JPS60191563A - Picture processing method - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To prevent the scale of the processing unit from going large, the cost of it from going expensive and the processing time from going long by varying a threshold value at multi-value coding to an optimum threshold value in response to the result of the differentiation at each picture element. CONSTITUTION:The weighting in response to the result of the differentiation at each picture element is applied to a line drawing processing threshold value B(i,j) and a gradation picture processing threshold value D(i,j). They are added so as to obtain a new threshold value for multi-value processing. Since the multi- value processing is conducted by using the threshold value, excellent binary-coding is applied even to a picture mixed with a line drawing and a gradation picture and no deterioration of picture is caused.

Description

【発明の詳細な説明】 （技術分野） 本発明は、画素を多値化処理づる画像処理方法に関し、
特に線画と階調画の混在覆る画像を処理するのに好適な
画像処理方法に関する。[Detailed Description of the Invention] (Technical Field) The present invention relates to an image processing method that performs multivalue processing on pixels.
In particular, the present invention relates to an image processing method suitable for processing images that include a mixture of line drawings and gradation drawings.

（従来技術） 近年、事務機の分野において画像データのディジタル処
理を行う場合が非常に多くなってきている。例えば、画
像の複製技術にしても通常のアナログコピアからＣＯＤ
等のイメージセンサを用いたディジタルコピアへと展開
してきつつある。このディジタルコピア等の機器におい
て画像を再現りる場合に問題となるのは、線画（文字画
を含む）と階調画が混在した原稿画像を対象とする場合
である。なぜなら、線画と階調画では最適な処理法（多
値化手法）が異なり、線画と階調画が混在した画像にお
いては、何れか一方の画像部が画像劣化を生じるからで
ある。(Prior Art) In recent years, digital processing of image data has become very common in the field of business machines. For example, when it comes to image duplication technology, COD from ordinary analog copiers
Digital copiers using image sensors such as When reproducing images using devices such as digital copiers, a problem arises when the target is an original image containing a mixture of line drawings (including character drawings) and gradation drawings. This is because the optimal processing method (multi-value method) is different for line drawings and gradation drawings, and in an image containing a mixture of line drawings and gradation drawings, image deterioration occurs in one of the image parts.

そこで、この問題を解決覆るために、メモリを用意し、
１つの画像を処理づるのに、まず該画像が線画であると
みなし線画の処理をし、その結果をメモリに記憶させ、
次に該画像が階調画であるとみなし階調画の処理をし、
その結果を前記メモリの他の記憶領域に記憶させ、これ
ら２つの記憶内容をメモリ上で合成して１つの画像を再
現するという方法が既にとられている。しかし、この方
法によれば、画像メモリが必要であり、装置自体が大規
模且つ高価なものになると共に、２回読み及び合成の際
の座標合わせ等面倒な作業を行わねばならず、処理時間
が多大になるという問題があつた。Therefore, in order to solve this problem, prepare memory,
To process one image, first assume that the image is a line drawing, process the line drawing, store the result in memory,
Next, assume that the image is a gradation image and process the gradation image,
A method has already been used in which the results are stored in another storage area of the memory and the two stored contents are combined on the memory to reproduce one image. However, according to this method, an image memory is required, the apparatus itself becomes large-scale and expensive, and troublesome work such as reading twice and coordinate alignment during composition must be performed, which takes processing time. There was a problem that the amount of data was large.

一方、画像を複数のブロックに分け、各ブロック毎に線
画か階調画かの識別を行い、該識別結果に基づき多値化
を行い画像を再現する方法も提案されている。しかし、
この後者の従来方法では、ブロック内で混在画像となっ
ている場合には該ブロック内での画像劣化を避けられな
いという問題がある。On the other hand, a method has also been proposed in which an image is divided into a plurality of blocks, each block is identified as a line drawing or a gradation drawing, and the image is reproduced by performing multi-value conversion based on the identification result. but,
This latter conventional method has a problem in that if there are mixed images within a block, image deterioration within the block cannot be avoided.

（発明の目的） 本発明は、上述の問題に鑑みてなされたもので、線画と
階調画が混在する原稿画像を対象とする場合であっても
画像劣化を生じさＵることなく再現し得るように画像信
号を多値化できる画像処理方法であって、処理装置の大
規模化・高価格化や処理時間の多大化を招かない方法を
実現することにある。(Object of the Invention) The present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and is capable of reproducing an original image containing a mixture of line drawings and gradation drawings without causing image deterioration. The object of the present invention is to realize an image processing method that can multi-value an image signal so as to obtain a multivalued image signal, and which does not increase the scale and price of a processing device or increase the processing time.

（発明の構成） この目的を達成する本発明は、画素を多値化処理する画
像処理方法において、各画素での微分操作の結果に応じ
た重み付けを線画処理用閾値と階調画処理用閾値に施し
、これらを加算して前記多値化処理のための新たな閾値
をめ、該閾値を用いて前記多値化処理を行うことを特徴
とするものである。(Structure of the Invention) The present invention achieves this object by applying weighting to a line drawing processing threshold and a gradation drawing processing threshold in an image processing method that performs multivalue processing of pixels. The method is characterized in that a new threshold value for the multi-value quantization process is determined by adding these values, and the multi-value quantization process is performed using the threshold value.

（実施例） 以下、図面を参照し本発明方法の一例を詳細に説明する
。(Example) Hereinafter, an example of the method of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

本尺−明方法では、（ｉ　、　ｊ　＞なる座標で示され
る画素の多値化に際して使用する同値（多値化において
は同値が各多値化レベル毎に存在するが、任意のレベル
の１つを指す＞Ｔ（ｉ、ｊ）として、例えば、 Ｔ（ｉ　、　ｊ　＞＝Ｗｅ　（ｉ　、　ｊ　）・Ｂ　（
ｉ　、　ｊ　＞＋Ｗｏ　（ｉ　、　ｊ　）・Ｄ（ｉ、ｊ
）・・・（１） 但し、 Ｂ　（ｉ　、　ｊ　）　；座標（ｉ　、　ｊ　）の画素
に対する線画処理用閾値 Ｄ（ｉ、ｊ）；座標（ｉ　、　ｊ　）の画素に対プ”る
１１Ｊ調画処理用閾値 Ｗ８；線画用閾値Ｂ　（ｉ　、　ｊ　）に対する重み付
は係数 ＷＤ；階調画用閾値Ｄ（ｉ、ｊ＞に対する重み付は係数 を用いる。In the main scale-light method, the equivalent value used in multi-value conversion of a pixel indicated by the coordinates (i, j >) (in multi-value conversion, equivalent values exist for each multi-value conversion level, For example, T(i, j ＞=We (i, j)・B (
i, j >+Wo (i, j)・D(i, j
)...(1) However, B (i, j); threshold for line drawing processing for the pixel at coordinates (i, j) D(i, j); for the pixel at coordinates (i, j)11J Adjustment processing threshold W8; line drawing threshold B (i, j) is weighted using a coefficient WD; gradation drawing threshold D (weighting for i, j> uses a coefficient).

ここで、線画処理用閾値Ｂ（ｉ、ｊ＞としては例えば固
定閾値や閾値段定範囲の狭いディザ閾値等を用い、階調
画処理用閾値Ｄ（ｉ、ｊ）としては例えばディザ閾値を
用いる。又、重み付は係数Ｗａ、Ｗｏは、画像の線画部
、、ＩＩＩ！ｉｉ１画部に相応した部分において、それ
ぞれ線画処理用閾値Ｂ（ｉ。Here, as the line drawing processing threshold B (i, j>, for example, a fixed threshold or a dither threshold with a narrow threshold range is used, and as the gradation drawing processing threshold D (i, j), for example, a dither threshold is used. Also, the weighting coefficients Wa and Wo are the line drawing processing thresholds B(i.

ｊ）９階調画処理用閾値Ｄ　（ｉ　、　ｊ　）が支配的
になるような値をとるものである。j) The threshold value D for 9-gradation image processing takes a value such that (i, j) becomes dominant.

次式は重み付は係数ＷＢ、ＷＤに具体的な値を与えた場
合の閾値Ｔ（ｉ、ｊ）の−例を示すものである。The following equation shows an example of the threshold value T(i, j) when specific values are given to the weighting coefficients WB and WD.

Ｔ（ｉ、ｊ） −Ｋ　［Ｂ　（ｉ　、　ｊ　）・Ｃ（ｉ、ｊ＞＋Ｑ（ｉ
　、　ｊ　）／Ｃ（ｉ　、　ｊ　）］・・・（２） 但し、 Ｃ（ｉ　、　ｊ　）−Ｌ・Ｌａｐ（ｉ　、　ｊ　＞＋Ｋ
・・・（３）Ｌ；Ｂ（ｉ　、ｊ　＞、　Ｄ（ｉ　、ｊ　
）の選択因子に；規格化因子 Ｌａ１ｌ（ｉ　、　ｊ　）　：２次像分ここそ、２次像
分Ｌａｐ（ｉ　、　ｊ　）のめ方はいろいろあるが、あ
る座標＜ｉ　、　ｊ　）を中心として４つの方向との差
分をとる方法を用いて算出すると容易に得られる。T(i, j) −K [B (i, j)・C(i, j>+Q(i
, j)/C(i, j)]...(2) However, C(i, j)-L・Lap(i, j>+K
...(3) L; B(i, j >, D(i, j
); normalization factor La1l (i, j): quadratic image component There are various ways to set the quadratic image component Lap(i, j), but if the center is at a certain coordinate < i, j ) It can be easily obtained by calculating using a method of taking the difference between the four directions.

即ち、Ｐ（ｉ、ｊ＞を座標（ｉ　、　ｊ　）の画素の濃
度若しくはそれに等価な値としたとき、Ｌａｐ（ｉ　、
　ｊ　＞ ＝ｌ　４ｘＰ　（ｉ　−ｊ　＞　−Ｐ　（ｉ　−１，ｊ
　）−Ｐ（ｉ　＋　１．　ｊ　）−Ｐｈｉ　、　ｊ　−
１）−Ｐ（ｉ、ｊ＋１）ｌ　・・・（４） より算出すると容易にめることができる。That is, when P(i, j> is the density of the pixel at coordinates (i, j) or a value equivalent to it, Lap(i,
j > =l 4xP (i −j > −P (i −1,j
)-P(i+1.j)-Phi,j-
1)-P(i,j+1)l (4) It can be easily calculated from the following.

次に、（２）乃至（４）式に基づく閾値−「（ｉ。Next, the threshold value based on equations (2) to (4) − “(i.

ｊ）がどのような値をとるかを一次元モデルを例にとっ
て説明する。The value of j) will be explained using a one-dimensional model as an example.

ここで用いる一次元モデルとしては、画像濃度若しくは
それと等測的な値Ｙ（Ｉ）が、Ｙ（１）＝５０　（１＋
ｓｉｎ　π−１１５ｍ・（５）Ｙ’　（Ｉ　）　＝　５
・■　・・・（６）Ｙ（Ｉ）＝１００　・　Ｉ　／’　
（１＋　１　）　・・・　く　７　）但し、Ｉ；座標 で示されるもの、即ち、第１図（Ｃ）　（前記（５）式
）、第２図（Ｃ）（前記（６）式）及び第３図（Ｃ）（
前記（７）式）で示されるものを用い、線画処理用閾値
として固定閾値Ｂ（４）＝２０（一定）を、ヌ、階調処
理用閾値として略０〜１０ｏの間の分布をもったディザ
閾値Ｄｌｒ＞を用いる。In the one-dimensional model used here, the image density or its isometric value Y(I) is Y(1)=50 (1+
sin π-115m・(5)Y' (I) = 5
・■ ...(6) Y(I)=100 ・I/'
(1+1) ... Ku 7) However, I; those indicated by coordinates, that is, Fig. 1 (C) (above formula (5)), Fig. 2 (C) (above formula (6)), and Figure 3 (C) (
Using the equation (7) above, a fixed threshold B(4) = 20 (constant) was used as the threshold for line drawing processing, and a distribution between approximately 0 and 10o was used as the threshold for gradation processing. Dither threshold Dlr> is used.

第１図（ａ　）乃至第３図（ａ　）はこのような条件下
でめた閾値Ｔ（１）を示す図で、両図共、選択因子りは
０．５に選ばれている。又、規格化因子には、Δ印のも
のは０．５、Ｘ印のものは０゜３、○印のものは０．１
に選ばれている。第１図（ｂ）乃至第３図（ｂ）も同様
に閾値下＜Ｘを示す図で、規格化因子には０．５に選ば
れている。FIGS. 1(a) to 3(a) are diagrams showing the threshold value T(1) obtained under such conditions, and in both figures, the selection factor is chosen to be 0.5. Also, the normalization factors are 0.5 for those marked with Δ, 0°3 for those marked with X, and 0.1 for those marked with ○.
has been selected. FIG. 1(b) to FIG. 3(b) are also diagrams showing below the threshold value <X, and 0.5 is selected as the normalization factor.

又、選択因子ｌ−は、Δ印のものは０．５、Ｘ印のもの
は０．３、○印のしのは０．１に選ばれている。この第
１図（ａ）、＜１］）乃至第３図（ａ）。Further, the selection factor l- is selected to be 0.5 for those marked with Δ, 0.3 for those marked with X, and 0.1 for those marked with ○. 1(a), <1]) to FIG. 3(a).

（１１）ｈ冒ら、規格化因子１〈にｊこり間ｍ’ｔ　Ｔ
’　（Ｉ　）の大きさが規定され、選択因子りによりデ
ィザ閾値の影響の大小が出て来ることがわかる。(11) normalization factor 1
'(I) is defined, and it can be seen that the influence of the dither threshold value is determined by the selection factor.

上述の閾値Ｔ　（ｆ　）は、第１図（ａ）、（ｂ）乃至
第３図（ａ）、（ｂ）中に現われているように、濃度変
化の緩やかな部位ではディザ閾値が支配的になり、濃度
変化の激しい部位では変曲点で閾値が人きくイヱるもの
の、変曲点間では比較的一定の変動となり、固定閾値が
支配的にな−）ている。As shown in FIGS. 1(a), (b) to 3(a), (b), the above-mentioned threshold T(f) is determined by the fact that the dither threshold is dominant in areas where the concentration changes slowly. Therefore, in regions where the concentration changes rapidly, the threshold value becomes more noticeable at the inflection point, but between the inflection points, the fluctuation is relatively constant, and the fixed threshold value becomes dominant.

従って、閾値Ｔ　（［）は線画及び階調画に対し共通に
使用できるものであり、混在画像の処理にはこれ１つて
足りる。Therefore, the threshold value T ([) can be commonly used for line drawings and gradation drawings, and only one is sufficient for processing mixed images.

ところで、多値化においては、多値化レベル毎に上記閾
値Ｔ（ｉ、ｊ＞が必要であり、当然、多値化レベルに応
じＩこ値に各閾値Ｔ（ｉ、ｊ）を決定する必要がある。By the way, in multi-value quantization, the above threshold value T(i, j> is required for each multi-value quantization level, and each threshold value T(i, j) is naturally determined according to the multi-value quantization level. There is a need.

この閾値下（ｉ　、　ｊ　）の値の設定は、前記線画処
理用閾値Ｂ（ｉ、ｊ）、ｌｉｌ！ｉ調画処理用閾値Ｄ　
＜ｉ　、　ｊ　＞を多値化レベル・に応じて変更″りる
ことや、パラメータに、Ｌを変更づることにより行うこ
とかできる。The setting of the value below the threshold (i, j) is the line drawing processing threshold B(i, j), lil! i image adjustment processing threshold D
This can be done by changing <i, j> according to the multilevel quantization level, or by changing L as a parameter.

以下、３値化（白−灰一黒）を例にとり、線画処理用閾
値Ｂ（ｉ、ｊ）、階調画処理用閾値Ｄ（ｉ　、　ｊ　）
及びパラメータに、Ｌの選択の仕方を説明する。Hereinafter, taking ternarization (white-gray and black) as an example, the threshold value for line drawing processing B (i, j) and the threshold value for gradation drawing processing D (i, j)
and parameters, how to select L will be explained.

（１）線画処理用閾値Ｂ（ｉ、ｊ） 線画処理時にはこの閾値Ｂ（ｉ、ｊ）が閾値Ｔ（ｉ　、
　ｊ　＞中で支配的な役目を持つことになる。(1) Line drawing processing threshold B (i, j) During line drawing processing, this threshold B (i, j) is set to the threshold T (i,
j > It will have a dominant role in the.

線画部を閾値群（例えばディザ閾値）を用いて３値化す
る場合、白−灰を決定する閾値群の閾値設定幅（濃度の
設定幅）を非常に狭くする必要がある。このようにすれ
ば、白−灰を決定Ｊる閾値群中に閾値として極端に高い
ものが無く、再現しｌζ画像に灰や黒ドツトの抜けが生
じない。又、閾値として極端に低いものも無いため、低
レベルの画素に対して灰や黒ドツトが出るような事態も
生じない。従って、線部に太りゃヒゲが生じず、単純２
値化の場合に比べ、凹凸の少ない滑らかな画像を再現で
きる。When a line drawing part is ternarized using a threshold value group (for example, a dither threshold value), it is necessary to make the threshold value setting width (density setting width) of the threshold value group for determining white-gray very narrow. In this way, there is no extremely high threshold value among the threshold values for determining white-gray, and no gray or black dots are missing in the reproduced image. Furthermore, since there is no extremely low threshold value, there will be no occurrence of gray or black dots in low-level pixels. Therefore, if the line part is thick, there will be no beard, and simple 2
Compared to digitalization, smooth images with fewer irregularities can be reproduced.

（２）階調画処理用閾値Ｄ（ｉ、ｊ） 階調画処理時にはこの閾値Ｄ（ｉ、ｊ）が閾値Ｔ（ｉ、
ｊ）中で支配的な役目を持つことになる。(2) Threshold value for gradation image processing D(i, j) During gradation image processing, this threshold value D(i, j) is changed to the threshold value T(i,
j) will have a dominant role in the

閾値段定範囲については、人間の目の視覚特性より、低
′ａ度部で階ｉｋ’Ｊ数を多クシ（実効反射濃度が０．
４以下で２０〜ご３０レベル程度）、高潮庇部で少なく
（実効反射濃度が０．７以上でＯ〜１０レベル程度）、
ツるように設定することが好ましい。従って、このよう
に閾値設定幅等を変える（時にはディザ法の場合マトリ
ックスサイズを変えるのも１つの対応ではある）。尚、
記録時の最高ｉｇ３度は記録装置上制約されているから
、灰−黒を決定づる閾値群中の一部の閾値を前記最高濃
度以上に設定しておいてら、実効的に上記目的は達成で
きる。Regarding the threshold value range, based on the visual characteristics of the human eye, the number of steps ik'J should be increased in the low a degree part (effective reflection density is 0.
4 or less (about 20 to 30 levels), and less at storm surge eaves (effective reflection density of 0.7 or more to about 0 to 10 levels),
It is preferable to set it so that it curves. Therefore, in this way, the threshold value setting width and the like are changed (sometimes, in the case of the dither method, changing the matrix size is also one solution). still,
Since the maximum ig3 degree during recording is limited by the recording device, the above objective can be effectively achieved by setting some thresholds in the threshold group that determines gray-black to the maximum density or higher. .

又、閾値度数分布Ｔｉは、原画の性質等を考慮し決定す
ることになる。例えば、閾値Ｄ（ｉ、ｊ）として、組織
的ディザ法を用いる場合であれば、第４図乃至第６図の
各（ａ　）に−例として示したベイヤ（Ｂ　ａｙｅｒ）
型のディザマトリックスを用意し、これらの何れかを選
択する。ここで、第４図（ａ　）のディザマトリックス
は第４図（ｂ）に示す如く閾値度数分布が略一様なもの
、第５図（ａ　）のディザマトリックスは第５図（ｂ）
に示す如く閾値度数分布が単調に増ｈ口するもの、第６
図（ａ　）のディザマトリックスは第６図（ｂ　）に示
す如く閾値度数分布が単調に減少するものである。上記
第４図（ａ　）乃至第６図（ａ　）のディザマトリック
スを用いてグレースケールを処理（ここでは２値化処理
）し出力すると、それぞれ第４図（Ｃ）乃至第６図（Ｃ
）のようになる。即ち、一様１良数分布のディザマトリ
ックスを用いて処理し画像を再現した場合、画像は、原
画に忠実な画質となり、単調増加の度数分布のディザマ
［・リックスを用いた場合の画像は、コントラストが非
常に軟らかい画質となり、逆に単調減少の度数分布のデ
ィザマトリックスを用いた場合の画像は、コントラスト
が強くなる。尚、閾値度数分布としては単調増加や単調
減少という変化だけでなく、種々のものをとれる。Further, the threshold frequency distribution Ti is determined by considering the properties of the original image. For example, if the systematic dither method is used as the threshold value D(i, j), the Bayer (Bayer) shown as an example in each (a) of FIGS. 4 to 6 is used.
Prepare a dither matrix of the type and select one of them. Here, the dither matrix in Fig. 4(a) has a substantially uniform threshold frequency distribution as shown in Fig. 4(b), and the dither matrix in Fig. 5(a) has a substantially uniform threshold frequency distribution as shown in Fig. 5(b).
As shown in Figure 6, the threshold frequency distribution increases monotonically.
In the dither matrix shown in FIG. 6(a), the threshold frequency distribution monotonically decreases as shown in FIG. 6(b). When the gray scale is processed (binary processing here) and output using the dither matrices shown in FIGS. 4(a) to 6(a) above, the results are as shown in FIGS. 4(C) to 6(C), respectively.
)become that way. In other words, when processing and reproducing an image using a dither matrix with a uniform 1-good number distribution, the image quality is faithful to the original image, and when using a dither matrix with a monotonically increasing frequency distribution, the image quality is as follows. The image quality is very soft in contrast, and conversely, when a dither matrix with a monotonically decreasing frequency distribution is used, the image has a strong contrast. It should be noted that the threshold frequency distribution can take various forms in addition to monotonically increasing or monotonically decreasing changes.

（３）パラメータに、Ｌ 上記（２＞、＜３）式より、パラメータ［を大きくする
と、Ｂ（ｉ、ｊ）ＸＣ（ｉ、ｊ）が大きくなり、線画処
理の傾向になり、逆にパラメータＬを小さくすると、Ｄ
（ｉ、ｊ）／Ｃ（ｉ、ｊ＞が大きくなり、階調処理に近
づく。一方、ＩくラメータＫを大きくづると閾値全体が
大きくなる傾向にある。この様子は、第１図乃至第３図
及びそれに関する前述の説明の通りである。従って、多
値化を行うに際し、Ｂ（ｉ、ｊ＞、Ｄ（ｉ、ｊ）として
各条（「、（化レベルにおいて同一値を用いるのであれ
ば、白−房状定時のパラメータによりも灰−黒決定時の
パラメータＩくを大きくづる必要がある。(3) Parameter L From equations (2>, <3) above, if parameter [ is increased, B(i, j) When L is made smaller, D
(i, j)/C(i, j> becomes larger and approaches gradation processing. On the other hand, if the I parameter K is increased, the overall threshold value tends to become larger. This situation can be seen in Figs. 3 and the above-mentioned explanation. Therefore, when performing multilevel quantization, B(i, j>, D(i, j) is If so, it is necessary to set the parameter I at the time of gray-black determination to be larger than the parameter at the white-tufted time.

勿論、Ｂ（ｉ、ｊ）、Ｃ（ｉ、ｊ）をこのノ（ラメータ
にや１−と共に変えてもよい。例えば、パラメータしに
関しては、濃度変化のある部位にお（Ｘでパラメータし
を小さくする程、閾値１−（ｉ、ｊ）が大きくなる傾向
にあるので（但し、急激な濃度変化がある場合に°はこ
の逆）、白−房状定時の／＜ラメータＩ−を灰−黒決定
時のパラメータ１−よりも小・さくとった場合に、白−
房状定時のＤ＜ｉ、ｊ＞を灰−黒決定時のＤ　（ｉ　、
　ｊ　）よりも小さく設定するという方法も可能である
。Of course, B (i, j) and C (i, j) may be changed together with this parameter or 1-. The smaller the value, the larger the threshold 1-(i, j) tends to be (however, if there is a sudden change in concentration, ° is the opposite). If the parameter 1- is set smaller and smaller than the parameter 1- when determining black, white-
D<i, j> at the tufted fixed time is D (i,
It is also possible to set the value smaller than j).

尚、上述の説明は、２次像分のｔＩ！東に阜づき２つの
係数Ｗａ、Ｗｂの値を選択する場合であったが、線画部
と階調両部とにより異なる値をとるパラメータであれば
、どのようなものであってもよい。例えば、 ＤＩＦ（ｉ、ｊ） ＝ＩＰ（ｉ、ｊ＞−Ｐ（ｉ＋　１．、ｉ＞１十１Ｐ（ｉ
　、　ｊ　）−Ｐ（ｉ　、　ｊ−１）　ｌを用いてもよ
いし、ＤＩＦ（ｉ、ｊ）とＬａｐ（ｉ。Incidentally, the above explanation is based on the tI! of the secondary image! In this case, the values of the two coefficients Wa and Wb are selected in a similar manner, but any parameters may be used as long as they take different values depending on the line drawing area and the gradation area. For example, DIF(i, j) = IP(i, j>-P(i+ 1., i>11P(i
, j )-P(i, j-1) l may be used, or DIF(i, j) and Lap(i.

ｊ）の双方を用いてもよい。Both j) may be used.

又、２つの係数Ｗ　ａ　＊　Ｗｏが互いに逆数である必
要もないし、これら係数Ｗｅ、Ｗｏが本例の方程式の曲
線で限定されるものである必要もない。Further, it is not necessary that the two coefficients W a *Wo are reciprocals of each other, and it is not necessary that these coefficients We and Wo be limited by the curve of the equation in this example.

（発明の効果） 以上説明したように、本発明においては、多値化の際の
閾値を各画素での微分操作の結果に応じて最適な＠値と
なるように変動させたＩこめ、線画ど階調画の混在画像
であっても、良好に２値化でき、該２値化データを用い
て画像を占用しても画像劣化が生じない。又、従来のよ
うな画像合成用メモリは不要であり装置の大規模化・高
価格化を招くことはない。更に、画像合成の必要がない
ため処理時間も短くなる。(Effects of the Invention) As explained above, in the present invention, the threshold value during multilevel conversion is changed to the optimal @ value according to the result of the differential operation at each pixel. Even if an image contains mixed gradation images, it can be binarized well, and even if the image is occupied using the binarized data, no image deterioration occurs. Further, unlike the conventional image synthesis memory, there is no need for it, and the device does not become larger or more expensive. Furthermore, since there is no need for image composition, processing time is also shortened.

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

第１図乃至第３図は本発明方法の説明図で、各図共、（
ａ　）及び（ｂ）は閾値、（ｃ）は画像濃度の一次元モ
デルをそれぞれ示している。又、第４図乃至第６図は本
発明方法で使用されるディザマトリックスの説明図で、
＜ａ　）はディザマトリックスの構成図、（ｂ）は閾値
度数分布を示す図、（Ｃ）はグレースケールを＜ａ　＞
のディザマトリックスで処理した後再現した図である。 特許出願人　小西六写真工業株式会社 代　理　人　弁理士　井　島　藤　治 外１名 因 ↑牛 夙３図 牛FIGS. 1 to 3 are explanatory diagrams of the method of the present invention, and each figure shows (
(a) and (b) show threshold values, and (c) shows a one-dimensional model of image density, respectively. Further, FIGS. 4 to 6 are explanatory diagrams of the dither matrix used in the method of the present invention,
<a) is a diagram showing the configuration of the dither matrix, (b) is a diagram showing the threshold frequency distribution, and (C) is a diagram showing the gray scale.
This is a diagram reproduced after processing with a dither matrix. Patent applicant Konishiroku Photo Industry Co., Ltd. Agent Patent attorney Fuji Ijima 1 extraterritorial cause ↑ 3 beefs

Claims (6)

【特許請求の範囲】[Claims] （１）画素を多値化処理づ“る画像処理方法においで、
各画素での微分操作の結果に応じｌＳ重み付けを線画処
理用閾値と階調画処理用閾値に施し、これらを加算して
前記多値化処理のための新たな閾値をめ、該閾値を用い
て前記多値化処理を行うことを特徴とする画像処理方法
。(1) In an image processing method that performs multivalue processing on pixels,
According to the result of the differential operation at each pixel, LS weighting is applied to the threshold for line drawing processing and the threshold for gradation drawing processing, these are added to determine a new threshold for the multi-value processing, and this threshold is used. An image processing method, characterized in that the multivalue processing is performed using the multi-value processing. （２）前記階調画処理用閾値として、多値化レベルによ
って異なる閾値段定範囲のものを用いたことを特徴とす
る画像処理方法。(2) An image processing method characterized in that the gradation image processing threshold uses a threshold value in a fixed range that varies depending on the multilevel quantization level. （３）前記階調画処理用閾値として、多値化レベルによ
って異なる閾値度数分布のものを用いたことを特徴とす
る特許請求の範囲第１項又は第２項記載の画像処理方法
。(3) The image processing method according to claim 1 or 2, characterized in that the gradation image processing threshold uses a threshold frequency distribution that differs depending on the multi-value level. （４）前記線画処理用閾値として、固定閾値を用い、該
固定閾値を多値化レベルによって異ならせたことを特徴
とする特許請求の範囲第１項、第２項又は第３項記載の
画像処理方法。(4) The image according to claim 1, 2, or 3, wherein a fixed threshold is used as the line drawing processing threshold, and the fixed threshold is varied depending on the multivalue level. Processing method. （５）前記線画処理用閾値として、ＩＩ値設定範囲が狭
い閾値群を用いたことを特徴とする特許請求の範囲第１
項、第２項又は第３項記載の画像処理方法。(5) Claim 1, characterized in that a threshold value group having a narrow II value setting range is used as the line drawing processing threshold value.
The image processing method according to item 2, item 2, or item 3. （６）前記重み付けの度合を多値化レベルに応じても変
えるようにしたことを特徴とする特許請求の範囲第１項
乃至第５項の何れかに記載の画像処理方法。(6) The image processing method according to any one of claims 1 to 5, characterized in that the degree of weighting is also changed depending on the multilevel quantization level.