(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データに対する格子毎に高さ情報を有するハイトフィールド情報を記憶するデータベースを備え、コンピュータからなる、画像処理における前記ハイトフィールド情報に対し階調を低減する階調低減装置であって、
前記データベースから取得した前記ハイトフィールド情報の高さ情報を基にグレースケール画像に変換する変換手段と、
前記グレースケール画像を基に濃淡値に対する出現頻度を表わすヒストグラムを生成し、前記ヒストグラムの両端の濃淡値に対して所定の閾値以下の出現頻度の濃淡値を除去する除去手段と、
前記除去手段により出現頻度の低い濃淡値を除去したグレースケール画像に対し、階調を低減したグレースケール画像を生成する階調低減手段と、
を具備し、
前記階調低減手段は、
前記除去手段により出現頻度の低い濃淡値を除去したグレースケール画像に対し、前記濃淡値に対する出現頻度を表わすヒストグラムを生成し、横軸の濃淡値を、低減する階調数で均等に分割し、分割した領域の濃淡値の平均値を新たな濃淡値として算出し、算出した値を範囲内の濃淡値と置き換え、階調を低減したグレースケール画像を生成する第１の階調低減手段、
を備えることを特徴とする階調低減装置。
【請求項２】
前記階調低減手段は、
前記除去手段により出現頻度の低い濃淡値を除去したグレースケール画像に対し、前記濃淡値に対する出現頻度を表わすヒストグラムを生成し、前記ヒストグラムの濃淡値の出現数が一定になるように階調数で分割し、分割した領域の濃淡値の平均値を新たな濃淡値として算出し、算出した値を範囲内の濃淡値として置き換え、階調を低減したグレースケール画像を生成する第２の階調低減手段、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の階調低減装置。
【請求項３】
前記階調低減手段は、
前記第１の階調低減手段により生成した第１のグレースケール画像とそのヒストグラムと、前記第２の階調低減手段により生成した第２のグレースケール画像とそのヒストグラムを基に、任意に設定した補間パラメタの値に依存した前記第１のグレースケール画像と前記第２のグレースケール画像を補間するグレースケール画像を生成する第３の階調低減手段、
を備えることを特徴とする請求項２に記載の階調低減装置。
【請求項４】
前記第３の階調低減手段は、
前記第１の階調低減手段により階調を低減した第１のグレースケール画像を生成し、前記第１のグレースケール画像に対する前記濃淡値に対する出現頻度を表わすヒストグラムを生成、表示する第１の生成手段と、
前記第２の階調低減手段により階調を低減した第２のグレースケール画像を生成し、前記第２のグレースケール画像に対する前記濃淡値に対する出現頻度を表わすヒストグラムを生成、表示する第２の生成手段と、
補間パラメタＴ（０≦Ｔ≦１）を入力するパラメタ入力手段と、
生成した前記第１のグレースケール画像のヒストグラムと、前記第２のグレースケール画像のヒストグラムに対して、横軸の濃淡値を低減する階調数ｎで分割された領域に対して各濃淡値の出現数をａ１〜ａｎ、ｂ１〜ｂｎとし、前記第１のグレースケール画像と前記第２のグレースケール画像を補間して生成する第３のグレー画像Ｃの各領域Ｃｍの濃淡値の出現数＝（１−Ｔ）×ａｍ＋Ｔ×ｂｍ（１≦ｍ≦ｎ）を算出する算出手段と、
算出した第３のグレースケール画像の各領域Ｃｍの濃淡値の出現数を基に、元画像である前記除去手段により出現頻度の低い濃淡値を除去したグレースケール画像を前記階調数分の領域に分割し、分割した領域内の濃淡値を基に算出した新たな濃淡値を該領域の濃淡値として置き換え、前記第１のグレースケール画像と前記第２のグレースケール画像を補間した第３のグレースケール画像を生成する第３の生成手段と、
を備えることを特徴とする請求項３に記載の階調低減装置。
【請求項５】
対象物の画像データに対する格子毎に高さ情報を有するハイトフィールド情報を記憶するデータベースを備え、コンピュータからなる、画像処理における前記ハイトフィールド情報に対し階調を低減する階調低減装置における階調低減方法であって、
前記階調低減装置が実行する、
前記データベースから取得した前記ハイトフィールド情報の高さ情報を基にグレースケール画像に変換する変換工程と、
変換した前記グレースケール画像に対して、所定の閾値以下の出現頻度の濃淡値を除去する除去工程と、
前記除去工程により出現頻度の低い濃淡値を除去したグレースケール画像に対し、階調を低減したグレースケール画像を生成する階調低減工程と、
を具備し、
前記階調低減工程は、
前記除去工程により出現頻度の低い濃淡値を除去したグレースケール画像に対し、前記濃淡値に対する出現頻度を表わすヒストグラムを生成し、横軸の濃淡値を、低減する階調数で均等に分割し、分割した領域の濃淡値の平均値を新たな濃淡値として算出し、算出した値を範囲内の濃淡値と置き換え、階調を低減したグレースケール画像を生成する第１の階調低減工程、
を備えることを特徴とする階調低減方法。
【請求項６】
前記階調低減工程は、
前記除去工程により出現頻度の低い濃淡値を除去したグレースケール画像に対し、前記濃淡値に対する出現頻度を表わすヒストグラムを生成し、前記ヒストグラムの濃淡値の出現数が一定になるように階調数で分割し、分割した領域の濃淡値の平均値を新たな濃淡値として算出し、算出した値を範囲内の濃淡値として置き換え、階調を低減したグレースケール画像を生成する第２の階調低減工程、
を備えることを特徴とする請求項５に記載の階調低減方法。
【請求項７】
前記階調低減工程は、
前記第１の階調低減工程により生成した第１のグレースケール画像とそのヒストグラムと、前記第２の階調低減工程により生成した第２のグレースケール画像とそのヒストグラムを基に、任意に設定した補間パラメタの値に依存した前記第１のグレースケール画像と前記第２のグレースケール画像を補間するグレースケール画像を生成する第３の階調低減工程、
を備えることを特徴とする請求項６に記載の階調低減方法。
【請求項８】
前記第３の階調低減工程は、
前記第１の階調低減工程により階調を低減した第１のグレースケール画像を生成し、前記第１のグレースケール画像に対する前記濃淡値に対する出現頻度を表わすヒストグラムを生成、表示する第１の生成工程と、
前記第２の階調低減工程により階調を低減した第２のグレースケール画像を生成し、前記第２のグレースケール画像に対する前記濃淡値に対する出現頻度を表わすヒストグラムを生成、表示する第２の生成工程と、
補間パラメタＴ（０≦Ｔ≦１）を入力するパラメタ入力工程と、
生成した前記第１のグレースケール画像のヒストグラムと、前記第２のグレースケール画像のヒストグラムに対して、横軸の濃淡値を低減する階調数ｎで分割された領域に対して各濃淡値の出現数をａ１〜ａｎ、ｂ１〜ｂｎとし、前記第１のグレースケール画像と前記第２のグレースケール画像を補間して生成する第３のグレー画像Ｃの各領域Ｃｍの濃淡値の出現数＝（１−Ｔ）×ａｍ＋Ｔ×ｂｍ（１≦ｍ≦ｎ）を算出する算出工程と、
算出した第３のグレースケール画像の各領域Ｃｍの濃淡値の出現数を基に、元画像である前記除去工程により出現頻度の低い濃淡値を除去したグレースケール画像を前記階調数分の領域に分割し、分割した領域内の濃淡値を基に算出した新たな濃淡値を該領域の濃淡値として置き換え、前記第１のグレースケール画像と前記第２のグレースケール画像を補間した第３のグレースケール画像を生成する第３の生成工程と、
を備えることを特徴とする請求項７に記載の階調低減方法。
【請求項９】
コンピュータを請求項１乃至請求項４いずれかに記載の階調低減装置として機能させるプログラム。
【請求項１０】
コンピュータを請求項１乃至請求項４いずれかに記載の階調低減装置として機能させるプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理による画像制作における、ハイトフィールドデータを利用した階調を低減する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のコンピュータグラフィックの画像制作において、縦横の格子状のデータ構造で各格子に高さ方向の値を持つ情報をハイトフィールドと呼ばれ、形状の凹凸情報を格納することがある。図６は、ハイトフィールド１０とグレースケール画像１１を示す図である。図６に示すように、ハイトフィールド１０は、格子状構造で各格子が１次元の値を保持することから、グレースケール画像１１と同等であると考えることができ、ハイトフィールド１０の高さの値をグレースケール画像１１の濃淡値に変換して表示、処理することがある。
【０００３】
一方、エンボス絵柄（凹凸模様）パターンに従ってエンボス加工等を施すことによって部分的に凹陥部を形成し、質感、高級感、意匠性を高めたエンボス化粧材は、建築物内装材、家具、家電製品のキャビネット表面材等に多用されている。
エンボス化粧材は、代表的に、エンボス絵柄パターンを有する原版フィルムを表面に感光性レジスト膜を塗布した金属ロール表面に焼き付けて、現像してレジスト膜を形成し、腐食、レジスト剥離を行うフォトエッチング法によって作成されるエンボスロールを用いて基材シートにエンボス加工を施し、製造していた（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
このエンボス化粧材を製造する際、ハイトフィールド１０のようなグレースケール画像１１を基に実物の形状を生成する形状生成装置がある。これらの装置は、連続調に形状を生成するわけでなく、擬似的に連続調を再現する。擬似的に連続調を再現する方法として、多段エッチングがある。
図７は、エッチング処理を示す図である。図７に示すように、エッチングとは、金属面などに対し、化学薬品などの腐食を利用して表面を整形する技術であり、エッチングマスク１２の形に応じた生成が可能である。
図８は、多段エッチング処理を示す図である。図８を示すように、多段エッチングとは、何度もエッチング処理を重ね合わせ、擬似的に連続調を再現する手法である。ハイトフィールド情報を基に実物の形状を生成するには、多段エッチングは同じ材料に対し５回から７回程度が現状エッチングの限度である。即ち、６階調から８階調程度の階調が表現可能である。
【０００５】
グレースケール画像１１は、デジタルデータであり不連続値であり、８Ｂｉｔｓ（＝２８＝２５６段階）を利用することから２５６階調で表現されることが多い。多段エッチングを利用した形状生成装置では、最大８階調で再現するため、一般的なハイトフィールドの階調数と比較すると、極端に少ない。このために、ハイトフィールドの階調を多段エッチングで再現するには、多段エッチングで表現できる階調までハイトフィールドの階調を低減させる必要がある。
【０００６】
次に、図９、図１０を参照しながら、従来の一般的な階調の低減処理を説明する。
図９は、グレースケール画像２１とそのヒストグラム２２を示す図である
図１０は、単純な階調の低減処理を施したグレースケール画像２３を示す図である。
【０００７】
図９を示すように、一般的に階調を低減させる方法として、まず、ハイトフィールドをヒストグラムに置き換える、又はハイトフィールドを有限の階調を持ったグレースケール画像２１に変換し、そのグレースケール画像２１をヒストグラム２２に置き換える。ヒストグラム２２とは、横軸に濃淡値、縦軸に濃淡値の出現頻度を表したグラフである。次に、図１０を示すように、ハイトフィールド１０をヒストグラム２２に置き換えた後、ヒストグラム２２の横軸の濃淡値を低減する階調数に応じて均等に分割し、その分割した範囲の濃淡値を基に新たな濃淡値を算出し、算出した濃淡値を範囲内の濃淡値として置き換え、階調を低減する。例えば、８階調に階調を低減したグレースケール画像２３とそのヒストグラム２４を生成する（例えば、特許文献２参照）。
【０００８】
【特許文献１】特開２００１−２７７７９２公報
【特許文献２】特開平１１−１７９５３公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、ヒストグラム２２の横軸の濃淡値を均等に分割して階調数を低減すると、あまり出現頻度の高くない画素に対し階調を利用することになる。例えば、図１０に示すように、元のヒストグラム２２において、もっとも頻繁に出現する濃淡値は、中央あたりの濃淡値であり、両端の明るい濃淡値や暗い濃淡値の値は画像全体の中ではあまり使われていない濃淡値である。このような画像に対し、単調に濃淡値を分割し階調を低減しただけでは、あまり使われていない濃淡値について多くの階調が利用されていることになり、もっとも階調を利用したい最頻出部分の濃淡値にはさほど階調が利用されておらず、元のデータの階調を限られた階調で再現する際に、効率的に階調が利用されているとは言いきれなかった。
【００１０】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、ハイトフィールドデータに対し、高さ情報の値の中で出現頻度の高い値のみを量子化することにより、階調を低減し、効率的かつ擬似的に階調を再現することを可能とする階調低減装置等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
前述した目的を達成するために第１の発明は、画像データに対する格子毎に高さ情報を有するハイトフィールド情報を記憶するデータベースを備え、コンピュータからなる、画像処理における前記ハイトフィールド情報に対し階調を低減する階調低減装置であって、前記データベースから取得した前記ハイトフィールド情報の高さ情報を基にグレースケール画像に変換する変換手段と、前記グレースケール画像を基に濃淡値に対する出現頻度を表わすヒストグラムを生成し、前記ヒストグラムの両端の濃淡値に対して所定の閾値以下の出現頻度の濃淡値を除去する除去手段と、前記除去手段により出現頻度の低い濃淡値を除去したグレースケール画像に対し、階調を低減したグレースケール画像を生成する階調低減手段と、を具備し、前記階調低減手段は、前記除去手段により出現頻度の低い濃淡値を除去したグレースケール画像に対し、前記濃淡値に対する出現頻度を表わすヒストグラムを生成し、横軸の濃淡値を、低減する階調数で均等に分割し、分割した領域の濃淡値の平均値を新たな濃淡値として算出し、算出した値を範囲内の濃淡値と置き換え、階調を低減したグレースケール画像を生成する第１の階調低減手段、を備えることを特徴とする階調低減装置である。
「ハイトフィールド情報」は、縦横の格子状のデータ構造で各格子に高さ方向の値を持つ情報であり、形状の凹凸情報を格納する。
「グレースケール画像」は、白と黒に２色に加え中間調の灰色を含んだ画像を扱うためには、各点に濃度の情報である濃淡値を有する。このように階調情報を有した画像データである。
「ヒストグラム」は、横軸に濃淡値、縦軸に濃淡値の出現頻度を表したグラフである。
【００１６】
第１の発明による階調低減装置は、画像データに対する格子毎に高さ情報を有するハイトフィールド情報を記憶するデータベースを備え、データベースから取得したハイトフィールド情報の高さ情報を基にグレースケール画像に変換し、グレースケール画像を基に濃淡値に対する出現頻度を表わすヒストグラムを生成し、ヒストグラムの両端の濃淡値に対して所定の閾値以下の出現頻度の濃淡値を除去し、除去手段により出現頻度の低い濃淡値を除去したグレースケール画像に対し、濃淡値に対する出現頻度を表わすヒストグラムを生成し、横軸の濃淡値を、低減する階調数で均等に分割し、分割した領域の濃淡値の平均値を新たな濃淡値として算出し、算出した値を範囲内の濃淡値と置き換え、階調を低減したグレースケール画像を生成する。
【００１７】
また、第２の発明は、対象物の画像データに対する格子毎に高さ情報を有するハイトフィールド情報を記憶するデータベースを備え、コンピュータからなる、画像処理における前記ハイトフィールド情報に対し階調を低減する階調低減装置における階調低減方法であって、前記階調低減装置が実行する、前記データベースから取得した前記ハイトフィールド情報の高さ情報を基にグレースケール画像に変換する変換工程と、変換した前記グレースケール画像に対して、所定の閾値以下の出現頻度の濃淡値を除去する除去工程と、前記除去工程により出現頻度の低い濃淡値を除去したグレースケール画像に対し、階調を低減したグレースケール画像を生成する階調低減工程と、を具備し、前記階調低減工程は、前記除去工程により出現頻度の低い濃淡値を除去したグレースケール画像に対し、前記濃淡値に対する出現頻度を表わすヒストグラムを生成し、横軸の濃淡値を、低減する階調数で均等に分割し、分割した領域の濃淡値の平均値を新たな濃淡値として算出し、算出した値を範囲内の濃淡値と置き換え、階調を低減したグレースケール画像を生成する第１の階調低減工程、を備えることを特徴とする階調低減方法である。
【００１８】
第２の発明は、第１の発明の階調低減装置により実行される階調低減方法に関する発明である。
【００１９】
第３の発明は、コンピュータを第１の発明の階調低減装置として機能させるプログラムである。
第４の発明は、コンピュータを第１の発明の階調低減装置として機能させるプログラムを記録した記録媒体である。
【００２０】
上述のプログラムをＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に保持させて流通させてもよいし、このプログラムを通信回線を介して送受することもできる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明は、ハイトフィールドデータに対し、高さ情報の値の中で出現頻度の高い値のみを量子化することにより、階調を低減し、効率的かつ擬似的に階調を再現することを可能とする階調低減装置等を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下に、添付図面を参照しながら、本発明に係る階調低減装置等の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明および添付図面において、略同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略することにする。
【００２３】
図１は、本発明の本実施の形態に係る階調低減装置１００の概略構成を示す図である。
【００２４】
図１は、階調低減装置１００の１例であり、図１に示すように、階調低減装置１００は、パーソナルコンピュータ等であり、ハイトフィールド・グレースケール画像変換手段１１１、出現頻度の低い濃淡値除去手段１１２、階調低減手段１１３、ハイトフィールドデータベース３０１、グレースケール画像データベース３０２等を有する。
【００２５】
ハイトフィールド・グレースケール画像変換手段１１１は、ハイトフィールドデータベース３０１からハイトフィールド情報３１０を取得し、ハイトフィールド情報３１０の高さ情報を基にグレースケール画像３２０に変換する。
【００２６】
出現頻度の低い濃淡値除去手段１１２は、グレースケール画像を基に濃淡値に対する出現頻度を表すヒストグラムを生成し、ヒストグラムの両端の濃淡値に対して所定の閾値以下の出現頻度の濃淡値を除去する。
階調低減手段１１３は、出現頻度の低い濃淡値を除去したグレースケール画像に対し、階調を低減する。
【００２７】
ハイトフィールドデータベース３０１には、３次元スキャナや２次元スキャナ等の入力手段による対象物の画像データの格子状のデータ構造で各格子毎に高さ情報を有するハイトフィールド情報３１０を記憶する。グレースケール画像データベース３０２には、階調が低減されたグレースケール画像３２０を記憶する。
３次元スキャナとして、レーザーを利用した非接触式計測装置や、針を利用した接触式計測装置がある。また、２次元スキャナを応用することも可能である。２次元スキャナは、本来、２次元平面上の反射率から、対象物の濃淡値を測定する装置であるが、皮革表面の形状のような微細な凹凸形状を測定した場合、この凹凸形状の傾きによって反射率が変化することから、この変化により対象物の凹凸形状を擬似的に取得することができる。ただし、２次元スキャナを適用した場合には、３次元スキャナ等と比較して、システムを安価に構成可能とするという効果があるが、測定精度は低くなる。
【００２８】
次に、階調低減装置１００のハードウェア構成を説明する。図２は、階調低減装置１００のハードウェア構成図である。
【００２９】
階調低減装置１００は、制御部２０１、記憶部２０２、メディア入出力部２０３、通信制御部２０４、入力部２０５、表示部２０６、印刷部２０７等が、システムバス２０９を介して接続されて構成される。
【００３０】
制御部２０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ  ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ  ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。
【００３１】
ＣＰＵは、記憶部２０２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、システムバス２０９を介して接続された各装置を駆動制御し、階調低減装置１００が行う後述する各種処理（図４、図５参照）を実現する。
ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。
ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部２０２、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部２０１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００３２】
記憶部２０２は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）であり、制御部２０１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳ（オペレーティングシステム）に相当する制御プログラム３９１や、本コンピュータを適用するＷｅｂ階調低減装置１００が行う後述の処理に相当するアプリケーションプログラム３９２、更に、ハイトフィールドデータベース３０１、グレースケール画像データベース３０２等が格納されている。
これらの各プログラムコードは、制御部２０１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種手段として実行される。
【００３３】
メディア入出力部２０３（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、フロッピ（登録商標）ディスクドライブ、ＰＤドライブ、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＭＯドライブ等のメディア入出力装置等を有する。
【００３４】
通信制御部２０４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、階調低減装置１００とネットワーク間の通信を媒介する通信インタフェースである。
【００３５】
入力部２０５は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。入力部２０５を介して、階調低減装置１００に対して、操作指示、動作指示、補間パラメタ入力等を行うことができる。
【００３６】
表示部２０６は、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。
【００３７】
印刷部２０７は、プリンタであり、印刷出力処理を行う。
【００３８】
システムバス２０９は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００３９】
次に、図３を参照しながら、階調低減装置１００の記憶部２０２が保持する情報について説明する。図３は、記憶部２０２が保持する情報を示す図である。
【００４０】
記憶部２０２内には、ハイトフィールドデータベース３０１、グレースケール画像データベース３０２、制御プログラム３９１、アプリケーションプログラム３９２等が格納されている。
【００４１】
ハイトフィールドデータベース３０１は、３次元スキャナや２次元スキャナ等の入力手段により取得した対象物の画像データに対する、縦横の格子状のデータ構造で各格子に高さ情報を有するハイトフィールド情報３１０からなる。
グレースケール画像データベース３０２は、ハイトフィールド・グレースケール画像変換手段１１１、出現頻度の低い濃淡値除去手段１１２、階調低減手段１１３に相当する処理を行い、生成された階調が低減されたグレースケール画像３２０からなる。
【００４２】
制御プログラム３９１は、階調低減装置１００の各構成部分を駆動制御するプログラムであり、ＯＳ（オペレーティングシステム）に相当する。
アプリケーションプログラム３９２は、階調低減装置１００が行う後述の処理に相当する実行可能プログラムであり、ハイトフィールド・グレースケール画像変換手段１１１、出現頻度の低い濃淡値除去手段１１２、階調低減手段１１３等に相当する階調低減プログラムである。
【００４３】
次に、図４を参照しながら、ハイトフィールド・グレースケール画像変換手段１１１、出現頻度の低い濃淡値除去手段１１２、階調低減手段１１３等に相当するハイトフィールド情報に対し階調を低減する処理の処理動作について説明する。
図４は、階調低減装置１００におけるハイトフィールド・グレースケール画像変換手段１１１、出現頻度の低い濃淡値除去手段１１２、階調低減手段１１３等に相当するハイトフィールド情報に対し階調を低減する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００４４】
階層低減装置１００の制御部２０１は、まず、ハイトフィールド・グレースケール画像変換手段１１１に相当するハイトフィールド情報３１０の高さ情報を基にグレースケール画像に変換するグレースケール画像変換処理を行う（ステップＳ４０１）。
【００４５】
階層低減装置１００の制御部２０１は、ハイトフィールドデータベース３０１から所望するハイトフィールド情報３１０を取得する。予め、ハイトフィールドデータベース３０１には、３次元スキャナや２次元スキャナ等の入力手段により取得した画像データに対する、縦横の格子状のデータ構造で各格子に高さ情報を有するハイトフィールド情報３１０を格納しておく。
【００４６】
制御部２０１は、取得したハイトフィールド情報３１０の全格子の高さ情報から最大値と最小値を求め、最大値と最小値の差で全格子の高さ情報を０から１の範囲に正規化し、正規化した高さ情報にグレースケール画像の階調数を掛け、グレースケール画像の各画素に濃淡値として格納する。
例えば、ハイトフィールド情報３１０の高さ情報の最大値が３００、最小値は−１００、ある格子の高さの値が２００、グレースケールの階調数が２５６段階だった場合、高さ情報２００は、正規化すると０．５（＝２００／（３００−（−１００））となり、階調数２５６を掛けることで、濃淡値は１２８となる。このような高さ情報を基にグレースケール画像に変換する処理を全格子に施すことで、２５６階調のグレースケール画像を生成する。
【００４７】
次に、階層低減装置１００の制御部２０１は、出現頻度の低い濃淡値除去手段１１２に相当するグレースケール画像を基に濃淡値に対する出現頻度を表すヒストグラムを生成し、所定の閾値以下の出現頻度の濃淡値を除去する出現頻度の低い濃淡値除去処理を行う（ステップＳ４０２）。
図１０は、単純な階調の低減処理を施したグレースケール画像２３とそのヒストグラム２４を示す図である
図１１は、出現頻度の低い濃淡値を除去したグレースケール画像２５とそのヒストグラム２６を示す図である。
【００４８】
階層低減装置１００の制御部２０１は、グレースケール画像変換処理により生成されたグレースケール画像２１をヒストグラム２２に置き換えると、さまざまな濃淡値の分布パターンが存在する。本処理では、このヒストグラム２２の中のあまり使われていない濃淡値を除去する。
図１０に示すように、元のグレースケール画像２１のヒストグラム２２の分布は、もっとも頻繁に出現する濃淡値は、中央あたりの濃淡値であり、両端の明るい濃淡値や暗い濃淡値の値は画像全体の中ではあまり使われていない濃淡値である。
このヒストグラム２２に対し、濃淡値を均等に分割し、ポスタリゼーションした場合、明るい濃淡値や暗い濃淡値の部分は画像内に少ないにも関わらず多くの階調が利用されていることになる。
【００４９】
本発明の除去処理では、図１１に示すように、グレースケール画像２１のヒストグラム２２の明るい濃淡値や暗い濃淡値に対し、ある閾値以下しか出現しない場合は、その部分の濃淡値を除去し、出現頻度の低い濃淡値を除去したグレースケール画像２５、及びそのヒストグラム２６を生成する。すなわち、出現頻度の低い濃淡値の除去処理は、例えば、２５６階調（０から２５５までの２５６レベル）のグレースケール画像２１の場合、グレースケール画像２１のｍｉｎレベル（０レベルから数えて１％に当るレベル）を補正画像の０レベルに、グレースケール画像２１のｍａｘレベル（９９％）を補正画像の２５５レベルに変換し、中間レベルは比例配分で変換し、比例的にレベルを拡張し、そのレベルを新たな濃淡値と置き換え、出現頻度の低い濃淡値を除去したグレースケール画像２５を生成する。
【００５０】
次に、階層低減装置１００の制御部２０１は、階調低減手段１１３に相当する、出現頻度の濃淡値を除去したグレースケール画像２５に対し、階調の低減処理を行う（ステップＳ４０３）。
階調低減方法には、一般的な[１]単純な階調低減方法、[２]面積一定階調低減方法、及び本発明の特徴点である[３]面積可変階調低減方法がある。
【００５１】
[１]単純な階調低減方法：与えられたグレースケール画像のヒストグラムに対し、横軸の濃淡値を低減する階調数で均等に分割し、分割した範囲内の濃淡値を基に新たな濃淡値を算出し、その値を範囲内の濃淡値と置き換え、階調の低減を行う。
例えば、２５６階調のグレースケール画像２１を８階調に低減する場合、２５６階調のグレースケール画像２１のヒストグラム２２を作成し、そのヒストグラム２２の横軸の濃淡値を８分割し、その分割した領域の濃淡値の平均値を新たな濃淡値とし、その平均値を分割した範囲の新たな濃淡値として置き換え、８階調に低減したグレースケール画像２３とヒストグラム２４が生成される。
【００５２】
単純な階調低減方法で階調を低減した場合、もっとも頻繁に出現する濃淡値（図１０のヒストグラム２２の中央あたりの濃淡値）に対し、多くの階調が使われていないため、中間の濃淡値の値がほとんど同じ値となり、平坦な濃淡のグレースケール画像２３となる場合がある。
【００５３】
[２]面積一定階調低減方法：与えられたグレースケール画像のヒストグラムに対し、生成した出現頻度を表すヒストグラムの濃淡値の出現数が一定になるように階調数で分割し、分割した領域の濃淡値の平均値を新たな濃淡値として算出し、算出した値を範囲内の濃淡値として置き換え、階調を低減したグレースケール画像２７を生成する。この手法では、あまり使われていない濃淡値には、少ない階調しか利用せず、多く使われている濃淡値には、多くの階調を利用するため、平坦な濃淡の画像にならない。
【００５４】
図１２は、面積一定階調低減方法による階調低減を示す図である。
図１２に示すように、例えば、２５６階調のグレースケール画像２１を８階調に低減する場合、２５６階調のグレースケール画像２１のヒストグラム２２を作成し、そのヒストグラム２２のグラフの面積が一定になるように８分割し、その分割した領域の濃淡値の平均値を新たな濃淡値とし、その平均値を分割した領域の新たな濃淡値として置き換え、８階調に低減したグレースケール画像２７とヒストグラム２８が生成される。
【００５５】
単純な階調低減方法で階調を低減したグレースケール画像２３と比較し、面積一定階調低減方法で階調を低減したグレースケール画像２７は、元グレースケール画像２１の階調をより正しく再現している場合がある。
【００５６】
また、[２]面積一定階調低減方法で階調を低減した場合、画像によっては、[１]単純な階調低減方法の方が階調をより再現する場合がある。
図１３は、単純な階調低減方法、面積一定階調低減方法による階調を低減した結果画像、ヒストグラムを示す図である。
図１３に示すように、例えば、元グレースケール画像２１´に対し、[１]、[２]の手法を適用すると、単純な階調低減手法によるグレースケール画像２３´と面積一定階調低減方法で階調を低減したグレースケール画像２７´を生成する。これらの画像を比較すると、単純な階調低減手法によるグレースケール画像２３´の方が元グレースケール画像２１´の階調をより再現している。
【００５７】
このように、それぞれの画像の特性により、適切な手法が異なる。そこで画像の特性を考慮した手法として、[１]単純な階調低減方法と[２]面積一定階調低減方法を補間する[３]面積可変階調低減方法がある。
【００５８】
次に、[３]面積可変階調低減方法について詳しく説明する。
[３]面積可変階調低減方法：画像の特性を考慮し、[１]単純な階調低減方法により階調を低減したグレースケール画像と、[２]面積一定階調低減方法で階調を低減したグレースケール画像を補間して、階調が低減されたグレースケール画像３２０を生成する。
【００５９】
例えば、図５、図１３を参照しながら、２５６階調のグレースケール画像２１を８階調に低減する場合を説明する。
図５は、面積可変階調低減方法による階調を低減する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００６０】
階層低減装置１００の制御部２０１は、[１]単純な階調低減方法により８階調に低減したグレースケール画像２３´「Ａ」とそのヒストグラム２４´を生成、表示し（ステップＳ５０１）、[２]面積一定階調低減方法により８階調に低減したグレースケール画像２７´「Ｂ」とそのヒストグラム２８´を生成、表示する（ステップＳ５０２）。
【００６１】
制御部２０１は、表示されたそれぞれのグレースケール画像とヒストグラムを確認し、補間パラメタＴ（０≦Ｔ≦１）を入力、設定する（ステップＳ５０３）。
【００６２】
制御部２０１は、グレースケール画像２３´のヒストグラム２４´と、グレースケール画像２７´のヒストグラム２８´における横軸の濃淡値を階調数８の領域に分割し、各濃淡値の出現数を算出する（ステップＳ５０４）。
例えば、分割された領域をそれぞれＡ１〜Ａ８、Ｂ１〜Ｂ８とし、各濃淡値の出現数をａ１〜ａ８、ｂ１〜ｂ８とし、任意に設定した補間パラメタをＴ（０≦Ｔ≦１）と定義すると、グレースケール画像２３「Ａ」とグレースケール画像２７「Ｂ」を補間した第３のグレースケール画像「Ｃ」は、次のように表せる。
第３のグレースケール画像の領域Ｃ１の濃淡値の出現数＝（１−Ｔ）×ａ１＋Ｔ×ｂ１
・・・
第３のグレースケール画像の領域Ｃ８の濃淡値の出現数＝（１−Ｔ）×ａ８＋Ｔ×ｂ８
（ただし、Ｃ１〜Ｃ８とは、補間したグレースケール画像Ｃの濃淡値の幅である各領域を示す。）
【００６３】
制御部２０１は、第３のグレースケール画像「Ｃ」の各領域Ｃ１、・・・、Ｃ８の濃淡値の出現数を基に、元画像を階調数８つの領域に分割し（ステップＳ５０５）、分割した領域内の濃淡値を基に新たな濃淡値を算出し、算出した濃淡値を該領域の濃淡値として置き換える（ステップＳ５０６）。
制御部２０１は、補間パラメタＴの値に依存した[１]単純な階調低減方法により８階調に低減したグレースケール画像２３´「Ａ」と[２]面積一定階調低減方法により８階調に低減したグレースケール画像２７´「Ｂ」を補間するグレースケール画像「Ｃ」を生成し、グレースケール画像データベース３０２に階調が低減されたグレースケール画像３２０として保持する。
【００６４】
次に、階調低減装置１００により生成された階調が低減されたグレースケール画像３２０を利用する１例として、エンボス絵柄（凹凸模様）パターンに従ってエンボス加工等を施すことによって部分的に凹陥部を形成する、建築物内装材、家具、家電製品のキャビネット表面材等のエンボス化粧材の製造工程、特に、エンボス化粧材の製造工程内のエンボス版（エンボスロール）の作成工程（フォトエッチング工程）について説明する。
図１４は、エンボス化粧材の製造工程を示す図である。
【００６５】
図１４に示すように、エンボス化粧材の製造工程は、大別して、（１）エンボス加工用のパターン画像データの作成工程（ステップＳ１３０１）と、（２）エンボス版（エンボスロール）の作成工程（フォトエッチング工程）（ステップＳ１３０１）、（３）エンボス加工（ステップＳ１３０３）からなる。
【００６６】
（１）エンボス加工用のパターン画像データの作成工程（ステップＳ１３０１）は、例えば、３次元スキャナを用いて入力した画像データに対して、デジタル信号化して得たデジタル画像データを取得し、記憶部２０２に記憶する。本発明の階調低減装置を用いて、取得した画像データから、階調が低減されたグレースケール画像３２０を生成し、２値化画像データとし抽出し、パターン画像データを作成する。
【００６７】
（２）図１５を参照しながら、ステップＳ１３０２のエンボス版のエンボスロール５０の作成工程（フォトエッチング工程）を説明する。
図１５は、エンボス版のエンボスロール５０の作成工程（フォトエッチング工程）を示す図である。
【００６８】
（ａ）エンボスロール５０のロール基材５１の表面に金属メッキ層５２を形成する工程
金属メッキ層５２をとしては、表面硬度、ブラストに対する耐磨耗性、賦型樹脂や保存中の耐蝕性などからニッケル、クロム、ニッケルとクロムの積層が好ましい。
【００６９】
（ｂ）レジストマスクフィルム（レジスト膜）形成工程
エンボスロール５０表面に形成してなる金属メッキ層５２の表面に、レジストマスクフィルム（レジスト膜）５３を出力して、表面を走査する光ビーム５５を、（１）エンボス加工用のパターン画像データの作成工程で作成されたパターン画像データで変調しつつ露光し、焼き付け、レジストマスクフィルム（レジスト膜）を形成する。
【００７０】
（ｃ）エッチング工程
腐食して蝕刻を行うと、エンボスロール５０の表面はレジストマスクフィルム５３で被覆されていない部分をエッチングされ、さらに蝕刻を進めると、凹部５４と凸部５５が形成され、多段状の斜面が形成される。
【００７１】
（ｄ）レジストマスクフィルムの除去工程
エンボスロール５０表面のレジストマスクフィルム５３を剥離、除去する。
【００７２】
（ｅ）コーティング工程
エンボスロール５０表面全体にクロムメッキ５６を施すと先のパターン画像に対応する凸状部が形成されたエンボスロール５０が得られる。
【００７３】
（３）エンボス加工は、作成されたエンボス版（エンボスロール）を用いてエンボス化粧材の基材にエンボス加工を行い、エンボス化粧材が得られる。尚、基材は、シート状、板状いずれでもよい。
【００７４】
以上説明したように、本発明の実施の形態によれば、階調低減装置１００は、ハイトフィールドデータベース３０１からハイトフィールド情報３１０を取得し、ハイトフィールド情報３１０の高さ情報を基にグレースケール画像３２０に変換するハイトフィールド・グレースケール画像変換手段１１１と、グレースケール画像を基に濃淡値に対する出現頻度を表すヒストグラムを生成し、ヒストグラムの両端の濃淡値に対して所定の閾値以下の出現頻度の低い濃淡値を除去する出現頻度の低い濃淡値除去手段１１２と、出現頻度の低い濃淡値を除去したグレースケール画像に対し、[１]単純な階調低減方法、[２]面積一定階調低減方法、及び[３]面積可変階調低減方法：[１]により生成した階調を低減したグレースケール画像と、[２]により生成した階調を低減したグレースケール画像を補間して、階調が低減されたグレースケール画像３２０を生成する階調低減手段１１３を備え、ハイトフィールドデータを利用して、階調を低減する。
【００７５】
これにより、ハイトフィールド情報に対し、高さ情報を量子化する際、高さ情報の値の中で出現頻度の高い値のみを量子化し、階調を低減した画像を生成することにより、効率的かつ擬似的に階調および形を再現することを可能とする。
更に、ハイトフィールドが有する高さ方向の情報を効率的に量子化することでハイトフィールドの形の変化を抑えることを可能とする。
また、任意に入力する補間パラメタに依存した面積可変階調低減方法による補間画像を生成することにより、画像の特性にあわせた階調の低減が可能となる。
【００７６】
尚、本実施の形態では、ハイトフィールド情報３１０の高さ情報を基にグレースケール画像３２０に変換したが、これに限らない。ハイトフィールド情報３１０の高さ情報を基に、出現頻度計算を行い、その計算結果から濃淡値に対する出現頻度を表すヒストグラムを生成し、出現頻度の低い濃淡値除去手段１１２に相当する処理を行ってもよい。
【００７７】
尚、図４、図５等に示す処理を行うプログラムはＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に保持させて流通させてもよいし、このプログラムを通信回線を介して送受することもできる。
【００７８】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る階調低減装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】本実施の形態に係る階調低減装置１００の概略構成を示す図
【図２】階調低減装置１００のハードウェア構成図
【図３】記憶部２０２が保持する情報を示す図
【図４】階調低減装置１００におけるハイトフィールド・グレースケール画像変換手段１１１、出現頻度の低い濃淡値除去手段１１２、階調低減手段１１３等に相当するハイトフィールド情報に対し階調を低減する処理の処理手順を示すフローチャート
【図５】面積可変階調低減方法による階調を低減する処理の処理手順を示すフローチャート
【図６】ハイトフィールド１０とグレースケール画像１１を示す図
【図７】エッチング処理を示す図
【図８】多段エッチング処理を示す図
【図９】グレースケール画像２１とそのヒストグラム２２を示す図
【図１０】単純な階調の低減処理を施したグレースケール画像２３とそのヒストグラム２４を示す図
【図１１】出現頻度の低い濃淡値を除去したグレースケール画像２５とそのヒストグラム２６を示す図
【図１２】面積一定階調低減方法による階調低減を示す図
【図１３】単純な階調低減方法、面積一定階調低減方法による階調を低減した結果画像、ヒストグラムを示す図
【図１４】エンボス化粧材の製造工程を示す図
【図１５】エンボス版のエンボスロール５０の作成工程（フォトエッチング工程）を示す図
【符号の説明】
【００８０】
１００………階調低減装置
１０１………サーバ
１１１………ハイトフィールド・グレースケール画像変換手段
１１２………出現頻度の低い濃淡値除去手段
１１３………階調低減手段
２０１………制御部
２０２………記憶部
３０１………ハイトフィールドデータベース
３１０………ハイトフィールド情報
３０２………グレースケール画像データベース
３２０………階調が低減されたグレースケール情報
１０………ハイトフィールド
１１、２１、２１´………グレースケール画像
１２………エッチングマスク
２２、２２´………グレースケール画像のヒストグラム
２３、２３´………８階調に階調を低減したグレースケール画像
２４、２４´………８階調に階調を低減した画像のヒスグラム
２５………出現頻度の低い濃淡値を除去したグレースケール画像
２６………出現頻度の低い濃淡値を除去した画像のヒスグラム
２７、２７´………面積一定階調低減方法によるグレースケール画像
２８、２８´………面積一定階調低減方法による階調を低減した画像のヒスグラム
５０………エンボスロール
５１………ロール基材
５２………金属メッキ層
５３………レジストマスクフィルム（レジスト膜）
５６………クロムメッキ
【図１】
0004952522.tif 000002
【図２】
0004952522.tif 000003
【図３】
0004952522.tif 000004
【図４】
0004952522.tif 000005
【図５】
0004952522.tif 000006
【図７】
0004952522.tif 000007
【図８】
0004952522.tif 000008
【図１４】
0004952522.tif 000009
【図１５】
0004952522.tif 000010
【図６】
0004952522.tif 000011
【図９】
0004952522.tif 000012
【図１０】
0004952522.tif 000013
【図１１】
0004952522.tif 000014
【図１２】
0004952522.tif 000015
【図１３】
0004952522.tif 000016