JPH11168635A - カラー画像用ハーフトーン処理装置 - Google Patents
カラー画像用ハーフトーン処理装置Info
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- JPH11168635A JPH11168635A JP10209842A JP20984298A JPH11168635A JP H11168635 A JPH11168635 A JP H11168635A JP 10209842 A JP10209842 A JP 10209842A JP 20984298 A JP20984298 A JP 20984298A JP H11168635 A JPH11168635 A JP H11168635A
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- halftone
- rgb
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-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/46—Colour picture communication systems
- H04N1/52—Circuits or arrangements for halftone screening
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Color Image Communication Systems (AREA)
- Processing Of Color Television Signals (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 色拡散処理により、カラー・ハーフトーン画
像のパターンの認識可能性を低減する。 【解決手段】 ＲＧＢ入力ストリーム２００はＲＧＢ値
２０５を加算器２１０およびＭＢＶＱコンピュータ２２
０に供給する。加算器２１０は、誤差バッファ２３０か
らの誤差値２５０にＲＧＢ値２０５を加算し、ＲＧＢ＋
誤差値２４０を得る。ＭＢＶＱコンピュータ２２０はＲ
ＧＢ値２０５についてＭＢＶＱ角錐２２５を計算する。
頂点セレクタ２６０はＲＧＢ＋誤差値２４０に基づいて
ＭＢＶＱ角錐２２５の最も近い頂点２７０を選択する。
最後に頂点２７０に関係付けられた色がハーフトーン画
像中に配置され、ＲＧＢ＋誤差値２４０に関係付けられ
た位置に印刷される。加算器２９０によって計算され改
訂された誤差は、誤差バッファ２３０に記憶される。
像のパターンの認識可能性を低減する。 【解決手段】 ＲＧＢ入力ストリーム２００はＲＧＢ値
２０５を加算器２１０およびＭＢＶＱコンピュータ２２
０に供給する。加算器２１０は、誤差バッファ２３０か
らの誤差値２５０にＲＧＢ値２０５を加算し、ＲＧＢ＋
誤差値２４０を得る。ＭＢＶＱコンピュータ２２０はＲ
ＧＢ値２０５についてＭＢＶＱ角錐２２５を計算する。
頂点セレクタ２６０はＲＧＢ＋誤差値２４０に基づいて
ＭＢＶＱ角錐２２５の最も近い頂点２７０を選択する。
最後に頂点２７０に関係付けられた色がハーフトーン画
像中に配置され、ＲＧＢ＋誤差値２４０に関係付けられ
た位置に印刷される。加算器２９０によって計算され改
訂された誤差は、誤差バッファ２３０に記憶される。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ディジタル画像処
理に関し、詳細にはカラー・ハーフトーン画像の処理に
関する。
理に関し、詳細にはカラー・ハーフトーン画像の処理に
関する。
【０００２】
【従来の技術】単色ハーフトーン（白黒）・アルゴリズ
ムは、目に見えるアーティファクトを低減するように慎
重に設計される。現行のカラー・ハーフトーン処理アル
ゴリズムは通常、画像の色成分に対応する３つのハーフ
トーン処理された単色平面のデカルト積である。たとえ
ば、A.Zakhor、S.Lin、F.Eskafi著「A New Class of B/Wa
nd Color Halftoning Algorithms」（International Co
nference on Acoustics、Speech and Signal Processin
g、１９９１年）を参照されたい。
ムは、目に見えるアーティファクトを低減するように慎
重に設計される。現行のカラー・ハーフトーン処理アル
ゴリズムは通常、画像の色成分に対応する３つのハーフ
トーン処理された単色平面のデカルト積である。たとえ
ば、A.Zakhor、S.Lin、F.Eskafi著「A New Class of B/Wa
nd Color Halftoning Algorithms」（International Co
nference on Acoustics、Speech and Signal Processin
g、１９９１年）を参照されたい。
【０００３】良好なカラー・ハーフトーンを生成するに
は、下記の仕様が最適に満たされるようにカラー・ドッ
トを配置する必要がある。 （１）配置パターンが視覚的に認識不能である。 （２）局部の平均色が所望の色である。 （３）使用する色がパターンの認識可能性を低減するも
のである。 最初の２つの設計基準は単色ハーフトーン・アルゴリズ
ムでも容易に満たすことができる。しかし、第３の設計
基準を単色ハーフトーン処理の簡単なデカルト積の一般
化では満たすことはできない。
は、下記の仕様が最適に満たされるようにカラー・ドッ
トを配置する必要がある。 （１）配置パターンが視覚的に認識不能である。 （２）局部の平均色が所望の色である。 （３）使用する色がパターンの認識可能性を低減するも
のである。 最初の２つの設計基準は単色ハーフトーン・アルゴリズ
ムでも容易に満たすことができる。しかし、第３の設計
基準を単色ハーフトーン処理の簡単なデカルト積の一般
化では満たすことはできない。
【０００４】ハーフトーン・ノイズ・アーティファクト
が生じる最も重要な要因の１つは、ドットの輝度の変動
である。単色ハーフトーン処理（すなわち白黒）の場合
では、この要因を軽減することはできない。しかし、カ
ラー・ハーフトーン処理には、いくつかの異なるハーフ
トーン色集合（それぞれの異なる輝度変動を有する）を
使用してレンダリングできる色が存在する。実際のレン
ダリングでそのような特定のハーフトーン色を使用でき
るようにするには、色平面どうしを相関付ける必要があ
る。したがって、単色ハーフトーン処理のデカルト積の
一般化ではこの問題を対処できない。
が生じる最も重要な要因の１つは、ドットの輝度の変動
である。単色ハーフトーン処理（すなわち白黒）の場合
では、この要因を軽減することはできない。しかし、カ
ラー・ハーフトーン処理には、いくつかの異なるハーフ
トーン色集合（それぞれの異なる輝度変動を有する）を
使用してレンダリングできる色が存在する。実際のレン
ダリングでそのような特定のハーフトーン色を使用でき
るようにするには、色平面どうしを相関付ける必要があ
る。したがって、単色ハーフトーン処理のデカルト積の
一般化ではこの問題を対処できない。
【０００５】「Joint Design of Dither Matrices for
a Set of Colorants」と題する本出願人に譲渡された１
９９６年４月３０日付米国特許出願第０８／６４１，３
０４号において、Jan AllebachおよびQian Linは、パタ
ーンの認識可能性を低減する色として選択された色を使
用する基準について説明している。その実施態様におい
てはいくつかの色をレンダリングする際にあるハーフト
ーン色の使用を不能にしている。しかし、第３の設計基
準に対する彼らの解釈は、部分的なものに過ぎず、した
がってこの出願では可能なハーフトーン・ノイズ低減の
一部しか達成されない。
a Set of Colorants」と題する本出願人に譲渡された１
９９６年４月３０日付米国特許出願第０８／６４１，３
０４号において、Jan AllebachおよびQian Linは、パタ
ーンの認識可能性を低減する色として選択された色を使
用する基準について説明している。その実施態様におい
てはいくつかの色をレンダリングする際にあるハーフト
ーン色の使用を不能にしている。しかし、第３の設計基
準に対する彼らの解釈は、部分的なものに過ぎず、した
がってこの出願では可能なハーフトーン・ノイズ低減の
一部しか達成されない。
【０００６】したがって、カラー・ハーフトーン画像形
成技術は、ハーフトーン画像出力装置においてパターン
認識可能性に関する制限を課するものであり、多数の応
用分野でのこのようなハーフトーン画像出力装置の使用
を抑制することがわかる。
成技術は、ハーフトーン画像出力装置においてパターン
認識可能性に関する制限を課するものであり、多数の応
用分野でのこのようなハーフトーン画像出力装置の使用
を抑制することがわかる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】したがって、第３の設
計基準を正しく組み込む（パターンの認識可能性を低減
する色を使用する）ことによってより優れたカラー・ハ
ーフトーン画像を生成することができる技術が必要であ
る。
計基準を正しく組み込む（パターンの認識可能性を低減
する色を使用する）ことによってより優れたカラー・ハ
ーフトーン画像を生成することができる技術が必要であ
る。
【０００８】本発明は、色拡散処理によって、カラー・
ハーフトーン処理された画像のパターンの認識可能性を
低減することを目的とする。
ハーフトーン処理された画像のパターンの認識可能性を
低減することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】色拡散処理によって、カ
ラー・ハーフトーン処理された画像のパターンの認識可
能性を低減する方法および装置を説明する。色拡散処理
は、ハーフトーン処理する誤差拡散アルゴリズムを最小
輝度変動基準（ Minimum Brightness Variation Criter
ion，ＭＢＶＣ）において具体化されている第三の設計
基準に適合するカラー・ハーフトーンを生成するように
変更するものである。
ラー・ハーフトーン処理された画像のパターンの認識可
能性を低減する方法および装置を説明する。色拡散処理
は、ハーフトーン処理する誤差拡散アルゴリズムを最小
輝度変動基準（ Minimum Brightness Variation Criter
ion，ＭＢＶＣ）において具体化されている第三の設計
基準に適合するカラー・ハーフトーンを生成するように
変更するものである。
【００１０】よく知られたFloyd Steibergの誤差拡散ア
ルゴリズム等の誤差拡散アルゴリズムは量子化誤差を
“未来の"画素に拡散させる高性能なハーフトーン処理
方法である。かかるハーフトーン処理方法は本来グレー
スケール画像を対象としたものであり、３つの色平面の
それぞれを個別に誤差拡散する（個別誤差拡散）ことに
よってカラー画像にも適用されてきた。誤差拡散のパラ
ダイムに対する人間の色知覚のある特性に基づく設計規
則を追加することによって、個別誤差拡散に比べてかな
り質の高い出力を有するカラー・ハーフトーン処理アル
ゴリズムが得られる。
ルゴリズム等の誤差拡散アルゴリズムは量子化誤差を
“未来の"画素に拡散させる高性能なハーフトーン処理
方法である。かかるハーフトーン処理方法は本来グレー
スケール画像を対象としたものであり、３つの色平面の
それぞれを個別に誤差拡散する（個別誤差拡散）ことに
よってカラー画像にも適用されてきた。誤差拡散のパラ
ダイムに対する人間の色知覚のある特性に基づく設計規
則を追加することによって、個別誤差拡散に比べてかな
り質の高い出力を有するカラー・ハーフトーン処理アル
ゴリズムが得られる。
【００１１】かかる利点は、誤差拡散カラー・ハーフト
ーン処理方法の設計規則にＭＶＢＣを追加することによ
って達成される。ハーフトーン値は処理すべきカラー画
像の各画素に関係付けられた最小輝度変動クワドルプル
（ Minimum Brightness Variation Quadruple,ＭＢＶ
Ｑ）の頂点になるように制限される。ここに提示するア
ルゴリズムは追加メモリを必要とせず、ランタイムの増
大も妥当なものである。
ーン処理方法の設計規則にＭＶＢＣを追加することによ
って達成される。ハーフトーン値は処理すべきカラー画
像の各画素に関係付けられた最小輝度変動クワドルプル
（ Minimum Brightness Variation Quadruple,ＭＢＶ
Ｑ）の頂点になるように制限される。ここに提示するア
ルゴリズムは追加メモリを必要とせず、ランタイムの増
大も妥当なものである。
【００１２】
【発明の実施の形態】下記で図１〜図６を参照して本発
明の実施形態について論じる。本発明は、このような限
られた実施形態を超えたものであるので、当業者には、
これらの図に関して本明細書で与える詳細な説明が説明
のためのものであることが容易に理解されよう。
明の実施形態について論じる。本発明は、このような限
られた実施形態を超えたものであるので、当業者には、
これらの図に関して本明細書で与える詳細な説明が説明
のためのものであることが容易に理解されよう。
【００１３】図１は本発明に係る局部的輝度変動低減を
実行する誤差拡散カラー・ハーフトーン処理法を用いた
カラー・ハーフトーン処理されるデジタル画像の処理お
よび表示装置を示すブロック図である。図１において、
ディジタル・カラー画像１００がハーフトーン・プロセ
ッサ１１０によって処理されてカラー・ハーフトーン画
像１２０が得られ、これが出力装置１３０によって生成
される。ハーフトーン・プロセッサ１１０は既知の任意
の誤差拡散ハーフトーン処理技術を用いて動作するもの
とすることができる。しかし、以下に詳細に説明するよ
うに、ハーフトーン・プロセッサ１１０の誤差拡散技術
はディジタル・カラー画像１００を処理してカラー・ハ
ーフトーン画像１２０を形成する際の局部的な輝度の変
動を低減するように変更されている。
実行する誤差拡散カラー・ハーフトーン処理法を用いた
カラー・ハーフトーン処理されるデジタル画像の処理お
よび表示装置を示すブロック図である。図１において、
ディジタル・カラー画像１００がハーフトーン・プロセ
ッサ１１０によって処理されてカラー・ハーフトーン画
像１２０が得られ、これが出力装置１３０によって生成
される。ハーフトーン・プロセッサ１１０は既知の任意
の誤差拡散ハーフトーン処理技術を用いて動作するもの
とすることができる。しかし、以下に詳細に説明するよ
うに、ハーフトーン・プロセッサ１１０の誤差拡散技術
はディジタル・カラー画像１００を処理してカラー・ハ
ーフトーン画像１２０を形成する際の局部的な輝度の変
動を低減するように変更されている。
【００１４】たとえば、周知のFloyd Steinbergの誤差
拡散アルゴリズムは量子化誤差を“未来の"画素に拡散
する高性能のハーフトーン処理法である。本来はグレー
スケール画像を対象としたものであるが、３つの色平面
のそれぞれを個別に誤差拡散する（個別誤差拡散）こと
によってカラー画像にも適用されてきた。後述するよう
に、誤差拡散のパラダイムに対する人間の色知覚のある
特性に基づく設計規則を追加することによって、個別誤
差拡散に比べてかなり質の高い出力を有するカラー・ハ
ーフトーン処理アルゴリズムが得られる。かかる利点は
出力ハーフトーンの輝度の変動を制限することによって
達成される。ここに提示するアルゴリズムには追加のメ
モリを必要とせず、ランタイムの増大も妥当なものであ
る。
拡散アルゴリズムは量子化誤差を“未来の"画素に拡散
する高性能のハーフトーン処理法である。本来はグレー
スケール画像を対象としたものであるが、３つの色平面
のそれぞれを個別に誤差拡散する（個別誤差拡散）こと
によってカラー画像にも適用されてきた。後述するよう
に、誤差拡散のパラダイムに対する人間の色知覚のある
特性に基づく設計規則を追加することによって、個別誤
差拡散に比べてかなり質の高い出力を有するカラー・ハ
ーフトーン処理アルゴリズムが得られる。かかる利点は
出力ハーフトーンの輝度の変動を制限することによって
達成される。ここに提示するアルゴリズムには追加のメ
モリを必要とせず、ランタイムの増大も妥当なものであ
る。
【００１５】図２は、本発明に係るカラー・ハーフトー
ン局部輝度変動を適用するのに適した色拡散ハーフトー
ン・プロセッサを示すブロック図である。ＲＧＢ入力ス
トリーム２００はＲＧＢ値２０５を加算器２１０および
最小輝度変動クワドルプル（ＭＢＶＱ）コンピュータ２
２０に供給する。また、誤差バッファ２３０からの誤差
値２５０が加算器２１０に供給され、加算器２１０はＲ
ＧＢ値２０５と誤差値２５０を組み合わせて（すなわち
加算して）ＲＧＢ＋誤差値２４０を得る。
ン局部輝度変動を適用するのに適した色拡散ハーフトー
ン・プロセッサを示すブロック図である。ＲＧＢ入力ス
トリーム２００はＲＧＢ値２０５を加算器２１０および
最小輝度変動クワドルプル（ＭＢＶＱ）コンピュータ２
２０に供給する。また、誤差バッファ２３０からの誤差
値２５０が加算器２１０に供給され、加算器２１０はＲ
ＧＢ値２０５と誤差値２５０を組み合わせて（すなわち
加算して）ＲＧＢ＋誤差値２４０を得る。
【００１６】後に詳述するように、ＭＢＶＱコンピュー
タ２２０はＲＧＢ入力ストリーム２００からのＲＧＢ値
２０５についてＭＢＶＱ角錐２２５を計算する。組み合
わせられたＲＧＢ＋誤差値２４０に基づいて、頂点セレ
クタ２６０がＭＢＶＱ角錐２２５の最も近い頂点２７０
を選択する。
タ２２０はＲＧＢ入力ストリーム２００からのＲＧＢ値
２０５についてＭＢＶＱ角錐２２５を計算する。組み合
わせられたＲＧＢ＋誤差値２４０に基づいて、頂点セレ
クタ２６０がＭＢＶＱ角錐２２５の最も近い頂点２７０
を選択する。
【００１７】頂点２７０に関係付けられた色がハーフト
ーン画像中に配置され、ＲＧＢ値２４０に関係付けられ
た位置に印刷される。加算器２９０によって誤差が計算
され改訂され、誤差バッファ２３０に記憶される。
ーン画像中に配置され、ＲＧＢ値２４０に関係付けられ
た位置に印刷される。加算器２９０によって誤差が計算
され改訂され、誤差バッファ２３０に記憶される。
【００１８】あるいは、ＲＧＢ入力ストリーム２００か
らのＲＧＢ値２０５を用いて演算を行なう代わりに、Ｍ
ＢＶＱコンピュータ２２０は加算器２１０からの組み合
わせＲＧＢ＋誤差値２４０を用いて演算を行なうことが
できる。この代替実施形態の場合、ＭＢＶＱコンピュー
タ２２０は加算器２１０から出力された組み合わせＲＧ
Ｂ＋誤差値２４０について最小輝度変動クワドルプルを
計算する。
らのＲＧＢ値２０５を用いて演算を行なう代わりに、Ｍ
ＢＶＱコンピュータ２２０は加算器２１０からの組み合
わせＲＧＢ＋誤差値２４０を用いて演算を行なうことが
できる。この代替実施形態の場合、ＭＢＶＱコンピュー
タ２２０は加算器２１０から出力された組み合わせＲＧ
Ｂ＋誤差値２４０について最小輝度変動クワドルプルを
計算する。
【００１９】最小輝度変動プロセッサの基本動作原則
は、例を挙げることによって最もうまく説明することが
できる。５０％グレーの均一なパッチを例にとって説明
する。あるドット・パターン（たとえば、チェッカーボ
ード）を選択すると仮定する。このドット・パターン
は、青ドットと黄色ドット、赤ドットとシアン・ドッ
ト、または緑ドットとマゼンタ・ドットの場合と同様
に、黒ドットと白ドットを用いてレンダリングすること
もできる。図３は、５０％グレー上で交わる主対角線を
含むＲＧＢ立方体を示す図である。図３からわかるよう
に、ハーフトーン処理されたパッチの色は理論的には、
上述のすべてのドット・パターンの場合で同じである。
しかし、ノイズ効果は異なる。ほぼ同じ輝度を有する緑
とマゼンタは、たとえば黒と白と比べてノイズ効果が小
さい。
は、例を挙げることによって最もうまく説明することが
できる。５０％グレーの均一なパッチを例にとって説明
する。あるドット・パターン（たとえば、チェッカーボ
ード）を選択すると仮定する。このドット・パターン
は、青ドットと黄色ドット、赤ドットとシアン・ドッ
ト、または緑ドットとマゼンタ・ドットの場合と同様
に、黒ドットと白ドットを用いてレンダリングすること
もできる。図３は、５０％グレー上で交わる主対角線を
含むＲＧＢ立方体を示す図である。図３からわかるよう
に、ハーフトーン処理されたパッチの色は理論的には、
上述のすべてのドット・パターンの場合で同じである。
しかし、ノイズ効果は異なる。ほぼ同じ輝度を有する緑
とマゼンタは、たとえば黒と白と比べてノイズ効果が小
さい。
【００２０】この例では、本出願で提案するＭＶＢＣを
カラー・ハーフトーン処理法の設計規則に追加した場合
の利点を示すものである。任意の均一な色のパッチをレ
ンダリングする簡単な場合を調べることによってこの追
加基準を分析する。
カラー・ハーフトーン処理法の設計規則に追加した場合
の利点を示すものである。任意の均一な色のパッチをレ
ンダリングする簡単な場合を調べることによってこの追
加基準を分析する。
【００２１】自然な画像は均一な色のパッチより複雑で
あり、ハーフトーン処理アルゴリズムはさまざまな色調
描出およびパターンを最適にレンダリングするように慎
重に設計される。それぞれのハーフトーン処理アルゴリ
ズム（たとえばディザリングや誤差拡散）は同じ設計基
準に異なる解釈を加えた異なる技術を使用する。基本的
なハーフトーン法のそれぞれに追加の色評価基準を組み
込むには別の方法が必要である。本明細書では、誤差拡
散法に変更を加えてＭＢＶＣに基づくノイズを低減した
ハーフトーンを生成する方法を提案する。
あり、ハーフトーン処理アルゴリズムはさまざまな色調
描出およびパターンを最適にレンダリングするように慎
重に設計される。それぞれのハーフトーン処理アルゴリ
ズム（たとえばディザリングや誤差拡散）は同じ設計基
準に異なる解釈を加えた異なる技術を使用する。基本的
なハーフトーン法のそれぞれに追加の色評価基準を組み
込むには別の方法が必要である。本明細書では、誤差拡
散法に変更を加えてＭＢＶＣに基づくノイズを低減した
ハーフトーンを生成する方法を提案する。
【００２２】各種のハーフトーン処理法のうちの任意の
ものを用いて生成された任意のカラー・ハーフトーン画
像にこの追加の色評価基準を適用する後プロセッサは特
筆すべきものであり、本願と同日出願の“Ink Relocati
on for Color Halftones（インクの再配置）"と題する
同時係属中の米国特許出願＿＿号に説明されている。同
特許出願では、任意のハーフトーンを新たな色設計基準
に適合するハーフトーンに変換する後処理であるインク
の再配置が提案されている。
ものを用いて生成された任意のカラー・ハーフトーン画
像にこの追加の色評価基準を適用する後プロセッサは特
筆すべきものであり、本願と同日出願の“Ink Relocati
on for Color Halftones（インクの再配置）"と題する
同時係属中の米国特許出願＿＿号に説明されている。同
特許出願では、任意のハーフトーンを新たな色設計基準
に適合するハーフトーンに変換する後処理であるインク
の再配置が提案されている。
【００２３】［均一なカラー・パッチ］本節では、任意
の均一な色の大きなパッチをレンダリングする特殊な場
合の色設計基準を分析する。ＲＧＢ立方体内の色が与え
られた場合、立方体の頂点に位置する８つの基本色を使
用してその色をレンダリングできることが知られてい
る。問題は、既存の誤差拡散アルゴリズムで使用すべき
カラードットをどのように選択するかということにな
る。その答えは、誤差拡散においては８つの基本色のす
べてを用いて任意の均一なカラー・パッチがレンダリン
グされ、基本色の出現割合は所望の色からの距離のなん
らかの減少関数である。
の均一な色の大きなパッチをレンダリングする特殊な場
合の色設計基準を分析する。ＲＧＢ立方体内の色が与え
られた場合、立方体の頂点に位置する８つの基本色を使
用してその色をレンダリングできることが知られてい
る。問題は、既存の誤差拡散アルゴリズムで使用すべき
カラードットをどのように選択するかということにな
る。その答えは、誤差拡散においては８つの基本色のす
べてを用いて任意の均一なカラー・パッチがレンダリン
グされ、基本色の出現割合は所望の色からの距離のなん
らかの減少関数である。
【００２４】実際には、任意の色をたったの４つの色を
用いてレンダリングすることができ、異なる色は異なる
クワドルプルを必要とする。さらに、ある特定の色に対
応するクワドルプルは一般的には固有のものではない
（所望の色を含む凸包（convexhull）を有する任意のク
ワドルプルとすることができる）。本節で問題とするの
は、均一な色のパッチを印刷したい場合に使用すべき色
は何色かということである。ハーフトーン処理に関する
過去のあらゆる研究においてはドットの配置パターンが
問題とされており、各色にいくつのドットを使用すべき
かについては問題とすることは少なかった。
用いてレンダリングすることができ、異なる色は異なる
クワドルプルを必要とする。さらに、ある特定の色に対
応するクワドルプルは一般的には固有のものではない
（所望の色を含む凸包（convexhull）を有する任意のク
ワドルプルとすることができる）。本節で問題とするの
は、均一な色のパッチを印刷したい場合に使用すべき色
は何色かということである。ハーフトーン処理に関する
過去のあらゆる研究においてはドットの配置パターンが
問題とされており、各色にいくつのドットを使用すべき
かについては問題とすることは少なかった。
【００２５】ハーフトーン処理の基本的な原理について
考察する。周波数の高いパターンに対しては、人間の視
覚系は低域フィルターを「適用」し、そのパターンの平
均値のみを知覚する。現在のインクジェット印刷の解像
度（最大約６００ｄｐｉ）は人間の視覚系によって解像
可能であり、したがってより高い周波数を達成する必要
がある。当面の問題には、人間の視覚系が平均周波数が
はるかに低いクロミナンスの変化より輝度の変化に対し
てはるかに敏感であることが関係している。そこで、均
一な色のパッチをハーフトーン処理に対する最小輝度変
動基準に達した。
考察する。周波数の高いパターンに対しては、人間の視
覚系は低域フィルターを「適用」し、そのパターンの平
均値のみを知覚する。現在のインクジェット印刷の解像
度（最大約６００ｄｐｉ）は人間の視覚系によって解像
可能であり、したがってより高い周波数を達成する必要
がある。当面の問題には、人間の視覚系が平均周波数が
はるかに低いクロミナンスの変化より輝度の変化に対し
てはるかに敏感であることが関係している。そこで、均
一な色のパッチをハーフトーン処理に対する最小輝度変
動基準に達した。
【００２６】［最小輝度変動基準］ハーフトーン・ノイ
ズを低減するには、所望の色のレンダリングに用いられ
る可能性のあるすべての色集合から、輝度変動が最小限
の色集合を選択する。
ズを低減するには、所望の色のレンダリングに用いられ
る可能性のあるすべての色集合から、輝度変動が最小限
の色集合を選択する。
【００２７】いくつかの標準的な「視覚的に一様な」色
空間と、いくつかの標準的な色差尺度がある。たとえ
ば、G.WyszeckiおよびW.S.Stiles著「Color Science: C
oncepts and Methods, Quantitative Data and Formula
e」（第２版、John Wiley andSons、１９８２年）を参
照されたい。本出願で提案する最小輝度変動基準は必ず
しも、最大色差尺度が最小限である色集合を選択するこ
とと必ずしも等価ではない。本発明がより一般的な色差
尺度である（輝度軸上の）見掛け上の一次元投影を使用
する理由は、視覚的に一様な色空間およびその結果得ら
れる色差尺度が大きな均一なカラー・パッチを得るため
に開発されたことである。一方、高周波数パターンの色
を考えてみる。関与する色間のクロミナンス差は作用す
るが、クロミナンス・チャネルにおける低域通過が強い
ため、その差の影響は標準的な色差方式に組み込んだ場
合ほど問題にならない。通常のＣＭＹＫプリンタの解像
度において、最小輝度変動基準は適切なものと考えられ
る。ＭＢＶＣはより細かい色基準すなわち最小知覚可能
ノイズ基準にも応用可能である。
空間と、いくつかの標準的な色差尺度がある。たとえ
ば、G.WyszeckiおよびW.S.Stiles著「Color Science: C
oncepts and Methods, Quantitative Data and Formula
e」（第２版、John Wiley andSons、１９８２年）を参
照されたい。本出願で提案する最小輝度変動基準は必ず
しも、最大色差尺度が最小限である色集合を選択するこ
とと必ずしも等価ではない。本発明がより一般的な色差
尺度である（輝度軸上の）見掛け上の一次元投影を使用
する理由は、視覚的に一様な色空間およびその結果得ら
れる色差尺度が大きな均一なカラー・パッチを得るため
に開発されたことである。一方、高周波数パターンの色
を考えてみる。関与する色間のクロミナンス差は作用す
るが、クロミナンス・チャネルにおける低域通過が強い
ため、その差の影響は標準的な色差方式に組み込んだ場
合ほど問題にならない。通常のＣＭＹＫプリンタの解像
度において、最小輝度変動基準は適切なものと考えられ
る。ＭＢＶＣはより細かい色基準すなわち最小知覚可能
ノイズ基準にも応用可能である。
【００２８】色集合の輝度変動を考えるときは、輝度ス
ケール上で８つの基本色を順序付けるだけでよい。色理
論（たとえば、L.D.Grandis「Theory and Use of Colo
r」（J.Gilbert、Prentice Hall,Inc.、Harry N.Abrams,I
nc.翻訳、１９８４年）では、原色（シアン、マゼンタ
および黄）および二次色（赤、緑および青）は特定の輝
度順序を有する。青は最も暗い二次色であり、緑は最も
明るい二次色である。これらの補色である黄色（青の補
色）は最も明るい原色であり、マゼンタ（緑の補色）は
最も暗い原色である。したがって、２つの色順序を有す
る。すなわち、｛ＫＢＲＧ｝という順序の「暗い」色と
｛ＭＣＹＷ｝という順序の「明るい」色である。その場
合、組み合わされた場合輝度順序がどうなるかというこ
とが問題である。
ケール上で８つの基本色を順序付けるだけでよい。色理
論（たとえば、L.D.Grandis「Theory and Use of Colo
r」（J.Gilbert、Prentice Hall,Inc.、Harry N.Abrams,I
nc.翻訳、１９８４年）では、原色（シアン、マゼンタ
および黄）および二次色（赤、緑および青）は特定の輝
度順序を有する。青は最も暗い二次色であり、緑は最も
明るい二次色である。これらの補色である黄色（青の補
色）は最も明るい原色であり、マゼンタ（緑の補色）は
最も暗い原色である。したがって、２つの色順序を有す
る。すなわち、｛ＫＢＲＧ｝という順序の「暗い」色と
｛ＭＣＹＷ｝という順序の「明るい」色である。その場
合、組み合わされた場合輝度順序がどうなるかというこ
とが問題である。
【００２９】明るい色は常に暗い色よりも明るいと仮定
することは自然である。実際、大部分のインクを使用す
る場合その通りになる。しかし、他のインク（または適
切な他の媒体）を使用する場合、これが変わることがあ
る。たとえば、ある種のＣＲＴ画面上でレンダリングさ
れた色は異なる輝度順序、すなわち｛ＫＢＲＭＧＣＹ
Ｗ｝を有し、この場合、緑よりもマゼンタの方が暗くな
る。実際には、この置換が現在の三色システムの唯一可
能な置換であることは容易にわかる。現在の技術では、
マゼンタおよび黄色の２インク滴の重なりとして赤が生
成される。同様に、青はマゼンタおよびシアンが重なっ
たものである。したがって、マゼンタが赤や青よりも暗
くてはならない。緑は、シアンおよび黄色の重なりとし
て生成されるので、シアンや黄色よりも明るくてはなら
ない。この議論は、減法三色システム（たとえば、印
刷）において有効である。加法カラー・システム（たと
えば、ＣＲＴ）に関しても同様な議論が当てはまる。
することは自然である。実際、大部分のインクを使用す
る場合その通りになる。しかし、他のインク（または適
切な他の媒体）を使用する場合、これが変わることがあ
る。たとえば、ある種のＣＲＴ画面上でレンダリングさ
れた色は異なる輝度順序、すなわち｛ＫＢＲＭＧＣＹ
Ｗ｝を有し、この場合、緑よりもマゼンタの方が暗くな
る。実際には、この置換が現在の三色システムの唯一可
能な置換であることは容易にわかる。現在の技術では、
マゼンタおよび黄色の２インク滴の重なりとして赤が生
成される。同様に、青はマゼンタおよびシアンが重なっ
たものである。したがって、マゼンタが赤や青よりも暗
くてはならない。緑は、シアンおよび黄色の重なりとし
て生成されるので、シアンや黄色よりも明るくてはなら
ない。この議論は、減法三色システム（たとえば、印
刷）において有効である。加法カラー・システム（たと
えば、ＣＲＴ）に関しても同様な議論が当てはまる。
【００３０】最小輝度変動基準を使用する場合の興味深
い副次的効果は、カラー・パッチがより高い飽和度でレ
ンダリングされることである。この現象は、媒体（たと
えば、用紙タイプ）および組み込まれる色補正に強く依
存する。最小輝度変動基準を適用すると、中立的なドッ
ト（ＫまたはＷ）が破棄され、その代わりに飽和したド
ット（Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｃ、Ｍ、またはＹ）が使用されるの
で、色飽和度が向上することが予想される。したがっ
て、レンダリング済みパッチは中立（グレー）軸（図３
のＫ−Ｗ軸）から離れた位置に現れる。
い副次的効果は、カラー・パッチがより高い飽和度でレ
ンダリングされることである。この現象は、媒体（たと
えば、用紙タイプ）および組み込まれる色補正に強く依
存する。最小輝度変動基準を適用すると、中立的なドッ
ト（ＫまたはＷ）が破棄され、その代わりに飽和したド
ット（Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｃ、Ｍ、またはＹ）が使用されるの
で、色飽和度が向上することが予想される。したがっ
て、レンダリング済みパッチは中立（グレー）軸（図３
のＫ−Ｗ軸）から離れた位置に現れる。
【００３１】均一な色の大きなパッチの簡単な例につい
て再度考察する。個別誤差拡散では実際には８つの基本
色のすべてを用いて任意の均一なカラー・パッチがレン
ダリングされ、その出現率は所望の色からの距離のなん
らかの減少関数である。しかし、８つの色を用いる場合
（そのうち４つでも十分である）、ＭＢＶＣとは明らか
に矛盾する（これは、ほとんどすべての均一な色につい
て（その輝度の相違が最大である）黒と白が用いられる
ためである）。したがって、第一段階としてＲＧＢ立方
体を６つの角錐に分ける。それぞれの角錐は４つの頂点
の間の輝度のばらつきが最小であるという特性を有す
る。この分割に関する詳細な説明を前述の“インクの再
配置"（同時係属中の米国特許出願＿＿号）に見ること
ができる。
て再度考察する。個別誤差拡散では実際には８つの基本
色のすべてを用いて任意の均一なカラー・パッチがレン
ダリングされ、その出現率は所望の色からの距離のなん
らかの減少関数である。しかし、８つの色を用いる場合
（そのうち４つでも十分である）、ＭＢＶＣとは明らか
に矛盾する（これは、ほとんどすべての均一な色につい
て（その輝度の相違が最大である）黒と白が用いられる
ためである）。したがって、第一段階としてＲＧＢ立方
体を６つの角錐に分ける。それぞれの角錐は４つの頂点
の間の輝度のばらつきが最小であるという特性を有す
る。この分割に関する詳細な説明を前述の“インクの再
配置"（同時係属中の米国特許出願＿＿号）に見ること
ができる。
【００３２】図４は、ＲＧＢ立方体を６つのクラスに分
割したものであり、そのクラスの色を最適に表現するた
めの最小輝度変動クワドルプルの凸包を示す図である。
これらの角錐はすべて等しい体積であるが、合同ではな
いことに注意しなければならない。後に参照する際のた
めに名称が付されている。
割したものであり、そのクラスの色を最適に表現するた
めの最小輝度変動クワドルプルの凸包を示す図である。
これらの角錐はすべて等しい体積であるが、合同ではな
いことに注意しなければならない。後に参照する際のた
めに名称が付されている。
【００３３】［色拡散アルゴリズム］以下の説明では、
画素（ｉ，ｊ）のＲＧＢ値をＲＧＢ（ｉ，ｊ）で、画素
（ｉ，ｊ）での累積される誤差をｅ（ｉ，ｊ）で示す。
この色拡散アルゴリズムは次のように公式化することが
できる。画像中の各画素（ｉ，ｊ）について、 １．ＲＧＢ（ｉ，ｊ）の最小輝度変動クワドルプル（Ｍ
ＢＶＱ）を判定する（図２の２２０）。 ２．ＲＧＢ（ｉ，ｊ）＋ｅ（ｉ，ｊ）に最も近い頂点ｖ
∈ＭＶＱＢを発見する（図２の２６０）。 ３．量子化誤差ＲＧＢ（ｉ，ｊ）＋ｅ（ｉ，ｊ）を計算
する（図２の２９０）。 ４．誤差を“未来の"画素に拡散する（図２の２３
０）。
画素（ｉ，ｊ）のＲＧＢ値をＲＧＢ（ｉ，ｊ）で、画素
（ｉ，ｊ）での累積される誤差をｅ（ｉ，ｊ）で示す。
この色拡散アルゴリズムは次のように公式化することが
できる。画像中の各画素（ｉ，ｊ）について、 １．ＲＧＢ（ｉ，ｊ）の最小輝度変動クワドルプル（Ｍ
ＢＶＱ）を判定する（図２の２２０）。 ２．ＲＧＢ（ｉ，ｊ）＋ｅ（ｉ，ｊ）に最も近い頂点ｖ
∈ＭＶＱＢを発見する（図２の２６０）。 ３．量子化誤差ＲＧＢ（ｉ，ｊ）＋ｅ（ｉ，ｊ）を計算
する（図２の２９０）。 ４．誤差を“未来の"画素に拡散する（図２の２３
０）。
【００３４】したがって、個別誤差拡散と色拡散との間
の主たる相違点は、ステップ（２）においてこのアルゴ
リズムは立方体の８つの頂点のうちの最も近い頂点では
なくＭＢＶＱの中で最も近い頂点を探す。したがって、
任意の個別画素拡散型アルゴリズムを（誤差の計算ある
いは拡散の態様にかかわりなく）色拡散型アルゴリズム
に変更可能である。一実施形態においては、４点拡散が
用いられ、誤差の９５％が当初にランダム化された固定
ルックアップテーブルを用いて拡散された。
の主たる相違点は、ステップ（２）においてこのアルゴ
リズムは立方体の８つの頂点のうちの最も近い頂点では
なくＭＢＶＱの中で最も近い頂点を探す。したがって、
任意の個別画素拡散型アルゴリズムを（誤差の計算ある
いは拡散の態様にかかわりなく）色拡散型アルゴリズム
に変更可能である。一実施形態においては、４点拡散が
用いられ、誤差の９５％が当初にランダム化された固定
ルックアップテーブルを用いて拡散された。
【００３５】ＭＢＶＱコンピュータ２２０の処理に関し
ていえば、任意のＲＧＢトリプレットに関してそれが属
する角錐の判定には平均して２回から３回の比較が必要
である。以下のコードを用いて３バイトＲＧＢトリプレ
ットの適当なＭＢＶＱトリプレットを判定することがで
きるが、これは他の画素表現に容易に適合させることが
できる。
ていえば、任意のＲＧＢトリプレットに関してそれが属
する角錐の判定には平均して２回から３回の比較が必要
である。以下のコードを用いて３バイトＲＧＢトリプレ
ットの適当なＭＢＶＱトリプレットを判定することがで
きるが、これは他の画素表現に容易に適合させることが
できる。
【００３６】図５は上記のコードに対応するものであ
り、一実施形態において実施される色拡散アルゴリズム
の任意のＲＧＢトリプレットが属する角錐を判定する判
断ツリーを示す図である。したがって、判断ツリー５０
０において、ＲＧＢトリプレット５０５のＲ値およびＧ
値の和を判断５１０でテストしてその和が値２５５より
大きいかどうかを調べる。判断５１０の答えが“ＹＥ
Ｓ"である場合、このトリプレットのＧ値およびＢ値の
和が判断５３０でテストされ、この和が値２５５より大
きいかどうかが調べられる。判断５３０の答えが“Ｎ
Ｏ"である場合、このＲＧＢトリプレットはＲＧＭＹ角
錐に属する。一方、判断５３０の答えが“ＹＥＳ"であ
る場合、このトリプレットのＲ値、Ｇ値およびＢ値の和
が判断５５０でテストされ、この和が５１１より大きい
かどうかが調べられる。判断５５０の答えが“ＹＥＳ"
である場合、このＲＧＢトリプレットはＣＭＹＷ角錐に
属する。一方、判断５５０の答えが“ＮＯ"である場
合、このＲＧＢトリプレットはＭＹＧＣ角錐に属する。
り、一実施形態において実施される色拡散アルゴリズム
の任意のＲＧＢトリプレットが属する角錐を判定する判
断ツリーを示す図である。したがって、判断ツリー５０
０において、ＲＧＢトリプレット５０５のＲ値およびＧ
値の和を判断５１０でテストしてその和が値２５５より
大きいかどうかを調べる。判断５１０の答えが“ＹＥ
Ｓ"である場合、このトリプレットのＧ値およびＢ値の
和が判断５３０でテストされ、この和が値２５５より大
きいかどうかが調べられる。判断５３０の答えが“Ｎ
Ｏ"である場合、このＲＧＢトリプレットはＲＧＭＹ角
錐に属する。一方、判断５３０の答えが“ＹＥＳ"であ
る場合、このトリプレットのＲ値、Ｇ値およびＢ値の和
が判断５５０でテストされ、この和が５１１より大きい
かどうかが調べられる。判断５５０の答えが“ＹＥＳ"
である場合、このＲＧＢトリプレットはＣＭＹＷ角錐に
属する。一方、判断５５０の答えが“ＮＯ"である場
合、このＲＧＢトリプレットはＭＹＧＣ角錐に属する。
【００３７】判断５１０に戻って、判断５１０の答えが
“ＮＯ"である場合、このトリプレットのＧ値およびＢ
値の和が判断５２０でテストされ、その和が値２５５よ
り大きいかどうかが調べられる。判断５２０の答えが
“ＹＥＳ"である場合、このＲＧＢトリプレットはＣＭ
ＢＧ角錐に属する。一方、判断５２０の答えが“ＮＯ"
である場合、このトリプレットのＲ値、Ｇ値およびＢ値
の和が判断５４０でテストされ、この和が２５５より大
きいかどうかが調べられる。判断５４０の答えが“ＹＥ
Ｓ"である場合、このＲＧＢトリプレットはＲＧＢＭ角
錐に属する。一方、判断５４０の答えが“ＮＯ"である
場合、このＲＧＢトリプレットはＫＲＧＢ角錐に属す
る。
“ＮＯ"である場合、このトリプレットのＧ値およびＢ
値の和が判断５２０でテストされ、その和が値２５５よ
り大きいかどうかが調べられる。判断５２０の答えが
“ＹＥＳ"である場合、このＲＧＢトリプレットはＣＭ
ＢＧ角錐に属する。一方、判断５２０の答えが“ＮＯ"
である場合、このトリプレットのＲ値、Ｇ値およびＢ値
の和が判断５４０でテストされ、この和が２５５より大
きいかどうかが調べられる。判断５４０の答えが“ＹＥ
Ｓ"である場合、このＲＧＢトリプレットはＲＧＢＭ角
錐に属する。一方、判断５４０の答えが“ＮＯ"である
場合、このＲＧＢトリプレットはＫＲＧＢ角錐に属す
る。
【００３８】最も近い頂点ｖ∈ＭＶＢＱの発見の問題
（頂点セレクタ２６０の処理）は特に注目に値する。個
別誤差拡散を用いる場合、ＲＧＢ値の各成分がしきい値
１２７と比較され、８つの頂点に対するＲ3のテセレー
ション（tessellation）が形成される。このテセレーシ
ョンの形成に用いられる基準は明示されないが、子細に
見ればこれは不要であることがわかる。８つの頂点の対
称性のために、任意のＬ p（１≦ｐ≦∞）基準によって
この立方体の８つの頂点に対して同じＲ3のテセレーシ
ョンが得られる。８つの頂点のうちの適当な部分集合に
対するテセレーションが必要である場合にはこれがあて
はまるわけではない。ＲＧＢ立方体時間に限れば使用さ
れるＬp基準にかかわりなく任意のクワドルプルから同
じテセレーションが得られるが、この立方体の外部では
かかるテセレーションは異なるものになる可能性があ
る。計算が最も容易なのはＬ2テセレーションであり、
この場合立方体の内側の判断面は実際にはすべてのＲ3
について有効である。したがって、６つの各角錐のそれ
ぞれについて、ある点に最も近い頂点を判定するために
は、深さ３の判断ツリー上で判断しなければならない。
かかる判断ツリーの１つを図６に示す。
（頂点セレクタ２６０の処理）は特に注目に値する。個
別誤差拡散を用いる場合、ＲＧＢ値の各成分がしきい値
１２７と比較され、８つの頂点に対するＲ3のテセレー
ション（tessellation）が形成される。このテセレーシ
ョンの形成に用いられる基準は明示されないが、子細に
見ればこれは不要であることがわかる。８つの頂点の対
称性のために、任意のＬ p（１≦ｐ≦∞）基準によって
この立方体の８つの頂点に対して同じＲ3のテセレーシ
ョンが得られる。８つの頂点のうちの適当な部分集合に
対するテセレーションが必要である場合にはこれがあて
はまるわけではない。ＲＧＢ立方体時間に限れば使用さ
れるＬp基準にかかわりなく任意のクワドルプルから同
じテセレーションが得られるが、この立方体の外部では
かかるテセレーションは異なるものになる可能性があ
る。計算が最も容易なのはＬ2テセレーションであり、
この場合立方体の内側の判断面は実際にはすべてのＲ3
について有効である。したがって、６つの各角錐のそれ
ぞれについて、ある点に最も近い頂点を判定するために
は、深さ３の判断ツリー上で判断しなければならない。
かかる判断ツリーの１つを図６に示す。
【００３９】図６は本発明の一実施形態において実施さ
れる色拡散アルゴリズムのＣＭＧＢ角錐の頂点に対する
空間のテセレーションを判定する判断ツリーを示す図で
ある。判断ツリー６００および他の５つの角錐の判断ツ
リー中のすべての比較はｘ＞１２７型あるいはｘ＞ｙ型
あるいはｘ−ｙ＋ｚ＞１２７型のものであり、第３のタ
イプは各ツリーの中で一度だけ現われる。
れる色拡散アルゴリズムのＣＭＧＢ角錐の頂点に対する
空間のテセレーションを判定する判断ツリーを示す図で
ある。判断ツリー６００および他の５つの角錐の判断ツ
リー中のすべての比較はｘ＞１２７型あるいはｘ＞ｙ型
あるいはｘ−ｙ＋ｚ＞１２７型のものであり、第３のタ
イプは各ツリーの中で一度だけ現われる。
【００４０】判断ツリー６００は対応するＭＢＶＱ角錐
２２５がＣＭＧＢである場合にのみ、頂点セレクタ２６
０の処理の中で呼び出されることを指摘しておく。ＭＢ
ＶＱ角錐２２５が他の５つの角錐の１つである場合、似
てはいるが異なる判断ツリーが呼び出される。したがっ
て、ＲＧＢ値６０５は２４０である（すなわち、ＲＧＢ
値２０５と誤差値２５０の要素ごとの（分離可能な）累
積である。）
２２５がＣＭＧＢである場合にのみ、頂点セレクタ２６
０の処理の中で呼び出されることを指摘しておく。ＭＢ
ＶＱ角錐２２５が他の５つの角錐の１つである場合、似
てはいるが異なる判断ツリーが呼び出される。したがっ
て、ＲＧＢ値６０５は２４０である（すなわち、ＲＧＢ
値２０５と誤差値２５０の要素ごとの（分離可能な）累
積である。）
【００４１】したがって、ＲＧＢトリプレット６０５の
Ｂ値が判断６１０でテストされ、Ｂ値が値１２７より大
きいかどうかが調べられる。判断６１０の答えが“ＹＥ
Ｓ"である場合、このトリプレットのＲ値が判断６１５
でテストされ、Ｒ値が値１２７より大きいかどうかが調
べられる。判断６１５の答えが“ＹＥＳ"である場合、
このトリプレットのＧ値が判断６２５でテストされ、Ｇ
値がＲ値より大きいかどうかが調べられる。判断６２５
の答えが“ＹＥＳ"である場合、Ｃ頂点がＲＧＢ値６０
５に最も近いＣＭＧＢ角錐の頂点である（ブロック６４
５）。一方、判断６２５の答えが“ＮＯ"である場合、
Ｍ頂点がＲＧＢ値６０５に最も近いＣＭＧＢ角錐の頂点
である（ブロック６５０）。
Ｂ値が判断６１０でテストされ、Ｂ値が値１２７より大
きいかどうかが調べられる。判断６１０の答えが“ＹＥ
Ｓ"である場合、このトリプレットのＲ値が判断６１５
でテストされ、Ｒ値が値１２７より大きいかどうかが調
べられる。判断６１５の答えが“ＹＥＳ"である場合、
このトリプレットのＧ値が判断６２５でテストされ、Ｇ
値がＲ値より大きいかどうかが調べられる。判断６２５
の答えが“ＹＥＳ"である場合、Ｃ頂点がＲＧＢ値６０
５に最も近いＣＭＧＢ角錐の頂点である（ブロック６４
５）。一方、判断６２５の答えが“ＮＯ"である場合、
Ｍ頂点がＲＧＢ値６０５に最も近いＣＭＧＢ角錐の頂点
である（ブロック６５０）。
【００４２】判断６１５に戻って、判断６１５の答えが
“ＮＯ"である場合、このトリプレットのＧ値が判断６
３０でテストされ、Ｇ値が値１２７より大きいかどうか
が調べられる。判断６３０の答えが“ＹＥＳ"である場
合、Ｃ頂点がＲＧＢ値６０５に最も近いＣＭＧＢ角錐の
頂点である（ブロック６５５）。一方、判断６３０の答
えが“ＮＯ"である場合、Ｂ頂点がＲＧＢ値６０５に最
も近いＣＭＧＢ角錐の頂点である（ブロック６６０）。
“ＮＯ"である場合、このトリプレットのＧ値が判断６
３０でテストされ、Ｇ値が値１２７より大きいかどうか
が調べられる。判断６３０の答えが“ＹＥＳ"である場
合、Ｃ頂点がＲＧＢ値６０５に最も近いＣＭＧＢ角錐の
頂点である（ブロック６５５）。一方、判断６３０の答
えが“ＮＯ"である場合、Ｂ頂点がＲＧＢ値６０５に最
も近いＣＭＧＢ角錐の頂点である（ブロック６６０）。
【００４３】同様に、判断６１０の答えが“ＮＯ"であ
る場合、このトリプレットのＲ値が判断６２０でテスト
され、Ｒ値が値１２７より大きいかどうかが調べられ
る。判断６１５の答えが“ＹＥＳ"である場合、トリプ
レット６０５のＲ値とＢ値の和からＧ値を引いたものが
判断６３５でテストされ、値１２７より大きいかどうか
が調べられる。判断６３５の答えが“ＹＥＳ"である場
合、Ｍ頂点がＲＧＢ値６０５に最も近いＣＭＧＢ角錐の
頂点である（ブロック６６５）。一方、判断６３５の答
えが“ＮＯ"である場合、Ｇ頂点がＲＧＢ値６０５に最
も近いＣＭＧＢ角錐の頂点である（ブロック６７０）。
る場合、このトリプレットのＲ値が判断６２０でテスト
され、Ｒ値が値１２７より大きいかどうかが調べられ
る。判断６１５の答えが“ＹＥＳ"である場合、トリプ
レット６０５のＲ値とＢ値の和からＧ値を引いたものが
判断６３５でテストされ、値１２７より大きいかどうか
が調べられる。判断６３５の答えが“ＹＥＳ"である場
合、Ｍ頂点がＲＧＢ値６０５に最も近いＣＭＧＢ角錐の
頂点である（ブロック６６５）。一方、判断６３５の答
えが“ＮＯ"である場合、Ｇ頂点がＲＧＢ値６０５に最
も近いＣＭＧＢ角錐の頂点である（ブロック６７０）。
【００４４】判断６２０に戻って、判断６２０の答えが
“ＮＯ"である場合、このトリプレットのＧ値が判断６
４０でテストされ、それがＢ値より大きいかどうかが調
べられる。判断６４０の答えが“ＹＥＳ"である場合、
Ｇ頂点がＲＧＢ値６０５に最も近いＣＭＧＢ角錐の頂点
である（ブロック６７５）。一方、判断６４０の答えが
“ＮＯ"である場合、Ｂ頂点がＲＧＢ値６０５に最も近
いＣＭＧＢ角錐の頂点である（ブロック６８０）。
“ＮＯ"である場合、このトリプレットのＧ値が判断６
４０でテストされ、それがＢ値より大きいかどうかが調
べられる。判断６４０の答えが“ＹＥＳ"である場合、
Ｇ頂点がＲＧＢ値６０５に最も近いＣＭＧＢ角錐の頂点
である（ブロック６７５）。一方、判断６４０の答えが
“ＮＯ"である場合、Ｂ頂点がＲＧＢ値６０５に最も近
いＣＭＧＢ角錐の頂点である（ブロック６８０）。
【００４５】他のＭＢＶＱ角錐の判断ツリーは図６のＣ
ＭＧＢ角錐と同様の態様とすることができる。いずれの
場合にも、最小輝度クワドルプルがすでに計算ずみであ
る（２回ないし３回の比較）と仮定すると、個別誤差拡
散の場合の３回の比較に対して。最も近い頂点の判定に
は３回の比較と最高で２回の加算を必要とする。得られ
るテセレーションはＬ2基準によるものであることを再
度強調しておく。これは立方体の内部においてのみ任意
のＬpテセレーションに一致する。特定のＬpテセレーシ
ョンを用いることは必ずしも有益ではない。これは、Ｒ
ＧＢ空間は視覚的マトリクスとＬpマトリクスが同じテ
セレーションをもたらすわけではないという意味で知覚
上均一ではないことが周知であるためである。
ＭＧＢ角錐と同様の態様とすることができる。いずれの
場合にも、最小輝度クワドルプルがすでに計算ずみであ
る（２回ないし３回の比較）と仮定すると、個別誤差拡
散の場合の３回の比較に対して。最も近い頂点の判定に
は３回の比較と最高で２回の加算を必要とする。得られ
るテセレーションはＬ2基準によるものであることを再
度強調しておく。これは立方体の内部においてのみ任意
のＬpテセレーションに一致する。特定のＬpテセレーシ
ョンを用いることは必ずしも有益ではない。これは、Ｒ
ＧＢ空間は視覚的マトリクスとＬpマトリクスが同じテ
セレーションをもたらすわけではないという意味で知覚
上均一ではないことが周知であるためである。
【００４６】最適なテセレーションの判定は色拡散アル
ゴリズムの安定性に対する配慮と人間の色知覚に関する
他の要因とに関係している。しかし、ここに提案したア
ルゴリズムの安定性は経験的に確認されている。
ゴリズムの安定性に対する配慮と人間の色知覚に関する
他の要因とに関係している。しかし、ここに提案したア
ルゴリズムの安定性は経験的に確認されている。
【００４７】［例］ここまでは、異なるハーフトーン処
理法すなわち（Ａ）個別誤差拡散、（Ｂ）個別誤差拡散
に適用されるインク再配置後処理、（Ｃ）色拡散ハーフ
トーン処理を用いて７５ｄｐｉでレンダリングされた均
一なカラー・パッチについて考察した。（Ａ）から
（Ｃ）の順にハーフトーン・ノイズが低減されることが
わかった。
理法すなわち（Ａ）個別誤差拡散、（Ｂ）個別誤差拡散
に適用されるインク再配置後処理、（Ｃ）色拡散ハーフ
トーン処理を用いて７５ｄｐｉでレンダリングされた均
一なカラー・パッチについて考察した。（Ａ）から
（Ｃ）の順にハーフトーン・ノイズが低減されることが
わかった。
【００４８】たとえば、いくつかのハーフトーン処理ア
ルゴリズムをＲＧＢ値（しきい値１２７、１７９、７
８）を有し７５ｄｐｉで印刷された均一なパッチに適用
する場合を考察した。個別誤差拡散アルゴリズムではこ
のパッチは８つの色でレンダリングされ、明かるいイン
ク滴に隣接する暗いインク滴は破棄された。インク再配
置後処理を加えた後、８つの色すべてを用いてレンダリ
ングが続けられたが、（境界効果のために）黒が一度だ
け現われ、白は非常に稀であった。ハーフトーン・ノイ
ズが全体的に低減されたことは明らかであった。元のパ
ッチに色拡散を適用したとき、４つの色（Ｂ、Ｃ、Ｇ、
Ｍ）のみが用いられ、ハーフトーン・ノイズは最終的に
最小限となった。
ルゴリズムをＲＧＢ値（しきい値１２７、１７９、７
８）を有し７５ｄｐｉで印刷された均一なパッチに適用
する場合を考察した。個別誤差拡散アルゴリズムではこ
のパッチは８つの色でレンダリングされ、明かるいイン
ク滴に隣接する暗いインク滴は破棄された。インク再配
置後処理を加えた後、８つの色すべてを用いてレンダリ
ングが続けられたが、（境界効果のために）黒が一度だ
け現われ、白は非常に稀であった。ハーフトーン・ノイ
ズが全体的に低減されたことは明らかであった。元のパ
ッチに色拡散を適用したとき、４つの色（Ｂ、Ｃ、Ｇ、
Ｍ）のみが用いられ、ハーフトーン・ノイズは最終的に
最小限となった。
【００４９】また、同じハーフトーン処理法を高解像度
の自然画像に適用する場合を考察した。たとえば、異な
るハーフトーン処理法すなわち（Ａ）個別誤差拡散、
（Ｂ）個別誤差拡散に適用されるハーフトーン鮮鋭化増
強を含むインク再配置後処理、（Ｃ）色拡散ハーフトー
ン処理を用いてレンダリングされた高解像度の自然画像
について考察した。（Ａ）から（Ｃ）の順にハーフトー
ン・ノイズが低減されることがわかった。
の自然画像に適用する場合を考察した。たとえば、異な
るハーフトーン処理法すなわち（Ａ）個別誤差拡散、
（Ｂ）個別誤差拡散に適用されるハーフトーン鮮鋭化増
強を含むインク再配置後処理、（Ｃ）色拡散ハーフトー
ン処理を用いてレンダリングされた高解像度の自然画像
について考察した。（Ａ）から（Ｃ）の順にハーフトー
ン・ノイズが低減されることがわかった。
【００５０】また、各種の方法を適用した時のランタイ
ムを考察した。その結果は次の通りである。個別誤差拡
散に１つの時間単位がかかるものとすると、ハーフトー
ン鮮鋭化を含まないインク再配置後処理を追加すると約
１．４単位の時間がかかり、ハーフトーン鮮鋭化を含む
インク再配置を実行すると約１．８５単位の時間がかか
り、色拡散ハーフトーンアルゴリズムの実行には約１．
５５単位の時間がかかる。色拡散ハーフトーンを呼び出
す場合鮮鋭化アルゴリズムは不要であることを指摘して
おく。これは、ぼけの副次作用のある後処理が用いられ
ていないためである。ランタイムの関係は、一般的には
画像のサイズおよび形状、画像の内容および一度に何本
の走査線をバッファできるかといったハードウエア固有
の問題によって決まる。しかし、必要メモリ量の増大は
無視できるものであることがわかった。
ムを考察した。その結果は次の通りである。個別誤差拡
散に１つの時間単位がかかるものとすると、ハーフトー
ン鮮鋭化を含まないインク再配置後処理を追加すると約
１．４単位の時間がかかり、ハーフトーン鮮鋭化を含む
インク再配置を実行すると約１．８５単位の時間がかか
り、色拡散ハーフトーンアルゴリズムの実行には約１．
５５単位の時間がかかる。色拡散ハーフトーンを呼び出
す場合鮮鋭化アルゴリズムは不要であることを指摘して
おく。これは、ぼけの副次作用のある後処理が用いられ
ていないためである。ランタイムの関係は、一般的には
画像のサイズおよび形状、画像の内容および一度に何本
の走査線をバッファできるかといったハードウエア固有
の問題によって決まる。しかし、必要メモリ量の増大は
無視できるものであることがわかった。
【００５１】上記の例は発明者等によって書かれたＨＰ
−ＵＸデモによって生成された。このデモはＣ＋＋で書
かれ、ＨＰ−ＵＸマシン上でＣ＋＋コンパイラＣＣを用
いてコンパイルされたものであり、基本的な画像フォー
マット変換ファイルのみを追加すればよい。
−ＵＸデモによって生成された。このデモはＣ＋＋で書
かれ、ＨＰ−ＵＸマシン上でＣ＋＋コンパイラＣＣを用
いてコンパイルされたものであり、基本的な画像フォー
マット変換ファイルのみを追加すればよい。
【００５２】上の説明は最小輝度変動基準を例にとって
行なったが、ＭＢＶＣは最小知覚可能ノイズ基準（ Min
imum Perceivable Noise Criterion,ＭＰＮＣ）の特殊
な場合であることを指摘しておく。したがって、ここに
提示した方法および装置をＭＰＮＣに適用してたとえば
（近傍画素からの）局部的空間情報といった変更態様を
実現することは容易である。
行なったが、ＭＢＶＣは最小知覚可能ノイズ基準（ Min
imum Perceivable Noise Criterion,ＭＰＮＣ）の特殊
な場合であることを指摘しておく。したがって、ここに
提示した方法および装置をＭＰＮＣに適用してたとえば
（近傍画素からの）局部的空間情報といった変更態様を
実現することは容易である。
【００５３】以上の説明から本発明の多くの特徴および
利点は明らかであり、したがって特許請求の範囲は本発
明のかかる特徴および利点のすべてを包含するものであ
る。さらに、当業者には多くの改変が容易に考案可能で
あるから、本発明をここに図示および説明した構造およ
び動作に厳密に限定しようとするものではない。したが
って、あらゆる適切な変更態様および均等物が本発明の
範囲に該当するものと考えることができる。
利点は明らかであり、したがって特許請求の範囲は本発
明のかかる特徴および利点のすべてを包含するものであ
る。さらに、当業者には多くの改変が容易に考案可能で
あるから、本発明をここに図示および説明した構造およ
び動作に厳密に限定しようとするものではない。したが
って、あらゆる適切な変更態様および均等物が本発明の
範囲に該当するものと考えることができる。
【００５４】以下に本発明の実施の形態を要約する。
【００５５】１． ハーフトーン色集合をドットの認識
可能性値が最小限になるように局部的に限定する手段
と、前記限定されたハーフトーン色集合をカラー画像に
局部的に適用してハーフトーン画像を生成する手段とを
含むことを特徴とするカラー画像用ハーフトーン処理装
置。
可能性値が最小限になるように局部的に限定する手段
と、前記限定されたハーフトーン色集合をカラー画像に
局部的に適用してハーフトーン画像を生成する手段とを
含むことを特徴とするカラー画像用ハーフトーン処理装
置。
【００５６】２． 前記ドット認識可能性値は人間の視
覚系モデルに基づくものである上記１記載のカラー画像
用ハーフトーン処理装置。
覚系モデルに基づくものである上記１記載のカラー画像
用ハーフトーン処理装置。
【００５７】３． 前記ドット認識可能性値として最小
知覚可能ノイズ変動を用いる上記１記載のカラー画像用
ハーフトーン処理装置。
知覚可能ノイズ変動を用いる上記１記載のカラー画像用
ハーフトーン処理装置。
【００５８】４． 前記ドット認識可能性値として輝度
変動を用いる上記１記載のカラー画像用ハーフトーン処
理装置。
変動を用いる上記１記載のカラー画像用ハーフトーン処
理装置。
【００５９】５． ハーフトーン色集合をドットの認識
可能性値が最小限になるように局部的に限定するステッ
プと、前記限定されたハーフトーン色集合をカラー画像
に局部的に適用してハーフトーン画像を生成するステッ
プとを含むことを特徴とするカラー画像用ハーフトーン
処理方法。
可能性値が最小限になるように局部的に限定するステッ
プと、前記限定されたハーフトーン色集合をカラー画像
に局部的に適用してハーフトーン画像を生成するステッ
プとを含むことを特徴とするカラー画像用ハーフトーン
処理方法。
【００６０】６． 前記ドット認識可能性値は人間の視
覚系モデルに基づくものである上記５記載のカラー画像
用ハーフトーン処理方法。
覚系モデルに基づくものである上記５記載のカラー画像
用ハーフトーン処理方法。
【００６１】７． 前記ドット認識可能性値として最小
知覚可能ノイズ変動を用いる上記５記載のカラー画像用
ハーフトーン処理方法。
知覚可能ノイズ変動を用いる上記５記載のカラー画像用
ハーフトーン処理方法。
【００６２】８． 前記ドット認識可能性値として輝度
変動を用いる上記５記載のカラー画像用ハーフトーン処
理方法。
変動を用いる上記５記載のカラー画像用ハーフトーン処
理方法。
【００６３】９． 入力画素のＲＧＢを累積誤差に加え
る累積誤差加算器と、カラー画像中の画素のＭＢＶＱを
判定する最小輝度変動クワドルプル（ＭＢＶＱ）コンピ
ュータと、前記画素に最も近い前記ＭＢＶＱの頂点を発
見し、前記頂点の色を前記画素に対応する位置のカラー
・ハーフトーンに割り当てる頂点セレクタと、前記頂点
の使用に基づいて量子化誤差を発見する量子化誤差加算
器と、前記量子化誤差を未来の画素に拡散する拡散器
と、前記カラー画像の前記未来の画素の量子化誤差を記
憶するバッファとを含むことを特徴とするカラー画像用
誤差拡散ハーフトーン・プロセッサ。
る累積誤差加算器と、カラー画像中の画素のＭＢＶＱを
判定する最小輝度変動クワドルプル（ＭＢＶＱ）コンピ
ュータと、前記画素に最も近い前記ＭＢＶＱの頂点を発
見し、前記頂点の色を前記画素に対応する位置のカラー
・ハーフトーンに割り当てる頂点セレクタと、前記頂点
の使用に基づいて量子化誤差を発見する量子化誤差加算
器と、前記量子化誤差を未来の画素に拡散する拡散器
と、前記カラー画像の前記未来の画素の量子化誤差を記
憶するバッファとを含むことを特徴とするカラー画像用
誤差拡散ハーフトーン・プロセッサ。
【００６４】１０． 前記ＭＢＶＱコンピュータは前記
入力画素のＭＢＶＱを発見する上記９記載のカラー画像
用誤差拡散ハーフトーン・プロセッサ。
入力画素のＭＢＶＱを発見する上記９記載のカラー画像
用誤差拡散ハーフトーン・プロセッサ。
【００６５】１１． 前記ＭＢＶＱコンピュータは前記
画素の誤差と組み合わせた前記入力画素値を用いて前記
ＭＢＶＱを発見する上記９記載のカラー画像用誤差拡散
ハーフトーン・プロセッサ。
画素の誤差と組み合わせた前記入力画素値を用いて前記
ＭＢＶＱを発見する上記９記載のカラー画像用誤差拡散
ハーフトーン・プロセッサ。
【００６６】１２． 入力画素のＲＧＢを累積誤差に加
えるステップと、カラー画像中の画素の最小輝度変動ク
ワドルプル（ＭＢＶＱ）を判定するステップと、 前記
画素に最も近い前記ＭＢＶＱの頂点を発見し、前記頂点
の色を前記画素に対応する位置のカラー・ハーフトーン
に割り当てるステップと、前記頂点の使用に基づいて量
子化誤差を発見するステップと、前記量子化誤差を未来
の画素に拡散するステップと、前記カラー画像の前記未
来の画素の量子化誤差を記憶するステップとを含むこと
を特徴とするカラー画像用誤差拡散ハーフトーン処理方
法。
えるステップと、カラー画像中の画素の最小輝度変動ク
ワドルプル（ＭＢＶＱ）を判定するステップと、 前記
画素に最も近い前記ＭＢＶＱの頂点を発見し、前記頂点
の色を前記画素に対応する位置のカラー・ハーフトーン
に割り当てるステップと、前記頂点の使用に基づいて量
子化誤差を発見するステップと、前記量子化誤差を未来
の画素に拡散するステップと、前記カラー画像の前記未
来の画素の量子化誤差を記憶するステップとを含むこと
を特徴とするカラー画像用誤差拡散ハーフトーン処理方
法。
【００６７】１３． 前記ＭＢＶＱを発見するステップ
において、前記入力画素のＭＢＶＱを発見することを特
徴とする上記１２記載のカラー画像用誤差拡散ハーフト
ーン処理方法。
において、前記入力画素のＭＢＶＱを発見することを特
徴とする上記１２記載のカラー画像用誤差拡散ハーフト
ーン処理方法。
【００６８】１４． 前記ＭＢＶＱを発見するステップ
において、前記画素の誤差と組み合わせた前記入力画素
値を用いて前記ＭＢＶＱを発見することを特徴とする上
記１２記載のカラー画像用誤差拡散ハーフトーン処理方
法。
において、前記画素の誤差と組み合わせた前記入力画素
値を用いて前記ＭＢＶＱを発見することを特徴とする上
記１２記載のカラー画像用誤差拡散ハーフトーン処理方
法。
【００６９】１５． 入力画素のＲＧＢを累積誤差に加
える手段と、カラー画像中の画素の最小輝度変動クワド
ルプル（ＭＢＶＱ）を判定する手段と、前記画素に最も
近い前記ＭＢＶＱの頂点を発見し、前記頂点の色を前記
画素に対応する位置のカラー・ハーフトーンに割り当て
る手段と、前記頂点の使用に基づいて量子化誤差を発見
する手段と、前記量子化誤差を未来の画素に拡散する手
段と、前記カラー画像の前記未来の画素の量子化誤差を
記憶する手段とを含むことを特徴とするカラー画像用誤
差拡散ハーフトーン・プロセッサ。
える手段と、カラー画像中の画素の最小輝度変動クワド
ルプル（ＭＢＶＱ）を判定する手段と、前記画素に最も
近い前記ＭＢＶＱの頂点を発見し、前記頂点の色を前記
画素に対応する位置のカラー・ハーフトーンに割り当て
る手段と、前記頂点の使用に基づいて量子化誤差を発見
する手段と、前記量子化誤差を未来の画素に拡散する手
段と、前記カラー画像の前記未来の画素の量子化誤差を
記憶する手段とを含むことを特徴とするカラー画像用誤
差拡散ハーフトーン・プロセッサ。
【００７０】１６． 前記ＭＢＶＱを発見する手段は前
記入力画素のＭＢＶＱを発見する上記１５記載のカラー
画像用誤差拡散ハーフトーン・プロセッサ。
記入力画素のＭＢＶＱを発見する上記１５記載のカラー
画像用誤差拡散ハーフトーン・プロセッサ。
【００７１】１７． 前記ＭＢＶＱを発見する手段は前
記画素の誤差と組み合わせた前記入力画素値を用いて前
記ＭＢＶＱを発見する上記１５記載のカラー画像用誤差
拡散ハーフトーン・プロセッサ。
記画素の誤差と組み合わせた前記入力画素値を用いて前
記ＭＢＶＱを発見する上記１５記載のカラー画像用誤差
拡散ハーフトーン・プロセッサ。
【００７２】
【発明の効果】本発明によれば、色拡散処理によって、
カラー・ハーフトーン処理された画像のパターンの認識
可能性を低減できる。
カラー・ハーフトーン処理された画像のパターンの認識
可能性を低減できる。
【図１】本発明に係る局部的輝度変動低減を実行する誤
差拡散カラー・ハーフトーン処理法を用いたカラー・ハ
ーフトーン処理されるデジタル画像の処理および表示装
置を示すブロック図である。
差拡散カラー・ハーフトーン処理法を用いたカラー・ハ
ーフトーン処理されるデジタル画像の処理および表示装
置を示すブロック図である。
【図２】本発明に係るカラー・ハーフトーン局部輝度変
動を適用するのに適した色拡散ハーフトーン・プロセッ
サを示すブロック図である。
動を適用するのに適した色拡散ハーフトーン・プロセッ
サを示すブロック図である。
【図３】５０％グレー上で交わる主対角線を示す図であ
る。
る。
【図４】ＲＧＢ立方体を６つのクラスに分割したもので
あり、そのクラスの色を最適に表現するための最小輝度
変動クワドルプルの凸包を示す図である。
あり、そのクラスの色を最適に表現するための最小輝度
変動クワドルプルの凸包を示す図である。
【図５】一実施形態において実施される色拡散アルゴリ
ズムの任意のＲＧＢトリプレットが属する角錐を判定す
る判断ツリーを示す図である。
ズムの任意のＲＧＢトリプレットが属する角錐を判定す
る判断ツリーを示す図である。
【図６】本発明の一実施形態において実施される色拡散
アルゴリズムのＣＭＧＢ角錐の頂点に対する空間のテセ
レーションを判定する判断ツリーを示す図である。
アルゴリズムのＣＭＧＢ角錐の頂点に対する空間のテセ
レーションを判定する判断ツリーを示す図である。
１００ ディジタル・カラー画像 １１０ ハーフトーン・プロセッサ １２０ カラー・ハーフトーン画像 １３０ 出力装置 ２００ ＲＧＢ入力ストリーム ２０５ ＲＧＢ値 ２１０，２９０ 加算器 ２２０ ＭＢＶＱコンピュータ ２２５ ＭＢＶＱ角錐 ２３０ 誤差バッファ ２４０ ＲＧＢ＋誤差値 ２５０ 誤差値 ２６０ 頂点セレクタ ２７０ 頂点 ２８０ 印刷
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 アンドリュー・フィツ アメリカ合衆国 カリフォルニア，マウン テン・ヴィユー，ナンバー301 ライト・ アヴェニュー 928 (72)発明者 イルウィン・ソベル アメリカ合衆国 カリフォルニア，メン ロ・パーク，アルボール・ロード 228 (72)発明者 マイケル・ディー・マックグァイアー アメリカ合衆国 カリフォルニア，パロ・ アルト，ダブリュー・クレセント・ドライ ヴ 505
Claims (1)
- 【請求項１】 ハーフトーン色集合をドットの認識可能
性値が最小限になるように局部的に限定する手段と、 前記限定されたハーフトーン色集合をカラー画像に局部
的に適用してハーフトーン画像を生成する手段とを含む
ことを特徴とするカラー画像用ハーフトーン処理装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US08/903,899 US5991438A (en) | 1997-07-31 | 1997-07-31 | Color halftone error-diffusion with local brightness variation reduction |
| US08/903-899 | 1997-07-31 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11168635A true JPH11168635A (ja) | 1999-06-22 |
Family
ID=25418226
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10209842A Pending JPH11168635A (ja) | 1997-07-31 | 1998-07-24 | カラー画像用ハーフトーン処理装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5991438A (ja) |
| EP (1) | EP0895408B1 (ja) |
| JP (1) | JPH11168635A (ja) |
| DE (1) | DE69823593T2 (ja) |
Families Citing this family (28)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6304333B1 (en) * | 1998-08-19 | 2001-10-16 | Hewlett-Packard Company | Apparatus and method of performing dithering in a simplex in color space |
| US6219838B1 (en) * | 1998-08-24 | 2001-04-17 | Sharewave, Inc. | Dithering logic for the display of video information |
| KR100561453B1 (ko) * | 1999-04-21 | 2006-03-16 | 삼성전자주식회사 | 4색 칼라 인쇄를 위한 적응형 칼라 중간조 처리 방법 |
| US6637851B2 (en) | 2001-03-09 | 2003-10-28 | Agfa-Gevaert | Color halftoning for printing with multiple inks |
| EP1239662B1 (en) * | 2001-03-09 | 2008-09-10 | Agfa Graphics N.V. | Improved colour halftoning for printing with multiple inks |
| US7221381B2 (en) * | 2001-05-09 | 2007-05-22 | Clairvoyante, Inc | Methods and systems for sub-pixel rendering with gamma adjustment |
| US7123277B2 (en) | 2001-05-09 | 2006-10-17 | Clairvoyante, Inc. | Conversion of a sub-pixel format data to another sub-pixel data format |
| US7079289B2 (en) * | 2001-10-01 | 2006-07-18 | Xerox Corporation | Rank-order error diffusion image processing |
| US20040051724A1 (en) | 2002-09-13 | 2004-03-18 | Elliott Candice Hellen Brown | Four color arrangements of emitters for subpixel rendering |
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| US7755652B2 (en) | 2002-01-07 | 2010-07-13 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Color flat panel display sub-pixel rendering and driver configuration for sub-pixel arrangements with split sub-pixels |
| US7492379B2 (en) | 2002-01-07 | 2009-02-17 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Color flat panel display sub-pixel arrangements and layouts for sub-pixel rendering with increased modulation transfer function response |
| US7417648B2 (en) | 2002-01-07 | 2008-08-26 | Samsung Electronics Co. Ltd., | Color flat panel display sub-pixel arrangements and layouts for sub-pixel rendering with split blue sub-pixels |
| JP2004072743A (ja) * | 2002-08-05 | 2004-03-04 | Oce Technol Bv | 印刷システムにおける色の表現方法 |
| US7230584B2 (en) | 2003-05-20 | 2007-06-12 | Clairvoyante, Inc | Projector systems with reduced flicker |
| KR100547159B1 (ko) * | 2003-12-02 | 2006-01-26 | 삼성전자주식회사 | Ｃｍｙｋｒｇｂｗ 큐빅 공간에서의 면적비를 이용한오차확산 방법 및 장치 |
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| US7876341B2 (en) | 2006-08-28 | 2011-01-25 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Subpixel layouts for high brightness displays and systems |
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| US20080291212A1 (en) * | 2007-05-23 | 2008-11-27 | Dean Robert Gary Anderson As Trustee Of D/L Anderson Family Trust | Software for creating engraved images |
| US8446413B2 (en) * | 2007-05-23 | 2013-05-21 | Dean Robert Gary Anderson As Trustee Of The D/L Anderson Family Trust | Computer implemented methods for generating engraved images for works of art |
| US8294952B2 (en) * | 2009-11-05 | 2012-10-23 | Xerox Corporation | Memory efficient hierarchical error diffusion with color consistency constraints |
| US8697753B1 (en) | 2013-02-07 | 2014-04-15 | Polichem Sa | Method of treating onychomycosis |
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|---|---|---|---|---|
| US5070413A (en) * | 1989-10-10 | 1991-12-03 | Eastman Kodak Company | Color digital halftoning with vector error diffusion |
| KR960005016B1 (ko) * | 1992-11-26 | 1996-04-18 | 삼성전자주식회사 | 칼라 프린터에 있어서 적응칼라 에러 확산방법 및 회로 |
| US5621546A (en) * | 1993-11-02 | 1997-04-15 | Xerox Corporation | Method and apparatus for vector error diffusion with output color control |
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-
1997
- 1997-07-31 US US08/903,899 patent/US5991438A/en not_active Expired - Lifetime
-
1998
- 1998-07-24 JP JP10209842A patent/JPH11168635A/ja active Pending
- 1998-07-27 DE DE69823593T patent/DE69823593T2/de not_active Expired - Fee Related
- 1998-07-27 EP EP98305938A patent/EP0895408B1/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP0895408A3 (en) | 2000-02-02 |
| DE69823593T2 (de) | 2005-04-07 |
| DE69823593D1 (de) | 2004-06-09 |
| EP0895408B1 (en) | 2004-05-06 |
| US5991438A (en) | 1999-11-23 |
| EP0895408A2 (en) | 1999-02-03 |
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