JPH07296159A - Multilevel image estimating device for pseudo halftone binary image - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To provide the binary multilevel image estimating device improved in both resolution and gradation by solving the problem of generating blur (resolution reduction) at the edge part of an image and the problem of degrading the gradation because of insufficient multilevel estimation at the flat part in a conventional multilevel estimating method. CONSTITUTION:An edge part and the strength of the edge in an edge part are decided based on the number of black picture elements to be linked in a window in a maximum size to be counted by a black picture element link adding part 131 at an edge detecting part 13 and the number of lines of horizontal and vertical white picture elements to be counted by a horizontal/vertical white picture element line adding part 132, and concerning the edge part, corresponding to the strength of the edge, multilevel estimation is performed to the strong edge by the window of the small size. Thus, excess smoothing is not performed so that the resolution reduction can be decreased, and the flat part other than the edge part is smoothed by the large window so that sufficient multilevel estimation can be executed.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【０００１】[0001]

【産業上の利用分野】この発明は、疑似中間調を含む２
値画像の多値画像推定装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION The present invention includes a pseudo-halftone system.
The present invention relates to a multivalued image estimation device for value images.

【０００２】[0002]

【従来の技術】近年、技術の進化に伴い、濃淡画像をリ
アルに再現できる多階調の表示、出力装置が実用化され
ている。しかし一方で、このような濃淡画像をファクッ
ス通信や画像ファイリングなどに使用する時には、濃淡
画像をいったん疑似中間調に２値化して出力する場合も
多い。これではせっかくの多階調装置の再現特性を十分
に生かすことができない。その簡単な解決策として、２
値画像から多値画像を推定することが考えられる。２値
画像から多値画像を推定する一つの手法として、注目画
素周辺にある走査ウインドウを設け、そのウインドウ内
で計数した黒画素数に重みをかけてその着目画素の多値
画像を得る手法がある。これは２値画像を平滑化処理す
ることにより多値推定をするものである。2. Description of the Related Art In recent years, with the evolution of technology, multi-gradation display and output devices capable of realistically reproducing grayscale images have been put into practical use. However, on the other hand, when such a grayscale image is used for fax communication, image filing, or the like, the grayscale image is often binarized to a pseudo halftone and then output. This makes it impossible to fully utilize the reproducibility of the multi-gradation device. As an easy solution, 2
It is conceivable to estimate a multivalued image from a value image. One method for estimating a multi-valued image from a binary image is to provide a scanning window around the pixel of interest and weight the number of black pixels counted in the window to obtain a multi-valued image of the pixel of interest. is there. This is a multi-valued estimation by smoothing a binary image.

【０００３】[0003]

【発明が解決しょうとする課題】しかし、上述の方法で
は画像のエッジ部と平坦部に対して同じ大きさのウイン
ドウで２値画像を平滑化しているため、大きいウインド
ウで多値推定すると推定多値画像のエッジ部にボケが現
れ、また小さいウインドウで推定すると平坦部で多値推
定が不十分となる問題があった。However, in the above method, since the binary image is smoothed in the window having the same size with respect to the edge portion and the flat portion of the image, it is estimated that multi-value estimation is performed in a large window. There is a problem that blurring appears at the edge part of the value image, and when the estimation is performed in a small window, the multivalue estimation is insufficient in the flat part.

【０００４】この発明は、以上述べたように、従来の多
値推定法では画像のエッジ部でボケ（解像度低下）が発
生するという問題と平坦部で多値推定が不十分で階調性
が劣化するという問題を除去し、解像度および階調性が
ともに優れた２値多値画像推定装置を提供することを目
的とする。As described above, according to the present invention, the conventional multi-valued estimation method has a problem that blur (decrease in resolution) occurs at an edge portion of an image, and multi-valued estimation is insufficient at a flat portion so that gradation is deteriorated. It is an object of the present invention to eliminate the problem of deterioration and to provide a binary multi-valued image estimation device that is excellent in both resolution and gradation.

【０００５】[0005]

【課題を解決するための手段】この発明は前記課題を解
決するために、疑似中間調を含む２値画像において、サ
イズが異なる複数の走査ウインドウを着目画素に隣接し
て設け、各々のウインドウ内の黒画素数を計数するウイ
ンドウ内黒画素加算部と、前記ウインドウのうち最大サ
イズのウインドウ内で黒画素の連結数を計数して出力す
る黒画素連結加算部と水平及び垂直方向の白画素ライン
を計数して出力する水平・垂直白画素ライン加算部とで
構成されるエッジ検出部と、前記各ウインドウ内の黒画
素数にウインドウサイズに応じた重みを掛けた値を各々
のウインドウでの推定階調値とする複数の推定部から成
る階調推定部と、前記エッジ検出部から出力される黒画
素の連結数と水平及び垂直方向の白画素ライン数とに基
づき前記複数の推定部の出力から一つを選択して当該着
目画素の多値推定出力画像として出力するセレクタ部と
を備えたことを特徴とする。In order to solve the above-mentioned problems, the present invention provides a plurality of scanning windows of different sizes adjacent to a pixel of interest in a binary image including pseudo halftones, and within each window. Black pixel addition unit for counting the number of black pixels, a black pixel concatenation addition unit for counting and outputting the number of black pixels concatenated in the largest size window of the windows, and horizontal and vertical white pixel lines Edge detection section composed of horizontal / vertical white pixel line addition section for counting and outputting and counting the number of black pixels in each window by weighting according to the window size to estimate in each window A gray level estimation unit including a plurality of gray level estimation units, and the plurality of estimation units based on the number of connected black pixels and the number of horizontal and vertical white pixel lines output from the edge detection unit. Selects one from the output parts is characterized in that a selector unit for outputting multi-valued estimated output image of the target pixel.

【０００６】[0006]

【作用】この発明によれば、黒画素連結加算部において
計数される最大サイズのウインドウ内の黒画素の連結数
と水平・垂直白画素ライン加算部で計数される水平及び
垂直方向の白画素ライン数とに基づいてエッジ部である
か否かの判定及びエッジ部についてはその強度の判定を
行い、エッジ部に対してはそのエッジの強度に応じてウ
インドウサイズを変え、強いエッジに対しては小さいサ
イズのウインドウで多値推定を行うことにより過剰な平
滑化を行わないため、エッジ部での平滑化によるボケ
（解像度低下）を少なくすることができる。またエッジ
部でない平坦部に対しては大きいウインドウで平滑化す
るようにしたので、十分な多値推定ができる。ゆえに、
この発明により十分な階調性とボケ（解像度低下）の少
ない多値推定画像を得ることができ、前記課題を解決で
きる。According to the present invention, the number of concatenated black pixels in the maximum size window counted in the black pixel concatenation addition unit and the horizontal and vertical white pixel lines counted in the horizontal / vertical white pixel line addition unit. Based on the number, it is judged whether it is an edge part and the strength of the edge part is judged, the window size is changed for the edge part according to the strength of the edge, and the strong edge is judged. Since excessive smoothing is not performed by performing multi-valued estimation in a small size window, blurring (decrease in resolution) due to smoothing at the edge portion can be reduced. Further, since the flat portion other than the edge portion is smoothed with a large window, sufficient multivalue estimation can be performed. therefore,
According to the present invention, it is possible to obtain a multi-valued estimated image with sufficient gradation and less blurring (resolution deterioration), and it is possible to solve the above problem.

【０００７】[0007]

【実施例】図１は本発明の一実施例の構成を示す機能ブ
ロック図であり、ウインドウ内黒画素加算部（１１）、
エッジ検出部（１３）、階調推定部（１２）、セレクタ
部（１４）で構成される。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS FIG. 1 is a functional block diagram showing the configuration of an embodiment of the present invention.
It is composed of an edge detection section (13), a gradation estimation section (12), and a selector section (14).

【０００８】ウインドウ内黒画素加算部（１１）は、２
値入力画像における着目画素Ｄ（ｉ，ｊ）の多値推定を
行うために複数の走査ウインドウ（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）で
黒画素数を計数する手段であり、各々のウインドウに対
応して４つの加算部からなる。加算部Ａ、加算部Ｂ、加
算部Ｃおよび加算部ＤはそれぞれウインドウＡ（２×
２）、ウインドウＢ（３×３）、ウインドウＣ（４×
４）およびウインドウＤ（５×５）内の黒画素数を計数
する（図２参照）。それぞれの黒画素数をＤ２（ｉ，
ｊ）、Ｄ３（ｉ，ｊ），Ｄ４（ｉ，ｊ），Ｄ５（ｉ，
ｊ）とし、以下のように計数する。 ここで、Ｄ（ｉ，ｊ）は２値入力画像における着目画素
の座標（ｉ，ｊ）における値である。The black pixel addition unit (11) in the window is
It is a means for counting the number of black pixels in a plurality of scanning windows (A, B, C, D) in order to perform multi-valued estimation of the pixel of interest D (i, j) in the value input image, and corresponds to each window. It consists of four adders. The addition unit A, the addition unit B, the addition unit C, and the addition unit D each have a window A (2 ×
2), window B (3 x 3), window C (4 x
4) and the number of black pixels in the window D (5 × 5) is counted (see FIG. 2). Let each black pixel number be D2 (i,
j), D3 (i, j), D4 (i, j), D5 (i,
j) and count as follows. Here, D (i, j) is a value at the coordinates (i, j) of the pixel of interest in the binary input image.

【０００９】エッジ検出部（１３）は、黒画素連結加算
部（１３１）と水平・垂直白画素ライン加算部（１３
２）とで構成され、最大ウインドウ内でエッジの強度を
検出する手段である。疑似階調２値画像では比較的強い
エッジは白画素集合と黒画素集合との変化部に当たるの
で、前記ウインドウ内で黒画素の連結数と白画素ライン
数を求めることでエッジの強さがある程度把握できる。
以下具体的に黒画素連結加算部および水平・垂直白画素
ライン加算部について説明する。The edge detection unit (13) includes a black pixel concatenation addition unit (131) and a horizontal / vertical white pixel line addition unit (13).
2) and are means for detecting the edge strength within the maximum window. In the pseudo-gradation binary image, a relatively strong edge corresponds to a change portion between the white pixel set and the black pixel set, and therefore, the edge strength can be obtained to some extent by obtaining the number of connected black pixels and the number of white pixel lines in the window. I can figure it out.
The black pixel concatenation addition unit and the horizontal / vertical white pixel line addition unit will be specifically described below.

【００１０】黒画素連結加算部（１３１）において、最
大ウインドウ（実施例ではＤウインドウ（５×５ドッ
ト））内で黒画素の連結数を計数する。前記ウインドウ
内の黒画素の連結数をＣＮＴ５として、次のように計算
する。 Ｄウインドウ内の着目画素の座標（ｉ，ｊ）を始点
とする２×２ウインドウ内の黒画素数を加算する。 における加算値が２以上（黒画素数が２個以上）
であるとき、座標（ｉ， ｊ）において黒画素の連結
があると判定し、連結数ＣＮＴ５を１とする。 ２×２ウインドウをＤウインドウ内で順次移動し、
各々の画素における連結の有無を判定し連結有りの場合
にはＣＮＴ５に１を加算する。 Ｄウインドウ内の全ての画素について連結数加算を
行い、ウインドウ内の総連結数ＣＮＴ５を求め、前記セ
レクタ部（１４）へ出力する。The black pixel concatenation addition unit (131) counts the number of concatenated black pixels within the maximum window (D window (5 × 5 dots in the embodiment)). The number of connected black pixels in the window is CNT5, and the following calculation is performed. The number of black pixels in the 2 × 2 window starting from the coordinates (i, j) of the pixel of interest in the D window is added. Is 2 or more (the number of black pixels is 2 or more)
When it is, it is determined that the black pixel is connected at the coordinate (i, j), and the connection number CNT5 is set to 1. Move the 2x2 window in the D window sequentially,
Whether or not there is a connection in each pixel is determined, and if there is a connection, 1 is added to CNT5. The number of connections is added to all the pixels in the D window to obtain the total number of connections CNT5 in the window, which is output to the selector unit (14).

【００１１】一方、水平・垂直白画素ライン加算部（１
３２）において、最大ウインドウ（実施例ではＤウイン
ドウ）内で水平および垂直方向の白画素ラインをそれぞ
れ計数する。水平白画素ライン数をＨＣＮＴ５、垂直白
画素ライン数をＶＣＮＴ５として、それぞれ以下のよう
に計算する。 Ｄウインドウ内で水平方向の５ラインの各ラインに
ついてそれぞれ黒画素数を加算し、黒画素数がゼロの場
合はそのラインが白画素ラインであると判定し、ＨＣＮ
Ｔ５をインクリメントする。５ライン分について加算さ
れた結果を前記ウインドウ内の水平白画素ライン数とし
て、そのＨＣＮＴ５をセレクタ部（１４）へ出力する。 Ｄウインドウ内で垂直方向に対してと同様な判定
を行い、垂直白画素ライン数を求め、ＶＣＮＴ５をセレ
クタ部（１４）へ出力する。On the other hand, the horizontal / vertical white pixel line addition unit (1
In 32), white pixel lines in the horizontal and vertical directions are respectively counted within the maximum window (D window in the embodiment). The number of horizontal white pixel lines is set to HCNT5, and the number of vertical white pixel lines is set to VCNT5. The number of black pixels is added to each of the 5 horizontal lines in the D window, and when the number of black pixels is zero, it is determined that the line is a white pixel line, and HCN
Increment T5. The HCNT5 is output to the selector unit (14) by setting the result of addition for five lines as the number of horizontal white pixel lines in the window. The same determination as in the vertical direction is performed in the D window, the number of vertical white pixel lines is obtained, and VCNT5 is output to the selector unit (14).

【００１２】階調推定部（１２）は、前記ウインドウ内
黒画素加算部（１１）の各加算部出力にそれぞれのウイ
ンドウサイズに応じて重みを掛け、各々のウインドウの
階調推定値を得る手段で、推定部Ａ、推定部Ｂ，推定部
Ｃおよぶ推定部Ｄからなる。それぞれの推定部で得られ
た階調値をＧ２（ｉ，ｊ），Ｇ３（ｉ，ｊ），Ｇ４
（ｉ，ｊ）およびＧ５（ｉ，ｊ）とし、重みをａ，ｂ，
ｃ，ｄ（実施例ではａ＝２５６／４、ｂ＝２５６／９、
ｃ＝２５６／１６、ｄ＝２５６／２５）とすると、 Ｇ２（ｉ，ｊ） ＝ ａ・Ｄ２（ｉ，ｊ） （５） Ｇ３（ｉ，ｊ） ＝ ｂ・Ｄ３（ｉ，ｊ） （６） Ｇ４（ｉ，ｊ） ＝ ｃ・Ｄ４（ｉ，ｊ） （７） Ｇ５（ｉ，ｊ） ＝ ｄ・Ｄ５（ｉ，ｊ） （８） となり、これらの階調推定値は前記セレクタ部（１４）
へ出力される。A gradation estimating unit (12) weights the output of each adding unit of the in-window black pixel adding unit (11) according to each window size, and obtains a gradation estimated value of each window. The estimation unit A, the estimation unit B, the estimation unit C, and the estimation unit D. The gradation values obtained by the respective estimation units are G2 (i, j), G3 (i, j), G4
(I, j) and G5 (i, j), the weights are a, b,
c, d (in the embodiment, a = 256/4, b = 256/9,
c = 256/16, d = 256/25) G2 (i, j) = a.D2 (i, j) (5) G3 (i, j) = b.D3 (i, j) (6 ) G4 (i, j) = c.D4 (i, j) (7) G5 (i, j) = d.D5 (i, j) (8) 14)
Is output to.

【００１３】セレクタ部（１４）は、前記エッジ検出部
（１３）からの判定結果により、前記階調推定部（１
２）の４つの推定部の出力から一つを選択して、着目画
素の多値推定値とする手段である。着目画素の多値推定
値Ｔ（ｉ，ｊ）は、以下のような方法でＧ２（ｉ，ｊ）
〜Ｇ５（ｉ，ｊ）の中から選択されることにより得られ
る。 （ｉ）黒画素連結が存在するとき、即ちＣＮＴ５≧１の
時 これはエッジが存在する場合であり、その強度に応じて
以下のようになる。 ＨＣＮＴ５≧ｐ、或はＶＣＮＴ５≧ｑの場合（エッ
ジ強度大） Ｔ（ｉ，ｊ）＝Ｇ２（ｉ，ｊ） （９） ｋ≦ＨＣＮＴ５＜ｐ、或はｌ≦ＶＣＮＴ５＜ｑの場
合（エッジ強度中） Ｔ（ｉ，ｊ）＝Ｇ３（ｉ，ｊ） （１０） 上記、以外の場合（エッジ強度小） Ｔ（ｉ，ｊ）＝Ｇ４（ｉ，ｊ） （１１） （ｉｉ）黒画素連結が存在しないとき、即ちＣＮＴ５＝
０の時 Ｔ（ｉ，ｊ）＝Ｇ５（ｉ，ｊ） （１２） 尚、実施例では、ｐ＝ｑ＝３， ｋ＝ｌ＝１という条件
で実施した。The selector section (14) determines the gradation estimation section (1) based on the determination result from the edge detection section (13).
It is a means for selecting one from the outputs of the four estimation units of 2) and making it a multivalued estimated value of the pixel of interest. The multivalued estimated value T (i, j) of the pixel of interest is G2 (i, j) by the following method.
˜G5 (i, j). (I) When black pixel connection is present, that is, when CNT5 ≧ 1, this is the case where an edge is present, and is as follows according to the intensity thereof. When HCNT5 ≧ p or VCNT5 ≧ q (large edge strength) T (i, j) = G2 (i, j) (9) When k ≦ HCNT5 <p or 1 ≦ VCNT5 <q (edge strength) Medium) T (i, j) = G3 (i, j) (10) In cases other than the above (small edge strength) T (i, j) = G4 (i, j) (11) (ii) Black pixel connection Is not present, that is, CNT5 =
When 0: T (i, j) = G5 (i, j) (12) In the examples, the operation was carried out under the condition of p = q = 3 and k = l = 1.

【００１４】本発明と従来の技術による２値多値推定結
果を示す。入力画像は図３に示される解像度２００ｄｐ
ｉの多値画像を誤差拡散法で２値化した中間階調画像図
を使用している。この画像に対し本発明法と従来技術に
よる２値多値推定の出力結果を図４（ａ），（ｂ）、図
５に示す。図４（ａ）は前記従来法により、小さいウイ
ンドウサイズ（２×２）（前記ウインドウＡ）で多値推
定した結果の中間階調画像図、（ｂ）は大きいウインド
ウサイズ（５×５）（前記ウインドウＤ）で多値推定し
た結果の中間階調画像図である。図からわかるように、
単一なウインドウサイズでは推定階調が不十分になった
り（図４（ａ）の女性の顔や背景部）、推定画像に大き
なボケが現れたり（図４（ｂ）の女性の目や解像度チャ
ート部）していることがわかる。図５は本発明の出力結
果の中間階調画像図である。解像度チャート部及び女性
の目の部分にボケが少なく、また他の平坦部でも階調が
復元されていて、高い階調性と解像度をもつ良好な多値
推定画像が得られている。The results of binary multi-value estimation according to the present invention and the prior art will be shown. The input image has a resolution of 200 dp shown in FIG.
A halftone image diagram obtained by binarizing the multivalued image of i by the error diffusion method is used. The output results of the binary multi-value estimation by the method of the present invention and the conventional technique for this image are shown in FIGS. 4 (a), 4 (b) and 5. FIG. 4A is a halftone image diagram of the result of multivalued estimation with a small window size (2 × 2) (window A) by the conventional method, and FIG. 4B is a large window size (5 × 5) ( It is a halftone image figure of the result of multivalued estimation in the window D). As you can see from the figure,
With a single window size, the estimated gradation becomes insufficient (female face and background part in FIG. 4A), and large blurring appears in the estimated image (female eyes and resolution in FIG. 4B). Chart part). FIG. 5 is a halftone image diagram of the output result of the present invention. There is little blurring in the resolution chart part and the female eyes, and the gradation is restored in other flat parts as well, and a good multi-valued estimated image having high gradation and resolution is obtained.

【００１５】なお、本発明は上記実施例に限定されず、
前記ウインドウサイズの種類を増やし、エッジ検出を強
化すること（例えば、斜め方向のエッジ部の考慮）によ
り、より優れた多値推定画像が得られる。The present invention is not limited to the above embodiment,
By increasing the types of window sizes and enhancing edge detection (for example, considering an edge portion in an oblique direction), a better multi-value estimated image can be obtained.

【００１６】[0016]

【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、疑似中間調を含む２値画像において、サイズが異
なる複数の走査ウインドウを着目画素に隣接して設け、
各々のウインドウ内の黒画素数を計数するウインドウ内
黒画素加算部と、前記ウインドウのうち最大サイズのウ
インドウ内で黒画素の連結数を計数して出力する黒画素
連結加算部と水平及び垂直方向の白画素ラインを計数し
て出力する水平・垂直白画素ライン加算部とで構成され
るエッジ検出部と、前記各ウインドウ内の黒画素数にウ
インドウサイズに応じた重みを掛けた値を各々のウイン
ドウでの推定階調値とする複数の推定部から成る階調推
定部と、前記エッジ検出部から出力される黒画素の連結
数と水平及び垂直方向の白画素ライン数とに基づき前記
複数の推定部の出力から一つを選択して当該着目画素の
多値推定出力画像として出力するセレクタ部とを備えた
ことにより、２値画像のエッジ部を検出し、強いエッジ
には小さいサイズのウインドウサイズで、平坦部には大
きいサイズのウインドウで平滑化して多値推定を行って
いるため、ボケが少なく豊富な階調性を持つ多値画像が
得られる。As described above in detail, according to the present invention, in a binary image including pseudo halftone, a plurality of scanning windows having different sizes are provided adjacent to the pixel of interest.
In-window black pixel adder that counts the number of black pixels in each window, and black pixel concatenation adder that counts and outputs the number of black pixels concatenated in the largest size window among the windows and horizontal and vertical directions Edge detection section composed of horizontal and vertical white pixel line addition sections for counting and outputting the white pixel lines of, and a value obtained by multiplying the number of black pixels in each window by a weight according to the window size. A gray level estimation unit including a plurality of estimation units that provide an estimated gray level value in a window, the plurality of gray level estimation units based on the number of connected black pixels output from the edge detection unit and the number of horizontal and vertical white pixel lines. The edge part of the binary image is detected by selecting one of the outputs of the estimation part and outputting it as a multi-valued estimation output image of the pixel of interest. The window size, because a multi-level estimation is smoothed with a large size of the window in the flat portion, the multi-level image having a blur less rich gradation can be obtained.

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

【図１】本発明の一実施例の構成を示す機能ブロック図
である。FIG. 1 is a functional block diagram showing the configuration of an embodiment of the present invention.

【図２】黒画素を計数する４種のウインドウを示した図
である。FIG. 2 is a diagram showing four types of windows for counting black pixels.

【図３】本実施例で使用した疑似中間調の２値入力をデ
ィスプレイに表示した中間階調画像である。FIG. 3 is a halftone image in which a pseudo halftone binary input used in this embodiment is displayed on a display.

【図４】従来法を使って２値多値推定を実施した出力結
果をディスプレイに表示した中間階調画像である。FIG. 4 is a halftone image in which an output result obtained by performing binary multivalued estimation using a conventional method is displayed on a display.

【図５】本発明による出力結果をディスプレイに表示し
た中間階調画像である。FIG. 5 is a halftone image in which an output result according to the present invention is displayed on a display.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１１ ウインドウ内黒画素加算部 １２ 階調推定部 １３ エッジ検出部 １４ セレクタ部 １３１ 黒画素連結加算部 １３２ 水平・垂直白画素ライン加算部 11 In-Window Black Pixel Adder 12 Gradation Estimator 13 Edge Detector 14 Selector 131 Black Pixel Concatenation Adder 132 Horizontal / Vertical White Pixel Line Adder

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】 疑似中間調を含む２値画像において、サ
イズが異なる複数の走査ウインドウを着目画素に隣接し
て設け、各々のウインドウ内の黒画素数を計数するウイ
ンドウ内黒画素加算部と、 前記ウインドウのうち最大サイズのウインドウ内で黒画
素の連結数を計数して出力する黒画素連結加算部と水平
及び垂直方向の白画素ラインを計数して出力する水平・
垂直白画素ライン加算部とで構成されるエッジ検出部
と、 前記各ウインドウ内の黒画素数にウインドウサイズに応
じた重みを掛けた値を各々のウインドウでの推定階調値
とする複数の推定部から成る階調推定部と、 前記エッジ検出部から出力される黒画素の連結数と水平
及び垂直方向の白画素ライン数とに基づき前記複数の推
定部の出力から一つを選択して当該着目画素の多値推定
出力画像として出力するセレクタ部とを備えたことを特
徴とする疑似中間調２値画像の多値画像推定装置。1. In a binary image including pseudo halftone, a plurality of scanning windows having different sizes are provided adjacent to a pixel of interest, and an in-window black pixel addition unit for counting the number of black pixels in each window, A black pixel concatenation adding unit that counts and outputs the number of connected black pixels in the largest size window among the windows and a horizontal pixel that counts and outputs horizontal and vertical white pixel lines.
An edge detection unit including a vertical white pixel line addition unit, and a plurality of estimations in which a value obtained by multiplying the number of black pixels in each window by a weight according to the window size is an estimated gradation value in each window A gray level estimating section, and one of the outputs of the plurality of estimating sections based on the number of connected black pixels output from the edge detecting section and the number of white pixel lines in the horizontal and vertical directions. A multi-valued image estimation device for a pseudo halftone binary image, comprising: a selector unit that outputs a multi-valued estimated output image of a pixel of interest.