Anticipated expiration: 2017-03-19
Also published as: JP3814921B2

Abstract

(57)【要約】【課題】ランダム分散型の組織的ディザマトリクスを用
いたグレースケール画像のハーフトーニングにおいて、
使用されるディザマトリクスを生成するためのより簡潔
的で、そして高画質が確保できるアルゴリズムを開発
し、処理速度の向上、アルゴリズムの簡潔化及びハーフ
トーン画像の高画質の確保を図る。【解決手段】ドットパターンにおける画素間距離の分散
を特徴量に用いてディザマトリクスを生成する。黒画素
の増加すべき小領域の決定部301はドットパターンを複
数個の小領域に分けてBayerマトリクスのしきい値で示
される順番に従って黒画素の増加すべき小領域を決定す
る。画素間距離の分散の計算部302は決定された小領域
内のすべての白画素にある距離の分散を重み係数を加え
て計算する。最小分散の判別部303はこの小領域内に最
も分散値が小さい位置を判別して、結果の記録部304は
この位置に対応するディザマトリクスのしきい値を記録
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、インクジェット
プリンタなどの記録装置やディスプレイなどの表示装置
に用いられるディジタル画像のハーフトーニングにかか
わり、特にグレースケール画像のハーフトーニングにお
いて、より速い処理速度で好適なハーフトーン画像を得
るために用いられるハーフトーニング方法とそれを有す
る装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】インクジェットプリンタやワイヤドット
プリンタのような多くのプリンタ装置はオンデマンド型
の画像出力装置である。画像を出力するにあたって、プ
リンタ装置が２値の入力画像データにより駆動されて、
出力媒体（例えばインクなど）を紙面に吐出するかどう
かをコントロールすることにより画像の出力を実現す
る。これらのプリンタ装置を駆動するために、出力画像
に対応する2値の駆動信号が必要である。

【０００３】これに対して、銀塩写真の技術に基づいて
生成されるモノクロ画像及びカラー画像は連続階調を持
っている。また、ディジタルカメラやスキャナーのよう
な画像入力機器においては、取り込んだ画像はディジタ
ル形式に変換され、その1画素が８ビット又はそれ以上
のビット数で表現される。これは連続階調を持つディジ
タル画像（Quantized Continuous image）である。こ
の連続階調を持つディジタル画像をCRTなどの画像表示
装置上に表示することで連続階調を持つ画像が再現でき
る。この連続階調を持つディジタル画像の出力を行うに
あたって、銀塩写真を出力材料に使用する場合、連続階
調を持つ画像を得ることができる。このようなプリンタ
装置を用いれば、ディジタル画像において最も高い画質
が実現できる。しかしながら、こういうプリンタ装置は
まだ相当に高価なものであり、その使用範囲が制限され
ている。

【０００４】オンデマンド型のプリンタ装置を用いてデ
ィジタル画像の出力を行う際には、多値画像データ（1
画素に８ビット又はそれ以上のビット数を有する画像デ
ータ）から二値画像データ（1画素に１ビットを有する
画像データ）に変換する、いわゆるハーフトーニングの
必要がある。しかしながら、簡単に多値画像データを二
値画像データに変換すると、画像の階調特性が潰され
て、画像が持つ情報量の多くを失ってしまう。画像の階
調をなるべく潰さないように多値画像データを二値画像
データにうまく変換することが非常に重要となる。

【０００５】この多値画像データを二値画像データに変
換するアルゴリズムには、多くの手法が提案されてい
る。その中で、比較的高いハーフトーン画像の画質を得
ることができる方法の一つは、誤差拡散法である。誤差
拡散法は、多値画像データから二値画像データに変換す
る際に生じた誤差（すなわち、多値画像データと二値画
像データとの差）を隣接する複数の画素へ重み係数を加
えて「拡散」するものである。この操作によって、多値
のオリジナル画像と二値化されたハーフトーン画像の間
に生じた誤差を平均的に最小にすることができ、優れる
画質を持つハーフトーン画像が生成される。しかしなが
ら、誤差拡散法には、誤差を拡散するために、乗算を含
むいくつかの計算をする必要がある。これは高速処理や
大容量の画像処理が必要とする場合には、大きな欠点と
なる。さらに、誤差拡散法により生成されるハーフトー
ン画像には、独特の縞模様があり、良い画質を得るため
に、多くの改良が試行されている。

【０００６】それに対して、計算量を減らし、高速的に
多値の画像データを二値の画像データに変換する方法も
いくつか存在する。その中で、最も多く用いられるのは
ディザ法（Dither method）と濃度パターン法（Dot Pat
tern Method）である。濃度パターン法は入力の連続階
調画像の1画素をハーフトーン画像の複数の画素に対応
させ、複数の二値の画素を用いて連続階調画像の1画素
を表現しようとするものである。この方法は、デレビ画
像のような比較的画素の容量が少ない画像の出力に多く
用いられる。一方、高解像度プリンタのような高解像度
の画像を扱う場合には、ディザ法が多く用いられる。デ
ィザ法では、図７に示されるように、一つのディザマト
リクス701を用いて、入力の連続階調画像データf(x,y)7
00とディザマトリクスのしきい値t(x,y)とを1画素対1画
素で比較して、例えば、 f(x,y)≧ t(x,y)の場合二値の
画像データは１、 f(x,y)＜t(x,y)の場合二値の画像デ
ータは０になるように、多値の画像データを二値の画像
データに変換し、ハーフトーン画像702を得る。ここ
で、入力連続階調画像の１画素がハーフトーン画像の1
画素に対応する。

【０００７】ディザ法は、用いられるディザマトリクス
によって、ランダムディザ法（Random Dither method
）と組織的ディザ法（Ordered Dither method ）に分
けられる。ランダムディザ法では、用いられるディザマ
トリクスがしきい値が一様分布する乱数を用いて構成さ
れ、これにより、画像全体に粒状性ノイズが乗り、よい
画質を得ることが困難であることからあまり用いられて
いない。

【０００８】組織的ディザ法では、用いられるディザマ
トリクスはしきい値が規則的に配置される。組織的ディ
ザマトリクスは、数多くのタイプがあるが、ドット集中
型とドット分散型の２種類に大別される。ドット集中型
は、階調を表現するために、ディザマトリクスの中心を
核として、順次に太っていくものである。分散型は、ド
ットの空間周波数がなるべく高周波数になるようにドッ
トを配置する。Bayerディザマトリクスがその代表的で
ある。ドット分散型は、ドットの空間周波数が高いの
で、ハーフトーン画像がきめ細かく見える。しかしなが
ら、組織的ディザ法により生成されるハーフトーン画像
には、規則的な縞模様が生じられ、特に、入力連続階調
画像の中に規則的なパターンを含む場合、その縞模様が
多く生じる。また、プリンタ装置で出力したこれらのハ
ーフトーン画像を再び入力機器（ディジタルカメラやス
キャナーなど）を用いて入力する場合に、得られたディ
ジタル画像の中には、縞模様がよく現れる。これは、ハ
ーフトーン画像の画質に大きな影響を与えている。

【０００９】組織的ディザ法のこれらの欠点を改善し、
そしてノイズ性が少ないより好ましいハーフトーン画像
の画質を得るために、ランダム分散型の組織的ディザ法
が提案されている。このランダム分散型の組織的ディザ
法には、縞模様を抑えるためにドットをランダム的に配
置する一方、粒状性ノイズを減少するために、ドットパ
ターンをなるべく均質にする。この方法についていくつ
かの先行技術が開発されている。

【００１０】これらの先行技術の一つが「ブルーノイズ
マスク」と呼ばれるものである。ホワイトノイズと比べ
て、ブルーノイズは、低周波数成分を持たず、高周波数
成分からなるノイズである。ブルーノイズマスクで生成
されるドットパターンは、非周期的で放射状に対称性の
ものであり、周波数特性においては、低周波数パワース
ペクトルが少なく、画像のパワースペクトルが高周波数
領域に集中している。これは、前述の誤差拡散法により
生成されるドットパターンの周波数空間においての分析
によりもたらしたものである。図８にブルーノイズマス
クを生成するアプローチを簡単に示す。ステップ800に
初期ドットパターンに任意の位置にk個（例えば、k＝
1）の黒画素を増加する。

【００１１】ここで、黒画素は出力のハーフトーン画
像、又はドットパターンにおけるドットに対応し、黒画
素以外の画素を白画素という。

【００１２】続いてステップ801に、このドットパター
ンp(x,y)のフーリエ変換を行い、ドットパターンのフー
リエスペクトルP(u,v)を得る。ステップ802に、ブルー
ノイズフィルタをP(u,v)に適用し、P'(u,v)を得る。次
に、ステップ803にP'(u,v)の逆フーリエ変換を行い、連
続階調を持つ画像p'(x,y)を得る。ステップ804に、この
連続階調を持つ画像p'(x,y)とドットパターンp(x,y)と
の誤差を計算して、ステップ805に誤差アレイとドット
パターンに基づいて一定の規則にしたがって白画素と黒
画素を転換する。このような操作によって1個の黒画素
を増加させ、それに対応するディザマトリクスのしきい
値をも決定する。ブルーノイズマスクについては、米国
特許第5,543,941号明細書に詳述されている。

【００１３】ランダム分散型の組織的ディザマトリクス
を生成する別の先行技術として、「空白と密集の方法」
と呼ばれるものがある。この技術においては、初期パタ
ーンから出発して最大の「密集」から画素を取り出し
て、それらを最大の「空白」に挿入することによって、
ドットパターンを均質化にし、このドットパターンから
ディザマトリクスのしきい値を割り当てる。ここで、空
白及び密集は、処理されている各画素に接する隣接の画
素を調べるフィルタにより位置検出される。フィルタは
2次元のガウスフィルタなどが用いられる。この空白と
密集の方法については、"The Void-and-Cluster Method
for Dither Array Generation", RobertUlichney, IS
&T/SPIE Symposium on Electronic Imaging Science an
d Technology, San Jose, California, (February 3, 1
993)などの参考文献に詳しく述べている。

【００１４】

【発明が解決しようとする課題】前述のブルーノイズマ
スクを用いて生成されるハーフトーン画像は誤差拡散法
に近い優れる画質を得ることができる一方、ブルーノイ
ズマスクを生成するためのアルゴリズムが複雑であり、
生成時間が比較的長くなる。周波数空間と画像空間との
間の変換（フーリエ変換、逆フーリエ変換）やフィルタ
処理、誤差の判断などの複雑な処理によりドットパター
ンを均質化にし、これらのドットパターンからディザマ
トリクス（ブルーノイズマスク）を生成するからであ
る。

【００１５】また、空白と密集の方法により生成される
ディザマトリクスを用いることにより、一般的にノイズ
性がない高画質なハーフトーン画像が生成されるが、そ
の階調にはまだ多少のひずみがあり、さらに改良の余地
がある。また、空白及び密集を発見するために、2次元
のガウスフィルタを使用して処理を行うなど、比較的複
雑なアルゴリズムになってしまい、ディザマトリクスの
生成時間も長くなる。

【００１６】この発明の目的はランダム分散型組織的デ
ィザマトリクスを用いたグレースケール画像のハーフト
ーニングを行うにあたって、使用されるディザマトリク
スを生成するためのより簡潔で、そしてハーフトーン画
像の高画質を確保できるアルゴリズムを開発し、処理速
度の向上、アルゴリズムの簡潔化及びハーフトーン画像
の高画質の確保を図ることにある。

【００１７】

【課題を解決するための手段】この発明の例示的な実施
例において、前記された問題は解決され、また、前記さ
れた目的は達成されるが、ここで、従来技術と異なった
簡潔的で、そして有効な技術を使用した。すなわち、ド
ットパターンにおける画素間距離の分散を特徴量に用い
てディザマトリクスを生成することである。より詳細に
言えば、ドットパターンを複数の小領域に分けて、Baye
rマトリクスのしきい値で示される順番にしたがって黒
画素の増加すべき小領域を決定し、決定された小領域内
に、白画素と周りの黒画素との距離の分散を距離によっ
た重み係数を加えて計算し、最も分散が小さい白画素位
置を次の黒画素が増加すべき位置と決定する。これによ
り、ドットパターンにおけるドットの均質を最大限に確
保し、連続増加した複数個の黒画素をなるべく互いに大
きな間隔で配置することができる。

【００１８】また、大幅にディザマトリクスの生成時間
を減少するために、前回の計算結果を保存して、次回の
計算に用いるように漸化式を使用して分散が計算でき
る。

【００１９】

【発明の他の態様】本発明の他の態様としては、かかる
グレースケール画像のハーフトーニング方法をコンピュ
ータ上で実現するために必要なプログラムをコンピュー
タにより読み取り可能に記録した記録媒体の態様があ
る。こうした記録媒体としては、フレキシブルディス
ク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク等が考えられる。こ
れらの記録媒体はコンピュータ上の読み取り装置に装着
され、電気的、磁気的あるいは光学的な手段等によって
コンピュータ上のメモリにロードされるか、あるいは直
接媒体上のプログラムを実行することによって、コンピ
ュータ上で上述したハーフトーニングの機能を実現す
る。

【００２０】また、コンピュータ上にロードされ、上記
ハーフトーニングの機能を実現するプログラムを通信回
線を介して供給する供給装置としての構成でもよい。プ
ログラムはすべてがコンピュータのメモリ、外部記憶手
段等にロードされてもよいが、一部のみをロードして、
通信回線上の供給装置から他のプログラムを呼び出しつ
つ実行する形態でもよい。コンピュータと供給装置（サ
ーバ）との機能の負荷分散は実現する機能により最適化
すればよい。

【００２１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施例を図面に基
づいて説明する。図１は画素間距離の分散を用いてドッ
トパターンの均質を保つことを示す。ここで、ディザマ
トリクスのサイズ（ドットパターンのサイズと同じ）は
256×256とする。簡単のために、初期ドットパターンに
位置(40,40)、(214,40)、(40,214)、(214,214)にあるa,
b,c,d４個の黒画素がすでに存在し、これらの位置に対
応するディザマトリクスのしきい値が別々に1,2,3,4と
する。最も均質なドットパターンを得るために、初期ド
ットパターンに５番目の黒画素を増加する位置は(127,1
27)の白画素eのところにあるはずである（これに対応し
てディザマトリクスの位置(127,127)にあるしきい値が
５になる）。ここで、白画素eはa,b,c,d4個の黒画素と
の距離が等しく、距離の分散が０であることから、周り
の複数個の黒画素との距離の分散が最も小さい白画素の
位置は次の黒画素が増加すべき位置であることがわか
る。この性質を利用して、ランダム分散型組織的ディザ
マトリクスを生成することができる。

【００２２】図２は本発明の一実施例にかかわるコンピ
ュータのハードウェアの環境を示すものである。これは
代表的なコンピュータシステムの構成例である。コンピ
ュータ200は中央ユニット(CPU)201によって制御され、
ほかの多くのユニットはいずれもシステムバス207を介
して接続されている。例えば、情報を一時的に保存する
ためのランダムアクセスメモリ(RAM)202、コンピュータ
の基本情報を保存するリードアクセスメモリ(ROM)203、
ディスクユニット210、表示装置208、プリンタ装置20
9、キーボード211などをシステムバスに接続する。

【００２３】本実施例において、ディザマトリクスの生
成が図２に示されたコンピュータシステム上でなされ
る。なお、生成されたディザマトリクスをこのシステム
に応用してグレースケール画像のハーフトーニングを行
い、得られたハーフトーン画像を表示装置に表示した
り、プリンタ装置を用いてハーフトーン画像を出力す
る。

【００２４】ランダム分散型組織的ディザマトリクスを
生成するにあたって、図３に示す装置が用いられる。こ
の装置は、ドットパターンを保存するメモリ300、画素
間距離の分散の計算部302、最小分散の判別部303、黒画
素の増加位置とそれに対応するディザマトリクスのしき
い値の記録部304及びBayerマトリクスを用いた黒画素の
増加すべき小領域の決定部301からなる。

【００２５】ここで、 Bayerマトリクスを用いた黒画素
の増加すべき小領域の決定部301を設けるのは、前述の
ように連続増加した複数の黒画素をなるべく大きな間隔
で配置し、ドットパターンの均質を最大限にするためで
ある。ここで、ドットパターンを複数の小領域に分け
て、Bayerマトリクスのしきい値で示される順番にした
がって黒画素が増加すべき小領域を決定し、決定された
小領域内に1個の黒画素を増加させる。本実施例におい
て、ドットパターンを4×4個の小領域に分けて、4×4の
Bayerマトリクスのしきい値で示される順番を用いて黒
画素の増加すべき小領域の順序を決定する。図４はこの
小領域の分け方を示すものである。図中の数字が黒画素
の増加すべき小領域を示す。例えば、k番目の黒画素が0
で示した小領域内401に増加とすれば、k+1番目の黒画素
が1で示した小領域内402に増加する。これに対応して、
ディザマトリクスのこれらの位置にあるしきい値がkとk
+1である。この順番にしたがって繰り返して黒画素を増
加していく。このように、連続増加した16個の黒画素は
平均的に最も大きい間隔で配置する。

【００２６】このように、Bayerマトリクスのしきい値
で示される順番によって黒画素の増加すべき小領域を決
定し、決定された小領域内に1個の黒画素を増加するた
めに、画素間距離の分散の計算部302、この小領域内に
最も分散が小さい白画素位置を判断する判断部303、黒
画素の増加位置とこの位置に対応するディザマトリクス
のしきい値を記録するための記録部304を用いて行われ
る。1個の黒画素が増加したドットパターンをまた初期
ドットパターンとして次の黒画素の増加位置を決定する
ために使用する。

【００２７】本実施例において、画素間距離の分散を計
算するには、以下に述べられる手法を用いて行う。図５
の中に、ドットパターン500の中のある白画素p(x0,y0)
四501とその周りにある黒画素p(xi,yi)502との距離diを

【００２８】

【数１】

【００２９】で計算する。白画素p(x0,y0)501とそれを
中心としたある範囲R0（503）内に存在するすべての黒
画素p(xi,yi)との距離の分散σ(x0,y0)を

【００３０】

【数２】

【００３１】で計算する。以下、説明上の便利のため
に、σ(x0,y0)を白画素p(x0,y0)にある距離の分散とい
うことにする。ここで、 averageは白画素p(x0,y0)501
と範囲R0（503）内に存在するすべての黒画素との距離
の平均値である。範囲R0（503）のサイズと形状が変化
できる。範囲R0（503）はドットパターンの範囲を超え
た場合、ドットパターン500の周りに8個の同じドットパ
ターンが連続的につながっていることと想定して計算を
行う。例えば、ドットパターン500のサイズは256×25
6、範囲R0（503）のサイズは201×201、白画素p(x0,y0)
501の位置は（10,10）とする。この場合、範囲R0（50
3）の半分以上がドットパターン500の外部にある。ドッ
トパターン500の縁部分のドットの均質を保つために、
ドットパターン500外部にある範囲R0（503）の部分を考
慮する必要がある。実際の計算には、この部分に対応す
るドットパターンの画素を使って計算を行う。

【００３２】黒画素を増加する際に、局所的なドットの
均質を図る必要がある。白画素p(x0,y0)501に近いほ
ど、黒画素の影響が大きくなるため、本実施例では、白
黒画素間の距離の逆数に比例する重み係数を加えた式3
を用いて分散を計算する。

【００３３】

【数３】

【００３４】また、黒画素が増加する後、ドットパター
ン全体にわたって白画素にある距離の分散をあらためて
計算する必要がある。これは、膨大な計算量になる。そ
こで、本実施例では、以下に述べられる漸化式の使用を
含むアプローチに基づいてディザマトリクスを生成す
る。

【００３５】図６はディザマトリクスを生成するための
フローチャート図である。まず、ステップ601において
１６個黒画素を有するほぼ均質な初期ドットパターンを
生成し、これらの位置に対応するディザマトリクスしき
い値を決定する。本実施例では、この初期ドットパター
ンの生成を手作業で行う。

【００３６】次に、ステップ602にすべての白画素にあ
る距離の分散を式3を用いてあらかじめ計算し、メモリ
に保存する。ステップ604に、Bayerマトリクスのしきい
値で示される順番にしたがって黒画素が増加すべき小領
域を決定する。ステップ605に、決定された小領域内に
距離の分散値が一番小さい白画素を判断する（ここで、
図5の中のp(xm,ym)504を距離の分散が一番小さい白画素
とする）。ステップ６０６に位置（ｘｍ，ｙｍ）に対応
するディザマトリクスのしきい値を記録して、白画素p
(xm,ym)504を黒画素に転換する。このような操作によっ
てドットパターンの中に1個の黒画素が増加する。

【００３７】1個の黒画素が増加した後、ステップ608に
は、ドットパターンの中に、白画素が存在するかどうか
を調べる。もし白画素が存在すれば、ステップ603に戻
って引き続き次の黒画素の増加すべき位置を決めてい
く。ステップ603に戻る前に、1個の黒画素が増加するこ
とによってドットパターンの中にすべての白画素にある
距離の分散に影響を与えることから、次の黒画素の増加
すべき位置を正確に決めるために、ステップ607にこれ
らの分散をあらためて計算する必要がある。本実施例で
は、計算量の減少のため、その影響がp(xm,ym)を中心と
したサイズが201×201の範囲Rm505内に限定され、範囲R
m505内の白画素にある距離の分散をあらためて計算す
る。

【００３８】範囲Rm505内の白画素にある距離の分散の
計算において、漸化式を用いて行う。これは、計算量を
大幅に削減するために必要がある。ここで、図５の中に
白画素p(x0,y0)501にある距離の分散の計算を例とす
る。漸化式を式4に示す。

【００３９】

【数４】

【００４０】ここで、σnは白画素p(x0,y0)501を中心と
した範囲R0（503）内にｎ個の黒画素が存在するときの
白画素p(x0,y0)501にある距離の分散値、σn+1は白画素
p(xm,ym)が黒画素に転換したため範囲R0（503）内に黒
画素の数がｎ+1なるときの白画素p(x0,y0)501にある距
離の分散値、dsumは範囲R503内にｎ個の黒画素が存在す
るときの白画素p(x0,y0)501とそのｎ個の黒画素との距
離の総和、idsumは白画素p(x0,y0)501とそのｎ個の黒画
素との距離の逆数の総和、dn+1 は白画素p(x0,y0)501と
画素p(xm,ym)504との距離である。このσn、dsum、idsu
mはすでにメモリに保存しているから、σn+1を計算する
ために、まず dn+1 を計算して、次に式（4）を用いて
行う。これは少ない計算量で済む。

【００４１】ドットパターンの中に、白画素が存在しな
いまで続けてステップ603からステップ608までの処理を
行い、ディザマトリクスのすべての位置にもしきい値を
割り当てた後一つのディザマトリクスが生成される。

【００４２】このように、画素間距離の分散という明瞭
な概念に基づきランダム分散型の組織的ディザマトリク
スを生成する簡潔なアルゴリズムができて、そして、ド
ットパターンにおけるドットの均質を良く保ち、ハーフ
トーン画像の高画質の確保と処理速度の向上ができる。

【００４３】

【発明の効果】本発明によれば、ディザマトリクスを用
いたグレースケール画像及びカラー画像のハーフトーニ
ングにおいて、ドットパターンにおけるドットの均質を
最大限に確保し、ハーフトーン画像の高画質が得られる
同時に、より簡潔な手法と短時間でハーフトーニングを
行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明においてディザマトリクス作成の一実施
例を示す説明図である。

【図２】本発明の一実施例に用いられる代表的なコンピ
ュータシステムのハードウェア構成図である。

【図３】本発明の一実施例に用いられるディザマトリク
スの生成装置を示す構成図である。

【図４】本発明においてディザマトリクス作成の一実施
例を示す説明図である。

【図５】本発明において距離の分散の計算方法を示す図
である。

【図６】本発明においてディザマトリクス作成のフロー
チャートである。

【図７】従来のディザ法によるグレースケール画像のハ
ーフトーニングを示す図である。

【図８】従来のブルーノイズマスクを生成するための簡
単なアプローチ図である。

【符号の説明】

２００．コンピュータ２０１．CPU ２０２．RAM ２０３．ROM ２０８．表示装置２０９．プリンタ２１０．ディスク装置２１１．キーボード３００．メモリ３０１．黒画素の増加すべき小領域の決定部３０２．画素間距離の分散の計算部３０３．最小分散の判別部３０４．ディザマトリクスのしきい値の記録部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ディザマトリクスを用いたグレースケール
画像のハーフトーニング方法において、ドットパターン
における画素間距離の分散を特徴量に用いて生成したデ
ィザマトリクスを使用することを特徴とするグレースケ
ール画像のハーフトーニング方法。
【請求項２】前記ディザマトリクスをカラー画像のハー
フトーニングを行う際に使用することを特徴とする請求
項１記載の方法。
【請求項３】前記ディザマトリクスは、ドットパターン
における白画素と黒画素との距離の分散に基づいてディ
ザマトリクスの各位置のしきい値を決定することにより
生成されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４】前記画素間距離の分散は、白黒画素間の距
離によった重み係数を加えて計算することを特徴とする
請求項１記載の方法。
【請求項５】前記画素間距離の分散を、注目する白画素
とそれを中心とした一定の形状とサイズの範囲内のすべ
ての黒画素との間に計算することを特徴とする請求項１
記載の方法。
【請求項６】前記画素間距離の分散を、漸化式により計
算することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項７】ディザマトリクスを用いたグレースケール
画像のハーフトーニング方法において、ドットパターン
を複数個の小領域に分けて、一定の順番に従って黒画素
の増加すべき小領域を決定し、決定された小領域内に1
個の黒画素を増加させることにより生成されたディザマ
トリクスを用いることを特徴とするグレースケール画像
のハーフトーニング方法。
【請求項８】前記黒画素の増加すべき小領域の決定にお
いて、Bayerマトリクスのしきい値で示される順番にし
たがって決定することを特徴とする請求項７記載の方
法。
【請求項９】前記ディザマトリクスをカラー画像のハー
フトーニングを行うために使用することを特徴とする請
求項７記載の方法。
【請求項１０】ディザマトリクスを用いたグレースケー
ル画像のハーフトーニングを手段を有する装置であっ
て、ドットパターンにおける画素間距離の分散を特徴量
に用いて生成したディザマトリクスを使用することを特
徴とするグレースケール画像のハーフトーニング手段を
有する装置。
【請求項１１】前記ディザマトリクスをカラー画像のハ
ーフトーニングを行う際に使用することを特徴とする請
求項１０記載の装置。
【請求項１２】前記ディザマトリクスは、ドットパター
ンにおける白画素と黒画素との距離の分散に基づいてデ
ィザマトリクスの各位置のしきい値を決定することによ
り生成されることを特徴とする請求項１０記載の装置。
【請求項１３】前記画素間距離の分散は、白黒画素間の
距離によった重み係数を加えて計算することを特徴とす
る請求項１０記載の装置。
【請求項１４】前記画素間距離の分散を、注目する白画
素とそれを中心とした一定の形状とサイズの範囲内のす
べての黒画素との間に計算することを特徴とする請求項
１０記載の装置。
【請求項１５】前記画素間距離の分散を、漸化式により
計算することを特徴とする請求項１０記載の装置。
【請求項１６】ディザマトリクスを用いたグレースケー
ル画像のハーフトーニング手段を有する装置において、
ドットパターンを複数個の小領域に分けて、一定の順番
に従って黒画素の増加すべき小領域を決定し、決定され
た小領域内に1個の黒画素を増加させることにより生成
されたディザマトリクスを用いることを特徴とするグレ
ースケール画像のハーフトーニング手段を有する装置。
【請求項１７】前記委黒画素の増加すべき小領域の決定
において、Bayerマトリクスのしきい値で示される順番
にしたがって決定することを特徴とする請求項１６記載
の装置。
【請求項１８】前記ディザマトリクスをカラー画像のハ
ーフトーニングを行うために使用することを特徴とする
請求項１６記載の装置。