JP2002027243A - 画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
かも、中間階調の再現が安定しない場合であっても、出
力画像の階調が大きく変化するのを防止することのでき
る画像処理方法を提供すること。 【解決手段】 多値表現数をNとしたときに、複数個の
しきい値調整係数を{delta(k)}(但し、k=
1,...,N)とするとともに、これらのしきい値調
整係数を、単調増加、かつ、総和ゼロ、かつ、k番目と
N−k+1番目を符号反転する関係に設定し、ストカス
ティックスクリーン値からしきい値調整係数を減算する
ことにより、複数個の多値ディザしきい値を設定するこ
とを特徴としている。
Description
スクリーンを用いた多値ディザ処理を行うことにより中
間階調を表現する出力画像を得ることのできる画像処理
方法に関する。
リーンとは、別名FM(周波数変調)スクリーンとも呼
ばれている。現在、印刷などの網かけに使われるFMス
クリーニングは、パルス周波数変調に近いが、変調度が
大きいのでFMとは言い難く、ストカスティックスクリ
ーニングが最適表現といえる。このストカスティックス
クリーンとしては、古くはBayer型ディザ、ホワイ
トノイズマスク、最近ではブルーノイズマスク、グリー
ンノイズマスクなどがある。誤差拡散もストカスティッ
クスクリーニングに入るが、ここでは、ディザ法を用い
るものを示している。
いて中間階調を表現する出力画像を得る画像処理方法
は、出力画像の粒状感(ざらつき感)が問題となる。
ば、インクジェットプリンタにおいては、濃度の異なる
複数種のインクを用いる方法や、ドットサイズを複数種
もつ制御をする方法が提案されている。
像の各画素になるべく近い階調を出せるインク濃度、ド
ットサイズを選択することで輝度差を減らし、出力画像
の粒状感の低減を図っている。
た従来の画像処理方法においては、出力画像の粒状感を
低減することはできるものの、中間階調の再現が安定し
て出せない場合、すなわち階調値の変動(階調変動)が
ある場合の考慮がされておらず、そのような場合、出力
画像の階調が大きく変化することになる。例えば、従来
の画像処理方法では、入力画像の各画素の階調値が0.
5の均一なものとした場合、出力画像の各画素の階調値
の度数分布は、図8に示すように、階調値が0.5近傍
の頻度が多くなる。ここで、階調値0.5以上の再現が
不安定で、出力画像の各画素の階調値が、0.5から1
にシフトとしたとすると、出力画像の各画素の全ての階
調値が0.5から1になり、再現される出力画像の階調
が大きく変化することになる。
ができ、しかも、出力画像の中間階調の再現が安定しな
い場合であっても、出力画像の階調が大きく変化するの
を防止することのできる画像処理方法が望まれている。
を1(白)、多値表現数Nを5個とした場合の、従来の
画像処理方法における階調値(入力画像の階調値)と多
値ディザしきい値と出力画像の階調値との関係を図9に
示す。また、多値表現数Nを5個とした場合の出力画像
の階調値の数は、N+1、すなわち、1、1/5、2/
5、3/5、4/5、1の6個になる。
であり、出力画像の粒状感を低減することができ、しか
も、出力画像の中間階調の再現が安定しない場合であっ
ても、出力画像の階調が大きく変化するのを防止するこ
とのできる画像処理方法を提供することを目的とする。
ため本発明に係る画像処理方法の特徴は、多値表現数を
Nとしたときに、複数個のしきい値調整係数を{del
ta(k)}(但し、k=1,...,N)とするとと
もに、これらのしきい値調整係数を、単調増加、かつ、
総和ゼロ、かつ、k番目とN−k+1番目を符号反転す
る関係に設定し、ストカスティックスクリーン値からし
きい値調整係数を減算することにより、複数個の多値デ
ィザしきい値を設定する点にある。この時、入力画像が
均一な階調のときの出力画像の階調の度数分布を、しき
い値調整係数の大きさにより制御することが好ましく。
さらには、入力画像が均一な階調のときの出力画像の階
調の度数分布が、出力画像の階調値の最小値および最大
値において多く分布し、最小値と最大値に挟まれる中間
階調において少なく分布するようにしきい値調整係数の
大きさを制御することがより好ましい。そして、このよ
うな構成を採用したことにより、出力画像の各画素のう
ちの中間階調における階調値の頻度を少なくすることが
できるので、出力画像の中間階調の再現が安定しない場
合であっても、出力画像の階調が大きく変化するのを確
実に防止することができる。また、このような構成を採
用したことにより、ストカスティックスクリーンでのド
ットの成長順に中間階調のドットが現れることになるの
で、ストカスティックスクリーンでの理想とする周波数
特性に近づけることができ、粒状感を低減することがで
きる。
しきい値調整係数を可変とすることが好ましい。そし
て、このような構成を採用したことにより、出力画像の
うちの中間階調に属する階調値の頻度を任意の数に設定
することができるとともに、入力画像に均一な階調を与
えたときの入力画像の各画素の平均階調値に対する出力
画像の各画素の平均階調値の関係を現す入出力特性を直
線状にすることができるので、中間階調の再現が安定し
ない場合であっても、出力画像の階調が大きく変化する
のをより確実に防止することができる。
ーノイズマスクを用いることが好ましい。そして、この
ような構成を採用したことにより、ブルーノイズマスク
でのドットの成長順に中間階調のドットが現れることに
なるので、ブルーノイズマスクでの理想とする周波数特
性により近づけることができ、粒状感を低減することが
できる。
態により説明する。
処理のアルゴリズムの第1実施形態を説明するフローチ
ャートである。
に、複数個のしきい値調整係数を、単調増加、かつ、総
和ゼロ、かつ、k番目とN−k+1番目を符号反転する
関係に設定し、ストカスティックスクリーン値からしき
い値調整係数を減算することにより、複数個の多値ディ
ザしきい値を設定するとともに、しきい値調整係数を設
定する場合に、入力画像が均一な階調のときの出力画像
の階調の度数分布が出力画像の階調値の最小値および最
大値において多く分布し、最小値と最大値に挟まれる中
間階調において少なく分布するようにしきい値調整係数
の大きさを制御するものである。
方法が開始されると、まず、ステップST10において初
期設定が行われ、つぎのステップST20に進行する。
画像処理に必要なパラメータの設定、および、出力の初
期化が行われる。
分数)をN、入力画像である原画像の各画素のxy座標
における階調値をp(x,y)、出力画像の各画素のx
y座標における階調値をq(x,y)、xy座標におけ
るストカスティックスクリーン値をmask(x,
y)、しきい値調整係数(しきい値を変動させるパラメ
ータ)を{delta(k)}、但し、k=
1,...,Nとする。
は、256階調とした場合、例えば、黒が0となり、白
が1となる。
可能な階調値の数)は、多値表現数Nに1を加算したN
+1個になる。
は、多値表現数Nと同一数のN個になる。
(x,y)、{delta(k)}を用い、入力として
p(x,y)を読み込み、出力としてq(x,y)を初
期化(ゼロクリア)する。
つの条件1.1、1.2、1.3を満たすように設定す
る。
調増加、詳しくは、 delta(1)<delta(2)<...<del
ta(N) とするものであり、条件1.2は、しきい値調整係数を
総和ゼロ、詳しくは Σdelta(k)=0 但し、k=1,...,N とするものであり、条件1.3は、しきい値調整係数の
k番目とN−k+1番目を符号反転、詳しくは、Nが偶
数の場合において、 delta(k)=−delta(N−k+1) Nが奇数の場合において、 delta(k)=−delta(N−k+1) 但し、k≠(N+1)/2 delta(k)=0 但し、k=(N+1)/2 とするものである。
設計コンセプトなどの必要に応じて2以上の任意の整数
から選択することができる。
の全ての画素についての全ての処理が終了したか否かを
判断し、YES(全処理終了)の場合には、処理を終了
する。また、ステップST20の判断がNO(全処理未終
了)の場合には、つぎのステップST03に進行する。
個、詳しくはN個の多値ディザしきい値を設定し、つぎ
のステップST40に進行する。
ィザしきい値は、 {mask(x,y)−delta(k)} 但し、k=1,...,N として設定する。
からしきい値調整係数を減算することにより、複数個、
詳しくはN個の多値ディザしきい値を得ることができる
ようになっている。
ザ処理値を算出し、前記ステップST20に戻る。
理値の算出は、入力画像である原画像の各画素のxy座
標における階調値p(x,y)を、N個の多値ディザし
きい値と比較することで多値化する。
(x,y)≦mask(x,y)−delta(N−
k) の場合は、 q(x,y)=k/N 但し、1≦k≦N−1 となり、 p(x,y)>mask(x,y)−delta(1) の場合は、 q(x,y)=1 となる。
≦mask(x,y)+delta(k+1) の場合は、 q(x,y)=k/N 但し、1≦k≦N−1 とし、 p(x,y)>mask(x,y)+delta(N) の場合は、 q(x,y)=1 と式を変形して用いてもよい。
カスティックスクリーン値からしきい値調整係数を減算
することにより、複数個の多値ディザしきい値を得、こ
れらの多値ディザしきい値を用いて入力画像の各画素を
容易に多値化することができるようになっている。
値を1(黒)としてもよい。
を、従来の画像処理方法による出力画像の周波数特性と
あわせて図2に示す。
方法とはストカスティックスクリーンを用いたN個の多
値ディザ処理による周波数特性を示し、図2中において
破線にて示す従来方法とはストカスティックスクリーン
を用いた2値ディザ処理による周波数特性を示してい
る。また、図2に示す周波数特性は、入力画像の各画素
の階調値を0.5程度の均一なものとした場合を示して
いる。
ックスクリーンでの理想とする阻止域内のフーリエ変換
絶対値の大きさを、本発明の方が従来より小さくできて
いる。すなわち、本実施形態の画像処理方法によれば、
理想とする周波数特性に近づけることができるので粒状
感を低減することができる。
の階調値を0.5の均一なものとした場合における出力
画像の各画素の階調値の度数分布の一例を図3に示す。
この場合、出力画像の階調値の最小値における頻度と、
出力画像の階調値の最大値における頻度とは、同一にな
る。
クスクリーン値とN個の多値ディザしきい値と出力画像
の階調値との関係を図4に示す。
場合、例えば、出力画像の各画素の階調値が、出力画像
の最小値付近の階調、出力画像の最大値付近の階調がそ
れぞれ出力画像の最小値、出力画像の最大値にシフトし
た場合のグラデーションを、従来の画像処理によるグラ
デーションとあわせて図5に示す。
トカスティックスクリーンを用いたN個の多値ディザ処
理によるものを示し、従来方法1とはストカスティック
スクリーンを用いた2値ディザ処理による従来の画像処
理方法によるものを示し、従来方法2とはストカスティ
ックスクリーンを用いた多値ディザ処理による従来の画
像処理方法によるものを示している。
本実施形態の画像処理方法によれば、出力画像の各画素
のうちの中間階調における階調値の頻度を少なくするこ
とができるので、中間階調の再現が安定しない場合であ
っても、出力画像の階調が大きく変化するのを防止する
ことができる。
ーノイズマスクである場合には、ブルーノイズマスクで
のドットの成長順に中間階調のドットが現れることにな
るので、ブルーノイズマスクでの理想とする周波数特性
により近づけることができ、粒状感をより低減すること
ができる。
よれば、中間階調を表現する出力画像を高品質なものと
することができる。
(k)}を変えることで、delta(k+1)−de
lta(k)の大きさに比例して、出力画像に用いられ
る階調の最小値0(例えば黒)と最大値1(例えば白、
256階調の場合には最大値は255)との間の中間階
調における度数分布の頻度を制御することができる。
(k)}を変えることで、後述するように、入出力特性
を直線状とすることができるようになっている。
よれば、例えば、階調の最小値を0(黒)、最大値を1
(白)とし、多値表現数Nを5個とした場合、図3に示
すように、5個の多値ディザしきい値は、図3において
太矢印にて示す主値(mask(x,y)+delta
(3))を中心とし、この主値の正負両側に、2個(総
計4個)の副値をそれぞれ対称に設けた構成となる。
特性を直線状とするアルゴリズムの第1実施形態を説明
するフローチャートである。
することで、入力画像に均一な階調を与えたときの、入
力画像の各画素の平均階調値に対する出力画像の各画素
の平均階調値の関係を現す入出力特性を直線状にするも
のである。なお、前述した第1実施形態と同一構成のス
テップについては、図面中に同一のステップ番号を付し
その詳しい説明は省略する。
が開始されると、まず、ステップST10において初期設
定が行われ、つぎのステップST20において原画像の全
ての画素についての全ての処理が終了したか否かを判断
し、ステップST20の判断がYES(全処理終了)の場
合には、処理を終了する。また、ステップST20の判断
がNO(全処理未終了)の場合には、つぎのステップS
T21に進行する。
整係数の再設定、すなわち、しきい値調整係数を変える
か否かを判断し、ステップST21の判断がNO(再設定
しない)の場合には、ステップST30に進行してN個の
多値ディザしきい値を設定し、ついで、ステップST40
に進行して多値ディザ処理値の算出を行い、その後、ス
テップST20に戻る。
定する)の場合には、つぎのステップST22に進行して
しきい値調整係数の再設定を行う。
のしきい値調整係数の再設定の判断は、入力画像に均一
な階調を与えたときの、入力画像の各画素の平均階調値
に対する出力画像の各画素の平均階調値の関係をあらわ
す入出力特性を直線状にするためのものである。
値調整係数を可変とし、このしきい値調整係数を制御す
ることにより入出力特性を直線状にすることができるよ
うになっている。
まず、入力画像の各画素において、 kmin=min(k) 但し、1≦k≦N、かつ、p(x,y)+delta
(k)≧0 kmax=max(k) 但し、1≦k≦N、かつ、p(x,y)+delta
(k)≦1 を求め、 kmin>1、 kmax=N あるいは kmin=1、kmax<N のいずれかになる場合においてしきい値調整係数の再設
定を実行すると判断し、 kmin=1、kmax=N となる場合にはしきい値調整係数の再設定を行わないと
判断する。
係数の再設定は、 kmin>1、kmax=N の場合、 Σdelta(k) = Σp(x,y) ・・・・(式1) kmin≦k≦N 1≦k≦kmin−1 を満たすように、{delta(k)}(但し、k=
1,...,N)を再設定する。
ば、 階調 :256階調(黒:0、白:1) しきい値調整係数:{delta(k)} 但し、k=1,...,N 多値表表現数 :N=5 とし、 {delta(k)}k=1,...,5={−1/
8,−1/16,0,1/16,1/8} とした場合、0≦p(x,y)<1/16においては、 {delta(k)}k=1,...,5={−1/
8,−1/16,0,p(x,y),p(x,y)} 1/16≦p(x,y)<1/8においては、 {delta(k)}k=1,...,5={−1/
8,−1/16,0,1/16,p(x,y)} 1/8≦p(x,y)≦1−1/8においては、 {delta(k)}k=1,...,5={−1/
8,−1/16,0,1/16,1/8} 1−1/8<p(x,y)≦1−1/16においては、 {delta(k)}k=1,...,5={p(x,
y)−1,−1/16,0,1/16,1/8} 1−1/16<p(x,y)≦1においては、 {delta(k)}k=1,...,5={p(x,
y)−1,p(x,y)−1,0,1/16,1/8} を用いることにより、前記kminおよびkmaxを入
力画像の画素毎に算出する必要がないので、算出を簡便
に行うことができる。
る。
的に、{delta(k)}k=1,...,Nに対応
する{d(k)}k=1,...,floor(N/
2)を、{delta(k)}k=1,...,Nのう
ち値が0より大きいものを小さいものから順に取り出
し、{d(k)}k=1,...,floor(N/
2)と定義する。
方向の最も近い整数に丸めることを意味する。
loor(N/2)),...,−d(2),−d
(1),d(1),d(2),...,d(floor
(N/2))} となり、Nが奇数の場合は、 {delta(k)}k=1,...,N={−d(f
loor(N/2)),...,−d(2),−d
(1),0,d(1),d(2),...,d(flo
or(N/2))} となっている。このことは、{delta(k)}k=
1,...,N の条件を参照のこと。
(x,y)<d(1)において、 {delta(k)}k=1,...,N ={del
ta(1),....,delta(floor(N/
2)),p(x,y),...,p(x,y)} 但し、p(x,y)は、floor(N/2)個並んで
いる d(1)≦p(x,y)<d(2)においては、 {delta(k)}k=1,...,N ={del
ta(1),....,delta(floor(N/
2)+1),p(x,y),...,p(x,y)} 但し、p(x,y)は、floor(N/2)−1個並
んでいる ・ ・ d(floor(N/2)−1)≦p(x,y)<d
(floor(N/2))においては、 {delta(k)}k=1,...,N ={del
ta(1),....,delta(N−1),p
(x,y)} 但し、p(x,y)は、1 個 d(floor(N/2))≦p(x,y)≦1−d
(floor(N/2))においては、 {delta(k)}k=1,...,N ={del
ta(1),....,delta(N)} 1−d(floor(N/2))<p(x,y)≦1−
d(floor(N/2)−1)においては、 {delta(k)}k=1,...,N ={p
(x,y)−1,delta(2),....,del
ta(N)} 但し、p(x,y)−1 は1個 ・ ・ 1−d(1)<p(x,y)≦1においては、 {delta(k)}k=1,...,N={p(x,
y)−1,...,p(x,y)−1,delta(f
loor(N/2)+1),....,delta
(N)} 但し、p(x,y)−1 はfloor(N/2)個並
んでいる と一般化できる。
<d(1)においては、 {delta(k)}k=1,...,N={delt
a(1),....,delta(floor(N/
2)+1),p(x,y),...,p(x,y)} 但し、p(x,y)は、floor(N/2)個並んで
いる d(1)≦p(x,y)<d(2)においては、 {delta(k)}k=1,...,N={delt
a(1),....,delta(floor(N/
2)+2),p(x,y),...,p(x,y)}
但し、p(x,y)は、floor(N/2)
−1個並んでいる ・ ・ d(floor(N/2)−1)≦p(x,y)<d
(floor(N/2))においては、 {delta(k)}k=1,...,N={delt
a(1),....,delta(N−1),p(x,
y)} 但し、p(x,y)は、1 個 d(floor(N/2))≦p(x,y)≦1−d
(floor(N/2))においては、 {delta(k)}k=1,...,N={delt
a(1),....,delta(N)} 1−d(floor(N/2))<p(x,y)≦1−
d(floor(N/2)−1)においては、 {delta(k)}k=1,...,N={p(x,
y)−1,delta(2),....,delta
(N)} 但し、p(x,y)−1 は1個 ・ ・ 1−d(1)<p(x,y)≦1においては、 {delta(k)}k=1,...,N={p(x,
y)−1,...,p(x,y)−1,delta(f
loor(N/2)+1),....,delta
(N)} 但し、p(x,y)−1 はfloor(N/2)個並
んでいる と一般化できる。
にするための、しきい値調整係数の再設定条件(式
1)、(式2)を満たすための実施例の1つに過ぎな
い。
いて、前述した第1実施形態と同様に、ステップST30
においてN個の多値ディザしきい値の設定を行い、その
後、ステップST40において、多値ディザ処理値を算出
する。
入力画像に均一な階調を与えたときの、入力画像の各画
素の平均階調値に対する出力画像の各画素の平均階調値
の関係を現す入出力特性を直線状にすることができる。
そして、入出力特性を直線状にすることにより、入力画
像の階調値の最小値付近(最小値を含む)、および、入
力画像の階調値の最大値付近(最大値を含む)の階調再
現を忠実に行うことができる。
このしきい値調整係数を制御することにより入出力特性
を直線状にすることが容易にできる。
よれば、中間階調を表現する出力画像をより高品質なも
のとすることができる。
グラデーションとともに図7に示す。この図7中におい
て、対応前とは入出力特性を直線状とする処理を行う前
の入出力特性を示し、対応後とは入出力特性を直線状と
する処理を行った後の入出力特性を示し、グラデーショ
ンは入出力特性を直線状とする処理を行った後のものを
示している。
(k)}を変えることで、delta(k+1)−de
lta(k)の大きさに比例して、出力画像に用いられ
る階調の最小値0(例えば黒)と最大値1(例えば白)
との間の中間階調における度数分布の頻度を容易に制御
することができる。そして、出力画像の中間階調の度数
分布を少なく制御することで、中間階調の再現が不安定
になっても大きく階調変動を起こさなくできる。
化処理のアルゴリズムの第2実施形態を説明する。
と、まず、初期設定が行われる。この初期設定は、画像
処理に必要なパラメータの設定、および、出力の初期化
を行うものである。
分数)をN、入力画像である原画像の各画素のxy座標
における階調値をp(x,y)、出力画像の各画素のx
y座標における階調値をq(x,y)、xy座標におけ
るストカスティックスクリーン値をmask(x,
y)、しきい値調整係数(しきい値を変動させるパラメ
ータ)を{delta(k)}、但し、k=
1,...,N 入力画像である原画像のxy座標における階調値p
(x,y)に対してk番目のしきい値調整係数delt
a(k)を加算し、ストカスティックスクリーンmas
k(x,y)で2値化した値をDp(k,x,y)とす
る。
は、256階調とした場合、例えば、黒が0となり、白
が1となる。
可能な階調値の数)は、多値表現数Nに1を加算したN
+1個になる。
は、多値表現数Nと同一数のN個になる。
様とされている。
(x,y)、{delta(k)}を用い、入力として
p(x,y)を読み込み、出力としてq(x,y)を初
期化(ゼロクリア)する。
3つの条件2.1、2.2、2.3を満たすように設定
する。
調増加、詳しくは、 delta(1)<delta(2)<...<del
ta(N) とするものであり、条件2.2は、しきい値調整係数を
総和ゼロ、詳しくは Σdelta(k)=0 但し、k=1,...,N とするものであり、条件2.3は、しきい値調整係数の
k番目とN−k+1番目を符号反転、詳しくは、Nが偶
数の場合において、 delta(k)=−delta(N−k+1) Nが奇数の場合において、 delta(k)=−delta(N−k+1) 但し、k≠(N+1)/2 delta(k)=0 但し、k=(N+1)/2 とするものである。
述した実施形態における条件式1.1、1.2、1.3
と同一である。
ある原画像の各画素のxy座標における階調値p(x,
y)に対してしきい値調整係数{delta(k)}を
加算し、ストカスティックスクリーン値mask(x,
y)にて2値化すことにより、多値ディザ処理値を算出
する。
(k)>mask(x,y)の場合は、 Dp(k,x,y)=1 p(x,y)+delta(k)≦mask(x,y)
の場合は、 Dp(k,x,y)=0 とする。
を、1≦k≦Nについて行った後に実行する。
い値調整係数を設定し、入力画像の各画素の階調値にし
きい値調整係数を加算し、その後ストカスティックスク
リーンにて2値化した結果の平均を求めることにより入
力画像の各画素を多値化して、出力画像の階調の度数分
布が出力画像の階調値の最小値および最大値において多
く分布し、最小値と最大値に挟まれる中間階調において
少なく分布することができるようになっている。
法によれば、前述した第1実施形態の画像処理方法の多
値化処理のアルゴリズムと同様の効果を奏する。
の理想とする周波数特性に近づけることができるので粒
状感を低減することができ、しかも、各画素のうちの中
間階調における階調値の頻度を少なくすることができる
ので、中間階調の再現が安定しない場合であっても、出
力画像の階調が大きく変化するのを防止することができ
る。また、ストカスティックスクリーンがブルーノイズ
マスクである場合には、ブルーノイズマスクでのドット
の成長順に中間階調のドットが現れることになるので、
ブルーノイズマスクでの理想とする周波数特性により近
づけることができ、粒状感をより低減することができ
る。
よれば、中間階調を表現する出力画像を高品質なものと
することができる。
処理のアルゴリズムの第2実施形態における入出力特性
を直線状とする処理は、前述した第1実施形態と同様で
あり、その詳しい説明については省略する。
ワードプロセッサあるいはコンピュータの外部記録装置
として多用されている熱転写プリンタ、インクジェット
プリンタなどの各種の記録装置の記録動作時、詳しく
は、普通紙、OHP用紙などの多種多様の記録媒体に単
色あるいはフルカラーの文字や図形などの画像を濃度を
付与して記録する際に適用することができる。
るストカスティックスクリーンとしては、ブルーノイズ
マスクに限定されるものではなく、Bayer型ディザ
や、グリーンノイズマスクや、さらには入力画像が均一
な階調のときの出力画像の周波数特性をもとに作成され
るストカスティックスクリーンを用いることが可能であ
る。
れるものではなく、必要に応じて種々変更することがで
きる。
理方法によれば、理想とする周波数特性に近づけること
ができるので粒状感を低減することができ、しかも、各
画素のうちの中間階調における階調値の頻度を少なくす
ることができるので、中間階調の再現が安定しない場合
であっても、出力画像の階調が大きく変化するのを確実
に防止することができるなどの極めて優れた効果を奏す
る。
きい値調整係数を可変とすることにより、入力画像に均
一な階調を与えたときの入力画像の各画素の平均階調値
に対する出力画像の各画素の平均階調値を階調の全域に
亘って等しくすることができ、忠実な階調再現を行うこ
とができるなどの極めて優れた効果を奏する。
ルゴリズムの第1実施形態を説明するフローチャート
の周波数特性の一例を示す線図
の各画素の階調値を0.5の均一なものとした場合にお
ける出力画像の各画素の階調値の度数分布の一例を示す
図
ティックスクリーン値とN個の多値ディザしきい値と出
力画像の階調値との関係を説明する模式図
時の出力画像とをグラデーションを例にして示した模式
図
線状とするアルゴリズムの第1実施形態を説明するフロ
ーチャート
性とグラデーションを説明する模式図
素の階調値の度数分布の一例を示す図
ィザしきい値と出力画像の階調値との関係を説明する模
式図
Claims (5)
- 【請求項1】 入力画像の各画素に対してストカスティ
ックスクリーンを用いた多値ディザ処理を行うことによ
り中間階調を表現する出力画像を得る画像処理方法であ
って、 多値表現数をNとしたときに、 複数個のしきい値調整係数を{delta(k)}(但
し、k=1,...,N)とするとともに、これらのし
きい値調整係数を、単調増加、かつ、総和ゼロ、かつ、
k番目とN−k+1番目を符号反転する関係に設定し、 ストカスティックスクリーン値から前記しきい値調整係
数を減算することにより、複数個の多値ディザしきい値
を設定することを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項2】 入力画像が均一な階調のときの出力画像
の階調の度数分布を、前記しきい値調整係数の大きさに
より制御することを特徴とする請求項1に記載の画像処
理方法。 - 【請求項3】 入力画像が均一な階調のときの出力画像
の階調の度数分布が、出力画像の階調値の最小値および
最大値において多く分布し、最小値と最大値に挟まれる
中間階調において少なく分布するように前記しきい値調
整係数の大きさを制御することを特徴とする請求項2に
記載の画像処理方法。 - 【請求項4】 入出力特性を直線状とするように前記し
きい値調整係数を可変とすることを特徴とする請求項1
ないし請求項3のいずれか1項に記載の画像処理方法。 - 【請求項5】 前記ストカスティックスクリーンにブル
ーノイズマスクを用いることを特徴とする請求項1ない
し請求項4のいずれか1項に記載の画像処理方法。
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JP2000201872A JP3887523B2 (ja) | 2000-07-04 | 2000-07-04 | 画像処理方法 |
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CN114143474A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-03-04 | 广州尚臣电子有限公司 | 一种基于图像平均灰度的物感处理方法 |
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CN114143474B (zh) * | 2021-12-06 | 2023-10-10 | 广州尚臣电子有限公司 | 一种基于图像平均灰度的物感处理方法 |
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