JP4096846B2 - Image processing apparatus for performing filter processing according to output resolution - Google Patents
Image processing apparatus for performing filter processing according to output resolution Download PDFInfo
- Publication number
- JP4096846B2 JP4096846B2 JP2003318430A JP2003318430A JP4096846B2 JP 4096846 B2 JP4096846 B2 JP 4096846B2 JP 2003318430 A JP2003318430 A JP 2003318430A JP 2003318430 A JP2003318430 A JP 2003318430A JP 4096846 B2 JP4096846 B2 JP 4096846B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image data
- color system
- resolution
- color
- smoothing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 113
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 146
- 239000000976 ink Substances 0.000 claims description 70
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 54
- 238000007639 printing Methods 0.000 claims description 37
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 27
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 13
- 238000013139 quantization Methods 0.000 claims description 10
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 5
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 claims description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 110
- 230000008569 process Effects 0.000 description 92
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 34
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 14
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 14
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 8
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 5
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 4
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 4
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 3
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000001771 impaired effect Effects 0.000 description 1
- 239000000843 powder Substances 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Images
Description
この発明は、カラー画像データを変換する技術に関し、詳しくは第１の表色系により表現された画像データを、第２の表色系による画像データに迅速に変換する技術に関する。 The present invention relates to a technique for converting color image data, and more particularly, to a technique for quickly converting image data expressed by a first color system to image data using a second color system.
カラー原稿をスキャナなどの画像入力部を用いて読み取ったり、コンピュータを用いて作成したカラー画像を、例えばＣＲＴなどのディスプレイやカラープリンタなどを用いて再生表示させる画像処理装置が知られている。 There is known an image processing apparatus that reads a color original using an image input unit such as a scanner or reproduces and displays a color image created using a computer using a display such as a CRT or a color printer.
これらディスプレイやカラープリンタなどの画像出力装置は、それぞれに特有の色再現特性を有していることから、スキャナなどを用いて入力したカラー画像の色を、画像出力装置の特性によらず良好に再現するためは、使用する画像出力装置の色再現特性に合わせて変換処理を行うことが必要となる。こうした変換は色変換と呼ばれる。色変換を行うための代表的な手法としては、変換テーブルを用いる技術が提案されている（特許文献１など）。変換テーブルとは、カラー画像データと色変換済みの画像データとを対応付けて記憶した数表である。例えば、カラー画像データがレッド（以下、Ｒと記す）、グリーン（以下、Ｇと記す）、ブルー（以下、Ｂと記す）の３色成分で表現可能なことに着目すると、これら各色成分を直交３軸に取った色空間を考えることができ、この色空間を格子状に分割して、各格子点に色変換済みのカラー画像データを予め記憶した３次元の数表を作成することができる。カラー画像データを色変換するときには、色空間上でカラー画像データに対応する座標点と該座標点の周囲にある格子点とを検出し、周囲の格子点に記憶されている画像データから補間演算を行うことによって、カラー画像データに対応する色変換済みの画像データを算出することができる。
Since these image output devices such as displays and color printers have unique color reproduction characteristics, the color of the color image input by using a scanner or the like is excellent regardless of the characteristics of the image output device. In order to reproduce, it is necessary to perform conversion processing in accordance with the color reproduction characteristics of the image output apparatus to be used. Such conversion is called color conversion. As a typical technique for performing color conversion, a technique using a conversion table has been proposed (
また、本願出願人は、変換テーブルを参照しながらも、補間演算を行うことなく色変換処理を行うことによって迅速に処理可能な手法を開発し、既に出願済みである（特許文献２）。この手法では、カラー画像データにノイズを作用させることによって、カラー画像データを、該画像データに対応する座標点の周辺にあるいずれかの格子点に割り付ける処理を行う。この結果、カラー画像データは、色変換テーブルのいずれかの格子点に量子化されることになる。変換テーブルの各格子点には、色変換補正済みの画像データが予め記憶されているから、カラー画像データをいずれかの格子点に量子化してしまえば、補間演算を行うことなく、カラー画像データを色変換済みの画像データに迅速に色変換することができる。本明細書では、このようにカラー画像データを、変換テーブルの格子点のいずれかに量子化する処理を「プレ変換処理」と呼ぶ。 Further, the applicant of the present application has developed a technique that can be quickly processed by performing color conversion processing without performing interpolation while referring to the conversion table, and has already been filed (Patent Document 2). In this method, noise is applied to the color image data to perform processing for assigning the color image data to any grid point around the coordinate point corresponding to the image data. As a result, the color image data is quantized to any grid point in the color conversion table. Each grid point in the conversion table stores image data that has undergone color conversion correction in advance, so if the color image data is quantized to one of the grid points, the color image data is not subjected to interpolation. Can be quickly converted to color-converted image data. In this specification, the process of quantizing the color image data into one of the lattice points of the conversion table is referred to as “pre-conversion process”.
このように、プレ変換処理を行って得られた色変換済みの画像データには、画像データを量子化するために加えたことに起因するノイズが混入している。本明細書では、このようなノイズを「プレ変換ノイズ」と呼ぶ。一般にノイズは、平均すると互いに打ち消し合う性質があるので、色変換済みの画像データに含まれるプレ変換ノイズも、ある広さの領域で見れば互いに打ち消し合うこととなって、変換精度を大きく損なうことはない。とは言え、プレ変換ノイズが含まれていることは、少なくとも好ましいことではない。そこで、色変換済みの画像データに移動平均法などのローパスフィルタを作用させてプレ変換ノイズを除去することにより、カラー画像データを迅速にかつ精度良く変換することが可能となる。本明細書では、ローパスフィルタを作用させてプレ変換ノイズを除去する処理を「フィルタ処理」と呼ぶ。 As described above, the color-converted image data obtained by performing the pre-conversion processing is mixed with noise resulting from the addition of the image data for quantization. In the present specification, such noise is referred to as “pre-conversion noise”. In general, noises cancel each other out on average, so pre-conversion noise included in color-converted image data also cancels each other out in a certain area, greatly impairing conversion accuracy. There is no. However, it is at least not preferable that pre-conversion noise is included. Thus, color image data can be quickly and accurately converted by removing pre-conversion noise by applying a low-pass filter such as a moving average method to the color-converted image data. In this specification, the process of removing pre-conversion noise by applying a low-pass filter is referred to as “filter process”.
しかし、色変換後の画像データにフィルタ処理を行ってプレ変換ノイズを除去しているにも関わらず、カラー画像データによっては、得られた画像が十分に高画質な画像とならない場合があった。 However, although the pre-conversion noise is removed by filtering the image data after color conversion, the obtained image may not be a sufficiently high quality image depending on the color image data. .
本発明は、従来技術における上述の課題を解決するためになされたものであり、プレ変換処理を行ってカラー画像データを迅速に色変換しながら、カラー画像データによらず、常に高画質な画像を表現可能な技術の提供を目的とする。 The present invention has been made in order to solve the above-described problems in the prior art, and performs a pre-conversion process to quickly color-convert color image data, and always provides a high-quality image regardless of color image data. The purpose is to provide technology that can express
上述の課題の少なくとも一部を解決するため、本発明の画像処理装置は、次の構成を採用した。すなわち、
第１の表色系によって表現された入力画像データを、所定の大きさの画素により構成されて第２の表色系により表現された出力画像データに変換する画像処理装置であって、
前記第１の表色系によって表現され且つ予め選択された複数の画像データを、前記第２の表色系による画像データに対応付けて記憶している変換テーブルと、
前記各々の入力画像データを、前記変換テーブルに記憶されている第１の表色系による画像データのいずれかに変換することにより、該入力画像データの量子化を行う画像データ量子化手段と、
前記量子化した入力画像データを、前記変換テーブルを参照することにより前記第２の表色系による画像データに変換する表色系変換手段と、
前記出力画像データの画素の大きさに関わる出力解像度を検出する出力解像度検出手段と、
前記変換された第２の表色系による画像データを、前記検出した出力解像度に応じた度合いで平滑化する画像データ平滑化手段と、
前記平滑化された画像データを前記出力画像データとして出力する画像データ出力手段と
を備え、
前記画像データ平滑化手段は、前記平滑化されていない画素についての前記画像データと、前記平滑化された画素についての該画像データとを用いて、平滑化を行う手段であることを要旨とする。
In order to solve at least a part of the problems described above, the image processing apparatus of the present invention employs the following configuration. That is,
An image processing apparatus that converts input image data expressed by a first color system into output image data composed of pixels of a predetermined size and expressed by a second color system,
A conversion table that stores a plurality of pre-selected image data expressed by the first color system and associated with image data by the second color system;
Image data quantization means for quantizing the input image data by converting each of the input image data into any of the image data of the first color system stored in the conversion table;
A color system conversion means for converting the quantized input image data into image data of the second color system by referring to the conversion table;
Output resolution detecting means for detecting an output resolution related to a pixel size of the output image data;
Image data smoothing means for smoothing the converted image data of the second color system at a degree according to the detected output resolution;
Image data output means for outputting the smoothed image data as the output image data,
The image data smoothing means is means for performing smoothing using the image data for the non-smoothed pixels and the image data for the smoothed pixels. .
また、上記の画像処理装置に対応する本発明の画像処理方法は、
第１の表色系によって表現された入力画像データを、所定の大きさの画素により構成されて第２の表色系により表現された出力画像データに変換する画像処理方法であって、
前記第１の表色系によって表現され且つ予め選択された複数の画像データを、前記第２の表色系による画像データに対応付けて、変換テーブルに記憶しておく工程（Ａ）と、
前記各々の入力画像データを、前記変換テーブルに記憶されている第１の表色系による画像データのいずれかに変換することにより、該入力画像データの量子化を行う工程（Ｂ）と、
前記量子化した入力画像データを、前記変換テーブルを参照することにより前記第２の表色系による画像データに変換する工程（Ｃ）と、
前記出力画像データの画素の大きさに関わる出力解像度を検出する工程（Ｄ）と、
前記変換された第２の表色系による画像データを、前記検出した出力解像度に応じた度合いで平滑化する工程（Ｅ）と、
前記平滑化された画像データを前記出力画像データとして出力する工程（Ｆ）と
を備え、
前記工程（Ｅ）は、前記平滑化されていない画素についての前記画像データと、前記平滑化された画素についての該画像データとを用いて、平滑化を行う工程であることを要旨とする。
The image processing method of the present invention corresponding to the above image processing apparatus is
An image processing method for converting input image data expressed by a first color system to output image data composed of pixels of a predetermined size and expressed by a second color system,
A step (A) of storing a plurality of pre-selected image data represented by the first color system and associated with the image data based on the second color system in a conversion table;
(B) performing the quantization of the input image data by converting each of the input image data into any of the image data of the first color system stored in the conversion table;
A step (C) of converting the quantized input image data into image data of the second color system by referring to the conversion table;
Detecting an output resolution related to a pixel size of the output image data (D);
Smoothing the converted image data of the second color system to a degree corresponding to the detected output resolution (E);
(F) outputting the smoothed image data as the output image data,
The gist of the step (E) is a step of performing smoothing using the image data for the non-smoothed pixels and the image data for the smoothed pixels.
かかる画像処理装置および画像処理方法においては、前記第１の表色系で表現された入力画像データを量子化した後、前記変換テーブルを参照することによって、前記第２の表色系で表現された画像データに変換する。このとき、変換によって得られた画像データには、入力画像データを量子化したことに起因するノイズが重畳している。そこで、該第２の表色系による画像データを平滑化することにより該ノイズを減少させてから、出力画像データとして出力する。ここで、平滑化を行うに際しては、前記出力解像度を検出して、検出した出力解像度に応じた度合いで平滑化を行う。 In such an image processing apparatus and image processing method, the input image data expressed in the first color system is quantized and then expressed in the second color system by referring to the conversion table. Convert the image data. At this time, noise resulting from quantizing the input image data is superimposed on the image data obtained by the conversion. Therefore, the noise is reduced by smoothing the image data based on the second color system, and then output as output image data. Here, when performing smoothing, the output resolution is detected, and smoothing is performed at a degree corresponding to the detected output resolution.
こうすれば、画像処理の解像度に応じて適切な度合いで平滑化することができるので、プレ変換ノイズを効果的に除去しながら常に高画質な画像を表現することができる。 In this way, since it can be smoothed to an appropriate degree according to the resolution of the image processing, it is possible to always express a high-quality image while effectively removing the pre-conversion noise.
加えて、かかる平滑化に際して、本願の画像処理装置および画像処理方法においては、平滑化されていない画素についての画像データと、平滑化された画素についての画像データとを用いて、平滑化を行う。平滑化された画像データには、たとえ１画素分のデータであっても、平滑化前の複数の画素のデータが反映されている。従って、平滑化されていない画素についての画像データと、平滑化された画素についての画像データとを用いて平滑化を行えば、僅かな画素数のデータを考慮しただけで、実質的には多くの画素のデータを考慮した平滑化を行うことができる。このため、平滑化を迅速に行うことができ、延いては画像処理を迅速に実施することが可能となる。 In addition, at the time of such smoothing, in the image processing apparatus and the image processing method of the present application, smoothing is performed using image data for pixels that have not been smoothed and image data for pixels that have been smoothed. . The smoothed image data reflects the data of a plurality of pixels before smoothing even if the data is for one pixel. Therefore, if smoothing is performed using image data for pixels that have not been smoothed and image data for pixels that have been smoothed, a substantial amount of data can be obtained by considering only a small number of pixels. Smoothing can be performed in consideration of the pixel data. For this reason, smoothing can be performed quickly, and by extension, image processing can be performed quickly.
尚、画像処理装置から出力された出力画像データを第２の画像処理装置に入力して、解像度が変換された新たな出力画像データにとして出力する場合も起こり得る。この様な場合の出力解像度とは、第２の画像処理装置から出力される画像データの解像度ではなく、第２の画像処理装置に向かって出力される出力画像データの解像度であることは言うまでもない。 In some cases, the output image data output from the image processing apparatus may be input to the second image processing apparatus and output as new output image data whose resolution has been converted. Needless to say, the output resolution in such a case is not the resolution of the image data output from the second image processing apparatus, but the resolution of the output image data output toward the second image processing apparatus. .
かかる画像処理装置においては、画像データに平滑化に際して、平滑化されていない画素についての画像データと、平滑化された画素についての画像データとの重みを変更可能とするとともに、前記検出した出力解像度が高くなるほど、平滑化された画素についてのデータの重みを大きくすることとしても良い。 In such an image processing apparatus, when smoothing image data, the weight of image data for unsmoothed pixels and image data for smoothed pixels can be changed, and the detected output resolution It is good also as increasing the weight of the data about the smoothed pixel, so that becomes high.
平滑化された画素についての重みを大きくするほど、得られる画像データは強く平滑化されることになる。詳細には後述するが、量子化に伴って発生するノイズを除去するためには、平滑化の度合いを強くする方が効果的である。しかし、その一方で、画像データがある階調値から他の階調値に急激に変化している部分で、変化が鈍ってしまい、全体としてぼやけた感じの画像になってしまうおそれがある。これに対して、出力解像度が高くなれば、隣接する画素間では階調値がゆっくり変化していても、画像全体として見れば階調値が依然として速やかに変化しているように見えるので、画質の悪化を引き起こすことはない。このことから、出力解像度が高くなるほど、平滑化された画素についての重みを大きくして、平滑化の度合いを強くしてやれば、画像データに含まれるノイズを効果的に除去しながら、ぼやけた感じの画像になってしまうことを回避することが可能となって好適である。 As the weight of the smoothed pixel is increased, the obtained image data is strongly smoothed. As will be described in detail later, it is more effective to increase the degree of smoothing in order to remove the noise generated with quantization. However, on the other hand, at the portion where the image data is rapidly changing from one gradation value to another gradation value, the change becomes dull, and there is a possibility that the image becomes blurred as a whole. On the other hand, if the output resolution is high, even if the tone value changes slowly between adjacent pixels, the tone value still appears to change rapidly when viewed as an entire image. Does not cause any deterioration. For this reason, the higher the output resolution, the greater the weight of the smoothed pixels and the greater the degree of smoothing. It is possible to avoid becoming an image, which is preferable.
あるいは、上述した画像処理装置および画像処理方法においては、画像データを平滑化するに際して、該画像データにノイズを付加しながら平滑化することとしても良い。 Alternatively, in the above-described image processing apparatus and image processing method, when image data is smoothed, it may be smoothed while adding noise to the image data.
詳細には後述するが、画像データが分解能と同じ程度しか変化しない場合などには、平滑化する際の丸め誤差により、変換精度が大きく低下してしまうことがある。このような場合は、画像データにノイズを付加しながら平滑化することで、こうした変換精度の低下を抑制することが可能となるので好適である。 As will be described in detail later, when the image data changes only to the same extent as the resolution, the conversion accuracy may be greatly reduced due to a rounding error at the time of smoothing. In such a case, smoothing while adding noise to the image data is preferable because it is possible to suppress such a decrease in conversion accuracy.
あるいは、上述した画像処理装置においては、入力画像データが所定値以上変化する画素位置たるエッジ位置を検出することとして、該エッジ位置の検出結果と前記出力解像度の検出結果とに応じた度合いで、画像データの平滑化を行うこととしても良い。 Alternatively, in the above-described image processing apparatus, as detecting an edge position, which is a pixel position where input image data changes by a predetermined value or more, to a degree according to the detection result of the edge position and the detection result of the output resolution, The image data may be smoothed.
一般に平滑化の度合いを強くすると、画像データに含まれる空間周波数の高い成分が除去されてしまい、全体としてぼやけた感じの画像となってしまう。特に、画像データの階調値が大きく変化するエッジ部分では、高い空間周波数を除去したことによる影響が顕著に現れ易い。このことから、画像データ中のエッジ位置を検出して、エッジの検出結果と出力解像度とに応じた度合いで平滑化を行うこととすれば、平滑化によってぼやけた感じの画像になってしまうことを効果的に回避することが可能となる。 In general, when the degree of smoothing is increased, components having a high spatial frequency included in the image data are removed, resulting in an image with a blurred feeling as a whole. In particular, in the edge portion where the gradation value of the image data greatly changes, the influence of removing the high spatial frequency is likely to appear significantly. Therefore, if the edge position in the image data is detected and smoothed at a degree corresponding to the edge detection result and the output resolution, the image becomes blurred by the smoothing. Can be effectively avoided.
また、上述した画像処理装置と、印刷媒体上に各色インクによるインクドットを形成することによって画像を印刷する印刷装置とを組み合わせることとしても良い。 The image processing apparatus described above may be combined with a printing apparatus that prints an image by forming ink dots of each color ink on a print medium.
上述した画像処理装置を用いて、印刷しようとする入力画像データを、第２の表色系の画像データに変換し、印刷装置は該第２の表色系を構成する各色インクを用いて、印刷媒体上にインクドットを形成する。こうすれば、入力画像データを量子化することで画像データを迅速に変換しつつ、量子化に伴って混入するノイズを効果的に除去して、高画質な画像を迅速に印刷することが可能となるので好ましい。 Using the above-described image processing apparatus, input image data to be printed is converted into image data of the second color system, and the printing apparatus uses each color ink constituting the second color system, Ink dots are formed on the print medium. In this way, the input image data can be quickly converted by quantizing the input image data, and the noise mixed with the quantization can be effectively removed to quickly print a high-quality image. Therefore, it is preferable.
更に本発明は、上述した画像処理方法を実現するプログラムをコンピュータに読み込ませ、コンピュータを用いて実現することも可能である。従って、本発明は次のようなプログラム、あるいは該プログラムを記憶した記録媒体としての態様も含んでいる。すなわち、上述の画像処理方法に対応する本発明のプログラムは、
第１の表色系によって表現された入力画像データを、所定の大きさの画素により構成されて第２の表色系により表現された出力画像データに変換する画像処理方法を実現するためのコンピュータプログラムであって、
前記第１の表色系によって表現され且つ予め選択された複数の画像データを、前記第２の表色系による画像データに対応付けて、変換テーブルに記憶しておく機能（Ａ）と、
前記各々の入力画像データを、前記変換テーブルに記憶されている第１の表色系による画像データのいずれかに変換することにより、該入力画像データの量子化を行う機能（Ｂ）と、
前記量子化した入力画像データを、前記変換テーブルを参照することにより前記第２の表色系による画像データに変換する機能（Ｃ）と、
前記出力画像データの画素の大きさに関わる出力解像度を検出する機能（Ｄ）と、
前記変換された第２の表色系による画像データを、前記検出した出力解像度に応じた度合いで平滑化する機能（Ｅ）と、
前記平滑化された画像データを前記出力画像データとして出力する機能（Ｆ）と
をコンピュータによって実現し、
前記機能（Ｅ）は、前記平滑化されていない画素についての前記画像データと、前記平滑化された画素についての該画像データとを用いて、平滑化を行う機能であることを要旨とする。
Furthermore, the present invention can also be realized using a computer by causing a computer to read a program that realizes the above-described image processing method. Accordingly, the present invention includes the following program or a mode as a recording medium storing the program. That is, the program of the present invention corresponding to the image processing method described above is
Computer for realizing an image processing method for converting input image data expressed by a first color system into output image data constituted by pixels of a predetermined size and expressed by a second color system A program,
A function (A) for storing a plurality of pre-selected image data expressed by the first color system and associated with the image data by the second color system in a conversion table;
A function (B) for quantizing the input image data by converting each of the input image data into any of the image data of the first color system stored in the conversion table;
A function (C) for converting the quantized input image data into image data based on the second color system by referring to the conversion table;
A function (D) for detecting an output resolution related to a pixel size of the output image data;
A function (E) for smoothing the converted image data based on the second color system to a degree according to the detected output resolution;
The function (F) for outputting the smoothed image data as the output image data is realized by a computer,
The gist of the function (E) is a function of performing smoothing using the image data for the non-smoothed pixels and the image data for the smoothed pixels.
また、上述の画像処理方法に対応する本発明の記録媒体は、
第１の表色系によって表現された入力画像データを、所定の大きさの画素により構成されて第２の表色系により表現された出力画像データに変換する画像処理方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムを記録した記録媒体であって、
前記第１の表色系によって表現され且つ予め選択された複数の画像データを、前記第２の表色系による画像データに対応付けて、変換テーブルに記憶しておく機能（Ａ）と、
前記各々の入力画像データを、前記変換テーブルに記憶されている第１の表色系による画像データのいずれかに変換することにより、該入力画像データの量子化を行う機能（Ｂ）と、
前記量子化した入力画像データを、前記変換テーブルを参照することにより前記第２の表色系による画像データに変換する機能（Ｃ）と、
前記出力画像データの画素の大きさに関わる出力解像度を検出する機能（Ｄ）と、
前記変換された第２の表色系による画像データを、前記検出した出力解像度に応じた度合いで平滑化する機能（Ｅ）と、
前記平滑化された画像データを前記出力画像データとして出力する機能（Ｆ）と
を実現するプログラムをコンピュータで読みとり可能に記録しており、
前記機能（Ｅ）は、前記平滑化されていない画素についての前記画像データと、前記平滑化された画素についての該画像データとを用いて、平滑化を行う機能であることを要旨とする。
The recording medium of the present invention corresponding to the above-described image processing method is
An image processing method for converting input image data expressed by a first color system into output image data composed of pixels of a predetermined size and expressed by a second color system using a computer A recording medium on which a program for realizing is recorded,
A function (A) for storing a plurality of pre-selected image data expressed by the first color system and associated with the image data by the second color system in a conversion table;
A function (B) for quantizing the input image data by converting each of the input image data into any of the image data of the first color system stored in the conversion table;
A function (C) for converting the quantized input image data into image data based on the second color system by referring to the conversion table;
A function (D) for detecting an output resolution related to a pixel size of the output image data;
A function (E) for smoothing the converted image data based on the second color system to a degree according to the detected output resolution;
A program that realizes a function (F) for outputting the smoothed image data as the output image data so as to be readable by a computer;
The gist of the function (E) is a function of performing smoothing using the image data for the non-smoothed pixels and the image data for the smoothed pixels.
こうしたプログラム、あるいは記録媒体に記録されているプログラムをコンピュータに読み込ませ、該コンピュータを用いて上述の各種機能を実現すれば、画像データを常に適切に変換して高画質な画像を得ることが可能となる。 If such a program or a program recorded on a recording medium is read into a computer and the above-described various functions are realized using the computer, it is possible to always properly convert image data and obtain a high-quality image. It becomes.
本発明の作用・効果をより明確に説明するために、本発明の実施の形態を、次のような順序に従って以下に説明する。
Ａ．発明の概要：
Ｂ．装置構成：
Ｃ．画像データ変換処理の概要：
Ｄ．第１実施例のフィルタ処理：
Ｅ．第２実施例のフィルタ処理：
Ｆ．変形例：
In order to more clearly describe the operation and effect of the present invention, embodiments of the present invention will be described below in the following order.
A. Summary of the invention:
B. Device configuration:
C. Overview of image data conversion process:
D. Filter processing of the first embodiment:
E. Filter processing of the second embodiment:
F. Variation:
Ａ．発明の概要：
実施例の詳細な説明に先立って、理解の便宜を図るために、図１を参照しながら本発明の概要について説明する。図１は、印刷システムを例にとって、本発明の概要を概念的に示した説明図である。図示した印刷システムは、画像処理装置としてのコンピュータ１０と、カラープリンタ２０などから構成されている。コンピュータ１０は、デジタルカメラやカラースキャナなどの画像機器から、ＲＧＢ各色階調値によって表現されたカラー画像データを受け取ると、該カラー画像データを、カラープリンタ２０で印刷可能な各色ドットの形成有無によって表現された印刷データに変換する。こうしたカラー画像データの変換は、プリンタドライバ１２と呼ばれる専用のプログラムを用いて行われる。尚、ＲＧＢ各色階調値によるカラー画像データは、各種アプリケーションプログラムを用いてコンピュータ１０上で作成することもできる。
A. Summary of the invention:
Prior to the detailed description of the embodiment, the outline of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is an explanatory diagram conceptually showing an outline of the present invention, taking a printing system as an example. The illustrated printing system includes a
プリンタドライバ１２は、解像度変換モジュール、プレ変換モジュール、色変換モジュール１４、フィルタモジュール１８、階調数変換モジュール、インターレースモジュールといった複数のモジュールから構成されている。詳細には後述するが、プリンタドライバ１２はカラー画像データを受け取ると、順次これらモジュールで画像処理を施すことによって、受け取ったカラー画像データを印刷データに変換する。また、プリンタドライバ１２には、カラープリンタ２０へ出力する印刷データの出力解像度を検出するモジュール（出力解像度検出モジュール）も設けられている。
The
色変換モジュール１４では、色変換テーブル（ＬＵＴ）１６を参照することによって、ＲＧＢ各色階調値で表現された画像データを、カラープリンタ２０に搭載されたインクの色、すなわちシアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロ（Ｙ）などの各色についての階調値で表された画像データに色変換する。ＬＵＴ（色変換テーブル）１６には、ＲＧＢ色空間を格子状に分割したそれぞれの格子点に対応付けて、各格子点のＲＧＢ画像データに対応するＣＭＹなど各色の階調値が記憶されている。尚、以下では、説明の煩雑化を避けるために、カラープリンタ２０に備えられているインクは、Ｃ，Ｍ，Ｙ各色のインクのみであるものとして説明するが、もちろん黒（Ｋ）色や、淡シアン（ＬＣ）色、淡マゼンタ（ＬＭ）色などの他のインクが備えられたカラープリンタにも同様の説明を適用することができる。
The
プレ変換モジュールは、色変換処理に先立って、ＲＧＢ各色の階調値で表されたＲＧＢ画像データを、ＬＵＴ（色変換テーブル）１６のいずれかの格子点の画像データに量子化する処理を行う。このとき、ＲＧＢ画像データにノイズを作用させながら量子化することとしても良い。色変換処理に先立って、こうしてＲＧＢ画像データをプレ変換モジュールでＬＵＴの格子点のデータにプレ変換してしまえば、色変換モジュール１４ではＬＵＴの格子点に記憶されているデータを読み出すだけで、補間演算を行うことなく迅速に色変換することができる。
Prior to the color conversion process, the pre-conversion module performs a process of quantizing the RGB image data represented by the gradation values of each RGB color into image data at any grid point of the LUT (color conversion table) 16. . At this time, the quantization may be performed while applying noise to the RGB image data. Prior to the color conversion process, if the RGB image data is pre-converted into LUT lattice point data by the pre-conversion module, the
こうして色変換した画像データにはプレ変換ノイズが含まれているので、フィルタモジュール１８では、画像データにローパスフィルタを作用させてプレ変換ノイズを除去する処理を行う。ノイズは高い空間周波数を有することから、画像データ中の高周波成分を通しにくいフィルタを使用するほど、プレ変換ノイズを効果的に除去することができる。
Since the pre-conversion noise is included in the color-converted image data, the
しかし、画像データの高周波成分には、プレ変換ノイズだけではなく画像データが元々持っている画像成分も含まれている。例えば、画像中で、物の輪郭のように明度や色彩が急に変わる部分には高周波成分が含まれている。従って、プレ変換ノイズを完全に取り除いてしまうと、画像に元々含まれているこれら高周波成分まで除去されてしまい、ぼやけた感じの画像になってしまう場合がある。かといって、高周波成分を通してしまったのではプレ変換ノイズを除去することはできない。そこで、フィルタ処理に際しては、カラープリンタ２０へ出力する印刷データの出力解像度を検出し、出力解像度に応じたフィルタを使用してプレ変換ノイズを除去してやる。出力解像度検出モジュールには、プリンタドライバ１２に設定されている出力解像度が検出されて予め記憶されている。詳細には後述するが、こうして出力解像度に応じたローパスフィルタを用いれば、画像データに関わらずプレ変換ノイズを効果的に除去して高画質な画像を得ることができる。プリンタドライバ１２が行うこうした画像処理にも種々の態様が存在している。以下では、実施例に基づいて、これら各種態様について説明する。
However, the high-frequency component of the image data includes not only the pre-conversion noise but also the image component that the image data originally has. For example, high-frequency components are included in portions of the image where the brightness and color change suddenly, such as the outline of an object. Accordingly, if the pre-conversion noise is completely removed, these high-frequency components originally included in the image may be removed, resulting in a blurred image. However, pre-conversion noise cannot be removed by passing through high-frequency components. Therefore, in the filtering process, the output resolution of the print data output to the
Ｂ．装置構成：
図２は、本実施例の画像処理装置としてのコンピュータ１００の構成を示す説明図である。コンピュータ１００は、ＣＰＵ１０２を中心に、ＲＯＭ１０４やＲＡＭ１０６などを、バス１１６で互いに接続して構成された周知のコンピュータである。
B. Device configuration:
FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating a configuration of a
コンピュータ１００には、フレキシブルディスク１２４やコンパクトディスク１２６などからデータを読み込むためのディスクコントローラＤＤＣ１０９や、周辺機器とデータの授受を行うための周辺機器インターフェースＰＩＦ１０８、ＣＲＴ１１４を駆動するためのビデオインターフェースＶＩＦ１１２等が接続されている。ＰＩＦ１０８には、後述するカラープリンタ２００や、ハードディスク１１８等が接続されている。また、デジタルカメラ１２０や、カラースキャナ１２２等をＰＩＦ１０８に接続すれば、デジタルカメラ１２０やカラースキャナ１２２で取り込んだ画像を印刷することも可能である。また、ネットワークインターフェースカードＮＩＣ１１０を装着すれば、コンピュータ１００を通信回線３００に接続して、通信回線に接続された記憶装置３１０に記憶されているデータを取得することもできる。
The
図３は、第１実施例のカラープリンタ２００の概略構成を示す説明図である。カラープリンタ２００はシアン，マゼンタ，イエロ，ブラックの４色インクのドットを形成可能なインクジェットプリンタである。もちろん、これら４色のインクに加えて、染料濃度の低いシアン（淡シアン）インクと染料濃度の低いマゼンタ（淡マゼンタ）インクとを含めた合計６色のインクドットを形成可能なインクジェットプリンタを用いることもできる。尚、以下では場合によって、シアンインク，マゼンタインク，イエロインク，ブラックインク，淡シアンインク，淡マゼンタインクのそれぞれを、Ｃインク，Ｍインク，Ｙインク，Ｋインク，ＬＣインク，ＬＭインクと略称するものとする。
FIG. 3 is an explanatory diagram showing a schematic configuration of the
カラープリンタ２００は、図示するように、キャリッジ２４０に搭載された印字ヘッド２４１を駆動してインクの吐出およびドット形成を行う機構と、このキャリッジ２４０をキャリッジモータ２３０によってプラテン２３６の軸方向に往復動させる機構と、紙送りモータ２３５によって印刷用紙Ｐを搬送する機構と、ドットの形成やキャリッジ２４０の移動および印刷用紙の搬送を制御する制御回路２６０とから構成されている。
As shown in the figure, the
キャリッジ２４０には、Ｋインクを収納するインクカートリッジ２４２と、Ｃインク，Ｍインク，Ｙインクの各種インクを収納するインクカートリッジ２４３とが装着されている。キャリッジ２４０にインクカートリッジ２４２，２４３を装着すると、カートリッジ内の各インクは図示しない導入管を通じて、印字ヘッド２４１の下面に設けられた各色毎のインク吐出用ヘッド２４４ないし２４７に供給される。各色毎のインク吐出用ヘッド２４４ないし２４７は、こうして供給されたインクを用いてインク滴を吐出して、印刷媒体上にインクドットを形成する。
An
制御回路２６０は、ＣＰＵ２６１とＲＯＭ２６２とＲＡＭ２６３等から構成されており、キャリッジモータ２３０および紙送りモータ２３５の動作を制御することによってキャリッジ２４０の主走査と副走査とを制御する。また、各色毎のインク吐出用ヘッド２４４ないし２４７の各ノズルからインク滴が適切なタイミングで吐出されるように、コンピュータ１００から供給される印刷データに基づいてノズルの駆動タイミングを制御する処理も司っている。こうして、制御回路２６０の制御の下、印刷媒体上の適切な位置に各色のインクドットを形成することによって、カラープリンタ２００はカラー画像を印刷することができる。
The
尚、各色のインク吐出ヘッドからインク滴を吐出する方法には、種々の方法を適用することができる。すなわち、ピエゾ素子を用いてインクを吐出する方式や、インク通路に配置したヒータでインク通路内に泡（バブル）を発生させてインク滴を吐出する方法などを用いることができる。また、インクを吐出する代わりに、熱転写などの現象を利用して印刷用紙上にインクドットを形成する方式や、静電気を利用して各色のトナー粉を印刷媒体上に付着させる方式のプリンタを使用することも可能である。 Various methods can be applied to the method of ejecting ink droplets from the ink ejection heads of the respective colors. That is, a method of ejecting ink using a piezoelectric element, a method of ejecting ink droplets by generating bubbles in the ink passage with a heater arranged in the ink passage, and the like can be used. Also, instead of ejecting ink, use a method that uses ink transfer to form ink dots on printing paper using a phenomenon such as thermal transfer, or a method that uses static electricity to attach toner powder of each color onto the print medium. It is also possible to do.
図４は、各色のインク吐出用ヘッド２４４ないし２４７の底面に、インク滴を吐出するノズルが形成されている様子を示した説明図である。図示するように、各色のインク吐出用ヘッドの底面には、各色毎のインク滴を吐出する４組のノズル列が形成されており、１組のノズル列は、４８個のノズルがノズルピッチｋの間隔を空けて千鳥状に配列されている。 FIG. 4 is an explanatory view showing a state in which nozzles for ejecting ink droplets are formed on the bottom surfaces of the ink ejection heads 244 to 247 for each color. As shown in the figure, on the bottom surface of the ink ejection head for each color, four sets of nozzle rows for ejecting ink droplets for each color are formed, and one nozzle row has 48 nozzles with a nozzle pitch k. They are arranged in a zigzag pattern with an interval of.
以上のようなハードウェア構成を有するカラープリンタ２００は、キャリッジモータ２３０を駆動することによって、各色のインク吐出用ヘッド２４４ないし２４７を印刷用紙Ｐに対して主走査方向に移動させ、また紙送りモータ２３５を駆動することによって、印刷用紙Ｐを副走査方向に移動させる。制御回路２６０は、印刷データに従って、キャリッジ２４０の主走査および副走査を繰り返しながら、適切なタイミングでノズルを駆動してインク滴を吐出する。こうして、各色インクのドットを、印刷用紙上の適切な位置に形成することによって、カラープリンタ２００は印刷用紙上にカラー画像を印刷している。
The
Ｃ．画像データ変換処理の概要：
図６は、本実施例の画像処理装置としてのコンピュータ１００が、受け取った画像データに所定の画像処理を加えることにより、印刷データに変換する処理の流れを示すフローチャートである。かかる処理は、コンピュータ１００のオペレーティングシステムがプリンタドライバ１２を起動することによって開始される。以下、図６に従って、本実施例のプリンタドライバ１２が行う画像データ変換処理について簡単に説明する。
C. Overview of image data conversion process:
FIG. 6 is a flowchart showing a flow of processing in which the
プリンタドライバ１２は、画像データ変換処理を開始すると、先ず初めに、変換すべきＲＧＢカラー画像データの読み込みを開始する（ステップＳ１００）。次いで、取り込んだ画像データの解像度を、カラープリンタ２００に出力するための出力解像度に変換する（ステップＳ１０２）。読み込んだカラー画像データの解像度が出力解像度よりも低い場合は、線形補間を行うことで隣接画像データ間に新たなデータを生成し、逆に出力解像度よりも高い場合は、一定の割合でデータを間引くことによって画像データの解像度を出力解像度に一致させる。
When the image data conversion process is started, the
こうして解像度を変換すると、プレ変換処理を開始する（ステップＳ１０４）。プレ変換処理は、出力解像度に変換されたＲＧＢ画像データを、後述する変換テーブルのいずれかの格子点のデータに割り付ける処理である。具体的には、ＲＧＢ画像データを、該変換テーブルに含まれる複数の格子点の中の最も近い格子点のデータに変換する。その結果、ＲＧＢ画像データは、変換テーブルの格子点に対応したいずれかのデータに量子化されることになる。尚、量子化に際しては、ＲＧＢ画像データにノイズを加えてから、最も近い格子点のデータに変換しても良い。 When the resolution is converted in this way, pre-conversion processing is started (step S104). The pre-conversion process is a process of assigning RGB image data converted to the output resolution to data at any grid point in a conversion table described later. Specifically, the RGB image data is converted into data of the closest lattice point among the plurality of lattice points included in the conversion table. As a result, the RGB image data is quantized into any data corresponding to the lattice points of the conversion table. In the quantization, noise may be added to the RGB image data and then converted to data of the nearest lattice point.
こうしてプレ変換処理を行ったら、変換テーブルを参照することにより色変換処理を行う（ステップＳ１０６）。図６には、色変換処理中で参照される変換テーブルを概念的に示している。ＲＧＢ画像データは、直交３軸をＲ軸、Ｇ軸、Ｂ軸とする色立体内の座標値として表すことができる。変換テーブルは、色立体を細分した各格子点に、該格子点の画像データを色変換して得られる画像データを対応づけて記憶した３次元の数表である。ここでは、各格子点には、Ｃ、Ｍ、Ｙ各色の階調値の組み合わせが記憶されているものとして説明するが、もちろん、ＣＭＹＫ各色の階調値や、これに加えてＬＣやＬＭなどの階調値を記憶しておくことも可能である。本実施例のプリンタドライバ１２では、ステップＳ１０４のプレ変換処理によって、ＲＧＢ画像データが変換テーブルの格子点のデータに変換されているので、対応する格子点に記憶されている画像データを読み出すだけで、迅速に色変換処理を行うことができる。
After performing the pre-conversion process in this way, the color conversion process is performed by referring to the conversion table (step S106). FIG. 6 conceptually shows a conversion table referred to during the color conversion process. The RGB image data can be expressed as coordinate values in a color solid with the three orthogonal axes as the R axis, G axis, and B axis. The conversion table is a three-dimensional number table in which image data obtained by color-converting image data of the grid points are stored in association with the grid points obtained by subdividing the color solid. Here, a description will be given on the assumption that each grid point stores a combination of gradation values of C, M, and Y colors. Of course, gradation values of each color of CMYK, in addition to this, LC and LM, etc. It is also possible to store the gradation values. In the
こうして色変換に先立ちプレ変換処理を施すことによって、色変換処理は迅速に行うことが可能となるが、得られた画像データにはプレ変換ノイズが重畳する。すなわち、プレ変換処理では元々のＲＧＢ画像データが変換テーブルの格子点の画像データに変更されるので、得られたＣＭＹ画像データは、元々のＲＧＢ画像データを色変換して得られるＣＭＹ画像データとは異なったデータとなっている。従って、この差がプレ変換ノイズとして、色変換後の画像データに重畳することになる。 By performing the pre-conversion processing prior to color conversion in this way, the color conversion processing can be performed quickly, but pre-conversion noise is superimposed on the obtained image data. That is, in the pre-conversion process, the original RGB image data is changed to the image data of the grid points of the conversion table, so that the obtained CMY image data is the same as the CMY image data obtained by color-converting the original RGB image data. Are different data. Therefore, this difference is superimposed on the image data after color conversion as pre-conversion noise.
もとより、プレ変換ノイズはランダムに発生するので、ある大きさの領域で見ればプレ変換ノイズが互いに打ち消し合って画質を大きく悪化させることはない。しかし、画像データにこうしたノイズが重畳していることは画質上好ましいことではない。そこで、本実施例のプリンタドライバ１２では、色変換処理後の画像データにフィルタ処理を行って、プレ変換ノイズを除去する処理を行う（ステップＳ１０８）。フィルタ処理の詳細については後述する。
Of course, since pre-conversion noise is generated randomly, the pre-conversion noise does not cancel each other and the image quality is not greatly deteriorated when viewed in a certain size region. However, it is not preferable in terms of image quality that such noise is superimposed on the image data. Therefore, the
フィルタ処理を終了すると、続いて階調数変換処理を開始する（ステップＳ１１０）。階調数変換処理とは次のような処理である。色変換後の画像データは、階調値０から２５５の２５６階調を有するデータとして表現されているが、実際にはカラープリンタ２００は、印刷用紙上に「ドットを形成する」か「ドットを形成しないか」のいずれかの状態しか取り得ない。そこで、２５６階調を有する画像データを、ドットの形成有無に対応したデータに変換する必要がある。このように階調数変換処理とは、２５６階調の画像データをドットの形成有無に対応した２階調の画像データに変換する処理である。階調数変換処理を行う手法としては、誤差拡散法やディザ法などの周知の種々の方法を適用することができる。
When the filter process is finished, the tone number conversion process is started (step S110). The gradation number conversion process is the following process. The image data after color conversion is expressed as data having 256 gradations of
続いてプリンタドライバ１２は、インターレース処理を開始する（ステップＳ１１２）。インターレース処理とは、ドットの形成有無を表す形式に変換された画像データを、ドットの形成順序を考慮しながらカラープリンタ２００に転送すべき順序に並べ替える処理である。こうして最終的に得られたデータを、プリンタドライバは、印刷データとしてカラープリンタ２００に出力する（ステップＳ１１４）。カラープリンタ２００は、印刷データに従って、各色のインクドットを印刷媒体上に形成する。その結果、画像データに対応したカラー画像が印刷用紙上に印刷されることになる。
Subsequently, the
Ｄ．第１実施例のフィルタ処理：
図７は、第１実施例のフィルタ処理の流れを示したフローチャートである。かかる処理は、図５に示した画像データ変換処理中で、コンピュータ１００のＣＰＵ１０２が行う処理である。また、フィルタ処理は画像データの各色毎に行われるが、説明の煩雑化を避けるために、ここでは色を特定することなく説明する。以下、図７のフローチャートに従って説明する。
D. Filter processing of the first embodiment:
FIG. 7 is a flowchart showing the flow of the filter processing of the first embodiment. Such processing is processing performed by the
フィルタ処理を開始すると、先ず初めにＣＰＵ１０２は、印刷用紙の大きさと出力解像度とを取得する（Ｓ２００）。これらの値は、カラープリンタ２００の操作者によってプリンタドライバ１２に予め設定されている。
When the filter process is started, first, the
次いで、印刷用紙の大きさと出力解像度とに基づいて、画像データのラスタ数とラスタあたりの画素数ｎend とを算出する（ステップＳ２０２）。ラスタとは、主走査方向に並んだ画素の列を言う。各ラスタは同じ数の画素によって構成されていて、これらラスタを副走査方向に並べることによって１枚の画像が構成されている。１枚の画像を構成するラスタ数およびラスタあたりの画素数は、印刷用紙の大きさが大きくなるほど、そして出力解像度が高くなるほど大きくなる。そこで、ステップＳ２０２では、処理しようとする画像データを構成するラスタ数とラスタあたりの画素数ｎend とを、印刷用紙の大きさおよび出力解像度に基づいて算出する。 Next, the number of rasters of the image data and the number of pixels per raster nend are calculated based on the size of the printing paper and the output resolution (step S202). A raster is a row of pixels arranged in the main scanning direction. Each raster is constituted by the same number of pixels, and one image is constituted by arranging these rasters in the sub-scanning direction. The number of rasters constituting one image and the number of pixels per raster increase as the size of the printing paper increases and as the output resolution increases. In step S202, the number of rasters constituting the image data to be processed and the number of pixels per raster nend are calculated based on the size of the printing paper and the output resolution.
尚、ここで言うラスタ数、およびラスタあたりの画素数とは、あくまでもフィルタ処理が施される画像データについてのラスタ数および画素数であって、カラープリンタ２００が印刷するときの最終的なラスタ数あるいは画素数と一致しているとは限らない。
Note that the number of rasters and the number of pixels per raster mentioned here are the number of rasters and the number of pixels for the image data to be subjected to the filtering process, and the final number of rasters when the
次いで、出力解像度あるいは算出した画素数に基づいて、フィルタサイズＮを決定する（ステップＳ２０４）。フィルタサイズＮの意味するところ、およびフィルタサイズＮの決め方については後述する。 Next, the filter size N is determined based on the output resolution or the calculated number of pixels (step S204). The meaning of the filter size N and how to determine the filter size N will be described later.
フィルタサイズＮを決定したら、ラスタ中で画素位置を示す変数ｎを初期化して（ステップＳ２０６）、ラスタの先頭画素についての画像データＤata(n)を読み込む（ステップＳ２０８）。次いで、読み込んだ画素がラスタの先頭画素か否か、すなわち「ｎ＝１」が成り立つか否かを判断する（ステップＳ２１０）。そして、「ｎ＝１」が成り立たない場合はラスタの先頭画素ではないと判断して、次の（１）式によってフィルタ後の画像データを算出し、得られた値をＤata'(n) に書き込む（ステップＳ２１４）。
Ｄata'(n) ＝（（Ｄata(n)＋Ｎ＊Ｄata'(n-1) ）／（Ｎ＋１） …（１）
ここで、Ｄata'は、フィルタ処理後の画像データであり、Ｄata'(n)は、ラスタの先頭からｎ番目の画素の画像データであることを示している。
When the filter size N is determined, a variable n indicating the pixel position in the raster is initialized (step S206), and image data Data (n) for the first pixel of the raster is read (step S208). Next, it is determined whether or not the read pixel is the first pixel of the raster, that is, whether or not “n = 1” is satisfied (step S210). If “n = 1” does not hold, it is determined that the pixel is not the first pixel of the raster, the image data after filtering is calculated by the following equation (1), and the obtained value is converted to Data ′ (n). Writing is performed (step S214).
Data '(n) = ((Data (n) + N * Data' (n-1)) / (N + 1) (1)
Here, Data ′ is image data after filtering, and Data ′ (n) indicates that it is image data of the nth pixel from the head of the raster.
一方、ステップＳ２０８で読み込んだ画素がラスタの先頭画素でない場合、すなわちステップＳ２１０において「ｎ＝１」が成り立つと判断された場合は、読み込んだ画像データＤata(1)の値をＤata'(0) に代入した後（ステップＳ２１２）、フィルタ後の画像データを算出して、得られた値をＤata'(1) に記憶する（ステップＳ２１４）。 On the other hand, if the pixel read in step S208 is not the first pixel of the raster, that is, if it is determined in step S210 that “n = 1” holds, the value of the read image data Data (1) is set to Data ′ (0). (Step S212), the image data after filtering is calculated, and the obtained value is stored in Data ′ (1) (Step S214).
次いで画素位置を示す変数ｎを１つ増加させた後（ステップＳ２１６）、変数ｎがラスタあたりの画素数ｎend を越えたか否か、すなわちｎ＞ｎend となったか否かを判断する（ステップＳ２１８）。画素位置を示す変数ｎがラスタあたりの画素数ｎend を越えていない場合は（ステップＳ２１８：ｎｏ）、ステップＳ２０８に戻って次の画素の画像データを読み込んだ後、上述した一連の処理を行う。画素位置を示す変数ｎがラスタあたりの画素数ｎend を越えている場合は（ステップＳ２１８：ｙｅｓ）、処理したラスタが最終ラスタか否かを判断する（ステップＳ２２０）。最終ラスタではない場合は（ステップＳ２２０：ｎｏ）、処理するラスタ位置を１つずらした後（ステップＳ２２２）、ステップＳ２０６に戻って続く一連の処理を繰り返す。こうして画像データを構成する全てのラスタについて処理を終了したら、図７に示すフィルタ処理を終了して図５に示した画像データ変換処理に復帰する。 Next, after increasing the variable n indicating the pixel position by one (step S216), it is determined whether or not the variable n exceeds the number nend of pixels per raster, that is, whether n> nend (step S218). . If the variable n indicating the pixel position does not exceed the pixel number nend per raster (step S218: no), the process returns to step S208 to read the image data of the next pixel, and then the above-described series of processing is performed. If the variable n indicating the pixel position exceeds the number nend of pixels per raster (step S218: yes), it is determined whether or not the processed raster is the final raster (step S220). If it is not the final raster (step S220: no), after shifting the raster position to be processed by one (step S222), the process returns to step S206 and the series of subsequent processes is repeated. When the process is completed for all rasters constituting the image data in this way, the filter process shown in FIG. 7 is ended and the process returns to the image data conversion process shown in FIG.
図８は、フィルタ処理による効果のシミュレーション計算を行った結果を示す説明図である。シミュレーション計算では、階調値がステップ状に変化する画像データを想定し、この画像データに種々のフィルタを作用させることによって、フィルタ処理の効果を調べている。図中で細い実線で示しているのは、フィルタ処理前の画像データである。ここでは、ラスタの先頭画素から４４番目までの画素には階調値「５」が設定されており、４５番目以降の画素には階調値「４０」が設定されているような画像データを想定し、この画像データに、プレ変換ノイズの代わりとして適当なノイズを加えたデータを用いている。 FIG. 8 is an explanatory diagram showing the result of the simulation calculation of the effect of the filter processing. In the simulation calculation, image data whose gradation value changes stepwise is assumed, and the effect of the filter processing is examined by applying various filters to the image data. In the drawing, thin solid lines indicate image data before filtering. Here, image data in which the gradation value “5” is set for the pixels from the first pixel of the raster to the 44th pixel, and the gradation value “40” is set for the 45th and subsequent pixels. It is assumed that data obtained by adding appropriate noise to the image data instead of pre-conversion noise is used.
図８で、フィルタＡと示されているのは、フィルタサイズＮ＝１の場合、すなわち、次式を用いてフィルタ処理を行った場合を示している。
Ｄata'(n) ＝（（Ｄata(n)＋Ｄata'(n-1) ）／２
また、図８でフィルタＢと示されているのは、フィルタサイズＮ＝２の場合、すなわち、次式を用いてフィルタ処理を行った場合を示している。
Ｄata'(n) ＝（（Ｄata(n)＋２＊Ｄata'(n-1) ）／３
図８に示した２つのシミュレーション結果を比較すれば明らかなように、先頭画素から画素位置４４番の画素までの範囲、あるいは画素位置４５番以降の範囲に着目すれば、フィルタＡよりもフィルタＢの方がプレ変換ノイズを効果的に除去することができる。しかし、画像データの階調値がステップ状に変化している部分（画素位置４５付近）に着目すると、フィルタＡを用いた場合は階調値は２画素程度で階調値「５」から階調値「４０」に切り換わっているが、フィルタＢを用いた場合は階調値が切り換わるまでに５画素程度必要となる。このことから、フィルタサイズＮの値が大きくなるほど、プレ変換ノイズを効果的に除去可能であるが、反面、画像データに含まれる階調値の変化を鈍らせてしまうことが分かる。
In FIG. 8, the filter A indicates the case where the filter size N = 1, that is, the case where the filter processing is performed using the following equation.
Data '(n) = ((Data (n) + Data' (n-1)) / 2
8 indicates that the filter size is N = 2, that is, the filter processing is performed using the following equation.
Data '(n) = ((Data (n) + 2 * Data' (n-1)) / 3
As is clear from the comparison of the two simulation results shown in FIG. 8, if attention is paid to the range from the first pixel to the pixel at the pixel position 44, or the range after the pixel position 45, the filter B rather than the filter A. Can effectively remove the pre-conversion noise. However, paying attention to the portion where the gradation value of the image data changes in a step-like manner (near the pixel position 45), when the filter A is used, the gradation value is about 2 pixels, and the gradation value is from “5” to Although the tone value is switched to “40”, when the filter B is used, about 5 pixels are required until the tone value is switched. From this, it can be seen that as the value of the filter size N increases, the pre-conversion noise can be effectively removed, but on the other hand, the change in the gradation value included in the image data is dulled.
このように、フィルタサイズＮは、画像データを平滑化する度合いを示す値と考えることができる。また、（１）式に示されているように、着目している画素のフィルタ処理後の画像データＤata'(n) は、その画素のフィルタ処理前の画像データＤata(n)と、１つ前の画素についてのフィルタ処理後の画像データＤata'(n-1) とに基づいて算出しており、これら２つの画像データからフィルタ処理後の画像データを算出するときの重みを示していると考えることもできる。 Thus, the filter size N can be considered as a value indicating the degree of smoothing of the image data. Further, as shown in the equation (1), the image data Data ′ (n) after the filtering process of the pixel of interest is the same as the image data Data (n) before the filtering process of the pixel. It is calculated based on the image data Data ′ (n−1) after the filtering process for the previous pixel, and indicates the weight when calculating the image data after the filtering process from these two image data. You can also think about it.
更には、フィルタサイズＮが大きくなるほど、１つ前の画素についてのフィルタ処理後の画像データの重みが大きくなる。１つ前の画素のフィルタ処理後の画像データは、更にその前の画素の画像データに基づいて算出されるから、フィルタサイズＮを大きくすると、より遠くの画素（例えば５つ前の画素）の影響も強く受けるようになる。このことから、フィルタサイズＮは、フィルタ処理を行うにあたって、どの程度前の画素まで遡るか、換言すれば画像データの平滑化を行う画素範囲を示す値であると考えることもできる。 Furthermore, as the filter size N increases, the weight of the image data after the filter processing for the previous pixel increases. Since the image data after the filter processing of the previous pixel is further calculated based on the image data of the previous pixel, if the filter size N is increased, the farther pixel (for example, the previous five pixels) It will be strongly influenced. From this, the filter size N can be considered to be a value indicating how far the previous pixel goes back to the filter processing, in other words, a pixel range in which the image data is smoothed.
フィルタサイズＮがこうした性質を有するのは、フィルタ後の画像データを求める算出式が、前述した（１）式のような形式であることによるものである。この点について補足して説明する。（１）式に示されているように、ラスタの先頭からｎ番目の画素についてのフィルタ後の画像データＤata'(n) は、その画素についてのフィルタ前の画像データＤata(n)と、１つ前の画素についてのフィルタ後の画像データＤata'(n-1)とから算出することとしている。このように、フィルタ後の画像データＤata'(n) を求める算出式に、既に求めたフィルタ後の画像データＤata'(n-1) が含まれていると、この画像データＤata'(n-1) を算出するために更に前の画像データが使用されていたことになる。結局、（１）式では、フィルタ後の画像データを算出するために、２画素分の画像データしか使用していないにもかかわらず、実質的には、多数の画素を遡ってこれらの画像データを反映したフィルタ処理を行うことが可能である。そして、フィルタサイズＮが大きくなるほど、実質的に反映される画像データが、より遠くの画素まで遡ることになるのである。このように、（１）式のような形式の算出式、すなわち、フィルタ後の画像データを求める算出式に、既に求めたフィルタ後の画像データが含まれているような算出式を用いれば、フィルタ処理を簡便に行うことが可能となり、しかも、フィルタサイズＮを調整することで、平滑化の程度も自由に変更することが可能となるのである。 The reason why the filter size N has such a property is that the calculation formula for obtaining the image data after the filter is in the form of the above-described formula (1). This point will be supplementarily described. As shown in the equation (1), the image data Data ′ (n) after filtering for the nth pixel from the top of the raster is the image data Data (n) before filtering for that pixel and 1 It is calculated from the image data Data ′ (n−1) after filtering for the previous pixel. As described above, when the calculated image data Data ′ (n−1) is already included in the calculation formula for obtaining the filtered image data Data ′ (n), this image data Data ′ (n− The previous image data was used to calculate 1). After all, in the equation (1), although only image data for two pixels is used to calculate the filtered image data, the image data is actually traced back to a large number of pixels. It is possible to perform filter processing reflecting the above. As the filter size N increases, the image data that is substantially reflected goes back to farther pixels. Thus, if a calculation formula in the form of the formula (1), that is, a calculation formula for obtaining the image data after the filter is used, a calculation formula that includes the already obtained image data after the filter is used, Filter processing can be easily performed, and the degree of smoothing can be freely changed by adjusting the filter size N.
上述したように、フィルタサイズＮの値を大きくすれば、プレ変換ノイズを効果的に除去することが可能となるが、反面、画像中で階調値が変化している部分を鈍らせてしまう。このことから、フィルタサイズＮには最適値が存在している。フィルタサイズＮの最適値は、出力解像度に応じて異なった値を取る。この理由を、再び図８を参照しながら説明する。図８に示したように、フィルタＢを用いた場合は画像データの階調値が切り換わるために約５画素程度必要となる。仮に、カラープリンタの印刷解像度が７２０ｄｐｉ（１インチに７２０画素）の場合に、階調値の切り換えに５画素も要したのでは輪郭のぼやけた画像になってしまう。すなわち、印刷解像度７２０ｄｐｉの場合は、プレ変換ノイズを効果的に除去可能なフィルタＢを用いるよりも、プレ変換ノイズを除去する能力は劣るものの画像データの階調値が速やかに切り換わるフィルタＡを用いた方が、輪郭のぼやけない良好な画質が得られることになる。従って、この場合は、フィルタサイズＮの最適値は「１」になる。 As described above, if the value of the filter size N is increased, the pre-conversion noise can be effectively removed, but on the other hand, the portion where the gradation value changes in the image is dulled. . Therefore, an optimum value exists for the filter size N. The optimum value of the filter size N takes a different value depending on the output resolution. The reason for this will be described again with reference to FIG. As shown in FIG. 8, when the filter B is used, about 5 pixels are required because the gradation value of the image data is switched. If the printing resolution of the color printer is 720 dpi (720 pixels per inch), if 5 pixels are required to switch the gradation value, an image with a blurred outline will result. In other words, in the case of a print resolution of 720 dpi, a filter A in which the gradation value of image data is switched quickly, although the ability to remove the pre-conversion noise is inferior to the filter B that can effectively remove the pre-conversion noise. When it is used, good image quality without blurring of the outline can be obtained. Accordingly, in this case, the optimum value of the filter size N is “1”.
ところが、カラープリンタ２００の印刷解像度が１４４０ｄｐｉ（１インチに１４４０画素）であるとすると、解像度が７２０ｄｐｉの場合に比べて１インチあたりの画素数が２倍になるので、画像データの切り換わりに５画素を要するフィルタＢを用いた場合でも、人間の目には解像度７２０ｄｐｉのときにフィルタＡを用いた場合とほぼ同程度に、速やかに切り換わっているように見える。従って、解像度１４４０ｄｐｉの場合は、プレ変換ノイズを効果的に除去可能はフィルタＢを用いた方が良好な画質が得られることになり、フィルタサイズの最適値は「２」となる。
However, assuming that the printing resolution of the
このように、フィルタサイズＮの最適値は、プレ変換ノイズを除去する観点と、画像データを速やかに切り換えて画像の輪郭がぼやけないようにする観点とによって定まる値である。プレ変換ノイズの除去に関しては、フィルタサイズＮの値は、もちろん必要以上に大きくする必要は無いものの、大きな値とする方が好ましい。一方、画像データの階調値を速やかに切り換えて、画像の輪郭がぼやけないようにする観点からは、フィルタサイズＮの値は小さい方が望ましく、フィルタサイズＮが大きくなるほど画像データの階調値の切り換えに要する画素数が多くなる。画像の輪郭がぼやけないためには、階調値の切り変わるために要する画素数をどの程度まで許容できるかは、印刷解像度によって異なり、解像度が高くなるほど許容可能な画素数は大きくなる。従って、印刷解像度が高くなるほど、画質上許容可能なフィルタサイズＮの値は大きくなる。これに対してプレ変換ノイズは、解像度とは全く無関係に生じるから、印刷解像度が高くなってもプレ変換ノイズが増えるようなことはない。結局、フィルタサイズＮの最適値は印刷解像度に応じて定まり、解像度が高くなるほど最適値は大きくなるのである。 As described above, the optimum value of the filter size N is a value determined by the viewpoint of removing the pre-conversion noise and the viewpoint of quickly switching the image data so that the contour of the image is not blurred. Regarding the removal of the pre-conversion noise, the value of the filter size N need not be made larger than necessary, but is preferably set to a large value. On the other hand, from the viewpoint of promptly switching the gradation value of the image data so that the contour of the image does not blur, the smaller the filter size N is desirable, and the larger the filter size N, the larger the gradation value of the image data. The number of pixels required for switching is increased. In order to prevent the outline of the image from blurring, the allowable number of pixels required to switch the gradation value depends on the printing resolution, and the allowable number of pixels increases as the resolution increases. Therefore, the higher the print resolution, the larger the value of the filter size N that is acceptable in image quality. On the other hand, since pre-conversion noise is generated regardless of the resolution, the pre-conversion noise does not increase even when the printing resolution is increased. Eventually, the optimum value of the filter size N is determined according to the printing resolution, and the optimum value increases as the resolution increases.
尚、プリンタでの印刷解像度と、画像データ処理での処理解像度とが一致しない場合がある。例えば、画像印刷の迅速化の要請から、画像データ変換処理に要する時間を短縮化するために、プリンタの印刷解像度は１４４０ｄｐｉであるにもかかわらず画像処理は７２０ｄｐｉで行って、プリンタへ出力する前に１４４０ｄｐｉに変換する場合がある。このような場合は、フィルタＢを用いたのでは、解像度７２０ｄｐｉの画像データにフィルタ処理を行うことになり、輪郭のぼやけた画像となってしまう。従って、フィルタサイズＮの最適値は、画像処理の解像度７２０ｄｐｉに合わせて「１」となる。上述の説明では、煩雑化を避けるために、画像処理の解像度と印刷解像度とは一致しているものとして説明したが、これらが一致していない場合は、画像処理の解像度に応じてフィルタサイズＮの最適値が決まることは言うまでもない。 In some cases, the print resolution in the printer does not match the processing resolution in the image data processing. For example, in order to shorten the time required for the image data conversion process in response to a request for speeding up image printing, the image processing is performed at 720 dpi, even though the printing resolution of the printer is 1440 dpi, before output to the printer. May be converted to 1440 dpi. In such a case, if the filter B is used, filter processing is performed on image data with a resolution of 720 dpi, resulting in an image with a blurred outline. Therefore, the optimum value of the filter size N is “1” in accordance with the resolution 720 dpi of the image processing. In the above description, in order to avoid complication, it has been described that the resolution of the image processing and the printing resolution are the same. However, if they do not match, the filter size N is determined according to the resolution of the image processing. Needless to say, the optimum value of is determined.
図９は、印刷解像度（あるいは画像処理の解像度）に対応づけて、フィルタサイズＮの値が設定されている様子を概念的に例示した説明図である。図示した例では、印刷解像度３６０ｄｐｉではフィルタサイズＮは「０」に設定され、解像度７２０ｄｐｉではフィルタサイズＮは「１」が、解像度１４４０ｄｐｉではフィルタサイズＮは「２」が設定されている。図２に示したコンピュータ１００のＲＯＭ１０４には、こうした対応表が予め記憶されている。図７を用いて前述したフィルタ処理中のステップＳ２０４では、こうした対応表を参照することにより、印刷解像度（あるいは画像処理の解像度）に応じた最適なフィルタサイズＮを決定している。
FIG. 9 is an explanatory diagram conceptually illustrating a state in which the value of the filter size N is set in association with the print resolution (or image processing resolution). In the illustrated example, the filter size N is set to “0” at a print resolution of 360 dpi, the filter size N is set to “1” at a resolution of 720 dpi, and the filter size N is set to “2” at a resolution of 1440 dpi. Such a correspondence table is stored in advance in the
以上に説明したように、第１実施例のフィルタ処理では、印刷解像度（あるいは画像処理の解像度）に応じた適切なフィルタサイズＮを用いてフィルタ処理を行う。前述したように、フィルタサイズＮは画像データを平滑化する度合いを示す指標と考えることができるから、第１実施例のフィルタ処理では、解像度に応じて平滑化の度合いを最適に制御していることになる。このため、どのような画像データに対しても、プレ変換ノイズを効果的に除去しながら、画像の輪郭のぼやけない良好な画質が得られるように、適切に画像処理を行うことが可能となる。 As described above, in the filter processing of the first embodiment, the filter processing is performed using an appropriate filter size N corresponding to the printing resolution (or image processing resolution). As described above, since the filter size N can be considered as an index indicating the degree of smoothing of the image data, the degree of smoothing is optimally controlled according to the resolution in the filter processing of the first embodiment. It will be. For this reason, it is possible to appropriately perform image processing on any image data so as to obtain a good image quality without blurring of the image outline while effectively removing the pre-conversion noise. .
Ｅ．第２実施例のフィルタ処理：
上述した第１実施例のフィルタ処理では、フィルタ後の画像データを、フィルタ前の画素についての画像データと、既にフィルタ処理を行った画素の画像データとから算出したが、これにノイズを加えながらフィルタ処理を行うこととしても良い。以下では、こうした第２実施例のフィルタ処理について説明する。
E. Filter processing of the second embodiment:
In the filter processing of the first embodiment described above, the filtered image data is calculated from the image data for the pixel before the filter and the image data of the pixel that has already been filtered, while adding noise to this. Filter processing may be performed. Hereinafter, the filtering process of the second embodiment will be described.
図１０は、第２実施例のフィルタ処理の流れを示したフローチャートである。かかる処理は、フィルタ処理後の画像データを算出する際にノイズを加えている点が、図７に示した第１実施例のフィルタ処理に対して大きく異なっているが、他はほぼ同様である。以下では、こうした相違点を中心として、第２実施例のフィルタ処理について簡単に説明する。 FIG. 10 is a flowchart showing the flow of the filter processing of the second embodiment. This process is largely the same as the filter process of the first embodiment shown in FIG. 7 except that noise is added when calculating the image data after the filter process. . In the following, the filter processing of the second embodiment will be briefly described focusing on these differences.
第２実施例のフィルタ処理においても第１実施例と同様に、先ず初めにＣＰＵ１０２は、印刷用紙の大きさと出力解像度とを取得し（ステップＳ３００）、これらの値に基づいて、画像データのラスタ数と、ラスタあたりの画素数ｎend とを算出する（ステップＳ３０２）。
Also in the filter processing of the second embodiment, as in the first embodiment, first, the
次いで、出力解像度あるいは算出した画素数に基づいて、フィルタサイズＮを決定する（ステップＳ３０４）。フィルタサイズＮは、第２実施例においても第１実施例と同様に、コンピュータ１００のＲＯＭ１０４に記憶されている対応表を参照することによって決定する。こうしてフィルタサイズＮを決定したら、ラスタ中で画素位置を示す変数ｎを初期化して（ステップＳ３０６）、画像データＤata(n)を読み込む（ステップＳ３０８）。次いで、読み込んだ画素がラスタの先頭画素か否か、すなわち「ｎ＝１」が成り立つか否かを判断し（ステップＳ３１０）、「ｎ＝１」が成り立つ場合は、読み込んだ画像データＤata(1)の値をＤata'(0) に代入しておく（ステップＳ３１２）。また、ステップＳ３１０で「ｎ＝１」が成り立たないと判断された場合は、こうした処理はスキップする。
Next, the filter size N is determined based on the output resolution or the calculated number of pixels (step S304). In the second embodiment, the filter size N is determined by referring to the correspondence table stored in the
続いて、第２実施例ではノイズＮＺを発生させ（ステップＳ３１４）、次の（２）式に基づいて、フィルタ後の画像データを算出して、得られた値をＤata'(n) に書き込む処理を行う（ステップＳ３１６）。
Ｄata'(n) ＝（（Ｄata(n)＋Ｎ＊Ｄata'(n-1) ）／（Ｎ＋１））＋ＮＺ …（２）
ここで、ノイズＮＺの大きさがあまりに小さいのではノイズを加える効果が十分に得られず、かといってノイズＮＺがあまりに大きいのでは画質に悪影響を与えるおそれがある。従って、発生させるノイズＮＺの大きさには最適値が存在する。経験によれば、発生させるノイズＮＺの大きさを、画像データＤata の分解能の約半分からほぼ同程度の大きさに設定しておけば、良好な結果を得ることができる。尚、こうしてノイズＮＺを加えることにより得られる効果については後述する。
Subsequently, in the second embodiment, noise NZ is generated (step S314), the image data after filtering is calculated based on the following equation (2), and the obtained value is written in Data '(n). Processing is performed (step S316).
Data '(n) = ((Data (n) + N * Data' (n-1)) / (N + 1)) + NZ (2)
Here, if the size of the noise NZ is too small, the effect of adding noise cannot be obtained sufficiently. However, if the noise NZ is too large, the image quality may be adversely affected. Therefore, there is an optimum value for the magnitude of the noise NZ to be generated. According to experience, good results can be obtained if the magnitude of the noise NZ to be generated is set to about half of the resolution of the image data Data. The effect obtained by adding the noise NZ will be described later.
次いで、画素位置を示す変数ｎを１つ増加させた後（ステップＳ３１８）、変数ｎがラスタあたりの画素数ｎend を越えたか否かを判断する（ステップＳ３２０）。変数ｎがｎend に達していない場合は（ステップＳ３２０：ｎｏ）、ステップＳ３０８に戻って、上述した一連の処理を繰り返す。変数ｎがｎend に達している場合は（ステップＳ３２０：ｙｅｓ）、処理したラスタが最終ラスタか否かを判断する（ステップＳ３２２）。そして、最終ラスタでない場合は（ステップＳ３２２：ｎｏ）、処理するラスタを１つずらして（ステップＳ３２４）、ステップＳ３０６に戻り、それ以降の上述した処理を行う。こうして処理しているラスタが最終ラスタに達したら（ステップＳ３２２：ｙｅｓ）、図１０に示した第２実施例のフィルタ処理を終了し、図５の画像データ変換処理に復帰する。 Next, after increasing the variable n indicating the pixel position by one (step S318), it is determined whether or not the variable n exceeds the number nend of pixels per raster (step S320). If the variable n has not reached nend (step S320: no), the process returns to step S308 to repeat the series of processes described above. If the variable n has reached nend (step S320: yes), it is determined whether or not the processed raster is the final raster (step S322). If it is not the final raster (step S322: no), the raster to be processed is shifted by one (step S324), the process returns to step S306, and the subsequent processing is performed. When the raster processed in this way reaches the final raster (step S322: yes), the filtering process of the second embodiment shown in FIG. 10 is terminated, and the process returns to the image data conversion process of FIG.
図１１は、ノイズＮＺを作用させながらフィルタ処理を行うことによる効果を示した説明図である。図には、画像データＤata(n)にフィルタ処理を施して、画像データＤata'(n) に変換する様子が示されている。図１１（ａ）は、フィルタ処理に用いた算出式を示しており、図１１（ｂ）はノイズＮＺを作用させない場合に得られる画像データＤata'(n) を、図１１（ｃ）はノイズＮＺを作用させた場合に得られる画像データＤata'(n) を示している。尚、ここでは理解の便宜を図って、フィルタサイズＮ＝１の場合について説明するが、以下の説明は異なるフィルタサイズＮに対しても全く同様に適用することができる。 FIG. 11 is an explanatory diagram showing the effect of performing the filtering process while applying the noise NZ. The figure shows a state in which image data Data (n) is subjected to filter processing and converted to image data Data ′ (n). FIG. 11A shows a calculation formula used for the filter processing. FIG. 11B shows image data Data ′ (n) obtained when noise NZ is not applied, and FIG. 11C shows noise. The image data Data ′ (n) obtained when NZ is applied is shown. Here, for the convenience of understanding, the case where the filter size N = 1 will be described. However, the following description can be applied to different filter sizes N in exactly the same manner.
初めに、図１１（ｂ）を参照しながら、ノイズＮＺを作用させない場合について説明する。フィルタ処理を行う画像データＤata(n)としては、ラスタの先頭から３つ目の画素までは「０」であり、４つ目以降の画素は「１」となるようなデータを想定する。図１０のフローチャートを用いて説明したように、ラスタの先頭画素についてのフィルタ処理後の画像データＤata'(1) は、画像データＤata(n)と同じ値の「０」となる。 First, a case where the noise NZ is not applied will be described with reference to FIG. As the image data Data (n) to be subjected to the filter processing, it is assumed that the third pixel from the beginning of the raster is “0” and the fourth and subsequent pixels are “1”. As described with reference to the flowchart of FIG. 10, the image data Data ′ (1) after the filtering process for the first pixel of the raster is “0”, which is the same value as the image data Data (n).
先頭から２画素目の画像データＤata'(2) は、１画素目の画像データＤata'(1) が「０」であり、２画素目の画像データＤata(2)が「０」であるから、図１１（ａ）の算出式からＤata'(2) ＝０と算出され、この値がＤata'(2) に記憶される。図１１（ｂ）に太い破線で示した矢印は、２画素目の画像データＤata(2)と、先頭画素についてのフィルタ後の画像データＤata'(1) とに基づいて、画像データＤata'(2) を算出している様子を概念的に表しており、太い破線の矩形中に記載された数値は、得られた算出値を実数で示したものである。そして、太い実線の矢印は、算出値をフィルタ後の画像データＤata'(2) として記憶している様子を概念的に表している。 The image data Data ′ (2) of the second pixel from the beginning is because the image data Data ′ (1) of the first pixel is “0” and the image data Data (2) of the second pixel is “0”. From the calculation formula of FIG. 11A, Data ′ (2) = 0 is calculated, and this value is stored in Data ′ (2). An arrow indicated by a thick broken line in FIG. 11B indicates that the image data Data ′ (1) is based on the image data Data (2) of the second pixel and the image data Data ′ (1) after filtering for the first pixel. 2) is a conceptual representation of the calculation of (2), and the numerical values shown in the thick dashed rectangles represent the calculated values obtained as real numbers. A thick solid line arrow conceptually represents a state in which the calculated value is stored as filtered image data Data ′ (2).
先頭から３画素目の画像データＤata'(3) についても同様にして算出する。すなわち、３画素目のフィルタ前の画像データＤata(3)と、２画素目の画像データＤata'(2) とから得られた算出値を、３画素目の画像データＤata'(3) として記憶する。 The image data Data ′ (3) of the third pixel from the top is calculated in the same manner. That is, the calculated value obtained from the image data Data (3) before the third pixel filter and the second pixel image data Data ′ (2) is stored as the third pixel image data Data ′ (3). To do.
次に、先頭から４画素目になると、画像データＤata'(4) については、４画素目のフィルタ前の画像データＤata(4)が「１」であり、３画素目のフィルタ後の画像データＤata'(3) が「０」であるから、算出値として「０．５」が得られる。ここで、画像データの分解能が「１」であるとすると、分解能より小さな値は切り捨てられてしまうので、フィルタ後の画像データＤata'(4) には「０」が記憶される。先頭から５画素目の画像データＤata'(5) についても同様に、得られた算出値を記憶する際に、分解能より小さな値は切り捨てられてしまうので、フィルタ後の画像データＤata'(5) には「０」が記憶される。このように、フィルタ処理を施す前の画像データＤata(n)については、先頭から４画素目以降の値は「０」から「１」に増加しているにもかかわらず、フィルタ後の画像データＤata'(n) はいつまでも「０」に貼り付いてしまうことが起こり得る。こうした現象は、画像データＤata(n)が「０」から「１」に増加する場合に限らず生じ、フィルタサイズNが大きくなるほど生じ易くなる。 Next, at the fourth pixel from the top, for the image data Data ′ (4), the image data Data (4) before the fourth pixel filter is “1”, and the image data after the third pixel filter is performed. Since Data '(3) is “0”, “0.5” is obtained as the calculated value. Here, assuming that the resolution of the image data is “1”, values smaller than the resolution are discarded, so that “0” is stored in the filtered image data Data ′ (4). Similarly, for the image data Data ′ (5) of the fifth pixel from the beginning, when the calculated value obtained is stored, values smaller than the resolution are discarded, so that the filtered image data Data ′ (5) Stores “0”. As described above, with respect to the image data Data (n) before the filtering process, the image data after filtering is performed although the value after the fourth pixel from the top is increased from “0” to “1”. Data '(n) may stick to “0” indefinitely. Such a phenomenon occurs not only when the image data Data (n) increases from “0” to “1”, but is more likely to occur as the filter size N increases.
図１１（ｃ）は、ノイズＮＺを作用させながら画像データＤata'(n) を求める様子を示している。尚、ここでは、ノイズＮＺとして、「−０．５」から「０．５」の範囲でランダムに発生させたものを使用した。また、画像データは常に正の値を取るものとして、負の値となった場合は「０」に丸められるものとした。 FIG. 11C shows how the image data Data ′ (n) is obtained while applying the noise NZ. Here, the noise NZ was randomly generated in the range of “−0.5” to “0.5”. The image data always assumes a positive value, and when it becomes a negative value, it is rounded to “0”.
先ず、先頭から２画素目の画像データＤata'(2) を求める手順について説明する。画像データＤata'(2) は、フィルタ前の２画素目の画像データＤata(2)とフィルタ後の１画素目の画像データＤata'(1) とに基づいて算出される。ここでは、１画素目の画像データＤata'(1) が「０」であり、２画素目の画像データＤata(2)が「０」であるが、これにノイズＮＺを作用させて算出値を得る。図１１（ｃ）に示した例では、算出値として「０．２」が得られている。こうして得られた算出値をフィルタ後の画像データＤata'(2) として記憶する。このとき、分解能より小さな数値は切り捨てられてしまい、結局は「０」が画像データＤata'(2) として記憶されることになる。先頭から３画素目の画像データＤata'(3) についても同様に、算出値としては「０．５」が得られるが、フィルタ後の画像データＤata'(3) としては「０」が記憶される。 First, a procedure for obtaining the image data Data ′ (2) of the second pixel from the top will be described. The image data Data ′ (2) is calculated based on the image data Data (2) of the second pixel before filtering and the image data Data ′ (1) of the first pixel after filtering. Here, the image data Data ′ (1) of the first pixel is “0” and the image data Data (2) of the second pixel is “0”, but the noise NZ is applied to this to calculate the calculated value. obtain. In the example shown in FIG. 11C, “0.2” is obtained as the calculated value. The calculated value thus obtained is stored as filtered image data Data ′ (2). At this time, a numerical value smaller than the resolution is discarded, and eventually “0” is stored as the image data Data ′ (2). Similarly, “0.5” is obtained as the calculated value for the image data Data ′ (3) of the third pixel from the beginning, but “0” is stored as the filtered image data Data ′ (3). The
先頭から４画素目になると、フィルタ前の画像データＤata(4)の値は「０」から「１」に増加するが、フィルタ後の画像データＤata'(3) の値が「０」であるため、ノイズＮＺを採用させても算出値は「０．１」にとどまっている。このため、フィルタ後の画像データＤata'(4) として記憶される値は「０」のままである。先頭から５画素目の画像データＤata'(5) についても、フィルタ前の画像データＤata(5)が「１」で、フィルタ後の画像データＤata'(4) が「０」であり、この状況は、４画素目の画像データＤata'(4) と全く同じである。しかし、ノイズＮＺが異なっているため、得られる算出値は「１．１」となり、結局、フィルタ後の画像データＤata'(5) としては「１」が記憶されることになる。 At the fourth pixel from the beginning, the value of the image data Data (4) before the filter increases from “0” to “1”, but the value of the image data Data ′ (3) after the filter is “0”. Therefore, even if the noise NZ is adopted, the calculated value remains at “0.1”. Therefore, the value stored as the filtered image data Data ′ (4) remains “0”. Also for the image data Data ′ (5) of the fifth pixel from the top, the image data Data (5) before the filter is “1” and the image data Data ′ (4) after the filter is “0”. Is exactly the same as the image data Data ′ (4) of the fourth pixel. However, since the noise NZ is different, the obtained calculated value is “1.1”, and eventually “1” is stored as the filtered image data Data ′ (5).
このように、ノイズＮＺを作用させない場合は、算出値が画像データの最小分解能である「１」を越えることが無く、このため、フィルタ後の画像データＤata'(n) は何時までも「０」に貼り付いたままになってしまう。これに対して、ある程度以上の大きさを有するノイズＮＺを作用させておけば、いずれは算出値が、画像データの最小分解能を越えるようにすることができる。このため、フィルタ後の画像データＤata'(n) が何時までも「０」に貼り付いたままになってしまうといった事態を、回避することが可能となるのである。 As described above, when the noise NZ is not applied, the calculated value does not exceed “1” which is the minimum resolution of the image data. For this reason, the filtered image data Data ′ (n) is always “0”. "Will remain attached." On the other hand, if the noise NZ having a certain level of magnitude is applied, the calculated value can eventually exceed the minimum resolution of the image data. For this reason, it is possible to avoid a situation in which the filtered image data Data ′ (n) remains stuck at “0” for any time.
尚、以上の説明では、（２）式に示したように、ノイズＮＺは、フィルタ前の画像データＤata(n)とフィルタ後の画像データＤata'(n) とを算術平均した値に作用させるものとした。しかし、これに限らず、次の（３）式に例示するように、算術平均する前にノイズＮＺを作用させることとしても良い。
Ｄata'(n) ＝（Ｄata(n)＋Ｎ＊Ｄata'(n-1) ＋ＮＺ）／（Ｎ＋１） …（３）
In the above description, as shown in the equation (2), the noise NZ acts on the value obtained by arithmetically averaging the image data Data (n) before the filter and the image data Data ′ (n) after the filter. It was supposed to be. However, the present invention is not limited to this, and the noise NZ may be applied before arithmetic averaging, as illustrated in the following equation (3).
Data '(n) = (Data (n) + N * Data' (n-1) + NZ) / (N + 1) (3)
（３）式では、ノイズＮＺを作用させてから（Ｎ＋１）で除算しているので、ノイズＮＺの分解能を画像データの分解能より小さな値としておく必要がない。このため、算術平均を、画像データの分解能と同じ分解能で行うことが可能になるなど、フィルタ処理の簡素化を図ることができるという利点が得られる。 In Expression (3), since the noise NZ is applied and then divided by (N + 1), it is not necessary to set the resolution of the noise NZ to a value smaller than the resolution of the image data. For this reason, the advantage that simplification of filter processing can be achieved, such as being able to perform arithmetic averaging at the same resolution as the resolution of image data, is obtained.
Ｆ．変形例：
上述した各実施例には、いくつかの変形例が存在している。以下では、これら変形例について簡単に説明する。
F. Variation:
There are several modifications in each of the above-described embodiments. Hereinafter, these modified examples will be briefly described.
（１）第１の変形例：
上述した各種実施例のフィルタ処理では、印刷解像度に応じて適切なフィルタサイズＮを用いてフィルタ処理を行ったが、画像中で物体の輪郭などのように、画像データの階調値が大きく変化している部分では、フィルタ処理を行わないようにすることとしても良い。以下では、こうした第１の変形例のフィルタ処理について説明する。
(1) First modification:
In the filter processing of the various embodiments described above, the filter processing is performed using an appropriate filter size N according to the print resolution. However, the gradation value of the image data changes greatly, such as the contour of an object in the image. It is good also as not performing a filter process in the part which has carried out. Below, the filter process of such a 1st modification is demonstrated.
図１２および図１３は、第１の変形例におけるフィルタ処理の流れを示したフローチャートである。かかるフローチャートは、図７に示した第１実施例のフィルタ処理に対して、画像データが大きく変化している部分（エッジ部分）を検出して、かかる部分ではフィルタ処理を行わないこととしている点が大きく異なっている。以下、図１２および図１３のフローチャートに従って説明する。 12 and 13 are flowcharts showing the flow of filter processing in the first modification. In this flowchart, a part (edge part) in which the image data is greatly changed is detected with respect to the filter process of the first embodiment shown in FIG. 7, and the filter process is not performed in such a part. Are very different. Hereinafter, a description will be given according to the flowcharts of FIGS. 12 and 13.
第１の変形例におけるフィルタ処理においても第１実施例と同様に、先ず初めにＣＰＵ１０２は、印刷用紙の大きさと出力解像度とを取得し（Ｓ４００）、印刷用紙の大きさと出力解像度とに基づいて、画像データのラスタ数とラスタあたりの画素数ｎend とを算出する（ステップＳ４０２）。
Also in the filter processing in the first modification, as in the first embodiment, the
次いで、出力解像度あるいは算出した画素数に基づいて、フィルタサイズＮを決定する（ステップＳ４０４）。フィルタサイズＮは、前述した第１実施例と同様に、コンピュータ１００のＲＯＭ１０４に記憶されている対応表を参照することによって、フィルタサイズＮを決定する。尚、第１の変形例におけるフィルタ処理で参照する対応表には、第１実施例で参照される対応表よりも大きなフィルタサイズＮが設定されている。この理由については後述する。
Next, the filter size N is determined based on the output resolution or the calculated number of pixels (step S404). The filter size N is determined by referring to the correspondence table stored in the
フィルタサイズＮを決定したら、ラスタ中で画素位置を示す変数ｎを初期化して（ステップＳ４０６）、フィルタ処理前の画像データＤata(0)およびフィルタ処理後の画像データＤata'(0) の値も初期化しておく（ステップＳ４０８）。 When the filter size N is determined, the variable n indicating the pixel position in the raster is initialized (step S406), and the values of the image data Data (0) before the filtering process and the image data Data ′ (0) after the filtering process are also determined. Initialization is performed (step S408).
次いで、画素位置を示す変数ｎを１つ増加させた後（ステップＳ４１０）、画素位置ｎの画素についての画像データＤata(n)を読み込む（ステップＳ４１２）。初期化直後の場合は、画素位置を示す変数ｎの値は「１」に設定されているから、ステップＳ４１２では、ラスタの先頭画素の画像データＤata(1)を読み込むことになる。 Next, after increasing the variable n indicating the pixel position by one (step S410), the image data Data (n) for the pixel at the pixel position n is read (step S412). In the case immediately after initialization, the value of the variable n indicating the pixel position is set to “1”, and therefore, in step S412, the image data Data (1) of the first pixel of the raster is read.
次いで、読み込んだ画像データＤata(n)と、１つ前に読み込んだ画像データＤata(n-1)との差の絶対値が、所定の閾値ｔｈより大きいか否かを判断する（ステップＳ４１４）。すなわち、処理中の画素の画像データが、１つ前に処理した画素の画像データと比較して大きく変わっていれば、処理中の画素はエッジの部分に相当していると考えられる。そこで、２つの画像データの差の絶対値が所定の閾値ｔｈよりも大きい場合は（ステップＳ４１４：ｙｅｓ）、フィルタ処理を行うことなく、読み込んだ画像データＤata(n)をそのままフィルタ処理後の画像データＤata'(n) として記憶する。逆に、処理中の画像データＤata(n)と１つ前に読み込んだ画像データＤata(n-1)の差の絶対値が、所定の閾値ｔｈより小さい場合は、上述した（１）式を用いてフィルタ処理を行い、得られた値をフィルタ処理後の画像データＤata'(n) に記憶する。 Next, it is determined whether or not the absolute value of the difference between the read image data Data (n) and the previous read image data Data (n-1) is greater than a predetermined threshold th (step S414). . In other words, if the image data of the pixel being processed changes significantly compared to the image data of the pixel that was processed immediately before, the pixel being processed corresponds to the edge portion. Therefore, when the absolute value of the difference between the two image data is larger than the predetermined threshold th (step S414: yes), the read image data Data (n) is directly subjected to the filtering process without performing the filtering process. Store as data Data '(n). On the contrary, when the absolute value of the difference between the image data Data (n) being processed and the image data Data (n−1) read immediately before is smaller than the predetermined threshold th, the above equation (1) is used. Filtering is performed, and the obtained value is stored in the filtered image data Data ′ (n).
また、処理画素がラスタの先頭位置の画素である場合は、先頭位置の画像データＤata(1)と、初期化時に設定しておいた画像データＤata(0)との差の絶対値を所定の閾値ｔｈと比較することにより、エッジ部分に相当するか否かの判断を行う。 If the processing pixel is a pixel at the head position of the raster, the absolute value of the difference between the image data Data (1) at the head position and the image data Data (0) set at the initialization is set to a predetermined value. By comparing with the threshold th, it is determined whether or not it corresponds to the edge portion.
こうして処理画素についてのフィルタ処理を終了したら、画素位置を示す変数ｎがラスタ値の画素数ｎend に達したか否かを判断する（ステップＳ４２０）。そして、変数ｎがｎend に達していない場合は（ステップＳ４２０：ｎｏ）、ラスタの処理を完了していないと判断し、ステップＳ４１０に戻って、画素位置を示す変数ｎを１つ増やした後、続く一連の処理を繰り返す。逆に、画素位置を示す変数ｎがラスタあたりの画素数ｎend に達した場合は（ステップＳ４２０：ｙｅｓ）、処理中のラスタが最終ラスタか否かを判断する（ステップＳ４２２）。最終ラスタでない場合は、処理するラスタの位置を１つずらしてから（ステップＳ４２４）、ステップＳ４０６に戻って、続く一連の処理を繰り返す。こうして最終ラスタの処理が完了したら（ステップＳ４２２：ｙｅｓ）、第１の変形例例のフィルタ処理を終了して、図５に示す画像データ変換処理に復帰する。 When the filtering process for the processing pixel is completed in this way, it is determined whether or not the variable n indicating the pixel position has reached the number of pixels nend of the raster value (step S420). If the variable n has not reached nend (step S420: no), it is determined that the raster processing has not been completed, and the process returns to step S410 to increase the variable n indicating the pixel position by one. The following series of processes is repeated. On the contrary, when the variable n indicating the pixel position reaches the number nend of pixels per raster (step S420: yes), it is determined whether or not the raster being processed is the final raster (step S422). If it is not the final raster, the position of the raster to be processed is shifted by one (step S424), then the process returns to step S406 and the series of subsequent processes is repeated. When the final raster processing is completed in this way (step S422: yes), the filter processing of the first modified example is finished, and the process returns to the image data conversion processing shown in FIG.
以上に説明した第１の変形例のフィルタ処理では、画像中のエッジの部分はフィルタ処理を行わないので、第１実施例のフィルタ処理に比べてフィルタサイズＮを大きな値としても、画像の輪郭がぼやけるといった問題が生じることがない。このことから、第１の変形例のフィルタ処理を用いれば、フィルタサイズＮを大きな値に設定することにより、プレ変換ノイズを充分に除去して良好な画質の画像を得ることができる。 In the filter processing of the first modification described above, the edge portion in the image is not filtered. Therefore, even if the filter size N is set to a larger value than the filter processing of the first embodiment, the contour of the image The problem of blurring does not occur. For this reason, if the filter processing of the first modification is used, it is possible to sufficiently remove the pre-conversion noise and obtain an image with good image quality by setting the filter size N to a large value.
もっとも、如何にエッジ部分で画像の輪郭がぼやけることがないと言っても、フィルタサイズＮをあまりに大きくしたのでは、画像データに含まれる空間周波数の高い成分まで除去してしまうことになるので、フィルタサイズＮには自ずから制限がある。人間が視覚によって把握可能は空間周波数には限界があるから、画像中に含まれる空間周波数は、基本的には印刷解像度に依存しないと考えられる。このことから、印刷解像度が高くなるほど、画像データを広い画素範囲に亘って平滑化しても（すなわち、大きな値のフィルタサイズＮを用いても）、画像データに含まれる高い周波数成分は損なわれ難くなる。すなわち、第１の変形例のフィルタ処理においても、印刷解像度（あるいは処理解像度）に応じて適切な値が存在している。そこで、図１２のステップＳ４０４においては、ＲＯＭ１０４に記憶されている対応表を参照することにより、印刷解像度に応じた適切なフィルタサイズＮを決定するのである。
However, even if the edge of the image does not blur the edge of the image, if the filter size N is too large, components with high spatial frequency included in the image data will be removed. The filter size N is naturally limited. Since there is a limit to the spatial frequency that humans can visually grasp, the spatial frequency included in the image is considered to be basically independent of the printing resolution. For this reason, as the printing resolution increases, even if the image data is smoothed over a wide pixel range (that is, even when a large filter size N is used), the high frequency components included in the image data are less likely to be impaired. Become. That is, even in the filter processing of the first modified example, an appropriate value exists according to the printing resolution (or processing resolution). Therefore, in step S404 in FIG. 12, an appropriate filter size N corresponding to the print resolution is determined by referring to the correspondence table stored in the
尚、以上の説明においては、エッジの部分ではフィルタ処理を行わないものとして説明したが、エッジ部分でフィルタ処理を中止するのではなく、平滑化の程度を、エッジでない部分よりも小さくしても良いのはもちろんである。 In the above description, the filtering process is not performed on the edge portion. However, the filtering process is not stopped on the edge portion, and the smoothing level may be made smaller than that on the non-edge portion. Of course it is good.
また、上述した第１の変形例では、エッジ部分を検出する処理は、フィルタ処理内で、すなわちプレ変換処理および色変換処理を行った画像データに対して行うものとして説明した。もっとも、エッジを検出する処理は、プレ変換処理前の画像データに対して行うこととしても良い。当然、プレ変換処理前の画像データは、ＲＧＢ各色の階調データとなっているが、この様な場合、これら各色の階調データの中の１色でも階調値が大きく変化している場合には、エッジ部分と判断すればよい。こうしてプレ変換前にエッジ部分を検出しておけば、プレ変換処理によって生じるノイズの影響を受けることなく、エッジ部分を検出することが可能となる。 In the first modification described above, the processing for detecting the edge portion has been described as being performed within the filter processing, that is, for the image data that has undergone the pre-conversion processing and the color conversion processing. However, the edge detection process may be performed on the image data before the pre-conversion process. Naturally, the image data before the pre-conversion processing is the gradation data of each RGB color. In such a case, the gradation value is greatly changed even in one of the gradation data of each color. The edge portion may be determined. If the edge portion is detected before the pre-conversion in this way, the edge portion can be detected without being affected by noise generated by the pre-conversion process.
（２）第２の変形例：
印刷解像度（あるいは処理解像度）に基づいて設定されたフィルタサイズＮを、コンピュータ１００の画面上で修正可能として、修正されたフィルタサイズを用いてフィルタ処理を行うこととしてもよい。フィルタサイズＮの修正度合いは、印刷開始に先立って、プリンタドライバ１２に対して予め設定しておく。図１４は、コンピュータ１００の画面上で、プリンタドライバ１２に対してフィルタサイズＮの修正度合いを設定している様子を例示する説明図である。画面上でノブ１３０を移動させることにより、出力解像度に基づいて設定されたフィルタサイズＮを修正することができる。例えば、ノブ１３０を「くっきり」と表示されている側に移動させれば、フィルタサイズＮは小さめの値に修正されて、画像の輪郭のぼやけないくっきりした画像を得ることが可能となる。逆に、ノブ１３０を「なめらか」と表示されている側に移動させれば、フィルタサイズＮが大きめの値に修正されて、ノイズがより効果的に除去されたなめらかな画像を得ることが可能となる。
(2) Second modification:
The filter size N set based on the print resolution (or processing resolution) may be corrected on the screen of the
（３）第３の変形例：
上述した各種実施例では、（１）式あるいは（２）式で示されるようなフィルタを用いて平滑化を行うものとしたが、これに限らず、例えば、移動平均法や、いわゆる各種のデジタルフィルタを用いて平滑化処理を行うこととしてもよい。移動平均法では、有限数の画素範囲で平滑化が行われるので、平滑化の対象となる画素範囲が明確になる分だけ処理結果を予測しやすいという利点がある。また、いわゆるデジタルフィルタを用いれば、画像データの中から除去しようとする周波数範囲をより柔軟に設定することが可能であり、その分だけ画質を改善させることが可能となるので好ましい。
(3) Third modification:
In the above-described various embodiments, smoothing is performed using a filter represented by the expression (1) or (2). However, the present invention is not limited to this. Smoothing processing may be performed using a filter. In the moving average method, since smoothing is performed in a finite number of pixel ranges, there is an advantage that it is easy to predict the processing result as much as the pixel range to be smoothed becomes clear. Further, it is preferable to use a so-called digital filter because the frequency range to be removed from the image data can be set more flexibly, and the image quality can be improved accordingly.
以上、各種の実施例について説明してきたが、本発明は上記すべての実施例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施することができる。例えば、上述の機能を実現するソフトウェアプログラム（アプリケーションプログラム）を、通信回線を介してコンピュータシステムのメインメモリまたは外部記憶装置に供給し実行するものであってもよい。もちろん、ＣＤ−ＲＯＭやフレキシブルディスクに記憶されたソフトウェアプログラムを読み込んで実行するものであっても構わない。 Although various embodiments have been described above, the present invention is not limited to all the embodiments described above, and can be implemented in various modes without departing from the scope of the invention. For example, a software program (application program) that realizes the above functions may be supplied to a main memory or an external storage device of a computer system via a communication line and executed. Of course, a software program stored in a CD-ROM or a flexible disk may be read and executed.
また、上述した各種実施例では、画像データ変換処理はコンピュータ内で実行されるものとして説明したが、画像データ変換処理の一部あるいは全部をプリンタ側、あるいは専用の画像処理装置を用いて実行するものであっても構わない。 In the above-described various embodiments, the image data conversion process is described as being executed in the computer. However, part or all of the image data conversion process is executed using the printer side or a dedicated image processing apparatus. It doesn't matter.
更には、画像表示装置は、必ずしも印刷媒体上にインクドットを形成して画像を印刷する印刷装置に限定されるものではなく、例えば、液晶表示画面上で輝点を適切な密度で分散させることにより、階調が連続的に変化する画像を表現する液晶表示装置であっても構わない。 Further, the image display device is not necessarily limited to a printing device that prints an image by forming ink dots on a print medium. For example, bright spots are dispersed at an appropriate density on a liquid crystal display screen. Thus, a liquid crystal display device that expresses an image whose gradation changes continuously may be used.
１０…コンピュータ
１２…プリンタドライバ
１４…色変換モジュール
２０…カラープリンタ
１００…コンピュータ
１０２…ＣＰＵ
１０４…ＲＯＭ
１０６…ＲＡＭ
１０８…周辺機器インターフェースＰＩＦ
１０９…ディスクコントローラＤＤＣ
１１０…ネットワークインターフェースカードＮＩＣ
１１２…ビデオインターフェースＶＩＦ
１１４…ＣＲＴ
１１６…バス
１１８…ハードディスク
１２０…デジタルカメラ
１２２…カラースキャナ
１２４…フレキシブルディスク
１２６…コンパクトディスク
２００…カラープリンタ
２３０…キャリッジモータ
２３５…紙送りモータ
２３６…プラテン
２４０…キャリッジ
２４１…印字ヘッド
２４２，２４３…インクカートリッジ
２４４…インク吐出用ヘッド
２６０…制御回路
２６１…ＣＰＵ
２６２…ＲＯＭ
２６３…ＲＡＭ
３００…通信回線
３１０…記憶装置
DESCRIPTION OF
104 ... ROM
106 ... RAM
108 ... Peripheral device interface PIF
109 ... Disk controller DDC
110: Network interface card NIC
112 ... Video interface VIF
114 ... CRT
116:
262 ... ROM
263 ... RAM
300 ...
Claims (6)
前記第１の表色系によって表現され且つ予め選択された複数の画像データを、前記第２の表色系による画像データに対応付けて記憶している変換テーブルと、
前記各々の入力画像データを、前記変換テーブルに記憶されている第１の表色系による画像データのいずれかに変換することにより、該入力画像データの量子化を行う画像データ量子化手段と、
前記量子化した入力画像データを、前記変換テーブルを参照することにより前記第２の表色系による画像データに変換する表色系変換手段と、
前記出力画像データの画素の大きさに関わる出力解像度を検出する出力解像度検出手段と、
前記変換された第２の表色系による画像データを、前記検出した出力解像度に応じた度合いで平滑化する画像データ平滑化手段と、
前記平滑化された画像データを前記出力画像データとして出力する画像データ出力手段と
を備え、
前記画像データ平滑化手段は、前記平滑化されていない画素についての前記画像データと、前記平滑化された画素についての該画像データとを用いて、平滑化を行う手段であり、
該画像データ平滑化手段は、前記平滑化に際し、前記画像データに対して、前記画像データの分解能の略半分から同程度までの大きさの値をとるランダムなノイズを付加する
画像処理装置。 An image processing apparatus that converts input image data expressed by a first color system into output image data composed of pixels of a predetermined size and expressed by a second color system,
A conversion table that stores a plurality of pre-selected image data expressed by the first color system and associated with image data by the second color system;
Image data quantization means for quantizing the input image data by converting each of the input image data into any of the image data of the first color system stored in the conversion table;
A color system conversion means for converting the quantized input image data into image data of the second color system by referring to the conversion table;
Output resolution detecting means for detecting an output resolution related to a pixel size of the output image data;
Image data smoothing means for smoothing the converted image data of the second color system at a degree according to the detected output resolution;
Image data output means for outputting the smoothed image data as the output image data,
It said image data smoothing means uses said image data for the pixels that are not the smooth, and the image data for the smoothed pixel, Ri means der performing smoothing,
The image data smoothing means adds, to the image data, random noise that takes a value in a size from approximately half the resolution of the image data to approximately the same as the image data.
前記画像データ平滑化手段は、前記平滑化に際して、該平滑化されていない画素についての画像データと、該平滑化された画素についての画像データとの重みを変更可能であるとともに、前記検出した出力解像度が高くなるほど、該平滑化された画像データの重みを大きくする手段である画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1,
The image data smoothing means can change the weight of the image data for the non-smoothed pixel and the image data for the smoothed pixel during the smoothing, and the detected output An image processing apparatus as means for increasing the weight of the smoothed image data as the resolution increases.
前記入力画像データが所定値以上変化する画素位置たるエッジ位置を検出するエッジ検出手段を備え、
前記画像データ平滑化手段は、前記エッジ位置の検出結果と前記出力解像度の検出結果とに応じた度合いで、前記画像データの平滑化を行う手段である画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1 or 2,
Edge detection means for detecting an edge position as a pixel position where the input image data changes by a predetermined value or more;
The image data smoothing means is means for smoothing the image data to a degree according to the detection result of the edge position and the detection result of the output resolution.
前記第１の表色系によって表現され且つ予め選択された複数の画像データを、前記第２の表色系による画像データに対応付けて記憶している変換テーブルと、
前記各々の入力画像データを、前記変換テーブルに記憶されている第１の表色系による画像データのいずれかに変換することにより、該入力画像データの量子化を行う画像データ量子化手段と、
前記量子化した入力画像データを、前記変換テーブルを参照することにより前記第２の表色系による画像データに変換する表色系変換手段と、
前記画素の大きさに関わる印刷解像度を検出する印刷解像度検出手段と、
前記変換された第２の表色系による画像データを、前記検出した印刷解像度に応じた度合いで平滑化する画像データ平滑化手段と、
前記平滑化された画像データに基づいて、前記各色インクによるインクドットを印刷媒体上に形成するドット形成手段と
を備え、
前記画像データ平滑化手段は、前記平滑化されていない画素についての前記画像データと、前記平滑化された画素についての該画像データとを用いて、平滑化を行う手段であり、
該画像データ平滑化手段は、前記平滑化に際し、前記画像データに対して、前記画像データの分解能の略半分から同程度までの大きさの値をとるランダムなノイズを付加する
印刷装置。 A printing apparatus that receives input image data expressed by a first color system and prints an image by forming ink dots for each pixel using each color ink constituting the second color system. ,
A conversion table that stores a plurality of pre-selected image data expressed by the first color system and associated with image data by the second color system;
Image data quantization means for quantizing the input image data by converting each of the input image data into any of the image data of the first color system stored in the conversion table;
A color system conversion means for converting the quantized input image data into image data of the second color system by referring to the conversion table;
A print resolution detecting means for detecting a print resolution related to the size of the pixel;
Image data smoothing means for smoothing the converted image data in the second color system at a degree according to the detected print resolution;
Dot forming means for forming ink dots of the respective color inks on a print medium based on the smoothed image data,
It said image data smoothing means uses said image data for the pixels that are not the smooth, and the image data for the smoothed pixel, Ri means der performing smoothing,
The image data smoothing unit is a printing apparatus that adds, to the image data, random noise that takes a value in a size from approximately half the resolution of the image data to approximately the same as the image data .
前記第１の表色系によって表現され且つ予め選択された複数の画像データを、前記第２の表色系による画像データに対応付けて、変換テーブルに記憶しておく工程（Ａ）と、
前記各々の入力画像データを、前記変換テーブルに記憶されている第１の表色系による画像データのいずれかに変換することにより、該入力画像データの量子化を行う工程（Ｂ）と、
前記量子化した入力画像データを、前記変換テーブルを参照することにより前記第２の表色系による画像データに変換する工程（Ｃ）と、
前記出力画像データの画素の大きさに関わる出力解像度を検出する工程（Ｄ）と、
前記変換された第２の表色系による画像データを、前記検出した出力解像度に応じた度合いで平滑化する工程（Ｅ）と、
前記平滑化された画像データを前記出力画像データとして出力する工程（Ｆ）と
を備え、
前記工程（Ｅ）は、前記平滑化されていない画素についての前記画像データと、前記平滑化された画素についての該画像データとを用いて、平滑化を行う工程であり、
該工程（Ｅ）では、前記平滑化に際し、前記画像データに対して、前記画像データの分解能の略半分から同程度までの大きさの値をとるランダムなノイズを付加する
画像処理方法。 An image processing method for converting input image data expressed by a first color system to output image data composed of pixels of a predetermined size and expressed by a second color system,
A step (A) of storing a plurality of pre-selected image data represented by the first color system and associated with the image data based on the second color system in a conversion table;
(B) performing the quantization of the input image data by converting each of the input image data into any of the image data of the first color system stored in the conversion table;
A step (C) of converting the quantized input image data into image data of the second color system by referring to the conversion table;
Detecting an output resolution related to a pixel size of the output image data (D);
Smoothing the converted image data of the second color system to a degree corresponding to the detected output resolution (E);
(F) outputting the smoothed image data as the output image data,
Wherein step (E), using said image data for the pixels that are not the smooth, and the image data for the smoothed pixel, Ri step der performing smoothing,
In the step (E), at the time of the smoothing, an image processing method of adding random noise that takes a value of a size from approximately half of the resolution of the image data to approximately the same as the resolution of the image data .
前記第１の表色系によって表現され且つ予め選択された複数の画像データを、前記第２の表色系による画像データに対応付けて、変換テーブルに記憶しておく機能（Ａ）と、
前記各々の入力画像データを、前記変換テーブルに記憶されている第１の表色系による画像データのいずれかに変換することにより、該入力画像データの量子化を行う機能（Ｂ）と、
前記量子化した入力画像データを、前記変換テーブルを参照することにより前記第２の表色系による画像データに変換する機能（Ｃ）と、
前記出力画像データの画素の大きさに関わる出力解像度を検出する機能（Ｄ）と、
前記変換された第２の表色系による画像データを、前記検出した出力解像度に応じた度合いで平滑化する機能（Ｅ）と、
前記平滑化された画像データを前記出力画像データとして出力する機能（Ｆ）と
をコンピュータによって実現し、
前記機能（Ｅ）は、前記平滑化されていない画素についての前記画像データと、前記平滑化された画素についての該画像データとを用いて、平滑化を行う機能であり、
該機能（Ｅ）は、前記平滑化に際し、前記画像データに対して、前記画像データの分解能の略半分から同程度までの大きさの値をとるランダムなノイズを付加する
コンピュータプログラム。 Computer for realizing an image processing method for converting input image data expressed by a first color system into output image data constituted by pixels of a predetermined size and expressed by a second color system A program,
A function (A) for storing a plurality of pre-selected image data expressed by the first color system and associated with the image data by the second color system in a conversion table;
A function (B) for quantizing the input image data by converting each of the input image data into any of the image data of the first color system stored in the conversion table;
A function (C) for converting the quantized input image data into image data based on the second color system by referring to the conversion table;
A function (D) for detecting an output resolution related to a pixel size of the output image data;
A function (E) for smoothing the converted image data based on the second color system to a degree according to the detected output resolution;
The function (F) for outputting the smoothed image data as the output image data is realized by a computer,
Said function (E), using said image data for the pixels that are not the smooth, and the image data for the smoothed pixel, Ri functions der performing smoothing,
The function (E) is a computer program for adding, to the image data, random noise that takes a value in a range from approximately half the resolution of the image data to approximately the same level during the smoothing .
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003318430A JP4096846B2 (en) | 2003-09-10 | 2003-09-10 | Image processing apparatus for performing filter processing according to output resolution |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003318430A JP4096846B2 (en) | 2003-09-10 | 2003-09-10 | Image processing apparatus for performing filter processing according to output resolution |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2005086661A JP2005086661A (en) | 2005-03-31 |
| JP4096846B2 true JP4096846B2 (en) | 2008-06-04 |
Family
ID=34417719
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2003318430A Expired - Fee Related JP4096846B2 (en) | 2003-09-10 | 2003-09-10 | Image processing apparatus for performing filter processing according to output resolution |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4096846B2 (en) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4394088B2 (en) * | 2006-05-18 | 2010-01-06 | 株式会社アクセル | Image processing apparatus and image processing method |
| JP5290689B2 (en) * | 2008-09-30 | 2013-09-18 | キヤノン株式会社 | Image processing apparatus and control method thereof |
-
2003
- 2003-09-10 JP JP2003318430A patent/JP4096846B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2005086661A (en) | 2005-03-31 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3912055B2 (en) | Image processing apparatus, print control apparatus, image processing method, and recording medium | |
| US7738141B2 (en) | Image processing device that processes color image data | |
| JP5072349B2 (en) | Image forming apparatus and control method thereof | |
| JP6252003B2 (en) | Printing apparatus, printing method, image processing apparatus, and program | |
| JP6390405B2 (en) | Printing apparatus, printing method, program, and image processing apparatus | |
| JP2011259121A (en) | Image processing apparatus and program | |
| JP3666427B2 (en) | Image processing apparatus, print control apparatus, image processing method, and recording medium | |
| JP4003046B2 (en) | PRINT CONTROL DEVICE, PRINT CONTROL METHOD, PRINT SYSTEM, PRINT CONTROL PROGRAM, AND MEDIUM CONTAINING PRINT CONTROL PROGRAM | |
| JP2023052886A (en) | Image processing device, image processing method, and program | |
| JP6192327B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program | |
| JP4096846B2 (en) | Image processing apparatus for performing filter processing according to output resolution | |
| JP3858802B2 (en) | Image processing apparatus for performing color conversion while referring to reconstructed color conversion table, and image processing method therefor | |
| JP4107302B2 (en) | Printing apparatus, image processing apparatus, printing method, image processing method, and conversion table creation method | |
| JP4623029B2 (en) | Print control device, image processing device | |
| JP4092983B2 (en) | Image processing apparatus for performing filter processing according to output resolution | |
| JP4183167B2 (en) | Image processing apparatus for printing a monochrome image | |
| JP2005067054A (en) | Discharge control of improved ink | |
| JP3959974B2 (en) | Print control device, image processing device | |
| JP2005014488A (en) | Method of controlling ejection of improvement ink | |
| JP4259254B2 (en) | Image data processing apparatus, print data creation apparatus including the same, ink jet recording apparatus, image data processing program, and image data processing method | |
| JP2008162096A (en) | Image forming apparatus and its control method | |
| JP2006263938A (en) | Printing device, image processing device, printing method, and image processing method | |
| US20230385584A1 (en) | Printing apparatus, method of controlling printing apparatus, and storage medium | |
| JP4561414B2 (en) | Print control apparatus, print control method, and print control program | |
| JP2005028661A (en) | Image processor for printing variable-density image |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20060425 |
|
| RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20060425 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20070417 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20071002 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20071130 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20080219 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20080303 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110321 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120321 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120321 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130321 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140321 Year of fee payment: 6 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |