JPH05145747A - Image processor - Google Patents
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- JPH05145747A JPH05145747A JP3332872A JP33287291A JPH05145747A JP H05145747 A JPH05145747 A JP H05145747A JP 3332872 A JP3332872 A JP 3332872A JP 33287291 A JP33287291 A JP 33287291A JP H05145747 A JPH05145747 A JP H05145747A
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Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、原稿画像を読み取って
得た濃淡画情報を一定階調数の多値画情報に変換する一
方、その変換の際に誤差拡散処理を実行する画像処理装
置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing apparatus for converting grayscale image information obtained by reading an original image into multivalued image information having a fixed number of gradations, and at the same time executing error diffusion processing. Regarding
【０００２】[0002]
【従来の技術】例えば、イメージスキャナにより原稿画
像を読み取って、２５６階調すなわち１画素８ビットの
多値画情報を取り出し、読み取った原稿画像を１６階調
すなわち１画素４ビットの記録装置で画像記録するよう
な場合、多値画情報を８ビットから４ビットに変換す
る。2. Description of the Related Art For example, a manuscript image is read by an image scanner, multi-valued image information of 256 gradations, that is, 1 pixel 8 bits is taken out, and the read manuscript image is imaged by a recording device of 16 gradations, that is, 1 pixel 4 bits In the case of recording, multi-valued image information is converted from 8 bits to 4 bits.
【０００３】このような階調数を少なくする画情報の変
換の際には、画情報の量子化誤差が増大し、画像の濃淡
の自然性が悪化する。この画像の悪化を軽減する方法と
して、各画素の濃度を周辺画素で生じる量子化誤差に基
ずいて補正する誤差拡散処理がよく知られている。この
誤差拡散処理は、写真のような濃淡のある原稿画像にお
いて有効なものである。When the image information is converted so that the number of gradations is reduced, the quantization error of the image information increases, and the naturalness of the light and shade of the image deteriorates. As a method of reducing the deterioration of the image, an error diffusion process is well known in which the density of each pixel is corrected based on the quantization error generated in the peripheral pixels. This error diffusion processing is effective for a document image with light and shade such as a photograph.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、例え
ば、写真と共に細かい文字画像が混在している原稿画像
に対して誤差拡散処理を実行した場合、写真画像の方
は、誤差拡散処理によって画質が向上するものの、文字
画像の方が、ぼやけて不明瞭になっていた。However, for example, when the error diffusion process is performed on a document image in which a fine character image is mixed with a photograph, the image quality of the photographic image is improved by the error diffusion process. However, the text image was blurry and unclear.
【０００５】また、原稿画像に、いわゆる網かけした写
真である網点画像が混在している場合、その網点画像部
分にモアレが発生していた。Further, when a halftone dot image which is a so-called halftone photograph is mixed in the original image, moire occurs in the halftone dot image portion.
【０００６】さらに、写真画像内に中間濃度で濃度変化
のない領域があると、その領域にテキスチャが発生して
いた。Further, if there is an area in the photographic image where the density does not change at an intermediate density, texture is generated in that area.
【０００７】このように、従来は、誤差拡散処理を実行
する場合、文字が不明瞭なったり、モアレやテキスチャ
が発生したりして、原稿画像によっては画質が悪化して
しまうという問題があった。As described above, conventionally, when the error diffusion process is executed, there is a problem that the image quality is deteriorated depending on the original image due to unclear characters, moire and texture. ..
【０００８】本発明は、上記の問題を解決し、誤差拡散
処理による画質の劣化がなく、各種画像の画質が向上す
る画像処理装置を提供することを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to solve the above problems and to provide an image processing apparatus in which the image quality of various images is improved without deterioration of the image quality due to error diffusion processing.
【０００９】[0009]
【課題を解決するための手段】このために本発明は、原
稿画像を読み取って得た濃淡画情報に対して、必要に応
じて、隣接画素間の濃度差を大きくするエッジ強調処
理，隣接画素間の濃度差を小さくする濃淡平滑処理，あ
るいは各画素に対して縦横方向に周期的に濃度を補正す
る処理などを実行し、それらの処理を実行した後の濃淡
画情報を、誤差拡散処理で一定階調数の多値画情報に変
換するようにしたことを特徴としている。To this end, the present invention provides an edge enhancement process for increasing the density difference between adjacent pixels, if necessary, for the grayscale image information obtained by reading the original image, and the adjacent pixel. The grayscale smoothing process that reduces the difference in density between the pixels, or the process that periodically corrects the density in the vertical and horizontal directions for each pixel is performed, and the grayscale image information after performing these processes is processed by the error diffusion process. It is characterized in that it is adapted to be converted into multi-valued image information having a fixed number of gradations.
【００１０】[0010]
【作用】上記エッジ強調処理を実行することにより、小
さい文字画像を明瞭化することができる。また、上記濃
淡平滑処理により、網点画像のモアレの発生を防止する
ことができる。また、上記濃度補正によりテキスチャの
発生を防止することができる。これにより、誤差拡散処
理による画質の劣化がなく、各種画像の画質が向上する
ようになる。By performing the above edge enhancement processing, a small character image can be made clear. Further, by the above-mentioned light and shade smoothing processing, it is possible to prevent the occurrence of moire in the halftone dot image. Further, the density correction can prevent the occurrence of texture. As a result, the image quality of various images is improved without deterioration of the image quality due to the error diffusion processing.
【００１１】[0011]
【実施例】以下、添付図面を参照しながら、本発明の実
施例を詳細に説明する。Embodiments of the present invention will be described in detail below with reference to the accompanying drawings.
【００１２】図１は、本発明の一実施例に係る画像処理
装置のブロック構成図を示したものである。図におい
て、画像読取部１は、原稿画像を１ラインずつ読み取っ
て各画素の濃淡を示す画情報を取り出すものである。こ
の画情報は、例えば１画素８ビット，２５６階調という
ようなデジタル信号である。FIG. 1 is a block diagram showing the arrangement of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention. In the figure, an image reading unit 1 reads an original image line by line and extracts image information indicating the shade of each pixel. This image information is, for example, a digital signal having one pixel of 8 bits and 256 gradations.
【００１３】網点領域画素分離部２は、入力する画情報
を原稿画像の網点領域の画素と他の領域の画素とに分離
するものである。濃淡平滑部３は、画情報の各画素間の
濃度差を小さくする濃淡平滑処理を実行するもので、エ
ッジ強調部４は、画情報の各画素間の濃度差を大きくす
るエッジ強調処理を実行するものである。均一濃度領域
画素分離部５は、原稿画像内において、中間濃度で濃淡
変化のない均一濃度領域の画素と他の領域の画素とを分
離するものである。The dot area pixel separation unit 2 separates the input image information into pixels in the dot area of the original image and pixels in other areas. The grayscale smoothing unit 3 performs a grayscale smoothing process that reduces the density difference between pixels of image information, and the edge enhancement unit 4 performs an edge enhancement process that increases the density difference between pixels of image information. To do. The uniform density area pixel separation unit 5 separates pixels in a uniform density area in the original image, which have no density change at intermediate density, from pixels in other areas.
【００１４】重畳データメモリ６は、４×４のマトリク
ス状に配列した補正値データを格納するものである。水
平カウンタ７および垂直カウンタ８は、その補正値デー
タを１つずつ順次読み出すためのメモリアドレス指示カ
ウンタである。加算器９は、入力する２つのデータ値を
加算するものである。The superposition data memory 6 stores the correction value data arranged in a 4 × 4 matrix. The horizontal counter 7 and the vertical counter 8 are memory address instruction counters for sequentially reading the correction value data one by one. The adder 9 adds two input data values.
【００１５】誤差拡散処理部１０は、誤差拡散処理を実
行しながら、一定階調数の画情報をより少ない階調数の
画情報に変換するものである。誤差拡散処理部１０内の
加算器１０１は、入力する２つのデータ値を加算するも
のである。多値化部１０２は、入力する一定ビット数の
データを、より少ないビット数のデータに変換するもの
である。誤差演算部１０３は、そのデータ変換において
生じる量子化誤差を算出するもので、誤差メモリ１０４
は、算出された量子化誤差を一時記憶するものである。
分配値演算部１０５は、注目する各画素データの補正値
を、周辺画素で生じた量子化誤差に基ずいて算出するも
のである。The error diffusion processing section 10 converts the image information of a fixed number of gradations into the image information of a smaller number of gradations while executing the error diffusion processing. The adder 101 in the error diffusion processing unit 10 adds two input data values. The multi-value conversion unit 102 converts input data of a fixed number of bits into data of a smaller number of bits. The error calculator 103 calculates a quantization error generated in the data conversion, and the error memory 104
Is for temporarily storing the calculated quantization error.
The distribution value calculation unit 105 calculates the correction value of each pixel data of interest based on the quantization error generated in the peripheral pixels.
【００１６】画像出力部１１は、一定の階調数で画像の
濃淡表示可能な画像表示装置あるいは画像記録装置であ
る。The image output unit 11 is an image display device or an image recording device capable of displaying a gray scale of an image with a fixed number of gradations.
【００１７】以上の構成で、いま、本実施例の画像処理
装置の動作が開始したとすると、画像読取部１は、原稿
画像を１ラインずつ読み取って順次画情報を出力する。When the operation of the image processing apparatus of this embodiment is started with the above configuration, the image reading unit 1 reads the original image line by line and sequentially outputs the image information.
【００１８】網点領域画素分離部２は、その画情報を入
力して、既知技術により、各画素が原稿画像における網
点画像の領域であるか他の領域であるかを判別する。網
点画像は、通常の印刷物の写真のように、黒ドットの大
小により濃淡表現される画像である。網点領域画素分離
部２は、上記判別結果により、網点画像領域の画素は２
つある出力の一方から出力し、他の領域の画素は他方か
ら出力する。The halftone dot pixel separation unit 2 inputs the image information and determines whether each pixel is a halftone dot image region or another region in the original image by a known technique. The halftone image is an image that is expressed in shades depending on the size of black dots, like a photograph of a normal printed matter. The halftone dot area pixel separation unit 2 determines that the number of pixels of the halftone dot image area is
One of the outputs is output, and the pixels in the other areas are output from the other.
【００１９】濃淡平滑部３は、網点画像の画情報を入力
して、既知の濃淡平滑処理を実行する。この処理は、１
ページ内の各位置から、図２に示すように、縦横それぞ
れ３画素分の各画素Ａ〜Ｉを抽出し、中央の画素Ｅに注
目して、その画素濃度を補正するものである。すなわ
ち、いま、各画素Ａ〜Ｉの濃度をそれぞれａ〜ｉとする
と、注目画素Ｅの濃度を、次式により、補正濃度ｅ’に
補正する。 ｅ’＝（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ＋ｅ＋ｆ＋ｇ＋ｈ＋ｉ）／９The shading smoothing unit 3 inputs image information of a halftone dot image and executes a known shading smoothing process. This process is 1
As shown in FIG. 2, each pixel A to I corresponding to three vertical and horizontal pixels is extracted from each position in the page, the pixel E in the center is focused, and the pixel density is corrected. That is, assuming that the densities of the pixels A to I are a to i, respectively, the density of the target pixel E is corrected to the corrected density e ′ by the following equation. e '= (a + b + c + d + e + f + g + h + i) / 9
【００２０】この濃淡平滑処理により、画素間の濃度差
が小さくなるように補正される。By this grayscale smoothing process, the density difference between pixels is corrected so as to be small.
【００２１】一方、エッジ強調部４は、網点画像ではな
い方の画情報を入力して、既知のエッジ強調処理を実行
する。この処理は、上記と同様に、画情報から各画素Ａ
〜Ｉを抽出し、中央の画素Ｅに注目して、その画素濃度
を補正するものである。On the other hand, the edge emphasizing section 4 inputs the image information of the one other than the halftone image and executes the known edge emphasizing process. This process is similar to the above, in that each pixel A
.About.I are extracted, the central pixel E is focused, and the pixel density is corrected.
【００２２】この場合、次に説明する２つの方法の内の
いずれか一方により補正する。その１つの方法は、各画
素Ａ〜Ｉの濃度をそれぞれａ〜ｉとして、注目画素Ｅの
濃度を、次式により、補正濃度ｅ’に補正する。 ｅ’＝３・ｅ−（ｂ＋ｄ＋ｆ＋ｈ）／２In this case, the correction is performed by one of the two methods described below. One method is to set the densities of the pixels A to I to a to i, respectively, and correct the density of the target pixel E to the corrected density e ′ by the following equation. e ′ = 3 · e− (b + d + f + h) / 2
【００２３】もう１つの方法は、注目画素Ｅの濃度と縦
横に隣接する各画素間の濃度差（ｅ−ｂ），（ｅ−
ｄ），（ｅ−ｆ）および（ｅ−ｈ）をそれぞれ算出し
て、一定のしきい値と比較する。そして、いずれか１つ
でも、しきい値より大きいものがあった場合、注目画素
Ｅの濃度を黒濃度「１６」に補正する。Another method is the density difference between the pixel E of interest and the density differences (e-b), (e-b) between the vertically and horizontally adjacent pixels.
d), (e-f) and (e-h) are respectively calculated and compared with a fixed threshold value. Then, even if any one of them is larger than the threshold value, the density of the target pixel E is corrected to the black density “16”.
【００２４】これらの処理により、画像の輪郭部が明瞭
になるように補正される。By these processes, the contour portion of the image is corrected so as to be clear.
【００２５】濃淡平滑部３またはエッジ強調部４でそれ
ぞれ補正された画情報は、１つになって均一濃度領域画
素分離部５に入力される。均一濃度領域画素分離部５
は、入力した画情報の各画素が、濃度変化のない画像領
域であるか他の領域であるかを判定する。そして、濃度
変化のない均一濃度の画像領域の画情報は、２つある出
力の内の一方から出力し、他の領域の画情報は他方から
出力する。The image information corrected by the gradation smoothing unit 3 or the edge enhancing unit 4 becomes one and is input to the uniform density region pixel separating unit 5. Uniform density region pixel separation unit 5
Determines whether each pixel of the input image information is an image area where there is no density change or another area. Then, the image information of the image area of uniform density without density change is output from one of the two outputs, and the image information of the other area is output from the other.
【００２６】ところで、重畳データメモリ６は、図３に
示すように、「０」，「２」および「−２」の各補正値
を４×４のマトリクス状の配列で格納している。水平カ
ウンタ７は、上記画情報を１画素ずつ処理するタイミン
グに同期して、上記配列の横方向のアドレスを繰り返し
指示する。また、垂直カウンタ８は、その画情報を１ラ
イン処理するタイミングに同期して、上記配列の縦方向
のアドレスを指示する。重畳データメモリ６は、水平カ
ウンタ７と垂直カウンタ８とにより指示される補正値を
順次１つずつ出力する。By the way, as shown in FIG. 3, the superimposition data memory 6 stores correction values of "0", "2" and "-2" in a 4 × 4 matrix array. The horizontal counter 7 repeatedly instructs the horizontal address of the array in synchronization with the timing of processing the image information pixel by pixel. Further, the vertical counter 8 indicates the vertical address of the array in synchronization with the timing of processing the image information for one line. The superposition data memory 6 sequentially outputs the correction values designated by the horizontal counter 7 and the vertical counter 8 one by one.
【００２７】加算器９は、均一濃度領域画素分離部５か
ら出力される均一濃度の画情報に重畳データメモリ６か
ら出力される補正値を加算して各画素濃度を補正する。
この補正により、均一濃度であった画情報が一定の濃度
変化のある画情報に変換される。この変換された画情報
と、均一濃度領域画素分離部５の他方の出力から出力さ
れた画情報、すなわち元々濃度変化があった画情報とが
１つになって、誤差拡散処理部１０に入力される。The adder 9 adds the correction value output from the superimposition data memory 6 to the image information of uniform density output from the uniform density area pixel separating unit 5 to correct each pixel density.
By this correction, the image information having a uniform density is converted into the image information having a constant density change. This converted image information and the image information output from the other output of the uniform density region pixel separation unit 5, that is, the image information that originally has a density change, become one and input to the error diffusion processing unit 10. To be done.
【００２８】誤差拡散処理部１０は、入力されるその多
値画情報に対して、誤差拡散処理を実行しながら、より
少ない階調の多値画情報に変換する。すなわち、加算器
１０１は、入力する画情報に分配値演算部１０５から出
力される補正値を加算して画素濃度を補正する。多値化
部１０２は、その補正した多値画情報をより少ない階調
の多値画情報に変換する。本実施例では、１画素８ビッ
トの２５６階調の多値画情報を、１画素４ビットの１６
階調の多値画情報に変換する。The error diffusion processing unit 10 converts the input multi-valued image information into multi-valued image information having a smaller number of gradations while performing error diffusion processing. That is, the adder 101 corrects the pixel density by adding the correction value output from the distribution value calculation unit 105 to the input image information. The multi-value conversion unit 102 converts the corrected multi-valued image information into multi-valued image information with less gradation. In this embodiment, multi-valued image information of 256 gradations of 1 pixel 8 bits is converted to 16 bits of 1 pixel 4 bits.
Convert to multi-valued image information of gradation.
【００２９】誤差演算部１０３は、この変換の際に生じ
る量子化誤差を検出する。誤差メモリ１０４は、その検
出した量子化誤差を記憶する。そして、分配値演算部１
０５は、画情報の各画素に注目し、それぞれの周囲画素
で生じた量子化誤差を、誤差拡散フィルタで示される重
み付けに従って取り出す。The error calculator 103 detects the quantization error generated during this conversion. The error memory 104 stores the detected quantization error. Then, the distribution value calculation unit 1
In 05, attention is paid to each pixel of the image information, and the quantization error generated in each peripheral pixel is extracted according to the weighting indicated by the error diffusion filter.
【００３０】図４は、この誤差拡散フィルタの一例を示
したもので、図中＊印は、注目画素を示している。この
場合、例えば、注目画素の１画素前の画素からは、量子
化誤差を「７／１６」だけ取り出し、前ラインの同一位
置の画素からは、「５／１６」だけ取り出すことを意味
している。このように、隣接する４画素からそれぞれの
割合で誤差を取り出す。そして、加算器１０１は、それ
ら４画素から取り出された各値を注目画素の画素データ
に加算する。FIG. 4 shows an example of this error diffusion filter, and the * mark in the figure indicates the pixel of interest. In this case, for example, it means that the quantization error "7/16" is extracted from the pixel one pixel before the pixel of interest, and "5/16" is extracted from the pixel at the same position on the previous line. There is. In this way, the error is extracted from each of the four adjacent pixels at each ratio. Then, the adder 101 adds each value extracted from those four pixels to the pixel data of the target pixel.
【００３１】いま、上記誤差拡散フィルタで各隣接画素
位置に割り付けられた各値をαｉｊ、各隣接画素にお
ける量子化誤差をｅｘ−ｉ，ｙ−ｊ、注目画素の濃度
をｆｘｙとすると、注目画素の濃度の補正濃度ｆ’
ｘｙは、次式に示すように算出される。 Now, assuming that each value assigned to each adjacent pixel position by the error diffusion filter is αij, the quantization error in each adjacent pixel is ex-i, y-j, and the density of the target pixel is fxy, Corrected density f'of
xy is calculated as shown in the following equation.
【００３２】加算器１０１は、このように濃度補正した
多値画情報を出力し、多値化部１０２は、その多値画情
報を、前記のように１画素４ビットの１６階調の多値画
情報に変換するようになる。そして、画像出力部１１
は、このように変換された多値画情報を表示あるいは記
録出力する。The adder 101 outputs the multi-valued image information thus density-corrected, and the multi-value conversion unit 102 outputs the multi-valued image information to the multi-valued image information of 16 gradations of 4 bits per pixel as described above. It will be converted into value information. The image output unit 11
Displays or records and outputs the multi-valued image information converted in this way.
【００３３】以上のように、本実施例では、画像読取部
１で得られた階調数の多い多値画情報を、階調数の少な
い多値画情報に変換する際に、誤差拡散処理を実行する
ので、原稿画像の濃淡変化の自然性を損わず、良好な出
力画像が得られる。As described above, in this embodiment, the error diffusion processing is performed when the multi-valued image information having a large number of gradations obtained by the image reading unit 1 is converted into the multi-valued image information having a small number of gradations. Is executed, a good output image can be obtained without impairing the naturalness of the change in shading of the original image.
【００３４】ところで、いま、原稿画像に濃淡画像と共
に、文字画像と網点画像とが混在していたとする。この
場合、文字画像部分の画情報は、網点画像ではないた
め、図５に示すように、エッジ強調部４でエッジ強調処
理が実行される。そして、その画情報は、均一濃度の画
情報ではないため、そのまま誤差拡散処理部１０で誤差
拡散処理が実行される。このように、文字画像は、エッ
ジ強調された後、誤差拡散処理が実行されるので、文字
画像も明瞭に出力されるようになる。By the way, it is now assumed that a character image and a halftone dot image are mixed in the original image together with a grayscale image. In this case, since the image information of the character image portion is not the halftone image, the edge emphasis processing is executed by the edge emphasis unit 4 as shown in FIG. Then, since the image information is not the image information of uniform density, the error diffusion processing unit 10 directly executes the error diffusion processing. In this way, since the character image is edge-enhanced and then the error diffusion process is executed, the character image is also clearly output.
【００３５】一方、網点画像の画情報は、濃淡平滑部３
で濃淡平滑処理が実行される。この処理が実行された画
情報は、均一濃度ではないので、そのまま誤差拡散処理
が実行される。このように、網点画像は、濃淡平滑処理
が実行された後、誤差拡散処理が実行されるので、従来
のようなモアレの発生が防止される。On the other hand, the image information of the halftone image is the grayscale smoothing part 3
The shading smoothing process is executed. Since the image information for which this process has been executed does not have uniform density, the error diffusion process is executed as it is. In this way, since the halftone image is subjected to the tone smoothing process and then the error diffusion process, the occurrence of moire as in the conventional case is prevented.
【００３６】また、濃淡画像に均一濃度部分があったと
すると、その部分の画情報は、網点画像ではないので、
エッジ強調部４に入力される。しかし、その画情報は、
濃度変化がないので、エッジ強調部４をそのまま通過
し、その後、加算器９により、周期的な濃度補正が実行
される。このように、均一濃度の画情報は、周期的な濃
度補正が実行された後、誤差拡散処理が実行されるの
で、従来のようなテキスチャの発生が防止される。Further, if there is a uniform density portion in the grayscale image, the image information of that portion is not a halftone image, so
It is input to the edge emphasizing unit 4. However, the image information is
Since there is no change in density, the image passes through the edge enhancement unit 4 as it is, and then the adder 9 performs periodic density correction. As described above, since the image information of uniform density is subjected to the cyclic density correction and then the error diffusion process is executed, it is possible to prevent the occurrence of texture as in the conventional case.
【００３７】以上のように、１ページ内の各種画像領域
を判定して、それぞれの画像に適応した各種処理を実行
した後、誤差拡散処理を実行するので、出力画像は、各
種画像とも画質が向上するようになる。As described above, since various image areas in one page are determined and various processes adapted to the respective images are executed, the error diffusion process is executed. It will improve.
【００３８】なお、以上の実施例では、１ページ内の各
種画像領域を自動判定して、各種処理を自動的に実行す
るようにしたが、各種処理の要否を手動設定したり、各
種処理を実行する領域を手動設定したりするようにして
もよいことは当然である。In the above embodiment, various image areas in one page are automatically determined and various processes are automatically executed. However, the necessity of various processes can be manually set or various processes can be performed. It goes without saying that the area for executing can be set manually.
【００３９】また、均一濃度部分の画素濃度を補正する
補正値は、図３に示したものに限らず、一定値以下の正
負の値と零とが一定周期で配列しているものであれば、
同様に使用することができる。Further, the correction value for correcting the pixel density of the uniform density portion is not limited to that shown in FIG. 3, but may be any value in which positive and negative values below a certain value and zero are arranged in a certain cycle. ,
It can be used as well.
【００４０】また、画像読取部１からは、濃淡画情報を
デジタル信号で取り出し、濃淡平滑部３，エッジ強調部
４および加算器９は、そのデジタル信号を処理するよう
にしたが、アナログ信号で取り出してアナログ信号のま
ま処理することも考えられる。Further, the grayscale image information is taken out as a digital signal from the image reading section 1, and the grayscale smoothing section 3, the edge enhancing section 4 and the adder 9 process the digital signal. It is also possible to take it out and process it as it is as an analog signal.
【００４１】さらに、誤差拡散処理部１０では、画情報
を多値化するようにしたが、２値化する場合において
も、本発明は同様に適用でき、同様の作用効果を得るこ
とができる。Further, although the error diffusion processing section 10 is configured to multi-value the image information, the present invention can be similarly applied to the case where the image information is binarized and the same operational effect can be obtained.
【００４２】[0042]
【発明の効果】以上のように、本発明によければ、原稿
画像を読み取って得た濃淡画情報に対して、エッジ強調
処理，濃淡平滑処理，あるいは周期的な濃度補正処理を
実行した後、誤差拡散処理により一定階調数の多値画情
報に変換するようにしたので、文字画像が明瞭になり、
網点画像のモアレや画像の均一濃度部分におけるテキス
チャの発生が防止されるので、誤差拡散処理による画質
の劣化がなく、各種画像の画質が向上するようになる。As described above, according to the present invention, after the edge enhancement processing, the gradation smoothing processing, or the periodic density correction processing is executed on the gradation image information obtained by reading the original image, By converting to multi-valued image information with a certain number of gradations by error diffusion processing, the character image becomes clear,
Since the occurrence of moire in the halftone image and the texture in the uniform density portion of the image are prevented, the image quality of various images is improved without deterioration of the image quality due to the error diffusion processing.
【図１】本発明の一実施例に係る画像処理装置のブロッ
ク構成図である。FIG. 1 is a block configuration diagram of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
【図２】画情報から抽出する各画素を示す説明図であ
る。FIG. 2 is an explanatory diagram showing each pixel extracted from image information.
【図３】均一濃度部分の画素濃度を補正するための補正
値データの説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram of correction value data for correcting the pixel density of a uniform density portion.
【図４】誤差拡散フィルタの一例を示す説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of an error diffusion filter.
【図５】各種画像に対する各種処理を示す説明図であ
る。FIG. 5 is an explanatory diagram showing various processes for various images.
１ 画像読取部 ２ 網点領域画素分離部 ３ 濃淡平滑部 ４ エッジ強調部 ５ 均一濃度領域画素分離部 ６ 重畳データメモリ ７ 水平カウンタ ８ 垂直カウンタ ９，１０１ 加算器 １０ 誤差拡散処理部 １１ 画像出力部 １０２ 多値化部 １０３ 誤差演算部 １０４ 誤差メモリ １０５ 分配値演算部 1 Image Reading Section 2 Halftone Area Pixel Separation Section 3 Grayscale Smoothing Section 4 Edge Enhancement Section 5 Uniform Density Area Pixel Separation Section 6 Superimposition Data Memory 7 Horizontal Counter 8 Vertical Counter 9,101 Adder 10 Error Diffusion Processing Section 11 Image Output Section 102 multi-value conversion unit 103 error calculation unit 104 error memory 105 distribution value calculation unit
Claims (5)
対して誤差拡散処理を実行しながら一定階調数の多値画
情報に変換する画像処理装置において、上記濃淡画情報
に対して隣接画素間の濃度差を大きくするエッジ強調処
理を実行するエッジ強調手段と、エッジ強調処理を実行
した上記濃淡画情報に対して誤差拡散処理を実行しなが
ら一定階調数の多値画情報に変換する画情報多値化手段
とを備えていることを特徴とする画像処理装置。1. An image processing apparatus for converting grayscale information obtained by scanning an original image into multivalued image information having a certain number of gradations while performing error diffusion processing. Edge enhancement means for performing edge enhancement processing for increasing the density difference between pixels, and conversion to multi-valued image information with a fixed number of gradations while performing error diffusion processing on the grayscale image information for which the edge enhancement processing has been performed. An image processing apparatus, comprising:
対して誤差拡散処理を実行しながら一定階調数の多値画
情報に変換する画像処理装置において、上記濃淡画情報
に対して隣接画素間の濃度差を小さくする濃淡平滑処理
を実行する濃淡平滑手段と、濃淡平滑処理を実行した上
記濃淡画情報に対して誤差拡散処理を実行しながら一定
階調数の多値画情報に変換する画情報多値化手段とを備
えていることを特徴とする画像処理装置。2. An image processing apparatus for converting grayscale image information obtained by reading a document image into multi-valued image information having a certain number of gradations while performing error diffusion processing, the grayscale image information being adjacent to the grayscale image information. Grayscale smoothing means for performing grayscale smoothing processing to reduce the density difference between pixels, and conversion of multi-valued image information with a certain number of gray scales while performing error diffusion processing on the grayscale image information for which the grayscale smoothing processing has been performed An image processing apparatus, comprising:
点画像領域の画素と他の領域の画素とに分離する画素分
離手段を備え、上記濃淡平滑手段は分離された網点画像
領域の画素に対してのみ濃淡平滑処理を実行する手段で
あることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。3. A pixel separating means for separating each pixel of the grayscale image information into a pixel of a halftone dot image area of a document image and a pixel of another area, and the grayscale smoothing means is divided into halftone dot image areas. 3. The image processing apparatus according to claim 2, wherein the image processing apparatus is a unit that executes the grayscale smoothing process only on the pixels.
対して誤差拡散処理を実行しながら一定階調数の多値画
情報に変換する画像処理装置において、上記濃淡画情報
の各画素に対して縦横方向に周期的に濃度補正を実行す
る濃度補正手段と、濃度補正を実行した上記濃淡画情報
に対して誤差拡散処理を実行しながら一定階調数の多値
画情報に変換する画情報多値化手段とを備えていること
を特徴とする画像処理装置。4. An image processing apparatus for converting grayscale information obtained by reading an original image into multi-valued image information of a constant gradation while performing an error diffusion process on each pixel of the grayscale information. On the other hand, density correction means for periodically performing density correction in the vertical and horizontal directions, and an image for converting the grayscale image information for which density correction has been performed into multivalued image information of a certain number of gradations while performing error diffusion processing. An image processing device, comprising: an information multi-value quantization unit.
画像領域の画素と他の領域の画素とに分離する画素分離
手段を備え、上記濃度補正手段は分離された濃度の均一
な画像領域の画素に対してのみ濃度補正を実行する手段
であることを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。5. A pixel separating means for separating each pixel of the grayscale image information into a pixel of an image area having a uniform density and a pixel of another area, wherein the density correcting means has an image having a uniform density. The image processing apparatus according to claim 4, wherein the image processing apparatus is means for performing density correction only on pixels in the area.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3332872A JPH05145747A (en) | 1991-11-22 | 1991-11-22 | Image processor |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3332872A JPH05145747A (en) | 1991-11-22 | 1991-11-22 | Image processor |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05145747A true JPH05145747A (en) | 1993-06-11 |
Family
ID=18259749
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3332872A Pending JPH05145747A (en) | 1991-11-22 | 1991-11-22 | Image processor |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05145747A (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6903844B1 (en) * | 1999-05-20 | 2005-06-07 | Canon Kabushiki Kaisha | Image formation apparatus, image formation apparatus control method, and storage medium storing computer-readable program |
-
1991
- 1991-11-22 JP JP3332872A patent/JPH05145747A/en active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6903844B1 (en) * | 1999-05-20 | 2005-06-07 | Canon Kabushiki Kaisha | Image formation apparatus, image formation apparatus control method, and storage medium storing computer-readable program |
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