JPH10302059A - データ解像度増加方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 低解像度ソース入力データを高解像度出力デ
ータに合成する。 【解決手段】対象ピクセルの周囲の複数ピクセル領域の
特性を把握して、その特性に基づいて選択される空間フ
ィルタをデータ領域に適用することによって補間された
高解像出力を生成する。上記動作をすべてのソース・ピ
クセルに実行することによって、ソース入力ピクセルよ
り高い解像度に強化された複数ピクセルのセットが出力
される。フィルタは、入出力装置要件に見合うようにあ
らかじめ準備されたデータベースから選択される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、一般的には、物理
的オブジェクトまたは活動の機能的および構造的局面を
表現しているデータ構造に関連する入力データを補間す
るコンピュータ・プロセスに関するもので、特に、デー
タ解像度を向上させるコンピュータ処理方法に関するも
のである。

【０００２】

【従来の技術】多くのコンピュータ処理アプリケーショ
ンの場合、許容可能な、使用可能なまたは改善された結
果を達成するため、ソース装置の低解像度出力データを
含む入力データを補間することが必要とされる。データ
がオリジナルのソースの貧弱な複製である低解像度入力
データ・セットを表す場合が多い。データは本物の描出
以下である。コンピュータ画像データ、デジタルまたは
アナログ・ビデオ・データ、規則的格子上に測定された
地理的データ、ベクトル・フィールド・データ、音声合
成信号データ等々を含む多くのタイプのソース・データ
は、データ解像度強化による利益を得ることができる。

【０００３】より具体的には、デジタル走査、ドット・
マトリクス印刷、デジタル・カメラからビデオ・ディス
プレイへの変換、ＷＥＢＴＶその他のインターネット・
プロバイダ・データ、ＪＰＥＧコンピュータ画像標準、
ＣＤＲＯＭ、磁性共振画像作成、アナログ・ビデオのた
めのフレーム間補間などのような画像処理の分野におい
て、画像形成データのソースは、しばしば、相対的に低
い解像度のグラフィック画像データ(ビットマップ化さ
れたテキスト画像を含む)を提供する。本明細書で使用
する「グラフィックス」という用語は、すべての形式の
画像形成に関する総称であると理解されるべきである。
ソース・データから直接作成される出力描出は低い品質
である可能性がある。

【０００４】更に、ＪＰＥＧ写真、インターネットおよ
びＷＥＢＴＶファイルのようなソース画像は、プロバイ
ダにとって必要とされるメモリ容量を減少させるため、
比較的大きなデータ損失を伴う圧縮アルゴリズムを使用
して、圧縮される場合が多い。データがメモリから取り
戻される時に適用される伸張アルゴリズムが、基本的に
は、単純な線形補間技術を使用して縮減されたデータを
補間する。そのような補間技術は、オリジナル画像を忠
実に再現するために必要な精度に欠けている。

【０００５】レーザまたはインクジェット式ドット・マ
トリクス・ハードコピー装置を用いるようなカラー印刷
において、ユーザは、全般的により高品質で芸術的印刷
を提示できるように一層鮮明で、一層粒子の粗くない、
一層なめらかな肌合いの画像を作成するため、ソースが
提供するものより高い解像度の印刷を作成することを単
純に望む。解像度強化の必要性の別の例は、画像表示の
間に、画像を見ながら、印刷の前に画像を切り取るた
め、またはオリジナル画像内の特定の細部を拡大して見
るため、画像をズームインさせる場合にその必要性が生
まれる。このように、多くのタイプの低解像度データを
高解像度に補間する方法の必要性が依然として存在す
る。

【０００６】画像処理は、絵、グラフィックス設計など
を修正および分析するため既にかなり開発された科学で
ある。例えば、"Introduction to Image Processing Al
gorithms, Benjamin M.Dawson, Byte Magazine, March
1987, pp.169-186"にそのような技術が紹介されてい
る。 画像補間に対する種々の異なるアプローチが提案
され使用されてきた。多次元のカラー空間データ補間に
関する既知の測色構造および方法が、"Principles of C
o/or Technology, by Billmeyer and Saltzman,John Wi
ley & Sons, Inc., NY, publishers, copr.1981 (2d e
d.)"、"Color Science, Concepts and Methods, Quanti
tative Data and Formula, by Wyszecki and Stiles, J
ohn Wiley & Sons, Inc., NY, publishers, copr.1982
(2d ed.)"および"Fundamentals of Interactive Comput
er Graphics, Foley and Van Dam,Addison-Wesley Publ
ishing Company"に記載されている。

【０００７】画像画素(すなわちピクセル)反復および複
線補間のようなＢ−スプライン(すなわちB-spline)補間
回路は当業界によく知られている。Ｂ−スプライン補間
の主要概念は、ソース画像データの１つの範囲に対して
サンプリングを行うことによってオリジナル画像に接近
する補間関数を指定することである。補間関数は、連続
値を持つパラメータに対して定義され任意の点において
評価される。結果として作成される値は、補間された画
像ピクセルを含む。重要な必要条件は、サンプルされた
データから得られる既知の関数値を補間関数は透過させ
なければならない点である。Ｂ−スプライン補間におけ
る第２次，第３次などという次数は、補間関数が持つこ
とを要求される連続的派生物の最大数を指す。より高い
次数のＢスプラインの画像補間結果は、よりスムーズに
より連続的に見える傾向がある。補間関数が得られて
も、所望の出力サンプルを復元するため更に計算が要求
される。このように、Ｂ−スプラインの主な欠点は、複
雑で従ってコストのかかる計算論理およびデータ処理時
間が必要とされることである。

【０００８】ピクセル反復においては、補間関数は個々
に一定である。これは、各出力ピクセルが単に最も近い
入力ピクセルの値をとることを意味する。ピクセル反復
は、ブロッキング(すなわち階段状エッジ描出）または
エリアジング模様(すなわち望ましくない偽のマーク)を
生成する傾向がある。

【０００９】複線補間においては、補間関数は個々に線
形であり、既知のデータ・サンプルを直線に接続するこ
とによって取得される。これは、各出力ピクセルが最高
４つの入力ピクセルの線形の組合せとして計算されるこ
とを意味する。単純な平均化アルゴリズムとして、複線
補間は、ぼけた画像を生成する結果につながる。

【００１０】ピクセル反復および複線補間は、スムーズ
なテクスチャを補間するものとしては評価されている。
一方、これら方式のような単一線形フィルタのアプロー
チは、エッジのようなコントラストの強い境界およびコ
ントラストの変化が激しい区域を越えて画像データを平
均化する傾向があり、このため、印刷結果にブロッキン
グやぼけを発生させる原因となる。このように、これら
の技術は、特にエッジおよび細部の描出に関して効果的
ではない。

【００１１】エッジ強調および円滑化非線形アルゴリズ
ムは、特に文字テキストの印刷においてよく知られてい
る。このアルゴリズムの考え方は、ソース・データにお
いてエッジ(すなわちひとみと白目の間のように鮮明な
階調的変移)を検出し、階段状ではなく連続的に描出
し、エッジの両側にあるピクセルの値をぼかすことなく
目標解像度で鮮明にすることである。米国特許第5,394,
485号は、ファクシミリ画像の円滑な拡大方法および装
置を開示している。米国特許第5,270,728号は、ピクセ
ル希薄化方法を教示している。米国特許第5,446,804号
は、エッジ・マッピングを使用してデジタル画像を拡大
する方法を開示している。この拡大方法は、画像を拡大
するため、特定の画像境界条件に関してエッジ・マップ
を作成し、オリジナルのピクセルの間の位置に１つ以上
のピクセルを追加生成し、それらピクセルの位置の解像
度がオリジナルのピクセルと同じとなるように、それら
ピクセルの間の距離を拡大する。

【００１２】ピクセル反復および複線補間とは違って、
エッジ強化および円滑化アルゴリズムは、円滑なテクス
チャおよび変移地帯を強化するという観点からはさほど
効果的でないかもしれない。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】このように、物理的オ
ブジェクトまたは活動の機能的および構造的局面を表現
するどのようなデータ構造をも表すデータに適用するこ
とができ、データのサブセットをデータ・セット全体か
ら抽出しそれを補間することができるようなデータ解像
度強化方法の必要性が存在する。画像データ処理に関す
る適用分野において、内容の全範囲にわたってソース画
像全体の視覚品質を向上させるような低解像度データを
強化する方法に対する特定の必要性がなお存在する。解
像度を増加させる方法は、グラフィックス画像および文
字テキスト両方に関して効果的でなければならない。

【００１４】

【課題を解決するための手段】基本的側面において、本
発明は、入力データ・セットの個々のエレメントを表す
データ座標軸のサブセットとして表現可能な連続的構造
を表現して、該構造の解像度を出力構造解像度データ・
セットへ増加させる方法を提供する。当該方法は、該構
造の第１のデータ座標サブセットを選択するステップ、
第２のデータ座標サブセットの各々が上記第１のデータ
座標サブセットとあらかじめ定められた近似関係にある
ように第２のデータ座標サブセットのセットを指定する
ステップ、上記連続構造の少くとも１つの構造特性化因
子に関連する値を表す第１のベクトルによって第２のデ
ータ座標サブセットの上記セットの特性を定めるステッ
プ、少なくとも１つの構造特性化因子に直接関連するデ
ータ・フィルタの複数グループの各々が上記少くとも１
つの構造特性化因子に直接関連する少くとも１つの構造
特性化因子データ・フィルタ・グループを識別する第２
のベクトルを持ち、該第２のベクトルが識別するデータ
・フィルタのグループによる上記入力データ・セットの
データ座標サブセットのフィルタリングによって上記第
１のデータ座標サブセットの解像度の強化が可能となる
ように、上記少なくとも１つの構造特性化因子に関する
データ・フィルタの複数グループを含むデータベースを
準備するステップ、上記第１のベクトルを上記第２のベ
クトルと比較するステップ、上記第１のベクトルと上記
第２のベクトルのあらかじめ定められた関係に基づいて
データ・フィルタの上記グループから少くとも１つを選
択するステップ、上記選択されたデータ・フィルタ・グ
ループを用いて上記第２のデータ座標サブセットをフィ
ルタリングするステップ、フィルタリングされた複数の
第２のデータ座標サブセットからなる第３のデータ座標
サブセットを出力するステップ、上記第３のサブセット
を上記構造における上記第１のデータ座標サブセットと
置き換えるステップ、および、上記構造における第１の
データ座標サブセットの各々に関して上記プロセスの各
ステップを繰り返すステップを含む。

【００１５】本発明は、更に、グラフィックス画像を表
す入力データを強化して解像度を強化した出力データを
作成することによってグラフィックス画像を強化する方
法を提供する。上記入力および出力画像は上記グラフィ
ックス画像のピクセルを表現している。該方法は、強化
されるべきピクセルを選択するステップ、強化されるべ
き上記ピクセルを取り囲む一組のピクを選択するステッ
プ、グラフィックス画像の少くとも１つの視覚的要因に
関連する１つの値を表す第１のキーによって上記一組の
ピクセルの特性を定めるステップ、上記少くとも１つの
視覚的要因に関して複数の視覚的要因データ・フィルタ
を含むデータベースおよび上記少くとも１つの視覚的要
因に関連する１つの値を表す第２のキーを含む上記デー
タベースの個々のフィルタの各々を準備するステップ、
上記第１のキーを上記第２のキーと比較するステップ、
上記第１のキーと上記第２のキーとのあらかじめ定めら
れた関係に基づいて上記データベースから少なくとも１
つのフィルタを選択するステップ、上記選択されたフィ
ルタを用いて強化されるべき上記ピクセルを取り囲む上
記一組のピクセルをフィルタリングするステップ、上記
フィルタリングされた複数のピクセルを強化されるべき
ピクセルと置き換えることによって強化されるべき上記
ピクセルの解像度を増加させるステップ、および、上記
複数のピクセルを出力するステップを含む。

【００１６】本発明は、別の側面において、三刺激カラ
ー空間入力データの解像度を強化するコンピュータ処理
方法を提供する。該方法は、上記入力データが解像度強
化に適合しているか否かを判断するステップ、各々が１
つのカラー平面を持つ複数カラー空間座標という形式を
有する入力データの第１のセットによって表される適合
入力データから１つの目標ピクセルを選択するステッ
プ、各々が１つのカラー平面を持つ複数カラー空間座標
という形式を有する入力データの第２のセットによって
表され、上記目標ピクセルをその中心ピクセルとするピ
クセル・ウインドウを選択するステップ、各々が画像特
性を表す第１のキーを持つ複数の分類されたグループの
データ強化フィルタを含むデータベースを準備するステ
ップ、および、目標ピクセル座標のカラー平面の強化の
必要性を表す少くとも１つのあらかじめ定められたしき
い値に対して上記ピクセル・ウインドウの各カラー空間
座標を検査して、上記目標ピクセル座標の検査があらか
じめ定められたしきい値を上回らない場合既知の方式で
上記目標ピクセルを補間して得られるピクセルからなる
複数ピクセルのセットを上記目標ピクセルに置き換えて
出力し、上記目標ピクセル座標の検査があらかじめ定め
られたしきい値を上回る場合上記データベースから選択
されたデータ強化フィルタの少くとも１つのグループを
使用して上記ピクセル・ウインドウをフィルタリングし
て上記目標ピクセルをフィルタリングされた複数ピクセ
ルと置き換えるステップ、を含む。

【００１７】本発明は、更に別の側面において、ハード
・コピー装置での使用に適合化され、ピクセル・マトリ
ックスとして表されるデジタル画像データを含む入力デ
ータの分析および解像度強化のためのプログラムを備え
るコンピュータ・メモリ装置を提供する。該装置に備わ
る上記プログラムは、上記入力データが解像度強化に適
合しているか否かを判断するステップ、各々が１つのカ
ラー平面を持つ複数カラー空間座標という形式を有する
入力データの第１のセットによって表される適合入力デ
ータから１つの目標ピクセルを選択するステップ、各々
が１つのカラー平面を持つ複数カラー空間座標という形
式を有する入力データの第２のセットによって表され、
上記目標ピクセルをその中心ピクセルとするピクセル・
ウインドウを選択するステップ、各々が画像特性を表す
第１のキーを持つ複数の分類されたグループのデータ強
化フィルタを含むデータベースを準備するステップ、お
よび、目標ピクセル座標のカラー平面の強化の必要性を
表す少くとも１つのあらかじめ定められたしきい値に対
して上記ピクセル・ウインドウの各カラー空間座標を検
査して、上記目標ピクセル座標の検査があらかじめ定め
られたしきい値を上回らない場合既知の方式で上記目標
ピクセルを補間して得られるピクセルからなる複数ピク
セルのセットを上記目標ピクセルに置き換えて出力し、
上記目標ピクセル座標の検査があらかじめ定められたし
きい値を上回る場合上記データベースから選択されたデ
ータ強化フィルタの少くとも１つのグループを使用して
上記ピクセル・ウインドウをフィルタリングして上記目
標ピクセルをフィルタリングされた複数ピクセルと置き
換えるステップを含む。

【００１８】本発明は、更にまた別の側面において、描
出される文字テキスト画像を含むグラフィックス画像を
生成するため、画像解像度強化方法を記憶し動作させる
メモリ装置を含むシステムを提供する。該システムにお
ける上記画像解像度強化方法は、グラフィックス画像の
ピクセルの各々に関して空間座標の形式を持つピクセル
・データのソース・データ・セットを受け取るステップ
(a)、上記データ・セットが解像度を増加されたデータ
・セットであるか否かを判断し、上記データ・セットが
解像度を増加されたデータ・セットである場合上記デー
タセットの解像度を減少させるステップ(b)、目標ピク
セルおよび該目標ピクセルに隣接する少くともいくつか
のピクセルを含むピクセル・ウインドウを選択するステ
ップ(c)、分散しきい値に関して上記隣接する複数ピク
セルの空間座標の変化を上記目標ピクセルの同一空間座
標と比較し、いずれの変化も上記分散しきい値を越えて
いない場合、目標ピクセルを既知の方式で生成した複数
の一層高い解像度のピクセルと置き換えて、上記ステッ
プ(c)に戻るステップ(ｄ)、分散値の１つが上記分散し
きい値を越えている場合上記ウインドウのピクセルの各
々に関して画像特性因子を計算するステップ(e)、上記
隣接するピクセルに関する画像特性因子の変化を上記目
標ピクセルに関する同様の画像特性因子と比較し、上記
変化が画像特性因子の範囲内にある場合、上記目標ピク
セルを既知の方式で生成した一層高い解像度の複数ピク
セルと置き換え、その後上記ステップ(c)に戻るステッ
プ(f)、上記変化が上記範囲を越えている場合、各々が
上記画像特性因子に関連する平均ベクトルによって分類
されている複数グループのデータ・フィルタを保持する
データベースを準備するステップ(g)、上記画像特性因
子に関連する上記ウインドウに関するクラスタ・ベクト
ルを計算するステップ(ｈ)、上記クラスタ・ベクトルを
上記平均ベクトルの各々と比較するステップ(i)、上記
クラスタ・ベクトルの少くとも１つの平均ベクトルに対
するあらかじめ定められた関係に基づいて少くとも１つ
のグループのデータ・フィルタを選択するステップ
(j)、上記選択した少くとも１つのグループのデータ・
フィルタを適用して、上記目標ピクセルを置き換えるべ
き複数ピクセルを生成するステップ(ｋ)、上記目標ピク
セルを複数ピクセルと置き換えるステップ(l)、解像度
強化視覚画像を生成するため出力装置へ上記複数ピクセ
ルを送るステップ(m)、および、上記画像のすべてのピ
クセルが選択されるまで上記ステップ(c)へ戻って上記
プロセスを続行するステップを含む。

【００１９】本発明の利点の１つは、本発明が物理的オ
ブジェクトまたは活動の機能的および構造的局面を表現
するいかなるデータ構造をも表すデータに適用できるデ
ータ解像度強化方法を提供することであり、この場合、
データのサブセットはデータ・セット全体から抽出さ
れ、補間され得る。

【００２０】本発明の別の利点の１つは、本発明が、内
容の全範囲にわたってソース画像全体の視覚品質を改善
するように低解像度画像形成データを改善する方法を提
供する点である。本発明の別の利点の１つは、本発明
が、比較的緩やかな計算要求で低解像度ソース・データ
から高解像度データ補間を生成する点である。本発明
は、改善された視覚品質、鮮明さおよび円滑な階調を持
つ出力画像を作成する入力画像解像度合成を提供する。
本発明は、また、実質的にいかなるソースからでも生成
される低解像度画像データに適用できる。

【００２１】本発明に従って、ロゴまたはアイコンのビ
ットマップに提示されるテキストのような提示テキスト
を含む画像データへの適用が顕著に改善され、解読度が
向上する。ラスタ・データ印刷のための使用において、
計算がラスタ・データ伝送の間に実行されるので、リア
ルタイムのプリンタ遅延を伴わない。また、閉じた形式
の計算であるので、高価な反復的な最適化計算コストを
除去できる。線形演算子またはデータ・フィルタの選択
的な組合せによって非線形演算を生成する。

【００２２】更に本発明の利点として、画像の各ピクセ
ルにおいて独立した並列演算を使用して本発明を実施す
ることが可能であり、出力解像度が少なくとも入力解像
度以上になるようにデータ補間技術をデータ復元、画像
円滑化および鮮鋭化結果と組み合わせることができ、ま
た、本発明をコンピュータ・プログラムとして実施する
ことができる。

【００２３】

【発明の実施の形態】本発明において使用されるフィル
タリング技術は当業界においてよく知られているもので
ある。"Fundamentals of Digital Image Processing, b
y Anil Jain(copr.19 , Prentice Hall publishers)"の
記事はそのような技術を解説している。印刷技術に関す
るデータ・フィルタリング技術は、米国特許第5,313,28
7号において開示されている。

【００２４】以下の記述において詳細に参照される本発
明の実施形態は、本発明を実施する上で最良のものと見
なされる形態を表す。代替的実施形態もまた適宜記述さ
れる。本発明の理解の助けとなるように、グラフィック
ス画像に関するデータ・セットの補間を行うコンピュー
タ・アプリケーションという典型的実施形態に関して本
発明は記述される。これは、本発明の実際の使用を制限
するように意図されているものではなく、また、そこか
ら示唆されるべきものはなにもない。以下に記述される
プロセスは、(ＲＡＭ、ＲＯＭなどのような)ハードウェ
ア・メモリに記憶されるソフトウェアの形態で、あるい
は、プログラム・プロセスのファームウェア・バージョ
ンを含む特定用途向けＩＣ(すなわちＡＳＩＣ)の形態
で、あるいは、いかなる所与の時間においても当業界の
到達可能な水準の技術にとって共通であるその他の汎用
記憶手段という形態で、実施することが可能である。ソ
フトウェア・バージョンにおいては、プログラムはＡＮ
ＳＩ Ｃ言語ソフトウェア・コードまたは同等の言語で
実施され得るる。以下の記述のサブセクションのタイト
ルは単に読者の便宜のため用意されているもので、制限
を定義したり発明の特定の局面を記述するように意図さ
れたものではない。

【００２５】概論 図１は、本発明を実施するシステム１００を示す。入力
データ１０４の出力バージョンを生成することができる
出力装置１０６(例えばカラー・プリンタ)の記憶装置１
０８へデータ１０４を書き込む前に、データ１０４が分
析される。入力データ１０４が本発明のプロセスと整合
していると見なされると、更なる分析、データ強化およ
び解像度合成ステップ１１２が実行される。分析のプロ
セスにおいて、他の既知のデータ強化方法を用いて、カ
ラー・プリンタにおいて提供される種々のユーザ出力オ
プションのような出力装置１０６のデータ解像度能力に
出力データ１１４を合致させることができる。

【００２６】図２は、本発明の典型的実施形態のプロセ
ス全体の流れ図であり、そこでは、(例えば図１の１０
４のような)低解像度画像形成データがコンピュータ・
ソース出力データ・セットとして提供されている。例え
ば、コンピュータ・ユーザは、インターネット検索の間
に検出した写真をダウンロードすることを望むかもしれ
ない。または、専用コンピュータ・ワークステーション
であるＷＥＢＴＶの視聴者が描画されるテキストおよび
画像を含む広告ページを印刷することを望むこともあ
る。このように、オリジナルのソース画像入力データ・
セット１０１は、例えば１２０ドット／インチ("ｄｐ
ｉ")またはＷＥＢＴＶ画面ビットマップの場合のように
７０ｄｐｉ以下のような低解像度形式であると仮定され
る。

【００２７】本発明は、低解像度ソース画像入力データ
・セット１Ｏ１を取り出し、印刷のため(例えば３００
ｄｐｉ以上の)高解像度バージョンの出力データ・セッ
ト１１４に合成して、低解像度入力画像を高解像度出力
画像に変換する解像度分析および合成アルゴリズムを提
供する。上記アルゴリズムは、"目標"または"現在時"ピ
クセルすなわち強化されるべきピクセルを包含する複数
ピクセルからなる領域(以下この領域を"ウインドウ"と
呼称する場合がある)の特性を定め、次に、ウインドウ
特性または分類に基づいて、適切なクラス・フィルタを
持つ所与のデータベースから取り出す空間フィルタ・セ
ットを上記領域に適用する。解像度合成機構は各目標ピ
クセル毎に複数ピクセルのセットを出力し、それによっ
て一層高い解像度合成バージョンによる入力ピクセルの
表現が実現する。フィルタは、、例えば、コンピュー
タ、ＷＥＢＴＶ、スキャナ、デジタル・スキャナ、デジ
タル・カメラ、ビデオ・カメラなどの入力装置の各タイ
プ毎に準備され、記憶されるデータベースまたは特定の
適用可能データベースから選択される。これらデータベ
ースは、各入力装置または入力装置セットに関して特別
に作成される。(データベースにおけるフィルタ・デー
タの形式を除き、そのような特別仕様のデータベースが
作成される方法の更に詳細な記述は、当業者の本発明の
理解にとって必須のものではない。すなわち、そのよう
なデータベースは本発明によって使用されているが、そ
のようなデータベースの作成は、データ分析および解像
度合成プロセスに固有のコンポーネントではない。言い
換えると、本発明の有用性は、以下に記述するように、
供給されるデータベースを使用することによって実現す
る。）入力データ分析前処理 よく知られているように、コンピュータ・プログラム
は、例えばウインドウズ９５のようなオペレーティング
・システム(Ｏ／Ｓ)に対して互換性がある。従って、図
２のプロセスのブロック１０３において、Ｏ／Ｓ互換性
チェックが実行される。ソース・コンピュータＯ／Ｓが
解像度合成プログラムに対して互換性を持たない場合、
必要に応じて、ユーザによって選択された画像描出出力
装置の解像能力に合うように入力データ１０１は拡大さ
れ、例えばＨＰデスクジェット・プリンタ・コントロー
ラ基板のような出力装置コントローラに直接送信される
(ブロック１０５)。

【００２８】本発明の一層一般的代替実施形態のプロセ
スの概要が図１１に示されている。また、解像度合成を
適用するか否かの事前決定に関する詳細は図１２に示さ
れている。注：例えば画像入力データ・ソースとしての
デジタル・カメラを画像表示としてのＲＧＢビデオ・モ
ニタへ適用するというような本発明の別の実施形態への
実現に関しては、プログラム互換性は組み込まれている
かまたはそうでなくても問題はなく、従って一般にこの
ステップは無関係となる。ＷＥＢＴＶのような単一の低
解像度出力の実施に関しては(図１２のブロック７０
３)、本発明のアルゴリズムを入力データセット１０１
に適用するべきか否かの初期検査は、印刷可能画面が例
えばｅ．ｍａｉｌテキストのようなＡＳＣＩＩコードだ
けを含むものであるかを判断するものである場合もある
(ブロック７０５)。もしそうであれば、解像度合成が適
用されることなくテキスト・データは拡大され(図３の
ブロック１１５、１１７)、プリンタへ直接送られる。

【００２９】図２を再び参照すると、互換性チェック１
０３を通過すると、印刷モード・チェック１０７が実行
される。ユーザは、ソース画像の粗い原稿としてプリン
タ効率のよい、高速な、低品質コピを望んで(あるいは
上記のような典型的ＷＥＢＴＶ広告の場合のように) 、
原稿モード・コピーを選択する場合がある。あるいはま
た、ユーザは、別の例として、伸張されたＪＰＥＧ画像
の高解像度コピーを必要として、高品質印刷モードのコ
ピーを選択するかもしれない(ブロック１０７)。

【００３０】ユーザが高品質印刷モードを選択しても、
コンピュータが解像度増大を要求しなかった場合、例え
ば伸張されたＪＰＥＧファイルのようにソース・データ
が既に拡大されているか否かの検査が行われる(ブロッ
ク１１１)。例えば、伸張は、単純なピクセル反復ルー
チンによって２またはそれ以上の係数でソース・データ
を既に拡大している可能性がある。代替的方法として
は、ソースが出力装置形式に合うように縦横両方向にデ
ータを伸張させる場合もある(インターネット・プロバ
イダに知られているように、ピクセル・データは８.５
×１１インチプリンタ用紙上の２×３インチ印刷ではな
くむしろ現在時画面の６×９インチ印刷に描画するため
ピクセル・データを拡大する必要がある)。しかしなが
ら、画像を事前拡大するためアプリケーションによって
使用されるアルゴリズムは、たぶん、単純で効率の低い
従来技術である。本発明の目標は、そのような技術にす
ぐれた拡大方法を与えかつ出力装置解像度に合致するデ
ータ・セットを提供するものであるから、後続の分析お
よび解像度合成１１２に先行して、そのような従来技術
の拡大またたは縮小の反転を行う(ブロック１１３)こと
によって、最終的な画像結果をすぐれたものにさせる。

【００３１】コンピュータが拡大要求を出さず(ブロッ
ク１０９)、ソース・データが拡大されたデータでない
場合(ブロック１１１)、解像度のチェックが実行される
(ブロック１１５)。解像度が例えばプリンタの解像度３
００ｄｐｉに合致すれば、データは画像形成コントロー
ラに送られる(ブロック１０５)。解像度が選択されたプ
リンタ出力能力に合致しなければ(ブロック１１５)、デ
ータが画像形成コントローラに送られる前にデータをプ
リンタ解像度に合わせるため既知の２次元ピクセル反復
のような別の強化方法が使用される(ブロック１１７)。

【００３２】ユーザが高品質モード印刷を選択し(ブロ
ック１０７)、コンピュータが拡大要求を発した場合(ス
テップ１０９)、解像度合成のためデータが準備される
(ブロック１２１)。

【００３３】画像境界に沿って、ピクセル・ウインドウ
の「中心」でないピクセルが存在する。従って、本発明
に従った画像の解像度合成処理(ブロック１２１)におい
て使用されるデータ・ポイントを作成するため、最隣接
ピクセル値のピクセル反復を使用して画像の外側境界が
調節される(ブロック１１９)。言い換えると、ソース画
像の実際の境界目標ピクセルが強化されるように、新し
い外側境界が作成される。

【００３４】解像度合成 図３乃至図６は、解像度合成のデータ強化プロセスの流
れを示す。(解像度合成は、Resolution Synthesisの頭
文字をとって以下ＲＳと略称する場合がある)。本実施
形態において、例えば９６ｄｐｉを３００ｄｄｐｉに変
換するため、ソース画像を２以上の係数によって強化
(すなわち解像度拡大)する画像バージョンを生成するＲ
Ｓアルゴリズムが使用される。２倍の強化はＲＳアルゴ
リズム自体によって実行され、残りの拡大はピクセル反
復のような既知の技術によって処理される(図２の流れ
図のブロック１２１、１１５、１１７、１０５を参
照)。

【００３５】ピクセルのウインドウ化 画像解像度強化実施のためのＲＳアルゴリズムはピクセ
ル毎の単位で動作する。強化されるべき入力データの１
つのピクセルに関して、低解像度の、ラスタ・データ・
サブセットである入力トリプレット(すなわちＲ、Ｇ、
Ｂまたは他の三刺激カラー空間データ座標)がソース画
像データ・セットから選択される(図３の２０１)。図７
の補間機構の流れ図に見られるように、目標ピクセル３
０３を含む複数ピクセルのピクセル領域すなわち"ウイ
ンドウ"３０１の特性化３０９および使用によってアル
ゴリズムは実行される。拡張形式の解像度合成の典型的
実施形態において、補間機構は最小平均自乗誤差の補間
機構である。本発明において他の形式の補間機構を実施
することも可能である。

【００３６】１つの入力ピクセルから４つの出力ピクセ
ルへ２次元的に２倍に拡大する場合に関して、３×３ピ
クセルのウインドウ３０１の選択(図３の２０３)が強化
されるべき画像のローカル領域の適切なサンプルを表
す。しかしながら、本発明の特性化およびフィルタリン
グ／プロセスにおいて、例えば５×５ピクセル３０５の
ようなより大きいウインドウを使用することも可能であ
る点は留意されるべきである。しかしながら、特にイン
クジェット印刷の実施の際には、比較的大きいウインド
ウを使用して目標ピクセル３０３を特性化しウインドウ
をフィルタリングしても印刷された画像を目に見えるほ
ど向上させないことが認められている。大きすぎるウイ
ンドウの選択は、選択されたウインドウ内における画像
特性化因子の変動が大きければ望ましくない欠陥を含む
画像印刷の原因となり得る。しかしながら、そのような
より大きいウインドウは、特定のアプリケーションにお
いては効果的であるかもしれない。同じように、特性化
とデータ・フィルタリングに別々のウインドウを用意す
る「ダブル・ウインドウ」を選択し使用することも可能
である。図７に示される１つの実施形態において、フィ
ルタリングを受ける画像の外側５×５ピクセル・ウイン
ドウ３０５は、観察ベクトルｚとして示され、一方、３
×３ピクセル・ウインドウ３０１は、目標ピクセル３０
３の性質を特性化するため使用される。このように、本
発明のプロセスは異なる入力データ・ソースおよび出力
データ装置に対する最適化に適応できる。

【００３７】２倍ＲＳアルゴリズムの機能は、目標ピク
セル３０３のような単一低解像度ピクセルをベクトルｘ
と示される４個の、補間された低解像度ピクセル３０７
と置き換えることである。図７のピクセル３０１が１／
９６インチｘ１／９６インチであるとすれば、ピクセル
３０７は、各々が１／１９２インチｘ１／１９２インチ
の４つのピクセルを含む。これを一般化すれば、係数Ｅ
(但しＥ＞１)による強化に関して低解像度ピクセルはＥ
２個のピクセルと置き換えられる。

【００３８】解像度合成バイパス 図３および図４を参照すると、解像度強化プロセスを開
始する前に全般的処理の速度を上げるため、ＲＳアルゴ
リズムを適用するか否か判断される。選択された３×３
ウインドウ(ブロック２０３／２１９)に関して、順次的
または並列的Ｒ、Ｇ、Ｂ個々の平面分析でカラー・デー
タが検査され、各カラー平面のどのような変動分布がウ
インドウ内に存在しそれが解像度合成を保証するか否か
判断される。特定のデータベースに基づいてカラー変動
のあらかじめ定められたしきい値またはしきい値範囲が
各カラーに対して計算されている。この範囲は、人間の
視覚能力がカラー毎に異なるので平面毎に異なる。例え
ば青における変化は赤または緑の場合より視覚できな
い。カラーｚが、各々が０から２５５までの範囲の値を
持つカラー空間データ・トリプレット座標値｛ｚ_r，
ｚ_g，ｚ_b｝を持つとすれば、ウインドウおよび目標ピク
セル値に関してデータ・セット内の最高と最低値の間の
差が計算される(ブロック２０６、２０７、２０８)。そ
の差がそのカラー平面に関してあらかじめ定められたし
きい値より大きければ、各目標ピクセルに関して分析お
よび解像度合成が続行される(ブロック２０６'／２１
１、２０７'／２１１、２０８'／２１１)。

【００３９】例えば、所与のウインドウの分析におい
て、先ず、中央目標ピクセル赤データ・トリプレット座
標と最大値赤データ・トリプレット座標の差をあらかじ
め定められたしきい値と比較することによって、解像度
強化を保証することができる赤カラー変動が存在するか
否かを判断する検査が行われる。目標ピクセルが｛５
５，２２，１｝というデータ・トリプレットを持ちウイ
ンドウ内の他のピクセルの最大赤データ・トリプレット
が｛２５５｝であると仮定すると、計算された差は（２
５５−５５）＝２００である。変動に関するしきい値が
７５に事前設定されていれば、赤平面の解像度強化は保
証される。同じように、最小値の赤データ・トリプレッ
ト座標も比較される。

【００４０】各々の差が特定のカラー平面に関してあら
かじめ定められたしきい値より下であれば、これは、そ
の平面に関する解像度合成が保証されないことを示し、
本発明に従う完全な合成を達成するための処理時間を使
用して得られる結果が、いくつかの一層処理の速い既知
の方法を場合と比較して目に見えるほど大幅に差を生じ
ないことを意味する。言い換えると、最終的強化出力画
像は、強化処理の近道を使用した場合と実質的に同じで
ある。従って、保証されない場合は、当該平面において
２次元ピクセル反復またはその他の既知の強化法が実行
され(ブロック２０５、２０５'、２０５")、その値が次
の出力ピクセル・セットに関して記憶される(ブロック
２１７)。

【００４１】差がしきい値以上であれば（ブロック２０
６、２０７、２０８)、強化は保証されるので、プロセ
スは平面毎の単位で続行する。次に、ウインドウ全体の
データ・サブセットの選択に関する画像形成特性因子変
動を検査して、解像度合成を保証するか否か再び判断さ
れる。例えば、ブロック２０６、２０７、２０８におい
て判断されるように目標ピクセルが周囲ウインドウから
変化していても、例えば白目の画像のようにウインドウ
自体の全体のカラー変動が少ない場合、解像度合成を適
用することは、最終的出力画像の視覚表現にとって余分
であり、従って、データ処理の速度を上げるためそれを
バイパスすることができる。本発明の好ましい実施形態
において、目標ピクセル３０３およびウインドウ３０１
内の各ピクセルに関してグレースケール輝度値が計算さ
れる(ブロック２１１)。

【００４２】コンピュータ周辺のカラー印刷に役立つ本
実施形態に関して、｛赤，緑，青｝または｛シアン，マ
ジェンタ，イエロー｝のような三刺激カラー空間トリプ
レットからなる形式のカラー・データを取り扱うが、グ
レースケール値を使用することによって妥当なリアルタ
イム計算で適切な結果が達成されることが判明してい
る。各データ・トリプレット値は、それがあたかもグレ
ースケール・データ座標を表しているかのように個別に
計算処理される。言い換えると、トリプレットの各カラ
ー平面データ座標は次式のようにそれがグレースケール
における１つの輝度値であるかのように個別に取り扱わ
れる(添字target-pixelは目標ピクセルの意)。 L*Z_target-pixel = 0.299Z_r + 0.587Z_g + 0.114Z_b 当業者に認められることであろうが、作成された三刺激
カラー空間ベクトルおよびデータ・フィルタに対して真
のカラー空間データを使用するデータベースを作成して
使用することは可能であるが、その場合メモリ、論理お
よびデータ処理時間が大幅に付加され、コストがかさ
む。グレースケール輝度値ではなく真のカラー空間デー
タを使用することは本発明の理念を越えるものではない
が、そのような種々の技術が当業界においてすでに知ら
れているので、更に詳細な記述は本発明の理解にとって
必要ではない。グレースケール輝度の選択は、例えばモ
ノクロ写真の解像度強化のような真のグレースケール画
像強化に対して適切なプロセスを行う点は注意する必要
がある。

【００４３】目標ピクセル・ウインドウ３０１に対して
輝度の変化すなわちMax L*-Min L*が計算され、あらか
じめ定められたしきい値と比較される(L*は輝度に関す
る標準的表記である）。差は、輝度値の範囲の第１のし
きい値と比較される。それが第１のあらかじめ定められ
たしきい値より大きければ、プロセスは進む。もしも差
が第１のしきい値より大きくなければ、ウインドウ内に
変動はほとんどないことを意味するので、ピクセル反復
のような他の既知の単純な強化技術が適用される(ブロ
ック２０９)。プロセスの続行とともに、ウインドウ全
体の輝度変動が第２のあらかじめ定められたしきい値に
対して検査される。言い換えれば、ウインドウ３０１の
平均輝度がカラー変動の範囲にあるか検査される。この
ように、差が下限すなわちカラー変動の範囲の第１のし
きい値より上にある(ブロック２１２)が、上限すなわち
第２のしきい値より下にあれば(ブロック２１３)、非対
称ラプラス演算子フィルタのような２次的、改善された
強化方式が目標ピクセルに適用される(ブロック２１
５)。すなわち、輝度検査範囲内で、解像度合成が保証
されると判明しないが、既知の強化方式が必要とされ、
従って適用される。ブロック２１３の比較において輝度
変動が第２のしきい値を上回れば、プロセスは続行す
る。

【００４４】現在時ピクセルのＲ、Ｇ、Ｂ各平面別分析
の後、解像度合成が保証されないならば、出力置き換え
ピクセル・セットが送られ(ブロック２１７)、次の目標
ピクセルおよびウインドウ・データが選択される(ブロ
ック２１９、２０３)。

【００４５】ウインドウ特性化 ここで再び図４および図７を参照する。ウインドウ３０
１または現在時ピクセル３０３の少なくとも１つのカラ
ー平面が解像度合成のため選択されると仮定する。本発
明の典型的実施形態の印刷実施に関して、目標ピクセル
・ウインドウ領域３０１が特性化される(ブロック２２
１、３０９)。特性化プロセスの詳細は図８に示されて
いる。８次元空間Ｌ０−Ｌ７における各軸は、０から２
５５までの指定範囲を持つ。目標ピクセルＬＴおよびそ
の周囲の８個のピクセルＬ０−Ｌ７はグレイスケール輝
度値に変換されている。ここで中央目標ピクセルＬＴの
値が差し引かれる。すなわち Ｌｎ − ＬＴ ＝ Ｖｎ であり、Ｌｎは周囲ピクセルｎの輝度値である。従っ
て、ＶｎはＬＴからＬｎまでの相対的輝度値である。こ
の８次元ベクトルはクラスタ・ベクトルｙと呼ばれ、以
下の記述において"ウインドウ・キー"または"クラスタ
・キー"と呼ばれる場合もある。このベクトルは、ピク
セル・ウインドウ全体３０１に関するウインドウ・デー
タの所与のパターンを表す。言い換えると、リアル・タ
イムに導出されるクラスタ・ベクトルｙは、ピクセル・
ウインドウ３０１に関する特徴的画像データを含む。ク
ラスタ・ベクトルｙは、この輝度変動値特性化を通して
多変量ガウス混合として分散されると仮定される。

【００４６】１つのクラスタ・ベクトルｙが画像データ
特性化のため取得され、３つのカラー平面を使用して計
算される。この結果、すべての３つの平面について特性
化およびフィルタ・クラス選択は同じとなる。例えば、
赤平面の解像度合成だけが解像度合成を保証すると仮定
する(図５および図６参照)と、緑および青平面は、なん
らかの既知の方法で補間される(ブロック２０５、２０
５'、２０５")。赤の平面解像度合成に使用されるクラ
スタ・ベクトルｙは、赤、緑および青の平面分析の産物
であり、フィルタされるデータ・ベクトルは赤の平面に
基づく。

【００４７】解像度合成アルゴリズムが目標出力解像度
においてエッジおよび細部の描出効果に影響を与えるた
め、投影ベクトルを示す非線形変換因子"f"を使用し
て、ピクセル・ウインドウから最終的クラスタ・ベクト
ルｙが取得される。V0-V7ウインドウ特性化キーの形式
は、データベース位置ベクトル・キーに対応する形式で
ある。非線形変換"f"が適用され得る。次式は実施形態
の１つの例である。 y=f(y') = y'||y'||^p-1 if y'<>O, or else = O 但し、pは例えば０と１の間のあらかじめ定められたス
カラー値である。デジタル画像強化に関する好ましい実
施形態においては、p=0.25である。

【００４８】位置的観点からすれば、この尺度づけの目
的および効果は、大きさは異なるが同じ方向または形状
のエッジがまとめられるように、クラスタ・ベクトルの
空間をたわませることである。すなわち、大部分のベク
トルは、大きさとは無関係に方向に基づいて１つのグル
ープにまとめられる。特性化の間にエッジおよび細部ク
ラスが強調され、そのような動作を一層よく識別するこ
とができるようになる。例えば、三刺激カラー空間座標
が経験的に０から２５５までの範囲にある場合のピクセ
ル強化における使用の場合、ベクトルは、長さを計算
し、(長さ)^0.75によって各エレメントを除算すること
によって部分的に正規化されることができる。(長さに
よる除算はベクトルを完全に正規化するが、(長さ)^0.7
5による除算は、その範囲を約プラス・マイナス４の範
囲まで減少させ、その結果、範囲内でしきい値内のすべ
てのベクトルすなわちクラスタ・ベクトルｙから０.３
４単位内のすべてのベクトルが含まれる。すなわちこの
距離内のすべての位置ベクトル／クラスが拡張ＲＳが実
行される時フィルタリングに含められる。）強化される
入力データのタイプに基づいて解像度合成プロセスの特
定の実施形態に対して特定の尺度づけを実施することが
できるので、本発明の上記プロセスは適用型である。

【００４９】本発明の特定の実施形態に関する設計上の
便宜性に基づいて、時間効率的な解像度合成を実行する
か完全な解像度合成を実行するかの判断がなされる(ブ
ロック２２３)。

【００５０】フィルタリング 図９に示されるように、少なくとも１つのフィルタ・デ
ータベースが用意される。このデータベースは、"クラ
ス"と呼ばれる入力データに適したフィルタ・グループ
を含む。一般的に、データ・フィルタは、いくつかの関
連ソース入力データに対する連続的構造特性化因子であ
る。言い換えれば、入力データが特定のエレメントに分
解され得る構造を記述する場合、強化のため使用される
データベースのデータ・フィルタは、データ解像度の向
上が構造全体を強化する場合の特定のエレメントの局面
に関連する。

【００５１】本実施形態において、用意されるデータベ
ースは、１０１個の画像解像度データ・フィルタであり
(フィルタ・クラスの数は、特定の実施形態の記憶容量
によってのみ制約される)、各クラスは、画像テスト・
データに基づいて生成され分類された４つのデータ・フ
ィルタ・グループを含んでいる。この実施形態の場合、
各クラスは、輝度グレースケール・パターンに関連する
４つのデータ・フィルタからなる１グループである。

【００５２】各クラス０−１００は、分類位置ベクトル
を与えられ、その機能のため"位置キー"(クラス平均ベ
クトルとも呼ばれる)という名が与えられている。これ
らの分類位置ベクトルは、４つの記憶されたフィルタ・
グループの各クラスにそれぞれ割り当てられる８次元ベ
クトル表現である。言い換えれば、位置ベクトルの各々
は、データベースの中の特定のフィルタ・クラスに対す
る短縮形定義または類似のポインタを提供する。データ
ベース・キーは、クラスタ・ベクトルｙに関して使用さ
れるものと同じ定義尺度を使用する。従って、導出され
る８個のクラスタ・ベクトルｙの各々に対する位置ベク
トルの単純なパターン・ユークリッド平均比較を使用し
て、すべてのピクセル・ウインドウ３０１に対する適切
なフィルタ・セットを迅速に検出することができる。本
実施形態において、しきい値は、現在時クラスタ・ベク
トルｙと現在時データベースの位置ベクトルのすべての
間の最小自乗ユークリッド距離プラス所望のリアル・タ
イム性能対所望の強化品質を表す定数である。

【００５３】効率的解像度合成 図５および図６に、本発明の好ましい実施形態において
使用されるベクトル比較プロセスがブロック２２６−２
３１として示されている。これ以外の意味のある比較計
算を特定の設計実施に基いて導出することも可能であ
る。ベクトル距離に関するしきい値がフィルタ選択に対
して使用される(ブロック２３１)。使用中のデータベー
スに対するあらかじめ定められた値が設定される。すな
わち、クラスタ・ベクトルｙとフィルタ・クラスの比較
による適用可能性判断(ブロック２２９)が、前の比較よ
り近い一致を検出する時、あらかじめ定められたしきい
値との比較が実行される(ブロック２３１)。

【００５４】図５を再び参照して、効率的解像度合成が
選択された(ブロック２２３)と仮定すれば、第１のクラ
スから開始して(ブロック２２４)、データベースの次の
クラスの各々(図９のクラス０−１００)が順次選択され
(ブロック２３４、２２５)、クラスタ・ベクトルがフィ
ルタ・クラス・セットの位置ベクトルと比較される(ブ
ロック２２６−２３１)。対象特定フィルタ・セットが
現在時ピクセルおよびウインドウに適用できるか否かを
判断するため再びしきい値検査が実行される(ブロック
２２６−２３１)。もし適用できなければ、クラス・フ
ィルタ・セットがベクトル差しきい値基準に合致するま
でプロセスは繰り返される。しきい値に合致する最初の
クラス・フィルタ・セットが選択され適用され、置き換
え出力ピクセルを与える(ブロック２１７)。新しい目標
ピクセルが選択され(ブロック２１９)、プロセスは繰り
返される。データベースに記憶されるフィルタ・グルー
プが必ずしも直線的に関係づけられていないので、適用
されるべきフィルタのグループがキー距離探索に対する
固定的しきい値に基づいて収斂する最短処理時間を使用
するので、必ずしも最も近いキー一致クラスを選択しな
くてもよい。

【００５５】データ・フィルタの選択されたクラスのど
れもしきい値と一致しなければ、クラスタ・ベクトルと
クラス平均ベクトルの間のベクトル距離が最小のクラス
が選択され(ブロック２２９、２３０)、使用される(ブ
ロック２３１、２３４)。このように、すべての入力デ
ータ・サブセットに関して少くとも１つのクラスが現在
時ピクセル・ウインドウに４つのフィルタの１セットの
一致を与えるように(ブロック２３１、２３２、２３３
または２３０、２３１、２３４、２３３)、データベー
スが使用される。この場合も、効率的形態の解像度合成
処理の間に、正確に１つのクラスが常に合致を提供す
る。

【００５６】図７を再び参照すると、各目標ピクセルを
ベクトルｘと名付けられた一組の高解像度ピクセル３０
７と置き換えるようフィルタリングを実行する際、クラ
スタ・ベクトルｙをデータベース位置ベクトルと比較し
て分類する比較機構３１１によって選択されるフィルタ
が使用される。各フィルタは、新しい、より高い解像度
の出力ピクセルを生成する。選択されたクラスの合致セ
ットの最初に選択されたデータ・フィルタF₀が３×３ウ
インドウのデータに適用され、新しい出力ピクセル(図
７のNP₀)を生成する。第２に選択されたデータ・フィル
タF₁が３×３ウインドウのデータに適用され、新しい出
力ピクセル(NP₁)を生成する。３番目に選択されたデー
タ・フィルタF₂が３×３ウインドウのデータに適用さ
れ、新しい出力ピクセル(NP₂)を生成する。４番目に選
択されたデータ・フィルタF₃が３×３ウインドウのデー
タに適用され、新しい出力ピクセル(NP₃)を生成する。
かくして、オリジナルのピクセルの２倍の解像度を持つ
２次元解像度を持つピクセル３０７が目標ピクセルに関
して生成された。

【００５７】拡張解像度合成 図５を再び参照すると、ブロック２２３において、より
完全な最大解像度合成が特定の実施形態または特定の所
望の効果出力によって保証される可能性がある。より大
幅な解像度合成が、ソース画像入力データを生成するア
プリケーション・プログラムまたはユーザによって保証
または要求される時、最適しきい値およびフィルタ・グ
ループを導出して使用することができる。フィルタリン
グのため使用されるクラスの数は固定的でなくローカル
に適応可能であり、使用されるべきしきい値が計算され
る。

【００５８】最初に、フィルタ・グループ選択のための
しきい値が計算される(ブロック２３５、２３７)。本実
施形態において、クラスタ・ベクトルｙとデータベース
におけるすべてのクラスの位置ベクトルの平均の間の自
乗ユークリッド距離が計算される。現在時ピクセルに関
するしきい値は、最小自乗距離プラス定数である。例え
ば、最も近い合致位置ベクトルから始めて、しきい値th
resholdは、 threshold = 2.0*sigma_factor*sigma_factor*variance である。但し、２倍解像度拡大に関してsigma_factorは
1.0で、分散varianceは0.172である。

【００５９】再び、ブロック２２４−２３０と同様に、
各現在時目標ピクセルに関するクラスタ・ベクトルｙが
順次選択され(ブロック２２４'、２３４'、２２５')、
フィルタの各グループのクラス平均ベクトルと比較され
る(ブロック２２８'、２３１')。この実施形態におい
て、クラスタ・ベクトルとデータベースにおけるあらゆ
るクラス平均ベクトルの間の差が計算され、計算された
差の値がしきい値に関連づけされる(ブロック２３
１')。フィルタ・グループの合致クラス、すなわち計算
されたしきい値より小さい(ブロック２３７)クラスの各
々毎に、位置ベクトルが記憶される(ブロック２３９)。
データベースの中のフィルタ・グループのすべてが考察
され、残存クラスがなくなると(ブロック２３４')、最
適フィルタ・セットが計算される(ブロック２４１)。

【００６０】現在時目標ピクセル強化に関して最適なフ
ィルタ・グループである確率に従って、現在時ベクトル
に比較的近いクラスが加重される。従って、図１３に示
されているように、記憶されたグループが加重される
(図６のブロック２４１)。ここで、クラス１からクラス
Ｍまでの加重係数の合計は１であり、Ｍはクラスの総数
である。各クラス平均ベクトルとクラスタ・ベクトルの
間の差に比例してフィルタが使用され最適フィルタ・グ
ループが生成される。特定のクラス各々に対するフィル
タ・グループのための加重値は、クラスタ・ベクトルと
位置ベクトルの間の距離に依存する。この加重値は、当
該クラスに関するフィルタが出力ピクセルに与える影響
の度合いを決定する。加重値はガウス分布に従って次の
式(数１)のように計算される。

【００６１】

【数１】加重値＝ｗ_i=Π_i＊ｅ^(-0.5*ds/vr)／Σ_sc(Π_i
＊ｅ^(-0.5*ds/vr)) 但し、Π_iは当該クラスにに関するあらかじめ定められ
た大きさであり、dsは距離の自乗、vrは分散を表す。

【００６２】上記またはこれ以外の当業者にとって既知
の同様の加重係数を基に、最適影響フィルタ・セットが
生成される。記憶された位置ベクトルの各々毎に、上述
の効率的解像度合成プロセスの場合と同様に、各指定ク
ラスからのフィルタ・グループがウインドウに適用され
る(ブロック２４３)。このようにして生成されたピクセ
ルのセットから、出力ピクセルの最適セットが補間され
(ブロック２４５)、分析中のピクセル・ウインドウに関
して新しいリアル・タイム最適ピクセルの単一セットが
生成される(図７の３０７)。再び、より小さい、より高
い解像度の出力ピクセル３０７が、目標ピクセルを置き
換えて出力され(ブロック２１７)、プロセスは画像の次
の目標ピクセルを分析するために戻る。

【００６３】最終的４つの置き換えピクセルを導出する
ためフィルタ・セットまたは出力ピクセル・セットのい
ずれかへ上記補間を適用することができる点は留意され
るべきである。解像度合成に関するこの最適化代替方法
の処理は付加的コンピュータ処理コストを要する。

【００６４】結論およびいくつかの代替方法 本発明に従う解像度合成は限定的に適応できる。上記の
典型的実施形態において、フィルタの異なるセットを使
用してソース・データの各目標ピクセルを補間すること
ができる。各２×２出力ピクセルは、各選択されたフィ
ルタの効果を順に加えることによって作成される。クラ
スタ・ベクトルｙがフィルタ平均ベクトルと一致する程
度に基づくフィルタ加重値によって各フィルタの効果は
拡大される。この場合、各フィルタは、現在分析されて
いるピクセルのウインドウの画像形成特性化因子を表現
している。各クラスに対してすべて合致フィルタの平均
をとることもあるいは最大限の補間を行うことも可能で
あるが、いずれも計算能力を非常に消費する。従って、
実際的な実施形態の場合、１つまたは２つのフィルタだ
けの平均が適用される。上述のように、リアルタイムの
効率的解像度合成においては、最も接近したフィルタま
たはクラスタ・ベクトルのあらかじめ定められた許容誤
差の範囲で十分接近して一致する位置ベクトルを持つ最
初のフィルタだけが選択され使用される。厳密にはその
ような減じられた補間は最適状態に及ばないが、装置の
実施形態次第では、視覚できる結果はほとんど同じであ
る。実施担当者は、適切な出力を作成するフィルタの十
分な数および補間方法を決定しなければならない。

【００６５】商業的に実用的な画像処理モードにおい
て、しきい値に近接するフィルタが適用される。しか
し、データベースにおけるフィルタの間の一層の補間を
実施することも可能であることは注意する必要がある。
前述のように、加重平均を使用して、複数の選択された
フィルタ・クラスをリアル・タイムに新しい補間された
フィルタに変換し、補間するフィルタのすべての出力の
組合せとして最適補間を計算することができる。しか
し、そのようなモデル・フィルタは、多種多様なテクス
チャを表現するのに十分なクラスを持たなければならな
いので、受容可能な商用製品のためには過大な計算を必
要とする。代替形態としては、クラスタ・ベクトルｙを
取り囲む位置ベクトルを持つ２つの最近接フィルタを選
択し、選択されたデータ・フィルタの２つのグループを
補間することによって、所与のデータベースからリアル
・タイムのフィルタ開発を実施することもできる。一層
正確なフィルタを作成するそのような補間方法は、当業
者に既知の多数の補間技術のいずれかによって実行され
得る。大部分、特定データベース構築およびフィルタ選
択技術は、大部分、それが独立していようとあるいは他
に依存していようと、本発明の特定の実施形態を作成す
る場合設計上の便宜に委ねられている。

【００６６】結果 低解像度画像データを基にする新しい強化された高解像
度画像の表面的複雑さにもかかわらず、効率的解像度合
成モードにおけるデータ処理時間は、最大限度のカラー
印刷のために必要とされる平均印刷時間に関して無視で
きるほどのものであることが観察された。図１０は、強
化されていないバージョンと本発明に従って強化された
バージョンという２つの３００ｄｐｉ画像を比較のため
印刷したものである。非強化バージョンにおいて、１.
６倍拡大を使用して、印刷物における階段模様またはブ
ロッキング特性が示されている。各ブロックは２×２ピ
クセルを含むスーパーピクセルである。

【００６７】本発明の好ましい実施形態の前述の記述
は、例示および説明の目的のために提示されたものであ
り、本発明を記述した形態に限定するように意図されて
いない。上記実施形態に多くの修正および変更を加える
ことができる点は当業者に明白である。同様に、記述さ
れたいかなるプロセスのステップも他のステップと交換
して同じ結果を達成することができるであろう。本発明
の原理およびその最良の実用的応用を最もよく説明し、
従って当業者が適切な修正を含めて種々の実施形態に関
して本発明を理解することが可能となるように、上記実
施形態は選択され、記述された。

【００６８】本発明には、例として次のような実施様態
が含まれる。 （１）入力データ・セットの個々のエレメントのデータ
座標を表すサブセットとして表現可能な連続構造を表す
入力データ・セットを強化して出力構造データ・セット
の解像度に増加させる方法であって、該構造の第１のデ
ータ座標サブセットを選択するステップと、第２のデー
タ座標サブセットの各々が上記第１のデータ座標サブセ
ットとあらかじめ定められた近似関係にあるように、第
２のデータ座標サブセットのセットを指定するステップ
と、少なくとも１つの構造特性化因子に直接関連するデ
ータ・フィルタの複数グループの各々が上記少くとも１
つの構造特性化因子に直接関連する少くとも１つの構造
特性化因子データ・フィルタ・グループを識別する第２
のベクトルを持ち、該第２のベクトルが識別するデータ
・フィルタのグループによる上記入力データ・セットの
データ座標サブセットのフィルタリングによって上記第
１のデータ座標サブセットの解像度の強化が可能となる
ように、上記少なくとも１つの構造特性化因子に関する
データ・フィルタの複数グループを含むデータベースを
準備するステップと、上記第１のベクトルを上記第２の
ベクトルと比較するステップと、上記第１のベクトルと
上記第２のベクトルのあらかじめ定められた関係に基づ
いてデータ・フィルタの上記グループから少くとも１つ
を選択するステップと、上記選択されたデータ・フィル
タ・グループを用いて上記第２のデータ座標サブセット
をフィルタリングするステップと、フィルタリングされ
た複数の第２のデータ座標サブセットからなる第３のデ
ータ座標サブセットを出力するステップと、上記第３の
サブセットを上記構造における上記第１のデータ座標サ
ブセットと置き換えるステップと、上記構造における第
１のデータ座標サブセットの各々に関して上記プロセス
の各ステップを繰り返すステップと、を含む解像度増加
方法。

【００６９】（２）上記置き換えステップが、Ｅを実行
されるべき強化の大きさの次数として、データ座標サブ
セットのＥ２エレメントを、選択された第１のデータ座
標サブセットと置き換えるステップを含む、上記（１）
に記載の方法。 （３）あらかじめ定められた構造特性化因子に関して上
記第２のデータ座標サブセットの各座標を特性化し分析
するステップに先立ち、該方法の後続のステップに従う
上記第１のデータ座標サブセットの強化が上記第２のデ
ータ座標サブセットによって表現される上記連続構造の
領域を強化するか否かを判断し、上記あらかじめ定めら
れた構造特性化因子分析の結果が強化の必要性を示さな
い場合には次の第１のデータ座標サブセットを選択する
ステップ、を更に含む上記（１）に記載の方法。 （４）次の第１のデータ座標サブセットを選択する上記
ステップに先立ち、入力データセットの解像度があらか
じめ定められた出力構造解像度に一致するか否かを判断
するステップと、既知の方式を用いて上記第１のデータ
座標サブセットの解像度を上記出力構造解像度に変換す
るステップと、上記既知の方式によって変換された上記
第１のデータ座標サブセットの複数からなるデータ座標
の第４サブセットを上記第１のデータ座標サブセットに
置き換えて出力するステップと、を含む上記（３）に記
載の方法。 （５）上記フィルタリング・ステップに先立ち、各々が
上記第２のデータ座標サブセットとあらかじめ定められ
た近似関係にある第５のデータ座標サブセットのセット
を指定するステップと、上記フィルタリング・ステップ
において、選択されたデータ・フィルタのセットを用い
て上記第５のデータ座標サブセットおよび上記第２のデ
ータ座標サブセットをフィルタリングするステップを含
む、上記（１）に記載の方法。 （６）少なくとも１つのデータ・フィルタ・グループを
選択する上記ステップが、上記第１のベクトルと上記第
２のベクトルのあらかじめ定められた関係の範囲に基づ
いてデータ・フィルタの複数グループを選択するステッ
プを含む、上記（１）乃至（５）のいずれかに記載の方
法。

【００７０】（７）上記フィルタリング・ステップが、
上記複数グループのフィルタを上記第２のデータ座標サ
ブセットに適用するステップを含む、上記（６）に記載
の方法。 （８）上記フィルタリング・ステップが、上記データ・
フィルタの複数グループの各々を上記第２のデータ座標
サブセットおよび上記第５のデータ座標サブセットに適
用するステップを含む、上記（６）に記載の方法。 （９）データ・フィルタの上記複数グループの補間に基
づいてデータ・フィルタの最適グループを導出するステ
ップを含む、上記（５）または（６）に記載の方法。 （１０）上記フィルタリング・ステップが、データ・フ
ィルタの上記最適グループを上記第２のデータ座標サブ
セットおよび第５のデータ座標サブセットに適用するス
テップを、更に含む、上記（９）に記載の方法。 （１１）上記フィルタリング・ステップが、データ・フ
ィルタの上記最適グループを上記第２のデータ座標サブ
セットに適用するステップを、更に含む、上記（９）に
記載の方法。 （１２）上記選択ステップに先立ち、上記入力データセ
ットが既知の方式で既に強化されているか否かを判断す
るステップと、上記入力データセットが既知の方式で既
に強化されている場合その以前の強化プロセスを反転さ
せるステップと、を含む、上記（１）に記載の方法。 （１３）上記選択ステップに先立ち、上記入力データセ
ットが伸張されたデータ・セットを含むか否かを判断し
て、上記入力データセットが伸張されたデータ・セット
を含む場合上記データ・セットの解像度をオリジナルの
入力データ形式の解像度に戻すステップと、を更に含
む、上記（１）に記載の方法。

【００７１】（１４）グラフィックス画像を表す入力デ
ータを強化して解像度を強化した出力データを作成する
ことによってグラフィックス画像を強化する方法であっ
て、上記入力および出力画像が上記グラフィックス画像
のピクセルを表現していることを特徴とし、該方法が、
強化されるべきピクセルを選択するステップと、強化さ
れるべき上記ピクセルを取り囲む一組のピクを選択する
ステップと、グラフィックス画像の少くとも１つの視覚
的要因に関連する１つの値を表す第１のキーによって上
記一組のピクセルの特性を定めるステップと、上記少く
とも１つの視覚的要因に関して複数の視覚的要因データ
・フィルタを含むデータベース、および、上記少くとも
１つの視覚的要因に関連する１つの値を表す第２のキー
を含む上記データベースの個々のフィルタの各々を準備
するステップと、上記第１のキーを上記第２のキーと比
較するステップと、上記第１のキーと上記第２のキーと
のあらかじめ定められた関係に基づいて上記データベー
スから少なくとも１つのフィルタを選択するステップ
と、上記選択されたフィルタを用いて、強化されるべき
上記ピクセルを取り囲む上記一組のピクセルをフィルタ
リングするステップと、上記フィルタリングされた複数
のピクセルを強化されるべきピクセルと置き換えること
によって強化されるべき上記ピクセルの解像度を増加さ
せるステップと、上記複数のピクセルを出力するステッ
プと、を含む方法。 （１５）強化されるべきピクセルを選択する上記ステッ
プに先立ち、上記入力データが単一の低解像度出力デー
タ・システムから生成されているか否かを判断し、上記
入力データが単一の低解像度出力データ・システムから
生成されている場合、上記入力データが非ビットマップ
入力データであるか否かを判断し、上記入力データが非
ビットマップ入力データである場合、既知の方式で上記
入力データの解像度を増加させて、あらかじめ定められ
た出力解像度を持つ出力データを作成してその出力デー
タを出力し、強化されるべきグラフィックス画像を表す
次の入力データ・セットをロードするステップを含む、
上記（１４）に記載の方法。

【００７２】（１６）三刺激カラー空間入力データの解
像度を強化するコンピュータ処理方法であって、上記入
力データが解像度強化に適合しているか否かを判断する
ステップと、各々が１つのカラー平面を持つ複数カラー
空間座標という形式を有する入力データの第１のセット
によって表される適合入力データから１つの目標ピクセ
ルを選択するステップと、各々が１つのカラー平面を持
つ複数カラー空間座標という形式を有する入力データの
第２のセットによって表され、上記目標ピクセルをその
中心ピクセルとするピクセル・ウインドウを選択するス
テップと、各々が画像特性を表す第１のキーを持つ複数
の分類されたグループのデータ強化フィルタを含むデー
タベースを準備するステップと、目標ピクセル座標のカ
ラー平面の強化の必要性を表す少くとも１つのあらかじ
め定められたしきい値に対して上記ピクセル・ウインド
ウの各カラー空間座標を検査して、上記目標ピクセル座
標の検査があらかじめ定められたしきい値を上回らない
場合既知の方式で上記目標ピクセルを補間して得られる
ピクセルからなる複数ピクセルのセットを上記目標ピク
セルに置き換えて出力し、上記目標ピクセル座標の検査
があらかじめ定められたしきい値を上回る場合上記デー
タベースから選択されたデータ強化フィルタの少くとも
１つのグループを使用して上記ピクセル・ウインドウを
フィルタリングして上記目標ピクセルをフィルタリング
された複数ピクセルと置き換えるステップと、を含む方
法。 （１７）上記ピクセルをフィルタリングするステップ
が、上記ピクセル・ウインドウに関する上記画像特性を
表す第２のキーを生成するステップと、あらかじめ定め
られた相互関係に関して上記第２のキーを上記データベ
ースの第１キーの各々と順次比較するステップと、上記
順次比較に基づいて、上記データ強化フィルタの少くと
も１つのセットを選択するステップと、上記データ強化
フィルタの少くとも１つのセットを上記ウインドウの上
記ピクセルに適用するステップと、上記適用するステッ
プによって強化された出力ピクセル・セットを上記目標
ピクセルに対する置き換えとして生成するステップと、
を含む上記（１６）に記載の方法。 （１８）上記検査ステップが、カラー平面毎に、上記目
標ピクセルおよび上記ピクセル・ウインドウの各ピクセ
ルに関する個々の画像特性レベルを決定するステップ
と、上記個々の画像特性レベルの最大値および最小値を
決定するステップと、上記ピクセル・ウインドウ内の上
記画像特性の分散値であり、それより大であれば強化が
必要とされることを示すレベルを指定する最小分散値を
示す第１のしきい値を設定するステップと、上記最大画
像特性レベルおよび上記最小画像特性レベルを上記目標
ピクセルの画像特性レベルと比較するステップと、上記
比較ステップが上記第１のしきい値を上回っていること
を示す場合、上記諸ステップを続行するステップと、を
含む上記（１６）に記載の方法。

【００７３】（１９）ハード・コピー装置での使用に適
合化され、ピクセル・マトリックスとして表されるデジ
タル画像データを含む入力データの分析および解像度強
化のためのプログラムを備えるコンピュータ・メモリ装
置であって、該プログラムが、上記入力データが解像度
強化に適合しているか否かを判断するステップと、各々
が１つのカラー平面を持つ複数カラー空間座標という形
式を有する入力データの第１のセットによって表される
適合入力データから１つの目標ピクセルを選択するステ
ップと、各々が１つのカラー平面を持つ複数カラー空間
座標という形式を有する入力データの第２のセットによ
って表され、上記目標ピクセルをその中心ピクセルとす
るピクセル・ウインドウを選択するステップと、各々が
画像特性を表す第１のキーを持つ複数の分類されたグル
ープのデータ強化フィルタを含むデータベースを準備す
るステップと、目標ピクセル座標のカラー平面の強化の
必要性を表す少くとも１つのあらかじめ定められたしき
い値に対して上記ピクセル・ウインドウの各カラー空間
座標を検査して、上記目標ピクセル座標の検査があらか
じめ定められたしきい値を上回らない場合既知の方式で
上記目標ピクセルを補間して得られるピクセルからなる
複数ピクセルのセットを上記目標ピクセルに置き換えて
出力し、上記目標ピクセル座標の検査があらかじめ定め
られたしきい値を上回る場合上記データベースから選択
されたデータ強化フィルタの少くとも１つのグループを
使用して上記ピクセル・ウインドウをフィルタリングし
て上記目標ピクセルをフィルタリングされた複数ピクセ
ルと置き換えるステップと、を含む、コンピュータ・メ
モリ装置。 （２０）上記ピクセルをフィルタリングするステップ
が、上記ピクセル・ウインドウに関する上記画像特性を
表す第２のキーを生成するステップと、あらかじめ定め
られた相互関係に関して上記第２のキーを上記データベ
ースの第１キーの各々と順次比較するステップと、上記
順次比較に基づいて、上記データ強化フィルタの少くと
も１つのセットを選択するステップと、上記データ強化
フィルタの少くとも１つのセットを上記ウインドウの上
記ピクセルに適用するステップと、上記適用するステッ
プによって強化された出力ピクセル・セットを上記目標
ピクセルに対する置き換えとして生成するステップと、
を上記プログラムが含む、上記（１９）に記載の。コン
ピュータ・メモリ装置。

【００７４】（２１）描出される文字テキスト画像を含
むグラフィックス画像を生成するため、画像解像度強化
方法を記憶し動作させるメモリ装置を含むシステムであ
って、上記方法が、グラフィックス画像のピクセルの各
々に関して空間座標の形式を持つピクセル・データのソ
ース・データ・セットを受け取るステップ(a)と、上記
データ・セットが解像度を増加されたデータ・セットで
あるか否かを判断し、上記データ・セットが解像度を増
加されたデータ・セットである場合上記データセットの
解像度を減少させるステップ(b)と、目標ピクセルおよ
び該目標ピクセルに隣接する少くともいくつかのピクセ
ルを含むピクセル・ウインドウを選択するステップ(c)
と、分散しきい値に関して上記隣接する複数ピクセルの
空間座標の変化を上記目標ピクセルの同一空間座標と比
較し、いずれの変化も上記分散しきい値を越えていない
場合、目標ピクセルを既知の方式で生成した複数の一層
高い解像度のピクセルと置き換えて、上記ステップ(c)
に戻るステップ(ｄ)と、分散値の１つが上記分散しきい
値を越えている場合、上記ウインドウのピクセルの各々
に関して画像特性因子を計算するステップ(e)と、上記
隣接するピクセルに関する画像特性因子の変化を上記目
標ピクセルに関する同様の画像特性因子と比較し、上記
変化が画像特性因子の範囲内にある場合、上記目標ピク
セルを既知の方式で生成した一層高い解像度の複数ピク
セルと置き換え、その後上記ステップ(c)に戻るステッ
プ(f)と、上記変化が上記範囲を越えている場合、各々
が上記画像特性因子に関連する平均ベクトルによって分
類されている複数グループのデータ・フィルタを保持す
るデータベースを準備するステップ(g)と、上記画像特
性因子に関連する上記ウインドウに関するクラスタ・ベ
クトルを計算するステップ(ｈ)と、上記クラスタ・ベク
トルを上記平均ベクトルの各々と比較するステップ(i)
と、上記クラスタ・ベクトルの少くとも１つの平均ベク
トルに対するあらかじめ定められた関係に基づいて少く
とも１つのグループのデータ・フィルタを選択するステ
ップ(j)と、上記選択した少くとも１つのグループのデ
ータ・フィルタを適用して、上記目標ピクセルを置き換
えるべき複数ピクセルを生成するステップ(ｋ)と、上記
目標ピクセルを複数ピクセルと置き換えるステップ(l)
と、解像度強化視覚画像を生成するため出力装置へ上記
複数ピクセルを送るステップ(m)と、上記画像のすべて
のピクセルが選択されるまで上記ステップ(c)へ戻って
上記プロセスを続行するステップ(n)と、を含む、シス
テム。

【００７５】（２２）上記ステップ(i)が、データ・フ
ィルタの上記グループの複数のセットを選択するステッ
プと、上記複数セットを加重してデータ・フィルタの補
間されたグループを取得するステップと、上記補間され
たデータ・フィルタ・グループを使用して上記ステップ
(j)を実行するステップと、を更に含む上記（２１）に
記載のシステム。 （２３）上記加重ステップが、Π_iは当該クラスにに関
するあらかじめ定められた大きさ、dsは距離の自乗、vr
は分散を表すものとして、 加重値＝ｗ_i=Π_i＊ｅ^(-0.5*ds/vr)／Σ_sc(Π_i＊ｅ
^(-0.5*ds/vr)) に従って加重値を計算するステップを含む、上記（２
２）に記載のシステム。 （２４）上記ステップ(j)が、上記クラスタ・ベクトル
の上記平均ベクトルに対するあらかじめ定められた関係
を満たす第１のデータ・フィルタ・グループのみを選択
するステップと、上記第１のデータ・フィルタ・グルー
プを使用して上記ステップ(k)を実行するステップと、
を含む上記（２１）に記載のシステム。 （２５）上記ステップ(c)が、目標ピクセルを選択する
ステップと、上記目標ピクセルに隣接するすべてのピク
セルを選択するステップと、上記画像の範囲の特性を定
めるため第１のウインドウを作成するステップと、上記
第１のウインドウの周囲の複数のピクセルを選択して、
上記入力データをフィルタリングするため第２のウイン
ドウを作成して上記ステップ(k)を実行するステップを
含む、上記（２１）に記載のシステム。

【００７６】

【発明の効果】本発明によって、グラフィックスおよび
テキストの両方またはいずれかを含む入力画像の特性に
応じて、適切な出力解像度にリアルタイムで変換する効
率的データ解像度強化方法が実現する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を実施するシステムのブロック図であ
る。

【図２】本発明に従う典型的コンピュータ・アプリケー
ションの流れ図である。

【図３】図４乃至図６と共に、図２のプロセスに組み込
まれる本発明の解像度合成方法の詳細を示す流れ図であ
る。

【図４】図３、図５および図６と共に、図２のプロセス
に組み込まれる本発明の解像度合成方法の詳細を示す流
れ図である。

【図５】図３、図４および図６と共に、図２のプロセス
に組み込まれる本発明の解像度合成方法の詳細を示す流
れ図である。

【図６】図３乃至図５と共に、図２のプロセスに組み込
まれる本発明の解像度合成方法の詳細を示す流れ図であ
る。

【図７】図３乃至図６に示された本発明の方法に従うピ
クセル解像度合成補間機構のブロック図である。

【図８】図７の細部を示すブロック図である。

【図９】図３乃至図８で示された本発明に従って使用さ
れる典型的データベースのブロック図である。

【図１０】図２乃至図９で示された本発明を適用した場
合としない場合の印刷されたカラー画像の比較写真であ
る。

【図１１】図２に示された本発明の方法の一般的流れ図
である。

【図１２】図１１の続きで、図２に示された本発明の方
法の一般的流れ図である。

【図１３】図７で示されたフィルタ処理の代替的形態と
しての加重フィルタ・プロセスのブロック図である。

【符号の説明】

１００ システム １０２ データ・ソース １０４ 低解像度データ １０６ 出力装置 １０８ 出力装置の記憶装置 １１０ 解像度強化出力 １１２ データ分析および解像度合成 １１４ 高解像度データ ３０１、３０５ ピクセル・ウインドウ ３０３ 目標ピクセル ３０７ 高解像度ピクセル・ベクトル ３０９ 特性化機構 ３１１ 分類機構 ３１３ フィルタ機構

フロントページの続き (72)発明者 ブライアン・アツキンス アメリカ合衆国47907インディアナ州ウエ スト・ラファイエット、パーデュ・ユニバ ーシティ、ホーキンス・グラジュエイト・ ハウジング（番地なし) (72)発明者 チャールズ・エー・バウマン アメリカ合衆国47906インディアナ州ウエ スト・ラファイエット、クレイ・コート 40 (72)発明者 ジャン・ピー・アレバッチ アメリカ合衆国47906インディアナ州ウエ スト・ラファイエット、ウッドランド・ア ベニュー 1721 (72)発明者 ジェイ・エー・ゴンデック アメリカ合衆国98607ワシントン州カマス、 サウス・イースト・168アベニュー 3100、 ナンバー107 (72)発明者 フランク・ダブリュー・スリズ アメリカ合衆国98662ワシントン州バンク ーバ、エヌ・イー・82コート 5818 (72)発明者 モーガン・ティー・シュラム アメリカ合衆国97214オレゴン州ポートラ ンド、サウス・イースト・ハリソン・スト リート 3275

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力データ・セットの個々のエレメントの
   データ座標を表すサブセットとして表現可能な連続構造
   を表す入力データ・セットを強化して出力構造データ・
   セットの解像度に増加させる方法であって、 該構造の第１のデータ座標サブセットを選択するステッ
   プと、 第２のデータ座標サブセットの各々が上記第１のデータ
   座標サブセットとあらかじめ定められた近似関係にある
   ように、第２のデータ座標サブセットのセットを指定す
   るステップと、 上記連続構造の少くとも１つの構造特性化因子に関連す
   る値を表す第１のベクトルによって第２のデータ座標サ
   ブセットの上記セットの特性を定めるステップと、 少なくとも１つの構造特性化因子に直接関連するデータ
   ・フィルタの複数グループの各々が上記少くとも１つの
   構造特性化因子に直接関連する少くとも１つの構造特性
   化因子データ・フィルタ・グループを識別する第２のベ
   クトルを持ち、該第２のベクトルが識別するデータ・フ
   ィルタのグループによる上記入力データ・セットのデー
   タ座標サブセットのフィルタリングによって上記第１の
   データ座標サブセットの解像度の強化が可能となるよう
   に、上記少なくとも１つの構造特性化因子に関するデー
   タ・フィルタの複数グループを含むデータベースを準備
   するステップと、 上記第１のベクトルを上記第２のベクトルと比較するス
   テップと、 上記第１のベクトルと上記第２のベクトルのあらかじめ
   定められた関係に基づいてデータ・フィルタの上記グル
   ープから少くとも１つを選択するステップと、 上記選択されたデータ・フィルタ・グループを用いて上
   記第２のデータ座標サブセットをフィルタリングするス
   テップと、 フィルタリングされた複数の第２のデータ座標サブセッ
   トからなる第３のデータ座標サブセットを出力するステ
   ップと、 上記第３のサブセットを上記構造における上記第１のデ
   ータ座標サブセットと置き換えるステップと、 上記構造における第１のデータ座標サブセットの各々に
   関して上記プロセスの各ステップを繰り返すステップ
   と、 を含む解像度増加方法。