(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
多階調画像を中間調画像に圧縮するデジタル画像中間調処理方法において、
前記多階調画像から画質制御フィルタを生成するステップと、
生成された前記画質制御フィルタを用いて、前記多階調画像に対して画質制御を施すステップと、
前記多階調画像から生成した中間調画像に対して前記画質制御フィルタを用いて画質制御を施すステップと、
画質制御が施された前記多階調画像と前記中間調画像とにおける画素値の差を計算した結果に応じて該中間調画像を更新するステップと、を実行し、
前記画質制御フィルタは、前記多階調画像を構成する画素の局所的画素特徴に応じた視覚フィルタを用いることにより、該画素毎に生成されることを特徴とするデジタル画像中間調処理方法。
【請求項２】
前記局所的特徴は、周囲の画素に対する画素値の勾配であることを特徴とする請求項１に記載のデジタル画像中間調処理方法。
【請求項３】
多階調画像を中間調画像に圧縮するデジタル画像中間調処理装置において、
前記多階調画像から画質制御フィルタを生成する手段と、
生成された前記画質制御フィルタを用いて、前記多階調画像に対して画質制御を施す手段と、
前記多階調画像から生成した中間調画像に対して前記画質制御フィルタを用いて画質制御を施す手段と、
画質制御が施された前記多階調画像と前記中間調画像とにおける画素値の差を計算した結果に応じて該中間調画像を更新する手段と、を備え、
前記画質制御フィルタは、前記多階調画像を構成する画素の局所的画素特徴に応じた視覚フィルタを用いることにより、該画素毎に生成されることを特徴とするデジタル画像中間調処理装置。
【請求項４】
前記局所的特徴は、周囲の画素に対する画素値の勾配であることを特徴とする請求項３に記載のデジタル画像中間調処理装置。
【請求項５】
請求項１または２に記載のデジタル画像中間調処理方法をコンピュータで実行させるためのプログラムが記録されたことを特徴とするコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像符号化技術に係わり、特に、イメージングシステムにおいて多階調画像をより少ない階調数の中間調画像に圧縮するデジタル画像中間調処理方法に関する。
デジタル中間調処理は、処理された画像、或いは、処理されるべき画像を、イメージディスプレイ装置やプリンタ装置などの出力機器を用いて可視化する際に適用される重要な技術である。
【０００２】
本発明は、上記デジタル画像中間調処理方法を実施する装置に関する。
また、本発明は、上記デジタル画像中間調処理方法の手順をコンピュータに実行されるプログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００３】
【従来の技術】
イメージングシステムにおけるデジタル中間調処理は、限られた数の階調や色（例えば、グレー画像では２階調、ＲＧＢカラー画像では各プレーン毎に２階調ずつの８色、ＣＭＹＫカラー画像では１６色）を使って画素パターンを生成する技術として知られている。このようなデジタル中間調処理として、従来、しきい値処理、ディザを含むスクリーニングや、誤差拡散などの多くの方法が開発されている。
【０００４】
最近、ＣＰＵやＤＳＰの計算能力の向上により、モデルベース方式に関心が集まっている。モデルベース方式のデジタル中間調処理には、引用文献：特開平５−９１３３１号に記載されているように、人間の知覚という観点でデジタル中間調画像の画質の改善を図るため人間の視覚の定量的モデルを利用したモデルベース法や、プリンタ特性を考慮して画質を改善するためプリンタ特性の定量的モデルを利用するモデルベース法が含まれる。一般に、人間の視覚モデルは、デジタル画像の解像度、及び、目と紙の間の距離とによって決まる、線形の有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタの形の視覚フィルタとして表現される。また、プリンタ特性モデルはプリンタのドット半径により定義され、画素値（二値）の局所的配置による表の参照として実現される。特に、最小二乗モデルベース法（ＬＳＭＢ）では、元の連続階調画像とプリンタによって印刷された中間調画像との間で人間によって知覚される差を最小にするように最適中間調画像が計算される点に特徴がある。
【０００５】
モデルベース法の利点は、画像や出力機器の特性に基づいてモデルのパラメータを調整することにより出力される画像を適応的に制御できることである。モデルベース法により生成される中間調画像の質は、スクリーニングや誤差拡散法によって得られる画質よりも優れていることが知られており、画像テクスチャの滑らかさが改善され、「虫(worm)」と呼ばれる副作用が大幅に削減される。
【０００６】
また、スクリーニング方式、或いは、誤差拡散方式などにおいても、画質を改善する試みがなされている。たとえば、誤差拡散方式では、フィルタの重み係数をランダムに設定することにより、滑らかさを改善したり、しきい値を変調することによって、エッジを強調する処理が提案されている。
上記の通り、ＣＰＵやＤＳＰの計算能力の向上によって最小二乗モデルベース法のようなモデルベースの中間調処理方法が提案されている。しかし、最小二乗モデルベース法では、元の連続多階調画像と中間調画像の間の知覚的誤差が最小になるような最適中間調画像を計算するために膨大な計算量が必要とされる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
デジタル中間調処理では、階調や色の数を減らすことにより数学的な意味での情報が失われるが、知覚的に元の多階調画像の見かけを保存することが必要である。そのため、知覚的な情報損失を伴わない画像符号化が求められる。知覚的な情報損失を伴わない画像符号化は、単に、特定の画像特徴（例えば、画像の滑らかさ）を保存するだけでは不充分であり、知覚的に画質を改善することが望ましい。画像テキスチャが複雑であったり、ある画素の周辺で画素値が急激に変化するような場合には、画像の鋭さを強調すべきであり、文字領域、図形などは、その典型である。一方、滑らかな領域では、モアレなどの人工的パターンが現れないように、中間調パターンを設計する必要がある。
【０００８】
しかし、上記の従来技術によるモデルベース法は、画像の滑らかさ、若しくは、鋭さの一方を改善することが可能であるとしても、画質を適応的に制御することは難しい。特に、最小二乗モデルベース法においては、滑らかさと鋭さの両方を改善するのが難しい。画像全体の滑らかさや鋭さは、視覚フィルタによって制御できる。しかし、滑らかさを改善すると、エッジがぼけ、鋭さが失われる。それによって、特に、文字と絵が混在するような画像中に埋め込まれた文字などが読めなくなる。逆に、鋭さを改善すると、文字などは明瞭になるが、モアレなどの人工的なパターンが滑らかな領域に現れる。
【０００９】
同様な問題は、他の多くのデジタル中間調方式でも生じ、上述のごとく種々な解決方法が提案されている。例えば、誤差拡散方式では、画質を改善するため、フィルタの重み係数や、しきい値が適応的に制御されるが、これらの方法では画質に影響する明示的・定量的モデルを採り入れていないので、中間調画像の滑らかさや鋭さの程度を、少数のパラメータによって、定量的・明示的に制御することが難しい。
【００１０】
したがって、本発明は、一面において、計算量を過度に増加させることなく、滑らかさや鋭さのような画像の局所的特徴を使って、画質を適応的に制御できるモデルベースの中間調処理方法の提供を目的とする。
また、本発明は、かかるモデルベースの中間調処理方法を実施する装置の提供を目的とする。
【００１１】
さらに、本発明は、かかるモデルベースの中間調処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体の提供を目的とする。
また、中間調処理を行うために必要な計算量を削減するため、より多くのメモリ容量が必要とされる。しかし、中間調処理を実現するハードウェアの制限によって、必要なメモリ容量を確保できずに、結局、計算が不可能になることが考えられる。そこで、本発明は、更なる局面において、上記本発明のモデルベースの中間調処理方法及びその方法を実施する装置において、メモリ必要量を削減することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明は、前記多階調画像から画質制御フィルタを生成し、生成された前記画質制御フィルタを用いて前記多階調画像に対して画質制御を施し、前記多階調画像から生成した中間調画像に対して前記画質制御フィルタを用いて画質制御を施し、画質制御が施された前記多階調画像と前記中間調画像とにおける画素値の差を計算した結果に応じて該中間調画像を更新する。
そして、前記画質制御フィルタは、前記多階調画像を構成する画素の局所的画素特徴に応じた視覚フィルタを用いることにより、該画素毎に生成される。
【００１３】
また、前記局所的特徴量は、前記画素毎に周囲の画素に対する画素値の勾配として計算され、これにより、前記画質制御フィルタは、画像の滑らかさ及び鋭さを表す画質を画素毎に制御する。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、図１を参照して本発明のデジタル画像中間調処理装置１の構成を説明する。デジタル画像中間調処理装置１は、入力された多階調画像からより階調数の少ない中間調画像を生成し、生成された中間調画像を出力する装置である。デジタル画像中間調処理装置１は、例えば、コンピュータにより構成される画像処理装置と、ディスプレイ装置若しくはプリンタ装置のような出力機器との間に接続され、コンピュータで処理された画像が知覚的に本質的な情報が失われることなく出力機器を介して提供されるよう動作する。
【００１７】
デジタル画像中間調処理装置１は、多階調画像及び中間調画像を記憶する画像メモリ１０と、上記画像メモリ１０に記憶された上記多階調画像から中間調画像を形成し、上記中間調画像を上記画像メモリに格納する中間調画像計算部４０とを含む。
デジタル画像中間調処理装置１は、上記画像メモリに記憶された上記多階調画像の各画素毎に周囲の局所的画像特徴量を計算する画像特徴量計算部２０と、上記画素毎に計算された局所的画像特徴量に応じて上記画像メモリ１０に記憶された画像の画素毎に画質を適応的に制御し、画質制御された画像を上記画像メモリ１０に格納する画質制御フィルタ３０とを更に有する。これにより、画質制御フィルタは、元の多階調画像の画素毎にその画素の周囲の局所的画像特徴に応じて適応的に制御することができる。
【００１８】
また、デジタル画像中間調処理装置１は、上記画像メモリ１０に格納された上記多階調画像と、上記画像メモリ１０に格納された上記中間調画像との差を計算し、上記差が小さくなるように上記中間調画像を更新し、更新された上記中間調画像を上記画像メモリ１０に格納する最適中間調画像計算部５０を具備する。これにより、中間調画像は、画質制御されたレベルで多階調画像との差が小さくなるように更新されるので、画質が改善され、知覚的な情報損失を伴わない中間調画像が得られる。
【００１９】
好ましくは、上記画質制御フィルタ３０は、人間の視覚に対応した空間周波数特性を有する視覚フィルタにより構成される。また、視覚フィルタは２次元フィルタの形で実現することができる。
好ましくは、上記画像特徴量計算部２０は、上記局所的特徴量として上記画素毎に周囲の画素に対する画素値の勾配を計算する手段を含み、上記画質制御フィルタ３０は、上記画素毎に上記計算された画素値の勾配に基づいて画像の滑らかさ及び鋭さに対応したパラメータを適応的に変化させる手段を含む。
【００２０】
好ましくは、上記最適中間調画像計算部５０は、上記差として上記多階調画像と上記中間調画像の画素毎の画素値の二乗誤差を計算する手段と、上記二乗誤差が減少するように上記中間調画像の上記画素の画素値を更新する手段と、上記画素値が更新された画素の周辺で上記画質制御フィルタによって上記中間調画像を画質制御する手段とを有し、上記二乗誤差が収束するまで上記画素値の更新と上記中間調画像の画質制御と繰り返す。
【００２１】
また、好ましくは、上記中間調画像計算部４０は、上記中間調画像を可視化する出力機器の特性に基づいて、上記形成された中間調画像を上記出力機器の疑似出力イメージに変換する手段を有する。
図２は、図１に示したデジタル画像中間調処理装置１の動作を説明する概略的なフローチャートである。デジタル画像中間調処理装置１において、画像特徴量計算部２０は、画像メモリ１０に格納された多階調画像を構成する画素毎に局所的画像特徴量を計算し（ステップ１０）、上記計算された局所的画像特徴量に応じて画素毎に画質を適応的に制御する画質制御フィルタが形成される（ステップ２０）。次に、画質制御フィルタ３０は、上記画像メモリ１０に格納された上記多階調画像から、画質制御された多階調画像を生成する（ステップ３０）。
【００２２】
一方、中間調画像計算部４０は、画像メモリ１０に格納された上記多階調画像から初期中間調画像を生成し（ステップ４０）、次いで、上記画質制御フィルタ３０は、上記画像メモリ１０に格納された上記初期中間画像から画質制御された中間調画像を生成する（ステップ５０）。
最後に、最適中間調画像計算部５０は、上記画質制御された多階調画像と上記画質制御された中間調画像との差を計算し（ステップ６０）、上記計算された差が小さくなるように中間調画像を更新する（ステップ７０）。
【００２３】
上記説明では、初期中間調画像は、ステップ４０において画質制御された多階調画像が生成された後にステップ５０で生成されているが、ステップ５０はステップ６０よりも先行すればよく、例えば、ステップ１０より先行しても構わない。
図３は、本発明のデジタル画像中間調処理方法を実施するデジタル中間調処理装置の第１の実施例の機能的ブロック図である。以下、図３を参照して、本発明の第１の実施例の動作を説明する。本例では、出力機器としてプリンタ装置を考え、プリンタ出力モデルを考慮した中間調処理が実現される。
【００２４】
原画像入力部１００は、多階調画像、例えば、連続階調画像を画像特徴計算部１１０及び初期中間調画像計算部１３０に供給する。画像特徴計算部１１０は、元の連続階調画像の各画素について、その周囲の局所的画像特徴を計算する。視覚フィルタ計算部１２０は、空間周波数に対する視覚特性を、線形ＦＩＲデジタルフィルタとして計算する。線形ＦＩＲデジタルフィルタは、デジタル画像の解像度、並びに、デジタル画像を見る人の目とデジタル画像が表示された面（例えば、印刷用紙、或いは、ディスプレイ画面）との間の距離をパラメータとした関数の形で実現される。初期中間調画像生成部１３０は、例えば、ディザ、しきい値処理による二値化、誤差拡散などの公知の従来技術を用いて、元の連続階調画像から中間調画像を生成し、最適中間調画像計算部１４０に初期中間調画像として供給する。最適中間調画像計算部１４０は、初期中間調画像生成部１３０から供給された初期中間調画像から始めて、元の連続階調画像との差が小さくなるよう中間調画像を更新する。プリンタ出力モデル部１５０は、プリンタのドットゲインにより生ずる印刷画像の歪みを計算する。本例の場合、大きさ３×３の画像領域での二値パターン（全部で５１２通り）毎に、その領域の中心画素の印刷濃度を示す表として実現される。以下、各部分の動作をより詳細に説明する。
【００２５】
画像特徴計算部１１０は、元の連続多階調画像の各画素について、その周囲の局所的画像特徴を計算する。本実施例では、特に、エッジ強度を特徴として計算する。エッジ強度は、Sobel オペレータ、Laplacian オペレータの絶対値などの公知の演算によって獲得される。以下では、画像中の画素が（ｘ，ｙ）で示されるとき、得られた特徴量をＣxyで表す。また、特徴量Ｃxyは、
０≦Ｃxy≦１
となるように正規化されていると仮定する。
【００２６】
視覚フィルタ部１２０は、本例では以下のように構成される。人間の視覚系は空間解像度において低周波数特性をもつフィルタとして作用する。また、目は斜め方向よりも縦横方向において高周波数に敏感である。本例では、従来提案されている目の空間周波数特性を定量的に表現した変調伝達関数（ＭＴＦ）の中で、典型的なDalyによる変調伝達関数に基づいて視覚フィルタを構成する。
【００２７】
Dalyによる変調伝達関数は、次式の通り表現される。
【００２８】
【数１】
0004064023.tif 000002
【００２９】
ここで、ｆijは口径空間周波数（単位：ｃｙｃｌｅｓ／ｄｅｇｒｅｅ）、ｆmax は関数ｗ（ｆ）が最大値をとるｆの値である。デジタル画像では、ｆijは次式のように与えられる。
【００３０】
【数２】
0004064023.tif 000003
【００３１】
ここで、ｄは紙と目の間の距離（単位：ｍｍ）、Δは画像のサンプル間隔（単位：ｍｍ）、Ｎは周波数の量子化を決める自然数である。さらに、ＭＴＦの方向空間周波数への依存性を考慮して、空間周波数ｆijを次式のようにスケーリングする。
【００３２】
【数３】
0004064023.tif 000004
【００３３】
尚、パラメータωは０．７に設定する。特に、ｓ（θij）は、角度
θij＝ｋπ／２  （ｋ＝０，１，２，３）
で最大値１をとり、
θij＝ｋπ／２＋π／４  （ｋ＝０，１，２，３）
で最小値ωをとる。
【００３４】
本例のプリンタ出力モデル部１５０では、ドットゲインに関するプリンタ特性の第１次近似である円形ドット重なりモデルが使用される。図４には、ドットが近傍同士で重なり合い、一定の大きさの円形である仮定されたプリンタ出力モデルの一例が示されている。一般的に、デジタル画像処理では、画素は、直交格子上に配置された長方形のブロックとして仮定されているが、実際のプリンタのドットは、図４に示されるように理想的には円形である。さらに、ドットが円形であると仮定すると、長方形のブロックとして仮定された黒領域の画素がドットの集まりによって完全に覆われるように、ドットの直径は格子間隔Ｔの√２倍以上でなければならない。ドットの直径はプリンタのドットゲインによって決められ、プリンタによって印刷された画像は直交格子に基づいて設計されたデジタルデータとは異なる。したがって、プリンタのドットゲインによる画像歪みの定量的モデルを導入することにより、プリンタからのデジタル画像の出力をシミュレーションすることができる。このようなプリンタ出力モデルを基にしてプリンタからの出力が原画像に近づくようにデジタル中間調画像を設計することが可能になる。
【００３５】
プリンタ出力モデルは次のように定式化される。最初に、Ｂをデジタル二値画像、ｂijを画像Ｂにおける画素（ｉ，ｊ）での輝度と定義する。ｂij＝１は、印刷される紙面の上からｉＴ、左からｊＴの位置に対応する場所に黒のドットが置かれることを意味し、ｂij＝０は同じ場所に黒のドットが置かれないことを意味する。プリンタからの画像Ｂの出力をＰ［Ｂ］とするとき、Ｐ［Ｂ］における画素（ｉ，ｊ）の輝度ｐijがｂijとその画素の８近傍とからなるビットパターンＷijの関数であると仮定すると、次式が得られる。
【００３６】
【数４】
0004064023.tif 000005
【００３７】
ここで、Ｗijは、ｂijとその８近傍からなるＢの部分領域を表し、以下の行列で表現される。
【００３８】
【数５】
0004064023.tif 000006
【００３９】
ここで、ｆ1 は縦横方向に隣接する黒画素の数であり、
ｆ1 ＝ｂn ＋ｂe ＋ｂs ＋ｂw 
のように表され、斜め方向に隣接する黒画素のうち、縦横方向に黒画素と隣接していない画素の個数ｆ2 は、
ｆ2 ＝（ｂnw＝１＆ｂn ＝０＆ｂw ＝０）＋（ｂws＝１＆ｂw ＝０＆ｂs ＝０）
＋（ｂse＝１＆ｂs ＝０＆ｂe ＝０）＋（ｂen＝１＆ｂe ＝０＆ｂn ＝０）
のように表される。一方が横方向の近傍、もう一方が縦方向の近傍であるような隣接黒画素の組の数ｆ3 は、
ｆ3 ＝（ｂn ＝１＆ｂw ＝１）＋（ｂw ＝１＆ｂs ＝１）
＋（ｂs ＝１＆ｂe ＝１）＋（ｂe ＝１＆ｂn ＝１）
と表される。ｒをドット半径、ρをｒ理想的なドット半径（黒領域を完全に覆う最小半径）の比と定義すると、
【００４０】
【数６】
0004064023.tif 000007
【００４１】
のように表現される。
プリンタ出力モデルの３個のパラメータα、β、γは、次式に従って計算される。
【００４２】
【数７】
0004064023.tif 000008
【００４３】
例えば、ρ＝１．２５のとき、
α＝０．３３，  β＝０．０２９，  γ＝０．０９８
が得られる。図５に示された二値画像データに対し、このプリンタ出力モデルを用いてシミュレーションされたプリンタ出力が図６に示されている。本例の場合に、プリンタ出力モデルは、５１２通りの可能なビットパターンＷijの夫々の配置に対する中心の出力濃度を参照する表として実現される。
【００４４】
次に、本例における最適中間調画像計算部１４０について説明する。最適中間調画像計算部１４０は、視覚フィルタとプリンタ出力モデルとを用いた最小二乗モデルによって中間調パターンを設計する。図７は、最適中間調画像を計算するときの基準モデルを表す図である。同図に示すように、人間の目により知覚された元の連続多階調画像Ｉの像をｆとし、人間の目により知覚された中間調画像Ｈのプリンタ出力の像をｇとすると、ｆ及びｇは次式により与えられる。
【００４５】
【数８】
0004064023.tif 000009
【００４６】
ここで、ｖxy（ｍ，ｎ）は、Ｍが自然数であるとき、大きさ（２Ｍ＋１）＊（２Ｍ＋１）の２次元デジタルフィルタとして実装された視覚フィルタのインパルス応答であり、フィルタのパラメータは画素（ｘ，ｙ）での画像特徴Ｃxyによって制御される。ｐ［Ｈ］はプリンタ固有の歪みが加えられた中間調画像であり、Ｐ［Ｈ］（ｘ，ｙ）は、画素（ｘ，ｙ）における輝度値である。多階調画像の像ｆと中間調画像の像ｇとの差を表す二乗誤差Ｅは、次式で与えられる。
【００４７】
【数９】
0004064023.tif 000010
【００４８】
ここで、ＸとＹは画像の大きさである。ｅ（ｘ，ｙ）は画素（ｘ，ｙ）での局所的視覚誤差であり、次式で与えられる。
ｅ（ｘ，ｙ）＝ｇ（ｘ，ｙ）−ｆ（ｘ，ｙ）                （２）
視覚フィルタは画素の周りの局所的画像特徴に応じて、画素毎に適応的に制御されることに注意する必要がある。一般に、視覚フィルタが高周波数特性を有する（目と紙面との間の距離パラメータが小さい）とき、中間調パターンでは鋭さが強調される。距離パラーメータの値が大きい低周波数特性フィルタの場合、高周波数成分が除去されるので中間調パターンは滑らかになる。画像全体で一様な視覚フィルタを用いるのではなく、このような視覚フィルタの周波数特性が反映されるように、画像の局所的性質に応じて視覚フィルタを適応的に変えて、適応的に画像を強調する必要がある。そのため、各画素について異なる視覚フィルタを用いることによって滑らかさや鋭さを制御する。上記の視覚フィルタの式に表された視覚フィルタの画素（ｘ，ｙ）における距離パラメータ（ｄ）をｄxyのように定義する。ｄxyは、画像特徴計算部１１０で計算された特徴量Ｃxyの単調減少関数となる。例えば、次式のような関数を選ぶことができる。
【００４９】
ｄxy＝Ａ（１−Ｃxy）a                                 （３）
ここで、Ａは滑らかさの最大値を調節するパラメータであり、パラメータａが大きいほど、鋭さが強調されることが分かる。図８は２次元デジタルフィルタとして実装された５＊５形の視覚フィルタの例を示す図である。同図の（ａ）〜（ｇ）は、解像度を４００ｄｐｉに固定し、紙と目の間の距離を０ｍｍ〜３００ｍｍまで変化させた場合のフィルタが示されている。画素の特徴量Ｃxyを式（３）に基づいてｄxyに変換することにより視覚フィルタの距離パラメータが決定される。
【００５０】
最適中間調画像計算部１４０では、このようにして得られる誤差尺度Ｅを用いて、元の連続多階調画像と印刷された中間調画像との間の知覚的誤差Ｅが最小になるような最適中間調画像を計算する。この最適化計算は多大な計算量を必要とするので、本例では、準最適な解を見つけるためのヒューリスティックなアルゴリズムを用いる。最適中間調画像計算部１４０は、初期中間調画像と誤差尺度Ｅとを基にして、誤差ができるだけ減るように、各画素について画素値を更新してゆくことにより、準最適な中間調画像を計算する。
【００５１】
図９は、本例において実現された準最適な中間調画像計算のより詳細なフローチャートである。
最初に、元の多階調画像から初期中間調画像Ｈが計算される（ステップ１００）。画素（ｘ，ｙ）毎に、中間調画像Ｈの像ｇ（ｘ，ｙ）が計算され、多階調画像ｆ（ｘ，ｙ）と中間調画像Ｈの像ｇ（ｘ，ｙ）との二乗誤差ｅ（ｘ，ｙ）が計算される（ステップ１１０）。
【００５２】
次に、中間調画像Ｈを予め決められた順でスキャンする開始位置を設定する（ステップ１２０）。例えば、画像の左上から右下へ順番にスキャンされる。
スキャンが開始されると、未だスキャンしていない画素が残っているかどうかが判定される（ステップ１３０）。スキャンしていない画素が残っていない場合、ステップ１７０に進む。未だスキャンしていない画素が残っていると判定された場合、スキャン順に次の画素を選ぶ（ステップ１４０）。
【００５３】
ステップ１５０では、ステップ１４０において選ばれた画素について、中間調画像Ｈの画素値を変更すると、二乗誤差Ｅが減少するかどうかが判定される。
ステップ１５０において二乗誤差が減少すると判定された場合、ステップ１６０で、中間調画像Ｈの当該画素の画素値が更新され、当該画素の近傍に関して、中間調画像Ｈの像ｇと、二乗誤差ｅとが再計算される。次に、処理はステップ１３０に戻る。
【００５４】
ステップ１５０において二乗誤差が減少すると判定されなかった場合、Ｈの画素値の更新は行われず、処理はステップ１３０に戻る。
ステップ１３０において、未だスキャンしていない画素が残っていないと判定された場合、ステップ１７０に進み、二乗誤差が収束したかどうかが判定される。二乗誤差Ｅが収束したかどうかは、例えば、画像全体に関する二乗誤差の総和が所定の閾値以下に収まるかどうかによって判定することができる。或いは、画像全体の１回のスキャンを通じて、Ｈの値を変更しても二乗誤差Ｅが減少しない場合に、二乗誤差Ｅが収束したと判定してもよい。
【００５５】
ステップ１７０において二乗誤差Ｅが収束していないと判定された場合、ステップ１２０に戻り、もう一度画素の先頭からスキャンが行われる。
ステップ１７０において二乗誤差Ｅが収束したと判定された場合、ステップ１８０に進み、中間調画像Ｈが出力される。
以上の手続きによって準最適な中間調画像Ｈが得られる。
【００５６】
次に、準最適な中間調画像を計算する際に使用される画素値の更新アルゴリズムについてより詳細に説明する。以下の例では、説明の簡単化のため中間調画像は２値画像である場合を考える。画素値の更新には、着目画素の０と１の値を反転する「トグル」と、着目画素とその近傍画素（８個）の値を交換する８通りの「スワップ」とがある。各画素においては、トグルとスワップの併せて９通りの画素値の夫々の変更操作について、操作の前後における二乗誤差Ｅの変化量ΔＥを計算する。ここで、トグルとスワップによる二乗誤差Ｅの変化量ΔＥを計算する場合に、画像全体で二乗誤差Ｅを計算し直すのではなく、トグルとスワップが行われた画素の周囲の部分画素だけについて、画素値変更操作の前後での二乗誤差Ｅを比較すればよい。二乗誤差Ｅを再計算する部分画像は、より正確には以下のようになる。
【００５７】
（１）画素（ｐ，ｑ）でトグルした場合、部分画像
｛（ｘ，ｙ）；ｐ−Ｍ−１≦ｘ≦ｐ＋Ｍ＋１，ｑ−Ｍ−１≦ｙ≦ｑ＋Ｍ＋１｝
について、（ｐ，ｑ）の画素値のトグル操作前後の二乗誤差の合計Σｅ（ｘ，ｙ）2 を計算し、その差分をΔＥとする。
（２）画素（ｐ，ｑ）と（ｐ’，ｑ’）をスワップした場合、部分画像
｛（ｘ，ｙ）；
ｍｉｎ（ｐ−Ｍ，ｐ’−Ｍ）−１≦ｘ≦ｍａｘ（ｐ＋Ｍ，ｐ’＋Ｍ）＋１，
ｍｉｎ（ｑ−Ｍ，ｑ’−Ｍ）−１≦ｘ≦ｍａｘ（ｑ＋Ｍ，ｑ’＋Ｍ）＋１｝
について、画素（ｐ，ｑ）と（ｐ’，ｑ’）のスワップ操作前後の二重誤差の合計Σｅ（ｘ，ｙ）2 を計算し、その差分をΔＥとする。
【００５８】
（３）１通りのトグルと８通りのトグルの併せて９通りの画素値変更操作の中で、ΔＥ＜０、すなわち、部分画像についての二乗誤差の合計が減少する操作が存在する場合、その中で、ΔＥの絶対値が最大になる操作を一つ選び、その操作に従って中間調画像を更新する。
（４）この画素値変更操作は画像のスキャン順に行われる。二乗誤差Ｅが収束するまで、画像のスキャンを繰り返しながら、各画素について画素値更新処理を施す。
【００５９】
尚、上記の本発明の第１の実施例のデジタル中間調処理装置におけるプリンタ出力モデル部１５０のような出力機器モデルが組み込まれている場合、生成される中間調画像から出力機器モデルの寄与部分を除去する補正処理を行ってもよい。
以下では、出力機器として上記の第１の実施例のプリンタを考え、この補正処理について説明する。プリンタの場合、実際に紙に出力されるドットの大きさは、デジタル処理で想定している画素よりも大きくなるので、一般的に多少「暗め」に印刷される。そのため、プリンタ出力モデル部１５０では、「暗め」になる度合いを定量的に予測し、「暗め」になる度合いを補正するように予め「明るめ」の中間調画像を生成する。実際に紙に出力される印刷イメージは、上記のプリンタ特性に従って多少「暗め」になるので、結果的に適当な明るさの画像が得られる。
【００６０】
このようなプリンタ出力モデルの寄与部分を除去するような補正処理は、例えば、プリンタ用のガンマ補正処理で簡易的に実現することができる。或いは、中間調処理の中に、プリンタ特性モデルの逆変換を組み込み、測色計によって測色した結果に応じてプリンタの出力ドットパターンを明度補正処理（例えば、出力ドット径を制御）し、印刷イメージに逆変換することにより、中間調画像を生成する高精度の補正処理を実現してもよい。
【００６１】
図１０の（ａ）は、本発明のデジタル画像中間調処理方法を実施するデジタル中間調処理装置の第２の実施例の機能的ブロック図である。同図に示された本発明の第２の実施例は、図３に示された本発明の第１の実施例と類似しているが、プリンタ出力モデルを考慮していない点が異なる。以下の本発明の第２の実施例の説明では、第１の実施例との相違点を記載する。
【００６２】
本発明の第２の実施例における最適中間調画像計算部１４０は、視覚フィルタを用いた最小二乗モデルによって中間調パターンを設計する。図１０の（ｂ）は、本発明の第２の実施例において最適中間調画像を計算するときの基準モデルを表す図である。同図の（ｂ）に示すように、人間の目により知覚された元の連続多階調画像Ｉの像をｆとし、人間の目により知覚された中間調画像Ｈのプリンタ出力の像をｇとすると、ｆ及びｇは次式により与えられる。
【００６３】
【数１０】
0004064023.tif 000011
【００６４】
ここで、ｖxy（ｍ，ｎ）は、Ｍが自然数であるとき、大きさ（２Ｍ＋１）＊（２Ｍ＋１）の２次元デジタルフィルタとして実装された視覚フィルタのインパルス応答であり、フィルタのパラメータは画素（ｘ，ｙ）での画像特徴Ｃxyによって制御される。多階調画像の像ｆと中間調画像の像ｇとの差を表す二乗誤差Ｅは、上記の式（１）で与えられる。画素（ｘ，ｙ）での局所的視覚誤差ｅ（ｘ，ｙ）は、上記の式（２）で与えられる。また、上記の視覚フィルタの式に表された視覚フィルタの画素（ｘ，ｙ）における距離パラメータ（ｄ）を表すｄxyは、上記の式（３）のように定義することができる。
【００６５】
最適中間調画像計算部１４０では、このようにして得られる誤差尺度Ｅを用いて、元の連続多階調画像と中間調画像との間の知覚的誤差Ｅが最小になるような最適中間調画像を計算する。最適中間調画像を計算するため、本発明の第２の実施例の場合に、第１の実施例の場合と同様に準最適な解を見つけるヒューリスティックなアルゴリズムを用いる。準最適化アルゴリズムは、図９を参照して説明した本発明の第１の実施例のおける準最適な中間調画像計算と類似しているが、中間調画像Ｈの像ｇが、第１の実施例では、
ｇ＝Ｖ［Ｐ［Ｈ］］
と表され、第２の実施例では、
ｇ＝Ｖ［Ｈ］
と表される点で異なる。また、準最適な中間調画像を計算する際に使用される画素値の更新アルゴリズムは、本発明の第２の実施例の場合に以下の通り動作する。
【００６６】
画素値の更新には、着目画素の０と１の値を反転する「トグル」と、着目画素とその近傍画素（８個）の値を交換する８通りの「スワップ」とがある。各画素においては、トグルとスワップの併せて９通りの画素値の夫々の変更操作について、操作の前後における二乗誤差Ｅの変化量ΔＥを計算する。ここで、トグルとスワップによる二乗誤差Ｅの変化量ΔＥを計算する場合に、画像全体で二乗誤差Ｅを計算し直すのではなく、トグルとスワップが行われた画素の周囲の部分画素だけについて、画素値変更操作の前後での二乗誤差Ｅを比較すればよい。二乗誤差Ｅを再計算する部分画像は、より正確には以下のようになる。
【００６７】
（１）画素（ｐ，ｑ）でトグルした場合、部分画像
｛（ｘ，ｙ）；ｐ−Ｍ≦ｘ≦ｐ＋Ｍ，ｑ−Ｍ≦ｙ≦ｑ＋Ｍ｝
について、（ｐ，ｑ）の画素値のトグル操作前後の二乗誤差の合計Σｅ（ｘ，ｙ）2 を計算し、その差分をΔＥとする。
（２）画素（ｐ，ｑ）と（ｐ’，ｑ’）をスワップした場合、部分画像
｛（ｘ，ｙ）；
ｍｉｎ（ｐ−Ｍ，ｐ’−Ｍ）≦ｘ≦ｍａｘ（ｐ＋Ｍ，ｐ’＋Ｍ），
ｍｉｎ（ｑ−Ｍ，ｑ’−Ｍ）≦ｘ≦ｍａｘ（ｑ＋Ｍ，ｑ’＋Ｍ）｝
について、画素（ｐ，ｑ）と（ｐ’，ｑ’）のスワップ操作前後の二重誤差の合計Σｅ（ｘ，ｙ）2 を計算し、その差分をΔＥとする。
【００６８】
（３）１通りのトグルと８通りのトグルの併せて９通りの画素値変更操作の中で、ΔＥ＜０、すなわち、部分画像についての二乗誤差の合計が減少する操作が存在する場合、その中で、ΔＥの絶対値が最大になる操作を一つ選び、その操作に従って中間調画像を更新する。
（４）この画素値変更操作は画像のスキャン順に行われる。二乗誤差Ｅが収束するまで、画像のスキャンを繰り返しながら、各画素について画素値更新処理を施す。
【００６９】
以上の動作によって、本発明の第２の実施例において中間調画像Ｈが得られる。
上記の本発明の第１の実施例及び第２の実施例では、最適中間調画像計算の計算量を削減するため、準最適な解を見つけるためのヒューリスティックなアルゴリズムを使用している。このアルゴリズムでは、ディザ法や誤差拡散法などで計算された「初期中間調画像」から始めて、元の多階調画像と中間調画像の誤差ができるだけ少なくなるように中間調画像の各画素の値を更新する操作を画像全体に対し何回か適用する。その結果として、準最適な中間調画像が獲得される。
【００７０】
このアルゴリズムは、画像全体に対し更新操作を複数回適用するため、元の連続多階調画像の全体と中間調画像の全体をメモリに保持することを前提とする。したがって、計算のために十分な画像メモリが使用される場合には、このアルゴリズムは効率的に動作する。しかし、保持されるべき画像のサイズが大きい場合、このアルゴリズムの計算が、ハードウェアの制限によって困難になる場合が考えられる。そこで、本発明の第３の実施例では、元の連続多階調画像を分割して得られる部分画像に対して、中間調画像を計算し、各部分画像から計算される中間調画像を合成して、元の連続多階調画像全体の中間調画像を生成する。
【００７１】
図１１は本発明の第３の実施例によるデジタル画像中間調処理方法の第３の実施例の機能的ブロック図である。同図に示された構成要素の中で、原画像入力部１００と、画像特徴計算部１１０と、視覚フィルタ部１２０と、初期中間調画像生成部１３０と、最適中間調画像計算部１４０は、図３又は図１０の（ａ）に示された同じ名称、同じ参照番号が付された構成要素と同様の機能を実現する。但し、図１１において点線で囲まれた構成要素、すなわち、画像特徴計算部１１０と、視覚フィルタ部１２０と、初期中間調画像生成部１３０と、最適中間調画像計算部１４０は、画像全体ではなく、部分画像に関して適用される点に注意する必要がある。
【００７２】
画像分割部１８０は、原画像入力部１００から与えられた連続多階調画像である原画像を画像ブロック、好ましくは、中間調パターンの連続性を保つために、互いに重なり合いのある画像ブロックに分割する。重複部分の幅が大きいほど、画像ブロック境界での中間調パターンの連続性は向上する。また、個々の画像ブロックの形状は原理的に制限されることはないが、後続の処理の簡単化のため、長方形であることが好ましい。
【００７３】
図１２は本発明の第３の実施例による画像分割の説明図である。同図には簡単のため、４画素×４画素の矩形の画像ブロックに分割された画像の領域が示されている。隣り合った画像ブロックの重複部分は斜線で示されている。重複部分の重なり幅は、例えば、視覚フィルタ部１２０における視覚フィルタが、Ｍを自然数として、（２Ｍ＋１）＊（２Ｍ＋１）の大きさの空間領域での２次元デジタルフィルタによって構成される場合には、少なくとも３Ｍ画素であることが望ましい。
【００７４】
画像特徴計算部１１０は、画像ブロックに分割された連続多階調画像の各画素について、上記第１の実施例に関して説明したようにその周囲の局所画像特徴を計算する。
視覚フィルタ部１２０は、上記第１の実施例に関して説明したように、空間周波数に対する視覚特性を線形ＦＩＲデジタルフィルタとして計算する。この線形ＦＩＲデジタルフィルタは、例えば、デジタル画像の解像度と、目と紙の間の距離をパラメータとする関数として実現される。
【００７５】
初期中間調生成部１３０は、最適中間調画像計算部１４０に供給されるべき中間調画像を画像ブロック単位で生成する。より詳細には、上記本発明の第１の実施例に関して説明したように、各種のディザ法、しきい値処理による二値化、誤差拡散などの公知の技術を利用して、元の連続多階調画像の画像ブロックから中間調画像を生成する。
【００７６】
最適中間調画像計算部１４０は、画像ブロック単位で、初期中間調画像生成部１３０で生成された初期中間調画像から始めて、元の連続多階調画像との差が小さくなるように中間調画像を更新する。この中間調画像の更新は、上記本発明の第１の実施例に関して説明した方法で実現される。すなわち、多階調画像の像ｆと、中間調画像の像ｇとの差を表わす二乗誤差Ｅが最小となるような最適中間調画像を計算する。この最適化計算は多大な計算を要するので、準最適な解を見つけるためのヒューリスティックなアルゴリズムを用いる。
【００７７】
画像合成部１９０は、最適中間調画像計算部１４０において、各画素ブロックに対して計算された中間調画像を合成して、元の連続多階調画像の全領域に対応した全体の中間調画像を出力する。画像分割部１８０において、元の連続多階調画像が互いに重なり合いのある画像ブロックに分割されている場合、この重なり合っている部分では、重なり合った画像ブロックの個数分の中間調パターンが計算されている。そのため、複数の中間調パターンの中から一つの中間調パターンを選択する。メモリ使用量の観点から、好ましくは、最後に計算された中間調パターンがそのまま採用される。或いは、メモリ使用量の制約が幾分緩和されるならば、特定の中間調パターンを得るため、複数の中間調パターンの平均値を計算、中間値を選択などの種々の方法を利用することができる。
【００７８】
図１３は本発明の第３の実施例によるデジタル中間調処理方法を実施するデジタル画像中間調処理装置の構成図であり、図１４は本発明の第３実施例によるデジタル画像中間調処理装置の中間調計算のフローチャートである。以下、図１３及び図１４を参照して、入力された連続多階調画像から中間調画像が出力されるまでの中間調計算の動作を説明する。
【００７９】
ステップ２００において、画像分割部６０は入力された元の連続多階調画像を画像ブロックに分割し、部分多階調画像メモリ１２に格納する。
ステップ２１０において、部分多階調画像メモリ１２に格納された未処理の画像ブロックが画像特徴量計算部２０及び中間調画像計算部４０に通知され、ステップ２２０において、中間調画像計算部４０は通知された未処理の画像ブロックの多階調画像から初期中間調画像を生成し、部分中間調画像メモリ１４に格納する。
【００８０】
次に、ステップ２２０において、画像特徴量計算部２０は、多階調画像の画像ブロックの各画素毎に局所的画像特徴量を計算し、これに基づいて、画質制御フィルタ３０がこの画像ブロックの各画素毎に画質を適応的に制御する画質制御フィルタを形成する。画質制御フィルタ３０は、画像ブロック単位に、部分多階調画像メモリに格納された多階調画像及び部分中間調画像メモリ１４に格納された中間調画像の画質を画素毎に適応的に制御する。最適中間調画像計算部５０は、画像ブロック単位に、画質制御された中間調画像と画質制御された多階調画像の二乗誤差Ｅ及び画素毎の差ｅ（ｘ，ｙ）を計算する。
【００８１】
最適中間調画像計算部５０は、以降、初期中間調画像と誤差尺度である二乗誤差Ｅを基にして、誤差ができるだけ減少するように、中間調画像の各画素について値を更新し、準最適な中間調画像を計算する。
ステップ２４０で、最適中間調画像計算部５０は、画像ブロック単位に部分中間調画像メモリ１４に格納された中間調画像を先頭から所定順にスキャンし始め、ステップ２５０でスキャン順に画素を選択する。
【００８２】
ステップ２６０において、最適中間調画像計算部５０は、選択された画素の画素値を変更（例えば、白と黒の反転）したときに、二乗誤差Ｅが減少するかどうかを判定する。ここで、本例の場合の二乗誤差E の変化ΔＥの計算法について説明する。
選択された画素を画素（ｐ，ｑ）とすると、画素（ｐ，ｑ）の値の変更により誤差が変化する領域は画素（ｐ，ｑ）の周囲に限られるので、（ｐ，ｑ）を中心とする（２Ｍ＋１）×（２Ｍ＋１）画素からなる領域だけの誤差変化を計算すればよい。画素（ｐ，ｑ）の近傍系を次式のＮ（ｐ，ｑ）によって定義する。
【００８３】
Ｎ（ｐ，ｑ）＝｛（ｉ，ｊ）；ｐ−Ｍ≦ｉ≦ｐ＋ｍ，ｑ−Ｍ≦ｊ≦ｑ＋Ｍ｝
画像（ｐ，ｑ）の値の変更による影響を受けるのは、領域Ｎ（ｐ，ｑ）での誤差だけである。そこで、中間調画像の画素（ｐ，ｑ）における画素値Ｈ（ｐ，ｑ）の変更による二乗誤差の変化ΔＥは、次式のように計算できる。
【００８４】
【数１１】
0004064023.tif 000012
【００８５】
ここで、元の連続多階調画像が０から２５５までの値をとり、中間調画像が０（黒）と２５５（白）の二つの値をとる場合を考えると、
Ｈ（ｐ，ｑ）＝０      の場合に、ａ＝２５５
Ｈ（ｐ，ｑ）＝２５５  の場合に、ａ＝−２５５
のように定義される。
【００８６】
ステップ２６０で二乗誤差Ｅが減少する、すなわち、ΔＥ＜０と判定された場合、ステップ２７０に進み、中間調画像の画素値Ｈ（ｐ，ｑ）と、画素（ｘ，ｙ）での局所的視覚誤差ｅ（ｘ，ｙ）と、二乗誤差Ｅとが以下のように更新される。
Ｈ（ｐ，ｑ）←Ｈ（ｐ，ｑ）＋ａ
ｅ（ｐ＋ｉ，ｑ＋ｊ）←ｅ（ｐ＋ｉ，ｑ＋ｊ）＋ａ・ｖp+i,q+j （ｉ，ｊ）
但し、ｉ，ｊ＝−Ｍ，Ｋ，０，Ｋ，Ｍ
Ｅ←Ｅ＋ΔＥ
更新後の中間調画像の画素値は部分中間調画像メモリ１４に設定される。
【００８７】
一方、ステップ２６０で二乗誤差Ｅが減少しないと判定された場合、或いは、ステップ２７０の更新処理後、ステップ２８０に進み、現在選択中の画像ブロックに関してスキャンしていない画素が残っているかどうかが判定され、残っている場合、ステップ２５０に戻る。すべての画素がスキャンされている場合には、ステップ２９０に進み、二乗誤差Ｅが収束したかどうかが判定される。
【００８８】
二乗誤差Ｅが収束したかどうかの判定は、例えば、画像ブロック単位に中間調画像を先頭からスキャンしてすべての画素についてスキャンが終了するまでの１回のスキャンの間に二乗誤差Ｅが減少しないとき「収束した」と判定することによって行われ得る。
二乗誤差Ｅが収束していないと判定された場合、ステップ２４０に戻り、中間調画像の先頭から再度スキャンが行われる。二乗誤差Ｅが収束したと判定された場合、ステップ３００に進み、すべての画像ブロックに対し中間調画像の更新処理がなされたかどうかが判定される。また、現在選択中の画像ブロックに関する処理は終了しているので、部分多階調画像メモリ１２に格納されているこの画像ブロックに対応した部分的な多階調画像はこれ以上保存する必要はない。未処理の画像ブロックが残っている場合には、ステップ２１０に戻り、未処理の画像ブロックに対する中間調画像の更新の処理が行われる。
【００８９】
すべての画像ブロックに対する中間調画像の更新処理が行われたとき、部分中間調メモリ１４には、すべての画像ブロックに対応した準最適中間調画像が格納されている。このとき、画像合成部７０は、ステップ３１０において、各画像ブロックに対して計算した中間調画像を合成して、全体の中間調画像を出力する。既に説明したように、隣接ブロック間で重なり合っている部分では、複数の中間調パターンが計算されているので、適当な中間調パターンを選択する。
【００９０】
さらに、本発明のデジタル画像中間調処理方法に従ってカラー原画像からカラー中間調画像を生成する場合には、例えば、ＲＧＢカラー方式の場合、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色プレーン毎に別個にデジタル画像中間調処理方法を適用することによりカラー画像のデジタル画像中間調処理が実現される。
また、本発明によるデジタル画像中間調処理装置の構成は、上記の実施例で説明された例に限定されることなく、デジタル画像中間調処理装置の各々の構成要件をソフトウェア（プログラム）で構築し、ディスク装置等に記録しておき、必要に応じてコンピュータにインストールしてデジタル画像中間調処理を行うことも可能である。さらに、構築されたプログラムをフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記録媒体に格納し、このようなデジタル画像中間調処理装置を用いる場面で汎用的に使用することも可能である。
【００９１】
図１５は本発明によるデジタル画像中間調処理を実施するデジタル画像中間調所理システムの構成図である。デジタル画像中間調処理の各ステップをコンピュータに実行させるプログラムは、例えば、記録媒体２０６からドライブ２０５を用いて読み込まれ、バス２０９を介してメモリ２０２に直接ロードされ、ＣＰＵ２０１で実行される。或いは、プログラムは、補助記憶装置２０７に一旦記憶され、必要に応じてメモリ２０２にロードされてＣＰＵ２０１により実行される。デジタル中間調処理をされるべき元の多階調画像は、例えば、通信ポート２０８を介して外部の画像処理装置から受信され、メモリ２０２に直接的に読み込まれて処理され、或いは、補助記憶装置２０７に一旦保存された後、必要に応じてメモリに読み込まれて処理される。デジタル中間調処理によって得られた中間調画像は、ディスプレイ装置２０３又はプリンタ装置２０４によって出力され、或いは、補助記憶装置２０７に記憶される。
【００９２】
本発明は、上記の実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内で種々変更・応用が可能である。
【００９３】
【発明の効果】
本発明の一面によれば、画像の局所的性質に応じて、滑らかさと鋭さの両方を強調し、中間調画像の質を向上させることができる。その結果、文字、線、エッジの明瞭さを向上させるとともに、滑らかな領域では、モアレなどの人工的パターンが現れないような中間調パターンを設計することができる。
【００９４】
また、出力機器の特性を考慮し、しかも、画像の局所的性質に応じて、滑らかさと鋭さの両方を強調し、中間調画像の質を向上させることができる。
さらに、本発明の更なる面によれば、元の連続多階調画像と中間調画像の全体をメモリに保管する必要がないため、画像サイズがメモリの制限を超える大きい画像に対しても、最小二乗モデルベース法により、中間調画像を計算することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明によるデジタル画像中間調処理装置の構成図である。
【図２】本発明によるデジタル画像中間調処理装置の動作フローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施例の機能的ブロック図である。
【図４】プリンタ出力モデルの例の説明図である。
【図５】二値画像データの例の説明図である。
【図６】プリンタ出力モデルによる画像の出力結果のシミュレーション例の説明図である。
【図７】本発明の第１の実施例による中間調画像計算における最適基準のモデルの説明図である。
【図８】（ａ）〜（ｇ）は、本発明の第１の実施例において２次元デジタルフィルタとして実装された視覚フィルタの例を示す図である。
【図９】本発明の第１の実施例による準最適な中間調画像計算のフローチャートである。
【図１０】（ａ）は本発明の第２の実施例の機能的ブロックを示し、（ｂ）は中間調画像計算における最適基準のモデルを説明する図である。
【図１１】本発明の第３の実施例の機能的ブロック図である。
【図１２】本発明の第３の実施例による画像分割の説明図である。
【図１３】本発明の第３実施例によるデジタル画像中間処理装置の構成図である。
【図１４】本発明の第３実施例による中間調画像計算のフローチャートである。
【図１５】デジタル画像中間調処理システムの構成図である。
【符号の説明】
１    デジタル中間調処理装置
１０    画像メモリ
２０    画像特徴量計算部
３０    画質制御フィルタ
４０    中間調画像計算部
５０    最適中間調画像計算部
【図１】
0004064023.tif 000013
【図２】
0004064023.tif 000014
【図３】
0004064023.tif 000015
【図４】
0004064023.tif 000016
【図５】
0004064023.tif 000017
【図６】
0004064023.tif 000018
【図７】
0004064023.tif 000019
【図８】
0004064023.tif 000020
【図９】
0004064023.tif 000021
【図１０】
0004064023.tif 000022
【図１１】
0004064023.tif 000023
【図１２】
0004064023.tif 000024
【図１３】
0004064023.tif 000025
【図１４】
0004064023.tif 000026
【図１５】
0004064023.tif 000027