(57)【要約】【目的】織物生地上に表現する原画像のグレースケール画像を二値化処理してジャカード織物パターンを生成する方法を提供する。【構成】二値化処理後の結果が織物組織となるように作成された閾値サブマトリクスを配列して，グレースケール画像と同じサイズとなる閾値マトリクスを構成するに際して，閾値サブマトリクスの各要素の閾値にランダムノイズを加えて閾値マトリクスを作成し，この閾値マトリクスの各要素の閾値を二値化のための閾値として用いてグレースケール画像の対応する画素の画像データを二値化する。【選択図】図11
2015212440.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
織物生地上に表現する原画像のグレースケール画像を二値化処理してジャカード織物パターンを生成する方法であり，
二値化処理後の結果が織物組織となるように作成された閾値サブマトリクスを配列して，前記グレースケール画像と同じサイズとなる閾値マトリクスを構成するに際して，前記閾値サブマトリクスの各要素の閾値をランダム性をもって異ならせて閾値マトリクスを作成し，そして
作成した前記閾値マトリクスの各要素の閾値を二値化のための閾値として用いて，前記グレースケール画像の対応する画素の画像データを二値化する，
ジャカード織物パターンの生成方法。
【請求項２】
前記閾値サブマトリクスの各要素の閾値に，ランダムノイズの値を加算して，前記閾値サブマトリクスの各要素の閾値をランダム性をもって異ならせる，請求項１に記載のジャカード織物パターンの生成方法。
【請求項３】
前記ランダムノイズの値がガウス分布にしたがう発生確率を持つものである，請求項２に記載のジャカード織物パターンの生成方法。
【請求項４】
前記グレースケール画像においてエッジ強度を検出し，検出したエッジ強度に応じて，エッジ近傍の画素に対応するマトリクス要素の閾値に加算する前記ランダムノイズの値を小さくする，請求項２または３に記載のジャカード織物パターンの生成方法。
【請求項５】
織物生地上に表現する原画像のグレースケール画像を二値化処理してジャカード織物パターンを生成する装置であり，
二値化処理後の結果が織物組織となるように作成された閾値サブマトリクスを配列して，前記グレースケール画像と同じサイズとなる閾値マトリクスを構成するに際して，前記閾値サブマトリクスの各要素の閾値をランダム性をもって異ならせて閾値マトリクスを作成する閾値マトリクス作成手段，および
作成した前記閾値マトリクスの各要素の閾値を二値化のための閾値として用いて，前記グレースケール画像の対応する画素の画像データを二値化する二値化手段，
を備えるジャカード織物パターンの生成装置。
【請求項６】
前記閾値マトリクス作成手段は，前記閾値サブマトリクスの各要素の閾値に，ランダムノイズの値を加算して，前記閾値サブマトリクスの各要素の閾値をランダム性をもって異ならせるものである，請求項５に記載のジャカード織物パターンの生成装置。
【請求項７】
前記ランダムノイズの値がガウス分布にしたがう発生確率を持つものである，請求項６に記載のジャカード織物パターンの生成装置。
【請求項８】
前記閾値マトリクス作成手段は，前記グレースケール画像においてエッジ強度を検出し，検出したエッジ強度に応じて，エッジ近傍の要素に対応するマトリクス要素の閾値に加算する前記ランダムノイズの値を小さくするものである，請求項６または７に記載のジャカード織物パターンの生成装置。
【請求項９】
コンピュータによって，織物生地上に表現する原画像のグレースケール画像を二値化処理してジャカード織物パターンを生成するためのプログラムであり，
二値化処理後の結果が織物組織となるように作成された閾値サブマトリクスを配列して，前記グレースケール画像と同じサイズとなる閾値マトリクスを構成するに際して，前記閾値サブマトリクスの各要素の閾値をランダム性をもって異ならせて閾値マトリクスを作成し，そして
作成した前記閾値マトリクスの各要素の閾値を二値化のための閾値として用いて，前記グレースケール画像の対応する画素の画像データを二値化するようにコンピュータを制御するためのジャカード織物パターン生成プログラム。
【請求項１０】
前記閾値サブマトリクスの各要素の閾値に，ランダムノイズの値を加算して，前記閾値サブマトリクスの各要素の閾値をランダム性をもって異ならせる，請求項９に記載のジャカード織物パターン生成プログラム。
【請求項１１】
コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された請求項９または10に記載のプログラム。
【請求項１２】
織物生地上に表現する原画像のグレースケール画像を二値化処理してジャカード織物パターンを生成する方法であり，
二値化処理後の結果が織物組織となるように作成された閾値サブマトリクスを配列して，前記グレースケール画像と同じサイズとなる閾値マトリクスを作成し，そして
前記グレースケール画像の各画素の画素データを画素ごとに誤差拡散法により二値化するに際して，作成した前記閾値マトリクスの前記各画素に対応する要素の閾値をその画素の誤差を算出するための閾値として用いる，
ジャカード織物パターンの生成方法。
【請求項１３】
織物生地上に表現する原画像のグレースケール画像を二値化処理してジャカード織物パターンを生成する装置であり，
二値化処理後の結果が織物組織となるように作成された閾値サブマトリクスを配列して，前記グレースケール画像と同じサイズとなる閾値マトリクスを作成する閾値マトリクス作成手段，および
前記グレースケール画像の各画素の画素データを画素ごとに誤差拡散法により二値化するに際して，作成した前記閾値マトリクスの前記各画素に対応する要素の閾値をその画素の誤差を算出するための閾値として用いる拡張誤差拡散二値化手段，
を備えるジャカード織物パターンの生成装置。
【請求項１４】
コンピュータによって，織物生地上に表現する原画像のグレースケール画像を二値化処理してジャカード織物パターンを生成するプログラムであり，
二値化処理後の結果が織物組織となるように作成された閾値サブマトリクスを配列して，前記グレースケール画像と同じサイズとなる閾値マトリクスを作成し，そして
前記グレースケール画像の各画素の画素データを画素ごとに誤差拡散法により二値化するに際して，作成した前記閾値マトリクスの前記各画素に対応する画素の閾値をその画素の誤差を算出するための閾値として用いるようにコンピュータを制御するためのジャカード織物パターン生成プログラム。
【請求項１５】
コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された請求項14に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は，ジャカード織物パターンの生成方法，装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
情報技術を取り入れた工芸はディジタルファブリケーションと呼ばれ，近年になって盛り上がりを見せている。国際会議SIGGRAPHでも2012年からファブリケーションのセッションが設けられている。織物は文明の初期から続く工芸として，また産業革命から近代までは経済を牽引する主要産業として，現代に受け継がれてきた。
【０００３】
ジャカード織物では，多数並列化された経糸（たていと）に対して，緯糸（よこいと）を上下させて織ることで，複雑な模様を織り出すことができる。経糸と緯糸の上下関係は，パンチカードやプログラムによって，格子点ごとの上下関係による二値データとして定義することができ，これを表現した画像を組織図と呼ぶ。また組織図のうち，ジャカード織物で用いられる複雑で大規模な組織図は，ジャカード組織図と呼ばれ，単純で規則的なものとは区別されて扱われる。ジャカード組織図は，その制作過程の多くがコンピュータ化した現代においても，最終的には熟練職人の手作業でデザインされることがほとんどである。このため，完成されたジャカード組織図のひとつひとつは，それぞれの織物業者の意匠資産として大切に扱われている。これらのジャカード組織図はこれまでは設計者のスキルに頼って作られてきたが，写真やイラストなどのディジタル画像から新たなジャカード組織図を自動ないしは半自動で生成することができれば，状況や個人に応じた柔軟なジャカード組織図の生成が可能になる。
【０００４】
特許文献１には，ジャカード組織図の基となるジャカード織物用に二値化されたパターン画像（ジャカード織物パターン）を，コンピュータにより自動ないしは半自動で生成する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５３１１０９２号公報
【０００６】
この方法は，元画像の陰影や色調を反映した画像を織物生地上に織り込むためのジャカード織物パターンの生成方法であって，織物生地上に表現したい元画像のデータをコンピュータに読み込み，コンピュータ内において，前記元画像のデータに対して織物に適した特徴を備えるように，二値化処理後の結果が織物組織となるようなマトリクスとしてあらかじめ作成された閾値サブマトリクスを使用して組織的ディザ法により二値化処理を行い，前記元画像の持つ陰影や色調が反映された織物パターンを生成するものである。この方法は，写真やイラストなどのディジタル画像（元画像）をジャカード織物に反映するのにきわめて有効な方法である。
【発明の概要】
【０００７】
この発明は，特許文献１に記載のジャカード織物パターン生成方法をさらに改良することを目的とするものである。
【０００８】
より具体的には，この発明は，二値化されたジャカード織物パターンにおいて，閾値サブマトリクスを規則的に繰返し配列することに起因して生じることがある人工的な感じを与える規則的繰返しパターンの発生を極力低減させることを目的とする。
【０００９】
この発明はまた，二値化されたジャカード織物パターンにおいて，上記の人工的な感じを与える規則的繰返しパターンの発生を抑えるとともに，エッジ部分についてはできるだけエッジを保つことができるようにすることを目的とする。
【００１０】
この発明はさらに，織りの回数を少なくしてなめらかな風合いを出し，かつエッジ表現は的確に行なえる新たな二値化処理方法を含むジャカード織物パターン生成方法等を提供することを目的とする。
【００１１】
第１の発明によるジャカード織物パターン生成方法は，織物生地上に表現する原画像のグレースケール画像を二値化処理してジャカード織物パターンを生成する方法であり，二値化処理後の結果が織物組織となるように作成された閾値サブマトリクスを配列して，前記グレースケール画像と同じサイズとなる閾値マトリクスを構成するに際して，前記閾値サブマトリクスの各要素の閾値をランダム性をもって異ならせて閾値マトリクスを作成し，そして作成した前記閾値マトリクスの各要素の閾値を二値化のための閾値として用いて，前記グレースケール画像の対応する画素の画像データを二値化するものである。
【００１２】
第１の発明によるジャカード織物パターンの生成装置は，織物生地上に表現する原画像のグレースケール画像を二値化処理してジャカード織物パターンを生成する装置であり，二値化処理後の結果が織物組織となるように作成された閾値サブマトリクスを配列して，前記グレースケール画像と同じサイズとなる閾値マトリクスを構成するに際して，前記閾値サブマトリクスの各要素の閾値をランダム性をもって異ならせて閾値マトリクスを作成する閾値マトリクス作成手段，および作成した前記閾値マトリクスの各要素の閾値を二値化のための閾値として用いて，前記グレースケール画像の対応する画素の画像データを二値化する二値化手段を備えるものである。
【００１３】
第１の発明によるコンピュータのためのプログラムは，コンピュータによって，織物生地上に表現する原画像のグレースケール画像を二値化処理してジャカード織物パターンを生成するためのプログラムであり，二値化処理後の結果が織物組織となるように作成された閾値サブマトリクスを配列して，前記グレースケール画像と同じサイズとなる閾値マトリクスを構成するに際して，前記閾値サブマトリクスの各要素の閾値をランダム性をもって異ならせて閾値マトリクスを作成し，そして作成した前記閾値マトリクスの各要素の閾値を二値化のための閾値として用いて，前記グレースケール画像の対応する画素の画像データを二値化するようにコンピュータを制御するものである。このプログラムは，コンピュータ読取可能な記録媒体に記録して提供してもよい。
【００１４】
上記において，前記グレースケール画像と同じサイズとなる閾値マトリクス（高さ，幅が同じ，すなわち閾値マトリクスの各要素がグレースケール画像の画素に丁度対応している）の構成が静的に（または二次元平面的に）表現されているが，閾値マトリクスの全体がメモリ上に展開されたものとしてそのすべてが必ずしも同時的に存在しなくてもよく，二値化処理の進行に伴って閾値マトリクスの一部ずつ（たとえば１画素ずつ，１行ずつ，８×８のサブマトリクスずつ）が順次生成されるものでもよい。このことは，後述する第２の発明にもあてはまる。
【００１５】
第１の発明によると，閾値サブマトリクスが配置されて構成される閾値マトリクスの各要素の閾値がランダム性をもって変化している（異なる値となっている）ので，閾値サブマトリクスが規則的に配置されることにより生じることのある規則的繰返しパターンの発生が極力抑えられる。
【００１６】
閾値をランダム性をもって異ならせるやり方には種々の方法がある。その一つは，前記閾値サブマトリクスの各要素の閾値に，ランダムノイズの値を加算して，前記閾値サブマトリクスの各要素の閾値をランダム性をもって異ならせるやり方である。ノイズの値（大きさ）があまりに大きいと，そのノイズの値を加算して得られる閾値を用いて二値化したときに，元のグレースケール画像が崩れてしまうおそれがあるので，ノイズの値（大きさ）は，規則性を排除できる範囲で小さい方が好ましい。発生するランダムノイズの値の大きさに制限を加えるために，たとえば，前記ランダムノイズの値がガウス分布にしたがう発生確率を持つものとすることが望ましい。このとき，ガウス分布を定めるパラメータを，二値化処理により得られたジャカード織物パターンを見ながらオペレータが適宜変更できるようにすることが好ましい。
【００１７】
上記のランダムノイズの値を閾値に付与する手法は，最も好ましい態様では，一種類の閾値サブマトリクスを配列することを前提としているが（同じ閾値サブマトリクスを使用しないこともありうる），閾値マトリクスを構成するために使用する閾値サブマトリクスとしてあらかじめ複数種類用意しておき，これらをできるだけランダムに（できるだけ規則性を排除して）配置して閾値マトリクスを作成するようにすれば，その閾値を用いて二値化して得られるジャカード織物パターンに規則性が出にくくなる。このようにして，作成した閾値マトリクスにおいて，さらにそれらの各要素の閾値をランダム性をもって異ならせる（たとえば，ランダムノイズを加える）ようにしてもよい。
【００１８】
上述のように規則的パターンの発生を抑えるために，閾値にランダム性を付与すると，元のグレースケール画像，特にエッジ部分がぼやける可能性がある。
【００１９】
そこで前記グレースケール画像においてエッジ強度を検出し，検出したエッジ強度に応じてエッジ近傍の画素に対応するマトリクス要素の閾値に加算する前記ランダムノイズの値を小さくするとよい。このようにして，エッジの近傍において，ランダムノイズの値が小さくなるので，エッジが崩れることはなく，明確な形に保たれることになる。これは，エッジの近傍において，上記のガウス分布の広がり範囲を極力制限することにより（ガウス分布のパラメータを変更することにより）実現できる。
【００２０】
第２の発明によるジャカード織物パターンの生成方法は，織物生地上に表現する原画像のグレースケール画像を二値化処理してジャカード織物パターンを生成する方法であり，二値化処理後の結果が織物組織となるように作成された閾値サブマトリクスを配列して，前記グレースケール画像と同じサイズとなる閾値マトリクスを作成し，そして前記グレースケール画像の各画素の画素データを画素ごとに誤差拡散法により二値化するに際して，作成した前記閾値マトリクスの前記各画素に対応する要素の閾値をその画素の誤差を算出するための閾値として用いるものである。
【００２１】
第２の発明によるジャカード織物パターンの生成装置は，織物生地上に表現する原画像のグレースケール画像を二値化処理してジャカード織物パターンを生成する装置であり，二値化処理後の結果が織物組織となるように作成された閾値サブマトリクスを配列して，前記グレースケール画像と同じサイズとなる閾値マトリクスを作成する閾値マトリクス作成手段，および前記グレースケール画像の各画素の画素データを画素ごとに誤差拡散法により二値化するに際して，作成した前記閾値マトリクスの前記各画素に対応する要素の閾値をその画素の誤差を算出するための閾値として用いる拡張誤差拡散二値化手段を備えるものである。
【００２２】
第２の発明によるジャカード織物パターンの生成のためのプログラムは，コンピュータによって，織物生地上に表現する原画像のグレースケール画像を二値化処理してジャカード織物パターンを生成するプログラムであり，二値化処理後の結果が織物組織となるように作成された閾値サブマトリクスを配列して，前記グレースケール画像と同じサイズとなる閾値マトリクスを作成し，そして前記グレースケール画像の各画素の画素データを画素ごとに誤差拡散法により二値化するに際して，作成した前記閾値マトリクスの前記各画素に対応する画素の閾値をその画素の誤差を算出するための閾値として用いるようにコンピュータを制御するためのジャカード織物パターン生成プログラムである。このプログラムは，コンピュータ読取可能な記録媒体に記録されて提供されてもよい。
【００２３】
従来の誤差拡散法においては閾値は一定値であるが，第２の発明によると誤差拡散法において，グレースケール画像の画素ごとに誤差を算出するための閾値として，閾値マトリクスの各画素に対応する要素の閾値を用いる。これにより，得られた二値画像（ジャカード織物パターン）を基に織物を作成したときに織りの回数が少なくなってなめらかな風合いを出すことができ，かつ誤差拡散法の特徴であるエッジ表現能力が高いという効果を得ることができる。
【００２４】
もちろん，第２の発明で用いる閾値マトリクスとして第１の発明によるランダム性が加えられたもの（エッジ近傍の処理を含む）を用いてもよい。
【００２５】
第１，第２の発明のいずれにおいても，カラー画像も対象とすることができる。すなわち，カラー画像を色分解すれば最終的には複数のクレースケール画像が得られ，各グレースケール画像に第１，第２の発明を適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】閾値サブマトリクスの枠組を示す。
【図２】閾値サブマトリクスにおける黒の要素を示す。
【図３】閾値サブマトリクスにおける黒と白の要素を示す。
【図４】閾値サブマトリクスにおける黒，白以外の要素に与える閾値の制限を示す。
【図５】閾値サブマトリクスの一例を示す。
【図６】閾値サブマトリクスを配置して閾値マトリクスを生成する様子を示す。
【図７】誤差拡散法の原理を示す。
【図８】(A) は従来の誤差拡散法を説明するもので，上段は入力画像を，下段は二値化画像を表わし，(B) は拡張誤差拡散法を説明するもので，上段は入力画像を，下段は二値化画像を表わす。
【図９】ジャカード織物パターン生成装置のシステム構成を示すブロック図である。
【図１０】表示画面の一例を示し，表示画面上でパラメータを対話型で変更できることを示す。
【図１１】第１の発明に関するジャカード織物パターン生成処理のコンピュータによる処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】第２の発明に関するジャカード織物パターン生成処理のコンピュータによる処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】閾値マトリクスにノイズを付加することにより，閾値サブマトリクスの繰返しに起因する規則的な繰返しパターンが目立たなくなっていることを示す写真であり，(a) は入力画像を示し，(b) は織物の分野で行なわれる黒点を段階的に変化させる増点法（７階調）を入力画像に適用したものを，(c) （織物ディザ法）は，生成した閾値サブマトリクスをそのまま配置して得られる閾値マトリクスを用いて入力画像を直接に二値化処理して得られた画像で，周期的な繰返しパターン少し現れている様子を示し，(d) （ノイズディザ法）は閾値にガウス分布にしたがうランダムノイズを付加して得られる閾値マトリクスを用いて二値化処理をした結果を示すもので，閾値サブマトリクスによる繰返しパターンは見られない様子を示す。
【図１４】エッジ膨張処理に関する写真であり，(a) はエッジ強度に応じて閾値に与えるノイズレベルを調整していない閾値マトリクスで二値化処理して得られた画像を示し，(b) はエッジ強度に応じて閾値に与えるノイズレベルを調整した閾値マトリクスで二値化処理して得られた画像でややエッジが明確になっていることを示し，(c) は入力画像，(d) は入力画像にエッジ膨張処理を施して得られたエッジ膨張画像を示す。
【図１５】拡張誤差拡散法に関する写真を示し，(a) は入力画像，(b) は各閾値にランダムノイズを加えることにより修正された閾値マトリクスの各閾値によって直接に入力画像を二値化処理して得られた二値画像，(c) は従来の閾値が一定の誤差拡散法によって得られた二値画像，(d) は拡張誤差拡散法によって二値化して得られた画像を示しており，下段の(e) はランダムノイズによる修正のない閾値マトリクスの閾値によって直接に入力画像を処理して得られた二値画像に基づいて作成されたジャカード織物の写真，(f) ，(g) ，(h) はそれぞれそれらの上段の対応する二値画像（(b) ，(c) ，(d) ）に基づいて作成されたジャカード織物の写真である。
【実施例】
【００２７】
(1) 閾値サブマトリクスの作成
絵画，写真，図案等の所望の画像に基づいて，その画像を表わす模様のジャカード織物を作成するには，ジャカード織機に提供する二値画像（ジャカード織物パターン）のデータを生成することが必要である。織物の生地上に表現したい所望の画像（原画像という）はカラー画像でもグレースケール画像でもよいが，まず説明を簡単にするためにグレースケール画像を取扱うものとする。
【００２８】
ジャカード織物パターンの生成のために，ハーフトーニング技術を用いて，グレースケール画像を白と黒の二値で表現する。ここではハーフトーニング技術の中の組織的ディザ法を用いる。組織的ディザ法は，織物用閾値サブマトリクス（または，複数の織物用閾値サブマトリクスを配置して得られる織物用閾値マトリクス。織物用ディザマスク等ともいう）（以下，簡略化していうときには，単に「閾値サブマトリクス」という）を用いて，グレースケール画像データに対して二値化処理を行うものである。
【００２９】
閾値サブマトリクスは一般にはｎ×ｎの正方行列であるが，必ずしも正方行列に限られない。また，閾値サブマトリクスの行数，列数は任意であるが（たとえば４×４，５×５，８×８など），織物のためのパターン生成（一定間隔以内でたて糸とよこ糸が少なくとも１回交叉（交錯）しなければならない）という制約を考慮して定めればよい。以下では８×８のマトリクスを例に挙げる。
【００３０】
閾値サブマトリクスの大きさ（行数，列数）は織物組織の単位を構成する（この単位組織が繰返される場合に，一般にこれを完全組織という）。一例として，８×８の単位組織の枠組を図１に示す。縦方向に行番号ｉを，横方向に列番号ｊを振る（ｉ，ｊは０，または８未満の正の整数）。
【００３１】
８枚繻子組織を元にした閾値サブマトリクスにおけるｉ行ｊ列の要素は式(1) を満たすとき黒で表わされる。式(1) を満たす黒の要素を図２に黒で示す。式(1) は，（５・ｉ＋ｊ）を８で割った余りが３に等しいときに黒を配置する，という意味である。
【００３２】
【数１】
2015212440.tif 000003
【００３３】
ここで「黒」というのは，織物において，たて糸とよこ糸が必ず交叉（交錯）し，たて糸がよこ糸の上に（前に，表側に）重なる交叉点を示す（よこ糸がたて糸の上に重なる交叉点としてもよい）。したがって，閾値サブマトリクスでは，黒の要素には閾値として「０」が与えられる。後述するように，グレースケール画像の画像データが０の場合には，１に変更されるので，閾値０でグレースケール画像データを二値化処理した場合に，得られる二値画像データは黒の点では必ず１（閾値よりも大きい）となる（二値画像データにおいて「１」が白を表わすとすれば，図２の黒とは反対になるので注意されたい）。
【００３４】
上記を一般化すると，ｎ×ｎの閾値サブマトリクスにおいて，ｎより小さく，かつｎと互いに素なｍを用いて，式(2) の条件を満たすときに黒を割り当てるとすることができる。
【００３５】
【数２】
2015212440.tif 000004
【００３６】
ただし，
2015212440.tif 000005
はｘを超えない最大の整数を表わす。式(2) は（ｍ・ｉ＋ｊ）をｎで割った余りが，（ｎ−１）／２を超えない最大の整数に等しいときに黒を配置するという意味である。
【００３７】
同様にして，一定間隔以内に白の要素も現れる必要があるので，式(3) を白である条件として与える。式(3) は，（ｍ・ｉ＋ｊ）をｎで割った余りがｎ−１に等しいときに白を配置するという意味である。
【００３８】
【数３】
2015212440.tif 000006
【００３９】
ｎ＝８，ｍ＝５の場合に，式(3) を満たす要素を図３において○印で示す。「白」の要素（点）とは，織物において，たて糸とよこ糸が必ず交叉（交錯）し，よこ糸がたて糸の上に（前に，表側に）重なる点（格子点）である（たて糸がよこ糸の上に重なる交叉点としてもよい）。したがって，閾値サブマトリクスでは，白の要素には閾値として「 255」（８ビット画像データの場合）が与えられる。後述するように，８ビットグレースケール画像の画像データが 255の場合に，それは 254に変更されるので，閾値 255でグレースケール画像データを二値化処理した場合に，得られる二値画像データは白の点では必ず０（閾値よりも小さい）となる。
【００４０】
織物用閾値サブマトリクスとは，グレースケール画像データを二値化処理するための閾値をｉ行ｊ列の各要素ごとに有し，各行，各列に少なくとも１つずつ，閾値として，画像データを表わす数値の最小値（たとえば０）および画像データを表わす数値の最大値（たとえば 255）を有するものである。これにより，閾値サブマトリクスを用いた二値化処理により得られる二値画像データに基づく織物用パターン（織物組織図）にしたがって織物を織ったときに，閾値サブマトリクスの大きさの範囲内でたて糸とよこ糸の交叉（交錯）（たて糸が上でよこ糸が下になる場合と，これと反対の場合）が必ず１回は生じ，織物が仕上ることになる。簡潔にいうと，二値化処理後の結果が織物組織となるようなマトリクスとしてあらかじめ作成された閾値サブマトリクス，ということになる。画像データを表わす数値の最小値および最大値は，サブマトリクス内においてできるだけ離れた位置にあることが好ましい。これにより，織物としてきれいに仕上げることができる。
【００４１】
閾値サブマトリクスにおいて，上記の黒および白以外の要素については，織物の種類，性質，用途，絵柄の雰囲気，調，その他，設計者の意図にしたがう組織的ディザの考え方により，適当な閾値を設定すればよい。繻子織ではできるだけ生地の表裏を糸が行き来する回数を少なくすることでなめらかな質感を表現するために，式(4)および式(5)を制約として与える。
【００４２】
【数４】
2015212440.tif 000007
【００４３】
式(4) は，（ｍ・ｉ＋ｊ）をｎで割った余りが，０以上でかつ（（ｎ−１）／２を超えない最大の整数）−１以下であるときに，右隣（ｉ，ｊ＋１）よりも大きい要素を持つという条件を課すという意味である。
【００４４】
式(5) は，（ｍ・ｉ＋ｊ）をｎで割った余りが，（（ｎ−１）／２を超えない最大の整数）＋１以上でかつ（ｎ−２）以下であるときに，右隣（ｉ，ｊ＋１）よりも小さい要素を持つという条件を課すという意味である。
【００４５】
式(4)，(5)の制約をｉ＝０の行について表現したのが図４である。すなわち，各要素に設定する閾値を０から 255に向って順次大きくなるように選択する。
【００４６】
また，織物の絵柄の全体的な雰囲気を明るい感じにするのか，暗い感じにするのか，平均的な明るさにするのか等に応じて，各閾値を定めることもできる。
【００４７】
図５は作成した織物用閾値サブマトリクスの一例を示すものである。この閾値サブマトリクスは，上記の式(2)から式(5)をすべて満たし，かつ二値化処理して得られる二値画像が平均的な明るさ（白がほぼ半分，黒がほぼ半分）となるように，各要素の閾値を選択したものであり，閾値としては，０，５，10，15，‥‥， 245，250，255のように，５ずつ値が飛ぶ異なる数値が採用されている。
【００４８】
原画像のグレースケール画像について組織的ディザ法により二値化処理するために，上記のようにして作成された織物用閾値サブマトリクスを用いて，グレースケール画像と同じ大きさ（スケール）（同じ高さ，幅をもつ）の織物用閾値マトリクス（ディザマトリクス）を作成する。すなわち，閾値サブマトリクスを，図６に示すように，グレースケール画像の大きさの範囲内で縦，横方向に配列する。グレースケール画像上に閾値サブマトリクスをすき間なく敷き詰めた状態を想定すると分りやすい。閾値サブマトリクスの各要素がグレースケール画像の各画素に対応する。閾値サブマトリクスの各要素の閾値により，それに対応する（その下にある）グレースケール画像の画素の各データを弁別する（二値化処理する）。たとえば，画素の画像データが示す値が対応する閾値を超えていれば，白（二値画像データは，たとえば「１」）となり，画素の画像データが示す値が対応する閾値未満であれば黒（二値画像データは，たとえば「０」）となる。画像データの示す値が対応する閾値と等しい場合には，黒または白のいずれかにすればよい（予め決めておく）。
【００４９】
コンピュータによる画像処理においては，図６に示すように多数の閾値サブマトリクスを縦，横に配列して閾値マトリクスを作成しなくても（メモリ上で閾値マトリクスのすべての要素の閾値データを展開しなくても），グレースケール画像データを閾値サブマトリクスの縦，横の大きさ（上記例では縦，横とも８ビット）ずつ縦，横にシフトして（または１画素ずつシフトして）二値化処理を行なえばよい。二値化処理のやり方は種々の方法がある。
【００５０】
以上のジャカード織物パターン生成方法が特許文献１に記載されているものの一つの方法である。
【００５１】
(2) 過剰な規則性の削減
上記では，多数の同じ閾値サブマトリクスを縦，横方向に配列して原画像と同じ大きさの閾値マトリクスを作成している。同じ閾値サブマトリクスを用いる方法の問題点は，原画像の明度が広い範囲にわたって（たとえば，数個以上の閾値サブマトリクスの範囲にわたって）一定値に保たれている場合や，単調にゆるやかに変化している場合（いわゆるグラデーションの範囲において）に生じる。すなわち，原画像を二値化処理するための同じ閾値サブマトリクスが規則的に繰返し配置されているので，原画像の明度の変化の乏しい範囲では閾値サブマトリクスのサイズに相当する規則的繰返しパターンが目立つようになる。このような規則的な繰返しパターンは人工的な印象を与えるために織物パターンとしては必ずしも適切とは言えない。
【００５２】
同じ閾値サブマトリクスを使用することに起因する人工的繰返しパターンであるから，その影響を排除（繰返しパターンの程度の軽減，削減または消滅）するために，使用する閾値サブマトリクスを，閾値がランダム性を持つように，場所によって変化させる（場所によって異なる閾値サブマトリクスを使用する）。このためにはいくつかのやり方がある。
【００５３】
(1) 閾値マトリクスの各要素の閾値にランダムな数値を場所にかかわらずランダムに与える。たとえば，閾値サブマトリクスの各要素の閾値にランダムノイズを与えて，閾値を上下させる（黒と白（閾値が０または 255）の要素はそのままとする）。
(2) あらかじめ異なる数種類の閾値サブマトリクス（黒と白（閾値が０または 255）の要素の位置が異なる，および／または黒と白以外の要素の閾値が異なる）を用意しておき，これらを，各要素の閾値がランダム性をもって（規則性をもたないように）配置されるように，適当に配置する。
(3) 上記(1)と(2)の組合せ。
【００５４】
以下に上記(1) の方法について詳述する。閾値サブマトリクスの各要素の閾値をランダム性をもって変化させるのは，原画像の明度が一定である，もしくは殆ど変化しない範囲，または変化しても単調にかつゆるやかに変化する範囲において効果的であり，原画像の明度の変化が激しい部分（たとえばエッジ部分）では，必ずしも閾値サブマトリクスの閾値を変化させなくてもよいし，変化させたとしてもその程度は小さくてよい（詳しくは後述する）。
【００５５】
上記(1) の方法の最も好ましい形態では，閾値サブマトリクスの白，黒以外の要素に，その発生確率が平均がμ，分散がσ2のガウス分布Ｇ（μ，σ2）に従うランダムな値ｖ（無記憶なノイズ，空間的に非周期的なノイズ）を付加する。平均μの値は０がよい。αは定数係数である。
【００５６】
ｖ＝αＧ（μ，σ2）                                          ‥‥(6)
【００５７】
具体的には，値ｖは［０，１］をとる（０〜１の範囲内で発生する）２つの乱数（擬似乱数）ｘ１，ｘ２を用いて次式にしたがって生成できる。
【００５８】
ｖ＝α・σ2・２（−２ log（ｘ１））1/2・sin（２π・ｘ２）＋μ    ‥‥(7)
【００５９】
上記によって別々に発生させた値ｖを閾値マトリクス（ディザマスク画像）を構成するすべての閾値サブマトリクスの各要素（後述するようにエッジ部分に対応する要素に対しては修正することが好ましい）の値（閾値）に加算（マイナスの場合には減算）する。ただし，加算した結果，要素の値（閾値）が１を下廻れば１とし，254を上廻れば254とする。
【００６０】
ガウス分布にしたがう発生確率分布を持つノイズを用いるのは，できるだけ多くの値が平均値μ（好ましくはμ＝０）を中心に集中して発生する乱数を用いる方が，原画像に大きな影響を与えずに（原画像に与える影響をできるだけ小さくして）閾値サブマトリクスに起因する規則的かつ過剰な繰返しパターンを軽減できると考えられるからである。したがって，必ずしもガウス分布にしたがうノイズである必要はなく，多くが平均値の近くに分布するものであればよい（分布は階段状でも，矩形状でもよい）。さらに，発生分布を問わないランダム（擬似ランダム）な値（ノイズ）でもよい。ノイズを付加することによって修正した閾値をもつ各閾値サブマトリクスにおいても式(4)，(5)の条件を満足するようにする。式(4)，(5)の制約を満たさない閾値については隣の閾値と交換して式(4)，(5)を満たすようにする。
【００６１】
(3) エッジ強度に応じた調整
上記の方法によれば，原画像の明度が一様な範囲，ほぼ一様な範囲，ゆるやかなグラデーションで変化している範囲については，周期的な模様が現れることは避けることができるが，明度が急激に変化しているエッジ付近については逆にエッジが崩れて，ぼやけた画像になってしまうおそれがある。
【００６２】
そこで，原画像のエッジを検出し，検出したエッジ強度が所定値よりも大きい場合には，検出したエッジの近傍（エッジ膨張範囲）に対応する閾値サブマトリクスの要素に加えるノイズの値を小さくする。その詳細は以下の通りである。
【００６３】
まず原画像に対して，前処理としてガウシアンフィルタによる平滑化を行う。エッジ画像生成には，たとえばラプラシアンフィルタを用いる。ラプラシアンフィルタを原画像に作用させて得られるエッジ画像をＥ（ｘ，ｙ）とする。このエッジ画像について，エッジの領域をその近傍にまで広げたエッジ膨張画像Ｅe（ｘ，ｙ）を次の式により求める。
【００６４】
【数５】
2015212440.tif 000008
【００６５】
ただし，Ｎ（ｘ，ｙ）は画素（ｘ，ｙ）の近傍画素の集合を表わす。式(8) の意味は，集合Ｎ（ｘ，ｙ）の中の画素（ｓ，ｔ）の画素値（画像データの示す値）の最大値max Ｅ（ｓ，ｔ）を画像 Ｅe（ｘ，ｙ）の値とするということであり，エッジを示す画素の幅がその近傍（範囲はノルムで与えられる）に拡張される。
【００６６】
さらに，一定値（閾値the ）以上の明度をもったエッジのみの画像を次式により生成する。閾値the よりも小さな値の画素値をもつ画素の画素値を０とする。
【００６７】
【数６】
2015212440.tif 000009
【００６８】
式(9) で表わされるエッジ強度を次式により正規化する。
【００６９】
【数７】
2015212440.tif 000010
【００７０】
エッジ以外の領域ではエッジ強度Ｅ′e（ｘ，ｙ）は０であるから，ｐは０である。
【００７１】
減衰係数βとして，新たなガウスノイズを定義する分散σ′を式(11)によって定義する。
【００７２】
【数８】
2015212440.tif 000011
【００７３】
式(10)，(11)によると，膨張されたエッジの領域以外について，ｐ＝０であるから，σ′＝σである。膨張エッジ領域についてσ′＜σである。
【００７４】
すなわち，膨張エッジ領域に関しては，分散σ′の値がきわめて小さなガウス分布をもつノイズが閾値サブマトリクスの対応する要素に加えられることになる。ガウス分布の平均値μを０とすれば，０または０に近い値ｖをもつノイズが加えられることになる。すなわち，閾値サブマトリクスの閾値は，膨張エッジ領域では殆ど変更されないということを意味する。
【００７５】
ここで，既出のパラメータについて整理しておく。
【００７６】
α：ガウス分布の定数係数（式(6)）
the ：検出したエッジのうちで，特に強度の大きいエッジを弁別するためのしきい値（式(9)）
β：膨張エッジ領域において，ガウス分布の分散の値を小さくするための減衰係数，すなわち加えるノイズの値ｖを小さくするための係数（式(11)）
【００７７】
以上の外に，ガウス分布の平均値μ，分散σ，エッジ膨張の範囲を表わす集合Ｎ（ｘ，ｙ）のノルムなどが定数または変数として存在するが，これらは固定しておいてもよい。たとえばμ＝０，σ＝１，Ｌ∞ノルム＝７などである。しかし，これらの値も変えうるようにすることもできる。
【００７８】
(4) 拡張誤差拡散法
図７は，グレースケール画像から二値画像を生成するための従来の誤差拡散法を示している。誤差拡散法による処理は，各画素を左から右に向いかつ上から下に向って行なわれるものとする。誤差拡散法ではこれから処理される画素に対して誤差が配分される。
【００７９】
画素（ｉ，ｊ）のグレースケール画像データをａij（８ビット画像ならば０〜 255の値をとる）とし，誤差拡散法による二値化処理の結果得られる二値画像データをＡij（０または１）とする。二値化処理によって生じる誤差をｅijとする。閾値は一定値でこれをｔaとする。
【００８０】
【数９】
2015212440.tif 000012
【００８１】
画素（ｉ，ｊ＋１）には誤差の重みを７／16として（７／16）ｅijの値を分配する（画素（ｉ，ｊ＋１）の画像データの値に加算する）。同様にして，画素（ｉ＋１，ｊ−１），画素（ｉ＋１，ｊ），画素（ｉ＋１，ｊ＋１）にそれぞれ重み３／16，５／16，１／16を付けて誤差を分配する。重みの値や，分配する画素の範囲について種々の方法が知られており，それぞれ目的に応じて変えることができる。
【００８２】
従来の誤差拡散法によって生成される二値画像の例が，入力画像データ（簡便のために一定値とする）とともに図８(A) に表わされている。このグラフはｉ行についてのみ示すものである。
【００８３】
さて，織物パターンの生成に適した誤差拡散法の下では，上述した誤差拡散法における閾値として，閾値マトリクス（多数の閾値サブマトリクスを図６に示すように縦，横方向に配列したもの，または，これを，上述した「(2) 過剰な規則性の削減」，「(3) エッジ強度に応じた調整」によって修正したもの）の各要素の閾値を用いる。これを拡張誤差拡散法と呼ぶ。閾値マトリクスの各要素（入力画像の各画素に一対一に対応）の閾値をｔijで表わすと，拡張誤差拡散法による二値化処理によって得られる二値画像データ（これもＡijと表記する）および拡散される誤差（これもｅijで表わす）は次式で与えられる。
【００８４】
【数１０】
2015212440.tif 000013
【００８５】
この拡張誤差拡散法によって生成される二値画像の例が，入力画像データ（簡便のために一定値とする）および閾値データとともに図８(B) に表わされている。閾値データが画素（要素）ごとに階段状に変化している。このグラフはｉ行についてのみ示すものである。
【００８６】
誤差拡散法はエッジの保存に優れているが，二値化後の白と黒の繰返しが過剰に頻繁に発生すること（図８(A) 参照），また逆に一定間隔以上に白または黒が連続してしまうことがありうるので，そのままでは二値化結果をジャカード織物パターンとして使用することは困難である。仮に一定間隔以上に白または黒が連続した場合に補正をしたとしても，短い間隔で白黒が不規則に反転した状態は梨地織と呼ばれるものに近くなり，たて糸とよこ糸の交差を少なくすることでなめらかな質感を実現しようとする繻子織の趣旨に合致しない。
【００８７】
拡張誤差拡散法では，上述のように閾値マトリクスの閾値を各画素の閾値として用いている。閾値は各画素が０または１を生成する尤度を決定することとなり，閾値が大きければ０（黒）が生成されやすくなることを意味する。この閾値を上述した条件（式(4) ，式(5) ）に従って階段状に設定することによって，白黒の反転の回数を減らすことができる（図８(B) を参照）。これにより，糸の上下の入れ替わる（白黒の反転）頻度を可能な限り少なくし，かつ規則的に揃えて美しい風合いを得ることができる。
【００８８】
(5) カラー画像
説明の簡素化のために，上記では，原画像がグレースケール画像という前提で説明を行ったが，上記の手法は原画像がカラー画像であっても同じように適用することができる。
【００８９】
この場合には，まず，オペレータは第１の背景色，第２の背景色およびターゲット色を選択する。第１，第２の背景色は一般には白と黒であるが，他の色でもよい（第１の背景色は二値化したときに第２の背景色を反転したものとなる）。ターゲット色はオペレータ（デザイナー，ユーザ等でもよい）が原画像において特徴となる色（原画像で表現したい色，強調したい色，原画像を最もよく表わす色など）を基本にして選択される。たとえば原画像をＣＭＹＫ（シアン，マゼンタ，イエロー，キープレート（ブラック））の色空間に分解したり，ＲＧＢ（赤，緑，青）の色空間に色分解して，これらの各色の画像を表示させ，原画像の特徴を最も良く表わしている色（第１，第２の背景色を除く）の画像を選択する。そして，ターゲット色および第２の背景色（たとえば黒）のグレースケール画像を得る（原画像からこれらのターゲット色，第２の背景色の画像を抽出すれば，一般的にはそれはグレースケール画像となっている）。
【００９０】
このようにして得られた２つのグレースケール画像を，上述した閾値マトリクスを用いた手法（「(2) 過剰な規則性の削減」および「(3) エッジ強度に応じた調整」，または「(4) 拡張誤差拡散法」を含む）を用いて２つの二値画像を得る。一方は，ターゲット色の二値画像（以下，第１の二値画像という）であり，これについてはターゲット色に近い色，または所望の色をつける。すなわち，第１の二値画像は特定の色の画素と白の画素からなる二値画像であり，画像データ値として，特定の色の画素については黒または白以外の値をもち（たとえば，８ビットの場合，０， 255以外の値）（以下，特定値という），白の画素については，最大値（８ビットの場合，255）の画像データをもつ。他方は，第２の背景画像の二値画像（以下，第２の二値画像という）であり，黒の画素を示す値（０）と白の画素を示す値（二値の１，または８ビット表現で 255）の２つの値をもつ。
【００９１】
そして，これらの第１の二値画像のデータと第２の二値画像のデータとを乗算する（対応する画素ごとに，各画素のデータ値を乗算する）。これにより，各画素が，黒を示す値（０），白を示す値（１または 255）または特定の色を示す特定値のいずれかの値をとる三値（三色）の合成画像が得られる。このような三色の合成画像データに基づいて，複数色のよこ糸を用いた多丁杼織機によるジャカード織物のためのジャカード組織図を生成しジャカード織機を稼働させることは公知の技術である。
【００９２】
上記のターゲット色（または特定の色）を２つ以上にすることもできる。この場合には，各ターゲット色について上記の操作，処理を行い，ターゲット色ごとに三色の合成画像を得ることができる。そして，各合成画像を構成する画素の各行を順次交互に配置して最終的な総合成画像を得ることができる。
【００９３】
(6) コンピュータシステムとソフトウェア処理
図９はジャカード織物パターン生成システム（装置）の電気的（ハードウェア）構成の概要を示すものである。このシステムはコンピュータシステム（コンピュータ端末装置）により実現することができ，処理装置（コンピュータ本体）10，入力装置11，出力装置12，記憶装置13，表示装置14およびパラメータ操作部15を備えている。
【００９４】
処理装置10は，既に述べた，または後述する各種処理を実行するものであり，具体的には，前処理（色分解処理，グレースケール化処理等を含む），閾値サブマトリクス作成処理，閾値マトリクス（ディザ画像）作成，更新処理（エッジ膨張画像処理，ノイズ付加処理等を含む），二値化織物パターン生成処理（閾値マトリクスによる二値化処理，拡張誤差拡散法による二値化処理），パラメータ（制御変数）設定，更新処理等を実行する。したがって，処理装置は，これらの処理のための処理手段を含む。また，処理装置10にはこれらの処理を実行するためのプログラムが設定されており，これらのプログラムは記憶装置13に格納されている。
【００９５】
入力装置11は，入力画像（原画像）の画像データ等の画像データを含む各種データやオペレータの指令等を入力するためのもので，キーボード，マウス，データ通信装置，ＵＳＢメモリ，ＣＤ−ＲＯＭ等のデータ記録媒体の読取装置等により実現される。後述するパラメータ操作部15を含めてもよい。
【００９６】
出力装置12は処理結果等を示すデータを出力するためのもので，プリンタ，データ通信装置，データ記録媒体への書込装置等により実現される。データ通信装置や記録媒体読取書込装置を入力装置11と共用してもよい。また，表示装置14を含めてもよい。
【００９７】
記憶装置13は各種データを記憶するもので，半導体メモリ，ハードディスク等により実現される。記憶装置13には，上記の各種処理の途上のデータ，処理結果を表わすデータ，処理に必要なデータ等が記憶される。たとえば，入力画像データ，色分解画像データ，グレースケール画像データ，閾値サブマトリクスのデータ，閾値マトリクスのデータ，ノイズパターンデータ，二値化織物パターンデータ，各種パラメータ，定数等である。
【００９８】
表示装置14は，ＬＣＤ表示装置等で実現され，入力画像，色分解画像，グレースケール画像，閾値サブマトリクス，閾値マトリクス，二値化織物パターン等が，オペレータの操作による指令に応じて表示される。パラメータ操作部15はパラメータの値を設定，変更するもので，具体的には表示装置14とマウス，キーボード等により実現される。したがって，具体的には表示装置14（出力装置12）と入力装置11の一部により実現される。
【００９９】
図11は処理装置10による設定されたプログラムにしたがう処理の流れを示すものである。
【０１００】
まず，オペレータによって，入力装置11またはパラメータ操作部15を用いて，デフォルトのパラメータ（制御変数）および必要に応じて定数が入力されるので，これを取込んで（受入れて）記憶装置13に格納（設定）する（Ｓ11）。パラメータには，上述したように，ガウス分布の定数係数α，検出したエッジのうちで，特に強度の大きいエッジを弁別するためのしきい値the ，膨張エッジ領域において，ガウス分布の分散の値を小さくするための減衰係数β，などがある。これらのパラメータのデフォルト値はたとえば０にしておいてもよいし，他の適当な値を設定しておいてもよい。たとえばα＝８，the＝128，β＝２などでもよい。
【０１０１】
ガウス分布の平均値μ，分散σ，エッジ膨張の範囲を表わす集合Ｎ（ｘ，ｙ）のノルムなどの定数は上述したように固定しておいてもよいし，ここでオペレータが入力してもよい。
【０１０２】
次にオペレータは入力画像データ（原画像データ）を入力装置11から入力するので，入力画像データを適当な階調，たとえば 256階調のグレースケール画像データに変換する（グレースケール化）。また，グレースケール画像データ中のデータ値０を１に，255を254に変更する。これが前処理である（Ｓ12）。
【０１０３】
原画像データがカラー画像データであっても，白黒二色の織物パターンを生成する場合には，これを適当な手法（たとえばＹＣｂＣｒ表色系への変換後に明度（輝度）Ｙのデータを取出すなど）により，グレースケール化してもよい。また，カラーの織物パターンを得る場合には，入力カラー画像データをＲＧＢ系，ＣＭＹＫ系などの画像データに変換し，オペレータの指示に応じて表示装置14に表示してターゲット色，第１，第２の背景色をオペレータに選択させる。
【０１０４】
続いて式(1)〜式(5)にしたがう処理によって閾値サブマトリクスを作成する。作成途上の閾値サブマトリクスを表示しながら，閾値として「０」または「 255」が与えられる黒，白の要素以外の要素についてはオペレータが入力してもよい。閾値サブマトリクスを，入力画像と同じ高さ，幅を持つようにメモリ上に配置して閾値マトリクス（ディザマスク画像）を作成する（Ｓ14）。作成した閾値マトリクスは記憶装置13に記憶される。
【０１０５】
試みに，作成した閾値マトリクスの各要素の閾値を，二値化閾値として用いて入力画像のグレースケール画像を二値化処理して二値画像データ（織物パターン）を生成してもよい（Ｓ15）。所望のパターンであれば（Ｓ16でＹ），織物パターンの生成処理は終了する。
【０１０６】
上述したように，グレースケール画像に濃度の一様な部分や単調で緩やかに変化するグラデーションがあり，表示装置14に表示した生成織物パターン上に，閾値サブマトリクスによる過剰に規則的な繰返しパターンが生じているときには，または生じるおそれがあるときには，Ｓ14の閾値マトリクス生成処理において，ガウス分布にしたがうノイズを発生させて，閾値マトリクスの各要素の閾値に加え，閾値を修正する。このとき，ノイズレベルを上下する定数αを適当な値に設定する。ランダムな値を閾値に加えた結果，式(4) および式(5) の条件に適合しなくなった閾値サブマトリクスが生じた場合には，適合しない左右の要素の閾値を入れ替える。この入れ替えは，閾値マトリクス生成処理に自動的に行なわせても，オペレータが行ってもよい。
2015212440.tif 000014
回以内の画素値の入れ替えによって，式(4) および式(5) の規則に従うパターンを得ることができる。
【０１０７】
Ｓ14の閾値マトリクス生成処理において，閾値にランダム値を付加する処理を必ず実行するようにしてもよいし，オペレータからの指令があったときに，実行するようにしてもよい。
【０１０８】
ランダム値が付加された閾値マトリクスを用いて二値化された織物パターンにおいて，表示装置14に表示された織物パターンをみてエッジ部分にぼやけが生じている場合，またはエッジがぼやけるおそれがあるときには，適当な定数β，the を設定して入力画像のグレースケール画像に対して上述したエッジ膨張処理を行い，エッジ膨張画像を生成する（Ｓ13）。そして，正規化されたエッジ強度ｐ，減衰係数β等を用いて新たに定義されたガウス分布にしたがうノイズを発生させて，閾値マトリクスの閾値の修正を行う（Ｓ14）。この閾値マトリクス（ディザマスク画像）の閾値を二値化閾値として用いて入力画像のグレースケール画像を二値化処理をして，得られる織物パターンを表示装置14に表示する。エッジ膨張画像の生成（Ｓ13）およびこのエッジ膨張画像に基づく新たなガウス分布にしたがうノイズの発生，ノイズの付加の処理は，自動的に実行するようにしてもよいし，オペレータによる入力装置11からの指示に応じて実行するようにしてもよい。
【０１０９】
いずれにしても生成された織物パターンは，図10に示すように表示装置14の表示画面に表示される。この表示画面には，入力画像のグレースケール画像，閾値サブマトリクス（ノイズが加えられたものを含む），閾値マトリクス，エッジ膨張画像等を表示することもできる。図10の表示画面の下部に，ガウス分布の定数α，しきい値the ，減衰係数βの値を設定するためのバーが表示されている。オペレータは，表示画面に表示されているポインター（カーソル）をマウス，キーボード等で動かし，これらのパラメータを調整することができる。
【０１１０】
表示された織物パターンが所望のパターンとは異なるときには（Ｓ16でＮ），これらのパラメータを調整し（Ｓ17），再度，エッジ膨張画像の生成（Ｓ18），閾値マトリクスの生成（Ｓ19）を繰返し，新たに作成された閾値マトリクスの閾値を二値化閾値として用いて二値化処理を行い織物パターンを生成する（Ｓ15）。
【０１１１】
所望の織物パターンが得られれば処理は終了する。
【０１１２】
図12は，拡張誤差拡散法を用いてグレースケール画像を二値化する場合の織物パターンの生成処理手順を示している。図11に示すものと同じ処理には同じステップ番号を付し，重複説明を省略する。
【０１１３】
図11の処理では閾値マトリクスの閾値を二値化閾値として用いて直接にグレースケール画像を二値化しているが（Ｓ15），図12においては，生成した閾値マトリクスの各要素の閾値を誤差拡散法の閾値として用いる拡張誤差拡散法によりグレースケール画像を二値化している（Ｓ21）。拡張誤差拡散法では，閾値サブマトリクスの存在に起因する過剰に規則的なパターンが必ずしも現れるとは限らないので，上述したガウス分布にしたがうランダムノイズの閾値への付加処理や，エッジ膨張画像の生成処理は必ずしも必要ではない。ノイズの付加によって閾値マトリクスの閾値を変更する処理をしない閾値マトリクスを用いて拡張誤差拡散法による二値化処理を行ってもよい。
【０１１４】
最後に処理結果を示すいくつかの画像を図面として挙げておく。
【０１１５】
図13は閾値マトリクスにランダムノイズを付加することにより，閾値サブマトリクスの繰返しに起因する規則的な繰返しパターンが目立たなくなっていることを示すものである。(a) の入力画像に対して，織物の分野で行なわれる黒点を段階的に変化させる増点法（７階調）が(b) に示されている。(c) 織物ディザ法は，生成した閾値サブマトリクスをそのまま配置して得られる閾値マトリクスの閾値を二値化閾値として用いて入力画像と直接に二値化処理して得られた画像を示し，周期的な繰返しパターン少し現れている。(d) が閾値にガウス分布にしたがうランダムノイズを付加して得られる閾値マトリクスの閾値を二値化閾値として用いて二値化処理をした結果を示すもので，閾値サブマトリクスによる繰返しパターンは見られない。ここでは，σ＝1.0，α＝8.0としている。
【０１１６】
図14はエッジ膨張処理に関するものであり，(c) は入力画像，(d) は入力画像にエッジ膨張処理を施して得られた画像である。(b) はエッジ強度に応じて閾値に与えるノイズレベルを調整した閾値マトリクスの閾値を二値化閾値として用いて二値化処理して得られた画像，(a) はエッジ強度に応じて閾値に与えるノイズレベルを調整していない閾値マトリクスの閾値を二値化閾値として用いて二値化処理して得られた画像を示し，(b) の方がややエッジが明確になっている。
【０１１７】
図15は拡張誤差拡散法に関するもので，(a) は入力画像，(b) はノイズ付加処理をした閾値マトリクスの各閾値を二値化閾値として用いて直接に入力画像を二値化処理して得られた二値画像，(c) は従来の閾値が一定の誤差拡散法によって得られた二値画像，(d) は拡張誤差拡散法によって二値化して得られた画像を示しており，その下段の(f) ，(g) ，(h) はそれぞれ上段の対応する二値画像(b) ，(c) ，(d) に基づいて作成されたジャカード織物の写真である。下段の(e) はノイズ付加処理をしない閾値マトリクスの閾値を二値化閾値として二値化して得られる二値画像に基づいて作成されたジャカード織物の写真である（織物ディザ法）。
【０１１８】
従来の誤差拡散法は，図15(c) に示す画像ではエッジ保存の効果も高く，階調表現にも優れているが，織物にした結果の図15(g) を見ると，経糸と緯糸が上下する回数が多すぎることにより乱雑な風合いを生じさせている。図15(a) のようにゆるやかな階調勾配を持つような入力画像を表現するためには，こうした白黒の反転の回数が多いパターンは適さないことが分かる。
【０１１９】
図15(d) に示す拡張誤差拡散法による生成パターンでは，図15(c) に示した従来の誤差拡散法に比べて画像として見たときには優位性は見て取れないが，作製される織物では図15(h) に示すように，従来の誤差拡散法よりもなめらかな質感を表現でき，また，織物ディザ法を用いた図15(e) よりもエッジが保存することができていることが分かる。
【符号の説明】
【０１２０】
10  処理装置
11  入力装置
12  出力装置
13  記憶装置
14  表示装置
15  パラメータ操作部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図５】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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