JPH04328957A - 白黒またはカラー画像の量子化方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、誤り拡散とともに通例
認められる人為的要素の量を減少させる誤り拡散法を用
いて画像をグレイスケール画素値から２進画素値に変換
する方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像情報は、カラー画像であっても白黒
画像であっても、一般に、最初は少なくとも、多数のレ
ベルを含むグレイレベルフォーマットとして走査するこ
とによって引き出される。前記レベルの数は、例えば、
白黒画像に対しては２５６であり、またカラー画像に対
しては１６００万を越え、これは標準のプリンタによっ
て通例印字不可能である。本明細書においては、以下、
白黒画像の場合に対してもカラー画像の場合に対しても
「グレイレベル」なる用語を用いる。標準のプリンタは
、２進法の場合におけるスポットのありなしを制限され
た数のレベルで、または、スポットに関する制限された
数のレベル、例えば４要素の場合には４つのレベルで印
字する。グレイレベル画像データは極めて多数の値で与
えられる。従って、グレイレベル画像データを、印字可
能となるように、制限された数のレベルに減少させるこ
とが必要となる。走査から引き出されるグレイレベル画
像情報の外に、或る処理方法、例えば、アール・エシュ
バッハ（Ｒ．Ｅｓｃｈｂａｃｈ）　にかかる発明の名称
「誤り拡散がある画像変換のための方法」（Ｍｅｔｈｏ
ｄ　ｆｏｒ　Ｉｍａｇｅ　Ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ　Ｗｉ
ｔｈ　Ｅｒｒｏｒ　Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ）　なる米国特
許出願第０７／６００，５４２号に記載されている方法
は、制限されたセットの適法値への変換を必要とするグ
レイレベル画素値を生成する。

【０００３】グレイレベル画素画像データを２進レベル
画素画像データに変換する一つの標準的方法として、デ
ィザまたはハーフトーン処理を使用するものがある。か
かる構成においては、与えられた領域にわたり、該領域
内の各グレイレベル画素を、しきい値またはハーフトー
ンセルのマトリックスから成る予め選定されたしきい値
のセットのうちの一つのしきい値と比較する。かかる構
成の効果として、画像がグレイである領域に対して、マ
トリックス内のしきい値の或るものは超過され、他のも
のは超過されない。２進法の場合に、しきい値が超過さ
れるマトリックスの部分またはセル要素は黒として印字
され、残りの要素は白いままで残される。セル上の白黒
の分布の効果は人間の目によってグレイとして統合され
る。しかし、ディザには、原画画像内のグレイの量が領
域上に保持されないという問題、即ち、或るセルにおけ
るしきい値と実際のグレイレベル値との間の差から生ず
る誤りが簡単に捨てられるという問題がある。その結果
、画像情報の損失が生ずる。

【０００４】グレイ画像を２進または他のレベル数の画
像に変換して局所濃度を保持しようとするアルゴリズム
があり、該アルゴリズムは相互間に誤り拡散を含んでい
る。これは、例えば、Ｓ．Ｄ．Ｉ．の会報第１７／２号
（１９７６年）の７５〜７７頁に所載のフロイド（Ｆｌ
ｏｙｄ）及びシュタインバーク（Ｓｔｅｉｎｂｅｒｇ）
の論文「空間グレイスケールに対する適応アルゴリズム
」（Ａｎ　Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆ
ｏｒ　Ｓｐａｔｉａｌ　Ｇｒｅｙｓｃａｌｅ）（以下、
「フロイド」という）に記載されている。他のもっと綿
密な方法として、本出願人に譲渡されたアール・エシュ
バッハ（Ｒ．Ｅｓｃｈｂａｃｈ）　にかかる発明の名称
「エッジ強調誤り拡散アルゴリズム」（Ｅｄｇｅ　Ｅｎ
ｈａｎｃｅｄ　Ｅｒｒｏｒ　Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ　Ａｌ
ｇｏｒｉｔｈｍ）なる米国特許出願第０７／３９６，２
７２号の誤り拡散法がある。フロイド及びシュタインバ
ークによって教示された誤り拡散アルゴリズムに対する
変形方法が提案されている。即ち、例えば、「コンピュ
ータグラフィックス及び画像処理」（Ｃｏｍｐ．Ｇｒａ
ｐｈ．ａｎｄ　ＩｍａｇｅＰｒｏｃ．）　第５巻（１９
７６年）１３〜４０頁に所載のジャービス（Ｊａｒｖｉ
ｓ）　等の論文「２レベルディスプレイ上の連続階調絵
図の表示のための方法の概観」（Ａ　Ｓｕｒｖｅｙ　ｏ
ｆ　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ　ｆｏｒｔｈｅ　Ｄｉｓｐｌ
ａｙ　ｏｆ　Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ−Ｔｏｎｅ　Ｐｉｃ
ｔｕｒｅ　ｏｎ　Ｂｉｌｅｖｅｌ　Ｄｉｓｐｌａｙｓ）
（以下、「ジャービス」という）に、及び、ＩＢＭ研究
報告（ＩＢＭ　Ｒｅｓ．Ｒｅｐ．）　第ＲＺ１０６０号
（１９８１年）に所載のスタッキー（Ｓｔｕｃｋｉ）　
の論文「ＭＥＣＣＡ−２レベルハードコピー複写のため
の多重誤り補正計算アルゴリズム」（ＭＥＣＣＡ−ａ　
Ｍｕｌｔｉｐｌｅ−Ｅｒｒｏｒ　Ｃｏｒｒｅｃｔｉｎｇ
Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ
　ＢｉｌｅｖｅｌＨａｒｄｃｏｐｙ　Ｒｅｐｒｏｄｕｃ
ｔｉｏｎ）（以下、「スタッキー」という）に記載され
ているような異なる重み付けマトリックスが提案されて
いる。誤り計算及び重み割付けの変形方法が、例えば、
米国特許第４，９２４，３２２号、第４，３３９，７７
４　号及び第４，９５５，０６５　号に記載されている
。

【０００５】誤り拡散は、グレイ画素から２進または他
のレベルの画素への変換を１画素づつ行なうことによっ
てグレイを保持しようとするものである。この手続きに
おいては、各画素をしきい値について検査し、そして、
重み付け計画に従い、グレイレベル画素値としきい値と
の間の差を選択されたグループの隣接画素へ送る。図１
、図２及び図３は、例えば、フロイド、ジャービス及び
スタッキーによってそれぞれ提案されている従来の分布
及び重み付け計画を示すものである。図示の重み付け及
び分布計画の間の違いは、誤りが分布される誤り分布マ
トリックスの大きさまたは隣接画素の数にあり、これは
また若干異なる重み付け計画を必要とする。これらの図
及び誤り拡散マトリックスを示す他の図において、各セ
ルは重み付け値の分子を示し、重み付け値の分母は「セ
ル値　　ｘ　　１／ｎ」のフォーマットで表されるマト
リックスの辺に対応する。このセル値は、マトリックス
の各セル内に記されている重み付け値の分子であり、ｎ
は分母である。

【０００６】標準の誤り拡散アルゴリズムの使用に伴っ
て認められる問題として、低レベル及び高レベルの画像
強度の領域（極めて明るい及び極めて暗い領域）に人為
的要素が生ずるという問題がある。これら人為的要素は
、その外観から、時折は、「ウォーム」（ｗｏｒｍ）　
として知られている。この問題を避けるため、前述のジ
ャービス及びスタッキーのような種々の誤り分布計画が
提案されている。誤り拡散マトリックスの大きさを大き
くすればウォームの問題を解決するのに役立つが、強い
可視性の人為的要素が中間画像強度（中間グレイレベル
）の領域に導入される。この中間画像強度領域において
は、前述のフロイドのような小形の誤り拡散マトリック
スは良好に働くのである。それで、元からある誤り拡散
アルゴリズムが依然として最も一般的に使用されている
。

【０００７】これらの問題に対する適当する対策は、単
に、中間画像濃度の領域においてフロイドのような小形
のマトリックス誤り拡散アルゴリズムを使用し、そして
、極めて低いまたは極めて高い画像濃度の領域において
スタッキーまたはジャービスのような大形のマトリック
ス誤り拡散アルゴリズムを使用することであろうが、こ
のような方策を行なうと、一つのマトリックスから他の
マトリックスへの切替えが行なわれる位置に極めて強い
偽輪郭が生ずる。これは、相異なるマトリックスによっ
て生成される相異なるテクスチュアによるものである。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、比較
的大きな範囲の値を有するグレイ画素値を、これよりも
制限された範囲の値を有する画素へ変換するため、多重
誤り拡散マトリックスを画像へ適用するための方法を提
供することにあり、前記変換においては、異なってはい
るが関係しているマトリックス構造を通じて、画像内容
に応じて、切換え領域における偽輪郭を避ける仕方で、
誤りを分布する誤り拡散方法を用いる。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明におていは、画素
の値が比較的多数の値のうちの一つを有しているという
状態にあるグレイ画素値を誤り拡散変換処理を通じて導
き、比較的少数の値のうちの一つに変換する。グレイレ
ベルデータの各画素を、対応的に重み付けされた誤り補
正項により、前に処理された画素から修飾して修飾済み
画素値を生成する。この修飾済み画素値をしきい値を比
較し、この比較により、スポットを印字すべきか印字す
べきでないかを決定するか、または、スポットを印字す
べきレベルを、前記修飾済み画素値がしきい値を越えて
いるかどうかを基礎として決定する。前記修飾済み画素
値と出力画素値との間の差の値を、重み付け分布計画に
従い、複数の未処理の隣接画素から成るマトリックスを
通じて分布し、これら画素のグレイ値を増加または減少
させる。従ってこれらは修飾済み画素値と呼ばれる。全
画像を、極めて高い強度（暗）か極めて低い強度（明）
を有する領域、及び中間強度領域に分割する。中間レベ
ル強度領域を、小形の誤り拡散マトリックスに従って処
理する。即ち、修飾済み画素値と出力画素値との間の差
を、予め選定された重み付け計画に従い、比較的少数の
隣接画素上に分散する。極めて高いまたは極めて低い強
度の領域に対しては、大形の拡散マトリックスを用い、
画像誤りを比較的大きなグループの隣接画素へ拡散する
。しかし、構造上、前記小形の拡散マトリックスを前記
大形の拡散マトリックスに関係させる。即ち、隣接画素
の数において前記小形の拡散マトリックスに対応してい
る拡散マトリックスの部分は本質的に同構造である。

【００１０】本発明の他の態様においては、グレイレベ
ル画像データを２進化するための２進化システムが構成
され、このシステムは、画像強度に応じ、２つのオペレ
ーションレベルを有す。画像のどの部分を、極めて高い
強度（例えば、白の約９０％超）または極めて低い強度
（例えば、白の約１０％未満）を有するとして、及び中
間強度領域（例えば、白の１０％よりも大きく、白の９
０％よりも小さい）として処理すべきかを決定したのち
、誤り拡散アルゴリズムを適用する。この適用において
、しきい値に対する修飾済み画素値の比較から誤りを引
き出し、そして重み付け分布における２つのマトリック
スのうちの一つを通じて誤り補正を行なう。第１のマト
リックスは、比較的小さいグループの隣接画素に対する
所定の仕方の重み付け分布を考慮したものである。第２
のマトリックスは、同じ隣接画素に対する比例的に同じ
仕方の重み付け分布を考慮したものであるが、更に第２
のグループの隣接画素に対する分布を考慮したものであ
り、この第２のグループの隣接画素は、いま問題として
いる画素から、前記第１のグループの隣接画素よりも若
干遠い。従って、いずれのマトリックスも、同じマトリ
ックス構造である内部層を有す。第２の大形のマトリッ
クスは、前記内部層に比べて比較的低い重みを持つ外部
層を有す。

【００１１】

【実施例】本発明の実施例を図面について説明すると、
本発明を実施するための基本的システムを図４に示す。 本実施例においては、画像入力部８からのグレイレベル
画像データは画像データとして特徴づけられ、各画素を
一セットのレベルのうちの単一レベルにおいて定義され
る。このレベルのセット内の構成要素数は所望の数より
も大きい。各画素は後述の仕方で処理され、新たな、も
っと小さいセットのレベルの見地から再定義される。こ
こで、カラーデータは、独立に操作される複数の独立チ
ャネルによって表されるか、または、所定のカラースペ
ース内のベクトルデータ、例えば、ＲＧＢ、ＣＩＥＬａ
ｂ等として表され、しきい値処理、誤り計算及び補正に
おけるベクトル演算に付託される。この方法の一つの一
般的場合においては、データを、比較的大きいセットの
値から、２つの値のうちの一つへ変換して、２値プリン
タにおいて印字するようにするということが含まれる。

【００１２】後述のようにして処理されるべき型の入力
画像は、Ｌ行のアレイとして配置された一連のグレイ値
（グレイレベル画素）によって表され、各行はｌ　グレ
イ値を含む。このグレイ値は一般に整数として表され、
一例を示すと、０から２５５までの範囲内にある。ただ
し、これよりも多数または少数のレベルであってもよい
。出力画像は画素から成るものとみなされ、各画素は、
ディジタルプリンタによって印字される出力ドットまた
は要素に対応する。

【００１３】図４について説明すると、画像入力部８は
、グレイレベルデータの任意の転送元であり、入力画像
Ｉｎ　を１画素づつシステムに導入する。ここに、ｎは
画素データのストリーム内の単一画素の位置を表す。各
入力画素は、加算器１０において入力値Ｉｎ　に加算さ
れる対応の誤り値εを有す。ここに、εは前の画素の誤
り値の和である。前記加算の結果、修飾済み画素値で表
される修飾済み画像が得られ、これはブロック１２にお
いて一時的に記憶される。前記修飾済み画像、即ち、入
力値と前の画素の誤り値との和（Ｉｎ，ｌ　＋εｎ，ｌ
　）は、しきい値比較器１４へ送られる。この修飾済み
画像データはしきい値Ｔと比較され、例えば、２値出力
画像、即ち、スポットありなしにおけるように、画素ｎ
、ｌ　に対する適切な出力レベルＢｎ　を決定する。適
用されるしきい値は、画像を通じて定数であるか、また
は、ディザパターンに従ってランダムに変化する。これ
については、「会報ＳＩＤ」第２４／３号（１９８３年
）の２５２〜２５８頁に所載のビロテート＝ホフマン（
Ｂｉｌｌｏｔｅｔ−Ｈｏｆｆｍａｎｎ）及びブリンダー
ル（Ｂｒｙｎｇｄａｈｌ）の論文「電子的ハーフトーン
処理のための誤り拡散法について」（Ｏｎ　ｔｈｅ　Ｅ
ｒｒｏｒ　Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　
ｆｏｒ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｈａｌｆｔｏｎｉｎｇ
）　において、または、アール・エシュバッハ（Ｒ．Ｅ
ｓｃｈｂａｃｈ）　にかかる発明の名称「エッジ強調誤
り拡散アルゴリズム」（Ｅｄｇｅ　Ｅｎｈａｎｃｅｄ　
Ｅｒｒｏｒ　Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
）なる米国特許出願第０７／３９６，２７２号において
、説明されている。可変しきい値情報の可能な適用を破
線で囲んだ可変しきい値転送元１５で示す。出力レベル
Ｂｎ　が決定され、そして出力画像記憶装置１６へ送ら
れて回線１８に沿って出力部へ転送されると、Ｂｎ　の
値が修飾済み画像値（Ｉｎ，ｌ　＋εｎ，ｌ　）から減
算され、画素ｎｌ　に対する誤りレベルεｎ，ｌ　が生
成される。この減算操作を符号変更ブロック２０及びこ
のあとに続く加算器２２で示す。 εｎ，ｌ　は、修飾済み画像値（Ｉｎ，ｌ　＋εｎ，ｌ
　）と画素ｎｌ　に対する出力値Ｂｎ，ｌ　との間の差
を示し、誤り記憶装置２４に記憶される。分布マトリッ
クスバッファ２６は記憶されている値のマトリックスを
表し、この値は重み付け係数として用いられ、通過する
すべての画素ｍとしてεｍ　を生成する。

【００１４】本発明の一例において、図５及び図６のマ
トリックスは、分布マトリックスバッファ２６において
有用である２つの誤り分布配列を示すものである。図５
においては、図１のフロイド＝シュタインバーク分布マ
トリックスとほぼ同じ仕方で、誤りは重み付け計画に従
って４つの隣接画素のグループへ分布され、各画素は、
誤りが引き出される画素に対するその位置に従って重み
付けされる。従って、走査線ｌ　内の画素ｎに対し、（
ｎ、ｌ　）誤りが、画素（ｎ＋１，ｌ　）に対する７／
１６ε０　、画素（ｐ＋１，ｌ　＋１）に対する１／１
６ε０　、画素（ｎ，ｌ　＋１）に対する５／１６ε０
　、及び画素（ｎ−１，ｌ　＋１）に対する３／１６ε
ｏ　に従って分布される。図６について説明すると、誤
りは、画素（ｎ＋１，ｌ　）に対する７／２４ε０　、
画素（ｎ＋２，ｌ　）に対する３／２４ε０　、画素（
ｎ＋２，ｌ　＋１）に対する０．５／２４ε０　、画素
（ｎ＋１，ｌ　＋１）に対する１／２４ε０　、画素（
ｎ，ｌ　＋１）に対する５／２４ε０　、画素（ｎ−１
，ｌ　＋１）に対する３／２４ε０　、画素（ｎ＋２，
ｌ＋１）に対する１／２４ε０　、画素（ｎ＋２，ｌ　
＋２）に対する０．５／２４ε０　、画素（ｎ＋１，ｌ
　＋２）に対する１／２４ε０　、画素（ｎ，ｌ　＋２
）に対する１．５／２４ε０　、画素（ｎ＋１，ｌ　＋
２）に対する０．５／２４ε０　をもって１１の隣接画
素のグループへ分布される。

【００１５】２つの異なる誤り拡散マトリックスの適用
においては、単一画像において、比較的低いまたは比較
的高い強度領域を持つと測定される画像の部分に対し、
図６に示すような比較的大きな拡散マトリックスを用い
て２進化処理を行なう。中間レベルグレイ値を持つと測
定される画像の部分に対しては、図５の誤り拡散マトリ
ックスを用いる。しかし、これはそれ自体では偽輪郭の
問題を解決しない。偽輪郭の問題は、２つの拡散マトリ
ックスの各々が作る構造における差異から生ずる。それ
で、大きい方の拡散マトリックスを内部シェルを有する
ものとして（図６において、破線内部領域対破線外部領
域）取り扱い、そして大きい拡散マトリックスの内部シ
ェルを、中間グレイレベル値の領域において用いられる
小さい拡散マトリックスと本質的に同構造であるかまた
は極めて類似しているとすることが望ましいということ
が認められた。２つの拡散マトリックスが示されている
図５及び図６を再び参照すると、〔７、１、５、３〕の
相対重みまたは強度付きの分布値のセットを有する小さ
い拡散マトリックスは大きい拡散マトリックスの内部シ
ェルと同構造であり、この内部シェルも〔７、１、５、
３〕の相対強度付きの分布値のセットを有しているとい
うことが認められる。即ち、プリントアウトすると、内
部シェルは比例的類似の構造を有し、これは、大形拡散
マトリックス対小形拡散マトリックスの使用の際の切換
えにおいて有意の輪郭付け効果を避けるのに役立つ。

【００１６】誤り拡散処理において利用可能な多数の誤
り分布マトリックスがある。本発明において必要である
ことは、複数のマトリックスを用いることが望ましい場
合、画像の種々の部分を画像内容に応じて処理するとい
うこと、使用されるマトリックスの各々が共通の構造を
、特に、共通の内部シェルを有するということである。

【００１７】一つの領域が比較的高い濃度のグレイもし
くは比較的低い濃度のグレイをもっているかいないか、
またはどこか中間の濃度であるかないか、ということを
測定するために利用することのできる種々の手続きがあ
る。図４に示す最も簡単な場合においては、画素ｎにお
ける画素値Ｉｎ　を用い、この画素が、画像の、低い、
中間の、または高い強度部分に属しているかどうかを測
定する。もっと一般的な場合には、画素近辺の重み付け
平均値を用い、対象とする画素が、低い、中間の、また
は高い強度領域に属しているかどうかを測定することが
できる。また、強度について考えている個別領域のうち
の最小及び最大の大きさのものに対する要件をもっと綿
密なアルゴリズムに加えることができる。

【００１８】以上、本発明をその実施例について説明し
たが、多レベル出力画素を提供するシステムにおいて、
出力内に作られる多レベル画素を説明するために適当に
変形した本発明方法を用いることができる。また、この
システムを用い、カラーデータを、大きなセットのカラ
ー値から小さなセットのカラー値へ変換することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】誤り拡散重み付け分布に対する従来のマトリッ
クスを示す図である。

【図２】誤り拡散重み付け分布に対する従来の他のマト
リックスを示す図である。

【図３】誤り拡散重み付け分布に対する従来の更に他の
マトリックスを示す図である。

【図４】本発明を実施するための基本的システムのブロ
ック線図である。

【図５】本発明に従っでグレイレベル画像の２値化に用
いるのに適当な誤り拡散マトリックスの内、中間濃度分
布マトリックスの例を示す図である。

【図６】本発明に従っでグレイレベル画像の２値化に用
いるのに適当な誤り拡散マトリックスの内、高濃度及び
低濃度分布マトリックスを示す図である。

【符号の説明】

１０、２２　　加算器 １２　　修飾済み画像ブロック １４　　しきい値比較器 １６　　出力画像記憶装置 ２０　　符号変更ブロック ２４　　誤り記憶装置 ２６　　分布マトリックスバッファ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　白黒またはカラー画像を量子化するた
   めの方法において、前記画像または前記画像の各区画は
   グレイレベル画素によって表され、（ａ）前記画像内の
   領域を選択し、前記領域にわたって前記画像の濃度レベ
   ルを測定する段階と、（ｂ）第１の濃度特性を持つと測
   定された前記画像の領域において、出力値を測定するた
   め、前に処理された画素からの誤りによって生成された
   修飾済み画素値を用い、前記修飾済み画素値をしきい値
   と比較する段階と、（ｃ）前記出力値と前記修飾済み画
   素値との間の差を測定し、前記測定された差を誤り値と
   して指示する段階と、（ｄ）前記誤りの重み付けされた
   部分を第１の所定のグループの未処理グレイレベル画素
   の各々へ分布し、前記画素に対する修飾済み入力値を生
   成する段階と、（ｅ）第２の濃度特性を持つと測定され
   た対象の領域内で前記段階（ｂ）及び（ｃ）を繰り返し
   、及び、前記誤りの重み付けされた部分を第２の所定の
   グループの未処理画素の各々へ分布し、前記画素に対す
   る修飾済み入力値を生成する段階と、（ｆ）共通グルー
   プの画素を含むように前記第１の所定のグループ及び前
   記第２の所定のグループを選択する段階とを有し、前記
   共通グループ内と前記第１の所定のグループ内との各画
   素に対する誤りの重み付け及び前記共通グループ内と前
   記第２の所定のグループ内との各画素に対する誤りの重
   み付けはほぼ等しいことを特徴とする白黒またはカラー
   画像の量子化方法。