(57)【要約】      （修正有） 【課題】誤差拡散の実行を必然的に要し、含むハーフトーンカラー画像処理が起動されるシステムに関するカラーブリードを制御するための方法。【解決手段】提供された方法は（ａ）誤差拡散が生じた場合、それに関連した下流の処理にて位置を選択することと、（ｂ）その位置で、累積拡散誤差の計算を実行することと、（ｃ）誤差計算が生じたところの下流の処理での他の位置で、計算された累積誤差に対して、数値の重み付けが課された周辺画素の分布パターンを定義して、上記パターンに関連付けられている上記数値を定義済み分布重み付け総計に追加するための誤差フィルタリングを適用することと、（ｄ）次の画素に誤差拡散が生じた際に用いるために、定義済み分布重み付け総計よりも少ない選択分布重み付け総計を作成することとを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
誤差拡散の実行を含むハーフトーンカラー画像処理を起動するシステムにおける、カラーブリードを制御するための方法であって、
誤差拡散の下流の処理にて、誤差拡散を行う場所に関連した位置を選択するステップと、
上記選択された位置にて、拡散累積誤差の計算を実行するステップと、
上記実行より下流の処理における他の位置にて、計算された累積誤差に対して、数値の重み付けが課された周辺画素の分布パターンを定義して、上記パターンに関連付けられている上記数値を、定義済み分布重み付け総計に追加するために、誤差フィルタリングを適用するステップと、
それから、次の画素に誤差拡散が生じた際に用いるために、定義済み分布重み付け総計よりも少ない、選択分布重み付け総計を作成するステップと、
を含む、カラーブリード制御方法。
【請求項２】
上記選択分布重み付け総計は、上記定義済み分布重み付け総計の１５／１６である、請求項１に記載のカラーブリード制御方法。
【請求項３】
上記適用するステップは、Floyd and Steinberg誤差フィルターを用いてなされる、請求項１に記載のカラーブリード制御方法。
【請求項４】
上記選択分布重み付け総計は、上記定義済み分布重み付け総計の１５／１６である、請求項３に記載のカラーブリード制御方法。
【請求項５】
上記適用するステップは、（１）Floyd and Steinberg filter、（２）Jarvis Judice Ninke filter、および（３）Stucki filterのうちいずれか１つの誤差フィルターを用いてなされる、請求項１に記載のカラーブリード制御方法。
【請求項６】
カラー誤差拡散は、ベクトル誤差拡散の形をとっている、請求項１に記載のカラーブリード制御方法。
【請求項７】
上記適用するステップは、（１）Floyd and Steinberg filter、（２）Jarvis Judice Ninke filter、および（３）Stucki filterのうちいずれか１つの誤差フィルターを用いてなされる、請求項６に記載のカラーブリード制御方法。
【請求項８】
上記選択分布重み付け総計は、上記定義済み分布重み付け総計の１５／１６である、請求項６に記載のカラーブリード制御方法。
【請求項９】
上記適用するステップは、Floyd and Steinberg誤差フィルターを用いてなされる、請求項６に記載のカラーブリード制御方法。
【請求項１０】
上記選択分布重み付け総計は、上記定義済み分布重み付け総計の１５／１６である、請求項９に記載のカラーブリード制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
〔背景技術および発明の概要〕
本発明は、カラー画像処理の設定の分野における、プリンタなどの出力画像形成装置に対してカラー誤差拡散が実施される場合の、カラーブリード（color bleed）を制御するための、拡張された方法に関し、特に、本発明は、上記出力装置が、定義された色空間における複調カラー画像（bi-tonal color images）を印刷（プリンタの場合）する、複調装置（bi-tonal device）である場合に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
〔背景技術および発明の概要〕
上記のような装置の出力色空間は、ここでは、装置出力色空間と称する。また、本発明の好適な、および最良の実施形態は、ここでは、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ色空間において動作するハーフトーンカラープリンタ（halftone color printer）について、図示および記述することとする。さらに、本発明は、いずれの形式のカラー誤差拡散に置き換えても、十分有益に適用することができるが、上記の本発明の好適な実施形態は、実施される拡散方法が、カラーベクトル誤差拡散の場合に、特に、有益である。従って、ここでは、特に、上記のような環境である場合について、本発明の説明をする。
【０００３】
カラーブリード（またはブリーディング）は、カラー誤差拡散を含むカラー画像処理における共通の問題である。ある画像において、非常に似通った色が、局所的な領域の至る所にある場合は、誤差拡散によって累積された、この領域におけるカラー誤差を消化しきれずに、直近のカラー領域に対してカラーブリーディングを引き起こす可能性がある。またこれによって、この領域で、目立った、意図しない混色が見られることもある。このカラーブリーディングは、ベクトルカラー誤差拡散を用いない場合にでも、しばしば問題となるが、ベクトルカラー誤差拡散を用いる場合には、カラーブリーディングは、特に深刻な、受け入れがたい問題となる。そのベクトルカラー誤差拡散とは、装置に依存しない色空間を、ハーフトーン入力空間に用いており、その実施形態（that practice）を、ディザ処理における装置カラー変換を実施する際の追加した実施形態（the additional practice）と組み合わせるものである。
【０００４】
カラーブリーディングを最小限に抑えるために用いられる、典型的な先行技術によれば、入力データ画像に対して、あらかじめ調整を行う方法が採用されている。このような方法では、誤差拡散を実行するのに、余分な処理のステップが必要となり、それを行うとすれば、処理効率の観点から、最善の方法ではない。ここに開示される本発明は、簡単かつ効率的な方法で、ブリーディングを回避する。また本発明は、カラーブリーディングの問題を本質的に完全に防ぐだけではなく、処理効率を最適化して、上記方法を実施するものである。
【発明の開示】
【０００５】
〔背景技術および発明の概要〕
従って、本発明は、上記カラーブリードの問題を解決するために、累積拡散誤差量の全部ではなく、一部（縮小したもの）を利用した、特異的で、簡単で、効率的な方法を用い、後述するように、採用された誤差拡散フィルターの特別な性質に従って、上記削減を適用する。本発明の実施形態において、本発明者は、散在する、累積拡散誤差の総量を推奨された量まで削減することを、「２のべき乗」法を用いた実施形態の基礎とすることは、好ましく、また、実現可能であるということを見出した。この「２のべき乗」法とは、通常のデジタルコンピュータの世界の、従来のビット単位の特性にきちんと適合するもので、これにより、選択された削減の取り扱いは、シフトレジスタの従来の動作によって非常に簡単になる。また、種々様々な拡散誤差フィルターを採用することができるし、またそれらのいくつかを特にここでも記述することとするが、本発明者は、ほとんどの応用分野を満足させるものとして、公知のFloyd and Steinberg filter（フロイドアンドスタインバーグフィルター）を挙げることとする。さらに、本発明者は、非常に満足させる、また実際に好ましい、累積拡散誤差の計算された総量を１５／１６と決めた。もちろん、他の比率も選択することが可能であるが、上記の特定の比率であれば、最も顕著な効果を奏することができる。上記の比率は、よく作用するということだけではなく、（ａ）上述の「２のべき乗」法を簡単に用いることができ、（ｂ）以下の記述で見られるように、Floyd and Steinberg filter（フロイドアンドスタインバーグフィルター）を採用する場合において、非常によく適合する。
【０００６】
どのようなフィルターを用いても、誤差拡散のどのような特別な性質を用いても、ここに記載の本発明の実施形態によって、カラーブリードは、ほぼ完全に取り除くことが可能である。この実施形態には、誤差などの画素分布を含むそれぞれの場合において、拡散誤差の算出された総量よりも少ない、ある釣り合いのとれた量を意図的に用いるということが、含まれている。
【０００７】
本発明の実施によって実現し得る、上述の、および他の様々な特性および優れた点は、添付の図面と関連付けて、以下で読まれる詳細な記述において、さらに完全に明らかになるであろう。
【０００８】
〔図の簡単な説明〕
図１は、本発明の構造的なおよび方法論的なアーキテクチャを模式的に示す図である。
【０００９】
図２、図３、および図４は、それぞれ、Floyd and Steinberg（フロイドアンドスタインバーグ）誤差拡散フィルター、Jarvis Judice Ninke（ジャービス・ジュディス・ニンケ）誤差拡散フィルター、およびStucki（スタッキ）誤差拡散フィルターを示す図である。これらの図は、図１にて「誤差フィルター」であるとされたブロックの配置に有益に用いられ得る、フィルターを示している。
【００１０】
〔発明の詳細な説明〕
各図において、本発明の、および実施方法の、好適な最良の実施形態の方法論およびシステムアーキテクチャは、図１の１０のように通常図示される。これより本書の記述において、主に、本発明の方法論的な特性を用いる。図１０は、８個の表示ブロック１２、１４、１６、１８、２０、２２、２４、２６を含み、様々な一方向矢印によって接続されている。ここで上述したように、本発明の上記方法は、様々な色空間において、様々なスタイルのカラー誤差拡散とともに、選択的に採用され得る。ここでは、図示し、記述する目的のために、Ｒ、Ｇ、Ｂ入力色空間を含む場合について、また、カラー誤差拡散については、ベクトル誤差拡散が採用された場合について、本発明を説明する。
【００１１】
従って、ブロック１２は、Ｒ、Ｇ、Ｂ色空間画素データで作成された「入力」カラー画像ファイルを表している。このファイルは、ベクトル誤差拡散処理のためにブロック１４に供給される。ブロック１４では、あらかじめ計算され、「作成され」、累積Ｒ、Ｇ、Ｂ誤差は、適切に、かつ従来通り、Ｒ、Ｇ、Ｂ画素の入力のＲ、Ｇ、Ｂ値それぞれに適用される。また、上記累積誤差調整された画素は、次に、ブロック１６へと「流れる」。このブロック１６は、図に示す通り、ルックアップテーブルタイプのカラーパレットである。このカラーパレットは、適切に構成されるため、いかなるベクトルカラー距離計算（the vector color-distance calculation）の形態を用いても、演算は画素出力値の最良の集合を選択して行われ、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ色空間ハーフトーンプリンタまたは印刷エンジン１８などの、カラー画像出力装置へと供給される。Ｒ、Ｇ、ＢからＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋへの適切な色空間変換は、ブロック１６におけるカラーパレットの演算のときに生じる。
【００１２】
図１のブロック１６以降の処理では、ブロック１６の演算のトリガとなった画素のそれぞれと同一のＲ、Ｇ、Ｂ画素値が、誤差計算ブロック２０へと引き渡される。ここで、拡散誤差は、後続の、「シーンに入る」（”enters the scene”）Ｒ、Ｇ、Ｂ画素に適用する準備のために、計算される。
【００１３】
ブロック１６の内部には、作成されていることもある、および好ましくは既に作成されている関係カラーパレットが存在する。この関係カラーパレットにおいては、プリンタ１８に関連した、装置独自のものと考えることができる。このようなパレットは、通常、決定された特定のＲ、Ｇ、Ｂ画素値の一覧表を含んでおり、この一覧表は、プリンタ１８によって、出力（印刷）され得る、特定のＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋ一次色および二次色に直接関連している。
【００１４】
このようなテーブルは通常、分光学的見解と、それから、適切な、関連したＲ、Ｇ、Ｂ色空間画素値を決定するために実際に印刷された、それらの色とともに、全部の可能なハーフトーン出力カラーを個々に印刷するために、予め動作しているプリンタ１８によって、作成されていてもよい。
【００１５】
適切な位置にあるこのようなパレットとともに、従来の計算方法である上述のベクトルカラー距離計算は、ブロック１４から「到着した」Ｒ、Ｇ、Ｂ画素とのカラー距離が最も近いＲ、Ｇ、Ｂテーブル値をパレットから見つけるために参照する。この「最も近いカラー」の画素値の集合が特定されると、Ｒ、Ｇ、Ｂ値の差分を決定するために上述の誤差計算が行われる。上記差分とは、最終的に選択された出力画素に関連付けられた値と、カラー距離計算によって導出され、受け取られたＲ、Ｇ、Ｂ画素に関連付けられた値との差分である。これらの差分（Ｒ、Ｇ、Ｂ誤差値）は、次に、図１のブロック２２によって表される誤差拡散フィルターへと供給される。拡散誤差計算、および後続するブロック２２の何らかのフィルター演算が、色空間値ごとに行われる。つまり、Ｒ誤差値は、Ｒ値のフィルターによって計算されて取り扱われ、Ｇ誤差値もまたそのように取り扱われ、Ｂ誤差値も同様である。
【００１６】
上述の各処理を説明するために、ここで実際の数字を用いて例を挙げる。この例では、Ｒ、Ｇ、Ｂの１画素に関して記述し、特に、その画素のうちＲ色空間の要素に関して記述する。
【００１７】
ブロック１６の処理のために到着した入力Ｒ、Ｇ、Ｂ画素における累積Ｒ値を１３２、計算された最も近い距離の、カラーパレットの出力画素におけるＲ値を１００と仮定する。この場合、Ｒ誤差は、１３２−１００＝３２と計算される。次に、この誤差値、３２は、「注目」画素のＲの誤差で、ブロック２２の誤差拡散フィルターを通過した誤差である。もし、ここに開示される発明が存在しなければ、ブロック２２のフィルターは、公知の通常のやり方で、かつその定められたフィルター特性に従って演算を行う。演算によって、この誤差は、新たに累積誤差が、続いて新しく到着したＲ、Ｇ、Ｂ画像画素に適用される所から、誤差バッファブロック２６へと直接引き渡される。
【００１８】
しかしながら、本発明の実施形態によれば、そのようなことにはならない。
【００１９】
本発明の特別な仲介なしに何が「普通に」起こるのかということについて、比較対照して論じる前に、各図に記載されている残りのものの概要について述べることにする。本発明の好適な実施形態では、ブロック２２の誤差フィルターは、公知のFloyd and Steinberg filter（フロイドアンドスタインバーグフィルター）の形をとっている。このフィルターは、図２の２８に示されている。図２に数字で示す通り、このフィルターは、特定の拡散、または誤差、分布パターンを有している。ここで、５つの数字の画素パターンが図示されている。フィルターのいずれの演算においても、文字Ｘは、その注目画素の「周辺」の位置を表すために参照される指標である。上記注目画素は特別に配置された４つの周辺画素を有し、これらの周辺画素は、それぞれ数字の「値」で示されている。この「値」は、合計すると１６になっている。フィルター２８の、この数字の合計（１６）は、ここでは、定義済み分布重み付け総計（a defined distribution-weight totality number）と呼ばれる。これらの個々の位置にある値は、総計１６に対して、与えられたＲ、Ｇ、Ｂ誤差値の比率を表している。この与えられたＲ、Ｇ、Ｂ誤差値とは、注目画像Ｒ、Ｇ、Ｂデータファイルのそれぞれ実際の配置に関連付けられた画素の各々が、そのフィルターの設定された演算に従って、誤差拡散を介して「受け取った」ものである。このようにして、上述の３２のＲ誤差値の例によれば、７／１６（または１４）は、図２に示すフィルターにおいて、［７］と記されている画素位置に関連して存在する注目画素の周辺になる。同様に、３／１６（または６）、５／６（または１０）、および、１／１６（または２）は、それぞれ［３］、［５］、および、［１］と記されている、関連した位置に存在する注目画素の周辺へと分散される。
【００２０】
変更された非発明品である従来の実施形態においては、上記の記述された数字の分布は、フィルター２８と関連付けられた普通の、変更されていない動作によって、単に記述されたにすぎない。また、誤差拡散のためのバッファ２６への適切なフィルターによって、「生じた」にすぎない。そして、従来の動作がある程度生じると、（上述の例の３２の）計算された誤差の、全数値あるいは、全定義済み分布重み付け総計は、拡散して分配される。
【００２１】
図３の３０、および図４の３２は、それぞれ２つの他の既述した従来の誤差拡散フィルターを表している。図２に示されるフィルター２８の普通の演算で生じた記述から、３０、３２で示されるフィルターの普通の演算は明らかである。
【００２２】
フィルター２８、３０、３２の各々は、1つ（フィルター２８）または２つ（フィルター３０、フィルター３２）の重要度−低の分布位置によって特徴付けられる。
これらの特定の位置は、数字の［１］で示される。このように位置を指し示すのは、すぐにはっきりわかるようにするためである。
【００２３】
図１の「削減」と示されたブロック２４は、本発明の特徴の核となる手順１０の存在を表している。この機能ブロックは、説明の便宜上、誤差フィルターブロック２２と誤差バッファ２６との間のコミュニケーションパスに配され示されており、ブロック２２のフィルターと連動する演算の接続の処理としてみなされるべきである。この接続は、一点鎖線３４によって図１に示されている。
【００２４】
ブロック２２のフィルターと「削減」ブロック２４との間で生じる協力的な相互作用によって、誤差バッファ２６に生じる各々の画素の各Ｒ、Ｇ、Ｂ要素に対する、完全に計算された拡散誤差がその総量よりも少なくなる。この総量より少なくなったものは、ここでは、選択分布重み付け総計（the chosen distribution-weight totality number）と呼ばれる。既に述べた通り、好ましいのは１／１６分削減することで、この削減を例の３２の、Ｒの総誤差量に適用すると、３２（定義済み分布重み付け総計）から、３０（より少ない、選択分布重み付け総計）へと、２つの数字の削減が行われる。ブロック２２のフィルターが、図２に示すFloyd and Steinberg filter（フロイドアンドスタインバーグフィルター）の形をとっている場合、上記削減は、好ましくは、フィルターの［１］と示されたパターン位置に関連して存在する、注目画素の、周辺画素の総誤差のうち１／１６となる、違った「普通の」分布を「無視すること」によって生じる。つまり、上記フィルターは、あたかも従来［１］と示されていた位置に数字［０］が（図２に示される通り）存在するかのごとく、効果的に操作される。このFloyd and Steinberg filter（フロイドアンドスタインバーグフィルター）における好ましい位置は、単一の重要度−最低の画素位置である。
【００２５】
本発明の本実施の形態による、拡散可能誤差の削減が示される。特に、（ａ）Floyd and Steinberg filter（フロイドアンドスタインバーグフィルター）によるフィルタリングが実行され、（ｂ）削減が１／１６で、（ｃ）削減を、重要度−低として記述された画素パターンの位置に関連して適用して、すでに説明したカラーベクトル誤差拡散のようなカラー誤差拡散の実施に必ずつきまとうカラーブリードの問題をほぼ完全に排除する場合、について示す。
【００２６】
本発明の実施形態の好ましいやり方に関するこの記述より、図３および図４に２つ示されるような他の拡散フィルターを用いて実施される削減は、当業者一般に対し、明らかになるであろう。ある場合では、上記好適な１／１６の削減を正確に達成することは不可能となることもあるが、この好適な削減に近づくことは可能である。例えば、Jarvis Judice Ninke filter（ジャービス・ジュディス・ニンケ  フィルター）を用いた場合は、１／１６の正確な削減を効果的に達成するために、そのフィルターの設計に基づいた総拡散誤差の３／４８の削減が必要となる。もちろん、そのフィルターにおいて［３］を示す４つの画素パターン位置のいずれか1つに対して、フィルターによって、通常分配される比例量を［３］から［０］へと削減するために、ある1つを選択することもある。あるいは、そのフィルターにおいて［１］を示す２つの画素パターン位置に対して、通常分配される比例量（the proportionate amount）を［１］から［０］へと削減することもできる。また、さらに、［３］を示すある位置において、［３］を［２］にする削減も行う。他のパターン位置の削減は、望むときに採用されればよい。
【００２７】
Stucki filter（スタッキフィルター）を用いると、１／１６の正確な削減には、「取り組み易い」というだけである。しかし、この種のフィルターを効果的に用いることは、本発明の応用分野においても、確かに可能である。
【００２８】
従って、ここで提案された発明は、非常に簡単に、また高い実用性を誇って、上で述べたようなカラー処理の状況におけるカラーブリーディングの問題をすっきりと解決するとみなされ、理解され得る。様々なカラー画像処理を実行する際、特に、カラーベクトル誤差拡散が採用された際にしばしばつきまとうカラーブリーディングの問題は、すでに説明した、誤差分布縮小の、非常に簡単なやり方によって、本質的にほぼ消去できる。また、ここで実際に提案したいくつかの例も本発明の精神より逸脱しない限り変形、変更も可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の構造および手順のアーキテクチャを模式的に示す図である。
【図２】Floyd and Steinberg（フロイドアンドスタインバーグ）誤差拡散フィルターを示す図である。
【図３】Jarvis Judice Ninke（ジャービス・ジュディス・ニンケ）誤差拡散フィルターを示す図である。
【図４】Stucki（スタッキ）誤差拡散フィルターを示す図である。
【符号の説明】
【００３０】
２８  Floyd and Steinberg（フロイドアンドスタインバーグ）誤差拡散フィルター
３０  Jarvis Judice Ninke（ジャービス・ジュディス・ニンケ）誤差拡散フィルター
３２  Stucki（スタッキ）誤差拡散フィルター
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【外国語明細書】
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