JPH0392081A - Picture data conversion method - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To attain proper picture processing by distributing an excess part to surrounding picture elements when the picture data resulting from a value in response to a binary picture data added with a correction value exceeds a prescribed range. CONSTITUTION:A binary color picture data is stored in a binary color picture data base 1 and an opening angle setting dot number integration section 2 calculates number of 1S in the prescribed window including a noted picture element to obtain an average density. A correction arithmetic section 3 decides a correction value corresponding to the average density based on a gamma correction table and a constant number multiplier section 4 multiplies a constant number with a binary color picture data. For example, 255 is multiple and the picture data is 0 or 255 and the data is expressed in 8-bit. An adder section 5 adds a correction value obtained by the correction arithmetic section 3 to a picture data obtained by the constant number multiplier section 4 and an arithmetic section 6 checks whether or not the picture data is within a prescribed range, that is 0 and over and 255 and below and when the range is exceeded, the excess is added to surrounding picture elements separately. Thus, proper picture processing is attained.

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、カラーまたは白黒のｎ値画像データをｍ値画
像データ（ｎ＞ｍ）に変換する２値画像データ変換方法
に閲する． ［従来の技術１ 従来より、カラー画像データベースに格納されているカ
ラー画像データには，基本的に多値画像が用いられてお
り、例えば，各画素はＫＧＢ各８ビットで表現されてい
た． 従って、この画像データをカラープリンタに出力する整
には、γ補正やマスキング等の処理を行い、出力するカ
ラープリンタの特性に最適な画像に修正して出力してい
た． しかし、この場合、画像データが多値であるためデータ
量が大きくなり、画像データベースを構築する際、メモ
リ容量や処理スピードの点で不利となる．そこで，この
ような不利をなくすため２値データによるカラー画像デ
ータベースが注目されるようになってきた． すなわち、２値カラー画像は、多値カラー画像を何等か
の２値化方法により２値画像化したものであり、例えば
、各画素は、Ｒ．Ｇ．Ｂ各１ビット、すなわち０または
１で表現されている．［発明が解決しようとする課題］ しかしながら、このような２値カラー画像データでは，
２値化されているため、従来と同様の方法でγ補正やマ
スキング等の処理を行い、カラープリンタの特性に最適
な画像に修正して出力することができない． つまり、データは、０または１に２値化されているため
，演算係数を乗算しても、結果は０と固定値とになって
しまい，適当な処理が施せない欠点がある． そこで、本発明は、このような２値画像データに対して
適正な画像処理を行うことができる画像データ変換方法
を提供することを目的とする．［課題を解決する千段］ 本発明は、ｎ値画像データの各画素に対し、所定のウィ
ンドを設けて平均濃度を求め，この平均濃度によって補
正値を決定し，前記ｎ値画像データに応じた値に前記補
正値を加算してｍ値画像データ（ｍ＞ｎ）を得る画像デ
ータ変換方法であって、前記補正値を加算した結果得ら
れる画像データが所定の範囲を越える場合、超過分を周
囲の画素の画像データに拡散することを特徴とする．〔
作用〕 本発明では，ｎ値画像データに対応する値に補正値を加
算してｍ値画像データを得る場合に，補正値の加算後の
ｍ値画像データが所定の範囲を越える場合には、その超
過分を周囲の画素に分散することにより、オーバフロー
やアンダフローすることなく適切な画像処理を施すこと
が可能となる．なお，ここでｍ値画像データが所定の範
囲を越える場合とは、正方向のみならず負方向をも含む
意味であり，超過分とは，正の値だけでなく負の値をも
意味するものである． ［実施例１ 第１図は、本発明の一実施例を示すブロック構成図であ
る． この実施例による画像処理装置は、２値カラー画像デー
タベースｌと，開口角設定ドット数積算部２と，補正値
演算部３と、定数乗算部４と、加算部５と、演算部６と
，出力部７とを有している． ２値カラー画像データベース１には、ｚ値カラー画像デ
ータが格納されており，本実施例では各画素が、Ｒ．Ｇ
，Ｂ８１ビットのデータ、すなわち０または１で表現さ
れている． 開口角設定ドット数積算部２では，注目画素を含む所定
のウィンドを設け，このウインド内の１の数をカウント
する．このように１の数をカウントすることは、平均濾
度を求めることと実質的に同じである．なお、具体的に
は、本実施例では，３×３のウィンドを設けていること
にする．補正値演算部３では、前記ｌのカウント数ある
いはこれをウィンドの画素数９で割った平均濃度から補
正値を求める． 第２図は、この補正値演算部３において補正値を求める
ためのγ補正表を示す図表であり，ウインド内のドット
数（平均濃度）に対する補正値が定められている． 一方，定数乗算部４では，２値カラ一画像データに定数
を乗算する．本実施例では，２５５を乗算し、従って，
画像データは０または２５５となり、８ビットで表現さ
れる． 加算部５では，補正値演算部３で求めた補正値を定数乗
算部４で求めた画像データに加算し、演算部６に送る． 演算部６では、画像データが所定の範囲内，すなわち木
実施例では，Ｏ以上，２５５以下の範囲内にあるかどう
かを調べ、この範囲外である場合には、超過分を周囲の
画素に分割して加算し，出力する． 第３図は、前記演算部６の動作を示すフローチャートで
ある． まず、前記補正値を加えた後の画像データが２５５を越
えるかどうか判断し（Ｓｌ）．越える場合は，範囲外な
ので、２５５を越える超過分を求め、画像データを２５
５とし（Ｓ２）．注目画素の周囲の要素のうち、データ
が２５４以下の画素を求める（３３）． そして、２５４以下の画素が無い場合には（Ｓ４）．超
過分を分配すべき画素が無いことになり，終了する． また、Ｓ４で２５４以下の画素がある場合には、前記超
過分の値が２５４以下である画素の数より少ないかどう
か判断し（ＳＳ）．少ない場合には、２５４以下の全画
素の中から超過分の値だけ画素を選択し、それぞれに１
を加えて終了する（Ｓ６）． また、Ｓ５において、超過分の値が２５４以下である画
素数より多い場合には、２５４以下の全画素に１を加え
、加えた分を超過分から除いてＳ３に戻る．そして、残
った超過分について同様の分配動作を繰り返す． 以上の処理により、補正値を加算した後の画素データが
２５５を越える場合には，画素データは２５５になると
ともに、超過分を周囲の画素に配分できる限り配分する
． 一方、Ｓｌで補正後のデータが２５５を越えない場合に
は，補正後のデータが０未満かどうかを判断し（３８）
．０未渦の場合には、範囲外なので、Ｓ９へ進み，補正
後のデータが０以上の場合には、範囲内なので終了する
． Ｓ９においては，超過分を求め、画像データをＯにする
．ただし、この場合，超過分は負の数になる． 次に、注目画素の周囲の画素のうち，１以上の画素を求
め（ＳＩＯ），ｆｉい場合は（Ｓ　１　１）、超過分を
周囲の画素に配分できないので終了する． また、Ｓｌｌで！以上の画素が右る場合には，超過分の
絶対値が１以上の画素の数より少ないかどうかを判断し
（Ｓ１２）．少ない場合には、この１以上の全画素から
超過分の絶対値数だけの画素を選択し、この選択した各
画素の画像データに−１を加える（Ｓ　１　３）　．す
なわち、超過分が−３であれば、１以上の画素を３個選
び，各画素の画像データを１減らす． また、３１２において、超過分の絶対値が１以上の画素
の数より多い場合には、１以上の全画素に−１を加え、
その分を超過分から除いた後（Ｓ１４），５１０へ戻る
．即ち、超過分が−１０であり、１以上の画素が４個あ
れば，各画素の画像データから１引き、超過分に４を加
えて＝６にする．そして、残った超過分（−６）に対し
て同様の処理を繰返す． 以上の処理により、補正値を加算した画像データがθ未
満の場合，その画像データをＯにするとともに、その超
過分を周囲の画素からできる限り除くことになる． このようにして，本実施例では、各画素の画像データが
０以上、２５５以下の値になり、８ビツトで表現でき、
オーバフローまたはアンダフローを生じることがなくな
る． 第４図〜第７図は，本実施例による、ある画素の処理例
を示す模式図で，ある． 第４図は、２値カラー画像データの赤の画像データの一
部を示している． 注目画素は中央の画素であり、その画像データは１とな
っている．そして，３×３のウィンド内のドット数は４
である． 第５図は，全ての画像データに２５５を乗算した結果を
示しており、第６図は、画像全体に対する補正値の加算
と演算処理とを途中まで行った状態を示しており、図中
左上の画素から横方向に処理が進み、注目画素の手前（
左側）の画素まで処理が終了している． ここで，注目画素の補正値は、ウィンド内のドット数が
４であるから、第２図のγ補正表より３０となり、２５
５に３０を加算すると２８５となる．したがって，この
画素のデータ値は，２５５より３０超過することになり
、この３０が周囲の画素に分割されて分配される． 第７図は、この超過分を分配した後の画像データを示し
ている． なお，以上のようにして得られた結果を，さらに２値化
するようにしてもよい．２値化の方法としては、誤差拡
散法、組織的ディザ方等，公知の方法がある．この場合
には多値画像データから２値画像への画像データ変換方
法となる．また，前記実施例では，超過分を分配すべき
周囲の画素として、注目画素を中心とした３×３のウィ
ンドに含まれる８個の画素を考えているが、より広く、
例えば５×５のウィンドに含まれる２４個の画素を考え
てもよい．また、注目画素が中心である必要はなく，例
えば、注目画素を右下とする３×３のウィンドに含まれ
る８個の画素を対象としてもよい． さらに、前記実施例では、超過分を分配すべき周囲の画
素に、できるだけ公平に超過分を分配しているが，注目
画素との距離等に従い、重み付けを行って超過分を分配
してもよい． また，前記実施例では，２値カラー画像データベースか
ら２値カラ一画像データを入力しているが、カラースキ
ャナやビデオカメラ等、画像入力装置から２値画像デー
タ，を入力するものであってもよい．あるいは、前記２
値カラ一画像データをモデム等により電話回線等を通じ
て入力するものであってもよいし．ＴＶ受像機により受
信するようにしてもよい． また、前記実施例では、入力として２値データを用いた
が、これに限らず、３値や４値であってもよい．要は入
カビット数よりも大きいビット数に変換する方法であれ
ば本発明を適用できる．また、前記実施例では、入力２
値データに定数、例えば２５５を乗算したが、このよう
な乗算に限らず、単に「１」→ｒ２　５　５」、ｒＱＪ
→「０」というように、数値を置換えるだけでもよい． ［発明の効果Ｊ 以上説明したように、本発明によれば、２値画像データ
に応じた値に補正値を加算した後のｍｖ１画像デ，一夕
が所定の範囲を越える場合に、その超過分を周囲の画素
に分散することにより，オーバ７ローまたはアンダフロ
ーすることなく適切な画像処理を施すことができる．DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Industrial Application Field] The present invention relates to a binary image data conversion method for converting color or monochrome n-value image data to m-value image data (n>m). [Prior art 1] Traditionally, color image data stored in color image databases has basically used multivalued images, and for example, each pixel has been expressed with 8 bits each of KGB. Therefore, when outputting this image data to a color printer, processing such as gamma correction and masking was performed to correct the image and output it to best suit the characteristics of the color printer. However, in this case, since the image data is multivalued, the amount of data becomes large, which is disadvantageous in terms of memory capacity and processing speed when constructing an image database. Therefore, in order to eliminate this disadvantage, color image databases based on binary data are attracting attention. That is, a binary color image is a multivalued color image converted into a binary image using some kind of binarization method. For example, each pixel is R. G. Each B is represented by 1 bit, 0 or 1. [Problem to be solved by the invention] However, in such binary color image data,
Because it is binarized, it is not possible to perform processes such as gamma correction and masking using conventional methods to correct and output an image that is optimal for the characteristics of a color printer. In other words, since the data is binarized to 0 or 1, even if it is multiplied by an arithmetic coefficient, the result is a fixed value of 0, which has the drawback that appropriate processing cannot be performed. Therefore, an object of the present invention is to provide an image data conversion method that can perform appropriate image processing on such binary image data. [A Thousand Steps to Solve the Problem] The present invention provides a predetermined window for each pixel of n-value image data to obtain an average density, determines a correction value based on this average density, and calculates a correction value according to the n-value image data. In this image data conversion method, m-value image data (m>n) is obtained by adding the correction value to the correction value, and when the image data obtained as a result of adding the correction value exceeds a predetermined range, the excess amount is It is characterized by diffusing the image data into the image data of surrounding pixels. [
Effect] In the present invention, when m-value image data is obtained by adding a correction value to a value corresponding to n-value image data, if the m-value image data after addition of the correction value exceeds a predetermined range, By distributing the excess to surrounding pixels, it is possible to perform appropriate image processing without overflow or underflow. Note that here, when the m-value image data exceeds a predetermined range, it means not only the positive direction but also the negative direction, and the excess means not only the positive value but also the negative value. It is something. Embodiment 1 FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention. The image processing device according to this embodiment includes a binary color image database l, an aperture angle setting dot number accumulating section 2, a correction value calculating section 3, a constant multiplier 4, an adding section 5, a calculating section 6, It has an output section 7. The binary color image database 1 stores z-value color image data, and in this embodiment, each pixel is R. G
, B is expressed as 81-bit data, that is, 0 or 1. The aperture angle setting dot number accumulating unit 2 provides a predetermined window that includes the pixel of interest, and counts the number of 1's within this window. Counting the number of 1's in this way is essentially the same as determining the average filtration rate. Specifically, in this embodiment, 3×3 windows are provided. The correction value calculating section 3 calculates the correction value from the count number l or the average density obtained by dividing this by the number of pixels of the window, 9. FIG. 2 is a diagram showing a γ correction table for determining correction values in the correction value calculating section 3, in which correction values are determined for the number of dots (average density) within the window. On the other hand, the constant multiplier 4 multiplies the binary color image data by a constant. In this example, we multiply by 255, so
Image data can be 0 or 255 and is expressed in 8 bits. The addition section 5 adds the correction value obtained by the correction value calculation section 3 to the image data obtained by the constant multiplication section 4, and sends it to the calculation section 6. The calculation unit 6 checks whether the image data is within a predetermined range, that is, in the tree embodiment, within a range of O or more and 255 or less, and if it is outside this range, the excess data is transferred to surrounding pixels. Divide, add, and output. FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the arithmetic unit 6. First, it is determined whether the image data after adding the correction value exceeds 255 (Sl). If it exceeds 255, it is out of range, so calculate the excess over 255 and convert the image data to 255.
5 (S2). Among the elements surrounding the pixel of interest, pixels with data of 254 or less are found (33). Then, if there are no pixels of 254 or less (S4). There are no pixels to which the excess amount should be distributed, so the process ends. If there are pixels of 254 or less in S4, it is determined whether the excess value is less than the number of pixels of 254 or less (SS). If the number is less than 254, select the pixels by the excess value from all pixels below 254, and add 1 to each.
is added and the process ends (S6). Furthermore, in S5, if the excess value is greater than the number of pixels that is 254 or less, 1 is added to all pixels that are 254 or less, the added value is removed from the excess, and the process returns to S3. Then, repeat the same distribution operation for the remaining excess amount. With the above processing, if the pixel data after adding the correction value exceeds 255, the pixel data becomes 255, and the excess is distributed to surrounding pixels as much as possible. On the other hand, if the data after correction in Sl does not exceed 255, it is determined whether the data after correction is less than 0 (38).
．． If there is no vortex, it is outside the range, so proceed to S9. If the corrected data is 0 or more, it is within the range, so the process ends. In S9, the excess amount is determined and the image data is set to O. However, in this case, the excess will be a negative number. Next, one or more pixels are found among the pixels surrounding the pixel of interest (SIO), and if it is not sufficient (S 1 1), the excess cannot be distributed to the surrounding pixels, so the process ends. Also, in Sll! If the number of pixels exceeds 1, it is determined whether the absolute value of the excess is less than the number of pixels of 1 or more (S12). If the number is less, select pixels equal to the number of absolute values of the excess from all the pixels of 1 or more, and add -1 to the image data of each selected pixel (S13). That is, if the excess is -3, select 3 pixels with a value of 1 or more and reduce the image data of each pixel by 1. Further, in 312, if the absolute value of the excess is greater than the number of pixels of 1 or more, -1 is added to all pixels of 1 or more,
After that amount is removed from the excess amount (S14), the process returns to 510. That is, if the excess is -10 and there are 4 pixels of 1 or more, subtract 1 from the image data of each pixel and add 4 to the excess to make =6. Then, repeat the same process for the remaining excess amount (-6). Through the above processing, if the image data to which the correction value has been added is less than θ, that image data is set to O, and the excess portion is removed from surrounding pixels as much as possible. In this way, in this embodiment, the image data of each pixel has a value of 0 or more and 255 or less, and can be expressed with 8 bits.
No overflow or underflow will occur. FIGS. 4 to 7 are schematic diagrams showing an example of processing a certain pixel according to this embodiment. FIG. 4 shows part of the red image data of the binary color image data. The pixel of interest is the center pixel, and its image data is 1. And the number of dots in the 3×3 window is 4
It is. Figure 5 shows the result of multiplying all image data by 255, and Figure 6 shows the state where the addition of correction values and calculation processing for the entire image have been completed halfway, and the upper left corner of the figure shows the result. Processing progresses horizontally from the pixel of interest (
Processing has been completed up to the pixels on the left). Here, since the number of dots in the window is 4, the correction value for the pixel of interest is 30 from the γ correction table in Figure 2, and 25
Adding 30 to 5 gives 285. Therefore, the data value of this pixel exceeds 255 by 30, and this 30 is divided and distributed to the surrounding pixels. Figure 7 shows the image data after this excess has been distributed. Note that the results obtained as described above may be further binarized. As a binarization method, there are known methods such as error diffusion method and systematic dither method. In this case, the image data conversion method is from multivalued image data to a binary image. In addition, in the above embodiment, eight pixels included in a 3×3 window centered on the pixel of interest are considered as surrounding pixels to which the excess amount should be distributed, but more broadly,
For example, consider 24 pixels included in a 5x5 window. Furthermore, the pixel of interest does not have to be the center; for example, eight pixels included in a 3×3 window with the pixel of interest at the bottom right may be targeted. Further, in the above embodiment, the excess amount is distributed as fairly as possible to the surrounding pixels to which the excess amount should be distributed, but the excess amount may be distributed by weighting according to the distance to the pixel of interest, etc. ．． Furthermore, in the above embodiment, binary color single image data is input from a binary color image database, but binary image data may also be input from an image input device such as a color scanner or a video camera. good. Or 2 above
It is also possible to input the color image data through a telephone line or the like using a modem or the like. It may also be received by a TV receiver. Further, in the above embodiment, binary data is used as input, but the input is not limited to this, and may be 3-value or 4-value data. In short, the present invention can be applied to any method that converts the number of bits to a number larger than the number of input bits. In addition, in the above embodiment, input 2
Although the value data is multiplied by a constant, for example, 255, it is not limited to such multiplication, and can simply be "1" → r2 5 5", rQJ
→ You can just replace the numerical value, such as "0". [Effect of the Invention J As explained above, according to the present invention, when the mv1 image data after adding the correction value to the value corresponding to the binary image data exceeds a predetermined range, the excess By distributing the fraction to surrounding pixels, appropriate image processing can be performed without overflowing or underflowing.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第１図は，本発明の一実施例を示すブロック構成図であ
る． 第２図は，同実施例において補正値を求めるためのγ補
正表を示す図表である． 第３図は、同実施例における演算部の動作を示すフロー
チャートである． 第４図〜第７図は、同実施例における画素の処理例を示
す模式図である． ｌ・・・２値カラ一画像データベース，２・・・開口角
設定ドット数積算部、 ３・・・補正値演算部、 ４・・・定数乗算部， ５・・・加算部、 ６・・・演算部， ７・・・出力部．FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a chart showing a γ correction table for determining correction values in the same embodiment. FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the arithmetic unit in the same embodiment. 4 to 7 are schematic diagrams showing examples of pixel processing in the same embodiment. l...Binary color image database, 2...Aperture angle setting dot number integration unit, 3...Correction value calculation unit, 4...Constant multiplication unit, 5...Addition unit, 6... - Arithmetic unit, 7... Output unit.

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] （１）ｎ値画像データの各画素に対し、所定のウィンド
を設けて平均濃度を求め、この平均濃度によって補正値
を決定し、前記ｎ値画像データに応じた値に前記補正値
を加算してｍ値画像データ（ｍ＞ｎ）を得る画像データ
変換方法であつて、 前記補正値を加算した結果得られる画像データが所定の
範囲を越える場合、超過分を周囲の画素の画像データに
拡散することを特徴とする画像データ変換方法。(1) For each pixel of the n-value image data, set a predetermined window to find the average density, determine a correction value based on this average density, and add the correction value to the value corresponding to the n-value image data. An image data conversion method that obtains m-value image data (m>n) using An image data conversion method characterized by: （２）請求項（１）において、 前記画像データ変換方法によって得られたｍ値画像を、
さらにｎ値化することを特徴とする画像データ変換方法
。(2) In claim (1), the m-value image obtained by the image data conversion method is
An image data conversion method characterized by further converting it into n-values. （３）請求項（１）において、 前記ｎ値画像データに応じた値とは、前記ｎ値画像デー
タに定数を乗算した値であることを特徴とする画像デー
タ変換方法。(3) The image data conversion method according to claim (1), wherein the value corresponding to the n-value image data is a value obtained by multiplying the n-value image data by a constant.