JPS61194973A - Image processing method - Google Patents
Image processing methodInfo
- Publication number
- JPS61194973A JPS61194973A JP60035029A JP3502985A JPS61194973A JP S61194973 A JPS61194973 A JP S61194973A JP 60035029 A JP60035029 A JP 60035029A JP 3502985 A JP3502985 A JP 3502985A JP S61194973 A JPS61194973 A JP S61194973A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pixel
- matrix
- image
- magnification
- size
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 6
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 44
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 30
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 4
- 230000000593 degrading effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000004304 visual acuity Effects 0.000 description 2
- 241000271897 Viperidae Species 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000001771 impaired effect Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Editing Of Facsimile Originals (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
滋」1辷訪
本発明は画像の変倍をなす画像処理に係り、特に画素単
位で読み取った原稿画像の濃度レベルに関する画情報を
2値化して変倍処理する画像処理方式に関する。[Detailed Description of the Invention] Shigeru 1. The present invention relates to image processing that changes the magnification of an image, and particularly relates to image processing that performs magnification processing by binarizing image information regarding the density level of an original image read in pixel units. Regarding processing method.
皿米1恵
従来、画像の拡大または縮少を行なう変倍処理としては
、スキャナにより原稿画像面を走査してその画情報を画
素単位で読み取る際に光学系操作によって、または画像
面の走査速度を変えることによって変倍を行なわせるよ
うにしているが、このような光学系処理による画像の変
倍手段は画像の読取り、記録をリアルタイムで行なわせ
るデジタル式の複写機などにあっては適用が可能である
が、読取画情報を2値化してメモリに蓄積したうえで画
質改善、画像編集などを目的としたデータ処理を施した
のちに画像の変倍を行なわせる場合には適用することが
できない。Kazue Sarame Traditionally, magnification processing to enlarge or reduce an image is performed by operating an optical system when scanning the image surface of a document with a scanner and reading the image information pixel by pixel, or by adjusting the scanning speed of the image surface. However, such means for changing the magnification of an image using optical system processing cannot be applied to digital copying machines that read and record images in real time. It is possible, but it cannot be applied when the image is scaled after the scanned image information is binarized and stored in memory, and the data is processed for the purpose of image quality improvement, image editing, etc. Can not.
また従来、画素単位で読み取られた画情報に基いてデー
タ処理によって画像の変倍を行なわせる方法として、周
囲画素の濃度レベル状態を考慮した一定のアルゴリズム
にしたがって画素データの抜き取りや付は足しを行なわ
せるようにした補間法(インターポレーション)なるも
のがある。しかしこの補間法を適用する場合、変倍率が
小さい範囲内での処理であれば問題ないが、変倍率が大
きくなってくると原稿画像の読取画情報としてのデータ
の信頼性がうすれて再生される画像の品質が低下してし
まうことになる。その際、対象となる画像が写真などの
中間調を含む画像の場合には、特にその中間調の再現性
が悪いものになっている。Conventionally, as a method for scaling an image through data processing based on image information read in pixel units, pixel data is extracted or added according to a certain algorithm that takes into consideration the density level state of surrounding pixels. There is a method called interpolation that allows you to do this. However, when applying this interpolation method, there is no problem as long as the scaling ratio is within a small range, but as the scaling ratio becomes large, the reliability of the data as scanned image information of the original image deteriorates and the reproduction becomes worse. The quality of the image will be degraded. At this time, if the target image is an image containing halftones such as a photograph, the reproduction of the halftones is particularly poor.
1蝮 本発明は以上の点を考慮してなされたもので。1 viper The present invention has been made in consideration of the above points.
画素単位で読み取られた画情報に基いてデータ処理によ
る変倍を行なわせる際、中間調を含む画像にあってもそ
の中間調の再現性を損なうことなく、また広範囲の変倍
率にわたって画質を低下させることなく画像の変倍を行
なわせることができるようにした画像処理方式を提供す
るものである。When scaling is performed by data processing based on image information read in each pixel, even if the image contains halftones, the reproducibility of the halftones is not impaired, and the image quality is reduced over a wide range of scaling ratios. The present invention provides an image processing method that allows scaling of an image to be performed without changing the size of the image.
1腹
本発明はその目的達成のため、まず画素単位で多値量子
化されたデジタル画情報を空間フィルタ処理による部分
マトリクス法によって2値化する際にそのマ]−リクス
の大きさを変えることによって変倍処理を実行させるよ
うにするものである。In order to achieve the objective, the present invention first changes the size of the matrix when digital image information that has been multivalued quantized on a pixel basis is binarized by a partial matrix method using spatial filter processing. This allows the scaling process to be executed by
以下、添付図面を参照して本発明の一実施例について詳
述する。Hereinafter, one embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
本発明ではスキャナにより写真などの中間調を含む画像
面をライン状に順次光走査してCODなどのラインイメ
ージセンサにより画素単位で読み取った画情報をAD変
換することにより多値量子化されたデジタル画情報の2
値化を行なわせる際。In the present invention, an image plane including halftones of a photograph or the like is sequentially scanned with light in a line by a scanner, and image information read pixel by pixel by a line image sensor such as a COD is converted into a multi-value quantized digital image by AD converting the image information. Image information 2
When performing valorization.
その中間調の再現性を良くするために視覚系の積分効果
を利用したしきい値マトリクスによる空間フィルタ処理
を行なわせるようにした種々ある方法のうち、処理対象
となる注目画素のデータとしきい値マトリクス(母マト
リクス)をいくつかに分割したサブマトリクスの要素と
を対応させて2値化を行なわせる一般的な部分マトリク
ス法を利用するようにしている。Among various methods that perform spatial filter processing using a threshold matrix that utilizes the integral effect of the visual system in order to improve the reproducibility of halftones, data of the pixel of interest to be processed and a threshold value are used. A general partial matrix method is used in which binarization is performed by associating elements of submatrices obtained by dividing a matrix (mother matrix) into several parts.
第1図に、82階調を表現する8×8の母マトリクスか
ら切り出された4×4のサブマトリクス5M−4を用い
て、部分マトリクス法により64階調(6ビツト)に量
子化されたデジタル画情報DBを画素単位で2値化する
際の原理図を示している。また第2図に、811〜S2
2までのしきい値をもった8X8の母マトリクスMMか
ら4×4のサブマトリクス5M−4を切り出す際の原理
図を示している。Figure 1 shows a 4 x 4 submatrix 5M-4 cut out from an 8 x 8 mother matrix expressing 82 gradations and quantized to 64 gradations (6 bits) using the partial matrix method. A principle diagram for binarizing the digital image information DB pixel by pixel is shown. Also, in Fig. 2, 811 to S2
The principle diagram when a 4×4 sub-matrix 5M-4 is cut out from an 8×8 mother matrix MM having a threshold value of up to 2 is shown.
しかしてこのような部分マトリクス法を適用する場合、
デジタル画情報の階調性の基本は母マトリクスの大きさ
で決まり、その母マトリクスが大きいほど階調性が増す
ことになる。そして2値化処理された画像の解像力はサ
ブマトリクスの大きさで決まり、そのサブマトリクスが
大きいほど解像力が増すことになる。実際には、このよ
うな階調性および解像力を考慮したうえで、高周波域で
の雑音が目立たない程度に所定の母マトリクスから適宜
大きさのサブマトリクスを切り出してデジタル画情報の
2値化を行なわせることになる。However, when applying such a partial matrix method,
The basics of the gradation of digital image information is determined by the size of the mother matrix, and the larger the mother matrix, the greater the gradation. The resolving power of the binarized image is determined by the size of the submatrix, and the larger the submatrix, the higher the resolving power. In reality, after considering such gradation and resolution, a submatrix of an appropriate size is cut out from a predetermined mother matrix to the extent that noise in the high frequency range is not noticeable, and digital image information is binarized. I will make you do it.
いま1例えば、デジタル画情報の階調数が64で、スキ
ャナによる原稿画像の読取密度とプリンタによる画像の
記録密度とが同一(例えば400ドツト/インチ)であ
る場合、8×8の母マトリクスから切り出された4X4
のサブマトリクスを用いた部分マトリクス法によってス
キャナ側で得られたデジタル画情報を2値化したデータ
に基いてプリンタ側で等倍画像の記録を行なわせようと
するには、画素単位によるデジタル画情報を4×4のサ
ブマトリクスごとに1つにまとめなくてはならない。逆
にいえば、デジタル画情報の画素密度はプリンタ側の記
録密度の1/4で良いことになる。デジタル画情報をサ
ブマトリクスごとに1つにまとめる方法としては種々あ
るが、平均値をとる方法が最も一般的である。For example, if the number of gradations in the digital image information is 64, and the reading density of the original image by the scanner and the recording density of the image by the printer are the same (for example, 400 dots/inch), then from the 8 × 8 mother matrix Cut out 4X4
In order to record a same-size image on the printer side based on data obtained by binarizing the digital image information obtained on the scanner side using the partial matrix method using the submatrix of The information must be grouped into 4x4 sub-matrices. In other words, the pixel density of digital image information may be 1/4 of the recording density on the printer side. Although there are various methods of combining digital image information into one submatrix, the most common method is to take an average value.
しかして、その場合、サブマトリクスの大きさを変えて
デジタル画情報を1つにまとめる画素領域を変化させる
ことによりプリンタ側において変倍された画像の記録を
行なわせることができるようになる。In this case, by changing the size of the submatrix and changing the pixel area in which digital image information is combined, it becomes possible to record a magnified image on the printer side.
本発明は、画素単位によりデジタル画情報を部分マトリ
クス法によって2値化する際にそのサブマトリクスの大
きさを変えることによって変倍処理を行なわせるように
するものである。The present invention allows scaling processing to be performed by changing the size of the submatrix when digital image information is binarized pixel by pixel using a partial matrix method.
すなわち、前述の条件下にあって、等倍(変倍率100
%)時には8×8の母マトリクスから4×4のサブマト
リクスを切り出すようにしているが、その代わりに8×
8の母マトリクスから2×2.3X3,5X5.6X6
,7X7,8X8゜・・・のサブマ1−リクスをそれぞ
れ切り出して、対応する大きさの画素領域にあるデジタ
ル画情報を1つにまとめたうえで2値化させるようにす
れば。In other words, under the conditions described above, if the magnification is 100%
%) Sometimes I try to cut out a 4x4 submatrix from an 8x8 mother matrix;
From the mother matrix of 8, 2 x 2.3 x 3, 5 x 5.6 x 6
, 7×7, 8×8°, . . . are cut out, and the digital image information in pixel areas of corresponding sizes is combined into one and then binarized.
それぞれ50%、75%、125%、150%。50%, 75%, 125%, 150% respectively.
175%、200%、・・・と25%きざみに縮小また
は拡大された画像をプリンタ側において記録させること
ができるようになる。Images that have been reduced or enlarged in 25% increments such as 175%, 200%, . . . can now be recorded on the printer side.
第3図に、SLl〜S22までのしきい値をもった8×
8の母マトリクスMMから3×3のサブマトリクス5M
−3を切り出す際の原理図を示している。他の大きさの
異なるサブマトリクスの切す出しも同様にして行なわれ
る。In Fig. 3, 8x with thresholds from SLl to S22 is shown.
From the mother matrix MM of 8 to the submatrix 5M of 3×3
A diagram showing the principle of cutting out -3 is shown. Cutting out other submatrices of different sizes is performed in the same manner.
母マトリクスから切り出されるサブマ1−リクスの大き
さを変えて変倍率を変化させる際、特に母マトリクスカ
ゝらII IJ出されるサブマド1ノクスの縦および横
方向の各大きさをそれぞれ別途に選択させることにより
、縦および横方向における画像の変倍率を独立的に変化
させることができるようになる。例えば、縦方向は10
0%の等倍、横方向は変倍率125%とする場合、母マ
トリクスから縦4X横5のサブマトリクスを切り出し、
その切り出されたサブマトリクスを用いてデジタル画情
報の2値化処理を行なわせればよい。When changing the scaling factor by changing the size of the submatrix cut out from the mother matrix, the vertical and horizontal sizes of the submatrix extracted from the mother matrix are separately selected. This makes it possible to change the magnification of the image in the vertical and horizontal directions independently. For example, the vertical direction is 10
If the same magnification is 0% and the magnification is 125% in the horizontal direction, cut out a 4 vertical x 5 horizontal submatrix from the mother matrix,
The extracted submatrix may be used to perform binarization processing of the digital image information.
なお、より細部にわたる変倍を行なわせる場合には、部
分マトリクス法によってデジタル画情報の2値にを行な
わせる際に使用するサブマトリクスの大きさを変えるこ
とによって変倍がなされた処理データに基いて、第2段
階として補間法によって細部にわたる変倍処理を実行さ
せるようにする。If you want to perform more detailed scaling, you can use the partial matrix method to change the size of the submatrix used to convert digital image information into binary values based on the processed data that has been scaled. Then, as a second step, detailed scaling processing is performed using an interpolation method.
いま例えば部分マトリクス法によって2値化された処理
データにしたがって補間法により1%きざみの変倍を行
なわせる場合、第4図に示すように、その2値化処理さ
れた′0″かパ1′″をもった画素データに基<100
X100の画素配列を考え、縮小のときにはその変倍率
に応じて対応する画素領域の中から1つずつ画素を間引
き、拡大のときにはその変倍率に応じて対応する画素領
域ごとに1つずつ画素を加えていく。その際、前述の第
1段階で25%きざみの変倍処理がすでに行なわれてい
るので、第2段階ではその25%の変倍率間を埋める1
〜24%までの1%きざみの変倍を考えれば良いことに
なる。For example, when scaling is performed in 1% increments by interpolation according to processed data that has been binarized by the partial matrix method, as shown in Figure 4, the binarized '0' or Based on pixel data with ``<100
Considering a pixel array of I'll add more. At this time, since the scaling process in 25% increments has already been performed in the first stage, the second stage is to fill in the gaps between the 25% scaling factors.
It is sufficient to consider changing the magnification in 1% increments up to 24%.
すなわち1例えば変倍率30%の縮小を行なわせる場合
、まず前述のように8×8の母71〜リクスから切り出
された2×2のサブマトリクスを用いた2値化処理によ
って50%に縮小させた処理データにしたがって、さら
に補間法によって残り20%の細部にわたる縮小を行な
わせるべく、第4図に示す100X100の画素配列に
あって5個の画素ごとに1個の画素の割合で画素を間引
くような処理を行なわせる。その際、第4図の画素配列
で、iとjとが5.n (n= 1 t 2.3*・・
・。In other words, 1. For example, when performing a reduction with a scaling factor of 30%, first, as described above, the image is reduced to 50% by binarization processing using a 2 x 2 sub-matrix cut out from an 8 x 8 matrix 71~RIX. According to the processed data, pixels are thinned out at a rate of 1 pixel for every 5 pixels in the 100 x 100 pixel array shown in Figure 4 in order to further reduce the remaining 20% of the details by interpolation. Perform such processing. At that time, in the pixel array of FIG. 4, i and j are 5. n (n= 1 t 2.3*...
・.
20)となる画素の全てを間引くようにすればよい。1
〜20%までは画素を1つずつ間引いていくが、その場
合100X100の画素配列の中で均等に間引くように
する必要がある。例えば1%時にt、j=5の画素を間
引いたら、2%時にはit j=5.55の各画素を間
引くようにする。20) may be thinned out. 1
Pixels are thinned out one by one up to 20%, but in that case it is necessary to thin out the pixels evenly within a 100×100 pixel array. For example, if the pixel t, j = 5 is thinned out at 1%, then each pixel it j = 5.55 is thinned out at 2%.
その場合の画素を間引く順序の一例をi+Jの値で示す
と、5,55,30,80,20,70゜45.95,
10,60,35,85,15,65.40,90,2
5,75,50,100となる。An example of the order in which pixels are thinned out in this case is expressed by the values of i+J: 5, 55, 30, 80, 20, 70°45.95,
10,60,35,85,15,65.40,90,2
5, 75, 50, 100.
この例ではLOOXlooの画素配列の中から対象とな
る20個の画素位置を決めて順次間引くようにしたが、
各%ごとに画素を間引く位置を決めて等間隔に画素を間
引くようにすればより精度の良い縮小処理を行なわせる
ことができるようになる。In this example, 20 target pixel positions were determined from the LOOXloo pixel array and thinned out sequentially.
By determining the position at which pixels are to be thinned out for each percentage and thinning out pixels at equal intervals, more accurate reduction processing can be performed.
また例えば変倍率104%の拡大を行なわせる場合、ま
ず8×8の母71−リクスから切り出された4X4のサ
ブマトリクスを用いた2値化処理によって100%の等
倍に処理させたデータにしたがって、さらに補間法によ
って残り4%の細部にわたる縮小を行なわせるべく、第
4図に示す10QX100の画素配列にあって25個の
画素ごとに1個の画素の割合で画素を加えるような処理
を行なわせる。この場合にも、その加えられる画素が等
間隔になるように画素を加える位置を決めておく0例え
ばi、j=25.50,75,100の各位置にある画
素とその1つ前にある画素との間にそれぞれ画素を加え
るようにする。その際、画素を加える位置の順序は、縮
小のときと同様に均等性を保ちながら決めるようにする
。例えば。For example, when enlarging at a variable magnification rate of 104%, first, the data is processed to 100% equal magnification through binarization processing using a 4x4 sub-matrix cut out from an 8x8 matrix. In order to further reduce the remaining 4% of the details by interpolation, we added one pixel for every 25 pixels in the 10QX100 pixel array shown in Figure 4. let In this case as well, determine the positions to add pixels so that the added pixels are equally spaced. For example, the pixel at each position of i, j = 25.50, 75, 100 and the one before A pixel is added between each pixel. At this time, the order in which pixels are added is determined while maintaining uniformity, as in the case of reduction. for example.
i、jの値で、25,50,75,100の順にするか
、または1%では25.2%では25,75.3%では
33,67.100.4%では25゜50.75,10
0というようにする。The values of i and j are in the order 25, 50, 75, 100, or 1% is 25.2%, 75.3% is 33, 67.100.4% is 25°50.75, 10
Make it 0 and so on.
所定の位置に加えられる画素の内容にあっては、その周
囲画素のデータ内容から判断して決める。The content of a pixel added to a predetermined position is determined based on the data content of surrounding pixels.
その判断のしかたとしては種々考えられるが、最も簡便
な方法として隣接する2画素のデータ内容にしたがって
以下のように判断する。There are various ways to make this determination, but the simplest method is to make the following determination based on the data content of two adjacent pixels.
すなわち、第5図に示すようにj=24の位置にある画
素A24とj=25の位置にある画素A25との間に画
素M 25を加えるようにする場合には、その横方向に
隣接する各画素A24.A25がともに1111′なら
ば画素M25を“′l″とし、両隣りの画素A24.A
25がともに′0″ならば画素M 25を′0″とする
。また、画素A24が′″1″で画素A25が′″0″
、あるいは画素A24がII O71で画素A25が+
+ 114のときには、予め優先する方のデータを決め
ておく。その場合、It I ++を優先させると画素
M25は′1″となる。That is, when adding pixel M25 between pixel A24 at position j=24 and pixel A25 at position j=25 as shown in FIG. Each pixel A24. If both A25 are 1111', pixel M25 is set to "'l", and pixels A24 . A
25 are both '0'', the pixel M25 is set to '0''. Also, pixel A24 is ``1'' and pixel A25 is ``0''.
, or pixel A24 is II O71 and pixel A25 is +
+114, the data to be prioritized is determined in advance. In that case, if priority is given to It I ++, the pixel M25 becomes '1''.
また、1=24の位置にある画素A24とj=25の位
置にある画素A25との間に画素M25を加えるように
する場合にも前述の場合と同様に、その縦方向に隣接す
る2画素分のデータ内容にしたがってその間に加えら゛
れる画素のデータを決定するようにすればよい、ただし
この場合、第6図に示すように、特に1=j=+25の
とき図中斜線で示す部分が問題となる。Also, when adding the pixel M25 between the pixel A24 at the position of 1=24 and the pixel A25 at the position of j=25, the two vertically adjacent pixels The data of the pixels to be added in between can be determined according to the data content of becomes a problem.
この斜線部分の画素を決める方法としては、2通り考え
られる。その第1の方、法としては、この斜線部分の画
素だけ縦、横方向にそれぞれ隣接する周囲4画素の各デ
ータ内容から判断するようにする。すなわち、(24,
24)、(24,25)、(25,24)、(25,2
5)の4画素から、それらが3つ以上がII 1 pg
かII O31であればそれを選び、2つずつのときに
は予め優先と決めた方を選ぶようにする。第2の方法と
しては、縦、横方向の処理を同時にやらずに、例えばま
ず最初にj=24とj=25との間を決定し、次にi;
24と1=25との間を決定するようにする。それによ
り、斜線部分の画素は特別の処理を必要とせずにそのデ
ータ内容を決定することができるようになる。There are two possible methods for determining the pixels in this shaded area. The first method is to make judgments based on the data contents of the four surrounding pixels that are adjacent to each other in the vertical and horizontal directions only for the pixels in the shaded area. That is, (24,
24), (24,25), (25,24), (25,2
5) If there are 3 or more of the 4 pixels, it is II 1 pg.
or II O31, choose that one, and if there are two, choose the one you have decided to give priority to in advance. The second method is to first determine between j=24 and j=25, for example, without performing vertical and horizontal processing at the same time, and then i;
24 and 1=25. Thereby, the data content of the pixels in the shaded area can be determined without requiring any special processing.
この第2段階における補間法による変倍処理はもともと
縦、横方向にそれぞれ独立した処理を施すようにしてい
るために、縦、横方向の変倍率をそれぞれ独立して変化
させることが容易である。Since the scaling process using the interpolation method in this second stage is originally designed to perform independent processing in the vertical and horizontal directions, it is easy to change the scaling ratio in the vertical and horizontal directions independently. .
したがって、前述した。ようにサブマトリクスの縦、横
方向の大きさをそれぞれ適宜変えて第1段階の変倍を実
行させる手段と併用すれば、細部にわたって縦、横方向
の変倍をそれぞれ独立して行なわせることができるよう
になるゆ
羞米
以上1本発明による画像処理方式にあっては、画素単位
で多値量子化されたデジタル画情報を空間フィルタ処理
による部分マトリクス法によって2値化する際に母マト
リクスから切り出されるサブマトリクスの大きさを変え
ることによって変倍処理を実行させるようにしたもので
、中間調を含む画像にあってもその中間調の再現性を損
なうことなく、また広範囲の変倍率にわたって画質を低
下させることなく画像の変倍を最適に行なわせることが
できるという優れた利点を有している。Therefore, as mentioned above. If this method is used in conjunction with means for executing the first stage scaling by appropriately changing the vertical and horizontal sizes of the sub-matrix, it is possible to perform vertical and horizontal scaling independently in detail. In the image processing method according to the present invention, when digital image information that has been multivalued quantized on a pixel basis is binarized by a partial matrix method using spatial filter processing, it is possible to This system performs scaling processing by changing the size of the submatrix to be cut out, so even if the image contains halftones, it does not impair the reproducibility of the halftones, and the image quality can be improved over a wide range of scaling ratios. It has the excellent advantage of being able to optimally change the magnification of an image without reducing the image quality.
第1図は部分71−リクス法による2値化処理の原理を
示す図、第2図は母マトリクスから4×4のサブマトリ
クスを切り出す原理を示す図、第3図は母マトリクスか
ら3×3のサブマトリクスを切り出す原理を示す図、第
4図はtooxto。
の画素配列を示す図、第5図は横方向の画素間に新たな
画素を加える状態を示す図、第6図は1=j=25のと
き画素間に新たな画素を加える状態を示す図である。
BS・・・デジタル画情報 MM・・・母マトリクス
SM・・・サブマトリクスFigure 1 is a diagram showing the principle of binarization processing using the partial 71-Risk method, Figure 2 is a diagram showing the principle of cutting out a 4x4 submatrix from a mother matrix, and Figure 3 is a diagram showing the principle of cutting out a 4x4 submatrix from a mother matrix. FIG. 4 is a diagram showing the principle of cutting out a submatrix of tooxto. 5 is a diagram showing a state in which a new pixel is added between pixels in the horizontal direction. FIG. 6 is a diagram showing a state in which a new pixel is added between pixels when 1=j=25. It is. BS...Digital picture information MM...Mother matrix
SM...Submatrix
Claims (1)
2階調を表現するためのn×nのしきい値マトリクスか
ら切り出されたサブマトリクスを用いた部分マトリクス
法によって2値化させる際、しきい値マトリクスから切
り出されるサブマトリクスの大きさを変えて2値化され
る画像の変倍を行なわせる手段をとるようにした画像処
理方式。 2、しきい値マトリクスから切り出されるサブマトリク
スの縦および横方向の各大きさをそれぞれ別途に選択さ
せることにより、縦および横方向における画像の変倍率
を独立的に変化させるようにしたことを特徴とする前記
第1項の記載による画像処理方式。[Claims] 1. Multi-value quantized digital image information for each pixel is n^
When binarizing by the partial matrix method using submatrices cut out from an n x n threshold matrix to express two gradations, the size of the submatrix cut out from the threshold matrix is changed. An image processing method that takes measures to change the magnification of an image to be binarized. 2. By separately selecting the vertical and horizontal sizes of the sub-matrices cut out from the threshold matrix, the magnification of the image in the vertical and horizontal directions can be changed independently. An image processing method according to the above item 1.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP60035029A JPS61194973A (en) | 1985-02-22 | 1985-02-22 | Image processing method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP60035029A JPS61194973A (en) | 1985-02-22 | 1985-02-22 | Image processing method |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS61194973A true JPS61194973A (en) | 1986-08-29 |
Family
ID=12430633
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP60035029A Pending JPS61194973A (en) | 1985-02-22 | 1985-02-22 | Image processing method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS61194973A (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5428461A (en) * | 1992-12-16 | 1995-06-27 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Reduction image converting device |
-
1985
- 1985-02-22 JP JP60035029A patent/JPS61194973A/en active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5428461A (en) * | 1992-12-16 | 1995-06-27 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Reduction image converting device |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JPS61242466A (en) | Image variable power system | |
JPS61194973A (en) | Image processing method | |
JPH0722327B2 (en) | Color image processor | |
JPS61194974A (en) | Image processing method | |
JP3584329B2 (en) | Image forming device | |
US6842267B1 (en) | Image processing method | |
JPH11346311A (en) | Gradation reproduction method | |
JPH0550187B2 (en) | ||
JP3373874B2 (en) | Image processing device | |
JP3611697B2 (en) | Multilevel image binarization method | |
JPH0546749B2 (en) | ||
JP2962742B2 (en) | Image processing device | |
JPH10173930A (en) | Image output device | |
JPH01222575A (en) | Binarizing circuit for picture signal | |
JP3304463B2 (en) | Image forming device | |
JP3032238B2 (en) | Image processing device | |
JPH05160996A (en) | Image processing method | |
JPH06225122A (en) | Image forming device | |
JPS6180964A (en) | Picture signal processing method | |
JP2913867B2 (en) | Color image processing method | |
JP2757868B2 (en) | Image information binarization processing circuit | |
JPS59175280A (en) | Device for binary-coding video signal | |
JPS6255347B2 (en) | ||
JPH06233136A (en) | Image processing method | |
JPH07143338A (en) | Image thresholding device |