(57)【要約】【課題】写真などの画像内のテクスチャの強調に適用できる画像処理装置を提供する。【解決手段】多値入力画像データを二値量子化画像データに変換する画像処理装置であって、多値入力画像データの、テクスチャ情報を検出するテクスチャ検知部と、前記テクスチャ情報を強調するように、多値入力画像データに対する階調変換処理を実行することで、前記多値入力画像データを前記二値量子化画像データに変換する誤差拡散部とを有するものとした。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
多値入力画像データを二値量子化画像データに変換する画像処理装置であって、
前記多値入力画像データの、テクスチャ情報を検出するテクスチャ検知部と、前記テクスチャ情報を強調するように、前記多値入力画像データに対する階調変換処理を実行することで、前記多値入力画像データを前記二値量子化画像データに変換する誤差拡散部とを有する画像処理装置。
【請求項２】
前記テクスチャ情報が、凹凸情報、明度情報、エッジ情報又は輪郭情報であることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記テクスチャ情報に応じて、前記変換の量子化誤差の分配を算出する誤差分配部を有することを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記テクスチャ情報が、前記多値入力画像データの質感強調処理情報であることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記質感強調処理情報が、周波数サブバンド情報であることを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記多値入力画像データ及び前記二値量子化画像データの差分画像を生成する差分演算部と、前記差分画像を入力する視覚特性フィルタである視覚処理部と、前記テクスチャ情報を保存するように修正量を演算する修正量演算部と、前記修正量に基づいて前記多値入力画像データを修正する多値画像修正部と、前記多値画像修正部の出力に基づいて前記誤差拡散部で前記二値量子化画像データを生成することを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記修正量を求めるプロセスを反復的に繰り返すことを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
印刷画像の二値量子化手法として誤差拡散法が広く普及している。誤差拡散法は、二値量子化するときの量子化誤差を周囲に伝搬し、白黒の密集度により擬似的に中間濃度を再現するものである。誤差拡散法は、構成、制御が簡単である反面、印刷画像の輪郭部分の二値量子化の空間的なばらつきが大きくなり、輪郭部分を正確に再現できないという問題点を有していた。この問題点に対して、下記特許文献１に記載された画像処理装置は、輪郭部分の量子化と非輪郭部分の量子化を別々に行った後に，それらを論理合成することによって、輪郭部分の滑らかさを保存した量子化を実現している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−９８５５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の特許文献１は、背景と明確に輝度差のある文字などを対象としており、写真のような自然画像に対しては、図１の（ａ）元画像データに対する印刷画像（（ｄ）二次エッジ抽出データ）に示されるように、輪郭のみが表現され、基本的には輪郭以外の写真などは表現されていない。したがって、写真などの画像内のテクスチャの強調に適用することができない。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、写真などの画像内のテクスチャの強調に適用することができる画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一つの手段によれば、上記課題を解決するために、多値入力画像データを二値量子化画像データに変換する画像処理装置であって、多値入力画像データの、テクスチャ情報を検出するテクスチャ検知部と、テクスチャ情報を強調するように、多値入力画像データに対する階調変換処理を実行することで、多値入力画像データを二値量子化画像データに変換する誤差拡散部とを有するものである。
【０００７】
さらに、テクスチャ情報が、凹凸情報、明度情報、エッジ情報又は輪郭情報であると望ましい。
【０００８】
さらに、テクスチャ情報に応じて、多値入力画像データから二値量子化画像データへの変換の量子化誤差の分配を算出する誤差分配部を有すると望ましい。
【０００９】
さらに、テクスチャ情報が、多値入力画像データの質感強調処理情報であると望ましい。
【００１０】
さらに、質感強調処理情報が、周波数サブバンド情報であると望ましい。
【００１１】
さらに、多値入力画像データ及び二値量子化画像データの差分画像を生成する差分演算部と、差分画像を入力する視覚特性フィルタである視覚処理部と、テクスチャ情報を保存するように修正量を演算する修正量演算部と、修正量に基づいて多値入力画像データを修正する多値画像修正部と、多値画像修正部の出力に基づいて誤差拡散部で二値量子化画像データを生成すると望ましい。
【００１２】
さらに、修正量を求めるプロセスを反復的に繰り返すと望ましい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、写真などの画像内のテクスチャの強調に適用できる画像処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】従来の画像処理装置の印刷原理を説明する図である。
【図２】手法１及び手法２の構成を示す図である。
【図３】手法３の構成を示す図である。
【図４】実施例１を示す図であり、（ａ）は入力濃淡画像（多値入力画像）であり、（ｂ）は従来の誤差拡散法による量子化結果であり、（ｃ）〜（ｅ）は本発明による量子化結果である。
【図５】実施例２を示す図であり、（ａ）は従来の誤差拡散法による量子化結果であり、（ｂ）は手法３による量子化結果である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施形態例及び実施例を説明するが、本発明の実施形態は以下に説明する実施形態例及び実施例に限定されない。
【００１６】
代表的な３種類の実施形態（手法１、手法２、手法３）を図２、図３で説明する。いずれの実施形態も、多値入力画像は８ビットの階調などで表現されるディジタル画像であり、多値入力画像を二値量子化画像に変換する構成である。そして、多値入力画像は、原画像であってもよいし、質感を強調するような処理を施した後の画像であってもよい。
【００１７】
手法１及び手法２の構成を図２に示す。図２において、２０１はテクスチャ検出部、２０２は誤差分配部、２０３は誤差拡散部である。
【００１８】
手法１及び手法２の構成で異なる点は、手法１においては、多値入力画像は、原画像であり、原画像からテクスチャ情報を検出するテクスチャ検出部２０１を画像処理装置内に有する構成であるのに対して、手法２においては、多値入力画像は、質感を強調するような処理を施した後の画像であり、既に質感強調処理のために用いられた既存のテクスチャ情報を利用するテクスチャ検出部２０１を有する構成である。そして、その他の構成は同一である。そのため、手法１に比べて、手法２は、既存のテクスチャ情報を利用するため、テクスチャ情報を検出するための演算量が削減される特長を有する。
【００１９】
また、誤差分配部２０２では、テクスチャ情報の強さに応じて、誤差拡散法の量子化誤差の分配を決定する機能を有しており、テクスチャ情報を優先的に保存するように誤差分配を実現する。
【００２０】
さらに、誤差拡散部２０３では、誤差分配部２０２で決定された誤差分配結果に基づいて、量子化を実施する。そして、１画素ずつラスタースキャンによって全画素順番に繰り返し処理する。
【００２１】
手法３の構成は、図３に示すような構成となっている。図３において、３０１はテクスチャ検出部、３０２は多値画像修正部、３０３は誤差拡散部、３０４は差分演算部、３０５は視覚処理部、３０６は修正量演算部である。
【００２２】
手法３では、多値入力画像と、誤差拡散部３０３によって量子化された画像との差分画像を差分演算部３０４で生成し、これに視覚処理部３０５で視覚特性のフィルタを通した後に、テクスチャ検出部３０１によって得られたテクスチャ情報と比較して、二値量子化画像がテクスチャ情報を保存するように修正量演算部３０６で修正量を導出する。そして、その修正量に基づいて、入力された多値入力画像を多値画像修正部３０２で修正し、これを誤差拡散部３０３で量子化する。このプロセスを反復的に繰り返すことにより、知覚的にテクスチャ情報を保存した量子化を実現できる。手法３は、手法１および手法２と比べて、一般的に良好な量子化結果が得られるメリットがある。
【実施例１】
【００２３】
実施例１を図４に示す。（ａ）は入力濃淡画像（多値入力画像）であり、（ｂ）は従来の誤差拡散法による量子化結果であり、（ｃ）〜（ｅ）は本発明による量子化結果である。そして、（ｂ）〜（ｅ）には、点線で区画した領域の、部分的な拡大画像も示している。
【００２４】
従来の誤差拡散法（ｂ）は、テクスチャの構造を考慮せずに空間的に二値量子化に伴う量子化誤差を拡散しているため、テクスチャ情報が十分に再現されていない。すなわち、部分的な拡大画像は、例えば縦線を再現できていない。また、印刷プロセスで、インクによってテクスチャはほとんどつぶれる結果となった。
【００２５】
しかしながら、本発明による量子化結果（ｃ）〜（ｅ）は、例えば、部分的な拡大画像の縦線が明確に表現されるように、入力濃淡画像のテクスチャ情報を強調する形で量子化して表現できている。印刷プロセスを経ても、テクスチャ情報を保存した印刷結果を得ることが可能となった。特に手法３（ｅ）の縦線は明確に表現されており、手法１（ｃ）および手法２（ｄ）と比べて、良好な量子化結果が得られた。
【実施例２】
【００２６】
実施例２は、ガラスオブジェクトを有する自然画像を用いた実施例であり、図５を用いて説明する。（ａ）は従来の誤差拡散法による量子化結果であり、（ｂ）は手法３による量子化結果である。図５（ｂ）に示されるように、手法３の量子化結果は、ガラスオブジェクトが有する透明感を表現することができており、明度情報（テクスチャ情報）を保存した形態で、画像の質感表現を編集し得ることを示している。
【００２７】
このように、印刷紙、インク、ヘッドなどのハードウェアを変更せずに、従来の誤差拡散法の印刷結果と比較して、本発明は印刷対象のオブジェクトが有するテクスチャや質感を向上できる優位性が確認できた。
【００２８】
さらに、従来の誤差拡散法は高輝度ディスプレイの低輝度コントラストを表現するための技術としても用いられている。そして、ディスプレイの技術分野においても、画像内のテクスチャを強調することは重要な課題である。そこで、本発明の量子化技術をディスプレイに採用すれば、テクスチャの強調に適用できるテレビなどのディスプレイを実現することができる。
【００２９】
なお、上記において、テクスチャ検出部の具体的構成については示していないが、例えば、画像のエッジの強度を微分フィルタによって抽出する。抽出された強度の高いエッジには、画像内のノイズや物体の輪郭が含まれているため、テクスチャ情報を検出するためには、抽出されたエッジからそれらを除去する必要がある。各画素の局所領域における濃度の分散値が大きな場合をノイズや物体の輪郭と仮定し、それらの逆数をエッジ強度に乗じることによって、テクスチャ情報のみを検出することができる。
【００３０】
なお、テクスチャ情報として、縦線、透明感（明度情報）、エッジ情報又は輪郭情報について説明したが、物体の質感、表面状態に関連する凹凸情報など、他のテクスチャ情報でもよい。
【００３１】
また、質感強調処理のために用いられた既存のテクスチャ情報として、周波数サブバンド情報などが考えられるが、他のテクスチャ情報でもよい。
【００３２】
また、手法３において、修正量を求めて、修正量に基づいて制御するプロセスを反復的に繰り返したが、反復的に繰り返す回数は、回数が多いほど、良好な量子化結果を得ることができる反面、回数が少ないほど、少ない演算量になる特徴を有する。また、反復的に繰り返さない構成でもよく、その場合、最も演算量を少なくできる。
【産業上の利用可能性】
【００３３】
本発明は、写真などの画像内のテクスチャの強調に適用できる画像処理装置として産業上利用可能である。
【符号の説明】
【００３４】
２０１、３０１  テクスチャ検出部
２０２  誤差分配部
２０３、３０３  誤差拡散部
３０２  多値画像修正部
３０４  差分演算部
３０５  視覚処理部
３０６  修正量演算部
【図１】
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【図２】
2020010151.tif 000004
【図３】
2020010151.tif 000005
【図４】
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【図５】
2020010151.tif 000007