(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を表示する連続的な階調画像データ内のエイリアスが除去された画素を検知し、該画素のタグを作成する方法であって、該方法が、
画像の領域の閾値を決定するステップを含み、
第１のチャネルにおいて、
画像の領域を２値化するために用いられる閾値をセットし、前記閾値は、第１の画像基準の関数として決定されるステップを含み、
２値化された画像領域を生成するために、少なくとも１つの連続的な階調画像の領域を閾値処理するステップを含み、
前記２値化された画像領域から、２値化された画像領域内の既定のセットの画素を有するベクトルを抜き出すステップを含み、
既定のパターンが存在するかを決定するために前記ベクトルを第１のチャネル論理演算に適用し、前記既定のパターンが存在する場合、パターンに対する好ましいレンダリンブ方法に係る情報を出力するステップを含み、
第２のチャネルにおいて、
画像の領域を２値化するために用いられる第２の閾値をセットし、前記第２の閾値は、第２の画像基準の関数として決定されるステップを含み、
前記第２の閾値により２値化された第２の２値化画像領域を作り出すために、連続的な階調画像の領域を閾値処理するステップを含み、
前記第２の２値化画像領域から、第２の２値化画像領域内の既定されたセットの画素を有するベクトルを抜き出すステップを含み、
第２の既定のパターンが存在するかを決定するために、前記ベクトルを第２のチャネル論理演算に適用し、前記第２の既定のパターンが存在する場合、エイリアスを除去されたことを示すバイナリを出力するステップを含み、
また、画像の領域内にグレーの境界線の存在又は不在を示すタグを作成するために、少なくとも第１のチャネルと第２のチャネルの出力を論理的に組合せるステップを含む、
画像を表示する連続的な階調画像データ内のエイリアスが除去された画素を検知し、該画素のタグを作成する方法。
【請求項２】
前記閾値処理するステップが、
連続的な階調レベルの範囲の各々の発生の周波数を識別するために、画像をヒストグラム化するステップを含み、
低い方の閾値（ＴＬ）よりも低い連続的な階調レベルを有する画素の数をカウントするステップを含み、
高い方の閾値（ＴＨ）よりも高い連続的な階調レベルを有する画素の数をカウントするステップを含み、
ＴＬよりも低い画像の数と、ＴＨよりも高い画素の数の関数に基づいて、画像の領域内の特徴が正の特徴であるか又は負の特徴であるかを決定するステップを含む、
請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記第１のチャネル論理演算及び前記第２のチャネル論理演算が、前記第１のチャネルのベクトル及び前記第２のチャネルのベクトルのそれぞれを独立したルックアップテーブルに適用することで終了し、各ルックアップテーブルがそれぞれのチャネルへの出力を生成する、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
画像を表示する連続的な階調画像データ内にエイリアスが除去された画素を含む境界線の画素を検知し、該画素のタグを作成する装置であって、該装置が、
画像の領域の閾値を決定するための連続的な階調画像データをヒストグラム化する手段を含み、
第１のチャネルを含み、該チャネルが、
スレショルダを有し、該スレショルダが第１の画像基準の関数として決定される閾値を用いて画像の領域を２値化し、２値化された画像領域を作り出し、
前記２値化された画像領域内の既定されたセットの画素を有するベクトルを記憶するベクトルメモリを有し、前記ベクトルは、前記２値化された画像領域から抜き出され、
前記ベクトルメモリからベクトルを受け取るためのルックアップテーブルを有し、既定のパターンが存在するかを決定するために第１のチャネル論理演算にベクトルを適用し、既定のパターンが存在する場合、パターンに対する好ましいレンダリング方法に係る情報を出力し、
第２のチャネルを含み、該チャネルが、
スレショルダを有し、該スレショルダが第２の画像基準の関数として決定される閾値を用いて画像の第２の領域を２値化し、第２の２値化された画像領域を作り出し、
前記第２の２値化された画像領域内の既定されたセットの画素を有する第２のベクトルを記憶する第２のベクトルメモリを有し、前記第２のベクトルは第２の２値化された画像領域から抜き出され、
前記第２のベクトルメモリから前記第２のベクトルを受け取る第２のルックアップテーブルを有し、既定のパターンが存在するかを決定するために第２のチャネル論理演算に前記第２のベクトルを適用し、既定のパターンが存在する場合、エイリアスを除去されたことを示すバイナリを出力し、
画像の領域内のエイリアスが除去された画素の存在又は不在を示すタグを作成するためにチャネル出力を論理的に組合せるタグマップを含む、
前記画像を表示する連続的な階調画像データ内にエイリアスが除去された画素を含む境界線の画素を検知し、該画素のタグを作成する装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、エイリアスが除去された画像領域を検知し、エイリアスが除去されたテキスト又はライン領域のレンダリング用に設計されたアーキテクチャ内にレンダリングタグを作成する方法に関し、それにより、画像の連続的な階調部分に適用される方法とは区別可能な方法でエイリアスが除去された画素が付与されることを可能にする。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】
テキストを含む線及び多角形のエッジ上のジャギー(jaggie)の軽減又は除去を含むいくつかの理由のため、線画及び一定の図形画像構造のディジタル化のコンテキストにおけるエイリアシング除去は、中間レベルの強度を用い、エッジのサブピクセル位置を達成する方法として最もよく知られる。本明細書において用いられるように、用語、エイリアスが除去されるとは、画像に適用されるエイリアシング除去操作により作用される画像のセグメント又は領域（例えば、線画又はテキストのエッジに沿ってグレーの画素をもたらす画像処理操作又は物理的プロセス）を示すことが意図される。ジャギーは、主に水平又は垂直に近づく斜めのラインのエッジにおいて見られる。用語、エイリアシング除去とは、通常、低すぎるサンプリング率において、高周波数信号をサンプリングすることによりもたらされる低周波数の存在を表すアナログ用語、エイリアシングを連想させる。
【０００３】
垂直に近い（又は水平に近い）線のセグメントを考える。プリントされた媒体に完全に複写されるために、エッジの位置を表す位相はセグメントの長さに沿って連続的に変化しなければならない。バイレベルディスプレイ又は印刷された出力の固有のサンプリングによって位相は不連続性を示す。そのため、エイリアシングは、その構造がジャギーと呼ばれるぎざぎざの様相の誘発をもたらす。サンプル画像内において、あらゆる図形のオブジェクトは、最終的に多角形又は多角形の集合に近似する。これらの多角形は、そのうちのいくつかがエイリアシング（ジャギー及び他の配置欠陥）を示すであろうまっすぐなエッジを有する。例えば、図１は、２つのディメンションでエイリアシングを図示する。図１の上部の三角形がラスタライズされる際、図１の下部に図示される三角形に複写されるようにエッジがエイリアシングされる。特に、底部エッジに沿った位置は、図１の下部の画像に左から右に見られるようにコラム（縦列）からコラムにわずかに上向きに移動すべきである。しかしながら、例示されるように、位置は量子化され、三角形の下部に沿ってぎざぎざの様相を作り出す。更にサンプリングの結果、エイリアスが除去された画像の可視性は、ジャギーの規則正しい特質によって増加する。
【０００４】
エイリアスが除去された画素を利用するために、以下のシステム及びそれらの能力又は不能力性を考慮する。例えば、ゼロックス(Xerox) のドキュカラー(Docucolor) ４０は、エイリアスが除去された画素を付与するために高周波数アナログラインスクリーンを用いるが、それはいくつかの製品又はマークされたセグメントのための選択事項ではない。レンダリングモジュールにおいて従来のスクリーン（例えば、約130-150 ＣＰＩドットに等しい）が用いられる際、エイリアスが除去された画素はハーフトーンにされて印刷され、文字のエッジに沿って位置付けされる好ましくないハーフトーンドットをもたらす。例えば、Curry, et al. によって米国特許第５，１３８，３３９号及び米国特許第５，４８５，２８９号に述べられる超鮮鋭（ｈｙｐｅｒａｃｕｉｔｙ）プリント技術は、強化された線画において、同時にドットスクリーンハーフトーンをプリントすることが両立可能なエイリアスが除去された画素のレンダリングを提供することができる。しかしながら、これらの技術はエイリアスが除去された画素をエイリアスが除去された線画として識別するためにタグの使用を必要とする。本発明に関して述べられる好ましい実施形態において、両画像タイプを適切に処理するために、レンダリングのアーキテクチャは、テキスト／線画をコントーン画像と区別する。本明細書に述べられるように、アルゴリズム又は方法はレンダリングモジュール又はレンダリングデバイスの他の構成装置において用いられ、グレーのエイリアスが除去された画素をゼログラフィックプリントに好適な形態に変換することができる。
【０００５】
最終又は所望の出力解像度よりも高い解像度において画像を捕捉し、平均プロセスを用いてサブサンプリングすることにより画像の解像度を低下させることによって、エイリアスが除去された画像を生成することができる。
【０００６】
例えば、連続する階調画像をシミュレートするためにハーフトーニングプロセスを用いる多くのゼログラフィック又はインクジェットシステムなどのバイナリプリントシステムにおいて、これらのエイリアスが除去されたエッジの画素は、非常に高周波数のセル、理想的には最終的な出力画像の解像度を有するセルと共に、付与されるべきである。標準システムのハーフトーンドットが用いられる場合、エイリアスが除去されたエッジは、標準のハーフトーン周波数において鋸歯状又はぎざぎざであろう。このレンダリングはエイリアシング除去を介して得られるあらゆる値を低下させるか、又は無効にしさえもする。エイリアスが除去された画像の全域にわたる非常に高い周波数のスクリーンの使用は、エイリアスが除去された画素を適切に付与するが、画像全体で、階調曲線をとがらし、プリント品質の欠陥を引き起こしがちである。
【０００７】
エイリアシング除去は、グレーの境界線又は境界を有する画像構造体を作り出す。グレーの境界線は、特定の画像構造体の特質により、画像にも現れ得る。例えば、白の背景上のグレーの文字及びグレーの背景上の白の文字もグレーの境界線を所有する。エイリアスが除去されたエッジの画素用の場合と同様に、グレーのオブジェクトのための境界線を高周波数のスクリーンによって付与することが一般的に望ましいが、グレーのストロークの内部を、エッジの付与とは別の属性のために選択された更に低い周波数のスクリーンによって付与することが望まれ得る。最適化された閾値の利用によって、これらの境界線の画素はタグ付けされ、その後、エイリアシング除去によってグレーである境界線の画素に対して類似した方法で、最適に付与され得る。選択レンダリングのこの形態は、グレーからホワイトの境界線に高周波数エッジのアウトラインを作り出す（境界線も調節式の閾値用に用途を与えられる２つのグレーレベルの間であり得ることに留意されたい）。本論考を通して、両タイプの境界線画素（グレーのオブジェクトからの境界線の画素及びエイリアスが除去されたオブジェクトからの境界線の画素）は、時に、単にエイリアスが除去された画素として称される。
【０００８】
これまでに、若干の特許及び刊行物がエイリアシング除去に関連する情報を開示した。その関連部分が以下に簡潔に要約されるであろう。
【０００９】
１９９７年７月８日にMotamed et al.に対して発行された米国特許第５，６４６，７５１号は、画素のタグ付けを用いて色の変換操作の速度を向上させる方法を教示する。
【００１０】
"A Comparison of Antialiasing Techniques," IEEE CG&A, Vol. 1, No. 1,１９８１年１月、４０−４８ページにおいて、F. Crow はプレフィルターリングは計算処理上エイリアシング除去に有効な技術であることを教示する。
【００１１】
１９９５年７月１１日にCurb et alに対して発行された米国特許第５，４３２，８９８号は、実行するために最低量のハードウェアを必要とし、システムの性能又は速度を低下させないグラフィック能力を有するデータ処理システム内のラインのエイリアシング除去のシステム及び方法を提供する。
【００１２】
１９９５年８月１日にValdes, et al.に対して発行された米国特許第５，４３８，６５６号は、理想の形状から直接、マルチレベルラスタ形状に合成する方法を記述する。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明に従って、画像を表す連続的な階調画像データ内のエイリアスが除去された画素を検知するためのエッジ検知方法が提供され、該方法において、エッジ検知方法の論理ベースの実行が、画像の一領域のための閾値を決定するステップを含み、
画像の第１のチャネルにおいて、画像の領域を２値化するために用いられる閾値をセットし、その閾値は第１の画像基準の関数として決定されるステップを含み、２値化された画像領域を作り出すために、少なくとも連続的な階調画像の一領域を閾値処理するステップを含み、２値化された画像領域から２値化された画像領域内の既定のセットの画素を有するベクトルを抜き出すステップを含み、既定のパターンが存在するかを決定するためにそのベクトルを第１のチャネル論理演算に適用し、既定のパターンが存在する場合、第１のチャネル出力としてパターンの存在を示唆するステップを含み、
第２のチャネルにおいて、画像の領域を２値化するために用いられる第２の閾値をセットし、その第２の閾値は第２の画像基準から決定されるステップを含み、第２の２値化された画像領域を作り出すために連続的な階調画像の領域を閾値処理するステップを含み、第２の２値化された画像領域から第２の２値化された画像領域内の既定のセットの画素を有するベクトルを抜き出すステップを含み、、第２の既定のパターンが存在するかを決定するためにこのベクトルを第２のチャネル論理演算に適用し、第２の既定のパターンが存在する場合、第２のチャネル出力として第２のパターンの存在を示唆し、及び
画像の領域内にグレーの境界線の画素の存在又は不在を示唆するタグを作り出すために少なくとも第１のチャネルと第２のチャネルの出力とを論理的に組合せるステップを含む。
【００１４】
本発明のもう１つの態様に従って、画像を表す連続的な階調画像データ内のエイリアスが除去された画素を検知する装置が提供され、該装置が、画像の一領域の閾値を決定するための連続的な階調画像データをヒストグラム化する手段を含み；第１のチャネルを含み、該チャネルが、第１の画像基準の関数として決定される閾値を用いてその画像の領域を２値化し、２値化された画像領域を作成するためのスレショルダを有し、２値化された画像領域内の既定のセットの画素を有するベクトルを記憶するためのベクトルメモリを有し、２値化された画像領域からベクトルが抜き出され、前記ベクトルメモリからベクトルを受けるためのルックアップテーブルを有し、既定のパターンが存在するかを決定するために第１のチャネル論理演算にベクトルを適用し、既定のパターンが存在する場合、ルックアップテーブルの出力においてパターンの存在を示唆し；第２のチャネルを含み、該チャネルが、第２の画像基準の関数として決定される閾値を用いて画像の一領域を２値化し、第２の２値化された画像領域を作成するためのスレショルダを有し、第２の２値化された画像領域内に既定のセットの画素を有する第２のベクトルを記憶するための第２のベクトルメモリを有し、第２の２値化された画像領域から第２のベクトルが抜き出され、前記第２のベクトルメモリからの第２のベクトルを受けるための第２のルックアップテーブルを有し、既定のパターンが存在するかを決定するために第２のチャネル論理演算に第２のベクトルを適用し、既定のパターンが存在する場合、第２のルックアップテーブルの出力においてパターンの存在を示唆し；画像の領域内のエイリアスが除去された画素の存在又は不在を示唆するタグを作り出すためにチャネル出力を論理的に組み合わせるためのタグマップを含む。
【００１５】
本発明の１つの態様は、エイリアスが除去された画像、特に、テキスト及び線画領域、のレンダリングにおける基本的な問題、即ち、白でない（例えば、印刷された）背景上に存在する際、エイリアスが除去された領域を識別すること、及びそのエイリアスが除去された領域をレンダリングするための適切な技術に関する。この態様は、更に、エイリアスが除去された精密なグレーの特徴及びグレー又は黒の背景上のエイリアスが除去された領域の存在を検知することが可能な改良された技術の発見に基づく。本技術は、画像タイプ（例えば、バイナリテキスト又はライン及び連続的な階調）を区別するレンダリングアーキテクチャにおいて用いられるのが好ましく、所定の画素がエイリアスが除去されたか否かを決定し、画素をタグ付けし、それによってレンダリング操作を指示する。
【００１６】
本発明のもう１つの態様は、前景レベル及び背景レベルを決定し、グレーであり得る画像フィールド内のグレーのオブジェクトを識別するためにヒストグラム化技術を用いるのが好ましい。レベルが一度確立されると、前景オブジェクトを背景レベルと区別するために閾値が用いられ、特定の境界線のパターンの存在を識別するためにパターン照合が用いられ得る。境界線の画素は、エイリアシング除去によってグレーである画素と類似した方法でタグ付けされる。
【００１７】
本発明は、好ましい実施形態に関連して記述されるが、記述される実施形態に発明を限定する意図はないことが理解されるであろう。逆に、添付される請求項によって定義されるような本発明の精神及び範囲内に含まれ得る全ての代替物、変更例、及び均等物を含むことが本発明の意図とされる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
用語、「データ」は本明細書において情報を示唆又は含む物理的な信号を表す。「画像」、即ち、物理的な光のパターンは、文字，単語、及びテキスト並びにグラフィックなどの他の特徴を含みうる。画像は「セグメント」に分けられ、その各々そのものが画像である。画像のセグメントは、画像全体までのあらゆる大きさ、及び画像全体を含む大きさであり得る。
【００１９】
画像における各位置は、「画素」と呼ばれてもよい。各画素の値は、画像の「バイナリ形態」のビットで、グレースケールの値は画像の「グレースケール形態」であるか、又は画像の「カラー座標形態」の１セットのカラースペースの座標であり、バイナリ形態、グレースケール形態、及びカラー座標形態は、それぞれが画像を定義する２次元アレイである。本明細書に連続的な階調処理として述べられるが、本発明は、各分離がグレースケール又は連続的な階調画像として効果的に処理されるカラー画像の処理にも同様に適用される。従って、本明細書における連続的な階調（コントーン）又はグレースケール画像の処理に関する参照は、カラー画像分解の処理を同様に含むことが意図される。操作は、画像の一部に関連するデータのアイテム上で動作する際に「画像処理」を行う。
【００２０】
「画像入力デバイス」は画像を受像でき、画像のバージョンを定義するデータのアイテムを提供できるデバイスである。「スキャナ」は、ドキュメントを走査することによるなどの走査オペレーションによって画像を受像する画像入力デバイスである。
【００２１】
「画像出力デバイス」は、画像を定義するデータのアイテムを受けられ、出力として画像を提供又は付与することができるデバイスである。「ディスプレイ」とは、人間が目視可能な形態で出力画像を提供する画像出力デバイスである。
【００２２】
本明細書に記述される論理ベースのプロセス以外のエッジ検知方法が、グレーの境界線の画素の識別システム内全体において用いられ得ることが留意されるべきである。算術ベースのエッジ検知装置において好ましいコスト及び速度をもたらすため、ここでは、論理ベースの実行を記述する。
【００２３】
ここで、図２に移り、好ましいディジタル画像形成システムの実施形態が記述される。システム２０において、画像ソース３０は、画像処理システムに供給される画像データを生成するために用いられ、該画像処理システムは、当該技術においてデジタルフロントエンド（ＤＦＥ）４０として知られるシステムを組み込むことができ、プリントエンジン５０によってレンダリング用のバイナリデータを作り出す。例えば、画像ソース３０は、スキャナ３２、コンピュータ３４、ネットワーク３６又は類似の又は同等のあらゆる画像入力ターミナルを含みうる。出力エンドプリンタエンジン５０はゼログラフィックエンジンであるのが好ましいが、エンジン５０はインクジェットなどのような同等の代替物を含みうる。本発明は、図２に記述される画像プロセッサ４０の態様に関する。特に、本発明の意図は、入力画像のエイリアスが除去された領域に沿って生成されたそれらの画素を識別することである。
【００２４】
ここで、図３を参照して、本発明の１つの実施形態におけるデータフローを記述する詳細図が図示される。システム４０は、連続的な階調（コントーン）／デジタルデータを処理された出力データに変換する方法を含む。図３では、コントーン／デジタル画像データ１００が画像処理システム４０の一部に設けられる。特に、図３のデータフローは、ラスタ画像データを処理したディジタルフロントエンド（ＤＦＥ）システムから受け取られるデータの一部を記述し、従って、図の最も左側に示唆されるように、ここで、コントーンデータ（１００）が供給される。コントーンデータ１００は、エイリアスが除去されたタグ付けブロック１０２、エイリアスが除去されたレンダリングブロック１０８、及びハーフトーニングブロック１１２に供給される。
【００２５】
エイリアスが除去されたタグ付けブロック１０２の出力は、問題の画素がＤＦＥ内でエイリアスが除去されたか否かの決定を示唆するタグである。タグの出力はエイリアスが除去されたレンダリングブロック１０８に供給され、エイリアスが除去されたレンダリングブロック１０８内の処理を制御し、更にマルチプレクサー１１８内のセレクト信号としても用いられる。更に重要なことに、タグは本明細書に記述されるように複数のビットタグで、本明細書の中の様々なビットはタグデータを受け取る種々のサブプロセスによって用いられることができる。図に記述されるように、代替的な実施形態は、更なる情報、例えば、画素タイプ（線画、テキスト、画像、ハーフトーン、エイリアス除去済など）を提供する入力タグ（他のタグ）１０１を組み込むこともできる。他のタグは、操作１０４によって示されるようなタグの組合せ機能内でエイリアスが除去されたタグと組み合わせられることができる。ある実施形態において、ＤＦＥは、与えられた画素又は画素の群のいくつかの属性を示唆する「他のタグ」を出力しうる。そのタグは、エイリアスが除去されたタグ付けブロック１０２によって作り出されたタグと組み合わせられ、特定の画素及びそれがどのように付与されるべきかの更なる情報又はより正確な情報を所有するレンダリングタグを生成し得る。１０４において実行される組合せ操作は、ルックアップテーブルによって達成され、次に得られたタグは、エイリアスが除去されたレンダリングを指示するために用いられ得る。エイリアスが除去されたレンダリングブロック１０８及びハーフトーニングブロック１１２の出力は共にマルチプレクサー１１８に対する入力として供給され、この２つの入力のうちの１つの選択を用いてマルチプレクサー１１８からの出力であるプロセスバイナリプリントデータを作り出す。代わりに、選択操作は、生成された出力信号の集合のうちの１つを選択するよりもむしろどのレンダリング方法を行うかを選択するために用いられ得る。
【００２６】
図４を参照して、ブロック１０２において実行されるエイリアスが除去されたタグ付け操作の実施形態が詳細にわたって記述される。先に特徴付けたように、本発明は、エイリアスが除去された画像内の精密なグレーの特徴、ハイコントラスト隣接画素及びローコントラスト隣接画素を共に有する特徴、及びグレーオブジェクト又はグレーの背景の境界線画素の認識及びタグ付けを可能にする。更に詳細には、図４に示される実施形態は、以下のようなエイリアスが除去された画素及び境界線画素の検知及びタグ付けを可能にする。
（ａ）ハイコントラスト隣接画素を有する（例えば、黒及び／又は白の隣接画素を有するグレーの画素）。
（ｂ）精密なグレーの特徴を持つ。
（ｃ）白又はグレーの背景上のグレーのストロークのアウトライン（即ち、グレーオブジェクトのエッジ上の画素）である。
（ｄ）グレーの背景上の白いストロークのアウトラインである。
【００２７】
タグ付けを達成するために用いられる論理演算は、多数の同等の形態（直列／パイプライン、並列）で実行され得ることが理解されるであろうが、図４において、実施形態は、図４に３つのチャネルを用いて示される。例えば、各チャネルの機能性を単に別々に直列形態で実行することが可能であり、ここで、チャネルの機能性は単一のハードウェアチャネルによって達成され、演算は、ハードウェアの必要量を最低限にするように時間分割した方法で実行される。同様に、より大きな論理構成要素を用いて、１つ又はそれ以上のチャネルの機能性を論理的に組合せることが可能であり得る。更に、ここで図示されるより低いレベルの論理演算の代わりに、より高いレベルの演算、例えば、算術などがエッジ及びパターン検知回路内に用いられ得る。コスト及び速度についての理由で好ましいため、この論理ベースの実行が本明細書において記述される。
【００２８】
図４において、連続的な階調画像データが最初に受け取られ、連続的な階調画像バッファ２００に一時的に記憶され得る。バッファ２００は、記述されるタグ付け回路用のコンテキストを確立するのに十分な複数の画像信号を記憶する高速ＦＩＦＯ−タイプのメモリであるのが好ましい。１つの実施形態において、バッファ２００は連続的な階調画像データのおよそ５本のスキャンライン（ラスタ）を記憶する。連続的な階調画像のデータは、８ビット／画素のフォーマットにおけるヒストグラマー２０４のヒストグラム操作に利用可能とされる。一般的な操作として示されるが、ヒストグラマー２０４のヒストグラム操作は、３つのチャネル（Ｃ1 〜Ｃ3 ）のそれぞれに独立して実行され得る別々の操作であり得る。
【００２９】
ヒストグラマー２０４は、目標画素付近に観測ウィンドウを用い、そこから入力データを受け取る。図５を参照して、５×５のウィンドウは十分な画素の情報のコンテキストに用いられ、ここで、サブセットの中の２５個の画素はｘ1 ，ｘ2 ，．．．，ｘ25のように表され、ｘ13がウィンドウの中央の現在の画素又は目標の画素である。
【００３０】
グレーと白のオブジェクトとの境界線のアウトラインを描くために、ヒストグラム操作は白の背景上にグレーのオブジェクトが存在するか（又は同様に、グレーの背景上に白のオブジェクトが存在するか）又は領域内に存在する構造が主に黒であるかを決定又は予想する。このような決定の条件は、ヒストグラマー２０４によって黒の画素が全く検知されず、数個の白の画素がヒストグラマー２０４によって検知されることである。特に、以下の式で表される。
ｃｎｔ１ ＝グレー値を有するウィンドウ内の画素の数＜低グレーレベル（例えば、５すなわちほぼ白）
ｃｎｔ２ ＝グレー値を有するウィンドウ内の画素の数＞高グレーレベル（例えば、２５０すなわちほぼ黒）
画素は、白の背景上のグレーのオブジェクトであると予想され、又は、ｃｎｔ１＞＝いくつかの選択された数字（例えば、２）かつｃｎｔ２ ＝０である場合はその逆であると予想される。
【００３１】
第２に、グレーの背景上にグレーのオブジェクトをアウトラインを描くために、ヒストグラマー２０４はグレーのレベルをカウントし、前景及び背景を定める主に２つのグレーレベルの母集団が存在するか否かを決定する。特に、以下の式で表される。
ｃｎｔ1 ＝特定のグレー値にあるか又はほぼ特定のグレー値にあるウィンドウ内の画素の数
ｃｎｔ2 ＝異なる特定のグレー値にあるか又はほぼ特定のグレー値にあるウィンドウ内の画素の数
ｃｎｔ3 ＝グレーの値を有するウィンドウ内の画素の数＞高グレーレベル（例えば、２５０すなわちほぼ黒）
ｃｎｔ1 かつｃｎｔ2 ＞＝いくつかの選択された数字（例えば、５）かつｃｎｔ3 ＝０である場合は、グレーの背景上のグレーのオブジェクトであると予想される。
【００３２】
第３に、精密なグレーの特徴をタグ付けするために、ヒストグラマー２０４は領域（例えば、バッファ２００に記憶されるコンテキスト領域）の背景が黒（ほぼ飽和されていない）であるか又は白（ほぼ飽和されている）であるかを予想する。好ましい実施形態において、これは、領域の白の画素の総数を黒の画素の総数と比較することにより、達成される。総数が優勢である方が背景であると決定される。特に、以下の式で表される。
ｃｎｔ1 ＝グレー値を有するウィンドウ内の画素の数＜低グレーレベル（例えば、５すなわちほぼ白）、また
ｃｎｔ2 ＝グレー値を有するウィンドウ内の画素の数＞高グレーレベル（例えば、２５０すなわちほぼ黒）
ｃｎｔ1 ＞＝ｃｎｔ2 である場合、現画素は白の背景上にポジティブな特徴であると予想され、そうでなければ、ｃｎｔ1 ＞ｃｎｔ2 である際、現画素は黒の背景上にネガティブな特徴であると予想される。
【００３３】
ヒストグラマー２０４の操作が一度実行されると、各目標画素のために、ヒストグラマー２０４は、少なくともチャネルＣ２及びＣ３に対して信号を出力し、コントーン（連続的な階調）画像の更なる処理のために閾値レベルの選択を制御する。更に詳細には、背景及び前景レベルを反映するために、閾値はチャネルＣ２及びＣ３内にセットされる。背景及び前景レベルは、閾値を選択するために用いられる好ましい画像の基準であり、従ってコントーン信号を２値化する。チャネルＣ２において、ヒストグラマー２０４が白の背景上にグレーのオブジェクトが存在すると決定する度に、閾値ＴH1が選択され、そうでなければＴH2が選択される。ＴH1は画像のグレーのレベルと黒に近いレベル（例えば、２５０）である白のＴH2との間のレベルである。更に、ヒストグラマー２０４がグレーの背景上にグレーのオブジェクトが存在すると決定する度に、チャネルＣ２に閾値Ｔが選択され、ここで、Ｔは、背景と前景のグレーレベルの間のレベルである。同様に、チャネルＣ３には、白の背景用にＴL （白の背景レベルに近いレベル、例えば、５）が、黒の背景用にＴH （黒の背景に近いレベル、例えば、２５０）が選択される。各チャネルの特定の閾値レベルは、ダウンロード可能又はプレプログラム可能で、システムを様々なタイプのドキュメント画像に適応させることができることが認識されるであろう。選択されると、閾値は３つのチャネル（Ｃ１〜Ｃ３）のそれぞれのコントーン画像に適用され、画像領域のサブセットのバイナリ出力を生成する。次に、ベクトルはルックアップテーブル２０８ａ、２０８ｂ、２０８ｃに適用され、ここでベクトルは各チャネル用のそれぞれの出力信号に変換される。例えば、チャネルＣ1 の８−ビットのベクトルは、単一のビットの出力タグ（Ｔａｇ1 ）に変換される。
【００３４】
次に、２つの異なる２５６素子のルックアップテーブル（図４の２１２ａ，２１２ｂ）は、ローカル構造を特徴づけ、目標の画素用の充填命令を識別するために用いられる。図６に表されるテーブル２１２ｂ（チャネルＣ２）の一部の一例であるルックアップテーブルが、本発明において用いられ、バイナリベクトルをマップし、論理的な表示に従って出力する。図６のテーブルは、可能な入力ベクトル（中央欄）を図示するだけでなく、分割タグを含む出力タグも図示する。更に詳細には、テーブルに示される出力タグの意味は以下の通りである。
００−公称画像形成ドット
０１−右充填
１０−左充填
１１−中央充填
ｓ／１１−充填が中央付近で分割されるべきことを意味。
【００３５】
本明細書に述べられる実施形態は、最大８ビットのベクトルを用い、全ての可能なベクトルの完全な特徴づけを可能にし、分割充填操作を含む適切な充填命令の決定をなすことに注意するべきである。出力ビットは、右充填、左充填、中央充填、分割充填、又はなし（省略時解釈又は通常のレンダリングプロセスを用いる）を含む好ましい出力レンダリング状況を定めるために用いられる。より多くのビットを有するタグを用いて、更なる出力状況が特徴付けられ得ることが理解されるであろう。図６に示されるように、更なるビットが用いられ、アウトライン内の目標画素の存在を示唆するタグを提供する。
【００３６】
システムは、好ましい充填又はレンダリング方法を決定し、同時に現画素がエイリアスが除去された画素であるか否かを決定する。この操作は、チャネルＣ３と共同して達成される。図４に示される実施形態において、チャネルＣ３は、４つの３２素子のルックアップテーブル（２１２ｃ）を用いる。特に、テーブルに対する４つの５ビットの入力は、水平方向のベクトルｘ11ｘ12ｘ13ｘ14ｘ15、垂直方向のベクトルｘ3 ｘ8 ｘ13ｘ18ｘ23、左から右への斜めのベクトルｘ1 ｘ7 ｘ13ｘ19ｘ25、及び右から左への斜めのベクトルｘ5 ｘ9 ｘ13ｘ17ｘ21、又は、画像領域の全域にわたる「カット」としても特徴付けられ得るそのいくつかの変数である。当業者は、図４に示されるようなルックアップテーブルの利用が、要求される論理演算を実行するためにコスト的に有効な方法を提供するだけでなく、プログラム可能な方法も提供し、それにより、単に新しいテーブルをダウンローディングすることにより画像の特性が最善化され得ることを理解すべきである。
【００３７】
タグ（Ｔａｇ1 〜Ｔａｇ3 ）が各チャネルに生成されると、タグは、タグマップ２１６に供給され、ここで、組合せ論理が用いられ、いくつかのチャネルからのタグに優先順位をつけ、また、エイリアスが除去された画素のタグ、及び任意に好ましいレンダリング方法を示唆するレンダリングタグを最終的に生成する。１つの実施形態において、タグマップ２１６に用いられる組合せ論理は以下のように表され得る。
Ｔａｇ＝Ｔａｇ2 ＡＮＤ（Ｔａｇ1 ＯＲ  Ｔａｇ3 ）
【００３８】
改良され、エイリアスが除去された画素又はエッジ画素タグ付けシステムの操作を述べてきたが、以下の記述は、各チャネルの機能の見解による向上されたタグ付け機能を特徴付ける。
【００３９】
チャネルＣ１の機能は、画像内の白／他の構造をタグ付けすることである。つまり、白の画素が存在するかを決定することである。これは、白とその他の色の画素を区別するために低い閾値（ＴL ＜５）を用いて達成される。また、チャネルＣ１が白の画素の構造を調査するために用いられ得ることが予想される。チャネルＣ１の出力は、白の構造の存在を示唆する単一ビットバイナリ出力（１又は０）であるのが好ましい。
【００４０】
チャネルＣ２は、可能な３つのタグ付けの関数を有し、１つ又はその他の利用はヒストグラマー２０４からの出力の関数である。第１の関数は、黒とその他との構造を決定し、閾値ＴH2＞２５０を用いる。第２の関数は、閾値０＜ＴH1＜Ｇｒａｙを用いて、白とグレーとの構造を決定する。第３の関数は、グレーの前景オブジェクトとグレーの背景との構造を決定する。チャネルＣ２の出力は、マルチビット出力で、右、左、中央に移動された画素、分割された画素、システム省略時解釈、又はアウトライン（白のフィールド上のグレーオブジェクト、その逆、又はグレー上のグレーオブジェクトが発見され、適切なアウトラインレンダリング信号が用いられるべきであることを意味する）などの好ましいレンダリング方法の示唆を可能にする。
【００４１】
チャネルＣ３は、精密なグレーの特徴をタグ付けするために用いられることが好ましい。チャネルＣ３は、グレーと背景領域との構造を識別することによってこれを達成する。背景レベルは、ヒストグラマー２０４内で決定され、ヒストグラマー２０４が黒の背景又は白の背景をそれぞれ発見することに依存して、高い又は低い閾値がチャネルＣ３で用いられる。前述のように、チャネルＣ３の出力は、単一ビットで、目標の画素がエイリアスを除去されたか否かをチャネルＣ３が決定したかどうかを示唆するバイナリ（０又は１）出力である。
【００４２】
従って、本明細書に述べられるシステムは以下を用い、以下を可能にすることが好ましい。エイリアシング除去によってグレーである精密な特徴をタグ付けするために適応閾値を用い、適応が、グレーの特徴が明るい背景を有しても、暗い背景を有しても同等によくグレーの特徴をタグ付けすることを可能にする。閾値は、ヒストグラマー２０４の白の画素の総数を黒の画素の総数と比較することにより、選択される。タグ付けは、チャネルＣ３において行われる。グレーオブジェクトの境界線の画素のタグ付けも本明細書において述べられるシステムによって可能にされる。主に、白の背景上のグレーオブジェクトのグレーのエッジの画素（境界線の内部）は、タグ付けのために識別される。しかしながら、グレーの画素（境界線の外部）に隣接する白の画素のタグ付けに、当システムを用いることも可能で、唯一の相違点は、ルックアップテーブルにロードされたテンプレートであり得る。前景と背景とを区別する閾値を選択することにより、このタグ付けは行われる。前景が黒であった場合、閾値は、黒に近くセットされる。前景がグレーである場合、閾値は、グレーの値のすぐ下にセットされるため、生成されるバイナリ画像は、前景及び背景に複数の１及び複数の０を所有する。この機構は、グレーの背景及び白のストロークにも機能し、そのプロセスは同一である。相違点は、内部境界線又は外部境界線をタグ付けするためのユーザのテンプレートの選択において起こる。この「アウトラインタグ」を有することは、より広い領域に好適なハーフトーンを用いてグレーのフィールドの残りを処理すると共に、エッジがエッジ用の特殊なスクリーン（高周波数）によって処理されることを可能にする。ヒストグラマー２０４はウィンドウの画素を観察し、特定の画像領域がグレー及び白であるか、又は黒を所有するかを決定する。黒が存在しない場合、グレーと白とを区別するために閾値がセットされる。上述されたように、ヒストグラマー２０４はチャネルＣ２の閾値をセットする。
【００４３】
最後に、本明細書に記述されるシステムは、グレーフィールドにおけるグレーのオブジェクトのアウトラインのタグ付けを可能にする。ヒストグラマー２０４は、ウィンドウの画素が主に２つの異なるグレーの母集団から成るかを決定するためにグレーの値をカウントする。ウィンドウの画素が主に２つの異なるグレーの母集団から成る場合、閾値は母集団を区別するために選択され、次に、閾値処理された信号上でパターンマッチングが行われ得る。現時点で、チャネルＣ１は、いくつかの白が存在するか否かを示唆する。ハイコントラスト隣接画素の識別において、チャネルＣ１の出力はチャネルＣ２と共に用いられるのが好ましい。しかしながら、この場合、ヒストグラマー２０４のもたらす「２つのグレーの母集団」は、チャネルＣ１からの信号の必要性を除去するであろう。
【００４４】
総括して、本発明は、ドキュメント画像内のグレーオブジェクトのエイリアスが除去された画素及び境界線の画素のタグ付けの方法及び装置である。グレーオブジェクト間の境界線をアウトライニングする付加された特徴に加え、述べられた技術は、明るい又は暗い背景に適応する閾値を用いることにより、精密なグレーの特徴の認識を向上させる。システムは、まずヒストグラム化操作を用いることによって画像のセンス（ポジティブ／ネガティブ、グレー及び白、グレーの２つの母集団、など）を確立することに依存する。センスが決定されると、複数の論理チャネルが用いられ、閾値を選択し、画像の領域を２値化し、領域を表示するベクトル（単数又は複数）を生成し、また、ベクトルを処理して、そこにエイリアスが除去された画素又は境界線の画素が存在するかどうかを識別する。続いて、チャネルの出力は、論理的に組み合わされ、エイリアスが除去された（境界線の）タグを作り出す。
【００４５】
従って、本発明に従って、ドキュメント画像内にエイリアスが除去された画素のタグ付けの方法及び装置が提供されたことは明白である。本発明は、その好ましい実施形態と共に述べられたが、多くの代替物、変更例、及びバリエーションが、当業者には明白であることが確実である。従って、添付の請求項の精神及び全範囲に含まれるこのような全ての代替物、変更例及びバリエーションを包含することが意図される。
【図面の簡単な説明】
【図１】ディジタル化されたドキュメント画像において可能なエイリアシングの影響を示す平面図である。
【図２】本発明の１つ又はそれ以上の態様に好適なシステム−レベルの実施形態を全般的に示すブロック図である。
【図３】本発明の１つの実施形態の汎用データのフロー図である。
【図４】図３に示されるエイリアスが除去されたタグ付けブロックの詳細ブロック図である。
【図５】画像の画素のサブセットを識別するために用いられるウィンドウの例示的な平面図である。
【図６】出力タグに対するバイナリベクトルをマップするために本発明において用いられるルックアップテーブルの例示的な実施例の図である。
【符号の説明】
１０２  エイリアスが除去されたタグ付けブロック
２００  コントーン画像バッファ
２０４  ヒストグラマー
２１６  タグマップ
【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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