JP6541215B2 - 画像処理装置およびその方法 - Google Patents
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Description
1.まず,中間濃度の状態でのドットプロファイルを,プリンタエンジンに最適な空間周波数となるように帯域を制限してフィルタリングを行う工程
2.次に,階調の全域にわたって,帯域制限したフィルタリングを行い,ドットプロファイルを得る工程
以上2つの工程により,ディザの閾値マトリックスを決定する。
1.黒化率gが中間値(g=0.5)の点プロファイルを,ラジアル周波数f_rが低周波数域および高周波数域で0となり,その中間部で有限の値を持つバンドパス・フィルタD(u,v,1/2)(但し,(u,v)は二次元空間周波数)によりフィルタリングを行う第1の工程,
2.1階調単位で変化させた黒化率gが,gに応じてラジアル周波数f_minおよびf_maxを変化させたバンドパス・フィルタD(u,v,g) によりフィルタリングを行う第2の工程,
の2つの工程により,ディザの閾値マトリックスを決定する。
(STEP 1) 点プロファイルの二次元FFTを行 P(u,v,1/2)を得る。
(STEP 2) P(u,v,1/2)にフィルタD(u,v,1/2)を掛けて新たなP'(u,v,1/2)を得る。ここでD(u,v,1/2)はラジアル周波数f_rがf_min≦f_r≦f_maxの領域のみ値を持つグリーンノイズフィルタを用いる。
(STEP 3) P'(u,v,1/2)に逆フーリエ変換を行い,多値の点プロファイルp'(i,j,1/2)を得る。
(STEP 4) 誤差関数:e(i,j,1/2)=p'(i,j,1/2)-p(i,j,1/2)を計算し,各画素位置における誤差を正負の大きい順に並べ,大きい順に白→黒,黒→白と反転する。この時反転させる数は等しい。
(STEP 5) 上記操作を誤差が一定の許容量以内になるまでSTEP1からSTEP5を繰り返す。すべての画素が許容量内に入れば最終的にg=1/2の点プロファイルを得る。
(STEP 1) p(i,j,g)の二次元FFTを行いP(u,v,g)を得る。
(STEP 2) P(u,v,g)にフィルタD(u,v,g)を掛けて新たなP'(u,v,g)を得る。ここでD(u,v,g)はgによってf_min およびf_maxが変化するフィルタである。
(STEP 3) P'(u,v,g)に逆フーリエ変換を行い,多値の点プロファイルp'(i,j,g)を得る。
(STEP 4) 誤差関数:e(i,j,g)=p'(i,j,g)-p(i,j,g)を計算し,各画素位置における誤差を正負の大きい順に並べ,階調値に対応する数N=R^2/2^nだけ,大きい順に白→黒に反転する(g→1の時),あるいは黒→白と反転する(g→0の時)。この時,ディザマトリックスの反転した画素位置 に階調値を書き込む。
(STEP 5) g= g±ΔgとしてSTEP 1〜STEP 5を繰り返す。g=0,1となった時,本操作を終了する。
以上の操作から,ディザ閾値マトリックスを算出する。
グリーンノイズ特性を呈すドットは,その空間周波数スペクトルがf_min〜f_max の間に制限されるようにフィルタ操作を行う。求めるディザマトリックスサイズをR×R ( R=2^m)とすると,そのNyquist周波数は,f_N=R/2となる。操作は印字ドットの黒化率(単位面積での黒ドットの占める面積率)をgとした時(0≦g≦1),g =1が全黒,g =0 が全白を表す。階調レベルLは,画素データがnbitとすると,
L=2^n ・(1-g)
となる。
初期値としてg=1/2 とし,R^2/2個の黒点をランダムに与え点プロファイルp(i,j,1/2)とする。(^はべき乗を表す。初期状態はホワイトノイズである)。
(STEP 1) 点プロファイルの二次元FFTを行 P(u,v,1/2)を得る。
(STEP 2) P(u,v,1/2)にフィルタD(u,v,1/2)を掛けて新たなP'(u,v,1/2)を得る。ここでD(u,v,1/2)はラジアル周波数f_rがf_min≦f_r≦f_maxの領域のみ値を持つグリーンノイズフィルタを用いる。
(STEP 3) P'(u,v,1/2)に逆フーリエ変換を行い,多値の点プロファイルp'(i,j,1/2)を得る。
(STEP 4) 誤差関数:e(i,j,1/2)=p'(i,j,1/2)-p(i,j,1/2) を各画素毎に求める。白画素と黒画素ごとに誤差の大きい順に並べ,大きい順に白→黒,黒→白と反転する。この時反転させる数は等しい。
(STEP 5) 上記操作を誤差が一定の許容量以内になるまでSTEP1からSTEP5を繰り返す。すべての画素が許容量内に入れば最終的にg=1/2の点プロファイルを得る。
(STEP 1) g= g±Δgとしてp(i,j,g)の二次元FFTを行いP(u,v,g)を得る。
(STEP 2) P(u,v,g)にフィルタD(u,v,g)を掛けて新たなP'(u,v,g)を得る。ここでD(u,v,g)はgによってf_min およびf_maxが変化するフィルタである。
(STEP 3) P'(u,v,g)に逆フーリエ変換を行い,多値の点プロファイルp'(i,j,g)を得る。
(STEP 4) 誤差関数:e(i,j,g)=p'(i,j,g)-p(i,j,g)を各画素毎に求める。次いで白画素と黒画素ごとに誤差を大きい順に並べ,N=R^2/2^n 個だけ,大きい順に白画素を黒画素に反転する(g→1の時),あるいは黒画素を白画素に反転する(g→0の時)。この時,ディザマトリックスの反転した画素位置 に階調値を書き込む。
(STEP 5) g= g±ΔgとしてSTEP 1〜STEP 5を繰り返し,g=0,1となった時,本操作を終了する。
フィルタD(u,v,g)のf_max及びf_minをgによらず固定値とした場合,明暗部における点プロファイルの一様性が崩れる。このため,gによってf_max及びf_minを可変とし,明暗部においては,グリーンノイズ特性からブルーノイズ特性に近づくように,f_max及びf_minを設定する。このようにすることにより明部および暗部の粗さが多少細かくなり,粒状性が目立たなくなる。
黒化率gにおける平均的ドット間隔による周波数は,
f_0=sqrt(g)・f_N :0≦g≦1/2 の時
f_0=sqrt(1-g)・f_N :1/2≦g≦1の時
で与えられる。ここでsqrt()は平方根を表す。フィルタD(u,v,g)が,円形状である場合,ラジアル方向のバンドフィルタとして,
D(f_r,g)=有限値 :f_min≦f_r≦f_max の時
D(f_r,g)=0 :その他の時
であるとする。有限値のため0と1の間の小数値をとる。 f_max及び f_minは f_0 を基準とした差分を,
f_max=f_maxーf_0≡a・f_N
f_min=f_minーf_0≡b・f_N
として表す。一般に,マトリックスのサイズRによって,Nyquist周波数f_Nが異なるので,f_Nで規格化した値(a,b)を用いることにより
(a,b)=( f_max/f_N , f_min/f_N)
として表される(a,b)をパラメータとして記述することにより,マトリックスサイズRによらずにクラスターサイズを限定できる。
g=0.5の点プロファイルとして8192点の乱数で発生させた点を初期値として,D(u,v,1/2)のスペクトル特性を, (a,b)をパラメータとして,
D(f_r,g)=1 :f_0+b・f_N≦f_r≦f_0+a・f_N の時
D(f_r,g)=0 :その他の時
から前述のステップに沿って点プロファイルを求めた。
f_max=f_max,1/2
f_min=Min(f_ min,1/2 , f_0)
としたときのグレースケールの出力図である。 ここで,f_max,1/2はg=1/2のときのf_max,f_min,1/2はg=1/2の時のf_min を表す。 また,Min(f_ min,1/2 , f_0)はf_ min,1/2と f_0の小さい方の値を表す。図8にgに対するf_max とf_minの値を図示する。図7(b)の場合も,同様に明暗部において,ドットの一様性が損なわれている
0≦g<g_0 において: f_max=f_M; f_min=sqrt(g)・f_N
g_0≦g<g_1 において: f_max=f_M; f_min=f_min,1/2
g_1≦g<1/2において: f_max=f_max,1/2; f_min=f_min,1/2
ここで,f_min,1/2およびf_max,1/2はg=1/2でのf_minおよびf_max,また g_0はf_0とf_min,1/2との交点, g_1は任意の点,f_Mはg_1とR点をつないだ直線を表す。gが1/2以上は対称に折り返す。各領域のf_maxとf_minの間の(A)領域はフィルタ値が1,(B)領域はf_minからf_maxにかけてフィルタ値が1から0へ徐々に変化する多値とする。
応用として,記録エンジンのMTF特性に合わせたクラスターサイズのディザマトリックスの取得や, 異方性を組み込んだディザマトリックスによる情報の埋め込みなどが考えられる。
2電子写真プリンタ
3コントローラ
4,5,6,7,8,9,10はそれぞれROM,RAM,プログラムメモリ,CPU、Display,キーボード,通信機能
11,12,13,14,15,16はそれぞれ画像メモリ,閾値データ,較器、レーザドライバ,出力信号
17半導体レーザ光源
18コリメータレンズ
19結像レンズ
20感光ドラム
21スキャナー
Claims (4)
- 入力画像データをクラスター型のハーフトーンで出力するディザ閾値マトリックスを生成するデジタル画像処理装置において,該ディザ閾値マトリックスは2つの工程から算出され,
第1の工程は,黒化率g (0≦g≦1)の中間値(g=1/2)における点(i,j)のプロファイルp(i,j,1/2)に二次元FFTを行いP(u,v,1/2) (但し,(u,v)は二次元空間周波数)に変換し,かかるP(u,v,1/2) に対して ラジアル周波数f_rが,空間周波数の下限値f_min以下,および上限値f_max以上で0であり,f_min≦f_r≦f_maxの領域のみ値を持つグリーンノイズフィルタD(u,v,1/2)によるフィルタ操作を行い,
第2の工程は,第1の工程で得られた点プロファイルから,Δg単位で変化させた黒化率gに対して,g=1/2を中心として,g→0 あるいはg→1に向かってバンドの空間周波数の下限値f_minが低域側に変化し,上限値f_maxは高域側に増加するように設定されたグリーンノイズフィルタD(u,v,g) によるフィルタ操作を行い,
かかる工程により算出されたディザ閾値マトリックスによる出力画像の空間周波数特性は,低域及び高域で低下したグリーンノイズ特性を有すことを特徴とするディザ閾値マトリックスを生成する画像処理方法。
- 前記第2の工程において,バンドパス・フィルタD(u,v,g) はg=1/2を中心として,g→0 あるいはg→1に向かってバンドの空間周波数の下限値f_minが低域側に減少し,上限値f_maxは高域側に増加するように設定され,かつ,下限値f_minと上限値f_maxの間の領域のフィルタ値が0と1の間の有限値を取るように設定されて,前記ディザ閾値マトリックスを算出することを特徴とする請求項1に記載のディザ閾値マトリックスを生成する画像処理方法。
- 前記第1の工程は,初期値としてg=1/2 とし,R^2/2個の黒点をランダムに与え,
(STEP 1) 点プロファイルp(i,j,1/2)の二次元FFTを行い P(u,v,1/2)を得る。
(STEP 2) P(u,v,1/2)にフィルタD(u,v,1/2)を掛けて新たなP'(u,v,1/2)を得る。ここでD(u,v,1/2)は周波数f_rがf_min≦f_r≦f_maxの領域のみ値を持つグリーンノイズフィルタで,フィルタ値は1である。
(STEP 3) P'(u,v,1/2)に逆フーリエ変換を行い,多値の点プロファイルp'(i,j,1/2)を得る。
(STEP 4) 誤差関数:e(i,j,1/2)=p'(i,j,1/2)-p(i,j,1/2)を各画素ごとに求める。次いで白画素と黒画素ごとに誤差の大きい順に並べ,大きい順に白画素→黒画素,黒画素→白画素と反転する。この時反転させる数は等しい。
(STEP 5) 上記操作を誤差が一定の許容量以内になるまでSTEP1からSTEP5を繰り返す。すべての画素が許容量内に入れば最終的にg=1/2の点プロファイルを得る。
からなる処理を行い,続いて,第2の工程は,1階調単位で変化させた g±Δgにおいて,
(STEP 1) 点プロファイルp(i,j,g)の二次元FFTを行いP(u,v,g)を得る。
(STEP 2) P(u,v,g)にフィルタD(u,v,g)を掛けて新たなP'(u,v,g)を得る。ここでD(u,v,g)はgによってf_min およびf_maxが変化するフィルタで,g→0あるいはg→1に向かってf_minが低域側に減少し,f_maxは高域側に増加する。
(STEP 3) P'(u,v,g)に逆フーリエ変換を行い,多値の点プロファイルp'(i,j,g)を得る。
(STEP 4) 誤差関数:e(i,j,g)=p'(i,j,g)-p(i,j,g)を各画素毎に求める。次いで白画素と黒画素ごとに誤差を大きい順に並べ,N=R^2/2^n 個だけ,大きい順に白画素を黒画素に反転する(g→1の時),あるいは黒画素を白画素に反転する(g→0の時)。この時,ディザマトリックスの反転した画素位置 に階調値を書き込む。
(STEP 5) g= g±ΔgとしてSTEP 1〜STEP 5を繰り返す。g=0,1となった時,本操作を終了する。
からなる処理を行う事により,ディザ閾値マトリックスを算出することを特徴とする請求項2に記載のディザ閾値マトリックスを生成する画像処理方法。
- 前記バンドパス・フィルタD(u,v,g) は楕円の形状をなすバンドパス・フィルタで,異方性のある点プロファイルを算出することを特徴とする請求項3に記載のディザ閾値マトリックスを生成する画像処理方法。
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