(57)【要約】【課題】人間の視覚系の特性に基づいて粒状度を予測することにより、画像の粒状度を低減する。【解決手段】初期ハーフトーンマトリクス２の画素位置にドットを打った場合の画像の粒状度を粒状度予測手段３で算出する。全ての画素位置について同様の処理を行い、粒状度が最小となる画素位置を採番手段４で選択する。選択されたその画素位置に所定の閾値を配置する。このような処理を繰り返してハーフトーンマトリクスを作成する。【選択図】　　　　図１
2004015780.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多値画像データを２値に変換する２値化処理あるいは多値画像データを他の多値画像データに変換する多値化処理を行うためのハーフトーンマトリクス作成装置であって、作成される所定サイズのハーフトーンマトリクスの画素位置に１個または複数個のドットを打ったときの画像の粒状度を予測する手段と、前記予測手段の予測結果を基に選択された画素位置に所定の閾値を設定する手段とを備えたことを特徴とするハーフトーンマトリクス作成装置。
【請求項２】
前記予測手段は、前記作成されるハーフトーンマトリクスと所定の空間演算フィルタとの畳み込み演算を行なう畳み込み演算手段と、前記畳み込み演算手段の出力を基に画像の粒状度を算出する粒状度演算手段とを含むことを特徴とする請求項１記載のハーフトーンマトリクス作成装置。
【請求項３】
前記所定の空間演算フィルタは複数の空間演算フィルタであり、前記粒状度演算手段は、前記畳み込み演算手段の出力の線形和を基に画像の粒状度を算出することを特徴とする請求項２記載のハーフトーンマトリクス作成装置。
【請求項４】
多値画像データを２値に変換する２値化処理あるいは多値画像データを他の多値画像データに変換する多値化処理を行うためのハーフトーンマトリクス作成装置であって、作成される所定サイズのハーフトーンマトリクスの画素位置に１個または複数個のドットを打ったときの画像のテクスチャ量を予測する手段と、前記予測手段の出力を基に、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差が最小になる画素位置を選択し、該選択された画素位置に所定の閾値を設定する手段とを備えたことを特徴とするハーフトーンマトリクス作成装置。
【請求項５】
前記予測手段は、前記作成されるハーフトーンマトリクスと所定の空間演算フィルタとの畳み込み演算を行なう畳み込み演算手段と、前記畳み込み演算手段の出力を基にテクスチャ量を算出するテクスチャ量演算手段とを含むことを特徴とする請求項４記載のハーフトーンマトリクス作成装置。
【請求項６】
前記所定の空間演算フィルタは複数の空間演算フィルタであり、前記テクスチャ量演算手段は、前記畳み込み演算手段の出力の線形和を基に画像のテクスチャ量を算出することを特徴とする請求項５記載のハーフトーンマトリクス作成装置。
【請求項７】
前記所定の空間演算フィルタは、複数の等方性微分演算フィルタであることを特徴とする請求項２、３、５または６記載のハーフトーンマトリクス作成装置。
【請求項８】
前記複数の等方性微分演算フィルタは、それぞれ特性が異なる空間演算フィルタであることを特徴とする請求項７記載のハーフトーンマトリクス作成装置。
【請求項９】
前記複数の等方性微分演算フィルタは、人間の視覚系の空間周波数特性に対して最適化されていることを特徴とする請求項７または８記載のハーフトーンマトリクス作成装置。
【請求項１０】
前記複数の等方性微分演算フィルタは、それぞれ特性が異なる５個の空間演算フィルタであることを特徴とする請求項７、８または９記載のハーフトーンマトリクス作成装置。
【請求項１１】
前記空間演算フィルタの内、必要な数個を選択して畳み込み演算に使用するフィルタ選択手段を備えたことを特徴とする請求項２または５記載のハーフトーンマトリクス作成装置。
【請求項１２】
前記空間演算フィルタのサイズをそれぞれ可変とするフィルタサイズ変更手段を備えたことを特徴とする請求項２または５記載のハーフトーンマトリクス作成装置。
【請求項１３】
多値画像データを２値に変換する２値化処理あるいは多値画像データを他の多値画像データに変換する多値化処理を行うためのハーフトーンマトリクス作成方法であって、作成される所定サイズのハーフトーンマトリクスの画素位置に１個または複数個のドットを打ったときの画像の粒状度を予測し、該予測結果を基に選択された画素位置に所定の閾値を設定する処理を、前記所定サイズのハーフトーンマトリクスの全ての画素位置に所定の閾値が設定されるまで繰り返すことを特徴とするハーフトーンマトリクス作成方法。
【請求項１４】
多値画像データを２値に変換する２値化処理あるいは多値画像データを他の多値画像データに変換する多値化処理を行うためのハーフトーンマトリクス作成方法であって、作成される所定サイズのハーフトーンマトリクスの画素位置に１個または複数個のドットを打ったときの画像のテクスチャ量を予測し、該予測結果を基に、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差が最小になる画素位置を選択し、該選択された画素位置に所定の閾値を設定する処理を、前記所定サイズのハーフトーンマトリクスの全ての画素位置に所定の閾値が設定されるまで繰り返すことを特徴とするハーフトーンマトリクス作成方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、多値画像データを２値に変換する２値化処理あるいは多値画像データを他の多値画像データに変換する多値化処理を行うためのハーフトーンマトリクス作成装置および方法に関し、作成されたハーフトーンマトリクスを用いて多値画像データを２値データあるいは他の多値データに変換する２値化処理あるいは多値化処理を行う画像出力装置などに好適な技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
人間の視覚機能においては、空間周波数選択性を有する複数のチャンネル（マルチチャンネル）が存在することが知られている。網膜神経節細胞（ｇａｎｇｌｉｏｎ　ｃｅｌｌ）には、ほぼ円対称の受容野（ｒｅｃｅｐｔｉｖｅ　ｆｉｅｌｄ）を持ち、受容野中心部に興奮性領域を有し、周辺部に抑制性領域を有するオン中心型細胞とその逆の特性を有するオフ中心型細胞が存在することが、神経生理学的、および解剖学的研究の結果明らかにされており、これらが空間周波数選択性のチャンネルの視覚経路をなしていると考えられている。
【０００３】
ところで、画像の粒状度を低減させるハーフトーンパターンの作成方法が幾つか提案されている。例えば、人間の視覚特性を考慮するために、物理量である空間周波数領域（パワースペクトラム）に変換されたハーフトーンパターンに対して、人間の視覚のＭＴＦ特性（ＶＴＦ）を乗じた量を用いる方法（特開平１０−２７５２２８号公報を参照）や、ブルーノイズマスク法のように人間の視覚の空間周波数特性が劣化する高周波部にハーフトーンマスクの空間周波数特性をシフトさせる方法等がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、視覚の空間周波数特性のみでは画像のテクスチャの知覚に対して十分な説明を与えられないため、これらの方法では粒状度を増大させる大きな要因となるテクスチャ成分の除去が不充分となる。これは、画質を知覚する人間の視覚系という非線形なシステムを記述するに当たっては、空間周波数特性は近似的にしか有効でないことや、ここで用いられる視覚のＭＴＦ特性は人間の正弦波状の刺激に対するコントラスト感度の閾値のデータを基に得られたものであり、上述したマルチチャンネルによる視覚現象の１側面を記述したものにすぎないこと等に起因すると考えられる。
【０００５】
本発明の目的は、人間の視覚系の特性に基づいて粒状度を予測することにより、画像の粒状度を低減するハーフトーンマトリクス作成装置および方法を提供することにある。
【０００６】
また、一方で、擬似的に中間調を表現するハーフトーン画像においては、隣接する階調レベル間におけるテクスチャの見えの差異により、画像欠陥として擬似的な輪郭（擬似輪郭）が発生する場合がある。このような擬似輪郭を低減させる方法としては、例えば特開２０００−１１８０４４号公報、特開２０００−２９９７８６等がある。
【０００７】
前者は、予め被出力画像にランダムなノイズを加えるという方法であり、後者は、中間調処理の際に画像を複数のブロックに分割し、マスクのパターンをブロックごとに変えるというものである。
【０００８】
しかし、これらの方法では、人間の視覚特性が十分に考慮されておらず、画像を劣化させるテクスチャの差異による擬似輪郭発生の除去が不充分である。
【０００９】
本発明の他の目的は、人間の視覚系の特性に基づいてテクスチャ量を予測することにより、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差を低減し、擬似輪郭の発生を抑制するハーフトーンマトリクス作成装置および方法を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明では、人間の視覚系の特性に基づいて粒状度を予測することにより、画像の粒状度を低減する。
【００１１】
本発明では、人間の視覚系の特性に基づいて粒状度を予測することにより、２次元の画像構造に起因するテクスチャ成分をも含めた画像の粒状度を低減する。
【００１２】
本発明では、人間の視覚系の特性に基づいて粒状度を予測することにより、様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分をも含めた画像の粒状度を総合的に低減する複数のハーフトーンマトリクスを作成する。
【００１３】
本発明では、人間の視覚系の空間周波数特性をも考慮し、より精緻に粒状度を予測することにより、様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分をも含めた画像の粒状度を総合的に低減する。
【００１４】
本発明では、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づき、より精緻に粒状度を予測することにより、様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分をも含めた画像の粒状度を総合的に低減する。
【００１５】
本発明では、画像構造が各々相異なる視覚的尺度に分布するような複数種の画像欠陥に対応して粒状度を予測することにより、様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分をも含めた画像の粒状度を総合的に低減する。
【００１６】
マルチチャンネルモデルに基づく画像品質評価を行なうためには被評価画像の画像密度が網膜上の結像密度にほぼ等しいことが望ましい。そこで、本発明では、出力画像の画像密度に依存しないで人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づき、より精緻に粒状度を予測することにより、様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分をも含めた画像の粒状度を総合的に低減する。
【００１７】
本発明では、人間の視覚系の特性に基づいてテクスチャ量を予測することにより、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差を低減し、擬似輪郭の発生を抑制する。
【００１８】
本発明では、人間の視覚系の特性に基づいてテクスチャ量を予測することにより、２次元の画像構造に起因するテクスチャ成分をも検出し、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差を低減し、擬似輪郭の発生を抑制する。
【００１９】
本発明では、人間の視覚系の特性に基づいてテクスチャ量を予測することにより、様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分を検出し、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差を低減し、擬似輪郭の発生を総合的に抑制する複数のハーフトーンマトリクスを作成する。
【００２０】
本発明では、人間の視覚系の空間周波数特性をも考慮し、より精緻にテクスチャ量を予測することにより、様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分を検出し、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差を低減し、擬似輪郭の発生を総合的に抑制する。
【００２１】
本発明では、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づき、より精緻にテクスチャ量を予測することにより、様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分を検出し、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差を低減し、擬似輪郭の発生を総合的に抑制する。
【００２２】
本発明では、画像構造が各々相異なる視覚的尺度に分布するような複数種の画像欠陥に対応してテクスチャ量を予測することにより、様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分を検出し、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差を低減し、擬似輪郭の発生を総合的に抑制する。
【００２３】
マルチチャンネルモデルに基づく画像品質評価を行なうためには被評価画像の画像密度が網膜上の結像密度にほぼ等しいことが望ましい。そこで、本発明では、出力画像の画像密度に依存しないで人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づき、より精緻にテクスチャ量を予測することにより、様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分を検出し、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差を低減し、擬似輪郭の発生を総合的に抑制する。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体的に説明する。
（実施例１）
図１は、本発明の実施例１の構成を示す。初期ハーフトーンマトリクス設定手段１は、１個あるいは複数の初期画素位置を選択し、初期ハーフトーンマトリクス２に予め設定する。粒状度予測手段３は未採番の画素を順次選択し、仮にこの画素を選択した場合の粒状度をＲＭＳ粒状度等の粒状度算出方法を用いて演算する。採番手段４は粒状度予測手段３によって算出された粒状度が最小となる画素位置を選択し、昇順、あるいは降順に採番する。所望のサイズのハーフトーンマトリクス内の画素のすべて、あるいは所望の数のドットが採番されるまで採番を繰り返す。
【００２５】
例えば、ハーフトーンマトリクスのサイズが４×４（閾値０〜閾値１５をとるマトリクス）である場合について説明すると、４×４サイズの初期ハーフトーンマトリクス２には、例えば左上の画素位置の座標を原点（ｘ＝０、ｙ＝０）とし、右下の画素位置の座標を（ｘ＝４、ｙ＝４）と設定しておく。そして、ｘ＝０、ｙ＝０の画素位置にのみドットを打った場合の画像の粒状度を算出する。同様に、ｘ＝１、ｙ＝０の画素位置にのみドットを打った場合の画像の粒状度を算出する。以下、全ての画素位置について同様の処理を行い、画像の粒状度が最小となる画素位置を選択する。例えばその位置がｘ＝２、ｙ＝３のとき、その画素位置に閾値として「０」を配置する。
【００２６】
続いて、初期ハーフトーンマトリクス２の画素位置ｘ＝２、ｙ＝３にドットを打った状態（１個のドット）で、前述したと同様に、ｘ＝０、ｙ＝０の画素位置にのみドットを打った場合の画像の粒状度を算出し、同様に、ｘ＝１、ｙ＝０の画素位置にのみドットを打った場合の画像の粒状度を算出し、以下、画素位置（ｘ＝２、ｙ＝３）を除く全ての画素位置について同様の処理を行い、画像の粒状度が最小となる画素位置を選択する。そして、その位置がｘ＝０、ｙ＝０のとき、その画素位置に閾値として「１」を配置する。
【００２７】
続いて、初期ハーフトーンマトリクス２の画素位置ｘ＝２、ｙ＝３と、画素位置ｘ＝０、ｙ＝０にドットを打った状態（２個のドット）で、前述したと同様にしてドットを打った場合の画像の粒状度を算出して、画像の粒状度が最小となる画素位置を選択する。以上の処理を繰り返すことにより閾値を配置し、ハーフトーンマトリクスが作成される。
【００２８】
粒状度の算出方法として、ＲＭＳ粒状度を例示したが、これはＤｏｏｌｅｙとＳｈａｗらが提案した粒状度の算出法（Ｒ．Ｐ．　Ｄｏｏｌｅｙ，　Ｒ．Ｓｈａｗ，”Ｎｏｉｓｅ　Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｅｌｅｃｔｒｏｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｙ”，Ｊ．　Ａｐｐｌ．　Ｐｈｏｔｏｇｒ．　Ｅｎｇ．，５（４），ｐｐ１９０−１９６（１９７９））等、他の粒状度算出方法を用いてもよい。
【００２９】
粒状度予測手段３は、例えば１次微分フィルタ等で構成される空間演算フィルタ５と、作成されるハーフトーンマトリクスに対する空間演算フィルタ５との畳み込み演算を行う畳み込み演算手段６と、該畳み込み演算手段６の出力を基に知覚される粒状度を予測する粒状度演算手段７とから構成される。
【００３０】
粒状度演算手段７においては、例えば、畳み込み演算手段６における畳み込み演算結果の標準偏差を求める等の粒状度予測演算が行なわれ、粒状度予測値が演算され、粒状度予測手段３では、例えば標準偏差が最小となる画素位置を選択する。
【００３１】
このような構成にすることにより、例えば特定の空間周波数帯域に生じる画像の粒状欠陥のような画像欠陥の知覚される大きさを定量化することが可能となり、人間の視覚系の特性に基づいて粒状度を予測することにより、画像の粒状度を低減したハーフトーンマトリクスが作成される。
【００３２】
本実施例の空間演算フィルタ５の他の例として、人間の初期視覚系をモデル化し考慮した、式（１）のような関数で表わされる等方性微分演算フィルタ（２次元のガウシアンのラプラシアンフィルタ）を用いる。
ＬＧ（ｒ）＝（−１／（πσ＾４））・（１−ｒ＾２／（２σ＾２））・ｅｘｐ（−ｒ＾２／（２σ＾２））　　　　（１）
ただし、σは定数であり、ｒはフィルタ原点からの距離であり、＾はべき乗である。
【００３３】
このような構成にすることにより、例えば画像構造が特定の２次元の視覚的尺度に分布する画像欠陥の知覚される大きさを定量化することが可能となり、人間の視覚系の特性に基づいて粒状度を予測することにより、２次元の画像構造に起因するテクスチャ成分をも含めた画像の粒状度を低減するハーフトーンマトリクスを作成することが可能となる。
【００３４】
（実施例２）
図２は、本発明の実施例２の構成を示す。本実施例では、複数の等方性微分演算フィルタで構成される等方性微分演算フィルタ群８を備えている。畳み込み演算手段９においては、作成されるハーフトーンマトリクスと各空間演算フィルタとの畳み込み演算が行なわれる。粒状度演算手段１０においては、例えば、各畳み込み演算結果の各々に対して各画素ごとの標準偏差を求める等の粒状度予測演算が行なわれ、各空間演算フィルタに対応した複数の粒状度予測値が演算される。このような構成にすることにより例えば、画像構造が各々相異なる視覚的尺度に分布するような複数種の粒状欠陥の知覚される大きさを各々定量化することが可能となり、様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分をも含めた画像の粒状度を低減する複数のハーフトーンマトリクスを作成することが可能となる。
【００３５】
また、粒状度演算手段１０においては、例えば、各畳み込み演算結果に対して各画素ごとの平均を求めその線形和を求める等の粒状度予測演算が行なわれる。このような構成にすることにより、画像構造が各々相異なる視覚的尺度に分布するような複数種の画像欠陥の知覚される総合的な大きさを定量化することが可能となり、様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分をも含めた画像の粒状度を総合的に低減するハーフトーンマトリクスを作成することが可能となる。
【００３６】
本実施例の等方性微分演算フィルタ群８は、例えば、人間のコントラスト感度特性のような人間の視覚系の空間周波数特性に対して最適化されている。このような構成にすることにより、人間の視覚系の空間周波数特性をも考慮し、より精緻に粒状度を予測することにより、様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分をも含めた画像の粒状度を総合的に低減するハーフトーンマトリクスを作成することを可能とする。
【００３７】
本実施例の等方性微分演算フィルタ群（Ｆ１〜Ｆｎ）８は、式（１）で表される各フィルタのσがそれぞれ異なる。畳み込み演算手段９では、ドットを打った１つの画素とＦ１〜Ｆｎとの畳み込み演算を行い、粒状度演算手段１０では、それら演算結果の線形和を求める。このような処理を実施例１と同様にしてドットを打つ画素位置をずらして行い、採番手段４では、線形和が最小となる画素位置に閾値を配置する。以下、実施例１と同様に処理を繰り返して閾値を配置していき、ハーフトーンマトリクスを作成する。
【００３８】
（実施例３）
図３は、本発明の実施例３の構成を示す。本実施例では、等方性微分演算フィルタ群８ａは、式（１）のような関数で表わされ、それぞれのσが異なる５個の等方性微分演算フィルタで構成される。これらは、人間の視覚系に実在すると考えられていて、その中心部の直径が各々人間の網膜上の錐体の直径のほぼ１倍、４倍、８倍、１４倍、２６倍に相当するマルチチャンネルに対応している。さらに、これらは人間のコントラスト感度特性のような人間の視覚系の空間周波数特性に対して最適化されている。このような構成にすることにより、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づき、より精緻に粒状度を予測することにより、様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分をも含めた画像の粒状度を総合的に低減するハーフトーンマトリクスを作成することが可能となる。
【００３９】
（実施例４）
図４は、本発明の実施例４の構成を示す。本実施例では、等方性微分演算フィルタ群８は、式（１）のような関数で表わされる等方性微分演算フィルタ５個で構成される。これらは、人間の視覚系に実在すると考えられていて、その中心部の直径が各々人間の網膜上の錐体の直径のほぼ１倍、４倍、８倍、１４倍、２６倍に相当するマルチチャンネルに対応している。さらに、これらは人間のコントラスト感度特性のような人間の視覚系の空間周波数特性に対して最適化されている。フィルタ選択手段１１においては、必要な尺度の画像構造に対応したサイズのフィルタを少なくとも１個、等方性微分演算フィルタ群８より選択する。このような構成にすることにより、画像構造が各々相異なる視覚的尺度に分布するような複数種の画像欠陥に対応して粒状度を予測することにより、様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分をも含めた画像の粒状度をより高速かつ総合的に低減するハーフトーンマトリクスを作成することが可能となる。
【００４０】
（実施例５）
図５は、本発明の実施例５の実施例を示す。本実施例のフィルタサイズ変更手段１２では、縮小、拡大演算等を行なうことにより、演算に用いるフィルタのサイズを任意のサイズに変更することができる。マルチチャンネルモデルに基づく粒状度評価を行なうためには、被評価画像の画像密度が網膜上の結像密度にほぼ等しいことが望ましい。
【００４１】
そこで、ハーフトーンマトリクスの画素密度が、例えば３００ｍｍ等所定の観察距離において、人間が該ハーフトーンマトリクスにより中間調処理された画像を観察する際の人間の網膜上の結像密度と近似的に等しくない場合でも、フィルタのサイズを適切なサイズに変更することにより、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づくより精緻な粒状度の予測を行なうことが可能となる。そして、ハーフトーンマトリクスの画像密度に依存せずに様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分をも含めた画像の粒状度を総合的に低減するハーフトーンマトリクスを作成することが可能となる。
【００４２】
（実施例６）
以下の各実施例は、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差を低減し、擬似輪郭の発生を抑制したハーフトーンマトリクスの作成に係る実施例である。
【００４３】
図６は、本発明の実施例６の構成を示す。初期ハーフトーンマトリクス設定手段２１は１個あるいは複数の初期画素位置を選択し、初期ハーフトーンマトリクス２２に予め設定する。テクスチャ量予測手段２３は未採番の画素を順次選択し、仮にこの画素を選択した場合のテクスチャ量を演算する。採番手段２４はテクスチャ量予測手段２３によって算出されたテクスチャ量と直前に演算、採番された階調のテクスチャ量との差が最小となる画素位置を選択し、昇順、あるいは降順に採番する。所望のサイズのハーフトーンマトリクス内の画素のすべて、あるいは所望の数のドットが採番されるまで採番を繰り返す。このような構成にすることによって、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差を低減し、擬似輪郭の発生を抑制するハーフトーンマトリクスを作成することが可能となる。
【００４４】
本実施例のテクスチャ量予測手段２３は、例えば１次微分フィルタ等で構成される空間演算フィルタ２５と、作成されるハーフトーンマトリクスに対する空間演算フィルタ２５の畳み込み演算を行う畳み込み演算手段２６と、該畳み込み演算手段２６の出力を基に知覚されるテクスチャ量を予測するテクスチャ量演算手段２７とから構成される。テクスチャ量演算手段２７においては、例えば、畳み込み演算手段２６における畳み込み演算結果の標準偏差を求める等のテクスチャ量予測演算が行なわれ、テクスチャ量予測値が演算される。このような構成にすることにより、例えば特定の空間周波数帯域に生じるテクスチャの知覚される大きさを定量化することが可能となり、人間の視覚系の特性に基づいてテクスチャ量を予測することにより、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差を低減し、擬似輪郭の発生を抑制するハーフトーンマトリクスを作成することが可能となる。
【００４５】
本実施例の空間演算フィルタ２５の他の例として、人間の初期視覚系をモデル化し考慮した、上記した式（１）のような関数で表わされる等方性微分演算フィルタを用いる。
【００４６】
このような構成にすることにより、例えば画像構造が特定の２次元の視覚的尺度に分布するテクスチャの知覚される大きさを定量化することが可能となり、人間の視覚系の特性に基づいてテクスチャ量を予測することにより、２次元の画像構造に起因するテクスチャ成分を検出し、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差を低減し、擬似輪郭の発生を抑制するハーフトーンマトリクスを作成することが可能となる。
【００４７】
例えば、ハーフトーンマトリクスのサイズが４×４（閾値０〜閾値１５をとるマトリクス）である場合について説明すると、４×４サイズの初期ハーフトーンマトリクス２２には、例えば左上の画素位置の座標を原点（ｘ＝０、ｙ＝０）とし、右下の画素位置の座標を（ｘ＝４、ｙ＝４）として、ある画素位置、例えばｘ＝２、ｙ＝２にドットを打ち、その位置の閾値を「０」として設定しておく。そして、そのときのテクスチャ量（これをＡ１とする）をテクスチャ量演算手段２７で演算しておく。
【００４８】
次いで、ｘ＝０、ｙ＝０の画素位置にのみドットを打った場合のテクスチャ量（これをＢ００とする）を算出し、テクスチャ量Ａ１とテクスチャ量Ｂ００との差を求める。同様に、ｘ＝１、ｙ＝０の画素位置にのみドットを打った場合のテクスチャ量Ｂ１０を算出し、テクスチャ量Ａ１とテクスチャ量Ｂ１０との差を求める。以下、画素位置（ｘ＝ｙ＝２）を除く、全ての画素位置について同様の処理を行い、テクスチャ量Ａ１とテクスチャ量Ｂｉｊとの差が最小となる画素位置を選択する。例えばその位置がｘ＝２、ｙ＝０のとき、その画素位置に閾値として「１」を配置する。
【００４９】
続いて、初期ハーフトーンマトリクスの画素位置ｘ＝２、ｙ＝２と、画素位置ｘ＝２、ｙ＝０にドットを打った（２個のドット）場合のテクスチャ量Ａ２を算出する。次いで、前述したと同様に、ドットが打たれていないｘ＝０、ｙ＝０の画素位置にのみドットを打った場合のテクスチャ量（これをＣ００とする）を算出し、テクスチャ量Ａ２とテクスチャ量Ｃ００との差を求める。同様に、ｘ＝１、ｙ＝０の画素位置にのみドットを打った場合のテクスチャ量Ｃ１０を算出し、テクスチャ量Ａ２とテクスチャ量Ｃ１０との差を求める。以下、画素位置（ｘ＝ｙ＝２、ｘ＝２、ｙ＝０）を除く、全ての画素位置について同様の処理を行い、テクスチャ量Ａ２とテクスチャ量Ｃｉｊとの差が最小となる画素位置を選択する。例えばその位置がｘ＝０、ｙ＝１のとき、その画素位置に閾値として「２」を配置する。以上の処理を繰り返すことにより閾値を配置し、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差を低減し、擬似輪郭の発生を抑制したハーフトーンマトリクスが作成される。
【００５０】
（実施例７）
図７は、本発明の実施例７の構成を示す。本実施例においては、複数の等方性微分演算フィルタで構成される等方性微分演算フィルタ群２８を備えている。畳み込み演算手段２９においては、作成されるハーフトーンマトリクスと各空間演算フィルタとの畳み込み演算が行なわれる。テクスチャ量演算手段３０においては、例えば、各畳み込み演算結果の各々に対して各画素ごとの標準偏差を求める等のテクスチャ量予測演算が行なわれ、各空間演算フィルタに対応した複数のテクスチャ量予測値が演算される。このような構成にすることにより例えば、画像構造が各々相異なる視覚的尺度に分布するような複数種のテクスチャの知覚される大きさを各々定量化することが可能となり、様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分を検出し、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差を低減し、擬似輪郭の発生を抑制する複数のハーフトーンマトリクスを作成することが可能となる。
【００５１】
また、テクスチャ量演算手段３０においては、例えば、各畳み込み演算結果に対して各画素ごとの平均を求めその線形和を求める等のテクスチャ量予測演算が行なわれる。このような構成にすることにより、画像構造が各々相異なる視覚的尺度に分布するような複数種のテクスチャの知覚される総合的な大きさを定量化することが可能となり、様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分を検出し、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差を低減し、擬似輪郭の発生を総合的に抑制するハーフトーンマトリクスを作成することが可能となる。
【００５２】
本実施例の等方性微分演算フィルタ群２８は、例えば、人間のコントラスト感度特性のような人間の視覚系の空間周波数特性に対して最適化されている。このような構成にすることにより、人間の視覚系の空間周波数特性をも考慮し、より精緻にテクスチャ量を予測することにより、様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分を検出し、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差を低減し、擬似輪郭の発生を総合的に抑制するハーフトーンマトリクスを作成することが可能となる。
【００５３】
本実施例の等方性微分演算フィルタ群（Ｆ１〜Ｆｎ）２８は、式（１）で表される各フィルタのσがそれぞれ異なる。畳み込み演算手段２９では、ドットを打った１つの画素とＦ１〜Ｆｎとの畳み込み演算を行い、テクスチャ量演算手段３０では、それら演算結果の線形和を求める。このような処理を実施例６と同様にしてドットを打つ画素位置をずらして行い、採番手段２４では、テクスチャ量の差が最小となる画素位置に閾値を配置する。以下、実施例６と同様に処理を繰り返して閾値を配置し、ハーフトーンマトリクスを作成する。
【００５４】
（実施例８）
図８は、本発明の実施例８の構成を示す。本実施例では、等方性微分演算フィルタ群２８ａは、式（１）のような関数で表わされ、それぞれのσが異なる５個の等方性微分演算フィルタで構成される。これらは、人間の視覚系に実在すると考えられていて、その中心部の直径が各々人間の網膜上の錐体の直径のほぼ１倍、４倍、８倍、１４倍、２６倍に相当するマルチチャンネルに対応している。さらに、これらは人間のコントラスト感度特性のような人間の視覚系の空間周波数特性に対して最適化されている。このような構成にすることにより、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づき、より精緻にテクスチャ量を予測することにより、様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分を検出し、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差を低減し、擬似輪郭の発生を総合的に抑制するハーフトーンマトリクスを作成することが可能となる。
【００５５】
（実施例９）
図９は、本発明の実施例９の構成を示す。本実施例では、等方性微分演算フィルタ群２８は、式（１）のような関数で表わされる等方性微分演算フィルタ５個で構成される。これらは、人間の視覚系に実在すると考えられていて、その中心部の直径が各々人間の網膜上の錐体の直径のほぼ１倍、４倍、８倍、１４倍、２６倍に相当するマルチチャンネルに対応している。さらに、これらは人間のコントラスト感度特性のような人間の視覚系の空間周波数特性に対して最適化されている。フィルタ選択手段３１においては、必要な尺度の画像構造に対応したサイズのフィルタを少なくとも１個、等方性微分演算フィルタ群２８より選択する。このような構成にすることにより、画像構造が各々相異なる視覚的尺度に分布するような複数種の画像欠陥に対応してテクスチャ量を予測することにより、様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分を検出し、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差を低減し、擬似輪郭の発生をより高速かつ総合的に抑制するハーフトーンマトリクスを作成することが可能となる。
【００５６】
（実施例１０）
図１０は、本発明の実施例１０の構成を示す。本実施例のフィルタサイズ変更手段３１では、縮小、拡大演算等を行なうことにより、演算に用いるフィルタのサイズを任意のサイズに変更することができる。マルチチャンネルモデルに基づくテクスチャ量予測を行なうためには被評価画像の画像密度が網膜上の結像密度にほぼ等しいことが望ましい。
【００５７】
そこで、ハーフトーンマトリクスの画素密度が、例えば３００ｍｍ等所定の観察距離において、人間が該ハーフトーンマトリクスにより中間調処理された画像を観察する際の人間の網膜上の結像密度と近似的に等しくない場合でも、フィルタのサイズを適切なサイズに変更することにより、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づくより精緻なテクスチャ量の予測を行なうことが可能となる。そして、ハーフトーンマトリクスの画像密度に依存せずに様々な尺度の画像構造に起因するテクスチャ成分を検出し、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差を低減し、擬似輪郭の発生を総合的に抑制するハーフトーンマトリクスを作成することが可能となる。
【００５８】
【発明の効果】
以上、説明したように、本発明によれば、以下のような効果が得られる。
（１）人間の視覚系の特性に基づいて粒状度を予測することにより、画像の粒状度を低減したハーフトーンマトリクスを作成することができる。
（２）人間の視覚系の特性に基づいてテクスチャ量を予測することにより、隣接する階調間におけるテクスチャ量の差を低減し、擬似輪郭の発生を抑制したハーフトーンマトリクスを作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例１の構成を示す。
【図２】本発明の実施例２の構成を示す。
【図３】本発明の実施例３の構成を示す。
【図４】本発明の実施例４の構成を示す。
【図５】本発明の実施例５の構成を示す。
【図６】本発明の実施例６の構成を示す。
【図７】本発明の実施例７の構成を示す。
【図８】本発明の実施例８の構成を示す。
【図９】本発明の実施例９の構成を示す。
【図１０】本発明の実施例１０の構成を示す。
【符号の説明】
１　初期ハーフトーンマトリクス設定手段
２　初期ハーフトーンマトリクス
３　粒状度予測手段
４　採番手段
５　空間演算フィルタ
６　畳み込み演算手段
７　粒状度演算手段
【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５】
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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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