JP2009514273A - マルチビット深度の画像装置でfm/am混在網点画像を処理する方法 - Google Patents
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Abstract
Description
ステップ1) 装置のビット深度n を考慮して間隔[0,255]を2n-1階調に平均的に分割する
[0, R1], (R1, R2], … , (Ri-1, Ri], … (R2 n -2, 255]
但し、ビット出力のドット・マトリクスの対応する範囲は、
(0, Out1), (Out1, Out2), … , (Outi-1, Outi), … (Out2 n -2, 11…1)
であり、Outiはn ビット深度の2進表示であり、
各階調の中心点の閾値Miは、階調のための閾値比較パラメータとしてサンプリングされる
ステップ2) 間隔[0,255]にn ビット画像深度での出力確率閾値を設定する
但し、ステップ2)は以下を含む
2n-2個の整数L1,L2,…,Li,…,L2 n -2をn ビット画像深度での出力確率閾値として設定すること及び
装置の必要条件に基づき確率閾値を調整すること
ステップ3) デュアルフィードバックの誤差拡散を用いたFM-AM 混在スクリーニング処理に基づき、2n-1階調(Ri-1,Ri) でドットを夫々処理し、詳細な処理として以下を含む
ステップ(a) 原画像での注目画素の最後の入力値g"(m,t) に対して閾値比較の操作T を実行し、その後、操作の結果を網点画像のための注目画素の対応する値b(m,t)に変換する
但し、ステップ(a) は、原画像を走査するとき、双方向走査の処理を用い、ある行が左から右に走査されるとき、続いて次の行は右から左に走査される
ステップ(b) 画素の値b(m,t)を、同一画素の入力値g'(m,t) と比較して、b(m,t)とg'(m,t) との差を得る、但し、差は誤差値e(m,t)であり、入力値g'(m,t) は閾値を得るために用いられる
ステップ(c) 誤差値e(m,t)を、誤差拡散フィルタe により予め設定された重み付け分布係数と乗算して、その後、乗算結果を注目画素の周囲の未処理の画素に拡散する、但し、原画像の対応する画素の入力値g'(m,t) を得るために、注目画素の周囲の未処理の画素への各拡散結果を、原画像の対応する画素の原入力値g(m,t)に加重的に加算する
但し、誤差拡散フィルタe は以下に示す拡散原理と重み付け分布係数とを用いる
2×d1+4×d2+2×d3+2×d4+2×d5∈[0, 1]
ステップ(d) 注目画素を囲む対応する未処理の画素に処理結果を夫々拡散し、対応する画素の最後の入力値g"(m,t) を得るために、原画像の対応する画素の原入力値g(m,t)に、拡散された各処理結果を加重的に加算する、但し、処理結果は、拡散フィルタw を用いて注目画素の出力値b(m,t)に乗算操作を実行し、ディザリングアルゴリズムで乗算操作の結果を処理することにより得られ、ステップ(d) はステップ(b) 及び(c) と並行して実行される
但し、拡散フィルタw の拡散モードは以下に示すように設定される
wsum=(w0+w1+w2+w3)∈[0, 1]
ステップ(d) での拡散フィルタw のためのディザリングアルゴリズムは、以下に示す通りである
ステップ(e) ステップ(a)-(d) を、すべての画素の原入力値g(m,t)が処理されるまで繰り返す
ステップ4) 階調(Ri-1,Ri) での混在スクリーニングが達成されたとき、ドットの形状を制御するために、注目ドットの形状を制御するための確率閾値Fi及び蓄積された値ShapeCurを考慮して、隣接した出力グレーレベルでの公知の動的階調可変出力機構及び動的統計アルゴリズムを用いることによって、出力ドット・マトリクスデータを動的に算出する
但し、ステップ4)での動的階調可変出力機構は、以下を含む
ShapeCurを考慮して注目ドットの偽似乱数値を生成する
Fi=random(ShapeCur) 式1
但し、偽似乱数関数randomは、コンパイル環境で自動的に生成され、Fi∈[0,255] であり、出力ドット・マトリクスデータは動的に算出される
[0, 84], (84, 171] 及び (171, 255]
ビット出力のドット・マトリクスの対応する範囲は、
(11, 10), (10, 01) 及び (01, 00)
である。
本実施形態での実際の出力では、黒一色は0と設定され、白一色は255 と設定される。
3階調の中心点の閾値Mi(M1=42,M2=127 及びM3=212) は、各階調のための閾値比較パラメータとしてサンプリングされる。
(a) 原画像を走査し、入力する。閾値比較の操作T は原画像での注目画素の画素値g"(m,t) に対して実行される。操作の結果は、網点画像のために注目画素の対応する値b(m,t)に変換される。
ランダム分布でのドットの走査方向及び周波数によって引き起こされる(一般的に「モワレ」と呼ばれる)現象を回避するために、本実施形態は原画素のデータを走査するために双方向走査方法を用いる。
(b) 注目画素の値b(m,t)を、注目画素の入力値g'(m,t) と比較して、差(つまりb(m,t)とg'(m,t) との誤差値e(m,t))を得る。
(c) 誤差値e(m,t)を、拡散フィルタe によりある重み付け分布係数と乗算する。その後、乗算結果を注目画素の周囲の未処理の画素に拡散する。対応する画素の入力値g'(m,t) を得るために、注目画素の周囲の未処理の画素への各拡散結果を、原画像の対応する画素の原入力値g(m,t)に加重的に加算する。誤差拡散フィルタは以下に示す拡散原理と重み付け分布係数とを用いる。
本実施形態では、係数を以下のように設定する。
d1=1/44, d2=2/44, d3=5/44, d4=4/44, d5=8/44
ステップ(b) 及び(c) は、第1拡散フィードバック操作を達成し、誤差拡散の基本原理を実施する。
(d) このステップはステップ(b) 及び(c) と並行して実行される。処理結果を、注目画素を囲む対応する未処理の画素に夫々拡散し、対応する画素の最後の入力値g"(m,t) を得るために、ステップ(b) 及び(c) での拡散された各処理結果及び誤差拡散の各パラメータを、原画像の対応する画素の原入力値g(m,t)に加重的に加算する、但し、処理結果は、第2拡散フィルタw を用いて注目画素の出力値b(m,t)に対する乗算操作を実行し、ディザリングアルゴリズムで乗算操作の結果を処理することにより得られる。第2拡散フィルタw の拡散モードは以下のように設定される。
wsum=(w0+w1+w2+w3)∈[0, 1]
本実施形態でのディザリングアルゴリズムは以下の式を用いる。
このステップ(d) は、第2拡散フィードバック操作を達成し、周波数変調スクリーンの振幅変調特性を実施する。
本実施形態では、係数は以下のように設定される。
w0=w2=0.175, w1=w3=0.025, その結果 wsum=0.4
cDither=0.2
スクリーニングの間、周波数変調ハーフトーンドットのサイズは、wsumを調整することにより変更され、周波数変調ハーフトーンドットの形状はw0〜w3の値を調整することにより制御される。
(e) ステップ(a)-(d) を、すべての画素の原入力値g(m,n)が処理されるまで繰り返す。
F=random(ShapeCur)
但し、偽似乱数関数randomは、コンパイル環境で自動的に生成することができる。(F∈[0,255])
Claims (8)
- マルチビット深度の画像装置でFM/AM 混在網点画像を処理する方法において、
ステップ1) 前記装置のビット深度n を考慮して間隔[0,255]を2n-1階調に平均的に分割する
[0, R1], (R1, R2], … , (Ri-1, Ri], … (R2 n -2, 255]
但し、i は正の整数であり2n-2未満であり、ビット出力のドット・マトリクスの対応する範囲は、
(0, Out1), (Out1, Out2), … , (Outi-1, Outi), … (Out2 n -2, 11…1)
であり、Outiはn ビット深度の2進表示であり、
各階調の中心点の閾値Miは、階調のための閾値比較パラメータとしてサンプリングされる
ステップ2) 間隔[0,255]にn ビット画像深度での出力確率閾値を設定する
ステップ3) デュアルフィードバックの誤差拡散を用いたFM-AM 混在スクリーニング処理に基づき、2n-1階調(Ri-1,Ri) でドットを夫々処理する
ステップ4) 階調(Ri-1,Ri) での混在スクリーニングが達成されたとき、注目ドットの形状を制御するための確率閾値Fi及び蓄積された値ShapeCurを考慮して、隣接した出力グレーレベルでの動的統計アルゴリズムを用いることによって、出力ドット・マトリクスデータを動的に算出する
を備えることを特徴とする方法。 - 前記ステップ2)は、
2n-2個の整数L1,L2,…,Li,…,L2 n -2をn ビット画像深度での出力確率閾値として設定すること及び
前記装置の必要条件に基づき前記確率閾値を調整すること
を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記ステップ3)は、
ステップ(a) 原画像での注目画素の最後の入力値g"(m,t) に対して閾値比較の操作T を実行し、その後、前記操作の結果を網点画像のための注目画素の対応する値b(m,t)に変換する
ステップ(b) 注目画素の値b(m,t)を、注目画素の入力値g'(m,t) と比較して、b(m,t)とg'(m,t) との差を得る、但し、前記差は誤差値e(m,t)であり、前記入力値g'(m,t) は閾値を得るために用いられる
ステップ(c) 誤差値e(m,t)を、拡散フィルタe により予め設定された重み付け分布係数と乗算して、その後、前記乗算結果を注目画素の周囲の未処理の画素に拡散する、但し、原画像の対応する画素の入力値g'(m,t) を得るために、注目画素の周囲の未処理の画素への各拡散結果を、原画像の対応する画素の原入力値g(m,t)に加重的に加算する
ステップ(d) 注目画素を囲む対応する未処理の画素に処理結果を夫々拡散し、対応する画素の最後の入力値g"(m,t) を得るために、原画像の対応する画素の原入力値g(m,t)に、拡散された各処理結果を加重的に加算する、但し、前記処理結果は、拡散フィルタw を用いて注目画素の出力値b(m,t)に乗算操作を実行し、ディザリングアルゴリズムで前記乗算操作の結果を処理することにより得られ、前記ステップ(d) は前記ステップ(b) 及び(c) と並行して実行される
ステップ(e) 前記ステップ(a)-(d) を、すべての画素の原入力値g(m,t)が処理されるまで繰り返す
を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記ステップ(a) は、原画像を走査するとき、双方向走査の処理を用い、ある行が左から右に走査されるとき、続いて次の行は右から左に走査されることを特徴とする請求項3に記載の方法。
- 前記誤差拡散フィルタe は、以下に示す拡散原理と重み付け分布モードとを用いることを特徴とする請求項4に記載の方法。
但し、**は注目画素の位置を表わし、他の位置での各算術比は、注目画素に対する拡散重み付け係数を表わし、拡散重み付け係数は[0,1] に属し、以下の式を満たす
2×d1+4×d2+2×d3+2×d4+2×d5∈[0, 1] - 前記拡散フィルタw の拡散モードは以下に示すように設定されることを特徴とする請求項5に記載の方法。
但し、走査方向は左から右であり、**は注目画素の位置を表わし、他の位置での各パラメータは、注目画素に対する拡散重み付け係数を表わし、パラメータは[0,1] に属し、以下の式を満たす
wsum=(w0+w1+w2+w3)∈[0, 1] - 前記ステップ(d) での拡散フィルタw のためのディザリングアルゴリズムは、以下に示す通りであることを特徴とする請求項6に記載の方法。
但し、fRand はディザリングを微調整するためのパラメータであり、R(m,t)は注目ドットを走査するためのランダム値でのパラメータであり、R_MAX はランダムパラメータR(i)の最大値であり、cDither は、ディザリングの振幅を調整するためのパラメータであり、dw0 〜dw3 はディザリング後の異なる方向での拡散フィルタw の拡散重み付け係数である - 前記ステップ4)での動的階調可変出力機構は、
ShapeCurを考慮して注目ドットの偽似乱数値を生成することを含むことを特徴とする請求項1、2、3又は7のいずれかに記載の方法。
Fi=random(ShapeCur) 式1
但し、偽似乱数関数randomは、コンパイル環境で自動的に生成され、Fi∈[0,255] であり、
出力ドット・マトリクスデータは動的に算出される
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