JP4222187B2 - Image processing apparatus, image processing method, and image processing program - Google Patents
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Description
本発明は、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに係り、特には多階調画像データを量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換する画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。 The present invention relates to an image processing device, an image processing method, and an image processing program, and in particular, an image processing device, an image processing method, and an image processing for quantizing multi-tone image data and converting them into pseudo halftone output image data Regarding the program.
従来、多階調の原画像データを擬似中間調の出力用画像データに変換する量子化処理の手法として、組織的ディザ法、誤差拡散法等が知られている。この中でも、誤差拡散法は、比較的高い画質を得ることができるため、高画質の用途に用いられることが多く、種々の改良がなされてきた。誤差拡散法での画質的な課題は、ノイズを増幅させずにアルゴリズム特有のテクスチャをいかに低減させるかである。 Conventionally, a systematic dither method, an error diffusion method, or the like is known as a quantization processing method for converting multi-tone original image data into pseudo-halftone output image data. Among them, the error diffusion method can obtain a relatively high image quality, and is therefore often used for high-quality applications, and various improvements have been made. An image quality problem in the error diffusion method is how to reduce the texture peculiar to the algorithm without amplifying the noise.
例えば、複数の誤差拡散マトリクスを利用して均一性を確保しようと試みているものがある(特許文献1参照。)。具体的には、2つのマトリクスを入力値に応じて切り替え、大きいマトリクスをハイライトやシャドー部で使用し、ウォームと呼ばれる模様の発生を防ぎ、小さいマトリクスを中域部で使用し、ノイズを抑えようとするものである。 For example, there is an attempt to secure uniformity using a plurality of error diffusion matrices (see Patent Document 1). Specifically, the two matrices are switched according to the input value, the large matrix is used for highlights and shadows to prevent the occurrence of patterns called worms, and the small matrix is used for mid-ranges to suppress noise. It is about to try.
また、ハイライト及びシャドー領域でより均一な結果を生成するため、出力値に依存するしきい値を用いてしきい値を変更するものもある(特許文献2参照。)。具体的には、2値化出力が白か黒かで、入力に応じたしきい値変更を周囲画素に対して行い、それを繰り返し伝搬し用いるというものである。 In addition, in order to generate a more uniform result in the highlight and shadow areas, there is a technique that changes the threshold using a threshold that depends on the output value (see Patent Document 2). Specifically, whether the binarized output is white or black, the threshold value is changed according to the input to the surrounding pixels, and this is repeatedly propagated and used.
その他にも、誤差拡散マトリクスのサイズ、係数を最適化する方法や、処理順序(走査方向)の変更などが行われてきた。しかし、これらの手法からは一定の効果を得ることはできたが、十分と呼べるような効果を得ることはできなかった。 In addition, a method for optimizing the size and coefficient of the error diffusion matrix, a change in the processing order (scanning direction), and the like have been performed. However, although a certain effect was obtained from these methods, an effect that could be called sufficient could not be obtained.
一方、これらの誤差拡散法やその改良方法、ディザ法などとは異なる量子化処理の手法として、逆相関型のデジタルハーフトーニング法が提案されている(非特許文献1参照。)。この方法は、画素毎にドットの出現情報を表す配列(以下、ドット出現パターンとする)、すなわち、注目画素を構成する階調数に実質的に比例した数だけドットの有無情報を配列させたもの、を設定し、その情報に基づきハーフトーニングする方法であって、注目画素についてのドット出現パターンの内容決定においては、注目画素の周辺画素について既に決定済みのドット出現パターンを用い、これらドット出現パターンを構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値(以下、ヒストグラムとする)を算出し、この期待値に基づき、ドット出現数の少ない要素番号にドット有り情報を優先的に設定し、ドット出現数の多い要素番号にドット無し情報を設定するよう、注目画素のドット出現パターンを決める方法である。 On the other hand, an inverse correlation type digital halftoning method has been proposed as a method of quantization processing different from these error diffusion methods, improved methods thereof, dither methods, and the like (see Non-Patent Document 1). In this method, dot presence information for each pixel is arranged (hereinafter referred to as a dot appearance pattern), that is, dot presence / absence information is arranged in a number substantially proportional to the number of gradations constituting the target pixel. This is a method of halftoning based on the information, and in determining the content of the dot appearance pattern for the target pixel, the dot appearance pattern already determined for the peripheral pixels of the target pixel is used. For each element number of the elements that make up the pattern, the expected value (hereinafter referred to as a histogram) that dots appear in the surrounding pixels is calculated. Based on this expected value, priority is given to dot presence information for element numbers with a small number of dot appearances. This is a method of determining the dot appearance pattern of the target pixel so that no-dot information is set for element numbers with a large number of dot appearances. .
以下、逆相関型のデジタルハーフトーニング法について、具体的な例を挙げて説明する。なお、以下の説明においては、左から右に向かう方向に注目画素を切り換えて処理を行うこととする。
図5に示すように、逆相関型のデジタルハーフトーニング法による画像処理においては、原画像データ(多階調画像データ)が入力される前に、予め0〜(n−1)の範囲内から無作為にランダム変数r(rは整数)を決定する(ステップT1)。なお、「n」は画素値gi,jの最大値である。画素値gi,jとは、i行j列目の画素における階調値のことであり、ここでは0〜nの範囲内の何れかの値である。
原画像データが入力されたら、原画像データ中からi行j列目の画素(注目画素)に関する画素値gi,jを取得する(ステップT2)。
The inverse correlation type digital halftoning method will be described below with a specific example. In the following description, the process is performed by switching the target pixel in the direction from left to right.
As shown in FIG. 5, in the image processing by the inverse-correlation type digital halftoning method, the original image data (multi-tone image data) is input in advance from the range of 0 to (n−1) before the input. A random variable r (r is an integer) is determined at random (step T1). “N” is the maximum value of the pixel values g i, j . The pixel value g i, j is a gradation value in the pixel in the i-th row and j-th column, and is any value in the range of 0 to n here.
When the original image data is input, the pixel value g i, j relating to the pixel (target pixel) in the i-th row and j-th column is acquired from the original image data (step T2).
画素値gi,jを取得したら、その画素値gi,jに基づきi行j列目の画素のローカルフィルタPを生成する(ステップT3)。具体的には、始めに画素値gi,jを下記式(1)に代入してΔを求め、そのΔが図6中左欄のどの範囲に属するかを特定し、特定した範囲に対応するローカルフィルタPの情報を図6中右欄から特定する。なお、図中、例えば「Δ∈[0,13/255)」は、0≦Δ<13/255を示している。
Δ=|gi,j−n/2|/n … (1)
When the pixel value g i, j is acquired, the local filter P of the pixel in the i-th row and j-th column is generated based on the pixel value g i, j (step T3). Specifically, first, the pixel value g i, j is substituted into the following formula (1) to obtain Δ, and it is specified which range in the left column in FIG. 6 belongs, and corresponds to the specified range. The information of the local filter P to be specified is specified from the right column in FIG. In the figure, for example, “Δ∈ [0, 13/255)” represents 0 ≦ Δ <13/255.
Δ = | g i, j −n / 2 | / n (1)
例えば、画素値gi,jが120だとしたら、上記式(1)からΔ=|120−255/2|/255=7.5/255が導き出され、このΔ(=7.5/255)が、図6中左欄の最も上の欄に記載されたΔ∈[0,13/255)に属しているのを特定することができる。そしてΔ∈[0,13/255)が記載された特定済みの欄から、その右隣に配置された欄のR(K1,6,−5)をローカルフィルタPの情報として特定することができる。 For example, if the pixel value g i, j is 120, Δ = | 120−255 / 2 | /255=7.5/255 is derived from the above equation (1), and this Δ (= 7.5 / 255 ) Belongs to Δ∈ [0, 13/255) described in the uppermost column of the left column in FIG. 6. Then, R (K 1 , 6, −5) in the column arranged on the right side of the specified column in which Δ∈ [0, 13/255) is described can be specified as information on the local filter P. it can.
次に、特定された情報を便宜的に一般化して「R(K,lk,ε(lk))」とした場合に、まず「K」を参照することにより、図7及び図8に示した6つの基礎フィルタK1〜K6の何れかを選択する。次に、「lk」を参照することにより、基礎フィルタK中の×印の画素、即ちi行j列目の画素から、上方向、左方向及び右方向に(lk−1)画素分の広がりを有するlk行×(2lk−1)列のサイズのフィルタを生成する。そして、「lk」及び「ε(lk)」を参照し、生成されたフィルタ中の1列目から(lk−ε(lk))列目までの各画素には基礎フィルタKの画素値をそのまま割り当て、かつ(lk−ε(lk))列目より先の列の各画素には0を割り当てることにより、ローカルフィルタPを生成する。 Next, when the specified information is generalized for convenience to be “R (K, lk, ε (lk))”, it is shown in FIG. 7 and FIG. 8 by referring to “K” first. One of the six basic filters K 1 to K 6 is selected. Next, by referring to “lk”, (lk−1) pixels are spread in the upward direction, the left direction, and the right direction from the pixel marked with X in the basic filter K, that is, the pixel in the i-th row and j-th column. Produces a filter of size lk rows × (2lk−1) columns. Then, referring to “lk” and “ε (lk)”, the pixel values of the basic filter K are used as they are for the pixels from the first column to the (lk−ε (lk)) column in the generated filter. The local filter P is generated by allocating and assigning 0 to each pixel in the column earlier than the (lk−ε (lk)) column.
例えば、ローカルフィルタPの情報がR(K6,4,−1)で表されるとしたら、以下のような手順でローカルフィルタPを生成する。すなわち、R(K6,4,−1)において、基礎フィルタKに対応するのが「K6」であるから、図8中の3つの基礎フィルタK4〜K6のなかから下段に図示された基礎フィルタK6を基礎フィルタKとして特定する。そしてR(K6,4,−1)において、lkに対応するのが「4」であり、ε(lk)に対応するのが「−1」であるから、まず始めに、図8中下段の基礎フィルタK6中で×印の画素から、上方向、左方向及び右方向に3(=lk−1)画素分の広がりを有する4行×7(=2×4−1)列のサイズのフィルタを生成し、その後、その生成した4行×7列のフィルタにおいて、1列目から5(=4−(−1))列目までの各画素には基礎フィルタK6の画素値をそのまま割り当て、5列目より先の列の各画素には0を割り当てる。このような手順で生成されたローカルフィルタPを図9に示す。 For example, if the information of the local filter P is represented by R (K 6 , 4, −1), the local filter P is generated by the following procedure. That is, in R (K 6 , 4, −1), “K 6 ” corresponds to the basic filter K, and is shown in the lower part of the three basic filters K 4 to K 6 in FIG. The basic filter K 6 is specified as the basic filter K. In R (K 6 , 4, −1), “4” corresponds to lk and “−1” corresponds to ε (lk). The size of 4 rows × 7 (= 2 × 4-1) columns having a spread of 3 (= lk−1) pixels in the upward direction, the left direction, and the right direction from the pixels marked with X in the basic filter K 6 Then, in the generated 4 × 7 column filter, the pixel values of the basic filter K 6 are assigned to the pixels from the first column to the fifth (= 4-(− 1)) column. Allocation is performed as it is, and 0 is allocated to each pixel in the columns after the fifth column. FIG. 9 shows the local filter P generated by such a procedure.
ローカルフィルタPを生成したら、i行j列目の画素のヒストグラムHi,j[k]を算出する(ステップT4)。「ヒストグラムHi,j[k]」というのは、ローカルフィルタP中に×印で示される注目画素の周辺の画素の配置位置を(x,y)で表したときに、注目画素周辺の各画素のドット出現パターンCx,y[k]をローカルフィルタPの(x,y)の位置の値で重み付けし、要素(要素番号)kの値毎に加算した合計値(期待値)である。ただし、「k」は0から(n−1)までの任意の整数値であって、ドット出現パターンCx,y[k]の要素(要素番号)kと同義である。また、「ドット出現パターンCi,j[k]」というのは、それぞれ0または1の値をとるCi,j[0]〜Ci,j[n−1]によって構成される数列(ドット出現情報配列)である。このドット出現パターンCi,j[k]は、要素kに0から(n−1)の何れかの値を代入したときに「1」となればi行j列目の画素にドットを形成することを示し、「0」となればドットを形成しないことを示す。 When the local filter P is generated, the histogram H i, j [k] of the pixel in the i-th row and j-th column is calculated (step T4). “Histogram H i, j [k]” means that each pixel around the pixel of interest is represented by (x, y) when the arrangement position of the pixel around the pixel of interest indicated by the x mark in the local filter P is represented. This is a total value (expected value) obtained by weighting the dot appearance pattern C x, y [k] of the pixel with the value of the position (x, y) of the local filter P and adding each value of the element (element number) k. . However, “k” is an arbitrary integer value from 0 to (n−1), and is synonymous with the element (element number) k of the dot appearance pattern C x, y [k]. The “dot appearance pattern C i, j [k]” is a sequence (dots) composed of C i, j [0] to C i, j [n−1] each having a value of 0 or 1. Occurrence information array). If this dot appearance pattern C i, j [k] becomes “1” when any value from 0 to (n−1) is substituted for the element k, a dot is formed at the pixel in the i-th row and j-th column. And “0” indicates that no dot is to be formed.
例えば、図9に示すローカルフィルタPを生成した場合に、ローカルフィルタP中の各画素の位置(x,y)、ローカルフィルタP中の各画素の画素値px,yが図10(a)、(b)のように設定されたとしたら、i行j列目の注目画素(図9,図10中×印の画素)のヒストグラムHi,j[k]を、下記の式にしたがって要素(要素番号)kの値ごとに算出する。
Hi,j[0]=Cx1,y1[0]×px1,y1+Cx1,y2[0]×px1,y2+Cx1,y3[0]×px1,y3+ … +Cx4,y3[0]×px4,y3
Hi,j[1]=Cx1,y1[1]×px1,y1+Cx1,y2[1]×px1,y2+Cx1,y3[1]×px1,y3+ … +Cx4,y3[1]×px4,y3
Hi,j[2]=Cx1,y1[2]×px1,y1+Cx1,y2[2]×px1,y2+Cx1,y3[2]×px1,y3+ … +Cx4,y3[2]×px4,y3
…
…
Hi,j[n−1]=Cx1,y1[n−1]×px1,y1+Cx1,y2[n−1]×px1,y2+Cx1,y3[n−1]×px1,y3+ … +Cx4,y3[n−1]×px4,y3
For example, when the local filter P shown in FIG. 9 is generated, the position (x, y) of each pixel in the local filter P and the pixel value p x, y of each pixel in the local filter P are shown in FIG. , (B), the histogram H i, j [k] of the pixel of interest (pixels marked with x in FIGS. 9 and 10) in the i-th row and j-th column is represented by an element ( Calculated for each value of (element number) k.
H i, j [0] = C x1, y1 [0] × p x1, y1 + C x1, y2 [0] × p x1, y2 + C x1, y3 [0] × p x1, y3 +... + C x4, y3 [0] × p x4, y3
H i, j [1] = C x1, y1 [1] × p x1, y1 + C x1, y2 [1] × p x1, y2 + C x1, y3 [1] × p x1, y3 +... + C x4, y3 [1] × p x4, y3
H i, j [2] = C x1, y1 [2] × p x1, y1 + C x1, y2 [2] × p x1, y2 + C x1, y3 [2] × p x1, y3 +... + C x4, y3 [2] × p x4, y3
...
...
H i, j [n−1] = C x1, y1 [n−1] × p x1, y1 + C x1, y2 [n−1] × p x1, y2 + C x1, y3 [n−1] × p x1 , y3 + ... + C x4, y3 [n-1] × p x4, y3
次に、各要素kについて算出されたヒストグラムHi,j[0]〜Hi,j[n−1]を値の小さい順に並べ替え、ヒストグラムHi,j[k]の要素番号列S[k]を算出する(ステップT5)。 Then, the histogram H i calculated for each element k, j [0] ~H i , j sorts [n-1] to ascending order of value, the histogram H i, element number row of j [k] S [ k] is calculated (step T5).
例えば、ヒストグラムHi,j[0]〜Hi,j[n−1]が、Hi,j[8]<Hi,j[3]<Hi,j[4]<Hi,j[1]<Hi,j[5]<…<Hi,j[n−1]のように並べ替えられたら、要素番号列S[k]は{8,3,4,1,5,…,(n−1)}のように算出される。なお、この要素番号列S[k]において、「8」は0番目の要素であり、「3」は1番目の要素である。 For example, histograms H i, j [0] to H i, j [n−1] are expressed as H i, j [8] <H i, j [3] <H i, j [4] <H i, j [1] <H i, j [5] <... <H i, j When rearranged as [n−1], the element number sequence S [k] is {8, 3, 4, 1, 5, ..., (n-1)}. In the element number sequence S [k], “8” is the 0th element and “3” is the 1st element.
要素番号列S[k]を算出したら、カウンタ値Countを0に設定し(ステップT6)、要素番号列S[k]の要素k’に、要素番号列S[k]中、カウンタ値Countの値に対応する順番の要素S[Count]の値を代入する(ステップT7)。すなわち、上記した要素番号列S[k](={8,3,4,1,5,…,(n−1)})を例にすると、カウンタ値Countが0であるから、k’に8(=S[0])を代入する。 After calculating the element number sequence S [k], the counter value Count is set to 0 (step T6), and the element k ′ of the element number sequence S [k] is set to the counter value Count in the element number sequence S [k]. The value of the element S [Count] in the order corresponding to the value is substituted (step T7). That is, taking the element number sequence S [k] (= {8, 3, 4, 1, 5,..., (N−1)}) as an example, the counter value Count is 0. 8 (= S [0]) is substituted.
続いて、カウンタ値Countと画素値(gi,j−1)との大小関係を比較する(ステップT8)。
比較の結果、カウンタ値Countが画素値(gi,j−1)以下であれば、要素k’に対応するドット出現パターンCi,j[k’]を「1」に設定し(ステップT9)、大きければ「0」に設定する(ステップT10)。例えば、画素値gi,jが3で、かつ要素番号列S[k]が{8,3,4,1,5,…,(n−1)}であれば、ドット出現パターンCi,j[k]のうち、まず要素Ci,j[8]を「1」に設定する。
Subsequently, the magnitude relationship between the counter value Count and the pixel value (g i, j −1) is compared (step T8).
If the counter value Count is equal to or smaller than the pixel value (g i, j −1) as a result of the comparison, the dot appearance pattern C i, j [k ′] corresponding to the element k ′ is set to “1” (step T9). If it is larger, “0” is set (step T10). For example, if the pixel value g i, j is 3 and the element number sequence S [k] is {8, 3, 4, 1, 5,... (N−1)}, the dot appearance pattern C i, Of j [k], first, element C i, j [8] is set to “1”.
ステップT9又はステップT10の処理を終えたら、カウンタ値Countに1を加算し(ステップT11)、カウンタ値Count(=1)と(n−1)との大小関係を比較し(ステップT12)、カウンタ値Countが(n−1)と同じ値になるまでステップT7からステップT11までの処理を繰り返し行うことにより、ドット出現パターンCi,j[k’]を決定する。これにより、以上のようにして要素Ci,j[8],Ci,j[3],Ci,j[4]に「1」が設定される。ドット出現パターンCi,j[k]が決定されたら、ドット出現パターンCi,j[k]のうち、上記ステップT1で決定したランダム変数rを要素番号とするCi,j[r]を、i行j列目の画素の出力値bi,jとして算出する(ステップT13)。なお、出力値bi,jは上記ステップT9又はステップT10の処理からもわかるように「0」又は「1」である。 When the processing of step T9 or step T10 is completed, 1 is added to the counter value Count (step T11), the magnitude relationship between the counter values Count (= 1) and (n−1) is compared (step T12), and the counter The dot appearance pattern C i, j [k ′] is determined by repeatedly performing the processing from step T7 to step T11 until the value Count becomes the same value as (n−1). Accordingly, “1” is set in the elements C i, j [8], C i, j [3], and C i, j [4] as described above. When the dot appearance pattern C i, j [k] is determined, among the dot appearance patterns C i, j [k], C i, j [r] whose element number is the random variable r determined in step T1 is used. , The output value b i, j of the pixel in the i-th row and j-th column is calculated (step T13). The output value b i, j is “0” or “1” as can be seen from the processing in step T9 or step T10.
出力値bi,jを算出したら、入力された原画像データの全ての画素について出力値bを算出したか否かを判断し(ステップT14)、全ての画素の出力値bを未だ算出していないと判定したら、未処理の各画素について上記ステップT2からステップT13までの処理を繰り返し行う。全ての画素の出力値b、つまり疑似中間調の出力用画像データを算出したと判定したら処理を終了する。 When the output values b i, j are calculated, it is determined whether or not the output values b have been calculated for all the pixels of the input original image data (step T14), and the output values b of all the pixels have not been calculated yet. If it is determined that there is no pixel, the processes from step T2 to step T13 are repeated for each unprocessed pixel. If it is determined that the output value b of all the pixels, that is, the pseudo-halftone output image data has been calculated, the process ends.
以上の逆相関型のデジタルハーフトーニング法による画像処理によれば、1つの画素に着目した場合にはドットの出現頻度がその画素の画素値gi,jに比例し、近接する複数の画素に着目した場合には各画素でのドットの出現の仕方が周辺画素との逆相関を実質的に最大とすることとなるため、画像の記録時において記録媒体に形成されるドットの分散性が向上する。そのため、逆相関型のデジタルハーフトーニング法は、誤差拡散法に見られる特有のテクスチャが少ないという特徴を有している。
なお、画像端部に関するドット出現パターンCi,j[k]の決定には、画像領域外の周辺画素に関するドット出現パターンが必要となるが、このための画像領域外の周辺画素に関してはランダム変数を用いる等してドット出現パターンを決めておく。具体的には、例えば次のように定義する。
Ci,j[k]= 1 ( rBR < nΔ のとき)、 0 ( それ以外のとき )
ここで、Δ=| gi,j − n/2 |/nであり、「gi,j」は注目画素の画素値である。また、「rBR」は{0,1,...(int)(n/2)}に含まれるランダムな整数であり、毎回異なる値とする。
It should be noted that the dot appearance pattern C i, j [k] related to the image edge portion needs the dot appearance pattern related to the peripheral pixels outside the image area. For this reason, random variables are used for the peripheral pixels outside the image area. The dot appearance pattern is determined using, for example. Specifically, for example, the definition is as follows.
C i, j [k] = 1 (when rBR <nΔ), 0 (otherwise)
Here, Δ = | g i, j −n / 2 | / n, and “g i, j ” is the pixel value of the target pixel. “RBR” is {0, 1,. . . It is a random integer included in (int) (n / 2)} and a different value every time.
ところで、逆相関型のデジタルハーフトーニング法をカラー画像や、濃度の異なるレベル毎に分解された濃淡画像に対して適用した場合に、1つの画素において、異なるドットを同時に発生させないようにすることは考えられていた。これにより、非記録ドットや重なるドットの出現を極力抑え、異なるドット間の分散性を良くすることができた。 By the way, when the inverse-correlation type digital halftoning method is applied to a color image or a grayscale image decomposed at different levels of density, it is not possible to simultaneously generate different dots in one pixel. It was thought. As a result, it was possible to suppress the appearance of non-recording dots and overlapping dots as much as possible and to improve the dispersibility between different dots.
しかしながら、異なるドット単位面積当たりの占有率の和が100%を超えない場合における非記録と低占有率ドット間の分散や、異なるドット単位面積当たりの占有率の和が100%を超える場合における重なる記録ドットと低占有率ドット間の分散が悪いと目立ちやすくなるが、従来、それらの関係は考慮していないため、固定な順序で異なるドットを重ならないようにするのみで、占有率の低いドットが存在する場合にドットの分散性が悪くなることがあった。 However, the dispersion between non-printing and low occupancy dots when the sum of the occupation ratios per different dot unit area does not exceed 100%, or the overlap when the sum of the occupation ratios per different dot unit area exceeds 100%. Low dispersion between recording dots and low occupancy dots tends to stand out. Conventionally, these relationships have not been taken into account, so dots that have low occupancy can be obtained simply by preventing different dots from overlapping in a fixed order. In some cases, the dispersibility of dots deteriorates.
以下、具体例を挙げて説明する。
ここで、入力画像はCM画像とする。また、入力画像は2つのレベルに量子化されるものとする。すなわち、1画素に関し、ハーフトーニング後、白(非記録)、C(シアンドット記録)、M(マゼンダドット記録)及びCドットとMドットが重なる場合に生じるB(ブルードット記録)のいずれかを出力する。
Hereinafter, a specific example will be described.
Here, the input image is a CM image. Also, it is assumed that the input image is quantized to two levels. That is, for one pixel, after halftoning, one of white (non-recording), C (cyan dot recording), M (magenta dot recording), and B (blue dot recording) that occurs when C dots and M dots overlap. Output.
まず、占有率の異なるドットの占有率の和が100%を越えない場合について説明する。
例として、図11の(a)に示すような注目画素g1、g2において、異なるドットをCとMで表示し、Cドットの単位面積当たりの占有率は80%、Mドットの単位面積当たりの占有率は10%、出力する際に使われる要素番号は0とする。ハーフトーニングをする際に、Mドットの配置を決めた後、CドットがMドットと重ならないように配置を行うと設定する。
g1の出力が0の場合、g1の要素番号0番は非記録ということになり、要素番号列の全体配置を図11の(b)のように仮定できる。すなわち、要素番号0番側(左側)に非記録が占有率10%、その隣にCドットが占有率80%、さらにその隣にMドットが占有率10%で配置される。
First, a case where the sum of the occupancy rates of dots having different occupancy rates does not exceed 100% will be described.
As an example, in the target pixels g 1 and g 2 as shown in FIG. 11A, different dots are displayed as C and M, the occupation ratio per unit area of C dots is 80%, and the unit area of M dots The hit occupancy is 10%, and the element number used for output is 0. When halftoning is performed, after the arrangement of the M dots is determined, the arrangement is made so that the C dots are not overlapped with the M dots.
When the output of g 1 is 0, the
次に、g2の配置を決める際に、前記したようにMドットを先に配置するように順序が決められている。すると、Mドットの配置を行う際に、逆相関型のデジタルハーフトーニング法により、g1の非記録の要素番号にMドットを入れる可能性が高いため、図11の(c)のような配置となる。すなわち、要素番号0番側(左側)にMドットが占有率10%、その隣に非記録が占有率10%、さらにその隣にCドット占有率が80%で配置される。そうすることにより、g2の出力はMとなる。
Next, when determining the arrangement of g 2 , the order is determined so that M dots are arranged first as described above. Then, when M dots are arranged, there is a high possibility that M dots will be put in the non-recording element number of g 1 by the inverse-correlation type digital halftoning method. Therefore, the arrangement as shown in FIG. It becomes. That is, the M dot is arranged at the
しかしながら、Cドットの単位面積当たりの占有率が80%と高く、Mドットと非記録が出る確率が低いため、その後しばらくの間、Mドットと非記録は両方とも出なくなる。そして、次にMドットと非記録が出るときには、同じように処理が行われるため、また縦横斜めのいずれかで隣り合って出力される可能性が高い。画面上で見ると、図11の(d)に示すように、Cの背景の上で、Mドットと非記録が縦横斜めのいずれかで連続的に出ることになってしまい、ドットの分散性が悪くなる。 However, since the occupation rate per unit area of C dots is as high as 80% and the probability of non-recording with M dots is low, both M dots and non-recording do not appear for a while after that. Then, when M dots and non-recording are output next, the same processing is performed, and there is a high possibility that they will be output next to each other either vertically or horizontally. When viewed on the screen, as shown in FIG. 11D, on the background of C, M dots and non-recording appear continuously in either the vertical or horizontal direction, and the dispersibility of the dots. Becomes worse.
次に、占有率の異なるドットの占有率の和が100%を越える場合について説明する。
例として、図12の(a)に示すような注目画素g1、g2において、異なるドットをCとMで表示し、Cドットの単位面積当たりの占有率は10%、Mドットの単位面積当たりの占有率は95%、出力する際に使われる要素番号は0とする。ハーフトーニングをする際に、Mドットの配置を決めた後、CドットがMドットの重ならないように配置を行うと設定する。
g1の出力がB(ブルードット記録)、すなわちCとMが重なる場合、g1の要素番号0番はBということになり、要素番号列の全体配置を図12の(b)のように仮定できる。すなわち、要素番号0番側(左側)にMドットが占有率95%、その隣の空いている部分にCドットが占有率5%分だけ入り、さらCドットの残り占有率5%分は要素番号0番側(左側)にMドットと重ねて配置され、結果として要素番号0番側(左側)の占有率5%はCとMが重なったBドットとなる。
Next, a case where the sum of the occupancy rates of dots having different occupancy rates exceeds 100% will be described.
As an example, in the target pixels g 1 and g 2 as shown in FIG. 12A, different dots are displayed as C and M, the occupation rate per unit area of C dots is 10%, and the unit area of M dots Assume that the occupancy ratio is 95%, and the element number used for output is 0. When halftoning is performed, after the arrangement of the M dots is determined, the arrangement is made such that the C dots are arranged so as not to overlap the M dots.
When the output of g 1 is B (blue dot recording), that is, when C and M overlap, the
次に、g2の配置を決める際に、前記したようにMドットを先に配置するように順序が決められている。すると、Mドットの配置を行う際に、逆相関型のデジタルハーフトーニング法により、g1において既にドットが重なっているBの入った要素番号を避けて入れる可能性が高いため、図12の(c)のような配置となる。すなわち、g1にBドットの入った要素番号0番側の占有率5%分を避けた占有率95%分にMドットが配置され、CドットはMドットをなるべく避けて配置されることから要素番号0番側の占有率10%分に配置されることになり、その結果、MドットとCドットが重なる占有率5%分はBドットとなる。そうすることにより、g2の出力はCとなる。
Next, when determining the arrangement of g 2 , the order is determined so that M dots are arranged first as described above. Then, when arranging M dots, there is a high possibility that an element number containing B in which dots already overlap in g 1 will be avoided by using an inverse correlation type digital halftoning method. The arrangement is as shown in c). That is, the M dots are arranged for the occupation rate of 95% avoiding the occupation rate of 5% on the
しかしながら、Mドットの単位面積当たりの占有率が95%と高く、CドットとBドットが出る確率が低いため、その後しばらくの間、CドットとBドットは両方とも出なくなる。そして、次にCドットとBドットが出るときには、同じように処理が行われるため、また縦横斜めのいずれかで隣り合って出力される可能性が高い。画面上で見ると、図12の(d)に示すように、Mの背景の上で、CドットとBドットが縦横斜めのいずれかで連続的に出ることになってしまい、ドットの分散性が悪くなる。 However, since the occupation rate per unit area of M dots is as high as 95% and the probability that C dots and B dots appear is low, both C dots and B dots do not appear for a while after that. The next time C dots and B dots appear, the same processing is performed, and there is a high possibility that they will be output side by side either vertically or horizontally. When viewed on the screen, as shown in FIG. 12 (d), C dots and B dots appear continuously either vertically or horizontally on the background of M, and the dispersibility of the dots. Becomes worse.
そこで、本発明の課題は、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用いたハーフトーニング処理を行う際に、ドット同士の単位面積当たりの占有率に関わらず、良好なドット分散性を得ることができる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。 Accordingly, an object of the present invention is to obtain good dot dispersibility regardless of the occupancy per unit area between dots when performing halftoning using an inversely correlated digital halftoning method. An object is to provide an image processing apparatus, an image processing method, and an image processing program.
請求項1に記載の発明は、
多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換するための演算処理部を有する画像処理装置であって、
前記演算処理部は、
多階調画像データが入力される前に予めランダム変数を決定し、多階調画像データの入力後に当該多階調画像データ中から注目画素に関する画素値を取得して、この画素値に基づき当該注目画素のローカルフィルタを生成するとともに、注目画素の周辺画素について既に決定済みのドット出現情報配列を用いて、これらドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、この期待値に基づき、ドット出現数の少ない要素番号にドット有り情報を優先的に設定し、ドット出現数の多い要素番号にドット無し情報を設定するよう、注目画素のドット出現情報配列を決定した上で、全ての画素についての出力用画像データを算出するものであり、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる2種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が100%を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる2種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が100%を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行うように制御することを特徴としている。
The invention described in
An image processing apparatus having an arithmetic processing unit for quantizing multi-gradation image data and converting it into pseudo-halftone output image data,
The arithmetic processing unit includes:
A random variable is determined in advance before the multi-tone image data is input, and after the multi-tone image data is input, a pixel value related to the target pixel is obtained from the multi-tone image data, and the pixel value is determined based on the pixel value. In addition to generating a local filter for the pixel of interest, using the dot appearance information array that has already been determined for the peripheral pixel of the pixel of interest, a dot appears in the peripheral pixel for each element number of the elements constituting the dot appearance information array Calculate the expected value, and based on this expected value, set the dot presence information preferentially to the element number with a small number of dot appearances, and set the dot absence information to the element number with a large number of dot appearances. After determining the appearance information array, it calculates output image data for all pixels,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios does not exceed 100%, the occupation ratio per unit area is high. After placing dots in the dot appearance information array, placing dots in the dot appearance information array of dots with a low occupancy per unit area,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios exceeds 100%, dots having a low occupation ratio per unit area After the arrangement in the dot appearance information array, control is performed so that the dots having a high occupation rate per unit area are arranged in the dot appearance information array.
請求項2に記載の発明は、
多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換する画像処理方法であって、
多階調画像データが入力される前に予めランダム変数を決定し、多階調画像データの入力後に当該多階調画像データ中から注目画素に関する画素値を取得して、この画素値に基づき当該注目画素のローカルフィルタを生成するとともに、注目画素の周辺画素について既に決定済みのドット出現情報配列を用いて、これらドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、この期待値に基づき、ドット出現数の少ない要素番号にドット有り情報を優先的に設定し、ドット出現数の多い要素番号にドット無し情報を設定するよう、注目画素のドット出現情報配列を決定した上で、全ての画素についての出力用画像データを算出し、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる2種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が100%を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる2種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が100%を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行うことを特徴としている。
The invention described in
An image processing method for quantizing multi-tone image data and converting it into pseudo-halftone output image data,
A random variable is determined in advance before the multi-tone image data is input, and after the multi-tone image data is input, a pixel value related to the target pixel is obtained from the multi-tone image data, and the pixel value is determined based on the pixel value. In addition to generating a local filter for the pixel of interest, using the dot appearance information array that has already been determined for the peripheral pixel of the pixel of interest, a dot appears in the peripheral pixel for each element number of the elements constituting the dot appearance information array Calculate the expected value, and based on this expected value, set the dot presence information preferentially to the element number with a small number of dot appearances, and set the dot absence information to the element number with a large number of dot appearances. After determining the appearance information array, output image data for all pixels is calculated,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios does not exceed 100%, the occupation ratio per unit area is high. After placing dots in the dot appearance information array, placing dots in the dot appearance information array of dots with a low occupancy per unit area,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios exceeds 100%, dots having a low occupation ratio per unit area After the arrangement in the dot appearance information array, dots having a high occupation rate per unit area are arranged in the dot appearance information array.
請求項3に記載の発明は、
画像処理プログラムであって、
多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換するためのコンピュータに、
多階調画像データが入力される前に予めランダム変数を決定し、多階調画像データの入力後に当該多階調画像データ中から注目画素に関する画素値を取得して、この画素値に基づき当該注目画素のローカルフィルタを生成するとともに、注目画素の周辺画素について既に決定済みのドット出現情報配列を用いて、これらドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、この期待値に基づき、ドット出現数の少ない要素番号にドット有り情報を優先的に設定し、ドット出現数の多い要素番号にドット無し情報を設定するよう、注目画素のドット出現情報配列を決定した上で、全ての画素についての出力用画像データを算出し、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる2種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が100%を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる2種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が100%を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行う機能を実現させることを特徴としている。
The invention according to
An image processing program,
To a computer for quantizing multi-tone image data and converting it into pseudo-halftone output image data,
A random variable is determined in advance before the multi-tone image data is input, and after the multi-tone image data is input, a pixel value related to the target pixel is obtained from the multi-tone image data, and the pixel value is determined based on the pixel value. In addition to generating a local filter for the pixel of interest, using the dot appearance information array that has already been determined for the peripheral pixel of the pixel of interest, a dot appears in the peripheral pixel for each element number of the elements constituting the dot appearance information array Calculate the expected value, and based on this expected value, set the dot presence information preferentially to the element number with a small number of dot appearances, and set the dot absence information to the element number with a large number of dot appearances. After determining the appearance information array, output image data for all pixels is calculated,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios does not exceed 100%, the occupation ratio per unit area is high. After placing dots in the dot appearance information array, placing dots in the dot appearance information array of dots with a low occupancy per unit area,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios exceeds 100%, dots having a low occupation ratio per unit area After the arrangement in the dot appearance information array, a function for arranging dots having a high occupation rate per unit area in the dot appearance information array is realized.
請求項1,2,3に記載の発明によれば、多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換する画像処理で、多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる2種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が100%を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる2種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が100%を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行うため、ドット同士の単位面積当たりの占有率に関わらず、良好なドット分散性を得ることができ、その結果、良好な画像形成を行うことができる。 According to the first, second, and third aspects of the present invention, the multi-tone image data is quantized and converted into pseudo-halftone output image data. When two or more types of dots having different occupancy rates exist and the sum of the occupancy rates does not exceed 100%, dots having a high occupancy rate per unit area are arranged in the dot appearance information array. After that, dots with low occupancy per unit area are arranged in the dot appearance information array, and there are two or more types of dots with different occupancy per unit area in multi-tone image data, and dot occupancy When the sum of the rates exceeds 100%, after arranging the dots having a low occupation rate per unit area in the dot appearance information array, the dots appearing in the dot appearance information array having a high occupation rate per unit area are arranged. Arrangement To do, regardless of the occupation rate per unit area of the dots, it is possible to obtain a good dot dispersion property, as a result, it is possible to perform good image formation.
以下、本発明の実施の形態に係る画像処理装置、画像処理方法及び画像処理のプログラムについて、図面を参照しながら説明する。ただし、発明の範囲は図示例に限定されない。 Hereinafter, an image processing apparatus, an image processing method, and an image processing program according to embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. However, the scope of the invention is not limited to the illustrated examples.
まず、本実施の形態に係る画像処理装置1の構成について説明する。
図1は、本実施の形態に係る画像処理装置1の概略構成を示すブロック図である。この図に示すように、画像処理装置1は、入力される多階調画像(原画像)データを量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換して出力するための演算処理部2を備えている。なお、この画像処理装置1は、インクジェットプリンタ等の周知の出力装置に搭載可能となっている。また、本実施の形態においては、多階調画像データを、各画素値が8bitのグレースケールを持つCM画像に関するデータとして説明する。また、本実施の形態では、前記8bit(256階調)の多階調画像データを、1画素に関し、白(非記録)、シアン(シアンドット記録)、マゼンダ(マゼンダドット記録)の3つのレベル(値)に量子化するようになっている。
First, the configuration of the
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an
演算処理部(コンピュータ)2は、互いに接続されたROM(Read Only Memory)3、RAM(Random Access Memory)4及びCPU(Central Processing Unit)5を備えている。
ROM3には、本発明に係る画像処理プログラムが格納されている。この画像処理プログラムは、多階調画像データに対する逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を演算処理部2に実行させるためのものである。
RAM4には、CPU5による作業領域が備えられている。
CPU5は、ROM3に格納されている画像処理プログラムをRAM4内の作業領域に展開し、多階調画像データから出力用画像を生成するようになっている。
The arithmetic processing unit (computer) 2 includes a ROM (Read Only Memory) 3, a RAM (Random Access Memory) 4, and a CPU (Central Processing Unit) 5 connected to each other.
The
The
The
次に、本発明に係る画像処理方法について、図2を参照しながら説明する。なお、以下においては、画像処理装置1は、左から右に向かう方向に注目画素を切り換えて処理を行うこととするが、所定数の画素からなる行を切り換えた後の処理方向については、再び左から右に向かう方向としても良いし、反転させて右から左に向かう方向としても良いし、左右方向の何れかをランダムに選択することとしても良い。好ましくは、画像処理装置1は、全体として蛇行するような順序で処理を行うべく、1行毎または複数行毎に処理方向を反転させるようになっている。
Next, an image processing method according to the present invention will be described with reference to FIG. In the following description, the
図2は、画像処理装置1の演算処理部2が前記画像処理プログラムに基づいて、シアン及びマゼンダのうち、いずれか1色の出力用画像データ(第1色の出力用画像データ)を生成するために実行する逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を経時的に示したフローチャートである。
この図に示すように、演算処理部2は、従来のステップT1と同様に、多階調画像データが入力される前に、予めランダム変数rを決定する(ステップS1)。
多階調画像データが入力されたら、演算処理部2は多階調画像データ中からi行j列目の画素(注目画素)に関する画素値gi,jを取得し(ステップS2)、従来のステップT3と同様に、この画素値gi,jに基づきi行j列目の画素のローカルフィルタPを生成する(ステップS3)。
ローカルフィルタPを生成したら、演算処理部2は、従来のステップT4と同様にi行j列目の画素のヒストグラムHi,j[k]を算出する(ステップS4)。
In FIG. 2, the
As shown in this figure, the
When the multi-gradation image data is input, the
After generating the local filter P, the
次に、演算処理部2は、各要素kについて算出されたヒストグラムHi,j[0]〜Hi,j[n−1]を値の小さい順に並べ替え、ヒストグラムHi,j[k]の大小順を示す要素番号列S[k]を算出する(ステップS5)。
Next, the
例えば、ヒストグラムHi,j[0]〜Hi,j[n−1]が、Hi,j[8]<Hi,j[3]<Hi,j[4]<Hi,j[1]<Hi,j[5]<…<Hi,j[n−1]のように並べ替えられたら、要素番号列S[k]は{8,3,4,1,5,…,(n−1)}のように算出される。なお、この要素番号列S[k]において、「8」は0番目の要素であり、「3」は1番目の要素である。 For example, histograms H i, j [0] to H i, j [n−1] are expressed as H i, j [8] <H i, j [3] <H i, j [4] <H i, j [1] <H i, j [5] <... <H i, j When rearranged as [n−1], the element number sequence S [k] is {8, 3, 4, 1, 5, ..., (n-1)}. In the element number sequence S [k], “8” is the 0th element and “3” is the 1st element.
S5の後、演算処理部2は、従来のステップT6〜T14と同様に、ドット出現パターン(ドット出現情報配列)Ci,j[k]を決定し、全ての画素についての出力値b、つまり出力用画像データを算出する(ステップS6〜S14)。これにより、1つの画素に着目した場合にはドットの出現頻度がその画素の画素値gi,jに比例し、近接する複数の画素に着目した場合には各画素でのドットの出現の仕方が周辺画素との逆相関を実質的に最大とすることとなるため、画像の記録時において記録媒体に形成されるドットの分散性が向上する。
After S5, the
第1色の出力用画像データを算出したと判定したら、演算処理部2は、同様にして、もう1つの色の出力用画像データ(第2色の出力用画像データ)を生成するための逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を行う。
If it is determined that the output image data of the first color has been calculated, the
以下、前記ドット出現パターンに2つの色のドットを配置する際の方法について、具体例を挙げて説明する。
ここで、入力画像はCM画像とする。また、入力画像は2つのレベルに量子化されるものとする。すなわち、1画素に関し、ハーフトーニング後、白(非記録)、C(シアンドット記録)、M(マゼンダドット記録)及びCドットとMドットが重なる場合に生じるB(ブルードット記録)のいずれかを出力する。
Hereinafter, a method for arranging two color dots in the dot appearance pattern will be described with a specific example.
Here, the input image is a CM image. Also, it is assumed that the input image is quantized to two levels. That is, for one pixel, after halftoning, one of white (non-recording), C (cyan dot recording), M (magenta dot recording), and B (blue dot recording) that occurs when C dots and M dots overlap. Output.
まず、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用いた際に、入力された階調信号(多階調画像データ)において、単位面積当たりの占有率の異なる2種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が100%を越えない場合に、単位面積当たりの占有率の高いドット(高占有率ドット)のドット出現情報配列(ドット出現パターン)への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドット(低占有率ドット)のドット出現情報配列への配置を行うときについて説明する。 First, when the inverse-correlation type digital halftoning method is used, there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area in the input gradation signal (multi-gradation image data), and the dots If the sum of the occupancy ratios does not exceed 100%, after placing dots with a high occupancy ratio per unit area (high occupancy dots) in the dot appearance information array (dot appearance pattern), A description will be given of a case where dots having a low occupation rate (low occupation rate dots) are arranged in the dot appearance information array.
例として、図3の(a)に示すような注目画素g1、g2において、異なるドットをCとMで表示し、Cドットの単位面積当たりの占有率は80%、Mドットの単位面積当たりの占有率は10%、出力する際に使われる要素番号は0とする。
g1の出力が0の場合、g1の要素番号0番は非記録ということになり、要素番号列の全体配置を図3の(b)のように仮定できる。すなわち、要素番号0番側(左側)に非記録が占有率10%、その隣にCドットが占有率80%、さらにその隣にMドットが占有率10%で配置される。
As an example, in the target pixels g 1 and g 2 as shown in FIG. 3A, different dots are displayed as C and M, the occupation ratio per unit area of C dots is 80%, and the unit area of M dots The hit occupancy is 10%, and the element number used for output is 0.
When the output of g 1 is 0, the
次に、g2の配置を決める際に、CドットとMドットの単位面積当たりの占有率を比較する。この例では、Cドットの占有率が高いため、Cドットの配置を先に行うことになる。すると、Cドットの配置を行う際に、逆相関型のデジタルハーフトーニング法により、g1の非記録の要素番号にCドットを入れる可能性が高いため、図3の(c)のような配置となる。すなわち、Cドットは占有率80%のうちの占有率10%分がg1で非記録となっている要素番号0番側(左側)の占有率10%に配置され、残り占有率70%のうちの占有率10%分はなるべくg1でCドットの入った要素番号を避けて配置されることからg1でMドットが配置された要素番号の大きな右側の占有率10%に配置され、さらに残った占有率60%分はg1でCドットの入った要素番号に配置される。そして、空いている部分(g1でCドットの入った占有率20%分)のうちの占有率10%分にMドットが配置され、残りの占有率10%分が非記録となる。そうすることにより、g2の出力はCとなる。
Next, when determining the arrangement of g 2 , the occupation ratios per unit area of C dots and M dots are compared. In this example, since the occupancy rate of C dots is high, C dots are arranged first. Then, when C dots are arranged, there is a high possibility that C dots are put in the non-recording element number of g 1 by the inverse correlation type digital halftoning method. It becomes. In other words, C dots are arranged at an element ratio of 10% on the
ここで、Cドットの単位面積当たりの占有率が80%と高く、Mドットと非記録が出る確率が低いため、その後しばらくの間、Cドットだけが出ることになる。そして、しばらくCドットだけが出た後、Mドットが出て、またしばらくの間Cドットだけが出た後、非記録が出るというパターンとなる可能性が高い。画面上で見ると、図3の(d)に示すように、Cの背景の上で、Mドットと非記録が分散的に出ることになる。
つまり、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用いた際に、入力された階調信号において、単位面積当たりの占有率の異なる2種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が100%を越えない場合に、非記録と低占有率ドットの連続発生を防ぐことができる。
Here, since the occupation rate per unit area of C dots is as high as 80% and the probability of non-recording with M dots is low, only C dots appear for a while after that. Then, there is a high possibility that the pattern is such that after only C dots appear for a while, M dots appear, and after only C dots appear for a while, non-recording occurs. When viewed on the screen, as shown in FIG. 3D, M dots and non-recording appear in a distributed manner on the C background.
That is, when the inverse correlation type digital halftoning method is used, two or more types of dots having different occupation ratios per unit area exist in the input gradation signal, and the sum of the dot occupation ratios is 100. If the percentage does not exceed%, non-recording and continuous occurrence of low occupancy dots can be prevented.
次に、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用いた際に、入力された階調信号(多階調画像データ)において、単位面積当たりの占有率の異なる2種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が100%を越える場合に、単位面積当たりの占有率の低いドット(低占有率ドット)のドット出現情報配列(ドット出現パターン)への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドット(高占有率ドット)のドット出現情報配列への配置を行うときについて説明する。 Next, when the inverse correlation type digital halftoning method is used, two or more types of dots having different occupation ratios per unit area exist in the input gradation signal (multi-gradation image data), and When the sum of dot occupancy exceeds 100%, after placing dots with low occupancy per unit area (low occupancy dots) in the dot appearance information array (dot appearance pattern) A description will be given of a case where dots having a high occupation ratio (high occupation ratio dots) are arranged in the dot appearance information array.
例として、図4の(a)に示すような注目画素g1、g2において、異なるドットをCとMで表示し、Cドットの単位面積当たりの占有率は10%、Mドットの単位面積当たりの占有率は95%、出力する際に使われる要素番号は0とする。
g1の出力はB(ブルードット記録)、すなわちCとMが重なる場合、g1の要素番号0番はBということになり、要素番号列の全体配置を図4の(b)のように仮定できる。すなわち、要素番号0番側(左側)にMドットが占有率95%、その隣の空いている部分にCドットが占有率5%分だけ入り、さらCドットの残り占有率5%分は要素番号0番側(左側)にMドットと重ねて配置され、結果として要素番号0番側(左側)の占有率5%はCとMが重なったBドットとなる。
As an example, in the target pixels g 1 and g 2 as shown in FIG. 4A, different dots are displayed as C and M, the occupation rate per unit area of C dots is 10%, and the unit area of M dots Assume that the occupancy ratio is 95%, and the element number used for output is 0.
The output of g 1 is B (blue dot recording), that is, when C and M overlap, the
次に、g2の配置を決める際に、CドットとMドットの単位面積当たりの占有率を比較する。この例では、Cドットの占有率が低いため、Cドットの配置を先に行うことになる。すると、Cドットの配置を行う際に、逆相関型のデジタルハーフトーニング法により、g1において既にドットが重なっているBの入った要素番号を避けて入れる可能性が高いため、図4の(c)のような配置となる。すなわち、g1にBドットの入った要素番号0番側の占有率5%分を避けた隣の占有率10%分にCドットが配置され、MドットはCドットをなるべく避けて配置されることから要素番号0番側の占有率5%と、要素番号の大きな右側の占有率90%に配置されることになり、その結果、MドットとCドットが重なる占有率5%分はBドットとなる。そうすることにより、g2の出力はMとなる。
Next, when determining the arrangement of g 2 , the occupation ratios per unit area of C dots and M dots are compared. In this example, since the occupancy rate of C dots is low, the C dots are arranged first. Then, when arranging C dots, there is a high possibility that an element number containing B that already overlaps dots in g 1 will be avoided by using an inverse correlation type digital halftoning method. The arrangement is as shown in c). That is, the C dots are arranged in g 1 occupancy rate of 10% of the next avoiding the
ここで、Mドットの単位面積当たりの占有率が95%と高く、CドットとBドットが出る確率が低いため、その後しばらくの間、Mドットだけ出ることになる。そして、しばらくMドットだけが出た後、Cドットが出て、またしばらくの間Mドットだけが出た後、Bドットが出るというパターンとなる可能性が高い。画面上で見ると、図4の(d)に示すように、Mの背景の上で、BドットとCドットが分散的に出ることになる。
つまり、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用いた際に、入力された階調信号において、単位面積当たりの占有率の異なる2種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が100%を越える場合に、重なるドットと低占有率ドットの連続発生を防ぐことができる。
Here, since the occupation rate per unit area of M dots is as high as 95% and the probability that C dots and B dots appear is low, only M dots appear for a while after that. Then, there is a high possibility that after only M dots appear for a while, C dots appear, and after only M dots appear for a while, B dots appear. When viewed on the screen, B dots and C dots appear in a distributed manner on the background of M, as shown in FIG.
That is, when the inverse correlation type digital halftoning method is used, two or more types of dots having different occupation ratios per unit area exist in the input gradation signal, and the sum of the dot occupation ratios is 100. When the percentage exceeds 50%, continuous generation of overlapping dots and low occupancy dots can be prevented.
なお、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用いた際に、入力された階調信号(多階調画像データ)において、単位面積当たりの占有率が一致する2種類以上のドットが存在する場合には、これらのドットのドット出現情報配列(ドット出現パターン)への配置の順番は、適宜の方法で決定すれば良い。
例えば、異なるドットをCとMで表示し、CドットとMドットの単位面積当たりの占有率がそれぞれ40%である場合や、CドットとMドットの単位面積当たりの占有率がそれぞれ60%である場合が挙げられる。このような場合には、乱数を用いてランダムに決定する方法や、予め配置パターンを用意しておき、そのパターンを順に当てはめていく方法等の適宜の方法で配置の順番を決定すれば良い。
このようにすることにより、処理の多様性に対応することができる。
When the inverse correlation type digital halftoning method is used, there are two or more types of dots having the same occupation ratio per unit area in the input gradation signal (multi-gradation image data). The order of arrangement of these dots in the dot appearance information array (dot appearance pattern) may be determined by an appropriate method.
For example, different dots are displayed in C and M, and the occupation ratio per unit area of C dots and M dots is 40%, respectively, or the occupation ratio per unit area of C dots and M dots is 60%. There are some cases. In such a case, the arrangement order may be determined by an appropriate method such as a method of determining randomly using a random number or a method of preparing an arrangement pattern in advance and applying the pattern in order.
By doing so, it is possible to deal with the diversity of processing.
以上のように、本実施の形態の画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムによれば、多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換する画像処理で、多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる2種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が100%を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる2種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が100%を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行うため、ドット同士の単位面積当たりの占有率に関わらず、良好なドット分散性を得ることができ、その結果、良好な画像形成を行うことができる。 As described above, according to the image processing apparatus, the image processing method, and the image processing program of the present embodiment, the multi-tone image data is quantized and converted into pseudo-halftone output image data. In gradation image data, if there are two or more types of dots with different occupancy rates per unit area and the sum of the dot occupancy rates does not exceed 100%, dots with high occupancy rates per unit area After placement in the dot appearance information array, dots having a low occupation rate per unit area are placed in the dot appearance information array, and two or more types having different occupation rates per unit area in multi-tone image data Dots and the sum of the dot occupancy ratios exceeds 100%, after placing dots with low occupancy ratios per unit area in the dot appearance information array, Since dots with high occupancy are arranged in the dot appearance information array, good dot dispersibility can be obtained regardless of the occupancy per unit area between dots, and as a result, good image formation is performed. be able to.
なお、本発明は、上記各実施の形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の改良並びに設計の変更を行っても良い。
例えば、本実施の形態では、本発明を異なる色のドットに適用したが、これに限らず、処理の多様性に対応させて、例えば同色の濃淡ドットに適用しても良い。
また、本実施の形態では、入力画像はCMのみのカラー画像であるが、これに限るものではなく、画像の多様性に対応させて、階調、解像度、モノクロ画像かカラー画像か、カラー画像の色数等適宜の画像を用いることができる。
さらに、出力画像についても、本実施の形態では、ドットの種類としてはCMの2種類であるが、これに限らず、インクの多様性に対応させて、ドットの種類が3種類以上の種々の出力値を有する出力画像にする場合にも適用可能である。
The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various improvements and design changes may be made without departing from the spirit of the present invention.
For example, in the present embodiment, the present invention is applied to dots of different colors. However, the present invention is not limited to this, and may be applied to, for example, dark and light dots of the same color in accordance with the variety of processing.
In the present embodiment, the input image is a color image of only a CM. However, the present invention is not limited to this, and a gradation, resolution, monochrome image or color image, or color image corresponding to the variety of images. An appropriate image such as the number of colors can be used.
Further, in the present embodiment, the output image has two types of dots, CM, but is not limited to this, and is not limited to this, and there are various types of dots having three or more types of dots corresponding to the variety of inks. The present invention can also be applied to an output image having an output value.
1 画像処理装置
2 演算処理部
DESCRIPTION OF
Claims (3)
前記演算処理部は、
多階調画像データが入力される前に予めランダム変数を決定し、多階調画像データの入力後に当該多階調画像データ中から注目画素に関する画素値を取得して、この画素値に基づき当該注目画素のローカルフィルタを生成するとともに、注目画素の周辺画素について既に決定済みのドット出現情報配列を用いて、これらドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、この期待値に基づき、ドット出現数の少ない要素番号にドット有り情報を優先的に設定し、ドット出現数の多い要素番号にドット無し情報を設定するよう、注目画素のドット出現情報配列を決定した上で、全ての画素についての出力用画像データを算出するものであり、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる2種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が100%を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる2種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が100%を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行うように制御することを特徴とする画像処理装置。 An image processing apparatus having an arithmetic processing unit for quantizing multi-gradation image data and converting it into pseudo-halftone output image data,
The arithmetic processing unit includes:
A random variable is determined in advance before the multi-tone image data is input, and after the multi-tone image data is input, a pixel value related to the target pixel is obtained from the multi-tone image data, and the pixel value is determined based on the pixel value. In addition to generating a local filter for the pixel of interest, using the dot appearance information array that has already been determined for the peripheral pixel of the pixel of interest, a dot appears in the peripheral pixel for each element number of the elements constituting the dot appearance information array Calculate the expected value, and based on this expected value, set the dot presence information preferentially to the element number with a small number of dot appearances, and set the dot absence information to the element number with a large number of dot appearances. After determining the appearance information array, it calculates output image data for all pixels,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios does not exceed 100%, the occupation ratio per unit area is high. After placing dots in the dot appearance information array, placing dots in the dot appearance information array of dots with a low occupancy per unit area,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios exceeds 100%, dots having a low occupation ratio per unit area An image processing apparatus that controls to arrange dots having a high occupation rate per unit area in the dot appearance information array after arranging them in the dot appearance information array.
多階調画像データが入力される前に予めランダム変数を決定し、多階調画像データの入力後に当該多階調画像データ中から注目画素に関する画素値を取得して、この画素値に基づき当該注目画素のローカルフィルタを生成するとともに、注目画素の周辺画素について既に決定済みのドット出現情報配列を用いて、これらドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、この期待値に基づき、ドット出現数の少ない要素番号にドット有り情報を優先的に設定し、ドット出現数の多い要素番号にドット無し情報を設定するよう、注目画素のドット出現情報配列を決定した上で、全ての画素についての出力用画像データを算出し、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる2種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が100%を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる2種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が100%を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行うことを特徴とする画像処理方法。 An image processing method for quantizing multi-tone image data and converting it into pseudo-halftone output image data,
A random variable is determined in advance before the multi-tone image data is input, and after the multi-tone image data is input, a pixel value related to the target pixel is obtained from the multi-tone image data, and the pixel value is determined based on the pixel value. In addition to generating a local filter for the pixel of interest, using the dot appearance information array that has already been determined for the peripheral pixel of the pixel of interest, a dot appears in the peripheral pixel for each element number of the elements constituting the dot appearance information array Calculate the expected value, and based on this expected value, set the dot presence information preferentially to the element number with a small number of dot appearances, and set the dot absence information to the element number with a large number of dot appearances. After determining the appearance information array, output image data for all pixels is calculated,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios does not exceed 100%, the occupation ratio per unit area is high. After placing dots in the dot appearance information array, placing dots in the dot appearance information array of dots with a low occupancy per unit area,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios exceeds 100%, dots having a low occupation ratio per unit area An image processing method comprising: arranging dots having a high occupancy per unit area in a dot appearance information array after arranging them in the dot appearance information array.
多階調画像データが入力される前に予めランダム変数を決定し、多階調画像データの入力後に当該多階調画像データ中から注目画素に関する画素値を取得して、この画素値に基づき当該注目画素のローカルフィルタを生成するとともに、注目画素の周辺画素について既に決定済みのドット出現情報配列を用いて、これらドット出現情報配列を構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値を算出し、この期待値に基づき、ドット出現数の少ない要素番号にドット有り情報を優先的に設定し、ドット出現数の多い要素番号にドット無し情報を設定するよう、注目画素のドット出現情報配列を決定した上で、全ての画素についての出力用画像データを算出し、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる2種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が100%を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる2種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が100%を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行う機能を実現させるための画像処理プログラム。 To a computer for quantizing multi-tone image data and converting it into pseudo-halftone output image data,
A random variable is determined in advance before the multi-tone image data is input, and after the multi-tone image data is input, a pixel value related to the target pixel is obtained from the multi-tone image data, and the pixel value is determined based on the pixel value. In addition to generating a local filter for the pixel of interest, using the dot appearance information array that has already been determined for the peripheral pixel of the pixel of interest, a dot appears in the peripheral pixel for each element number of the elements constituting the dot appearance information array Calculate the expected value, and based on this expected value, set the dot presence information preferentially to the element number with a small number of dot appearances, and set the dot absence information to the element number with a large number of dot appearances. After determining the appearance information array, output image data for all pixels is calculated,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios does not exceed 100%, the occupation ratio per unit area is high. After placing dots in the dot appearance information array, placing dots in the dot appearance information array of dots with a low occupancy per unit area,
In the multi-tone image data, when there are two or more types of dots having different occupation ratios per unit area and the sum of the dot occupation ratios exceeds 100%, dots having a low occupation ratio per unit area An image processing program for realizing a function of arranging dots having a high occupation rate per unit area in the dot appearance information array after arranging them in the dot appearance information array.
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